(57)【要約】状況に応じたセンサレートの調整を行い、消費電力、処理リソースの低減と安全走行の両立を可能とした自律型移動装置を実現する。センサと、センサからの出力情報を入力してセンサ解析情報を生成するセンサ情報解析部と、センサ解析情報を入力して行動計画を生成する行動計画決定部と、センサ解析情報、または行動計画情報の少なくともいずれかの情報に基づいてセンサの最適センサレートを算出するセンサレート算出部と、センサのセンシングレート、またはセンサ出力情報の出力レートのいずれかを最適センサレートに調整するセンサ制御部を有する。
2019058720.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサからの出力情報を入力してセンサ解析情報を生成するセンサ情報解析部と、
前記センサ解析情報を入力して行動計画を生成する行動計画決定部と、
前記センサ解析情報、または前記行動計画情報の少なくともいずれかの情報に基づいて前記センサの最適センサレートを算出するセンサレート算出部と、
前記センサからの出力を前記最適センサレートに調整するセンサ制御部を有する情報処理装置。
【請求項２】
前記センサ制御部は、
前記センサのセンシングレート、または前記センサ制御部からのセンサ出力情報の出力レートのいずれかを前記最適センサレートに調整する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記情報処理装置は、さらに、
少なくとも目標地点を入力する入力部を有し、
前記センサレート算出部は、
前記入力部からの入力情報に基づいて前記センサの最適センサレートを算出する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記センサレート算出部は、
駆動制御部から入力する駆動情報に基づいて前記センサの最適センサレートを算出する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記センサレート算出部は、
前記センサ解析情報または前記行動計画情報の少なくともいずれかの情報を利用した１つ以上の評価項目各々について、センサレートを下げてもよい度合いを示すセンサレート低下許容指数を算出し、
算出した複数の評価項目対応の複数のセンサレート低下許容指数中、最小のセンサレート低下許容指数を選択して、選択したセンサレート低下許容指数を利用して前記最適センサレートを算出する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記センサレート算出部は、
前記各評価項目各々について、予め規定したセンサレート低下許容指数許容範囲のセンサレート低下許容指数を算出する請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記センサレート算出部は、
予めセンサレートの許容最大値と許容最小値を規定し、
前記最適センサレートを、前記センサレートの許容最大値と許容最小値の範囲内で算出する請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記センサレート算出部は、
（ａ）前記センサ解析情報、
（ｂ）前記行動計画情報、
（ｃ）少なくとも目標地点を入力する入力部からの入力情報、
（ｄ）駆動制御部から入力する駆動情報、
上記（ａ）〜（ｄ）の少なくともいずれかの情報を利用した１つ以上の評価項目各々について、センサレートを下げてもよい度合いを示すセンサレート低下許容指数を算出し、
算出した複数の評価項目対応の複数のセンサレート低下許容指数中、最小のセンサレート低下許容指数を選択して、選択したセンサレート低下許容指数を利用して前記最適センサレートを算出する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記センサレート算出部は、
前記センサ解析情報を利用した評価項目として、
（ａ１）進行方向における障害物の有無、
（ａ２）周辺に走行に十分なクリアランスが確保されているか否か、
（ａ３）進行方向の死角の有無、
（ａ４）移動オブジェクト（人、走行車両）の検出有無、
上記（ａ１）〜（ａ４）の各評価項目について、センサレートを下げてもよい度合いを示すセンサレート低下許容指数を算出し、
算出した複数のセンサレート低下許容指数中、最小のセンサレート低下許容指数を選択して、選択したセンサレート低下許容指数を利用して前記最適センサレートを算出する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記センサレート算出部は、
前記行動計画情報を利用した評価項目として、
（ｂ１）移動開始直後か否か
（ｂ２）目的地到達直前か否か
（ｂ３）移動経路が直線か否か
上記（ｂ１）〜（ｂ３）の各評価項目について、センサレートを下げてもよい度合いを示すセンサレート低下許容指数を算出し、
算出した複数のセンサレート低下許容指数中、最小のセンサレート低下許容指数を選択して、選択したセンサレート低下許容指数を利用して前記最適センサレートを算出する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
センサと、
前記センサからの出力情報を入力してセンサ解析情報を生成するセンサ情報解析部と、
前記センサ解析情報を入力して行動計画を生成する行動計画決定部と、
前記行動計画に従った駆動制御を実行する駆動制御部と、
前記駆動制御部の制御に従って自律型移動装置を駆動する駆動部と、
前記センサ解析情報、または前記行動計画情報の少なくともいずれかの情報に基づいて前記センサの最適センサレートを算出するセンサレート算出部と、
前記センサからの出力を前記最適センサレートに調整するセンサ制御部を有する自律型移動装置。
【請求項１２】
前記駆動部は、
モータ、アクセル、ブレーキ、移動方向制御機構の少なくともいずれかを有する請求項１１に記載の自律型移動装置。
【請求項１３】
情報処理装置において実行する情報処理方法であり、
センサ情報解析部が、センサからの出力情報を入力してセンサ解析情報を生成するセンサ情報解析ステップと、
行動計画決定部が、前記センサ解析情報を入力して行動計画を生成する行動計画決定ステップと、
センサレート算出部が、前記センサ解析情報、または前記行動計画情報の少なくともいずれかの情報に基づいて前記センサの最適センサレートを算出するセンサレート算出ステップと、
センサ制御部が、前記センサからの出力を前記最適センサレートに調整するセンサレート調整ステップを有する情報処理方法。
【請求項１４】
自律型移動装置において実行する自律型移動制御方法であり、
センサ情報解析部が、センサからの出力情報を入力してセンサ解析情報を生成するセンサ情報解析ステップと、
行動計画決定部が、前記センサ解析情報を入力して行動計画を生成する行動計画決定ステップと、
駆動制御部が、前記行動計画に従った駆動制御を実行する駆動制御ステップと、
駆動部が、前記駆動制御部の制御に従って自律型移動装置を駆動するステップと、
センサレート算出部が、前記センサ解析情報、または前記行動計画情報の少なくともいずれかの情報に基づいて前記センサの最適センサレートを算出するセンサレート算出ステップと、
センサ制御部が、前記センサからの出力を前記最適センサレートに調整するセンサレート調整ステップを有する自律型移動制御方法。
【請求項１５】
情報処理装置において情報処理を実行させるプログラムであり、
センサ情報解析部に、センサからの出力情報を入力してセンサ解析情報を生成させるセンサ情報解析ステップと、
行動計画決定部に、前記センサ解析情報を入力して行動計画を生成させる行動計画決定ステップと、
センサレート算出部に、前記センサ解析情報、または前記行動計画情報の少なくともいずれかの情報に基づいて前記センサの最適センサレートを算出させるセンサレート算出ステップと、
センサ制御部に、前記センサからの出力を前記最適センサレートに調整させるセンサレート調整ステップを実行させるプログラム。
【請求項１６】
自律型移動装置において自律型移動制御処理を実行させるプログラムであり、
センサ情報解析部に、センサからの出力情報を入力してセンサ解析情報を生成させるセンサ情報解析ステップと、
行動計画決定部に、前記センサ解析情報を入力して行動計画を生成させる行動計画決定ステップと、
駆動制御部に、前記行動計画に従った駆動制御を実行させる駆動制御ステップと、
駆動部に、前記駆動制御部の制御に従って自律型移動装置を駆動させるステップと、
センサレート算出部に、前記センサ解析情報、または前記行動計画情報の少なくともいずれかの情報に基づいて前記センサの最適センサレートを算出させるセンサレート算出ステップと、
センサ制御部に、前記センサからの出力を前記最適センサレートに調整させるセンサレート調整ステップを実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、自律型移動装置、および方法、並びにプログラムに関する。さらに詳細には、自律型移動に必要となる様々なセンサの処理レートを制御することで、消費電力や処理リソースの低減を実現する情報処理装置、自律型移動装置、および方法、並びにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
昨今、カメラや距離センサ等の様々なセンサ取得情報を利用して、障害物を避けて歩行、または走行するロボットや自動運転車両等、いわゆる自律型移動装置に関する開発が盛んに行われている。【０００３】
例えば特許文献１（特開平１１−２１２６４０号公報）には、各種センサの観測値に基づいて走行ルート決定等の行動計画の設定を実行し、設定した行動計画に基づいて行動制御を行う自動運転に関する技術を開示している。
この特許文献１は、さらに搭載されたセンサの一部が故障した場合、他の正常なセンサの検出情報を用いて、故障したセンサの検出エラー部分を補う構成を開示している。この構成によって、より安全な自動運転システムを実現している。【０００４】
この特許文献１に記載の構成は、複数のセンサを備え、１つのセンサに不具合が発生した場合でも、他のセンサを用いることで安全な走行を実現するものである。
しかし、自動車はバッテリ消費を抑制することが求められ、上記文献のような複数のセンサを用いた構成では、電力消費が過大になるという問題がある。【０００５】
また、バッテリ消費を低減する構成を開示した従来技術として特許文献２（特開２０１１−２０７４４４号公報）がある。この特許文献２は、自動車の防犯機能に関し、駐車中の自動車に備えられたカメラ等の検出手段の省電力を実現する構成を開示している。【０００６】
自動車に備えられたカメラに対するバッテリからの電力供給モードを、電力消費を抑えた省電力モードと、電力消費を抑制しない駆動モードの２つのモード間で切り替えて、バッテリ消費を抑制するものである。
具体的には、自動車を駐車させた場合に省電力モードに設定してバッテリ消費を抑え、自動車に対する接近者が検出された場合に省電力モードから駆動モードに変更して確実な保安機能を実現する構成である。【０００７】
この特許文献２の構成は、省電力を実現する構成ではあるが、駐車中の自動車のバッテリ消費の低減を開示しているに過ぎず、走行中の自動車の消費電力の低減を実現する構成については開示していない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開平１１−２１２６４０号公報
【特許文献２】特開２０１１−２０７４４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本開示は、自律型移動装置に必要となる様々なセンサのセンシングレートや、認識処理の処理レートを制御することで、消費電力や処理リソースの低減を実現する情報処理装置、自律型移動装置、および方法、並びにプログラムを提供することを目的とする。【００１０】
本開示の一実施例においては、例えば、自律型移動装置において、装置自身が障害物にぶつかる可能性が低いと判断される状態（静止時、直線移動時など）では、センサのセンシングレートや認識処理の処理レートを下げることで無駄な処理負荷を軽減する。一方、障害物にぶつかる危険性が高いと判断された状況（カーブを曲がるとき、障害物に対する接近時など）では、処理レートを高めて衝突を回避する。これらの処理レート制御を、例えば観測状況に基づいて逐次、実行することで、消費電力や処理コストの低減を図り、かつ安全な自律型移動を実現する。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本開示の第１の側面は、
センサからの出力情報を入力してセンサ解析情報を生成するセンサ情報解析部と、
前記センサ解析情報を入力して行動計画を生成する行動計画決定部と、
前記センサ解析情報、または前記行動計画情報の少なくともいずれかの情報に基づいて前記センサの最適センサレートを算出するセンサレート算出部と、
前記センサからの出力を前記最適センサレートに調整するセンサ制御部を有する情報処理装置にある。【００１２】
さらに、本開示の第２の側面は、
センサと、
前記センサからの出力情報を入力してセンサ解析情報を生成するセンサ情報解析部と、
前記センサ解析情報を入力して行動計画を生成する行動計画決定部と、
前記行動計画に従った駆動制御を実行する駆動制御部と、
前記駆動制御部の制御に従って自律型移動装置を駆動する駆動部と、
前記センサ解析情報、または前記行動計画情報の少なくともいずれかの情報に基づいて前記センサの最適センサレートを算出するセンサレート算出部と、
前記センサからの出力を前記最適センサレートに調整するセンサ制御部を有する自律型移動装置にある。【００１３】
さらに、本開示の第３の側面は、
情報処理装置において実行する情報処理方法であり、
センサ情報解析部が、センサからの出力情報を入力してセンサ解析情報を生成するセンサ情報解析ステップと、
行動計画決定部が、前記センサ解析情報を入力して行動計画を生成する行動計画決定ステップと、
センサレート算出部が、前記センサ解析情報、または前記行動計画情報の少なくともいずれかの情報に基づいて前記センサの最適センサレートを算出するセンサレート算出ステップと、
センサ制御部が、前記センサからの出力を前記最適センサレートに調整するセンサレート調整ステップを有する情報処理方法にある。【００１４】
さらに、本開示の第４の側面は、
自律型移動装置において実行する自律型移動制御方法であり、
センサ情報解析部が、センサからの出力情報を入力してセンサ解析情報を生成するセンサ情報解析ステップと、
行動計画決定部が、前記センサ解析情報を入力して行動計画を生成する行動計画決定ステップと、
駆動制御部が、前記行動計画に従った駆動制御を実行する駆動制御ステップと、
駆動部が、前記駆動制御部の制御に従って自律型移動装置を駆動するステップと、
センサレート算出部が、前記センサ解析情報、または前記行動計画情報の少なくともいずれかの情報に基づいて前記センサの最適センサレートを算出するセンサレート算出ステップと、
センサ制御部が、前記センサからの出力を前記最適センサレートに調整するセンサレート調整ステップを有する自律型移動制御方法にある。【００１５】
さらに、本開示の第５の側面は、
情報処理装置において情報処理を実行させるプログラムであり、
センサ情報解析部に、センサからの出力情報を入力してセンサ解析情報を生成させるセンサ情報解析ステップと、
行動計画決定部に、前記センサ解析情報を入力して行動計画を生成させる行動計画決定ステップと、
センサレート算出部に、前記センサ解析情報、または前記行動計画情報の少なくともいずれかの情報に基づいて前記センサの最適センサレートを算出させるセンサレート算出ステップと、
センサ制御部に、前記センサからの出力を前記最適センサレートに調整させるセンサレート調整ステップを実行させるプログラムにある。【００１６】
さらに、本開示の第６の側面は、
自律型移動装置において自律型移動制御処理を実行させるプログラムであり、
センサ情報解析部に、センサからの出力情報を入力してセンサ解析情報を生成させるセンサ情報解析ステップと、
行動計画決定部に、前記センサ解析情報を入力して行動計画を生成させる行動計画決定ステップと、
駆動制御部に、前記行動計画に従った駆動制御を実行させる駆動制御ステップと、
駆動部に、前記駆動制御部の制御に従って自律型移動装置を駆動させるステップと、
センサレート算出部に、前記センサ解析情報、または前記行動計画情報の少なくともいずれかの情報に基づいて前記センサの最適センサレートを算出させるセンサレート算出ステップと、
センサ制御部に、前記センサからの出力を前記最適センサレートに調整させるセンサレート調整ステップを実行させるプログラムにある。【００１７】
なお、本開示のプログラムは、例えば、様々なプログラム・コードを実行可能な情報処理装置やコンピュータ・システムに対して、コンピュータ可読な形式で提供する記憶媒体、通信媒体によって提供可能なプログラムである。このようなプログラムをコンピュータ可読な形式で提供することにより、情報処理装置やコンピュータ・システム上でプログラムに応じた処理が実現される。【００１８】
本開示のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する本開示の実施例や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。なお、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。
【発明の効果】
【００１９】
本開示の一実施例の構成によれば、状況に応じたセンサレートの調整を行い、消費電力、処理リソースの低減と安全走行の両立を可能とした自律型移動装置が実現される。
具体的には、例えば、センサと、センサからの出力情報を入力してセンサ解析情報を生成するセンサ情報解析部と、センサ解析情報を入力して行動計画を生成する行動計画決定部と、センサ解析情報、または行動計画情報の少なくともいずれかの情報に基づいてセンサの最適センサレートを算出するセンサレート算出部と、センサのセンシングレート、またはセンサ出力情報の出力レートのいずれかを最適センサレートに調整するセンサ制御部を有する。
本構成により、状況に応じたセンサレートの調整を行い、消費電力、処理リソースの低減と安全走行の両立を可能とした自律型移動装置が実現される。
なお、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものではなく、また付加的な効果があってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】自律型移動装置の構成例について説明する図である。
【図２】センサレート算出用情報と評価項目、およびセンサレート算出態様について説明する図である。
【図３】センサレート算出用情報と評価項目、およびセンサレート算出態様について説明する図である。
【図４】１つの評価項目に基づくセンサレート算出態様について説明する図である。
【図５】最終的なセンサレート低下許容指数αの算出処理例について説明する図である。
【図６】センサレート低下許容指数αとセンサレートＲとの対応関係の一例を示す図である。
【図７】本開示の処理を適用しない従来型の自律型走行例において、消費電力低減のために、単にセンサレートを低下させて走行を行った場合の例を示す図である。
【図８】本開示の処理を適用した自律型走行例を示す図である。
【図９】センサレート算出部の実行するセンサレート算出処理の処理シーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。
【図１０】自律型移動装置の構成例について説明する図である。
【図１１】自律型移動装置のデータ処理部のハードウェア構成例について説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、図面を参照しながら本開示の情報処理装置、自律型移動装置、および方法、並びにプログラムの詳細について説明する。なお、説明は以下の項目に従って行なう。
１．情報処理装置、および自律型移動装置の構成例について
２．センサレート算出部のセンサレート算出処理の具体例について
３．その他の実施例について
４．従来の自律型走行例と、本開示の処理を適用した自律型走行の例との比較について
５．センサレート算出部の処理シーケンスについて
６．情報処理装置の構成例について
７．本開示の構成のまとめ
【００２２】
［１．情報処理装置、および自律型移動装置の構成例について］
まず、図１を参照して本開示の情報処理装置、および自律型移動装置の構成例について説明する。
本開示の情報処理装置は、例えば、車やロボット等の自律型移動装置に装着され、これらの移動制御を行う。自律型移動装置は、例えばカメラや距離センサ等の様々なセンサ情報を取得し、取得したセンサ情報を利用することで障害物を避けて走行する自動運転車両や、歩行するロボット等によって構成される。
【００２３】
図１に示すように、自律型移動装置１０は、センサ１１、センサ制御部１２、センサ情報解析部１３、行動計画決定部１４、入力部１５、センサレート算出部１６、駆動制御部１７、駆動部１８を有する。
【００２４】
センサＡ〜Ｃ，１１Ａ〜１１Ｃは、例えば、ライダー（ＬｉＤＡＲ）、カメラ、距離センサなど、様々なセンサによって構成される。
なお、図１には、３個のセンサを有する構成例を示しているが、これは一例である。センサの数は任意であり、様々な設定が可能である。
また、ライダー（ＬｉＤＡＲ）、カメラ、距離センサ等は、各々１つに限らず、前方用、後方用、左右サイド用等、同一種類のセンサを複数、有する構成としてもよい。
【００２５】
なお、ライダー（ＬｉＤＡＲ：Ｌｉｇｈｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｒａｎｇｉｎｇ，Ｌａｓｅｒ  Ｉｍａｇｉｎｇ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｒａｎｇｉｎｇ）とは、パルス状のレーザ光を用いて周囲の状況、例えば歩行者、対向車、歩道、障害物などの周囲情報を取得する機器である。
【００２６】
センサ制御部１２Ａ〜１２Ｃは、各々、個別に対応付けられたセンサＡ〜Ｃ，１１Ａ〜１１Ｃのセンシングレート、あるいはセンサ情報の出力レートを制御する。
また、センサＡ〜Ｃ制御部１２Ａ〜１２Ｃは、各センサＡ〜Ｃ，１１Ａ〜１１Ｃの出力を入力し、後段処理部にデータを送信する役割を持つ。また、センサレート算出部１６からセンサレート情報を入力し、その入力レート情報に従い、センサＡ〜Ｃ，１１Ａ〜１１Ｃのセンシングレート、あるいはセンサ情報の出力レートを制御する。
センサＡ〜Ｃ，１１Ａ〜１１Ｃの検出したセンサ情報は、センサＡ〜Ｃ制御部１２Ａ〜１２Ｃによって取得され、センサ情報解析部１３に出力される。
【００２７】
センサ情報解析部１３は、センサ制御部１２から出力されるセンサ情報を解析し、自律型移動装置１０の周囲状況を把握する。
例えば、自律型移動装置１０の周囲の障害物検出、運動物体検出、人物検出などを行う。
センサ情報解析部１３の検出情報は、行動計画部１４とセンサレート算出部１６に出力される。
【００２８】
行動計画部１４は、前段のセンサ情報解析部１３によって検出された自律型移動装置１０の周囲情報や、入力部１５から入力される入力情報に基づいて、自律型移動装置１０の移動計画を行う。
入力部１５は、例えばカーナビであり、カーナビによって予め設定された目標地点まで移動する場合には、センサ情報解析部１３が検出した障害物などを回避しながら目的地にたどり着く移動経路（パス）を生成する。
また、例えば、自律型移動装置１０が特定の車両や人物を追従する設定とされている場合は、前段のセンサ情報解析部１３で検出された追従対象に向かって移動するパスを生成する。
【００２９】
センサレート算出部１６は、様々な情報に基づいて最適なセンサレートの算出を行う。すなわち、センサＡ〜Ｃ，１１Ａ〜１１Ｃのセンシングレート、あるいはセンサ情報の出力レートの最適値を算出し、算出したセンサレート情報をセンサＡ〜Ｃ制御部１２Ａ〜１２Ｃに出力する。
なお、センサレートとは、センサのセンシングレート、あるいはセンサの取得したセンサ情報の出力レートのいずれかである。
【００３０】
センサＡ〜Ｃ制御部１２Ａ〜１２Ｃは、センサレート算出部１６から入力したセンサレート情報に従い、センサＡ〜Ｃ，１１Ａ〜１１Ｃのセンシングレート、あるいはセンサ情報の出力レートを制御する。
センサレート算出部１６におけるセンサレート算出処理の詳細、および具体例については、後段で説明する。
【００３１】
駆動制御部１７は、行動計画部１４が生成した移動経路（パス）に従った走行や歩行を行うために駆動部１８の制御を行う。
駆動部１８は、例えば走行部（タイヤ、ロボットの足）駆動用のモータ、アクセル、ブレーキ、移動方向制御機構（ステアリング）などによって構成される。
【００３２】
［２．センサレート算出部のセンサレート算出処理の具体例について］
次に、センサレート算出部１６のセンサレート算出処理の具体例について説明する。
センサレート算出部１６は、以下の各情報を用いて、最適なセンサレートの算出を行う。
（ａ）センサ情報解析部１３から入力するセンサ解析情報２１、
（ｂ）行動計画決定部１４から入力する行動計画情報２２、
（ｃ）入力部１５から入力する入力情報２３、
（ｄ）駆動制御部１７から入力する駆動情報２４、
センサレート算出部１６は、上記の各情報を用いて、最適なセンサレートの算出を行う。
【００３３】
（ａ）センサ情報解析部１３から入力するセンサ解析情報２１は、例えば、自律型移動装置１０の周囲観測情報であり、人や車両、ガードレール、壁等の障害物等の情報である。
センサレート算出部１６は、周囲観測情報に基づいて障害物に接触する可能性が高い状況かどうかを判断し、この判断結果に基づいて最適なセンサレートを算出する。
例えば、障害物に接触する可能性が高い場合にはセンサレートを高くする制御を行う。
【００３４】
（ｂ）行動計画決定部１４から入力する行動計画情報２２は、入力部１５の入力情報や、センサ解析情報に基づいて決定された移動経路（パス）情報や、移動開始や停止のタイミング等の情報である。
センサレート算出部１６は、例えば、移動開始時点では、自律型移動装置１０の自己位置確認処理等のためセンサレートを高く設定する制御を行う。
【００３５】
（ｃ）入力部１５から入力する入力情報２３は、例えばカーナビによって設定される事前設定情報、具体的には経路情報や経路の環境情報等である。環境情報には、例えば経路上の交差点位置、道路のカーブ状況等の情報（環境地図情報）が含まれる。
センサレート算出部１６は、例えば、自律型移動装置１０が交差点位置、カーブ等の位置にある場合には、危険を回避するため、センサレートを高く設定する制御を行う。
【００３６】
（ｄ）駆動制御部１７から入力する駆動情報２４は、自律型移動装置１０の走行方向、走行速度等の駆動情報である。
センサレート算出部１６は、例えば、自律型移動装置１０が高速で走行している場合、あるいは走行方向を切り替えようとしている場合には、危険を回避するため、センサレートを高く設定する制御を行う。
【００３７】
このように、センサレート算出部１６は、自律型移動装置１０の行動計画、観測情報、事前知識等を利用し、複合的に最適なセンサレートの算出を行う。
すなわち、センサレート算出部１６は、
（ａ）センサ情報解析部１３から入力するセンサ解析情報２１、
（ｂ）行動計画決定部１４から入力する行動計画情報２２、
（ｃ）入力部１５から入力する入力情報２３、
（ｄ）駆動制御部１７から入力する駆動情報２４、
これらの各情報を用いて、センサＡ〜Ｃ，１１Ａ〜１１Ｃ各々のセンシングレート、あるいはセンサ情報の出力レートの最適値を算出する。
【００３８】
上記（ａ）〜（ｄ）の情報を用いたセンサレート算出方法には、様々な方法が適用可能であるが、例えば、上記（ａ）〜（ｄ）の情報の各々からセンサレートを下げてもよい度合い（センサレート低下許容指数α）を個別に点数化し、その値を評価して最適なレートを算出する方法がある。具体例については後述する。
【００３９】
図２、図３を参照して、上記（ａ）〜（ｄ）の情報の内容に応じたセンサレートの具体的な制御例について説明する。
図２、図３に示す例は、センサレート算出部１６が、上記（ａ）〜（ｄ）の情報を構成する１つの情報を取得した場合にどのようなセンサレート制御を実行するかを説明した例である。
実際には、センサレート算出部１６は、上記（ａ）〜（ｄ）の情報の複数の情報を用いて、複合的な判断の下にセンサレートの最適値を算出する。
【００４０】
図２は、センサレート算出部１６が、
（ａ）センサ情報解析部１３から入力するセンサ解析情報２１、
を取得した場合のセンサレート制御例を示す図である。
センサレート算出部１６は、予め規定した各入力情報対応の評価項目に従って、入力情報の評価を行い、評価結果に従ってセンサレートの制御態様を決定する。
【００４１】
「（ａ）センサ情報解析部１３から入力するセンサ解析情報２１」に対応する評価項目は、図２の［センサレート算出用評価項目］に示すように、以下の４つの評価項目である。
（ａ１）進行方向における障害物の有無
（ａ２）周辺に走行に十分なクリアランスが確保されているか否か
（ａ３）進行方向の死角の有無
（ａ４）移動オブジェクト（人、走行車両）の検出有無
【００４２】
センサレート算出部１６は、例えば、上記（ａ１）〜（ａ４）の各評価項目について、センサ情報解析部１３から入力するセンサ解析情報２１の評価を行い、評価結果に従ってセンサレートの制御態様を決定する。
具体的には、図２に示す［センサレート算出態様］に示すようなセンサレート算出処理を行う。
【００４３】
評価項目「（ａ１）進行方向における障害物の有無」の評価結果を利用したセンサレート制御処理は以下の処理となる。
進行方向に障害物がある場合、センサレートを高くし、無い場合は低くする。
これは、進行方向に障害物がある場合、障害物を避けるための駆動制御が必要となり、詳細なセンサ情報が必要となるからである。
【００４４】
また、評価項目「（ａ２）周辺に走行に十分なクリアランスが確保されているか否か」の評価結果を利用したセンサレート制御処理は以下の処理となる。
周辺に走行に十分なクリアランスが確保されている場合、センサレートを低くし、確保されていない場合は高くする。
これは、周辺に走行に十分なクリアランスが確保されている場合、高精度の走行制御が不要であり、確保されていない場合は、高精度の走行制御が必要となるからである。
【００４５】
また、評価項目「（ａ３）進行方向の死角の有無」の評価結果を利用したセンサレート制御処理は以下の処理となる。
進行方向に死角がある場合、センサレートを高くし、無い場合は低くする。
これは、進行方向に死角がある場合、死角方向の障害物や飛び出し物体等の検知を迅速に行うことが必要であり、センサレートを高くすることが必要であるからである。
【００４６】
さらに、評価項目「（ａ４）移動オブジェクト（人、走行車両）の検出有無」の評価結果を利用したセンサレート制御処理は以下の処理となる。
移動オブジェクト（人、走行車両）が検出された場合、センサレートを高くし、検出されない場合、低くする。
これは、移動オブジェクト（人、走行車両）が検出された場合、移動オブジェクトを避けることが必要であり、センサレートを高くする必要があるからである。
【００４７】
図３は、センサレート算出部１６が、
（ｂ）行動計画決定部１４から入力する行動計画情報２２、
（ｃ）入力部１５から入力する入力情報２３、
（ｄ）駆動制御部１７から入力する駆動情報２４、
これらを取得した場合のセンサレート制御例を示す図である。
センサレート算出部１６は、これらの各入力情報についても、予め規定した入力情報対応の評価項目に従って、入力情報の評価を行い、評価結果に従ってセンサレートの制御態様を決定する。
【００４８】
「（ｂ）行動計画決定部１４から入力する行動計画情報２２」に対応する評価項目は、図３の［センサレート算出用評価項目］に示すように、以下の３つの評価項目である。
（ｂ１）移動開始直後か否か
（ｂ２）目的地到達直前か否か
（ｂ３）移動経路が直線か否か
【００４９】
センサレート算出部１６は、例えば、上記（ｂ１）〜（ｂ３）の各評価項目について、行動計画決定部１４から入力する行動計画情報２２の評価を行い、評価結果に従ってセンサレートの制御態様を決定する。
具体的には、図３に示す［センサレート算出態様］に示すようなセンサレート算出処理を行う。
【００５０】
評価項目「（ｂ１）移動開始直後か否か」の評価結果を利用したセンサレート制御処理は以下の処理となる。
移動開始直後は、センサレートを高くし、移動開始直後でない場合は低くする。
これは、移動開始直後は、自己位置の同定、周囲状況の把握のため、詳細なセンサ情報が必要となるからである。
【００５１】
また、評価項目「（ｂ２）目的地到達直前か否か」の評価結果を利用したセンサレート制御処理は以下の処理となる。
目的地到達直前は、センサレートを高くし、目的地到達直前でない場合は低くする。
これは、目的地到達直前は、目的地と自己位置との照合、正確な駐車等のため、詳細なセンサ情報が必要となるからである。
【００５２】
また、評価項目「（ｂ３）移動経路が直線か否か」の評価結果を利用したセンサレート制御処理は以下の処理となる。
移動経路が直線の場合、センサレートを低くし、直線でない場合は高くする。
これは、移動経路が直線の場合、細かな移動方向制御が不要となり、センサレートを低くしても問題がないからである。
【００５３】
次に、（ｃ）入力部１５から入力する入力情報２３を適用した処理について説明する。
「（ｃ）入力部１５から入力する入力情報２３」に対応する評価項目は、図３の［センサレート算出用評価項目］に示すように、以下の１つの評価項目である。
（ｃ１）安全な場所であるか否か
【００５４】
センサレート算出部１６は、例えば、上記（ｃ１）の評価項目について、入力部１５から入力する入力情報２３の評価を行い、評価結果に従ってセンサレートの制御態様を決定する。
具体的には、図３に示す［センサレート算出態様］に示すようなセンサレート算出処理を行う。
【００５５】
評価項目「（ｃ１）安全な場所であるか否か」の評価結果を利用したセンサレート制御処理は以下の処理となる。
安全な場所では、センサレートを低くし、危険な場所は高くする。
これは、交差点、横断歩道、合流地点等、危険な場所では、衝突等を回避するため、センサレートを高くする必要があるからである。
【００５６】
次に、（ｄ）駆動制御部１７から入力する駆動情報２４を適用した処理について説明する。
「（ｄ）駆動制御部１７から入力する駆動情報２４」に対応する評価項目は、図３の［センサレート算出用評価項目］に示すように、以下の１つの評価項目である。
（ｄ１）走行速度、または旋回速度が高速であるか否か
【００５７】
センサレート算出部１６は、例えば、上記（ｄ１）の評価項目について、駆動制御部１７から入力する駆動情報２４の評価を行い、評価結果に従ってセンサレートの制御態様を決定する。
具体的には、図３に示す［センサレート算出態様］に示すようなセンサレート算出処理を行う。
【００５８】
評価項目「（ｄ１）走行速度、または旋回速度が高速であるか否か」の評価結果を利用したセンサレート制御処理は以下の処理となる。
走行速度、または旋回速度が高速の場合は、センサレートを高くし、低速の場合は低くする。
これは、走行速度、または旋回速度が高速の場合は、迅速な駆動制御が必要であり、詳細なセンサ情報が必要であるからである。
【００５９】
以上、図２、図３を参照して、センサレート算出部１６が入力する以下の各入力情報、
（ａ）センサ情報解析部１３から入力するセンサ解析情報２１、
（ｂ）行動計画決定部１４から入力する行動計画情報２２、
（ｃ）入力部１５から入力する入力情報２３、
（ｄ）駆動制御部１７から入力する駆動情報２４、
これらの入力情報に対応付けられた評価項目各々の評価結果に従った個別のセンサレートの制御処理例について説明した。
【００６０】
図２、図３に示す例は、センサレート算出部１６が、上記（ａ）〜（ｄ）の情報を構成する１つの情報を取得した場合にどのようなセンサレート制御を実行するかを説明した例である。
しかし、前述したように、実際には、センサレート算出部１６は、上記（ａ）〜（ｄ）の情報の複数の情報を用いて、複合的な判断の下にセンサレートの最適値を算出する。
【００６１】
この複数の情報を用いたセンサレート最適値の算出を行う場合、センサレート算出部１６は、例えば、上記（ａ）〜（ｄ）の情報に対応する評価項目各々の評価結果から、それぞれセンサレートを下げてもよい度合いを示す「センサレート低下許容指数α」を算出し、算出結果を評価項目個別に点数化し、複数の点数化データを用いて、最終的なセンサレートの最適値を算出する。
【００６２】
図２、図３に示すように、センサレート制御用評価項目（（ａ１）〜（ｄ１））は多数あるが、これらの評価項目から選択した以下の３つの評価項目について、具体的な「センサレート低下許容指数α」の算出処理例について説明する。
（ａ１）進行方向における障害物の有無
（ｂ３）移動経路が直線であるか否か
（ｃ１）安全な場所であるか否か
【００６３】
（（指数α算出例１）評価項目「（ａ１）進行方向における障害物の有無」対応の「センサレート低下許容指数α」の算出処理例について）
まず、評価項目「（ａ１）進行方向における障害物の有無」に対応する「センサレート低下許容指数α」の算出処理例について説明する。
【００６４】
センサレート算出部１６に対する入力情報、すなわち、
「（ａ）センサ情報解析部１３から入力するセンサ解析情報２１」
この情報には、先に図２を参照して説明したように、以下の４つの評価項目が対応付けられている。
（ａ１）進行方向における障害物の有無
（ａ２）周辺に走行に十分なクリアランスが確保されているか否か
（ａ３）進行方向の死角の有無
（ａ４）移動オブジェクト（人、走行車両）の検出有無
【００６５】
これらの評価項目中の１つの評価項目「（ａ１）進行方向における障害物の有無」に対応する「センサレート低下許容指数α」を、
α１
とする。
【００６６】
センサレート算出部１６は、
評価項目「（ａ１）進行方向における障害物の有無」の評価結果に基づいて、センサレートを下げてもよい度合いを示す「センサレート低下許容指数α１」を算出する。
【００６７】
センサレート算出部１６は、
「センサレート低下許容指数α１」の取りうる値を、
０≦α１≦αｍａｘ
として予め規定する。
なお、αｍａｘの値は予め規定した値とするが、αｍａｘの値は、各評価項目に対して共通の値としてもよいし、評価項目それぞれ異なる値としてもよい。
【００６８】
評価項目「（ａ１）進行方向における障害物の有無」の評価結果として、
「障害物が進行方向にまったく存在しない」という評価結果が得られた場合は、センサレートを最大限、下げてもよいと判断し、
α１＝αｍａｘ
とする。
【００６９】
一方、評価項目「（ａ１）進行方向における障害物の有無」の評価結果として、
「障害物が進行方向の離間距離位置ｘに存在する」という評価結果が得られた場合は、障害物までの距離ｘに応じて、α１の値を小さくしていく。
【００７０】
このように、センサレート算出部１６は、
「（ａ）センサ情報解析部１３から入力するセンサ解析情報２１」
この入力情報対応の１つの評価項目「（ａ１）進行方向における障害物の有無」について、「センサレート低下許容指数α１」を、
０≦α１≦αｍａｘ
上記の予め規定した範囲で、
「障害物が進行方向にまったく存在しない」場合は、α１＝αｍａｘ、
「障害物が進行方向の離間距離位置ｘに存在する」場合は、障害物までの距離ｘに応じて、α１の値を小さくしていくという処理を行い、「センサレート低下許容指数α１」を算出する。
【００７１】
（（指数α算出例２）評価項目「（ｂ３）移動経路が直線であるか否か」対応の「センサレート低下許容指数α」の算出処理例について）
次に、評価項目「（ｂ３）移動経路が直線であるか否か」に対応する「センサレート低下許容指数α」の算出処理例について説明する。
【００７２】
センサレート算出部１６に対する入力情報、すなわち、
「（ｂ）行動計画決定部１４から入力する行動計画情報２２」に対応する評価項目は、図３の［センサレート算出用評価項目］に示すように、以下の３つの評価項目である。
（ｂ１）移動開始直後か否か
（ｂ２）目的地到達直前か否か
（ｂ３）移動経路が直線か否か
【００７３】
これらの評価項目中の１つの評価項目「（ｂ３）移動経路が直線であるか否か」に対応する「センサレート低下許容指数α」を、
α２
とする。
【００７４】
センサレート算出部１６は、
評価項目「（ｂ３）移動経路が直線であるか否か」の評価結果に基づいて、センサレートを下げてもよい度合いを示す「センサレート低下許容指数α２」を算出する。
【００７５】
センサレート算出部１６は、行動計画決定部１４から入力する行動計画情報２２に含まれる経路情報から、移動経路が直線であるかどうかを判定する。
図４は直進時とカーブ時に行動計画決定部１４が出力する行動計画情報２２に含まれる経路（パス）情報の例を示したものである。
行動計画決定部１４が出力する行動計画情報２２に含まれる経路（パス）情報は、例えば、自装置が追従すべき点の座標を連結したデータである。
【００７６】
なお、行動計画決定部１４が出力する行動計画情報２２には、このような経路情報のみならず、各座標点を経由するときの速度や角速度、ステアリング角度等の移動装置の駆動情報も含まれており、これらの駆動情報が、駆動制御部１７に出力され、行動計画に従った走行が行われることになる。
【００７７】
図４には、以下の２つの経路情報の例を示している。
（１）移動経路が直進の場合、
（２）移動経路がカーブの場合、
【００７８】
図４（１）移動経路が直進の場合は、直進するためにＳ１からＳ４まで角速度またはステアリング角度はほぼ０の値となる。
一方、（２）移動経路がカーブの場合は、Ｃ１からＣ４まで、旋回するために角速度またはステアリング角度を持つ。
【００７９】
センサレート算出部１６は、
評価項目「（ｂ３）移動経路が直線であるか否か」の評価結果に基づいて、センサレートを下げてもよい度合いを示す「センサレート低下許容指数α２」を算出する。
【００８０】
センサレート算出部１６は、
「センサレート低下許容指数α２」の取りうる値を、
０≦α２≦αｍａｘ
として予め規定する。
なお、前述したように、αｍａｘの値は、予め規定した値とする。αｍａｘの値は、各評価項目に対して共通の値としてもよいし、評価項目それぞれ異なる値としてもよい。
【００８１】
前述したように、評価項目「（ｂ３）移動経路が直線であるか否か」の評価結果を利用したセンサレート制御処理は以下の処理となる。
移動経路が直線の場合、センサレートを低くし、直線でない場合は高くする。
これは、移動経路が直線の場合、細かな移動方向制御が不要となり、センサレートを低くしても問題がないからである。
【００８２】
評価項目「（ｂ３）移動経路が直線であるか否か」の評価結果として、
図４（１）に示すように、「移動経路が直線である」という評価結果が得られた場合は、センサレートを最大限、下げてもよいと判断し、
α２＝αｍａｘ
とする。
【００８３】
一方、評価項目「（ｂ３）移動経路が直線であるか否か」の評価結果として、
図４（２）に示すように、「移動経路が直線でなくカーブである」という評価結果が得られた場合は、直線でない度合い、すなわちカーブの大きさに応じて、α２の値を小さくしていく。すなわちカーブ角度が大きいほどα２の値を小さくしていく。
【００８４】
なお、センサレート算出部１６は、さらに、行動計画部１４から入力する行動計画情報２２に含まれる速度や角速度、ステアリング角度等の情報を考慮して、α２の値を決定してもよい。
【００８５】
このような処理により、センサレート算出部１６は、行動計画部１４から入力する行動計画情報２２対応の評価項目「（ｂ３）移動経路が直線であるか否か」の評価結果に基づいて、「センサレート低下許容指数α２」を予め規定した範囲、すなわち、
０≦α２≦αｍａｘ
上記範囲内で算出する。
【００８６】
（（指数α算出例３）評価項目「（ｃ１）安全な場所であるか否か」対応の「センサレート低下許容指数α」の算出処理例について）
次に、評価項目「（ｃ１）安全な場所であるか否か」に対応する「センサレート低下許容指数α」の算出処理例について説明する。
【００８７】
センサレート算出部１６に対する入力情報、すなわち、
「（ｃ）入力部１５から入力する入力情報２３」に対応する評価項目は、図３の［センサレート算出用評価項目］に示すように、以下の評価項目である。
（ｃ１）安全な場所であるか否か
【００８８】
この評価項目「（ｃ１）安全な場所であるか否か」に対応する「センサレート低下許容指数α」を、
α３
とする。
【００８９】
センサレート算出部１６は、
評価項目「（ｃ１）安全な場所であるか否か」の評価結果に基づいて、センサレートを下げてもよい度合いを示す「センサレート低下許容指数α３」を算出する。
【００９０】
センサレート算出部１６は、
「センサレート低下許容指数α３」の取りうる値を、
０≦α３≦αｍａｘ
として予め規定する。
なお、前述したように、αｍａｘの値は、予め規定した値とする。αｍａｘの値は、各評価項目に対して共通の値としてもよいし、評価項目それぞれ異なる値としてもよい。
【００９１】
前述したように、評価項目「（ｃ１）安全な場所であるか否か」の評価結果を利用したセンサレート制御処理は以下の処理となる。
安全な場所では、センサレートを低くし、危険な場所は高くする。
これは、交差点、横断歩道、合流地点等、危険な場所では、衝突等を回避するため、センサレートを高くする必要があるからである。
【００９２】
センサレート算出部１６は、カーナビやＧＰＳなどから現在の位置が把握できている場合、周辺環境に応じてセンサレートを決定する。手段としては、センサレートを下げてはいけない環境を危険地点リストとして持ち、現在位置が、危険地点リストに含まれている危険地点である場合には、センサレートを低下させるべきではないと判断し、「センサレート低下許容指数α」を最小値（α３＝０）にする。
なお、危険地点リストに含まれる地点は、交差点、横断歩道、車線合流地点、スクールゾーンなどである。
【００９３】
一方、現在位置が、危険地点リストに記録された危険地点から離間している場合、センサレートを低く設定することが可能と判断する。この場合、例えば危険地点と現在位置との離間距離ｘが大きくなるに従って「センサレート低下許容指数α３」の値を大きくしていく。
【００９４】
このような処理により、センサレート算出部１６は、入力部１５から入力する入力情報２３対応の評価項目「（ｃ１）安全な場所であるか否か」の評価結果に基づいて、「センサレート低下許容指数α３」を予め規定した範囲、すなわち、
０≦α３≦αｍａｘ
上記範囲内で算出する。
【００９５】
このような処理を各評価項目について実行し、各評価項目（１〜ｎ）対応の「センサレート低下許容指数α１〜αｎ」を算出する。
【００９６】
各評価項目（１〜ｎ）対応の「センサレート低下許容指数α１〜αｎ」を算出した結果の一例を図５に示す。
図５に示す例は、評価項目数ｎ＝５として、各評価項目（１〜５）対応の「センサレート低下許容指数α１〜α５」を算出した結果の一例である。
【００９７】
センサレート算出部１６は、図４に示すように、各評価項目（１〜５）対応の「センサレート低下許容指数α１〜α５」を算出する。
次に、センサレート算出部１６は、各評価項目対応の「センサレート低下許容指数α１〜α５」中から最も値の小さい評価項目、すなわち、最も高いセンサレートを要求する評価項目を選択する。
【００９８】
図５に示す例では、５つの評価項目対応の「センサレート低下許容指数α１〜α５」中、最も値の小さい評価項目は評価項目２のセンサレート低下許容指数α２である。
すなわち、評価項目２の評価結果に基づいて算出されるセンサレート低下許容指数α２が、他のどの評価項目の評価結果に基づく算出センサレート低下許容指数α１、α３〜α５より小さい。
【００９９】
この場合、センサレート算出部１６は、評価項目２の評価結果に基づいて算出されるセンサレート低下許容指数α２を最終的なセンサレート低下許容指数αとして決定する。
センサレート算出部１６は、こうして算出した最終的なセンサレート低下許容指数αを用いて、以下の式１に従って、最適なセンサレートＲを算出する。
【０１００】
【数１】
2019058720.tif 000003
【０１０１】
なお、上記（式１）において、各パラメータは以下の値である。
Ｒｍｉｎ：センサレートＲの許容最小値、
Ｒｍａｘ：センサレートＲの許容最大値、
すなわち、センサレートＲは、
Ｒｍｉｎ≦Ｒ≦Ｒｍａｘ
上記範囲の値に設定される。
【０１０２】
上記（式１）によって定義される、
センサレートＲと、
最終的なセンサレート低下許容指数α、
との関係をグラフとして示すと、図６に示す関係となる。
【０１０３】
図６は、横軸に「最終的なセンサレート低下許容指数α」、縦軸にセンサレートＲを示したグラフである。
図６に示すグラフから理解されるように、センサレートＲは、
最終的なセンサレート低下許容指数α＝０の場合、センサレートＲは、Ｒ＝Ｒｍａｘとなり、
最終的なセンサレート低下許容指数α＝αｍａｘの場合、センサレートＲは、Ｒ＝Ｒｍｉｎとなる。
【０１０４】
なお、図６に示すセンサレート低下許容指数αとセンサレートＲとの対応関係は一例であり、この他の対応関係を設定して利用することも可能である。
【０１０５】
このようにセンサレート算出部１６は、自律型移動装置１０の行動計画、観測情報、事前知識等を利用し、複合的に最適なセンサレートの算出を行う。
すなわち、センサレート算出部１６は、
（ａ）センサ情報解析部１３から入力するセンサ解析情報２１、
（ｂ）行動計画決定部１４から入力する行動計画情報２２、
（ｃ）入力部１５から入力する入力情報２３、
（ｄ）駆動制御部１７から入力する駆動情報２４、
これらの各情報を用いて、センサレートの最適値を算出する。
【０１０６】
上述したように、センサレート算出部１６は、センサレートを下げてもよい度合いを示すセンサレート低下許容指数αを算出して、算出したセンサレート低下許容指数αに基づいてセンサレートＲを算出する。
このような処理を行うのは、極力安全な方向に処理が導かれるよう考慮した結果である。
【０１０７】
センサレート低下許容指数α＝０である場合、算出されるセンサレートＲは、
Ｒ＝Ｒｍａｘ
となる。
また、絶対にセンサレートＲを下げてはいけない状況であると判断される場合は、強制的にＲ＝Ｒｍａｘとなる設定としてもよい。
【０１０８】
なお、図１を参照して説明したように、自律型移動装置１０は、複数のセンサを統合して、機能を実現している場合が殆どである。センサによってセンサレートの取りうる範囲（前述のＲｍｉｎとＲｍａｘ）が異なるため、センサレートもそれぞれ個別に算出する必要がある。例えば、ステレオカメラであれば、１００Ｈｚを超えるレートを出すことができるものも存在するが、一般的なＬｉＤＡＲでは３０Ｈｚ程度が上限である。したがって、前述の評価、およびセンサレート算出処理をセンサ毎に適用し、センサそれぞれの最適なセンサレートを決定する。
【０１０９】
［３．その他の実施例について］
次に、その他の実施例について説明する。
以下の実施例について説明する。
（ａ）車対車間の通信を利用した実施例
（ｂ）センサレートの制御態様の設定例
【０１１０】
（ａ）車対車間の通信を利用した実施例
上述した実施例では、１つの自律型移動装置が、自身のセンサから取得した情報に基づいてセンサレートを制御する実施例であった。
このような自律型移動装置が多数存在する場合、１つの自律型移動装置が、その周囲を走行中の他の自律型移動装置のセンサによる検出情報を、装置間通信によって取得し、取得した情報を利用して、センサレートの制御を行う構成としてもよい。
【０１１１】
例えば、自装置の前方を走行中の他の先行装置の取得したセンサ情報を用いれば、自装置のセンサでは取得できない遠い前方の状況をいち早く取得することが可能であり、確実で高速なセンサレート制御処理が可能となる。
【０１１２】
（ｂ）センサレートの制御態様の設定例
上述した実施例においてセンサレート算出部が算出するセンサレートは、センサのセンシングレートとしてもよいし、センサから後段のセンサ情報解析部に出力するセンサ出力レートのいずれでもよい。
【０１１３】
例えば、センサの制御応答に時間がかかる場合など、ハードウェアのセンサレートを直接制御することが難しい場合には、後段処理部の処理レートを下げることで、装置全体の消費電力や処理リソースの低減を実現することが可能である。
例えば、各センサのセンシングレートは落とさずに、センサ制御部から後段処理部に対する出力を上述した（式１）に従って算出された最適なセンサレートＲとなるように間引くことで、後段の各処理部の処理レートを低下させることが可能となり、消費電力や処理リソースの低減を実現することが可能となる。
【０１１４】
［４．従来の自律型走行例と、本開示の処理を適用した自律型走行の例との比較について］
次に、従来の自律型走行例と、本開示の処理を適用した自律型走行の例との比較について、具体例を示して説明する。
【０１１５】
図７は、本開示の処理を適用しない従来型の自律型走行例において、消費電力低減のために、単にセンサレートを低下させて走行を行った場合の例を示す図である。
センサレートを単純に下げてしまうだけでは、問題が生じるケースについて説明する図である。
【０１１６】
図７に示す自律型移動装置５０は、前方にＴｏＦ（Ｔｉｍｅ  ｏｆ  Ｆｌｉｇｈｔ）カメラのような距離センサを備えた車両である。
自律型移動装置５０は右折をする。
時間Ｔ＝０において、自律型移動装置５０の右前方の角は、自律型移動装置５０の前方に装着されたカメラの視野外、すなわちセンサ検出範囲の外側に存在する。
従って、時間Ｔ＝０の時点では、まだ検出できていない。
【０１１７】
消費電力低減のため、センサレートを低下させているため、時間Ｔ＝０の次のセンサ検出情報の入力時間は、時間Ｔ＝３であるとする。
図７の右側に示す時間Ｔ＝３において、時間Ｔ＝０の次のセンサ情報が入力される。
この時間Ｔ＝３において、自律型移動装置５０が右旋回する過程で右前方の壁がカメラの視野範囲、すなわちセンサ検出範囲に入る。しかし、この時間Ｔ＝３では、壁は、自律型移動装置５０の直前の至近距離に出現する。
この状態で、自律型移動装置５０が停止制御を開始しても、自律型移動装置５０は壁に衝突、または接触する可能性が高い。
このように、センサレートを単純に下げてしまうだけでは、問題が生じる。
【０１１８】
図８は、本開示の処理を適用した自律型走行例を示す図である。
図８に示す本開示の処理を実行する自律型移動装置７０は、図１に示す構成を有する。
すなわち、センサレート算出部１６が、以下の各情報を用いて、最適なセンサレートの算出を行う。
（ａ）センサ情報解析部１３から入力するセンサ解析情報２１、
（ｂ）行動計画決定部１４から入力する行動計画情報２２、
（ｃ）入力部１５から入力する入力情報２３、
（ｄ）駆動制御部１７から入力する駆動情報２４、
【０１１９】
センサレート算出部１６は、上記の各情報を用いて、最適なセンサレートの算出を行い、センサレートが、逐次、変更される。
【０１２０】
図８に示す自律型移動装置７０も、前方にＴｏＦ（Ｔｉｍｅ  ｏｆ  Ｆｌｉｇｈｔ）カメラのような距離センサを備えた車両である。
自律型移動装置７０は右折をする。
時間Ｔ＝０の状況は、先に説明した図７と同様の状況である。
すなわち、自律型移動装置７０の右前方の角は、自律型移動装置７０の前方に装着されたカメラの視野外、すなわちセンサ検出範囲の外側に存在する。
従って、時間Ｔ＝０の時点では、まだ検出できていない。
【０１２１】
本処理においても、消費電力低減のため、この時点で、センサレートを低下させている。
しかし、本開示の処理を適用した場合、例えば、「（ｂ）行動計画決定部１４から入力する行動計画情報２２」や、「（ｃ）入力部１５から入力する入力情報２３」に基づいて、時間Ｔ＝０の時点で、センサレートを高レートに変更する処理が実行される。
【０１２２】
例えば、時間Ｔ＝０の時点で入力する以下の情報、すなわち、
（ｂ）行動計画決定部１４から入力する行動計画情報２２、
この入力情報に基づいて、時間Ｔ＝０以降の移動経路が直線か否かの評価が可能となる。先に図３を参照して説明した評価項目（ｂ３）についての評価である。
【０１２３】
センサレート算出部１６は、この評価項目の評価結果として移動経路が直線でないと評価し、この評価結果に基づいてセンサレートを高くさせるセンサレート情報を生成して、センサ制御部１２に出力する。センサ制御部１２は、このセンサレート情報に基づいてセンサレートを高くする処理を行う。
この結果として、時間Ｔ＝０以降において、Ｔ＝１，２，３，・・・とセンシング間隔の短いセンサ情報が、センサ１１から、センサ制御部１２を介してセンサ情報解析部１３に入力される。
【０１２４】
図８に示すように、時間Ｔ＝１におけるセンサ検出範囲（例えば、カメラ撮影範囲）には、自律型移動装置７０の右前方の壁の一部が含まれる。
すなわち、この時間Ｔ＝１の時点で、自律型移動装置７０のセンサ情報解析部１３は、右前方に壁があることを検知し、この検知結果を行動計画決定部１４に入力することができる。
【０１２５】
この結果、行動計画決定部１４は、この右前方の壁を避けるように走行ルートを設定することが可能となり、設定された走行ルートに従った行動計画情報を駆動制御部１７に出力する。
駆動制御部１７は、右前方の壁を避ける走行を行うように自律型移動装置７０の方向制御（ステアリング制御）を行う。
【０１２６】
時間Ｔ＝２が、次のセンサ検出情報入力タイミングであるが、この時点でも、センサ検出範囲（例えば、カメラ撮影範囲）には、自律型移動装置７０の右前方の壁の一部が含まれ、さらに、この時間Ｔ＝２の時点でも、走行ルートの変更、修正が可能となる。
【０１２７】
すなわち、センサ情報解析部１３は、右前方に壁があることを行動計画決定部１４に入力し、行動計画決定部１４は、この右前方の壁を避けるように走行ルートを設定し、設定した走行ルートに従った行動計画情報を駆動制御部１７に出力する。
駆動制御部１７は、右前方の壁を避ける走行を行うように自律型移動装置７０の方向制御（ステアリング制御）を行う。
【０１２８】
このように、本開示の処理を適用した場合、危険な位置に近づく直前にセンサレートの変更が行われ、高レートのセンシング情報を用いた走行制御が実現される。結果として、図８に示す時間Ｔ＝３において、自律型移動装置７０は、右前方の壁に接触することなく、右旋回することが可能となり、安全な走行が実現される。
【０１２９】
このように、本開示の処理を適用することで、必要な場合にのみセンサレートを高くすることが可能となり、安全な走行と、消費電力と処理リソースの低減の双方を実現することが可能となる。
【０１３０】
［５．センサレート算出部の処理シーケンスについて］
次に、図９に示すフローチャートを参照して、センサレート算出部１６の実行するセンサレート算出処理の処理シーケンスについて説明する。
【０１３１】
図９に示すフローチャートは、センサレート算出部１６の実行するセンサレート算出処理の処理シーケンスを説明するフローチャートである。
このフローチャートに従った処理は、例えば、自律型移動装置の記憶部に格納されたプログラムに従って実行することが可能である。
センサレート算出部１６は、例えばプログラム実行機能を有するプロセッサ（ＣＰＵ）によって構成可能であり、プログラムの実行により、図９に示すフローに従った処理が行われる。
以下、フローチャートの各ステップの処理について説明する。
【０１３２】
（ステップＳ１０１）
まず、センサレート算出部１６は、ステップＳ１０１において、センサレート算出用情報を入力する。
このセンサレート算出用情報とは、図１に示す以下の各情報である。
（ａ）センサ情報解析部１３から入力するセンサ解析情報２１、
（ｂ）行動計画決定部１４から入力する行動計画情報２２、
（ｃ）入力部１５から入力する入力情報２３、
（ｄ）駆動制御部１７から入力する駆動情報２４、
【０１３３】
（ステップＳ１０２）
次に、センサレート算出部１６は、ステップＳ１０２において、入力情報対応の評価項目各々について、評価結果を取得する。
入力情報対応の評価項目とは、図２、図３を参照して説明した評価項目であり、以下の各項目である。
【０１３４】
（ａ）センサ情報解析部１３から入力するセンサ解析情報２１に対応する評価項目は、以下の４つの評価項目である。
（ａ１）進行方向における障害物の有無
（ａ２）周辺に走行に十分なクリアランスが確保されているか否か
（ａ３）進行方向の死角の有無
（ａ４）移動オブジェクト（人、走行車両）の検出有無
【０１３５】
（ｂ）行動計画決定部１４から入力する行動計画情報２２に対応する評価項目は、以下の３つの評価項目である。
（ｂ１）移動開始直後か否か
（ｂ２）目的地到達直前か否か
（ｂ３）移動経路が直線か否か
【０１３６】
（ｃ）入力部１５から入力する入力情報２３に対応する評価項目は、以下の１つの評価項目である。
（ｃ１）安全な場所であるか否か
【０１３７】
（ｄ）駆動制御部１７から入力する駆動情報２４に対応する評価項目は、以下の１つの評価項目である。
（ｄ１）走行速度、または旋回速度が高速であるか否か
【０１３８】
センサレート算出部１６は、ステップＳ１０２において、上記の評価項目各々について、評価結果を取得する。
【０１３９】
（ステップＳ１０３）
次に、センサレート算出部１６は、ステップＳ１０３において、ステップＳ１０２において取得した評価項目（評価項目１〜ｎ）の評価結果に基づいて、評価項目各々に対応するセンサレート低下許容指数α１〜αｎを算出する。
【０１４０】
このセンサレート低下許容指数α１〜αｎの算出処理は、先に図４、図５を参照して説明した処理である。
例えば、評価項目「（ａ１）進行方向における障害物の有無」の評価結果に基づいて、センサレートを下げてもよい度合いを示す「センサレート低下許容指数α１」を算出する。
その他の評価項目２〜ｎについても、同様に、センサレートを下げてもよい度合いを示す「センサレート低下許容指数α２〜αｎ」を算出する。
【０１４１】
（ステップＳ１０４）
次に、センサレート算出部１６は、ステップＳ１０４において、ステップＳ１０３で算出した評価項目各々に対応するセンサレート低下許容指数α１〜αｎから、その最小値を選択する。
【０１４２】
例えば、先に説明した図５に示す例では、評価項目２のセンサレート低下許容指数α２を選択する。
【０１４３】
（ステップＳ１０５）
次に、センサレート算出部１６は、ステップＳ１０５において、ステップＳ１０４で選択したセンサレート低下許容指数の最小値αに基づいて、予め規定したセンサレート算出式に従って、センサレートＲを算出する。
これは、先に説明した（式１）、すなわち、以下に示す（式１）に従って算出する。
【０１４４】
【数２】
2019058720.tif 000004
【０１４５】
なお、前述したように、上記（式１）において、各パラメータは以下の値である。
Ｒｍｉｎ：センサレートＲの許容最小値、
Ｒｍａｘ：センサレートＲの許容最大値、
すなわち、センサレートＲは、
Ｒｍｉｎ≦Ｒ≦Ｒｍａｘ
上記範囲の値に設定される。
上記（式１）によって定義されるセンサレートＲと、最終的なセンサレート低下許容指数αとの関係は、図６に示す関係である。
【０１４６】
（ステップＳ１０６）
次に、センサレート算出部１６は、ステップＳ１０６において、ステップＳ１０５で算出したセンサレートＲをセンサ制御部１２に出力する。
【０１４７】
センサ制御部１２は、センサレート算出部１６から入力するセンサレートに従って、センサレートを制御する。
なお、センサレートとは、センサによるセンサ検出レート、または、センサ検出情報の後段処理部（センサ情報解析部１３）に対する出力レートのいずれかである。
【０１４８】
（ステップＳ１０７）
ステップＳ１０６の処理終了後、ステップＳ１０７において走行処理が終了したか否かを判定する。例えば、予め規定した目的地に到達したか否かを判定する。
処理が終了していない場合は、ステップＳ１０１に戻り、新たなセンサレート算出用情報の入力に応じて、ステップＳ１０１以下の処理を繰り返し実行する。
一方、目的地に到達するなど、処理が終了したと判定した場合は、フローに従った処理を完了する。
【０１４９】
これらの処理によって、センサレート算出部１６は、自律型移動装置１０が取得する行動計画、観測情報、事前知識等のセンサレート算出用情報、すなわち、
（ａ）センサ情報解析部１３から入力するセンサ解析情報２１、
（ｂ）行動計画決定部１４から入力する行動計画情報２２、
（ｃ）入力部１５から入力する入力情報２３、
（ｄ）駆動制御部１７から入力する駆動情報２４、
これらの情報に基づいて、複合的に最適なセンサレートを算出して算出レートに従った処理を行うことができる。
【０１５０】
この結果、自律型移動装置１０の消費電力や処理リソースの低減と、安全走行の双方を実現することが可能となる。
【０１５１】
［６．情報処理装置の構成例について］
次に、先に図５を参照して説明した情報処理装置の具体的なハードウェア構成例について、図１０、図１１を参照して説明する。
【０１５２】
先に図１を参照して説明した自律型移動装置１０は、センサ１１、センサ制御部１２、センサ情報解析部１３、行動計画決定部１４、入力部１５、センサレート算出部１６、駆動制御部１７、駆動部１８を有する。
【０１５３】
これらの各処理部のうち、センサ制御部１２、センサ情報解析部１３、行動計画決定部１４、入力部１５、センサレート算出部１６、駆動制御部１７は、図１０に示すように、データ処理部１００、具体的には、例えば、ＰＣ等の情報処理装置によって構成することが可能である。
【０１５４】
データ処理部１００の具体的なハードウェア構成例について、図１１を参照して説明する。
データ処理部１００は、例えば図１１に示すハードウェア構成によって実現可能である。
【０１５５】
図１１に示すハードウェア構成について説明する。
ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０１は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１０２、または記憶部１０８に記憶されているプログラムに従って各種の処理を実行するデータ処理部として機能する。例えば、上述した実施例において説明したシーケンスに従った処理を実行する。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１０３には、ＣＰＵ１０１が実行するプログラムやデータなどが記憶される。これらのＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、およびＲＡＭ１０３は、バス１０４により相互に接続されている。
【０１５６】
ＣＰＵ１０１はバス１０４を介して入出力インタフェース１０５に接続され、入出力インタフェース１０５には、各種スイッチ、キーボード、タッチパネル、マウス、マイクロホン、さらに、センサ、カメラ、ＧＰＳ等の状況データ取得部などよりなる入力部１０６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部１０７が接続されている。
なお、入力部１０６には、図１０に示すセンサ１１、入力部１５からの入力情報も入力される。
また、出力部１０７は、図１０に示す駆動部１８に対する駆動情報も出力する。
【０１５７】
ＣＰＵ１０１は、入力部１０６から入力される指令や状況データ等を入力し、各種の処理を実行し、処理結果を例えば出力部１０７に出力する。
入出力インタフェース１０５に接続されている記憶部１０８は、例えばハードディスク等からなり、ＣＰＵ１０１が実行するプログラムや各種のデータを記憶する。通信部１０９は、インターネットやローカルエリアネットワークなどのネットワークを介したデータ通信の送受信部として機能し、外部の装置と通信する。
【０１５８】
入出力インタフェース１０５に接続されているドライブ１１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、あるいはメモリカード等の半導体メモリなどのリムーバブルメディア１１１を駆動し、データの記録あるいは読み取りを実行する。
【０１５９】
［７．本開示の構成のまとめ］
以上、特定の実施例を参照しながら、本開示の実施例について詳解してきた。しかしながら、本開示の要旨を逸脱しない範囲で当業者が実施例の修正や代用を成し得ることは自明である。すなわち、例示という形態で本発明を開示してきたのであり、限定的に解釈されるべきではない。本開示の要旨を判断するためには、特許請求の範囲の欄を参酌すべきである。
【０１６０】
なお、本明細書において開示した技術は、以下のような構成をとることができる。
（１）  センサからの出力情報を入力してセンサ解析情報を生成するセンサ情報解析部と、
前記センサ解析情報を入力して行動計画を生成する行動計画決定部と、
前記センサ解析情報、または前記行動計画情報の少なくともいずれかの情報に基づいて前記センサの最適センサレートを算出するセンサレート算出部と、
前記センサからの出力を前記最適センサレートに調整するセンサ制御部を有する情報処理装置。
【０１６１】
（２）  前記センサ制御部は、
前記センサのセンシングレート、または前記センサ制御部からのセンサ出力情報の出力レートのいずれかを前記最適センサレートに調整する（１）に記載の情報処理装置。
【０１６２】
（３）  前記情報処理装置は、さらに、
少なくとも目標地点を入力する入力部を有し、
前記センサレート算出部は、
前記入力部からの入力情報に基づいて前記センサの最適センサレートを算出する（１）または（２）に記載の情報処理装置。
【０１６３】
（４）  前記センサレート算出部は、
駆動制御部から入力する駆動情報に基づいて前記センサの最適センサレートを算出する（１）〜（３）いずれかに記載の情報処理装置。
【０１６４】
（５）  前記センサレート算出部は、
前記センサ解析情報または前記行動計画情報の少なくともいずれかの情報を利用した１つ以上の評価項目各々について、センサレートを下げてもよい度合いを示すセンサレート低下許容指数を算出し、
算出した複数の評価項目対応の複数のセンサレート低下許容指数中、最小のセンサレート低下許容指数を選択して、選択したセンサレート低下許容指数を利用して前記最適センサレートを算出する（１）〜（４）いずれかに記載の情報処理装置。
【０１６５】
（６）  前記センサレート算出部は、
前記各評価項目各々について、予め規定したセンサレート低下許容指数許容範囲のセンサレート低下許容指数を算出する（５）に記載の情報処理装置。
【０１６６】
（７）  前記センサレート算出部は、
予めセンサレートの許容最大値と許容最小値を規定し、
前記最適センサレートを、前記センサレートの許容最大値と許容最小値の範囲内で算出する（５）または（６）に記載の情報処理装置。
【０１６７】
（８）  前記センサレート算出部は、
（ａ）前記センサ解析情報、
（ｂ）前記行動計画情報、
（ｃ）少なくとも目標地点を入力する入力部からの入力情報、
（ｄ）駆動制御部から入力する駆動情報、
上記（ａ）〜（ｄ）の少なくともいずれかの情報を利用した１つ以上の評価項目各々について、センサレートを下げてもよい度合いを示すセンサレート低下許容指数を算出し、
算出した複数の評価項目対応の複数のセンサレート低下許容指数中、最小のセンサレート低下許容指数を選択して、選択したセンサレート低下許容指数を利用して前記最適センサレートを算出する（１）〜（７）いずれかに記載の情報処理装置。
【０１６８】
（９）  前記センサレート算出部は、
前記センサ解析情報を利用した評価項目として、
（ａ１）進行方向における障害物の有無、
（ａ２）周辺に走行に十分なクリアランスが確保されているか否か、
（ａ３）進行方向の死角の有無、
（ａ４）移動オブジェクト（人、走行車両）の検出有無、
上記（ａ１）〜（ａ４）の各評価項目について、センサレートを下げてもよい度合いを示すセンサレート低下許容指数を算出し、
算出した複数のセンサレート低下許容指数中、最小のセンサレート低下許容指数を選択して、選択したセンサレート低下許容指数を利用して前記最適センサレートを算出する（１）〜（８）いずれかに記載の情報処理装置。
【０１６９】
（１０）  前記センサレート算出部は、
前記行動計画情報を利用した評価項目として、
（ｂ１）移動開始直後か否か
（ｂ２）目的地到達直前か否か
（ｂ３）移動経路が直線か否か
上記（ｂ１）〜（ｂ３）の各評価項目について、センサレートを下げてもよい度合いを示すセンサレート低下許容指数を算出し、
算出した複数のセンサレート低下許容指数中、最小のセンサレート低下許容指数を選択して、選択したセンサレート低下許容指数を利用して前記最適センサレートを算出する（１）〜（９）いずれかに記載の情報処理装置。
【０１７０】
（１１）  センサと、
前記センサからの出力情報を入力してセンサ解析情報を生成するセンサ情報解析部と、
前記センサ解析情報を入力して行動計画を生成する行動計画決定部と、
前記行動計画に従った駆動制御を実行する駆動制御部と、
前記駆動制御部の制御に従って自律型移動装置を駆動する駆動部と、
前記センサ解析情報、または前記行動計画情報の少なくともいずれかの情報に基づいて前記センサの最適センサレートを算出するセンサレート算出部と、
前記センサからの出力を前記最適センサレートに調整するセンサ制御部を有する自律型移動装置。
【０１７１】
（１２）  前記駆動部は、
モータ、アクセル、ブレーキ、移動方向制御機構の少なくともいずれかを有する（１１）に記載の自律型移動装置。
【０１７２】
（１３）  情報処理装置において実行する情報処理方法であり、
センサ情報解析部が、センサからの出力情報を入力してセンサ解析情報を生成するセンサ情報解析ステップと、
行動計画決定部が、前記センサ解析情報を入力して行動計画を生成する行動計画決定ステップと、
センサレート算出部が、前記センサ解析情報、または前記行動計画情報の少なくともいずれかの情報に基づいて前記センサの最適センサレートを算出するセンサレート算出ステップと、
センサ制御部が、前記センサからの出力を前記最適センサレートに調整するセンサレート調整ステップを有する情報処理方法。
【０１７３】
（１４）  自律型移動装置において実行する自律型移動制御方法であり、
センサ情報解析部が、センサからの出力情報を入力してセンサ解析情報を生成するセンサ情報解析ステップと、
行動計画決定部が、前記センサ解析情報を入力して行動計画を生成する行動計画決定ステップと、
駆動制御部が、前記行動計画に従った駆動制御を実行する駆動制御ステップと、
駆動部が、前記駆動制御部の制御に従って自律型移動装置を駆動するステップと、
センサレート算出部が、前記センサ解析情報、または前記行動計画情報の少なくともいずれかの情報に基づいて前記センサの最適センサレートを算出するセンサレート算出ステップと、
センサ制御部が、前記センサからの出力を前記最適センサレートに調整するセンサレート調整ステップを有する自律型移動制御方法。
【０１７４】
（１５）  情報処理装置において情報処理を実行させるプログラムであり、
センサ情報解析部に、センサからの出力情報を入力してセンサ解析情報を生成させるセンサ情報解析ステップと、
行動計画決定部に、前記センサ解析情報を入力して行動計画を生成させる行動計画決定ステップと、
センサレート算出部に、前記センサ解析情報、または前記行動計画情報の少なくともいずれかの情報に基づいて前記センサの最適センサレートを算出させるセンサレート算出ステップと、
センサ制御部に、前記センサからの出力を前記最適センサレートに調整させるセンサレート調整ステップを実行させるプログラム。
【０１７５】
（１６）  自律型移動装置において自律型移動制御処理を実行させるプログラムであり、
センサ情報解析部に、センサからの出力情報を入力してセンサ解析情報を生成させるセンサ情報解析ステップと、
行動計画決定部に、前記センサ解析情報を入力して行動計画を生成させる行動計画決定ステップと、
駆動制御部に、前記行動計画に従った駆動制御を実行させる駆動制御ステップと、
駆動部に、前記駆動制御部の制御に従って自律型移動装置を駆動させるステップと、
センサレート算出部に、前記センサ解析情報、または前記行動計画情報の少なくともいずれかの情報に基づいて前記センサの最適センサレートを算出させるセンサレート算出ステップと、
センサ制御部に、前記センサからの出力を前記最適センサレートに調整させるセンサレート調整ステップを実行させるプログラム。
【０１７６】
また、明細書中において説明した一連の処理はハードウェア、またはソフトウェア、あるいは両者の複合構成によって実行することが可能である。ソフトウェアによる処理を実行する場合は、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれたコンピュータ内のメモリにインストールして実行させるか、あるいは、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。例えば、プログラムは記録媒体に予め記録しておくことができる。記録媒体からコンピュータにインストールする他、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットといったネットワークを介してプログラムを受信し、内蔵するハードディスク等の記録媒体にインストールすることができる。
【０１７７】
なお、明細書に記載された各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。また、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。
【産業上の利用可能性】
【０１７８】
以上、説明したように、本開示の一実施例の構成によれば、状況に応じたセンサレートの調整を行い、消費電力、処理リソースの低減と安全走行の両立を可能とした自律型移動装置が実現される。
具体的には、例えば、センサと、センサからの出力情報を入力してセンサ解析情報を生成するセンサ情報解析部と、センサ解析情報を入力して行動計画を生成する行動計画決定部と、センサ解析情報、または行動計画情報の少なくともいずれかの情報に基づいてセンサの最適センサレートを算出するセンサレート算出部と、センサのセンシングレート、またはセンサ出力情報の出力レートのいずれかを最適センサレートに調整するセンサ制御部を有する。
本構成により、状況に応じたセンサレートの調整を行い、消費電力、処理リソースの低減と安全走行の両立を可能とした自律型移動装置が実現される。
【符号の説明】
【０１７９】
１０  自律型移動装置
１１  センサ
１２  センサ制御部
１３  センサ情報解析部
１４  行動計画決定部
１５  入力部
１６  センサレート算出部
１７  駆動制御部
１８  駆動部
１０１  ＣＰＵ
１０２  ＲＯＭ
１０３  ＲＡＭ
１０４  バス
１０５  入出力インタフェース
１０６  入力部
１０７  出力部
１０８  記憶部
１０９  通信部
１１０  ドライブ
１１１  リムーバブルメディア
【図１】
2019058720.tif 000005
【図２】
2019058720.tif 000006
【図３】
2019058720.tif 000007
【図４】
2019058720.tif 000008
【図５】
2019058720.tif 000009
【図６】
2019058720.tif 000010
【図７】
2019058720.tif 000011
【図８】
2019058720.tif 000012
【図９】
2019058720.tif 000013
【図１０】
2019058720.tif 000014
【図１１】
2019058720.tif 000015
【国際調査報告】
2019058720.tif 000016
2019058720.tif 000017
2019058720.tif 000018
2019058720.tif 000019