(57)【要約】  学習データの特徴と大きく異なる特徴を有するデータを適切に処理し、学習の精度の低下を防止する走行モデル生成システムを提供する。車両からの走行データを取得し、当該走行データから、学習の対象外とする走行データを除外するようフィルタリングを行う。学習の対象外とする走行データが除外された後の走行データを学習し、当該学習の結果に基づいて、車両の走行モデルを生成する。学習の対象外とする走行データについては、当該走行データに対応づけられた条件に応じて処理する。
2019077685.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の走行データに基づいて、車両の走行モデルを生成する走行モデル生成システムであって、
車両からの走行データを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記走行データから、学習の対象外とする走行データを除外するフィルタリング手段と、
前記フィルタリング手段により前記学習の対象外とする走行データが除外された後の走行データを学習し、当該学習の結果に基づいて第１の走行モデルを生成する生成手段と、
前記学習の対象外とする走行データに対応づけられた条件に応じて、当該走行データを処理する処理手段と、
を備えることを特徴とする走行モデル生成システム。
【請求項２】
前記条件は、前記車両が特定シーンを走行していることであり、
前記処理手段は、前記学習の対象外とする走行データについて第２の走行モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項１に記載の走行モデル生成システム。
【請求項３】
前記処理手段は、前記条件に応じて、前記学習の対象外とする走行データを破棄することを特徴とする請求項１に記載の走行モデル生成システム。
【請求項４】
前記処理手段は、前記条件に応じて、前記学習の対象外とする走行データに負の報酬を付与して、当該走行データを前記学習の対象とすることを特徴とする請求項１に記載の走行モデル生成システム。
【請求項５】
前記条件は、前記車両が特定シーンを走行していないことであることを特徴とする請求項３又は４に記載の走行モデル生成システム。
【請求項６】
前記車両が前記特定シーンを走行しているか否かを判定する判定手段、をさらに備えることを特徴とする請求項２又は５に記載の走行モデル生成システム。
【請求項７】
前記判定手段は、前記走行データに含まれるコメント情報に基づいて、前記車両が前記特定シーンを走行していると判定することを特徴とする請求項６に記載の走行モデル生成システム。
【請求項８】
前記判定手段は、前記走行データに含まれる前記車両の緊急操作情報に基づいて、前記車両が前記特定シーンを走行していると判定することを特徴とする請求項６に記載の走行モデル生成システム。
【請求項９】
前記判定手段は、前記走行データに含まれる前記車両のドライバに関する情報に基づいて、前記車両が前記特定シーンを走行していると判定することを特徴とする請求項６に記載の走行モデル生成システム。
【請求項１０】
前記判定手段は、前記走行データから得られるリスクポテンシャルに基づいて、前記車両が前記特定シーンを走行していると判定することを特徴とする請求項６に記載の走行モデル生成システム。
【請求項１１】
前記フィルタリング手段は、前記取得手段により取得された前記走行データに対するクラス分類の結果、特定のクラスに属さない走行データを前記学習の対象外とすることを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の走行モデル生成システム。
【請求項１２】
前記取得手段により取得された前記走行データは、車両運動情報を含むことを特徴とする請求項１１に記載の走行モデル生成システム。
【請求項１３】
前記生成手段は、走行データを学習する学習手段を含み、
前記学習手段は、既に学習済みのデータを用いて、前記フィルタリング手段により前記学習の対象外とする走行データが除外された後の走行データを学習する、
ことを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の走行モデル生成システム。
【請求項１４】
車両の走行データに基づいて、車両の走行モデルを生成する走行モデル生成システムにおける車両であって、
車両からの走行データを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記走行データから、車両の走行モデルを生成する走行モデル生成装置における学習の対象外とする走行データを除外するフィルタリング手段と、
前記フィルタリング手段により前記学習の対象外とする走行データが除外された後の走行データを前記走行モデル生成装置へ送信する送信手段と、
前記学習の対象外とする走行データに対応づけられた条件に応じて、当該走行データを処理する処理手段と、
を備えることを特徴とする車両。
【請求項１５】
前記条件は、前記車両が特定シーンを走行していることであり、
前記処理手段は、当該特定シーンの走行の情報とともに、前記学習の対象外とする走行データを前記走行モデル生成装置へ送信する、
ことを特徴とする請求項１４に記載の車両。
【請求項１６】
前記処理手段は、前記条件に応じて、前記学習の対象外とする走行データを破棄することを特徴とする請求項１４に記載の車両。
【請求項１７】
前記処理手段は、前記条件に応じて、前記学習の対象外とする走行データに負の報酬を付与して、当該走行データを前記走行モデル生成装置へ送信することを特徴とする請求項１４に記載の車両。
【請求項１８】
前記条件は、前記車両が特定シーンを走行していないことであることを特徴とする請求項１６又は１７に記載の車両。
【請求項１９】
前記車両が特定シーンを走行しているか否かを判定する判定手段、をさらに備えることを特徴とする請求項１５又は１８に記載の車両。
【請求項２０】
前記判定手段は、前記走行データに含まれるコメント情報に基づいて、前記車両が前記特定シーンを走行していると判定することを特徴とする請求項１９に記載の車両。
【請求項２１】
前記判定手段は、前記走行データに含まれる前記車両の緊急操作情報に基づいて、前記車両が前記特定シーンを走行していると判定することを特徴とする請求項１９に記載の車両。
【請求項２２】
前記判定手段は、前記走行データに含まれる前記車両のドライバに関する情報に基づいて、前記車両が前記特定シーンを走行していると判定することを特徴とする請求項１９に記載の車両。
【請求項２３】
前記判定手段は、前記走行データから得られるリスクポテンシャルに基づいて、前記車両が前記特定シーンを走行していると判定することを特徴とする請求項１９に記載の車両。
【請求項２４】
前記フィルタリング手段は、前記取得手段により取得された前記走行データに対するクラス分類の結果、特定のクラスに属さない走行データを前記学習の対象外とすることを特徴とする請求項１４乃至２３のいずれか１項に記載の車両。
【請求項２５】
前記取得手段により取得された前記走行データは、車両運動情報を含むことを特徴とする請求項２４に記載の車両。
【請求項２６】
車両の走行データに基づいて、車両の走行モデルを生成する走行モデル生成システムにおいて実行される処理方法であって、
車両からの走行データを取得する取得工程と、
前記取得工程において取得された前記走行データから、学習の対象外とする走行データを除外するフィルタリング工程と、
前記フィルタリング工程において前記学習の対象外とする走行データが除外された後の走行データを学習し、当該学習の結果に基づいて第１の走行モデルを生成する生成工程と、
前記学習の対象外とする走行データに対応づけられた条件に応じて、当該走行データを処理する処理工程と、
を有することを特徴とする処理方法。
【請求項２７】
車両の走行データに基づいて、車両の走行モデルを生成する走行モデル生成システムにおける車両において実行される処理方法であって、
車両からの走行データを取得する取得工程と、
前記取得工程において取得された前記走行データから、車両の走行モデルを生成する走行モデル生成装置における学習の対象外とする走行データを除外するフィルタリング工程と、
前記フィルタリング工程において前記学習の対象外とする走行データが除外された後の走行データを前記走行モデル生成装置へ送信する送信工程と、
前記学習の対象外とする走行データに対応づけられた条件に応じて、当該走行データを処理する処理工程と、
を有することを特徴とする処理方法。
【請求項２８】
請求項２６又は２７に記載の処理方法の各工程をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項２９】
請求項２８に記載のプログラムを記憶するコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の走行モデルを生成する走行モデル生成システム、走行モデル生成システムにおける車両、処理方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
自動運転や自動運転支援の実現において、エキスパートドライバが運転した車両から走行データを収集し、収集した走行データを学習データとして機械学習を行うことがある。【０００３】
機械学習を行う場合には、学習の精度を低下させないことが重要である。特許文献１には、目標ドメインと転移学習に有効と判断された事前ドメインとを用いて、転移学習を導入した機械学習を実行して識別用特徴データを生成することが記載されている。さらに、特許文献１には、負の転移を引き起こす可能性の高い事前ドメインを、識別用特徴データから除外するために、事前ドメイン転移学習に有効であるか否かを判定することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−１９１９７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１では、事前ドメインが、目標ドメインに含まれる画像の特徴と大きく異なる特徴を有する画像により構成される場合、その事前ドメインが識別用特徴データの生成に用いられることが防止されると記載されている。【０００６】
自動運転や自動運転支援の実現においては、車両から得られた走行データが学習データの特徴から大きく異なっていても、その走行データが極めて重要なデータとなり得る場合がある。例えば、地震により巨岩等が路上に存在する状況において、エキスパートドライバがどのように走行するかというデータは、自動運転や自動運転支援の実現にとって極めて重要なデータとなり得る。従って、学習データの特徴から大きく異なる走行データを除外する構成では、上記のような状況に対応可能な走行モデルを作成することができなくなってしまう。【０００７】
本発明は、学習データの特徴と大きく異なる特徴を有するデータを適切に処理し、学習の精度の低下を防止する走行モデル生成システム、走行モデル生成システムにおける車両、処理方法およ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】
【０００８】
本発明に係る走行モデル生成システムは、車両の走行データに基づいて、車両の走行モデルを生成する走行モデル生成システムであって、車両からの走行データを取得する取得手段と、前記取得手段により取得された前記走行データから、学習の対象外とする走行データを除外するフィルタリング手段と、前記フィルタリング手段により前記学習の対象外とする走行データが除外された後の走行データを学習し、当該学習の結果に基づいて第１の走行モデルを生成する生成手段と、前記学習の対象外とする走行データに対応づけられた条件に応じて、当該走行データを処理する処理手段と、を備えることを特徴とする。【０００９】
また、本発明に係る車両は、車両の走行データに基づいて、車両の走行モデルを生成する走行モデル生成システムにおける車両であって、車両からの走行データを取得する取得手段と、前記取得手段により取得された前記走行データから、車両の走行モデルを生成する走行モデル生成装置における学習の対象外とする走行データを除外するフィルタリング手段と、前記フィルタリング手段により前記学習の対象外とする走行データが除外された後の走行データを前記走行モデル生成装置へ送信する送信手段と、前記学習の対象外とする走行データに対応づけられた条件に応じて、当該走行データを処理する処理手段と、を備えることを特徴とする。【００１０】
また、本発明に係る処理方法は、車両の走行データに基づいて、車両の走行モデルを生成する走行モデル生成システムにおいて実行される処理方法であって、車両からの走行データを取得する取得工程と、前記取得工程において取得された前記走行データから、学習の対象外とする走行データを除外するフィルタリング工程と、前記フィルタリング工程において前記学習の対象外とする走行データが除外された後の走行データを学習し、当該学習の結果に基づいて第１の走行モデルを生成する生成工程と、前記学習の対象外とする走行データに対応づけられた条件に応じて、当該走行データを処理する処理工程と、を有することを特徴とする。【００１１】
また、本発明に係る処理方法は、車両の走行データに基づいて、車両の走行モデルを生成する走行モデル生成システムにおける車両において実行される処理方法であって、車両からの走行データを取得する取得工程と、前記取得工程において取得された前記走行データから、車両の走行モデルを生成する走行モデル生成装置における学習の対象外とする走行データを除外するフィルタリング工程と、前記フィルタリング工程において前記学習の対象外とする走行データが除外された後の走行データを前記走行モデル生成装置へ送信する送信工程と、前記学習の対象外とする走行データに対応づけられた条件に応じて、当該走行データを処理する処理工程と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、学習データの特徴と大きく異なる特徴を有するデータを適切に処理し、学習の精度の低下を防止することができる。【００１３】
本発明のその他の特徴及び利点は、添付図面を参照とした以下の説明により明らかになるであろう。なお、添付図面においては、同じ若しくは同様の構成には、同じ参照番号を付す。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
添付図面は明細書に含まれ、その一部を構成し、本発明の実施の形態を示し、その記述と共に本発明の原理を説明するために用いられる。
【図１】走行モデル生成システムの構成を示す図である。
【図２Ａ】サーバの構成を示す図である。
【図２Ｂ】無線基地局の構成を示す図である。
【図３】車両用制御システムのブロック図である。
【図４】車両用制御システムのブロック図である。
【図５】車両用制御システムのブロック図である。
【図６】サーバにおける走行モデルの生成までのブロック構成を示す図である。
【図７】生成された走行モデルの記憶までの処理を示すフローチャートである。
【図８】フィルタリングの処理を示すフローチャートである。
【図９】フィルタリングの処理を示すフローチャートである。
【図１０】フィルタリングの処理を示すフローチャートである。
【図１１Ａ】特定シーンを説明するための図である。
【図１１Ｂ】特定シーンを説明するための図である。
【図１２】車両におけるアクチュエータの制御までのブロック構成を示す図である。
【図１３】プローブデータ出力までの処理を示すフローチャートである。
【図１４】フィルタリングの処理を示すフローチャートである。
【図１５】フィルタリングの処理を示すフローチャートである。
【図１６】フィルタリングの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】
【００１５】
［第１の実施形態］
図１は、本実施形態における自動運転若しくは自動運転支援のための走行モデル生成システムの構成を示す図である。図１に示すように、走行モデル生成システム１００において、サーバ１０１と無線基地局１０３とが有線や無線等の媒体を含むネットワーク１０２を介して相互に通信可能に構成されている。車両１０４は、プローブデータを発信する。ここで、プローブデータとは、自動運転や自動運転支援のための走行モデルの生成に用いられる走行データであり、例えば、速度、加速度等の車両運動情報や、ＨＭＩ（ヒューマンマシンインタフェース）により入力されたドライバのコメント情報を含む。なお、本実施形態では、車両１０４は、エキスパートドライバ（ベテランドライバ）が運転する車両として説明する。また、車両１０４は、サーバ１０１で生成された走行モデルが実装され、自動運転支援システムが構成された車両である場合もある。
【００１６】
無線基地局１０３は、例えば、信号機などの公共施設に設けられており、車両１０４から発信されたプローブデータをネットワーク１０２を介してサーバ１０１へ送信する。図１では、説明上、無線基地局１０３と車両１０４とが１対１として示されているが、複数の車両１０４が１つの無線基地局１０３に対応する場合もある。
【００１７】
サーバ１０１は、車両１０４から収集したプローブデータを学習し、自動運転や自動運転支援のための走行モデルを生成する。走行モデルは、カーブや交差点、追従走行等の基本走行モデルの他、飛び出し予測や割込み予測等のリスク回避モデルを含む。サーバ１０１は、サーバ１０１で生成された走行モデルが実装された車両１０４からのプローブデータを収集して、さらに学習を行うことも可能である。
【００１８】
図２Ａは、サーバ１０１の構成を示す図である。プロセッサ２０１は、サーバ１０１を統括的に制御し、例えば、記憶部２０３に記憶された制御プログラムを記憶媒体の一例であるメモリ２０２に読み出して実行することにより、本実施形態の動作を実現する。ネットワークインタフェース（ＮＷＩ／Ｆ）２０４は、ネットワーク１０２との通信を可能にするためのインタフェースであり、ネットワーク１０２の媒体に応じた構成を有する。
【００１９】
学習部２０５は、例えば、ディープニューラルネットワークのモデルを構築可能なＧＰＵを含み、プローブデータに含まれる周辺環境情報やＧＰＳ位置情報に基づいて車両１０４の周辺環境を認識する。学習部２０５により生成された走行モデル等は、学習済みデータ保持部２０６に記憶される。図２Ａに示す各ブロックは、バス２０７を介して相互に通信可能に構成される。また、学習部２０５は、ＧＰＳを介して、車両１０４の位置周辺の地図情報を取得可能であり、例えば、プローブデータに含まれる周辺環境情報と車両１０４の位置周辺の地図情報とに基づいて、３Ｄマップを生成することができる。
【００２０】
図２Ｂは、無線基地局１０３の構成を示す図である。プロセッサ２１１は、例えば記憶部２１３に記憶された制御プログラムをメモリ２１２に読み出して実行することにより、無線基地局１０３を統括的に制御する。ネットワークインタフェース（ＮＷＩ／Ｆ）２１５は、ネットワーク１０２との通信を可能にするためのインタフェースであり、ネットワーク１０２の媒体に応じた構成を有する。インタフェース（Ｉ／Ｆ）２１４は、車両１０４との無線通信インタフェースであり、無線基地局１０３は、Ｉ／Ｆ２１４により車両１０４から受信したプローブデータを受信する。受信したプローブデータは、データ変換が行われ、ＮＷＩ／Ｆ２１５によりネットワーク１０２を介して、サーバ１０１へ送信される。図２Ｂに示す各ブロックは、バス２１６を介して相互に通信可能に構成される。
【００２１】
図３〜図５は、本実施形態における車両用制御システム１のブロック図である。制御システム１は、車両Ｖを制御する。図３および図４において、車両Ｖはその概略が平面図と側面図とで示されている。車両Ｖは一例としてセダンタイプの四輪の乗用車である。制御システム１は、制御装置１Ａと制御装置１Ｂとを含む。図３は制御装置１Ａを示すブロック図であり、図４は制御装置１Ｂを示すブロック図である。図５は主に、制御装置１Ａと制御装置１Ｂとの間の通信回線ならびに電源の構成を示している。
【００２２】
制御装置１Ａと制御装置１Ｂとは車両Ｖが実現する一部の機能を多重化ないし冗長化したものである。これによりシステムの信頼性を向上することができる。制御装置１Ａは、例えば、自動運転制御や、手動運転における通常の動作制御の他、危険回避等に関わる走行支援制御も行う。制御装置１Ｂは主に危険回避等に関わる走行支援制御を司る。走行支援のことを運転支援と呼ぶ場合がある。制御装置１Ａと制御装置１Ｂとで機能を冗長化しつつ、異なる制御処理を行わせることで、制御処理の分散化を図りつつ、信頼性を向上できる。
【００２３】
本実施形態の車両Ｖはパラレル方式のハイブリッド車両であり、図４には、車両Ｖの駆動輪を回転させる駆動力を出力するパワープラント５０の構成が模式的に図示されている。パワープラント５０は内燃機関ＥＧ、モータＭおよび自動変速機ＴＭを有している。モータＭは、車両Ｖを加速させる駆動源として利用可能であると共に減速時等において発電機としても利用可能である（回生制動）。
【００２４】
＜制御装置１Ａ＞
図３を参照して制御装置１Ａの構成について説明する。制御装置１Ａは、ＥＣＵ群（制御ユニット群）２Ａを含む。ＥＣＵ群２Ａは、複数のＥＣＵ２０Ａ〜２９Ａを含む。各ＥＣＵは、ＣＰＵに代表されるプロセッサ、半導体メモリ等の記憶デバイス、外部デバイスとのインタフェース等を含む。記憶デバイスにはプロセッサが実行するプログラムやプロセッサが処理に使用するデータ等が格納される。各ＥＣＵはプロセッサ、記憶デバイスおよびインタフェース等を複数備えていてもよい。なお、ＥＣＵの数や、担当する機能については適宜設計可能であり、本実施形態よりも細分化したり、あるいは、統合することが可能である。なお、図３および図５においてはＥＣＵ２０Ａ〜２９Ａの代表的な機能の名称を付している。例えば、ＥＣＵ２０Ａには「自動運転ＥＣＵ」と記載している。
【００２５】
ＥＣＵ２０Ａは、車両Ｖの走行制御として自動運転に関わる制御を実行する。自動運転においては車両Ｖの駆動（パワープラント５０による車両Ｖの加速等）、操舵または制動の少なくとも一つを、運転者の運転操作に依らず自動的に行う。本実施形態では、駆動、操舵および制動を自動的に行う場合も含む。
【００２６】
ＥＣＵ２１Ａは、車両Ｖの周囲状況を検知する検知ユニット３１Ａ、３２Ａの検知結果に基づいて、車両Ｖの走行環境を認識する環境認識ユニットである。ＥＣＵ２１Ａは、周辺環境情報として後述する物標データを生成する。
【００２７】
本実施形態の場合、検知ユニット３１Ａは、撮像により車両Ｖの周囲の物体を検知する撮像デバイス（以下、カメラ３１Ａと表記する場合がある。）である。カメラ３１Ａは、車両Ｖの前方を撮影可能なように、車両Ｖのルーフ前部に設けられている。カメラ３１Ａが撮影した画像の解析により、物標の輪郭抽出や、道路上の車線の区画線（白線等）を抽出可能である。
【００２８】
本実施形態の場合、検知ユニット３２Ａは、光により車両Ｖの周囲の物体を検知するライダ（LIDAR: Light Detection and Ranging）（レーザレーダ）であり（以下、ライダ３２Ａと表記する場合がある）、車両Ｖの周囲の物標を検知したり、物標との距離を測距する。本実施形態の場合、ライダ３２Ａは５つ設けられており、車両Ｖの前部の各隅部に１つずつ、後部中央に１つ、後部各側方に１つずつ設けられている。ライダ３２Ａの数や配置は適宜選択可能である。
【００２９】
ＥＣＵ２９Ａは、検知ユニット３１Ａの検知結果に基づいて、車両Ｖの走行制御として走行支援（換言すると運転支援）に関わる制御を実行する走行支援ユニットである。
【００３０】
ＥＣＵ２２Ａは、電動パワーステアリング装置４１Ａを制御する操舵制御ユニットである。電動パワーステアリング装置４１Ａは、ステアリングホイールＳＴに対する運転者の運転操作（操舵操作）に応じて前輪を操舵する機構を含む。電動パワーステアリング装置４１Ａは、操舵操作をアシストしたり、あるいは、前輪を自動操舵するための駆動力を発揮するモータや、モータの回転量を検知するセンサや、運転者が負担する操舵トルクを検知するトルクセンサ等を含む。
【００３１】
ＥＣＵ２３Ａは、油圧装置４２Ａを制御する制動制御ユニットである。ブレーキペダルＢＰに対する運転者の制動操作はブレーキマスタシリンダＢＭにおいて液圧に変換されて油圧装置４２Ａに伝達される。油圧装置４２Ａは、ブレーキマスタシリンダＢＭから伝達された液圧に基づいて、四輪にそれぞれ設けられたブレーキ装置（例えばディスクブレーキ装置）５１に供給する作動油の液圧を制御可能なアクチュエータであり、ＥＣＵ２３Ａは、油圧装置４２Ａが備える電磁弁等の駆動制御を行う。本実施形態の場合、ＥＣＵ２３Ａおよび油圧装置２３Ａは電動サーボブレーキを構成し、ＥＣＵ２３Ａは、例えば、４つのブレーキ装置５１による制動力と、モータＭの回生制動による制動力との配分を制御する。
【００３２】
ＥＣＵ２４Ａは、自動変速機ＴＭに設けられている電動パーキングロック装置５０ａを制御する停止維持制御ユニットである。電動パーキングロック装置５０ａは、主としてＰレンジ（パーキングレンジ）選択時に自動変速機ＴＭの内部機構をロックする機構を備える。ＥＣＵ２４Ａは、電動パーキングロック装置５０ａによるロックおよびロック解除を制御可能である。
【００３３】
ＥＣＵ２５Ａは、車内に情報を報知する情報出力装置４３Ａを制御する車内報知制御ユニットである。情報出力装置４３Ａは、例えばヘッドアップディスプレイ等の表示装置や音声出力装置を含む。更に、振動装置を含んでもよい。ＥＣＵ２５Ａは、例えば、車速や外気温等の各種情報や、経路案内等の情報を情報出力装置４３Ａに出力させる。
【００３４】
ＥＣＵ２６Ａは、車外に情報を報知する情報出力装置４４Ａを制御する車外報知制御ユニットである。本実施形態の場合、情報出力装置４４Ａは、方向指示器（ハザードランプ）であり、ＥＣＵ２６Ａは、方向指示器として情報出力装置４４Ａの点滅制御を行うことで車外に対して車両Ｖの進行方向を報知し、また、ハザードランプとして情報出力装置４４Ａの点滅制御を行うことで車外に対して車両Ｖへの注意力を高めることができる。
【００３５】
ＥＣＵ２７Ａは、パワープラント５０を制御する駆動制御ユニットである。本実施形態では、パワープラント５０にＥＣＵ２７Ａを一つ割り当てているが、内燃機関ＥＧ、モータＭおよび自動変速機ＴＭのそれぞれにＥＣＵを一つずつ割り当ててもよい。ＥＣＵ２７Ａは、例えば、アクセルペダルＡＰに設けた操作検知センサ３４ａやブレーキペダルＢＰに設けた操作検知センサ３４ｂにより検知した運転者の運転操作や車速等に対応して、内燃機関ＥＧやモータＭの出力を制御したり、自動変速機ＴＭの変速段を切り替える。なお、自動変速機ＴＭには、車両Ｖの走行状態を検知するセンサとして、自動変速機ＴＭの出力軸の回転数を検知する回転数センサ３９が設けられている。車両Ｖの車速は、回転数センサ３９の検知結果から演算可能である。
【００３６】
ＥＣＵ２８Ａは、車両Ｖの現在位置や進路を認識する位置認識ユニットである。ＥＣＵ２８Ａは、ジャイロセンサ３３Ａ、ＧＰＳセンサ２８ｂ、通信装置２８ｃの制御および検知結果あるいは通信結果の情報処理を行う。ジャイロセンサ３３Ａは、車両Ｖの回転運動を検知する。ジャイロセンサ３３の検知結果等により車両Ｖの進路を判定することができる。ＧＰＳセンサ２８ｂは、車両Ｖの現在位置を検知する。通信装置２８ｃは、地図情報や交通情報を提供するサーバと無線通信を行い、これらの情報を取得する。データベース２８ａには、高精度の地図情報を格納することができ、ＥＣＵ２８Ａは、この地図情報等に基づいて、車線上の車両Ｖの位置をより高精度に特定可能である。また、通信装置２８ｃは、車車間通信や路車間通信にも用いられ、例えば他の車両の情報を取得可能である。
【００３７】
入力装置４５Ａは、運転者が操作可能に車内に配置され、運転者からの指示や情報の入力を受け付ける。
【００３８】
＜制御装置１Ｂ＞
図４を参照して制御装置１Ｂの構成について説明する。制御装置１Ｂは、ＥＣＵ群（制御ユニット群）２Ｂを含む。ＥＣＵ群２Ｂは、複数のＥＣＵ２１Ｂ〜２５Ｂを含む。各ＥＣＵは、ＣＰＵやＧＰＵに代表されるプロセッサ、半導体メモリ等の記憶デバイス、外部デバイスとのインタフェース等を含む。記憶デバイスにはプロセッサが実行するプログラムやプロセッサが処理に使用するデータ等が格納される。各ＥＣＵはプロセッサ、記憶デバイスおよびインタフェース等を複数備えていてもよい。なお、ＥＣＵの数や、担当する機能については適宜設計可能であり、本実施形態よりも細分化したり、あるいは、統合することが可能である。なお、ＥＣＵ群２Ａと同様、図４および図５においてはＥＣＵ２１Ｂ〜２５Ｂの代表的な機能の名称を付している。
【００３９】
ＥＣＵ２１Ｂは、車両Ｖの周囲状況を検知する検知ユニット３１Ｂ、３２Ｂの検知結果に基づいて、車両Ｖの走行環境を認識する環境認識ユニットであると共に、車両Ｖの走行制御として走行支援（換言すると運転支援）に関わる制御を実行する走行支援ユニットである。ＥＣＵ２１Ｂは、周辺環境情報として後述する物標データを生成する。
【００４０】
なお、本実施形態では、ＥＣＵ２１Ｂが環境認識機能と走行支援機能とを有する構成としたが、制御装置１ＡのＥＣＵ２１ＡとＥＣＵ２９Ａのように、機能毎にＥＣＵを設けてもよい。逆に、制御装置１Ａにおいて、ＥＣＵ２１Ｂのように、ＥＣＵ２１ＡとＥＣＵ２９Ａの機能を一つのＥＣＵで実現する構成であってもよい。
【００４１】
本実施形態の場合、検知ユニット３１Ｂは、撮像により車両Ｖの周囲の物体を検知する撮像デバイス（以下、カメラ３１Ｂと表記する場合がある。）である。カメラ３１Ｂは、車両Ｖの前方を撮影可能なように、車両Ｖのルーフ前部に設けられている。カメラ３１Ｂが撮影した画像の解析により、物標の輪郭抽出や、道路上の車線の区画線（白線等）を抽出可能である。本実施形態の場合、検知ユニット３２Ｂは、電波により車両Ｖの周囲の物体を検知するミリ波レーダであり（以下、レーダ３２Ｂと表記する場合がある）、車両Ｖの周囲の物標を検知したり、物標との距離を測距する。本実施形態の場合、レーダ３２Ｂは５つ設けられており、車両Ｖの前部中央に１つ、前部各隅部に１つずつ、後部各隅部に一つずつ設けられている。レーダ３２Ｂの数や配置は、適宜選択可能である。
【００４２】
ＥＣＵ２２Ｂは、電動パワーステアリング装置４１Ｂを制御する操舵制御ユニットである。電動パワーステアリング装置４１Ｂは、ステアリングホイールＳＴに対する運転者の運転操作（操舵操作）に応じて前輪を操舵する機構を含む。電動パワーステアリング装置４１Ｂは、操舵操作をアシストしたり、あるいは、前輪を自動操舵するための駆動力を発揮するモータや、モータの回転量を検知するセンサや、運転者が負担する操舵トルクを検知するトルクセンサ等を含む。また、ＥＣＵ２２Ｂには、後述する通信回線Ｌ２を介して操舵角センサ３７が電気的に接続されており、操舵角センサ３７の検知結果に基づいて電動パワーステアリング装置４１Ｂを制御可能である。ＥＣＵ２２Ｂは、運転者がステアリングハンドルＳＴを把持しているか否かを検知するセンサ３６の検知結果を取得可能であり、運転者の把持状態を監視することができる。
【００４３】
ＥＣＵ２３Ｂは、油圧装置４２Ｂを制御する制動制御ユニットである。ブレーキペダルＢＰに対する運転者の制動操作は、ブレーキマスタシリンダＢＭにおいて液圧に変換されて油圧装置４２Ｂに伝達される。油圧装置４２Ｂは、ブレーキマスタシリンダＢＭから伝達された液圧に基づいて、各車輪のブレーキ装置５１に供給する作動油の液圧を制御可能なアクチュエータであり、ＥＣＵ２３Ｂは、油圧装置４２Ｂが備える電磁弁等の駆動制御を行う。
【００４４】
本実施形態の場合、ＥＣＵ２３Ｂおよび油圧装置２３Ｂには、四輪それぞれに設けられた車輪速センサ３８、ヨーレートセンサ３３Ｂ、ブレーキマスタシリンダＢＭ内の圧力を検知する圧力センサ３５が電気的に接続され、これらの検知結果に基づき、ＡＢＳ機能、トラクションコントロールおよび車両Ｖの姿勢制御機能を実現する。例えば、ＥＣＵ２３Ｂは、四輪それぞれに設けられた車輪速センサ３８の検知結果に基づき各車輪の制動力を調整し、各車輪の滑走を抑制する。また、ヨーレートセンサ３３Ｂが検知した車両Ｖの鉛直軸回りの回転角速度に基づき各車輪の制動力を調整し、車両Ｖの急激な姿勢変化を抑制する。
【００４５】
また、ＥＣＵ２３Ｂは、車外に情報を報知する情報出力装置４３Ｂを制御する車外報知制御ユニットとしても機能する。本実施形態の場合、情報出力装置４３Ｂは、ブレーキランプであり、制動時等にＥＣＵ２３Ｂは、ブレーキランプを点灯可能である。これにより後続車に対して車両Ｖへの注意力を高めることができる。
【００４６】
ＥＣＵ２４Ｂは、後輪に設けられている電動パーキングブレーキ装置（例えばドラムブレーキ）５２を制御する停止維持制御ユニットである。電動パーキングブレーキ装置５２は後輪をロックする機構を備える。ＥＣＵ２４Ｂは、電動パーキングブレーキ装置５２による後輪のロックおよびロック解除を制御可能である。
【００４７】
ＥＣＵ２５Ｂは、車内に情報を報知する情報出力装置４４Ｂを制御する車内報知制御ユニットである。本実施形態の場合、情報出力装置４４Ｂは、インストルメントパネルに配置される表示装置を含む。ＥＣＵ２５Ｂは、情報出力装置４４Ｂに車速、燃費等の各種の情報を出力させることが可能である。
【００４８】
入力装置４５Ｂは、運転者が操作可能に車内に配置され、運転者からの指示や情報の入力を受け付ける。
【００４９】
＜通信回線＞
ＥＣＵ間を通信可能に接続する、制御システム１の通信回線の例について図５を参照して説明する。制御システム１は、有線の通信回線Ｌ１〜Ｌ７を含む。通信回線Ｌ１には、制御装置１Ａの各ＥＣＵ２０Ａ〜２７Ａ、２９Ａが接続されている。なお、ＥＣＵ２８Ａも通信回線Ｌ１に接続されてもよい。
【００５０】
通信回線Ｌ２には、制御装置１Ｂの各ＥＣＵ２１Ｂ〜２５Ｂが接続されている。また、制御装置１ＡのＥＣＵ２０Ａも通信回線Ｌ２に接続されている。通信回線Ｌ３は、ＥＣＵ２０ＡとＥＣＵ２１Ａを接続する。通信回線Ｌ５は、ＥＣＵ２０Ａ、ＥＣＵ２１ＡおよびＥＣＵ２８Ａを接続する。通信回線Ｌ６は、ＥＣＵ２９ＡとＥＣＵ２１Ａを接続する。通信回線Ｌ７は、ＥＣＵ２９ＡとＥＣＵ２０Ａを接続する。
【００５１】
通信回線Ｌ１〜Ｌ７のプロトコルは同じであっても異なっていてもよいが、通信速度、通信量や耐久性等、通信環境に応じて異ならせてもよい。例えば、通信回線Ｌ３およびＬ４は、通信速度の点でＥｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）であってもよい。例えば、通信回線Ｌ１、Ｌ２、Ｌ５〜Ｌ７は、ＣＡＮであってもよい。
【００５２】
制御装置１Ａは、ゲートウェイＧＷを備えている。ゲートウェイＧＷは、通信回線Ｌ１と通信回線Ｌ２を中継する。このため、例えば、ＥＣＵ２１Ｂは、通信回線Ｌ２、ゲートウェイＧＷおよび通信回線Ｌ１を介してＥＣＵ２７Ａに制御指令を出力可能である。
【００５３】
＜電源＞
制御システム１の電源について図５を参照して説明する。制御システム１は、大容量バッテリ６と、電源７Ａと、電源７Ｂとを含む。大容量バッテリ６は、モータＭの駆動用バッテリであると共に、モータＭにより充電されるバッテリである。
【００５４】
電源７Ａは、制御装置１Ａに電力を供給する電源であり、電源回路７１Ａとバッテリ７２Ａとを含む。電源回路７１Ａは、大容量バッテリ６の電力を制御装置１Ａに供給する回路であり、例えば、大容量バッテリ６の出力電圧（例えば１９０Ｖ）を、基準電圧（例えば１２Ｖ）に降圧する。バッテリ７２Ａは、例えば１２Ｖの鉛バッテリである。バッテリ７２Ａを設けたことにより、大容量バッテリ６や電源回路７１Ａの電力供給が遮断あるいは低下した場合であっても、制御装置１Ａに電力の供給を行うことができる。
【００５５】
電源７Ｂは、制御装置１Ｂに電力を供給する電源であり、電源回路７１Ｂとバッテリ７２Ｂとを含む。電源回路７１Ｂは、電源回路７１Ａと同様の回路であり、大容量バッテリ６の電力を制御装置１Ｂに供給する回路である。バッテリ７２Ｂは、バッテリ７２Ａと同様のバッテリであり、例えば１２Ｖの鉛バッテリである。バッテリ７２Ｂを設けたことにより、大容量バッテリ６や電源回路７１Ｂの電力供給が遮断あるいは低下した場合であっても、制御装置１Ｂに電力の供給を行うことができる。
【００５６】
＜冗長化＞
制御装置１Ａと、制御装置１Ｂとが有する機能の共通性について説明する。同一機能を冗長化することで制御システム１の信頼性を向上できる。また、冗長化した一部の機能については、全く同じ機能を多重化したのではなく、異なる機能を発揮する。これは機能の冗長化によるコストアップを抑制する。
【００５７】
[アクチュエータ系]
〇操舵
制御装置１Ａは、電動パワーステアリング装置４１Ａおよびこれを制御するＥＣＵ２２Ａを有している。制御装置１Ｂもまた、電動パワーステアリング装置４１Ｂおよびこれを制御するＥＣＵ２２Ｂを有している。
【００５８】
〇制動
制御装置１Ａは、油圧装置４２Ａおよびこれを制御するＥＣＵ２３Ａを有している。制御装置１Ｂは、油圧装置４２Ｂおよびこれを制御するＥＣＵ２３Ｂを有している。これらは、いずれも車両Ｖの制動に利用可能である。一方、制御装置１Ａの制動機構は、ブレーキ装置５１による制動力と、モータＭの回生制動による制動力との配分を主要な機能としたものであるのに対し、制御装置１Ｂの制動機構は、姿勢制御等を主要な機能としたものである。両者は制動という点では共通するものの、互いに異なる機能を発揮する。
【００５９】
〇停止維持
制御装置１Ａは、電動パーキングロック装置５０ａおよびこれを制御するＥＣＵ２４Ａを有している。制御装置１Ｂは、電動パーキングブレーキ装置５２およびこれを制御するＥＣＵ２４Ｂを有している。これらはいずれも車両Ｖの停車を維持することに利用可能である。一方、電動パーキングロック装置５０ａは自動変速機ＴＭのＰレンジ選択時に機能する装置であるのに対し、電動パーキングブレーキ装置５２は、後輪をロックするものである。両者は車両Ｖの停止維持という点では共通するものの、互いに異なる機能を発揮する。
【００６０】
〇車内報知
制御装置１Ａは、情報出力装置４３Ａおよびこれを制御するＥＣＵ２５Ａを有している。制御装置１Ｂは、情報出力装置４４Ｂおよびこれを制御するＥＣＵ２５Ｂを有している。これらはいずれも運転者に情報を報知することに利用可能である。一方、情報出力装置４３Ａは、例えばヘッドアップディスプレイであり、情報出力装置４４Ｂは、計器類などの表示装置である。両者は車内報知という点では共通するものの、互いに異なる表示装置を採用可能である。
【００６１】
〇車外報知
制御装置１Ａは、情報出力装置４４Ａおよびこれを制御するＥＣＵ２６Ａを有している。制御装置１Ｂは、情報出力装置４３Ｂおよびこれを制御するＥＣＵ２３Ｂを有している。これらはいずれも車外に情報を報知することに利用可能である。一方、情報出力装置４３Ａは、方向指示器（ハザードランプ）であり、情報出力装置４４Ｂは、ブレーキランプである。両者は車外報知という点では共通するものの、互いに異なる機能を発揮する。
【００６２】
〇相違点
制御装置１Ａは、パワープラント５０を制御するＥＣＵ２７Ａを有しているのに対し、制御装置１Ｂは、パワープラント５０を制御する独自のＥＣＵは有していない。本実施形態の場合、制御装置１Ａおよび１Ｂのいずれも、単独で、操舵、制動、停止維持が可能であり、制御装置１Ａまたは制御装置１Ｂのいずれか一方が性能低下あるいは電源遮断もしくは通信遮断された場合であっても、車線の逸脱を抑制しつつ、減速して停止状態を維持することが可能である。また、上記のとおり、ＥＣＵ２１Ｂは、通信回線Ｌ２、ゲートウェイＧＷおよび通信回線Ｌ１を介してＥＣＵ２７Ａに制御指令を出力可能であり、ＥＣＵ２１Ｂは、パワープラント５０を制御することも可能である。制御装置１Ｂがパワープラント５０を制御する独自のＥＣＵを備えないことで、コストアップを抑制することができるが、備えていてもよい。
【００６３】
[センサ系]
〇周囲状況の検知
制御装置１Ａは、検知ユニット３１Ａおよび３２Ａを有している。制御装置１Ｂは、検知ユニット３１Ｂおよび３２Ｂを有している。これらはいずれも車両Ｖの走行環境の認識に利用可能である。一方、検知ユニット３２Ａはライダであり、検知ユニット３２Ｂはレーダである。ライダは、一般に形状の検知に有利である。また、レーダは、一般にライダよりもコスト面で有利である。特性が異なるこれらのセンサを併用することで、物標の認識性能の向上やコスト削減を図ることができる。検知ユニット３１Ａ、３１Ｂは共にカメラであるが、特性が異なるカメラを用いてもよい。例えば、一方が他方よりも高解像度のカメラであってもよい。また、画角が互いに異なっていてもよい。
【００６４】
制御装置１Ａと制御装置１Ｂとの比較でいうと、検知ユニット３１Ａおよび３２Ａは、検知ユニット３１Ｂおよび３２Ｂと検知特性が異なってもよい。本実施形態の場合、検知ユニット３２Ａはライダであり、一般に、レーダ（検知ユニット３２Ｂ）よりも物標のエッジの検知性能が高い。また、レーダにおいては、ライダに対して一般に、相対速度検出精度や対候性に優れる。
【００６５】
また、カメラ３１Ａをカメラ３１Ｂよりも高解像度のカメラとすれば、検知ユニット３１Ａおよび３２Ａの方が検知ユニット３１Ｂおよび３２Ｂよりも検知性能が高くなる。これらの検知特性およびコストが異なるセンサを複数組み合わせることで、システム全体で考えた場合にコストメリットが得られる場合がある。また、検知特性の異なるセンサを組み合わせることで、同一センサを冗長させる場合よりも検出漏れや誤検出を低減することもできる。
【００６６】
〇車速
制御装置１Ａは、回転数センサ３９を有している。制御装置１Ｂは、車輪速センサ３８を有している。これらはいずれも車速を検知することに利用可能である。一方、回転数センサ３９は、自動変速機ＴＭの出力軸の回転速度を検知するものであり、車輪速センサ３８は、車輪の回転速度を検知するものである。両者は車速が検知可能という点では共通するものの、互いに検知対象が異なるセンサである。
【００６７】
〇ヨーレート
制御装置１Ａは、ジャイロ３３Ａを有している。制御装置１Ｂは、ヨーレートセンサ３３Ｂを有している。これらはいずれも車両Ｖの鉛直軸周りの角速度を検知することに利用可能である。一方、ジャイロ３３Ａは、車両Ｖの進路判定に利用するものであり、ヨーレートセンサ３３Ｂは、車両Ｖの姿勢制御等に利用するものである。両者は車両Ｖの角速度が検知可能という点では共通するものの、互いに利用目的が異なるセンサである。
【００６８】
〇操舵角および操舵トルク
制御装置１Ａは、電動パワーステアリング装置４１Ａのモータの回転量を検知するセンサを有している。制御装置１Ｂは操舵角センサ３７を有している。これらはいずれも前輪の操舵角を検知することに利用可能である。制御装置１Ａにおいては、操舵角センサ３７については増設せずに、電動パワーステアリング装置４１Ａのモータの回転量を検知するセンサを利用することでコストアップを抑制できる。尤も、操舵角センサ３７を増設して制御装置１Ａにも設けてもよい。
【００６９】
また、電動パワーステアリング装置４１Ａ、４１Ｂがいずれもトルクセンサを含むことで、制御装置１Ａ、１Ｂのいずれにおいても操舵トルクを認識可能である。
【００７０】
〇制動操作量
制御装置１Ａは、操作検知センサ３４ｂを有している。制御装置１Ｂは、圧力センサ３５を有している。これらはいずれも、運転者の制動操作量を検知することに利用可能である。一方、操作検知センサ３４ｂは、４つのブレーキ装置５１による制動力と、モータＭの回生制動による制動力との配分を制御するために用いられ、圧力センサ３５は、姿勢制御等に用いられる。両者は制動操作量を検知する点で共通するものの、互いに利用目的が異なるセンサである。
【００７１】
[電源]
制御装置１Ａは、電源７Ａから電力の供給を受け、制御装置１Ｂは、電源７Ｂから電力の供給を受ける。電源７Ａまたは電源７Ｂのいずれかの電力供給が遮断あるいは低下した場合でも、制御装置１Ａまたは制御装置１Ｂのいずれか一方には電力が供給されるので、電源をより確実に確保して制御システム１の信頼性を向上することができる。電源７Ａの電力供給が遮断あるいは低下した場合、制御装置１Ａに設けたゲートウェイＧＷが介在したＥＣＵ間の通信は困難となる。しかし、制御装置１Ｂにおいて、ＥＣＵ２１Ｂは、通信回線Ｌ２を介してＥＣＵ２２Ｂ〜２４Ｂ、４４Ｂと通信可能である。
【００７２】
[制御装置１Ａ内での冗長化]
制御装置１Ａは、自動運転制御を行うＥＣＵ２０Ａと、走行支援制御を行うＥＣＵ２９Ａとを備えており、走行制御を行う制御ユニットを二つ備えている。
【００７３】
＜制御機能の例＞
制御装置１Ａまたは１Ｂで実行可能な制御機能は、車両Ｖの駆動、制動、操舵の制御に関わる走行関連機能と、運転者に対する情報の報知に関わる報知機能と、を含む。
【００７４】
走行関連機能としては、例えば、車線維持制御、車線逸脱抑制制御（路外逸脱抑制制御）、車線変更制御、前走車追従制御、衝突軽減ブレーキ制御、誤発進抑制制御を挙げることができる。報知機能としては、隣接車両報知制御、前走車発進報知制御を挙げることができる。
【００７５】
車線維持制御とは、車線に対する車両の位置の制御の一つであり、車線内に設定した走行軌道上で車両を自動的に（運転者の運転操作によらずに）走行させる制御である。車線逸脱抑制制御とは、車線に対する車両の位置の制御の一つであり、白線または中央分離帯を検知し、車両が線を超えないように自動的に操舵を行うものである。車線逸脱抑制制御と車線維持制御とはこのように機能が異なっている。
【００７６】
車線変更制御とは、車両が走行中の車線から隣接車線へ車両を自動的に移動させる制御である。前走車追従制御とは、自車両の前方を走行する他車両に自動的に追従する制御である。衝突軽減ブレーキ制御とは、車両の前方の障害物との衝突可能性が高まった場合に、自動的に制動して衝突回避を支援する制御である。誤発進抑制制御は、車両の停止状態で運転者による加速操作が所定量以上の場合に、車両の加速を制限する制御であり、急発進を抑制する。
【００７７】
隣接車両報知制御とは、自車両の走行車線に隣接する隣接車線を走行する他車両の存在を運転者に報知する制御であり、例えば、自車両の側方、後方を走行する他車両の存在を報知する。前走車発進報知制御とは、自車両およびその前方の他車両が停止状態にあり、前方の他車両が発進したことを報知する制御である。これらの報知は、上述した車内報知デバイス（情報出力装置４３Ａ、情報出力装置４４Ｂ）により行うことができる。
【００７８】
ＥＣＵ２０Ａ、ＥＣＵ２９ＡおよびＥＣＵ２１Ｂは、これらの制御機能を分担して実行することができる。どの制御機能をどのＥＣＵに割り当てるかは適宜選択可能である。
【００７９】
次に、本実施形態におけるサーバ１０１の動作について図６及び図７を参照しながら説明する。図６は、サーバ１０１において、プローブデータの入力から走行モデルの生成までのブロック構成を示す図である。図６のブロック６０１、６０２、６０３、６０４、６０５、６０６は、サーバ１０１の学習部２０５により実現される。また、ブロック６０７は、サーバ１０１の学習済みデータ保持部２０６により実現される。
【００８０】
図７は、プローブデータの入力から、生成された走行モデルの記憶までの処理を示すフローチャートである。Ｓ１０１において、ブロック６０１は、プローブデータを入力する。ここで入力されるプローブデータとは、車両１０４から発信された走行データである。また、プローブデータは、速度、加速度等の車両運動情報や、車両１０４の位置を示すＧＰＳ位置情報、車両１０４の周辺環境情報、ＨＭＩにより入力されたドライバのコメント情報を含む。Ｓ１０１では、図１に示すように、各車両１０４からプローブデータを受信する。
【００８１】
Ｓ１０２において、ブロック６０２は、車両運動情報と周辺環境情報に基づいて環境モデルを生成する。ここで、周辺環境情報とは、例えば、車両１０４に搭載された検知ユニット３１Ａ、３１Ｂ、３２Ａ、３２Ｂ（カメラ、レーダ、ライダ）により取得された画像情報や検知情報である。若しくは、周辺環境情報は、車車間通信や路者間通信により取得される場合もある。ブロック６０２は、カーブや交差点といったシーンごとに環境モデル１、２、・・・Ｎを生成するとともに、ガードレールや分離帯等の障害物や標識等を認識してブロック６０６に出力する。ブロック６０６は、ブロック６０２の認識結果に基づいて、最適経路判断で用いられるリスクポテンシャルを算出し、その算出結果をブロック６０４に出力する。
【００８２】
Ｓ１０３において、ブロック６０３は、ブロック６０２で生成された環境モデルとプローブデータの車両運動情報に基づいて、ブロック６０４での判断対象となる車両挙動を抽出するために、フィルタリングを行う。Ｓ１０３でのフィルタリングについては後述する。
【００８３】
Ｓ１０４において、ブロック６０４は、ブロック６０３でフィルタリングされた車両挙動と、ブロック６０６で算出されたリスクポテンシャルと、既に生成され学習済みデータ保持部２０６に記憶された走行モデルとに基づいて、最適経路を判断する。最適経路は、例えば、各車両１０４から収集されたプローブデータに対応する車両挙動の特徴量を回帰分析することにより導出される。
【００８４】
Ｓ１０５において、ブロック６０５は、ブロック６０３の判断結果に基づいて、各シーンに対応する走行モデル１〜Ｎ（基本走行モデル）を生成する。また、リスクを回避する必要のある特定シーンについては、リスク回避モデルが生成される。特定シーンについては後述する。
【００８５】
Ｓ１０６において、ブロック６０７は、ブロック６０５により生成された生成済み走行モデル６０７を学習済みデータ保持部２０６に記憶する。記憶された生成済み走行モデル６０７は、ブロック６０４での判断で用いられる。Ｓ１０６の後、図７の処理を終了する。Ｓ１０５で生成された生成済み走行モデル６０７は、ブロック６０４での判断で用いられるために学習済みデータ保持部２０６に記憶される他、車両１０４へ実装される場合もある。
【００８６】
図８は、Ｓ１０３のフィルタリングの処理を示すフローチャートである。Ｓ２０１において、ブロック６０３は、ブロック６０１で入力されたプローブデータから車両運動情報を取得する。そして、Ｓ２０２において、ブロック６０３は、ブロック６０２で生成された環境モデルを取得する。
【００８７】
Ｓ２０３において、ブロック６０３は、収集されたプローブデータに対応する車両挙動の特徴量をクラス分類する。そして、Ｓ２０４において、ブロック６０３は、現在着目している車両挙動の特徴量が、クラスタ分析済みの分類機において、特定のクラスに属するか否かを判定する。特定のクラスは、Ｓ１０４の最適経路判断の判断基準（例えば、ドライバの運転技量レベル）に基づいて決定されるようにしても良い。例えば、エキスパートドライバの運転技量レベルが予め高く設定されているほど、収集されたプローブデータは信頼性が高いと判断し、特定のクラスが多く決定されるようにしても良い。特定のクラスに属すると判定された車両挙動の特徴量については、図８の処理を終了し、Ｓ１０４の最適経路判断が行われる。一方、特定のクラスに属さないと判定された場合、Ｓ２０５へ進む。Ｓ２０５において、ブロック６０３は、特定のクラスに属さないと判定された車両挙動の特徴量は特定シーンに属するものであるか否かを判定する。なお、Ｓ２０４における「特定のクラスに属さない」という判定は、例えば、異常検知の知見に基づいて行われるようにしても良い。
【００８８】
ここで、特定シーンについて説明する。所定の運転技量を有するエキスパートドライバが車両１０４を運転しているとするものの、走行環境は常に一定の状態に保たれているとは限らない。例えば、地震により車道の一部に地割れが発生している状況もあり得る。図１１Ａ、１１Ｂは、車道の一部に地割れが発生しているシーンを示す図である。図１１Ａはドライバ視点でのシーンを示し、図１１Ｂは上方からの視点でのシーンを示している。ここで、図１１Ｂの点線に示すように、エキスパートドライバが車両１０４を運転して地割れを回避したとする。
【００８９】
図１１Ａ及び１１Ｂに示すようなシーンは極めて稀な状況であるので、点線で示す車両運動情報は、ブロック６０４での判断対象から除外することが望まれる。しかしながら、一方で、図１１Ａ及び１１Ｂに示すようなシーンに遭遇したときに、どのような走行路を辿って地割れを回避するかを走行モデルとして生成しておくことも必要である。そこで、本実施形態では、図１１Ａ及び１１Ｂのようなシーンに遭遇した場合、エキスパートドライバは、ＨＭＩにより「現在、リスク回避中」等のコメントを入力する。そして、車両１０４は、そのコメント情報を含めてプローブデータとして発信する。
【００９０】
Ｓ２０５において、ブロック６０３は、プローブデータに含まれるコメント情報に基づいて、特定のクラスに属さないと判定された車両挙動の特徴量は特定シーンに属するものであるか否かを判定する。特定シーンに属するものであると判定された場合、Ｓ２０６において、ブロック６０４は、その車両挙動の特徴量について回帰分析を行い、ブロック６０５は、その分析結果に基づいて、特定シーンについてのリスク回避モデルを生成する。Ｓ２０６の後、図８の処理を終了し、Ｓ１０６の処理が行われる。
【００９１】
一方、特定のクラスに属さないと判定された車両挙動の特徴量は特定シーンに属するものではないと判定された場合、Ｓ２０７へ進む。Ｓ２０７において、ブロック６０３は、当該車両挙動の特徴量は、ブロック６０４での判断対象外とする。Ｓ２０７では、例えば、当該車両挙動の特徴量を破棄するようにしても良い。Ｓ２０７の後、次に着目する車両運動情報と環境モデルとが取得される。
【００９２】
図８の処理により、最適経路判断にとって適切でない車両挙動の特徴量をフィルタリングして除外することができる。また、その除外した特徴量がリスク回避モデルとして適切である場合には、その特徴量を車両１０４から受信した走行データから抽出し、リスク回避モデルの生成に用いることができる。
【００９３】
図９は、Ｓ１０３のフィルタリングの処理を示す他のフローチャートである。Ｓ３０１〜Ｓ３０６は、図８のＳ２０１〜Ｓ２０６における説明と同じであるので、その説明を省略する。
【００９４】
図９においては、特定のクラスに属さないと判定された車両挙動の特徴量は特定シーンに属するものではないとＳ３０５で判定された場合、Ｓ３０７において、ブロック６０３は、当該車両挙動の特徴量に負の報酬を付与する。つまり、当該車両挙動の特徴量については、負の報酬が付与された上で図９の処理を終了し、Ｓ１０４の最適経路判断が行われる。そのような構成により、ブロック６０４での判断において、汎化能力の低下を防ぐことができる。
【００９５】
図８及び図９では、特定のクラスに属さないと判定された車両挙動の特徴量について、Ｓ２０５若しくはＳ３０５以降の処理が行われる。上記では、図１１Ａ及び図１１Ｂの例を挙げているので、特定のクラスに属するか否かの判定対象は、走行経路となるが、特に走行経路に限られるものではない。例えば、加速度や減速度がその判定対象とされても良い。そのような状況とは、例えば、走行環境が通常であっても動物等が走行路に突然に進入してくる状況である。そのような場合でも、エキスパートドライバからのＨＭＩを介してのコメントを参照することにより、特定シーンに属するものであるとして、Ｓ２０６及びＳ３０６で、特定シーンについてのリスク回避モデルを生成することができる。
【００９６】
また、Ｓ２０５やＳ３０５での特定シーンについての判定は、エキスパートドライバからのＨＭＩを介してのコメントに基づくものに限られない。例えば、車両１０４に実装されているリスク回避モデルに従った警報や緊急ブレーキの作動の情報がプローブデータに含まれるようにし、その情報に基づいて車両挙動の特徴量が特定シーンに属するものであると判定するようにしても良い。
【００９７】
図１０は、Ｓ１０３のフィルタリングの処理を示す他のフローチャートである。Ｓ４０１、Ｓ４０２、Ｓ４０４〜Ｓ４０６は、図８のＳ２０１、Ｓ２０２、Ｓ２０５〜Ｓ２０７における説明と同じであるので、その説明を省略する。
【００９８】
図８及び図９においては、クラス分類の結果、特定のクラスに属さないと判定された車両挙動の特徴量について、Ｓ２０５若しくはＳ３０５以降の処理が行われる。しかしながら、クラス分類の結果を用いる以外の判定手法が用いられても良い。
【００９９】
図１０においては、Ｓ４０３において、ブロック６０３は、ブロック６０４で判断を行うための条件を満たすか否かを判定する。例えば、ブロック６０６のリスクポテンシャルが閾値以上であれば、条件を満たさないと判定し、Ｓ４０４へ進む。これは、例えば、イベントの開催のため歩行者が極めて多いという状況である。その場合、Ｓ４０４では、リスクポテンシャルが所定値以上であるので車両挙動の特徴量は特定シーンに属するものであると判定しても良い。
【０１００】
また、以上述べたような特殊な状況、即ち特定シーンであれば、エキスパートドライバであっても、若干の緊張状態にあると考えられる。そこで、サーバ１０１は、車両１０４から、プローブデータとともにドライバの生体情報や顔画像を収集するようにしても良い。ドライバの生体情報は、例えば、ハンドル等、ドライバの肌に接触する部分からのセンサから取得し、また、顔画像は、例えば、車内に設けられたカメラから取得する。また、ヘッドアップディスプレイからドライバの視線情報を取得し、そのゆらぎを判断するようにしても良い。
【０１０１】
ドライバの心拍数や顔の表情、ブレーキペダルやアクセルペダルの踏む力などが通常の状態でない（例えば、変動がある）と判断した場合、条件を満たさないとしてＳ４０４へ進むようにしても良い。その場合、Ｓ４０４では、リスクポテンシャルが閾値以上であれば、車両挙動の特徴量は特定シーンに属するものであると判定しても良い。また、リスクポテンシャルが閾値未満であれば、単にドライバの体調不良に因るものと判断し、Ｓ４０６で当該車両挙動の特徴量に負の報酬を付与するようにするか、若しくは、Ｓ２０７と同様にその特徴量をブロック６０４での判断対象外としても良い。
【０１０２】
本実施形態では、フィルタリング機能を、車両１０４ではなくサーバ１０１に構成しているので、フィルタリングの特性を変更したい場合、例えば、Ｓ２０４での特定のクラスに属するか否かの判断基準を変更したい場合にも容易に対応することができる。
【０１０３】
＜実施形態のまとめ＞
本実施形態の走行モデル生成システムは、車両の走行データに基づいて、車両の走行モデルを生成する走行モデル生成システムであって、車両からの走行データを取得する取得手段と（Ｓ２０１、Ｓ２０２）、前記取得手段により取得された前記走行データから、学習の対象外とする走行データを除外するフィルタリング手段と（Ｓ２０４）、前記フィルタリング手段により前記学習の対象外とする走行データが除外された後の走行データを学習し、当該学習の結果に基づいて第１の走行モデルを生成する生成手段と（Ｓ１０４、Ｓ１０５）、前記学習の対象外とする走行データに対応づけられた条件に応じて、当該走行データを処理する処理手段と（Ｓ２０６、Ｓ２０７、Ｓ３０７）、を備えることを特徴とする。そのような構成により、学習精度の低下を防ぐとともに、学習の対象外とする走行データについても適切に処理することができる。
【０１０４】
また、前記条件は、前記車両が特定シーンを走行していることであり（Ｓ２０５：ＹＥＳ）、前記処理手段は、前記学習の対象外とする走行データについて第２の走行モデルを生成する（Ｓ２０６）、ことを特徴とする。そのような構成により、特定シーンを走行している場合には、学習の対象外とする走行データについて走行モデルを生成することができる。
【０１０５】
また、前記処理手段は、前記条件に応じて、前記学習の対象外とする走行データを破棄する（Ｓ２０７）ことを特徴とする。そのような構成により、学習の対象外とする走行データを学習に用いないようにすることができる。
【０１０６】
また、前記処理手段は、前記条件に応じて、前記学習の対象外とする走行データに負の報酬を付与して、当該走行データを前記学習の対象とする（Ｓ３０７）ことを特徴とする。そのような構成により、学習の汎化能力の低下を防ぐことができる。
【０１０７】
また、前記条件は、前記車両が特定シーンを走行していない（Ｓ２０５：ＮＯ）ことであることを特徴とする。そのような構成により、走行シーンを走行していない場合の走行データについて適切な処理を行うことができる。
【０１０８】
また、前記車両が前記特定シーンを走行しているか否かを判定する判定手段（Ｓ２０５）、をさらに備えることを特徴とする。また、前記判定手段は、前記走行データに含まれるコメント情報に基づいて、前記車両が前記特定シーンを走行していると判定する（Ｓ２０５）ことを特徴とする。そのような構成により、例えばドライバからのコメントに基づいて、特定シーンを走行していると判定することができる。
【０１０９】
また、前記判定手段は、前記走行データに含まれる前記車両の緊急操作情報に基づいて、前記車両が前記特定シーンを走行していると判定する（Ｓ２０５）ことを特徴とする。そのような構成により、例えば緊急ブレーキの作動情報に基づいて、特定シーンを走行していると判定することができる。
【０１１０】
また、前記判定手段は、前記走行データに含まれる前記車両のドライバに関する情報に基づいて、前記車両が前記特定シーンを走行していると判定する（Ｓ２０５）ことを特徴とする。そのような構成により、例えばドライバの心拍数に基づいて、特定シーンを走行しているか否かを判定することができる。
【０１１１】
また、前記判定手段は、前記走行データから得られるリスクポテンシャルに基づいて、前記車両が前記特定シーンを走行していると判定する（Ｓ２０５）ことを特徴とする。そのような構成により、例えば、特定シーンとして、歩行者が多いシーンを走行していると判定することができる。
【０１１２】
また、前記フィルタリング手段は、前記取得手段により取得された前記走行データに対するクラス分類の結果、特定のクラスに属さない走行データを前記学習の対象外とする（Ｓ２０３、Ｓ２０４）ことを特徴とする。そのような構成により、特定のクラスに属さない走行データを学習の対象外とすることができる。
【０１１３】
前記取得手段により取得された前記走行データは、車両運動情報を含む（Ｓ２０１）ことを特徴とする。そのような構成により、例えば、速度、加速度、減速度を学習に用いることができる。
【０１１４】
また、前記生成手段は、走行データを学習する学習手段（ブロック６０４）を含み、前記学習手段は、既に学習済みのデータを用いて、前記フィルタリング手段により前記学習の対象外とする走行データが除外された後の走行データを学習することを特徴とする。そのような構成により、既に学習済みのデータを用いて学習を行うことができる。
【０１１５】
［第２の実施形態］
第１の実施形態においては、データ収集システム１００において、サーバ１０１がフィルタリングの処理を行う構成について説明した。本実施形態においては、車両１０４がフィルタリングの処理を行う構成について説明する。以下、第１の実施形態と異なる点について説明する。また、本実施形態の動作は、例えば、プロセッサが記憶媒体に記憶されているプログラムを読み出して実行することによって実現される。
【０１１６】
図１２は、車両１０４において、外界情報の取得からアクチュエータの制御までのブロック構成を示す図である。図１２のブロック１２０１は、例えば、図３のＥＣＵ２１Ａにより実現される。ブロック１２０１は、車両Ｖの外界情報を取得する。ここで、外界情報とは、例えば、車両１０４に搭載された検知ユニット３１Ａ、３１Ｂ、３２Ａ、３２Ｂ（カメラ、レーダ、ライダ）により取得された画像情報や検知情報である。若しくは、外界情報は、車車間通信や路車間通信により取得される場合もある。ブロック１２０１は、ガードレールや分離帯等の障害物や標識等を認識し、その認識結果をブロック１２０２及びブロック１２０８に出力する。ブロック１２０８は、例えば、図３のＥＣＵ２９Ａにより実現され、ブロック１２０１により認識された障害物、歩行者、他車両等の情報に基づき、最適経路判断に用いられるリスクポテンシャルを算出し、その算出結果をブロック１２０２に出力する。
【０１１７】
ブロック１２０２は、例えば、図３のＥＣＵ２９Ａにより実現される。ブロック１２０２は、外界情報の認識結果、速度や加速度等の車両運動情報、ドライバ１２１０からの操作情報（操舵量やアクセル量等）等に基づいて最適経路を判断する。その際、走行モデル１２０５やリスク回避モデル１２０６が考慮される。走行モデル１２０５やリスク回避モデル１２０６は、例えば、予めエキスパートドライバによるテスト走行によりサーバ１０１に収集されたプローブデータに基づき、学習の結果、生成された走行モデルである。特に、走行モデル１２０５は、カーブや交差点等の各シーンについて生成された基本走行モデルであり、リスク回避モデル１２０６は、例えば、先行車両の急ブレーキ予測や、歩行者等の移動体の移動予測に基づく走行モデルである。サーバ１０１で生成された基本走行モデルやリスク回避モデルは、車両１０４に走行モデル１２０５やリスク回避モデル１２０６として実装される。車両１０４において自動運転支援システムを構成する場合には、ブロック１２０２は、ドライバ１２１０からの操作情報と目標値とに基づいて支援量を決定し、その支援量をブロック１２０３に送信する。
【０１１８】
ブロック１２０３は、例えば、図３のＥＣＵ２２Ａ、２３Ａ、２４Ａ、２７Ａにより実現される。例えば、ブロック１２０２で判断された最適経路や支援量に基づいて、アクチュエータの制御量を決定する。アクチュエータ１２０４は、操舵、制動、停止維持、車内報知、車外報知のシステムを含む。ブロック１２０７は、ドライバ１２１０とのインタフェースであるＨＭＩ（ヒューマンマシンインタフェース）であり、入力装置４５Ａや４５Ｂとして実現される。ブロック１２０７では、例えば、自動運転モードとドライバ運転モードとの切り替えの通知や、車両１０４が上述のエキスパートドライバにより運転される場合にはプローブデータの送信に際してのドライバからのコメントを受け付ける。コメントは、プローブデータに含まれて発信される。ブロック１２０９は、図３〜図５で説明したような各種センサで検知された車両運動情報をプローブデータとして発信し、通信装置２８ｃにより実現される。
【０１１９】
図１３は、プローブデータ出力までの処理を示すフローチャートである。Ｓ５０１において、ブロック１２０１は、車両１０４の外界情報を取得する。ここで、車両Ｖの外界情報は、例えば、検知ユニット３１Ａ、３１Ｂ、３２Ａ、３２Ｂ（カメラ、レーダ、ライダ）や、車車間通信や路車間通信により取得されるものが含まれる。Ｓ５０２において、ブロック１２０１は、ガードレールや分離帯等の障害物や標識等、外界環境を認識し、その認識結果をブロック１２０２及びブロック１２０８に出力する。また、Ｓ５０３において、ブロック１２０２は、アクチュエータ１２０４から車両運動情報を取得する。
【０１２０】
Ｓ５０４において、ブロック１２０２は、各取得した情報と走行モデル１２０５及びリスク回避モデル４０６とに基づいて、最適経路を判断する。例えば、車両１０４に自動運転支援システムが構成されている場合には、ドライバ１２１０からの操作情報に基づいて支援量を決定する。Ｓ５０５において、ブロック１２０３は、Ｓ５０４で判断された最適経路に基づいてアクチュエータ１２０４を制御する。Ｓ５０６において、ブロック１２０９は、各種センサで検知された車両運動情報をプローブデータとして出力（発信）する。
【０１２１】
Ｓ５０７において、ブロック１２０２は、判断した最適経路に基づいて、ブロック１２０９でのプローブデータ出力対象となる車両挙動の特徴量をフィルタリングする。Ｓ５０７でのフィルタリングについては後述する。
【０１２２】
図１４は、Ｓ５０７のフィルタリングの処理を示すフローチャートである。Ｓ６０１において、ブロック１２０２は、Ｓ５０４で判断対象とされた車両挙動の特徴量について、走行モデル１２０５に対するクラス分類を行い、特定のクラスに属するか否かを判定する。Ｓ６０２でクラス分類の結果が特定のクラスに属すると判定された場合、図１４の処理を終了し、Ｓ５０６でプローブデータが出力される。一方、Ｓ６０２で特定のクラスに属さないと判定された場合、Ｓ６０３に進む。Ｓ６０３において、ブロック１２０２は、特定のクラスに属さないと判定された車両挙動の特徴量は特定シーンに属するものであるか否かを判定する。ブロック１２０２は、例えば、ＨＭＩによりドライバ１２１０から受け付けたコメント情報を参照することにより、特定シーンに属するものであるか否かを判定する。特定シーンに属するものであると判定された場合、図１４の処理を終了し、Ｓ５０６でプローブデータが出力される。その場合のプローブデータには、上記のコメント情報が含まれる。その場合、サーバ１０１は、当該プローブデータの受信することで、特定シーンについてのリスク回避モデルを生成しても良い。若しくは、第１の実施形態のように、他の車両１０４からのプローブデータとのクラス分類を行って特定のクラスに属さないと判定されれば、特定シーンについてのリスク回避モデルを生成しても良い。
【０１２３】
一方、Ｓ６０３で特定シーンに属するものではないと判定された場合、Ｓ６０４において、ブロック１２０２は、当該車両挙動の特徴量は、Ｓ５０６でのプローブデータ出力の対象外とする。Ｓ６０４では、例えば、当該車両挙動の特徴量を破棄するようにしても良い。Ｓ６０４の後、次に着目する最適経路についての車両挙動に着目し、Ｓ６０１の処理が行われる。
【０１２４】
図１４の処理により、サーバ１０１での走行モデル作成にとって適切でない車両挙動の特徴量をフィルタリングして除外することができる。また、その除外した特徴量がサーバ１０１でのリスク回避モデル作成の対象として適切である場合には、その特徴量をサーバ１０１に送信することができる。また、図１４の処理により、無線基地局１０３へ送信するプローブデータの送信量を低減させることができる。
【０１２５】
図１５は、Ｓ５０７のフィルタリングの処理を示す他のフローチャートである。Ｓ７０１〜Ｓ７０３は、図１４のＳ６０１〜Ｓ６０３における説明と同じであるので、その説明を省略する。
【０１２６】
図１５においては、Ｓ７０３で特定シーンに属するものではないと判定された場合、Ｓ７０４において、ブロック１２０２は、当該車両挙動の特徴量に負の報酬を付与する。つまり、当該車両挙動の特徴量については、負の報酬が付与された上で図１５の処理を終了し、Ｓ５０６でのプローブデータの出力が行われる。その結果、サーバ１０１のブロック６０４での判断において、汎化能力の低下を防ぐことができる。
【０１２７】
図１４及び図１５での特定のクラスに属するか否かの判定対象は、第１の実施形態と同様に、走行経路であっても良いし、加速度や減速度であっても良い。また、Ｓ６０３やＳ７０３での判定は、エキスパートドライバからのＨＭＩを介してのコメントに基づくものでなくても良い。例えば、車両１０４に実装されているリスク回避モデルに従った警報や緊急ブレーキの作動の情報に基づいて、車両挙動の特徴量が特定シーンに属するものであるか否かを判定するようにしても良い。その場合、警報や緊急ブレーキの作動の情報がプローブデータに含まれるようにする。
【０１２８】
図１６は、Ｓ５０７のフィルタリングの処理を示す他のフローチャートである。
【０１２９】
図１４及び図１５においては、クラス分類の結果、特定のクラスに属さないと判定された車両挙動の特徴量について、Ｓ６０３若しくはＳ７０３以降の処理が行われる。しかしながら、クラス分類の結果を用いる以外の判定手法が用いられても良い。
【０１３０】
図１６では、Ｓ１６０１において、ブロック１２０２は、プローブデータとして出力するための条件を満たすか否かを判定する。例えば、ドライバの心拍数や顔の表情、ブレーキペダルやアクセルペダルの踏む力などが通常の状態でない（例えば、変動がある）と判断した場合、リスクポテンシャルが閾値未満であれば、単にドライバの体調不良に因るものと判断し、条件を満たさないとしてＳ８０２へ進むようにしても良い。その場合、Ｓ８０２では、当該車両挙動の特徴量に負の報酬を付与するようにするか、若しくは、Ｓ６０４と同様にその特徴量をプローブデータ出力対象外とする。
【０１３１】
＜実施形態のまとめ＞
本実施形態の走行モデル生成システムにおける車両は、車両の走行データに基づいて、車両の走行モデルを生成する走行モデル生成システムにおける車両であって、車両からの走行データを取得する取得手段と（Ｓ５０１、Ｓ５０３）、前記取得手段により取得された前記走行データから、車両の走行モデルを生成する走行モデル生成装置における学習の対象外とする走行データを除外するフィルタリング手段と（Ｓ６０２）、前記フィルタリング手段により前記学習の対象外とする走行データが除外された後の走行データを前記走行モデル生成装置へ送信する送信手段と（Ｓ６０２：ＮＯ、Ｓ５０６）、前記学習の対象外とする走行データに対応づけられた条件に応じて、当該走行データを処理する処理手段と（Ｓ６０３、Ｓ６０４、Ｓ７０４）、を備えることを特徴とする。そのような構成により、学習精度の低下を防ぐとともに、学習の対象外とする走行データについても適切に処理することができる。
【０１３２】
また、前記条件は、前記車両が特定シーンを走行していることであり（Ｓ６０３：ＹＥＳ）、前記処理手段は、当該特定シーンの走行の情報とともに、前記学習の対象外とする走行データを前記走行モデル生成装置へ送信する（Ｓ６０３：ＹＥＳ、Ｓ５０６）、ことを特徴とする。そのような構成により、特定シーンを走行している場合には、学習の対象外とする走行データを走行モデル生成装置へ送信することができる。
【０１３３】
また、前記処理手段は、前記条件に応じて、前記学習の対象外とする走行データを破棄する（Ｓ６０４）ことを特徴とする。そのような構成により、学習の対象外とする走行データを学習に用いないようにすることができる。
【０１３４】
また、前記処理手段は、前記条件に応じて、前記学習の対象外とする走行データに負の報酬を付与して、当該走行データを前記走行モデル生成装置へ送信する（Ｓ７０４）ことを特徴とする。そのような構成により、学習の汎化能力の低下を防ぐことができる。
【０１３５】
また、前記条件は、前記車両が特定シーンを走行していないことである（Ｓ６０３：ＮＯ）ことを特徴とする。そのような構成により、走行シーンを走行していない場合の走行データについて適切な処理を行うことができる。
【０１３６】
また、前記車両が特定シーンを走行しているか否かを判定する判定手段（Ｓ６０３）、をさらに備えることを特徴とする。また、前記判定手段は、前記走行データに含まれるコメント情報に基づいて、前記車両が前記特定シーンを走行していると判定する（Ｓ６０３）ことを特徴とする。そのような構成により、例えばドライバからのコメントに基づいて、特定シーンを走行していると判定することができる。
【０１３７】
また、前記判定手段は、前記走行データに含まれる前記車両の緊急操作情報に基づいて、前記車両が前記特定シーンを走行していると判定する（Ｓ６０３）ことを特徴とする。そのような構成により、例えば緊急ブレーキの作動情報に基づいて、特定シーンを走行していると判定することができる。
【０１３８】
また、前記判定手段は、前記走行データに含まれる前記車両のドライバに関する情報に基づいて、前記車両が前記特定シーンを走行していると判定する（Ｓ６０３）ことを特徴とする。そのような構成により、例えばドライバの心拍数に基づいて、特定シーンを走行しているか否かを判定することができる。
【０１３９】
また、前記判定手段は、前記走行データから得られるリスクポテンシャルに基づいて、前記車両が前記特定シーンを走行していると判定する（Ｓ６０３）ことを特徴とする。そのような構成により、例えば、特定シーンとして、歩行者が多いシーンを走行していると判定することができる。
【０１４０】
また、前記フィルタリング手段は、前記取得手段により取得された前記走行データに対するクラス分類の結果、特定のクラスに属さない走行データを前記学習の対象外とする（Ｓ６０１、Ｓ６０２）ことを特徴とする。そのような構成により、特定のクラスに属さない走行データを学習の対象外とすることができる。
【０１４１】
また、前記取得手段により取得された前記走行データは、車両運動情報を含む（Ｓ５０３）ことを特徴とする。そのような構成により、例えば、速度、加速度、減速度を学習に用いることができる。
【０１４２】
本発明は上記各実施の形態に制限されるものではなく、本発明の精神及び範囲から離脱することなく、様々な変更及び変形が可能である。従って、本発明の範囲を公にするために、以下の請求項を添付する。
【符号の説明】
【０１４３】
１００  走行モデル生成システム：  １０１  サーバ：  １０２  ネットワーク：  １０３  無線基地局：  １０４  車両
【図１】
2019077685.tif 000003
【図２Ａ】
2019077685.tif 000004
【図２Ｂ】
2019077685.tif 000005
【図３】
2019077685.tif 000006
【図４】
2019077685.tif 000007
【図５】
2019077685.tif 000008
【図６】
2019077685.tif 000009
【図７】
2019077685.tif 000010
【図８】
2019077685.tif 000011
【図９】
2019077685.tif 000012
【図１０】
2019077685.tif 000013
【図１１Ａ】
2019077685.tif 000014
【図１１Ｂ】
2019077685.tif 000015
【図１２】
2019077685.tif 000016
【図１３】
2019077685.tif 000017
【図１４】
2019077685.tif 000018
【図１５】
2019077685.tif 000019
【図１６】
2019077685.tif 000020
【国際調査報告】
2019077685.tif 000021
2019077685.tif 000022
2019077685.tif 000023
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