(57)【要約】【課題】危険運転の増加を抑制しつつ渋滞を抑制できる信号機制御を実現する情報処理方法を提供する。【解決手段】信号機が設けられている交差点を通過する複数の車両の運転データを取得する取得ステップ（Ｓ１０）と、取得ステップ（Ｓ１０）において取得された運転データに基づいて、複数の車両それぞれが交差点で危険運転を行ったか否かを診断して診断結果を出力する診断ステップ（Ｓ１１）と、取得ステップ（Ｓ１１）において取得された運転データに基づいて、交差点における交通量を算出する算出ステップ（Ｓ１２）と、出力された診断結果と、算出された交通量とを、信号機制御パラメータを決定可能なモデルに入力することで、当該モデルに信号機を制御する信号機制御パラメータを決定させる決定ステップ（Ｓ１３）と、決定ステップ（Ｓ１３）において決定された信号機を制御する信号機制御パラメータを出力する出力ステップ（Ｓ１４）とを含む。【選択図】図６
2020021305.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータが行う情報処理方法であって、
少なくとも一つの信号機が設けられている交差点を含む領域を通過する複数の車両の運転データを取得する取得ステップと、
前記取得ステップにおいて取得された前記運転データに基づいて、前記複数の車両それぞれが前記交差点で危険運転を行ったか否かを診断して診断結果を出力する診断ステップと、
前記取得ステップにおいて取得された前記運転データに基づいて、前記交差点における交通量を算出する算出ステップと、
前記診断ステップにおいて出力された前記診断結果と、前記算出ステップにおいて算出された前記交通量とを、信号機制御パラメータを決定可能なモデルに入力することで、前記モデルに前記信号機を制御する信号機制御パラメータを決定させる決定ステップと、
前記決定ステップにおいて決定された前記信号機を制御する信号機制御パラメータを出力する出力ステップとを含む、
情報処理方法。
【請求項２】
前記取得ステップでは、さらに、前記領域における環境を示す環境情報を取得し、
前記決定ステップでは、前記診断ステップにおいて出力された前記診断結果と、前記算出ステップにおいて算出された前記交通量と前記取得ステップにおいて取得された前記環境情報とを、前記モデルに入力することで、前記モデルに前記信号機を制御する信号機制御パラメータを決定させる、
請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項３】
前記運転データには、前記複数の車両それぞれが交差点を通過する間の時刻情報及びＧＰＳ情報が含まれており、
前記算出ステップでは、前記時刻情報及び前記ＧＰＳ情報を用いて、前記交通量を算出する、
請求項１または２に記載の情報処理方法。
【請求項４】
前記運転データには、前記複数の車両それぞれが交差点を通過する間の時刻情報、ＧＰＳ情報及び加速度情報が含まれており、
前記診断ステップでは、前記時刻情報、前記加速度情報及び前記ＧＰＳ情報のうち少なくとも前記加速度情報を用いて、危険運転を行ったか否かを診断する、
請求項１〜３のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項５】
前記診断ステップでは、前記診断結果として、前記交差点で行われた危険運転の頻度、前記交差点で行われた危険運転の回数、または、前記交差点で行われた危険運転の回数を得点化したスコアを出力する、
請求項１〜４のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項６】
前記危険運転は、前記信号機が示す赤信号を無視して前記交差点に進入する運転、前記信号機が黄信号から赤信号に変わる際に前記交差点に駆け込み侵入する運転、交差点において急ブレーキもしくは急ハンドルが行われた運転のうちの少なくとも１つを含む、
請求項１〜５のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項７】
前記環境情報は、前記領域の時刻、季節、曜日、天気、気温及び湿度のうちの少なくとも一を含む、
請求項２に記載の情報処理方法。
【請求項８】
前記モデルは、強化学習により学習されたモデルである、
請求項１〜７のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項９】
さらに、
前記診断ステップにおいて出力された前記診断結果と、前記算出ステップにおいて算出された前記交通量とに基づいて、強化学習に用いる報酬を算出する報酬算出ステップと、
前記報酬算出ステップにより算出された前記報酬と、前記診断ステップにおいて出力された前記診断結果と、前記算出ステップにおいて算出された前記交通量と、前記決定ステップにおいて決定された信号機パラメータとを一組の学習データとする複数の学習データを用いて、前記モデルを強化学習する学習ステップとを含む、
請求項１〜７のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項１０】
少なくとも一つの信号機が設けられている交差点を含む領域を通過する複数の車両の運転データを取得する取得部と、
前記取得部において取得された前記運転データに基づいて、前記複数の車両それぞれが前記交差点で危険運転を行ったか否かを診断して診断結果を出力する診断部と、
前記取得部において取得された前記運転データに基づいて、前記交差点における交通量を算出する算出部と、
前記診断部において出力された前記診断結果と、前記算出部において算出された前記交通量とを、信号機制御パラメータを決定可能なモデルに入力することで、前記モデルに前記信号機を制御する信号機制御パラメータを決定させる決定部と、
前記決定部において決定された前記信号機を制御する信号機制御パラメータを出力する出力部とを備える、
サーバ。
【請求項１１】
少なくとも一つの信号機が設けられている交差点を含む領域を通過する複数の車両の運転データを取得する取得ステップと、
前記取得ステップにおいて取得された前記運転データに基づいて、前記複数の車両それぞれが前記交差点で危険運転を行ったか否かを診断して診断結果を出力する診断ステップと、
前記取得ステップにおいて取得された前記運転データに基づいて、前記交差点における交通量を算出する算出ステップと、
前記診断ステップにおいて出力された前記診断結果と、前記算出ステップにおいて算出された前記交通量とを、信号機制御パラメータを決定可能なモデルに入力することで、前記モデルに前記信号機を制御する信号機制御パラメータを決定させる決定ステップと、
前記決定ステップにおいて決定された前記信号機を制御する信号機制御パラメータを出力する出力ステップとを、
コンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理方法、サーバ及びプログラムに関し、特に信号機を制御する信号機制御パラメータを決定して出力する情報処理方法、サーバ及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、交差点の渋滞が解消するように信号機の最適な信号パラメータを算出する技術が開示されている。より具体的には、特許文献１では、ターゲット車両の情報から、渋滞状況を推定し、渋滞を解消する最適な青信号時間となるような信号パラメータを算出して、信号機を制御する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−１４６１３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に開示されている信号機制御の技術では、不用意な最適化を抑止することができない。不用意な最適化の結果、例えば交差点を通過する車両の運転者にとって不意に赤信号に変わったり赤信号の時間が長かったりする場合、信号無視または駆け込みで交差点に進入する車両が増加するなど危険運転の増加に繋がるリスクがある。
【０００５】
本開示は、上述の事情を鑑みてなされたもので、危険運転の増加を抑制しつつ渋滞を抑制できる信号機制御を実現する情報処理方法、サーバ及びプログラムを提供することを目的とする。
【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、本開示の一形態に係る情報処理方法は、コンピュータが行う情報処理方法であって、少なくとも一つの信号機が設けられている交差点を含む領域を通過する複数の車両の運転データを取得する取得ステップと、前記取得ステップにおいて取得された前記運転データに基づいて、前記複数の車両それぞれが前記交差点で危険運転を行ったか否かを診断して診断結果を出力する診断ステップと、前記取得ステップにおいて取得された前記運転データに基づいて、前記交差点における交通量を算出する算出ステップと、前記診断ステップにおいて出力された前記診断結果と、前記算出ステップにおいて算出された前記交通量とを、信号機制御パラメータを決定可能なモデルに入力することで、前記モデルに前記信号機を制御する信号機制御パラメータを決定させる決定ステップと、前記決定ステップにおいて決定された前記信号機を制御する信号機制御パラメータを出力する出力ステップとを含む。
【０００７】
なお、これらの全般的または具体的な態様は、装置、システム、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータで読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
【発明の効果】
【０００８】
本開示の情報処理方法等によれば、危険運転の増加を抑制しつつ渋滞を抑制できる信号機制御を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施の形態における情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２Ａ】図２Ａは、実施の形態における交差点を含む領域の一例を示す図である。
【図２Ｂ】図２Ｂは、実施の形態における交差点を含む領域の一例を示す図である。
【図３】図３は、実施の形態における診断部の診断方法の一例を示す図である。
【図４】図４は、実施の形態における算出部の算出方法の一例を示す図である。
【図５Ａ】図５Ａは、信号機の信号制御を行うための信号機制御パラメータを説明するための図である。
【図５Ｂ】図５Ｂは、信号機の信号制御を行うための信号機制御パラメータを説明するための図である。
【図６】図６は、実施の形態における情報処理装置の信号機制御パラメータの決定処理を示すフローチャートである。
【図７】図７は、実施の形態における学習処理を行う情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図８】図８は、実施の形態における強化学習による学習方法の概念を示す図である。
【図９】図９は、実施の形態における強化学習処理を説明するための図である。
【図１０】図１０は、実施の形態における情報処理装置の学習処理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】
【００１０】
本開示の一形態に係る情報処理方法は、コンピュータが行う情報処理方法であって、少なくとも一つの信号機が設けられている交差点を含む領域を通過する複数の車両の運転データを取得する取得ステップと、前記取得ステップにおいて取得された前記運転データに基づいて、前記複数の車両それぞれが前記交差点で危険運転を行ったか否かを診断して診断結果を出力する診断ステップと、前記取得ステップにおいて取得された前記運転データに基づいて、前記交差点における交通量を算出する算出ステップと、前記診断ステップにおいて出力された前記診断結果と、前記算出ステップにおいて算出された前記交通量とを、信号機制御パラメータを決定可能なモデルに入力することで、前記モデルに前記信号機を制御する信号機制御パラメータを決定させる決定ステップと、前記決定ステップにおいて決定された前記信号機を制御する信号機制御パラメータを出力する出力ステップとを含む。
【００１１】
これにより、危険運転にならない範囲で交通量をより大きくできる信号機制御パラメータを決定できるので、危険運転の増加を抑制しつつ渋滞を抑制できる信号機制御を実現できる。
【００１２】
また、例えば、前記取得ステップでは、さらに、前記領域における環境を示す環境情報を取得し、前記決定ステップでは、前記診断ステップにおいて出力された前記診断結果と、前記算出ステップにおいて算出された前記交通量と前記取得ステップにおいて取得された前記環境情報とを、前記モデルに入力することで、前記モデルに前記信号機を制御する信号機制御パラメータを決定させるとしてもよい。
【００１３】
ここで、例えば、前記運転データには、前記複数の車両それぞれが交差点を通過する間の時刻情報及びＧＰＳ情報が含まれており、前記算出ステップでは、前記時刻情報及び前記ＧＰＳ情報を用いて、前記交通量を算出するとしてもよい。
【００１４】
ここで、例えば、前記運転データには、前記複数の車両それぞれが交差点を通過する間の時刻情報、ＧＰＳ情報及び加速度情報が含まれており、前記診断ステップでは、前記時刻情報、前記加速度情報及び前記ＧＰＳ情報のうち少なくとも前記加速度情報を用いて、危険運転を行ったか否かを診断するとしてもよい。
【００１５】
ここで、例えば、前記診断ステップでは、前記診断結果として、前記交差点で行われた危険運転の頻度、前記交差点で行われた危険運転の回数、または、前記交差点で行われた危険運転の回数を得点化したスコアを出力するとしてもよい。
【００１６】
ここで、例えば、前記危険運転は、前記信号機が示す赤信号を無視して前記交差点に進入する運転、前記信号機が黄信号から赤信号に変わる際に前記交差点に駆け込み侵入する運転、交差点において急ブレーキもしくは急ハンドルが行われた運転のうちの少なくとも１つを含む。
【００１７】
また、例えば、前記環境情報は、前記領域の時刻、季節、曜日、天気、気温及び湿度のうちの少なくとも一を含むとしてもよい。
【００１８】
また、例えば、前記モデルは、強化学習により学習されたモデルであるとしてもよい。
【００１９】
また、例えば、さらに、前記診断ステップにおいて出力された前記診断結果と、前記算出ステップにおいて算出された前記交通量とに基づいて、強化学習に用いる報酬を算出する報酬算出ステップと、前記報酬算出ステップにより算出された前記報酬と、前記診断ステップにおいて出力された前記診断結果と、前記算出ステップにおいて算出された前記交通量と、前記決定ステップにおいて決定された信号機パラメータとを一組の学習データとする複数の学習データを用いて、前記モデルを強化学習する学習ステップとを含むとしてもよい。
【００２０】
また、本開示の一形態に係るサーバは、少なくとも一つの信号機が設けられている交差点を含む領域を通過する複数の車両の運転データを取得する取得部と、前記取得部において取得された前記運転データに基づいて、前記複数の車両それぞれが前記交差点で危険運転を行ったか否かを診断して診断結果を出力する診断部と、前記取得部において取得された前記運転データに基づいて、前記交差点における交通量を算出する算出部と、前記診断部において出力された前記診断結果と、前記算出部において算出された前記交通量とを、信号機制御パラメータを決定可能なモデルに入力することで、前記モデルに前記信号機を制御する信号機制御パラメータを決定させる決定部と、前記決定部において決定された前記信号機を制御する信号機制御パラメータを出力する出力部とを備える。
【００２１】
以下で説明する実施の形態は、いずれも本開示の一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、構成要素、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。また全ての実施の形態において、各々の内容を組み合わせることもできる。
【００２２】
（実施の形態）
以下では、図面を参照しながら、実施の形態における情報処理装置１０の情報処理方法等の説明を行う。
【００２３】
［情報処理装置１０の構成］
図１は、本実施の形態における情報処理装置１０の構成の一例を示すブロック図である。
【００２４】
情報処理装置１０は、例えば、プロセッサ（マイクロプロセッサ）、メモリ、通信インタフェース等を備えるコンピュータで実現される。情報処理装置１０は、サーバに含まれており動作するとしてもよいし、情報処理装置１０の一部構成がクラウドサーバに含まれ動作するとしてもよい。情報処理装置１０は、図１に示すように取得部１１と、診断部１２と、算出部１３と、決定部１４と、出力部１５と、格納部１６とを備える。ここで、格納部１６は必須の構成でなく、情報処理装置１０は格納部１６を備えなくてもよい。
【００２５】
＜取得部１１＞
取得部１１は、少なくとも一つの信号機が設けられている交差点を含む領域を通過する複数の車両の運転データを取得する。この運転データには、複数の車両それぞれが交差点を通過する間の時刻情報、ＧＰＳ情報及び加速度情報が含まれている。なお、取得部１１は、さらに、当該領域における環境を示す環境情報を取得してもよい。環境情報は、外部環境である当該領域の変化を示すための情報である。環境情報は、例えば、領域の時刻、季節、曜日、天気、気温及び湿度のうちの少なくとも一を含むとしてもよい。また、環境情報は、例えば当該領域の周辺施設またはその周辺施設でのイベントを含むとしてもよい。
【００２６】
以下、交差点を含む領域について説明する。以下では、説明を簡単にするため、交差点を含む領域を、１つの信号機が設けらている１つの交差点を含む領域として説明するが、これに限らない。交差点を含む領域は、それぞれ１以上の信号機が設けられている連続する複数の交差点を含む領域であってもよく、地図上の１以上のエリアないし１以上の地域であってもよい。
【００２７】
図２Ａ及び図２Ｂは、本実施の形態における交差点を含む領域の一例を示す図である。
【００２８】
例えば図２Ａに示す領域３１は、十字路において道路が交わっている部分を含む領域であり、信号機３０が設けられている領域である。また、例えば図２Ｂに示す領域３２は、Ｔ字路において道路が交わっている部分を含む領域であり、信号機３０が設けられている領域である。このように、交差点は、十字路またはＴ字路において道路が交わっている部分に限らず、三叉路等において道路が交わっている部分でもよく、道路と道路とが交わる部分であればよい。
【００２９】
信号機３０は、道路における交通の安全確保、もしくは交通の流れを円滑にするために、進行許可または停止指示などの信号を示す装置である。図２Ａ及び図２Ｂには、信号機３０の灯色として、進行許可を示す青色（以下、青信号）、停止指示を示す赤色（以下、赤信号）、一定条件下では進行可能な停止指示を示す黄色（以下、黄信号）が示されている。つまり、信号機３０が青信号を示す場合、車両２０は交差点を侵入して進行してもよい。また、信号機３０が赤信号を示す場合、車両２０は交差点の停止線を越えて進んではいけないので、交差点に進入せず停止する必要がある。
【００３０】
また、図２Ａ及び図２Ｂの例で説明すると、取得部１１は、車両２０が領域３１に含まれる交差点を通過する間の時刻情報、ＧＰＳ情報及び加速度情報を、運転データとして取得する。
【００３１】
なお、本実施の形態では、取得部１１は、複数の車両の運転データを取得した場合、格納部１６に一旦格納してもよい。すなわち、取得部１１は、複数の車両の運転データを取得した場合、そのまま診断部１２及び算出部１３に出力してもよいし、格納部１６に一旦格納した後に出力してもよい。また、ＧＰＳ情報に時刻情報が含まれている場合、運転データには、複数の車両それぞれが交差点を通過する間のＧＰＳ情報及び加速度情報が含まれていればよい。
【００３２】
＜格納部１６＞
格納部１６は、例えばＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）またはメモリ等で構成され、取得部１１が取得した複数の車両の運転データが格納される。
【００３３】
＜診断部１２＞
診断部１２は、取得部１１において取得された運転データに基づいて、複数の車両それぞれが交差点で危険運転を行ったか否かを診断して診断結果を出力する。より具体的には、診断部１２は、運転データに含まれる時刻情報、加速度情報及びＧＰＳ情報のうち少なくとも加速度情報を用いて、危険運転を行ったか否かを診断する。また、診断部１２は、診断結果として、交差点で行われた危険運転の頻度を出力してもよいし、交差点で行われた危険運転の回数を出力してもよいし、または、交差点で行われた危険運転の回数を得点化したスコアを出力してもよい。
【００３４】
このように、診断部１２は、取得部１１において取得された運転データから、既知の危険運転診断技術を用いて、複数の車両それぞれが交差点で危険運転を行ったか否かを診断し、その頻度、回数、スコアを診断することができる。以下、危険運転診断技術を用いて加速度から危険運転が行われたか否かを診断する方法の一例について説明する。
【００３５】
図３は、本実施の形態における診断部１２の診断方法の一例を示す図である。図３には、車両２０が交差点を含む領域３１を通過する間の加速度の波形が示されている。縦軸のプラス方向が加速時の加速度を示し、マイナス方向が減速時の加速度を示す。また、横軸は時間である。なお、車両２０のＧＰＳ情報から、車両２０が交差点を通過する際の位置が取得できるので、取得できた位置の間における加速度波形を算出することで、図３に示すような波形を得ることができる。
【００３６】
より具体的には、図３には、車両２０が領域３１に進入した後、ある程度なだらかに加速し、その後等速度（加速度なし）となっているものの、その後に減速の加速度が鋭く立ちあがった後加速度のない停止状態になっていることが示されている。診断部１２は、点線丸２１に含まれる減速の加速度が鋭く立ちあがっている加速度波形を検出することで、交差点内において車両２０の急ブレーキが行われたことを診断することができる。このようにして、診断部１２は、少なくとも加速度情報を用いて、車両２０が危険運転を行ったか否かを診断することができる。
【００３７】
なお、危険運転は、交差点において急ブレーキが行われた運転に限らない。交差点において急ハンドルが行われた運転、信号機が示す赤信号を無視して交差点に進入する運転、または信号機が黄信号から赤信号に変わる際に交差点に駆け込み侵入する運転であってもよい。
【００３８】
＜算出部１３＞
算出部１３は、取得部１１において取得された運転データに基づいて、交差点における交通量を算出する。より具体的には、算出部１３は、運転データに含まれる時刻情報及びＧＰＳ情報を用いて、交通量を算出する。なお、ＧＰＳ情報に時刻情報が含まれている場合、算出部１３は、複数の車両それぞれが交差点を通過する間のＧＰＳ情報を用いて、交通量を算出すればよい。交通量は、例えば交差点を通過する複数の車両の平均車速である。
【００３９】
図４は、本実施の形態における算出部１３の算出方法の一例を示す図である。図４には、車両２０ａが領域３１に含まれる交差点を通過する前後における時間、緯度及び経度が示されている。なお、車両２０ａが領域３１に含まれる交差点を通過する前後におけるの時間、緯度及び経度は、車両２０ａのＧＰＳ情報から得ることができる。
【００４０】
より具体的には、車両２０ａが領域３１に含まれる交差点を通過する前である時刻ｔ_１［ｈ］では、緯度ｌａｔ＿１［ｒａｄ］、経度ｌｏｎ＿１［ｒａｄ］の位置に車両２０ａが存在する。また、車両２０ａが領域３１に含まれる交差点を通過した後である時刻ｔ_２［ｈ］では、緯度ｌａｔ＿２［ｒａｄ］、経度ｌｏｎ＿２［ｒａｄ］の位置に車両２０ａが存在する。これらから、交差点を通過する車両２０ａの車速Ｓ［ｋｍ／ｈ］は、地球の半径をＲｅ［ｋｍ］とした場合に、以下の式１を用いて計算することができる。
【００４１】
Ｓ＝［｛Ｒｅ×ｃｏｓ（ｌａｔ＿１）×（ｌｏｎ＿２−ｌｏｎ＿１）｝＾２＋｛Ｒｅ×（ｌａｔ＿２−ｌａｔ＿１）｝＾２］＾（１／２）／（ｔ＿２−ｔ＿１）        （式１）
【００４２】
このように、算出部１３は、式１を用いて、車両２０ａの車速Ｓ［ｋｍ／ｈ］を計算することができる。よって、算出部１３は、交差点を通過する複数の車両の平均車速を交通量として算出することができる。
【００４３】
＜決定部１４＞
決定部１４は、診断部１２において出力された診断結果と、算出部１３において算出された交通量とを、信号機制御パラメータを決定可能なモデル１４１に入力することで、モデル１４１に信号機を制御する信号機制御パラメータを決定させる。これにより、決定部１４は、モデル１４１に、危険運転にならない範囲で交通量を最大化できる信号機制御パラメータを決定させることができる。
【００４４】
また、決定部１４は、取得部１１が環境情報を取得する場合、診断部１２において出力された診断結果と、算出部１３において算出された交通量と、取得部１１において取得された環境情報とを、モデル１４１に入力することで、モデル１４１に信号機を制御する信号機制御パラメータを決定させてもよい。これにより、決定部１４は、モデル１４１に、危険運転にならない範囲で、交差点を含む領域の環境の変化に応じて交通量を最大化できる信号機制御パラメータを決定させることができる。
【００４５】
ここで、モデル１４１は、強化学習により学習されたモデルでもよい。この場合、モデル１４１は、ニューラルネットワークで構成されていてもよい。なお、モデルは、強化学習により学習されたモデルに限らず、他の学習方法により得られた線形回帰モデルなどの統計モデルであってもよいし、ルールセットの学習により得られたルールモデルであってもよい。また、モデルは、ルールベースで生成されてもよいし、シミュレーションにより生成されてもよい。
【００４６】
信号機制御パラメータは、サイクル時間、スプリット及びオフセットの３つからなり、これらが決定されることで、信号機の信号制御を行うことすなわち信号機の点灯のタイミングを制御することができる。以下、信号機制御パラメータを構成するサイクル時間、スプリット及びオフセットについて具体的に説明する。
【００４７】
図５Ａ及び図５Ｂは、信号機３０の信号制御を行うための信号機制御パラメータを説明するための図である。本実施の形態では、信号機３０は、図２Ａ及び図２Ｂに示されるように、青信号、黄信号または赤信号を示し、青信号、黄信号及び赤信号の順に変わる。
【００４８】
サイクル時間は、図５Ａに示すように、信号機３０の灯色が青色、黄色及び赤色と一巡する時間であり、秒で表現される。サイクル時間は周期とも呼ばれる。なお、サイクル時間は、５０秒から１４０秒で決定され、交差点の規模が大きく交差点を通過する車両の数が多いほど長く決定される傾向がある。
【００４９】
スプリットは、図５Ａに示すように、１サイクル時間のうち、赤信号以外に割り当てられる時間配分であり、パーセント（百分率）で表現される。なお、スプリットは、１サイクル時間のうち、青信号に割り当てられた時間配分を示してもよい。
【００５０】
オフセットは、道路を走る車両が信号により停車することなく交差点をスムーズに通過できるように、隣接する交差点間の青信号の開始時間に設定されるズレであり、秒またはパーセント（百分率）で表現される。図５Ｂでは、隣接する交差点間の信号機３０と他の信号機が同一のサイクル時間をもっており、他の信号機の開始時間にオフセットが設定された例が示されている。
【００５１】
＜出力部１５＞
出力部１５は、決定部１４において決定された信号機を制御する信号機制御パラメータを出力する。出力部１５は、決定部１４において決定された信号機制御パラメータを、情報処理装置１０の情報処理結果として出力する。
【００５２】
本実施の形態では、出力部１５は、例えば１時間ごとなど所定間隔ごとに信号機制御パラメータを、信号機３０を制御する制御システム等に出力する。換言すると、情報処理装置１０は、危険運転にならない範囲で交通量を最大化する信号機制御パラメータを所定間隔で決定（更新）して出力する。これにより、危険運転の増加を抑制しつつ渋滞を抑制できる信号機制御を実現できる。
【００５３】
ここで、危険運転にならない範囲で、複数の交差点を含む領域の環境の変化に応じて交通量を最大化された信号機制御パラメータで信号機を制御した場合のユースケースについて例を挙げて説明する。
【００５４】
例えば、環境情報が日中を示す場合、車両の数は多く、複数の車両それぞれの車速が上がりにくい傾向がある。この場合、情報処理装置１０は、連続する各交差点の間における交通量を最大化するように、複数の交差点における信号機の青点灯時間を合わせる信号機制御パラメータを決定して出力することができる。
【００５５】
また、例えば、環境情報が夜間を示す場合、車両の数は少なく、複数の車両それぞれの車速が上がりやすい傾向があり、交差点ごとに急ブレーキが行われる危険運転の頻度が増える傾向がある。この場合、情報処理装置１０は、連続する各交差点の間を走行する１以上の車両の車速を制限するように、連続する各交差点の信号機において青信号が連続する個数を制限された信号機制御パラメータを決定して出力することができる。
【００５６】
また、例えば、環境情報が雨もしくは雪、または雨もしくは雪の見通しなど路面コンディションが悪い日であることを示す場合、連続する各交差点の間を走行する車両の速度が上がると急ブレーキ、急ハンドルが行われる危険運転の頻度が増える傾向がある。この場合、情報処理装置１０は、連続する各交差点の間を走行する１以上の車速が上がりにくいよう、連続する各交差点の信号機において青信号が連続する個数を減らした信号機制御パラメータを決定して出力することができる。
【００５７】
また、例えば、ある地域に新しいショッピングモールが完成したことを環境情報が示し、当該地域において側道から幹線道路への強引な交差点進入が増加（急加速及び急ハンドルの増加）したことを示したとする。この場合、情報処理装置１０は、側道と幹線道路とで構成される交差点における側道用の信号機の青信号時間を増やす信号機制御パラメータを決定して出力することができる。
【００５８】
［情報処理装置１０の動作］
上述のように構成された情報処理装置１０の動作の一例について以下説明する。
【００５９】
図６は、本実施の形態における情報処理装置１０の信号機制御パラメータの決定処理を示すフローチャートである。
【００６０】
まず、情報処理装置１０は、交差点を通過する複数の車両の運転データを取得する（Ｓ１０）。より具体的には、情報処理装置１０は、少なくとも一つの信号機が設けられている交差点を含む領域を通過する複数の車両の運転データを取得する。なお、上述したように、情報処理装置１０は、さらに、交差点を含む領域における環境を示す環境情報を取得してもよい。
【００６１】
次に、情報処理装置１０は、ステップＳ１０で取得した運転データを用いて行った危険運転診断の診断結果を出力する（Ｓ１１）。より具体的には、情報処理装置１０は、ステップＳ１０で取得した運転データに基づいて、複数の車両それぞれが交差点で危険運転を行ったか否かを診断して、危険運転回数、頻度などの診断結果を出力する。
【００６２】
次に、情報処理装置１０は、交差点の交通量を算出する（Ｓ１２）。より具体的には、情報処理装置１０は、ステップＳ１０で取得した運転データに基づいて、交差点における複数の車両の平均車速などの交差点における交通量を算出する。なお、ステップＳ１１及びステップＳ１２の処理順序はこの順に限らず、反対でもよいし、並行して処理されるとしてもよい。
【００６３】
次に、情報処理装置１０は、モデル１４１にステップＳ１１において出力された診断結果と、ステップＳ１２において算出された交通量から信号機制御パラメータを決定させる（Ｓ１３）。より具体的には、情報処理装置１０は、ステップＳ１１において出力された診断結果と、ステップＳ１２において算出された交通量とを、モデル１４１に入力することで、モデル１４１に信号機制御パラメータを決定させる。これにより、情報処理装置１０は、モデル１４１に、危険運転にならない範囲で、交差点を含む領域の交通量を最大化できる信号機制御パラメータを決定させることができる。なお、情報処理装置１０は、ステップＳ１０においてさらに環境情報を取得している場合には、ステップ１１において出力された診断結果と、ステップ１２において算出された交通量と、ステップＳ１０において取得された環境情報とを、モデル１４１に入力してもよい。これにより、情報処理装置１０は、モデル１４１に、危険運転にならない範囲で、交差点を含む領域の環境の変化に応じて交通量を最大化できる信号機制御パラメータを決定させることができる。
【００６４】
次に、情報処理装置１０は、決定した信号機制御パラメータを出力する。より具体的には、情報処理装置１０は、ステップＳ１３において決定された信号機を制御する信号機制御パラメータを出力する。
【００６５】
［効果等］
以上のようにして、情報処理装置１０は、交差点を通過する複数の車両の運転データから、交差点における交通量を算出し、交差点における危険運転の頻度等を診断する。そして、算出した交通量と診断結果とを入力としてモデル１４１に信号機制御パラメータを決定させることで、危険運転にならない範囲で交通量を最大化できる信号機制御パラメータを出力できる。
【００６６】
また、情報処理装置１０は、交差点における環境情報を取得する場合には、算出した交通量と診断結果と、取得した環境情報を入力としてモデル１４１に信号機制御パラメータを決定させてもよい。これにより、危険運転にならない範囲で、交差点を含む領域の環境の変化に応じて交通量を最大化できる信号機制御パラメータを出力できるので、危険運転の増加を抑制しつつ渋滞を抑制できる信号機制御を実現できる。
【００６７】
（モデル１４１の学習処理）
次に、信号機制御パラメータを決定可能なモデル１４１の学習処理について説明する。
【００６８】
［情報処理装置１０Ａの構成］
図７は、実施の形態における学習処理を行う情報処理装置１０Ａの構成の一例を示すブロック図である。図１と同様の要素には同一の符号を付しており、詳細な説明は省略する。
【００６９】
図７に示す情報処理装置１０Ａは、モデル１４１の学習処理を行うことができ、図１に示す情報処理装置１０と比較して、学習処理部１７の構成が追加されている点で異なる。以下では、取得部１１は環境情報も取得し、決定部１４は環境情報もモデル１４１に入力して信号機制御パラメータを決定させる場合について説明する。なお、上述したように、取得部１１が環境情報を取得せず、決定部１４が環境情報をモデル１４１に入力しないで信号機制御パラメータを決定させてもよい。
【００７０】
［学習処理部１７］
学習処理部１７は、モデル１４１の学習処理を行うことができる。なお、学習処理部１７は、図７に示すように情報処理装置１０Ａに内部に構成されている場合に限らず、図１に示す情報処理装置１０と独立した構成であってもよい。情報処理装置１０と独立した構成である場合、学習処理部１７は、例えば、プロセッサ（マイクロプロセッサ）、メモリ、通信インタフェース等を備えるコンピュータで実現されてもよいし、上述したサーバ、クラウドサーバに含まれて動作するとしてもよい。いずれの場合でも取得部１１が取得した運転データ等、診断部１２の診断結果、算出部１３が算出する交通量、及び、決定部１４が決定する信号機制御パラメータを取得して、モデル１４１を学習させる。
【００７１】
＜報酬算出部１７１＞
報酬算出部１７１は、診断部１２において出力された診断結果と、算出部１３において算出された交通量とに基づいて、モデル１４１の強化学習に用いる報酬を算出する。
【００７２】
本実施の形態では、報酬算出部１７１は、診断部１２が運転データに基づいて交差点における危険運転の頻度等を診断した結果である診断結果と、算出部１３が運転データに基づいて算出した交差点における平均車速等の交通量とを取得する。そして、報酬算出部１７１は、取得した診断結果と交通量とに基づいて、予め定めた報酬ルールにしたがって報酬を算出する。例えば、報酬算出部１７１は、取得した交通量が閾値以上であれば１ｐｔを加算し、閾値より小さければ−１ｐｔを加算した報酬を算出してもよい。また、報酬算出部１７１は、例えば取得した診断結果に示される危険運転回数がない場合３ｐｔを加算し、危険運転が複数回あれば１回につき−１ｐｔを加算した報酬を算出してもよい。なお、予め定めた報酬ルールは、これらの例に限られず、モデル１４１の強化学習に用いることができるものであればよい。
【００７３】
＜学習データ格納部１７２＞
学習データ格納部１７２は、例えばＨＤＤまたはメモリ等で構成され、複数の学習データが格納される。
【００７４】
より具体的には、学習データ格納部１７２は、報酬算出部１７１で算出された報酬と、診断部１２の診断結果と、算出部で算出された交通量と、決定部１４で決定された信号機パラメータとを一組の学習データとする複数の学習データが格納される。
【００７５】
本実施の形態では、学習データ格納部１７２は、報酬算出部１７１が算出した報酬と、報酬算出部１７１が報酬を算出するのに用いた診断結果及び交通量とを取得する。さらに、学習データ格納部１７２は、取得部１１が取得した環境情報と、決定部１４が当該環境情報、当該診断結果及び当該交通量をモデル１４１に入力して決定させた信号機制御パラメータとを取得する。そして、学習データ格納部１７２は、取得したこれらの環境情報、診断結果、交通量、報酬及び信号機制御パラメータを一組の学習データとして格納する。
【００７６】
なお、上述したように決定部１４は、所定間隔ごとに信号機制御パラメータを決定するため、学習データ格納部１７２は、複数の学習データを格納することになる。
【００７７】
＜学習部１７３＞
モデル１４１は、上述したように強化学習により学習されたモデルに限らないが、以下では、強化学習により学習されたモデルとして説明する。
【００７８】
学習部１７３は、複数の学習データを用いて、モデル１４１を強化学習する。本実施の形態では、学習部１７３は、学習データ格納部１７２に格納されている複数の学習データを用いて、モデル１４１を強化学習により再学習する。
【００７９】
学習部１７３は、強化学習によるモデル１４１の再学習を所定の間隔で行ってもよい。この場合、学習部１７３は、さらに収束判定を行ってもよい。収束判定を行い、ｙｅｓとなった場合には、モデル１４１の最適化が完了したとして、次の再学習を行わないとしてもよいし、次に再学習を行うタイミングを、所定の間隔より長くしてもよい。
【００８０】
また、学習部１７３は、一定量蓄積された学習データを用いて強化学習によりモデル１４１を再学習するとよい。なるべく多くの学習データを用いて強化学習を行った方が、局所解に陥る可能性を低減できるのでより適切な信号機制御パラメータを決定可能なモデル１４１に再学習できるからである。
【００８１】
また、学習部１７３は、信号機制御パラメータの決定を事前に設定した範囲内とする制限の下で一定量蓄積された学習データを用いて強化学習によりモデル１４１を再学習してもよい。このような制限の下でモデル１４１を強化学習により再学習させると、突飛な信号機制御パラメータの決定を試行するモデル１４１で再学習しようとするリスクを低減できる。
【００８２】
図８は、本実施の形態における強化学習による学習方法の概念を示す図である。図８に示すように、強化学習とは、試行錯誤を通じて価値を最大化するような行動を学習するものである。強化学習は、図８に示すように、ある「環境」における価値すなわち「報酬」を最大化するように、「エージェント」に、ある「環境」から出力される「状態」から、取るべき「行動」を学習させる。
【００８３】
本実施の形態では、「エージェント」は決定部１４に対応し、「行動」は決定部１４がモデル１４１を用いて決定された信号機制御パラメータに対応し、「環境」は道路環境すなわち交差点を含む領域に対応する。「状態」は「環境」がどうなっているのかを表すものでもあり、交差点を含む領域を通過する複数の車両の運転データに基づき得られる診断結果及び交通量と、当該交差点を含む領域の環境情報とに対応する。
【００８４】
図９は、本実施の形態における強化学習処理を説明するための図である。図９には、連続する３以上の交差点それぞれに設けられた信号機Ｐ１ｉ、Ｐ２ｉ、Ｐ３ｉ・・・の信号制御を行うための信号機制御パラメータを示す信号制御Ｐｉを決定方法とともに、信号制御Ｐｉを決定するモデル１４１の再学習方法が示されている。図９に示される連続する３以上の交差点のそれぞれは、上述した図２Ａに示す領域３１に含まれる交差点に該当し、それぞれの交差点に設けられた信号機Ｐ１ｉ、Ｐ２ｉ、Ｐ３ｉ等は図２Ａに示す信号機３０に該当する。また、図９には、例えば信号制御Ｐｉが１時間ごとに変更され、モデル１４１が２時間ごとに更新されるといったように、信号制御Ｐｉが２回変更された場合にモデル１４１が１回更新される場合の例が示されている。
【００８５】
より具体的には、時刻ｉ−２において、信号制御Ｐｉ−２とその入力ｉ−２と、入力ｉ−２から算出された報酬とを学習データｉ−２として蓄積されている。ここで、入力ｉ−２は、時刻ｉ−２における連続する３以上の交差点それぞれの交通量、診断結果及び環境情報である。これらの詳細は上述したので説明は省略する。信号制御Ｐｉ−２には、要素としてれぞれの交差点に設けられた信号機Ｐ１ｉ、Ｐ２ｉ、Ｐ３ｉ等の信号機パラメータＰ１ｉ−２、Ｐ２ｉ−２、Ｐ３ｉ−２、・・・が含まれている。また、時刻ｉ−２においては、蓄積されている学習データｉ−２を用いて、モデル１４１を強化学習により更新（再学習）する。図９には、時刻ｉ−２において更新した結果得られたモデル１４１ｉ−２が示されている。
【００８６】
次に、時刻ｉ−１において、まず、入力ｉ−１がモデル１４１ｉ−２に入力されてモデル１４１ｉ−２により信号制御Ｐｉ−１が決定されている。信号制御Ｐｉ−１には、要素としてれぞれの交差点に設けられた信号機Ｐ１ｉ、Ｐ２ｉ、Ｐ３ｉ等の信号機パラメータＰ１ｉ−１、Ｐ２ｉ−１、Ｐ３ｉ−１、・・・が含まれている。また、時刻ｉ−１では、信号制御Ｐｉ−１とその入力ｉ−１と、入力ｉ−１から算出された報酬とを一組の学習データとして、時刻ｉ−２において蓄積された学習データｉ−２とともに学習データｉ−１として蓄積される。なお、図９に示すように、時刻ｉ−１ではモデル１４１ｉ−２は更新されない。
【００８７】
次に、時刻ｉにおいて、まず、入力ｉがモデル１４１ｉ−２に入力されてモデル１４１ｉ−２により信号制御Ｐｉが決定されている。信号制御Ｐｉには、要素としてれぞれの交差点に設けられた信号機Ｐ１ｉ、Ｐ２ｉ、Ｐ３ｉ等の信号機パラメータＰ１ｉ、Ｐ２ｉ、Ｐ３ｉ、・・・が含まれている。また、時刻ｉでは、信号制御Ｐｉとその入力ｉと、入力ｉから算出された報酬とを一組の学習データとして、時刻ｉ−１において蓄積された学習データｉ−１とともに学習データｉとして蓄積される。また、時刻ｉにおいては、蓄積されている学習データｉを用いて、モデル１４１を強化学習して更新（再学習）する。図９には、時刻ｉにおいて更新した結果得られたモデル１４１ｉが示されている。
【００８８】
そして、図９では、時刻ｉ＋１において、まず、入力ｉ＋１がモデル１４１ｉに入力されてモデル１４１ｉにより信号制御Ｐｉ＋１が決定されていることが示されている。信号制御Ｐｉ＋１には、要素としてそれぞれの交差点に設けられた信号機Ｐ１ｉ、Ｐ２ｉ、Ｐ３ｉ等の信号機パラメータＰ１ｉ+１、Ｐ２ｉ+１、Ｐ３ｉ+１、・・・が含まれている。
【００８９】
このようにして、情報処理装置１０Ａは、蓄積した複数の学習データを用いて、モデル１４１を強化学習することで更新（再学習）する。なお、情報処理装置１０Ａは、モデル１４１の更新を所定の間隔で行うが、信号機制御パラメータを決定する間隔と同じでなくてよい。
【００９０】
［情報処理装置１０Ａの学習処理］
図１０は、本実施の形態における情報処理装置１０Ａの学習処理を示すフローチャートである。図１０では、情報処理装置１０Ａが、上述した環境情報を取得しない場合の学習処理について示されているが、これに限らない。情報処理装置１０Ａは、上述した環境情報を取得し、取得した環境情報も用いてモデル１４１を強化学習する強化学習処理を行うとしてもよい。
【００９１】
まず、情報処理装置１０Ａは、診断した危険運転診断の診断結果を取得する（Ｓ２１）。より具体的には、学習処理部１７は、取得部１１が取得した運転データに基づいて、診断部１２により複数の車両それぞれが交差点で危険運転を行ったか否かを診断された診断結果を取得する。
【００９２】
次に、情報処理装置１０Ａは、算出した交差点の交通量を取得する（Ｓ２２）。より具体的には、学習処理部１７は、取得部１１が取得した運転データに基づいて、算出部１３により算出された交差点における交通量を取得する。なお、ステップＳ２１及びステップＳ２２の処理順序はこの順に限らず、反対でもよいし、並行して処理されるとしてもよい。
【００９３】
次に、情報処理装置１０Ａは、交通量及び診断結果からモデル１４１に決定させた信号機制御パラメータを取得する（Ｓ２３）。より具体的には、学習処理部１７は、ステップＳ２１で取得した診断結果と、ステップＳ２２で取得した交通量とが、モデル１４１に入力することで、モデル１４１に決定させた信号機制御パラメータを取得する。なお、情報処理装置１０Ａが環境情報を取得する場合には、学習処理部１７は、ステップＳ２１で取得した診断結果と、ステップＳ２２で取得した交通量と、取得した環境情報とを、モデル１４１に入力して決定させた信号機制御パラメータを取得すればよい。
【００９４】
次に、情報処理装置１０Ａは、ステップＳ２１で取得した診断結果と、ステップＳ２２で取得した交通量とに基づき報酬を算出する（Ｓ２４）。より具体的には、学習処理部１７は、ステップＳ２１で取得した診断結果と、ステップＳ２２で取得した交通量とに基づき、予め定めた報酬ルールにしたがって、モデル１４１の強化学習に用いる報酬を算出する。
【００９５】
次に、情報処理装置１０Ａは、ステップＳ２１で取得した診断結果、ステップＳ２２で取得した交通量、ステップＳ２４で算出した報酬、及び、ステップＳ２３で取得した信号機制御パラメータを学習データとして保存する（Ｓ２５）。本実施の形態では、学習処理部１７は、これらを一組の学習データとして学習データ格納部１７２に格納する。なお、情報処理装置１０Ａが環境情報を取得する場合、学習処理部１７は、これらに環境情報を加えて一組の学習データとして学習データ格納部１７２に格納する。
【００９６】
次に、情報処理装置１０Ａは、学習データが一定量蓄積されたか否かを判定し（Ｓ２６）、一定量蓄積されていれば（Ｓ２６でＹｅｓ）、ステップＳ２７に進む。反対に、一定量蓄積されていなければ（Ｓ２６でＮｏ）、ステップＳ２１に戻って処理を行う。
【００９７】
ステップＳ２７において、情報処理装置１０Ａは、一定量蓄積された学習データを用いて、強化学習によりモデル１４１を再学習する。より具体的には、学習処理部１７は、一組の学習データが一定量蓄積された学習データを用いて、モデル１４１を強化学習する。なるべく多くの学習データを用いて強化学習を行った方が、局所解に陥る可能性を低減できるのでより適切な信号機制御パラメータを決定可能なモデル１４１に更新できるからである。
【００９８】
なお、情報処理装置１０Ａは、一度も信号機制御パラメータを出力していない場合には、人などによる手作業で信号機制御パラメータを設定した後に、運転データを収集し算出した交通量及び出力した診断結果を用いて上述の学習処理を行えばよい。
【００９９】
また、情報処理装置１０Ａは、ステップＳ２７の処理すなわち強化学習によるモデル１４１の再学習を所定の間隔で行えばよいが、さらに収束判定を行ってもよい。収束判定を行い、ｙｅｓとなった場合には、モデル１４１の最適化が完了したとして、次の再学習を行わないとしてもよいし、次に再学習を行うタイミングを、所定の間隔より長くしてもよい。
【０１００】
［効果等］
以上のようにして、情報処理装置１０Ａは、交差点を通過する複数の車両の運転データから、交差点における交通量を算出し、交差点における危険運転の頻度等を診断する。そして、算出した交通量と診断結果と環境情報とを入力としてモデル１４１に信号機制御パラメータを決定させることで、危険運転にならない範囲で交差点を含む領域の環境の変化に応じて交通量を最大化できる信号機制御パラメータを出力できる。
【０１０１】
また、情報処理装置１０Ａは、蓄積した複数の学習データを用いて、モデル１４１を強化学習することで更新する。本実施の形態における情報処理装置１０Ａは、運転診断技術を利用することで、決定した信号機制御パラメータの評価指標として、交通量だけでなく危険運転回数などの危険運転の診断結果を用いることができる。情報処理装置１０Ａは、例えば加点要素として交通量、減点要素として診断結果を用いて報酬を算出すれば、強化学習に用いることができる。情報処理装置１０Ａは、算出した報酬を強化学習に用いることで、危険運転の増加を抑制しつつ渋滞を抑制できる信号機制御を実現することができる信号機制御パラメータを決定させるモデル１４１を強化学習により自動的に得ることができる。
【０１０２】
また、情報処理装置１０Ａは、交通量及び危険運転診断の診断結果が紐づけられた学習データを多数含むビッグデータを収集してもよい。情報処理装置１０Ａは、ビッグデータを用いて強化学習によりモデル１４１を再学習することで、より適切な信号機制御パラメータを決定させるモデル１４１を得ることができる。
【０１０３】
なお、モデル１４１は、評価指標として、交通量だけでなく危険運転回数などの危険運転の診断結果を用いることで、ルールベースにて作成してもよい。また、モデル１４１は、上述したように、他の学習方法により得られた線形回帰モデルなどの統計モデルであってもよいし、ルールセットの学習により得られたルールモデルであってもよい。
【０１０４】
以上のように、本開示に係る情報処理装置及び情報処理方法によれば、危険運転にならない範囲で交通量を最大化できる信号機制御パラメータを決定できるので、危険運転の増加を抑制しつつ渋滞を抑制できる信号機制御を実現できる。
【０１０５】
（他の実施態様の可能性）
以上、実施の形態において本開示の情報処理装置及び情報処理方法について説明したが、各処理が実施される主体や装置に関しては特に限定しない。ローカルに配置された特定の装置内に組み込まれたプロセッサなど（以下に説明）によって処理されてもよい。またローカルの装置と異なる場所に配置されているクラウドサーバなどによって処理されてもよい。
【０１０６】
なお、本開示は、上記実施の形態に限定されるものではない。例えば、本明細書において記載した構成要素を任意に組み合わせて、また、構成要素のいくつかを除外して実現される別の実施の形態を本開示の実施の形態としてもよい。また、上記実施の形態に対して本開示の主旨、すなわち、請求の範囲に記載される文言が示す意味を逸脱しない範囲で当業者が思いつく各種変形を施して得られる変形例も本開示に含まれる。
【０１０７】
また、本開示は、さらに、以下のような場合も含まれる。
【０１０８】
（１）上記の装置は、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクユニット、ディスプレイユニット、キーボード、マウスなどから構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＡＭまたはハードディスクユニットには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、各装置は、その機能を達成する。ここでコンピュータプログラムは、所定の機能を達成するために、コンピュータに対する指令を示す命令コードが複数個組み合わされて構成されたものである。
【０１０９】
（２）上記の装置を構成する構成要素の一部または全部は、１個のシステムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ：大規模集積回路）から構成されているとしてもよい。システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＡＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。
【０１１０】
（３）上記の装置を構成する構成要素の一部または全部は、各装置に脱着可能なＩＣカードまたは単体のモジュールから構成されているとしてもよい。前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどから構成されるコンピュータシステムである。前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、上記の超多機能ＬＳＩを含むとしてもよい。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、その機能を達成する。このＩＣカードまたはこのモジュールは、耐タンパ性を有するとしてもよい。
【０１１１】
（４）また、本開示は、上記に示す方法であるとしてもよい。また、これらの方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラムであるとしてもよいし、前記コンピュータプログラムからなるデジタル信号であるとしてもよい。
【０１１２】
（５）また、本開示は、前記コンピュータプログラムまたは前記デジタル信号をコンピュータで読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＢＤ（Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）  Ｄｉｓｃ）、半導体メモリなどに記録したものとしてもよい。また、これらの記録媒体に記録されている前記デジタル信号であるとしてもよい。
【０１１３】
また、本開示は、前記コンピュータプログラムまたは前記デジタル信号を、電気通信回線、無線または有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送するものとしてもよい。
【０１１４】
また、本開示は、マイクロプロセッサとメモリを備えたコンピュータシステムであって、前記メモリは、上記コンピュータプログラムを記憶しており、前記マイクロプロセッサは、前記コンピュータプログラムにしたがって動作するとしてもよい。
【０１１５】
また、前記プログラムまたは前記デジタル信号を前記記録媒体に記録して移送することにより、または前記プログラムまたは前記デジタル信号を、前記ネットワーク等を経由して移送することにより、独立した他のコンピュータシステムにより実施するとしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１１６】
本開示は、運転診断技術を用いて最適な信号機制御パラメータを決定する処理を行う情報処理方法、サーバ及びプログラムに利用でき、特に交差点に設けられる信号機を制御するシステムで利用される信号機制御パラメータを提供する情報処理方法、サーバ及びプログラムに利用できる。
【符号の説明】
【０１１７】
１０、１０Ａ    情報処理装置
１１    取得部
１２    診断部
１３    算出部
１４    決定部
１５    出力部
１６    格納部
１７    学習処理部
２０、２０ａ    車両
３０    信号機
３１、３２    領域
１４１    モデル
１７１    報酬算出部
１７２    学習データ格納部
１７３    学習部
【図１】
2020021305.tif 000003
【図２Ａ】
2020021305.tif 000004
【図２Ｂ】
2020021305.tif 000005
【図３】
2020021305.tif 000006
【図４】
2020021305.tif 000007
【図５Ａ】
2020021305.tif 000008
【図５Ｂ】
2020021305.tif 000009
【図６】
2020021305.tif 000010
【図７】
2020021305.tif 000011
【図８】
2020021305.tif 000012
【図９】
2020021305.tif 000013
【図１０】
2020021305.tif 000014