JP7652154B2 - 走行管理装置、走行管理方法、プログラム - Google Patents

Description

本開示は、自律走行機能を有する車両の走行を管理する技術に関する。

自動運転車両においては、車両に搭載されたセンサなどから得られる情報に基づいて走行経路が作成され、作成された走行経路に従って車両は自動運転される。しかし、周囲の他車両が複雑な動きをしている状況下などでは、走行経路に従った動作が可能か否かを車両側で判断できなくなる場面もあり得る。このような場面で、車両とは異なる場所にいる遠隔支援者に判断や指示を要求し、遠隔支援者からの判断や指示に従って車両の動作を決める技術が知られている。遠隔支援者から車両に送られる判断や指示は、遠隔支援と呼ばれることもある。

特許文献１は、このような遠隔支援に関する技術の一例を開示する。特許文献１に開示された従来技術によれば、車両の走行を遠隔支援する走行支援装置と通信を行う走行支援要求装置が、自動運転を行う車両に搭載される。走行支援要求装置は、車両の周囲のオブジェクトを検出する。そして、オブジェクトの位置及びオブジェクトの将来の行動を予測した予測結果に基づいて、走行支援装置に走行支援を要求するか否かを判定する。走行支援を要求すると判定された場合には、要求メッセージとオブジェクトを示す情報が走行支援装置に送信される。走行支援要求装置と走行支援装置は、通信ネットワークを介して互いに通信を行う。

なお、本開示の技術分野における出願時の技術レベルを示す文献としては、上記特許文献１の他にも下記の特許文献２を例示することができる。

特開２０２１－１６３３２３号公報 特開２０２１－０７１７８３号公報

特許文献１に開示されるように、車両の遠隔支援を行うためのシステムにおいては、車両側の装置と遠隔支援者側の装置との間では通信ネットワークを介した通信によって情報が送受信される。そのため、遠隔支援の要求が車両側から遠隔支援者側に送られるとき、及び遠隔支援が遠隔支援者側から車両側に送られるときの情報の送受信には遅延が発生する。遅延が大きくなれば、車両が遠隔支援を要求してからそれに応答した遠隔支援を受け取るまでの間に車両の周囲の状況が大きく変化し、遠隔支援者の把握していたものとは大きく異なる状況となる事態も生じ得る。そのような場合には、遠隔支援者が入力した遠隔支援は有効な支援とはいえなくなってしまう。

本開示は、上述のような問題に鑑みてなされたものである。本開示は、車両側の端末と遠隔支援者側の端末との間で生じる遅延の影響を少なくし、車両の遠隔支援の際に生じる遅延に対して適切に対応することができる技術を提供することを目的とする。

第１の観点は、車両の走行を管理する走行管理装置に関する。
走行管理装置は、
車両に搭載された認識センサからセンサ情報を順次取得することと、
順次取得したセンサ情報に基づいて、車両の周囲に存在する物標の将来時点での位置を表す予測情報を順次生成することと、
遠隔支援者に遠隔支援要求を送信することと、
遠隔支援要求に応じた遠隔支援者からの遠隔支援を受信することと、
遠隔支援を受信した時点以降の判定時点に取得されるセンサ情報から得られる物標の位置と、判定時点を上記将来時点とする予測情報から得られる物標の位置が一致していることの確認を受けて、遠隔支援に従って車両を自律走行させることと、を実行するように構成される。

第２の観点は、自律走行機能を有する車両の走行を管理する走行管理方法に関する。
走行管理方法は、
車両に搭載された認識センサからセンサ情報を順次取得することと、
順次取得したセンサ情報に基づいて、車両の周囲に存在する物標の将来時点での位置を表す予測情報を順次生成することと、
遠隔支援者に遠隔支援要求を送信することと、
遠隔支援要求に応じた遠隔支援者からの遠隔支援を受信することと、
遠隔支援を受信した時点以降の判定時点に取得されるセンサ情報から得られる物標の位置と、判定時点を上記将来時点とする予測情報から得られる物標の位置が一致していることの確認を受けて、遠隔支援に従って車両を自律走行させることと、を含む。

第３の観点は、自律走行機能を有する車両の走行を管理するためのプログラムに関する。プログラムは、上記第２の観点にかかる走行管理方法をコンピュータに実行させる。

本開示の遠隔支援技術によれば、遠隔支援に従った車両の制御が行われる前に、遠隔支援が有効なものであるか否かについての確認が行われる。これにより、車両側の端末と遠隔支援者側の端末との間で生じる遅延の影響を少なくし、車両の遠隔支援の際に生じる遅延に対して適切に対応することができる。

遠隔支援システムの構成の例を示す図である。 自動運転車両の構成の例を示すブロック図である。 遠隔支援端末の構成の例を示すブロック図である。 遠隔支援が行われる場面の概要を説明するための図である。 本開示の実施形態に係る走行管理装置が生成する予測情報を説明するための図である。 交通状況が一致している場面の例を示す図である。 交通状況が一致していない場面の例を示す図である。 交通状況が一致していない場面の別の例を示す図である。 本開示の実施形態に係る走行管理装置の構成の例を示すブロック図である。 本開示の実施形態に係る走行管理装置による処理の例を示すフローチャートである。 本開示の実施形態に係る走行管理装置による処理の別の例を示すフローチャートである。 第１の変形例における走行管理装置の構成の例を示すブロック図である。 第２の変形例における交通状況の一致の判断について説明するための図である。

添付図面を参照して、本開示の実施形態を説明する。

１．遠隔支援システムの構成
本開示の実施形態に係る走行管理装置は、遠隔支援システムによって支援される自動運転車両の走行を管理する。遠隔支援システムの構成は図１を用いて説明される。遠隔支援システム１００は自律走行機能を有する自動運転車両２０の自動運転を遠隔支援者４０の遠隔操作によって支援するシステムである。遠隔支援者４０は自動運転車両２０を遠隔支援するオペレータであり、遠隔オペレータとも呼ばれる。自動運転車両２０の自動運転レベルとしては、例えば、レベル４又はレベル５が想定される。以下、自動運転車両２０を単に車両２０と呼ぶ。

遠隔支援者４０による車両２０の遠隔支援には遠隔支援端末３０が用いられる。遠隔支援端末３０はインターネットを含む通信ネットワークを介して管理センタのサーバ１０に接続されている。車両２０もまた４Ｇや５Ｇを含む通信ネットワークを介して管理センタのサーバ１０に接続されている。サーバ１０には複数の遠隔支援端末３０と複数の車両２０が接続されている。車両２０から遠隔支援要求を受けたサーバ１０は空いている遠隔支援者４０の中から担当者を選択し、担当者となった遠隔支援者４０の遠隔支援端末３０と支援を要求している車両２０とを接続する。なお、遠隔支援を担当する遠隔支援者４０を選択した後は、サーバ１０を介することなく、担当者となった遠隔支援者４０の遠隔支援端末３０と車両２０とを直接接続してもよい。

車両２０が支援を要求する場面には、例えば、先行車の追い越しの場面、横断歩道を通過する場面、交差点を右折する場面、レーンを逸脱して障害物を回避する場面等が含まれる。遠隔支援では、車両２０による自動運転のための判断の少なくとも一部は遠隔支援者４０が行う。運転に必要な認知、判断、及び操作に関する基本的な計算は車両２０において行われる。遠隔支援者４０は車両２０から送信される情報に基づき車両２０が取るべき行動を判断し、判断結果に基づいて車両２０に指令を送信する。遠隔支援者４０から車両２０に対して送られる遠隔支援の指令には、車両２０の進行の指令及び車両２０の停止の指令が含まれる。また、遠隔支援の指令には、交差点への進入の指令、横断歩道の通過の指令、先行車の追い越しの指令等が含まれる。

図２は車両２０の構成の一例を示すブロック図である。車両２０は、本開示の実施形態に係る走行管理装置２１を備える。走行管理装置２１は、車両２０の自律走行機能による走行を管理する装置であり、複数のＥＣＵ（Electronic Control Unit）を含む。また、車両２０は外部センサ２２、内部センサ２３、アクチュエータ２４、及び通信装置２５を備える。これらは、ＣＡＮ（Controller Area Network）等の車載ネットワークを用いて走行管理装置２１に接続されている。

走行管理装置２１は１つ又は複数のプロセッサ２１ａ（以下、単にプロセッサ２１ａと呼ぶ）とプロセッサ２１ａに結合された１つ又は複数のメモリ２１ｂ（以下、単にメモリ２１ｂと呼ぶ）とを備えている。プロセッサ２１ａは、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＡＳＩＣ（Application-Specific Integrated Circuit）、或いはその他の処理ユニットでもよいし、或いは、ＣＰＵ、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ、或いはその他の処理ユニットの２つ以上の組み合わせでもよい。メモリ２１ｂには、プロセッサ２１ａで実行可能な複数のプログラム２１ｃ（以下、単にプログラム２１ｃと呼ぶ）とそれに関連する種々の情報とが記憶されている。プログラム２１ｃは実行可能な複数のインストラクションを含む。

プロセッサ２１ａがプログラム２１ｃを実行することにより、プロセッサ２１ａによる各種処理が実現される。プログラム２１ｃには、自動運転を実現するための自動運転プログラムが含まれる。自動運転プログラムがプロセッサ２１ａで実行されることによって車両２０の自動運転のための処理が行われる。また、プログラム２１ｃには、遠隔支援を受けるための遠隔支援プログラムが含まれる。遠隔支援プログラムがプロセッサ２１ａで実行されることによって、サーバ１０に支援を要求し、遠隔支援端末３０から直接或いはサーバ１０経由で取得した支援内容を車両２０で実行するための処理が行われる。

外部センサ２２は認識センサ及び位置センサを含む。認識センサは車両２０の周囲の状況を認識するための情報を取得するセンサである。認識センサは、車両２０の周囲、特に車両２０の前方を撮像するカメラを含む。カメラ以外の認識センサとしては、ＬｉＤＡＲ（Laser Imaging Detection and Ranging）及びミリ波レーダが例示される。位置センサは車両２０の位置及び方位を検出するセンサである。位置センサとしては、ＧＰＳ（Global Positioning System）センサが例示される。

認識センサから得られるセンサ情報及び位置センサから得られる位置情報は、走行管理装置２１によって順次取得される。走行管理装置２１は、これらの外部センサ２２で得られる車両２０の周囲の状況に関する情報を用いて車両２０を取り巻く周辺環境の今後の短期間における変化を予測し、予測した情報と例えばナビゲーションシステムにより決定された目標ルートとに基づいて車両２０の走行計画を生成する。走行計画には車両２０の目標位置とその位置における目標速度或いは目標加速度が含まれる。走行管理装置２１が、走行計画に従った走行が行われるように車両２０を制御することで、車両２０の自動運転が行われる。

内部センサ２３は車両２０の運動に関する情報を取得する状態センサを含む。状態センサとしては、例えば、車輪速センサ、加速度センサ、角速度センサ、及び舵角センサが例示される。加速度センサと角速度センサとはＩＭＵであってもよい。内部センサ２３で得られた情報は走行管理装置２１によって順次取得される。

アクチュエータ２４は車両２０を操舵する操舵装置、車両２０を駆動する駆動装置、及び車両２０を制動する制動装置を含んでいる。操舵装置には、例えば、パワーステアリングシステム、ステアバイワイヤ操舵システム、及び後輪操舵システムが含まれる。駆動装置には、例えば、エンジン、ＥＶシステム、及びハイブリッドシステムが含まれる。制動装置には、例えば、油圧ブレーキ、及び電力回生ブレーキが含まれる。アクチュエータ２４は走行管理装置２１から送信される制御信号によって動作する。

通信装置２５は車両２０と外部との無線通信を制御する装置である。通信装置２５は通信ネットワークを介してサーバ１０及び遠隔支援端末３０と通信を行う。走行管理装置２１で処理された情報は通信装置２５を用いてサーバ１０又は遠隔支援端末３０に送信される。サーバ１０又は遠隔支援端末３０で処理された情報は通信装置２５を用いて走行管理装置２１に取り込まれる。また、自動運転のために他の車両との車車間通信やインフラ施設との路車間通信が必要な場合、それら外部装置との通信も通信装置２５によって行われる。

図３は遠隔支援端末３０の構成の一例を示すブロック図である。遠隔支援端末３０はコンピュータ３１、表示装置３２、入力装置３３、及び通信装置３５を備える。表示装置３２、入力装置３３、及び通信装置３５はコンピュータ３１に接続されている。なお、遠隔支援端末３０は管理センタに設置されていてもよいし、管理センタの外部、例えば、遠隔支援者４０の自宅に設置されていてもよい。

コンピュータ３１は１つ又は複数のプロセッサ３１ａ（以下、単にプロセッサ３１ａと呼ぶ）とプロセッサ３１ａに結合された１つ又は複数のメモリ３１ｂ（以下、単にメモリ３１ｂと呼ぶ）とを備えている。プロセッサ３１ａは、例えば、ＣＰＵ、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ、或いはその他の処理ユニットでもよいし、或いは、ＣＰＵ、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ、或いはその他の処理ユニットの２つ以上の組み合わせでもよい。メモリ３１ｂには、プロセッサ３１ａで実行可能な１つ又は複数のプログラム３１ｃ（以下、単にプログラム３１ｃと呼ぶ）とそれに関連する種々の情報とが記憶されている。プログラム３１ｃは実行可能な複数のインストラクションを含む。プロセッサ３１ａがプログラム３１ｃを実行することにより、プロセッサ３１ａによる各種処理が実現される。

表示装置３２は遠隔支援者４０が遠隔支援の判断を行うための情報を表示する装置である。表示装置３２が表示する遠隔支援の判断のための情報には、認識センサにより取得される情報が含まれる。代表的には、カメラが車両２０の周囲、特に前方を撮像して得られるカメラ画像が含まれる。また、表示装置３２に表示される情報には、外部センサ２２により取得されるカメラ画像以外の情報が含まれていてもよいし、内部センサ２３が取得する情報が含まれていてもよい。これらの情報は、車両２０の通信装置２５から送信され、遠隔支援端末３０によって取得される。

入力装置３３は遠隔支援者４０が遠隔支援のための操作を入力する装置である。入力装置３３で入力された情報はコンピュータ３１で処理されて車両２０に送信される。入力装置３３の具体例としては、ボタン、レバー、及びタッチパネルを例示することができる。例えば、遠隔支援者４０は、ボタンの入力によって車両２０に対して進行／停止や交差点への進入／待機を指示することができる。

通信装置３５は遠隔支援端末３０と外部との通信を制御する装置である。通信装置３５は通信ネットワークを介してサーバ１０及び車両２０と通信を行う。コンピュータ３１で処理された情報は通信装置３５を用いてサーバ１０又は車両２０に送信される。サーバ１０又は車両２０で処理された情報は通信装置３５を用いてコンピュータ３１に取り込まれる。

２．遠隔支援の概要
遠隔支援の概要について、車両２０が交差点を右折する場面を例に挙げて説明する。図４には、車両２０の時刻ｔ－ｘ及び時刻ｔ－ｙにおける様子が図示されている。車両２０の周囲の移動体として、交差点周辺には交差車線を直進中の車両５０、交差点を右折中の車両６０、及び歩行者７０が存在する。

車両２０が交差点に差しかかると、走行管理装置２１は交差点への進入の可否を判断し、進入が可能と判断されれば車両２０を交差点へ進入させる。交差点への進入が可能であると走行管理装置２１が自律で判断できず遠隔支援が必要と判断される場合は、走行管理装置２１は遠隔支援を要求する。時刻ｔ－ｘにおいて、遠隔支援が必要と判断した走行管理装置２１は、遠隔支援要求を送信する。遠隔支援要求は一旦サーバ１０で受け取られ、車両２０の支援を担当する遠隔支援者４０がアサインされた後に遠隔支援端末３０に送信される。ここで要求される遠隔支援は、交差点への進入又は待機の指示である。このとき、認識センサから取得されるセンサ情報を含む、遠隔支援者４０の遠隔支援の判断のための情報についても遠隔支援端末３０へ送信され、表示装置３２に表示される。

遠隔支援者４０は遠隔支援要求に応答し、表示装置３２に表示された情報を参照して入力装置３３に遠隔支援を入力する。入力された遠隔支援は、遠隔支援端末３０から通信ネットワークを介して送信され、走行管理装置２１によって受信される。ここでは、交差点への進入を指示する遠隔支援が送信されている。遠隔支援を受け取った走行管理装置２１は交差点に進入するための車両２０の走行計画を作成し、走行計画に従った走行が行われるように車両２０を制御する。こうして、車両２０は交差点を右折することができる。

しかし、遠隔支援要求及びセンサ情報の走行管理装置２１から遠隔支援端末３０への送信、並びに遠隔支援の遠隔支援端末３０から走行管理装置２１への送信は通信ネットワークを介して行われるため、遅延が発生する。そのため、走行管理装置２１が遠隔支援要求を送信する時刻と、それに応答した遠隔支援を受け取る時刻との間にはタイムラグが発生する。

時刻ｔ－ｙは、車両２０が遠隔支援を受け取った時刻である。時刻ｔ－ｘと時刻ｔ－ｙとの間にはタイムラグがあるため、２つの時刻の間で、車両２０の周囲の移動体である車両５０、車両６０、及び歩行者７０の位置は異なっている。このように移動体の位置の変化があったとしても、車両２０の周囲の状況を大きく変化させるものでなければ、時刻ｔ－ｙにおいても遠隔支援は有効な支援であると言える。しかし、もし、遅延が大きくなって車両２０の周囲の状況が大きく異なるものとなれば、遠隔支援に従った車両２０の制御が、遠隔支援者４０の意図した制御と異なるものになってしまう可能性がある。そのため、遠隔支援は有効な支援とは言えなくなってしまう。有効な支援でなくなった遠隔支援に従って車両２０の動作が行われることは、スムーズな交通や安全性の確保の観点から望ましくない。

そこで、走行管理装置２１は、遠隔支援を受信したときは、遠隔支援に従った走行を行う前に、遠隔支援が受信時にも有効なものであるかを確認する。そして、遠隔支援が有効なものであることを確認した上で、遠隔支援に従った走行が行われるように車両２０を制御する。遠隔支援が有効なものであることを確認するために、走行管理装置２１は、遠隔支援受信時と遠隔支援要求送信時において、「交通状況」が一致しているか否かを確認する。そして、交通状況が一致していることの確認を受けて、遠隔支援に従った車両２０の走行が行われるように制御する。

３．予測情報の生成
交通状況の一致及び不一致の判断には予測情報が用いられる。予測情報は、走行管理装置によって生成される、車両２０の周囲に存在する移動体の将来の位置を表した情報である。予測情報は、認識センサから順次取得されるセンサ情報に基づいて順次生成される。認識センサによって検出され、走行管理装置２１による予測情報の生成の対象となる移動体は物標とも呼ばれる。車両、歩行者、自転車など、車両２０の周囲に存在する任意の移動体が物標となり得る。

生成される予測情報について図５を用いて説明する。ここでは、物標として歩行者が検出され、歩行者の将来の位置を表す予測情報が生成されている。時刻ｔ１、ｔ２、ｔ３、及びｔ４は、予測情報が生成されるタイミングを表している。また、図５には、時刻ｔ１に生成された予測情報が時間軸を含む座標系で表されている。走行管理装置２１は、例えば、カメラやＬｉＤＡＲから歩行者の位置や移動速度を検出し、それらの情報に基づいて歩行者が将来存在すると予測される位置を算出することができる。

図５において灰色に塗られた楕円が予測情報であり、物標が存在すると予測される位置を確率分布で表している。濃く塗られた部分ほど、物標が存在する確率の高い位置を表している。予測情報はこのように確率分布として算出されてもよいし、物標が存在すると予測される予測範囲を算出するものであってもよい。

時間ｕ１、ｕ２、ｕ３、及びｕ４は、予測情報の中での経過時間を示している。つまり、経過時間がｕ１、ｕ２、ｕ３、及びｕ４の時点は、それぞれ時刻ｔ１＋ｕ１、ｔ１＋ｕ２、ｔ１＋ｕ３、及びｔ１＋ｕ４に相当する。このように、予測情報は、予測情報が生成される時刻から所定時間経過後のそれぞれの時刻における物標の位置を表す一連の予測情報として算出される。時刻ｔ１以外の時刻に生成される予測情報についても同様であり、時刻ｔ２、ｔ３、及びｔ４に生成される予測情報も一連の予測情報として算出される。予測情報が生成されるタイミングの間隔と、一連の予測情報の中の時刻の間隔は同じであってもよいし、異なっていてもよい。つまり、例えば、時刻ｔ１からｔ２までの時間と、時間ｕ１からｕ２までの時間は同じであってもよいし異なっていてもよい。

また、図５の例では経過時間ｕ１からｕ４までの４フレーム分の予測情報が算出されているが、予測情報として算出される情報のフレーム数はそれより多くてもよいし、少なくてもよい。算出されるフレーム数の最大値は、例えば、想定し得る遅延時間や予測の精度を考慮して決定される。例えば、予測の精度が十分に確保できると考えられる最大の時間が５０秒であれば、５０秒先までの予測を含んだ予測情報が生成されてもよい。或いは、例えば、過去のデータから得られた遅延時間の平均値が３０秒であるとしたら、３０秒先までの予測を含んだ予測情報が生成されてもよい。

また、予測情報は、物標の将来の位置だけでなく速度についての予測を含んだ情報であってもよい。算出された予測情報はメモリ２１ｂに一時的に記憶される。

４．交通状況の一致又は不一致
４－１．概要
次に、遠隔支援の受信時点と遠隔支援要求の送信時点とにおける交通状況の一致又は不一致の判断について説明する。遠隔支援を受信した場合、走行管理装置２１は、遠隔支援の受信時点における物標の位置をセンサ情報から得る。以下、遠隔支援の受信時点における物標の位置を実際位置という。また、走行管理装置２１は、メモリ２１ｂに一時的に記憶されている予測情報の中から、遠隔支援要求の送信時点において予測された遠隔支援の受信時点における物標の位置を取得する。以下、予測情報から得られる物標の位置を予測位置という。走行管理装置２１は、物標の実際位置と物標の予測位置が一致しているときは交通状況が一致していると判断し、物標の実際位置と物標の予測位置が一致していないときは交通状況が一致していない、つまり遠隔支援要求の送信時点から遠隔支援の受信時点までの間に交通状況が変化していると判断する。

物標の実際位置はポイントで表わされるのに対し、予測情報は予測される物標の位置を確率密度又は範囲で表したものであるので、予測情報から得られる物標の予測位置もまた確率密度又は範囲で表わされる。ゆえに、物標の予測位置が確率密度で表わされるのであれば、物標の実際位置と物標の予測位置が一致しているとは、物標の実際位置において予測されていた存在確率が所定値以上であることを意味する。物標の予測位置が範囲で表わされるのであれば、物標の実際位置と物標の予測位置が一致しているとは、物標の予測位置を表す範囲の中に物標の実際位置が含まれていることを意味する。また、物標の位置の比較は、遠隔支援の受信時点で検出される全ての物標に対して行われ、いずれかの物標の実際位置が物標の予測位置と一致していない場合、或いはいずれかの物標に対して予測情報が生成されていない場合には、交通状況は一致していないものと判断される。

図６は、遠隔支援の受信時点（右）と遠隔支援要求の送信時点（左）との間で、交通状況が一致している状態の例を示している。図６には、車両２０と、物標となる車両５０、車両６０、及び歩行者７０が示されている。斜線で塗りつぶされた楕円は、左右いずれの図においても、遠隔支援要求の送信時点で検出されていたそれぞれの物標の将来の予測位置のうち、遠隔支援の受信時点での物標の位置を予測した予測位置である。ここでは、物標の予測位置は範囲で示されている。

右図に示された物標の位置が認識センサのセンサ情報から取得された遠隔支援の受信時点での物標の実際位置であり、斜線で塗られた楕円が遠隔支援要求の送信時点で予測されていた物標の予測位置である。走行管理装置２１は、右図におけるそれぞれの物標の実際位置と楕円で表わされる予測位置とを比較する。図６の右図では、それぞれの物標は斜線で塗られた楕円の中に位置しているため、交通状況は一致していると判断される。遠隔支援要求送信時における状況が遠隔支援受信時にも継続していると考えられるため、走行管理装置２１は遠隔支援を採用することができる。

図７及び図８は、遠隔支援の受信時点と遠隔支援要求の送信時点との間で、交通状況が一致していない状態の例を示している。斜線で塗りつぶされた楕円は、図６と同様、遠隔支援要求の送信時点で検出されていたそれぞれの物標の将来の予測位置のうち、遠隔支援の受信時点での物標の位置を予測した予測位置である。ここでも、物標の予測位置は範囲で示されている。

図７の例では、歩行者７０が予測範囲とは異なる位置に移動している。そのため、交通状況は一致していないと判断される。図８の例では、予測情報に含まれていない歩行者８０が新たに出現している。そのため、交通状況は一致していないと判断される。遠隔支援を受信した時の状況が要求時の状況とは変化しているため、走行管理装置２１は、遠隔支援を有効な支援としては扱わない。

このように、遠隔支援受信時と要求時で交通状況が一致しているか否かが確認されることで、通信遅延が発生して状況が変化したことによる遠隔支援の誤りを防ぐことができる。なお、交通状況が一致しない場合は、走行管理装置２１は、安全を確保するための車両２０の制御を遠隔支援に優先して行う。例えば、遠隔支援が右折を指示するものであったとしても、走行管理装置２１は車両２０を右折させず、停止或いは徐行させることが想定される。また、このとき、走行管理装置２１は、受信した遠隔支援を棄却して、遠隔支援者４０に再度遠隔支援を要求してもよい。

４－２．一致性の計算方法
交通状況の一致又は不一致の判断は、次のように行われてもよい。走行管理装置２１は、遠隔支援の受信時点での物標の実際位置と遠隔支援要求の送信時点で予測された物標の予測位置を比較して、一致度合いを示す値を算出する。そして、一致度合いを示す値が閾値以上の場合に交通状況が一致していると判断し、閾値未満の場合に交通状況が一致していないと判断する。ここで、遠隔支援受信時と遠隔支援要求送信時とにおける交通状況の一致度合いを示す値を一致性Ｘとする。一致性Ｘの計算方法の例を説明する。

各物標ｉに対する予測情報は、φ_ｉ（ｘ，ｖ，ｔ）として表すことができる。φ_ｉは、時刻ｔにおける物標ｉの位置ｘと速度ｖが与えられたときに決まった値を出力する関数であり、出力された値が大きいほど予測情報との一致度合いが大きいことを意味する。φ_ｉは、確率分布であってもよいし、物標ｉの位置の予測範囲に応じて定められる関数であってもよい。なお、物標ｉに対する予測情報が生成されていないときは、φ_ｉ＝０となる。一致性Ｘは以下の式によって求められる。

ここで、ｘ_ｉ（ｔ）は時刻ｔにおける物標ｉの位置、ｖ_ｉ（ｔ）は時刻ｔにおける物標ｉの速度であり、Ｆはφ_ｉ、ｘ、ｖの入力に対して演算を行い、離散的な或いは連続的な値を出力する関数である。

関数Ｆとしては、例えば、次のような関数が例示される。１つ目は、それぞれの物標ｉの位置ｘ_ｉ（ｔ）及び速度ｖ_ｉ（ｔ）に対して算出されるφ_ｉ（ｔ，ｘ_ｉ（ｔ），ｖ_ｉ（ｔ））の値のうちのいずれか１つ以上がある決まった値より小さい場合は０を出力し、全ての物標ｉに対するφ_ｉ（ｔ，ｘ_ｉ（ｔ），ｖ_ｉ（ｔ））がある決まった値以上の場合は１を出力する関数である。

２つ目は、それぞれの物標ｉに対して算出されるφ_ｉ（ｔ，ｘ_ｉ（ｔ），ｖ_ｉ（ｔ））の最小値を出力する関数である。この場合、一致性Ｘを算出する式は以下のように表される。

１つ目と２つ目の例では、各物標ｉのうち最も予測と乖離している物標の位置及び速度によって、交通状況の一致又は不一致が決定される。これによって、物標の数が多い場合でも、不測の事態が発生している状況をより正確に判断することができる。

３つ目の例として、ＦはＰ値を算出する関数であってもよい。Ｐ値は、遠隔支援の受信時点におけるカイ２乗値が統計的にどれくらいの確率で起こりうるのかを表す。カイ２乗値は、物標の実際位置（観測値）と予測位置（期待値）とを用いて計算される。この場合のφ_ｉは確率分布である。以上のように、一致性Ｘがある決まった値として算出されることで、遠隔支援受信時点と遠隔支援要求送信時点における交通状況の一致度合いを定量的に評価することができる。

５．機能構成
走行管理装置２１が備える機能について、図９を用いて説明する。それぞれの機能部は、プロセッサ２１ａがプログラム２１ｃを実行することにより実現される。

物標検出部２０１は、認識センサからセンサデータを取得し、物標を検出する。物標の検出は、例えば、カメラが撮像するカメラ画像を取得し、カメラ画像の画像認識で車両や歩行者などを検出することにより行われる。或いは、ＬｉＤＡＲによって点群データを取得し、取得した点群データをクラスタリングすることにより行われる。物標検出部２０１が検出した物標についての情報は、予測部２０２、判断部２０４、及び交通状況一致判断部２０７に入力される。

予測部２０２は、物標検出部２０１により検出された物標の将来の運動を予測し、予測した結果を判断部２０４に出力する。また、予測部２０２は、予測情報を生成し、予測結果記憶部２０３に一時的に記憶させる。予測情報には、予測が行われた時間がタイムコードとして含まれている。

判断部２０４は、物標検出部２０１が検出した物標についての情報、及び予測部２０２から出力される予測の結果に基づいて、自律走行による走行の可否を判断する。判断部２０４で行われる判断には、発進の可否の判断や交差点への進入の可否の判断が含まれる。自律走行によって車両２０を走行させることが可能であると判断された場合、例えば交差点への進入や発進が可能と判断された場合は、判断部２０４は走行計画生成部２０８に判断の入力を行う。自律走行による車両２０の走行が可能と判断できず、遠隔支援が必要と判断される場合は、判断部２０４は遠隔支援要求部２０５に判断結果を入力する。

判断部２０４から遠隔支援が必要という判断結果が入力された場合、遠隔支援要求部２０５は遠隔支援端末３０に遠隔支援要求を送信する。また、遠隔支援要求部２０５は、遠隔支援者４０が遠隔支援を行うための情報も遠隔支援端末３０に送信する。送信される遠隔支援を行うための情報には、情報が送信された時間がタイムコードとして含まれている。送信された情報は表示装置３２に表示され、遠隔支援者４０は表示された情報を参照して遠隔支援のための判断を行うことができる。

遠隔支援受信部２０６は、遠隔支援者４０が入力装置３３に入力した遠隔支援を受信する。受信される遠隔支援には、遠隔支援者４０が遠隔支援を入力装置３３に入力したときに表示装置３２に表示されていた情報のタイムコードが含まれている。そのタイムコードからは、遠隔支援者４０が何時取得された情報に基づいて遠隔支援を入力したのか知ることができる。

遠隔支援受信部２０６が遠隔支援を受信したら、交通状況一致判断部２０７は、遠隔支援の受信時点での物標の位置を予測した予測情報のうち、遠隔支援に含まれるタイムコードと一致するタイムコードを有する予測情報を予測結果記憶部２０３から取得する。予測情報からは物標の予測位置が得られる。また、交通状況一致判断部２０７は、外部センサ２２の認識センサからセンサ情報を取得することで物標の実際位置を得る。そして、物標の実際位置と予測位置の比較に基づいて交通状況が一致しているか否かを判断する。交通状況が一致しない場合は、再度の遠隔支援要求を行うことができるように、交通状況一致判断部２０７は判断結果を遠隔支援要求部２０５に入力する。交通状況が一致する場合は遠隔支援に従った車両２０の制御を行うために、交通状況一致判断部２０７は走行計画生成部２０８に判断結果を入力する。

走行計画生成部２０８は、地図情報、現在位置、及び車速情報に基づいて車両２０の走行計画を生成する。地図情報は、例えば、メモリ２１ｂに予め格納される。現在位置は、外部センサ２２の位置センサから取得される。車速情報は、内部センサ２３から取得される。走行計画は、車両２０を地図通りに走行させるためのプランであり、目標走行経路、目標車速等の車両２０の自動運転に必要な情報を含む。走行計画生成部２０８は、交通状況一致判断部２０７からの交通状況の一致の判断の入力があったときは、遠隔支援に従った走行が行われるように走行計画を生成する。

車両制御部２０９は、走行計画生成部２０８が生成した走行計画に従って走行が行われるように、車両２０を制御する。

６．フローチャート
６－１．１つ目の例
遠隔支援が要求される場面の例として、交差点への進入時に走行管理装置２１が行う処理について説明する。図１０は走行管理装置２１によって行われる処理の一例を示すフローチャートである。走行管理装置２１のメモリ２１ｂに記憶されたプログラム２１ｃは、図１０のフローチャートに示される一連の処理をプロセッサ２１ａに実行させる。

車両２０が交差点に差し掛かると、走行管理装置２１のプロセッサ２１ａは一連の処理を開始する。走行管理装置２１は、車両２０を交差点の手前で停止させた状態で一連の処理を開始してもよいし、交差点に近づいたことを受けて車両２０を徐行させてから一連の処理を開始してもよい。ステップＳ２１１において、プロセッサ２１ａは、認識センサからセンサ情報を取得し、物標の位置及び速度を検出する。物標の位置及び速度が検出されると、処理はステップＳ２１２に進む。

ステップＳ２１２において、プロセッサ２１ａは、ステップＳ２１１で検出した情報に基づき、物標の将来の運動を予測する。ステップＳ２１２でプロセッサ２１ａが行う物標の運動の予測には、予測情報の生成が含まれる。

ステップＳ２１３において、プロセッサ２１ａは、車両２０の発進或いは交差点への進入が可能であるか否かを判定する。この判定は、認識センサから取得されるセンサ情報、及びステップＳ２１２において生成される予測の結果に基づいて行われる。発進又は進入が可能と判定された場合（ステップＳ２１３；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ２２２に進む。発進又は進入が可能でない場合（ステップＳ２１３；Ｎｏ）、処理はステップＳ２１４に進む。

ステップＳ２１４において、プロセッサ２１ａは、遠隔支援を要求するか否かを判定する。発進又は交差点への進入の可否を自律で判断できない場合は、遠隔支援が要求される。遠隔支援を要求する場合（ステップＳ２１４；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ２１５に進む。遠隔支援を要求しない場合（ステップＳ２１４；Ｎｏ）、処理はステップＳ２１１に戻る。

ステップＳ２１５において、プロセッサ２１ａは、遠隔支援要求を送信し、ステップＳ２１１において生成した予測情報を一時的に記憶する。ステップＳ２１５の処理が行われると、処理はステップＳ２１６に進む。

ステップＳ２１６において、プロセッサ２１ａは、遠隔支援者４０が遠隔支援の判断を行うための情報を遠隔支援端末３０に送信する。送信される情報には、認識センサから取得されるセンサ情報が含まれる。送信された情報は、表示装置３２に表示される。情報が送信されると、処理はステップＳ２１７に進む。

ステップＳ２１７において、プロセッサ２１ａは、遠隔支援者４０が入力装置３３に入力した遠隔支援を遠隔支援端末３０から受信する。遠隔支援が受信されると、処理はステップＳ２１８に進む。

ステップＳ２１８において、プロセッサ２１ａは、受信した遠隔支援が発進又は進入を指示するものであるか否かを判定する。遠隔支援が発進又は進入を指示するものである場合（ステップＳ２１８；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ２１９に進む。遠隔支援が発進又は進入を許可しないものである場合（ステップＳ２１８；Ｎｏ）、処理はステップＳ２１５に戻る。

ステップＳ２１９において、プロセッサ２１ａは、遠隔支援受信時と遠隔支援要求送信時とで交通状況が一致しているか否かを判定する。判定は、認識センサにより取得されるセンサ情報と、ステップＳ２１５において一時記憶された予測情報とを比較することにより行われる。交通状況が一致している場合（ステップＳ２１９；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ２２２に進む。交通状況が一致していない場合（ステップＳ２１９；Ｎｏ）、処理はステップＳ２２０に進む。

ステップＳ２２０においては、ステップＳ２１１と同様の処理が行われる。物標の位置及び速度の検出が行われると、処理はステップＳ２２１に進む。

ステップＳ２２１においては、ステップＳ２１２と同様の処理が行われる。予測が行われると、処理はステップＳ２１５に戻る。

ステップＳ２２２において、プロセッサ２１ａは、発進又は交差点への進入を行うための走行計画の生成を行う。走行計画には、車両２０の目標位置及び目標速度が含まれる。走行計画が生成されると、処理はステップＳ２２３に進む。

ステップＳ２２３において、プロセッサ２１ａは、発進又は交差点への進入が行われるように、車両２０を制御する。ステップＳ２２３が実行されると、一連の処理は終了する。

６－２．２つ目の例
図１１は、交差点への進入時に走行管理装置２１によって行われる処理の別の例を示すフローチャートである。走行管理装置２１のメモリ２１ｂに記憶されたプログラム２１ｃは、図１１のフローチャートに示される一連の処理をプロセッサ２１ａに実行させる。

ステップＳ２３１からステップＳ２３９までと、ステップＳ２４２、ステップＳ２４３の処理は、図１０のステップＳ２１１からステップＳ２１９までと、ステップＳ２２２、ステップＳ２２３の処理と同様である。ただし、ステップＳ２３９において、交通状況が一致していない場合には（ステップＳ２３９；Ｎｏ）、処理はステップＳ２３１に戻る。

このように、遠隔支援受信時と遠隔支援要求送信時とで交通状況が一致しないと判断された場合には、図１０のように再び遠隔支援が要求されてもよいし、図１１のように走行管理装置２１が発進又は進入の可否の判定を再度行い、走行管理装置２１が自律で判断できない場合に遠隔支援が再び要求されることとしてもよい。

７．比較対象
以上の説明では、走行管理装置２１は、遠隔支援を受信した時点を判定時点として、遠隔支援要求を送信した時点との交通状況の一致又は不一致についての判定を行った。ただし、走行管理装置２１が交通状況の一致又は不一致についての判定を行う時点は、遠隔支援の受信時点でなくてもよい。例えば、走行管理装置２１が遠隔支援要求を送信してから予め決められた所定の時間が経過した時点で、遠隔支援要求を送信した時点との交通状況の一致又は不一致についての判定が行われてもよい。この場合は、例えば、所定の時間は車両２０と遠隔支援端末３０との間に発生する遅延の平均時間や最大時間とすることが想定される。

遠隔支援を受信した時点を判定時点とする際には、走行管理装置２１は、遠隔支援の受信時点における物標の実際位置と遠隔支援の受信時点での物標の位置を予測した予測位置との比較によって交通状況の一致又は不一致を判断した。同様に、判定を行う時点での物標の実際位置と判定を行う時点を予測した物標の予測位置とを比較することによって、任意の時点を判定時点とした交通状況の一致又は不一致の判断が可能である。

また、走行管理装置２１は、予測位置を得るための予測情報を過去の任意の時点に生成された予測情報とすることで、遠隔支援要求の送信時点だけでなく、過去の任意の時点との交通状況の一致又は不一致の判断を行うことができる。

ただし、ある判定時点において過去のある時点との交通状況の一致を判断するとき、当該過去の時点から判定時点までの時間が予測情報の生成の対象となる時間よりも長いときは、比較の対象となる予測情報は生成されていないことになる。例えば、予測情報として５０秒先までの予測を含んだ予測情報が生成されるとして、判定時点よりも５０秒以上前の過去の時点との交通状況の一致を判断しようとしても、当該過去の時点では判定時点を予測した予測情報は生成されていない。このような場合には、判定時点の状況は予測の範囲外であるとして、交通状況は一致していないと判断される。

なお、以下においても、走行管理装置２１が遠隔支援を受信した時点と遠隔支援要求を送信した時点との交通状況の一致についての判定を行うものとして説明する場合でも、任意の判定時点における、任意の過去の時点との交通状況の一致の判定に置き換えることが可能である。

８．実施の形態の変形例
８－１．１つ目の変形例
図１２は、１つ目の変形例における走行管理装置２１の構成の例を示す。１つ目の変形例においては、走行管理装置２１は、図９で説明した各機能部に加えて、画像処理部２１０を備える。画像処理部２１０は、センサ情報に含まれるカメラ画像に物標についての情報が重ねて投影されるようにカメラ画像を処理する機能部である。処理された情報は遠隔支援端末３０に送信され、遠隔支援要求部２０５が送信する情報とともに、或いは遠隔支援要求部２０５が送信する情報に代えて表示装置３２に表示される。

画像処理部２１０は、例えば、物標検出部２０１がレーザーやＬｉＤＡＲなどによって検出する物標についての三次元的な情報がカメラ画像に重ねて表示されるように画像を処理してもよい。或いは、物標の位置座標や移動速度がカメラ画像に重ねて表示されるように画像を処理してもよい。遠隔支援者４０は、このように処理された画像を参照して遠隔支援の判断を行うことで、より的確な遠隔支援を行うことができる。

或いは、画像処理部２１０は、交通状況一致判断部２０７が実際位置と予測位置が一致しないと判断した物標についての情報がカメラ画像に投影されるように画像を処理してもよい。このとき、例えば、位置が一致しないと判断された物標がハイライト表示されるように画像を処理してもよいし、位置が一致しないと判断された物標についての三次元的な情報がカメラ画像中に表示されるように画像を処理してもよい。処理された画像は、再度の遠隔支援要求時に遠隔支援端末３０に送信される。

ここで、位置が一致しない物標とは、実際位置が予測位置の範囲内に存在しない物標、実際位置において予測されていた存在確率が所定値未満の物標、或いは４－２章で説明したφ_ｉの値が所定の値未満の物標である。このように、予測と乖離した位置に存在する物標についての情報を目立たせて再度の遠隔支援要求を行うことで、遠隔支援者４０が遠隔支援の判断に必要とする時間を短縮することができる。

８－２．２つ目の変形例
２つ目の変形例は、車両２０の交差点への進入に際して遠隔支援が行われる場合に取り得る変形例である。たとえ交差点への進入開始時に遠隔支援が有効と判断されていたとしても、交差点進入後に交通状況が変化したと判断される場合には、遠隔支援者４０が遠隔支援時には意図していなかった状況が新たに発生している可能性がある。そこで、走行管理装置２１は、交通状況の一致又は不一致の判断を、遠隔支援受信時だけでなく、車両２０の交差点への進入後も継続して行う。つまり、交差点への進入後も所定の周期で交通状況の一致又は不一致の判断が繰り返される。なお、このとき、物標の実際位置と比較される予測位置は、判定時点よりも所定時間だけ前の時点に生成された予測情報から得られるものであってもよいし、遠隔支援要求送信時点或いは遠隔支援受信時点に生成された予測情報から得られるものであってもよい。

交差点進入後に交通状況が変化したと判断される場合には、走行管理装置２１は、車両２０の交差点への進入を継続させずに再度の遠隔支援を要求する。このとき、走行管理装置２１は安全確保のために車両２０を停止或いは徐行させる。このような交通状況の一致又は不一致の判断は、車両２０が交差点に完全に進入するまで継続される。これにより、車両２０の交差点通過時の安全性を高めることができる。なお、車両２０が交差点に完全に進入した後は、車両２０を停止や徐行させるよりも交差点を通過させる方が安全と考えられるため、このような交通状況の一致の判断は終了し、走行管理装置２１が自律走行によって車両２０を制御して交差点を通過させる。

８－３．３つ目の変形例
３つ目の変形例では、交通状況の一致の判定の際に、物標の実際位置と予測位置との比較ではなく、予測位置同士の比較が行われる。比較されるのは、未来の同じ時点を予測する２つの予測位置である。１つは遠隔支援要求送信時に生成された予測情報から得られる予測位置であり、もう１つは遠隔支援受信時に生成される予測情報から得られる予測位置である。未来の同じ時点は、例えば、判定時点よりも所定時間だけ進んだ時点であってもよいし、車両２０が道路上のある地点に到達すると予想される時点であってもよい。例えば、交差点通過時に遠隔支援が行われる場合は、車両２０が交差点の中央に到達すると予想される時点や、交差点を通過し終わると予想される時点が未来の同じ時点とされてもよい。このとき、交通状況一致判断部２０７は、走行計画生成部２０８から車両２０が道路上のある地点に到達するまでの予測時間を取得することで、未来の同じ時点をどの時点とするか決定することができる。

３つ目の変形例においても、物標の予測位置は確率密度又は範囲で表わされる。物標の予測位置が範囲で表わされるのであれば、予測位置同士が一致していることは、遠隔支援要求受信時に生成される予測位置が遠隔支送信時に生成された予測位置の範囲に含まれることを意味する。或いは、遠隔支援受信時に生成された予測位置のうちある一定の範囲以上が遠隔支援要求送信時に生成された予測位置の範囲に含まれているときに、予測位置同士が一致していると判断されてもよい。物標の予測位置が確率密度で表わされるときは、遠隔支受信時に生成された確率密度分布と遠隔支援要求送信時に生成された確率密度分布との重なりの大きさが所定量よりも大きいときに、２つの予測位置は一致していると判断される。

図１３は、３つ目の変形例において比較対象となる予測位置の例を示している。ここでは、物標の予測位置は範囲で示されている。ドット地の楕円は、遠隔支援受信時に生成されたそれぞれの物標の予測位置を、斜線で塗られた楕円は、遠隔支援要求送信時に生成されたそれぞれの物標の予測位置を示している。また、これら２つの予測位置はどちらも、車両２０が交差点を通過し終わると予想される時点におけるそれぞれの物標の位置を予測したものである。図１３の例においては、ドット地の楕円は斜線で塗られた楕円の範囲に含まれている。つまり、２つの予測位置同士が一致しているため、車両２０が交差点を通過し終わるまでの間、交通状況が一致した状態が継続すると予想される。

例えば車両２０が交差点を通過する場面において、交差点への進入を指示する遠隔支援をきっかけとして行われる車両２０の動作は、車両２０の交差点への進入開始から交差点の通過完了までの間の連続した動作である。３つ目の変形例においては、このように予測位置同士が比較されることで、遠隔支援に従った動作が開始される時点だけではなく、動作完了するまで、例えば交差点を通過し終わる時点までの間、遠隔支援が有効であることを確認することができる。これにより、遠隔支援の有効性の判断をより的確に行うことができる。

９．まとめ
以上に説明したように、本開示の実施形態における走行管理装置は、遠隔支援を受け取ったら、遠隔支援受信時における交通状況が遠隔支援要求送信時の交通状況と一致していることの確認を受けて、遠隔支援に従った車両の制御を実行する。これにより、遅延による状況の変化によって有効でなくなった遠隔支援に従って車両が走行することを防ぎ、車両の走行の安全性を高めることができる。

また、本開示の実施形態においては、単なる通信遅延の時間の大小ではなく、交通状況の一致又は不一致によって遠隔支援の有効性が判断される。これによって、判断の精度を高め、たとえ通信遅延が小さかったとしても状況が大きく変化している場合には遠隔支援が有効でないと判断することが可能となる。また、逆に、通信遅延が大きくなったとしても状況の変化が少ない場合には遠隔支援を採用することが可能になるため、車両の走行における効率性も高めることができる。このように、遅延に対するロバスト性を高め、遅延が発生しても適切に対応することが可能となる。

１０ サーバ
２０ 自動運転車両
２１ 走行管理装置
２１ａ プロセッサ
２１ｂ メモリ
２１ｃ プログラム
２２ 外部センサ
２３ 内部センサ
２４ アクチュエータ
２５ 通信装置
３０ 遠隔支援端末
３１ コンピュータ
３１ａ プロセッサ
３１ｂ メモリ
３１ｃ プログラム
３２ 表示装置
３３ 入力装置
３５ 通信装置
４０ 遠隔支援者
５０ 車両
６０ 車両
７０ 歩行者
８０ 歩行者
１００ 遠隔支援システム
２０１ 物標検出部
２０２ 予測部
２０３ 予測結果記憶部
２０４ 判断部
２０５ 遠隔支援要求部
２０６ 遠隔支援受信部
２０７ 交通状況一致判断部
２０８ 走行計画生成部
２０９ 車両制御部
２１０ 画像処理部

Claims (4)

1. 自律走行機能を有する車両の走行を管理する走行管理装置であって、
   前記車両に搭載された認識センサからセンサ情報を順次取得することと、
   順次取得した前記センサ情報に基づいて、前記車両の周囲に存在する物標の将来時点での位置を表す予測情報を順次生成することと、
   遠隔支援者に遠隔支援要求を送信することと、
   前記遠隔支援要求に応じた前記遠隔支援者からの遠隔支援を受信することと、
   前記遠隔支援を受信した時点以降の判定時点に取得されるセンサ情報から得られる物標の位置と、前記遠隔支援要求を送信した時点で生成された前記判定時点を前記将来時点とする予測情報から得られる物標の位置が一致していることの確認を受けて、前記遠隔支援に従って前記車両を自律走行させることと、を実行するように構成されている
   ことを特徴とする走行管理装置。
2. 請求項１に記載の走行管理装置であって、
   前記判定時点は、前記遠隔支援を受信した時点である
   ことを特徴とする走行管理装置。
3. 自律走行機能を有する車両の走行を管理する走行管理方法であって、
   前記車両に搭載された認識センサからセンサ情報を順次取得することと、
   順次取得した前記センサ情報に基づいて、前記車両の周囲に存在する物標の将来時点での位置を表す予測情報を順次生成することと、
   遠隔支援者に遠隔支援要求を送信することと、
   前記遠隔支援要求に応じた前記遠隔支援者からの遠隔支援を受信することと、
   前記遠隔支援を受信した時点以降の判定時点に取得されるセンサ情報から得られる物標の位置と、前記遠隔支援要求を送信した時点で生成された前記判定時点を前記将来時点とする予測情報から得られる物標の位置が一致していることの確認を受けて、前記遠隔支援に従って前記車両を自律走行させることと、を含む
   ことを特徴とする走行管理方法。
4. 自律走行機能を有する車両の走行を管理するためのプログラムであって、
   前記車両に搭載された認識センサからセンサ情報を順次取得することと、
   順次取得した前記センサ情報に基づいて、前記車両の周囲に存在する物標の将来時点での位置を表す予測情報を順次生成することと、
   遠隔支援者に遠隔支援要求を送信することと、
   前記遠隔支援要求に応じた前記遠隔支援者からの遠隔支援を受信することと、
   前記遠隔支援を受信した時点以降の判定時点に取得されるセンサ情報から得られる物標の位置と、前記遠隔支援要求を送信した時点で生成された前記判定時点を前記将来時点とする予測情報から得られる物標の位置が一致していることの確認を受けて、前記遠隔支援に従って前記車両を自律走行させることと、をコンピュータに実行させるように構成される
   ことを特徴とするプログラム。

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