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公開番号2024176892
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-12-19
出願番号2023095751
出願日2023-06-09
発明の名称制御装置
出願人トヨタ自動車株式会社
代理人弁理士法人秀和特許事務所
主分類B60W 40/00 20060101AFI20241212BHJP(車両一般)
要約【課題】環境依存によるカメラの配置の変動に起因する悪影響を抑えるための制御技術を提供する。
【解決手段】本開示の一側面に係る制御装置は、実カメラにより撮像された第1画像を取得し、統一的な仮想カメラで撮像された画像となるように、取得された第1画像を射影変換することにより第2画像を生成し、制御モデルを使用して、生成された第2画像から車両の制御指令を導出し、かつ導出された制御指令に従って、車両の走行を制御する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
制御モデルを記憶する記憶部、及び
制御部、
を備える制御装置であって、
前記制御部は、
車両に搭載された実カメラにより撮像された第１画像を取得すること、
統一的な仮想カメラで撮像された画像となるように、取得された前記第１画像を射影変換することにより第２画像を生成すること、
生成された前記第２画像を前記制御モデルに与えて、車両の制御指令を導出すること、及び
導出された前記制御指令に従って、車両の走行を制御すること、
を実行するように構成される、
制御装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、自動運転車両の制御技術に関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、訓練済みのニューラルネットワークを使用して、ルート、ＧＰＳデータ及びセンサデータから車両のコマンドを決定するように構成された自律的車両制御のためのシステムが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特表２０１９－５３３８１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本開示の目的の一つは、環境依存によるカメラの配置の変動に起因する悪影響を抑えるための制御技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示の第１態様に係る制御装置は、制御モデルを記憶する記憶部及び制御部を備える。制御部は、車両に搭載された実カメラにより撮像された第１画像を取得すること、統一的な仮想カメラで撮像された画像となるように、取得された前記第１画像を射影変換することにより第２画像を生成すること、生成された前記第２画像を前記制御モデルに与えて、車両の制御指令を導出すること、及び導出された前記制御指令に従って、車両の走行を制御すること、を実行するように構成される。制御モデルは、訓練済みの機械学習モデルにより構成されてよい。機械学習モデルは、ニューラルネットワークで構成されてよい。
【発明の効果】
【０００６】
本開示によれば、環境依存によるカメラの配置の変動に起因する悪影響を抑えることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
図１は、本開示が適用される場面の一例を模式的に示す。
図２は、制御装置のハードウェア構成の一例を模式的に示す。
図３は、制御装置による車両制御に関する処理手順の一例を示す。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
［１適用例］
図１は、本開示を適用した場面の一例を模式的に示す。本実施形態では、制御装置１は車両Ｍに搭載され、車両ＭはカメラＣを備える。カメラＣは、制御装置１に接続される。カメラＣは、実カメラの一例である。本実施形態に係る制御装置１は、車両Ｍに搭載されたカメラＣ（実カメラ）により撮像された第１画像３１を取得する。制御装置１は、統一的な仮想カメラで撮像された画像となるように、取得された第１画像３１を射影変換することで、第２画像３５を生成する。第１画像３１は、オリジナル画像であり、第２画像３５は、射影変換後の画像である。制御装置１は、生成された第２画像３５を制御モデル５に与えて、車両Ｍの制御指令を導出する。そして、制御装置１は、導出された制御指令に従って、車両Ｍの走行を制御する。
【０００９】
なお、上記態様に係る制御装置１の別の形態として、本開示の一側面は、以上の各構成要素の全部又はその一部を実現する情報処理方法であってもよいし、プログラムであってもよいし、このようなプログラムを記憶した、コンピュータ等の機械が読み取り可能な記憶媒体であってもよい。車両Ｍの種類は任意に選択されてよい。典型例として、車両Ｍは、レベル２以上の自動運転の能力を有した自動車であってよい。なお、制御装置１は、車両Ｍの走行を直接的に制御してもよいし、又は他のコンピュータを介して間接的に制御してもよい。また、制御装置１は、車両Ｍの内部に搭載されてもよいし（図１）、或いは車両Ｍの外部に配置されてもよい。
【００１０】
（制御モデル）
カメラ（カメラＣ）の画像を含む車両（車両Ｍ）の環境から制御指令を導出可能であれば、制御モデル５の入出力形態は、特に限られなくてよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。一例では、制御モデル５は、１以上の時点のセンサ（カメラＣを含む）の観測データから制御指令を導出するように構成されてよい。他の一例では、制御モデル５は、周辺環境の認識結果から制御指令を導出するように構成されてよい。この場合、制御装置１は、カメラＣを含むセンサの観測データから周辺環境の認識結果を推論する訓練済み解析モデルを更に備えてよい。或いは、制御モデル５は、訓練済み解析モデルを含んでよい。制御モデル５は、例えば、設定速度、制限速度、位置、地図情報、ナビ情報等のセンサデータ以外の任意の他の情報の入力を更に受け付けるように構成されてよい。制御モデル５は、例えば、車線変更、車線維持、緊急停車等のシーン毎に用意されてもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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