特許 7556446 推定装置、推定方法、および、システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-09-17

(45)【発行日】2024-09-26

(54)【発明の名称】推定装置、推定方法、および、システム

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/09 20060101AFI20240918BHJP

   B62D 65/18 20060101ALI20240918BHJP

【ＦＩ】

G08G1/09 V

B62D65/18 Z

【請求項の数】 7

(21)【出願番号】P 2023218865

(22)【出願日】2023-12-26

(62)【分割の表示】P 2023188218の分割

【原出願日】2023-11-02

【審査請求日】2023-12-26

(31)【優先権主張番号】P 2023089451

(32)【優先日】2023-05-31

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】000003207

【氏名又は名称】トヨタ自動車株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000028

【氏名又は名称】弁理士法人明成国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】池田 圭吾

(72)【発明者】

【氏名】齋藤 恭裕

(72)【発明者】

【氏名】横山 大樹

【審査官】▲高▼木 真顕

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１６－０５７６７７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２２－１７５７６８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２２－１７１１７２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－１２５３５４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平１１－０３９５８９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特許第７３８８５８９（ＪＰ，Ｂ１）

【文献】中国特許出願公開第１１３１２８４９７（ＣＮ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０８Ｇ １／００ － ９９／００

Ｇ０５Ｄ １／００ － １／８７

Ｂ６０Ｗ ３０／００ － ６０／００

Ｇ０１Ｃ ２１／００ － ２１／３６

Ｂ６２Ｄ ４１／００ － ６７／００

Ｇ０６Ｑ １０／００ － １０／３０

Ｇ０６Ｑ ３０／００ － ３０／０８

Ｇ０６Ｑ ５０／００ － ５０／２０

Ｇ０６Ｑ ５０／２６ － ９９／００

Ｇ１６Ｚ ９９／００

Ｇ０１Ｓ ７／４８ － ７／５１

Ｇ０１Ｓ １７／００ － １７／９５

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

無人運転によって移動体を移動させるために用いられる推定装置であって、
第１測距装置によって取得される前記移動体の３次元点群データを用いた第１マッチングを実行し、前記第１マッチングによる第１算出結果として、前記移動体の位置と向きとの少なくとも一方を算出する第１マッチング部と、
第２測距装置によって取得される前記移動体の３次元点群データを用いた第２マッチングを実行し、前記第２マッチングによる第２算出結果として、前記移動体の位置と向きとの少なくとも一方を算出する第２マッチング部と、
前記移動体の位置と向きとの少なくとも一方の推定値であって、前記無人運転のための制御指令の生成に用いられる推定値を算出する推定部と、
前記第１算出結果と前記第２算出結果との差異が予め定められた第１基準程度以上である場合に、前記移動体を停止させずに減速、または、停止させるための減速指令を生成する減速指令部と、を備え、
前記推定部は、
前記差異が前記第１基準程度より小さい場合に、前記第１算出結果と前記第２算出結果との少なくとも一方を用いて前記推定値を算出する推定処理を実行し、
前記差異が前記第１基準程度以上である場合に、前記推定処理を実行せず、
前記減速指令部は、
前記差異が前記第１基準程度よりも大きい第２基準程度以上である場合に、前記移動体を停止させるための前記減速指令を生成し、
前記差異が前記第１基準程度以上かつ前記第２基準程度未満である場合に、前記移動体を停止させずに減速させるための前記減速指令を生成する、
推定装置。

【請求項2】

請求項１に記載の推定装置であって、
前記推定部は、前記推定処理において、前記第１算出結果と前記第２算出結果とのうち、マッチングの信頼度がより高い算出結果を用いて、前記推定値を算出する、推定装置。

【請求項3】

請求項１に記載の推定装置であって、
前記推定部は、前記推定処理において、前記第１算出結果と前記第２算出結果との平均を用いて、前記推定値を算出する、推定装置。

【請求項4】

請求項１に記載の推定装置であって、
前記推定部は、前記推定処理において、予め定められた基準に応じて、（ｉ）マッチングの信頼度に応じて前記推定値を算出する第１処理と、（ｉｉ）前記第１算出結果と前記第２算出結果との平均を用いて前記推定値を算出する第２処理と、のいずれかを選択的に実行する、推定装置。

【請求項5】

請求項４に記載の推定装置であって、
前記基準は、前記第１測距装置と前記第２測距装置との、（ｉ）点群数に関する差異と、（ｉｉ）前記移動体との間の離間距離に関する差異と、（ｉｉｉ）前記移動体の角度位置に関する差異と、の少なくともいずれかを含む、推定装置。

【請求項6】

無人運転によって移動体を移動させるために用いられる推定方法であって、
第１測距装置によって取得される前記移動体の３次元点群データを用いた第１マッチングを実行し、前記第１マッチングによる第１算出結果として、前記移動体の位置と向きとの少なくとも一方を算出するステップと、
第２測距装置によって取得される前記移動体の３次元点群データを用いた第２マッチングを実行し、前記第２マッチングによる第２算出結果として、前記移動体の位置と向きとの少なくとも一方を算出するステップと、
前記移動体の位置と向きとの少なくとも一方の推定値であって、前記無人運転のための制御指令の生成に用いられる推定値を算出するステップと、
前記第１算出結果と前記第２算出結果との差異が予め定められた第１基準程度以上である場合に、前記移動体を停止させずに減速、または、停止させるための減速指令を生成するステップと、を備え、
前記推定値を算出するステップでは、
前記差異が前記第１基準程度より小さい場合に、前記第１算出結果と前記第２算出結果との少なくとも一方を用いて前記推定値を算出する推定処理を実行し、
前記差異が前記第１基準程度以上である場合に、前記推定処理を実行せず、
前記減速指令を生成するステップでは、
前記差異が前記第１基準程度よりも大きい第２基準程度以上である場合に、前記移動体を停止させるための前記減速指令を生成し、
前記差異が前記第１基準程度以上かつ前記第２基準程度未満である場合に、前記移動体を停止させずに減速させるための前記減速指令を生成する、
推定方法。

【請求項7】

無人運転によって移動可能な移動体と、
第１測距装置によって取得される前記移動体の３次元点群データを用いた第１マッチングを実行し、前記第１マッチングによる第１算出結果として、前記移動体の位置と向きとの少なくとも一方を算出する第１マッチング部と、
第２測距装置によって取得される前記移動体の３次元点群データを用いた第２マッチングを実行し、前記第２マッチングによる第２算出結果として、前記移動体の位置と向きとの少なくとも一方を算出する第２マッチング部と、
前記移動体の位置と向きとの少なくとも一方の推定値であって、前記無人運転のための制御指令の生成に用いられる推定値を算出する推定部と、
前記第１算出結果と前記第２算出結果との差異が予め定められた第１基準程度以上である場合に、前記移動体を停止させずに減速、または、停止させるための減速指令を生成する減速指令部と、を備え、
前記推定部は、
前記差異が前記第１基準程度より小さい場合に、前記第１算出結果と前記第２算出結果との少なくとも一方を用いて前記推定値を算出する推定処理を実行し、
前記差異が前記第１基準程度以上である場合に、前記推定処理を実行せず、
前記減速指令部は、
前記差異が前記第１基準程度よりも大きい第２基準程度以上である場合に、前記移動体を停止させるための前記減速指令を生成し、
前記差異が前記第１基準程度以上かつ前記第２基準程度未満である場合に、前記移動体を停止させずに減速させるための前記減速指令を生成する、
システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、推定装置、推定方法、および、システムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、車両の製造工程において、自律的に又は遠隔制御によって車両を走行させる技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特表２０１７－５３８６１９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

車両のような移動体の移動を制御するために、測距装置を用いて取得される移動体の３次元点群データを用いて、移動体の位置や向きを推定する技術が知られている。こうした移動体の位置や向きの推定精度をより向上させる技術が望まれている。

【課題を解決するための手段】

【0005】

本開示は、以下の形態として実現することが可能である。
本開示の一形態によれば、無人運転によって移動体を移動させるために用いられる推定装置が提供される。この推定装置は、第１測距装置によって取得される前記移動体の３次元点群データを用いた第１マッチングを実行し、前記第１マッチングによる第１算出結果として、前記移動体の位置と向きとの少なくとも一方を算出する第１マッチング部と、第２測距装置によって取得される前記移動体の３次元点群データを用いた第２マッチングを実行し、前記第２マッチングによる第２算出結果として、前記移動体の位置と向きとの少なくとも一方を算出する第２マッチング部と、前記移動体の位置と向きとの少なくとも一方の推定値であって、前記無人運転のための制御指令の生成に用いられる推定値を算出する推定部と、前記第１算出結果と前記第２算出結果との差異が予め定められた第１基準程度以上である場合に、前記移動体を停止させずに減速、または、停止させるための減速指令を生成する減速指令部と、を備える。前記推定部は、前記差異が前記第１基準程度より小さい場合に、前記第１算出結果と前記第２算出結果との少なくとも一方を用いて前記推定値を算出する推定処理を実行し、前記差異が前記第１基準程度以上である場合に、前記推定処理を実行せず、前記減速指令部は、前記差異が前記第１基準程度よりも大きい第２基準程度以上である場合に、前記移動体を停止させるための前記減速指令を生成し、前記差異が前記第１基準程度以上かつ前記第２基準程度未満である場合に、前記移動体を停止させずに減速させるための前記減速指令を生成する。
本開示の一形態によれば、無人運転によって移動体を移動させるために用いられる推定方法が提供される。この推定方法は、第１測距装置によって取得される前記移動体の３次元点群データを用いた第１マッチングを実行し、前記第１マッチングによる第１算出結果として、前記移動体の位置と向きとの少なくとも一方を算出するステップと、第２測距装置によって取得される前記移動体の３次元点群データを用いた第２マッチングを実行し、前記第２マッチングによる第２算出結果として、前記移動体の位置と向きとの少なくとも一方を算出するステップと、前記移動体の位置と向きとの少なくとも一方の推定値であって、前記無人運転のための制御指令の生成に用いられる推定値を算出するステップと、前記第１算出結果と前記第２算出結果との差異が予め定められた第１基準程度以上である場合に、前記移動体を停止させずに減速、または、停止させるための減速指令を生成するステップと、を備える。前記推定値を算出するステップでは、前記差異が前記第１基準程度より小さい場合に、前記第１算出結果と前記第２算出結果との少なくとも一方を用いて前記推定値を算出する推定処理を実行し、前記差異が前記第１基準程度以上である場合に、前記推定処理を実行せず、前記減速指令を生成するステップでは、前記差異が前記第１基準程度よりも大きい第２基準程度以上である場合に、前記移動体を停止させるための前記減速指令を生成し、前記差異が前記第１基準程度以上かつ前記第２基準程度未満である場合に、前記移動体を停止させずに減速させるための前記減速指令を生成する。
本開示の一形態によれば、システムが提供される。このシステムは、無人運転によって移動可能な移動体と、第１測距装置によって取得される前記移動体の３次元点群データを用いた第１マッチングを実行し、前記第１マッチングによる第１算出結果として、前記移動体の位置と向きとの少なくとも一方を算出する第１マッチング部と、第２測距装置によって取得される前記移動体の３次元点群データを用いた第２マッチングを実行し、前記第２マッチングによる第２算出結果として、前記移動体の位置と向きとの少なくとも一方を算出する第２マッチング部と、前記移動体の位置と向きとの少なくとも一方の推定値であって、前記無人運転のための制御指令の生成に用いられる推定値を算出する推定部と、前記第１算出結果と前記第２算出結果との差異が予め定められた第１基準程度以上である場合に、前記移動体を停止させずに減速、または、停止させるための減速指令を生成する減速指令部と、を備える。前記推定部は、前記差異が前記第１基準程度より小さい場合に、前記第１算出結果と前記第２算出結果との少なくとも一方を用いて前記推定値を算出する推定処理を実行し、前記差異が前記第１基準程度以上である場合に、前記推定処理を実行せず、前記減速指令部は、前記差異が前記第１基準程度よりも大きい第２基準程度以上である場合に、前記移動体を停止させるための前記減速指令を生成し、前記差異が前記第１基準程度以上かつ前記第２基準程度未満である場合に、前記移動体を停止させずに減速させるための前記減速指令を生成する。
本開示は、以下の形態としても実現できる。

【0006】

（１）本開示の第１の形態によれば、無人運転によって移動体を移動させるために用いられる推定装置が提供される。この推定装置は、第１測距装置によって取得される前記移動体の３次元点群データを用いた第１マッチングを実行し、前記第１マッチングによる第１算出結果として、前記移動体の位置と向きとの少なくとも一方を算出する第１マッチング部と、第２測距装置によって取得される前記移動体の３次元点群データを用いた第２マッチングを実行し、前記第２マッチングによる第２算出結果として、前記移動体の位置と向きとの少なくとも一方を算出する第２マッチング部と、前記移動体の位置と向きとの少なくとも一方の推定値であって、前記無人運転のための制御指令の生成に用いられる推定値を算出する推定部と、を備える。前記推定部は、前記第１算出結果と前記第２算出結果とに応じて、前記第１算出結果と前記第２算出結果との少なくとも一方を用いて前記推定値を算出する推定処理を実行する。
このような形態によれば、第１測距装置による３次元点群データを用いたマッチングによる第１算出結果と、第２測距装置による３次元点群データを用いたマッチングによる第２算出結果とをそれぞれ個別に算出し、各算出結果に応じて、位置や向きの推定値を算出できる。そのため、例えば、位置や向きの推定に際して単一の算出結果のみを算出する場合と比較して、位置や向きの推定精度を向上できる可能性が高まる。
（２）上記形態の推定装置では、前記推定部は、前記第１算出結果と前記第２算出結果との間の差異が予め定められた基準程度より小さい場合に、前記第１算出結果と前記第２算出結果との少なくとも一方を用いた前記推定処理を実行し、前記差異が前記基準程度以上である場合に、前記推定処理をしないものとしてもよい。このような形態によれば、第１算出結果と第２算出結果との間の差異が比較的小さい場合に、第１算出結果や第２算出結果を用いた推定処理を実行できる。また、第１算出結果と第２算出結果との間の差異が比較的大きい場合には、推定処理が実行されない。そのため、算出結果間の差異に起因して位置や向きの推定精度が低下することを抑制できる。
（３）上記形態の推定装置では、前記推定部は、前記推定処理において、前記第１算出結果と前記第２算出結果とのうち、マッチングの信頼度がより高い算出結果を用いて、前記推定値を算出してもよい。このような形態によれば、マッチングの信頼度がより高い算出結果を用いて位置や向きを推定できるので、推定精度を向上できる可能性がより高まる。
（４）上記形態の推定装置では、前記推定部は、前記推定処理において、前記第１算出結果と前記第２算出結果との平均を用いて、前記推定値を算出してもよい。このような形態によれば、第１算出結果と第２算出結果とを用いて簡易に位置や向きを推定できる。
（５）上記形態の推定装置では、前記差異が前記基準程度以上である場合に、前記移動体を減速または停止させるための前記制御指令を生成する減速指令部を備えてもよい。このような形態によれば、算出結果間の差異に起因して位置や向きの推定精度が低下し得る場合に、遠隔制御対象の移動体を減速または停止させることができる。
（６）上記形態の推定装置では、前記減速指令部は、前記差異が第１基準程度よりも大きい第２基準程度以上である場合に、前記移動体を停止させるための前記減速指令を生成し、前記差異が前記第１基準程度以上かつ前記第２基準程度未満である場合に、前記移動体を減速させるための前記減速指令を生成してもよい。
（７）上記形態の推定装置では、前記推定部は、前記推定処理において、予め定められた基準に応じて、（ｉ）マッチングの信頼度に応じて前記推定値を算出する第１処理と、（ｉｉ）前記第１算出結果と前記第２算出結果との平均を用いて前記推定値を算出する第２処理と、のいずれかを選択的に実行してもよい。
（８）上記形態の推定装置では、前記基準は、前記第１測距装置と前記第２測距装置との、（ｉ）点群数に関する差異と、（ｉｉ）前記移動体との間の離間距離に関する差異と、（ｉｉｉ）前記移動体の角度位置に関する差異と、の少なくともいずれかを含んでいてもよい。
本開示は、上述した推定装置としての形態以外にも、例えば、システムや、推定方法、コンピュータプログラム、および、コンピュータプログラムが記録された一時的でない記録媒体などの形態で実現することができる。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】システムの構成を示す概念図。

【図2】車両と制御装置との構成を示すブロック図。

【図3A】第１実施形態における車両の走行制御の処理手順を示すフローチャート。

【図3B】第１実施形態における指令生成処理のフローチャート。

【図4】マッチングの例を模式的に説明する図。

【図5】第２実施形態における指令生成処理のフローチャートである。

【図6】第３実施形態におけるシステムの構成を示す概念図。

【図7】第３実施形態における車両の走行制御の処理手順を示すフローチャート。

【発明を実施するための形態】

【0008】

Ａ．第１実施形態：
図１は、本実施形態におけるシステム１０の構成を示す概念図である。システム１０は、移動体としての１台以上の車両１００と、車両１００の遠隔制御を実行する制御装置２００と、車両１００の３次元点群データを測定する複数の測距装置３００と、車両１００の製造工程の管理を行う工程管理装置４００とを備える。第１実施形態では、制御装置２００が本開示の「推定装置」に相当する。制御装置２００のことを、サーバとも呼ぶ。

【0009】

本開示において、「移動体」は、移動し得る物体を意味し、例えば、車両や電動垂直離着陸機（いわゆる空飛ぶ自動車）である。車両１００は、車輪によって走行する車両であっても無限軌道によって走行する車両であってもよく、例えば、乗用車、トラック、バス、二輪車、四輪車、戦車、工事用車両などである。車両１００は、電気自動車（BEV：Battery Electric Vehicle）、ガソリン自動車、ハイブリッド自動車、ならびに燃料電池自動車を含む。移動体が車両以外である場合には、本開示における「車両」「車」との表現を、適宜に「移動体」に置き換えることができ、「走行」との表現を、適宜に「移動」に置き換えることができる。

【0010】

車両１００は、無人運転によって走行可能に構成されている。「無人運転」とは、搭乗者の走行操作によらない運転を意味する。走行操作とは、車両１００の「走る」、「曲がる」、「止まる」の少なくともいずれかに関する操作を意味する。無人運転は、車両１００の外部に位置する装置を用いた自動または手動の遠隔制御によって、あるいは、車両１００の自律制御によって実現される。無人運転によって走行している車両１００には、走行操作を行わない搭乗者が搭乗していてもよい。走行操作を行わない搭乗者には、例えば、単に車両１００の座席に着座している人や、組み付け、検査、スイッチ類の操作といった走行操作とは異なる作業を車両１００に乗りながら行っている人が含まれる。なお、搭乗者の走行操作による運転は、「有人運転」と呼ばれることがある。

【0011】

本明細書において、「遠隔制御」は、車両１００の外部から車両１００の動作の全てが完全に決定される「完全遠隔制御」と、車両１００の外部から車両１００の動作の一部が決定される「部分遠隔制御」とを含む。また、「自律制御」は、車両１００の外部の装置から一切の情報を受信することなく車両１００が自身の動作を自律的に制御する「完全自律制御」と、車両１００の外部の装置から受信した情報を用いて車両１００が自身の動作を自律的に制御する「部分自律制御」とを含む。

【0012】

車両１００は、電気自動車（ＢＥＶ：Battery Electric Vehicle）であることが好ましい。

【0013】

本実施形態におけるシステム１０は、遠隔制御によって車両１００を走行させる遠隔制御システムとして構成されている。本実施形態では、車両１００を製造する工場において、車両１００の遠隔制御が実行される。工場は、第１場所ＰＬ１と第２場所ＰＬ２とを備えている。第１場所ＰＬ１は、例えば、車両１００の組み立てが実施される場所であり、第２場所ＰＬ２は、例えば、車両１００の検査が実施される場所である。第１場所ＰＬ１と第２場所ＰＬ２とは、車両１００が走行可能な走行路ＳＲによって接続されている。工場内の任意の位置は、基準座標系Σｒのｘｙｚ座標値で表現される。

【0014】

走行路ＳＲの周辺には、車両１００を測定対象とする複数の測距装置３００が設置されている。制御装置２００は、各測距装置３００で測定された３次元点群データを用いて、リアルタイムで、目標ルートＴＲに対する車両１００の相対的な位置および向きや、車両１００の走行方向を取得することができる。測距装置３００としては、カメラやＬｉＤＡＲ(Light Detection And Ranging)を使用できる。特に、ＬｉＤＡＲは、高精度の３次元点群データが得られる点で好ましい。本実施形態における測距装置３００は、ＬｉＤＡＲによって構成されている。複数の測距装置３００は、車両１００が目標ルートＴＲの任意の位置に存在する場合に、常に２個以上の測距装置３００で車両１００を測定できるように配置されていることが好ましい。本実施形態では、個々の測距装置３００の位置は固定されており、基準座標系Σｒと個々の測距装置３００の装置座標系との相対関係は既知である。基準座標系Σｒの座標値と個々の測距装置３００の装置座標系の座標値とを相互に変換するための座標変換行列は、制御装置２００内に予め格納されている。

【0015】

以下では、複数の測距装置３００のうち、無人運転の対象となる車両１００の測定を担当する２つの測距装置３００を、それぞれ第１測距装置、第２測距装置とも呼ぶ。より詳細には、第１測距装置および第２測距装置は、目標ルートＴＲ上の略同じ位置での車両１００の測定を担当する。つまり、車両１００が目標ルートＴＲを走行中である場合、第１測距装置および第２測距装置は、車両１００をそれぞれ同様のタイミングで測定し、それぞれ同様のタイミングにおける車両１００の３次元点群データを取得する。以下では、無人運転の対象となる車両１００のことを、対象車両１００とも呼ぶ。

【0016】

本実施形態における制御装置２００は、車両１００を遠隔制御するための制御指令を生成して車両１００に送信する遠隔制御装置として構成されている。より詳細には、制御装置２００は、車両１００を目標ルートＴＲに沿って走行させるための制御指令を生成し、制御指令を車両１００に送信する。車両１００は、受信した制御指令に従って走行する。したがって、システム１０により、クレーンやコンベアなどの搬送装置を用いずに、車両１００を第１場所ＰＬ１から第２場所ＰＬ２まで遠隔制御により移動させることができる。なお、本実施形態における目標ルートＴＲは、後述する参照経路に相当する。また、制御指令の詳細については後述する。

【0017】

図２は、車両１００と制御装置２００との構成を示すブロック図である。車両１００は、車両１００の各部を制御するための車両制御装置１１０と、車両制御装置１１０の制御下で駆動するアクチュエータ群１２０と、無線通信により制御装置２００と通信するための通信装置１３０と、車両１００の位置情報を取得するためのＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機１４０とを備えている。本実施形態では、アクチュエータ群１２０には、車両１００を加速させるための駆動装置のアクチュエータ、車両１００の進行方向を変更するための操舵装置のアクチュエータ、および、車両１００を減速させるための制動装置のアクチュエータが含まれている。駆動装置には、バッテリ、バッテリの電力により駆動する走行用モータ、および、走行用モータにより回転する駆動輪が含まれている。駆動装置のアクチュエータには、走行用モータが含まれている。なお、アクチュエータ群１２０には、さらに、車両１００のワイパーを揺動させるためのアクチュエータや、車両１００のパワーウィンドウを開閉させるためのアクチュエータなどが含まれてもよい。

【0018】

車両制御装置１１０は、プロセッサ１１１と、メモリ１１２と、入出力インタフェイス１１３と、内部バス１１４とを備えるコンピュータにより構成されている。プロセッサ１１１、メモリ１１２、および、入出力インタフェイス１１３は、内部バス１１４を介して、双方向に通信可能に接続されている。入出力インタフェイス１１３には、アクチュエータ群１２０、通信装置１３０、および、ＧＮＳＳ受信機１４０が接続されている。

【0019】

本実施形態では、プロセッサ１１１は、メモリ１１２に予め記憶されているプログラムＰＧ１を実行することにより、車両制御部１１５及び位置情報取得部１１６として機能する。車両制御部１１５は、アクチュエータ群１２０を制御する。車両制御部１１５は、車両１００に運転者が搭乗している場合に、運転者の操作に応じてアクチュエータ群１２０を制御することにより、車両１００を走行させることができる。車両制御部１１５は、車両１００に運転者が搭乗しているか否かにかかわらず、制御装置２００から送信される制御指令に応じてアクチュエータ群１２０を制御することにより、車両１００を走行させることもできる。位置情報取得部１１６は、ＧＮＳＳ受信機１４０を用いて、車両１００の現在地を示す位置情報を取得する。但し、位置情報取得部１１６とＧＮＳＳ受信機１４０とは、省略可能である。

【0020】

制御装置２００は、プロセッサ２０１と、メモリ２０２と、入出力インタフェイス２０３と、内部バス２０４とを備えるコンピュータにより構成されている。プロセッサ２０１、メモリ２０２、および、入出力インタフェイス２０３は、内部バス２０４を介して、双方向に通信可能に接続されている。入出力インタフェイス２０３には、無線通信により車両１００，測距装置３００，及び，工程管理装置４００と通信するための通信装置２０５が接続されている。

【0021】

本実施形態では、プロセッサ２０１は、メモリ２０２に予め記憶されているプログラムＰＧ２を実行することにより、３次元点群データ取得部２１０，マッチング部２２０，推定部２３０，及び，指令生成部２４０として機能する。メモリ２０２には、プログラムＰＧ２に加え、後述する参照用点群データ２５０と、目標ルートＴＲとが格納されている。

【0022】

３次元点群データ取得部２１０は、測距装置３００で測定される車両１００の３次元点群データを取得する。この３次元点群データは、測距装置３００で検出される点群の３次元位置を示すデータである。測距装置３００で測定される移動体の３次元点群データのことを、測定点群データとも呼ぶ。

【0023】

マッチング部２２０は、測定点群データと、参照用点群データ２５０とを用いたテンプレートマッチング（以下、単にマッチングとも呼ぶ）を実行する。マッチング部２２０は、第１マッチング部２２１と第２マッチング部２２２とを有する。第１マッチング部２２１は、第１マッチングを実行し、第１マッチングによる算出結果である第１算出結果として、車両１００の位置と向きとの少なくとも一方を算出する。第１マッチングとは、第１測距装置によって取得される測定点群データである第１測定点群データを用いたマッチングのことを指す。第２マッチング部２２２は、第２マッチングを実行し、第２マッチングによる算出結果である第２算出結果として、車両１００の位置と向きとの少なくとも一方を算出する。第２マッチングとは、第２測距装置によって取得される測定点群データである第２測定点群データを用いたマッチングのことを指す。マッチング部２２０によるマッチングのアルゴリズムとしては、ＩＣＰ(Iterative Closest Point)、ＮＤＴ(Normal Distributions Transform)等の種々のアルゴリズムを使用可能である。

【0024】

推定部２３０は、マッチング部２２０によって実行されるマッチングの結果を用いて、車両１００の位置と向きとの少なくとも一方の推定値を算出する。より詳細には、推定部２３０は、推定処理を実行することによって推定値を算出する。推定処理とは、第１算出結果と第２算出結果とに応じて、第１算出結果と第２算出結果との少なくとも一方を用いて推定値を算出する処理を指す。このように算出される推定値は、遠隔制御のための制御指令の生成に用いられる。具体的には、本実施形態では、この推定値は、後述する車両位置情報に相当する。以下では、車両１００の位置の推定値を算出することを「位置の推定」とも呼び、車両１００の向きの推定値を算出することを「向きの推定」とも呼ぶ。本実施形態における推定部２３０は、車両１００の位置及び向きの両方を推定する。

【0025】

本実施形態では、車両１００の位置は、車両１００のうち、予め定められた検出点のｘｙｚ座標として推定される。また、車両１００の向きは、車両１００の中心軸に沿い、かつ、車両１００の後方側から前方側に向かうベクトルの向きとして推定される。このベクトルは、例えば、車両１００の前方側における車幅方向の中央位置の座標と、車両１００の後方側における車幅方向の中央位置の座標とを用いて特定される。なお、車両１００の位置や向きは、遠隔制御のための制御指令の生成に用いることが可能なように推定されればよく、位置や向きの推定の態様は上記に限られない。

【0026】

また、推定部２３０は、３次元点群データが利用できない場合に、車両１００の走行履歴や、車両１００に搭載されているＧＮＳＳ受信機１４０で検出された位置情報を用いて、車両１００の位置および向きを推定することが可能である。また、推定部２３０は、車両１００の位置及び向きの一方のみを推定するようにしてもよい。この場合には、車両１００の位置及び向きの他方は、例えば、車両１００の走行履歴や、車両１００に送信された制御指令の履歴を用いて決定される。なお、車両１００の走行方向は、例えば、車両１００の向きや走行履歴や制御指令の履歴のいずれか１つ、または、２つ以上を用いて推定することが可能である。

【0027】

指令生成部２４０は、推定された車両１００の位置及び向きを用いて、無人運転によって車両１００を走行させるための制御指令を生成して車両１００に送信する。本実施形態では、制御指令は、メモリ２０２に格納された目標ルートＴＲに従って車両１００を走行させる指令である。具体的には、本実施形態における制御指令は、後述する走行制御信号である。また、本実施形態では、指令生成部２４０は、減速指令を生成する減速指令部としても機能する。減速指令とは、対象車両１００を減速または停止させるための制御指令を指す。

【0028】

なお、無人運転によって車両１００を走行させるための制御指令は、走行制御信号と、走行制御信号を生成するための生成情報との少なくとも一方を含んでいればよい。したがって、他の実施形態では、制御指令は、走行制御信号に代えて、あるいは、これに加えて、生成情報を含んでいてもよい。生成情報としては、例えば、後述する車両位置情報や経路や目標位置を用いることができる。

【0029】

工程管理装置４００は、例えば、コンピュータによって構成され、工場における車両１００の製造工程全般の管理を実行する。例えば、１台の車両１００が目標ルートＴＲに沿った走行を開始する際には、その車両１００を識別する識別番号や型式などを示す個体情報が、工程管理装置４００から制御装置２００に送信される。制御装置２００で検出された車両１００の位置は、工程管理装置４００にも送信される。なお、工程管理装置４００の機能を、制御装置２００と同じ装置に実装するようにしてもよい。

【0030】

図３Ａは、第１実施形態における車両１００の走行制御の処理手順を示すフローチャートである。Ｓ１にて、制御装置２００は、車両１００の外部に位置するセンサである外部センサから出力される検出結果を用いて、車両１００の車両位置情報を取得する。車両位置情報は、走行制御信号を生成する基礎となる位置情報である。本実施形態では、車両位置情報には、工場の基準座標系Σｒにおける車両１００の位置および向きが含まれている。本実施形態では、工場の基準座標系Σｒは、グローバル座標系であり、工場内の任意の位置は、グローバル座標系におけるＸ，Ｙ，Ｚの座標で表現される。本実施形態では、外部センサは、工場に設置されている測距装置３００であり、測距装置３００からは、検出結果として測距点群データが出力される。すなわち、Ｓ１にて、制御装置２００は、外部センサである測距装置３００から取得した測距点群データを用いて、車両位置情報を取得する。具体的には、制御装置２００は、測距点群データと、参照用点群データ２５０とを用いたテンプレートマッチングによって、車両位置情報を取得する。

【0031】

Ｓ２にて、制御装置２００は、車両１００が次に向かうべき目標位置を決定する。本実施形態では、目標位置は、グローバル座標系におけるＸ，Ｙ，Ｚの座標で表される。制御装置２００のメモリには、車両１００が走行すべき経路である参照経路が予め記憶されている。経路は、出発地を示すノード、通過点を示すノード、目的地を示すノード、および、各ノードを結ぶリンクで表されている。制御装置２００は、車両位置情報と参照経路とを用いて、次に車両１００が向かうべき目標位置を決定する。制御装置２００は、車両１００の現在地よりも先の参照経路上に目標位置を決定する。

【0032】

Ｓ３にて、制御装置２００は、決定した目標位置に向かって車両１００を走行させるための走行制御信号を生成する。本実施形態では、走行制御信号は、車両１００の加速度および操舵角をパラメータとして含んでいる。制御装置２００は、車両１００の位置の推移から車両１００の走行速度を算出し、算出した走行速度と目標速度とを比較する。制御装置２００は、全体として、走行速度が目標速度よりも低い場合には、車両１００が加速するように加速度を決定し、走行速度が目標速度よりも高い場合には、車両１００が減速するように加速度を決定する。また、制御装置２００は、車両１００が参照経路上に位置している場合には、車両１００が参照経路上から逸脱しないように操舵角および加速度を決定し、車両１００が参照経路上に位置していない場合、換言すれば、車両１００が参照経路上から逸脱している場合には、車両１００が参照経路上に復帰するように操舵角および加速度を決定する。他の実施形態では、走行制御信号は、車両１００の加速度に代えて、あるいは、これに加えて、車両１００の速度をパラメータとして含んでいてもよい。

【0033】

Ｓ４にて、制御装置２００は、生成した走行制御信号を車両１００に対して送信する。制御装置２００は、所定の周期で、車両位置情報の取得、目標位置の決定、走行制御信号の生成、および、走行制御信号の送信などを繰り返す。

【0034】

なお、本実施形態におけるＳ１からＳ４では、具体的には、後述する指令生成処理が実行される。

【0035】

Ｓ５にて、車両１００は、制御装置２００から送信される走行制御信号を受信する。Ｓ６にて、車両１００は、受信した走行制御信号を用いて車両１００のアクチュエータを制御することにより、走行制御信号に表されている加速度および操舵角で車両１００を走行させる。車両１００は、所定の周期で、走行制御信号の受信、および、車両１００のアクチュエータの制御を繰り返す。本実施形態におけるシステム１０によれば、車両１００を遠隔制御により走行させることができ、クレーンやコンベア等の搬送設備を用いずに車両１００を移動させることができる。

【0036】

図３Ｂは、本実施形態における推定方法を実現するための指令生成処理のフローチャートである。この指令生成処理は、３次元点群データ取得部２１０が、対象車両１００の測定を担当する測距装置３００から測定点群データを新たに取得するたびに実行される。３次元点群データ取得部２１０は、例えば、指令生成処理の開始に先立って、新たに取得した測定点群データから、静止物を表す背景点群データを除去する前処理を実行するようにしてもよい。

【0037】

Ｓ１００にて、第１マッチング部２２１は、第１マッチングを実行する。Ｓ１００が実行されることで、第１算出結果が算出される。Ｓ１１０にて、第２マッチング部２２２は、第２マッチングを実行する。Ｓ１１０が実行されることで、第２算出結果が算出される。

【0038】

図４は、マッチングの例を模式的に説明する図である。図４は、第１測距装置３００Ａによって取得される第１測定点群データＰＣ１と参照用点群データ２５０とを用いた第１マッチングが実行されることで、第１算出結果ＣＲ１が算出される様子を示している。また、図４は、第２測距装置３００Ｂによって取得される第２測定点群データＰＣ２と参照用点群データ２５０とを用いた第２マッチングが実行されることで、第２算出結果ＣＲ２が算出される様子を示している。図４に示した第１算出結果ＣＲ１は、車両１００の位置Ｄｐ１のｘｙｚ座標（ｘ１，ｙ１，ｚ１）と、車両１００の向きｄ１を表す角度θ１とを含む。略同様に、第２算出結果ＣＲ２は、車両１００の位置Ｄｐ２のｘｙｚ座標（ｘ２，ｙ２，ｚ２）と、車両１００の向きｄ２を表す角度θ２とを含む。位置Ｄｐ１，Ｄｐ２は、車両１００のうち予め定められた検出点に対応する位置であり、それぞれ同じ位置を表す。また、向きｄ１および向きｄ２は、車両１００の中心軸に沿い、かつ、車両１００の後方側から前方側に向かうベクトルの向きに相当する。より詳細には、向きｄ１を表す角度θ１や向きｄ２を表す角度θ２が、ある角度位置を基準、つまり、０°とした場合の角度として算出されている。車両１００の中心軸は、例えば、車両１００の前方側における車幅方向の中央位置の座標と、車両１００の後方側における車幅方向の中央位置の座標とによって特定される。第１マッチングと第２マッチングとは、それぞれ異なる測定点群データを用いて個別に実行されるため、位置Ｄｐ１の座標と位置Ｄｐ２の座標とは、通常、完全には一致しない。同様に、向きｄ１と向きｄ２とは、通常、完全には一致しない。

【0039】

Ｓ１２０にて、推定部２３０は、判定処理を実行する。判定処理とは、第１算出結果ＣＲ１と第２算出結果ＣＲ２との間の差異を表す算出差異が、予め定められた基準程度より小さいか否かを判定する処理を指す。判定処理では、例えば、位置Ｄｐ１の座標と位置Ｄｐ２の座標との間の差、つまり、両位置間の距離が予め定められた基準距離より小さい場合に、推定部２３０は、算出差異が基準程度より小さいと判定する。他の実施形態では、判定処理において、例えば、向きｄ１と向きｄ２との間の角度差が予め定められた基準角度より小さい場合に、算出差異が基準程度より小さいと判定されてもよい。また、例えば、上記の距離が基準距離より小さく、かつ、角度差が基準角度より小さい場合に、算出差異が基準程度より小さいと判定されてもよい。以下では、判定処理において用いられる基準程度のことを、第１基準程度とも呼ぶ。

【0040】

Ｓ１２０で算出差異が基準程度未満である場合、Ｓ１３０にて、推定部２３０は、推定処理を実行する。本実施形態における推定処理では、推定部２３０は、第１算出結果ＣＲ１と第２算出結果ＣＲ２とのうち、マッチングの信頼度がより高い一方の算出結果を用いて、推定値を算出する。その後、指令生成部２４０は、推定値を用いて制御指令を生成し出力する。具体的には、本実施形態における指令生成部２４０は、推定値としての車両位置情報を用いて、制御指令としての走行制御信号を生成して、車両１００に対して送信する。車両制御部１１５は、受信した制御指令を用いてアクチュエータ群１２０を制御することで、車両１００を走行させる。

【0041】

「マッチングの信頼度」は、マッチングの精度に関する信頼性を評価する評価指標によって表される。あるマッチングの信頼度を評価する評価指標としては、例えば、そのマッチングに用いられる測定点群データにおける点群数に関する値や、そのマッチングによる測定点群データと参照用点群データ２５０との一致度合いを表す一致度を用いることができる。

【0042】

点群数に関する値としては、例えば、測定点群データにおける点群数や点群密度を表す値を用いることができる。通常、参照用点群データ２５０における点群数や点群密度は、測定点群データにおける点群数や点群密度よりも大きい。そのため、測定点群データにおける点群数や点群密度が大きいほど、測定群データにおける点群数や点群密度と、参照用点群データ２５０における点群数や点群密度との差異がより小さくなり、測定点群データと参照用点群データ２５０とをより緻密にマッチングさせることができる。そのため、例えば、第１測距点群データにおける点群数や点群密度が、第２測距点群データにおける点群数や点群密度よりも高ければ、第１マッチングの信頼性が第２マッチングの信頼性よりも高いと判定できる。

【0043】

また、一致度としては、例えば、各マッチングのアルゴリズムにおいてマッチングが収束したか否かを判定するための評価値を用いることができる。例えば、マッチングのアルゴリズムとしてＮＤＴを用いる場合には、一致度として、ＮＤＴにおける収束を判定するための評価関数を用いることができる。この場合、例えば、第１マッチングにおける収束完了時の評価関数の値が、第２マッチングにおける収束完了時の評価関数の値よりも小さければ、第１マッチングの信頼度が第２マッチングの信頼度よりも高いと判定できる。一致度としては、その他にも、収束完了時の対応点同士の間の距離の総和や二乗和、平均等を用いることができる。この場合、収束完了時の対応点同士の距離の総和等がより小さい場合に、信頼度がより高いと判定できる。また、一致度として、参照用点群データ２５０における点群のうち、対応点との間の距離が予め定められた距離以下である点の個数や割合を用いてもよい。この場合、対応点との間の距離が予め定められた距離以下である点の個数や割合がより大きい場合に、信頼度がより高いと判定できる。なお、測距点群データのある点に対応する対応点は、参照用点群データ２５０の点群のうち、その点との間の距離が最も小さい点である。

【0044】

Ｓ１２０で算出差異が基準程度以上である場合、Ｓ１４０にて、減速指令部として機能する指令生成部２４０は、減速指令を生成し、生成した減速指令を対象車両１００に送信する。本実施形態では、この減速指令は、車両１００を制動するための走行制御信号である。なお、本実施形態では、Ｓ１２０で算出差異が基準程度以上である場合には、推定処理は実行されない。そのため、Ｓ１２０で算出差異が基準程度以上である場合には、いずれの算出結果も制御指令の生成に用いられることなく、指令生成処理が終了される。

【0045】

以上で説明した本実施形態における制御装置２００によれば、推定部２３０は、第１測距装置３００Ａによって取得される３次元点群データを用いた第１マッチングによる第１算出結果ＣＲ１と、第２測距装置３００Ｂによって取得される３次元点群データを用いた第２マッチングによる第２算出結果ＣＲ２とに応じて、第１算出結果ＣＲ１と第２算出結果ＣＲ２との少なくとも一方を用いて、車両１００の位置と向きとの少なくとも一方の推定値を算出する推定処理を実行する。そのため、例えば、位置や向きの推定に際して単一の測距装置３００のみを用いる場合や、単一のマッチングのみを実行する場合と比較して、位置や向きの推定精度を向上できる可能性が高まる。

【0046】

また、本実施形態では、推定部２３０は、算出差異が基準程度より小さい場合に推定処理を実行し、算出差異が基準程度以上である場合に推定処理を実行しない。このようにすれば、算出差異が比較的小さい場合に、第１算出結果ＣＲ１や第２算出結果ＣＲ２を用いた推定処理を実行できる。また、算出差異が基準程度以上である場合には、推定処理が実行されず、いずれの算出結果も制御指令の生成に用いられない。そのため、算出差異に起因して位置や向きの推定精度が低下することを抑制できる。従って、車両１００をより適切に遠隔制御できる可能性が高まる。

【0047】

また、本実施形態では、推定処理において、推定部２３０は、第１算出結果ＣＲ１と第２算出結果ＣＲ２とのうち、マッチングの信頼度がより高い算出結果を用いて推定値を算出する。そのため、位置や向きの推定精度を向上できる可能性がより高まる。

【0048】

なお、他の実施形態では、推定処理において、推定部２３０は、例えば、マッチングの信頼度によらず、第１算出結果ＣＲ１と第２算出結果ＣＲ２との平均を用いて推定値を算出してもよい。このようにすれば、第１算出結果ＣＲ１と第２算出結果ＣＲ２とを用いて簡易に位置や向きを推定できる。本実施形態では、上述したように算出差異が基準程度より小さい場合に推定処理が実行されるので、推定処理において、マッチングの信頼度によらずに各算出結果の平均を用いる場合であっても位置や向きの推定精度の低下を抑制できる。また、各算出結果の平均を用いて位置や向きを推定することで、位置や向きの推定結果に各測距装置３００の個体差の影響が及ぶことを抑制できる。

【0049】

また、本実施形態では、減速指令部は、算出差異が第１基準程度以上である場合に、車両１００を減速または停止させるための減速指令を生成する。そのため、算出差異に起因して位置や向きの推定精度が低下し得る場合に、減速指令によって対象車両１００を減速または停止させることができる。そのため、車両１００をより適切に遠隔制御できる。

【0050】

なお、他の実施形態では、減速指令部は、例えば、算出差異が第１基準程度よりも大きい第２基準程度以上である場合に、車両１００を停止させるための減速指令を生成し、算出差異が第１基準程度以上かつ第２基準程度未満である場合に、車両１００を減速させるための減速指令を生成してもよい。

【0051】

Ｂ．第２実施形態：
図５は、第２実施形態における推定方法を実現するための指令生成処理のフローチャートである。図５では、図３Ｂと同様のステップには、図３Ｂと同じ符号が付されている。第２実施形態では、第１実施形態とは違って、指令生成処理において決定処理が実行される。決定処理とは、マッチングの信頼度に応じて推定値を算出する第１処理を実行するか、あるいは、各算出結果の平均を用いて推定値を算出する第２処理を実行するか、を選択的に決定する処理である。第１処理は、例えば、第１実施形態で説明したように、マッチングの信頼度がより高い算出結果を用いて推定値を算出する処理である。第２実施形態における制御装置２００やシステム１０の構成のうち、特に説明しない部分については、第１実施形態と同様である。

【0052】

本実施形態では、図５のＳ１２０で算出差異が基準程度未満である場合、Ｓ１２５にて、推定部２３０は、上述した決定処理を実行する。

【0053】

決定処理における決定の基準としては、例えば、点群数に関する差異、測距装置３００と車両１００との間の離間距離に関する差異、測距装置３００に対する車両１００の角度位置に関する差異を用いることができる。離間距離や角度位置は、第１実施形態で説明した点群数や点群密度と同様に、マッチングの精度や信頼度に影響を及ぼす。例えば、車両１００に関する測定点群データにおける点群数や点群密度は、一般的に、その車両１００に関する離間距離が短いほど高くなり、その車両１００に関する離間距離が長いほど低くなる。また、車両１００の角度位置は、その車両１００の測定を担当する測距装置３００が、車両１００のうち、より特徴量が多い部分における３次元点群データを取得できるか否かに影響する。測定点群データにおいて、こういった特徴量がより多い部分に対応する部分では、その点群数や点群密度がより大きくなる。従って、上記の差異が比較的大きい場合に第１処理を実行することで、より信頼度が高いマッチングによる算出結果を推定値の算出に用いることができるので、こうした差異に起因する位置や向きの推定精度の低下を抑制できる。また、上記の差異が比較的小さい場合に第２処理を実行することで、各算出結果の平均を推定値の算出に用いることができるので、位置や向きの推定結果に各測距装置３００の個体差の影響が及ぶことを抑制できる。

【0054】

より具体的には、決定の基準として点群数に関する差異を用いる場合、例えば、第１測定点群データと第２測定点群データとの間で、点群数や点群密度の差異が予め定められた程度よりも大きい場合に、第１処理の実行を決定してもよい。また、この場合、第１測定点群データにおける点群数や点群密度のばらつきと、第２測定点群データにおける点群数や点群密度のばらつきとの差異が予め定められた程度よりも大きい場合に、第１処理の実行を決定してもよい。測定点群データにおける点群数や点群密度のばらつきは、測定点群データを複数のボクセルに分割した場合の、各ボクセル間での点群数や点群密度の差異の大きさとして評価できる。また、決定の基準として離間距離に関する差異を用いる場合、第１測距装置と車両１００との間の離間距離と、第２測距装置と車両１００との間の離間距離との間の差異が予め定められた程度よりも大きい場合に、第１処理の実行を決定してもよい。また、決定の基準として角度位置に関する差異を用いる場合、第１測距装置に対する車両１００の角度位置と、第２測距装置に対する車両１００の角度位置との間の差異が予め定められた程度よりも大きい場合に、第１処理の実行を決定してもよい。なお、決定の基準として、離間距離に関する差異や角度位置に関する差異を適用する場合、例えば、測距装置３００による車両１００の測距結果を用いることで、測定点群データを解析することなく第１処理と第２処理とのいずれの処理を実行するかを決定可能である。

【0055】

Ｓ１２５で第１処理の実行が決定された場合、Ｓ１３２にて、推定部２３０は、第１処理を実行する。Ｓ１２５で第２処理の実行が決定された場合には、Ｓ１３４にて、第２処理を実行する。

【0056】

以上で説明した第２実施形態によれば、決定処理を実行することで、マッチングの信頼度に応じて推定値を算出する第１処理を実行するか、あるいは、各算出結果の平均を用いて推定値を算出する第２処理を実行するかを決定できる。そして決定処理の結果に応じた推定処理を実行することで、車両１００の位置や向きをより効果的に推定できる。

【0057】

Ｃ．第３実施形態：
図６は、第３実施形態におけるシステム１０ｖの構成を示す概念図である。本実施形態におけるシステム１０ｖは、第１実施形態とは違って、制御装置２００を備えていない。また、本実施形態における車両１００ｖは、車両１００ｖの自律制御によって走行可能である。第３実施形態におけるシステム１０ｖや車両１００ｖの構成のうち、特に説明しない部分については、第１実施形態と同様である。

【0058】

本実施形態では、車両１００ｖの通信装置１３０は、測距装置３００や工程管理装置４００と通信することができる。車両制御装置１１０ｖのプロセッサ１１１ｖは、メモリ１１２ｖに記憶されたプログラムＰＧ２を実行することにより、車両制御部１１５ｖ、位置情報取得部１１６、３次元点群データ取得部２１０、マッチング部２２０、推定部２３０、および、指令生成部２４０として機能する。車両制御部１１５ｖは、センサによる検出結果を取得し、検出結果を用いて走行制御信号を生成し、生成した走行制御信号を出力してアクチュエータ群１２０を動作させることで、車両１００ｖを自律制御によって走行させることが可能である。また、本実施形態では、車両制御部１１５ｖが指令生成部２４０として機能する。メモリ１１２ｖには、プログラムＰＧ１に加え、参照用点群データ２５０や目標ルートＴＲが記憶されている。第３実施形態における車両制御装置１１０ｖは、本開示における「推定装置」に相当する。

【0059】

図７は、第３実施形態における車両１００ｖの走行制御の処理手順を示すフローチャートである。Ｓ１１にて、車両１００ｖは、外部センサである測距装置３００から出力される検出結果を用いて車両位置情報を取得する。Ｓ２１にて、車両１００ｖは、車両１００ｖが次に向かうべき目標位置を決定する。Ｓ３１にて、車両１００ｖは、決定した目標位置に向かって車両１００ｖを走行させるための走行制御信号を生成する。Ｓ４１にて、車両１００ｖは、生成した走行制御信号を用いて車両１００ｖのアクチュエータを制御することにより、走行制御信号に表されているパラメータに従って車両１００ｖを走行させる。車両１００ｖは、所定の周期で、車両位置情報の取得、目標位置の決定、走行制御信号の生成、および、アクチュエータの制御を繰り返す。本実施形態におけるシステム１０ｖによれば、制御装置２００により車両１００ｖを遠隔制御しなくても、車両１００ｖの自律制御によって車両１００ｖを走行させることができる。

【0060】

本実施形態におけるＳ１１からＳ４１では、図３Ｂと同様の指令生成処理が実行される。この指令生成処理は、車両１００ｖの３次元点群データ取得部２１０が、対象車両１００ｖの測定を担当する測距装置３００から測定点群データを新たに取得するたびに実行される。なお、本実施形態では、対象車両１００ｖは、自車両を意味する。

【0061】

本実施形態では、図３Ｂの各ステップは、車両１００ｖのプロセッサ１１１ｖによって実行される。例えば、Ｓ１３０で推定値が算出された場合、車両１００ｖに備えられた指令生成部２４０は、推定値を用いて制御指令を生成して出力する。具体的には、本実施形態における指令生成部２４０は、推定値としての車両位置情報を用いて走行制御信号を生成して出力する。車両制御部１１５ｖは、走行制御信号を用いてアクチュエータ群１２０を制御することで、車両１００を走行させる。また、Ｓ１４０では、車両１００ｖの指令生成部２４０は、減速指令部として機能することで、減速指令を生成して出力する。そして、車両制御部１１５ｖは、減速指令に従ってアクチュエータ群１２０を制御することで、車両１００ｖを減速または停止させる。

【0062】

以上で説明した本実施形態における車両制御装置１１０ｖによっても、例えば、位置や向きの推定に際して単一の測距装置３００のみを用いる場合や、単一のマッチングのみを実行する場合と比較して、位置や向きの推定精度を向上できる可能性が高まる。

【0063】

なお、本実施形態と同様に車両１００ｖが自律制御によって走行する他の実施形態において、例えば、第２実施形態で説明した図５の指令生成処理が実行されてもよい。また、車両１００ｖが自律制御によって走行する他の実施形態において、例えば、システム１０に制御装置２００が備えられていてもよい。

【0064】

Ｄ．他の実施形態：
（Ｄ１）上記実施形態では、推定部２３０は、判定処理を実行しているが、判定処理を実行しなくてもよい。つまり、上記実施形態では、算出差異が基準程度より小さい場合に、推定部２３０が推定処理を実行しているが、このようにしなくてもよい。例えば、推定部２３０は、判定処理を実行することなく、第１算出結果ＣＲ１と第２算出結果ＣＲ２とのうち、より信頼度が高い算出結果を用いて推定値を算出してもよい。この場合であっても各算出結果に応じて、少なくとも一方の算出結果を用いて位置や向きの推定値を算出できるので、位置や向きの推定精度を向上できる可能性が高まる。

【0065】

（Ｄ２）上記各実施形態において、車両１００は、無人運転により移動可能な構成を備えていればよく、例えば、以下に述べる構成を備えるプラットフォームの形態であってもよい。具体的には、車両１００は、無人運転により「走る」、「曲がる」、「止まる」の３つの機能を発揮するために、少なくとも、車両１００の走行を制御する制御装置と、車両１００ｖのアクチュエータとを備えていればよい。無人運転のために車両１００が外部から情報を取得する場合に、車両１００は、さらに、通信装置を備えていればよい。すなわち、無人運転により移動可能な車両１００は、運転席やダッシュボードなどの内装部品の少なくとも一部が装着されていなくてもよく、バンパやフェンダーなどの外装部品の少なくとも一部が装着されていなくてもよく、ボディシェルが装着されていなくてもよい。この場合、車両１００が工場から出荷されるまでの間に、ボディシェル等の残りの部品が車両１００に装着されてもよいし、ボディシェル等の残りの部品が車両１００に装着されていない状態で、車両１００が工場から出荷された後にボディシェル等の残りの部品が車両１００に装着されてもよい。各部品は、車両１００の上側、下側、前側、後側、右側あるいは左側といった任意の方向から装着されてよく、それぞれ同じ方向から装着されてもよいし、それぞれ異なる方向から装着されてもよい。なお、プラットフォームの形態に対しても、第１実施形態における車両１００と同様にして位置決定がなされ得る。

【0066】

（Ｄ３）上記各実施形態では、システム１０において、３次元点群データ取得部２１０、マッチング部２２０、推定部２３０、および、指令生成部２４０等の各種機能部は、車両１００に備えられてもよい。この場合、第３実施形態で説明したように、３次元点群データ取得部２１０、マッチング部２２０、推定部２３０、および、指令生成部２４０の全てが車両１００に備えられていてもよいし、これらの機能部の一部が車両１００に備えられていてもよい。また、システム１０では、これらの機能部の一部や全部が、制御装置２００および車両１００の外部の装置に備えられていてもよい。

【0067】

（Ｄ４）上記第１実施形態では、制御装置２００により車両位置情報の取得から走行制御信号の生成までの処理が実行される。これに対して、車両１００により車両位置情報の取得から走行制御信号の生成までの処理の少なくとも一部が実行されてもよい。例えば、以下の（１）から（３）の形態であってもよい。

【0068】

（１）制御装置２００は、車両位置情報を取得し、車両１００が次に向かうべき目標位置を決定し、取得した車両位置情報に表されている車両１００の現在地から目標位置までの経路を生成してもよい。制御装置２００は、現在地と目的地との間の目標位置までの経路を生成してもよいし、目的地までの経路を生成してもよい。制御装置２００は、生成した経路を車両１００に対して送信してもよい。車両１００は、制御装置２００から受信した経路上を車両１００が走行するように走行制御信号を生成し、生成した走行制御信号を用いて車両１００ｖのアクチュエータを制御してもよい。

【0069】

（２）制御装置２００は、車両位置情報を取得し、取得した車両位置情報を車両１００に対して送信してもよい。車両１００は、車両１００が次に向かうべき目標位置を決定し、受信した車両位置情報に表されている車両１００の現在地から目標位置までの経路を生成し、生成した経路上を車両１００が走行するように走行制御信号を生成し、生成した走行制御信号を用いて車両１００ｖのアクチュエータを制御してもよい。

【0070】

（３）上記（１），（２）の形態において、車両１００に内部センサが搭載されており、経路の生成と走行制御信号の生成との少なくとも一方に、内部センサから出力される検出結果が用いられてもよい。内部センサは、車両１００に搭載されたセンサである。具体的には、内部センサには、例えば、カメラ、ＬｉＤＡＲ、ミリ波レーダ、超音波センサ、ＧＰＳセンサ、加速度センサ、ジャイロセンサなどが含まれ得る。例えば、上記（１）の形態において、制御装置２００は、内部センサの検出結果を取得し、経路を生成する際に内部センサの検出結果を経路に反映してもよい。上記（１）の形態において、車両１００は、内部センサの検出結果を取得し、走行制御信号を生成する際に内部センサの検出結果を走行制御信号に反映してもよい。上記（２）の形態において、車両１００は、内部センサの検出結果を取得し、経路を生成する際に内部センサの検出結果を経路に反映してもよい。上記（２）の形態において、車両１００は、内部センサの検出結果を取得し、走行制御信号を生成する際に内部センサの検出結果を走行制御信号に反映してもよい。

【0071】

（Ｄ５）上記第３実施形態において、車両１００ｖに内部センサが搭載されており、経路の生成と走行制御信号の生成との少なくとも一方に、内部センサから出力される検出結果が用いられてもよい。例えば、車両１００ｖは、内部センサの検出結果を取得し、経路を生成する際に内部センサの検出結果を経路に反映してもよい。車両１００ｖは、内部センサの検出結果を取得し、走行制御信号を生成する際に内部センサの検出結果を走行制御信号に反映してもよい。

【0072】

（Ｄ６）上記第１実施形態では、制御装置２００は、車両１００に対して送信する走行制御信号を自動で生成している。これに対して、制御装置２００は、車両１００の外部に位置している外部オペレータの操作に従って、車両１００に対して送信する走行制御信号を生成してもよい。例えば、外部センサから出力される撮像画像を表示するディスプレイ、車両１００を遠隔操作するためのステアリング、アクセルペダル、ブレーキペダル、および、有線通信あるいは無線通信により制御装置２００と通信するための通信装置を備える操縦装置を外部オペレータが操作し、制御装置２００は、操縦装置に加えられた操作に応じた走行制御信号を生成してもよい。以下では、こうした制御による車両１００の運転を、「遠隔手動運転」ともいう。遠隔手動運転が実行される形態では、例えば、操縦装置に含まれるディスプレイに、推定部２３０によって推定された車両１００の位置や向きの推定結果が表示されてもよい。この場合、位置や向きの推定結果は、ディスプレイにおいて、例えば、文字や記号によって表されてもよいし、地図上に表されてもよい。

【0073】

（Ｄ７）車両１００は、複数のモジュールを組み合わせることによって製造されてもよい。モジュールは、車両１００の部位や機能に応じて纏められた複数の部品によって構成されるユニットを意味する。例えば、車両１００のプラットフォームは、プラットフォームの前部を構成する前方モジュールと、プラットフォームの中央部を構成する中央モジュールと、プラットフォームの後部を構成する後方モジュールとを組み合わせることで製造されてもよい。なお、プラットフォームを構成するモジュールの数は、３つに限られず、２つ以下や４つ以上であってもよい。また、プラットフォームを構成する部品に加えて、あるいは、これに代えて、車両１００のうちプラットフォームとは異なる部分を構成する部品がモジュール化されてもよい。また、各種モジュールは、バンパやグリルといった任意の外装部品や、シートやコンソールといった任意の内装部品を含んでいてもよい。また、車両１００に限らず、任意の態様の移動体が、複数のモジュールを組み合わせることによって製造されてもよい。こうしたモジュールは、例えば、複数の部品を溶接や固定具等によって接合することで製造されてもよいし、モジュールを構成する部品の少なくとも一部を鋳造によって一の部品として一体的に成型することで製造されてもよい。一の部品、特に比較的大型の部品を一体的に成型する成型手法は、ギガキャストやメガキャストとも呼ばれる。例えば、上記の前方モジュールや中央モジュールや後方モジュールは、ギガキャストを用いて製造されてもよい。

【0074】

（Ｄ８）無人運転による車両１００の走行を利用して車両１００を搬送させることを「自走搬送」とも呼ぶ。また、自走搬送を実現するための構成を、「車両遠隔制御自律走行搬送システム」とも呼ぶ。また、自走搬送を利用して車両１００を生産する生産方式のことを「自走生産」とも呼ぶ。自走生産では、例えば、車両１００を製造する工場において、車両１００の搬送の少なくとも一部が、自走搬送によって実現される。

【0075】

（Ｄ９）上記各実施形態において、ソフトウェア的に実現される機能及び処理の一部又は全部は、ハードウェア的に実現されてもよい。また、ハードウェア的に実現される機能及び処理の一部又は全部は、ソフトウェア的に実現されてもよい。上記各実施形態における各種機能を実現するためのハードウェアとしては、例えば、集積回路やディスクリート回路といった各種回路を用いてもよい。

【0076】

本開示は、上述の実施形態に限られるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲において種々の構成で実現することができる。例えば、発明の概要の欄に記載した各形態中の技術的特徴に対応する実施形態中の技術的特徴は、上述の課題の一部又は全部を解決するために、あるいは、上述の効果の一部又は全部を達成するために、適宜、差し替えや、組み合わせを行うことが可能である。また、その技術的特徴が本明細書中に必須なものとして説明されていなければ、適宜、削除することが可能である。

【符号の説明】

【0077】

１０，１０ｖ…システム、１００，１００ｖ…車両、１１０，１１０ｖ…車両制御装置、１１１，１１１ｖ…プロセッサ、１１２，１１２ｖ…メモリ、１１３…入出力インタフェイス、１１４…内部バス、１１５，１１５ｖ…車両制御部、１１６…位置情報取得部、１２０…アクチュエータ群、１３０…通信装置、１４０…ＧＮＳＳ受信機、２００…制御装置、２０１…プロセッサ、２０２…メモリ、２０３…入出力インタフェイス、２０４…内部バス、２０５…通信装置、２１０…３次元点群データ取得部、２２０…マッチング部、２２１…第１マッチング部、２２２…第２マッチング部、２３０…推定部、２４０…指令生成部、２５０…参照用点群データ、３００…測距装置、３００Ａ…第１測距装置、３００Ｂ…第２測距装置、４００…工程管理装置

【要約】

【課題】移動体の位置や向きの推定精度を向上させる技術を提供する。
【解決手段】無人運転によって移動体を移動させるために用いられる推定装置は、第１測距装置によって取得される移動体の３次元点群データを用いた第１マッチングを実行し、第１マッチングによる第１算出結果として、移動体の位置と向きとの少なくとも一方を算出する第１マッチング部と、第２測距装置によって取得される移動体の３次元点群データを用いた第２マッチングを実行し、第２マッチングによる第２算出結果として、移動体の位置と向きとの少なくとも一方を算出する第２マッチング部と、移動体の位置と向きとの少なくとも一方の推定値であって、無人運転のための制御指令の生成に用いられる推定値を算出する推定部とを備える。推定部は、第１算出結果と第２算出結果とに応じて、第１算出結果と第２算出結果との少なくとも一方を用いて推定値を算出する推定処理を実行する。
【選択図】図２

【図1】

【図2】

【図3A】

【図3B】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】