CN115140086A - 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

本发明提供一种能够更长地继续驾驶支援或自动驾驶的车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质。车辆控制装置基于本车辆及第一其他车辆的第一相对距离，来识别在所述第一其他车辆的位置存在第一其他车道，基于所述本车辆及所述第一其他车辆的第一相对速度，来识别所述第一其他车道的行进方向，在识别到的所述第一其他车道的行进方向与本车道的行进方向相反的情况下，基于所述第一相对距离、所述本车辆及第二其他车辆的第二相对速度、以及包含有车道的行进方向及车道数的地图信息中的至少2个，来判定所述本车道的相邻车道是否是相向车道，在判定为所述相邻车道不是所述相向车道的情况下，继续驾驶支援或自动驾驶。

Description

车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质
技术领域
本发明涉及车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质。
背景技术
已知有如下技术：在从检测到划分线的状态成为了检测不到划分线的状态的情况下，基于过去检测到的划分线的位置来推定假想划分线，基于该假想划分线来控制本车辆的行驶(例如，参照专利文献1)。另外，已知有如下技术：推定在道路上本车辆向其他车辆的侧方接近的时间，决定在该推定时间的经过过程中本车辆应该相对于其他车辆维持的横向距离，基于该横向距离来控制车辆(例如，参照专利文献2)。
【现有技术文献】
【专利文献】
【专利文献1】国际公开第2018/012179号
【专利文献2】日本特开2014-089691号公报
发明内容
发明要解决的课题
然而，在以往的技术中，存在如下情况：在不能识别划分线的情况下，不能确定本车辆存在或行驶的车道(以下，称作本车道)的相对的位置，不能继续一部分的驾驶支援、自动驾驶。
本发明的一方案考虑这样的情况而完成，其目的之一在于提供能够更长地继续驾驶支援或自动驾驶的车辆控制装置、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。
本发明的一方案(1)是车辆控制装置，具备：识别部，其识别在本车辆的周边存在的其他车辆与所述本车辆之间的相对速度及相对距离；驾驶控制部，其基于所述识别部的识别结果，来进行控制所述本车辆的速度和转向中的至少一方的驾驶支援或自动驾驶，所述识别部基于与所述本车辆的车宽方向相关的所述本车辆及第一其他车辆的相对距离即第一相对距离，来识别在所述第一其他车辆的位置存在第一其他车道，基于与所述本车辆的行进方向相关的所述本车辆及所述第一其他车辆的相对速度即第一相对速度，来识别所述第一其他车道的行进方向，所述驾驶控制部在由所述识别部识别到的所述第一其他车道的行进方向与本车道的行进方向相反的情况下，基于所述第一相对距离、与所述本车辆的行进方向相关的所述本车辆及第二其他车辆的相对速度即第二相对速度、以及包含有车道的行进方向及车道数的地图信息中的至少2个，来判定所述本车道的相邻车道是否是相向车道，在判定为所述相邻车道不是所述相向车道的情况下，继续所述驾驶支援或所述自动驾驶。
(2)的方案是在上述(1)的方案的车辆控制装置中，所述驾驶控制部在所述相向车道的车道数是作为自然数的N、所述第一相对距离是规定宽度的2倍以上、且与所述本车辆的车宽方向相关的所述本车辆与第N其他车辆之间的相对距离即第N相对距离是所述规定宽度的(N+1)倍以上的情况下，判定为所述相邻车道不是所述相向车道。
(3)的方案是在上述(2)的方案的车辆控制装置中，所述驾驶控制部在所述N是1、所述第一相对距离是所述规定宽度的2倍以上的情况下，判定为所述相邻车道不是所述相向车道。
(4)的方案是在上述(2)或(3)的方案的车辆控制装置中，所述识别部在所述N是2以上的情况下，基于所述第N相对距离，来识别在所述第N其他车辆的位置存在第N其他车道，基于与所述本车辆的行进方向相关的所述本车辆及所述第N其他车辆的相对速度即第N相对速度，来识别所述第N其他车道的行进方向，所述驾驶控制部在所述第一相对距离是所述规定宽度的2倍以上、所述第N其他车道的行进方向与本车道的行进方向相反、且所述第N相对距离是所述规定宽度的(N+1)倍以上的情况下，判定为所述相邻车道不是所述相向车道。
(5)的方案是在上述(1)～(4)中的任一方案的车辆控制装置中，所述识别部基于与所述本车辆的车宽方向相关的所述本车辆与所述第二其他车辆之间的相对距离即第二相对距离，来识别在所述第二其他车辆的位置存在第二其他车道，基于所述第二相对速度，来识别所述第二其他车道的行进方向，所述驾驶控制部在所述第一相对距离是规定宽度的2倍以上、所述第二其他车道的行进方向与本车道的行进方向相同、且所述第二相对距离是所述规定宽度的1倍以上的情况下，判定为所述相邻车道不是所述相向车道。
(6)的方案是在上述(2)～(5)中的任一方案的车辆控制装置中，所述识别部还识别所述本车辆的周边的路侧物，所述驾驶控制部在行进方向与所述本车道相同的同向车道的车道数是2以上、从所述本车辆观察时在与所述第一其他车辆相反侧存在所述路侧物、且与所述本车辆的车宽方向相关的所述本车辆与所述路侧物之间的相对距离小于所述规定宽度的1倍的情况下，判定为所述相邻车道不是所述相向车道。
(7)的方案是在上述(2)～(6)中的任一方案的车辆控制装置中，所述驾驶控制部根据道路的种类而变更所述规定宽度。
(8)的方案是在上述(1)～(7)中的任一方案的车辆控制装置中，所述驾驶控制部在判定为所述相邻车道不是所述相向车道的情况下，以所述本车辆的驾驶员的手接触着转向操作件为条件，继续所述驾驶支援或所述自动驾驶。
(9)的方案是在上述(1)～(8)中的任一方案的车辆控制装置中，所述驾驶控制部在判定为所述相邻车道是所述相向车道的情况下，使所述驾驶支援或所述自动驾驶的等级下降。
本发明的其他的方案(10)是一种车辆控制方法，搭载于本车辆的计算机执行如下处理：识别在所述本车辆的周边存在的其他车辆与所述本车辆之间的相对速度及相对距离，基于识别到的所述相对速度及相对距离，来进行控制所述本车辆的速度和转向中的至少一方的驾驶支援或自动驾驶，基于与所述本车辆的车宽方向相关的所述本车辆及第一其他车辆的相对距离即第一相对距离，来识别在所述第一其他车辆的位置存在第一其他车道，基于与所述本车辆的行进方向相关的所述本车辆及所述第一其他车辆的相对速度即第一相对速度，来识别所述第一其他车道的行进方向，在识别到的所述第一其他车道的行进方向与本车道的行进方向相反的情况下，基于所述第一相对距离、与所述本车辆的行进方向相关的所述本车辆及第二其他车辆的相对速度即第二相对速度、以及包含有车道的行进方向及车道数的地图信息中的至少2个，来判定所述本车道的相邻车道是否是相向车道，在判定为所述相邻车道不是所述相向车道的情况下，继续所述驾驶支援或所述自动驾驶。
本发明的其他的方案(11)是一种存储介质，该存储介质保存有程序，该程序用于使搭载于本车辆的计算机执行如下处理：识别在所述本车辆的周边存在的其他车辆与所述本车辆之间的相对速度及相对距离，基于识别到的所述相对速度及相对距离，来进行控制所述本车辆的速度和转向中的至少一方的驾驶支援或自动驾驶，基于与所述本车辆的车宽方向相关的所述本车辆及第一其他车辆的相对距离即第一相对距离，来识别在所述第一其他车辆的位置存在第一其他车道，基于与所述本车辆的行进方向相关的所述本车辆及所述第一其他车辆的相对速度即第一相对速度，来识别所述第一其他车道的行进方向，在识别到的所述第一其他车道的行进方向与本车道的行进方向相反的情况下，基于所述第一相对距离、与所述本车辆的行进方向相关的所述本车辆及第二其他车辆的相对速度即第二相对速度、以及包含有车道的行进方向及车道数的地图信息中的至少2个，来判定所述本车道的相邻车道是否是相向车道，在判定为所述相邻车道不是所述相向车道的情况下，继续所述驾驶支援或所述自动驾驶。
发明效果
根据上述的任一方案，能够更长地继续驾驶支援或自动驾驶。
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1的结构图。
图2是第一控制部120及第二控制部160的功能结构图。
图3是示出驾驶模式和本车辆M的控制状态及任务的对应关系的一例的图。
图4是示出实施方式的自动驾驶控制装置100进行的一系列处理的流程的一例的流程图。
图5是表示本车辆M可能遭遇的场景的一例的图。
图6是表示本车辆M可能遭遇的场景的其他的例子的图。
图7是表示本车辆M可能遭遇的场景的其他的例子的图。
图8是表示本车辆M可能遭遇的场景的其他的例子的图。
图9是示出实施方式的自动驾驶控制装置100的硬件结构的一例的图。
附图标记说明：
1…车辆系统，10…相机，12…雷达装置，14…LIDAR，16…物体识别装置，20…通信装置，30…HMI，40…车辆传感器，50…导航装置，60…MPU，70…驾驶员监视相机，80…驾驶操作件，82…转向盘，84…转向盘把持传感器，100…自动驾驶控制装置，120…第一控制部，130…识别部，140…行动计划生成部，150…模式控制部，152…驾驶员状态判定部，154…模式决定部，156…设备控制部，160…第二控制部，162…取得部，164…速度控制部，166…转向控制部，180…存储部，M…本车辆。
具体实施方式
以下，参照附图，对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。供车辆系统1搭载的车辆(以下，本车辆M)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。电动机使用连结于内燃机的发电机产生的发电电力或者二次电池、燃料电池的放电电力而进行动作。
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、无线通信网等而互相连接。需要说明的是，图1所示的结构只不过是一例，可以省略结构的一部分，也可以进而追加其他的结构。自动驾驶控制装置100是“车辆控制装置”的一例。
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安装于供车辆系统1搭载的车辆的任意部位。例如，在拍摄本车辆M的前方的情况下，相机10安装于前风窗玻璃上部、车室内后视镜背面等。在拍摄本车辆M的后方的情况下，相机10安装于后风窗玻璃上部等。在拍摄本车辆M的右侧方或左侧方的情况下，相机10安装于车身、车门上后视镜的右侧面或左侧面等。相机10周期性地反复拍摄本车辆M的周边。相机10也可以是立体相机。
雷达装置12向本车辆M的周边反射毫米波等电波，并且检测由物体反射的电波(反射波)而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对本车辆M的周边照射光(或者与光接近的波长的电磁波)，测定散射光。LIDAR14基于从发光到受光为止的时间，来检测到对象为止的距离。被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对相机10、雷达装置12及LIDAR14中的一部分或全部的检测结果进行传感器融合处理，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也可以将相机10、雷达装置12及LIDAR14的检测结果原样向自动驾驶控制装置100输出。也可以从车辆系统1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，与在本车辆M的周边存在的其他车辆通信，或者经由无线基站而与各种服务器装置通信。
HMI30对本车辆M的乘员(包含驾驶员)提示各种信息，并且接受乘员的输入操作。例如，HMI30也可以具备显示装置、开关、扬声器、蜂鸣器、触摸面板等。例如，乘员对HMI30输入本车辆M的目的地。HMI30是“输出部”的一例。
车辆传感器40包含检测本车辆M的速度的车速传感器、检测加速度的加速度传感器、检测角速度的陀螺仪传感器以及检测本车辆M的朝向的方位传感器等。在陀螺仪传感器中，例如也可以包含检测绕铅垂轴的角速度的横摆角速度传感器。
导航装置50例如具备GNSS(Global Navigation Satellite System)接收机51、导航HMI52以及路径决定部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从多个GNSS卫星(人造卫星)的各个接收电波，基于该接收到的电波的信号，来确定本车辆M的位置。GNSS接收机51将确定出的本车辆M的位置向路径决定部53输出，或者向自动驾驶控制装置100直接地或经由MPU60而间接地输出。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 Navigation System)来确定或补充。
导航HMI52包含显示装置、扬声器、触摸面板、键盘等。导航HMI52也可以将一部分或全部与前述的HMI30共通化。例如，乘员也可以取代对HMI30输入本车辆M的目的地，或者除此之外，对导航HMI52输入本车辆M的目的地。
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)到乘员使用HM30、导航HMI52输入了的目的地为止的路径(以下，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而成的节点来表达道路形状的信息。第一地图信息54也可以包含道路的曲率、POI(Point Of Interest)信息等。地图上路径被向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所持有的智能手机、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，从导航服务器取得与地图上路径同等的路径。
MPU60例如包含推荐车道决定部61，在HDD、闪存器等存储装置保持有第二地图信息62。推荐车道决定部61通过CPU(Central Processing Unit)等硬件处理器执行程序(软件)而实现。另外，推荐车道决定部61可以通过LSI(Large Scale Integration)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable GateArray)、GPU(Graphics Processing Unit)等硬件(包含电路部；circuitry)来实现，也可以通过软件和硬件的协同配合来实现。程序可以预先保存于MPU60的存储装置(具备非暂时性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，通过存储介质(非暂时性存储介质)被装配于驱动装置而安装于MPU60的存储装置。
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成多个块(例如，关于车辆行进方向而按照每100[m]进行分割)，参照第二地图信息62而针对每个块来决定推荐车道。推荐车道决定部61进行在从左起的第几个车道上行驶这一决定。推荐车道决定部61在地图上路径存在分支部位的情况下，以本车辆M能够在用于向分支目的地行进的合理的路径上行驶的方式，决定推荐车道。
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例如包含道路上的车道数、各车道的行进方向、各车道的中央或边界这样的各种的信息。另外，在第二地图信息62中，也可以包含道路信息、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通过通信装置20与其他装置通信，随时升级即可。第二地图信息62是“地图信息”的一例。
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以能够从正面拍摄就座于本车辆M的驾驶座的乘员(即驾驶员)的位置及朝向，安装于本车辆M的任意部位。例如，驾驶员监视相机70安装于本车辆M的仪表板上。
驾驶操作件80例如除了转向盘82之外，还包含油门踏板、制动踏板、换挡杆、其他的操作件。在驾驶操作件80上，安装有检测操作量或者操作的有无的传感器。该传感器的检测结果被向自动驾驶控制装置100输出，或者被向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并非一定是环状，也可以是异形转向盘、操纵杆、按钮等的形态。在转向盘82中，安装有转向盘把持传感器84。转向盘把持传感器84是静电电容传感器等。转向盘把持传感器84检测获知驾驶员是否保持着转向盘82(指以施加力的状态接触着)，将表示该检测获知结果的信号向自动驾驶控制装置100输出。转向盘82是“转向操作件”的一例。
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以及存储部180。第一控制部120和第二控制部160分别例如通过CPU等硬件处理器执行程序(软件)来实现。另外，这些构成要素中的一部分或全部也可以通过LSI、ASIC、FPGA、GPU等硬件(包含电路部；circuitry)来实现，也可以通过软件和硬件的协同配合来实现。程序也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，通过存储介质(非暂时性存储介质)被装配于驱动装置而安装于自动驾驶控制装置100的HDD、闪存器。
存储部180例如通过HDD、闪存器、EEPROM、ROM或RAM等来实现。在存储部180中，例如保存由处理器读出并执行的程序等。
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以及模式控制部150。将行动计划生成部140和第二控制部160合起来，或将行动计划生成部140、模式控制部150以及第二控制部160合起来是“驾驶控制部”的一例。
第一控制部120例如将基于AI(Artificial Intelligence；人工智能)的功能和基于预先赋予的模型的功能并行地实现。例如，“识别交叉路口”的功能也可以通过基于深度学习等的交叉路口的识别和基于预先赋予的条件(存在能够进行图案匹配的信号、道路标示等)的识别并行地执行、并对双方进行评分而综合地进行评价来实现。由此，担保自动驾驶的可靠性。
识别部130识别本车辆M的周边的状况或者环境。例如，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而输入的信息，来识别在本车辆M的周边存在的物体。由识别部130识别的物体例如包含自行车、摩托车、四轮机动车、行人、道路标识、道路标示、划分线、电线杆、护栏、落下物等。另外，识别部130识别物体的位置、速度、加速度等状态。物体的位置例如作为以本车辆M的代表点(重心、驱动轴中心等)为原点的相对坐标上的位置(即与本车辆M相对的相对位置)而被识别，被使用于控制。物体的位置可以通过该物体的重心、角部等代表点来表示，也可以由表达出的区域来表示。在物体的“状态”中，也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正在想要进行车道变更)。
进而，识别部130例如识别本车辆M所存在的或正在行驶的车道(以下，本车道)、与该本车道相邻的相邻车道等。例如，识别部130从MPU60取得第二地图信息62，通过将该取得的第二地图信息62所包含的道路划分线的图案(例如实线和虚线的排列)和从相机10的图像识别到的本车辆M的周边的道路划分线的图案进行比较，从而将划分线之间的空间作为本车道、相邻车道而识别。
识别部130不限于道路划分线，也可以通过识别包含道路划分线、路肩、缘石、中央隔离带、护栏等的行驶路边界(道路边界)，来识别本车道、相邻车道这样的车道。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。另外，识别部130也可以识别暂时停止线、障碍物、红灯、收费站、其他的道路事项。
进而，识别部130在识别本车道时，识别与本车道相对的本车辆M的相对位置、姿势。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及本车辆M的行进方向相对于将车道中央的坐标点相连的线而成的角度作为与本车道相对的本车辆M的相对位置及姿势而识别。代替于此，识别部130也可以将与本车道的任一侧端部(道路划分线或道路边界)相对的本车辆M的基准点的位置等作为与本车道相对的本车辆M的相对位置而识别。
行动计划生成部140原则上在由推荐车道决定部61决定出的推荐车道上行驶，进而以能够应对本车辆M的周边状况的方式，生成以由后述的事件规定的行驶时的状态使本车辆M自动地(不依赖于驾驶员的操作地)行驶的将来的目标轨道。
目标轨道例如包含速度要素。例如，目标轨道作为将本车辆M应该到达的地点(轨道点)依次排列而成的轨道而表达。轨道点是在沿途距离中每规定的行驶距离(例如数[m]左右)的本车辆M应该到达的地点，与此不同地，每规定的采样时间(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而生成。另外，轨道点也可以是每规定的采样时间的该采样时刻的本车辆M应该到达的位置。在该情况下，目标速度、目标加速度的信息以轨道点的间隔来表达。
行动计划生成部140也可以为了应对本车辆M的周边状况，生成本车辆M例外地在与推荐车道不同的其他车道(例如与推荐车道相邻的车道)上行驶的目标轨道。即，推荐车道以外的其他车道的优先级比推荐车道的优先级相对地低。例如，推荐车道的优先级变得最高(优先级1)，与该推荐车道相邻的其他车道(以下，相邻车道)的优先级变得第二高(优先级2)，进而与相邻车道相邻的其他车道的优先级变得第三高(优先级3)。这样，行动计划生成部140生成原则上本车辆M在优先级最高的推荐车道上行驶那样的目标轨道，并且根据本车辆M的周边状况，生成本车辆M例外地在优先级比推荐车道低的其他车道上行驶的目标轨道。
行动计划生成部140在每当生成目标轨道时，在推荐车道被决定出的路径上决定自动驾驶(也包含一部分的驾驶支援)的事件。所谓自动驾驶的事件，是规定了在自动驾驶(一部分的驾驶支援)下本车辆M应该采取的行为的形态、即行驶时的状态(或行驶时的方案)的信息。
在自动驾驶的事件中，例如包含定速行驶事件、低速追随行驶事件、车道变更事件、赶超事件等。定速行驶事件是使本车辆M以一定的速度在相同的车道上行驶的事件。低速追随行驶事件是使本车辆M追随存在于本车辆M的前方的规定距离以内(例如100[m]以内)、与本车辆M最近的其他车辆(以下，称作前行车辆)的事件。所谓“追随”，例如可以是使本车辆M与前行车辆之间的相对距离(车间距离)维持为一定的行驶状态，也可以是除了使本车辆M与前行车辆之间的相对距离维持为一定之外、还使本车辆M在本车道的中央行驶的行驶状态。车道变更事件是使本车辆M从本车道向相邻车道进行车道变更的事件。赶超事件是使本车辆M暂时向相邻车道进行车道变更并在相邻车道赶超前行车辆之后再次向原来的车道进行车道变更的事件。
进而，在自动驾驶的事件中包含分支事件、汇合事件、车道减少事件、接管事件等。分支事件是本车辆M在本线上行驶，在目的地存在于从该本线分支的支线(以下，分支车道)的延长线上的情况下，在分支地点处以将本车辆M从本线向分支车道进行车道变更的方式进行引导的事件。汇合事件是本车辆M在向本线汇合的支线(以下，汇合车道)上行驶，在目的地存在于本线的延长线上的情况下，在汇合地点处以将本车辆M从汇合车道向本线进行车道变更的方式进行引导的事件。车道减少事件是在车道数在途中减少的路径上行驶时，使本车辆M向其他车道进行车道变更的事件。接管事件是结束自动驾驶模式(后述的模式A)而向驾驶支援模式(后述的模式B、C、D)或手动驾驶模式(后述的模式E)切换的事件。例如，存在在高速道路的收费站跟前划分线结束，不能识别本车辆M的相对的位置的情况。在这样的情况下，针对收费站跟前的区间而决定(计划)接管事件。
行动计划生成部140在到目的地为止的路径上，依次决定这些多个事件，一边考虑本车辆M的周边状况，一边生成用于以由各事件规定的状态使本车辆M行驶的目标轨道。
模式控制部150将本车辆M的驾驶模式决定为多个驾驶模式的任一个。在多个驾驶模式的各个驾驶模式下，互相对驾驶员布置的任务不同。模式控制部150例如具备驾驶员状态判定部152、模式决定部154以及设备控制部156。对于这些个别的功能，见后述。将驾驶员监视相机70和驾驶员状态判定部152合起来是“检测部”的一例。
图3是示出驾驶模式和本车辆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，例如存在从模式A到模式E的5个模式。控制状态即本车辆M的驾驶控制的自动化程度(控制等级)在模式A下最高，接着按照模式B、模式C、模式D的顺序依次变低，模式E最低。与此相反，向驾驶员布置的任务在模式A最轻度，接着按照模式B、模式C、模式D的顺序成为重度，模式E最重度。需要说明的是，在模式D及E下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，责任直到结束与自动驾驶相关的控制、向驾驶支援或手动驾驶转移为止。以下，对于各自的驾驶模式的内容进行例示。
在模式A下，成为自动驾驶的状态，对于驾驶员不布置前方监视、转向盘82的把持(在图中转向盘把持)的任一个。但是，即使在模式A下，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快速地向手动驾驶转移的身体姿势。需要说明的是，在此所说的自动驾驶，是指转向、加减速的任一个都不依赖于驾驶员的操作而被控制。所谓前方，意指经由前风窗玻璃而被视觉识别的本车辆M的行进方向的空间。模式A例如是在满足在高速道路等机动车专用道路上本车辆M正以规定速度(例如50[km/h]左右)以下行驶、且存在追随对象的前行车辆等的条件的情况下能够执行的驾驶模式，也存在被称作TJP(Traffic Jam Pilot)的情况。在变得无法满足该条件的情况下，模式控制部150将本车辆M的驾驶模式向模式B变更。
在模式B下，成为驾驶支援的状态，对于驾驶员布置监视本车辆M的前方的任务(以下，前方监视)，但是不布置把持转向盘82的任务。在模式C下，成为驾驶支援的状态，对于驾驶员布置前方监视的任务和把持转向盘82的任务。模式D是关于本车辆M的转向和加减速中的至少一方而需要某种程度的驾驶员的驾驶操作的驾驶模式。例如，在模式D下，进行ACC(Adaptive Cruise Control)、LKAS(Lane Keeping Assist System)这样的驾驶支援。在模式E下，成为转向、加减速均需要驾驶员的驾驶操作的手动驾驶的状态。模式D、模式E都当然需要对驾驶员布置监视本车辆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与本车辆的速度相比小基准以上的情况下进行的用于赶超的自动车道变更和用于朝向目的地行进的自动车道变更(由推荐车道被变更而引起的自动车道变更)。自动车道变更(2)是在满足了与速度、同周边车辆之间的位置关系等相关的条件的情况下，由驾驶员操作了方向指示器的情况下，朝向操作方向而使本车辆M进行车道变更。
自动驾驶控制装置100在模式A下，自动车道变更(1)及(2)的任一个均不执行。自动驾驶控制装置100在模式B及C下，自动车道变更(1)及(2)均执行。驾驶支援装置(未图示)在模式D下，不执行自动车道变更(1)而执行自动车道变更(2)。在模式E下，自动车道变更(1)及(2)的任一个均不执行。
返回图2的说明。模式控制部150在与决定出的驾驶模式相关的任务没有由驾驶员执行的情况下，将本车辆M的驾驶模式向任务更重度的驾驶模式变更。
例如，在模式A下驾驶员处于不能根据来自系统的要求而向手动驾驶转移的身体姿势的情况(例如继续着容许区域外的东张西望的情况、检测到成为驾驶困难的预兆的情况)下，模式控制部150进行使用HMI30而对驾驶员催促向手动驾驶的转移，若驾驶员不回应则使本车辆M靠近路肩而逐渐停止，并停止自动驾驶这一控制。停止了自动驾驶后，本车辆成为模式D或E的状态，有可能根据驾驶员的手动操作而使本车辆M起步。以下，关于“停止自动驾驶”是同样的。在模式B下驾驶员没有监视前方的情况下，模式控制部150进行使用HMI30来对驾驶员催促前方监视，若驾驶员不回应则使本车辆M靠近路肩而逐渐停止，并停止自动驾驶这一控制。在模式C下驾驶员没有监视前方的情况或没有把持着转向盘82的情况下，模式控制部150进行使用HMI30而对驾驶员催促前方监视及/或把持转向盘82，若驾驶员不回应，则使本车辆M靠近路变而逐渐停止，并停止自动驾驶这一控制。
驾驶员状态判定部152为了进行上述的模式变更，基于驾驶员监视相机70的图像和转向盘把持传感器84的检测获知信号，来判定驾驶员是否处于能够处理任务的状态。
例如，驾驶员状态判定部152解析驾驶员监视相机70的图像来推定驾驶员的姿势，以该推定出的姿势为基础，判定驾驶员是否处于能够根据来自系统的要求而向手动驾驶转移的身体姿势。
驾驶员状态判定部152解析驾驶员监视相机70的图像来推定驾驶员的视线或脸的朝向，以该推定出的视线或脸的朝向为基础，判定驾驶员是否正在监视本车辆M的前方。
例如，驾驶员状态判定部152使用模板匹配等方法，根据驾驶员监视相机70的图像来检测驾驶员的头部与眼的位置关系、眼中的基准点和动点的组合等。然后，驾驶员状态判定部152基于与头部相对的眼的相对位置来推定脸的朝向。另外，驾驶员状态判定部152基于与基准点相对的动点的位置，来推定驾驶员的视线的朝向。例如，在基准点为眼角的情况下，动点成为虹膜。另外，在基准点为角膜反射区域的情况下，动点成为瞳孔。
驾驶员状态判定部152解析驾驶员监视相机70的图像来判定驾驶员的觉醒度。驾驶员状态判定部152基于转向盘把持传感器84的检测获知信号来判定驾驶员是否正在把持转向盘82(驾驶员的手是否接触着转向盘82)。
模式决定部154基于识别部130的识别结果、驾驶员状态判定部152的判定结果，来决定本车辆M的驾驶模式。
设备控制部156基于由模式决定部154决定出的本车辆M的驾驶模式和驾驶员状态判定部152的判定结果，来控制HMI30等车载设备。例如，设备控制部156也可以使HMI30输出以完成与各驾驶模式相应的任务的方式催促驾驶员的信息。
第二控制部160以本车辆M按照预定的时刻通过由行动计划生成部140生成的目标轨道的方式，控制行驶驱动力输出装置200、制动装置210及转向装置220。
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，并存储于存储器(未图示)。速度控制部164基于附随于在存储器存储的目标轨道的速度要素，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和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和基于从目标轨道的偏离的反馈控制组合而执行。
行驶驱动力输出装置200将用于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和控制它们的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、对制动钳传递液压的工作缸、使工作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，使得与制动操作相应的制动转矩被向各车轮输出。制动装置210也可以作为后备而具备将由驾驶操作件80所包含的制动踏板的操作产生的液压经由主工作缸向工作缸传递的机构。需要说明的是，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、将主工作缸的液压向工作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。
[整体的处理流程]
以下，使用流程图，对实施方式的自动驾驶控制装置100进行的一系列处理的流程进行说明。图4是示出实施方式的自动驾驶控制装置100进行的一系列处理的流程的一例的流程图。
本流程图的处理典型地在模式C、D这样对驾驶员布置把持转向盘82的任务的驾驶支援模式下执行，但是不限定于此，也可以在其他的驾驶模式(例如模式A、B)下执行。
首先，模式决定部154基于识别部130的识别结果，来判定与本车道相邻的相邻车道是否是行进方向与本车道相反的相向车道(步骤S100)。
模式决定部154在相邻车道不是相向车道而是行进方向与本车道相同的同向车道的情况下，维持当前的驾驶模式。接受到该情况，第二控制部160继续当前的驾驶支援或自动驾驶(步骤S102)。
另一方面，模式决定部154在相邻车道是相向车道的情况下，将当前的驾驶模式向控制等级更低的驾驶模式变更。接受到该情况，第二控制部160使当前的驾驶支援或自动驾驶的控制等级下降(步骤S104)。
例如，在当前的驾驶模式是模式C或D的情况下，模式决定部154向作为手动驾驶模式的模式E变更。在该情况下，作为第二控制部160的控制对象的行驶驱动力输出装置200、制动装置210及转向装置220按照从驾驶操作件80输入的信息来进行动作。
[本车辆可能遭遇的场景例]
以下，对本车辆M可能遭遇的一些场景进行说明。图5是表示本车辆M可能遭遇的场景的一例的图。在图示的场景中，在本车辆M的附近存在其他车辆A。其他车辆A是“第一其他车辆”的一例。
例如，识别部130若识别到存在其他车辆A，则识别该其他车辆A的速度VA。进而，识别部130一边识别本车辆M的速度VM与其他车辆A的速度VA的相对速度VMA，一边识别本车辆M与其他车辆A的相对距离DMA。如图示那样，相对速度VMA是与本车辆M的行进方向相关的相对速度(纵向的相对速度)，相对距离DMA是与本车辆M的车宽方向相关的相对距离(横向的相对距离)。相对速度VMA是“第一相对速度”的一例，相对距离DMA是“第一相对距离”的一例。
在图示的例子中，权宜地，描绘了各车道的划分线，但是有时划分线会由于风化而被擦掉，或者由于土、轮胎痕等而变得难以看到。在不能识别这样的划分线的状况下，识别部130基于相对速度VMA、相对距离DMA及/或第二地图信息62(包含有各车道的行进方向、车道数的地图信息)，来识别各车道的相对位置关系。
例如，识别部130一边识别为在本车辆M的行驶位置存在本车道LNM，一边识别为在其他车辆A的行驶位置存在其他车道LNA。其他车道LNA是“第一其他车道”的一例。
接着，识别部130基于相对速度VMA，来识别其他车道LNA的行进方向。例如，若相对速度VMA是规定速度VTH以上，则识别部130判定为其他车道LNA的行进方向与本车道LNM的行进方向相反，若相对速度VMA小于规定速度VTH，则识别部130判定为其他车道LNA的行进方向与本车道LNM的行进方向相同。
即，若相对速度VMA是规定速度VTH以上，则识别部130判定为其他车道LNA是本车道LNM的相向车道，若相对速度VMA小于规定速度VTH，则识别部130判定为其他车道LNA是本车道LNM的同向车道。
接着，识别部130基于本车辆M与其他车辆A之间的相对距离DMA，来判定在本车道LNM与其他车道LNA之间是否介有其他车道LNX。例如，若相对距离DMA是规定宽度DTH的2倍以上，则识别部130判定为介有其他车道LNX，若相对距离DMA小于规定宽度DTH的2倍，则判定为没有介有其他车道LNX。规定宽度DTH是一般的1车道量的宽度，具体而言是1.5[m]到3[m]左右的宽度即可。
即，若相对距离DMA是规定宽度DTH的2倍以上，则识别部130判定为本车道LNM的相邻车道(其他车辆A侧的相邻车道)不是作为相向车道的其他车道LNA，而是行进方向未知的其他车道LNX，若相对距离DMA小于规定宽度DTH的2倍，则判定为本车道LNM的相邻车道是作为相向车道的其他车道LNA。如上所述，若本车道LNM的相邻车道是其他车道LNA，该其他车道LNA是相向车道，则驾驶支援或自动驾驶的控制等级会下降。
另一方面，若本车道LNM的相邻车道是其他车道LNX，则识别部130还基于第二地图信息62，来识别其他车道LNX的行进方向。例如，识别部130在第二地图信息62所包含的相向车道的车道数N是1的情况下(N是任意的自然数)，必然地判定为其他车道LNX是同向车道。在图示的例子中，在相对距离DMA是规定宽度DTH的2倍以上且相向车道的车道数N是1的情况下，由于本车道LNM的相邻车道不是相向车道，所以维持驾驶支援或自动驾驶的控制等级。
图6是表示本车辆M可能遭遇的场景的其他的例子的图。在图示的场景中，除了其他车辆A之外还存在其他车辆B。其他车辆B是“第二其他车辆”的一例。
在这样的场景中，识别部130识别为在本车辆M的行驶位置存在本车道LNM，识别为在其他车辆A的行驶位置存在其他车道LNA，识别为在其他车辆B的行驶位置存在其他车道LNB。其他车道LNB是“第二其他车道”的一例。
接着，识别部130基于与本车辆M的行进方向相关的本车辆M与其他车辆A之间的相对速度VMA，来识别其他车道LNA的行进方向，基于与本车辆M的行进方向相关的本车辆M与其他车辆B之间的相对速度VMB，来识别其他车道LNB的行进方向。相对速度VMB是“第二相对速度”的一例。
如上所述，若相对速度VMA是规定速度VTH以上，则识别部130判定为其他车道LNA的行进方向与本车道LNM的行进方向相反，若相对速度VMA小于规定速度VTH，则识别部130判定为其他车道LNA的行进方向与本车道LNM的行进方向相同。同样地，若相对速度VMB为规定速度VTH以上，则识别部130判定为其他车道LNB的行进方向与本车道LNM的行进方向相反，若相对速度VMB小于规定速度VTH，则识别部130判定为其他车道LNB的行进方向与本车道LNM的行进方向相同。在图示的例子中，判定为其他车道LNA的行进方向与本车道LNM的行进方向相反，即其他车道LNA是相向车道，判定为其他车道LNB的行进方向与本车道LNM的行进方向相同，即其他车道LNB是同向车道。
接着，识别部130基于与本车辆M的车宽方向相关的本车辆M与其他车辆A之间的相对距离DMA和与本车辆M的车宽方向相关的本车辆M与其他车辆B之间的相对距离DMB，来识别本车道LNM、其他车道LNA与其他车道LNB之间的相对位置关系。相对距离DMB是“第二相对距离”的一例。
例如，识别部130在相对距离DMA为规定宽度DTH的2倍以上、相对距离DMB为规定宽度DTH的1倍以上且小于2倍的情况下，识别为本车道LNM与其他车道LNB相邻，其他车道LNB与其他车道LNA相邻。在图示的例子中，由于作为本车道LNM的相邻车道的其他车道LNB是同向车道，所以会维持驾驶支援或自动驾驶的控制等级。
图7是表示本车辆M可能遭遇的场景的其他的例子的图。在图示的场景中，除了其他车辆A之外还存在其他车辆B。
在这样的场景中，识别部130识别为在本车辆M的行驶位置存在本车道LNM，识别为在其他车辆A的行驶位置存在其他车道LNA，识别为在其他车辆B的行驶位置存在其他车道LNB。
接着，识别部130基于与本车辆M的行进方向相关的本车辆M与其他车辆A之间的相对速度VMA，来识别其他车道LNA的行进方向，基于与本车辆M的行进方向相关的本车辆M与其他车辆B之间的相对速度VMB，来识别其他车道LNB的行进方向。在图示的例子中，判定为其他车道LNA的行进方向与本车道LNM的行进方向相反，即其他车道LNA是相向车道，判定为其他车道LNB的行进方向与本车道LNM的行进方向相反，即其他车道LNB也是相向车道。
接着，识别部130基于与本车辆M的车宽方向相关的本车辆M与其他车辆A之间的相对距离DMA、与本车辆M的车宽方向相关的本车辆M与其他车辆B之间的相对距离DMB及/或第二地图信息62，来识别本车道LNM、其他车道LNA以及其他车道LNB之间的相对位置关系。
如图示那样，例如，识别部130在相对距离DMA是规定宽度DTH的2倍以上、相对距离DMB是规定宽度DTH的3倍以上的情况下，判定为本车道LNM与其他车道LNA、LNB彼此没有相邻关系，在本车道LNM与其他车道LNA之间介有其他车道LNX。
识别部130在本车道LNM与其他车道LNA之间介有其他车道LNX的情况下，进而基于第二地图信息62，来识别其他车道LNX的行进方向。例如，识别部130在第二地图信息62所包含的相向车道的车道数N是2的情况下，必然地判定为其他车道LNX是同向车道。在该情况下，由于本车道LNM的相邻车道不是相向车道，所以维持驾驶支援或自动驾驶的控制等级。
图8是表示本车辆M可能遭遇的场景的其他的例子的图。在图示的场景中，在本车辆M的周边存在其他车辆A，进而存在可能是路侧物的物体OB。所谓路侧物，例如是隔音壁、护栏这样的设置于道路的侧方的构造物。
如上所述，识别部130在识别到存在其他车辆A时，识别该其他车辆A的速度VA，识别本车辆M的速度VM与其他车辆A的速度VA之间的相对速度VMA，识别本车辆M与其他车辆A之间的相对距离DMA。进而，识别部130一边识别为在本车辆M的行驶位置存在本车道LNM，一边识别为在其他车辆A的行驶位置存在其他车道LNA。另外，识别部130也可以使用图像语义分割等来识别可能是路侧物的物体OB，识别本车辆M与物体OB之间的相对距离DMO。
接着，识别部130基于相对速度VMA，来识别其他车道LNA的行进方向。在图示的例子中，判定为其他车道LNA的行进方向与本车道LNM的行进方向相反，即是相向车道。
接着，识别部130基于本车辆M与其他车辆A之间的相对距离DMA，来判定在本车道LNM与其他车道LNA之间是否介有其他车道LNX。在图示的例子中，由于相对距离DMA是规定宽度DTH的2倍以上，所以识别部130判定为在本车道LNM与其他车道LNA之间介有其他车道LNX。
识别部130判定本车辆M与物体OB之间的相对距离DMO是否小于规定宽度DTH的1倍，若相对距离DMO小于规定宽度DTH的1倍，则判定为物体OB是路侧物，若不是这样，则判定为物体OB是与本车道LNM的左侧相邻的相邻车道上的其他车辆。
识别部130在从本车辆M观察时物体OB存在于其他车辆A的相反侧且相对距离DMO小于规定宽度DTH的1倍的情况下，基于第二地图信息62，来识别其他车道LNX的行进方向。例如，识别部130在第二地图信息62所包含的同向车道的车道数K是2的情况下(K是任意的自然数)，判定为其他车道LNX是同向车道。即，识别部130判定为本车道LNM的相邻车道不是相向车道。
需要说明的是，在上述的图8的场景中，在满足(i)相对距离DMA为规定宽度DTH的1倍以上且小于2倍(未介有其他车道LNX)、(ii)其他车道LNA的行进方向与本车道LNM的行进方向相同，即是同向车道、(iii)从本车辆M观察时物体OB存在于其他车辆A的相反侧且相对距离DMO小于规定宽度DTH的1倍这样的条件的情况下，识别部130也可以判定为在本车道LNM的右侧无相邻车道、左侧的相邻车道是其他车道LNA。即，识别部130判定为本车道LNM的相邻车道不是相向车道即可。
根据以上说明的实施方式，自动驾驶控制装置100基于与其他车辆之间的相对距离、与其他车辆之间的相对速度、以及包含有车道的行进方向及车道数的第二地图信息62中的至少2个，来判定本车道的相邻车道是否是相向车道，在判定为相邻车道是同向车道的情况下，继续驾驶支援或自动驾驶，在判定为相邻车道是相向车道的情况下，使驾驶支援或自动驾驶的等级下降。这样，通过以相对距离、相对速度、第二地图信息62为基础来识别各车道的相对位置关系，从而在不能识别划分线的状况下，也能够更长地继续进行驾驶支援或自动驾驶。
需要说明的是，在上述的实施方式中，作为规定宽度DTH是固定宽度(例如1.5[m]到3[m])的情况进行了说明，但是不限定于此。例如，行动计划生成部140或模式控制部150也可以根据道路的种类来变更规定宽度DTH。具体而言，行动计划生成部140或模式控制部150也可以在高速道路上将规定宽度DTH设定为宽，在市区中将规定宽度DTH设定为窄。通过这样地根据道路的种类来动态地改变规定宽度DTH，能够精度良好地识别车道的相对位置关系。
[硬件结构]
图9是示出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、作为工作存储器而使用的RAM100-3、保存引导程序等的ROM100-4、闪存器、HDD等存储装置100-5、驱动装置100-6等通过内部总线或者专用通信线而相互连接的结构。通信控制器100-1进行与自动驾驶控制装置100以外的构成要素之间的通信。在存储装置100-5中，保存有CPU100-2执行的程序100-5a。该程序通过DMA(Direct Memory Access)控制器(未图示)等而被向RAM100-3展开，由CPU100-2执行。由此，实现第一控制部及第二控制部160中的一部分或全部。
上述说明的实施方式能够如以下那样来表现。
一种车辆控制装置，构成为具备：
保存有程序的存储器；和
处理器，
通过所述处理器执行所述程序，从而，
识别在本车辆的周边存在的其他车辆与所述本车辆之间的相对速度及相对距离，
基于识别到的所述相对速度及相对距离，来进行控制所述本车辆的速度和转向中的至少一方的驾驶支援或自动驾驶，
基于与所述本车辆的车宽方向相关的所述本车辆及第一其他车辆的相对距离即第一相对距离，来识别在所述第一其他车辆的位置存在第一其他车道，
基于与所述本车辆的行进方向相关的所述本车辆及所述第一其他车辆的相对速度即第一相对速度，来识别所述第一其他车道的行进方向，
在识别到的所述第一其他车道的行进方向与本车道的行进方向相反的情况下，基于所述第一相对距离、与所述本车辆的行进方向相关的所述本车辆及第二其他车辆的相对速度即第二相对速度、以及包含有车道的行进方向及车道数的地图信息中的至少2个，来判定所述本车道的相邻车道是否是相向车道，
在判定为所述相邻车道不是所述相向车道的情况下，继续所述驾驶支援或所述自动驾驶。
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)

1.一种车辆控制装置，具备：
识别部，其识别存在于本车辆的周边的其他车辆与所述本车辆之间的相对速度及相对距离；和
驾驶控制部，其基于所述识别部的识别结果，来进行控制所述本车辆的速度和转向中的至少一方的驾驶支援或自动驾驶，
所述识别部基于与所述本车辆的车宽方向相关的所述本车辆及第一其他车辆的相对距离即第一相对距离，来识别在所述第一其他车辆的位置存在第一其他车道，
所述识别部基于与所述本车辆的行进方向相关的所述本车辆及所述第一其他车辆的相对速度即第一相对速度，来识别所述第一其他车道的行进方向，
所述驾驶控制部在由所述识别部识别到的所述第一其他车道的行进方向与本车道的行进方向相反的情况下，基于所述第一相对距离、与所述本车辆的行进方向相关的所述本车辆及第二其他车辆的相对速度即第二相对速度、以及包含有车道的行进方向及车道数的地图信息中的至少2个，来判定所述本车道的相邻车道是否是相向车道，
所述驾驶控制部在判定为所述相邻车道不是所述相向车道的情况下，继续所述驾驶支援或所述自动驾驶。
2.根据权利要求1所述的车辆控制装置，其中，
所述驾驶控制部在所述相向车道的车道数是作为自然数的N、所述第一相对距离是规定宽度的2倍以上、且与所述本车辆的车宽方向相关的所述本车辆与第N其他车辆之间的相对距离即第N相对距离是所述规定宽度的(N+1)倍以上的情况下，判定为所述相邻车道不是所述相向车道。
3.根据权利要求2所述的车辆控制装置，其中，
所述驾驶控制部在所述N是1、所述第一相对距离是所述规定宽度的2倍以上的情况下，判定为所述相邻车道不是所述相向车道。
4.根据权利要求2或3所述的车辆控制装置，其中，
所述识别部在所述N是2以上的情况下，基于所述第N相对距离，来识别在所述第N其他车辆的位置存在第N其他车道，
所述识别部基于与所述本车辆的行进方向相关的所述本车辆及所述第N其他车辆的相对速度即第N相对速度，来识别所述第N其他车道的行进方向，
所述驾驶控制部在所述第一相对距离是所述规定宽度的2倍以上、所述第N其他车道的行进方向与本车道的行进方向相反、且所述第N相对距离是所述规定宽度的(N+1)倍以上的情况下，判定为所述相邻车道不是所述相向车道。
5.根据权利要求1～4中的任一项所述的车辆控制装置，其中，
所述识别部基于与所述本车辆的车宽方向相关的所述本车辆与所述第二其他车辆之间的相对距离即第二相对距离，来识别在所述第二其他车辆的位置存在第二其他车道，
所述识别部基于所述第二相对速度，来识别所述第二其他车道的行进方向，
所述驾驶控制部在所述第一相对距离是规定宽度的2倍以上、所述第二其他车道的行进方向与本车道的行进方向相同、且所述第二相对距离是所述规定宽度的1倍以上的情况下，判定为所述相邻车道不是所述相向车道。
6.根据权利要求2～5中的任一项所述的车辆控制装置，其中，
所述识别部还识别所述本车辆的周边的路侧物，
所述驾驶控制部在行进方向与所述本车道相同的同向车道的车道数是2以上、从所述本车辆观察时在与所述第一其他车辆相反侧存在所述路侧物、且与所述本车辆的车宽方向相关的所述本车辆与所述路侧物之间的相对距离小于所述规定宽度的1倍的情况下，判定为所述相邻车道不是所述相向车道。
7.根据权利要求2～6中的任一项所述的车辆控制装置，其中，
所述驾驶控制部根据道路的种类而变更所述规定宽度。
8.根据权利要求1～7中的任一项所述的车辆控制装置，其中，
所述驾驶控制部在判定为所述相邻车道不是所述相向车道的情况下，以所述本车辆的驾驶员的手接触着转向操作件为条件，继续所述驾驶支援或所述自动驾驶。
9.根据权利要求1～8中的任一项所述的车辆控制装置，其中，
所述驾驶控制部在判定为所述相邻车道是所述相向车道的情况下，使所述驾驶支援或所述自动驾驶的等级下降。
10.一种车辆控制方法，搭载于本车辆的计算机执行如下处理：
识别在所述本车辆的周边存在的其他车辆与所述本车辆之间的相对速度及相对距离，
基于识别到的所述相对速度及相对距离，来进行控制所述本车辆的速度和转向中的至少一方的驾驶支援或自动驾驶，
基于与所述本车辆的车宽方向相关的所述本车辆及第一其他车辆的相对距离即第一相对距离，来识别在所述第一其他车辆的位置存在第一其他车道，
基于与所述本车辆的行进方向相关的所述本车辆及所述第一其他车辆的相对速度即第一相对速度，来识别所述第一其他车道的行进方向，
在识别到的所述第一其他车道的行进方向与本车道的行进方向相反的情况下，基于所述第一相对距离、与所述本车辆的行进方向相关的所述本车辆及第二其他车辆的相对速度即第二相对速度、以及包含有车道的行进方向及车道数的地图信息中的至少2个，来判定所述本车道的相邻车道是否是相向车道，
在判定为所述相邻车道不是所述相向车道的情况下，继续所述驾驶支援或所述自动驾驶。
11.一种存储介质，保存有程序，该程序用于使搭载于本车辆的计算机执行如下处理：
识别在所述本车辆的周边存在的其他车辆与所述本车辆之间的相对速度及相对距离，
基于识别到的所述相对速度及相对距离，来进行控制所述本车辆的速度和转向中的至少一方的驾驶支援或自动驾驶，
基于与所述本车辆的车宽方向相关的所述本车辆及第一其他车辆的相对距离即第一相对距离，来识别在所述第一其他车辆的位置存在第一其他车道，
基于与所述本车辆的行进方向相关的所述本车辆及所述第一其他车辆的相对速度即第一相对速度，来识别所述第一其他车道的行进方向，
在识别到的所述第一其他车道的行进方向与本车道的行进方向相反的情况下，基于所述第一相对距离、与所述本车辆的行进方向相关的所述本车辆及第二其他车辆的相对速度即第二相对速度、以及包含有车道的行进方向及车道数的地图信息中的至少2个，来判定所述本车道的相邻车道是否是相向车道，
在判定为所述相邻车道不是所述相向车道的情况下，继续所述驾驶支援或所述自动驾驶。
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