(57)【要約】  物体認識部（２００）は、移動体（１００）の周囲に存在する物体を認識する。周囲状況推測部（２０４）は、物体認識部（２００）により認識された物体の位置及び挙動の少なくともいずれかを解析して、物体認識部（２００）が移動体（１００）の周囲に存在すると認識できていない物体に起因する、後刻に顕在化する可能性のある事象を、潜在事象として導出する。
2019186664.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体に搭載される情報処理装置であって、
前記移動体の周囲に存在する物体を認識する物体認識部と、
前記物体認識部により認識された前記物体の位置及び挙動の少なくともいずれかを解析して、前記物体認識部が前記移動体の周囲に存在すると認識できていない物体に起因する、後刻に顕在化する可能性のある事象を、潜在事象として導出する潜在事象導出部とを有する情報処理装置。
【請求項２】
前記情報処理装置は、更に、
前記潜在事象導出部により導出された前記潜在事象が後刻に顕在化する尤度を判定する尤度判定部を有する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記情報処理装置は、更に、
前記尤度判定部により前記潜在事象が後刻に顕在化する尤度が閾値以上であると判定された場合に、前記潜在事象に対処する前記移動体の行動を決定する行動決定部を有する請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記情報処理装置は、更に、
前記尤度判定部により前記潜在事象が後刻に顕在化する尤度が閾値以上であると判定された場合に、前記潜在事象を警告する警告部を有する請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記物体認識部は、
前記物体として前記移動体の前方に位置する前方移動体を認識し、
前記潜在事象導出部は、
前記前方移動体の挙動を解析し、前記前方移動体の挙動を解析した結果、前記前方移動体が減速が不要な状況で減速したと判定した場合に、前記潜在事象として、前記前方移動体が減速した地点に前記移動体が到達した際に顕在化する可能性のある事象を導出する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記潜在事象導出部は、
前記前方移動体が減速した地点に前記移動体が到達した際に、前記物体認識部が前記移動体の周囲に存在すると認識できていない物体と前記移動体とが衝突する事象を前記潜在事象として導出する請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記物体認識部は、
前記物体として前記移動体の前方に位置する前方移動体を認識し、
前記潜在事象導出部は、
前記前方移動体の挙動を解析し、前記前方移動体の挙動を解析した結果、前記前方移動体が危機回避行動が不要な状況で危険回避行動をとったと判定した場合に、前記潜在事象として、前記前方移動体が前記危険回避行動をとった地点に前記移動体が到達した際に顕在化する可能性のある事象を導出する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記潜在事象導出部は、
前記前方移動体が前記危険回避行動をとった地点に前記移動体が到達した際に、前記物体認識部が前記移動体の周囲に存在すると認識できていない物体と前記移動体とが衝突する事象を前記潜在事象として導出する請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記物体認識部は、
前記移動体の周囲に存在する物体が表されている画像データを解析して、前記移動体の周囲に存在する物体を認識し、更に、前記画像データを解析して、反射により前記物体に映り込んでいる前記物体とは異なる物体である反射物を認識し、
前記潜在事象導出部は、
前記反射物の位置及び挙動の少なくともいずれかを解析して、前記潜在事象を導出する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記潜在事象導出部は、
前記潜在事象の導出のための知識が集積されている知識データベースを参照して、前記潜在事象を導出する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記情報処理装置は、更に、
前記物体認識部により認識された前記物体と前記移動体が衝突した際の衝突被害の度合いを決定する衝突被害決定部を有し、
前記行動決定部は、
前記衝突被害決定部により決定された前記衝突被害の度合いを参照して、前記潜在事象に対処する前記移動体の行動を決定する請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
移動体に搭載されるコンピュータが、
前記移動体の周囲に存在する物体を認識し、
認識した前記物体の位置及び挙動の少なくともいずれかを解析して、前記移動体の周囲に存在すると認識できていない物体に起因する、後刻に顕在化する可能性のある事象を、潜在事象として導出する情報処理方法。
【請求項１３】
移動体に搭載されるコンピュータに、
前記移動体の周囲に存在する物体を認識する物体認識処理と、
前記物体認識処理により認識された前記物体の位置及び挙動の少なくともいずれかを解析して、前記物体認識処理が前記移動体の周囲に存在すると認識できていない物体に起因する、後刻に顕在化する可能性のある事象を、潜在事象として導出する潜在事象導出処理とを実行させる情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動体に搭載される情報処理装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
自律型の移動体（例えば、自動運転車）の進行の障害となる物体が存在する場合は、当該移動体は、当初の進路を変更する。より具体的には、移動体は、物体の形状、物体が所在する地点等から、物体の進行方向及び速度を算出し、算出結果に基づいて、物体との衝突を避けることができる進路に変更する。
物体が定常的な運動挙動を満たしていない場合には、物体の進行方向及び速度を算出することが困難である。
特許文献１では、この課題に対処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、物体の種類が判別され、当該物体の種類から、当該物体に期待される運動及び挙動が予測される。このため、特許文献１によれば、予測された当該物体に期待される運動及び挙動に基づいて、当該物体との衝突を避ける進路を選択することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特表２０１３−５４４６９６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１では、物体の種類に基づいた運動及び挙動の予測が行われる。
しかしながら、遮蔽物、気象条件、センサの性能限界、センサの故障などにより認識できない物体が存在する場合は、特許文献１の技術では、認識されていない物体の種類を判別することはできない。
従って、特許文献１の技術では、認識されていない物体が移動体の周囲に存在する場合は、当該物体に適切に対処することが困難であるという課題がある。【０００５】
本発明は、上記の課題を解決することを主な目的とする。より具体的には、本発明は、移動体の周囲に存在するが認識されていない物体に適切に対処することができる構成を得ることを主な目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る情報処理装置は、
移動体に搭載される情報処理装置であって、
前記移動体の周囲に存在する物体を認識する物体認識部と、
前記物体認識部により認識された前記物体の位置及び挙動の少なくともいずれかを解析して、前記物体認識部が前記移動体の周囲に存在すると認識できていない物体に起因する、後刻に顕在化する可能性のある事象を、潜在事象として導出する潜在事象導出部とを有する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明では、認識できていない物体に起因する、後刻に顕在化する可能性のある事象を潜在事象として導出する。このため、本発明によれば、潜在事象に対処することにより、移動体の周囲に存在するが認識されていない物体に適切に対処することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態１に係る移動体の構成例を示す図。
【図２】実施の形態１に係る行動決定装置の機能構成例を示す図。
【図３】実施の形態１に係る行動決定装置の動作例を示すフローチャート。
【図４】実施の形態１に係る時刻ｔｎ−１での交差点の状況の例を示す図。
【図５】実施の形態１に係る時刻ｔｎでの交差点の状況の例を示す図。
【図６】実施の形態１に係る時刻ｔｎ＋１での潜在事象の例を示す図。
【図７】実施の形態１に係る時刻ｔｎ−１での画像データの例を示す図。
【図８】実施の形態１に係る時刻ｔｎ−１での交差点の状況の例を示す図。
【図９】実施の形態１に係る時刻ｔｎ＋１での潜在事象の例を示す図。
【図１０】実施の形態１に係る行動決定装置のハードウェア構成例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施の形態について、図を用いて説明する。以下の実施の形態の説明及び図面において、同一の符号を付したものは、同一の部分又は相当する部分を示す。
【００１０】
実施の形態１．
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１は、本実施の形態に係る移動体１００の構成例を示す。
本実施の形態では、移動体１００は車両である。移動体１００は、車両に限らず、船舶、歩行者といった他の種類の移動体であってもよい。また、本実施の形態では、主に行動決定装置２０について説明を行うため、図１では、行動決定装置２０の説明に関係する要素のみを図示している。
【００１１】
移動体１００は、センサ１０１、地図データ記憶装置１０２、車両情報収集装置１０３及び行動決定装置２０を備える。
【００１２】
センサ１０１は、移動体１００の周囲の物体についてのセンシングデータを得る。
センサ１０１は、例えばカメラである。また、センサ１０１は、例えば、ミリ波レーダー又はＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  Ａｎｄ  Ｒａｎｇｉｎｇ）であってもよい。なお、本実施の形態では、センサ１０１はカメラである。このため、センサ１０１が出力するセンシングデータは画像データである。
図１では、センサ１０１は、移動体１００に搭載されているが、センサ１０１が移動体１００の外部に設けられていてもよい。この場合は、移動体１００に通信装置を設ける必要がある。通信装置は、外部から送信されるセンシングデータを受信する。
【００１３】
地図データ記憶装置１０２は、地図データを記憶する。
図１では、地図データ記憶装置１０２は、移動体１００に搭載されているが、地図データ記憶装置１０２が移動体１００の外部に設けられていてもよい。この場合は、移動体１００に通信装置を設ける必要がある。通信装置は、外部から送信される地図データを受信する。
【００１４】
車両情報収集装置１０３は、移動体１００に関する情報を収集する。例えば、車両情報収集装置１０３は、移動体１００の現在位置、速度、進行方位等についての情報を収集する。
【００１５】
行動決定装置２０は、移動体１０の行動を決定する。行動決定装置２０は、コンピュータである。
行動決定装置２０は情報処理装置に相当する。また、行動決定装置２０により行われる動作は、情報処理方法に相当する。
行動決定装置２０は、例えば、図１０に示すハードウェア構成を有する。
また、行動決定装置２０は、例えば、図２に示す機能構成を有する。
先ず、図１０を参照して、行動決定装置２０のハードウェア構成例を説明する。
【００１６】
行動決定装置２０は、ハードウェアとして、プロセッサ９０１、補助記憶装置９０２、主記憶装置９０３及び入出力装置９０４を備える。
補助記憶装置９０２には、図２に示す物体認識部２００、移動予測解析部２０１、衝突被害決定部２０２、行動決定部２０３、周囲状況推測部２０４、推測結果提示部２０５、尤度判定部２０７及び警告部２０８の機能を実現するプログラムが記憶されている。当該プログラムは、情報処理プログラムに相当する。
当該プログラムは補助記憶装置９０２から主記憶装置９０３にロードされる。また、当該プログラムは主記憶装置９０３からプロセッサ９０１により読み出され、プロセッサ９０１により実行される。
物体認識部２００、移動予測解析部２０１、衝突被害決定部２０２、行動決定部２０３、周囲状況推測部２０４、推測結果提示部２０５、尤度判定部２０７及び警告部２０８の機能を実現するプログラムは、情報処理プログラムに相当する。
また、図２に示す知識データベース２０６は、補助記憶装置９０２及び主記憶装置９０３により実現される。
入出力装置９０４は、センサ１０１からセンシングデータを取得する。また、入出力装置９０４は地図データ記憶装置１０２から地図データを取得する。また、入出力装置９０４は、車両情報収集装置１０３から車両情報を取得する。
【００１７】
次に、図２を参照して、行動決定装置２０の機能構成例を説明する。
【００１８】
物体認識部２００は、移動体１００の周囲に存在する物体を認識する。
より具体的には、物体認識部２００は、入出力装置９０４を介してセンサ１０１からセンシングデータである画像データを取得する。画像データには、移動体１００の周囲に存在する物体が表されている。物体認識部２００は、画像データを解析して。移動体１００の周囲に存在する物体の種類及びサイズを認識する。更に、画像データには、反射により物体に映り込んでいる当該物体とは異なる物体（以下、反射物という）が表されている場合がある。このような場合に、物体認識部２００は、画像データに表されている反射物の種類及びサイズも認識する。
物体認識部２００は、物体の認識結果及び反射物の認識結果を移動予測解析部２０１、周囲状況推測部２０４及び尤度判定部２０７に通知する。
物体認識部２００により行われる処理は、物体認識処理に相当する。
【００１９】
移動予測解析部２０１は、物体の位置及び速度から、物体の将来的な移動を予測する。
【００２０】
衝突被害決定部２０２は、移動予測解析部２０１により予測された物体の移動先および、物体認識部２００により認識された物体の種類及びサイズから、物体が移動体１００に衝突した際の衝突被害の度合いを決定する。
【００２１】
行動決定部２０３は、衝突被害決定部２０２により決定された衝突被害の度合いを参照して、周囲状況推測部２０４により導出された潜在事象に対処する移動体１００の行動を決定する。
また、行動決定部２０３は、例えば、尤度判定部２０７により潜在事象が後刻に顕在化する尤度が閾値以上であると判定された場合に、潜在事象に対処する移動体１００の行動を決定する。
【００２２】
周囲状況推測部２０４は、移動体１００の周囲の状況を推測する。より具体的には、周囲状況推測部２０４は、物体認識部２００により認識された物体の位置及び挙動の少なくともいずれかを解析して、潜在事象を導出する。潜在事象とは、物体認識部２００が移動体１００の周囲に存在すると認識できていない物体に起因する、後刻に顕在化する可能性のある事象である。
例えば、周囲状況推測部２０４は、移動体１００の前方に位置する前方移動体の挙動を解析する。前方移動体の挙動を解析した結果、前方移動体が減速が不要な状況で減速したと判定した場合は、周囲状況推測部２０４は、潜在事象として、前方移動体が減速した地点に移動体が到達した際に顕在化する可能性のある事象を導出する。例えば、周囲状況推測部２０４は、前方移動体が減速した地点に移動体１００が到達した際に、物体認識部２００が移動体１００の周囲に存在すると認識できていない物体と移動体１００とが衝突する事象を潜在事象として導出する。
また、例えば、前方移動体の挙動を解析した結果、前方移動体が危険回避行動が不要な状況で危険回避行動をとったと判定した場合は、周囲状況推測部２０４は、潜在事象として、前方移動体が危険回避行動をとった地点に移動体１００が到達した際に顕在化する可能性のある事象を導出する。例えば、周囲状況推測部２０４は、前方移動体が危険回避行動をとった地点に移動体が到達した際に、物体認識部２００が移動体の周囲に存在すると認識できていない物体と移動体１００とが衝突する事象を潜在事象として導出する。
なお、周囲状況推測部２０４は、潜在事象導出部に相当する。また、周囲状況推測部２０４により行われる処理は潜在事象導出処理に相当する。
【００２３】
推測結果提示部２０５は、周囲状況推測部２０４から得られた一つまたは複数の推測結果を集約し、集約により得られた推測結果を尤度判定部２０７に提示する。
つまり、推測結果提示部２０５は、周囲状況推測部２０４により導出された一つまたは複数の潜在事象を集約し、集約により得られた潜在事象を尤度判定部２０７に提示する。
【００２４】
知識データベース２０６には、周囲状況推測部２０４による潜在事象の導出のための知識が集積されている。
【００２５】
尤度判定部２０７は、推測結果提示部２０５より提示された推測結果と、物体認識部２００より提供される最新の物体についての情報とを照合し、推測結果の確からしさを判定する。
つまり、尤度判定部２０７は、周囲状況推測部２０４により導出された潜在事象が後刻に顕在化する尤度を判定する。
尤度判定部２０７により行われる処理は尤度判定処理に相当する。
【００２６】
警告部２０８は、尤度判定部２０７により潜在事象が後刻に顕在化する尤度が閾値以上であると判定された場合に、移動体１００（車両）の運転手に潜在事象を警告する。
【００２７】
前述したように、物体認識部２００、移動予測解析部２０１、衝突被害決定部２０２、行動決定部２０３、周囲状況推測部２０４、推測結果提示部２０５、尤度判定部２０７及び警告部２０８の機能はプログラムにより実現され、当該プログラムはプロセッサ９０１により実行される。
図２では、プロセッサ９０１が物体認識部２００、移動予測解析部２０１、衝突被害決定部２０２、行動決定部２０３、周囲状況推測部２０４、推測結果提示部２０５、尤度判定部２０７及び警告部２０８の機能するプログラムを実行している状態を模式的に表している。
【００２８】
＊＊＊動作の説明＊＊＊
次に、図３に示すフローチャートを参照して、本実施の形態に係る行動決定装置２０の動作例を説明する。
また、適宜、図４〜図９を用いて説明を行う。
【００２９】
図４は、移動体１００が交差点に向かって走行している状態を示す。
図４は、時刻ｔｎ−１での交差点の状況の例を示す。
図５は、時刻ｔｎでの交差点の状況の例を示す。
図６は、時刻ｔｎ＋１での潜在事象の例を示す。
図７は、時刻ｔｎ−１での移動体１００のセンサ１０１で取得された画像データの例を示す。
図８は、図４とは異なる、時刻ｔｎ−１での交差点の状況の例を示す。
図９は、図６とは異なる、時刻ｔｎ＋１での潜在事象の例を示す。
【００３０】
図３に示すフローは、行動決定装置２０が移動体１０の行動を決定する際に実行される。
行動決定装置２０では、センシングデータ、地図データ及び車両情報が物体認識部２００に出力されると、物体認識部２００により物体が認識された後、衝突被害の度合い及び周囲状況の推測結果を用いて移動体１０の行動が決定される。
【００３１】
ステップＳ１では、物体認識部２００が、センシングデータ、地図データ及び車両情報を用いて、移動体１００の周囲の物体を認識する。
図４の例では、移動体１００が交差点に向かって走行している。また、移動体１００の前方には前方移動体３００が走行している。更に、交差点には、信号機５０６があり、現在、移動体１００の進行方向に対して青信号が点灯している。また、建物５０１に隠れているが、車線を右側通行する法令違反の自転車４００が存在する。また、当該自転車４００が反射により建物５０３の窓ガラスに映り込んでいる。建物５０３の窓ガラスに映り込んだ自転車４００のイメージを反射物４５０という。
図４の状態では、物体認識部２００は、センシングデータとして、図７に示す画像データを取得する。物体認識部２００は、図７の画像データから、信号機５０６を認識し、また、信号機５０６において青信号が点灯していることを認識する。また、物体認識部２００は、前方移動体１００及び対向車３５０を認識する。他に物体認識部２００は、建物５０１、建物５０２、建物５０３、建物５０４、建物５０５及び信号機５０７も認識する。一方で、自転車４００は建物５０１に隠れているため、物体認識部２００は、自転車４００を認識することができない。しかしながら、物体認識部２００は、反射物４５０は認識することができる。
【００３２】
ステップＳ２では、移動予測解析部２０１が、物体認識部２００により認識された物体の種類、サイズ、位置及び速度等から、将来的な物体の移動を実行する。更に、衝突被害決定部２０２が、移動体１００と物体の衝突被害の度合いと移動体１００の進行に対する衝突可能性を決定する。
衝突被害決定部２０２は、図４及び図７の例では、前方移動体３００の位置及び移動速度、対向車３５０の位置及び移動速度、車線、建物５０１〜５０５の位置関係、信号機５０７の点灯状態等から進行方向に対する衝突被害の度合いを算出する。図４の例では、信号機５０７では青信号が点灯しており、移動体１００を妨害する物体も存在しないので移動体１００が前方移動体３００に追随して交差点を直進する場合の衝突被害の度合いは低いと算定される。
【００３３】
ステップＳ３は、ステップ２に並行して実行される。
ステップＳ３では、周囲状況推測部２０４が、物体の位置及び挙動の少なくともいずれかを解析して、周囲の状況の推測を行う。
つまり、周囲状況推測部２０４は、物体の位置及び挙動の少なくともいずれかを解析して、潜在事象を導出する。
【００３４】
図４及び図７の例において、前方移動体３００が交差点に進入するときに、前方移動体３００のブレーキランプが点灯しており、前方移動体３００が一瞬急減速したことを周囲状況推測部２０４は認識する。周囲状況推測部２０４はこの挙動を知識データベース２０６に照会する。
知識データベース２０６には、「青信号の交差点を走行する車両は通常減速しない」、「交差点内で停止することは禁止されている」、「交差点内は車両の走行終了地点ではない」等が知識として集積されている。また、知識データベース２０６には、「交差点を直進する際の適切な速度範囲」の知識も含まれている。なお、本実施の形態では、急減速の前は前方移動体３００は交差点を直進するのに適切な速度で走行していたものとする。更には、知識データベース２０６には、「衝突を避けるためには、減速するか、障害物がない方向へ操舵する」との知識も含まれている。
周囲状況推測部２０４は、知識データベース２０６の知識と、前方移動体３００の挙動とを照合し、前方移動体３００が減速が不要な状況で減速したと判定する。そして、周囲状況推測部２０４は、物体認識部２００が移動体１００の周囲に存在することを認識できていない物体に起因する事象（潜在事象）を推測する。例えば、周囲状況推測部２０４は、交差点の死角に物体認識部２００が認識していない物体が存在し、当該物体に起因する事象を導出する。
また、知識データベース２０６に、「青信号の交差点を走行する車両が減速した場合に減速の理由となった物体が付近の窓ガラスに映り込んでいる可能性がある」との知識が含まれているものとする。この場合は、周囲状況推測部２０４は、反射物４５０に表れている物体が前方移動体３００の急減速の原因である可能性があると推測することができる。このため、図６に示すように、後刻（例えば、時刻ｔｎ＋１）、前方移動体３００が減速した地点に移動体１００が到達した際に、移動体１００と当該物体（自転車４００）とが衝突するとの潜在事象を導出することができる。
周囲状況推測部２０４による推測処理は、「ｉｆ…ｔｈｅｎ…」のような単純なルールベースによる方法であってもよい。また、周囲状況推測部２０４による推測処理は、論理学的な推論処理であってもよく、また機械学習的、統計学的な手法であってもよい。
【００３５】
また、推測結果提示部２０５は、複数の挙動からの複数の推測結果を総合的に解釈し、複数の推測結果を集約した推測結果を尤度判定部２０７に提示する。
【００３６】
ステップＳ４では、尤度判定部２０７が、推測結果の尤度を判定する。
具体的には、尤度判定部２０７は、推測結果提示部２０５により提示された一つまたは複数の推測結果と、物体認識部２００による最新の物体の認識結果を照合し、推定結果の確からしさを判定する。
図４及び図７の例では、周囲状況推測部２０４が、時刻ｔｎ−１において前方移動体３００の挙動から、交差点の死角にある物体と移動体１００が後刻衝突するとの潜在事象を導出している。また、周囲状況推測部２０４は、当該潜在事象について、建物５０３の窓ガラスに映った反射物４５０に表される物体との衝突の可能性を導出している。
図５に示す時刻ｔｎの交差点の状況では、前方移動体３００は直進しており、時刻ｔｎ−１において前方移動体３００が左折のために減速したのではないことが判明している。
尤度判定部２０７は、これらを総合して、交差点内に物体認識部２００が認識できていない物体（自転車４００）が存在することの確からしさ（尤度）が算出される。確からしさ（尤度）の尺度としては、例えばそれぞれの事象が同時に発生する確率、すなわち統計学における同時確率を用いることができる。また、尤度判定部２０７は、独自に定義した尤度関数を用いてもよい。また、尤度判定部２０７は、事前に用意した対照表やデータベースを参照して確からしさを判定してもよい。
【００３７】
ステップＳ５では、ステップＳ４で算出された尤度が閾値以上であれば、尤度判定部２０７は推測結果（潜在事象）が確からしいと判定し、推測結果を採用すると決定する。そして、尤度判定部２０７は、推測結果を行動決定部２０３に出力する。
一方、算出された尤度が閾値未満であれば、尤度判定部２０７は推測結果が正しくないと判定し、ステップＳ７において推測結果を破棄する。
【００３８】
ステップＳ６では、行動決定部２０３が、ステップＳ２で出力された衝突被害の度合いと、ステップＳ５で出力された推測結果とを統合して、移動体１００の行動を決定する。
図４及び図７の例では、衝突被害の度合いでは、移動体１００が交差点を直進しても衝突の恐れはないと判定されているが、推測状況では、死角から物体（自転車４００）が飛び出して移動体１００と衝突する可能性が導出されている。
このため、行動決定部２０３は、推定状況に対処する移動体１００の行動として、移動体１００の速度を落とす、移動体１００が走行車線内の右側を走る等の行動を決定する。このようにすることで、安全かつ効率的な走行を実現することができる。
【００３９】
なお、尤度が閾値以上である場合に、尤度判定部２０７は、推測結果を行動決定部２０３に出力する代わりに、または推測結果の行動決定部２０３への出力と並行して、推測結果を警告部２０８に出力してもよい。
警告部２０８は、移動体１００内に設置された表示パネル、スピーカ等に、推測結果（潜在事象）を出力する。例えば、警告部２０８は、表示パネルに推測結果を表示する、又は、スピーカから警告音を発することで、推測結果を警告することができる。例えば、警告部２０８は、交差点において、死角からの自転車４００の飛び出しの危険性を運転手に通知することができる。
【００４０】
また、図８に示すように、時刻ｔｎ−１において、周囲状況推測部２０４が、前方移動体３０１が減速することなく、また、右方向の方向指示器を点灯させることなく、右に進路を変更する挙動を行ったことを認識した場合を想定する。この場合に、周囲状況推測部２０４はこの挙動を知識データベース２０６に照会する。
知識データベース２０６には、「青信号の交差点を直進する車両は進路を変更しない」、「青信号の交差点を直進する車両は通常方向指示器を点灯しない」等が知識として集積されている。更には、知識データベース２０６には、「衝突を避けるためには、減速するか、障害物がない方向へ操舵する」との知識も含まれている。
周囲状況推測部２０４は、知識データベース２０６の知識と、前方移動体３０１の挙動とを照合し、前方移動体３０１が危険回避行動が不要な状況で、前方移動体３０１が危険回避行動、すなわち、障害物を回避するための行動をとったと判定する。
また、知識データベース２０６には、「ｎ（ｎ≧２）台前の前方移動体が障害物を回避する行動をとった場合は、後続する前方移動体で隠れている障害物が存在する可能性がある」との知識も含まれている。
周囲状況推測部２０４は、知識データベース２０６の知識と、前方移動体３０１の障害物回避行動とを照合し、物体認識部２００が移動体１００の周囲に存在することを認識できていない物体に起因する事象（潜在事象）を推測する。
例えば、周囲状況推測部２０４は、図９に示すように、前方移動体３０２で隠れている物体（障害物６００）があり、後刻（例えば、時刻ｔｎ＋１）、前方移動体３０１が危険回避行動をとった地点に移動体１００が到達した際に、移動体１００と当該物体（障害物６００）とが衝突するとの潜在事象を導出することができる。
以降は、前述の通りであり、尤度判定部２０７において当該推測結果（潜在事象）の尤度が閾値以上であると判定された場合は、障害物６００との衝突を回避するために、行動決定部２０３が、移動体１００の速度を落とす、移動体１００が走行車線内の右側を走る等の行動を決定する。
このように、図８のような例でも、物体認識部２００は周囲状況から間接的に得られる推測結果に基づき、適切な行動を選択することができる。
【００４１】
＊＊＊実施の形態の効果の説明＊＊＊
以上のように、本実施の形態では、行動決定装置２０は、認識できていない物体に起因する、後刻に顕在化する可能性のある事象を潜在事象として導出する。このため、本実施の形態によれば、潜在事象に対処することにより、移動体の周囲に存在するが認識されていない物体に適切に対処することができる。
より具体的には、本実施の形態では、行動決定装置２０は、直接認識された物体との衝突の危険性だけでなく、周囲状況から間接的に推測される物体との衝突の危険性も抽出することができる。これにより、本実施の形態によれば、認識しきれていない物体までも想定した移動体１０の行動を選択することが可能になり、自律型の移動体の安全性および移動効率性を高めることができる。
【００４２】
＊＊＊ハードウェア構成の説明＊＊＊
最後に、行動決定装置２０のハードウェア構成の補足説明を行う。
図８に示すプロセッサ９０１は、プロセッシングを行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。
プロセッサ９０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）等である。
図８に示す補助記憶装置９０２は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）等である。
図８に示す主記憶装置９０３は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）である。
【００４３】
また、補助記憶装置９０２には、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）も記憶されている。
そして、ＯＳの少なくとも一部が主記憶装置９０３にロードされ、プロセッサ９０１により実行される。
プロセッサ９０１はＯＳの少なくとも一部を実行しながら、物体認識部２００、移動予測解析部２０１、衝突被害決定部２０２、行動決定部２０３、周囲状況推測部２０４、推測結果提示部２０５、尤度判定部２０７及び警告部２０８の機能を実現するプログラムを実行する。
プロセッサ９０１がＯＳを実行することで、タスク管理、メモリ管理、ファイル管理、通信制御等が行われる。
また、物体認識部２００、移動予測解析部２０１、衝突被害決定部２０２、行動決定部２０３、周囲状況推測部２０４、推測結果提示部２０５、尤度判定部２０７及び警告部２０８の処理の結果を示す情報、データ、信号値及び変数値の少なくともいずれかが、補助記憶装置９０２、主記憶装置９０３、プロセッサ９０１内のレジスタ及びキャッシュメモリの少なくともいずれかに記憶される。
また、物体認識部２００、移動予測解析部２０１、衝突被害決定部２０２、行動決定部２０３、周囲状況推測部２０４、推測結果提示部２０５、尤度判定部２０７及び警告部２０８の機能を実現するプログラムは、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ（登録商標）ディスク、ＤＶＤ等の可搬記録媒体に記録されてもよい。
【００４４】
また、物体認識部２００、移動予測解析部２０１、衝突被害決定部２０２、行動決定部２０３、周囲状況推測部２０４、推測結果提示部２０５、尤度判定部２０７及び警告部２０８の「部」を、「回路」又は「工程」又は「手順」又は「処理」に読み替えてもよい。
また、行動決定装置２０は、処理回路により実現されてもよい。処理回路は、例えば、ロジックＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＧＡ（Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）である。
なお、本明細書では、プロセッサ９０１と処理回路との上位概念を、「プロセッシングサーキットリー」という。
つまり、プロセッサ９０１と処理回路とは、それぞれ「プロセッシングサーキットリー」の具体例である。
【符号の説明】
【００４５】
２０  行動決定装置、１００  移動体、１０１  センサ、１０２  地図データ記憶装置、１０３  車両情報収集装置、２００  物体認識部、２０１  移動予測解析部、２０２  衝突被害決定部、２０３  行動決定部、２０４  周囲状況推測部、２０５  推測結果提示部、２０６  知識データベース、２０７  尤度判定部、２０８  警告部、３００  前方移動体、３０１  前方移動体、３０２  前方移動体、３５０  対向車、４００  自転車、４５０  反射物、５０１  建物、５０２  建物、５０３  建物、５０４  建物、５０５  建物、５０６  信号機、５０７  信号機、６００  障害物、９０１  プロセッサ、９０２  補助記憶装置、９０３  主記憶装置、９０４  入出力装置。
【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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【手続補正書】
【提出日】平成30年12月11日(2018.12.11)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体に搭載される情報処理装置であって、
前記移動体の周囲に存在する物体を認識し、前記移動体の周囲に存在する物体として、前記移動体の前方に位置する前方移動体を認識する物体認識部と、
前記物体認識部により認識された前記前方移動体の挙動を解析し、前記前方移動体の挙動を解析した結果、前記前方移動体が減速が不要な状況で減速したと判定した場合に、前記前方移動体が減速した地点に前記移動体が到達した際に顕在化する可能性のある潜在事象を導出する潜在事象導出部とを有する情報処理装置。
【請求項２】
移動体に搭載される情報処理装置であって、
前記移動体の周囲に存在する物体を認識し、前記移動体の周囲に存在する物体として、前記移動体の前方に位置する前方移動体を認識する物体認識部と、
前記物体認識部により認識された前記前方移動体の挙動を解析し、前記前方移動体の挙動を解析した結果、前記前方移動体が危機回避行動が不要な状況で危険回避行動をとったと判定した場合に、前記前方移動体が前記危険回避行動をとった地点に前記移動体が到達した際に顕在化する可能性のある潜在事象を導出する潜在事象導出部とを有する情報処理装置。
【請求項３】
移動体に搭載される情報処理装置であって、
前記移動体の周囲に存在する物体が表されている画像データを解析して、前記移動体の周囲に存在する物体を認識し、更に、前記画像データを解析して、反射により前記物体に映り込んでいる前記物体とは異なる物体である反射物を認識する物体認識部と、
前記反射物の位置及び挙動の少なくともいずれかを解析して、前記物体認識部が前記移動体の周囲に存在すると認識できていない物体に起因する、後刻に顕在化する可能性のある潜在事象を導出する潜在事象導出部とを有する情報処理装置。
【請求項４】
前記情報処理装置は、更に、
前記潜在事象導出部により導出された前記潜在事象が後刻に顕在化する尤度を判定する尤度判定部を有する請求項１〜３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記情報処理装置は、更に、
前記尤度判定部により前記潜在事象が後刻に顕在化する尤度が閾値以上であると判定された場合に、前記潜在事象に対処する前記移動体の行動を決定する行動決定部を有する請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記情報処理装置は、更に、
前記尤度判定部により前記潜在事象が後刻に顕在化する尤度が閾値以上であると判定された場合に、前記潜在事象を警告する警告部を有する請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記潜在事象導出部は、
前記前方移動体が減速した地点に前記移動体が到達した際に、前記物体認識部が前記移動体の周囲に存在すると認識できていない物体と前記移動体とが衝突する事象を前記潜在事象として導出する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記潜在事象導出部は、
前記前方移動体が前記危険回避行動をとった地点に前記移動体が到達した際に、前記物体認識部が前記移動体の周囲に存在すると認識できていない物体と前記移動体とが衝突する事象を前記潜在事象として導出する請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記潜在事象導出部は、
前記潜在事象の導出のための知識が集積されている知識データベースを参照して、前記潜在事象を導出する請求項１〜３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記情報処理装置は、更に、
前記物体認識部により認識された前記物体と前記移動体が衝突した際の衝突被害の度合いを決定する衝突被害決定部を有し、
前記行動決定部は、
前記衝突被害決定部により決定された前記衝突被害の度合いを参照して、前記潜在事象に対処する前記移動体の行動を決定する請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
移動体に搭載されるコンピュータが、
前記移動体の周囲に存在する物体を認識し、前記移動体の周囲に存在する物体として、前記移動体の前方に位置する前方移動体を認識し、
認識した前記前方移動体の挙動を解析し、前記前方移動体の挙動を解析した結果、前記前方移動体が減速が不要な状況で減速したと判定した場合に、前記前方移動体が減速した地点に前記移動体が到達した際に顕在化する可能性のある潜在事象を導出する情報処理方法。
【請求項１２】
移動体に搭載されるコンピュータが、
前記移動体の周囲に存在する物体を認識し、前記移動体の周囲に存在する物体として、前記移動体の前方に位置する前方移動体を認識し、
認識した前記前方移動体の挙動を解析し、前記前方移動体の挙動を解析した結果、前記前方移動体が減速が不要な状況で減速したと判定した場合に、前記前方移動体が減速した地点に前記移動体が到達した際に顕在化する可能性のある潜在事象を導出する情報処理方法。
【請求項１３】
移動体に搭載されるコンピュータが、
前記移動体の周囲に存在する物体が表されている画像データを解析して、前記移動体の周囲に存在する物体を認識し、更に、前記画像データを解析して、反射により前記物体に映り込んでいる前記物体とは異なる物体である反射物を認識し、
前記反射物の位置及び挙動の少なくともいずれかを解析して、前記移動体の周囲に存在すると認識できていない物体に起因する、後刻に顕在化する可能性のある潜在事象を導出する情報処理方法。
【請求項１４】
移動体に搭載されるコンピュータに、
前記移動体の周囲に存在する物体を認識し、前記移動体の周囲に存在する物体として、前記移動体の前方に位置する前方移動体を認識する物体認識処理と、
前記物体認識処理により認識された前記前方移動体の挙動を解析し、前記前方移動体の挙動を解析した結果、前記前方移動体が減速が不要な状況で減速したと判定した場合に、前記前方移動体が減速した地点に前記移動体が到達した際に顕在化する可能性のある潜在事象を導出する潜在事象導出処理とを実行させる情報処理プログラム。
【請求項１５】
移動体に搭載されるコンピュータに、
前記移動体の周囲に存在する物体を認識し、前記移動体の周囲に存在する物体として、前記移動体の前方に位置する前方移動体を認識する物体認識処理と、
前記物体認識処理により認識された前記前方移動体の挙動を解析し、前記前方移動体の挙動を解析した結果、前記前方移動体が危機回避行動が不要な状況で危険回避行動をとったと判定した場合に、前記前方移動体が前記危険回避行動をとった地点に前記移動体が到達した際に顕在化する可能性のある潜在事象を導出する潜在事象導出処理とを実行させる情報処理プログラム。
【請求項１６】
移動体に搭載されるコンピュータに、
前記移動体の周囲に存在する物体が表されている画像データを解析して、前記移動体の周囲に存在する物体を認識し、更に、前記画像データを解析して、反射により前記物体に映り込んでいる前記物体とは異なる物体である反射物を認識する物体認識処理と、
前記反射物の位置及び挙動の少なくともいずれかを解析して、前記物体認識処理が前記移動体の周囲に存在すると認識できていない物体に起因する、後刻に顕在化する可能性のある潜在事象を導出する潜在事象導出処理とを実行させる情報処理プログラム。
【国際調査報告】
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