特表 2024-528745 運転挙動を検出するための方法および自動運転システムの制御アルゴリズムを適合させるための方法ならびに装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2024-07-31

(54)【発明の名称】運転挙動を検出するための方法および自動運転システムの制御アルゴリズムを適合させるための方法ならびに装置

(51)【国際特許分類】

   B60W 50/06 20060101AFI20240724BHJP

   B60W 60/00 20200101ALI20240724BHJP

   B60W 40/09 20120101ALI20240724BHJP

   G08G 1/00 20060101ALI20240724BHJP

【ＦＩ】

B60W50/06

B60W60/00

B60W40/09

G08G1/00 A

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2023575508

(86)(22)【出願日】2022-04-20

(85)【翻訳文提出日】2024-02-06

(86)【国際出願番号】 EP2022060372

(87)【国際公開番号】W WO2022258249

(87)【国際公開日】2022-12-15

(31)【優先権主張番号】102021002909.7

(32)【優先日】2021-06-07

(33)【優先権主張国・地域又は機関】DE

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】598051819

【氏名又は名称】メルセデス・ベンツ グループ アクチェンゲゼルシャフト

【氏名又は名称原語表記】Ｍｅｒｃｅｄｅｓ－Ｂｅｎｚ Ｇｒｏｕｐ ＡＧ

【住所又は居所原語表記】Ｍｅｒｃｅｄｅｓｓｔｒａｓｓｅ １２０，７０３７２ Ｓｔｕｔｔｇａｒｔ，Ｇｅｒｍａｎｙ

(74)【代理人】

【識別番号】100176946

【弁理士】

【氏名又は名称】加藤 智恵

(74)【代理人】

【識別番号】110003649

【氏名又は名称】弁理士法人真田特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】ペトロヴィッチ アンドレアス

(72)【発明者】

【氏名】ペラウアー セドリック

【テーマコード（参考）】

3D241

5H181

【Ｆターム（参考）】

3D241BA00

3D241BA51

3D241DD05Z

5H181AA01

5H181CC03

5H181CC04

5H181CC14

5H181EE02

5H181FF04

5H181FF10

5H181FF13

5H181FF27

5H181LL09

5H181LL20

(57)【要約】

本発明は、車両（２）の自動運転システムの運転挙動に関連して、運転者の運転挙動を検出するための方法に関する。本発明によれば、車両（２）の手動運転中に運転者からの操作コマンド（ＳＢ）および車両（２）の手動運転軌道（ｒ）が記録される。第１の演算パス（Ｒ１）において、仮に自動運転システムが作動していたとすれば、手動運転軌道（ｒ）上において車両（２）のそれぞれの現在の実際位置で、自動運転システムがどの自動操作コマンドを生成したかが検出される。第２の演算パス（Ｒ２）では、自動運転システムが作動している場合に車両（２）が走行したであろう軌道（β、β’、β_０～β_２）がシミュレートされる。記録された運転者からの操作コマンド（ＳＢ）、自動操作コマンド、手動運転軌道（ｒ）、および／またはシミュレートされた軌道（β、β’、β_０～β_２）に応じて、運転者の運転挙動と自動運転システムの運転挙動との間の不一致の尺度として、少なくとも一つの採点値（ＳＷ１～ＳＷ４）が検出される。さらに、本発明は、車両群の車両（２）の自動運転システムの制御アルゴリズムを適合させるための方法および装置（１２）にも関する。
【選択図】図５

【特許請求の範囲】

【請求項1】

車両（２）の自動運転システムの運転挙動に関連して、運転者の運転挙動を検出するための方法において、
前記車両（２）の手動運転中に、
－前記運転者からの操作コマンド（ＳＢ）および前記車両（２）の手動運転軌道（ｒ）が記録され、
－第１の演算パス（Ｒ１）において、仮に前記自動運転システムが作動していたとすれば、前記手動運転軌道（ｒ）上において前記車両（２）のそれぞれの現在の実際位置で、前記自動運転システムがどの自動操作コマンドを生成したかが検出され、
－第２の演算パス（Ｒ２）では、前記自動運転システムが作動している場合に前記車両（２）が走行したであろう軌道（β、β’、β_０～β_２）がシミュレートされ、
－前記記録された前記運転者からの操作コマンド（ＳＢ）、前記自動操作コマンド、前記手動運転軌道（ｒ）、および／または前記シミュレートされた軌道（β、β’、β_０～β_２）に応じて、前記運転者の前記運転挙動と前記自動運転システムの前記運転挙動との間の不一致の尺度として、少なくとも一つの採点値（ＳＷ１～ＳＷ４）が検出される
ことを特徴とする方法。

【請求項2】

前記採点値（ＳＷ１～ＳＷ４）は、前記記録された前記運転者からの操作コマンド（ＳＢ）と前記自動操作コマンドとの間の偏差に応じて検出される
ことを特徴とする、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記採点値（ＳＷ１～ＳＷ４）は、前記手動運転軌道（ｒ）と前記シミュレートされた軌道（β、β’、β_０～β_２）との間の偏差に応じて検出される
ことを特徴とする、請求項１または２に記載の方法。

【請求項4】

前記採点値（ＳＷ１～ＳＷ４）は、前記手動運転軌道（ｒ）と前記シミュレートされた軌道（β、β’、β_０～β_２）との間の前記偏差が所定の閾値（ζ）に達するまでに、前記車両（２）が走行できる時間間隔または距離に応じて検出される
ことを特徴とする、請求項３に記載の方法。

【請求項5】

前記手動運転軌道（ｒ）と前記シミュレートされた軌道（β、β’、β_０～β_２）との間の前記偏差は、少なくとも１つの目的関数（Ψ）に基づいて検出される
ことを特徴とする、請求項３または４に記載の方法。

【請求項6】

前記採点値（ＳＷ１～ＳＷ４）は、前記自動運転システムが、前記手動運転軌道（ｒ）に少なくともほぼ一致する軌道（β、β’、β_０～β_２）を、より早い時点（ｔ_０，ｔ_１，ｔ_２）で目標軌道として特定していたであろう確率に応じて検出される
ことを特徴とする、請求項１～５のいずれか一項に記載の方法。

【請求項7】

車両群の車両（２）の自動運転システムの制御アルゴリズムを適合させるための方法において、
－前記車両群の複数の車両（２）の採点値（ＳＷ１～ＳＷ４）が収集され、前記採点値（ＳＷ１～ＳＷ４）は前記車両（２）によって検出され、各々の前記採点値は前記車両（２）のそれぞれの位置において前記車両（２）の運転者の運転挙動と自動運転システムの運転挙動との間の不一致の尺度を示すものであり、
－前記収集された採点値（ＳＷ１～ＳＷ４）は統計的に評価され、前記統計的評価では、前記運転者の前記運転挙動と前記自動運転システムの前記運転挙動との間で統計的に関連のある不一致が頻繁に発生している位置が検出され、
－検出された、統計的に関連のある不一致の頻度に基づいて、前記自動運転システムの前記制御アルゴリズムのパラメータ（Ｐ）が前記不一致を軽減するために適合され、
－前記適合されたパラメータ（Ｐ）が前記車両群の前記車両（２）に提供される
ことを特徴とする方法。

【請求項8】

それぞれの採点値（ＳＷ１～ＳＷ４）は、請求項１～６のいずれか一項に記載の、車両（２）の自動運転システムの運転挙動に関連して、運転者の運転挙動を検出するための方法において検出される
ことを特徴とする、請求項７に記載の方法。

【請求項9】

請求項７または８に記載の方法を実行するために構成されている装置（１２）。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、車両の自動運転システムの運転挙動に関連して、運転者の運転挙動を検出するための方法に関する。

【0002】

さらに、本発明は、車両群の車両の自動運転システムの制御アルゴリズムを適合させるための方法にも関する。

【0003】

さらに、本発明は、車両群の車両の自動運転システムの制御アルゴリズムを適合させるための装置にも関する。

【背景技術】

【0004】

独国特許出願公開第１０２０１５２１８３６１号明細書から、車両を前後方向と左右方向とに自律的に操縦することを目的とした車両機能を検証するための方法が公知である。この方法は、
－車両の周囲に関するデータに基づいて、車両のアクチュエータに対する車両機能の試験制御指示を検出する工程と、
－車両の運転者が、試験制御指示とは異なる実際の制御指示を行い、その制御指示がアクチュエータによって実際に実行されていることを検出する工程と、
－仮に、実際の制御指示の代わりに、周囲に関するデータに基づいて試験制御指示が実行された場合、想定される架空の交通状況をシミュレートする工程と、
－架空の交通状況が、車両の周囲にいる道路利用者にとって、または車両にとって、関連のある事象となるかどうかを特定する工程と、
－架空の交通状況が、車両の周囲にいる道路利用者にとって、または車両にとって、関連のある事象になることが特定された場合、架空の交通状況に関する試験データを準備する工程と
を含んでいる。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

本発明は、車両の自動運転システムの運転挙動に関連して、運転者の運転挙動を検出するための新しい方法を提供するという目的に基づいている。さらに、本発明は、車両群の車両の自動運転システムの制御アルゴリズムを適合させるための新しい方法を提供するという目的にも基づいている。さらに、本発明は、車両群の車両の自動運転システムの制御アルゴリズムを適合させるための新しい装置を提供するという目的にも基づいている。

【課題を解決するための手段】

【0006】

この目的は、本発明によれば、請求項１に記載の特徴を有する、運転挙動を検出するための方法によって、請求項７に記載の特徴を有する、自動運転システムの制御アルゴリズムを適合させるための方法によって、また請求項９に記載の特徴を有する、自動運転システムの制御アルゴリズムを適合させるための装置によって、解決される。

【0007】

本発明の有利な実施形態は、従属請求項の主題である。

【0008】

本発明による、車両の自動運転システムの運転挙動に関連して、運転者の運転挙動を検出するための方法では、車両の手動運転中に、運転者からの操作コマンドおよび車両の手動運転軌道が記録される。第１の演算パスにおいて、仮に自動運転システムが作動していたとすれば、手動運転軌道上において車両のそれぞれの現在の実際位置で、自動運転システムがどの自動操作コマンドを生成したかが検出される。第２の演算パスでは、自動運転システムが作動している場合に車両が走行したであろう軌道がシミュレートされる。記録された運転者からの操作コマンド、自動操作コマンド、手動運転軌道、および／またはシミュレートされた軌道に応じて、運転者の運転挙動と自動運転システムの運転挙動との間の不一致の尺度として、採点値が検出される。

【0009】

一般に、自動運転車、特に高度自動運転車、または自律運転車の開発では、いわゆる模倣プロセスによって自動運転システムを最適化するアプローチが知られている。この場合、運転者の運転スタイルが理想的なものとして仮定され、運転者の挙動を記録することによって、挙動アルゴリズムが学習される。その目的は運転者の運転挙動を模倣することである。次世代の自動運転システムにおいては、運転システムの性能が、安全な平均的運転者の能力を上回るであろう。本方法を用いることにより、運転者の運転挙動と自動運転システムの運転挙動との間で上記のようにして生じる不一致を、確実かつ正確に特定することができる。

【0010】

このとき、自動運転システムの異なる機能範囲、例えばエントリーレベルのバリエーションとすべての機能範囲を持つバリエーションとを区別することができる。従って、さまざまな機能範囲を持つ自動運転システムの運転挙動と運転者の運転挙動との間に高い相関関係が形成され得る。運転挙動をメトリクスで計算する本方法により、運転者の運転挙動に関する分類を作成することが可能になる。この場合、自動運転システムの性能と運転者の能力とを区別する記録を作成することができ、この記録により、特に運転状況ごとに、不一致の計算が可能になる。この計算された不一致は、運転者についての概要を生成するために使用することができる。

【0011】

運転者と自動運転システムとのそれぞれの運転挙動間の不一致の正確な計算および特定は、以下の用途に必要である。例えば、運転者が自動運転システムの縮小された基本バージョンもしくはエントリーレベルのバリエーションしか使用していない場合、どの運転状況において、運転者が完全な運転システム、すなわちより広い機能範囲の備わった運転システムを利用できたかを計算することができる。同様に、どの交通状況において、またはどの走行区間において、運転システムがより安全に、または同等に運転できたかを示し、それによって自動運転システムへの信頼性を高めることも可能である。さらに、運転者の能力に関する情報は、いわゆる安全支援システムをそれぞれの運転者に合わせて最適化するために使用することができる。運転者とシステムとの能力に関する完全な情報は蓄積され、採点システムに利用することができる。

【0012】

本方法の考えられる形態では、採点値が、記録された運転者からの操作コマンドと自動操作コマンドとの間の偏差に応じて検出される。このことにより、採点値の簡単かつ確実な検出が可能になる。

【0013】

本方法のさらに考えられる形態では、採点値が手動運転軌道とシミュレートされた軌道との間の偏差に応じて検出される。このことによっても、採点値の簡単かつ確実な検出が可能になる。

【0014】

本方法のさらに考えられる実施形態において、採点値は、手動運転軌道とシミュレートされた軌道との間の偏差が所定の閾値に達するまで、車両が走行できる時間間隔または距離に応じて検出される。このことによっても、採点値の簡単かつ確実な検出が可能になり、手動運転軌道とシミュレートされた軌道との間の偏差の時点および／または位置が検出されることで、運転者の運転挙動と自動運転システムの運転挙動との間で統計的に関連のある不一致が頻繁に発生している位置を検出することができる。

【0015】

本方法のさらに考えられる形態では、手動運転軌道とシミュレートされた軌道との間の偏差が、少なくとも１つの目的関数に基づいて検出される。この場合、さまざまな目的関数を個別に、または組み合わせて使用することができ、それらの目的関数は、例えば、２乗誤差、絶対誤差、速度加重絶対誤差、累積速度加重絶対誤差、量子化分類誤差および／または閾値処理相対誤差を考慮する。少なくとも１つの目的関数によって、偏差およびその結果としての採点値を、簡単かつ確実に検出することができ、その際、それぞれの目的関数は、拡張によって簡単にタスクの複雑性に適合することが可能である。

【0016】

本方法のさらに考えられる形態において、採点値は、自動運転システムが、手動運転軌道に少なくともほぼ一致する軌道を、より早い時点で目標軌道として特定していたであろう確率に応じて検出される。このことによっても、採点値の簡単かつ確実な検出が可能になる。

【0017】

本方法のさらに考えられる形態では、採点値が、前述した形態の一つによりそれぞれ検出された複数の採点値の合計、例えば加重合計に基づいて合計された採点値として検出される。この合計された採点値は、特に、運転者の運転スタイルが自動運転システムの運転スタイルからどれだけ逸脱しているかを示すものである。この情報は、運転者の現在の運転能力を検出するため、特に、運転者が集中していない、および／または危険な運転をしていないかどうかを検出するために用いることができる。このことにより、必要に応じて運転者の運転能力の低下に車両のアクティブセーフティシステムを適合させることが可能になる。自動運転システムが運転者自身よりも現在の運転タスクをより上手くこなせるという理由で、自動運転システムの作動を運転者に提案することもできる。

【0018】

本発明による、車両群の車両の自動運転システムの制御アルゴリズムを適合させるための方法では、車両群の複数の車両の採点値が収集される。採点値は、車両によって検出され、車両のそれぞれの位置において車両の運転者の運転挙動と自動運転システムの運転挙動との間の不一致の尺度をそれぞれ示すものである。収集された採点値は統計的に評価され、この統計的評価では、運転者の運転挙動と自動運転システムの運転挙動との間で統計的に関連のある不一致が頻繁に発生している位置が検出される。検出された、統計的に関連のある不一致の頻度に基づいて、自動運転システムの制御アルゴリズムのパラメータが不一致を軽減するために適合され、適合されたパラメータが車両群の車両に提供される。このことにより、自動運転システムの制御アルゴリズムの簡単かつ確実な適合が可能になり、それによって、自動運転システムの性能および信頼性を向上させることができる。

【0019】

自動運転システムの制御アルゴリズムを適合するための本方法の考えられる形態では、それぞれの採点値が、車両の自動運転システムの運転挙動に関連して、運転者の運転挙動を検出するための上述の方法において、または本方法の考えられる形態において検出される結果、採点値の検出が特に簡単かつ確実なものとなる。

【0020】

以下では、本発明の例示的な実施形態を、図面に基づき詳細に説明する。

【図面の簡単な説明】

【0021】

【図1】車両の自動運転のための装置の例示的な実施形態の概略的ブロック図である。

【図2】車両の自動運転のための装置のさらなる実施形態の概略的ブロック図である。

【図3】車両の自動運転のための装置のさらなる実施形態の概略的ブロック図である。

【図4】車両の自動運転システムの運転挙動に関連して、運転者の運転挙動を検出するための装置の概略的ブロック図である。

【図5】交通状況を上から見た概略図である。

【図6】手動運転中の車両の実際の軌道と、この運転中にシミュレートされた軌道とを概略的に示した図である。

【図7】手動運転中の車両の実際の軌道と、この運転中にシミュレートされた複数の軌道とを概略的に示した図である。

【図8】手動運転中の車両の実際の軌道と、この運転中にシミュレートされた複数の軌道とを概略的に示した図である。

【図9】車両の実際の軌道に対する確率の再シミュレーションを概略的に示した図である。

【発明を実施するための形態】

【0022】

いずれの図においても、相互に対応する部分には、同一の参照符号を付している。

【0023】

図１には、図５に示されている車両２の自動運転、特に高度自動運転または自律運転のための装置１の考えられる例示的な実施形態のブロック図が示されている。

【0024】

ここで、車両２は、自動運転のための完全なハードウェアを備えており、このハードウェアの性能は、ソフトウェア側で、さまざまな拡張レベルに制限されていてよい。それは、少なくとも２つの拡張レベル、例えば基本拡張レベルと高度拡張レベルとに制限され得る。ここで、これらの拡張レベルには、異なる性能があらかじめ定義されており、この性能はさまざまな使用事例、いわゆるユースケースの制御力によって区別される。

【0025】

装置１は、周囲を記録するために構成された複数のセンサ３．１～３．ｘと、いわゆる制御装置レベルで構成された少なくとも２つの演算器４、５とを備え、各演算器４、５はそれぞれもう一方の演算器４、５に対して冗長性を形成する。さらに、装置１は、コンパレータ６およびアクチュエータ７．１～７．ｚを備えている。

【0026】

センサ３．１～３．ｘは、車両周囲を検知するために設けられている。

【0027】

演算器４、５は、複数の考えられる軌道β、β’（図５に示す）を持つ軌道ツリーを検出かつ生成するために互いに独立して構成されており、最適化アルゴリズムを用いて目標軌道を軌道ツリーから選択する。さらに、演算器４、５は、選択された目標軌道に沿ってセンサ３．１～３．ｘにより記録されたセンサデータに基づき、自動運転で車両２を制御するための運転コマンドを検出かつ生成するために互いに独立して構成されており、冗長性の形成によって、車両２、特に高度な自動化レベルを持つ車両２の自動運転のために規定された安全要件の実現を可能にする。ここで、演算器４、５はそれぞれ演算パスＲ１、Ｒ２内にある。

【0028】

アクチュエータ７．１～７．ｚは、演算器４、５によって生成された運転コマンドを実行するために構成されている。

【0029】

ここで、演算器４、５は、すべてのセンサ３．１～３．ｘに連結されており、コンパレータ６は両方の演算器４、５に連結されている。従って、センサデータから両方の演算器４、５によって計算された運転コマンドをコンパレータ６に提供して、演算器４、５で重複して実行された計算を比較することができる。この場合、コンパレータ６は、一般に知られている安全アルゴリズムを使用して、入力データから安全な運転コマンドまたは安全な制御信号を特定し、それらをアクチュエータ７．１～７．ｚに送信する。ここで、コンパレータ６は、ハードウェアとは無関係に、例えばＡＳＩＬ－Ｄ（ＡＳＩＬ＝Ａｕｔｏｍｏｔｉｖｅ Ｓａｆｅｔｙ Ｉｎｔｅｇｒｉｔｙ Ｌｅｖｅｌ、自動車安全水準）の規格ＩＳＯ２６２６２に従って構成されている。

【0030】

図２は、車両２の自動運転のための装置１のさらに考えられる例示的な実施形態のブロック図を示している。

【0031】

図１に示した例示的な実施形態とは異なり、演算器４、５およびコンパレータ６は、共通の制御装置８の中に構成されており、チップレベルで互いに独立した少なくとも２つが重複して作動する演算コア、例えば別個の半導体、プロセッサ、システムオンチップ等から形成されている。

【0032】

図３には、車両２の自動運転のための装置１のさらに考えられる実施形態のブロック図が示されている。

【0033】

図２に示されている例示的な実施形態とは異なり、共通の制御装置８内の演算器４、５は、冗長マルチコアアーキテクチャとしての共通の演算コア９上に、センサデータを受信して演算器４、５に出力する共通の入出力１０と、インターファブリックとも呼ばれる通信ユニット１１と共に、システムオンチップとして構成されている。

【0034】

ここで、各演算器４、５は、特にＣＰＵ４．１、５．１、ＧＰＵ４．２、５．２、ＮＰＵ４．３、５．３およびメモリ４．４、５．４をそれぞれ１つ備えている。

【0035】

車両２の自動運転システムの運転挙動に関連して、運転者の運転挙動を検出するための方法を実行するために、装置１に設けられている冗長性が使用され、これは以下のステップに従って変更される。ここで、これらのステップは、装置１の前述の実施形態およびその他の適合する例示的な実施形態のすべてに対して有効である。

【0036】

ここで、本方法の目的は、車両２の自動運転のための装置１を使って、運転タスクに関連する運転者の能力を検出し、定量化することである。

【0037】

図４は、車両２の自動運転システムの運転挙動に関連して、運転者の運転挙動を検出するための装置１２のブロック図を示しており、この装置１２は、図１～３による車両２の自動運転のための装置１を備えている。

【0038】

ここで、装置１２は、運転者によって車両２の手動運転が実行されている間も、装置１によって実行される支援システム（基本拡張レベル）または高度自動化システム（高度拡張レベル）が、アクチュエータ７．１～７．ｚの制御とは完全に別にバックグラウンドで実行されるように構成されている。すなわち、すべてのセンサ３．１～３．ｘ、およびその他のハードウェア、ならびにソフトウェアアルゴリズムは、あたかもそれらが自動運転で車両２を制御しているかのように実行される。但し、制御そのものは実行されない。正確に言えば、駆動装置およびアクチュエータ７．１～７．ｚは、装置１によってではなく、運転者によって制御される。従って、そのようなバックグラウンドモードまたはパッシブモードでは、車両２が運転者によって制御されており、運転者は、操舵システム、ペダル、および必要に応じてその他の入力手段を介して、操作コマンドをアクチュエータ７．１～７．ｚ及び駆動装置に伝達する。多くのシナリオにおいて、運転者の運転スタイルは装置１の運転スタイルとは異なっているであろう。

【0039】

ここで、装置１は、パッシブモードにおいて、第１の演算パスＲ１内の第１の演算器４を使って、信号形成Ｓ１において操作および操舵コマンド、ならびに図５に詳しく図示されている軌道β、β’をリアルタイムで計算する。そのための入力信号は、センサ３．１～３．ｘ、例えばレーダセンサ、ライダセンサ、カメラ、慣性測定ユニット、測位システム等が提供する。ここで、装置１は、リアルタイムで自身の位置を決定し、車両２の操舵、制動および駆動のための操作コマンド、ならびに計画された軌道β、β’を計算する。

【0040】

すなわち、第１の演算パスＲ１において、仮に自動運転システムが作動していたとすれば、図５に詳しく図示されている手動運転軌道ｒ上において車両２のそれぞれの現在の実際位置で、自動運転システムがどの自動操作コマンドを生成したかが検出される。

【0041】

信号形成Ｓ１の結果は、コンパレータ６に転送される。これは、恒久的初期化に従って、最初からすべての時間ステップにおいて行われる。

【0042】

パッシブモードの結果、システムが計画された軌道β、β’を走行できないことから、運転者が実際に運転した位置と、システムが予測した位置との間に差が生じる。この誤差は時間の経過とともに積み重なり、システムの誤動作につながるおそれがある。この理由から、システムは、すべての時間ステップで、第１の演算パスＲ１においてリアルタイム情報を修正し、新たに生成した操作コマンドを実際に走行した状況に従って適合する。

【0043】

パッシブモードで冗長性は不要であるという理由から、第２の演算器５は、第２の演算パスＲ２において、車両２が出発点から開始して、運転者の軌道ではなく、第１の演算パスＲ１で検出された軌道β、β’をあたかも走行したかのように、車両２の軌道β、β’をシミュレーションモードＳ２でシミュレートするために使用される。シミュレーション結果は、同様にコンパレータ６に転送される。

【0044】

つまり、第２の演算パスＲ２では、自動運転システムが作動している場合に車両２が進んだであろう軌道β、β’がシミュレートされる。

【0045】

実際に走行した軌道ｒと第１の演算パスＲ１で検出された軌道β、β’との間の偏差から得られる累積誤差は、シミュレートされた入力によって閾値まで補正され、続いて運転者の能力と比較される。

【0046】

コンパレータ６内では、アルゴリズムが運転者の採点値ＳＷ１～ＳＷ４を計算し、その結果を両方の演算器４、５に戻す。採点値ＳＷ１～ＳＷ４の計算Ｓ３は、記録された運転者からの操作コマンドＳＢおよびナビゲーションデータＮＤと、自動操作コマンドと、手動運転された軌道ｒと、シミュレートされた軌道β、β’とに応じて行われ、このとき、採点値ＳＷ１～ＳＷ４は、運転者の運転挙動と自動運転システムの運転挙動との間の不一致の尺度を示す。つまり、特に、実施された手動操作コマンドと実施されていない自動操作コマンド、ならびに走行した軌道ｒとシミュレートされた軌道β、β’とが評価され、これにより、同じ環境において自動運転した場合に生じるであろう運転挙動から、運転者の運転挙動がどの程度逸脱しているかを検出する。

【0047】

さらに、コンパレータ６を使って検出された採点値ＳＷ１～ＳＷ４はバックエンド１３に転送される。このバックエンド１３において、車両群の多数の車両２の採点値ＳＷ１～ＳＷ５が収集され、このとき、採点値ＳＷ１～ＳＷ４は、特に前述の説明に従って、車両２によって検出される。さらに、収集された採点値ＳＷ１～ＳＷ４は統計的に評価され、この統計的評価では、運転者の運転挙動と自動運転システムの運転挙動との間で統計的に関連のある不一致が頻繁に発生している位置が検出される。次に、検出された、統計的に関連のある不一致の頻度に基づいて、自動運転システムの制御アルゴリズムのパラメータＰが不一致を軽減するために適合され、その適合されたパラメータＰが車両群の車両２に提供される。

【0048】

図５には、車両２が障害物１４に接近している交通状況を上から見た様子が図示されている。

【0049】

このとき、車両２は、図３の説明に従って、運転者によって手動運転で制御され、軌道ｒに沿って実際に走行している。

【0050】

同時に、装置１２により、図３による説明と同様に、基本拡張レベルにおける軌道β’と、高度に自動化されたシステムとしての高度拡張レベルにおける軌道βとが計算され、ここで、高度に自動化されたシステムは、基本拡張レベルのシステムよりも複雑な操縦を実行することができる。

【0051】

図６は、車両２が同車両の手動運転中に実際に走行した軌道ｒと、その運転中に異なる時点ｔ_０～ｔ_２でシミュレートされた軌道β_０とを示している。

【0052】

第１の採点値ＳＷ１を特定するために、第１の演算パスＲ１内で第１の演算器４は、第１の時点ｔ_０において、この時点ｔ_０における現在の実際の車両位置から出発する軌道β_０を目標軌道として検出する。軌道ｒは、未来にあり、情報として使用できない。さらに、演算器４は、車両２が軌道β_０に沿って移動するとした場合に、現在の地齋の車両位置でアクチュエータ７．１～７．ｚのために生成する必要のある操作コマンドを検出する。

【0053】

次に、車両の実際位置で運転者によって生成された手動操作コマンドＳＢと、第１の演算器４によって同じ位置で生成された自動操作コマンドとの間の偏差が検出される。これにより、運転者が実際の車両位置で行うことと、第１の演算器４が実際の車両位置で行うであろうこととの間の偏差が検出される。

【0054】

この偏差は、もっとも単純なケースでは、引き算で検出することができる。偏差の値が複数ある場合、平均化によって平均偏差を検出することができる。例えば、車両２の前後方向の動きのための操作コマンド間の偏差、および車両２の左右方向の動きのための操作コマンド間の偏差を、平均化の際に異なって重み付けすること、特に速度に応じて重み付けすることが可能である。このとき、平均化は、算術平均または二次平均の形成を含むことができる。

【0055】

検出された偏差に対して、第１の採点値ＳＷ１が、例えば所定のルックアップテーブルを用いて検出される。この第１の採点値ＳＷ１は、検出された偏差が大きいほど大きくなる。

【0056】

従って、第１の採点値ＳＷ１は、仮に自動運転システムが作動している場合に、このシステムが実行したであろう自動操作コマンドと、手動操作コマンドＳＢとの偏差の尺度である。

【0057】

第１の採点値ＳＷ１を検出するための上述の手順は、周期的に繰り返される。

【0058】

図７には、車両２が同車両の手動運転中に実際に走行した軌道ｒと、その運転中に異なる時点ｔ_０～ｔ_２でシミュレートされた軌道β_０、β_１、β_２が示されている。

【0059】

第１の時点ｔ_０での実際の車両位置は、第２の演算器５で実行されたシミュレーションのための開始位置である。このとき、第１の時点ｔ_０で、目標軌道として形成された軌道β_０が検出され、車両２はこの軌道に沿って移動するものとされる。

【0060】

シミュレーションにより、１つの時間ステップ後、すなわち時点ｔ_１で車両２がいるであろうシミュレート位置が検出される。時点ｔ_１では、この時点ｔ_１での実際の車両位置と、この時点ｔ_１に対して検出されたシミュレート位置との間の偏差が検出される。

【0061】

次に、時点ｔ_１において、目標軌道として形成された新たな軌道β_２が計算され、この軌道は、理論的には事前に検出された軌道β_０と一致し得る。この計算は、この時点ｔ_１で検知された新しいセンサデータと、車両２が時点ｔ_１で実際にシミュレート位置にあるという仮定とに基づいている。

【0062】

これらの計算ステップは、検出された偏差が所定の閾値ζを上回るまで、次の時間ステップのあいだ繰り返される。これは、例えば時点ｔ_ｘに当てはまる。１つの時間ステップ後、すなわち時点ｔ_ｘ＋１において、新しい開始位置としてのその時点での現在の実際の車両位置から、シミュレーションが再開される。閾値ζ以降になると、シミュレート位置と実際のセンサデータとの間のドリフトが、もはや補正できない視差を生じるため、これが必要である。

【0063】

時点ｔ_１～ｔ_ｘに対して検出された偏差は、以下の表に従う目的関数Ψを使って、例えば平均二乗誤差関数を使って評価される。

【表1】

【0064】

このとき得られる結果に対して、第２の採点値ＳＷ２が、例えばルックアップテーブルを使って検出される。

【0065】

従って、第２の採点値ＳＷ２は、実際に走行した軌道ｒと、第２の演算器５でシミュレートされた軌道β_０、β_１、β_２との間の偏差の尺度である。

【0066】

第２の採点値ＳＷ２は、例えば、すべてのｔ_ｘにおけるすべての軌道β_ｘ～ｒ、およびそれに依存する目的関数Ψをエントリとした行列に記録される。以下の数式に従って、すべての行列の合計が第２の採点値ＳＷ２となる。

【数1】

【0067】

この合計は、総合性能特定に用いられ、バックエンド１３に転送される。軌道β_ｘが実際に走行した軌道ｒから乖離すればするほど、すなわち目的関数Ψが上昇すればするほど、運転者にとっての第２の採点値ＳＷ２が悪くなる。

【0068】

図８には、車両２が同車両の手動運転中に実際に走行した軌道ｒと、その運転中に異なる時点ｔ_０～ｔ_２でシミュレートされた軌道β_０、β_１、β_２が示されている。

【0069】

軌道β_０の目的関数Ψが閾値ζを上回ると、第２の演算パスＲ２における現在のシミュレーションサイクルは終了する。完了した時間ステップの継続時間は、第３の採点値ＳＷ３に取り入れられる。軌道β_０が閾値ζを下回っている時間が長ければ長いほど、運転者の採点値ＳＷ３は良くなる。

【0070】

つまり、第１の時点ｔ_０から、実際の車両位置と第２の演算器５によってシミュレートされた位置との間の偏差が所定の閾値ζを上回るまでに、車両２がどれだけ長い時間または距離を走行できるかが検出される。すなわち、時点ｔ_０とｔ_ｘとの間に経過した時間間隔、またはこの時間間隔に車両２が走行した距離が検出される。この検出された時間間隔又は距離に対して、第３の採点値ＳＷ３が、例えばルックアップテーブルを用いて検出される。

【0071】

従って、第３の採点値ＳＷ３は、手動運転された軌道ｒとシミュレートされた軌道β_ｘとの間の偏差が所定の閾値ζに到達するまでに、車両２が走行できる時間間隔または距離の尺度である。

【0072】

第２の演算パスＲ２においてシミュレーションを再開する前に、シミュレートされた軌道β_ｘに対する所定の閾値ζを上回った時点ｔ_ｘで、図９による再シミュレーションが行われる。ここでは、時点ｔ_ｘ、この場合は時点ｔ_２での実際の車両位置と実際の車両状態とが使用され、システムが仮に時点ｔ_２における実際の状態から同じ時点ｔ_２における自動運転の状態になるために、どのような条件を満たす必要があったかを推定する。

【0073】

時点ｔ_０での決定空間では、潜在的に考えられるすべての軌道β_ｘに確率重み付けが加えられる。システムにより、最も良い確率を持つ軌道β_ｘが選択され、これが軌道β_０として出力される。

【0074】

すべての潜在的に走行可能な軌道β_ｘは、システムの決定空間に広がる。統計的にありそうにない軌道β_ｘは破棄される。

【0075】

第４の採点値ＳＷ４を計算するために、実際に走行した軌道ｒの確率重み付けが、決定空間において遡及的に計算される。つまり、運転者の軌道ｒについて、その軌道を走行する前に、システムは本来どのような確率を計算したかということである。実際の軌道ｒの重み付けが悪くなればなるほど、運転者にとっての採点値ＳＷ４は悪くなる。

【0076】

つまり、時点ｔ_ｘにおいて所定の閾値ζを上回ると、第１の演算器４がそれ以前の時点ｔ_０、ｔ_１、ｔ_２において、実際に走行した軌道ｒとほぼ一致する軌道β_ｘを目標軌道として軌道ツリーから選択したであろう確率が過去に遡って検出される。検出された確率に対して、第４の採点値ＳＷ４が、例えばルックアップテーブルを用いて特定される。

【0077】

次に、検出された４つの採点値ＳＷ１～ＳＷ４が合計される。加重合計も同様に考えられる。この合計された採点値は、運転者の運転スタイルが自動運転システムの運転スタイルからどれだけ異なっているかを示すものである。この情報は、運転者の現在の運転能力を検出するため、特に、運転者が集中しておらず危険な運転をしているか否かを検出するため、また必要に応じて運転者の運転能力の低下にアクティブセーフティシステムを適合させるため、または現在は運転者よりも自動運転システムの方がより安全な運転をするので、自動運転システムの作動を運転者に提案するために使用することができる。

【0078】

合計された採点値は、それが検出された位置と共に、バックエンド１３に送信することもできる。次に、バックエンド１３では、統計的評価により、特定の位置で多くの運転者の運転スタイルと自動運転システムの運転スタイルとの間に不一致の頻発があるどうかを検出して、必要に応じて自動運転システムのアルゴリズムを改善することができる。

【0079】

例えば、環状交差点において、運転者の運転挙動が、しばしば自動運転システムの運転挙動と大きく異なっていることが確認されると、この環状交差点を運転するには、運転システムのアルゴリズムの最適化が重要であることを示す証拠として、この情報を使用することができる。

【0080】

運転者が有能である場合、採点値ＳＷ１～ＳＷ４に基づいて、自動運転システムが有能な運転者と同じように運転しているか、または有能な運転者よりも悪い運転をしているか判定するために使用することができる。また、採点値ＳＷ１～ＳＷ４は、自動運転システムの運転挙動が有能な運転者の運転挙動と一致するように、自動運転システムのアルゴリズムを最適化するために使用することができる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0081】

【特許文献1】独国特許出願公開第１０２０１５２１８３６１号明細書

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【手続補正書】

【提出日】2024-02-28

【手続補正1】

【補正対象書類名】特許請求の範囲

【補正対象項目名】全文

【補正方法】変更

【補正の内容】

【特許請求の範囲】

【請求項1】

車両（２）の自動運転システムの運転挙動に関連して、運転者の運転挙動を検出するための方法において、
前記車両（２）の手動運転中に、
－前記運転者からの操作コマンド（ＳＢ）および前記車両（２）の手動運転軌道（ｒ）が記録され、
－第１の演算パス（Ｒ１）において、仮に前記自動運転システムが作動していたとすれば、前記手動運転軌道（ｒ）上において前記車両（２）のそれぞれの現在の実際位置で、前記自動運転システムがどの自動操作コマンドを生成したかが検出され、
－第２の演算パス（Ｒ２）では、前記自動運転システムが作動している場合に前記車両（２）が走行したであろう軌道（β、β’、β_０～β_２）がシミュレートされ、
－前記記録された前記運転者からの操作コマンド（ＳＢ）、前記自動操作コマンド、前記手動運転軌道（ｒ）、および／または前記シミュレートされた軌道（β、β’、β_０～β_２）に応じて、前記運転者の前記運転挙動と前記自動運転システムの前記運転挙動との間の不一致の尺度として、少なくとも一つの採点値（ＳＷ１～ＳＷ４）が検出され、
前記採点値（ＳＷ１～ＳＷ４）は、前記手動運転軌道（ｒ）と前記シミュレートされた軌道（β、β’、β _０ ～β _２ ）との間の偏差に応じて検出されるものであって、前記偏差が所定の閾値（ζ）に達するまでに、前記車両（２）が走行できる時間間隔または距離に応じて検出される
ことを特徴とする方法。

【請求項2】

車両（２）の自動運転システムの運転挙動に関連して、運転者の運転挙動を検出するための方法において、
前記車両（２）の手動運転中に、
－前記運転者からの操作コマンド（ＳＢ）および前記車両（２）の手動運転軌道（ｒ）が記録され、
－第１の演算パス（Ｒ１）において、仮に前記自動運転システムが作動していたとすれば、前記手動運転軌道（ｒ）上において前記車両（２）のそれぞれの現在の実際位置で、前記自動運転システムがどの自動操作コマンドを生成したかが検出され、
－第２の演算パス（Ｒ２）では、前記自動運転システムが作動している場合に前記車両（２）が走行したであろう軌道（β、β’、β_０～β_２）がシミュレートされ、
－前記記録された前記運転者からの操作コマンド（ＳＢ）、前記自動操作コマンド、前記手動運転軌道（ｒ）、および／または前記シミュレートされた軌道（β、β’、β_０～β_２）に応じて、前記運転者の前記運転挙動と前記自動運転システムの前記運転挙動との間の不一致の尺度として、少なくとも一つの採点値（ＳＷ１～ＳＷ４）が検出され、
前記採点値（ＳＷ１～ＳＷ４）は、前記自動運転システムが、前記手動運転軌道（ｒ）に少なくともほぼ一致する軌道（β、β’、β _０ ～β _２ ）を、より早い時点（ｔ _０ ，ｔ _１ ，ｔ _２ ）で目標軌道として特定していたであろう確率に応じて検出される
ことを特徴とする方法。

【請求項3】

前記採点値（ＳＷ１～ＳＷ４）は、前記記録された前記運転者からの操作コマンド（ＳＢ）と前記自動操作コマンドとの間の偏差に応じて検出される
ことを特徴とする、請求項１又は２に記載の方法。

【請求項4】

前記採点値（ＳＷ１～ＳＷ４）は、前記手動運転軌道（ｒ）と前記シミュレートされた軌道（β、β’、β_０～β_２）との間の偏差に応じて検出される
ことを特徴とする、請求項２に記載の方法。

【請求項5】

前記採点値（ＳＷ１～ＳＷ４）は、前記手動運転軌道（ｒ）と前記シミュレートされた軌道（β、β’、β_０～β_２）との間の前記偏差が所定の閾値（ζ）に達するまでに、前記車両（２）が走行できる時間間隔または距離に応じて検出される
ことを特徴とする、請求項４に記載の方法。

【請求項6】

前記手動運転軌道（ｒ）と前記シミュレートされた軌道（β、β’、β_０～β_２）との間の前記偏差は、少なくとも１つの目的関数（Ψ）に基づいて検出される
ことを特徴とする、請求項４または５に記載の方法。

【請求項7】

前記採点値（ＳＷ１～ＳＷ４）は、前記自動運転システムが、前記手動運転軌道（ｒ）に少なくともほぼ一致する軌道（β、β’、β_０～β_２）を、より早い時点（ｔ_０，ｔ_１，ｔ_２）で目標軌道として特定していたであろう確率に応じて検出される
ことを特徴とする、請求項１に記載の方法。

【請求項8】

車両群の車両（２）の自動運転システムの制御アルゴリズムを適合させるための方法において、
－前記車両群の複数の車両（２）の採点値（ＳＷ１～ＳＷ４）が収集され、前記採点値（ＳＷ１～ＳＷ４）は前記車両（２）によって検出され、各々の前記採点値は前記車両（２）のそれぞれの位置において前記車両（２）の運転者の運転挙動と自動運転システムの運転挙動との間の不一致の尺度を示すものであり、
－前記収集された採点値（ＳＷ１～ＳＷ４）は統計的に評価され、前記統計的評価では、前記運転者の前記運転挙動と前記自動運転システムの前記運転挙動との間で統計的に関連のある不一致が頻繁に発生している位置が検出され、
－検出された、統計的に関連のある不一致の頻度に基づいて、前記自動運転システムの前記制御アルゴリズムのパラメータ（Ｐ）が前記不一致を軽減するために適合され、
－前記適合されたパラメータ（Ｐ）が前記車両群の前記車両（２）に提供され、
それぞれの採点値（ＳＷ１～ＳＷ４）は、請求項１または２に記載の、車両（２）の自動運転システムの運転挙動に関連して、運転者の運転挙動を検出するための方法において検出される
ことを特徴とする方法。

【請求項9】

請求項８に記載の方法を実行するために構成されている装置（１２）。

【手続補正3】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００４７

【補正方法】変更

【補正の内容】

【0047】

さらに、コンパレータ６を使って検出された採点値ＳＷ１～ＳＷ４はバックエンド１３に転送される。このバックエンド１３において、車両群の多数の車両２の採点値ＳＷ１～ＳＷ４が収集され、このとき、採点値ＳＷ１～ＳＷ４は、特に前述の説明に従って、車両２によって検出される。さらに、収集された採点値ＳＷ１～ＳＷ４は統計的に評価され、この統計的評価では、運転者の運転挙動と自動運転システムの運転挙動との間で統計的に関連のある不一致が頻繁に発生している位置が検出される。次に、検出された、統計的に関連のある不一致の頻度に基づいて、自動運転システムの制御アルゴリズムのパラメータＰが不一致を軽減するために適合され、その適合されたパラメータＰが車両群の車両２に提供される。

【手続補正4】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００６３

【補正方法】変更

【補正の内容】

【0063】

時点ｔ_１～ｔ_ｘに対して検出された偏差は、以下の表に従う目的関数Ψを使って、例えば平均二乗誤差関数を使って評価される。

【表1】

【国際調査報告】