JP7362566B2 - 運転制御装置、運転制御方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は運転制御装置、運転制御方法及びプログラムに関する。

車両等の移動体の自動運転に関する技術が従来から知られている。例えば、自動運転中の車両の安全監視システムが潜在的な不安全さを監視し、不安全と判定した場合に、車両の運転者に運転の引継ぎを促す技術が従来から知られている。

特開２０２０－４４０２号公報

Ｓoｒｅｎ Ｋａｍｍｅｌ，Ｊｕｌｉｕｓ Ｚｉｅｇｌｅｒ，Ｂｅｎｊａｍｉｎ Ｐｉｔｚｅｒ，Ｍｏｒｉｔｚ Ｗｅｒｌｉｎｇ，Ｔｏｂｉａｓ Ｇｉｎｄｅｌｅ，Ｄａｎｉｅｌ Ｊａｇｚｅｎｔ，ｅｔ．ａｌ．，"Ｔｅａｍ ＡｎｎｉｅＷＡＹ′ｓ Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ｔｈｅ ２００７ ＤＡＲＰＡ Ｕｒｂａｎ Ｃｈａｌｌｅｎｇｅ，"Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｆｉｅｌｄ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ，２５（９），ｐｐ．６１５－６３９，２００８． Ｗｅｎｄａ Ｘｕ，Ｊｕｎｑｉｎｇ Ｗｅｉ，Ｊｏｈｎ Ｍ．Ｄｏｌａｎ，Ｈｕｉｊｉｎｇ Ｚｈａｏ，Ｈｏｎｇｂｉｎ Ｚｈａ，"Ａ Ｒｅａｌ－Ｔｉｍｅ Ｍｏｔｉｏｎ Ｐｌａｎｎｅｒ ｗｉｔｈ Ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｖｅｈｉｃｌｅｓ，"Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ ａｎｄ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ｐｐ．２０６１－２０６７，２０１２． Ｍａｙａｎｋ Ｂａｎｓａｌ，Ａｌｅｘ Ｋｒｉｚｈｅｖｓｋｙ， Ａｂｈｉｊｉｔ Ｏｇａｌｅ，"ＣｈａｕｆｆｅｕｒＮｅｔ：Ｌｅａｒｎｉｎｇ ｔｏ Ｄｒｉｖｅ ｂｙ Ｉｍｉｔａｔｉｎｇ ｔｈｅ Ｂｅｓｔ ａｎｄ Ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｉｎｇ ｔｈｅ Ｗｏｒｓｔ，"、［ｏｎｌｉｎｅ］、［令和２年７月２９日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐｓ：／／ａｒｘｉｖ．ｏｒｇ／ａｂｓ／１８１２．０３０７９＞

しかしながら従来の技術では、安全に自動運転制御された移動体が、交通流を乱す可能性があった。

実施形態の運転制御装置は、生成部と予測部と判定部と出力制御部と動力制御部とを備える。生成部は、自動運転によって移動体の挙動を制御する自動運転制御情報を生成する。予測部は、自動運転から手動運転に切り替えた場合の移動体の挙動を予測する。判定部は、前記自動運転制御情報により自動運転制御される前記移動体の挙動と、手動運転に切り替えた場合の前記移動体の挙動との差異を判定する。出力制御部は、前記差異がある場合、前記移動体の運転者に自動運転又は手動運転の選択を促す情報を出力部に出力する。動力制御部は、自動運転又は手動運転により前記移動体の動力部を制御する。前記出力制御部は、前記移動体を自動運転する場合の経路又は軌道と、前記移動体を手動運転する場合の経路又は軌道とを含む出力情報、及び、前記移動体を手動運転する場合の経路又は軌道を自動運転で用いるか否かを確認するメッセージを前記出力部に出力する。前記生成部は、前記移動体を手動運転する場合の経路又は軌道を自動運転で用いる場合、前記移動体を手動運転する場合の経路又は軌道に基づいて前記自動運転制御情報を再生成する。前記動力制御部は、再生成された前記自動運転制御情報により前記動力部を制御する。

第１実施形態の移動体の例を示す図。 第１実施形態の移動体の機能構成の例を示す図。 第１実施形態の処理部の動作例を説明するための図。 第１実施形態の運転行動の差異を判定する処理の例を説明するための図。 第１実施形態の運転行動の差異を判定する処理の例を示すフローチャート。 第１実施形態の軌道の差異を判定する処理の例を説明するための図。 第１実施形態の軌道の差異を判定する処理の例を示すフローチャート。 ステップＳ２２の処理の例を示すフローチャート。 第１実施形態の軌道の差異を判定するネットワークの構成例を示す図。 第１実施形態の出力情報の例１を示す図。 第１実施形態の出力情報の例２を示す図。 第１実施形態の出力情報の例３を示す図。 第１実施形態の出力情報の例４を示す図。 第１実施形態の出力情報の例５を示す図。 第１実施形態の出力情報の例６を示す図。 第２実施形態の処理部の動作例を説明するための図。 第１及び第２実施形態の運転制御装置の主要部のハードウェア構成の例を示す図。

以下に添付図面を参照して、運転制御装置、運転制御方法及びプログラムの実施形態を詳細に説明する。

（第１実施形態）
第１実施形態の運転制御装置は、例えば移動体に搭載される。

［移動体の例］
図１は第１実施形態の移動体１０の例を示す図である。

移動体１０は、運転制御装置２０、出力部１０Ａ、センサ１０Ｂ、センサ１０Ｃ、動力制御部１０Ｇ及び動力部１０Ｈを備える。

移動体１０は任意でよい。移動体１０は、例えば車両、ドローン、船舶、台車及び自律移動ロボット等である。車両は、例えば自動二輪車、自動四輪車及び自転車等である。第１実施形態の移動体１０は、人による運転操作を介する手動運転による走行と、人による運転操作を介さない自動運転による走行（自律走行）と、が可能な移動体である。

運転制御装置２０は、例えばＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）として構成される。

なお、運転制御装置２０は、移動体１０に搭載された形態に限定されない。運転制御装置２０は、静止物に搭載されていてもよい。静止物は、例えば地面に固定された物等の移動不可能な物である。地面に固定された静止物は、例えばガードレール、ポール、駐車車両及び道路標識等である。また例えば、静止物は、地面に対して静止した状態の物である。また、運転制御装置２０は、クラウドシステム上で処理を実行するクラウドサーバに搭載されていてもよい。

動力部１０Ｈは、移動体１０に搭載された駆動デバイスである。動力部１０Ｈは、例えば、エンジン、モータ及び車輪等である。

動力制御部１０Ｇは、動力部１０Ｈの駆動制御をする。

出力部１０Ａは情報を出力する。出力部１０Ａは、例えば、情報を送信する通信機能、情報を表示する表示機能、及び、情報を示す音を出力する音出力機能の少なくとも１つを備える。第１実施形態では、出力部１０Ａが、通信部１０Ｄ、ディスプレイ１０Ｅ及びスピーカ１０Ｆを備えた構成を例にして説明する。

通信部１０Ｄは、情報を他の装置へ送信する。例えば、通信部１０Ｄは、通信回線を介して情報を他の装置へ送信する。ディスプレイ１０Ｅは、情報を表示する。ディスプレイ１０Ｅは、例えばＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）、投影装置及びライト等である。スピーカ１０Ｆは、情報を示す音を出力する。

センサ１０Ｂは移動体１０の周辺の情報を取得するセンサである。例えば単眼カメラ、ステレオカメラ、魚眼カメラ及び赤外線カメラ、ミリ波レーダ、ＬＩＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ、Ｌａｓｅｒ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）等である。ここでは、センサ１０Ｂの一例としてカメラを用いて説明する。カメラ（１０Ｂ）の数は任意でよい。また、撮像される画像はＲＧＢの３チャネルで構成されたカラー画像であってもよく、グレースケールで表現された１チャネルのモノクロ画像であってもよい。カメラ（１０Ｂ）は、移動体１０周辺の時系列の画像を撮像する。カメラ（１０Ｂ）は、例えば移動体１０の周辺を時系列に撮像することにより、時系列の画像を撮像する。移動体１０の周辺は、例えば当該移動体１０から予め定められた範囲内の領域である。この範囲は、例えばカメラ（１０Ｂ）の撮像可能な範囲である。

第１実施形態では、カメラ（１０Ｂ）が、移動体１０の前方を撮影方向として含むように設置されている場合を例にして説明する。すなわち、第１実施形態では、カメラ（１０Ｂ）は、移動体１０の前方を時系列に撮像する。

センサ１０Ｃは、移動体１０の状態を測定するセンサである。測定情報は、例えば移動体１０の速度、並びに、移動体１０のハンドルの舵角を含む。センサ１０Ｃは、例えば慣性計測装置（ＩＭＵ：Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ）、速度センサ及び舵角センサ等である。ＩＭＵは、移動体１０の三軸加速度及び三軸角速度を含む測定情報を測定する。速度センサは、タイヤの回転量から速度を測定する。舵角センサは、移動体１０のハンドルの舵角を測定する。

次に、第１実施形態の移動体１０の機能構成の例について詳細に説明する。

［機能構成の例］
図２は第１実施形態の移動体１０の機能構成の例を示す図である。第１実施形態の説明では、移動体１０が車両である場合を例にして説明する。

移動体１０は、出力部１０Ａ、センサ１０Ｂ及び１０Ｃ、動力部１０Ｈ、並びに、運転制御装置２０を備える。出力部１０Ａは、通信部１０Ｄ、ディスプレイ１０Ｅ及びスピーカ１０Ｆを備える。運転制御装置２０は、動力制御部１０Ｇ、処理部２０Ａ及び記憶部２０Ｂを備える。

処理部２０Ａ、記憶部２０Ｂ、出力部１０Ａ、センサ１０Ｂ、センサ１０Ｃ及び動力制御部１０Ｇは、バス１０Ｉを介して接続されている。動力部１０Ｈは、動力制御部１０Ｇに接続されている。

なお、出力部１０Ａ（通信部１０Ｄ、ディスプレイ１０Ｅ及びスピーカ１０Ｆ）、センサ１０Ｂ、センサ１０Ｃ、動力制御部１０Ｇ及び記憶部２０Ｂは、ネットワークを介して接続されていてもよい。接続に使用されるネットワークの通信方式は、有線方式であっても無線方式であってもよい。また、接続に使用されるネットワークは、有線方式と無線方式とを組み合わせることにより実現されていてもよい。

記憶部２０Ｂは情報を記憶する。記憶部２０Ｂは、例えば半導体メモリ素子、ハードディスク及び光ディスク等である。半導体メモリ素子は、例えばＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）及びフラッシュメモリ等である。なお、記憶部２０Ｂは、運転制御装置２０の外部に設けられた記憶装置であってもよい。また、記憶部２０Ｂは、記憶媒体であってもよい。具体的には、記憶媒体は、プログラムや各種情報を、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）やインターネットなどを介してダウンロードして記憶または一時記憶したものであってもよい。また、記憶部２０Ｂを、複数の記憶媒体から構成してもよい。

処理部２０Ａは、生成部２１、予測部２２、判定部２３及び出力制御部２４を備える。処理部２０Ａ（生成部２１、予測部２２、判定部２３及び出力制御部２４）は、例えば１又は複数のプロセッサにより実現される。

処理部２０Ａは、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等のプロセッサにプログラムを実行させること、すなわちソフトウェアにより実現されてもよい。また例えば、処理部２０Ａは、専用のＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）等のプロセッサ、すなわちハードウェアにより実現されてもよい。また例えば、処理部２０Ａは、ソフトウェア及びハードウェアを併用することにより実現されてもよい。

なお、実施形態において用いられる「プロセッサ」の文言は、例えば、ＣＰＵ、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）、及び、プログラマブル論理デバイスを含む。プログラマブル論理デバイスは、例えば単純プログラマブル論理デバイス（Ｓｉｍｐｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＣＰＬＤ）、及び、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ）等を含む。

プロセッサは、記憶部２０Ｂに保存されたプログラムを読み出し実行することで、処理部２０Ａを実現する。なお、記憶部２０Ｂにプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成してもよい。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで、処理部２０Ａを実現する。

なお、動力制御部１０Ｇも、処理部２０Ａにより実現されていてもよい。

次に、処理部２０Ａの各機能について説明する。

図３は第１実施形態の処理部２０Ａの動作例を説明するための図である。生成部２１は、センサ１０Ｂ及び１０Ｃからセンサデータを取得し、通信部１０Ｄ及び記憶部２０Ｄ等から地図データを取得する。

地図データには、例えば走行可能範囲，参照経路（走行を推奨する車線の中央に引かれた線）、交通ルール（道路標示、道路標識、法定速度及び信号機の位置）、及び、構造物等が含まれる。

センサデータには，例えば移動体１０の状態（位置、姿勢、速度及び加速度）、障害物（歩行者及び車両等）の予測軌道、及び、信号機の信号の状態などが含まれる。

生成部２１は、自動運転によって移動体の挙動を制御する自動運転制御情報を生成する。自動運転制御情報には、例えば追い越し、追従及び停止等の運転行動、軌道並びに経路の少なくとも１つが含まれる。軌道は、移動体１０の位置及び姿勢を示す情報（例えばウェイポイント）の列を、時刻情報をパラメータとして表したデータである。経路は、軌道から時刻情報を削除したデータである。

運転行動を含む自動運転制御情報は、例えば非特許文献１の方法により生成できる。また、軌道を含む自動運転制御情報は、例えば非特許文献２の方法により生成できる。生成部２１は、生成された自動運転制御情報を動力制御部１０Ｇに入力する。

予測部２２は、自動運転中に、自動運転から手動運転に切り替えた場合の移動体１０の挙動を予測する。自動運転から手動運転に切り替えた場合の移動体１０の挙動を予測する方法の例については、第２実施形態で説明する。

判定部２３は、自動運転制御情報により自動運転制御される移動体１０の挙動と、手動運転に切り替えた場合の移動体１０の挙動との差異を判定する。判定部は、例えば移動体１０の運転行動、移動体１０が走行する経路、及び、移動体１０の軌道の少なくとも１つに基づいて差異を判定する。

出力制御部２４は、出力部１０Ａに出力される出力情報を出力制御する。出力情報には、例えば障害物、走行可能範囲、道路標識、道路表示及び運転行動（例えば停止）などが含まれる。出力制御部２４は、例えば判定部２３により差異があると判定された場合、移動体１０の運転者に自動運転又は手動運転の選択を促すメッセージ、及び、手動運転への切り替えを推奨するメッセージなどを含む出力情報を、出力部１０Ａに出力する。

図４は第１実施形態の運転行動の差異を判定する処理の例を説明するための図である。判定部２３は、生成部２１から、自動運転行動（例えば停止）を示す情報を受け付け、予測部２２から、手動運転行動（例えば追い越し）を示す情報を受け付ける。判定部２３は、自動運転行動と手動運転行動との差異を判定し、差異のあり／なし、自動運転行動及び手動運転行動などを含む情報を、出力制御部２４に入力する。出力制御部２４は、手動運転の推薦、自動運転行動及び手動運転行動などを含む出力情報を出力部１０Ａに出力する。なお、手動運転を推薦するか否かを決定する処理は、判定部２３で行ってもよいし、出力制御部２４で行ってもよい。

図５は第１実施形態の運転行動の差異を判定する処理の例を示すフローチャートである。はじめに、判定部２３が、ｉに０を設定する（ステップＳ１）。次に、判定部２３が、ｂｈｖ＿ａ≠ｂｈｖ＿ｈであるか否かを判定する（ステップＳ２）。ここで、ｂｈｖ＿ａは、生成部２１により生成された自動運転の運転行動を示す。ｂｈｖ＿ｈは、ステップＳ２の判定時の状況で、予測部２２により予測された手動運転の運転行動を示す。

ｂｈｖ＿ａ≠ｂｈｖ＿ｈである場合（ステップＳ２、Ｙｅｓ）、判定部２３は、ｄｉｓｔ＿ａ＜ｄｉｓｔ＿ｈであるか否かを判定する（ステップＳ３）。ここで、ｄｉｓｔ＿ａは、生成部２１により生成された自動運転が行われた場合の移動距離を示す。ｄｉｓｔ＿ｈは、ステップＳ３の判定時の状況で、予測部２２により予測された手動運転が行われた場合の移動距離を示す。

ｄｉｓｔ＿ａ＜ｄｉｓｔ＿ｈである場合（ステップＳ３，Ｙｅｓ）、判定部２３は、ｉをインクリメント（１加算）し（ステップＳ４）、処理はステップＳ６に進む。

ｂｈｖ＿ａ≠ｂｈｖ＿ｈでない場合（ステップＳ２、Ｎｏ）、または、ｄｉｓｔ＿ａ＜ｄｉｓｔ＿ｈでない場合（ステップＳ３、Ｎｏ）、すなわちｂｈｖ＿ａ＝ｂｈｖ＿ｈの場合、または、ｄｉｓｔ＿ａ≧ｄｉｓｔ＿ｈの場合、判定部２３は、ｉに０を設定し（ステップＳ５）、ステップＳ６の処理に進む。

次に、判定部２３は、ｉ＞ｉ＿ｍａｘであるか否かを判定する（ステップＳ６）。ここで、ｉ＿ｍａｘは、ｉの値を判定する閾値である。ｉ＞ｉ＿ｍａｘである場合（ステップＳ６、Ｙｅｓ）、判定部２３は運転行動に差異があると判定し（ステップＳ７）、ｉ≦ｉ＿ｍａｘである場合（ステップＳ６、Ｎｏ）、判定部２３は運転行動に差異がないと判定する（ステップＳ８）。

すなわち、判定部２３は、運転行動の違い（ｂｈｖ＿ａ≠ｂｈｖ＿ｈ）、及び、移動距離の違い（ｄｉｓｔ＿ａ＜ｄｉｓｔ＿ｈ）の２つの条件をｉ＿ｍａｘ回より多い回数、連続して満たした場合に、運転行動に差異があると判定する。ｉ＿ｍａｘが設定されている理由は、手動または自動の運転行動の判定の揺らぎを考慮しないためである。具体的には、手動または自動の運転行動の判定が毎回の判定で異なる場合、手動運転の推薦結果（推薦する／推薦しない）が頻繁に変化する（判定が揺らぐ）。この揺らぎを抑えるために、ｉ＿ｍａｘ回より多く連続して運転行動の差が生じた場合にのみ、運転行動の差があると判定する。

次に、判定部２３は、判定処理の終了指令を取得したか否かを判定する（ステップＳ９）。判定処理の終了指令は、例えば自動運転から手動運転への切り替えを推薦する出力情報（例えば、表示情報及び音声案内等）を必要としなくなったユーザからの操作入力などに応じて取得される。終了指令を取得した場合（ステップＳ９，Ｙｅｓ）、処理は終了する。終了指令を取得していない場合（ステップＳ９，Ｎｏ）、処理はステップＳ２に戻る。

図６は第１実施形態の軌道の差異を判定する処理の例を説明するための図である。判定部２３は、生成部２１から、自動運転軌道を示す情報を受け付け、予測部２２から、手動運転軌道を示す情報を受け付ける。判定部２３は、自動運転軌道と手動運転軌道との差異を判定し、差異のあり／なし、自動運転軌道及び手動運転軌道などを含む情報を、出力制御部２４に入力する。出力制御部２４は、手動運転の推薦、自動運転軌道及び手動運転軌道などを含む出力情報を出力部１０Ａに出力する。

図７は第１実施形態の軌道の差異を判定する処理の例を示すフローチャートである。はじめに、判定部２３が、ｉに０を設定する（ステップＳ２１）。

次に、判定部２３が、ｄ＿ｔｒｊ＝ｔｒｊ＿ａ－ｔｒｊ＿ｈを算出する（ステップＳ２２）。ここで、ｔｒｊ＿ａは、生成部２１により生成された自動運転が行われた場合の移動体１０の軌道を示す。ｔｒｊ＿ｈは、ステップＳ２２の処理時の状況で、予測部２２により予測された手動運転が行われた場合の移動体１０の軌道を示す。ｄ＿ｔｒｊは、自動運転が行われた場合の移動体１０の軌道と、手動運転が行われた場合の移動体１０の軌道との差を示す。なお、ステップＳ２２の処理の詳細は図８を参照して後述する。

次に、判定部２３が、ｄ＿ｔｒｊ＞ｄ＿ｍａｘであるか否かを判定する（ステップＳ２３）。ここで、ｄ＿ｍａｘは、ｄ＿ｔｒｊの値を判定する閾値である。

ｄ＿ｔｒｊ＞ｄ＿ｍａｘである場合（ステップＳ２３、Ｙｅｓ）、判定部２３は、ｄｉｓｔ＿ａ＜ｄｉｓｔ＿ｈであるか否かを判定する（ステップＳ２４）。ここで、ｄｉｓｔ＿ａは、生成部２１により生成された自動運転が行われた場合の移動距離を示す。ｄｉｓｔ＿ｈは、ステップＳ２４の判定時の状況で、予測部２２により予測された手動運転が行われた場合の移動距離を示す。

ｄｉｓｔ＿ａ＜ｄｉｓｔ＿ｈである場合（ステップＳ２４，Ｙｅｓ）、判定部２３は、ｉをインクリメント（１加算）し（ステップＳ２５）、処理はステップＳ２７に進む。

ｄ＿ｔｒｊ＞ｄ＿ｍａｘでない場合（ステップＳ２３，Ｎｏ）、または、ｄｉｓｔ＿ａ＜ｄｉｓｔ＿ｈでない場合（ステップＳ２４、Ｎｏ）、判定部２３は、ｉに０を設定し（ステップＳ５）、ステップＳ２７の処理に進む。

次に、判定部２３は、ｉ＞ｉ＿ｍａｘであるか否かを判定する（ステップＳ２７）。ここで、ｉ＿ｍａｘは、ｉの値を判定する閾値である。ｉ＞ｉ＿ｍａｘである場合（ステップＳ２７、Ｙｅｓ）、判定部２３は運転行動に差異があると判定し（ステップＳ２８）、ｉ≦ｉ＿ｍａｘである場合（ステップＳ２７、Ｎｏ）、判定部２３は運転行動に差異がないと判定する（ステップＳ２９）。

すなわち、判定部２３は、２つの条件（軌道の差分が閾値より大きく（ｄ＿ｔｒｊ＞ｄ＿ｍａｘ）、かつ、手動運転の移動距離よりも自動運転の移動距離が小さい（ｄｉｓｔ＿ａ＜ｄｉｓｔ＿ｈ））をｉ＿ｍａｘ回より多い回数、連続して満たした場合に、軌道に差異があると判定する。

次に、判定部２３は、判定処理の終了指令を取得したか否かを判定する（ステップＳ９）。判定処理の終了指令は、例えば自動運転から手動運転への切り替えを推薦する出力情報（例えば、表示情報及び音声案内等）を必要としなくなったユーザからの操作入力などに応じて取得される。終了指令を取得した場合（ステップＳ３０，Ｙｅｓ）、処理は終了する。終了指令を取得していない場合（ステップＳ３０，Ｎｏ）、処理はステップＳ２２に戻る。

図８はステップＳ２２の処理の例を示すフローチャートである。はじめに、判定部２３が、ｉに０を設定する（ステップＳ４１）。

次に、判定部２３が、ｗｐ＿ａｉに自動運転軌道のｉ番目のウェイポイントを設定する（ステップＳ４２）。自動運転軌道のウェイポイントは、例えばｗｐ＝（ｘ，ｙ，θ，ｖ）により表される。ここで、ｘ及びｙは、移動体１０の座標を示す。θは、移動体１０の姿勢を表す角度（例えばステアリング）を示す。ｖは、移動体１０の速度を示す。

次に、判定部２３が、ｗｐ＿ｈｉに手動運転軌道のｉ番目のウェイポイントを設定する（ステップＳ４３）。

次に、判定部２３が、ｗｐ＿ａｉとｗｐ＿ｈｉとの差ｄ＿ｉ＝ｗｐ＿ａｉ－ｗｐ＿ｈｉを算出する（ステップＳ４４）。差ｄ＿ｉは、ｗｐ＿ａｉに含まれるｘ，ｙ，θ及びｖの少なくとも１つと、ｗｐ＿ｈｉに含まれるｘ，ｙ，θ及びｖの少なくとも１つとの差をとることにより判定される。次に、判定部２３が、ｄ＿ｔｒｊ［ｉ］にｄ＿ｉを設定する（ステップＳ４５）。次に、判定部２３は、ｉをインクリメント（１加算）する（ステップＳ４６）。

次に、判定部２３は、ｉが軌道の終端ｄ＿ｔｒｊ［ｊ］を示すｊよりも大きいか否かを判定する（ステップＳ４７）。ｉが軌道の終端ｄ＿ｔｒｊ［ｊ］を示すｊ以下の場合（ステップＳ４７，Ｎｏ）、処理はステップＳ４２に戻る。ｉが軌道の終端ｄ＿ｔｒｊ［ｊ］を示すｊよりも大きい場合（ステップＳ４７，Ｙｅｓ）、処理を終了する。

上述のステップＳ２２のｄ＿ｔｒｊは、Σｄ＿ｔｒｊ［ｉ］により算出される。なお、上述の図７及び図８のフローチャートの処理は、移動体１０の軌道を、移動体１０の経路に置き換えて行われてもよい。また、差異判定に軌道を用いて、時刻情報を含めない走行軌跡（すなわち経路）として判定結果を利用してもよい。

また、判定部２３は、機械学習モデル（ニューラルネットワーク）を用いて、自動運転が継続される場合の軌道と、自動運転から手動運転に切り替えられた場合の予測軌道との差異を判定してもよい。

図９は第１実施形態の軌道の差異を判定するネットワークの構成例を示す図である。判定部２３は、例えば特徴抽出ネットワーク１０１ａ及び１０１ｂ、並びに、差異判定ネットワーク１０２を用いて、自動運転の軌道と、手動運転の予測軌道との差異を判定する。特徴抽出ネットワーク１０１ａは、自動運転の軌道の特徴を抽出するネットワークである。特徴抽出ネットワーク１０１ｂは、手動運転の予測軌道の特徴を抽出するネットワークである。差異判定ネットワーク１０２は、特徴抽出ネットワーク１０１ａ及び１０１ｂにより抽出された両特徴に差異があるか否かを判定するネットワークである。ここでの特徴とは、自動運転の軌道と手動運転の予測軌道との差異の判定に必要なデータである。特徴を示すデータは、そのデータの定義を含め、特徴抽出ネットワーク１０１ａ及び１０１ｂにより自動で抽出される。

なお、判定の対象が軌道ではなく経路である場合も、軌道の場合と同様の機械学習モデル（ニューラルネットワーク）を用いて判定することができる。

［出力情報の例］
図１０は第１実施形態の出力情報の例１を示す図である。図１０は、手動運転の場合は通行できるにもかかわらず、障害物２００と自車（移動体１０）との安全マージンにより自動運転では通行できない（停止する）と判定された場合の出力情報の例を示す。また、図１０の出力情報では、運転行動（停止します）を示す情報２０１が、例えば点滅させる、赤字にする、及び、太字にする等の方法で強調表示されている。また、図１０の出力情報では、手動運転を薦める理由を搭乗者に伝達するメッセージ２０２を含む。なお、メッセージ２０２は、音声により出力されてもよいし、表示情報により出力されてもよい。

メッセージ２０２は、例えば以下の処理により出力される。まず、判定部２３が、自動運転による目的地（目標地）までの所要時間と、手動運転に切り替えた場合の目的地までの所要時間とを判定する。そして、出力制御部２４は、自動運転による目的地までの所要時間よりも、手動運転に切り替えた場合の目的地までの所要時間の方が短い場合、手動運転の方が目的地に早く到達することを示すメッセージ２０２を出力部１０Ａに出力する。

図１０のような状況下では、例えば自動運転でも制御できるように、過度に安全性が担保された移動体１０が、周囲の車両（例えば前方又は後方の手動運転中の車両等）と同調せず、交通流を乱す可能性がある。上述のメッセージ２０２が出力されることによって、自動運転から手動運転へ切り替えを促すことにより、安全に自動運転制御された移動体が、交通流を乱さないようにすることができる。

なお、出力制御部２４は、自動運転制御される移動体１０の運転行動が停止であり、手動運転に切り替えた場合の移動体１０の運転行動が停止以外の場合（停止せずに進行できる運転行動の場合）、障害物２００と移動体との間の安全マージンの設定を受け付ける出力情報を出力部１０Ａに出力してもよい。この場合、生成部２１は、設定された安全マージンを用いて自動運転制御情報を再生成する。そして、動力制御部１０Ｇが、再生成された自動運転制御情報により示される運転行動が停止以外の場合、再生成された自動運転制御情報により動力部１０Ｈを制御する。

図１１は第１実施形態の出力情報の例２を示す図である。図１１は、自動運転の軌道（経路）と、終端位置での速度（０ｋｍ／ｈ）とを示す情報２０３ａを含む出力情報の例を示す。情報２０３ａは、例えば赤色で表示される。自動運転の軌道（経路）が出力されることによって、移動体１０の走行可能範囲が特定できる。なお、速度は終端位置のみならず、経路上の複数の位置で表示されてもよい。出力制御部２４は、例えば移動体１０の経路及び速度を表示情報により出力し、メッセージ２０２を音声により出力する。これにより自動運転が目標地（目的地）への到達が遅らせる可能性があることを、移動体１０の搭乗者へ伝達し、手動運転への変更を促す。メッセージ２０２が出力されることによって、搭乗者が手動運転への切り替えを判断しやすくなる。

図１２は第１実施形態の出力情報の例３を示す図である。図１２は、自動運転の軌道（経路）と、終端位置での速度（０ｋｍ／ｈ）とを示す情報２０３ａ、及び、手動運転の軌道（経路）と、終端位置での速度（３０ｋｍ／ｈ）とを示す情報２０３ｂ、を含む出力情報の例を示す。情報２０３ａは、例えば赤色で表示され、情報２０３ｂは、例えば緑色で表示される。また、情報２０３ａ及び２０３ｂの少なくとも一方を、例えば点滅させる等によって強調表示してもよい。自動運転の軌道と、手動運転の軌道とを搭乗者に提示することで、搭乗者が手動運転への切り替えを判断しやすくすることができる。また、出力制御部２４は、例えば自動運転経路（赤の経路）ではなく、手動運転経路（緑の経路）を手動運転で走行することを勧めるメッセージ２０２を表示する。また例えば、出力制御部２４は、手動運転を継続するか、自動運転に切り替えるかを選択させる選択肢を出力し、搭乗者から選択を受け付ける出力情報を出力してもよい。

図１３は第１実施形態の出力情報の例４を示す図である。図１４は第１実施形態の出力情報の例５を示す図である。図１５は第１実施形態の出力情報の例６を示す図である。図１０から１２では画像に認識結果および自動運転軌道および手動運転軌道のＣＧを重層したが、図１３から１５はＣＧのみを表示している。なお、画像とＣＧを重層するか否かは開発コストに応じて決定され，運転の状況（停止や追い越しなど）とは無関係である。図１３乃至図１４は、自動運転を継続した場合、自動運転経路の一部が白い実線２０４（はみ出し禁止線）を超えてしまうため、自動運転を継続できない状況における出力情報の例を示す。

図１３の例では、運転行動（停止します）を示す情報２０１を含む出力情報が出力されている。図１４の例では、自動運転の軌道（経路）と、終端位置での速度（０ｋｍ／ｈ）とを示す情報２０３ａを含む出力情報が出力されている。図１３及び図１４は、手動運転経路が、自動運転では実行されない前提で出力される出力情報の例である。

一方、図１５の例は、自動運転の軌道（経路）と、終端位置での速度（０ｋｍ／ｈ）とを示す情報２０３ａ、及び、手動運転の軌道（経路）と、終端位置での速度（４０ｋｍ／ｈ）とを示す情報２０３ｂ、を含む出力情報を出力し、メッセージ２０２によって、どちらの経路を自動運転するか搭乗者に質問している。図１５のように、承認されれば、自動運転で手動運転経路を走行できように制御してもよい。具体的には、生成部２１は、移動体１０を手動運転する場合の経路又は軌道を自動運転で用いる場合、移動体１０を手動運転する場合の経路又は軌道に基づいて自動運転制御情報を再生成する。そして、動力制御部１０Ｇが、再生成された自動運転制御情報により動力部１０Ｈを制御する。

なお、出力制御部２４は、上述の図１０乃至図１５で示した出力情報を出力するときに、自動運転の運転行動を示す情報２０１と、移動体１０を自動運転する場合の速度、経路又は軌道（例えば上述の情報２０３ａ）と、移動体１０を手動運転する場合の速度、経路又は軌道（例えば上述の情報２０３ｂ）と、のうち少なくとも１つを強調して出力してもよい。

以上、説明したように第１実施形態の運転制御装置２０では、生成部２１は、自動運転によって移動体１０の挙動を制御する自動運転制御情報を生成する。予測部２２は、自動運転から手動運転に切り替えた場合の移動体の挙動を予測する。判定部２３は、自動運転制御情報により自動運転制御される前記移動体の挙動と、手動運転に切り替えた場合の移動体の挙動との差異を判定する。出力制御部２４は、当該差異がある場合、移動体１０の運転者に自動運転又は手動運転の選択を促す情報を出力部１０Ａに出力する。動力制御部１０Ｇは、自動運転又は手動運転により移動体１０の動力部１０Ｈを制御する。

これにより第１実施形態の運転制御装置２０によれば、安全に自動運転制御された移動体１０によって交通流が乱されないようにすることができる。具体的には、判定部２３が、手動運転に切り替えた場合に予測される移動体１０の挙動と、自動運転制御を継続した場合の移動体１０の挙動との差異を判定できるので、手動運転の効率の方が良い場合に搭乗者に手動運転を促すことができる。移動体１０の自動運転中であっても、手動運転を適宜取り入れることを可能にすることで、移動のボトルネックを解消し、交通流を乱さない効率的な運転が可能になる。

（第２実施形態）
次に第２実施形態について説明する。第２実施形態の説明では、第１実施形態と同様の説明については省略し、第１実施形態と異なる箇所について説明する。

第２実施形態では、予測部２２が手動運転を模倣学習し、その模倣学習結果を生成部２１による自動運転制御情報の生成処理に用いる場合について説明する。

図１６は第２実施形態の処理部２０Ａ－２の動作例を説明するための図である。模倣学習される手動運転は、運転行動（例えば追い越しなど）、軌道及び経路の少なくとも１つを含む。

第２実施形態の予測部２２は、移動体１０の運転者による手動運転を教師データとして用いた模倣学習によって、自動運転から手動運転に切り替えた場合の移動体１０の挙動を予測する。模倣学習の例としては、例えば、非特許文献３に記載されたＣｈａｕｆｆｅｕｒＮｅｔ内のＡｇｅｎｔＲＮＮが該当する。予測部２２は、例えばＡｇｅｎｔＲＮＮを用いることによって、学習を通じて教師データの運転軌道に近い軌道を出力できるようになる。

第２実施形態では、予測部２２が手動運転を模倣学習するが、自動運転が定める安全基準を満たさない手動運転を模倣する可能性もある。そのため、第２実施形態の生成部２１は、模倣学習により得られた手動運転を示す模倣学習結果を、安全基準の観点から修正することによって、自動運転制御情報を生成する。具体的には、生成部２１は、模倣学習結果として得られた手動運転を修正する修正処理を実行する。

修正処理では、手動運転が安全基準を満たしているか否かがチェックされる。例えば、修正処理では、手動運転が交通ルール（例えば道路標識及び法定速度など）を違反していないかチェックされる。また、手動運転の軌道をチェックされるときには、移動体１０の加速度及び角加速度等が安全性を満たしているかもチェックされる。

生成部２１は、手動運転が安全基準を満たしていない場合、当該手動運転を修正する。具体的には、生成部２１は、模倣学習結果に含まれる次点の手動運転を使用したり、手動運転軌道のウェイポイントの速度を変更したり、当該手動運転に応じた自動運転をアルゴリズムベースで生成し直したりする。

なお、生成部２１による自動運転制御情報の生成処理を流用し、当該生成処理の内部で用いるパラメータを変更することで、手動運転を模擬することも可能である。ここでのパラメータとは、軌道候補の安全チェックに用いるパラメータを指す。当該パラメータには、例えば、軌道と障害物との最小距離、軌道上を自車が走行した場合の最大加速度、及び、最大角速度などがある。生成部２１は、自動運転の場合、事故の可能性を最小限にするために、パラメータに大きな安全率をかけるが、手動運転を模倣する場合には、この安全率を小さくする。

最後に、第１及び第２実施形態の運転制御装置２０の主要部のハードウェア構成の例について説明する。

［ハードウェア構成の例］
図１７は第１及び第２実施形態の運転制御装置２０のハードウェア構成の例を示す図である。運転制御装置２０は、制御装置３０１、主記憶装置３０２、補助記憶装置３０３、表示装置３０４、入力装置３０５及び通信装置３０６を備える。主記憶装置３０２、補助記憶装置３０３、表示装置３０４、入力装置３０５及び通信装置３０６は、バス３１０を介して接続されている。

なお、運転制御装置２０は、表示装置３０４、入力装置３０５及び通信装置３０６は備えていなくてもよい。例えば、運転制御装置２０が他の装置と接続される場合、当該他の装置の表示機能、入力機能及び通信機能を利用してもよい。

制御装置３０１は補助記憶装置３０３から主記憶装置３０２に読み出されたプログラムを実行する。制御装置３０１は、例えばＣＰＵ等の１以上のプロセッサである。主記憶装置３０２はＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、及び、ＲＡＭ等のメモリである。補助記憶装置３０３はメモリカード、及び、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等である。

表示装置３０４は情報を表示する。表示装置３０４は、例えば液晶ディスプレイである。入力装置３０５は、情報の入力を受け付ける。入力装置３０５は、例えばハードウェアキー等である。なお表示装置３０４及び入力装置３０５は、表示機能と入力機能とを兼ねる液晶タッチパネル等でもよい。通信装置３０６は他の装置と通信する。

運転制御装置２０で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ－ＲＯＭ、メモリカード、ＣＤ－Ｒ、及び、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されてコンピュータ・プログラム・プロダクトとして提供される。

また運転制御装置２０で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また運転制御装置２０が実行するプログラムを、ダウンロードさせずにインターネット等のネットワーク経由で提供するように構成してもよい。

また運転制御装置２０で実行されるプログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。

運転制御装置２０で実行されるプログラムは、運転制御装置２０の機能のうち、プログラムにより実現可能な機能を含むモジュール構成となっている。

プログラムにより実現される機能は、制御装置３０１が補助記憶装置３０３等の記憶媒体からプログラムを読み出して実行することにより、主記憶装置３０２にロードされる。すなわちプログラムにより実現される機能は、主記憶装置３０２上に生成される。

なお運転制御装置２０の機能の一部を、ＩＣ等のハードウェアにより実現してもよい。ＩＣは、例えば専用の処理を実行するプロセッサである。

また複数のプロセッサを用いて各機能を実現する場合、各プロセッサは、各機能のうち１つを実現してもよいし、各機能のうち２つ以上を実現してもよい。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１０ 移動体
１０Ａ 出力部
１０Ｂ センサ
１０Ｃ センサ
１０Ｄ 通信部
１０Ｅ ディスプレイ
１０Ｆ スピーカ
１０Ｇ 動力制御部
１０Ｈ 動力部
１０Ｉ バス
２０ 運転制御装置
２１ 生成部
２２ 予測部
２３ 判定部
２４ 出力制御部
３０１ 制御装置
３０２ 主記憶装置
３０３ 補助記憶装置
３０４ 表示装置
３０５ 入力装置
３０６ 通信装置
３１０ バス

Claims (23)

1. 自動運転によって移動体の挙動を制御する自動運転制御情報を生成する生成部と、
   自動運転から手動運転に切り替えた場合の移動体の挙動を予測する予測部と、
   前記自動運転制御情報により自動運転制御される前記移動体の挙動と、手動運転に切り替えた場合の前記移動体の挙動との差異を判定する判定部と、
   前記差異がある場合、前記移動体の運転者に自動運転又は手動運転の選択を促す情報を出力部に出力する出力制御部と、
   自動運転又は手動運転により前記移動体の動力部を制御する動力制御部と、を備え、
   前記出力制御部は、前記移動体を自動運転する場合の経路又は軌道と、前記移動体を手動運転する場合の経路又は軌道とを含む出力情報、及び、前記移動体を手動運転する場合の経路又は軌道を自動運転で用いるか否かを確認するメッセージを前記出力部に出力し、
   前記生成部は、前記移動体を手動運転する場合の経路又は軌道を自動運転で用いる場合、前記移動体を手動運転する場合の経路又は軌道に基づいて前記自動運転制御情報を再生成し、
   前記動力制御部は、再生成された前記自動運転制御情報により前記動力部を制御する、
   運転制御装置。
2. 自動運転によって移動体の挙動を制御する自動運転制御情報を生成する生成部と、
   自動運転から手動運転に切り替えた場合の移動体の挙動を予測する予測部と、
   前記自動運転制御情報により自動運転制御される前記移動体の挙動と、手動運転に切り替えた場合の前記移動体の挙動との差異を判定する判定部と、
   前記差異がある場合、前記移動体の運転者に自動運転又は手動運転の選択を促す情報を出力部に出力する出力制御部と、
   自動運転又は手動運転により前記移動体の動力部を制御する動力制御部と、を備え、
   前記予測部は、前記移動体の運転者による手動運転を教師データとして用いた模倣学習によって、自動運転から手動運転に切り替えた場合の前記移動体の挙動を予測し、
   前記生成部は、前記模倣学習により得られた手動運転を示す模倣学習結果を、安全基準の観点から修正することによって、前記自動運転制御情報を生成する、
   運転制御装置。
3. 自動運転によって移動体の挙動を制御する自動運転制御情報を生成する生成部と、
   自動運転から手動運転に切り替えた場合の移動体の挙動を予測する予測部と、
   前記自動運転制御情報により自動運転制御される前記移動体の挙動と、手動運転に切り替えた場合の前記移動体の挙動との差異を判定する判定部と、
   前記差異がある場合、前記移動体の運転者に自動運転又は手動運転の選択を促す情報を出力部に出力する出力制御部と、
   自動運転又は手動運転により前記移動体の動力部を制御する動力制御部と、を備え、
   前記出力制御部は、自動運転制御される前記移動体の運転行動が停止であり、手動運転に切り替えた場合の前記移動体の運転行動が停止以外の場合、障害物と前記移動体との間の安全マージンの設定を受け付ける出力情報を前記出力部に出力し、
   前記生成部は、設定された安全マージンを用いて前記自動運転制御情報を再生成し、
   前記動力制御部は、再生成された前記自動運転制御情報により示される運転行動が停止以外の場合、再生成された前記自動運転制御情報により前記動力部を制御する、
   運転制御装置。
4. 前記判定部は、前記移動体の運転行動、前記移動体が走行する経路、及び、前記移動体の軌道の少なくとも１つに基づいて前記差異を判定する、
   請求項１乃至３のいずれか１項に記載の運転制御装置。
5. 前記判定部は、自動運転による目的地までの所要時間と、手動運転に切り替えた場合の前記目的地までの所要時間とを更に判定し、
   前記出力制御部は、自動運転による前記目的地までの所要時間よりも、手動運転に切り替えた場合の前記目的地までの所要時間の方が短い場合、手動運転の方が前記目的地に早く到達することを示す情報を前記出力部に出力する、
   請求項１乃至４のいずれか１項に記載の運転制御装置。
6. 出力制御部は、自動運転の運転行動を示す情報と、前記移動体を自動運転する場合の速度と、前記移動体を自動運転する場合の経路又は軌道と、前記移動体を手動運転する場合の速度と、前記移動体を手動運転する場合の経路又は軌道と、のうち少なくとも１つが強調された出力情報を前記出力部に出力する、
   請求項１乃至５のいずれか１項に記載の運転制御装置。
7. 前記判定部は、前記移動体を自動運転する場合の運転行動と、前記移動体を手動運転する場合の運転行動とが一致しないという条件、及び、自動運転による移動距離よりも手動運転による移動距離の方が長いという条件の両方を満たすと判定された回数が第１の閾値より大きい場合、前記差異があると判定する、
   請求項１乃至６のいずれか１項に記載の運転制御装置。
8. 自動運転される前記移動体の軌道又は経路は、前記移動体の位置、姿勢及び速度を示す第１のウェイポイントの列により表され、
   手動運転される前記移動体の軌道又は経路は、前記移動体の位置、姿勢及び速度を示す第２のウェイポイントの列により表され、
   前記判定部は、前記第１のウェイポイントにより示される位置、姿勢及び速度の少なくとも１つと、前記第１のウェイポイントに対応する前記第２のウェイポイントにより示される位置、姿勢及び速度の少なくとも１つとの差分を取り、前記差分が第２の閾値よりも大きいという条件、及び、自動運転による移動距離よりも手動運転による移動距離の方が長いという条件の両方を満たすと判定された回数が第３の閾値より大きい場合、前記差異があると判定する、
   請求項１乃至７のいずれか１項に記載の運転制御装置。
9. 判定部は、自動運転による前記移動体の軌道または経路の特徴を示す第１の特徴を抽出する第１の特徴抽出ネットワークと、手動運転による前記移動体の軌道または経路の特徴を示す第２の特徴を抽出する第２の特徴抽出ネットワークと、前記第１の特徴及び前記第２の特徴の差異を判定する差異判定ネットワークとを用いて、前記自動運転制御情報により自動運転制御される前記移動体の挙動と、手動運転に切り替えた場合の前記移動体の挙動との差異を判定する、
   請求項１乃至６のいずれか１項に記載の運転制御装置。
10. 運転制御装置が、自動運転によって移動体の挙動を制御する自動運転制御情報を生成するステップと、
    前記運転制御装置が、自動運転から手動運転に切り替えた場合の移動体の挙動を予測するステップと、
    前記運転制御装置が、前記自動運転制御情報により自動運転制御される前記移動体の挙動と、手動運転に切り替えた場合の前記移動体の挙動との差異を判定するステップと、
    前記運転制御装置が、前記差異がある場合、前記移動体の運転者に自動運転又は手動運転の選択を促す情報を出力部に出力するステップと、
    前記運転制御装置が、自動運転又は手動運転により前記移動体の動力部を制御するステップと、を含み、
    前記出力するステップは、前記移動体を自動運転する場合の経路又は軌道と、前記移動体を手動運転する場合の経路又は軌道とを含む出力情報、及び、前記移動体を手動運転する場合の経路又は軌道を自動運転で用いるか否かを確認するメッセージを前記出力部に出力し、
    前記生成するステップは、前記移動体を手動運転する場合の経路又は軌道を自動運転で用いる場合、前記移動体を手動運転する場合の経路又は軌道に基づいて前記自動運転制御情報を再生成し、
    前記制御するステップは、再生成された前記自動運転制御情報により前記動力部を制御する、
    運転制御方法。
11. 運転制御装置が、自動運転によって移動体の挙動を制御する自動運転制御情報を生成するステップと、
    前記運転制御装置が、自動運転から手動運転に切り替えた場合の移動体の挙動を予測するステップと、
    前記運転制御装置が、前記自動運転制御情報により自動運転制御される前記移動体の挙動と、手動運転に切り替えた場合の前記移動体の挙動との差異を判定するステップと、
    前記運転制御装置が、前記差異がある場合、前記移動体の運転者に自動運転又は手動運転の選択を促す情報を出力部に出力するステップと、
    前記運転制御装置が、自動運転又は手動運転により前記移動体の動力部を制御するステップと、を含み、
    前記予測するステップは、前記移動体の運転者による手動運転を教師データとして用いた模倣学習によって、自動運転から手動運転に切り替えた場合の前記移動体の挙動を予測し、
    前記生成するステップは、前記模倣学習により得られた手動運転を示す模倣学習結果を、安全基準の観点から修正することによって、前記自動運転制御情報を生成する、
    運転制御方法。
12. 運転制御装置が、自動運転によって移動体の挙動を制御する自動運転制御情報を生成するステップと、
    前記運転制御装置が、自動運転から手動運転に切り替えた場合の移動体の挙動を予測するステップと、
    前記運転制御装置が、前記自動運転制御情報により自動運転制御される前記移動体の挙動と、手動運転に切り替えた場合の前記移動体の挙動との差異を判定するステップと、
    前記運転制御装置が、前記差異がある場合、前記移動体の運転者に自動運転又は手動運転の選択を促す情報を出力部に出力するステップと、
    前記運転制御装置が、自動運転又は手動運転により前記移動体の動力部を制御するステップと、を含み、
    前記出力するステップは、自動運転制御される前記移動体の運転行動が停止であり、手動運転に切り替えた場合の前記移動体の運転行動が停止以外の場合、障害物と前記移動体との間の安全マージンの設定を受け付ける出力情報を前記出力部に出力し、
    前記生成するステップは、設定された安全マージンを用いて前記自動運転制御情報を再生成し、
    前記制御するステップは、再生成された前記自動運転制御情報により示される運転行動が停止以外の場合、再生成された前記自動運転制御情報により前記動力部を制御する、
    運転制御方法。
13. 前記判定するステップは、前記移動体の運転行動、前記移動体が走行する経路、及び、前記移動体の軌道の少なくとも１つに基づいて前記差異を判定する、
    請求項１０乃至１２のいずれか１項に記載の運転制御方法。
14. 前記判定するステップは、自動運転による目的地までの所要時間と、手動運転に切り替えた場合の前記目的地までの所要時間とを更に判定し、
    前記出力するステップは、自動運転による前記目的地までの所要時間よりも、手動運転に切り替えた場合の前記目的地までの所要時間の方が短い場合、手動運転の方が前記目的地に早く到達することを示す情報を前記出力部に出力する、
    請求項１０乃至１３のいずれか１項に記載の運転制御方法。
15. 出力するステップは、自動運転の運転行動を示す情報と、前記移動体を自動運転する場合の速度と、前記移動体を自動運転する場合の経路又は軌道と、前記移動体を手動運転する場合の速度と、前記移動体を手動運転する場合の経路又は軌道と、のうち少なくとも１つが強調された出力情報を前記出力部に出力する、
    請求項１０乃至１４のいずれか１項に記載の運転制御方法。
16. 前記判定するステップは、前記移動体を自動運転する場合の運転行動と、前記移動体を手動運転する場合の運転行動とが一致しないという条件、及び、自動運転による移動距離よりも手動運転による移動距離の方が長いという条件の両方を満たすと判定された回数が第１の閾値より大きい場合、前記差異があると判定する、
    請求項１０乃至１５のいずれか１項に記載の運転制御方法。
17. コンピュータを、
    自動運転によって移動体の挙動を制御する自動運転制御情報を生成する生成部と、
    自動運転から手動運転に切り替えた場合の移動体の挙動を予測する予測部と、
    前記自動運転制御情報により自動運転制御される前記移動体の挙動と、手動運転に切り替えた場合の前記移動体の挙動との差異を判定する判定部と、
    前記差異がある場合、前記移動体の運転者に自動運転又は手動運転の選択を促す情報を出力部に出力する出力制御部と、
    自動運転又は手動運転により前記移動体の動力部を制御する動力制御部、として機能させ、
    前記出力制御部は、前記移動体を自動運転する場合の経路又は軌道と、前記移動体を手動運転する場合の経路又は軌道とを含む出力情報、及び、前記移動体を手動運転する場合の経路又は軌道を自動運転で用いるか否かを確認するメッセージを前記出力部に出力し、
    前記生成部は、前記移動体を手動運転する場合の経路又は軌道を自動運転で用いる場合、前記移動体を手動運転する場合の経路又は軌道に基づいて前記自動運転制御情報を再生成し、
    前記動力制御部は、再生成された前記自動運転制御情報により前記動力部を制御する、
    プログラム。
18. コンピュータを、
    自動運転によって移動体の挙動を制御する自動運転制御情報を生成する生成部と、
    自動運転から手動運転に切り替えた場合の移動体の挙動を予測する予測部と、
    前記自動運転制御情報により自動運転制御される前記移動体の挙動と、手動運転に切り替えた場合の前記移動体の挙動との差異を判定する判定部と、
    前記差異がある場合、前記移動体の運転者に自動運転又は手動運転の選択を促す情報を出力部に出力する出力制御部と、
    自動運転又は手動運転により前記移動体の動力部を制御する動力制御部、として機能させ、
    前記予測部は、前記移動体の運転者による手動運転を教師データとして用いた模倣学習によって、自動運転から手動運転に切り替えた場合の前記移動体の挙動を予測し、
    前記生成部は、前記模倣学習により得られた手動運転を示す模倣学習結果を、安全基準の観点から修正することによって、前記自動運転制御情報を生成する、
    プログラム。
19. コンピュータを、
    自動運転によって移動体の挙動を制御する自動運転制御情報を生成する生成部と、
    自動運転から手動運転に切り替えた場合の移動体の挙動を予測する予測部と、
    前記自動運転制御情報により自動運転制御される前記移動体の挙動と、手動運転に切り替えた場合の前記移動体の挙動との差異を判定する判定部と、
    前記差異がある場合、前記移動体の運転者に自動運転又は手動運転の選択を促す情報を出力部に出力する出力制御部と、
    自動運転又は手動運転により前記移動体の動力部を制御する動力制御部、として機能させ、
    前記出力制御部は、自動運転制御される前記移動体の運転行動が停止であり、手動運転に切り替えた場合の前記移動体の運転行動が停止以外の場合、障害物と前記移動体との間の安全マージンの設定を受け付ける出力情報を前記出力部に出力し、
    前記生成部は、設定された安全マージンを用いて前記自動運転制御情報を再生成し、
    前記動力制御部は、再生成された前記自動運転制御情報により示される運転行動が停止以外の場合、再生成された前記自動運転制御情報により前記動力部を制御する、
    プログラム。
20. 前記判定部は、前記移動体の運転行動、前記移動体が走行する経路、及び、前記移動体の軌道の少なくとも１つに基づいて前記差異を判定する、
    請求項１７乃至１９のいずれか１項に記載のプログラム。
21. 前記判定部は、自動運転による目的地までの所要時間と、手動運転に切り替えた場合の前記目的地までの所要時間とを更に判定し、
    前記出力制御部は、自動運転による前記目的地までの所要時間よりも、手動運転に切り替えた場合の前記目的地までの所要時間の方が短い場合、手動運転の方が前記目的地に早く到達することを示す情報を前記出力部に出力する、
    請求項１７乃至２０のいずれか１項に記載のプログラム。
22. 出力制御部は、自動運転の運転行動を示す情報と、前記移動体を自動運転する場合の速度と、前記移動体を自動運転する場合の経路又は軌道と、前記移動体を手動運転する場合の速度と、前記移動体を手動運転する場合の経路又は軌道と、のうち少なくとも１つが強調された出力情報を前記出力部に出力する、
    請求項１７乃至２１のいずれか１項に記載のプログラム。
23. 前記判定部は、前記移動体を自動運転する場合の運転行動と、前記移動体を手動運転する場合の運転行動とが一致しないという条件、及び、自動運転による移動距離よりも手動運転による移動距離の方が長いという条件の両方を満たすと判定された回数が第１の閾値より大きい場合、前記差異があると判定する、
    請求項１７乃至２２のいずれか１項に記載のプログラム。

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