(57)【要約】【課題】走行中の車両から取得された情報に基づいて、景観の見晴らしの良さを自動的に指標化すること。【解決手段】本発明の情報処理装置は、車両に搭載されたセンサから、検出結果を示すセンサ検出情報を取得する取得部と、取得部により取得されたセンサ検出情報に基づいて、周辺環境に対する複数の指標を導出する導出部と、導出部により導出された複数の指標に基づいて、センサ検出情報が取得された地点の属性情報を評価する評価部と、を備える。【選択図】図１
2020073915.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載されたセンサから、検出結果を示すセンサ検出情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得されたセンサ検出情報を、制御に用いられる目的に応じて事前に定義された複数の評価部に同時に入力することにより、周辺環境に対する複数の指標を前記車両上で互いに異なる頻度で導出する導出部と、を備え、
複数の前記評価部は、前記センサ検出情報を用いて前記車両の制御内容に反映される制御属性を決定する第１評価部と、前記センサ検出情報を選択的に用いて前記車両の制御状態における地点に対する環境の属性を示す環境属性を決定する第２評価部とを備え、
前記第１評価部および前記第２評価部の評価結果を前記車両の制御部に出力する、
情報処理装置。
【請求項２】
前記評価部は、前記複数の指標および位置情報を含む車両情報に基づいて、前記地点における感性指標の評価値を、前記センサ検出情報が取得された位置に対応付けて導出する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記評価部は、前記感性指標の評価値を、所定の時間長の単位に含まれる時刻に対応付けて導出する、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記評価値に基づいて、景観に関する情報を前記車両に提供する情報提供部を更に備える、
請求項２または３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記情報提供部は、前記車両の乗員が選択した見晴らしの良さのカテゴリと、属性情報との関連に応じて前記景観に関する情報を前記車両に提供する、
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記車両は自動運転車両であり、
前記車両は、前記評価部による見晴らしの良さの評価を高めるよう車線変更または他車両との距離関係の変更の少なくとも一方を行う、
請求項１から５のうちいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
コンピュータが、
車両に搭載されたセンサから、検出結果を示すセンサ検出情報を取得し、
取得されたセンサ検出情報を、制御に用いられる目的に応じて事前に定義された複数の評価部に同時に入力することにより、周辺環境に対する複数の指標を前記車両上で互いに異なる頻度で導出し、
複数の前記評価部のうち一部または全部が、それぞれ、前記センサ検出情報を用いて前記車両の制御内容に反映される制御属性を決定する第１評価と、前記センサ検出情報を選択的に用いて前記車両の制御状態における地点に対する環境の属性を示す環境属性を決定する第２評価とを行い、
前記第１評価および前記第２評価の結果を前記車両の制御部に出力する、
情報処理方法。
【請求項８】
コンピュータに、
車両に搭載されたセンサから、検出結果を示すセンサ検出情報を取得させ、
取得されたセンサ検出情報を、制御に用いられる目的に応じて事前に定義された複数の評価部に同時に入力することにより、周辺環境に対する複数の指標を前記車両上で互いに異なる頻度で導出させ、
複数の前記評価部のうち一部または全部が、それぞれ、前記センサ検出情報を用いて前記車両の制御内容に反映される制御属性を決定する第１評価と、前記センサ検出情報を選択的に用いて前記車両の制御状態における地点に対する環境の属性を示す環境属性を決定する第２評価とを行い、
前記第１評価および前記第２評価の結果を前記車両の制御部に出力させる、
プログラム。
【請求項９】
前記第１評価部は、前記第２評価部よりも高い頻度で前記制御属性を決定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記評価部の定義を更新する更新部を備え、前記評価部から出力される属性情報を追加可能とする、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記センサ検出情報および前記複数の指標を前記位置情報に対応付けると共に、前記複数の指標の内容に応じて外部へ送信される送信データを選択的に生成するデータ生成部を備える、
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
外部へ送信された前記送信データに対して返信された応答信号を受信する通信部を備え、
前記情報提供部は、前記車両が判定した属性情報と、前記応答信号に含まれる更新された属性情報とのいずれかに基づいて前記車両の周囲の景観に関する情報を示す景観情報を提供する、
請求項１１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
車両に搭載されたセンサから、通信を介して検出結果を示すセンサ検出情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得されたセンサ検出情報に基づいて、前記車両の周辺環境に対する複数の指標を導出する導出部と、
前記導出部により導出された複数の指標、および前記車両から取得した属性情報に基づいて、前記センサ検出情報が取得された地点の属性情報を評価する評価部と、
前記評価部により評価された前記評価の結果を車両に送信する情報提供部と、
を備える情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。
本願は、２０１７年６月１６日に、日本に出願された特願２０１７−１１８６９４号に基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。
【背景技術】
【０００２】
乗員に車両の経路に関する情報を提供するナビゲーション装置には、目的地までの経路に関する情報だけでなく、車両が走行している地点の周辺の店舗情報や、観光情報について提供するものがある（例えば特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−２８５８７０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、従来の技術は、乗員に提供される景観に関する情報が実際に走行する車両から取得されたものでなく、実際に車両が走行している周囲の景観の見晴らしの良さが評価されるものではなかった。
【０００５】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、走行中の車両から取得された情報に基づいて、景観の見晴らしの良さを自動的に指標化することができる情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提供することを目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係る情報処理装置は、以下の構成を採用した。
（１）：この発明の一態様に係る情報処理装置は、車両に搭載されたセンサから、検出結果を示すセンサ検出情報を取得する取得部（例えば実施形態の情報取得部２１０）と、前記取得部により取得されたセンサ検出情報に基づいて、周辺環境に対する複数の指標を導出する導出部（例えば実施形態の指標導出部２２０）と、前記導出部により導出された複数の指標に基づいて、前記センサ検出情報が取得された地点の属性情報を評価する評価部（例えば実施形態の景観評価部２３０）と、を備える情報処理装置である。
【０００７】
（２）：上記（１）の態様において、前記評価部は、前記複数の指標および位置情報を含む車両情報に基づいて、前記地点における感性指標の評価値を、前記センサ検出情報が取得された位置に対応付けて導出するものである。
【０００８】
（３）：上記（２）の態様において、前記評価部は、前記感性指標の評価値を、所定の時間長の単位に含まれる時刻に対応付けて導出するものである。
【０００９】
（４）：上記（２）または（３）の態様において、前記評価値に基づいて、景観に関する情報を前記車両に提供する情報提供部を更に備えるものである。
【００１０】
（５）：上記（４）の態様において、前記情報提供部は、前記車両の乗員が選択した見晴らしの良さのカテゴリと、前記属性情報との関連に応じて前記景観に関する情報を前記車両に提供するものである。
【００１１】
（６）：上記（１）から（５）のうちいずれか１つの態様において、前記車両は自動運転車両であり、前記車両は、前記評価部による見晴らしの良さの評価を高めるよう車線変更または他車両との距離関係の変更の少なくとも一方を行うものである。
【００１２】
（７）：この発明の一態様に係る情報処理方法は、コンピュータが、車両に搭載されたセンサから、検出結果を示すセンサ検出情報を取得し、取得されたセンサ検出情報に基づいて、周辺環境に対する複数の指標を導出し、導出された複数の指標に基づいて、前記センサ検出情報が取得された地点の属性情報を評価する、情報処理方法である。
【００１３】
（８）：この発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータに、車両に搭載されたセンサから、検出結果を示すセンサ検出情報を取得させ、取得されたセンサ検出情報に基づいて、周辺環境に対する複数の指標を導出させ、導出された複数の指標に基づいて、前記センサ検出情報が取得された地点の属性情報を評価させる、プログラムである。
【００１４】
（９）：上記（１）の態様において、前記導出部は、前記取得部により取得されたセンサ検出情報を制御に用いられる目的に応じて事前に定義された複数の前記評価部に入力することにより、周辺環境の属性を示す複数の指標を前記車両上で導出し、複数の前記評価部は、前記センサ検出情報を用いて前記車両の制御内容に反映される制御属性を決定する第１評価部と、前記センサ検出情報を用いて前記地点に対する環境の属性を示す環境属性を決定する第２評価部と、を備えるものである。
【００１５】
（１０）：上記（９）の態様において、前記第１評価部は、前記第２評価部よりも高い頻度で前記制御属性を決定するものである。
【００１６】
（１１）：上記（９）の態様において、前記評価部の定義を更新する更新部を備え、前記評価部から出力される前記属性情報を追加可能とするものである。
【００１７】
（１２）：上記（４）の態様において、前記センサ検出情報および前記複数の指標を前記位置情報に対応付けると共に、前記複数の指標の内容に応じて外部へ送信される送信データを選択的に生成するデータ生成部を備えるものである。
【００１８】
（１３）：上記（１２）の態様において、外部へ送信された前記送信データに対して返信された応答信号を受信する通信部を備え、前記情報提供部は、前記車両が判定した前記属性情報と、前記応答信号に含まれる更新された属性情報とのいずれかに基づいて前記車両の周囲の景観に関する情報を示す景観情報を提供するものである。
【００１９】
（１４）：この発明の一態様に係る情報処理装置は、車両に搭載されたセンサから、通信を介して検出結果を示すセンサ検出情報を取得する取得部と、前記取得部により取得されたセンサ検出情報に基づいて、前記車両の周辺環境に対する複数の指標を導出する導出部と、前記導出部により導出された複数の指標、および前記車両から取得した属性情報に基づいて、前記センサ検出情報が取得された地点の属性情報を評価する評価部と、前記評価部により評価された前記評価の結果を車両に送信する情報提供部と、を備える情報処理装置である。
【発明の効果】
【００２０】
（１）、（７）、（８）、（１４）によれば、車両が検出した車両の周囲の景観の情報に基づいて、車両の周辺環境の属性情報を評価することができる。
【００２１】
（２）によれば、車両が実際に走行する地点における車両から見た感性指標を評価することができる。
【００２２】
（３）によれば、車両が実際に走行する時刻における車両から感性指標を評価することで、時間帯や時期において変化する感性指標を評価することができる。
【００２３】
（４）によれば、評価した感性指標の情報を車両に提供することで、乗員は感性指標に応じた経路を選択して運転することができる。
【００２４】
（５）によれば、乗員は見晴らしの良い景観のカテゴリを選択し、カテゴリに対応した見晴らしの良い経路を選択して運転することができる。
【００２５】
（６）によれば、自動運転車両は、自車両の車線や他車両との位置を変更することにより、見晴らしが良くなる走行を行うことができる。
【００２６】
（９）によれば、車両は導出した複数の指標を車両の走行制御や経路の情報提供に用いることができる。
【００２７】
（１０）によれば、車両は、走行制御に関連する属性について高い頻度で決定することで、車両の走行支援の制御を行うことができる。
【００２８】
（１１）によれば、ユーザが調べたい属性を設定し、評価結果を得ることができる。
【００２９】
（１２）によれば、算出される属性値が無い場合や、条件を満たさない場合は送信データを生成せず、通信効率を向上させることができる。
【００３０】
（１３）によれば、車両で判定した属性情報に加えて、外部サーバで更新された属性情報も用いることができ、車両の走行制御の支援をより確かなものにすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】実施形態の情報処理システム１の構成の一例を示す図である。
【図２】実施形態の外部センシング部１１０の構成の一例を示す図である。
【図３】実施形態の各センサによって検出される車両１００の周囲の領域を示す図である。
【図４】実施形態の物体認識装置１１４が生成する検出データ１１５の内容の一例を示す図である。
【図５】実施形態のナビゲーション装置１２０の構成の一例を示す図である。
【図６】実施形態の距離の分布を示すヒストグラムである。
【図７】実施形態の彩度の分布を示すヒストグラムである。
【図８】実施形態の連続して撮像された画像の被写体の動きを示す図である。
【図９】実施形態の導出された指標値データ２２２の内容の一例を示す図である。
【図１０】実施形態の見晴らしの良い場所のＰＯＩデータの内容の一例を示す図である。
【図１１】実施形態の車両１００の走行データと最終評価値の関係の一例を示すグラフである。
【図１２】実施形態の情報処理システム１において実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１３】実施形態の自動運転車両３００を情報処理システム２に適用した場合の構成図である。
【図１４】変形例に係る自動運転車両３００の構成の一例を示す図である。
【図１５】制御属性に含まれるデータの内容の一例を示す図である。
【図１６】環境属性に含まれるデータの内容の一例を示す図である。
【図１７】外部サーバ４００の構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
以下、図面を参照し、本発明の情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムの実施形態について説明する。
【００３３】
図１は、実施形態の情報処理システム１の構成の一例を示す図である。情報処理システム１は、例えば、車両１００と、情報処理装置２００とを備える。車両１００は、無線通信を行い、ネットワークＮＷを介して情報処理装置２００と通信を行う。情報処理装置２００は、車両１００に搭載されたセンサによる検出結果を取得し、車両１００が走行した地点の見晴らしの良さを評価する。
【００３４】
［車両］
車両１００は、例えば、外部センシング部１１０と、ナビゲーション装置１２０と、通信装置１３０と、制御部１４０と、を備える。外部センシング部１１０は、車両１００に搭載された外部をセンシングするセンサによって外部の情報を取得する。
【００３５】
図２は、外部センシング部１１０の構成の一例を示す図である。外部センシング部１１０は、センサとしてカメラ１１１と、レーダ装置１１２と、ファインダ１１３と、物体認識装置１１４とを備える。これらのセンサは、例えば、自動運転のための外界監視センサとしても用いられる。
【００３６】
カメラ１１１は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等の固体撮像素子を利用したデジタルカメラである。カメラ１１１は、車両１００の周囲を撮像する。カメラ１１１は、車両１００の任意の箇所に一つまたは複数が取り付けられ、車両１００の周囲を撮像する。カメラ１１１は、前方を撮像する場合、フロントウインドシールド上部やルームミラー裏面等に取り付けられる。
【００３７】
また、カメラ１１１は、後方を撮像する場合、例えば、リアバンパー付近に取り付けられる。カメラ１１１は、左右方向を撮像する場合、例えば、左右のサイドミラーに取り付けられる。カメラ１１１は、例えば、車両１００の屋根に取り付けられた３６０°の周囲の景観を撮像するステレオカメラであってもよい。カメラ１１１は、例えば、車両１００の周囲を周期的に繰り返し撮像する。
【００３８】
レーダ装置１１２は、車両１００の周辺にミリ波等の電波を放射するとともに、物体によって反射された電波（反射波）を検出して少なくとも物体の位置（距離および方位）を検出する。レーダ装置１１２は、車両１００の任意の箇所に一つまたは複数が取り付けられる。レーダ装置１１２は、ＦＭＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）方式によって物体の位置および速度を検出してもよい。また、距離の測定には、距離を測定する距離カメラを用いてもよい。
【００３９】
ファインダ１１３は、照射光に対する散乱光を測定し、対象までの距離を検出するＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging、或いはLaser Imaging Detection and Ranging）である。ファインダ１１３は、車両１００の任意の箇所に一つまたは複数が取り付けられる。
【００４０】
図３は、各センサによって検出される車両１００の周囲の領域を示す図である。（ａ）は、前方を検出するセンサの検出領域、（ｂ）は、右方を検出するセンサの検出領域、（ｃ）は、後方を検出するセンサの検出領域、（ｄ）は、左方を検出するセンサの検出領域を示す。上記の車両１００に搭載されたカメラ１１１、レーダ装置１１２、ファインダ１１３の各センサによって、車両１００の前後左右方向をセンシングすることができる。
【００４１】
物体認識装置１１４は、カメラ１１１、レーダ装置１１２、およびファインダ１１３のうち一部または全部による検出結果に対してセンサフュージョン処理を行って、車両１００の外部の物体の位置、種類、速度等を認識する。物体認識装置１１４は、周辺の物体や構造物等の位置、および速度、加速度などの状態を認識し、認識された車両１００の周囲の物体等を認識する。周辺の物体の位置は、その物体の重心やコーナー等の代表点で表されてもよいし、物体の輪郭で表現された領域で表されてもよい。物体認識装置１１４により認識される物体は例えば、周辺車両に加えて、構造物、建物、樹木、ガードレールや電柱、駐車車両、歩行者その他の物体等がある。このような機能は、自動運転において車両１００の周辺物体を認識する際に用いられる。
【００４２】
物体認識装置１１４は、所定のタイミングで、各センサが検出したデータをまとめて検出データ１１５として生成する。物体認識装置１１４は、所定のサンプリング間隔でサンプリングした検出データ１１５を生成する。図４は、物体認識装置１１４が生成する検出データ１１５の内容の一例を示す図である。検出データ１１５は、例えば、車両位置、進行方向、各センサの検出結果、日時等を含む。検出データ１１５は、外部センシング部１１０の検出結果を示すセンサ検出情報の一例である。
【００４３】
車両位置は、画像などが取得された位置を表すデータである。物体認識装置１１４は、ナビゲーション装置１２０からサンプリング周期ごとに位置データを取得し、車両位置とする。進行方向データは、車両１００の進行方向が記録されデータである。物体認識装置１１４は、位置データの変化などから進行方向データを取得する。
【００４４】
カメラ１、カメラ２、…は、車両１００の周囲の複数の方向に対して撮像された画像データを含む。レーダ１、…は、車両１００の周囲の複数の方向に対してレーダ装置１１２が物体を検出した結果のデータを含む。ファインダ１、…は、車両１００の周囲の複数の方向に対してファインダ１１３が物体を検出したデータを含む。日時データは、画像や検出結果などが取得された日時の情報である。
【００４５】
図５は、ナビゲーション装置１２０の構成の一例を示す図である。ナビゲーション装置１２０は、車両１００が目的地まで走行する経路に従って経路案内を行う。ナビゲーション装置１２０は、例えば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機１２１と、ナビＨＭＩ１２２と、経路決定部１２３とを備え、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリ等の記憶部１２５に地図情報１２６を保持している。
【００４６】
ＧＮＳＳ受信機１２１は、ＧＮＳＳ衛星から受信した信号に基づいて、車両１００の位置（緯度、経度、高度）を特定する。車両１００の位置は、車両センサ６０の出力を利用したＩＮＳ（Inertial Navigation System）によって特定または補完されてもよい。ナビゲーション装置１２０は、ＧＮＳＳ受信機１２１の受信データに基づいて、車両１００の位置データや進行方向データを生成する。
【００４７】
ナビＨＭＩ１２２は、表示装置、スピーカ、タッチパネル、キー等を含む。ナビＨＭＩ１２２は、前述したＨＭＩ１１０と一部または全部が共通化されてもよい。経路決定部１２３は、例えば、ＧＮＳＳ受信機１２１により特定された車両１００の位置（或いは入力された任意の位置）から、ナビＨＭＩ１２２を用いて乗員により入力された目的地までの経路（例えば、目的地まで走行するときの経由地に関する情報を含む）を、地図情報１２６を参照して決定する。
【００４８】
地図情報１２６は、例えば、道路を示すリンクと、リンクによって接続されたノードとによって道路形状が表現された情報である。地図情報１２６は、道路の曲率やＰＯＩ（Point Of Interest）情報等を含んでもよい。ＰＯＩには、後述のように、情報処理装置２００から取得された見晴らしの良い場所の情報が含まれる。
【００４９】
地図情報１２６は、通信装置１３０とネットワークＮＷを介して情報処理装置２００にアクセスすることにより、随時、アップデートされてよい。地図情報１２６は、更に、ネットワークＮＷを介して取得されたネットユーザのＰＯＩに関する情報が付加されてもよい。ナビＨＭＩ１２２には、走行中の経路におけるＰＯＩが表示されてもよい。
【００５０】
ナビゲーション装置１２０は、経路決定部１２３により決定された経路に基づいて、ナビＨＭＩ１２２を用いた経路案内を行う。なお、ナビゲーション装置１２０は、例えば、ユーザの保有するスマートフォンやタブレット端末等の端末装置の機能によって実現されてもよい。また、ナビゲーション装置１２０は、通信装置１３０を介して情報処理装置２００やその他のナビゲーションサーバ（不図示）に現在位置と目的地を送信し、それらから返信された経路を取得してもよい。
【００５１】
通信装置１３０は、例えば、セルラー網やＷｉ−Ｆｉ網、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communication）などを利用して、無線通信を行い、ネットワークＮＷを介して情報処理装置２００と通信する。
【００５２】
制御部１４０は、外部センシング部１１０により検出された検出結果を示す検出データ１１５を、通信装置１３０およびネットワークＮＷを介して情報処理装置２００に送信する。また、制御部１４０は、情報処理装置２００により送信された情報を、通信装置１３０を介してナビＨＭＩ１２２に表示させる。
【００５３】
制御部１４０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することで実現される。また、制御部１４０、外部センシング部１１０、ナビゲーション装置１２０の一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などのハードウェアによって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。
【００５４】
［情報処理装置］
図１に示されるように、情報処理装置２００は、例えば、情報取得部２１０と、指標導出部２２０と、景観評価部２３０と、情報提供部２４０と、記憶部２６０と、を備える。
【００５５】
指標導出部２２０、景観評価部２３０、及び情報提供部２４０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することで実現される。また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などのハードウェアによって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。プログラムは、予めＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリ等の記憶装置に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ−ＲＯＭ等の着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体がドライブ装置（不図示）に装着されることで記憶装置にインストールされてもよい。
【００５６】
情報取得部２１０は、例えば、ネットワークＮＷに接続するためのＮＩＣ（Network Interface Card）を含む。情報取得部２１０は、車両に搭載された外部センシング部１１０から、ネットワークＮＷを介して検出データ１１５を取得する。
【００５７】
指標導出部２２０は、情報取得部２１０により取得された検出データ１１５に基づいて、車両１００の周辺の景観の見晴らしの良さを示す複数の指標を導出する。指標導出部２２０は、検出データ１１５に基づいて画像解析、演算等を行い複数の指標を導出する。複数の指標の導出手法については後に詳述する。
【００５８】
景観評価部２３０は、指標導出部２２０により導出された複数の指標に基づいて、検出データ１１５が取得された地点の見晴らしの良さを評価する。見晴らしの良さの評価手法については後に詳述する。
【００５９】
情報提供部２４０は、また、景観評価部２３０により評価された見晴らしの良さの情報を、ネットワークＮＷを介して車両１００に送信する。情報処理装置２００がナビゲーションサーバである場合、経路検索結果に景観評価部２３０により評価された見晴らしの良さの情報を反映してもよい。
【００６０】
記憶部２６０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ、またはこれらのうち複数が組み合わされたハイブリッド型記憶装置などにより実現される。また、記憶部２６０の一部または全部は、ＮＡＳ（Network Attached Storage）や外部のストレージサーバなど、情報処理装置２００がアクセス可能な外部装置であってもよい。記憶部２６０には、例えば、地図情報２６１と、景観情報２６２が記憶される。
【００６１】
地図情報２６１は、例えば、道路を示すリンクと、リンクによって接続されたノードとによって道路形状が表現された情報である。地図情報２６１は、道路の曲率やＰＯＩ情報等を含む。
【００６２】
景観情報２６２は、景観評価部２３０により評価された見晴らしの良さに関する情報が記憶される。見晴らしの良さに関する情報は、例えば地図情報２６１に記憶されたノードまたはリンクの存在する複数の座標（位置）と対応付けられて記憶される。この座標には、ＰＯＩが対応付けられている場合もある。
【００６３】
［情報生成手法］
次に、情報処理装置２００による見晴らしの良さに関する情報を生成する方法について説明する。指標導出部２２０は、情報取得部２１０が取得した検出データ１１５を参照し、見晴らしの良さに関する複数種類の指標値Ｘ１〜Ｘｎ（ｎは任意の自然数）を、位置に対応付けて導出する。
【００６４】
指標導出部２２０は、複数の各センサのデータに基づいて車両１００の周囲の前後左右の方向について求めた方位別指標の平均、最大値などの統計値を、指標値Ｘｎとして導出する。指標導出部２２０は、方位別に指標値Ｘｎを導出してもよい。方位別に指標値Ｘｎを導出するとは、例えば、運転席および助手席から前方向、サイドウィンドウから外方に向かう方向、後部ウィンドウから後方向等の方向ごとに指標値Ｘｎを導出することである。
【００６５】
指標導出部２２０は、見晴らしの良さを示す指標として、例えば、距離、透過率、色、コントラスト、動体、高度等に関する指標値を導出する。
【００６６】
距離に関して、指標導出部２２０は、検出データ１１５に記録されたレーダ装置１１２の距離データを用いて指標を導出する。指標導出部２２０は、距離の算出において、外部センシング部１１０によって得られた距離データを用いてもよいし、複数の画像データに基づいた画像データの変化の差分や、焦点距離から画素に対応した距離を算出してもよい。
【００６７】
距離の指標を導出する場合、指標導出部２２０は、距離データに基づいて、車両１００の前後左右方向で検出された距離の分布を算出する。例えば、車両周辺の３６０度を見渡したときに、水平角一度刻みで距離を求め、距離の分布を算出する。この分布は、ヒストグラムの形式で表される。図６は、距離の分布を示すヒストグラムである。そして、指標導出部２２０は、例えば距離の分布の分散値をパラメータとして距離の分布の広がりを示す指標値を導出する。
【００６８】
透過率の指標を導出する場合、指標導出部２２０は、画像において所定距離以上遠方の画素のコントラスト指標（周波数成分）を算出する。所定以上遠方の画素は、例えば、ステレオカメラを用いて、画像（ステレオ画像でなくてもよい）の中で所定距離以上を撮像した部分を抽出する。指標導出部２２０は、抽出した部分の画像に対して水平方向と垂直方の２次元のＦＦＴ処理を行い、空間周波数スペクトルを算出する。指標導出部２２０は、算出した空間周波数スペクトルを透過率のコントラスト指標として用いる。所定以上の風景の部分の周波数成分が高いことは、透過率が高いこと示す。
【００６９】
コントラスト指標を導出する場合、指標導出部２２０は、画像に対して上記と同様に２次元のＦＦＴ処理を行い、空間周波数スペクトルを算出し、空間周波数スペクトルを画像におけるテクスチャのコントラスト指標として用いる。画像におけるテクスチャのコントラスト指標が高い場合、画像が撮像された場所は、例えば、森林、岩肌等のテクスチャの占める割合が高い景観である可能性が高い。
【００７０】
色相及び彩度の色指標を導出する場合、指標導出部２２０は、画像において各画素の色相及び彩度を算出する。指標導出部２２０は、例えば、画像を複数の領域に分割し、領域ごとに色相及び彩度の分布を算出する。この分布は、ヒストグラムの形式で表される。図７は、彩度の分布を示すヒストグラムである。指標導出部２２０は、色相及び彩度の分布を画像における色指標として用いる。
【００７１】
指標導出部２２０は、それぞれの領域の色相及び彩度の分布を比較し、周囲の領域に対して有意に異なる特徴的な分布が得られた場合、画像が撮像された場所を色彩に特徴があるスポットとして抽出する。色の指標値の高さは色の分布が周辺に対して特徴的である指標となる。画像において周囲の領域に対して特徴的な分布がある領域は、例えば花、海等の色彩に特徴がある景観である可能性が高い。
【００７２】
動体に関する指標を導出する場合、指標導出部２２０は、複数の位置データ、複数の画像データを用いて指標を導出する。被写体が動いている場合、被写体の画像における移動量に基づいて動体に関する指標を導出する。
【００７３】
指標導出部２２０は、複数の画像及び車両１００の移動データに基づいて、画像データの変化の差分から、被写体の動き（動体）を算出する。
【００７４】
図８は、連続して撮像された画像の被写体の動きを示す図である。例えば、（Ａ）において撮像された画像の所定時間後に（Ｂ）において画像が撮像された場合、（Ｂ）において遠方の大きな被写体Ｐの移動距離L1は、近距離の被写体Ｑの移動距離L２より小さい。指標導出部２２０は、被写体の領域が大きく、且つ、車両１００の移動距離Ｌに対して小さい動きを検出した場合、これを動体の指標として指標値を導出してもよい。
【００７５】
指標導出部２２０は、例えば、連続して撮像された画像に基づいて、所定以上の大きさの被写体を抽出する。指標導出部２２０は、例えば、（Ａ）の画像と（Ｂ）の画像とに基づいて被写体Ｐを抽出する。指標導出部２２０は、例えば、被写体Ｐの画像における面積Ｓ１と画像の面積Ｓとの比：Ｓ１／Ｓが所定の閾値を超えた場合、被写体Ｐは大きい被写体であると認識する。
【００７６】
指標導出部２２０は、（Ａ）の画像と（Ｂ）の画像とに基づいて被写体Ｐの動きの指標を算出する。被写体Ｐの動きの指標は、例えば、（Ａ）の画像と（Ｂ）の画像とにおける被写体Ｐの移動距離Ｌ１と、（Ａ）の画像と（Ｂ）の画像とが撮像された間に車両の移動距離Ｌとの相関関係に基づいて算出される。動きの指標値において、被写体領域が大きく、且つ、車両１００の移動距離Ｌに対して被写体の移動距離Ｌ１が小さいことは、遠方の景観が撮像されている指標となる。動体の指標値は、山、木、ビル等の大きな被写体が視界に入る景色の指標となる。
【００７７】
高度に関する指標を導出する場合、指標導出部２２０は、検出データ１１５に記録されたナビゲーション装置１２０の３次元位置データを用いる。指標導出部２２０は、所定の閾値以上の高度の場所を抽出する。高度の指標値は、俯瞰できる視界が広がっている景色の指標となる。
【００７８】
図９は、導出された指標値データ２２２の内容の一例を示す図である。景観評価部２３０は、指標導出部２２０により導出された複数の指標値Ｘ１〜Ｘｎに基づいて、検出データ１１５が取得された地点の見晴らしの良さを評価する。
【００７９】
景観評価部２３０は、距離の指標値に基づいて所定値以上の距離を抽出する。距離の指標値が所定値以上の場所は、空間が広がっていることを表し、見晴らしに関連性が高くなることが推定される。景観評価部２３０は、抽出された場所において、導出された複数の指標値Ｘ１〜Ｘｎについて、関連性がある指標値Ｘｎを組み合わせてグループ化する。グループは、例えば「山」、「海岸」等の景観のカテゴリ毎によって決定される。
【００８０】
景観評価部２３０は、グループ化した指標値Ｘｎのそれぞれに重み付けの係数αｎを乗じる。景観評価部２３０は、グループの相乗効果に応じてグループ内の指標値Ｘｎのそれぞれの係数αｎを高くしてグループの指標値Ｘｎを加算し、式（１）に示されるようにグループ毎にスコア（評価値）を算出する。
【００８１】
グループ評価値（１）＝（α１・Ｘ１＋α２・Ｘ２＋α３・Ｘ３）グループ評価値（２）＝（α４・Ｘ４＋α５・Ｘ５），
…
（１）
【００８２】
グループの相乗効果とは、見晴らしが良い場所に関連性がある指標値Ｘｎの係数αｎに重みが付けられたものである。例えば、景観が「海」の場合、例えば、色、透過率等の指標値の係数αｎに重みが付けられ、景観が「山」の場合、例えば、距離、色、動体、高度等の指標値の係数に重みが付けられる。景観評価部２３０は、グループ毎のスコアを比較し、順位付けを行い、式（２）に基づいて最も高いスコアのグループを最終評価値として選択する。最も高いスコアのグループは、検出データ１１５が取得された地点の代表的な景観を表す。
【００８３】
最終評価値＝ＭＡＸ｛（α１・Ｘ１＋α２・Ｘ２＋α３・Ｘ３），（α４・Ｘ４＋α５・Ｘ５），…｝    （２）
【００８４】
景観評価部２３０は、所定期間の間に取得された検出データ１１５に基づいて、検出データ１１５が取得された時期に対応つけて係数αｎに重みを付けて、時期に特徴的な景色が選択されるようにしてもよい。例えば、景観評価部２３０は、春や秋の時期に、距離、透過率、色、コントラストの係数の重みを増やし、紅葉や桜等景観の色彩が特徴的である見晴らしの良い場所を選択することができる。
【００８５】
景観評価部２３０は、検出データ１１５が取得された位置及び時刻に対応付けて係数αｎに重みを付けて見晴らしの良さを評価してもよい。例えば、同じ場所でも日の出や日の入り等の時間帯によって景観が変わる場合がある。日の出や日の入り等の時間帯は、画像における色度の赤の色味が増加する特徴的な景観が現れる。景観評価部２３０は、例えば、時刻に対応付けて色の指標値Ｘｎの係数αｎに重みを付けてもよい。これにより、景観評価部２３０は、例えば、湖畔や海岸の日の入りや日の出の時刻等の色彩が特徴的な時刻における見晴らしの良い場所を選択することができる。
【００８６】
指標導出部２２０が各センサの検出方向毎に指標値Ｘｎを導出した場合、景観評価部２３０は、検出データ１１５が取得された位置、移動方向に対応つけて係数αｎに重みを付けて見晴らしの良さを評価してもよい。景観評価部２３０は、例えば、車両１００が移動している方向に対して見晴らしが良い景色が広がっていることを評価したい場合、進行方向の指標値Ｘｎの係数αｎに、他の方向よりも大きい重みを付けてもよい。
【００８７】
景観評価部２３０は、グループのスコアに基づいて見晴らしの良さを順位付けし、記憶部２６０に景観情報２６２としてカテゴリごとに見晴らしの良さに関する情報を記憶してよい。カテゴリは、例えば「見晴らし上位順」、「カラフルスポット」、「ランドマーク見学スポット」、「山」、「海」、「夜景」等のカテゴリに分類されている。
【００８８】
景観評価部２３０は、抽出された見晴らしの良い場所に対して地図情報２６１を参照してスポット名を付与してもよい。景観評価部２３０は、ネットワークＮＷを介して検索した情報に基づいて見晴らしの良い場所に対してスポット名を付与してもよい。景観評価部２３０は、見晴らしの良さに関する情報をＰＯＩデータとして生成し、地図情報２６１に追加する。ネットワークＮＷは、例えば、ＷＡＮ（Wide Area Network）やＬＡＮ（Local Area Network）、インターネット、専用回線、無線基地局、プロバイダなどのうちの一部または全部を含む。
【００８９】
図１０は、見晴らしの良い場所のＰＯＩデータ２３１の内容の一例を示す図である。
【００９０】
この他、景観評価部２３０は、車両１００の走行データと最終評価値を対応つけてデータを生成してもよい。図１１は、車両１００の走行データと最終評価値の関係の一例を示すグラフである。景観評価部２３０は、走行データと最終評価値を対応つけ、最終評価値が所定の閾値を超えた地点を見晴らしの良い場所として抽出する。景観評価部２３０は、抽出した走行経路上における見晴らしの良い場所のデータを地図情報２６１に追加してもよい。
【００９１】
情報処理システム１において、見晴らしの良さの評価は、複数の車両１００がセンシングした情報に基づいて行われてもよい。この場合、記憶部２６０に記憶された景観情報２６２及び地図情報２６１のＰＯＩは、複数の車両１００がセンシングした情報に対して統計処理を行うことで、リアルタイムに更新されてもよい。
【００９２】
情報提供部２４０は、地図情報２６１に記憶された見晴らしの良さのＰＯＩの情報を車両１００に提供する。例えば、情報提供部２４０が車両１００に情報提供を行うことで、乗員がナビゲーション装置１２０で目的地までのルート設定の操作を行った場合に、目的地までのルートに対応して見晴らしの良い場所の情報が提供される。これによりナビＨＭＩ１２２には、目的地までの経路上に見晴らしが良いスポットが表示される。
【００９３】
情報提供部２４０は、車両１００の乗員が選択した見晴らしの良さのカテゴリに応じて見晴らしが良い場所を選択して車両１００に提供してもよい。また、ナビゲーション装置１２０は、乗員が選択した見晴らしの良さのカテゴリに応じてルート設定を行ってもよい。乗員は、例えば、ナビＨＭＩ１２２上の操作をする際に、「見晴らし上位順」、「カラフルスポット」、「ランドマーク見学スポット」等のようなカテゴリを選択する。乗員が例えば「見晴らし上位順」のカテゴリを選択すると、ナビゲーション装置１２０は、「見晴らし上位順」に応じてルート設定を行い、乗員は見晴らしの良いルートでドライブをすることができる。
【００９４】
次に情報処理システム１において実行される処理について説明する。図１２は、情報処理システム１において実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、情報取得部２１０は、ネットワークＮＷを介して車両１００から検出データ１１５を取得する（ステップＳ１００）。指標導出部２２０は、検出データ１１５に基づいて見晴らしの良さを示す複数の指標値Ｘｎを導出する（ステップＳ１１０）。
【００９５】
景観評価部２３０は、複数の指標値Ｘｎに基づいてセンサ検出情報が取得された地点の見晴らしの良さを評価する（ステップＳ１２０）。情報提供部は、見晴らしの良さに関する情報を車両１００に提供する（ステップＳ１３０）。
【００９６】
上述したように、情報処理システム１によれば、車両１００が検出した車両１００の周囲の検出データ１１５に基づいて、見晴らしの良さを自動的に指標化することができる。
これにより、情報処理システム１によれば、検出データ１１５が取得された位置、時刻に応じて検出データ１１５が取得された地点での見晴らしの良さを評価することができる。
また、情報処理システム１によれば、乗員は見晴らしの良さのカテゴリに応じてルート設定をナビゲーション装置１２０で行うことができ、乗員は見晴らしの良いルートでドライブすることができる。
【００９７】
上述した情報処理システム１は、自動運転車両３００に適用してもよい。図１３は、自動運転車両３００を情報処理システム２に適用した場合の構成図である。ナビゲーション装置３２０は、目的地までの経路を推奨車線決定装置３６０に出力する。推奨車線決定装置３６０は、ナビゲーション装置３２０が備える地図データよりも詳細な地図を参照し、車両が走行する推奨車線を決定し、自動運転制御装置３５０に出力する。
【００９８】
自動運転制御装置３５０は、外部センシング部３１０から入力される情報に基づいて、推奨車線決定装置３６０から入力される推奨車線に沿って走行するように、エンジンやモータを含む駆動力出力装置３７０、ブレーキ装置３８０、ステアリング装置３９０のうち一部または全部を制御する。
【００９９】
ここで、自動運転車両３００は、景観評価部２３０による評価に基づいて、推奨車線を変更してもよい。自動運転車両３００は、景観評価部２３０による見晴らしの良さの評価を高めるよう車線変更または他車両との距離関係の変更の少なくとも一方を行う。例えば、推奨車線決定装置３６０は、景観評価部２３０による見晴らしの良さの指標が高くなるように、レーンチェンジを行ったり、レーンチェンジ後に元の車線に戻ったりするよう推奨車線を決定してもよい。また、推奨車線決定装置３６０は、並走車や近接車両が存在する場合に、景観評価部２３０による見晴らしの良さの指標が高くなるように車間距離を開ける、レーンチェンジを行う、追い越しを行う等の経路を変更するよう推奨車線を決定してもよい。
【０１００】
このような自動運転車両３００では、手動運転車両に比して、乗員が景観を眺める機会がより多くなると想定される。従って、実施形態の情報処理システム２を利用することで、乗員は自動運転中の経路において目的地まで眺めの良いルートを選択することができる。
【０１０１】
［変形例］
上記実施形態では、自動運転車両３００が情報処理装置２００と通信して車両の走行経路に沿った見晴らしの良さという指標値を導出する場合を例示した。自動運転車両３００の周辺環境に対する指標値は、自動運転車両３００の外部に設けられた情報処理装置２００で導出するのではなく、自動運転車両３００側において導出されてもよい。そして、自動運転車両３００の周辺環境に対する指標値は、車両の位置に応じて導出されてもよい。以下の説明では、上記実施形態と同一の構成（装置の配置や数が異なってもよい）については、同一の名称および符号を用い、重複する説明については、適宜省略する。
【０１０２】
図１４は、変形例に係る自動運転車両３００の構成の一例を示す図である。変形例において、情報処理装置２００は、自動運転車両３００に搭載されている。情報処理装置２００は、例えば、ナビゲーション装置３２０に内蔵または外部接続される。外部接続とは、有線または無線によりナビゲーション装置３２０に接続された情報処理装置２００がナビゲーション装置３２０の機能の一部として動作することをいう。なお、自動運転車両３００（以下、自車両ともいう）の自動運転制御装置３５０が第１評価部の一例であり、情報処理装置２００が第２評価部の一例である。
【０１０３】
自動運転制御装置３５０は、例えば、外部センシング部３１０により検出された検出データ３１５に基づいて、車両の周囲の環境の属性を評価し、評価結果に基づいて自動運転による回避制御の走行支援や、ＡＤＡＳ（Advanced driver-assistance systems）による衝突や事故を回避する等の車両の走行支援を行う。検出データ３１５は、検出データ１１５の内容の少なくとも一部または全部を含む（図４参照）。
【０１０４】
情報処理装置２００は、情報取得部２１０と、景観評価部２３０と、情報提供部２４０と、通信部２５０とを備える。情報処理装置２００は、車両の走行の走行支援のための属性の評価と異なり、例えば、外部センシング部３１０により検出された検出データ３１５に基づいて、車両の周囲の環境の属性を評価し、評価結果に基づいてナビゲーション装置３２０による車両の経路の決定を支援する。なお、変形例において、自動運転制御装置３５０および情報処理装置２００が複数の評価部の一例である。自動運転制御装置３５０は、第１評価部の一例であり、情報処理装置２００が第２評価部の一例である。
【０１０５】
先ず、自動運転制御装置３５０による属性の評価について説明する。自動運転制御装置３５０は、外部センシング部３１０から検出データ３１５（センサ検出情報）を取得する。検出データ３１５は、例えば、外部センシング部３１０から取得したデータの他にＧＮＳＳから取得した位置データや、他の車両センサから取得したデータを含む。
【０１０６】
自動運転制御装置３５０は、検出データ３１５のうち、車両位置、移動速度、姿勢状態量等のセンサ値に基づくデータを車両センサデータ保持部３５１に記憶し、検出データ３１５に基づいて算出された撮像された画像データの画素情報、複数の検出データの差分の情報である差分情報、属性情報の導出に必要な基本指標値等のデータを一時メモリ３５２に記憶する。基本指標値とは、画像処理で数理的に特定されるパラメータである。
【０１０７】
この場合の基本指標値は、上記実施形態のように「見晴らし」のような値に限らず、画像処理で数理的に特定されるパラメータであればよい。自動運転制御装置３５０は、検出データ３１５を用いて制御属性を決定する。制御属性とは、類型化された車両の環境のそれぞれに該当するか否かを示す属性値と、該当する場合のその程度を示す属性指標との組み合わせを含むデータである。
【０１０８】
図１５は、制御属性３５５に含まれるデータの内容の一例を示す図である。制御属性３５５は、例えば、「衝突、渋滞、カーブ、物体、」等の車両の周囲の環境を類型化した「属性」に対して属性値や属性指標を対応付けたものである。
【０１０９】
属性指標は、例えば、検出データ３１５に基づいて得られる複数のパラメータの中で、属性に関連するパラメータの集合である。例えば、「カーブ」という属性に対しては、検出データ３１５により得られる「位置、車速、加速度、ヨーレート、ステアリング角度、他車両、人、物体、相対距離、相対速度、相対角度、車線、車線曲率」等のデータの中から、「車線、車線曲率、ステアリング角度、加速度」等のカーブに関連するパラメータが抽出されて、カーブの属性指標として対応付けられている。
【０１１０】
複数のパラメータは、例えば、検出データ３１５に基づいて取得される。検出データとは、車両の周囲の所定距離内において認識されるデータ、および車両において検出されるデータなどを含む。
【０１１１】
属性指標は、属性の度合いを示すものであり、例えば、属性に関連して抽出された複数のパラメータからなるベクトルの大きさに基づいて算出される属性指標値の大きさである。
【０１１２】
属性値は、例えば、属性に該当するか否かを決定する評価値である。属性値は、例えば、属性指標値と閾値との比較結果に基づいて０または１の２値で表される。属性値は、例えば、属性に該当する場合は１に対応付けられ、属性に該当しない場合は０に対応付けられる。
【０１１３】
自動運転制御装置３５０は、例えば、車両センサデータ保持部３５１に記憶されたデータおよび一時メモリ３５２に記憶されたデータを評価関数３５４に入力し、計算結果に基づいて属性に該当するか否かを決定する。評価関数３５４は、例えば、中間層を持つ多層ニューラルネットワークで構成される。
【０１１４】
多層ニューラルネットワークは、ディープラーニング（深層学習）において用いられる多層化されたニューラルネットワークである。評価関数３５４は、例えば、学習データを用いたディープラーニングの実施により設定される。評価関数３５４は、予め実施された学習により設定される。
【０１１５】
自動運転制御装置３５０は、例えば、車両の周辺の制御属性の導出において、一時メモリ３５２に記憶されたデータに含まれる複数の画像を評価関数３５４に入力し、多層ニューラルネットワークにより画像の各画素を入力ベクトルとしたときの特徴量との比較結果を演算する。
【０１１６】
このとき評価関数３５４は、予め多数の入力ベクトルと、そのときの正解属性とを教師データとして学習した結果、各層の重みが最適化されて正解属性に対応した特徴量が保持されていることにより、新規の入力ベクトルに対し、各属性との関連性を出力するように構成される。例えば、評価関数３５４は、属性には画像に含まれる形状の境界や、物体の属性、走行環境の属性情報を含み、時系列の複数の画像を入力するときには、前回からの推移や次に発生される状態をも含むよう構成できる。自動運転制御装置３５０は、この評価関数３５４を使用して、入力画像に対する、車両、道路、歩行者、物体およびシーン属性の評価値を連続的に取得し、外界状態を認識する。
【０１１７】
自動運転制御装置３５０は、車両センサデータ保持部３５１に記憶された車両に関するデータを評価関数３５４に入力し、認識した対象物を含む複数のパラメータを算出し、複数のパラメータを属性ごと抽出する。自動運転制御装置３５０は、評価関数３５４を用いてグループ毎にスコア（属性指標値）を算出する。
【０１１８】
自動運転制御装置３５０は、算出した属性指標値と基準とを比較する。自動運転制御装置３５０は、属性指標値が閾値以上、閾値未満、所定の範囲内である等の比較処理により、属性指標値の基準適応性を決定する。自動運転制御装置３５０は、属性指標値が基準を満たす場合、属性に該当すると決定し、属性値に１を割り当てる。自動運転制御装置３５０は、属性指標値が基準を満たさない場合、属性に該当しないと決定し、属性値に０を割り当てる。
【０１１９】
自動運転制御装置３５０は、決定した属性値の内容に基づいて制御属性を生成する（図１５参照）。自動運転制御装置３５０は、例えば、属性値が１で属性に該当する場合、この属性について付加情報を計算する。付加情報については後述する。
【０１２０】
自動運転制御装置３５０は、属性値が１の属性について属性指標値に付加情報を追加して制御属性値３５６を生成する。制御属性値３５６は、後述のように自車両の走行支援の制御に用いられる。
【０１２１】
以下、具体的な属性の算出方法について説明する。自動運転制御装置３５０は、例えば、「衝突」という属性を評価する場合、属性指標として衝突確率を算出し、算出した衝突確率の大きさに基づいて属性値を決定し、衝突という属性に該当するか否かを判定する。
【０１２２】
自動運転制御装置３５０は、例えば、衝突確率の算出において、複数の画像データを評価関数３５４に入力して自車両の周囲の移動する物体を認識し、物体と自車両との現在位置を計算する。自動運転制御装置３５０は、物体が複数個認識された場合、各物体の種類を特定すると共に、各物体にＩＤを付与し、各物体と自車両との衝突確率を算出する。
【０１２３】
自動運転制御装置３５０は、「車速、加速度、ヨーレート、位置」等の検出及び認識されたデータを評価関数３５４に入力し、あらかじめ定義した所定時間進めた時刻における移動する物体と自車両との位置関係の将来予測を行う。
【０１２４】
自動運転制御装置３５０は、評価関数３５４により多層ニューラルネットワークによるディープラーニングを行い、移動する物体と自車両との位置関係の将来予測を設定された予測時間に対応して実行し、予測された自車両が位置し得る領域である位置分布と周辺の物体が位置し得る領域である位置分布との重なりの割合に基づいて、自車両と周辺の物体との衝突確率を算出する。
【０１２５】
この時、自動運転制御装置３５０は、評価関数３５４の多層ニューラルネットワークの各結合に対して予め記憶部に記憶された重み係数を乗じて自車両と周辺の物体との衝突確率を算出する。
【０１２６】
自動運転制御装置３５０は、算出した衝突確率と閾値を比較し、衝突確率が基準を満たさない場合、属性値に０を割り当て、衝突しないと判定する。自動運転制御装置３５０は、衝突確率が基準を満たす場合、属性値に１を割り当て、衝突する可能性があると判定する。
【０１２７】
自動運転制御装置３５０は、例えば、衝突する可能性があると判定した場合、「属性：衝突、衝突可能性：あり、対象物：他車両（ID＝*）、位置：（ｘ１、ｙ１）」等の付加情報を含む制御属性値３５６を生成する。自動運転制御装置３５０は、制御属性値３５６を駆動力出力装置３７０、ブレーキ装置３８０、ステアリング装置３９０等の制御部に出力し、対象物から回避する等の運転支援の制御を行う。
【０１２８】
上述した自動運転制御装置は、同様に「前走車進路変更」、「歩行者横断」、「信号状態変化」といった複数の属性について、属性判定および付加情報を推定するように構成することもできる。例えば、上述した自動運転制御装置３５０は、後述の情報処理装置２００よりも高い頻度で制御属性を決定する。自動運転制御装置３５０自動運転の制御の支援のために自動運転車両３００の周辺環境のセンシングを頻繁に行う必要があるからである。
【０１２９】
次に、情報処理装置２００による属性の評価について説明する。ここでは、上記実施形態の指標導出部２２０の処理は景観評価部２３０が行うものと読み替えるものとする。情報処理装置２００は、例えば、自車両が走行中に自車両の周囲の環境の属性を評価する。情報処理装置２００において情報取得部２１０は、情報選択部２１１を更に備える。
【０１３０】
情報選択部２１１は、例えば、高速でデータを入出力する高速側バスである高速部２１２と、随時読み取りで利用する低速側バスである低速部２１３との２つの情報経路を備える。
【０１３１】
高速部２１２は、例えば、自動運転制御装置３５０と景観評価部２３０との間のデータ容量が大きい通信に用いられる。高速部２１２は、例えば、自動運転車両３００の外部センシング部３１０、ＧＮＳＳ、車両センサ６０等により取得されたデータを通信する。
【０１３２】
例えば、外部センシング部３１０により所定の時間単位（ΔＴ）の間に６０枚の画像が撮影された場合、１０枚程度に減らされたデータが高速部２１２を介して景観評価部２３０に送信される。所定の時間単位とは、後述のように、データセットを生成する際に設定された所定の時間長である。
【０１３３】
データセットは、所定の時間単位で生成されるのではなく、画像のデータを所定の画像の区画で区切って生成されるものであってもよい。画像の区画で区切られたデータは、例えば、畳み込みニューラルネットワークの計算に用いられてもよい。
【０１３４】
低速部２１３は、例えば、景観評価部２３０が自動運転制御装置３５０により生成された属性値を随時読み出す際の情報経路である。低速部２１３で送受信される情報量は、高速部２１２で送受信される情報量より少ない。
【０１３５】
低速部２１３は、自動運転車両３００と外部に設けられた他の装置との通信にも利用される。自動運転制御装置３５０は、例えば、所定のタイミングで生成した制御属性値３５６を通信データ生成・記憶部２３３（データ生成部）に低速部２１３を介して送信データとして出力する。通信データ生成・記憶部２３３は、例えば、生成した送信データを、低速部２１３に接続された通信部２５０を介して外部サーバ４００に送信する。
【０１３６】
景観評価部２３０は、例えば、定義更新部２３２と、通信データ生成・記憶部２３３を備える。景観評価部２３０は、検出データ３１５を用いて評価対象の地点に対する環境の属性を示す環境属性を決定する。環境属性とは、類型化された車両の周囲の環境のそれぞれに該当する属性と属性の程度を示す属性指標を含むデータである。
【０１３７】
図１６は、環境属性２５５に含まれるデータの内容の一例を示す図である。ここでは、環境属性２５５は、主に乗員の感性に関連する感性指標として生成される。感性指標とは、「見晴らし」のような、評価対象の地点の環境に対する乗員の感性を示す数理的に特定されるパラメータである。感性指標は、見晴らし、乗り心地、混雑状況等の属性に対して算出される。
【０１３８】
景観評価部２３０は、例えば、一時メモリ３５２に記憶された情報と車両センサデータ保持部３５１に記憶された情報とを情報取得部２１０の高速部２１２を介して取得し、取得した情報を評価関数２３４に入力して、自動運転車両３００が走行している位置における周辺環境に対する複数の環境属性を走行しながら決定する。評価関数２３４は、例えば、中間層を持つ多層ニューラルネットワークで構成される。景観評価部２３０は、評価関数２３４を用いて属性に対する属性指標を算出する。景観評価部２３０は、算出した属性指標に基づいて属性値を決定する。景観評価部２３０は、決定した属性値と属性指標の大きさに基づいて周辺環境の景観を評価する。
【０１３９】
景観評価部２３０は、例えば、「道路の快適さ」を評価する場合、検出データ３１５のうち、加速度、振動、音、混雑、停止回数などの道路の快適さに関連する複数のパラメータのデータを評価関数２３４に入力する。景観評価部２３０は、例えば、評価関数２３４において学習されている「道路の快適さ」の特徴的なパラメータの変化パターンに基づいて、快適さの属性指標を算出する。景観評価部２３０は、属性指標の計算結果に基づいて評価対象の地点が「道路の快適さ」の属性に該当するか否かを決定する。
【０１４０】
景観評価部２３０は、属性指標の大きさに基づいて算出される属性指標値が基準を満たすか否かを判定し、「道路の快適さ」の属性値を決定する。景観評価部２３０は、属性指標値が閾値以上、閾値未満、所定の範囲内である等の比較処理により、属性指標値の基準適応性を決定する。
【０１４１】
具体的には、景観評価部２３０は、導出した複数の属性指標値のベクトルの大きさとそれぞれの属性に適用される閾値とを比較して、属性値を算出し、評価対象の地点が所定の属性に該当している度合いを算出する。属性値は、属性に該当するか否かを示す０または１の２値で表されてもよいし、２値以上の段階的な数値で表されてもよい。
【０１４２】
景観評価部２３０は、属性値の度合いに応じて評価対象の地点の環境属性２５５を生成する（図１６参照）。景観評価部２３０は、例えば、属性値が基準を満たし、属性に該当する場合、この属性について属性指標値に付加情報を追加して環境属性値２３６を生成する。景観評価部２３０は、「属性：道路の快適さ、快適さ：やや快適、位置：（ｘ１、ｙ１）」等の付加情報を含む環境属性値２３６を生成する。景観評価部２３０は、複数の指標および位置情報を含む車両情報に基づいて、評価対象の地点における感性指標の評価値を、検出データ３１５が取得された位置に対応付けて導出する。景観評価部２３０は、生成した環境属性値２３６を通信データ生成・記憶部２３３に出力する。
【０１４３】
定義更新部２３２は、属性を定義している属性情報を適宜、追加または変更する。定義更新部２３２は、例えば、ユーザによる入力操作により受け付けられた入力情報に基づいて、属性情報を追加または変更する。ユーザは、例えば、車両の周囲の環境について自分が調べたい任意の属性のカテゴリを入力する。定義更新部２３２は、評価関数２３４において用いられる属性の定義を更新する。
【０１４４】
景観評価部２３０は、例えば、ユーザにより定義更新部２３２に入力された情報に基づいて、ユーザが調べたい属性を設定し、評価結果を導出してもよい。
【０１４５】
通信データ生成・記憶部２３３は、外部への送信データを選択的に生成する。送信データは、例えば、後述の外部サーバ４００に送信される。通信データ生成・記憶部２３３は、所定の時間単位（ΔＴ）において、ひとつの通信データセット（送信データ）を生成する。
【０１４６】
通信データ生成・記憶部２３３は、例えば、所定の時間単位における環境属性値２３６と、位置情報と、時刻情報と、代表的な検出データ３１５の値と、時刻の代表的な情報を含むタイムスタンプと、を対応付けて送信データのデータセットとして生成し、記憶部に記憶する。この時、位置情報は地図情報におけるノードとリンクで特定される道路の区間の情報であってもよい。
【０１４７】
通信データ生成・記憶部２３３は、データセット単位で送信データを自動運転制御装置３５０や外部に設けられた後述の外部サーバ４００等に送信する。但し、通信データ生成・記憶部２３３は、例えば、属性値が無い場合や属性値が閾値未満である場合、送信データを生成しない。通信データ生成・記憶部２３３は、算出された属性値の内容に基づいて、外部へ送信される送信データを選択的に生成する。
【０１４８】
通信データ生成・記憶部２３３は、例えば、所定の時間単位ごとに順次、自動運転車両３００の周囲の環境の属性に関するデータを自動運転制御装置３５０側に低速部２１３を介して送信する。上述した構成によれば、自動運転車両３００は、車両の座標（位置）における周辺環境に対する複数の指標を移動しながら評価することができる。
【０１４９】
上述した情報処理装置２００が搭載された自動運転車両３００には、更に、ネットワークＮＷを介して情報処理装置２００の機能を備える外部サーバ４００が接続されていてもよい。通信データ生成・記憶部２３３は、低速部２１３に接続された外部と通信可能な通信部２５０を介して外部サーバ４００に送信データを送信する。このような処理により、自動運転車両３００は、通信条件が悪い地域においても環境属性を評価することができる。
【０１５０】
図１７は、外部サーバ４００の構成の一例を示す図である。外部サーバ４００は、自動運転車両３００から環境属性値に関する情報を取得し、変動する情報を加えて環境属性を再評価し、評価結果を自動運転車両３００に提供する。
【０１５１】
例えば、「見晴らし」等の環境属性値は、建物の建設、天候、気温等、車両の形状によって変動するため、外部サーバ４００は、実際に現地を走行している車両から環境に関する情報を取得すると共に、天候・気温等の情報を加えて環境属性を再評価し、自動運転車両３００や他の車両にも情報を提供する。
【０１５２】
外部サーバ４００は、情報取得部４１０と、環境評価部４２０と、情報提供部４３０とを備える。環境評価部４２０は、評価関数４２２と、環境情報保持部４２３と、導出された属性情報を追加する更新部４２４とを備える。
【０１５３】
環境情報保持部４２３は、評価対象の領域の３次元地形情報、天候・気温情報、複数の車両の寸法等の情報を含む車両ジオメトリ情報を記憶している。これらの情報は、経時的に変更され得る経時情報であり、環境評価部４２０は、所定のタイミングにおいて、ネットワークＮＷから経時情報を取得し、変更があった場合、経時情報を更新する。
【０１５４】
環境評価部４２０は、情報取得部４１０を介して通信データ生成・記憶部２３３により送信された送信データを受信データ４２１として取得する。環境評価部４２０は、受信データ４２１に加えて環境情報保持部４２３に記憶された経時情報を評価関数４２２に入力し、車両の周囲の環境の環境属性値を導出する。
【０１５５】
評価関数４２２には、例えば、多層ニューラルネットワークが用いられる。環境評価部４２０は、例えば、環境属性を地形、天候・気温、車両の寸法等の違いに応じて算出する。
【０１５６】
環境評価部４２０は、例えば、「見晴らし」の属性の評価において、見晴らしの良い地点の天候が雨や曇りであり、あるいは車両の着座位置によっては見晴らしが悪くなることにより、自動運転車両３００から取得した環境属性値が「見晴らしが悪い」ことを示すものである場合、評価関数４２２を使用して現在の評価対象の地点の「見晴らし」の環境属性値を変更する。評価関数４２２は、天候の変化、車両の着座位置の変化等の環境や視点位置等の環境変化に応じて、多層ニューラルネットワークの演算におけるパラメータに対する重み係数を大きくする。
【０１５７】
更新部４２４は、導出された評価対象の地点の環境属性値が受信データの環境属性値と大きく異なるものとなった場合、評価関数４２２の定義を更新すると共に、導出された環境属性値を新たな環境属性値として追加する。更新部４２４は、更新された環境属性値を含む更新情報４０５を生成する。更新部４２４は、更新情報４０５を自動運転車両３００に送信する。
【０１５８】
更新部４２４は、他の自動運転車両に情報提供を行う。更新部４２４は、情報提供部４３０を介して応答信号４０６を送信する。応答信号４０６とは、例えば、送信データに基づいて外部サーバ４００で導出された更新情報４０５を含む情報である。
【０１５９】
このように、自動運転車両３００は、通信部２５０を介して送信データを送信することにより、外部サーバ４００から送信データに対して返信された応答信号４０６を、情報取得部２１０を介して受信することができる。
【０１６０】
自動運転車両３００において、応答信号４０６を受信した場合、情報提供部２４０は、自動運転車両３００側において判定した属性情報と、外部サーバから取得した応答信号４０６に含まれる追加された属性情報とのいずれかに基づいて、自動運転車両３００の周囲の景観に関する情報を示す景観情報を自動運転車両３００に提供する。
【０１６１】
これにより、自動運転車両３００は、自動運転車両３００において判定した属性情報に加えて、外部サーバ４００で更新された属性情報も用いることができる。そして、外部サーバ４００は、車両の形状や、将来的な天候の変化等の経時的な環境の変化に応じた環境属性を提供することができる。情報処理装置２００によれば、自動運転車両３００の自動運転の走行制御の支援をより確かなものにすることができる。
【０１６２】
以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。例えば、情報処理装置２００の指標導出部２２０、景観評価部２３０は車両１００側に設けられていてもよい。 
【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】
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【図１６】
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【図１７】
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