(57)【要約】複数のセンサによって検知されたセンサの近傍の状態を表す複数のセンサ情報と、自システムによって制御される制御対象に関するモデルと、に基づいて制御対象の状態を推定する推定部と、推定された結果に基づいて、予め定められた制御目標に向けて制御対象を動作させる制御命令を生成する制御部と、を備える、推定システム。
2020217714.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のセンサによって検知された前記センサの近傍の状態を表す複数のセンサ情報と、自システムによって制御される制御対象に関するモデルと、に基づいて前記制御対象の状態を推定する推定部と、
前記推定された結果に基づいて、予め定められた制御目標に向けて前記制御対象を動作させる制御命令を生成する制御部と、
を備える、推定システム。
【請求項２】
前記制御対象は、移動体であって、
前記モデルは、前記移動体が移動する場所を表す地図モデルであって、
前記センサ情報は、前記移動体の近傍に存在する物体と前記移動体との距離に関する距離情報を含み、前記移動体と前記物体との相対的な位置を表す相対位置情報を生成する相対位置生成部と、
前記移動体の位置を示す位置情報を取得する位置情報取得部と、をさらに備え、
前記推定部は、前記位置情報と、前記地図モデルと、前記相対位置情報と、に基づいて、前記移動体の位置を推定し、
前記制御部は、前記移動体の移動を制御する
請求項１に記載の推定システム。
【請求項３】
前記推定部は、前記位置情報及び前記地図モデルに所定の処理を行うことで得られる前記移動体の位置の候補を表す候補位置情報を生成し、前記候補位置情報と前記相対位置情報との一致度に関する所定の条件を満たす位置を前記移動体の位置として推定する、
請求項２に記載の推定システム。
【請求項４】
前記推定部は、前記位置情報を基準位置に設定された前記地図モデルの物体の位置と前記相対位置情報の物体の位置との差分に基づいて、前記位置情報によって表される位置を補正した補正位置情報を複数生成し、複数の補正位置情報のうち、前記相対位置情報との一致度が最も高い補正位置情報によって表される位置を前記前記移動体の位置として推定する、
請求項２に記載の推定システム。
【請求項５】
前記複数のセンサ情報に対してセンサヒュージョンを行うことで融合センサ情報を生成する融合センサ情報生成部と、
前記融合センサ情報と、前記モデルとに基づいて、制御対象の状態を推定する予測モデルを生成する予測モデル生成部と、をさらに備え、
前記推定部は、前記予測モデルに基づいて、前記制御対象の状態を推定する
請求項１に記載の推定システム。
【請求項６】
複数のセンサによって検知された前記センサの近傍の状態を表す複数のセンサ情報と、自システムによって制御される制御対象に関するモデルと、に基づいて前記制御対象の状態を推定する推定部と、
前記推定された結果に基づいて、予め定められた制御目標に向けて前記制御対象を動作させる制御命令を生成する制御部と、
を備える推定装置。
【請求項７】
推定装置が、複数のセンサによって検知された前記センサの近傍の状態を表す複数のセンサ情報と、自システムによって制御される制御対象に関するモデルと、に基づいて前記制御対象の状態を推定する推定ステップと、
推定装置が、前記推定された結果に基づいて、予め定められた制御目標に向けて前記制御対象を動作させる制御命令を生成する制御ステップと、
を有する推定方法。
【請求項８】
請求項１から５のいずれか一項に記載の推定システムとしてコンピュータを機能させるための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、推定システム、推定装置、推定方法及びコンピュータプログラムに関する。
本願は、２０１９年４月２６日に、日本に出願された特願２０１９−０８６５８６号に基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。
【背景技術】
【０００２】
近年、車両、ロボット、噴霧器又は空調機等の制御対象を制御するために、様々な方法が検討されている。例えば、空調機の場合、特許文献１には、生体情報計測手段が体温や身体の動き等の生体情報を計測して、計測された生体情報に基づいて、空調機を制御する技術が開示されている。このように、取得された情報に基づいて、制御対象を制御するための技術が検討されている。しかし、特許文献１に記載の技術は、多くの人が同じ空間にいる場合に、各人にとって好適となるような高い精度で空調を制御することができないといった問題がある。このような問題は、空調機に限られず、様々な制御対象で発生し得る問題である。そこで、制御対象をより高い精度で制御することができる技術が求められている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第５８４６０１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記事情に鑑み、本発明は、より高い精度で制御対象を制御するための技術を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一態様は、複数のセンサによって検知された前記センサの近傍の状態を表す複数のセンサ情報と、自システムによって制御される制御対象に関するモデルと、に基づいて前記制御対象の状態を推定する推定部と、前記推定された結果に基づいて、予め定められた制御目標に向けて前記制御対象を動作させる制御命令を生成する制御部と、を備える、推定システムである。【０００６】
本発明の一態様は、上記の推定システムであって、前記制御対象は、移動体であって、前記モデルは、前記移動体が移動する場所を表す地図モデルであって、前記センサ情報は、前記移動体の近傍に存在する物体と前記移動体との距離に関する距離情報を含み、前記移動体と前記物体との相対的な位置を表す相対位置情報を生成する相対位置生成部と、前記移動体の位置を示す位置情報を取得する位置情報取得部と、をさらに備え、前記推定部は、前記位置情報と、前記地図モデルと、前記相対位置情報と、に基づいて、前記移動体の位置を推定し、前記制御部は、前記移動体の移動を制御する。【０００７】
本発明の一態様は、上記の推定システムであって、前記推定部は、前記位置情報及び前記地図モデルに所定の処理を行うことで得られる前記移動体の位置の候補を表す候補位置情報を生成し、前記候補位置情報と前記相対位置情報との一致度に関する所定の条件を満たす位置を前記移動体の位置として推定する。【０００８】
本発明の一態様は、上記の推定システムであって、前記推定部は、前記位置情報を基準位置に設定された前記地図モデルの物体の位置と前記相対位置情報の物体の位置との差分に基づいて、前記位置情報によって表される位置を補正した補正位置情報を複数生成し、複数の補正位置情報のうち、前記相対位置情報との一致度が最も高い補正位置情報によって表される位置を前記前記移動体の位置として推定する。【０００９】
本発明の一態様は、上記の推定システムであって、前記複数のセンサ情報に対してセンサヒュージョンを行うことで融合センサ情報を生成する融合センサ情報生成部と、前記融合センサ情報と、前記モデルとに基づいて、制御対象の状態を推定する予測モデルを生成する予測モデル生成部と、をさらに備え、前記推定部は、前記予測モデルに基づいて、前記制御対象の状態を推定する。【００１０】
本発明の一態様は、複数のセンサによって検知された前記センサの近傍の状態を表す複数のセンサ情報と、自システムによって制御される制御対象に関するモデルと、に基づいて前記制御対象の状態を推定する推定部と、前記推定された結果に基づいて、予め定められた制御目標に向けて前記制御対象を動作させる制御命令を生成する制御部と、を備える推定装置である。【００１１】
本発明の一態様は、推定装置が、複数のセンサによって検知された前記センサの近傍の状態を表す複数のセンサ情報と、自システムによって制御される制御対象に関するモデルと、に基づいて前記制御対象の状態を推定する推定ステップと、推定装置が、前記推定された結果に基づいて、予め定められた制御目標に向けて前記制御対象を動作させる制御命令を生成する制御ステップと、を有する推定方法である。【００１２】
本発明の一態様は、上記の推定システムとしてコンピュータを機能させるためのコンピュータプログラムである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明により、移動体の位置をより高い精度で推定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】第１の実施形態の推定システム１の機能構成を表す機能ブロック図である。
【図２】第１の実施形態の情報処理装置１００の機能構成を表す機能ブロック図である。
【図３】第１の実施形態の推定装置２００の機能構成を表す機能ブロック図である。
【図４】第１の実施形態のモデル記憶装置３００の機能構成を表す機能ブロック図である。
【図５】第１の実施形態の制御装置４００の機能構成を表す機能ブロック図である。
【図６】第１の実施形態の制御命令を実行する処理の流れを示すシーケンスチャートである。
【図７】第２の実施形態の推定システム２の機能構成を表す機能ブロック図である。
【図８】第２の実施形態の車両６００の機能構成を表す機能ブロック図である。
【図９】第２の実施形態の推定装置２００ａの機能構成を表す機能ブロック図である。
【図１０】第２の実施形態のモデル記憶装置３００ａの機能構成を表す機能ブロック図である。
【図１１】第２の実施形態の相対位置情報と絶対位置情報との一具体例を示す図である。
【図１２】第２の実施形態の車両６００の位置を推定する第１の方法の流れを示すシーケンスチャートである。
【図１３】第２の実施形態の車両６００の位置を推定する第２の方法の流れを示すシーケンスチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態の推定システム１の機能構成を表す機能ブロック図である。推定システム１は、複数のセンサ１０、情報処理装置１００、推定装置２００、モデル記憶装置３００及び制御装置４００を備える。推定システム１では、複数のセンサ１０から収集された情報に基づいて、制御対象の状態を推定する。制御対象の状態とは、例えば、センサ１０が設けられた車両の位置であってもよいし、生物の挙動であってもよいし、大気や気候の状態であってもよい。複数のセンサ１０、情報処理装置１００、推定装置２００、モデル記憶装置３００及び制御装置４００は、ネットワーク５００を介して通信可能である。推定システム１は、センサ１０から取得された情報から第一特徴情報を生成する。推定システム１は、センサ１０から取得された情報に対して所定のシミュレーションを行うことで生成された制御対象の予測モデルを生成する。推定システム１は、予測モデルに基づいて第二特徴情報を生成する。推定システム１は、第一特徴情報と第二特徴情報とに基づいて、制御対象の状態を推定する。推定システム１は、推定された結果に基づいて、制御対象を制御する。以下、第１の実施形態の推定システム１の具体的な動作について説明する。
【００１６】
センサ１０は、例えばミリ波レーダー、レーザー光レーダー（LIDAR：Light Detection Laser Imaging Detection and Ranging）、赤外線センサ、放射線センサ、超音波センサ、温度センサ、湿度センサ、気圧センサ、圧力センサ、微粒子センサ、加速度センサ、角速度センサ又はモーションセンサ等のセンサである。センサ１０は、道路、近傍構造物、歩行者、動物、落下物又は他の車両等のセンサ１０の近傍に存在する物体を検知する。センサは、気温、湿度、雨滴、照度、粉塵又はＰＭ２．５等のセンサ１０の近傍の状態を検知する。センサ１０は、検知した情報に基づいてセンサ情報を生成する。センサ情報は、センサの近傍の状態を表す。センサ情報には、例えば、物体の透過率、物体の反射率、センサ１０と物体との距離、環境に関する情報等のセンサ１０によって測定された測定値が含まれる。複数のセンサ１０は、それぞれ異なるセンサ情報を生成してもよい。複数のセンサ１０は、生成されたセンサ情報を情報処理装置１００に送信する。なお、センサ１０は、可視光カメラ、紫外線カメラ、赤外線カメラ、Ｘ線カメラ等の撮像装置であってもよい。この場合、センサ情報には、撮像装置によって撮像された可視像と可視像に含まれる輝度値等の画像に関する情報とが含まれてもよい。なお、可視像とは、２次元の画像であってもよいし、３次元の立体像であってもよい。
【００１７】
ネットワーク５００は、例えばインターネット等の広域通信網である。ネットワーク５００は、無線通信を用いたネットワークであってもよいし、有線通信を用いたネットワークであってもよい。ネットワーク５００は、複数のネットワークが組み合わされて構成されてもよい。なお、ネットワーク５００は、複数のセンサ１０、情報処理装置１００、推定装置２００、モデル記憶装置３００及び制御装置４００の通信を実現するためのネットワークの具体例にすぎず、複数のセンサ１０、情報処理装置１００、推定装置２００、モデル記憶装置３００及び制御装置４００の通信を実現するためのネットワークとして他の構成が採用されてもよい。
【００１８】
図２は、第１の実施形態の情報処理装置１００の機能構成を表す機能ブロック図である。情報処理装置１００は、パーソナルコンピュータ又はサーバ等の情報処理装置である。
情報処理装置１００は、複数のセンサ１０から取得された情報に基づいて、融合センサ情報を生成する。融合センサ情報は、複数のセンサ１０から取得された情報を２つ以上組み合わせることで得られる情報である。融合センサ情報は、例えば、２つ以上のセンサ情報にセンサヒュージョン（Sensor Fusion）が用いられることで生成されてもよい。例えば、融合センサ情報は、複数のセンサ１０から得られた情報に、２つ以上の可視像が含まれる場合、可視像を組み合わせた立体像であってもよい。融合センサ情報は、複数のセンサ１０から得られた情報に、可視像と紫外線像とが含まれる場合、紫外線の輝度が可視化された可視像であってもよい。融合センサ情報は、複数のセンサ１０から取得された情報を２つ以上組み合わせることで得られる情報であればどのような情報であってもよい。例えば、融合センサ情報は、複数のセンサ１０から得られた情報に、可視像と紫外線像とが含まれる場合、紫外線の輝度や紫外線の軌跡が可視化された可視像であってもよい。融合センサ情報は、複数のセンサ１０から取得された情報を２つ以上組み合わせることで得られる情報であればどのような情報であってもよい。情報処理装置１００は、融合センサ情報に基づいて第一特徴情報を生成する。第一特徴情報は、融合センサ情報から抽出される特徴情報である。第一特徴情報は、このような融合センサ情報から取得される情報であればどのような情報であってもよい。例えば、融合センサ情報が立体像を表す情報である場合、第一特徴情報は、立体像を表す座標、各座標が保持する値又は立体像の色等であってもよい。例えば、融合センサ情報が可視像と紫外線像とを組み合わせた可視像である場合、第一特徴情報は、可視像における紫外線を表す輝度値又は紫外線の軌跡であってもよい。
情報処理装置１００は、バスで接続されたＣＰＵやメモリや補助記憶装置などを備え、プログラムを実行することによって通信部１０１及び制御部１０２を備える装置として機能する。プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。
【００１９】
通信部１０１は、ネットワークインタフェースである。通信部１０１はネットワーク５００を介して、複数のセンサ１０及び推定装置２００と通信する。通信部１０１は、例えば無線ＬＡＮ（Local Area Network）又はＬＴＥ（Long Term Evolution）（登録商標）等の無線通信方式で通信してもよい。
【００２０】
制御部１０２は、情報処理装置１００の各部の動作を制御する。制御部１０２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサ及びＲＡＭ（Random Access Memory）を備えた装置により実行される。制御部１０２は、センサ融合プログラムを実行することによって、センサ情報取得部１０３、融合センサ情報生成部１０４及び第一特徴情報生成部１０５として機能する。
【００２１】
センサ情報取得部１０３は、複数のセンサ１０から通信部１０１を介してセンサ情報を取得する。融合センサ情報生成部１０４は、融合センサ情報を生成する。融合センサ情報生成部１０４は、センサヒュージョン等のセンサ情報を組み合わせるアルゴリズムを実行することで融合センサ情報を生成する。融合センサ情報生成部１０４は、取得されたセンサ情報の組み合わせを変えることで、複数の融合センサ情報を生成してもよい。例えば、センサ情報取得部１０３は、制御装置４００の制御対象に応じて、所定の融合センサ情報を生成してもよい。融合センサ情報生成部１０４は、通信部１０１を介して融合センサ情報を推定装置２００に送信する。
【００２２】
第一特徴情報生成部１０５は、融合センサ情報に基づいて第一特徴情報を生成する。例えば、第一特徴情報生成部１０５は、融合センサ情報が立体像を表す情報である場合、立体像を表す座標、各座標が保持する値又は立体像の色等を有する第一特徴情報を生成する。第一特徴情報生成部１０５は、例えば融合センサ情報が可視像と紫外線の軌跡とを組み合わせた可視像である場合、可視像の輝度値に紫外線を表す輝度値が加算された第一特徴情報を生成してもよい。第一特徴情報生成部１０５は、１つの融合センサ情報に基づいて、異なる複数の第一特徴情報を生成してもよい。第一特徴情報生成部１０５は、生成された第一特徴情報を推定装置２００に送信する。なお、第一特徴情報生成部１０５は、センサ情報を深層学習等によって学習することで得られた学習モデルに基づいて第一特徴情報を生成してもよい。
【００２３】
図３は、第１の実施形態の推定装置２００の機能構成を表す機能ブロック図である。推定装置２００は、パーソナルコンピュータ又はサーバ等の情報処理装置である。推定装置２００は、情報処理装置１００から取得した融合センサ情報及び第一特徴情報と、推定装置２００によって生成された第二特徴情報と、に基づいて制御対象の状態を推定する。推定装置２００は、バスで接続されたＣＰＵやメモリや補助記憶装置などを備え、推定プログラムを実行することによって通信部２０１、予測モデル記憶部２０２及び制御部２０３を備える装置として機能する。推定プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。推定プログラムは、電気通信回線を介して送信されてもよい。
【００２４】
通信部２０１は、ネットワークインタフェースである。通信部２０１はネットワーク５００を介して、情報処理装置１００と通信する。通信部２０１は、例えば無線ＬＡＮ、有線ＬＡＮ又はＬＴＥ等の通信方式で通信してもよい。
【００２５】
予測モデル記憶部２０２は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。予測モデル記憶部２０２は、予測モデルを記憶する。予測モデルは、制御対象のシミュレーション用のモデルである。予測モデルは、モデルと融合センサ情報とに基づいて生成される。予測モデルは制御対象の状態の推定に用いられるモデルである。予測モデルは、モデルと融合センサ情報とに応じて、どのようなモデルが生成されてもよい。予測モデルは、例えば、太陽からの紫外線の量の変化を示すモデルであってもよいし、移動体の位置を示すモデルであってもよいし、生物の移動経路を示すモデルであってもよいし、大気の状態を示すモデルであってもよい。
【００２６】
制御部２０３は、推定装置２００の各部の動作を制御する。制御部２０３は、例えばＣＰＵ等のプロセッサ及びＲＡＭを備えた装置により実行される。制御部２０３は、推定プログラムを実行することによって、モデル取得部２０４、予測モデル生成部２０５、状態推定部２０６及びモデル修正部２０７として機能する。
【００２７】
モデル取得部２０４は、モデル記憶装置３００に対してモデル要求を送信する。モデル要求は、モデル記憶装置３００に記憶されたモデルの送信を要求する処理である。通信部２０１を介してモデルを取得する。予測モデル生成部２０５は、モデルと融合センサ情報とに基づいてシミュレーション用の予測モデルを生成する。例えば、予測モデル生成部２０５は、融合センサ情報に含まれる情報をモデルに記録することでシミュレーション用の予測モデルを生成してもよい。予測モデル生成部２０５は、モデルと融合センサ情報とに対して、所定のアルゴリズムを実行することで、予測モデルを生成してもよい。所定のアルゴリズムは、例えば、生成された予測モデルを解析するためのソルバによって解析可能な予測モデルを生成するアルゴリズムであってもよい。予測モデル生成部２０５は生成された予測モデルを予測モデル記憶部２０２に記録する。
【００２８】
状態推定部２０６は、所定のシミュレーションを行うことで制御対象の状態を推定する。具体的には、状態推定部２０６は、予測モデルに基づいて第二特徴情報を生成する。第二特徴情報は、予測モデルから抽出される特徴情報である。第二特徴情報は、予測モデルから取得される情報のうち、第一特徴情報と比較可能な情報である。例えば、第一特徴情報が、立体像を表す各座標が保持する輝度値又は立体像の色等である場合、第二特徴情報は立体像を表す各座標が保持する輝度値又は立体像の色等である。また、第一特徴情報が、可視像における紫外線を表す輝度値又は紫外線の軌跡である場合、第二特徴情報は可視像における紫外線を表す輝度値又は紫外線の軌跡である。また、第一特徴情報が、気温又は湿度である場合、第二特徴情報は気温又は湿度である。
【００２９】
次に、状態推定部２０６は、第一特徴情報と第二特徴情報とに基づいて、制御対象の状態を推定する。状態推定部２０６は、第一特徴情報と第二特徴情報との差分を算出してもよい。例えば、状態推定部２０６は、第一特徴情報と第二特徴情報との差分に応じて、制御対象の状態を推定してもよい。算出された差分が予め定められた閾値よりも大きい場合、予測モデルによって予測された制御対象の状態は、実際の制御対象の状態よりも大きく乖離していると推定してもよい。算出された差分が予め定められた閾値以下である場合、予測モデルによって予測された制御対象の状態は、実際の制御対象の状態との乖離していないと推定してもよい。なお、状態推定部２０６は、第一特徴情報と第二特徴情報との差分に基づいて制御対象の状態を推定するシミュレーションを実行したが、これに限定されない。例えば、状態推定部２０６は、予め指定されたシミュレーションであればどのようなシミュレーションを用いて制御対象の状態を推定してもよい。状態推定部２０６は、推定結果を制御装置４００に送信する。状態推定部２０６は、推定部の一態様である。推定部は、センサ情報とモデルとに基づいて制御対象の状態を推定する。
【００３０】
モデル修正部２０７は、シミュレーションの結果と、融合センサ情報とに基づいてモデルを修正する。まず、モデル修正部２０７は、シミュレーションの結果、モデルの修正の必要があるか否かを判定する。例えば、状態推定部２０６によって予測された制御対象の状態が、実際の制御対象の状態と乖離している場合に、モデル修正部２０７は、モデルの修正の必要があると判定してもよい。状態推定部２０６によって予測された制御対象の状態が、実際の制御対象の状態と乖離していない場合に、モデル修正部２０７は、モデルの修正の必要がないと判定してもよい。モデル修正部２０７は、モデルの修正の必要があると判定した場合、例えば融合センサ情報に含まれる情報を、モデル記憶装置３００から取得されたモデルに記録することで、モデルを修正する。モデルが３次元で表された３次元地図である場合について説明する。この場合、融合センサ情報には、道路が土砂で覆われていたり、看板が道路に立てられていたり等のモデルに含まれていない情報が含まれることがある。このような情報は、融合センサ情報に、物体の透過率又は物体の反射率等の情報で保持される。この場合、モデル修正部２０７は、モデルにこのような情報を記録することで修正する。モデル修正部２０７は、修正されたモデルをモデル記憶装置３００に送信する。
【００３１】
図４は、第１の実施形態のモデル記憶装置３００の機能構成を表す機能ブロック図である。モデル記憶装置３００は、パーソナルコンピュータ又はサーバ等の情報処理装置である。モデル記憶装置３００は、制御対象の推定に用いられるモデルを記憶する。モデル記憶装置３００は、記憶されたモデルを推定装置２００の推定結果に基づいて修正する。モデル記憶装置３００は、バスで接続されたＣＰＵやメモリや補助記憶装置などを備え、モデル管理プログラムを実行することによって通信部３０１、モデル記憶部３０２及び制御部３０３を備える装置として機能する。モデル管理プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。モデル管理プログラムは、電気通信回線を介して送信されてもよい。
【００３２】
通信部３０１は、ネットワークインタフェースである。通信部３０１はネットワーク５００を介して、推定装置２００と通信する。通信部３０１は、例えば無線ＬＡＮ、有線ＬＡＮ又はＬＴＥ等の通信方式で通信してもよい。
【００３３】
モデル記憶部３０２は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。モデル記憶部３０２は、モデルを記憶する。モデルは、制御対象に関する変化を表す情報である。モデルは、予めモデル記憶部３０２に記憶される。モデルは、制御対象に応じて、どのようなモデルが記憶されてもよい。モデルは、例えば、太陽からの紫外線の量の変化を示すモデルであってもよいし、地図に関するモデルであってもよいし、生物の移動経路を示すモデルであってもよいし、大気の状態を示すモデルであってもよい。
【００３４】
制御部３０３は、モデル記憶装置３００の各部の動作を制御する。制御部３０３は、例えばＣＰＵ等のプロセッサ及びＲＡＭを備えた装置により実行される。制御部３０３は、モデル管理プログラムを実行することによって、モデル修正部３０４として機能する。
【００３５】
モデル修正部３０４は、推定装置２００から受信した修正されたモデルに基づいてモデルを修正する。具体的には、モデル修正部３０４は、推定装置２００から修正されたモデルを受信する。モデル修正部３０４は、モデル記憶部３０２に修正されたモデルを記録する。
【００３６】
図５は、第１の実施形態の制御装置４００の機能構成を表す機能ブロック図である。制御装置４００は、パーソナルコンピュータ又はサーバ等の情報処理装置である。制御装置４００は、制御対象を制御する。制御対象は、制御装置４００によって制御される物体であってもよいし、気温、湿度又は照度等の環境であってもよい。制御装置４００は、バスで接続されたＣＰＵやメモリや補助記憶装置などを備え、制御プログラムを実行することによって通信部４０１、アクチュエータ４０２及び制御部４０３を備える装置として機能する。制御プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。制御プログラムは、電気通信回線を介して送信されてもよい。
【００３７】
通信部４０１は、ネットワークインタフェースである。通信部４０１はネットワーク５００を介して、推定装置２００と通信する。通信部４０１は、例えば無線ＬＡＮ、有線ＬＡＮ又はＬＴＥ等の通信方式で通信してもよい。
【００３８】
アクチュエータ４０２は、制御対象を制御するために動作する機器である。アクチュエータ４０２は、入力された電気信号を物理的運動に変換することで駆動する機械である。アクチュエータ４０２は、制御部４０３から制御命令を受信する。アクチュエータ４０２は、制御命令を実行することで駆動する。アクチュエータ４０２は、例えば、車両又はロボット等の移動体の移動を制御する機器であってもよい。アクチュエータ４０２は、例えば電動シェード、空調機又は噴霧器等の環境を変化させる機器であってもよい。
【００３９】
制御部４０３は、制御装置４００の各部の動作を制御する。制御部４０３は、例えばＣＰＵ等のプロセッサ及びＲＡＭを備えた装置により実行される。制御部４０３は、制御プログラムを実行することによって、アクチュエータ４０２を制御する。具体的には、制御部４０３は、推定結果に基づいて制御命令を生成する。制御命令は、推定結果に基づいて、予め定められた制御目標に向けて制御対象を動作させる命令である。制御命令は、アクチュエータ４０２によって異なる。アクチュエータ４０２が車両又はロボット等の移動体である場合、制御命令は、例えば、モータの回転速度や、移動方向を指定する命令であってもよい。この場合、制御目標は、回転速度を示す値であってもよいし、移動方向を示す方位であってもよい。アクチュエータ４０２が電動シェード又は噴霧器等の環境を変化させる機器である場合、制御命令は、例えば、電動シェードの開閉や、噴霧器による噴霧回数を指定する命令であってもよい。この場合、制御目標は、電動シェードを開く又は閉じるであってもよいし、噴霧回数を示す値であってもよい。制御部４０３は、推定結果に基づいて制御命令を生成することで、予測された制御対象の状態と、実際の制御対象の状態と、の乖離を小さくすることができる。
【００４０】
図６は、第１の実施形態の制御命令を実行する処理の流れを示すシーケンスチャートである。制御命令は、所定の間隔で実行される。所定の間隔は、ミリ秒単位で実行されてもよいし、さらに短い間隔で実行されてもよい。推定装置２００のモデル取得部２０４は、モデル記憶装置３００にモデル要求を送信する（ステップＳ１０１）。モデル記憶装置３００の制御部３０３は、モデル記憶部３０２に記憶されたモデルを取得する（ステップＳ１０２）。制御部３０３は、モデル応答として、モデルを推定装置２００に送信する（ステップＳ１０３）。
【００４１】
複数のセンサ１０は、センサ１０の近傍に存在する物体と、センサ１０の近傍の状態を検知する。センサ１０は、検知した情報に基づいてセンサ情報を生成する（ステップＳ１０４）。複数のセンサ１０は、生成されたそれぞれのセンサ情報を情報処理装置１００に送信する（ステップＳ１０５）。融合センサ情報生成部１０４は、センサヒュージョン等のセンサ情報を組み合わせるアルゴリズムを実行することで、複数のセンサ情報から融合センサ情報を生成する（ステップＳ１０６）。融合センサ情報生成部１０４は、通信部１０１を介して融合センサ情報を推定装置２００に送信する（ステップＳ１０８）。第一特徴情報生成部１０５は、融合センサ情報に基づいて第一特徴情報を生成する（ステップＳ１０８）。第一特徴情報生成部１０５は、生成された第一特徴情報を推定装置２００に送信する（ステップＳ１０９）。
【００４２】
予測モデル生成部２０５は、モデルと融合センサ情報とに基づいてシミュレーション用の予測モデルを生成する（ステップＳ１１０）。予測モデル生成部２０５は生成された予測モデルを予測モデル記憶部２０２に記録する。状態推定部２０６は、予測モデルに基づいて第二特徴情報を生成する（ステップＳ１１１）。状態推定部２０６は、第一特徴情報と第二特徴情報とに基づいて、制御対象の状態を推定する（ステップＳ１１２）。状態推定部２０６は、推定結果を制御装置４００に送信する（ステップＳ１１３）。制御部４０３は、推定結果に基づいて制御命令を生成する（ステップＳ１１４）。アクチュエータ４０２は、制御命令を実行することで駆動する（ステップＳ１１５）。
【００４３】
モデル修正部２０７は、シミュレーションの結果と、融合センサ情報とに基づいて予測モデルを修正する（ステップＳ１１６）。具体的には、モデル修正部２０７は、シミュレーションの結果、モデルの修正の必要があるか否かを判定する。モデル修正部２０７は、モデルの修正の必要があると判定した場合、例えばモデル記憶装置３００から取得されたモデルと融合センサ情報に含まれる情報を、モデル記憶装置３００から取得されたモデルに記録することで、モデルを修正する。モデル修正部２０７は、修正されたモデルをモデル記憶装置３００に送信する（ステップＳ１１７）。モデル修正部３０４は、推定装置２００から受信した修正されたモデルをモデル記憶部３０２に記録する（ステップＳ１１８）。
【００４４】
このように構成された推定システム１は、複数のセンサ情報と、制御対象に関するモデルとに基づいて制御対象の状態を推定する。推定された結果に基づいて制御対象を動作させる。推定システム１は、制御対象に関するモデルを用いることで、制御対象の変化に応じて制御対象を制御することが可能になる。このため、センサ情報のみで制御対象を動作させるよりも高い精度で制御対象を制御することが可能になる。
【００４５】
（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態における推定システム２について説明する。車両又はロボット等の移動体を自動運転させるには、移動体の位置を表す位置情報が必要となる。移動体は、ＧＰＳ（Global Positioning System）等を用いて自らの位置情報を取得する。しかし、ＧＰＳによって取得された位置情報は、数メートル〜数十メートル単位で誤差を含む場合がある。移動体が、このような誤差を含む位置情報を自動運転に用いることは、自動運転の精度を落とす原因となるため好ましくない。このため、移動体の位置をより高い精度で推定することが求められている。第2の実施形態における推定システム２は、このような移動体の位置をより高い精度で推定するための技術である。
【００４６】
図７は、第２の実施形態の推定システム２の機能構成を表す機能ブロック図である。第２の実施形態における推定システム２は、情報処理装置１００及び制御装置４００を備えず、推定装置２００の代わりに推定装置２００ａ、モデル記憶装置３００の代わりにモデル記憶装置３００ａを備え、車両６００をさらに備える点で第１の実施形態とは異なるが、それ以外の構成は同じである。以下、第１の実施形態と異なる点について説明する。推定システム２では、車両６００に設けられたセンサ１０ａを用いて、車両６００の位置を推定する。推定装置２００ａ、モデル記憶装置３００ａ及び車両６００は、ネットワーク５００を介して通信可能である。
【００４７】
図８は、第２の実施形態の車両６００の機能構成を表す機能ブロック図である。車両６００は、自動車、自動２輪車又は鉄道等の移動体である。車両６００は、設けられた複数のセンサ１０ａに基づいて、車両６００の近傍の物体又は環境に関する情報を検知する。
車両６００は、検知されたセンサ情報を推定装置２００ａに送信する。車両６００は、車両６００の位置を表す位置情報を推定装置２００に送信する。車両６００は、推定装置２００ａによって推定された車両６００のより正確な位置を示す情報を受信する。車両６００は、バスで接続されたＣＰＵやメモリや補助記憶装置などを備え、位置推定プログラムを実行することによって通信部６０１、センサ１０ａ、表示部６０２及び制御部６０３を備える装置として機能する。位置推定プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。位置推定プログラムは、電気通信回線を介して送信されてもよい。車両６００は、移動体の一態様である。
【００４８】
通信部６０１は、ネットワークインタフェースである。通信部６０１はネットワーク５００を介して、推定装置２００ａと通信する。通信部６０１は、例えば無線ＬＡＮ又はＬＴＥ等の無線通信方式で通信してもよい。
【００４９】
センサ１０ａは、複数のセンサ１０で構成される。センサ１０は第１の実施形態のセンサ１０と同じであるため、説明を省略する。センサ１０ａは、生成されたセンサ情報を相対位置生成部６０４に出力する。センサ情報は、距離情報の一態様である。距離情報は、移動体の近傍に存在する物体と移動体との距離とを表す情報である。
【００５０】
表示部６０２は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等の出力装置である。表示部６０２は、出力装置を車両６００に接続するためのインタフェースであってもよい。この場合、表示部６０２は、映像データから映像信号を生成し自身に接続されている映像出力装置に映像信号を出力する。
【００５１】
制御部６０３は、車両６００の各部の動作を制御する。制御部６０３は、例えばＣＰＵ等のプロセッサ及びＲＡＭを備えた装置により実行される。制御部６０３は、位置推定プログラムを実行することによって、相対位置生成部６０４、位置情報取得部６０５及び車両制御部６０６として機能する。
【００５２】
相対位置生成部６０４は、センサ１０ａから取得したセンサ情報に基づいて相対位置情報を生成する。相対位置情報は、車両６００の位置（例えば、センサ１０ａが設けられた場所）を基準位置として、検知された物体との相対的な位置を表す情報である。相対位置情報は、センサ１０ａによって観測された車両６００の近傍の観測結果を表す。相対位置情報は、例えば、ポイントクラウド等の３次元座標で表される。相対位置情報における基準位置は、３次元座標の原点であってもよい。相対位置情報における物体は、例えば３次元の点群データとして表される。相対位置情報における物体の色は、検知情報に含まれる物体の透過率又は物体の反射率に基づいて決定される。相対位置情報は、各座標に検知情報に含まれる各値を保持する。相対位置生成部６０４は、透過率又は反射率等の検知情報に含まれる情報に基づいて、物体が何であるかを識別してもよい。この場合、相対位置生成部６０４は、識別された物体名を表す属性情報を３次元座標の各値に保持させてもよい。属性情報は、例えば、ビル、コンクリート、金属、生物、道路又は植物等のセンサによって検知可能な物体であればどのような物体であってもよい。相対位置生成部６０４は、センサ情報と相対位置情報とを対応付けて推定装置２００に送信する。
【００５３】
位置情報取得部６０５は、車両６００の位置を表す位置情報を取得する。例えば、位置情報取得部６０５はＧＰＳ（Global Positioning System）受信機であり、ＧＰＳ衛星から車両６００の位置情報を取得する。位置情報は、例えば、経緯度情報等の地理座標系で表されてもよい。位置情報は、例えば、ＧＰＳ衛星から取得される経緯度情報であってもよい。位置情報には、経緯度情報に加えて、高度、速度、日時等の情報が含まれていてもよい。位置情報は、ＧＰＳ衛星からの電波が届きにくい山間部やトンネル内においては、車両６００の速度の情報と加速度の情報とのうち少なくともいずれか一方を用いて補正されてもよい。位置情報は、数メートル〜数十メートルの誤差が含まれていてもよい。また、例えば、位置情報取得部６０５は、ビーコン受信機であり、ビーコン発信機からビーコン信号を取得してもよい。ビーコン信号は、ビーコンの設置される位置を表す位置情報を含む。ビーコン信号に含まれる位置情報は、ビーコン発信機の設置される位置を経緯度情報等の地理座標系で表されてもよいし、予めビーコン発信機に記憶された別の経緯度情報であってもよい。位置情報取得部６０５は、取得された位置情報を推定装置２００ａに送信する。
【００５４】
車両制御部６０６は、車両６００の移動を制御する。具体的には、車両制御部６０６は、推定装置２００ａから推定位置情報を取得する。車両制御部６０６は、例えば、推定位置情報によって表される位置を基準として、センサ１０ａによって検知された物体に接触しないように車両６００を移動させてもよい。接触とは、例えば、車両６００と、検知された物体との距離が所定の距離よりも小さくなることである。所定の距離とは、例えば５メートルや１０メートル等のように、センサ１０ａを中心として車両６００が所定の距離の内側に含まれる距離である。車両制御部６０６は、例えば、位置情報取得部６０５によって取得される位置情報を、推定位置情報によって表される推定位置情報に置き換えてもよい。この場合、車両制御部６０６は、例えば、カーナビゲーション装置に入力されている目的地までの経路を推定位置情報によって表される位置情報に応じて再設定してもよい。推定位置情報については後述する。
【００５５】
図９は、第２の実施形態の推定装置２００ａの機能構成を表す機能ブロック図である。
第２の実施形態における推定装置２００ａは、予測モデル記憶部２０２を備えず、制御部２０３の代わりに制御部２０３ａを備え、推定位置記憶部２０８をさらに備える点で第１の実施形態とは異なるが、それ以外の構成は同じである。以下、第１の実施形態と異なる点について説明する。推定装置２００ａは、車両６００の位置を推定する。推定装置２００ａは、車両６００から取得したセンサ情報、相対位置情報及び位置情報と、モデル記憶装置３００ａによって記憶される地図モデルと、に基づいて車両６００の位置を推定する。推定装置２００ａは、バスで接続されたＣＰＵやメモリや補助記憶装置などを備え、位置推定プログラムを実行することによって通信部２０１、推定位置記憶部２０８及び制御部２０３ａを備える装置として機能する。位置推定プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。位置推定プログラムは、電気通信回線を介して送信されてもよい。
【００５６】
推定位置記憶部２０８は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。推定位置記憶部２０８は、車両６００の推定位置情報を記憶する。推定位置情報は、位置推定部２１１によって推定された車両６００の位置を表す情報である。
推定位置情報は、センサ情報と相対位置情報と位置情報とに基づいて、車両６００の位置が推定された情報である。推定位置情報は、例えば経緯度情報等の地理座標系で表されてもよい。推定位置記憶部２０８は、推定位置情報を時刻と対応付けて記憶してもよい。
【００５７】
制御部２０３ａは、推定装置２００ａの各部の動作を制御する。制御部２０３ａは、例えばＣＰＵ等のプロセッサ及びＲＡＭを備えた装置により実行される。制御部２０３ａは、位置推定プログラムを実行することによって、地図モデル取得部２０９、絶対位置情報生成部２１０、位置推定部２１１及び地図モデル修正部２１２として機能する。
【００５８】
地図モデル取得部２０９は、モデル記憶装置３００ａに対して地図モデル要求を送信する。地図モデル要求は、モデル記憶装置３００ａに記憶された地図モデルの送信を要求する処理である。絶対位置情報生成部２１０は、位置情報と地図モデルとに基づいて所定のシミュレーションを行うことで絶対位置情報を生成する。絶対位置情報は、基準位置から観測可能な物体を３次元の点群データによって表した情報である。絶対位置情報は、例えば、ポイントクラウド等の３次元座標で表される。絶対位置情報における基準位置は、地図モデル上の位置のうち、車両６００から取得された位置情報によって表される位置である。絶対位置情報における物体は、例えば３次元の点群データとして表される。絶対位置情報における物体は、地図モデル上に３次元の点群データとして表される物体を用いてもよいし、検知情報をシミュレーションして得られた３次元の点群データを用いてもよい。
絶対位置情報は、３次元座標の座標毎に地図モデルと検知情報とに対して所定のシミュレーションを行うによって得られる値を保持する。各座標に保持される値は、例えば、物体の透過率又は物体の反射率等の検知情報に含まれる各値であってもよい。所定のシミュレーションは、例えば、ミリ波レーダシミュレータ又はＬＩＤＡＲシミュレータ等の公知のシミュレーション手段が用いられてもよい。所定のシミュレーションとは、例えば、検知情報に含まれる気温、照度、湿度又は粉塵等の環境に関する情報を地図モデルに反映させる処理であってもよい。
【００５９】
位置推定部２１１は、相対位置情報と絶対位置情報とに基づいて車両６００の位置を推定する。位置推定部２１１は、推定結果に基づいて推定位置情報を生成する。位置推定部２１１は、生成された推定位置情報を車両６００に送信する。位置推定部２１１は、生成された推定位置情報を推定位置記憶部２０８に記録する。位置推定部２１１は、例えば、以下に説明する２つの方法のいずれかによって車両６００の位置を推定する。位置推定部２１１は、推定部の一態様である。
【００６０】
（第１の方法）
位置推定部２１１は、絶対位置情報に対して所定の処理を行うことで候補位置情報を生成する。候補位置情報は、車両６００が存在すると推定される位置の候補を基準位置とする情報である。候補位置情報における基準位置は、絶対位置情報の基準位置に対して、上述の所定の処理を行うことによって表される位置である。所定の処理については後述する。候補位置情報は、絶対位置情報に対して、角度を変更又は基準位置を変更した位置情報である。すなわち、候補位置情報は、基準位置から観測可能な物体を３次元の点群データによって表した情報である。候補位置情報は、例えば、ポイントクラウド等の３次元座標で表される。候補位置情報の各座標に保持される値は、例えば、物体の透過率又は物体の反射率等の検知情報に含まれる各値等の絶対位置情報の各座標に保持される値と同じである。
【００６１】
所定の処理は、例えば、回転に関する座標変換（以下「回転処理」という。）である。
回転処理は、車両６００が存在すると推定される基準位置に基づいて、絶対位置情報の３次元座標を任意の方向に回転処理を行う処理である。位置推定部２１１は、回転処理を行うことで絶対位置情報と相対位置情報との確度のずれを補正する。また、所定の処理は、例えば、並進に関する座標変換（以下「並進処理」という。）である。並進処理は、車両６００が存在すると推定される基準位置に基づいて、絶対位置情報の基準位置を３次元座標上の任意の方向に移動させる処理である。位置推定部２１１は、移動後の３次元座標を絶対位置情報の新しい基準位置とする。位置推定部２１１は、並進処理を行うことで絶対位置情報の基準位置と相対位置情報の基準位置との座標のずれを補正する。位置推定部２１１は、地図モデルに対して回転処理又は並進処理を行うことで、候補位置情報を生成する。
【００６２】
位置推定部２１１は、センサ情報と相対位置情報とを車両６００から取得する。位置推定部２１１は、相対位置情報と候補位置情報とが所定の条件を満たすか否かを判定する。所定の条件とは、例えば、相対位置情報と候補位置情報との一致度が定められた閾値以上であるか否かであってもよい。一致度とは、相対位置情報によって表される３次元座標が保持する各値と候補位置情報によって表される３次元座標が保持する各値とがどの程度一致しているかを示す指標であってもよい。一致度とは、例えば、相対位置情報の３次元座標が保持する各値と候補位置情報の３次元座標が保持する各値との差分に応じて定めてもよい。位置推定部２１１は、例えば、相対位置情報の３次元座標が保持する値と、相対位置情報の３次元座標と同じ３次元座標に保持される絶対位置情報の値との差分を算出する。位置推定部２１１は、３次元座標毎に差分を算出し、算出された差分の統計情報に基づいて一致度を算出してもよい。統計情報は、例えば、平均値であってもよいし、最小値であってもよいし、最大値であってもよいし、最頻値であってもよい。位置推定部２１１は、所定の条件を満たす場合、候補位置情報の基準位置を車両６００の位置であると推定する。位置推定部２１１は、推定された位置に基づいて推定位置情報を生成する。位置推定部２１１は、所定の条件を満たさない場合、回転処理及び並進処理の処理の内容を変えて、別の候補位置情報を生成する。
【００６３】
また、位置推定部２１１は、予め複数の候補位置情報を生成するように構成されてもよい。この場合、位置推定部２１１は、複数の候補位置情報のうち、相対位置情報との一致度が最も高くなる候補位置情報の基準位置を車両６００の位置であると推定してもよい。
【００６４】
（第２の方法）
位置推定部２１１は、センサ情報と相対位置情報とを車両６００から取得する。位置推定部２１１は、相対位置情報の３次元座標が保持する値と絶対位置情報の３次元座標が保持する値との差分を算出する。差分には、例えば、人物、落下物又は車両等の絶対位置情報には表れない物体を表す値が含まれる。また、車両６００の位置と絶対位置情報上の基準位置とに差がある場合、差分には、建物、道路又は植物等の絶対位置情報に現れる物体等も含まれる。
【００６５】
位置推定部２１１は、算出された差分に基づいて１つ以上の補正情報を生成する。補正情報は、車両６００から取得された位置情報と車両６００が実際に存在する位置との差を補正する情報である。補正情報は、例えば、経緯度情報等の地理座標系で表されてもよいし、位置推定部２１１が絶対位置情報をどの程度回転処理又は並進処理すればよいかを表す情報であってもよい。位置推定部２１１は、補正情報を公知の手法を用いて生成してもよい。例えば、位置推定部２１１は、車両６００から取得された過去の位置情報と算出された差分とに基づいて、機械学習を用いて補正情報を生成してもよい。位置推定部２１１は、補正情報を生成するにあたって、それぞれ異なる手法を用いて１つ以上の補正情報を生成してもよい。
【００６６】
位置推定部２１１は、生成された補正情報に基づいて絶対位置情報を補正することで、候補位置情報を生成する。具体的には、位置推定部２１１は、補正情報が経緯度情報等の地理座標系で表される場合、補正情報によって補正された絶対位置情報の基準位置を、候補位置情報の基準位置とする。候補位置情報の基準位置は、車両６００が存在すると推定される位置である。また、位置推定部２１１は、補正情報が位置情報をどの程度回転処理又は並進処理させればよいかを表される場合、絶対位置情報上の基準位置を、回転処理及び並進処理させることで得られる位置を候補位置情報の基準位置とする。位置推定部２１１は、候補位置情報の基準位置に基づいて推定位置情報を生成する。なお、位置推定部２１１は、補正情報が複数生成されている場合、複数の候補位置情報を生成してもよい。この場合、位置推定部２１１は、複数の候補位置情報のうち、相対位置情報と最も一致度が高い候補位置情報の基準位置を車両６００の位置であると推定する。位置推定部２１１は、推定された位置に基づいて推定位置情報を生成する。第２の方法における候補位置情報は、補正位置情報の一態様である。補正位置情報は、位置情報を基準位置に設定された地図モデルにおける物体の位置と相対位置情報における物体の位置との差分に基づいて、位置情報によって表される位置を補正した情報である。
【００６７】
地図モデル修正部２１２は、推定位置情報と、センサ情報とに基づいて地図モデルを修正する。具体的には、地図モデル修正部２１２は、地図モデルの修正の必要があるか否かを判定する。例えば、位置推定部２１１によって推定された推定位置情報が、位置情報と乖離している場合に、地図モデル修正部２１２は、地図モデルの修正の必要があると判定してもよい。
位置推定部２１１によって予測された推定位置情報が、位置情報と乖離していない場合に、地図モデル修正部２１２は、地図モデルの修正の必要がないと判定してもよい。
地図モデル修正部２１２は、地図モデルの修正の必要があると判定した場合、例えばセンサ情報に含まれる情報を、モデル記憶装置３００ａから取得された地図モデルに記録することで、地図モデルを修正する。例えば、センサ情報には、道路が土砂で覆われていたり、看板が道路に立てられていたり等のモデルに含まれていない情報が含まれることがある。この場合、地図モデル修正部２１２は、地図モデルの各座標値に、このような情報を記録することで修正する。地図モデル修正部２１２は、修正された地図モデルをモデル記憶装置３００ａに送信する。
【００６８】
図１０は、第２の実施形態のモデル記憶装置３００ａの機能構成を表す機能ブロック図である。第２の実施形態におけるモデル記憶装置３００ａは、モデル記憶部３０２を備えず、制御部３０３の代わりに制御部３０３ａを備え、地図モデル記憶部３０６をさらに備える点で第１の実施形態とは異なるが、それ以外の構成は同じである。以下、第１の実施形態と異なる点について説明する。
【００６９】
地図モデル記憶部３０６は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。地図モデル記憶部３０６は、地図モデルを記憶する。地図モデルは、車両６００が移動する場所の地図を表す。地図モデルは、地理上に設けられた物体を３Ｄマップなどの３次元座標上に表現した情報である。地図モデルは、地理上に設けられた物体の位置を表す。物体の位置は、経緯度情報等の地理座標系で表されてもよい。地理上に設けられた物体とは、例えば、ビル又は道路などの人工物であってもよい。地理上に設けられた物体とは、例えば、植物、道路、山、河川又は海等の自然物であってもよい。地図モデルは、予め地図モデル記憶部３０６に記憶されていてもよいし、通信部３０１を介して外部から取得されてもよい。地図モデルは、所定の周期で更新されてもよい。所定の周期は、例えば１週間であってもよいし、１カ月であってもよい。
【００７０】
制御部３０３ａは、モデル記憶装置３００ａの各部の動作を制御する。制御部３０３ａは、例えばＣＰＵ等のプロセッサ及びＲＡＭを備えた装置により実行される。制御部３０３ａは、地図モデル管理プログラムを実行することによって、地図モデル修正部３０７として機能する。
【００７１】
地図モデル修正部３０７は、推定装置２００ａから受信した修正された地図モデルに基づいて地図モデルを修正する。具体的には、地図モデル修正部３０７は、推定装置２００ａから修正された地図モデルを受信する。地図モデル修正部３０７は、地図モデル記憶部３０６に修正された地図モデルを記録する。
【００７２】
図１１は、第２の実施形態の相対位置情報と絶対位置情報との一具体例を示す図である。図１１（ａ）は、相対位置生成部６０４によって生成された相対位置情報の一具体例である。図１１（ａ）は、基準位置２０、建物２１、建物２２、自動車２３及び歩行者２４を含む。基準位置２０は、車両６００の位置を表す。建物２１、建物２２、自動車２３及び歩行者２４は、車両６００が備える複数のセンサ１０ａによって検知された物体である。
【００７３】
図１１（ｂ）は、絶対位置情報の一具体例である。図１１（ｂ）は、図１１（ａ）の生成に用いられたセンサ情報に対応付けされた位置情報に基づいて、生成された絶対位置情報である。図１１（ｂ）は、基準位置２０ａ、建物２２ａ、建物２５ａ及び建物２６ａを含む。基準位置２０ａは、車両６００から取得された位置情報の絶対位置情報上の位置を表す。建物２２ａ、建物２５ａ及び建物２６ａは、絶対位置情報に設けられた物体である。建物２２ａ、建物２５ａ及び建物２６ａは基準位置から観測可能な物体である。なお、建物２２と建物２２ａとは同じ物体を表す。図１１（ｂ）は、自動車２３及び歩行者２４を含まない。これは、絶対位置情報の生成に用いられる地図モデルに自動車２３及び歩行者２４が含まれないためである。図１１（ａ）の基準位置２０と図１１（ｂ）の基準位置２０ａとは、位置が異なる。位置推定部２１１は、図１１（ａ）及び図１１（ｂ）に対して、上述の処理を行うことで、推定位置情報を生成する。例えば、位置推定部２１１は、図１１（ｂ）の絶対位置情報に対して、並進処理を行うことで図１１（ａ）の相対位置情報とのずれを補正し、絶対位置情報と相対位置情報との一致度を高めることが可能になる。
【００７４】
図１２は、第２の実施形態の車両６００の位置を推定する第１の方法の流れを示すシーケンスチャートである。第１の方法は、車両６００が走行中に、所定の間隔で実行される。所定の間隔は、ミリ秒単位で実行されてもよいし、さらに短い間隔で実行されてもよい。推定装置２００ａの地図モデル取得部２０９は、モデル記憶装置３００ａに地図モデル要求を送信する（ステップＳ２０１）。モデル記憶装置３００ａの制御部３０３ａは、地図モデル記憶部３０６に記憶された地図モデルを取得する（ステップＳ２０２）。制御部３０３ａは、地図モデル応答として、地図モデルを推定装置２００ａに送信する（ステップＳ２０３）。
【００７５】
車両６００のセンサ１０ａは、センサ１０ａの近傍に存在する物体と、センサ１０ａの近傍の状態を検知する。センサ１０ａは、検知した情報に基づいてセンサ情報を生成する（ステップＳ２０４）。相対位置生成部６０４は、センサ情報に基づいて相対位置情報を生成する（ステップＳ２０５）。位置情報取得部６０５は、車両６００の位置情報を取得する（ステップＳ２０６）。位置情報取得部６０５は、取得された位置情報を推定装置２００ａに送信する（ステップＳ２０７）。
【００７６】
絶対位置情報生成部２１０は、位置情報と地図モデルとに基づいて所定のシミュレーションを行うことで絶対位置情報を生成する（ステップＳ２０８）。
位置推定部２１１は、絶対位置情報に対して所定の処理を行うことで候補位置情報を生成する（ステップＳ２０９）。所定の処理は、例えば回転処理又は並進処理である。位置推定部２１１は、センサ情報と相対位置情報とを車両６００から取得する（ステップＳ２１０）。位置推定部２１１は、相対位置情報と絶対位置情報との一致度を算出する（ステップＳ２１１）。位置推定部２１１は、一致度が定められた閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ２１２）。一致度が定められた閾値以上ではない場合（ステップＳ２１２：ＮＯ）、処理は、ステップＳ２０９へ遷移する。一致度が定められた閾値以上である場合（ステップＳ２１２：ＹＥＳ）、位置推定部２１１は、候補位置情報の基準位置を車両６００の位置であると推定する。位置推定部２１１は、推定された位置に基づいて推定位置情報を生成する（ステップＳ２１３）。
【００７７】
位置推定部２１１は、推定位置情報を車両６００に送信する（ステップＳ２１４）。位置推定部２１１は、生成された推定位置情報を推定位置記憶部２０８に記録する。車両制御部６０６は、推定位置情報に基づいて車両６００を制御する（ステップＳ２１５）。地図モデル修正部２１２は、推定位置情報と、センサ情報とに基づいて地図モデルを修正する（ステップＳ２１６）。地図モデル修正部２１２は、修正された地図モデルをモデル記憶装置３００ａに送信する（ステップＳ２１７）。地図モデル修正部３０７は、推定装置２００ａから受信した修正された地図モデルを地図モデル記憶部３０６に記録する（ステップＳ２１８）。
【００７８】
図１３は、第２の実施形態の車両６００の位置を推定する第２の方法の流れを示すシーケンスチャートである。第２の方法は、車両６００が走行中に、所定の間隔で実行される。所定の間隔は、ミリ秒単位で実行されてもよいし、さらに短い間隔で実行されてもよい。図１３において、ステップＳ２０１〜ステップＳ２１０、ステップＳ２１４〜ステップＳ２１８は、図１２と同じであるため、説明を省略する。
【００７９】
位置推定部２１１は、相対位置情報の３次元座標が保持する値と絶対位置情報の３次元座標が保持する値との差分を算出する（ステップＳ３０１）。位置推定部２１１は、算出された差分に基づいて１つ以上の補正情報を生成する（ステップＳ３０２）。位置推定部２１１は、補正情報を生成するにあたって、それぞれ異なる手法を用いて１つ以上の補正情報を生成してもよい。位置推定部２１１は、生成された補正情報に基づいて絶対位置情報を補正することで、候補位置情報を生成する（ステップＳ３０３）。位置推定部２１１は、候補位置情報の基準位置に基づいて推定位置情報を生成する（ステップＳ３０４）。
【００８０】
このように構成された推定システム２では、より高い精度で車両６００の位置を推定することが可能となる。具体的には、車両６００が備える相対位置生成部６０４が、車両６００の近傍に存在する物体の位置に応じて検知したセンサ情報に基づいて、車両６００と物体との相対的な位置を表す相対位置情報を生成する。次に、推定装置２００ａの位置推定部２１１が、車両６００が存在する領域に存在する物体の位置を表す地図モデルと相対位置情報とに基づいて、地図モデルによって表される物体の位置と相対位置情報によって表される物体の位置との一致度に関する条件を満たす位置を車両６００の位置として推定する。これによって、車両６００の近傍の物体に基づいて、車両６００の位置を推定することが可能になる。したがって、推定システム２は、より高い精度で車両６００の位置を推定することができる。また、車両６００は、センサとして、ミリ波レーダー又はＬＩＤＡＲを用いることで、これらのセンサの分解能と同等の精度で位置を推定することが可能になる。
【００８１】
相対位置生成部６０４は、取得されたセンサ情報に対して所定の前処理を行うように構成されてもよい。所定の前処理とは、例えば、センサ情報に対する圧縮であってもよいし、特徴量の抽出であってもよいし、ノイズのフィルタリングであってもよい。相対位置生成部６０４は、このような前処理を行うことで、より情報量の少ない相対位置情報を生成することが可能になる。したがって、車両６００又は推定装置２００ａの通信回線が輻輳等によって遅延していた場合であっても、車両６００は、高速に相対位置情報を推定装置２００ａに送信することが可能になる。
【００８２】
上述の実施形態では、相対位置情報は車両６００にて生成されたが、推定装置２００ａにて生成されるように構成されてもよい。
【００８３】
推定装置２００ａは、ネットワークを介して通信可能に接続された複数台の情報処理装置を用いて実装されてもよい。この場合、推定装置２００ａが備える各機能部は、複数の情報処理装置に分散して実装されてもよい。例えば、位置推定部２１１と地図モデル修正部２１２とはそれぞれ異なる情報処理装置に実装されてもよい。
【００８４】
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【産業上の利用可能性】
【００８５】
本発明は、車両の自動運転に関するサービスに適用可能である。
【符号の説明】
【００８６】
１…推定システム，２…推定システム，  １０…センサ，  １００…情報処理装置，  １０１…通信部，  １０２…制御部，  １０３…センサ情報取得部，  １０４…融合センサ情報生成部，  １０５…第一特徴情報生成部，  ２００…推定装置，  ２０１…通信部，  ２０２…予測モデル記憶部，  ２０３…制御部，  ２０４…モデル取得部，  ２０５…予測モデル生成部，  ２０６…状態推定部，  ２０７…モデル修正部，  ２０８…推定位置記憶部，  ２０９…地図モデル取得部，  ２１０…絶対位置情報生成部，  ２１１…位置推定部，  ２１２…地図モデル修正部，  ３００…モデル記憶装置，  ３０１…通信部，  ３０２…モデル記憶部，  ３０３…制御部，  ３０４…モデル修正部，  ４００…制御装置，  ４０１…通信部，  ４０２…アクチュエータ，  ４０３…制御部，  ５００…ネットワーク，  ６００…車両，  ６０１…通信部，  ６０２…表示部，  ６０３…制御部，  ６０４…相対位置生成部，  ６０５…位置情報取得部，  ６０６…車両制御部
【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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【図１３】
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【国際調査報告】
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