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公開番号2025080480
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-05-26
出願番号2023193650
出願日2023-11-14
発明の名称制御装置
出願人トヨタ自動車株式会社
代理人弁理士法人明成国際特許事務所
主分類G08G 1/04 20060101AFI20250519BHJP(信号)
要約【課題】車両に組み付けられる部品の組み付け不良があったとしても、車両の位置及び向きの検出精度の低下を抑制できる技術を提供する。
【解決手段】車両を製造するために複数の工程が実施される工場内を走行する車両であって、複数の工程の対象である車両を遠隔制御する制御装置は、車両に部品が正しく組み付けられたか否かを判別する判別部と、演算部であって、車両に部品が正しく組み付けられている場合に、外部センサにより取得された検出データに基づいて、第1の方法を用いて、車両の位置及び向きの少なくとも一方を取得し、車両に部品が正しく組み付けられていない場合に、検出データに基づいて、第1の方法とは異なる第2の方法を用いて、位置及び向きの少なくとも一方を求める、演算部と、を備える。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
車両を製造するために複数の工程が実施される工場内を走行する車両であって、前記複数の工程の対象である車両を遠隔制御する制御装置であって、
前記車両に部品が正しく組み付けられたか否かを判別する判別部と、
演算部であって、
前記車両に部品が正しく組み付けられている場合に、外部センサにより取得された検出データに基づいて、第１の方法を用いて、前記車両の位置及び向きの少なくとも一方を取得し、
前記車両に部品が正しく組み付けられていない場合に、前記検出データに基づいて、前記第１の方法とは異なる第２の方法を用いて、前記位置及び向きの少なくとも一方を求める、
演算部と、
を備える制御装置。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
請求項１に記載の制御装置であって、
前記第１の方法は、前記外部センサとしてのカメラにより取得された前記検出データとしての前記車両の画像に基づいて、前記部品が正しく組み付けられた前記車両を撮影した画像を含む学習用データセットを用いた機械学習により生成された第１機械学習モデルを用いて、前記位置及び向きの少なくとも一方を求める方法であり、
前記第２の方法は、前記検出データとしての前記車両の画像に基づいて、前記部品が正しく組み付けられていない前記車両を撮影した画像を含む学習用データセットを用いた機械学習により生成された第２機械学習モデルを用いて、前記位置及び向きの少なくとも一方を求める方法である、
制御装置。
【請求項３】
請求項１に記載の制御装置であって、
前記第１の方法は、前記外部センサとしてのカメラにより取得された前記検出データとしての前記車両の画像に基づいて、対象の工程が実施された後の状態における前記車両を撮影した画像を含む学習データセットを用いた機械学習により生成された第３機械学習モデルを用いて、前記位置及び向きの少なくとも一方を求める方法であり、
前記第２の方法は、前記検出データとしての前記車両の画像に基づいて、前記対象の工程が実施される前の状態における前記車両を撮影した画像を含む学習データセットを用いた機械学習により生成された第４機械学習モデルを用いて、前記位置及び向きの少なくとも一方を求める方法である、
制御装置。
【請求項４】
請求項１に記載の制御装置であって、
前記第１の方法は、前記外部センサとしての測距装置により取得された前記検出データとしての測距点データと、前記部品が正しく組み付けられた前記車両の形状を表す３次元ＣＡＤである第１参照データと、を用いて、前記位置及び向きの少なくとも一方を求める方法であり、
前記第２の方法は、前記検出データとしての前記測距点データと、前記部品が正しく組み付けられていない前記車両の形状を表す３次元ＣＡＤデータである第２参照データと、を用いて、前記位置及び向きの少なくとも一方を求める方法である、
制御装置。
【請求項５】
請求項１に記載の制御装置であって、
前記第１の方法は、前記外部センサとしての測距装置により取得された前記検出データとしての測距点データと、対象の工程が実施された後の状態における前記車両の形状を表す３次元ＣＡＤデータである第３参照データと、を用いて、前記位置及び向きの少なくとも一方を求める方法であり、
前記第２の方法は、前記検出データとしての前記測距点データと、前記対象の工程が実施される前の状態における前記車両の形状を表す３次元ＣＡＤデータである第４参照データと、を用いて、前記位置及び向きの少なくとも一方を求める方法である、
制御装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、制御装置に関する。
続きを表示（約 4,000 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、車両を製造するための製造工程において、製造の対象であるとともに遠隔制御によって走行する車両について記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特表２０１７－５３８６１９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
車両の走行を遠隔制御するためには、車両の位置及び向きを検出することが必要である。このため、車両の外観形状に基づいて車両の位置及び向きが検出されることがある。この場合に、車両に組み付けられる部品の組み付け不良があったとしても、車両の位置及び向きの検出精度の低下を抑制できる技術が求められていた。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示は、以下の形態として実現することが可能である。
【０００６】
（１）本開示の第１形態によれば、制御装置が提供される。この制御装置は、車両を製造するために複数の工程が実施される工場内を走行する車両であって、前記複数の工程の対象である車両を遠隔制御する制御装置であって、前記車両に部品が正しく組み付けられたか否かを判別する判別部と、演算部であって、前記車両に部品が正しく組み付けられている場合に、外部センサにより取得された検出データに基づいて、第１の方法を用いて、前記車両の位置及び向きの少なくとも一方を取得し、前記車両に部品が正しく組み付けられていない場合に、前記検出データに基づいて、前記第１の方法とは異なる第２の方法を用いて、前記位置及び向きの少なくとも一方を求める、演算部と、を備える。
この形態によれば、部品の組み付け不良がない場合と、部品の組み付け不良がある場合とで、車両の位置及び向きの少なくとも一方を演算するために、異なる方法が用いられる。よって、車両に組み付けられる部品の組み付け不良があったとしても、車両の位置及び向きの検出精度の低下を抑制できる。
（２）上記形態の制御装置において、前記第１の方法は、前記外部センサとしてのカメラにより取得された前記検出データとしての前記車両の画像に基づいて、前記部品が正しく組み付けられた前記車両を撮影した画像を含む学習用データセットを用いた機械学習により生成された第１機械学習モデルを用いて、前記位置及び向きの少なくとも一方を求める方法であり、前記第２の方法は、前記検出データとしての前記車両の画像に基づいて、前記部品が正しく組み付けられていない前記車両を撮影した画像を含む学習用データセットを用いた機械学習により生成された第２機械学習モデルを用いて、前記位置及び向きの少なくとも一方を求める方法であってもよい。
この形態によれば、部品の組み付け不良がない場合と、部品の組み付け不良がある場合とで、外部センサとしてのカメラにより取得された車両の画像を用いて車両の位置および向きの少なくとも一方を演算するために、異なる機械学習モデルが用いられる。よって、車両に組み付けられる部品の組み付け不良があったとしても、車両の位置及び向きの検出精度の低下を抑制できる。
（３）上記形態の制御装置において、前記第１の方法は、前記外部センサとしてのカメラにより取得された前記検出データとしての前記車両の画像に基づいて、対象の工程が実施された後の状態における前記車両を撮影した画像を含む学習データセットを用いた機械学習により生成された第３機械学習モデルを用いて、前記位置及び向きの少なくとも一方を求める方法であり、前記第２の方法は、前記検出データとしての前記車両の画像に基づいて、前記対象の工程が実施される前の状態における前記車両を撮影した画像を含む学習データセットを用いた機械学習により生成された第４機械学習モデルを用いて、前記位置及び向きの少なくとも一方を求める方法であってもよい。
この形態によれば、部品の組み付け不良がない場合と、部品の組み付け不良がある場合とで、外部センサとしてのカメラにより取得された車両の画像を用いて車両の位置および向きの少なくとも一方を演算するために、異なる機械学習モデルが用いられる。よって、車両に組み付けられる部品の組み付け不良があったとしても、車両の位置及び向きの検出精度の低下を抑制できる。
（４）上記形態の制御装置において、前記第１の方法は、前記外部センサとしての測距装置により取得された前記検出データとしての測距点データと、前記部品が正しく組み付けられた前記車両の形状を表す３次元ＣＡＤである第１参照データと、を用いて、前記位置及び向きの少なくとも一方を求める方法であり、前記第２の方法は、前記検出データとしての前記測距点データと、前記部品が正しく組み付けられていない前記車両の形状を表す３次元ＣＡＤデータである第２参照データと、を用いて、前記位置及び向きの少なくとも一方を求める方法であってもよい。
この形態によれば、部品の組み付け不良がない場合と、部品の組み付け不良がある場合とで、外部センサとしての測距装置により取得された測距点データを用いて車両の位置および向きを演算するために、異なる方法が用いられる。よって、車両に組み付けられる部品の組み付け不良があったとしても、車両の位置及び向きの検出精度の低下を抑制できる。
（５）上記形態の制御装置において、前記第１の方法は、前記外部センサとしての測距装置により取得された前記検出データとしての測距点データと、対象の工程が実施された後の状態における前記車両の形状を表す３次元ＣＡＤデータである第３参照データと、を用いて、前記位置及び向きの少なくとも一方を求める方法であり、前記第２の方法は、前記検出データとしての前記測距点データと、前記対象の工程が実施される前の状態における前記車両の形状を表す３次元ＣＡＤデータである第４参照データと、を用いて、前記位置及び向きの少なくとも一方を求める方法であってもよい。
この形態によれば、部品の組み付け不良がない場合と、部品の組み付け不良がある場合とで、外部センサとしての測距装置により取得された測距点データを用いて車両の位置および向きを演算するために、異なる方法が用いられる。よって、車両に組み付けられる部品の組み付け不良があったとしても、車両の位置及び向きの検出精度の低下を抑制できる。
【０００７】
なお、本開示は、種々の形態で実現することが可能であり、例えば、遠隔操作システム、移動体制御装置、遠隔自動運転方法、及び、移動体の製造方法等の態様で実現することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
実施形態におけるシステムの構成を示す概念図である。
システムの構成を示すブロック図である。
実施形態における車両の走行制御の処理手順を示すフローチャートである。
図３におけるステップＳ１の詳細な処理手順を示すフローチャートである。
他の実施形態（Ｂ４）における３次元ＣＡＤデータを用いたテンプレートマッチングについての利点についての説明図である。
退避領域へ車両を退避させる場合についての説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
Ａ．実施形態：
Ａ１．遠隔操作システム構成：
図１は、実施形態におけるシステム５０の構成を示す概念図である。システム５０は、車両１００を製造する工場ＦＣにおいて用いられる。車両１００は電気自動車（ＢＥＶ：ＢａｔｔｅｒｙＥｌｅｃｔｒｉｃＶｅｈｉｃｌｅ）である。システム５０は、移動体としての１以上の車両１００と、サーバ２００と、複数の外部センサ３００とを備える。サーバ２００を「制御装置」ともよぶ。外部センサ３００は、車両１００を撮影するカメラである。本開示において、「移動体」は、移動し得る物体を意味し、例えば、車両や電動垂直離着陸機（いわゆる空飛ぶ自動車）である。車両は、車輪によって走行する車両であっても無限軌道によって走行する車両であってもよく、例えば、乗用車、トラック、バス、二輪車、四輪車、戦車、工事用車両などである。車両は、電気自動車（BEV：Battery Electric Vehicle）、ガソリン自動車、ハイブリッド自動車、ならびに燃料電池自動車を含む。移動体が車両以外である場合には、本開示における「車両」「車」との表現を、適宜に「移動体」に置き換えることができ、「走行」との表現を、適宜に「移動」に置き換えることができる。
【００１０】
車両１００は、無人運転により走行可能である。「無人運転」とは、搭乗者の走行操作によらない運転を意味する。走行操作とは、車両１００の「走る」、「曲がる」、「止まる」の少なくともいずれかに関する操作を意味する。無人運転は、車両１００の外部に位置する装置を用いた自動または手動の遠隔制御によって、あるいは、車両１００の自律制御によって実現される。無人運転によって走行している車両１００には、走行操作を行わない搭乗者が搭乗していてもよい。走行操作を行わない搭乗者には、例えば、単に車両１００の座席に着座している人や、組み付け、検査、スイッチ類の操作といった走行操作とは異なる作業を車両１００に乗りながら行っている人が含まれる。なお、搭乗者の走行操作による運転は、「有人運転」と呼ばれることがある。
（【００１１】以降は省略されています）

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