特許 7512581 認識装置、方法、及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-07-01

(45)【発行日】2024-07-09

(54)【発明の名称】認識装置、方法、及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/16 20060101AFI20240702BHJP

   G08G 1/09 20060101ALI20240702BHJP

   B60W 30/08 20120101ALI20240702BHJP

【ＦＩ】

G08G1/16 A

G08G1/09 F

B60W30/08

【請求項の数】 8

(21)【出願番号】P 2019196523

(22)【出願日】2019-10-29

(65)【公開番号】P2021071783

(43)【公開日】2021-05-06

【審査請求日】2022-08-29

(73)【特許権者】

【識別番号】000004260

【氏名又は名称】株式会社デンソー

(74)【代理人】

【識別番号】110001519

【氏名又は名称】弁理士法人太陽国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】佐々木 健吾

(72)【発明者】

【氏名】伊藤 章

【審査官】西畑 智道

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１８－１３８４０５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－０５３６５８（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１９／００１１９１２（ＵＳ，Ａ１）

【文献】米国特許第０９２０１４２１（ＵＳ，Ｂ１）

【文献】米国特許出願公開第２０１７／００５７４９７（ＵＳ，Ａ１）

【文献】特開２０１７－０７４８４８（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０８Ｇ １／００－９９／００

Ｇ０１Ｃ ２１／００－２１／３６

Ｇ０１Ｃ ２３／００－２５／００

Ｂ６０Ｗ ３０／０８

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

自車両（３０）の進行方向に存在する対象物（７４）として、前記自車両の進路と直交する方向を向いた二輪車を認識すると共に、前記対象物の移動予測範囲（７６）を認識する認識部（２４２）と、
前記認識部による認識結果に基づいて、前記自車両の進路上に前記対象物の移動予測範囲がかかっているか否かにより前記自車両の進路が閉塞されるか否かを判定する判定部（４４）と、
前記判定部により、前記進路が閉塞されると判定された場合に、オペレータ（７０）から、前記対象物が移動物か静止物かを示す情報を取得する取得部（４６、３４６）と、
前記取得部により取得された情報が、前記対象物が静止物であることを示している場合、前記認識部により認識された前記移動予測範囲について、前記対象物の直進方向の前記移動予測範囲の幅を小さく、前記直進方向に直交する方向の前記移動予測範囲の幅を大きくするように変更する変更部（２４８）と、
を含む認識装置（２１０）。

【請求項2】

前記認識部（４２、３４２、４４２、５４２）は、さらに、前記対象物として歩行者を認識し、
前記変更部は、前記認識部により認識された前記対象物が歩行者であり、かつ前記取得部により取得された情報が、前記対象物が静止物であることを示している場合、前記移動予測範囲の半径を小さくするように変更する
請求項１に記載の認識装置（１０、３１０、４１０、５１０）。

【請求項3】

前記認識部（４４２）は、前記対象物としての前記歩行者の種類を認識し、
前記変更部（４４８）は、前記移動予測範囲の半径を小さくするように変更する場合に、前記歩行者の種類に応じて、小さくする度合いを異ならせる
請求項２に記載の認識装置（４１０）。

【請求項4】

前記認識部（５４２）は、前記対象物として、横断歩道の位置に存在する歩行者を認識する請求項２又は請求項３に記載の認識装置（５１０）。

【請求項5】

前記認識部（３４２）は、前記自車両周辺の状況を示すシーンを認識し、
前記取得部（３４６）は、前記認識部により認識されたシーンに応じて、前記オペレータから情報を取得するか否かを決定する
請求項１～請求項４のいずれか１項に記載の認識装置（３１０）。

【請求項6】

前記取得部（３４６）は、前記オペレータからの情報を取得した前記対象物と同一の対象物が前記認識部により再度認識された際に、前記認識部により認識されたシーンが渋滞中であることを示している場合に、再度認識された対象物について、前記オペレータからの情報の取得を行わない請求項５に記載の認識装置（３１０）。

【請求項7】

認識部が、自車両の進行方向に存在する対象物として、前記自車両の進路と直交する方向を向いた二輪車を認識すると共に、前記対象物の移動予測範囲を認識し、
判定部が、前記認識部による認識結果に基づいて、前記自車両の進路上に前記対象物の移動予測範囲がかかっているか否かにより前記自車両の進路が閉塞されるか否かを判定し、
取得部が、前記判定部により、前記進路が閉塞されると判定された場合に、オペレータから、前記対象物が移動物か静止物かを示す情報を取得し、
変更部が、前記取得部により取得された情報が、前記対象物が静止物であることを示している場合、前記認識部により認識された前記移動予測範囲について、前記対象物の直進方向の前記移動予測範囲の幅を小さく、前記直進方向に直交する方向の前記移動予測範囲の幅を大きくするように変更する
認識方法。

【請求項8】

コンピュータを、
自車両の進行方向に存在する対象物として、前記自車両の進路と直交する方向を向いた二輪車を認識すると共に、前記対象物の移動予測範囲を認識する認識部、
前記認識部による認識結果に基づいて、前記自車両の進路上に前記対象物の移動予測範囲がかかっているか否かにより前記自車両の進路が閉塞されるか否かを判定する判定部、
前記判定部により、前記進路が閉塞されると判定された場合に、オペレータから、前記対象物が移動物か静止物かを示す情報を取得する取得部、及び、
前記取得部により取得された情報が、前記対象物が静止物であることを示している場合、前記認識部により認識された前記移動予測範囲について、前記対象物の直進方向の前記移動予測範囲の幅を小さく、前記直進方向に直交する方向の前記移動予測範囲の幅を大きくするように変更する変更部
として機能させるための認識プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、認識装置、認識方法、及び認識プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、自動運転車両を制御するためのシステムが提案されている。例えば、自動運転車両を制御する方法として、遠隔ユーザから手動命令を取得して、自動運転車両の移動を妨げる、自動運転車両が走行している道路の制約を緩和する方法が提案されている。この方法では、緩和された制約を使用して自動運転車両の移動を促進するために、自動運転車両に搭載されたプロセッサを介して手動命令を実行する（特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】米国特許出願公開第２０１７／１９２４２６号明細書

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

車両が自動運転で走行中に、例えば、信号の無い横断歩道に歩行者が立っていることを認識した場合、その歩行者が横断歩道を渡るのか、渡らないのかをコンピュータで判定することは難しい。そのため、自動運転車両は、歩行者に対して事故を起こさないように十分大きな移動予測を行い、結果として、自動運転車両の進行経路が閉塞されてしまい、自動運転車両が進めなくなってしまう場合がある。

【0005】

このような場合に、上記特許文献１に記載の発明を適用すると、遠隔ユーザによる制約の緩和、及びその緩和に応じた走行パスの再計算等の処理や、不要な回避走行が頻発する可能性がある。

【0006】

本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであり、自動運転車両の走行を促進することができるように対象物の認識処理を行うことを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

上記目的を達成するために、本発明に係る認識装置（１０、２１０、３１０、４１０、５１０）は、自車両（３０）の進行方向に存在する対象物（７４）、及び前記対象物の移動予測範囲（７６）を認識する認識部（４２、２４２、３４２、４４２、５４２）と、前記認識部による認識結果に基づいて、前記自車両の進路上に前記対象物の移動予測範囲がかかっているか否かにより前記自車両の進路が閉塞されるか否かを判定する判定部（４４）と、前記判定部により、前記進路が閉塞されると判定された場合に、オペレータ（７０）から、前記対象物が移動物か静止物かを示す情報を取得する取得部（４６、３４６）と、前記取得部により取得された情報に基づいて、前記認識部により認識された前記移動予測範囲を変更する変更部（４８、２４８、４４８）と、を含む。

【0008】

また、本発明に係る認識方法は、認識部が、自車両の進行方向に存在する対象物、及び前記対象物の移動予測範囲を認識し、判定部が、前記認識部による認識結果に基づいて、前記自車両の進路上に前記対象物の移動予測範囲がかかっているか否かにより前記自車両の進路が閉塞されるか否かを判定し、取得部が、前記判定部により、前記進路が閉塞されると判定された場合に、オペレータから、前記対象物が移動物か静止物かを示す情報を取得し、変更部が、前記取得部により取得された情報に基づいて、前記認識部により認識された前記移動予測範囲を変更する方法である。

【0009】

また、本発明に係る認識プログラムは、コンピュータを、自車両の進行方向に存在する対象物、及び前記対象物の移動予測範囲を認識する認識部、前記認識部による認識結果に基づいて、前記自車両の進路上に前記対象物の移動予測範囲がかかっているか否かにより前記自車両の進路が閉塞されるか否かを判定する判定部、前記判定部により、前記進路が閉塞されると判定された場合に、オペレータから、前記対象物が移動物か静止物かを示す情報を取得する取得部、及び、前記取得部により取得された情報に基づいて、前記認識部により認識された前記移動予測範囲を変更する変更部として機能させるためのプログラムである。

【発明の効果】

【0010】

本発明に係る認識装置、方法、及びプログラムによれば、対象物により自車両の進路が閉塞されている場合に、オペレータから、対象物が移動物か静止物かを示す情報を取得し、取得された情報に基づいて、対象物の移動予測範囲を変更する。従って、自動運転車両の走行を促進することができるように対象物の認識処理を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】第１～第５実施形態に係る自動運転システムの概略構成を示すブロック図である。

【図2】第１～第５実施形態に係る認識装置のハードウェア構成を示すブロック図である。

【図3】第１、第２、第４、及び第５実施形態に係る認識装置の機能的な構成を示すブロック図である。

【図4】進路の閉塞を説明するための図である。

【図5】第１実施形態における認識処理の一例を示すフローチャートである。

【図6】対象物が二輪車の場合の移動予測範囲の変更を説明するための図である。

【図7】第３実施形態に係る認識装置の機能的な構成を示すブロック図である。

【図8】対象物ＤＢの一例を示す図である。

【図9】同様のシーンにおいて、同一の対象物が認識される場合を説明するための図である。

【図10】第３実施形態における認識処理の一例を示すフローチャートである。

【図11】歩行者の種類に応じた移動予測範囲の変更を説明するための図である。

【図12】第４実施形態に係る認識処理の一例を示すフローチャートである。

【図13】横断歩道に位置する歩行者を認識する場合を説明するための図である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、各実施形態について説明する。

【0013】

＜第１実施形態＞
図１に示すように、第１実施形態に係る自動運転システム１００は、車両３０に搭載された認識装置１０と、管理センターやクラウド上に設けられる遠隔支援装置６０とを含む。なお、自動運転システム１００に含まれる認識装置１０を搭載した車両３０、及び遠隔支援装置６０の数は、図１に示す例に限定されない。

【0014】

自動運転システム１００では、例えば、自家用車、バス、タクシー、ライドシェア等として利用される車両３０に、自動運転の制御を行うための制御装置（図示省略）が搭載されている。制御装置は、指定された目的地までの経路を決定し、決定した経路に従って走行するように、車両３０の各機構を制御することにより、自動運転を実現する。また、制御装置は、認識装置１０により認識された対象物の情報も利用して、車両３０の自動運転を制御する。

【0015】

図２に、第１実施形態に係る認識装置１０のハードウェア構成を示す。図２に示すように、認識装置１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１２、メモリ１４、記憶装置１６、入力装置１８、出力装置２０、記憶媒体読取装置２２、及び通信Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）２４を有する。各構成は、バス２６を介して相互に通信可能に接続されている。

【0016】

記憶装置１６には、後述する認識処理を実行するための認識プログラムが格納されている。ＣＰＵ１２は、中央演算処理ユニットであり、各種プログラムを実行したり、各構成を制御したりする。すなわち、ＣＰＵ１２は、記憶装置１６からプログラムを読み出し、メモリ１４を作業領域としてプログラムを実行する。ＣＰＵ１２は、記憶装置１６に記憶されているプログラムに従って、上記各構成の制御及び各種の演算処理を行う。

【0017】

メモリ１４は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）により構成され、作業領域として一時的にプログラム及びデータを記憶する。記憶装置１６は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、及びＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等により構成され、オペレーティングシステムを含む各種プログラム、及び各種データを格納する。

【0018】

入力装置１８は、例えば、キーボードやマウス等の、各種の入力を行うための装置である。出力装置２０は、例えば、ディスプレイやプリンタ等の、各種の情報を出力するための装置である。出力装置２０として、タッチパネルディスプレイを採用することにより、入力装置１８として機能させてもよい。

【0019】

記憶媒体読取装置２２は、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）－ＲＯＭ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）－ＲＯＭ、ブルーレイディスク、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリなどの各種の記憶媒体に記憶されたデータの読み込みや、記憶媒体に対するデータの書き込み等を行う。

【0020】

通信Ｉ／Ｆ２４は、他の機器と通信するためのインタフェースであり、例えば、イーサネット（登録商標）、ＦＤＤＩ、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）等の規格が用いられる。

【0021】

遠隔支援装置６０は、パーソナルコンピュータやサーバ装置等の情報処理装置により実現される。遠隔支援装置６０のハードウェア構成は、図２に示す認識装置１０のハードウェア構成と概ね同様であるため、説明を省略する。

【0022】

次に、図３を参照して、第１実施形態に係る認識装置１０の機能的な構成を説明する。図３に示すように、認識装置１０は、認識部４２と、判定部４４と、取得部４６と、変更部４８とを含む。各機能部は、図２に示すＣＰＵ１２によって実現される。

【0023】

認識部４２は、車両３０の進行方向に存在する対象物、及び対象物の移動予測範囲を認識する。具体的には、認識部４２は、車両３０周辺をセンシングしたセンシングデータを取得する。センシングデータは、例えば、カメラで撮影された画像や、レーザレーダで計測された３次元点群データ等である。認識部４２は、取得したセンシングデータを解析し、障害物となり得る対象物を認識する。例えば、認識部４２は、対象物として、歩行者を認識する。

【0024】

また、認識部４２は、認識した対象物の種類、サイズ、位置、移動速度、移動方向等に基づいて、次の認識タイミングまでの時間間隔の間に対象物が移動可能な範囲を予測し、この範囲を移動予測範囲として認識する。なお、対象物及び移動予測範囲の具体的な認識方法は、従来既知の手法を用いることができるため、ここでは詳細な説明は省略する。

【0025】

認識部４２は、対象物及び移動予測範囲の情報を含む認識情報を判定部４４へ受け渡す。例えば、センシングデータとして取得した画像上に、認識した対象物及び移動予測範囲を示す枠等を重畳した画像を認識情報とすることができる。また、例えば、センシングデータとして取得した３次元点群データに、対象物及び移動予測範囲の３次元位置情報を付加して認識情報とすることができる。

【0026】

ここで、例えば、横断歩道付近に存在する歩行者が対象物として認識された場合、その歩行者が横断歩道を渡るのか渡らないのかをコンピュータで判定することは困難である。そのため、認識部４２は、安全を考慮して、歩行者が横断歩道を渡ると仮定して、移動予測範囲を認識する。その結果、移動予測範囲が広く認識される傾向がある。

【0027】

判定部４４は、認識部４２から受け渡された認識情報に基づいて、対象物により車両３０の進路が閉塞されるか否かを判定する。具体的には、判定部４４は、図４に示すように、制御装置により決定された経路に従って走行する場合の進路７２上に、認識部４２により認識された対象物７４の移動予測範囲７６がかかっている場合に、進路が閉塞されていると判定する。判定部４４は、進路７２が閉塞されていると判定した場合、取得部４６に認識情報を受け渡すと共に、判別情報（詳細は後述）の取得を指示する。また、判定部４４は、進路７２が閉塞されていないと判定した場合、認識部４２に認識情報を出力するよう指示する。

【0028】

取得部４６は、判定部４４から判別情報の取得を指示されると、判定部４４から受け渡された認識情報を遠隔支援装置６０へ送信し、オペレータ７０を呼び出し、認識した対象物７４が移動物か静止物かの判別を依頼する。

【0029】

認識情報を受信した遠隔支援装置６０では、例えば、対象物７４及び移動予測範囲７６の認識結果が付加された画像や３次元点群データ等の認識情報が表示装置に表示される。そして、オペレータ７０が、表示された認識情報を確認して、対象物７４が移動物か静止物かを判別し、遠隔支援装置６０に判別結果を入力する。これにより、遠隔支援装置６０から、対象物７４が移動物か静止物かを示す判別情報が認識装置１０へ送信される。

【0030】

取得部４６は、遠隔支援装置６０から送信された判別情報を取得し、変更部４８へ受け渡す。

【0031】

変更部４８は、取得部４６から受け渡された判別情報に基づいて、認識部４２により認識された移動予測範囲７６を変更する。具体的には、変更部４８は、判別情報が、対象物７４が静止物であることを示している場合、認識部４２で認識された移動予測範囲７６を狭めるように変更する。より具体的には、変更部４８は、対象物７４が歩行者であり、その歩行者が静止している場合、対象物７４の飛び出し等の可能性が低いため、移動予測範囲７６の半径を小さくするように変更する。

【0032】

例えば、図４に示すように、対象物（歩行者）７４が静止物であると判別された場合、変更前の移動予測範囲７６が、移動予測範囲７８のように狭められる。これにより、進路の閉塞が解消される可能性が高まり、自動運転車両の走行を促進することができる。

【0033】

次に、第１実施形態に係る自動運転システム１００の作用について説明する。

【0034】

車両３０に搭載され制御装置により経路が決定され、自動運転が開始されると、認識装置１０において、図５に示す認識処理が実行される。なお、認識処理は、本発明の認識方法の一例である。

【0035】

ステップＳ１２で、認識部４２が、車両３０周辺をセンシングしたセンシングデータを取得する。そして、認識部４２が、取得したセンシングデータを解析し、障害物となり得る対象物（例えば、歩行者）７４、及び対象物７４の移動予測範囲７６を認識する。そして、認識部４２が、対象物７４及び移動予測範囲７６の情報を含む認識情報を判定部４４へ受け渡す。

【0036】

次に、ステップＳ１４で、判定部４４が、認識部４２から受け渡された認識情報に基づいて、対象物７４により車両３０の進路が閉塞されているか否かを判定する。閉塞されている場合には、処理はステップＳ１６へ移行し、閉塞されていない場合には、処理はステップＳ２４へ移行する。

【0037】

ステップＳ１６では、判定部４４が、取得部４６に認識情報を受け渡すと共に、判別情報の取得を指示する。そして、取得部４６が、判定部４４から受け渡された認識情報を遠隔支援装置６０へ送信する。これにより、オペレータ７０が呼び出される。

【0038】

次に、ステップＳ１８で、取得部４６が、オペレータ７０により判別された、認識した対象物７４が移動物か静止物かを示す判別情報を取得し、変更部４８へ受け渡す。

【0039】

次に、ステップＳ２０で、変更部４８が、判別情報が、対象物７４が静止物であることを示しているか否かを判定する。静止物を示している場合、処理はステップＳ２２へ移行し、移動物を示している場合、処理はステップＳ２４へ移行する。

【0040】

ステップＳ２２では、変更部４８が、上記ステップＳ１２で認識された移動予測範囲７６を狭めるように変更する。例えば、対象物７４が歩行者の場合、変更部４８は、移動予測範囲７６の半径を小さくするように変更する。

【0041】

次に、ステップＳ２４で、認識部４２が、認識された対象物７４の情報と、上記ステップＳ２２で移動予測範囲７６が変更されている場合には、変更後の移動予測範囲７８、変更されていない場合には、上記ステップＳ１２で認識された移動予測範囲７６とを含む認識情報を制御装置へ出力する。そして、認識処理は終了する。

【0042】

以上説明したように、第１実施形態に係る自動運転システムによれば、認識装置が、認識した対象物及び移動予測範囲により進路が閉塞されている場合に、遠隔支援装置に認識情報を送信し、オペレータを呼び出し、対象物が移動物か静止物かを示す判別情報を取得する。そして、対象物が静止物の場合には、認識した移動予測範囲を狭めるように変更する。これにより、進路の閉塞が解消される可能性が高まり、自動運転車両の走行を促進することができる。

【0043】

＜第２実施形態＞
次に、第２実施形態について説明する。なお、第２実施形態に係る自動運転システムにおいて、第１実施形態に係る自動運転システム１００と同様の部分については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。

【0044】

図１に示すように、第２実施形態に係る自動運転システム２００は、車両３０に搭載された認識装置２１０と、遠隔支援装置６０とを含む。認識装置２１０のハードウェア構成は、図２に示す、第１実施形態に係る認識装置１０のハードウェア構成と同様であるため、説明を省略する。

【0045】

次に、図３を参照して、第２実施形態に係る認識装置２１０の機能的な構成を説明する。図３に示すように、認識装置２１０は、認識部２４２と、判定部４４と、取得部４６と、変更部２４８とを含む。各機能部は、図２に示すＣＰＵ１２によって実現される。

【0046】

認識部２４２は、第１実施形態における認識部４２と同様に、車両３０の進行方向に存在する対象物７４、及び対象物７４の移動予測範囲７６を認識する。第２実施形態では、認識部２４２は、対象物７４として、自転車やバイク等の二輪車を認識する。

【0047】

変更部２４８は、取得部４６から受け渡された判別情報が、対象物７４である二輪車が静止物であることを示している場合、対象物７４の直進方向の移動予測範囲７６の幅を小さく、直進方向に直交する方向の移動予測範囲７６の幅を大きくするように変更する。

【0048】

例えば、図６に示すように、車両３０の進路７２と直交する方向を向いた対象物（二輪車）７４が認識されたとする。この場合、二輪車の直進方向の幅が広い移動予測範囲７６が認識される。この二輪車が静止物であると判別された場合、停車中の二輪車が、車両３０の進路７２と平行な方向へ方向転換する可能性が上がるため、変更前の移動予測範囲７６が、移動予測範囲７８のように狭められる。

【0049】

第２実施形態に係る自動運転システム２００の作用については、対象物７４が二輪車であり、移動予測範囲７６の変更方法が上記の通りである点以外は、第１実施形態に係る自動運転システム１００の作用と同様であるため、説明を省略する。

【0050】

以上説明したように、第２実施形態に係る自動運転システムによれば、認識装置が、対象物として二輪車を認識した場合、静止している二輪車の動向を考慮して移動予測範囲を狭めることで、第１実施形態と同様の効果を奏することができる。

【0051】

＜第３実施形態＞
次に、第３実施形態について説明する。なお、第３実施形態に係る自動運転システムにおいて、第１実施形態に係る自動運転システム１００と同様の部分については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。

【0052】

図１に示すように、第３実施形態に係る自動運転システム３００は、車両３０に搭載された認識装置３１０と、遠隔支援装置６０とを含む。認識装置３１０のハードウェア構成は、図２に示す、第１実施形態に係る認識装置１０のハードウェア構成と同様であるため、説明を省略する。

【0053】

次に、図７を参照して、第３実施形態に係る認識装置３１０の機能的な構成を説明する。図７に示すように、認識装置３１０は、認識部３４２と、判定部４４と、取得部３４６と、変更部４８とを含む。また、認識装置３１０の所定の記憶領域には、対象物ＤＢ（Ｄａｔａｂａｓｅ）５０が記憶される。各機能部は、図２に示すＣＰＵ１２によって実現される。

【0054】

認識部３４２は、第１実施形態における認識部４２と同様に、車両３０の進行方向に存在する対象物７４、及び対象物７４の移動予測範囲７６を認識する。第３実施形態では、認識部３４２は、新たな対象物７４を認識する都度、各対象物７４に識別情報である対象物ＩＤを付与する。また、認識部３４２は、時系列のセンシングデータにおいて対象物を追跡することにより、同一の対象物７４が認識された場合には、同一の対象物ＩＤを付与する。認識部３４２は、判定部４４へ受け渡す認識情報に、認識した対象物７４の対象物ＩＤを含める。

【0055】

また、認識部３４２は、センシングデータに基づいて、シーン認識技術により、車両３０周辺の状況を示すシーンを認識する。認識部３４２は、例えば、渋滞中、信号機有りの交差点を通過中、横断歩道を歩行者が横断中等のシーンを認識する。認識部３４２は、シーンの認識結果を取得部３４６へ受け渡す。

【0056】

取得部３４６は、認識部３４２から受け渡されたシーンの認識結果に応じて、遠隔支援装置６０から判別情報を取得するか否かを決定する。具体的には、取得部３４６は、過去に遠隔支援装置６０から判別情報を取得した対象物７４と同一の対象物７４が、認識部４２により再度認識された際に、認識部３４２により認識されたシーンが渋滞中であることを示している場合に、再度認識された同一の対象物７４について、判別情報の取得を行わない。

【0057】

より具体的には、取得部３４６は、判定部４４から認識情報を受け渡される都度、認識情報に含まれる対象物ＩＤが対象物ＤＢ５０に既に存在するか否かを判定する。対象物ＤＢ５０には、例えば図８に示すように、各対象物７４の対象物ＩＤに対応付けて、その対象物７４について前回取得された判別情報を示す「前回判別情報」が記憶されている。

【0058】

取得部３４６は、対象物ＩＤが対象物ＤＢ５０に存在しない場合、その対象物について、第１実施形態における取得部４６と同様に判別情報を取得する。そして、取得部３４６は、対象物ＩＤに対応付けて、取得された判別情報を「前回判別情報」として記憶する。

【0059】

ここで、例えば図９に示すように、渋滞等の状況では、同様のシーンにおいて、同一の対象物７４が認識される場合がある。この場合、前回判別情報に基づいて移動予測範囲７８を狭めたにもかかわらず、同一シーンにおいて再度認識された対象物７４について、再び広い移動予測範囲７６が認識されてしまい、進路の閉塞が生じ、オペレータ７０の呼び出しが繰り返し行われてしまう。

【0060】

そこで、取得部３４６は、渋滞中のシーンにおいて、同一の対象物が認識された場合には、遠隔支援装置６０からの判別情報の取得は行わず、対象物ＤＢ５０に記憶された判別情報を取得する。シーンが渋滞中ではない場合には、取得部３４６は、遠隔支援装置６０から判別情報を取得すると共に、対象物ＤＢ５０において、該当の対象物の対象物ＩＤに対応付けられた前回判別位置及び前回判別情報を更新する。

【0061】

次に、第３実施形態に係る自動運転システム３００の作用について説明する。第３実施形態では、認識装置３１０において、図１０に示す認識処理が実行される。なお、第３実施形態における認識処理において、第１実施形態における認識処理（図５）と同様の処理については、同一のステップ番号を付して詳細な説明を省略する。

【0062】

ステップＳ１４で、進路が閉塞されていると判定されると、処理はステップＳ３１２へ移行する。ステップＳ３１２では、取得部３４６が、判定部４４から受け渡された認識情報に含まれる対象物ＩＤが対象物ＤＢ５０に既に存在するか否かを判定することにより、初めて出現した対象物７４か否かを判定する。対象物ＩＤが存在しない場合には、初めて出現した対象物７４であると判定し、処理はステップＳ１６へ移行する。一方、対象物ＩＤが存在する場合には、既に出現済みの対象物７４であると判定し、処理はステップＳ３１６へ移行する。

【0063】

ステップＳ１６及びＳ１８で、取得部３４６が、第１実施形態と同様に、遠隔支援装置６０から判別情報を取得する。次に、ステップＳ３１４で、取得部３４６が、対象物ＤＢ５０を更新し、処理はステップＳ２０へ移行する。

【0064】

一方、ステップＳ３１６では、認識部３４２が、センシングデータに基づいてシーンを認識し、シーンの認識結果を取得部３４６へ受け渡す。そして、取得部３４６が、認識部３４２により「渋滞中」であるとシーン認識されているか否かを判定する。シーンが「渋滞中」の場合には、処理はステップＳ３１８へ移行し、シーンが「渋滞中」ではない場合には、処理はステップＳ１６へ移行する。

【0065】

ステップＳ３１８では、取得部３４６が、遠隔支援装置６０からの判別情報の取得は行わず、対象物ＤＢ５０に記憶された判別情報を取得し、処理はステップＳ２０へ移行する。

【0066】

以上説明したように、第３実施形態に係る自動運転システムによれば、認識装置が、渋滞中のシーンにおいて同一の対象物が認識された場合、遠隔支援装置からではなく、対象物ＤＢから識別情報を取得する。これにより、オペレータ７０の呼び出しが繰り返し行われてしまうことを抑制することができる。

【0067】

また、シーンに応じて、遠隔支援装置６０から判別情報を取得するか否かを決定する他の方法として、前回判別情報を取得した時点からの車両３０の移動量を用いてもよい。例えば、過去に遠隔支援装置６０から判別情報を取得した対象物７４と同一の対象物７４が、認識部４２により再度認識された場合において、前回判別情報を取得した時点からの車両３０の移動量が所定値以下であるとする。この場合には、取得部３４６は、再度認識された同一の対象物７４について、遠隔支援装置６０から判別情報を取得しないようにすることができる。

【0068】

具体的には、対象物ＤＢ５０に、例えば図８の例に加え、各対象物７４の対象物ＩＤに対応付けて、その対象物７４について前回判別情報が取得された際の車両３０の位置を示す「前回判別位置」を記憶しておく。取得部３４６は、判定部４４から認識情報を受け渡される都度、認識情報に含まれる対象物ＩＤが対象物ＤＢ５０に既に存在するか否かを判定する。そして、対象物ＩＤが対象物ＤＢ５０に既に存在する場合、取得部３４６は、その対象物ＩＤに対応付けて記憶された前回判別位置と車両３０の現在位置との差が所定値以下か否かを判定することにより、前回判別時からの車両３０の移動量が小さいか否かを判定する。

【0069】

取得部３４６は、前回判別時からの車両３０の移動量が小さい場合、前回判別情報を取得した時と同様のシーンであるとみなし、遠隔支援装置６０からの判別情報の取得は行わず、対象物ＤＢ５０に記憶された判別情報を取得する。移動量が所定値を超えている場合には、取得部３４６は、判別情報を取得すると共に、対象物ＤＢ５０において、該当の対象物の対象物ＩＤに対応付けられた前回判別位置及び前回判別情報を更新する。

【0070】

なお、前回判別情報を取得した位置を記憶しておいて、現在位置との差から移動量を求める場合に限定されず、前回判別情報を取得した日時を記憶しておき、その日時と現在日時との差、及びその間の車両３０の速度に基づいて、移動量を求めてもよい。

【0071】

＜第４実施形態＞
次に、第４実施形態について説明する。なお、第４実施形態に係る自動運転システムにおいて、第１実施形態に係る自動運転システム１００と同様の部分については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。

【0072】

図１に示すように、第４実施形態に係る自動運転システム４００は、車両３０に搭載された認識装置４１０と、遠隔支援装置６０とを含む。認識装置４１０のハードウェア構成は、図２に示す、第１実施形態に係る認識装置１０のハードウェア構成と同様であるため、説明を省略する。

【0073】

次に、図３を参照して、第４実施形態に係る認識装置４１０の機能的な構成を説明する。図３に示すように、認識装置４１０は、認識部４４２と、判定部４４と、取得部４６と、変更部４４８とを含む。各機能部は、図２に示すＣＰＵ１２によって実現される。

【0074】

認識部４４２は、対象物７４として歩行者を認識し、更に、歩行者の種類を認識する。歩行者の種類は、例えば、老人、子供、交通誘導員等とすることができる。認識部４４２は、判定部４４に受け渡す認識情報に、歩行者の種類の情報も含める。

【0075】

変更部４４８は、移動予測範囲７６の半径を小さくするように変更する場合に、歩行者の種類に応じて、小さくする度合いを異ならせる。例えば、図１１左図に示すように、対象物（歩行者）７４Ａが老人や子供の場合、飛び出しの可能性が高いなど、予測不能な動きを見せる場合があるため、変更部４４８は、変更後の移動予測範囲７８をあまり狭めないように、移動予測範囲７６の半径を小さくする度合いを小さくする。また、例えば、図１１右図に示すように、対象物（歩行者）７４Ｂが交通誘導員の場合、移動する可能性が低いため、変更部４４８は、変更後の移動予測範囲７８をかなり狭めるように、移動予測範囲７６の半径を小さくする度合いを大きくする。

【0076】

次に、第４実施形態に係る自動運転システム４００の作用について説明する。第４実施形態では、認識装置４１０において、図１２に示す認識処理が実行される。なお、第４実施形態における認識処理において、第１実施形態における認識処理（図５）と同様の処理については、同一のステップ番号を付して詳細な説明を省略する。

【0077】

ステップＳ４１２で、認識部４４２が、対象物７４を認識すると共に、対象物７４の種類も認識し、更に、移動予測範囲７６を認識する。

【0078】

ステップＳ１４～Ｓ２０を経て、認識された対象物７４が進路を閉塞し、かつ静止物であると判定されると、ステップＳ４２２で、変更部４４８が、歩行者の種類に応じて、移動予測範囲７６の半径を小さくする度合いを異ならせて、移動予測範囲７６を変更する。

【0079】

以上説明したように、第４実施形態に係る自動運転システムによれば、認識装置が、対象物である歩行者の種類に応じて、移動予測範囲を狭める程度を異ならせる。これにより、車両の走行の促進を優先させるか、安全面を優先させるかを、歩行者の種類に応じて切り替えることができる。

【0080】

＜第５実施形態＞
次に、第５実施形態について説明する。なお、第５実施形態に係る自動運転システムにおいて、第１実施形態に係る自動運転システム１００と同様の部分については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。

【0081】

図１に示すように、第５実施形態に係る自動運転システム５００は、車両３０に搭載された認識装置５１０と、遠隔支援装置６０とを含む。認識装置５１０のハードウェア構成は、図２に示す、第１実施形態に係る認識装置１０のハードウェア構成と同様であるため、説明を省略する。

【0082】

次に、図３を参照して、第５実施形態に係る認識装置５１０の機能的な構成を説明する。図３に示すように、認識装置５１０は、認識部５４２と、判定部４４と、取得部４６と、変更部４８とを含む。各機能部は、図２に示すＣＰＵ１２によって実現される。

【0083】

認識部５４２は、対象物７４として、横断歩道の位置に存在する歩行者を認識する。具体的には、認識部５４２は、車両３０の進行方向に存在する歩行者及び横断歩道を認識する。そして、認識部５４２は、歩行者が横断歩道の位置に存在する場合に、その歩行者を対象物７４として認識し、移動予測範囲７６も認識する。

【0084】

これにより、取得部４６は、図１３上図に示すように、対象物７４が横断歩道の位置に存在し、かつ進路７２が閉塞されている場合に、オペレータ７０を呼び出して、遠隔支援装置６０から判別情報を取得する。一方、図１３下図に示すように、歩行者が存在する位置が横断歩道の位置ではない場合には、対象物７４として認識されないため、移動予測範囲７６で進路７２が閉塞されることもない。これは、横断歩道ではない場所では、歩行者が車両３０の進路７２側に出てくる可能性は低いという仮定に基づくものである。

【0085】

第５実施形態に係る自動運転システム５００の作用については、図５に示す認識処理のステップＳ１２で、横断歩道に位置する歩行者を対象物７４として認識する点以外は、第１実施形態に係る自動運転システム１００の作用と同様であるため、説明を省略する。

【0086】

以上説明したように、第５実施形態に係る自動運転システムによれば、認識装置が、横断歩道に位置する歩行者を対象物として認識する。このように、状況を横断歩道に限定することで、進路の閉塞が不要に生じ、オペレータの呼び出しが不要に生じることを抑制し、自動運転車両の走行を促進することができる。

【0087】

なお、上記各実施形態は、適宜組み合わせて実行することも可能である。

【0088】

また、上記各実施形態でＣＰＵがソフトウェア（プログラム）を読み込んで実行した認識処理を、ＣＰＵ以外の各種のプロセッサが実行してもよい。この場合のプロセッサとしては、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等の製造後に回路構成を変更可能なＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）、及びＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が例示される。また、認識処理を、これらの各種のプロセッサのうちの１つで実行してもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡ、及びＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ等）で実行してもよい。また、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路である。

【0089】

また、上記各実施形態では、認識プログラムが記憶部に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されない。プログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ブルーレイディスク、ＵＳＢメモリ等の非遷移的実体的記憶媒体（ｎｏｎ－ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ ｔａｎｇｉｂｌｅ ｓｔｏｒａｇｅ ｍｅｄｉｕｍ）に記憶された形態で提供されてもよい。また、プログラムは、ネットワークを介して外部装置からダウンロードされる形態としてもよい。

【符号の説明】

【0090】

１０、２１０、３１０、４１０、５１０ 認識装置
１２ ＣＰＵ
１４ メモリ
１６ 記憶装置
１８ 入力装置
２０ 出力装置
２２ 記憶媒体読取装置
２４ 通信Ｉ／Ｆ
２６ バス
３０ 車両
４２、２４２、３４２、４４２、５４２ 認識部
４４ 判定部
４６、３４６ 取得部
４８、２４８、４４８ 変更部
５０ 対象物ＤＢ
６０ 遠隔支援装置
７０ オペレータ
７２ 進路
７４ 対象物
７６ 移動予測範囲（変更前）
７８ 移動予測範囲（変更後）
１００、２００、３００、４００、５００ 自動運転システム

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】