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公開番号2024150279
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-10-23
出願番号2023063622
出願日2023-04-10
発明の名称移動体制御システム
出願人トヨタ自動車株式会社,国立大学法人九州工業大学
代理人弁理士法人高田・高橋国際特許事務所
主分類G08G 1/16 20060101AFI20241016BHJP(信号)
要約【課題】移動体の周囲のリスクを適切に評価することができる技術を提供する。
【解決手段】移動体制御システムは、移動体に搭載された外界センサによる検出結果に基づいて、複数の単位エリアに分割されたエリアの標高地図を取得する。移動体制御システムは、標高地図に基づいて、単位エリア毎に、隣接する単位エリアに対する路面の傾斜を算出する。移動体制御システムは、単位エリア毎に、傾斜に基づいてリスク度合いを算出し、リスク度合いに基づいて移動体の走行を制御する。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
移動体を制御する移動体制御システムであって、
１又は複数のプロセッサを備え、
前記１又は複数のプロセッサは、
前記移動体に搭載された外界センサによる検出結果に基づいて、複数の単位エリアに分割されたエリアの標高地図を取得し、
前記標高地図に基づいて、単位エリア毎に、隣接する単位エリアに対する路面の傾斜を算出し、
単位エリア毎に、前記傾斜に基づいてリスク度合いを算出し、
前記リスク度合いに基づいて、前記移動体の走行を制御する
ように構成された
移動体制御システム。
続きを表示（約 840 文字）【請求項２】
請求項１に記載の移動体制御システムであって、
検知エリアは、前記外界センサによる検知度合いが所定レベル以上である単位エリアであり、
未検知エリアは、前記外界センサによる前記検知度合いが前記所定レベル未満である単位エリアであり、
前記１又は複数のプロセッサは、更に、
前記外界センサによる前記検出結果に基づいて、前記検知エリアにおける標高である第１標高の情報を取得し、
前記未検知エリアの周辺の前記検知エリアにおける前記第１標高に基づいて、前記未検知エリアにおける標高である第２標高を推定し、
前記検知エリアにおける前記第１標高と前記未検知エリアにおける前記第２標高を示す前記標高地図に基づいて、前記傾斜を算出する
ように構成された
移動体制御システム。
【請求項３】
請求項２に記載の移動体制御システムであって、
前記１又は複数のプロセッサは、更に、ベイズ一般化カーネル推論を前記未検知エリアに適用することによって、前記未検知エリアの周辺の前記検知エリアにおける前記第１標高から前記未検知エリアにおける前記第２標高を推定するように構成された
移動体制御システム。
【請求項４】
請求項３に記載の移動体制御システムであって、
前記１又は複数のプロセッサは、更に、ベイズ一般化カーネル推論を前記検知エリアにも適用することによって、前記検知エリアにおける前記第１標高を補正するように構成された
移動体制御システム。
【請求項５】
請求項４に記載の移動体制御システムであって、
前記１又は複数のプロセッサは、更に、前記検知エリアに対する前記ベイズ一般化カーネル推論のウィンドウサイズを、前記未検知エリアに対する前記ベイズ一般化カーネル推論のウィンドウサイズよりも小さく設定するように構成された
移動体制御システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、移動体を制御する技術に関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１は、自動運転のための機械学習用教師データを収集する教師データ収集装置を開示している。教師データ収集装置は、車両に搭載したカメラによって収集される外部環境情報を取得し、ラベルを付与する。
【０００３】
非特許文献１は、ＬＩＤＡＲにより計測される点群データにベイズ一般化カーネル（Bayesian Generalized Kernel: BGK）推論を適用することによって標高を推定する技術を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
国際公開第２０１９／１１６４２３号
【非特許文献】
【０００５】
T. Shan, J. Wang, B. Englot, and K. Doherty, “Bayesian Generalized Kernel Inference for Terrain Traversability Mapping,” in Conference on Robot Learning, pp. 829-838, PMLR, 2018.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
移動体に搭載される外界センサは、移動体の走行制御に利用される。例えば、外界センサによる検出結果に基づいて移動体の周囲のリスクが認識される。そして、認識されたリスクに基づいて、走行可能性（traversability）が推定される。あるいは、認識されたリスクに基づいて、移動体の目標経路が決定される。移動体の走行制御の精度を向上させるためには、移動体の周囲のリスクを適切に評価することが必要である。
【０００７】
本開示の１つの目的は、移動体の周囲のリスクを適切に評価することができる技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本開示の第１の観点は、移動体を制御する移動体制御システムに関する。
移動体制御システムは、１又は複数のプロセッサを備える。
１又は複数のプロセッサは、
移動体に搭載された外界センサによる検出結果に基づいて、複数の単位エリアに分割されたエリアの標高地図を取得し、
標高地図に基づいて、単位エリア毎に、隣接する単位エリアに対する路面の傾斜を算出し、
単位エリア毎に、傾斜に基づいてリスク度合いを算出し、
リスク度合いに基づいて、移動体の走行を制御する
ように構成される。
【０００９】
本開示の第２の観点は、第１の観点において、更に次の特徴を有する。
検知エリアは、外界センサによる検知度合いが所定レベル以上である単位エリアである。
未検知エリアは、外界センサによる検知度合いが所定レベル未満である単位エリアである。
１又は複数のプロセッサは、更に、
外界センサによる検出結果に基づいて、検知エリアにおける標高である第１標高の情報を取得し、
未検知エリアの周辺の検知エリアにおける第１標高に基づいて、未検知エリアにおける標高である第２標高を推定し、
検知エリアにおける第１標高と未検知エリアにおける第２標高を示す標高地図に基づいて、傾斜を算出する
ように構成される。
【００１０】
本開示の第３の観点は、第２の観点において、更に次の特徴を有する。
１又は複数のプロセッサは、更に、ベイズ一般化カーネル推論を未検知エリアに適用することによって、未検知エリアの周辺の検知エリアにおける第１標高から未検知エリアにおける第２標高を推定するように構成される。
（【００１１】以降は省略されています）

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