CN112650210A - 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

提供能够实现与环境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执行控制所述车辆的速度及转向的自动驾驶，所述识别部识别包括所述车辆行驶的周边的车辆的状况或周边的道路的状况在内的实时的环境，所述驾驶控制部在所述实时的环境符合规定的条件的情况下，使所述车辆退避到退避场所并使所述自动驾驶停止，在所述退避后规定的条件消除了的情况下，使所述自动驾驶再次开始。

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，公开有基于数据库来推定前方的道路形状，在推定结果与实际的道路形状存在大的差异的情况下，下次在该道路上行驶时中止基于数据库进行的行驶控制的装置(日本特开平11-311316号公报)。公开有在检测到道路数据与车辆的行驶结果不一致的维护地点的情况下，将检测数据向配发服务器发送的驾驶支援装置、以及进行所接收的检测数据的收集，并将更新后的道路数据向驾驶支援装置发送的配发方法(日本特开2007-156894号公报)。
然而，在以往技术中，有时不能根据时刻变化的道路的环境来适当地控制车辆。
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与环境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。
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执行控制所述车辆的速度及转向的自动驾驶，所述识别部识别包括所述车辆行驶的周边的车辆的状况或周边的道路的状况在内的实时的环境，所述驾驶控制部在所述实时的环境符合规定的条件的情况下，使所述车辆退避到退避场所并使所述自动驾驶停止，所述驾驶控制部在所述退避后所述规定的条件消除了的情况下，使所述自动驾驶再次开始。
(2)的方案以上述(1)的方案的车辆控制装置为基础，所述识别部识别表示包括所述车辆行驶的周边的车辆的状况或周边的道路的状况在内的实时的环境的环境等级，所述驾驶控制部根据所述环境等级的下降，使所述车辆退避到退避场所并使所述自动驾驶停止，所述驾驶控制部在所述退避后包括所述规定的条件消除了这一情况在内的所述环境等级上升到比所述退避时的所述环境等级高的环境等级的情况下，使所述自动驾驶再次开始。
(3)的方案以上述(2)的方案的车辆控制装置为基础，所述环境等级因规定的因素而下降，所述因素是指，在道路中进行着施工、在道路上存在紧急停止着的车辆、紧急车辆接近所述车辆、或者由所述车辆执行自动驾驶时作为基准的道路划分线未被识别到。
(4)的方案以上述(3)的方案的车辆控制装置为基础，所述驾驶控制部在使所述车辆退避到退避场所并使所述自动驾驶停止之后，在未反映到所述地图信息中的因素被去除而所述环境等级上升到比规定等级高的环境等级的情况下，使所述自动驾驶再次开始。
(5)的方案以上述(2)至(4)中任一方案的车辆控制装置为基础，所述驾驶控制部在所述环境等级下降且乘员不进行规定的行动的情况下，使所述车辆退避到退避场所并使所述自动驾驶停止。
(6)的方案以上述(5)的方案的车辆控制装置为基础，所述规定的行动是指，乘员进行手动驾驶、乘员监视周边、或者乘员监视周边且把持转向盘。
(7)的方案以上述(2)至(6)中任一方案的车辆控制装置为基础，所述驾驶控制部在包含所述车辆的第一区域中所述环境等级下降了的情况下，使所述车辆退避到退避场所并使所述自动驾驶停止，所述驾驶控制部在包含所述车辆的第二区域中不存在下降了的环境等级以下的区域的情况下，在所述退避后使所述自动驾驶再次开始，所述第一区域是比第二区域小的区域。
(8)的方案以上述(7)的方案的车辆控制装置为基础，所述识别部基于设置于车辆的检测部的识别结果，来识别所述第一区域的所述环境等级，所述识别部基于从提供信息的设置于所述车辆外的信息处理装置取得的信息，来识别所述第二区域的所述环境等级。
(9)的方案以上述(2)至(8)中的任一方案的车辆控制装置为基础，所述驾驶控制部根据规定的因素中的第一因素所引起的所述环境等级的下降，使所述车辆退避到退避场所并使所述自动驾驶停止之后，向抑制搭载于所述车辆的对所述车辆的周边进行监视的监视装置的电力的准备模式转移。
(10)的方案以上述(9)的任一方案的车辆控制装置为基础，所述驾驶控制部根据规定的因素中的推定为与第一因素相比去除的时间长的第二因素所引起的所述环境等级的下降，使所述车辆退避到退避场所并使所述自动驾驶停止之后，向在所述准备模式以上实施所述监视装置的电力的抑制的省电模式转移。
(11)的方案以上述(1)至(10)中任一方案的车辆控制装置为基础，从在地图信息中能够执行第一自动驾驶模式的自动驾驶的道路进入不能执行所述第一自动驾驶模式的道路的情况下，所述驾驶控制部在使所述车辆退避到退避场所并使所述自动驾驶停止之后，维持使搭载于车辆的获知部启动了的状态，在基于获知部的结果而识别到需要进行退避场所的变更的情况下，所述驾驶控制部使所述车辆移动。
(12)的方案以上述(1)至(11)中任一方案的车辆控制装置为基础，所述车辆控制装置具备输出控制部，该输出控制部在使所述自动驾驶再次开始的情况下，参照存储于存储部的与在所述退避前执行着的自动驾驶的模式相关的信息，使输出部输出用于执行在所述退避前执行着的自动驾驶的模式的条件，所述驾驶控制部在使所述车辆退避到退避场所的情况下，使所述存储部存储在所述退避前执行着的自动驾驶的模式，在满足所述条件的情况下，所述驾驶控制部以在所述退避前执行着的自动驾驶的模式进行自动驾驶。
(13)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执行控制所述车辆的速度及转向的自动驾驶；识别包括所述车辆行驶的周边的车辆的状况或周边的道路的状况在内的实时的环境；在所述实时的环境符合规定的条件的情况下，使所述车辆退避到退避场所并使所述自动驾驶停止；以及在所述退避后所述规定的条件消除了的情况下，使所述自动驾驶再次开始。
(14)本发明的另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执行控制所述车辆的速度及转向的自动驾驶；识别包括所述车辆行驶的周边的车辆的状况或周边的道路的状况在内的实时的环境；在所述实时的环境符合规定的条件的情况下，使所述车辆退避到退避场所并使所述自动驾驶停止；以及在所述退避后所述规定的条件消除了的情况下，使所述自动驾驶再次开始。
发明效果
根据(1)～(14)，车辆控制装置在实时的环境符合规定的条件的情况下，使车辆退避到退避场所并使自动驾驶停止，在退避后规定的条件消除了的情况下，使自动驾驶再次开始，由此能够实现与环境相应的车辆的控制。
根据(7)，在推定为能够使自动驾驶持续规定的距离或时间的情况下，车辆控制装置再次开始自动驾驶，由此乘员的便利性提高。
根据(9)，车辆控制装置在使车辆停车之后，指示搭载于车辆的对车辆的周边进行监视的监视装置的电力的抑制，由此能够抑制蓄积于车辆的蓄电部的电力。
根据(11)，从在地图信息中能够执行第一自动驾驶模式的自动驾驶的道路进入不能执行第一自动驾驶模式的道路的情况下，即便在使车辆退避到退避场所并使自动驾驶停止之后，在识别到需要进行退避场所的变更时，车辆控制装置也使车辆移动，由此对于乘员而言的便利性进一步提高。
根据(12)，车辆控制装置在使自动驾驶再次开始的情况下，使输出部输出用于执行退避前执行着的自动驾驶的模式的条件，由此乘员能够更容易地识别用于使自动驾驶的模式再次开始的条件。
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是表示信息表的内容的一例的图。
图3是第一控制部及第二控制部的功能结构图。
图4是用于说明自动驾驶控制装置执行的处理的概要的图。
图5是表示由自动驾驶控制装置执行的处理的流程的一例的流程图(其1)。
图6是表示车辆不进行退缩控制的场景的一例的图。
图7是表示车辆进行退缩控制的场景的一例的图。
图8是表示由自动驾驶控制装置执行的处理的流程的一例的流程图(其2)。
图9是表示车辆再次开始自动驾驶的场景的一例的图。
图10是表示车辆进行退缩控制的场景的另一例的图(其1)。
图11是表示车辆进行退缩控制的场景的另一例的图(其2)。
图12是用于说明环境等级、能够执行的自动驾驶的内容及道路附近的状况之间的关系的图。
图13是用于说明环境等级的图。
图14是用于说明第二实施方式的自动驾驶控制装置执行的处理的概要的图。
图15是表示第二实施方式的由自动驾驶控制装置执行的处理的流程的一例的流程图(其1)。
图16是表示第二实施方式的由自动驾驶控制装置执行的处理的流程的一例的流程图(其2)。
图17是表示第二实施方式的车辆再次开始自动驾驶的场景的一例的图。
图18是用于说明在第一区域中环境等级变化为小于阈值的情况下使车辆退避到退避场所并使自动驾驶停止的处理的图。
图19是用于说明在第二区域中不存在环境等级小于阈值的区域的情况下退避后使自动驾驶再次开始的处理的图。
图20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，其驱动源为柴油发动机、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例如也可以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，来与存在于车辆M的周边的其他车辆通信，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对在驾驶员座就座的乘员进行拍摄。车室内相机42周期性地反复拍摄上述的区域。
转向传感器44设置于转向盘的规定的位置。例如，在转向盘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(PointOfInterest)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进行在左数第几个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，决定推荐车道以使车辆M能够在用于向分支目的地行进的合理的路径上行驶。
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。第二地图信息62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、乘员监视部170及输出控制部180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可以由LSI(Large Scale Integration)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable GateArray)、GPU(Graphics Processing 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中，并通过存储介质装配于驱动装置而安装于自动驾驶控制装置100的HDD、闪存器。
存储部190存储有信息表192。图2是表示信息表192的内容的一例的图。信息表192例如是区间(例如线路)与能够执行的自动驾驶的驾驶状态(后述的驾驶状态A、驾驶状态B等)建立了对应关系的信息。能够执行的自动驾驶的驾驶状态是指在能够执行的自动驾驶中自动化程度(后述)最高的驾驶状态。例如，在信息表192中，进入收费站时通行的道路、规定的分支路等作为不能执行自动驾驶的区间或不能执行驾驶状态A的区间建立了对应关系。信息表192可以包含于第一地图信息54或第二地图信息62，信息表192也可以包含第一地图信息54、第二地图信息62、以及其他地图信息。
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朝向、视线的方向处于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监视乘员(就座于驾驶员座的乘员)的状态。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清醒度、姿态等。例如，乘员监视部170基于所导出的这些状态，来导出表示驾驶员的清醒程度的清醒指标。
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判定是否为驾驶员的手与转向盘接触着的状态。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是否对转向传感器44进行着操作等。例如，乘员监视部170比较在第一时刻取得的转向传感器44的获知值与在第二时刻取得的转向传感器44的获知值，并在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的获知值处于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也可以考虑由车室内相机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3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给出的条件(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、速度、加速度等状态。物体包含其他车辆。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是否正要进行车道变更)。
识别部130例如识别车辆M正在行驶的车道(行驶车道)。例如，识别部130通过比较从第二地图信息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拍摄到的图像识别的车辆M的周边的道路划分线的图案，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，也可以加入从导航装置50取得的车辆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、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、以及车辆M的行进方向相对于将车道中央相连而得到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包括环境识别部132。环境识别部132例如识别车辆M所行驶的道路的实时的环境。所谓道路的实时的环境，包括存在于道路的周边车辆的状况或者周边道路的状况。例如，环境识别部132识别实时的环境是否符合规定的条件，规定的条件是否消除了。规定的条件是指因后述的规定的因素而产生的实时的环境。环境识别部132识别表示实时的环境的环境等级。环境识别部132例如识别为环境等级为阈值以上或者小于阈值。环境识别部132也可以识别环境等级1、2、3等这样的阶段性的环境等级。环境识别部132例如根据基于AI的功能、基于预先给出的模型的功能、图案匹配处理等方法的一部分或全部，来识别环境等级。关于环境识别部132的处理的详细情况，见后述。
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的周边状况的方式来生成车辆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，目标轨道表现为车辆M应该到达的地点(轨道点)按顺序排列而得到的轨道。轨道点是按沿途距离计每隔规定的行驶距离(例如数[m]程度)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、目标加速度的信息由轨道点的间隔表现。
行动计划生成部140可以在生成目标轨道时，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生成与所启动的事件相应的目标轨道。
行动计划生成部140例如以驾驶状态A、驾驶状态B及驾驶状态C中的任意的驾驶状态控制车辆。驾驶状态A、驾驶状态B、驾驶状态C是按该顺序关于车辆的控制自动化程度由高到低的驾驶状态。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。自动化程度高是指，自动驾驶控制装置100控制着车辆的程度高。自动化程度与对驾驶员要求的车辆的周边监视义务相关联，所谓自动化程度，能够换言之为对驾驶员要求的车辆的周边监视义务的程度。所谓自动化程度高，是指对驾驶员要求的车辆的周边监视义务低，所谓自动化程度低是指，对驾驶员要求的车辆的周边监视义务高。以下，说明驾驶状态A～驾驶状态C的一例。
驾驶状态A例如是在乘员未操作着(未把持、保持或者与转向盘接触)转向盘、且乘员未监视着车辆的周边的状态中，车辆能够自动地控制速度及转向的驾驶状态。驾驶状态B是在乘员监视着车辆的周边的状态(或与驾驶状态A的监视程度相比监视程度低的状态)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。
驾驶状态C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。驾驶状态C例如是在乘员操作着转向盘、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。
驾驶状态C也可以是驾驶员进行着手动驾驶的状态。驾驶状态C还可以是ADAS(Advanced Driver Assistance System)工作着的状态。ADAS是以ACC(Adaptive CruiseControl System)、LKAS(Lane Keeping Assist System)为代表的驾驶支援系统。
在驾驶状态A至驾驶状态C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)，并追随前行车辆m的控制。在进行着追随行驶的驾驶状态中，不再存在追随对象的前行车辆m的情况下，消除追随控制。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低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对驾驶员进行要求监视周边的通知、对驾驶员进行要求把持转向盘的通知等。变得不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、不同的车道行进了。
上述的进行驾驶状态A～驾驶状态C的控制的条件为一例，只要按驾驶状态A、驾驶状态B、驾驶状态C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，可以是，驾驶状态A～驾驶状态C的一部分或全部是自动驾驶的状态，也可以是，驾驶状态A～驾驶状态C的一部分或全部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。
行动计划生成部140例如参照信息表192在由乘员指定的出发地到目的地的区间中设定能够执行自动驾驶的区间。行动计划生成部140在所设定的区间执行自动驾驶。进行自动驾驶的区间可以由乘员指定，也可以由行动计划生成部140设定。
行动计划生成部140在从信息表192中能够执行规定的驾驶状态的自动驾驶的道路进入不能执行规定的驾驶状态的自动驾驶的道路的情况下，使车辆M退避到退避场所并使自动驾驶停止，之后，维持使搭载于车辆M的相机10、雷达装置12、探测器14、物体识别装置16等(获知部)启动了的状态，在基于获知部的结果而识别到需要进行退避场所的变更的情况下，使车辆移动。在向不能执行规定的驾驶状态的自动驾驶的道路进入的情况下，输出控制部180催促乘员进行手动驾驶、与在该道路能够执行的驾驶状态相应的行动。行动计划生成部140在乘员根据输出控制部180所输出的通知而进行了手动驾驶、与道路相应的行动的情况下，不使车辆M退避到退避场所，而进行手动驾驶、与道路相应的自动驾驶。
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、以及基于从目标轨道的偏离的反馈控制组合执行。
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所包括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。
[与环境变化相应的处理]
行动计划生成部140在实时的环境符合了规定的条件的情况下，使车辆退避到退避场所并使自动驾驶停止，在退避后，规定的条件消除了的情况下，使自动驾驶再次开始。例如，行动计划生成部140在符合因后述的规定的因素而产生的实时的环境(例如在道路上停有紧急车辆的实时的环境)的情况下，使车辆退避到退避场所并使自动驾驶停止，在退避后，因规定的因素而产生的实时的环境消除了(例如紧急车辆离开了)的情况下，使自动驾驶再次开始。
例如，行动计划生成部140根据表示实时的环境的环境等级的下降，使车辆退避到退避场所并使自动驾驶停止，在退避后，环境等级上升到比退避时的环境等级高的环境等级的情况下，使自动驾驶再次开始。
在本处理中，例如在环境等级为环境等级1以上的情况下，车辆M能够以驾驶状态A执行自动驾驶，在环境等级小于环境等级1的情况下，车辆M不以驾驶状态A执行自动驾驶。也可以代替本处理而在能够执行驾驶状态B、驾驶状态C的环境等级下降了的情况下也进行同样的处理。
图4是用于说明自动驾驶控制装置100执行的处理的概要的图。图4的横轴表示时间，图4的纵轴表示环境等级。例如，行动计划生成部140参照信息表192，由于出发地到目的地的区间为环境等级1以上的区间，因此决定为执行驾驶状态A。例如，在时刻T执行驾驶状态A，在时刻T+1识别到小于环境等级1的情况下，行动计划生成部140执行退缩控制。在时刻T+2，环境等级返回到环境等级1以上的情况下，以驾驶状态A再次开始自动驾驶。
上述那样成为小于环境等级1的状态由规定的因素引起。规定的因素是进行着施工、在道路上存在紧急停止着的车辆、紧急车辆正在接近、车辆M不能识别在车辆M执行自动驾驶时成为基准的道路划分线等。这些因素是比较短期(例如以几十分钟到1小时程度)被去除的可能性高的短期的因素(第一因素)。成为小于环境等级1的状态的规定的因素也存在由长期的因素(第二因素)引起的情况。长期的因素是短期不被去除的因素。长期的因素是不具有车辆M在自动驾驶时参照的地图信息、处于以自动驾驶通过的难易度为规定以上的区域(包括收费站等的区域)且继续自动驾驶(驾驶员不进行手动驾驶)等。例如，在由短期的因素引起环境等级成为了小于环境等级1的情况下，通过短期的因素被去除从而环境等级成为环境等级1以上。小于环境等级1的状态是实时的环境符合规定的条件的情况的一例，环境等级1以上的状态是消除了规定的条件的情况的一例。
环境识别部132在识别到短期的因素或长期的因素的情况下，识别为环境等级小于阈值(环境等级1)。环境识别部132识别所识别到的因素是短期的因素还是长期的因素。
这样，行动计划生成部140在正在信息表192(地图信息)中与环境等级1以上这一情况建立了对应关系的道路上行驶时，环境等级变化为小于阈值(例如环境等级1)的情况下，使车辆M退避到退避场所并使自动驾驶停止。
然后，行动计划生成部140在使车辆M退避到退避场所并使自动驾驶停止之后，因素(例如短期的因素)被去除而环境等级上升到环境等级1以上的情况(上升到比规定等级高的环境等级的情况)下，使自动驾驶再次开始。以下，说明这些处理。
[流程图]
图5是表示由自动驾驶控制装置100执行的处理的流程的一例的流程图(其1)。首先，行动计划生成部140参照信息表192，来判定车辆M正在行驶的道路是否为能够执行驾驶状态A的道路(步骤S100)。在判定为车辆M正在行驶的道路为能够执行驾驶状态A的道路的情况下，行动计划生成部140判定环境等级是否小于环境等级1(规定等级)(步骤S102)。行动计划生成部140例如基于环境识别部132的识别结果，来判定环境等级是否小于环境等级1。在判定为环境等级不小于环境等级1的情况下，本流程图的1个例程的处理结束。
在判定为车辆M正在行驶的道路不是能够执行驾驶状态A的道路的情况下，或者在判定为环境等级小于环境等级1的情况下，输出控制部180使用HMI20执行催促乘员进行驾驶(驾驶替换)的通知(步骤S104)。
接着，行动计划生成部140判定是否在规定时间以内进行了驾驶替换(规定的行动)(步骤S106)。在规定时间以内进行了驾驶替换的情况下，进入步骤S114的处理。例如，在乘员监视部170判定为乘员把持着转向盘、且监视着周边的情况(判定为进行了规定的行动的情况)下，行动计划生成部140判定为进行了驾驶的替换。
在未在规定时间以内进行驾驶的替换的情况下，行动计划生成部140执行退缩控制(步骤S108)。退缩控制是指，行动计划生成部140控制车辆M，以便退避到退避场所。退缩控制例如是指，行动计划生成部140使车辆M向退避场所停车的控制。退避场所例如是指，道路的路肩、道路周边的能够停车的空间等不妨碍其他交通参加者(车辆、行人)的通行的位置。
接着，行动计划生成部140判定是否在退缩控制中进行了驾驶替换(步骤S110)。在未在退缩控制中进行驾驶替换的情况下，行动计划生成部140使车辆M向退避场所停车(步骤S112)。在退缩控制中进行了驾驶替换的情况下，或者在步骤S106中在规定时间以内进行了驾驶替换的情况下，行动计划生成部140执行基于驾驶员进行的驾驶的控制(步骤S114)。即，乘员以手动驾驶的方式控制车辆M。由此，本流程图的处理结束。
在上述的处理中，行动计划生成部140也可以在步骤S112的处理中使车辆M停车到退避场所之后，向准备模式转移，该准备模式是抑制搭载于车辆M的对车辆M的周边进行监视的相机10、雷达装置12、探测器14、物体识别装置16(以下，有时将它们称作“监视装置”)的电力的模式。行动计划生成部140在根据由规定的因素中的短期的因素(第一因素)引起的环境等级的下降而使车辆M退避到退避场所并使自动驾驶停止了之后，向准备模式转移。例如，行动计划生成部140在向准备模式转移的情况下，以准备模式对监视装置指示进行电力的抑制。
行动计划生成部140也可以根据由规定的因素中的推定为与短期的因素(第一因素)相比被去除的时间长的长期的因素(第二因素)引起的环境等级的下降，使车辆M退避到退避场所并使自动驾驶停止了之后，向省电模式转移。省电模式是用于与准备模式相比抑制电力的模式。行动计划生成部140在向省电模式转移的情况下，对监视装置以省电模式指示进行电力的抑制。行动计划生成部140也可以在从信息表192中能够执行驾驶状态A(或规定的驾驶状态)的道路进入不能执行驾驶状态A(规定的驾驶状态)的道路的情况下，执行了使车辆M退避到退避场所并使自动驾驶停止的控制时，向省电模式转移。车辆M的电力消耗量的关系为自动驾驶＞手动驾驶＞准备模式＞省电模式。在执行着自动驾驶的情况下，与自动驾驶相关的处理负荷比执行着手动驾驶的情况下的处理负荷大。执行手动驾驶的情况下的监视装置的运转程度(处理程度)比准备模式及省电模式的运转程度高。准备模式的运转程度比省电模式的运转程度高。例如，准备模式中的监视装置的采样周期比省电模式的监视装置的采样周期短。例如，准备模式是在监视装置工作着的状态下使对壁方向或者规定的区域进行监视的监视装置成为关闭状态的模式，省电模式是为了与准备模式相比进一步抑制电力消耗而使不需要监视的相机等监视装置成为关闭状态的模式。
图6是表示车辆M不进行退缩控制的场景的一例的图。例如，设为在包括车道L1、L2、L3的道路中，车道L2、L3是干道，车道L1是连接于从干道分支的分支路的车道。在图6的例子中，设为车辆M正在以驾驶状态A行驶。
在时刻t至时刻t+3，车辆M为了去往分支路而正在车道L1上行驶。此时，环境识别部132识别为车辆M的周边的环境等级为环境等级1以上。这是因为，在道路(车道L1或车道L1的周边)不存在给车辆M的行驶带来影响的现象、物体。这样，在环境等级为环境等级1以上的情况下，车辆M以驾驶状态A在车道L1上行驶。
图7是表示车辆M进行退缩控制的场景的一例的图。以与图6的说明的不同点为中心进行说明。在时刻t，环境识别部132在车辆M为了去往分支路而正在车道L1上行驶时，识别到在车辆M的前方存在处于停车的其他车辆m。在该情况下，环境识别部132识别为车辆M的周边的环境等级小于环境等级1。这是因为，在道路(特别是车道L1)存在给车辆M的行驶带来影响的现象、物体(其他车辆m)。
这样，在环境等级小于环境等级1的情况下，车辆M不能以驾驶状态A继续行驶。在从识别到环境等级小于环境等级1时起规定时间以内未进行驾驶替换的情况下，进行退缩控制。而且，在时刻t+1，车辆M向其他车辆m的后方停车。在车辆M在退缩控制下停止之后，执行图8的流程图的处理。
图8是表示由自动驾驶控制装置100执行的处理的流程的一例的流程图(其2)。首先，环境识别部132识别道路的环境(步骤S200)。接着，行动计划生成部140基于环境识别部132的识别结果，来判定环境等级是否为环境等级1(阈值)以上(步骤S202)。在环境等级不是环境等级1以上的情况下，返回步骤S200的处理。
在环境等级为环境等级1以上的情况下，行动计划生成部140以驾驶状态A再次开始自动驾驶(步骤S204)。行动计划生成部140在图8的流程图的处理中，在使车辆M退避到退避场所的情况下，使存储部存储在退避前执行着的自动驾驶的模式。行动计划生成部140在满足了用于以驾驶状态A再次开始自动驾驶的条件的情况下，以在退避前执行着的自动驾驶的模式进行自动驾驶。由此，本流程图的处理结束。例如，环境等级是否为环境等级1以上的判定的对象也可以是短期的因素。具体而言，在步骤S202的处理中的环境等级是否为环境等级1以上的判定也可以是判定是否为短期的因素被去除而为环境等级1以上的处理。通过这样将短期的因素作为对象，从而进行监视的因素被集中，由此减轻自动驾驶控制装置100的处理负荷。
例如，设为行动计划生成部140由于在前方○○米(在前方几百米)发生了事故，因此使车辆M退避了。即，符合了规定的条件，因此车辆M退避了。设为在车辆M退避中，因该事故而发生了复杂的拥堵。在几分钟后事故消除了，但是拥堵仍继续。在该情况下，也可以是，规定的条件虽然消除了但拥堵未消除，因此未满足再次开始自动驾驶的恢复条件。在上述的例子中，例如，事故消除了的状态为规定的条件消除了的状态，事故及拥堵消除了的状态为满足恢复条件的状态(环境等级比退避时的环境等级高的环境等级)。行动计划生成部140在满足恢复条件的情况下，使自动驾驶再次开始。
图9是表示车辆M再次开始自动驾驶的场景的一例的图。以与图6、7的说明的不同点为中心进行说明。在车辆M停车之后其他车辆m开始了行驶的情况下，车辆M的环境识别部132识别为环境等级为环境等级1以上。在该情况下，车辆M再次开始自动驾驶而在车道L1上行驶。
如上述那样，行动计划生成部140即便在环境等级下降到小于环境等级1而停止了自动驾驶的情况下，在环境等级上升到了环境等级1以上时，也使自动驾驶再次开始。由此，行动计划生成部140能够实现与环境相应的车辆的控制。其结果是，对于车辆的乘员而言的便利性提高。
在上述的例子中，说明了环境识别部132识别到因处于停车的其他车辆m而环境等级下降到小于环境等级1的情况，但也可以因其他现象、物体而识别为环境等级下降到小于环境等级1。如图10所示，也可以在落下物OB存在于车道L1的情况下，环境识别部132识别为环境等级小于环境等级1。图10是表示车辆M进行退缩控制的场景的另一例的图(其1)。环境识别部132也可以在存在道路的凹凸的情况、不能识别到白线的情况等推定为会对自动驾驶(例如驾驶状态A)的执行产生影响的现象发生在车道L1或车道L1的周边时、或者推定为会对自动驾驶(例如驾驶状态A)的执行产生影响的物体存在于车道L1或车道L1的周边时，识别为环境等级小于环境等级1。
在上述的例子中，说明了车辆M在车道L1上行驶的情况，但也可以是在与车道L1不同的车道(例如作为干道的车道L2)上行驶的情况下，也进行上述的处理。
图11是表示车辆M进行退缩控制的场景的另一例的图(其2)。在图11的例子中，车辆M以驾驶状态A在车道L2上行驶着。在时刻t，环境识别部132在车辆M于车道L2上行驶着时，识别到在车辆M的前方存在施工中的告示盘。在该情况下，环境识别部132识别为车辆M的周边的环境等级小于环境等级1。这是因为，在道路(特别是车道L2)上存在给车辆M的行驶带来影响的现象(施工现场)。
在像这样环境等级小于环境等级1的情况下，车辆M不能以驾驶状态A继续行驶。在从识别到小于环境等级1时起规定时间以内不进行驾驶替换的情况下，进行退缩控制。然后，在时刻t+1，车辆M使车辆M停车于规定的退避场所。退避场所例如是车道L2的施工中的告示盘所放置的位置的跟前的位置、车道L1、车道L1的路肩等。
根据以上说明的第一实施方式，自动驾驶控制装置100根据环境等级的下降，使车辆M退避到退避场所并使自动驾驶停止，在退避后环境等级上升到比退避时的环境等级高的环境等级的情况下，使自动驾驶再次开始，由此能够实现与环境相应的车辆的控制。
<第二实施方式>
以下，说明第二实施方式。在第一实施方式中，说明了基于环境等级是阈值(例如环境等级1)以上还是小于阈值来变更车辆M的控制的情况。在第二实施方式中，环境等级被阶段性地识别，基于该环境等级来变更车辆M的控制。以下，说明与第一实施方式之间的不同点。
在第二实施方式中，针对每个环境等级而能够执行的自动驾驶的内容不同。图12是用于说明环境等级、能够执行的自动驾驶的内容及道路附近的状况的关系的图。例如，在环境等级1中驾驶状态A的自动驾驶能够执行，在环境等级2中驾驶状态B的自动驾驶为能够执行的驾驶状态，在环境等级3中驾驶状态C的自动驾驶为能够执行的驾驶状态。
按照环境等级1、2、3的顺序，是在车辆行驶时成为障碍的物体、现象由少到多、或者识别的物体由少到多的环境。环境识别部132例如在存在规定以下的大小的凹部、凸部的情况、为○○以下的降雨或降雪的情况下，识别为环境等级是环境等级2。环境识别部132例如在施工、停车车辆、××以上的降雨或降雪的情况下，识别为环境等级是环境等级3(或小于环境等级3)。
图13是用于说明环境等级的图。在图13的例子中，示出了雪(或雨)等从上空降到道路的情况下的环境等级的变化。例如，在未降雪的状态下，环境识别部132将道路的环境识别为环境等级1。例如，在从开始降雪起经过第一规定时间而在道路上堆起了数毫米程度的雪的状态下，环境识别部132将道路的环境识别为环境等级2。例如，从开始降雪起经过第二规定时间(＞第一规定时间)而在道路上堆起数十厘米程度的雪的状态下，环境识别部132将道路的环境识别为环境等级3。
根据道路的环境的不同，环境识别部132有时在将道路的环境识别为环境等级1之后，不经由环境等级2而将道路的环境识别为环境等级3，或者在将道路的环境识别为环境等级3之后，不经由环境等级2而将道路的环境识别为环境等级1。
图14是用于说明第二实施方式的自动驾驶控制装置100所执行的处理的概要的图。图14的横轴表示时间，图14的纵轴表示环境等级。例如，行动计划生成部140参照信息表192，从出发地到目的地为止的区间为环境等级1以上的区间，因此决定为执行驾驶状态A。例如，在时刻T执行驾驶状态A且在时刻T+1识别到小于环境等级3的情况下，行动计划生成部140执行退缩控制。在时刻T+2环境等级上升到环境等级2且满足用于执行驾驶状态B的条件的情况下，以驾驶状态B再次开始自动驾驶。即，行动计划生成部140在环境等级下降时，使车辆退避到退避场所并使自动驾驶停止，在退避后上升到了比退避时的环境等级高的环境等级的情况下，以与环境等级相应的驾驶状态再次开始自动驾驶。
图15是表示第二实施方式的由自动驾驶控制装置100执行的处理的流程的一例的流程图(其1)。首先，行动计划生成部140参照信息表192，判定是否为能够执行规定的驾驶状态的道路(步骤S300)。在判定为车辆M行驶着的道路为能够执行驾驶状态A的道路的情况下，行动计划生成部140判定环境等级是否小于阈值(步骤S302)。“规定的驾驶状态”例如是在1个例程前的处理中执行着的驾驶状态。“阈值”是在规定的驾驶状态与自动驾驶程度比规定的驾驶状态低的其他驾驶状态之间设定的阈值。例如，在以驾驶状态A进行着自动驾驶的状态下，阈值为设定于驾驶状态A与驾驶状态B之间的阈值，在以驾驶状态B进行着自动驾驶的状态下，阈值是设定于驾驶状态B与驾驶状态C之间的阈值。在判定为环境等级不是小于阈值的情况(为阈值以上的情况)下，本流程图的1个例程的处理结束。
在判定为车辆M行驶着的道路不是能够执行规定的驾驶状态的道路的情况、或者环境等级小于阈值的情况下，输出控制部180进行与由环境识别部132识别到的环境等级相应的通知(步骤S304)。
(1)输出控制部180例如在从环境等级1变化到环境等级2的情况下，对乘员进行要求监视周边的通知。
(2)输出控制部180例如在从环境等级2变化到环境等级3的情况下，除了进行对乘员要求监视周边的通知以外，还进行要求把持转向盘的通知。
(3)输出控制部180例如在从环境等级3变化到小于环境等级3的环境等级的情况下，进行要求执行手动驾驶的通知。
(4)输出控制部180例如在从环境等级1变化到环境等级3的情况下，对乘员进行要求监视周边且要求把持转向盘的通知。
接着，行动计划生成部140判定在规定时间以内是否进行了与步骤S304的通知相应的行动(步骤S306)。在规定时间以内进行了与步骤S304的通知相应的行动(规定的行动)的情况下，进入步骤S314的处理。例如，在进行上述(1)的通知且乘员监视着周边的情况下，车辆M以驾驶状态B执行自动驾驶。例如，在进行上述(2)的通知、乘员监视着周边且把持着转向盘的情况下，车辆M以驾驶状态C执行自动驾驶。例如，在进行上述(3)的通知且乘员开始了手动驾驶的情况下，车辆M以驾驶状态C执行自动驾驶。
在规定时间以内未进行与步骤S304的通知相应的行动的情况下，行动计划生成部140执行退缩控制(步骤S308)。接着，行动计划生成部140判定在退缩控制中是否进行了驾驶替换(步骤S310)。在退缩控制中未进行驾驶替换的情况下，行动计划生成部140使车辆M停车于退避场所(步骤S312)。在退缩控制中进行了驾驶替换的情况下、或者在步骤S306中在规定时间以内进行了驾驶替换的情况下，行动计划生成部140执行基于驾驶员的驾驶进行的控制(步骤S314)。即，乘员通过手动驾驶来控制车辆M。由此，本流程图的处理结束。
在步骤S310中也可以进行以下的判定。例如，行动计划生成部140判定是否进行了与由环境识别部132识别到的环境等级相应的行动，在进行了与环境等级相应的行动的情况下，也可以进行通过在步骤S314的处理中进行了的行动而能够执行的自动驾驶。例如，在环境等级2的情况下，在乘员监视着周边且把持着转向盘时，车辆M也可以以驾驶状态C执行自动驾驶。
通过上述的处理，行动计划生成部140即便在环境等级下降了的情况下，也能够实现与该环境等级的环境相应的车辆的控制。
图16是表示第二实施方式的由自动驾驶控制装置100执行的处理的流程的一例的流程图(其2)。本处理是在车辆M通过退缩控制而停止之后执行的处理。首先，环境识别部132识别道路的环境(步骤S400)。接着，行动计划生成部140执行与由环境识别部132识别到的环境等级相应的控制(步骤S402)。输出控制部180使HMI30输出用于执行在退避前执行着的自动驾驶的模式的条件。然后，行动计划生成部140在满足用于使退避前的执行着的自动驾驶再次开始的条件的情况下，以退避前执行着的自动驾驶的模式进行自动驾驶。由此，本流程图的处理结束。
例如，在上升到环境等级1的情况下，行动计划生成部140自动地再次开始驾驶状态A的自动驾驶。此时，行动计划生成部140基于识别部130的识别结果来控制车辆M。例如，行动计划生成部140在不再存在有在车辆M的周边行驶的其他车辆的时机使车辆M起步。
例如，在上升到环境等级2的情况下，行动计划生成部140以由乘员进行了第一行动为条件而再次开始驾驶状态B的自动驾驶。第一行动例如是指，乘员监视着车辆M的周边、操作了HMI30的规定的按钮、进行了规定的手势、进行了规定的讲话。第一行动除了乘员监视着车辆M的周边以外，还可以是操作了规定的按钮。
例如，在上升到环境等级3的情况下，车辆M不使自动驾驶再次开始而基于手动驾驶开始行驶。这样，在上升到比规定等级高的环境等级的情况下，与该环境等级相应的自动驾驶再次开始。
例如，在如上述那样执行与环境等级相应的控制的情况(使自动驾驶再次开始的情况)下，输出控制部180参照存储于存储部190的与在退避前执行着的自动驾驶的模式相关的信息，使HMI30输出用于执行在退避前执行着的自动驾驶的模式的条件。
除了上述的处理以外，环境识别部132也可以如环境等级a、b、c、d等这样以4个阶段以上的阶段对环境等级进行分类。在该情况下，例如，在环境等级a的情况下，行动计划生成部140自动地再次开始驾驶状态A的自动驾驶。在环境等级b的情况下，在进行了第一行动时，行动计划生成部140自动地再次开始驾驶状态B的自动驾驶。在环境等级c的情况下，在进行了第二行动时，行动计划生成部140自动地再次开始驾驶状态C的自动驾驶。第二行动是对乘员布置的任务比第一行动大的行动。第二行动例如是指，乘员除了监视着车辆M的周边以外，还把持着转向盘。在环境等级d的情况下，车辆M不使自动驾驶再次开始而基于手动驾驶来开始行驶。
图17是表示第二实施方式的车辆M再次开始自动驾驶的场景的一例的图。在时刻t，环境等级为环境等级1。此时，车辆M以驾驶状态A进行自动驾驶而行驶。在时刻t+1，例如因强降雨等而环境等级成为了环境等级3。此时，车辆M进行退缩控制而停车了。在时刻t+2，强降雨停止而环境等级返回了环境等级1。此时，车辆M以驾驶状态A进行自动驾驶而开始行驶。
如上所述，自动驾驶控制装置100即便在因天气等干扰而环境等级产生了变化的情况下，也能够执行与环境等级相应的控制。
根据以上说明的第二实施方式，自动驾驶控制装置100在环境等级下降之后上升到规定的环境等级的情况下，执行与上升后的环境等级相应的控制。其结果是，起到与第一实施方式同样的效果。
<第三实施方式>
以下，说明第三实施方式。在第三实施方式中，在车辆M退避之后，在车辆M的行进方向上规定的范围内不存在环境等级小于阈值的区域(下降后的环境等级的区域)的情况下，自动驾驶再次开始。以下，说明与第一实施方式的不同点。
行动计划生成部140在图18所示的第一区域AR1中环境等级变化到小于阈值的情况下，使车辆退避到退避场所并使自动驾驶停止。环境识别部132基于设置于车辆M的物体识别装置16(检测部)的识别结果，来识别第一区域AR1的环境等级是否小于第一等级。
行动计划生成部140在图19所示的第二区域AR2中不存在环境等级小于阈值的区域的情况下，在退避后使自动驾驶再次开始。第二区域AR2是比第一区域AR1大的区域。例如，第二区域AR2是车辆M行进的方向上的数(2～3)km的范围。例如，第一区域AR1是车辆M行进的方向或车辆的周边处的数百(200～300)m的范围。环境识别部132基于如图19所示那样通过由信息提供服务器300(信息处理装置)提供而取得的信息，来识别第二区域AR2的环境等级小于第一等级的区域的有无。第一区域AR1或第二区域AR2的形状可以是圆形、半圆形、如图所示那样接近矩形的形状等各种形状。第一区域AR1为“包含车辆的第一区域”的一例，第二区域AR2为“包含车辆的第二区域”的一例。规定的范围是以车辆M为中心的规定的区域。规定的区域也可以是例如圆状、椭圆形状。椭圆形状例如可以是与该椭圆的后方的区域相比前方的区域较长地延伸出那样的形状。规定的距离的区域是包含沿着本车辆M预定行驶路径上延伸的距离的范围在内的区域。
这样，在第二区域AR2中不存在环境等级小于阈值的区域的情况下，使自动驾驶再次开始，由此可抑制如下情况：在自动驾驶再次开始之后，自动驾驶立即因环境等级的下降而停止。
根据以上说明的第三实施方式，自动驾驶控制装置100在车辆M再次开始自动驾驶时，在推定为能够使自动驾驶持续规定的距离以上的情况下，再次开始自动驾驶。其结果是，乘员的便利性提高。
[硬件结构]
图20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。该程序由DMA(Direct Memory Access)控制器(未图示)等展开到RAM100-3，并由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。
上述说明的实施方式能够如以下这样表现。
一种车辆控制装置，其构成为具备：
存储装置，其存储有程序；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；
基于所述识别结果来执行控制所述车辆的速度及转向的自动驾驶；
识别包括所述车辆行驶的周边的车辆的状况或者周边的道路的状况在内的实时的环境；
在所述实时的环境符合规定的条件的情况下，使所述车辆退避到退避场所并使所述自动驾驶停止；以及
在所述退避后识别到所述规定的条件消除了的情况下，使所述自动驾驶再次开始。
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 (14)

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执行控制所述车辆的速度及转向的自动驾驶，
所述识别部识别包括所述车辆行驶的周边的车辆的状况或周边的道路的状况在内的实时的环境，
所述驾驶控制部在所述实时的环境符合规定的条件的情况下，使所述车辆退避到退避场所并使所述自动驾驶停止，
所述驾驶控制部在所述退避后所述规定的条件消除了的情况下，使所述自动驾驶再次开始。
2.根据权利要求1所述的车辆控制装置，其中，
所述识别部识别表示包括所述车辆行驶的周边的车辆的状况或周边的道路的状况在内的实时的环境的环境等级，
所述驾驶控制部根据所述环境等级的下降，使所述车辆退避到退避场所并使所述自动驾驶停止，
所述驾驶控制部在所述退避后包括所述规定的条件消除了这一情况在内的所述环境等级上升到比所述退避时的所述环境等级高的环境等级的情况下，使所述自动驾驶再次开始。
3.根据权利要求2所述的车辆控制装置，其中，
所述环境等级因规定的因素而下降，
所述因素是指，在道路中进行着施工、在道路上存在紧急停止着的车辆、紧急车辆接近所述车辆、或者由所述车辆执行自动驾驶时作为基准的道路划分线未被识别到。
4.根据权利要求3所述的车辆控制装置，其中，
所述驾驶控制部在使所述车辆退避到退避场所并使所述自动驾驶停止之后，在所述因素被去除而所述环境等级上升到比规定等级高的环境等级的情况下，使所述自动驾驶再次开始。
5.根据权利要求2至4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环境等级下降且乘员不进行规定的行动的情况下，使所述车辆退避到退避场所并使所述自动驾驶停止。
6.根据权利要求5所述的车辆控制装置，其中，
所述规定的行动是指，乘员进行手动驾驶、乘员监视周边、或者乘员监视周边且把持转向盘。
7.根据权利要求2至4中任一项所述的车辆控制装置，其中，
所述驾驶控制部在包含所述车辆的第一区域中所述环境等级下降了的情况下，使所述车辆退避到退避场所并使所述自动驾驶停止，
所述驾驶控制部在包含所述车辆的第二区域中不存在下降了的环境等级以下的区域的情况下，在所述退避后使所述自动驾驶再次开始，
所述第一区域是比第二区域小的区域。
8.根据权利要求7所述的车辆控制装置，其中，
所述识别部基于设置于车辆的检测部的识别结果，来识别所述第一区域的所述环境等级，
所述识别部基于从提供信息的设置于所述车辆外的信息处理装置取得的信息，来识别所述第二区域的所述环境等级。
9.根据权利要求2至4中任一项所述的车辆控制装置，其中，
所述驾驶控制部根据规定的因素中的第一因素所引起的所述环境等级的下降，使所述车辆退避到退避场所并使所述自动驾驶停止之后，向抑制搭载于所述车辆的对所述车辆的周边进行监视的监视装置的电力的准备模式转移。
10.根据权利要求9所述的车辆控制装置，其中，
所述驾驶控制部根据规定的因素中的推定为与第一因素相比去除的时间长的第二因素所引起的所述环境等级的下降，使所述车辆退避到退避场所并使所述自动驾驶停止之后，向在所述准备模式以上实施所述监视装置的电力的抑制的省电模式转移。
11.根据权利要求1至4中任一项所述的车辆控制装置，其中，
从在地图信息中能够执行第一自动驾驶模式的自动驾驶的道路进入不能执行所述第一自动驾驶模式的道路的情况下，所述驾驶控制部在使所述车辆退避到退避场所并使所述自动驾驶停止之后，维持使搭载于车辆的获知部启动了的状态，在基于获知部的结果而识别到需要进行退避场所的变更的情况下，所述驾驶控制部使所述车辆移动。
12.根据权利要求1至4中任一项所述的车辆控制装置，其中，
所述车辆控制装置具备输出控制部，该输出控制部在使所述自动驾驶再次开始的情况下，参照存储于存储部的与在所述退避前执行着的自动驾驶的模式相关的信息，使输出部输出用于执行在所述退避前执行着的自动驾驶的模式的条件，
所述驾驶控制部在使所述车辆退避到退避场所的情况下，使所述存储部存储在所述退避前执行着的自动驾驶的模式，
在满足所述条件的情况下，所述驾驶控制部以在所述退避前执行着的自动驾驶的模式进行自动驾驶。
13.一种车辆控制方法，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执行控制所述车辆的速度及转向的自动驾驶；
识别包括所述车辆行驶的周边的车辆的状况或周边的道路的状况在内的实时的环境；
在所述实时的环境符合规定的条件的情况下，使所述车辆退避到退避场所并使所述自动驾驶停止；以及
在所述退避后所述规定的条件消除了的情况下，使所述自动驾驶再次开始。
14.一种存储介质，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执行控制所述车辆的速度及转向的自动驾驶；
识别包括所述车辆行驶的周边的车辆的状况或周边的道路的状况在内的实时的环境；
在所述实时的环境符合规定的条件的情况下，使所述车辆退避到退避场所并使所述自动驾驶停止；以及
在所述退避后所述规定的条件消除了的情况下，使所述自动驾驶再次开始。
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