(57)【要約】【課題】利用者の側から配車車両を容易に特定できるようにした自動運転車両の配車システムを提供する。【解決手段】利用者からの配車リクエストを受けて、自動運転車両の配車サービスを提供する配車システムであって、配車される配車車両に搭載されたセンサを用いて周辺環境認識情報を取得する認識情報取得部と、予め記憶された周辺環境記憶情報を取得する記憶情報取得部と、周辺環境認識情報と周辺環境記憶情報との比較に基づいて、配車車両位置を推定する配車車両位置推定部と、利用者端末位置を推定する利用者端末位置推定部と、周辺環境認識情報又は周辺環境記憶情報に基づいて、配車車両の周辺画像を生成する周辺画像生成部と、周辺画像に配車車両位置と利用者端末位置とを重ねた重畳画像を利用者端末に表示する表示処理部と、を備える。【選択図】図３
2019070971.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者からの配車リクエストを受けて配車サービスを提供する自動運転車両の配車システムであって、
配車される自動運転車両である配車車両に搭載されたセンサを用いて、当該配車車両の周辺環境の情報である周辺環境認識情報を取得する認識情報取得部と、
予め記憶された当該配車車両の周辺環境の情報である周辺環境記憶情報を取得する記憶情報取得部と、
前記周辺環境認識情報と前記周辺環境記憶情報との比較に基づいて、前記配車車両の位置である配車車両位置を推定する配車車両位置推定部と、
利用者端末の位置である利用者端末位置を推定する利用者端末位置推定部と、
前記周辺環境認識情報又は前記周辺環境記憶情報に基づいて、前記配車車両の周辺環境を表す周辺画像を生成する周辺画像生成部と、
前記周辺画像に前記配車車両位置と前記利用者端末位置とを重ねた重畳画像を生成する重畳画像生成部と、
前記重畳画像を前記利用者端末に表示する画像表示部と、
を備えることを特徴とする自動運転車両の配車システム。
【請求項２】
前記周辺環境認識情報に基づいて、前記配車車両の周囲に存在する歩行者の位置である歩行者位置を推定する歩行者位置推定部を更に備え、
前記周辺画像生成部は、前記周辺画像に更に前記歩行者位置を重ねるように構成されていることを特徴とする請求項１に記載の自動運転車両の配車システム。
【請求項３】
前記周辺環境認識情報に基づいて、前記配車車両の周囲に存在する歩行者の位置である歩行者位置を推定する歩行者位置推定部を更に備え、
前記重畳画像生成部は、前記重畳画像に更に前記歩行者位置を重ねるように構成されていることを特徴とする請求項１に記載の自動運転車両の配車システム。
【請求項４】
前記利用者端末位置の誤差範囲を推定する誤差範囲推定部を更に備え、
前記重畳画像生成部は、前記重畳画像に更に前記誤差範囲を重ねるように構成されていることを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の自動運転車両の配車システム。
【請求項５】
利用者からの配車リクエストを受けて配車サービスを提供する自動運転車両であって、
配車される自動運転車両である配車車両に搭載されたセンサを用いて、当該配車車両の周辺環境の情報である周辺環境認識情報を取得する認識情報取得部と、
予め記憶された当該配車車両の周辺環境の情報である周辺環境記憶情報を取得する記憶情報取得部と、
前記周辺環境認識情報と前記周辺環境記憶情報との比較に基づいて、前記配車車両の位置である配車車両位置を推定する配車車両位置推定部と、
利用者端末の位置である利用者端末位置を受信する利用者端末位置受信部と、
前記周辺環境認識情報又は前記周辺環境記憶情報に基づいて、前記配車車両の周辺環境を表す周辺画像を生成する周辺画像生成部と、
前記周辺画像に前記配車車両位置と前記利用者端末位置とを重ねた重畳画像を生成する重畳画像生成部と、
前記重畳画像を前記利用者端末に送信する画像送信部と、
を備えることを特徴とする自動運転車両。
【請求項６】
前記周辺環境認識情報に基づいて、前記配車車両の周囲に存在する歩行者の位置である歩行者位置を推定する歩行者位置推定部を更に備え、
前記周辺画像生成部は、前記周辺画像に更に前記歩行者位置を重ねるように構成されていることを特徴とする請求項５に記載の自動運転車両。
【請求項７】
前記周辺環境認識情報に基づいて、前記配車車両の周囲に存在する歩行者の位置である歩行者位置を推定する歩行者位置推定部を更に備え、
前記重畳画像生成部は、前記重畳画像に更に前記歩行者位置を重ねるように構成されていることを特徴とする請求項５に記載の自動運転車両。
【請求項８】
前記利用者端末位置の誤差範囲を受信する誤差範囲受信部を更に備え、
前記重畳画像生成部は、前記重畳画像に更に前記誤差範囲を重ねるように構成されていることを特徴とする請求項５乃至７の何れか１項に記載の自動運転車両。
【請求項９】
利用者からの配車リクエストを受けて配車サービスを提供する自動運転車両の配車システムによって実現される配車方法であって、
配車される自動運転車両である配車車両に搭載されたセンサを用いて、当該配車車両の周辺環境の情報である周辺環境認識情報を取得する認識情報取得ステップと、
予め記憶された当該配車車両の周辺環境の情報である周辺環境記憶情報を取得する記憶情報取得ステップと、
前記周辺環境認識情報と前記周辺環境記憶情報との比較に基づいて、前記配車車両の位置である配車車両位置を推定する配車車両位置推定ステップと、
利用者端末の位置である利用者端末位置を推定する利用者端末位置推定ステップと、
前記周辺環境認識情報又は前記周辺環境記憶情報に基づいて、前記配車車両の周辺環境を表す周辺画像を生成する周辺画像生成ステップと、
前記周辺画像に前記配車車両位置と前記利用者端末位置とを重ねた重畳画像を生成する重畳画像生成ステップと、
前記重畳画像を前記利用者端末に表示する画像表示ステップと、
を備えることを特徴とする配車方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動運転車両の配車システム、自動運転車両、及び配車方法に係り、特に、利用者からの配車リクエストを受けて、自動運転車両の配車サービスを提供する配車システム、自動運転車両、及び配車方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、自動運転車両側から乗客候補を特定する技術が開示されている。具体的には、この技術では、利用者からの配車要求に含まれるピックアップ位置と車両センサ情報に基づいて、乗客候補が特定される。乗客候補が特定されると、自動運転車両は、乗客候補をピックアップ可能な位置へ車両を移動させる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１７／０１５３７１４号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１のように、自動運転車両の配車サービスを提供する場合、次のような問題が発生し得る。それは、利用者側の視点に立つと、配車車両がピックアップ位置付近まで近づいているとしても、どの車が自身に配車された配車車両なのかを特定し難いことである。このように、自動運転車両の配車サービスでは、利用者の側から配車車両を特定し易くする技術の構築が望まれる。
【０００５】
本発明は、上述のような課題に鑑みてなされたもので、利用者の側から配車車両を容易に特定できるようにした自動運転車両の配車システムを提供することを目的とする。
【０００６】
また、本発明は、利用者の側から配車車両を容易に特定できるようにした自動運転車両、又はその配車方法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】
上記の課題を解決するため、第１の発明は、利用者からの配車リクエストを受けて配車サービスを提供する自動運転車両の配車システムに適用される。配車システムは、配車される自動運転車両である配車車両に搭載されたセンサを用いて、当該配車車両の周辺環境の情報である周辺環境認識情報を取得する認識情報取得部と、予め記憶された当該配車車両の周辺環境の情報である周辺環境記憶情報を取得する記憶情報取得部と、周辺環境認識情報と周辺環境記憶情報との比較に基づいて、配車車両の位置である配車車両位置を推定する配車車両位置推定部と、利用者端末の位置である利用者端末位置を推定する利用者端末位置推定部と、周辺環境認識情報又は周辺環境記憶情報に基づいて、配車車両の周辺環境を表す周辺画像を生成する周辺画像生成部と、周辺画像に配車車両位置と利用者端末位置とを重ねた重畳画像を生成する重畳画像生成部と、重畳画像を利用者端末に表示する画像表示部と、を備えている。
【０００８】
第２の発明は、第１の発明において、更に以下の特徴を有する。
配車システムは、周辺環境認識情報に基づいて、配車車両の周囲に存在する歩行者の位置である歩行者位置を推定する歩行者位置推定部を更に備えている。そして、周辺画像生成部は、周辺画像に更に歩行者位置を重ねるように構成されている。
【０００９】
第３の発明は、第１の発明において、更に以下の特徴を有する。
配車システムは、周辺環境認識情報に基づいて、配車車両の周囲に存在する歩行者の位置である歩行者位置を推定する歩行者位置推定部を更に備えている。そして、重畳画像生成部は、重畳画像に更に歩行者位置を重ねるように構成されている。
【００１０】
第４の発明は、第１乃至第３の何れか１つの発明において、更に以下の特徴を有する。
配車システムは、利用者端末位置の誤差範囲を推定する誤差範囲推定部を更に備えている。そして、重畳画像生成部は、重畳画像に更に誤差範囲を重ねるように構成されている。
【００１１】
第５の発明は、利用者からの配車リクエストを受けて配車サービスを提供する自動運転車両に適用される。自動運転車両は、配車される自動運転車両である配車車両に搭載されたセンサを用いて、当該配車車両の周辺環境の情報である周辺環境認識情報を取得する認識情報取得部と、予め記憶された当該配車車両の周辺環境の情報である周辺環境記憶情報を取得する記憶情報取得部と、周辺環境認識情報と周辺環境記憶情報との比較に基づいて、配車車両の位置である配車車両位置を推定する配車車両位置推定部と、利用者端末の位置である利用者端末位置を受信する利用者端末位置受信部と、周辺環境認識情報又は周辺環境記憶情報に基づいて、配車車両の周辺環境を表す周辺画像を生成する周辺画像生成部と、周辺画像に配車車両位置と利用者端末位置とを重ねた重畳画像を生成する重畳画像生成部と、重畳画像を利用者端末に送信する画像送信部と、を備えている。
【００１２】
第６の発明は、第５の発明において、更に以下の特徴を有する。
自動運転車両は、周辺環境認識情報に基づいて、配車車両の周囲に存在する歩行者の位置である歩行者位置を推定する歩行者位置推定部を更に備えている。そして、周辺画像生成部は、周辺画像に更に歩行者位置を重ねるように構成されている。
【００１３】
第７の発明は、第５の発明において、更に以下の特徴を有する。
自動運転車両は、周辺環境認識情報に基づいて、配車車両の周囲に存在する歩行者の位置である歩行者位置を推定する歩行者位置推定部を更に備えている。そして、重畳画像生成部は、重畳画像に更に歩行者位置を重ねるように構成されている。
【００１４】
第８の発明は、第５乃至第７の何れか１つの発明において、更に以下の特徴を有する。
自動運転車両は、利用者端末位置の誤差範囲を受信する誤差範囲受信部を更に備えている。そして、重畳画像生成部は、重畳画像に更に誤差範囲を重ねるように構成されている。
【００１５】
第９の発明は、利用者からの配車リクエストを受けて配車サービスを提供する自動運転車両の配車システムによって実現される配車方法に適用される。この配車方法は、配車される自動運転車両である配車車両に搭載されたセンサを用いて、当該配車車両の周辺環境の情報である周辺環境認識情報を取得する認識情報取得ステップと、予め記憶された当該配車車両の周辺環境の情報である周辺環境記憶情報を取得する記憶情報取得ステップと、周辺環境認識情報と周辺環境記憶情報との比較に基づいて、配車車両の位置である配車車両位置を推定する配車車両位置推定ステップと、利用者端末の位置である利用者端末位置を推定する利用者端末位置推定ステップと、周辺環境認識情報又は周辺環境記憶情報に基づいて、配車車両の周辺環境を表す周辺画像を生成する周辺画像生成ステップと、周辺画像に配車車両位置と利用者端末位置とを重ねた重畳画像を生成する重畳画像生成ステップと、重畳画像を利用者端末に表示する画像表示ステップと、を備えている。
【発明の効果】
【００１６】
第１の発明に係る自動運転車両の配車システム、及び第９の発明に係る配車方法によれば、周辺環境認識情報と周辺環境記憶情報との比較に基づいて、配車車両位置が高精度に推定される。これにより、正確な配車車両位置と利用者端末位置とを周辺画像に重ねた重畳画像を利用者端末に表示することができるので、利用者が配車車両位置を容易に特定することが可能となる。
【００１７】
また、第２の発明によれば、配車車両の周囲に存在する歩行者位置が周辺画像に更に重ねられる。これにより、歩行者位置が更に重ねられた重畳画像を利用者端末に表示することができるので、表示された歩行者の位置を頼りに配車車両を更に容易に特定することが可能となる。
【００１８】
また、第３の発明によれば、配車車両の周囲に存在する歩行者位置が重畳画像に更に重ねられる。これにより、表示された歩行者の位置を頼りに配車車両を更に容易に特定することが可能となる。
【００１９】
また、第４の発明によれば、利用者端末位置の誤差範囲が重畳画像に重ねられる。これにより、利用者端末位置に誤差がある場合であっても、当該誤差範囲と周辺画像を頼りに正確な利用者端末位置を把握することが可能となる。
【００２０】
また、第５の発明に係る自動運転車両によれば、周辺環境認識情報と周辺環境記憶情報との比較に基づいて、配車車両位置が高精度に推定される。これにより、正確な配車車両位置と利用者端末位置とを周辺画像に重ねた重畳画像を利用者端末に送信することができる。
【００２１】
また、第６の発明によれば、配車車両の周囲に存在する歩行者位置が周辺画像に更に重ねられる。これにより、歩行者位置が更に重ねられた重畳画像を利用者端末に送信することができるので、利用者端末の側では、当該重畳画像によって歩行者位置を把握することが可能となる。
【００２２】
また、第７の発明によれば、配車車両の周囲に存在する歩行者位置が重畳画像に更に重ねられる。これにより、歩行者位置が更に重ねられた重畳画像を利用者端末に送信することができるので、利用者端末の側では、当該重畳画像によって歩行者位置を把握することが可能となる。
【００２３】
また、第８の発明によれば、利用者端末位置の誤差範囲が重畳画像に重ねられる。これにより、誤差範囲が更に重ねられた重畳画像を利用者端末に送信することができるので、利用者端末の側では、当該重畳画像によって利用者端末位置の誤差範囲を把握することが可能となる。
【００２４】
このように、本発明によれば、利用者端末を所持する利用者の側から配車車両を容易に特定できるようにした自動運転車両の配車システムを提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】実施の形態１に係る自動運転車両の配車システムの構成を概略的に示すブロック図である。
【図２】配車リクエストの手順の一例を示すフローチャートである。
【図３】重畳画像生成処理によって利用者端末に表示された重畳画像の一例を示す図である。
【図４】本実施の形態に係る自動運転車両の構成例を示すブロック図である。
【図５】自動運転車両の制御装置において実行されるローカライズ処理のルーチンを示すフローチャートである。
【図６】本実施の形態に係る利用者端末の構成例を示すブロック図である。
【図７】自動運転車両の制御装置が重畳画像生成処理を行うためのルーチンを示すフローチャートである。
【図８】自動運転車両による利用者端末位置の受信方法の一例を示す図である。
【図９】管理サーバによる重畳画像の生成方法の一例を示す図である。
【図１０】管理サーバによる周辺画像の生成方法及び重畳画像の生成方法の一例を示す図である。
【図１１】実施の形態２の自動運転車両の配車システムにおける重畳画像生成処理によって、利用者端末に表示された重畳画像の一例を示す図である。
【図１２】実施の形態２の自動運転車両による利用者端末位置の受信方法の一例を示す図である。
【図１３】実施の形態２の自動運転車両による利用者端末位置の受信方法の他の例を示す図である。
【図１４】実施の形態３の自動運転車両の配車システムにおける重畳画像生成処理によって、利用者端末に表示された重畳画像の一例を示す図である。
【図１５】実施の形態３の自動運転車両による利用者端末位置及びその誤差範囲の受信方法の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。ただし、以下に示す実施の形態において各要素の個数、数量、量、範囲等の数に言及した場合、特に明示した場合や原理的に明らかにその数に特定される場合を除いて、その言及した数に、この発明が限定されるものではない。また、以下に示す実施の形態において説明する構造やステップ等は、特に明示した場合や明らかに原理的にそれに特定される場合を除いて、この発明に必ずしも必須のものではない。
【００２７】
実施の形態１．
１−１．自動運転車両の配車システム
図１は、実施の形態１に係る自動運転車両の配車システムの構成を概略的に示すブロック図である。配車システム１は、利用者に対して自動運転車両の配車サービスを提供する。この配車システム１は、利用者端末１０、管理サーバ２０、及び自動運転車両３０を備えている。
【００２８】
利用者端末１０は、配車サービスの利用者が所持する端末である。利用者端末１０は、プロセッサ、記憶装置、及び通信装置を少なくとも備えており、各種情報処理及び通信処理を行うことが可能である。例えば、利用者端末１０は、通信ネットワークを介して、管理サーバ２０及び自動運転車両３０と通信可能である。このような利用者端末１０としては、スマートフォンが例示される。
【００２９】
管理サーバ２０は、主に配車サービスを管理するサーバである。管理サーバ２０は、プロセッサ、記憶装置、及び通信装置を少なくとも備えており、各種情報処理及び通信処理を行うことが可能である。例えば、管理サーバ２０は、通信ネットワークを介して、利用者端末１０及び自動運転車両３０と通信可能である。また、管理サーバ２０は、利用者の情報を管理する。更に、管理サーバ２０は、自動運転車両３０の配車等を管理する。
【００３０】
自動運転車両３０は、無人運転が可能である。自動運転車両３０は利用者に対してピックアップ位置への配車サービス及び目的地までの輸送サービスを提供する。この自動運転車両３０は、通信ネットワークを介して、利用者端末１０及び管理サーバ２０と通信可能である。
【００３１】
自動運転車両の配車サービスの基本的な流れは、次の通りである。
【００３２】
まず、利用者は、利用者端末１０を用いて配車リクエストを送信する。図２は、配車リクエストの手順の一例を示すフローチャートである。この図に示すように、利用者は、先ず、利用者端末１０にて専用のアプリケーションを起動する（ステップＳ１）。次に、利用者は、起動したアプリケーションを操作して、配車リクエストを入力する（ステップＳ２）。配車リクエストには、利用者の希望するピックアップ位置、目的地等が含まれる。なお、ピックアップ位置は、利用者端末１０の位置情報から入手してもよい。配車リクエストは、通信ネットワークを介して、管理サーバ２０に送られる。管理サーバ２０は、利用者の周辺の自動運転車両３０の中から、当該利用者にサービスを提供する配車車両を選択し（ステップＳ３）、選択した配車車両に配車リクエストの情報を送る。なお、配車車両は、利用者が選択して決定してもよい。当該情報を受け取った配車車両は、自動的にピックアップ位置に向かう。配車車両は、ピックアップ位置において利用者を乗車させた後、目的地に向かって自動的に走行する輸送サービスを提供する。
【００３３】
１−２．重畳画像生成処理の概要
自動運転車両の配車サービスにおいて配車車両がピックアップ位置へと向かう際、次のような問題が発生し得る。例えば、配車車両がピックアップ位置付近まで接近したとしても、利用者は配車車両が何れの方向から向かってくるのかを把握していないため、配車車両の特定が困難な可能性がある。このような問題は、他に複数の車両が走行しているような場合等に顕著に表れる。
【００３４】
そこで、本実施の形態によれば、配車車両が接近した際に、配車車両の位置と、利用者が所持している利用者端末の位置とが、推定される。利用者端末の位置は、例えばＧＰＳ（Global Positioning System）受信機によって推定される。一方、配車車両の位置は、ローカライズ処理によって特定される。ローカライズ処理とは、配車車両に搭載された周辺状況センサにより認識された該配車車両の周辺環境の情報（以下、「周辺環境認識情報」と称する）と、予め記憶された当該配車車両の周辺環境の情報（以下、「周辺環境記憶情報」と称する）との比較に基づいて、配車車両位置を正確に推定する処理である。
【００３５】
推定された配車車両位置と利用者端末位置は、周辺環境認識情報又は周辺環境記憶情報に基づいて生成された周辺画像に重ねて表示される。周辺画像は、実際の車線形状や道路標示等の情報を含んだ画像であり、例えば上方から見た２Ｄ画像又は３Ｄ画像として構成されている。配車車両位置と利用者端末位置を重畳させた２Ｄ又は３Ｄの重畳画像は、利用者端末に表示される。以下、このような一連の処理を「重畳画像生成処理」と称する。図３は、重畳画像生成処理によって利用者端末に表示された重畳画像の一例を示す図である。この図に示す例では、利用者端末１０の表示部に２Ｄの重畳画像１００が表示されている。重畳画像１００は、周辺画像１０２に配車車両位置１０４と利用者端末位置１０６を重ねることにより生成されている。重畳画像生成処理によれば、配車車両の正確な位置を利用者端末位置と周辺画像とに関連付けて把握することができるので、利用者は、実際に接近してくる配車車両を容易に特定することが可能となる。
【００３６】
以下、本実施の形態に係る配車システム１を構成する自動運転車両３０の構成、利用者端末１０の構成及び重畳画像生成処理について、詳しく説明する。
【００３７】
１−３．自動運転車両の構成例
図４は、本実施の形態に係る自動運転車両３０の構成例を示すブロック図である。自動運転車両３０は、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機３１、地図データベース３２、周辺状況センサ３３、車両状態センサ３４、通信装置３５、走行装置３６、及び制御装置４０を備えている。ＧＰＳ受信機３１は、複数のＧＰＳ衛星から送信される信号を受信し、受信信号に基づいて車両の位置及び方位を算出する。ＧＰＳ受信機３１は、算出した情報を制御装置４０に送る。
【００３８】
地図データベース３２には、地形、道路、標識等の地図情報、及び地図上の道路の各レーンの境界位置を示す情報が予め記憶されている。各レーンの境界位置は、点群或いは線群で表される。この地図データベース３２は、所定の記憶装置に格納される。
【００３９】
周辺状況センサ３３は、車両の周囲の状況を検出する。周辺状況センサ３３としては、ライダー（LIDAR：Laser Imaging Detection and Ranging）、レーダー、カメラなどが例示される。ライダーは、光を利用して車両の周囲の物標を検出する。レーダーは、電波を利用して車両の周囲の物標を検出する。カメラは、車両の周囲の状況を撮像する。周辺状況センサは、検出した情報を制御装置４０に送る。
【００４０】
車両状態センサ３４は、車両の走行状態を検出する。車両状態センサ３４としては、横加速度センサ、ヨーレートセンサ、車速センサなどが例示される。横加速度センサは、車両に作用する横加速度を検出する。ヨーレートセンサは、車両のヨーレートを検出する。車速センサは、車両の車速を検出する。車両状態センサ３４は、検出した情報を制御装置４０に送る。
【００４１】
通信装置３５は、自動運転車両３０の外部と通信を行う。具体的には、通信装置３５は、通信ネットワークを介して、利用者端末１０と通信を行う。また、通信装置３５は、通信ネットワークを介して、管理サーバ２０と通信を行う。
【００４２】
走行装置３６は、駆動装置、制動装置、操舵装置、トランスミッションなどを含んでいる。駆動装置は、駆動力を発生させる動力源である。駆動装置としては、エンジンや電動機が例示される。制動装置は制動力を発生させる。操舵装置は、車輪を転舵する。例えば、操舵装置は、電動パワーステアリング（EPS: Electronic Power Steering）装置を含んでいる。電動パワーステアリング装置のモータを駆動制御することによって、車輪を転舵することができる。
【００４３】
制御装置４０は、車両の自動運転を制御する自動運転制御を行う。典型的には、制御装置４０はプロセッサ、記憶装置、及び入出力インターフェースを備えるマイクロコンピュータである。制御装置４０は、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）とも呼ばれる。制御装置４０は入出力インターフェースを通して各種情報を受け取る。そして、制御装置４０は、受け取った情報に基づいて、自動運転制御を行う。例えば、制御装置４０は、管理サーバ２０から受け取った配車リクエストの情報に基づいて、自動的にピックアップ位置に向かうための自動運転制御を行う。
【００４４】
また、制御装置４０は、地図データベース３２に記憶された周辺環境記憶情報と周辺状況センサ３３により認識された周辺環境認識情報との比較に基づいて、正確な配車車両位置を推定するローカライズ処理を行う。図５は、自動運転車両の制御装置において実行されるローカライズ処理のルーチンを示すフローチャートである。以下、フローチャートを参照して、ローカライズ処理の具体的処理について説明する。
【００４５】
ローカライズ処理では、先ず、制御装置４０は、周辺環境記憶情報を取得する（ステップＳ１０）。ここでは、具体的には、地図データベース３２に記憶されている情報のうち、ＧＰＳ受信機３１の受信信号に基づいて算出された車両位置の周辺の環境情報が、位置情報に関連付けられた周辺環境記憶情報として取得される。周辺環境記憶情報は、地形、道路、車線、標識等の物標が例示される。
【００４６】
次に、制御装置４０は、周辺状況センサ３３を用いて認識された情報のうち、当該車両位置の周辺の環境情報を位置情報に関連付けられた周辺環境認識情報として取得する（ステップＳ１２）。周辺環境認識情報は、カメラにより撮像された周囲の画像、ライダーによって認識された地形、道路、車線、標識等の物標等が例示される。
【００４７】
次に、制御装置４０は、取得した周辺環境記憶情報と周辺環境認識情報とを比較することにより、自己の車両の位置及び方位を推定する（ステップＳ１４）。ここでの車両位置は、グローバル座標系での絶対位置である。このようなローカライズ処理による車両位置の推定によれば、ＧＰＳ受信機３１のみを用いて車両位置の推定する場合よりも、より正確な車両位置を推定することが可能となる。
【００４８】
１−４．利用者端末の構成例
図６は、本実施の形態に係る利用者端末１０の構成例を示すブロック図である。利用者端末１０は、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機１１、入力装置１２、通信装置１３、表示装置１４、及び制御装置１５を備えている。ＧＰＳ受信機１１は、複数のＧＰＳ衛星から送信される信号を受信し、受信信号に基づいて利用者端末１０の位置及び方位を算出する。ＧＰＳ受信機１１は、算出した情報を制御装置１５に送る。
【００４９】
入力装置１２は、利用者が情報を入力し、また、利用者がアプリケーションを操作するための装置である。入力装置１２としては、タッチパネル、スイッチ、ボタンが例示される。利用者は、入力装置１２を用いて、例えば配車リクエストを入力することができる。
【００５０】
通信装置１３は、利用者端末１０の外部と通信を行う。具体的には、通信装置１３は、通信ネットワークを介して、自動運転車両３０と通信を行う。また、通信装置１３は、通信ネットワークを介して、管理サーバ２０と通信を行う。
【００５１】
表示装置１４は、画像や映像を表示するためのディスプレイを含んでいる。表示装置１４としては、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）が例示される。表示装置１４は、入力装置１２を組み合わせたタッチパネルとして構成されていてもよい。
【００５２】
制御装置１５は、利用者端末１０の各種動作を制御する。典型的には、制御装置１５はプロセッサ、記憶装置、及び入出力インターフェースを備えるマイクロコンピュータである。制御装置１５は、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）とも呼ばれる。制御装置１５は入出力インターフェースを通して各種情報を受け取る。そして、制御装置１５は、受け取った情報に基づいて、各種動作を行う。
【００５３】
１−５．重畳画像生成処理
配車された自動運転車両３０がピックアップ位置に近づくと、自動運転車両３０は重畳画像を生成し利用者端末へと送信する重畳画像生成処理を行う。図７は、自動運転車両３０の制御装置４０が重畳画像生成処理を行うためのルーチンを示すフローチャートである。このルーチンは、配車された自動運転車両３０がピックアップ位置に向かう間に繰り返し実行される。図７に示すルーチンでは、先ず、制御装置４０は、ローカライズ処理により車両位置を推定する（ステップＳ２０）。ここでは、具体的には、上述した図５に示すローカライズ処理のルーチンに従い、現在の配車車両の車両位置が推定される。
【００５４】
次に、制御装置４０は、配車車両がピックアップ位置付近に到達したか否かを判定する（ステップＳ２２）。ここでは、上記ステップＳ２０にて推定された車両位置が、配車リクエストにおいて入力されたピックアップ位置から所定範囲に属しているか否かが判定される。その結果、判定の成立が認められない場合には、本ルーチンは終了される。
【００５５】
一方、上記ステップＳ２２の処理において、判定の成立が認められた場合には、次のステップへと移行する。次のステップでは、制御装置４０は、周辺画像を生成する（ステップＳ２４）。ここでは、ローカライズ処理にて取得された周辺環境認識情報又は周辺環境記憶情報を用いて、車両位置の周辺画像が生成される。車両位置の周辺画像は２Ｄ画像でもよいし、また、立体視可能な３Ｄ画像でもよい。なお、周辺画像の種類及び生成方法に限定はない。ライダー等の周辺状況センサ３３によって認識された周辺環境認識情報を用いて２Ｄ画像又は３Ｄ画像を生成する方法や、地図データベース３２に記憶された周辺環境記憶情報を用いて２Ｄ画像又は３Ｄ画像を生成する方法は、種々の文献において既に提案されている。ここでは、これらの公知の技術を用いて、配車車両の周辺の周辺画像を生成することができる。
【００５６】
次に、制御装置４０は、利用者端末位置を受信する（ステップＳ２６）。図８は、自動運転車両３０による利用者端末位置の受信方法の一例を示す図である。なお、図８において、図７に示すステップと共通の処理については、同じステップ番号を付してその説明を省略する。先ず利用者端末１０は、ＧＰＳ受信機１１の受信信号に基づいて利用者端末位置を推定する（ステップＳ４０）。ここで推定される利用者端末位置は、グローバル座標系での絶対位置である。そして、利用者端末１０は、推定した利用者端末位置を管理サーバ２０に提供する（ステップＳ４２）。管理サーバ２０は、提供された利用者端末位置を、配車された自動運転車両３０に提供する（ステップＳ５０）。なお、利用者端末位置の提供元は、管理サーバ２０に限らず、直接利用者端末１０から提供を受ける構成でもよい。
【００５７】
図７に示すルーチンに戻り、次に、制御装置４０は、重畳画像を生成する（ステップＳ２８）。ここでは、ステップＳ２０にて推定された車両位置と、ステップＳ２６にて受信した利用者端末位置と、ステップＳ２４にて生成した周辺画像とを用いて、車両位置と利用者端末位置を周辺画像の上に重畳させた画像が生成される。
【００５８】
次に、制御装置４０は、生成した重畳画像を利用者端末１０へと送信する（ステップＳ３０）。重畳画像の送信先は、利用者端末１０へと直接送信する態様に限らず、管理サーバ２０を経由して利用者端末１０へと送信する態様でもよい。
【００５９】
利用者端末１０は、重畳画像を受信し、利用者端末１０の表示装置１４に表示する（図８のステップＳ４４）。
【００６０】
以上説明した重畳画像生成処理によれば、利用者が所持している利用者端末１０の位置と配車された自動運転車両３０の正確な位置が、周辺画像に重畳して表示されるので、利用者はピックアップ位置へと向かう配車車両を容易に特定することが可能となる。
【００６１】
１−６．実施の形態１の変形例
実施の形態１の自動運転車両の配車システムは、以下のように変形した形態を適用してもよい。
【００６２】
上述した重畳画像生成処理では、重畳画像を生成する処理を管理サーバ２０にて実行してもよいし、また、周辺画像を生成する処理と重畳画像を生成する処理の両方を管理サーバ２０にて実行してもよい。図９は、管理サーバ２０による重畳画像の生成方法の一例を示す図である。なお、この図において、図８のステップと共通する処理については、同じステップ番号を付してその説明を省略する。この図に示すように、自動運転車両３０は、周辺画像及び配車車両位置を管理サーバ２０に提供する（ステップＳ６０）。また、管理サーバ２０は、配車車両位置と利用者端末位置とを用いて、配車車両位置と利用者端末位置を周辺画像の上に重畳させた画像を生成する（ステップＳ６２）。そして、管理サーバ２０は、生成した重畳画像を利用者端末１０へと送信する（ステップＳ６４）。
【００６３】
図１０は、管理サーバ２０による周辺画像の生成方法及び重畳画像の生成方法の一例を示す図である。なお、この図において、図８又は図９のステップと共通する処理については、同じステップ番号を付してその説明を省略する。この図に示すように、自動運転車両３０は、周辺環境認識情報、周辺環境記憶情報、及び配車車両位置を管理サーバ２０に提供する（ステップＳ７０）。管理サーバ２０は、提供された周辺環境認識情報又は周辺環境記憶情報を用いて、周辺画像を生成する（ステップＳ７２）。そして、ステップＳ６２では、生成した周辺画像の上に配車車両位置と利用者端末位置を重畳させた重畳画像を生成する。
【００６４】
なお、実施の形態１の自動運転車両の配車システムでは、ステップＳ１１での処理が第１の発明の「認識情報取得部」での処理に相当し、ステップＳ１０での処理が第１の発明の「記憶情報取得部」での処理に相当し、ステップＳ１４での処理が第１の発明の「配車車両位置推定部」での処理に相当し、ステップＳ４０での処理が第１の発明の「利用者端末位置推定部」での処理に相当し、ステップＳ２４での処理が第１の発明の「周辺画像生成部」での処理に相当し、ステップＳ２８での処理が第１の発明の「重畳画像生成部」での処理に相当し、ステップＳ４４での処理が第１の発明の「画像表示部」での処理に相当している。
【００６５】
また、実施の形態１の自動運転車両では、ステップＳ１１での処理が第４の発明の「認識情報取得部」での処理に相当し、ステップＳ１０での処理が第４の発明の「記憶情報取得部」での処理に相当し、ステップＳ１４での処理が第４の発明の「配車車両位置推定部」での処理に相当し、ステップＳ２６での処理が第４の発明の「利用者端末位置受信部」での処理に相当し、ステップＳ２４での処理が第４の発明の「周辺画像生成部」での処理に相当し、ステップＳ２８での処理が第４の発明の「重畳画像生成部」での処理に相当し、ステップＳ３０での処理が第４の発明の「画像送信部」での処理に相当している。
【００６６】
また、実施の形態１の自動運転車両の配車システムでは、ステップＳ１１での処理が第９の発明の「認識情報取得ステップ」での処理に相当し、ステップＳ１０での処理が第９の発明の「記憶情報取得ステップ」での処理に相当し、ステップＳ１４での処理が第９の発明の「配車車両位置推定ステップ」での処理に相当し、ステップＳ４０での処理が第９の発明の「利用者端末位置推定ステップ」での処理に相当し、ステップＳ２４での処理が第９の発明の「周辺画像生成ステップ」での処理に相当し、ステップＳ２８での処理が第９の発明の「重畳画像生成ステップ」での処理に相当し、ステップＳ４４での処理が第９の発明の「画像表示ステップ」での処理に相当している。
【００６７】
実施の形態２．
次に、実施の形態２の自動運転車両の配車システムについて説明する。
【００６８】
２−１．実施の形態２の特徴
図１１は、実施の形態２の自動運転車両の配車システムにおける重畳画像生成処理によって、利用者端末に表示された重畳画像の一例を示す図である。この図に示すように、実施の形態２の自動運転車両の配車システムで表示される重畳画像１００には、配車車両位置１０４と利用者端末位置１０６に加えて、更に実際の歩行者位置２０１が重ねられている。歩行者位置２０１は、配車車両の周囲に存在する実際の歩行者の位置である。図１１では、２人の歩行者の位置が例示されている。なお、図１１に示す例では、利用者端末位置１０６と歩行者位置２０１とが異なる記号で表示されているが、これらの位置が同じ記号で表示されていてもよい。
【００６９】
図１２は、実施の形態２の自動運転車両による利用者端末位置の受信方法の一例を示す図である。なお、図１２において、図８に示すステップと共通の処理については、同じステップ番号を付してその説明を省略する。
【００７０】
歩行者位置２０１に関する情報は、周辺環境認識情報、つまり周辺状況センサ３３によって認識された情報に含まれている。自動運転車両３０の制御装置４０は、取得された周辺環境認識情報に基づいて、歩行者位置２０１を推定する（ステップＳ８０）。ここでは、具体的には、例えば周辺状況センサ３３としてライダーを用いる場合には、制御装置４０は、ライダーによって検出された点群の情報を基に分類処理を行う。そして、制御装置４０は、認識された歩行者の重心位置を歩行者位置２０１として推定する。なお、歩行者位置２０１は、グローバル座標系での絶対位置である。
【００７１】
そして、制御装置４０は、次のステップにおいて、歩行者位置２０１を重ねた周辺画像１０２を生成する（ステップＳ８２）。図１１に示す例では、制御装置４０は、２Ｄの周辺画像に２重の丸印で表された歩行者位置２０１を重ねた周辺画像１０２を生成している。なお、制御装置４０は、３Ｄ画像で表された周辺画像１０２を生成することとしてもよい。この場合、制御装置４０は、３Ｄの周辺画像に歩行者用テンプレート画像で表された歩行者位置２０１を重ねた周辺画像１０２を生成すればよい。
【００７２】
その後のステップＳ２８では、歩行者位置２０１が重ねられた周辺画像１０２を用いて重畳画像１００が生成される。このようにして生成された重畳画像１００によれば、表示された歩行者の位置を頼りに配車車両を更に容易に特定することが可能となる。
【００７３】
２−２．実施の形態２の変形例
ところで、歩行者位置２０１を重ねた重畳画像１００を生成する方法は上記の方法に限られない。例えば、自動運転車両３０の制御装置４０は、周辺画像１０２に歩行者位置２０１を重ねる処理に替えて、重畳画像１００に歩行者位置２０１を重ねる処理としてもよい。
【００７４】
図１３は、実施の形態２の自動運転車両による利用者端末位置の受信方法の他の例を示す図である。なお、図１３において、図８及び図１２に示すステップと共通の処理については、同じステップ番号を付してその説明を省略或いは簡略化する。
【００７５】
自動運転車両３０の制御装置４０は、ステップＳ８０の処理において歩行者位置２０１を推定する。次のステップＳ２４の処理では歩行者位置２０１を重ねずに周辺画像１０２を生成する。そして、制御装置４０は、配車車両位置１０４と利用者端末位置１０６に加えて、更に歩行者位置２０１を周辺画像１０２に重ねた重畳画像１００を生成する（ステップＳ８４）。このような方法においても、歩行者位置２０１を重ねた重畳画像１００を生成することが可能となる。
【００７６】
なお、実施の形態２の自動運転車両の配車システムでは、ステップＳ８０での処理が第２発明の「歩行者位置推定部」での処理に相当し、ステップＳ８２での処理が第２の発明の「周辺画像生成部」での処理に相当している。
【００７７】
また、実施の形態２の自動運転車両の配車システムでは、ステップＳ８０での処理が第３の発明の「歩行者位置推定部」での処理に相当し、ステップＳ８４での処理が第３の発明の「重畳画像生成部」での処理に相当している。
【００７８】
また、実施の形態２の自動運転車両では、ステップＳ８０での処理が第６発明の「歩行者位置推定部」での処理に相当し、ステップＳ８２での処理が第６の発明の「周辺画像生成部」での処理に相当している。
【００７９】
また、実施の形態２の自動運転車両では、ステップＳ８０での処理が第７の発明の「歩行者位置推定部」での処理に相当し、ステップＳ８４での処理が第７の発明の「重畳画像生成部」での処理に相当している。
【００８０】
実施の形態３．
次に、実施の形態３の自動運転車両の配車システムについて説明する。
【００８１】
３−１．実施の形態３の特徴
図１４は、実施の形態３の自動運転車両の配車システムにおける重畳画像生成処理によって、利用者端末に表示された重畳画像の一例を示す図である。この図に示すように、実施の形態３の自動運転車両の配車システムで表示される重畳画像１００には、配車車両位置と利用者端末位置に加えて、更に利用者位置の誤差範囲３０１が重ねられている。誤差範囲３０１は、利用者端末１０のＧＰＳ受信機３１の受信精度等により生じる誤差の範囲である。図１４では、利用者端末位置１０６を中心とした円の範囲が誤差範囲３０１として例示されている。
【００８２】
図１５は、実施の形態３の自動運転車両による利用者端末位置及びその誤差範囲の受信方法の一例を示す図である。なお、図１５において、図８に示すステップと共通の処理については、同じステップ番号を付してその説明を省略する。
【００８３】
利用者端末１０の制御装置１５は、ＧＰＳ受信機１１の受信信号に基づいて利用者端末位置及びその誤差範囲を推定する（ステップＳ９０）。典型的には、誤差範囲３０１は、推定された利用者端末位置を中心とした所定半径の円の内部領域として推定される。他の例としては、ＧＰＳ受信機１１の受信信号に基づいて、誤差範囲３０１を都度推定する構成でもよい。また、配車された自動運転車両３０が利用者端末１０に接近している場合には、ローカライズ処理によって補正した自動運転車両３０のＧＰＳ受信機３１の誤差を誤差範囲３０１に用いてもよい。なお、ここで推定される利用者端末位置及びその誤差範囲は、グローバル座標系での絶対位置である。そして、利用者端末１０は、推定した利用者端末位置及びその誤差範囲を管理サーバ２０に提供する（ステップＳ９２）。管理サーバ２０は、提供された利用者端末位置及びその誤差範囲を、配車された自動運転車両３０に提供する（ステップＳ９４）。なお、利用者端末位置及びその誤差範囲の提供元は、管理サーバ２０に限らず、直接利用者端末１０から提供を受ける構成でもよい。
【００８４】
次に、制御装置４０は、利用者端末位置及びその誤差範囲を受信する（ステップＳ９６）。そして、制御装置４０は、配車車両位置１０４と利用者端末位置１０６に加えて、更に利用者端末位置１０６の誤差範囲３０１を周辺画像１０２に重ねた重畳画像１００を生成する（ステップＳ９８）。
【００８５】
ＧＰＳ受信機１１を用いて推定された利用者位置は、ローカライズ処理による位置推定に比べて精度が低い。実施の形態３の自動運転車両の配車システムによれば、利用者端末位置の誤差範囲が重畳画像に表示されるので、利用者端末位置に誤差がある場合であっても、当該誤差範囲と周辺画像を頼りに正確な利用者端末位置及び配車車両の位置を把握することが可能となる。
【００８６】
なお、利用者端末位置の誤差範囲を含む重畳画像は、自動運転車両３０の側にも表示される構成でもよい。このような構成によれば、自動運転車両３０に乗車している運転手から利用者の特定が容易になる。
【００８７】
なお、実施の形態３の自動運転車両の配車システムでは、ステップＳ９０での処理が第４の発明の「誤差範囲推定部」での処理に相当し、ステップＳ９８での処理が第４の発明の「重畳画像生成部」での処理に相当している。
【００８８】
また、実施の形態３の自動運転車両では、ステップＳ９６での処理が第８の発明の「誤差範囲受信部」での処理に相当し、ステップＳ９８での処理が第８の発明の「重畳画像生成部」での処理に相当している。
【符号の説明】
【００８９】
１  配車システム
１０  利用者端末
１１  受信機
１２  入力装置
１３  通信装置
１４  表示装置
１５  制御装置
２０  管理サーバ
３０  自動運転車両
３１  受信機
３２  地図データベース
３３  周辺状況センサ
３４  車両状態センサ
３５  通信装置
３６  走行装置
４０  制御装置
１００  重畳画像
１０２  周辺画像
１０４  配車車両位置
１０６  利用者端末位置
２０１  歩行者位置
３０１  誤差範囲
【図１】
2019070971.tif 000003
【図２】
2019070971.tif 000004
【図３】
2019070971.tif 000005
【図４】
2019070971.tif 000006
【図５】
2019070971.tif 000007
【図６】
2019070971.tif 000008
【図７】
2019070971.tif 000009
【図８】
2019070971.tif 000010
【図９】
2019070971.tif 000011
【図１０】
2019070971.tif 000012
【図１１】
2019070971.tif 000013
【図１２】
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【図１３】
2019070971.tif 000015
【図１４】
2019070971.tif 000016
【図１５】
2019070971.tif 000017