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公開番号2024160454
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-11-14
出願番号2023075454
出願日2023-05-01
発明の名称車両情報収集システム
出願人日立Astemo株式会社
代理人ポレール弁理士法人
主分類G08G 1/123 20060101AFI20241107BHJP(信号)
要約【課題】更新モデルの検証において、走行上の安全性を確かめる様々な走行条件を網羅的に検証することが可能な車両情報収集システムを提供する。
【解決手段】更新モデルの検証を行う条件を取得する収集条件取得部201、外部の走行環境情報を取得する外部環境取得部202と、外部環境取得部202と収集条件取得部201の情報を基に、目的とする検証場所を設定する検証場所設定部203と、検証場所を車両の操縦者へ通知する通知部204と、操縦者から検証場所へ移動を希望する許可応答、或いは移動を希望しない拒否応答を受け付ける応答受付部205と、許可応答と検証場所の情報に応じて、車両を検証場所に誘導する誘導制御部206とを有する。更新モデルの検証において、走行上の安全性を確かめる様々な走行条件を網羅的に検証することが可能となる。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
車両の走行に関する更新モデルを検証、解析するための更新データを収集する更新データ収集手段を備える車両情報収集システムにおいて、
前記更新データ収集手段は、
前記更新モデルの前記更新データを収集するための予め定めた収集条件を取得する収集条件取得部と、
外部の環境情報を取得する外部環境取得部と、
前記外部環境取得部と前記収集条件取得部の夫々の情報を基に、目的とする検証場所を設定する検証場所設定部と、
設定された前記検証場所に前記車両を誘導する誘導制御部と
を備えることを特徴とする車両情報収集システム。
続きを表示（約 1,700 文字）【請求項２】
請求項1に記載の車両情報収集システムにおいて、
前記更新データ収集手段は、
前記車両の操縦者に対して前記更新データを収集するのを許諾するか、或いは拒否するかの問い合わせを行う通知部と、
前記通知部から、前記操縦者が前記更新データの収集の許諾、或いは拒否の応答を受け付ける応答受付部とを備え、
前記応答受付部が前記更新データの収集の許諾の応答を受け付けると、前記誘導制御部によって前記車両を前記検証場所まで誘導する
こと特徴とする車両情報収集システム。
【請求項３】
請求項２に記載の車両情報収集システムにおいて、
前記通知部は、
前記操縦者による前記更新データの収集の許諾、或いは拒否の判断を補助する判断補助情報を選択して通知する通知内容選択部を備える
ことを特徴とする車両情報収集システム。
【請求項４】
請求項２に記載の車両情報収集システムにおいて、
前記更新データ収集手段は、
前記応答受付部が前記更新データの収集の拒否の応答を受け付けると、前記誘導制御部による前記検証場所まで前記車両を誘導する制御を中止する中止判断部を備えている
ことを特徴とする車両情報収集システム。
【請求項５】
請求項４に記載の車両情報収集システムにおいて、
前記中止判断部は、前記操縦者によるオーバーライドの状態を検出する操縦者操作受付部からの操縦者操作情報を受け付けると、前記誘導制御部による前記検証場所まで前記車両を誘導する制御を中止する
ことを特徴とする車両情報収集システム。
【請求項６】
請求項２に記載の車両情報収集システムにおいて、
前記更新データ収集手段は、
前記誘導制御部によって前記車両を前記検証場所まで誘導する場合、前記検証場所に誘導する過程の前記車両の周囲環境を撮影する撮像手段によって、前記周囲環境の画像データを取得する外部情報取得部を備えている
こと特徴とする車両情報収集システム。
【請求項７】
請求項６に記載の車両情報収集システムにおいて、
前記更新データ収集手段は、
前記画像データを認識する更新モデル側認識処理部と、
前記更新モデル側認識処理部の認識結果と、前記車両の制御に使用される現行モデルの現行モデル側認識処理部による前記画像データの認識結果とを比較する認識処理結果検証部と、
前記認識処理結果検証部の認識結果検証データを外部の検証/解析手段に送信する通信部とを備える
こと特徴とする車両情報収集システム。
【請求項８】
請求項７に記載の車両情報収集システムにおいて、
前記認識処理結果検証部は、二つの前記画像データに差分がある場合と、差分がない場合の判別データを付与して前記通信部から前記検証/差分解析手段に送信される
こと特徴とする車両情報収集システム。
【請求項９】
請求項７に記載の車両情報収集システムにおいて、
前記更新モデルの前記更新モデル側認識処理部と前記現行モデルの前記現行モデル側認識処理部は、前記外部情報取得部で撮影された画像データが共通に認識される
こと特徴とする車両情報収集システム。
【請求項１０】
請求項７に記載の車両情報収集システムにおいて、
前記検証場所設定部は、前記更新モデル側認識処理部と前記現行モデルが認識処理の認識結果に基づき、操縦者による手動運転と車両による自動運転を分類する走行条件分類部を備えており、
前記誘導制御部は、
前記手動運転に分類されると、ナビゲーション装置によって前記検証場所まで誘導を行い、
前記自動運転に分類されると、少なくとも前記車両の動力装置と操舵装置によって前記検証場所まで誘導を行う
こと特徴とする車両情報収集システム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は種々の車両情報を収集する車両情報収集システムに係り、特にＡＩ（artificial intelligence）機能を備えた車両情報収集システムに関するものである。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
最近では、自動車を自律的に走行させる自動運転の開発が進められており、この自動運転を実行するには、ＡＩ機能を用いて自動車の走行制御を行うことが有効である。そして、自動車に実際に搭載されて動作している現行モデルに対して、新たな更新モデルを開発して自動車を自動運転させる場合は、更新モデルが意図した通りの動作を行うことができるか検証、解析を行う必要がある。
【０００３】
この更新モデルの検証、解析においては、走行上の安全性を確かめるために、膨大な時間をかけて実際の自動車で様々な走行条件における走行データを網羅的に収集する必要がある。特に、自動車を自動運転させるためには、多様な走行条件の下での走行環境の画像データが必要である。このため、実際に自動車を走行させながら、自動車の動作状態を確認して画像データを収集し、検証、解析を行っている。
【０００４】
例えば、自動車を自動走行させるために必要な、周囲環境の認識結果について、実際に撮影された画像データから推論した認識情報と、実際の正解データがどの程度の割合で類似しているか検証、解析が必要である。尚、このＡＩの学習や検証などに使う画像データの収集は、複数の自動車を走行させ、夫々の自動車で分担して画像データを収集することで、多くの画像データの収集時間の短縮を図っている。
【０００５】
しかしながら、一般的に画像データの収集は、撮影が容易な情景の画像データが大量に収集され、通常と異なる情景、例えば異なる天候、異なる時間帯等の通常とは異なる画像データが集まらなく、様々な画像データが網羅的に収集されないことから十分な検証、解析ができないという課題があった。このような事態を解消するため、網羅的な画像データの収集を行なう技術として、例えば、特許文献1（国際公開第２０２２／１０７５９５号）に記載されている技術が知られている。
【０００６】
特許文献１には、効率的に認識モデルの再学習を行うことを目的として、認識モデルの再学習に用いる画像データの候補となる画像データ候補を収集するタイミングを制御する収集タイミング制御部と、収集された画像データ候補の中から、画像データ候補の特徴、及び、蓄積されている画像データとの類似度のうち少なくとも１つに基づいて、画像データ候補から画像データを選択する画像データ収集部とを備えることが示されている。
【０００７】
尚、認識モデルは、自動車の周囲の所定の認識対象（物標）の認識に用いられ、画像データ収集部は、自動車に設置されているカメラ等の撮像手段で自動車の周囲を撮影することにより得られた画像データを含む画像データ候補の中から、適切な画像データを選択している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
国際公開第２０２２/１０７５９５号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
ところで、特許文献１に記載されている画像データの収集方法は、ある外的事象(例えば、工事の発生、事故の発生、降雨状態、降雪状態等の事象)に基づいて、画像データを収集するかどうかを決め、この外的事象に基づいて収集した画像データを認識モデルの出力結果(信頼度)に応じで分類するものである。
【００１０】
しかしながら、この画像データの収集方法では、該当する外的事象(工事の発生、事故の発生、降雨状態、降雪状態等の事象)に偶然的に遭遇しないと、画像データを収集することができないものである。このように、特許文献1の受動的な画像データの収集方法だと、一般の通常走行において、上述の外的事象に遭遇する確率が低いので、実際に必要な画像データを十分に収集できるかどうか不確実であり、検証、解析効率が悪いという課題を有している。尚、更新モデルの画像データだけではなく、これ以外の更新データも同様の課題を生じることは想定できる。
（【００１１】以降は省略されています）

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