CN108733050B - 信息处理方法以及信息处理装置 - Google Patents

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Abstract

本公开涉及信息处理方法以及信息处理装置，更准确地判定能否自动驾驶。信息处理方法使用计算机，从搭载于所述车辆的装置取得车辆的行驶区间的表示基于手动驾驶实现的车辆控制的手动驾驶信息111(S102)，从搭载于所述车辆的装置取得所述行驶区间的通过针对所述车辆的感测而获得的传感器信息112(S103)，基于所述传感器信息112生成所述行驶区间的表示基于自动驾驶实现的车辆控制的自动驾驶信息113(S106)，基于所述手动驾驶信息111以及所述自动驾驶信息113，生成所述行驶区间的表示能否自动驾驶的能否自动驾驶信息114(S107～S109)。

Description

信息处理方法以及信息处理装置
技术领域
本公开涉及判断能否进行车辆的自动驾驶的信息处理方法以及信息处理装置。
背景技术
已知在车辆的路线检索时判定是否能够自动驾驶的技术(例如，参照专利文献1)。
现有技术文献
专利文献1：国际公开第2016/063385号
发明内容
发明要解决的技术问题
在这样的判定是否能够自动驾驶的信息处理方法或者信息处理装置中，希望能够更准确地判断能否自动驾驶。
因此，本公开的目的在于，提供能够更准确地判定能否自动驾驶的信息处理方法或者信息处理装置。
用于解决问题的技术方案
本公开的一技术方案的信息处理方法，包括：使用计算机，从搭载于车辆的装置，取得所述车辆的行驶区间的表示基于手动驾驶实现的车辆控制的手动驾驶信息；从搭载于所述车辆的装置，取得所述行驶区间的通过针对所述车辆的感测而获得的传感器信息；基于所述传感器信息，生成所述行驶区间的表示基于自动驾驶实现的车辆控制的自动驾驶信息；基于所述手动驾驶信息以及所述自动驾驶信息，生成所述行驶区间的表示能否自动驾驶的能否自动驾驶信息。
发明的效果
本公开能够提供能更准确地判定能否自动驾驶的信息处理方法或者信息处理装置。
附图说明
图1是实施方式1的信息处理装置的框图。
图2是实施方式1的信息处理方法的流程图。
图3是表示实施方式1的自动驾驶规格的参数的一例的图。
图4是表示实施方式1的能否自动驾驶信息的一例的图。
图5是表示实施方式1的车辆控制的手动日志和模拟值的一例的图。
图6是表示实施方式1的基于手动日志和模拟值的车辆位置以及姿势的一例的图。
图7是实施方式2的信息处理装置的框图。
图8是实施方式2的信息处理方法的流程图。
标号说明
100、100A 信息处理装置
101 手动驾驶信息取得部
102 传感器信息取得部
103 车辆控制推定部
104 能否自动驾驶判定部
105 输出部
106 妥当性判定部
111 手动驾驶信息
112 传感器信息
113 自动驾驶信息
114 能否自动驾驶信息
具体实施方式
本公开的一技术方案的信息处理方法，包括：使用计算机，从搭载于车辆的装置，取得所述车辆的行驶区间的表示基于手动驾驶实现的车辆控制的手动驾驶信息；从搭载于所述车辆的装置，取得所述行驶区间的通过针对所述车辆的感测而获得的传感器信息；基于所述传感器信息，生成所述行驶区间的表示基于自动驾驶实现的车辆控制的自动驾驶信息；基于所述手动驾驶信息以及所述自动驾驶信息，生成所述行驶区间的表示能否自动驾驶的能否自动驾驶信息。
由此，该信息处理方法根据基于手动驾驶实现的车辆控制和基于使用通过感测获得的传感器信息而生成的自动驾驶实现的车辆控制，判定能否自动驾驶。由此，该信息处理方法能够更准确地判定能否自动驾驶。
例如，也可以是，在所述自动驾驶信息的生成中，生成表示基于与自动驾驶规格相应的所述自动驾驶实现的车辆控制的自动驾驶信息。
由此，该信息处理方法能够根据自动驾驶规格来判定能否自动驾驶。
例如，也可以是，所述信息处理方法还包括：从包括搭载于所述车辆的装置的外部装置或者所述计算机的存储部，取得表示所述车辆的所述自动驾驶规格的自动驾驶规格信息，在所述自动驾驶信息的生成中，生成表示基于与所述自动驾驶规格信息所表示的自动驾驶规格相应的所述自动驾驶实现的车辆控制的自动驾驶信息。
例如，也可以是，在所述自动驾驶信息的生成中，生成多个自动驾驶信息，所述多个自动驾驶信息分别表示基于关于多个所述自动驾驶规格的各规格的所述自动驾驶实现的车辆控制，在所述能否自动驾驶信息的生成中，基于所述手动驾驶信息以及所述多个所述自动驾驶信息，分别生成关于所述多个所述自动驾驶规格的各规格的多个所述能否自动驾驶信息。
由此，该信息处理方法能够针对多个自动驾驶规格来判定能否自动驾驶。
例如，所述自动驾驶规格也可以包括自动驾驶的算法。
由此，该信息处理方法能够根据自动驾驶的算法来判定能否自动驾驶。
例如，所述自动驾驶规格也可以包括自动驾驶的处理速率。
由此，该信息处理方法能够根据自动驾驶的处理速率来判定能否自动驾驶。
例如，所述自动驾驶规格也可以包括在自动驾驶中使用的传感器的种类。
由此，该信息处理方法能够根据要使用的传感器的种类来判定能否自动驾驶。
例如，所述自动驾驶规格也可以包括自动驾驶的等级或内容。
由此，该信息处理方法能够根据自动驾驶的等级或者内容来判定能否自动驾驶。
例如，也可以是，所述信息处理方法还包括：从包括搭载于所述车辆的装置的外部装置或者所述计算机的存储部，取得表示所述车辆的运算性能的运算性能信息，在所述能否自动驾驶信息的生成中，基于判定结果、所述手动驾驶信息以及所述自动驾驶信息来生成所述能否自动驾驶信息，所述判定结果是基于所述运算性能信息所表示的运算性能来判定在所述车辆是否能够执行所述自动驾驶规格下的自动驾驶的结果。
由此，该信息处理方法能够判定在该车辆中是否能执行各自动驾驶规格的自动驾驶。
例如，也可以是，在所述能否自动驾驶信息的生成中，基于所述手动驾驶信息与所述自动驾驶信息的比较结果来生成所述能否自动驾驶信息。
由此，该信息处理方法能够基于手动驾驶信息与自动驾驶信息的比较结果来判定能否自动驾驶。
例如，也可以是，所述手动驾驶信息以及所述自动驾驶信息包含表示车辆控制的程度的信息，在所述能否自动驾驶信息的生成中，基于所述手动驾驶信息所表示的车辆控制的程度与所述自动驾驶信息所表示的车辆控制的程度之间的相关性，生成所述能否自动驾驶信息。
由此，该信息处理方法能够基于手动驾驶信息与自动驾驶信息的相关性来判定能否自动驾驶。
例如，也可以是，在所述能否自动驾驶信息的生成中，基于根据所述手动驾驶信息所表示的车辆控制而得到的所述车辆的状态与根据所述自动驾驶信息所表示的车辆控制而得到的所述车辆的状态之间的差异，生成所述能否自动驾驶信息。
由此，该信息处理方法能够基于根据手动驾驶信息和自动驾驶信息得到的车辆控制的程度来判定能否自动驾驶。
例如，所述车辆的状态也可以包括所述车辆的位置和姿势的至少一方。
由此，该信息处理方法能够基于根据手动驾驶信息和自动驾驶信息得到的车辆的位置或姿势来判定能否自动驾驶。
例如，也可以是，所述信息处理方法还包括：从搭载于所述车辆之外的至少一个车辆的装置，取得所述手动驾驶信息之外的至少一个所述手动驾驶信息；基于所述手动驾驶信息和所述之外的至少一个所述手动驾驶信息，判定所述车辆的所述手动驾驶信息是否妥当，在所述能否自动驾驶信息的生成中，在判定为所述手动驾驶妥当的情况下，生成所述能否自动驾驶信息。
由此，该信息处理方法能够将不适当的手动驾驶的信息排除在外，因此能够抑制基于不合适的手动驾驶的信息进行错误的判定这一情况。
另外，本公开的一技术方案的信息处理装置，具备：手动驾驶信息取得部，其从搭载于车辆的装置，取得所述车辆的行驶区间的表示基于手动驾驶实现的车辆控制的手动驾驶信息；传感器信息取得部，其从搭载于所述车辆的装置，取得所述行驶区间的通过针对所述车辆的感测而获得的传感器信息；车辆控制推定部，其基于所述传感器信息，生成所述行驶区间的表示基于自动驾驶实现的车辆控制的自动驾驶信息；以及能否自动驾驶判定部，其基于所述手动驾驶信息以及所述自动驾驶信息，生成所述行驶区间的表示能否自动驾驶的能否自动驾驶信息。
由此，该信息处理装置基于基于手动驾驶实现的车辆控制和基于使用通过感测获得的传感器信息而生成的自动驾驶实现的车辆控制，判定能否自动驾驶。由此，该信息处理装置能够更准确地判定能否自动驾驶。
此外，这些总括性或具体的技术方案既可以通过系统、方法、集成电路、计算机程序或计算机可读取的CD-ROM等记录介质来实现，也可以通过系统、方法、集成电路、计算机程序和记录介质的任意组合来实现。
以下，参照附图对实施方式进行具体说明。此外，以下说明的实施方式都表示本公开的一具体例。以下的实施方式中示出的数值、形状、材料、构成要素、构成要素的配置位置以及连接形态、步骤、步骤的顺序等是一例，并非旨在限定本公开。另外，关于以下的实施方式中的构成要素中的未记载在表示最上位概念的独立权利要求中的构成要素，作为任意的构成要素来说明。
(实施方式1)
本实施方式的信息处理方法以及信息处理装置根据基于手动驾驶实现的车辆控制和基于使用通过感测获得的传感器信息而推定出的自动驾驶实现的车辆控制，判定能否自动驾驶。由此，该信息处理方法以及信息处理装置能够更准确地判定能否自动驾驶。
首先，说明本实施方式的信息处理装置的构成。图1是表示本实施方式的信息处理装置100的构成的框图。此外，图1所示的信息处理装置100既可以设置于车辆内，也可以设置于能够与车辆通信的服务器内等。另外，信息处理装置100不需要作为车辆内或者服务器内的单个装置来实现，也可以是将信息处理装置100的处理通过多个装置来进行分散处理。例如，也可以是信息处理装置100的一部分的功能被设置于车辆内而其他功能被设置于服务器内。
信息处理装置100使用表示基于车辆的手动驾驶实现的车辆控制的手动驾驶信息111和表示基于从通过感测获得的传感器信息112推定的自动驾驶实现的车辆控制的自动驾驶信息113，判定能否自动驾驶。该信息处理装置100具备手动驾驶信息取得部101、传感器信息取得部102、车辆控制推定部103、能否自动驾驶判定部104以及输出部105。
手动驾驶信息取得部101例如从车辆取得表示基于车辆的手动驾驶实现的车辆控制的手动驾驶信息111。在此，所谓车辆控制，既可以是由驾驶员进行的车辆的操作(方向盘的操舵、加速器踏板的操作、制动器踏板的操作或者方向指示灯操作等)，也可以是基于该操作的车辆致动器的控制(轮胎的舵角、或者加速器开度、制动器压等的控制)。
传感器信息取得部102取得通过针对车辆的感测而获得的传感器信息112。具体而言，传感器信息112是由搭载于车辆的各种传感器获得的信息，例如包括：(1)由摄像头得到的图像(例如，静止图像或动态图像)、(2)由Lidar(Laser Imaging Detection andRanging，激光成像探测与测距)得到的点群数据、(3)由GPS(Global Positioning System，全球定位系统)等GNSS(Global Navigation Satellite System，全球导航卫星系统)得到的位置信息(例如，维度以及经度)、(4)在本车移动量推定时所得到的信息(例如，轮胎旋转角、移动速度、位置或者姿势)、(5)由加速度传感器得到的加速度、(6)由毫米波雷达得到的距离图像、(7)由TOF(Time Of Flight，飞行时间)传感器得到的距离图像、以及(8)由超声波传感器得到的到障碍物的距离等。
车辆控制推定部103通过使用传感器信息112进行自动驾驶的模拟，推定基于车辆的自动驾驶实现的车辆控制。并且，车辆控制推定部103生成表示所推定出的基于自动驾驶实现的车辆控制的自动驾驶信息113。
能否自动驾驶判定部104基于手动驾驶信息111以及自动驾驶信息113，生成表示能否自动驾驶的能否自动驾驶信息114。
输出部105输出能否自动驾驶信息114。具体而言，输出部105向保持地图信息的地图服务器输出能否自动驾驶信息114。另外，输出部105进行能否自动驾驶信息114与地图信息的关联。例如，输出部105对与能否自动驾驶信息114对应的地图信息中的区间，附加能否自动驾驶信息114。此外，输出部105也可以显示能否自动驾驶信息114、通过声音进行输出、和/或向其他装置发送。另外，输出部105也可以向车辆的用户提示虽然判定为能够自动驾驶但未被利用或者没有被利用的自动驾驶规格。
接着，说明信息处理装置100的工作。图2是由信息处理装置100进行的信息处理方法的流程图。
首先，设定要判定能否自动驾驶的对象的区间即判定区间(行驶区间)(S101)。例如，当在路线检索等中通过驾驶员指定了目的地的情况下，在从当前位置到目的地的路径上包含未进行任何加标签的区间或者进行了不能自动驾驶的加标签的区间时，将该区间设定为判定区间。然后，通过进行该判定区间的驾驶员的手动驾驶，生成该判定区间的手动驾驶信息111以及传感器信息112。此外，判定区间的设定方法可以是任意的，例如也可以通过驾驶员或者用户来指定判定区间。
接着，手动驾驶信息取得部101取得判定区间的手动驾驶信息111(S102)。另外，传感器信息取得部102取得判定区间的传感器信息112(S103)。此外，进行这些信息的取得以及后续处理的时刻可以是任意的。也就是说，信息处理装置100也可以在车辆的行驶中实时地取得由车辆获得的这些信息，实时地进行后续的处理。或者，信息处理装置100也可以在行驶后取得在车辆内或其他装置内保存的这些信息。另外，也可以将所取得的信息保存在信息处理装置100所具备的存储部(未图示)中，在任意的时刻进行后续的处理。
接着，车辆控制推定部103设定要推定的对象的多个模拟条件(自动驾驶规格)(S104)。图3是表示模拟条件的一例的图。如图3所示，模拟条件的参数包括：自动驾驶的算法、表示自动驾驶中的每单位时间的处理量的处理速率的一例即帧速率、在自动驾驶中使用的传感器的种类、以及自动驾驶的种类。对于自动驾驶的算法，通过在自动驾驶中使用的识别器的学习方式及学习规模、以及在自动驾驶中使用的判断规则来表示。例如，自动驾驶的算法如图3所示，是仅使用深度学习(DL)的方式、或者对DL和预先确定的规则进行组合的方式。也可以组合DL以外的识别算法和判断算法来使用。在自动驾驶的算法中，通常，自动驾驶的精度越高则处理负荷越高。另外，所谓帧速率，表示使用帧数示出的进行自动驾驶的判断的间隔，帧速率越高则自动驾驶的精度越高、且处理负荷越高。另外，自动驾驶的种类包括全自动或部分自动。此外，自动驾驶的种类并不限于全自动和部分自动的区别，也可以是自动驾驶的等级或者模式(mode)。例如，自动驾驶的等级表示自动驾驶是全自动还是部分自动，进而，在部分自动的情况下表示自动地进行哪个控制。另外，自动驾驶的模式例如表示自动跟随或者车道维持等各自的自动驾驶的内容或者其组合。
另外，例如，图3所示的条件的全部组合被设定为模拟条件。在图3所示的例子中，算法为3种，帧速率为3种，使用传感器为3种，自动驾驶的种类为2种，因此可设定54种模拟条件。
返回到图2来继续说明，接着，车辆控制推定部103将多个模拟条件之一选择为对象条件(S105)。车辆控制推定部103基于判定区间中的模拟对象的区间即对象区间的传感器信息112，通过模拟来推定对象区间的基于车辆的对象条件下的自动驾驶实现的车辆控制(S106)。另外，车辆控制推定部103生成表示所推定出的基于自动驾驶实现的车辆控制的自动驾驶信息113。例如，该自动驾驶信息113是表示车辆控制的程度的信息，是表示用帧速率示出的每时间间隔的方向盘的操舵角、加速器踏板的操作量以及制动器踏板的操作量的车辆控制命令。
接着，能否自动驾驶判定部104基于对象区间的手动驾驶信息111以及对象区间的自动驾驶信息113，判定能否进行对象区间的自动驾驶。具体而言，能否自动驾驶判定部104判定手动驾驶信息111以及自动驾驶信息113是否满足预先确定的判定条件(S107)。此外，后面叙述该处理的详细情况。
在手动驾驶信息111以及自动驾驶信息113满足判定条件的情况下(S107：是)，能否自动驾驶判定部104判定为能够在对象区间以对象条件进行自动驾驶，生成表示能够自动驾驶的能否自动驾驶信息114(S108)。另一方面，在手动驾驶信息111以及自动驾驶信息113不满足判定条件的情况下(S107：否)，能否自动驾驶判定部104判定为不能在对象区间以对象条件进行自动驾驶，生成表示不能自动驾驶的能否自动驾驶信息114(S109)。
另外，能否自动驾驶判定部104针对通过步骤S104设定的各模拟条件反复进行这些步骤S105～S109的处理(S110)。
在针对全部模拟条件的处理结束的情况下(S110：是)，输出部105将所获得的能否自动驾驶信息114加标签于对象区间(S111)。
接着，参照图4来说明能否自动驾驶判定处理。图4是表示能否自动驾驶信息114的一例的图。如图4所示，按算法、帧速率、使用传感器以及自动驾驶的种类(全自动、部分自动)的每个组合即每个模拟条件，判定能否自动驾驶。
另外，能否自动驾驶判定部104取得表示搭载于车辆的自动驾驶装置的运算性能的运算性能信息。能否自动驾驶判定部104基于所取得的运算性能信息，分别判定在该车辆中是否能够执行多个自动驾驶规格的各规格下的自动驾驶(即运算性能是不足还是充足)。并且，能否自动驾驶判定部104当在模拟结果中判定为能自动驾驶且运算性能充足的情况下，判定为在本车辆中能够以该模拟条件进行自动驾驶。否则，能否自动驾驶判定部104判定为不能以该模拟条件进行自动驾驶。
此外，在针对个别车辆没有寻求判定能否自动驾驶的情况下，也可以不进行使用了运算性能的关于个别车辆的能否自动驾驶的判定。或者，也可以按车辆的类别或者在自动驾驶以外所利用的功能进行使用了运算性能的判定，按车辆的类别或者该功能来生成能否自动驾驶信息。这是因为：根据车辆的类别而搭载的运算器不同、或即使是同类车辆但根据在自动驾驶以外所利用的功能而能够利用于自动驾驶的运算器的计算资源也不同，由此运算性能可能会不同。
另外，在仅判定针对某车辆的能否自动驾驶的情况下，信息处理装置100也可以在步骤S104中，筛选能够在该车辆执行的自动驾驶的模拟条件，仅对所筛选出的模拟条件进行步骤S105之后的处理。例如，也可以基于该车辆的运算性能来筛选模拟条件。另外，也可以取得表示该车辆的自动驾驶规格的自动驾驶规格信息，根据所取得的信息来筛选模拟条件。
以下，对基于手动驾驶信息111以及自动驾驶信息113判定能否自动驾驶的处理的详细情况进行说明。
首先，作为第1方法，能否自动驾驶判定部104基于手动驾驶信息111所表示的车辆控制的程度与自动驾驶信息113所表示的车辆控制的程度之间的相关性，判定能否自动驾驶，生成能否自动驾驶信息114。图5是表示手动驾驶信息111的例示即手动日志所表示的方向盘角度的时间变化、以及由自动驾驶信息113表示的帧速率为60fps和10fps的各情况下的自动驾驶中的方向盘角度的时间变化的例子的图。能否自动驾驶判定部104分别算出手动日志所表示的方向盘角度的时间变化与各个模拟结果中的方向盘角度的时间变化之间的相关性。同样地，虽然未图示，但能否自动驾驶判定部104针对制动器操作以及加速器操作的各操作，分别算出手动日志所表示的制动器踏板的操作量以及加速器踏板的操作量的时间变化与各个模拟结果中的制动器踏板的操作量以及加速器踏板的操作量的时间变化之间的相关性。
并且，能否自动驾驶判定部104基于所获得的方向盘角度的相关性、制动器踏板操作量的相关性以及加速器踏板操作量的相关性，判定能否自动驾驶。例如，能否自动驾驶判定部104在通过3个相关性的加权平均或者加权相加而得到的值高于预先确定的基准值(相关性强)的情况下，判定为能够自动驾驶。反过来，能否自动驾驶判定部104在所得到的值低于预先确定的基准值(相关性弱)的情况下，判定为不能自动驾驶。此外，能否自动驾驶判定部104也可以将3个相关性的各个相关性与相同或不同的基准值进行比较，在至少存在一个低于基准值的相关性的情况下，判定为不能自动驾驶，否则判定为能够自动驾驶。另外，能否自动驾驶判定部104也可以按预定的每个时间区间来进行上述判定，在全部时间区间中判定为能自动驾驶的情况下，将对象区间判定为能够自动驾驶。
另外，作为第2方法，能否自动驾驶判定部104基于根据手动驾驶信息111所表示的车辆控制而得到的车辆的状态与根据自动驾驶信息113所表示的车辆控制而得到的车辆的状态之间的差异，生成能否自动驾驶信息114。图6是表示基于手动日志和模拟结果的车辆的位置以及姿势的一例的图。具体而言，能否自动驾驶判定部104基于传感器信息112所包含的表示车辆的位置以及姿势的信息以及手动驾驶信息111的至少一方，推定车辆的位置以及姿势。另外，能否自动驾驶判定部104使用自动驾驶信息113(即模拟结果)来推定车辆的位置以及姿势。
接着，能否自动驾驶判定部104算出所获得的2个位置的差分以及2个姿势的差分。并且，能否自动驾驶判定部104在通过所获得的2个差分的加权平均或者加权相加而得到的值小于预先确定的基准值的情况下，判定为能够自动驾驶。反过来，能否自动驾驶判定部104在所获得的值大于预先确定的基准值的情况下，判定为不能自动驾驶。此外，能否自动驾驶判定部104也可以将位置的差分和姿势的差分的各差分与各自的基准值进行比较。另外，也可以将位置和姿势的仅一方用于判定。
另外，能否自动驾驶判定部104按预定的每个时间区间来进行该处理，当在全部或者预定数的时间区间内判定为能自动驾驶的情况下，将对象区间判定为能够自动驾驶。此外，能否自动驾驶判定部104也可以对多个时间区间的差分的平均值或者相加值与基准值进行比较。
此外，能否自动驾驶判定部104既可以只使用上述第1方法和第2方法的某一方，也可以使用两方。例如，能否自动驾驶判定部104在通过第1方法和第2方法这两方判定为能够自动驾驶的情况下，将对象区间判定为能够自动驾驶，否则将对象区间判定为不能自动驾驶。或者，能否自动驾驶判定部104也可以对通过将用第1方法得到的相关性和用第2方法得到的差分进行加权平均或者加权相加而得到的值与基准值进行比较。另外，车辆的状态并不限定于车辆的位置或者姿势，也可以是车辆的加速度或者偏航(yaw)、翻滚(roll)或俯仰(pitch)的角速度。
如上所述，信息处理装置100根据基于手动驾驶实现的车辆控制和基于使用通过感测获得的传感器信息112而推定出的自动驾驶实现的车辆控制，判定能否自动驾驶。由此，信息处理装置100能够更准确地判定能否自动驾驶。
在此，设想搭载于车辆的算法、传感器以及运算性能因车型或者时代而不同。难以针对通过它们的组合而决定的多个自动驾驶规格全部事先判断能否自动驾驶。但是，根据本实施方式的信息处理装置100，能够针对车辆一次行驶了的区间进行能否自动驾驶的判定，将判定结果储存于车辆或服务器等。进而，基于通过一次的手动驾驶获得的信息，能够判定能否进行与多个种类的自动驾驶规格对应的自动驾驶。由此，能够生成对能够进行与多个自动驾驶规格对应的自动驾驶这一情况进行了加标签的地图信息。
另外，通过按每个自动驾驶规格来判定能否自动驾驶，用户能够在确认了是否能够在本车辆进行自动驾驶之后使车辆进行自动驾驶，因此能够提高自动驾驶的安全性。
(实施方式2)
在本实施方式中，对上述实施方式1的变形例进行说明。图7是本实施方式的信息处理装置100A的框图。图7所示的信息处理装置100A除了图1所示的信息处理装置100的构成之外，还具备妥当性判定部106。妥当性判定部106取得处理对象的手动驾驶信息111之外的至少一个手动驾驶信息111，基于处理对象的手动驾驶信息111和该之外的至少一个手动驾驶信息111，判定处理对象的手动驾驶信息111是否妥当。
图8是由信息处理装置100A进行的信息处理方法的流程图。在图8所示的处理中，除了图2所示的处理之外，还追加了步骤S112。
在步骤S102之后，妥当性判定部106判定由处理对象的手动驾驶信息111表示的手动驾驶是否妥当(S112)。例如，妥当性判定部106取得对象区间的多个手动驾驶信息111。接着，妥当性判定部106在所取得的多个手动驾驶信息111的平均值与处理对象的手动驾驶信息111之差低于预先确定的基准值的情况下，判定为处理对象的手动驾驶信息111妥当，否则判定为处理对象的手动驾驶信息111不妥当。或者，妥当性判定部106在该平均值与处理对象的手动驾驶信息111的相关性高于预先确定的基准值的情况下，判定为处理对象的手动驾驶信息111妥当，否则判定为处理对象的手动驾驶信息111不妥当。
在由处理对象的手动驾驶信息111表示的手动驾驶妥当的情况下(S112：是)，信息处理装置100A与实施方式1同样地进行步骤S103之后的处理，由此生成能否自动驾驶信息114。另一方面，在由处理对象的手动驾驶信息111表示的手动驾驶不妥当的情况下(S112：否)，信息处理装置100A结束处理。
根据以上所述，信息处理装置100A能够将不适当的手动驾驶信息111排除在外，由此能够抑制基于不适当的手动驾驶信息111进行错误的能否自动驾驶的判定以及该判定结果的加标签。
(总结)
以上，对本公开的实施方式的信息处理装置进行了说明，但本公开并不限定于该实施方式。
例如，在上述实施方式中，说明了向车辆控制推定部103的输入是传感器信息的例子，但也可以输入传感器信息以外的信息。具体而言，也可以将在手动驾驶时已使用的或能够使用的地图信息或者从路侧机等基础设施获得的或能够获得的基础设施传感器信息等从车辆或储存有这些信息的服务器取得，并向车辆控制推定部103输入。车辆控制推定部103使用传感器信息以及地图信息或基础设施传感器信息，执行自动驾驶的模拟。由此，能够更准确地进行自动驾驶的模拟。
另外，上述实施方式的信息处理装置所包含的各处理部，典型而言，作为集成电路即LSI来实现。。它们既可以单独地单芯片化，也可以以包含一部分或全部的方式单芯片化。
另外，集成电路化并不限于LSI，也可以由专用电路或通用处理器来实现。也可以利用能够在LSI制造后进行编程的FPGA(Field Programmable Gate Array；现场可编程门阵列)或者能够对LSI内部的电路单元的连接和/或设定进行重构的可重构处理器(reconfigurable processor)。
此外，在上述各实施方式中，各构成要素也可以通过由专用的硬件构成或执行适合于各构成要素的软件程序来实现。各构成要素也可以通过CPU或处理器等程序执行部读出并执行硬盘或半导体存储器等记录介质所记录的软件程序来实现。
另外，本公开也可以作为由信息处理装置执行的信息处理方法来实现。
另外，上述中使用的数字，全部都是为了具体说明本公开而例示的，本公开并不限于所例示的数字。
另外，框图中的功能块的分割是一例，也可以将多个功能块作为一个功能块来实现，将一个功能区块分割为多个，或将一部分的功能转移到其他功能块中。另外，也可以是单个硬件或软件并行或以时间分割的方式处理具有类似功能的多个功能块的功能。
另外，流程图中的各步骤被执行的顺序，是为了具体说明本公开而例示的，也可以是上述以外的顺序。另外，上述步骤的一部分也可以与其他步骤同时(并行)执行。
以上，基于实施方式对一个或多个技术方案的信息处理装置以及信息处理方法进行了说明，但本公开并不限定于该实施方式。在不脱离本公开的主旨的范围内，在本实施方式中实施本领域技术人员能想到的各种变形而得到的方式、以及组合不同实施方式中的构成要素而构成的方式，也包含在本公开的一个或多个技术方案的范围内。
产业上的可利用性
本公开能够适用于具有自动驾驶功能的车辆、控制或管理该车辆的服务器等、或者包括车辆和服务器的系统。

Claims (8)

1.一种信息处理方法，包括：
使用计算机，
从搭载于车辆的装置，取得所述车辆的行驶区间的表示基于手动驾驶实现的车辆控制的手动驾驶信息；
从搭载于所述车辆的装置，取得所述行驶区间的通过针对所述车辆的感测而获得的传感器信息；
基于所述传感器信息，生成所述行驶区间的表示基于与自动驾驶规格相应的自动驾驶实现的车辆控制的自动驾驶信息；
基于所述手动驾驶信息以及所述自动驾驶信息，生成所述行驶区间的表示能否自动驾驶的能否自动驾驶信息，
在所述能否自动驾驶信息的生成中，基于所述手动驾驶信息与所述自动驾驶信息的比较结果来生成所述能否自动驾驶信息，
所述自动驾驶规格有多个，所述多个自动驾驶规格分别包含自动驾驶的算法、自动驾驶的处理速率、在自动驾驶中使用的传感器的种类、以及自动驾驶的等级或内容，
在所述自动驾驶信息的生成中，基于所述传感器信息生成所述行驶区间的、所述多个自动驾驶规格各自所对应的多个自动驾驶信息，所述多个自动驾驶信息分别表示：在进行了对应的自动驾驶规格所包含的算法、处理速率、在自动驾驶中使用的传感器的种类以及自动驾驶的等级或内容的每个组合所对应的自动驾驶的情况下的车辆控制，
在所述能否自动驾驶信息的生成中，基于所述手动驾驶信息以及所述多个所述自动驾驶信息，分别生成关于所述多个自动驾驶信息的各自动驾驶信息的多个所述能否自动驾驶信息。
2.根据权利要求1所述的信息处理方法，
所述信息处理方法还包括：从包括搭载于所述车辆的装置的外部装置或者所述计算机的存储部，取得表示所述车辆的所述自动驾驶规格的自动驾驶规格信息，
在所述自动驾驶信息的生成中，生成表示基于与所述自动驾驶规格信息所表示的自动驾驶规格相应的所述自动驾驶实现的车辆控制的自动驾驶信息。
3.根据权利要求1所述的信息处理方法，
所述信息处理方法还包括：从包括搭载于所述车辆的装置的外部装置或者所述计算机的存储部，取得表示所述车辆的运算性能的运算性能信息，
在所述能否自动驾驶信息的生成中，基于判定结果、所述手动驾驶信息以及所述自动驾驶信息来生成所述能否自动驾驶信息，所述判定结果是基于所述运算性能信息所表示的运算性能来判定在所述车辆是否能够执行所述自动驾驶规格下的自动驾驶的结果。
4.根据权利要求1所述的信息处理方法，
所述手动驾驶信息以及所述自动驾驶信息包含表示车辆控制的程度的信息，
在所述能否自动驾驶信息的生成中，基于所述手动驾驶信息所表示的车辆控制的程度与所述自动驾驶信息所表示的车辆控制的程度之间的相关性，生成所述能否自动驾驶信息。
5.根据权利要求1所述的信息处理方法，
在所述能否自动驾驶信息的生成中，基于根据所述手动驾驶信息所表示的车辆控制而得到的所述车辆的状态与根据所述自动驾驶信息所表示的车辆控制而得到的所述车辆的状态之间的差异，生成所述能否自动驾驶信息。
6.根据权利要求5所述的信息处理方法，
所述车辆的状态包括所述车辆的位置和姿势的至少一方。
7.根据权利要求1所述的信息处理方法，
所述信息处理方法还包括：
从搭载于所述车辆之外的至少一个车辆的装置，取得所述手动驾驶信息之外的至少一个所述手动驾驶信息；
基于所述手动驾驶信息和所述之外的至少一个所述手动驾驶信息，判定所述车辆的所述手动驾驶信息是否妥当，
在所述能否自动驾驶信息的生成中，在判定为所述手动驾驶妥当的情况下，生成所述能否自动驾驶信息。
8.一种信息处理装置，具备：
手动驾驶信息取得部，其从搭载于车辆的装置，取得所述车辆的行驶区间的表示基于手动驾驶实现的车辆控制的手动驾驶信息；
传感器信息取得部，其从搭载于所述车辆的装置，取得所述行驶区间的通过针对所述车辆的感测而获得的传感器信息；
车辆控制推定部，其基于所述传感器信息，生成所述行驶区间的表示基于与自动驾驶规格相应的自动驾驶实现的车辆控制的自动驾驶信息；以及
能否自动驾驶判定部，其基于所述手动驾驶信息以及所述自动驾驶信息，生成所述行驶区间的表示能否自动驾驶的能否自动驾驶信息，
所述能否自动驾驶判定部基于所述手动驾驶信息与所述自动驾驶信息的比较结果来生成所述能否自动驾驶信息，
所述自动驾驶规格有多个，所述多个自动驾驶规格分别包含自动驾驶的算法、自动驾驶的处理速率、在自动驾驶中使用的传感器的种类、以及自动驾驶的等级或内容，
所述车辆控制推定部，基于所述传感器信息生成所述行驶区间的、所述多个自动驾驶规格各自所对应的多个自动驾驶信息，所述多个自动驾驶信息分别表示：在进行了对应的自动驾驶规格所包含的算法、处理速率、在自动驾驶中使用的传感器的种类以及自动驾驶的等级或内容的每个组合所对应的自动驾驶的情况下的车辆控制，
所述能否自动驾驶判定部，基于所述手动驾驶信息以及所述多个所述自动驾驶信息，分别生成关于所述多个自动驾驶信息的各自动驾驶信息的多个所述能否自动驾驶信息。
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