CN112172814A - 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

本发明提供能够实现更与周边状况相应的车辆的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：识别部，其识别车辆的周边状况；以及驾驶控制部，其基于所述识别部的识别结果来控制所述车辆的速度及转向，所述驾驶控制部在进行着追随由所述识别部识别到的前行车辆的追随行驶的情况下，基于所述前行车辆所通过了的行驶区域中的由所述识别部识别到的对象物的状态，来停止所述追随行驶，所述对象物是用于对车辆行驶的车道的一部分进行限制的限制标识、用于限制车道的限制标识、或者用于引导车辆的乘员的视线的引导标识。

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，公开有使车辆追随先行车辆的行驶控制装置。在检测到制动踏板与脚的接触的情况下，该行驶控制装置进行控制以使车辆追随先行车辆行驶(日本特许第5062137号公报)。
上述的行驶控制装置是基于制动踏板与脚是否接触了，来进行追随控制的装置，用于执行追随控制的条件是限定性的。另外，存在上述的行驶控制装置在执行追随控制时没有考虑车辆的周边状况的情况。
发明内容
本发明是考虑这样的情况而完成的，其目的之一在于提供能够实现更与周边状况相应的车辆的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：识别部，其识别车辆的周边状况；以及驾驶控制部，其基于所述识别部的识别结果来控制所述车辆的速度及转向，所述驾驶控制部在进行着追随由所述识别部识别到的前行车辆的追随行驶的情况下，基于所述前行车辆所通过了的行驶区域中的由所述识别部识别到的对象物的状态，来停止所述追随行驶，所述对象物是用于对车辆行驶的车道的一部分进行限制的限制标识、用于限制车道的限制标识、或者用于引导车辆的乘员的视线的引导标识。
(2)的方案是在上述(1)的方案的车辆控制装置中，所述识别部通过将拍摄到的拍摄图像输入学习完毕模型，来判定所述拍摄图像是否为规定的状态，在判定为所述拍摄图像是规定的状态的情况下，所述驾驶控制部停止所述追随行驶，所述学习完毕模型是以在被输入了包含规定的状态的对象物在内的拍摄图像的情况下，输出表示所述拍摄图像是规定的状态的信息的方式学习得到的模型。
(3)的方案是在上述(1)或(2)中的任一方案的车辆控制装置中，在所述前行车辆所通过了的行驶区域中的由所述识别部识别到的对象物的状态与在所述前行车辆即将通过所述行驶区域时由所述识别部识别到的对象物的状态不同的情况下，所述驾驶控制部停止所述追随行驶。
(4)的方案是在上述(1)至(3)中的任一方案的车辆控制装置中，所述前行车辆所通过了的行驶区域中的由所述识别部识别到的对象物的状态是所述对象物运动着的状态、或者是所述对象物在与曾位于的位置不同的位置静止着的状态。
(5)的方案是在上述(1)至(4)中的任一方案的车辆控制装置中，所述对象物是暂时配置于道路、且在供所述车辆参照的地图信息中未存储的对象物。
(6)的方案是在上述(1)至(5)中的任一方案的车辆控制装置中，所述驾驶控制部能够执行第一控制和第二控制，所述第一控制是指，基于所述车辆行驶的道路划分线，来控制所述车辆的横向的位置，所述第二控制是指，基于所述前行车辆，来控制所述车辆的横向的位置，所述驾驶控制部在执行着所述第一控制的情况下，不基于所述前行车辆所通过了的行驶区域中的由所述识别部识别到的对象物的状态来停止所述追随行驶，所述驾驶控制部在执行着所述第二控制的情况下，基于所述前行车辆所通过了的行驶区域中的由所述识别部识别到的对象物的状态来停止所述追随行驶。
(7)的方案是在上述(6)的方案的车辆控制装置中，所述第二控制中的所述车辆维持的所述车辆与前行车辆之间的车间距离比所述第一控制中的所述车辆维持的所述车辆与前行车辆之间的车间距离长。
(8)的方案是在上述(1)至(7)中任一方案的车辆控制装置中，所述驾驶控制部在进行着不论所述车辆的乘员是否把持着所述车辆的操作件都执行的第一追随行驶的情况下，在基于所述前行车辆所通过了的行驶区域中的由所述识别部识别到的对象物的状态来停止所述追随行驶时，执行以所述车辆的乘员把持着所述车辆的操作件为条件而执行的第三行驶控制。
(9)的方案是在上述(1)至(8)中的任一方案的车辆控制装置中，所述驾驶控制部在所述对象物的大小为规定的大小以下的情况下，不停止所述追随行驶。
(10)的方案是在上述(9)的方案的车辆控制装置中，所述规定的大小以下是指，基于所述车辆的车身的下部与道路之间的距离得到的大小。
(11)的方案是在上述的(1)至(10)中的任一方案的车辆控制装置中，所述对象物是光的反射强度具有阈值以上的区域的对象物、具有与所述对象物的其他区域相比光的反射强度高规定程度以上的区域的对象物、或者具有反射器的对象物。
(12)本发明的另一方案的车辆控制方法使计算机进行如下处理：识别车辆的周边状况；基于所述识别结果来控制所述车辆的速度及转向；以及在进行着追随所述识别到的前行车辆的追随行驶的情况下，基于所述前行车辆所通过了的行驶区域中的所述识别到的对象物的状态，来停止所述追随行驶，所述对象物是用于对车辆行驶的车道的一部分进行限制的限制标识、用于限制车道的限制标识、或者用于引导车辆的乘员的视线的引导标识。
(13)本发明的又一方案的存储介质存储有程序，所述程序使计算机进行如下处理：识别车辆的周边状况；基于所述识别结果来控制所述车辆的速度及转向；以及在进行着追随所述识别到的前行车辆的追随行驶的情况下，基于所述前行车辆所通过了的行驶区域中的所述识别到的对象物的状态，来停止所述追随行驶，所述对象物是用于对车辆行驶的车道的一部分进行限制的限制标识、用于限制车道的限制标识、或者用于引导车辆的乘员的视线的引导标识。
发明效果
根据(1)～(13)，能够实现更与周边状况相应的车辆的控制。
附图说明
图1是利用了第一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是用于说明继续向前行车辆的追随的处理的图。
图4是用于说明特定处理的图。
图5是表示由自动驾驶控制装置执行的特定处理的流程的流程图。
图6是用于说明对象物识别部使用学习完毕模型来识别特定对象物的状态的处理的图。
图7是用于说明对象物识别部识别特定对象物的状态的处理的图。
图8是用于说明特定对象物运动着的状态的图。
图9是表示停止由自动驾驶控制装置执行的追随行驶时执行的处理的流程的流程图。
图10是用于说明第一实施方式的变形例的继续向前行车辆的追随的处理的图。
图11是用于说明特定处理的图。
图12是用于说明对象物识别部识别分裂了的特定对象物是否为规定的状态的处理的图。
图13是用于说明在规定的大小以下的特定对象物为规定的状态的情况下进行的处理的图。
图14是表示由第三实施方式的自动驾驶控制装置执行的处理的流程的一例的流程图。
图15是表示自动驾驶控制装置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。以下，以适用左侧通行的法规的国家或地域为前提进行说明，但在适用右侧通行的法规的情况下，左右对调阅读即可。
<第一实施方式>
[整体结构]
图1是利用了第一实施方式的车辆控制装置的车辆系统1的结构图。搭载车辆系统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。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、车室内相机42、转向传感器44、导航装置50、MPU(Map Positioning 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及转向装置220。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、无线通信网等互相连接。图1所示的结构只不过是一例，既可以省略结构的一部分，也可以还追加别的结构。
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安装于搭载车辆系统1的车辆(以下称作车辆M)的任意部位。在对前方进行拍摄的情况下，相机10安装于前风窗玻璃上部、车室内后视镜背面等。在对后方进行拍摄的情况下，相机10安装于后风窗玻璃上部等。相机10例如周期性地反复对车辆M的周边进行拍摄。相机10也可以是立体相机。
雷达装置12向车辆M的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是LIDAR(Light Detection and Ranging)。探测器14向车辆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。也可以从车辆系统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，与存在于车辆M的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通信。
HMI30对车辆M的乘员提示各种信息，并且接受由乘员进行的输入操作。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、以及检测车辆M的朝向的方位传感器等。
车室内相机42例如是利用了CCD、CMOS等固体摄像元件的数码相机。车室内相机42也可以是立体相机。车室内相机42安装于车辆M的室内的任意部位。车室内相机42对包含存在于车室内的驾驶员座的座椅在内的区域进行拍摄。即，车室内相机42对就座于驾驶员座的乘员进行拍摄。车室内相机42对上述的区域周期性地反复拍摄。
转向传感器44设置于转向盘的规定的位置。例如，在转向盘上设置有多个转向传感器。规定的位置例如是指轮缘部等由驾驶员操作(把持或接触)的部分。转向传感器44例如是检测静电容量的变化的传感器。
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在HDD(Hard Disk Drive)、闪存器等存储装置中保持有第一地图信息54。GNSS接收机51基于从GNSS卫星接收到的信号，来确定车辆M的位置。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也可以一部分或全部与前述的HMI30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确定的车辆M的位置(或者被输入的任意的位置)到由乘员使用导航HMI52输入的目的地的路径(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(PointOf 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例如也可以由乘员持有的智能手机、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，在HDD、闪存器等存储装置中保持有第二地图信息62。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块(例如，在车辆行进方向上按每100[m]进行分割)，并参照第二地图信息62按每个区块来决定推荐车道。推荐车道决定部61进行在从左数第几车道上行驶这样的决定。推荐车道决定部61在地图上路径存在分支部位的情况下，以使车辆M能够在用于向分支目的地行进的合理的路径上行驶的方式决定推荐车道。
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。可以在第二地图信息62中包括道路信息、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与其他装置通信而随时被更新。
驾驶操作件80例如包括油门踏板、制动踏板、换挡杆、转向盘、异形方向盘、操纵杆、方向指示灯控制杆、话筒、各种开关等。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、乘员监视部170、输出控制部180及存储部190。第一控制部120、第二控制部160和乘员监视部170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也可以由LSI(Large Scale Integration)、ASIC(Application SpecificIntegrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)、GPU(GraphicsProcessing 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存储部190的HDD、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，并通过存储介质装配于驱动装置来向自动驾驶控制装置100的HDD、闪存器安装。在存储部190中，存储有学习完毕模型192。关于学习完毕模型192的详细情况，见后述。
乘员监视部170判定乘员(就座于驾驶员座的乘员)是否监视着车辆的周边。乘员监视部170对由车室内相机42拍摄到的图像进行解析，并基于解析结果，来导出驾驶员的面部的朝向、视线的方向。例如，乘员监视部170在判定为所导出的面部的朝向、视线的方向为基准范围内的情况下，判定为乘员进行着周边监视。
乘员监视部170判定驾驶员是否操作或把持着转向盘。乘员监视部170判定驾驶员的手是否为与转向盘接触的状态。乘员监视部170取得由转向传感器44检测到的检测结果，并基于所取得的检测结果，来判定转向盘是否被进行着操作等。例如，乘员监视部170将在第一时刻取得的转向传感器44的检测获知值与在第二时刻取得的转向传感器44的检测获知值进行比较，在检测获知值变化了阈值以上的情况下，判定为驾驶员对转向盘进行着操作等。乘员监视部170也可以在所取得的转向传感器44的检测获知值为规定的范围内的情况下，判定为驾驶员对转向盘进行着操作等。乘员监视部170也可以加进由车室内相机42拍摄到的图像的解析结果，来判定驾驶员是否对转向盘进行着操作等。
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140。识别部130例如并行实现基于AI(ArtificialIntelligence；人工智能)的功能和基于预先给出的模型的功能。例如，“识别交叉路口”的功能可以通过“并行执行基于深度学习等的交叉路口的识别和基于预先赋予的条件(存在能够图案匹配的信号、道路标示等)的识别，并对双方进行评分而综合地评价”来实现。由此，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，来识别处于车辆M的周边的物体的位置及速度、加速度等状态。物体包括其他车辆。物体的位置例如被识别为以车辆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，并使用于控制。物体的位置也可以由该物体的重心、角部等代表点来表示，也可以由所表现出的区域来表示。所谓物体的“状态”，也可以包括物体的加速度、加加速度、或者“行动状态”(例如是否正在进行车道变更、或者正要进行车道变更)。
识别部130例如识别车辆M行驶着的车道(行驶车道)。例如，识别部130通过将从第二地图信息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车辆M的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，也可以通过识别道路划分线、包括路肩、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取得的车辆M的位置、由1NS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、以及其他道路现象。
识别部130在识别行驶车道时，识别车辆M相对于行驶车道的位置、姿态。识别部130例如也可以将车辆M的代表点从车道中央的偏离及车辆M的行进方向相对于将车道中央相连的线所成的角度识别为车辆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将车辆M的代表点相对于行驶车道的任意侧端部(道路划分线或道路边界)的位置等识别为车辆M相对于行驶车道的相对位置。
识别部130例如包含对象物识别部132。对象物识别部132基于由相机10拍摄到的图像，来识别特定对象物。“特定对象物”例如是指用于对车辆M行驶的车道的一部分进行限制的限制标识、用于限制车道的限制标识、或者用于引导车辆M的乘员的视线的引导标识。“特定对象物”例如是在车辆M参照的地图信息中未存储的物体。“特定对象物”例如也可以是具有光的反射强度为阈值以上的特定区域、与特定对象物的其他区域(与特定区域不同的区域)相比光的反射强度高规定程度以上的特定区域的物体，或者是具有反射器(反射板)的物体。设置有反射器的区域是光的反射强度为阈值以上的区域。所谓参照的地图信息包括存储于车辆M的存储装置的地图信息、服务器装置经由网络而提供的地图信息。
对象物识别部132对图像进行解析，来识别图像中的特定对象物(物体)及该特定对象物在图像中的位置。对象物识别部132提取图像中的包含特定对象物在内的区域，并将所提取的区域的图像输入学习完毕模型192。对象物识别部132基于学习完毕模型192输出的输出结果，来识别在图像中是否包含特定对象物。对象物识别部132也可以识别光的反射强度为阈值以上的特定区域或设置有反射二器的特定区域，并将具有特定区域的对象物识别为特定对象物。对象物识别部132基于图像处理中的亮度梯度、上述那样使用了学习完毕模型192的处理，来识别特定区域。
行动计划生成部140以原则上在由推荐车道决定部61决定的推荐车道上行驶并且能够应对车辆M的周边状况的方式生成车辆M将来自动地(不依赖于驾驶员的操作地)行驶的目标轨道。目标轨道例如包含速度要素。例如，目标轨道表现为将车辆M应该到达的地点(轨道点)顺次排列而成的轨道。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)的车辆M应该到达的地点，有别于此，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。轨道点也可以是每隔规定的采样时间的、在该采样时刻下车辆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。
行动计划生成部140在生成目标轨道时，可以设定自动驾驶的事件。在自动驾驶的事件中，存在定速行驶事件、以规定车速(例如60[km])以下追随前行车辆m行驶的追随行驶事件、车道变更事件、分支事件、汇合事件、接管事件等。行动计划生成部140生成与所起动的事件相应的目标轨道。
行动计划生成部140例如以第一驾驶状态、第二驾驶状态及第三驾驶状态中的任一驾驶状态来控制车辆。第一驾驶状态、第二驾驶状态、第三驾驶状态是以该顺序关于车辆的控制而自动化程度由高到低的驾驶状态。换言之，自动化程度高是指，基于乘员对车辆的操作程度而控制着车辆的程度低、或者对乘员要求的与车辆的周边监视相关的任务低。以下，说明第一驾驶状态～第三驾驶状态的一例。
第一驾驶状态是乘员不需要监视车辆的周边及乘员不需要操作转向盘的驾驶状态。第一驾驶状态例如是在乘员未操作转向盘(未把持、保持、或接触转向盘)、且乘员未监视车辆的周边的状态下，车辆能够自动地控制速度及转向的驾驶状态。即使是乘员监视着车辆的周边、乘员把持着转向盘、或者乘员进行着上述的监视及上述的把持的情况，只要满足能够执行第一驾驶状态的其他的条件，也执行或维持第一驾驶状态。
第二驾驶状态是乘员需要监视车辆的周边，但乘员不需要操作转向盘的驾驶状态。第二驾驶状态是在乘员监视着车辆的周边的状态中，在乘员未操作转向盘的状态下车辆能够自动地控制速度及转向的驾驶状态。只要乘员监视车辆的周边、且满足能够执行第二驾驶状态的其他的条件，无论乘员把持着还是未把持着转向盘，均执行或维持第二驾驶状态。
第三驾驶状态例如是至少对驾驶员布置周边(前方注视等)的安全驾驶所涉及的监视的任务的驾驶状态。第三驾驶状态例如是在乘员操作转向盘、且乘员监视着车辆的周边的状态下，车辆能够自动地控制速度及转向的驾驶状态。
第三驾驶状态也可以是驾驶员进行着手动驾驶的状态。第三驾驶状态也可以是ADAS(Advanced Driver Assistance System)工作着的状态。ADAS也可以是ACC(AdaptiveCruise Control System)、LKAS(Lane Keeping Assist System)所代表的驾驶支援系统。
在第一驾驶状态至第三驾驶状态中，例如也可以进行追随在车辆M的前方行驶的前行车辆m的追随行驶。追随行驶是指，车辆M将车辆M与前行车辆m之间的车间距离维持为规定距离(例如与速度相应的规定距离)而追随前行车辆m的控制。在进行着追随行驶的驾驶状态中，在不再存在追随对象的前行车辆m的情况下，解除追随控制。在该情况下，进行用于向与进行了的追随控制的驾驶状态相比自动化程度(自动控制的程度)低的驾驶状态(换言之，驾驶员的操作程度比自动控制程度高的驾驶状态)转移的处理。例如，用于向自动化程度低的驾驶状态转移的处理是指，由HMI30进行对驾驶员要求监视周边的通知、对驾驶员要求把持转向盘的通知等。不再存在追随对象的前行车辆m的情况是指，前行车辆m向与车辆M的行进方向不同的方向行进了、行进到与车辆M的车道不同的车道。
进行上述的第一驾驶状态～第三驾驶状态的控制的条件是一例，以第一驾驶状态、第二驾驶状态、第三驾驶状态的顺序，车辆的自动化程度由高到低即可，可以任意地设定。例如，第一驾驶状态～第三驾驶状态中的一部分或全部可以是自动驾驶的状态，第一驾驶状态～第三驾驶状态中的一部分或全部也可以不是自动驾驶的状态而是执行驾驶支援的状态。也可以代替三个驾驶状态而在两个以上的驾驶状态中适用本实施方式。
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，以使车辆M按预定的时刻通过由行动计划生成部140生成的目标轨道。将行动计划生成部140与第二控制部160合起来是“驾驶控制部”的一例。
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140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而进行的反馈控制进行组合来执行。
返回图1，输出控制部180例如使HMI30进行规定的通知。规定的通知是指，对乘员要求把持转向盘的通知、对乘员要求监视周边的通知。
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、以及控制它们的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，使得与制动操作相应的制动转矩向各车轮输出。制动装置210可以具备将通过驾驶操作件80所包含的制动踏板的操作产生的液压经由主液压缸向液压缸传递的机构作为备用。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。
[继续向前行车辆的追随的处理]
图3是用于说明继续向前行车辆m的追随的处理的图。图3是由车辆M拍摄到的车辆M的行进方向的图像。在图3中，在车道L1上车辆M追随着前行车辆m。在前行车辆m的行进方向上由限制标识OB1～OB4限制着车道。以下，在不对限制标识OB1～OB4进行区别的情况下，有时简称作“限制标识OB”。限制标识OB暂时或持续地配置于道路。例如，暂时配置的限制标识OB是在道路施工、事故处理、救护等规定的状况在道路或道路附近发生了的情况下配置于道路或道路附近的物体。在时刻T，前行车辆m到达在车道L1上离前行车辆m最近的限制标识OB1的跟前。在时刻T+1，前行车辆m靠近与车道L1相邻的车道L2侧，以躲避限制标识OB1及配置于限制标识OB1的行进方向侧的限制标识OB2～OB4。在时刻T+2，前行车辆m进入车道L2。
这样，在前行车辆m通过了的前后限制标识OB的状态未变化的情况下，车辆M继续追随前行车辆m的控制。即，车辆M识别时刻T到时刻T+2中的道路上的限制标识OB的状态、或者限制标识OB的状态及车辆M的状态，并基于识别结果，继续追随行驶。
[停止追随行驶的处理(特定处理)]
自动驾驶控制装置100在进行着追随前行车辆的追随行驶的情况下，基于前行车辆m所通过了的行驶区域中的由识别部130识别到的特定对象物的状态，来停止追随行驶。以下，有时将该处理称作“特定处理”。
图4是用于说明特定处理的图。关于与图3重复的说明，省略说明。在时刻T#，前行车辆m到达在车道L1上离前行车辆m最近的限制标识OB1的跟前。在时刻T+1#，前行车辆m在靠近限制标识OB1的位置行驶。在时刻T+2#，前行车辆m通过在时刻T+1#配置有限制标识OB1的位置。在时刻T+2，限制标识OB的状态是与时刻T+1#的状态不同的规定的状态。在图4的例子中，规定的状态是指，在站立的状态下使用的限制标识OB倾倒的状态。所谓规定的状态，也可以是破损、相对于基准状态变形的状态等。
这样，在前行车辆m在限制标识OB附近行驶着的情况下，车辆M基于前行车辆m所通过了的行驶区域中的限制标识OB的状态，来停止追随行驶。即，车辆M识别时刻T#至时刻T+2#中的道路上的限制标识OB的状态、或者车辆M的状态及限制标识OB的状态，并基于识别结果来停止追随行驶。
[流程图(其1)]
图5是表示由自动驾驶控制装置100执行的特定处理的流程的流程图。首先，行动计划生成部140判定是否为进行着追随行驶的状态(步骤S100)。本处理中的追随行驶例如是不管车辆M的乘员是否把持着车辆M的转向盘(或操纵杆等其他操作件)都执行的追随行驶，或者是以未把持着转向盘为条件而执行的追随行驶。
在是进行着追随行驶的状态的情况下，对象物识别部132判定是否识别到特定对象物(步骤S102)。在未识别到特定对象物的情况下，返回步骤S100的处理。
在识别到特定对象物的情况下，识别部130判定前行车辆m在道路的长度方向上是否通过了配置有特定对象物的特定位置附近(步骤S104)。在前行车辆m在道路的长度方向上未通过配置有特定对象物的特定位置附近的情况下，返回步骤S100的处理。在本处理中，识别部130也可以在所拍摄的图像中识别到特定对象物的情况下，在通过以后的处理而拍摄到的图像中跟踪特定对象物。
在前行车辆m在道路的长度方向上通过了配置有特定对象物的特定位置附近的情况下，对象物识别部132识别在所拍摄的图像中所识别到的特定对象物，并识别所识别到的特定对象物的状态(步骤S106)。所拍摄的图像是在前行车辆m通过了特定位置附近之后所拍摄的图像。关于该处理及后述的步骤S110的处理的详细情况，见后述。
接着，对象物识别部132判定所识别的特定对象物是否为规定的状态(步骤S108)。在特定对象物不是规定的状态的情况下，本流程图的1个例程的处理结束。
在特定对象物为规定的状态的情况下，行动计划生成部140停止追随行驶而变更驾驶状态(步骤S110)。关于该处理的详细情况，见后述。由此本流程图的1个例程的处理结束。
通过上述的处理，自动驾驶控制装置100在识别到的特定对象物为规定的状态的情况下，停止追随行驶，由此能够实现更与周边状况相应的车辆的控制。
在上述的图5的流程图的处理中，也可以省略步骤S102的处理。在该情况下，自动驾驶控制装置100在前行车辆m所通过了的区域附近识别到规定的状态的特定对象物的情况下，停止追随行驶。即，在车辆M追随着前行车辆m的状态下未识别到特定对象物，但在前行车辆m所通过了的行驶轨迹附近(车道L1附近)识别到规定的状态的特定对象物的情况下，停止追随行驶。
[识别特定对象物的状态的处理(其1)]
在此，说明步骤S106及S108的识别特定对象物的状态的处理。图6是用于说明对象物识别部132使用学习完毕模型192来识别特定对象物的状态的处理的图。学习完毕模型192当输入图像IM时，输出表示图像所包含的特定对象物是规定的状态还是不是规定的状态的信息。
学习完毕模型192是未图示的学习装置学习学习数据而生成的模型。学习完毕模型192是通过深度学习、神经网络等机器学习而学习的模型。学习完毕模型192例如具有神经网络等形态。学习数据例如包括拍摄有规定的状态的特定对象物的第一图像与表示第一图像的特定对象物为规定的状态的第一标签建立了关联的多个第一信息、以及拍摄有不是规定的状态的特定对象物的第二图像与表示第二图像的特定对象物不是规定的状态的第二标签建立了关联的多个第二信息。学习装置是以被输入了第一图像的模型(例如神经网络)输出表示是规定的状态的信息、被输入了第二图像的模型(例如神经网络)输出表示不是规定的状态的信息的方式学习而生成学习完毕模型192。
学习完毕模型192也可以是在被输入了时间序列的图像的情况下，输出表示时间序列的图像所包含的特定对象物是规定的状态还是不是规定的状态的信息的模型。在该情况下，规定的状态包括特定对象物运动着的状态。在该情况下，关于学习完毕模型192，学习装置学习包括时间序列的图像、以及与时间序列的图像建立了关联的标签(表示特定对象物是规定的状态或不是规定的状态的标签)在内的学习数据，来生成学习完毕模型192。
对象物识别部132也可以在存储于存储部190的规定的状态的特定对象物的特征量的分布与所识别到的特定对象物的分布吻合的情况下，判定为所识别到的特定对象物为规定的状态。
这样，自动驾驶控制装置100能够更加精度良好地判定特定对象物是否为规定的状态。例如，自动驾驶控制装置100即使在不能识别前行车辆m是否与特定对象物接触而使特定对象物成为了规定的状态的情况下，也能够基于前行车辆m所通过了的行驶区域中的由对象物识别部132识别到的对象物的状态，来更加精度良好地判定特定对象物是否为规定的状态。
[识别特定对象物的状态的处理(其2)]
自动驾驶控制装置100在前行车辆m所通过了的行驶区域中的由识别部130识别到的特定对象物的状态与在前行车辆m即将通过该行驶区域时(或规定时间前)由识别部130识别到的特定对象物的状态不同的情况下，停止追随行驶。即，在前行车辆m所通过了的行驶区域中的由识别部130识别到的特定对象物的状态为在与特定对象物曾位于的位置不同的位置静止着的状态的情况下，自动驾驶控制装置100停止追随行驶。
图7是用于说明对象物识别部132识别特定对象物的状态的处理的图。对象物识别部132在时刻T+2#拍摄到的第二特定图像中识别与在时刻T#拍摄到的第一特定图像中识别到的特定对象物相同的特定对象物。例如，对象物识别部132将在第二特定图像中存在于限制标识OB2的跟前、且具有与在第一特定图像中识别到的限制标识OB1相同的特征量的分布的对象物推定为限制标识OB1。而且，对象物识别部132在第一特定图像中的限制标识OB1的位置、朝向与第二特定图像中的限制标识OB1的位置、朝向不同的情况下，判定为第二特定图像中的限制标识OB1是规定的状态。时刻T#也可以是对象物识别部132最初识别到特定对象物的时刻，例如也可以是因前行车辆m而即将变得不能识别特定对象物时的时刻。
例如，对象物识别部132使横着的限制标识OB1的与特征量的分布相关的形状和立着的限制标识OB1的与特征量的分布相关的形状的朝向一致，在它们的与分布相关的形状吻合的情况下，判定为第二图像中的限制标识OB1是规定的状态。
对象物识别部132也可以在特定对象物为运动着的状态的情况下，判定为特定对象物是规定的状态。图8是用于说明特定对象物运动着的状态的图。例如，对象物识别部132基于时刻T+2#的前后(时刻T+2#-1、时刻T+2#+1)的图像，来判定特定对象物是否运动着。例如，如图8所示，对象物识别部132在使限制标识OB1的基准状态为时刻T+2#中的状态时，在其前后的图像中识别为特定对象物是第一状态和第二状态的情况下，或在基准状态、第一状态及第二状态之间反复着的情况下，判定为限制标识OB1运动着。第一状态是相对于基准状态以限制标识OB1的基座的第一端部为支点向第一方向倾斜的状态。第二状态是相对于基准状态以限制标识OB1的基座的与第一端部对置的第二端部为支点向与第一方向对置的第二方向倾斜的状态。
[其他]
对象物识别部132也可以代替上述的处理(或者除了上述的处理之外还)，在特定对象物的位置偏移了的情况、曾为基准状态的特定对象物是与基准状态不同的状态的情况下，判定为特定对象物是规定的状态。而且，对象物识别部132还可以代替上述的处理(或者除了上述的处理之外还)，在前行车辆m通过特定对象物的旁边之后，该特定对象物移动规定时间并停下而位于道路上的情况下，将特定对象物判定为规定的状态，还可以在前行车辆m通过特定对象物的旁边之后，在通过前存在的特定对象物不再存在的情况下，将特定对象物判定为规定的状态。
这样，自动驾驶控制装置100能够更加精度良好地判定特定对象物是否为规定的状态。例如，自动驾驶控制装置100即使在不能识别前行车辆m是否与特定对象物接触而使特定对象物成为了规定的状态的情况下，也能够基于前行车辆m所通过了的行驶区域中的由对象物识别部132识别到的对象物的状态，更加精度良好地判定特定对象物是否为规定的状态。
[流程图(其2)]
图9是表示停止由自动驾驶控制装置100执行的追随行驶时执行的处理的流程的流程图。本流程图的处理是在图5的流程图的步骤S110的处理中，判定为停止追随行驶的情况下执行的处理。
首先，行动计划生成部140使车辆M减速、或者抑制车辆M的加速(步骤S200)。接着，输出控制部180使HMI30输出对乘员要求转向盘的把持的通知(步骤S202)。在乘员已经把持着转向盘的情况下，也可以省略步骤S202的处理。
接着，乘员监视部170判定在规定期间内是否转向盘由乘员把持了(步骤S204)。在规定期间期间内转向盘由乘员把持了的情况下，行动计划生成部140将驾驶状态变更为以转向盘的把持为条件而执行的驾驶状态(步骤S206)。即，行动计划生成部140将驾驶状态变更为第三行驶控制的驾驶状态。在规定期间期间内转向盘未由乘员把持的情况下，行动计划生成部140使车辆M停车或在慢行之后停车(步骤S208)。停车的位置例如是规定的状态的特定对象物的跟前、路肩等能够安全停车的位置。
在上述的步骤S204中，也可以代替转向盘是否被把持了的判定(或者除了该判定之外还)，判定是否满足其他条件。其他条件是指，乘员监视着车辆M的周边、乘员操作了制动踏板等任意的条件。
也可以代替上述的图9的流程图的处理，在停止追随行驶的情况下，进行自动车道变更(auto lane change)。由此，车辆M向车道L2自动地进行车道变更。也可以在车道L2上不存在在进行车道变更时成为障碍的其他车辆的情况下，进行车道变更，在车道L2上存在在进行车道变更时成为障碍的其他车辆的情况下，进行图9的流程图的处理。
也可以在判定为特定对象物是规定的状态之后，进行了自动车道变更的情况下、或者向车道L2进行了车道变更的情况下，车辆M在规定期间之间，限制返回曾存在规定的状态的特定对象物的车道L1。
这样，自动驾驶控制装置100通过执行用于停止追随行驶并向规定的驾驶状态转移的控制，能够实现更与周边状况相应的车辆M的控制。
根据以上说明的第一实施方式，自动驾驶控制装置100在进行着追随前行车辆m的追随行驶的情况下，基于前行车辆m所通过了的行驶区域中的由识别部130识别到的对象物的状态，来停止追随行驶，由此能够实现更与周边状况相应的车辆的控制。
<第一实施方式的变更例(1)>
以下，说明第一实施方式的变更例。在第一实施方式中，特定对象物设为是限制标识OB1。在第一实施方式中，特定对象物是引导标识OB11。以下，说明与第一实施方式的不同点。
[继续向前行车辆的追随的处理]
图10是第一实施方式的变形例的用于说明继续向前行车辆m的追随的处理的图。图10是由车辆M拍摄到车辆M的行进方向的图像。
在图10中，在道路上车辆M追随着前行车辆m。在前行车辆m的行进方向上设置有引导标识OB11及引导标识OB12。以下，在不对引导标识OB11、引导标识OB12进行区别的情况下，有时简称作“引导标识OB”。引导标识OB例如由具有弹性的构件构成，竿部与基座连接，该基座固定于道路。
在时刻t，前行车辆m到达引导标识OB11及引导标识OB12的跟前。在时刻t+1，前行车辆m位于引导标识OB11与引导标识OB12之间。在时刻t+2，前行车辆m通过引导标识OB11与引导标识OB12之间，位于引导标识OB的远侧。
这样，在前行车辆m通过了引导标识OB的前后引导标识OB的状态中未产生规定的变化的情况下，车辆M继续追随前行车辆m的控制。即，车辆M识别时刻t到时刻t+2中的道路上的引导标识OB的状态、或者引导标识OB的状态及车辆M的状态，并基于识别结果，来继续追随行驶。
[停止追随行驶的处理(特定处理)]
图11是用于说明特定处理的图。关于与图10重复的说明省略说明。在时刻t#，前行车辆m位于引导标识OB11与引导标识OB12之间。在时刻t#+1，前行车辆m通过引导标识OB11与引导标识OB12之间，位于引导标识OB的远侧。在时刻t#+2，前行车辆m位于比时刻t#+1的位置更靠远侧的位置。
对象物识别部132在时刻t#+1及时刻t#+2，引导标识OB11为弯曲了的状态，因此判定为引导标识OB11是规定的状态。而且，行动计划生成部140停止追随行驶。
这样，在前行车辆m在引导标识OB11附近行驶着的情况下，车辆M基于前行车辆m所通过了的行驶区域中的引导标识OB的状态，来停止追随行驶。即，车辆M识别时刻t#到时刻t#+2中的道路上的引导标识OB的状态、或者车辆M的状态及引导标识OB的状态，并基于识别结果来停止追随行驶。
根据以上所说明的第一实施方式的变形例(1)，自动驾驶控制装置100能够起到与第一实施方式同样的效果。
<第一实施方式的变更例(2)>
以下，说明第一实施方式的变更例。在第二实施方式中，判定分裂了的特定对象物是否为规定的状态。以下，说明与第一实施方式的不同点。
图12是用于说明对象物识别部132识别分裂了的特定对象物是否为规定的状态的处理的图。在时刻t#+2，前行车辆m通过引导标识OB11与引导标识OB12之间，位于引导标识OB的远侧。对象物识别部132在时刻t#+2引导标识OB11的竿OB11P从基座OB11B分离并倒在道路上的情况下，判定为引导标识OB11是规定的状态。而且，行动计划生成部140停止追随行驶。
对象物识别部132在进行着追随前行车辆m的追随行驶的情况下，判定前行车辆m所通过了的行驶区域中的特定对象物的状态是否为分裂了的特定对象物。如图12所示，在特定对象物OB11分裂为特定对象物的竿部OB11P和基座部OB11B而落到道路的情况下，对象物识别部132将竿部OB11P或基座部OB11B识别成是规定的状态的特定对象物。
这样，对象物识别部132在前行车辆m通过之后的特定对象物的一部分是与通过之前的位置不同的位置、与通过之前的状态不同的状态的情况下，判定为特定对象物是规定的状态。该处理可以如上所述那样使用学习完毕模型192来进行，也可以使用规定的状态的特定对象物(例如，基座OB11B或竿OB11P)的特征量的分布来进行。行动计划生成部140在由对象物识别部132判定为特定对象物分裂了的情况下，停止追随行驶。
根据以上所说明的第一实施方式的变形例(2)，自动驾驶控制装置100能够起到与第一实施方式同样的效果。
<第二实施方式>
以下，说明第二实施方式。在第二实施方式中，在特定对象物的大小为规定的大小以下的情况下，不停止追随行驶。以下，说明与第一实施方式的不同点。
图13是用于说明在规定的大小以下的特定对象物为规定的状态的情况下进行的处理的图。在时刻T11，前行车辆m到达引导标识OB21的跟前。在时刻T11+1，前行车辆m通过引导标识OB21而位于引导标识OB的远侧。在时刻T11+1，引导标识OB21是倒下的状态(与通常不同的状态)，因此对象物识别部132判定为引导标识OB21是规定的状态。在此，对象物识别部132判定规定的状态的引导标识OB21的大小是否为规定的大小以下。在引导标识OB21的大小超过规定的大小的情况下，行动计划生成部140停止追随行驶。
在引导标识OB21的大小为规定的大小以下的情况下，行动计划生成部140不停止追随行驶而继续追随行驶。规定的大小是指，基于存储于车辆M的存储装置的车辆M的车身的下部与道路之间的距离(最低地上高度)而得到的大小。例如，在车辆M的车身的下部与道路是第一距离的情况下，规定的大小是道路上的铅垂相反方向的对象物的大小(高度)与第一距离或者从第一距离中减去留余(margin)而得到的距离对应的大小。例如，如图13所示，道路上的铅垂相反方向的对象物的高度D为第一距离或从第一距离中减去留余而得到的距离以下的情况下，车辆M继续追随行驶。
根据以上所说明的第二实施方式，自动驾驶控制装置100能够基于特定对象物的大小，来实现更与周边状况相应的车辆的控制。
<第三实施方式>
以下，说明第三实施方式。在第三实施方式中，自动驾驶控制装置100选择性地执行第一横向位置控制或第二横向位置控制，并基于执行着的横向位置控制，来判定是否停止追随行驶。以下，说明与第一实施方式的不同点。
第一横向位置控制是基于道路划分线来控制车辆M的横向的位置的控制。例如，自动驾驶控制装置100在执行着第一横向位置控制的情况下，识别左右道路划分线，控制车辆M，以使车辆M位于所识别到的道路划分线的中央。自动驾驶控制装置100也可以识别左右道路划分线中的一方的道路划分线，控制车辆M，以使车辆M的宽度方向的中央位于从一方的道路划分线在车辆M的横向位置上滑动了规定距离的位置。
第二横向位置控制是基于前行车辆m来控制车辆M的横向的位置的控制。例如，自动驾驶控制装置100在执行着第二横向位置控制的情况下，控制车辆M，以使车辆M沿着前行车辆m所行驶的行驶轨迹(前行车辆m的车宽方向上的行驶轨迹的中心等基准位置)而行驶。
第一横向位置控制及第二横向位置控制也可以在进行着追随行驶时执行。例如，在进行着第一横向位置控制的情况下，基于道路的长度方向上的前行车辆m的位置，来控制车辆M的行进方向上的位置，以使车辆M与前行车辆m之间的距离成为规定的距离，并基于道路划分线来控制车辆M的宽度方向的位置。例如，在进行着第二横向位置控制的情况下，基于道路的长度方向上的前行车辆m的位置，来控制车辆M的行进方向上的位置，以使车辆M与前行车辆m之间的距离成为规定的距离，基于前行车辆m的行驶轨迹来控制车辆M的宽度方向的位置。也可以将第一横向位置控制与第二横向位置控制组合来执行。
第二横向位置控制中的车辆M维持的车辆M与前行车辆m之间的车间距离设定为比第一横向位置控制中的车辆M维持的车辆M与前行车辆m之间的车间距离长。通过第二横向位置控制中的车间距离设定为比第一横向位置控制中的车间距离长，从而道路划分线的识别精度提高。车辆M能够更加精度良好地检测前行车辆m的周边的物体。
图14是表示由第三实施方式的自动驾驶控制装置100执行的处理的流程的一例的流程图。如图14的流程图所示，行动计划生成部140在执行着第一横向位置控制的情况下，不基于前行车辆m所通过了的行驶区域中的由识别部130识别到的特定对象物(或对象物)的状态而使追随行驶停止，在执行着第二横向位置控制的情况下，基于前行车辆m所通过了的行驶区域中的由识别部130识别到的特定对象物(或对象物)的状态来停止追随行驶。
关于与所以上述的图5的流程图的处理同样的处理省略说明，说明在图5的流程图中未执行的步骤S109的处理。在步骤S109的处理中，在判定为特定对象物是规定的状态的情况下，行动计划生成部140判定是否执行着第二横向位置控制(步骤S109)。在未执行着第二横向位置控制的情况下，本流程图的处理结束，在执行着第二横向位置控制的情况下，行动计划生成部140停止追随行驶，变更驾驶状态(步骤S110)。由此，本流程图的处理结束。
也可以代替上述的图14的流程图的处理，自动驾驶控制装置100在进行着第二横向位置控制的情况下，执行图5的流程图的处理。
这样，行动计划生成部140在特定对象物为规定的状态、且进行着第二横向位置控制的情况下，停止追随行驶。由此，抑制基于不适合设为基准的前行车辆m来进行横向位置控制。这是因为：在前行车辆m通过后，在前行车辆m通过前为通常的状态的特定对象物成为了规定的状态的情况下，前行车辆m使特定对象物成为了规定的状态的可能性高。
根据以上所说明的第三实施方式，自动驾驶控制装置100在进行着追随由识别部130识别到的前行车辆m的追随行驶的情况下，基于前行车辆m所通过了的行驶区域中的由识别部130识别到的对象物的状态，来停止追随行驶，由此能够实现更与周边状况相应的车辆的控制。
[硬件结构]
图15是表示自动驾驶控制装置100的硬件结构的一例的图。如图所示，自动驾驶控制装置100成为通信控制器100-1、CPU100-2、作为工作存储器而使用的RAM(Random AccessMemory)100-3、保存引导程序等的ROM(Read Only Memory)100-4、闪存器、HDD(Hard DiskDrive)等存储装置100-5、驱动装置100-6等通过内部总线或者专用通信线而相互连接而成的结构。通信控制器100-1进行与自动驾驶控制装置100以外的构成要素之间的通信。存储装置100-5保存有CPU100-2执行的程序100-5a。该程序通过DMA(Direct Memory Access)控制器(未图示)等向RAM100-3展开，被CPU100-2执行。由此，实现识别部130、行动计划生成部140及第二控制部160中的一部分或全部。
上述所说明的实施方式可以如以下这样表现。
一种车辆控制装置，其构成为具备：
存储有程序的存储装置；以及
硬件处理器，
所述硬件处理器通过执行存储于所述存储装置的程序来进行如下处理：
识别车辆的周边状况；以及
基于所述识别结果来控制所述车辆的速度及转向；
在进行着追随所述识别到的前行车辆的追随行驶的情况下，基于所述前行车辆所通过了的行驶区域中的所述识别到的对象物的状态，来停止所述追随行驶，
所述对象物是用于对车辆行驶的车道的一部分或车道进行限制的限制标识、或者用于引导车辆的乘员的视线的引导标识。
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 (13)

1.一种车辆控制装置，其中，
所述车辆控制装置具备：
识别部，其识别车辆的周边状况；以及
驾驶控制部，其基于所述识别部的识别结果来控制所述车辆的速度及转向，
所述驾驶控制部在进行着追随由所述识别部识别到的前行车辆的追随行驶的情况下，基于所述前行车辆所通过了的行驶区域中的由所述识别部识别到的对象物的状态，来停止所述追随行驶，
所述对象物是用于对车辆行驶的车道的一部分进行限制的限制标识、用于限制车道的限制标识、或者用于引导车辆的乘员的视线的引导标识。
2.根据权利要求1所述的车辆控制装置，其中，
所述识别部通过将拍摄到的拍摄图像输入学习完毕模型，来判定所述拍摄图像是否为规定的状态，
在判定为所述拍摄图像是规定的状态的情况下，所述驾驶控制部停止所述追随行驶，
所述学习完毕模型是以在被输入了包含规定的状态的对象物在内的拍摄图像的情况下，输出表示所述拍摄图像是规定的状态的信息的方式学习得到的模型。
3.根据权利要求1或2所述的车辆控制装置，其中，
在所述前行车辆所通过了的行驶区域中的由所述识别部识别到的对象物的状态与在所述前行车辆即将通过所述行驶区域时由所述识别部识别到的对象物的状态不同的情况下，所述驾驶控制部停止所述追随行驶。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的车辆控制装置，其中，
所述前行车辆所通过了的行驶区域中的由所述识别部识别到的对象物的状态是所述对象物运动着的状态、或者是所述对象物在与曾位于的位置不同的位置静止着的状态。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的车辆控制装置，其中，
所述对象物是暂时配置于道路、且在供所述车辆参照的地图信息中未存储的对象物。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的车辆控制装置，其中，
所述驾驶控制部能够执行第一控制和第二控制，
所述第一控制是指，基于所述车辆行驶的道路划分线，来控制所述车辆的横向的位置，
所述第二控制是指，基于所述前行车辆，来控制所述车辆的横向的位置，
所述驾驶控制部在执行着所述第一控制的情况下，不基于所述前行车辆所通过了的行驶区域中的由所述识别部识别到的对象物的状态来停止所述追随行驶，
所述驾驶控制部在执行着所述第二控制的情况下，基于所述前行车辆所通过了的行驶区域中的由所述识别部识别到的对象物的状态来停止所述追随行驶。
7.根据权利要求6所述的车辆控制装置，其中，
所述第二控制中的所述车辆维持的所述车辆与前行车辆之间的车间距离比所述第一控制中的所述车辆维持的所述车辆与前行车辆之间的车间距离长。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的车辆控制装置，其中，
所述驾驶控制部在进行着不论所述车辆的乘员是否把持着所述车辆的操作件都执行的追随行驶的情况下，在基于所述前行车辆所通过了的行驶区域中的由所述识别部识别到的对象物的状态来停止所述追随行驶时，执行以所述车辆的乘员把持着所述车辆的操作件为条件而执行的第三行驶控制。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的车辆控制装置，其中，
所述驾驶控制部在所述对象物的大小为规定的大小以下的情况下，不停止所述追随行驶。
10.根据权利要求9所述的车辆控制装置，其中，
所述规定的大小以下是指，基于所述车辆的车身的下部与道路之间的距离得到的大小。
11.根据权利要求1至10中任一项所述的车辆控制装置，其中，
所述对象物是光的反射强度具有阈值以上的区域的对象物、具有与所述对象物的其他区域相比光的反射强度高规定程度以上的区域的对象物、或者具有反射器的对象物。
12.一种车辆控制方法，其中，
所述车辆控制方法使计算机进行如下处理：
识别车辆的周边状况；
基于所述识别结果来控制所述车辆的速度及转向；以及
在进行着追随所述识别到的前行车辆的追随行驶的情况下，基于所述前行车辆所通过了的行驶区域中的所述识别到的对象物的状态，来停止所述追随行驶，
所述对象物是用于对车辆行驶的车道的一部分进行限制的限制标识、用于限制车道的限制标识、或者用于引导车辆的乘员的视线的引导标识。
13.一种存储介质，其存储有程序，其中，
所述程序使计算机进行如下处理：
识别车辆的周边状况；
基于所述识别结果来控制所述车辆的速度及转向；以及
在进行着追随所述识别到的前行车辆的追随行驶的情况下，基于所述前行车辆所通过了的行驶区域中的所述识别到的对象物的状态，来停止所述追随行驶，
所述对象物是用于对车辆行驶的车道的一部分进行限制的限制标识、用于限制车道的限制标识、或者用于引导车辆的乘员的视线的引导标识。
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