CN109426261B - 自动驾驶装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供自动驾驶装置，能够以相同的方法从收录对象不同的多个地图取得车辆的自动驾驶所需的信息。自动驾驶装置具备：第一地图，将第一内容以及第二内容分别与位置建立了关联；第二地图，将第一内容与位置建立了关联，而未将第二内容作为收录对象；以及控制部，进行自动驾驶。控制部在进行使用了第一地图的自动驾驶的情况下，基于第一内容以及第二内容，以第一方法决定车辆的自动驾驶所需的信息，在进行使用了第二地图的自动驾驶的情况下，基于收录于第二地图的与第二位置对应的第一内容、和表示不存在收录于第二地图的与第二位置对应的第二内容这一情况的信息，以与第一方法相同的方法决定车辆的自动驾驶所需的信息。

Description

自动驾驶装置
技术领域
本发明涉及自动驾驶装置。
背景技术
专利文献1公开了进行车辆的自动驾驶的装置。该装置使用详细的一个地图来进行自动驾驶。
专利文献1：日本特开2016-161456号公报
对于专利文献1记载的装置所使用的详细的地图而言，若要针对全部的道路详细地进行制作则成本上升。因此，考虑能够利用收录了该地图中未收录的道路、内容的其它地图。然而，由于地图由各公司或者各团体以独自的标准制作，所以收录对象的内容并不统一。在使用了收录对象的内容不同的多个地图的情况下，存在必须按每个地图来改变用于取得车辆的自动驾驶所需的信息的方法之虞。例如，假设为通过使用了第一内容以及第二内容的方法来取得车辆的自动驾驶所需的信息。该情况下，当利用将第一内容作为收录对象并且未将第二内容作为收录对象的地图时，无法应用与上述方法相同的方法。
发明内容
在本技术领域中，期望能够以相同的方法从收录对象不同的多个地图取得车辆的自动驾驶所需的信息的自动驾驶装置。
本发明的一个实施方式涉及进行车辆的自动驾驶的自动驾驶装置，具备：第一地图，将第一内容以及第二内容分别与位置建立了关联；第二地图，将第一内容与位置建立了关联，而未将第二内容作为收录对象；以及控制部，基于第一地图以及第二地图的任一方进行车辆的自动驾驶，控制部在第一位置进行使用了第一地图的自动驾驶的情况下，基于收录于第一地图的与第一位置对应的第一内容以及第二内容，以第一方法决定车辆的自动驾驶所需的信息，在第二位置进行使用了第二地图的自动驾驶的情况下，基于收录于第二地图的与第二位置对应的第一内容、和表示收录于第二地图的与第二位置对应的第二内容不存在这一情况的信息，以与第一方法相同的方法决定车辆的自动驾驶所需的信息。
在该自动驾驶装置中，在使用第一地图的情况下，以使用第一内容以及第二内容的第一方法来决定车辆的自动驾驶所需的信息，在使用第二内容未被作为收录对象的第二地图的情况下，基于收录于第二地图的与第二位置对应的第一内容、和表示不存在收录于第二地图的与第二位置对应的第二内容这一情况的信息，以与第一方法相同的方法决定车辆的自动驾驶所需的信息。在第二内容未被作为收录对象的情况下，第二内容的信息通常为所谓的Null值。该装置通过采用表示不存在第二内容这一情况的信息(作为一个例子若是标志信息则为“0”)作为第二内容的信息，能够视为第二内容不存在。由此，即使在使用了第二内容未被作为收录对象的地图的情况下，该装置也能够利用以第二内容作为前提的第一方法。因此，该装置能够以相同的方法从收录对象不同的多个地图取得车辆的自动驾驶所需的信息。
在一个实施方式中，优选自动驾驶装置还具备基于规定条件来选择第一地图以及第二地图的任一方的选择部，控制部使用由选择部选择出的地图来进行车辆的自动驾驶。该情况下，自动驾驶装置能够使用从多个地图中选择出的一个地图来进行车辆的自动驾驶。
在一个实施方式中，选择部也可以选择第一地图以及第二地图中的更新时间新的地图。该情况下，自动驾驶装置能够使用更新时间新的地图来进行车辆的自动驾驶。
在一个实施方式中，优选自动驾驶装置还具备：计测部，借助通信对车辆的位置进行计测；以及决定部，基于由计测部计测出的车辆的位置来决定第一地图以及第二地图的行驶预定区间，选择部选择第一地图以及第二地图中的行驶预定区间所含的内容的数量多的地图。该情况下，自动驾驶装置能够使用内容的数量多的地图来进行车辆的自动驾驶。
在一个实施方式中，优选自动驾驶装置还具备：计测部，借助通信对车辆的位置进行计测；以及决定部，基于由计测部计测出的车辆的位置来决定第一地图以及第二地图的行驶预定区间，选择部在第一地图的更新时间比第二地图的更新时间新、并且第一地图的行驶预定区间所含的第一内容的数量比第二地图的行驶预定区间所含的第一内容的数量少的情况下，计算第一地图以及第二地图的行驶预定区间所含的第一内容的数量之差，在差是阈值以上的情况下，选择第一地图，在差小于阈值的情况下，选择第二地图。该情况下，自动驾驶装置能够考虑更新时间和内容的数量双方来选择任一方的地图，进行车辆的自动驾驶。
在一个实施方式中，优选自动驾驶装置还具备将由选择部选择出的地图与和超控的有无相关的历史记录信息建立了关联的历史记录数据库，选择部参照历史记录数据库，选择第一地图以及第二地图中的超控产生率小的地图。该情况下，自动驾驶装置能够使用超控产生率小的地图来进行车辆的自动驾驶。
在一个实施方式中，选择部也可以选择第一地图以及第二地图中的规定期间的超控产生率小的地图。该情况下，自动驾驶装置能够使用单位时间的超控产生率小的地图来进行车辆的自动驾驶。
在一个实施方式中，优选自动驾驶装置还具备将由选择部选择出的地图与和超控的有无相关的历史记录信息建立了关联的历史记录数据库，选择部参照历史记录数据库，选择第一地图以及第二地图中的、在最近的行驶时超控次数是0的地图。该情况下，自动驾驶装置能够使用在最近的行驶时不产生超控的地图来进行车辆的自动驾驶。
在一个实施方式中，控制部也可以在不超过规定的上限速度的范围生成车辆行驶的行驶计划，在使用第一地图生成行驶计划的情况下，与使用第二地图生成行驶计划情况相比，增大上限速度。这样，自动驾驶装置在存储于地图的内容数量多的情况下，与存储于地图的内容数少的情况相比，能够缓和速度的限制。
根据本发明，能够以相同的方法从收录对象不同的多个地图取得车辆的自动驾驶所需的信息。
附图说明
图1是表示具备第一实施方式涉及的自动驾驶装置的车辆的结构的一个例子的框图。
图2是用于说明第一地图以及第二地图的位置的收录范围的图。
图3是用于说明第一地图以及第二地图的收录对象的表。
图4的(A)是第一地图的收录内容的一个例子。图4的(B)是第二地图的收录内容的一个例子。
图5是补充了收录内容后的第二地图的一个例子。
图6是表示信息取得处理的一个例子的流程图。
图7是表示自动驾驶处理的一个例子的流程图。
图8是表示具备第二实施方式涉及的自动驾驶装置的车辆的结构的一个例子的框图。
图9是用于说明第一地图以及第二地图的位置的收录范围的图。
图10是表示信息取得处理的一个例子的流程图。
图11是表示具备第三实施方式涉及的自动驾驶装置的车辆的结构的一个例子的框图。
图12是表示选择处理的一个例子的流程图。
图13是表示选择处理的一个例子的流程图。
图14是表示具备第四实施方式涉及的自动驾驶装置的车辆的结构的一个例子的框图。
图15是表示自动驾驶判定处理的一个例子的流程图。
图16是表示行驶计划生成处理的一个例子的流程图。
附图标记说明
1、1A、1B、1C…自动驾驶装置，2…车辆，21…GPS接收机，22…外部传感器，23…内部传感器，24、24A…第一地图，25、25A…第二地图，26…地图ECU，27…自动驾驶ECU。
具体实施方式
以下，参照附图对示例性的实施方式进行说明。此外，在以下的说明中，对相同或者相当的要素标注相同的附图标记，省略重复的说明。
[第一实施方式]
(自动驾驶系统的结构)
图1是表示具备第一实施方式涉及的自动驾驶装置1的车辆2的结构的一个例子的框图。如图1所示，在乘用车等车辆2搭载有自动驾驶装置1。
自动驾驶装置1执行车辆2的自动驾驶。自动驾驶是使车辆2朝向预先设定的目的地自动地行驶的车辆控制。目的地可以由驾驶员等乘员设定，也可以由自动驾驶装置1自动地设定。在自动驾驶中，驾驶员不需要进行驾驶操作，车辆2自动地行驶。
车辆2具备GPS接收机21、外部传感器22、内部传感器23、HMI(Human MachineInterface：人机界面)29以及促动器30。
GPS接收机21从三个以上的GPS卫星接收信号，由此测定车辆2的位置(例如车辆2的纬度以及经度)。
外部传感器22是对车辆2的周边的状况进行检测的检测设备。外部传感器22包含照相机以及雷达传感器中的至少一个。照相机是拍摄车辆2的外部状况的拍摄设备。作为一个例子，照相机被设置于车辆2的挡风玻璃的里侧。照相机可以是单眼照相机，也可以是立体照相机。立体照相机具有以再现两眼视差的方式配置的两个拍摄部。
雷达传感器是利用电波(例如毫米波)或者光对车辆2的周边的物体进行检测的检测设备。雷达传感器将电波或者光向车辆2的周边发送，并接收被物体反射的电波或者光来检测物体。作为一个例子，雷达传感器包含毫米波雷达以及激光雷达(LIDAR：LightDetection and Ranging：光探测和测距)中的至少一个。
外部传感器22也可按每个检测对象来准备。例如，外部传感器22可以具备物体检测用的传感器、和为了检测特定的物体而准备的专用传感器。作为一个例子，专用传感器是用于检测信号灯的照相机。该情况下，信号灯以及信号状态通过使用了由照相机取得的图像的颜色信息(例如亮度)和/或图像的形状(例如霍夫变换的利用等)的模板匹配来检测。
内部传感器23是对车辆2的行驶状态进行检测的检测设备。内部传感器23包含车速传感器、加速度传感器以及横摆率传感器。车速传感器是对车辆2的速度进行检测的检测器。作为车速传感器，例如可使用对于车辆2的车轮或者与车轮一体地旋转的驱动轴等设置、并对车轮的旋转速度进行检测的车轮速传感器。
加速度传感器是对车辆2的加速度进行检测的检测器。加速度传感器可以包含对车辆2的前后方向的加速度进行检测的前后加速度传感器、和对车辆2的加速度进行检测的横加速度传感器。横摆率传感器是对车辆2的重心绕铅垂轴的横摆率(旋转角速度)进行检测的检测器。作为横摆率传感器，例如能够使用陀螺仪传感器。
HMI29是用于在自动驾驶装置1与乘员之间进行信息的输入输出的接口。作为一个例子，HMI29具备显示器以及扬声器等。HMI29根据来自自动驾驶装置1的控制信号，进行显示器的图像输出以及来自扬声器的声音输出。显示器可以是平视显示器。作为一个例子，HMI29具备用于接受来自乘员的输入的输入设备(按钮、触摸面板、声音输入器等)。
促动器30是用于车辆2的控制的设备。促动器30至少包含节气门促动器、制动促动器以及转向操纵促动器。
节气门促动器通过根据来自自动驾驶装置1的控制信号控制对发动机的空气的供给量(节气门开度)，从而控制车辆2的驱动力。此外，在车辆2是混合动力车的情况下，除了控制对发动机的空气的供给量以外，还向作为动力源的马达输入来自自动驾驶装置1的控制信号从而控制车辆2的驱动力。在车辆2是电动车的情况下，代替节气门促动器而向作为动力源的马达输入来自自动驾驶装置1的控制信号从而控制车辆2的驱动力。上述情况下的作为动力源的马达构成促动器30。
制动促动器根据来自自动驾驶装置1的控制信号控制制动系统，来控制向车辆2的车轮赋予的制动力。作为制动系统，例如能够使用液压制动系统。
转向操纵促动器根据来自自动驾驶装置1的控制信号对电动动力转向系统中的控制转向操纵转矩的辅助马达的驱动进行控制。由此，转向操纵促动器控制车辆2的转向操纵转矩。
自动驾驶装置1具备第一地图24、第二地图25以及自动驾驶ECU(ElectronicControl Unit：电子控制单元)27(控制部的一个例子)。ECU是具有CPU(CentralProcessing Unit：中央处理单元)、ROM(Read Only Memory：只读存储器)、RAM(RandomAccess Memory：随机存取存储器)、CAN(Controller Area Network：控制器区域网络)通信电路等的电子控制单元。
第一地图24以及第二地图25是存储地图信息的存储装置。第一地图24以及第二地图25例如被存储在搭载于车辆2的HDD(Hard Disk Drive：硬盘驱动器)内。
作为一个例子，第一地图24以及第二地图25被修整为位置的收录范围不重复。图2是用于说明第一地图24以及第二地图25的位置的收录范围的图。如图2所示，第一地图24收录有由第一范围MA表示的位置的信息，第二地图25收录有由第二范围MB表示的位置的信息。
第一地图24以及第二地图25收录内容。内容是与地图上的位置相关联的信息。作为一个例子，内容是静止物体的有无、交通规则的内容、更新时间等。静止物体是被固定于规定的地图上的位置且自己不移动的物体。静止物体例如是路面喷图(包含白线、黄线等车道边界线)、构造物(路缘石、触电杆(pole)、电线杆、建筑物、标识、树等)。
对于第一地图24以及第二地图25而言，收录的内容不同。更具体而言，对第一地图24以及第二地图25而言，成为收录对象的静止物体不同。第一地图24包含至少两个静止物体的有无信息。被收录于第一地图24的至少两个静止物体(第一内容以及第二内容)中的至少一个静止物体被作为第二地图25的收录对象。另外，收录于第一地图24的至少两个静止物体(第一内容以及第二内容)包含在第二地图25中未作为收录对象的静止物体。
图3是用于说明第一地图24以及第二地图25的收录对象的表。如图3所示，第一地图24将车道边界线(第一内容的一个例子)、触电杆(第二内容的一个例子)、限制速度等交通规则以及更新时间作为收录对象。第二地图25将车道边界线、交通规则以及更新时间作为收录对象。这样，第一地图24是将车道边界线以及触电杆与位置建立了关联的地图，与此相对，第二地图25将车道边界线与位置建立关联，而未将触电杆作为收录对象。此外，第一地图24以及第二地图25也可以不将交通规则以及更新时间作为收录对象，还可以将其它的信息作为收录对象。
图4的(A)是第一地图24的收录内容的一个例子。如图4的(A)所示，将地图上的位置与内容(车道边界线的信息、触电杆的信息、限制速度以及更新时间)建立了关联。车道边界线的信息是对路面喷涂的白线、黄线等线的信息，是表示在该位置是否存在线的有无信息。作为一个例子，有无信息是将线存在的情况设为“1”(存在信息的一个例子)，将线不存在的情况设为“0”(表示不存在的信息的一个例子)的有无标志。触电杆的信息是表示在该位置是否存在触电杆的有无信息。作为一个例子，有无信息是将触电杆存在的情况设为“1”(存在信息的一个例子)，将触电杆不存在的情况设为“0”(表示不存在的信息的一个例子)的有无标志。
在图4的(A)中，作为一个例子，将位置(10，10)、车道边界线(有无标志“0”)、触电杆(有无标志“1”)、限制速度“60”、更新时间“202001010800”建立了关联。即，可知在2020年1月1日的8点0分，在位置(10，10)没有成为车道边界线的线，且存在触电杆，限制速度是60[km/h]。其它的记录也同样，将位置与内容建立了关联。
图4的(B)是第二地图25的收录内容的一个例子。如图4的(B)所示，将地图上的位置与内容(车道边界线的信息、限制速度以及更新时间)建立了关联。车道边界线的信息是对路面喷涂的白线、黄线等线的信息，是表示在该位置是否存在线的有无信息。作为一个例子，有无信息是将线存在的情况设为“1”(存在信息的一个例子)、将线不存在的情况设为“0”(表示不存在的信息的一个例子)的有无标志。
在图4的(B)中，作为一个例子，将位置(10，10)、车道边界线(有无标志“0”)、限制速度“60”、更新时间“202002010800”建立了关联。即，可知在2020年2月1日的8点0分，在位置(10，10)没有成为车道边界线的线，限制速度是60[km/h]。其它的记录也同样，将位置与内容建立关联。
如图4的(A)以及图4的(B)所示，第一地图24中包含触电杆的有无信息，第二地图25中不包含触电杆的有无信息。这样，对第一地图24以及第二地图25而言，成为收录对象的静止物体不同。此外，第一地图24以及第二地图25也可以被存储于车辆2所具备的存储装置以外的存储装置。第一地图24以及第二地图25可以由二维信息构成，也可以由三维信息构成。
自动驾驶ECU27是统一管理自动驾驶的硬件，是运算设备。自动驾驶ECU27例如与使用CAN通信电路进行通信的网络连接，以能够通信的方式与上述车辆2的结构要素连接。即，自动驾驶ECU27能够参照GPS接收机21的测定结果、外部传感器22以及内部传感器23的检测结果、以及第一地图24和第二地图25。自动驾驶ECU27能够参照输入至HMI29的信息。自动驾驶ECU27能够向HMI29以及促动器30输出信号。
自动驾驶ECU27例如将存储于ROM的程序加载于RAM，通过由CPU执行加载于RAM的程序来实现后述的自动驾驶的各功能。自动驾驶ECU27也可以由多个ECU构成。
自动驾驶ECU27取得车辆2在地图上的大致位置。例如，自动驾驶ECU27使用由GPS接收机21接收到的车辆2的位置信息来取得车辆2在地图上的大致位置。在由设置于道路等外部的传感器能够测定车辆2的位置的情况下，自动驾驶ECU27也可以通过与该传感器的通信来取得车辆2在地图上的大致位置。而且，自动驾驶ECU27基于外部传感器22的检测结果、第一地图24以及第二地图25的任一方，来识别地图上的车辆2的位置(本车位置推断：本地化)。本车位置推断是详细地决定地图上的车辆2的位置以及朝向的处理，是自动驾驶处理之一。本车位置推断例如是将由外部传感器22检测出的特征与存储于地图的特征的位置误差为最小的车辆2的位置和朝向推断为当前的车辆2的位置和朝向的处理。本车位置推断的推断结果(车辆的位置以及朝向)是车辆的自动驾驶所需的信息之一。此外，车辆的自动驾驶所需的信息并不限于“车辆的位置以及朝向”，也可以仅是车辆的位置，还可以仅是车辆的朝向。
如上所述，第一地图24以及第二地图25被修整为位置的收录范围不重复。自动驾驶ECU27从第一地图24以及第二地图25检索与车辆2在地图上的大致位置对应的信息，从任一方取得信息。即，在收录了与车辆2在地图上的大致位置对应的信息的地图是第一地图24的情况下，自动驾驶ECU27使用第一地图24进行本车位置推断。在收录了与车辆2在地图上的大致位置对应的信息的地图是第二地图25的情况下，自动驾驶ECU27使用第二地图25进行本车位置推断。
作为一个例子，设第一地图24收录有与地图上的第一位置对应的信息，第二地图25完全没有收录与第一位置对应的信息。另外，设第二地图25收录有与地图上的第二位置对应的信息，第一地图24完全没有收录与第二位置对应的信息。
在第一位置进行使用了第一地图24的自动驾驶的情况下，自动驾驶ECU27使用收录于第一地图24的与第一位置对应的多个静止物体的存在信息来推断车辆2的位置以及朝向(车辆的自动驾驶所需的信息的一个例子)。例如，自动驾驶ECU27基于收录于第一地图24的与第一位置对应的车道边界线的存在信息(标志“1”)以及触电杆的存在信息(标志“1”)，以第一方法决定车辆2的位置以及朝向。第一方法是本车位置推断的逻辑。作为具体的一个例子，第一方法是使用外部传感器22的检测结果、车道边界线以及触电杆这两个静止物体的存在信息(标志“1”)，以检测结果与地图的信息的位置误差为最小的方式决定车辆2的位置以及朝向的逻辑。
在第二位置进行使用了第二地图25的自动驾驶的情况下，自动驾驶ECU27利用与在第一地图24中所使用的本车位置推断的逻辑(第一方法的一个例子)相同的方法，推断车辆2的位置以及朝向。然而，由于第二地图25不将触电杆作为收录对象，所以没有收录在第一方法中所需的触电杆的存在信息(标志“1”)。因此，自动驾驶ECU27即使参照第二地图25，触电杆信息也是“Null值”。
在推断本车位置时，自动驾驶ECU27处理为与第二位置对应的触电杆不存在。更具体而言，自动驾驶ECU27使用表示与第二位置对应的触电杆不存在的信息(例如有无标志“0”)，忽略与第二位置对应的触电杆。自动驾驶ECU27可以按照在使用了第二地图25的本车位置推断的运算过程中当需要触电杆信息时返回值“0”的方式被编程，也可以补充第二地图25的触电杆信息。图5是补充了收录内容后的第二地图的一个例子。图5所示的补充第二地图250是对第二地图25补充了有无标志“0”作为触电杆信息251的地图。这样，关于在多个地图中未共同收录的静止物体，通过在该静止物体未被作为收录对象的地图中使用表示该静止物体不存在的信息(例如标志“0”)，自动驾驶ECU27能够在多个地图中采用共同的本车位置推断的逻辑。
作为一个例子，自动驾驶ECU27基于外部传感器22的检测结果、第一地图24以及第二地图25的任一方，来识别车辆2的周围的物体(也包含物体的位置)。物体除了包含电线杆、护栏、树、建筑物等不移动的静止物体以外，还包含行人、自行车、其他车辆等活动物体。自动驾驶ECU27例如在每次从外部传感器22取得检测结果时都进行物体的识别。自动驾驶ECU27也可利用其它公知的方法来识别物体。
作为一个例子，自动驾驶ECU27利用第一地图24以及第二地图25的任一方所含的静止物体的信息，从识别出的物体中检测活动物体。自动驾驶ECU27也可以通过其它公知的方法，来检测活动物体。
自动驾驶ECU27针对检测出的活动物体，应用卡尔曼滤波器、粒子滤波器等来检测该时刻的活动物体的移动量。移动量包含活动物体的移动方向以及移动速度。移动量也可包含活动物体的旋转速度。另外，自动驾驶ECU27也可以进行移动量的误差推断。
自动驾驶ECU27也可以通过照相机的图像识别处理(与物体的图像模型的比较处理)等，来确定活动物体的种类。在确定出活动物体的种类的情况下，自动驾驶ECU27基于活动物体的种类来修正活动物体的移动量以及移动的误差。
此外，活动物体也可包含驻车中的其他车辆、停止的行人等，也可不包含这些。例如，通过利用照相机的图像处理检测车辆前面，能够推断速度为零的其他车辆的移动方向。停止的行人也同样通过检测面部的朝向而能够推断移动方向。
自动驾驶ECU27基于内部传感器23的检测结果(例如车速传感器的车速信息、加速度传感器的加速度信息、横摆率传感器的横摆率信息等)，来识别车辆2的行驶状态。车辆2的行驶状态例如包含车速、加速度以及横摆率。
自动驾驶ECU27基于外部传感器22的检测结果来进行车辆2行驶的车道的边界线的识别。
自动驾驶ECU27基于外部传感器22的检测结果、第一地图24以及第二地图25、识别出的车辆2在地图上的位置、识别出的物体(包含边界线)的信息以及识别出的车辆2的行驶状态等，生成车辆2的路线。此时，自动驾驶ECU27假定车辆2的周围的物体的举动，来生成车辆2的路线。作为物体的假定的举动的例子，可举出车辆2周围的物体全部是静止物体这一假定、活动物体独立地移动这一假定、活动物体与其它物体以及车辆2中的至少一方相互作用并且移动这一假定等。
自动驾驶ECU27使用多个假定来生成多个车辆2的路线候补。路线候补至少包含一个车辆2避让物体而进行行驶的路线。自动驾驶ECU27使用各个路线候补的可靠性等，来选择一个路线。
自动驾驶ECU27生成与选择出的路线对应的行驶计划。自动驾驶ECU27基于外部传感器22的检测结果、第一地图24以及第二地图25，生成与车辆2的路线对应的行驶计划。自动驾驶ECU27使用存储于第一地图24以及第二地图25的限制速度，在不超过行驶车道的限制速度的范围内生成行驶计划。另外，自动驾驶ECU27在不超过规定的上限速度的范围内生成车辆2行驶的行驶计划。
控制部276将车辆2的路线作为由被固定于车辆2的坐标系中的目标位置p与各目标点处的速度V这两个要素构成的组、即具有多个配位坐标(p，V)的路线来输出生成的行驶计划。这里，各个目标位置p具有至少被固定于车辆2的坐标系中的x坐标、y坐标的位置或者与其等效的信息。此外，行驶计划只要记载车辆2的运行情况即可，没有特别限定。行驶计划例如可以代替速度V而使用目标时刻t，也可以是附加了目标时刻t和该时刻的车辆2的方位的内容。行驶计划也可以作为表示车辆2在路线上行驶时的车辆2的车速、加减速度以及转向操纵转矩等的推移的数据。行驶计划也可以包含车辆2的速度模式、加减速度模式以及转向操纵模式。
自动驾驶ECU27基于所生成的行驶计划自动地控制车辆2的行驶。自动驾驶ECU27将与行驶计划对应的控制信号向促动器30输出。由此，自动驾驶ECU27控制车辆2的行驶以使车辆2按照行驶计划自动地行驶。自动驾驶ECU27能够利用公知的方法执行车辆2的自动驾驶。
(自动驾驶装置的动作)
以下，公开自动驾驶方法的一个例子。图6是表示信息取得处理的一个例子的流程图。图6的流程图例如在接受了由车辆2的驾驶员进行的自动驾驶功能的启动操作的时刻，由自动驾驶装置1执行。
如图6所示，作为地图检测处理(S10)，自动驾驶装置1的自动驾驶ECU27检测与车辆2的行驶地点对应的地图。作为一个例子，自动驾驶ECU27基于由GPS接收机21接收到的车辆2的位置信息，检测第一地图24以及第二地图25任一方的地图。
接着，作为判定处理(S12)，自动驾驶ECU27判定由地图检测处理(S10)检测出的地图是否是第一地图24。
在判定为检测出的地图是第一地图24的情况下(S12：是)，作为读入处理(S14)，自动驾驶ECU27从第一地图24读入信息。另一方面，在判定为检测出的地图不是第一地图24的情况下(S12：否)，作为读入处理(S16)，自动驾驶ECU27从第二地图25读入信息。
若读入处理(S14)或者读入处理(S16)结束，则作为标志设定处理(S18)，自动驾驶ECU27将自动驾驶标志设定为“1”。自动驾驶标志是判定自动驾驶处理的开始的标志。自动驾驶标志在图6的流程图开始时被初始化为“0”。若标志设定处理(S18)结束，则自动驾驶ECU27结束图6所示的流程图。这样，自动驾驶ECU27构成为在使用被修整为位置的收录范围不重复的第一地图24以及第二地图25时，能够取得收录了行驶位置的地图。图6所示的流程图能够在重新生成行驶计划的时刻被再次执行。
图7是表示自动驾驶处理的一个例子的流程图。图7所示的流程图例如在图6的标志设定处理(S18)中自动驾驶标志被设定为“1”的时刻由自动驾驶装置1执行。
如图7所示，作为传感检测处理(S20)，自动驾驶装置1的自动驾驶ECU27取得对车辆2的周围进行传感检测的外部传感器22的检测结果。接着，作为车道边界线检测处理(S22)，自动驾驶ECU27基于通过传感检测处理(S20)取得的外部传感器22的检测结果，检测车道边界线。此外，在外部传感器22未检测出车道边界线的情况下，自动驾驶ECU27识别为在车辆2的周围不存在车道边界线。接着，作为触电杆检测处理(S24)，自动驾驶ECU27基于通过传感检测处理(S20)取得的外部传感器22的检测结果，来检测触电杆。此外，在外部传感器22未检测出触电杆的情况下，自动驾驶ECU27识别为在车辆2的周围不存在触电杆。
接着，作为本车位置推断处理(S26)，自动驾驶ECU27以第一方法推断车辆2的位置以及朝向。自动驾驶ECU27基于由车道边界线检测处理(S22)检测出的车道边界线、由触电杆检测处理(S24)检测出的触电杆以及行驶地点的地图(第一地图24或者第二地图25)，来推断车辆2的位置以及朝向。
在行驶地点的地图是第一地图24的情况下，自动驾驶ECU27基于由车道边界线检测处理(S22)检测出的车道边界线、由触电杆检测处理(S24)检测出的触电杆、与被收录于第一地图24的行驶地点对应的车道边界线的存在信息(有无标志“1”)以及触电杆的存在信息(有无标志“1”)，来推断车辆2的位置以及朝向。
在行驶地点的地图是第二地图25的情况下，自动驾驶ECU27基于由车道边界线检测处理(S22)检测出的车道边界线、由触电杆检测处理(S24)检测出的触电杆、与被收录于第二地图25的行驶地点对应的车道边界线的存在信息(有无标志“1”)以及表示不存在收录于第二地图25的与行驶地点对应的触电杆这一情况的信息(有无标志“0”)，来推断车辆2的位置以及朝向。由此，即使在由触电杆检测处理(S24)检测出触电杆的情况下，由于表示为第二地图25中不存在触电杆，所以也不能以触电杆为基准来推断车辆2的位置以及朝向。即，在使用第二地图25进行本车位置推断处理(S26)的情况下，无论触电杆检测处理(S24)的结果如何，都处理为触电杆不存在。
接着，作为物体识别处理(S28)，自动驾驶ECU27基于由传感检测处理(S20)取得的外部传感器22的检测结果、第一地图24以及第二地图25的任一方，来识别车辆2的周围的物体(也包含物体的位置)。自动驾驶ECU27基于地图所含的静止物体的信息，判定由外部传感器22检测出的物体是活动物体还是静止物体。
接着，作为行驶计划生成处理(S30)，自动驾驶ECU27基于由传感检测处理(S20)取得的外部传感器22的检测结果、第一地图24以及第二地图25、识别出的车辆2在地图上的位置、识别出的物体(包含边界线)的信息以及识别出的车辆2的行驶状态等，生成车辆2的路线。然后，自动驾驶ECU27生成沿着路线的行驶计划。
接着，作为行驶处理(S32)，自动驾驶ECU27按照由行驶计划生成处理(S30)生成的行驶计划使车辆2行驶。
在行驶处理(S32)结束了的情况下，自动驾驶装置1结束图7所示的流程图。自动驾驶装置1在重新生成行驶计划的时刻、且图6所示的流程图结束的时刻，能够再次执行。
(第一实施方式的作用效果)
在第一实施方式涉及的自动驾驶装置1中，在使用将触电杆以及车道边界线作为收录对象的第一地图24的情况下，通过使用了触电杆以及车道边界线的本车位置推断的逻辑来决定车辆2的位置以及朝向，在使用未将触电杆作为收录对象的第二地图25的情况下，基于与被收录于第二地图25的第二位置对应的车道边界线的存在信息(例如有无标志“1”)、表示不存在收录于第二地图25的与第二位置对应的触电杆这一情况的信息(例如有无标志“0”)，通过相同的本车位置推断的逻辑来决定车辆2的位置以及朝向。在触电杆未被作为收录对象的情况下，触电杆的信息通常是所谓的Null值。自动驾驶装置1通过采用表示为不存在触电杆的信息(例如有无标志“0”)作为触电杆的信息，从而能够视为不存在触电杆。由此，即使在使用了触电杆未被作为收录对象的地图的情况下，自动驾驶装置1也能够利用以触电杆作为前提的本车位置推断的逻辑。因此，自动驾驶装置1能够以相同的方法从收录对象不同的多个地图取得车辆2的位置以及朝向。
[第二实施方式]
第二实施方式涉及的自动驾驶装置1A的结构与第一实施方式涉及的自动驾驶装置1的结构比较，在具备第一地图24A以及第二地图25A的位置的收录范围、地图ECU26这些点上以及自动驾驶ECU27A的一部分功能不同，其它相同。以下省略重复的说明。
图8是表示具备第二实施方式涉及的自动驾驶装置1A的车辆2的结构的一个例子的框图。如图8所示，自动驾驶装置1A具备第一地图24A、第二地图25A、地图ECU26以及自动驾驶ECU27A。
第一地图24A以及第二地图25A与第一地图24以及第二地图25比较，位置的收录范围重复这一点不同，其它相同。即，第一地图24A以及第二地图25A未被修正为位置的收录范围不重复。
图9是用于说明第一地图24A以及第二地图25A的位置的收录范围的图。如图9所示，第一地图24A收录由第一范围MA以及第三范围MC表示的位置的信息，第二地图25收录由第二范围MB以及第三范围MC表示的位置的信息。即，第三范围MC被第一地图24A以及第二地图25A双方收录。在第一实施方式中，第一地图24收录与地图上的第一位置对应的信息，第二地图25完全不收录与第一位置对应的信息。另外，第二地图25收录与地图上的第二位置对应的信息，第一地图24完全不收录与第二位置对应的信息。与此相对，在第二实施方式中，第一地图24A以及第二地图25A可以包含与地图上的第一位置以及第二位置对应的信息。即，第一实施方式中说明的第一位置以及第二位置在本实施方式中成为包含同一位置的概念。
地图ECU26是管理地图的硬件，是运算设备。地图ECU26例如与使用CAN通信电路进行通信的网络连接，以能够通信的方式与上述车辆2的结构要素连接。地图ECU26例如将存储于ROM的程序加载于RAM，通过由CPU执行加载于RAM的程序来实现后述的功能。地图ECU26也可以由多个ECU构成
地图ECU26在功能上具备选择部261。选择部261在第一地图24以及第二地图25均收录有行驶地点处的信息时，基于规定条件选择第一地图24以及第二地图25的任一方。规定条件是成为地图的选择基准的指针，被预先决定。关于规定条件的详细内容将后述。
自动驾驶ECU27A与自动驾驶ECU27比较，不同点在于使用由选择部261选择出的地图来进行自动驾驶，其它相同。另外，车辆2的其它结构与第一实施方式相同。
(自动驾驶装置的动作)
以下，公开自动驾驶方法的一个例子。图10是表示信息取得处理的一个例子的流程图。图10的流程图例如在接受了由车辆2的驾驶员进行的自动驾驶功能的启动操作的时刻，由自动驾驶装置1A执行。
如图10所示，作为地图检测处理(S40)，自动驾驶装置1A的自动驾驶ECU27A对与车辆2的行驶地点对应的地图进行检测。作为一个例子，自动驾驶ECU27A基于由GPS接收机21接收到的车辆2的位置信息，检测与车辆2的行驶地点对应的地图。
接着，作为判定处理(S41)，自动驾驶ECU27A判定由地图检测处理(S40)检测出的地图是否存在多个。例如，在行驶地点包含于图9的第三范围MC的情况下，检测出的地图为多个。
在判定为检测出的地图是多个的情况下(S41：是)，作为选择判定处理(S42)，自动驾驶ECU27A的选择部261基于规定条件从多个地图选择一个地图。作为选择判定处理(S42)，自动驾驶ECU27A判定选择出的地图是否是第一地图24A。
在判定为检测出的地图是第一地图24A的情况下(S42：是)，作为读入处理(S44)，自动驾驶ECU27A从第一地图24A读入信息。另一方面，在判定为检测出的地图不是第一地图24A的情况下(S42：否)，作为读入处理(S46)，自动驾驶ECU27A从第二地图25A读入信息。
若读入处理(S44)或者读入处理(S46)结束，则作为标志设定处理(S48)，自动驾驶ECU27A将自动驾驶标志设定为“1”。自动驾驶标志是判定自动驾驶处理的开始的标志。自动驾驶标志在图10的流程图开始时被初始化为“0”。若标志设定处理(S48)结束，则自动驾驶ECU27A结束图10所示的流程图。
另一方面，在判定为检测出的地图不是多个的情况下(S41：否)，自动驾驶ECU27A执行图6所示的判定处理(S12)。以后的处理与图6中说明的内容相同。
这样，自动驾驶ECU27A构成为在使用位置的收录范围重复的第一地图24A以及第二地图25A时，能够选择一个地图。图10所示的流程图能够在重新生成行驶计划的时刻被再次执行。在自动驾驶标志是“1”的情况下执行的自动驾驶处理与图7相同。
(选择处理中的规定条件的详细内容)
规定条件的一个例子与地图的更新时间有关。选择部261选择第一地图24A以及第二地图25A中的更新时间新的地图。地图的更新时间与内容的更新时间中的最新的更新时间一致。或者，选择部261也可以选择第一地图24A以及第二地图25A中的、与行驶地点对应的内容的更新时间新的地图。
另外，地图也可以存储更新次数。该情况下，选择部261可以选择第一地图24A以及第二地图25A中的更新次数多的地图。或者，选择部261也可以选择第一地图24A以及第二地图25A中的与行驶地点对应的内容的更新次数多的地图。
(第二实施方式的作用效果)
根据第二实施方式涉及的自动驾驶装置1A，能够使用从多个地图中选择出的一个地图来进行车辆2的自动驾驶。另外，自动驾驶装置1A能够使用更新时间新的地图、或者更新频率多的地图，进行车辆2的自动驾驶。
[第三实施方式]
第三实施方式涉及的自动驾驶装置1B的结构与第二实施方式涉及的自动驾驶装置1A的结构比较，选择部261B的一部分功能不同，并且地图ECU26B具备计测部262以及决定部263这一点不同，其它相同。以下省略重复的说明。
图11是表示具备第三实施方式涉及的自动驾驶装置1B的车辆2的结构的一个例子的框图。如图11所示，自动驾驶装置1B具备第一地图24A、第二地图25A、地图ECU26B以及自动驾驶ECU27A。
地图ECU26B作为硬件与地图ECU26相同。地图ECU26B在功能上具备选择部261B、计测部262以及决定部263。
计测部262借助通信来计测车辆2的位置。作为一个例子，计测部262使用GPS接收机21来计测车辆2的位置。决定部263基于由计测部262计测出的车辆2的位置来决定第一地图24A以及第二地图25A的行驶预定区间。行驶预定区间是从车辆2的位置到离开规定距离的位置为止的行驶预定的区间。在由驾驶员设定了目的地的情况下，决定部263在从车辆2的位置到目的地的路径上设定终点，将从车辆2的位置到终点的区间设定为行驶预定区间。在未设定目的地的情况下，决定部263维持当前的车道并在行驶的路径上设定终点，将从车辆2的位置到终点的区间设定为行驶预定区间。
选择部261B与选择部261相比，地图选择的逻辑不同。更具体而言，选择部261B以与第二实施方式的规定条件不同的条件来选择地图。规定条件的一个例子与地图收录的内容的数量相关。选择部261B选择第一地图24A以及第二地图25A中的行驶预定区间所含的内容的数量多的地图。此外，车辆2的其它结构与第一实施方式相同。
(自动驾驶装置的动作)
以下，公开自动驾驶方法的一个例子。图12是表示选择处理的一个例子的流程图。图12的流程图例如当车辆2在多个地图作为收录对象的位置行驶时，由自动驾驶装置1B执行。
如图12所示，作为位置计测处理(S50)，自动驾驶装置1B的计测部262计测车辆2的位置。作为一个例子，计测部262利用GPS接收机21计测车辆2的位置。
接着，作为行驶预定区间决定处理(S52)，自动驾驶装置1B的决定部263基于由位置计测处理(S50)计测出的车辆2的位置，来设定行驶预定区间。
接着，作为内容数量取得处理(S54)，自动驾驶装置1B的选择部261B取得第一地图24A的行驶预定区间所含的内容数量以及第二地图25A的行驶预定区间所含的内容数量。
接着，作为判定处理(S56)，选择部261B判定第一地图24A的行驶预定区间所含的内容数量是否比第二地图25A的行驶预定区间所含的内容数量多。
在判定为第一地图24A的行驶预定区间所含的内容数量比第二地图25A的行驶预定区间所含的内容数量多的情况下(S56：是)，作为选择处理(S58)，选择部261B将第一地图24A作为在自动驾驶中利用的地图而选择。另一方面，在判定为第一地图24A的行驶预定区间所含的内容数量不比第二地图25A的行驶预定区间所含的内容数量多的情况下(S56：否)，作为选择处理(S60)，选择部261B将第二地图25A作为在自动驾驶中利用的地图而选择。
若选择处理(S58)或者选择处理(S60)结束，则自动驾驶装置1B结束图12所示的流程图。这样，自动驾驶装置1B构成为在使用位置的收录范围重复的第一地图24A以及第二地图25A时，能够将所收录的内容数量作为条件来选择一个地图。图12所示的流程图能够在重新生成行驶计划的时刻被再次执行。接着执行的自动驾驶处理与图7相同。
(第三实施方式的变形例)
选择部261B也可以考虑地图收录的内容的数量、和更新时间双方来选择地图。以下，对考虑了内容的数量以及更新时间的选择处理进行说明。图13是表示选择处理的一个例子的流程图。图13的流程图例如当车辆2在多个地图作为收录对象的位置行驶时，由自动驾驶装置1B执行。
图13所示的位置计测处理(S70)、行驶预定区间决定处理(S72)以及内容数量取得处理(S74)与图12的位置计测处理(S50)、行驶预定区间决定处理(S52)以及内容数量取得处理(S54)相同。
接着，作为最新地图选择处理(S75)，选择部261B比较第一地图24A的行驶预定区间所含的内容的更新时间、与第二地图25A的行驶预定区间所含的内容的更新时间，来选择最新的地图。以下，对第一地图24A是最新的地图的情况进行说明。
接着，作为判定处理(S76)，选择部261B判定最新的地图(第一地图24A)的行驶预定区间所含的内容数量是否比非最新的地图(第二地图25A)的行驶预定区间所含的内容数量多。
在判定为最新的地图(第一地图24A)的行驶预定区间所含的内容数量比非最新的地图(第二地图25A)的行驶预定区间所含的内容数量多的情况下(S76：是)，作为选择处理(S78)，选择部261B将最新的地图(第一地图24A)作为在自动驾驶中利用的地图来选择。另一方面，在最新的地图(第一地图24A)的行驶预定区间所含的内容数量不比非最新的地图(第二地图25A)的行驶预定区间所含的内容数量多的情况下(S76：否)，作为判定处理(S79)，选择部261B判定行驶预定区间所含的共用的种类的内容数量之差是否是阈值以上。对于阈值而言，为了计算内容数量之差而被预先设定。
在判定为行驶预定区间所含的共用的种类的内容数量之差是阈值以上的情况下(S79：是)，作为选择处理(S78)，选择部261B将最新的地图(第一地图24A)选择为在自动驾驶中利用的地图。即，自动驾驶装置1B视为道路被改变，使内容数量虽少但更新时间新的地图优先。
另一方面，在判定为行驶预定区间所含的共用的种类的内容数量之差小于阈值的情况下(S79：否)，作为选择处理(S80)，选择部261B将非最新的地图(第二地图25A)选择为在自动驾驶中利用的地图。即，视为道路未被改变，使更新时间虽旧但内容数量多的地图优先。
若选择处理(S78)或者选择处理(S80)结束，则自动驾驶装置1B结束图13所示的流程图。这样，自动驾驶装置1B构成为在使用位置的收录范围重复的第一地图24A以及第二地图25A时，能够基于更新时间以及内容数量来选择一个地图。图13所示的流程图能够在重新生成行驶计划的时刻被再次执行。接着执行的自动驾驶处理与图7相同。
(第三实施方式的作用效果)
根据第三实施方式涉及的自动驾驶装置1B，能够基于内容数量从多个地图中选择一个地图。另外，自动驾驶装置1B能够基于更新时间以及内容数量，从多个地图中选择一个地图。
[第四实施方式]
第四实施方式涉及的自动驾驶装置1C的结构与第二实施方式涉及的自动驾驶装置1A的结构比较，选择部261B的一部分功能不同，并且具备历史记录数据库28这一点不同，其它相同。以下省略重复的说明。
图14是表示具备第四实施方式涉及的自动驾驶装置1C的车辆2的结构的一个例子的框图。如图14所示，自动驾驶装置1C具备第一地图24A、第二地图25A、历史记录数据库28、地图ECU26C以及自动驾驶ECU27A。
地图ECU26C作为硬件与地图ECU26相同。地图ECU26C在功能上具备选择部261C以及存储部264。
存储部264将车辆2的驾驶历史记录存储于历史记录数据库28。存储部264将由选择部261C选择出的地图(第一地图24A或者第二地图25A)与历史记录信息建立关联并存储于历史记录数据库28。历史记录信息是使用由选择部261C选择出的地图进行自动驾驶时的驾驶状况。历史记录信息包含超控的有无。超控是驾驶员对自动驾驶的介入。历史记录数据库28是将由选择部261C选择出的地图与历史记录信息建立了关联的数据库。
选择部261C与选择部261B相比，地图选择的逻辑不同。更具体而言，选择部261C以与第三实施方式的规定条件不同的条件来选择地图。规定条件的一个例子与自动驾驶的历史记录相关。选择部261C参照历史记录数据库28，基于规定时间中的超控的次数来按每个地图生成超控产生率。选择部261C选择第一地图24A以及第二地图25A中的超控产生率小的地图。
选择部261C也可以选择第一地图24A以及第二地图25A中的规定期间的超控产生率小的地图。或者，选择部261C也可以选择在最近的行驶时超控次数是0的地图。另外，选择部261C也可以从中央管理中心等的服务器取得根据多个车辆而汇总的历史记录信息。此外，车辆2的其它结构与第一实施方式相同。另外，自动驾驶装置的动作与图10以及图7相同。
(第四实施方式的作用效果)
根据第四实施方式涉及的自动驾驶装置1C，能够基于历史记录信息从多个地图中选择一个地图。
上述实施方式能够基于本领域技术人员的知识以进行了各种改变、改进的各种方式来实施。
在上述实施方式中，说明了自动驾驶装置具有第一地图以及第二地图的例子，但并不限定于此。例如，自动驾驶装置也可具有3个以上的地图。车辆2也可以从中央管理中心等的服务器取得地图。另外，车辆2也可以从中央管理中心等的服务器取得地图更新信息。
在上述实施方式中，对第一内容是车道边界线、第二内容是触电杆的例子进行了说明，但并不限定于此。第一内容以及第二内容只要是种类相互不同的内容即可，可以是任何内容。例如，第二内容也可以是限制速度。该情况下，自动驾驶装置只要使用限制速度“0”作为表示限制速度不存在的信息即可。自动驾驶装置只要在限制速度为“0”的情况下采用将手动设定的速度作为上限来进行控制的逻辑即可。或者，第二内容也可以是时间。该情况下，自动驾驶装置只要使用时间“0”作为表示时间不存在的信息即可。自动驾驶装置只要在时间为“0”的情况下采用处理为与时间相关联的内容不存在的逻辑即可。
在上述第一实施方式中，也可以不执行图6示的判定处理(S12)，而并行执行读入处理(S14以及S16)。在第一实施方式中，由于第一地图24以及第二地图25的位置的收录范围不同，所以即使读入了行驶地点处的第一地图24以及第二地图25双方，也仅能取得任一方的地图的信息。
在上述第一实施方式中，对第一方法是本车位置推断的逻辑的例子进行了说明，但并不限定于此。例如，也可以是障碍物避让的逻辑、行驶的计划逻辑。
(地图的可靠性)
上述实施方式涉及的自动驾驶装置也可以根据地图的可靠性来切换是自动驾驶还是驾驶辅助。作为一个例子，对地图赋予可靠性。可靠性是评价了地图的正确性的指标。例如，可靠性越高则被评价为地图越正确。自动驾驶装置将地图的收录内容与外部传感器22的检测结果对照，越一致则越高地设定可靠性。或者，中央管理中心等的服务器也可以判定地图的可靠性。
以下，对根据地图的可靠性来切换是自动驾驶还是驾驶辅助的自动驾驶判定处理的详细内容进行说明。图15是表示自动驾驶判定处理的一个例子的流程图。图15所示的流程图例如在接受了由车辆2的驾驶员进行的自动驾驶功能的启动操作的时刻，由自动驾驶装置执行。自动驾驶装置也可是自动驾驶装置1A～自动驾驶装置1C中的任意一个自动驾驶装置。以下，以自动驾驶装置1A为代表来进行说明。
如图15所示，作为地图检测处理(S90)，自动驾驶装置1A的自动驾驶ECU27A对与车辆2的行驶地点对应的地图进行检测。该处理与图10的地图检测处理(S40)相同。
接着，作为判定处理(S92)，自动驾驶ECU27A判定由地图检测处理(S90)检测出的地图的可靠性是否满足规定的可靠性。例如，自动驾驶ECU27A判定第一地图24A的可靠性是否是阈值以上。阈值是为了判定地图的可靠性而预先决定的值。同样，自动驾驶ECU27A判定第二地图25A的可靠性是否是阈值以上。
在判定为由地图检测处理(S90)检测出的地图的可靠性满足规定的可靠性的情况下(S92：是)，作为地图选择处理(S94)，自动驾驶ECU27A从满足规定的可靠性的地图中选择在自动驾驶中使用的地图。在满足规定的可靠性的地图存在多个的情况下，基于上述实施方式中说明的选择方法，从多个地图中选择一个地图。
接着，作为读入处理(S96)，自动驾驶ECU27A从地图读入信息。接着，作为标志设定处理(S98)，自动驾驶ECU27A将自动驾驶标志设定为“1”。自动驾驶标志是判定自动驾驶处理的开始的标志。自动驾驶标志在图15的流程图开始时被初始化为“0”。
另一方面，在判定为由地图检测处理(S90)检测出的地图的可靠性不满足规定的可靠性的情况下(S92：否)，作为标志设定处理(S100)，自动驾驶ECU27A将驾驶辅助标志设定为“1”。驾驶辅助标志是判定驾驶辅助处理的开始的标志。驾驶辅助标志在图15的流程图开始时被初始化为“0”。此外，驾驶辅助是指系统辅助驾驶员的驾驶，例如可举出驾驶员的转向操纵辅助、驾驶员的速度调整辅助。作为一个例子，转向操纵辅助是以将行驶位置维持在车辆2行驶的车道内的方式施加转向操纵转矩的辅助。作为一个例子，速度调整辅助是以与车辆2的设定速度或者前行车辆的速度一致的方式使节气门促动器或者制动促动器动作的辅助。
若标志设定处理(S98)或者标志设定处理(S100)结束，则自动驾驶ECU27A结束图15所示的流程图。这样，自动驾驶装置也可以根据地图的可靠性来切换是自动驾驶还是驾驶辅助。
(行驶计划的变形例)
自动驾驶装置1～自动驾驶装置1C也可以根据地图来改变行驶计划的前提信息。如上所述，自动驾驶ECU在不超过规定的上限速度的范围生成车辆2行驶的行驶计划。另外，第一地图不仅包含车道边界线还包含触电杆的信息，第二地图仅包含车道边界线的信息，不包含触电杆的信息。因此，使用了第一地图的本车位置推断与使用了第二地图的本车位置推断相比，沿着车道的纵向的位置精度高。因此，使用了第一地图的自动驾驶控制与使用了第二地图的自动驾驶控制相比，纵向的误差小。因而，使用了第一地图的自动驾驶控制与使用了第二地图的自动驾驶控制相比，即使速度高某种程度，脱离弯道的可能性也小。因此，自动驾驶ECU在使用第一地图生成行驶计划的情况下，与使用第二地图生成行驶计划的情况相比，会增大上限速度。这样，自动驾驶装置在存储于地图的内容数量多的情况下，与存储于地图的内容数量少的情况相比，能够缓和速度的限制。
以下，对根据地图来切换速度的自动驾驶装置的详细内容进行说明。图16是表示行驶计划生成处理的一个例子的流程图。图16所示的流程图例如作为图7的行驶计划生成处理(S30)由自动驾驶装置执行。自动驾驶装置可以是自动驾驶装置1～自动驾驶装置1C中的任一个自动驾驶装置。以下，以自动驾驶装置1A为代表来进行说明。
如图16所示，作为判定处理(S110)，自动驾驶装置1A的自动驾驶ECU27A判定选择出的地图是否是第一地图24A。
在判定为检测出的地图是第一地图24A的情况下(S110：是)，作为上限速度缓和处理(S112)，自动驾驶ECU27A使预先决定的基准上限速度增加规定值。规定值被预先决定，例如是5[km/h]～10[km/h]。
在上限速度缓和处理(S112)结束了的情况下，或者判定为检测出的地图不是第一地图24A的情况下(S110：否)，作为计划生成处理(S114)，自动驾驶ECU27A使用上限速度生成行驶计划。若计划生成处理(S114)结束，则图16所示的流程图结束。这样，自动驾驶装置也可以根据地图来改变创建行驶计划时使用的上限速度。
另外，如上所述，使用了第一地图的自动驾驶控制与使用了第二地图的自动驾驶控制相比，即使速度高某种程度，脱离弯道的可能性也较小。因此，使用第一地图进行自动驾驶的情况与使用第二地图进行自动驾驶的情况比较，自动驾驶装置可以减少报告脱离车道的警报的频率。

Claims (7)

1.一种自动驾驶装置，是进行车辆的自动驾驶的自动驾驶装置，其中，具备：
第一地图，将第一内容以及第二内容分别与位置建立了关联；
第二地图，将上述第一内容与位置建立了关联，而未将上述第二内容作为收录对象；
选择部，基于规定条件来选择上述第一地图以及上述第二地图的任一方；以及
控制部，使用由上述选择部选择出的地图来进行上述车辆的自动驾驶，
上述选择部选择上述第一地图以及上述第二地图中的更新时间新的地图，
在第一位置进行使用了上述第一地图的自动驾驶的情况下，上述控制部基于收录于上述第一地图的与上述第一位置对应的上述第一内容以及上述第二内容，以第一方法决定上述车辆的自动驾驶所需的信息，
在第二位置进行使用了上述第二地图的自动驾驶的情况下，上述控制部基于收录于上述第二地图的与上述第二位置对应的上述第一内容、和表示不存在收录于上述第二地图的与上述第二位置对应的上述第二内容这一情况的信息，以与上述第一方法相同的方法决定上述车辆的自动驾驶所需的信息。
2.一种自动驾驶装置，是进行车辆的自动驾驶的自动驾驶装置，其中，具备：
第一地图，将第一内容以及第二内容分别与位置建立了关联；
第二地图，将上述第一内容与位置建立了关联，而未将上述第二内容作为收录对象；
计测部，借助通信对上述车辆的位置进行计测；以及
决定部，基于由上述计测部计测出的上述车辆的位置来决定上述第一地图以及上述第二地图的行驶预定区间；
选择部，基于规定条件来选择上述第一地图以及上述第二地图的任一方；
控制部，使用由上述选择部选择出的地图来进行上述车辆的自动驾驶，
上述选择部选择上述第一地图以及上述第二地图中的上述行驶预定区间所含的内容的数量多的地图，
在第一位置进行使用了上述第一地图的自动驾驶的情况下，上述控制部基于收录于上述第一地图的与上述第一位置对应的上述第一内容以及上述第二内容，以第一方法决定上述车辆的自动驾驶所需的信息，
在第二位置进行使用了上述第二地图的自动驾驶的情况下，上述控制部基于收录于上述第二地图的与上述第二位置对应的上述第一内容、和表示不存在收录于上述第二地图的与上述第二位置对应的上述第二内容这一情况的信息，以与上述第一方法相同的方法决定上述车辆的自动驾驶所需的信息。
3.根据权利要求1所述的自动驾驶装置，其中，还具备：
计测部，借助通信对上述车辆的位置进行计测；以及
决定部，基于由上述计测部计测出的上述车辆的位置来决定上述第一地图以及上述第二地图的行驶预定区间，
在上述第一地图的更新时间比上述第二地图的更新时间新、并且上述第一地图的上述行驶预定区间所含的上述第一内容的数量比上述第二地图的上述行驶预定区间所含的上述第一内容的数量少的情况下，上述选择部计算上述第一地图以及上述第二地图的上述行驶预定区间所含的上述第一内容的数量之差，
在上述差是阈值以上的情况下，选择上述第一地图，
在上述差小于阈值的情况下，选择上述第二地图。
4.一种自动驾驶装置，是进行车辆的自动驾驶的自动驾驶装置，其中，具备：
第一地图，将第一内容以及第二内容分别与位置建立了关联；
第二地图，将上述第一内容与位置建立了关联，而未将上述第二内容作为收录对象；
选择部，基于规定条件来选择上述第一地图以及上述第二地图的任一方；
历史记录数据库，将由上述选择部选择出的地图与和超控的有无相关的历史记录信息建立了关联；
以及控制部，使用由上述选择部选择出的地图来进行上述车辆的自动驾驶，上述选择部参照上述历史记录数据库，选择上述第一地图以及上述第二地图中的超控产生率小的地图，
在第一位置进行使用了上述第一地图的自动驾驶的情况下，上述控制部基于收录于上述第一地图的与上述第一位置对应的上述第一内容以及上述第二内容，以第一方法决定上述车辆的自动驾驶所需的信息，
在第二位置进行使用了上述第二地图的自动驾驶的情况下，上述控制部基于收录于上述第二地图的与上述第二位置对应的上述第一内容、和表示不存在收录于上述第二地图的与上述第二位置对应的上述第二内容这一情况的信息，以与上述第一方法相同的方法决定上述车辆的自动驾驶所需的信息。
5.根据权利要求4所述的自动驾驶装置，其中，
上述选择部选择上述第一地图以及上述第二地图中的规定期间的上述超控产生率小的地图。
6.一种自动驾驶装置，是进行车辆的自动驾驶的自动驾驶装置，其中，具备：
第一地图，将第一内容以及第二内容分别与位置建立了关联；
第二地图，将上述第一内容与位置建立了关联，而未将上述第二内容作为收录对象；
选择部，基于规定条件来选择上述第一地图以及上述第二地图的任一方；
历史记录数据库，将由上述选择部选择出的地图与和超控的有无相关的历史记录信息建立了关联；以及
控制部，使用由上述选择部选择出的地图来进行上述车辆的自动驾驶，上述选择部参照上述历史记录数据库，选择上述第一地图以及上述第二地图中的、在最近的行驶时超控次数是0的地图，
在第一位置进行使用了上述第一地图的自动驾驶的情况下，上述控制部基于收录于上述第一地图的与上述第一位置对应的上述第一内容以及上述第二内容，以第一方法决定上述车辆的自动驾驶所需的信息，
在第二位置进行使用了上述第二地图的自动驾驶的情况下，上述控制部基于收录于上述第二地图的与上述第二位置对应的上述第一内容、和表示不存在收录于上述第二地图的与上述第二位置对应的上述第二内容这一情况的信息，以与上述第一方法相同的方法决定上述车辆的自动驾驶所需的信息。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的自动驾驶装置，其中，
上述控制部在不超过规定的上限速度的范围生成车辆行驶的行驶计划，
在使用上述第一地图生成行驶计划的情况下，与使用上述第二地图生成行驶计划情况相比，上述控制部增大上述上限速度。
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Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9321461B1 (en) * 2014-08-29 2016-04-26 Google Inc. Change detection using curve alignment
JP6780611B2 (ja) 2017-08-25 2020-11-04 トヨタ自動車株式会社 自動運転装置
US10890663B2 (en) * 2018-06-28 2021-01-12 Zoox, Inc. Loading multi-resolution maps for localization
US11422259B2 (en) 2018-06-28 2022-08-23 Zoox, Inc. Multi-resolution maps for localization
JPWO2020217714A1 (ja) * 2019-04-26 2021-05-06 株式会社Otsl 推定システム、推定装置、推定方法及びコンピュータプログラム
WO2021002219A1 (ja) * 2019-07-03 2021-01-07 日立オートモティブシステムズ株式会社 車両制御装置
DE102019213612A1 (de) * 2019-09-06 2021-03-11 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Betreiben eines automatisierten Fahrzeugs
JP7272291B2 (ja) 2020-01-27 2023-05-12 トヨタ自動車株式会社 車両制御システム
JP7192828B2 (ja) * 2020-05-19 2022-12-20 トヨタ自動車株式会社 地図選択装置及び地図選択用コンピュータプログラム
JP7287353B2 (ja) 2020-06-11 2023-06-06 トヨタ自動車株式会社 位置推定装置及び位置推定用コンピュータプログラム

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101246010A (zh) * 2007-02-13 2008-08-20 爱信艾达株式会社 车道判定装置以及车道判定方法
CN102128627A (zh) * 2010-01-19 2011-07-20 北京四维图新科技股份有限公司 电子地图的差异分析方法及差异分析装置
CN105051494A (zh) * 2013-03-15 2015-11-11 苹果公司 具有若干个用户界面的地图绘制应用程序
JP2016048210A (ja) * 2014-08-28 2016-04-07 株式会社ゼンリン 車両位置特定装置、運転支援装置およびデータ構造

Family Cites Families (56)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6615133B2 (en) * 2001-02-27 2003-09-02 International Business Machines Corporation Apparatus, system, method and computer program product for determining an optimum route based on historical information
JP4682870B2 (ja) 2006-02-24 2011-05-11 株式会社デンソー 運転支援装置
JP5125400B2 (ja) 2007-10-19 2013-01-23 トヨタ自動車株式会社 車両走行制御装置
JP5286214B2 (ja) 2009-09-30 2013-09-11 日立オートモティブシステムズ株式会社 車両制御装置
JP5552339B2 (ja) 2010-03-12 2014-07-16 トヨタ自動車株式会社 車両制御装置
JP2012117967A (ja) * 2010-12-02 2012-06-21 Alpine Electronics Inc ナビゲーションシステム
CA2854274C (en) 2011-11-09 2015-10-13 Hitachi, Ltd. Autonomous travel system
US9400183B1 (en) * 2011-11-10 2016-07-26 Google Inc. Method and apparatus to transition between levels using warp zones
KR101703144B1 (ko) * 2012-02-09 2017-02-06 한국전자통신연구원 차량의 자율주행 장치 및 그 방법
US8521352B1 (en) 2012-05-07 2013-08-27 Google Inc. Controlling a vehicle having inadequate map data
EP2849166B1 (en) 2012-05-09 2020-08-26 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Driving assist device
US9669828B2 (en) 2012-06-01 2017-06-06 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Cooperative driving and collision avoidance by distributed receding horizon control
US10127810B2 (en) * 2012-06-07 2018-11-13 Zoll Medical Corporation Vehicle safety and driver condition monitoring, and geographic information based road safety systems
DE112012006532B4 (de) 2012-06-15 2019-01-24 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Verfolgungssteuerungsvorrichtung
US9633564B2 (en) * 2012-09-27 2017-04-25 Google Inc. Determining changes in a driving environment based on vehicle behavior
US8977499B1 (en) 2013-11-22 2015-03-10 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Auditory interface for automated driving system
JP6369028B2 (ja) * 2014-01-27 2018-08-08 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 経路探索システム、経路探索方法及びコンピュータプログラム
JP6467773B2 (ja) * 2014-02-25 2019-02-13 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 経路探索システム、経路探索方法及びコンピュータプログラム
JP5949814B2 (ja) * 2014-03-06 2016-07-13 トヨタ自動車株式会社 自律移動ロボット、及びその制御方法
US9460624B2 (en) 2014-05-06 2016-10-04 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Method and apparatus for determining lane identification in a roadway
JP2016060219A (ja) 2014-09-12 2016-04-25 アイシン精機株式会社 車両位置検出装置
KR101877553B1 (ko) * 2014-11-14 2018-07-11 한국전자통신연구원 차량 자율주행 시스템 및 이를 이용한 차량 주행 방법
US9243440B1 (en) 2014-11-26 2016-01-26 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Systems and methods for altering one or more vehicle functions
JP6356584B2 (ja) 2014-11-28 2018-07-11 株式会社デンソー 予測進路推定装置
JP6112123B2 (ja) 2015-01-19 2017-04-12 トヨタ自動車株式会社 自動運転装置
JP6542533B2 (ja) * 2015-01-26 2019-07-10 三菱電機株式会社 車両走行制御システム
US20160231746A1 (en) * 2015-02-06 2016-08-11 Delphi Technologies, Inc. System And Method To Operate An Automated Vehicle
WO2016130719A2 (en) * 2015-02-10 2016-08-18 Amnon Shashua Sparse map for autonomous vehicle navigation
JP6191633B2 (ja) 2015-02-20 2017-09-06 トヨタ自動車株式会社 運転支援装置
JP5997797B2 (ja) 2015-03-03 2016-09-28 富士重工業株式会社 車両の地図データ処理装置
JP6082415B2 (ja) 2015-03-03 2017-02-15 富士重工業株式会社 車両の走行制御装置
JP6791616B2 (ja) 2015-04-27 2020-11-25 トヨタ自動車株式会社 自動運転車両システム
DE102015218042A1 (de) * 2015-09-21 2017-03-23 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Verfahren und Vorrichtung zum Betreiben eines Fahrzeugs und Fahrerassistenzsystem
US10030978B2 (en) 2016-01-17 2018-07-24 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. System and method for detection of surrounding vehicle lane departure
JP6380422B2 (ja) * 2016-02-05 2018-08-29 トヨタ自動車株式会社 自動運転システム
JP6323473B2 (ja) 2016-02-25 2018-05-16 トヨタ自動車株式会社 走行制御装置
US9908464B2 (en) 2016-04-10 2018-03-06 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Apprising a driver of confidence in operation of a vehicle
JP6493282B2 (ja) 2016-04-14 2019-04-03 トヨタ自動車株式会社 サーバー及び情報提供装置
JP6508114B2 (ja) 2016-04-20 2019-05-08 トヨタ自動車株式会社 移動体の自動運転制御システム
JP6460058B2 (ja) 2016-07-01 2019-01-30 トヨタ自動車株式会社 車両の制御装置
US10272783B2 (en) 2016-07-15 2019-04-30 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Driver and vehicle responsibility matrix
JP6412070B2 (ja) 2016-08-12 2018-10-24 トヨタ自動車株式会社 運転支援装置及び運転支援方法
JP6642334B2 (ja) 2016-08-25 2020-02-05 トヨタ自動車株式会社 車両制御装置
JP6519555B2 (ja) 2016-08-26 2019-05-29 トヨタ自動車株式会社 情報処理装置
JP6597520B2 (ja) 2016-08-26 2019-10-30 トヨタ自動車株式会社 情報処理装置
JP6693354B2 (ja) 2016-09-08 2020-05-13 トヨタ自動車株式会社 車両用情報提示装置
JP6547969B2 (ja) 2016-11-30 2019-07-24 トヨタ自動車株式会社 車両運転支援装置
CA3058576A1 (en) * 2017-03-31 2018-10-04 Nissan Motor Co., Ltd. Driving control method and driving control device
RU2727907C1 (ru) * 2017-04-12 2020-07-24 Ниссан Мотор Ко., Лтд. Способ управления вождением и устройство управления вождением
US10249193B2 (en) 2017-06-13 2019-04-02 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Hybrid interface selection for heterogeneous vehicular communications
US10576984B2 (en) 2017-07-06 2020-03-03 Toyota Research Institute, Inc. Second stop position for intersection turn
US10429842B2 (en) 2017-07-10 2019-10-01 Toyota Research Institute, Inc. Providing user assistance in a vehicle based on traffic behavior models
US10816975B2 (en) 2017-08-09 2020-10-27 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Autonomous acceleration profile feedback system
US10317908B2 (en) 2017-08-11 2019-06-11 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Peak efficiency recommendation and sharing
JP6780611B2 (ja) 2017-08-25 2020-11-04 トヨタ自動車株式会社 自動運転装置
KR20200100810A (ko) * 2018-02-01 2020-08-26 토르드라이브 아이엔씨 자율 주행을 위한 자차 위치 예측 방법 및 자율 주행 장치

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101246010A (zh) * 2007-02-13 2008-08-20 爱信艾达株式会社 车道判定装置以及车道判定方法
CN102128627A (zh) * 2010-01-19 2011-07-20 北京四维图新科技股份有限公司 电子地图的差异分析方法及差异分析装置
CN105051494A (zh) * 2013-03-15 2015-11-11 苹果公司 具有若干个用户界面的地图绘制应用程序
JP2016048210A (ja) * 2014-08-28 2016-04-07 株式会社ゼンリン 車両位置特定装置、運転支援装置およびデータ構造

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Improving vehicle localization using semantic and pole-like landmarks;M. Sefati 等;《2017 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)》;20170731;第13-19页全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
US11747814B2 (en) 2023-09-05
US20210048824A1 (en) 2021-02-18
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JP2019039831A (ja) 2019-03-14
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JP6780611B2 (ja) 2020-11-04
CN109426261A (zh) 2019-03-05
US10852734B2 (en) 2020-12-01
EP3447597B1 (en) 2021-03-10
US20220121208A1 (en) 2022-04-21
EP3447597A2 (en) 2019-02-27

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