(57)【要約】【課題】無人車両の車線変更方法、装置、記憶媒体、及びプログラムを提供すること。【解決手段】    前記無人車両の車線変更方法は、主車両の走行意図に基づいて車線変更先となりうる候補車線を確定することと、各前記候補車線の車線変更条件に基づいて前記候補車線をスクリーニングすることと、スクリーニングされた前記候補車線から、主車両の車線変更を行う目標車線を選択することと、主車両の現在車線から前記目標車線への変更が安全であるか否かを判断することと、安全であると判断した場合、前記主車両の車線を前記目標車線に変更することとを含む。本発明によれば、車線変更条件等の情報を総合的に判断して安全かつ合理的な車線変更決定を行い、走行に最適な車線を選択し、安全なタイミングで車線変更を行うことを可能とし、故障発生確率を大幅に低減して無人車両の安全で円滑な車線変更を保障することができる。【選択図】図１
2020166837.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
主車両の走行意図に基づいて車線変更先となりうる候補車線を確定することと、
各前記候補車線の車線変更条件に基づいて前記候補車線をスクリーニングすることと、
スクリーニングされた前記候補車線から、主車両の車線変更を行う目標車線を選択することと、
主車両の現在車線から前記目標車線への変更が安全であるか否かを判断することと、
安全であると判断した場合、前記主車両の車線を前記目標車線に変更することとを含む、
ことを特徴とする無人車両の車線変更方法。
【請求項２】
各前記候補車線の車線変更条件に基づいて前記候補車線をスクリーニングすることは、
機械学習モデルを利用して前記候補車線をソートし、安全リスクが高い及び／又は通行性が低い前記候補車線を後ろにソートすることと、
後ろにソートされた少なくとも１つの前記候補車線をスクリーニングして排除することとを含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の無人車両の車線変更方法。
【請求項３】
前記機械学習モデルの特徴は、障害物と主車両の運動学パラメータ、障害物と主車両との距離、障害物の状態のうち少なくとも１つを含み、
前記運動学パラメータは、速度及び位置のうち少なくとも１つを含み、前記障害物の状態は、障害物のサイズ、障害物の向き及び障害物のタイプのうち少なくとも１つを含み、前記障害物のタイプは、長期静止タイプ及び短期静止タイプを含む、
ことを特徴とする請求項２に記載の無人車両の車線変更方法。
【請求項４】
スクリーニングされた前記候補車線から、主車両の車線変更を行う目標車線を選択することは、
スクリーニングされた前記候補車線のそれぞれに対して車線変更コスト値を計算し、
各候補車線の前記車線変更コスト値をそれぞれ加重合計し、
前記加重合計された値に基づいて主車両の車線変更を行う目標車線を選択する、
ことを特徴とする請求項１に記載の無人車両の車線変更方法。
【請求項５】
前記車線変更コスト値は、渋滞コスト値、参照線コスト値及び車線維持コスト値のうち少なくとも２つを含む、
ことを特徴とする請求項４に記載の無人車両の車線変更方法。
【請求項６】
スクリーニングされた前記候補車線のそれぞれに対して車線変更コスト値を計算することは、
障害物と主車両の運動学パラメータ、障害物と主車両との距離、障害物の状態のうち少なくとも１つに基づいて、前記渋滞コスト値を確定することを含み、
前記運動学パラメータは、速度及び位置のうち少なくとも１つを含み、前記障害物の状態は、障害物のサイズ、障害物の向き及び障害物のタイプのうちの少なくとも１つの含み、前記障害物のタイプは、長期静止タイプ及び短期静止タイプを含む、
ことを特徴とする請求項５に記載の無人車両の車線変更方法。
【請求項７】
スクリーニングされた前記候補車線のそれぞれに対して車線変更コスト値を計算することは、
主車両の現在位置に対応する車線変更区間の長さに基づいて前記参照線コスト値を確定することを含む、
ことを特徴とする請求項５に記載の無人車両の車線変更方法。
【請求項８】
スクリーニングされた前記候補車線のそれぞれに対して車線変更コスト値を計算することは、
現在車線から前記候補車線までの車線変更回数及び／又は主車両の走行意図に基づいて前記車線維持コスト値を確定することを含む、
ことを特徴とする請求項５に記載の無人車両の車線変更方法。
【請求項９】
各候補車線の前記車線変更コスト値をそれぞれ加重合計することは、
前記各車線変更コスト値に対応する重み値を調整することと、
前記調整された結果に基づいて前記各車線変更コスト値に対応する重み値を設定することと、
設定された重み値に基づいて前記車線変更コスト値を加重合計することとを含む、
ことを特徴とする請求項４〜８のいずれか１項に記載の無人車両の車線変更方法。
【請求項１０】
主車両の現在車線から前記目標車線への変更が安全であるか否かを判断することは、
収集された１フレームのデータに基づいて、車線変更先となる目標車線での各障害物と主車両との距離が安全距離よりも大きいか否かを判断する１フレーム軌跡判定を行うことと、
収集された複数のフレームのデータに基づいて、前記目標車線での各障害物と主車両との距離が減少していないか否かを判断する複数フレーム傾向判定を行うことと、
前記１フレーム軌跡判定と前記複数フレーム傾向判定の判定結果が条件を満たすという結果の場合、主車両の現在車線から前記目標車線への変更が安全であると判定することとを含む
ことを特徴とする請求項１に記載の無人車両の車線変更方法。
【請求項１１】
前記目標車線での各障害物と主車両との距離が減少していないか否かを判定することは、
収集された連続した複数のフレームのデータの各フレームのデータを利用し、前記目標車線での各障害物と主車両との、横方向の距離及び縦方向の距離を含む距離をそれぞれ計算することと、
前記距離が減少していないか否かを判断することとを含む、
ことを特徴とする請求項１０に記載の無人車両の車線変更方法。
【請求項１２】
車線変更先となる目標車線での各障害物と主車両との距離が安全距離よりも大きいか否かを判断することは、
前記目標車線での各障害物と主車両との、横方向の安全距離及び縦方向の安全距離を含む安全距離を計算することと、
主車両と障害物との横方向の距離が前記横方向の安全距離よりも大きく、且つ主車両と障害物との縦方向の距離が前記縦方向の安全距離よりも大きい場合、障害物と主車両との距離が安全距離よりも大きいと判定することとを含む、
ことを特徴とする請求項１０又は１１に記載の無人車両の車線変更方法。
【請求項１３】
主車両の現在時刻の車線変更が安全ではないと判断した場合、次のフレームのデータを取得した後、主車両の現在車線から前記目標車線への変更が安全であるか否かを再度判断することをさらに含む、
ことを特徴とする請求項１０又は１１に記載の無人車両の車線変更方法。
【請求項１４】
安全であると判断した場合、前記主車両の車線を前記目標車線に変更する前に、
前記主車両の車速が前記目標車線での障害車両の車速に適応するように主車両の車速を調整することをさらに含む、
ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の無人車両の車線変更方法。
【請求項１５】
主車両の走行意図に基づいて車線変更先となりうる候補車線を確定する候補車線確定ユニットと、
各前記候補車線の車線変更条件に基づいて前記候補車線をスクリーニングするスクリーニングユニットと、
スクリーニングされた前記候補車線から、主車両の車線変更を行う目標車線を選択する車線選択ユニットと、
主車両の現在車線から前記目標車線への変更が安全であるか否かを判断する安全判断ユニットと、
安全であると判断した場合、前記主車両の車線を前記目標車線に変更する車線変更実行ユニットとを含む、
ことを特徴とする無人車両の車線変更装置。
【請求項１６】
前記スクリーニングユニットは、さらに、
機械学習モデルを利用して前記候補車線をソートし、安全リスクが高い及び／又は通行性が低い前記候補車線を後ろにソートし、後ろにソートされた少なくとも１つの前記候補車線をスクリーニングして排除する、
ことを特徴とする請求項１５に記載の無人車両の車線変更装置。
【請求項１７】
前記機械学習モデルの特徴は、障害物と主車両の運動学パラメータ、障害物と主車両との距離、障害物の状態のうち少なくとも１つを含み、
前記運動学パラメータは、速度及び位置のうち少なくとも１つを含み、前記障害物の状態は、障害物のサイズ、障害物の向き及び障害物のタイプのうち少なくとも１つを含み、前記障害物のタイプは、長期静止タイプ及び短期静止タイプを含む、
ことを特徴とする請求項１６に記載の無人車両の車線変更装置。
【請求項１８】
前記車線選択ユニットは、
スクリーニングされた前記各候補車線のそれぞれに対して車線変更コスト値を計算するコスト値計算サブユニットと、
各候補車線の前記車線変更コスト値をそれぞれ加重合計する加重合計計算サブユニットと、
前記加重合計された値に基づいて主車両の車線変更を行う目標車線を選択する車線選択サブユニットとを含む、
ことを特徴とする請求項１５に記載の無人車両の車線変更装置。
【請求項１９】
前記車線変更コスト値は、渋滞コスト値、参照線コスト値及び車線維持コスト値のうち少なくとも２つを含む、
ことを特徴とする請求項１８に記載の無人車両の車線変更装置。
【請求項２０】
前記コスト値計算サブユニットは、さらに、
障害物と主車両の運動学パラメータ、障害物と主車両との距離、障害物の状態のうち少なくとも１つに基づいて、前記渋滞コスト値を確定し、
前記運動学パラメータは、速度及び位置のうち少なくとも１つを含み、前記障害物の状態は、障害物のサイズ、障害物の向き及び障害物のタイプのうち少なくとも１つを含み、前記障害物のタイプは、長期静止タイプ及び短期静止タイプを含む、
ことを特徴とする請求項１９に記載の無人車両の車線変更装置。
【請求項２１】
前記コスト値計算サブユニットは、さらに、
主車両の現在位置に対応する車線変更区間の長さに基づいて前記参照線コスト値を確定する、
ことを特徴とする請求項１９に記載の無人車両の車線変更装置。
【請求項２２】
前記コスト値計算サブユニットは、さらに、
現在車線から前記候補車線までの車線変更回数及び／又は主車両の走行意図に基づいて前記車線維持コスト値を確定する、
ことを特徴とする請求項１９に記載の無人車両の車線変更装置。
【請求項２３】
前記加重合計計算サブユニットは、さらに、
前記各車線変更コスト値に対応する重み値を調整し、
前記調整された結果に基づいて前記各車線変更コスト値に対応する重み値を設定し、
設定された重み値に基づいて前記車線変更コスト値を加重合計する、
ことを特徴とする請求項１８〜２２のいずれか１項に記載の無人車両の車線変更装置。
【請求項２４】
前記安全判断ユニットは、
収集された１フレームのデータに基づいて、車線変更先となる目標車線での各障害物と主車両との距離が安全距離よりも大きいか否かを判断する１フレーム軌跡判定を行う１フレーム判定サブユニットと、
収集された複数のフレームのデータに基づいて、前記目標車線での各障害物と主車両との距離が減少していないか否かを判断する複数フレーム傾向判定を行う複数フレーム判定サブユニットと、
前記１フレーム軌跡判定と前記複数フレーム傾向判定の判定結果が条件を満たすという結果の場合、主車両の現在車線から前記目標車線への変更が安全であると判定する判定サブユニットとを含む
ことを特徴とする請求項１５に記載の無人車両の車線変更装置。
【請求項２５】
前記複数フレーム判定サブユニットは、さらに、
収集された連続した複数のフレームのデータの各フレームのデータを利用し、前記目標車線での各障害物と主車両との、横方向の距離及び縦方向の距離を含む距離をそれぞれ計算し、
前記距離が減少していないか否かを判断する、
ことを特徴とする請求項２４に記載の無人車両の車線変更装置。
【請求項２６】
前記１フレーム判定サブユニットは、さらに、
前記目標車線での各障害物と主車両との、横方向の安全距離及び縦方向の安全距離を含む安全距離を計算し、
主車両と障害物との横方向の距離が前記横方向の安全距離よりも大きく、且つ主車両と障害物との縦方向の距離が前記縦方向の安全距離よりも大きい場合、障害物と主車両との距離が安全距離よりも大きいと判定する、
ことを特徴とする請求項２４又は２５に記載の無人車両の車線変更装置。
【請求項２７】
前記安全判断ユニットは、さらに、
主車両の現在時刻の車線変更が安全ではないと判断した場合、次のフレームのデータを取得した後、主車両の現在車線から前記目標車線への変更が安全であるか否かを再度判断する、
ことを特徴とする請求項２４又は２５に記載の無人車両の車線変更装置。
【請求項２８】
前記車線変更装置は、さらに、車線変更準備ユニットを含み、
前記車線変更準備ユニットは、
安全であると判断した場合、前記主車両の車速が前記目標車線での障害車両の車速に適応するように主車両の車速を調整する、
ことを特徴とする請求項１５〜２２のいずれか１項に記載の無人車両の車線変更装置。
【請求項２９】
１つ以上のプロセッサと、
１つ以上のプログラムを記憶する記憶装置とを含み、
前記１つ以上のプロセッサは、前記１つ以上のプログラムを実行する場合、請求項１〜１４のいずれか１項に記載の無人車両の車線変更方法を実行させる、
ことを特徴とする無人車両の車線変更装置。
【請求項３０】
コンピュータプログラムを記憶するコンピュータ可読記憶媒体であって、
当該プログラムがプロセッサにより実行される場合、請求項１〜１４のいずれか１項に記載の無人車両の車線変更方法を実行させる、
ことを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項３１】
コンピュータにおいて、プロセッサにより実行される場合、請求項１〜１４のいずれか１項に記載の無人車両の車線変更方法を実施することを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、無人車両の運転技術分野に関し、特に、無人車両の車線変更方法、装置、コンピュータ可読記憶媒体、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来技術において無人車両システムは、計画モジュールによって走行路線を計画し、たとえば、計画された走行路線において、現在車線のある位置まで走行した際に車線変更して走行を続ける必要がある。しかしながら、計画された走行路線は、通常、走行目的地に応じてどの位置で車線変更が必要であるかが計画されているだけであり、道路状況等の情報を総合的に判断して安全かつ合理的な車線変更決定を行うことができない。実際の道路状況シーンにおいて、車線変更を行う目標車線に渋滞が発生している場合、計画走行路線に従って走行することはできない。このため、単に計画走行路線の案内のみでは、無人車両が安全かつ円滑に車線変更を実行することを保障することができない。
【発明の概要】
【０００３】
本発明は、従来技術において少なくとも１つ以上の技術課題を解決するための無人車両の車線変更方法、装置及びコンピュータ可読記憶媒体を提供する。
【０００４】
本発明の第１態様は無人車両の車線変更方法を提供する。前記無人車両の車線変更方法は、
主車両の走行意図に基づいて車線変更先となりうる候補車線を確定することと、
各前記候補車線の車線変更条件に基づいて前記候補車線をスクリーニングすることと、
スクリーニングされた前記候補車線から、主車両の車線変更を行う目標車線を選択することと、
主車両の現在車線から前記目標車線への変更が安全であるか否かを判断することと、
安全であると判断した場合、前記主車両の車線を前記目標車線に変更することとを含む。
【０００５】
１つの実施形態において、各前記候補車線の車線変更条件に基づいて前記候補車線をスクリーニングすることは、
機械学習モデルを利用して前記候補車線をソートし、安全リスクが高い及び／又は通行性が低い前記候補車線を後ろ（選択される可能性が低い車線として下位）にソートすることと、
後ろにソートされた少なくとも１つの前記候補車線をスクリーニングして排除することとを含む。
【０００６】
１つの実施形態において、前記機械学習モデルの特徴は、障害物と主車両の運動学パラメータ、障害物と主車両の距離、障害物の状態のうち少なくとも１つを含み、
ここで、前記運動学パラメータは、速度及び位置のうち少なくとも１つを含み、前記障害物の状態は、障害物のサイズ、障害物の向き及び障害物のタイプのうち少なくとも１つを含み、前記障害物のタイプは、長期静止タイプ及び短期静止タイプを含む。
【０００７】
１つの実施形態において、スクリーニングされた前記候補車線から、主車両の車線変更を行う目標車線を選択することは、
スクリーニングされた前記候補車線のそれぞれに対して車線変更コスト値を計算し、
各候補車線の前記車線変更コスト値をそれぞれ加重合計し、
前記加重合計された値に基づいて主車両の車線変更を行う目標車線を選択することを含む。
【０００８】
１つの実施形態において、前記車線変更コスト値は、渋滞コスト値、参照線コスト値及び車線維持コスト値のうち少なくとも２つを含む。
【０００９】
１つの実施形態において、スクリーニングされた前記候補車線のそれぞれに対して車線変更コスト値を計算することは、
障害物と主車両の運動学パラメータ、障害物と主車両の距離、障害物の状態のうち少なくとも１つに基づいて、前記渋滞コスト値を確定することを含み、
ここで、前記運動学パラメータは、速度及び位置のうち少なくとも１つを含み、
前記障害物の状態は、障害物のサイズ、障害物の向き及び障害物のタイプのうち少なくとも１つを含み、前記障害物のタイプは、長期静止タイプ及び短期静止タイプを含む。
【００１０】
１つの実施形態において、スクリーニングされた前記候補車線のそれぞれに対して車線変更コスト値を計算することは、
主車両の現在位置に対応する車線変更区間の長さに基づいて前記参照線コスト値を確定することを含む。
【００１１】
１つの実施形態において、スクリーニングされた前記候補車線のそれぞれに対して車線変更コスト値を計算することは、
現在車線から前記候補車線までの車線変更回数及び／又は主車両の走行意図に基づいて前記車線維持コスト値を確定することを含む。
【００１２】
１つの実施形態において、各候補車線の前記車線変更コスト値をそれぞれ加重合計することは、
前記各車線変更コスト値に対応する重み値を調整することと、
前記調整された結果に基づいて前記各車線変更コスト値に対応する重み値を設定することと、
設定された重み値に基づいて前記車線変更コスト値を加重合計することとを含む。
【００１３】
１つの実施形態において、主車両の現在車線から前記目標車線への変更が安全であるか否かを判断することは、
収集された１フレームのデータに基づいて、車線変更先となる目標車線での各障害物と主車両との距離が安全距離よりも大きいか否かを判断する１フレーム軌跡判定を行うことと、
収集された複数のフレームのデータに基づいて、前記目標車線での各障害物と主車両との距離が減少していないか否かを判断する複数フレーム傾向判定を行うことと、
前記１フレーム軌跡判定と前記複数フレーム傾向判定の判定結果が条件を満たすという結果の場合、主車両の現在車線から前記目標車線への変更が安全であると判定することとを含む。
【００１４】
１つの実施形態において、前記目標車線での各障害物と主車両との距離が減少していないか否かを判定することは、
収集された連続した複数のフレームのデータの各フレームのデータを利用し、前記目標車線での各障害物と主車両との距離をそれぞれ計算することと、
前記距離が減少していないか否かを判断することとを含み、
前記距離は、横方向の距離及び縦方向の距離を含む。
【００１５】
１つの実施形態において、車線変更先となる目標車線での各障害物と主車両との距離が安全距離よりも大きいか否かを判断することは、
前記目標車線での各障害物と主車両との、横方向の安全距離及び縦方向の安全距離を含む安全距離を計算することと、
主車両と障害物との横方向の距離が前記横方向の安全距離よりも大きく、且つ主車両と障害物との縦方向の距離が前記縦方向の安全距離よりも大きい場合、障害物と主車両との距離は安全距離よりも大きいと判定することとを含む。
【００１６】
１つの実施形態において、前記方法は、さらに、
主車両の現在時刻での車線変更が安全ではないと判断した場合、次のフレームのデータを取得した後、主車両の現在車線から前記目標車線への変更が安全であるか否かを再度判断することを含む。
【００１７】
１つの実施形態において、安全であると判断した場合、前記主車両の車線を前記目標車線に変更する前に、
前記主車両の車速が前記目標車線での障害車両の車速に適応するように主車両の車速を調整することをさらに含む。
【００１８】
本発明の第２態様は、無人車両の車線変更装置を提供する。前記無人車両の車線変更装置は
主車両の走行意図に基づいて車線変更先となりうる候補車線を確定するように構成される候補車線確定ユニットと、
各前記候補車線の車線変更条件に基づいて前記候補車線をスクリーニングするように構成されるスクリーニングユニットと、
スクリーニングされた前記候補車線から、主車両の車線変更を行う目標車線を選択するように構成される車線選択ユニットと、
主車両の現在車線から前記目標車線への変更が安全であるか否かを判断するように構成される安全判断ユニットと、
安全であると判断した場合、前記主車両の車線を前記目標車線に変更するように構成される車線変更実行ユニットとを含む。
【００１９】
１つの実施形態において、前記スクリーニングユニットは、さらに、
機械学習モデルを利用して前記候補車線をソートし、安全リスクが高い及び／又は通行性が低い前記候補車線を後ろにソートし、後ろにソートされた少なくとも１つの前記候補車線をスクリーニングして排除するように構成される。
【００２０】
１つの実施形態において、前記機械学習モデルの特徴は、障害物と主車両の運動学パラメータ、障害物と主車両の距離、障害物の状態のうちの少なくとも１つを含み、
ここで、前記運動学パラメータは、速度及び位置のうち少なくとも１つを含み、前記障害物の状態は、障害物のサイズ、障害物の向き及び障害物のタイプのうち少なくとも１つを含み、前記障害物のタイプは、長期静止タイプ及び短期静止タイプを含む。
【００２１】
１つの実施形態において、前記車線選択ユニットは、
スクリーニングされた前記候補車線のそれぞれに対して車線変更コスト値を計算するコスト値計算サブユニットと、
各候補車線の前記車線変更コスト値をそれぞれ加重合計する加重合計計算サブユニットと、
前記加重合計された値に基づいて主車両の車線変更を行う目標車線を選択する車線選択サブユニットとを含む。
【００２２】
１つの実施形態において、前記車線変更コスト値は、渋滞コスト値、参照線コスト値及び車線維持コスト値のうち少なくとも２つを含む。
【００２３】
１つの実施形態において、前記コスト値計算サブユニットは、さらに、
障害物と主車両の運動学パラメータ、障害物と主車両の距離、障害物の状態のうち少なくとも１つに基づいて、前記渋滞コスト値を確定するように構成され、
ここで、前記運動学パラメータは、速度及び位置のうち少なくとも１つを含み、前記障害物の状態は、障害物のサイズ、障害物の向き及び障害物のタイプのうち少なくとも１つを含み、前記障害物のタイプは、長期静止タイプ及び短期静止タイプを含む。
【００２４】
１つの実施形態において、前記コスト値計算サブユニットは、さらに、
主車両の現在位置に対応する車線変更区間の長さに基づいて前記参照線コスト値を確定するように構成される。
【００２５】
１つの実施形態において、前記コスト値計算サブユニットは、さらに、
現在車線から前記候補車線までの車線変更回数及び／又は主車両の走行意図に基づいて前記車線維持コスト値を確定するように構成される。
【００２６】
１つの実施形態において、前記加重合計計算サブユニットは、さらに、
前記各車線変更コスト値に対応する重み値を調整し、
前記調整された結果に基づいて前記各車線変更コスト値に対応する重み値を設定し、
前記設定された重み値に基づいて前記車線変更コスト値を加重合計するように構成される。
【００２７】
１つの実施形態において、前記安全判断ユニットは、
収集された１フレームデータに基づいて、車線変更先となる目標車線での各障害物と主車両との距離が安全距離よりも大きいか否かを判断する１フレーム軌跡判定を行うように構成される１フレーム判定サブユニットと、
収集された複数のフレームのデータに基づいて、前記目標車線での各障害物と主車両との距離が減少していないか否かを判断する複数フレーム傾向判定を行うように構成される複数フレーム判定サブユニットと、
前記１フレーム軌跡判定と前記複数フレーム傾向判定の判定結果が条件を満たすという結果の場合、主車両の現在車線から前記目標車線への変更は安全であると判定するように構成される判定サブユニットとを含む。
【００２８】
１つの実施形態において、前記複数フレーム判定サブユニットは、さらに、
収集された連続した複数のフレームのデータの各フレームのデータを利用し、前記目標車線での各障害物と主車両との距離をそれぞれ計算し、
前記距離が減少していないか否かを判断するように構成され、
前記距離は、横方向の距離及び縦方向の距離を含む。
【００２９】
１つの実施形態において、前記１フレーム判定サブユニットは、さらに、
前記目標車線での各障害物と主車両との、横方向の安全距離及び縦方向の安全距離を含む安全距離を計算し、
主車両と障害物との横方向の距離が前記横方向の安全距離よりも大きく、且つ主車両と障害物との縦方向の距離が前記縦方向の安全距離よりも大きい場合、障害物と主車両との距離は安全距離よりも大きいと判定するように構成される。
【００３０】
１つの実施形態において、前記安全判断ユニットは、さらに、
主車両の現在時刻での車線変更が安全ではないと判断した場合、次のフレームのデータを取得した後、主車両の現在車線から前記目標車線への変更が安全であるか否かを再度判断するように構成される。
【００３１】
１つの実施形態において、前記装置は、さらに、車線変更準備ユニットを含み、前記車線変更準備ユニットは、安全であると判断した場合、前記主車両の車速が前記目標車線での障害車両の車速に適応するように主車両の車速を調整するように構成される。
【００３２】
本発明の第３態様は、無人車両の車線変更装置を提供する。前記装置の機能は、ハードウェアによって、または、対応するソフトウェアを実行することによって、実現され得る。ハードウェア又はソフトウェアは、上述の機能に対応する少なくとも１つ以上のモジュールを含む。
【００３３】
１つの可能な実施形態において、前記装置は、装置が上述の方法を実行するのを支援するプログラムを記憶するためのメモリと、メモリに記憶されたプログラムを実行するように構成されたプロセッサとを構成に含む。前記装置は、他のデバイス又は通信ネットワークと通信するための通信インターフェースも含み得る。
【００３４】
本発明の第４態様は、プロセッサによって実行される場合、上記第１態様のいずれかに記載された方法を実施するコンピュータプログラムを記憶したコンピュータ可読記憶媒体を提供する。
【発明の効果】
【００３５】
上記の技術案は、下記のメリットと有益的な効果を有する。
車線変更条件等の情報を総合的に判断して安全かつ合理的な車線変更決定を行うことにより、最適な走行車線を選択し、安全なタイミングで車線変更を行うことができ、故障発生の確率を大幅に減少させ、無人車両の安全で円滑な車線変更を行うことができるという効果がある。
【００３６】
上記の略述は、単に説明のために過ぎず、いかなる限定をも目的としない。上記に記載されている例示的な様態、実施形態、及び特徴以外に、図面及び下記の詳細説明を参照することによって、本発明のさらなる様態、実施形態、及び特徴の理解を促す。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】本発明の実施形態における無人車両の車線変更方法のフローチャートである。
【図２】本発明の実施形態における無人車両の車線変更方法の無人車両車線変更シーンの模式図である。
【図３】本発明の実施形態における無人車両の車線変更方法の車線選択のフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態における無人車両の車線変更方法の無人車両車線変更シーンの模式図である。
【図５】本発明の実施形態における無人車両の車線変更方法の無人車両車線変更シーンの模式図である。
【図６】本発明の実施形態における無人車両の車線変更方法の車線変更コスト値加重合計のフローチャートである。
【図７】本発明の実施形態における無人車両の車線変更方法の安全判断のフローチャートである。
【図８】本発明の実施形態における無人車両の車線変更方法の１フレーム軌跡判定のフローチャートである。
【図９】本発明の実施形態における無人車両の車線変更方法の安全距離の模式図である。
【図１０】本発明の実施形態における無人車両の車線変更方法の複数フレーム傾向判定のフローチャートである。
【図１１】本発明の実施形態における無人車両の車線変更方法のフローチャートである。
【図１２】本発明の実施形態における無人車両の車線変更方法の無人車両車線変更過程の状態変換の模式図である。
【図１３】本発明の実施形態における無人車両の車線変更装置の構成のブロック図である。
【図１４】本発明の実施形態における無人車両の車線変更装置の車線選択ユニットの構成のブロック図である。
【図１５】本発明の実施形態における無人車両の車線変更装置の安全判断ユニットの構成のブロック図である。
【図１６】本発明の実施形態における無人車両の車線変更装置の構成のブロック図である。
【図１７】本発明の実施形態における無人車両の車線変更装置の構成のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３８】
図面において特に規定されない限り、複数の図面において同様の図面符号は、同様又は類似的な部材又はエレメントを示す。これらの図面は必ずしも実際の縮尺に従って製図されたものではない。これらの図面は本発明に基づいて開示された幾つかの実施形態を描いたものに過ぎず、本発明の範囲に対する制限としてはならないことを理解すべきである。
【００３９】
下記において、幾つかの例示的実施形態を簡単に説明する。当業者が把握出来るよう、本発明の主旨又は範囲を逸脱しない限り、様々な方式により説明された実施形態に変更可能である。従って、図面と説明は制限を加えるものでなく、本質的には例示的なものである。
【００４０】
図１は本発明の実施形態における無人車両の車線変更方法のフローチャートである。図１に示すように、本発明の実施形態における無人車両の車線変更方法は、ステップＳ１１〜ステップＳ１６を含む。
ステップＳ１１において、主車両の走行意図に基づいて車線変更先となりうる候補車線を確定する。
ステップＳ１２において、各前記候補車線の車線変更条件に基づいて前記候補車線をスクリーニングする。
ステップＳ１３において、スクリーニングされた前記候補車線から、主車両の車線変更を行う目標車線を選択する。
ステップＳ１４において、主車両の現在車線から前記目標車線への変更が安全であるか否かを判断する。
ステップＳ１６において、安全であると判断した場合、前記主車両の車線を前記目標車線に変更する。
【００４１】
通常、無人車両の走行中は、経路計画に従って、現在車線のある位置での車線変更が行われる。しかし、経路計画だけでは、無人車両が渋滞等の状況に遭遇したときに対応できない場合があるなど、実際の道路状況シーンにおける複雑な様々な状況に対応できない場合がある。したがって、無人車両の走行中に状況に応じて総合的な判断をリアルタイムで行うことにより、安全かつ合理的な車線変更を判断することができる。
【００４２】
具体的には、まず、ステップＳ１１において、現在の時刻において車線変更が可能な候補車線を、主車両の走行意図に基づいて決定する。例えば、２方向８車線の道路では、主車両の走行意図によって、主車両の走行方向の４車線は車線変更可能な車線となる。この場合、主車両の走行方向の４車線を候補車線として決定することができる。ステップＳ１２において、各候補車線のそれぞれの車線変更条件の状況に応じて、前記候補車線をスクリーニングし、条件の悪い車線を排除する。例えば、安全リスクが大きく、通行性の悪い車線を排除する。ステップＳ１３において、スクリーニングされた候補車線から、走行に最適な車線を主車両が車線変更を行う目標車線として選択する。ステップＳ１４において、ステップＳ１３で選択した目標車線が安全であるか否かを判断する。ステップＳ１６において、ステップＳ１３で選択した目標車線が安全な車線である場合、その目標車線への車線変更を行うように無人車両を制御する。
【００４３】
ステップＳ１１において、局所的なナビゲーション戦略に基づいて候補車線を決定し、車線変更区間の長さを決定することができる。具体的に、局所的なナビゲーション戦略は、ｒｏａｄ（道路）レベルであってもよい。局所的なナビゲーション戦略を用いて、出発地点から目的地点まで、どの道路を通過する必要があるか、及びどの交差点で右折又は左折する必要があるかを決定することができる。例えば、中関村東路を先に走行し、次に北四環路を走行する。中関村東路まで走行すると右折する交差点があり、中関村東路では右折する。上記の例において、局所的なナビゲーション戦略は、交差点を直進走行しているか、方向転換走行しているかを判定し、ｒｏａｄ内のどの車線が目標車線であるかを判定する。別の例では、無人車両が交差点を通過する際、局所的なナビゲーション戦略は、交差点を右折するか否か、右折する車線が複数あるか否か、直進するか否か、直進する車線が複数あるか否か、同様に、左折する場合、左折専用道路を走行するか否か等を含んでもよい。
【００４４】
図２は本発明の実施形態における無人車両の車線変更方法の無人車両車線変更シーンの模式図である。
また、別の例では、図２に示すように、車線２及び車線３の両方が直進可能であり、符号ｄ１及び符号ｄ２の２本の破線間は実線で描かれた道路領域であるが、この領域の前に破線で描かれた道路領域がある。道路上に破線で示された領域は車線変更を行うことができるが、道路上に実線で示された領域は車線変更を行うことができない。無人車両が直進すれば、符号ｄ２で示す破線上の位置まで走行することで車線変更を実行することも可能である。すなわち、無人車両が直進する場合には、破線で示す２つの領域の双方において車線変更を行うことができる。主車両にとって、前方において車線変更の機会がまたあるので、現時点では直進を継続しても良く、急いで車線変更する必要がなくなる。しかし、このときの主車両の走行意図が右折しようとすると、早めに車線変更をすべきとなる。局所的なナビゲーション戦略は、主車両の走行意図に基づいて、現在の時刻での車線変更を行うことができる候補車線を決定し得る。
【００４５】
１つの実施形態において、前記各候補車線の車線変更条件に基づいて前記候補車線をスクリーニングすることは、
機械学習モデルを利用して前記候補車線をソートし、安全リスクが高い及び／又は通行性が低い前記候補車線を後ろ（選択される可能性が低い車線として下位）にソートすることと、
後ろにソートされた少なくとも１つの前記候補車線をスクリーニングして排除することとを含む。
【００４６】
局所的なナビゲーション戦略は、候補車線を決定した後、前記候補車線に車線変更をプルーニングし、すなわち、スクリーニングを行う。車線変更前のプルーニングは、候補車線から車線変更を行う可能性のない車線の切り捨てることを含む。例えば、局所的なナビゲーション戦略に基づいて３つの候補車線が決定された後、まず、車線変更条件に基づいて３つの候補車線を予めソートし、条件の最も悪い車線を切り捨てる。条件の悪い車線は、安全リスクが高い車線及び／又は通行性が悪い車線を含み得る。
【００４７】
１つの実施形態では、車線変更プルーニングは、車線を１つだけ切り捨てることができる。別の実施形態では、車線変更プルーニングは、明らかな安全リスクのある車線を切り捨てることができる。明らかな安全リスクの例としては、例えば、主車両が車線変更しようとしているとき、目標車線において主車両の後方１０ｍ以内に主車両よりも速い障害車両が存在する場合、車線変更はできない。車間の距離や車の流れなどの情報から判断し、この場合、主車両は車線変更を行うことができない。通常、車線変更は、障害車両が多すぎる場合、又は、障害車両が速すぎる場合に実行することができない。車線変更前プルーニングのステップは、先にスクリーニングを行い、車線変更の対象となる目標車線における障害車両の数、障害車両の車速に基づいて、安全リスクが大きいものを先に切り捨て、即ち、車線変更を行うことができない車線を候補車線からスクリーニングする。
【００４８】
機械学習モデルを用いて、ナビゲーション戦略によって特定された車線に対してソート、車線変更プルーニングを行うことができる。車線変更プルーニングを経た後、続く２つのステップ（ステップＳ１３及びステップＳ１４）の効果はより良好となる。車線変更プルーニングによって条件の悪い車線を先に切り捨てるので、後処理のデータ量が少なくなり、後処理の精度が向上する。
【００４９】
１つの実施形態において、前記機械学習モデルの特徴は、障害物と主車両の運動学パラメータ、障害物と主車両の距離、障害物の状態のうち少なくとも１つを含み、
ここで、前記運動学パラメータは、速度及び位置のうち少なくとも１つを含む。前記障害物の状態は、障害物のサイズ、障害物の向き及び障害物のタイプのうち少なくとも１つを含み。障害物のサイズは、障害物の長さ、幅、高さ、大きさ、形状を含むことができる。障害物のサイズは、車線に対する障害物の侵入度合を示し、障害物が車線の空間をどのぐらい占有しているかを含む。障害物のタイプは、長期静止タイプ及び短期静止タイプを含む。障害物のタイプは、障害物が静止している車両であるか、長時間静止しているか、短時間静止しているかを示す。長期間静止している障害物であれば、車線に対する渋滞度はより深刻となる。ここで、障害物は、必ずしも障害車両ではなく、道路障害等の他の障害物であってもよい。
【００５０】
図３は本発明の実施形態における無人車両の車線変更方法の車線選択のフローチャートである。図３に示すように、図１のステップＳ１３において、スクリーニングされた前記候補車線から、主車両が車線変更を行う目標車線を選択することは、ステップＳ１１０〜ステップＳ１３０を含む。
ステップＳ１１０において、スクリーニングされた前記候補車線のそれぞれに対して車線変更コスト値を計算し、
ステップＳ１２０において、各候補車線の前記車線変更コスト値をそれぞれ加重合計し、
ステップＳ１３０において、前記加重合計された値に基づいて主車両の車線変更を行う目標車線を選択する。
【００５１】
無人車両の車線変更は、（一）安全上の理由、（二）主車両が車線変更しようとしているか否かの理由等による。例えば、無人車両が交差点で右折しようとすると、無人車両は必ず右折車線に変更して右折できるが、このとき右折車線に変更するのは安全ではない可能性がある。右への車線変更は、無人車両の走行意図であり、車線変更は、走行意図だけでなく他の安全要素も考慮する必要がある。本発明の実施形態において、無人車両の決定を支援し、適当な走行車線を選択することができ、例えば、どの車線が比較的良好であり、目的地に到達できるかを選択する。
【００５２】
具体的には、少なくとも２タイプの車線変更コスト値を予め設定することができる。ある車線への車線変更コスト値は、その車線への車線変更に要するコストの多少を示すために使用することができ、例えば、その車線への車線変更の難易度やその車線の通行渋滞の程度などの要因は、その車線への車線変更に要するコストに影響する。各車線変更コスト値は、車線変更コストに対する因子の影響を表すことができる。スクリーニングされた候補車線の各車線に対して、少なくとも２つの車線変更コスト値をそれぞれ計算した後、各車線の全ての車線変更コスト値を加重合計することができる。ある車線の加重合計の値は、様々な要因を総合的に考慮した場合、その車線に行くまでにかかるコストを表す。
【００５３】
１つの実施形態において、前記車線変更コスト値は、渋滞コスト値、参照線コスト値及び車線維持コスト値のうち少なくとも２つを含む。車線変更のための安全性を保証するために、車線変更の意思決定を行う際に様々な要因を考慮し、様々な対応するコスト値を選択して計算する必要がある。一例では、上記３つのコスト値は、同時に、車線変更の評価のために使用され得る。
【００５４】
具体的に、上記車線変更コスト値を含む表現の定義及び計算方法は以下の通りである。
（１）渋滞コスト値（ｂｌｏｃｋ  ｃｏｓｔ）であり、車線の通行可能性、すなわち車線の通行や渋滞の程度を示す。渋滞コストが大きいほど、車線の通行性が悪く、車線の渋滞が激しいことを示す。
１つの実施形態において、スクリーニングされた前記候補車線のそれぞれに対して車線変更コスト値を計算することは、
障害物と主車両の運動学パラメータ、障害物と主車両の距離、障害物の状態のうち少なくとも１つに基づいて、前記渋滞コスト値を確定することを含む。
ここで、前記運動学パラメータは、速度及び位置のうち少なくとも１つを含み、前記障害物の状態は、障害物のサイズ、障害物の向き及び障害物のタイプのうち少なくとも１つを含む。障害物のサイズは、障害物の長さ、幅、高さ、大きさ、形状を含むことができる。障害物のサイズは、車線に対する障害物の侵入度合を示し、障害物が車線の空間をどのぐらい占有しているかを含む。障害物のタイプは、長期静止タイプ及び短期静止タイプを含む。障害物のタイプは、障害物が静止している車両であるか、長時間静止しているか、短時間静止しているかを示す。長期間静止している障害物であれば、車線に対する渋滞度はより深刻となる。ここで、障害物は、必ずしも障害車両ではなく、道路障害等の他の障害物であってもよい。
【００５５】
これらの要因は、車線の通行可能性に影響を与えるものであり、これらの要因の少なくとも１つに基づいて、前記渋滞コスト値を決定することができる。例えば、ある車線の障害物の車速が速い場合には、その車線の渋滞コスト値は大きいと判定する。また、例えば、ある車線の障害物の体積が大きい場合には、その車線の渋滞コスト値は大きいと判定する。また、例えば、ある車線の障害物が長期静止タイプに属する場合には、その車線の渋滞コスト値は相応に大きいと判定する。
【００５６】
（２）参照線コスト値（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ  ｌｉｎｅ  ｃｏｓｔ）であり、車線変更の難易度を示す数値である。この値が大きいほど、車線変更が困難であることを示す。
１つの実施形態において、スクリーニングされた前記候補車線のそれぞれに対して車線変更コスト値を計算することは、
主車両の現在位置に対応する車線変更区間の長さに基づいて前記参照線コスト値を確定することを含む。
【００５７】
図４及び図５は、本発明の実施形態による無人車両の車線変更方法の無人車両車線変更場面の模式図である。ここで、図４に示すシーンには、２つの車線があり、それぞれ直進車線と右折車線である。図５に示すシーンには、直進車線、左折車線、右折車線の３つの車線がある。図４および図５において、符号１は車線変更区間、符号２は参照線、符号３は車線変更区間の終点、符号４は車線変更不可区間を示す。ここで、符号２で示す破線部分（参照線）に対応する車線区間は、車線変更が実行可能である。すなわち、車線変更を行う際に、主車両が符号３で示す破線（車線変更区間の終点）よりも手前に位置している必要があり、この条件を満たしている場合、車線変更を行うことができる。従って、主車両の現在位置から符号３で示す破線までの領域が車線変更可能であり、この領域が車線変更区間１である。符号３で示す破線上に、符号２で示す破線が実線となるように上に延在し、この実線に対応する車線区間では車線変更ができず、この区間は車線変更不可区間４となる。
【００５８】
図４を参照して、一例として、主車両が右折を希望する場合、その時点での主車両の位置は、符号２で示す参照線に対応する車線変更区間１である破線の領域にある。また、主車両の位置は、車線変更不可区間４からあと５００ｍのところにあり、すなわち、主車両の位置から車両変更区間の終点３までの距離は５００ｍである。この場合、５００ｍの長さで車線変更が可能である。車線変更の動作を実行するには、５００メートルの距離は十分に長く、車線変更は比較的に容易である。この場合、車線変更する目標車線の参照線コスト値は比較的小さい値となる。しかし、別の場合、車線変更区間の終点３から５０ｍしか距離がないとなると、車線変更を行うことは容易ではなく、車線変更を行う目標車線の参照線コスト値は相対的に大きくなる。この場合、参照線コスト値は、主車両の現在位置に対応する車線変更区間の長さに応じて決定される。
図４及び図５中の実線及び破線は、いずれも地図上に記されており、実際の道路の道路線に対応している。道路に引かれる線は実線と破線に分けられる。一般的に、他車両の通常走行に影響を与えない前提のもとで、破線の位置での車線変更は可能であるが、実線での車線変更は不可である。実線は、交通の進行中の見えない柵と考えられ、走行中に通り過ぎるべきではない。
【００５９】
（３）車線維持コスト値（ｋｅｅｐ  ｌａｎｅ  ｃｏｓｔ）であり、到達性を示す。
１つの実施形態において、スクリーニングされた前記候補車線の各車線に対して車線変更コスト値をそれぞれ計算することは、
現在車線から前記候補車線までの車線変更回数及び／又は主車両の走行意図に基づいて前記車線維持コスト値を確定することを含む。
【００６０】
図５を参照すると、１つの実施形態として、無人車両は、交差点で右折したいシーンにおいて、そのときの目標車線は右折車線（図５の車線３）である。車線２から車線３への車線変更は、車線１から車線３への車線変更と比較し、両者の車線変更の難易度は異なる。車線２から車線３への車線変更は１回行うだけであり、車線１から車線３への車線変更は２回行う必要がある。現在車線と目標車線の距離が遠いほど、車線変更は困難となり、目標車線の到達性は悪くなる。車線維持コストは、現在車線と目標車線との間の距離を評価するコストである。したがって、ある車線の車線維持コスト値は、その車線への車線変更の難易度を表すことができる。ある車線の車線維持コスト値が大きいほど、その車線への車線変更は困難であることを示す。
【００６１】
図５を参照すると、別の例において、車線２に位置する主車両は右折しようとする。車線１及び車線３に障害物がなく、車線２に障害物がある場合、車線１と車線３との間で選択が行われ、この場合、主車両の意図は右折であるので、車線３に車線変更を行うことが好ましい。すなわち、主車両の走行予定車線に沿った走行は、比較的到達性が良い。したがって、主車両の走行意図に沿った車線については、その車線の車線維持コストを比較的小さい値に決定することができる。
無人車両が車線変更を行うシーンは、カーブの場合を含めて車線変更が必要となる場合もあり、直進の場合を含めて車線変更が必要となる場合もある。図５を参照すると、別の例において、主車両の現在車線は直進車線（車線２）であり、両側はそれぞれ左折専用道路（車線１）及び右折専用道路（車線３）である。この時、車線２での主車両の前方にあたる位置で故障した車両は直進車線を塞ぎ、車線２の通行性は悪く、渋滞コスト値が大きく、走行に最適な車線ではない。主車両は右への車線変更を選択できる。右折専用車線に変更した後、車線２の故障した車両を迂回し終わった場合、直進車線に変更する。これは、主車両が故障した車両を迂回した後は、車線２の通行性は良くなり、車線２は主車両の走行予定に沿ったレーンであり、車線３は主車両の走行予定に沿った車線ではないのに対して、車線２は走行に最適な車線であるため、主車両は車線２に戻る。
【００６２】
図６は本発明の実施形態における無人車両の車線変更方法の車線変更コスト値重み付け合計のフローチャートである。図６に示すように、１つの実施形態において、図３のステップＳ１２０において、各スクリーニングされた候補車線に対して、各候補車線のそれぞれの前記車線変更コスト値を加重合計することは、ステップＳ２１０〜ステップＳ２３０を含む。
ステップＳ２１０において、前記各車線変更コスト値に対応する重み値を調整する。
ステップＳ２２０において、前記調整された結果に基づいて前記各車線変更コスト値に対応する重み値を設定する。
ステップＳ２３０において、設定された重み値に基づいて前記車線変更コスト値を加重合計する。
【００６３】
１つの例において、上記３つの車線変更コスト値は、車線毎に別々に計算される。そして、３つの車線変更コスト値を加重合計し、加重合計された値から現時点でどの車線が走行に最適な車線であるかを判断し、加重合計された値をその車線のトータルの車線変更コストとみなすことができる。ここで、加重の重み設定は、調整結果に応じて決定される。そして、３つのコスト値の加重合計された値の最小値となる車線、すなわち、車線変更コスト値が最小となる車線を選択する。現在車線が走行に最適な車線でなければ、走行に最適な車線に変更することができる。
【００６４】
上記の例において、ある車線の車線変更コスト値は、以下の式を用いて加重合計する：
【数１】
2020166837.tif 000003
ここで、ｓは、ある車線の車線変更コスト値の加重合計の値を表し、
（外１）
2020166837.tif 000004
は渋滞コスト値を表し、ｗ１は、渋滞コスト値に対応する重みを表し、
（外２）
2020166837.tif 000005
は、参照線コスト値を示し、ｗ２は、参照線コスト値に対応する重みを示し、
（外３）
2020166837.tif 000006
は車線維持コスト値を示し、ｗ３は車線維持コスト値に対応する重みを示す。
【００６５】
図５を参照すると、１つの実施形態において、現在の主車両の位置は車線１にあり、現在の時刻で車線２には、静止した障害物がある。車線２での渋滞コスト値は大きい可能性があり、通行性は良くない。車線２の渋滞コスト値が大きいため、各車線変更コスト値の加重合計された値も大きくなり、即ち、車線２への変更コストは大きくなる。仮に車線１上にも障害物が１つ滞在するとすれば、車線３のみ選択が可能となる。車線１及び車線２は共に通行性が悪いため、車線２及び車線３への車線変更コストは大きい。車線３に障害物が存在しない場合、車線３の各車線変更コスト値を加重合計した値は最小であるのに対し、車線３への変更コストも最小であり、かつ、車線３が走行に最適な車線である場合は、車線３への変更を選択する。
また、前述の例のように、主車両は車線２に位置し、現在車線が渋滞でありかつ通行性が悪く、車線２での渋滞コスト値が大きいため、各車線変更コスト値の加重合計された値も大きくなる。現在車線は、走行に最適な車線ではないため、車線２から車線３への車線変更を選択することができる。車線３への車線変更後、本発明の実施形態の方法を用いて、車線変更を再度行う。この場合、車線２及び車線３のいずれも渋滞がなく、これら２つの車線の渋滞コストはいずれも小さい。車線２は、主車両の走行意図の車線であり、車線３は、主車両の走行意図の車線ではないため、車線２の車線維持コスト値は、車線３に比べて小さい。各要因を総合的に考えて、車線２及び車線３の各車線の変更コスト値の加重合計値を計算し、これに対して、車線２の各車線変更コスト値の加重合計された値が最小であり、再度選択した結果、車線２に戻る。車線２は、主車両の意図が直進であるため、走行に最適な車線である。
これにより、本発明の実施形態に係る車線変更方法を用いて、いつでもリアルタイムに走行に最適な車線を選択し、衝突を回避することが保証される。無人車両は、どこまで走行して車線変更をするか、どの車線に変更するのが好適であるかをリアルタイムに判断する。ある車線の各車線変更コスト値を加重合計した値は、その車線への変更に要するコストの多少を表す。また、現在車線の車線変更コスト値の加重合計の値が最小でなく、他の車線の車線変更コスト値の加重合計の値が最小である場合には、コストが最もかかる車線に変更することを選択するようにしてもよい。
【００６６】
上記の技術案は、車線変更コスト値の加重合計値に基づいて走行に最適な車線を選択し、リアルタイム道路状況と無人車両の走行意図とに基づいて無人車両の意思決定を支援することにより、無人運転をより安全に行うことができるという効果がある。
【００６７】
図７は本発明の実施形態における無人車両の車線変更方法の安全判断のフローチャートである。図７に示すように、図１のステップＳ１４において、主車両の現在車線から前記目標車線への変更が安全であるか否かを判断することは、下記のステップＳ１０１〜ステップＳ１０３を含む。
ステップＳ１０１において、収集された１フレームのデータに基づいて１フレーム軌跡判定を行い、前記１フレーム軌跡判定は、車線変更先となる目標車線での各障害物と主車両との距離は安全距離よりも大きいか否かを判断する。
ステップＳ１０２において、収集された複数のフレームのデータに基づいて、前記目標車線での各障害物と主車両との距離は減少していないか否かを判断する複数フレーム傾向判定を行う。
ステップＳ１０３において、前記１フレーム軌跡判定と前記複数フレーム傾向判定の判定結果が条件を満たすという結果の場合、主車両の現在車線から前記目標車線への変更は安全であると判定する。
【００６８】
無人車両システムのカメラ、レーダ、センサ等のデータ収集装置は、通常、特定のデータ収集周波数でデータを収集する。一例において、無人車両システムのカメラ取得周波数は３０ヘルツであり、これは、３０フレームのデータが１秒ごとに取得されることを意味する。上記の「１フレーム軌跡判定」には、収集した１フレームのデータを用いて軌跡判定を行うことが含まれる。「複数フレーム傾向判定」は、収集した連続する複数フレームのデータを用いて、障害物と主車両両との距離の変化傾向を判断することを含む。具体的には、連続する複数フレームの収集データのそれぞれを用いて、各障害物と主車両の最小距離をそれぞれ判断し、連続する複数フレームの収集データに対応する最小距離の変化傾向を解析して、最小距離が減少しているか否かを判断する。減少している場合、車線変更は安全ではない。
１つの実施形態では、判定条件として「１フレーム軌跡判定」のみが使用され、すなわち、各障害物と主車両との距離が安全距離よりも大きいか否かが比較される。１つの実施形態では、各障害物と主車両との横方向の距離が横方向の安全距離よりも大きいか否か、及び縦方向の距離が縦方向の安全距離よりも大きいか否かを比較することができる。上記比較の結果、両者とも大きい場合には、その時の車線変更は安全であると判定する。
【００６９】
図８は本発明の実施形態における無人車両の車線変更方法の１フレーム軌跡判定のフローチャートである。図８に示すように、１つの実施形態において、図７のステップＳ１０１において、車線変更先となる前記目標車線での各障害物と主車両との距離が安全距離よりも大きいか否かを判断することは、下記のステップＳ２０１〜ステップＳ２０２を含む。
ステップＳ２０１において、前記目標車線での各障害物と主車両との安全距離を計算し、前記安全距離は、横方向の安全距離及び縦方向の安全距離を含む。
ステップＳ２０２において、主車両と障害物との横方向の距離が前記横方向の安全距離よりも大きく、且つ主車両と障害物との縦方向の距離が前記縦方向の安全距離よりも大きい場合、障害物と主車両との距離は安全距離よりも大きいと判定する。
【００７０】
「１フレーム軌跡判定」で取得するデータは、主車両の位置、速度、主車両の頭の角度、障害物の位置、速度、加速度、障害車両の向いている角度、地図情報、車線情報などを含む。例えば、車線情報は、主車両がどの車線にあり、障害物がどの車線にあるかを含んでもよい。地図情報は、車線関係を含み、車線関係に基づいて走行車線が計画されてもよい。一例において、ある障害車両は、主車両の後方に存在するが、対向車線に位置し、その対向車線は車線変更を行う目標車線である可能性がないため、この場合、その障害車両の位置に応じて、無人車線変更の安全判別方法を実行する際、その障害物を考慮する必要はない。
【００７１】
本発明の実施形態による無人車両の車線変更方法の安全距離の模式図である。図９中の符号Ｈ２は、主車両と障害車両との横方向の距離を示す。図９中の符号Ｈ１は、主車両と障害物との縦方向の距離の距離を示す。
安全距離は、車線に垂直方向における２つの車両間の距離成分である横方向の安全距離と、車線に平行方向における２つの車両間の距離成分である縦方向の安全距離とを含む。横方向の安全距離とは、自動車が並列走行中、あるいは追い越し走行時において、両車が安全で事故が発生しない最小距離である。縦方向の安全距離とは、後続車が先行車に追従して走行しているとき、先行車が急ブレーキしたときに後続車がブレーキに伴って先行車に衝突しない距離を保持しなければならない距離であり、この距離は前後車の安全距離である。
【００７２】
本実施形態において、主車両の計画結果と障害物の予測軌跡に基づいて安全距離を算出する。安全距離に基づいて主車両が安全か否かを判定する。主車両と障害物の現在時刻での距離は安全距離より小さくなってはならず、主車両と障害物の現在時刻での距離が安全距離より小さい場合、安全でないと判定してもよい。現在の時点での障害物との横方向の距離が横方向の安全距離よりも大きく、縦方向の距離が縦方向の安全距離よりも大きい場合、現在の時点で車線変更を行うことは比較的安全であると判定される。これに加えて「複数フレーム傾向判定」の判別条件を再度使用して判別し、現時点での車線変更実行の安全性をさらに確認するようにしてもよい。
一例において、主車両は、設定時間内の走行軌道を計画し、例えば、主車両は、８秒先の走行軌道を計画し、障害車両は、８秒先の走行軌道を予測する。「１フレーム軌跡判定」の判別条件によれば、現在時刻ｔ０から８秒内における両車間の距離は安全距離よりも大きいか否かが推定される。
【００７３】
図１０は本発明の実施形態における無人車両の車線変更方法の複数フレーム傾向判定のフローチャートである。図１０に示すように、１つの実施形態において、図７のステップＳ１０２の「複数フレーム傾向判定」にて、前記目標車線での各障害物と主車両との距離が減少していないか否かを判定することは、下記のステップＳ３１０〜ステップＳ３２０を含む。
ステップＳ３１０において、収集された連続した複数のフレームのデータの各フレームのデータを利用し、前記目標車線での各障害物と主車両との距離をそれぞれ計算し、前記距離は、横方向の距離及び縦方向の距離を含む。
ステップＳ３２０において、前記距離が減少していないか否かを判断する。
【００７４】
本実施形態において、各フレームのデータに基づいて、目標車線上の障害物と主車両との距離を算出することができる。連続する複数フレームのデータから、各障害物と主車両との距離の変化傾向を分析することができる。もし、主車両の後方のある障害物の複数フレーム連続したデータに対応する両車間の距離が小さくなったと判断されれば、車線変更は安全でないと判定される。障害物と主車両との距離が大きくなる又は一定の場合、車線変更を実行することは安全である可能性がある。
例えば、現時点で主車両が車線変更しようとしているとき、主車両の後に障害車両が加速走行している状態にあり、障害車両が加速しているということは、その障害物は回避することがないことを示す。後車が加速する場合、前後車間の距離は小さくなり、前後車間の保持すべき安全距離は大きくなる。この場合、「複数フレーム傾向判定」の判定条件を用いると、当該障害車両と主車両の距離は小さくなったと判断できるので、現時点で主車両が車線変更を実行することは安全ではない。
【００７５】
一例において、主車両は、設定時間内の走行軌道を計画し、例えば主車両は、８秒先の走行軌道を計画し、障害車両は、８秒先の走行軌道を予測する。「複数フレーム傾向判定」の判別条件に基づき、第１フレームデータの取得後、第１フレームのデータに基づいて現在時刻ｔ１から８秒間の両車両間の第１最小距離を推定し、第２フレームのデータを取得した後、第２フレームのデータに基づいて現在時刻ｔ２から８秒内における両車両間の第２最小距離を推定し、そして、最小距離の変化傾向を判定する。この例において、連続して取得した２つのフレームのデータをもとに、最小距離の変化傾向を判定することができる。他の例として、連続的に取得された複数フレームのデータに基づいて変化傾向を判断することができ、例えば、連続的に取得された３フレーム以上のデータに基づいて最小距離の変化傾向を判断することができる。
【００７６】
１つの実施形態において、前記判断は、さらに、
主車両の現在時刻の車線変更が安全ではないと判断した場合、次のフレームのデータを取得した後、主車両の現在車線から前記目標車線への変更が安全であるか否かを再度判断することを含む。
主車両の現在の時刻で車線変更が安全でないと判断した場合、車線変更を行うことができない。次のフレームのデータが取得されてから、新たに取得されたデータに基づいて、主車両の現在車線から前記目標車線に車線変更しても安全であるか否かを再度判断する。各フレームのデータの取得後、新たに取得したデータを用いて、リアルタイムで車線変更の実行が安全か否かを判断し、安全なタイミングを見つけて車線変更を実行する。
上記技術案は、連続する複数フレームのデータに対応する障害物と主車両との距離の変化傾向を判別することで、無人車両の安全判別をより的確に行い、事故発生確率を減少させ、無人車両の運転の安全性を向上させることができるという利点がある。
【００７７】
図１１は本発明の実施形態における無人車両の車線変更方法のフローチャートである。図１１に示すように、１つの実施形態において、ステップＳ１６において、安全であると判断した場合、前記主車両の車線を前記目標車線に変更する前に、下記のステップＳ１５をさらに含む。
ステップＳ１５において、安全であると判断した場合、前記主車両の車速が前記目標車線での障害車両の車速に適応するように主車両の車速を調整する。
【００７８】
図１２は本発明の実施形態による無人車両の車線変更方法の無人車両車線変更過程の状態遷移図である。図１２に示すように、車線変更の状態は、直進状態、車線変更状態、車線変更準備状態を含んでもよい。主車両は通常直進状態にあるが、直進状態からそのまま車線変更状態に切り換えたり、車線変更状態から直進状態に切り換えることもできる。また、直進状態と車線変更状態との間に車線変更準備状態を設け、主車両が直進状態から車線変更準備状態に移行した後、車線変更準備状態から車線変更状態に移行し、車線変更状態から直進状態に復帰するようにしてもよい。
例えば、車線変更準備状態は、主車両の現在位置での車線変更区間の残りの長さが２００ｍ未満や１００ｍ未満であるなど、既に短い場合を含んでもよい。車線変更区間の残りの長さが所定の距離閾値よりも小さい場合、車線変更の機会を見つけるためにアクティブに車速を調整することをトリガーすることができる。このような車線変更の場合は、それ以前の車線変更の場合と異なる。車線変更を準備することは、目標車線の車速に適合するように車速を調整することを含み得る。目標車線における車の流れ、車速に応じて、主車両の速度を調整しながら、適切な車線変更機会を待ち、その後タイミングが適切な場合に車線変更を実行する。
【００７９】
前述のように、直進状態から車線変更状態への間に車線変更準備状態が存在する場合があるが、車線変更準備状態は必ずしも存在するものではない。例えば、車線変更区間の残り長さが所定距離閾値に達していない場合、すなわち、主車両の車速のアクティブ調整がトリガーされない場合、車線変更を行う機会がある可能性がある。この場合は直進状態からそのまま車線変更状態に切り換えることができ、機会がある時に既に車線変更が完了していれば、車線変更準備状態に入る必要はない。しかし、車線変更区間の残り長さが所定距離閾値よりも短くなる位置まで主車両が走行すると、車線変更を行う機会を探るために、アクティブに車速を調整する必要があり、その場合には車線変更準備状態に移行する必要がある。一例において、現在の道路上の障害車両が少ない場合、車線変更区間の残り長さが所定の距離閾値に達していない場合に車線変更を行う機会が多く、車線変更準備状態に移行する必要はない。別の例において、目標車線の障害車両が多い場合、車線変更準備状態に移行する必要がある。車線変更準備状態に入ると、障害車両の車速を判断し、車線変更の機会を探るよう、主車両の車速を調整する。
以上の構成によれば、車線変更条件等の情報を総合的に判断して安全かつ合理的な車線変更決定を行うことにより、走行に最適な車線を選択し、かつ安全なタイミングで車線変更を行うことを選択することができ、故障発生の確率を大幅に減少させ、無人車両は安全で円滑な車線変更を行うことができるという効果がある。
【００８０】
図１３は本発明の実施形態における無人車両の車線変更装置の構成のブロック図である。図１３に示すように、本発明の実施形態における無人車両の車線変更装置は、候補車線確定ユニット１００、スクリーニングユニット２００、車線選択ユニット３００、安全判断ユニット４００及び車線変更実行ユニット６００を含む。
候補車線確定ユニット１００は、主車両の走行意図に基づいて車線変更先となりうる候補車線を確定するように構成される。
スクリーニングユニット２００は、各前記候補車線の車線変更条件に基づいて前記候補車線をスクリーニングするように構成される。
車線選択ユニット３００は、スクリーニングされた前記候補車線から、主車両の車線変更を行う目標車線を選択するように構成される。
安全判断ユニット４００は、主車両の現在車線から前記目標車線への変更が安全であるか否かを判断するように構成される。
車線変更実行ユニット６００は、安全であると判断した場合、前記主車両の車線を前記目標車線に変更するように構成される。
【００８１】
１つの実施形態において、前記スクリーニングユニット２００は、さらに、
機械学習モデルを利用して前記候補車線をソートし、安全リスクが高い及び／又は通行性が低い前記候補車線を後ろにソートし、後ろにソートされた少なくとも１つの前記候補車線をスクリーニングして排除するように構成される。
１つの実施形態において、前記機械学習モデルの特徴は、障害物と主車両の運動学パラメータ、障害物と主車両の距離、障害物の状態のうち少なくとも１つを含み、
ここで、前記運動学パラメータは、速度及び位置のうち少なくとも１つを含み、前記障害物の状態は、障害物のサイズ、障害物の向き及び障害物のタイプのうち少なくとも１つを含み、前記障害物のタイプは、長期静止タイプ及び短期静止タイプを含む。
【００８２】
図１４は本発明の実施形態における無人車両の車線変更装置の車線選択ユニットの構成のブロック図である。図１４に示すように、１つの実施形態において、前記車線選択ユニット３００は、コスト値計算サブユニット３１０、加重合計計算サブユニット３２０及び車線選択サブユニット３３０を含む。
コスト値計算サブユニット３１０は、スクリーニングされた前記候補車線のそれぞれに対して車線変更コスト値を計算するように構成される。
加重合計計算サブユニット３２０は、各候補車線の前記車線変更コスト値をそれぞれ加重合計するように構成される。
車線選択サブユニット３３０は、前記加重合計された値に基づいて主車両の車線変更を行う目標車線を選択するように構成される。
【００８３】
１つの実施形態において、前記車線変更コスト値は、渋滞コスト値、参照線コスト値及び車線維持コスト値のうち少なくとも２つを含む。
【００８４】
１つの実施形態において、前記コスト値計算サブユニット３１０は、さらに、
障害物と主車両の運動学パラメータ、障害物と主車両の距離、障害物の状態のうち少なくとも１つに基づいて、前記渋滞コスト値を確定するように構成され、
ここで、前記運動学パラメータは、速度及び位置のうち少なくとも１つを含み、前記障害物の状態は、障害物のサイズ、障害物の向き及び障害物のタイプのうち少なくとも１つを含み、前記障害物のタイプは、長期静止タイプ及び短期静止タイプを含む。
【００８５】
１つの実施形態において、前記コスト値計算サブユニット３１０は、さらに、
主車両の現在位置に対応する車線変更区間の長さに基づいて前記参照線コスト値を確定するように構成される。
【００８６】
１つの実施形態において、前記コスト値計算サブユニット３１０は、さらに、
現在車線から前記候補車線までの車線変更回数及び／又は主車両の走行意図に基づいて前記車線維持コスト値を確定するように構成される。
【００８７】
１つの実施形態において、前記加重合計計算サブユニット３２０は、さらに、
前記各車線変更コスト値に対応する重み値を調整し、
前記調整された結果に基づいて前記各車線変更コスト値に対応する重み値を設定し、
設定された重み値に基づいて前記車線変更コスト値を加重合計するように構成される。
【００８８】
図１５は本発明の実施形態における無人車両の車線変更装置の安全判断ユニットの構成のブロック図である。図１５に示すように、１つの実施形態において、前記安全判断ユニット４００は、
収集された１フレームのデータに基づいて、車線変更先となる目標車線での各障害物と主車両との距離が安全距離よりも大きいか否かを判断する１フレーム軌跡判定を行うように構成される１フレーム判定サブユニット４１０と、
収集された複数のフレームのデータに基づいて、前記目標車線での各障害物と主車両との距離が減少していないか否かを判断する複数フレーム傾向判定を行うように構成される複数フレーム判定サブユニット４２０と、
前記１フレーム軌跡判定と前記複数フレーム傾向判定の判定結果が条件を満たすという結果の場合、主車両の現在車線から前記目標車線への変更は安全であると判定するように構成される判定サブユニット４３０とを含む。
【００８９】
１つの実施形態において、前記複数フレーム判定サブユニット４２０は、さらに、
収集された連続した複数のフレームのデータの各フレームのデータを利用し、前記目標車線での各障害物と主車両との距離をそれぞれ計算し、前記距離は、横方向の距離及び縦方向の距離を含み、
前記距離が減少していないか否かを判断するように構成される。
【００９０】
１つの実施形態において、前記１フレーム判定サブユニット４１０は、さらに、
前記目標車線での各障害物と主車両との安全距離を計算し、前記安全距離は、横方向の安全距離及び縦方向の安全距離を含み、
主車両と障害物との横方向の距離が前記横方向の安全距離よりも大きく、且つ主車両と障害物との縦方向の距離が前記縦方向の安全距離よりも大きい場合、障害物と主車両との距離は安全距離よりも大きいと判定するように構成される。
【００９１】
１つの実施形態において、前記安全判断ユニット４００は、さらに、
主車両の現在時刻の車線変更が安全ではないと判断した場合、次のフレームデータを取得した後、主車両の現在車線から前記目標車線への変更が安全であるか否かを再度判断するように構成される。
【００９２】
図１６は本発明の実施形態における無人車両の車線変更装置の構成のブロック図である。図１６に示すように、１つの実施形態において、前記装置は、
安全であると判断した場合、前記主車両の車速が前記目標車線での障害車両の車速に適応するように主車両の車速を調整するように構成される車線変更準備ユニット５００をさらに含む。
【００９３】
本発明の実施形態に係る無人車両の車線変更装置における各ユニットの機能は、上述した方法に関する説明を参照することができ、ここではその説明を省略する。
１つの可能な実施形態において、無人車両の車線変更装置は、無人車両の車線変更方法を実行するように無人車両の車線変更装置を支援するプログラムを記憶するためのメモリと、メモリに記憶されたプログラムを実行するように構成されたプロセッサとを備えて構成される。また、無人車両の車線変更装置は、他の装置又は通信ネットワークと通信する通信インターフェースを含んでもよい。
【００９４】
図１７は、本発明の実施形態による無人車両の車線変更装置の構成を示すブロック図である。図１７に示すように、この装置は、メモリ１０１とプロセッサ１０２とを備え、メモリ１０１には、プロセッサ１０２上で実行可能なコンピュータプログラムが記憶されている。プロセッサ１０２がコンピュータプログラムを実行することにより、上記実施形態における無人車両の車線変更方法が実現される。メモリ１０１及びプロセッサ１０２の数は、１つ又は複数であってもよい。
【００９５】
装置は、さらに、通信インターフェース１０３を含み、
通信インターフェース１０３は、外部機器と通信を行い、データのやりとりを行うためのものである。
メモリ１０１は、高速度ＲＡＭメモリを含んでもよく、また、少なくとも１つのディスクメモリなどの不揮発性メモリ（ｎｏｎ−ｖｏｌａｔｉｌｅ  ｍｅｍｏｒｙ  ）を含んでもよい。
【００９６】
メモリ１０１、プロセッサ１０２、及び通信インターフェース１０３が互いに独立して具現される場合、メモリ１０１、プロセッサ１０２、及び通信インターフェース１０３は、バスによって相互接続して相互通信を行うことができる。前記バスは、インダストリスタンダードアーキテクチャ（ＩＳＡ、Ｉｎｄｕｓｔｒｙ  Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）バス、外部デバイス相互接続（ＰＣＩ、Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ  ＣｏｍｐｏｎｅｎｔＩｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ）バス、又は拡張インダストリスタンダードアーキテクチャ（ＥＩＳＡ、Ｅｘｔｅｎｄｅｄ  Ｉｎｄｕｓｔｒｙ  Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ）バス等であってもよい。前記バスは、アドレスバス、データバス、制御バス等として分けられることが可能である。表示の便宜上、図１７に１本の太線のみで表示するが、バスが１つ又は１種類のみであることを意味しない。
任意選択で、具体的な実現において、メモリ１０１、プロセッサ１０２、および通信インターフェース１３０が、１つのチップ上に集積される場合、メモリ１０１、プロセッサ１０２、および通信インターフェース１０３は、内部インターフェースによって相互通信を行うことができる。
【００９７】
本発明の実施形態は、プロセッサによって実行される場合、上記の実施形態のいずれかに記載の無人車両の車線変更方法を実施するコンピュータプログラムを記憶したコンピュータ可読記憶媒体を提供する。
【００９８】
本明細書において、「１つの実施形態」、「幾つかの実施形態」、「例」、「具体例」或いは「一部の例」などの用語とは、当該実施形態或いは例で説明された具体的特徴、構成、材料或いは特点を結合して、本発明の少なくとも１つの実施形態或いは実施例に含まれることを意味する。また、説明された具体的特徴、構成、材料或いは特点は、いずれか１つ或いは複数の実施形態または例において適切に結合することが可能である。また、矛盾しない限り、当業者は、本明細書の異なる実施形態または例、および、異なる実施形態または例における特徴を結合したり、組み合わせたりすることができる。
また、用語「第１」、「第２」とは比較的重要性を示している又は暗示しているわけではなく、単に説明のためのものであり、示される技術的特徴の数を暗示するわけでもない。そのため、「第１」、「第２」で限定される特徴は、少なくとも１つの当該特徴を明示又は暗示的に含むことが可能である。本出願の記載の中において、「複数」の意味とは、明確的に限定される以外に、２つ又は２つ以上を意味する。
【００９９】
フローチャート又はその他の方式で説明された、いかなるプロセス又は方法に対する説明は、特定な論理的機能又はプロセスのステップを実現するための命令のコードを実行可能な１つ又はそれ以上のモジュール、断片若しくはセグメントとして理解することが可能であり、さらに、本発明の好ましい実施形態の範囲はその他の実現を含み、示された、又は、記載の順番に従うことなく、係る機能に基づいてほぼ同時にまたは逆の順序に従って機能を実行することを含み、これは当業者が理解すべきことである。
フローチャートに示された、又はその他の方式で説明された論理及び／又はステップは、例えば、論理機能を実現させるための実行可能な命令のシーケンスリストとして見なされることが可能であり、命令実行システム、装置、又はデバイス（プロセッサのシステム、又は命令実行システム、装置、デバイスから命令を取得して実行することが可能なその他のシステムを含むコンピュータによるシステム）が使用できるように提供し、又はこれらの命令を組み合わせて使用する命令実行システム、装置、又はデバイスに使用されるために、いかなるコンピュータ読取可能媒体にも具体的に実現されることが可能である。本明細書において、「コンピュータ読取可能媒体」は、命令実行システム、装置、デバイス、又はこれらの命令を組み合わせて実行するシステム、装置又はデバイスが使用できるように提供するため、プログラムを格納、記憶、通信、伝搬又は伝送する装置であってもよい。コンピュータ読み取り可能媒体のより具体的例（非網羅的なリスト）として、１つ又は複数の布配線を含む電気接続部（電子装置）、ポータブルコンピュータディスク（磁気装置）、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、リード・オンリー・メモリ（ＲＯＭ）、消去書き込み可能リード・オンリー・メモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、光ファイバー装置、及びポータブル読み取り専用メモリ（ＣＤＲＯＭ）を少なくとも含む。また、コンピュータ読み取り可能媒体は、そのうえで前記プログラムを印字できる紙又はその他の適切な媒体であってもよく、例えば紙又はその他の媒体に対して光学的スキャンを行い、そして編集、解釈又は必要に応じてその他の適切の方式で処理して電子的方式で前記プログラムを得、その後コンピュータメモリに記憶することができるためである。
【０１００】
なお、本発明の各部分は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア又はこれらの組み合わせによって実現されることができる。上記実施形態において、複数のステップ又は方法は、メモリに記憶された、適当な命令実行システムによって実行されるソフトウェア又はファームウェアによって実施されることができる。例えば、ハードウェアによって実現するとした場合、別の実施形態と同様に、データ信号に対して論理機能を実現する論理ゲート回路を有する離散論理回路、適切な混合論理ゲート回路を有する特定用途向け集積回路、プログラマブルゲートアレイ（ＧＰＡ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）などといった本技術分野において公知である技術のうちのいずれか１つ又はそれらの組み合わせによって実現される。
当業者は、上記の実施形態における方法に含まれるステップの全部又は一部を実現するのは、プログラムによって対応するハードウェアを指示することによって可能であることを理解することができる。前記プログラムは、コンピュータ読取可能な媒体に記憶されてもよく、当該プログラムが実行されるとき、方法の実施形態に係るステップのうちの１つ又はそれらの組み合わせを含むことができる。
【０１０１】
また、本発明の各実施形態における各機能ユニットは、１つの処理モジュールに統合されてよく、別個の物理的な個体であってもよく、２つ又は３つ以上のユニットが１つのモジュールに統合されてもよい。上記の統合モジュールは、ハードウェアで実現されてもよく、ソフトウェア機能モジュールで実現されてもよい。上記の統合モジュールが、ソフトウェア機能モジュールで実現され、しかも独立した製品として販売又は使用される場合、コンピュータ読取可能な記憶媒体に記憶されてもよい。前記記憶媒体は読取専用メモリ、磁気ディスク又は光ディスク等であってもよい。
【０１０２】
上記の記載は、単なる本発明の具体的な実施形態に過ぎず、本発明の保護範囲はそれに限定されることなく、当業者が本発明に開示されている範囲内において、容易に想到し得る変形又は置換は、全て本発明の範囲内に含まれるべきである。そのため、本発明の範囲は、記載されている特許請求の範囲に準じるべきである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
2020166837.tif 000021
【図１６】
2020166837.tif 000022
【図１７】
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