JP6900007B2 - Distribution device - Google Patents
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Description
本発明の実施形態は、配信装置に関する。 Embodiments of the present invention relate to a distribution device.
従来の技術においては、自動車等の車両の挙動を制御する場合において、人間の指示や操作なしに自律的に動力、操舵装置、制動装置を制御するために、深層ニューラルネットワークに代表される機械学習を使った演算モジュールを用いることで、人間の指示や操作の代替となる行動決定の機能を実現している。この演算モジュールは、内部の変換パラメータに従って入力信号から出力信号を決定する機能を備えており、この内部の変換パラメータを機械学習によって適切に決定することで、自動車に搭載されたセンサや物体検出機能の出力信号を入力として、自動車がそのとき取るべき行動に対応した動力、操舵装置、制動装置の制御信号を決定することができるようになっている。(例えば、特許文献1を参照。)
In the conventional technology, when controlling the behavior of a vehicle such as an automobile, machine learning represented by a deep neural network is used to autonomously control the power, steering device, and braking device without human instruction or operation. By using the arithmetic module using, the function of action decision that substitutes for human instructions and operations is realized. This arithmetic module has a function to determine the output signal from the input signal according to the internal conversion parameter, and by appropriately determining this internal conversion parameter by machine learning, the sensor and object detection function mounted on the automobile By using the output signal of the above, it is possible to determine the control signals of the power, steering device, and braking device corresponding to the action to be taken by the automobile at that time. (See, for example,
上述したような演算モジュールは、学習をさせて更新することにより、自動車の挙動をより適切に制御することができるようになることが期待される。このように更新された演算モジュールは、学習が深化し自動車の挙動をより適切に制御することができるようになったタイミングで自動車に配信されることが望ましい。
しかしながら、上述した従来の技術では、演算モジュールの配信タイミングについてまでは検討がなされておらず、例えば、学習が深化した演算モジュールを自動車に対して一斉に配信すると、通信量が膨大になるという問題が生じるおそれがあった。
It is expected that the above-mentioned arithmetic module can more appropriately control the behavior of the automobile by learning and updating it. It is desirable that the arithmetic module updated in this way be delivered to the automobile at the timing when learning is deepened and the behavior of the automobile can be controlled more appropriately.
However, in the above-mentioned conventional technology, the distribution timing of the arithmetic module has not been examined. For example, if the arithmetic modules with deep learning are distributed to the automobiles all at once, the amount of communication becomes enormous. Was likely to occur.
本発明は、車両の挙動を制御するための演算モジュールの配信時の通信量を低減することができる配信装置を提供することを目的とする。 An object of the present invention is to provide a distribution device capable of reducing the amount of communication during distribution of an arithmetic module for controlling the behavior of a vehicle.
本発明の一実施形態は、ニューラルネットワークによる演算を行うニューロ演算モジュールを含み階層化された複数の演算モジュールと、車両の周囲の状況が検出された検出結果とによって車両の制御情報を生成することにより、車両の挙動を制御する車載制御装置に対して、前記演算モジュールを配信する配信装置であって、車両から取得された前記検出結果及び前記制御情報が記憶される記憶部から、前記検出結果及び前記制御情報を取得する情報取得部と、前記情報取得部が取得する前記検出結果及び前記制御情報に基づいて、前記ニューロ演算モジュールに対する学習を行う学習部と、前記学習部が行う学習により更新された前記ニューロ演算モジュールである更新後演算モジュールのうち、所定の選択条件を満たす前記更新後演算モジュールを、配信対象演算モジュールとして選択する選択部と、前記選択部が選択した前記配信対象演算モジュールを、前記車載制御装置に対して配信する配信部とを備える配信装置である。 One embodiment of the present invention is to generate vehicle control information by a plurality of layered arithmetic modules including a neuro arithmetic module that performs arithmetic by a neural network, and a detection result in which a situation around the vehicle is detected. This is a distribution device that distributes the calculation module to an in-vehicle control device that controls the behavior of the vehicle, and the detection result is stored in a storage unit that stores the detection result and the control information acquired from the vehicle. And the information acquisition unit that acquires the control information, the learning unit that learns the neuro calculation module based on the detection result and the control information acquired by the information acquisition unit, and the learning unit that updates the learning unit. Among the updated arithmetic modules that are the neuro arithmetic modules, the selection unit that selects the updated arithmetic module that satisfies a predetermined selection condition as the distribution target arithmetic module, and the distribution target arithmetic module selected by the selection unit. Is a distribution device including a distribution unit that distributes the above-mentioned vehicle-mounted control device.
また、本発明の一実施形態の配信装置において、前記所定の選択条件とは、前記演算モジュールに対する学習の回数による条件であり、前記選択部は、前記演算モジュールに対する学習回数が所定のしきい値を超える前記更新後演算モジュールを前記配信対象演算モジュールとして選択する。 Further, in the distribution device according to the embodiment of the present invention, the predetermined selection condition is a condition based on the number of times of learning for the calculation module, and the selection unit has a threshold value for the number of times of learning for the calculation module. The updated arithmetic module exceeding the above is selected as the distribution target arithmetic module.
また、本発明の一実施形態の配信装置において、前記所定の選択条件とは、前記学習部の学習による更新前の前記演算モジュールである更新前演算モジュールが出力する出力値と、前記更新後演算モジュールが出力する出力値との比較による条件であり、前記選択部は、前記更新前演算モジュールが出力する出力値と、前記更新後演算モジュールが出力する出力値との差が所定の判定基準を超える前記更新後演算モジュールを、前記配信対象演算モジュールとして選択する。 Further, in the distribution device according to the embodiment of the present invention, the predetermined selection condition includes an output value output by the pre-update calculation module, which is the pre-update calculation module before the update by learning of the learning unit, and the post-update calculation. It is a condition by comparison with the output value output by the module, and in the selection unit, the difference between the output value output by the pre-update calculation module and the output value output by the post-update calculation module is a predetermined determination criterion. The post-update calculation module that exceeds the number is selected as the distribution target calculation module.
また、本発明の一実施形態の配信装置において、前記選択部は、前記更新前演算モジュールを含む階層化された複数の前記演算モジュールが出力する出力値と、前記更新前演算モジュールが前記更新後演算モジュールに置換された前記複数の前記演算モジュールが出力する出力値との差に基づいて、前記配信対象演算モジュールを選択する。 Further, in the distribution device according to the embodiment of the present invention, the selection unit uses the output values output by the plurality of layered arithmetic modules including the pre-update arithmetic module and the pre-update arithmetic module after the update. The distribution target arithmetic module is selected based on the difference from the output values output by the plurality of arithmetic modules replaced by the arithmetic modules.
また、本発明の一実施形態の配信装置において、前記選択部は、前記更新後演算モジュールが複数の階層に存在する場合に、前記階層ごとに、前記配信対象演算モジュールを選択する。 Further, in the distribution device according to the embodiment of the present invention, when the updated calculation module exists in a plurality of layers, the selection unit selects the distribution target calculation module for each layer.
また、本発明の一実施形態の配信装置において、前記選択部は、前記階層のうち下層に存在する前記更新後演算モジュールを前記配信対象演算モジュールとして選択したのちに、前記階層のうち上層に存在する前記更新後演算モジュールを前記配信対象演算モジュールとして選択する。 Further, in the distribution device according to the embodiment of the present invention, the selection unit exists in the upper layer of the hierarchy after selecting the updated arithmetic module existing in the lower layer of the hierarchy as the distribution target arithmetic module. The updated arithmetic module to be distributed is selected as the distribution target arithmetic module.
また、本発明の一実施形態の配信装置において、前記配信対象演算モジュールは、配信対象の車両の種類に関連付けられており、前記配信部は、車両の種類に応じた配信優先度に基づいて、複数の前記配信対象演算モジュールのなかから前記車両の種類に応じて選択される前記配信対象演算モジュールを配信する。 Further, in the distribution device according to the embodiment of the present invention, the distribution target calculation module is associated with the type of the distribution target vehicle, and the distribution unit is based on the distribution priority according to the vehicle type. The distribution target calculation module selected from the plurality of distribution target calculation modules according to the type of the vehicle is distributed.
本発明によれば、車両の挙動を制御するための演算モジュールの配信時の通信量を低減することができる配信装置を提供することができる。 According to the present invention, it is possible to provide a distribution device capable of reducing the amount of communication at the time of distribution of an arithmetic module for controlling the behavior of a vehicle.
[第1の実施形態]
以下、図を参照して本実施形態の演算モジュール配信システム1の概要について説明する。
図1は、本実施形態の演算モジュール配信システム1の機能構成の一例を示す図である。演算モジュール配信システム1は、車両CRに対して演算モジュールを配信する配信装置70と、ログデータ記憶部80と、モジュールライブラリ90とを備える。まず、車両CRの機能構成について説明する。
[First Embodiment]
Hereinafter, an outline of the arithmetic
FIG. 1 is a diagram showing an example of a functional configuration of the arithmetic
[車両CRの機能構成]
車両CRは、車載制御装置10と、検出情報生成部20と、車載装置30と、ロガー40と、通信部50と、モジュール更新部60とを備えている。車載制御装置10と検出情報生成部20との間、及び車載制御装置10と車載装置30との間は、例えばCAN(Controller Area Network)などの車載通信ネットワークによって相互に接続されており、情報の授受が可能である。
なお、本実施形態では、車載制御装置10は、検出情報生成部20や車載装置30から独立した筐体を有する装置であるとして説明するがこれに限られない。車載制御装置10は、検出情報生成部20や車載装置30と一体化された装置として構成されてもよい。
[Vehicle CR functional configuration]
The vehicle CR includes an in-
In the present embodiment, the vehicle-mounted
検出情報生成部20は、車両CRの各部の動作及び車両CRの周囲の状況を検出し、検出情報を生成する。この検出情報生成部20が生成する検出情報を、検出結果DRとも称する。検出結果DRには、車両CRの各部の動作の検出結果と、車両CRの周囲の状況の検出結果とが含まれていてもよいが、以下では車両CRの周囲の状況の検出結果について説明し、車両CRの各部の動作の検出結果についての説明は省略する。
The detection
検出情報生成部20は、センサ部200と検出結果処理部210とを備えている。
センサ部200は、車両CRの周囲の状況を検出するセンサ等であり、検出した結果を、検出結果処理部210を介して、又は直接、検出結果DRとして車載制御装置10に出力する。本実施形態の一例として、センサ部200は、LIDAR装置201と、ミリ波装置202と、GNSS装置203と、カメラ装置204とを備えている。
LIDAR装置201は、LIDAR(Light Detection and Ranging、Laser Imaging Detection and Ranging)による車両CRの周囲の画像取得及び測距を行う。LIDAR装置201は、画像取得結果及び測距結果を検出結果DRとして出力する。
ミリ波装置202は、ミリ波を用いて車両CRの周囲の形状検出及び測距を行う。ミリ波装置202は、形状検出結果及び測距結果を検出結果DRとして出力する。
GNSS装置203は、GNSS(Global Navigation Satellite System)による測位衛星からの測位信号を受信する。GNSS装置203は、受信した測位信号を検出結果DRとして出力する。
カメラ装置204は、可視光や赤外光を用いて車両CRの周囲の画像取得及び測距を行う。カメラ装置204は、画像取得結果及び測距結果を検出結果DRとして出力する。
The detection
The
The LIDAR
The
The
The
検出結果処理部210は、センサ部200が出力する検出結果DRを処理することにより、車両CRの周囲の状況を示す情報を生成する。本実施形態の一例では、検出結果処理部210は、検出結果処理部210は、画像認識部211と、物体検出部212と、位置推定部213とを備えている。
画像認識部211は、LIDAR装置201やカメラ装置204が出力する画像取得結果及び測距結果に基づいて、これらの画像に含まれる物体の有無、物体の形状・大きさ・種類、物体までの距離、物体の移動速度などを認識する。画像認識部211は、画像認識の結果を検出結果DRとして車載制御装置10に出力する。
物体検出部212は、ミリ波装置202が出力する形状検出結果及び測距結果に基づいて、物体の有無、物体の形状・大きさ・種類、物体までの距離、物体の移動速度などを検出する。物体検出部212は、物体検出の結果を検出結果DRとして車載制御装置10に出力する。
位置推定部213は、GNSS装置203が出力する測位信号に基づいて、自車の位置を推定する。位置推定部213は、自車の位置推定の結果を検出結果DRとして車載制御装置10に出力する。
The detection
Based on the image acquisition result and the distance measurement result output by the
The
The
車載装置30は、ECU(Electronic Control Unit)300や不図示のアクチュエータ類を備えており、車両CRの挙動を制御する。ECU300には、例えば、エンジンや走行用モータを駆動する走行制御ECU301、ブレーキを制御するブレーキ制御ECU302、ステアリングの舵角を制御するステアリングECU303、前照灯や非常停止灯などの灯火を制御する灯火制御ECU304などがある。
これらECU300は、車載制御装置10から出力される制御情報CMDに基づいて動作し、アクチュエータ類を駆動するための情報や信号を出力する。
The in-
These
車載制御装置10は、不図示のCPU(Central Processing Unit)を備えており、検出情報生成部20によって生成される検出結果DRに基づいて演算を行い、この演算の結果として制御情報CMDを生成する。本実施形態の車載制御装置10は、この演算を複数の階層に階層化された演算モジュールMによって行う。
The in-
すなわち、車載制御装置10は、車両CRの周囲の状況が検出された情報を少なくとも含む検出結果(検出情報)DRに基づいて、車両CRの挙動を制御する車載装置30に与える制御情報CMDを、階層化された複数の演算モジュールMによって生成する。
車載制御装置10は、取得部120(不図示)と、演算モジュールMと、出力部130(不図示)とを、ソフトウエア又はハードウエアによる機能部として備える。
That is, the in-
The in-
取得部120は、検出情報生成部20が出力する検出結果DRを取得する。取得部120は、取得した検出結果DRを正規化し、正規化後の情報を演算モジュールMに供給する。例えば、LIDAR装置201が16方位を検出する装置である場合、取得部120は、1方位目のセンサ値、2方位目のセンサ値、…、16方位目のセンサ値をそれぞれ0.0〜1.0の範囲の値に正規化する。取得部120は、正規化した値を1方位目、2方位目、…、16方位目の順に並べたデータ列として演算モジュールMに供給する。
The
出力部130は、演算モジュールMが生成した制御情報CMDを車載装置30に対して出力する。この出力部130が出力する制御情報CMDの一例を、図2を参照して説明する。
The
図2は、本実施形態の制御情報CMDの一例を示す図である。車両CRに対して可能である操作が、制御情報CMDとして予め定義されている。出力部130は、これらの制御情報CMDのそれぞれについて、操作する場合には値「1」を、操作しない場合には値「0(ゼロ)」を出力する。同図に示す一例では、出力部130は、制御情報CMD「ハンドル(ステアリング)を右に切る」及び、制御情報CMD「アクセルを踏む」について、それぞれ値「1」を出力する。この制御情報CMDが出力される結果、車載装置30のECU300が舵角及び走行のための動力を制御することにより、車両CRは「右に曲がりながら加速」する。
FIG. 2 is a diagram showing an example of the control information CMD of the present embodiment. The operations that are possible for the vehicle CR are predefined as control information CMD. The
図1に戻り、演算モジュールMには、選択モジュール100と制御モジュール110とがある。
選択モジュール100は、取得部120が取得した検出結果DRに基づいて、次階層の複数の演算モジュールMの中から車両CRの周囲の状況に応じた演算を行う演算モジュールMを選択する。この選択モジュール100は、ニューラルネットワークNN(例えば、深層ニューラルネットワーク)によって演算を行う。以下の説明において、ニューラルネットワークNNによって演算を行う演算モジュールMのことを、ニューロ演算モジュールMNともいう。
Returning to FIG. 1, the calculation module M includes a
The
制御モジュール110は、選択モジュール100によって選択され、検出結果DRに基づいて制御情報CMDを生成する。
すなわち、演算モジュールMは、選択モジュール100が前段の演算モジュールMとして、制御モジュール110が後段の演算モジュールMとして、階層化されている。
The
That is, the arithmetic module M is layered with the
[制御モジュールの階層化]
制御モジュール110の階層化について説明する。階層化された制御モジュール110には、前段制御モジュール110aと、後段制御モジュール110bとがある。このうち、前段制御モジュール110aは、検出結果DRに基づいて、車両CRの目標挙動TBを判定する。後段制御モジュール110bは、前段制御モジュール110aによって判定された車両CRの目標挙動TBに基づいて、車載装置30に与える制御情報CMDを生成する。
[Control module hierarchy]
The layering of the
ここで、車両CRの目標挙動TBとは、図2に示した一例においては「右に曲がりながら加速」である。この一例の場合、車両CRは、例えば、交差点の右折レーンにおいて右折待ちをしており、同じく右折待ちをしている前車の進行に追従して交差点を右折する。検出情報生成部20は、車両CRが交差点の右折レーンにいることを示す検出結果DRと、車両CRの前車が進行して右折を開始したこと示す検出結果DRとを、車載制御装置10に供給する。前段制御モジュール110aは、これらの検出結果DRに基づいて、車両CRの目標挙動TBが「右に曲がりながら加速」することであると判定する。後段制御モジュール110bは、前段制御モジュール110aによって判定された車両CRの目標挙動TB、すなわち「右に曲がりながら加速」に基づいて、「ハンドル(ステアリング)を右に切る:値1」及び、制御情報CMD「アクセルを踏む:値1」を制御情報CMDとして生成する。
図1に示す一例では、制御モジュール110のうち、制御モジュール111と制御モジュール112とが、前段制御モジュール110aに相当し、制御モジュール115と制御モジュール116とが後段制御モジュール110bに相当する。すなわち、同図の一例では、制御モジュール111と制御モジュール115とが互いに階層化され、制御モジュール112と制御モジュール116とが互いに階層化されている。
Here, the target behavior TB of the vehicle CR is "acceleration while turning to the right" in the example shown in FIG. In the case of this example, the vehicle CR is waiting for a right turn in the right turn lane of the intersection, and turns right at the intersection following the progress of the vehicle in front, which is also waiting for the right turn. The detection
In the example shown in FIG. 1, among the
[選択モジュールの階層化]
選択モジュール100の階層化について説明する。階層化された選択モジュール100には、前段選択モジュール100aと、後段選択モジュール100bとがある。このうち、前段選択モジュール100aは、次階層の複数の選択モジュール100の中から車両CRの周囲の状況に応じた選択モジュール100を選択する。後段選択モジュール100bは、前段選択モジュール100aによって選択され、次階層の複数の演算モジュールMの中から車両CRの周囲の状況に応じた演算モジュールMを選択する。
[Layered selection module]
The layering of the
図1に示す一例では、選択モジュール100のうち、選択モジュール101と選択モジュール102との間の関係では、選択モジュール101が前段選択モジュール100aに相当し、選択モジュール102が後段選択モジュール100bに相当する。また、選択モジュール102と選択モジュール103との間の関係では、選択モジュール102が前段選択モジュール100aに相当し、選択モジュール103が後段選択モジュール100bに相当する。
In the example shown in FIG. 1, in the relationship between the
ロガー40は、車載制御装置10、検出情報生成部20及び車載装置30と接続されており、これら各部、各装置が出力する情報を一時記憶する。
The
通信部50は、基地局BSを介して配信装置70との間において情報を送受信する。具体的には通信部50は、ロガー40に一時記憶されている情報を、配信装置70に送信する。また、通信部50は、配信装置70が提供する演算モジュールMの更新データを受信する。以下の説明において、配信装置70が提供する演算モジュールMの更新データのことを、配信対象演算モジュールMDTとも記載する。
The
モジュール更新部60は、通信部50が配信対象演算モジュールMDTを受信した場合に、車載制御装置10の演算モジュールMを、配信対象演算モジュールMDTに更新する。この一例では、車載制御装置10の演算モジュールMは、例えばフラッシュメモリなどの書き換え可能な不揮発性メモリに記憶されている。この場合、モジュール更新部60は、既に不揮発性メモリに記憶されている演算モジュールMを、通信部50が受信した配信対象演算モジュールMDTに書き換える。
When the
[配信装置70の機能構成]
配信装置70は、車両CRから提供されるログデータに基づいて演算モジュールMを再学習することにより演算モジュールMを更新し、更新した演算モジュールMを車両CRに配布する。配信装置70には、ログデータ記憶部80と、モジュールライブラリ90とが接続される。なお、これらログデータ記憶部80とモジュールライブラリ90とは、配信装置70とは別体の装置として構成されるとして説明するがこれに限られない。配信装置70と、ログデータ記憶部80と、モジュールライブラリ90とは、一部又は全部が一体の装置として構成されてもよい。
[Functional configuration of distribution device 70]
The
ログデータ記憶部80には、車両CRから取得された検出結果DR及び制御情報CMDが記憶される。以下の説明において、車両CRから取得された検出結果DR及び制御情報CMDを総称してログデータともいう。
モジュールライブラリ90には、配信装置70が配信する演算モジュールMが記憶される。配信装置70は、モジュールライブラリ90に記憶される演算モジュールMから配信対象の演算モジュールMを選択し、選択した演算モジュールMを車両CRに対して配信する。
The log
The calculation module M distributed by the
配信装置70は、配信装置通信部710と、情報取得部720と、学習部730と、選択部740とを備える。
配信装置通信部710は、車両CRの通信部50が送信するログデータを受信する。また、配信装置通信部710は、配信対象演算モジュールMDTを車両CRに対して送信する。
情報取得部720は、ログデータ記憶部80(記憶部)から、検出結果DR及び制御情報CMDを取得する。
学習部730は、情報取得部720が取得する検出結果DR及び制御情報CMDに基づいて、ニューロ演算モジュールMNに対する学習を行う。
選択部740は、学習部730が行う学習により更新されたニューロ演算モジュールMNである更新後演算モジュールMATのうち、所定の選択条件を満たす更新後演算モジュールMATを、配信対象演算モジュールMDTとして選択する。
The
The distribution
The
The
The
選択部740は、配信対象モジュール選択部741と、配信先車両選択部742とを備える。配信対象モジュール選択部741は、モジュールライブラリ90に記憶される演算モジュールMのなかから、配信対象演算モジュールMDTを選択する。配信先車両選択部742は、選択された配信対象演算モジュールMDTの配信先の車両CRを、複数の車両CRのなかから選択する。
The
選択部740は、選択した配信対象演算モジュールMDTを配信装置通信部710に供給する。配信装置通信部710は、選択部740が選択した配信対象演算モジュールMDTを、車載制御装置10に対して配信する。配信装置通信部710が配信対象演算モジュールMDTを送信する場合には、配信装置通信部710は、配信部として機能する。
The
[車載制御装置10の演算経路]
次に、図3を参照して、車載制御装置10の演算経路について説明する。
図3は、本実施形態の車載制御装置10の演算経路の一例を示す図である。選択モジュール101は、不図示の取得部120から検出結果DRを取得する。選択モジュール101は、選択モジュール102又は制御モジュール112のいずれを選択するべきかを、検出結果DRに基づいて判定する。この一例では、選択モジュール101は、選択モジュール102を選択する。次に、選択モジュール102は、選択モジュール103又は制御モジュール111のいずれを選択するべきかを、検出結果DRに基づいて判定する。この一例では、選択モジュール102は、制御モジュール111を選択する。制御モジュール111は、車両CRの目標挙動TBを判定し、制御モジュール115に目標挙動TBを供給する。制御モジュール115は、目標挙動TBに基づいて制御情報CMDを生成する。生成された制御情報CMDは、不図示の出力部130によって各ECU300に供給される。
[Calculation path of in-vehicle control device 10]
Next, the calculation path of the in-
FIG. 3 is a diagram showing an example of the calculation path of the vehicle-mounted
[車載制御装置の処理の流れ(実施例1)]
図4は、本実施形態の車載制御装置10の処理の流れの一例を示す図である。この一例では、車載制御装置10は、1つの選択モジュール100と、2つの制御モジュール110とを演算モジュールMとして備える。この一例の場合、車載制御装置10の演算モジュールMは、1段目の選択モジュール100と、2段目の制御モジュール110との2層に階層化されている。
[Processing Flow of In-Vehicle Control Device (Example 1)]
FIG. 4 is a diagram showing an example of a processing flow of the in-
(ステップS10)センサ部200は、車両CRの周囲の状況を検出して、検出した結果を検出結果DRとして出力する。
(ステップS20)検出結果処理部210は、ステップS10において出力された検出結果DRに基づいて、物体の有無、物体の形状・大きさ・種類、物体までの距離、物体の移動速度などを検出する。検出結果処理部210は、検出した結果を検出結果DRとして車載制御装置10に出力する。
(ステップS30)車載制御装置10の取得部120は、センサ部200から出力される検出結果DR、又は検出結果処理部210から出力される検出結果DRを取得する。
(Step S10) The
(Step S20) The detection
(Step S30) The
(ステップS40)選択モジュール100は、複数の制御モジュール110のうちから、ステップS30において取得された検出結果DRが示す車両CRの周囲の状況に応じた制御モジュール110を選択する。
(ステップS50)制御モジュール110は、検出結果DRに基づいて制御情報CMDを生成する。ここで、選択モジュール100が制御モジュール110−Aを選択した場合(ステップS40;A)には、制御モジュール110−AによってステップS50−1が実行される。選択モジュール100が制御モジュール110−Bを選択した場合(ステップS40;B)には、制御モジュール110−BによってステップS50−2が実行される。
(Step S40) The
(Step S50) The
(ステップS60)各ECU300は、ステップS50において生成された制御情報CMDに基づいて、アクチュエータ類を駆動することにより、車両CRの挙動を制御する。例えば、走行制御ECU301は、制御情報CMDに基づいてエンジンや走行用モータを駆動する(ステップS60−1)。ブレーキ制御ECU302は、制御情報CMDに基づいてブレーキを制御する(ステップS60−2)。ステアリングECU303は、制御情報CMDに基づいて、ステアリングの舵角を制御する(ステップS60−3)。
(Step S60) Each
[車載制御装置の処理の流れ(実施例2)]
次に、図5を参照して、車載制御装置10の処理の流れの第2の例について説明する。
図5は、本実施形態の車載制御装置10の処理の流れの第2の例を示す図である。なお、以下の説明では、図4の一例において説明した各部及び各動作と同一のものについては、同一の符号を付してその説明を省略する。本実施例では、図4に示した実施例1に対して、制御モジュール110が複数の階層に分割されている点で異なる。
[Processing flow of in-vehicle control device (Example 2)]
Next, a second example of the processing flow of the in-
FIG. 5 is a diagram showing a second example of the processing flow of the vehicle-mounted
(ステップS150)前段制御モジュール110aは、検出結果DRに基づいて車両CRの目標挙動TBを生成する。ここで、選択モジュール100が前段制御モジュール110a−Aを選択した場合(ステップS40;A)には、前段制御モジュール110a−AによってステップS150−1が実行される。選択モジュール100が前段制御モジュール110a−Bを選択した場合(ステップS40;B)には、前段制御モジュール110a−BによってステップS150−2が実行される。
(Step S150) The front-
(ステップS160)後段制御モジュール110bは、車両CRの目標挙動TBと検出結果DRとに基づいて制御情報CMDを生成する。ここで、選択モジュール100が後段制御モジュール110b−Aを選択した場合(ステップS150;A)には、後段制御モジュール110b−AによってステップS160−1が実行される。選択モジュール100が後段制御モジュール110b−Bを選択した場合(ステップS150;B)には、後段制御モジュール110b−BによってステップS160−2が実行される。
(Step S160) The latter
[車載制御装置の処理の流れ(実施例3)]
次に、図6を参照して、車載制御装置10の処理の流れの第3の例について説明する。
図6は、本実施形態の車載制御装置10の処理の流れの第3の例を示す図である。なお、以下の説明では、図4及び図5の一例において説明した各部及び各動作と同一のものについては、同一の符号を付してその説明を省略する。本実施例では、図4に示した実施例1に対して、選択モジュール100が複数の階層に分割されている点で異なる。
[Processing flow of in-vehicle control device (Example 3)]
Next, a third example of the processing flow of the in-
FIG. 6 is a diagram showing a third example of the processing flow of the vehicle-mounted
(ステップS240)前段選択モジュール100aは、複数の後段選択モジュール100b(後段選択モジュール100b−A及び100b−B)のうちから、ステップS30において取得された検出結果DRが示す車両CRの周囲の状況に応じた後段選択モジュール100bを選択する。
(ステップS250)後段選択モジュール100bは、複数の制御モジュール110(制御モジュール110−A1、110−A2、110−B1及び110−B2)のうちから、ステップS30において取得された検出結果DRが示す車両CRの周囲の状況に応じた制御モジュール110を選択する。
(Step S240) The front-
(Step S250) The latter
なお、上述した実施例2及び実施例3を組み合わせて演算モジュールMが構成されていてもよい。 The calculation module M may be configured by combining the above-described second and third embodiments.
[車載制御装置の演算モジュール構成の具体例]
次に、図7を参照して、本実施形態の演算モジュールMの構成の具体例について説明する。
図7は、本実施形態の演算モジュールMの構成の具体例を示す図である。選択モジュール100は、選択モジュール101〜選択モジュール104の4階層によって構成される。選択モジュール101〜選択モジュール104は、いずれもニューラルネットワークNNによって演算を行う。
[Specific example of arithmetic module configuration of in-vehicle control device]
Next, a specific example of the configuration of the calculation module M of the present embodiment will be described with reference to FIG. 7.
FIG. 7 is a diagram showing a specific example of the configuration of the calculation module M of the present embodiment. The
制御モジュール110は、3つの制御モードMDに分類される。この制御モードMDには、ゆずりあいモードMD1と、通常走行モードMD2と、緊急行動モードMD3とがある。
ゆずりあいモードMD1は、ラウンドアバウトでの加減速(制御モジュール111)、レーン走行(制御モジュール115)によって構成される。
通常走行モードMD2には、ラウンドアバウト・交差点周辺走行モードMD2−1と、直線路走行モードMD2−2とがある。ラウンドアバウト・交差点周辺走行モードMD2−1には、さらに加減速モードMD2−1−1と、停止モードMD2−1−2とがある。
加減速モードMD2−1−1は、対向車・合流先の車両に応じた加減速(制御モジュール113a)と、レーン走行(制御モジュール117a)とによって構成される。
停止モードMD2−1−2は、一旦停止線での停止(制御モジュール113b)と、レーン走行(制御モジュール117b)とによって構成される。
直線路走行モードMD2−2は、先行車に応じた加減速(制御モジュール113)と、レーン走行(制御モジュール117)とによって構成される。
緊急行動モードMD3は、緊急停止(制御モジュール112)と、レーン走行(制御モジュール116)とによって構成される。
The
The Yuzuriai mode MD1 is composed of roundabout acceleration / deceleration (control module 111) and lane travel (control module 115).
The normal traveling mode MD2 includes a roundabout / intersection peripheral traveling mode MD2-1 and a straight road traveling mode MD2-2. The roundabout / intersection area traveling mode MD2-1 further includes an acceleration / deceleration mode MD2-1-1 and a stop mode MD2-1-2.
The acceleration / deceleration mode MD2-1-1 is composed of acceleration / deceleration (
The stop mode MD2-1-2 is composed of a stop at a stop line (control module 113b) and a lane run (
The straight road traveling mode MD2-2 is composed of acceleration / deceleration (control module 113) according to the preceding vehicle and lane traveling (control module 117).
The emergency action mode MD3 is composed of an emergency stop (control module 112) and lane travel (control module 116).
ここで、ラウンドアバウトでの加減速(制御モジュール111)及び緊急停止(制御モジュール112)は、いずれもニューラルネットワークNNによって演算を行う。
レーン走行(制御モジュール115、制御モジュール116、制御モジュール117、制御モジュール117a、及び制御モジュール117b)は、いずれもニューラルネットワークNNとPID(Proportional−Integral−Differential)制御アルゴリズムとによって演算を行う。
先行車に応じた加減速(制御モジュール113)、対向車・合流先の車両に応じた加減速(制御モジュール113a)及び一旦停止線での停止(制御モジュール113b)は、いずれもルールベース演算によって演算を行う。ルールベース演算とは、車載装置30に与える制御情報CMDを算出する演算手順について、検出結果DRと制御情報CMDとの対応関係が予め定められているものをいう。ルールベース演算の一例には、if−then−elseによる条件分岐によって制御情報CMDを算出する演算方式がある。
Here, acceleration / deceleration (control module 111) and emergency stop (control module 112) at the roundabout are both calculated by the neural network NN.
The lane travel (
Acceleration / deceleration according to the preceding vehicle (control module 113), acceleration / deceleration according to the oncoming vehicle / merging destination vehicle (
選択モジュール101は、取得部120が取得した検出結果DRに基づき、選択モジュール102又は緊急行動モードMD3の制御モジュール110のうち、いずれか一方を選択する。一例として、車両CRの走行中に、横道からの人の飛び出しや前車の積載物の落下などの緊急状態が発生した場合には、選択モジュール101は、緊急行動モードMD3の制御モジュール110を選択する。選択モジュール101は、この一例のような緊急状態が発生していなければ選択モジュール102を選択する。
The
選択モジュール102は、検出結果DRに基づき、ゆずりあいモードMD1又は選択モジュール103のうち、いずれか一方を選択する。一例として、車両CRがラウンドアバウト(環状交差点)を走行している状態では、車両同士が互いにゆずりあって走行することにより車両群全体が効率よく走行することができるという場合がある。このような場合には、選択モジュール102は、ゆずりあいモードMD1を選択する。選択モジュール102は、ラウンドアバウトを走行していなければ選択モジュール103を選択する。
The
選択モジュール103は、選択モジュール104又は直線路走行モードMD2−2のうち、いずれか一方を選択する。一例として、車両CRがラウンドアバウトや交差点を走行する場合には、選択モジュール103は、選択モジュール104を選択する。車両CRが直線路を走行する場合には、選択モジュール103は、直線路走行モードMD2−2を選択する。
The
選択モジュール104は、加減速モードMD2−1−1又は停止モードMD2−1−2のうち、いずれか一方を選択する。一例として、車両CRが信号機付きの交差点において停止(赤)信号が現示されている場合や一時停止標識のある交差点を走行する場合には、選択モジュール104は、停止モードMD2−1−2を選択する。車両CRがラウンドアバウト内に合流する場合や、ラウンドアバウト内を先行車に追従して走行する場合などには、選択モジュール104は、加減速モードMD2−1−1を選択する。
The
各制御モードMDに属する制御モジュール110は、選択モジュール100によって選択されると、出力部130を介して各ECU300に演算結果を制御情報CMDとして出力する。
When the
[演算モジュールMの学習手順]
次に、学習部730が行う演算モジュールMの学習手順の一例について、図8を参照して説明する。
図8は、本実施形態の演算モジュールMの学習手順の一例を示す図である。一例として、制御モジュール110が前段制御モジュール110aと後段制御モジュール110bとの2階層で構成されており、選択モジュール100が複数の前段制御モジュール110aのうちから、特定の前段制御モジュール110aを選択するように構成されている場合について説明する。
[Learning procedure of calculation module M]
Next, an example of the learning procedure of the calculation module M performed by the
FIG. 8 is a diagram showing an example of a learning procedure of the calculation module M of the present embodiment. As an example, the
第1段階においては、後段制御モジュール110bの学習(例えば、機械学習)が行われる(図8(A))。この後段制御モジュール110bには、PID制御アルゴリズムが含まれている。第1段階においては、このPID制御のパラメータをどのような値にすればよいかを学習させる。
第2段階においては、学習済みの後段制御モジュール110bを前段制御モジュール110aに接続して、前段制御モジュール110aの学習が行われる(図8(B))。この第2段階においては、前段制御モジュール110aごとに、システム設計者がどのような走行シーン向けの前段制御モジュール110aであるかを決めて、その走行シーンのデータに基づいて学習させる。すなわち、前段制御モジュール110aについて、特定の走行シーンだけに絞って学習させる。
第3段階においては、学習済みの後段制御モジュール110b及び前段制御モジュール110aを選択モジュール100に接続して、選択モジュール100を学習させる(図8(C))。この第3段階においては、検出結果DRに対する前段制御モジュール110aの挙動を観察しつつ、ある検出結果DRについて、どの前段制御モジュール110aを選択すればよいのかを探る。この結果、第3段階においては、ある検出結果DRがどのような走行シーンを示しているのかを選択モジュール100に学習させることになる。
In the first stage, learning (for example, machine learning) of the subsequent
In the second stage, the learned rear-
In the third stage, the trained rear-
すなわち、この一例では、ある演算モジュールMの後段の演算モジュールMは2つ以上あり、それぞれ異なる状況に特化して動力、操舵装置、制動装置の制御情報CMDを決定できるように機械学習した後に、前段の演算モジュールMに接続される。前段のモジュールは自動車の走行中に得られたセンサ部200や検出結果処理部210の検出結果DRから状況判断を行い、そのときの状況に応じて後段の演算モジュールMのいずれか1つを選択して動作させる。動作した後段の演算モジュールMはセンサ部200や検出結果処理部210の検出結果DRから動力、操舵装置、制動装置の制御情報CMDを決定する。
That is, in this example, there are two or more arithmetic modules M in the subsequent stage of a certain arithmetic module M, and after machine learning so that the control information CMD of the power, steering device, and braking device can be determined specifically for different situations, It is connected to the arithmetic module M in the previous stage. The module in the first stage determines the situation from the detection result DR of the
[配信対象演算モジュールMDTの選択]
次に、配信装置70の選択部740による配信対象演算モジュールMDTの選択手順について説明する。
[Selection of calculation module MDT to be distributed]
Next, the procedure for selecting the distribution target calculation module MDT by the
図9は、本実施形態の選択部740による配信対象演算モジュールMDTの選択手順の一例を模式的に示す図である。モジュールライブラリ90には、更新前演算モジュールMBFと、更新後演算モジュールMATとが記憶されている。ここで、更新前演算モジュールMBFとは、学習部730による学習前の演算モジュールMである。一例として、更新前演算モジュールMBFとは、車両CRに配信済みの配信対象演算モジュールMDTと同一の演算モジュールMである。更新前演算モジュールMBFには、車両CRの車載制御装置10に含まれる各演算モジュールMに対応する演算モジュールMが含まれる。例えば、更新前演算モジュールMBFには、図1に示した選択モジュール101に対応する更新前演算モジュールMBFとしての更新前演算モジュールMBF1と、図1に示した選択モジュール102に対応する更新前演算モジュールMBFとしての更新前演算モジュールMBF2とが含まれる。この一例では、モジュールライブラリ90には、m種類(mは自然数。)の更新前演算モジュールMBFが記憶されている。すなわち、モジュールライブラリ90には、更新前演算モジュールMBF1から更新前演算モジュールMBFmまでの更新前演算モジュールMBFが記憶されている。これら更新前演算モジュールMBFのうち、k種類目(kは自然数。)の更新前演算モジュールMBFを更新前演算モジュールMBFkと記載する。
FIG. 9 is a diagram schematically showing an example of a procedure for selecting the distribution target calculation module MDT by the
学習部730(同図においては不図示)は、これらの各更新前演算モジュールMBFについて、ログデータ記憶部80に記憶されているログデータに基づいて学習を行う。学習部730は、学習を行った演算モジュールMを更新後演算モジュールMATとして、モジュールライブラリ90に記憶させる。具体的には、学習部730は、更新前演算モジュールMBF1に対して学習を行い、学習後の演算モジュールMを更新後演算モジュールMAT1としてモジュールライブラリ90に記憶させる。同様に、学習部730は、それぞれのk(ただし、1≦k≦m。)について、更新前演算モジュールMBFkに対して学習を行い、学習後の演算モジュールMを更新後演算モジュールMATkとしてモジュールライブラリ90に記憶させる。
The learning unit 730 (not shown in the figure) learns each of these pre-update calculation module MBFs based on the log data stored in the log
なお、学習部730は、m種類の更新前演算モジュールMBFのうち、すべての種類の更新前演算モジュールMBFに対して学習を行ってもよい。また、学習部730が学習を行わない更新前演算モジュールMBFがあってもよい。
また、学習部730は、更新後演算モジュールMATに対して繰り返し(複数回の)学習を行ってもよい。
The
Further, the
選択部740は、モジュールライブラリ90に記憶されている更新後演算モジュールMATのなかから、配信対象演算モジュールMDTを選択する。同図の一例では、選択部740は、更新後演算モジュールMATkを配信対象演算モジュールMDTとして選択する。配信装置通信部710は、選択部740が選択した更新後演算モジュールMATkを配信対象演算モジュールMDTとして車両CRに対して配信(送信)する。
The
[配信装置70の動作]
図10を参照して、本実施形態の配信装置70の動作の一例について説明する。
図10は、本実施形態の配信装置70の動作の一例を示す図である。同図においては、学習に必要なログデータがログデータ記憶部80に記憶されており、学習対象の演算モジュールMがモジュールライブラリ90に記憶されているとして説明する。
[Operation of distribution device 70]
An example of the operation of the
FIG. 10 is a diagram showing an example of the operation of the
(ステップS110)学習部730は、モジュールライブラリ90に記憶されている演算モジュールMのなかから、学習対象の演算モジュールMを選択する。
(ステップS120)学習部730は、ログデータ記憶部80からログデータを取得する。
(ステップS130)学習部730は、ステップS120において取得したログデータに基づいて、ステップS110において選択した演算モジュールM(例えば、更新前演算モジュールMBF)に対する学習を実施する。学習部730は、学習後の演算モジュールMを更新後演算モジュールMATとしてモジュールライブラリ90に記憶させる。
(Step S110) The
(Step S120) The
(Step S130) The
(ステップS140)選択部740は、モジュールライブラリ90に記憶されている更新後演算モジュールMATのうち、配信の対象となる演算モジュールMを配信対象演算モジュールMDTとして選択する。
(ステップS150)配信装置通信部710は、ステップS140において選択された配信対象演算モジュールMDTを車両CRに対して配信(送信)する。
次に、ステップS140の詳細について、すなわち、選択部740による配信対象演算モジュールMDTの選択条件について説明する。
(Step S140) The
(Step S150) The distribution
Next, the details of step S140, that is, the selection conditions of the distribution target calculation module MDT by the
[配信対象演算モジュールMDTの選択条件(1)学習回数による選択]
選択部740は、学習部730による演算モジュールMの学習回数に基づいて、配信対象演算モジュールMDTを選択する。以下、図11を参照して、より具体的に説明する。
[Selection conditions for distribution target calculation module MDT (1) Selection based on the number of learnings]
The
図11は、本実施形態の学習部730による演算モジュールMの学習回数の一例を示す図である。学習部730は、演算モジュールMに対する学習を行うごとに、演算モジュールMの学習回数を記録する。同図の一例では、更新後演算モジュールMAT1は、500回の学習がなされている。これと同様に、更新後演算モジュールMAT2について100回、更新後演算モジュールMAT3について300回、…、更新後演算モジュールMATkについて1000回、…、更新後演算モジュールMATmについて300回の学習がなされている。
FIG. 11 is a diagram showing an example of the number of times the calculation module M is learned by the
選択部740は、更新後演算モジュールMATのうち、学習回数が所定のしきい値を超えている演算モジュールMを配信対象演算モジュールMDTとして選択する。一例として、所定のしきい値が800回である場合、選択部740は、800回を超える学習がなされている更新後演算モジュールMATを、配信対象演算モジュールMDTとして選択する。同図の一例では、選択部740は、所定のしきい値である800回を超える学習回数の演算モジュールMとして、更新後演算モジュールMATkを配信対象演算モジュールMDTとして選択する。
The
すなわち、この一例において所定の選択条件とは、演算モジュールMに対する学習の回数による条件である。また、選択部740は、演算モジュールMに対する学習回数が所定のしきい値を超える更新後演算モジュールMATを配信対象演算モジュールMDTとして選択する。
なお、ここでは、選択部740は、1つの更新後演算モジュールMATを選択するとして説明したが、これに限られない。選択部740は、演算モジュールMに対する学習回数が所定のしきい値を超える更新後演算モジュールMATが複数ある場合には、これら複数の更新後演算モジュールMATをそれぞれ配信対象演算モジュールMDTとして選択してもよい。
That is, in this example, the predetermined selection condition is a condition based on the number of times of learning for the calculation module M. Further, the
Here, the
[配信対象演算モジュールの選択条件(2)出力値どうしの比較による選択]
選択部740は、更新前演算モジュールMBFの出力値と、更新後演算モジュールMATの出力値との比較結果に基づいて、配信対象演算モジュールMDTを選択する。以下、図12を参照して、より具体的に説明する。
[Selection conditions for calculation module to be distributed (2) Selection by comparing output values]
The
図12は、本実施形態の選択部740の演算モジュールMの選択動作の一例を示す図である。
(ステップS210)選択部740は、演算モジュールMに対する入力値INi(0<i≦I;i、Iは自然数。)を用意する。一例として、選択部740は、ログデータ記憶部80に記憶されているログデータのうち、検出結果DRに基づいてI種類の入力値INを生成する。
(ステップS220)選択部740は、モジュール判定のためのモジュールカウンタnをn=1に初期化する。
(ステップS230)選択部740は、モジュール判定のための入力値カウンタiをi=1に初期化する。
FIG. 12 is a diagram showing an example of a selection operation of the calculation module M of the
(Step S210) The selection unit 740 prepares an input value IN i (0 <i ≦ I; i and I are natural numbers) for the calculation module M. As an example, the
(Step S220) The
(Step S230) The
(ステップS240)選択部740は、更新前演算モジュールMBFnに対して、ステップS210において生成した入力値INiを入力(供給)し、その結果得られる更新前演算モジュールMBFnの出力値OUTi_beforeを取得する。選択部740は、取得した出力値OUTi_beforeを記憶部(不図示)に記憶させる。
(Step S240) The
(ステップS250)選択部740は、更新後演算モジュールMATnに対して、ステップS210において生成した入力値INiを入力(供給)し、その結果得られる更新後演算モジュールMATnの出力値OUTi_afterを取得する。選択部740は、取得した出力値OUTi_afterを記憶部(不図示)に記憶させる。
(Step S250) The
(ステップS260)選択部740は、入力値カウンタiが、入力値INの種類数Iに達しているか否かを判定する。選択部740は、入力値カウンタiが、入力値INの種類数Iに達していないと判定した場合(ステップS260;NO)には、入力値カウンタiをインクリメントして、処理をステップS240に戻す。選択部740は、入力値カウンタiが、入力値の種類数Iに達していると判定した場合(ステップS260;YES)には、処理をステップS270に進める。
(Step S260) The
(ステップS270)選択部740は、ステップS240において得られた更新前演算モジュールMBFnの出力値OUTi_beforeと、ステップS250において得られた更新後演算モジュールMATnの出力値OUTi_afterとを比較する。
(Step S270) selecting
図13は、本実施形態の選択部740による演算モジュールM間の比較の一例を示す図である。選択部740は、更新前演算モジュールMBFが出力する出力値OUTi_beforeと、更新後演算モジュールMATが出力する出力値OUTi_afterとを比較する。選択部740は、更新前演算モジュールMBFが出力する出力値OUTi_beforeと、更新後演算モジュールMATが出力する出力値OUTi_afterとの差が所定の判定基準を超える更新後演算モジュールMATを、配信対象演算モジュールMDTとして選択する。
FIG. 13 is a diagram showing an example of comparison between the calculation modules M by the
ここで、所定の判定基準は、一例として出力値OUTどうしのユークリッド距離に基づいて定められる。この場合、選択部740は、ある演算モジュールMの出力値OUTi_beforeと出力値OUTi_afterとの間のユークリッド距離が、所定の距離以上に離れている場合に、この演算モジュールMを配信対象演算モジュールMDTとして選択する。
Here, the predetermined determination criterion is determined based on the Euclidean distance between the output values OUT as an example. In this case, when the Euclidean distance between the output value OUT i_before and the output value OUT i_after of a certain arithmetic module M is more than a predetermined distance, the
なお、出力値OUTi_before及び出力値OUTi_afterの組は、入力値INの種類数Iに応じた数、存在する。この場合、選択部740は、出力値OUTi_before及び出力値OUTi_afterの組をベクトルとみなして、出力値OUTi_beforeと出力値OUTi_afterとの間のユークリッド距離の組数ぶんの平均値(つまり、平均ユークリッド距離)を算出する。選択部740は、ある演算モジュールMについて算出した平均ユークリッド距離が、所定の距離以上に離れている場合に、この演算モジュールMを配信対象演算モジュールMDTとして選択する。
The set of the output value OUT i_before and the output value OUT i_after exists in a number corresponding to the number of types I of the input value IN. In this case, the
(ステップS280)図12に戻り、選択部740は、モジュールカウンタnが選択対象の演算モジュールMのモジュール数mに達しているか否かを判定する。選択部740は、モジュールカウンタnが、演算モジュールMのモジュール数mに達していないと判定した場合(ステップS280;NO)には、モジュールカウンタnをインクリメントして、処理をステップS230に戻す。選択部740は、モジュールカウンタnが、演算モジュールMのモジュール数mに達していると判定した場合(ステップS280;YES)には、処理を終了する。
(Step S280) Returning to FIG. 12, the
[実施形態のまとめ]
以上説明したように、本実施形態の配信装置70は、モジュールライブラリ90に記憶されている更新後演算モジュールMATのなかから、配信対象演算モジュールMDTを選択して配信する。このように構成された配信装置70によれば、モジュールライブラリ90に記憶されている更新後演算モジュールMATを、例えば、すべて配信する場合に比べて、演算モジュールMの配信時の通信量を低減することができる。
[Summary of Embodiment]
As described above, the
また、本実施形態の配信装置70は、選択部740が、演算モジュールMに対する学習回数が所定のしきい値を超える更新後演算モジュールMATを配信対象演算モジュールMDTとして選択する。ここで、学習回数が所定値を超えていれば、演算モジュールMの学習結果が所定の程度で飽和し、出力値OUTがより安定する。このように構成された配信装置70によれば、よく学習され、学習結果がより安定した演算モジュールMを配信することができる。
Further, in the
また、本実施形態の配信装置70は、選択部740が、選択部740は、更新前演算モジュールMBFが出力する出力値OUTと、更新後演算モジュールMATが出力する出力値OUTとの差が所定の判定基準を超える更新後演算モジュールMATを、配信対象演算モジュールMDTとして選択する。ここで、演算モジュールMの学習前の出力値OUTと学習後の出力値OUT間の差が大きければ、演算モジュールMがよく学習されたことを示す。このように構成された配信装置70によれば、よく学習された演算モジュールMを配信することができる。
Further, in the
また、上述したように演算モジュールMを構成することにより、配信装置70は、演算モジュールM毎に学習させることができ、かつ学習済みの演算モジュールMを用いて他の演算モジュールMを学習させることができる。このため、配信装置70によれば、すべての演算モジュールMを同時に学習させる場合に比べて学習効率が高くなり、短期間で学習させることができる。つまり、配信装置70によれば、車両CRの挙動を制御するための演算モジュールMの学習の難度を低減することができる。
Further, by configuring the arithmetic module M as described above, the
なお、選択部740は、上述した演算モジュールMに対する学習回数に基づく第1の選択条件と、更新前演算モジュールMBFの出力値と更新後演算モジュールMATの出力値との比較結果に基づく第2の選択条件とを組み合わせて、配信対象演算モジュールMDTを選択してもよい。
具体的には、選択部740は、学習回数が所定のしきい値を超える演算モジュールMを配信候補として選択し、配信候補として選択した演算モジュールMの中から、出力値を比較することにより配信対象演算モジュールMDTを選択する。すなわち、選択部740は、第1の選択条件に基づいて絞り込まれた演算モジュールMの中から、第2の選択条件に基づいて配信対象演算モジュールMDTを選択する。ここで、第2の選択条件(例えば、演算モジュールMの出力値どうしの比較結果)に基づく選択処理の処理負荷は、第1の選択条件(例えば、学習回数)に基づく選択処理の処理負荷よりも大きい。すなわち、選択部740は、処理負荷の比較的小さい選択条件を第1の選択条件として、処理負荷の比較的大きい選択条件を第2の選択条件として、複数段階の判定を行う。
このように構成することにより、本実施形態の配信装置70は、処理負荷の比較的大きい選択条件のみによって判定を行う場合に比べ、選択部740による処理負荷を低減することができる。
The
Specifically, the
With this configuration, the
[変形例(1)演算モジュール群の出力値どうしの比較による選択]
上述した実施形態においては、1つの演算モジュールMについて更新前演算モジュールMBFの出力値OUTと、更新後演算モジュールMATの出力値OUTとの比較を行うものとして説明した。本変形例においては、複数の演算モジュールMを組み合わせた演算モジュール群について、更新前の演算モジュール群の出力値OUTと、更新後の演算モジュール群の出力値OUTとの比較を行う点で、上述した実施形態と異なる。ここで、更新後の演算モジュール群とは、更新前の演算モジュール群に含まれる演算モジュールMのうち、更新対象の1(又は複数)の演算モジュールMについて学習を行った後、この更新対象の演算モジュールMを、更新前の演算モジュール群の該当する演算モジュールMから置き換えた演算モジュール群のことである。
[Modification example (1) Selection by comparing output values of arithmetic modules]
In the above-described embodiment, it has been described that one arithmetic module M is compared with the output value OUT of the pre-update arithmetic module MBF and the output value OUT of the post-update arithmetic module MAT. In this modification, the output value OUT of the arithmetic module group before the update and the output value OUT of the arithmetic module group after the update are compared with each other in the arithmetic module group in which a plurality of arithmetic modules M are combined. It is different from the embodiment. Here, the updated arithmetic module group refers to one (or a plurality) arithmetic modules M to be updated among the arithmetic modules M included in the arithmetic module group before the update, and then the update target. This is an arithmetic module group in which the arithmetic module M is replaced with the corresponding arithmetic module M of the arithmetic module group before the update.
図14は、本実施形態の変形例における選択部740による演算モジュール群間の比較の一例を示す図である。この一例において、更新前の演算モジュール群10aは、車両CRの車載制御装置10の演算モジュール群によって構成される。ここで、車両CRの車載制御装置10の演算モジュール群には、選択モジュール101、選択モジュール102、選択モジュール103、制御モジュール111、制御モジュール112、制御モジュール113、制御モジュール114、制御モジュール115及び制御モジュール116が含まれる(図1を参照)。
FIG. 14 is a diagram showing an example of comparison between arithmetic module groups by the
この場合、更新前の演算モジュール群10aは、選択モジュール101、選択モジュール102、選択モジュール103、制御モジュール111、制御モジュール112、制御モジュール113、制御モジュール114、制御モジュール115及び制御モジュール116を含む。
ここで、更新対象の演算モジュールMが、制御モジュール111である場合について説明する。すなわちこの場合、制御モジュール111が、更新前演算モジュールMBFnに相当する。
In this case, the
Here, a case where the arithmetic module M to be updated is the
この一例において、更新後の演算モジュール群10bは、選択モジュール101、選択モジュール102、選択モジュール103、制御モジュール111、制御モジュール112、制御モジュール113、制御モジュール114、制御モジュール115及び制御モジュール116を含む。
この一例では、制御モジュール111についての学習が行われる。制御モジュール111が、更新後演算モジュールMATnに相当する。
In this example, the updated
In this example, learning about the
この変形例において、選択部740は、更新前の演算モジュール群10aの出力値OUTi_beforeと、更新後の演算モジュール群10bの出力値OUTi_afterとの比較結果に基づいて、配信対象演算モジュールMDTを選択する。すなわち、選択部740は、更新前演算モジュールMBFを含む階層化された複数の演算モジュールMが出力する出力値OUTと、更新前演算モジュールMBFが更新後演算モジュールMATに置換された複数の演算モジュールMが出力する出力値OUTとの差に基づいて、配信対象演算モジュールMDTを選択する。
In this modification, the
本変形例の配信装置70は、単一の演算モジュールMの出力結果だけでなく、階層化された演算モジュールMの出力結果に基づいて、配信対象演算モジュールMDTを選定する。このように構成された配信装置70によれば、単一の演算モジュールMの出力結果を比較する場合に比べて、より車両CRの挙動に近い出力結果を比較することができる。つまり、このように構成された配信装置70によれば、車両CRの挙動により近い環境において、よく学習された演算モジュールMを配信することができる。
The
[演算モジュールの階層に基づく選択]
図8を参照して上述したように、演算モジュールMの学習が下層から上層に向けて行われる結果、更新後演算モジュールMATが複数の階層に存在する場合がある。この場合に、選択部740は、階層ごとに、配信対象演算モジュールMDTを選択する。
[Selection based on the hierarchy of arithmetic modules]
As described above with reference to FIG. 8, as a result of learning of the arithmetic module M from the lower layer to the upper layer, the updated arithmetic module MAT may exist in a plurality of layers. In this case, the
具体的には、選択部740は、階層のうち下層に存在する更新後演算モジュールMATを配信対象演算モジュールMDTとして選択したのちに、階層のうち上層に存在する更新後演算モジュールMATを配信対象演算モジュールMDTとして選択する。
Specifically, the
図15及び図16を参照して、より具体的に説明する。
図15は、本実施形態の変形例における選択部740による演算モジュール群間の第一段階の比較の一例を示す図である。
ここでは、学習部730は、制御モジュール111及び制御モジュール115について学習を行う場合を一例にして説明する。この場合、制御モジュール111が上層の演算モジュールMであり、制御モジュール115が下層の演算モジュールMである。選択部740は、制御モジュール111及び制御モジュール115を配信対象演算モジュールMDTとして選択するか否か(つまり、配信要否)を判定する。
この一例の場合、演算モジュール群10cには、更新前の制御モジュール111(更新前演算モジュールMBF111)と、更新前の制御モジュール115(更新前演算モジュールMBF115)とが含まれる。
A more specific description will be given with reference to FIGS. 15 and 16.
FIG. 15 is a diagram showing an example of a first-stage comparison between arithmetic module groups by the
Here, the case where the
In the case of this example, the
第一段階において、選択部740は、下層の演算モジュールM(この一例では、制御モジュール115)を差し替えた場合の出力比較を行う。より具体的には、選択部740は、演算モジュール群10cに含まれる更新前演算モジュールMBF115を、更新後演算モジュールMAT115に差し替えて、演算モジュール群10dを生成する。選択部740は、演算モジュール群10cの出力値OUTi_beforeと、演算モジュール群10dの出力値OUTi_afterとを比較する。
In the first stage, the
選択部740は、出力値OUTi_beforeと出力値OUTi_afterとの比較結果に基づいて、更新後演算モジュールMAT115の配信要否を判定する。ここでは選択部740が、更新後演算モジュールMAT115を配信対象として選択した場合を一例にして説明する。下層の演算モジュールMを配信対象として選択する場合、選択部740は、当該演算モジュールMの上層の演算モジュールMについても配信要否を判定する。この一例では、選択部740は、更新後演算モジュールMAT115を配信対象として選択した場合、その上層の演算モジュールMである更新後演算モジュールMAT111の配信要否を判定する。
Selecting
図16は、本実施形態の変形例における選択部740による演算モジュール群間の第二段階の比較の一例を示す図である。
第二段階において、選択部740は、上層の演算モジュールM(この一例では、制御モジュール111)を差し替えた場合の出力比較を行う。より具体的には、選択部740は、演算モジュール群10dに含まれる上層の制御モジュール111(更新前演算モジュールMBF111)を、更新後演算モジュールMAT111に差し替えて、演算モジュール群10eを生成する。選択部740は、演算モジュール群10dの出力値OUTi_beforeと、演算モジュール群10eの出力値OUTi_afterとを比較する。
FIG. 16 is a diagram showing an example of a second stage comparison between the calculation module group by the
In the second stage, the
選択部740は、出力値OUTi_beforeと出力値OUTi_afterとの比較結果に基づいて、更新後演算モジュールMAT111の配信要否を判定する。
Selecting
なお、この一例において、選択部740は、下層の演算モジュールMの配信要否を判定した後に、上層の演算モジュールMの配信要否を判定しているがこれに限られない。選択部740は、上層の演算モジュールMの配信要否を判定した後に、下層の演算モジュールMの配信要否を判定してもよい。
In this example, the
以上説明したように、本変形例の選択部740は、演算モジュールMの階層ごとに演算モジュールMの配信要否を判定する。このように構成された配信装置70によれば、複数の演算モジュールMをまとめて配信することができる。また、本変形例の選択部740は、複数の演算モジュールMをまとめて配信する際に、下層(又は上層)の演算モジュールMの差し替えによる上層(又は下層)の演算モジュールMの差し替えの要否を判定する。すなわち、本変形例の選択部740は、演算モジュールMの差し替えによる他の演算モジュールMの配信要否を、階層間の影響を加味して判定する。
ここで、演算モジュールMの階層間の影響を加味して配信する場合、配信対象の演算モジュールMとともに、当該演算モジュールMの上層に位置するすべての演算モジュールMを配信することも考えられる。しかしながら、配信対象の演算モジュールMの上層に位置するすべての演算モジュールMを配信する場合には、配信する演算モジュールMの数に応じて通信量が増大するという問題が生じる。
本変形例の配信装置70によれば、上層の演算モジュールMの配信要否を判定するため、配信対象の演算モジュールMの上層に位置するすべての演算モジュールMを配信する場合に比べて、通信量を低減することができる。
As described above, the
Here, in the case of distribution in consideration of the influence between the layers of the arithmetic module M, it is conceivable to distribute all the arithmetic modules M located in the upper layer of the arithmetic module M together with the arithmetic module M to be distributed. However, when all the arithmetic modules M located above the arithmetic module M to be distributed are distributed, there arises a problem that the communication amount increases according to the number of the arithmetic modules M to be distributed.
According to the
[変形例(2)車両CRの種類に応じて配信する]
更新後の演算モジュールMの配信優先度が、車両CRの種類によって定められていてもよい。ここで、更新後の演算モジュールM(更新後演算モジュールMAT)は、更新前の演算モジュールM(更新前演算モジュールMBF)に比べて、車両CRの挙動をより適切に制御することができる。この場合、公共交通機関に用いられる種類の車両CR(例えば、バスやタクシーなど)や、走行による道路設備、周囲の環境等への影響が比較的大きい種類の車両CR(例えば、重機などの特殊車両や大型トラックなど)については、他の種類の車両CRに比べて演算モジュールMの配信優先度が高められていてもよい。
[Modification example (2) Deliver according to the type of vehicle CR]
The distribution priority of the updated calculation module M may be determined by the type of vehicle CR. Here, the updated arithmetic module M (post-update arithmetic module MAT) can more appropriately control the behavior of the vehicle CR as compared with the pre-update arithmetic module M (pre-update arithmetic module MBF). In this case, the type of vehicle CR used for public transportation (for example, buses and taxis) and the type of vehicle CR (for example, heavy machinery) that have a relatively large impact on road equipment, surrounding environment, etc. For vehicles, heavy trucks, etc.), the distribution priority of the arithmetic module M may be higher than that of other types of vehicle CRs.
この場合において、選択部740(配信先車両選択部742)は、車両CRの種類に応じた配信優先度に基づいて、複数の配信対象演算モジュールMDTのなかから車両CRの種類に応じて選択する。また、配信装置通信部710は、選択された種類の車両CRに対して、配信対象演算モジュールMDTを配信する。
In this case, the selection unit 740 (delivery destination vehicle selection unit 742) selects from a plurality of distribution target calculation modules MDT according to the type of vehicle CR based on the distribution priority according to the type of vehicle CR. .. Further, the distribution
このように構成された配信装置70によれば、演算モジュールMの更新優先度に応じて車両CRの種類ごとに、演算モジュールMが順次配信される。したがって、配信装置70によれば、すべての種類の車両CRに対してまとめて演算モジュールMを配信する場合に比べて、演算モジュールMの配信のための時間当たりの通信量を低減することができる。
According to the
以上、本発明の実施形態及びその変形を説明したが、これらの実施形態及びその変形は、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。これら実施形態及びその変形は、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。これら実施形態及びその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同時に、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ものである。 Although the embodiments of the present invention and modifications thereof have been described above, these embodiments and modifications thereof are presented as examples, and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments and modifications thereof can be implemented in various other embodiments, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the gist of the invention. These embodiments and modifications thereof are included in the scope and gist of the invention, and at the same time, are included in the scope of the invention described in the claims and the equivalent scope thereof.
なお、上述の各装置は内部にコンピュータを有している。そして、上述した各装置の各処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、CD−ROM、DVD−ROM、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしてもよい。 Each of the above-mentioned devices has a computer inside. The process of each process of each device described above is stored in a computer-readable recording medium in the form of a program, and the process is performed by the computer reading and executing this program. Here, the computer-readable recording medium refers to a magnetic disk, a magneto-optical disk, a CD-ROM, a DVD-ROM, a semiconductor memory, or the like. Further, this computer program may be distributed to a computer via a communication line, and the computer receiving the distribution may execute the program.
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。
さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であってもよい。
Further, the above program may be for realizing a part of the above-mentioned functions.
Further, it may be a so-called difference file (difference program) that can realize the above-mentioned function in combination with a program already recorded in the computer system.
10…車載制御装置、100…選択モジュール、110…制御モジュール、120…取得部、130…出力部、20…検出情報生成部、30…車載装置、40…ロガー、50…通信部、60…モジュール更新部、70…配信装置、710…配信装置通信部、720…情報取得部、730…学習部、740…選択部、80…ログデータ記憶部、90…モジュールライブラリ、CMD…制御情報、DR…検出結果、M…演算モジュール 10 ... In-vehicle control device, 100 ... Selection module, 110 ... Control module, 120 ... Acquisition unit, 130 ... Output unit, 20 ... Detection information generation unit, 30 ... In-vehicle device, 40 ... Logger, 50 ... Communication unit, 60 ... Module Update unit, 70 ... Distribution device, 710 ... Distribution device communication unit, 720 ... Information acquisition unit, 730 ... Learning unit, 740 ... Selection unit, 80 ... Log data storage unit, 90 ... Module library, CMD ... Control information, DR ... Detection result, M ... Calculation module
Claims (7)
車両から取得された前記検出結果及び前記制御情報が記憶される記憶部から、前記検出結果及び前記制御情報を取得する情報取得部と、
前記情報取得部が取得する前記検出結果及び前記制御情報に基づいて、前記ニューロ演算モジュールに対する学習を行う学習部と、
前記学習部が行う学習により更新された前記ニューロ演算モジュールである更新後演算モジュールのうち、所定の選択条件を満たす前記更新後演算モジュールを、配信対象演算モジュールとして選択する選択部と、
前記選択部が選択した前記配信対象演算モジュールを、前記車載制御装置に対して配信する配信部と、
を備える配信装置。 The behavior of the vehicle is controlled by generating vehicle control information based on a plurality of layered arithmetic modules including a neuro arithmetic module that performs arithmetic by a neural network and a detection result in which the situation around the vehicle is detected. A distribution device that distributes the arithmetic module to an in-vehicle control device.
An information acquisition unit that acquires the detection result and the control information from a storage unit that stores the detection result and the control information acquired from the vehicle.
A learning unit that learns about the neuro calculation module based on the detection result and the control information acquired by the information acquisition unit.
Among the updated calculation modules that are the neuro-calculation modules updated by the learning performed by the learning unit, the selection unit that selects the updated calculation module that satisfies a predetermined selection condition as the distribution target calculation module.
A distribution unit that distributes the distribution target calculation module selected by the selection unit to the in-vehicle control device, and
Distributor equipped with.
前記選択部は、前記演算モジュールに対する学習回数が所定のしきい値を超える前記更新後演算モジュールを前記配信対象演算モジュールとして選択する
請求項1に記載の配信装置。 The predetermined selection condition is a condition based on the number of times of learning for the calculation module.
The distribution device according to claim 1, wherein the selection unit selects the updated calculation module whose number of learnings for the calculation module exceeds a predetermined threshold value as the distribution target calculation module.
前記選択部は、前記更新前演算モジュールが出力する出力値と、前記更新後演算モジュールが出力する出力値との差が所定の判定基準を超える前記更新後演算モジュールを、前記配信対象演算モジュールとして選択する
請求項1又は請求項2に記載の配信装置。 The predetermined selection condition is a condition based on a comparison between the output value output by the pre-update calculation module, which is the calculation module before the update by learning of the learning unit, and the output value output by the post-update calculation module. ,
The selection unit uses the post-update calculation module whose difference between the output value output by the pre-update calculation module and the output value output by the post-update calculation module exceeds a predetermined determination criterion as the distribution target calculation module. The distribution device according to claim 1 or 2, which is selected.
前記選択部は、前記更新前演算モジュールを含む階層化された複数の前記演算モジュールが出力する出力値と、前記更新前演算モジュールが前記更新後演算モジュールに置換された前記複数の前記演算モジュールが出力する出力値との差に基づいて、前記配信対象演算モジュールを選択する
請求項1又は請求項2に記載の配信装置。 The predetermined selection condition is a condition based on a comparison between the output value output by the pre-update calculation module, which is the calculation module before the update by learning of the learning unit, and the output value output by the post-update calculation module. ,
The selection unit includes output values output by a plurality of layered arithmetic modules including the pre-update arithmetic module, and the plurality of arithmetic modules in which the pre-update arithmetic module is replaced with the post-update arithmetic module. The distribution device according to claim 1 or 2, wherein the distribution target calculation module is selected based on the difference from the output value to be output.
請求項4に記載の配信装置。 The distribution device according to claim 4, wherein the selection unit selects the distribution target calculation module for each of the layers when the updated calculation module exists in a plurality of layers.
請求項5に記載の配信装置。 The selection unit selects the updated arithmetic module existing in the lower layer of the hierarchy as the distribution target arithmetic module, and then uses the updated arithmetic module existing in the upper layer of the hierarchy as the distribution target arithmetic module. The distribution device according to claim 5 to be selected.
前記配信部は、車両の種類に応じた配信優先度に基づいて、複数の前記配信対象演算モジュールのなかから前記車両の種類に応じて選択される前記配信対象演算モジュールを配信する
請求項1から請求項6のいずれか一項に記載の配信装置。 The delivery target calculation module is associated with the delivery target vehicle type, and is associated with the delivery target calculation module.
From claim 1, the distribution unit distributes the distribution target calculation module selected according to the vehicle type from among the plurality of distribution target calculation modules based on the distribution priority according to the vehicle type. The distribution device according to any one of claims 6.
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