CN110764496B - 自动驾驶辅助装置及其方法 - Google Patents

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Abstract

本发明基于反映了自动驾驶车辆行驶时的功能的执行结果的经验信息，计算适合车辆功能的控制路径。其包括：状况识别部，计算关于车辆的周边状况的状况识别信息；经验信息数据库，将经验信息与状况识别信息相关联地进行记录；经验信息提取部，基于状况识别信息检索经验信息数据库从中提取符合状况识别信息的经验信息；控制路径计算部，基于经验信息计算包含功能达成值高的道路的控制路径，该控制路径是执行多个功能中的至少一个时的路径；控制判断部，在控制路径的基础上决定用于车辆至少执行多个功能中的一个功能的控制方法，生成关于决定出的控制方法的控制方法信息；和控制执行部，基于控制方法信息对车辆进行操作来执行车辆的自动驾驶。

Description

自动驾驶辅助装置及其方法
技术领域
本发明涉及利用传感器信息、地图信息等对车辆的自动驾驶进行辅助的自动驾驶辅助装置及其方法。
背景技术
近年来，为了实现安全、安心的交通社会，对自动驾驶车辆的期待高涨。自动驾驶车辆例如通过利用传感器信息、地图信息的周边状况的识别功能、根据识别信息的控制方法的判断功能、基于判断信息的车辆的操作功能相互协作，连续且持续地执行处理，从而实现不经由用户的操作的自动驾驶行驶。通过这样的自动驾驶行驶，预计人为的失误占大半原因的交通事故会大幅削减。
然而，在实现完全自动驾驶的功能的过程中，存在安全辅助和半自动驾驶等功能阶段。在该阶段，根据每一车种，装载的传感器的性能、实现功能等不同。对于一车型一功能，根据驾驶环境的不同，有时会陷入不能基于传感器的识别结果和功能的判断逻辑稳定且持续地控制自动驾驶行驶的状况。如果自动驾驶行驶功能突然被解除、或者进行突然的摆来摆去驾驶，则成为不稳定的自动行驶。在该情况下，车辆使用者(包括司机)会产生不安感，另外，在行驶中，如果在司机的期望以外转让控制权限，则有可能导致事故。
另一方面，司机不能掌握全部行驶预定的道路区间、通行状况等的信息。另外，司机不能识别本车的自动驾驶功能能够适应到哪里的交通场面或场景，在自动控制功能实施中，也需要以与手动驾驶时同样的集中力监视自动控制。在该情况下，自动控制功能的目的和意义消失，所以强烈要求相应功能的稳定性和持续性。
在如上所述的自动驾驶车辆中，在道路上行驶时，必须考虑道路形状、交通量、天气、时间段、地图信息等各种条件来决定控制方法，另一方面，与当时的条件的组合也很庞大，非常难以将能够应对所有状况的判断功能装载于自动驾驶车辆。
作为关于防止自动驾驶车辆中的自动驾驶解除、急制动、急转等的现有技术，在专利文献1中公开了如下技术：取得包含障碍物的地图上的位置的障碍物信息，将作为在本车辆中实施自动驾驶辅助时的基准的基准点在本车辆的预定行驶路径上设定多个，基于行驶预定路径和障碍物信息，作为在行驶预定路径的本车辆中实施的自动驾驶辅助中所使用的辅助信息，按每一基准点生成本车辆的目标速度和优先级，由此进行自动控制。在专利文献2中公开了如下技术：进行反映了受到行驶辅助装置的辅助的车辆的比例的路径探索，对装载了行驶辅助装置的车辆探索有利的路径，通过自动驾驶行驶等进行驾驶辅助。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2017-117079号公报
专利文献2：日本特开2017-032422号公报
发明内容
发明要解决的课题
在专利文献1中，以有行驶预定路径为前提，通过掌握行驶预定路径上的障碍物的状态，事先对控制系统反馈所掌握的内容，进行实施稳定且持续的控制的设定。但是，在实现完全自动驾驶之前，车辆上所装载的传感器和功能不能进行全部障碍物的探测和回避，所以在符合的路径中，不足以减轻预期外的功能的突然解除、不稳定的控制的发生。另外，在专利文献2中，在路径计算中，将受到自动驾驶的行驶辅助装置辅助的车辆的比例作为路径的成本，决定路径。但是，实际上是利用通过路径上的该车辆的行驶辅助装置所辅助的结果信息评价(是否能够进行稳定且持续的行驶辅助)、和装载相同的安全驾驶辅助功能的车辆的路径评价结果信息等，生成不共享的路径，所以还不足以减轻功能的突然解除、不稳定控制的发生。
本发明的目的在于，基于反映了自动驾驶车辆的自动驾驶行驶时的功能的执行结果的经验信息来计算适应于自动驾驶车辆的功能的控制路径。
用于解决课题的方法
为了解决所述技术问题，本发明提供一种自动驾驶辅助装置，其特征在于，包括：状况识别部，其基于表示进行自动驾驶的车辆的周边信息的传感器信息、包含上述车辆的行驶路径的地图信息和表示上述车辆的状态的运动信息，计算关于上述车辆的周边状况的状况识别信息；经验信息数据库，其将反映了上述车辆的自动驾驶行驶时的多个功能的执行结果的经验信息与上述状况识别信息相关联地进行记录，上述经验信息至少包含关于上述多个功能、表示上述多个功能各自的达成度的功能达成值、和执行了上述多个功能的各功能的道路的信息；经验信息提取部，其基于由上述状况识别部计算出的上述状况识别信息检索上述经验信息数据库，从上述经验信息数据库提取符合上述状况识别信息的上述经验信息；控制路径计算部，其基于由上述经验信息提取部提取出的上述经验信息，计算包含上述功能达成值高的上述道路的控制路径，上述控制路径是执行上述多个功能中的至少一个时的路径；控制判断部，其在上述控制路径计算部的计算出的上述控制路径的基础上决定用于上述车辆至少执行上述多个功能中的一个功能的控制方法，生成关于决定出的控制方法的控制方法信息；和控制执行部，其基于上述控制判断部生成的上述控制方法信息，对上述车辆进行操作来执行上述车辆的自动驾驶。
发明的效果
根据本发明，能够基于反映了自动驾驶车辆自动驾驶行驶时的功能的执行结果的经验信息来计算适应于自动驾驶车辆功能的控制路径。通过以下实施方式的说明来明确上述以外的课题、结构和效果。
附图说明
图1是本发明的实施例1中的自动驾驶系统的结构图。
图2是本发明的实施例1中的自动驾驶控制装置的物理结构图。
图3是表示本发明的实施例1中的控制经验分布信息表的结构例的结构图。
图4是表示本发明的实施例1中的道路形状位置信息表的结构例的结构图。
图5是表示本发明的实施例1中的车道形状位置信息表的结构例的结构图。
图6是表示本发明的实施例1中的控制功能对应路径信息表的结构例的结构图。
图7是表示本发明的实施例1中的环境详细信息表的结构例的结构图。
图8是表示本发明的实施例1中的时间信息表的结构例的结构图。
图9A是用于说明本发明的实施例1中的自动驾驶系统的控制路径计算处理的流程图。
图9B是用于说明本发明的实施例1中的自动驾驶系统的控制路径计算处理的流程图。
图10是用于说明本发明的实施例1中的自动驾驶系统的经验信息登记处理的流程图。
图11是表示行驶路径的设定例的图，(a)是表示不利用经验信息数据库的情况下的行驶路径的设定例的行驶路径图，(b)是表示本发明的实施例1中的自动驾驶系统的行驶路径的设定例的行驶路径图。
图12是表示本发明的实施例2中的自动驾驶系统的结构例的结构图。
附图标记说明
1 自动驾驶车辆
10 自动驾驶控制装置
11 状况识别部
12 控制判断部
13 经验信息检索部
14 经验信息登记部
15 经验信息数据库
16 控制结果评价部
17 控制路径计算部
18 经验信息数据更新部
19 通信处理部
20 传感器地图信息组
21 GPS装置
22 周边传感器
23 高精度地图系统
24 导航系统
30 车辆运动信息组
31 转向传感器
32 车速传感器
33 陀螺仪传感器
40 控制执行部
41 手动控制部
42 控制权限管理部
43 通信处理部
50 通信网络
60 数据中心
61 经验信息检索部
62 经验信息登记部
63 经验信息数据库
64 控制结果综合评价部
65 通信处理部
101 CPU
102 RAM
103 ROM
104 输入端口
300 控制经验分布信息表
400 道路形状位置信息表
500 车道形状位置信息表
600 控制功能对应路径信息表
700 环境详细信息表
800 时间信息表
具体实施方式
以下，使用附图说明实施例。
(实施例1)
使用图1～图11说明本发明的实施例1。
图1是实施例1中的自动驾驶系统的结构图。图1中，本实施例的自动驾驶系统包括：自动驾驶控制装置10、传感器地图信息组20、车辆运动信息组30、控制执行部40、手动控制部41和控制权限部42。此时，自动驾驶系统被设想为，装载于进行自动驾驶的车辆(自动驾驶车辆)1内的自动驾驶控制装置10基于来自传感器地图信息组20、车辆运动信息组30的输入信息，通过状况识别处理执行控制路径的计算和控制方法的决定，将决定出的控制方法通知给控制执行部40，控制执行部40基于通知的控制方法执行车辆操作，由此提供自动驾驶行驶。另外，自动驾驶控制装置10还设想对由控制执行部40执行的控制结果进行评价。此外，自动驾驶控制装置10、传感器地图信息组20、车辆运动信息组30和控制执行部40作为自动驾驶辅助装置发挥功能。
自动驾驶控制装置10具有状况识别部11、控制判断部12、经验信息检索部13、经验信息登记部14、经验信息数据库15、控制结果评价部16和控制路径计算部17。
状况识别部11从GPS(Global Positioning System)装置21、激光器、摄像机等周边传感器22、高精度地图系统23、导航系统24等生成传感器信息和地图信息的传感器地图信息组20、转向传感器31、车速传感器32、陀螺仪传感器33等生成车辆的运动信息的车辆运动信息组30周期性地接收多个信息，统括接收到的各信息，计算关于包含本车辆的状态的周边状况的信息，将计算出的信息作为状况识别信息，通知给控制判断部12和控制路径计算部17。另外，状况识别部11将从传感器地图信息组20的导航系统24接收到的导航路径信息通知给控制路径计算部17。
控制路径计算部17具有如下功能：在导航路径信息中设定了路径的情况下，根据从状况识别部11接收到的状况识别信息，将适应于自动控制功能(装载于自动驾驶控制装置10的自动控制功能)的路径、即能够进行安全、稳定的自动控制的路径再决定(计算)为新的控制路径，并将关于再决定出的控制路径的信息作为控制路径信息通知给控制判断部12。另外，控制路径信息包含推荐程度的信息，控制路径计算部17将包含推荐程度的信息的控制路径信息通知给控制判断部12。另外，控制路径计算部17在从状况识别部11接收到状况识别信息时，基于接收到的状况识别信息，提取后述的控制经验分布信息表300的ID作为用于检索经验信息数据库15中保存的经验信息的检索键(search key，检索关键词)的ID，并将提取出的ID的信息通知给经验信息检索部13。其中，提取出的ID是经验信息检索部13用于从后述的经验信息数据库15内保存的道路形状位置信息表400、车道形状位置信息表500和环境详细信息表700中检索与传感器地图信息组20对应的功能达成值的检索键。
经验信息检索部13利用从控制路径计算部17通知的检索键，检索经验信息数据库15内的经验信息，作为检索而得到的经验信息，将例如功能信息、环境信息、时间信息和功能达成值通知给控制路径计算部17。控制路径计算部17基于与传感器地图信息组20和传感器地图信息组30对应的功能达成值计算与相应车辆的功能对应的控制路径(自动控制路径)和推荐程度，并将计算结果通知给控制判断部12。
控制判断部12作为控制方法信息生成部发挥作用，其根据从状况识别部11接收到的状况识别信息、由控制路径计算部17计算出的控制路径和推荐程度，决定用于在控制路径上安全行驶的控制方法，并将关于控制方法的信息作为控制方法信息通知给控制执行部40和控制结果评价部16。例如，控制判断部12是用于自动驾驶车辆1在控制路径上执行多个功能的各功能的控制方法，决定用于自动驾驶车辆1在控制路径上稳定的状态下行驶的控制方法，将关于决定出的控制方法的信息作为控制方法信息通知给控制执行部40。此时，在判断为作为对象的控制路径上的推荐程度低的情况、或者通过控制判断处理判断为控制方法不能决定的情况下，控制判断部12向控制权限管理部42通知向用户的控制权限转让，解除自动驾驶行驶。
另外，控制判断部12在通过控制方法判断处理无法计算控制方法而解除自动驾驶行驶的情况、或者控制执行部40在基于控制判断部12通知的控制方法信息执行了停止控制时从控制权限管理部42被通知来自用户的控制权限转让的请求而解除自动驾驶行驶的情况下，将表示解除自动驾驶行驶的意思的信息通知给控制结果评价部16。
经验信息检索部13具有将从控制路径计算部17接收到的状况识别信息用作检索键，检索经验信息数据库15内保存的控制经验分布信息表300，将由检索键确定的功能达成值通知给控制路径计算部17和控制结果评价部16的功能。另外，经验信息检索部13还具有在从控制结果评价部16接收到需要评价的区域信息的状况识别信息的情况下，将接收到的状况识别信息用作检索键，检索保存在经验信息数据库15内的控制经验分布信息表300，将由检索键确定的功能达成值通知给控制结果评价部16的功能。
经验信息登记部14具有执行将来自控制结果评价部16的评价结果信息向保存在经验信息数据库15内的表(控制经验分布信息表300、道路形状位置信息表400、车道形状位置信息表500、控制功能对应路径信息表600、和环境详细信息表700)的新条目的登记和更新的功能。
经验信息数据库15是反映了自动驾驶车辆1的自动驾驶行驶时的多个功能的执行结果的经验信息，是将各种表中登记的经验信息与状况识别信息相关联地记录的数据库。在经验信息数据库15中，作为各种表的信息，如后所述，保存控制经验分布信息表300、道路形状位置信息表400、车道形状位置信息表500、控制功能对应路径信息表600、和环境详细信息表700中登记的信息。
控制结果评价部16将作为评价对象的信息(道路形状位置信息表400的道路ID组和车道形状位置信息表500的车道ID组)通知给经验信息检索部13，从控制经验分布信息表300中记录的信息中，由经验信息检索部13取得符合道路ID和车道ID的信息。控制结果评价部16在控制判断部12对于作为评价对象的信息从状况识别部11接收到与从控制路径计算部17通知的推荐程度的信息(推荐控制路径)相同的状况识别信息的情况下，保持接收到的状况识别信息。另外，控制结果评价部16在从控制执行部40接收到控制方法信息的情况下，将接收到的控制方法信息和状况识别信息建立对应并保持。另外，控制结果评价部16在从经验信息登记部14接收到经验信息登记结束的通知的情况下，基于所保持的控制方法信息，制作登记有用于自动驾驶车辆1在2地点间的路径上行驶的控制方法的控制功能对应路径信息表600的信息。进而，控制结果评价部16将环境详细信息表700的信息和控制经验分布信息表300的信息相关联，计算功能达成值307，将计算结果作为评价结果信息进行管理。
评价结果信息是与对于用于自动驾驶车辆1在某两个地点之间的路径上行驶的控制功能的控制结果相关的信息。控制路径计算部17根据与由状况识别信息确定的自车位置、由导航系统24指定的目的地和由从高精度地图系统23得到的地图信息对应的功能达成值307计算推荐控制路径，并将关于计算出的推荐控制路径的推荐控制路径信息通知给控制判断部12。控制判断部12基于状况识别信息和推荐控制路径信息，根据用于执行控制功能的控制方法判断处理计算控制方法，将关于计算出的控制方法的控制方法信息通知给控制执行部40。在通过控制判断处理不能决定控制方法的情况下，控制判断部12向控制权限管理部42通知向用户的控制权限转让，解除自动驾驶行驶。该情况下，控制执行部40向控制结果评价部16通知自动驾驶行驶被解除。另一方面，在控制经验分布信息表300中不存在功能达成值307的条目的情况下，从控制路径计算部17通知控制判断部12不存在条目。
控制判断部12在将遵从来自导航系统24的导航路径信息的路径设为控制路径的情况下，进行用于在该控制路径行驶的控制方法判断处理来计算控制方法，并将关于计算出的控制方法的控制方法信息通知给控制执行部40。此时，控制执行部40在通过接收到的控制方法判断为能够在作为对象的路径上保持自车位置的情况下，从控制执行部40向控制结果评价部16通知能够保持自车位置的信息。此时，控制结果评价部16根据所通知的信息计算功能达成值。另外，控制执行部40在判断为接收到的控制方法不能在作为对象的路径上保持自车位置的情况下，从控制执行部40向控制结果评价部16通知不能保持自车位置的信息。
控制执行部40根据从控制判断部12接收的控制方法信息和从手动控制部41接收的操作信息，执行自动驾驶车辆1的操作。例如，控制执行部40基于控制方法信息，控制制动器、加速器、方向盘等操作部，执行自动驾驶车辆1的自动行驶。另外，控制执行部40将对每个功能执行了控制的结果作为控制结果信息通知给控制结果评价部16。
手动控制部41向控制执行部40通知基于成为用户的操作对象的转向器、加速器/制动器等的手动操作的操作信息。
控制权限管理部42具有向控制判断部12通知来自用户的自动驾驶行驶的开始和解除的请求，并根据来自通知控制判断部12的请求，对用户通知自动驾驶解除的功能。
图2是自动驾驶控制装置的物理结构图。图2中，自动驾驶控制装置10由CPU(Central Processing Unit)101、RAM(Random Access Memory)102、ROM(Read OnlyMemory)103、输入端口104、输出端口105和连接它们的总线106构成。CPU101构成为总括地控制自动驾驶控制装置整体的动作的中央处理装置或控制器。RAM102和ROM103是由存储介质构成的存储装置。输入端口104与键盘或鼠标等输入装置连接，输出端口105与显示器或打印机等输出装置连接。
CPU101执行存储装置中保存的各种程序，例如状况识别程序、控制判断程序、经验信息检索程序、经验信息登记程序、控制结果评价程序。此时，CPU101分别执行状况识别程序、控制判断程序、经验信息检索程序、经验信息登记程序、控制路径计算程序、控制结果评价程序，从而分别实现状况识别部11、控制判断部12、经验信息检索部13、实现经验信息登记部14、控制结果评价部16、控制路径计算部17的功能。此外，经验信息数据库15被保存在存储装置中。
图3是表示控制经验分布信息表的结构例的结构图。图3中，控制经验分布信息表300包括ID301、道路ID302、车道ID303、功能ID304、环境状况ID305、时间ID306、功能达成值307、成功计数308、失败计数309。控制经验分布信息表300是在行驶的道路或车道上，记录表示自动驾驶车辆1的自动控制功能的适应力的信息的表。ID301是唯一识别条目的识别符，在ID301中登记用于确定条目的ID。道路ID302是唯一识别用于计算控制路径的道路的识别符。在道路ID302中，例如作为识别道路的识别符，记录“R1”的信息。车道ID303是唯一识别用于计算控制路径的车道的识别符。在车道ID中，例如作为识别车道的识别符，记录“R1-L1”的信息。
功能ID304是与图6的控制功能对应路径信息表600的功能ID601相关联的ID。能够用该ID检索与自动驾驶车辆1的控制功能(功能名称)对应的功能实施对应路径信息603。另外，在确定条目时，作为新ID登记。
环境状况ID305是与图7的环境详细信息表700的环境ID701相关联的ID。能够用该ID检索自动驾驶车辆1行驶时的环境信息(拥堵信息、天气)。另外，在确定条目时，作为新ID登记。
时间ID306是与图8的时间信息表800的时间ID801相关联的ID。时间ID306表示相对于功能达成值307的时间区间。另外，在确定条目时，作为新ID登记。
功能达成值307是表示对与功能ID304关联的功能名称(控制功能对应路径信息表600的功能名称602)的控制的成功比例的值，每次更新成功计数308和失败计数309时进行计算。例如，在对作为装载于自动驾驶车辆1上的功能之一的自动制动的控制的成功比例为100％的情况下，在功能达成值307中登记“100”的信息。成功计数308表示自动驾驶车辆1完全实施自动控制(功能)的情况下进行计数的值。例如，在自动驾驶车辆1完全实施自动控制的次数为5次的情况下，在成功计数308中登记“5”的信息。失败计数309表示在自动控制自动驾驶车辆1未实施自动控制的情况下进行计数的值。例如，在自动驾驶车辆1不能实施自动控制的次数为30次的情况下，在失败计数309中登记“30”的信息。
图4是表示道路形状位置信息表的结构例的结构图。图4中，道路形状位置信息表400包含道路ID401、道路形状信息(坐标位置)402和区域管理ID403。道路ID401是表示道路的唯一的ID，在确定条目时，作为新ID被登记。道路形状信息(坐标位置)402是表示道路形状的形状信息，在道路形状信息(坐标位置)402中登记“X1,Y1,Z1”的三维坐标。另外，根据需要，也能够在道路形状信息(坐标位置)402中也登记将道路形状函数化的信息。在从高精度地图系统23对状况识别部11输出高精度地图信息(包括道路)的情况下，控制路径计算部17对于经验信息检索部13，将关于这些道路形状的信息作为用于匹配符合的道路是否存在于经验信息数据库15中的信息使用。在确定条目时，道路形状信息(坐标位置)402被作为新信息登记。
区域管理ID403是用于高速确定道路的管理信息。区域管理ID403期望与高精度地图系统23的高精度地图信息(包括道路)协同管理。区域管理ID403在确定条目时，作为新ID被登记。
图5是表示车道形状位置信息表的结构例的结构图。图5中，车道形状位置信息表500包含车道ID501、车道形状信息(坐标位置)502。车道ID501是与图3的控制经验分布信息表300的车道ID303相关联的ID，是表示车道的唯一的ID。车道ID501在确定条目时，作为新ID被登记。车道形状信息(坐标位置)502是表示车道形状的形状信息，在车道形状信息(坐标位置)502中登记“X1,Y1,Z1”的三维坐标。另外，根据需要，也能够在车道形状信息(坐标位置)502中登记将车道形状函数化的信息。在确定条目时，车道形状信息(坐标位置)502作为新ID被登记。
图6是表示控制功能对应路径信息表的结构例的结构图。图6中，控制功能对应路径信息表600包括功能ID601、功能名称602和功能实施对应路径信息603。功能ID601是表示装载于自动驾驶车辆1上的功能(控制功能)的唯一的ID，在确定条目时，作为新ID被登记。功能名称602是表示装载于自动驾驶车辆1上的功能(控制功能)的名称的信息。在功能名称602中，例如，在自动驾驶车辆1上装载有“自动制动”的功能的情况下，登记“自动制动”的信息。功能实施对应路径信息603是对于功能名称602有装载于自动驾驶车辆1上的功能实施了控制的路径信息。在功能实施对应路径信息603中，作为装载于自动驾驶车辆1的功能实施控制时的关于路径的路径信息，登记道路或者道路的车道的信息。例如，在“自动制动”的功能由道路“R1”的车道“L1”实施的情况下，在功能实施对应路径信息603中登记“R1-L1”的信息。在新的路径中，实施装载于自动驾驶车辆1的功能的情况下，在功能实施对应路径信息603中登记关于新路径的路径信息。
图7是表示环境详细信息表的结构例的结构图。图7中，环境详细信息表700是组合构成各种行驶环境信息的表，包括环境ID701、拥堵信息702、天气703、事件信息704、预约705。环境ID701是表示自动驾驶车辆1的行驶环境的唯一的ID，在确定条目时，作为新ID被登记。拥堵信息702是表示拥堵的程度(通畅、拥堵)的信息。天气703是表示气候(例如，晴、雨)的信息。事件信息704是表示在道路周边召开的事件(例如棒球比赛)的信息。预约705是用于保存关于其他行驶环境的信息的扩展区域。
图8是表示时间信息表的结构例的结构图。图8中，时间信息表800包括时间ID801、时间802、日期803。时间ID801是表示时间的唯一的ID。时间802是表示一天24小时的各时间的信息。日期803是表示一天24小时的各时间所属的日历的日期的信息。
之后，根据图9A和图9B所示的流程图，对在自动驾驶车辆1执行自动驾驶行驶的正常状态下，控制路径计算部17接收从状况识别信息11周期性输出的状况识别信息，将接收到的状况识别信息通知给经验信息检索部13，经验信息检索部13从经验信息数据库15提取经验信息，控制路径计算部17基于提取出的经验信息计算控制路径的处理进行说明。
首先，在图9A中，该处理通过控制路径计算部17从状况识别部11接收状况识别信息而开始。该状况识别信息是来自由高精度地图系统23确定的自车位置信息、高精度地图信息、由操作导航系统24的用户指定的目的地信息、属于GPS装置21或周边传感器22和车辆运动信息组30的各种传感器的信息，包含识别自动驾驶车辆1的周边状况的结果的信息。
控制路径计算部17在从状况识别部11接收到状况识别信息的情况下，将接收到的状况识别信息通知给经验信息检索部13(F901)。接着，经验信息检索部13将接收到的状况识别信息作为检索键检索经验信息数据库15内的道路形状位置信息表400(F902)，判定是否存在符合道路形状位置信息表400的信息(F903)。
具体而言，经验信息检索部13在接收到的状况识别信息中存在道路形状信息(坐标位置)的情况下，将道路形状信息(坐标位置)作为检索键检索道路形状位置信息表400，判定道路形状位置信息表400的道路形状信息(坐标位置)402中是否存在符合检索键的信息(判定是否存在相同道路形状的道路)。经验信息检索部13在步骤F903取得了肯定的判定结果的情况下，从道路形状位置信息表400取得道路ID401的信息，之后，判定是否存在符合车道形状位置信息表500的信息(存在相同车道形状的车道)(F904)，在步骤F903中得到否定的判定结果的情况下，转移到步骤F911的处理。
在步骤F904中，经验信息检索部13在接收到的状况识别信息中存在车道形状信息(坐标位置)的情况下，将车道形状信息(坐标位置)作为检索键检索车道形状位置信息表500，判定检索车道形状位置信息表500的车道形状信息(坐标位置)502中是否存在符合检索键的信息。经验信息检索部13在步骤F904取得了肯定的判定结果的情况下，从车道形状位置信息表500取得车道ID501的信息，之后，转移到步骤F905的处理，在步骤F904得到否定的判定结果的情况下，转移到步骤F911的处理。
另外，在步骤F903和F904中，在确定符合检索键的信息时，该确定是指不要求坐标位置的完全一致，而是通过比较相对的坐标位置、形状状态来相对一致。
在步骤F905中，经验信息检索部13基于在步骤F903取得的道路ID401的信息和在步骤F904取得的车道ID501的信息，参照控制经验分布信息表300，从控制经验分布信息表300取得与道路ID401和车道ID501对应的道路ID302和车道ID303的信息，基于由取得的道路ID302和车道ID303的信息确定的环境状况ID305，参照环境详细信息表700，从环境详细信息表700取得由环境状况ID305确定的环境信息。
例如，经验信息检索部13在步骤F903中作为道路ID401的信息取得“R1”，在步骤F904中作为车道ID501的信息取得了“R1-L1”的情况下，作为环境状况ID305的信息从控制经验分布信息表300取得“999”、“1”、“2”、“1”，作为与所取得的环境状况ID305信息(“1”、“2”)对应的环境信息，从环境详细信息表700中取得拥堵信息702中的“通畅”、“拥堵”、天气703中的“晴”、“雨”和事件信息704中的“无”、“无”。
接着，经验信息检索部13基于在步骤F903取得的道路ID401的信息和在步骤F904取得的车道ID501的信息，参照控制经验分布信息表300，从控制经验分布信息表300取得与道路ID401和车道ID501对应的道路ID302和车道ID303的信息，基于由所取得的道路ID302和车道ID303确定的时间ID306，参照时间信息表800，从时间信息表800取得由时间ID306确定的对象时间信息(F906)。
接着，经验信息检索部13基于在步骤F903取得的道路ID401的信息和在步骤F904取得的车道ID501的信息，参照控制经验分布信息表300，从控制经验分布信息表300取得与道路ID401和车道ID501对应的道路ID302和车道ID303的信息，基于由所取得的道路ID302和车道ID303确定的功能ID304，参照控制功能对应路径信息表600，从控制功能对应路径信息表600取得由功能ID304确定的功能名称602和功能实施对应路径信息603(F907)。
例如，经验信息检索部13在步骤F903作为道路ID401的信息取得“R1”，在步骤F904作为车道ID501的信息取得“R1-L1”的情况下，作为功能ID304的信息从控制经验分布信息表300取得“1”、“2”、“2”、“3”，基于由所取得的功能ID304的信息确定的功能ID601的信息“1”、“2”、“3”，从控制功能对应路径信息表600作为功能名称602的信息取得“自动制动”、“车道保持”“车道变更”，作为功能实施对应路径信息603的信息取得“R1-L1”、“R1-L1”、“R1-L1→R1-L2”。
接着，如图9B所示，控制路径计算部17取得经验信息检索部13的检索结果，将表示步骤F905、F906、F907的处理结果的结果信息与高精度地图关联，用高精度地图确定自车位置(F908)，将从导航系统24指定的目的地在高精度地图中进行确定(F909)，之后，计算以由道路ID302和车道ID303确定的功能达成值307的合计最大为优先的控制路径，将计算结果通知给控制判断部12(F910)。此时，控制路径计算部17例如利用高精度地图的探索用的属性(例如信号机、交叉点的数量、道路的宽度)，计算以与符合的道路、车道对应的功能达成值307为优先的控制路径。
另一方面，如图9A所示，在步骤F903和F904中获得否定的判定结果的情况、即在经验信息数据库15内不存在与由检索键指定的道路相同形状的道路或车道的情况下，经验信息检索部13将否定的判定结果通知给控制路径计算部17。此时，控制路径计算部17将不能计算控制路径通知给控制判断部12(F911)。
另外，如图9B所示，控制判断部12基于控制路径计算部17的计算结果和步骤F911的处理结果来判断是否能够计算控制方法(F912)。
当在步骤F912中得到了肯定的判定结果的情况下，控制判断部12基于控制路径计算部17的计算结果决定控制方法，并将关于决定出的控制方法的控制方法信息通知给控制执行部40(F913)。此时，控制执行部40基于从控制判断部12通知的控制方法信息执行操作(F914)。
另一方面，当在步骤F912中得到了否定的判定结果的情况下，控制判断部12向控制权限管理部42通知自动驾驶解除(F915)。此时，根据来自控制权限管理部42的指令，由手动控制部41实施手动控制(F916)，转移到步骤F917的处理。
接着，控制执行部40将控制方法的执行结果通知给控制结果评价部16(F917)，结束该程序中的处理。
通过上述处理，作为执行自动驾驶车辆1的功能的路径，能够计算包含功能达成值高的道路和车道的控制路径。另外，在计算控制路径时，通过考虑环境信息和时间信息，能够计算出与自动驾驶车辆1进行自动驾驶行驶时的环境和时间匹配的控制路径。
接着，根据图10所示的流程图，对控制结果评价部16决定向经验信息登记状态转移时的自动驾驶控制装置10的处理进行说明。
该处理以控制结果评价部16从控制执行部40接收到控制结果为条件开始。首先，控制结果评价部16记录控制执行部40执行的控制内容(控制方法的内容)(F1001)，接着，从控制判断部12接收判断有无(有无控制方法决定)的信息和控制路径的信息(F1002)，进而，从控制判断部12接收状况识别信息(包含道路、车道的信息等)(F1003)。
接着，控制结果评价部16判定控制判断部12是否计算出了控制方法(F1004)，在步骤F1004中得到了肯定的判定结果的情况下、即计算出了控制方法的情况下，意味着在控制执行部40中执行了控制方法的控制路径与控制功能对应路径信息表600的功能实施对应路径信息603中登记的路径一致，所以将一致的次数(成功的次数)设为成功计数308(F1005)。
另一方面，控制结果评价部16在步骤F1004中得到了否定的判定结果的情况下、即无法计算控制方法的情况下，意味着在控制执行部40中执行了控制方法的控制路径与控制功能对应路径信息表600的功能实施对应路径信息603登记的路径不一致，所以将不一致的次数(失败的次数)设为失败计数309(F1006)。
接着，控制结果评价部16将在步骤F1003中接收到的状况识别信息通知给经验信息检索部13，经验信息检索部13将接收到的状况识别信息作为检索键检索经验信息数据库15(F1007)。
接着，经验信息检索部13判定符合检索键的经验信息是否存在于经验信息数据库15中(F1008)，经由控制结果评价部16将该判定结果通知给经验信息登记部14和控制执行部40。
经验信息登记部14在从经验信息检索部13接收到符合检索键的经验信息存在于经验信息数据库15中的判定结果的情况下，将在步骤F1003中接收到的状况识别信息(包含道路、车道的信息)与控制功能对应路径信息表600的功能实施对应路径信息603中登记的路径一致的次数作为成功计数的信息，保存在控制经验分布信息表300的成功计数308中(F1009)。
另一方面，在步骤F1008中判定为符合检索键的经验信息不存在于经验信息数据库15中的情况下，经验信息登记部14经由控制执行部40、控制结果评价部16接收由手动控制部41执行的控制方法信息，将接收到的控制方法信息作为控制功能对应路径信息表600的功能名称602和功能实施对应路径信息630进行登记(F1010)。之后，经验信息登记部14将在步骤F1003中接收到的状况识别信息(包含环境、时间的信息)登记到环境详细信息表700和时间信息表800(F1011)，将在步骤F1003中接收到的状况识别信息与控制功能对应路径信息表600的功能实施对应路径信息603中登记的路径不一致的次数作为失败计数的信息，保存到控制经验分布信息表300的失败计数309(F1012)。
接着，经验信息登记部14用成功计数308与失败计数309的比例计算功能达成值，将计算结果的信息保存到控制经验分布信息表300的功能达成值307，更新功能达成值307(F1013)。之后，经验信息登记部14结束该程序的处理。通过更新功能达成值307，在接着计算控制路径时，能够对自动驾驶车辆1的功能计算更适当的控制路径。
图11是表示与利用经验信息数据库的有无对应的行驶路径的设定例的行驶路径图，图11(a)是表示不利用经验信息数据库时的行驶路径的设定例的行驶路径图，图11(b)是表示本发明实施例1中的自动驾驶系统的行驶路径的设定例的行驶路径图。
如图11(a)所示，在不利用经验信息数据库15的信息的情况下，若用户输入目的地1102的信息，则导航系统24通常选择包含道路R11、R12、R13、R14、R15的路径、且基于道路种类、道路的链路长度等选择最短的行驶路径1103作为从当前位置1101到目的地1102的行驶路径展示给用户。此时，预想为在道路R12、R13是自动右转困难且右转事故多发的路径的情况下，如果利用装载于自动驾驶车辆1的功能在该路径行驶，则不能在稳定的状态下继续自动驾驶。
于是，在本实施例中，如图11(b)所示，将自动驾驶车辆11以自动驾驶成功的路径预先保存在经验信息数据库15中，在开始行驶时，自动驾驶控制装置10基于状况识别信息参照经验信息数据库15计算控制路径，将遵从计算出的控制路径的行驶路径展示给用户。
例如，当用户在当前位置1104输入目的地1105的信息时，自动驾驶控制装置10基于当前位置1104的状况识别信息参照经验信息数据库15，计算控制路径，并将遵从计算出的控制路径的行驶路径展示给用户。例如，选择包含道路R21、R22、R23、R24、R25、R26、R27、R28、R29的路径、且车道宽度宽且可持续行驶的车道的行驶路径1106作为从当前位置1104到目的地1105的行驶路径展示给用户。该行驶路径1106包括可适用于汽车道保持功能的道路。
在控制路径计算中，自动驾驶控制装置10优先利用汽车道保持功能，由此能够进行稳定的自动控制。另外，由于自动驾驶控制装置10由于自动右转困难且右转事故多发的路径1107、因早晚拥堵而难以从分支路线自动汇合的路径1108是自动控制功能难以适应的路径，所以在控制路径计算中，执行尽量排除这些路径的处理，由此能够进行稳定的自动控制。另外，在行驶到利用了行驶路径1106的目的地1105的情况下，该成功经验作为功能达成值被登记到经验信息数据库15中。另外，在当前位置1104中设定了当前位置1104和目的地1105的情况下，自动驾驶控制装置10在当前位置1104中计算考虑到自动控制路径的路径1109，并将路径1109作为最初的路径展示给用户。
根据本实施例，能够基于反映了自动驾驶车辆1的自动驾驶行驶时的功能的执行结果的经验信息计算出适应于自动驾驶车辆1的功能的控制路径。即，作为经验信息存储与道路状况对应的安全辅助和自动驾驶机能的适应状况，根据所存储的经验信息计算考虑了自动驾驶机能的难易度的路径，由此，能够预先在行驶前选择容易自动驾驶行驶的路径作为控制路径。另外，能够在选择出的路径中减少功能(自动驾驶功能)的执行受限的路径，结果能够实现稳定且持续的自动驾驶行驶。
(实施例2)
以下，使用图12对本发明的实施例2进行说明。本实施例和实施例1的差异在于，不仅将经验信息数据库设置在自动驾驶车辆1内，还设置在数据中心中，自动驾驶车辆在与数据中心进行通信的同时执行自动驾驶行驶。在该情况下，所有车辆共享数据中心的经验信息数据库。作为其优点，能够从数据中心向各车辆提供不在自车内的经验信息数据库中的经验信息，控制路径计算部能够算出更准确的控制路径。
图12是表示实施例2的自动驾驶系统的结构例的结构图。实施例2的自动驾驶系统相对于实施例1的自动驾驶系统的结构，在自动驾驶控制装置10中追加经验信息数据更新部18、通信处理部19，且追加包含经验信息数据库63、经验信息检索部61、经验信息登记部62、控制结果综合评价部64和通信处理部65的数据中心60，自动驾驶控制装置10的通信处理部19和数据中心60的通信处理部65经由通信网络50连接。
通信处理部19和通信处理部65进行用于自动驾驶车辆1和数据中心60经由通信网络50实施数据通信的处理。
经验信息数据库63是记录有反映了与本车辆(自动驾驶车辆1)不同的多个自动驾驶车辆的自动驾驶行驶时的多个功能(自动驾驶功能)的执行结果的经验信息的各种表(控制经验分布信息表300、道路形状位置信息表400、车道形状位置信息表500、控制功能对应路径信息表600和环境详细信息表700)的信息的数据库。
经验信息检索部13在经验信息数据库15中不存在符合从控制路径计算部17接收到的状况识别信息的经验信息(道路信息、车道信息、控制路径信息、环境信息等)的情况下，通过从控制路径计算部17接收到的状况识别信息对经验信息数据更新部18实施询问。经验信息数据更新部18在接收到来自经验信息检索部13的询问的情况下，经由通信处理部19和通信网络50向数据中心60通知询问的内容。通知的内容例如是道路形状信息(坐标位置)402或车道形状信息(坐标位置)502的信息等。
当数据中心60的通信处理部65接收到来自通信处理部19的通知时，通信处理部19将接收到的通知的内容通知给经验信息检索部61。经验信息检索部61将接收到的通知的内容(道路形状信息(坐标位置)402或车道形状信息(坐标位置)502的信息)作为检索键，检索经验信息数据库63的道路形状信息(坐标位置)402或车道形状信息(坐标位置)502，从控制经验分布信息表300中提取符合检索键的经验信息(由道路、车道确定的功能信息、控制路径信息、时间信息等)，将提取出的经验信息通知给通信处理部65。通信处理部65将从经验信息检索部61接收到的通知的内容经由通信网络50传递给通信处理部19。
通信处理部19将从通信处理部65接收到的经验信息传送给经验信息数据更新部18。经验信息数据更新部18基于接收到的经验信息更新经验信息数据库15的信息。由此，更新经验信息数据库15中的经验信息中的控制经验分布信息表300的信息。控制路径计算部17能够利用更新后的控制经验分布信息表300的信息来生成控制路径。
另一方面，控制结果评价部16基于控制执行部40的控制结果生成功能达成值，经由经验信息登记部14将所生成的功能达成值的信息登记到经验信息数据库15的控制经验分布信息表300中。经验信息数据更新部18经由通信处理部19和通信网络50向数据中心60的通信处理部65传递经验信息数据库15中登记的经验信息。通信处理部65将接收到的经验信息通知给经验信息登记部62。经验信息登记部62将所通知的经验信息(道路形状信息(坐标位置)402、车道形状信息(坐标位置)502、功能名称602、功能实施对应路径信息603、拥堵信息702、天气703、事件信息700、时间802、日期803)登记到经验信息数据库63。在该情况下，控制结果综合评价部64利用经验信息数据库63的信息中的全部成功计数308和失败计数309的信息，再次计算功能达成值，将再次计算出的功能达成值登记到控制经验分布信息表300的功能达成值307中。
根据本实施例，由于能够将经验信息数据库15中不存在的经验信息从数据中心60提供给经验信息数据库15，所以控制路径计算部17能够算出更准确的控制路径。在数据中心60的经验信息数据库63中，蓄存储有各种自动驾驶车辆的自动驾驶行驶时的经验信息，该经验信息经由成为云的数据中心60在相同功能的车辆之间共享。因此，即使自动驾驶车辆1在不存在于经验信息数据库15的未经验道路上行驶的情况下，在具有相同功能的其他自动驾驶车辆的经验信息存在于经验信息数据库63时，通过利用具有相同功能的其他自动驾驶车辆的经验信息，也能够更可靠地计算与自动驾驶功能对应的控制路径。结果能够减轻用户期待之外的自动驾驶的行驶解除。
此外，本发明不限定于上述的实施例，而包含各种各样的变形例。例如，能够将自动驾驶控制装置10和控制执行部40一体化而构成为控制器。此时，控制器例如基于表示进行自动驾驶的车辆(自动驾驶车辆1)周边的信息的传感器信息和包含车辆的行驶路径的地图信息和表示车辆的状态的运动信息来控制车辆的自动驾驶。另外，也能够将控制路径计算部17和经验信息检索部13一体化、或者将控制路径计算部17和经验信息检索部13和经验信息数据更新部18一体化。进而，也能够将控制结果评价部16和经验信息登记部14一体化。上述的实施例是为了易于了解本发明而详细说明的，未必限定于具备说明的全部的结构。另外，能够将某实施例的结构的一部分置换为其他实施例的结构，另外，也能够在某实施例的结构中加入其他实施例的结构。另外，对于各实施例的结构的一部分，能够进行其他构成的追加、删除、替换。
另外，上述各结构、功能等也可以通过例如在集成电路中设计它们的一部分或全部等，用硬件来实现。另外，上述的各结构、功能等也可以通过处理器对实现各自功能的程序进行解释并执行来用软件实现。实现各功能的程序、表、文件等的信息记录在存储器、硬盘、SSD(Solid State Drive)等记录装置、或者IC(Integrated Circuit)卡、SD(SecureDigital)存储卡、DVD(Digital Versatile Disc)等记录介质。

Claims (8)

1.一种自动驾驶辅助装置，其特征在于，包括：
状况识别部，其基于表示进行自动驾驶的车辆的周边信息的传感器信息、包含所述车辆的行驶路径的地图信息和表示所述车辆的状态的运动信息，计算关于所述车辆的周边状况的状况识别信息；
经验信息数据库，其将反映了所述车辆的自动驾驶行驶时的多个功能的执行结果的经验信息与所述状况识别信息相关联地进行记录，所述经验信息至少包含关于所述多个功能、表示所述多个功能各自的达成度的功能达成值、和执行了所述多个功能的各功能的道路的信息；
经验信息提取部，其基于由所述状况识别部计算出的所述状况识别信息检索所述经验信息数据库，从所述经验信息数据库提取符合所述状况识别信息的所述经验信息；
控制路径计算部，其基于由所述经验信息提取部提取出的所述经验信息，计算包含所述功能达成值高的所述道路的控制路径，所述控制路径是执行所述多个功能中的至少一个时的路径；
控制判断部，其对能否计算出用于所述车辆在所述控制路径计算部的计算出的所述控制路径上至少执行所述多个功能中的一个功能的控制方法进行判断，以判断为能够计算出所述控制方法为条件，生成关于所述控制方法的控制方法信息；
控制执行部，其在所述控制判断部判断为能够计算出所述控制方法而输入了所述控制判断部生成的所述控制方法信息的情况下，基于所述控制方法信息对所述车辆进行操作来执行所述车辆的自动驾驶，在所述控制判断部判断为不能计算出所述控制方法而输入了基于手动操作的操作信息的情况下，用所述操作信息操作所述车辆；和
控制结果评价部，其以接收到所述控制执行部的执行结果为条件，取得所述控制判断部的判断结果来评价所述车辆是否实施了所述功能，基于评价的结果重新计算所述功能达成值，基于计算出的结果更新记录于所述经验信息数据库的所述经验信息中的所述功能达成值。
2.如权利要求1所述的自动驾驶辅助装置，其特征在于：
还包括通信处理部，其经由数据中心和通信网络进行信息的收发，所述数据中心管理将反映了与本车辆不同的多个自动驾驶车辆的自动驾驶行驶时的多个功能的执行结果的经验信息与所述状况识别信息关联地记录的数据中心用经验信息数据库，
所述控制路径计算部，在所述经验信息数据库中不存在符合所述状况识别信息的所述经验信息的情况下，经由所述通信处理部检索所述数据中心用经验信息数据库，从所述数据中心用经验信息数据库提取符合所述状况识别信息的所述经验信息。
3.如权利要求2所述的自动驾驶辅助装置，其特征在于：
所述控制路径计算部，在从所述数据中心用经验信息数据库提取符合所述状况识别信息的所述经验信息时，提取与装载于所述本车辆的功能相同功能的所述经验信息。
4.如权利要求1所述的自动驾驶辅助装置，其特征在于：
在所述经验信息数据库中，作为属于所述经验信息的信息，与所述状况识别信息相关联地记录有表示所述车辆的周边环境状况的环境信息和表示所述车辆行驶的时间的时间信息，
所述控制路径计算部，基于由所述状况识别部计算出的所述状况识别信息检索所述经验信息数据库，从所述经验信息数据库提取符合所述状况识别信息的所述经验信息，基于提取出的所述经验信息计算包含所述功能达成值高的所述道路且由所述环境信息和所述时间信息确定的控制路径，所述控制路径是执行所述多个功能中的至少一个时的路径。
5.一种自动驾驶辅助方法，其具有基于表示进行自动驾驶的车辆的周边信息的传感器信息、包含所述车辆的行驶路径的地图信息和表示所述车辆的状态的运动信息来控制所述车辆的自动驾驶的控制器，所述自动驾驶辅助方法的特征在于，包括：
状况识别信息计算步骤，所述控制器基于所述传感器信息以及所述地图信息和所述运动信息，计算关于所述车辆的周边状况的状况识别信息；
经验信息提取步骤，所述控制器基于在所述状况识别信息计算步骤中计算出的所述状况识别信息，检索将反映了所述车辆自动驾驶行驶时的多个功能的执行结果的经验信息与所述状况识别信息关联地记录的经验信息数据库，从所述经验信息数据库提取符合所述状况识别信息的所述经验信息，其中，所述经验信息至少包含关于所述多个功能、表示所述多个功能各自的达成度的功能达成值、和执行了所述多个功能的各功能的道路的信息；
控制路径计算步骤，所述控制器基于在所述经验信息提取步骤中提取出的所述经验信息，计算包含所述功能达成值高的所述道路的控制路径，所述控制路径是执行所述多个功能中的至少一个时的路径；
控制判断步骤，所述控制器对能否计算出用于所述车辆在所述控制路径计算步骤中计算出的所述控制路径上至少执行所述多个功能中的一个功能的控制方法进行判断，以判断为能够计算出所述控制方法为条件，生成关于所述控制方法的控制方法信息；和
控制执行步骤，所述控制器在所述控制判断步骤中判断为能够计算出所述控制方法而输入了在所述控制判断步骤中生成的所述控制方法信息的情况下，基于所述控制方法信息对所述车辆进行操作来执行所述车辆的自动驾驶，在所述控制判断步骤中判断为不能计算出所述控制方法而输入了基于手动操作的操作信息的情况下，用所述操作信息操作所述车辆；和
经验信息更新步骤，所述控制器以接收到在所述控制执行步骤中执行的执行结果为条件，取得所述控制判断步骤的判断结果来评价所述车辆是否实施了所述功能，基于评价的结果重新计算所述功能达成值，基于计算出的结果更新记录于所述经验信息数据库的所述经验信息中的所述功能达成值。
6.如权利要求5所述的自动驾驶辅助方法，其特征在于：
还包括通信处理部，其经由数据中心和通信网络进行信息的收发，所述数据中心具有将反映了与本车辆不同的多个自动驾驶车辆的自动驾驶行驶时的多个功能的执行结果的经验信息与所述状况识别信息关联地记录的数据中心用经验信息数据库，
所述控制器，在所述经验信息提取步骤中，在所述经验信息数据库中不存在符合所述状况识别信息的所述经验信息的情况下，经由所述通信处理部检索所述数据中心用经验信息数据库，从所述数据中心用经验信息数据库提取符合所述状况识别信息的所述经验信息。
7.如权利要求6所述的自动驾驶辅助方法，其特征在于：
所述控制器，在所述经验信息提取步骤中，在从数据中心用经验信息数据库提取符合所述状况识别信息的所述经验信息时，提取与装载于所述本车辆的功能相同功能的所述经验信息。
8.如权利要求5所述的自动驾驶辅助方法，其特征在于：
在所述经验信息数据库中，作为属于所述经验信息的信息，与所述状况识别信息相关联地记录有表示所述车辆的周边环境状况的环境信息和表示所述车辆行驶的时间的时间信息，
所述控制器，
在所述经验信息提取步骤中，基于在所述状况识别信息计算步骤中计算出的所述状况识别信息，从所述经验信息数据库提取符合所述状况识别信息的所述经验信息，
在所述控制路径计算步骤中，基于在所述经验信息提取步骤中提取出的所述经验信息，计算包含所述功能达成值高的所述道路且由所述环境信息和所述时间信息确定的控制路径，所述控制路径是执行所述多个功能中的至少一个时的路径。
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