CN114503177A - 信息处理装置、信息处理系统和信息处理方法 - Google Patents

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木村亮太
津田信一郎
佐藤直之
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Abstract

实现从其他车辆和/或基础结构设施接收自身车辆的识别水平，并进行控制以提高识别水平的装置和方法。接收由其他车辆或基础结构设施计算的自身车辆的识别水平，并按照接收的识别水平执行用于提高自身车辆的识别水平的控制。作为用于提高自身车辆的识别水平的控制，执行(a)降低行驶速度或停止的处理；(b)打开车灯的处理；和(c)变更源自自身车辆的发送信息的处理之中的任意处理。作为变更发送信息的处理，执行向发送信息添加车辆位置信息、车辆速度信息、车辆尺寸信息或参考标记位置信息的处理。

Description

信息处理装置、信息处理系统和信息处理方法
技术领域
本公开涉及信息处理装置、信息处理系统和信息处理方法。更具体地，本公开涉及基于诸如车辆之类的移动设备之间的通信或者车辆与基础结构系统之间的通信的信息，分析车辆的识别水平，以按照分析结果进行控制，例如，用于提高识别水平的控制的信息处理装置、信息处理系统和信息处理方法。
背景技术
近来，一直在积极地进行与自动驾驶相关的技术开发。
自动驾驶技术是通过使用设置在车辆(汽车)中的相机或传感器检测障碍物等并在道路上自动行驶的技术，预计将来将迅速普及。
在自动驾驶车辆行驶在道路上的情况下，其他汽车可靠地识别自身车辆也是重要的。
如果其他车辆不能识别自身车辆，则存在其他车辆与自身车辆发生碰撞的风险。
于是，在自动驾驶中，检查自身车辆是否被其他汽车可靠地识别也是重要的处理。
此外，在自动驾驶中，例如，存在其中在车辆与路边的诸如路灯或电线杆之类的道路设施(基础结构)之间也进行通信，并且可以进行控制，以便自动驾驶车辆可以行驶在正常的行驶道路上的情况。
如上所述，自动驾驶车辆在识别周边环境和周边车辆的状况的同时执行驾驶控制。在多个自动驾驶车辆正在行驶中的情况下，需要在自动驾驶车辆之间相互识别其他汽车，并且在基础结构和各个车辆之间相互识别其存在以进行行驶。
然而，在自动驾驶环境中，由于天气等的影响，识别目标可能不能被成功识别。即使在这种情况下，也需要无事故地进行自动驾驶的机制。
注意，例如，专利文献1(日本专利申请公开No.2019-21201)公开一种通过将车辆的相机捕捉图像发送到学习服务器，并在学习服务器中执行大量图像的学习处理，生成用于从包括难以识别的障碍物、其他车辆等的图像中检测障碍或其他车辆的参数的构成。
服务器生成的参数被提供给各个车辆，各个车辆通过应用该参数的图像处理，即使从不清晰的图像中也能立即检测出障碍物。
然而，在该公开的构成中，学习服务器生成的参数的精确性取决于收集的图像的数量和质量。于是，存在当获得的信息量较小时，识别率达到平稳期的问题。需要一种即使在这种识别困难的情况下，也能提高识别率的方法。
引文列表
专利文献
专利文献1：日本专利申请公开No.2019-21201
发明内容
本发明要解决的问题
本公开的目的是提供一种基于诸如车辆之类的移动设备之间的通信或者车辆与基础结构系统之间的通信的信息，分析车辆的识别水平，以按照分析结果进行控制，例如，用于提高识别水平的控制的信息处理装置、信息处理系统和信息处理方法。
问题的解决方案
本公开的第一方面是
一种信息处理装置，包括：
通信单元，所述通信单元被配置成接收自身车辆的识别水平，所述识别水平是由其他车辆或基础结构设施计算的；和
控制单元，所述控制单元被配置成按照接收的识别水平，执行用于提高自身车辆的识别水平的控制。
此外，本公开的第二方面是
一种信息处理装置，包括：
控制单元，所述控制单元被配置成计算识别目标车辆的识别水平，和
按照计算的识别水平，执行用于提高识别水平的控制。
此外，本公开的第三方面是
一种信息处理系统，包括：识别目标车辆；和识别执行车辆，其中
所述识别执行车辆
执行所述识别目标车辆的识别处理，计算根据识别结果的识别水平，并将计算的识别水平发送到所述识别目标车辆，和
所述识别目标车辆
按照从所述识别执行车辆接收的识别水平，执行用于提高自身车辆的识别水平的控制。
此外，本公开的第四方面是
一种在信息处理装置中执行的信息处理方法，所述信息处理方法包括：
通过通信单元接收自身车辆的识别水平，所述识别水平是由其他车辆或基础结构设施计算的；和
通过控制单元按照接收的识别水平，执行用于提高自身车辆的识别水平的控制。
根据基于后面描述的本公开的实施例和附图的更详细描述，本公开的其他目的、特征和优点将变得明显。注意，本说明书中的系统是多个设备的逻辑集合构成，并不限于其中各种构成的设备位于同一壳体内的系统。
按照本公开的实施例的构成，实现一种从其他车辆和/或基础结构设施接收自身车辆的识别水平，并进行控制以提高识别水平的装置和方法。
具体地，例如，接收由其他车辆或基础结构设施计算的自身车辆的识别水平，并按照接收的识别水平执行用于提高自身车辆的识别水平的控制。作为用于提高自身车辆的识别水平的控制，执行：(a)降低行驶速度或停止的处理；(b)打开车灯的处理；和(c)变更源自自身车辆的发送信息的处理之中的任意处理。作为变更发送信息的处理，执行向发送信息添加车辆位置信息、车辆速度信息、车辆尺寸信息或参考标记位置信息的处理。
通过这种构成，实现从其他车辆和/或基础结构设施接收自身车辆的识别水平，并进行控制以提高识别水平的装置和方法。
注意，记载在本说明书中的效果仅仅是例子，并不受限制，可以存在另外的效果。
附图说明
图1是说明本公开的构成和处理的概况的示图。
图2是说明按照本公开的第一实施例的处理序列的示图。
图3是说明按照本公开的第二实施例的处理序列的示图。
图4是说明按照本公开的第三实施例的处理序列的示图。
图5是说明按照本公开的第四实施例的处理序列的示图。
图6是图解说明设置在车辆中的车辆控制系统的构成例子的示图。
图7是图解说明信息处理装置的硬件构成的例子的示图。
具体实施方式
下面参考附图，说明本公开的信息处理装置、信息处理系统和信息处理方法。注意，将按照以下项目进行说明。
1.关于本公开的构成的概况
2.关于信息处理系统的处理序列
2-A.(处理例子A)其中识别目标车辆基于来自其他汽车和基础结构的识别水平通知执行控制的处理例子
2-B.(处理例子B)其中识别执行车辆基于自身汽车执行的识别处理中的识别水平执行控制的处理例子
2-C.(处理例子C)其中识别目标车辆基于来自基础结构的识别水平通知执行控制，并且基础结构基于基础结构自己执行的识别处理中的识别水平执行控制的处理例子
2-D.(处理例子D)其中服务器基于来自车辆和基础结构的识别水平通知，计算识别目标车辆的保险费，此外，识别目标车辆基于来自服务器的识别水平通知执行控制的处理例子
3.关于识别水平的高精度计算和通知处理的具体例子
3-(1).通过使用GPS信息的识别水平的可靠计算和通知处理构成
3-(2).通过使用车辆的参考标记的识别水平的可靠计算和通知构成例子
4.关于具体的处理例子
4-A.(处理例子A)关于其中识别目标车辆基于来自其他汽车和基础结构的识别水平通知执行控制的处理例子的具体例子
4-C.(处理例子C)关于其中识别目标车辆基于来自基础结构的识别水平通知执行控制，并且基础结构基于基础结构自己执行的识别处理中的识别水平执行控制的处理例子的具体例子
5.关于车辆控制系统的构成例子
6.关于信息处理装置的构成例子
7.本公开的构成的总结
[1.关于本公开的构成的概况]
本公开具有基于诸如车辆之类的移动设备之间的通信或者车辆与基础结构系统之间的通信的信息，分析车辆的识别水平，以按照分析结果进行控制，例如，用于提高识别水平的控制的构成。
参考图1，说明本公开的构成例子和处理的概况。
图1是图解说明本公开的信息处理系统1的构成例子的示图。
图1例示了车辆10、管理服务器20和作为道路基础结构(道路设施)的路边通信单元(RSU)30。它们具有使得能够经由网络40进行相互通信的构成。
车辆10还包括通过驾驶员的驾驶操作而行驶的传统车辆，并且还包括不需要驾驶员的驾驶操作的自动驾驶车辆。
车辆之间的通信被称为车辆对车辆通信(V2V通信)。此外，车辆与基础结构设施，比如路边通信单元(RSU)之间的通信被称为车辆对基础结构通信(V2I通信)。而且，它们被统称为V2X通信。V2X通信包括车辆对车辆、车辆对基础结构设施、车辆对服务器通信等。
图1中所示的车辆10是进行上述V2X通信的车辆。
各个车辆10随时地或者间歇地向其他车辆进行诸如自我位置信息、车型和车辆尺寸、以及标识符(ID)之类的车辆信息的发送(多播发送等)。
注意，自我位置信息可以使用通过使用GPS获取的位置信息、或者由管理服务器20提供的动态地图(DM)来获取。
动态地图(DM)是除了静态地图信息之外，还在地图上反映循序变化的交通信息，比如交通拥堵信息和事故信息的地图。管理服务器20使用从车辆和诸如路边通信单元(RSU)之类的基础结构设施接收的信息等来生成、更新和在存储单元中存储填充最新道路状况的动态地图。
由管理服务器20生成和更新的动态地图(DM)被提供给车辆10，车辆10可以基于该地图来进行自身位置、行驶路径等的确定等。通过参考动态地图(DM)，自动驾驶车辆可以选择最佳路线行驶。
注意，车辆10搭载有相机，并且具有识别行驶路径上的物体(对象)，比如对向车辆，并进行控制以避免与所述物体发生碰撞的构成。
具体地，例如，在车辆10是自动驾驶车辆的情况下，车辆10控制行驶方向，并控制停止、减速等，以便不与识别出的物体发生碰撞。此外，在由驾驶员驾驶的车辆的情况下，通过在驾驶员可检查的监视器上显示行驶路径上的物体，向驾驶员发出警示。例如，通过闪烁物体显示区域、输出报警声音等，进行引起驾驶员的注意的处理。
在本公开的构成中，例如，在出现难以从其他车辆等识别某个车辆的环境的情况下，通过控制识别源车辆、识别目标车辆、周边基础结构等来执行提高识别率的控制。
此外，识别水平可被计算为量化值，从而能够客观地判定识别水平，并执行根据计算的识别水平的控制。此外，还可以通过使用识别消息信息，计算车辆的保险费等。
图1中，管理服务器20对于各个车辆10和诸如路边通信单元(RSU)30之类的基础结构，进行关于诸如识别、反馈和控制之类功能的设定通知等。此外，还提供计算保险费的功能。
各个车辆10通过诸如图像传感器(相机)或雷达之类的传感器，识别其他车辆和诸如路边通信单元(RSU)30之类的基础结构，并且不与这些其他车辆和基础结构发生碰撞地行驶。此外，各个车辆10是其他车辆和诸如路边通信单元(RSU)30之类的基础结构的识别目标车辆。
各个车辆10和诸如路边通信单元(RSU)30之类的基础结构按照其他车辆等的识别结果，计算识别水平，并通知(反馈)计算的识别水平。
车辆执行根据通知的识别结果的车辆控制等，诸如路边通信单元(RSU)30之类的基础结构也进行根据通知的识别结果的控制，例如，诸如增大识别信号水平以便提高识别水平之类的处理。
[2.关于信息处理系统的处理序列]
接下来，说明涉及在图1中图解所示的信息处理系统1的各个组件之间执行的通信的处理序列。
将依次说明以下四个处理例子。
(处理例子A)其中识别目标车辆基于来自其他汽车和基础结构的识别水平通知执行控制的处理例子
(处理例子B)其中识别执行车辆基于自身汽车执行的识别处理中的识别水平执行控制的处理例子
(处理例子C)其中识别目标车辆基于来自基础结构的识别水平通知执行控制，并且基础结构基于基础结构自己执行的识别处理中的识别水平执行控制的处理例子
(处理例子D)其中服务器基于来自车辆和基础结构的识别水平通知，计算识别目标车辆的保险费，此外，识别目标车辆基于来自服务器的识别水平通知执行控制的处理例子
[2-A.(处理例子A)其中识别目标车辆基于来自其他汽车和基础结构的识别水平通知执行控制的处理例子]
首先，作为(处理例子A)，说明其中识别目标车辆基于来自其他汽车和基础结构的识别水平通知执行控制的处理例子。
将参考图2中图解所示的序列图，说明本处理例子A的处理序列。
图2中，从左侧起例示了
管理服务器20，
识别目标车辆50，
识别执行车辆60，和
识别执行基础结构70。
管理服务器20是图1中图解所示的管理服务器20，执行与各个车辆和基础结构的通信，以对于各个车辆和诸如路边通信单元(RSU)30之类的基础结构进行识别处理的执行模式的设定通知，识别水平计算模式的通知，以及识别水平的通知模式和根据识别水平的控制模式的通知和设定。
此外，管理服务器20还按照识别目标车辆的识别水平，执行识别目标车辆的保险费的计算处理等。
识别目标车辆50是作为将由识别执行车辆60和识别执行基础结构70识别的识别目标的车辆。
识别执行车辆60执行识别目标车辆50的识别处理。识别执行车辆60使用诸如图像传感器(相机)和雷达之类的传感器，并使用通信信息来执行识别处理。
注意，识别执行车辆60可以是多个车辆。
识别执行基础结构70执行识别目标车辆50的识别处理。识别执行基础结构70使用诸如图像传感器(相机)和雷达之类的传感器，并使用通信信息来执行识别处理。
首先，说明该处理例子A的处理的概况，之后，说明各个步骤的处理的细节。
在该处理例子A中，管理服务器20通知识别目标车辆50、识别执行车辆60和识别执行基础结构70检测车辆并计算识别水平。此时，通过诸如V2X之类的无线通信来进行通知。注意，对于各个车辆和/或基础结构，可以预先设定该设定。
识别执行车辆60和识别执行基础结构70按照通知信息，检测车辆并计算识别水平。
识别执行车辆60和识别执行基础结构70执行识别目标车辆50的识别处理，以计算识别水平，随后向识别目标车辆50通知识别水平计算结果。该通知处理可以通过直接通信或经由管理服务器20的通信来进行。
被通知识别水平的识别目标车辆50根据需要进行控制，例如与驾驶相关的控制。例如，在存在指示难以识别车身的右侧的识别水平计算结果的通知的情况下，执行车道变更等，使得可更清楚地识别车身的右侧。
注意，这一系列的动作可以循环地连续进行。
这是(处理例子A)的概况。
接下来，依次说明图2中例示的序列图的各个步骤的处理的细节。
(步骤S11)
首先，在步骤S11，管理服务器20向识别目标车辆50、识别执行车辆60和识别执行基础结构70通知以下各项信息。
(a)车辆检测和识别模式信息
(b)识别水平计算模式信息
(c)识别水平通知模式信息
(d)车辆或基础结构的控制模式信息
(a)车辆检测和识别模式信息例如是诸如将用于车辆检测的传感器的类型、传感器的参数的设定信息、及感测区域的感测时间之类的信息。
要使用的传感器的类型例如包括以下传感器。
图像传感器(相机)、LiDAR、毫米波雷达、超声传感器、以及加速度/陀螺仪传感器
管理服务器20从例如一组这样的传感器中确定并通知要使用的一个或多个传感器。
此外，在步骤S11，管理服务器20还可以通知传感器切换的条件。
例如，通过预先定义诸如晴天、多云、雨天和大雾之类的天气信息，可以进行与天气变化相应的传感器切换。
(b)识别水平计算模式信息是指示基于各种类型的传感器检测信息的具体识别水平计算模式的信息。
例如，诸如如下信息：对其应用图像传感器(相机)等的捕捉图像的识别水平计算模式；和
基于附着到识别目标车辆50上的标记(参考标记)的检测结果的识别水平计算模式。
此外，例如，可以通知与各种类型的传感器检测信息对应的似然信息、对于识别目标车辆50预先设定的检测参考点的数量、用于识别水平的量化的阈值信息等。
(c)识别水平通知模式信息包括：关于识别执行车辆60和识别执行基础结构70计算的哪种识别水平值将导致向识别目标车辆50进行通知，以及多长时间通知一次的通知条件；指示通知目的地是被设定为识别目标车辆50还是管理服务器20的通知目的地信息；等等。
(d)车辆或基础结构的控制模式信息是关于从识别执行车辆60和识别执行基础结构70接收到识别水平的通知的识别目标车辆50要执行的控制处理的内容的信息。
此外，还可以包括识别执行车辆60和识别执行基础结构70它们自己的控制信息。
例如，按照区域(高速公路、交叉路口等)，管理服务器20可以变更上述通知信息，即，以下通知信息的设定：
(a)车辆检测和识别模式信息；
(b)识别水平计算模式信息；
(c)识别水平通知模式信息；和
(d)车辆或基础结构的控制模式信息，
并发出通知。
例如，在发生了车辆事故等的区域中，进行对于该区域的最佳设定的通知。
管理服务器20需要识别目标区域中的环境。管理服务器20通过使用诸如3D地图和动态地图之类的区域信息来获取环境信息。
注意，识别目标车辆50、识别执行车辆60和识别执行基础结构70可以从管理服务器20预先接收与天气等对应的传感器切换信息，之后，基于从管理服务器20通知的天气信息可以确定要使用的传感器。
例如，管理服务器20通知要使用的传感器的设定信息，使得可以按照天气条件切换传感器，比如在大雾的情况下使用毫米波雷达。
此外，在进行物体检测、距离测量等的情况下，也可以从管理服务器20通知优先级设定，比如在夜间，与图像传感器(可见光)的处理结果相比，对于基于LiDAR、毫米波雷达或超声传感器的数据的处理结果给予更多的重要性。
管理服务器20可以具有按照车辆位置信息，切换并通知要使用的传感器的构成。
例如，地图被分割成特定的分区，并按照车辆所在的分区切换要使用的传感器。
在这种情况下，预先定义地图的分区信息和在该分区中使用的传感器信息。
例如，在弯道多的道路(例如，山路)上存在许多护栏的地方，或者在靠近道路的位置存在金属门的地方的情况下，与毫米波雷达的处理结果相比，更加重视图像传感器的处理结果。
在步骤S11的通知处理中，管理服务器20还可以通知与车辆检测相关的传感器参数的设定信息。
例如，通知以下参数。
(P1)图像传感器(相机)的参数
(P2)雷达的参数
下面说明(P1)图像传感器的参数的具体例子。
包括诸如图像传感器的视角、分辨率和光圈之类的参数。
要设定的参数的具体例子包括以下例子。
(例1)根据天气或亮度的光圈参数。
(例2)弯道中的处理目标区域(感兴趣区域：ROI)的设定参数。
(例3)根据速度的分辨率参数
分辨率参数的设定例子例如是在车辆的低速行驶期间，执行使用低分辨率图像(下变换图像)(宽视角)的检测处理的设定，在高速行驶期间，执行使用具有图像传感器的最大能力的分辨率图像(较窄视角)的检测处理的设定等。
下面说明(P2)雷达的参数的具体例子。
包括与视角(视场(FOV))、分辨率、速度分辨率、天线数、测量距离等相关的参数。
例如，按照弯道中的处理目标区域(感兴趣区域：ROI)改变设定。
此外，进行诸如按照车辆的行驶速度，改变发送的无线电波的功率之类的设定。
具体地，在高速行驶的情况下，执行使用通常功率的无线电波输出以确保远距离测量性能。在低速行驶的情况下，使用低功率无线电波。在这种情况下，尽管测量距离变短，但是可以实现省电(更长的电池寿命)。
在步骤S11的通知处理中，管理服务器20还通知检测时间、检测目标区域(检测覆盖范围、距离、感测角)和目标车辆跟踪时间的设置信息。
此外，管理服务器20还通知在向识别目标车辆通知(反馈通知)各个车辆和基础结构中的车辆检测之后的识别水平计算结果时的通知模式。
例如，包括诸如识别水平之类的通知信息(反馈信息)的通知定时(触发信息)、通知周期等。
具体来说，例如，进行设定，使得只在识别水平等于或低于预定识别水平的情况下才进行通知。
此外，在步骤S11的通知处理中，管理服务器20还通知识别水平计算模式信息。
识别水平由各个车辆和基础结构侧计算，并通知给识别目标车辆和服务器。
管理服务器20向执行识别处理的识别执行车辆60和/或识别执行基础结构70通知识别水平计算处理的处理模式。
识别执行车辆60和/或识别执行基础结构70通过使用诸如相机或雷达之类的传感器来执行识别目标车辆50的检测和识别处理。
在使用传感器输出的识别水平计算处理中，例如进行使用学习数据的处理。
利用预先执行的学习处理的结果，根据各个传感器的输出计算识别水平。用于识别水平计算的信息的例子例如包括与各种类型的传感器检测信息对应的似然信息，对于识别目标车辆50预先设定的检测参考点的数量等。
管理服务器20还提供使用这些信息的识别水平的计算处理的具体方法，并提供用于识别水平的量化处理的阈值信息。
例如，当在车辆检测处理中进行检测附着到车辆上的参考点的处理时，基于参考点的检测率计算识别水平。
管理服务器20提供参考点检测率和识别水平之间的对应表(识别水平计算表)，和用于按照参考点检测率计算识别水平的阈值信息。此外，可以提供用于识别水平的量化的信息。
如上所述，在步骤S11，管理服务器20向识别目标车辆50、识别执行车辆60和识别执行基础结构70通知以下信息。
(a)车辆检测和识别模式信息
(b)识别水平计算模式信息
(c)识别水平通知模式信息
(d)车辆或基础结构的控制模式信息
(步骤S12和S13)
接下来，在步骤S12和S13，识别执行车辆60和识别执行基础结构70执行识别目标车辆50的检测和识别处理。
识别执行车辆60和识别执行基础结构70使用作为用于识别目标车辆50的检测和识别处理的传感器的相机、雷达和LiDAR、V2X通信等。
例如，执行识别目标车辆50的整个车辆和车辆的一部分的检测。
例如，执行分析包括对于识别目标车辆50预先设定的标记等的参考点的检测数、检测率等的处理。
(步骤S14和S15)
接下来，在步骤S14和S15，识别执行车辆60和识别执行基础结构70执行根据在步骤S12和S13获得的识别目标车辆50的检测和识别结果的识别水平计算处理。
例如，可以使用以下信息中的至少任何一个来计算识别水平。
(1)各个传感器的检测信息和传感器检测信息的似然信息
(2)在识别目标车辆50上设定的参考点的数量与在检测处理中检测出的参考点的数量之间的比率信息(参考点检测率)
(3)通过传感器获得的识别目标车辆的特征量信息
这些信息是可在步骤S12和S13的识别目标车辆的检测处理中获取的信息。
作为“(1)各个传感器的检测信息和传感器检测信息的似然信息”中的对应于传感器的似然信息，可以使用利用机器学习等计算的信息。如上所述，对应于传感器检测信息的似然信息是指示传感器检测信息的确定性的指标值。作为该似然信息，优先使用通过以诸如汽车、人和基础结构之类的识别对象的类型为单位的学习处理而获得的似然信息。注意，可以使用利用两个或更多的传感器获得的似然信息。
在使用“(2)在识别目标车辆50上设定的参考点的数量与在检测处理中检测出的参考点的数量之间的比率信息(参考点检测率)”的情况下，例如，执行以下处理。
例如，向车辆的一部分添加诸如QR码(注册商标)之类的标记，并使用关于该信息是否能够被识别的检测结果。
另外，作为参考点，可以使用具有预定颜色的点、目标车辆的特征部分等。
预先设定多个参考点，并使用所述多个参考点之中能够被识别的参考点的比率来计算识别水平即可。
在检测参考点时，可以进行使用颜色信息的检测。
在使用“(3)通过传感器获得的识别目标车辆的特征量信息”的情况下，例如，使用当通过传感器感测识别目标车辆50时获得的特征量信息，计算识别水平。
接下来，将说明使用上述信息的识别水平计算处理的细节，所述上述信息即，
(1)各个传感器的检测信息和传感器检测信息的似然信息，
(2)在识别目标车辆50上设定的参考点的数量与在检测处理中检测出的参考点的数量之间的比率信息(参考点检测率)，和
(3)通过传感器获得的识别目标车辆的特征量信息。
注意，要计算的识别水平优选是量化值。
在使用“(1)各个传感器的检测信息和传感器检测信息的似然信息”计算识别水平的情况下，
利用预定的阈值量化获得的似然信息，并计算识别水平的量化值。
例如，在作为传感器检测信息的似然信息，获得0～1的似然信息的情况下，以0.2为单位设定阈值进行量化。具体地，如下计算识别水平的量化值。
(1)在似然信息＝0.8～1.0的情况下，识别水平＝1(识别精度高)
(2)在似然信息＝0.6～0.8的情况下，识别水平＝2
(3)在似然信息＝0.4～0.6的情况下，识别水平＝3
(4)在似然信息＝0.2～0.4的情况下，识别水平＝4
(5)在似然信息＝0.0～0.2的情况下，识别水平＝5(识别精度低)
在使用“(2)在识别目标车辆50上设定的参考点的数量与在检测处理中检测出的参考点的数量之间的比率信息(参考点检测率)”计算识别水平的情况下，
利用预定的阈值量化获得的比率信息，并计算识别水平的量化值。
例如，当对于X个参考点检测出Y个(Y≤X)参考点时，使用Y/X计算识别水平。
以下的例子是通过将检测率计算为(％)，即，计算(Y/X)×100，计算识别水平的情况的例子。
(1)在100％～80％检测的情况下，识别水平＝1(识别精度高)
(2)在80％～40％检测的情况下，识别水平＝2
(3)在40％～15％检测的情况下，识别水平＝3
(4)在15％～0％(未检出)的情况下，识别水平＝4(识别精度低)
在使用“(3)通过传感器获得的识别目标车辆的特征量信息”计算识别水平的情况下，
利用预定的阈值量化获得的特征量信息的信息量，并计算识别水平的量化值。
例如，将特征量信息的信息量用预定的阈值划分并进行量化。
注意，可以组合地使用一个或更多的传感器检测信息来计算车辆的识别水平。
例如，在传感器1中识别水平为1，在传感器2中识别水平为2的情况下，可以使用预先设定的权重信息(Weight)来计算识别水平，例如，按照以下表达式计算识别水平。
识别水平＝识别水平1×Weight_A+识别水平2×Weight_B
此外，可以在合成传感器检测信息本身后计算识别水平。
如上所述，在步骤S14和S15，识别执行车辆60和识别执行基础结构70利用在步骤S12和S13获得的识别目标车辆50的检测和识别结果，执行识别水平计算处理。
如上所述，计算的识别水平例如是量化值。
(步骤S16和S17)
接下来，在步骤S16和S17，识别执行车辆60和识别执行基础结构70向识别目标车辆50通知(反馈通知)在步骤S14和S15计算出的识别水平的值。
除了在步骤S14和S15计算的识别水平的值之外，通知信息还包括识别执行车辆60和识别执行基础结构70的位置信息，以及识别目标车辆50的位置信息。
该通知处理例如是通过车辆对车辆直接通信，或经由管理服务器20执行的。或者，可以进行多播或广播发送。
接收到多播或广播发送的通知信息的周边车辆基于包含在通知信息中的识别目标车辆50的位置信息，选择与自身汽车位置匹配的信息。
在经由管理服务器20进行通知的情况下，基于包含在从识别执行车辆60和识别执行基础结构70发送的通知信息中的识别目标车辆50的位置信息，管理服务器20指定识别目标车辆50，并将通知信息发送到指定的识别目标车辆50。
此外，在对于识别目标车辆50的识别水平的通知处理中，代替涉及这种通信处理的处理，例如，在识别目标车辆50的识别水平为等于或小于预定阈值的危险水平的情况下，通过使识别目标车辆50的周边车辆进行特定动作，并使识别目标车辆50检测出该特定动作，可以通知识别水平为危险水平的事实。
例如，在周边车辆开始蛇形行驶的情况下，这将是指示识别目标车辆50的识别水平等于或小于预定阈值的通知。
此外，类似地，在识别目标车辆50的识别水平为等于或小于预定阈值的危险水平的情况下，可以使用周边车辆的操作设备来通知识别目标车辆50处于危险识别水平。
例如，当操作周边车辆的车灯、雨刷等，并且识别目标车辆50检测到这些操作时，通知识别目标车辆50处于危险识别水平，
注意，在步骤S14和S15的识别水平计算处理之后，立即执行步骤S16和S17的从识别执行车辆60和识别执行基础结构70对于识别目标车辆50的识别水平的通知处理。
不过，在连续执行步骤S14和S15的识别水平计算处理的情况下，按照预先设定的通知定时和周期间歇地进行通知。
此外，可以预先定义用于执行通知的触发，并且可以按照该触发进行通知。
例如，在诸如交叉路口或高速公路之类的预定位置或区域进行通知。
此外，也可以取决于所述位置或区域，变更通知处理的执行频率。
该通知模式例如是按照在步骤S11从管理服务器20通知的设定来执行的。
除了如上所述在步骤S14和S15计算的识别水平之外，从识别执行车辆60和识别执行基础结构70向识别目标车辆50通知的识别水平通知信息还包括车辆和基础结构的位置信息。此外，可以包括以下信息。
使用的传感器、测量的时间、测量的位置、无法识别的标记位置信息等。
此外，还可以包括应按照识别水平执行的驾驶控制信息。
(步骤S18)
接下来，在步骤S18，在步骤S16和S17从识别执行车辆60和识别执行基础结构70接收到识别水平的通知的识别目标车辆50按照接收的识别水平执行必要的控制。
具体来说，在接收的识别水平等于或小于预定阈值的情况下，例如进行以下处理。
(a)降低当前行驶速度，并切换为慢速行驶。或者，进行诸如紧急停止之类的处理。
(b)打开车灯，以提高识别水平。
(c)生成包含车辆位置信息、车辆速度信息、车辆尺寸信息、参考标记位置信息等的通信数据，并向周边发送。
例如，在识别水平被设定成最高值为识别水平＝1，而最低值为识别水平＝5的情况下，当输入最低值的识别水平＝5时，执行上述处理(a)～(c)中的至少任何一个。
或者，在输入识别水平＝3～5的情况下，执行上述处理(a)～(c)中的至少任何一个。
这些控制模式在步骤S11由管理服务器20预先通知。
如上所述，在步骤S18，识别目标车辆50按照接收的识别水平执行必要的控制。通过进行这种控制，从周边的识别执行车辆60和/或识别执行基础结构70可以容易地识别出识别执行车辆60。结果，降低了识别执行车辆60与周边的识别执行车辆60和/或识别执行基础结构70发生碰撞的可能性。
注意，在步骤S18，识别目标车辆50从识别执行车辆60和识别执行基础结构70接收识别水平的通知。不过，例如，在存在多个识别执行车辆60的情况下，接收到许多不同的识别水平。
当从多个车辆和基础结构接收到一个或多个识别水平时，识别目标车辆50可以进行以下的识别水平的选择处理和综合处理来评估安全性。
(a)识别水平的选择处理的例子
当从多个车辆和基础结构接收到多个识别水平时，识别目标车辆50选择一个识别水平，并使用该识别水平进行车辆控制。
例如，进行优先考虑从离识别目标车辆50较近的车辆接收的识别水平，而抛弃距离相对较远的车辆的识别水平的处理。
(b)识别水平的综合处理的例子
当从多个车辆和基础结构接收到多个识别水平时，识别目标车辆50综合多个识别水平，并使用该识别水平进行车辆控制。
例如，取多个识别水平的平均值。
此外，对从离识别目标车辆50较近的车辆接收的识别水平的值施加较大的权重，从而在安全性评估优先反映该值。另一方面，通过执行减小从离识别目标车辆50较远的车辆接收的识别水平的权重的算术处理，计算最终的识别水平。
通过按照相对距离来控制权重的值，可以强烈反映相对距离较近的车辆的测量结果。类似地，也可以采用其中不是按照距离，而是按照测量者的不同(车辆、基础结构等)来控制权重的构成。
[2-B.(处理例子B)其中识别执行车辆基于自身汽车执行的识别处理中的识别水平执行控制的处理例子]
接下来，说明(处理例子B)，即，其中识别执行车辆基于自身汽车执行的识别处理中的识别水平执行控制的处理例子。
将参考图3中图解所示的序列图，说明本处理例子B的处理序列。
图3中，类似于上面说明的图2，从左侧起例示了
管理服务器20，
识别目标车辆50，
识别执行车辆60，和
识别执行基础结构70。
首先，说明该处理例子B的处理的概况，之后，说明各个步骤的处理的细节。
在该处理例子B中，识别执行车辆60执行识别目标车辆50的识别处理，计算识别水平，然后按照计算的识别水平执行控制。
例如，在识别水平较低的情况下，进行诸如变更用于识别的传感器或提高传感器的检测精度之类的控制。
注意，识别执行基础结构70也可以执行识别目标车辆50的识别处理，并进行将识别结果通知识别执行车辆60的处理。
通过参考从识别执行基础结构70接收的识别结果，并将识别结果与置信识别结果进行比较，识别执行车辆60可以更加客观地检查自我识别水平，并且能够高精度地进行后续控制，即，变更用于识别的传感器或提高传感器的检测精度的控制。
接下来，依次说明图3中例示的序列图的各个步骤的处理的细节。
(步骤S21)
首先，在步骤S21，管理服务器20向识别目标车辆50、识别执行车辆60和识别执行基础结构70通知以下各项信息。
(a)车辆检测和识别模式信息
(b)识别水平计算模式信息
(c)识别水平通知模式信息
(d)车辆或基础结构的控制模式信息
该处理是与上面参考图2说明的步骤S11的处理类似的处理。
(a)车辆检测和识别模式信息例如是诸如将用于车辆检测的传感器的类型、传感器的参数的设定信息、及感测区域的感测时间之类的信息。
(b)识别水平计算模式信息是指示基于各种类型的传感器检测信息的具体识别水平计算模式的信息。
(c)识别水平通知模式信息包括：关于识别执行车辆60和识别执行基础结构70计算的哪种识别水平值将导致向识别目标车辆50进行通知的通知条件；指示通知目的地是被设定为识别目标车辆50还是管理服务器20的通知目的地信息；等等。
(d)车辆或基础结构的控制模式信息是关于从识别执行车辆60和识别执行基础结构70接收到识别水平的通知的识别目标车辆50要执行的控制处理的模式的信息。
此外，还可以包括识别执行车辆60和识别执行基础结构70它们自己的控制信息。
(步骤S22和S23)
接下来，在步骤S22和S23，识别执行车辆60和识别执行基础结构70执行识别目标车辆50的检测和识别处理。
注意，步骤S22中的识别执行车辆60执行的识别目标车辆50的检测和识别处理是必要的处理，但是S23中的识别执行基础结构70执行的识别目标车辆50的检测和识别处理可以被省略。
至少识别执行车辆60执行识别目标车辆50的检测和识别处理。
例如，通过使用作为传感器的相机、雷达和LiDAR、V2X通信等，执行识别目标车辆50的检测和识别处理。
(步骤S24)
当在步骤S23，识别执行基础结构70执行识别目标车辆50的检测和识别处理时，在步骤S24，识别执行基础结构70将识别结果发送到识别执行车辆60。
该识别结果发送处理通过直接通信或经由管理服务器20的通信来执行。
(步骤S25)
接下来，在步骤S25，识别执行车辆60执行根据在步骤S22获得的识别目标车辆50的检测和识别结果的识别水平计算处理。
注意，在该处理中，当在步骤S24，从识别执行基础结构70接收到识别结果时，可以使用该接收信息作为参考信息来执行处理。
识别水平计算处理类似于上面参考图2说明的步骤S14和S15的处理。
即，例如，使用以下信息中的至少任何一个来计算识别水平。
(1)各个传感器的检测信息和传感器检测信息的似然信息
(2)在识别目标车辆50上设定的参考点的数量与在检测处理中检测出的参考点的数量之间的比率信息
(3)通过传感器获得的识别目标车辆的特征量信息
这些信息是可在步骤S12和S13的识别目标车辆的检测处理中获取的信息。
注意，要计算的识别水平优选是量化值。
即，例如，作为识别水平，计算其中最高值为识别水平＝1，而最低值为识别水平＝5的识别水平。
(步骤S26)
接下来，在步骤S26，识别执行车辆60执行根据在步骤S25获得的识别目标车辆50的识别水平计算值的控制处理。
例如，当在步骤S25获得的识别目标车辆50的识别水平等于或小于预定阈值时，进行：变更要使用的传感器的类型的处理；和通过执行要应用于识别处理的参数的变更、所使用的传感器的输出控制等，提高传感器检测水平的处理。
具体地，当在识别水平等于或小于预定阈值的情况下使用的传感器是图像传感器(相机)时，设定使用Lidar、雷达、毫米波雷达等。此外，进行诸如打开车灯之类的处理。
[2-C.(处理例子C)其中识别目标车辆基于来自基础结构的识别水平通知执行控制，并且基础结构基于基础结构自己执行的识别处理中的识别水平执行控制的处理例子]
接下来，说明(处理例子C)，即，其中识别目标车辆基于来自基础结构的识别水平通知执行控制，并且基础结构基于基础结构自己执行的识别处理中的识别水平执行控制的处理例子。
将参考图4中图解所示的序列图，说明本处理例子C的处理序列。
图4中，类似于上面说明的图2，从左侧起例示了
管理服务器20，
识别目标车辆50，
识别执行车辆60，和
识别执行基础结构70。
首先，说明该处理例子C的处理的概况，之后，说明各个步骤的处理的细节。
在该处理例子C中，诸如路边通信单元(RSU)之类的识别执行基础结构70执行识别目标车辆50的识别处理，计算识别水平，然后按照计算的识别水平，执行识别执行基础结构70自己的控制。
例如，在识别水平较低的情况下，进行诸如变更用于识别的传感器或提高传感器的检测精度之类的控制。例如，在基础结构是路灯设施的情况下，进行诸如提高路灯的亮度和变更方向之类的控制。
此外，在本例子C中，在计算的识别水平等于或小于既定阈值的情况下，识别执行基础结构70指令识别执行车辆60进行用于提高识别水平的控制。
例如，发送控制指令以便：降低行驶速度；打开车灯以提高识别水平；和发送包括车辆位置信息、车辆速度信息、车辆尺寸信息、参考标记位置信息等的通信数据。
识别执行车辆60执行根据从识别执行基础结构70接收的控制指令的控制。
接下来，依次说明图4中例示的序列图的各个步骤的处理的细节。
(步骤S31)
首先，在步骤S31，管理服务器20向识别目标车辆50、识别执行车辆60和识别执行基础结构70通知以下各项信息。
(a)车辆检测和识别模式信息
(b)识别水平计算模式信息
(c)识别水平通知模式信息
(d)车辆或基础结构的控制模式信息
该处理是与上面参考图2说明的步骤S11的处理类似的处理。
(a)车辆检测和识别模式信息例如是诸如将用于车辆检测的传感器的类型、传感器的参数的设定信息、及感测区域的感测时间之类的信息。
(b)识别水平计算模式信息是指示基于各种类型的传感器检测信息的具体识别水平计算模式的信息。
(c)识别水平通知模式信息包括：关于识别执行车辆60和识别执行基础结构70计算的哪种识别水平值将导致向识别目标车辆50进行通知的通知条件；指示通知目的地是被设定为识别目标车辆50还是管理服务器20的通知目的地信息；等等。
(d)车辆或基础结构的控制模式信息是关于从识别执行车辆60和识别执行基础结构70接收到识别水平的通知的识别目标车辆50要执行的控制处理的模式的信息。
此外，还可以包括识别执行车辆60和识别执行基础结构70它们自己的控制信息。
(步骤S32和S33)
接下来，在步骤S32和S33，识别执行车辆60和识别执行基础结构70执行识别目标车辆50的检测和识别处理。
注意，在本实施例中，步骤S33中的识别执行基础结构70执行的识别目标车辆50的检测和识别处理是必要的，但是步骤S32中的识别执行车辆60执行的识别目标车辆50的检测和识别处理可以被省略。
至少识别执行基础结构70执行识别目标车辆50的检测和识别处理。
例如，通过使用作为传感器的相机、雷达和LiDAR、V2X通信等，执行识别目标车辆50的检测和识别处理。
(步骤S34)
当在步骤S32，识别执行车辆60执行识别目标车辆50的检测和识别处理的情况下，在步骤S34，识别执行车辆60将识别结果发送到识别执行基础结构70。
该识别结果发送处理通过直接通信或经由管理服务器20的通信来执行。
(步骤S35)
接下来，在步骤S35，识别执行基础结构70执行根据在步骤S33获得的识别目标车辆50的检测和识别结果的识别水平计算处理。
注意，在该处理中，当在步骤S34，从识别执行车辆60接收到识别结果的情况下，可以使用该接收信息作为参考信息来执行处理。
识别水平计算处理类似于上面参考图2说明的步骤S14和S15的处理。
即，例如，使用以下信息中的至少任何一个来计算识别水平。
(1)各个传感器的检测信息和传感器检测信息的似然信息
(2)在识别目标车辆50上设定的参考点的数量与在检测处理中检测出的参考点的数量之间的比率信息
(3)通过传感器获得的识别目标车辆的特征量信息
这些信息是可在步骤S12和S13的识别目标车辆的检测处理中获取的信息。
注意，要计算的识别水平优选是量化值。
即，例如，作为识别水平，计算其中最高值为识别水平＝1，而最低值为识别水平＝5的识别水平。
(步骤S36)
接下来，在步骤S36，识别执行基础结构70执行根据在步骤S35获得的识别目标车辆50的识别水平计算值的控制处理。
例如，当在步骤S35获得的识别目标车辆50的识别水平等于或小于预定阈值的情况下，作为用于提高识别水平的控制，进行提高识别执行基础结构70的输出光的亮度的控制，变更投光方向的控制等。此外，进行变更要使用的传感器的类型的处理，和通过控制使用的传感器的输出，提高传感器检测水平的处理。
具体地，当在识别水平等于或小于预定阈值的情况下使用的传感器是图像传感器(相机)时，设定使用Lidar、雷达、毫米波雷达等。此外，进行诸如灯的打开、照度变更和投光方向变更之类的处理。
(步骤S37)
此外，在计算的识别水平等于或小于预定阈值的情况下，识别执行基础结构70指令识别目标车辆50进行用于提高识别水平的控制。
例如，进行以下指令。
例如，发送控制指令，以进行以下处理：
降低行驶速度；
打开车灯，以提高识别水平；和
发送包含车辆位置信息、车辆速度信息、车辆尺寸信息、参考标记位置信息等的通信数据。
注意，可以从识别执行基础结构70到识别执行车辆60直接执行该控制指令，或者识别基础结构70可被配置成请求管理服务器20将控制指令发送到识别目标车辆50。
响应来自识别执行基础结构70的请求，管理服务器20将控制指令发送到识别执行车辆60。
此外，在这种情况下，识别执行基础结构70可以请求管理服务器20变更诸如传感器的参数之类的值。
如上所述，虽然管理服务器20在步骤S31向各个车辆通知例如用于车辆检测的传感器的类型、传感器的参数的设定信息等，但是识别执行基础结构70请求管理服务器20变更这些设定信息。
响应来自识别执行基础结构70的请求，管理服务器20变更用于车辆检测的传感器的类型、传感器的参数的设定信息等，并通知各个车辆和/或基础结构。
(步骤S38)
接下来，在步骤S38，识别目标车辆50按照来自识别执行基础结构70的控制指令执行控制。
具体地，例如，按照来自识别执行基础结构70的控制指令进行以下处理。
(a)降低当前行驶速度，并切换为慢速行驶。或者，进行诸如紧急停止之类的处理。
(b)打开车灯，以提高识别水平。
(c)生成包含车辆位置信息、车辆速度信息、车辆尺寸信息、参考标记位置信息等的通信数据，并向周边发送。
[2-D.(处理例子D)其中服务器基于来自车辆和基础结构的识别水平通知，计算识别目标车辆的保险费，以及此外，识别目标车辆基于来自服务器的识别水平通知执行控制的处理例子]
接下来，说明(处理例子D)，即，其中服务器基于来自车辆和基础结构的识别水平通知，计算识别目标车辆的保险费，以及此外，识别目标车辆基于来自服务器的识别水平通知执行控制的处理例子。
将参考图5中图解所示的序列图，说明本处理例子D的处理序列。
图5中，类似于上面说明的图2，从左侧起例示了
管理服务器20，
识别目标车辆50，
识别执行车辆60，和
识别执行基础结构70。
首先，说明该处理例子D的处理的概况，之后，说明各个步骤的处理的细节。
在该处理例子D中，管理服务器20按照识别目标车辆50的识别水平，计算识别目标车辆50的保险费。
在该处理例子D中，在计算识别目标车辆50的识别水平之后，识别执行车辆60和识别执行基础结构70向管理服务器20通知所述识别水平。参考从识别执行车辆60和识别执行基础结构70接收的识别水平，管理服务器20计算识别目标车辆50的保险费。通过向管理服务器20通知识别水平，管理服务器20可以获得评估结果，比如从其他车辆和/或基础结构侧识别出识别目标车辆50的容易程度。
管理服务器20按照识别水平变更保险费。在判定车辆具有较低的识别水平从而难以被识别的情况下，采取诸如提高保险费之类的措施。
此外，在计算保险费之后，可以将保险费计算结果作为反馈通知给识别目标车辆50。响应接收到保险费计算结果的通知，识别目标车辆50可以进行驾驶控制。
接下来，依次说明图5中例示的序列图的各个步骤的处理的细节。
(步骤S41)
首先，在步骤S41，管理服务器20向识别目标车辆50、识别执行车辆60和识别执行基础结构70通知以下各项信息。
(a)车辆检测和识别模式信息
(b)识别水平计算模式信息
(c)识别水平通知模式信息
(d)车辆或基础结构的控制模式信息
该处理是与上面参考图2说明的步骤S11的处理类似的处理。
(a)车辆检测和识别模式信息例如是诸如将用于车辆检测的传感器的类型、传感器的参数的设定信息、及感测区域的感测时间之类的信息。
(b)识别水平计算模式信息是指示基于各种类型的传感器检测信息的具体识别水平计算模式的信息。
(c)识别水平通知模式信息包括：关于识别执行车辆60和识别执行基础结构70计算的哪种识别水平值将导致向识别目标车辆50进行通知的通知条件；指示通知目的地是被设定为识别目标车辆50还是管理服务器20的通知目的地信息；等等。
(d)车辆或基础结构的控制模式信息是关于从识别执行车辆60和识别执行基础结构70接收到识别水平的通知的识别目标车辆50要执行的控制处理的模式的信息。
此外，还可以包括识别执行车辆60和识别执行基础结构70它们自己的控制信息。
(步骤S42和S43)
接下来，在步骤S42和S43，识别执行车辆60和识别执行基础结构70执行识别目标车辆50的检测和识别处理。
例如，通过使用作为传感器的相机、雷达和LiDAR、V2X通信等，执行识别目标车辆50的检测和识别处理。
(步骤S44和S45)
接下来，在步骤S44和S45，识别执行车辆60和识别执行基础结构70执行根据在步骤S42和S43获得的识别目标车辆50的检测和识别结果的识别水平计算处理。
识别水平计算处理类似于上面参考图2说明的步骤S14和S15的处理。
即，例如，使用以下信息中的至少任何一个来计算识别水平。
(1)各个传感器的检测信息和传感器检测信息的似然信息
(2)在识别目标车辆50上设定的参考点的数量与在检测处理中检测出的参考点的数量之间的比率信息
(3)通过传感器获得的识别目标车辆的特征量信息
这些信息是可在步骤S12和S13的识别目标车辆的检测处理中获取的信息。
注意，要计算的识别水平优选是量化值。
即，例如，作为识别水平，计算其中最高值为识别水平＝1，而最低值为识别水平＝5的识别水平。
(步骤S46)
接下来，在步骤S46，识别执行车辆60和识别执行基础结构70向管理服务器20通知(反馈通知)在步骤S44和S45计算的识别水平的值。
(步骤S47)
接下来，在步骤S47，管理服务器20基于从识别执行车辆60和识别执行基础结构70接收到的识别水平的值，计算识别目标车辆50的保险费。
基于从识别执行车辆60和识别执行基础结构70接收到的识别水平的值，管理服务器20可以获得评估结果，比如从其他车辆和/或基础结构侧识别出识别目标车辆50的容易程度。
管理服务器20按照识别水平变更保险费。在判定车辆具有较低的识别水平从而难以被识别的情况下，采取诸如提高保险费之类的措施。
具体地，例如，在从X％以上的车辆报告了预定值以下的识别水平的情况下，执行诸如将保险费增加Y％之类的保险费变更处理。
注意，在计算保险费时，不仅可以考虑识别水平，而且还可以考虑用于车辆检测的传感器、测量时间、测量位置，无法识别的标记位置信息等。
(步骤S48)
接下来，在步骤S48，管理服务器20向识别目标车辆50通知从识别执行车辆60和识别执行基础结构70接收的识别水平的值，以及在管理服务器20中计算的保险费。
(步骤S49)
接下来，在步骤S49，识别目标车辆50按照接收的识别水平执行必要的控制。
具体地，在接收的识别水平等于或小于预定阈值的情况下，例如进行以下处理。
(a)降低当前行驶速度，并切换为慢速行驶。或者，进行诸如紧急停止之类的处理。
(b)打开车灯，以提高识别水平。
(c)生成包含车辆位置信息、车辆速度信息、车辆尺寸信息、参考标记位置信息等的通信数据，并向周边发送。
例如，在作为识别水平，计算了其中最高值为识别水平＝1，而最低值为识别水平＝5的识别水平的情况下，当输入最低值的识别水平＝5时，执行上述处理(a)～(c)中的至少任何一个。
[3.关于识别水平的高精度计算和通知处理的具体例子]
如参考图2～5所述，识别执行车辆60和/或识别执行基础结构70计算识别目标车辆50的识别水平，并向识别目标车辆50和管理服务器20通知计算的识别水平。
或者，按照计算的识别水平，执行识别执行车辆60和/或识别执行基础结构70自己的控制。
对于这种控制所基于的识别水平，需要进行可靠的计算处理和可靠的通知处理。
例如，将说明其中识别执行车辆60和/或识别执行基础结构70可靠地计算识别水平，并可靠地向识别目标车辆50通知识别水平的构成例子。下面将说明多个处理例子。
(1)通过使用GPS信息的识别水平的可靠计算和通知处理构成
(2)通过使用车辆的参考标记的识别水平的可靠计算和通知构成
[3-(1).通过使用GPS信息的识别水平的可靠计算和通知处理构成]
首先，说明其中识别执行车辆60和/或识别执行基础结构70通过使用GPS信息可靠地计算识别水平，并且可靠地通知识别目标车辆50的构成例子。
在这种构成中，各个车辆预先基于GPS信息，获取相对于周边车辆自身车辆的位置信息，并将获取的位置信息连同车辆ID信息一起广播。
识别执行车辆60和/或识别执行基础结构70使用基于GPS信息获取的自身位置信息和从识别目标车辆50接收的识别目标车辆50的位置信息，来检查识别目标车辆50与识别执行车辆60和/或识别执行基础结构70之间的相对位置关系。
识别执行车辆60和/或识别执行基础结构70使用该相对位置关系信息来计算识别目标车辆50的高精度识别水平。此外，识别执行车辆60和/或识别执行基础结构70可以通过使用该相对位置关系信息，将计算的识别水平可靠地发送到识别目标车辆50。
此外，每个车辆获取的GPS位置信息可以通知给管理服务器20，并且管理服务器20可以基于每个车辆的位置信息，创建其中记录每个车辆位置的3D地图，并发送到每个车辆和/或基础结构。
在这种情况下，识别执行车辆60和/或识别执行基础结构70可以通过使用其中测绘包括识别执行车辆60在内的各个车辆的位置信息的3D地图，可靠地知道识别执行车辆60的位置。
通过计算其车辆位置以这种方式被指定的车辆的识别水平，可以进行更精确的识别水平计算处理和识别水平通知处理。
[3-(2).通过使用车辆的参考标记的识别水平的可靠计算和通知构成例子]
接下来，说明其中识别执行车辆60和/或识别执行基础结构70通过使用识别目标车辆50的参考标记，可靠地准确地计算识别水平，并可靠地通知识别目标车辆50的构成例子。
在这种构成中，车辆ID信息嵌入到识别目标车辆50的参考标记中。在识别目标车辆50中，参考标记附着到车辆上，其中车辆ID信息记录在诸如QR码(注册商标)之类的代码信息中。
识别执行车辆60和/或识别执行基础结构70可以通过诸如相机之类的传感器捕捉识别目标车辆50的参考标记的图像，并获取识别目标车辆50的车辆ID。
在计算识别目标车辆50的识别水平之后，识别执行车辆60和/或识别执行基础结构70将计算的识别水平发送给识别目标车辆50。在该发送处理中，可以基于识别目标车辆50的车辆ID来确定发送目的地，从而能够可靠地通知计算的识别水平。
[4.关于具体的处理例子]
接下来，将说明应用本公开的处理的具体处理例子。
参照图2～5说明了以下4种处理例子。
(处理例子A)其中识别目标车辆基于来自其他汽车和基础结构的识别水平通知执行控制的处理例子
(处理例子B)其中识别执行车辆基于自身汽车执行的识别处理中的识别水平执行控制的处理例子
(处理例子C)其中识别目标车辆基于来自基础结构的识别水平通知执行控制，并且基础结构基于基础结构自己执行的识别处理中的识别水平执行控制的处理例子
(处理例子D)其中服务器基于来自车辆和基础结构的识别水平通知，计算识别目标车辆的保险费，以及此外，识别目标车辆基于来自服务器的识别水平通知执行控制的处理例子
下面将依次说明上述4个处理例子之中的(处理例子A)和(处理例子C)的具体处理例子。
[4-A.(处理例子A)关于其中识别目标车辆基于来自其他汽车和基础结构的识别水平通知执行控制的处理例子的具体例子]
首先，说明(处理例子A)，即，其中识别目标车辆基于来自其他汽车和基础结构的识别水平通知执行控制的处理例子的具体例子。
在该处理例子A中，管理服务器20向识别目标车辆50、识别执行车辆60和识别执行基础结构70发出用于车辆的检测和识别水平的计算的通知。
之后，识别执行车辆60和识别执行基础结构70按照通知信息，检测车辆并计算识别水平。
此外，识别执行车辆60和识别执行基础结构70向识别目标车辆50通知识别水平计算结果。
被通知识别水平的识别目标车辆50根据需要进行驾驶相关控制。
这是(处理例子A)的概况。
下面，将说明该(处理例子A)的具体例子。
(步骤S11)
首先，在步骤S11，管理服务器20通过使用蜂窝通信，向各个车辆通知用于车辆检测和识别水平计算的设定。
管理服务器20通知识别执行车辆60和识别执行基础结构70使用图像传感器作为要使用的传感器，并在雾大的情况下组合地使用雷达。
注意，该处理例子将被描述为其中存在一个识别目标车辆50、两个识别执行车辆，即识别执行车辆A，60A和识别执行车辆B，60B的例子。
管理服务器20向两个识别执行车辆A，60A和B，60B发送用于感测区域的指令，以便分别感测周边300m的区域
(步骤S12、S14和S16)
接下来，说明由两个识别执行车辆A，60A和B，60B执行的处理，即，
(步骤S12)识别目标车辆50的检测和识别处理，
(步骤S14)识别目标车辆50的识别水平计算处理，和
(步骤S16)对于识别目标车辆50的识别水平通知处理。
作为车辆检测处理，识别执行车辆A执行使用图像传感器(相机)的捕捉图像分析。通过使用机器学习数据对捕捉图像进行车辆检测。
此外，使用从预先执行的学习的结果获取的似然信息，计算车辆的识别水平
对于各个车辆，从管理服务器20提供了从预先执行的学习的结果获取的似然信息与识别水平之间的对应数据，即，“似然对应识别水平计算表”，并存储在存储单元中。例如，该表如下所示。
在似然信息＝0.8～1.0的情况下，识别水平＝1(识别精度高)
在似然信息＝0.6～0.8的情况下，识别水平＝2
在似然信息＝0.4～0.6的情况下，识别水平＝3
在似然信息＝0.2～0.4的情况下，识别水平＝4
在似然信息＝0.0～0.2的情况下，识别水平＝5(识别精度低)
识别计算车辆A通过使用图像传感器(相机)的捕捉图像分析，计算似然信息＝0.3，然后使用上述表格计算识别水平＝4。
预先从管理服务器20对识别执行车辆A进行设定，以便“在识别水平3或更高时对识别目标车辆50进行反馈”。
基于该设定，识别执行车辆A向识别目标车辆50执行识别水平＝4的通知。
另一方面，作为车辆的检测，从管理服务器20向识别执行车辆B，60B通知测量作为参考标记，预先附着到识别目标车辆50的红色贴纸。参考标记附着在车辆识别目标车辆50的后侧的多处，例如10处。
还从管理服务器20向识别执行车辆B，60B通知标记的尺寸，以及根据各个尺寸的检测的有无的识别水平计算模式。
作为附着到识别目标车辆50的红色贴纸的参考标记具有：
1、5和10的3种表面积，在各个表面积的标记的检测成功的情况下，设定以下识别水平。
从管理服务器20发出通知，以如下计算识别水平：
在成功检测表面积＝1的标记的情况下，识别水平为1，
在成功检测表面积＝5的标记的情况下，识别水平为2，
在成功检测表面积＝10的标记的情况下，识别水平为3。
此外，识别执行车辆B，60B被设定成在表面积＝1或5的标记的检测成功率为50％或更低的情况下，计算最终识别水平＝3。
从管理服务器20将识别执行车辆B，60B设定为在最终识别水平＝3或更低的情况下，向识别目标车辆50通知识别水平的通知。
按照这种设定，识别执行车辆B，60B进行了周边300m的感测，发现了一辆识别目标车辆50，并计算了识别水平，并且识别水平为3。由于满足通知条件，因此对于识别目标车辆50执行计算的识别水平＝3的通知。
(步骤S18)
识别目标车辆50从识别执行车辆A，60A和识别执行车辆B，60B接收两个识别水平的通知，并接收识别水平＝4和识别水平＝3的两种识别水平通知。
在接收到2个或更多的识别水平的通知的情况下，识别目标车辆50执行综合这些识别水平的算术运算，以进行最终识别水平计算。
用于综合处理的算术运算是通过其中将各个识别水平乘以与自身车辆和使用的识别执行者之间的距离对应的权重，然后相加的加权加法算术运算来执行的。
从其中记录从管理服务器20接收的车辆位置的3D地图，已获取以下事实：
识别目标车辆50与识别执行车辆A，60A之间的车辆间距离＝50m；和
识别目标车辆50与识别执行车辆B，60B之间的车辆间距离＝100m。
由于与识别执行车辆A，60A的车辆间距离是与识别执行车辆B，60B的车辆间距离的1/2，因此通过将识别执行车辆A，60A的计算的识别水平＝4设定为识别执行车辆B，60B的计算的识别水平＝3的2倍，计算最终识别水平。
作为其中设定了与距离相应的权重的最终识别水平值计算式的加权加法算术运算由以下(表达式1)表述。
最终识别水平＝4×(2/3)+3×(1/3)≈3.7
假定在(步骤S11)，管理服务器20指令识别目标车辆50在识别水平为4以下的情况下，进行用于提高识别水平的控制。
由于计算的最终识别水平＝3.7在4以下，因此识别目标车辆50进行用于提高识别水平的控制。
例如，识别目标车辆50进行车道变更，移动到道路的中央部分。此外，为了使得即使在夜间也能够容易地检测，进行控制以打开后侧车灯，从而使参考标记更易于识别。
之后，识别执行车辆A，60A和识别执行车辆B，60B再次执行识别目标车辆50的检测和识别水平计算。结果，识别执行车辆A，60A和识别执行车辆B，60B计算的识别水平均为4以上，从而判定不需要对于识别目标车辆50的识别水平通知。
[4-C.(处理例子C)关于其中识别目标车辆基于来自基础结构的识别水平通知执行控制，并且基础结构基于基础结构自己执行的识别处理中的识别水平执行控制的处理例子的具体例子]
接下来，说明处理例子(处理例子C)，即，其中识别目标车辆基于来自基础结构的识别水平通知执行控制，并且基础结构基于基础结构自己执行的识别处理中的识别水平执行控制的(处理例子C)的具体例子。
在该处理例子C中，诸如路边通信单元(RSU)之类的识别执行基础结构70执行识别目标车辆50的识别处理，计算识别水平，然后按照计算的识别水平执行识别执行基础结构70自己的控制。
此外，在计算的识别水平等于或小于预定阈值的情况下，识别执行基础结构70指令识别执行车辆60进行用于提高识别水平的控制。
这是(处理例子C)的概况。
下面，说明该(处理例子C)的具体例子。
(步骤S31)
首先，在步骤S31，管理服务器20通过使用蜂窝通信，向各个车辆通知用于车辆检测和识别水平计算的设定。
管理服务器20通知识别执行车辆60和识别执行基础结构70使用图像传感器作为要使用的传感器，并在雾大的情况下组合地使用雷达。
识别执行车辆60已被指令在进入特定区域(高速公路)时感测周边500m的区域，并且作为车辆的检测，被通知测量作为参考标记的车牌。
管理服务器20还被指令向识别执行车辆60通知识别目标车辆50的车牌号码，作为参考标记信息，并使用车牌的数字识别率来进行识别水平计算。
假定通知了如下的识别水平计算模式：
在车牌号码的所有数字都被成功识别的情况下，识别水平＝1；
在车牌号码的一半数字被成功识别的情况下，识别水平＝3；和
在车牌号码的所有数字都未能识别的情况下，识别水平＝5。
此外，假定识别水平计算结果被设定成每5秒通知给识别执行基础结构70。
管理服务器20还指令识别执行基础结构70感测周边500m的区域。
作为车辆检测处理，指令类似于上面所述来检测车牌。
(步骤S32～S36)
按照来自管理服务器20的通知，识别执行车辆60在进入高速公路时执行了周边500m的感测。当发现识别目标车辆50并且计算了识别水平时，识别水平为5(无法检测)。
按照来自管理服务器20的通知，每5秒将计算出的识别水平通知给识别执行基础结构70。
注意，尽管未在图4中图解所示的(处理例子C)的序列图中示出，不过，识别执行车辆60可以进行每5秒向识别目标车辆50通知计算的识别水平的处理。
此外，管理服务器20也可被设定成通知识别执行车辆60进行这样的通知处理。
当识别执行基础结构70也已计算了识别水平时，识别水平为5(无法检测)。
为了提高识别水平，识别执行基础结构70提高了周边基础结构的灯的亮度。
(步骤S37～S38)
此外，作为步骤S37的处理，识别执行基础结构70指令识别目标车辆50进行用于提高识别水平的控制。
例如，进行以下指令。
例如，发送控制指令，以进行以下处理：
降低行驶速度；
打开车灯，以提高识别水平；和
发送包含车辆位置信息、车辆速度信息、车辆尺寸信息、参考标记位置信息等的通信数据。
(步骤S38)
接下来，在步骤S38，识别目标车辆50按照来自识别执行基础结构70的控制指令执行控制。
具体地，例如，按照来自识别执行基础结构70的控制指令进行以下处理。
(a)降低当前行驶速度，并切换为慢速行驶。或者，进行诸如紧急停止之类的处理。
(b)打开车灯，以提高识别水平。
(c)生成包含车辆位置信息、车辆速度信息、车辆尺寸信息、参考标记位置信息等的通信数据，并向周边发送。
这些处理使识别目标车辆50的周边车辆可以实时获得目标车辆的位置信息和速度，以致能够进行更高的检测。
[5.关于车辆控制系统的构成例子]
接下来，参考图6说明设置在车辆10中的车辆控制系统的构成例子。
图6是图解说明设置在诸如汽车之类的车辆10中的车辆控制系统100的示意功能的构成例子的方框图，车辆10是配置成执行上述处理的移动设备。
注意在下文中，在区别于其他车辆的情况下，设置有车辆控制系统100的车辆被称为自身汽车或自身车辆。
车辆控制系统100包括输入单元101、数据获取单元102、通信单元103、车载设备104、输出控制单元105、输出单元106、驱动系统控制单元107、驱动系统108、车身系统控制单元109、车身系统110、存储单元111和自动驾驶控制单元112。输入单元101、数据获取单元102、通信单元103、输出控制单元105、驱动系统控制单元107、车身系统控制单元109、存储单元111和自动驾驶控制单元112经由通信网络121相互连接。通信网络121例如包括符合任何标准的总线和车载通信网络，比如控制器区域网络(CAN)、局部互连网络(LIN)、局域网(LAN)或FlexRay(注册商标)。注意，可能存在车辆控制系统100的各个单元不经由通信网络121而直接连接的情况。
注意在下文中，在车辆控制系统100的各个单元经由通信网络121通信的情况下，通信网络121的描述将被省略。例如，在输入单元101和自动驾驶控制单元112经由通信网络121通信的情况下，简单地描述为输入单元101和自动驾驶控制单元112通信。
输入单元101包括乘员用于输入各种数据、指令等的设备。例如，输入单元101包括：诸如触摸面板、按钮、麦克风、开关和控制杆之类的操作设备；可以通过除手动操作以外的方法，比如用语音或手势进行输入的操作设备；等等。此外，例如，输入单元101可以是使用红外线或其他无线电波的远程控制设备，或者与车辆控制系统100的操作对应的外部连接设备，比如移动设备或可穿戴式设备。输入单元101基于乘员输入的数据、指令等生成输入信号，并提供给车辆控制系统100的各个单元。
数据获取单元102包括获取用于车辆控制系统100的处理的数据的各种传感器等，并将获取的数据提供给车辆控制系统100的各个单元。
例如，数据获取单元102包括用于检测自身汽车的状态等的各种传感器。具体地，例如，数据获取单元102包括陀螺仪传感器、加速度传感器、惯性测量单元(IMU)、和用于检测加速器踏板操作量、制动踏板操作量、方向盘转向角、发动机转速、电动机转速、车轮转速等的传感器等。
此外，例如，数据获取单元102包括用于检测自身汽车外部的信息的各种传感器。具体地，例如，数据获取单元102包括诸如飞行时间(ToF)相机、可见光相机、立体相机、单镜头相机、(远)红外相机和其他相机之类的成像设备。此外，例如，数据获取单元102包括用于检测天气、气象等的环境传感器，和用于检测自身汽车周围的物体的周围信息检测传感器。环境传感器例如包括雨滴传感器、雾传感器、日照传感器、雪传感器等。周围信息检测传感器例如包括超声传感器、雷达、光探测和测距或激光成像探测和测距(LiDAR)、声纳等。
此外，例如，数据获取单元102包括用于检测自身汽车的当前位置的各种传感器。具体地，例如，数据获取单元102包括配置成接收来自GNSS卫星的GNSS信号的全球导航卫星系统(GNSS)接收器等。
此外，例如，数据获取单元102包括用于检测车辆的内部信息的各种传感器。具体地，例如，数据获取单元102包括配置成捕捉驾驶员的图像的成像设备、配置成检测驾驶员的生物信息的生物传感器、配置成收集车辆内部的声音的麦克风等。生物传感器例如设置在座椅表面、方向盘等上，检测坐在座椅上的乘员或握住方向盘的驾驶员的生物信息。
通信单元103与车载设备104，以及车辆外部的各种设备、服务器、基站等进行通信，以发送从车辆控制系统100的各个单元供给的数据，和将接收的数据提供给车辆控制系统100的各个单元。注意，通信单元103支持的通信协议不受特别限制，通信单元103也可以支持多种类型的通信协议。
例如，通信单元103通过无线LAN、蓝牙(注册商标)、近场通信(NFC)、无线USB(WUSB)等与车载设备104进行无线通信。此外，例如，通信单元103通过通用串行总线(USB)、高清多媒体接口(HDMI)(注册商标)、移动高清链路(MHL)等，经由连接端子(未图示)(以及电缆，如果需要的话)与车载设备104进行有线通信
此外，例如，经由基站或接入点，通信单元103与存在于外部网络(例如因特网、云网络或专属于企业经营者的网络)上的设备(例如，应用服务器或控制服务器)进行通信。此外，例如，通信单元103使用对等(P2P)技术，与位于自身汽车附近的终端(例如，行人或商店的终端、或机器类型通信(MTC)终端)进行通信。此外，例如，通信单元103进行V2X通信，比如车辆对车辆通信、车辆对基础结构通信、自身汽车与住宅之间的通信(车辆对家庭)、以及车辆对行人通信。此外，例如，通信单元103包括信标接收单元，接收从安装在道路上的无线站等发送的无线电波或电磁波，从而获取诸如当前位置、交通拥堵、交通管制和所需时间之类的信息。
车载设备104例如包括乘员拥有的移动设备或可穿戴式设备、携带或附着在自身车辆中的信息设备、搜索到达任意给定目的地的路线的导航设备等。
输出控制单元105控制各种信息向自身汽车的乘员或向车辆外部的输出。例如，输出控制单元105通过生成包括视觉信息(例如，图像数据)或听觉信息(例如，声音数据)中的至少一个的输出信号，并提供给输出单元106，控制从输出单元106的视觉信息和听觉信息的输出。具体地，例如，输出控制单元105合成由数据获取单元102的不同成像设备捕捉的图像数据，以生成俯视图图像、全景图像等，并将包括生成的图像的输出信号提供给输出单元106。此外，例如，输出控制单元105生成包括关于诸如碰撞、接触和进入危险地带之类危险的报警声或报警消息等的声音数据，并将包括生成的声音数据的输出信号提供给输出单元106。
输出单元106包括能够向自身汽车的乘员或向车辆外部输出视觉信息或听觉信息的设备。例如，输出单元106包括显示设备、仪表板、音频扬声器、耳机、诸如乘员所穿戴的眼镜式显示器之类的可穿戴式设备、投影仪和灯等。除了具有普通显示器的设备之外，设置到输出单元106的显示设备例如还可以是在驾驶员的视野内显示视觉信息的设备，比如具有抬头显示器、透射式显示器或增强现实(AR)显示功能的设备等。
驱动系统控制单元107通过生成各种控制信号并提供给驱动系统108，控制驱动系统108。此外，必要时，驱动系统控制单元107向除驱动系统108以外的各个单元提供控制信号，并且发出驱动系统108的控制状态的通知等。
驱动系统108包括与自身汽车的驱动系统相关的各种设备。例如，驱动系统108包括：诸如内燃机或驱动电动机之类用于产生驱动力的驱动力产生设备、用于将驱动力传递给车轮的驱动力传递机构、调整转向角的转向机构、产生制动力的制动设备、防抱死制动系统(ABS)、电子稳定控制(ESC)和电动助力转向设备等。
车身系统控制单元109通过生成各种控制信号并提供给车身系统110，控制车身系统110。此外，必要时，车身系统控制单元109向除车身系统110以外的各个单元提供控制信号，并且发出车身系统110的控制状态的通知等。
车身系统110包括安装在车身上的与各种车身系统设备。例如，车身系统110包括无钥匙进入系统、智能钥匙系统、电动车窗设备、电动座椅、方向盘、空调器、各种车灯(例如前照灯、尾灯、制动灯、转向指示灯和雾灯)等。
存储单元111例如包括诸如只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)和硬盘驱动器(HDD)之类的磁存储设备、半导体存储设备、光存储设备、以及磁-光存储设备等。存储单元111存储由车辆控制系统100的各个单元使用的各种程序和数据等。例如，存储单元111存储地图数据，比如诸如动态地图之类的三维高精度地图、与高精度地图相比精度较低但覆盖更大区域的全局地图、以及包含自身汽车的周边的信息的局部地图。
自动驾驶控制单元112进行与诸如自主行驶或驾驶辅助之类的自动驾驶相关的控制。具体地，例如，自动驾驶控制单元112进行旨在实现包括自身汽车的防撞或冲击减轻、基于车辆间距离的跟随行驶、车辆定速行驶、自身汽车的碰撞报警、以及自身汽车的车道偏离报警等的高级驾驶员辅助系统(ADAS)的功能的协同控制。此外，例如，自动驾驶控制单元112进行旨在不依赖于驾驶员的操作地自主行驶的自动驾驶等的协同控制。自动驾驶控制单元112包括检测单元131、自我位置估计单元132、状况分析单元133、规划单元134和操作控制单元135。
检测单元131检测为控制自动驾驶所需的各种信息。检测单元131包括车外信息检测单元141、车内信息检测单元142和车辆状态检测单元143。
车外信息检测单元141基于来自车辆控制系统100的各个单元的数据或信号，进行关于自身汽车外部的信息的检测处理。例如，车外信息检测单元141进行关于自身汽车周围的物体的检测处理、识别处理和追踪处理，以及关于到所述物体的距离的检测处理。要检测的物体例如包括车辆、人、障碍物、建筑物、道路、交通信号灯、交通标志、道路标记等。此外，例如，车外信息检测单元141进行关于自身汽车的周边环境的检测处理。要检测的周边环境例如包括天气、温度、湿度、亮度、路面状况等。车外信息检测单元141将指示检测处理的结果的数据提供给自我位置估计单元132、状况分析单元133的地图分析单元151、交通规则识别单元152和状况识别单元153、操作控制单元135的紧急避险单元171等。
车内信息检测单元142基于来自车辆控制系统100的各个单元的数据或信号，进行关于车辆的内部信息的检测处理。例如，车内信息检测单元142进行驾驶员认证处理和识别处理、驾驶员状态检测处理、乘员检测处理、关于车辆内部环境的检测处理等。要检测的驾驶员的状态例如包括身体状况、觉醒度、专注度、疲劳度、视线方向等。要检测的车辆内部环境例如包括温度、湿度、亮度、气味等。车内信息检测单元142将指示检测处理的结果的数据提供给状况分析单元133的状况识别单元153、操作控制单元135的紧急避险单元171等。
车辆状态检测单元143基于来自车辆控制系统100的各个单元的数据或信号，进行关于自身汽车的状态的检测处理。要检测的自身汽车的状态例如包括速度、加速度、转向角、异常的有/无及内容、驾驶操作的状态、电动座椅的位置和倾斜、门锁的状态、其他车载设备的状态等。车辆状态检测单元143将指示检测处理的结果的数据提供给状况分析单元133的状况识别单元153、操作控制单元135的紧急避险单元171等。
自我位置估计单元132基于来自车辆控制系统100的各个单元，比如车外信息检测单元141和状况分析单元133的状况识别单元153的数据或信号，进行例如关于自身汽车的位置和姿态的估计处理。此外，必要时，自我位置估计单元132生成用于自我位置估计的局部地图(下面称为自我位置估计地图)。自我位置估计地图例如是使用诸如同时定位与地图构建(SLAM)之类技术的高精度地图。自我位置估计单元132将指示估计处理的结果的数据提供给状况分析单元133的地图分析单元151、交通规则识别单元152和状况识别单元153等。此外，自我位置估计单元132使存储单元111存储自我位置估计地图。
状况分析单元133进行关于自身汽车和周边的状况的分析处理。状况分析单元133包括地图分析单元151、交通规则识别单元152、状况识别单元153和状况预测单元154。
在必要时，使用来自车辆控制系统100的各个单元，比如自我位置估计单元132和车外信息检测单元141的数据或信号的时候，地图分析单元151进行关于存储在存储单元111中的各种地图的分析处理，并构建包含为自动驾驶的处理所需要的信息的地图。地图分析单元151将构建的地图提供给交通规则识别单元152、状况识别单元153、状况预测单元154、以及规划单元134的路线规划单元161、动作规划单元162和操作规划单元163等。
交通规则识别单元152基于来自车辆控制系统100的各个单元，比如自我位置估计单元132、车外信息检测单元141和地图分析单元151的数据或信号，进行关于自身汽车周围的交通规则的识别处理。通过该识别处理，例如，识别自身汽车周围的交通信号灯的位置和状态、自身汽车周围的交通管制的内容、可以行驶的车道等。交通规则识别单元152将指示识别处理的结果的数据提供给状况预测单元154等。
状况识别单元153基于来自车辆控制系统100的各个单元，比如自我位置估计单元132、车外信息检测单元141、车内信息检测单元142、车辆状态检测单元143和地图分析单元151的数据或信号，进行与自身汽车相关的状况识别处理。例如，状况识别单元153进行关于自身汽车的状况、自身汽车周围的状况、自身汽车的驾驶员的状况等的识别处理。此外，必要时，状况识别单元153生成用于识别自身汽车周围的状况的局部地图(下面称为状况识别地图)。状况识别地图例如是占据栅格地图。
要识别的自身汽车的状况例如包括自身汽车的位置、姿态和运动(例如，速度、加速度、移动方向等)、异常的有/无及内容等。要识别的自身汽车周围的状况例如包括周边的静止物体的类型和位置、周边的移动体的类型、位置和运动(例如，速度、加速度、移动方向等)、周边道路的构成和路面的状况、周边的天气、温度、湿度和亮度等。要识别的驾驶员的状态例如包括身体状况、觉醒度、专注度、疲劳度、视线的运动、驾驶操作等。
状况识别单元153将指示识别处理的结果的数据(必要时，包括状况识别地图)提供给自我位置估计单元132、状况预测单元154等。此外，状况识别单元153使存储单元111存储状况识别地图。
状况预测单元154基于来自车辆控制系统100的各个单元，比如地图分析单元151、交通规则识别单元152和状况识别单元153的数据或信号，进行关于与自身汽车相关的状况的预测处理。例如，状况预测单元154进行关于自身汽车的状况、自身汽车周围的状况、驾驶员的状况等的预测处理。
要预测的自身汽车的状况例如包括自身汽车的行为、异常的发生、行驶距离等。要预测的自身汽车周围的状况例如包括自身汽车周围的移动体的行为、信号状态的变化、诸如天气之类的环境的变化等。要预测的驾驶员的状况例如包括驾驶员的行为、身体状况等。
状况预测单元154将指示预测处理的结果的数据，连同来自交通规则识别单元152和状况识别单元153的数据一起提供给规划单元134的路线规划单元161、动作规划单元162和操作规划单元163等。
路线规划单元161基于来自车辆控制系统100的各个单元，比如地图分析单元151和状况预测单元154的数据或信号，规划到目的地的路线。例如，路线规划单元161基于全局地图，设定从当前位置到指定目的地的路线。此外，例如，路线规划单元161基于诸如交通拥堵、事故、交通管制和施工之类的状况、驾驶员的身体状况等，酌情变更路线。路线规划单元161将指示规划的路线的数据提供给动作规划单元162等。
动作规划单元162基于来自车辆控制系统100的各个单元，比如地图分析单元151和状况预测单元154的数据或信号，规划用于在规划时间内在路线规划单元161规划的路线上安全行驶的自身汽车的动作。例如，动作规划单元162规划起动、停止、行驶方向(例如，前进、后退、左转、右转、方向变更等)、行驶车道、行驶速度、超车等。动作规划单元162将指示规划的自身汽车的动作的数据提供给操作规划单元163等。
操作规划单元163基于来自车辆控制系统100的各个单元，比如地图分析单元151和状况预测单元154的数据或信号，规划用于实现由动作规划单元162规划的动作的自身汽车的操作。例如，操作规划单元163规划加速、减速、行驶轨迹等。操作计划单元163将指示规划的自身汽车的操作的数据提供给操作控制单元135的加速/减速控制单元172和方向控制单元173等。
操作控制单元135控制自身汽车的操作。操作控制单元135包括紧急避险单元171、加速/减速控制单元172和方向控制单元173。
紧急避险单元171基于车外信息检测单元141、车内信息检测单元142和车辆状态检测单元143的检测结果，进行关于诸如碰撞、接触、进入危险地带、驾驶员异常、以及车辆异常之类的紧急情况的检测处理。在检测到紧急情况的发生的情况下，紧急避险单元171规划自身汽车的操作以避免紧急情况，比如急停或急转弯。紧急避险单元171将指示规划的自身汽车的操作的数据提供给加速/减速控制单元172、方向控制单元173等。
加速/减速控制单元172进行用于实现由操作规划单元163或紧急避险单元171规划的自身汽车的操作的加速/减速控制。例如，加速/减速控制单元172计算用于实现规划的加速和减速或急停的驱动力产生设备或制动设备的控制目标值，并且将指示计算的控制目标值的控制命令提供给驱动系统控制单元107。
方向控制单元173进行用于实现由操作规划单元163或紧急避险单元171规划的自身汽车的操作的方向控制。例如，方向控制单元173计算用于实现由操作规划单元163或紧急避险单元171规划的行驶轨迹或急转弯的转向机构的控制目标值，并将指示计算的控制目标值的控制命令提供给驱动系统控制单元107。
[6.关于信息处理装置的构成例子]
图6图解说明车辆控制系统100的构成，车辆控制系统100是能够安装在配置成执行上述处理的车辆中的移动体控制系统的例子。不过，可以采用其中通过将各种传感器的检测信息输入诸如PC之类的信息处理装置中，进行按照上述实施例的处理的构成。
接下来，参考图7说明这种情况下的信息处理装置的具体硬件构成例子。
图7是图解说明诸如通用PC之类的信息处理装置的硬件构成例子的示图。
中央处理器(CPU)301起按照存储在只读存储器(ROM)302或存储单元308中的程序，执行各种处理的数据处理单元的作用。例如，执行根据在上述实施例中说明的序列的处理。随机存取存储器(RAM)303存储由CPU 301执行的程序和数据。这些CPU 301、ROM 302和RAM303由总线304相互连接。
CPU 301经由总线304连接到输入/输出接口305。输入/输出接口305与输入单元306和输出单元307连接，输入单元306包括各种开关、键盘、触摸面板、鼠标、麦克风、诸如传感器、相机和GPS之类的状况数据获取单元等，输出单元307包括显示器、扬声器等。
注意，来自传感器321的输入信息也被输入到输入单元306。
此外，输出单元307还输出对于移动设备的驱动单元322的驱动信息。
CPU 301输入从输入单元306输入的命令、状态数据等，执行各种处理，并将处理结果输出给例如输出单元307。
连接到输入/输出接口305的存储单元308例如包括硬盘等，存储由CPU 301执行的程序以及各种数据。通信单元309起经由诸如因特网或局域网之类网络的数据通信的发送/接收单元的作用，并与外部设备通信。
连接到输入/输出接口305的驱动器310驱动可拆卸介质311，比如磁盘、光盘、磁光盘、或诸如存储卡之类的半导体存储器，并执行数据记录和读取。
[7.本公开的构成的总结]
参考具体实施例，详细说明了本公开的实施例。然而，在不脱离本公开的范围的情况下，显然本领域的技术人员可以产生实施例的各种修改和替换。换句话说，本发明是以例证的形式公开的，不应被解释为限制性的。为了确定本公开的范围，应当参考权利要求书。
注意，在本说明书中公开的技术可以具有以下构成。
(1)一种信息处理装置，包括：
通信单元，所述通信单元被配置成接收自身车辆的识别水平，所述识别水平是由其他车辆或基础结构设施计算的；和
控制单元，所述控制单元被配置成按照接收的识别水平，执行用于提高自身车辆的识别水平的控制。
(2)按照(1)所述的信息处理装置，其中
作为用于提高自身车辆的识别水平的控制，所述控制单元执行处理(a)～(c)之中的至少任何一个处理，所述处理(a)～(c)为
(a)降低行驶速度或停止的处理,
(b)打开车灯的处理,和
(c)变更源自自身车辆的发送信息的处理。
(3)按照(1)或(2)所述的信息处理装置，其中
作为变更源自自身车辆的发送信息的处理，所述控制单元执行向发送信息添加车辆位置信息、车辆速度信息、车辆尺寸信息或参考标记位置信息之中的至少任何一个信息的处理。
(4)按照(1)～(3)任意之一所述的信息处理装置，其中
经由所述通信单元接收的识别水平是量化的识别水平值，并且
所述控制单元比较量化的识别水平值和预定阈值，并在量化的识别水平值等于或小于预定阈值的情况下，执行用于提高自身车辆的识别水平的控制。
(5)按照(1)～(4)任意之一所述的信息处理装置，其中
作为用于提高自身车辆的识别水平的控制，所述控制单元执行根据从管理服务器接收的控制模式的控制。
(6)按照(1)～(5)任意之一所述的信息处理装置，其中
所述其他车辆或基础结构设施被配置成执行使用传感器的车辆检测处理，基于传感器检测信息执行识别水平的计算处理，并发送计算结果，并且
所述控制单元按照从所述其他车辆或基础结构设施接收的识别水平，执行用于提高自身车辆的识别水平的控制。
(7)按照(1)～(6)任意之一所述的信息处理装置，其中
所述其他车辆或基础结构设施被配置成基于作为指示传感器检测信息的确定性的指标值的似然信息，执行识别水平的计算处理，并发送计算结果，并且
所述控制单元按照从所述其他车辆或基础结构设施接收的并且基于似然信息的识别水平，执行用于提高自身车辆的识别水平的控制。
(8)按照(1)～(7)任意之一所述的信息处理装置，其中
所述其他车辆或基础结构设施被配置成基于附着到识别目标车辆的参考点的检测率，执行识别水平的计算处理，并发送计算结果，并且
所述控制单元按照从所述其他车辆或基础结构设施接收的并且基于参考点检测率的识别水平，执行用于提高自身车辆的识别水平的控制。
(9)按照(1)～(8)任意之一所述的信息处理装置，其中
所述其他车辆或基础结构设施被配置成基于从识别目标车辆观测的特征量，执行识别水平的计算处理，并发送计算结果，并且
所述控制单元按照从所述其他车辆或基础结构设施接收的并且基于特征量的识别水平，执行用于提高自身车辆的识别水平的控制。
(10)一种信息处理装置，包括：
控制单元，所述控制单元被配置成计算识别目标车辆的识别水平，并且
按照计算的识别水平，执行用于提高识别水平的控制。
(11)按照(10)所述的信息处理装置，其中
作为用于提高识别水平的控制，所述控制单元执行以下中的至少任何一个：
变更要应用于识别处理的传感器；或变更要应用于识别处理的参数。
(12)按照(10)或(11)所述的信息处理装置，其中
所述信息处理装置是配置在车辆或道路设施基础结构中的装置。
(13)一种信息处理系统，包括：识别目标车辆；和识别执行车辆，其中
所述识别执行车辆执行所述识别目标车辆的识别处理，计算根据识别结果的识别水平，并将计算的识别水平发送到所述识别目标车辆，并且
所述识别目标车辆按照从所述识别执行车辆接收的识别水平，执行用于提高自身车辆的识别水平的控制。
(14)按照(13)所述的信息处理系统，其中
在所述信息处理系统中，进一步地，
基础结构设施执行所述识别目标车辆的识别处理，计算根据识别结果的识别水平，并将计算的识别水平发送到所述识别目标车辆，并且
所述识别目标车辆按照从所述基础结构设施接收的识别水平，执行用于提高自身车辆的识别水平的控制。
(15)按照(13)或(14)所述的信息处理系统，其中
作为用于提高自身车辆的识别水平的控制，所述识别目标车辆执行处理(a)～(c)之中的至少任何一个处理，所述处理(a)～(c)为
(a)降低行驶速度或停止的处理,
(b)打开车灯的处理,和
(c)变更源自自身车辆的发送信息的处理。
(16)按照(13)～(15)任意之一所述的信息处理系统，其中
所述识别执行车辆按照计算的识别水平，执行用于提高识别水平的控制。
(17)按照(13)～(16)任意之一所述的信息处理系统，其中所述识别目标车辆和所述识别执行车辆执行根据来自管理服务器的通知信息的处理。
(18)按照(17)所述的信息处理系统，其中
所述管理服务器基于所述识别目标车辆的识别水平，执行所述识别目标车辆的保险费计算。
(19)按照(14)所述的信息处理系统，其中
所述基础结构设施按照计算的识别水平，执行用于提高识别水平的控制。
(20)一种在信息处理装置中执行的信息处理方法，所述信息处理方法包括：
通过通信单元接收自身车辆的识别水平，所述识别水平是由其他车辆或基础结构设施计算的；和
通过控制单元按照接收的识别水平，执行用于提高自身车辆的识别水平的控制。
在本说明书中说明的一系列处理可以用硬件、软件或硬件和软件的组合构成来执行。在用软件执行处理的情况下，记录处理序列的程序可以安装到并入专用硬件中的计算机的存储器中，并在该计算机中执行，或者程序可以安装在能够执行各种的处理的通用计算机中，并在该通用计算机中执行。例如，程序可以预先记录在记录介质上。程序可以从记录介质安装到计算机，或者可以经由诸如局域网(LAN)或因特网之类的网络接收，并安装在诸如内置硬盘之类的记录介质上。
注意，在本说明书中说明的各种处理不仅可以按照说明时序地执行，而且可以根据执行处理的设备的处理能力或者根据必要性，并行地或者单独地执行。此外，本说明书中的系统是多个设备的逻辑集合构成，并不限于其中各种构成的设备位于同一壳体内的系统。
工业适用性
如上所述，按照本公开的实施例的构成，实现了从其他车辆和/或基础结构设施接收自身车辆的识别水平，并进行控制以提高识别水平的装置和方法。
具体地，例如，接收由其他车辆或基础结构设施计算的自身车辆的识别水平，并按照接收的识别水平执行用于提高自身车辆的识别水平的控制。作为用于提高自身车辆的识别水平的控制，执行(a)降低行驶速度或停止的处理；(b)打开车灯的处理；和(c)变更源自自身车辆的发送信息的处理之中的任意处理。作为变更发送信息的处理，执行向发送信息添加车辆位置信息、车辆速度信息、车辆尺寸信息或参考标记位置信息的处理。
通过这种构成，实现了从其他车辆和/或基础结构设施接收自身车辆的识别水平，并进行控制以提高识别水平的装置和方法。
附图标记列表
1 信息处理系统
10 车辆
20 管理服务器
50 识别目标车辆
60 识别执行车辆
70 识别执行基础结构
100 车辆控制系统
101 输入单元
102 数据获取单元
103 通信单元
104 车载设备
105 输出控制单元
106 输出单元
107 驱动系统控制单元
108 驱动系统
109 车身系统控制单元
110 车身系统
111 存储单元
112 自动驾驶控制单元
121 通信网络
131 检测单元
132 自我位置估计单元
133 状况分析单元
134 规划单元
135 操作控制单元
141 车外信息检测单元
142 车内信息检测单元
143 车辆状态检测单元
151 地图分析单元
152 交通规则识别单元
153 状况识别单元
154 状况预测单元
161 路线规划单元
162 动作规划单元
163 操作规划单元
171 紧急避险单元
172 加速/减速控制单元
173 方向控制单元
301 CPU
302 ROM
303 RAM
304 总线
305 输入/输出接口
306 输入单元
307 输出单元
308 存储单元
309 通信单元
310 驱动器
311 可拆卸介质
321 传感器
322 驱动单元。

Claims (20)

1.一种信息处理装置，包括：
通信单元，所述通信单元被配置成接收自身车辆的识别水平，所述识别水平是由其他车辆或基础结构设施计算的；和
控制单元，所述控制单元被配置成按照接收的识别水平，执行用于提高自身车辆的识别水平的控制。
2.按照权利要求1所述的信息处理装置，其中
作为用于提高自身车辆的识别水平的控制，所述控制单元执行处理(a)～(c)之中的至少任何一个处理，所述处理(a)～(c)为
(a)降低行驶速度或停止的处理,
(b)打开车灯的处理，和
(c)变更源自自身车辆的发送信息的处理。
3.按照权利要求1所述的信息处理装置，其中
作为变更源自自身车辆的发送信息的处理，所述控制单元执行向发送信息添加车辆位置信息、车辆速度信息、车辆尺寸信息或参考标记位置信息之中的至少任何一个信息的处理。
4.按照权利要求1所述的信息处理装置，其中
经由所述通信单元接收的识别水平是量化的识别水平值，并且
所述控制单元比较量化的识别水平值和预定阈值，并在量化的识别水平值等于或小于预定阈值的情况下，执行用于提高自身车辆的识别水平的控制。
5.按照权利要求1所述的信息处理装置，其中
作为用于提高自身车辆的识别水平的控制，所述控制单元执行根据从管理服务器接收的控制模式的控制。
6.按照权利要求1所述的信息处理装置，其中
所述其他车辆或基础结构设施被配置成执行使用传感器的车辆检测处理，基于传感器检测信息执行识别水平的计算处理，并发送计算结果，并且
所述控制单元按照从所述其他车辆或基础结构设施接收的识别水平，执行用于提高自身车辆的识别水平的控制。
7.按照权利要求1所述的信息处理装置，其中
所述其他车辆或基础结构设施被配置成基于作为指示传感器检测信息的确定性的指标值的似然信息，执行识别水平的计算处理，并发送计算结果，并且
所述控制单元按照从所述其他车辆或基础结构设施接收的并且基于似然信息的识别水平，执行用于提高自身车辆的识别水平的控制。
8.按照权利要求1所述的信息处理装置，其中
所述其他车辆或基础结构设施被配置成基于附着到识别目标车辆的参考点的检测率，执行识别水平的计算处理，并发送计算结果，并且
所述控制单元按照从所述其他车辆或基础结构设施接收的并且基于参考点检测率的识别水平，执行用于提高自身车辆的识别水平的控制。
9.按照权利要求1所述的信息处理装置，其中
所述其他车辆或基础结构设施被配置成基于从识别目标车辆观测的特征量，执行识别水平的计算处理，并发送计算结果，并且
所述控制单元按照从所述其他车辆或基础结构设施接收的并且基于特征量的识别水平，执行用于提高自身车辆的识别水平的控制。
10.一种信息处理装置，包括：
控制单元，所述控制单元被配置成计算识别目标车辆的识别水平，并且
按照计算的识别水平，执行用于提高识别水平的控制。
11.按照权利要求10所述的信息处理装置，其中
作为用于提高识别水平的控制，所述控制单元执行以下中的至少任何一个：
变更要应用于识别处理的传感器；或变更要应用于识别处理的参数。
12.按照权利要求10所述的信息处理装置，其中
所述信息处理装置包括配置在车辆或道路设施基础结构中的装置。
13.一种信息处理系统，包括：识别目标车辆；和识别执行车辆，其中
所述识别执行车辆执行所述识别目标车辆的识别处理，计算根据识别结果的识别水平，并将计算的识别水平发送到所述识别目标车辆，并且
所述识别目标车辆按照从所述识别执行车辆接收的识别水平，执行用于提高自身车辆的识别水平的控制。
14.按照权利要求13所述的信息处理系统，其中
在所述信息处理系统中，进一步地，
基础结构设施执行所述识别目标车辆的识别处理，计算根据识别结果的识别水平，并将计算的识别水平发送到所述识别目标车辆，并且
所述识别目标车辆按照从所述基础结构设施接收的识别水平，执行用于提高自身车辆的识别水平的控制。
15.按照权利要求13所述的信息处理系统，其中
作为用于提高自身车辆的识别水平的控制，所述识别目标车辆执行处理(a)～(c)之中的至少任何一个处理，所述处理(a)～(c)为
(a)降低行驶速度或停止的处理,
(b)打开车灯的处理，和
(c)变更源自自身车辆的发送信息的处理。
16.按照权利要求13所述的信息处理系统，其中
所述识别执行车辆按照计算的识别水平，执行用于提高识别水平的控制。
17.按照权利要求13所述的信息处理系统，其中所述识别目标车辆和所述识别执行车辆执行根据来自管理服务器的通知信息的处理。
18.按照权利要求17所述的信息处理系统，其中
所述管理服务器基于所述识别目标车辆的识别水平，执行所述识别目标车辆的保险费计算。
19.按照权利要求14所述的信息处理系统，其中
所述基础结构设施按照计算的识别水平，执行用于提高识别水平的控制。
20.一种在信息处理装置中执行的信息处理方法，所述信息处理方法包括：
通过通信单元接收自身车辆的识别水平，所述识别水平是由其他车辆或基础结构设施计算的；和
通过控制单元按照接收的识别水平，执行用于提高自身车辆的识别水平的控制。
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