信息生成装置的制作方法

本公开涉及信息生成装置。

背景技术：

近年来，自动驾驶技术的开发在不断发展。自动驾驶技术的开发需要将与各种道路交通状况有关的用例模型化的测试例(testcase)。以往，基于交通事故综合分析中心(itarda；institutefortrafficaccidentresearchanddataanalysis)等对事故的调查结果来假定导致事故的相关者(车辆以及行人等)的举动而生成测试例。

专利文献1：日本特开2002-83394号公报

在现有的测试例的生成中，由于根据事故的调查结果来假定车辆等的举动，所以无法充分再现实际环境。另外，由于未导致事故的事例没有留在记录中，所以无法创建这样的事例的测试例。另外，如专利文献1所记载那样，虽然基于设置于道路的探测器的检测信号，对是否发生了交通事故以及塌方等的突发现象进行判定，但未进行再现突发现象的测试例的生成。

技术实现要素：

本公开对能够提供再现了实际环境的道路交通状况的测试例的信息生成装置进行说明。

本公开的一个方面所涉及的信息生成装置是生成测试例的装置，该测试例是用于对包括对象地点的道路上的区域中的道路交通状况进行再现的模拟模型。该信息生成装置具备：第一存储部，存储多个移动体信息，该多个移动体信息是由设置于路边的探测器检测到的与存在于区域的移动体有关的信息；判定部，基于多个移动体信息来判定是否发生了存在于区域的移动体表现出与事故的发生相关的举动的意外事件；提取部，从多个移动体信息提取包括意外事件的发生时刻的规定的时间段亦即对象期间的移动体信息作为对象信息；以及生成部，基于对象信息来生成意外事件发生时的测试例。

根据本公开，能够提供再现了实际环境的道路交通状况的测试例。

附图说明

图1是表示包括一个实施方式所涉及的信息生成装置的信息生成系统的功能框图。

图2是表示包括对象地点的区域的一个例子的图。

图3是信息生成装置的硬件结构图。

图4是表示信息生成装置所进行的信息生成方法的一系列处理的流程图。

图5是表示由信息生成装置生成的测试例的一个例子的图。

具体实施方式

[1]实施方式的概要

本公开的一个方面所涉及的信息生成装置是生成测试例的装置，该测试例是用于对包括对象地点的道路上的区域中的道路交通状况进行再现的模拟模型。该信息生成装置具备：第一存储部，存储多个移动体信息，该多个移动体信息是由设置于路边的探测器检测到的与存在于区域的移动体有关的信息；判定部，基于多个移动体信息来判定是否发生了存在于区域的移动体表现出与事故的发生相关的举动的意外事件；提取部，从多个移动体信息提取包括意外事件的发生时刻的规定的时间段亦即对象期间的移动体信息作为对象信息；以及生成部，基于对象信息来生成意外事件发生时的测试例。

在该信息生成装置中，基于由设置于路边的探测器检测到的与移动体有关的移动体信息来判定是否发生了道路上的移动体表现出与事故的发生相关的举动的意外事件，并生成用于再现意外事件发生时的道路交通状况的测试例。由于基于包括意外事件的发生时刻的规定的对象期间的移动体信息来生成测试例，所以能够提高意外事件发生时的实际的道路交通状况的再现性。其结果是，能够提供再现了实际环境的道路交通状况的测试例。

多个移动体信息分别可以包含表示移动体的种类的种类信息和表示移动体的位置的位置信息。存在用于判定是否发生了意外事件的判定基准根据移动体的种类而不同的情况。因此，通过使用移动体的种类与位置，能够使是否发生了意外事件的判定精度提高。

信息生成装置可以还具备存储多个气象信息的第二存储部。多个气象信息分别可以是与区域中的气象有关的信息。提取部可以还从多个气象信息提取对象期间的气象信息作为对象信息。该情况下，由于能够生成考虑了意外事件发生时的气象的影响的测试例，所以能够进一步提高实际的道路交通状况的再现性。

探测器可以为激光雷达。由于激光雷达的检测精度比照相机以及毫米波雷达等的检测精度高，所以能够进一步提高意外事件发生时的实际的道路交通状况的再现性。

[2]实施方式的例示

以下，参照附图对本公开的实施方式进行说明。其中，在附图的说明中，对相同要素标注相同附图标记而省略重复的说明。

图1是表示包括一个实施方式所涉及的信息生成装置的信息生成系统的功能框图。图2是表示包括对象地点的区域的一个例子的图。图1所示的信息生成系统1是生成测试例的系统。测试例是用于使成为对象的道路上的区域a(参照图2)中的道路交通状况再现的模拟模型。区域a是成为再现对象的道路上的区域的、包括对象地点的规定的范围。作为对象地点，例如能够举出交叉路口、t字路以及合流地点等容易发生事故的地点。测试例在hils(hardwareintheloopsimulator)等模拟器中使用。信息生成系统1具备探测器2、气象仪3、测试例db4以及信息生成装置10。

探测器2是实际探测(检测)存在于区域a的移动体的装置。探测器2是激光雷达(光学雷达)。作为探测器2，也可以使用毫米波雷达以及照相机等，还可以使用多个种类的探测器的组合。探测器2检测区域a所包括的移动体的位置以及该移动体的种类。作为检测对象的移动体，能够举出车辆、行人以及两轮车等。由于移动体的位置以及种类的检测方法是公知的，所以这里省略详细的说明。探测器2生成与移动体有关的移动体信息，并将移动体信息发送至信息生成装置10。探测器2例如经由设置于柱状构造体6的无线通讯器(未图示)将移动体信息发送至信息生成装置10。

移动体信息是由探测器2检测到的与存在于区域a的移动体有关的信息。移动体信息包含表示进行计量的时刻的时刻信息、能够唯一识别场所的场所id(identifier)、能够唯一识别移动体的移动体id、表示移动体的种类的种类信息、以及表示移动体的位置的位置信息。移动体信息可以还包含表示移动体的大小的尺寸信息、表示移动体的速度的速度信息、表示移动体的加速度的加速度信息、以及表示移动体的行进方向的行进方向信息中的至少一个。作为移动体的种类，能够举出车辆、行人以及两轮车等。移动体的位置例如可以由以交叉路口的中央为原点的xy坐标表示。移动体的大小例如用长度、宽度以及高度表示。探测器2按规定的时间间隔生成移动体信息。

如图2所示，探测器2设置于作为对象地点的交叉路口p附近的路边。具体而言，探测器2被设置在设于路边的柱状构造体6。柱状构造体6例如具备支柱61和臂62。支柱61立设于路边。臂62从支柱61的上端起沿横穿道路的方向延伸。区域a包括交叉路口p、道路r1以及人行横道c。道路r1从交叉路口p向与设置有探测器2的位置相反的方向延伸。人行横道c是从探测器2观察为右转方向的人行横道。为了取得从交叉路口p向4个方向延伸的道路r1～r4的移动体的移动体信息，也可以在各道路的路边设置探测器2。

此外，如图2所示，在对象地点为交叉路口的情况下，探测器2将右转车辆、右转车辆的对向车辆以及右转目的地的行人(自行车)作为移动体进行检测，但探测器2的检测对象并不局限于此。探测器2对左转车辆、左转目的地的行人(自行车)以及直行车辆等区域a内的全部移动体进行检测。探测器2的探测区域只要包括区域a即可，可以比区域a宽。

气象仪3是用于实际观测区域a中的气象的装置。气象仪3被设置于对象地点附近的路边。气象仪3例如与探测器2一同设置于柱状构造体6。气象仪3例如对气温、湿度、气压、雨量、风速、风向以及日照量进行计量。气象仪3生成气象信息，并将气象信息发送至信息生成装置10。气象仪3例如经由设置于柱状构造体6的无线通讯器(未图示)将气象信息发送至信息生成装置10。气象信息是与区域a中的气象有关的信息。气象信息包括表示进行计量的时刻的时刻信息、能够唯一识别场所的场所id以及计量值。气象仪3按规定的时间间隔生成气象信息。

测试例db4储存由信息生成装置10生成的测试例。储存于测试例db4的测试例例如能够被具有访问权限的用户利用。测试例能够在先进驾驶辅助系统以及自动行驶系统的开发中使用。

信息生成装置10是生成测试例的装置。信息生成装置10基于移动体信息以及气象信息来生成测试例。信息生成装置10将所生成的测试例发送至测试例db4。信息生成装置10例如由计算机等信息处理装置构成。

图3是信息生成装置的硬件结构图。如图3所示，信息生成装置10能够构成为在物理上具备1个或者多个处理器101、ram(randomaccessmemory)及rom(readonlymemory)等主存储装置102、硬盘装置等辅助存储装置103、键盘等输入装置104、显示器等输出装置105、以及作为数据收发设备的通信装置106等硬件的计算机。信息生成装置10的图1所示的各功能通过使主存储装置102等硬件读入1个或者多个规定的计算机程序从而在1个或者多个处理器101的控制下使各硬件动作并且进行主存储装置102以及辅助存储装置103之类的存储器中的数据的读出以及写入来实现。

信息生成装置10在功能上具备移动体信息存储部11(第一存储部)、气象信息存储部12(第二存储部)、取得部13、判定部14、提取部15、解析db16以及生成部17。

移动体信息存储部11是储存多个移动体信息的部分。每当从探测器2接收移动体信息时，移动体信息存储部11便追加接收到的移动体信息。气象信息存储部12是储存多个气象信息的部分。每当从气象仪3接收气象信息时，气象信息存储部12便追加接收到的气象信息。

取得部13是取得被储存于移动体信息存储部11的移动体信息的部分。取得部13例如取得被指定的期间的移动体信息。取得部13将所取得的移动体信息输出至判定部14。

判定部14是基于由取得部13取得的多个移动体信息来对是否发生了意外事件进行判定的部分。意外事件是存在于区域a的移动体表现出与事故的发生相关的举动(诱发事故的举动)的现象。与事故的发生相关的举动是指与事故建立了关联的危险的举动，是以一定以上的可能性发生事故的举动。在移动体为车辆的情况下，作为与事故的发生相关的举动，例如能够举出突然的加减速、超速、突然的车道变更、以及与其他车辆的异常接近。在移动体为行人的情况下，作为与事故的发生相关的举动，例如能够举出突然的道路闯入以及突然停止。

判定部14通过对移动体的加减速与加减速的阈值(加减速阈值)进行比较，来判定突然的加减速的有无。具体而言，在移动体的加速度的绝对值(即，加速度或者减速度)超过加减速阈值的情况下，判定部14判定为移动体进行了突然的加减速(即，发生了意外事件)，在移动体的加速度的绝对值为加减速阈值以下的情况下，判定部14判定为未进行突然的加减速(即，未发生意外事件)。

判定部14通过对移动体的速度与速度的阈值(速度阈值)进行比较，来判定超速的有无。具体而言，在移动体的速度超过速度阈值的情况下，判定部14判定为移动体进行了超速(即，发生了意外事件)，在移动体的速度为速度阈值以下的情况下，判定部14判定为移动体未进行超速(即，未发生意外事件)。

判定部14通过对移动体间的距离与车间距离的阈值(距离阈值)进行比较，来判定异常接近的有无。具体而言，在移动体间的距离小于距离阈值的情况下，判定部14判定为两个移动体异常接近了(即，发生了意外事件)，在移动体间的距离为距离阈值以上的情况，判定部14判定为两个移动体未异常接近(即，未发生意外事件)。

判定部14基于移动体的加速度以及位置来对是否在道路内突然停止进行判定。判定部14基于移动体的位置的变化来对突然的车道变更的有无以及突然的闯入进行判定。判定部14也可以对在假定为存在于区域a的各移动体维持当前的状态(相对速度)的情况下移动体彼此碰撞(或者接近将要碰撞的程度)为止的时间亦即碰撞富余时间(ttc：timetocollision)进行计算，并通过对碰撞富余时间与ttc阈值进行比较，来判定是否发生了意外事件。

若判定为发生了任一个意外事件，则判定部14将意外事件的发生时刻输出至提取部15。

提取部15是从被储存于移动体信息存储部11的多个移动体信息中提取对象期间的移动体信息作为对象信息的部分。对象期间是包括意外事件的发生时间点(发生时刻)的规定的时间段。对象期间例如是意外事件的发生时刻的前后数十秒左右。在对象地点设置有信号灯的情况下，对象期间可以是信号灯的几个周期量的期间。信号灯的1个周期是从信号灯成为允许行进(绿)到下一次成为允许行进为止的期间。提取部15还从被储存于气象信息存储部12的多个气象信息中提取对象期间的气象信息作为对象信息。提取部15将对象信息输出至解析db16。对象信息例如为csv(commaseparatedvalue)形式的数据。

解析db16储存由提取部15提取出的对象信息。

生成部17是基于被储存于解析db16的对象信息来生成意外事件发生时的测试例的部分。测试例包括环境模型、气象模型以及交通流模型。

环境模型是用于再现区域a以及区域a的周边环境的模拟模型。环境模型包括道路环境模型和周边环境模型。道路环境模型是用于再现车道、车道宽度、坡度、中央隔离带、人行道、信号灯以及交通标志等道路环境的模拟模型。周边环境模型是用于再现建筑物以及行道树木等周边环境的模拟模型。环境模型可以基于对象信息所包含的移动体信息生成，也可以基于现场调查或者地图信息而预先设定。环境模型以二维或者三维的方式再现区域a以及区域a的周边环境。

气象模型是用于再现意外事件发生时的区域a中的气象的模拟模型。生成部17基于对象信息所包含的气象信息来生成气象模型。通过气象模型能够再现气温、湿度、气压、雨量、风速、风向以及日照量等对车载传感器或者车辆的举动造成影响的要素。例如，能够再现路面的打滑状态(路面的湿滑状况)、驾驶员的视野、昼夜、天气以及车身所承受的风压等。路面的打滑状态能够通过根据路面的种类以及气象信息计算摩擦系数来生成。

交通流模型是用于再现意外事件发生时的区域a中的交通流的模拟模型。生成部17基于对象信息所包含的移动体信息来生成交通流模型。例如，能够再现各移动体的大小、位置、速度、加速度以及行进方向等。生成部17将所生成的测试例发送至测试例db4。

此外，生成部17也可以从对象信息中除去与意外事件无直接关系的数据来生成测试例。测试例可以是用于将区域a中的道路交通状况可视化的可视化信息，例如可以是能够在hils等模拟工具中利用的三维动画模型。测试例的形式能够基于测试例db4的用户的要求而适当地变更。例如，测试例也可以是对象信息本身。

接下来，对信息生成装置10所进行的信息生成方法进行说明。图4是表示信息生成装置所进行的信息生成方法的一系列处理的流程图。例如，每隔一定的时间便实施图4所示的一系列处理。图4所示的一系列处理可以在由信息生成装置10的用户进行了测试例的生成指示的时机实施。

首先，由用户指定意外事件条件，判定部14设定被指定的意外事件条件(步骤s11)。意外事件条件是用于判定是否发生了意外事件的条件。针对每个移动体的种类指定(设定)意外事件条件。能够指定的意外事件条件中的至少一个被指定。作为意外事件条件，例如能够举出加减速阈值、速度阈值、距离阈值以及ttc阈值。

接着，取得部13从移动体信息存储部11取得移动体信息(步骤s12)。而且，取得部13将所取得的移动体信息输出至判定部14。

接着，判定部14使用由取得部13取得的移动体信息来对是否发生了意外事件进行判定(步骤s13)。判定部14例如从由取得部13取得的移动体信息按照从旧到新的顺序使用一定期间的移动体信息来判定是否发生了意外事件。判定部14使用被设定的意外事件条件来判定是否发生了意外事件。

在步骤s13中，当判定为发生了意外事件的情况下(步骤s13：是)，判定部14将发生了意外事件的时刻输出至提取部15。然后，提取部15基于意外事件的发生时刻来提取对象信息(步骤s14)。具体而言，提取部15从被储存于移动体信息存储部11的多个移动体信息提取包括意外事件的发生时刻的对象期间的移动体信息，并且从被储存于气象信息存储部12的多个气象信息提取该对象期间的气象信息。而且，提取部15将提取出的移动体信息以及气象信息作为对象信息，将对象信息输出至解析db16而将对象信息储存于解析db16。

接着，生成部17基于被储存于解析db16的对象信息来生成测试例(步骤s15)。具体而言，生成部17基于对象信息所包含的移动体信息来生成交通流模型。另外，生成部17基于对象信息所包含的气象信息来生成气象模型。而且，生成部17将所生成的交通流模型以及气象模型与预先准备的环境模型组合成为测试例，并将测试例发送至测试例db4。接着，判定部14判定是否针对全部的移动体信息确认了意外事件发生的有无(步骤s16)。

另一方面，在步骤s13中，当判定部14判定为未发生意外事件的情况下(步骤s13：否)，省略步骤s14以及步骤s15的处理而进行步骤s16的处理。

在步骤s16中，当判定部14判定为存在未确认的移动体信息的情况下(步骤s16：否)，使用下一个一定期间的移动体信息再次实施步骤s13～步骤s16的处理。另一方面，在步骤s16中，当判定部14判定为确认了全部的移动体信息的情况下(步骤s16：是)，信息生成方法的一系列处理结束。

接下来，对由信息生成装置10生成的测试例的一个例子进行说明。图5是表示由信息生成装置生成的测试例的一个例子的图。在图5所示的例子中，用曲线表示各移动体的运动。对象地点为交叉路口，交叉路口的中心被设定为xy坐标的原点。x轴表示从探测器2观察的左右方向，y轴表示从探测器2观察的直行方向。图5的横轴表示移动体在x轴方向上的中点(中心)的x坐标亦即x中点，单位为米(m)。图5的纵轴表示移动体在y轴方向上的中点(中心)的y坐标亦即y中点，单位为米(m)。

在该测试例的开始时，车辆m1等待右转，车辆m2在与车辆m1相反侧的右转等待车道等待右转待。而且，车辆m3在右转等待车道前进，停止在车辆m2的后方。然后，车辆m4在行车道直行，车辆m5从其后方进行两车道变更并左转。并且，车辆m6欲从直行车道向右转等待车道转弯。此时，车辆m1认为车辆m6将进入右转等待车道而开始右转，但车辆m6返回至直行车道进行直行。其结果是，发生车辆m1与车辆m6将要碰撞的意外事件。另外，在意外事件发生时，行人h正横穿右转目的地的人行横道。

这样，根据测试例，能够再现在意外事件发生前后是否存在突然的行进路变更、在右转目的地是否存在行人、以及车辆的速度之类的道路交通状况。另外，还能够再现意外事件发生前后的天气以及气温等。

如以上说明那样，在信息生成装置10中，基于由设置于路边的探测器2检测到的与移动体相关的移动体信息来对是否发生了意外事件进行判定，生成用于再现意外事件发生时的区域a中的道路交通状况的测试例。由于测试例基于包括意外事件的发生时刻的规定的对象期间的移动体信息而生成，所以能够提高意外事件发生时的实际的道路交通状况的再现性。其结果是，能够提供再现了实际环境的道路交通状况的测试例。

例如，在行人闯入至道路上的人行横道以外的区域的情况下，能够判定为发生了意外事件。另一方面，即便车辆闯入至道路上，也不判定为发生了意外事件。这样，存在用于判定是否发生了意外事件的判定基准根据移动体的种类而不同的情况。因此，通过使用移动体的种类与位置，能够使是否发生了意外事件的判定精度提高。

由于对象信息包含对象期间的气象信息，所以还基于包括意外事件的发生时刻的对象期间的气象信息来生成测试例。气温、湿度、气压、雨量、风速、风向以及日照量等例如能够对车载传感器的举动、车辆的举动以及驾驶员的视野造成影响。另外，雨量等例如能够对路面的打滑容易度造成影响。因此，通过使用气象信息生成测试例，能够生成考虑了意外事件发生时的气象的影响的测试例。其结果是，能够进一步提高实际的道路交通状况的再现性。

在自动驾驶技术中，例如在左侧行驶的情况下，要求车辆在交叉路口右转(右侧行驶的情况下为左转)时的可靠性。为了评价车辆的自动行驶系统(电子控制装置：ecu)的可靠性，需要对设想了所有场景的交叉路口的道路交通状况进行再现的测试例。特别是发生了事故时的道路交通状况以及虽然没导致事故但差点发生事故时(所谓的险情)的道路交通状况很重要。在信息生成装置10中，当道路上的移动体表现出与事故的发生相关的举动的情况下，判定为发生了意外事件。因此，能够提供发生了事故时的道路交通状况以及没导致事故但差点发生事故时的道路交通状况的测试例。

在上述实施方式中，探测器2为激光雷达。由于激光雷达的检测精度比照相机以及毫米波雷达等的检测精度高，所以能够进一步提高意外事件发生时的实际的道路交通状况的再现性。

以上，对本公开的实施方式进行了说明，但本发明并不限定于上述实施方式。

例如，在上述实施方式中，信息生成装置10构成为一个装置，但也可以由2个以上的装置构成。

由探测器2检测的移动体信息可以不包含移动体的速度信息以及加速度信息。该情况下，判定部14可以根据移动体的位置信息来计算移动体的速度以及加速度。

取得部13可以取得被指定的期间的移动体信息和该期间的气象信息。该情况下，判定部14可以基于由取得部13取得的多个移动体信息以及多个气象信息来判定是否发生了意外事件。

判定部14也可以使用机器学习来对是否发生了意外事件进行判定。判定部14可以使用移动体的移动体信息中的速度信息或者加速度信息的任一个信息来判定是否发生了意外事件。

当在对象地点设置有信号灯的情况下，提取部15可以还提取对象期间的信号灯信息作为对象信息。信号灯信息是表示信号灯的状态(允许行进、停止以及注意)的信息。该情况下，由于能够生成再现了意外事件发生时的信号灯的状态的测试例，所以能够进一步提高实际的道路交通状况的再现性。

提取部15也可以不提取对象期间的气象信息。该情况下，由于能够省略气象仪3以及气象信息存储部12，所以能够将信息生成系统1以及信息生成装置10小型化。

附图标记说明：

1…信息生成系统；2…探测器；3…气象仪；4…测试例db；6…柱状构造体；10…信息生成装置；11…移动体信息存储部(第一存储部)；12…气象信息存储部(第二存储部)；13…取得部；14…判定部；15…提取部；16…解析db；17…生成部；61…支柱；62…臂。