CN107430807A - 自动驾驶辅助系统、自动驾驶辅助方法以及计算机程序 - Google Patents

Abstract

本发明提供能够抑制车道的移动次数并且自动驾驶辅助不被解除地继续实施的自动驾驶辅助系统、自动驾驶辅助方法以及计算机程序。具体而言，构成为对每个车道获取位于车辆所行驶的道路上且阻碍对于车辆实施的自动驾驶辅助的继续的阻碍因素，对获取到的每个阻碍因素设定通过回避该阻碍因素的车道的回避路径，作成被设定为优先通过对每个阻碍因素设定的回避路径的车道移动路径，并基于所作成的车道移动路径进行车辆的自动驾驶辅助。

Description

自动驾驶辅助系统、自动驾驶辅助方法以及计算机程序

技术领域

本发明涉及在车辆中进行自动驾驶辅助的自动驾驶辅助系统、自动驾驶辅助方法以及计算机程序。

背景技术

近年来，作为车辆的行驶形态，除了基于用户的驾驶操作行驶的手动行驶以外，新提出了通过在车辆侧执行用户的驾驶操作的一部分或者全部，来辅助用户所进行的车辆的驾驶的自动驾驶辅助系统。在自动驾驶辅助系统中，例如，自动地进行转向器、驱动源、制动器等的车辆控制以在维持了预先设定的速度、与前方车辆的一定的车间距离的状态下持续行驶在相同车道的中心附近。这里，由自动驾驶辅助系统进行的行驶有能够减少用户的驾驶所涉及的负担的优点，但存在根据周边环境、道路状况产生难以继续执行自动驾驶辅助的状况(阻碍自动驾驶辅助的继续的阻碍因素)的情况。例如，有需要进行伴随向其他车道的车道变更的合流、伴随其他车辆向本车道的车道变更的合流等复杂的车辆操作的情况、无法检测车道的划分线的情况等。若产生这种阻碍因素，则有可能自动驾驶辅助被解除。

因此，以往提出了通过回避上述这样的阻碍自动驾驶辅助的继续的阻碍因素来使自动驾驶辅助继续执行的技术。例如，日本特开2012－51441号公报中提出了在利用传感器检测到在车辆所行驶的车道的前方有障碍物(例如停车车辆)的情况下，生成用于回避障碍物的新的路径，并使车辆沿着生成的路径行驶从而不解除自动驾驶辅助地继续进行的技术。

专利文献1：日本特开2012－51441号公报(第9－10页，图8)

然而，在上述专利文献1所记载的技术中，能够生成用于回避位于距离车辆最近的位置的阻碍因素的路径，但无法生成对在其后的路径上存在的多个阻碍因素进行了考虑的路径。即，在上述专利文献1的技术中，每次阻碍因素出现在车辆的前方，都会生成用于仅避免该阻碍因素的新的路径，所以存在从路径整体来看车道的移动次数变多，由于产生无法回避的阻碍因素等而自动驾驶辅助被解除的可能性高的路径作为结果被选择的可能。

发明内容

本发明是为了消除上述以往中的问题点而完成的，其目的在于，提供能够作成用于回避阻碍自动驾驶辅助的继续的阻碍因素的最佳的车道移动路径，能够抑制车道的移动次数并且自动驾驶辅助不被解除地继续实施的自动驾驶辅助系统、自动驾驶辅助方法以及计算机程序。

为了实现上述目的，本发明所涉及的自动驾驶辅助系统具有：车道信息获取单元，其获取车辆所行驶的道路的车道信息；计划对象区间设定单元，其设定作为作成上述车辆的车道间的移动计划的对象的计划对象区间；阻碍因素获取单元，其对每个车道获取位于上述车辆所行驶的道路上且阻碍对于上述车辆实施的自动驾驶辅助的继续的阻碍因素；回避路径设定单元，其对由上述阻碍因素获取单元获取到的每个上述阻碍因素，设定通过回避该阻碍因素的车道的回避路径；车道移动路径作成单元，其作成车道移动路径，该车道移动路径是上述计划对象区间中的规定了上述车辆的车道间的移动计划的路径，且被设定为优先通过对由上述阻碍因素获取单元获取到的每个上述阻碍因素设定的上述回避路径；以及自动驾驶辅助单元，其基于上述车道移动路径进行上述车辆的自动驾驶辅助。

此外，所谓“自动驾驶辅助”是指代替驾驶员进行或者辅助驾驶员的车辆操作的至少一部分的功能。

另外，本发明所涉及的自动驾驶辅助方法是通过自动驾驶辅助的实施来辅助车辆的行驶的方法。具体而言，具有：车道信息获取单元获取车辆所行驶的道路的车道信息的步骤；计划对象区间设定单元设定作为作成上述车辆的车道间的移动计划的对象的计划对象区间的步骤；阻碍因素获取单元对每个车道获取位于上述车辆所行驶的道路上，且阻碍对于上述车辆实施的自动驾驶辅助的继续的阻碍因素的步骤；回避路径设定单元对由上述阻碍因素获取单元获取到的每个上述阻碍因素，设定通过回避该阻碍因素的车道的回避路径的步骤；车道移动路径作成单元作成上述计划对象区间中的规定了上述车辆的车道间的移动计划的路径，且被设定为优先通过对由上述阻碍因素获取单元获取到的每个上述阻碍因素设定的上述回避路径的车道移动路径的步骤；以及自动驾驶辅助单元基于上述车道移动路径进行上述车辆的自动驾驶辅助的步骤。

另外，本发明所涉及的计算机程序是通过自动驾驶辅助的实施辅助车辆的行驶的程序。具体而言，使计算机作为如下的单元发挥作用：车道信息获取单元，其获取车辆所行驶的道路的车道信息；计划对象区间设定单元，其设定作为作成上述车辆的车道间的移动计划的对象的计划对象区间；阻碍因素获取单元，其对每个车道获取位于上述车辆所行驶的道路上且阻碍对于上述车辆实施的自动驾驶辅助的继续的阻碍因素；回避路径设定单元，其对由上述阻碍因素获取单元获取到的每个上述阻碍因素，设定通过回避该阻碍因素的车道的回避路径；车道移动路径作成单元，其作成车道移动路径，该车道移动路径是上述计划对象区间中的规定了上述车辆的车道间的移动计划的路径，且被设定为优先通过对由上述阻碍因素获取单元获取到的每个上述阻碍因素设定的上述回避路径；以及自动驾驶辅助单元，其基于上述车道移动路径进行上述车辆的自动驾驶辅助。

根据具有上述构成的本发明所涉及的自动驾驶辅助系统、自动驾驶辅助方法以及计算机程序，对于阻碍自动驾驶辅助的继续的阻碍因素，通过不仅考虑最近的阻碍因素也考虑位于车辆所行驶的道路上的多个阻碍因素，能够作成用于回避阻碍因素的最佳的车道移动路径来作为整个路径。其结果，能够抑制车道的移动次数并且自动驾驶辅助不被解除地继续实施。

附图说明

图1是表示本实施方式所涉及的导航装置的构成的框图。

图2是表示影响度表的一个例子的图。

图3是特别地表示阻碍因素中的第一因素的一个例子的图。

图4是特别地表示阻碍因素中的第二因素的一个例子的图。

图5是特别地表示阻碍因素中的第三因素的一个例子的图。

图6是表示阻碍因素中的第一因素～第三因素以外的因素的一个例子的图。

图7是表示车道移动路径的一个例子的图。

图8是本实施方式所涉及的自动驾驶辅助程序的流程图。

图9是车道移动路径作成处理的子处理程序的流程图。

图10是对开始车道位置和目标车道位置的设定方法进行了说明的图。

图11是对开始车道位置和目标车道位置的设定方法进行了说明的图。

图12是对开始车道位置和目标车道位置的设定方法进行了说明的图。

图13是影响度成本设定处理的子处理程序的流程图。

图14是表示对于计划对象区间设定了影响度成本的例子的图。

图15是表示回避阻碍因素的回避路径的图。

图16是车道变更成本设定处理的子处理程序的流程图。

图17是表示将计划对象区间划分成多个区间的例子的图。

图18是对车道变更成本的设定方法进行了说明的图。

图19是对有产生阻碍因素的区间的情况下的车道变更成本的设定方法进行了说明的图。

图20是对有产生阻碍因素的区间的情况下的车道变更成本的设定方法进行了说明的图。

图21是表示对于计划对象区间设定了影响度成本和车道变更成本的例子的图。

图22是再作成判定处理的子处理程序的流程图。

具体实施方式

以下，根据具体化为导航装置的一实施方式参照附图对本发明所涉及的自动驾驶辅助系统详细地进行说明。首先，使用图1对本实施方式所涉及的导航装置1的概略结构进行说明。图1是表示本实施方式所涉及的导航装置1的框图。

如图1所示，本实施方式所涉及的导航装置1由如下的部件构成：当前位置检测部11，其检测安装有导航装置1的车辆的当前位置；数据记录部12，其记录各种数据；导航ECU13，其基于所输入的信息进行各种运算处理；操作部14，其受理来自用户的操作；液晶显示器15，其对于用户显示车辆周边的地图、与导航装置1中设定的引导路径(车辆的行驶预定路径)有关的信息等；扬声器16，其输出与路径引导有关的语音导航；DVD驱动器17，其读取作为存储介质的DVD；以及通信模块18，其在与探测中心、VICS(注册商标：VehicleInformationand Communication System)中心等信息中心之间进行通信。另外，导航装置1经由CAN等车载网络连接有对于安装有导航装置1的车辆设置的车外照相机19、各种传感器。并且，也以可双方向通信的方式与进行针对安装有导航装置1的车辆的各种控制的车辆控制ECU20连接。另外，也连接有自动驾驶开始按钮等安装于车辆的各种操作按钮21。

以下，按顺序对构成导航装置1的各构成要素进行说明。

当前位置检测部11由GPS22、车速传感器23、转向传感器24、陀螺传感器25等构成，能够检测当前的车辆的位置、方位、车辆的行驶速度、当前时刻等。这里，特别地，车速传感器23是用于检测车辆的移动距离、车速的传感器，根据车辆的驱动轮的旋转使脉冲产生，将脉冲信号输出到导航ECU13。而且，导航ECU13通过对所产生的脉冲进行计数来计算驱动轮的旋转速度、移动距离。此外，导航装置1不需要具备全部的上述4种传感器，也可以构成为导航装置1仅具备其中的1种或者多种传感器。

另外，数据记录部12具备作为外部存储装置以及记录介质的硬盘(未图示)、和作为用于读出记录于硬盘的地图信息DB31、影响度表32、车道移动路径33、规定的程序等并且向硬盘写入规定的数据的驱动器的记录头(未图示)。此外，也可以代替硬盘由闪存、存储卡、CD或DVD等光盘构成数据记录部12。另外，也可以构成为地图信息DB31、影响度表32、车道移动路径33储存于外部的服务器，导航装置1通过通信获取。

这里，地图信息DB31例如是存储有与道路(路段)有关的路段数据34、与节点有关的节点数据35、路径的搜索、变更所涉及的处理所使用的搜索数据36、与设施有关的设施数据、用于显示地图的地图显示数据、与各交叉点有关的交叉点数据、用于检索地点的检索数据等的存储单元。

另外，作为路段数据34，对于构成道路的各路段，记录有表示路段所属的道路的宽度、坡度、超高、倾斜、路面的状态、合流区间、道路构造、道路的车道数、车道数减少的位置、宽度变窄的位置、道口等的数据，对于转弯，记录有表示曲率半径、交叉点、T字路、转弯的入口以及出口等的数据，对于道路属性，记录有表示下坡路、上坡路等的数据，对于道路种类，除了记录有表示国道、县道、狭窄的街道等一般道路的数据以外，还记录有表示高速汽车国道、城市高速公路、汽车专用道路、一般收费道路、收费桥等收费道路的数据。特别是在本实施方式中，除了道路的车道划分以外，还存储有确定出每个车道的道路的连接(具体而言，在分岔中哪个车道与哪个道路连接)的信息。

另外，作为节点数据35，记录有实际的道路的分岔点(也包括交叉点、T字路等)、按各道路根据曲率半径等每隔规定的距离设定的节点点的坐标(位置)、表示节点是否是与交叉点对应的节点等的节点属性、与节点连接的路段的路段编号的列表亦即连接路段编号列表、经由路段与节点相邻的节点的节点编号的列表亦即相邻节点编号列表、与各节点点的海拔(高度)等有关的数据等。

另外，作为搜索数据36，记录有搜索从出发地(例如车辆的当前位置)到所设定的目的地的路径的路径搜索处理所使用的各种数据。具体而言，存储有作为相对于交叉点的路径对适当的程度进行定量得到的成本(以下，称为交叉点成本)、作为相对于构成道路的路段的路径对适当的程度进行定量得到的成本(以下，称为路段成本)等为了计算搜索成本所使用的成本计算数据。

另外，影响度表32是对每种阻碍对于车辆实施的自动驾驶辅助的继续的阻碍因素，规定了影响自动驾驶辅助的继续的程度的表。图2是表示影响度表32的一个例子的图。

这里，作为车辆的行驶形态，除了基于用户的驾驶操作行驶的手动驾驶行驶以外，还有能够不管用户的驾驶操作，由车辆沿着预先设定的路径、沿路自动地进行行驶的自动驾驶辅助进行的行驶。此外，在由自动驾驶辅助进行的行驶中，例如，随时检测车辆的当前位置、车辆行驶的车道、周边的其他车辆的位置，自动地进行转向器、驱动源、制动器等车辆控制以沿着由车辆控制ECU20预先设定的路径、沿路行驶。特别是在作成了后述的车道移动路径33的情况下，进行控制以沿着车道移动路径33行驶。其中，在本实施方式的自动驾驶辅助所进行的行驶中，不进行车道变更、左右转弯，只要用户不进行车道变更、左右转弯所涉及的车辆操作，车辆基本上在相同车道内行驶。

在本实施方式中特别地进行以下的5种自动驾驶辅助。

(1)“定速行驶”···以预先决定的设定速度(例如所行驶的道路的限制速度的90％)在相同车道内行驶。

(2)“跟随行驶”···在以设定速度(例如所行驶的道路的限制速度的90％)为上限，将与前方车辆的车间距离保持为恒定距离(例如10m)的状态下在相同车道内行驶。

(3)“速度管理(弯道)”···在行进方向前方有弯道的情况下，到进入弯道之前减速到与弯道的曲率半径对应的速度。

(4)“速度管理(退出路)”···在设置于高速道路等的减速车道(退出路)行驶的情况下抑制加速。

(5)“速度管理(收费站、临时停车、信号)”···在行进方向前方有收费站、临时停车、信号的情况下，在到达收费站、临时停车(道路标志)、信号之前减速到不对乘员造成负担就能够停止的速度(例如20km/h)。

另外，与上述(1)～(5)的控制并行地实施(6)车辆不脱离车道地使其在车道的中心附近行驶的控制(例如车道保持辅助)。

另外，上述(1)～(6)的自动驾驶辅助所涉及的控制也可以对于全部的道路区间进行，但也可以构成为仅在与所连接的其他的道路的边界设置有出入口(不管有人无人、收费免费)的高速公路行驶的期间进行。此外，车辆在能够进行自动驾驶的区间(以下，称为自动驾驶区间)行驶的情况下不一定进行自动驾驶辅助，仅在由用户选择进行自动驾驶辅助，并且判定为能够通过自动驾驶辅助使其行驶的状况下进行。此外，作为无法通过自动驾驶辅助使其行驶的状况，有无法获取车道的划分线等进行自动驾驶辅助所需要的道路信息的情况等。

并且，在实施了自动驾驶辅助所进行的行驶的情况中，在检测到用户进行了加速器、制动器、转向器等特定的车辆操作(以下，称为超控)的情况下，有中止自动驾驶辅助的情况。例如，在检测到用户操作了制动器的情况下中止上述(1)～(5)的控制。另外，在检测到用户操作了转向器的情况下，上述(1)～(5)的控制基本上继续，但(6)的控制暂时中止直到操作结束。

而且，图2所示的影响度表32是对于上述那样的阻碍对于车辆实施的自动驾驶辅助的继续的阻碍因素，按其种类规定了影响自动驾驶辅助的继续的程度的表。即，对于使自动驾驶辅助中止的可能性高的因素，更高地规定影响度。

这里，作为阻碍自动驾驶辅助的继续的阻碍因素大致地划分有以下的3个因素。

“第一因素”···由于本车辆无法继续进行相同车道的行驶，而自动驾驶辅助所进行的行驶(手动驾驶所进行的行驶也)无法进行。

“第二因素”···由于需要在相邻的车道行驶的其他车辆向本车辆所行驶的车道的合流，而产生进行制动器、加速器的各种车辆操作的必要，有可能由于这些超控而自动驾驶辅助被解除。

“第三因素”···由于在本车辆中无法获取进行自动驾驶辅助所需要的道路信息，而有可能自动驾驶辅助被解除。

而且，作为上述“第一因素”，如图3所示，有由于车道减少而本车辆50所行驶的车道51消失的情况、和特别是在本车辆50行驶在合流车道52的情况下合流车道52消失的情况。而且，在这种情况下，在车道51或合流车道52行驶的本车辆50必须进行车道变更向其他的车道移动，在车道51或合流车道52中必定无法继续自动驾驶辅助，所以影响度为“无限大”。

另一方面，作为上述“第二因素”，如图4所示，有由于车道减少而与本车辆50所行驶的车道53相邻的车道51消失的情况、和特别是在本车辆50在与合流车道52(不管合流车道是否消失)相邻的车道54行驶的情况。而且，在这种情况下，由于在车道51、合流车道52行驶的其他车辆55向本车辆50所行驶的车道53、54合流，而产生本车辆50进行用于合流的制动器、加速器的各种车辆操作的必要，有可能由于这些超控的检测而自动驾驶辅助被解除。此外，在不存在其他车辆55的情况或与其他车辆55的车间距离很充足的情况下，自动驾驶辅助不被解除，所以影响度为比第一因素小的“0.2”。

另外，作为上述“第三因素”，如图5所示，有划分车道的划分线56消失或者浅到无法用照相机识别的程度的情况。而且，在这种情况下，无法在车辆侧中确定出本车辆50所行驶的车道，所以有可能自动驾驶辅助被解除。此外，在仅一方的划分线消失或者浅到无法用照相机识别的情况下，也有能够利用剩余的单边的划分线继续自动驾驶辅助的情况，所以影响度小，为“0.1×划分线的无法识别的距离(100m单位)”。另一方面，在双方的划分线消失或者浅到无法用照相机识别的情况下，自动驾驶辅助被解除的可能性更高，所以影响度为“0.5×划分线的无法识别的距离(100m单位)”。此外，在本实施方式中，特别举出车道的划分线作为“第三因素”的进行自动驾驶辅助所需要的道路信息，但也可以为其他的信息。例如，也可以将无法获取弯道的曲率半径的情况作为阻碍因素。

另外，作为上述“第一因素”～“第三因素”以外的阻碍因素，如图6所示，有由于车道的增加而新追加与本车辆50所行驶的车道57相邻的车道58的情况。在这种情况下，由于划分车道57的划分线分裂、一部分中断而无法在车辆侧正确地识别本车辆50所行驶的车道57，车辆位置向车道58侧偏移，在左右方向上摆动，而有可能自动驾驶辅助被解除。但是，因为也有能够正确地识别车道57的情况，抑制摆动的控制也发挥作用，所以影响度为比第一因素、第二因素小的“0.1”。

而且，导航ECU13如后述那样基于影响度表32作成车道移动路径33。此外，车道移动路径33是在自动驾驶辅助的执行中且车辆今后在由多个车道构成的道路行驶的情况中，计划了如何在车道间移动并行驶的路径。

具体而言，使不包含有阻碍因素的路径、以及即使包含有阻碍因素的情况也对于所包含的阻碍因素设定的影响度的合计值变小的路径优先作为车道移动路径33。其结果，能够将自动驾驶辅助被解除的可能性更小的路径作为车道移动路径33。

例如，图7是表示所作成的车道移动路径33的一个例子的图。如图7所示，在车道移动路径33中，分别设定有“进行车道变更的区间”和“在相同的车道内沿路行驶的区间”。另外，在“进行车道变更的区间”中规定了从哪个车道向哪个车道进行车道变更，在“沿路行驶的区间”中规定了在多个车道中的哪个车道行驶。另外，如上所述，在本实施方式中，参照影响度表32作成了以尽量回避阻碍自动驾驶辅助的继续的阻碍因素的方式在车道移动的路径。此外，将在后面详细描述车道移动路径33的作成方法。而且，在车辆中如后述那样实施自动驾驶辅助的情况下，进行自动驾驶辅助以使车辆沿着所作成的车道移动路径33行驶。此外，本实施方式的自动驾驶辅助所进行的行驶中，因为如上所述无法自动地进行车道变更，所以构成为在车道移动路径33中成为车道变更的时机的时刻进行催促用户变更车道的引导。

另一方面，导航ECU(电子控制单元)13是进行导航装置1的整体的控制的电子控制单元，具备作为运算装置以及控制装置的CPU41、和CPU41进行各种运算处理时作为工作存储器使用并且存储有搜索路径时的路径数据等的RAM42、除了控制用的程序以外还记录有后述的自动驾驶辅助程序(参照图8)等的ROM43、存储从ROM43读出的程序的闪存44等内部存储装置。此外，导航ECU13构成作为处理算法的各种单元。例如，车道信息获取单元获取车辆所行驶的道路的车道信息。阻碍因素获取单元对每个车道获取位于车辆所行驶的道路上且阻碍对于车辆实施的自动驾驶辅助的继续的阻碍因素。回避路径设定单元对由阻碍因素获取单元获取到的每个阻碍因素，设定通过回避该阻碍因素的车道的回避路径。车道移动路径作成单元作成规定了车辆的车道间的移动计划的路径，且被设定为优先通过对由阻碍因素获取单元获取到的每个阻碍因素设定的回避路径的车道移动路径。自动驾驶辅助单元基于车道移动路径进行车辆的自动驾驶辅助。

操作部14在输入作为行驶开始地点的出发地以及作为行驶结束地点的目的地时等被操作，由各种的键、按钮等多个操作开关(未图示)构成。而且，导航ECU13根据通过各开关的按下等输出的开关信号，进行为了执行相对应的各种动作的控制。此外，操作部14也能够由设置在液晶显示器15的前表面的触摸面板构成。另外，也能够由麦克和声音识别装置构成。

另外，液晶显示器15显示有包括道路的地图图像、交通信息、操作引导、操作菜单、键的引导、沿着引导路径(行驶预定路径)或车道移动路径33的引导信息、新闻、天气预报、时刻、邮件、电视节目等。特别地，在实施了自动驾驶辅助的情况中成为沿着车道移动路径33进行车道变更的时机时，显示催促车道变更的引导。此外，也可以代替液晶显示器15，而使用HUD、HMD。

另外，扬声器16基于来自导航ECU13的指示输出引导沿着引导路径、车道移动路径33的行驶的语音导航、交通信息的引导。特别地，在实施了自动驾驶辅助的情况中成为沿着车道移动路径33进行车道变更的时机时，输出催促车道变更的语音导航。

另外，DVD驱动器17是能够读取记录于DVD、CD等记录介质的数据的驱动器。而且，基于读取到的数据进行了音乐、影像的再生、地图信息DB31的更新等。此外，也可以代替DVD驱动器17而设置用于读写存储卡的卡插槽。

另外，通信模块18是用于接收从交通信息中心，例如VICS中心、探测中心等发送出的交通信息、探测信息、气候信息等的通信装置，例如移动电话机、DCM符合。另外，也包括在与在车车间进行通信的车车间通信装置、路侧机之间进行通信的路车间通信装置。

另外，车外照相机19由例如使用了CCD等固体拍摄元件的照相机构成，安装于车辆的前保险杠的上方并且使光轴方向朝向比水平向下方规定角度设置。而且，车外照相机19在车辆在自动驾驶区间行驶的情况中，拍摄车辆的行进方向前方。另外，车辆控制ECU20对于拍摄到的拍摄图像进行图像处理，由此检测在车辆所行驶的道路上绘制的划分线、周边的其他车辆等，并基于检测结果进行车辆的自动驾驶辅助。此外，车外照相机19除了车辆前方以外也可以构成为配置于后方、侧方。另外，作为检测其他车辆的单元，也可以代替照相机而使用毫米波雷达等传感器、车车间通信、路车间通信。另外，也可以设置照度传感器、降雨传感器作为检测其他的周边环境的单元。

另外，车辆控制ECU20是进行安装有导航装置1的车辆的控制的电子控制单元。另外，车辆控制ECU20连接有转向器、制动器、加速器等车辆的各驱动部，在本实施方式中，特别是在车辆中开始了自动驾驶辅助之后，通过控制各驱动部来实施车辆的自动驾驶辅助。另外，在自动驾驶辅助中由用户进行了超控的情况下，检测超控被进行这一情况。

这里，导航ECU13在行驶开始后经由CAN对于车辆控制ECU20发送与自动驾驶辅助有关的指示信号。而且，车辆控制ECU20根据接收到的指示信号实施行驶开始后的自动驾驶辅助。此外，指示信号的内容是指示对于车辆进行的自动驾驶辅助的控制内容(例如，上述(1)～(6)的任意一种)、控制的开始、中止、变更等的信息。此外，也可以不是导航ECU13而构成为车辆控制ECU20设定自动驾驶辅助的控制内容。在该情况下，车辆控制ECU20构成为从导航装置1获取行驶预定路径(引导路径)、车辆状态、周边的地图信息等自动驾驶辅助的控制内容的设定所需要的信息。

接着，基于图8对在具有上述构成的本实施方式所涉及的导航装置1中CPU41所执行的自动驾驶辅助程序进行说明。图8是本实施方式所涉及的自动驾驶辅助程序的流程图。这里，自动驾驶辅助程序是在车辆的ACC电源被接通后执行，在通过自动驾驶辅助在由多个车道构成的道路行驶的情况下作成规定了车辆的车道间的移动计划的车道移动路径33，并基于所作成的车道移动路径33进行自动驾驶辅助的程序。另外，以下的图8、图9、图13、图16以及图22中由流程图所示的程序存储于导航装置1所具备的RAM42、ROM43，由CPU41执行。

首先，在自动驾驶辅助程序中，在步骤(以下，简称为S)1中，CPU41通过经由CAN与车辆控制ECU20进行通信来获取自动驾驶辅助的控制状态，判定车辆是否是正在实施某种自动驾驶辅助。此外，自动驾驶辅助在通过用户通过自动驾驶开始按钮等安装于车辆的各种操作按钮21的操作选择了进行自动驾驶辅助并且判定为能够通过自动驾驶辅助使其进行行驶的状况下进行。特别是在本实施方式中，作为自动驾驶辅助，根据车辆的状况、车辆所行驶的道路形状进行上述(1)～(6)中的任意一种以上的控制。

而且，在判定为是车辆正在实施自动驾驶辅助的情况(S1：是)下，移至S2。与此相对，在判定为不是车辆正在实施自动驾驶辅助的情况(S1：否)下，不作成车道移动路径33，结束该自动驾驶辅助程序。

在S2中，CPU41执行后述的车道移动路径作成处理(图9)。此外，车道移动路径作成处理是作成计划了在车辆今后在由多个车道构成的道路行驶的情况中，如何在车道间移动行驶的车道移动路径33(图7)的处理。而且，导航ECU13与车辆控制ECU20一起进行自动驾驶辅助以使车辆沿着所作成的车道移动路径33行驶。此外，在本实施方式的自动驾驶辅助所进行的行驶中，如上所述车道变更无法自动地进行，所以构成为在车道移动路径33中成为车道变更的时机的时刻进行催促用户变更车道的引导。但是，也可以构成为车道变更也通过自动驾驶辅助自动地进行。另外，也可以构成为在车辆在仅由1车道构成的道路行驶的情况下，不作成车道移动路径33。

接下来，在S3中，CPU41执行后述的再作成判定处理(图22)。此外，再作成判定处理是判定是否需要重新作成车道移动路径33的处理。此外，作为需要重新作成车道移动路径33的情况，车辆通过了当前的车道移动路径33的终点的情况、由于车辆偏离车道移动路径33等理由而需要修正当前的车道移动路径33的情况等符合。

接着，在S4中，CPU41判定在上述S3的再作成判定处理中是否得到了需要重新作成车道移动路径33这样的判定结果。

而且，在判定为在上述S3的再作成判定处理中需要重新作成车道移动路径33的情况(S4：是)下返回S2，基于当前的车辆的状况、所行驶的道路的道路形状等重新作成车道移动路径33。与此相对，在判定为在上述S3的再作成判定处理中不需要重新作成车道移动路径33的情况(S4：否)下移至S5。

在S5中，CPU41通过经由CAN与车辆控制ECU20进行通信来获取自动驾驶辅助的控制状态，判定车辆是否结束了自动驾驶辅助。此外，作为自动驾驶辅助结束的时机，有ACC电源被关闭的情况、通过用户通过自动驾驶开始按钮等安装于车辆的各种操作按钮21的操作选择了结束自动驾驶辅助的情况、检测到制动操作等超控的情况、进入了无法进行自动驾驶辅助的道路区间(例如，无法识别划分线的区间)的情况等。

而且，在判定为车辆结束了自动驾驶辅助的情况(S5：是)下，结束该自动驾驶辅助程序。与此相对，在判定为在车辆中继续进行自动驾驶辅助的情况(S5：否)下，返回S3。

接下来，基于图9对在上述S2中执行的车道移动路径作成处理的子处理进行说明。图9是车道移动路径作成处理的子处理程序的流程图。

首先，在S11中，CPU41获取由当前位置检测部11检测到的车辆的当前位置。此外，优选车辆的当前位置使用高精度定位技术来详细地确定。这里，高精度定位技术是指能够通过利用图像识别检测从设置于车辆的照相机获取到的白线、路面喷图信息，并且将白线、路面喷图信息与预先存储的地图信息DB比较，来检测行驶车道、高精度的车辆位置的技术。此外，高精度定位技术的详细已经公知，所以省略。并且，在车辆在由多个车道构成的道路行驶的情况下也确定出车辆所行驶的车道。

接下来，在S12中，CPU41从地图信息DB31获取车辆的行进方向前方的车道构成。此外，作为在上述S22中获取到的车道构成，有确定车道数以及车道数的增减的信息等。

另外，在S13中，CPU41从地图信息DB31获取车辆的行进方向前方的道路构造。此外，作为在上述S13中获取到的道路构造，是分岔点的有无、在有分岔点的情况下确定出分岔点的构造的信息。具体而言，获取确定出在分岔点中多个道路怎样地连接的信息、在有多个车道的情况下确定出哪个车道与哪个分岔路径连接的信息等。

接着，在S14中，CPU41基于在上述S11～S13中获取到的各种信息，判定在距离车辆的当前位置规定距离D(例如1km)以内是否有分岔点。

而且，在判定为距离车辆的当前位置规定距离D以内有分岔点的情况(S14：是)下，移至S15。与此相对，在判定为距离车辆的当前位置规定距离D以内没有分岔点的情况(S14：否)下，移至S19。

在S15中，CPU41将成为作成车道移动路径33的对象的区间(以下，称为计划对象区间)设定为从车辆的当前位置到在上述S14中判定为位于行进方向前方的分岔点的区间。

之后，在S16中，CPU41基于在上述S12、S13中获取到的各种信息，判定在上述S14中判定为位于行进方向前方的分岔点是否是为了进入沿路以外的分岔路径而需要变更车道的分岔点。具体而言，如图10所示，追加有新的车道且该车道分岔为其他的车道这样的分岔点是为了进入沿路以外的分岔路径而需要变更车道的分岔点。另一方面，如图11所示，现有的车道分岔为其他的车道这样的分岔点是不需要为了进入沿路以外的分岔路径而变更车道的分岔点。

而且，在判定为在上述S14中判定为位于行进方向前方的分岔点是为了进入沿路以外的分岔路径而需要变更车道的分岔点的情况(S16：是)下，移至S17。与此相对，在判定为在上述S14中判定为位于行进方向前方的分岔点是不需要为了进入沿路以外的分岔路径而变更车道的分岔点的情况(S16：否)下，移至S18。

在S17中，CPU41分别设定在上述S15中设定的计划对象区间中车辆开始行驶的车道的位置亦即开始车道位置、和在计划对象区间中作为车辆结束行驶的目标的车道的位置亦即目标车道位置。具体而言，如图10所示，将在计划对象区间的起点中车辆当前所在的车道的位置作为开始车道位置61。另一方面，将在分岔点的跟前中位于最端侧(沿路以外的分岔路径侧)的车道的位置作为目标车道位置62。若如上述那样设定目标车道位置62，则车辆既能够在到达目标车道位置62之后沿路行驶，也能够进行车道变更而进入沿路以外的分岔路径。之后，移至S21。

另一方面，在S18中，CPU41分别设定在上述S15中设定的计划对象区间中车辆开始行驶的车道的位置亦即开始车道位置和在计划对象区间中作为车辆结束行驶的目标的车道的位置亦即目标车道位置。具体而言，如图11所示，将在计划对象区间的起点中车辆当前所在的车道的位置作为开始车道位置61。另一方面，在分岔点中位于向沿路方向分岔的分岔路径的全部的车道的位置作为目标车道位置62。若如上述那样设定目标车道位置62，则车辆能够在前方的分岔点向沿路方向行驶。此外，在进入沿路方向以外的分岔路径的情况下，需要解除自动驾驶辅助或不管车道移动路径33进行车道变更的车辆操作。之后，移至S21。

另外，在判定为距离车辆的当前位置规定距离D以内没有分岔点的情况下执行的S19中，CPU41将计划对象区间设定为从车辆的当前位置到规定距离D的区间。

接着，在S20中，CPU41分别设定在上述S19中设定的计划对象区间中车辆开始行驶的车道的位置亦即开始车道位置、和在计划对象区间中作为车辆结束行驶的目标的车道的位置亦即目标车道位置。具体而言，如图12所示，将在计划对象区间的起点中车辆当前所在的车道的位置作为开始车道位置61。另一方面，将计划对象区间的终点中的全部的车道的位置作为目标车道位置62。之后，移至S21。

在S21中，CPU41执行后述的影响度成本设定处理(图13)。此外，影响度成本设定处理是设定与对于路径所包含的阻碍因素设定的影响度对应的成本的处理。具体而言，对每个车道确定出产生阻碍因素的区间，并对于该区间设定与阻碍因素的影响度对应的成本。此外，阻碍因素的影响度越大，影响度成本设定越大的成本。

接下来，在S22中，CPU41执行后述的车道变更成本设定处理(图16)。此外，车道变更成本设定处理是设定与车道变更对应的成本的处理。具体而言，以产生阻碍因素的区间的起点和终点为边界将计划对象区间划分成多个区间，对每个区间确定出可行驶的路径，对每个确定出的路径设定与车道变更次数对应的车道变更成本。此外，车道变更成本根据车道变更的实施有无、车道变更的次数、需要进行车道变更的距离设定。

接着，在S23中，CPU41使用在上述S21中设定的影响度成本以及在上述S22中设定的车道变更成本选择车道移动路径33。具体而言，将在上述S17、S18、S20中设定的开始车道位置61作为开始点，将目标车道位置62作为结束地点，对每个从开始点到结束点的可采取的路径计算车道变更成本和影响度成本的合计值。而且，选择合计值最小的路径作为车道移动路径33。此外，成本计算例如使用迪杰斯特拉算法。将在后面详细描述上述S23。

接下来，基于图13对在上述S21中执行的影响度成本设定处理的子处理进行说明。图13是影响度成本设定处理的子处理程序的流程图。

此外，以下的S31以后的处理构成为对每个在上述S15或者S19中设定的计划对象区间内的车道执行。

首先，在S31中，CPU41从存储于地图信息DB31的地图信息或与外部中心的通信获取处理对象的车道内所包含的阻碍因素。此外，阻碍因素是阻碍对于车辆实施的自动驾驶辅助的继续的因素，在本实施方式中为相当于以下的7个中的任意一种状况的情况。

(A)由于车道减少而本车辆所行驶的车道消失。

(B)特别是在本车辆在合流车道行驶的情况下合流车道消失。

(C)由于车道减少而与本车辆所行驶的车道相邻的车道消失。

(D)特别是在本车辆在与合流车道(不管合流车道是否消失)相邻的车道行驶。

(E)划分车道的单边的划分线消失或者浅到用照相机无法识别。

(F)划分车道的双方的划分线消失或者浅到用照相机无法识别。

(G)由于车道的增加而新追加与本车辆所行驶的车道相邻的车道。

而且，对于(A)～(D)、(G)，基于存储于地图信息DB31的路段数据34判定是否有符合的因素。另外，对于(E)～(F)，通过从外部服务器获取确定出划分线的状态的信息来判定是否有符合的因素。此外，也可以构成为导航装置1具有确定出划分线的状态的信息。

而且，以下的S32～S34以后的处理构成为对每个在上述S31中获取到的阻碍因素执行。

首先，在S32中，CPU41对于处理对象的阻碍因素基于影响度表32(图2)确定出影响度。例如，处理对象的阻碍因素是“(C)由于车道减少而与本车辆所行驶的车道相邻的车道消失。”的情况下，作为影响度，确定出“0.2”。另外，在处理对象的阻碍因素是“划分车道的单边的划分线消失或者浅到用照相机无法识别。”的情况且该区间是300m的情况下，作为影响度，确定出“0.1×3＝0.3”。

接下来，在S33中，CPU41确定出在处理对象的车道中产生处理对象的阻碍因素的区间。具体而言，对于(A)、(B)而言，将从本车辆所行驶的车道的车道宽度开始减少的点到消失的区间确定为产生阻碍因素的区间。另外，对于(C)而言，将从与本车辆所行驶的车道相邻的车道的车道宽度开始减少的点到消失的区间确定为产生阻碍因素的区间。另外，对于(D)而言，将与合流车道相邻的区间确定为产生阻碍因素的区间。另外，对于(E)、(F)而言，将划分线消失或者浅到无法用照相机识别的区间确定为产生阻碍因素的区间。另外，对于(G)而言，将从与本车辆所行驶的车道相邻的车道新出现的点到车道宽度的增加结束的区间确定为产生阻碍因素的区间。

接着，在S34中，CPU41对于在上述S33中确定出的区间设定与在上述S32中确定出的影响度对应的影响度成本。此外，在本实施方式中为“影响度＝影响度成本”。

然后，对每个车道进行上述S32～S34的处理，并且，通过对计划对象区间的每个车道进行上述S31～S34的处理，从而如图14所示，对位于计划对象区间内的各车道65～67而言，对产生阻碍因素的区间设定了影响度成本。此外，影响度成本被设定的区间越长，表示产生阻碍因素的区间越长，所设定的影响度成本的值越高，表示在该区间中自动驾驶辅助被解除的概率越高。另外，如图15所示，在包括产生阻碍因素的车道的道路区间中，通过不产生阻碍因素且不设定影响度成本的车道的路径68为用于回避阻碍因素的回避路径。而且，通过回避路径的路径的影响度成本的合计值变小，所以在后述的S23中选择车道移动路径33时优先通过回避路径的路径被选择为车道移动路径33。此外，连接了对每个阻碍因素设定的全部的回避路径的路径(即，完全不通过产生阻碍因素的区间的路径)的影响度成本的合计值为0，所以容易被选择为车道移动路径33，但因为如后述那样在S23中也考虑车道变更所涉及的车道变更成本来选择车道移动路径33，所以也有连接了一部分的回避路径的路径(即，通过产生阻碍因素的区间的路径)被选择为车道移动路径33的情况。

接下来，基于图16对在上述S22中执行的车道变更成本设定处理的子处理图16进行说明。图16是车道变更成本设定处理的子处理程序的流程图。

首先，在S41中，CPU41以在上述的影响度成本设定处理(图13)中确定出的产生阻碍因素的区间的起点和终点为边界，将在上述S15或者S19中设定的计划对象区间划分成多个区间。例如图17所示，在计划对象区间中确定出产生阻碍因素的区间的情况下，划分成(a)～(i)的9个区间。

而且，以下的S42以后的处理构成为对在上述S41中划分出的每个区间执行。构成为首先以距离车辆的当前位置最近的区间为对象进行S42以后的处理，之后从距离车辆的当前位置近的区间按顺序进行S42以后的处理。

在S42中，CPU41从存储于地图信息DB31的地图信息、与外部中心的通信获取处理对象的区间的区间长T。

接下来，在S43中，CPU41基于在上述S42中获取到的区间长T，计算处理对象的区间中的对于每1回的车道变更的车道变更成本。具体而言，通过以下的公式(1)计算。

车道变更成本＝α/T····(1)

此外，α为常量(例如0.1)。其中，也可以构成为能够根据道路种类、交通量等变更α的值。例如，也可以越是交通量多且车道变更困难的区间，越较大地设定α。而且，通过上述公式(1)计算出的车道变更成本因为区间长越短，车道变更的实施越难而计算出更大的值。

接下来，在S44中，CPU41对于处理对象的区间确定出可以行驶的路径，对每个确定出的路径设定与车道变更次数对应的车道变更成本。这里，举出对于图18所示的3车道的道路区间设定车道变更成本的情况、对于每1回的车道变更的车道变更成本是“0.1”的情况为例来对上述S44的车道变更成本的设定方法进行说明。

首先，左端的车道65能够采取不进行车道变更而直行的路径、向中央的车道66变更车道的路径、向右侧的车道67变更车道的路径这3个路径。这里，不进行车道变更而直行的路径因为车道变更次数是0所以车道变更成本被设定为“0”。另外，向中央的车道66变更车道的路径因为车道变更次数是1所以车道变更成本被设定为“0.1”。另外，向右侧的车道67变更车道的路径因为车道变更次数是2所以车道变更成本被设定为“0.1×2＝0.2”。相同地，对于中央的车道66、右端的车道67而言，都对每个可采取的路径设定与车道变更次数对应的车道变更成本。

但是，在处理对象的区间的某一车道存在产生阻碍因素的区间的情况下，假设不进行车道变更，也可以如图19所示，确定出不进行车道变更而直行的路径来设定车道变更成本。另外，如图20所示，假设不进行向产生阻碍因素的区间的车道变更，如图20所示，也可以确定出仅在其他的车道间进行车道变更的路径来设定车道变更成本。

而且，通过对于全部的区间进行上述S42～S44的处理，从而如图21所示，对于计划对象区间的各区间(a)～(i)设定了车道变更成本。

而且，在之后执行的S23中，CPU41将在上述S17、S18、S20中设定的开始车道位置61作为开始点，将目标车道位置62作为结束地点，对从开始点到结束点的每个可采取的路径，计算在上述的影响度成本设定处理(图13)中设定的影响度成本和在车道变更成本设定处理(图16)中设定的车道变更成本的合计值。而且，例如使用迪杰斯特拉算法选择合计值最小的路径作为车道移动路径33(图7)。其结果，能够选择阻碍因素所造成的影响小且自动驾驶辅助被解除的可能性低的路径，并且车道变更所涉及的负担少的路径作为车道移动路径33。此外，作为最佳路径的搜索方法，也可以使用迪杰斯特拉算法以外的方法(例如启发式搜索)。

接下来，基于图22对在上述S3中执行的再作成判定处理的子处理进行说明。图22是再作成判定处理的子处理程序的流程图。

首先，在S51中，CPU41获取通过当前位置检测部11检测到的车辆的当前位置。此外，优选使用高精度定位技术详细地确定出车辆的当前位置。并且，在车辆在由多个车道构成的道路行驶的情况下也确定出车辆行驶的车道。

接下来，在S52中，CPU41判定车辆是否通过了在上述S15或者S19中设定的计划对象区间的终点(即，当前的车道移动路径33的终点)。

而且，在判定为车辆通过计划对象区间的终点的情况(S52：是)下，需要以新的区间为对象来作成车道移动路径33，所以判定为需要重新作成车道移动路径33(S53)。

另一方面，在判定为车辆没通过计划对象区间的终点的情况(S52：否)下，移至S54。

在S54中，CPU41基于当前的车道移动路径33确定出在当前时刻车辆应该行驶的车道。具体而言，在车辆的当前位置中车道移动路径33所通过的车道为车辆应该行驶的车道。

接下来，在S55中，CPU41比较在上述S51中获取到的车辆当前所行驶的车道和在上述S54中获取到的车辆应该行驶的车道，判定车辆是否偏离车道移动路径33。具体而言，在上述S51中获取到的车辆当前所行驶的车道与在上述S54中获取到的车辆应该行驶的车道不同的情况下，判定为车辆偏离车道移动路径33。

而且，在判定为车辆偏离车道移动路径33的情况(S55：是)下，需要将车道移动路径33向与当前的车辆位置对应的路径修正，所以判定为需要重新作成车道移动路径33(S53)。

另一方面，在判定为车辆不偏离车道移动路径33的情况(S55：否)下，能够继续使用当前的车道移动路径33，所以判定为不需要重新作成车道移动路径33(S53)。之后，移至S4。

按照以上详细的说明，对于本实施方式所涉及的导航装置1，在导航装置1所涉及的自动驾驶辅助方法以及导航装置1中执行的计算机程序中，对每个车道获取位于车辆所行驶的道路上且阻碍对于车辆实施的自动驾驶辅助的继续的阻碍因素(S31)，对获取到的每个阻碍因素，设定通过回避该阻碍因素的车道的回避路径，作成被设定为优先通过对每个阻碍因素设定的回避路径的车道移动路径(S23)，基于所作成的车道移动路径进行车辆的自动驾驶辅助，所以通过对于阻碍自动驾驶辅助的继续的阻碍因素，不仅考虑最近的阻碍因素也考虑位于车辆所行驶的道路上的多个阻碍因素，由此能够作成用于回避阻碍因素的最佳的车道移动路径作为整个路径。其结果，能够抑制车道的移动次数并且自动驾驶辅助不被解除地继续实施。

此外，本发明并不局限于上述实施方式，当然能够在不脱离本发明的要旨的范围内进行各种的改进、变形。

例如，在本实施方式中，构成为在自动驾驶辅助的实施中车道变更也由用户的手动操作进行，但也可以构成为通过自动驾驶辅助自动地进行车道变更。在该情况下，构成为控制转向以使其沿着所作成的车道移动路径33行驶来自动地进行车道变更。另外，也可以构成为能够通过自动驾驶辅助实施左右转弯、停止、起步等。

另外，在本实施方式中，构成为将与车道变更对应的车道变更成本和与对于路径所包含的阻碍因素设定的影响度对应的影响度成本的合计值为最小的路径选择为车道移动路径33，但也可以构成为仅将影响度成本的合计值最小的路径选择为车道移动路径33。

另外，在本实施方式中构成为仅在执行自动驾驶辅助的情况下作成车道移动路径33，但也可以在正通过手动驾驶行驶的情况中也作成车道移动路径33。

另外，在本实施方式中，举出图2所示的因素作为阻碍自动驾驶辅助的继续的阻碍因素，但也可以将图2所示的因素以外作为阻碍因素。例如，也可以将规定曲率以上的弯道、陡坡等作为阻碍因素。

另外，在本实施方式中，将车辆控制ECU20控制车辆的操作中，所有作为与车辆的行为有关的操作的、加速器操作、制动器操作以及方向盘操作作为用于不管用户的驾驶操作而自动地进行行驶的自动驾驶辅助进行了说明。但是，也可以将自动驾驶辅助设为车辆控制ECU20控制车辆的操作中作为与车辆的行为有关的操作的、加速器操作、制动器操作以及方向盘操作的至少一个操作。另一方面，用户的驾驶操作所进行的手动驾驶为用户进行车辆的操作中所有作为与车辆的行为有关的操作的加速器操作、制动器操作以及方向盘操作来进行说明。

另外，在本实施方式中，构成为由导航装置1执行自动驾驶辅助程序(图8)，但也可以构成为由车辆控制ECU20执行。在该情况下，车辆控制ECU20构成为从导航装置1获取车辆的当前位置、地图信息、交通信息等。

另外，本发明除了导航装置以外，还能够应用于具有路径搜索功能的装置。例如，也能够应用于移动电话机、智能手机、平板终端、个人计算机等(以下，称为移动终端等)。另外，也能够应用于由服务器和移动终端等构成的系统。在该情况下，上述的自动驾驶辅助程序(图8)的各步骤也可以构成为由服务器和移动终端等的任意一方实施。但是，在将本发明应用于移动终端等的情况下，需要能够执行自动驾驶辅助的车辆和移动终端等以可通信的方式连接(不管有线无线)。

另外，以上对将本发明所涉及的自动驾驶辅助系统具体化的实施例进行了说明，但自动驾驶辅助系统也能够具有以下的构成，该情况下起到以下的效果。

例如，第一构成如下。

具有：车道信息获取单元，其获取车辆所行驶的道路的车道信息；计划对象区间设定单元，其设定作为作成上述车辆的车道间的移动计划的对象的计划对象区间；阻碍因素获取单元，其对每个车道获取位于上述车辆所行驶的道路上且阻碍对于上述车辆实施的自动驾驶辅助的继续的阻碍因素；回避路径设定单元，其对由上述阻碍因素获取单元获取到的每个上述阻碍因素，设定通过回避该阻碍因素的车道的回避路径；车道移动路径作成单元，其作成车道移动路径，该车道移动路径是上述计划对象区间中的规定了上述车辆的车道间的移动计划的路径，且被设定为优先通过对由上述阻碍因素获取单元获取到的每个上述阻碍因素设定的上述回避路径；以及自动驾驶辅助单元，其基于上述车道移动路径进行上述车辆的自动驾驶辅助。

根据具有上述构成的自动驾驶辅助系统，对于阻碍自动驾驶辅助的继续的阻碍因素，不仅考虑最近的阻碍因素也考虑位于车辆所行驶的道路上的多个阻碍因素，从而能够作成用于回避阻碍因素的最佳的车道移动路径作为整个路径。其结果，能够抑制车道的移动次数并且自动驾驶辅助不被解除地继续实施。

另外，第二构成如下。

上述车道移动路径作成单元以产生上述阻碍因素的区间的起点和终点为边界将上述计划对象区间划分成多个区间，在上述多个区间中的产生上述阻碍因素的区间中，作成被设定为优先通过对该阻碍因素设定的上述回避路径的上述车道移动路径。

根据具有上述构成的自动驾驶辅助系统，能够作成用于回避阻碍因素的最佳的车道移动路径。

另外，第三构成如下。

具有影响度设定单元，该影响度设定单元对由上述阻碍因素获取单元获取到的每个上述阻碍因素，设定规定了影响自动驾驶辅助的继续程度的影响度，上述车道移动路径作成单元基于对由上述阻碍因素获取单元获取到的上述阻碍因素设定的上述影响度作成上述车道移动路径。

根据具有上述构成的自动驾驶辅助系统，在车辆所行驶的道路上有阻碍自动驾驶辅助的继续的阻碍因素的情况下，能够考虑该阻碍因素影响自动驾驶辅助的继续的程度来作成车道移动路径。其结果，能够将自动驾驶辅助被解除的可能性更低的路径确定为车道移动路径。

另外，第四构成如下。

上述阻碍因素包括由于本车辆无法继续进行相同车道的行驶而阻碍自动驾驶辅助的继续的第一因素、和由于需要在相邻的车道行驶的其他车辆向本车辆所行驶的车道的合流而阻碍自动驾驶辅助的继续的第二因素，上述第一因素的上述影响度设定得比上述第二因素高。

根据具有上述构成的自动驾驶辅助系统，能够对阻碍因素的每个种类正确地设定影响自动驾驶辅助的继续的程度。

另外，第五构成如下。

上述阻碍因素包括由于在本车辆中无法获取进行自动驾驶辅助所需要的道路信息而阻碍自动驾驶辅助的继续的第三因素，上述第三因素被设定为无法获取上述道路信息的距离越长，上述影响度越高。

根据具有上述构成的自动驾驶辅助系统，能够根据无法获取道路信息的距离正确地设定影响自动驾驶辅助的继续的程度。

另外，第六构成如下。

上述车道移动路径作成单元将对于路径所包含的上述阻碍因素设定的上述影响度的合计值变小的路径优先作为上述车道移动路径。

根据具有上述构成的自动驾驶辅助系统，能够将自动驾驶辅助被解除的可能性最低的路径确定为车道移动路径。

另外，第七构成如下。

上述车道移动路径作成单元对上述多个区间的每一个，计算与车道变更对应的车道变更成本和与对于路径所包含的上述阻碍因素设定的上述影响度对应的影响度成本，将上述车道变更成本和上述影响度成本的合计值变得最小的路径作为上述车道移动路径。

根据具有上述构成的自动驾驶辅助系统，能够将由阻碍因素造成的影响小且自动驾驶辅助被解除的可能性低的路径，并且车道变更所涉及的负担少的路径确定为车道移动路径。

另外，第八构成如下。

上述车道移动路径作成单元对于上述多个区间中除了产生上述阻碍因素的区间以外的区间，按区间单位规定车道变更的实施有无来计算上述车道变更成本。

根据具有上述构成的自动驾驶辅助系统，通过考虑每个区间的车道变更的实施有无，能够从能够通过进行车道变更回避阻碍因素的多个候补路径中适当地确定出车道移动路径。另外，假设在产生阻碍因素的区间中不进行车道变更，由此能够减少作为成本的计算对象的总路径数，而减少车道移动路径的作成所涉及的处理负担。

另外，第九构成如下。

车道变更的次数越多，上述车道变更成本越计算出高成本值。

根据具有上述构成的自动驾驶辅助系统，能够将车道变更的次数少，车道变更所涉及的负担少的路径确定为车道移动路径。

另外，第十构成如下。

需要进行车道变更的区间越短，上述车道变更成本越计算出高成本值。

根据具有上述构成的自动驾驶辅助系统，能够从容地进行车道变更，并且能够将车道变更所涉及的负担少的路径确定为车道移动路径。附图标记说明

1...导航装置；13...导航ECU；14...操作部；15...液晶显示器；32...影响度表；33...车道移动路径；41...CPU；42...RAM；43...ROM；50...车辆；61...开始车道位置；62...目标车道位置；68...回避路径。

Claims (12)

1.一种自动驾驶辅助系统，具有：

车道信息获取单元，其获取车辆所行驶的道路的车道信息；

计划对象区间设定单元，其设定作为作成上述车辆的车道间的移动计划的对象的计划对象区间；

阻碍因素获取单元，其按每个车道获取位于上述车辆所行驶的道路上且阻碍对于上述车辆实施的自动驾驶辅助的继续进行的阻碍因素；

回避路径设定单元，其对由上述阻碍因素获取单元获取到的每个上述阻碍因素，设定通过回避该阻碍因素的车道的回避路径；

车道移动路径作成单元，其作成车道移动路径，该车道移动路径是上述计划对象区间中的规定了上述车辆的车道间的移动计划的路径，且被设定为优先通过对由上述阻碍因素获取单元获取到的每个上述阻碍因素设定的上述回避路径；以及

自动驾驶辅助单元，其基于上述车道移动路径进行上述车辆的自动驾驶辅助。

2.根据权利要求1所述的自动驾驶辅助系统，其中，

上述车道移动路径作成单元以产生上述阻碍因素的区间的起点和终点为边界将上述计划对象区间划分成多个区间，

并作成被设定为在上述多个区间内产生上述阻碍因素的区间中优先通过对该阻碍因素设定的上述回避路径的上述车道移动路径。

3.根据权利要求2所述的自动驾驶辅助系统，其中，

具有影响度设定单元，该影响度设定单元对由上述阻碍因素获取单元获取到的每个上述阻碍因素，设定规定了影响自动驾驶辅助的继续进行的程度的影响度，

上述车道移动路径作成单元基于对由上述阻碍因素获取单元获取到的上述阻碍因素设定的上述影响度作成上述车道移动路径。

4.根据权利要求3所述的自动驾驶辅助系统，其中，

上述阻碍因素包括由于本车辆无法继续进行相同车道的行驶而阻碍自动驾驶辅助的继续进行的第一因素、和由于在相邻的车道行驶的其他车辆需要向本车辆所行驶的车道合流而阻碍自动驾驶辅助的继续进行的第二因素，

上述第一因素的上述影响度设定得比上述第二因素高。

5.根据权利要求3或者权利要求4所述的自动驾驶辅助系统，其中，

上述阻碍因素包括由于在本车辆中无法获取进行自动驾驶辅助所需要的道路信息而阻碍自动驾驶辅助的继续进行的第三因素，

对于上述第三因素，无法获取上述道路信息的距离越长，上述影响度被设定为越高。

6.根据权利要求3至权利要求5的任一项所述的自动驾驶辅助系统，其中，

上述车道移动路径作成单元将对于路径所包含的上述阻碍因素设定的上述影响度的合计值小的路径优先作为上述车道移动路径。

7.根据权利要求3至权利要求6的任一项所述的自动驾驶辅助系统，其中，

上述车道移动路径作成单元对上述多个区间的每一个计算与车道变更对应的车道变更成本、和与对于路径所包含的上述阻碍因素设定的上述影响度对应的影响度成本，

并将上述车道变更成本和上述影响度成本的合计值最小的路径作为上述车道移动路径。

8.根据权利要求7所述的自动驾驶辅助系统，其中，

上述车道移动路径作成单元对于上述多个区间内除了产生上述阻碍因素的区间以外的区间，按区间单位规定车道变更的实施有无来计算上述车道变更成本。

9.根据权利要求7或者权利要求8所述的自动驾驶辅助系统，其中，

对于上述车道变更成本，车道变更的次数越多，则计算出越高的成本值。

10.根据权利要求7至权利要求9的任一项所述的自动驾驶辅助系统，其中，

对于上述车道变更成本，需要进行车道变更的区间越短，则计算出越高的成本值。

11.一种自动驾驶辅助方法，具有：

车道信息获取单元获取车辆所行驶的道路的车道信息的步骤；

计划对象区间设定单元设定作为作成上述车辆的车道间的移动计划的对象的计划对象区间的步骤；

阻碍因素获取单元按每个车道获取位于上述车辆所行驶的道路上且阻碍对于上述车辆实施的自动驾驶辅助的继续进行的阻碍因素的步骤；

回避路径设定单元对由上述阻碍因素获取单元获取到的每个上述阻碍因素，设定通过回避该阻碍因素的车道的回避路径的步骤；

车道移动路径作成单元作成车道移动路径的步骤，其中，上述车道移动路径是上述计划对象区间中的规定了上述车辆的车道间的移动计划的路径，且被设定为优先通过对由上述阻碍因素获取单元获取到的每个上述阻碍因素设定的上述回避路径；以及

自动驾驶辅助单元基于上述车道移动路径进行上述车辆的自动驾驶辅助的步骤。

12.一种计算机程序，用于使计算机作为如下的单元发挥作用：

车道信息获取单元，其获取车辆所行驶的道路的车道信息；

计划对象区间设定单元，其设定作为作成上述车辆的车道间的移动计划的对象的计划对象区间；

阻碍因素获取单元，其按每个车道获取位于上述车辆所行驶的道路上且阻碍对于上述车辆实施的自动驾驶辅助的继续进行的阻碍因素；

回避路径设定单元，其对由上述阻碍因素获取单元获取到的每个上述阻碍因素，设定通过回避该阻碍因素的车道的回避路径；

车道移动路径作成单元，其作成车道移动路径，该车道移动路径是上述计划对象区间中的规定了上述车辆的车道间的移动计划的路径，且被设定为优先通过对由上述阻碍因素获取单元获取到的每个上述阻碍因素设定的上述回避路径；以及

自动驾驶辅助单元，其基于上述车道移动路径进行上述车辆的自动驾驶辅助。