CN109835344B - 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

本发明提供一种能够执行考虑到隧道的出口的那边的天气的驾驶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：摄像部，其对本车辆的周边进行拍摄；检测部，其基于由所述摄像部拍摄到的图像，来检测在隧道内与所述本车辆相向的相向车辆的外观的状态；以及判定部，其基于由所述检测部检测出的所述相向车辆的外观的状态，来判定所述相向车辆的外观的状态是否满足规定条件，在所述相向车辆的外观的状态满足规定条件的情况下，判定为所述隧道的所述本车辆行进的前方的外部是坏天气。

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
在驾驶车辆时，有时通过隧道。在隧道长的情况下，在进入前和出来后天气有时变化。因此，在入口附近为好天气但出口附近的天气成为了雨、雪等坏天气，由此可能产生驾驶变得不稳定的场景。车辆的驾驶员在通过隧道的情况下，通过无线电设备等来收集出口附近的天气信息，并加以注意地驾驶。
以往，已知有如下技术：在通过通信收集到气象信息的结果是判定为降雪的情况下，使刮水器工作(例如参照日本特开2014-15164号公报)。
发明要解决的课题
然而，在隧道内无线电设备的电波差的情况或互联网的通信环境差的情况下，有时不能收集出口附近的天气信息。
发明内容
本发明的方案是考虑到这样的情况而完成的，其目的之一在于提供一种能够执行考虑到隧道的出口的那边的天气的驾驶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)：本发明的一方案的车辆控制装置具备：摄像部，其对本车辆的周边进行拍摄；检测部，其基于由所述摄像部拍摄到的图像，来检测在隧道内与所述本车辆相向的相向车辆的外观的状态；以及判定部，其基于由所述检测部检测出的所述相向车辆的外观的状态，来判定所述相向车辆的外观的状态是否满足规定条件，在所述相向车辆的外观的状态满足规定条件的情况下，判定为所述隧道的所述本车辆行进的前方的外部是坏天气。
(2)：在上述(1)的方案的基础上，在由所述检测部检测出在所述相向车辆上附着有雪的情况下，所述判定部判定为所述隧道的所述本车辆行进的前方的外部是坏天气。
(3)：在上述(1)的方案的基础上，在由所述检测部检测出所述相向车辆的刮水器正在工作的情况下，所述判定部判定为所述隧道的所述本车辆行进的前方的外部是坏天气。
(4)：在上述(1)的方案的基础上，所述检测部还基于由所述摄像部拍摄到的图像，来检测所述相向车辆所存在的相向车道的路面的状态，在由所述检测部检测出所述相向车道的路面湿润的情况下，所述判定部判定为所述隧道的所述本车辆行进的前方的外部是坏天气。
(5)：在上述(1)的方案的基础上，所述判定部对由所述摄像部在所述隧道的入口附近拍摄到的图像的亮度值和在所述隧道的出口附近拍摄到的图像的亮度值进行比较，并基于比较结果来判定所述隧道的所述本车辆行进的前方的外部是否为坏天气。
(6)：在上述(1)的方案的基础上，所述车辆控制装置还具备控制所述本车辆的转向或加减速中的一方或双方的驾驶控制部(151)，在由所述判定部判定为所述隧道的所述本车辆行进的前方的外部是坏天气的情况下，所述驾驶控制部(151)使控制停止。
(7)：在上述(1)的方案的基础上，所述车辆控制装置还具备控制所述本车辆的转向或加减速中的一方或双方的驾驶控制部(151)，在由所述判定部判定为所述隧道的所述本车辆行进的前方的外部是坏天气的情况下，所述驾驶控制部(151)使所述本车辆减速。
(8)：本发明的一方案的车辆控制方法是由搭载于车辆的车载计算机执行的车辆控制方法，其中，所述车辆控制方法使所述车载计算机进行如下处理：基于由对本车辆的周边进行拍摄的摄像部拍摄到的图像，来检测在隧道内与所述本车辆相向的相向车辆的外观的状态；基于检测出的所述相向车辆的外观的状态，来判定所述相向车辆的外观的状态是否满足规定条件；以及在所述相向车辆的外观的状态满足所述规定条件的情况下，判定为所述隧道的所述本车辆行进的前方的外部是坏天气。
(9)：本发明的一方案的存储介质为存储有程序的计算机能够读入的非暂时性存储介质，其中，所述程序使在具备对本车辆的周边进行拍摄的摄像部的车辆上搭载的车载计算机进行如下处理：基于由所述摄像部拍摄到的图像，来检测在隧道内与所述本车辆相向的相向车辆的外观的状态；基于检测出的所述相向车辆的外观的状态，来判定所述相向车辆的外观的状态是否满足规定条件；以及在所述相向车辆的外观的状态满足所述规定条件的情况下，判定为所述隧道的所述本车辆行进的前方的外部是坏天气。
发明效果
根据上述(1)～(9)的方案，不论通信环境如何都能够执行考虑到隧道的出口的那边的天气的驾驶控制。
附图说明
图1是利用了实施方式的车辆控制装置的车辆系统的结构图。
图2是第一控制部及第二控制部的功能结构图。
图3是表示基于推荐车道来生成目标轨道的情形的图。
图4是拍到在相向车辆的车顶上载有白色的物体的情形的图像的一例。
图5是拍到在相向车辆的前风挡玻璃上刮水器正在移动的情形的图像的一例。
图6是拍到相向车道的路面湿润的情形的图像的一例。
图7是拍到隧道入口附近的情形的图像的一例。
图8是拍到隧道出口附近的情形的图像的一例。
图9是表示由第一控制部执行的处理的流程的一例的流程图。
图10是表示由判定部执行的第一判定处理的流程的一例的流程图。
图11是表示由判定部执行的第二判定处理的流程的一例的流程图。
图12是表示由判定部执行的第三判定处理的流程的一例的流程图。
图13是表示由判定部执行的第四判定处理的流程的一例的流程图。
图14是表示由判定部执行的第五判定处理的流程的一例的流程图。
图15是利用了实施方式的车辆控制装置的车辆系统的结构图。
图16是表示实施方式的车辆控制装置的硬件结构的一例的图。
具体实施方式
<第一实施方式>
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。以下，说明适用左侧通行的法规的情况，但在适用右侧通行的法规的情况下，将左右反过来读即可。
[整体结构]
图1是表示利用实施方式的车辆控制装置的车辆系统1的结构图。搭载有车辆系统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。在具备电动机的情况下，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。
车辆系统1例如具备相机10、雷达装置12、探测器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 PositioningUnit)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、设备通过CAN(Controller Area Network)通信线等多路通信线、串行通信线、无线通信网等而彼此连接。图1所示的结构只是一例，可以省略结构的一部分，也可以进一步追加其他的结构。
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在搭载有车辆系统1的车辆(以下称作本车辆M)的任意部位安装有一个或多个。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也可以是立体摄影机。
雷达装置12向本车辆M的周边放射毫米波等电波并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在本车辆M的任意部位安装有一个或多个。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。
探测器14是LIDAR(Light Detection and Ranging)。探测器14向本车辆M的周边照射光并测定散射光。探测器14基于从发光到受光为止的时间来检测到对象的距离。照射的光例如是脉冲状的激光。探测器14在本车辆M的任意部位安装有一个或多个。
物体识别装置16对由相机10、雷达装置12及探测器14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也可以根据需要而将相机10、雷达装置12及探测器14的检测结果直接向自动驾驶控制装置100输出。速度取得部也可以包括雷达装置12。
通信装置20例如利用蜂窝网、Wi-Fi网、Bluetooth(注册商标)、DSRC(DedicatedShort Range Communication)等来与存在于本车辆M的周边的其他车辆进行通信，或者经由无线基地站与各种服务器装置进行通信。
HMI30对本车辆M的乘客提示各种信息，并且接受由乘客进行的输入操作。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、以及检测本车辆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，将第一地图信息54保持于HDD(Hard Disk Drive)、闪存器等存储装置。GNSS接收机51基于从GNSS卫星接收到的信号，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也可以与前述的HMI30一部分或全部共用化。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)到由乘客使用导航HMI52输入的目的地为止的路径(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(Point OfInterest)信息等。由路径决定部53决定的地图上路径向MPU60输出。导航装置50也可以基于由路径决定部53决定的地图上路径，来进行使用了导航HMI52的路径引导。导航装置50例如也可以通过乘客持有的智能手机、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，并取得从导航服务器回复的地图上路径。
MPU60例如作为推荐车道决定部61发挥功能，将第二地图信息62保持于HDD、闪存器等存储装置。推荐车道决定部61将从导航装置50提供的路径分割为多个区段(例如在车辆行进方向上按100[m]进行分割)，并参照第二地图信息62按区段决定推荐车道。推荐车道决定部61进行在从左侧起的第几个车道上行驶这样的决定。
在路径中存在分支部位、汇合部位等的情况下，推荐车道决定部61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。在第二地图信息62中可以包括道路信息、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可以通过使用通信装置20访问其他的装置而随时被更新。
驾驶操作件80例如包括油门踏板、制动踏板、变速杆、转向盘、异形方向盘、操纵杆等操作件。在驾驶操作件80上安装有检测操作量或者操作的有无的传感器，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中的至少一个或全部输出。
自动驾驶控制装置100例如具备第一控制部120和第二控制部160。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。程序可以预先保存于HDD(Hard Disk Drive)、闪存器等存储装置，也可以保存于DVD、CD-ROM等能够装卸的存储介质，并通过将存储介质装配于驱动装置而安装于存储装置。
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150。第一控制部120例如并行地实现基于AI(ArtificialIntelligence：人工智能)实现的功能和基于预先提供的模型实现的功能。例如，“识别交叉路口”的功能通过并行地执行基于深度学习等实现的交叉路口的识别和基于预先提供的条件(存在能够进行图案匹配的信号、道路标志等)实现的识别，并对双方进行评分而综合性地评价来实现。由此，能够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及探测器14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、加速度等的状态。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，并在控制中使用。物体的位置可以通过该物体的重心、角部等代表点来表示，也可以通过表现出的区域来表示。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”(例如是否正进行车道变更或要进行车道变更)。识别部130基于相机10的拍摄图像来识别本车辆M接下来通过的弯道的形状。识别部130将弯道的形状从相机10的拍摄图像转换为实际平面，例如将二维的点列信息、或者使用与其同等的模型表现出的信息作为表示弯道的形状的信息而向行动计划生成部150输出。
识别部130例如识别本车辆M正行驶的车道(行驶车道)。车道的识别结果例如表示相同的行进方向的多个车道中的本车辆M正行驶的车道是在何处。在单车道的情况下，该意旨也可以为识别结果。例如，识别部130对从第二地图信息62得到的道路划分线的图案(例如实线与虚线的排列)和从由相机10拍摄到的图像识别出的本车辆M的周边的道路划分线的图案进行比较，由此来识别行驶车道。识别部130不限于识别道路划分线，可以通过识别包括道路划分线、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，也可以加进从导航装置50取得的本车辆M的位置、由INS处理的处理结果。识别部130识别暂时停止线、障碍物、红灯、收费站、其他的道路事项。
在识别行驶车道时，识别部130识别本车辆M相对于行驶车道的位置、姿态。识别部130例如也可以识别本车辆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，来作为本车辆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识别本车辆M的基准点相对于行驶车道的任一侧端部(道路划分线或道路边界)的位置等，来作为本车辆M相对于行驶车道的相对位置。
在上述的识别处理中，识别部130也可以将识别精度导出并作为识别精度信息而向行动计划生成部150输出。例如，识别部130基于在一定期间中能够识别出道路划分线的频率，来生成识别精度信息。
识别部130具备隧道识别部140。隧道识别部140具备时机判定部142、状态检测部144及判定部146。关于这些结构，在后面进行叙述。
行动计划生成部150决定在自动驾驶中顺次执行的事件，以便原则上在由推荐车道决定部61决定的推荐车道上行驶，而且能够应对本车辆M的周边状况。在事件中，例如存在以恒定速度在相同的行驶车道上行驶的定速行驶事件、追随于前行车辆的追随行驶事件、赶超前行车辆的赶超事件、进行用于避免与障碍物的接近的制动及/或转向的避免事件、在弯道上行驶的弯道行驶事件、通过交叉路口、人行横道、道口等规定的地点的通过事件、车道变更事件、汇合事件、分支事件、自动停止事件、用于结束自动驾驶而向手动驾驶切换的接管事件等。
行动计划生成部150根据起动的事件来生成本车辆M将来行驶的目标轨道。关于各功能部的详细情况，在后面叙述。目标轨道例如包括速度要素。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)本车辆M应该到达的地点，与此不同，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来生成。轨道点也可以是每隔规定的采样时间的在该采样时刻下的本车辆M应该到达的位置。在该情况下，目标速度、目标加速度的信息以轨道点的间隔来表现。
图3是表示基于推荐车道来生成目标轨道的情形的图。如图所示，推荐车道设定为适于沿着直至目的地的路径行驶。
当来到推荐车道的切换地点的规定距离(可以根据事件的种类来决定)的跟前时，行动计划生成部150起动通过事件、车道变更事件、分支事件、汇合事件等。在各事件的执行中需要躲避障碍物的情况下，如图所示那样生成躲避轨道。
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150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150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与基于从目标轨道的偏离进行的反馈控制组合而执行。
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、以及对它们进行控制的ECU。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，将与制动操作相应的制动转矩向各车轮输出。制动装置210也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来作为备用。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，从而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。
接着，详细地说明识别部130所包含的隧道识别部140的各结构。
时机判定部142判定本车辆M是否正在隧道的入口附近或出口附近行驶。例如，时机判定部142对本车辆M的位置及路径与第二地图信息62进行比较，从而在本车辆M到达距隧道的入口或出口规定距离的跟前的情况下，判定为本车辆M正在隧道的入口附近或出口附近行驶。时机判定部142也可以基于由相机10拍摄到的图像，通过图案匹配等方法来识别处于本车辆M的行进方向的前方的隧道的入口的形状或出口的形状，并基于识别出的隧道的大小等来判定本车辆M是否已到达距隧道的入口或出口规定距离的跟前。时机判定部142在判定为本车辆M正在入口附近或出口附近行驶的情况下，将判定结果向状态检测部144输出。
状态检测部144基于由相机10拍摄到的图像，来检测在隧道内与本车辆M对应的相向车辆m的状态。例如，状态检测部144通过解析由相机10拍摄到的图像中的由时机判定部142判定出的时机的前后的帧的图像，来检测相向车辆m的状态。在状态检测部144检测的相向车辆m的状态中，例如包括在相向车辆m的车顶上载有雪的状态、相向车辆m的车身湿润的状态、在相向车辆m的前风挡玻璃上刮水器正在移动的状态等。
状态检测部144例如利用深度学习等机械学习的方法来检测相向车辆m的状态。状态检测部144可以通过图案匹配等模型化的方法来检测相向车辆m的状态，也可以并行地执行机械学习的方法和模型化的方法。状态检测部144在检测出预先决定为判定对象的相向车辆m的状态的情况下，将表示该意旨的信息向判定部146输出。
图4及图5是由相机10拍摄到的图像的一例。图4是拍到在相向车辆m的车顶上载有雪SN的情形的图像301的一例。图5是拍到在相向车辆m的前风挡玻璃上刮水器WP正在移动的情形的图像302的一例。状态检测部144使用上述那样的方法，并基于图像301来检测在相向车辆m的车顶上载有雪的状态。状态检测部144使用上述那样的方法，并基于图像302来检测相向车辆m的刮水器正在工作的状态。
状态检测部144也可以基于由相机10拍摄到的图像，来检测相向车辆m所存在的相向车道的路面的状态。例如，状态检测部144导出拍摄图像中的相当于本车辆M行驶的本车道的区域的亮度的平均值Bv11和相当于相向车道的区域的亮度的平均值Bv12，并对导出的本车道的亮度的平均值Bv11和相当于相向车道的区域的亮度的平均值Bv12进行比较，从而在亮度值之差为阈值以上的情况下，检测出相向车道的路面为湿润的状态、或者冻结的状态。图6是拍到相向车道的路面湿润的情形的图像303的一例。在由相机10拍摄到图6所示那样的图像303的情况下，状态检测部144将表示相向车道湿润的意旨的信息向判定部146输出。
状态检测部144也可以基于由相机10拍摄到的图像，来检测本车辆M行进的隧道出口的那边的状态。例如，状态检测部144基于在隧道的入口附近拍摄到的图像的规定区域的亮度的平均值与在隧道的出口附近拍摄到的图像的规定区域的亮度的平均值之差，来检测隧道的出口的那边的明亮度比隧道的入口的跟前的明亮度暗的情况。
在此，参照图7及图8，说明基于在隧道的入口附近及出口附近拍摄到的图像的规定区域的亮度差，来检测隧道出口的那边的状态的一例。图7是拍到隧道入口附近的情形的图像304的一例。图8是拍到隧道出口附近的情形的图像305的一例。作为图像304(或者图像305)，例如是本车辆M在抵达距隧道的入口规定距离的跟前(或者距隧道的出口规定距离的跟前)的时机拍摄到的图像。时机判定部142也可以根据图像整体中的隧道的大小、形状的比例，来取得距隧道的入口规定距离的跟前(或者距隧道的出口规定距离的跟前)的图像。
首先，状态检测部144在图像304中判别拍到隧道的入口的那边的内部图像区域304a和拍到除此以外的隧道周边的风景的外界图像区域304b。例如，状态检测部144导出图像304整体的像素的亮度值，并取得相邻的像素彼此的亮度值之差成为规定值以上的边界线。状态检测部144将由该边界线区分的区域中的亮度的平均值低的一方识别为内部图像区域304a，将亮度的平均值高的一方识别为外界图像区域304b。然后，状态检测部144取得外界图像区域304b的亮度的平均值Bv21。状态检测部144在图像305中判别拍到隧道的出口的那边的风景的外界图像区域305a与拍到除此以外的隧道的内部的内部图像区域305b。例如，状态检测部144导出图像305整体的像素的亮度值，并取得相邻的像素彼此的亮度值之差成为规定值以上的边界线。状态检测部144将由该边界线区分的区域中的亮度的平均值高的一方识别为外界图像区域305a，将亮度的平均值低的一方识别为内部图像区域305b。然后，状态检测部144取得外界图像区域305a的亮度的平均值Bv22。状态检测部144对导出的亮度的平均值Bv21与亮度的平均值Bv22进行比较，在两者之差为阈值以上的情况下，将表示该意旨的信息向判定部146输出。状态检测部144不限定于对图像的一部分的亮度值进行比较，也可以对隧道的入口附近的图像整体的亮度的平均值与隧道的出口附近的图像整体的亮度的平均值进行比较。
判定部146基于由状态检测部144检测的检测结果(相向车辆m的状态、相向车道的状态、隧道出口的那边的状态等)，来判定隧道的本车辆M行进的前方的外部是否为坏天气。例如，当满足(A)在相向车辆m上附着有雪的情况、(B)相向车辆m湿润的情况、或者(C)相向车辆m的刮水器正在工作的情况中的任一条件、或者多个条件的情况下，判定部146判定为隧道的本车辆M行进的前方的外部是坏天气。判定部146也可以基于由状态检测部144检测的检测结果来导出判定结果的确信度，并将导出的确信度向坏天气时控制部151输出。例如，判定部146导出与(A)～(C)的状态中的检测出的状态的个数相应的分数，并将导出的分数作为确信度而向坏天气时控制部151输出。
在检测出相向车道的路面湿润或冻结的情况下，判定部146判定为隧道的本车辆M行进的前方的外部是坏天气。判定部146也可以根据湿润或冻结的路面的长度来导出确信度，并将导出的确信度向坏天气时控制部151输出。例如，确信度可以根据湿润或冻结的情况被持续检测出的长度来决定，也可以根据从湿润或冻结的情况被最先检测出的位置到隧道的出口的距离来决定。
而且，在隧道的入口附近拍摄到的图像中的外界图像区域的亮度的平均值与在隧道的出口附近拍摄到的图像中的外界图像区域的亮度的平均值之差为阈值以上的情况下(即，在由状态检测部144检测出隧道的出口的那边的明亮度比隧道的入口的跟前的明亮度暗的状态的情况下)，判定部146判定为隧道的本车辆M行进的前方的外部是坏天气。判定部146也可以根据亮度的平均值之差来导出确信度，并将导出的确信度向坏天气时控制部151输出。例如，在亮度的平均值之差大的情况下，与亮度的平均值之差小的情况相比，判定部146增大确信度。
判定部146也可以通过将上述多个判定方法组合来提高判定结果的可靠性。关于组合的例子，在后面进行叙述。
接着，对行动计划生成部150所包含的坏天气时控制部151进行详细地说明。在由判定部146判定为隧道的本车辆M行进的前方的外部是坏天气的情况下，坏天气时控制部151停止自动驾驶控制，并切换为手动驾驶控制。也可以是，在由判定部146判定为隧道的本车辆M行进的前方的外部是坏天气的情况下，坏天气时控制部151执行使本车辆M减速的控制。
例如，坏天气时控制部151控制制动装置210，以使通过隧道的出口之后的速度成为规定速度以下。
在由判定部146导出确信度的情况下，坏天气时控制部151也可以根据导出的确信度来执行上述的控制。例如，坏天气时控制部151也可以在确信度为0的情况下，不执行上述的控制，在确信度比0大的情况下，执行上述的控制。在确信度比0大的情况下，坏天气时控制部151也可以根据确信度来变更控制量、控制时机。例如，在确信度低的情况下，与确信度高的情况相比，延迟控制时机或者减少减速量。
接着，参照图9来说明由第一控制部120进行的处理例。图9是表示由第一控制部120执行的处理的流程的一例的流程图。
首先，时机判定部142判定是否已到达距隧道的入口规定距离的跟前(步骤S1)。在未到达距隧道的入口规定距离的跟前的情况下，时机判定部142反复进行处理，直至到达为止。在到达距隧道的入口规定距离的跟前的情况下，状态检测部144根据需要来执行隧道的入口处的准备处理(步骤S3)。这在采用需要在入口处拍摄图像的状态检测处理方法的情况下执行。关于详细情况，在后面进行叙述。
接下来，时机判定部142判定是否已到达距隧道的出口规定距离的跟前(步骤S5)。在判定为未到达距隧道的出口规定距离的跟前的情况下，时机判定部142反复进行处理，直到判定为到达为止。在判定为到达距隧道的出口规定距离的跟前的情况下，状态检测部144执行状态检测处理(步骤S7)。然后，判定部146基于由状态检测部144检测的检测结果，来进行隧道的本车辆M行进的前方的外部是否为坏天气的判定处理(步骤S9)。
然后，坏天气时控制部151判定由判定部146判定的判定结果是否为表示是坏天气的情况的结果(步骤S11)。在由判定部146判定的判定结果为表示是坏天气的情况的结果时，坏天气时控制部151使自动驾驶控制停止，或者使本车辆M减速(步骤S13)。在由判定部146判定的判定结果为表示不是坏天气的情况的结果时，坏天气时控制部151不执行任何处理。
接着，参照图10～14来说明由判定部146进行的处理例。图10～14是表示由判定部146执行的处理的流程的一例的流程图。以下，参照各图来分别说明不同的第一～五判定处理。状态检测部144通过图10～14中的任一处理来检测状态(相向车辆m的状态、相向车道的状态、隧道出口的那边的状态等)(与图9的步骤S7相当)。判定部146通过图10～14中的任一处理来判定隧道的出口的那边是否为坏天气(与图9的步骤S9相当)。
首先，参照图10来说明由判定部146进行的第一判定处理。在到达距隧道的入口规定距离的跟前的情况下，状态检测部144取得由相机10拍摄到的图像中的在隧道的入口附近对本车辆M的周边进行拍摄得到的图像(例如图像304)，并基于取得的图像304来导出外界图像区域304b的亮度的平均值Bv21(步骤S101)。该处理与图9的步骤S3相当。接下来，在到达距隧道的出口规定距离的跟前的情况下，状态检测部144取得由相机10拍摄到的图像中的在隧道的出口附近对本车辆M的周边进行拍摄得到的图像(例如图像305)，并基于取得的图像305来导出外界图像区域305a的亮度的平均值Bv22(步骤S103)。
然后，判定部146判定在步骤S101中导出的亮度的平均值Bv21与在步骤S105中导出的亮度的平均值Bv22之差是否为阈值以上(步骤8105)。在亮度的平均值之差为阈值以上的情况下，判定部146判定为隧道的出口的前方是坏天气(步骤S107)。另一方面，在亮度的平均值之差不是阈值以上的情况下，判定部146判定为隧道的出口的前方不是坏天气。
接着，参照图11，来说明由判定部146进行的第二判定处理。在到达距隧道的出口规定距离的跟前的情况下，状态检测部144检测相向车辆m的状态(步骤S201)。然后，判定部146判定是否由状态检测部144检测出了在相向车辆m上附着有雪的状态(步骤S203)。
在判定为检测出在相向车辆m上附着有雪的状态的情况下，判定部146判定为隧道的出口的前方是坏天气(步骤S205)。另一方面，在判定为未检测出在相向车辆m上附着有雪的状态的情况下，判定部146判定是否由状态检测部144检测出相向车辆m湿润的状态(步骤S207)。在判定为检测出相向车辆m湿润的状态的情况下，判定部146判定为隧道的出口的前方是坏天气(步骤S205)。另一方面，在判定为未检测出相向车辆m湿润的状态的情况下，判定部146判定是否由状态检测部144检测出相向车辆m的刮水器正工作的状态(步骤S209)。在判定为检测出相向车辆m的刮水器正工作的状态的情况下，判定部146判定为隧道的出口的前方是坏天气(步骤S205)。另一方面，在判定为未检测出相向车辆m的刮水器正工作的状态的情况下，判定部146结束处理。
接着，参照图12来说明由判定部146进行的第三判定处理。该第三判定处理是基于相向车辆m的状态来导出确信度的例子。对与第二判定处理中的处理同样的处理标注同一符号，并省略详细的说明。说明中出现的分数P1～P3在初始状态下为0。
判定部146在步骤S203中判定为检测出在相向车辆m上附着有雪的状态的情况下，对分数P1加1(步骤S206)。接下来，判定部146在步骤S203中无论是判定为检测出在相向车辆m上附着有雪的状态的情况还是并非如此的情况，均判定是否检测出相向车辆m湿润的状态(步骤S207)。在判定为检测出相向车辆m湿润的状态的情况下，判定部146对分数P2加1(步骤S208)。接下来，判定部146在步骤S207中无论是判定为检测出相向车辆m湿润的状态的情况还是并非如此的情况，均判定是否检测出相向车辆m的刮水器正在工作的状态(步骤S209)。在判定为检测出相向车辆m的刮水器正在工作的状态的情况下，判定部146对分数P3加1(步骤S210)。接下来，判定部146对分数P1～P3进行合计，并将通过合计得到的合计分数(确信度)向坏天气时控制部151输出(步骤S211)。
之后，判定部146对分数P1～P3的值进行复位。
在如第三判定处理那样由判定部146导出确信度的情况下，坏天气时控制部151也可以对图9的步骤S5的处理进行变更而判定确信度是否为0，在判定为确信度不是0的情况下，执行图9的步骤S7的处理。在判定为确信度不是0的情况下，坏天气时控制部151也可以对图9的步骤S7的处理进行变更而执行与确信度相应的控制。
接着，参照图13，来说明由判定部146进行的第四判定处理。在到达距隧道的出口规定距离的跟前的情况下，状态检测部144检测相向车道的路面状态(步骤S301)。然后，判定部146判定是否由状态检测部144检测出相向车道的路面湿润的状态(或者冻结)(步骤S303)。在判定为检测出相向车道的路面湿润的状态的情况下，判定部146判定为隧道的出口的前方是坏天气(步骤S305)。另一方面，在判定为未检测出相向车道的路面湿润的状态的情况下，判定部146结束处理。
接着，参照图14来说明由判定部146进行的第五判定处理。第五判定处理是使第四判定处理与第二判定处理组合得到的处理，对与第二判定处理中的处理同样的处理，标注同一符号并省略详细的说明。
在到达距隧道的出口规定距离的跟前的情况下，状态检测部144检测相向车辆m的状态和相向车道的路面状态这两方(步骤S202)。然后，判定部146基于由状态检测部144检测的检测结果来执行步骤S203、207、209的处理中的至少一个。在步骤S203中判定为检测出在相向车辆m上附着有雪的状态的情况、在步骤S207中判定为检测出相向车辆m湿润的状态的情况、或者在步骤S209中判定为检测出相向车辆m的刮水器正工作的状态的情况下，判定部146判定在步骤S202中是否由状态检测部144检测出相向车辆的路面湿润的状态(或者冻结的状态)(步骤S204)。在判定为检测出相向车道的路面湿润的状态的情况下，判定部146判定为隧道的出口的前方是坏天气(步骤S205)。另一方面，在步骤S204中判定为未检测出相向车道的路面湿润的状态的情况、以及在步骤S209中判定为未检测出相向车辆m的刮水器正工作的状态的情况下，判定部146结束处理。由此，即便在检测出附着有雪的相向车辆m或湿润的相向车辆m的情况、或者检测出刮水器正工作的相向车辆m的情况下，在隧道的出口附近的路面未湿润时，比隧道的出口附近靠远方侧的地方为坏天气的可能性也高。在这样的情况下，判定部146判定为正降雪、降雨的地方不是隧道的出口附近，且判定为隧道的出口附近的那边不是坏天气。
根据以上说明的本实施方式的车辆控制装置，具备：状态检测部144，其检测在隧道内与本车辆M相向的相向车辆m的状态；以及判定部146，其基于由状态检测部144检测出的相向车辆m的状态，来判定隧道的本车辆M行进的前方的外部是否为坏天气，由此不论通信环境如何都能够取得隧道的出口的那边的天气状况，在隧道的出口的那边为坏天气的情况下，执行与坏天气相应的驾驶控制。例如，通过从自动驾驶控制切换为手动驾驶控制，能够通过驾驶员而变更为慎重的驾驶。通过使本车辆M减速，能够有助于避免滑移等事故。
<第二实施方式>
以下，参照图15来说明具有与上述的第一控制部120同样的功能和结构的识别部130和坏天气时控制部151利用于具备驾驶支援功能的车辆的例子。
图15是在具备驾驶支援功能的车辆中利用了实施方式的车辆控制装置的车辆系统1A的结构图。对与车辆系统1同样的功能和结构省略说明。车辆系统1A例如对车辆系统1具备的结构的一部分进行变更而具备驾驶支援控制单元300。驾驶支援控制单元300具备识别部130和驾驶支援控制部310。驾驶支援控制部310具备坏天气时控制部151。图15所示的结构只是一例，可以省略结构的一部分，也可以进一步追加其他的结构。
驾驶支援控制部310例如具备LKAS(Lane Keeping Assist system)、ACC(Adaptive Cruise Control system)、ALC(Auto Lane Change system)等的功能。例如，驾驶支援控制部310按照坏天气时控制部151的控制来进行自动减速控制，以使通过隧道的出口后的速度成为规定速度以下。驾驶支援控制部310按照坏天气时控制部151的控制而使驾驶支援控制停止，并切换为手动驾驶控制。
根据以上说明的第二实施方式的车辆控制装置，能够起到与第一实施方式同样的效果。
<硬件结构>
上述的实施方式的车辆控制装置例如通过图15所示那样的硬件的结构来实现。图15是表示实施方式的车辆控制装置的硬件结构的一例的图。
车辆控制装置成为通信控制器100-1、CPU100-2、RAM100-3、ROM100-4、闪存器或HDD等二次存储装置100-5、以及驱动装置100-6通过内部总线或专用通信线而相互连接的结构。在驱动装置100-6中装配有光盘等可移动型存储介质。保存于二次存储装置100-5的程序100-5a由DMA控制器(未图示)等在RAM100-3展开，并由CPU100-2执行，由此实现车辆控制装置。CPU100-2参照的程序可以保存于在驱动装置100-6中装配的可移动型存储介质，也可以经由网络NW从其他的装置下载。
上述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；以及
硬件处理器，其执行保存于所述存储装置的程序，
所述硬件处理器通过执行所述程序而进行如下处理：
基于由对本车辆的周边进行拍摄的摄像部拍摄到的图像，来检测在隧道内与所述本车辆相向的相向车辆的外观的状态；以及
基于由所述检测部检测出的所述相向车辆的外观的状态，来判定所述相向车辆的外观的状态是否满足规定条件，在所述相向车辆的外观的状态满足规定条件的情况下，判定为所述隧道的所述本车辆行进的前方的外部是坏天气。
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置换。
例如，也可以是，在由判定部146判定为隧道的出口的那边是坏天气的情况下，坏天气时控制部151将该意旨从HMI30输出而向乘客通知。也可以是，在由判定部146判定为隧道的出口的那边是坏天气的情况下，坏天气时控制部151在使自动驾驶控制、驾驶支援控制停止之前，将该意旨从HMI30输出而向乘客通知。由此，驾驶员能够为手动驾驶做准备。能够知晓本车辆M的减速的理由。
技术方案所记载的检测部例如包括状态检测部144，但也可以进一步包括相机10、雷达装置12、探测器14、或物体识别装置16中的至少任一个。

Claims (9)

1.一种车辆控制装置，其中，
所述车辆控制装置具备：
摄像部，其对本车辆的周边进行拍摄；
检测部，其基于由所述摄像部拍摄到的图像，来检测在隧道内与所述本车辆相向的相向车辆的外观的状态；以及
判定部，其基于由所述检测部检测出的所述相向车辆的外观的状态，来判定所述相向车辆的外观的状态是否满足规定条件，在所述相向车辆的外观的状态满足规定条件的情况下，判定为所述隧道的所述本车辆行进的前方的外部是坏天气。
2.根据权利要求1所述的车辆控制装置，其中，
在由所述检测部检测出在所述相向车辆上附着有雪的情况下，所述判定部判定为所述隧道的所述本车辆行进的前方的外部是坏天气。
3.根据权利要求1所述的车辆控制装置，其中，
在由所述检测部检测出所述相向车辆的刮水器正在工作的情况下，所述判定部判定为所述隧道的所述本车辆行进的前方的外部是坏天气。
4.根据权利要求1所述的车辆控制装置，其中，
所述检测部还基于由所述摄像部拍摄到的图像，来检测所述相向车辆所存在的相向车道的路面的状态，
在由所述检测部检测出所述相向车道的路面湿润的情况下，所述判定部判定为所述隧道的所述本车辆行进的前方的外部是坏天气。
5.根据权利要求1所述的车辆控制装置，其中，
所述判定部对由所述摄像部在所述隧道的入口附近拍摄到的图像的亮度值和在所述隧道的出口附近拍摄到的图像的亮度值进行比较，并基于比较结果来判定所述隧道的所述本车辆行进的前方的外部是否为坏天气。
6.根据权利要求1所述的车辆控制装置，其中，
所述车辆控制装置还具备控制所述本车辆的转向或加减速中的一方或双方的驾驶控制部，
在由所述判定部判定为所述隧道的所述本车辆行进的前方的外部是坏天气的情况下，所述驾驶控制部使控制停止。
7.根据权利要求1所述的车辆控制装置，其中，
所述车辆控制装置还具备控制所述本车辆的转向或加减速中的一方或双方的驾驶控制部，
在由所述判定部判定为所述隧道的所述本车辆行进的前方的外部是坏天气的情况下，所述驾驶控制部使所述本车辆减速。
8.一种车辆控制方法，其是由搭载于车辆的车载计算机执行的车辆控制方法，其中，
所述车辆控制方法使所述车载计算机进行如下处理：
基于由对本车辆的周边进行拍摄的摄像部拍摄到的图像，来检测在隧道内与所述本车辆相向的相向车辆的外观的状态；
基于检测出的所述相向车辆的外观的状态，来判定所述相向车辆的外观的状态是否满足规定条件；以及
在所述相向车辆的外观的状态满足所述规定条件的情况下，判定为所述隧道的所述本车辆行进的前方的外部是坏天气。
9.一种存储介质，其为存储有程序的计算机能够读入的非暂时性存储介质，其中，
所述程序使在具备对本车辆的周边进行拍摄的摄像部的车辆上搭载的车载计算机进行如下处理：
基于由所述摄像部拍摄到的图像，来检测在隧道内与所述本车辆相向的相向车辆的外观的状态；
基于检测出的所述相向车辆的外观的状态，来判定所述相向车辆的外观的状态是否满足规定条件；以及
在所述相向车辆的外观的状态满足所述规定条件的情况下，判定为所述隧道的所述本车辆行进的前方的外部是坏天气。
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