(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体に搭載される情報処理装置であって、
前記移動体の移動経路の周辺に所在する複数の認識対象物の各々の属性を、複数の時刻の時刻ごとに、各時刻での前記移動体の所在位置で認識する認識部と、
地図情報に基づいて前記複数の認識対象物の各々の属性を取得する方法及び前記移動体の前記複数の認識対象物の各々への最接近時に前記複数の認識対象物の各々の属性を取得する方法の少なくともいずれかにより、前記複数の認識対象物の各々の属性を取得する属性取得部と、
前記複数の時刻の時刻ごとに、前記認識部の前記複数の認識対象物の各々についての認識結果と前記属性取得部により取得された前記複数の認識対象物の各々の属性とを比較して前記認識部の前記複数の認識対象物の各々についての認識性能を評価する評価部とを有する情報処理装置。
【請求項２】
前記評価部は、
前記複数の時刻の時刻ごとに、各時刻での前記移動体の所在位置を基準とする前記複数の認識対象物の各々の相対位置に前記複数の認識対象物の各々についての評価結果がマッピングされる認識性能マップを生成する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記情報処理装置は、更に、
前記複数の時刻の時刻ごとの認識性能マップを統合する統合部を有する請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記情報処理装置は、更に、
前記統合部による統合により得られた統合認識性能マップを既定の出力先に出力する出力部を有する請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記認識部は、
前記複数の認識対象物の各々の属性として、前記移動体から前記複数の認識対象物の各々までの距離、前記複数の認識対象物の各々の種類、及び前記複数の認識対象物の各々の状態の少なくともいずれかを認識し、
前記属性取得部は、
前記複数の認識対象物の各々の属性として、前記移動体から前記複数の認識対象物の各々までの距離、前記複数の認識対象物の各々の種類、及び前記複数の認識対象物の各々の状態の少なくともいずれかを取得する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
移動体に搭載されるコンピュータが、
前記移動体の移動経路の周辺に所在する複数の認識対象物の各々の属性を、複数の時刻の時刻ごとに、各時刻での前記移動体の所在位置で認識し、
地図情報に基づいて前記複数の認識対象物の各々の属性を取得する方法及び前記移動体の前記複数の認識対象物の各々への最接近時に前記複数の認識対象物の各々の属性を取得する方法の少なくともいずれかにより、前記複数の認識対象物の各々の属性を取得し、
前記複数の時刻の時刻ごとに、前記複数の認識対象物の各々についての認識結果と取得された前記複数の認識対象物の各々の属性とを比較して前記複数の認識対象物の各々についての認識性能を評価する情報処理方法。
【請求項７】
移動体に搭載されるコンピュータに、
前記移動体の移動経路の周辺に所在する複数の認識対象物の各々の属性を、複数の時刻の時刻ごとに、各時刻での前記移動体の所在位置で認識する認識処理と、
地図情報に基づいて前記複数の認識対象物の各々の属性を取得する方法及び前記移動体の前記複数の認識対象物の各々への最接近時に前記複数の認識対象物の各々の属性を取得する方法の少なくともいずれかにより、前記複数の認識対象物の各々の属性を取得する属性取得処理と、
前記複数の時刻の時刻ごとに、前記認識処理の前記複数の認識対象物の各々についての認識結果と前記属性取得処理により取得された前記複数の認識対象物の各々の属性とを比較して前記認識処理の前記複数の認識対象物の各々についての認識性能を評価する評価処理とを実行させる情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動体の移動経路の周辺に存在する認識対象物の属性を認識する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ドライバーの運転サポート及び予防安全を目的として、車線逸脱警報システム（ＬＤＷ）、歩行者検知システム（ＰＤ）、アダプティブクルーズコントロールシステム（ＡＣＣ）といった先進運転支援システムが開発されている。また、目的地までの一部または目的地までの全ての運転をドライバーに代わって行う自動運転システムが開発されている。【０００３】
一般的に、自動運転は、自動運転車両の周辺状況の認識、自動運転車両の行動の判断、及び自動運転車両のアクセル、ブレーキ及びハンドルの操作、という３つの要素で実現される。【０００４】
上記の周辺状況の認識とは、単独もしくは複数の車載センサを用いて、障害物の位置、種類（車両、オートバイ、歩行者、自転車など）、標識及び路面標示の位置及び意味といった自動運転車両の周辺の状況を正確に認識することを指す。【０００５】
しかし、車載センサは天候、周囲の明るさなど様々な要因により周辺状況の認識性能（周辺状況をどの程度詳細に認識できるかという性能）が動的に変化する。このため、自動運転車両の行動を判断する時点における認識性能を正確に把握していないと、自動運転車両の次の行動を適切に判断することができない。
例えば、車載センサのひとつであるカメラの最大認識距離が、十分な明るさが確保されている環境では、１００メートルであると仮定する。一方で、夜間など明るさが不十分な環境では、当該カメラの最大認識距離が５０メートルに劣化すると仮定する。この場合に、５０メートル〜１００メートルの間に障害物が存在しても当該カメラは正確に障害物を認識することができない。しかし、周辺状況の認識性能の変化を正しく把握できないていない場合には、５０メートル〜１００メートルの間の障害物を認識できないという事実が、５０メートル〜１００メートルには障害物が存在しないと誤って認識される。この誤った認識を基に自動運転車両の行動を判断すると、適切な判断を下すことが出来ず、場合によっては事故を起こしかねない。【０００６】
上記の認識性能の動的な変化に対して、特許文献１には、以下の走行制御システムの開示がある。
特許文献１の走行制御システムは、車両の周辺環境を検知する画像認識手段と車両の周辺環境を記憶する周辺環境記憶手段を有する。また、特許文献１の走行制御システムでは、前記画像認識手段が検出した複数の対象物と、周辺環境記憶手段に記憶されている同一の対象物との類似度をそれぞれ算出して定量化する。これにより、特許文献１の走行制御システムは、類似度から前記画像認識手段の認識性能を動的に算出することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１６−９９６３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特許文献１の技術では、センサ単位で一律の認識性能を算出する。また、特許文献１の技術では、センサの認識性能を高、中、低の三段階などおおまかに算出している。センサの認識性能は認識位置によって大きく異なる。このため、センサの認識性能は、センサ単位で一律として算出するべきではなく、位置ごとに細かく算出する必要がある。【０００９】
例えば、カメラの認識性能として、最大認識距離が１００メートル、０〜９５メートルまでの認識性能が「高」、９５〜１００メートルの認識性能が「低」であったとする。この場合に、特許文献１の技術によりカメラの認識性能が算出された場合は、センサ単位で一律の認識性能が判断されるため、当該カメラの認識性能は「高」と判断される。ここで、車両（カメラ）から９８メートルの位置に信号機が存在していると仮定する。車両に搭載されるカメラは信号機の存在を認識し、かつ青信号の状態であると認識したとする。
特許文献１の認識性能算出方法によれば、当該カメラの認識性能は「高」なので、当該カメラによる信号機が青信号の状態であるとの認識結果は信頼することができる。このため、自動運転車両の行動判断において、車両の現在の速度のまま車両が交差点に進入可能であると判断される。しかし、実際には、車両（カメラ）から９８メートルの位置における認識性能は信頼できるものではなく、信号機が赤信号の状態である可能性がある。実際に信号機が赤信号であった場合には、車両が現在の速度のまま交差点に進入可能であるとした判断は誤っており、車両及び周辺環境に危険が生じる。【００１０】
本発明は、このような課題を解決することを主な目的とする。つまり、本発明は、きめ細かく認識性能を評価できるようにすることを主な目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明に係る情報処理装置は、
移動体に搭載される情報処理装置であって、
前記移動体の移動経路の周辺に所在する認識対象物の属性を、前記移動体の前記移動経路上の移動に伴い、前記移動経路上の複数の位置で認識する認識部と、
前記認識対象物の属性を取得する属性取得部と、
前記複数の位置の位置ごとの前記認識部の認識結果と前記属性取得部により取得された前記認識対象物の属性とを比較し、前記複数の位置の位置ごとの前記認識部の認識性能を評価する評価部とを有する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、移動経路上の複数の位置での認識性能を評価するため、きめ細かく認識性能を評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】実施の形態１に係る装置構成例を示す図。
【図２】実施の形態１に係る情報処理装置の動作例を示すフローチャート。
【図３】実施の形態１に係る第１の認識性能マップの生成処理の詳細を示すフローチャート。
【図４】実施の形態１に係る第２の認識性能マップの生成処理の詳細を示すフローチャート。
【図５】実施の形態１に係る認識性能マップの統合処理の詳細を示すフローチャート。
【図６】実施の形態１に係る地図情報を用いた認識性能の評価例を示す図。
【図７】実施の形態１に係る地図情報を用いた認識性能マップの生成例を示す図。
【図８】実施の形態１に係る相対位置を用いた誤差補正例を示す図。
【図９】実施の形態１に係る車両の移動に基づく認識性能の評価例を示す図。
【図１０】実施の形態１に係る時刻ごとの車両と認識対象物の各々との位置関係の例を示す図。
【図１１】実施の形態１に係る時刻ごとの認識性能マップの例を示す図。
【図１２】実施の形態１に係る統合認識性能マップの例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
実施の形態１．
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１は、本実施の形態に係る装置構成例を示す。
図１では、移動体の一例である車両１００における装置構成例が示される。車両１００は自動運転が可能である。
本実施の形態では、移動体の一例として車両１００を用いて説明を進めるが、移動体は、車両１００に限らない。移動体は、自動運転のように人間の操作がなくても自律的に移動ができる物体である。移動体は、車両１００以外に、船舶、ロボット等が想定される。
【００１５】
車両１００には、認識情報監視装置１０、車載センサ５０、自動運転装置６０、位置算出装置７０、通信装置８０及び車両ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ）９０が搭載される。
【００１６】
認識情報監視装置１０は、コンピュータである。認識情報監視装置１０は、ハードウェアとしてプロセッサ２０、メモリ３０及び入出力インタフェース装置４０を備える。
【００１７】
プロセッサ２０は、システムバスを介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。
プロセッサ２０は、プロセッシングを行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。プロセッサ２０は、具体例としては、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）である。
【００１８】
プロセッサ２０は、ＣＰＵ、ＤＳＰ、ＧＰＵ及びＦＰＧＡを有している。プロセッサ２０では、ＣＰＵ、ＤＳＰ、ＧＰＵ及びＦＰＧＡが連携してプログラムを実行することで、認識情報監視装置１０の機能が実現される。プロセッサ２０は、プロセッシングサーキットリーの一例である。
【００１９】
ＣＰＵは、プログラムの実行、データ演算といった処理を行う。ＤＳＰは、算術演算、データ移動といった、デジタル信号処理を行う。例えば、ミリ波レーダから得られるセンサデータのセンシングといった処理は、ＣＰＵが処理でせずに、ＤＳＰによって高速に処理することが望ましい。
【００２０】
ＧＰＵは、画像の処理に特化したプロセッサである。ＧＰＵは、複数の画素データを並列処理することで、高速な画像処理が可能である。ＧＰＵは、画像処理で頻繁に使われるテンプレートマッチング処理を、高速に処理できる。例えば、カメラから得られるセンサデータのセンシングは、ＧＰＵで処理することが望ましい。カメラから得られるセンサデータのセンシングをＣＰＵで処理すると、処理時間が膨大になる。また、ＧＰＵは単なる画像処理用のプロセッサとしてではなく、ＧＰＵの演算資源を用いて、汎用計算を行う使い方（ＧＰＧＰＵ：Ｇｅｎｅｒａｌ  Ｐｕｒｐｏｓｅ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ  ｏｎ  Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔｓ）がある。従来の画像処理技術では画像に映りこむ車両の検出精度に限界が合ったが、ＧＰＧＰＵによるディープラーニングで画像処理を行うことでより高精度に検出することができる。
【００２１】
ＦＰＧＡは、論理回路の構成をプログラム可能なプロセッサである。ＦＰＧＡは、専用のハードウェア演算回路とプログラム可能なソフトウェアとの両方の性質を持つ。複雑な演算及び並列性のある処理は、ＦＰＧＡで高速に実行できる。
【００２２】
メモリ３０は、不揮発性メモリと、揮発性メモリとからなる。不揮発性メモリは、認識情報監視装置１０の電源がオフの間も、実行プログラム及びデータを保持できる。揮発性メモリは、認識情報監視装置１０の動作時に、データを高速に移動可能である。不揮発性メモリは、具体例としては、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリである。揮発性メモリは、具体例としては、ＤＤＲ２−ＳＤＲＡＭ（Ｄｏｕｂｌｅ−Ｄａｔａ−Ｒａｔｅ２  Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ  Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＤＲ３−ＳＤＲＡＭ（Ｄｏｕｂｌｅ−Ｄａｔａ−Ｒａｔｅ３  Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ  Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）である。不揮発性メモリは、ＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ）メモリカード、ＣＦ（ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ（登録商標））、ＮＡＮＤフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ（登録商標）ディスク、ＤＶＤといった可搬記憶媒体であってもよい。メモリ３０は、図示していないメモリインタフェースを介して、プロセッサ２０と接続される。メモリインタフェースは、プロセッサ２０からのメモリアクセスを一元的に管理し、効率的なメモリアクセス制御を行う。メモリインタフェースは、認識情報監視装置１０におけるデータ転送に利用される。
【００２３】
認識情報監視装置１０は機能構成要素として、第１の比較分析部２１と、第２の比較分析部２２と、分析結果統合部２３と、地図情報３１とを備える。なお、第１の比較分析部２１と、第２の比較分析部２２と、分析結果統合部２３と、後述する認識部２４とを組み合わせて得られる構成が情報処理装置２００に相当する。また、第１の比較分析部２１と、第２の比較分析部２２と、分析結果統合部２３と、認識部２４とにより行われる動作は、情報処理方法及び情報処理プログラムに相当する。
【００２４】
第１の比較分析部２１、第２の比較分析部２２、分析結果統合部２３及び認識部２４の機能は、プログラムにより実現される。メモリ３０では、第１の比較分析部２１、第２の比較分析部２２、分析結果統合部２３及び認識部２４の機能を実現するプログラムが記憶されている。プロセッサ２０は、これらプログラムをメモリ３０から読み込み、これらプログラムを実行する。
【００２５】
また、第１の比較分析部２１、第２の比較分析部２２、分析結果統合部２３及び認識部２４の機能は、ハードウェアである論理回路により実現されてもよい。この場合は、メモリ３０には論理回路情報が記憶される。論理回路情報は、プロセッサ２０により読み込まれて実行される。
【００２６】
第１の比較分析部２１、第２の比較分析部２２、分析結果統合部２３、認識部２４及び地図情報３１の詳細は後述する。
【００２７】
プロセッサ２０は、複数のプロセッサでも構成されてもよい。複数のプロセッサ２０が、第１の比較分析部２１、第２の比較分析部２２、分析結果統合部２３及び認識部２４の各機能を実現するプログラムを連携して実行してもよい。
【００２８】
メモリ３０には、地図情報３１が記憶されている。地図情報３１は路面標示、標識及び信号機などの種類、位置、幅、大きさなどから成る高精度な道路環境の情報である。
【００２９】
入出力インタフェース装置４０は、車両１００に搭載された自動運転装置６０、位置算出装置７０、通信装置８０及び車両ＥＣＵ９０と接続されている。
【００３０】
車載センサ５０は、カメラ、ミリ波、Ｌｉｄａｒ、ソナーなどのセンサである。車両１００には、１つ以上の車載センサ５０が取り付けられている。車載センサ５０は、自動運転装置６０が車両１００の周辺状況を認識するための情報を自動運転装置６０に出力する。
【００３１】
自動運転装置６０は、認識部２４、行動決定部２５及び制御量算出部２６で構成される。
認識部２４は、車載センサ５０からの情報を用いて、車両１００の周辺状況を認識する。
行動決定部２５は、認識部２４の認識結果に基づき、車両１００の行動を決定する。行動決定部２５は、認識情報監視装置１０が生成する認識性能マップを用いることで正しい車両行動を決定する。認識性能マップの詳細は後述する。
制御量算出部２６は、行動決定部２５の決定に基づき、車両１００の車両制御量を算出する。そして、制御量算出部２６は、算出した車両制御量を車両ＥＣＵ９０に送信する。
このような動作により、自動運転装置６０は、ドライバーに代わり車両１００を自動で走行させる。
認識部２４、行動決定部２５及び制御量算出部２６は、第１の比較分析部２１、第２の比較分析部２２及び分析結果統合部２３が実行されるプロセッサ２０で実行されてもよいし、他のプロセッサで実行されてもよい。図１は、認識部２４、行動決定部２５及び制御量算出部２６が、第１の比較分析部２１、第２の比較分析部２２及び分析結果統合部２３が実行されるプロセッサ２０で実行されている例を示す。
【００３２】
また、メモリ３０には、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）も記憶されている。
そして、ＯＳの少なくとも一部がプロセッサ２０により実行される。
プロセッサ２０はＯＳの少なくとも一部を実行しながら、第１の比較分析部２１、第２の比較分析部２２、分析結果統合部２３、認識部２４、行動決定部２５及び制御量算出部２６の機能を実現するプログラムを実行する。
プロセッサ２０がＯＳを実行することで、タスク管理、メモリ管理、ファイル管理、通信制御等が行われる。
【００３３】
また、第１の比較分析部２１、第２の比較分析部２２、分析結果統合部２３、認識部２４、行動決定部２５及び制御量算出部２６の処理の結果を示す情報、データ、信号値及び変数値の少なくともいずれかが、メモリ３０、プロセッサ２０内のレジスタ及びキャッシュメモリの少なくともいずれかに記憶される。
また、第１の比較分析部２１、第２の比較分析部２２、分析結果統合部２３、認識部２４、行動決定部２５及び制御量算出部２６の機能を実現するプログラムは、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ（登録商標）ディスク、ＤＶＤ等の可搬記録媒体に格納されていてもよい。そして、第１の比較分析部２１、第２の比較分析部２２、分析結果統合部２３、認識部２４、行動決定部２５及び制御量算出部２６の機能を実現するプログラムが格納された可搬記録媒体を商業的に流通させてもよい。
【００３４】
また、第１の比較分析部２１、第２の比較分析部２２、分析結果統合部２３、認識部２４、行動決定部２５及び制御量算出部２６の「部」を、「回路」又は「工程」又は「手順」又は「処理」に読み替えてもよい。
【００３５】
図１では、認識情報監視装置１０が生成する認識性能マップは自動運転装置６０で利用されるが、認識性能マップは他の装置で利用されてもよい。
【００３６】
位置算出装置７０は、車両１００が所在する位置を求める。
認識情報監視装置１０は、位置算出装置７０から車両１００の位置情報を取得する。
【００３７】
通信装置８０は、路側機、他車両が送信する障害物の位置、大きさ及び種類、標識、路面標示などの情報を受信し、受信したこれらの情報を認識情報監視装置１０に転送する。
【００３８】
車両ＥＣＵ９０は、車両の速度、ハンドル操作角等を操作する。また、車両ＥＣＵ９０から現状の速度、ハンドル操作角等の車両の状態を示す情報を取得することができる。
【００３９】
次に、情報処理装置２００を構成する、第１の比較分析部２１、第２の比較分析部２２、分析結果統合部２３及び認識部２４の詳細を説明する。
【００４０】
認識部２４は、移動体である車両１００の移動経路の周辺に所在する認識対象物の属性を、車両１００の移動経路上の移動に伴い、移動経路上の複数の位置で認識する。認識部２４は、移動経路の周辺に所在する複数の認識対象物の属性を認識してもよい。認識対象物は、移動経路の近傍に所在する物体でもよいし、移動経路上に所在する物体でもよい。認識対象物は、立体でもよいし、平面でもよい。認識対象物は、例えば、路面標示、標識及び信号機である。
認識部２４は、認識対象物の属性として、車両１００から認識対象物までの距離、認識対象物の種類、及び認識対象物の状態の少なくともいずれかを認識する。認識対象物の種類とは、例えば、認識対象物が標識であれば、標識の種類である。認識対象物の状態とは、例えば、認識対象物が信号機であれば、赤信号、青信号、黄信号のいずれが点灯中であるかという状態である。
認識部２４により行われる処理は、認識処理に相当する。
【００４１】
第１の比較分析部２１及び第２の比較分析部２２は、それぞれ、認識対象物の属性を取得する。
第１の比較分析部２１と第２の比較分析部２２は、それぞれ異なる属性取得方法により認識対象物の属性を取得する。具体的には、第１の比較分析部２１は、地図情報３１に基づいて認識対象物の属性を取得する。第２の比較分析部２２は、車両１００の移動経路上の移動に基づいて認識対象物の属性を取得する。
第１の比較分析部２１及び第２の比較分析部２２は、認識対象物の属性として、車両１００から認識対象物までの距離、認識対象物の種類、及び認識対象物の状態の少なくともいずれかを取得する。認識対象物の種類及び認識対象物の状態の意味は、前述のとおりである。
【００４２】
第１の比較分析部２１は、位置ごとの認識部２４の認識結果と第１の比較分析部２１が取得した認識対象物の属性とを比較し、位置ごとの認識部２４の認識性能を評価する。例えば、認識対象物の属性が車両１００から認識対象物までの距離である場合、第１の比較分析部２１は、認識部２４が認識した車両１００から認識対象物までの距離と第１の比較分析部２１が取得した車両１００から認識対象物までの距離とを比較して、認識部２４の認識性能を評価する。
認識性能とは、認識対象物の属性を正確に認識できる性能である。認識対象物の属性が車両１００から認識対象物までの距離である場合は、認識部２４が認識した車両１００から認識対象物までの距離と実際の距離との誤差の量で認識性能が評価される。認識対象物の属性が認識対象物の種類である場合は、認識部２４が認識した認識対象物の種類と認識対象物の実際の種類との近似性で認識性能が評価される。
【００４３】
第２の比較分析部２２も、位置ごとの認識部２４の認識結果と第２の比較分析部２２が取得した認識対象物の属性とを比較し、位置ごとの認識部２４の認識性能を評価する。例えば、認識対象物の属性が車両１００から認識対象物までの距離である場合、第２の比較分析部２２は、認識部２４が認識した車両１００から認識対象物までの距離と第２の比較分析部２２が取得した車両１００から認識対象物までの距離とを比較して、認識部２４の認識性能を評価する。
【００４４】
第１の比較分析部２１及び第２の比較分析部２２は、それぞれ、認識部２４の認識性能の評価結果を表す認識性能マップを生成する。第１の比較分析部２１が生成する認識性能マップを第１の認識性能マップという。また、第２の比較分析部２２が生成する認識性能マップを第２の認識性能マップという。
【００４５】
第１の比較分析部２１及び第２の比較分析部２２は、属性取得部及び評価部に相当する。また、第１の比較分析部２１及び第２の比較分析部２２で行われる処理は、属性取得処理及び評価処理に相当する。
【００４６】
分析結果統合部２３は、第１の比較分析部２１が生成した第１の認識性能マップと第２の認識性能マップを統合し、統合認識性能マップを生成する。そして、分析結果統合部２３は、生成した統合認識性能マップを入出力インタフェース装置４０を介して行動決定部２５に出力する。
統合認識性能マップは、複数の属性取得方法による評価結果が統合されて表される情報であり、評価結果情報に相当する。
分析結果統合部２３は、出力部に相当する。
【００４７】
＊＊＊動作の説明＊＊＊
次に、実施の形態１に係る情報処理装置２００（第１の比較分析部２１、第２の比較分析部２２、分析結果統合部２３及び認識部２４）の動作を説明する。
【００４８】
図２は、実施の形態１に係る情報処理装置２００の動作例を示す。
【００４９】
先ず、ステップＳ１０において、第１の認識性能マップの生成処理が行われる。第１の認識性能マップの生成処理では、第１の認識性能マップが生成される。
第１の認識性能マップの生成処理は、認識部２４及び第１の比較分析部２１により行われる。
【００５０】
また、ステップＳ１０に並行して、ステップＳ２０において、第２の認識性能マップの生成処理が行われる。第２の認識性能マップの生成処理では、第２の認識性能マップが生成される。
第２の認識性能マップの生成処理は、認識部２４及び第２の比較分析部２２により行われる。
【００５１】
ステップＳ１０及びステップＳ２０の後に、ステップＳ３０において、認識性能マップの統合処理が行われる。認識性能マップの統合処理では、第１の認識性能マップと第２の認識性能マップが統合されて統合認識性能マップが生成される。
認識性能マップの統合処理は、分析結果統合部２３により行われる。
【００５２】
次に、図３を参照して、図２の第１の認識性能マップの生成処理（ステップＳ１０）の詳細を説明する。
【００５３】
先ず、ステップＳ１１において、認識部２４が移動経路の周辺に所在する認識対象物を決定する。
認識部２４は、例えば、移動経路の前方にある標識等を認識対象物に決定する。
【００５４】
次に、ステップＳ１２において、認識部２４は認識タイミングが到来したか否かを判定する。
認識タイミングは、一定周期（例えば、１秒）で到来するものとする。
認識タイミングが到来している場合は、処理がステップＳ１３に進む。
【００５５】
ステップＳ１３では、認識部２４は、認識対象物の属性を認識する。
本実施の形態では、認識部２４は、認識対象物の属性として、車両１００から認識対象物までの距離を認識するものとする。
【００５６】
次に、ステップＳ１４において、第１の比較分析部２１が地図情報３１から当該認識対象物の情報を取得済か否かを判定する。
認識対象物の情報を未取得の場合は、処理がステップＳ１５に進む。一方、認識対象物の情報を取得済の場合は、処理がステップＳ１６に進む。
【００５７】
ステップＳ１５では、第１の比較分析部２１は、地図情報３１から認識対象物の情報を取得する。
本実施の形態では、車両１００から認識対象物までの距離を認識対象物の属性としているので、第１の比較分析部２１は、認識対象物の座標情報を地図情報３１から取得する。
また、例えば、認識対象物の種類を認識対象物の属性としている場合は、第１の比較分析部２１は認識対象物の種類（例えば、標識の種類）の情報を取得する。
【００５８】
ステップＳ１６では、第１の比較分析部２１は、認識部２４の認識結果とステップＳ１５で取得した認識対象物の情報から得られる認識対象物の属性とを比較し、認識部２４の認識性能を評価する。
本実施の形態では、車両１００から認識対象物までの距離を認識対象物の属性としているので、第１の比較分析部２１は、認識タイミングごとに車両１００の現在位置の情報を位置算出装置７０から取得する。そして、第１の比較分析部２１は、認識タイミングに認識部２４が認識した車両１００から認識対象物までの距離と、ステップＳ１５で取得した座標情報と位置算出装置７０からの現在位置の情報から得られる車両１００から認識対象物までの距離とを比較する。そして、第１の比較分析部２１は、認識部２４が認識した距離とステップＳ１５で取得した座標情報から得られる距離との誤差に基づき、認識部２４の認識性能を評価する。
また、例えば、認識対象物の種類を認識対象物の属性としている場合は、第１の比較分析部２１は、認識部２４が認識した認識対象物の種類と、ステップＳ１５で取得した情報から得られる認識対象物の種類とを比較する。そして、第１の比較分析部２１は、認識部２４が認識した種類とステップＳ１５で取得した情報から得られる種類との近似性に基づき、認識部２４の認識性能を評価する。
【００５９】
次に、ステップＳ１７において、第１の比較分析部２１が、ステップＳ１６の評価結果に基づき、第１の認識性能マップを生成する。
【００６０】
次に、ステップＳ１８において、第１の比較分析部２１は、ステップＳ１２以降の処理を継続するか否かを判定する。
ステップＳ１２以降の処理を継続する場合は、ステップＳ１２以降の処理が繰り返される。
【００６１】
なお、以上では、説明の簡明のために、１つの認識対象物に対する処理を説明したが、認識部２４はステップＳ１１で複数の認識対象物を決定することができる。
ステップＳ１１で複数の認識対象物を決定した場合は、ステップＳ１２以降の処理が各認識対象物に対して行われる。この結果、ステップＳ１７で生成される第１の認識性能マップには、複数の認識対象物についての認識部２４の認識性能の評価結果が表される。
【００６２】
ここで、ステップＳ１６における比較方法の詳細を説明する。
【００６３】
認識部２４は、車両１００の位置を原点とした車両中心座標系において認識対象物の位置を認識する。一方で、地図情報３１の座標系はある位置を原点とした絶対座標系である。このため、認識部２４が認識した車両１００から認識対象物までの距離と地図情報３１から得られる車両１００から認識対象物までの距離とを比較するためには、認識部２４が用いる車両中心座標系と地図情報３１に含まれる絶対座標系とを合わせる必要がある。第１の比較分析部２１は、例えば、位置算出装置７０から取得される車両１００の絶対座標系における位置情報と車両ＥＣＵ９０から取得される車両状態を示す情報とを用いて、地図情報３１の絶対座標系を車両中心座標系に変換する。なお、ここでは、第１の比較分析部２１が地図情報３１の絶対座標系を車両中心座標系に変換する例を示したが、第１の比較分析部２１は、車両中心座標系を絶対座標系に変換するようにしてもよい。
【００６４】
第１の比較分析部２１は、このように座標変換を行った後に、認識部２４が認識した認識対象物の座標と地図情報３１での認識対象物の座標とを比較することで、認識部２４の認識性能を評価する。
図６は、第１の比較分析部２１による認識部２４の認識性能の評価例を示す。
図６の左図は、認識部２４が認識対象物を認識するのに好条件な環境を示す。図６の右図は、認識部２４が認識対象物を認識するのに悪条件な環境を示す。例えば、好条件な環境は日中など明るい環境である。一方、悪条件な環境は夜間など暗い環境である。
地図情報３１から得られた車両１００から認識対象物１までの距離は５０メートルである。好条件な環境では、認識部２４は、車両１００から認識対象物１までの距離を４９メートルであると認識している。地図情報３１は地物の位置を高精度に測定して得られた情報であるため、一般的には誤差が含まれない。このため、第１の比較分析部２１は、認識部２４により認識された車両１００から認識対象物１までの距離と地図情報３１から得られた車両１００から認識対象物１までの距離とを比較する。この結果、第１の比較分析部２１は、認識部２４の認識性能を誤差マイナス１メートルと評価することができる。また、地図情報３１から得られた車両１００から認識対象物２までの距離が１１０メートルである。一方、認識部２４が認識した車両１００から認識対象物２までの距離は１０５メートルである。このため、第１の比較分析部２１は、車両１００から認識対象物２までの距離についての認識部２４の認識性能を誤差マイナス５メートルと評価することができる。
一方で、悪条件な環境では、認識対象物１についての認識部２４の認識性能は誤差マイナス５メートルである。また、認識部２４は、悪条件な環境では、認識対象物２を認識できないので、第１の比較分析部２１は認識不能と評価する。
【００６５】
また、第１の比較分析部２１は、認識対象物１についての認識部２４の認識性能と認識対象物２についての認識部２４の認識性能が表される認識性能マップ（第１の認識性能マップ）を生成する。
例えば、第１の比較分析部２１は、図７に示す認識性能マップを生成する。
図７の（ａ）は、図６と同様である。図７の（ｂ）の左図は、好条件な環境での認識部２４の認識性能が表される認識性能マップを示す。図７の（ｂ）の右図は、悪条件な環境での認識部２４の認識性能が表される認識性能マップを示す。認識性能マップでは、白色は認識対象物がないために認識性能を評価できない位置、もしくは認識部２４が認識対象物を認識できていない位置を表す。着色部分は、認識性能が評価できた位置を表す。色が濃いほど認識性能が高い。
【００６６】
なお、認識部２４が認識した物体の他に、通信装置８０を介して検知される物体、例えば、他車両が認識対象物として用いた物体を認識対象物として用いることできる。
【００６７】
上記では、認識部２４が用いる車両中心座標系と地図情報３１の絶対座標系とを合せる手順を説明した。しかし、位置算出装置７０から取得される絶対座標系における車両１００の位置情報に測定誤差が含まれることがある。位置情報に測定誤差が含まれると、認識性能を正確に評価することができない。この解決策を図８を用いて説明する。
【００６８】
図８の（ａ）では、一重線の枠で囲まれた座標が絶対座標系での座標である。一方、二重線の枠で囲まれた座標が車両中心座標系での座標である。
図８の（ａ）は、地図情報３１から得られる、絶対座標系での認識対象物１の座標（１０、１００、５）と認識対象物２の座標（−１０、１５０、５）とを示す。また、図８の（ａ）は、認識部２４が認識した、車両中心座標系での認識対象物１の座標（−２０、５０、５）と認識対象物２の座標（−２０、１００、５）を示す。また、
また、図８の（ａ）では、位置算出装置７０から取得される車両位置情報に測定誤差が含まれる場合の絶対座標系での座標と、車両位置情報に測定誤差が含まれない場合の絶対座標系での座標を示す。図８の（ａ）に示すように、測定誤差が含まれない場合の車両１００の位置は絶対座標系で（１０、５０、０）であるが、測定誤差が含まれた結果、車両１００の位置が（１０、４０、０）と測定されているものとする。
【００６９】
認識部２４が認識した認識対象物１と認識対象物２の位置が正確であったとしても車両位置情報に誤差があると、認識部２４の認識した位置と地図情報３１から得られた位置とが一致しない。
そこで、図８の（ｂ）に示すように、第１の比較分析部２１は、車両位置情報を用いずに、認識対象物１の位置を基準点とした認識対象物２の位置（相対位置）をそれぞれ算出して算出結果を比較する。相対位置で比較することにより、車両位置情報を用いずに認識対象物の位置を比較することができる。
【００７０】
次に、図４を参照して、図２の第２の認識性能マップの生成処理（ステップＳ２０）の詳細を説明する。
【００７１】
先ず、ステップＳ２１において、第２の比較分析部２２が移動経路の周辺に所在する認識対象物を決定する。第２の比較分析部２２は、地図情報３１には含まれていないが、認識部２４が認識可能な移動経路周辺の物体を認識対象物として決定する。
第２の比較分析部２２は、例えば、移動経路の前方にある路面標示等を認識対象物に決定する。
【００７２】
次に、ステップＳ２２において、認識部２４が、認識タイミングが到来したか否かを判定する。
認識タイミングは、一定周期（例えば、１秒）で到来するものとする。なお、この認識タイミングは、第１の認識性能マップの生成処理（ステップＳ１０）での認識タイミングと一致しているものとする。
認識タイミングが到来している場合は、処理がステップＳ２３に進む。認識タイミングが到来していない場合は、処理がステップＳ２４に進む。
【００７３】
ステップＳ２３では、認識部２４は、認識対象物の属性を認識する。
本実施の形態では、認識部２４は、認識対象物の属性として、車両１００から認識対象物までの距離を認識するものとする。
【００７４】
次に、ステップＳ２４において、第２の比較分析部２２が、車両１００が認識対象物に最接近したか否かを判定する。
車両１００が認識対象物に最接近した場合は、処理がステップＳ２５に進む。一方、車両１００が認識対象物に最接近していない場合は、処理がステップＳ２２に戻る。
【００７５】
ステップＳ２５では、第２の比較分析部２２は、認識部２４の認識結果と、車両１００の移動により得られた認識対象物の属性とを比較し、認識部２４の認識性能を評価する。
本実施の形態では、車両１００から認識対象物までの距離を認識対象物の属性としているので、第２の比較分析部２２は、車両ＥＣＵ９０からの車両情報に含まれる速度情報及びハンドル操舵情報を用いて自律航法により、認識タイミングごとの車両１００から認識対象物までの距離を算出する。そして、第２の比較分析部２２は、認識部２４が認識した車両１００から認識対象物までの距離と、自律航法により得られた車両１００から認識対象物までの距離とを比較する。
そして、第２の比較分析部２２は、認識部２４が認識した距離と自律航法により得られた距離との誤差に基づき、認識部２４の認識結果を評価する。
また、例えば、認識対象物の種類を認識対象物の属性としている場合は、第１の比較分析部２１は、認識タイミングにおいて認識部２４が認識した認識対象物の種類と、車両１００が認識対象物に最接近した際に認識部２４が認識した認識対象物の種類とを比較する。そして、第１の比較分析部２１は、認識タイミングにおいて認識部２４が認識した種類と車両１００が認識対象物に最接近した際に認識部２４が認識した種類との近似性に基づき、認識部２４の認識性能を評価する。
【００７６】
次に、ステップＳ２６において、第２の比較分析部２２が、ステップＳ２５の評価結果に基づき、第２の認識性能マップを生成する。
【００７７】
なお、以上では、説明の簡明のために、１つの認識対象物に対する処理を説明したが、第２の比較分析部２２はステップＳ２１で複数の認識対象物を決定することができる。
ステップＳ２１で複数の認識対象物を決定した場合は、ステップＳ２２以降の処理が各認識対象物に対して行われる。この結果、ステップＳ２６で生成される第２の認識性能マップには、複数の認識対象物についての認識部２４の認識性能の評価結果が表される。
【００７８】
ここで、図９を参照して、第２の認証性能マップの生成処理の詳細を説明する。
【００７９】
図９の（ａ）は、認識対象物が決定された時点（図４のステップＳ２０１の時点）での車両１００の位置と認識対象物の位置を示している。
図９の（ａ）の例では、路面上の特定の点が認識対象物として指定されている。また、この段階で、図４のステップＳ２３が実施されて、認識部２４が車両１００から認識対象物までの距離が６５メートルであると認識する。
図９の（ｂ）は、車両１００が認識対象物に最接近した時点の状況を示す。図４のステップＳ２５が実施されて、第２の比較分析部２２が、自律航法により認識対象物を決定した際の車両１００から認識対象物までの距離を７０メートルと算出する。そして、第２の比較分析部２２は、認識部２４が認識した距離である６５メートルと自律航法により得られた距離である７０メートルとの誤差に基づき、認識部２４の認識性能を評価する。
なお、図９では、説明の簡明のため、認識対象物が決定された時点（図４のステップＳ２０１の時点）と車両１００が認識対象物に最接近した時点のみを表示している。しかし、図４に示すように、認識タイミングが到来する度に、認識タイミングが到来した時点における車両１００の位置で認識部２４が認識対象物までの距離を認識する。そして、第２の比較分析部２２が、認識タイミングが到来した時点における車両１００の位置からの認識対象物までの距離を自律航法により算出する。そして、第２の比較分析部２２が、認識タイミングが到来した時点における車両１００の位置ごとに、認識部２４により算出された距離と、自律航法により得られた距離とを比較して、認識部２４の認識性能を評価する。
【００８０】
次に、図５を参照して、図２の認識性能マップの統合処理（ステップＳ３０）の詳細を説明する。
【００８１】
ステップＳ３１において、分析結果統合部２３は、変数ｔを初期値に設定する。変数ｔは、認識タイミングの時刻に対応する変数である。つまり、１回目の認識タイミングはｔ＝１で表され、２回目の認識タイミングはｔ＝２で表される。
【００８２】
次に、ステップＳ３２において、分析結果統合部２３は、時刻ｔに対応する認識タイミングで生成された第１の認識性能マップと第２の認識性能マップとを統合する。
【００８３】
次に、ステップＳ３３において、分析結果統合部２３は、変数ｔの値が最大値に到達しているか否かを判定する。
変数ｔの最大値は、最後の認識タイミングの時刻に対応する。
変数ｔの値が最大値に到達していない場合は、処理がステップＳ３４に進む。一方、変数ｔの最大値が最大値に到達している場合は、処理がステップＳ３５に進む。
【００８４】
ステップＳ３４では、分析結果統合部２３は、変数ｔの値を更新する。すなわち、分析結果統合部２３は、変数ｔの値をインクリメントする。
その後、分析結果統合部２３は、更新後の時刻ｔについて、ステップＳ３２以降の処理を行う。
【００８５】
ステップＳ３５では、分析結果統合部２３は、全ての時刻の認識性能マップを統合する。つまり、分析結果統合部２３は、全ての時刻の認識性能マップ（第１の認識性能マップと第２の認識性能マップとが統合されて得られた認識性能マップ）を統合する。
【００８６】
図５に示す手順を、図１０〜図１２を用いて説明する。
【００８７】
図１０は、時刻ｔ＝１、時刻ｔ＝２、時刻ｔ＝３の各々における、車両１００と認識対象物との位置関係を示す。
図１０において、標識４００、標示５００、標示６００及び対向車７００が認識対象物である。
標識４００は、図３のステップＳ１１で認識対象物に指定されたものとする。
また、標示５００、標示６００及び対向車７００は、図４のステップＳ２１で認識対象物に指定されたものとする。
【００８８】
図１１は、時刻ｔ＝１、時刻ｔ＝２、時刻ｔ＝３の各々における認識性能マップを示す。
図１１に示す認識性能マップは、図５のステップＳ３２で統合された後の認証性能マップである。
なお、図１１において、符号１０００は、車両１００の所在位置を示す。符号４０００は、標識４００についての認識性能の評価結果を示す。符号５０００は、標示５００についての認識性能の評価結果を示す。符号６０００は、標示６００についての認識性能の評価結果を示す。符号７０００は、対向車７００についての認識性能の評価結果を示す。
【００８９】
図１２は、図１１の時刻ｔ＝１の認識性能マップ、時刻ｔ＝２の認識性能マップ、時刻ｔ＝３の認識性能マップを統合して得られる認識性能マップを示す。
つまり、図１２は、図５のステップＳ３５により得られる認識性能マップを示す。
このように複数の時刻の認識性能マップを合成することで、車両１００との認識対象物との距離に応じた認識部２４の認識性能を明らかにすることができる。
図１１に示す各時刻の認識性能マップでは、認識対象物が存在しないため認識部２４の認識性能が不明な領域（白い領域）が多い。図１２に示すように、複数時刻における認識性能マップを合成することで、認識性能マップの情報量を増加させることができ、広い領域における認識部２４の認識性能を明らかにすることができる。
【００９０】
なお、走行環境が変化すると認識部２４の認識性能は変化する。このため、分析結果統合部２３は、どの時刻（範囲）の認識性能マップを統合するかを走行環境の変化を考慮して決定する。
【００９１】
分析結果統合部２３は、このように生成された統合認識性能マップを出力する。例えば、分析結果統合部２３は、統合認識性能マップを行動決定部２５に出力する。
行動決定部２５は、分析結果統合部２３から出力された統合認識性能マップを車両行動を決定するための情報の１つとして用いることで、適切な車両行動を決定することができる。
なお、分析結果統合部２３は、行動決定部２５以外の出力先に統合認識性能マップを出力することができる。
【００９２】
また、図５のフロー及び図１０〜図１２の手順では、分析結果統合部２３は、同一時刻の第１の認識性能マップと第２の認識性能マップを統合している。これに代えて、分析結果統合部２３は、異なる時刻の第１の認識性能マップと第２の認識性能マップを車両１００の位置を基準にして統合してもよい。
【００９３】
なお、図２では、第１の認識性能マップの生成処理（ステップＳ１０）と第２の認識性能マップの生成処理（ステップＳ２０）の両方が実施される例を示している。地図情報３１に含まれる認識対象物の個数は走行位置などにより増減する。このため、地図情報３１に含まれる認識対象物の個数が少ない場合は、十分な情報量を持った認識性能マップ（第１の認証性能マップ）を生成することができない。そこで、第２の認識性能マップの生成処理（ステップＳ２０）を実施することにより、第１の認証性能マップを補完する認証性能マップ（第２の認証性能マップ）を生成することができる。
しかしながら、図２とは異なり、第１の認識性能マップの生成処理（ステップＳ１０）及び第２の認識性能マップの生成処理（ステップＳ２０）の一方のみが実施されることでもよい。
第１の認識性能マップの生成処理（ステップＳ１０）及び第２の認識性能マップの生成処理（ステップＳ２０）のいずれかの一方のみが実施される場合は、第１の認識性能マップと第２の認識性能マップとの統合は行われない。この場合は、分析結果統合部２３は、複数の時刻の第１の認識性能マップの統合又は複数の時刻の第２の認識性能マップの統合を行う。
【００９４】
＊＊＊実施の形態１の効果＊＊＊
以上のように、本実施の形態では、移動経路上の複数の位置での認識性能を評価する。つまり、本実施の形態では、車両周辺の地点又は微小領域ごとの認識性能を示した認識性能マップを生成することができる。このため、本実施の形態によれば、認識性能をきめ細かく、広範囲に渡って把握できることができる。
また、本実施の形態によれば、認識性能マップによって認識性能をきめ細かく広範囲に渡って把握できるため、自動運転車両の次の行動として適切な行動を選択することができる。
【符号の説明】
【００９５】
１０  認識情報監視装置、２０  プロセッサ、２１  第１の比較分析部、２２  第２の比較分析部、２３  分析結果統合部、２４  認識部、２５  行動決定部、２６  制御量算出部、３０  メモリ、３１  地図情報、４０  入出力インタフェース装置、５０  車載センサ、６０  自動運転装置、７０  位置算出装置、８０  通信装置、９０  車両ＥＣＵ、１００  車両、２００  情報処理装置。
【図１】
0006861911.tif 000002
【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】
0006861911.tif 000011
【図１１】
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【図１２】
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