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CN107924632A - 信息处理设备、信息处理方法和程序 - Google Patents

信息处理设备、信息处理方法和程序 Download PDF

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CN107924632A
CN107924632A CN201680047530.9A CN201680047530A CN107924632A CN 107924632 A CN107924632 A CN 107924632A CN 201680047530 A CN201680047530 A CN 201680047530A CN 107924632 A CN107924632 A CN 107924632A
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Abstract

提供了能够适当地处理传感器的检测结果之间的差异的信息处理设备、信息处理方法和程序。一种信息处理设备，所述信息处理设备包括：检测部分，其配置成检测关于移动物体的第一信息；获取部分，其配置成获取关于所述移动物体的第二信息，所述第二信息由外部设备检测；以及控制部分，其配置成基于针对同一移动物体检测到的所述第一信息和所述第二信息的比较结果来控制处理。

Description

信息处理设备、信息处理方法和程序
技术领域
本公开涉及一种信息处理设备、信息处理方法和程序。
背景技术
近年来，使用诸如车载传感器或道路监视摄像机的传感器来提升车辆安全性的交通系统备受关注。在此交通系统中，整合多个传感器检测到的信息，由此提取可用信息。将该信息通知驾驶员，将该信息处理作为用于自动驾驶的输入信息等是该信息的用途。
作为此技术的示例，例如以下的专利文献1公开了以下技术：基于本车辆和不同车辆中检测到的位置信息和速度信息来识别本车辆和不同车辆之间的相对位置关系。
另外，以下的专利文献2中公开了如下技术：基于环境中安装的相机拍摄的图像，将关于从本车辆的视角观察到的作为盲点位置上潜伏的不同车辆和行人的信息通知给驾驶员。
引用列表
专利文献
专利文献1：JP 2014-71839A
专利文献2：JP 2013-200820A
发明内容
技术问题
长久以来，在专利文献1、2等中提出的上述技术未得到发展，因此难以宣称充分提出了在各种情形下使用传感器的技术。例如，适当地处理传感器之间的检测结果差异的技术也是还未被充分提出的技术。
那么，本公开提出了能够适当地处理传感器的检测结果之间的差异的新颖且改进的信息处理设备、信息处理方法和程序。
问题的解决方案
根据本公开，提供了一种信息处理设备，所述信息处理设备包括：检测部分，其配置成检测关于移动物体的第一信息；获取部分，其配置成获取关于所述移动物体的第二信息，所述第二信息由外部设备检测；以及控制部分，其配置成基于针对同一移动物体检测到的所述第一信息和所述第二信息的比较结果来控制处理。
另外，根据本公开，提供了一种信息处理方法，所述信息处理方法包括：检测关于移动物体的第一信息；获取关于所述移动物体的第二信息，所述第二信息由外部设备检测；以及由处理器基于针对同一移动物体检测到的所述第一信息和所述第二信息的比较结果来控制处理。
另外，根据本公开，提供了一种用于使计算机用作以下功能的程序：检测部分，其配置成检测关于移动物体的第一信息；获取部分，其配置成获取关于所述移动物体的第二信息，所述第二信息由外部设备检测；以及控制部分，其配置成基于针对同一移动物体检测到的所述第一信息和所述第二信息的比较结果来控制处理。
本发明的有利效果
如上所述，根据本公开，能够适当地处理传感器之间的检测结果差异。注意的是，上述效果不一定是限制性的。利用或代替以上效果，可实现本说明书中描述的效果中的任一种或可以从本说明书中掌握的其他效果。
附图说明
[图1]图1是用于描述根据本公开的实施例的系统概述的示例性示图。
[图2]图2是例示了根据第一实施例的车载传感器设备的逻辑配置示例的框图。
[图3]图3是例示了根据实施例的环境安装传感器设备的逻辑配置示例的框图。
[图4]图4是用于描述根据实施例的传感器异常判定处理的说明性示图。
[图5]图5是用于描述根据实施例的传感器异常判定处理的说明性示图。
[图6]图6是用于描述根据实施例的UI示例的示图。
[图7]图7是用于描述根据实施例的传感器信息补充处理的说明性示图。
[图8]图8是例示了根据实施例的车载传感器设备中执行的信息处理流程示例的流程图。
[图9]图9是例示了根据实施例的车载传感器设备中执行的第二传感器信息的获取处理流程示例的流程图。
[图10]图10是例示了根据实施例的车载传感器设备中执行的第二传感器信息的获取处理流程示例的流程图。
[图11]图11是例示了根据实施例的车载传感器设备中执行的传感器异常判定处理流程示例的流程图。
[图12]图12是例示了根据实施例的车载传感器设备中执行的校准处理流程示例的流程图。
[图13]图13是例示了根据实施例的车载传感器设备中执行的警告处理流程示例的流程图。
[图14]图14是例示了根据实施例的车载传感器设备中执行的自动驾驶处理流程示例的流程图。
[图15]图15是例示了车辆系统的硬件配置示例的框图。
[图16]图16是例示了信息处理设备的硬件配置示例的框图。
具体实施方式
下文中，将参照附图来详细描述本公开的优选实施例。在本说明书和附图中，用相同的附图标记来表示具有基本相同功能和结构的结构元件，并且省略这些结构元件的重复说明。
现在，将按以下次序进行描述。
1.介绍
1.1.概述
1.2.技术问题
2.第一实施例
2.1.车载传感器设备的配置示例
2.2.环境安装传感器设备的配置示例
2.3.技术特征
2.4.处理流程
3.硬件配置示例
4.结论
<<1.介绍>>
<1.1.概述>
首先，将参照图1来描述根据本公开的实施例的系统1的概述。
图1是用于描述根据本实施例的系统1的概述的说明性示图。图1例示了车辆10A和车辆10B分别在X方向和-Y方向上行驶并且进入交叉路口的情形。例如，在某些情况下，车辆10A的驾驶员不能够在视觉上识别车辆10B。因此，期望提供车辆10B的信息。这同样适用于车辆10B的驾驶员。
因此，包括在系统1中的相应传感器设备彼此共享由内置或相连的传感器检测到的信息。这样允许系统1提供各种服务。例如，系统1向驾驶员通知驾驶员自己没有识别到的危险，并且向各车辆提供用于车辆自动驾驶的信息。
传感器设备例如可安装在诸如车辆10A和10B的移动物体上。另外，传感器设备可例如安装在诸如交通信号灯20A和20B的基础设施上。例如，安装在车辆10A上的传感器设备(参照图2描述的车载传感器设备100)和安装在交通信号灯20A上的传感器设备(参照图3描述的环境安装传感器设备200)执行关于车辆10A或车辆10A的驾驶员的感测。类似地，安装在车辆10B上的传感器设备和安装在交通信号灯20B上的传感器设备执行关于车辆10B或车辆10B的驾驶员的感测。然后，在这些传感器装置之间，共享关于车辆10A或车辆10A的驾驶员获得的传感器信息以及关于车辆10B或车辆10B的驾驶员获得的传感器信息。这样允许每个传感器设备基于共享的传感器信息来执行处理。例如，安装在车辆10A上的传感器设备基于关于车辆10B或车辆10B的驾驶员获得的传感器信息来执行用于避免与车辆10B碰撞的处理。
信息可以直接在例如传感器设备之间共享。另外，例如，云计算上的服务器30可共享信息和/或基于共享信息来执行处理。如果考虑到可以限制共享信息的地理区域，则将服务器30实现为提供给移动通信基站的移动边缘计算(MEC)服务器对于减少服务的等待时间是有效的。
<1.2.技术问题>
在上述系统1中，传感器被安装在各种设备上，这些设备包括诸如车辆的移动物体和诸如交通信号灯的设施。系统1提供的服务基于这些传感器检测到的信息。因此，服务质量取决于传感器是正常还是异常。
传感器的异常可能是由各种因素引起的。这些因素的示例包括诸如雾或雨的天气的影响，因粗鲁驾驶而改变的传感器安装角度等。如果考虑到可以安装大量的传感器，则期望自主地发现传感器的异常，并且传感器被自动校正为正常。
鉴于这些情形，已经设想出根据本公开的实施例的系统1。在根据本实施例的系统1中，传感器的异常被自主地发现，并且执行与传感器异常对应的处理。
<<2.第一实施例>>
首先，参照图2和图3，将描述每个设备的配置示例。
<2.1.车载传感器设备的配置示例>
图2是例示了根据本实施例的车载传感器设备100的逻辑配置示例的框图。如图2中例示的，车载传感器设备100包括检测部分110、获取部分120、第一通知部分130、第二通知部分140、驾驶控制部分150、存储部分160和控制部分170。
(1)检测部分110
检测部分110检测(感测)各种种类的信息。
例如，检测部分110检测关于移动物体的信息。该移动物体可以是其上安装有车载传感器设备100的移动物体本身，或者是除此之外的移动物体。检测到的信息可包括例如移动物体的位置、速度、加速度和/或大小。检测部分110可包括立体相机、激光测距传感器、毫米波雷达等。另外，检测部分110可包括陀螺仪传感器、加速度传感器等。另外，检测部分110可设置在车辆的相应部分处，并且可包括用于检测发动机的转速、扭矩、车辆操作状态等的各种传感器。假定检测部分110包括用于从这些传感器获得的原始数据中识别速度等的识别模块。
检测部分110检测到的信息也将被称为以下的第一传感器信息(第一信息)。
(2)获取部分120
获取部分120具有获取关于外部设备检测到的移动物体的信息的功能。例如，获取部分120获取另一传感器设备(另一车载传感器设备100或环境安装传感器设备200)检测到的信息(第一传感器信息)。例如，可由通信设备来实现获取部分120。
获取部分120获取的信息也将被称为以下的第二传感器信息(第二信息)。注意的是，第二传感器信息是用于作为获取源的其他传感器设备的第一传感器信息。在不需要特别区分第一传感器信息和第二传感器信息的情况下，它们将被统称为传感器信息。
(3)第一通知部分130
第一通知部分130具有将各种类型的信息通知给其上安装有车载传感器设备100的车辆的驾驶员(用户)的功能。例如，第一通知部分130可由显示设备、声音输出设备、产生振动等的致动器等来实现。
(4)第二通知部分140
第二通知部分140具有将各种类型的信息通知给其上安装有车载传感器设备100的车辆的驾驶员(用户)的功能。例如，第二通知部分140可由通信设备来实现。另外，第二通知部分140可由显示设备来实现。在该情况下，接收方可例如通过对所显示的信息执行图像识别等来识别通知给接收方的信息。
(5)驾驶控制部分150
驾驶控制部分150具有自动驾驶安装有车载传感器设备100的车辆的功能。例如，驾驶控制部分150基于第一传感器信息或第二传感器信息来掌握安装有车载传感器设备100的车辆的状况、其他车辆以及路面的状况，并且执行转向控制、加速器控制、制动控制等。控制部分170通过驾驶控制部分150来打开/关闭自动驾驶功能。
(6)存储部分160
存储部分160暂时或永久地存储用于车载传感器设备100操作的程序和各种类型的数据。
(7)控制部分170
控制部分170用作操作处理设备和控制设备，并且根据各种程序来控制车载传感器设备100的整体操作。控制部分170提供车载传感器设备100的各种功能。以下，将详细描述控制部分170提供的功能。
<2.2.环境安装传感器设备的配置示例>
图3是例示了根据本实施例的环境安装传感器设备200的逻辑配置示例的框图。如图3中例示的，环境安装传感器设备200包括检测部分210、获取部分220、第一通知部分230、第二通知部分240、存储部分250和控制部分260。这些组件的功能类似于车载传感器设备100中包括的检测部分110、获取部分120、第一通知部分130、第二通知部分140、存储部分160和控制部分170的功能。也就是说，除了驾驶控制部分150之外，环境安装传感器设备200还包括与车载传感器设备100的功能组件相似的功能组件。
以上已经描述了每个设备的配置示例。
<2.3.技术特征>
接下来，参照图4至图7，将描述根据本实施例的车载传感器设备100的技术特征。以下描述了技术特征，重点放在一个车载传感器设备100上。其上安装有所关注车载传感器设备100的车辆也被称为本车辆，而其他车辆也被称为不同车辆。安装在不同车辆上的车载传感器设备100也被称为另一车载传感器设备100。另外，除了车载传感器设备100之外的传感器设备(其他车载传感器设备100或环境设置传感器设备200)也被称为其他传感器设备。
(1)信息共享
每个传感器设备共享信息。例如，车载传感器设备100(例如，第二通知部分140)将第一传感器信息发送到其他传感器设备。另外，车载传感器设备100(例如，获取部分120)从他传感器设备获取第二传感器信息。
车载传感器设备100(例如，控制部分170)可以与存在于距本车辆预定距离内的其他传感器设备共享传感器信息。可基于诸如蓝牙(注册商标)的近场无线通信信号的发送和接收结果或预先注册的其他传感器设备的位置信息来判定预定距离。每个传感器设备可借助服务器30来发送和接收其位置信息。
车载传感器设备100可优先地从其他传感器设备获取第二传感器信息，所述其他传感器设备能够检测与车载传感器设备100能够检测的区域重叠的区域。在该情况下，车载传感器设备100能够了解关于同一区域的多方面传感器信息。
车载传感器设备100可优先地从其他传感器设备获取第二传感器信息，所述其他传感器设备能够检测不与车载传感器设备100能够检测的区域重叠的区域(即，盲点)。更简单地说，车载传感器设备100可优先地从存在于盲点的其他传感器设备获取第二传感器信息。这里，盲点是指车载传感器设备100的传感器因为本车辆和盲点之间的障碍物等而不能检测传感器信息的区域。车载传感器设备100能够通过获取与盲点相关的传感器信息来了解更广区域的传感器信息。
车载传感器设备100(例如，获取部分120)可优先地从位于本车辆附近或者被预测未来在本车辆附近的其他传感器设备获取第二传感器信息。在该情况下，车载传感器设备100能够有效了解与本车辆的未来相关的传感器信息。
车载传感器设备100(例如，获取部分120)可优先地从能够比本身(即，检测部分110)更精确地检测传感器信息的其他传感器设备获取第二传感器信息。在该情况下，车载传感器设备100能够有效地了解更准确的传感器信息。
关于优先地从其他传感器设备中的哪个获取第二传感器信息的上述标准可被赋予任何等级或被酌情组合。
(2)待共享的传感器信息
能够设想到有各种类型的传感器信息待共享。
例如，传感器信息可包括关于移动物体的信息。传感器信息可包括例如移动物体的位置、大小、类型、速度、加速度、移动方向、检测精度和检测时间中的至少一个。传感器信息可包括多个移动物体中的每个的上述信息。这里，移动物体可以是本车辆、不同车辆或诸如行人的任何移动物体。
另外，传感器信息可包括驾驶员的生物信息。生物信息可包括心率、体温、出汗、血压、脉搏、呼吸、眨眼、眼球移动、注视时间、瞳孔直径大小、脑电波、身体移动、身体位置、皮肤温度、皮肤电阻、微振动(MV)、肌电位和血氧饱和度(SPO2)。生物信息可包括这些类型的信息本身或表示例如基于体温、出汗等而识别的紧张程度等的信息。
另外，传感器信息可包括可靠程度。可靠程度是表示传感器信息的确定性的信息。例如，在传感器的性能良好，信息在比预定时间段长或等于预定时间段的时间段内保持一致，通过多个传感器来检测传感器信息，在本车辆正以比预定速度慢或等于预定速度的速度行驶的同时检测传感器信息等的情况下，可靠度的值高。
另外，传感器信息可包括检测传感器信息的传感器设备或其上安装有传感器设备的设备的属性信息或表示内部状况的信息。传感器信息可包括例如表示车载类型或环境安装类型的信息、表示传感器设备的设置位置和姿态的信息以及包括在传感器设备中的传感器的识别信息中的至少一个。
(3)基于共享信息进行的处理
车载传感器设备100可基于共享信息来执行各种类型的处理。
(3-1)基于比较结果进行的处理
车载传感器设备100(例如，控制部分170)可基于针对同一移动物体检测到的第一传感器信息和第二传感器信息的比较结果来控制处理。
(异常判定)
例如，车载传感器设备100(例如，控制部分170)基于比较结果来判定检测部分110的异常。检测部分110可包括多个传感器。车载传感器设备100可判定这些多个传感器中的每个的异常。以下，也将检测部分110的异常称为传感器异常。
在第一传感器信息和第二传感器信息之间的错误差满足预定条件的情况下，车载传感器设备100判定传感器异常。例如，在关于同一移动物体的第一传感器信息和第二信息之间的错误差大于阈值的情况下，车载传感器设备100判定传感器异常。在错误差小于或等于阈值的情况下，车载传感器设备100判定传感器是正常的。将参照图4和图5对这一点进行详细的描述。
图4和图5是各自描述根据本实施例的传感器异常判定处理的说明图。图4例示其中车辆10A和10B正沿着X方向行进并且到达设置有交通信号灯20的人行横道的情形。人10C正在人行横道上行走。在此情形下，例如，安装在车辆10A和10B上的传感器设备(车载传感器设备100或环境安装传感器装置200)和交通信号灯20共享关于作为移动物体的人10C的传感器信息。图5中例示了传感器信息的共享结果。坐标40A代表由安装在车辆10A上的车载传感器设备100A检测到的人10C的位置。坐标40B代表由安装在车辆10B上的车载传感器设备100B检测到的人10C的位置。坐标40C代表由安装在交通信号灯20上的环境安装传感器设备200检测到的人10C的位置。例如，由于坐标40A与坐标40B和40C分开，因此车载传感器设备100A可判定其传感器是异常的。
可通过各种方法来判定各条传感器信息的目标是否是同一移动物体。例如，在各条传感器信息针对的移动物体的坐标落入预定距离内的情况下，可判定移动物体是相同的。另外，在从各条传感器信息针对的移动物体中识别到同一识别信息的情况下，可判定移动物体是相同的。识别信息可以是从车辆或传感器设备发送的识别ID，通过对牌照等执行图像识别而获得的汽车登记号码等。
车载传感器设备100可以只使用具有大于或等于预定值的可靠程度的传感器信息作为比较目标。这防止了基于与异常值的比较而被意外地判定传感器异常。
另外，车载传感器设备100可在多条相应的第二传感器信息之间与第一传感器信息进行比较处理。在该情况下，车载传感器设备100可基于判定传感器异常的比例来判定是否存在传感器异常，或者设置关于传感器异常的判定结果的确定度。
车载传感器设备100可按任何标准来选择作为比较目标的第二传感器信息。例如，车载传感器设备100可优先地选择从安装在面对本车辆的不同车辆上的其他车载传感器设备100获取的第二传感器信息。在该情况下，能够在短时间内将大量的第二传感器信息作为比较对象。另外，车载传感器设备100可优先地选择从安装在本车辆前方或后方行驶的不同车辆上或与本车辆并排行驶的其他车载传感器设备100获取的第二传感器信息。在该情况下，能够获取具有大量数据通信的第二传感器信息或执行费时的比较处理。另外，车载传感器设备100可优先地选择从安装在停驶的不同车辆上的其他板上传感器设备100或安装在设施上的环境安装传感器设备200获取的第二传感器信息。在该情况下，能够收集更稳定(即，可靠度高)的第二传感器信息。
以下描述了传感器异常判定处理的具体示例。
例如，假定在预定时间内获取可靠度高于或等于阈值的n对第一传感器信息和第二传感器信息。在该情况下，车载传感器设备100利用下面的式(1)来计算评估值，并且在评估值大于阈值的情况下判定传感器是异常的。
[数学式1]
这里，si代表与对i相关的差值。例如，在传感器信息被表示为数值向量的情况下，差值是第一传感器信息与第二传感器信息之间的欧几里德距离(Euclidean distance)。在si大于c的情况下以及在si小于或等于c的情况下，I(si>c)分别具有值1和值0。c代表阈值，并且是预先设置的。
另外，作为以上的式(1)的替代，也可使用按可靠度赋予权重的式(2)。
[数学式2]
这里，ri代表第i对传感器信息的可靠度的乘积。
以下描述了传感器异常判定处理的具体示例。
注意的是，以上描述了车载传感器设备100用第一传感器信息与其他传感器设备检测到的第二传感器信息之间的关系来判定其自身传感器的异常。车载传感器设备100还可通过与车载传感器设备100中包括的多个传感器检测到的多条传感器信息之间的关系相似的方法来判定传感器的异常。
(警告)
例如，车载传感器设备100(例如，第一通知部分130和控制部分170)将示出传感器异常的信息通知给驾驶者(用户)。这样允许驾驶员识别本车辆的传感器异常，并且例如通过将自动驾驶切换成人工驾驶等来应对传感器异常。图6例示了与此通知相关的UI示例。例如，在后方相机传感器B发生异常的情况下，如图6中例示的，车载传感器设备100显示表示后方相机传感器B在显示器131上未正确运行的警告文本并且输出警告声音132。
例如，车载传感器设备100(例如，第二通知部分140和控制部分170)将表示传感器异常的信息通知给其他设备。例如，车载传感器设备100将表示传感器异常的信息通知给另一个传感器设备、保险公司的设备、经销商的设备和故障数据库(DB)。这样在周围环境中共享本车辆的传感器异常，并且致使酌情应对传感器异常。例如，当车辆的维修设施被通知传感器异常时，维修设施能够预先订购传感器并且执行快速修理。另外，当道路服务提供商被通知传感器异常时，驾驶员能够在不接触道路服务提供商的情况下接收道路服务。另外，当附近的不同车辆被通知传感器异常时，不同车辆能够通过增加车辆之间的间隔等来采取措施，以避免事故。
(校准)
例如，车载传感器设备100(例如，检测部分110和控制部分170)可调节检测部分110，以减小第一传感器信息和第二传感器信息之间的错误差。具体地，车载传感器设备100通过调节检测部分110中包括的每个传感器或识别模块的参数来执行校准。例如，车载传感器设备100累计用以上的式(1)或式(2)计算出的差的评估值，并且执行校准，使得沿着累计评估值减少的方向发生改变。进行校准时会考虑可靠度。此校准处理允许车载传感器设备100校正其自身传感器的异常。
(选择待使用的传感器信息)
例如，车载传感器设备100(例如，控制部分170)可选择待使用的传感器信息。例如，车载传感器设备100可使用(用相同类型的传感器检测到的)对应的第二传感器信息来代替由被判定异常的检测部分110检测到的第一传感器信息。这样执行了只使用例如由正常传感器得到的传感器信息的自动驾驶，并且提升自动驾驶的安全性。另外，即使在传感器发生异常的情况下，车载传感器设备100也能够使本车辆继续自动驾驶。注意的是，在选择待使用传感器信息的情况下，车载传感器设备100(例如，第一通知部分130)可将关于该选择的信息通知给用户。例如，车载传感器设备100可将表示待使用信息被切换的信息、表示从其获取了待使用传感器信息的其他传感器设备的信息等通知给用户。
(自动驾驶)
车载传感器设备100(例如，驾驶控制部分150和控制部分170)可以通过使用共享的传感器信息来执行自动驾驶。车载传感器设备100能够通过执行上述的待使用传感器信息的选择处理或传感器信息补充处理，基于正确传感器信息来执行自动驾驶。
在发生传感器异常的情况下，车载传感器设备100(例如，驾驶控制部分150和控制部分170)可以使与车载传感器设备100对应的车辆(即本车辆)停止自动驾驶。具体地，车载传感器设备100使本车辆停车，或者将自动驾驶切换成人工驾驶。这样防止了使用由异常传感器检测到的传感器信息执行自动驾驶。
直到自动驾驶停止为止，如上所述，第二传感器信息被用于自动驾驶。然后，在本车辆移出从其中获取第二信息的区域或者移入该区域内的情况下，可停止自动驾驶。因此，车载传感器设备100(例如，驾驶控制部分150和控制部分170)可控制本车辆，使得本车辆保持更长时间地停留在第二传感器信息的其他传感器设备的检测区域中。例如，车载传感器设备100控制本车辆，使得本车辆降低速度，选择性地在具有大量其他传感器设备的道路上行驶，并且在安装有环境安装传感器设备200的角落处转弯。这样延长了自动驾驶停止之前的时间段，使得用户能够平静地为人工驾驶做好准备。
(3-2)传感器信息的补充
车载传感器设备100(例如，控制部分170)可补充待使用的传感器信息。例如，车载传感器设备100可利用由不包括在检测部分110中的一种传感器获取的第二传感器信息来补充第一传感器信息。另外，车载传感器设备100可用从能够检测没有与车载传感器设备100能够检测的区域重叠的区域(即，盲点)的其他传感器设备的获取第二传感器信息来补充第一传感器信息。注意的是，在补充传感器信息的情况下，车载传感器设备100(例如，第一通知部分130)可将关于该补充的信息通知给用户。例如，车载传感器设备100可将表示传感器信息被补充的信息、表示执行补充的其他传感器设备的信息等通知给用户。
传感器信息的补充增加了车载传感器设备100能够使用的传感器信息的信息量。例如，通过将除了第一传感器信息之外的补充的第二传感器信息输入驱动控制部分150中，在只输入第一传感器信息的情况下，车载传感器装置100能够执行比自动驾驶更安全的自动驾驶。
参照图7，下面描述了盲点的传感器信息的补充。
图7是用于描述根据本实施例的传感器信息补充处理的说明图。图7例示了车辆10A和车辆10B分别在X方向和-Y方向上行进并且均接近拐角的情形。假定车辆10A在前侧设置有传感器，并且因为设置在拐角内部的墙壁50的影响而具有盲点60。在这种情况下，安装在车辆10A上的车载传感器设备100从设置于盲点60或以盲点60为检测区域的监视摄像机20所具备的环境设置传感器设备200取得第二传感器信息，并补充第一传感器信息。这样允许车载传感器设备100执行考虑到存在于盲点60中的车辆10B的存在的自动驾驶，从而提高了事故避免率。
另外，车载传感器设备100可利用第二传感器信息来补充第一传感器信息中的具有低精度(或可靠度)的信息。例如，在隧道入口和出口处的隧道内部和外部之间的亮度差异大，使得隧道中的本车辆难以正确地检测隧道外部的情形。因此，车载传感器设备100可从存在于隧道外部的其他传感器设备获取第二传感器信息，并且补充第一传感器信息。另外，在其他传感器装置仅仅具有比车载传感器设备10更高的传感器精度的情况下，车载传感器设备100可用从其他传感器设备获取第二传感器信息来补充第一传感器信息。
(3-3)预测
车载传感器设备100(例如，控制部分170)可基于传感器信息来执行预测。
例如，车载传感器设备100可预测未来的传感器信息。更具体地，车载传感器设备100可预测移动物体的位置、尺寸、类型、速度、加速度或移动方向。另外，车载传感器设备100可预测驾驶员的生物信息。另外，车载传感器设备100可预测可靠度。另外，这些预测值可被包括在共享的传感器信息中。无须说，车载传感器设备100可基于比较结果和关于该预测值的传感器信息的补充来类似地执行上述处理。
例如，车载传感器设备100可基于传感器信息的上述预测来预测相应车辆之间的相关性。例如，车载传感器设备100可预测本车辆和不同车辆之间的距离、接近速度、接近加速度等。
(3-4)其他
另外，车载传感器设备100(例如，控制部分170)可基于传感器信息来执行各种类型的处理。例如，车载传感器设备100可执行各种类型的处理，诸如，估计本车辆的位置、估计碰撞概率、识别物体类型和基于传感器信息来检查系统状况。
以上描述了根据本实施例的车载传感器设备100的技术特征。除了关于自动驾驶的特征之外，环境安装传感器设备200也可类似地具有上述技术特征。
<2.4.处理流程>
接下来，参照图8至图13，将描述根据本实施例的车载传感器设备100中执行的处理的流程。
(1)整体处理
图8是例示了根据本实施例的车载传感器设备100中执行的信息处理流程示例的流程图。
如图8中例示的，检测部分110首先检测第一传感器信息(步骤S100)。接下来，获取部分120获取第二传感器信息(步骤S200)。然后，控制部分170将第一传感器信息和第二传感器信息进行比较，以通过(步骤S300)来判定传感器异常，并且执行校准(步骤S400)。接下来，控制部分170将表示检测部分110异常的警告通知给用户和/或其他设备(步骤S500)。然后，驾驶控制部分150执行自动驾驶(步骤S600)。
以上描述了整个处理的流程示例。接下来，将描述每个步骤中的详细处理的流程。
(2)第二传感器信息的获取处理
首先，将参照图9来描述第一示例，然后将参照图10来描述第二示例。
(2-1)第一示例
图9是例示了根据实施例的车载传感器设备100中执行的第二传感器信息的获取处理的流程示例的流程图。本流程示出了图8中的步骤S200中的处理的详细流程。
如图9中例示的，获取部分120首先从服务器30获取与本车辆的距离落入阈值X1内的其他传感器设备的位置信息(步骤S202)。接下来，控制部分170用本车辆的位置信息和从服务器30获取的位置信息来计算本车辆和其他传感器设备之间的距离，并且判定其计算出的距离落入阈值X2内的其他传感器设备是附近的传感器设备(步骤S204)。
另外，在获取部分120成功从其他传感器设备接收到近场无线通信信号的情况下，控制部分170将作为发送源的其他传感器设备判定为附近的传感器设备(步骤S206)。
然后，获取部分120从附近的传感器设备获取第二传感器信息(步骤S208)。
(2-2)第二示例
图10是例示了根据实施例的车载传感器设备100中执行的第二传感器信息的获取处理的流程示例的流程图。本流程示出了图8中的步骤S200的详细处理流程。
如图10中例示的，控制部分170首先计算盲点的位置信息(步骤S212)。例如，控制部分170基于通过对本车辆前方的区域进行成像而获得的拍摄图像来识别诸如墙壁的障碍物，并且基于本车辆的位置信息来计算识别到的障碍物后方的区域的位置信息。
然后，控制部分170从附近的传感器设备之中的具有计算出的盲点位置信息中包括的位置信息的其他传感器设备获取第二传感器信息(步骤S214)。注意的是，可与以上参照图9描述的处理类似地来判定附近的传感器设备。
(3)传感器异常判定处理
图11是例示了根据实施例的车载传感器设备100中执行的传感器异常判定处理流程的示例的流程图。本流程示出了图8中的步骤S300中的处理的详细流程。
如图11中例示的，控制部分170首先将针对同一移动物体检测到的第一传感器信息和第二传感器信息配对(步骤S302)。在从多个其他传感器设备获取第二传感器信息的情况下，生成多个对。
接下来，控制部分170从多个对中提取其中多条传感器信息的可靠度均高于或等于阈值Y1的一对(步骤S304)。接下来，控制部分170计算所提取对的差的评估值(步骤S306)。例如，以上的等式(1)或等式(2)可用于该计算。
然后，控制部分170判定检测出这些对中的评估值大于或等于阈值Y2的比例大于或等于阈值Y3的传感器信息的传感器是异常的(步骤S308)。
(4)校准处理
图12是例示了根据实施例的车载传感器设备100中执行的校准处理流程示例的流程图。本流程示出了图8中的步骤S400中的处理的详细流程。
如图12中例示的，控制部分170首先累计以上步骤S306中计算出的差的评估值(步骤S402)。然后，控制部分170基于累计的评估值来执行校准，使得评估值降低(步骤S404)。
(5)警告处理
图8是例示了根据本实施例的车载传感器设备中执行的警告处理流程示例的流程图。本流程示出了图8中的步骤S500中的处理的详细流程。
如图13中例示的，控制部分170首先判定以上步骤S400中是否存在校准失败的传感器(步骤S502)。
在存在校准失败的传感器的情况下(步骤S502/是)，控制部分170控制第一通知部分130或第二通知部分140，以使得向用户或附近的不同车辆通知警告显示发生传感器异常(步骤S504)。在没有校准失败的传感器的情况下(步骤S502/否)，控制部分170不发出警告。
(6)自动驾驶处理
图14是例示了在本实施例的车载传感器设备100中执行的自动驾驶处理流程示例的流程图。本流程示出了图8中的步骤S600中的处理的详细流程。
如图14中例示的，控制部分170首先判定包括在检测部分110中的大多数传感器是否异常(步骤S602)。
在判定大多数传感器异常的情况下(步骤S602/是)，驾驶控制部分150基于第二传感器信息来执行自动驾驶(步骤S604)。然后，控制部分170使本车辆在第二传感器信息的其他传感器设备的检测区域中停止(步骤S606)。
相比之下，在判定大多数传感器正常的情况下(步骤S602/否)，驾驶控制部分150基于第一传感器信息和第二传感器信息来执行自动驾驶(步骤S608)。
<<4.硬件配置示例>>
根据本公开的技术适用于各种产品。例如，车载传感器设备100可被实现为安装在诸如汽车、电动车辆、混合动力车辆或摩托车的任何类型的车辆上的设备。另外，车载传感器设备100的至少一些组件可被实现在用于安装在车辆上的设备的模块(例如，包括一个管芯的集成电路模块)中。
另外，环境安装传感器设备200可被实现为安装在环境中的诸如交通信号灯、监视摄像机、数字标牌或电子留言板的设备。另外，车载传感器设备200的至少一些组件可被实现在用于安装在环境中的设备的模块(例如，包括一个管芯的集成电路模块)中。
<4.1.车辆控制系统的配置示例>
图15是例示了可应用根据本公开的技术的车载传感器设备900的示意性配置示例的框图。图15中例示的车辆控制系统900可实现例如图2中例示的车载传感器设备100。车辆控制系统900包括电子控制单元902、存储设备904、输入设备906、车外传感器908、车辆状况传感器910、乘客传感器912、通信IF 914、输出设备916、动力生成设备918、制动设备920、转向装置922和灯启动设备924。
电子控制单元902用作操作处理设备和控制设备，并且根据各种程序来控制车辆控制系统900的整体操作。电子控制单元902可与下面描述的存储设备904一起被配置为电子控制单元(ECU)。在车辆控制系统900中可包括多个ECU(即，电子控制单元902和存储设备904)。例如，可向其提供用于控制各种传感器或各种驱动系统的ECU，并且可进一步提供以协作方式控制多个这些ECU的ECU。多个这些ECU借助符合任何标准的诸如控制器区域网络(CAN)、本地互联网络(LIN)、局域网(LAN)或Flexray(注册商标)的车载通信网络来连接。电子控制单元902可被包括在例如图2中例示的驾驶控制部分150或控制部分170中。
存储设备904是被配置为车辆控制系统900的存储部分的示例的数据存储设备。例如，存储设备904被实现为诸如HDD、半导体存储装置、光学存储装置、磁光存储装置等磁存储装置。存储装置904可包括记录介质、将数据记录在记录介质中的记录设备、从记录介质读出数据的读出设备和删除记录在记录介质中的数据的删除设备。存储设备904存储将由电子控制单元902执行的程序、各种类型的数据、从外部获取的各种类型的数据等。存储设备904可被包括在例如图2中例示的存储部分160中。
输入设备906通过乘客(驾驶员或乘员)在其中输入信息的诸如鼠标、键盘、触摸面板、按钮、麦克风、开关和控制杆的设备来实现。另外，输入设备906可以是例如使用红外光或其他无线电波的遥控设备，或者可以是与车辆控制系统900的操作对应的外部连接装置(诸如，移动电话或PDA)。另外，输入设备906可以是例如相机。在该情况下，乘客可根据手势来输入信息。另外，输入设备906可包括输入控制电路等，输入控制电路等例如基于用户使用上述输入装置输入的信息来生成输入信号，并且将所生成的输入信号向电子控制单元902输出。乘客能够向车辆控制系统900输入各种类型的数据，或者通过操作该输入设备906来指示车辆控制系统900的处理操作。输入设备906可被包括在例如图2中例示的检测部分110中。
车外传感器908通过检测车辆外部信息的传感器来实现。例如，车外传感器908可包括声纳设备、雷达设备、光检测和测距或激光成像检测和测距(LIDAR)设备、相机、立体相机、飞行时间(ToF)相机、红外传感器、环境传感器、麦克风等。车外传感器908可被包括在例如图2中例示的检测部分110中。
车辆状况传感器910通过检测关于车辆状况的信息的传感器来实现。例如，车辆状况传感器910可包括检测由驾驶员执行的操作(诸如，油门开度、制动踏板力或方向盘角度)的传感器。另外，车辆状况传感器910可包括检测电源状况(诸如，内燃机或电机的旋转速度或转矩)的传感器。另外，车辆状况传感器910可包括用于检测关于车辆移动的信息的传感器(诸如，陀螺仪传感器或加速度传感器)。另外，车辆状况传感器910可包括从全球导航卫星系统(GNSS)卫星接收GNSS信号(例如，从全球定位系统(GPS)卫星接受GPS信号)的GNSS模块，并且测量设备的位置信息，包括纬度、经度和高度。注意的是，关于位置信息，车辆状况传感器910可通过Wi-Fi(注册商标)来检测位置、用移动电话/PHS/智能手机等进行发送和接收、近场通信等。车辆状况传感器910可被包括在例如图2中例示的检测部分110中。
乘客传感器912可通过检测关于乘客的信息的传感器来实现。例如，乘客传感器912可包括提供给车厢的相机、麦克风和环境传感器。另外，乘客传感器912可包括检测乘客生物信息的生物传感器。生物传感器例如附接于就座面、方向盘等，并且能够检测坐在座椅上的乘客或者握住方向盘的驾驶员的生物信息。乘客传感器912可被包括在例如图2中例示的检测部分110中。
注意的是，各种传感器(诸如，车辆外部传感器908、车辆状况传感器910和乘客传感器912)各自向电子控制单元902输出表示检测结果的信息。这些各种传感器可基于电子控制单元902的控制来设置感测区域、准确度等。另外，这些各种传感器可包括识别模块，识别模块例如基于原始数据来执行识别处理(诸如，例如基于所拍摄的捕获图像中包括的车道线的位置来识别本车辆在道路上的驾驶位置的处理)。
通信IF 914是调解由车辆控制系统900与其他设备执行的通信的通信接口。通信IF 914可包括例如V2X通信模块。注意的是，V2X通信是包括车辆间通信和车辆-基础设施通信的概念。另外，通信IF 914还可包括用于无线局域网(LAN)、Wi-Fi(注册商标)、3G、长期演进(LTE)，蓝牙(注册商标)、近场通信(NFC)或无线USB(WUSB)的通信模块。该通信IF 914能够与预定协议(诸如，TCP/IP等)相符合地向例如互联网或车辆外部的其他通信装置发送信号等或从其接收信号等。通信IF 914可被包括在例如图2中例示的获取部分120或第二通知部分140中。
输出设备916被实现为能够在视觉上或听觉上将所获取信息通知给乘客的设备。此设备包括显示设备(诸如，仪表板、平视显示器、投影仪或灯)和声音输出设备(诸如，扬声器或头戴式耳机)。具体地，显示设备可视地显示从车辆控制系统900以各种形式(诸如，文本、图像、表格和图形)执行的各种类型的处理中得到的结果。此时，可显示虚拟对象(诸如，增强现实(AR)对象)。同时，音频输出设备将包括再现的音频数据、声音数据等的音频信号转换成模拟信号，并且可听地输出模拟信号。例如，上述显示设备或上述声音输出设备可被包括在图2例示的第一通知部分130中。
动力生成设备918是用于产生车辆驱动力的设备。动力生成设备918例如可被实现为内燃机。在该情况下，动力生成设备918基于来自电子控制单元902的控制命令来执行启动控制、停止控制、节气门开度控制、燃料喷射控制、排气再循环(EGR)控制等。另外，动力生成设备918可被实现为例如电机、逆变器和电池。在该情况下，动力生成设备918918可基于来自电子控制单元902的控制命令借助逆变器将来自电池的电力供应到电机，并且执行电机操作(所谓的供电)，以输出正扭矩和再生操作，从而致使电机吸收转矩来生成电力，对电池进行充电。
制动设备920是用于向车辆提供制动力或致使车辆减速或停止的设备。制动设备920可包括例如安装在每个车轮处的制动器和用于将踩踏制动踏板的力传输到制动器的制动管、电子电路等。另外，制动设备920可包括用于启动防止由制动控制造成的滑动或打滑的机制的控制设备(诸如，防抱死制动系统(ABS)或电子稳定性控制(ESC))。
转向装置922是用于控制车辆前进方向(转向角)的设备。转向装置922可包括例如方向盘、转向轴、转向齿轮、拉杆等。另外，转向装置922可包括用于辅助驾驶员进行转向的动力转向装置。另外，转向装置922可包括用于允许进行自动转向的诸如电机的动力源。
灯启动设备924是启动各种灯(诸如，前照灯、转向灯、示阔灯、雾灯或停车灯)的设备。灯启动装置924控制例如灯的闪烁、光量、发光方向等。
注意的是，动力生成设备918、制动设备920、转向装置922和灯启动设备924可基于驾驶员执行的手动操作或者基于电子控制单元902执行的自动操作而进行操作。
<4.2.信息处理设备的配置示例>
图16是例示了根据本实施例的信息处理设备的硬件配置示例的框图。图16中例示的信息处理设备1000可实现例如图3中例示的环境安装传感器设备200。通过软件与下述的硬件协作来实现根据本实施例的环境安装传感器设备200执行的信息处理。
如图16中例示的，信息处理设备1000包括中央处理单元(CPU)1001、只读存储器(ROM)1002、随机存取存储器(RAM)1003和主机总线1004a。另外，信息处理设备1000包括桥接器1004、外部总线1004b、接口1005、输入设备1006、输出设备1007、存储设备1008、驱动器1009、连接端口1011和通信设备1013。信息处理设备1000可包括作为CPU 1001的替代或与CPU 1001组合的处理电路(诸如，DSP或ASIC)。
CPU 1001用作操作处理设备和控制设备，并且根据各种程序来控制信息处理设备1000的整体操作。另外，CPU 1001可以是微处理器。ROM 1002存储CPU 1001使用的程序、操作参数等。RAM 1003暂时存储在CPU 1001的执行中使用的程序以及在执行期间适当改变的参数等。CPU 1001可被包括在例如图3中例示的控制部分260中。
CPU 1001、ROM 1002和RAM 1003通过包括CPU总线等的主机总线1004a彼此连接。主机总线1004a通过桥接器1004连接到外部总线1004b(诸如，外围组件互连/接口(PCI)总线)。注意的是，主机总线1004a、桥接器1004和外部总线1004b不一定被配置为单独的组件，但是其功能可以在一条总线中实现。
输入设备1006通过用户用其输入信息的设备(诸如，鼠标、键盘、触摸面板、按钮、麦克风、开关和控制杆)来实现。另外，输入设备1006可以是例如使用红外光或其他无线电波的遥控设备，或者可以是与信息处理设备1000的操作对应的外部连接装置(诸如，移动电话或PDA)。另外，输入设备1006可包括例如输入控制电路等，输入控制电路等基于用户使用上述输入装置输入的信息来生成输入信号，并且将输入信号输出给CPU 1001。信息处理设备1000的用户能够将各种类型的数据输入信息处理设备1000，并且通过操作该输入设备1006来指示信息处理设备1000的处理操作。
另外，输入设备1006可包括检测各种类型的信息的设备。例如，输入设备1006可包括各种传感器(诸如，图像传感器(例如，相机)、深度传感器(例如，立体相机)、加速度传感器、陀螺仪传感器、地磁传感器、光学传感器、声音传感器、测距传感器和力传感器)。另外，输入设备1006可获取关于信息处理设备1000本身的状态的信息(诸如，信息处理设备1000的姿态和移动速度)和关于信息处理设备1000周围的环境的信息(诸如，信息处理设备1000周围的亮度和噪声)。另外，输入设备1006可包括从GNSS卫星接收例如全球导航卫星系统(GNSS)信号(诸如，来自全球定位系统(GPS)卫星的GPS信号)的GNSS模块，并且测量设备的位置信息，包括纬度、经度和高度。另外，关于位置信息，输入设备1006可通过Wi-Fi(注册商标)检测位置、用移动电话/PHS/智能手机等进行发送和接收、近场通信等。
输入设备1006可被包括在例如图3中例示的检测部分210中。
输出设备1007包括能够在视觉上或听觉上将所获取信息通知给用户的设备。此设备包括显示设备(诸如，CRT显示设备、液晶显示设备、等离子体显示设备、EL显示设备、激光投影仪、LED投影仪和灯)、音频输出设备(诸如，扬声器和耳机)、打印机设备等。输出设备1007输出例如从信息处理设备1000执行的各种类型的处理中得到的结果。具体地，显示设备可视地显示从信息处理设备1000以各种形式(诸如，文本、图像、表格和图形)执行的各种类型的处理中得到的结果。同时，音频输出设备将包括再现的音频数据、声音数据等的音频信号转换成模拟信号，并且可听地输出模拟信号。例如，上述显示设备或上述声音输出设备可被包括在图3例示的第一通知部分230中。
存储设备1008是被配置为信息处理设备1000的存储部分示例的数据存储设备。存储设备1008被实现为例如诸如HDD、半导体存储装置、光学存储装置、磁光存储装置等磁存储装置。存储设备1008可包括记录介质、将数据记录在记录介质中的记录设备、从记录介质读出数据的读出设备和删除记录在记录介质中的数据的删除设备。存储设备1008存储将由CPU 1001执行的程序、各种类型的数据、从外部获取的各种类型的数据等。存储设备1008可被包括在例如图3中例示的存储部分250中。
驱动器1009是用于存储介质的读/写器，并且内置于或外部附接于信息处理设备1000。驱动器1009读出记录在可移动存储介质(诸如，安装的磁盘、光盘、磁光盘和半导体存储器)上的信息，并且将读出的信息输出到RAM 1003。另外，驱动器1009还能够将信息写入可移动存储介质。
连接端口1011是连接于外部装置的接口，并且是用于通过例如通用串行总线(USB)连接能够进行数据传输的外部装置的端口。
通信设备1013是例如包括用于连接于网络1020的通信装置等的通信接口。通信设备1013可以是例如用于有线或无线局域网(LAN)、长期演进(LTE)、蓝牙(注册商标)、无线USB(WUSB)等的通信卡。另外，通信设备1013可以是用于光通信的路由器、用于不对称数字用户线(ADSL)的路由器、用于各种类型的通信的调制解调器等。该通信设备1013能够与预定协议(诸如，TCP/IP)相符合地向例如互联网或其他通信装置发送信号等或从其接收信号等。通信设备1013可被包括在例如图3中例示的获取部分220或第二通知部分240中。
注意的是，网络1020是信息通过其从连接于网络1020的设备传输的有线或无线传输路径。网络1020可包括公共网络(诸如，互联网、电话网络和卫星网络)、包括Ethernet(注册商标)的各种局域网(LAN)和广域网(WAN)的公共网络。另外，网络1020还可包括租用线路网络(诸如，互联网协议-虚拟专用网络(IP-VPN))。
<4.3.补充信息>
以上示出了能够执行根据本实施例的车载传感器设备100或环境安装传感器设备200的功能的硬件配置示例。上述组件中的每个可由通用构件构成，也可由专用于各组件的功能的硬件构成。因此，可按照实现本实施例时的技术水平来酌情修改所使用的硬件配置。
注意的是，能够制造用于执行如上所述的根据本实施例的车载传感器设备100或环境安装传感器设备200的各功能的计算机程序，并且能够实现ECU、PC等中的计算机程序。另外，还可提供其中存储有此计算机程序的计算机可读记录介质。记录介质的示例包括磁盘、光盘、磁光盘、闪存存储器等。另外，计算机程序也可借助网络(例如，不使用记录介质)进行分发。
<<4.结论>>
已经参照图1至图16来详细地描述本公开的实施例。如上所述，根据本实施例的传感器设备检测第一传感器信息，获取第二传感器信息，并且基于针对同一移动物体检测到的第一传感器信息和第二传感器信息的比较结果来控制处理。这允许传感器设备适当地处理来自不同传感器设备的检测结果的差。
例如，传感器设备可基于比较结果来判定传感器的异常。这样允许传感器设备自主地发现可由各种因素引起的传感器的异常，并且自动地将传感器校正成正常的。
例如，传感器设备可将传感器的异常通知给驾驶员或其他附近设备。这样允许本车辆或不同车辆的驾驶员识别本车辆的传感器异常并且采取适当的措施。在发生致命事故之前，可以在传感器异常的阶段采取措施，使得能够防止发生事故。
例如，作为被判定异常的传感器检测到的第一传感器信息的替代，传感器设备能够使用第二传感器信息。这样允许即使在传感器发生异常的情况下，传感器设备也使用第二传感器信息来继续服务(诸如，自动驾驶)。
以上已经参照附图描述了本公开的优选实施例，而本公开不限于以上示例。本领域的技术人员可在所附权利要求的范围内找到各种改变和修改，并且应该理解，它们将自然落入本公开的技术范围内。
例如，在上述实施例中，作为传感器设备的示例，包括车载传感器设备100和环境安装传感器设备200。然而，本技术不限于示例。例如，传感器装置能安装在任何移动物体(诸如，飞机、自行车或摩托车)上。另外，传感器设备可被实现为用户装置(诸如，智能手机或头戴式显示器(HMD))。
另外，本文中描述的设备中的每个可被实现为单个设备，或者其部分或全部可被实现为不同的设备。例如，在图2中例示的车载传感器设备100的功能组件示例中，存储部分160和控制部分170可被包括在诸如借助网络等连接于检测部分110、获取部分120、第一通知部分130、第二通知部分140和驾驶控制部分150的服务器的设备中。这同样适用于环境安装传感器设备200。
另外，本文中参照流程图和序列图描述的处理不一定必须以所例示顺序执行。可并行执行一些处理步骤。另外，还可采用附加的处理步骤，而可省略处理步骤中的一些。
另外，本说明书中描述的效果仅仅是例示性或示例性的效果，不是限制性的。也就是说，利用或替代上述效果，根据本公开的技术可根据本说明书的描述来实现本领域的技术人员清楚的其他效果。
另外，本技术也可如下地配置。
(1)一种信息处理设备，所述信息处理设备包括：
检测部分，其配置成检测关于移动物体的第一信息；
获取部分，其配置成获取关于所述移动物体的第二信息，所述第二信息由外部设备检测；以及
控制部分，其配置成基于针对同一移动物体检测到的所述第一信息和所述第二信息的比较结果来控制处理。
(2)根据(1)所述的信息处理设备，其中，
所述控制部分基于所述比较结果来判定所述检测部分的异常。
(3)根据(2)所述的信息处理设备，其中，
在所述第一信息和所述第二信息之间的错误差满足预定条件的情况下，所述控制部分判定所述检测部分是异常的。
(4)根据(2)或(3)所述的信息处理设备，其中，
所述控制部分调节所述检测部分，使得所述第一信息和所述第二信息之间的错误差减小。
(5)根据(2)至(4)中的任一项所述的信息处理设备，其中，
所述控制部分将表示所述异常的信息通知给用户。
(6)根据(2)至(5)中的任一项所述的信息处理设备，其中，
所述控制部分将表示所述异常的信息通知给其他设备。
(7)根据(2)至(6)中的任一项所述的信息处理设备，其中，
作为被判定为异常的所述检测部分检测到的所述第一信息的替代，所述控制部分使用对应的所述第二信息。
(8)根据(2)至(7)中的任一项所述的信息处理设备，其中，
所述控制部分使车辆停止自动驾驶，所述车辆对应于所述信息处理设备。
(9)根据(8)所述的信息处理设备，其中，
所述控制部分使车辆停止，所述车辆对应于所述信息处理设备。
(10)根据(8)所述的信息处理设备，其中，
所述控制部分将对应于所述信息处理设备的车辆从自动驾驶切换至人工驾驶。
(11)根据(8)至(10)中的任一项所述的信息处理设备，其中，
所述控制部分控制与所述信息处理设备对应的车辆，使得所述车辆在所述外部设备的所述第二信息的检测区域中停留较长时间。
(12)根据(1)至(11)中的任一项所述的信息处理设备，其中，
所述获取部分优先地从与所述信息处理设备对应的车辆附近的或者被预测未来在所述车辆附近的所述外部设备获取第二传感器信息。
(13)根据(1)至(12)中的任一项所述的信息处理设备，其中，
所述获取部分优先地从能够比所述检测部分更精确地检测关于所述移动物体的信息的所述外部设备获取第二信息。
(14)根据(1)至(11)中的任一项所述的信息处理设备，其中，
所述第一信息和所述第二信息包括所述移动物体的位置、大小、类型、速度、加速度和移动方向、其预测值、检测精度、检测时间和可靠度中的至少一个。
(15)根据(1)至(12)中的任一项所述的信息处理设备，其中，
所述外部设备设置于面对与所述信息处理设备对应的车辆的其他车辆、与所述车辆并排行驶的其他车辆或停止的其他车辆或设施。
(16)一种信息处理方法，所述信息处理方法包括：
检测关于移动物体的第一信息；
获取关于所述移动物体的第二信息，所述第二信息由外部设备检测；以及
由处理器基于针对同一所述移动物体检测到的所述第一信息和所述第二信息的比较结果来控制处理。
(17)一种程序，用于使计算机用作以下功能：
检测部分，其配置成检测关于移动物体的第一信息；
获取部分，其配置成获取关于所述移动物体的第二信息，所述第二信息由外部设备检测；以及
控制部分，其配置成基于针对同一所述移动物体检测到的所述第一信息和所述第二信息的比较结果来控制处理。
参考符号列表
1 系统
10 移动物体
100 车载传感器设备
110 检测部分
120 获取部分
130 第一通知部分
140 第二通知部分
150 驾驶控制部分
160 存储部分
170 控制部分
20 设施
200 环境安装传感器设备
210 检测部分
220 获取部分
230 第一通知部分
240 第二通知部分
250 存储部分
260 控制部分
30 服务器。

Claims (17)

1.一种信息处理设备，所述信息处理设备包括：
检测部分，其配置成检测关于移动物体的第一信息；
获取部分，其配置成获取关于所述移动物体的第二信息，所述第二信息由外部设备检测；以及
控制部分，其配置成基于针对同一移动物体检测到的所述第一信息和所述第二信息的比较结果来控制处理。
2.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，所述控制部分基于所述比较结果来判定所述检测部分的异常。
3.根据权利要求2所述的信息处理设备，其中，在所述第一信息和所述第二信息之间的错误差满足预定条件的情况下，所述控制部分判定所述检测部分是异常的。
4.根据权利要求2所述的信息处理设备，其中，所述控制部分调节所述检测部分，使得所述第一信息和所述第二信息之间的错误差减小。
5.根据权利要求2所述的信息处理设备，其中，所述控制部分将表示所述异常的信息通知给用户。
6.根据权利要求2所述的信息处理设备，其中，所述控制部分将表示所述异常的信息通知给其他设备。
7.根据权利要求2所述的信息处理设备，其中，作为被判定为异常的所述检测部分检测到的所述第一信息的替代，所述控制部分使用对应的所述第二信息。
8.根据权利要求2所述的信息处理设备，其中，所述控制部分使车辆停止自动驾驶，所述车辆对应于所述信息处理设备。
9.根据权利要求8所述的信息处理设备，其中，所述控制部分使车辆停止，所述车辆对应于所述信息处理设备。
10.根据权利要求8所述的信息处理设备，其中，所述控制部分将对应于所述信息处理设备的车辆从自动驾驶切换至人工驾驶。
11.根据权利要求8所述的信息处理设备，其中，所述控制部分控制与所述信息处理设备对应的车辆，使得所述车辆在所述外部设备的所述第二信息的检测区域中停留较长时间。
12.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，所述获取部分优先地从与所述信息处理设备对应的车辆附近的或者被预测未来在所述车辆附近的所述外部设备获取第二传感器信息。
13.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，所述获取部分优先地从能够比所述检测部分更精确地检测关于所述移动物体的信息的所述外部设备获取第二信息。
14.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，所述第一信息和所述第二信息包括所述移动物体的位置、大小、类型、速度、加速度和移动方向、其预测值、检测精度、检测时间和可靠度中的至少一个。
15.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，所述外部设备设置于面对与所述信息处理设备对应的车辆的其他车辆、与所述车辆并排行驶的其他车辆或停止的其他车辆或设施。
16.一种信息处理方法，所述信息处理方法包括：
检测关于移动物体的第一信息；
获取关于所述移动物体的第二信息，所述第二信息由外部设备检测；以及
由处理器基于针对同一所述移动物体检测到的所述第一信息和所述第二信息的比较结果来控制处理。
17.一种程序，用于使计算机用作以下功能：
检测部分，其配置成检测关于移动物体的第一信息；
获取部分，其配置成获取关于所述移动物体的第二信息，所述第二信息由外部设备检测；以及
控制部分，其配置成基于针对同一所述移动物体检测到的所述第一信息和所述第二信息的比较结果来控制处理。
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