CN115129041A - 远程支援系统以及远程支援方法 - Google Patents

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CN115129041A CN202210256654.5A CN202210256654A CN115129041A CN 115129041 A CN115129041 A CN 115129041A CN 202210256654 A CN202210256654 A CN 202210256654A CN 115129041 A CN115129041 A CN 115129041A
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Abstract

本公开涉及远程支援系统以及远程支援方法，减轻施加到远程支援自动驾驶车辆的行驶的操作人员的负荷。远程支援系统包括实绩数据库。实绩数据库针对每个场景示出由自动驾驶车辆执行的支援请求处理的实绩。远程支援系统响应于来自对象自动驾驶车辆的支援请求，向操作人员请求针对对象自动驾驶车辆的指示。支援处理是由操作人员代替对象自动驾驶车辆进行的车辆处理。另一方面，委任处理是由操作人员对对象自动驾驶车辆委托的处理。远程支援系统根据实绩数据库决定支援处理和委任处理的组合的推荐选项。然后，远程支援系统对操作人员提示推荐选项。

Description

远程支援系统以及远程支援方法
技术领域
本发明涉及远程支援自动驾驶车辆的行驶的技术。
背景技术
专利文献1公开了一种远程控制自动驾驶车辆的管制装置。在实施针对某个对象车辆的远程控制之后，管制装置登记包括对象车辆的位置信息和感测数据的地点数据。在执行远程控制的情况下，管制装置判定与从对象车辆取得的当前的地点数据类似的登记地点数据可否利用。在类似的登记地点数据可利用的情况下，管制装置执行利用类似的登记地点数据并且操作人员不介入的第1远程控制。另一方面，在类似的登记地点数据无法利用的情况下，管制装置执行操作人员介入的第2远程控制。
专利文献2公开了一种管理车辆的管理装置。车辆使用传感器制作表示周边的状况的周边信息，根据周边信息进行自动驾驶。在自动驾驶困难的状况下，管理装置从车辆取得周边信息，根据周边信息，选择车辆的远程操纵以及代替处理中的一方。代替处理是所使用的传感器的变更、或者自动驾驶的路线的变更。
专利文献3公开了一种车辆远程操作支援系统。车辆远程操作支援系统具备执行自动驾驶的车辆和具有操作人员的管制中心。车辆在自动驾驶困难的情况下，将周边信息发送给管制中心、并且呼叫操作人员。操作人员根据周边信息，输入用于选择车辆的远程操纵中的行驶模式的参数。管制中心根据输入的参数选择行驶模式，使用所选择的行驶模式和周边信息生成车辆的路径。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2019-185280号公报
专利文献2：日本特开2019-207539号公报
专利文献3：日本特开2019-191982号公报
发明内容
考虑响应来自自动驾驶车辆的支援请求，操作人员远程支援自动驾驶车辆的行驶的情形。此时，在操作人员的负荷增大时，存在远程支援的效率降低的可能性。
本发明的1个目的在于提供一种能够减轻远程支援自动驾驶车辆的行驶的操作人员的负荷的技术。
第1观点涉及远程支援自动驾驶车辆的行驶的远程支援系统。
自动驾驶车辆执行：
多个车辆处理，包括自动驾驶中的辨识及判断；以及
支援请求处理，将请求多个车辆处理中的至少1个车辆处理的支援的支援请求送到远程支援系统。
远程支援系统具备：
1个或者多个处理器；以及
实绩数据库，针对每个场景示出由自动驾驶车辆执行的支援请求处理的实绩。
1个或者多个处理器构成为执行：
操作人员指示请求处理，响应从处于第1场景的对象自动驾驶车辆送来的支援请求，向操作人员请求针对对象自动驾驶车辆的指示；以及
操作人员指示通知处理，对对象自动驾驶车辆通知来自操作人员的指示。
支援处理是第1场景的多个车辆处理中的、由操作人员代替对象自动驾驶车辆进行的车辆处理。
委任处理是第1场景的多个车辆处理中的、由操作人员对对象自动驾驶车辆委托的车辆处理。
在操作人员指示请求处理中，1个或者多个处理器
从实绩数据库取得与第1场景关联的支援请求处理的实绩，
根据与第1场景关联的实绩，决定支援处理和委任处理的组合的多个选项中的对操作人员推荐的推荐选项，
至少对操作人员提示推荐选项。
第2观点涉及远程支援自动驾驶车辆的行驶的远程支援方法。
自动驾驶车辆执行：
多个车辆处理，包括自动驾驶中的辨识及判断；以及
支援请求处理，将请求多个车辆处理中的至少1个车辆处理的支援的支援请求送到远程支援系统。
实绩数据库针对每个场景示出由自动驾驶车辆执行的支援请求处理的实绩。
远程支援方法包括：
操作人员指示请求处理，响应从处于第1场景的对象自动驾驶车辆送来的支援请求，向操作人员请求针对对象自动驾驶车辆的指示；以及
操作人员指示通知处理，对对象自动驾驶车辆通知来自操作人员的指示。
支援处理是第1场景的多个车辆处理中的、由操作人员代替对象自动驾驶车辆进行的车辆处理。
委任处理是第1场景的多个车辆处理中的、由操作人员对对象自动驾驶车辆委托的车辆处理。
操作人员指示请求处理包括：
从实绩数据库取得与第1场景关联的支援请求处理的实绩的处理；
根据与第1场景关联的支援请求处理的实绩，决定支援处理和委任处理的组合的多个选项中的对操作人员推荐的推荐选项的处理；以及
至少对操作人员提示推荐选项的处理。
根据本发明，响应来自对象自动驾驶车辆的支援请求，向操作人员请求针对对象自动驾驶车辆的指示。支援处理是由操作人员代替对象自动驾驶车辆进行的车辆处理。另一方面，委任处理是由操作人员委托给对象自动驾驶车辆的处理。在委任处理增加而支援处理减少时，相应地，操作人员应判断的事项减少。这有助于减轻操作人员的负荷。
进而，根据本发明，根据表示支援请求处理的实绩的实绩数据库，决定支援处理和委任处理的组合的推荐选项。然后，对操作人员提示推荐选项。操作人员通过参考推荐选项，能够缩短用于研究将哪个车辆处理作为委任处理的时间。由此，减轻了操作人员的负荷。
因为减轻了操作人员的负荷，所以操作人员为了处置单一的支援请求(即单一的对象自动驾驶车辆)而所需的时间被缩短。其结果，远程支援的效率提高。另外，这意味着能够由有限数量的操作人员应对更多的支援请求(对象自动驾驶车辆)。根据成本的观点，这是优选的。根据本发明，能够在抑制成本增大的同时提高远程支援的效率。
附图说明
图1是用于说明本发明的实施方式的远程支援的概要的概念图。
图2是用于说明本发明的实施方式的远程支援系统的概要的概念图。
图3是用于说明由本发明的实施方式的远程支援系统执行的远程支援处理的概念图。
图4是用于说明由本发明的实施方式的远程支援系统执行的操作人员指示请求处理的一个例子的概念图。
图5是示出搭载于本发明的实施方式的自动驾驶车辆的自动驾驶系统的结构例的框图。
图6是示出本发明的实施方式的驾驶环境信息的例子的框图。
图7是示出本发明的实施方式的远程支援系统的结构例的框图。
图8是示出本发明的实施方式的实绩数据库的一个例子的概念图。
图9是示出本发明的实施方式的实绩数据库的其他例子的概念图。
图10是示出与本发明的实施方式的远程支援处理关联的各种信息的例子的框图。
图11是示出本发明的实施方式的远程支援处理中的操作人员指示请求处理的流程图。
图12是示出本发明的实施方式的远程支援处理中的操作人员指示通知处理的流程图。
(符号说明)
1：自动驾驶车辆；1T：对象自动驾驶车辆；10：自动驾驶系统；20：辨识传感器；25：摄像机；50：通信装置；70：控制装置；80：驾驶环境信息；100：远程支援系统；110：信息处理装置；111：处理器；112：存储器；120：通信装置；130：显示装置；140：输入装置；200：实绩数据库；300：车辆侧信息；400：参照信息；410：实绩信息；430：自动驾驶系统信息；440：环境条件信息；500：选项信息；IMG：图像信息；INS：操作人员指示；OPT1：推荐选项；REQ：支援请求。
具体实施方式
参照附图，说明本发明的实施方式。
1.远程支援的概要
图1是用于说明本实施方式的远程支援的概要的概念图。自动驾驶车辆1是可自动驾驶的车辆。作为此处的自动驾驶，设想以驾驶员可以不必100％集中于驾驶为前提的驾驶(所谓的等级3以上的自动驾驶)。自动驾驶车辆1也可以是不需要驾驶员的等级4以上的自动驾驶车辆。作为这样的自动驾驶车辆1，例如，可以举出在限定区域内运行的自动驾驶巴士。
远程支援系统100例如设置于大量的自动驾驶车辆1行驶的区域的自动驾驶中心内。自动驾驶车辆1和远程支援系统100可相互通信。远程支援系统100与自动驾驶车辆1进行通信，远程支援自动驾驶车辆1的行驶。更详细而言，作为人的操作人员经由远程支援系统100远程支援自动驾驶车辆1的行驶。远程支援系统100还可以称为是辅助由操作人员实施的自动驾驶车辆1的远程支援的系统。
例如如图2所示，远程支援系统100包括监视器。在监视器中显示区域的状况、各自动驾驶车辆1的位置以及状态等信息。操作人员监视显示于监视器的信息。而且，操作人员根据需要远程支援自动驾驶车辆1的行驶。
典型地，需要由操作人员实施的远程支援的状况是自动驾驶困难的状况。在自动驾驶中，自动驾驶车辆1执行各种车辆处理。作为自动驾驶中的代表性的车辆处理，可以举出如下的例子。
(1)辨识处理：自动驾驶车辆1使用辨识传感器辨识自动驾驶车辆1的周边的状况。例如，自动驾驶车辆1使用摄像机辨识信号灯的信号显示(例：绿信号、黄信号、红信号、右拐信号等)。
(2)行动判断处理：自动驾驶车辆1根据辨识处理的结果，判断是否执行行动。作为自动驾驶车辆1的行动，例示启动、停止、右拐、左拐、行车道变更等。
(3)定时判断处理：自动驾驶车辆1判断执行上述行动的执行定时。
例如，在日光照到设置于交叉路口的信号灯时，存在信号显示的辨识精度降低的可能性。在无法通过辨识处理正确地判别信号显示的情况下，关于信号辨识，自动驾驶车辆1需要由操作人员实施的远程支援。另外，在无法判别信号显示的情况下，判断应在哪个定时执行什么样的行动也困难。因此，关于行动判断处理以及定时判断处理，自动驾驶车辆1也需要由操作人员实施的远程支援。
还考虑即使判别出信号显示，也难以判断可否实际执行行动的状况。例如，即便在从自动驾驶车辆1观察到的信号显示为“可右拐”之后，也有对向车辆进入到交叉路口、或者对向车辆或先行车辆滞留于交叉路口内的情况。在这样的情况下，自动驾驶车辆1也可以直接停止，关于行动判断处理、定时判断处理，请求由操作人员实施的远程支援。
作为又一其他例子，还考虑虽然在自动驾驶车辆1的前方的行车道上存在停车车辆，但难以判断是否进行行车道变更的状况。例如，在存在停车车辆启动的征兆的状况下，难以判断是否进行行车道变更。另外，在禁止行车道变更的区间中，除了停车以外没有可采取的行动。在这样的情况下，自动驾驶车辆1也可以在停车车辆的跟前停止，关于行动判断处理，请求由操作人员实施的远程支援。
作为又一其他例子，也可以在工程区间中，自动驾驶车辆1请求由操作人员实施的远程支援。作为又一其他例子，也可以在自动驾驶车辆1发生故障时，自动驾驶车辆1请求由操作人员实施的远程支援。
在需要由操作人员实施的远程支援的情况下，自动驾驶车辆1将“支援请求REQ”送到远程支援系统100。支援请求REQ请求上述多个车辆处理(辨识处理、行动判断处理以及定时判断处理)中的至少1个车辆处理的支援。以下，将由该自动驾驶车辆1执行的处理称为“支援请求处理”。另外，以下，将进行支援请求处理的自动驾驶车辆1称为“对象自动驾驶车辆1T”。支援请求REQ也可以包括对象自动驾驶车辆1T中的车辆处理的结果作为参考信息。
远程支援系统100从对象自动驾驶车辆1T接受支援请求REQ。远程支援系统100对操作人员通知接受的支援请求REQ，向操作人员请求针对对象自动驾驶车辆1T的指示。以下，将由该远程支援系统100执行的处理称为“操作人员指示请求处理”。
操作人员根据支援请求REQ的内容，决定作为针对对象自动驾驶车辆1T的指示的“操作人员指示INS”。操作人员将操作人员指示输入给远程支援系统100。远程支援系统100与对象自动驾驶车辆1T进行通信，将操作人员指示INS通知给对象自动驾驶车辆1T。以下，将由该远程支援系统100执行的处理称为“操作人员指示通知处理”。
由远程支援系统100执行的远程支援处理包括上述“操作人员指示请求处理”和“操作人员指示通知处理”。
对象自动驾驶车辆1T从远程支援系统100接受操作人员指示INS。然后，对象自动驾驶车辆1T依照操作人员指示INS，再次开始自动驾驶。
此外，还考虑在接受到操作人员指示INS之后自动驾驶依然困难的情况。在该情况下，对象自动驾驶车辆1T也可以不依照接受的操作人员指示INS，而将支援请求REQ再次送到远程支援系统100。以下，将该处理称为“再支援请求处理”。
2.减轻施加到操作人员的负荷
2-1.概要
如上所述，操作人员响应来自对象自动驾驶车辆1T的支援请求REQ，对对象自动驾驶车辆1T的行驶进行远程支援。此时，在施加到操作人员的负荷增大时，存在远程支援的效率降低的可能性。
例如，考虑从大量的对象自动驾驶车辆1T依次送来支援请求REQ的状况。操作人员需要快速应对依次发生的支援请求REQ。在对支援请求REQ的处置延迟时，远程支援的效率降低。
还考虑准备大量的操作人员，由大量的操作人员分工应对支援请求REQ。但是，进行远程支援的操作人员是需要专门技艺的高端人才。从成本以及培训的观点，增加这样的作为高端人才的操作人员是有限制的。
为了提高远程支援的效率，减轻施加到操作人员的负荷是重要的。为此，针对单一的支援请求REQ减少操作人员应研究以及判断的事项是有效的。由此，操作人员为了处置单一的支援请求REQ(即单一的对象自动驾驶车辆1T)所需的时间被缩短。其结果，远程支援的效率提高。
根据以上的观点，根据本实施方式，导入“支援处理”以及“委任处理”这样的概念。支援处理是指上述多个车辆处理(辨识处理、行动判断处理以及定时判断处理)中的、由操作人员代替对象自动驾驶车辆1T进行的车辆处理。另一方面，委任处理是指上述多个车辆处理(辨识处理、行动判断处理以及定时判断处理)中的、操作人员委托给对象自动驾驶车辆1T的处理。
在委任处理增加而支援处理减少时，相应地，操作人员应判断的事项减少。根据施加到操作人员的负荷的减轻的观点，这是优选的。但是，为了决定将哪个车辆处理作为委任处理，需要综合地研究各种信息。而且，应研究的各种信息针对每个对象自动驾驶车辆1T而不同，并且根据对象自动驾驶车辆1T所处的状况也不同。其结果，对操作人员来说，该研究成为了负荷。
因此，本实施方式的远程支援系统100在操作人员指示请求处理中，对操作人员提示有助于缩短操作人员的研究时间的有用的信息。在支援处理和委任处理的组合中，存在多个选项OPT。远程支援系统100将这多个选项OPT中的对操作人员推荐的1个选项OPT自动地决定为“推荐选项OPT1”。然后，远程支援系统100至少对操作人员提示推荐选项OPT1。操作人员通过以推荐选项OPT1为参考，能够缩短用于研究将哪个车辆处理作为委任处理的时间。由此，施加到操作人员的负荷得以减轻。
2-2.基于实绩数据库的远程支援处理
图3是用于说明由本实施方式的远程支援系统100执行的远程支援处理的概念图。远程支援系统100包括实绩数据库200。实绩数据库200至少针对每个场景示出由各自动驾驶车辆1执行的支援请求处理的过去的实绩。
场景是自动驾驶车辆1所处的状况。具体而言，场景包括存在由自动驾驶车辆1进行支援请求处理的可能性的位置。作为进行支援请求处理的位置，例示交叉路口、合流区间、工程区间等。各个位置由纬度和经度的范围规定。场景不仅是位置，而且也可以还包括自动驾驶车辆1的行动。作为包括位置以及行动的场景的例子，可以举出“在交叉路口右拐”、“在合流区间中进行行车道变更”等。
某个场景的支援请求处理的实绩例如包括在该场景中请求车辆处理的支援的概率。例如，设为某个自动驾驶车辆1过去曾100次通过某个交叉路口。设为在该交叉路口辨识信号显示的辨识处理98次成功、2次失败。在信号显示的辨识失败的情况下，自动驾驶车辆1请求辨识处理的支援。因此，该交叉路口的针对辨识处理的过去的支援请求概率是2％。一般认为，在针对辨识处理的过去的支援请求概率低的情况下，即使对委任处理分配辨识处理也不易发生问题。
这样，为了决定推荐选项OPT1，针对每个场景示出支援请求处理的过去的实绩的实绩数据库200是有用的。此外，在上述例子中，支援请求概率是2％，辨识成功概率是98％。“支援请求处理的实绩”和“车辆处理的实绩”处于翻转的关系，可以说是等价的。因此，实绩数据库200还可以说针对每个场景示出由自动驾驶车辆1执行的多个车辆处理的实绩。
各自动驾驶车辆1每当经历某个场景时，将表示该场景和各车辆处理(辨识处理、行动判断处理以及定时判断处理)的结果的信息送到远程支援系统100。在进行支援请求处理的情况下，各自动驾驶车辆1将表示支援请求处理的内容(请求哪个车辆处理的支援)的信息，送到远程支援系统100。远程支援系统100从各自动驾驶车辆1收集这些信息。然后，远程支援系统100通过将收集到的信息登记到实绩数据库200而更新实绩数据库200。如图3所示，实绩数据库200表示各自动驾驶车辆1的识别信息、场景以及支援请求处理的实绩的对应关系。
其另一方面，从处于某个场景的对象自动驾驶车辆1T向远程支援系统100发送支援请求REQ。为方便起见，将对象自动驾驶车辆1T所处的场景称为“第1场景”。响应支援请求REQ，远程支援系统100进行向操作人员请求针对对象自动驾驶车辆1T的指示的操作人员指示请求处理。
在操作人员指示请求处理中，远程支援系统100首先从实绩数据库200取得与第1场景关联的支援请求处理的实绩。与第1场景关联的支援请求处理包括第1场景自身中的支援请求处理。与第1场景关联的支援请求处理也可以包括与第1场景类似的类似场景的支援请求处理。例如，在第1场景是“交叉路口A处的右拐”的情况下，“与交叉路口A相同的构造的交叉路口B处的右拐”是类似场景。
从实绩数据库200取得的支援请求处理的实绩至少包括由对象自动驾驶车辆1T自身执行的支援请求处理的实绩。即，远程支援系统100从实绩数据库200取得由对象自动驾驶车辆1T进行的与第1场景关联的支援请求处理的实绩。
作为变形例，除了由对象自动驾驶车辆1T执行的支援请求处理的实绩以外，远程支援系统100也可以还取得由其他自动驾驶车辆1执行的支援请求处理的实绩。在该情况下，远程支援系统100针对由与对象自动驾驶车辆1T不同的各个自动驾驶车辆1执行的支援请求处理的实绩进行加权并组合。此时，针对对象自动驾驶车辆1T的权重被设定得大于针对其他自动驾驶车辆1的权重。
接下来，远程支援系统100根据与第1场景关联的支援请求处理的实绩，决定与支援处理和委任处理的组合有关的“推荐选项OPT1”。支援处理是第1场景的多个车辆处理中的、操作人员代替对象自动驾驶车辆1T进行的车辆处理。另一方面，委任处理是第1场景的多个车辆处理中的、操作人员对对象自动驾驶车辆1T委托的处理。而且，远程支援系统100至少对操作人员提示推荐选项OPT1。远程支援系统100也可以对操作人员提示包括推荐选项OPT1在内的多个选项OPT。
图4是用于说明本实施方式的操作人员指示请求处理的一个例子的概念图。具体而言，图4示出显示于操作人员观察的监视器的信息的一个例子。在监视器中显示由搭载于对象自动驾驶车辆1T的摄像机拍摄到的图像(影像)。从对象自动驾驶车辆1T经由通信将该图像信息实时地发送给远程支援系统100。远程支援系统100在监视器中显示图像信息。
在图4所示的例子中，对象自动驾驶车辆1T在第1交叉路口处进行右拐时输出支援请求REQ。即，第1场景是第1交叉路口处的右拐。对象自动驾驶车辆1T进行辨识处理，辨识设置于第1交叉路口的信号灯的信号显示。在本例子中，对象自动驾驶车辆1T以较高的准确度将信号显示辩识为“右箭头”。因此，对象自动驾驶车辆1T判断为关于信号辨识，不需要由操作人员实施的远程支援。
另一方面，对象自动驾驶车辆1T无法自信地判断是否执行右拐。其结果，也无法判断执行右拐的定时。在这样的状况下，对象自动驾驶车辆1T将支援请求REQ送到远程支援系统100。支援请求REQ请求行动判断处理(右拐判断处理)以及定时判断处理的支援。支援请求REQ也可以包括对象自动驾驶车辆1T中的辨识处理(信号辨识)、行动判断处理以及定时判断处理各自的结果。在该情况下，如图4所示，各个结果也显示于监视器。
在操作人员指示请求处理中，远程支援系统100从实绩数据库200取得与第1场景关联的支援请求处理的实绩。例如，第1场景的由对象自动驾驶车辆1T执行的各车辆处理以及支援请求处理的实绩如下所述。
[辨识处理(信号辨识)]成功概率＝98％、支援请求概率＝2％
[行动判断处理(右拐判断)]成功概率＝40％、支援请求概率＝60％
[定时判断处理]成功概率＝95％、支援请求概率＝5％
关于过去的支援请求概率足够低的车辆处理，一般认为即使委任给对象自动驾驶车辆1T也没有问题。因此，远程支援系统100向操作人员推荐对对象自动驾驶车辆1T委任定时判断处理。另一方面，关于过去的支援请求概率高的车辆处理，最好由操作人员进行支援。因此，远程支援系统100向操作人员推荐支援行动判断处理。即，推荐选项OPT1是“虽然支援行动判断处理，但对对象自动驾驶车辆1T委托定时判断处理”。
远程支援系统100至少对操作人员提示推荐选项OPT1。例如，如图4所示，推荐选项OPT1显示于操作人员指示画面。也可以对推荐选项OPT1附加“推荐(recommended)”的文字。操作人员通过以推荐选项OPT1为参考，能够缩短用于研究将哪个车辆处理作为委任处理的时间。由此，施加到操作人员的负荷得以减轻。
此外，操作人员无需一定依照推荐选项OPT1。根据情况，操作人员也可以进行与推荐选项OPT1不同的指示。即使在该情况下，仍同样地得到研究时间缩短以及负荷减轻的效果。
如图4所示，也可以对操作人员提示包括推荐选项OPT1在内的多个选项OPT。例如，选项OPT2是“支援行动判断处理和定时判断处理这两方”。选项OPT3是“支援辨识处理、行动判断处理以及定时判断处理的全部”。在选项OPT3中，关于未从对象自动驾驶车辆1T请求支援的辨识处理，也建议操作人员进行支援。在对操作人员提示包括推荐选项OPT1在内的多个选项OPT的情况下，操作人员能够简单地比较多个选项OPT。这也有助于缩短研究时间。
在对操作人员提示多个选项OPT的情况下，推荐选项OPT1优选以比其他选项更显著的方式提示。例如，如图4所示，推荐选项OPT1的文字尺寸大于其他选项OPT2、OPT3的文字尺寸。推荐选项OPT1的文字也可以比其他选项OPT2、OPT3的文字粗。由此，操作人员易于掌握推荐选项OPT1。
2-3.效果
如以上说明，根据本实施方式，远程支援系统100响应来自对象自动驾驶车辆1T的支援请求REQ，向操作人员请求针对对象自动驾驶车辆1T的指示。支援处理是由操作人员代替对象自动驾驶车辆1T进行的车辆处理。另一方面，委任处理是操作人员对对象自动驾驶车辆1T委托的处理。在委任处理增加而支援处理减少时，相应地，操作人员应判断的事项减少。这有助于减轻施加到操作人员的负荷。
进而，根据本实施方式，远程支援系统100根据表示支援请求处理的实绩的实绩数据库200而决定支援处理和委任处理的组合的推荐选项OPT1。然后，远程支援系统100对操作人员提示推荐选项OPT1。操作人员通过以推荐选项OPT1为参考，能够缩短用于研究将哪个车辆处理作为委任处理的时间。由此，施加到操作人员的负荷得以减轻。
由于施加到操作人员的负荷得以减轻，所以操作人员为了处置单一的支援请求REQ(即单一的对象自动驾驶车辆1T)而所需的时间缩短了。其结果，远程支援的效率提高。另外，这意味着能够由限定的数量的操作人员应对更多的支援请求REQ(对象自动驾驶车辆1T)。根据成本的观点，这是优选的。根据本实施方式，能够在抑制成本的增大的同时，提高远程支援的效率。
此外，本实施方式的远程支援系统100并非绕过操作人员而完全自动地进行远程支援。针对对象自动驾驶车辆1T的最终的指示内容(操作人员指示INS)由操作人员决定。因此，远程支援的精度得到确保。另外，操作人员无需一定依照推荐选项OPT1。根据情况，操作人员也可以进行与推荐选项OPT1不同的指示。因此，远程支援的灵活性得到确保。
以下，详细说明本实施方式的自动驾驶车辆1和远程支援系统100的具体例子。
3.自动驾驶车辆
3-1.结构例
图5是示出搭载于本实施方式的自动驾驶车辆1的自动驾驶系统10的结构例的框图。自动驾驶系统10包括辨识传感器20、车辆状态传感器30、位置传感器40、通信装置50、行驶装置60以及控制装置70。
辨识传感器20辨识(检测)自动驾驶车辆1的周围的状况。辨识传感器20至少包括摄像机25。辨识传感器20也可以包括LIDAR(Laser Imaging Detection and Ranging，激光成像检测与测距)、雷达等。
车辆状态传感器30检测自动驾驶车辆1的状态。例如，车辆状态传感器30包括车速传感器、加速度传感器、偏航率传感器、舵角传感器等。
位置传感器40检测自动驾驶车辆1的位置以及方位。作为位置传感器40，例示GPS(Global Positioning System，全球定位系统)传感器。
通信装置50与自动驾驶车辆1的外部进行通信。例如，通信装置50与远程支援系统100进行通信。
行驶装置60包括操舵装置、驱动装置以及制动装置。操舵装置使自动驾驶车辆1的车轮转舵。例如，操舵装置包括电动助力转向(EPS：Electric Power Steering)装置。驱动装置是发生驱动力的动力源。作为驱动装置，例示引擎、电动机、轮毂马达等。制动装置产生制动力。
控制装置70控制自动驾驶车辆1。控制装置70包括1个或者多个处理器71(以下简称为处理器71)和1个或者多个存储器72(以下简称为存储器72)。处理器71执行各种处理。例如，处理器71包括CPU(Central Processing Unit，中央处理单元)。存储器72储存各种信息。作为存储器72，例示易失性存储器、非易失性存储器、HDD(Hard Disk Drive，硬盘驱动器)、SSD(Solid State Drive，固态硬盘)等。通过处理器71执行作为计算机程序的控制程序，实现由处理器71(控制装置70)执行的各种处理。控制程序储存于存储器72、或者记录于计算机可读取的记录介质。控制装置70也可以包括1个或者多个ECU(Electronic ControlUnit，电子控制单元)。控制装置70的一部分也可以是自动驾驶车辆1的外部的信息处理装置。在该情况下，控制装置70的一部分与自动驾驶车辆1进行通信，远程控制自动驾驶车辆1。
3-2.信息取得处理
处理器71取得表示自动驾驶车辆1的驾驶环境的驾驶环境信息80。驾驶环境信息80储存于存储器72。
图6是示出驾驶环境信息80的例子的框图。驾驶环境信息80包括地图信息81、周边状况信息82、车辆状态信息83以及车辆位置信息84。
地图信息81表示车道配置、道路形状等。处理器71从地图数据库取得必要的区域的地图信息。地图数据库既可以储存于搭载于自动驾驶车辆1的预定的存储装置，也可以储存于自动驾驶车辆1的外部的管理服务器。在后者的情况下，处理器71与管理服务器进行通信，取得必要的地图信息。
周边状况信息82是表示自动驾驶车辆1的周围的状况的信息。周边状况信息82包括由辨识传感器20得到的信息。例如，周边状况信息82包括由摄像机25拍摄到的图像信息IMG。作为其他例子，周边状况信息82包括由LIDAR、雷达测量到的测量信息。
另外，周边状况信息82包括与自动驾驶车辆1的周边的物体有关的物体信息。作为自动驾驶车辆1的周边的物体，例示行人、其他车辆(先行车辆、停车车辆等)、标识、白线、路侧构造物、障碍物等。物体信息表示物体相对自动驾驶车辆1的相对位置以及相对速度。例如，通过解析由摄像机25得到的图像信息IMG，能够识别物体，计算该物体的相对位置。另外，还能够根据由LIDAR、雷达测量的测量信息来识别物体，计算该物体的相对位置以及相对速度。
进而，周边状况信息82包括表示信号灯的信号显示的辨识结果的信号显示信息。处理器71根据由摄像机25拍摄到的图像信息IMG，检测自动驾驶车辆1的周围的信号灯。进而，处理器71根据图像信息IMG辨识信号灯的信号显示(例：绿信号、黄信号、红信号、右拐信号等)。从图像中检测(抽出)信号灯，辨识信号显示的图像解析手法公知。
车辆状态信息83是表示自动驾驶车辆1的状态的信息。作为自动驾驶车辆1的状态，例示车速、偏航率、横加速度、舵角等。处理器71从由车辆状态传感器30得到的检测结果中取得车辆状态信息83。
车辆位置信息84表示自动驾驶车辆1的位置以及方位。车辆位置信息84由位置传感器40得到。另外，处理器71也可以通过使用地图信息81和周边状况信息82(物体信息)的公知的自身位置推测处理(Localization，定位)而取得高精度的车辆位置信息84。
3-3.车辆行驶控制
处理器71执行控制自动驾驶车辆1的行驶的“车辆行驶控制”。车辆行驶控制包括操舵控制、加速控制以及减速控制。处理器71通过控制行驶装置60而执行车辆行驶控制。具体而言，处理器71通过控制操舵装置而执行操舵控制。另外，处理器71通过控制驱动装置而执行加速控制。另外，处理器71通过控制制动装置而执行减速控制。
3-4.自动驾驶控制
处理器71根据驾驶环境信息80进行自动驾驶控制。作为此处的自动驾驶，设想以驾驶员不必100％集中于驾驶为前提的驾驶(所谓的等级3以上的自动驾驶)。
在自动驾驶的过程中，处理器71执行上述车辆处理。作为车辆处理，可以举出如下的例子。
(1)辨识处理：处理器71使用辨识传感器20来辨识自动驾驶车辆1的周边的状况。例如，处理器71使用摄像机25来辨识信号灯的信号显示(例：绿信号、黄信号、红信号、右拐信号等)。
(2)行动判断处理：处理器71根据辨识处理的结果，判断是否执行行动。作为自动驾驶车辆1的行动，例示启动、停止、右拐、左拐、行车道变更等。
(3)定时判断处理：处理器71判断执行上述行动的执行定时。
在执行上述行动时，处理器71根据驾驶环境信息80而生成自动驾驶车辆1的目标轨迹线。目标轨迹线包括目标位置以及目标速度。然后，处理器71以使自动驾驶车辆1追踪目标轨迹线的方式执行车辆行驶控制。
3-5.支援请求处理
在需要由操作人员实施的远程支援的情况下，处理器71将支援请求REQ送到远程支援系统100。更详细而言，处理器71经由通信装置50与远程支援系统100进行通信，将支援请求REQ送到远程支援系统100。典型地，需要由操作人员实施的远程支援的状况是自动驾驶困难的状况。因此，支援请求REQ请求上述多个车辆处理(辨识处理、行动判断处理以及定时判断处理)中的至少1个车辆处理的支援。支援请求REQ也可以包括车辆处理的结果作为参考信息。
处理器71将远程支援所需的驾驶环境信息80连同支援请求REQ一起送到远程支援系统100。远程支援所需的驾驶环境信息80至少包括由摄像机25拍摄到的图像信息IMG。处理器71将最新的图像信息IMG送到远程支援系统100。另外，处理器71也可以将支援请求REQ发生前的一定期间中的图像信息IMG送到远程支援系统100。另外，处理器71也可以将必要的车辆状态信息83等送到远程支援系统100。
3-6.与操作人员指示对应的自动驾驶控制
在发送支援请求REQ之后，处理器71经由通信装置50从远程支援系统100接受操作人员指示INS。操作人员指示INS包括来自与支援处理有关的操作人员的指示。另外，操作人员指示INS还有包括委任处理的指定的情况。处理器71依照操作人员指示INS再次开始自动驾驶控制。此时，关于被指定为委任处理的车辆处理，处理器71不依赖于来自操作人员的指示而由自身进行辨识或者判断。
3-7.再支援请求处理
还考虑在接受到操作人员指示INS之后自动驾驶依然困难的情况。在该情况下，处理器71不依照所接受的操作人员指示INS，而将支援请求REQ再次送到远程支援系统100。支援请求REQ也可以表示“本次是再支援请求的意思”。
4.远程支援系统
4-1.结构例
图7是示出本实施方式的远程支援系统100的结构例的框图。远程支援系统100包括信息处理装置110、通信装置120、显示装置130、输入装置140以及实绩数据库200。
信息处理装置110进行各种信息处理。信息处理装置110包括1个或者多个处理器111(以下简称为处理器111)和1个或者多个存储器112(以下简称为存储器112)。处理器111执行各种处理。例如，处理器111包括CPU。存储器112储存各种信息。作为存储器112，例示易失性存储器、非易失性存储器、HDD、SSD等。通过处理器111执行作为计算机程序的远程支援程序，实现信息处理装置110的功能。远程支援程序储存于存储器112。远程支援程序也可以记录于计算机可读取的记录介质。远程支援程序也可以经由网络来提供。
通信装置120与外部进行通信。例如，通信装置120与自动驾驶车辆1进行通信。
显示装置130显示各种信息。作为显示装置130，例示液晶显示器、有机EL显示器、头戴式显示器、触摸面板等。此外，显示装置130与图2所示的监视器相当。
输入装置140是用于受理来自操作人员的输入的接口。作为输入装置140，例示触摸面板、键盘、鼠标等。
4-2.实绩数据库
信息处理装置110能够访问实绩数据库200。实绩数据库200针对每个场景示出由各自动驾驶车辆1执行的车辆处理以及支援请求处理的实绩。
图8是示出实绩数据库200的一个例子的概念图。实绩数据库200表示车辆ID信息、场景以及实绩的对应关系。
车辆ID信息包括对各自动驾驶车辆1赋予的ID编号。车辆ID信息也可以包括各自动驾驶车辆1的车种(例：普通、中型、大型、巴士等)。
场景包括存在由自动驾驶车辆1进行支援请求处理的可能性的位置。作为进行支援请求处理的位置，例示交叉路口、合流区间、工程区间等。各个位置由纬度和经度的范围规定。场景不仅是位置，而且也可以还包括自动驾驶车辆1的行动。
实绩例如包括与多个车辆处理的各个车辆处理有关的支援请求概率。支援请求概率是支援请求处理的发生次数相对自动驾驶车辆1经历场景的次数的比率。此外，支援请求概率和车辆处理的成功概率处于翻转的关系，可以说是等价的。在图8所示的例子中，实绩表示多个车辆处理各自的成功概率。
作为其他例子，实绩也可以包括与多个车辆处理的各个车辆处理有关的支援请求频度。支援请求频度根据过去的一定期间中的支援请求处理的发生次数计算。
图9是示出实绩数据库200的其他例子的概念图。在图9所示的例子中，在实绩数据库200中示出的实绩还包括再支援请求处理的实绩。例如，再支援请求处理的实绩是再支援请求概率。再支援请求概率是再支援请求处理的发生次数相对操作人员指示INS的次数的比率。
作为其他例子，再支援请求处理的实绩也可以包括再支援请求频度。再支援请求频度根据过去的一定期间中的再支援请求处理的发生次数计算。
各自动驾驶车辆1每当经历某个场景时，将表示该场景和各车辆处理的结果的信息送到远程支援系统100。在进行支援请求处理的情况下，各自动驾驶车辆1将表示支援请求处理的内容(请求哪个车辆处理的支援)的信息送到远程支援系统100。处理器111经由通信装置120从自动驾驶车辆1接受信息。处理器111通过将收集到的信息登记到实绩数据库200而更新实绩数据库200。
4-3.远程支援处理
处理器111执行远程支援处理。远程支援处理响应从对象自动驾驶车辆1T送来的支援请求REQ，包括向操作人员请求针对对象自动驾驶车辆1T的指示的“操作人员指示请求处理”。另外，远程支援处理包括对对象自动驾驶车辆1T通知来自操作人员的操作人员指示INS的“操作人员指示通知处理”。
图10是示出与本实施方式的远程支援处理关联的各种信息的框图。各种信息储存于存储器112。
支援请求REQ从对象自动驾驶车辆1T送来。处理器111经由通信装置120接受支援请求REQ。
车辆侧信息300是远程支援所需的驾驶环境信息80。车辆侧信息300至少包括由摄像机25拍摄到的图像信息IMG。车辆侧信息300也可以不仅包括最新的图像信息IMG，而是还包括支援请求REQ发生前的一定期间中的图像信息IMG。车辆侧信息300也可以包括车辆状态信息83。车辆侧信息300被从对象自动驾驶车辆1T送来。处理器111经由通信装置120接受车辆侧信息300。
参照信息400是在决定推荐选项OPT1时供参照的信息。
参照信息400包括实绩信息410。实绩信息410是从实绩数据库200取得的信息。具体而言，实绩信息410表示与对象自动驾驶车辆1T所处的第1场景关联的实绩。处理器111访问实绩数据库200，从实绩数据库200取得实绩信息410。
参照信息400也可以包括自动驾驶系统信息430。自动驾驶系统信息430表示自动驾驶系统10的状态。例如，自动驾驶系统信息430表示自动驾驶软件是否为刚刚更新之后。自动驾驶系统信息430也可以表示辨识传感器20等传感器的精度。自动驾驶系统信息430也可以表示行驶装置60是否正常。自动驾驶系统信息430被从对象自动驾驶车辆1T送来。处理器111经由通信装置120接受自动驾驶系统信息430。
参照信息400也可以包括环境条件信息440。环境条件信息440表示对象自动驾驶车辆1T所处的环境。作为环境，例示天气、气象条件、时刻、季节、拥堵状况等。环境条件信息440被从信息服务服务器或者对象自动驾驶车辆1T提供。处理器111经由通信装置120接受环境条件信息440。
选项信息500表示支援处理和委任处理的组合的多个选项OPT。多个选项OPT包括推荐选项OPT1。处理器111通过后述处理生成选项信息500。
操作人员指示INS是从操作人员对对象自动驾驶车辆1T作出的指示。操作人员指示INS包括来自与支援处理有关的操作人员的指示。另外，操作人员指示INS还有包括委任处理的指定的情况。操作人员使用输入装置140输入操作人员指示INS。处理器111经由输入装置140接受操作人员指示INS。
图11是示出远程支援处理中的操作人员指示请求处理的流程图。
在步骤S110中，处理器111判定是否从对象自动驾驶车辆1T接受到支援请求REQ。在接受到支援请求REQ的情况下(步骤S110，“是”)，处理进入到步骤S120。在除此以外的情况下(步骤S110，“否”)，本次循环的处理结束。
在步骤S120中，处理器111取得车辆侧信息300和参照信息400。
在步骤S130中，处理器111将车辆侧信息300显示于显示装置130。特别地，处理器111将图像信息IMG显示于显示装置130(参照图4)。
在步骤S140中，处理器111设定支援处理和委任处理的组合的多个选项OPT。进而，处理器111决定多个选项OPT中的对操作人员推荐的推荐选项OPT1。在此，处理器111根据上述参照信息400决定推荐选项OPT1。基于参照信息400决定推荐选项OPT1的各种例子后述。处理器111通过该处理生成选项信息500。
在步骤S150中，处理器111将选项信息500显示于显示装置130。此时，处理器111至少显示推荐选项OPT1。处理器111也可以显示包括推荐选项OPT1在内的多个选项OPT。处理器111也可以以使推荐选项OPT1比其他选项OPT显著的方式显示多个选项OPT(参照图4)。
图12是示出远程支援处理中的操作人员指示通知处理的流程图。
在步骤S160中，处理器111判定是否由操作人员输入了操作人员指示INS。在输入了操作人员指示INS的情况下(步骤S160，“是”)，处理进入到步骤S170。在除此以外的情况下(步骤S160，“否”)，本次循环的处理结束。
在步骤S170中，处理器111经由通信装置120与对象自动驾驶车辆1T进行通信，将操作人员指示INS通知给对象自动驾驶车辆1T。
4-4.推荐选项决定处理的例子
以下，说明推荐选项决定处理(步骤S140)的各种例子。
4-4-1.第1例
在第1例中，处理器111根据实绩信息410决定推荐选项OPT1。实绩信息410表示与对象自动驾驶车辆1T所处的第1场景关联的实绩。
例如，实绩包括与多个车辆处理的各个车辆处理有关的支援请求概率或者支援请求频度。为方便起见，将多个车辆处理中的任意的处理称为“第1车辆处理”。处理器111从实绩信息410取得针对第1车辆处理的支援请求概率或者支援请求频度。然后，根据针对第1车辆处理的支援请求概率或者支援请求频度，处理器111决定将第1车辆处理设定为推荐选项OPT1中的支援处理或者设定为委任处理。
例如，随着针对第1车辆处理的支援请求概率或者支援请求频度变低，第1车辆处理被设定为推荐选项OPT1中的委任处理的概率变高。相反地，随着针对第1车辆处理的支援请求概率或者支援请求频度变高，第1车辆处理被设定为推荐选项OPT1中的支援处理的概率变高。
作为其他例子，也可以将支援请求概率或者支援请求频度与预定的阈值比较。在针对第1车辆处理的支援请求概率或者支援请求频度是预定的阈值以上的情况下，处理器111将第1车辆处理设定为推荐选项OPT1中的支援处理。另一方面，在针对第1车辆处理的支援请求概率或者支援请求频度小于预定的阈值的情况下，处理器111将第1车辆处理设定为推荐选项OPT1中的委任处理。
这样，根据实绩信息410决定推荐选项OPT1的内容。实绩信息410表示与支援请求处理有关的过去的实绩，所以能够决定适合的推荐选项OPT1。
4-4-2.第2例
在第2例中，考虑再支援请求处理的实绩。处理器111取得包括再支援请求处理的实绩在内的实绩信息410(参照图9)，根据再支援请求处理的实绩决定推荐选项OPT1。
例如，再支援请求处理的实绩包括再支援请求概率或者再支援请求频度。处理器111从实绩信息410取得再支援请求概率或者再支援请求频度。然后，处理器111根据再支援请求概率或者再支援请求频度设定推荐选项OPT1中的支援处理和委任处理。例如，随着再支援请求概率或者再支援请求频度增加，推荐选项OPT1中的支援处理的比例增加，委任处理的比例减少。相反地，随着再支援请求概率或者再支援请求频度减少，推荐选项OPT1中的委任处理的比例增加，支援处理的比例减少。
4-4-3.第3例
在第3例中，处理器111根据自动驾驶系统信息430决定推荐选项OPT1。
例如，在自动驾驶软件刚刚更新之后的情况下，过去的实绩的可靠度降低。因此，在该情况下，处理器111使推荐选项OPT1中的支援处理的比例增加，使委任处理的比例减少。
作为其他例子，在辨识传感器20等传感器的精度降低的情况下，自动驾驶控制的精度也降低。因此，在该情况下，处理器111使推荐选项OPT1中的支援处理的比例增加，使委任处理的比例减少。
4-4-4.第4例
在第4例中，处理器111根据环境条件信息440决定推荐选项OPT1。
例如，在天气差的状况下，存在辨识处理的精度降低、自动驾驶控制的精度也降低的可能性。因此，处理器111使推荐选项OPT1中的支援处理的比例增加，使委任处理的比例减少。
4-4-5.第5例
还能够组合第1例～第4例中的多个例子。

Claims (10)

1.一种远程支援系统，远程支援自动驾驶车辆的行驶，其中，
所述自动驾驶车辆执行：
多个车辆处理，包括自动驾驶中的辨识及判断；以及
支援请求处理，将请求所述多个车辆处理中的至少1个车辆处理的支援的支援请求送到所述远程支援系统，
所述远程支援系统具备：
1个或者多个处理器；以及
实绩数据库，针对每个场景示出由所述自动驾驶车辆执行的所述支援请求处理的实绩，
所述1个或者多个处理器构成为执行：
操作人员指示请求处理，响应从处于第1场景的对象自动驾驶车辆送来的所述支援请求，向操作人员请求针对所述对象自动驾驶车辆的指示；以及
操作人员指示通知处理，对所述对象自动驾驶车辆通知来自所述操作人员的所述指示，
支援处理是所述第1场景的所述多个车辆处理中的、由所述操作人员代替所述对象自动驾驶车辆进行的车辆处理，
委任处理是所述第1场景的所述多个车辆处理中的、由所述操作人员对所述对象自动驾驶车辆委托的车辆处理，
在所述操作人员指示请求处理中，所述1个或者多个处理器
从所述实绩数据库取得与所述第1场景关联的所述支援请求处理的所述实绩，
根据与所述第1场景关联的所述实绩，决定所述支援处理和所述委任处理的组合的多个选项中的对所述操作人员推荐的推荐选项，
至少对所述操作人员提示所述推荐选项。
2.根据权利要求1所述的远程支援系统，其中，
所述1个或者多个处理器对所述操作人员提示包括所述推荐选项在内的所述多个选项。
3.根据权利要求2所述的远程支援系统，其中，
所述1个或者多个处理器以所述推荐选项比所述推荐选项以外的选项显著的方式，对所述操作人员提示所述多个选项。
4.根据权利要求1至3中的任意一项所述的远程支援系统，其中，
所述实绩包括关于所述多个车辆处理的各个车辆处理请求所述支援的概率或者频度，
所述多个车辆处理包括第1车辆处理，
所述1个或者多个处理器
从与所述第1场景关联的所述实绩取得请求针对所述第1车辆处理的所述支援的所述概率或者所述频度，
根据取得的所述概率或者所述频度，决定将所述第1车辆处理设定为所述推荐选项中的所述支援处理或者设定为所述委任处理。
5.根据权利要求4所述的远程支援系统，其中，
随着请求针对所述第1车辆处理的所述支援的所述概率或者所述频度变低，所述第1车辆处理被设定为所述推荐选项中的所述委任处理的概率变高。
6.根据权利要求4所述的远程支援系统，其中，
所述1个或者多个处理器
在请求针对所述第1车辆处理的所述支援的所述概率或者所述频度是阈值以上的情况下，将所述第1车辆处理设定为所述推荐选项中的所述支援处理，
在请求针对所述第1车辆处理的所述支援的所述概率或者所述频度小于所述阈值的情况下，将所述第1车辆处理设定为所述推荐选项中的所述委任处理。
7.根据权利要求1至6中的任意一项所述的远程支援系统，其中，
由所述自动驾驶车辆执行的所述支援请求处理包括在从所述操作人员接受到所述指示之后，不依照接受的所述指示而将所述支援请求再次送到所述远程支援系统的再支援请求处理，
所述实绩包括所述再支援请求处理的概率或者频度，
所述1个或者多个处理器
从与所述第1场景关联的所述实绩取得所述再支援请求处理的所述概率或者所述频度，
根据取得的所述概率或者所述频度，设定所述推荐选项中的所述支援处理和所述委任处理。
8.根据权利要求7所述的远程支援系统，其中，
随着所述再支援请求处理的所述概率或者所述频度增加，所述推荐选项中的所述支援处理的比例增加。
9.根据权利要求1至8中的任意一项所述的远程支援系统，其中，
所述多个车辆处理包括：
辨识处理，辨识所述自动驾驶车辆的周边的状况；
行动判断处理，根据所述辨识处理的结果判断是否执行行动；以及
定时判断处理，判断执行所述行动的执行定时。
10.一种远程支援方法，远程支援自动驾驶车辆的行驶，其中，
所述自动驾驶车辆执行：
多个车辆处理，包括自动驾驶中的辨识及判断；以及
支援请求处理，将请求所述多个车辆处理中的至少1个车辆处理的支援的支援请求送到所述远程支援系统，
实绩数据库针对每个场景示出由所述自动驾驶车辆执行的所述支援请求处理的实绩，
所述远程支援方法包括：
操作人员指示请求处理，响应从处于第1场景的对象自动驾驶车辆送来的所述支援请求，向操作人员请求针对所述对象自动驾驶车辆的指示；以及
操作人员指示通知处理，对所述对象自动驾驶车辆通知来自所述操作人员的所述指示，
支援处理是所述第1场景的所述多个车辆处理中的、由所述操作人员代替所述对象自动驾驶车辆进行的车辆处理，
委任处理是所述第1场景的所述多个车辆处理中的、由所述操作人员对所述对象自动驾驶车辆委托的车辆处理，
所述操作人员指示请求处理包括：
从所述实绩数据库取得与所述第1场景关联的所述支援请求处理的所述实绩的处理；
根据与所述第1场景关联的所述支援请求处理的所述实绩，决定所述支援处理和所述委任处理的组合的多个选项中的对所述操作人员推荐的推荐选项的处理；以及
至少对所述操作人员提示所述推荐选项的处理。
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