CN113492845A - 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

提供一种能够使车辆的乘员的乘坐舒适度提高的车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质。车辆控制装置具备：识别部，其识别车辆的周边的交通参加者的至少位置和所述交通参加者的周边的道路环境；设定部，其基于由所述识别部识别到的交通参加者的至少位置，来对所述交通参加者设定风险区域；修正部，其基于作为由所述识别部识别到的道路环境的、所述交通参加者所存在的人行道的宽度或所述交通参加者的周边的车道的宽度，来修正由所述设定部设定出的风险区域；以及控制部，其基于由所述修正部修正了的风险区域来控制所述车辆的速度及转向。

Description

车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质
本申请基于2020年3月18日申请的日本国专利申请第2020-047468号来主张优先权，并将其内容援引于此。
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
以往公开了一种在道路的宽度方向的一方存在停止中的其他车辆、在道路的宽度方向的另一方存在行人、且存在人行道、缘石及护栏中的至少任一方的情况下，对其他车辆设定比第一警戒区域宽的第二警戒区域的处理装置，所述第一警戒区域是在道路的宽度方向的一方存在停止中的其他车辆且在道路的宽度方向的另一方不存在行人的情况下的区域(日本特开2018-205907号公报)。
然而，上述的装置有时不能设定对于车辆的行驶而言适当的风险区域。由于车辆基于风险区域行驶，因此有时行驶对于乘员而言并不合适。
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一种能够使车辆的乘员的乘坐舒适度提高的车辆控制装置、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)：一种车辆控制装置，其中，所述车辆控制装置具备：识别部，其识别车辆的周边的交通参加者的至少位置和所述交通参加者的周边的道路环境；设定部，其基于由所述识别部识别到的交通参加者的至少位置，来对所述交通参加者设定风险区域；修正部，其基于作为由所述识别部识别到的道路环境的、所述交通参加者所存在的人行道的宽度或所述交通参加者的周边的车道的宽度，来修正由所述设定部设定出的风险区域；以及控制部，其基于由所述修正部修正了的风险区域来控制所述车辆的速度及转向。
(2)：在上述(1)的方案中，所述交通参加者是行人。
(3)：在上述(1)或(2)的方案中，所述修正部在所述人行道的宽度比第一宽度宽的情况下，以比在所述人行道的宽度为第一宽度的情况下设定的风险区域缩窄风险区域的方式修正所述风险区域。
(4)：在上述(1)至(3)中的任一方案中，所述修正部以所述人行道的宽度越宽则所述风险区域越窄的方式进行修正。
(5)：在上述(1)至(4)中的任一方案中，所述修正部在所述车道的宽度比第二宽度宽的情况下，以比在所述车道的宽度为第二宽度的情况下设定的风险区域缩窄风险区域的方式修正所述风险区域。
(6)：在上述(1)至(5)中的任一方案中，所述修正部以所述车道的宽度越宽则所述风险区域越窄的方式进行修正。
(7)：在上述(1)至(6)中的任一方案中，所述控制部控制所述车辆以免所述车辆进入所述风险区域。
(8)：在上述(1)至(7)中的任一方案中，所述车辆控制装置具备推定由所述识别部识别到的交通参加者的属性的推定部，所述设定部考虑由所述推定部推定出的交通参加者的属性来设定所述风险区域。
(9)：一种车辆控制装置，其中，所述车辆控制装置具备：识别部，其识别车辆的周边的行人的至少位置和所述行人的周边的道路环境；以及控制部，其基于由所述识别部识别到的行人的至少位置及所述道路环境来控制所述车辆的速度及转向，所述控制部在由所述识别部识别到的所述道路环境所包含的行人所存在的人行道的宽度为第三宽度的情况下，控制所述车辆以在道路的宽度方向上距所述行人第一距离的位置行驶，所述控制部在作为由所述识别部识别到的所述道路环境的、行人所存在的人行道的宽度为比第三宽度宽的第四宽度的情况下，控制所述车辆以在道路的宽度方向上距所述行人第二距离的位置行驶，该第二距离比第一距离短。
(10)：一种车辆控制装置，其中，所述车辆控制装置具备：识别部，其识别车辆的周边的行人的至少位置和所述行人的周边的道路环境；以及控制部，其基于由所述识别部识别到的行人的至少位置及所述道路环境来控制所述车辆的速度及转向，所述控制部在作为由所述识别部识别到的所述道路环境的、所述行人所存在的周边的车道的宽度为第五宽度的情况下，控制所述车辆以在道路的宽度方向上距所述行人第三距离的位置行驶，所述控制部在由所述识别部识别到的所述道路环境所包含的行人所存在的车道的宽度为比第五宽度宽的第六宽度的情况下，控制所述车辆以在道路的宽度方向上距所述行人第四距离的位置行驶，该第四距离比第三距离短。
(11)：本发明的一方案的车辆控制方法使计算机进行如下处理：识别车辆的周边的交通参加者的至少位置和所述交通参加者的周边的道路环境；基于所述识别的交通参加者的至少位置，来对所述交通参加者设定风险区域；基于作为所述识别的道路环境的、所述交通参加者所存在的人行道的宽度或所述交通参加者的周边的车道的宽度，来修正所述设定的风险区域；以及基于进行了所述修正的风险区域来控制所述车辆的速度及转向。
(12)：本发明的一方案的存储介质存储有程序，其中，所述程序使计算机进行如下处理：识别车辆的周边的交通参加者的至少位置和所述交通参加者的周边的道路环境；基于所述识别的交通参加者的至少位置，来对所述交通参加者设定风险区域；基于作为所述识别的道路环境的、所述交通参加者所存在的人行道的宽度或所述交通参加者的周边的车道的宽度，来修正所述设定的风险区域；以及基于进行了所述修正的风险区域来控制所述车辆的速度及转向。
发明效果
根据(1)～(7)、(11)、(12)，车辆控制装置基于人行道的宽度或交通参加者的周边的车道的宽度，来修正风险区域，并基于修正了的风险区域来控制车辆的速度及转向，由此能够使车辆的乘员的乘坐舒适度提高。
根据(8)，车辆控制装置基于行人的属性来设定风险区域，由此能够设定与行人相应的风险区域。
根据(9)、(10)，车辆控制装置基于人行道的宽度或车道的宽度，来决定使车辆行驶的位置，由此能够使车辆的乘员的乘坐舒适度提高。
附图说明
图1是利用了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是表示属性信息的内容的一例的图。
图4是表示修正信息的内容的一例的图。
图5是表示在不存在护栏的情况下设定的风险区域的一例的图。
图6是表示在存在护栏的情况下设定的风险区域的一例的图。
图7是表示在人行道的宽度小于阈值的情况(人行道的宽度为宽度L1的情况)下设定的风险区域的一例的图。
图8是表示在人行道的宽度为阈值以上的情况(人行道的宽度为宽度L2的情况)下设定的风险区域的一例的图。
图9是表示在车道的宽度小于阈值的情况下设定的风险区域的一例的图。
图10是表示在车道的宽度为阈值以上的情况下设定的风险区域的一例的图。
图11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。
图12是表示第二实施方式的修正信息的内容的一例的图。
图13是表示不存在护栏的情况下的风险区域的潜在风险值的大小的一例的图。
图14是表示存在护栏的情况下的风险区域的潜在风险值的大小的一例的图。
图15是表示由第四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16是表示实施方式的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。
<第一实施方式>
[整体结构]
图1是表示利用了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、LIDAR(Light Detection and Ranging)14、物体识别装置16、通信装置20、HMI(Human Machine Interface)30、车辆传感器40、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(以下称作本车辆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。相机10例如周期性地反复对本车辆M的周边进行拍摄。相机10也可以是立体相机。
雷达装置12向本车辆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安装于本车辆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。
LIDAR14向本车辆M的周边照射光(或者接近光的波长的电磁波)，并测定散射光。LIDAR14基于从发光到受光的时间，来对到对象的距离进行检测。照射的光例如是脉冲状的激光。LIDAR14安装于本车辆M的任意部位。
物体识别装置16对由相机10、雷达装置12及LIDAR14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LIDAR14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，与存在于本车辆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对本车辆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包括检测本车辆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、以及检测本车辆M的朝向的方位传感器等。
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，来确定本车辆M的位置。本车辆M的位置也可以通过利用了车辆传感器40的输出的INS(Inertial NavigationSystem)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确定的本车辆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路段和由路段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(Point Of 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，并在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，决定推荐车道，以使本车辆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、以及其他的操作件。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及存储部180。第一控制部120和第二控制部160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通过LSI(Large ScaleIntegration)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)、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自动驾驶控制装置100的HDD、闪存器等存储装置(具备非暂时性的存储介质的存储装置)，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(非暂时性的存储介质)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。自动驾驶控制装置100是“车辆控制装置”的一例。
存储部180例如由HDD、闪存器、EEPROM(Electrically Erasable ProgrammableRead Only Memory、ROM(Read Only Memory)、或RAM(Random Access Memory)等实现。在存储部180中，例如存储有属性信息182及修正信息184。关于这些信息的详细，见后述。
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。第一控制部120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LIDAR14经由物体识别装置16输入的信息，来识别处于本车辆M的周边的物体的位置、及速度、加速度等状态。物体的位置例如识别为以本车辆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，也可以通过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例如识别本车辆M正在行驶的车道(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)与根据由相机10拍摄到的图像而识别到的本车辆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，也可以考虑从导航装置50取得的本车辆M的位置、基于INS的处理结果。识别部130识别暂时停止线、障碍物、红灯、收费站、以及其他的道路现象。识别部130例如识别护栏、人行道的宽度、车道的宽度、道路的车道的数量等。
识别部130在识别行驶车道时，识别本车辆M相对于行驶车道的位置、姿态。识别部130例如也可以将本车辆M的基准点从车道中央的偏离、以及本车辆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本车辆M相对于行驶车道的相对位置及姿态。代替于此，识别部130也可以识别本车辆M的基准点相对于行驶车道的任意侧端部(道路划分线或道路边界)的位置等作为本车辆M相对于行驶车道的相对位置。
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、并且能够应对本车辆M的周边状况的方式，来生成本车辆M自动地(不依赖于驾驶员的操作地)将来行驶的目标轨道。目标轨道例如包含速度要素。例如，目标轨道表现为将本车辆M应该到达的地点(轨道点)依次排列而成的轨道。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)的本车辆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、在该采样时刻本车辆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、低速追随行驶事件、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生成与起动了的事件相应的目标轨道。
行动计划生成部140例如包括推定部142、设定部144及修正部146。关于这些功能部的详细情况，见后述。
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，以使本车辆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。
返回图2，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将与本车辆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的反馈控制组合执行。
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(Electronic Control Unit)。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所包含的制动踏板的操作而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。
[设定风险区域的处理]
自动驾驶控制装置100基于由识别部130识别到的交通参加者的至少位置，来对交通参加者设定风险区域，并基于作为由识别部130识别到的道路环境的、交通参加者所存在的人行道的宽度或交通参加者的周边的车道的宽度，来修正由设定部144设定的风险区域。也可以在设定风险区域时，考虑交通参加者的属性。而且，自动驾驶控制装置100基于由修正部146修正的风险区域来控制车辆M的速度及转向。
“风险区域”是指设定潜在风险值的区域。所谓“潜在风险值”，是表示车辆M进入了设定有潜在风险值的区域的情况下的风险的高低的指标值。风险区域是设定有规定的大小的指标值(超过零的指标值)即潜在风险值的区域。
“交通参加者”包括行人、动物、自行车、以及其他的移动体。在以下的说明中，说明交通参加者为行人的情况。
(推定交通参加者的属性的处理)
推定部142推定由识别部130识别到的行人的属性。推定部142参照属性信息182，来推定行人的属性。图3是表示属性信息182的内容的一例的图。属性信息182例如是风险区域相对于行人的属性建立了关联的信息。
所谓行人的属性，包括行人自身的属性、以及针对将行人的属性与行人所附带的物体的属性合起来的对象的属性。行人的属性例如是指大人、孩子、拿着伞的大人、带着旅行箱的大人、推着婴儿车的大人等属性。与属性建立了关联的风险区域的大小针对每个属性而不同，或者形状针对每个属性而不同。例如，对孩子设定的风险区域比对大人设定的风险区域大。例如，对带着物体的行人设定的风险区域比未带着物体的行人设定的风险区域大。
推定部142也可以基于拍摄到行人的图像和针对预先存储于存储部180的每个属性的行人的模板，来进行模板匹配而推定行人的属性，或者向学习完成模型输入图像，并基于学习完成模型输出的结果来推定行人的属性。学习完成模型是当输入图像时输出该图像所包含的行人的属性的模型。
(设定风险区域的处理)
设定部144设定与由推定部142推定的属性建立了关联的风险区域。设定部144除了基于由推定部142推定的属性之外，还进一步基于行人的行进方向(或身体的朝向)来设定风险区域。例如，设定部144使对行人的行进方向设定的风险区域大于对与行人的行进方向相反方向设定的风险区域。行人的行进方向基于过去的行人的位置的履历而导出。
(与风险区域的修正相关的处理)
修正部146判定行人所存在的位置附近的环境是否符合修正条件。在符合修正条件的情况下，修正部146基于与符合的修正条件相应的修正模式来修正风险区域。例如，修正部146在参照修正信息184而判定为行人所存在的位置附近的环境符合修正信息184所包含的环境的情况下，基于与该环境建立了关联的修正模式来修正风险区域。
图4是表示修正信息184的内容的一例的图。修正信息184是风险区域的修正模式相对于修正对象的环境建立了关联的信息。修正对象的环境例如是在人行道与车道之间存在护栏的环境、人行道的宽度为阈值以上的环境、行人所存在的附近的车道的道宽为阈值以上的环境、行人所存在的附近的道路的车道数为阈值以上的环境、以及组合了上述的环境中的两种以上的环境而得到的环境等。修正模式例如是指将至少行人的前方的风险区域缩小规定百分比、删除伸出到车道中的风险区域等。
行动计划生成部140控制车辆以免车辆M进入由修正部146修正了的风险区域，使车辆M在行人的侧方通过。
[具体例1]
图5是表示在不存在护栏的情况下设定的风险区域的一例的图。设定部144基于行人PD的属性和行人PD的行进方向来设定风险区域。该风险区域与车辆M将来的预定行驶轨迹重叠。在该情况下，车辆M设定用于躲避风险区域的预定行驶轨迹OR1，并在该预定行驶轨迹上行驶。
图6是表示在存在护栏的情况下设定的风险区域的一例的图。在车道与人行道之间存在护栏这点上，图6与图5的内容不同。在存在护栏G的情况下，修正部146将风险区域R1修正为风险区域R2。风险区域R2是比风险区域R1小的区域，是修正为不伸出到车道中的风险区域。该风险区域R2不与车辆M的将来的预定行驶轨迹重叠。在该情况下，车辆M设定在道路上直行这样的预定行驶轨迹OR1，并在该预定行驶轨迹上行驶。
在如上述那样存在护栏的情况下，行人PD进入车道的可能性低，因此设定与该可能性相应的风险区域。车辆M能够基于与周边的环境相应的风险区域而在道路上行驶。
[具体例2]
修正部146在人行道的宽度比第一宽度宽的情况下，以比在人行道的宽度为第一宽度的情况下设定的风险区域缩窄风险区域的方式修正风险区域。例如，第一宽度是阈值以上的宽度。修正部146也可以以人行道的宽度越宽则风险区域越窄的方式进行修正。例如，修正部146电可以根据人行道的宽度而使风险区域阶段性地变窄。
图7是表示在人行道的宽度小于阈值的情况(人行道的宽度为宽度L1的情况)下设定的风险区域的一例的图。设定部144基于行人PD的属性和行人PD的行进方向来设定风险区域的。该风险区域与车辆M的将来的预定行驶轨迹重叠。在该情况下，车辆M设定用于躲避风险区域的预定行驶轨迹OR3，并在该预定行驶轨迹上行驶。
图8是表示在人行道的宽度为阈值以上的情况(人行道的宽度为宽度L2的情况)下设定的风险区域的一例的图。在人行道的宽度为阈值以上这点上，图8与图7的内容不同。在人行道的宽度为阈值以上的情况下，修正部146将风险区域R3修正为风险区域R4。风险区域R4是比风险区域R3小的区域，是修正为不伸出到车道中的风险区域。风险区域R4不与车辆M的将来的预定行驶轨迹重叠。在该情况下，车辆M设定在道路上直行这样的预定行驶轨迹OR4，并在该预定行驶轨迹上行驶。
在如上述那样人行道的宽度为阈值以上的情况下，行人PD进入车道的可能性低，因此设定与该可能性相应的风险区域。这是因为：若人行道的宽度比较宽，则例如即使在与其他的行人交错的情况下也能够在人行道内交错、即使在人行道内存在障碍物的情况下也能够在人行道内躲避该障碍物。车辆M能够基于与周边的环境相应的风险区域而在道路上行驶。
[具体例3]
修正部146以在车道的宽度比第二宽度宽的情况下，以比在车道的宽度为第二宽度的情况下设定的风险区域缩窄风险区域的方式修正风险区域。例如，第二宽度是阈值以上的宽度。修正部146也可以以车道的宽度越宽则风险区域越窄的方式进行修正。例如，修正部146也可以根据车道的宽度而阶段性地缩窄风险区域。
图9是表示在车道的宽度小于阈值的情况下设定的风险区域的一例的图。设定部144基于行人PD的属性和行人PD的行进方向来设定风险区域。该风险区域与车辆M的将来的预定行驶轨迹重叠。在该情况下，车辆M设定用于躲避风险区域的预定行驶轨迹OR5，并在该预定行驶轨迹上行驶。
图10是表示在车道的宽度为阈值以上的情况下设定的风险区域的一例的图。在车道的宽度为阈值以上这点上，图10与图9的内容不同。在车道的宽度为阈值以上的情况下，修正部146将风险区域R5修正为风险区域R6。风险区域R6是比风险区域R5小的区域、且是修正为不伸出到车道中的风险区域。风险区域R6不与车辆M的将来的预定行驶轨迹重叠。在该情况下，车辆M设定在道路上直行这样的预定行驶轨迹OR6，并在该预定行驶轨迹上行驶。
在如上述那样车道的宽度为阈值以上的情况下，行人进入车道的可能性低，因此设定与该可能性相应的风险区域。这是因为：若车道的宽度比较宽，则例如行人横穿车道、进入车道的可能性低。车辆M能够基于与周边的环境相应的风险区域而在道路上行驶。
在[具体例3]中，说明了修正部146基于车道的宽度来修正风险区域的情况，但也可以代替于此而基于车道数来修正风险区域。例如，也可以是，修正部146在车道数为阈值以上的情况(例如为单侧两车道以上或单侧三车道以上的情况)下，将风险区域R5修正为风险区域R6。
[流程图]
图11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。首先，识别部130判定是否识别到存在于车道的附近的行人(及行人的位置)(步骤S100)。在识别到存在于车道的附近的行人的情况下，推定部142推定该行人的属性(步骤S102)。接着，设定部144基于推定的属性及位置来设定风险区域(步骤S104)。接着，识别部130识别该行人所存在的周边的环境(步骤S106)。
接着，修正部146判定在步骤S106中识别到的环境是否为修正对象的环境(步骤S108)。在是修正对象的环境的情况下，修正部146修正在步骤S104设定的风险区域，并将修正后的风险区域设定为对象的风险区域(步骤S110)。在不是修正对象的环境的情况下，修正部146将在步骤S104设定的风险区域设定为对象的风险区域(步骤S112)。
接着，行动计划生成部140基于在步骤S110或步骤S112设定的对象的风险区域，来设定预定行驶轨迹(步骤S114)。而且，自动驾驶控制装置100控制车辆M，以使车辆M在预定行驶轨迹上行驶。由此，本流程图的1个例程的处理结束。
根据以上说明的第一实施方式，自动驾驶控制装置100基于由识别部130识别到的道路环境、即人行道的宽度或交通参加者的周边的车道的宽度，来修正风险区域，并基于修正了的风险区域来控制车辆M的速度及转向，由此能够使车辆的乘员的乘坐舒适度提高。
<第二实施方式>
以下，说明第二实施方式。在第一实施方式中，修正部146基于识别部130识别到的环境，来决定是否修正风险区域。与此相对，在第二实施方式中，修正部146基于与行人所存在的道路建立了关联的信息来决定是否修正风险区域。以下，以与第一实施方式的不同点为中心来进行说明。
图12是表示第二实施方式的修正信息184A的内容的一例的图。修正信息184A是道路的环境和修正模式针对每个道路的路段而建立了关联的信息。也可以省略道路的环境。也可以代替道路的路段而与道路的位置信息建立关联。例如，修正模式001相对于道路的路段RI001建立了关联。修正模式001与修正信息184同样地是存在护栏的路段。与修正模式建立了关联的路段的环境是人行道宽度为阈值以上的环境、道宽为阈值以上的环境、车道数为阈值以上的环境、以及组合了这些环境中的两个以上的环境而得到的环境。
修正部146参照修正信息184A，并基于行人所存在的位置的道路路段，来决定修正模式，并修正风险区域。
根据以上说明的第二实施方式，修正部146基于与道路建立了关联的信息来修正风险区域，由此能够更简便地修正风险区域。
<第三实施方式>
以下，说明第三实施方式。在第一实施方式中，说明了修正部146修正风险区域的大小的情况。与此相对，在第三实施方式中，修正部146修正风险区域中的潜在风险值。以下，以与第一实施方式的不同点为中心来进行说明。
在第三实施方式中，“修正风险区域”是指修正风险区域中的潜在风险值。也可以是，“修正风险区域”除了变更风险区域的大小之外还修正风险区域中的潜在风险值。
图13是表示不存在护栏的情况下的作为风险区域的区域AR的潜在风险值的大小的一例的图。区域AR是包含人行道和车道在内的沿着Y方向延伸的区域。例如，在行人PD所存在的位置及行人PD的前方，人行道的潜在风险值设定为比其他区域的潜在风险值大。车道的潜在风险值设定为比人行道的潜在风险值小、且越远离人行道则越小。
图14是表示存在护栏的情况下的风险区域的区域AR的潜在风险值的大小的一例的图。人行道侧的区域的潜在风险值与前述的图13的人行道侧的潜在风险值同等。由于存在护栏，因此车道侧的潜在风险值比前述的图13的车道侧的潜在风险值小。
例如，设想进行不在潜在风险值为阈值以上的区域行驶的控制。图13的车道侧的潜在风险值为阈值以上，图14的车道侧的潜在风险值小于阈值。在该情况下，车辆M能够在潜在风险值小于阈值的区域行驶。
车辆M根据潜在风险值的大小、周边的环境来控制车辆。例如，也可以是，在车辆M能够躲避潜在风险值超过零的区域而行驶的情况下，以躲避该区域的方式行驶，在不能躲避的情况下，在该区域的跟前停车，或者减速到与潜在风险值的大小相应的速度，一边注意潜在风险值超过零的区域一边行驶。
根据以上说明的第三实施方式，起到与第一实施方式同样的效果。在第三实施方式中，说明了存在护栏的情况，但也可以是，自动驾驶控制装置100同样地在车道的宽度或人行道的宽度为阈值以上的情况下降低车道侧的风险区域的潜在风险值。
<第四实施方式>
以下，说明第四实施方式。在第四实施方式中，行动计划生成部140也可以基于行人的周边的道路环境来控制车辆。以下，以与第一实施方式的不同点为中心进行说明。在第四实施方式中，例如也可以省略推定部142、设定部144及修正部146中的一部分或全部。
行动计划生成部140在由识别部130识别到的道路环境不是对象的环境的情况下，控制车辆M以在道路的宽度方向上距该行人第一距离的位置行驶，在由识别部130识别到的道路环境为对象的环境的情况下，在该道路的宽度为比第一宽度宽的第二宽度时，控制车辆M以在道路的宽度方向上距该行人第二距离的位置行驶，该第二距离比第一距离短。
所谓对象的环境，与第一实施方式中说明的修正对象的环境同样。对象的环境是指存在护栏的环境、人行道的宽度为阈值以上的环境、行人所存在的附近的车道的宽度为阈值以上的环境、行人所存在的附近的车道的车道数为阈值以上的环境等。
[流程图]
图15是表示由第四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。首先，识别部130判定是否识别到在车道的附近存在的行人(步骤S200)。在识别到在车道的附近存在的行人的情况下，识别部130识别该行人所存在的位置的周边的环境(步骤S202)。
接着，行动计划生成部140判定在步骤S202识别到的环境是否为对象的环境(步骤S204)。在步骤S204判定为识别到的环境不是对象的环境的情况下，行动计划生成部140控制车辆M，以使车辆M在道路的宽度方向上距行人第一距离的位置行驶(步骤S206)。在步骤S204判定为识别到的环境为对象的环境的情况下，行动计划生成部140控制车辆M，以使车辆M在道路的宽度方向上距行人第二距离的位置行驶(步骤S208)。第二距离是比第一距离短的距离。由此，本流程图的1个例程的处理结束。
根据以上说明的第四实施方式，自动驾驶控制装置100根据人行道的宽度或车道的宽度，在适当的位置行驶，因此起到与第一实施方式同样的效果。
自动驾驶控制装置100所包含的一部分的功能也可以搭载于其他装置。例如，推定部142、设定部144、修正部146中的一部分或全部的功能也可以搭载于其他装置。在该情况下，自动驾驶控制装置100从其他装置取得所搭载的功能部的处理结果，并基于取得的处理结果来进行各种处理。
[硬件结构]
图16是表示实施方式的自动驾驶控制装置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 Access Memory)100-3、保存引导程序等的ROM(Read Only Memory)100-4、闪存器、HDD(Hard Disk Drive)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。在存储装置100-5中保存有供CPU100-2执行的程序100-5a。该程序由DMA(Direct Memory Access)控制器(未图示)等向RAM100-3展开，并由CPU100-2执行。由此，实现第一控制部120、第二控制部160及它们包含的功能部的中的一部分或全部。
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：
识别车辆的周边的交通参加者的至少位置和所述交通参加者的周边的道路环境；
基于所述识别的交通参加者的至少位置，来对所述交通参加者设定风险区域；
基于作为所述识别的道路环境的、所述交通参加者所存在的人行道的宽度或所述交通参加者的周边的车道的宽度，来修正所述设定的风险区域；以及
基于所述修正的风险区域来控制所述车辆的速度及转向。
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 (12)

1.一种车辆控制装置，其中，
所述车辆控制装置具备：
识别部，其识别车辆的周边的交通参加者的至少位置和所述交通参加者的周边的道路环境；
设定部，其基于由所述识别部识别到的交通参加者的至少位置，来对所述交通参加者设定风险区域；
修正部，其基于作为由所述识别部识别到的道路环境的、所述交通参加者所存在的人行道的宽度或所述交通参加者的周边的车道的宽度，来修正由所述设定部设定出的风险区域；以及
控制部，其基于由所述修正部修正了的风险区域来控制所述车辆的速度及转向。
2.根据权利要求1所述的车辆控制装置，其中，
所述交通参加者是行人。
3.根据权利要求1或2所述的车辆控制装置，其中，
所述修正部在所述人行道的宽度比第一宽度宽的情况下，以比在所述人行道的宽度为第一宽度的情况下设定的风险区域缩窄风险区域的方式修正所述风险区域。
4.根据权利要求1或2所述的车辆控制装置，其中，
所述修正部以所述人行道的宽度越宽则所述风险区域越窄的方式进行修正。
5.根据权利要求1或2所述的车辆控制装置，其中，
所述修正部在所述车道的宽度比第二宽度宽的情况下，以比在所述车道的宽度为第二宽度的情况下设定的风险区域缩窄风险区域的方式修正所述风险区域。
6.根据权利要求1或2所述的车辆控制装置，其中，
所述修正部以所述车道的宽度越宽则所述风险区域越窄的方式进行修正。
7.根据权利要求1或2所述的车辆控制装置，其中，
所述控制部控制所述车辆以免所述车辆进入所述风险区域。
8.根据权利要求1或2所述的车辆控制装置，其中，
所述车辆控制装置具备推定由所述识别部识别到的交通参加者的属性的推定部，
所述设定部考虑由所述推定部推定出的交通参加者的属性来设定所述风险区域。
9.一种车辆控制装置，其中，
所述车辆控制装置具备：
识别部，其识别车辆的周边的行人的至少位置和所述行人的周边的道路环境；以及
控制部，其基于由所述识别部识别到的行人的至少位置及所述道路环境来控制所述车辆的速度及转向，
所述控制部在由所述识别部识别到的所述道路环境所包含的行人所存在的人行道的宽度为第三宽度的情况下，控制所述车辆以在道路的宽度方向上距所述行人第一距离的位置行驶，
所述控制部在作为由所述识别部识别到的所述道路环境的、行人所存在的人行道的宽度为比第三宽度宽的第四宽度的情况下，控制所述车辆以在道路的宽度方向上距所述行人第二距离的位置行驶，该第二距离比第一距离短。
10.一种车辆控制装置，其中，
所述车辆控制装置具备：
识别部，其识别车辆的周边的行人的至少位置和所述行人的周边的道路环境；以及
控制部，其基于由所述识别部识别到的行人的至少位置及所述道路环境来控制所述车辆的速度及转向，
所述控制部在作为由所述识别部识别到的所述道路环境的、所述行人所存在的周边的车道的宽度为第五宽度的情况下，控制所述车辆以在道路的宽度方向上距所述行人第三距离的位置行驶，
所述控制部在由所述识别部识别到的所述道路环境所包含的行人所存在的车道的宽度为比第五宽度宽的第六宽度的情况下，控制所述车辆以在道路的宽度方向上距所述行人第四距离的位置行驶，该第四距离比第三距离短。
11.一种车辆控制方法，其中，
所述车辆控制方法使计算机进行如下处理：
识别车辆的周边的交通参加者的至少位置和所述交通参加者的周边的道路环境；
基于所述识别的交通参加者的至少位置，来对所述交通参加者设定风险区域；
基于作为所述识别的道路环境的、所述交通参加者所存在的人行道的宽度或所述交通参加者的周边的车道的宽度，来修正所述设定的风险区域；以及
基于进行了所述修正的风险区域来控制所述车辆的速度及转向。
12.一种存储介质，其存储有程序，其中，
所述程序使计算机进行如下处理：
识别车辆的周边的交通参加者的至少位置和所述交通参加者的周边的道路环境；
基于所述识别的交通参加者的至少位置，来对所述交通参加者设定风险区域；
基于作为所述识别的道路环境的、所述交通参加者所存在的人行道的宽度或所述交通参加者的周边的车道的宽度，来修正所述设定的风险区域；以及
基于进行了所述修正的风险区域来控制所述车辆的速度及转向。
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