CN112513950A - 更新系统和电子控制装置 - Google Patents

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Abstract

本发明的具有能够保存自动驾驶逻辑的电子控制装置和服务器的更新系统，其中服务器包括：存储部，其能够按用于识别用户的用户ID与道路上的位置的每个组合，将作为基于用户的驾驶而得到的自动驾驶逻辑的一部分的个人特性数据与作为用户的驾驶记录的驾驶业绩数据关联地进行保存；生成个人特性数据的个人特性生成部；相似确定部，其按作为要评价相似的对象的用户ID的对象ID，确定在多个位置与关联于对象ID的个人特性数据或驾驶业绩数据相似度高的个人特性数据或驾驶业绩数据所关联的用户ID；和将个人特性生成部所生成的个人特性数据输出至电子控制装置的输出部，个人特性生成部在与第一用户ID和第一位置关联的第一个人特性数据的生成中，在存在作为与第一用户ID和第一位置关联的驾驶业绩数据的第一驾驶业绩数据的情况下，使用第一驾驶业绩数据来生成第一个人特性数据，在不存在第一驾驶业绩数据的情况下，使用由相似确定部对第一用户ID确定的与用户ID和第一位置关联的驾驶业绩数据或个人特性数据来生成第一个人特性数据，电子控制装置具有个人特性更新部，其使用个人特性生成部生成的第一个人特性数据来更新自动驾驶逻辑。

Description

更新系统和电子控制装置
技术领域
本发明涉及更新系统和电子控制装置。
背景技术
机动车的驾驶的特性、例如左右转向时的与对向车的距离、汇流时的与前后车辆的距离和相对速度、因信号灯而停止时的减速开始时机等参数，因驾驶员的熟练度和性格等而不同。另一方面，自动驾驶车的车辆控制逻辑中的驾驶特性，采用非常多人的平均值。因此，如果自动驾驶车的车辆控制逻辑的特性与驾驶员的特性一致则驾驶员感觉驾驶舒适，但如果与自己的特性不一致则会成为不安或不适等的原因。即，使自动驾驶的控制逻辑的特性与该车的驾驶员个人的特性一致，非常有助于自动驾驶车的安全/安心/舒适性和附加价值的提高。专利文献1中，公开了一种学习控制机动车，其具有检测机动车的行驶状况的检测单元、能够以规定的控制增益控制机动车的行驶特性的行驶特性控制单元、以及学习机动车的行驶状况并能够变更所述行驶特性控制单元的所述控制增益的控制单元，设置了识别特定驾驶员的驾驶员识别单元，所述控制单元构成为基于所述驾驶员识别单元的识别信号、按照至少学习驾驶员的操作得到的学习程序来变更所述行驶特性控制单元的所述控制增益。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本国特开平5-58198号公报
发明内容
发明要解决的课题
专利文献1中记载的发明中，在用户未曾手动驾驶的道路上不能进行符合用户的特性的车辆控制。
用于解决课题的技术方案
本发明的第一方式的更新系统具有能够保存自动驾驶逻辑的电子控制装置和服务器，其中，所述服务器包括：存储部，其能够按用于识别用户的用户ID与道路上的位置的每个组合，将作为基于用户的驾驶而得到的所述自动驾驶逻辑的一部分的个人特性数据与作为用户的驾驶记录的驾驶业绩数据关联地进行保存；生成所述个人特性数据的个人特性生成部；相似确定部，其按作为要评价相似的对象的所述用户ID的对象ID，确定在多个所述位置与关联于所述对象ID的所述个人特性数据或所述驾驶业绩数据相似度高的所述个人特性数据或所述驾驶业绩数据所关联的用户ID；和将所述个人特性生成部所生成的所述个人特性数据输出至所述电子控制装置的输出部，所述个人特性生成部在与第一所述用户ID和第一位置关联的第一所述个人特性数据的生成中，在存在作为与所述第一用户ID和所述第一位置关联的所述驾驶业绩数据的第一驾驶业绩数据的情况下，使用所述第一驾驶业绩数据来生成所述第一个人特性数据，在不存在所述第一驾驶业绩数据的情况下，使用由所述相似确定部对所述第一用户ID确定的与用户ID和所述第一位置关联的所述驾驶业绩数据或所述个人特性数据来生成所述第一个人特性数据，所述电子控制装置具有个人特性更新部，其使用所述个人特性生成部生成的第一个人特性数据来更新所述自动驾驶逻辑。
本发明的第二方式的电子控制装置包括：具有自动驾驶逻辑的存储部，所述自动驾驶逻辑包含关于多个位置按每个用户来生成的、与道路上的位置相关联地生成的个人特性数据；用于从服务器输入所述个人特性数据的输入部；使用输入到所述输入部的所述个人特性数据来更新所述自动驾驶逻辑的个人特性更新部；使用所述自动驾驶逻辑来控制车辆的车辆控制部；和输出部，其将作为所述车辆按照用户的操作而行驶时的驾驶记录的包含位置信息的驾驶业绩数据，与能够识别用户的信息一起输出至所述服务器，在从所述服务器输入的所述个人特性数据中包含关于未曾进行按照所述用户的操作的行驶的位置的所述个人特性数据，该关于未曾进行按照所述用户的操作的行驶的位置的所述个人特性数据，是基于所述个人特性数据或所述驾驶业绩数据在多个位置与所述用户相似的其他用户的所述个人特性数据或所述驾驶业绩数据而生成的所述个人特性数据。
发明的效果
根据本发明，即使在用户未曾手动驾驶的道路上，也能够进行符合用户的特性的车辆控制。
附图说明
图1是表示更新系统的概要的框图。
图2的(a)是表示驾驶业绩数据中的本车行驶数据200的一例的图，图2的(b)是表示驾驶业绩数据中的周边环境数据201的一例的图。
图3是表示车道级别的自动驾驶地图的一例的图。
图4的(a)是表示某一地点处的个人特性数据的一例的图，图4的(b)是表示图4的(a)所示的个人特性数据设为对象的地点的图。
图5的(a)是表示自动驾驶地图的一例的图，图5的(b)是表示关于多个地点的多个用户的个人特性数据的一例的图。
图6是表示个人特性数据生成的第一阶段的流程图。
图7是表示个人特性数据生成的第二阶段的流程图。
图8是表示基于个人特性数据进行的车辆控制的处理的流程图。
具体实施方式
－实施方式－
以下参考图1～图8说明更新系统的实施方式。
(系统结构)
图1是表示更新系统的概要的框图。更新系统S具有自动驾驶功能服务提供者保有的服务器10、以及多个电子控制装置20，服务器10与电子控制装置20通过网络40连接。各个电子控制装置20搭载在不同的车辆中，这些电子控制装置20都与同一服务器10进行通信。电子控制装置20用无线通信装置30经由无线基站31连接至网络40。无线通信装置30也可以内置在电子控制装置20中。
服务器10将从电子控制装置20接收到的各车辆的各时刻时的驾驶业绩数据存储在数据蓄积部11中。驾驶业绩数据是车辆的控制操作信息，例如包括方向盘、加速、制动等操作和车辆的速度等。周边环境数据是从车辆中搭载的传感器取得的、包括与周边的其他车辆或物体的相对距离和速度信息的信息。
服务器10具有处理器17、存储器18、作为网络接口(以下简记作“IF”)的输出部15、数据蓄积部11和广域地图存储部12。在存储器18中保持有多个程序，作为通过处理器17执行这些程序而实现的功能，至少有处理驾驶业绩数据和周边环境数据的个人特性生成部13、和相似确定部14。关于通过处理器17执行程序而实现的处理在后文中叙述。以下说明中，个人特性生成部13等执行的处理实际上是按照个人特性生成部13等的程序由处理器17执行的。
数据蓄积部11和广域地图存储部12例如是硬盘驱动器(HDD)这样的存储装置。在数据蓄积部11中，保存从各电子控制装置20取得的驾驶业绩数据。驾驶业绩数据由本车数据和周边环境数据构成。本车数据是各车辆的各时刻时的驾驶业绩数据和车辆的控制操作信息。本车数据中，包括用经纬度或地图上的地点等表达的车辆的位置、方向盘/加速/制动操作状态、车辆速度和加速度等。周边环境数据是从各车辆中搭载的传感器得到的车辆周边的状况，包括其他车辆的位置/距离/速度、道路标线(路面标识)的种类和位置、信号灯的位置和灯色、行人和障碍物的位置和速度、天气和日照等。
在数据蓄积部11中还保存按每个驾驶员个人生成的驾驶的特性数据即个人特性数据。机动车的驾驶的特性、例如实施右转时的与对向车的距离、汇流时的与前后车辆的距离和相对速度、因信号灯而停止时的减速开始时机等参数，因驾驶员的熟练度、性格等而不同。使这样的自动驾驶时的参数与个人的特性一致的参数值是个人特性数据。另外，该参数按地图上的地点和车道和行进方向而不同，与自动驾驶地图数据上的地点和车道关联地存储。关于个人特性数据的详情在后文中叙述。
在广域地图存储部12中，保存自动驾驶所需的、至少以车道级别的详细度记载了形状和属性的广域的地图信息。该地图信息中，存储了构成地图上的道路的各链接的链接数据以及车道的数据和属性信息。其中，此处所谓“车道”是由车辆分隔线规定的车辆的行驶区域，也称为“车线”。该车道的数据中，包括车道的相互连接信息、车道宽度、车道中心线形状、车道的种类等信息。自动驾驶地图数据包括表示道路和建筑物等地图上的结构物的位置和形状的坐标值等。在本实施方式的地图数据存储部16中，作为地图数据，至少保存表示道路的位置、形状和连接关系等的道路数据和构成该道路的车道数据。
另外，本实施方式中，为了简化说明，而假定各车辆总是由同一用户驾驶、电子控制装置20总是搭载在同一车辆中，将电子控制装置的ID用作用户的识别信息、即用户ID。即，假设为车辆与电子控制装置20与驾驶员全部一致的组合。但是，电子控制装置20也可以识别各驾驶员，按每个驾驶员分配各自的ID。另外，本实施方式中将车辆的驾驶员称为“用户”，在车辆被自动驾驶的情况下也同样地称为“驾驶员”或“用户”。
另外，服务器10的功能也可以由多个计算机实现。例如，数据蓄积部11和广域地图存储部12分别是与网络40连接的其他计算机的存储装置，进而也可以由其他计算机的处理器17基于这些存储部的数据执行后述的处理。
电子控制装置20是车辆中搭载的计算机，进行符合程序的各种运算、以及对方向盘和加速等车辆部件输出动作指令、监视速度和方向盘等车辆部件的状态等。另外，通过外部I/F25与车载摄像机和雷达连接，接受用摄像机和雷达识别出的对象物等周边环境的信息，并且基于这些信息进行关于自动驾驶或驾驶辅助的车辆控制。以下说明多个电子控制装置20的一个典型结构。其他电子控制装置20的结构也可以与图1所示的相同，所以省略关于它们的图示和说明。
电子控制装置20具有连接至网络40用的网络IF21、存储器29、处理器28、与车载传感器等连接而能够接受传感器的识别信息的外部IF25、GPS装置32、以及例如HDD或闪存这样的存储装置。在存储器29中保存多个程序，作为通过在计算机中执行这些程序而实现的功能，至少有发布请求部22、个人特性更新部23和车辆控制部24。
存储装置包括本地存储部26和局部地图存储部27。在本地存储部26中保存车辆控制逻辑。车辆控制逻辑是对搭载电子控制装置20的车辆进行自动驾驶时所需的信息，包括大量与用户的特性一致地生成的个人特性数据。个人特性数据记载了基于用户过去的驾驶生成的、与状况相应的车辆的控制内容。个人特性数据例如对于各个路口生成。在局部地图存储部27中，保持用于自动驾驶的车道级别的详细度的地图数据。但是，局部地图存储部27因为存储容量有限，所以仅保持有限范围、例如10km见方的局部区域的地图数据。
GPS装置32从构成卫星导航系统的多个卫星接收无线电波，通过分析该无线电波中包括的信号而计算出本车的位置、即纬度和经度。GPS装置32将计算出的纬度和经度输出至处理器28。
发布请求部22在规定的时机基于本车的位置对自动驾驶地图发布中心等请求必要范围的自动驾驶地图数据并下载自动驾驶用的地图。发布请求部22下载自动驾驶地图可以每隔一定时间进行，也可以在判断存在本车位置脱离已下载的自动驾驶地图的范围的可能性的时机进行。发布请求部22在下载自动驾驶地图时，也下载该地图的范围中包括的该用户的个人特性数据。另外，在进行该请求时，将本车中收集并蓄积的驾驶业绩数据发送至服务器10。
此时发送的数据被保存在服务器10的数据蓄积部11中。也可以不同时下载自动驾驶地图和个人特性数据。也能够是在分别不同的时机下载的方式。个人特性数据用经纬度和车道所具有的固有识别编号等保持了是在地图上的哪个位置使用的数据的带有关联的信息，也能够与地图数据独立地管理。下载的自动驾驶地图数据被保存在局部地图存储部27中。下载的个人特性数据被保存在本地存储部26中。
个人特性更新部23使用从服务器10接收到的个人特性数据更新本地存储部26中保存的车辆控制逻辑。具体而言，通过追加或覆盖与各地点对应的个人特性数据而更新车辆控制逻辑。示出一例，在本地存储部26中保存的车辆控制逻辑中，已包括关于路口X的个人特性数据，新从服务器10接收了关于路口X的个人特性数据时，通过使用接收到的个人特性数据覆盖从前的信息而更新车辆控制逻辑。
车辆控制部24仅在车辆被设定为自动驾驶模式的情况下工作，在用户控制车辆的手动驾驶模式下不工作。使用本地存储部26中保存的车辆控制逻辑、局部地图存储部27中存储的自动驾驶地图数据、以及GPS装置32的输出控制车辆。
服务器10将从各电子控制装置20接收到的车辆驾驶业绩数据保存在数据蓄积部11中。存在大量发送驾驶业绩数据的车辆，在数据蓄积部11中蓄积从大量不同车辆发送的大量数据。因为对于这些数据以车道级别识别车辆的位置，所以即使是同一道路也可以得到各车道的驾驶业绩数据。
服务器10的个人特性生成部13对蓄积的驾驶业绩数据进行分析，按每个驾驶员个人生成个人特性数据。个人特性数据是列举了道路上的任意车道上的、与周边状况相应的最优的车辆控制(操作)的条件和控制内容的数据。个人特性数据的生成方法在后文中叙述。
(驾驶业绩数据)
图2是表示数据蓄积部11中保存的驾驶业绩的一例的图。图2的(a)是表示驾驶业绩数据中的本车行驶数据200的一例的图，图2的(b)是表示驾驶业绩数据中的周边环境数据201的一例的图。
图2的(a)所示的本车行驶数据200的一条记录，包括在某一时刻由一个车辆的电子控制装置20取得的该车辆的状态信息。具体而言，各记录包括用户ID、时刻、本车位置(经纬度)、车道上位置、方向盘转角、加速开度、制动强度、本车速度、本车加速度、天气和亮度。
用户ID是唯一识别各电子控制装置20的信息，本实施方式中为了方便也兼用于识别驾驶员。本实施方式中，用户ID使用A、B、C等单字符的字母。以下，也将用户ID是“A”的用户称为“用户A”。时刻是各电子控制装置20取得信息的时刻。本车经纬度是各电子控制装置20在各时刻取得的车辆的位置信息、即坐标值。方向盘转角是使方向盘旋转的角度。加速器速度是踩踏加速器的比例，1.0表示最大踩踏量。制动强度是踩踏制动的比例，1.0表示最大踩踏量。本车速度是车辆的行驶速度。本车加速度是车辆的行驶加速度。天气是各时刻时的天气。亮度是各时刻时的亮度。
对图2的(a)的记载进行具体说明。例如，记录211示出了用用户ID“A”识别出的电子控制装置20在2017年1月1日12时35分40秒取得的经纬度分别是139.7337639度和35.66939167度。另外，示出了该时刻时的搭载了该电子控制装置20的车辆的方向盘转角是1.0度，加速开度是0.48，制动强度是0.0，本车行驶速度是时速38.5km/h，本车加速度是0.01m/s2，天气是晴，亮度是751勒克斯。
图2的(b)所示的周边环境数据201的一条记录，包括在某一时刻由与一个车辆的电子控制装置20连接的传感器取得、识别的周边的环境信息。具体而言，各记录包括其他物体ID、时刻、其他物体种类、其他物体速度、其他物体移动角度、其他物体状态。
其他物体ID是唯一识别用传感器识别出的周边的物体的信息。识别为相同的物体即使时刻改变ID也不变。时刻是各电子控制装置20取得信息的时刻。其他物体种类是表示用传感器识别出的物体的种类的信息。其他物体位置是从本车到其他物体的相对位置。其他物体速度是其他物体的移动速度。其他物体移动角度是移动物体的移动方向，将车辆的行进方向设为0度。其他物体状态对于移动物体表示是否移动，对于信号灯等状态变化的物体表示其状态。
对图2的(b)的记载进行具体说明。例如，记录212示出了用用户ID“A”识别的电子控制装置20的电子控制装置20在2017年1月1日12时35分40秒识别出的、用其他物体ID“901”识别的其他物体是乘用车，相对位置位于前方10.5m、右方8.3m的位置，正在以速度45.3km/h向与车辆行进方向相同的方向移动。
(车道级别的自动驾驶地图)
在图3中示出车道级别的自动驾驶地图的一例。这是道路的路口和分支地点处的自动驾驶地图的例子。各车道用表示车道的中心线的车道链接302和其分支点或终端点即车道节点301表达。图3中，301等黑色圆点全部是车道节点，302等虚线是车道链接。路口中仅对能够行进的方向设定车道链接。另外，303等实线是车道的边界线。图3中，上下方向的道路是左侧通行的单侧1车道的道路。左右方向的道路是从左向右的3车道的单行道。另外，如图3右上所示，最左侧的车道存在分支。
(个人特性数据)
图4的(a)是表示某一地点处的个人特性数据的一例的图，图4的(b)是表示图4的(a)所示的个人特性数据设为对象的地点的图。图4的(b)中，附图标记401、402、403、404的虚线是车道链接，405等黑色圆点全部是车道节点。
图4的(a)所示的个人特性数据420与图4的(b)所示的汇流车道的车道链接关联，记载使用该个人特性数据420控制车辆的情况下的、该车道上的最优的车辆控制(操作)的条件和控制内容。具体而言，个人特性数据420的一条记录中，记录该分析数据对应的车道编号和序列号、控制内容的适用条件、控制内容。车道编号表示本车所存在的位置。序列号是为了方便而设置的每个车道编号的序列号。
图4的汇流车道的例子中，应用车道401的个人特性数据。该例中，本车是用附图标记410表示的车辆，本车道前方车辆是用附图标记412表示的车辆，本车道更前方车辆是用附图标记413表示的车辆，本车道后方车辆是用附图标记411表示的车辆，本车道后方车辆的后方的车辆是用附图标记412表示的车辆。另外，条件中使用的THW间隔，是称为车头时距(Time Head Way)的秒单位的值，是到对方的距离的绝对值除以本车速度的绝对值得到的值。这是能够视为时间上的车间距离的参数。
个人特性数据420的记录421表示对于本车410，本车道前方车辆412的THW间隔是0.87秒至2.86秒之间、并且本车道后方车辆411的THW间隔是1.37秒至2.39秒之间的情况下，实施在本车道的车辆411与车辆412之间维持速度地汇流的控制的指示。个人特性数据421的记录422表示对于本车410，本车道前方车辆412的THW间隔在0.87秒以下、并且本车道更前方车辆413的THW间隔在3.73秒以上的情况下，实施超越本车道车辆412地汇流的控制的指示。
个人特性数据420的记录423表示对于本车410，本车道前方车辆412的THW间隔在0.87秒以下、并且本车道更前方车辆413的THW间隔在3.73秒以下、并且本车道后方车辆411的THW间隔在1.37秒以下、并且本车道后方车辆的后方的车辆414的THW间隔在3.76秒以上的情况下，实施减速并在后方本车道车辆411的后方汇流的控制的指示。
个人特性数据420的记录424表示对于本车410，亮度在100勒克斯以下、本车道前方车辆412的THW间隔在1.87秒至3.86秒之间、并且本车道后方车辆411的THW间隔在2.37秒至3.39秒之间的情况下，实施在本车道的车辆411与412之间维持速度地汇流的控制的指示。个人特性数据420的记录425表示对于本车410，时刻在7时35分至9时28分之间、本车道前方车辆412的THW间隔在0.57秒至2.86秒之间、并且本车道后方车辆411的THW间隔在0.97秒至2.39秒之间的情况下，实施在本车道的车辆411与412之间维持速度地汇流的控制的指示。
以上参考图4说明的，是某一地点处的某1个个人特性数据的例子。在服务器10中，保存关于多个地点的多个用户的个人特性数据。
图5是说明服务器10中保存的个人特性数据的图。图5的(a)是表示自动驾驶地图的一例的图，图5的(b)是表示关于多个地点的多个用户的个人特性数据的一例的图。但是，图5的(b)所示的例子示出了后述的第一阶段完成后的阶段的个人特性数据，并未进行第二阶段的处理。
图5的(a)中，用附图标记710、711、712、713、714、715等表示的黑线表示道路，用附图标记701、702、703、704、705等表示的圆点表示路口。自动驾驶地图如图3所示具有车道级别的详细度，在图5的(a)中为了简化说明而使用道路级别的图进行说明。从而，黑线的道路中包括多个车道，圆点的路口中包括路口内的多个车道。对于各个车道，关联了用上述驾驶业绩数据的分析得到的个人特性数据。图5的(a)的道路和路口也按其包括的每个车道保持了多个驾驶员的个人特性数据。该关联一般用车道编号和用户ID进行，但本发明中并不仅限定于该方法。
在图5的(b)中示出各路口和道路、即各地点处的个人特性数据的例子。此处，仅示出路口701、702、703、704、705的状态。各地点处的个人特性数据按每个驾驶员如图4的(a)所示地按每个车道定义多种条件和控制内容，但此处为了简化说明，用小写字母表示与驾驶员对应的个人特性数据。同一文字表示同一个人特性数据。
图5的(b)所示的例子中，在路口701、702、703、704处用户A、B、C、D、E的个人特性数据已生成，在路口705处用户B、C、D的个人特性数据已生成、用户A的个人特性数据未生成。在路口701、702、703、704，用户A～D这4人的个人特性数据相同。在路口705，如上所述用户A的个人特性数据未生成，用户B和用户D的个人特性数据同为“y”，用户C的个人特性数据是“z”。
(个人特性数据的生成)
个人特性数据的生成分为2个阶段。在第一阶段中，使用按每个用户、每个地点收集的驾驶业绩数据生成个人特性数据。在该第一阶段中不生成各用户未曾手动驾驶的地点的驾驶业绩数据。在第二阶段中，使用其他用户的驾驶业绩数据，生成处理对象的用户未曾行驶的地点的个人特性数据。第二阶段的处理在第一阶段的处理完全结束之后开始。这些处理优选用夜间的批量处理等预先执行。
另外，即使在已记录了驾驶业绩数据的情况下，在行驶次数不足规定阈值的情况下也可以不进行第一阶段的处理。这是因为行驶次数少的情况下，与其他车辆的位置关系等的模式也较少，存在不能应对当场可能发生的全部状况的可能性。另外，优选根据场所的不同、例如单纯的汇流和复杂的五岔、六岔的路口，变更作为基准的行驶次数。
图6是表示个人特性生成部13使用蓄积的驾驶业绩数据生成个人特性数据的处理的流程图。以下说明的处理的执行主体是个人特性生成部13。首先，个人特性生成部13从蓄积的驾驶业绩数据中，按每个驾驶员提取各地点的每个车道的驾驶业绩数据(步骤1101)。该提取出的驾驶业绩数据，包括通过多次行驶得到的本车的控制(操作)内容即本车数据200中的记录、和表示该车辆观测到的周边的物体等的状况的周边环境数据201中的记录。
接着，个人特性生成部13对于上述数据，计算与驾驶中的特征性的本车的控制操作对应的、当时的全部本车数据的项目和全部周边环境数据的项目的相关性(步骤1102)。相关性的计算如下所述地进行。例如，在汇流动作中，作为特征性的本车的控制动作之一有方向盘操作。该情况下，首先，调查在汇流动作时这样方向盘角度大的情况、和主路并行时这样方向盘角度小的情况下，周边环境数据的项目的值的分布中有无差异(相关)和差异产生的条件。该处理对于周边环境数据的全部项目和本车数据的全部项目进行。
该处理中，认为分布中存在差异的周边环境数据和本车数据，是方向盘操作即进行汇流动作的情况下的特征性条件。如果分布的差异较大，则能够判断与方向盘操作即汇流动作的相关性强。从而，个人特性生成部13采用它们作为汇流动作实施的条件并设为个人特性数据(步骤1103)。
个人特性生成部13对于全部周边环境数据项目和本车数据计算相关性的强度，但其中采用为个人特性数据的，是相关性最强的前几位。例如，图4的汇流的例子中，存在大量作为周边环境数据取得的对象物，在其他车辆的信息之外，也包括路面标线等的信息地计算相关性，但采用了图4中记载的条件作为相关性的强度最高的。
个人特性生成部13在对于记录了驾驶业绩数据的全部地点和车道生成了个人特性数据的情况下，结束本处理，如果尚未生成则返回步骤1101的处理(步骤1104)。通过以上处理，得到图4的(a)所示的个人特性数据。
图7是表示第二阶段的个人特性数据的生成的流程图。以下说明的处理的执行主体是个人特性生成部13。图7的说明中，为了易于理解而一同使用图5所示的例子。图7中，首先，将个人特性数据未生成的用户ID与地图上的位置的组合识别为处理对象(步骤1201)。此处，使用图5的例子，假设处理对象的用户ID是“A”、作为处理对象的位置是“路口705”在以下进行说明。另外，存在多个处理对象的情况下，按处理对象的数量反复步骤1202以下的步骤。
接着，个人特性生成部13使相似确定部14执行以下处理(步骤1202)。即，相似特性部14在已生成与处理对象的用户ID关联的全部个人特性数据的全部地点，提取具有与作为对象的用户ID相同的个人特定数据的用户ID组。图5的例子中，参照附图标记701～704的路口处的个人特性数据，提取用户B、D。但是，在步骤1202中，也可以仅提取个人特性数据一致的比例在规定比例以上、例如80％以上。例如用户B、D在附图标记701～704全部处都与用户A个人特性数据一致所以是100％一致，用户C仅在附图标记701～703处一致所以是75％一致。因此，将80％以上一致作为条件时，仅提取用户B和D。
接着，个人特性生成部13检索与步骤1202中提取出的用户ID组关联的、推定对象位置处的个人特性数据(步骤1203)。图5的例子中，对于用户B、D，提取路口705处的个人特性数据y、y。最后，个人特性生成部13将检索得到的个人特性数据中最多的特性设为处理对象的个人特性数据(步骤1204)。图5的例子中，在路口705处，个人特性数据y存在2人，所以用户A在路口705处的推定个人特性数据是y。通过以上所述，结束图7所示的处理。
(车辆控制的流程图)
图8是表示基于个人特性数据进行的车辆控制的处理的流程图。电子控制装置20参照下载的自动驾驶地图、用与外部I/F25连接的雷达和摄像机等识别的其他车辆和行人、路面标线、信号灯等周边环境、车辆控制逻辑存储部中下载的个人特性数据，实施自动驾驶和车辆控制。以下说明的流程图的各步骤的执行主体是车辆控制部24。
首先，计算本车的车道级别的当前位置，识别、计算本车的状态(速度和加速、制动状态等)(步骤1001)。接着，计算本车存在于自动驾驶地图的哪个车道上(步骤1002)。进而，使用来自车载传感器的识别结果等，取得本车的周边环境、即关于其他车辆的位置和速度等的数据(步骤1003)。
接着，从本地存储部26中提取与当前本车所在的车道对应的个人特性数据(步骤1004)。在接下来的步骤1005中，根据提取出的个人特性数据，确定与速度和车道上的位置等本车的状态、以及其他车辆的位置和速度等周边环境的条件一致的适用条件对应的控制内容。
然后，按照步骤1005中选择的控制内容，进行本车的控制动作(方向盘和加速操作等)(步骤1006)。步骤1006中的车辆控制的处理，在进入了自动驾驶或驾驶辅助模式的状态下反复执行。反复的间隔(例如1秒、100微秒等)是任意的，基于系统的性能和要求的规格设定。
根据上述第一实施方式，可以得到以下作用效果。
(1)更新系统S具有保存自动驾驶逻辑的电子控制装置20和服务器10。服务器10包括：存储部即数据蓄积部11，其能够按识别用户的用户ID与道路上的位置的每个组合，将基于用户的驾驶得到的自动驾驶逻辑的一部分即个人特性数据、和用户的驾驶记录即驾驶业绩数据关联地保存；生成个人特性数据的个人特性生成部13；相似确定部14，其按作为评价相似的对象的用户ID即对象ID，确定与对于在多个地点与对象ID关联的个人特性数据或驾驶业绩数据相似度高的个人特性数据或驾驶业绩数据关联的用户ID；和输出部15，其将个人特性生成部13所生成的个人特性数据输出至电子控制装置20。个人特性生成部13例如如下所述地进行与用户ID“A”和路口705关联的、图5的(b)中设为“未生成”的个人特性数据的生成。即，与用户ID“A”和路口705关联的驾驶业绩数据存在的情况下，如图6的流程图所示地，使用该用户的该地点的驾驶业绩数据生成个人特性数据。与用户ID“A”和路口705关联的驾驶业绩数据不存在的情况下，如图7的流程图所示地，使用与由相似确定部14对于用户ID“A”确定的用户ID“B～D”和路口705关联的驾驶业绩数据生成个人特性数据。电子控制装置20具有个人特性更新部23，其使用个人特性生成部13生成的个人特性数据更新自动驾驶逻辑。
因此，在用户未曾手动驾驶的道路上，也能够进行符合用户的特性的车辆控制。由此，能够包括车道的不同地反映个人的驾驶特性地进行与场所和此时的周边环境相应的适当的车辆控制和自动驾驶。例如，如图5所示的例子一般，用户A的关于路口705的驾驶业绩数据不存在的情况下，如果不使用其他用户的信息，就不能生成路口705处的个人特性数据。但是，个人特性生成部13能够使用与相似确定部14确定的、特性与用户A相似的用户ID关联的他人的个人特性数据，生成用户A的关于路口705的个人特性数据。
(2)相似确定部14确定个人特性数据相似的地点的数量超过规定阈值的用户ID(图7的步骤1202)。因此，相似确定部14能够高精度地确定特性相似的用户。
(3)电子控制装置20包括：本地存储部26，其具有按每个用户生成的、关于多个位置包括与道路上的位置关联地生成的个人特性数据的自动驾驶逻辑；用于从服务器10输入个人特性数据的网络IF21；使用输入到网络IF21的个人特性数据更新自动驾驶逻辑的个人特性更新部23；使用自动驾驶逻辑控制车辆的车辆控制部24；和网络IF21，其将车辆按用户操作行驶时的驾驶记录即包括位置信息的驾驶业绩数据与能够识别用户的信息一起输出至服务器。从服务器10输入的个人特性数据中，包括关于未曾进行按用户操作的行驶的地点的个人特性数据、即基于个人特性数据或驾驶业绩数据在多个地点与用户相似的其他用户的个人特性数据或驾驶业绩数据生成的个人特性数据。因此，电子控制装置20在用户未曾手动驾驶的道路上，也能够进行符合用户的特性的车辆控制。
(变形例1)
图8的步骤1204中的个人特性数据的决定方法，不限定于单纯的多数决定。也可以通过单纯平均或基于行驶次数等的加权运算作为阈值的数值，生成新的个人特性数据。
(变形例2)
图8的步骤1202中将个人特性数据判断为相同的基准，也可以不要求严格一致。例如也可以定义相似度，只要在一定的相似度以内就视为相同。作为相似度的例子，如图4所示，个人特性数据在一个车道上也设定多个条件。从而，能够将多个条件中一致的条件的数量定义为相似度。另外，也可以将各个条件包括的阈值的相近程度数值化，定义基于它的相似度。
(变形例3)
个人特性数据也可以不对于全部道路和路口生成。例如在直线道路等难以产生每个驾驶员的车辆操作的不同的场所、和即使车辆操作不同也难以感到不自然的场所也可以不生成个人特性数据。该情况下，在不生成个人特性数据的场所，对于任何用户都按预先决定的控制方法控制车辆。由此能够减轻处理负荷。
(变形例4)
在图8的步骤1204中，也可以选择预先生成的认为是标准的个人特性数据。例如在判断与步骤1202中提取出的ID关联的个人特性数据和与处理对象的用户ID关联的个人特性数据的相似度低的情况下，也可以不执行步骤1203和步骤1204而是选择预先生成的认为是标准的个人特性数据。
(变形例5)
电子控制装置20在正在进行自动驾驶时驾驶员操作了方向盘或制动的情况下，也可以判断对于该驾驶员当前设定的该地点处的个人特性数据并不适当，并对服务器10通知该消息。该情况下，服务器10确定判断为不适当的个人特性数据，排除该个人特性数据地进行图8所示的处理由此决定代替的个人特性数据。
(变形例6)
上述实施方式中，在图8的步骤1204中确定其他用户的个人特性数据，在图7的步骤1005以下原样地使用该个人特性数据控制车辆。但是，也可以使用步骤1204中确定的用户的驾驶业绩数据，重新生成个人特性数据，在图7的步骤1005以下使用生成的个人特性数据。
如果在图8的步骤1204中确定的用户仅有一人，则即使使用本变形例的方法也仅生成相同的个人特性数据。但是，图8的步骤1204中确定了多个用户的情况下，通过使用多个用户的驾驶业绩数据重新生成个人特性数据，存在能够生成更适当的个人特性数据的可能性。
(变形例7)
在图8的步骤1203中，也可以进一步考虑与处理对象的地点处的道路结构相似的道路形状的驾驶业绩数据。关于道路结构的相似度，考虑车道数、道路宽度和有无立交等。道路的结构相似的情况下，设想不仅处理对象的用户、各种人都进行同样的驾驶，所以通过使用结构相似的道路中的个人特性数据，能够生成交通量少的地点的个人特性数据。
例如图5所示的例子中，完全不存在路口705的个人特性数据、路口704的道路结构与路口705的地点的结构相似的情况下如下所述地处理。即，因为道路结构相似，所以对于用户B～E将路口705处的个人特性数据视为与路口704处的个人特性数据相同。然后，如上所述在步骤1202中提取用户B～D，所以对于个人特性数据确定d、x、d，在步骤1204中提取这3个中最多的d。
根据以上说明的本变形例可以得到以下作用效果。
(4)个人特性生成部13例如在不存在与用户A和路口705关联的驾驶业绩数据的情况下，进而使用道路结构与路口705相似的位置处的个人特性数据生成用户A的个人特性数据。因此，能够使用相似的形状的道路的信息生成个人特性数据。
(变形例8)
本变形例中，服务器10在各个地点评价每个用户的个人特性数据的差异，将大多数用户具有大致相同的个人特性数据的地点确定为相似行动形状。例如，在某一路口行驶的用户的9成的个人特性数据具有规定阈值以上的相似度的情况下，将该地点的形状设为相似行动形状。然后，将关于该地点不具有驾驶业绩数据的用户的个人特性数据，设为相似度在规定阈值以上的个人特性数据。
例如，某一地点Y处的各种用户的个人特性数据的9成与用户B的个人特性数据的相似度超过了规定阈值。然后，用户C不具有地点Y的驾驶业绩数据的情况下，个人特性生成部13将用户C的个人特性数据设为用户B的个人特性数据。这是因为大多数用户进行相同行动的情况下，新的其他用户、例如用户C的个人特性数据也与该大多数用户相同的可能性高。
根据以上说明的本变形例可以得到以下作用效果。
(5)个人特性生成部13识别个人特性数据的相似度在规定阈值以上的用户的比例在规定阈值以上的道路的形状即相似行动形状，在第一位置相当于相似行动形状时，将相似度在规定阈值以上的某个个人特性数据设为第一个人特性数据。因此能够使个人特性数据的运算省力化。
上述变形例也可以分别组合。以上说明了各种变形例，但本发明不限定于它们的内容。在本发明的技术思想范围内可以考虑的其他方式也包括在本发明的范围内。
将以下优先权基础申请的公开内容作为引文并入本文。
日本国专利申请2018-158798(2018年8月27日申请)
附图标记说明
10…服务器
11…数据蓄积部
12…广域地图存储部
13…个人特性生成部
14…相似确定部
15…输出部
16…地图数据存储部
17…处理器
18…存储器
20…电子控制装置
21…网络IF部
22…发布请求部
23…个人特性更新部
24…车辆控制部
26…本地存储部
27…局部地图存储部。

Claims (8)

1.一种具有能够保存自动驾驶逻辑的电子控制装置和服务器的更新系统，其特征在于：
所述服务器包括：
存储部，其能够按用于识别用户的用户ID与道路上的位置的每个组合，将作为基于用户的驾驶而得到的所述自动驾驶逻辑的一部分的个人特性数据与作为用户的驾驶记录的驾驶业绩数据关联地进行保存；
生成所述个人特性数据的个人特性生成部；
相似确定部，其按作为要评价相似的对象的所述用户ID的对象ID，确定在多个所述位置与关联于所述对象ID的所述个人特性数据或所述驾驶业绩数据相似度高的所述个人特性数据或所述驾驶业绩数据所关联的用户ID；和
将所述个人特性生成部所生成的所述个人特性数据输出至所述电子控制装置的输出部，
所述个人特性生成部在与第一所述用户ID和第一位置关联的第一所述个人特性数据的生成中，在存在作为与所述第一用户ID和所述第一位置关联的所述驾驶业绩数据的第一驾驶业绩数据的情况下，使用所述第一驾驶业绩数据来生成所述第一个人特性数据，在不存在所述第一驾驶业绩数据的情况下，使用由所述相似确定部对所述第一用户ID确定的与用户ID和所述第一位置关联的所述驾驶业绩数据或所述个人特性数据来生成所述第一个人特性数据，
所述电子控制装置具有个人特性更新部，其使用所述个人特性生成部生成的第一个人特性数据来更新所述自动驾驶逻辑。
2.如权利要求1所述的更新系统，其特征在于：
所述相似确定部确定所述个人特性数据或所述驾驶业绩数据相似的位置的数量超过规定阈值的用户ID。
3.如权利要求1所述的更新系统，其特征在于：
所述个人特性生成部在不存在作为与所述第一用户ID和所述第一位置关联的所述驾驶业绩数据的第一驾驶业绩数据的情况下，还使用道路结构与所述第一位置相似的位置处的所述驾驶业绩数据来生成所述第一个人特性数据。
4.如权利要求1所述的更新系统，其特征在于：
所述个人特性生成部确定相似行动形状，在所述第一位置符合相似行动形状时，将所述相似度在规定阈值以上的任意所述个人特性数据作为所述第一个人特性数据，其中所述相似行动形状是所述个人特性数据的相似度在规定阈值以上的用户的比例在规定阈值以上的道路的形状。
5.一种电子控制装置，其特征在于，包括：
具有自动驾驶逻辑的存储部，所述自动驾驶逻辑包含关于多个位置按每个用户来生成的、与道路上的位置相关联地生成的个人特性数据；
用于从服务器输入所述个人特性数据的输入部；
使用输入到所述输入部的所述个人特性数据来更新所述自动驾驶逻辑的个人特性更新部；
使用所述自动驾驶逻辑来控制车辆的车辆控制部；和
输出部，其将作为所述车辆按照用户的操作而行驶时的驾驶记录的包含位置信息的驾驶业绩数据，与能够识别用户的信息一起输出至所述服务器，
在从所述服务器输入的所述个人特性数据中包含关于未曾进行按照所述用户的操作的行驶的位置的所述个人特性数据，该关于未曾进行按照所述用户的操作的行驶的位置的所述个人特性数据，是基于所述个人特性数据或所述驾驶业绩数据在多个位置与所述用户相似的其他用户的所述个人特性数据或所述驾驶业绩数据而生成的所述个人特性数据。
6.如权利要求5所述的电子控制装置，其特征在于：
从所述服务器输入的所述个人特性数据，是使用所述个人特性数据或所述驾驶业绩数据相似的位置的数量超过规定阈值的用户的所述个人特性数据或所述驾驶业绩数据来生成的。
7.如权利要求5所述的电子控制装置，其特征在于：
从所述服务器输入的所述个人特性数据，是使用道路结构相似的其他位置处的所述驾驶业绩数据来生成的。
8.如权利要求5所述的电子控制装置，其特征在于：
从所述服务器输入的所述个人特性数据，是具有所述个人特性数据的相似度在规定阈值以上的用户的比例在规定阈值以上的道路形状的位置的所述个人特性数据，并且是所述相似度在规定阈值以上的其他用户中的任意用户的所述个人特性数据。
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