CN114690163A - 车辆用识别装置、车辆控制系统、车辆用识别方法及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种能够抑制因污垢对激光雷达的附着而使车辆的自动控制的性能下降的情况的车辆用识别装置、车辆控制系统、车辆用识别方法及存储介质。车辆用识别装置具备：取得部，其取得与车载激光雷达装置的污垢程度相关的参数的值，所述车载激光雷达装置使用光或接近光的电磁波来探测物体；以及判定部，其在所述参数的值在第一期间里持续超过阈值且包含所述第一期间的一部分或全部的第二期间中的所述参数的值的变化量为基准范围内的情况下，将所述车载激光雷达装置的状态判定为异常状态。

Description

车辆用识别装置、车辆控制系统、车辆用识别方法及存储介质
技术领域
本发明涉及车辆用识别装置、车辆控制系统、车辆用识别方法及存储介质。
背景技术
近年来，对自动地控制车辆的技术的研究不断进展。在车辆的自动控制中，使用安装于车辆的激光雷达(LIDAR：Light Detection and Ranging)来检测从车辆到车辆周边的物体的距离。激光雷达照射光(或者接近光的波长的电磁波)，并测定其散射光，基于从发光到受光为止的时间来计测到对象的距离。因此，当污垢附着于光的照射部、散射光的受光部时，计测性能可能下降。在日本特开2019-104364号(以下称为专利文献1)中记载有如下内容：通过检测出污垢附着于相机、激光雷达的信号来对清洗机构进行自动控制。
发明内容
然而，专利文献1没有公开检测附着于激光雷达的污垢的具体的方法，因此，以往有时难以抑制因污垢对激光雷达的附着而使车辆的自动控制的性能下降的情况。
本发明的方案是考虑这样的情况而完成的，其目的之一在于，提供一种能够抑制因污垢对激光雷达的附着而使车辆的自动控制的性能下降的情况的车辆用识别装置、车辆控制系统、车辆用识别方法及存储介质。
为了解决上述问题而实现上述目的，本发明采用了以下的方案。
(1)：本发明的一方案的车辆用识别装置具备：取得部，其取得与车载激光雷达装置的污垢程度相关的参数的值，所述车载激光雷达装置使用光或接近光的电磁波来探测物体；以及判定部，其在所述参数的值在第一期间里持续超过阈值且包含所述第一期间的一部分或全部的第二期间中的所述参数的值的变化量为基准范围内的情况下，将所述车载激光雷达装置的状态判定为异常状态。
(2)：在上述(1)的方案的基础上，也可以是，所述判定部在搭载所述车载激光雷达装置的车辆的行驶速度超过了第一速度之后，在所述车辆的行驶速度为第二速度以上的期间超过了第三期间的情况下进行所述判定，所述第二速度是比所述第一速度低的速度。
(3)：在上述(1)或(2)的方案的基础上，也可以是，所述取得部按照对所述车载激光雷达装置的探测范围进行分割而得到的多个区段中的每个区段来取得所述参数的值，所述判定部基于按照多个所述区段中的每个区段设定的所述阈值，按照每个所述区段进行所述判定。
(4)：在上述(3)的方案的基础上，也可以是，多个所述区段中的探测搭载所述车载激光雷达装置的车辆的前方正面方向的区段的所述阈值设定为比其他区段的所述阈值低的值。
(5)：本发明的一方案的车辆用识别装置具备：取得部，其按照对车载激光雷达装置的探测范围进行分割而得到的多个区段中的每个区段来取得与所述车载激光雷达装置的污垢程度相关的参数的值，所述车载激光雷达装置使用光或接近光的电磁波来探测物体；以及判定部，其在多个所述区段中的两个以上的区段中所述参数的值为阈值以上的期间超过第一期间的情况下，将所述车载激光雷达装置的状态判定为异常状态。
(6)：在上述(5)的方案的基础上，也可以是，所述判定部在搭载所述车载激光雷达装置的车辆的行驶速度超过了第一速度的情况下进行所述判定。
(7)：本发明的一方案的车辆控制系统具备：上述(1)至(6)中的任一方案的车辆用识别装置；以及车辆控制装置，其对搭载所述车载激光雷达装置的车辆的自动驾驶进行控制，其中，所述车辆控制装置在所述车辆用识别装置将所述车载激光雷达装置的状态判定为异常状态的情况下，将所述车辆的驾驶模式变更为向驾驶员分配更为重度的任务的驾驶模式。
(8)：在本发明的一方案的车辆用识别方法中，计算机进行如下处理：取得与车载激光雷达装置的污垢程度相关的参数的值，所述车载激光雷达装置使用光或接近光的电磁波来探测物体；以及在所述参数的值在第一期间里持续超过阈值且包含所述第一期间的一部分或全部的第二期间中的所述参数的值的变化量为基准范围内的情况下，将所述车载激光雷达装置的状态判定为异常状态。
(9)：在本发明的一方案的车辆用识别方法中，计算机进行如下处理：按照对车载激光雷达装置的探测范围进行分割而得到的多个区段中的每个区段来取得与所述车载激光雷达装置的污垢程度相关的参数的值，所述车载激光雷达装置使用光或接近光的电磁波来探测物体；以及在多个所述区段中的两个以上的区段中所述参数的值为阈值以上的期间超过第一期间的情况下，将所述车载激光雷达装置的状态判定为异常状态。
(10)：本发明的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：取得与车载激光雷达装置的污垢程度相关的参数的值，所述车载激光雷达装置使用光或接近光的电磁波来探测物体；以及在所述参数的值在第一期间里持续超过阈值且包含所述第一期间的一部分或全部的第二期间中的所述参数的值的变化量为基准范围内的情况下，将所述车载激光雷达装置的状态判定为异常状态。
(11)：本发明的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：按照对车载激光雷达装置的探测范围进行分割而得到的多个区段中的每个区段来取得与所述车载激光雷达装置的污垢程度相关的参数的值，所述车载激光雷达装置使用光或接近光的电磁波来探测物体；以及在多个所述区段中的两个以上的区段中所述参数的值为阈值以上的期间超过第一期间的情况下，将所述车载激光雷达装置的状态判定为异常状态。
根据上述(1)～(11)的方案，取得与车载激光雷达装置的污垢程度相关的参数的值，所述车载激光雷达装置使用光或接近光的电磁波来探测物体，在所述参数的值在第一期间里持续超过阈值且包含所述第一期间的一部分或全部的第二期间中的所述参数的值的变化量为基准范围内的情况下，将所述车载激光雷达装置的状态判定为异常状态，或者，按照对所述车载激光雷达装置的探测范围进行分割而得到的多个区段中的每个区段来取得所述参数的值，在多个所述区段中的两个以上的区段中所述参数的值为阈值以上的期间超过第一期间的情况下，将所述车载激光雷达装置的状态判定为异常状态，由此能够抑制因污垢对激光雷达的附着而使车辆的自动控制的性能下降的情况。
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是表示驾驶模式、本车辆的控制状态及任务的对应关系的一例的图。
图4是表示在实施方式的车辆系统中搭载于本车辆的激光雷达的探测范围的一例的图。
图5是表示在实施方式的车辆系统中搭载于本车辆的激光雷达的探测范围的一例的图。
图6是表示通过实施方式的第一判定方法进行的污垢判定处理的流程的一例的流程图。
图7是表示通过实施方式的第三判定方法进行的污垢判定处理的流程的一例的流程图。
图8是表示通过实施方式的第五判定方法进行的污垢判定处理的流程的一例的流程图。
图9是表示通过实施方式的第八判定方法进行的污垢判定处理的流程的一例的流程图。
图10是表示实施方式的第三判定方法至第十判定方法的概要的图。
具体实施方式
以下，参照附图对本发明的车辆用识别装置、车辆控制系统、车辆用识别方法及存储介质的实施方式进行说明。
[整体结构]
图1是利用了实施方式的车辆控制装置的车辆系统1的结构图。搭载有车辆系统1的车辆例如为二轮、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是“车辆控制系统”的一例。
车辆系统1例如具备相机10、雷达装置12、激光雷达(Light Detection andRanging)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、驾驶员监视相机70、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、以及转向装置220。这些装置、设备通过CAN(Controller Area Network)通信线等多路通信线、串行通信线、无线通信网等相互连接。图1所示的结构只不过是一例，可以省略结构的一部分，也可以进一步追加其他的结构。
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被安装在搭载有车辆系统1的车辆(以下称为本车辆M)的任意部位。在拍摄前方的情况下，相机10被安装在前风窗玻璃上部、车室内后视镜背面等。相机10例如周期性地反复拍摄本车辆M的周边。相机10也可以是立体摄影机。
雷达装置12向本车辆M的周边放射毫米波等电波，并检测由物体反射后的电波(反射波)来至少检测物体的位置(距离及方位)。雷达装置12被安装在本车辆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。
激光雷达14例如具备激光雷达14FL、14FR、14RR、14RL及14RC。以下，在没有特别区分的情况下，仅统称为激光雷达14进行说明。激光雷达14向本车辆的周边照射光(或者接近光的波长的电磁波)来测定散射光。例如，激光雷达14照射红外光。激光雷达14基于从发光到受光为止的时间，来检测到对象的距离。照射的光例如是脉冲状的激光。激光雷达14被安装在本车辆的任意部位。在本实施方式中，激光雷达14FL设置在本车辆的前部左侧(例如前保险杠的左侧)，激光雷达14FR设置在本车辆的前部右侧(例如前保险杠的右侧)，激光雷达14RC设置在本车辆的后部中央(例如后保险杠的中央)，激光雷达14RL设置在本车辆的后部左侧(例如后保险杠的左侧)，激光雷达14RR设置在本车辆的后部右侧(例如后保险杠的右侧)。激光雷达14是“车载激光雷达装置”的一例。
本实施方式中的激光雷达14除了上述的基本的功能(以下称为“激光雷达功能”。)之外，还可以具有探测附着于发光部或受光部的污垢(以下称为“激光雷达污垢”。)的功能和探测杂波的产生主要原因(以下称为“杂波主要原因”。)的功能。为了实现这些功能，本实施方式中的激光雷达14具备污垢探测部15A和杂波探测部15B。污垢探测部15A及杂波探测部15B均基于通过激光雷达功能进行探测的探测结果(光的反射点及反射强度)来探测激光雷达污垢及杂波主要原因的产生。
这里，杂波是指，从激光雷达14、雷达装置12等探测装置辐射的电磁波(包括光)被雨、雪、雾、水飞沫等空间散射物反射而产生的电磁波。杂波在激光雷达14、雷达装置12等探测装置中成为产生噪声的主要原因。杂波主要原因及激光雷达污垢在通过IDAR功能作为反射点来探测这一点上都是同样的，但能够通过探测距离不同这一点进行分类。由于激光雷达污垢是附着于激光雷达14的物体，因此例如能够被分类为在从激光雷达14起至0.3m的范围内检测的反射点。另一方面，由于杂波主要原因是由激光雷达14的周边的环境引起的，因此例如能够被分类为在从激光雷达14起至5m的范围内检测的反射点。
污垢探测部15A及杂波探测部15B例如通过CPU(Central Processing Unit)等硬件处理器执行程序(软件)来实现。污垢探测部15A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，还可以通过软件与硬件的协同配合来实现。程序可以预先保存在激光雷达14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)中，还可以保存在DVD、CD-ROM等能够装卸的存储介质中，并通过将存储介质(非暂时性的存储介质)装配于驱动装置而安装于激光雷达14的HDD、闪存器。
具体而言，污垢探测部15A基于通过激光雷达功能进行探测的探测结果和反射强度，来计算表示激光雷达污垢的程度的指标值(以下称为“污垢值”。)。污垢值只要是表示激光雷达污垢的程度的值即可，可以为任何值，也可以通过任何方法来计算。污垢值是“参数”的一例。在本实施方式中，污垢值可以取0％～100％的范围的值。例如，污垢探测部15A基于激光雷达14FL附近的反射点的数量、到反射点的距离、以及反射强度，来计算污垢值。污垢探测部15A按照将激光雷达14的水平方向的探测范围分割为规定数量而得到的每个区域来计算污垢值。以下，将对探测范围分割为所分割的规定数量而得到的各区域称为区段，在本实施方式中，针对将各激光雷达14的探测范围分割为10个区段的情况进行说明。污垢探测部15A将计算出的污垢值向物体识别装置16输出。
杂波探测部15B基于通过激光雷达功能进行探测的探测结果和反射强度，来计算可能成为杂波主要原因的雨、雪、雾、水飞沫等空间散射物的量，作为表示杂波主要原因的程度的指标值(以下称为“杂波值”。)。杂波探测部15B按照与污垢探测部15A同样的每个区段来计算杂波值。杂波探测部15B将计算出的杂波值向物体识别装置16输出。与污垢值同样，在本实施方式中，杂波值可以取0％～100％的范围的值。
物体识别装置16对由相机10、雷达装置12及激光雷达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。本实施方式中的物体识别装置16除了具有上述的基本功能(以下称为“物体识别功能”。)之外，还具有判定各激光雷达14的污垢状态的功能。为了实现该功能，例如，物体识别装置16具备取得部16A及判定部16B，并且存储有条件信息16C。物体识别装置16是“污垢判定装置”的一例。
取得部16A从各激光雷达14取得在各个激光雷达14中探测到的污垢值及杂波值。
判定部16B例如通过CPU等硬件处理器执行程序(软件)来实现。判定部16B也可以通过LSI、ASIC、FPGA、GPU等硬件(包括电路部：circuitry)来实现，还可以通过软件与硬件的协同配合来实现。程序可以预先保存在物体识别装置16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)中，也可以保存在DVD、CD-ROM等能够装卸的存储介质中，并通过将存储介质(非暂时性的存储介质)装配于驱动装置而安装于物体识别装置16的HDD、闪存器。
这里，条件信息16C是表示判定各激光雷达14的污垢状态的条件(以下称为“污垢判定条件”。)的信息，是包括针对以污垢值为首而观测的本车辆的各种状态值的阈值的信息。判定部16B基于针对本车辆而观测的各种状态值，来判定条件信息16C表示的污垢判定条件，由此将激光雷达14的污垢状态判定为正常或异常中的任一种状态。以下，将该判定称为“污垢判定”。判定部16B将污垢判定的结果向自动驾驶控制装置100通知。
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的周边的其他车辆进行通信，或者经由无线基地站与各种服务器装置进行通信。
HMI30向本车辆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。例如，HMI30也可以根据自动驾驶控制装置100的指示，来进行报告激光雷达14的污垢状态成为异常的动作(以下称为“异常报告动作”。)。
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、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将第一地图信息54保持于HDD(Hard Disk Drive)、闪存器等存储装置。GNSS接收机51基于从GNSS卫星接收到的信号，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也可以与前述的HMI30一部分或全部共用化。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确定出的本车辆M的位置(或者输入的任意的位置)到由乘员使用导航HMI52输入的目的地为止的路径(以下称为地图上路径)。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(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，且将第二地图信息62保持于HDD、闪存器等存储装置。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段(例如，在车辆行进方向上按100[m]进行分割)，并参照第二地图信息62而按区段来决定推荐车道。推荐车道决定部61进行在从左侧起第几个车道上行驶这样的决定。在地图上路径中存在分支部位的情况下，推荐车道决定部61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精度高的地图信息。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。在第二地图信息62中也可以包括道路信息、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与其他装置进行通信而随时被更新。
驾驶员监视相机70例如是利用了CCD、CMOS等固体摄像元件的数码相机。驾驶员监视相机70在能够从正面(拍摄脸部的朝向)拍摄就座于本车辆M的驾驶员座的乘员(以下为驾驶员)的头部的位置及朝向上被安装于本车辆M中的任意部位。例如，驾驶员监视相机70被安装于在本车辆M的仪表板的中央部设置的显示器装置的上部。
驾驶操作件80例如除了包括转向盘82之外，还包括加速踏板、制动踏板、变速杆、其他的操作件。在驾驶操作件80上安装有检测操作量或者有无操作的传感器，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。转向盘82是“接受由驾驶员进行的转向操作的操作件”的一例。操作件并非必须是环状，也可以为异形转向盘、操纵杆、按钮等形态。在转向盘82上安装有转向把持传感器84。转向把持传感器84由静电电容传感器等实现，将能够检测驾驶员是否正把持转向盘82(是指在施加了力的状态下接触)的信号向自动驾驶控制装置100输出。
自动驾驶控制装置100例如具备第一控制部120和第二控制部160。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，还可以通过软件与硬件的协同配合来实现。程序可以预先保存在自动驾驶控制装置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)中，还可以保存在DVD、CD-ROM等能够装卸的存储介质中，并通过将存储介质(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，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。
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、行动计划生成部140及模式决定部150。第一控制部120例如并行实现基于AI(Artificial Intelligence：人工智能)实现的功能和基于预先提供的模型实现的功能。例如，“识别交叉路口”的功能通过并行执行基于深度学习等实现的交叉路口的识别和基于预先提供的条件(存在能够进行图案匹配的信号、道路标志等)实现的识别，并对双方附加分数而进行综合地评价来实现。由此，能够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及激光雷达14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。物体的位置例如被识别为以本车辆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。物体的位置也可以通过该物体的重心、角部等代表点表示，还可以通过区域表示。物体的“状态”可以包含物体的加速度、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通过对从第二地图信息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拍摄到的图像识别出的本车辆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，也可以通过识别包括道路划分线、路肩、路缘石、中央隔离带、护栏等在内的行驶路边界(道路边界)来识别行驶车道。在该识别中，也可以加入从导航装置50取得的本车辆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、其他的道路事项。
识别部130在识别行驶车道时，对本车辆M相对于行驶车道的位置、姿态进行识别。识别部130例如也可以识别本车辆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，来作为本车辆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识别本车辆M的基准点相对于行驶车道的任一侧端部(道路划分线或道路边界)的位置等，来作为本车辆M相对于行驶车道的相对位置。
行动计划生成部140生成本车辆M自动地(不依赖于驾驶员的操作地)进行将来行驶的目标轨道，以便原则上能够在由推荐车道决定部61决定出的推荐车道上行驶，并且能够应对本车辆M的周边状况。目标轨道例如包括速度要素。例如，目标轨道表现为将本车辆M应到达的地点(轨道点)依次排列而成的轨道。轨道点是以沿途距离计每隔规定的行驶距离(例如几[m]左右)本车辆M应到达的地点，与此不同，将每隔规定的采样时间(例如零点几[sec]左右)的目标速度及目标加速度作为目标轨道的一部分来生成。轨道点也可以是每隔规定的采样时间的、该采样时刻下的本车辆M应到达的位置。在该情况下，目标速度、目标加速度的信息由轨道点的间隔来表现。
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，具有定速行驶事件、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生成与起动的事件相应的目标轨道。
模式决定部150将本车辆M的驾驶模式决定为分配给驾驶员的任务不同的多个驾驶模式中的任一个驾驶模式。模式决定部150例如具备驾驶员状态判定部152和模式变更处理部154。关于这些部分的各自的功能，在后面叙述。
图3是表示驾驶模式、本车辆M的控制状态及任务的对应关系的一例的图。在本车辆M的驾驶模式中例如具有模式A至模式E这五个模式。控制状态即本车辆M的驾驶控制的自动化程度为，模式A最高，接着按照模式B、模式C、模式D的顺序变低，模式E最低。反之，分配给驾驶员的任务为，模式A最为轻度，接着按照模式B、模式C、模式D的顺序成为重度，模式E最为重度。在模式D及E中，成为不是自动驾驶的控制状态，因此作为自动驾驶控制装置100，其职责是结束与自动驾驶相关的控制，直至转变成驾驶支援或手动驾驶。以下，对各个驾驶模式的内容进行例示。
在模式A中，成为自动驾驶的状态，前方监视和转向盘82的把持(在图中为转向把持)都没有分配给驾驶员。但是，即便是模式A，驾驶员也被要求能够根据来自以自动驾驶控制装置100为中心的系统的要求而迅速地向手动驾驶转变的姿势。这里所说的自动驾驶是指转向、加减速均不依赖于驾驶员的操作地进行控制的驾驶模式。前方是指经由前风窗玻璃而视觉确认的本车辆M的行进方向的空间。模式A例如是在满足本车辆M以规定速度(例如50[km/h]左右)以下在高速道路等机动车专用道路上行驶且存在追随对象的前行车辆等条件的情况下能够执行的驾驶模式，也有时称为TJP(Traffic Jam Pilot)。在不再满足该条件的情况下，模式决定部150将本车辆M的驾驶模式变更为模式B。
在模式B中，成为驾驶支援的状态，向驾驶员分配监视本车辆M的前方的任务(以下为前方监视)，但未分配把持转向盘82的任务。在模式C中，成为驾驶支援的状态，向驾驶员分配前方监视的任务和把持转向盘82的任务。模式D是针对本车辆M的转向和加减速中的至少一方而需要由驾驶员进行某种程度的驾驶操作的驾驶模式。例如，在模式D中，进行ACC(Adaptive Cruise Control)、LKAS(Lane Keeping Assist System)这样的驾驶支援。在模式E中，成为转向、加减速都需要由驾驶员进行驾驶操作的手动驾驶的状态。在模式D、模式E中，当然也都向驾驶员分配监视本车辆M的前方的任务。
自动驾驶控制装置100(及驾驶支援装置(未图示))执行与驾驶模式相应的自动车道变更。在自动车道变更中，存在基于系统要求的自动车道变更(1)和基于驾驶员要求的自动车道变更(2)。在自动车道变更(1)中，存在在前行车辆的速度比本车辆的速度小基准以上的情况下进行的用于赶超的自动车道变更、以及用于朝向目的地行进的自动车道变更(通过变更推荐车道实现的自动车道变更)。自动车道变更(2)在速度、与周边车辆的位置关系等所相关的条件被满足的情况下由驾驶员操作了方向指示器时，使本车辆M朝向操作方向进行车道变更。
自动驾驶控制装置100在模式A中，自动车道变更(1)及自动车道变更(2)均不执行。自动驾驶控制装置100在模式B及C中，自动车道变更(1)及自动车道变更(2)均执行。驾驶支援装置(未图示)在模式D中，不执行自动车道变更(1)而执行自动车道变更(2)。在模式E中，自动车道变更(1)及(2)均不执行。
模式决定部150在与决定出的驾驶模式(以下称为当前驾驶模式)相关的任务没有被驾驶员执行的情况下，将本车辆M的驾驶模式变更为任务更为重度的驾驶模式。
例如，在模式A中驾驶员为无法根据来自系统的要求而向手动驾驶转变的姿势的情况下(例如持续进行允许区域外的旁视的情况、检测到成为驾驶困难的预兆的情况)，模式决定部150进行如下这样的控制：使用HMI30催促驾驶员向手动驾驶转变，若驾驶员没有反应，则使本车辆M靠近路肩而慢慢停止，来停止自动驾驶。在停止了自动驾驶之后，本车辆成为模式D或E的状态，能够通过驾驶员的手动操作来使本车辆M起步。以下的“停止自动驾驶”是同样的。在模式B中驾驶员未监视前方的情况下，模式决定部150进行如下这样的控制：使用HMI30催促驾驶员进行前方监视，若驾驶员没有反应，则使本车辆M靠近路肩而慢慢停止，来停止自动驾驶。在模式C中驾驶员未监视前方的情况下或者未把持转向盘82的情况下，模式决定部150进行如下这样的控制：使用HMI30催促驾驶员进行前方监视及/或把持转向盘82，若驾驶员没有反应，则使本车辆M靠近路肩而慢慢停止，来停止自动驾驶。
驾驶员状态判定部152为了进行上述的模式变更而监视驾驶员的状态，来判定驾驶员的状态是否为与任务相应的状态。例如，驾驶员状态判定部152对驾驶员监视相机70拍摄到的图像进行解析，来进行姿态推定处理，判定驾驶员是否为无法根据来自系统的要求而向手动驾驶转变的姿势。驾驶员状态判定部152对驾驶员监视相机70拍摄到的图像进行解析来进行视线推定处理，判定驾驶员是否正在监视前方。
模式变更处理部154进行用于模式变更的各种处理。例如，模式变更处理部154向行动计划生成部140指示生成用于路肩停止的目标轨道，或者向驾驶支援装置(未图示)进行工作指示，或者为了催促驾驶员作出行动而进行HMI30的控制。
第二控制部160对行驶驱动力输出装置200、制动装置210及转向装置220进行控制，以使本车辆M在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以及转向控制部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)的信息并将其存储于存储器(未图示)。速度控制部164基于附随于存储在存储器中的目标轨道的速度要素，来对行驶驱动力输出装置200或制动装置210进行控制。转向控制部166根据存储于存储器的目标轨道的弯曲程度来控制转向装置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的前方道路的曲率相应的前馈控制和基于从目标轨道的偏离进行的反馈控制组合而执行。
行驶驱动力输出装置200向驱动轮输出用于使车辆行驶的行驶驱动力(转矩)。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、以及对它们进行控制的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，将与制动操作相应的制动转矩向各车轮输出。制动装置210也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来作为备用。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并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。
图4及图5是表示在本实施方式的车辆系统1中搭载于本车辆M的激光雷达14的探测范围的一例的图。图4示出设置在本车辆M的前部的激光雷达14FL及14FR的探测范围，图5示出设置在本车辆M的后部的激光雷达14RC、14RL、14RR的探测范围。在图4中，探测范围DR-A表示激光雷达14FL的探测范围，探测范围DR-A被分割为SA-1～SA-10的各区段。探测范围DR-B表示激光雷达14FR的探测范围，探测范围DR-B被分割为SB-1～SB-10的各区段。例如，探测范围是在水平方向上覆盖中心角145度的范围的扇形范围，区段是按照中心角14.5度对探测范围进行分割而得到的扇形范围。
在图5中，探测范围DR-C表示激光雷达14RC的探测范围，探测范围DR-C被分割为SC-1～SC-10的各区段。探测范围DR-D表示激光雷达14RL的探测范围，探测范围DR-D被分割为SD-1～SD-10的各区段。探测范围DR-E表示激光雷达14RR的探测范围，探测范围DR-E被分割为SE-1～SE-10的各区段。这里，图中的各区段所记载的数值[％]表示针对各个区段计算出的污垢值的阈值。这些阈值是污垢判定条件的一部分，作为条件信息16C被预先存储于物体识别装置16。
为了简单，在图4及图5中，为了容易理解各激光雷达14的探测范围而以扇形(部分圆)表示各个探测范围，但这些扇形是为了容易理解水平方向上的探测范围而表现的，并非表示半径方向上的探测范围的大小。假设各激光雷达14的探测范围即便存在方向的不同，大小也相同。各激光雷达14的探测范围的朝向只不过是例示，适当设定即可。如上所述，在本实施方式的车辆系统1中，按照将各激光雷达14的探测范围分割为10部分而得到的每个区段来进行污垢值的计算。
然而，在车辆的自动驾驶控制中，通常，本车辆M的正前面、正后方及左右斜后方的距离探测变得重要，这些方向的距离探测与其他区域相比，要求比较高的探测精度。因此，针对在这些方向的探测中使用的激光雷达14，期望在污垢的程度比较轻度的时候消除激光雷达污垢。因此，在本实施方式的车辆系统1中，按照各探测范围的每个区段来设定污垢值的阈值，并将探测本车辆M的前方正面方向的区段的阈值设定为比其他区段的阈值低的值。例如，在图4的例子中，将中央附近的区段的阈值设定为比端部附近的区段的阈值低的值。
由此，能够检测局部的激光雷达污垢，并且，针对优先度高的区段，能够在比较早的阶段探测到污垢状态成为异常的情况。
以下，对基于这样的按照每个区段计算的污垢值来判定各激光雷达14的污垢状态的方法进行说明。在以下的说明中例示的数值只不过是一例，可以在本实施方式能够实施的范围内适当进行变更。
[1]第一判定方法(针对前部的激光雷达14的污垢判定方法)
图6是表示通过第一判定方法进行的污垢判定处理的流程的一例的流程图。作为一例，第一判定方法为如下方法：针对前部的激光雷达14，在满足了以下的(1)的各条件的情况下进行(2)及(3)的各条件的判定，在满足了条件(2)及(3)的情况下，将激光雷达14的污垢状态判定为异常。图6的流程图示出一次污垢判定处理的流程，但实际上通过以规定的周期反复执行图6的流程，从而持续地实施污垢判定。如上所述，由于按照每个激光雷达14进行污垢判定，因此，在本流程的说明中，将作为污垢判定的对象的激光雷达14称为“对象激光雷达”。
(1)在本车辆M的行驶速度超过时速40km之后，在不低于时速20km的情况下经过了20秒以上(以下将该条件称为“第一车速条件”。)
(2)在过去300秒内，污垢值始终超过阈值(以下将该条件称为“污垢阈值条件”)。
(3)过去300秒内的污垢值的最大值与最小值之差小于10％(以下将该条件称为“污垢值波动条件”)。满足该污垢值波动条件是污垢值的变化量在基准范围内的一例。
第一车速条件中的时速40km是“第一速度”的一例，第一车速条件中的时速20km是“第二速度”的一例。第一车速条件中的20秒是“第三期间”的一例。污垢阈值条件中的300秒是“第一期间”的一例，污垢值波动条件中的300秒是“第二期间”的一例。第二期间是包含第一期间的一部分或全部的期间即可。
在图6的例子中，首先，判定部16B判定本车辆是否满足第一车速条件(步骤S101)。这里，在判定为本车辆满足第一车速条件的情况下，判定部16B判定在对象激光雷达的区段中是否存在满足污垢阈值条件的区段(步骤S103)。这里，在判定为在对象激光雷达的区段中存在满足污垢阈值条件的区段的情况下，判定部16B判定在满足污垢阈值条件的区段中是否存在满足污垢值波动条件的区段(步骤S104)。这里，在判定为在满足污垢阈值条件的区段中存在满足污垢值波动条件的区段的情况下，判定部16B将对象激光雷达的污垢状态判定为异常并结束污垢判定处理(步骤S105)。
另一方面，在步骤S103中判定为在对象激光雷达的区段中不存在满足污垢阈值条件的区段的情况下，或者在步骤S104中判定为在满足污垢阈值条件的区段中不存在满足污垢值波动条件的区段的情况下，判定部16B将对象激光雷达的污垢状态判定为正常并结束污垢判定处理(步骤S106)。
另一方面，在步骤S101中判定为本车辆不满足第一车速条件的情况下，判定部16B在不变更对象激光雷达的污垢状态的情况下结束污垢判定处理。
[2]第二判定方法(针对后部的激光雷达14的污垢判定方法)
第二判定方法基本上是通过与第一判定方法同样的方法来判定后部的激光雷达14的污垢状态的方法，但在针对后部左右的激光雷达14RL及14RR不设置车身正面区段这一点上与第一判定方法不同。车身正面区段例如是主要包括本车辆的前方正面方向的视野的区段。即，在第二判定方法中，判定部16B针对后部中央的激光雷达14RC，在满足了(1)第一车速条件的情况下，进行(2)污垢阈值条件及(3)污垢值波动条件的判定，在满足了(2)污垢阈值条件及(3)污垢值波动条件的情况下，将污垢状态判定为异常。针对后部左右的激光雷达14RL及14RR，判定部16B在满足了(1)第一车速条件的情况下，进行(2)污垢阈值条件及(3)污垢值波动条件的判定，在满足了(2)污垢阈值条件及(3)污垢值波动条件的情况下，将污垢状态判定为异常。
在第二判定方法中，后部中央的激光雷达14RC的探测范围DR-C中的车身正面区段是主要包括本车辆的后方正面方向的视野的区段。例如，在图5的例子中，激光雷达14RC的探测范围DR-C所包含的区段SC-1～SC-10中的区段SC-4及SC-7是车身正面区段。
[3]第三判定方法(针对前部左侧的激光雷达14FL的污垢判定方法)
图7是在满足了通过第三判定方法进行的污垢判定处理(4)及(6)中的至少一方的情况下将污垢状态判定为异常的方法。与图6的流程图同样，图7的流程图也示出一次污垢判定处理的流程，但实际上通过以规定的周期反复执行图7的流程，从而持续地实施污垢判定。
(4)本车辆的行驶速度为时速50km以上(以下将该条件称为“第二车速条件”)。
(5)在左斜前方区段，污垢值为50％以上的区段存在两个以上的状态持续了50秒(以下将该条件称为“第一污垢持续条件”)。
(6)在左斜前方区段及车身正面区段，污垢值为80％以上的区段存在一个以上的状态持续了30秒(以下将该条件称为“第二污垢持续条件”)。
这里，左斜前方区段是主要包括本车辆的前方左斜方向的视野的区段。例如，在图4的例子中，激光雷达14FL的探测范围DR-A所包含的区段SA-1～SA-10中的区段SA-7～SA-10为左斜前方区段。左斜前方区段也可以与车身正面区段一部分重复。
在该情况下，首先，判定部16B判定本车辆是否满足第二车速条件(步骤S201)。这里，在判定为本车辆满足第二车速条件的情况下，判定部16B判定在对象激光雷达的区段中是否存在满足第一污垢持续条件的区段(步骤S202)。这里，在判定为在对象激光雷达的区段中不存在满足第一污垢持续条件的区段的情况下，判定部16B判定在对象激光雷达的区段中是否存在满足第二污垢持续条件的区段(步骤S203)。在步骤S202中判定为在对象激光雷达的区段中存在满足第一污垢持续条件的区段的情况下，或者在步骤S203中判定为在对象激光雷达的区段中存在满足第二污垢持续条件的区段的情况下，判定部16B将对象激光雷达的污垢状态判定为异常并结束污垢判定处理(步骤S204)。
另一方面，在步骤S203中判定为在对象激光雷达的区段中不存在满足第二污垢持续条件的区段的情况下，判定部16B将对象激光雷达的污垢状态判定为正常并结束污垢判定处理(步骤S205)。在步骤S201中判定为本车辆不满足第二车速条件的情况下，判定部16B在不变更对象激光雷达的污垢状态的情况下结束污垢判定处理。
[4]第四判定方法(针对前部右侧的激光雷达14FR的污垢判定方法)
第四判定方法基本上是通过与第三判定方法同样的方法来判定前部右侧的激光雷达14的污垢状态的方法，但在代替左斜前方区段而将右斜前方区段作为判定对象这一点上与第三判定方法不同。即，第四判定方法在右斜前方区段，在满足了(4)第二车速条件的情况下，进行(5)第一污垢持续条件及(6)第二污垢持续条件的判定，在满足了(5)第一污垢持续条件及(6)第二污垢持续条件中的至少一方的情况下，将污垢状态判定为异常。第四判定方法中的第二车速条件与第三判定方法中的第二车速条件相同。
这里，右斜前方区段是主要包括本车辆的前方右斜方向的视野的区段。例如，在图4的例子中，激光雷达14FR的探测范围DR-B所包含的区段SB-1～SB-10中的区段SB-1～SB-4是右斜前方区段。右斜前方区段也可以与车身正面区段一部分重复。
[5]第五判定方法(针对后部左侧的激光雷达14RL的污垢判定方法)
图8是表示通过第五判定方法进行的污垢判定处理的流程的一例的流程图。第五判定方法为如下方法：针对后部左侧的激光雷达14RL，在满足了(4)第二车速条件的情况下，进行下述条件(7)的判定，在满足了条件(7)的情况下，将污垢状态判定为异常。与图7的流程图同样，图8的流程图也示出一次污垢判定处理的流程，但实际上，通过以规定的周期反复执行图8的流程，从而持续地实施污垢判定。第五判定方法中的第二车速条件与第四判定方法中的第二车速条件相同。
(7)在后左侧面区段中，污垢值为80％以上的区段存在两个以上的状态持续了20秒(以下将该条件称为“第三污垢持续条件”)。
这里，后左侧面区段是主要包括从本车辆的后部左侧观察左侧面方向的视野的区段。例如，在图5的例子中，激光雷达14RL的探测范围DR-D所包含的区段SD-1～SD-10中的区段SD-1～SD-5是后左侧面区段。后左侧面区段也可以与车身正面区段一部分重复。
在该情况下，首先，判定部16B判定本车辆是否满足第二车速条件(步骤S301)。这里，在判定为本车辆满足第二车速条件的情况下，判定部16B判定在对象激光雷达的区段中是否存在满足第三污垢持续条件的区段(步骤S302)。这里，在判定为在对象激光雷达的区段中存在满足第三污垢持续条件的区段的情况下，判定部16B将对象激光雷达的污垢状态判定为异常并结束污垢判定处理(步骤S303)。
另一方面，在步骤S302中判定为在对象激光雷达的区段中不存在满足第三污垢持续条件的区段的情况下，判定部16B将对象激光雷达的污垢状态判定为正常并结束污垢判定处理(步骤S304)。在步骤S301中判定为本车辆不满足第二车速条件的情况下，判定部16B在不变更对象激光雷达的污垢状态的情况下结束污垢判定处理。
[6]第六判定方法(针对后部右侧的激光雷达14RR的污垢判定方法)
第六判定方法基本上是通过与第五判定方法同样的方法来判定后部右侧的激光雷达14RR的污垢状态的方法，但在代替后左侧面区段而将后右侧面区段作为判定对象这一点上与第五判定方法不同。即，第六判定方法为如下方法：在后右侧面区段中，在满足了(4)第二车速条件的情况下，进行(7)第三污垢持续条件的判定，在满足了(7)第三污垢持续条件的情况下，将污垢状态判定为异常。第六判定方法中的第二车速条件与第五判定方法中的第二车速条件相同。
这里，后右侧面区段是主要包括从本车辆的后部右侧观察右侧面方向的视野的区段。例如，在图4的例子中，激光雷达14RR的探测范围DR-E所包含的区段SE-1～SE-10中的区段SE-6～SE-10为后右侧面区段。后右侧面区段也可以与车身正面区段一部分重复。
[7]第七判定方法(针对后部中央的激光雷达14RC的污垢判定方法)
第七判定方法基本上是通过与第六判定方法同样的方法来判定后部中央的激光雷达14RC的污垢状态的方法，但在代替后右侧面区段而将后中央区段作为判定对象这一点、代替第三污垢持续条件而判定第四污垢持续条件这一点上与第六判定方法不同。具体而言，第四污垢持续条件是如下这样的条件：(8)在后中央区段中，污垢值为60％以上的区段存在一个以上的状态持续了20秒。第七判定方法中的第二车速条件与第六判定方法中的第二车速条件相同。
这里，后中央区段是主要包括从本车辆的后部中央观察正面方向的视野的区段。后中央区段包括本车辆后部的车身正面区段。例如，在图4的例子中，激光雷达14RC的探测范围DR-C所包含的区段SC-1～SC-10中的区段SC-4～SC-7是后中央区段。
[8]第八判定方法(针对后部左侧的激光雷达14RL的污垢判定方法)
图9是表示通过第八判定方法进行的污垢判定处理的流程的一例的流程图。第八判定方法为如下方法：针对后部左侧的激光雷达14RL，在满足了(4)第二车速条件的情况下，进行下述条件(9)的判定，在满足了条件(9)的情况下，将污垢状态判定为异常。与图8的流程图同样，图9的流程图也示出一次污垢判定处理的流程，但实际上，通过以规定的周期反复执行图9的流程，从而持续地实施污垢判定。第八判定方法中的第二车速条件与第七判定方法中的第二车速条件相同。
(9)在后左斜方区段中，污垢值为80％以上的区段存在两个以上的状态持续了20秒(以下将该条件称为“第五污垢持续条件”)。
这里，后左斜方区段是主要包括观察比后左侧面区段靠车辆中央侧的视野的区段。例如，在图5的例子中，激光雷达14RL的探测范围DR-D所包含的区段SD-1～SD-10中的区段SD-6～SD-8是后左斜方区段。后左斜方区段也可以与后左侧面区段一部分重复。
在该情况下，首先，判定部16B判定本车辆是否满足第二车速条件(步骤S401)。这里，在判定为本车辆满足第二车速条件的情况下，判定部16B判定在对象激光雷达的区段中是否存在满足第五污垢持续条件的区段(步骤S402)。这里，在判定为在对象激光雷达的区段中存在满足第五污垢持续条件的区段的情况下，判定部16B将对象激光雷达的污垢状态判定为异常并结束污垢判定处理(步骤S403)。
另一方面，在步骤S402中判定为在对象激光雷达的区段中不存在满足第五污垢持续条件的区段的情况下，判定部16B将对象激光雷达的污垢状态判定为正常，并结束污垢判定处理(步骤S404)。在步骤S401中判定为本车辆不满足第二车速条件的情况下，判定部16B在不变更对象激光雷达的污垢状态的情况下结束污垢判定处理。
[9]第九判定方法(针对后部右侧的激光雷达14RR的污垢判定方法)
第九判定方法基本上是通过与第八判定方法同样的方法来判定后部右侧的激光雷达14RR的污垢状态的方法，但在代替后左斜方区段而将后右斜方区段作为判定对象这一点上与第八判定方法不同。即，第九判定方法在后右斜方区段中，在满足了(4)第二车速条件的情况下，进行(9)第五污垢持续条件的判定，在满足了(9)第五污垢持续条件的情况下，将污垢状态判定为异常。第九判定方法中的第二车速条件与第七判定方法中的第二车速条件相同。
这里，后右斜方区段是主要包括观察比后右侧面区段靠车辆中央侧的视野的区段。例如，在图4的例子中，激光雷达14RR的探测范围DR-E所包含的区段SE-1～SE-10中的区段SE-3～SE-5是后右斜方区段。后右斜方区段也可以与后右侧面区段一部分重复。
[10]第十判定方法(针对后部中央的激光雷达14RC的污垢判定方法)
第十判定方法基本上是通过与第九判定方法同样的方法来判定后部中央的激光雷达14RC的污垢状态的方法，但在代替后左侧面区段而将第二后中央区段作为判定对象这一点、代替第五污垢持续条件而判定第六污垢持续条件这一点上与第九判定方法不同。具体而言，第六污垢持续条件是如下条件：(10)在第二后中央区段中，污垢值为25％以上的区段存在两个以上的状态持续了20秒。
第十判定方法中的第二车速条件与第九判定方法中的第二车速条件相同。
这里，第二后中央区段是在第七判定方法中说明的后中央区段(以下称为“第一后中央区段”。)所包含的区段。例如，第二后中央区段能够为使第一后中央区段向车身中央侧变窄的区域。例如，在图5的例子中，激光雷达14RC的探测范围DR-C所包含的区段SC-1～SC-10中的区段SC-4～SC-7是第二后中央区段。
以上，对包含第一污垢持续条件至第六污垢持续条件的第三判定方法至第十判定方法进行了说明。图10是针对以上说明的第三判定方法至第十判定方法将其内容汇总到一起的表，将激光雷达类别、污垢判定方法、污垢持续条件、对象区段、对应例、阈值条件、区段数及持续时间建立对应而示出。这里，对应例表示对象区段在图4的例子中与哪个区段对应。例如，与对象区段“左斜前方区段及车身正面区段”对应的对应例“A：4-6，A：3，4”表示左斜前方区段是区段SA-4～SA-6，并且表示车身正面区段是区段SA-3～SA-4。但是，这些是例示，适当变更即可。
在这样构成的实施方式的车辆系统1中，使用光或接近光的电磁波来探测物体的激光雷达14基于所述物体的探测结果，按照将所述物体的探测范围分割为多个区段而得到的每个区段来计算表示本装置的污垢程度的污垢值，物体识别装置16基于按照多个所述区段中的每个区段计算出的所述污垢值，将所述激光雷达14的污垢状态判定为异常或正常中的任一方。通过具备这样的结构，实施方式的车辆系统1能够在与区段的优先度相应的适当时机探测激光雷达14的异常。即，根据实施方式的车辆系统1，能够抑制因污垢对激光雷达14的附着而使车辆的自动控制的性能下降的情况。
＜变形例＞
物体识别装置16也可以将相机10、雷达装置12及激光雷达14的检测结果直接向自动驾驶控制装置100输出。在该情况下，也可以构成为，代替物体识别装置16，自动驾驶控制装置100具备判定部16B并保持条件信息16C。在该情况下，也可以从车辆系统1中省略物体识别装置16。
在第一控制部120中，模式决定部150也可以基于从物体识别装置16通知的污垢判定的判定结果来变更驾驶模式。例如，模式决定部150也可以在被通知了激光雷达14的污垢状态成为异常的情况下，将当前的驾驶模式变更为向驾驶员分配更为重度的任务的驾驶模式。第一控制部120或第二控制部160也可以使被通知的污垢状态显示于HMI30，还可以向导航装置50、MUP60等其他装置通知。第一控制部120或第二控制部160也可以构成为，向用户地址发送电子邮件，或者向用户终端进行推送通知，从而将激光雷达14的污垢状态向用户通知。
上述说明的实施方式能够如以下那样表现。
一种车辆用识别装置，其构成为，具备存储有程序的存储装置和硬件处理器，
通过所述硬件处理器执行所述程序来进行如下处理：
取得与车载激光雷达装置的污垢程度相关的参数的值，所述车载激光雷达装置使用光或接近光的电磁波来探测物体；以及
在所述参数的值在第一期间里持续超过阈值且包含所述第一期间的一部分或全部的第二期间中的所述参数的值的变化量为基准范围内的情况下，将所述车载激光雷达装置的状态判定为异常状态。
上述说明的实施方式能够如以下那样表现。
一种车辆用识别装置，其构成为，具备存储有程序的存储装置和硬件处理器，
通过所述硬件处理器执行所述程序来进行如下处理：
按照对车载激光雷达装置的探测范围进行分割而得到的多个区段中的每个区段来取得与所述车载激光雷达装置的污垢程度相关的参数的值，所述车载激光雷达装置使用光或接近光的电磁波来探测物体；以及
在多个所述区段中的两个以上的区段中所述参数的值为阈值以上的期间超过第一期间的情况下，将所述车载激光雷达装置的状态判定为异常状态。
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 (11)

1.一种车辆用识别装置，其中，
所述车辆用识别装置具备：
取得部，其取得与车载激光雷达装置的污垢程度相关的参数的值，所述车载激光雷达装置使用光或接近光的电磁波来探测物体；以及
判定部，其在所述参数的值在第一期间里持续超过阈值且包含所述第一期间的一部分或全部的第二期间中的所述参数的值的变化量为基准范围内的情况下，将所述车载激光雷达装置的状态判定为异常状态。
2.根据权利要求1所述的车辆用识别装置，其中，
所述判定部在搭载所述车载激光雷达装置的车辆的行驶速度超过了第一速度之后，在所述车辆的行驶速度为第二速度以上的期间超过了第三期间的情况下进行所述判定，
所述第二速度是比所述第一速度低的速度。
3.根据权利要求1或2所述的车辆用识别装置，其中，
所述取得部按照对所述车载激光雷达装置的探测范围进行分割而得到的多个区段中的每个区段来取得所述参数的值，
所述判定部基于按照多个所述区段中的每个区段设定的所述阈值，按照每个所述区段进行所述判定。
4.根据权利要求3所述的车辆用识别装置，其中，
多个所述区段中的探测搭载所述车载激光雷达装置的车辆的前方正面方向的区段的所述阈值设定为比其他区段的所述阈值低的值。
5.一种车辆用识别装置，其中，
所述车辆用识别装置具备：
取得部，其按照对车载激光雷达装置的探测范围进行分割而得到的多个区段中的每个区段来取得与所述车载激光雷达装置的污垢程度相关的参数的值，所述车载激光雷达装置使用光或接近光的电磁波来探测物体；以及
判定部，其在多个所述区段中的两个以上的区段中所述参数的值为阈值以上的期间超过第一期间的情况下，将所述车载激光雷达装置的状态判定为异常状态。
6.根据权利要求5所述的车辆用识别装置，其中，
所述判定部在搭载所述车载激光雷达装置的车辆的行驶速度超过了第一速度的情况下进行所述判定。
7.一种车辆控制系统，其中，
所述车辆控制系统具备：
权利要求1至6中任一项所述的车辆用识别装置；以及
车辆控制装置，其对搭载所述车载激光雷达装置的车辆的自动驾驶进行控制，
所述车辆控制装置在所述车辆用识别装置将所述车载激光雷达装置的状态判定为异常状态的情况下，将所述车辆的驾驶模式变更为向驾驶员分配更为重度的任务的驾驶模式。
8.一种车辆用识别方法，其中，
计算机进行如下处理：
取得与车载激光雷达装置的污垢程度相关的参数的值，所述车载激光雷达装置使用光或接近光的电磁波来探测物体；以及
在所述参数的值在第一期间里持续超过阈值且包含所述第一期间的一部分或全部的第二期间中的所述参数的值的变化量为基准范围内的情况下，将所述车载激光雷达装置的状态判定为异常状态。
9.一种车辆用识别方法，其中，
计算机进行如下处理：
按照对车载激光雷达装置的探测范围进行分割而得到的多个区段中的每个区段来取得与所述车载激光雷达装置的污垢程度相关的参数的值，所述车载激光雷达装置使用光或接近光的电磁波来探测物体；以及
在多个所述区段中的两个以上的区段中所述参数的值为阈值以上的期间超过第一期间的情况下，将所述车载激光雷达装置的状态判定为异常状态。
10.一种存储介质，其中，
所述存储介质存储有程序，所述程序使计算机进行如下处理：
取得与车载激光雷达装置的污垢程度相关的参数的值，所述车载激光雷达装置使用光或接近光的电磁波来探测物体；以及
在所述参数的值在第一期间里持续超过阈值且包含所述第一期间的一部分或全部的第二期间中的所述参数的值的变化量为基准范围内的情况下，将所述车载激光雷达装置的状态判定为异常状态。
11.一种存储介质，其中，
所述存储介质存储有程序，所述程序使计算机进行如下处理：
按照对车载激光雷达装置的探测范围进行分割而得到的多个区段中的每个区段来取得与所述车载激光雷达装置的污垢程度相关的参数的值，所述车载激光雷达装置使用光或接近光的电磁波来探测物体；以及
在多个所述区段中的两个以上的区段中所述参数的值为阈值以上的期间超过第一期间的情况下，将所述车载激光雷达装置的状态判定为异常状态。
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