(57)【要約】【課題】対象物の検知性能を安定化させる技術を提供する。【解決手段】車両１００は、周辺の状況が示される周辺情報を取得可能であるとともに、第１判断基準により周辺情報に対象物が含まれているか否かの第１検知結果、あるいは第２判断基準により周辺情報に対象物が含まれているか否かの第２検知結果を取得可能である。サーバ４００は、第１判断基準を第１更新頻度で更新可能であるとともに、第１更新頻度で更新した第１判断基準における検知精度に関する情報を車両に送信可能である。車両１００は、検知精度がしきい値以上であれば第１検知結果を取得し、検知精度がしきい値より低ければ第２検知結果を取得する。ここで、第２判断基準は、第２更新頻度で更新可能であり、第２更新頻度は、第１更新頻度よりも低い。【選択図】図１
2020149412.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
周辺の状況が示される周辺情報を取得可能であるとともに、第１判断基準により前記周辺情報に対象物が含まれているか否かの第１検知結果、あるいは第２判断基準により前記周辺情報に対象物が含まれているか否かの第２検知結果を取得可能な車両と、
前記第１判断基準を第１更新頻度で更新可能であるとともに、前記第１更新頻度で更新した前記第１判断基準における検知精度に関する情報を前記車両に送信可能なサーバとを備え、
前記車両は、前記検知精度がしきい値以上であれば前記第１検知結果を取得し、前記検知精度がしきい値より低ければ前記第２検知結果を取得し、
前記第２判断基準は、第２更新頻度で更新可能であり、
前記第２更新頻度は、前記第１更新頻度よりも低い、
対象物検知システム。
【請求項２】
周辺の状況が示される周辺情報を取得可能であるとともに、第１判断基準により前記周辺情報に対象物が含まれているか否かの第１検知結果、あるいは第２判断基準により前記周辺情報に対象物が含まれているか否かの第２検知結果を取得可能な車両と、
前記第１判断基準を第１更新頻度で更新可能であり、かつ前記車両と通信可能なサーバとを備え、
前記車両は、前記サーバとの通信品質がしきい値より良好であれば前記第１検知結果を取得し、前記サーバとの通信品質がしきい値より良好でなければ前記第２検知結果を取得し、
前記第２判断基準は、第２更新頻度で更新可能であり、
前記第２更新頻度は、前記第１更新頻度よりも低い、
対象物検知システム。
【請求項３】
周辺の状況が示される周辺情報を取得可能であり、第１判断基準により前記周辺情報に対象物が含まれているか否かの第１検知結果を取得可能であり、第２判断基準により前記周辺情報に対象物が含まれているか否かの第２検知結果を取得可能な車両と、
前記第１判断基準を第１更新頻度で更新可能なサーバとを備え、
前記車両は、前記第１検知結果と前記第２検知結果とを組み合わせ、
前記第２判断基準は、第２更新頻度で更新可能であり、
前記第２更新頻度は、前記第１更新頻度よりも低い、
対象物検知システム。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか１項に記載の対象物検知システムであって、
前記サーバは、前記第１更新頻度で更新した前記第１判断基準を前記車両に送信し、
前記車両は、前記第１判断基準により前記周辺情報に対象物が含まれているか否かを検知することによって、前記第１検知結果を取得する、
対象物検知システム。
【請求項５】
請求項１から３のいずれか１項に記載の対象物検知システムであって、
前記車両は、前記周辺情報を前記サーバに送信し、
前記サーバは、前記第１判断基準により前記周辺情報に対象物が含まれているか否かを検知することによって取得した前記第１検知結果を前記車両に送信する、
対象物検知システム。
【請求項６】
請求項１から５のいずれか１項に記載の対象物検知システムであって、
前記周辺情報は、前記車両に搭載された撮像装置により撮像された画像情報である、
対象物検知システム。
【請求項７】
請求項１から６のいずれか１項に記載の対象物検知システムであって、
前記第１検知結果は、深層学習処理によって取得され、
前記第１判断基準は、前記深層学習処理における学習結果である、
対象物検知システム。
【請求項８】
請求項１から７のいずれか１項に記載の対象物検知システムであって、
前記第２検知結果は、パターン検知処理によって取得される、
対象物検知システム。
【請求項９】
請求項１から７のいずれか１項に記載の対象物検知システムであって、
前記第２検知結果は、移動物検知処理によって取得される、
対象物検知システム。
【請求項１０】
周辺の状況が示される周辺情報を取得可能な第１取得部と、第１判断基準により前記周辺情報に対象物が含まれているか否かの第１検知結果、あるいは第２判断基準により前記周辺情報に対象物が含まれているか否かの第２検知結果を取得可能な第２取得部とを備える車両であって、
前記車両は、前記第１判断基準を第１更新頻度で更新可能なサーバから、前記第１更新頻度で更新した前記第１判断基準における検知精度に関する情報を受信し、前記検知精度がしきい値以上であれば前記第１検知結果を取得し、前記検知精度がしきい値より低ければ前記第２検知結果を取得し、
前記第２判断基準は、第２更新頻度で更新可能であり、
前記第２更新頻度は、前記第１更新頻度よりも低い、
車両。
【請求項１１】
周辺の状況が示される周辺情報を取得可能な第１取得部と、第１判断基準により前記周辺情報に対象物が含まれているか否かの第１検知結果、あるいは第２判断基準により前記周辺情報に対象物が含まれているか否かの第２検知結果を取得可能な第２取得部とを備える車両であって、
前記車両は、前記第１判断基準を第１更新頻度で更新可能なサーバとの通信品質がしきい値より良好であれば前記第１検知結果を取得し、前記サーバとの通信品質がしきい値より良好でなければ前記第２検知結果を取得し、
前記第２判断基準は、第２更新頻度で更新可能であり、
前記第２更新頻度は、前記第１更新頻度よりも低い、
車両。
【請求項１２】
周辺の状況が示される周辺情報を取得可能な第１取得部と、第１判断基準により前記周辺情報に対象物が含まれているか否かの第１検知結果と、第２判断基準により前記周辺情報に対象物が含まれているか否かの第２検知結果を取得可能な第２取得部とを備える車両であって、
前記車両は、前記第１判断基準を第１更新頻度で更新可能なサーバと通信可能であり、
前記車両は、前記第１検知結果と前記第２検知結果とを組み合わせ、
前記第２判断基準は、第２更新頻度で更新可能であり、
前記第２更新頻度は、前記第１更新頻度よりも低い、
車両。
【請求項１３】
請求項１０から１２のいずれか１項に記載の車両であって、
前記車両は、前記第１更新頻度で更新した前記第１判断基準を前記サーバから受信し、前記第１判断基準により前記周辺情報に対象物が含まれているか否かを検知することによって、前記第１検知結果を取得する、
車両。
【請求項１４】
請求項１０から１２のいずれか１項に記載の車両であって、
前記車両は、前記周辺情報を前記サーバに送信し、
前記サーバは、前記第１判断基準により前記周辺情報に対象物が含まれているか否かを検知することによって取得した前記第１検知結果を前記車両に送信する、
車両。
【請求項１５】
請求項１０から１４のいずれか１項に記載の車両であって、
前記周辺情報は、前記車両に搭載された撮像装置により撮像された画像情報である、
車両。
【請求項１６】
請求項１０から１５のいずれか１項に記載の車両であって、
前記第１検知結果は、深層学習処理によって取得され、
前記第１判断基準は、前記深層学習処理における学習結果である、
車両。
【請求項１７】
請求項１０から１６のいずれか１項に記載の車両であって、
前記第２検知結果は、パターン検知処理によって取得される、
車両。
【請求項１８】
請求項１０から１６のいずれか１項に記載の車両であって、
前記第２検知結果は、移動物検知処理によって取得される、
車両。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、対象物検知技術に関し、特に対象物を検知する対象物検知システムおよび車両に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車のＩＴ（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）化による運転支援技術は、自動運転等の運転制御の分野において進展している。通信技術とＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）を適用して、より効果的・効率的な運転支援を実現することが望まれる。そのために、通信部を介して取得した情報と、センサにより取得した車両の運転状況に係る情報をもとに、車両の自動運転が制御される（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１８−７７６５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
自動運転の正確性を向上するためには、障害物等の対象物の存在を正確に検知することが求められる。対象物の存在を正確に検知するために、例えば、深層学習等の機械学習が使用される。しかしながら、状況によっては機械学習による検知性能が低下しうる。
【０００５】
本開示はこうした状況に鑑みてなされたものであり、その目的は、対象物の検知性能を安定化させる技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本開示のある態様の対象物検知システムは、周辺の状況が示される周辺情報を取得可能であるとともに、第１判断基準により周辺情報に対象物が含まれているか否かの第１検知結果、あるいは第２判断基準により周辺情報に対象物が含まれているか否かの第２検知結果を取得可能な車両と、第１判断基準を第１更新頻度で更新可能であるとともに、第１更新頻度で更新した第１判断基準における検知精度に関する情報を車両に送信可能なサーバとを備える。車両は、検知精度がしきい値以上であれば第１検知結果を取得し、検知精度がしきい値より低ければ第２検知結果を取得し、第２判断基準は、第２更新頻度で更新可能であり、第２更新頻度は、第１更新頻度よりも低い。
【０００７】
本開示の別の態様もまた、対象物検知システムである。この対象物検知システムは、周辺の状況が示される周辺情報を取得可能であるとともに、第１判断基準により周辺情報に対象物が含まれているか否かの第１検知結果、あるいは第２判断基準により周辺情報に対象物が含まれているか否かの第２検知結果を取得可能な車両と、第１判断基準を第１更新頻度で更新可能であり、かつ車両と通信可能なサーバとを備える。車両は、サーバとの通信品質がしきい値より良好であれば第１検知結果を取得し、サーバとの通信品質がしきい値より良好でなければ第２検知結果を取得し、第２判断基準は、第２更新頻度で更新可能であり、第２更新頻度は、第１更新頻度よりも低い。
【０００８】
本開示のさらに別の態様もまた、対象物検知システムである。この対象物検知システムは、周辺の状況が示される周辺情報を取得可能であり、第１判断基準により周辺情報に対象物が含まれているか否かの第１検知結果を取得可能であり、第２判断基準により周辺情報に対象物が含まれているか否かの第２検知結果を取得可能な車両と、第１判断基準を第１更新頻度で更新可能なサーバとを備える。車両は、第１検知結果と第２検知結果とを組み合わせ、第２判断基準は、第２更新頻度で更新可能であり、第２更新頻度は、第１更新頻度よりも低い。
【０００９】
本開示のさらに別の態様は、車両である。この車両は、周辺の状況が示される周辺情報を取得可能な第１取得部と、第１判断基準により周辺情報に対象物が含まれているか否かの第１検知結果、あるいは第２判断基準により周辺情報に対象物が含まれているか否かの第２検知結果を取得可能な第２取得部とを備える車両であって、車両は、第１判断基準を第１更新頻度で更新可能なサーバから、第１更新頻度で更新した第１判断基準における検知精度に関する情報を受信し、検知精度がしきい値以上であれば第１検知結果を取得し、検知精度がしきい値より低ければ第２検知結果を取得し、第２判断基準は、第２更新頻度で更新可能であり、第２更新頻度は、第１更新頻度よりも低い。
【００１０】
本開示のさらに別の態様もまた、車両である。この車両は、周辺の状況が示される周辺情報を取得可能な第１取得部と、第１判断基準により周辺情報に対象物が含まれているか否かの第１検知結果、あるいは第２判断基準により周辺情報に対象物が含まれているか否かの第２検知結果を取得可能な第２取得部とを備える車両であって、車両は、第１判断基準を第１更新頻度で更新可能なサーバとの通信品質がしきい値より良好であれば第１検知結果を取得し、サーバとの通信品質がしきい値より良好でなければ第２検知結果を取得し、第２判断基準は、第２更新頻度で更新可能であり、第２更新頻度は、第１更新頻度よりも低い。
【００１１】
本開示のさらに別の態様もまた、車両である。この車両は、周辺の状況が示される周辺情報を取得可能な第１取得部と、第１判断基準により周辺情報に対象物が含まれているか否かの第１検知結果と、第２判断基準により周辺情報に対象物が含まれているか否かの第２検知結果を取得可能な第２取得部とを備える車両であって、車両は、第１判断基準を第１更新頻度で更新可能なサーバと通信可能であり、車両は、第１検知結果と第２検知結果とを組み合わせ、第２判断基準は、第２更新頻度で更新可能であり、第２更新頻度は、第１更新頻度よりも低い。
【００１２】
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本開示の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本開示の態様として有効である。
【発明の効果】
【００１３】
本開示によれば、対象物の検知性能を安定化できる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】実施例１に係る対象物検知システムの構成を示す図である。
【図２】図１の対象物検知システムにおいて使用される信号のデータ構造を示す図である。
【図３】図１の出力部において表示される画面を示す図である。
【図４】図１の対象物検知システムによる取得手順を示すシーケンス図である。
【図５】図１の車両による取得手順を示すフローチャートである。
【図６】図６（ａ）−（ｂ）は、実施例２に係る対象物検知システムにおいて使用される信号のデータ構造を示す図である。
【図７】実施例２に係る対象物検知システムによる取得手順を示すシーケンス図である。
【図８】実施例２に係る車両による取得手順を示すフローチャートである。
【図９】実施例３に係る車両による取得手順を示すフローチャートである。
【図１０】実施例３に係る車両による別の取得手順を示すフローチャートである。
【図１１】実施例４に係る車両による取得手順を示すフローチャートである。
【図１２】実施例４に係る車両による別の取得手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
（実施例１）
本開示を具体的に説明する前に、概要を述べる。本開示の実施例は、車両において障害物等の対象物を検知する対象物検知システムに関する。車両の周辺の景色を撮像するための撮像装置が車両に搭載されており、撮像装置において撮像した画像に対して機械学習処理を実行することによって、画像に含まれている対象物が検知される。機械学習処理では、対象物を検知するための検知処理を実行する前に、さまざまな状況下の対象物を認識させるための学習処理が実行される。つまり、学習処理の結果である学習結果を使用して、検知処理が実行される。ここで、学習処理の量が増えたり、学習処理の質が高くなったりするほど、学習結果における検知精度が向上する。そのため、最新の学習結果の使用が望まれるので、例えば、車両と通信可能なサーバにおいて、学習処理が継続して実行される。
【００１６】
一方、対象物を検知するために、パターン検知あるいは移動物検知が使用されることもある。これらは、機械学習処理よりも早くから検討されており、対象物の検知で既に実績がある。そのため、パターン検知あるいは移動物検知における更新頻度は、学習結果の更新頻度よりも低くてもよいといえる。本実施例では、対象物の検知性能を安定化させるために、機械学習処理と、パターン検知あるいは移動物検知を併用する。具体的には、学習結果における検知精度が十分である場合に機械学習処理が実行され、学習結果における検知精度が不十分である場合にパターン検知あるいは移動物検知が実行される。以下、本開示の実施例について、図面を参照して詳細に説明する。なお、以下に説明する各実施例は一例であり、本開示はこれらの実施例により限定されるものではない。
【００１７】
図１は、対象物検知システム１０００の構成を示す。対象物検知システム１０００は、車両１００、サーバ４００を含む。車両１００は、撮像装置１０、処理装置２０、通信装置３０、記憶装置４０を含み、処理装置２０は、第１取得部２２、第２取得部２４、出力部２６を含む。車両１００とサーバ４００は、基地局装置２００、ネットワーク３００を介して接続可能である。
【００１８】
撮像装置１０は、車両１００に搭載されるとともに、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｍｅｔａｌ  Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）イメージセンサあるいはＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ−Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）カメラ等であり、車両１００からの風景を撮像する。例えば、複数の撮像装置１０のそれぞれが、車両１００の前側部分、後側部分、左側部分、右側部分に搭載される。車両１００の前側部分に搭載された撮像装置１０は、車両１００から前方の風景を撮像し、車両１００の後側部分に搭載された撮像装置１０は、車両１００から後方の風景を撮像する。また、車両１００の左側部分に搭載された撮像装置１０は、車両１００から左方の風景を撮像し、車両１００の右側部分に搭載された撮像装置１０は、車両１００から右方の風景を撮像する。その結果、複数の撮像装置１０により車両１００の周辺の風景が撮像される。一方、車両１００には複数の撮像装置１０が搭載されず、１つの撮像装置１０だけが搭載されてもよい。例えば、車両１００の前側部分だけに撮像装置１０が搭載される。以下では、車両１００に搭載される撮像装置１０の数に関係なく、撮像装置１０によって撮像された画像を撮像画像という。撮像装置１０は、撮像画像を所定の時間間隔で取得しており、所定の時間間隔で並べられた撮像画像は映像に相当する。撮像装置１０は、撮像画像を処理装置２０に出力する。
【００１９】
処理装置２０は、ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ）であり、予め定めた処理を実行する。ここでは、撮像画像に対象物が含まれているか否かを検知するための検知処理が実行される。処理装置２０は複数のＥＣＵにより構成されてもよく、１つのＥＣＵにより構成されてもよい。また、１つのＥＣＵにおいて１つの処理が実行されてもよく、複数の処理が実行されてもよい。本実施例における処理装置２０は、検知処理として第１検知処理と第２検知処理とを使用する。第１検知処理は、深層学習等の機械学習処理に含まれる。第１検知処理は、前述の学習結果である第１判断基準により撮像画像に対象物が含まれているか否かを検知する。
【００２０】
一方、第２検知処理は、例えば、パターン検知処理あるいは移動物検知処理である。パターン検知処理では、対象物の画像として想定される画像パターンが参照用画像として複数記憶される。パターン検知処理は、複数の参照用画像と撮像画像とを照合し、いずれかの参照用画像と撮像画像とが一致する度合いをスコアとして導出し、スコアが高い場合に参照用画像で示される対象物が撮像画像に含まれていることを検知する。そのため、パターン検知処理は、複数の参照用画像を使用してスコアを導出するためのアルゴリズムである第２判断基準により撮像画像に対象物が含まれているか否かを検知する。移動物検知処理では、複数の撮像画像に対するフレーム差分または背景差分をもとに移動物部分を検出することによって、移動物である対象物が撮像画像に含まれていることを検知する。そのため、移動物検知処理は、フレーム差分または背景差分をもとに移動物部分を検出するためのアルゴリズムである第２判断基準により撮像画像に対象物が含まれているか否かを検知する。
【００２１】
車両１００外に配置されるサーバ４００は、機械学習処理の学習処理を所定の頻度（以下、「第１更新頻度」という）で実行することによって、学習結果を更新する。前述のごとく、学習処理の量が増えたり、学習処理の質が高くなったりするほど、学習結果における検知精度が向上するので、第１更新頻度が高くなる方が好ましい。しかしながら、学習処理は定期的になされなくてもよい。学習処理には公知の技術が使用されればよいが、例えば、車両１００が走行する際の対象物が含まれる画像、さまざまな天気のような走行条件が含まれる画像をもとになされる方が好ましい。対象物は、例えば、歩行者、自転車、二輪車、車両等の障害物である。また、学習処理の際に、対象物までの距離情報が含まれてもよい。
【００２２】
ここでは、説明を明瞭にするために、学習処理の量、つまり学習処理に使用した画像の数が増加するほど、学習結果における検知精度が向上する状況を想定する。サーバ４００は、学習処理に使用した画像の数を検知精度に関する情報として管理する。学習処理に使用した画像の数が増加すると、検知精度も増加するので、検知精度に関する情報によって示される値（以下、これを「検知精度情報」という）も増加する。サーバ４００は、学習結果を更新すると、学習結果と検知精度情報が含まれた信号をネットワーク３００と基地局装置２００を介して車両１００に送信する。図２は、対象物検知システム１０００において使用される信号のデータ構造を示す。これは、サーバ４００から車両１００へ送信される信号であり、前述のごとく、学習結果と検知精度情報が含まれる。図１に戻る。
【００２３】
車両１００の通信装置３０は、処理装置２０を介してサーバ４００からの信号を受信する。これは、第１更新頻度で更新した学習結果と、検知精度情報とをサーバ４００から受信することに相当する。通信装置３０は、学習結果と検知精度情報とを処理装置２０に出力する。処理装置２０は、学習結果と検知精度情報とを通信装置３０から受けつけると、これらを記憶装置４０に記憶する。処理装置２０は、記憶装置４０に記憶した検知精度情報と、しきい値とを比較する。しきい値は、例えば、学習処理に使用した画像の数と比較可能な値を有し、予め定められた固定値であればよい。また、しきい値は、時間の経過とともに増加する値であってもよい。処理装置２０は、検知精度情報がしきい値以上であれば、第１検知処理の実行を決定し、検知精度情報がしきい値よりも小さければ、第２検知処理の実行を決定する。
【００２４】
第１取得部２２は、撮像画像を撮像装置１０から受けつける。撮像画像では、車両１００の周辺の状況が示されるので、撮像画像は周辺情報ともいえる。処理装置２０は、第１検知処理の実行を決定した場合、記憶装置４０に記憶した学習結果を使用した機械学習処理により、撮像画像に対象物が含まれているか否かを検知する。その結果、第２取得部２４は、学習結果を使用した機械学習処理により撮像画像に対象物が含まれているか否かの第１検知結果を取得する。出力部２６は、第１検知結果を出力する。例えば、出力部２６は、図示しない自動運転ＥＣＵに第１検知結果を出力し、自動運転ＥＣＵは第１検知結果をもとに自動運転を実行する。第１検知結果において対象物の存在位置が示されている場合、自動運転ＥＣＵは、当該対象物を回避するような操舵を実行する。また、出力部２６は、ディスプレイを備え、ディスプレイに第１検知結果を表示させてもよい。図３は、出力部２６において表示される画面を示す。例えば、「歩行者を検知しました」のようなメッセージが表示される。図１に戻る。
【００２５】
一方、処理装置２０は、第２検知処理の実行を決定した場合、パターン検知処理あるいは移動物検知処理により、撮像画像に対象物が含まれているか否かを検知する。パターン検知処理あるいは移動物検知処理は前述の通りである。ここで、パターン検知処理における第２判断基準は、複数の参照用画像を使用してスコアを導出するためのアルゴリズムであり、移動物検知処理における第２判断基準は、フレーム差分または背景差分をもとに移動物部分を検出するためのアルゴリズムである。このような第２判断基準も第２更新頻度で更新可能であるが、一般的に、第２更新頻度は第１更新頻度よりも低い。このような処理の結果、第２取得部２４は、パターン検知処理あるいは移動物検知処理により撮像画像に対象物が含まれているか否かの第２検知結果を取得する。出力部２６は、第１検知結果と同様に、第２検知結果を出力する。
【００２６】
この構成は、ハードウエア的には、任意のコンピュータのＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、メモリ、その他のＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）で実現でき、ソフトウエア的にはメモリにロードされたプログラムなどによって実現されるが、ここではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックがハードウエアのみ、ハードウエアとソフトウエアの組合せによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。
【００２７】
以上の構成による対象物検知システム１０００の動作を説明する。図４は、対象物検知システム１０００による取得手順を示すシーケンス図である。ここでは、第２検知処理に関する記載を省略する。サーバ４００は、学習結果を更新する（Ｓ１０）。サーバ４００は、学習結果と検知精度情報とを車両１００に送信する（Ｓ１２）。車両１００は撮像を実行する（Ｓ１４）。車両１００は、撮像画像に対して第１検知処理を実行する（Ｓ１６）。車両１００は、第１検知結果を取得する（Ｓ１８）。
【００２８】
図５は、車両１００による取得手順を示すフローチャートである。処理装置２０は、学習結果と検知精度情報とを受けつける（Ｓ３０）。第１取得部２２は撮像画像を取得する（Ｓ３２）。検知精度がしきい値以上である場合（Ｓ３４のＹ）、処理装置２０は第１検知処理を実行し（Ｓ３６）、第２取得部２４は第１検知結果を取得する（Ｓ３８）。検知精度がしきい値以上でない場合（Ｓ３４のＮ）、処理装置２０は第２検知処理を実行し（Ｓ４０）、第２取得部２４は第２検知結果を取得する（Ｓ４２）。
【００２９】
本実施例によれば、第１更新頻度で更新される第１判断基準と、第１更新頻度よりも低い第２判断基準とを、第１判断基準における検知精度をもとに切りかえるので、対象物の検知性能を安定化させることができる。また、対象物の検知性能が安定化されるので、事故の発生確率を低減できる。また、第１判断基準における検知精度が高ければ、第１判断基準による第１検知結果を使用するので、対象物を検知する精度を向上できる。また、第１判断基準における検知精度が低ければ、第２判断基準による第２検知結果を使用するので、検知の安定性を向上できる。また、サーバから受けつけた第１判断基準を使用して、車両において検知を実行するので、検知を実行する際の通信を不要にできる。また、画像情報を使用するので、車両の周辺の状況を認識できる。また、機械学習処理を実行するので、検知精度を向上できる。また、パターン検知処理を実行するので、検知の安定性を向上できる。また、移動物検知処理を実行するので、検知の安定性を向上できる。
【００３０】
（実施例２）
次に実施例２を説明する。実施例２は、実施例１と同様に、車両１００において障害物等の対象物を検知する対象物検知システム１０００に関する。実施例１では、サーバ４００が学習処理を実行し、車両１００が第１検知処理を実行している。一方、実施例２では、サーバ４００が学習処理と第１検知処理とを実行する。実施例２に係る対象物検知システム１０００は図１と同様のタイプである。ここでは実施例１との差異を中心に説明する。
【００３１】
サーバ４００は、第１更新頻度で機械学習処理の学習処理を実行することによって、学習結果を更新するとともに、学習処理に使用した画像の数を検知精度情報として管理する。一方、車両１００の撮像装置１０は、車両１００からの風景を撮像し、撮像画像を処理装置２０に出力する。通信装置３０は、処理装置２０から撮像画像を受けつけ、撮像画像が含まれた信号（以下、「画像情報」という）を基地局装置２００、ネットワーク３００経由でサーバ４００に送信する。図６（ａ）−（ｂ）は、対象物検知システム１０００において使用される信号のデータ構造を示す。図６（ａ）は、車両１００からサーバ４００に送信される信号を示し、画像情報が含まれる。図６（ｂ）は後述し、図１に戻る。
【００３２】
サーバ４００は、画像情報を受信すると、画像情報に含まれた撮像画像に対して第１検知処理を実行する。つまり、サーバ４００は、学習結果を使用した機械学習処理により、撮像画像に対象物が含まれているか否かを検知することによって、第１検知結果を生成する。サーバ４００は、検知精度情報と第１検知結果とをネットワーク３００、基地局装置２００経由で車両１００に送信する。図６（ｂ）は、サーバ４００から車両１００に送信される信号を示し、検知精度情報と第１検知結果とが含まれる。図１に戻る。
【００３３】
車両１００の通信装置３０は、検知精度情報と第１検知結果とを受信すると、これらを処理装置２０に出力する。処理装置２０は、検知精度情報と第１検知結果とを通信装置３０から受けつけると、検知精度情報としきい値とを比較する。処理装置２０は、検知精度情報がしきい値以上であれば、第１検知結果の取得を決定し、検知精度情報がしきい値よりも小さければ、第２検知処理の実行を決定する。第１検知結果の取得を決定した場合、第２取得部２４は、受けつけた第１検知結果を取得する。一方、第２検知処理の実行を決定した場合、処理装置２０は、これまでと同様に、パターン検知処理あるいは移動物検知処理により、撮像画像に対象物が含まれているか否かを検知する。その結果、第２取得部２４は第２検知結果を取得する。第１検知結果あるいは第２検知結果に対する出力部２６の処理はこれまでと同様でよいので、ここでは説明を省略する。
【００３４】
以上の構成による対象物検知システム１０００の動作を説明する。図７は、対象物検知システム１０００による取得手順を示すシーケンス図である。ここでも、第２検知処理に関する記載を省略する。サーバ４００は、学習結果を更新する（Ｓ６０）。車両１００は撮像を実行し（Ｓ６２）、撮像画像をサーバ４００に送信する（Ｓ６４）。サーバ４００は、撮像画像に対して第１検知処理を実行する（Ｓ６６）。サーバ４００は、第１検知結果と検知精度情報とを車両１００に送信する（Ｓ６８）。車両１００は、第１検知結果を取得する（Ｓ７０）。
【００３５】
図８は、車両１００による取得手順を示すフローチャートである。第１取得部２２は撮像画像を取得する（Ｓ９０）。通信装置３０は、撮像画像を送信する（Ｓ９２）。通信装置３０は、第１検知結果と検知精度情報とを受信する（Ｓ９４）。検知精度がしきい値以上である場合（Ｓ９６のＹ）、第２取得部２４は第１検知結果を取得する（Ｓ９８）。検知精度がしきい値以上でない場合（Ｓ９６のＮ）、処理装置２０は第２検知処理を実行し（Ｓ１００）、第２取得部２４は第２検知結果を取得する（Ｓ１０２）。
【００３６】
本実施例によれば、サーバが検知の処理を実行するので、車両での処理量の増加を抑制できる。
【００３７】
（実施例３）
次に実施例３を説明する。実施例３は、これまでと同様に、車両１００において障害物等の対象物を検知する対象物検知システム１０００に関する。実施例１では、サーバ４００が学習処理を実行し、車両１００が第１検知処理を実行しており（以下、「タイプ１」という）、実施例２では、サーバ４００が学習処理と第１検知処理とを実行する（以下、「タイプ２」という）。タイプ１とタイプ２のいずれにおいても、車両１００の通信装置３０とサーバ４００との間で通信がなされる。タイプ１では、通信が安定しなければ、最新の状態に更新された学習結果が車両１００に届かない場合がある。その際、車両１００は、最新の状態に更新された学習結果を使用した第１検知処理を実行できなくなる。一方、タイプ２では、通信が安定しなければ、第１検知処理が車両１００に届かない場合がある。その結果、車両１００は、第１検知結果を取得できなくなる。実施例３は、この通信品質に応じた処理に関する。通信品質が悪化していなければ車両１００は第１検知結果を取得し、通信品質が悪化していれば車両１００は第２検知結果を取得する。実施例３に係る対象物検知システム１０００は図１と同様のタイプである。ここではこれまでとの差異を中心に説明する。
【００３８】
タイプ１において、車両１００の通信装置３０は、サーバ４００との間、特に基地局装置２００との間の通信品質を定期的に測定する。通信品質の一例は、伝送速度、誤り率、受信電力等である。通信装置３０は、測定した通信品質を処理装置２０に出力する。車両１００の第１取得部２２は、撮像画像を撮像装置１０から受けつける。これに続いて、処理装置２０は、所定期間にわたる通信品質の平均値を導出し、通信品質の平均値としきい値とを比較する。処理装置２０は、通信品質の平均値がしきい値より良好であれば、第１検知処理の実行を決定し、通信品質の平均値がしきい値より良好でなければ、第２検知処理の実行を決定する。後者は、通信品質の平均値がしきい値より良好でない場合、サーバ４００からの最新の学習結果の受信を失敗している可能性があるので、第１検知処理ではなく第２検知処理を選択することに相当する。一方、前者は、通信品質の平均値がしきい値より良好である場合、サーバ４００からの最新の学習結果の受信していると推定されるので、第１検知処理を選択することに相当する。
【００３９】
タイプ２において、車両１００の撮像装置１０は、車両１００からの風景を撮像し、通信装置３０は、車両１００において撮像した撮像画像が含まれた画像情報を基地局装置２００、ネットワーク３００経由でサーバ４００に送信する。サーバ４００における処理は実施例２と同様である。車両１００の通信装置３０が第１検知結果を受信した場合、処理装置２０は、第１検知結果の取得を決定する。一方、通信装置３０が画像情報を送信してから一定期間経過しても、通信装置３０が第１検知結果を受信しない場合、処理装置２０は、第２検知処理の実行を決定する。後者のような通信装置３０が検知精度情報と第１検知結果とを受信しない場合は、通信品質がしきい値より良好でない場合に相当する。一方、前者のような通信装置３０が検知精度情報と第１検知結果とを受信する場合は、通信品質がしきい値より良好である場合に相当する。
【００４０】
以上の構成による対象物検知システム１０００の動作を説明する。図９は、車両１００による取得手順を示すフローチャートである。これは、タイプ１の場合の処理を示す。処理装置２０は、学習結果を受けつける（Ｓ１２０）。第１取得部２２は撮像画像を取得する（Ｓ１２２）。通信品質がしきい値より良好である場合（Ｓ１２４のＹ）、処理装置２０は第１検知処理を実行し（Ｓ１２６）、第２取得部２４は第１検知結果を取得する（Ｓ１２８）。検知精度がしきい値より良好でない場合（Ｓ１２４のＮ）、処理装置２０は第２検知処理を実行し（Ｓ１３０）、第２取得部２４は第２検知結果を取得する（Ｓ１３２）。
【００４１】
図１０は、車両１００による別の取得手順を示すフローチャートである。これは、タイプ２の場合の処理を示す。第１取得部２２は撮像画像を取得する（Ｓ１５０）。通信装置３０は、撮像画像を送信する（Ｓ１５２）。通信装置３０が第１検知結果を受信した場合（Ｓ１５４のＹ）、第２取得部２４は第１検知結果を取得する（Ｓ１５６）。通信装置３０が第１検知結果を受信しなかった場合（Ｓ１５４のＮ）、処理装置２０は第２検知処理を実行し（Ｓ１５８）、第２取得部２４は第２検知結果を取得する（Ｓ１６０）。
【００４２】
本実施例によれば、第１更新頻度で更新される第１判断基準と、第１更新頻度よりも低い第２判断基準とを、通信品質に応じて切りかえるので、対象物の検知性能を安定化させることができる。また、通信品質が高ければ、第１判断基準による第１検知結果を使用するので、対象物を検知する精度を向上できる。また、通信品質が低ければ、第２判断基準による第２検知結果を使用するので、検知の安定性を向上できる。
【００４３】
（実施例４）
次に実施例４を説明する。実施例４は、これまでと同様に、車両１００において障害物等の対象物を検知する対象物検知システム１０００に関する。これまでは、車両１００において第１検知処理あるいは第２検知処理を選択している。一方、実施例４では、第１検知処理による第１検知結果と、第２検知処理による第２検知結果とを組み合わせる。これにより、第１検知結果と第２検知結果の一方が対象物を未検知であっても、他方が対象物を検知していれば、対象物を検知とされる。ここでも、タイプ１とタイプ２による処理を実行可能である。実施例４に係る対象物検知システム１０００は図１と同様のタイプである。ここではこれまでとの差異を中心に説明する。
【００４４】
タイプ１において、車両１００の通信装置３０は、第１更新頻度で更新した学習結果をサーバ４００から受信する。学習結果は、記憶装置４０に記憶される。第１取得部２２は、撮像画像を撮像装置１０から受けつける。処理装置２０は、記憶装置４０に記憶した学習結果を使用して、撮像画像に対して第１検知処理を実行し、第２取得部２４は、第１検知結果を取得する。また、処理装置２０は、撮像画像に対して第２検知処理を実行し、第２取得部２４は、第２検知結果を取得する。第２取得部２４は、第１検知結果と第２検知結果とを組み合わせることによって、検知結果を生成する。
【００４５】
具体的には、第１検知結果と第２検知結果のうちのいずれかだけにおいて対象物が検知されている場合、検知された対象物に関する情報が検知結果に含まれる。一方、第１検知結果と第２検知結果との両方において対象物が検知されている場合、第１検知結果が検知結果とされてもよく、第２検知結果が検知結果とされてもよい。あるいは、第１検知結果における対象物の存在位置と、第２検知結果における対象物の存在位置との平均位置が、当該対象物の存在位置として検知結果に含まれてもよい。出力部２６は、これまでの第１検知結果あるいは第２検知結果と同様に検知結果を出力する。
【００４６】
タイプ２において、車両１００の撮像装置１０は、車両１００からの風景を撮像し、通信装置３０は、車両１００において撮像した撮像画像が含まれた画像情報を基地局装置２００、ネットワーク３００経由でサーバ４００に送信する。サーバ４００における処理は実施例２と同様である。車両１００の通信装置３０が第１検知結果を受信すると、第２取得部２４は、第１検知結果を取得する。また、処理装置２０は、撮像画像に対して第２検知処理を実行し、第２取得部２４は、第２検知結果を取得する。第２取得部２４は、第１検知結果と第２検知結果とを組み合わせることによって、検知結果を生成する。この組合せは前述の通りであるので、ここでは説明を省略する。
【００４７】
以上の構成による対象物検知システム１０００の動作を説明する。図１１は、車両１００による取得手順を示すフローチャートである。これは、タイプ１の場合の処理を示す。処理装置２０は、学習結果を受けつける（Ｓ１８０）。第１取得部２２は撮像画像を取得する（Ｓ１８２）。処理装置２０は第１検知処理を実行し（Ｓ１８４）、第２取得部２４は第１検知結果を取得する（Ｓ１８６）。処理装置２０は第２検知処理を実行し（Ｓ１８８）、第２取得部２４は第２検知結果を取得する（Ｓ１９０）。第２取得部２４は、第１検知結果と第２検知結果を組み合わせる（Ｓ１９２）。
【００４８】
図１２は、車両１００による別の取得手順を示すフローチャートである。これは、タイプ２の場合の処理を示す。第１取得部２２は撮像画像を取得する（Ｓ２１０）。通信装置３０は、撮像画像を送信する（Ｓ２１２）。通信装置３０は第１検知結果を受信し（Ｓ２１４）、第２取得部２４は第１検知結果を取得する（Ｓ２１６）。処理装置２０は第２検知処理を実行し（Ｓ２１８）、第２取得部２４は第２検知結果を取得する（Ｓ２２０）。第２取得部２４は、第１検知結果と第２検知結果を組み合わせる（Ｓ２２２）。
【００４９】
本実施例によれば、第１更新頻度で更新される第１判断基準による第１検知結果と、第１更新頻度よりも低い第２判断基準による第２検知結果とを組み合わせるので、第１検知結果と第２検知結果を相互に補完できる。また、第１検知結果と第２検知結果が相互に補完されるので、対象物の検知性能を安定化させることができる。
【００５０】
本開示の一態様は、次の通りである。本開示のある態様の対象物検知システムは、周辺の状況が示される周辺情報を取得可能であるとともに、第１判断基準により周辺情報に対象物が含まれているか否かの第１検知結果、あるいは第２判断基準により周辺情報に対象物が含まれているか否かの第２検知結果を取得可能な車両と、第１判断基準を第１更新頻度で更新可能であるとともに、第１更新頻度で更新した第１判断基準における検知精度に関する情報を車両に送信可能なサーバとを備える。車両は、検知精度がしきい値以上であれば第１検知結果を取得し、検知精度がしきい値より低ければ第２検知結果を取得し、第２判断基準は、第２更新頻度で更新可能であり、第２更新頻度は、第１更新頻度よりも低い。
【００５１】
この態様によると、第１更新頻度で更新される第１判断基準と、第１更新頻度よりも低い第２判断基準とを、第１判断基準における検知精度をもとに切りかえるので、対象物の検知性能を安定化させることができる。
【００５２】
本開示の別の態様もまた、対象物検知システムである。この対象物検知システムは、周辺の状況が示される周辺情報を取得可能であるとともに、第１判断基準により周辺情報に対象物が含まれているか否かの第１検知結果、あるいは第２判断基準により周辺情報に対象物が含まれているか否かの第２検知結果を取得可能な車両と、第１判断基準を第１更新頻度で更新可能であり、かつ車両と通信可能なサーバとを備える。車両は、サーバとの通信品質がしきい値より良好であれば第１検知結果を取得し、サーバとの通信品質がしきい値より良好でなければ第２検知結果を取得し、第２判断基準は、第２更新頻度で更新可能であり、第２更新頻度は、第１更新頻度よりも低い。
【００５３】
この態様によると、第１更新頻度で更新される第１判断基準と、第１更新頻度よりも低い第２判断基準とを、通信品質に応じて切りかえるので、対象物の検知性能を安定化させることができる。
【００５４】
本開示のさらに別の態様もまた、対象物検知システムである。この対象物検知システムは、周辺の状況が示される周辺情報を取得可能であり、第１判断基準により周辺情報に対象物が含まれているか否かの第１検知結果を取得可能であり、第２判断基準により周辺情報に対象物が含まれているか否かの第２検知結果を取得可能な車両と、第１判断基準を第１更新頻度で更新可能なサーバとを備える。車両は、第１検知結果と第２検知結果とを組み合わせ、第２判断基準は、第２更新頻度で更新可能であり、第２更新頻度は、第１更新頻度よりも低い。なお、第２判断基準は、更新せず使用してもよい。
【００５５】
この態様によると、第１更新頻度で更新される第１判断基準による第１検知結果と、第１更新頻度よりも低い第２判断基準による第２検知結果とを組み合わせるので、対象物の検知性能を安定化させることができる。
【００５６】
対象物検知システムであって、サーバは、第１更新頻度で更新した第１判断基準を車両に送信し、車両は、第１判断基準により周辺情報に対象物が含まれているか否かを検知することによって、第１検知結果を取得してもよい。この場合、サーバから受けつけた第１判断基準を使用して、車両において検知を実行するので、検知を実行する際の通信を不要にできる。
【００５７】
対象物検知システムであって、車両は、周辺情報をサーバに送信し、サーバは、第１判断基準により周辺情報に対象物が含まれているか否かを検知することによって取得した第１検知結果を車両に送信してもよい。この場合、サーバが検知の処理を実行するので、車両での処理量の増加を抑制できる。
【００５８】
対象物検知システムであって、周辺情報は、車両に搭載された撮像装置により撮像された画像情報であってもよい。この場合、画像情報を使用するので、車両の周辺の状況を認識できる。
【００５９】
対象物検知システムであって、第１検知結果は、深層学習処理によって取得され、第１判断基準は、深層学習処理における学習結果であってもよい。この場合、深層学習処理を実行するので、検知精度を向上できる。
【００６０】
対象物検知システムであって、第２検知結果は、パターン検知処理によって取得されてもよい。この場合、パターン検知処理を実行するので、検知の安定性を向上できる。
【００６１】
対象物検知システムであって、第２検知結果は、移動物検知処理によって取得されてもよい。この場合、移動物検知処理を実行するので、検知の安定性を向上できる。
【００６２】
本開示のさらに別の態様は、車両である。この車両は、周辺の状況が示される周辺情報を取得可能な第１取得部と、第１判断基準により周辺情報に対象物が含まれているか否かの第１検知結果、あるいは第２判断基準により周辺情報に対象物が含まれているか否かの第２検知結果を取得可能な第２取得部とを備える車両であって、車両は、第１判断基準を第１更新頻度で更新可能なサーバから、第１更新頻度で更新した第１判断基準における検知精度に関する情報を受信し、検知精度がしきい値以上であれば第１検知結果を取得し、検知精度がしきい値より低ければ第２検知結果を取得し、第２判断基準は、第２更新頻度で更新可能であり、第２更新頻度は、第１更新頻度よりも低い。
【００６３】
この態様によると、第１更新頻度で更新される第１判断基準と、第１更新頻度よりも低い第２判断基準とを、第１判断基準における検知精度をもとに切りかえるので、対象物の検知性能を安定化させることができる。
【００６４】
本開示のさらに別の態様もまた、車両である。この車両は、周辺の状況が示される周辺情報を取得可能な第１取得部と、第１判断基準により周辺情報に対象物が含まれているか否かの第１検知結果、あるいは第２判断基準により周辺情報に対象物が含まれているか否かの第２検知結果を取得可能な第２取得部とを備える車両であって、車両は、第１判断基準を第１更新頻度で更新可能なサーバとの通信品質がしきい値より良好であれば第１検知結果を取得し、サーバとの通信品質がしきい値より良好でなければ第２検知結果を取得し、第２判断基準は、第２更新頻度で更新可能であり、第２更新頻度は、第１更新頻度よりも低い。
【００６５】
この態様によると、第１更新頻度で更新される第１判断基準と、第１更新頻度よりも低い第２判断基準とを、通信品質に応じて切りかえるので、対象物の検知性能を安定化させることができる。
【００６６】
本開示のさらに別の態様もまた、車両である。この車両は、周辺の状況が示される周辺情報を取得可能な第１取得部と、第１判断基準により周辺情報に対象物が含まれているか否かの第１検知結果と、第２判断基準により周辺情報に対象物が含まれているか否かの第２検知結果を取得可能な第２取得部とを備える車両であって、車両は、第１判断基準を第１更新頻度で更新可能なサーバと通信可能であり、車両は、第１検知結果と第２検知結果とを組み合わせ、第２判断基準は、第２更新頻度で更新可能であり、第２更新頻度は、第１更新頻度よりも低い。
【００６７】
この態様によると、第１更新頻度で更新される第１判断基準による第１検知結果と、第１更新頻度よりも低い第２判断基準による第２検知結果とを組み合わせるので、対象物の検知性能を安定化させることができる。
【００６８】
車両であって、車両は、第１更新頻度で更新した第１判断基準をサーバから受信し、第１判断基準により周辺情報に対象物が含まれているか否かを検知することによって、第１検知結果を取得してもよい。この場合、サーバから受けつけた第１判断基準を使用して、車両において検知を実行するので、検知を実行する際の通信を不要にできる。
【００６９】
車両であって、車両は、周辺情報をサーバに送信し、サーバは、第１判断基準により周辺情報に対象物が含まれているか否かを検知することによって取得した第１検知結果を車両に送信してもよい。この場合、サーバが検知の処理を実行するので、車両での処理量の増加を抑制できる。
【００７０】
車両であって、周辺情報は、車両に搭載された撮像装置により撮像された画像情報であってもよい。この場合、画像情報を使用するので、車両の周辺の状況を認識できる。
【００７１】
車両であって、第１検知結果は、深層学習処理によって取得され、第１判断基準は、深層学習処理における学習結果であってもよい。この場合、深層学習処理を実行するので、検知精度を向上できる。
【００７２】
車両であって、第２検知結果は、パターン検知処理によって取得されてもよい。この場合、パターン検知処理を実行するので、検知の安定性を向上できる。
【００７３】
車両であって、第２検知結果は、移動物検知処理によって取得されてもよい。この場合、移動物検知処理を実行するので、検知の安定性を向上できる。
【００７４】
以上、本開示を実施例をもとに説明した。この実施例は例示であり、それらの各構成要素あるいは各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本開示の範囲にあることは当業者に理解されるところである。
【００７５】
本実施例１乃至４において、周辺の状況が示される周辺情報が撮像画像であるとされる。しかしながらこれに限らず例えば、周辺情報が撮像画像以外の情報であってもよい。周辺情報の一例は、センサでの検出結果である。本変形例によれば、構成の自由度を向上できる。
【００７６】
本実施例１乃至４において、第２検知処理は、パターン検知処理あるいは移動物検知処理であるとされる。しかしながらこれに限らず例えば、第２検知処理として、これら以外の処理であって、かつ機械学習処理以外の処理であってもよい。その際、第２検知処理に合わせて第２判断基準が定められればよい。本変形例によれば、構成の自由度を向上できる。
【符号の説明】
【００７７】
１０  撮像装置、  ２０  処理装置、  ２２  第１取得部、  ２４  第２取得部、  ２６  出力部、  ３０  通信装置、  ４０  記憶装置、  １００  車両、  ２００  基地局装置、  ３００  ネットワーク、  ４００  サーバ、  １０００  対象物検知システム。
【図１】
2020149412.tif 000003
【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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