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公開番号2025010941
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-23
出願番号2023113258
出願日2023-07-10
発明の名称自動運転システム
出願人トヨタ自動車株式会社
代理人弁理士法人高田・高橋国際特許事務所
主分類G08G 1/00 20060101AFI20250116BHJP(信号)
要約【課題】車両の自動運転制御に関連するログデータを保存するに当たって、データ容量を削減しつつ、自動運転制御の説明性を担保することを可能とする技術を提供すること。
【解決手段】自動運転システムは、車両に搭載され、機械学習モデルを利用して車両の自動運転を行う。自動運転システムは、自動運転を実行したときに、自動運転に関連するログデータを取得する処理と、車両のオペレータの現在状態を取得する処理と、自動運転システムが求めるオペレータの状態である理想状態を取得する処理と、ログデータを1又は複数の記憶装置に保存するログデータ保存処理と、を実行するように構成される。ログデータ保存処理は、オペレータの現在状態が理想状態に合致する場合、ログデータの一部の対象データを圧縮又は削除することを含む。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
車両に搭載され、機械学習モデルを利用して前記車両の自動運転を行う自動運転システムであって、
１又は複数のプロセッサと、
１又は複数の記憶装置と
を備え、
前記１又は複数のプロセッサは、前記自動運転を実行したときに、
前記自動運転に関連するログデータを取得する処理と、
前記車両のオペレータの現在状態を取得する処理と、
前記自動運転システムが求める前記オペレータの状態である理想状態を取得する処理と、
前記ログデータを前記１又は複数の記憶装置に保存するログデータ保存処理と、
を実行するように構成され、
前記ログデータ保存処理は、前記オペレータの前記現在状態が前記理想状態に合致する場合、前記ログデータの一部の対象データを圧縮又は削除することを含む
ことを特徴とする自動運転システム。
続きを表示（約 650 文字）【請求項２】
請求項１に記載の自動運転システムであって、
前記ログデータは、前記自動運転システムの挙動に関連するシステムデータ及び前記オペレータの状態に関連するオペレータデータを含む
ことを特徴とする自動運転システム。
【請求項３】
請求項２に記載の自動運転システムであって、
前記対象データは、前記オペレータデータを含む
ことを特徴とする自動運転システム。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか一項に記載の自動運転システムであって、
前記１又は複数のプロセッサは、更に、前記ログデータに含まれるそれぞれのデータにログ保存優先度を付ける優先度決定処理を実行するように構成され、
前記オペレータの現在状態が前記理想状態に合致する場合、前記ログデータ保存処理は、前記ログ保存優先度が低いデータを前記ログ保存優先度が高いデータよりも優先的に前記対象データとする
ことを特徴とする自動運転システム。
【請求項５】
請求項４に記載の自動運転システムであって、
前記ログデータは、前記車両の周囲を認識して得られる認識データを含み、
前記優先度決定処理は、前記オペレータが監視している範囲についての前記認識データの前記ログ保存優先度を、前記オペレータが監視していない範囲についての前記認識データの前記ログ保存優先度よりも低くすることを含む
ことを特徴とする自動運転システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、機械学習モデルを利用して車両の自動運転を行う自動運転システムに関する。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１は、車両周辺の監視画像データを記録する車両走行記録装置を開示している。車両走行記録装置によれば、車両に搭載されるカメラが車両の周辺を撮影して得られる画像データが保存される。ただし、保存されるのは画像データの全てではなく、運転者の視線方向、さらに車両の周辺で動きのある物体を捉えている範囲が周辺状況監視画像データとして記録される。
【０００３】
なお、本開示に関連する技術分野の技術水準を示す文献としては、上述の特許文献１の他にも下記の特許文献２及び特許文献３を例示することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２０－１０６９２１号公報
特開２０２１－０５１６０４号公報
特開２００９－０１５７８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に開示されるように、ドライブレコーダをはじめとした、車両の走行中の情報を記録する装置が知られており、これらは事故発生時の原因分析などに活用することができる。後に検証が必要になった場合に備えて情報を保存しておくことが求められる点については、機械学習モデルを利用して自動運転を行うシステムについても同様のことが言える。すなわち、機械学習モデルを利用した自動運転がどのように行われたのかを後に検証することができるように、自動運転に関連するデータを保存しておくことは重要である。
【０００６】
ただし、自動運転に関連するデータの全てを保存しようとすると、記憶装置の容量が逼迫する可能性がある。そのため、いかにして記憶装置の容量を温存しつつ自動運転制御の説明性を担保するかが課題となる。
【０００７】
本開示の１つの目的は、車両の自動運転制御に関連するログデータを保存するに当たって、データ容量を削減しつつ、自動運転制御の説明性を担保することを可能とす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】
本開示は、車両に搭載され、機械学習モデルを利用して車両の自動運転を行う自動運転システムを提供する。
自動運転システムは、１又は複数のプロセッサと、１又は複数の記憶装置とを備える。
１又は複数のプロセッサは、自動運転を実行したときに、
自動運転に関連するログデータを取得する処理と、
車両のオペレータの現在状態を取得する処理と、
自動運転システムが求めるオペレータの状態である理想状態を取得する処理と、
ログデータを１又は複数の記憶装置に保存するログデータ保存処理と、
を実行するように構成される。
ログデータ保存処理は、オペレータの現在状態が理想状態に合致する場合、ログデータの一部の対象データを圧縮又は削除することを含む。
【発明の効果】
【０００９】
本開示の技術によれば、自動運転システムは、条件に応じて、ログデータの一部を圧縮又は削除したデータを記憶装置に保存する。具体的には、オペレータの現在状態と理想状態が合致するときに、一部のデータの圧縮又は削除が行われる。オペレータの現在状態と理想状態が合致することは、自動運転に対するオペレータによる監視が十分に行われていることを意味すると考えられる。すなわち、オペレータによる監視が十分に行われていることが確認できた場合にデータの圧縮や削除が行われることで、自動運転制御の説明性を確保しつつも、保存するデータの容量を削減することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
本実施の形態に係る車両の自動運転制御に関連する構成例を示す図である。
本実施の形態に係る自動運転システムの構成の一例を示す図である。
本実施の形態に係る自動運転システムが行う処理の例を示すフローチャートである。
本実施の形態に係る自動運転システムが行う処理の変形例を示すフローチャートである。
本実施の形態に係るログ保存優先度の設定の一例を示す概念図である。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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