(57)【要約】【課題】通信負荷を低減し、かつ、学習精度の低下を抑制できる車載装置を提供する。【解決手段】車両に搭載され、サーバに学習用データを送信する車載装置であって、車両の走行中に走行状況データを取得するデータ取得部（Ｓ１）と、走行状況データに基づいて物体認識処理を実行する物体認識部（Ｓ３）と、物体認識部による物体認識処理の精度を決定する認識精度決定部（Ｓ６）と、認識精度決定部が決定した精度に基づいて、走行状況データに基づいて定まる学習用データをサーバに送信するか否かを決定するデータ送信決定部（Ｓ７）と、データ送信決定部が送信すると決定した学習用データを、送信部からサーバに送信させる送信処理部（Ｓ９）とを備える。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両（２）に搭載され、サーバ（６）に学習用データを送信する車載装置（３）であって、
前記車両の走行中に走行状況データを取得するデータ取得部（Ｓ１）と、
前記走行状況データに基づいて物体認識処理を実行する物体認識部（Ｓ３）と、
前記物体認識部による前記物体認識処理の精度を決定する認識精度決定部（Ｓ６）と、
前記認識精度決定部が決定した精度に基づいて、前記走行状況データに基づいて定まる前記学習用データを前記サーバに送信するか否かを決定するデータ送信決定部（Ｓ７）と、
前記データ送信決定部が送信すると決定した前記学習用データを、送信部（２４）から前記サーバに送信させる送信処理部（Ｓ９）とを備える、車載装置。
【請求項２】
前記物体認識部は、物体の位置を逐次決定し、
前記認識精度決定部は、前記物体認識部が逐次決定した前記物体の位置と、前回以前に決定した前記物体の位置の変化に基づいて定まる予測位置との比較に基づいて、前記物体認識処理の精度を決定する、請求項１に記載の車載装置。
【請求項３】
前記物体認識部は、物体の種類および大きさを決定し、
前記認識精度決定部は、前記物体認識部が認識した物体の大きさを、前記物体認識部が認識した物体の種類に基づいて定まる標準的な物体の大きさと比較して、前記物体認識処理の精度を決定する、請求項１または２に記載の車載装置。
【請求項４】
前記学習用データを一時的に記憶するバッファ（３４）を備え、
前記送信処理部は、連続した一定時間分の前記学習用データを前記送信部から送信させるが、連続した一定時間分の前記学習用データが前記バッファに記憶されないと判断した場合、連続した一定時間分のデータにならない前記学習用データを前記バッファから削除する、請求項１〜３のいずれか１項に記載の車載装置。
【請求項５】
前記車両の挙動を制御する挙動制御部（Ｓ４）を備え、
前記認識精度決定部、前記データ送信決定部および前記送信処理部の処理優先度が、前記挙動制御部よりも低くなっている、請求項１〜４のいずれか１項に記載の車載装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか１項に記載の車載装置と、前記サーバとを備えた学習システムであって、
前記サーバは、
前記学習用データを受信する受信部（６５）と、
前記受信部が受信した前記学習用データをもとに学習を実行する学習部（７１）と、を備える、学習システム。
【請求項７】
前記サーバは、前記物体認識部が実行する物体認識処理よりも高精度な処理を実行して、前記物体認識部による物体認識処理の精度を決定する精度再決定部（７０）を備え、
前記学習部は、前記精度再決定部が決定した精度に基づいて、前記学習用データを前記学習に用いるか否かを決定する、請求項６に記載の学習システム。
【請求項８】
前記精度再決定部が実行する処理は、三次元で地図データを表現した高精度地図を用いる処理である、請求項７に記載の学習システム。
【請求項９】
車両（２）に搭載された車載装置（３）が、サーバ（６）に学習用データを送信するデータ送信方法であって、
前記車両の走行中に走行状況データを取得し、
前記走行状況データに基づいて物体認識処理を実行し、
前記物体認識処理の精度を決定し、
前記物体認識処理の精度に基づいて、前記走行状況データに基づいて定まる前記学習用データを前記サーバに送信するか否かを決定し、
決定した前記学習用データを、送信部（２４）から前記サーバに送信させる、データ送信方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
車載装置、学習システムおよびデータ送信方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
人工知能により種々の情報処理が可能になっている。特許文献１には、車両で撮像された画像データをサーバに送信し、サーバが、その画像データを用いて学習するシステムが開示されている。
【０００３】
特許文献１に開示されたシステムでは、車両は、画像認識を行い、認識結果データを送信する。サーバは、認識結果データを受信し、認識結果データが妥当であるか否かを判断する。認識結果データが妥当でないと判断した場合に、車両に、画像データを要求する。サーバが、認識結果データは妥当であると判断した場合には、車両からサーバに画像データは送信されない。したがって、車からサーバに送信される通信量が削減される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１８−２０６１０８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に開示されたシステムは、通信量を削減することはできる。しかし、学習により処理精度を向上させるには、精度のよい多くのデータが学習用データとして供給されることが好ましい。
【０００６】
車両で取得されたデータが、全部、サーバに送信されるとすれば、通信量が多くなりすぎる。加えて、精度の悪いデータを用いると、学習精度が低下してしまう恐れもある。
【０００７】
本開示は、この事情に基づいて成されたものであり、その目的とするところは、通信負荷を低減し、かつ、学習精度の低下を抑制できる車載装置、学習システムおよびデータ送信方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的は独立請求項に記載の特徴の組み合わせにより達成され、また、下位請求項は更なる有利な具体例を規定する。特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、開示した技術的範囲を限定するものではない。
【０００９】
上記目的を達成するための車載装置に係る１つの開示は、
車両（２）に搭載され、サーバ（６）に学習用データを送信する車載装置（３）であって、
車両の走行中に走行状況データを取得するデータ取得部（Ｓ１）と、
走行状況データに基づいて物体認識処理を実行する物体認識部（Ｓ３）と、
物体認識部による物体認識処理の精度を決定する認識精度決定部（Ｓ６）と、
認識精度決定部が決定した精度に基づいて、走行状況データに基づいて定まる学習用データをサーバに送信するか否かを決定するデータ送信決定部（Ｓ７）と、
データ送信決定部が送信すると決定した学習用データを、送信部（２４）からサーバに送信させる送信処理部（Ｓ９）とを備える。
【００１０】
この車載装置は、取得した走行状況データに基づいて定まる学習用データを、全部、サーバに送信するのではない。車載装置は、物体認識処理を行い、かつ、その物体認識処理の精度を決定する。そして、その精度に基づいて学習用データを送信するか否かを決定する。そのため、学習用データを、全部、車載装置から送信するよりも、車載装置が送信するデータ量を少なくすることができる。したがって、学習用データを送信するための通信負荷が低減する。
【００１１】
また、この車載装置は、物体認識処理の精度が低かった場合には、学習用データを送信しない。送信されなかった学習用データは学習に用いられない。よって、学習の精度が低下してしまうことを抑制できる。
【００１２】
上記目的を達成するための学習システムに係る１つの開示は、
上記車載装置と、サーバとを備えた学習システムであって、
サーバは、
学習用データを受信する受信部（６５）と、
受信部が受信した学習用データをもとに学習を実行する学習部（７１）と、を備える。
【００１３】
上記目的を達成するためのデータ送信方法は、上記車載装置が実行するデータ送信方法である。
【００１４】
すなわち、車両（２）に搭載された車載装置（３）が、サーバ（６）に学習用データを送信するデータ送信方法であって、
車両の走行中に走行状況データを取得し、
走行状況データに基づいて物体認識処理を実行し、
物体認識処理の精度を決定し、
物体認識処理の精度に基づいて、走行状況データに基づいて定まる学習用データをサーバに送信するか否かを決定し、
決定した学習用データを、送信部（２４）からサーバに送信させる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】実施形態の学習システム１の構成を示す図である。
【図２】車載装置３および車載装置３とデータのやりとりを行う種々の機器を示す図である。
【図３】車載装置３が実行する処理を示すフローチャートである。
【図４】図３のＳ９で実行するデータ送信処理の詳細処理を示すフローチャートである。
【図５】サーバ６の構成を示す図である。
【図６】制御部６６が実行する機能を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、実施形態を図面に基づいて説明する。図１は、本実施形態の学習システム１の構成を示す図である。学習システム１は、車両２に搭載された車載装置３と、サーバ６とを備えている。
【００１７】
車両２は、道路を走行する車両であれば特に限定はない。乗用車に限られずトラック、バスも車両２に含まれる。基地局４は、車載装置３との間で無線通信を行う。基地局４と車載装置３との間の通信には、ＬＴＥ（Long Term Evolution）を用いることができる。ＬＴＥは４Ｇと呼ばれることもある。基地局４は車載装置３から受信したデータを、通信回線網５を介して、車外にあるサーバ６に送信する。また、サーバ６から車載装置３向けのデータが提供された場合には、そのデータを車載装置３へ送信する。
【００１８】
車載装置３は、車両２の走行中に走行状況データを収集し、その走行状況データをもとに学習用データを生成する。車載装置３はその学習用データを、基地局４および通信回線網５を介してサーバ６に送信する。サーバ６は、学習用データを用いた機械学習を行い、行動予測アルゴリズムの生成および更新を行う。
【００１９】
［車載装置３の構成］
図２には、車載装置３、および、車両２に搭載され、車載装置３とデータのやりとりを行う種々の機器を示している。図２に示すように、車両２には、車載装置３の他に、物体検出センサ２１、カメラ２２、無線機２３が搭載されている。
【００２０】
物体検出センサ２１は、車両２の周辺にある物体を検出するセンサである。物体検出センサ２１の具体例としては、ミリ波レーダ、Ｌｉｄａｒがある。物体検出センサ２１が検出する物体には、車両、人など、道路およびその周辺に存在している立体物が含まれる。もちろん、車両および人などの移動体に限らず、道路標識、ガードレールなどの静止物体も物体検出センサ２１により検出される。また、路面に記された道路標示が物体検出センサ２１により検出可能になっていてもよい。
【００２１】
カメラ２２は、車両２の周囲の画像を逐次撮像する。無線機２３は、基地局４との間で無線通信が可能である。無線機２３は送信部２４と受信部２５を備えている。送信部２４は、車載装置３から提供されたデータを、変調および増幅等して電波として送信する。車載装置３から送信部２４には供給されるデータとして学習用データがある。受信部２５は、電波を受信して、その電波を復調および増幅等して電波により搬送されたデータを取り出す。受信部２５は取り出したデータを車載装置３に供給する。
【００２２】
物体検出センサ２１、カメラ２２および車載装置３はＬＡＮバス２６に接続されている。車載装置３は、ＬＡＮバス２６を介して、物体検出センサ２１が検出した周辺物体を示すデータ（以下、周辺物体データ）を取得する。また、車載装置３は、ＬＡＮバス２６を介して、カメラ２２が撮像した画像データも取得する。
【００２３】
ＬＡＮバス２６には、車両挙動データを検出する種々のセンサも直接的あるいは間接的に接続されており、車載装置３は車両挙動データもＬＡＮバス２６を介して取得することができる。車両挙動データは、車両２の挙動を示すデータあるいは車両２の挙動により変化するデータである。車両挙動データの例としては、車速、車両２の加速度、操舵角、ヨーレート、車両２の進行方位、車両２の位置などがある。周辺物体データは、車両２の外部の走行状況を示すデータであり、車両挙動データは、車両２自体の走行状況を示すデータである。これら周辺物体データおよび車両挙動データは、走行状況データである。
【００２４】
車載装置３は、プロセッサ３１、ＲＯＭ３２、ＲＡＭ３３、バッファ３４などを備えるコンピュータにより実現できる。ＲＯＭ３２には、汎用的なコンピュータを車載装置３として機能させるためのデータ送信プログラムが格納されている。プロセッサ３１が、ＲＡＭ３３の一時記憶機能を利用しつつ、ＲＯＭ３２に記憶されたプログラムを実行することで、車載装置３は、図３に示す処理を実行する。図３に示す処理を実行することは、データ送信プログラムに対応するデータ送信方法が実行されることを意味する。
【００２５】
バッファ３４には、走行状況データおよび走行状況データから決定される学習用データを一時的に保存される。なお、ＲＡＭ３３をバッファ３４として用いることもできる。
【００２６】
［車載装置３が実行する処理］
次に、図３および図４を用いて車載装置３が実行する処理を説明する。車載装置３は図３に示す処理を、データ取得周期ごとに実行する。データ取得周期は、車両２の挙動制御の指示値を更新する周期に基づいて定まり、たとえば１００ｍｓである。
【００２７】
ステップ（以下、ステップを省略）Ｓ１はデータ取得部に相当しており、走行状況データを取得する。前述したように、走行状況データには周辺物体データが含まれる。周辺物体データは、ＬＡＮバス２６を介して物体検出センサ２１とカメラ２２から取得する。また、走行状況データには、車両挙動データも含まれる。車両挙動データもＬＡＮバス２６を介して取得する。
【００２８】
Ｓ２では、Ｓ１で取得した走行状況データをバッファ３４に保存する。なお、図３に示す処理では、複数種類の走行状況データを全部、同一のデータ取得周期で取得することになる。しかし、これに限られず、一部の走行状況データをより短い周期で取得してもよい。たとえば、車両挙動データは、より短い周期で取得することとしてもよい。
【００２９】
Ｓ３は物体認識部に相当する。Ｓ３では、物体認識処理を行う。物体認識処理は、バッファ３４に保存されている走行状況データを用いて行う。物体認識処理に用いる走行状況データは、ミリ波レーダが検出したデータ、Ｌｉｄａｒが検出したデータ、カメラ２２が撮像した画像データのいずれか１つ以上である。
【００３０】
物体認識処理では、物体が移動体であるか静止物体であるかを認識する。また、物体までの距離および物体が存在する相対方位も認識する。これら物体までの距離と相対方位、および、車両２の座標から、物体が存在する座標も決定できる。また、一部の物体については、物体の種類と大きさを決定する。物体の種類として車両と人を認識するようにすることができる。物体の種類を認識するための方法としては、たとえば、ＨＯＧ（Histogram of Oriented Gradients）、Ｒ−ＣＮＮ（conbolutional nural network）など、種々の方法を用いることができる。物体の大きさは、画像内での物体の大きさ（以下、物体画像の大きさ）と物体までの距離とに基づいて決定する。物体画像の大きさが同じであっても物体までの距離が遠いほど、決定される物体の大きさは大きくなる。物体認識処理を実行して認識した物体までの距離等はバッファ３４に保存する。
【００３１】
Ｓ４は挙動制御部に相当する。Ｓ４では、挙動制御の目標値を更新する。挙動制御においては、Ｓ３における物体認識結果を用いる。また、Ｓ１で取得した車両挙動データも用いる。挙動制御の具体的内容は、種々に設定可能である。たとえば、目的地まで車両２を自動運転させる制御とすることができる。また、走行中の車線を維持する車線維持制御、車間距離を維持しつつ直近前方車に追従する制御とすることもできる。本実施形態においては、この挙動制御に特に制限はない。
【００３２】
Ｓ５では、次の処理開始までに、一定時間以上の時間があるか否かを判断する。一定時間は、データ選別処理を行うのに要する時間であり、具体的な時間は予め設定されている。データ選別処理は、Ｓ６〜Ｓ８と、図４に示すＳ９１、Ｓ９２を意味する。Ｓ５の判断結果がＮＯであれば図３に示す処理を終了する。図３に示す処理を終了した場合には、前回、図３に示す処理を開始した時点からデータ取得周期が経過したときに、再び図３に示す処理を開始する。Ｓ３の判断結果がＹＥＳであればＳ６へ進む。
【００３３】
Ｓ６は認識精度決定部に相当する処理である。Ｓ６では、認識精度を決定する。認識精度は、Ｓ３で実行した物体認識処理の精度を意味する。認識精度は、物体の位置と、前回以前に決定した物体の位置の変化から予測できる予測位置との比較に基づいて決定することができる。
【００３４】
前回以前に決定した物体の位置は、バッファ３４に保存されている。前回以前に決定した物体の位置の変化から、物体の移動速度と移動方向を算出できる。前回のＳ３の処理において決定した物体の位置と、算出した移動速度および移動方向により、今回、物体が検出されると予測される予測位置を算出することができる。このようにして算出した今回の予測位置と、今回のＳ３で決定した物体の位置との差が大きいほど、認識精度を低い値に決定する。
【００３５】
さらに、検出した物体の位置と、物体の予測位置との差を時系列的に用いて認識精度を決定することもできる。たとえば、予め設定した判断基準期間内における上記差の積分値に基づいて認識精度を決定することができる。上記積分値は、物体認識精度が悪いほど大きな値になる。そこで、上記積分値が大きいほど物体認識精度を悪い値に決定することができる。なお、物体認識精度は、連続的な値で示してもよいが、３段階など、多段の不連続な値で示すこともできる。また、「良い」、「普通」、「悪い」などの程度を示す複数の用語で認識精度を決定してもよい。
【００３６】
また、物体の位置に加えて、あるいは、物体の位置に代えて、検出した物体の大きさと、物体の種類から決定できる標準的な大きさ範囲とを比較して、認識精度を決定してもよい。たとえば、物体が、実際には電柱であるのに、人であると認識したとする。この場合、認識した物体の大きさが、人である場合の標準的な大きさ範囲から外れる可能性が高い。標準的な大きさ範囲から外れているほど、認識精度を悪い値あるいはレベルに決定する。
【００３７】
Ｓ７はデータ送信決定部に相当する処理である。Ｓ７では、学習用データを送信するか否かを決定する。学習用データは、Ｓ１で取得した走行状況データあるいはその走行状況データから定まるデータである。学習用データの一例を示すと、Ｓ１で取得した走行状況データのうち、予め設定されている種類のデータを学習用データとすることができる。たとえば、車両２の座標、周辺物体データおよび画像データのいずれか一方または両方を学習用データに含ませることができる。Ｓ６で決定した認識精度が高いと判断できる場合、学習用データを送信することに決定する。認識精度が閾値以上である場合には、認識精度は高いとする。
【００３８】
Ｓ８では、Ｓ７で送信すると決定した学習用データをバッファ３４に保存する。Ｓ９は送信処理部に相当し、データ送信処理を実行する。データ送信処理では、図４に示す処理を実行する。
【００３９】
図４において、Ｓ９１では、バッファ３４に記憶されている学習用データに、グループが不成立となったデータがあるか否かを判断する。グループとは、連続した一定時間分の学習用データである。一定時間は、サーバ６において、移動体が移動する位置を予測するために必要な時間である。一定時間は予め設定されている。一定時間は、物体の種類により異なる時間とすることができる。たとえは、人についての一定時間を車についての一定時間よりも短い時間に設定してもよい。したがって、グループは、物体の種類別とすることができる。具体的な時間は、実験等に基づいて設定することになる。具体的な時間を例示すると、車についての一定時間は３０秒とし、人についての一定時間は１０秒とすることができる。
【００４０】
車についての一定時間が３０秒に設定されている場合、Ｓ９１では、バッファ３４に記憶されている車についての学習用データに、連続時間が３０秒未満の学習用データがあるか否かを判断することになる。連続時間が３０秒未満の学習用データがある場合には、グループ不成立データありと判断する。グループ不成立データあり、すなわち、Ｓ９１の判断結果がＹＥＳである場合にはＳ９２へ進む。一方、Ｓ９１の判断結果がＮＯである場合にはＳ９２を実行することなく図４の処理を終了する。
【００４１】
Ｓ９２では、グループが不成立となっていると判断した学習用データをバッファ３４から削除する。Ｓ９３では、次の処理開始までに、データ送信処理を行うために必要な最小時間以上の時間があるか否かを判断する。この最小時間は予め設定しておくことができる。また、最小時間は、現時点での通信環境に応じて都度、決定してもよい。ベストエフォート型の通信の場合には、通信環境に応じて通信速度が変化する。そのため、通信を確立し、ペイロードである学習用データを少なくとも最小単位、送信するために必要な時間が変動するからである。
【００４２】
Ｓ９３の判断結果がＮＯであれば図４に示す処理を終了する。一方、Ｓ９３の判断結果がＹＥＳであればＳ９４へ進む。Ｓ９４では、次の処理開始までを実行時間に決定し、その実行時間の間、データ送信処理を実行する。データ送信処理は、基地局４と通信を確立し、ヘッダおよびフッダを付与し、ペイロードを学習用データとした送信データを生成し、その送信データを送信する処理である。また、送信したデータはバッファ３４から削除する。
【００４３】
一度のＳ９４の実行で、未送信の学習用データを全部送信できるとは限らない。バッファ３４に保存されている複数の学習用データを送信する順序としては、ＦＩＦＯ（First-In First-Out）を採用することができる。また、Ｓ９４では、１つのグループ全部のデータを送信する必要はない。送信できなかった学習用データは、次回以降のＳ９４の実行において送信する。ただし、保持上限時間を設定しておき、保持上限時間を超えてバッファ３４に保持されている学習用データを、グループ単位で削除するようにしてもよい。また、バッファ３４の記憶容量が不足した場合には、古い学習用データは削除する。
【００４４】
［サーバ６の構成］
図５には、サーバ６の構成を示している。サーバ６は、学習用データ記憶部６１、高精度地図記憶部６２、通信部６３、制御部６６を備えている。学習用データ記憶部６１は、書き込み可能な記憶部であり、車載装置３から送信される学習用データを逐次記憶する。高精度地図記憶部６２には、高精度地図データが記憶されている。高精度地図は、三次元で表現された道路地図である。詳しくは、高精度地図は、道路の周辺にある道路標識、ガードレールなど、道路周辺にある物体の位置および形状の情報を備えている。加えて、高精度地図は、水平方向についても高精度に道路を表現している。高精度地図には、道路区画先の位置および種類も表現され、また、路面標示も表現されている。
【００４５】
通信部６３は通信回線網５に接続されている。通信部６３は、送信部６４と受信部６５を備えている。送信部６４は、送信するデータを通信回線網５へ出力する。受信部６５は、車載装置３から基地局４および通信回線網５を介して送信されたデータを受信する。受信するデータの一例としては学習用データがある。受信部６５は受信したデータを制御部６６に供給する。
【００４６】
制御部６６は、プロセッサ６７、ＲＯＭ６８、ＲＡＭ６９等を備えたコンピュータにより実現できる。ＲＯＭ６８には、汎用的なコンピュータを制御部６６として機能させるためのプログラムが格納されている。プロセッサ６７が、ＲＡＭ６９の一時記憶機能を利用しつつ、ＲＯＭ６８に記憶されたプログラムを実行することで、制御部６６は、図６に示すように、精度再決定部７０および学習部７１としての機能を実現する。また、これらの機能を実現することは、ＲＯＭ６８に記憶されているプログラムに対応する方法が実行されることを意味する。
【００４７】
精度再決定部７０は、車載装置３がＳ３で実行した物体認識処理よりも高精度な処理を実行して、Ｓ２で実行した物体認識処理の精度を決定する。高精度な処理の一例は、高精度地図記憶部６２に記憶されている高精度地図を用いた処理である。高精度地図を用いれば、物体が位置する場所がどのような場所かを決定することができる。
【００４８】
具体的に説明する。高精度地図には、区画線の位置、歩道の位置、路肩の幅などの情報が含まれている。したがって、高精度地図を用いれば、車両が位置する座標が、車両が位置できる場所であるかどうかも判断できる。車両は、道路、駐車場、路肩には位置できるが、歩道には位置していないことが通常である。また、道路上であっても、標識、ガードレールなどの立体物がある場所にも存在することはできない。車両の座標が、予め設定した車両が位置することができない場所である場合、車両の位置の決定精度が低いと判断することができる。
【００４９】
また、高精度地図を用いれば、人が位置する座標が、人が位置できる場所であるかどうかを判断することができる。人は、道路を横断する場合を除き、車道に位置することは通常ない。つまり、通常、人は、継続的に車道上を道路の延長方向に移動することはない。したがって、人の位置を示す座標が、継続的に車道上にあり、道路の延長方向に移動している場合には、人の位置の決定精度が低いと判断することができる。また、道路あるいは歩道であっても、標識やガードレール等の立体物がある場所には人が位置することはできない。人の座標が、予め設定した人が位置することができない場所にある場合にも、人の位置の決定精度が低いと判断することができる。
【００５０】
また、高精度地図と車両の現在位置および進行方向を用いると、カメラ２２により撮影された画像に含まれるべき地物を決定できるときがある。地物には、たとえば、道路標識、特定の建物などの立体物が含まれる。加えて、路面標示などの平面物も地物に含まれる。実際に撮像された画像に、画像に含まれるべき地物が含まれていないと判断できる場合には、物体認識処理の精度が低いと判断できる。精度再決定部７０は、再決定した物体認識処理の精度が、学習に使うべき精度を満たしている学習用データのみを学習部７１に提供する。
【００５１】
また、高精度な処理はこれに限られない。たとえば、車載装置３における物体認識処理および精度再決定部７０でともに、画像を切り出す窓を移動させつつ、窓により切り出した画像をパターンマッチングさせる処理を用いているとする。この場合、精度再決定部７０で用いる窓の大きさを、車載装置３における物体認識処理で用いる窓よりも小さい大きさの窓に設定して物体認識をしてもよい。このようにすることで、車載装置３で実行する物体認識処理よりも高精度に物体を認識することができる。そして、高精度に物体を認識することができると、その認識結果を、車載装置３における認識結果と照らし合わせて物体認識精度を再決定することができる。
【００５２】
学習部７１は、精度再決定部７０から提供された学習用データを、学習用データ記憶部６１に記憶する。そして、学習用データ記憶部６１に蓄積された学習用データを用いて移動体の行動予測アルゴリズムの機械学習を行う。行動予測アルゴリズムは、移動体のこれまでの移動軌跡から、その移動体の今後の移動行動を予測するアルゴリズムである。行動予測アルゴリズムに入力される入力データは、移動体の過去の位置、速度等、移動体に関するデータが含まれる。それだけではなく、移動体の周辺の状況を示すデータ、たとえば、その移動体の周囲に存在する立体物に関するデータ、路面状況を示すデータなどが入力データとなっていてもよい。
【００５３】
行動予測アルゴリズムに対する入力データは学習用データに含まれている。ただし、サーバ６が学習用データに基づいて取得するデータが、入力データに含まれていてもよい。たとえば、学習用データに車両２の位置が含まれている場合、サーバ６は、通信回線網５を用いて天候データベースにアクセスすることで、その位置の天候を知ることができる。天候は、サーバ６が学習用データに基づいて取得する入力データの一例である。
【００５４】
行動予測アルゴリズムに特に限定はなく、種々のアルゴリズムを採用することができる。たとえば、サポートベクターマシーンのような回帰手法を用いたアルゴリズム、決定木のような木構造をもつアルゴリズム、ニューラルネットワーク、状態空間モデルのような時系列アルゴリズム、ｋ近傍法のようなクラスタリングアルゴリズムなどを採用することができる。また、教師あり学習および教師なし学習のいずれも採用することができる。教師あり学習の場合、学習のために用いる経時的に連続する学習用データのうち、最終時刻における移動対の位置を正解として用いた学習を行うことができる。
【００５５】
以上、説明した本実施形態では、車載装置３は、取得した走行状況データに基づいて定まる学習用データを、全部、サーバ６に送信するのではない。車載装置３は、物体認識処理を行い（Ｓ３）、かつ、その物体認識処理の精度を決定する（Ｓ６）。そして、物体認識精度に基づいて学習用データを送信するか否かを決定する（Ｓ７）。そのため、走行状況データから定まる学習用データを、全部、車載装置３から送信するよりも、車載装置３が送信するデータ量を少なくすることができる。したがって、学習用データを送信するための通信負荷が低減する。
【００５６】
また、物体認識精度が低いデータを学習に用いてしまうと、学習の精度が低下する。しかし、本実施形態では、Ｓ６で決定した認識精度が低かった場合には、学習用データを送信しない。送信されなかった学習用データはサーバ６において行動予測アルゴリズムの学習に用いられない。よって、学習の精度が低下してしまうことを抑制できる。
【００５７】
また、本実施形態では、Ｓ７において、送信することに決定した学習用データであっても、グループ不成立となった学習用データは送信しない（Ｓ９２）。グループが不成立となった学習用データは、学習精度の向上にはあまり寄与しない。よって、グループが不成立となった学習用データを送信しないようにすることで、学習精度の低下を抑制しつつ、通信負荷を低減することができる。
【００５８】
さらに、本実施形態では、サーバ６は、車載装置３が実行した物体認識処理よりも高精度な物体認識処理を実行して、物体認識処理の精度を再決定する。これにより、車載装置３では、認識精度が低いと判断することができなかった学習用データも、認識精度が低いと判断することができる。そして、精度再決定部７０が決定した認識精度が低い学習用データは行動予測アルゴリズムの学習に用いない。これにより、学習の精度が低下してしまうことを、さらに抑制できる。
【００５９】
また、車載装置３での物体認識処理の結果は、挙動制御の目標値の更新に使われるので、車載装置３における物体認識処理に時間がかかってしまうと、車両２の挙動制御性能が低下する。しかし、本実施形態では、精度再決定部７０に相当する高精度な処理を車載装置３では行わない。これにより、車両２の挙動制御性能の低下も抑制できる。
【００６０】
また、本実施形態では、車載装置３は、挙動制御の目標値を更新した後、次の処理開始までに一定時間以上の時間があるときに限り、データ送信決定部に相当するＳ７およびデータ送信処理部に相当するＳ９を実行する。つまり、車載装置３は、データ送信決定部（Ｓ７）および送信処理部（Ｓ９）の処理優先度を、車両２の挙動制御の優先度よりも低くしている。これによっても、車両２の挙動制御性能の低下が抑制できる。
【００６１】
以上、実施形態を説明したが、開示した技術は上述の実施形態に限定されるものではなく、次の変形例も開示した範囲に含まれ、さらに、下記以外にも要旨を逸脱しない範囲内で種々変更して実施できる。なお、以下の説明において、それまでに使用した符号と同一番号の符号を有する要素は、特に言及する場合を除き、それ以前の実施形態における同一符号の要素と同一である。また、構成の一部のみを説明している場合、構成の他の部分については先に説明した実施形態を適用できる。
【００６２】
＜変形例１＞
たとえば、サーバ６の精度再決定部７０において物体認識精度が低く、学習に用いないことに決定した場合、そのことを、車載装置３における物体認識処理の認識アルゴリズムを開発する開発者にフィードバックするようにしてもよい。このようにすれば、開発者は、大量のデータから、上記認識アルゴリズムにおいて改良の余地があるシーンを抽出する工数を省略することができる。
【００６３】
＜変形例２＞
精度再決定部７０において、機械学習した物体認識アルゴリズムを用いて物体認識を行ってもよい。
【００６４】
＜変形例３＞
本開示に記載の制御部およびその手法は、コンピュータプログラムにより具体化された一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサを構成する専用コンピュータにより、実現されてもよい。あるいは、本開示に記載の制御部およびその手法は、専用ハードウエア論理回路により、実現されてもよい。もしくは、本開示に記載の制御部およびその手法は、コンピュータプログラムを実行するプロセッサと一つ以上のハードウエア論理回路との組み合わせにより構成された一つ以上の専用コンピュータにより、実現されてもよい。ハードウエア論理回路は、たとえば、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡである。
【００６５】
また、コンピュータプログラムを記憶する記憶媒体はＲＯＭに限られず、コンピュータにより実行されるインストラクションとして、コンピュータ読み取り可能な非遷移有形記録媒体に記憶されていればよい。たとえば、フラッシュメモリに上記プログラムが記憶されていてもよい。
【符号の説明】
【００６６】
１：学習システム      ２：車両      ３：車載装置      ４：基地局      ５：通信回線      ６：サーバ      ２１：物体検出センサ      ２２：カメラ      ２３：無線機      ２４：送信部      ２５：受信部      ２６：ＬＡＮバス      ３１：プロセッサ      ３２：ＲＯＭ      ３３：ＲＡＭ      ３４：バッファ      ６１：学習用データ記憶部      ６２：高精度地図記憶部      ６３：通信部      ６４：送信部      ６５：受信部      ６６：制御部      ６７：プロセッサ      ６８：ＲＯＭ      ６９：ＲＡＭ      ７０：精度再決定部      ７１：学習部      Ｓ１：データ取得部      Ｓ３：物体認識部      Ｓ４：挙動制御部      Ｓ６：認識精度決定部      Ｓ７：データ送信決定部      Ｓ９：送信処理部
【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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