(57)【要約】【課題】センサの実測性能を高精度に予想することが一例として挙げられる。【解決手段】演算処理装置１０は、推定部１００を備える。推定部１００は、地図情報と、対象位置における移動体の進行方向を示す移動体向き情報と、対象とする時刻を示す時刻情報とを用いて、対象とする時刻かつ対象位置において移動体に搭載されたセンサの実測性能を時刻毎に推定する。たとえばセンサは光学センサであり、光学センサはたとえば、カメラまたはライダーである。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
地図情報と、対象位置における移動体の進行方向を示す移動体向き情報と、対象とする時刻を示す時刻情報とを用いて、前記対象とする時刻かつ前記対象位置において前記移動体に搭載されたセンサの実測性能を時刻毎に推定する推定部を備える演算処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の演算処理装置において、
前記推定部は、
前記時刻情報を用いて前記対象とする時刻の太陽光の照射方向を特定し、
前記地図情報、前記対象位置、前記進行方向、および前記照射方向に基づいて、太陽光が前記センサの受光部に入射するか否か判定し、
太陽光が前記受光部に入射すると判定した場合、前記センサの実測性能が低下すると推定する演算処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の演算処理装置において、
前記推定部は、前記移動体において前記センサの搭載されている状態を示す搭載情報をさらに用いて、太陽光が前記受光部に入射するか否か判定する演算処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の演算処理装置において、
前記推定部は、対象とする前記移動体の種類を示す情報、および前記移動体の種類毎に設けられた前記搭載情報を用いて太陽光が前記受光部に入射するか否か判定する演算処理装置。
【請求項５】
請求項２〜４のいずれか一項に記載の演算処理装置において、
前記地図情報は三次元情報であり、
前記推定部は、前記照射方向および前記対象位置および前記地図情報に基づいて、太陽光が遮られないと判定される場合に、太陽光が前記受光部に入射すると判定する演算処理装置。
【請求項６】
請求項２〜５のいずれか一項に記載の演算処理装置において、
前記センサでは、複数の方向に出射され反射された光を前記受光部で受光することで、対象物までの距離が測定され、
前記推定部は、前記方向毎に太陽光が前記受光部に入射するか否か判定する演算処理装置。
【請求項７】
請求項２〜６のいずれか一項に記載の演算処理装置において、
前記推定部は、対象とする日付を示す日付情報をさらに用いて、前記照射方向を特定する演算処理装置。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれか一項に記載の演算処理装置において、
前記センサは光学センサである演算処理装置。
【請求項９】
請求項１〜８のいずれか一項に記載の演算処理装置において、
前記推定部は、複数の前記対象位置について前記センサの実測性能を時刻毎に推定し、時刻毎に前記センサの実測性能の低下が予想される低下地域を示す情報を生成する演算処理装置。
【請求項１０】
請求項１〜８のいずれか一項に記載の演算処理装置において、
前記移動体から、前記対象位置、前記進行方向および前記対象とする時刻を示す要求情報を取得する取得部をさらに備え、
前記推定部は、前記要求情報に基づいて前記センサの実測性能を推定する演算処理装置。
【請求項１１】
請求項１〜９のいずれか一項に記載の演算処理装置において、
複数の前記移動体から前記センサの実測性能を示す実測性能情報及び前記移動体の位置情報を、前記センサの実測性能が測定された時刻を示す測定時刻情報とともに取得する取得部をさらに備え、
前記推定部は、取得された前記実測性能情報、前記位置情報、および前記測定時刻情報を用いて前記センサの実測性能を推定する演算処理装置。
【請求項１２】
請求項１〜１１のいずれか一項に記載の演算処理装置において、
当該演算処理装置は前記移動体に搭載されている演算処理装置。
【請求項１３】
地図情報と、対象位置における移動体の進行方向を示す移動体向き情報と、対象とする時刻を示す時刻情報とを用いて、前記対象とする時刻かつ前記対象位置において前記移動体に搭載されたセンサの実測性能を時刻毎に推定する推定ステップを含む演算処理方法。
【請求項１４】
演算処理装置を実現するためのコンピュータプログラムであって、
コンピュータを、
地図情報と、対象位置における移動体の進行方向を示す移動体向き情報と、対象とする時刻を示す時刻情報とを用いて、前記対象とする時刻かつ前記対象位置において前記移動体に搭載されたセンサの実測性能を時刻毎に推定する推定手段として機能させるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、演算処理装置、演算処理方法、およびコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
車両等における、自動運転、運転補助、安全装置等の開発が行われている。ここで、自動運転等には、周囲の状況を検知するセンサが用いられており、センサの実測性能が低下すると、自動運転等がスムーズに行えなくなる。このため、センサの実測性能が低下する地域を、予め把握しておくことが好ましい。
【０００３】
特許文献１には、センシング情報をもとに評価されたセンサの検出能力と、そのセンシング情報が検出された位置とから、センサの検出能力が低下する低下領域を特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２０１６−９５８３１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、特許文献１の方法では、センサ実測性能の低下を精度良く事前に予測することができなかった。
【０００６】
本発明が解決しようとする課題としては、センサの実測性能を高精度に予想することが一例として挙げられる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
請求項１に記載の発明は、
地図情報と、対象位置における移動体の進行方向を示す移動体向き情報と、対象とする時刻を示す時刻情報とを用いて、前記対象とする時刻かつ前記対象位置において前記移動体に搭載されたセンサの実測性能を時刻毎に推定する推定部を備える演算処理装置である。
【０００８】
請求項１３に記載の発明は、
地図情報と、対象位置における移動体の進行方向を示す移動体向き情報と、対象とする時刻を示す時刻情報とを用いて、前記対象とする時刻かつ前記対象位置において前記移動体に搭載されたセンサの実測性能を時刻毎に推定する推定ステップを含む演算処理方法である。
【０００９】
請求項１４に記載の発明は、
演算処理装置を実現するためのコンピュータプログラムであって、
コンピュータを、
地図情報と、対象位置における移動体の進行方向を示す移動体向き情報と、対象とする時刻を示す時刻情報とを用いて、前記対象とする時刻かつ前記対象位置において前記移動体に搭載されたセンサの実測性能を時刻毎に推定する推定手段として機能させるコンピュータプログラムである。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態に係る演算処理装置の構成を例示するブロック図である。
【図２】実施形態に係る演算処理方法のフローチャートである。
【図３】実施例１に係る推定ステップＳ１０の処理内容を示すフローチャートである。
【図４】実施例１に係る演算処理装置の構成を例示するブロック図である。
【図５】実施例１に係る演算処理装置のハードウエアを例示する図である。
【図６】実施例１において、太陽光がセンサの受光部に入射するか否か判定する方法のフローチャートである。
【図７】移動体の進行方向と受光可能範囲との関係を例示する図である。
【図８】移動体の進行方向と受光可能範囲との関係を例示する図である。
【図９】演算処理装置の使用環境を例示する図である。
【図１０】実施例２に係るセンサの構成を説明するための図である。
【図１１】実施例３における移動体の種類と進行方向に対する受光部の向きとの関係を示す情報を例示する図である。
【図１２】実施例５に係る演算処理方法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。
【００１２】
以下に示す説明において、演算処理装置１０の推定部１００、取得部１２０、および記憶部１３０は、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。演算処理装置１０の推定部１００、取得部１２０、および記憶部１３０は、任意のコンピュータのＣＰＵ、メモリ、メモリにロードされたプログラム、そのプログラムを格納するハードディスクなどの記憶メディア、ネットワーク接続用インタフェースを中心にハードウエアとソフトウエアの任意の組合せによって実現される。そして、その実現方法、装置には様々な変形例がある。
【００１３】
図１は、実施形態に係る演算処理装置１０の構成を例示するブロック図である。本実施形態に係る演算処理装置１０は、推定部１００を備える。推定部１００は、地図情報と、対象位置における移動体の進行方向を示す移動体向き情報と、対象とする時刻を示す時刻情報とを用いて、対象とする時刻かつ対象位置において移動体に搭載されたセンサの実測性能を時刻毎に推定する。以下に詳しく説明する。
【００１４】
車両等の移動体では、周囲の状況を測定するセンサの測定結果に基づき、自動運転や安全装置、補助装置の動作が行われる。センサは移動体周辺の周辺情報を取得可能に構成されている。ここで、移動体の置かれる環境によりセンサの実測性能、すなわちセンサの検出能力や測定能力が低下することがあり、スムーズな自動運転等を継続するためには、外部要因によるセンサの実測性能の変化を予め把握することが重要である。
【００１５】
センサは光学センサであり、光学センサはたとえば、カメラまたはライダー（ＬＩＤＡＲ：Laser Imaging Detection and Ranging， Laser Illuminated Detection and Ranging またはＬｉＤＡＲ：Light Detection and Ranging）等である。このようなセンサの実測性能低下の一要因として、太陽光が挙げられる。西日等で光学センサの受光部に強い太陽光が入射すると、本来検出しようとする光に対してノイズとなり、センサの実測性能低下が生じる。したがって、太陽光の影響を予想することで、センサの実測性能を推定できる。１０によれば、移動体に搭載されたセンサの実測性能が、対象とする時刻、位置、および進行方向について推定される。
【００１６】
移動体にはセンサが一つのみ搭載されていても良いし、複数のセンサが搭載されていても良い。また、移動体には複数種類のセンサが搭載されていても良い。センサの種類はたとえばセンシング原理に基づく種類であり、光学式カメラ、ミリ波レーダー、ライダー等である。また、センサの種類は、センサの型番であってもよい。
【００１７】
本実施形態に係る演算処理装置１０では、推定部１００が地図情報と、移動体向き情報を用いることで、実測データがなくても対象位置におけるセンサの実測性能を、予め時刻ごとに推定することができる。ひいては、移動体をセンサの低下が予想される地域を避けて走行させるなどして、自動運転等をスムーズに機能させることができる。
【００１８】
演算処理装置１０は、たとえばサーバであり複数の移動体にセンサの実測性能の推定結果を送信する。この場合、演算処理装置１０は、無線の通信網を介して複数の移動体に推定結果を送信することができる。また、演算処理装置１０は移動体に搭載された装置でも良い。
【００１９】
図２は、本実施形態に係る演算処理方法のフローチャートである。本方法は、推定ステップＳ１０を含む。推定ステップＳ１０では、地図情報と、対象位置における移動体の進行方向を示す移動体向き情報と、対象とする時刻を示す時刻情報とを用いて、対象とする時刻かつ対象位置において移動体に搭載されたセンサの実測性能が時刻毎に推定される。
【００２０】
本実施形態に係る演算処理方法は、たとえば上述した演算処理装置１０により実現される。
【００２１】
以上、本実施形態によれば、推定部１００は、地図情報と、移動体向き情報と、対象とする時刻を示す時刻情報とを用いて、対象とする時刻かつ対象位置において移動体に搭載されたセンサの実測性能を時刻毎に推定する。したがって、太陽光の影響を加味してセンサの実測性能を事前に精度よく推定できる。
【００２２】
（実施例１）
図３は、実施例１に係る推定ステップＳ１０の処理内容を示すフローチャートである。本実施例に係る演算処理装置１０は実施形態に係る演算処理装置１０の構成を有する。本実施例において、推定部１００は、時刻情報を用いて対象とする時刻の太陽光の照射方向を特定し（Ｓ１００）、地図情報、対象位置、進行方向、および照射方向に基づいて、太陽光がセンサの受光部に入射するか否か判定し（Ｓ１１０）、太陽光が受光部に入射すると判定した場合、センサの実測性能が低下すると推定する（Ｓ１２０）。以下に詳しく説明する。
【００２３】
図４は、本実施例に係る演算処理装置１０の構成を例示するブロック図である。演算処理装置１０は、取得部１２０をさらに備える。取得部１２０は、太陽の方角および高さを示す情報を取得する。太陽の方角および高さを示す情報は、たとえば気象情報サービスのサーバから通信網を介して取得される。
【００２４】
また、演算処理装置１０は、記憶部１３０をさらに備える。記憶部１３０には地図情報が予め保持されている。地図情報は三次元情報であり、建物の形状や高さ、地形の立体的な情報を含む。推定部１００は記憶部１３０から地図情報を読み出して用いることができる。なお、地図情報は演算処理装置１０に備えられた記憶部１３０に保持されている代わりに、外部から取得されてもよい。その場合、たとえば取得部１２０が地図情報サービスのサーバから通信網を介して地図情報を取得し、推定部１００が取得された地図情報を用いることができる。推定の対象位置は、道路上の位置である。
【００２５】
また記憶部１３０には、後述する進行方向と受光可能範囲との関係を示す情報が保持されている。
【００２６】
図５は、本実施例に係る演算処理装置１０のハードウエアを例示する図である。本図において演算処理装置１０は、集積回路４００を用いて実装されている。集積回路４００は、例えばＳｏＣ（Ｓｙｓｔｅｍ  Ｏｎ  Ｃｈｉｐ）である。
【００２７】
集積回路４００は、バス４０２、プロセッサ４０４、メモリ４０６、ストレージデバイス４０８、入出力インタフェース４１０、及びネットワークインタフェース４１２を有する。バス４０２は、プロセッサ４０４、メモリ４０６、ストレージデバイス４０８、入出力インタフェース４１０、及びネットワークインタフェース４１２が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ４０４などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。プロセッサ４０４は、マイクロプロセッサなどを用いて実現される処理装置である。メモリ４０６は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）などを用いて実現されるメモリである。ストレージデバイス４０８は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）やフラッシュメモリなどを用いて実現されるストレージデバイスである。
【００２８】
入出力インタフェース４１０は、集積回路４００を周辺デバイスと接続するためのインタフェースである。本図において、入出力インタフェース４１０には、演算処理装置１０の動作状況を確認するモニタ４２０や、演算処理装置１０に対して指示を入力する入力パネル４２１が接続されている。
【００２９】
ネットワークインタフェース４１２は、集積回路４００を通信網に接続するためのインタフェースである。この通信網は、例えばＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）通信網である。なお、ネットワークインタフェース４１２が通信網に接続する方法は、無線接続であってもよいし、有線接続であってもよい。
【００３０】
ストレージデバイス４０８は、推定部１００および取得部１２０の機能をそれぞれ実現するためのプログラムモジュールを記憶している。プロセッサ４０４は、このプログラムモジュールをメモリ４０６に読み出して実行することで、推定部１００および取得部１２０の機能を実現する。
【００３１】
集積回路４００のハードウエア構成は本図に示した構成に限定されない。例えば、プログラムモジュールはメモリ４０６に格納されてもよい。この場合、集積回路４００は、ストレージデバイス４０８を備えていなくてもよい。
【００３２】
図３に戻り、本実施例に係る演算処理装置１０の処理内容について以下に詳しく説明する。推定部１００はステップＳ１００において、対象とする時刻の時刻情報に加え、対象とする日付を示す日付情報をさらに用いて、太陽光の照射方向を特定する。具体的にはたとえば、取得部１２０は、対象位置の位置情報、対象とする時刻の時刻情報、および対象とする年月日の日付情報を気象情報サービスのサーバに送信する。そして、取得部１２０は、気象情報サービスのサーバから送信した情報に基づき、対象位置、対象とする時刻、かつ対象とする年月日における太陽の方角および高さを示す情報を取得する。ここで、太陽の方角は、対象位置から見た太陽の方角であり、太陽の高さは、対象位置の地表から見た太陽の角度（仰角）である。なお、太陽の方角および高さを示す情報は、気象情報サービス等の外部から取得する代わりに、演算処理装置１０の内部で計算されても良い。推定部１００は、太陽光の照射方向を、取得された情報が示す太陽の方角かつ角度から対象位置に向かう方向であると特定する。
【００３３】
次いで、推定部１００は、ステップＳ１１０において、地図情報、対象位置の位置情報、および移動体向き情報、および太陽光の照射方向に基づいて、太陽光がセンサの受光部に入射するか否か判定する。
【００３４】
図６は、本実施例において、太陽光がセンサの受光部に入射するか否か判定する方法のフローチャートである。本図のフローチャートは、ステップＳ１１０の処理内容を詳しく示したものである。推定部１００は、進行方向と受光部の向きとの関係をさらに用いて、太陽光が受光部に入射するか否か判定する。以下に詳しく説明する。
【００３５】
ステップＳ１００の後、推定部１００はステップＳ１１１において、移動体向き情報および太陽光の照射方向に基づき、照射方向がセンサの受光部の受光可能範囲内にあるか否かを判定する。移動体の進行方向に対しては、センサの受光部の向きが予め定められている。受光部の向きは、具体的には受光部の受光可能範囲で表される。進行方向と受光部の向きの関係を示す情報は予め定められて記憶部１３０に保持されており、推定部１００はそれを読み出して用いることができる。推定部１００は、移動体向き情報と、進行方向と受光部の向きとの関係を示す情報とを用いて、移動体向き情報が示す進行方向に対応する受光可能範囲を特定する。なお、推定部１００は、進行方向と受光部の向きの関係を示す情報に代えて、移動体においてセンサの搭載されている状態（向き、姿勢、位置等）を示す搭載情報を用いても良い。この搭載情報は、進行方向に対する受光部の向きを示す情報を含んでも良い。
【００３６】
図７および図８は、移動体２０の進行方向と受光可能範囲２１０との関係を例示する図である。図７は移動体２０を上から見た状態を示し、図８は、移動体２０を水平方向から見た状態を示している。図７において、照射方向に沿って延ばした直線がα１およびα２の破線でそれぞれ例示されている。進行方向は、対象位置の地面に平行な一方向である。そして、受光可能範囲２１０は、進行方向を基準とした三次元の角度範囲である。センサの受光可能範囲は進行方向に対し、たとえばＨおよびＶで示される二方向の角度の範囲で表されている。ここで、Ｈで示される角度は地面に平行な投影面における角度であり、Ｖで示される角度は地面に垂直な投影面における角度である。
【００３７】
受光可能範囲２１０は、移動体２０自身のボディが受光可能範囲２１０内に一部でも含まれないよう定められている。受光可能範囲２１０は一つの移動体２０の進行方向に対して一つのみ定められていても良いし、複数定められていても良い。受光可能範囲２１０の大きさはたとえばセンサの測定可能範囲等の仕様により定まる。図７および図８の例では、受光可能範囲２１０が進行方向を含んでいるが、受光可能範囲２１０は本例に限定されない。たとえば受光可能範囲２１０は進行方向に対して後ろ向きに定められていても良い。すなわち、受光可能範囲２１０は、進行方向を含まなくても良い。なお、太陽光は平行光であるとみなせる。
【００３８】
また、センサがライダー等であり、複数の方向に順に光を出入射して測定する場合、受光可能範囲２１０は、光の出入射可能な全方向をもとに、移動体２０自身のボディが受光可能範囲２１０内に一部でも含まれないよう定められればよい。
【００３９】
図６に戻り、ステップＳ１１１では、対象位置から太陽光の照射方向に沿って延ばした直線が、受光可能範囲２１０の中に位置しない場合、推定部１００は太陽光が受光部に入射しないと判定する（ステップＳ１１４）。図７の例において、α２は、対象位置から太陽光の照射方向に沿って延ばした直線が、受光可能範囲２１０の中に位置しない場合の例を示している。
【００４０】
一方、ステップＳ１１１では、対象位置から太陽光の照射方向に沿って延ばした直線が、受光可能範囲２１０の中に位置する場合、推定部１００は次いでステップＳ１１２の処理を行う。図７の例において、α１は、対象位置から太陽光の照射方向に沿って延ばした直線が、受光可能範囲２１０の中に位置する場合の例を示している。
【００４１】
ステップＳ１１２では、推定部１００は、対象位置から見て太陽光の照射方向に物体が存在するか否かを地図情報、対象位置、および照射方向に基づいて判定する。具体的には推定部１００は、三次元情報である地図情報において、位置情報が示す対象位置を特定する。そして、対象位置から太陽光の照射方向に沿って延ばした直線が、地図情報に示された建物や山など、太陽光を遮る物に重なるか否かを判定する。
【００４２】
照射方向に沿って延ばした直線が、地図情報に示された建物や山など、太陽光を遮る物に重なる場合、推定部１００は対象位置から見て太陽光の照射方向に物体が存在すると判定し、太陽光が受光部に入射しないと判定する（ステップＳ１１４）。
【００４３】
一方、照射方向に沿って延ばした直線が、地図情報に示された建物や山など、太陽光を遮る物に重ならない場合、推定部１００は対象位置から見て太陽光の照射方向に物体が存在しないと判定し、太陽光が受光部に入射すると判定する（ステップＳ１１３）。
【００４４】
なお、ステップＳ１１１では、上記に説明した処理に代えて、ある程度の幅を有する照射方向を用いて判定が行われても良い。すなわち、照射方向に沿って延ばした直線を中心に、角度範囲が定義される。そして、センサの受光部を起点にその角度範囲内の方向に延びる複数の直線が、移動体２０自身のボディに重ならないか否かが判定されても良い。直線がいずれも移動体２０自身のボディに重ならない場合、処理はステップＳ１１２に移る。一方、いずれかの直線が移動体２０自身のボディに重なる場合、推定部１００は太陽光が受光部に入射しないと判定する（ステップＳ１１４）。
【００４５】
図３に戻り、推定部１００は、上述のようにステップＳ１１０において照射方向、対象位置および地図情報に基づいて太陽光が遮られないと判定される場合に、太陽光が受光部に入射すると判定し、センサの実測性能が低下すると推定する（ステップＳ１２０）。一方、太陽光が受光部に入射しないと判定された場合、推定部１００は、その対象位置、対象時刻、および進行方向においてセンサの実測性能が低下しないと推定する（ステップＳ１３０）。
【００４６】
図９は、演算処理装置１０の使用環境を例示する図である。演算処理装置１０は、通信網３０を介して複数の移動体２０との間で信号や情報の送受信をすることができる。本図の例では、演算処理装置１０はサーバである。
【００４７】
推定部１００はさらに、複数の対象位置についてセンサの実測性能を時刻毎に推定し、時刻毎にセンサの実測性能の低下が予想される低下地域を示す情報を生成してもよい。具体的には推定部１００は、対象時刻について、複数の対象位置の推定結果のうち、センサの実測性能が低下すると推定される対象位置を抽出し、抽出された対象位置を示す情報を、低下地域を示す情報とする。また、低下地域を示す情報は、センサの実測性能が低下すると推定される進行方向の移動体向き情報を、各位置に対して含んでいてもよい。
【００４８】
複数の対象位置は、たとえば予め定められたエリア内の道路に沿った複数の位置である。そうすることで、対象とする時刻において、どこでセンサの実測性能低下が予想されるかを把握することができる。低下地域を示す情報は、たとえば演算処理装置１０が移動体２０からの要求信号を取得した場合に生成される。
【００４９】
演算処理装置１０は生成した低下地域を示す情報を、記憶部１３０に蓄積する。また、移動体２０から要求信号を受信すると、演算処理装置１０は低下地域を示す情報を記憶部１３０から読み出して移動体２０に送信する。低下地域を示す情報を取得した移動体２０ではたとえば、低下地域を避けて目的地までのルート設定を行うことができる。そうすることにより、移動体２０が自動運転等でスムーズに目的地まで到着できる。
【００５０】
なお、推定部１００は、各対象位置かつ各対象時刻について、センサの実測性能が低下すると推定された場合、その対象位置かつ対象時刻における日射量を用いてセンサの実測性能レベルをさらに推定しても良い。日射量を示す情報は、位置および時刻を指定して、たとえば気象情報サービスのサーバから通信網を介して取得部１２０が取得することができる。たとえば、推定部１００は、日射量が多いほどセンサの実測性能レベルが低いと推定する。
【００５１】
実測性能レベルが推定される場合、低下地域を示す情報の生成はたとえば以下の様に行われる。推定部１００は、対象時刻について、複数の対象位置の推定結果のうち、センサの実測性能レベルが予め定められた基準を下回ると推定される対象位置を抽出し、抽出された対象位置を示す情報を、低下地域を示す情報とする。実測性能レベルの基準はたとえば、自動運転等に影響が生じる可能性がある実測性能レベルであり、事前の実験や理論計算により定められる。
【００５２】
低下地域を示す情報は、提供される日射量を示す情報が更新される度に生成されてもよい。なお、同一の時刻に対して複数回、低下地域を示す情報が生成された場合には、最新の情報が有効となる。
【００５３】
以上、本実施例によれば、実施形態と同様、推定部１００は、地図情報と、移動体向き情報と、対象とする時刻を示す時刻情報とを用いて、対象とする時刻かつ対象位置において移動体に搭載されたセンサの実測性能を時刻毎に推定する。したがって、太陽光の影響を加味してセンサの実測性能を事前に精度よく推定できる。
【００５４】
くわえて、本実施例によれば、推定部１００は、進行方向と受光部の向きとの関係をさらに用いて、太陽光が受光部に入射するか否か判定する。したがって、センサの実測性能をより精度良く推定できる。
【００５５】
（実施例２）
図１０は、実施例２に係るセンサの構成を説明するための図である。本実施例に係る演算処理装置１０は、以下に説明する点を除いて実施例１に係る演算処理装置１０と同様の構成を有する。
【００５６】
本実施例において、センサでは、複数の方向に出射され反射された光を受光部で受光することで、対象物までの距離が測定される。そして、推定部１００は、光が出射される方向毎に太陽光が受光部に入射するか否か判定する。本実施例においてセンサはたとえばライダーである。
【００５７】
推定部１００が、センサが測定する方向毎に太陽光が受光部に入射するか否か判定することで、太陽光が受光部に入射する方向での測定を避けるように、センサの走査範囲を変更することができる。強い太陽光が受光部に入射してしまうと、受光素子や、受光部の検出信号を処理するＩ−Ｖ変換器、増幅器等で信号の飽和が生じ、一時的に測定の妨げになる可能性があるが、受光部への強い太陽光の入射を避けることで、このような事態を防ぐことができる。センサの構成も含め、以下に詳しく説明する。
【００５８】
本実施例に係るセンサは、光をある方向に出射し、その方向から戻った光を受光して、その方向にある物体との距離を出射方向に対応づけて測定する。たとえば本実施例に係るセンサは、可動反射部５０を備える。レーザダイオード等の照射器から出力された光４０は可動反射部５０でたとえば光４１ａのように反射されてセンサの外部に出射される。そして、センサの外部の物体で反射されて光４１ａとほぼ同じ方向に戻った光４２ａが、再び可動反射部５０で反射される。反射された光４３はセンサの受光部に入射する。ここで、光４１ａと異なる方向からの光は可動反射部５０に入射しても受光部には導かれない。したがって、測定方向の光のみが受光部で検出されることとなる。光はパルス光であり、出射から受光までの時間に基づいて、光を反射した物体までの距離が算出される。
【００５９】
可動反射部５０は反射面の角度を変更することにより、光の出入射方向を変更する。たとえば可動反射部５０の反射面の角度が破線で示すように変更された場合、レーザダイオード等の照射器から出力された光４０は可動反射部５０で光４１ｂのように反射されてセンサの外部に出射される。そして、センサの外部の物体で反射されて光４１ｂとほぼ同じ方向に戻った光４２ｂが、再び可動反射部５０で反射される。反射された光４３はセンサの受光部に入射する。このようにして、光４１ａとは異なる方向の物体までの距離を測定できる。
【００６０】
そして、センサでは可動反射部５０の反射面の角度を順に変更することにより、複数の方向に対して順に測定を行い、移動体の周囲の状態が測定される。たとえば光は、スポットが第１の方向に沿った複数のラインを描くように移動、すなわち走査され、同時に第１の方向と直行する第２の方向に移動される。すなわち、複数のラインは第２の方向に並ぶように互いに平行に描かれる。その結果、測定結果によって、周囲の状況を示すフレームが生成される。センサでは、時間の経過と共に繰り返しフレームが生成されても良い。
【００６１】
本実施例に係る演算処理方法について以下に説明する。本方法では、実施例１と同様にステップＳ１００が行われる。そして推定部１００はステップＳ１１０において、光が出力される測定方向毎に太陽光が受光部に入射するか否か判定する。本実施例では受光可能範囲が測定方向毎に定められており、推定部１００は各測定方向の受光可能範囲を用いて、各測定方向で太陽光が受光部に入射するか否か判定する。
【００６２】
次いで推定部１００は、複数の測定方向のうち、太陽光が受光部に入射すると判定された方向を避けるように、フレームサイズを決定する。具体的には、太陽光が受光に入射すると判定された方向の測定を行わないよう、可動反射部５０の駆動角度の範囲を決定する。
【００６３】
推定部１００は実施例１と同様に低下地域を示す情報を生成する。ここで、推定部１００は、複数の測定方向のうち、一部でも太陽光が受光部に入射すると判定された方向がある場合、その対象位置かつ対象時刻においてセンサの実測性能が低下すると推定する。そして、推定部１００は、対象時刻について、複数の対象位置の推定結果のうち、センサの実測性能が低下すると推定される対象位置を抽出し、抽出された対象位置を示す情報を、低下地域を示す情報とする。また、本実施例において、推定部１００はセンサの実測性能が低下すると推定された各対象位置に、その対象位置かつ対象時刻について決定された可動反射部５０の駆動角度の範囲を関連づける。そうすることで、移動体が低下地域を走行せざるを得ない場合に、低下地域を示す情報に関連づけられた可動反射部５０の駆動角度の範囲を採用することができる。
【００６４】
なお、原理が互いに異なる複数種類のセンサについて推定を行う場合、推定部１００は、複数の方向に出射され反射された光を受光部で受光することで、対象物までの距離を測定するセンサについてのみ、方向毎に太陽光が受光部に入射するか否か判定すればよい。
【００６５】
以上、本実施例によれば、実施形態と同様、推定部１００は、地図情報と、移動体向き情報と、対象とする時刻を示す時刻情報とを用いて、対象とする時刻かつ対象位置において移動体に搭載されたセンサの実測性能を時刻毎に推定する。したがって、太陽光の影響を加味してセンサの実測性能を事前に精度よく推定できる。
【００６６】
くわえて、本実施例によれば、推定部１００は、測定方向毎に太陽光が受光部に入射するか否か判定する。したがって、太陽光が受光部に入射する方向での光の入出力を避けるように、センサの走査範囲を変更することができる。
【００６７】
（実施例３）
実施例３に係る演算処理装置１０は、以下に説明する点を除いて実施例１および実施例２の少なくとも一方に係る演算処理装置１０と同じである。本実施例に係る演算処理装置１０では、推定部１００が、対象とする移動体の種類を示す情報、および、移動体の種類毎に設けられた搭載情報をさらに用いて太陽光が受光部に入射するか否か判定する。以下に詳しく説明する。
【００６８】
センサの取り付け位置やセンサの種類は移動体の種類によって異なる。また、センサの受光可能範囲はセンサの種類によって異なる。したがって、移動体の種類を用い、移動体の種類毎にセンサの実測性能を推定することで、各移動体に対してより高精度な推定結果を提供できる。
【００６９】
移動体の種類を示す情報はたとえば車両の車種を示す番号である。また、移動体の種類を示す情報は、二輪車、軽自動車、普通車、大型車等の種類を示す情報であっても良い。
【００７０】
本実施例において、記憶部１３０には移動体の種類毎に設けられた搭載情報が予め保持されている。たとえば、進行方向と受光部の向きとの関係を示す情報が、移動体毎に設けられている。なお、搭載情報は、進行方向と受光部の向きとの関係であってもよい。また、移動体の種類毎に設けられた搭載情報は、移動体の種類と進行方向に対する受光部の向きとの関係を示す情報であってもよい。
【００７１】
図１１は、本実施例における移動体の種類と進行方向に対する受光部の向きとの関係を示す情報を例示する図である。本図では、各移動体に複数のセンサが搭載されている場合の例を示している。各移動体の種類には、搭載される複数のセンサをそれぞれ示す情報が関連づけられている。そして、各センサに対して、受光可能範囲が定められている。
【００７２】
移動体の種類と進行方向に対する受光部の向きとの関係を示す情報は、各移動体の種類について、センサの取り付け位置、センサの検出可能範囲、移動体のボディの形状等を加味して定められ、予め記憶部１３０に保持される。
【００７３】
本実施例に係る演算処理方法について以下に説明する。本方法では、実施例１と同様にステップＳ１００が行われる。次いで、ステップＳ１１０において、推定部１００は、移動体の種類毎に太陽光が受光部に入射するか否か判定する。また推定部１００は、ステップＳ１１１において、移動体の種類に関連づけられている複数のセンサの少なくともいずれかの受光可能範囲内に照射方向がある場合、その移動体の種類について照射方向が受光部の受光可能範囲内にあると判定する（ステップＳ１１１のＹ）。一方、推定部１００は、移動体の種類に関連づけられている複数のセンサの全ての受光可能範囲内に照射方向がない場合、その移動体の種類について照射方向が受光部の受光可能範囲内にないと判定する（ステップＳ１１１のＮ）。
【００７４】
なお、推定部１００は、各移動体の種類に対し、センサごとに太陽光が受光部に入射するか否かを判定してもよい。その場合、推定結果には、センサの実測性能が低下すると判定されたセンサを特定する情報をさらに含んでも良い。推定部１００はたとえば、センサの実測性能が低下すると判定されたセンサを特定する情報を含む低下地域を示す情報を生成することができる。
【００７５】
また、推定部１００がセンサ毎に太陽光が受光部に入射するか否かを判定し、さらに実測性能レベルを推定する場合、センサの種類毎に定められた日射量と実測性能レベルの関係を用いて実測性能レベルを推定しても良い。日射量による影響の大きさはセンサの種類によって異なることがあるが、センサの種類毎に定められた日射量と実測性能レベルの関係を用いることにより、各センサについてより高精度に、実測性能レベルが推定できる。
【００７６】
各移動体は、自身の種類に対応する推定結果や低下地域を示す情報を演算処理装置１０から取得することができる。
【００７７】
以上、本実施例によれば、実施形態と同様、推定部１００は、地図情報と、移動体向き情報と、対象とする時刻を示す時刻情報とを用いて、対象とする時刻かつ対象位置において移動体に搭載されたセンサの実測性能を時刻毎に推定する。したがって、太陽光の影響を加味してセンサの実測性能を事前に精度よく推定できる。
【００７８】
くわえて、本実施例によれば、推定部１００が、対象とする移動体の種類を示す情報、および、移動体の種類と進行方向に対する受光部の向きとの関係を示す情報をさらに用いて太陽光が受光部に入射するか否か判定する。したがって、各移動体に対してより高精度な推定結果を提供できる。
【００７９】
（実施例４）
実施例４に係る演算処理装置１０は、移動体から、対象位置、進行方向および対象とする時刻を示す要求情報を取得する取得部１２０を備え、推定部１００は、要求情報に基づいてセンサの実測性能を推定する点を除いて実施例１から実施例３の少なくともいずれかに係る演算処理装置１０と同じである。以下に詳しく説明する。
【００８０】
本実施例では、たとえば移動体において目的地までのルートを設定する場合に、そのルート上の各位置で通過予定時刻にセンサの実測性能の低下が予想されるか否かを、移動体が演算処理装置１０に問い合わせ、その問い合わせ内容に基づいて演算処理装置１０で推定が行われる。
【００８１】
本実施例において、移動体ではナビゲーションや自動運転のためのルート設定が行われる。ルート設定のためにはまず、現在地と目的地の間のルートの候補が作成される。そして、移動体では作成された候補について、ルート上の複数の位置が推定の対象位置として選択され、選択された各位置の進行方向が特定される。また、各位置の通過予定時刻が推定の対象とする時刻として特定される。移動体では、複数の対象位置、各対象位置に対する対象時刻、および各対象位置における進行方向を示す要求情報が生成される。
【００８２】
取得部１２０は、移動体から要求情報を取得する。そして、要求情報が示す複数の対象位置および対象時刻、進行方向についてセンサの実測性能の推定を行い、推定結果を移動体に送信する。
【００８３】
推定結果を受信した移動体では、その推定結果に基づき、そのルートを採用するか否か判断される。具体的には、複数の対象位置にセンサの実測性能が低下すると推定される対象位置が含まれる場合、そのルートは採用されず、異なる候補が作成される。一方、複数の対象位置にセンサの実測性能が低下すると推定される対象位置が含まれない場合、そのルートが採用される。
【００８４】
なお、演算処理装置１０が移動体に搭載されている場合、その移動体のルート設定をする際に、上記したのと同様の処理が行われてもよい。取得部１２０は移動体に搭載されたナビゲーション装置等から要求情報を取得し、その要求情報に基づいた推定結果をナビゲーション装置等に対し出力する。
【００８５】
以上、本実施例によれば、実施形態と同様、推定部１００は、地図情報と、移動体向き情報と、対象とする時刻を示す時刻情報とを用いて、対象とする時刻かつ対象位置において移動体に搭載されたセンサの実測性能を時刻毎に推定する。したがって、太陽光の影響を加味してセンサの実測性能を事前に精度よく推定できる。
【００８６】
また、本実施例によれば、推定部１００は、要求情報に基づいてセンサの実測性能を推定する。したがって、移動体の走行に必要な推定を特に行うことができ、演算処理装置１０の処理負荷を軽減することができる。
【００８７】
（実施例５）
実施例５に係る演算処理装置１０は、以下に説明する点を除いて、実施例１から実施例４の少なくともいずれかに係る演算処理装置１０と同じである。
【００８８】
本実施例において取得部１２０は、複数の移動体からセンサの実測性能を示す実測性能情報及び移動体の位置情報を、センサの実測性能が測定された時刻を示す測定時刻情報とともに取得する。推定部１００は、取得された実測性能情報、位置情報、および測定時刻情報を用いてセンサの実測性能を推定する。
【００８９】
太陽光がセンサの実測性能に及ぼす影響は、天候や周囲の大気の状況等の環境にも依存する。したがって、各対象位置で実測されたデータをさらに用いることで、環境の影響を加味した推測が可能となり、センサの実測性能をより高精度に推定することができる。以下に詳しく説明する。
【００９０】
実測性能情報は、移動体においてセンサを用いた実測結果に基づいて生成される。移動体が複数のセンサを搭載している場合には、実測性能情報はセンサごとに生成される。実測性能情報はたとえばセンサの実測性能レベルを示す情報である。
【００９１】
実測性能情報の生成方法の一例を以下に説明する。移動体では、既知の特定対象物に対してセンサで測定が行われる。そして、測定結果に基づき信号強度やＳ／Ｎ比等が得られる。特定対象物はたとえば、センサの実測性能を判断するために設けられた専用の物体であっても良いし、一般的な物体であっても良い。後者の場合、特定対象物はたとえば、道路に設置された信号機、デリネーター、ガードレール、道路標識、方向看板等の設置物や、規制標示、指示標示等の道路上の標示等である。移動体または移動体の外部に設けられた記憶部には予め、基準とすべき信号強度やＳ／Ｎ比が記憶されている。基準とすべきセンサの実測性能は、たとえば良好な環境における出荷時のセンサの実測性能である。そして、記憶部から読み出された基準とすべきセンサの実測性能と、測定されたセンサの実測性能とが比較され、センサの実測性能レベルが算出される。たとえば、基準とすべき信号強度に対する測定された信号強度の比率（％）が実測性能レベルとして導出される。なお、実測性能レベルの導出には、信号強度とＳ／Ｎ比、その他の評価指標の少なくとも一つが用いられればよい。
【００９２】
実測性能情報の生成方法の他の一例を以下に説明する。移動体では、各センサの背景光の量、すなわちノイズの大きさが測定される。そして、背景光の量に応じて実測性能レベルが特定される。背景光の量が多いほど実測性能レベルが低いと特定できる。また、センサがカメラである場合、カメラで取得された画像のコントラストの大きさに応じて実測性能レベルが特定されても良い。コントラストが小さいほど実測性能レベルが低いと特定できる。たとえば移動体または移動体の外部に設けられた記憶部には、背景光の量と実測性能レベルの関係を示す情報、またはコントラストと実測性能レベルの関係を示す情報が予め保持されており、移動体ではそれを用いて実測性能レベルが導出される。
【００９３】
移動体はたとえばＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）の受信機を搭載しており、各時刻の自身の位置情報を取得可能である。移動体では、生成した実測性能情報に対し、その実測性能を測定した位置を示す位置情報が紐づけられる。
【００９４】
また、取得部１２０は実測性能情報および実測性能情報と同時に測定時刻情報を取得する。この測定時刻情報は、たとえば移動体において実測性能情報等に紐づけられる。また、実測性能の測定時刻と取得部１２０がその実測性能情報を取得する時刻がほぼ同じである場合、取得部１２０が実測性能情報を取得した時刻の時刻情報を測定時刻情報としてその実測性能情報に紐づけてもよい。
【００９５】
移動体では、移動体が特定対象物に近づくたびに実測性能情報が生成されてもよいし、予め定められた時間Ｔ１ごとに実測性能情報が生成されてもよい。また、取得部１２０は、移動体で実測性能情報が生成されるたびに実測性能情報、位置情報および測定時刻情報を取得してもよいし、予め定められた時間Ｔ２ごとに実測性能情報、位置情報および測定時刻情報を取得してもよい。時間Ｔ１および時間Ｔ２は特に限定されないが、たとえばそれぞれ３０秒以上５分以下である。時間Ｔ１と時間Ｔ２は互いに同じであっても良いし、異なっていても良い。
【００９６】
図１２は、実施例５に係る演算処理方法のフローチャートである。本方法について以下に詳しく説明する。
【００９７】
ステップＳ２００では、取得部１２０が複数の移動体から実測性能情報を、位置情報および測定時刻情報とともに取得する。取得された実測性能情報、位置情報および測定時刻情報は、互いに紐づけられた状態で記憶部１３０に蓄積される。
【００９８】
次いで、ステップＳ２１０では、対象位置について、第１の時刻を対象時刻として推定部１００により実測性能レベルが推定される。第１の時刻は過去の時刻である。ステップＳ２１０において、推定部１００はたとえば実施例１と同様にステップＳ１００およびステップＳ１１０を行う。そして、たとえば実施例１で説明したように、日射量に基づいて実測性能レベルが推定される。
【００９９】
次いでステップＳ２２０では、推定部１００は記憶部１３０から第１の時刻に対応する測定時刻情報に紐づけられ、かつ、対象位置に対応する位置情報に紐づけられた実測性能情報を抽出する。そしてステップＳ２１０で推定された第１の時刻の実測性能レベルと、抽出された実測性能情報が示す実測性能レベルとの差Ｄを算出する。第１の時刻と測定時刻情報が示す時刻、および対象位置と位置情報が示す位置は必ずしも完全に一致している必要は無い。測定時刻情報が示す時刻は第１の時刻を基準に予め定められた時間Ｔ３内にあれば良く、位置情報が示す位置は対象位置を基準に予め定められた距離ｄ以内にあればよい。時間Ｔ３は特に限定されないが、たとえば１分以上１５０分以下である。距離ｄは特に限定されないが、たとえば５ｍ以上１００ｍ以下である。
【０１００】
次いで、ステップＳ２３０では、対象位置について、第２の時刻を対象として推定部１００により実測性能レベルが推定される。ステップＳ２３０において、推定部１００はステップＳ２１０と同様に推定を行う。第２の時刻は第１の時刻とは異なる時刻であり、未来の時刻である。また、第１の時刻と第２の時刻との間隔はたとえば３分以上６０分以下である。
【０１０１】
次いで、ステップＳ２４０では、推定部１００は、第２の時刻について推定された実測性能レベルに、ステップＳ２２０で算出された差Ｄを加え、補正後の実測性能レベルとする。そして、補正後の実測性能レベルを対象位置における第２の時刻の推定結果とする。
【０１０２】
以上、本実施例によれば、実施形態と同様、推定部１００は、地図情報と、移動体向き情報と、対象とする時刻を示す時刻情報とを用いて、対象とする時刻かつ対象位置において移動体に搭載されたセンサの実測性能を時刻毎に推定する。したがって、太陽光の影響を加味してセンサの実測性能を事前に精度よく推定できる。
【０１０３】
くわえて、本実施例によれば、推定部１００は、取得された実測性能情報、位置情報、および測定時刻情報を用いてセンサの実測性能を推定する。したがって、環境の影響を加味して、センサの実測性能をより精度良く推定できる。
【０１０４】
以上、図面を参照して実施形態及び実施例について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。たとえば、上述の説明で用いたシーケンス図やフローチャートでは、複数の工程（処理）が順番に記載されているが、各実施例で実行される工程の実行順序は、その記載の順番に制限されない。各実施例では、図示される工程の順番を内容的に支障のない範囲で変更することができる。また、上述の各実施形態および各実施例は、内容が相反しない範囲で組み合わせることができる。
【０１０５】
以下、参考形態の例を付記する。
１−１．  地図情報と、対象位置における移動体の進行方向を示す移動体向き情報と、対象とする時刻を示す時刻情報とを用いて、前記対象とする時刻かつ前記対象位置において前記移動体に搭載されたセンサの実測性能を時刻毎に推定する推定部を備える演算処理装置。
１−２．  １−１．に記載の演算処理装置において、
前記推定部は、
前記時刻情報を用いて前記対象とする時刻の太陽光の照射方向を特定し、
前記地図情報、前記対象位置、前記進行方向、および前記照射方向に基づいて、太陽光が前記センサの受光部に入射するか否か判定し、
太陽光が前記受光部に入射すると判定した場合、前記センサの実測性能が低下すると推定する演算処理装置。
１−３．  １−２．に記載の演算処理装置において、
前記推定部は、前記移動体において前記センサの搭載されている状態を示す搭載情報をさらに用いて、太陽光が前記受光部に入射するか否か判定する演算処理装置。
１−４．  １−３．に記載の演算処理装置において、
前記推定部は、対象とする前記移動体の種類を示す情報、および前記移動体の種類毎に設けられた前記搭載情報をさらに用いて太陽光が前記受光部に入射するか否か判定する演算処理装置。
１−５．  １−２．から１−４．のいずれか一つに記載の演算処理装置において、
前記地図情報は三次元情報であり、
前記推定部は、前記照射方向および前記対象位置および前記地図情報に基づいて、太陽光が遮られないと判定される場合に、太陽光が前記受光部に入射すると判定する演算処理装置。
１−６．  １−２．から１−５．のいずれか一つに記載の演算処理装置において、
前記センサでは、複数の方向に出射され反射された光を前記受光部で受光することで、対象物までの距離が測定され、
前記推定部は、前記方向毎に太陽光が前記受光部に入射するか否か判定する演算処理装置。
１−７．  １−２．から１−６．のいずれか一つに記載の演算処理装置において、
前記推定部は、対象とする日付を示す日付情報をさらに用いて、前記照射方向を特定する演算処理装置。
１−８．  １−１．から１−７．のいずれか一つに記載の演算処理装置において、
前記センサは光学センサである演算処理装置。
１−９．  １−１．から１−８．のいずれか一つに記載の演算処理装置において、
前記推定部は、複数の前記対象位置について前記センサの実測性能を時刻毎に推定し、時刻毎に前記センサの実測性能の低下が予想される低下地域を示す情報を生成する演算処理装置。
１−１０．  １−１．から１−８．のいずれか一つに記載の演算処理装置において、
前記移動体から、前記対象位置、前記進行方向および前記対象とする時刻を示す要求情報を取得する取得部をさらに備え、
前記推定部は、前記要求情報に基づいて前記センサの実測性能を推定する演算処理装置。
１−１１．  １−１．から１−９．のいずれか一つに記載の演算処理装置において、
複数の前記移動体から前記センサの実測性能を示す実測性能情報及び前記移動体の位置情報を、前記センサの実測性能が測定された時刻を示す測定時刻情報とともに取得する取得部をさらに備え、
前記推定部は、取得された前記実測性能情報、前記位置情報、および前記測定時刻情報を用いて前記センサの実測性能を推定する演算処理装置。
１−１２．  １−１．から１−１１．のいずれか一つに記載の演算処理装置において、
当該演算処理装置は前記移動体に搭載されている演算処理装置。
２−１．  地図情報と、対象位置における移動体の進行方向を示す移動体向き情報と、対象とする時刻を示す時刻情報とを用いて、前記対象とする時刻かつ前記対象位置において前記移動体に搭載されたセンサの実測性能を時刻毎に推定する推定ステップを含む演算処理方法。
２−２．  ２−１．に記載の演算処理方法において、
前記推定ステップでは、
前記時刻情報を用いて前記対象とする時刻の太陽光の照射方向を特定し、
前記地図情報、前記対象位置、前記進行方向、および前記照射方向に基づいて、太陽光が前記センサの受光部に入射するか否か判定し、
太陽光が前記受光部に入射すると判定した場合、前記センサの実測性能が低下すると推定する演算処理方法。
２−３．  ２−２．に記載の演算処理方法において、
前記推定ステップでは、前記移動体において前記センサの搭載されている状態を示す搭載情報をさらに用いて、太陽光が前記受光部に入射するか否か判定する演算処理方法。
２−４．  ２−３．に記載の演算処理方法において、
前記推定ステップでは、対象とする前記移動体の種類を示す情報、および前記移動体の種類毎に設けられた前記搭載情報を用いて太陽光が前記受光部に入射するか否か判定する演算処理方法。
２−５．  ２−２．から２−４．のいずれか一つに記載の演算処理方法において、
前記地図情報は三次元情報であり、
前記推定ステップでは、前記照射方向および前記対象位置および前記地図情報に基づいて、太陽光が遮られないと判定される場合に、太陽光が前記受光部に入射すると判定する演算処理方法。
２−６．  ２−２．から２−５．のいずれか一つに記載の演算処理方法において、
前記センサでは、複数の方向に出射され反射された光を前記受光部で受光することで、対象物までの距離が測定され、
前記推定ステップでは、前記方向毎に太陽光が前記受光部に入射するか否か判定する演算処理方法。
２−７．  ２−２．から２−６．のいずれか一つに記載の演算処理方法において、
前記推定ステップでは、対象とする日付を示す日付情報をさらに用いて、前記照射方向を特定する演算処理方法。
２−８．  ２−１．から２−７．のいずれか一つに記載の演算処理方法において、
前記センサは光学センサである演算処理方法。
２−９．  ２−１．から２−８．のいずれか一つに記載の演算処理方法において、
前記推定ステップでは、複数の前記対象位置について前記センサの実測性能を時刻毎に推定し、時刻毎に前記センサの実測性能の低下が予想される低下地域を示す情報を生成する演算処理方法。
２−１０．  ２−１．から２−８．のいずれか一つに記載の演算処理方法において、
前記移動体から、前記対象位置、前記進行方向および前記対象とする時刻を示す要求情報を取得する取得ステップをさらに含み、
前記推定ステップでは、前記要求情報に基づいて前記センサの実測性能を推定する演算処理方法。
２−１１．  ２−１．から２−９．のいずれか一つに記載の演算処理方法において、
複数の前記移動体から前記センサの実測性能を示す実測性能情報及び前記移動体の位置情報を、前記センサの実測性能が測定された時刻を示す測定時刻情報とともに取得する取得ステップをさらに含み、
前記推定ステップでは、取得された前記実測性能情報、前記位置情報、および前記測定時刻情報を用いて前記センサの実測性能を推定する演算処理方法。
３−１．
演算処理装置を実現するためのコンピュータプログラムであって、
コンピュータを、
地図情報と、対象位置における移動体の進行方向を示す移動体向き情報と、対象とする時刻を示す時刻情報とを用いて、前記対象とする時刻かつ前記対象位置において前記移動体に搭載されたセンサの実測性能を時刻毎に推定する推定手段として機能させるコンピュータプログラム。
３−２．  ３−１．に記載のコンピュータプログラムにおいて、
前記推定手段は、
前記時刻情報を用いて前記対象とする時刻の太陽光の照射方向を特定し、
前記地図情報、前記対象位置、前記進行方向、および前記照射方向に基づいて、太陽光が前記センサの受光部に入射するか否か判定し、
太陽光が前記受光部に入射すると判定した場合、前記センサの実測性能が低下すると推定するコンピュータプログラム。
３−３．  ３−２．に記載のコンピュータプログラムにおいて、
前記推定手段は、前記移動体において前記センサの搭載されている状態を示す搭載情報をさらに用いて、太陽光が前記受光部に入射するか否か判定するコンピュータプログラム。
３−４．  ３−３．に記載のコンピュータプログラムにおいて、
前記推定手段は、対象とする前記移動体の種類を示す情報、および前記移動体の種類毎に設けられた前記搭載情報を用いて太陽光が前記受光部に入射するか否か判定するコンピュータプログラム。
３−５．  ３−２．から３−４．のいずれか一つに記載のコンピュータプログラムにおいて、
前記地図情報は三次元情報であり、
前記推定手段は、前記照射方向および前記対象位置および前記地図情報に基づいて、太陽光が遮られないと判定される場合に、太陽光が前記受光部に入射すると判定するコンピュータプログラム。
３−６．  ３−２．から３−５．のいずれか一つに記載のコンピュータプログラムにおいて、
前記センサでは、複数の方向に出射され反射された光を前記受光部で受光することで、対象物までの距離が測定され、
前記推定手段は、前記方向毎に太陽光が前記受光部に入射するか否か判定するコンピュータプログラム。
３−７．  ３−２．から３−６．のいずれか一つに記載のコンピュータプログラムにおいて、
前記推定手段は、対象とする日付を示す日付情報をさらに用いて、前記照射方向を特定するコンピュータプログラム。
３−８．  ３−１．から３−７．のいずれか一つに記載のコンピュータプログラムにおいて、
前記センサは光学センサであるコンピュータプログラム。
３−９．  ３−１．から３−８．のいずれか一つに記載のコンピュータプログラムにおいて、
前記推定手段は、複数の前記対象位置について前記センサの実測性能を時刻毎に推定し、時刻毎に前記センサの実測性能の低下が予想される低下地域を示す情報を生成するコンピュータプログラム。
３−１０．  ３−１．から３−８．のいずれか一つに記載のコンピュータプログラムにおいて、
前記移動体から、前記対象位置、前記進行方向および前記対象とする時刻を示す要求情報を取得する取得手段をさらに備え、
前記推定手段は、前記要求情報に基づいて前記センサの実測性能を推定するコンピュータプログラム。
３−１１．  ３−１．から３−９．のいずれか一つに記載のコンピュータプログラムにおいて、
コンピュータを、複数の前記移動体から前記センサの実測性能を示す実測性能情報及び前記移動体の位置情報を、前記センサの実測性能が測定された時刻を示す測定時刻情報とともに取得する取得手段としてさらに機能させ、
前記推定手段は、取得された前記実測性能情報、前記位置情報、および前記測定時刻情報を用いて前記センサの実測性能を推定するコンピュータプログラム。
３−１２．  ３−１．から３−１１．のいずれか一つに記載のコンピュータプログラムにおいて、
当該演算処理装置は前記移動体に搭載されているコンピュータプログラム。
【符号の説明】
【０１０６】
１０  演算処理装置
２０  移動体
３０  通信網
１００  推定部
１２０  取得部
１３０  記憶部
２１０  受光可能範囲
４００  集積回路
４０２  バス
４０４  プロセッサ
４０６  メモリ
４０８  ストレージデバイス
４１０  入出力インタフェース
４１２  ネットワークインタフェース
４２０  モニタ
４２１  入力パネル
５０  可動反射部
【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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