(57)【要約】【課題】自車両から得られた情報を取り扱う際の通信容量及び処理負荷を効果的に低減可能な車両制御システム及び方法、並びに走行支援サーバを提供する。【解決手段】車両制御システム１０は、走行制御部５８による走行制御の実行中に、状態検出部（車両センサ２０、操作検出センサ２６、外界センサ１４又は内界センサ１６）により検出された状態に関する送信条件が成立した場合、走行状態、操作状態又は環境状態を示す注意状態情報４６を、通信装置１８を介して走行支援サーバ２００に向けて送信する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の走行状態、前記自車両に搭載される操作デバイスの操作状態、及び前記自車両の外部周辺又は該自車両の内部における環境状態のうち、少なくとも１つの状態を検出する状態検出部と、
前記状態検出部による検出結果に基づいて、前記自車両の速度制御又は操舵制御において少なくとも一部を自動的に行う走行制御を実行する走行制御部と、
前記走行制御部による前記走行制御の実行中に、前記状態検出部により検出された状態が、抽出条件に合致する場合、前記状態に関する情報を前記走行制御部における前記走行制御を修正するための学習データとして時系列に抽出する状態抽出部とを備えること
を特徴とする車両制御システム。
【請求項２】
請求項１に記載の車両制御システムにおいて、
外部装置との間で通信可能に構成される通信部と、
前記走行制御部による前記走行制御の実行中に、前記状態検出部により検出された状態に関する送信条件が成立した場合、前記走行状態、前記操作状態又は前記環境状態を示す状態情報を、前記通信部を介して前記外部装置に向けて送信する送信制御を行う通信制御部と、
を備えることを特徴とする車両制御システム。
【請求項３】
請求項１に記載の車両制御システムにおいて、
前記状態抽出部は、少なくとも、
前記自車両に他物体が接触する際の前記走行状態若しくは前記環境状態、
前記自車両の制動量が所定値を超えた前記走行状態、
前記自車両のブレーキ操作量が所定値を超えた前記操作状態、又は
前記自車両の挙動が許容範囲から逸脱して変化した前記走行状態
のうちいずれかの状態を、前記状態検出部が検出した場合に前記抽出を行うことを特徴とする車両制御システム。
【請求項４】
請求項１に記載の車両制御システムにおいて、
前記状態抽出部は、少なくとも、
前記自車両のドライバにより、前記操舵制御に関わる前記操作デバイスへの接触又は操作が行われた前記操作状態を、前記状態検出部が検出した場合に前記抽出を行うことを特徴とする車両制御システム。
【請求項５】
請求項２に記載の車両制御システムにおいて、
前記状態抽出部は、少なくとも、
前記通信部、前記走行制御部、前記状態検出部又は前記操作デバイスのうち、いずれかの性能低下が生じた場合に前記抽出を行うことを特徴とする車両制御システム。
【請求項６】
請求項１に記載の車両制御システムにおいて、
前記状態抽出部は、少なくとも、
前記自車両の周辺にある移動物体又は移動可能物体が前記自車両の走行に影響を与えると予測される前記環境状態を、前記状態検出部が検出した場合に前記抽出を行うことを特徴とする車両制御システム。
【請求項７】
請求項６に記載の車両制御システムにおいて、
前記状態抽出部は、少なくとも、
前記移動物体又は前記移動可能物体が前記自車両の走行に与える影響度が閾値以上であると評価された前記環境状態を、前記状態検出部が検出した場合に前記抽出を行うことを特徴とする車両制御システム。
【請求項８】
請求項６に記載の車両制御システムにおいて、
前記状態抽出部は、参照対象である環境状態のパターンと一致又は類似する前記環境状態を、前記状態検出部が検出した場合に前記抽出を行うことを特徴とする車両制御システム。
【請求項９】
請求項６に記載の車両制御システムにおいて、
前記状態抽出部は、前記自車両を目標軌道に沿って走行させる前記走行制御を実行し、
前記状態抽出部は、前記移動物体又は前記移動可能物体が前記目標軌道を含む走行予定領域内に進入し、又は該走行予定領域内への進入が予測される前記環境状態を、前記状態検出部が検出した場合に前記抽出を行う
ことを特徴とする車両制御システム。
【請求項１０】
請求項１に記載の車両制御システムにおいて、
前記状態抽出部は、少なくとも、
前記自車両の制動量が所定値を超えた前記走行状態、及び
前記自車両の周辺に移動物体又は移動可能物体がある前記環境状態
の両方の状態を、前記状態検出部が同時に検出した場合に前記抽出を行うことを特徴とする車両制御システム。
【請求項１１】
請求項２に記載の車両制御システムにおいて、
前記通信制御部は、前記自車両の周辺にある移動物体又は移動可能物体が前記自車両の走行に影響を与える度合いに応じて、前記状態情報のサンプリング間隔を可変に設定して前記送信制御を行うことを特徴とする車両制御システム。
【請求項１２】
請求項１〜１０のいずれか１項に記載の車両制御システムにおいて、
前記走行制御に関与する目標軌道を生成する軌道生成部をさらに備え、
前記軌道生成部は、参照対象である環境状態のパターンと一致又は類似する前記環境状態を前記状態検出部が検出した場合、前記パターンに基づいて前記目標軌道を生成する
ことを特徴とする車両制御システム。
【請求項１３】
請求項１２に記載の車両制御システムにおいて、
前記自車両の周辺にある移動物体又は移動可能物体が前記自車両の走行に与える影響度を評価する影響度評価部をさらに備え、
前記軌道生成部は、前記影響度が相対的に低くなる前記目標軌道を生成する
ことを特徴とする車両制御システム。
【請求項１４】
自車両の走行状態、前記自車両に搭載される操作デバイスの操作状態、及び前記自車両の外部周辺又は該自車両の内部における環境状態のうち、少なくとも１つの状態を検出する検出ステップと、
前記検出ステップにおける検出結果に基づいて、前記自車両の速度制御又は操舵制御において少なくとも一部を自動的に行う走行制御を実行する制御ステップと、
前記制御ステップにおける前記走行制御の実行中に、前記検出ステップにおいて検出された状態が、抽出条件に合致する場合、前記状態に関する情報を前記制御ステップにおける前記走行制御を修正するための学習データとして時系列に抽出する抽出ステップとを備えること
を特徴とする車両制御方法。
【請求項１５】
外部装置との間で通信可能に構成される通信部と、
自車両の走行状態、前記自車両に搭載される操作デバイスの操作状態、及び前記自車両の外部周辺又は該自車両の内部における環境状態のうち、少なくとも１つの状態を検出する状態検出部と、
を備える車両制御システムを用いた車両制御方法であって、
前記状態検出部による検出結果に基づいて、前記自車両の速度制御又は操舵制御において少なくとも一部を自動的に行う走行制御を実行する制御ステップと、
前記走行制御の実行中に、前記状態検出部により検出された状態に関する送信条件が成立した場合、前記走行状態、前記操作状態又は前記環境状態を示す状態情報を、前記通信部を介して前記外部装置に向けて送信する送信ステップと、
を備えることを特徴とする車両制御方法。
【請求項１６】
請求項２〜１３のいずれか１項に記載された車両制御システムから送信された前記状態情報を蓄積可能に構成される走行支援サーバ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両制御システム及び方法、並びに走行支援サーバに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、自車両の走行に関わる状態を検出し、その検出結果に基づいて自車両の周辺にある交通参加者との関係性を予測する技術が種々開発されている。
【０００３】
例えば、特許文献１では、センサ情報と衝突危険予測度の対応関係を事前に学習しておき、車両の交通シーン毎に取得したセンサ情報から当該車両がおかれる危険性を推定する車載装置が提案されている。また、車両とは別体のサーバが、各々の車両から収集した学習データ（例えば、センサ情報の時系列データ）を用いて上記した学習を行うことで、学習結果を共有化する旨が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−０５９０５８号公報（図７、［０１０９］等）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１では、各種センサ情報と衝突危険度とを対応させて時系列で記憶するようにしているため、特定の条件に限らずデータを記憶することとなり、データ格納容量や処理負荷が増加し、製造コストの高騰につながるという問題がある。
【０００６】
本発明は上記した問題を解決するためになされたものであり、自車両から得られた情報を取り扱う際の処理負荷を効果的に低減可能な車両制御システム及び方法、並びに走行支援サーバ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】
【０００７】
第１の本発明に係る車両制御システムは、自車両の走行状態、前記自車両に搭載される操作デバイスの操作状態、及び前記自車両の外部周辺又は該自車両の内部における環境状態のうち、少なくとも１つの状態を検出する状態検出部と、前記状態検出部による検出結果に基づいて、前記自車両の速度制御又は操舵制御において少なくとも一部を自動的に行う走行制御を実行する走行制御部と、前記走行制御部による前記走行制御の実行中に、前記状態検出部により検出された状態が、抽出条件に合致する場合、前記状態に関する情報を前記走行制御部における走行制御を修正するための学習データとして時系列に抽出する状態抽出部と、を備える。
【０００８】
このように、走行制御中に抽出条件に合致する場合に、車両内外の状態を走行制御用の学習データとして時系列に取得することにより、必要な情報を適切に抽出することができる。このため、自車両から得られた情報を取り扱う際の通信容量及び処理負荷を効果的に低減することができる。
【０００９】
また、第１の本発明に係る車両制御システムは、外部装置との間で通信可能に構成される通信部と、前記走行制御部による前記走行制御の実行中に、前記状態検出部により検出された状態に関する送信条件が成立した場合、前記走行状態、前記操作状態又は前記環境状態を示す状態情報を、前記通信部を介して前記外部装置に向けて送信する送信制御を行う通信制御部と、を備えてもよい。
【００１０】
このように、走行制御部による走行制御の実行中に、検出された状態に関する送信条件が成立した場合、走行状態、操作状態又は環境状態を示す状態情報を送信するので、送信条件の設定により注意度が相対的に高い交通シーンが特定され、かつ、当該交通シーンにおける状態情報のみを効果的に抽出及び送信可能となる。これにより、自車両から得られた情報を外部装置に送信する際の通信容量及び処理負荷を低減することができる。
【００１１】
また、前記状態抽出部は、少なくとも、前記自車両に他物体が接触する際の前記走行状態若しくは前記環境状態、前記自車両の制動量が所定値を超えた前記走行状態、前記自車両のブレーキ操作量が所定値を超えた前記操作状態、又は前記自車両の挙動が許容範囲から逸脱して変化した前記走行状態のうちいずれかの状態を、前記状態検出部が検出した場合に前記抽出を行ってもよい。これにより、自車両に他物体が接触した後の交通シーン又は自車両が他物体との接触を回避しようとする交通シーンが特定されるので、事後分析のために有用な状態情報を適時に抽出及び送信することができる。
【００１２】
また、前記状態抽出部は、少なくとも、前記自車両のドライバによって前記操舵制御に関わる前記操作デバイスへの接触又は操作が行われた前記操作状態を、前記状態検出部が検出した場合に前記抽出を行ってもよい。これにより、操舵操作が必要であると判断したドライバの意思を強く反映する交通シーンが特定されるので、事後分析のために有用な状態情報を適時に抽出及び送信することができる。
【００１３】
また、前記状態抽出部は、少なくとも、前記通信部、前記走行制御部、前記状態検出部又は前記操作デバイスのうち、いずれかの性能低下が生じた場合に前記抽出を行ってもよい。これにより、自車両の走行が一時的又は継続的に困難である交通シーンが特定されるので、事後分析のために有用な状態情報を適時に抽出及び送信することができる。
【００１４】
また、前記状態抽出部は、少なくとも、前記自車両の周辺にある移動物体又は移動可能物体が前記自車両の走行に影響を与えると予測される前記環境状態を、前記状態検出部が検出した場合に前記送信制御を行ってもよい。これにより、移動物体又は移動可能物体との接触を回避するための高度な走行判断が必要になる交通シーンが特定されるので、事後分析のために有用な状態情報を適時に抽出及び送信することができる。
【００１５】
また、前記状態抽出部は、少なくとも、前記移動物体又は前記移動可能物体が前記自車両の走行に与える影響度が閾値以上であると評価された前記環境状態を、前記状態検出部が検出した場合に前記抽出を行ってもよい。定量的な評価結果に基づいて移動物体又は移動可能物体と接触する確度が高い交通シーンが特定されるので、事後分析のために有用な状態情報を適時に抽出及び送信することができる。
【００１６】
また、前記状態抽出部は、参照対象である環境状態のパターンと一致又は類似する前記環境状態を、前記状態検出部が検出した場合に前記抽出を行ってもよい。環境状態のパターン一致性に基づいて移動物体又は移動可能物体と接触する確度が高い交通シーンが特定されるので、事後分析のために有用な状態情報を適時に抽出及び送信することができる。
【００１７】
また、前記状態抽出部は、前記自車両を目標軌道に沿って走行させる前記走行制御を実行し、前記状態抽出部は、前記移動物体又は前記移動可能物体が前記目標軌道を含む走行予定領域内に進入し、又は該走行予定領域内への進入が予測される前記環境状態を、前記状態検出部が検出した場合に前記抽出を行ってもよい。自車両が現在の走行状態を維持した場合において移動物体又は移動可能物体と接触する確度が高い交通シーンが特定されるので、事後分析のために有用な状態情報を適時に抽出及び送信することができる。
【００１８】
また、前記状態抽出部は、少なくとも、前記自車両の制動量が所定値を超えた前記走行状態、及び前記自車両の周辺に移動物体又は移動可能物体がある前記環境状態の両方の状態を、前記状態検出部が同時に検出した場合に前記抽出を行ってもよい。これにより、他物体との接触を回避する目的とは関係なく自車両がブレーキ動作を行った交通シーンを効果的に除外することができる。
【００１９】
また、前記通信制御部は、前記自車両の周辺にある移動物体又は移動可能物体が前記自車両の走行に影響を与える度合いに応じて、前記状態情報のサンプリング間隔を可変に設定して前記送信制御を行ってもよい。これにより、各々の交通シーンに適したきめ細かい情報量の設定が可能となる。
【００２０】
また、当該システムは、前記走行制御に関与する目標軌道を生成する軌道生成部をさらに備え、前記軌道生成部は、参照対象である環境状態のパターンと一致又は類似する前記環境状態を前記状態検出部が検出した場合、前記パターンに基づいて前記目標軌道を生成してもよい。これにより、環境状態のパターンを想定した適切な走行制御を行うことができる。
【００２１】
また、当該システムは、前記自車両の周辺にある移動物体又は移動可能物体が前記自車両の走行に与える影響度を評価する影響度評価部をさらに備え、前記軌道生成部は、前記影響度が相対的に低くなる前記目標軌道を生成してもよい。これにより、自車両の走行に与える影響を可能な限り抑制した適切な走行制御を行うことができる。
【００２２】
第２の本発明に係る車両制御方法は、自車両の走行状態、前記自車両に搭載される操作デバイスの操作状態、及び前記自車両の外部周辺又は該自車両の内部における環境状態のうち、少なくとも１つの状態を検出する検出ステップと、前記検出ステップにおける検出結果に基づいて、前記自車両の速度制御又は操舵制御において少なくとも一部を自動的に行う走行制御を実行する制御ステップと、前記制御ステップにおける前記走行制御の実行中に、前記検出ステップにより検出された状態が、抽出条件に合致する場合、前記状態に関する情報を前記制御ステップにおける前記走行制御を修正するための学習データとして時系列に抽出する抽出ステップとを備える。
【００２３】
第３の本発明に係る車両制御方法は、外部装置との間で通信可能に構成される通信部と、自車両の走行状態、前記自車両に搭載される操作デバイスの操作状態、及び前記自車両の外部周辺又は該自車両の内部における環境状態のうち、少なくとも１つの状態を検出する状態検出部と、を備える車両制御システムを用いた方法であって、前記状態検出部による検出結果に基づいて、前記自車両の速度制御又は操舵制御において少なくとも一部を自動的に行う走行制御を実行する制御ステップと、前記走行制御の実行中に、前記状態検出部により検出された状態に関する送信条件が成立した場合、前記走行状態、前記操作状態又は前記環境状態を示す状態情報を、前記通信部を介して前記外部装置に向けて送信する送信ステップと、を備える。
【００２４】
第４の本発明に係る走行支援サーバは、上記したいずれかの車両制御システムから送信された前記状態情報を蓄積可能に構成される。これにより、自車両から得られた情報を受信する際の通信容量及び処理負荷を効果的に低減することができる。
【発明の効果】
【００２５】
本発明に係る車両制御システム及び方法、並びに走行支援サーバによれば、自車両から得られた情報を取り扱う際の通信容量及び処理負荷を効果的に低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の一実施形態における車両制御システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示す車両制御システムの動作説明に供されるフローチャートである。
【図３】自車両が直線状の道路を走行している交通シーンを示す平面図である。
【図４】判定処理に供される送信条件の一例を示す図である。
【図５】トリガー時点の前後における通信制御部の動作を時系列的に示す図である。
【図６】図６Ａ及び図６Ｂは、影響度の算出方法に関する説明図である。
【図７】パターン情報の一例を示す図である。
【図８】判定処理（図２のステップＳ５）の詳細フローチャートである。
【図９】目標軌道、走行予定領域及び割り込み領域の間の位置関係を示す図である。
【図１０】本発明の一実施形態における走行支援サーバの構成を示すブロック図である。
【図１１】図１１Ａは、注意状態情報の一形態である撮像画像を示す図である。図１１Ｂは、学習データの一形態である抽象化画像を示す図である。
【図１２】学習処理に供される学習データ群を模式的に示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、本発明に係る車両制御システムについて、車両制御方法及び走行支援サーバとの関係において好適な実施形態を挙げ、添付の図面を参照しながら説明する。
【００２８】
［車両制御システム１０の構成］
＜全体構成＞
図１は、本発明の一実施形態に係る車両制御システム１０の構成を示すブロック図である。車両制御システム１０は、車両（図３等の自車両１００、他車両１１４）に組み込まれており、かつ、自動又は手動により車両の走行制御を行う。この「自動運転」は、車両の走行制御をすべて自動で行う「完全自動運転」のみならず、走行制御を部分的に自動で行う「部分自動運転」を含む概念である。
【００２９】
車両制御システム１０は、基本的には、入力系装置群と、出力系装置群と、走行制御装置１２と、から構成される。入力系装置群及び出力系装置群をなす各々の装置は、走行制御装置１２に通信線を介して接続されている。
【００３０】
入力系装置群は、外界センサ１４（状態検出部）と、内界センサ１６（状態検出部）と、通信装置１８（通信部）と、ナビゲーション装置１９と、車両センサ２０（状態検出部）と、自動運転スイッチ２２と、操作デバイス２４に接続された操作検出センサ２６（状態検出部）と、を備える。
【００３１】
出力系装置群は、図示しない車輪を駆動する駆動力装置２８と、当該車輪を操舵する操舵装置３０と、当該車輪を制動する制動装置３２と、視聴覚を通じてドライバに報知する報知装置３４と、を備える。
【００３２】
＜入力系装置群の具体的構成＞
外界センサ１４は、車両の外界状態を示す情報（以下、外界情報）を取得し、当該外界情報を走行制御装置１２に出力する。外界センサ１４は、具体的には、カメラと、レーダと、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging；光検出と測距／Laser Imaging Detection and Ranging；レーザ画像検出と測距）と、を含んで構成される。
【００３３】
内界センサ１６は、車両の内界状態を示す情報（以下、内界情報）を取得し、当該内界情報を走行制御装置１２に出力する。内界センサ１６は、具体的には、車載装置の動作状態を検出するセンサ群と、車室内の状態を撮像可能な車内カメラと、を含んで構成される。
【００３４】
通信装置１８は、路側機、他の車両、及びサーバを含む外部装置と通信可能に構成されており、例えば、交通機器に関する情報、他の車両に関する情報、プローブ情報、地図情報４２、パターン情報４４又は注意状態情報４６（状態情報）を送受信する。この地図情報４２は、記憶装置４０の所定メモリ領域内に、或いはナビゲーション装置１９に記憶される。また、後述するパターン情報４４及び注意状態情報４６は、記憶装置４０の所定メモリ領域内に記憶される。
【００３５】
ナビゲーション装置１９は、車両の現在位置を検出可能な衛星測位装置と、ユーザインタフェース（例えば、タッチパネル式のディスプレイ、スピーカ及びマイク）を含んで構成される。ナビゲーション装置１９は、車両の現在位置又はユーザによる指定位置に基づいて、指定した目的地までの経路を算出し、走行制御装置１２に出力する。ナビゲーション装置１９により算出された経路は、記憶装置４０の所定メモリ領域内に、経路情報４８として記憶される。
【００３６】
車両センサ２０は、車両の走行速度（車速）を検出する速度センサ、縦加速度又は横加速度を検出する加速度センサ、垂直軸周りの角速度を検出するヨーレートセンサ、向き・方位を検出する方位センサ、勾配を検出する勾配センサを含み、各々のセンサからの検出信号を走行制御装置１２に出力する。これらの検出信号は、記憶装置４０の所定メモリ領域内に、自車情報５０として記憶される。
【００３７】
自動運転スイッチ２２は、例えば、押しボタン式のハードウェアスイッチ、又は、ナビゲーション装置１９を利用したソフトウェアスイッチから構成される。自動運転スイッチ２２は、ドライバを含むユーザのマニュアル操作により、複数の運転モードを切り替え可能に構成される。
【００３８】
操作デバイス２４は、アクセルペダル、ステアリングホイール、ブレーキペダル、シフトレバー、及び方向指示レバーを含んで構成される。操作デバイス２４には、ドライバによる操作の有無や操作量、操作位置を検出する操作検出センサ２６が取り付けられている。
【００３９】
操作検出センサ２６は、検出結果としてアクセル踏込量（アクセル開度）、ステアリング操作量（操舵量）、ブレーキ踏込量、シフト位置、右左折方向等を走行制御部５８に出力する。
【００４０】
＜出力系装置群の具体的構成＞
駆動力装置２８は、駆動力ＥＣＵ（電子制御装置；Electronic Control Unit）と、エンジン・駆動モータを含む駆動源から構成される。駆動力装置２８は、走行制御部５８から入力される走行制御値に従って車両の走行駆動力（トルク）を生成し、トランスミッションを介して間接的に、或いは直接的に車輪に伝達する。
【００４１】
操舵装置３０は、ＥＰＳ（電動パワーステアリングシステム）ＥＣＵと、ＥＰＳ装置とから構成される。操舵装置３０は、走行制御部５８から入力される走行制御値に従って車輪（操舵輪）の向きを変更する。
【００４２】
制動装置３２は、例えば、油圧式ブレーキを併用する電動サーボブレーキであって、ブレーキＥＣＵと、ブレーキアクチュエータとから構成される。制動装置３２は、走行制御部５８から入力される走行制御値に従って車輪を制動する。
【００４３】
報知装置３４は、報知ＥＣＵと、表示装置と、音響装置とから構成される。報知装置３４は、走行制御装置１２から出力される報知指令に応じて、自動運転又は手動運転に関わる報知動作を行う。
【００４４】
＜運転モード＞
ここで、自動運転スイッチ２２が押される度に、「自動運転モード」と「手動運転モード」（非自動運転モード）が順次切り替わるように設定されている。これに代わって、ドライバの意思確認を確実にするため、例えば、２度押しで手動運転モードから自動運転モードに切り替わり、１度押しで自動運転モードから手動運転モードに切り替わるように設定することもできる。
【００４５】
自動運転モードは、ドライバが、操作デバイス２４（具体的には、アクセルペダル、ステアリングホイール及びブレーキペダル）の操作を行わない状態で、車両が走行制御装置１２による制御下に走行する運転モードである。換言すれば、自動運転モードは、走行制御装置１２が、逐次作成される行動計画に従って、駆動力装置２８、操舵装置３０、及び制動装置３２の一部又は全部を制御する運転モードである。
【００４６】
なお、ドライバが、自動運転モードの実行中に操作デバイス２４を用いた所定の操作を行うと、自動運転モードが自動的に解除されると共に、自動運転の度合いが相対的に低い運転モード（手動運転モードを含む）に切り替わる。自動運転から手動運転へ移行させるために、ドライバが自動運転スイッチ２２又は操作デバイス２４を操作することを「テイクオーバー操作」ともいう。
【００４７】
＜走行制御装置１２の構成＞
走行制御装置１２は、１つ又は複数のＥＣＵにより構成され、上記した記憶装置４０の他、各種機能実現部を備える。この実施形態では、機能実現部は、１つ又は複数のＣＰＵ（Central Processing Unit）が、非一過性の記憶装置４０に記憶されているプログラムを実行することにより機能が実現されるソフトウエア機能部である。これに代わって、機能実現部は、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等の集積回路からなるハードウエア機能部であってもよい。
【００４８】
走行制御装置１２は、記憶装置４０及び走行制御部５８の他、外界認識部５２と、行動計画作成部５４と、軌道生成部５６と、影響度評価部６０と、通信制御部６２と、を含んで構成される。
【００４９】
外界認識部５２は、入力系装置群により入力された各種情報（例えば、外界センサ１４からの外界情報）を用いて、車両の両側にあるレーンマーク（白線）を認識し、停止線・信号機の位置情報、又は走行可能領域を含む「静的」な外界認識情報を生成する。また、外界認識部５２は、入力された各種情報を用いて、駐停車車両等の障害物、人・他車両等の交通参加者、又は信号機の灯色を含む「動的」な外界認識情報を生成する。
【００５０】
行動計画作成部５４は、外界認識部５２による認識結果に基づいて走行区間毎の行動計画（イベントの時系列）を作成し、必要に応じて行動計画を更新する。イベントの種類として、例えば、減速、加速、分岐、合流、交差点、レーンキープ、レーン変更、追い越しが挙げられる。ここで、「減速」「加速」は、車両を減速又は加速させるイベントである。「分岐」「合流」「交差点」は、分岐地点、合流地点又は交差点にて車両を円滑に走行させるイベントである。「レーン変更」は、車両の走行レーンを変更（つまり、進路変更）させるイベントである。「追い越し」は、車両に先行車を追い越させるイベントである。
【００５１】
また、「レーンキープ」は、走行レーンを逸脱しないように車両を走行させるイベントであり、走行態様との組み合わせによって細分化される。走行態様として、具体的には、定速走行、追従走行、減速走行、カーブ走行、或いは障害物回避走行が含まれる。
【００５２】
軌道生成部５６は、記憶装置４０から読み出した地図情報４２、経路情報４８及び自車情報５０を用いて、行動計画作成部５４により作成された行動計画に従う走行軌道（目標挙動の時系列）を生成する。この走行軌道は、例えば、位置、姿勢角、速度、加速度、曲率、ヨーレート、操舵角をデータ単位とする時系列データセットである。
【００５３】
走行制御部５８は、軌道生成部５６により生成された走行軌道（目標挙動の時系列）に従って、車両を走行制御するための各々の走行制御値を決定する。そして、走行制御部５８は、得られた各々の走行制御値を、駆動力装置２８、操舵装置３０、及び制動装置３２に出力する。
【００５４】
影響度評価部６０は、外界認識部５２による認識結果、記憶装置４０から読み出したパターン情報４４、又は軌道生成部５６からの目標軌道を用いて、車両の走行に与える影響の度合いに関する評価処理を行う。そして、影響度評価部６０は、得られた定量的又は定性的な評価結果を、行動計画作成部５４又は通信制御部６２に出力する。
【００５５】
通信制御部６２は、通信装置１８を用いた各種情報の送信制御又は受信制御を行う。具体的には、通信制御部６２は、状態抽出部６４、条件判定部６６、情報生成部６８、及び送受信処理部７０として機能する。
【００５６】
［車両制御システム１０の動作］
＜全体の流れ＞
本実施形態における車両制御システム１０は、以上のように構成される。続いて、車両制御システム１０の動作（特に、通信制御部６２による送信動作）について、図２のフローチャートを主に参照しながら説明する。ここでは、車両制御システム１０を搭載した自車両１００が、自動又は手動により走行する場合を想定する。
【００５７】
ステップＳ１において、通信制御部６２は、通信装置１８を介して外部装置からのパターン情報４４を取得する。具体的には、送受信処理部７０は、走行支援サーバ２００（図１０）からのパターン情報４４を、通信装置１８を介して受信する受信制御を行った後、受信した最新のパターン情報４４を記憶装置４０に記憶させる。
【００５８】
ステップＳ２において、走行制御装置１２は、自動運転モード（自動運転スイッチ２２）が「オン」であるか否かを判定する。「オン」ではない（「オフ」である）と判定された場合（ステップＳ２：ＮＯ）、車両制御システム１０は、図２のフローチャートをそのまま終了する。一方、「オン」であると判定された場合（ステップＳ２：ＹＥＳ）、次のステップＳ３に進む。
【００５９】
ステップＳ３において、走行制御部５８は、運転モードに応じた走行制御を開始する。これにより、走行制御部５８は、自車両１００の速度制御又は操舵制御において少なくとも一部を自動的に行う走行制御を実行する。
【００６０】
ステップＳ４において、状態抽出部６４は、走行状態、操作状態、及び環境状態のうち少なくとも１つの状態を取得する。具体的には、状態抽出部６４は、車両センサ２０から自車両１００の走行状態を取得し、操作検出センサ２６から操作デバイス２４の操作状態をそれぞれ取得する。また、状態抽出部６４は、外界センサ１４から自車両１００の外部周辺における環境状態を取得し、内界センサ１６から自車両１００の内部における環境情報をそれぞれ取得する。
【００６１】
図３は、自車両１００が直線状の道路１０２を走行している交通シーンを示す平面図である。２車線の道路１０２は、自車両１００が走行する走行レーン１０４と、走行レーン１０４に対向する対向レーン１０６と、から構成される。本図は、自動車が「左側」走行する旨の取極めがなされている地域の道路を示す。
【００６２】
自車両１００の前方であって走行レーン１０４に接する路側帯１０８上には、移動又は停止している２人の歩行者１１０、１１２が存在する。また、対向レーン１０６上には、自車両１００と対面して走行中の他車両１１４が存在する。
【００６３】
ステップＳ５において、条件判定部６６は、ステップＳ４で取得された少なくとも１つの状態に基づいて、送信条件の成否に関する判定処理を行う。この送信条件は、自車両１００を含む車両にとって注意度が相対的に高い交通シーンを特定するための条件である。
【００６４】
図４は、判定処理に供される送信条件の一例を示す図であり、６つの個別条件（個別条件１〜６）を具体的に示している。ここでは、６つの個別条件のうち少なくとも１つを満たした場合、送信条件が成立したものと判定する。なお、個別条件の総数・内容は本図の例に限られず、任意の個別条件を設定してもよいし、２つ以上の個別条件の組み合わせを同時に満たす場合に送信条件を成立させてもよい。
【００６５】
ステップＳ６において、条件判定部６６は、ステップＳ５の判定結果によって送信条件が成立したか否かについて確認する。送信条件が成立しなかった場合（ステップＳ６：ＮＯ）にはステップＳ４に戻って、以下、ステップＳ４〜Ｓ６を順次繰り返す。一方、送信条件が成立した場合（ステップＳ６：ＹＥＳ）には、次のステップＳ７に進む。
【００６６】
ステップＳ７において、情報生成部６８は、ステップＳ６にて送信条件が成立した時点（トリガー時点）の前後にわたってサンプリングした状態情報（すなわち、注意状態情報４６）を生成する。この注意状態情報４６には、例えば、カメラ画像の時系列データ（動画像）、位置情報、姿勢情報、及びタイムスタンプが含まれる。
【００６７】
ステップＳ８において、送受信処理部７０は、ステップＳ７で生成された注意状態情報４６を、通信装置１８を介して外部装置に向けて送信する。具体的には、送受信処理部７０は、送信が未了であって記憶装置４０から読み出した注意状態情報４６を、通信装置１８を介して走行支援サーバ２００（図１０）に向けて送信する送信制御を行う。
【００６８】
図５は、トリガー時点の前後における通信制御部６２の動作を時系列的に示す図である。時間軸の上側にはイベントの発生時点を表記すると共に、時間軸の下側には状態情報のサンプリング条件を表記する。
【００６９】
先ず、送信条件の成立時点（トリガー時点）をｔ＝ｔ０とする。情報生成部６８は、ｔ＝ｔ１（＞ｔ０＋Ｔｆ）の時点において注意状態情報４６の生成処理を開始する。情報生成部６８は、［１］ｔ＝ｔ０以前の収集時間Ｔｂ分の情報（サンプリング間隔：Δｂ）と、［２］ｔ＝ｔ０以後の収集時間Ｔｆ分の情報（サンプリング間隔：Δｆ）を纏めることで、合計の収集時間Ｔｓ（＝Ｔｂ＋Ｔｆ）分の注意状態情報４６を生成する。そして、送受信処理部７０は、ｔ＝ｔ２（＞ｔ１）の時点において注意状態情報４６の送信処理を行う。
【００７０】
なお、収集時間Ｔｂ、Ｔｆはいずれも、固定値（例えば、Ｔｂ＝Ｔｆ＝５ｓ）であってもよいし、可変値（例えば、Ｔｂ＜Ｔｆ）であってもよい。同様に、サンプリング間隔Δｂ、Δｆ（例えば、Δｂ＞Δｆ）はいずれも、固定値であってもよいし可変値であってもよい。
【００７１】
このようにして、車両制御システム１０の動作（特に、通信制御部６２による送信動作）が終了する。以下、図２のフローチャートを定期的又は不定期に実行することで、事後分析のために有用な注意状態情報４６を適時に送信することができる。
【００７２】
なお、通信制御部６２は、自車両１００の周辺にある移動物体又は移動可能物体が自車両１００の走行に影響を与える度合い（後述する）に応じて、注意状態情報４６のサンプリング間隔を可変に設定して送信制御を行ってもよい。これにより、各々の交通シーンに適したきめ細かい情報量の設定が可能となる。
【００７３】
［判定処理の具体例（図２のステップＳ５）］
続いて、通信制御部６２の条件判定部６６による判定処理の具体例について、図６Ａ〜図９を参照しながら詳細に説明する。
【００７４】
＜条件１：自車両１００に衝撃が加わった時＞
通信制御部６２（条件判定部６６）は、少なくとも、（ａ）自車両１００に他物体が接触する際の走行状態若しくは環境状態、（ｂ）自車両１００の制動量が所定値を超えた走行状態、（ｃ）自車両１００のブレーキ操作量が所定値を超えた操作状態、又は（ｄ）自車両１００の挙動が許容範囲から逸脱して変化した走行状態のうちいずれかの状態を検出した場合に送信制御を行ってもよい。
【００７５】
具体的な例として、条件判定部６６は、加速度センサの検出値（瞬間値又は時系列）が閾値を上回ったことをトリガーとして、自車両１００に衝撃が加わった時点、つまり、自車両１００に他物体が接触した時点、或いは、手動又は自動により急ブレーキが発生した時点を検知してもよい。
【００７６】
これにより、自車両１００に他物体が接触した後の交通シーン又は自車両１００が他物体との接触を回避しようとする交通シーンが特定されるので、事後分析のために有用な注意状態情報４６を適時に抽出及び送信することができる。
【００７７】
なお、条件１の改良策として、通信制御部６２は、（ｂ）自車両１００の制動量が所定値を超えた走行状態、及び（ｅ）自車両１００の周辺に移動物体又は移動可能物体がある環境状態、の両方の状態を同時に検出した場合に送信制御を行ってもよい。これにより、他物体との接触を回避する目的とは関係なく自車両１００がブレーキ動作を行った交通シーンを効果的に除外することができる。
【００７８】
＜条件２：テイクオーバーの発生時＞
通信制御部６２（条件判定部６６）は、少なくとも、自車両１００のドライバによって操舵制御に関わる操作デバイス２４への接触又は操作が行われた操作状態を検出した場合に送信制御を行ってもよい。
【００７９】
具体的な例として、条件判定部６６は、ステアリングホイールに設けられた把持センサの検出値が閾値を上回ったことをトリガーとして、テイクオーバーが発生した時点を検知してもよい。
【００８０】
これにより、操舵操作が必要であると判断したドライバの意思を強く反映する交通シーンが特定されるので、事後分析のために有用な注意状態情報４６を適時に抽出及び送信することができる。
【００８１】
＜条件３：性能低下の発生時＞
通信制御部６２（条件判定部６６）は、少なくとも、通信装置１８、走行制御部５８、状態検出部（外界センサ１４、内界センサ１６、操作検出センサ２６）又は操作デバイス２４のうち、いずれかの性能低下が生じた場合に送信制御を行ってもよい。
【００８２】
ここで、「性能低下」とは、走行環境の変化に伴ってコンポーネントの機能が一時的に失陥した状態（つまり、機能失陥）であってもよいし、走行環境の変化に伴って自動による走行制御を継続することが困難な状態（つまり、性能限界）であってもよい。
【００８３】
これにより、自車両１００の走行が一時的又は継続的に困難である交通シーンが特定されるので、事後分析のために有用な注意状態情報４６を適時に抽出及び送信することができる。
【００８４】
＜条件４：走行影響の認識時（１）＞
通信制御部６２（条件判定部６６）は、少なくとも、自車両１００の周辺にある移動物体又は移動可能物体が自車両１００の走行に影響を与えると予測される環境状態を検出した場合に送信制御を行ってもよい。これにより、移動物体又は移動可能物体との接触を回避するための高度な走行判断が必要になる交通シーンが特定されるので、事後分析のために有用な状態情報を適時に抽出及び送信することができる。
【００８５】
ここでは、影響度評価部６０は、各々の物体が自車両１００の走行に与える影響度を定量的に評価する。以下、影響度の算出方法について、図６Ａ及び図６Ｂを参照しながら説明する。
【００８６】
図６Ａ及び図６Ｂにおいて、道路１０２上に自車両１００及び他車両１１４があり、かつ、路側帯１０８上に歩行者１１０、１１２がいる点で共通している一方、歩行者１１２の姿勢（移動方向）及び他車両１１４の位置がそれぞれ異なっている。
【００８７】
グラフの横軸は車幅方向の位置を示すと共に、グラフの縦軸は影響度を示す。影響度のグラフは、各々の物体の位置において極大値をとる３つのピークＰ１〜Ｐ３を有する。ピークＰ１は歩行者１１０に相当し、ピークＰ２は歩行者１１２に相当し、ピークＰ３は他車両１１４に相当する。
【００８８】
図６Ａに示す場合では、歩行者１１２の姿勢が走行レーン１０４の方を向いており、かつ、他車両１１４が自車両１００に相対的に近い位置にある。つまり、ピークＰ２、Ｐ３の値は相対的に高くなっているため、グラフの一部分において所定の閾値を上回っている。このとき、歩行者１１２及び他車両１１４は、自車両１００の走行に与える影響が大きいと予測される。
【００８９】
図６Ｂに示す場合では、歩行者１１２の姿勢が走行レーン１０４とは反対側を向いており、かつ、他車両１１４が自車両１００から相対的に遠い位置にある。つまり、ピークＰ２、Ｐ３の値は相対的に低くなっているため、グラフの全部分において所定の閾値を下回っている。このとき、歩行者１１０、１１２及び他車両１１４はいずれも、自車両１００の走行に与える影響が小さいと予測される。
【００９０】
このように、通信制御部６２（条件判定部６６）は、少なくとも、移動物体又は移動可能物体が自車両１００の走行に与える影響度が閾値以上であると評価された環境状態を検出した場合に送信制御を行ってもよい。これにより、定量的な評価結果に基づいて移動物体又は移動可能物体と接触する確度が高い交通シーンが特定される。
【００９１】
＜条件５：走行影響の認識時（２）＞
条件４の場合と同様に、通信制御部６２（条件判定部６６）は、少なくとも、自車両１００の周辺にある移動物体又は移動可能物体が自車両１００の走行に影響を与えると予測される環境状態を検出した場合に送信制御を行ってもよい。ここでは、影響度評価部６０は、パターン情報４４が示す環境状態のパターン（参照対象）と、実際に検出された環境状態との間の一致性を評価する。以下、パターン情報４４の一例について、図７を参照しながら説明する。
【００９２】
図７に示すように、パターン情報４４は、交通シーンの時系列を示すスナップショットＳＳ１〜ＳＳ４を含んで構成される。スナップショットＳＳ１は、レーン１１８の路肩１２０上において、前方から順にトラック１２２及び乗用車１２４が縦に並んで停車しているところ、乗用車１２４の後方から自転車１２６が走行している状況を示す。
【００９３】
例えば、自転車１２６は、前方にある乗用車１２４を避けるため、右方向に移動してレーン１１８側に寄りながら走行を継続しようとする（ＳＳ２）。これと同じタイミングで、トラック１２２の運転手１２８は、積み荷を取り出すために後部ドア１３０を開ける動作を行う（ＳＳ３）。そうすると、自転車１２６は、迫り出した後部ドア１３０を避けるため、さらに右方向に移動しながら走行を継続しようとする（ＳＳ４）。
【００９４】
つまり、レーン１１８上を走行する自車両１００がスナップショットＳＳ１に示す環境状態にある場合、「ＳＳ１」の時点では自車両１００が自転車１２６に接触する可能性が低いものの、「ＳＳ４」の時点では自車両１００が自転車１２６に接触する可能性が高くなっている。
【００９５】
このように、通信制御部６２（条件判定部６６）は、少なくとも、参照対象である環境状態のパターンと一致又は類似する環境状態を検出した場合に送信制御を行ってもよい。環境状態のパターン一致性に基づいて移動物体又は移動可能物体と接触する確度が高い交通シーンが特定されるので、事後分析のために有用な状態情報を適時に抽出及び送信することができる。
【００９６】
＜条件６：走行影響の認識時（３）＞
条件４及び条件５の場合と同様に、通信制御部６２（条件判定部６６）は、少なくとも、自車両１００の周辺にある移動物体又は移動可能物体が自車両１００の走行に影響を与えると予測される環境状態を検出した場合に送信制御を行ってもよい。ここでは、影響度評価部６０は、各々の物体が自車両１００の走行予定領域１４２内に進入する可能性を評価する。以下、図８のフローチャート及び図９を参照しながら説明する。
【００９７】
ステップＳ５１において、行動計画作成部５４は、外界認識部５２の認識結果に基づき次の交通シーンを予測し、その予測結果に応じた行動計画を作成する。行動計画作成部５４は、交通シーンの予測に際し、パターン情報４４（図７）をさらに用いて、環境状態のパターン一致性を考慮してもよい。
【００９８】
この場合、軌道生成部５６は、参照対象であるパターンと一致又は類似する環境状態を検出した後、当該パターンに基づいて目標軌道１４０を生成することになる。これにより、環境状態のパターンを想定した適切な走行制御を行うことができる。
【００９９】
ステップＳ５２において、軌道生成部５６は、ステップＳ５１で予測された交通シーンに基づいて自車両１００の目標軌道１４０を生成し、得られた目標軌道１４０を影響度評価部６０に供給する。例えば、軌道生成部５６は、影響度評価部６０により評価された影響度が相対的に低くなる目標軌道１４０を生成してもよい。これにより、自車両１００の走行に与える影響を可能な限り抑制した適切な走行制御を行うことができる。
【０１００】
ステップＳ５３において、影響度評価部６０は、外界認識部５２による認識結果及び軌道生成部５６による目標軌道１４０を用いて、自車両１００の走行予定領域１４２を決定する。
【０１０１】
ステップＳ５４において、影響度評価部６０は、ステップＳ５３で定められた走行予定領域１４２に基づいて、両外側の割り込み領域１４４Ｒ、１４４Ｌをそれぞれ決定する。
【０１０２】
図９は、目標軌道１４０、走行予定領域１４２及び割り込み領域１４４Ｒ、１４４Ｌの間の位置関係を示す図である。走行予定領域１４２は、自車両１００の目標軌道１４０を中心とする帯状の領域であり、車幅Ｗｖを考慮した自車両１００の軌跡に相当する。右側の割り込み領域１４４Ｒは、走行予定領域１４２の右側境界線に接しており、幅Ｗｒを有する帯状の領域である。左側の割り込み領域１４４Ｌは、走行予定領域１４２の左側境界線に接しており、幅Ｗｌを有する帯状の領域である。
【０１０３】
なお、幅Ｗｖ、Ｗｒ、Ｗｌはいずれも、固定値であってもよいし、可変値であってもよい。例えば、自車両１００が高速で走行する場合には幅Ｗｒ、Ｗｌを大きく設定し、自車両１００が低速で走行する場合には幅Ｗｒ、Ｗｌを小さく設定してもよい。
【０１０４】
ステップＳ５５において、影響度評価部６０は、自車両１００の周辺に移動物体があるか否かを判定する。自車両１００の周辺に移動物体が１つもない場合（ステップＳ５５：ＮＯ）、影響度評価部６０は、「条件６」を満たしていないと判定し（ステップＳ５８）、図８のフローチャートを終了する。
【０１０５】
図９に示す例では、自車両１００の周辺には歩行者１１０、１１２、他車両１１４があると判定されるので（ステップＳ５５：ＹＥＳ）、次のステップＳ５６に進む。
【０１０６】
ステップＳ５６において、影響度評価部６０は、ステップＳ５５で確認された各々の移動物体に対して、走行予定領域１４２内に進入する可能性について予測する。ここでは、移動物体が走行予定領域１４２内にある場合に「走行予定領域１４２に進入している状態」とし、移動物体が割り込み領域１４４Ｒ、１４４Ｌ内にある場合に「走行予定領域１４２内への進入が予想される状態」とする。
【０１０７】
すべての移動物体に対して進入する可能性が低いと予測された場合（ステップＳ５６：ＮＯ）、影響度評価部６０は、「条件６」を満たしていないと判定し（ステップＳ５８）、図８のフローチャートを終了する。
【０１０８】
一方、少なくとも１つの移動物体に対して進入する可能性が高いと予測された場合（ステップＳ５６：ＹＥＳ）、影響度評価部６０は、「条件６」を満たしていると判定し（ステップＳ５７）、図８のフローチャートを終了する。
【０１０９】
このように、通信制御部６２（条件判定部６６）は、移動物体又は移動可能物体が目標軌道１４０を含む走行予定領域１４２内に進入し、又は、走行予定領域１４２内への進入が予測される環境状態を検出した場合に送信制御を行ってもよい。自車両１００が現在の走行状態を維持した場合において移動物体又は移動可能物体と接触する確度が高い交通シーンが特定されるので、事後分析のために有用な状態情報を適時に抽出及び送信することができる。
【０１１０】
［車両制御システム１０による効果］
以上のように、車両制御システム１０は、［１］自車両１００の走行状態、自車両１００に搭載される操作デバイス２４の操作状態、及び自車両１００の外部周辺又は自車両１００の内部における環境状態のうち、少なくとも１つの状態を検出する状態検出部（車両センサ２０、操作検出センサ２６、外界センサ１４又は内界センサ１６）と、［２］状態検出部による検出結果に基づいて、自車両１００の速度制御又は操舵制御において少なくとも一部を自動的に行う走行制御を実行する走行制御部５８と、［３］走行制御部５８による走行制御の実行中に、状態検出部により検出された状態が、抽出条件に合致する場合、前記状態に関する情報を走行制御部５８における走行制御を修正するための学習データとして時系列に抽出する状態抽出部６４と、を備える。
【０１１１】
更に、［４］外部装置との間で通信可能に構成される通信装置１８と、［５］走行制御の実行中に、検出された状態に関する送信条件が成立した場合、走行状態、操作状態又は環境状態を示す状態情報（注意状態情報４６）を、通信装置１８を介して外部装置に向けて送信する送信制御を行う通信制御部６２と、を備える。
【０１１２】
また、この車両制御方法は、自車両１００の走行状態、自車両１００に搭載される操作デバイス２４の操作状態、及び自車両１００の外部周辺又は自車両１００の内部における環境状態のうち、少なくとも１つの状態を検出する検出ステップと、検出ステップにおける検出結果に基づいて、自車両１００の速度制御又は操舵制御において少なくとも一部を自動的に行う走行制御を実行する制御ステップと、制御ステップにおける走行制御の実行中に、検出ステップにおいて検出された状態が、抽出条件に合致する場合、前記状態に関する情報を制御ステップにおける走行制御を修正するための学習データとして時系列に抽出する抽出ステップと、を備える。
【０１１３】
また、この車両制御方法は、［１］通信装置１８と、［２］状態検出部（車両センサ２０、操作検出センサ２６、外界センサ１４又は内界センサ１６）と、を備える車両制御システム１０を用いた方法であり、［３］状態検出部による検出結果に基づいて、自車両１００の速度制御又は操舵制御において少なくとも一部を自動的に行う走行制御を実行する制御ステップ（Ｓ３）と、［４］走行制御の実行中に、検出された状態に関する送信条件が成立した場合、注意状態情報４６を送信する送信ステップ（Ｓ８）と、を備える。
【０１１４】
このように、走行制御部５８による走行制御の実行中に、検出された状態に関する送信条件が成立した場合、走行状態、操作状態又は環境状態を示す注意状態情報４６を送信するので、送信条件の設定により注意度が相対的に高い交通シーンが特定され、かつ、当該交通シーンにおける注意状態情報４６のみを効果的に抽出及び送信可能となる。これにより、自車両１００から得られた情報を送信する際の通信容量及び処理負荷を低減することができる。
【０１１５】
［走行支援サーバ２００の構成］
続いて、車両（例えば、図３の自車両１００、他車両１１４）の走行を支援する走行支援サーバ２００について、図１０〜図１２を参照しながら説明する。
【０１１６】
図１０は、本発明の一実施形態における走行支援サーバ２００の構成を示すブロック図である。走行支援サーバ２００は、自車両１００、他車両１１４に搭載された車両制御システム１０から送信された注意状態情報４６を蓄積可能に構成されるコンピュータである。具体的には、走行支援サーバ２００は、サーバ側通信部２０２と、サーバ側制御部２０４と、サーバ側記憶部２０６と、を含んで構成される。
【０１１７】
サーバ側通信部２０２は、外部装置に対して電気信号を送受信するインターフェースである。これにより、サーバ側通信部２０２は、ネットワークＮＷを介して、自車両１００（他車両１１４）から注意状態情報４６を受信すると共に、自車両１００（他車両１１４）に対してパターン情報４４を送信する。
【０１１８】
サーバ側制御部２０４は、ＣＰＵを含む処理演算装置によって構成される。サーバ側制御部２０４は、図示しないメモリに記憶されているプログラムを読み出し実行することで、推論エンジン２０８、学習処理部２１０、及びパターン送信処理部２１２として機能する。
【０１１９】
ここで、推論エンジン２０８は、１つ以上の特徴量の入力を受け付けた後、学習処理により構築された演算規則に従って、車両の走行に与える「影響度」の予測結果を出力する。この推論エンジン２０８は、例えば、ニューラルネットワーク、機械学習、深層学習（ディープラーニング）を含む公知の人工知能技術を用いて構築されている。なお、学習アルゴリズムは、教師あり学習、教師なし学習、強化学習のうちのいずれの手法を採用してもよい。
【０１２０】
なお、推論エンジン２０８の演算規則は、パラメータの集合体であるパラメータ群２１８の値によって決定される。このパラメータ群２１８は、サーバ側記憶部２０６に格納され、必要に応じて適時に読み出される。階層型ニューラルネットワークを用いて推論エンジン２０８が構築されている場合、パラメータ群２１８は、例えば、ニューロンの応答関数を特定する係数、シナプス結合の重み付け係数、中間層の数、各層を構成するニューロンの個数を含んでもよい。
【０１２１】
サーバ側記憶部２０６は、非一過性であり、かつ、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体で構成されている。サーバ側記憶部２０６には、例えば、２種類のデータベース、具体的には、注意状態情報４６に関するデータベース（以下、注意状態情報ＤＢ２１４）と、学習データ２２４（或いは、パターン情報４４）に関するデータベース（以下、学習パターンＤＢ２１６）が構築されている。
【０１２２】
［走行支援サーバ２００の動作］
本実施形態における走行支援サーバ２００は、以上のように構成される。続いて、走行支援サーバ２００の動作（特に、推論エンジン２０８の学習動作）について、図１１Ａ〜図１２を参照しながら説明する。
【０１２３】
＜ＳＴＥＰ１．注意状態情報４６の収集＞
第１に、走行支援サーバ２００は、複数の車両から逐次送信される注意状態情報４６を収集する。具体的には、サーバ側制御部２０４は、ネットワークＮＷ及びサーバ側通信部２０２を介して注意状態情報４６を取得した後、注意状態情報ＤＢ２１４の更新（データの蓄積）を行う。上述した通り、走行支援サーバ２００は、注意度が相対的に高い交通シーンにおける注意状態情報４６のみを効果的に受信することができる。
【０１２４】
＜ＳＴＥＰ２．学習データ２２４の生成＞
第２に、走行支援サーバ２００は、蓄積された注意状態情報４６に基づいて、推論エンジン２０８の学習処理に供される学習データ２２４を生成する。具体的には、学習処理部２１０は、注意状態情報４６に対して所望の信号処理を施すことで、特徴量としての学習データ２２４を生成する。
【０１２５】
図１１Ａは、注意状態情報４６の一形態である撮像画像２２０を示す図である。学習処理部２１０は、エッジ抽出処理・ラベリング処理を含む公知の画像処理を施すことで撮像画像２２０の形状又は色彩を抽象化し、抽象化画像２２２（学習データ２２４の一形態）を生成する。
【０１２６】
図１１Ｂは、学習データ２２４の一形態である抽象化画像２２２を示す図である。抽象化画像２２２は、例えば、レーン領域Ｒ１、歩道領域Ｒ２、建物領域Ｒ３、信号機領域Ｒ４を含む。なお、移動物体に相当する画像領域、具体的には、車両領域Ｒ５及び自転車領域Ｒ６には、速度ベクトル及び姿勢（乗員の顔向き）が紐付けられている。
【０１２７】
このようにして、学習処理部２１０は、学習処理の入力値（特徴量）及び過去に分類済みの注意状態情報とを組み合わせた学習データ２２４を作成する。
【０１２８】
＜ＳＴＥＰ３．学習処理＞
第３に、走行支援サーバ２００は、生成された学習データ２２４の集合体（以下、学習データ群２２６という）を用いて、推論エンジン２０８の学習処理を行う。具体的には、学習処理部２１０は、学習データ２２４の正解（理想的な出力値）と、推論エンジン２０８による実際の出力値を比較し、出力値の誤差が小さくなるようにパラメータ群２１８の各値を更新する。
【０１２９】
図１２は、学習処理に供される学習データ群２２６を模式的に示す図である。学習データ群２２６は、複数の観点（本図例では、カテゴリーＡ／Ｂ）で多次元的に分類されている。なお、矩形で示す要素は、各々の学習データ２２４に相当する。
【０１３０】
例えば、注意状態情報４６を収集した結果、一致又は類似する分類において好ましい学習データ２２４を取得した場合、過去の学習データ２２８を新たな学習データ２３０に差し替えることで、当該分類における推論エンジン２０８の予測精度が向上する。また、未分類の学習データ２２４を取得した場合、新たな学習データ２３０を追加することで、当該分類における推論エンジン２０８の予測精度が向上する。
【０１３１】
＜ＳＴＥＰ４．パターン情報４４の提供＞
第４に、走行支援サーバ２００は、逐次洗練される学習データ群２２６からパターン情報４４を抽出した後、このパターン情報４４を複数の車両に向けて提供する。具体的には、パターン送信処理部２１２は、車両からの要求に応じてパターン情報４４を各々の車両に向けて送信する。そうすると、車両制御システム１０は、サーバ側通信部２０２、ネットワークＮＷ、及び通信装置１８を介してパターン情報４４を取得することができる。
【０１３２】
［走行支援サーバ２００による効果］
以上のように、走行支援サーバ２００は、車両制御システム１０から送信された注意状態情報４６を蓄積可能に構成される。つまり、この走行支援サーバ２００は、注意度が相対的に高い交通シーンにおける注意状態情報４６のみを効果的に受信可能となり、自車両１００から得られた情報を受信する際の通信容量及び処理負荷を低減することができる。
【０１３３】
［補足］
なお、この発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の主旨を逸脱しない範囲で自由に変更できることは勿論である。或いは、技術的に矛盾が生じない範囲で各々の構成を任意に組み合わせてもよい。
【０１３４】
例えば、本実施形態では、車両制御システム１０が行動計画又は走行軌道を生成しているが、装置構成はこの例に限られない。例えば、行動計画作成部５４及び軌道生成部５６（図１）の機能を走行支援サーバ２００側にもたせてもよい。この場合、車両制御システム１０は、走行支援サーバ２００から逐次送信される行動計画又は走行軌道に基づいて自車両１００の走行制御を行うことができる。
【符号の説明】
【０１３５】
１０…車両制御システム                    １２…走行制御装置
１４…外界センサ（状態検出部）            １６…内界センサ（状態検出部）
１８…通信装置（通信部）                  ２０…車両センサ（状態検出部）
２２…自動運転スイッチ                    ２４…操作デバイス
２６…操作検出センサ（状態検出部）        ２８…駆動力装置
３０…操舵装置                            ３２…制動装置
４０…記憶装置                            ４４…パターン情報
４６…注意状態情報（状態情報）            ５２…外界認識部
５４…行動計画作成部                      ５６…軌道生成部
５８…走行制御部                          ６０…影響度評価部
６２…通信制御部                          ６４…状態抽出部
６６…条件判定部                          ６８…情報生成部
７０…送受信処理部                        １００…自車両
１１０、１１２…歩行者（移動物体）        １１４…他車両（移動物体）
１４０…目標軌道                          １４２…走行予定領域
１４４Ｒ、１４４Ｌ…割り込み領域          ２００…走行支援サーバ（外部装置）
２０２…サーバ側通信部                    ２０４…サーバ側制御部
２０６…サーバ側記憶部                    ２０８…推論エンジン
２１０…学習処理部                        ２１２…パターン送信処理部
２１４…注意状態情報ＤＢ                  ２１６…学習パターンＤＢ
２１８…パラメータ群                      ２２０…撮像画像
２２２…抽象化画像                        ２２４…学習データ
２２６…学習データ群                      ＳＳ１〜ＳＳ４…スナップショット
【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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