CN113442947A - 车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质 - Google Patents

车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质 Download PDF

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Abstract

提供能够实现与交通参加者、以及交通参加者的周边的环境相应的适当的车辆的控制的车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质。车辆控制装置具备：识别部，其识别车辆的周边；设定部，其对由所述识别部识别到的交通参加者设定风险指标；以及控制部，其基于由所述设定部设定的风险指标，来控制所述车辆的车载设备，所述设定部基于在人行道上行进的所述交通参加者将来进入的区域中所述交通参加者从所述人行道向与所述人行道相邻的车道进入的容易度，设定针对所述交通参加者将来存在的位置的风险指标，所述交通参加者越容易进入所述车道，则所述设定部越增大设定于所述车道侧的风险指标。

Description

车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质
技术领域
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
以往公开了如下处理装置，在道路的宽度方向的一方存在停止中的其他车辆且在道路的宽度方向的另一方存在行人的情况下，该处理装置对其他车辆设定比第一警戒区域宽的第二警戒区域，该第一警戒区域是在道路的宽度方向的一方存在停止中的其他车辆且在道路的宽度方向的另一方不存在行人的情况下设定的警戒区域(日本特开2018-205907号公报)。
然而，上述的装置有时不能根据交通参加者的状况而精度良好地设定风险。在该情况下，车辆有时不进行适当的控制。
发明内容
本发明是考虑这样的情况而完成的，其目的之一在于提供能够实现与交通参加者、以及交通参加者的周边的环境相应的适当的车辆的控制的车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质。
用于解决课题的方案
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)：车辆控制装置具备：识别部，其识别车辆的周边；设定部，其对由所述识别部识别到的交通参加者设定风险指标；以及控制部，其基于由所述设定部设定的风险指标，来控制所述车辆的车载设备，所述设定部基于在人行道上行进的所述交通参加者将来进入的区域中所述交通参加者从所述人行道向与所述人行道相邻的车道进入的容易度，来设定针对所述交通参加者将来存在的位置的风险指标，所述交通参加者越容易进入所述车道，则所述设定部越增大设定于所述车道侧的风险指标。
(2)：在上述(1)的方案中，所述控制部基于所述设定的风险指标，来控制所述车辆的速度及转向。
(3)：在上述(1)或(2)的方案中，所述控制部基于所述设定的风险指标，来使输出装置输出用于使所述车辆的乘员注视所述交通参加者的信息。
(4)：在上述(1)至(3)中的任一方案中，所述交通参加者是自行车。
(5)：在上述(1)至(4)中的任一方案中，所述设定部使在所述人行道与所述车道之间的边界的构造为所述交通参加者能够从所述人行道进入所述车道的构造的情况下设定于所述车道侧的风险指标大于在所述构造为所述交通参加者不能从所述人行道进入所述车道的构造的情况下设定于所述车道侧的所述风险指标。
(6)：在上述(1)至(5)中的任一方案中，所述设定部根据所述人行道与所述车道之间的边界的构造的种类来设定所述风险指标。
(7)：在上述(6)的方案中，所述构造是在所述边界设置的缘石的类别。
(8)：在上述(1)至(7)中的任一方案中，所述设定部在至少所述风险指标为阈值以上的情况下，至少将设定于所述车道侧的所述风险指标所对应的特定区域向所述人行道侧偏置。
(9)：在上述(1)至(8)中的任一方案中，所述设定部使在所述交通参加者的面部或身体的方向朝向了所述车道侧的情况下设定于所述车道侧的所述风险指标大于在所述交通参加者的面部或身体的方向未朝向所述车道侧的情况下设定于所述车道侧的所述风险指标。
(10)：在上述(1)至(9)中的任一方案中，所述交通参加者包括人或乘坐有人的移动体，所述设定部使在所述交通参加者或所述移动体的中心轴相对于铅垂方向倾斜的情况下设定于所述车道侧的风险指标大于在所述交通参加者或所述移动体的中心轴未相对于铅垂方向倾斜的情况下设定于所述车道侧的风险指标。
(11)：在上述(1)至(10)中的任一方案中，所述设定部使在所述人行道上行进的所述交通参加者将来进入的区域的前方存在给所述交通参加者的行进带来影响的物体的情况下设定于所述车道侧的所述风险指标大于在所述交通参加者将来进入区域的前方不存在给所述交通参加者的行进带来影响的物体的情况下设定于所述车道侧的所述风险指标。
(12)：本发明的一方案的车辆控制方法，其中，所述车辆控制方法使计算机执行如下处理：识别车辆的周边；对所述识别的交通参加者设定风险指标；基于所述设定的风险指标，来控制所述车辆的车载设备；以及基于在人行道上行进的所述交通参加者将来进入的区域中所述交通参加者从所述人行道向与所述人行道相邻的车道进入的容易度，来设定针对所述交通参加者将来存在的位置的风险指标，并且所述交通参加者越容易进入所述车道，则越增大设定于所述车道侧的风险指标。
(13)：本发明的一方案的存储介质，其存储有程序，其中，所述程序使计算机执行如下处理：识别车辆的周边；对所述识别的交通参加者设定风险指标；基于所述设定的风险指标，来控制所述车辆的车载设备；以及基于在人行道上行进的所述交通参加者将来进入的区域中所述交通参加者从所述人行道向与所述人行道相邻的车道进入的容易度，来设定针对所述交通参加者将来存在的位置的风险指标，并且所述交通参加者越容易进入所述车道则越增大设定于所述车道侧的风险指标。
发明效果
根据(1)～(13)，车辆控制装置基于在人行道上行进的交通参加者将来进入的区域中交通参加者从人行道向与人行道相邻的车道进入的容易度，来设定针对交通参加者将来存在的位置的风险指标，交通参加者越容易进入车道，则车辆控制装置越增大设定于车道侧的风险指标，由此能够实现与交通参加者、以及交通参加者的周边的环境相应的适当的车辆的控制。
根据(8)，车辆控制装置至少将设定于车道侧的风险指标所对应的特定区域(风险区域)向人行道侧偏置，由此能够使车辆顺畅地行驶。
附图说明
图1是利用了实施方式的车辆控制装置的车辆***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是用于说明设定风险区域的处理的概要的图。
图4是用于说明自行车的有无的信息的图。
图5是表示在人行道W与车道之间设置的护栏G的空隙的一例的图。
图6是表示在人行道W与车道之间设置的栽种植物的空隙的一例的图。
图7是表示构造(A)的一例的图。
图8是表示构造(B)的一例的图。
图9是表示构造(C)的一例的图。
图10是表示构造(D)的一例的图。
图11是表示构造(E)的一例的图。
图12是表示自行车向车道方向倾斜的情形的一例的图。
图13是表示在自行车的前方存在的行人PD的一例的图。
图14是表示风险区域、行动计划及车辆M的行为的一例的图。
图15是表示风险区域、以及风险区域中的潜在风险值的一例的图。
图16是表示图15的风险区域R1的A-A′处的潜在风险值的大小的一例的图。
图17是表示在自行车进入车道侧的可能性比较低的情况下设定的风险区域R2的一例的图。
图18是表示在自行车进入车道侧的可能性比较高的情况下设定的风险区域R3的一例的图。
图19是表示在图18的A-A′处设定的潜在风险值的一例的图。
图20是将风险区域不偏置的情况下的车辆M的行为与风险区域偏置了的情况下的车辆M的行为进行比较的图。
图21是用于将比较例的车辆的行为与本实施方式的车辆的行为进行比较的图。
图22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。
[整体结构]
图1是利用了实施方式的车辆控制装置的车辆***1的结构图。搭载车辆***1的车辆例如是二轮、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。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***1例如具备相机10、雷达装置12、LIDAR(Light Detection and Ranging)14、物体识别装置16、通信装置20、HMI(Human Machine Interface)30、车辆传感器40、导航装置50、MPU(Map Positioning Unit)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、设备由CAN(Controller AreaNetwork)通信线等多路通信线、串行通信线、无线通信网等互相连接。图1所示的结构只不过是一例，既可以省略结构的一部分，也可以还追加别的结构。
相机10例如是利用了CCD(Charge Coupled Device)、CMOS(Complementary MetalOxide Semiconductor)等固体摄像元件的数码相机。相机10安装于搭载车辆***1的车辆(以下称作本车辆M)的任意部位。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也可以是立体相机。
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安装于本车辆M的任意部位。雷达装置12也可以通过FM-CW(Frequency Modulated Continuous Wave)方式来检测物体的位置及速度。
LIDAR14向本车辆M的周边照射光(或者接近光的波长的电磁波)，并测定散射光。LIDAR14基于从发光到受光的时间，来检测直至对象为止的距离。照射的光例如是脉冲状的激光。LIDAR14安装于本车辆M的任意部位。
物体识别装置16对由相机10、雷达装置12及LIDAR14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。物体识别装置16可以将相机10、雷达装置12及LIDAR14的检测结果直接向自动驾驶控制装置100输出。也可以从车辆***1中省略物体识别装置16。
通信装置20例如利用蜂窝网、Wi-Fi网、Bluetooth(注册商标)、DSRC(DedicatedShort Range Communication)等，与存在于本车辆M的周边的其他车辆通信，或者经由无线基站与各种服务器装置通信。
HMI30对本车辆M的乘员提示各种信息，并且接受由乘员进行的输入操作。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、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(Global Navigation Satellite System)接收机51、导航HMI52及路径决定部53。导航装置50在HDD(Hard Disk Drive)、闪存器等存储装置中保持第一地图信息54。GNSS接收机51基于从GNSS卫星接收的信号，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(Inertial Navigation System)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也可以一部分或全部与前述的HMI30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确定的本车辆M的位置(或者输入的任意的位置)到由乘员使用导航HMI52输入的目的地的路径(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(PointOf Interest)信息等。地图上路径向MPU60输出。导航装置50也可以基于地图上路径来进行使用了导航HMI52的路径引导。导航装置50例如也可以通过乘员持有的智能手机、平板终端等终端装置的功能来实现。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，并从导航服务器取得与地图上路径同等的路径。
MPU60例如包括推荐车道决定部61，并在HDD、闪存器等存储装置中保持第二地图信息62。推荐车道决定部61将从导航装置50提供的地图上路径分割为多个区块(例如，在车辆行进方向上按每100[m]进行分割)，并参照第二地图信息62按每个区块来决定推荐车道。推荐车道决定部61进行在从左数第几车道上行驶这样的决定。推荐车道决定部61在地图上路径存在分支部位的情况下，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者车道的边界的信息等。第二地图信息62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可以通过通信装置20与其他装置通信而随时更新。
驾驶操作件80例如包括油门踏板、制动踏板、换挡杆、转向盘、异形方向盘、操纵杆、以及其他操作件。在驾驶操作件80安装有检测操作量或者有无操作的传感器，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、第二控制部160及存储部180。第一控制部120和第二控制部160分别例如通过CPU(Central Processing Unit)等硬件处理器执行程序(软件)来实现。这些构成要素中的一部分或全部也可以通过LSI(Large ScaleIntegration)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)、GPU(Graphics Processing Unit)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。程序也可以预先保存于自动驾驶控制装置100的HDD、闪存器等存储装置(具备非暂时性的存储介质的存储装置)，也可以保存于DVD、CD-ROM等能够装卸的存储介质，并通过存储介质(非暂时性的存储介质)装配于驱动装置而安装于自动驾驶控制装置100的HDD、闪存器。自动驾驶控制装置100是“车辆控制装置”的一例。
存储部180例如由HDD、闪存器、EEPROM(Electrically Erasable ProgrammableRead Only Memory、ROM(Read Only Memory)、或RAM(Random Access Memory)等实现。在存储部180中，例如存储有学习完毕模型182及图案信息184。关于这些信息的详细情况，见后述。
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。第一控制部120例如并行实现基于AI(ArtificialIntelligence：人工智能)的功能和基于预先给出的模型的功能。例如，“识别交叉路口”的功能可以通过“并行执行基于深度学习等的交叉路口的识别、以及基于预先给出的条件(存在能够图案匹配的信号、道路标示等)的识别，并对双方进行评分而综合地评价”来实现。由此，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LIDAR14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，并使用于控制。物体的位置也可以由该物体的重心、角部等代表点来表示，也可以由表现出的区域来表示。所谓物体的“状态”，也可以包括物体的加速度、加加速度、或者“行动状态”(例如是否正在进行或者正要进行车道变更)。
识别部130例如识别本车辆M正在行驶的车道(行驶车道)。例如，识别部130通过将从第二地图信息62得到的道路划分线的图案(例如实线与虚线的排列)与根据由相机10拍摄到的图像而识别到的本车辆M的周边的道路划分线的图案进行比较，来识别行驶车道。识别部130不限于道路划分线识别，也可以通过识别道路划分线、包括路肩、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，也可以考虑从导航装置50取得的本车辆M的位置、基于INS的处理结果。识别部130识别暂时停止线、障碍物、红灯、收费站、以及其他道路现象。
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例如也可以将本车辆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识别为本车辆M相对于行驶车道的相对位置及姿态。也可以代替于此，识别部130将本车辆M的基准点相对于行驶车道的任意侧端部(道路划分线或道路边界)的位置等识别为本车辆M相对于行驶车道的相对位置。
识别部130例如识别车辆M的周边的状况。识别部130识别车道、人行道、交通参加者。交通参加者包括存在于人行道的行人、自行车、自行车以外的移动体、以及给它们的行进带来影响的物体等。
行动计划生成部140以原则上在由推荐车道决定部61决定的推荐车道上行驶、并且能够应对本车辆M的周边状况的方式，生成本车辆M自动地(不依赖于驾驶员的操作地)将来行驶的目标轨道。目标轨道例如包含速度要素。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。轨道点是按沿途距离计每隔规定的行驶距离(例如几[m]程度)的本车辆M应该到达的地点，有别于此，每隔规定的采样时间(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。轨道点也可以是每隔规定的采样时间的在该采样时刻的本车辆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。
行动计划生成部140在生成目标轨道时，可以设定自动驾驶的事件。自动驾驶的事件中存在定速行驶事件、低速追随行驶事件、车道变更事件、分支事件、汇合事件、接管事件等。行动计划生成部140生成与启动了的事件相应的目标轨道。
行动计划生成部140例如具备预测部142和设定部144。预测部142预测由识别部130识别到的交通参加者的将来的位置。预测部142例如基于过去的交通参加者的位置的变化来预测交通参加者的将来的位置。
设定部144对由识别部130识别到的交通参加者设定风险指标。关于该处理的详细情况，见后述。
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、以及基于从目标轨道的偏离进行的反馈控制进行组合来执行。
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、以及控制它们的ECU(Electronic Control Unit)。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，以使与制动操作相应的制动转矩向各车轮输出。制动装置210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作为备用。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并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。
[设定风险区域的处理]
设定部144基于在人行道上行进的交通参加者将来进入的区域中交通参加者从人行道向与人行道相邻的车道进入的容易度，来设定针对交通参加者将来存在的位置的潜在风险值(风险指标)。交通参加者越容易进入车道，则设定部144越增大设定于车道侧的潜在风险值。越增大设定于车道侧的潜在风险值，是指交通参加者越容易进入车道则车道侧的风险区域被设定得越大、交通参加者越容易进入车道则车道侧的风险区域中的潜在风险值被设定得越高。
“风险区域”是指设定潜在风险值的区域。“潜在风险值”是表示车辆M进入了设定有潜在风险值的区域的情况下的风险的高低的指标值。风险区域是设定有规定的大小的指标值(超过零的指标值)即潜在风险值的区域。“进入的容易度”是指基于车道与人行道之间的边界的构造来推定的进入的容易度。在以下的说明中，说明了交通参加者为自行车的情况，但交通参加者也可以是行人、其他的移动体。
图3是用于说明设定风险区域的处理的概要的图。设定部144基于以下的(1)-(5)的信息，来设定风险区域。
(1)人行道上的自行车的有无的信息
(2)使自行车能够下到车道的场所的有无的信息
(3)使自行车能够下到车道的场所的构造的信息
(4)与自行车的举止相关的信息
(5)在自行车的前方存在的行人、障碍物的有无的信息
上述的(1)-(5)是识别部130基于由相机10拍摄到的图像的识别结果而识别到的信息。例如，关于上述(1)或(5)，也可以是识别部130基于LIDAR14的检测结果来识别。
自动驾驶控制装置100基于由设定部144设定的风险区域来控制车载设备。例如，自动驾驶控制装置100基于风险区域来生成车辆M的行动计划，并根据行动计划来控制车辆M。自动驾驶控制装置100基于风险区域，使扬声器、显示部对车辆M的乘员提示表示注视自行车的信息(警报)。
(1.人行道上的自行车的有无的信息)
图4是用于说明自行车的有无的信息的图。以下，有时将车辆M的行进方向称作X方向，将车辆M的宽度方向称作Y方向。如图所示，存在包括车道L1及车道L2在内的车道、以及人行道W。车辆M正在车道L1上行驶。自行车B存在于人行道W上，并正与车辆M的行进方向同向(正X方向)行进。行人PD存在于车辆M及自行车B的前方的人行道，并向负X方向行进着。在车道与人行道W之间设置有护栏G。
识别部130识别存在于车辆M的前方的自行车B。设定部144基于式(1-1)，来取得K_cyc(k)。在人行道上存在自行车B的情况下，K_cyc(k)为“1”。在人行道上不存在自行车B的情况下，K_cyc(k)为“0”。
Figure BDA0002989068630000121
(2.使自行车能够下到车道的场所的有无的信息)
识别部130识别在自行车B的前方是否存在自行车B能够从人行道W进入车道的区域。所谓能够从人行道W进入车道的区域，是指如图5所示在人行道W与车道之间设置的护栏G的空隙的区域AR1、在人行道W与车道之间设置的栅栏的空隙的区域。所谓能够从人行道W进入车道的区域，是指如图6所示在人行道W与车道之间设置的栽种植物的空隙的区域AR2。
设定部144基于式(1-2)，来取得K_gu(k)。在存在空隙的情况下，K_gu(k)为“1”。在不存在空隙的情况下，K_gu(k)为“0”。
Figure BDA0002989068630000122
(3.使自行车能够下到车道的场所的构造的信息)
识别部130识别在自行车B的前方自行车B能够从人行道W进入车道的区域的类别。类别包括下述的图7-图11所示的构造(A)-(E)的类别。图7是表示构造(A)的一例的图。构造(A)是设置于车道的侧道(图7的区域AR3)、与车道交叉的道路、停车场的入口等构造。
例如，识别部130使用学习完毕模型182或图案信息184来识别上述的构造。学习完毕模型182是当输入图像时输出表示图像的构造的类别的信息的模型。学习完毕模型182是学习了包括如下信息的学习数据的模型，该信息表示包含上述的构造的图像、以及该图像的构造的类别。图案信息184是构造的类别与构造的特征量建立了关联的信息。特征量是从图像中得到的亮度值的变化程度等特征。识别部130例如将从由相机10拍摄到的图像中得到的特征量与图案信息184的特征量进行比较，并基于比较结果来确定构造的类别。
图8是表示构造(B)的一例的图。构造(B)是在车道与人行道之间设置的台阶(缘石)为第一高度(例如3cm)以下的构造。构造(B)例如是人行道的高度相对于车道的高度处于第一高度以下的构造。构造(B)例如是采取了无障碍应对的缘石。
图9是表示构造(C)的一例的图。构造(C)是在车道与人行道之间设置有斜坡的构造。
图10是表示构造(D)的一例的图。构造(D)是在车道与人行道之间设置的台阶(缘石)超过第一高度且为第二高度(例如5cm)以下的构造。构造(D)例如是人行道的高度相对于车道的高度处于第二高度以下的构造。
图11是表示构造(E)的一例的图。构造(E)是在车道与人行道之间设置的台阶(缘石)超过第二高度的构造。构造(E)例如是出于将人行道与车道分离的目的而设置的缘石。构造(E)例如是人行道的高度相对于车道的高度高第三高度左右(10cm)的构造。
设定部144基于式(1-3)，来取得K_st(k)。在构造为构造(A)的情况下，K_st(k)为“3”。在构造为构造(B)的情况下，K_st(k)为“2”。在构造为构造(C)或构造(D)的情况下，K_st(k)为“1”。在构造为构造(E)的情况下，K_st(k)为“0”。
Figure BDA0002989068630000141
(4.与自行车的举止相关的信息)
识别部130识别自行车B(或乘员)的举止。所谓举止，是指预见自行车B进入车道的举止。举止，是指乘员的面部、头、身体的方向朝向了(朝着或朝向过)车道方向的举止、自行车B向车道方向倾斜的举止。例如，设定部144是在交通参加者的面部或身体的方向朝向了车道侧的情况下设定于车道侧的潜在风险值大于在交通参加者的面部或身体的方向未朝向车道侧的情况下设定于车道侧的潜在风险值。
图12是表示自行车B向车道方向倾斜的情形的一例的图。例如，在自行车B的乘员的面部相对于人行道的延伸方向而朝向横向(相对于延伸方向而向车道方向)转过规定角度以上的情况下，识别部130由于自行车B的乘员看了车道方向而识别为自行车B进行了向车道进入的举止。
设定部144使在交通参加者或移动体的中心轴相对于铅垂方向倾斜的情况下设定于车道侧的潜在风险值大于在交通参加者或移动体的中心轴未相对于铅垂方向倾斜的情况下设定于车道侧的潜在风险值。例如，识别部130在识别到自行车向车道侧倾斜(相对于铅垂方向倾斜规定程度以上)的情况下，与自行车B直立着的状态相比，识别为自行车B进行了向车道进入的举止。例如，如图12所示，自行车B的中心轴相对于铅垂方向Ts倾斜角度θ而为方向T的情况下，识别部130识别为自行车B进行了向车道进入的举止。
也可以是，在自行车B的乘员进行了向车道侧伸手并进入车道这样的动作的情况下，识别部130识别为自行车B进行了向车道进入的举止。
设定部144基于式(1-4)来取得K_fd(k)。在当前时刻之前过去规定时间以内自行车B的乘员看了车道方向的情况下，D_fd(k)为“1”。在当前时刻之前过去规定时间以内自行车B的乘员未看车道方向的情况下，D_fd(k)为“0”。
Figure BDA0002989068630000151
设定部144基于式(1-5)来取得D_bank(k)。在自行车相对于基准方向(铅垂方向)向车道方向倾斜规定角度以上的情况下，K_bank(k)为“1”。在自行车未相对于基准方向(铅垂方向)向车道方向倾斜规定角度以上的情况下，K_bank(k)为“0”。
Figure BDA0002989068630000152
(5.在自行车的前方存在的行人·障碍物的有无的信息)
识别部130识别如图13所示在自行车B的前方存在的行人PD或障碍物。行人或障碍物例如是在自行车B在人行道上行驶了的情况下给自行车B的行驶带来影响的物体。影响例如是指自行车B降低速度、或者存在与自行车B干涉的可能性。此时，也可以考虑车道的宽度。例如，也可以是，车道越宽，则在自行车B的前方存在的行人或障碍物的影响度越低。
设定部144基于式(1-6)来取得K_obs(k)。在自行车B的前方存在行人或障碍物的情况下，D_obs(k)为“3”。在自行车B的前方不存在行人或障碍物的情况下，D_obs(k)为“0”。
Figure BDA0002989068630000153
(导出风险区域的处理)
设定部144综合上述的(1)-(5)的信息来设定风险区域。设定部144例如综合由上述的式(1-1)-(1-6)得到的分数(风险水平)并导出综合分数，基于导出的综合分数来设定风险区域。综合分数越大，则例如设定于车道侧的风险区域越大。也可以设定为综合分数越大则例如设定于车道侧的风险区域的潜在风险值越大。
设定部144基于式(1-7)，来取得作为综合分数的Risk_level(k)。Risk_level(k)是将第一分数与第二分数进行乘法运算而得到的分数。第一分数是将K_cyc(k)、K_gu(k)及K_st(k)进行乘法运算而得到的分数。第二分数是将基准值(例如“1”)、D_fd(k)、D_bank(k)及D_obs(k)进行加法运算而得到的分数。
Risk_level(k)＝
K_cyc(k)K_gu(k)K_st(k)×(1+D_fd(k)+D_bank(k)+D_obs(k))
…(1-7)
在如上述那样K_gu(k)为“0”的情况下，风险水平被设定为“0”或规定值。即，设定部144使在人行道与车道之间的边界的构造为交通参加者能够从人行道进入车道的构造(容易进入车道的构造)的情况下设定于车道侧的潜在风险值大于在构造为交通参加者不能从人行道进入车道的构造的情况下设定于车道侧的潜在风险值。
如上述那样根据K_st(k)的分数来设定风险水平。即，设定部144根据人行道与车道之间的边界的构造的种类(例如缘石的类别等进入车道的容易度)，来设定潜在风险值。
如上述那样根据K_fd(k)的分数来设定风险水平。例如，设定部144在交通参加者看了车道方向的情况下，设定比在交通参加者不看车道方向的情况下设定的风险区域大的风险区域。
如上述那样根据D_bank(k)的分数来设定风险水平。例如，设定部144使在交通参加者的中心轴相对于铅垂方向倾斜的情况下设定于车道侧的潜在风险值大于在交通参加者的中心轴未相对于铅垂方向倾斜的情况下设定于车道侧的潜在风险值。
如上述那样根据D_obs(k)的分数来设定风险水平。设定部144使在人行道上行进的交通参加者将来进入的区域的前方存在给交通参加者的行进带来影响的物体的情况下设定于车道侧的潜在风险值大于在人行道上行进的交通参加者将来进入的区域的前方不存在给交通参加者的行进带来影响的物体的情况下设定于车道侧的潜在风险值。
在上述(1-1)-(1-6)中使用的各分数是一例，分数也可以适当设定。对于导出综合分数，也可以代替上述(1-7)而使用规定的函数。
(基于风险区域的处理)
自动驾驶控制装置100基于由设定部144设定的风险区域，来控制车辆M的车载设备。例如，自动驾驶控制装置100对风险区域生成车辆M的行动计划，并基于生成的行动计划来控制车辆M。图14是表示风险区域、行动计划及车辆M的行为的一例的图。例如，风险区域越向车道侧扩大，则车辆M越被控制为在正Y方向侧的位置行驶，以避开风险区域。
在上述的例子中，说明了车辆M进行自动驾驶的情况，也可以是，除此之外还(或代替于此而)具备驾驶支援功能。驾驶支援功能，是指车辆M的速度和转向中的至少一方由车辆M的控制装置执行的功能。驾驶支援功能例如是以一边将与前行车辆之间的车间距离维持恒定一边行驶的方式控制车辆M的ACC(Adaptive Cruise Control)、以一边将与道路划分线之间的距离维持为规定距离一边行驶的方式控制车辆M的LKAS(Lane Keeping AssistSystem)等。
在执行着驾驶支援功能的情况下，自动驾驶控制装置100根据风险区域而向车辆M的乘员通知警报。例如，风险区域越向车道侧扩大，则越增大警报的报告的程度。所谓警报，是指利用了声音的警报、利用了图像的警报、利用了转向盘等的振动的警报等。
也可以是，在车辆M具有AI管理者(AI concierge)功能的情况下，AI管理者根据风险区域来执行处理。AI管理者是使用人工智能来与乘员会话、支援乘员的驾驶的功能。例如，在风险区域为第一阈值以上且小于第二阈值的情况下，AI管理者进行间接引导。所谓间接引导，是指间接地引导乘员的操作。例如，输出装置通过AI管理者功能向乘员提供表示自行车B向车道进入过来的风险高的信息，并引导乘员以免靠近风险高的风险区域。
例如，在风险区域为第二阈值以上的情况下，AI管理者进行直接引导。直接引导是指直接地引导乘员的操作。例如，自动驾驶控制装置100通过AI管理者功能直接控制车辆M的转向或速度以免靠近风险区域，由此将车辆M向离开风险区域的位置引导，或者引导车辆以免靠近风险区域。
(潜在风险值的一例)
图15是表示风险区域、以及风险区域中的潜在风险值的一例的图。设定部144预测自行车B的将来的轨道，并基于在预测出的轨道上的将来的各时刻的存在概率，来设定潜在风险值和风险区域。在图15中，以当前的时刻t为基准，示出了包含在时刻t+1、时刻t+2、···时刻t+n时对自行车B的轨道设定的潜在风险值在内的风险区域R1。例如，从时刻t经过的时间越久，则表示存在自行车B的可能性的风险区域越分散。
图16是表示图15的风险区域R1的A-A′处的潜在风险值的大小的一例的图。风险区域R1的A-A′是推定为在时刻t+x存在自行车B的风险区域。例如，在推定为自行车B在车道上行驶的可能性比在人行道上行驶的可能性高的情况下，车道侧的潜在风险值被设定为比人行道侧的潜在风险值大。
(潜在风险值的另一例)
设定部144也可以代替上述的风险区域的设定方法而如以下这样设定风险区域。预测部142基于过去的自行车B的行动履历中包含的速度、加速度、移动方向，来预测规定时间后(将来的每隔单位时间)的自行车B的位置X(例如X方向的位置)。设定部144基于通过上述的处理而求出的自行车B进入车道侧的可能性，来设定针对规定时间后的自行车B的位置的风险区域。
而且，设定部144将设定的风险区域向人行道侧偏置。设定部144在至少潜在风险值为阈值以上的情况下，至少将设定于车道侧的潜在风险值所对应的特定区域向人行道侧偏置。
图17是表示在自行车B进入车道侧的可能性比较低的情况下设定的风险区域R2的一例的图。设定部144在以规定时间后的自行车B的位置X为中心设定了风险区域之后，将风险区域的中心偏置到位置X＃而设定风险区域R2。
图18是表示在自行车B进入车道侧的可能性比较高的情况下设定的风险区域R3的一例的图。设定部144在以规定时间后的自行车B的位置X为中心设定了风险区域之后，使风险区域的中心偏置到位置X＃而设定风险区域R3。风险区域R3是比风险区域R2大的区域。风险区域R2及风险区域R3例如是圆状的区域。
图19是表示在图18的A-A′处设定的潜在风险值的一例的图。设定部144例如基于预测到的自行车B进入车道侧的可能性，调整每个位置的潜在风险值的大小、以及潜在风险值的Y方向的分布来设定潜在风险值。设定部144基于预先设定的映射、函数来设定潜在风险值。所谓映射，是指例如潜在风险值的分布与自行车B在人行道上行进的概率、以及自行车B进入车道的概率建立了关联的映射。
如在(潜在风险值的一例)中说明的那样，为了针对自行车B的将来的轨道而预测存在自行车B的概率，有时对于自动驾驶控制装置而言处理负荷大。这是因为：在该情况下，自动驾驶控制装置100需要更详细地观测自行车B的状态、需要为了排除不可靠性而进行复杂的处理。这是因为：自行车B的行为受乘员的意图的影响大，因此不可靠高。
与此相对，在(潜在风险值的另一例)中，自动驾驶控制装置100根据基于自行车B的速度预测到的将来的自行车B的位置、潜在风险值的大小和分布、以及自行车B进入车道的可能性，来设定风险区域(潜在风险值)，由此能够更简易地设定风险区域。
风险区域向人行道侧偏置，因此车辆M能够一边躲避风险区域一边顺畅地行驶。图20是将风险区域不偏置的情况下的车辆M的行为与风险区域偏置了情况下的车辆M的行为进行比较的图。例如，如图20的(A)所示，在风险区域R4不偏置的情况下，车辆为了躲避风险区域R4而在风险区域R4的正Y方向侧基于风险区域R4的圆弧呈圆弧状行驶。此时，车辆M开始躲避交通参加者时转向量的变化急剧，乘坐舒适性变差，让搭乘者感到不安。
与此相对，如图20的(B)所示，当风险区域R5偏置而且风险区域R5扩大时，转向量的变化变缓，乘坐舒适性提高，能够给搭乘者带来安心感。车辆M为了躲避风险区域R5而在风险区域R5的正Y方向侧基于风险区域R5的圆弧而呈圆弧状行驶。此时，车辆M开始躲避交通参加者时的转向量的变化与图20的(A)的转向量的变化相比被抑制。这是由于：风险区域R5的圆弧的曲率比风险区域R4的圆弧的曲率小。例如，图20的(B)的区域b的轨道的曲率比图20的(A)的区域a的轨道的曲率小。这样，车辆M能够以平缓的轨道躲避风险区域R5。而且，能够抑制车辆M的转向量的急剧的变化，使乘坐舒适性提高，使搭乘者的不安减轻。偏置的距离、风险区域R5的扩大程度根据自行车B进入车道侧的风险、周边环境而被适当设定。例如，风险区域R5的正Y方向侧的端部的位置被设定为与偏置前的风险区域R4的正Y方向侧的端部的位置一致。
(总结)
图21是用于将比较例的车辆的行为与本实施方式的车辆的行为进行比较的图。在比较例中，由于未充分考虑自行车B进入车道侧的风险，在自行车B从例如栅栏与栅栏之间向车道进入过来的情况下，车辆M为了充分地获得与自行车B之间的距离，需要急剧地转弯、使制动装置输出强的制动力(参照图21的(C))。
与此相对，在本实施方式中，充分地考虑自行车B进入车道侧的风险，因此即使自行车B从例如栅栏与栅栏之间向车道进入过来，由于车辆M预先预测了自行车B的行为，因此也能够具有富余地充分获得与自行车B之间的距离。因此，抑制车辆M急剧地转弯、使制动装置输出强的制动力的情况(参照图21的(D))。
在本实施方式中，在减轻处理负荷的同时设定风险区域，而且风险区域偏置，因此车辆M能够在顺畅的轨道上行驶，一边躲避风险区域一边行进。
根据以上说明的实施方式，自动驾驶控制装置100基于在人行道上行进的交通参加者将来进入的区域中交通参加者从人行道向与人行道相邻的车道进入的容易度，来设定针对交通参加者将来存在的位置的潜在风险值，交通参加者越容易进入车道则越增大设定于车道侧的潜在风险值，由此能够实现与交通参加者、以及交通参加者的周边的环境相应的适当的车辆的控制。
[硬件结构]
图22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。如图所示，自动驾驶控制装置100成为通信控制器100-1、CPU100-2、作为工作存储器使用的RAM(Random Access Memory)100-3、保存引导程序等的ROM(Read Only Memory)100-4、闪存器、HDD(Hard Disk Drive)等存储装置100-5、驱动装置100-6等由内部总线或者专用通信线相互连接而成的结构。通信控制器100-1进行与自动驾驶控制装置100以外的构成要素之间的通信。在存储装置100-5保存有供CPU100-2执行的程序100-5a。该程序通过DMA(DirectMemory Access)控制器(未图示)等向RAM100-3展开，并由CPU100-2执行。由此，实现第一控制部120、第二控制部160及它们所包含的功能部中的一部分或全部。
上述说明的实施方式能够如以下这样表现。
一种车辆控制装置，其构成为具备：
存储装置，其存储有程序；以及
硬件处理器，
所述硬件处理器通过执行存储于所述存储装置的程序来执行如下处理：
识别车辆的周边；
对所述识别到的交通参加者设定风险区域；
基于所述设定的风险区域，来控制所述车辆的车载设备；以及
基于在人行道上行进的所述交通参加者将来进入的区域中所述交通参加者从所述人行道向与所述人行道相邻的车道进入的容易度，来设定针对所述交通参加者将来存在的位置的潜在风险值，所述交通参加者越容易向所述车道进入，则越增大设定于所述车道侧的潜在风险值。
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替换。

Claims (13)

1.一种车辆控制装置，其中，
所述车辆控制装置具备：
识别部，其识别车辆的周边；
设定部，其对由所述识别部识别到的交通参加者设定风险指标；以及
控制部，其基于由所述设定部设定的风险指标，来控制所述车辆的车载设备，
所述设定部基于在人行道上行进的所述交通参加者将来进入的区域中所述交通参加者从所述人行道向与所述人行道相邻的车道进入的容易度，来设定针对所述交通参加者将来存在的位置的风险指标，所述交通参加者越容易进入所述车道，则所述设定部越增大设定于所述车道侧的风险指标。
2.根据权利要求1所述的车辆控制装置，其中，
所述控制部基于所述设定的风险指标，来控制所述车辆的速度及转向。
3.根据权利要求1或2所述的车辆控制装置，其中，
所述控制部基于所述设定的风险指标，来使输出装置输出用于使所述车辆的乘员注视所述交通参加者的信息。
4.根据权利要求1或2所述的车辆控制装置，其中，
所述交通参加者是自行车。
5.根据权利要求1或2所述的车辆控制装置，其中，
所述设定部使在所述人行道与所述车道之间的边界的构造为所述交通参加者能够从所述人行道进入所述车道的构造的情况下设定于所述车道侧的风险指标大于在所述构造为所述交通参加者不能从所述人行道进入所述车道的构造的情况下设定于所述车道侧的所述风险指标。
6.根据权利要求1或2所述的车辆控制装置，其中，
所述设定部根据所述人行道与所述车道之间的边界的构造的种类来设定所述风险指标。
7.根据权利要求6所述的车辆控制装置，其中，
所述构造是在所述边界设置的缘石的类别。
8.根据权利要求1或2所述的车辆控制装置，其中，
所述设定部在至少所述风险指标为阈值以上的情况下，至少将设定于所述车道侧的所述风险指标所对应的特定区域向所述人行道侧偏置。
9.根据权利要求1或2所述的车辆控制装置，其中，
所述设定部使在所述交通参加者的面部或身体的方向朝向了所述车道侧的情况下设定于所述车道侧的所述风险指标大于在所述交通参加者的面部或身体的方向未朝向所述车道侧的情况下设定于所述车道侧的所述风险指标。
10.根据权利要求1或2所述的车辆控制装置，其中，
所述交通参加者包括人或乘坐有人的移动体，
所述设定部使在所述交通参加者或所述移动体的中心轴相对于铅垂方向倾斜的情况下设定于所述车道侧的风险指标大于在所述交通参加者或所述移动体的中心轴未相对于铅垂方向倾斜的情况下设定于所述车道侧的风险指标。
11.根据权利要求1或2所述的车辆控制装置，其中，
所述设定部使在所述人行道上行进的所述交通参加者将来进入的区域的前方存在给所述交通参加者的行进带来影响的物体的情况下设定于所述车道侧的所述风险指标大于在所述交通参加者将来进入区域的前方不存在给所述交通参加者的行进带来影响的物体的情况下设定于所述车道侧的所述风险指标。
12.一种车辆控制方法，其中，
所述车辆控制方法使计算机执行如下处理：
识别车辆的周边；
对所述识别的交通参加者设定风险指标；
基于所述设定的风险指标，来控制所述车辆的车载设备；以及
基于在人行道上行进的所述交通参加者将来进入的区域中所述交通参加者从所述人行道向与所述人行道相邻的车道进入的容易度，来设定针对所述交通参加者将来存在的位置的风险指标，并且所述交通参加者越容易进入所述车道，则越增大设定于所述车道侧的风险指标。
13.一种存储介质，其存储有程序，其中，
所述程序使计算机执行如下处理：
识别车辆的周边；
对所述识别的交通参加者设定风险指标；
基于所述设定的风险指标，来控制所述车辆的车载设备；以及
基于在人行道上行进的所述交通参加者将来进入的区域中所述交通参加者从所述人行道向与所述人行道相邻的车道进入的容易度，来设定针对所述交通参加者将来存在的位置的风险指标，并且所述交通参加者越容易进入所述车道则越增大设定于所述车道侧的风险指标。
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