CN111315623A - 车辆控制装置 - Google Patents

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Abstract

本发明所涉及的车辆控制装置(10)具有行动量确定部(76、134)和行驶控制部(80)，其中，所述行动量确定部(76、134)确定表示针对所识别出的障碍物(112)进行的躲避行动的程度的躲避行动量；所述行驶控制部(80)进行使本车辆(100)采取与所确定出的躲避行动量相对应的躲避行动的行驶控制。行动量确定部(76、134)按照与本车辆(100)相关的使用者的嗜好来确定躲避行动量。

Description

车辆控制装置
技术领域
本发明涉及一种至少半自动地进行本车辆的行驶控制的车辆控制装置。
背景技术
现有技术中，开发出一种至少半自动地进行本车辆的行驶控制的技术(自动驾驶技术或驾驶辅助技术)。例如，提出了适当地应对预定行驶路径上的障碍物的各种技术。
在日本发明专利公开公报特开2017-043262号中，提出了一种装置，该装置将位于本车辆的前方的树木等立体物识别为障碍物，在与该障碍物接触的可能性高的情况下，进行自动制动和自动操舵。
发明内容
另外，设想针对障碍物进行的躲避行动的倾向会因每位使用者(包括驾驶员)而不同。例如，在柔软的草木朝向道路的内侧较大地伸出的情况下，在进行躲避时应与草木之间留有何种程度的余量(距离或时间)，或者是否允许边与草木接触边直接通过，有时各使用者会进行不同的应对。
然而，在日本发明专利公开公报特开2017-043262号所提出的技术中，完全没有考虑这种决策的差异。其结果，在通过自动驾驶采取与驾驶员的感觉不同的躲避行动的情况下，可能会使该驾驶员感觉到不适。
本发明是为了解决上述的问题而作出的，其目的在于，提供一种能够提高车辆在障碍物的躲避场景下的商品性的车辆控制装置。
本发明所涉及的车辆控制装置为至少半自动地进行本车辆的行驶控制的装置，其具有：障碍物识别部、行动量确定部和行驶控制部，其中，所述障碍物识别部识别位于所述本车辆的预定行驶路径上的障碍物；所述行动量确定部确定躲避行动量，所述躲避行动量表示针对由所述障碍物识别部识别出的所述障碍物进行的躲避行动的程度；所述行驶控制部进行使所述本车辆采取与由所述行动量确定部确定出的所述躲避行动量相对应的躲避行动的行驶控制，所述行动量确定部按照与所述本车辆相关的使用者的嗜好来确定所述躲避行动量。
这样，由于按照与本车辆相关的使用者的嗜好来确定表示针对障碍物进行的躲避行动的程度的躲避行动量，因此能够执行适当反映出使用者的驾驶意愿的躲避行动，从而能够提高车辆在障碍物的躲避场景下的商品性。
另外，可以为，所述行动量确定部确定边以与不采取躲避行动的情况相比较小的接触面积接触，边从所述障碍物通过的所述躲避行动量。由此，能够追加允许边与障碍物接触边直接通过的躲避行动的选项，从而扩大驾驶的裁量范围。
另外，可以为，所述行动量确定部还根据由于与所述障碍物的接触而产生的影响度来确定所述躲避行动量。据此，能够采用与因接触产生的影响度相对应的躲避行动。
另外，可以为，所述行动量确定部根据所述障碍物的特性来评价所述影响度，并且根据所获得的所述影响度来确定所述躲避行动量。通过考虑障碍物的特性，提高了影响度的评价结果的准确度。
另外，可以为，所述行动量确定部将特定障碍物的情况下的所述影响度评价为比除所述特定障碍物以外的障碍物低，并且根据所获得的所述影响度来确定所述躲避行动量，其中所述特定障碍物为仅顶端侧摆动的障碍物、从道路的外侧朝向内侧倾斜延伸的障碍物、或者具有植物形态特征的障碍物。由此，能够抑制针对是植物的准确度高的特定障碍物进行的躲避行动，从而降低对位于该特定障碍物的周边的其他的交通参加者造成的影响。
另外，可以为，所述行动量确定部按照所述本车辆的物体价值来确定所述躲避行动量。由此，能够边考虑因与障碍物接触而对本车辆造成擦伤、凹痕的可能性，边选择与本车辆的物体价值匹配的躲避行动。
另外，可以为，该车辆控制装置还具有参数输入部，所述参数输入部按照所述使用者的操作来输入用于确定所述躲避行动量的参数，所述行动量确定部使用由所述参数输入部输入的所述参数来确定所述躲避行动量。由此，能够通过由使用者进行的操作来确认该使用者的驾驶意愿。
另外，可以为，该车辆控制装置还具有驾驶倾向解析部，所述驾驶倾向解析部使用与作为所述使用者的所述本车辆的驾驶员的以往的驾驶有关的驾驶历史信息，来解析所述驾驶员的驾驶的倾向，所述行动量确定部按照由所述驾驶倾向解析部解析出的所述驾驶员的驾驶的倾向来确定所述躲避行动量。由此，能够自动反映驾驶员的驾驶意愿，而无需该驾驶员进行特殊的操作。
另外，可以为，所述驾驶倾向解析部仅解析所述驾驶员进行手动驾驶的情况下的驾驶的倾向。通过仅提取驾驶员的驾驶操作进行解析，能够高精度地掌握该驾驶员的驾驶的倾向。
根据本发明所涉及的车辆控制装置，能够提高车辆在障碍物的躲避场景下的商品性。
附图说明
图1是表示本发明的一实施方式的车辆控制装置的结构的框图。
图2是图1所示的运算装置的功能框图。
图3是用于说明图2所示的运算装置的动作的流程图。
图4是表示本车辆的周围的行驶场景的一例的图。
图5A是表示对作为一种植物的草进行拍摄而获得的摄像头图像的图。图5B是表示对作为一种植物的树木进行拍摄而获得的摄像头图像的图。
图6A是表示影响度信息的数据构造的一例的图。图6B是表示嗜好信息的数据构造的一例的图。
图7是表示针对障碍物进行的躲避行动的变化的图。
图8是变形例中的运算装置的功能框图。
具体实施方式
下面，列举优选的实施方式，边参照附图边说明本发明所涉及的车辆控制装置。
[车辆控制装置10的结构]
图1是表示本发明的一实施方式的车辆控制装置10的结构的框图。车辆控制装置10被组装于车辆(图4等的本车辆100)，并且通过自动或手动来进行车辆的驾驶控制。该“自动驾驶”的概念为，不仅包括全自动地进行车辆的行驶控制的“全自动驾驶”，还包括半自动地进行行驶控制的“半自动驾驶”。
车辆控制装置10具有：集中管理车辆的驾驶控制的控制系统装置组12；负责控制系统装置组12的输入功能的装置组(下面，称为输入系统装置组14)；和负责控制系统装置组12的输出功能的装置组(下面，称为输出系统装置组16)。
<输入系统装置组14的具体结构>
在输入系统装置组14中，包括：外界传感器18、通信装置20、高精度地图数据库(下面，称为地图信息DB22)、导航装置24和车辆传感器26，其中，所述外界传感器18检测车辆的周围(外界)的状态；所述通信装置20与位于车辆的外部的各种通信设备进行信息的收发；所述地图信息DB22获取表示高精度地图的地图信息；所述导航装置24生成到达目的地的行驶路径，并且测量车辆的行驶位置；所述车辆传感器26检测车辆的状态。
在外界传感器18中，包括：拍摄外界的一个以上的摄像头30；检测车辆与其他物体之间的距离和相对速度的一个以上的雷达31；一个以上的LIDAR32(Light Detection andRanging；光检测和测距/Laser Imaging Detection and Ranging；激光图像检测和测距)。
在通信装置20中，包括：第1通信装置34和第2通信装置36，其中，所述第1通信装置34与其他车辆之间进行车车间通信；所述第2通信装置36与路边装置之间进行路车间通信。在导航装置24中包括卫星导航系统和自主导航系统。在车辆传感器26中，包括车速传感器、加速度传感器、偏航角速率传感器、斜率传感器等，检测车辆的行为的各种传感器、检测车辆的操作状态的各种传感器、检测驾驶员的状态的各种传感器。
此外，导航装置24作为HMI(Human Machine Interface；参数输入部)发挥功能，其能够按照使用者的操作来输入用于确定后述的躲避行动量的参数。
<输出系统装置组16的具体结构>
在输出系统装置组16中，包括：驱动力输出装置40、操舵装置42、制动装置44和告知装置46。
在驱动力输出装置40中，包括：驱动力输出ECU(电子控制装置；ElectronicControl Unit)和发动机、驱动马达等驱动源。驱动力输出装置40按照由驾驶员进行的加速踏板的操作或者从控制系统装置组12输出的驱动的控制指示，产生驱动力。
在操舵装置42中，包括：EPS(电动助力转向系统)-ECU和EPS致动器。操舵装置42按照由驾驶员进行的方向盘的操作或者从控制系统装置组12输出的操舵的控制指示，产生操舵力。
在制动装置44中，包括制动ECU和制动致动器。制动装置44按照由驾驶员进行的制动踏板的操作或者从控制系统装置组12输出的制动的控制指示，产生制动力。
在告知装置46中，包括告知ECU和信息传递装置(例如，显示装置、音响装置、触觉装置等)。告知装置46按照从控制系统装置组12或者其他的ECU输出的告知指示，向驾驶员进行告知(例如，通过包括视觉听觉的五官提供信息)。
<控制系统装置组12的具体结构>
控制系统装置组12由一个或多个ECU构成，具有处理器等运算装置50和ROM、RAM等存储装置52。控制系统装置组12通过运算装置50执行存储装置52中存储的程序来实现各种功能。
图2是图1所示的运算装置50的功能框图。该运算装置50构成为能够执行外界识别部60、本车位置识别部62、行动计划制作部64、轨迹生成部66、车辆控制部68、驾驶模式转换部70的各种功能。
外界识别部60根据从外界传感器18输出的信息来识别车辆的周围的状况和物体。在该外界识别部60中，包括障碍物识别部72和外界状态识别部74。
本车位置识别部62根据从地图信息DB22和导航装置24输出的信息，来识别车辆的绝对位置或者高精度地图上的相对位置(下面，还称为本车位置)。
行动计划制作部64根据外界识别部60和本车位置识别部62的识别结果，来制作与车辆的状况相对应的行动计划(每个行驶区间的事件的时间序列)，并且根据需要来更新行动计划的内容。在行动计划制作部64中，包括行动量确定部76和躲避执行判断部78。此外，行动计划制作部64还构成为能够输入驾驶嗜好参数、影响度信息I1和嗜好信息I2。
轨迹生成部66根据外界识别部60和本车位置识别部62的识别结果，生成按照由行动计划制作部64制作出的行动计划的行驶轨迹(目标行为的时间序列)。
车辆控制部68根据行动计划制作部64的制作结果或者轨迹生成部66的生成结果，对输出系统装置组16(图1)进行动作的指示。在车辆控制部68中，包括进行车辆的行驶控制的行驶控制部80和向驾驶员进行告知控制的告知控制部82。
驾驶模式转换部70构成为能够按照驾驶员的规定的行动(例如，对包括模式选择开关、方向盘的输入设备的操作)，来转换包括“自动驾驶模式”和“手动驾驶模式”的多种驾驶模式。
[车辆控制装置10的动作]
本实施方式的车辆控制装置10如以上这样构成。接着，边主要参照图3的流程图边说明在躲避特定障碍物108(图4等)时车辆控制装置10的动作。在此，设想为搭载了车辆控制装置10的本车辆100通过自动驾驶进行行驶的情况。
图4是表示本车辆100的周围的行驶场景的一例的图。本车辆100想要沿着由虚线箭头所示的预定行驶路径102在道路104上直行。在此，预定行驶路径102是指本车辆100想要行驶的路径的意思。
本图表示规定了汽车靠“左侧”行驶的地区的道路104。道路104由实线状的车道标识线106划分成两条车道。该道路104由本车辆100行驶的行驶车道104d和与行驶车道104d相向的对向车道104o构成。
在行驶车道104d上的位于本车辆100前方的位置，植物(下面，称为特定障碍物108)从道路104的外侧伸到道路104内。另外，其他车辆110在与本车辆100相对的状态下，在对向车道104o上行驶。
在图3的步骤S1中，外界识别部60根据从外界传感器18输出的信息，来识别本车辆100的周围的状况和物体。
障碍物识别部72例如根据从摄像头30、雷达31或者LIDAR32输出的信息，来识别在本车辆100的周围是否存在移动或者静止的障碍物112、障碍物112的位置、大小、种类、动作等。
外界状态识别部74例如根据从摄像头30的图像信息或者地图信息DB22读取出的地图信息(高精度地图)，来识别全面道路环境，例如道路形状、道路宽度、车道标识线106的位置、车道数量、车道宽度、信号灯的亮灯状态、遮断器的开闭状态等。
在步骤S2中，障碍物识别部72确认是否识别出位于本车辆100的预定行驶路径102上的障碍物112(在图4的例中，为植物)。在未识别出障碍物112的情况下(步骤S2：否)，直接结束图3的流程图。另一方面，在本车辆100到达了识别位置114的时间点初次识别出障碍物112的情况下(步骤S2：是)，进入下一个步骤S3。
在步骤S3中，障碍物识别部72判定在步骤S1中识别出的障碍物112是否具有“植物的属性”。在例如[1]仅顶端侧摆动的情况下、[2]从道路104的外侧朝向内侧倾斜延伸的情况下、或者[3]与植物的种类(例如，芒草)建立对应关系的模板图像的一致度较高的情况下，障碍物识别部72判定为障碍物112具有“植物的属性”(即，为特定障碍物108)。
图5A是表示对作为一种植物的草108a进行拍摄而获得的摄像头图像的图。具体而言，该草108a具有：[1]植株相对较低、[2]干相对较细、[3]枝为绿色、[4]从道路104的外侧朝向内侧而向斜上方延伸等形态特征。
图5B是表示对作为一种植物的树木108b进行拍摄而获得的摄像头图像的图。具体而言，该树木108b具有：[1]植株相对较高、[2]干相对较粗、[4]枝为棕色、[3]从道路104的外侧朝向内侧而横向延伸等形态特征。
在判定为障碍物112不具有“植物的属性”的情况下(步骤S3：否)，进入步骤S4。
在步骤S4中，行动量确定部76确定禁止与障碍物112的接触这样的本车辆100的躲避行动量，进入后述的步骤S8。在此，“躲避行动量”是指表示针对障碍物112进行的躲避行动的程度的行动量、或者用于实现该行动量的控制量的意思。
另一方面，返回至步骤S3，在图5A和图5B的例子中，由于判定为障碍物112具有“植物的属性”(步骤S3：是)，因此进入步骤S5。
在步骤S5中，行动量确定部76评价本车辆100因与障碍物112的接触而受到的影响度。具体而言，行动量确定部76使用上述的“植物的属性”和影响度信息I1，来推定障碍物112的硬度等级。此外，硬度等级和影响度具有以下的关系，即硬度等级越高则影响度变得越高，另一方面，硬度等级越低则影响度变得越低。
图6A是表示影响度信息I1的数据构造的一例的图。该影响度信息I1是表示“植物的属性”和“影响度”的对应关系的列表形式的信息。
植物的属性构成为例如包括种类(树木、草、芒草、其他)、形态特征(具体而言，植株高度、干的粗细、曲率、颜色、其他)、动作(具体而言，摆动的程度)。影响度由例如“高”“中”“低”的3个等级构成。
在此，行动量确定部76通过从存储装置52(图1)读取出影响度信息I1并进行参照，从而获取与障碍物112具有的“植物的属性”对应的影响度(高/中/低的任一种)。此外，在障碍物112具有多种属性的情况下，行动量确定部76可以使用包括多数决定(众数值)的统计学方法来评价影响度。
在步骤S6中，行动量确定部76获取与本车辆100相关的使用者的嗜好信息I2。具体而言，行动量确定部76根据通过导航装置24(图1)预先设定的参数(驾驶嗜好参数)确定行动类型，并且通过从存储装置52(图1)读取出与该行动类型对应的嗜好信息I2来获取嗜好信息I2。在该“使用者”中，不仅包括驾驶员，也包括本车辆100的持有者(个人或法人)。
图6B是表示嗜好信息I2的数据构造的一例的图。该嗜好信息I2是表示“影响度”、“行动的属性”和“躲避行动量”的对应关系的列表形式的信息。按不同的行动类型分别准备该嗜好信息I2。
影响度除了在图6A中已经说明的“高”“中”“低”的三个等级以外，还包括“不明”的类别。行动的属性构成为例如包括“留有余量的躲避”、“通常的躲避”、“允许接触”。躲避行动量由与行动的属性建立对应关系的参数(在本图的例子中，为“X”“Y”“Z”这三种)构成。该躲避行动量是用于确定从执行开始位置116至执行结束位置118的躲避路径P1-P3(图7)的各种参数，具体而言，可以为车宽方向的移动量、舵角速度或者减速量。
在步骤S7中，行动量确定部76使用在步骤S6中所获取的嗜好信息I2，来确定反映出使用者的嗜好的躲避行动量。具体而言，行动量确定部76参照嗜好信息I2，确定与因障碍物112产生的影响度对应的参数作为本车辆100的躲避行动量。
在图6B的例子中，使用者的行动类型为“A”，对于影响度被评价为“高”的障碍物112，躲避行动量被确定为表示留有余量的躲避行动的“X”。另外，对于影响度被评价为“中”的障碍物112，躲避行动量被确定为表示通常的躲避行动的“Y”。
另外，对于影响度被评价为“低”的障碍物112，躲避行动量被确定为允许与障碍物112的接触的“Z”。另外，对于影响度被评价为“不明”的障碍物112，躲避行动量被确定为表示通常的躲避行动的“Y”。
在步骤S8中，躲避执行判断部78判断本车辆100是否到达开始躲避行动的执行开始位置116。在尚未到达的情况下(步骤S8：否)，停留于步骤S8，直至本车辆100到达执行开始位置116。另一方面，在本车辆100到达执行开始位置116的情况下(步骤S8：是)，进入下一个步骤S9。
在步骤S9中，车辆控制部68以执行开始位置116为起点来进行躲避行驶控制。在进行该控制之前，车辆控制部68先分别获取由行动计划制作部64制作出的行动计划的事件内容和由轨迹生成部66生成的行驶轨迹。
然后，行驶控制部80生成用于实现表示障碍物112的躲避行动的行驶轨迹的控制信号，并且将各个控制信号向驱动力输出装置40、操舵装置42、制动装置44输出。另一方面，告知控制部82生成表示对躲避行动进行辅助的告知内容(例如，由于与障碍物112的接触而产生的影响度)的告知信号，并且将该告知信号向告知装置46输出。
如图7所示，本车辆100在执行开始位置116开始躲避行动，沿着多条躲避路径P1、P2、P3中的任一条路径，边躲避障碍物112边进行移动，之后，在执行结束位置118结束躲避行动。
躲避路径P1为允许暂时跨过车道标识线106的、躲避行动量最大的路径。另一方面，躲避路径P3为允许与障碍物112的接触的、躲避行动量最小的路径。此外，躲避路径P2为相对于躲避路径P1、P3表示中间量的躲避行动的路径。
<躲避行动量的优选确定例>
这样，图3的流程图结束。下面，详细说明躲避行动量的优选确定例(步骤S7)。
行动量确定部76可以确定边以与不采取躲避行动的情况相比较小的接触面积接触，边从障碍物112通过的躲避行动量。由此，能够追加允许边与障碍物112接触边直接通过的躲避行动的选项，从而扩大驾驶的裁量范围。
行动量确定部76可以根据由于与障碍物112的接触而产生的影响度来确定躲避行动量。由此，能够采取与由于接触而产生的影响度相对应的躲避行动。
行动量确定部76可以根据障碍物112的特性(例如，形态特性、机械特性或者物理特性)来评价影响度，并且根据所获得的影响度来确定躲避行动量。通过考虑障碍物112的特性，提高了影响度的评价结果的准确度。
行动量确定部76可以将特定障碍物108的情况下的影响度评价为比除特定障碍物108以外的障碍物112低，并且根据所获得的影响度来确定躲避行动量，其中，特定障碍物108为仅顶端侧摆动的障碍物、从道路104的外侧朝向内侧倾斜延伸的障碍物、或者具有植物形态特征的障碍物。由此，能够抑制针对是植物的准确度高的特定障碍物108进行的躲避行动，从而降低对位于该特定障碍物108的周边的其他的交通参与者(例如，其他车辆110)造成的影响。
行动量确定部76可以按照本车辆100的物体价值来确定躲避行动量。该“物体价值”不仅包括本车辆100的金钱上的价值、稀有性价值，还包括与该价值相关的项目(例如，总计行驶距离、总计保有时间)。由此，能够边考虑因与障碍物112接触而对本车辆100造成擦伤、凹痕的可能性，边选择与本车辆100的物体价值匹配的躲避行动。
[车辆控制装置10的效果]
如上所述，车辆控制装置10为至少半自动地进行本车辆100的行驶控制的装置，具有：[1]障碍物识别部72，其识别位于本车辆100的预定行驶路径102上的障碍物112；[2]行动量确定部76，其确定躲避行动量，所述躲避行动量表示针对所识别出的障碍物112进行的躲避行动的程度；[3]行驶控制部80，其进行使本车辆100采取与所确定出的躲避行动量相对应的躲避行动的行驶控制。[4]行动量确定部76按照与本车辆100相关的使用者的嗜好来确定躲避行动量。
另外，在该车辆控制方法中，一个或多个计算机[1]识别位于本车辆100的预定行驶路径102上的障碍物112(步骤S1)，[2]确定躲避行动量，所述躲避行动量表示针对所识别出的障碍物112进行的躲避行动的程度(步骤S4、S7)；[3]进行使本车辆100采取与所确定出的躲避行动量相对应的躲避行动的行驶控制(步骤S9)。[4]在步骤S7中，按照与本车辆100相关的使用者的嗜好来确定躲避行动量。
这样，由于按照与本车辆100相关的使用者的嗜好来确定表示针对障碍物112进行的躲避行动的程度的躲避行动量，因此能够执行适当反映出使用者的驾驶意愿的躲避行动，从而能够提高车辆在障碍物112的躲避场景下的商品性。
尤其，车辆控制装置10也可以还具有参数输入部(导航装置24)，所述参数输入部按照使用者的操作来输入用于确定躲避行动量的参数，行动量确定部76使用所输入的参数来确定躲避行动量。由此，能够通过由使用者进行的操作来确认该使用者的驾驶意愿。
[变形例]
接着，边参照图8边说明上述的实施方式的变形例中的运算装置130的结构。此外，关于与图2的运算装置50同样的结构或功能，有时标注相同的附图标记并省略其说明。
<运算装置130的具体结构>
图8是变形例中的运算装置130的功能框图。该运算装置130构成为除了能够执行外界识别部60、本车位置识别部62、行动计划制作部64、轨迹生成部66、车辆控制部68和驾驶模式转换部70的各种功能以外，还能够执行驾驶倾向解析部132的功能。
在行动计划制作部64中，除了躲避执行判断部78以外，还包括与图2的功能不同的行动量确定部134。此外，行动计划制作部64构成为除了能够输入外界识别部60和本车位置识别部62的识别结果以外，还能够输入影响度信息I1、嗜好信息I2。
<运算装置130的动作>
包括该运算装置130的车辆控制装置10基本上沿着图3的流程图进行动作。下面，说明与运算装置50(图2)的情况不同的步骤S6、S7。
在步骤S6中，行动量确定部134获取与本车辆100相关的使用者的嗜好信息I2。在该获取之前，驾驶倾向解析部132预先使用与本车辆100的驾驶员的以往的驾驶有关的信息(下面，称为驾驶历史信息)，来解析驾驶的倾向，并且生成作为该解析结果的嗜好信息I2。在此，驾驶历史信息是指，将输入系统装置组14的输入信息和输出系统装置组16的输出信息(包括驾驶员的操作量)用时间建立关联的信息，只要能够确定本车辆100在各个行驶场景下的驾驶历史即可。
具体而言，驾驶倾向解析部132通过使用公知的人工智能技术(例如，神经网络、机械学习、深度学习)，分别确定[1]“影响度”与“行动特性”的关系；[2]“行动特性”与“行动躲避量”的关系，由此生成按每个驾驶员定制的嗜好信息I2。
在步骤S7中，行动量确定部134使用在步骤S6中获取到的嗜好信息I2，来确定反映出使用者的嗜好的躲避行动量。具体而言，行动量确定部134参照嗜好信息I2，将与因障碍物112产生的影响度对应的参数确定为本车辆100的躲避行动量。
<运算装置130的效果>
这样的结构也能够获得与上述的实施方式(图2的运算装置50)的情况相同的作用效果。即，由于按照与本车辆100相关的使用者的嗜好来确定表示针对障碍物112进行的躲避行动的程度的躲避行动量，因此能够执行适当反映出使用者的驾驶意愿的躲避行动，从而能够提高车辆在障碍物112的躲避场景下的商品性。
另外，可以为，驾驶倾向解析部132使用与作为使用者的本车辆100的驾驶员的以往的驾驶有关的驾驶历史信息，来解析驾驶员的驾驶的倾向，行动量确定部134按照由驾驶倾向解析部132解析出的驾驶员的驾驶的倾向来确定躲避行动量。由此，能够自动反映驾驶员的驾驶意愿，而无需该驾驶员进行特殊的操作。
另外，可以为，驾驶倾向解析部132仅解析驾驶员进行手动驾驶的情况下的驾驶的倾向。通过仅提取驾驶员的驾驶操作进行解析，能够高精度地掌握该驾驶员的驾驶的倾向。
[补充]
此外，本发明不限定于上述的实施方式，当然可以在不脱离本发明的主旨的范围内自由地进行变更。或者，可以在技术上不产生矛盾的范围内任意组合各个结构。
权利要求书(按照条约第19条的修改)
1.一种车辆控制装置(10)，其至少半自动地进行本车辆(100)的行驶控制，其特征在于，
具有：障碍物识别部(72)、行动量确定部(76、134)、行驶控制部(80)和驾驶倾向解析部(132)，其中，
所述障碍物识别部(72)识别位于所述本车辆(100)的预定行驶路径(102)上的障碍物(112)；
所述行动量确定部(76、134)确定躲避行动量，所述躲避行动量表示针对由所述障碍物识别部(72)识别出的所述障碍物(112)进行的躲避行动的程度；
所述行驶控制部(80)进行使所述本车辆(100)采取与由所述行动量确定部(76、134)确定出的所述躲避行动量相对应的躲避行动的行驶控制；
所述驾驶倾向解析部(132)使用与作为使用者的所述本车辆(100)的驾驶员的以往的驾驶相关的驾驶历史信息，来解析所述驾驶员的驾驶的倾向，
所述行动量确定部(76、134)按照由所述驾驶倾向解析部(132)解析出的所述驾驶员的驾驶的倾向来确定所述躲避行动量。
2.根据权利要求1所述的车辆控制装置(10)，其特征在于，
所述行动量确定部(76、134)确定边以与不采取躲避行动的情况相比较小的接触面积接触，边从所述障碍物(112)通过的所述躲避行动量。
3.根据权利要求1或2所述的车辆控制装置(10)，其特征在于，
所述行动量确定部(76、134)还根据由于与所述障碍物(112)的接触而产生的影响度来确定所述躲避行动量。
4.根据权利要求3所述的车辆控制装置(10)，其特征在于，
所述行动量确定部(76、134)根据所述障碍物(112)的特性来评价所述影响度，并且根据所获得的所述影响度来确定所述躲避行动量。
5.根据权利要求4所述的车辆控制装置(10)，其特征在于，
所述行动量确定部(76、134)将特定障碍物(108)的情况下的所述影响度评价为比除所述特定障碍物(108)以外的障碍物(112)低，并且根据所获得的所述影响度来确定所述躲避行动量，其中，所述特定障碍物(108)为仅顶端侧摆动的障碍物、从道路(104)的外侧朝向内侧倾斜延伸的障碍物、或者具有植物形态特征的障碍物。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的车辆控制装置(10)，其特征在于，
所述行动量确定部(76、134)按照所述本车辆(100)的物体价值来确定所述躲避行动量。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的车辆控制装置(10)，其特征在于，
所述车辆控制装置(10)还具有参数输入部(24)，所述参数输入部(24)按照所述使用者的操作来输入用于确定所述躲避行动量的参数，
所述行动量确定部(76)使用由所述参数输入部(24)输入的所述参数来确定所述躲避行动量。
8.根据权利要求1至6中任一项所述的车辆控制装置(10)，其特征在于，
所述驾驶倾向解析部(132)仅解析所述驾驶员进行手动驾驶的情况下的驾驶的倾向。
9.根据权利要求1所述的车辆控制装置(10)，其特征在于，
在由所述障碍物识别部(72)识别出的障碍物(112)为特定障碍物(108)的情况下，所述行动量确定部(76、134)确定允许与所述特定障碍物(108)的接触的所述躲避行动量。

Claims (9)

1.一种车辆控制装置(10)，其至少半自动地进行本车辆(100)的行驶控制，其特征在于，
具有：障碍物识别部(72)、行动量确定部(76、134)和行驶控制部(80)，其中，
所述障碍物识别部(72)识别位于所述本车辆(100)的预定行驶路径(102)上的障碍物(112)；
所述行动量确定部(76、134)确定躲避行动量，所述躲避行动量表示针对由所述障碍物识别部(72)识别出的所述障碍物(112)进行的躲避行动的程度；
所述行驶控制部(80)进行使所述本车辆(100)采取与由所述行动量确定部(76、134)确定出的所述躲避行动量相对应的躲避行动的行驶控制，
所述行动量确定部(76、134)按照与所述本车辆(100)相关的使用者的嗜好来确定所述躲避行动量。
2.根据权利要求1所述的车辆控制装置(10)，其特征在于，
所述行动量确定部(76、134)确定边以与不采取躲避行动的情况相比较小的接触面积接触，边从所述障碍物(112)通过的所述躲避行动量。
3.根据权利要求1或2所述的车辆控制装置(10)，其特征在于，
所述行动量确定部(76、134)还根据由于与所述障碍物(112)的接触而产生的影响度来确定所述躲避行动量。
4.根据权利要求3所述的车辆控制装置(10)，其特征在于，
所述行动量确定部(76、134)根据所述障碍物(112)的特性来评价所述影响度，并且根据所获得的所述影响度来确定所述躲避行动量。
5.根据权利要求4所述的车辆控制装置(10)，其特征在于，
所述行动量确定部(76、134)将特定障碍物(108)的情况下的所述影响度评价为比除所述特定障碍物(108)以外的障碍物(112)低，并且根据所获得的所述影响度来确定所述躲避行动量，其中，所述特定障碍物(108)为仅顶端侧摆动的障碍物、从道路(104)的外侧朝向内侧倾斜延伸的障碍物、或者具有植物形态特征的障碍物。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的车辆控制装置(10)，其特征在于，
所述行动量确定部(76、134)按照所述本车辆(100)的物体价值来确定所述躲避行动量。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的车辆控制装置(10)，其特征在于，
所述车辆控制装置(10)还具有参数输入部(24)，所述参数输入部(24)按照所述使用者的操作来输入用于确定所述躲避行动量的参数，
所述行动量确定部(76)使用由所述参数输入部(24)输入的所述参数来确定所述躲避行动量。
8.根据权利要求1至6中任一项所述的车辆控制装置(10)，其特征在于，
所述车辆控制装置(10)还具有驾驶倾向解析部(132)，所述驾驶倾向解析部(132)使用与作为所述使用者的所述本车辆(100)的驾驶员的以往的驾驶有关的驾驶历史信息，来解析所述驾驶员的驾驶的倾向，
所述行动量确定部(134)按照由所述驾驶倾向解析部(132)解析出的所述驾驶员的驾驶的倾向来确定所述躲避行动量。
9.根据权利要求8所述的车辆控制装置(10)，其特征在于，
所述驾驶倾向解析部(132)仅解析所述驾驶员进行手动驾驶的情况下的驾驶的倾向。
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