CN110077395B - 自动驾驶系统 - Google Patents

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Abstract

一种安装在车辆上的自动驾驶系统，包括：车辆行为控制装置，车辆行为控制装置被配置成执行对车辆的行为进行控制的车辆行为控制；以及觉醒水平计算装置，觉醒水平计算装置被配置成计算车辆的驾驶员的觉醒水平。低觉醒状态是觉醒水平低于正常状态的状态。车辆行为控制装置执行车辆行为控制，使得车辆周围的另一车辆在低觉醒状态的情况下比在正常状态的情况下更容易地预测或识别车辆的行为。

Description

自动驾驶系统
技术领域
本公开内容涉及控制车辆的自动驾驶的自动驾驶系统。
背景技术
专利文献1公开了一种能够在车辆的自动驾驶与手动驾驶之间切换的车辆控制装置。当从自动驾驶向手动驾驶切换时，车辆控制装置向驾驶员通知自动驾驶将结束。这里，车辆控制装置基于驾驶员状态计算驾驶员的手动驾驶适应程度，并且当手动驾驶适应程度较低时将通知定时提早。相关技术列表
专利文献1：日本未审查专利申请公开第JP-2016-38768号
发明内容
在车辆的自动驾驶期间，自动驾驶系统根据需要请求驾驶员执行操作或者监视周围情况。然而，在驾驶员的觉醒水平低的情况下，驾驶员不能对来自自动驾驶系统的操作请求或监视请求做出响应，或者需要很长时间来响应。
本公开内容的目的是提供一种技术，在车辆的自动驾驶期间当驾驶员的觉醒水平低时，该技术能够减少驾驶员的操作或监视的需要。
第一公开内容涉及一种安装在车辆上的自动驾驶系统。
该自动驾驶系统包括：
车辆行为控制装置，车辆行为控制装置被配置成执行对车辆的行为进行控制的车辆行为控制；以及
觉醒水平计算装置，觉醒水平计算装置被配置成计算车辆的驾驶员的觉醒水平。
低觉醒状态是觉醒水平低于正常状态的状态。
车辆行为控制装置执行车辆行为控制，使得车辆周围的另一车辆在低觉醒状态的情况下比在正常状态的情况下更容易地预测或识别车辆的行为。
除了第一公开内容之外，第二公开内容还具有以下特征。
目标加速度或减速度是在车辆行为控制中车辆的加速度或减速度的目标值。
车辆行为控制装置将低觉醒状态的情况下的目标加速度或减速度设定为低于正常状态的情况下的目标加速度或减速度。
除了第一公开内容之外，第三公开内容还具有以下特征。
减速开始位置是车辆开始减速的位置。
车辆行为控制装置将低觉醒状态的情况下的减速开始位置设定为在正常状态的情况下的减速开始位置的前方。
除了第一公开内容之外，第四公开内容还具有以下特征。
车辆行为控制装置执行车辆行为控制，使得所述另一车辆在低觉醒状态的情况下比在正常状态的情况下更容易地预测或识别车辆的车道改变。
除了第四公开内容之外，第五公开内容还具有以下特征。
车道改变时间是从车道改变的开始到完成的目标时间。
与正常状态的情况相比，在低觉醒状态的情况下，车辆行为控制装置增加车道改变时间。
除了第四公开内容之外，第六公开内容还具有以下特征。
车道改变包括转弯灯闪烁。
与正常状态的情况相比，在低觉醒状态的情况下，车辆行为控制装置增加转弯灯闪烁的持续时间或延续范围。
除了第四公开内容之外，第七公开内容还具有以下特征。
车辆行为控制装置执行转向控制，使得车辆在车道改变期间越过车道边界而移动至相邻车道。
车道边界距离是在开始转向控制之前车辆与车道边界之间的距离。
车辆行为控制装置将低觉醒状态的情况下的车道边界距离设定为小于正常状态的情况下的车道边界距离。
根据本公开内容，车辆行为控制装置执行车辆行为控制，使得另一车辆在低觉醒状态的情况下比在正常状态的情况下更容易地预测或识别该车辆的行为。由于另一车辆以更高的准确度预测或识别该车辆的行为，因此降低了另一车辆太靠近该车辆和/或与该车辆碰撞的可能性。因此，减少了安装在车辆上的自动驾驶系统向驾驶员发出操作请求或监视请求的机会。结果，减少了由驾驶员进行操作或监视的需要。
附图说明
图1是用于说明根据本公开内容的实施方式的自动驾驶系统的概念图；
图2是用于说明由根据本公开内容的实施方式的自动驾驶系统进行的车辆行为控制的概要的概念图；
图3是示意性地示出根据本公开内容的实施方式的自动驾驶系统的配置的框图；
图4是示出根据本公开内容的实施方式的自动驾驶系统的具体配置示例的框图；
图5是示出根据本公开内容的实施方式的自动驾驶系统中使用的驾驶环境信息的示例的框图；
图6是示出本公开内容的实施方式中的操作请求与响应操作的组合的各种示例的概念图；
图7是示出由根据本公开内容的实施方式的自动驾驶系统的控制装置进行的处理的流程图；
图8是用于说明由根据本公开内容的实施方式的自动驾驶系统进行的车辆行为控制的概念图；以及
图9是用于说明由根据本公开内容的实施方式的自动驾驶系统进行的车辆行为控制的概念图。
具体实施方式
下面将参照附图描述本公开内容的实施方式。
1.概述
图1是用于说明根据本实施方式的自动驾驶系统10的概念图。自动驾驶系统10安装在车辆1上并且控制车辆1的自动驾驶。例如，自动驾驶系统10在自动驾驶期间控制车辆1的行为。
此外，在自动驾驶期间，自动驾驶系统10根据需要请求车辆1的驾驶员执行操作或监视周围情况。例如，在存在通过自动驾驶难以处理的事件(例如，道路施工区域、拥挤区域、复杂地形等)的情况下，自动驾驶系统10可以请求驾驶员开始手动驾驶操作。作为另一示例，在周围车辆靠近车辆1的情况下，自动驾驶系统10可以请求驾驶员执行监视，使得驾驶员可以在需要时立即接管驾驶。为了实现平稳的车辆行驶，期望驾驶员对来自自动驾驶系统10的操作请求或监视请求快速地做出响应。
这里，考虑驾驶员的“觉醒水平AL”。觉醒水平AL表示驾驶员的感知(意识)程度。在觉醒水平AL高的情况下，驾驶员能够对来自自动驾驶系统10的操作请求或监视请求快速地做出响应。另一方面，在诸如驾驶员心不在焉、感到昏昏欲睡、正在睡觉等的情况下，觉醒水平AL低。在觉醒水平AL低的情况下，驾驶员不能对来自自动驾驶系统10的操作请求或监视请求做出响应，或者需要很长时间来响应。就平稳的车辆行驶而言，这是不期望的。
鉴于上述内容，本实施方式提供了一种技术，在驾驶员的觉醒水平AL低的情况下，该技术可以减少由驾驶员进行操作或监视的需要。为了减少由驾驶员进行操作或监视的需要，自动驾驶系统10主动地产生其中来自自动驾驶系统10的操作请求或监视请求被抑制的情况。为此，根据本实施方式的自动驾驶系统10根据驾驶员的觉醒水平AL来控制车辆1的行为。
图2是用于说明由根据本实施方式的自动驾驶系统10进行的车辆行为控制的概要的概念图。在图2中，“低觉醒状态”意指觉醒水平AL低于正常状态的状态。例如，低觉醒状态是觉醒水平AL低于阈值的状态，并且正常状态是觉醒水平AL等于或高于阈值的状态。在低觉醒状态的情况下，自动驾驶系统10基于以下观点中的至少之一来执行车辆行为控制，以抑制操作请求或监视请求。
(1)行为预测容易度的增大
自动驾驶系统10执行车辆行为控制，使得车辆1周围的另一车辆在低觉醒状态的情况下比在正常状态的情况下更容易地预测或识别车辆1的行为。车辆1周围的另一车辆预测或识别车辆1的行为的容易度在下文中被称为“行为预测容易度”。自动驾驶系统10执行车辆行为控制，使得与正常状态的情况相比在低觉醒状态的情况下行为预测容易度增大。行为预测容易度的增大使得另一车辆以更高的准确度来预测或识别车辆1的行为，这导致另一车辆太靠近车辆1和/或与车辆1碰撞的可能性降低。因此，减少了安装在车辆1上的自动驾驶系统10向驾驶员发出操作请求或监视请求的机会。结果，减少了由驾驶员进行操作或监视的需要。
(2)安全裕度的增大
自动驾驶系统10执行车辆行为控制，使得在低觉醒状态的情况下比在正常状态的情况下针对周围对象的安全裕度变大。换句话说，与正常状态的情况相比，在低觉醒状态的情况下自动驾驶系统10增大了安全裕度。例如，自动驾驶系统10将低觉醒状态的情况下的车辆间距离设定为大于正常状态的情况下的车辆间距离。由于针对周围对象的安全裕度的增大，因此减少了与周围对象碰撞的可能性。因此，减少了自动驾驶系统10向驾驶员发出操作请求或监视请求的机会。结果，减少了由驾驶员进行操作或监视的需要。
(3)潜在碰撞风险的降低
例如，在合并车道与主线的第一车道合并的情况下，在第一车道中在车道合并点附近碰撞发生概率潜在地很高。因而，在除了车道合并点附近的第一车道之外的车道行驶可以降低碰撞风险。在低觉醒状态的情况下，自动驾驶系统10执行车辆行为控制，使得与正常状态的情况相比降低了潜在碰撞风险。因此，减少了自动驾驶系统10向驾驶员发出操作请求或监视请求的机会。结果，减少了由驾驶员进行操作或监视的需要。
(4)紧急停止容易度的增大
当发生紧急情况(例如，车辆1的机械故障、自动驾驶系统10的异常)时，自动驾驶系统10请求驾驶员开始手动驾驶操作。然而，在驾驶员不能对手动驾驶请求做出响应的低觉醒状态的情况下，自动驾驶系统10使车辆1紧急停止，而不发出手动驾驶请求。鉴于上述内容，在低觉醒状态的情况下，自动驾驶系统10选择在紧急情况下可以容易地使车辆1停止的行驶车道。也就是说，在低觉醒状态的情况下，自动驾驶系统10执行车辆行为控制，使得与正常状态的情况相比紧急停止容易度增大。结果，即使发生紧急情况也可以容易地使车辆1停止，而无需依赖于驾驶员的手动驾驶。因而，减少了由驾驶员进行操作或监视的需要。
(5)控制误差的减小
如果由自动驾驶系统10进行的车辆行为控制中的控制误差增大，则更可能需要驾驶员干预。鉴于上述内容，在低觉醒状态的情况下，自动驾驶系统10改变控制增益，使得控制误差被减小。结果，降低了由于控制误差导致的驾驶员干预的可能性。也就是说，减少了由驾驶员进行操作或监视的需要。
根据本实施方式的自动驾驶系统10基于上面例示的观点中的至少之一来执行车辆行为控制。结果，在车辆1的自动驾驶期间在驾驶员的觉醒水平AL低的情况下，可以减少由驾驶员进行操作或监视的需要。在下文中，将更详细地描述根据本实施方式的自动驾驶系统10的配置和由自动驾驶系统10进行的处理。
2.自动驾驶系统
2-1.整体配置示例
图3是示意性地示出根据本实施方式的自动驾驶系统10的配置的框图。自动驾驶系统10包括信息获取装置20、车辆行为控制装置30以及觉醒水平计算装置40。
信息获取装置20获取驾驶环境信息50，驾驶环境信息50指示车辆1的驾驶环境。基于驾驶环境信息50，车辆行为控制装置30在自动驾驶期间控制车辆1的行为。觉醒水平计算装置40计算车辆1的驾驶员的觉醒水平AL。车辆行为控制装置30根据觉醒水平AL执行车辆行为控制。
图4是示出自动驾驶系统10的具体配置示例的框图。自动驾驶系统10装备有控制装置100、GPS(全球定位系统)接收器110、地图数据库120、传感器组130、通信装置140、HMI(人机接口)单元150、响应操作传感器160、驾驶员监视器170和行驶装置180。
控制装置100控制车辆1的自动驾驶。控制装置100是包括处理器和存储装置的微型计算机。控制装置100还被称为ECU(电子控制单元)。由控制装置100进行的自动驾驶控制是通过处理器执行存储在存储装置中的控制程序来实现的。
GPS接收器110接收从多个GPS卫星发送的信号并且基于接收到的信号来计算车辆1的位置和取向。
地图信息被记录在地图数据库120中。地图信息包括以下信息：车道几何形状、车道特征(例如，慢交通车道、速度限制)、自动驾驶允许区域等。
传感器组130检测车辆1周围的情况和车辆1的状态。传感器组130由LIDAR(激光成像检测和测距)、雷达和摄像机例示。另外，传感器组130包括检测车辆1的状态的车辆状态传感器。车辆状态传感器包括检测车辆1的速度的车辆速度传感器、检测车辆1的异常的异常检测传感器等。
通信装置140与车辆1的外部通信。例如，通信装置140执行V2I通信(车辆与基础设施通信)和V2V通信(车辆与车辆通信)。另外，通信装置140可以通过通信网络与管理自动驾驶服务的管理服务器通信。
HMI单元150是用于向驾驶员提供信息并从驾驶员接收信息的接口。更具体地，HMI单元150包括输入装置和输出装置。输入装置由触摸板、开关、麦克风等例示。输出装置由显示装置、扬声器等例示。
响应操作传感器160是用于检测对操作请求做出响应的驾驶员的响应操作的传感器。例如，响应操作传感器160包括用于检测驾驶员是否握住转向盘的转向盘触摸传感器。响应操作传感器160可以包括分别用于检测转向操作、加速操作和制动操作的传感器。
驾驶员监视器170通过成像来检测驾驶员的状态。更具体地，驾驶员监视器170包括成像装置例如红外摄像机。驾驶员监视器170能够通过分析由成像装置获得的图像来检测驾驶员的各种状态。例如，驾驶员监视器170可以检测驾驶员的面部的取向、眼睛的方向以及眼睛睁开/闭合程度。
行驶装置180包括转向装置、驱动装置、制动装置和转弯灯。转向装置使轮子转弯。驱动装置是产生驱动力的动力源。驱动装置由发动机和电动马达例示。制动装置产生制动力。
2-2.信息获取装置
控制装置100通过使用GPS接收器110、地图数据库120、传感器组130、通信装置140、HMI单元150、响应操作传感器160和驾驶员监视器170来获取驾驶环境信息50。
图5示出了本实施方式中的驾驶环境信息50的示例。驾驶环境信息50包括位置取向信息51、地图信息52、传感器检测信息53、递送信息54、驾驶员输入信息55、响应操作信息56以及驾驶员监视器信息57。
位置取向信息51指示车辆1的位置和取向。控制装置100从GPS接收器110获取位置取向信息51。
地图信息52包括以下信息：车道几何形状、车道特征(例如，慢交通车道、速度限制)、自动驾驶允许区域等。控制装置100基于位置取向信息51和地图数据库120来获取车辆1周围的地图信息52。
传感器检测信息53是基于传感器组130的检测结果而获取的信息。更具体地，传感器检测信息53包括关于车辆1周围的目标的目标信息。车辆1周围的目标由周围的车辆、坠落的对象、白线、路边结构、标志等例示。目标信息包括从车辆1观察到的检测目标的相对位置、相对速度等。另外，传感器检测信息53包括由车辆状态传感器检测到的车辆1的状态。控制装置100基于传感器组130的检测结果来获取传感器检测信息53。
递送信息54是通过通信装置140获取的信息。例如，递送信息54包括从基础设施递送的道路交通信息(交通拥堵信息、道路施工区域信息、事故信息、交通规则信息等)。递送信息54可以包括从管理自动驾驶服务的管理服务器递送的信息。控制装置100通过使用通信装置140与车辆1的外部通信来获取递送信息54。
驾驶员输入信息55是由驾驶员通过HMI单元150输入的信息。
响应操作信息56是指示由响应操作传感器160检测到的驾驶员的响应操作的信息。例如，响应操作信息56指示驾驶员是否握住转向盘。
驾驶员监视器信息57是由驾驶员监视器170获取的信息。例如，驾驶员监视器信息57指示驾驶员的面部的取向、眼睛的方向以及眼睛睁开/闭合程度。
可以说，控制装置100、GPS接收器110、地图数据库120、传感器组130、通信装置140、HMI单元150、响应操作传感器160和驾驶员监视器170构成了图3所示的“信息获取装置20”。
2-3.车辆行为控制装置
控制装置100基于驾驶环境信息50控制车辆1的自动驾驶。特别地，控制装置100基于驾驶环境信息50来执行对车辆1的行为进行控制的车辆行为控制。更具体地，控制装置100基于驾驶环境信息50创建车辆行为计划(行驶计划)。然后，控制装置100控制行驶装置180以使车辆1根据车辆行为计划行驶。可以说，控制装置100和行驶装置180构成了图3所示的“车辆行为控制装置30”。
2-4.觉醒水平计算装置
此外，控制装置100计算驾驶员的觉醒水平AL。更具体地，控制装置100可以基于驾驶员监视器信息57计算觉醒水平AL。例如，在驾驶员的眼睛睁开程度变得较小的情况下，觉醒水平AL被计算得较低。作为另一示例，在驾驶员的面部的取向与向前方向之间的角度变得较大的情况下，觉醒水平AL被计算得较低。
作为又一示例，控制装置100可以基于操作请求和响应操作来计算觉醒水平AL。操作请求不只限于上述手动驾驶请求。概括地说，“操作请求”向驾驶员发出请求或提议，并敦促驾驶员执行对请求或提议做出响应的“响应操作”。图6示出了操作请求(X)和响应操作(Y)的组合的各种示例。
例如，控制装置100提议进行车道改变(LC：车道改变)。需要车道改变的情况由车道分支和车道合并例示。可以基于地图信息52识别车道分支和车道合并。控制装置100使用HMI单元150(输出装置)来进行车道改变提议。驾驶员使用HMI单元150(输入装置)来批准或拒绝车道改变提议。也就是说，“车道改变提议”是操作请求，并且对其做出响应的响应操作是“批准/拒绝”。控制装置100可以基于驾驶员输入信息55确定是否执行“批准/拒绝”。
作为另一示例，控制装置100提议超越低速的前行车辆。可以基于传感器检测信息53(具体地，目标信息和车辆速度信息)识别低速的前行车辆。在车道改变提议的情况下，控制装置100进行超车提议，并且驾驶员批准或拒绝超车提议。也就是说，“超车提议”是操作请求，并且对其做出响应的响应操作是“批准/拒绝”。控制装置100可以基于驾驶员输入信息55确定是否执行“批准/拒绝”。
作为又一示例，控制装置100请求驾驶员握住转向盘。握住转向盘在下文中被称为“转向保持”。例如，在车辆1前方存在急弯的情况下，考虑车道偏离的可能性，控制装置100请求驾驶员执行转向保持。可以基于地图信息52(具体地，车道几何形状信息)识别急弯。驾驶员响应于转向保持请求来执行转向保持。也就是说，“转向保持请求”是操作请求，并且对其做出响应的响应操作是“转向保持”。控制装置100可以基于响应操作信息56确定是否执行转向保持。
作为又一示例，控制装置100请求驾驶员开始手动驾驶。需要手动驾驶的情况的示例如下：(a)车辆1到达目的地附近；(b)自动驾驶允许区域终止；(c)存在通过自动驾驶难以处理的事件(例如，道路施工区域、拥挤区域、复杂地形)；等等。可以基于位置取向信息51和地图信息52来识别情况(a)和(b)。可以基于递送信息54来识别道路施工区域和拥挤区域。可以基于地图信息52识别复杂的地形。响应于手动驾驶请求，驾驶员执行手动驾驶操作(例如，转向保持、转向操作、加速操作、制动操作)。也就是说，“手动驾驶请求”是操作请求，并且对其做出响应的响应操作是“手动驾驶操作”。控制装置100可以基于响应操作信息56来确定是否执行手动驾驶操作。
控制装置100测量从发出操作请求到检测到响应操作的响应时间。然后，控制装置100基于响应时间来计算驾驶员的觉醒水平AL。更具体地，随着响应时间变得较长，觉醒水平AL被计算得较低。
可以说，控制装置100、HMI单元150、响应操作传感器160和驾驶员监视器170构成了图3所示的“觉醒水平计算装置40”。
2-5.处理流程
图7是示出由根据本实施方式的自动驾驶系统10的控制装置100进行的处理的流程图。每隔一定周期重复地执行图7所示的流程。
在步骤S10中，控制装置100(觉醒水平计算装置40)计算觉醒水平AL。在后续步骤S20中，控制装置100(车辆行为控制装置30)将觉醒水平AL与阈值进行比较。
当觉醒水平AL等于或高于阈值时(步骤S20；否)，控制装置100将运动计算参数设定为“默认值”(步骤S30)。运动计算参数用于后续步骤S50(对车辆行为计划的计算)。通过设定目标加速度/减速度、加速/减速开始定时等的值来示例运动计算参数。另一方面，当觉醒水平AL低于阈值时(步骤S20；是)，控制装置100将运动计算参数改变为与默认值不同的“调整值”(步骤S40)。
在步骤S50中，控制装置100(车辆行为控制装置30)使用运动计算参数来计算车辆行为计划。车辆行为计划包括在自动驾驶中车辆1的目标轨迹(目标位置和目标速度)。在步骤S60中，控制装置100控制行驶装置180以使车辆1根据车辆行为计划行驶。
3.行为预测容易度的增大
接下来，更详细地描述图2所示的观点(1)。控制装置100(即，车辆行为控制装置30)10执行车辆行为控制，使得车辆1周围的另一车辆在低觉醒状态的情况下比在正常状态的情况下更容易地预测或识别车辆1的行为。换句话说，控制装置100执行车辆行为控制，使得与正常状态的情况相比，在低觉醒状态的情况下行为预测容易度增大。在下文中，将描述用于增大行为预测容易度的各种示例。
3-1.第一示例
如果车辆1迅速地加速或减速，则另一车辆难以预测车辆1此后如何运动。此外，如果车辆1迅速地加速或减速，并且从而车辆1与另一车辆之间的距离迅速减小，则所述另一车辆需要立即执行避让控制以避免碰撞。在这种情况下，不可能确保用于预测或识别车辆1的行为的足够的数据分析时间。结果，所述另一车辆难以预测或识别车辆1的行为。
因此，控制装置100将低觉醒状态的情况下的“目标加速度或减速度”设定为低于正常状态的情况下的目标加速度或减速度。目标加速度或减速度是在车辆行为控制中车辆1的加速度或减速度的目标值，并且是上述运动计算参数的示例。也就是说，目标加速度或减速度的调整值低于默认值。由于目标加速度或减速度变得较低，因此车辆1缓慢地加速或减速。结果，行为预测容易度增大。
3-2.第二示例
在第二示例中，考虑车辆1开始减速的位置。例如，图8示出了车辆1在弯道前方执行减速的情况。弯道开始于车辆1前方的位置PC处。车辆1在弯道开始位置PC前方的减速开始位置PB处开始减速。
例如，控制装置100基于当前车速、弯道开始位置PC处的目标速度和目标减速度来计算减速开始位置PB。在如上述第一示例中那样将目标减速度设定得较低的情况下，减速开始位置PB被设定在正常状态的情况下的减速开始位置的前方。
作为另一示例，控制装置100可以首先设定减速开始位置PB并且然后计算目标减速度。在这种情况下，控制装置100将低觉醒状态的情况下的减速开始位置PB设定为在正常状态的情况下的减速开始位置的前方。结果，低觉醒状态的情况下的目标减速度变得低于正常状态的情况下的目标减速度。
在任一示例中，与第一示例的情况一样，行为预测容易度增大。此外，在减速开始位置PB向上游移动的情况下，车辆1的尾灯的接通定时变得更早。结果，使车辆1减速的意图被更早地传送到后随车辆2。这也有助于行为预测容易度的增大。
3-3.第三示例
在第三示例中，考虑车辆1进行车道改变的情况。图9是用于说明车辆1的车道改变的图。在车道L1中行驶的车辆1将车道改变至与车道L1相邻的车道L2。应该注意，这里的车道改变不仅包括转向控制，而且还包括转弯灯闪烁。控制装置100使指示朝作为车道改变的目标车道的车道L2的方向的转弯灯闪烁。然后，控制装置100执行转向控制，使得车辆1越过车道边界LB从车道L1移动至车道L2。
控制装置100执行车辆行为控制，使得车辆1周围的另一车辆在低觉醒状态的情况下比在正常状态的情况下更容易地预测或识别车辆1的车道改变。例如，与正常状态的情况相比，在低觉醒状态的情况下控制装置100增加“车道改变时间”。车道改变时间是从车道改变的开始到完成的目标时间，并且是上述运动计算参数的另一示例。由于车道改变时间变得较长，因此车辆1缓慢地进行车道改变。结果，行为预测容易度增大。
作为另一示例，与正常状态的情况相比，在低觉醒状态的情况下控制装置100增加“转弯灯闪烁的持续时间或延续范围”。转弯灯闪烁的持续时间或延续范围是上述运动计算参数的另一示例。由于在转向控制开始之前转弯灯闪烁的持续时间增加，因此后随车辆2更容易预测车辆1的车道改变。由于转弯灯闪烁的延续范围增大，因此后随车辆2更容易识别车辆1的车道改变。也就是说，行为预测容易度增大。
作为又一示例，控制装置100将低觉醒状态的情况下的“车道边界距离DB”设定为小于正常状态的情况下的车道边界距离。如图9所示，车道边界距离DB是在开始转向控制以进行车道改变之前车辆1与车道边界LB之间的距离。车道边界距离DB是上述运动计算参数的另一示例。由于车道边界距离DB的减小，因此后随车辆2更容易预测车辆1的车道改变。也就是说，行为预测容易度增大。
3-4.效果
如上所述，控制装置100执行车辆行为控制，使得与正常状态的情况相比，在低觉醒状态的情况下行为预测容易度增大。由于行为预测容易度的增大，另一车辆以更高的准确度预测或识别车辆1的行为，并且因此降低了所述另一车辆太靠近车辆1和/或与车辆1碰撞的可能性。因此，减少了安装在车辆1上的自动驾驶系统10向驾驶员发出操作请求或监视请求的机会。结果，减少了由驾驶员进行操作或监视的需要。
4.安全裕度的增大
接下来，更详细地描述图2所示的观点(2)。控制装置100(车辆行为控制装置30)执行车辆行为控制，使得在低觉醒状态的情况下比在正常状态的情况下针对周围对象的安全裕度变得更大。换句话说，与正常状态的情况相比，在低觉醒状态的情况下控制装置100增大了安全裕度。在下文中，将描述用于增大安全裕度的各种示例。
4-1.第一示例
在计算车辆行为计划时(见图7中的步骤S50)，控制装置100确定车辆1将行驶的行驶车道。例如，每个车道被给出分数作为用于确定行驶车道的标准。分数的设定值是上述运动计算参数的另一示例。通过调整分数的设定值，可以主动地从行驶车道中排除某些车道。
在低觉醒状态的情况下，控制装置100优选地从行驶车道中排除靠近周围对象的车道。靠近周围对象的车道由与墙壁相邻的车道、与拥挤车道相邻的车道、双向车道等例示。由于靠近周围对象的车道被从行驶车道中排除，因此增大了安全裕度。
4-2.第二示例
控制装置100将低觉醒状态的情况下的“与周围车辆的车辆间距离”设定为大于正常状态的情况下的与周围车辆的车辆间距离。周围车辆包括前行车辆、后随车辆和相邻车辆。车辆间距离是上述运动计算参数的另一示例。由于车辆间距离增大，因此安全裕度增大。
4-3.第三示例
当车辆1前方的前行车辆减速时，控制装置100使车辆1减速。控制装置100将低觉醒状态的情况下的减速开始定时设定为早于正常状态的情况下的减速开始定时。可以通过增大与前行车辆的车辆间距离的设定值或者通过减小目标减速度来将减速开始定时提前。由于减速开始定时变得更早，因此安全裕度增大。
4-4.第四示例
在第四示例中，考虑车辆1进行车道改变的情况(见图9)。控制装置100基于传感器检测信息53(具体地，目标信息和车辆速度信息)来确定是否可以将车道改变至车道L2。例如，当与在车道L2中行驶的后随车辆2的相对距离等于或小于阈值时，控制装置100确定车道改变是不可行的。作为另一示例，当在车道L2中行驶的两个车辆之间的距离等于或小于阈值时，控制装置100确定将车道改变到两个车辆之间的空间是不可行的。
控制装置100将低觉醒状态的情况下的“车道可改变条件”设定为比在正常状态的情况下的“车道可改变条件”更严格。车道可改变条件是用于确定车道改变可行的条件，并且是上述运动计算参数的另一示例。由于车道可改变条件变得更难以满足，因此防止了不合理的车道改变发生。结果，安全裕度增大。
在一些情况下，在车辆1开始车道改变之后，后随车辆2更靠近车辆1。如果满足“车道改变中止条件”，则控制装置100中止车道改变并使车辆1返回到车道L1。与正常状态的情况相比，在低觉醒状态的情况下控制装置100可以使车道改变中止条件容易。由于车道改变中止条件变得更容易满足，因此防止了不合理的车道改变发生。结果，安全裕度增大。
4-5.影响
如上所述，控制装置100执行车辆行为控制，使得在低觉醒状态的情况下比在正常状态的情况下针对周围对象的安全裕度变得更大。由于针对周围对象的安全裕度的增大，因此减少了与周围对象碰撞的可能性。因此，减少了自动驾驶系统10向驾驶员发出操作请求或监视请求的机会。结果，减少了由驾驶员进行操作或监视的需要。
5.潜在碰撞风险的降低
接下来，更详细地描述图2所示的观点(3)。控制装置100(车辆行为控制装置30)执行车辆行为控制，使得与正常状态的情况相比，在低觉醒状态的情况下降低了潜在碰撞风险。
例如，在合并车道与主线的第一车道合并的情况下，在第一车道中在车道合并点附近碰撞发生概率潜在地很高。因此，在低觉醒状态的情况下，控制装置100优选地从行驶车道中排除车道合并点附近的第一车道。在除了车道合并点附近的第一车道之外的车道行驶可以降低潜在碰撞风险。
作为另一示例，在低觉醒状态的情况下，控制装置100计算车辆行为计划，使得车道改变的数量尽可能小。结果，降低了潜在碰撞风险。
作为又一示例，在低觉醒状态的情况下，控制装置100降低车辆1的行驶速度。结果，降低了潜在碰撞风险。
以这种方式，控制装置100执行车辆行为控制，使得与正常状态的情况相比，在低觉醒状态的情况下降低了潜在碰撞风险。因此，减少了自动驾驶系统10向驾驶员发出操作请求或监视请求的机会。结果，减少了由驾驶员进行操作或监视的需要。
6.紧急停止容易度的增大
接下来，更详细地描述图2所示的观点(4)。当发生紧急情况(例如，车辆1的机械故障、自动驾驶系统10的异常)时，控制装置100请求驾驶员开始手动驾驶操作。然而，在驾驶员不能对手动驾驶请求做出响应的低觉醒状态的情况下，自动驾驶系统10使车辆1进入紧急停止，而不发出手动驾驶请求。
鉴于上述内容，在低觉醒状态的情况下，控制装置100(车辆行为控制装置30)选择在紧急情况下可以容易使车辆1停止的行驶车道。例如，控制装置100选择与路肩相邻的车道作为行驶车道。作为另一示例，控制装置100可以选择具有低速限制的车道作为行驶车道。作为又一示例，控制装置100可以选择允许低速行驶的车道例如慢交通车道作为行驶车道。作为又一示例，控制装置100可以选择具有低车辆密度的车道作为行驶车道。
以这种方式，在低觉醒状态的情况下，控制装置100执行车辆行为控制，使得与正常状态的情况相比紧急停止容易度增大。结果，即使发生紧急情况，也可以容易地使车辆1停止，而无需依赖于驾驶员的手动驾驶。因而，减少了由驾驶员进行操作或监视的需要。
7.控制误差的减小
接下来，更详细地描述图2所示的观点(5)。如果车辆行为控制中的控制误差增大，则更可能需要驾驶员干预。例如，如果车辆1极大地偏离计划轨迹，则需要驾驶员干预。
鉴于上述内容，在低觉醒状态的情况下，控制装置100(车辆行为控制装置30)改变控制增益，使得车辆行为控制中的控制误差减小。例如，控制装置100改变控制增益，使得以乘坐质量为代价而增大收敛性能和对干扰的响应性。结果，降低了由于控制误差导致的驾驶员干预的可能性。也就是说，减少了由驾驶员进行操作或监视的需要。
应当注意，识别信息例如位置取向信息51和传感器检测信息53可能包括误差。考虑到这种识别误差，如上述示例所述的，在低觉醒状态的情况下，还可以平缓地执行车道改变或者将减速开始定时提前。结果，减少了由驾驶员进行操作或监视的需要。

Claims (7)

1.一种安装在车辆上的自动驾驶系统，包括：
控制装置，所述控制装置控制所述车辆的自动驾驶；以及
觉醒水平计算装置，所述觉醒水平计算装置计算所述车辆的驾驶员的觉醒水平，
低觉醒状态是所述觉醒水平低于正常状态的状态，
其中，所述控制装置在所述自动驾驶期间在所述低觉醒状态的情况下、通过如下方式主动地抑制由所述驾驶员执行操作或监视周围情况的请求：
执行通过设定用于计算所述车辆的行为计划的运动计算参数来控制所述车辆的行为的车辆行为控制，使得所述车辆周围的另一车辆在所述低觉醒状态的情况下比在所述正常状态的情况下更容易地预测或识别所述车辆的行为。
2.根据权利要求1所述的自动驾驶系统，其中，
所述运动计算参数包括目标加速度或减速度，所述目标加速度或减速度是在所述车辆行为控制中所述车辆的加速度或减速度的目标值，并且
所述控制装置将所述低觉醒状态的情况下的所述目标加速度或减速度设定为低于所述正常状态的情况下的所述目标加速度或减速度。
3.根据权利要求1所述的自动驾驶系统，其中，
所述运动计算参数包括所述车辆的减速开始于的减速开始位置、或者用于计算所述减速开始位置的目标减速度，并且
所述控制装置将所述低觉醒状态的情况下的所述减速开始位置设定为在所述正常状态的情况下的所述减速开始位置的前方。
4.根据权利要求1所述的自动驾驶系统，其中，
所述控制装置执行所述车辆行为控制，使得所述另一车辆在所述低觉醒状态的情况下比在所述正常状态的情况下更容易地预测或识别所述车辆的车道改变。
5.根据权利要求4所述的自动驾驶系统，其中，
所述运动计算参数包括车道改变时间，所述车道改变时间是从所述车道改变的开始到完成的目标时间，并且
与所述正常状态的情况相比，在所述低觉醒状态的情况下，所述控制装置增加所述车道改变时间。
6.根据权利要求4所述的自动驾驶系统，其中，
所述车道改变包括转弯灯闪烁，
所述运动计算参数包括所述转弯灯闪烁的持续时间或延续范围，并且
与所述正常状态的情况相比，在所述低觉醒状态的情况下，所述控制装置增加所述转弯灯闪烁的所述持续时间或所述延续范围。
7.根据权利要求4所述的自动驾驶系统，其中，
所述控制装置执行转向控制，使得所述车辆在所述车道改变期间越过车道边界而移动至相邻车道，
所述运动计算参数包括车道边界距离，所述车道边界距离是在开始所述转向控制之前所述车辆与所述车道边界之间的距离，并且
所述控制装置将所述低觉醒状态的情况下的所述车道边界距离设定为小于所述正常状态的情况下的所述车道边界距离。
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