CN111587198A - 驾驶控制装置、驾驶控制方法及驾驶控制程序 - Google Patents
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Abstract
模式获取部(21)接受针对驾驶员的每个驾驶技术而设置的驾驶员种类中、来自驾驶员或乘客的驾驶员种类的指定。模式获取部(21)获取与所指定的驾驶员种类即指定种类对应的驾驶模式。驾驶模式表示与驾驶技术对应的自动驾驶的控制方法。驾驶控制部(22)根据模式获取部(21)获取到的驾驶模式所示出的控制方法，来自动驾驶移动体(100)，从而实现与驾驶技术匹配的自动驾驶。
Description
技术领域
本发明涉及车辆这样的移动体的自动驾驶技术。
背景技术
进行涉及自动驾驶技术的研究(参照专利文献1)。
自动驾驶车辆利用搭载于车辆的各种传感器来检测车辆的周围，从而掌握障碍物和移动物体，操作方向盘等来进行行驶，以避开这些障碍物、移动物体。
具体而言，自动驾驶车辆中，将摄像头、激光及雷达这样的多个传感器搭载于车辆。自动驾驶车辆利用单个所述传感器或组合多个传感器来检测车辆的周围，判别在以车辆为中心的周围有无其它车辆和人或构造物这样的障碍物。另外，自动驾驶车辆通过使车辆的车速脉冲和行驶速度、GPS(Global Positioning System：全球定位***)信号以及三维地图数据相匹配来掌握车辆正行驶的位置。另外，自动驾驶车辆根据当前位置、车辆速度以及车速脉冲来确定车辆的未来位置。而且，自动驾驶车辆将有无障碍物、车辆的当前和未来的位置考虑在内，根据计算机的判断来实施自动驾驶。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：国际公开第2017/179151号
发明内容
发明所要解决的技术问题
自动驾驶车辆根据计算机的判断来行驶，但搭乘于自动驾驶车辆的驾驶员和乘客有可能对车辆的动作感到基于与驾驶员的手动驾驶不同的动作的不协调感和恐惧感。
另外，驾驶员根据雨、雪、雾这样的车辆周围状况来调整车辆速度并进行驾驶。然而，自动驾驶车辆由于以车辆设计者的设计条件来行驶，因此驾驶员和乘客有可能会感到不协调感和恐惧感。
本发明的目的在于，通过自动驾驶来减轻驾驶员和乘客所感到的不协调感和恐惧感。
解决技术问题所采用的技术方案
本发明所涉及的驾驶控制装置包括：
模式获取部，该模式获取部获取针对每个驾驶技术而设置的驾驶员种类中与所指定的驾驶员种类即指定种类相应的驾驶模式；以及
驾驶控制部，该驾驶控制部根据由所述模式获取部获取到的驾驶模式所示出的控制方法，来自动驾驶移动体。
发明效果
在本发明中，根据针对每个驾驶技术所设置的驾驶员种类中与指定种类对应的驾驶模式所示出的控制方法，来自动驾驶移动体。由此，利用与驾驶员等的驾驶技术匹配的控制方法来进行自动驾驶，从而能通过自动驾驶来减轻驾驶员和乘客所感到的不协调感和恐惧感。
附图说明
图1是实施方式1所涉及的驾驶控制装置10的结构图。
图2是表示实施方式1所涉及的驾驶控制装置10的动作的流程图。
图3是表示实施方式1所涉及的模式储存部31的图。
图4是变形例1所涉及的驾驶控制装置10的结构图。
图5是实施方式2所涉及的驾驶控制装置10的动作的说明图。
图6是变形例3所涉及的驾驶控制装置10的结构图。
图7是表示变形例3所涉及的驾驶控制装置10的动作的流程图。
图8是实施方式3所涉及的驾驶控制装置10的结构图。
图9是表示实施方式3所涉及的驾驶控制装置10的动作的流程图。
图10是变形例4所涉及的驾驶控制装置10的结构图。
具体实施方式
实施方式1.
＊＊＊结构的说明＊＊＊
参照图1，对实施方式1所涉及的驾驶控制装置10的结构进行说明。
驾驶控制装置10是搭载于移动体100的计算机。在实施方式1中，将移动体100设为车辆。然而，移动体100也可以是船和飞机这样的其它种类的交通工具。
驾驶控制装置10可以是与移动体100作为一个整体不可分的结构，也可以是与移动体100可分离的结构。
驾驶控制装置10包括下述硬件：处理器11、存储器12、储存器13及通信接口14。处理器11经由信号线与其它硬件相连接，对上述其它硬件进行控制。
处理器11是进行处理的IC(Integrated Circuit：集成电路)。作为具体例，处理器11是CPU(Central Processing Unit：中央处理单元)、DSP(Digital Signal Processor：数字信号处理器)、GPU(Graphics Processing Unit：图形处理单元)。
存储器12是暂时储存数据的储存装置。作为具体例，存储器12是SRAM(StaticRandom Access Memory：静态随机存取存储器)、DRAM(Dynamic Random Access Memory：动态随机存取存储器)。
储存器13是保管数据的储存装置。作为具体例，储存器13是HDD(Hard DiskDrive：硬盘驱动器)。另外，储存器13也可以是SD(注册商标、Secure Digital：安全数字)存储卡、CF(CompactFlash：紧凑式闪存、注册商标)、NAND闪存、软盘、光盘、压缩光盘、蓝光(注册商标)盘、DVD(Digital Versatile Disk：数字通用盘)这些可移动存储介质。
通信接口14是用于与外部装置进行通信的接口。作为具体例，通信接口14是以太网(注册商标)、USB(Universal Serial Bus：通用串行总线)、HDMI(注册商标、High-Definition Multimedia Interface：高清晰度多媒体接口)的端口。
驾驶控制装置10经由通信接口14，与搭载于移动体100的传感器101相连接。
传感器101包含毫米波雷达、激光雷达、摄像头、定位装置等。定位装置基于来自GPS卫星和准天顶卫星那样的GNSS(Global Navigation Satellite System：全球导航卫星***)卫星的定位信号，根据从准天顶卫星、移动体数据通信中获得的定位增强信息对定位信号中所包含的误差进行校正，并测量50cm以下的高精度的三维的自身位置信息。此外，定位装置可以根据使GNSS卫星定位的观测信息与陀螺仪、加速度传感器、车速脉冲等观测信息紧密结合的INS(Inertial Navigation System：惯性导航***)复合处理，来降低自身位置精度的位置误差。
驾驶控制装置10作为功能结构要素，包括模式获取部21和驾驶控制部22。驾驶控制装置10的各功能结构要素的功能由软件来实现。
储存器13储存实现驾驶控制装置10的各功能结构要素的功能的程序、与用于驾驶控制的数据。由处理器11将该程序读入存储器12，且由处理器11来执行该程序。由此，实现驾驶控制装置10的各功能结构要素的功能。
另外，储存器13实现模式储存部31的功能。
另外，储存器13储存50cm以下的高精度的三维地图32的数据。
三维地图32储存有自动驾驶车200的自动驾驶所用的地图数据即动态地图数据(DMD)。DMD由静态信息、准静态信息、准动态信息及动态信息构成。DMD的静态信息为三维的平台地图数据。DMD的静态信息由表示路面信息、车道信息及三维构造物等在内的物体的三维位置坐标、线性矢量数据构成。准静态信息、准动态信息、动态信息是时刻变化的动态数据。准静态信息、准动态信息、动态信息是基于位置参照平台而叠加于静态信息上的数据。准静态信息包含交通规则信息、道路施工信息、广域气象信息等，准动态信息包含事故信息、拥堵信息、局部气象信息等，动态信息包含ITS信息(周边车辆、行人、信号信息等)。
另外，三维((高精度))地图32可以储存有与DMD的静态信息对应的附加信息。
图1中仅示出了1个处理器11。然而，处理器11可以是多个，多个处理器11可以与实现各个功能的程序协同执行。
＊＊＊动作说明＊＊＊
参照图2及图3，对实施方式1所涉及的驾驶控制装置10的动作进行说明。
实施方式1所涉及的驾驶控制装置10的动作相当于实施方式1所涉及的驾驶控制方法。另外，实施方式1所涉及的驾驶控制装置10的动作相当于实施方式1所涉及的驾驶控制程序的处理。
实施方式1中，在自动驾驶开始等时执行图2所示的处理。
(图2的步骤S11：模式获取处理)
模式获取部21获取针对每个驾驶技术所设置的驾驶员种类中与所指定的驾驶员种类即指定种类对应的驾驶模式。
具体而言，模式获取部21接受由驾驶员等操作经由通信接口14而连接的输入装置而输入的指定种类。模式获取部21从模式储存部31中读取与指定种类对应的驾驶模式。模式获取部21将所读取出的驾驶模式写入存储器12。
如图3所示，模式储存部31针对每个驾驶员种类来储存驾驶模式。
驾驶员种类针对高级者、中级车、初级者这样的每个驾驶技术而设置。另外，驾驶技术或驾驶特性根据是否是老年人、性别而存在不同的倾向。因此，图3中，驾驶员种类除了高级者、中级车、初级者以外，还设置有老年人和女性这样的种类。
驾驶模式表示与驾驶技术对应的自动驾驶的控制方法。作为具体例，驾驶模式表示相对于限制速度的速度、以及弯道的弯曲方式这样的控制方法。相对于限制速度的速度意味着相对于限制速度将以哪种程度的速度来行驶。例如，相对于限制速度的速度表示下述情况：在驾驶员种类为高级者或中级车的情况下以限制速度来行驶，在驾驶员种类为初级者的情况下以对限制速度乘以0.8后得到的速度来行驶。另外，弯道的弯曲方式意味着在弯道拐弯时的速度控制和方向盘控制等。例如，弯道的弯曲方式表示下述情况：在驾驶员种类为高级者的情况下在距弯道前10米处开始减速，在驾驶员为中级者的情况下在距弯道前15米处开始减速，在驾驶员为初级者的情况下在距弯道前20米处开始减速。
另外，三维地图32的附加信息也可以储存有与驾驶模式的驾驶员种类对应的行驶控制用位置信息。
例如，行驶控制用位置信息中储存有道路为上坡倾斜时倾斜角度为0.5度以上的地点的驾驶员种类的位置坐标数据、以及道路为下坡倾斜时下坡倾斜为0.3度以上的地点的驾驶员种类的位置坐标数据。
另外，行驶控制用位置信息中储存有表示在弯道前减速的地点的位置的驾驶员种类的位置坐标数据、以及沿着弯道的行驶轨迹(行驶线)的驾驶员种类的位置坐标数据。
这些行驶控制用位置信息的各地点基于动态地图的静态信息的三维坐标而设定，例如，根据位置参照基准给车道方向(沿车道的方向)赋予Xm，给车道宽度方向(与道路车道垂直的方向)赋予Ym。
(图2的步骤S12：驾驶控制处理)
驾驶控制部22根据在步骤S11中所获取到的驾驶模式示出的控制方法，自动驾驶移动体100。
具体而言，驾驶控制部22从存储器12中读取驾驶模式。然后，驾驶控制部22使用由传感器检测出的障碍物的位置、由GPS信号等所确定出的移动体100的当前和未来的位置以及地图数据，根据驾驶模式示出的控制方法进行自动驾驶，以使得移动体100不与障碍物相碰撞且移动体100在移动预定路径上前进。即，驾驶控制部22经由通信接口14控制移动体100的加速器、制动器及方向盘这样的设备从而自动驾驶移动体100。
此时，驾驶控制部22例如进行如下控制：从道路为上坡倾斜时倾斜角度为0.5度以上的地点起进行加速，在道路为下坡倾斜时下坡倾斜为0.3度以上的情况下以施加引擎制动的方式来调整车辆电动机的转矩。另外，在弯道时，驾驶控制部22还进行下述控制：从相对于直线开始弯曲0.3度以上的地点起操作方向盘以使得移动体100从正在行驶的车道的中心进入内侧。尤其是，驾驶控制部22除了上述的控制以外，还根据驾驶模式示出的控制方法进行控制。例如，在指定种类为初级者的情况下，进行下述控制：以对限制速度乘以0.8后得到的速度来行驶，将相对于直线开始弯曲0.3度以上的地点设为弯道的开始，在距弯道开始前20m处开始减速。
另外，驾驶控制部22可以基于传感器101定位到的位置信息、与三维((高精度))地图32的附加信息中的驾驶模式的驾驶员种类所对应的行驶控制用位置信息之间的对应关系，利用针对每个驾驶员种类而不同的行驶控制方法来控制移动体100的自动驾驶。
例如，驾驶控制部22从传感器101的定位信息中获得当前位置，并参照与该当前位置对应的三维地图32的附加信息中的行驶控制用位置信息。然后，在弯道时，驾驶控制部22将相对于直线开始弯曲0.3度的点设为弯道的开始，进行在与驾驶员种类相应的地点进行制动的控制。当道路宽度为6.5m时，在驾驶员种类为高级者的情况下将弯道开始前10m处且从道路中心线朝向外侧5m的地点设为制动点，在驾驶员种类为中级者的情况下将弯道开始前15m处且从道路中心线朝向外侧4m的地点设为制动点，在驾驶员种类为初级者的情况下将弯道开始前20m处且从道路中心线朝向外侧3m的地点设为制动点。
驾驶控制部22对由传感器101获得到的移动体100的位置信息与三维地图32的附加信息中规定的行驶控制用位置信息进行比较，判断移动体100的位置信息是否到达三维地图32的附加信息中规定的制动点，在被判断为已到达的时刻使自动制动器动作。另外，在制动点上，在为高级者的情况下驾驶控制部22强制进行制动并在减速到规定速度以下的时刻进行转动方向盘的操作，在为中级者的情况下驾驶控制部22以中等强度进行制动并在减速到规定速度以下的时刻进行转动方向盘的操作，在为初级者的情况下驾驶控制部22以比中等要弱的强度进行制动并在减速到规定速度以下的时刻进行转动方向盘的操作。
由此，可与动态的静态信息联动，利用根据驾驶模式的驾驶员种类而不同的行驶控制方法来进行自动驾驶控制。
＊＊＊实施方式1的效果＊＊＊
如上所述，实施方式1所涉及的驾驶控制装置10根据与指定种类对应的驾驶模式示出的控制方法来自动驾驶移动体100。
由此，原则上，进行接近于熟练度较高的人的操作的驾驶，实现舒适的驾驶，并在重要地点实现接近于驾驶员和乘客的驾驶技术的驾驶。因此，通过自动驾驶能减轻驾驶员和乘客所感到的不协调感和恐惧感。
另外，若带给驾驶员和乘客恐惧感，则会导致损害安全性，即：驾驶员和乘客对弯道的离心力感到恐惧而移动到相反侧等处，从而导致移动体100的重心移动，且对移动体100的控制施加负荷。
＊＊＊其它结构＊＊＊
＜变形例1＞
实施方式1中，各功能结构要素由软件来实现。然而，作为变形例1，各功能结构要素可以由硬件来实现。对于该变形例1，对与实施方式1不同的点进行说明。
参照图4，对变形例1所涉及的驾驶控制装置10的结构进行说明。
在各功能结构要素由硬件来实现的情况下，驾驶控制装置10包括电子电路15以代替处理器11、存储器12及储存器13。电子电路15是实现各功能结构要素、存储器12以及储存器13的功能的专用电路。
作为电子电路15假设为单一电路、复合电路、编程处理器、并联编程处理器、逻辑IC、GA(Gate Array：门阵列)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit：专用集成电路)、FPGA(Field-Programmable Gate Array：现场可编程门阵列)。
各功能结构要素可以由一个电子电路15来实现，也可以使各功能结构要素分散至多个电子电路15来实现。
＜变形例2＞
作为变形例2，可以由硬件来实现一部分各功能结构要素，由软件来实现其它各功能结构要素。
将处理器11、存储器12、储存器13及电子电路15称为处理电路。即，利用处理电路来实现各功能结构要素的功能。
实施方式2.
实施方式2与实施方式1的不同点在于，根据移动体100移动的预定路径即移动预定路径的道路信息来决定驾驶模式。实施方式2中，对该不同点进行说明，对相同点省略说明。
＊＊＊动作说明＊＊＊
参照图2及图5，对实施方式2所涉及的驾驶控制装置10的动作进行说明。
实施方式2所涉及的驾驶控制装置10的动作相当于实施方式2所涉及的驾驶控制方法。另外，实施方式2所涉及的驾驶控制装置10的动作相当于实施方式2所涉及的驾驶控制程序的处理。
实施方式2中，定期或在每次仅移动基准距离时执行图2所示的处理。
(图2的步骤S11：模式获取处理)
模式获取部21获取与指定种类和移动体100的移动预定路径的道路信息对应的驾驶模式。
具体而言，模式获取部21将指定种类和移动体100的移动预定路径发送至在移动体100的周边存在的路边设备。于是，与指定种类和移动体100的移动预定路径的道路信息对应的驾驶模式从路边设备被发送至驾驶控制装置10。这里，将路边设备设为对与路边设备周边的道路相关的道路信息进行保持的设备。作为具体例，道路信息表示道路是干燥的、潮湿的还是冰冻的这样的路面状态、是晴天、雨天还是有雾这样的天气、以及道路是直线、平缓弯道还是急弯道这样的道路状态等。模式获取部21获取从路边设备所发送出的驾驶模式。模式获取部21将获取到的驾驶模式写入存储器12。
另外，取代路边设备，模式获取部21可以从移动体100的外部服务器这样的其它装置来获取驾驶模式。
步骤S12的处理与实施方式1相同。
由于定期或在每次仅移动基准距离时执行图2所示的处理，因此如图5所示，针对分割移动预定路线后得到的每个区间，有可能根据该区间的道路信息而变更驾驶模式。例如，在平缓弯道区间1、2，以初级者模式进行自动驾驶，在急弯道区间1、2，以高级者模式进行自动驾驶。
＊＊＊实施方式2的效果＊＊＊
如上所述，实施方式2所涉及的驾驶控制装置10不仅根据指定种类来决定驾驶模式，还根据移动体100的移动预定路径的道路信息来决定驾驶模式。由此，可选择更适当的驾驶模式，来实现安全性高的自动驾驶。
＊＊＊其它结构＊＊＊
＜变形例3＞
实施方式2中，由路边设备决定驾驶模式。然而，驾驶控制装置10可以获取道路信息，驾驶控制装置10可以决定驾驶模式。
该情况下，如图6所示，驾驶控制装置10除了图1所示的功能结构要素以外，还包括道路信息获取部23。道路信息获取部23与其它的功能结构要素同样，由软件或硬件来实现。
参照图7，对变形例3所涉及的驾驶控制装置10的动作进行说明。
(图7的步骤S21：道路信息获取处理)
道路信息获取部23将移动体100的移动预定路径发送至路边设备。于是，移动体100的移动预定路径的道路信息从路边设备发送至驾驶控制装置10。道路信息获取部23获取从路边设备所发送出的道路信息。道路信息获取部23将获取到的道路信息写入存储器12。
另外，取代路边设备，道路信息获取部23还可以从移动体100的外部服务器这样的其它装置获取道路信息。
(图7的步骤S22：模式获取处理)
模式获取部21从存储器12中读取在步骤S21中获取到的道路信息。模式获取部21从模式储存部31中获取与指定种类及读取出的道路信息对应的驾驶模式。这里，模式储存部31针对每个驾驶员种类和道路信息来储存驾驶模式。
图7的步骤S23与图2的步骤S22相同。
实施方式3.
实施方式3与实施方式1、2的不同点在于，学习驾驶员的手动驾驶，作为驾驶模式可选择进行接近于手动驾驶的控制的学习数据模式。实施方式3中，对该不同点进行说明，对相同点省略说明。
实施方式3中，说明对实施方式1追加了功能的情况，但也可对实施方式2追加功能。
＊＊＊结构的说明＊＊＊
参照图8，对实施方式3所涉及的驾驶控制装置10的结构进行说明。
驾驶控制装置10与图1所示的驾驶辅助装置10的不同点在于包括学习部24。另外，储存器13实现学习数据储存部33的功能，这一点与图1所示的驾驶控制装置10不同。学习部24与其它的功能结构要素同样，由软件或硬件来实现。
＊＊＊动作的说明＊＊＊
参照图9，对实施方式3所涉及的驾驶控制装置10的动作进行说明。
实施方式3所涉及的驾驶控制装置10的动作相当于实施方式3所涉及的驾驶控制方法。另外，实施方式3所涉及的驾驶控制装置10的动作相当于实施方式3所涉及的驾驶控制程序的处理。
实施方式3中，定期或在每次仅移动基准距离时执行图9所示的处理。
(图9的步骤S31：控制判定处理)
学习部24判定移动体100是进行驾驶员的手动驾驶、还是进行自动驾驶。具体而言，通过驾驶员选择手动驾驶和自动驾驶中的某个。学习部24通过获取所选择的信息，从而判定是进行手动驾驶、还是进行自动驾驶。
在进行手动驾驶的情况下，学习部24使处理前进至步骤S32。另一方面，在进行自动驾驶的情况下，学习部24使处理前进至步骤S33。
(图9的步骤S32：学习处理)
学习部24将手动驾驶时的移动体100的动作作为学习数据而存储于学习数据储存部33。
具体而言，学习部24将移动体100的速度、前进时的加速的方法及在弯道处转方向盘的定时这样的数据作为学习数据来获取。而且，学习部24将获取到的学习数据存储于学习数据储存部33。
(图9的步骤S33：模式获取处理)
与图2的步骤S11同样，模式获取部21获取针对每个驾驶技术所设置的驾驶员种类中与所指定的驾驶员种类即指定种类对应的驾驶模式。
然而，实施方式3中，有时将驾驶员指定为驾驶员种类。在将驾驶员指定为驾驶员种类的情况下，模式获取部21将表示从在步骤S32中存储的学习数据中所确定的控制方法的学习数据模式作为驾驶模式来进行获取。
(图9的步骤S34：驾驶控制处理)
与图2的步骤S12同样，驾驶控制部22根据在步骤S33中获取到的驾驶模式所示出的控制方法，来自动驾驶移动体100。
在步骤S33中获取到学习数据模式的情况下，驾驶控制部22根据从学习数据中所确定的控制方法，来自动驾驶移动体。具体而言，驾驶控制部22从学习数据存储部33中读取学习数据。驾驶控制部22根据读取出的学习数据示出的速度、前进时的加速的方法、及在弯道处转方向盘的定时等，来控制移动体100。
＊＊＊实施方式3的效果＊＊＊
如上所述，实施方式3所涉及的驾驶控制装置10预先将手动驾驶时的移动体100的动作作为学习数据来存储，并反映至自动驾驶。由此，可实现接近于驾驶员的手动驾驶的自动驾驶。因此，通过自动驾驶能减轻驾驶员和乘客所感到的不协调感和恐惧感。
＊＊＊其它结构＊＊＊
＜变形例4＞
实施方式3中，仅将手动驾驶时的移动体100的动作设为学***缓弯道、急弯道这样的每个道路信息的移动体100的动作设为学习数据。由此，可实现进一步接近于驾驶员的手动驾驶的自动驾驶。
该情况下，如图10所示，驾驶控制装置10除了图8所示的功能结构要素以外，还包括道路信息获取部23。道路信息获取部23与其它的功能结构要素同样，由软件或硬件来实现。
参照图9，对变形例4所涉及的驾驶控制装置10的动作进行说明。
图9的步骤31和步骤S33的处理与实施方式3相同。
(图9的步骤S32：学习处理)
学习部24将手动驾驶时的移动体100的动作作为学习数据而存储于学习数据储存部33。
此时，道路信息获取部23将移动体100的移动预定路径发送至路边设备。于是，移动体100的移动预定路径的道路信息从路边设备发送至驾驶控制装置10。道路信息获取部23获取从路边设备所发送出的道路信息。学习部24将由道路信息获取部23获取到的移动路径的道路信息、及在移动路径上移动时的学习数据存储于学习数据储存部33。
(图9的步骤S34：驾驶控制处理)
驾驶控制部22根据在步骤S33中所获取到的驾驶模式示出的控制方法，来自动驾驶移动体100。
对于在步骤S33中获取到学***缓弯道这一情况时，根据将移动路径是平缓弯道这一情况与道路信息一起储存的学习数据，来自动驾驶移动体100。
标号说明
10 驾驶控制装置、
11 处理器、
12 存储器、
13 储存器、
14 通信接口、
15 电子电路、
21 模式获取部、
22 驾驶控制部、
23 道路信息获取部、
24 学习部、
31 模式储存部、
100 移动体。
Claims (8)
1.一种驾驶控制装置，其特征在于，包括：
模式获取部，该模式获取部获取针对每个驾驶技术而设置的驾驶员种类中与所指定的驾驶员种类即指定种类对应的驾驶模式；以及
驾驶控制部，该驾驶控制部根据所述模式获取部获取到的驾驶模式所示出的控制方法，来自动驾驶移动体。
2.如权利要求1所述的驾驶控制装置，其特征在于，
所述模式获取部将所述指定种类发送至路边设备，从路边设备获取与所述指定种类和所述移动体的移动预定路径的道路信息对应的驾驶模式。
3.如权利要求1所述的驾驶控制装置，其特征在于，
所述驾驶控制装置还包括道路信息获取部，该道路信息获取部获取所述移动体的移动预定路径的道路信息，
所述模式获取部获取与所述指定种类和由所述道路信息获取部获取到的道路信息对应的驾驶模式。
4.如权利要求1所述的驾驶控制装置，其特征在于，
所述驾驶控制装置还包括学习部，该学习部将手动驾驶时的所述移动体的动作作为学习数据来存储，
在将驾驶员指定为所述驾驶员种类的情况下，所述模式获取部将示出从所述学习部所存储的所述学习数据中所确定的控制方法的学习数据模式作为所述驾驶模式进行获取，
在获取到所述学习数据模式的情况下，所述驾驶控制部根据从所述学习数据中所确定的控制方法，来自动驾驶所述移动体。
5.如权利要求4所述的驾驶控制装置，其特征在于，
所述驾驶控制装置还包括道路信息获取部，该道路信息获取部获取所述移动体的移动预定路径的道路信息，
所述学习部存储移动路径的道路信息、及在所述移动路径上移动时的所述学习数据，
在获取到所述学习数据模式的情况下，所述驾驶控制部根据从所存储的学习数据中、与由所述道路信息获取部获取到的道路信息对应的学习数据中所确定的控制方法，来自动驾驶所述移动体。
6.如权利要求1至5的任一项所述的驾驶控制装置，其特征在于，
所述驾驶控制部基于由定位装置获得的所述移动体的位置，参照储存到储存装置的地图数据，并根据所述驾驶模式示出的行驶控制方法，来自动驾驶所述移动体。
7.一种驾驶控制方法，其特征在于，
模式获取部获取针对每个驾驶技术所设置的驾驶员种类中与所指定的驾驶员种类即指定种类对应的驾驶模式，
驾驶控制部根据获取到的驾驶模式示出的控制方法，来自动驾驶移动体。
8.一种驾驶控制程序，其特征在于，使计算机执行如下处理：
模式获取处理，在该模式获取处理中，获取针对每个驾驶技术而设置的驾驶员种类中与所指定的驾驶员种类即指定种类对应的驾驶模式；以及
驾驶控制处理，在该驾驶控制处理中，根据由所述模式获取处理获取到的驾驶模式所示出的控制方法，来自动驾驶移动体。
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