CN110371123A - 车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种能够更适当地判定分心驾驶的车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质。车辆控制装置具备：识别部，其识别本车辆的周边的状况；驾驶控制部，其基于识别部的识别结果，来控制本车辆的转向或加减速中的一方或双方；持续判定部，其在驾驶控制部工作的状态下，判定是否由本车辆的驾驶员持续进行了规定时间以上的特定的行为，该特定的行为是为了使驾驶控制部工作而对驾驶员要求的行为以外的行为；输出部，其输出信息；以及输出控制部，其在由持续判定部判定为特定的行为持续了规定时间以上的情况下，使输出部输出对驾驶员要求特定的动作的要求信息，其中，持续判定部根据本车辆的行驶状态来变更规定时间。

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

以往，公开了判定驾驶员的分心的技术(例如，日本特开2012-22504号公报)。

在现有技术中，仅关注于用于判断分心的角度范围，判定分心驾驶时的精度、警报的时机可能会产生偏差。

发明内容

本发明考虑到这样的情况而提出，其目的之一在于提供一种能够更适当地判定分心驾驶的车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质。

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：识别部，其识别本车辆的周边的状况；驾驶控制部，其基于所述识别部的识别结果，来控制所述本车辆的转向或加减速中的一方或双方；持续判定部，其在所述驾驶控制部工作的状态下，判定是否由所述本车辆的驾驶员持续进行了规定时间以上的特定的行为，该特定的行为是为了使所述驾驶控制部工作而对所述驾驶员要求的行为以外的行为；输出部，其输出信息；以及输出控制部，其在由所述持续判定部判定为所述特定的行为持续了所述规定时间以上的情况下，使所述输出部输出对所述驾驶员要求特定的动作的要求信息，其中，所述持续判定部根据所述本车辆的行驶状态或所述本车辆的周围环境来变更所述规定时间。

(2)：本发明的一方案的车辆控制装置具备：识别部，其识别本车辆的周边的状况；驾驶控制部，其基于所述识别部的识别结果，来控制所述本车辆的转向或加减速中的一方或双方；持续判定部，其在所述驾驶控制部工作的状态下，判定是否由所述本车辆的驾驶员持续进行了规定时间以上的特定的行为，该特定的行为是为了使所述驾驶控制部工作而对所述驾驶员要求的行为以外的行为；输出部，其输出信息；以及输出控制部，其在由所述持续判定部判定为所述特定的行为持续了所述规定时间以上的情况下，使所述输出部输出对所述驾驶员要求特定的动作的要求信息，其中，所述输出控制部根据所述本车辆的行驶状态或所述本车辆的周围环境来变更所述要求信息的输出形态。

(3)：在上述(1)或(2)的方案的基础上，所述输出控制部在使所述输出部输出了至少一次以上的所述要求信息之后，在由所述持续判定部判定为所述特定的行为持续了规定时间以上的情况下，使所述要求信息的输出形态比第一次增强。

(4)：在上述(1)～(3)中的任一方案的基础上，所述持续判定部根据所述驾驶控制部进行控制的控制程度，来变更关注的所述特定的行为。

(5)：在上述(1)～(4)中的任一方案的基础上，所述行驶状态是基于所述本车辆的速度、或者到所述驾驶控制部的动作被变更的位置为止的距离的状态。

(6)：在上述(1)～(5)中的任一方案的基础上，所述周围环境是所述本车辆行驶的路径的曲率、存在于所述本车辆的周围的物体目标的密度、或者由所述识别部识别的识别结果的精度中的至少一个。

(7)：本发明的一方案的车辆控制方法使计算机进行如下处理：识别本车辆的周边的状况；基于识别结果，来控制所述本车辆的转向或加减速中的一方或双方；在所述本车辆的转向或加减速中的一方或双方的控制工作的状态下，判定是否由所述本车辆的驾驶员持续进行了规定时间以上的特定的行为，该特定的行为是为了使控制工作而对所述驾驶员要求的行为以外的行为；在判定为所述特定的行为持续了规定时间以上的情况下，输出对所述驾驶员要求特定的动作的要求信息；以及根据所述本车辆的行驶状态或所述本车辆的周围环境来变更所述规定时间。

(8)：本发明的一方案的存储介质使计算机进行如下处理：识别本车辆的周边的状况；基于识别结果，来控制所述本车辆的转向或加减速中的一方或双方；在所述本车辆的转向或加减速中的一方或双方的控制工作的状态下，判定是否由所述本车辆的驾驶员持续进行了规定时间以上的特定的行为，该特定的行为是为了使控制工作而对所述驾驶员要求的行为以外的行为；在判定为所述特定的行为持续了规定时间以上的情况下，输出对所述驾驶员要求特定的动作的要求信息；以及根据所述本车辆的行驶状态或所述本车辆的周围环境来变更所述规定时间。

根据(1)～(8)，能够更适当地判定分心驾驶。

附图说明

图1是实施方式的车辆控制装置1的结构图。

图2是实施方式的第一控制部120及第二控制部160的功能结构图。

图3是表示车速阈值信息181的内容的一例的图。

图4是表示物体目标密度阈值信息182的内容的一例的图。

图5是示意性地表示基于物体目标密度的行驶状态判定部131的判定处理的图。

图6是表示距离阈值信息183的内容的一例的图。

图7是示意性地表示基于到自动驾驶结束位置PT为止的距离的行驶状态判定部131的判定处理的图。

图8是用于说明特定行为判定部132的处理的图。

图9是用于说明驾驶员的面部的朝向发生了变化的情况的特定行为判定部132的处理的图。

图10是表示基于本车辆M的速度的行驶状态判定部131及特定行为判定部132的处理的一例的图。

图11是表示基于物体目标密度的行驶状态判定部131及特定行为判定部132的处理的一例的图。

图12是表示基于到自动驾驶结束位置PT为止的距离的行驶状态判定部131及特定行为判定部132的处理的一例的图。

图13是用于说明驾驶员P1进行了撒手的情况的特定行为判定部132的处理的图。

图14是表示行驶状态判定部131的判定处理的一例的流程图。

图15是表示特定行为判定部132的判定处理的一例的流程图。

图16是表示通知强度信息184的内容的一例的图。

图17是表示输出控制部133的处理的一例的图。

图18是表示输出控制部133的处理的另一例的图。

图19是表示实施方式的自动驾驶控制装置100的硬件结构的一例的图。

具体实施方式

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。

<实施方式>

[整体结构]

图1是实施方式的车辆控制装置1的结构图。搭载有车辆控制装置1的车辆(以下，称为本车辆M)例如是二轮、三轮、四轮等的车辆，其驱动源包括柴油发动机、汽油发动机等内燃机、电动机、或者它们的组合。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。在本实施方式中，作为一例，说明本车辆M为自动驾驶的车辆的情况。

车辆控制装置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(MapPositioning Unit)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、转向装置220、以及车室内相机300。这些装置、设备通过CAN(Controller AreaNetwork)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安装于本车辆M的任意部位。在对前方进行拍摄的情况下，相机10安装于前挡风玻璃上部、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周边放射毫米波等电波，并且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安装于本车辆M的任意部位。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为LIDAR(Light Detection and Ranging)。探测器14向本车辆M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，来检测到对象为止的距离。照射的光例如是脉冲状的激光。探测器14安装于本车辆M的任意部位。

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。也可以从车辆控制装置1中省略物体识别装置16。

通信装置20例如利用蜂窝网、Wi-Fi网、Bluetooth(注册商标)、DSRC(DedicatedShort Range Communication)等与存在于本车辆M周边的其他车辆进行通信，或者经由无线基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。导航装置50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 Of Interest)信息等。地图上路径向MPU60输出。

导航装置50也可以基于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，并从导航服务器取得与地图上路径同等的路径。

MPU60例如包括推荐车道决定部61，并将第二地图信息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提供的地图上路径分割为多个区段(例如在车辆行进方向上按100[m]分割)，并参照第二地图信息62按区段来决定推荐车道。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。在地图上路径存在分支部位的情况下，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车道的边界的信息、车道的类别的信息等。第二地图信息62中也可以包括道路信息、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可以通过通信装置20与其其他装置进行通信而随时被更新。

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中的一部分或全部输出。

自动驾驶控制装置100例如具备第一控制部120、第二控制部160及存储部180。第一控制部120和第二控制部160分别例如通过CPU(Central Processing Unit)等处理器执行程序(软件)来实现。这些构成要素中的一部分或全部也可以通过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，还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自动驾驶控制装置100的存储部180，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部180。

存储部180例如通过HDD、闪存器、EEPROM(Electrically Erasable ProgrammableRead Only Memory)、ROM(Read Only Memory)或RAM(Random Access Memory)等来实现。存储部180例如保存由处理器读出并执行的程序。在存储部180存储有车速阈值信息181、物体目标密度阈值信息182及距离阈值信息183。关于各信息的详情，在后文叙述。

图2是实施方式的第一控制部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140。识别部130具备行驶状态判定部131、特定行为判定部132及输出控制部133。第一控制部120例如并行实现基于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，并对双方附加分数而进行综合地评价来实现。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，来识别本车辆M的周边状况。具体而言，识别部130识别处于本车辆M的周边的物体的位置及速度、加速度等的状况。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”可以包括物体的加速度、加加速度、或“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例如识别本车辆M行驶的车道(行驶车道)。例如，识别部130将从第二地图信息62得到的道路划分线的图案(例如实线与虚线的排列)与从由相机10拍摄到的图像中识别出的本车辆M周边的道路划分线的图案进行比较，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、路缘石、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、其他道路事项。

识别部130在识别行驶车道时，识别本车辆M相对于行驶车道的位置、姿态。识别部130例如可以识别本车辆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。也可以取代于此，识别部130也可以识别本车辆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。

识别部130在上述的识别处理中，也可以导出识别精度，并作为识别精度信息而向行动计划生成部140输出。例如，识别部130基于在一定期间内能够识别出道路划分线的频率来生成识别精度信息。关于识别部130具备的行驶状态判定部131、特定行为判定部132、输出控制部133的功能，在后文叙述。

行动计划生成部140生成本车辆M将来行驶的目标轨道，以便原则上在由推荐车道决定部61决定出的推荐车道上行驶，而且执行应对本车辆M的周边状况的自动驾驶。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应到达的地点(轨道点)顺次排列的轨道。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)的本车辆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而生成。

第二控制部160例如具备取得部162、速度控制部164、转向控制部166。取得部162取得由行动计划生成部140生成的目标轨道的信息，并存储于存储器(未图示)。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对应的前馈控制和基于从目标轨道的偏离进行的反馈控制组合而执行。行动计划生成部140与第二控制部160合起来是“驾驶控制部”的一例。

返回图1，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，并将与制动操作对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。

车室内相机300例如拍摄在本车辆M的车室内设置的座椅上就座的乘客的包含面部的图像。乘客例如是指就座于驾驶员座的乘客(以下，称为驾驶员)，但是除此之外，也可以是就座于副驾驶座或后部座位的乘客(同乘者)。车室内相机300例如是利用了CCD(Charge Coupled Device)、CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)等固体摄像元件的数码相机。车室内相机300例如在规定的时机拍摄乘客。车室内相机300的拍摄图像向自动驾驶控制装置100(第一控制部120)输出。

[关于行驶状态判定部131及特定行为判定部132]

以下，说明识别部130具备的各功能部。行驶状态判定部131判定本车辆M的行驶状态或本车辆M的周围环境，并基于判定出的行驶状态或周围环境，来决定在特定行为判定部132的判定中使用的阈值。行驶状态例如包括本车辆M的速度、或者到本车辆M的自动驾驶结束的位置(以下，称为自动驾驶结束位置PT)为止的距离。周围环境包括存在于本车辆M的周围的物体目标(例如，其他车辆)的密度。行驶状态判定部131判定(决定)在特定行为判定部132判定本车辆M的驾驶员进行的特定的行为是否持续了规定时间以上时使用的阈值(以下，称为规定时间阈值TH)。在自动驾驶控制装置100进行的自动驾驶控制的动作形态是离开了方向盘的状态下的车道维持控制时，对驾驶员要求的行为是指注视行进方向的行为。在自动驾驶控制装置100进行的自动驾驶控制的动作形态是离开了方向盘的状态下的车道维持控制时，特定的行为例如是指眼睛从行进方向离开的行为(以下，称为分心)。行驶状态判定部131与特定行为判定部132合起来是“持续判定部”的一例。

[关于车速阈值信息181]

图3是表示车速阈值信息181的内容的一例的图。车速阈值信息181是将本车辆M的速度与规定时间阈值TH相互建立对应关系的信息。具体而言，将“规定时间阈值TH1”与“低速”建立对应关系，将“规定时间阈值TH2”与“中速”建立对应关系，将“规定时间阈值TH3”与“高速”建立对应关系。在以后的说明中，将本车辆M的速度处于“低速”的状态也记载为“第一行驶状态”，将本车辆M的速度处于“中速”的状态也记载为“第二行驶状态”，将本车辆M的速度处于“高速”的状态也记载为“第三行驶状态”。规定时间阈值TH1表示的时间的长度、规定时间阈值TH2表示的时间的长度及规定时间阈值TH3表示的时间的长度的关系为规定时间阈值TH1＞规定时间阈值TH2＞规定时间阈值TH3。

车速阈值信息181在由车辆传感器40检测出的本车辆M的速度为“低速”的情况下，将特定行为判定部132的判定中使用的阈值决定为“规定时间阈值TH1”，在由车辆传感器40检测出的本车辆M的速度为“中速”的情况下，将特定行为判定部132的判定中使用的阈值决定为“规定时间阈值TH2”，在由车辆传感器40检测出的本车辆M的速度为“高速”的情况下，将特定行为判定部132的判定中使用的阈值决定为“规定时间阈值TH3”。

[关于物体目标密度阈值信息182]

图4是表示物体目标密度阈值信息182的内容的一例的图。物体目标密度阈值信息182是将存在于本车辆M的周围的物体目标的密度与规定时间阈值TH相互建立了对应关系的信息。具体而言，将“规定时间阈值TH4”与“低密度”建立对应关系，将“规定时间阈值TH5”与“中密度”建立对应关系，将“规定时间阈值TH6”与“高密度”建立对应关系。在以后的说明中，将本车辆M处于“低密度”的状态也记载为“第一行驶状态”，将本车辆M处于“中密度”的状态也记载为“第二行驶状态”，将本车辆M处于“高密度”的状态也记载为“第三行驶状态”。规定时间阈值TH4表示的时间的长度、规定时间阈值TH5表示的时间的长度及规定时间阈值TH6表示的时间的长度的关系为规定时间阈值TH4＞规定时间阈值TH5＞规定时间阈值TH6。在以后的说明中，将存在于本车辆M的周围的物体目标的密度记载为“物体目标密度”。

图5是示意性地表示基于物体目标密度的行驶状态判定部131的判定处理的图。行驶状态判定部131例如基于由识别部130对存在于能够识别的规定范围(图示的规定范围AR)内的物体目标(图示的其他车辆m1～m4)进行了识别的识别结果，来取得物体目标密度，并基于取得的物体目标密度来判定规定时间阈值TH。

在上述中，以存在于规定范围AR的物体目标是其他车辆m的情况为一例进行了说明，但是并不局限于此，物体目标也可以是其他的物体。行驶状态判定部131也可以取代由识别部130对存在于规定范围AR内的物体目标进行识别的结构，而为如下结构：通过与从本车辆M分离了规定的距离的规定范围AR内存在的其他车辆m进行车车间通信，来识别存在于本车辆M的周围的物体目标(其他车辆m)，由此取得物体目标密度。特定行为判定部132可以取代物体目标密度而基于存在于规定范围AR内的物体目标的个数来判定规定时间阈值TH。在该情况下，物体目标密度阈值信息182是将存在于规定范围AR内的物体目标的个数与规定时间阈值TH相互建立了对应关系的信息。

[关于距离阈值信息183]

图6是表示距离阈值信息183的内容的一例的图。距离阈值信息183是将从本车辆M到自动驾驶结束位置PT为止的距离(以下，称为到自动驾驶结束位置PT为止的距离)与规定时间阈值TH相互建立了对应关系的信息。具体而言，将“规定时间阈值TH7”与“长距离”建立对应关系，将“规定时间阈值TH8”与“中距离”建立对应关系，将“规定时间阈值TH9”与“短距离”建立对应关系。在以后的说明中，将到自动驾驶结束位置PT为止的距离为“长距离”的状态也记载为“第一行驶状态”，将到自动驾驶结束位置PT为止的距离为“中距离”的状态也记载为“第二行驶状态”，将到自动驾驶结束位置PT为止的距离为“短距离”的状态也记载为“第三行驶状态”。规定时间阈值TH7表示的时间的长度、规定时间阈值TH8表示的时间的长度及规定时间阈值TH9表示的时间的长度的关系为规定时间阈值TH7＞规定时间阈值TH8＞规定时间阈值TH9。

图7是示意性地表示基于到自动驾驶结束位置PT为止的距离的行驶状态判定部131的判定处理的图。行驶状态判定部131例如基于由识别部130识别出的到自动驾驶结束位置PT为止的距离(图示的距离L)，来判定规定时间阈值TH。

在以后的说明中，在将规定时间阈值TH1～TH9不相互区分的情况下，记载为规定时间阈值TH。在本实施方式中，说明与第一行驶状态建立对应关系的规定时间阈值TH(规定时间阈值TH1、规定时间阈值TH4及规定时间阈值TH7)都是表示相同长度的时间的值，与第二行驶状态建立对应关系的规定时间阈值TH(规定时间阈值TH2、规定时间阈值TH5及规定时间阈值TH8)都是表示相同长度的时间的值，且与第三行驶状态建立对应关系的规定时间阈值TH(规定时间阈值TH3、规定时间阈值TH6及规定时间阈值TH9)都是表示相同长度的时间的值的情况。

[关于特定行为判定部132的判定的详情]

以下，参照图8及图9，说明特定行为判定部132的判定。图8是用于说明特定行为判定部132的处理的图。在图8的例子中，示出在本车辆M的驾驶员座的座椅SH上就座的驾驶员P1。在图8的例子中，示出驾驶员P1把持作为驾驶操作件80的一例的转向盘(图示的转向盘82)而观察正面的状态。特定行为判定部132对由车室内相机300拍摄到的图像进行解析，来取得驾驶员P1的面部的朝向、视线的朝向。例如，特定行为判定部132使用模板匹配等方法，从图像检测驾驶员P1的头部与眼睛的位置关系、眼睛中的基准点与动点的组合等。然后，特定行为判定部132基于眼睛相对于头部的位置来导出面部的朝向。特定行为判定部132基于动点相对于基准点的位置，来导出视线的朝向。例如，在基准点为眼角的情况下，动点为虹膜。在基准点为角膜反射区域的情况下，动点为瞳孔。

图9是用于说明驾驶员的面部的朝向发生了变化的情况的特定行为判定部132的处理的图。特定行为判定部132例如将本车辆M的视觉确认对象所存在的方向与面部或视线的朝向进行比较，在面部或视线的朝向与本车辆M的行进方向不一致或不近似的情况下，推定为驾驶员P1为分心状态。特定行为判定部132在驾驶员P1的分心状态持续了由行驶状态判定部131决定的规定时间阈值TH的时间以上的情况下，判定为驾驶员P1正在进行“分心驾驶”。“分心驾驶”是“特定的行为”的一例。

[关于输出控制部133]

输出控制部133例如在由特定行为判定部132判定为驾驶员正在进行分心驾驶的情况下，使HMI30输出要求特定的动作的要求信息。特定的动作例如是“使视线返回前方的动作(即，停止分心的动作)”。具体而言，要求信息例如是表示“正在进行分心驾驶，请将视线返回前方”等的消息的声音的信息、表示示出“请视觉确认前方”等的消息的图像的信息。输出控制部133基于要求信息，使HMI30输出要求信息所示的各种信息。要求信息可以是在对分心驾驶进行警告的蜂鸣器的鸣动时使用的信息、对分心驾驶进行警告的闪光器闪烁时使用的信息。HMI30是“输出部”的一例。

[关于基于车速阈值信息181的处理]

图10是表示基于本车辆M的速度的行驶状态判定部131及特定行为判定部132的处理的一例的图。在图10中，波形W1是表示本车辆M的速度的变化的波形，波形W2是表示特定行为判定部132的判定结果的波形，波形W3是表示输出控制部133对HMI30的控制状态的波形。如波形W1所示那样，本车辆M的速度从开始行驶起在时刻tm1达到“低速”，在从时刻tm1至时刻tm11之间维持“低速”。因此，行驶状态判定部131在从时刻tm1至时刻tm11之间，基于车速阈值信息181而将规定时间阈值TH决定为“规定时间阈值TH1”。

特定行为判定部132在时刻tm2，检测为驾驶员为“分心”状态。特定行为判定部132由于“分心”状态从时刻tm2持续至经过了规定时间阈值TH1所表示的时间的时刻tm3，因此判定为驾驶员正在进行“分心驾驶”。输出控制部133由于由特定行为判定部132在时刻tm3判定为驾驶员正在进行“分心驾驶”，因此从时刻tm3到至少驾驶员的“分心”状态被改善为止的时机(图示的时刻tm4)，使HMI30输出要求信息，在被改善了的情况下(图示的时刻tm5)，使输出停止。

如由波形W1所示那样，本车辆M的速度在时刻tm11达到“中速”，在从时刻tm11至时刻tm21之间维持“中速”。因此，行驶状态判定部131在从时刻tm11至时刻tm21之间，基于车速阈值信息181而将规定时间阈值TH决定为“规定时间阈值TH2”。

特定行为判定部132在时刻tm12，检测为驾驶员为“分心”状态。特定行为判定部132由于“分心”状态从时刻tm12持续至经过了规定时间阈值TH2所表示的时间的时刻tm13，因此判定为驾驶员正在进行“分心驾驶”。输出控制部133由于由特定行为判定部132在时刻tm13判定为驾驶员正在进行“分心驾驶”，因此从时刻tm13到至少驾驶员的“分心”状态被改善为止的时机(图示的时刻tm14)，使HMI30输出要求信息，在被改善了的情况下(图示的时刻tm15)，使输出停止。由此，与本车辆M的速度为“低速”的情况相比，输出控制部133能够立即地对驾驶员要求“使视线返回前方的动作”。

如由波形W1所示那样，本车辆M的速度在时刻tm21达到“高速”，在时刻tm21以后维持“高速”。因此，行驶状态判定部131在时刻tm21以后，基于车速阈值信息181而将规定时间阈值TH决定为“规定时间阈值TH3”。

特定行为判定部132在时刻tm22，检测为驾驶员为“分心”状态。特定行为判定部132由于“分心”状态从时刻tm22持续至经过了规定时间阈值TH3所表示的时间的时刻tm23，因此判定为驾驶员正在进行“分心驾驶”。输出控制部133由于由特定行为判定部132在时刻tm23判定为驾驶员正在进行“分心驾驶”，因此从时刻tm23到至少驾驶员的“分心”状态被改善为止的时机(图示的时刻tm24)，使HMI30输出要求信息，在被改善了的情况下(图示的时刻tm25)，使输出停止。由此，与本车辆M的速度为“低速”及“中速”的情况相比，输出控制部133能够立即地对驾驶员要求“使视线返回前方的动作”。

[关于基于物体目标密度阈值信息182的处理]

图11是表示基于物体目标密度的行驶状态判定部131及特定行为判定部132的处理的一例的图。在图11中，波形W4是表示物体目标密度的变化的波形，波形W5是表示特定行为判定部132的判定结果的波形，波形W6是表示输出控制部133对HMI30的控制状态的波形。如由波形W4所示那样，本车辆M的物体目标密度从开始行驶起在时刻tm1为“低密度”，在从时刻tm1至时刻tm11之间维持“低密度”的状态。因此，行驶状态判定部131在从时刻tm1至时刻tm11之间，基于物体目标密度阈值信息182而将规定时间阈值TH决定为“规定时间阈值TH4”。

特定行为判定部132在时刻tm2，检测为驾驶员为“分心”状态。特定行为判定部132由于“分心”状态从时刻tm2持续至经过了规定时间阈值TH4所表示的时间的时刻tm3，因此判定为驾驶员正在进行“分心驾驶”。输出控制部133由于由特定行为判定部132在时刻tm3判定为驾驶员正在进行“分心驾驶”，因此从时刻tm3到至少驾驶员的“分心”状态被改善为止的时机(图示的时刻tm4)，使HMI30输出要求信息，在被改善了的情况下(图示的时刻tm5)，使输出停止。

如由波形W4所示那样，本车辆M的物体目标密度在时刻tm11变化为“中密度”，在从时刻tm11至时刻tm21之间维持“中密度”的状态。因此，行驶状态判定部131在从时刻tm11至时刻tm21之间，基于物体目标密度阈值信息182而将规定时间阈值TH决定为“规定时间阈值TH5”。

特定行为判定部132在时刻tm12，检测为驾驶员为“分心”状态。特定行为判定部132由于“分心”状态从时刻tm12持续至经过了规定时间阈值TH5所表示的时间的时刻tm13，因此判定为驾驶员正在进行“分心驾驶”。输出控制部133由于由特定行为判定部132在时刻tm13判定为驾驶员正在进行“分心驾驶”，因此从时刻tm13到至少驾驶员的“分心”状态被改善为止的时机(图示的时刻tm14)，使HMI30输出要求信息，在被改善了的情况下(图示的时刻tm15)，使输出停止。由此，与物体目标密度为“低密度”的情况相比，输出控制部133能够立即地对驾驶员要求“使视线返回前方的动作”。

如由波形W4所示那样，本车辆M的物体目标密度在时刻tm21变化为“高密度”，在时刻tm21以后维持“高密度”的状态。因此，行驶状态判定部131在时刻tm21以后，基于物体目标密度阈值信息182而将规定时间阈值TH决定为“规定时间阈值TH6”。

特定行为判定部132在时刻tm22，检测为驾驶员为“分心”状态。特定行为判定部132由于“分心”状态从时刻tm22持续至经过了规定时间阈值TH6所表示的时间的时刻tm23，因此判定为驾驶员正在进行“分心驾驶”。输出控制部133由于由特定行为判定部132在时刻tm23判定为驾驶员正在进行“分心驾驶”，因此从时刻tm23到至少驾驶员的“分心”状态被改善为止的时机(图示的时刻tm24)，使HMI30输出要求信息，在被改善了的情况下(图示的时刻tm25)，使输出停止。由此，与物体目标密度为“低密度”及“中密度”的情况相比，输出控制部133能够立即地对驾驶员要求“使视线返回前方的动作”。

[关于基于距离阈值信息183的处理]

图12是表示基于到自动驾驶结束位置PT为止的距离的行驶状态判定部131及特定行为判定部132的处理的一例的图。在图12中，波形W7是表示到自动驾驶结束位置PT为止的距离的变化的波形，波形W8是表示特定行为判定部132的判定结果的波形，波形W9是表示输出控制部133对HMI30的控制状态的波形。如由波形W7所示那样，到自动驾驶结束位置PT为止的距离在时刻tm1达到“远距离”，从时刻tm1至时刻tm11之间为“远距离”。因此，行驶状态判定部131在从时刻tm1至时刻tm11之间，基于距离阈值信息183而将规定时间阈值TH决定为“规定时间阈值TH7”。

特定行为判定部132在时刻tm2，检测为驾驶员为“分心”状态。特定行为判定部132由于“分心”状态从时刻tm2持续至经过了规定时间阈值TH7所表示的时间的时刻tm3，因此判定为驾驶员正在进行“分心驾驶”。输出控制部133由于由特定行为判定部132在时刻tm3判定为驾驶员正在进行“分心驾驶”，因此从时刻tm3到至少驾驶员的“分心”状态被改善为止的时机(图示的时刻tm4)，使HMI30输出要求信息，在被改善了的情况下(图示的时刻tm5)，使输出停止。

如由波形W7所示那样，本车辆M在时刻tm11，到自动驾驶结束位置PT为止的距离达到“中距离”的位置，在从时刻tm11至时刻tm21之间，在“中距离”的位置行驶。因此，行驶状态判定部131在从时刻tm11至时刻tm21之间，基于距离阈值信息183而将规定时间阈值TH决定为“规定时间阈值TH8”。

特定行为判定部132在时刻tm12，检测为驾驶员为“分心”状态。特定行为判定部132由于“分心”状态从时刻tm12持续至经过了规定时间阈值TH8所表示的时间的时刻tm13，因此判定为驾驶员正在进行“分心驾驶”。输出控制部133由于由特定行为判定部132在时刻tm13判定为驾驶员正在进行“分心驾驶”，因此从时刻tm13到至少驾驶员的“分心”状态被改善为止的时机(图示的时刻tm14)，使HMI30输出要求信息，在被改善了的情况下(图示的时刻tm15)，使输出停止。由此，与到自动驾驶结束位置PT为止的距离为“远距离”的情况相比，输出控制部133能够立即地对驾驶员要求“使视线返回前方的动作”。

如由波形W7所示那样，本车辆M在时刻tm21，到自动驾驶结束位置PT为止的距离达到“短距离”的位置，在时刻tm21以后，在“短距离”的位置行驶。因此，行驶状态判定部131在时刻tm21以后，基于距离阈值信息183而将规定时间阈值TH决定为“规定时间阈值TH9”。

特定行为判定部132在时刻tm22，检测为驾驶员为“分心”状态。特定行为判定部132由于“分心”状态从时刻tm22持续至经过了规定时间阈值TH9所表示的时间的时刻tm23，因此判定为驾驶员正在进行“分心驾驶”。输出控制部133由于由特定行为判定部132在时刻tm23判定为驾驶员正在进行“分心驾驶”，因此从时刻tm23到至少驾驶员的“分心”状态被改善为止的时机(图示的时刻tm24)，使HMI30输出要求信息，在被改善了的情况下(图示的时刻tm25)，使输出停止。由此，与到自动驾驶结束位置PT为止的距离为“远距离”及“中距离”的情况相比，输出控制部133能够立即地对驾驶员要求“使视线返回前方的动作”。

[关于分心以外的特定的行为]

在上述中，说明了由特定行为判定部132判定的驾驶员的特定的行为为“分心”的情况，但是并不局限于此。特定行为判定部132也可以根据由自动驾驶控制装置100进行的自动驾驶控制的控制程度来变更关注的特定的行为。具体而言，在基于自动驾驶控制装置100进行的自动驾驶的动作形态为把持了方向盘的状态下的车道维持控制的情况下，对驾驶员要求的行为是指把持方向盘的行为。在基于自动驾驶控制装置100进行的自动驾驶的动作形态为把持了方向盘的状态下的车道维持控制的情况下，特定的行为例如是将手从转向盘82离开的行为(以下，称为撒手)。图13是用于说明驾驶员P1撒手的情况的特定行为判定部132的处理的图。例如，特定行为判定部132对由车室内相机300拍摄到的图像进行解析，来取得驾驶员P1的手的位置。例如，特定行为判定部132使用模板匹配等方法从图像检测驾驶员P1的手的位置关系。特定行为判定部132例如在驾驶员P1的手的位置与转向盘82的位置不一致或不近似的情况下，推定为驾驶员P1为撒手状态。特定行为判定部132在驾驶员P1使撒手状态持续由行驶状态判定部131决定出的规定时间阈值TH的时间以上的情况下，判定为驾驶员P1正在进行“撒手驾驶”。“撒手驾驶”是“特定的行为”的一例。

在该情况下，输出控制部133使HMI30输出要求“把持转向盘82的动作”的要求信息。“把持转向盘82的动作”是“特定的动作”的一例。

行驶状态判定部131也可以取代对由车室内相机300拍摄到的图像进行解析来判定驾驶员P1是否为撒手状态的结构，而为基于在转向盘82上设置的把持传感器的检测结果来判定驾驶员P1是否为撒手状态的结构。

[行驶状态判定部131的处理流程]

图14是表示行驶状态判定部131的判定处理的一例的流程图。图14所示的流程图的处理以规定的时间间隔执行。行驶状态判定部131判定本车辆M的行驶状态是否为“第三行驶状态”(即，本车辆M的速度为“高速”，物体目标密度为“高密度”，或者到自动驾驶结束位置PT为止的距离为“短距离”)(步骤S102)。在此，行驶状态判定部131在“高速”、“高密度”或“短距离”中的即使1个一致的情况下，也判定为本车辆M的行驶状态为“第三行驶状态”。接下来，行驶状态判定部131在本车辆M的行驶状态为“第三行驶状态”的情况下，将规定时间阈值TH决定为与“第三行驶状态”对应的规定时间阈值TH(例如，规定时间阈值TH3、规定时间阈值TH6及规定时间阈值TH9)(步骤S104)。

接下来，行驶状态判定部131在本车辆M的行驶状态不为“第三行驶状态”的情况下，判定是否为“第二行驶状态”(即，本车辆M的速度为“中速”，物体目标密度为“中密度”，或者到自动驾驶结束位置PT为止的距离为“中距离”)(步骤S106)。在此，行驶状态判定部131在“中速”、“中密度”或“中距离”中的即使1个一致的情况下，判定为本车辆M的行驶状态为“第二行驶状态”。接下来，行驶状态判定部131在本车辆M的行驶状态为“第二行驶状态”的情况下，将规定时间阈值TH决定为与“第二行驶状态”对应的规定时间阈值TH(例如，规定时间阈值TH2、规定时间阈值TH5及规定时间阈值TH8)(步骤S108)。接下来，行驶状态判定部131在本车辆M的行驶状态不为“第二行驶状态”的情况下，判定为本车辆M的行驶状态为“第一行驶状态”，并将规定时间阈值TH决定为规定时间阈值TH1、规定时间阈值TH4及规定时间阈值TH7(步骤S110)。

在上述中，说明了行驶状态判定部131基于本车辆M的速度、物体目标密度及到自动驾驶结束位置PT为止的距离的全部，来决定规定时间阈值TH的情况，但是并不局限于此。行驶状态判定部131例如也可以是基于本车辆M的速度、物体目标密度及到自动驾驶结束位置PT为止的距离中的至少任一个来决定规定时间阈值TH的结构。在该情况下，与第一行驶状态建立对应关系的规定时间阈值TH(规定时间阈值TH1、规定时间阈值TH4及规定时间阈值TH7)可以是表示互不相同的长度的时间的值，与第二行驶状态建立对应关系的规定时间阈值TH(规定时间阈值TH2、规定时间阈值TH5及规定时间阈值TH8)可以是表示互不相同的长度的时间的值，与第三行驶状态建立对应关系的规定时间阈值TH(规定时间阈值TH3、规定时间阈值TH6及规定时间阈值TH9)可以是表示互不相同的长度的时间的值。

[行驶状态判定部131的处理流程]

图15是表示特定行为判定部132的判定处理的一例的流程图。图15所示的流程图的处理以规定的时间间隔执行。特定行为判定部132基于由车室内相机300拍摄到的拍摄图像，来判定驾驶员是否为进行特定的行为(例如，分心或撒手)的状态(步骤S200)。特定行为判定部132在驾驶员未进行特定的行为的情况下，将对特定的行为的持续时间进行计数的计数器清零(步骤S204)，并结束处理。

接下来，特定行为判定部132在判定为驾驶员进行特定的行为的情况下，判定该特定的行为的持续时间是否为规定时间阈值TH以上(步骤S202)。特定行为判定部132在特定的行为的持续时间不为规定时间阈值TH以上的情况下，使处理进入步骤S200。输出控制部133在由特定行为判定部132判定为特定的行为的持续时间为规定时间阈值TH以上的情况下，使HMI30输出要求信息(步骤S206)。

[关于基于本车辆M行驶的道路的曲率的规定时间阈值TH的决定]

行驶状态判定部131也可以为如下结构：判定作为本车辆M的周围环境的本车辆M行驶的道路的曲率，来决定规定时间阈值TH。具体而言，行驶状态判定部131在本车辆M行驶的道路为弯路的情况下，整体性地降低判定为“低速”、“中速”及“高速”时的速度的阈值。行驶状态判定部131在本车辆M行驶的道路为弯路的情况下，整体性地降低判定为“低密度”、“中密度”及“高密度”时的物体目标密度的阈值。由此，行驶状态判定部131在本车辆M行驶的道路为弯路的情况下，能够以决定条件更严格的规定时间阈值TH的方式进行侧重。

[关于基于识别部130的识别结果的规定时间阈值TH的决定]

行驶状态判定部131也可以是基于识别部130的识别结果的精度来决定规定时间阈值TH的结构。具体而言，行驶状态判定部131在由识别部130识别的包含道路划分线、路肩、路缘石、中央隔离带、护栏等在内的行驶路边界(道路边界)、暂时停止线、障碍物等的识别的精度低的情况下，整体性地降低判定为“低速”、“中速”及“高速”时的速度的阈值。识别部130的识别的精度低的情况例如是指至取得识别结果为止花费的时间比规定的时间长的情况(例如，下雨的情况)等。行驶状态判定部131在识别部130的识别的精度低的情况下，在本车辆M行驶的道路为弯路的情况下，整体性地降低判定为“低密度”、“中密度”及“高密度”时的物体目标密度的阈值。由此，行驶状态判定部131在由识别部130识别的精度低的情况下，能够以决定条件更严格的规定时间阈值TH的方式进行侧重。

[实施方式的总结]

如以上说明的那样，本实施方式的自动驾驶控制装置100具备识别本车辆M的周边的状况的识别部130、基于识别部130的识别结果来控制本车辆M的转向或加减速中的一方或双方的驾驶控制部(在该一例中，为行动计划生成部140及第二控制部160)、在驾驶控制部工作的状态下判定本车辆M的驾驶员进行的特定的行为(在该一例中，为“分心”、“撒手”)是否持续了规定时间以上的特定行为判定部132、输出信息的HMI30、在由特定行为判定部132判定为特定的行为持续了规定时间(在该一例中，为规定时间阈值TH)以上的情况下使HMI30输出对驾驶员要求特定的动作(在该一例中，为“使视线返回前方的动作”或者“把持转向盘82的动作”)的要求信息的输出控制部133，行驶状态判定部131根据本车辆M的行驶状态来变更规定时间阈值TH，从而能够更适当地判定分心驾驶、撒手驾驶。

<变形例>

以下，对实施方式的变形例进行说明。在实施方式中，说明了根据本车辆M的行驶状态来判定驾驶员是否进行特定的行为，并变更相对于经过时间的条件(规定时间阈值TH)的情况。在变形例中，说明根据向驾驶员通知要求信息的次数来变更要求信息的情况。关于与上述的实施方式同样的结构，标注同一符号并省略说明。

图16是表示通知强度信息184的内容的一例的图。如图16所示那样，通知强度信息184是将本车辆M的速度与要求信息的通知的强度相互建立对应关系的信息。具体而言，将“普通”作为通知的强度而与“低速”建立对应关系，将“稍强”作为通知的强度而与“中速”建立对应关系，将“强”作为通知的强度而与“高速”建立对应关系。通知强度信息184例如存储于存储部180。通知的强度为“稍强”与通知的强度为“普通”的情况相比，将图像所示的消息的文字的大小或显示变更为驾驶员更容易识别，或者将通知的音量变更得大。通知的强度为“强”与通知的强度为“稍强”的情况相比，将图像或音量变更为驾驶员更容易识别。

在存储部180例如存储有与各通知的强度相应的要求信息，输出控制部133基于行驶状态判定部131的判定结果，使HMI30输出与各行驶状态建立了对应关系的要求信息。要求信息的通知的强度也可以与物体目标密度建立对应关系，还可以与到自动驾驶结束位置PT为止的距离建立对应关系。

[关于基于通知强度信息184的处理]

图17是表示输出控制部133的处理的一例的图。在图17中，波形W1是与图10所示的波形W1同样的波形，波形W2是与图10所示的波形W2同样的波形，波形W10是表示变形例的基于行驶状态判定部131的HMI30的控制状态的波形。如由波形W1所示那样，本车辆M的速度从开始行驶起在时刻tm1达到“低速”，在从时刻tm1至时刻tm11之间维持“低速”。因此，输出控制部133在从时刻tm1至时刻tm11之间，基于通知强度信息184而将要求信息的通知的强度决定为“普通”。

特定行为判定部132在时刻tm2，检测为驾驶员为“分心”状态。特定行为判定部132由于“分心”状态从时刻tm2持续至经过了规定时间阈值TH1所表示的时间的时刻tm3，因此判定为驾驶员正在进行“分心驾驶”。输出控制部133由于由特定行为判定部132在时刻tm3判定为驾驶员正在进行“分心驾驶”，因此从时刻tm3到至少驾驶员的“分心”状态被改善为止的时机(图示的时刻tm4)，使HMI30将以“普通”的通知的强度输出要求信息，在被改善了的情况下(图示的时刻tm5)，使输出停止。

如由波形W1所示那样，本车辆M的速度在时刻tm11达到“中速”，在从时刻tm11至时刻tm21之间维持“中速”。因此，输出控制部133在从时刻tm11至时刻tm21之间，基于通知强度信息184而将要求信息的通知的强度决定为“稍强”。

特定行为判定部132在时刻tm12，检测为驾驶员为“分心”状态。特定行为判定部132由于“分心”状态从时刻tm12持续至经过了规定时间阈值TH2所表示的时间的时刻tm13，因此判定为驾驶员正在进行“分心驾驶”。输出控制部133由于由特定行为判定部132在时刻tm13判定为驾驶员正在进行“分心驾驶”，因此从时刻tm13到至少驾驶员的“分心”状态被改善为止的时机(图示的时刻tm14)，使HMI30以“稍强”的通知的强度输出要求信息，在被改善了的情况下(图示的时刻tm15)，使输出停止。由此，与本车辆M的速度为“低速”的情况相比，输出控制部133能够对驾驶员稍强地要求“使视线返回前方的动作”。

如由波形W1所示那样，本车辆M的速度在时刻tm21达到“高速”，在时刻tm21以后维持“高速”。因此，输出控制部133在时刻tm21以后，基于通知强度信息184而将要求信息的通知的强度决定为“强”。

特定行为判定部132在时刻tm22，检测为驾驶员为“分心”状态。特定行为判定部132由于“分心”状态从时刻tm22持续至经过了规定时间阈值TH3所表示的时间的时刻tm23，因此判定为驾驶员正在进行“分心驾驶”。输出控制部133由于由特定行为判定部132在时刻tm23判定为驾驶员正在进行“分心驾驶”，因此从时刻tm23到至少驾驶员的“分心”状态被改善为止的时机(图示的时刻tm24)，使HMI30以“强”的通知的强度输要求信息，在被改善了的情况下(图示的时刻tm25)，使输出停止。由此，与本车辆M的速度为“低速”及“中速”的情况相比，输出控制部133能够对驾驶员强烈地要求“使视线返回前方的动作”。

[关于基于输出了要求信息的次数的通知形态的变更]

在上述中，说明了输出控制部133基于本车辆M的行驶状态来变更要求信息的通知的强度的情况，但是并不局限于此。输出控制部133例如也可以是基于在1次的驾驶期间中向驾驶员通知了要求信息的次数来变更要求信息的通知的强度的结构。

图18是表示输出控制部133的处理的另一例的图。在图18中，波形W11是表示本车辆M的速度的变化的波形，波形W12是表示特定行为判定部132的判定结果的波形，波形W13是表示输出控制部133对HMI30的控制状态的波形。如由波形W11所示那样，本车辆M的速度从开始行驶起，在时刻tm1达到“低速”，在时刻tm1以后维持“低速”。

特定行为判定部132在时刻tm2，检测为驾驶员为“分心”状态。特定行为判定部132由于“分心”状态从时刻tm2持续至经过了规定时间阈值TH1所表示的时间的时刻tm3，因此判定为驾驶员正在进行第一次的“分心驾驶”。输出控制部133由于由特定行为判定部132在时刻tm3判定为驾驶员正在进行“分心驾驶”，因此从时刻tm3到至少驾驶员的“分心”状态被改善为止的时机(图示的时刻tm4)，使HMI30以“普通”的通知的强度输出要求信息，在被改善了的情况下(图示的时刻tm5)，使输出停止。

特定行为判定部132在时刻tm12，检测为驾驶员为“分心”状态。特定行为判定部132由于“分心”状态从时刻tm12持续至经过了规定时间阈值TH1所表示的时间的时刻tm13，因此判定为驾驶员正在进行第二次的“分心驾驶”。输出控制部133由于由特定行为判定部132在时刻tm13判定为驾驶员正在进行“分心驾驶”，因此从时刻tm13到至少驾驶员的“分心”状态被改善为止的时机(图示的时刻tm14)，使HMI30输出与第一次的(“普通”的强度的)通知相比输出形态变更为“稍强”通知的强度的要求信息，在被改善了的情况下(图示的时刻tm15)，使输出停止。由此，与第一次的“分心驾驶”相比，输出控制部133能够对驾驶员稍强地要求“使视线返回前方的动作”。

特定行为判定部132在时刻tm22，检测为驾驶员为“分心”状态。特定行为判定部132由于“分心”状态从时刻tm22持续至经过了规定时间阈值TH1所表示的时间的时刻tm23，因此判定为驾驶员正在进行第三次的“分心驾驶”。输出控制部133由于由特定行为判定部132在时刻tm23判定为驾驶员正在进行“分心驾驶”，因此从时刻tm23到至少驾驶员的“分心”状态被改善为止的时机(图示的时刻tm24)，使HMI30输出与第二次的(“稍强”的强度的)通知相比输出形态变更为“强”的通知的要求信息，在被改善了的情况下(图示的时刻tm25)，使输出停止。由此，与第一次～第二次的“分心驾驶”相比，输出控制部133能够对驾驶员强烈地要求“使视线返回前方的动作”。

[硬件结构]

图19是表示实施方式的自动驾驶控制装置100的硬件结构的一例的图。如图所示，自动驾驶控制装置100为通信控制器100-1、CPU100-2、作为工作存储器而使用的RAM100-3、保存引导程序等的ROM100-4、闪存器或HDD等存储装置100-5、驱动装置100-6等通过内部总线或专用通信线而相互连接的结构。通信控制器100-1进行与自动驾驶控制装置100以外的构成要素的通信。在存储装置100-5中保存有CPU100-2执行的程序100-5a。该程序由DMA(Direct Memory Access)控制器(未图示)等在RAM100-3中展开，并由CPU100-2执行。由此，实现第一控制部120及第二控制部160中的一部分或全部。

上述说明的实施方式可以如以下那样表现。

一种车辆控制装置，其构成为，具备：

存储器，其存储程序；

存储装置，其存储信息；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：

识别本车辆的周边的状况；

基于识别结果，来控制所述本车辆的转向或加减速中的一方或双方；

在所述本车辆的转向或加减速中的一方或双方的控制工作的状态下，判定所述本车辆的驾驶员是否正进行特定的行为；

在判定为所述驾驶员正进行所述特定的行为的情况下，输出对所述驾驶员要求特定的动作的要求信息；

根据特定的行为的经过时间来判定所述驾驶员是否正进行所述特定的行为；以及

根据所述本车辆的行驶状态来变更相对于所述经过时间的条件。

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替换。

Claims (8)

1.一种车辆控制装置，其中，

所述车辆控制装置具备：

识别部，其识别本车辆的周边的状况；

驾驶控制部，其基于所述识别部的识别结果，来控制所述本车辆的转向或加减速中的一方或双方；

持续判定部，其在所述驾驶控制部工作的状态下，判定是否由所述本车辆的驾驶员持续进行了规定时间以上的特定的行为，该特定的行为是为了使所述驾驶控制部工作而对所述驾驶员要求的行为以外的行为；

输出部，其输出信息；以及

输出控制部，其在由所述持续判定部判定为所述特定的行为持续了所述规定时间以上的情况下，使所述输出部输出对所述驾驶员要求特定的动作的要求信息，

所述持续判定部根据所述本车辆的行驶状态或所述本车辆的周围环境来变更所述规定时间。

2.一种车辆控制装置，其中，

所述车辆控制装置具备：

识别部，其识别本车辆的周边的状况；

驾驶控制部，其基于所述识别部的识别结果，来控制所述本车辆的转向或加减速中的一方或双方；

持续判定部，其在所述驾驶控制部工作的状态下，判定是否由所述本车辆的驾驶员持续进行了规定时间以上的特定的行为，该特定的行为是为了使所述驾驶控制部工作而对所述驾驶员要求的行为以外的行为；

输出部，其输出信息；以及

输出控制部，其在由所述持续判定部判定为所述特定的行为持续了所述规定时间以上的情况下，使所述输出部输出对所述驾驶员要求特定的动作的要求信息，

所述输出控制部根据所述本车辆的行驶状态或所述本车辆的周围环境来变更所述要求信息的输出形态。

3.根据权利要求1所述的车辆控制装置，其中，

所述输出控制部在使所述输出部输出了至少一次以上的所述要求信息之后，在由所述持续判定部判定为所述特定的行为持续了规定时间以上的情况下，使所述要求信息的输出形态比第一次增强。

4.根据权利要求1所述的车辆控制装置，其中，

所述持续判定部根据所述驾驶控制部进行控制的控制程度，来变更关注的所述特定的行为。

5.根据权利要求1所述的车辆控制装置，其中，

所述行驶状态是基于所述本车辆的速度、或者到所述驾驶控制部的动作被变更的位置为止的距离的状态。

6.根据权利要求1所述的车辆控制装置，其中，

所述周围环境是存在于所述本车辆的周围的物体目标密度、所述本车辆行驶的路径的曲率、或者由所述识别部识别的识别结果的精度中的至少一个。

7.一种车辆控制方法，其中，

所述车辆控制方法使计算机进行如下处理：

识别本车辆的周边的状况；

基于识别结果，来控制所述本车辆的转向或加减速中的一方或双方；

在所述本车辆的转向或加减速中的一方或双方的控制工作的状态下，判定是否由所述本车辆的驾驶员持续进行了规定时间以上的特定的行为，该特定的行为是为了使控制工作而对所述驾驶员要求的行为以外的行为；

在判定为所述特定的行为持续了规定时间以上的情况下，输出对所述驾驶员要求特定的动作的要求信息；以及

根据所述本车辆的行驶状态或所述本车辆的周围环境来变更所述规定时间。

8.一种存储介质，其中，

所述存储介质使计算机进行如下处理：

识别本车辆的周边的状况；

基于识别结果，来控制所述本车辆的转向或加减速中的一方或双方；

在所述本车辆的转向或加减速中的一方或双方的控制工作的状态下，判定是否由所述本车辆的驾驶员持续进行了规定时间以上的特定的行为，该特定的行为是为了使控制工作而对所述驾驶员要求的行为以外的行为；

在判定为所述特定的行为持续了规定时间以上的情况下，输出对所述驾驶员要求特定的动作的要求信息；以及

根据所述本车辆的行驶状态或所述本车辆的周围环境来变更所述规定时间。