本发明涉及车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质。
背景技术:
近年来,关于自动驾驶的研究不断进展。与此相关联而已知有如下技术:在存在相向车辆等其他车辆与本车辆碰撞的可能性的情况下,执行行驶支援控制,以免本车辆与其他车辆碰撞(例如参照日本特开2006-256493号公报)。
然而,在以往的技术中,在通过自动驾驶使本车辆行驶时与相向车辆相遇了的情况下,有时直接一边与相向车辆错车一边行进。其结果是,可能给相向车辆的乘客带来恐惧感、不适感,有时不能对相向车辆给予充分的顾及。
技术实现要素:
本发明的方案是考虑到这样的情况而完成的,其目的之一在于提供一种在与相向车辆错车的情况下,能够进行顾及到相向车辆的车辆控制的车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质。
本发明的车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质采用了以下的结构。
(1)本发明的一方案涉及一种车辆控制装置,其具备:第一识别部,其识别存在于本车辆的周边的一个以上的其他车辆;第二识别部,其识别所述本车辆行驶的道路为不存在中央线的道路的情况;推定部,其推定由所述第一识别部识别出的一个以上的所述其他车辆中的与所述本车辆相向的相向车辆的驾驶员的状态;判定部,其判定由所述第一识别部识别出的所述相向车辆为正进行手动驾驶的车辆的情况;以及控制部,其在由所述判定部判定为所述相向车辆是正进行手动驾驶的车辆且由所述第二识别部识别出所述本车辆行驶的道路为不存在中央线的道路的情况下,基于由所述推定部推定出的所述相向车辆的驾驶员的状态,来使所述本车辆减速到规定速度以下。
(2)的方案在(1)的方案的车辆控制装置的基础上,其中,所述车辆控制装置还具备与所述其他车辆进行通信的通信部,在不存在所述中央线的道路上所述本车辆与所述相向车辆错车的情况下,所述通信部与所述相向车辆进行通信,所述判定部至少基于所述通信部与相向车辆的通信的结果,来判定由所述第一识别部识别出的所述相向车辆是否为正进行手动驾驶的车辆。
(3)的方案在(1)或(2)的方案的车辆控制装置的基础上,其中,所述控制部在道路的宽度至少比所述本车辆和所述相向车辆的各车宽的合计大的地点维持使所述本车辆减速到规定速度以下的状态。
(4)的方案在(1)至(3)中任一方案的车辆控制装置的基础上,其中,所述第一识别部还识别所述相向车辆的速度,在由所述判定部判定为所述相向车辆是正进行手动驾驶的车辆且由所述第一识别部识别出的所述相向车辆的速度为规定速度以下的情况下,所述控制部不使所述本车辆减速到规定速度以下。
(5)本发明的另一方案涉及一种车辆控制方法,其中,所述车辆控制方法使车载计算机执行如下处理:识别存在于本车辆的周边的一个以上的其他车辆;识别所述本车辆行驶的道路为不存在中央线的道路的情况;推定所述识别出的一个以上的所述其他车辆中的与所述本车辆相向的相向车辆的驾驶员的状态;判定所述识别出的所述相向车辆为正进行手动驾驶的车辆的情况;以及在判定为所述相向车辆是正进行手动驾驶的车辆且识别出所述本车辆行驶的道路为不存在中央线的道路的情况下,基于所述推定出的所述相向车辆的驾驶员的状态,来使所述本车辆减速到规定速度以下。
(6)本发明的另一方案涉及一种存储介质,其为存储有程序的计算机可读取的非暂时性的存储介质,其中,所述程序使车载计算机进行如下处理:识别存在于本车辆的周边的一个以上的其他车辆;识别所述本车辆行驶的道路为不存在中央线的道路的情况;推定识别出的一个以上的所述其他车辆中的与所述本车辆相向的相向车辆的驾驶员的状态;判定识别出的所述相向车辆为正进行手动驾驶的车辆的情况;以及在将所述相向车辆判定为是正进行手动驾驶的车辆且识别出所述本车辆行驶的道路为不存在中央线的道路的情况下,基于推定出的所述相向车辆的驾驶员的状态,来使所述本车辆减速到规定速度以下。
根据(1)~(6)中的任一方案,在与相向车辆错车的情况下,能够进行顾及到相向车辆的车辆控制。
附图说明
图1是利用了实施方式的车辆控制装置的车辆系统的结构图。
图2是第一控制部及第二控制部的功能结构图。
图3是表示本车辆行驶的道路为窄路且相向车辆存在于本车辆的前方的场景的一例的图。
图4是表示基于推荐车道来生成目标轨道的情形的图。
图5是表示由本实施方式的自动驾驶控制装置执行的处理的一例的流程图。
图6是表示推定相向车辆的驾驶员的状态的场景的一例的图。
图7是表示在图6的场景下推定出的驾驶员的情绪的一例的图。
图8是表示相向车辆比本车辆m先停止了的场景的一例的图。
图9是表示使本车辆m向停车空间移动的场景的一例的图。
图10是表示使本车辆m向停车空间移动的场景的另一例的图。
图11是表示实施方式的自动驾驶控制装置的硬件结构的一例的图。
具体实施方式
以下,参照附图来说明本发明的车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质的实施方式。在以下的实施方式中,说明车辆控制装置适用于能够进行自动驾驶(自主驾驶)的车辆的情况。自动驾驶例如是不依赖于搭乘于车辆的乘客的操作地控制车辆的转向或加减速中的一方或双方来使车辆行驶的形态。自动驾驶中也可以包括acc(adaptivecrusecontrol)、lkas(lanekeepingassist)等驾驶支援。
[整体结构]
图1是利用了实施方式的车辆控制装置的车辆系统1的结构图。搭载有车辆系统1的车辆(以下称作本车辆m)例如是二轮、三轮、四轮等的车辆,其驱动源是柴油发动机、汽油发动机等内燃机、电动机、或者它们的组合。在具备电动机的情况下,电动机使用由与内燃机连结的发电机发出的发电电力、或者二次电池、燃料电池的放电电力来进行动作。
车辆系统1例如具备相机10、雷达装置12、探测器14、物体识别装置16、通信装置20、hmi(humanmachineinterface)30、车辆传感器40、导航装置50、mpu(mappositioningunit)60、驾驶操作件80、自动驾驶控制装置100、行驶驱动力输出装置200、制动装置210及转向装置220。这些装置、设备通过can(controllerareanetwork)通信线等多路通信线、串行通信线、无线通信网等而彼此连接。需要说明的是,图1所示的结构只是一例,可以省略结构的一部分,也可以进一步追加其他的结构。
相机10例如是利用了ccd(chargecoupleddevice)、cmos(complementarymetaloxidesemiconductor)等固体摄像元件的数码相机。相机10在搭载有车辆系统1的车辆(以下称作本车辆m)的任意部位安装有一个或多个。在对前方进行拍摄的情况下,相机10安装于前风窗玻璃上部、车室内后视镜背面等。相机10例如周期性地反复对本车辆m的周边进行拍摄。相机10也可以是立体摄影机。
雷达装置12向本车辆m的周边放射毫米波等电波,并且检测由物体反射后的电波(反射波)来至少检测物体的位置(距离及方位)。雷达装置12在本车辆m的任意部位安装有一个或多个。雷达装置12也可以通过fm-cw(frequencymodulatedcontinuouswave)方式来检测物体的位置及速度。
探测器14为lidar(lightdetectionandranging)。探测器14向本车辆m的周边照射光并计测散射光。探测器14基于从发光到受光为止的时间,来检测到对象的距离。照射的光例如是脉冲状的激光。探测器14在本车辆m的任意部位安装有一个或多个。
物体识别装置16对由相机10、雷达装置12及探测器14中的一部分或全部检测的检测结果进行传感器融合处理来识别物体的位置、种类、速度等。物体识别装置16将识别结果向自动驾驶控制装置100输出。另外,物体识别装置16也可以根据需要而将相机10、雷达装置12及探测器14的检测结果直接向自动驾驶控制装置100输出。
通信装置20例如利用蜂窝网、wi-fi网、bluetooth(注册商标)、dsrc(dedicatedshortrangecommunication)等与存在于本车辆m的周边的其他车辆进行通信,或者经由无线基地站与各种服务器装置进行通信。其他车辆m例如与本车辆m同样,可以是进行自动驾驶的车辆,也可以是进行手动驾驶的车辆,没有特殊的制约。手动驾驶与前述的自动驾驶不同,是指根据乘客对驾驶操作件80的操作来控制本车辆m的加减速及转向的情况。以下,将仅能进行手动驾驶的车辆称作“手动驾驶车辆”并将能够进行手动驾驶或自动驾驶中的任一方的车辆称作“能够进行自动驾驶的车辆”来说明。通信装置20为“通信部”的一例。
hmi30对本车辆m的乘客提示各种信息,并且接受由乘客进行的输入操作。hmi30包括各种显示装置、扬声器、蜂鸣器、触摸面板、开关、按键等。
车辆传感器40包括检测本车辆m的速度的车速传感器、检测加速度的加速度传感器、检测绕铅垂轴的角速度的横摆角速度传感器、以及检测本车辆m的朝向的方位传感器等。
导航装置50例如具备gnss(globalnavigationsatellitesystem)接收机51、导航hmi52及路径决定部53,且将第一地图信息54保持于hdd(harddiskdrive)、闪存器等存储装置。gnss接收机51基于从gnss卫星接收到的信号,来确定本车辆m的位置。本车辆m的位置也可以通过利用了车辆传感器40的输出的ins(inertialnavigationsystem)来确定或补充。导航hmi52包括显示装置、扬声器、触摸面板、按键等。导航hmi52也可以与前述的hmi30一部分或全部共用化。路径决定部53例如参照第一地图信息54来决定从由gnss接收机51确定出的本车辆m的位置(或者输入的任意的位置)到由乘客使用导航hmi52输入的目的地为止的路径(以下称作地图上路径)。第一地图信息54例如是通过表示道路的线路和由线路连接的节点来表现道路形状的信息。第一地图信息54也可以包括道路的曲率、poi(pointofinterest)信息等。由路径决定部53决定的地图上路径向mpu60输出。另外,导航装置50也可以基于由路径决定部53决定的地图上路径来进行使用了导航hmi52的路径引导。需要说明的是,导航装置50例如也可以通过乘客持有的智能手机、平板终端等终端装置的功能来实现。另外,导航装置50也可以经由通信装置20向导航服务器发送当前位置和目的地,并取得从导航服务器回复的地图上路径。
mpu60例如作为推荐车道决定部61发挥功能,且将第二地图信息62保持于hdd、闪存器等存储装置(存储器)。推荐车道决定部61将从导航装置50提供的路径分割为多个区段(例如在车辆行进方向上按100[m]进行分割),并参照第二地图信息62而按区段决定推荐车道。推荐车道决定部61进行在从左侧起的第几个车道上行驶这样的决定。推荐车道决定部61在路径中存在分支部位、汇合部位等的情况下,决定推荐车道,以使本车辆m能够在用于向分支目的地行进的合理的路径上行驶。
第二地图信息62是比第一地图信息54高精度的地图信息。第二地图信息62例如包括车道的中央的信息或车道的边界的信息等。另外,第二地图信息62中也可以包括道路信息、交通限制信息、住所信息(住所、邮政编码)、设施信息、电话号码信息等。第二地图信息62可以通过使用通信装置20来访问其他的装置而随时被更新。
驾驶操作件80例如包括油门踏板、制动踏板、变速杆、转向盘、异形方向盘、操纵杆等操作件。在驾驶操作件80上安装有检测操作量或操作的有无的传感器,其检测结果向自动驾驶控制装置100、或者行驶驱动力输出装置200、制动装置210及转向装置220中的一部分或全部输出。
自动驾驶控制装置100例如具备第一控制部120和第二控制部160。第一控制部120及第二控制部160各自的构成要素例如通过cpu(centralprocessingunit)、gpu(graphicsprocessingunit)等处理器执行程序(软件)来实现。另外,这些构成要素中的一部分或全部可以通过lsi(largescaleintegration)、asic(applicationspecificintegratedcircuit)、fpga(field-programmablegatearray)等硬件(包括电路部:circuitry)来实现,也可以通过软件与硬件的协同配合来实现。程序可以预先保存于hdd(harddiskdrive)、闪存器等存储装置,也可以保存于dvd、cd-rom等能够装卸的存储介质,并通过将存储介质装配于自动驾驶控制装置100的驱动装置而安装于自动驾驶控制装置100内的存储装置。
图2是第一控制部120及第二控制部160的功能结构图。第一控制部120例如具备识别部130和行动计划生成部140。识别部130例如具备窄路识别部132、其他车辆乘客状态推定部134及手动驾驶车辆判定部136。另外,行动计划生成部140具备其他车辆协调控制部142和停车位置搜索部144。识别部130为“第一识别部”的一例,将行动计划生成部140与第二控制部160合起来为技术方案中的“控制部”的一例。
第一控制部120例如并行实现基于ai(artificialintelligence:人工智能)实现的功能和基于预先提供的模型实现的功能。例如,“识别交叉路口”的功能通过并行执行基于深度学习等实现的交叉路口的识别和基于预先提供的条件(存在能够进行图案匹配的信号、道路标志等)实现的识别,并对双方附加分数而进行综合地评价来实现。由此,能够确保自动驾驶的可靠性。
识别部130基于从相机10、雷达装置12及探测器14经由物体识别装置16输入的信息,来识别处于本车辆m的周边的物体的位置、速度、加速度等状态。物体包括其他车辆m、静止的障碍物等。物体的位置例如被识别为以本车辆m的代表点(重心、驱动轴中心等)为原点的绝对坐标上的位置,并被使用于控制。物体的位置可以通过该物体的重心、角部等代表点来表示,也可以通过表现出的区域来表示。物体的“状态”可以包括物体的加速度、加加速度、或者“行动状态”(例如是否正进行车道变更或要进行车道变更)。另外,识别部130基于相机10的拍摄图像来识别本车辆m接下来通过的弯道的形状。识别部130将弯道的形状从相机10的拍摄图像转换为实际平面,例如将二维的点列信息、或者使用与其同等的模型表现出的信息作为表示弯道的形状的信息向行动计划生成部140输出。
另外,识别部130例如识别本车辆m正行驶的车道(行驶车道)。例如,识别部130将从第二地图信息62得到的道路划分线的图案(例如实线与虚线的排列)与从由相机10拍摄到的图像识别出的本车辆m的周边的道路划分线的图案进行比较,来识别行驶车道。需要说明的是,识别部130不限于识别道路划分线,可以通过识别包括道路划分线、路肩、缘石、中央隔离带、护栏等在内的行驶路边界(道路边界)来识别行驶车道。在该识别中,也可以加进从导航装置50取得的本车辆m的位置、由ins处理的处理结果。另外,识别部130识别暂时停止线等在道路面上描绘的道路标志、道路标识、障碍物、红灯、收费站、其他道路事项。
识别部130在识别行驶车道时,识别本车辆m相对于行驶车道的位置、姿态。识别部130例如也可以识别本车辆m的基准点从车道中央的偏离、以及本车辆m的行进方向相对于将车道中央相连的线所成的角度,来作为本车辆m相对于行驶车道的相对位置及姿态。另外,也可以代替于此,识别部130识别本车辆m的基准点相对于行驶车道的任一侧端部(道路划分线或道路边界)的位置等,来作为本车辆m相对于行驶车道的相对位置。
另外,识别部130也可以在上述的识别处理中导出识别精度,并作为识别精度信息向行动计划生成部140输出。例如,识别部130基于在一定期间中能够识别出道路划分线的频率,来生成识别精度信息。
识别部130的窄路识别部132识别本车辆m行驶的道路为窄路的情况。例如,窄路识别部132参照第二地图信息62所包含的车道数、宽度等信息,来判定本车辆m行驶的道路是否不存在中央线且道路宽度小于规定宽度,在不存在中央线且道路宽度小于规定宽度的情况下,识别为本车辆m行驶的道路是窄路。规定宽度是指两台车辆不能并行的程度的宽度,例如是本车辆m的车宽、大众车的平均的车宽、作为普通机动车、中型机动车、大型机动车的规格而预先决定的车宽的1.0倍~2.0倍程度的宽度。另外,窄路识别部132在基于由相机10拍摄到的图像而识别出行驶车道的情况下,也可以基于该识别出的行驶车道的数量、宽度来识别本车辆m行驶的道路为窄路的情况。窄路识别部132为“第二识别部”的一例。
在识别出本车辆m行驶的道路为窄路的情况下,识别部130的其他车辆乘客状态推定部134从识别出速度等状态的一个以上的物体中选择其他车辆m,并推定搭乘于选择出的其他车辆m的乘客的状态。
图3是表示本车辆m行驶的道路为窄路且相向车辆ocv存在于本车辆m的前方的场景的一例的图。在这样的情况下,例如,其他车辆乘客状态推定部134根据相向车辆ocv的驾驶员的表情、行为、姿态等来推定该驾驶员的状态,所述相向车辆ocv是存在于本车道上的其他车辆m(存在于本车辆m的前后的其他车辆m)中的以与本车辆m的行进方向相反的方向为行进方向的车辆。
识别部130的手动驾驶车辆判定部136判定相向车辆ocv是否正通过手动驾驶来行驶。例如,手动驾驶车辆判定部136基于与相向车辆ocv的车车间通信是否成立、搭载于相向车辆ocv的一个以上的灯中的表示手动驾驶为执行中的情况的灯是否点亮、在识别相向车辆ocv时由雷达装置12、探测器14检测出的检测值,来判定相向车辆ocv是否正通过手动驾驶进行行驶。
行动计划生成部140决定在自动驾驶中顺次执行的事件,以便原则上在由推荐车道决定部61决定的推荐车道上行驶,而且能够应对本车辆m的周边状况。事件是规定本车辆m的行驶形态的信息。事件中例如存在以恒定速度在相同的行驶车道上行驶的定速行驶事件、追随于前行车辆的追随行驶事件、赶超前行车辆的赶超事件、进行用于避免与障碍物的接近的制动及/或转向的避免事件、在弯道上行驶的弯道行驶事件、通过交叉路口、人行横道、道口等规定地点的通过事件、车道变更事件、汇合事件、分支事件、自动停止事件、用于结束自动驾驶而向手动驾驶切换的接管事件等。“追随”例如是指将本车辆m与前行车辆的相对距离(车间距离)维持为恒定地行驶的形态。
行动计划生成部140根据起动的事件来生成本车辆m将来行驶的目标轨道。目标轨道例如包括速度要素。例如,目标轨道表现为将本车辆m应该到达的地点(轨道点)依次排列而成的轨道。在将路径以沿途距离计按规定的行驶距离(例如几[m]程度)划分时,轨道点配置于该划分的地点。与轨道点不同,各规定的采样时间(例如零点几[sec]程度)的目标速度及目标加速度作为目标轨道的一部分而生成。另外,轨道点也可以是每隔规定的采样时间的在该采样时刻下的本车辆m应该到达的位置。在该情况下,目标速度、目标加速度的信息由轨道点的间隔来表现。
图4是表示基于推荐车道来生成目标轨道的情形的图。如图所示,推荐车道设定为适合于沿着直至目的地的路径行驶。当来到推荐车道的切换地点的规定距离(可以根据事件的种类来决定)的跟前时,行动计划生成部140起动通过事件、车道变更事件、分支事件、汇合事件等。在各事件的执行中,在需要躲避障碍物的情况下,如图所示那样生成躲避轨道。
行动计划生成部140的其他车辆协调控制部142基于由其他车辆乘客状态推定部134推定出的相向车辆ocv的乘客的状态,来进行用于使本车辆m与相向车辆ocv彼此协调的协、调控制。关于协调控制,在后面进行叙述。
例如在本车道的宽度小于规定宽度的情况下,在识别出相向车辆ocv的状况下,行动计划生成部140的停车位置搜索部144搜索能够退避到本车道的旁边并持续停车至相向车辆ocv通过为止的位置或空间(以下称作停车空间)。停车空间例如是道路宽度至少比本车辆m和相向车辆ocv的各车宽的合计大的地点。例如,停车位置搜索部144可以在第二地图信息62所示的地图上搜索停车空间,也可以在由识别部130识别出物体的空间(相机10、雷达装置12及探测器14的检测范围)内搜索停车空间。
第二控制部160控制行驶驱动力输出装置200、制动装置210及转向装置220,以使本车辆m按预定的时刻通过由行动计划生成部140生成的目标轨道。
返回图2,第二控制部160例如具备取得部162、速度控制部164及转向控制部166。取得部162取得由行动计划生成部140生成的目标轨道(轨道点)的信息,并使存储器(未图示)存储该信息。速度控制部164基于存储于存储器的目标轨道所附带的速度要素,来控制行驶驱动力输出装置200或制动装置210。转向控制部166根据存储于存储器的目标轨道的弯曲情况,来控制转向装置220。速度控制部164及转向控制部166的处理例如通过前馈控制与反馈控制的组合来实现。作为一例,转向控制部166将与本车辆m的前方的道路的曲率相应的前馈控制和基于从目标轨道的偏离进行的反馈控制组合来执行。
行驶驱动力输出装置200将用于使车辆行驶的行驶驱动力(转矩)向驱动轮输出。行驶驱动力输出装置200例如具备内燃机、电动机及变速器等的组合、以及对它们进行控制的ecu。ecu按照从第二控制部160输入的信息、或者从驾驶操作件80输入的信息,来控制上述的结构。
制动装置210例如具备制动钳、向制动钳传递液压的液压缸、使液压缸产生液压的电动马达、以及制动ecu。制动ecu按照从第二控制部160输入的信息、或者从驾驶操作件80输入的信息来控制电动马达,并将与制动操作相应的制动转矩向各车轮输出。制动装置210也可以具备将通过驾驶操作件80所包含的制动踏板的操作而产生的液压经由主液压缸向液压缸传递的机构来作为备用。需要说明的是,制动装置210不限于上述说明的结构,也可以是按照从第二控制部160输入的信息来控制致动器,从而将主液压缸的液压向液压缸传递的电子控制式液压制动装置。
转向装置220例如具备转向ecu和电动马达。电动马达例如使力作用于齿条-小齿轮机构来变更转向轮的朝向。转向ecu按照从第二控制部160输入的信息、或者从驾驶操作件80输入的信息来驱动电动马达,使转向轮的朝向变更。
[处理流程]
图5是表示由本实施方式的自动驾驶控制装置100执行的处理的一例的流程图。本流程图的处理例如在由窄路识别部132识别出存在相向车辆ocv且在本车辆m行驶的道路上不存在中央线、并且该道路宽度小于规定宽度的情况下执行。另外,本流程图的处理例如可以以规定的周期反复执行。
首先,手动驾驶车辆判定部136判定相向车辆ocv是否正通过手动驾驶进行行驶(步骤s100)。例如,手动驾驶车辆判定部136在本车辆m与相向车辆ocv之间车车间通信成立了的情况下,判定为在相向车辆ocv上搭载有车辆系统1或与其相当的系统,且相向车辆ocv正通过自动驾驶进行自主行驶。另一方面,手动驾驶车辆判定部136在本车辆m与相向车辆ocv之间车车间通信不成立的情况下,判定为在相向车辆ocv上未搭载车辆系统1或与其相当的系统,且相向车辆ocv正通过手动驾驶进行行驶。
需要说明的是,即便在相向车辆ocv上搭载有车辆系统1或与其相当的系统且相向车辆ocv是能够进行自动驾驶的车辆的情况下,在本车辆m与相向车辆ocv之间车车间通信不成立时,手动驾驶车辆判定部136也可以判定为相向车辆ocv正通过手动驾驶进行行驶。例如,即便相向车辆ocv为能够进行自动驾驶的车辆,相向车辆ocv的乘客也有时进行手动驾驶。在这样的情况下,设想相向车辆ocv的乘客为了抑制后述的协调控制自动地进行而预先设定为将车车间通信的一部分或全部的功能停止。因此,不论相向车辆ocv的车辆的种类(能够进行自动驾驶的车辆或手动驾驶车辆)如何,在本车辆m与相向车辆ocv之间车车间通信不成立的情况下,手动驾驶车辆判定部136均可以判定为相向车辆ocv正通过手动驾驶进行行驶。
另外,也可以是,手动驾驶车辆判定部136在相向车辆ocv的规定的灯(表示手动驾驶为执行中的情况的灯)点亮的情况下,判定为相向车辆ocv正通过手动驾驶进行行驶,在规定的灯未点亮的情况下,判定为相向车辆ocv正通过自动驾驶进行行驶。
另外,也可以是,手动驾驶车辆判定部136在由雷达装置12照射出的电波的反射波与其他电波干涉、或者由探测器14照射出的激光的反射光与其他激光干涉的情况下,判定为相向车辆ocv正通过自动驾驶进行行驶,若非如此,则判定为相向车辆ocv正通过手动驾驶进行行驶。例如,在相向车辆ocv为能够进行自动驾驶的车辆的情况下,设想在该相向车辆ocv上与本车辆m同样地搭载有雷达装置、探测器,且在行驶中检测周围的状况。在这样的情况下,存在从搭载于相向车辆ocv的雷达装置照射出的电波或从探测器照射出的激光与从本车辆m侧照射出的电波或激光彼此干涉的情况。因此,手动驾驶车辆判定部136可以根据这些电波、激光的干涉的有无,来判定相向车辆ocv是正通过手动驾驶进行行驶,还是正通过自动驾驶进行行驶。
在由手动驾驶车辆判定部136判定为相向车辆ocv正通过自动驾驶进行行驶的情况下,其他车辆协调控制部142进行协调控制(步骤s102)。例如,其他车辆协调控制部142向通信装置20输出指令,使通信装置20与相向车辆ocv进行车车间通信。其他车辆协调控制部142当本车辆m与相向车辆ocv的车车间通信确立时,决定使本车辆m和相向车辆ocv中的哪一个优先前进,并将该决定结果向相向车辆ocv发送。通过按照该决定结果而使各车辆进行自动驾驶,从而例如能够实现本车辆m前进且相向车辆ocv后退等彼此协调的动作。
另一方面,在由手动驾驶车辆判定部136判定为相向车辆ocv正通过手动驾驶进行行驶的情况下,其他车辆乘客状态推定部134根据相向车辆ocv的驾驶员的表情、行为、姿态等来推定驾驶员的状态(步骤s104)。
图6是表示推定相向车辆ocv的驾驶员的状态的场景的一例的图。例如,其他车辆乘客状态推定部134利用通过人工智能(机械学习)对图像所包含的人的情绪进行分析的应用程序(以下称作情绪分析应用程序)等,根据由相机10隔着相向车辆ocv的车窗而拍摄到的驾驶员的面部图像来推定该驾驶员的情绪。
图7是表示在图6的场景下推定出的驾驶员的情绪的一例的图。例如,其他车辆乘客状态推定部134通过情绪分析应用程序,统计性地评价按愤怒、不愉快、恐惧、幸福、悲伤、吃惊这样的各种情绪的参数导出的得分,来推定驾驶员的情绪。在图示的例子中,不愉快、恐惧这样的参数的得分高,因此其他车辆乘客状态推定部134推定为图6所例示的相向车辆ocv的驾驶员对驾驶没有自信(对驾驶不熟练)。
另外,其他车辆乘客状态推定部134也可以根据相向车辆ocv的驾驶员的身体的动作来推定状态。例如,可以是,在相向车辆ocv的驾驶员的上身摇晃、或者一边左右摇动头部一边以不镇静的情态环顾四周的情况下,推定为该驾驶员对驾驶没有自信。
另外,也可以是,其他车辆乘客状态推定部134在相向车辆ocv上搭载有对驾驶员的面部进行拍摄的驾驶员监视相机的情况下,基于由该驾驶员监视相机拍摄到的图像,并利用情绪分析应用程序来推定相向车辆ocv的驾驶员的情绪。
另外,其他车辆乘客状态推定部134在相向车辆ocv的驾驶座上设置有座椅传感器(压敏传感器)的情况下,也可以基于该传感器的检测值来推定相向车辆ocv的驾驶员的情绪。例如,可以是,在由座椅传感器检测驾驶员的血压等的情况下,在本车辆m与相向车辆ocv面对时,相向车辆ocv的驾驶员的血压急剧上升的情况下,其他车辆乘客状态推定部134推定为相向车辆ocv的驾驶员紧张,该驾驶员对驾驶没有自信。
另外,其他车辆乘客状态推定部134在相向车辆ocv上带有初学驾驶员标识等特定的标识的情况下,也可以推定为相向车辆ocv的驾驶员对驾驶没有自信。
接着,行动计划生成部140判定由其他车辆乘客状态推定部134推定出的相向车辆ocv的驾驶员的状态是否为规定的状态(步骤s106)。规定的状态例如是指对驾驶没有自信表现于驾驶员的表情、行为等的状态。在上述的图6的例子中,推定为相向车辆ocv的驾驶员对驾驶没有自信,因此行动计划生成部140判定为相向车辆ocv的驾驶员的状态是规定的状态。
行动计划生成部140在判定为相向车辆ocv的驾驶员的状态不是规定的状态的情况下,视作相向车辆ocv会给让路,并生成用于使本车辆m通过不存在2台车辆的宽度的地点的目标轨道(步骤s108)。例如,行动计划生成部140生成包含维持当前的车速、或者减速到慢行的程度那样的目标速度来作为速度要素的目标轨道。速度控制部164及转向控制部166接受该情况,按照目标轨道来控制本车辆m的加减速及转向,从而使本车辆m直行。
另一方面,行动计划生成部140在判定为相向车辆ocv的驾驶员的状态为规定的状态的情况下,判定相向车辆ocv是否比本车辆m先停止了(步骤s110)。行动计划生成部140在判定为相向车辆ocv比本车辆m先停止了的情况下,使处理进入s108。
图8是表示相向车辆ocv比本车辆m先停止了的场景的一例的图。在图示的例子中,相向车辆ocv先在停车空间停止。在这样的情况下,行动计划生成部140可以生成使本车辆m直行的目标轨道。由此,本车辆m通过相向车辆ocv的旁边。
另一方面,在判定为相向车辆ocv未比本车辆m先停止的情况下,即本车辆m及相向车辆ocv均为行驶中的情况下,停车位置搜索部144搜索停车空间(步骤s112)。
在由停车位置搜索部144进行搜索的结果是判明了存在停车空间的情况下,行动计划生成部140生成使本车辆m移动到该停车空间并使本车辆m在该空间中持续停止的目标轨道(步骤s114)。
图9是表示使本车辆m向停车空间移动的场景的一例的图。在图示的例子中,停车空间存在于本车辆m的前方,因此行动计划生成部140生成使本车辆m一边前进一边向道路侧方的停车空间移动的目标轨道。此时,行动计划生成部140可以将作为目标轨道的速度要素来包含的目标速度决定为规定速度以下的速度。规定速度是指可视作本车辆m正在停止的程度的速度,例如是0[km/h]或几[km/h]程度的速度。由此,能够使本车辆m一边减速一边向停车空间移动。在本车辆m到达停车空间的情况下,行动计划生成部140生成包含将本车辆m的速度维持为规定速度以下的目标速度来作为速度要素的目标轨道。由此,本车辆m在停车空间继续停止。
图10是表示使本车辆m向停车空间移动的场景的另一例的图。在图示的例子中,停车空间存在于本车辆m的后方,因此行动计划生成部140生成使本车辆m一边后退一边向道路侧方的停车空间移动的目标轨道。由此,能够使本车辆m向停车空间移动,并在该空间等待直至相向车辆ocv通过为止。这样,在进行手动驾驶的相向车辆ocv的驾驶员为规定的状态的情况下,作为能够进行自动驾驶的车辆的本车辆m以优先地避开相向车辆ocv的方式行动,因此能够减轻相向车辆ocv的驾驶员的驾驶负担,能够进一步顾及到相向车辆ocv。
接着,行动计划生成部140在使本车辆m移动到停车空间之后,判定相向车辆ocv是否通过了停车空间的侧方(步骤s116)。行动计划生成部140在判定为相向车辆ocv未通过停车空间的侧方的情况下,生成用于使本车辆m在停车空间继续停止的目标轨道。
另一方面,行动计划生成部140在判定为相向车辆ocv通过了停车空间的侧方的情况下,作为s108的处理而生成用于使本车辆m从停车空间向车道复位并通过不存在两台车辆的宽度的地点的目标轨道。由此,本流程图的处理结束。
需要说明的是,在上述的流程图的处理中,说明了s104的处理在由手动驾驶车辆判定部136判定为相向车辆ocv正通过手动驾驶进行行驶的情况下进行的例子,但不限定于此。例如,s104的处理也可以与本流程图的一系列处理不同而例如在识别出相向车辆ocv的情况下以规定的周期反复进行。
另外,也可以是,在s112的停车空间的搜索处理中不存在停车空间的情况下,自动驾驶控制装置100在向本车辆m的乘客预先进行通知之后,将本车辆m的驾驶形态(驾驶模式)从自动驾驶向手动驾驶切换。
根据以上说明的实施方式,识别存在于本车辆m的周边的一个以上的其他车辆m,识别本车辆m行驶的道路为窄路的情况,推定识别出的一个以上的其他车辆m中的与本车辆m相向的相向车辆ocv的驾驶员的状态,判定相向车辆是否为正进行手动驾驶的车辆,在判定为相向车辆是正进行手动驾驶的车辆且识别出本车辆m行驶的道路为窄路的情况下,基于推定出的相向车辆的驾驶员的状态,来使本车辆m减速到规定速度以下,因此在与相向车辆ocv错车时,能够抑制相向车辆ocv、本车辆m的乘客感到恐惧、不适的情况。其结果是,能够进行顾及到相向车辆ocv的车辆控制。
[硬件结构]
上述的实施方式的自动驾驶控制装置100例如通过图11所示那样的硬件的结构来实现。图11是表示实施方式的自动驾驶控制装置100的硬件结构的一例的图。
自动驾驶控制装置100为通信控制器100-1、cpu100-2、ram(randomaccessmemory)100-3、rom(readonlymemory)100-4、闪存器或hdd等二次存储装置100-5、以及驱动装置100-6通过内部总线或专用通信线而相互连接的结构。在驱动装置100-6中装配有光盘等可移动型存储介质。保存于二次存储装置100-5的程序100-5a由dma控制器(未图示)等在ram100-3中展开,并由cpu100-2执行,由此实现第一控制部120及第二控制部160。另外,cpu100-2所参照的程序可以保存于在驱动装置100-6中装配的可移动型存储介质,也可以经由网络从其他的装置下载。
上述实施方式可以如以下这样表现。
一种车辆控制装置,其构成为,具备:
存储器,其存储程序;以及
处理器,
所述处理器通过执行所述程序而进行如下处理:
识别存在于本车辆的周边的一个以上的其他车辆;
识别所述本车辆行驶的道路为不存在中央线的道路的情况;
推定识别出的一个以上的所述其他车辆中的与所述本车辆相向的相向车辆的驾驶员的状态;
判定识别出的所述相向车辆是否为正进行手动驾驶的车辆;以及
在判定为所述相向车辆是正进行手动驾驶的车辆且识别出所述本车辆行驶的道路为不存在中央线的道路的情况下,基于推定出的所述相向车辆的驾驶员的状态,来使所述本车辆减速到规定速度以下。
以上,使用实施方式说明了本发明的具体实施方式,但本发明丝毫不被这样的实施方式限定,在不脱离本发明的主旨的范围内能够施加各种变形及置换。例如,上述的实施方式的车辆系统1也可以适用于进行acc、lkas等驾驶支援的系统。