JP7363684B2 - リソース管理装置及びリソース管理方法 - Google Patents

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Description

本発明は、複数の処理が共通に利用可能なリソースを管理するリソース管理装置及びリソース管理方法に関する。
複数の処理の実行が可能なシステムにおいて、各処理が共通に利用可能なリソースにおいて２以上の処理が競合することがある。そこで、そのような競合によって優先度の高い処理の実行が妨げられることを抑制する技術が提案されている（例えば、特許文献１及び２を参照）。
例えば、特許文献１に開示された技術では、競合制御装置は、複数のプロセッサで共有される共有資源へのアクセスの許可を要求する資源獲得要求を受信したとき、共有資源へのアクセス権を有している処理が有れば、資源獲得要求に設定されている優先度を、アクセス権を有している処理の優先度と比較する。そして資源獲得要求に設定されている優先度の方が高い優先度を有するときは、この競合制御装置は、資源獲得要求に設定されている許容待ち時間だけ資源獲得要求を送信してきた処理の実行を待たせ、許容待ち時間が経過してもアクセス権を有している処理が終了しないときは、アクセス権を有している処理を中断させ、資源獲得要求を送信してきた処理を実行させる。
また、特許文献２に記載された技術では、情報処理装置は、周期起動タスクと、周期起動タスクに対応付けてタスク登録テーブルに登録された、周期起動タスクよりも優先度の高い競合タスクの実行タイミングが競合した場合、競合タスクを優先して実行し、競合した周期における周期起動タスクの実行を禁止する。
特開２００５－１８２２４号公報 特開２０１３－１５２６３６号公報
しかしながら、優先度が互いに異なる複数の処理について共通に利用されるリソースに対して、相対的に優先度の低い処理がアクセスを要求した時点で、実行すべき相対的に優先度の高い処理が無ければ、その優先度の低い処理がリソースを占有することになる。そしてそのリソースにおいて、優先度の低い処理の実行が先に行われている場合に、優先度の高い処理についてリソースへのアクセスの要求がなされても、実行中の優先度の低い処理が終了するまでリソースを解放できず、優先度の高い処理の実行が待たされることがある。
そこで、本発明は、共通のリソースを使用する複数の処理のうちの優先度の高い方の処理の待機時間を短縮することが可能なリソース管理装置を提供することを目的とする。
一つの実施形態によれば、リソース管理装置が提供される。このリソース管理装置は、一時記憶部と、互いに非同期かつ周期的に発生し、かつ、優先度が指定される複数の処理のそれぞれについて、その処理の対象となるデータを取得すると、その取得したデータを一時記憶部に記憶させるデータ取得部と、所定のタイミングごとに、複数の処理のそれぞれについて利用可能な共有リソースを、複数の処理のうちの一時記憶部に対象となるデータが記憶されている処理について優先度が最も高い方から順に割り当てるリソース割り当て部とを有する。
このリソース管理装置において、所定のタイミングは、複数の処理のうちの最も優先度が高い処理の対象となるデータが取得されたタイミングであることが好ましい。
また、このリソース管理装置において、複数の処理のそれぞれの対象となるデータは、車両に搭載された互いに異なるセンサから得られたセンサ信号であり、複数の処理のそれぞれは、その処理に対応するセンサにより得られたセンサ信号から車両の周囲の物体を検出する処理であることが好ましい。
この場合において、このリソース管理装置は、車両の走行状況に応じて複数の処理のそれぞれについての優先度を設定する優先度設定部をさらに有することが好ましい。
本発明の他の形態によれば、リソース管理方法が提供される。このリソース管理方法は、互いに非同期かつ周期的に発生し、かつ、優先度が指定される複数の処理のそれぞれについて、その処理の対象となるデータを取得すると、その取得したデータを一時記憶部に記憶させ、所定のタイミングごとに、複数の処理のそれぞれについて利用可能な共有リソースを、複数の処理のうちの一時記憶部に対象となるデータが記憶されている処理について優先度が最も高い方から順に割り当てる、ことを含む。
本発明に係るリソース管理装置は、共通のリソースを使用する複数の処理のうちの優先度の高い方の処理の待機時間を短縮できるという効果を奏する。
リソース管理装置が実装される車両制御システムの概略構成図である。 リソース管理装置の一実施形態である電子制御装置のハードウェア構成図である。 リソース管理処理を含む車両制御処理に関する、電子制御装置のプロセッサの機能ブロック図である。 （ａ）及び（ｂ）は、演算回路の割り当ての概要の説明図である。 リソース管理処理の動作フローチャートである。 車両制御処理の動作フローチャートである。 変形例による、電子制御装置のプロセッサの機能ブロック図である。
以下、図を参照しつつ、リソース管理装置、及び、リソース管理装置において実行されるリソース管理方法について説明する。このリソース管理装置は、互いに非同期かつ周期的に発生し、かつ、優先度が指定される複数の処理に対して共通に利用可能な共有リソースを管理する。その際、このリソース管理装置は、処理ごとに、その処理の対象となるデータを受信すると、受信したデータを一時記憶部に一時的に記憶する。そしてこのリソース管理装置は、所定のタイミングごとに、複数の処理のうちの一時記憶部に対象となるデータが記憶されている処理のうち、最も優先度が高い処理から順に共有リソースを割り当てる。
以下では、リソース管理装置を、車両制御システムに適用した例について説明する。この例では、リソース管理装置は、車両に搭載された複数のカメラのそれぞれにより得られた画像から、車両の周囲に存在する物体を検出し、検出した物体と車両とが衝突しないように、車両を自動運転制御する。その際、このリソース管理装置は、各カメラから画像を受信する度に、画像を一時的に記憶する。そしてこのリソース管理装置は、所定のタイミングごとに、物体を検出する処理（以下、物体検出処理と呼ぶ）に利用可能な共有リソースに、一時的に記憶しているカメラごとの画像のうち、優先度の最も高いカメラから順に、そのカメラにより得られた画像に対する物体検出処理に共有リソースを割り当てる。
図１は、リソース管理装置が実装される車両制御システムの概略構成図である。また図２は、リソース管理装置の一つの実施形態である電子制御装置のハードウェア構成図である。本実施形態では、車両１０に搭載され、かつ、車両１０を制御する車両制御システム１は、車両１０の周囲を撮影するための複数のカメラ２－１～２－ｎ（ただし、ｎは２以上の整数）と、リソース管理装置の一例である電子制御装置（ＥＣＵ）３とを有する。カメラ２－１～２－ｎとＥＣＵ３とは、コントローラエリアネットワークといった規格に準拠した車内ネットワークを介して通信可能に接続される。なお、車両制御システム１は、車両１０の自動運転制御に用いられる地図を記憶するストレージ装置（図示せず）をさらに有していてもよい。さらに、車両制御システム１は、LiDARあるいはレーダといった、車両１０の周囲の物体までの距離を測定するための距離センサ（図示せず）を有してもよい。さらにまた、車両制御システム１は、GPS受信機といった、衛星測位システムに準拠して車両１０の自己位置を測位するための受信機（図示せず）、他の機器と無線通信するための無線端末（図示せず）、及び、車両１０の走行予定ルートを探索するためのナビゲーション装置（図示せず）などを有していてもよい。
カメラ２－１～２－ｎのそれぞれは、センサの一例であり、CCDあるいはC-MOSなど、可視光に感度を有する光電変換素子のアレイで構成された２次元検出器と、その２次元検出器上に撮影対象となる領域の像を結像する結像光学系を有する。そしてカメラ２－１～２－ｎは、車両１０の周囲を撮影するように、例えば、車両１０に取り付けられる。なお、カメラ２－１～２－ｎのそれぞれは、互いに異なる方向を向くように車両１０に取り付けられてもよい。あるいは、カメラ２－１～２－ｎのうちの２以上のカメラは、互いに異なる焦点距離を持ち、かつ、同一の方向を向くように車両１０に取り付けられてもよい。例えば、カメラ２－１は、車両１０の前方、かつ、遠方の領域を撮影するためのカメラであり、相対的に長い焦点距離を有し、車両１０の車室内に、車両１０の前方へ向けて取り付けられる。また、カメラ２－２は、車両１０の前方、かつ、近傍の領域を撮影するためのカメラであり、カメラ２－１の焦点距離よりも短い焦点距離を有し、すなわちカメラ２－１よりも広角のカメラであり、車両１０の車室内に、車両１０の前方へ向けて取り付けられる。さらに、カメラ２－３は、車両１０の後方の領域を撮影するためのカメラであり、車両１０の後方へ向けて取り付けられる。カメラ２－１～２－ｎのそれぞれは、互いに非同期、かつ、所定の撮影周期（例えば1/30秒～1/10秒）ごとに車両１０の周囲の所定の領域を撮影し、その所定の領域が写った画像を生成する。なお、カメラ２－１～２－ｎのそれぞれの撮影周期は、互いに同一でもよく、あるいは、互いに異なっていてもよい。また、カメラ２－１～２－ｎのそれぞれにより得られた画像は、カラー画像であってもよく、あるいは、グレー画像であってもよい。カメラ２－１～２－ｎのそれぞれにより得られた画像は、互いに非同期かつ周期的に発生し、かつ、優先度が指定される複数の処理のそれぞれの対象となるデータの一例であり、かつ、センサ信号の一例である。
カメラ２－１～２－ｎのそれぞれは、画像を生成する度に、カメラの識別情報とともにその生成した画像を、車内ネットワークを介してＥＣＵ３へ出力する。
ＥＣＵ３は、車両１０を制御する。本実施形態では、ＥＣＵ３は、カメラ２－１～２－ｎのそれぞれにより得られた時系列の一連の画像から検出された物体に基づいて車両１０を自動運転するよう、車両１０を制御する。そのために、ＥＣＵ３は、通信インターフェース２１と、メモリ２２と、バッファメモリ２３と、プロセッサ２４とを有する。なお、通信インターフェース２１、メモリ２２、バッファメモリ２３及びプロセッサ２４は、互いに異なる回路として構成されてもよく、あるいは、一つの集積回路として一体的に構成されてもよい。
通信インターフェース２１は、ＥＣＵ３を車内ネットワークに接続するためのインターフェース回路を有する。すなわち、通信インターフェース２１は、車内ネットワークを介して、カメラ２－１～２－ｎと接続される。そして通信インターフェース２１は、カメラ２－１～２－ｎの何れかから識別情報及び画像を受信する度に、受信した識別情報及び画像をプロセッサ２４へわたす。
メモリ２２は、記憶部の一例であり、例えば、揮発性の半導体メモリ及び不揮発性の半導体メモリを有する。そしてメモリ２２は、ＥＣＵ３のプロセッサ２４により実行される車両制御処理のアルゴリズム、車両制御処理において使用される各種のデータ及びパラメータを記憶する。例えば、メモリ２２は、地図情報、車両制御処理で利用される識別器を特定するためのパラメータセット、カメラ２－１～２－ｎのそれぞれの優先度、及び、演算回路２４１の割り当てを行うタイミングを表す情報などを記憶する。さらに、メモリ２２は、検出された物体に関する情報といった、車両制御処理の途中で生成される各種のデータを一定期間記憶する。
バッファメモリ２３は、一時記憶部の一例であり、例えば、揮発性の半導体メモリを有する。そしてバッファメモリ２３は、通信インターフェース２１を介して受信した、カメラ２－１～２－ｎのそれぞれからの画像及び識別情報を、その画像に対する物体検出処理が実行されるまで一時的に記憶する。なお、バッファメモリ２３は、いわゆるFirst In, First Out(FIFO)型のメモリとして構成されてもよい。この場合、バッファメモリ２３は、カメラ２－１～２－ｎのそれぞれについて別個に、先に書き込まれた画像から先に読み出されるように構成されるメモリを有する。この場合には、バッファメモリ２３は、メモリごとに、そのメモリに対応するカメラからの画像を、その画像に対する物体検出処理が実行されるまで一時的に記憶する。なお、バッファメモリ２３は、その容量あるいは予め設定された枚数を越える画像が書き込まれる度に、古い画像から順に消去してもよい。
プロセッサ２４は、制御部の一例である。本実施形態では、プロセッサ２４は、例えば、１個または複数個のCPU(Central Processing Unit)及びその周辺回路を有する。また、プロセッサ２４は、時間を計時するためのタイマ回路を有する。なお、タイマ回路は、CPUに内蔵されていてもよい。さらに、プロセッサ２４は、演算回路２４１を有する。演算回路２４１は、共有リソースの一例であり、例えば、グラフィック処理ユニット(Graphics Processing Unit, GPU)、または、いわゆるニューラルネットワークアクセラレータといった、物体検出用の識別器で実行される所定の演算（例えば、畳み込み演算）に特化した数値演算回路を有する。そして演算回路２４１は、カメラ２－１～２－ｎのそれぞれから得られた画像に対する物体検出処理の少なくとも一部の演算を実行する。
プロセッサ２４は、車両１０が走行している間、所定のタイミングごとに、カメラ２－１～２－ｎの何れかから受信した画像に基づいて車両制御処理を実行する。
図３は、リソース管理処理を含む車両制御処理に関する、ＥＣＵ３のプロセッサ２４の機能ブロック図である。プロセッサ２４は、データ取得部３１と、リソース割り当て部３２と、物体検出部３３と、車両制御部３４とを有する。プロセッサ２４が有するこれらの各部は、例えば、プロセッサ２４上で動作するコンピュータプログラムにより実現される機能モジュールである。また、プロセッサ２４が有するこれらの各部のうち、データ取得部３１、リソース割り当て部３２及び車両制御部３４の処理は、プロセッサ２４が有するCPU上で実行される。一方、物体検出部３３の処理の少なくとも一部は、演算回路２４１上で実行される。
データ取得部３１は、通信インターフェース２１を介してカメラ２－１～２－ｎのそれぞれから、画像及びカメラの識別情報を取得する。そしてデータ取得部３１は、取得した画像をカメラの識別情報及び取得時刻とともにバッファメモリ２３に書き込む。これにより、カメラごとに、画像の取得順序を特定することが可能となる。あるいは、バッファメモリ２３がカメラ２－１～２－ｎのそれぞれごとに個別のFIFO型のメモリを有する場合には、データ取得部３１は、画像とともに受信した識別情報を参照して、カメラ２－１～２－ｎのうち、その識別情報で特定されるカメラに対応するメモリに画像を書き込めばよい。
リソース割り当て部３２は、所定のタイミングごとに、カメラ２－１～２－ｎのそれぞれから得られた画像に対する物体検出部３３による物体検出処理を実行するために、演算回路２４１を割り当てる。すなわち、カメラ２－１～２－ｎのそれぞれから得られた画像に対する物体検出処理は、共有リソースにより実行される複数の処理の一例である。
本実施形態では、リソース割り当て部３２は、カメラ２－１～２－ｎのうち、バッファメモリ２３に処理対象となる画像が記憶されている１以上のカメラについて、優先度が最も高い方から順に、バッファメモリ２３に記憶されている画像に対する物体検出処理を演算回路２４１に実行させるよう、演算回路２４１を割り当てる。その際、リソース割り当て部３２は、メモリ２２に記憶されている、カメラ２－１～２－ｎのそれぞれの優先度を参照して、バッファメモリ２３に記憶されている画像のうち、最も優先度が高いカメラにより得られた画像を特定すればよい。そしてリソース割り当て部３２は、特定した画像を表す割り当て情報を生成し、生成した割り当て情報を物体検出部３３へ通知する。
さらに、リソース割り当て部３２は、演算回路２４１から実行中の物体検出処理が終了したことを通知されると、演算回路２４１を開放し、次の画像に対して演算回路２４１を割り当て可能とする。
図４（ａ）及び図４（ｂ）は、リソース割り当て部３２による、演算回路２４１の割り当ての概要の説明図である。この例では、ｎ＝３、すなわち、車両１０に３台のカメラ２－１～２－３が設けられるものとする。そして、これらカメラのうち、カメラ２－１により得られた画像に対する物体検出処理の優先度が最も高く、逆に、カメラ２－３により得られた画像に対する物体検出処理の優先度が最も低いものとする。
図４（ａ）に示されるケースでは、演算回路２４１から演算結果が出力されて、演算回路２４１が開放されたタイミングt1では、バッファメモリ２３に、カメラ２－２により得られた画像４０１と、カメラ２－３により得られた画像４０２とが記憶されている。タイミングt1は、演算回路２４１の割り当てが実行されるタイミングでないので、リソース割り当て部３２は、演算回路２４１の割り当てが行われるタイミングt2になるまで、演算回路２４１の割り当てを行わずに待機する。すなわち、タイミングt1では、画像４０１に対する物体検出処理と画像４０２に対する物体検出処理の何れも、演算回路２４１には割り当てられない。その後、演算回路２４１への割り当てが実行されるタイミングt2になるまでに、バッファメモリ２３に、カメラ２－１により得られた画像４０３が書き込まれている。そのため、タイミングt2において、リソース割り当て部３２は、優先度が最も高いカメラ２－１からの画像４０３に対する物体検出処理に演算回路２４１を割り当てる。
図４（ｂ）に示されるケースでも、演算回路２４１が開放されたタイミングt1では、バッファメモリ２３に、カメラ２－２により得られた画像４０１と、カメラ２－３により得られた画像４０２とが記憶されているものの、リソース割り当て部３２は、タイミングt2になるまで、演算回路２４１の割り当てを行わずに待機する。しかしこのケースでは、タイミングt2になっても、カメラ２－１により得られた画像がバッファメモリ２３に書き込まれていない。そのため、リソース割り当て部３２は、タイミングt2において、２番目に優先度が高いカメラ２－２からの画像４０１に対する物体検出処理に演算回路２４１を割り当てる。
なお、所定のタイミングは、演算回路２４１が割り当てられる処理のうち、最も優先度が高い処理の対象となるデータが取得されるタイミングであることが好ましい。すなわち、上記の例では、所定のタイミングは、カメラ２－１からの画像がバッファメモリ２３に書き込まれるタイミングであることが好ましい。これにより、リソース割り当て部３２は、カメラ２－１～２－ｎのうち、最も優先度が高いカメラからの画像に対する物体検出処理に遅滞なく演算回路２４１を割り当てることが可能となる。
ただし、演算回路２４１が開放されてから、次に最も優先度が高い処理の対象となるデータが取得されるタイミングとなるまでの待ち時間よりも、演算回路２４１による、他のデータに対する処理の実行所要時間の期待値が短い場合には、リソース割り当て部３２は、他のデータに対する処理に演算回路２４１を割り当てることが好ましい。すなわち、上記の図４（ａ）及び図４（ｂ）の例では、リソース割り当て部３２は、タイミングt1において、バッファメモリ２３に記憶されている、カメラ２－２またはカメラ２－３により得られた画像に対する物体検出処理の実行所要時間の期待値と、次にカメラ２－１による画像がバッファメモリ２３に書き込まれるタイミングまでの待ち時間とを比較する。そしてカメラ２－２またはカメラ２－３の何れかについて、物体検出処理の実行所要時間の期待値が待ち時間よりも短ければ、リソース割り当て部３２は、タイミングt1において、カメラ２－２またはカメラ２－３により得られた画像に対する物体検出処理に演算回路２４１を割り当てる。一方、何れのカメラについても、物体検出処理の実行所要時間の期待値が待ち時間以上であれば、リソース割り当て部３２は、上記のように、タイミングt2まで演算回路２４１の割り当てを実行せずに待機する。ただしこの場合、優先度が低い処理ほど演算回路２４１の割り当てが行われなくなる。そこで、演算回路２４１が割り当てられるよりも前に、次の周期の最も優先度が高いデータがバッファメモリ２３に書き込まれることで、物体検出処理がスキップされたカメラの優先度を、一時的に２番目の優先度になるよう高くしてもよい。これにより、リソース割り当て部３２は、優先度が相対的に低いデータに対する処理にも演算回路２４１を順次割り当てることが可能となる。なお、リソース割り当て部３２は、他のデータに対する処理の実行所要時間の期待値を、例えば、直近の所定回数についてのそのデータに対する処理の実行所要時間の平均値として算出すればよい。あるいは、他のデータに対する処理の実行所要時間の期待値は、メモリ２２に予め記憶されていてもよい。
図５は、プロセッサ２４により実行される、リソース管理処理の動作フローチャートである。
プロセッサ２４のデータ取得部３１は、カメラ２－１～２－ｎの何れかから通信インターフェース２１を介して画像を取得する度に、取得した画像をバッファメモリ２３に書き込む（ステップＳ１０１）。
プロセッサ２４のリソース割り当て部３２は、現時刻が演算回路２４１の割り当てを実行する所定のタイミングか否か判定する（ステップＳ１０２）。現時刻が所定のタイミングでなければ（ステップＳ１０２－Ｎｏ）、リソース割り当て部３２は、ステップＳ１０１以降の処理を繰り返す。
一方、現時刻が所定のタイミングである場合（ステップＳ１０２－Ｙｅｓ）、リソース割り当て部３２は、バッファメモリ２３に記憶されている画像のうち、最も優先度の高いカメラからの画像に対する物体検出処理に演算回路２４１を割り当てる（ステップＳ１０３）。その後、リソース割り当て部３２は、物体検出部３３から演算回路２４１による演算が終了したことを示す通知を受け取ったか否か判定する（ステップＳ１０４）。
演算回路２４１による演算が終了したことを示す通知を受け取っていない場合（ステップＳ１０４－Ｎｏ）、リソース割り当て部３２は、一定周期ごとにステップＳ１０４の処理を繰り返す。一方、演算回路２４１による演算が終了したことを示す通知を受け取った場合（ステップＳ１０４－Ｙｅｓ）、リソース割り当て部３２は、演算回路２４１を開放する（ステップＳ１０５）。その後、プロセッサ２４は、ステップＳ１０１以降の処理を繰り返す。
また、カメラ２－１～２－ｎのうちの最も優先度が高いカメラによる画像の取得周期よりも、各カメラにより得られた画像に対する物体検出処理のそれぞれの実行時間の合計が長くなることがある。このような場合、優先度が低いカメラからの画像に対する物体検出処理の終了前に、優先度が最も高いカメラからの画像が取得されることとなる。そこで、リソース割り当て部３２は、優先度が最も高いカメラからの次の周期の画像がバッファメモリ２３に書き込まれた時点で、それ以前にバッファメモリ２３に書き込まれている各カメラからの画像の全てに対して、優先度に従って演算回路２４１の割り当て順序を設定してもよい。そしてリソース割り当て部３２は、その順序に従って、各画像に対する物体検出処理に演算回路２４１を順次割り当ててもよい。リソース割り当て部３２は、それらの画像に対する物体検出処理が終了するまで、優先度が最も高いカメラからの次の周期の画像がバッファメモリ２３に書き込まれても、その優先度が最も高いカメラからの次の周期の画像に対する物体検出処理の実行を待機する。そしてリソース割り当て部３２は、優先度が最も高いカメラからの次の周期の画像に対する物体検出処理の待機時間だけ、次の周期の各画像に対する処理時間が短縮されるよう、優先度が最も低いカメラから順に、次の周期の画像に対する物体検出処理への演算回路２４１の割り当てをスキップする。なお、優先度が最も高いカメラからの次の周期の画像に対する物体検出処理の待機時間が、そのカメラの撮影周期よりも長い場合には、リソース割り当て部３２は、各カメラからの次の周期の画像に対する物体検出処理がスキップされるよう、何れのカメラの画像に対する物体検出処理にも演算回路２４１を割り当てないようにしてもよい。これにより、優先度が最も高いカメラからの画像に対する物体検出処理についても若干待機時間が生じるものの、リソース割り当て部３２は、各カメラからの画像に対する物体検出処理に、ある程度の周期で演算回路２４１を割り当てることが可能となる。
物体検出部３３は、リソース割り当て部３２から、何れかのカメラにより得られた画像に対する物体検出処理に演算回路２４１の割り当てが行われたことが通知されると、演算回路２４１を使用して、その通知された画像に対する物体検出処理を実行する。すなわち、物体検出部３３は、リソース割り当て部３２から通知された割り当て情報に示される画像をバッファメモリ２３から読み出して演算回路２４１へ渡すことで、その画像に対する物体検出処理を実行する。そしてその物体検出処理により、物体検出部３３は、画像に表された検出対象となる、車両１０の周囲の物体を検出する。
本実施形態では、物体検出部３３は、識別器に画像を入力することで、画像に表された検出対象となる物体を含む物体領域を検出し、かつ、検出対象となる物体の種類を識別する。検出対象となる物体には、例えば、他の車両、歩行者、車線区画線といった道路標示、各種の道路標識あるいは信号機が含まれる。物体検出部３３は、そのような識別器として、例えば、Single Shot MultiBox Detector（SSD）、または、Faster R-CNNといった、コンボリューショナルニューラルネットワーク（以下、単にCNNと呼ぶ）型のアーキテクチャを持つ、いわゆるディープニューラルネットワーク（以下、単にDNNと呼ぶ）を使用することができる。このような識別器は、検出対象となる物体が表された画像（教師画像）を多数用いて、誤差逆伝搬法といった学習手法に従って予め学習される。
物体検出部３３は、上記の識別器による演算の少なくとも一部を演算回路２４１に実行させることで、物体検出処理の実行所要時間を短縮する。例えば、物体検出部３３は、上記の識別器による演算のうち、畳み込み層の畳み込み演算、プーリング層のプーリング演算、及び、softmax層のsoftmax演算などを演算回路２４１に実行させる。
物体検出部３３は、画像から検出対象となる物体を検出すると、画像上でのその検出対象となる物体が表された物体領域の位置及び範囲と、その物体領域に含まれる物体の種類とを表す情報を、車両制御部３４へ出力する。また、物体検出部３３は、演算回路２４１による処理が終了したことを、リソース割り当て部３２へ通知する。
車両制御部３４は、目的地までの走行予定ルートに沿って車両１０が進むよう、直近の所定の区間（例えば、500m～1km）における車両１０の走行予定経路（トラジェクトリ）を１以上生成する。走行予定経路は、例えば、所定の区間を車両１０が走行する際の各時刻における、車両１０の目標位置の集合として表される。そして車両制御部３４は、その走行予定経路に沿って車両１０が走行するように車両１０の各部を制御する。
車両制御部３４は、カメラ２－１～２－ｎのそれぞれにより得られた一連の画像から検出された、車両１０の周囲に存在する物体（例えば、他の車両）と車両１０とが衝突しないように走行予定経路を生成する。そのために、車両制御部３４は、物体検出部３３により検出された物体を追跡する。
例えば、車両制御部３４は、Lucas-Kanade法といった、オプティカルフローに基づく追跡処理を、カメラ２－１～２－ｎのそれぞれについて、そのカメラにより得られた最新の画像における、着目する物体領域及び過去の画像における物体領域に対して適用することで、その物体領域に表された物体を追跡する。そのため、車両制御部３４は、例えば、着目する物体領域に対してSIFTあるいはHarrisオペレータといった特徴点抽出用のフィルタを適用することで、その物体領域から複数の特徴点を抽出する。そして車両制御部３４は、複数の特徴点のそれぞれについて、過去の画像における物体領域における対応する点を、適用される追跡手法に従って特定することで、オプティカルフローを算出すればよい。あるいは、車両制御部３４は、画像から検出された移動物体の追跡に適用される他の追跡手法を、最新の画像における、着目する物体領域及び過去の画像における物体領域に対して適用することで、その物体領域に表された物体を追跡してもよい。
車両制御部３４は、追跡中の各物体について、カメラ２－１～２－ｎについての車両１０への取り付け位置などの情報を用いて視点変換処理を実行することで、その物体の画像内座標を鳥瞰画像上の座標（鳥瞰座標）に変換する。その際、車両制御部３４は、各画像の取得時における、車両１０の位置及び姿勢と、検出された物体までの推定距離と、車両１０からその物体へ向かう方向とにより、各画像の取得時における、検出された物体の位置を推定できる。なお、各画像取得時における車両１０の位置及び姿勢は、カメラ２－１～２－ｎにより得られた画像と高精度地図とを照合することで推定されればよい。さらに、車両制御部３４は、異なるカメラごとに追跡された物体の軌跡のうち、互いに少なくとも部分的に重なるものを、同じ物体の軌跡として一つに統合してもよい。そして車両制御部３４は、一連の鳥瞰座標に対してKalman FilterまたはParticle filterなどを用いた予測処理を実行することで、その物体の所定時間先までの予測軌跡を推定することができる。
車両制御部３４は、追跡中の各物体の予測軌跡に基づいて、何れの物体についても所定時間先までの追跡中の物体のそれぞれと車両１０間の距離の予測値が所定距離以上となるように、車両１０の走行予定経路を生成する。なお、車両制御部３４は、複数の走行予定経路を生成してもよい。この場合、車両制御部３４は、複数の走行予定経路のうち、車両１０の加速度の絶対値の総和が最小となる経路を選択してもよい。
車両制御部３４は、走行予定経路を設定すると、車両１０がその走行予定経路に沿って走行するように車両１０の各部を制御する。例えば、車両制御部３４は、走行予定経路、及び、車速センサ（図示せず）により測定された車両１０の現在の車速に従って、車両１０の目標加速度を求め、その目標加速度となるようにアクセル開度またはブレーキ量を設定する。そして車両制御部３４は、設定されたアクセル開度に従って燃料噴射量を求め、その燃料噴射量に応じた制御信号を車両１０のエンジンの燃料噴射装置へ出力する。あるいは、車両制御部３４は、設定されたブレーキ量に応じた制御信号を車両１０のブレーキへ出力する。
さらに、車両制御部３４は、車両１０が走行予定経路に沿って走行するために車両１０の進路を変更する場合には、その走行予定経路に従って車両１０の操舵角を求め、その操舵角に応じた制御信号を、車両１０の操舵輪を制御するアクチュエータ（図示せず）へ出力する。
図６は、プロセッサ２４により実行される、車両制御処理の動作フローチャートである。
プロセッサ２４の物体検出部３３は、カメラ２－１～２－ｎのうち、リソース割り当て部３２により演算回路２４１が割り当てられたカメラからの画像に対して、演算回路２４１を使用して物体検出処理を実行することで、その画像に表された車両１０の周囲の物体を検出する（ステップＳ２０１）。そして物体検出部３３は、演算回路２４１による演算処理が終了すると、そのことをリソース割り当て部３２へ通知する（ステップＳ２０２）。
プロセッサ２４の車両制御部３４は、各カメラからの画像から検出された車両１０の周囲の物体を追跡することで、その物体の予測軌跡を推定する（ステップＳ２０３）。車両制御部３４は、推定した予測軌跡に基づいて、車両１０がその周囲の物体と衝突しないように走行予定経路を設定する（ステップＳ２０４）。車両制御部３４は、設定した走行予定経路に沿って車両１０が走行するように車両１０の各部を制御する（ステップＳ２０５）。そしてプロセッサ２４は、車両制御処理を終了する。
以上に説明してきたように、このリソース管理装置は、互いに非同期かつ周期的に発生し、かつ、優先度が指定される複数の処理が共通に利用可能な共有リソースを管理する。その際、このリソース管理装置は、処理ごとに、その処理の対象となるデータを受信すると、受信したデータを一時記憶部に一時的に記憶する。そしてこのリソース管理装置は、所定のタイミングごとに、複数の処理のうちの一時記憶部に対象となるデータが記憶されている処理のうちの優先度が高い方から順に共有リソースを割り当てる。すなわち、このリソース管理装置は、相対的に優先度が低い処理のデータを受信したタイミングで共有リソースが他のデータの処理に占有されておらず、かつ、相対的に優先度が高い処理のデータが受信されていない状況でも、直ちに、その相対的に優先度が低い処理に共有リソースを割り当てず、しばらくの間待機する。そのため、このリソース管理装置は、優先度が相対的に高い処理のデータを受信したタイミングで共有リソースが他の処理に占有されている可能性を低減できるので、優先度の異なる複数の処理が互いに非同期かつ周期的に発生する場合でも、優先度の高い処理の待機時間を削減できる。
変形例によれば、共有リソースを利用する複数の処理のそれぞれの優先度は動的に変更されてもよい。
図７は、この変形例による、ＥＣＵ３のプロセッサ２４の機能ブロック図である。プロセッサ２４は、データ取得部３１と、リソース割り当て部３２と、物体検出部３３と、車両制御部３４と、優先度設定部３５とを有する。図７に示される変形例では、図３に示される上記の実施形態と比較して、プロセッサ２４は、優先度設定部３５を有する点で相違する。そこで以下では、優先度設定部３５及びその関連部分について説明する。
優先度設定部３５は、車両１０の走行状況に応じて、演算回路２４１を割り当てる複数の物体検出処理のそれぞれについての優先度を動的に設定する。例えば、車両１０がある程度以上の速度で走行している場合には、ＥＣＵ３は、車両１０から比較的離れた位置に存在する物体をできるだけ早期に検出できることが好ましい。車両１０から比較的離れた位置に存在する物体であっても、車両１０がその物体に接近するまでに要する時間が短いことがあるためである。一方、車両１０が渋滞中の道路を走行している場合のように、車両１０の速度が低い場合には、車両１０の遠くに存在する物体よりも車両１０の近くに存在する物体を優先的に検出することが好ましい。
そこで、優先度設定部３５は、車速センサ（図示せず）から取得した車両１０の車速を所定の速度閾値と比較する。車両１０の車速が速度閾値よりも速ければ、優先度設定部３５は、カメラ２－１～２－ｎのうち、車両１０の前方、かつ、遠方の領域を撮影するように設けられたカメラ（例えば、カメラ２－１）からの画像に対する物体検出処理についての優先度を最も高く設定する。また、優先度設定部３５は、車両１０の前方、かつ、車両１０の近傍の領域を撮影するように設けられたカメラ（例えば、カメラ２－２）からの画像に対する物体検出処理についての優先度を２番目に高く設定する。そして優先度設定部３５は、車両１０の前方以外の領域を撮影するように設けられたカメラ（例えば、カメラ２－３）からの画像についての物体検出処理に対する優先度を最も低く設定する。
逆に、車両１０の車速が速度閾値以下であれば、優先度設定部３５は、カメラ２－１～２－ｎのうち、車両１０の前方、かつ、車両１０の近傍の領域を撮影するように設けられたカメラ（例えば、カメラ２－２）からの画像に対する物体検出処理についての優先度を最も高く設定する。そして、優先度設定部３５は、車両１０の前方、かつ、遠方の領域を撮影するように設けられたカメラ（例えば、カメラ２－１）からの画像に対する物体検出処理についての優先度を２番目に高く設定する。
なお、優先度設定部３５は、車速以外の情報を利用して、各カメラからの画像に対する物体検出処理についての優先度を設定してもよい。例えば、優先度設定部３５は、無線端末（図示せず）から受信した交通情報で示される渋滞区間と、GPS受信機（図示せず）により測位される車両１０の現在位置とを比較して、車両１０が渋滞区間内に位置しているか否かを判定してもよい。そして車両１０が渋滞区間内に位置している場合には、優先度設定部３５は、カメラ２－１～２－ｎのうち、車両１０の前方、かつ、車両１０の近傍の領域を撮影するように設けられたカメラからの画像に対する物体検出処理についての優先度を最も高く設定し、車両１０の前方、かつ、遠方の領域を撮影するように設けられたカメラからの画像に対する物体検出処理についての優先度を２番目に高く設定する。一方、車両１０の位置が渋滞区間から外れている場合には、優先度設定部３５は、カメラ２－１～２－ｎのうち、車両１０の前方、かつ、遠方の領域を撮影するように設けられたカメラからの画像に対する物体検出処理についての優先度を最も高く設定し、車両１０の前方、かつ、車両１０の近傍の領域を撮影するように設けられたカメラからの画像に対する物体検出処理についての優先度を２番目に高く設定してもよい。
さらに、優先度設定部３５は、GPS受信機（図示せず）により測位される車両１０の現在位置と地図情報とを参照することで、車両１０が何れかの交差点から所定距離以内に位置しているか否かを判定してもよい。車両１０が何れかの交差点から所定距離以内に位置している場合、車両１０の側方から他の移動物体（例えば、他の車両または人）が車両１０の進路に進入してくるおそれがある。そこでこの場合、優先度設定部３５は、カメラ２－１～２－ｎのうち、車両１０の前方、かつ、車両１０の近傍の領域を撮影するように設けられたカメラからの画像に対する物体検出処理についての優先度を最も高く設定し、車両１０の前方、かつ、遠方の領域を撮影するように設けられたカメラからの画像に対する物体検出処理についての優先度を２番目に高く設定してもよい。一方、車両１０が何れの交差点の所定距離以内にも位置していない場合、優先度設定部３５は、カメラ２－１～２－ｎのうち、車両１０の前方、かつ、遠方の領域を撮影するように設けられたカメラからの画像に対する物体検出処理についての優先度を最も高く設定し、車両１０の前方、かつ、車両１０の近傍の領域を撮影するように設けられたカメラからの画像に対する物体検出処理についての優先度を２番目に高く設定してもよい。
さらに、優先度設定部３５は、車両１０のシフトポジションに関する情報に基づいて、優先度を設定してもよい。例えば、車両１０のシフトポジションがドライブポジションである場合、車両１０はその前方へ向けて走行する。そこで優先度設定部３５は、カメラ２－１～２－ｎのうち、車両１０の前方を撮影するように設けられた何れかのカメラからの画像に対する物体検出処理についての優先度を最も高く設定すればよい。一方、車両１０のシフトポジションがリバースポジションである場合、車両１０はその後方へ向けて走行する。そこで優先度設定部３５は、カメラ２－１～２－ｎのうち、車両１０の後方を撮影するように設けられた何れかのカメラからの画像に対する物体検出処理についての優先度を最も高く設定すればよい。
さらにまた、車両制御部３４が、車両１０が他の車両を追い越すように車両１０を制御する場合、優先度設定部３５は、追い越しの対象となる他の車両と車両１０との位置関係に応じて、優先度を設定してもよい。例えば、追い越しの対象となる他の車両が車両１０の前方を走行している場合、優先度設定部３５は、カメラ２－１～２－ｎのうち、車両１０の前方を撮影するように設けられた何れかのカメラからの画像に対する物体検出処理についての優先度を最も高く設定すればよい。一方、追い越しの対象となる他の車両が車両１０の側方または後方を走行している場合、優先度設定部３５は、カメラ２－１～２－ｎのうち、車両１０の側方または後方を撮影するように設けられた何れかのカメラからの画像に対する物体検出処理についての優先度を最も高く設定すればよい。なお、優先度設定部３５は、車両制御部３４による、他の車両の追跡結果を参照することで、車両１０と他の車両との相対的な位置関係を判定することができる。
優先度設定部３５は、各カメラからの画像に対する物体検出処理についての優先度を変更する度に、変更後の優先度を表す情報をメモリ２２に保存する。
リソース割り当て部３２は、演算回路２４１の割り当てを行う度に、メモリ２２に記憶されている優先度を表す情報を参照することで、各カメラからの画像に対する物体検出処理についての優先度を特定すればよい。そしてリソース割り当て部３２は、特定したそれぞれの優先度に従って、演算回路２４１の割り当てを実行すればよい。
この変形例によれば、リソース管理装置の一例であるＥＣＵ３は、車両１０の周囲の状況に応じて演算回路２４１を使用する各処理に対する優先度を適切に設定することができる。
なお、上記の実施形態または変形例において、演算回路２４１が利用される演算は画像に対する物体検出処理に限られない。例えば、リソース割り当て部３２は、距離センサにより得られた測距信号から車両１０の周囲の物体を検出する処理、あるいは、検出された物体を追跡するための追跡処理に対しても、演算回路２４１を割り当ててもよい。この場合も、処理ごとに優先度が設定され、リソース割り当て部３２は、その優先度に従って各処理に演算回路２４１を順次割り当てればよい。
また、複数の処理に対して共通に利用可能な演算回路の数は複数であってもよい。この場合には、リソース割り当て部３２は、所定のタイミングごとに、バッファメモリ２３に処理対象となるデータが記憶されている処理のうち、優先度が高い方の処理から順に空いている演算回路を割り当てればよい。
さらに、複数の処理に対して共通に利用可能な共有リソースは、演算回路に限られない。例えば、共有リソースは、複数の処理のそれぞれが利用可能なメモリ領域であってもよい。
さらにまた、このリソース管理装置は、車両制御システム以外に適用されてもよい。このリソース管理装置は、互いに非同期、かつ、周期的に生じるとともに、優先度が指定される複数の処理に対して共有リソースを割り当てることでその複数の処理が実行される様々な装置またはシステムに適用することが可能である。
以上のように、当業者は、本発明の範囲内で、実施される形態に合わせて様々な変更を行うことができる。
１ 車両制御システム
２－１～２－ｎ カメラ
３ 電子制御装置（リソース管理装置）
２１ 通信インターフェース
２２ メモリ
２３ バッファメモリ
２４ プロセッサ
３１ データ取得部
３２ リソース割り当て部
３３ 物体検出部
３４ 車両制御部
３５ 優先度設定部

Claims (4)

  1. 一時記憶部と、
    互いに非同期かつ周期的に発生し、かつ、優先度が指定される複数の処理のそれぞれについて、当該処理の対象となるデータを取得すると、当該取得したデータを前記一時記憶部に記憶させるデータ取得部と、
    所定のタイミングごとに、前記複数の処理のそれぞれについて利用可能な共有リソースを、前記複数の処理のうちの前記一時記憶部に対象となるデータが記憶されている処理について前記優先度が最も高い方から順に割り当てるリソース割り当て部と、
    を有し、
    前記所定のタイミングは、前記複数の処理のうちの最も優先度が高い処理の対象となるデータが取得されたタイミングであるリソース管理装置。
  2. 前記複数の処理のそれぞれの対象となるデータは、車両に搭載された互いに異なるセンサから得られたセンサ信号であり、前記複数の処理のそれぞれは、当該処理に対応する前記センサにより得られた前記センサ信号から前記車両の周囲の物体を検出する処理である、請求項１に記載のリソース管理装置。
  3. 前記車両の走行状況に応じて前記複数の処理のそれぞれについての前記優先度を設定する優先度設定部をさらに有する、請求項２に記載のリソース管理装置。
  4. 互いに非同期かつ周期的に発生し、かつ、優先度が指定される複数の処理のそれぞれについて、当該処理の対象となるデータを取得すると、当該取得したデータを一時記憶部に記憶させ、
    所定のタイミングごとに、前記複数の処理のそれぞれについて利用可能な共有リソースを、前記複数の処理のうちの前記一時記憶部に対象となるデータが記憶されている処理について前記優先度が最も高い方から順に割り当てる、
    ことを含み、
    前記所定のタイミングは、前記複数の処理のうちの最も優先度が高い処理の対象となるデータが取得されたタイミングであるリソース管理方法。
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