CN115195775A - 车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质 - Google Patents

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Abstract

能根据道路划分线的识别状况来执行更恰当的驾驶控制的车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质。车辆控制装置具备：第一识别部，其基于检知到车辆的周边状况的检知器件的输出，来识别将车辆的行驶车道划分的第一道路划分线；第二识别部，其以与所述第一识别部不同的手段来识别将所述行驶车道划分的第二道路划分线；比较部，其比较第一道路划分线与第二道路划分线；判定部，其在由所述比较部比较的比较结果中所述第一道路划分线与所述第二道路划分线产生了差异的情况下，进行多个误识别判定中任一项的判定，所述多个误识别判定包括判定为所述第一识别部误识别的情况、以及判定为所述第一识别部及所述第二识别部中的一方或双方误识别的情况。

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
近年来，关于自动地控制车辆的行驶的研究不断进展。与此相关联，公开了如下车辆行驶支援装置的发明，该车辆行驶支援装置在检测到道路上的左侧行车道标志与右侧行车道标志之间的形状的左右差的情况下，基于过去的行车道标志信息来推定本车的行进方向上的行车道标志，并基于形状的差异来判断道路的行车道状况，基于行车道状况来控制本车的行驶(例如，日本专利第6790187号公报)。
发明内容
在此，在自动驾驶中，有时进行如下控制：以从车载相机的拍摄图像识别到的第一道路划分线与从地图信息识别到的第二道路划分线，进行比较，在吻合的情况下使自动驾驶继续，在不吻合的情况下使自动驾驶结束。在该情况下，有时不能根据道路划分线的识别状况来执行恰当的驾驶控制。
本发明的方案是考虑这样的情况而完成的，其目的在于提供一种能够根据道路划分线的识别状况来执行更恰当的驾驶控制的车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质。
本发明的车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质采用了以下的结构。
(1)：本发明的一方案的车辆控制装置具备：第一识别部，其基于检知到车辆的周边状况的检知器件的输出，来识别将所述车辆的行驶车道划分的道路划分线；第二识别部，其以与所述第一识别部不同的手段来识别将所述行驶车道划分的道路划分线；比较部，其比较由所述第一识别部识别到的第一道路划分线与由所述第二识别部识别到的第二道路划分线；以及判定部，其在由所述比较部比较的比较结果中所述第一道路划分线与所述第二道路划分线产生了差异的情况下，进行多个误识别判定中任一项的判定，所述多个误识别判定包括判定为所述第一识别部误识别的情况、以及判定为所述第一识别部及所述第二识别部中的一方或双方误识别的情况。
(2)：在上述(1)的方案中，所述车辆控制装置还具备驾驶控制部，该驾驶控制部控制所述车辆的加减速及转向中的至少一方，所述驾驶控制部基于由所述判定部判定的判定结果，来执行对所述车辆的乘员布置的任务不同的多个驾驶模式中的任一种驾驶模式。
(3)：在上述(1)的方案中，所述车辆控制装置还具备输出控制部，该输出控制部基于由所述判定部判定的判定结果，使输出装置输出与所述车辆的状态相关的信息或警告而向所述车辆的乘员报告。
(4)：在上述(2)的方案中，所述多个驾驶模式包括第一驾驶模式、以及与所述第一驾驶模式相比对所述乘员布置的任务重度的第二驾驶模式，所述驾驶控制部在所述第一驾驶模式执行中、且由所述判定部判定为所述第一识别部误识别的情况下，基于所述第二道路划分线使所述第一驾驶模式继续。
(5)：在上述(4)的方案中，所述驾驶控制部在所述第一驾驶模式执行中、且由所述判定部判定为所述第一识别部及所述第二识别部中的一方或双方误识别的情况下，将所述车辆的驾驶模式从所述第一驾驶模式变更为所述第二驾驶模式。
(6)：在上述(1)的方案中，所述判定部基于以所述第一道路划分线的曲率变化量及所述第一道路划分线与所述第二道路划分线所成的角度为基础的判定条件，来进行所述多个误识别判定中任一项的判定。
(7)：在上述(6)的方案中，所述判定部基于所述车辆的周边状况，来变更所述判定条件。
(8)：在上述(7)的方案中，所述判定部在所述车辆的行进方向上存在分支、汇合、隧道的入口或出口的情况下，或者在前行车辆正在进行车道变更或蜿蜒行进驾驶的情况下，以易于判定为所述第一识别部误识别的方式，变更所述第一判定条件及所述第二判定条件。
(9)：在上述(7)的方案中，所述判定部在所述车辆的行进方向上存在弯路的入口或出口的情况下，以对判定为所述第一识别部误识别这一情况进行抑制的方式，变更所述判定条件。
(10)：本发明的一方案的车辆控制方法，其使车辆控制装置的计算机进行如下处理：基于检知到车辆的周边状况的检知器件的输出，来识别将所述车辆的行驶车道划分的第一道路划分线；以与识别到所述第一道路划分线的手段不同的手段来识别将所述行驶车道划分的第二道路划分线；比较所识别到的所述第一道路划分线与所述第二道路划分线；在比较结果中所述第一道路划分线与所述第二道路划分线产生了差异的情况下，进行多个误识别判定中任一项的判定，所述多个误识别判定包括判定为所述第一道路划分线是被误识别出的划分线的情况、以及判定为所述第一道路划分线及所述第二道路划分线中的一方或双方是被误识别出的划分线的情况。
(11)：本发明的一方案的存储介质，其存储有程序，其中，所述程序使车辆控制装置的计算机进行如下处理：基于检知到车辆的周边状况的检知器件的输出，来识别将所述车辆的行驶车道划分的第一道路划分线；以与识别到所述第一道路划分线的手段不同的手段来识别将所述行驶车道划分的第二道路划分线；比较所识别出的所述第一道路划分线与所述第二道路划分线；在比较结果中所述第一道路划分线与所述第二道路划分线产生了差异的情况下，进行多个误识别判定中任一项的判定，所述多个误识别判定包括判定为所述第一道路划分线是被误识别出的划分线的情况、以及判定为所述第一道路划分线及所述第二道路划分线中的一方或双方是被误识别出的划分线的情况。
根据上述(1)～(11)的方案，能够根据道路划分线的识别状况来执行更恰当的驾驶控制。
附图说明
图1是包括实施方式的车辆控制装置在内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是表示驾驶模式与车辆M的控制状态、及任务的对应关系的一例的图。
图4是用于说明第一识别部、第二识别部、比较部及误识别判定部的处理的内容的图。
图5是用于说明曲率变化量的偏离程度的图。
图6是用于说明剥离角度的图。
图7是用于说明使用了曲率变化量和剥离角度的误识别判定的图。
图8是用于说明根据车辆M的周边状况来变更区域的图。
图9是用于说明为了对判定为第一识别部误识别这一情况进行抑制而变更区域的图。
图10是表示由自动驾驶控制装置执行的处理的流程的一例的流程图。
图11是表示步骤S106的处理的流程的一例的流程图。
具体实施方式
以下，参照附图来说明本发明的车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质的实施方式。以下，作为一例来说明车辆控制装置适用于自动驾驶车辆的实施方式。自动驾驶例如自动地控制车辆的转向及速度中的一方或双方来执行驾驶控制。驾驶控制例如可以包括LKAS(Lane Keeping Assistance System)、ALC(Auto Lane Changing)、ACC(AdaptiveCruise Control System)、CMBS(Collision Mitigation Brake System)等这样的各种驾驶控制。驾驶控制可以包括ADAS(Advanced Driver Assistance System)等驾驶支援控制。自动驾驶车辆也可以通过乘员(驾驶员)的手动驾驶来控制驾驶。
[整体结构]
图1是包括实施方式的车辆控制装置在内的车辆系统1的结构图。搭载车辆系统1的车辆(以下称作车辆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、燃料电池等蓄电池(battery)的放电电力来动作。
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、无线通信网等互相连接。图1所示的结构只不过是一例，既可以省略结构的一部分，也可以还追加别的结构。自动驾驶控制装置100是“车辆控制装置”的一例。将相机10、雷达装置12、LIDAR14物体识别装置16组合起来是“检知器件DD”的一例。HMI30是“输出装置”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安装于搭载车辆系统1的车辆M的任意部位。在对前方进行拍摄的情况下，相机10安装于前风窗玻璃上部、车室内后视镜背面、车身的前头部等。在对后方进行拍摄的情况下，相机10安装于后风窗玻璃上部、背门等。在对侧方进行拍摄的情况下，相机10安装于车门上后视镜等。相机10例如周期性地反复对车辆M的周边进行拍摄。相机10也可以是立体相机。
雷达装置12向车辆M的周边放射毫米波等电波，并且检测由周边的物体反射的电波(反射波)而至少检测物体的位置(距离及方位)。雷达装置12安装于车辆M的任意部位。雷达装置12也可以通过FM-CW(Frequency Modulated Continuous Wave)方式来检测物体的位置及速度。
LIDAR14向车辆M的周边照射光，并测定散射光。LIDAR14基于从发光到受光的时间，来检测距对象的距离。照射的光例如是脉冲状的激光。LIDAR14安装于车辆M的任意部位。
物体识别装置16对由相机10、雷达装置12及LIDAR14中的一部分或全部检测的检测结果进行传感器融合处理，来识别车辆M的周边的物体的位置、种类、速度等。物体例如包括其他车辆(例如，在距车辆M规定距离以内存在的周边车辆)、行人、自行车、道路构造物等。道路构造物例如包括道路标识、交通信号机、交叉道口、缘石、中央隔离带、护栏、围栏等。道路构造物例如也可以包括在路面上描绘或贴附出的道路划分线(以下，仅称作“划分线”)、人行横道、自行车横穿带、暂时停止线等路面标识。物体识别装置16将识别结果向自动驾驶控制装置100输出。物体识别装置16可以将相机10、雷达装置12及LIDAR14的检测结果直接向自动驾驶控制装置100输出。在该情况下，也可以从车辆系统1(具体而言，检知器件DD)的结构中省略物体识别装置16。物体识别装置16也可以包含于自动驾驶控制装置100。
通信装置20例如利用蜂窝网、Wi-Fi网、Bluetooth(注册商标)、DSRC(DedicatedShort Range Communication)、LAN(Local Area Network)、WAN(WiDe Area Network)、互联网等网络，与例如存在于车辆M的周边的其他车辆、利用车辆M的利用者的终端装置或各种服务器装置通信。
HMI30对车辆M的乘员输出各种信息，并且接受由乘员进行的输入操作。HMI30例如包括各种显示装置、扬声器、蜂鸣器、触摸面板、开关、按键、话筒等。
车辆传感器40包括检测车辆M的速度的车速传感器、检测加速度的加速度传感器、检测横摆角速度(例如，绕通过车辆M的重心点的铅垂轴旋转的旋转角速度)的横摆角速度传感器、检测车辆M的朝向的方位传感器等。车辆传感器40也可以设置有检测车辆M的位置的位置传感器。位置传感器例如是从GPS(Global Positioning System)装置取得位置信息(经度、纬度信息)的传感器。位置传感器也可以是使用导航装置50的GNSS(GlobalNavigation Satellite System)接收机51来取得位置信息的传感器。由车辆传感器40检测到的结果向自动驾驶控制装置100输出。
导航装置50例如具备GNSS接收机51、导航HMI52及路径决定部53。导航装置50在HDD(Hard Disk Drive)、闪存器等存储装置中保持有第一地图信息54。GNSS接收机51基于从GNSS卫星接收到的信号，来确定车辆M的位置。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包括显示装置、扬声器、触摸面板、按键等。GNSS接收机51也可以设置于车辆传感器40。导航HMI52也可以一部分或全部与前述的HMI30共用化。路径决定部53例如参照第一地图信息54来决定从由GNSS接收机51确定的车辆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，称作地图上路径)。第一地图信息54例如是通过表示规定区间的道路的路段和由路段连接的节点而表现出道路形状的信息。第一地图信息54也可以包括POI(Point OfInterest)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。导航装置50将所决定的地图上路径向MPU60输出。
MPU60例如包括推荐车道决定部61，并在HDD、闪存器等存储装置中保持有第二地图信息62。推荐车道决定部61将从导航装置50提供的地图上路径分割(例如，在车辆行进方向上每隔100[m]进行分割)为多个区块，并参照第二地图信息62按每个区块来决定推荐车道。推荐车道决定部61例如进行在从左数第几车道上行驶这样的决定。车道由划分线划分出。推荐车道决定部61在地图上路径存在分支部位的情况，决定推荐车道，以使车辆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是精度比第一地图信息54高的地图信息。第二地图信息62例如包括道路形状、与道路构造物相关的信息等。道路形状作为比第一地图信息54更详细的道路形状而例如包括分支、汇合、隧道(入口、出口)、弯路(入口、出口)、道路或划分线的曲率半径(或者曲率)、曲率变化量、车道数、宽度、坡度等。上述信息也可以保存于第一地图信息54。与道路构造物相关的信息可以包括道路构造物的类别、位置、相对于道路的延伸方向的朝向、大小、形状、颜色等信息。道路构造物的类别中，例如可以将划分线设为1个类别，也可以将划分线所属的行车道标志、缘石、中央隔离带等分别设为不同的类别。划分线的类别例如也可以包括表示能够进行车道变更的划分线、表示不能进行车道变更的划分线。划分线的类别例如可以按以路段为基准的每条道路或每个车道的区间而设定，也可以在1个路段内设定多个类别。
第二地图信息62可以包括道路、建筑物的位置信息(经纬度)、住所信息(住所、邮政编码)、设施信息等。第二地图信息62可以通过通信装置20与外部装置通信，而随时更新。第一地图信息54及第二地图信息62也可以作为地图信息而一体设置。地图信息(第一地图信息54及第二地图信息62)也可以存储于存储部190。
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以能够对就座于车辆M的驾驶员座的驾驶员、就座于副驾驶员座、后部座位的其他乘员的头部从正面(拍摄面部的朝向)进行拍摄的位置及朝向，安装于车辆M中的任意部位。例如，驾驶员监视相机70安装于在车辆M的仪表板的中央部设置的显示器装置的上部、前风窗玻璃的上部、车室内后视镜等。驾驶员监视相机70例如周期性地反复对包含车室内在内的图像进行拍摄。
驾驶操作件80例如除了包括转向盘82外还包括油门踏板、制动踏板、换挡杆、以及其他操作件。在驾驶操作件80安装有检测操作量或者操作的有无的传感器，其检测结果向自动驾驶控制装置100、或者行驶驱动力输出装置200、制动装置210及转向装置220中的一部分或全部输出。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。操作件无需一定为环状，也可以是异形转向盘、操纵杆、按钮等形态。在转向盘82安装有转向盘把持传感器84。转向盘把持传感器84由静电容量传感器等实现，将能够检知驾驶员是否把持着转向盘82(是指以施加有力的状态接触着)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、第二控制部160、HMI控制部180及存储部190。第一控制部120、第二控制部160及HMI控制部180分别例如通过CPU(CentralProcessing Unit)等硬件处理器执行程序(软件)来实现。这些构成要素的中的一部分或全部也可以通过LSI(Large Scale Integration)、ASIC(Application Specific IntegratedCircuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)、GPU(Graphics Processing Unit)等硬件(包括电路部：circuitry)来实现，也可以通过软件与硬件的协同配合来实现。上述的程序可以预先保存于自动驾驶控制装置100的HDD、闪存器等存储装置(具备非暂时性的存储介质的存储装置)，也可以保存于DVD、CD-ROM、存储卡等能够装卸的存储介质，并通过存储介质(非暂时性的存储介质)装配于驱动装置、卡槽等而安装于自动驾驶控制装置100的存储装置。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。HMI控制部180是“输出控制部”的一例。
存储部190也可以通过上述的各种存储装置、或EEPROM(Electrically ErasableProgrammable Read Only Memory)、ROM(Read Only Memory)、或RAM(Random AccessMemory)等来实现。存储部190例如保存为了执行实施方式中的各种控制而需要的信息、程序、以及其他各种信息等。存储部190中，也可以保存有地图信息(第一地图信息54、第二地图信息62)。
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(ArtificialIntelligence：人工智能)的功能和基于预先给出的模型的功能。例如，“识别交叉路口”的功能可以通过“并行执行基于深度学习等的交叉路口的识别和基于预先给出的条件(存在能够图案匹配的信号、道路标示等)的识别，并对双方进行评分而综合地评价”来实现。由此，确保自动驾驶的可靠性。第一控制部120例如基于来自MPU60、HMI控制部180等的指示来执行与车辆M的自动驾驶相关的控制。
识别部130基于检知器件DD的识别的结果(从相机10、雷达装置12及LIDAR14经由物体识别装置16输入的信息)，来识别车辆M的周边状况。例如，识别部130识别车辆M、及在车辆M的周边存在的物体的类别、位置、速度、加速度等状态。物体的类别例如可以是物体是车辆还是行人等类别，也可以是用于按每个车辆而识别的类别。物体的位置例如被识别为以车辆M的代表点(重心、驱动轴中心等)为原点的绝对坐标系(以下称作车辆坐标系)上的位置，并使用于控制。物体的位置也可以由该物体的重心、角部、行进方向上的前端部等代表点表示，也可以由表现出的区域表示。速度例如也可以包括车辆M及其他车辆相对于行驶的车道的行进方向(纵向)的速度(以下，称作纵向速度)、以及车辆M及其他车辆相对于车道的横向的速度(以下，称作横向速度)。所谓物体的“状态”，例如在物体为其他车辆等移动体的情况下，也可以包括物体的加速度、加加速度、或者“行动状态”(例如是否正在进行或者正要进行车道变更)。识别部130例如具备第一识别部132和第二识别部134。这些功能的详细，见后述。
行动计划生成部140基于识别部130的识别的结果，来生成通过自动驾驶等驾驶控制而使车辆M行驶的行动计划。例如，行动计划生成部140以原则上在由推荐车道决定部61决定的推荐车道上行驶、并且基于从由识别部130识别的识别结果或从地图信息取得的以车辆M的当前位置为基础的周边的道路形状、划分线的识别结果等，生成车辆M自动地(不依赖于驾驶员的操作地)将来行驶的目标轨道，以便能够应对车辆M的周边状况。目标轨道例如也可以包含速度要素。例如，目标轨道表现为将车辆M应该到达的地点(轨道点)依次排列。轨道点是按沿途距离计每隔规定的行驶距离(例如几[m]程度)车辆M应该到达的地点，有别于此，每隔规定的采样时间(例如零点几[sec]程度)的目标速度(及目标加速度)作为目标轨道的一部分而生成。轨道点也可以是每隔规定的采样时间的在该采样时刻下车辆M应该到达的位置。在该情况下，目标速度(及目标加速度)的信息由轨道点的间隔表现。
行动计划生成部140在生成目标轨道时，可以设定自动驾驶的事件。事件例如包括使车辆M以恒定的速度在相同的车道上行驶的定速行驶事件、使车辆M追随在车辆M的前方的规定距离以内(例如100[m]以内)存在且距车辆M最近的其他车辆(以下称作前方车辆)的追随行驶事件、使车辆M从本车道向相邻车道进行车道变更的车道变更事件、在道路的分支地点处使车辆M向目的地侧的车道分支的分支事件、在汇合地点处使车辆M向干道汇合的汇合事件、用于结束自动驾驶而切换为手动驾驶的接管事件等。行动计划生成部140生成与所起动的事件相应的目标轨道。
模式决定部150将车辆M的驾驶模式决定为对驾驶员(乘员的一例)布置的任务不同的多个驾驶模式中的任一种驾驶模式。模式决定部150例如具备比较部152、误识别判定部154、驾驶员状态判定部156及模式变更处理部158。误识别判定部154是“判定部”的一例。它们的功能的详细情况，见后述。
图3是表示驾驶模式与车辆M的控制状态、及任务的对应关系的一例的图。车辆M的驾驶模式例如具备模式A至模式E这5个模式。在上述5个模式中，关于控制状态即车辆M的驾驶控制的自动化程度，模式A最高，接下来，模式B、模式C、模式D依次变低，模式E最低。相反，关于对驾驶员布置的任务，模式A最轻度，接下来，模式B、模式C、模式D依次成为重度，模式E最重度。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在结束自动驾驶所涉及的控制并转移至驾驶支援或手动驾驶之前发挥职责。以下，关于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，车辆M的周边监视、转向盘82的把持(在图中为转向盘把持)中的任一个均不对驾驶员布置。周边监视至少包括车辆M的前方的监视。但是，即便是模式A，也要求驾驶员是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转移到手动驾驶的身体姿势。在此所说的自动驾驶是指，转向、加减速中的任一个均不依赖于驾驶员的操作而被控制。前方是指，隔着前风窗玻璃而视觉确认的车辆M的行进方向上的空间。模式A例如是在高速道路等机动车专用道路上车辆M以规定速度(例如50[km/h]左右)以下的速度行驶着、且在存在追随对象的前行车辆等条件满足的情况下能够执行的驾驶模式，也有时称作TJP(Traffic Jam Pilot)。在不再满足该条件的情况下，模式决定部150将车辆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，对驾驶员布置监视车辆M的前方的任务(以下称作前方监视)，但不布置把持转向盘82的任务。在模式C中，成为驾驶支援的状态，对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是关于车辆M的转向和加减速中的至少一方而需要某种程度的由驾驶员进行的驾驶操作的驾驶模式。例如，在模式C、模式D中，进行ACC、LKAS这样的驾驶支援。ACC是将车辆M与先行车之间的车间距离保持恒定的同时使车辆M追随先行车行驶的功能。LKAS是以使车辆M在行驶车道的中央附近行驶的方式支援车辆M的车道维持的功能。在模式E中，成为转向、加减速均需要由驾驶员进行的驾驶操作的手动驾驶的状态，也不进行ACC、LKAS这样的驾驶支援。模式D、模式E均理所当然地对驾驶员布置监视车辆M的前方的任务。在实施方式中，例如，在模式A为“第一驾驶模式”的情况下，模式B～模式E成为“第二驾驶模式”的一例。在模式B为“第一驾驶模式”的情况下，模式C～模式E成为“第二驾驶模式”的一例。即，第二驾驶模式是与第一驾驶模式相比对驾驶员布置的任务重度的任务。
模式决定部150在决定的驾驶模式所涉及的任务未被驾驶员执行的情况下，将车辆M的驾驶模式变更为任务更重度的驾驶模式。例如，在模式A中驾驶员是不能根据来自系统的要求而转移到手动驾驶的身体姿势的情况(例如继续向容许区域外东张西望的情况、检测到驾驶困难的预兆的情况)下，模式决定部150使用HMI30催促驾驶员向手动驾驶转移，若驾驶员不回应，则进行使车辆M靠向路肩并逐渐停止并停止自动驾驶这样的控制。在停止自动驾驶之后，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而使车辆M起步。以下，关于“停止自动驾驶”同样。在模式B中驾驶员未监视前方的情况下，模式决定部150使用HMI30催促驾驶员进行前方监视，若驾驶员不回应，则进行使车辆M靠向路肩并逐渐停止、并停止自动驾驶这样的控制。在模式C中驾驶员未监视前方的情况、或者未把持转向盘82的情况下，模式决定部150使用HMI30催促驾驶员进行前方监视及/或催促把持转向盘82，若驾驶员不回应，则进行使车辆M靠向路肩并逐渐停止并停止自动驾驶这样的控制。
第二控制部160控制行驶驱动力输出装置200、制动装置210及转向装置220，以使车辆M按预定的时刻通过由行动计划生成部140生成的目标轨道。第二控制部160例如具备目标轨道取得部162、速度控制部164及转向控制部166。目标轨道取得部162取得由行动计划生成部140生成的目标轨道(轨道点)的信息，并使存储器(未图示)存储该信息。速度控制部164基于存储于存储器的目标轨道所附带的速度要素，来控制行驶驱动力输出装置200或制动装置210。转向控制部166根据存储于存储器的目标轨道的弯曲情况，来控制转向装置220。速度控制部164及转向控制部166的处理例如通过前馈控制与反馈控制的组合来实现。作为一例，转向控制部166将与车辆M的前方的道路的曲率半径(或曲率)相应的前馈控制与基于从目标轨道的偏离进行的反馈控制组合而执行。
HMI控制部180通过HMI30向乘员通知规定的信息。规定的信息例如包括与车辆M的状态相关的信息、与驾驶控制相关的信息等与车辆M的行驶有关联的信息。与车辆M的状态相关的信息例如包括车辆M的速度、发动机转速、挡位等。与驾驶控制相关的信息例如包括有无由自动驾驶执行的驾驶控制、询问是否开始自动驾驶的信息、由自动驾驶进行的驾驶控制的状况(例如，执行中的驾驶模式、事件的内容)、与驾驶模式的切换相关的信息等。规定的信息也可以包括电视节目、DVD等存储于存储介质的条目(例如电影)等与车辆M的行驶控制无关的信息。规定的信息例如可以包括车辆M的当前位置、目的地、燃料的余量所相关的信息。
例如，HMI控制部180可以生成包含上述的规定的信息在内的图像，并使HMI30的显示装置显示所生成的图像，也可以生成表示规定的信息的声音，并使生成的声音从HMI30的扬声器输出。HMI控制部180也可以将由HMI30接受的信息向通信装置20、导航装置50、第一控制部120等输出。HMI控制部180也可以将使HMI30输出的各种信息经由通信装置20向车辆M的乘员利用的终端装置发送。终端装置例如是智能手机、平板终端。
行驶驱动力输出装置200将用于车辆M行驶的行驶驱动力(转矩)向驱动轮输出。行驶驱动力输出装置200例如具备内燃机、电动机及变速器等的组合、以及控制它们的ECU(Electronic Control Unit)。ECU按照从第二控制部160输入的信息、或者从驾驶操作件80的油门踏板输入的信息，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输入的信息或从驾驶操作件80的制动踏板输入的信息，来控制电动马达，以使与制动操作相应的制动转矩向各车轮输出。制动装置210可以具备将通过制动踏板的操作而产生的液压经由主液压缸向液压缸传递的机构作为备用。制动装置210不限于上述说明的结构，也可以是按照从第二控制部160输入的信息来控制致动器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输入的信息或从驾驶操作件80的转向盘输入的信息，来驱动电动马达，使转向轮的朝向变更。
[识别部、模式决定部]
以下，说明识别部130及模式决定部150所包含的各功能的详细情况。图4是用于说明第一识别部132、第二识别部134、比较部152及误识别判定部154的处理的内容的图。在图4的例子中，示出了能够沿同一方向(图中X轴方向)行进的车道L1。车道L1由划分线LL及RL划分。车道L1例如设为高速道路、机动车专用道路、以及其他车辆优先的干线道路。以后的车道L2～L3也同样。在图4的例子中，设为车辆M沿着车道L1的延伸方向以速度VM行驶着。
第一识别部132例如基于检知器件DD的输出，来识别将车辆M的行驶车道(车道L1)划分的左右划分线LL1、RL1。划分线L11、RL1是“第一道路划分线”的一例。例如，第一识别部132对由相机10拍摄到的图像进行解析，并提取图像中与相邻像素之间的亮度差大的边缘点，并将边缘点相连来识别图像平面中的划分线LL1、RL1。第一识别部132将以本车辆M的代表点(例如，重心或中心)的位置信息(图中(X1，Y1))为基准的、划分线LL1、RL1的位置变换为车辆坐标系(例如，图中的XY平面坐标)。第一识别部132例如也可以识别划分线LL1、RL1的曲率半径或曲率。第一识别部132也可以识别划分线LL1、RL1的曲率变化量。曲率变化量例如是由相机10识别到的划分线LL1、RL1在从车辆M观察时前方X[m]的曲率R的时间变化率。第一识别部132也可以将划分线LL1及RL1各自的曲率半径、曲率或曲率变化量平均，识别道路(车道L1)的曲率半径、曲率或曲率变化量。
第二识别部134例如以与第一识别部132不同的手段来识别将车辆M的行驶车道L1划分的划分线LL2、RL2。划分线LL2、RL2是“第二道路划分线”的一例。“不同的手段”例如包括识别划分线的装置不同的情况、方法不同的情况、以及输入的信息不同的情况中的至少一种情况。例如，第二识别部134基于车辆M的位置从地图信息识别将车辆M的行驶车道L1划分的划分线LL2、RL2。上述的地图信息可以是第二地图信息62，也可以是新从外部装置下载的地图信息，还可以是综合这些地图信息而得到信息。例如，第二识别部134从车辆传感器40、导航装置50取得车辆M的位置信息(图中(X1，Y1)，并基于取得的位置信息参照第二地图信息62，从第二地图信息62识别将存在于车辆M的位置的车道L1划分的划分线LL2、RL2。第二识别部134从第二地图信息62识别道路划分线LL2及RL2各自的曲率半径、曲率或曲率变化量。第二识别部134也可以将道路划分线LL2及RL2各自的曲率半径、曲率或曲率变化量平均，来识别道路(车道L1)的曲率半径、曲率或曲率变化量。以下，设为划分线LL1、RL1表示由第一识别部132识别到的划分线，划分线LL2、RL2表示由第二识别部134识别到的划分线。
比较部152比较由第一识别部132识别的识别结果(第一道路划分线)与由第二识别部134识别的识别结果(第二道路划分线)。例如，比较部152以车辆M的位置(X1，Y1)为基准，来比较划分线LL1的位置与划分线LL2的位置。比较部152同样地比较划分线RL1的位置与划分线RL2的位置。比较部152也可以比较划分线LL1与LL2、及划分线RL1与RL2中的曲率变化量、划分线的延伸方向。
误识别判定部154在由比较部152比较的比较结果等中由第一识别部132识别的识别结果(第一道路划分线)与由第二识别部134识别的识别结果(第二道路划分线)之间产生了差异的情况下，进行多个误识别判定中任一项的判定，所述多个误识别判定包括判定为第一识别部132误识别的情况、以及判定为第一识别部132及第二识别部134中的一方或双方误识别的情况。产生了差异的情况例如是指差异的大小为规定值(阈值)以上的情况。差异的大小例如是指后述的偏离程度。多个误识别判定例如也可以包括判定为第二识别部134误识别的情况。上述“判定为误识别”也可以换称作“判定是否误识别”。“判定为第一识别部132误识别”例如也可以换称作“判定为第一道路划分线是由第一识别部132误识别出的划分线”。另外，“判定为第一识别部132及第二识别部134中的一方或双方误识别”例如也可以换称作“判定为第一道路划分线及第二道路划分线中的一方或双方是被误识别出的划分线”。
例如，比较部152在车辆坐标系的平面(XY平面)上，使划分线LL1和划分线LL2以车辆M的代表点的位置(X1，Y1)为基准而重叠。同样地，比较部152关于划分线RL1和划分线RL2，也使之以车辆M的代表点的位置(X1，Y1)为基准而重叠。误识别判定部154判定重叠的划分线LL1的位置与划分线LL2的位置是否吻合。另外，误识别判定部154关于划分线RL1和RL2也以同样的方法来判定各个位置是否吻合。
例如，误识别判定部154在使用划分线LL1和LL2来进行判定的情况下，在各个划分线的偏离程度小于阈值的情况下判定为吻合，在是阈值以上的情况下判定为不吻合(产生了差异)。偏离例如可以是横向位置(图中Y轴方向)的偏离(例如，图中的划分线LL1与LL2之间的偏移量W1)，也可以是纵向位置(X轴方向的距离的长短)的差量，还可以是其组合。偏离也可以是划分线LL1与LL2之间的曲率变化量的差量、划分线LL1所LL2所成的角度(以下，称作剥离角度)。
误识别判定部154例如在判定为进行了比较的划分线彼此吻合的情况下，判定为第一识别部132及第二识别部134未误识别(换言之，第一道路划分线及第二道路划分线能够被正确识别到)。误识别判定部154在判定为进行了比较的比较划分线彼此不吻合(产生了差异)的情况下，判定为第一识别部132及第二识别部134中的一方或双方误识别。误识别判定部154在判定为进行了比较的划分线彼此不吻合的情况下，导出曲率变化量的偏离程度、剥离角度，使用所导出的值来进行更详细的误识别判定。
图5是用于说明曲率变化量的偏离程度的图。在图5的例子中，设为车辆M在作为弯路的车道L2上以速度VM行驶着。例如，第一识别部132基于由相机10拍摄到的图像的解析结果，来导出划分线LL1的曲率变化量。例如，设为由以下所示的(1)式中的多项式(Z(X))来表示从由相机10拍摄到的图像得到的划分线LL1上的从车辆M观察时的前方X[m]处的位置。
Z(X)＝C3X3+C2X2+C1X+C0···(1)
C0～C3表示规定的系数。第一识别部132在取得划分线LL1的曲率变化量的情况下，首先以X将(1)式的多项式进行两次微分，导出(2)式所示的曲率R[rad/m]。
Figure BDA0003510868080000171
接着，第一识别部132通过以时刻t将(2)式进行微分从而如(3)式所示那样导出前方X[m]处的曲率R的时间变化[rad/m/sec]作为曲率变化量。
Figure BDA0003510868080000172
而且，第一识别部132在如图5所示车辆M的代表点(例如重心)的位置预先被定为(X1，Y1)的情况下，将X1代入上述的(1)～(3)的X而导出划分线LL1的曲率变化率。第一识别部132以同样的方法导出划分线RL1的曲率变化率。
第二识别部134基于车辆M的位置信息并参照地图信息(第二地图信息62)，来识别划分线LL2、RL2各自的曲率变化率。
误识别判定部154比较划分线LL1及LL2各自的曲率变化率的偏离程度。在该情况下，误识别判定部154取得以划分线LL2为基准而划分线LL1偏离了哪种程度。例如，误识别判定部154导出以车辆M的位置(X1、Y1)为基准而从划分线LL2的曲率变化率中扣除划分线LL1的曲率变化率得到的值的绝对值作为曲率变化率的偏离程度。误识别判定部154使用划分线RL1及RL2各自的曲率变化率来导出上述的曲率变化率的偏离程度。上述的偏离程度的导出也可以由比较部152进行。
而且，误识别判定部154在划分线LL1与LL2之间的曲率变化率的偏离程度、以及划分线RL1与RL2之间的曲率变化率的偏离程度中的一方或双方的偏离程度为规定值以上的情况下，判定为第一识别部132误识别。误识别判定部154也可以算出划分线LL1与LL2之间的偏离程度、以及划分线RL1与RL2之间的偏离程度的平均值，并在算出的平均值为规定值以上的情况下判定为第一识别部132误识别。
误识别判定部154也可以基于划分线LL1与LL2之间的剥离角度，来至少判定第一识别部132是否误识别。图6是用于说明剥离角度的图。在图6的例子中，设为车辆M在车道L3上以速度VM行驶着。误识别判定部154在车辆M存在于规定位置(X1，Y1)的情况下导出划分线LL1与划分线LL2所成的角度作为剥离角度θL。误识别判定部154导出划分线RL1与划分线RL2所成的角度作为剥离角度θR。剥离角度θL是以划分线LL2为基准的划分线LL1的偏移量，剥离角度θR是以划分线RL2为基准的划分线RL1的偏移量。上述的剥离角度的导出也可以由比较部152进行。
而且，误识别判定部154在剥离角度θL及θR中的一方或双方为规定角度以上的情况下，判定为第一识别部132误识别。误识别判定部154也可以仅使用剥离角度θL及θR中的任一角度来判定第一识别部132误识别这一情况，也可以使用剥离角度θR与θL的平均角度来判定划分线的误识别。
例如，根据由相机10拍摄到的图像而被误识别的划分线大多根据道路形状、周边车辆等周边状况而与实际的划分线相比大幅变化。因此，在曲率变化率的偏离程度、剥离角度大的情况下，判定为第一识别部132误识别，由此能够进行更恰当的误识别判定。
误识别判定部154也可以使用曲率变化量和剥离角度这两方来进行误识别判定。图7是用于说明使用了曲率变化量和剥离角度的误识别判定图。图7的纵轴表示由第一识别部132识别出的第一道路划分线的曲率变化量，横轴表示第一道路划分线的剥离角度。在图7的例子中，在曲率变化量与剥离角度之间的关系中，设定有3个区域AR1～AR3。区域AR1是“第一区域”的一例，区域AR2是“第二区域”的一例，区域AR3是“第三区域”的一例。
例如，区域AR1是剥离角度小于规定角度θa的区域，是判定为第一识别部132及第二识别部134均没有误识别划分线的区域。区域AR2是基于第一判定条件(第一误识别判定条件)判定为仅第一识别部132进行了误识别的相机误识别区域。第一判定条件例如图7所示，是剥离角度为θa以上且曲率变化量为Aa以上。而且，第一判定条件也可以包括：在剥离角度为从θb以上到θc为止的区间比被设定为伴随角度的增加而曲率变化量减少的边界靠上侧(曲率变化率为边界线以上的值)这一情况、与曲率变化量无关而剥离角度为θc以上这一情况等。区域AR3是基于第二判定条件(第二误识别判定条件)，无法确定第一识别部132及第二识别部134中的哪一方误识别但判定为第一识别部132及第二识别部134中的一方或双方误识别的区域。第二判定条件例如图7所示那样，剥离角度处于θa～θb的范围、且曲率变化量小于Aa。而且，第二判定条件也可以包括：在剥离角度从θb以上起到θc的区间，比设定为伴随角度的增加而曲率变化量减少的边界靠下侧(曲率变化率小于边界线的值)这一情况等。第一判定条件及第二判定条件是“判定条件”的一例。
例如，误识别判定部154在曲率变化量及剥离角度各自的值存在于区域AR1内的情况下，判定为第一识别部132及第二识别部134没有误识别(正确识别着)。误识别判定部154在曲率变化量及剥离角度的值存在于区域AR2内的情况下，判定为第一识别部132误识别。误识别判定部154在曲率变化量及剥离角度的值存在于区域AR3内的情况下，判定为第一识别部132及第二识别部134中的一方或双方误识别。这样，能够基于曲率变化率及剥离角度的值更详细地判定误识别。
驾驶员状态判定部156为了上述的各模式的变更而监视驾驶员的状态，并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156将驾驶员监视相机70拍摄到的图像进行解析而进行姿势推定处理，并判定驾驶员是否为不能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156将驾驶员监视相机70拍摄到的图像进行解析而进行视线推定处理，并判定驾驶员是否监视着周边(前方等)。
模式变更处理部158例如基于由误识别判定部154判定的判定结果和由驾驶员状态判定部156判定的判定结果，来进行用于模式的变更的各种处理。例如，模式变更处理部158基于由驾驶员状态判定部156判定的驾驶员的状态(周边监视的状态)，在不是与当前的模式相适的状态的情况下，指示行动计划生成部140生成用于路肩停止的目标轨道，或者对驾驶支援装置(未图示)进行工作指示，或者为了催促驾驶员行动而进行HMI30的控制。
模式变更处理部158基于由误识别判定部154判定的判定结果，来进行模式的变更。例如，模式变更处理部158在由误识别判定部154判定为第一识别部132及第二识别部134均没有误识别的情况下，基于由当前的驾驶员状态判定部156判定的判定结果、周边状况等，使通过对应的驾驶模式进行的自动驾驶或驾驶支援执行。
模式变更处理部158在第一驾驶模式(例如，模式A)的执行中、且由误识别判定部154判定为第一识别部132误识别的情况(曲率变化量及剥离角度的值存在于图7所示的区域AR2内的情况)下，使用从地图信息识别到的划分线使模式A继续。这样，即使在通过相机10的拍摄图像而识别到的划分线与从地图信息识别出的划分线不吻合的情况下，也在判定为仅第一识别部132误识别时，基于从地图信息识别出的划分线来使驾驶控制继续，由此能够抑制过分地从第一驾驶模式切换为第二驾驶模式。
模式变更处理部158也可以在由误识别判定部154判定为第一识别部132误识别的状态继续了规定时间的情况下，结束第一驾驶模式的继续。由此，能够进行更安全的驾驶控制。
模式变更处理部158在第一驾驶模式的执行中、且由误识别判定部154判定为第一识别部132及第二识别部134中的一方或双方将道路划分线误识别情况(曲率变化量及剥离角度存在于图7所示的区域AR3的位置的情况)下，从第一驾驶模式向第二驾驶模式(例如，模式B)进行模式变更。模式变更处理部158也可以代替从模式A变更为模式B而基于车辆M的周边状况、驾驶员状态判定部156的判定结果来变更为模式C～E中任一项。模式变更处理部158在从模式A变更为模式E的情况下，可以阶段性地切换为模式B、C、E，也可以从模式A直接切换为模式E。
HMI控制部180基于由第一控制部120及第二控制部160控制的控制内容，使与车辆M的状态相关的信息或者规定的警告向HMI30输出而向车辆M的乘员报告。例如，HMI控制部180基于由误识别判定部154判定的判定结果，使HMI30输出车辆M的驾驶模式等行驶状态、表示发生了误识别的警告等。HMI控制部180也可以在由误识别判定部154判定为第一识别部132误识别的状态仍旧不变而第一驾驶模式持续着的情况下，在现在的状态继续了规定时间之后使HMI30的显示装置等显示、或以声音等从HMI30输出表示第一驾驶模式结束(或经过规定时间后切换为第二驾驶模式)的信息(预先通知)。由此，能够向乘员事先通知存在从第一驾驶模式切换为第二驾驶模式的可能性这一情况而使其早为任务做准备。在车辆系统1内设置有进行警告等的报告的报告装置的情况下，HMI控制部180也可以代替使HMI30输出而(或除此之外还)进行使报告装置工作的控制。在该情况下，报告装置成为“输出装置”的一例。
<变形例>
例如，误识别判定部154也可以基于车辆M的周边状况，来变更上述的图7所示的区域(基准区域)AR1～AR3中的至少一个区域(第一判定条件及第二判定条件的一方或双方)。图8是用于说明根据车辆M的周边状况来变更区域AR1～AR3的图。例如，在车辆M行驶的道路的形状中存在向车辆M的行进方向(前方)分支、汇合等的情况下，第一识别部132误识别第一道路划分线的可能性高。因此，误识别判定部154例如在车辆M的行进方向上存在分支、汇合等的情况下，以易于判定为第一识别部132误识别的方式变更第一判定条件及第二判定条件。具体而言，误识别判定部154基于车辆M的位置信息并参照地图信息，在车辆M行驶的道路上且是车辆M的行进方向、且距车辆M的当前位置规定距离以内存在分支、汇合等规定的道路形状的情况下，如图8所示，与基准区域AR1～AR3相比增大区域AR2，将区域AR3变更为缩小后的区域(AR2#、AR3#)。误识别判定部154例如通过将第一判定条件及第二判定条件所包含的曲率变化量的参数Aa变更为比Aa小的Ab，来设定区域AR2#及区域AR3#。
由此，在分支、汇合附近，使用图8所示的区域AR1、AR2#、AR3#来进行误识别判定，因此易于判定为第一识别部132误识别。在判定为第一识别部132误识别的情况下，基于从地图信息识别出的划分线而继续当前的驾驶控制，因此能够执行更恰当的驾驶控制。
在导航装置50中预先设定有到目的地为止的路径、且目的地方向的路径不是干道而是分支侧的车道的情况下，需要如手动驾驶等那样使对驾驶员布置的任务重度。因此，也可以是，误识别判定部154即使在车辆M的行进方向(前方)存在分支等的情况下，在目的地方向为分支侧的车道时，也不变更上述的区域AR2、AR3。
误识别判定部154例如也可以在车辆M的行进方向上存在隧道入口或出口的情况下，由于因亮度的变化而第一识别部132误识别划分线的可能性高，也进行增大成为如上所述基准的区域AR2、减小区域AR3的变更。误识别判定部154也可以在由识别部130识别为车辆M的前行车辆进行车道变更或者蜿蜒行进驾驶着的情况下，由于划分线被前行车辆遮挡而第一识别部132误识别的可能性高，因此也进行上述的区域AR2、AR3的变更。
误识别判定部154也可以根据车辆M的周边状况而使区域AR2的增加量、区域AR1的减少量不同。例如，误识别判定部154与汇合的情况相比，在分支的情况下增大区域AR2的增加量(或区域AR3的减少量)，与隧道出口的情况相比，在隧道入口的情况下增大区域AR2的增加量(或区域AR3的减少量)。通过这样根据周边状况来调整各区域，能够进行更恰当的误识别判定。
在车辆M的周边状况(行驶车道)为弯路的入口附近、出口附近的情况下，通过相机10的拍摄图像而识别出的划分线的曲率变化量变大。然而，在与基于车辆M的位置信息而从地图信息识别出的前方的划分线之间的偏移等影响下，第一道路划分线与第二道路划分线所成的角度(剥离角度)有可能变大与偏移相应的时间(短时间)。因此，误识别判定部154也可以在车辆M的行进方向上存在弯路的入口或出口的情况下，以对判定为第一识别部132误识别这一情况进行抑制的方式，变更第一判定条件及第二判定条件。具体而言，误识别判定部154基于车辆M的位置信息并参照地图信息，在车辆M行驶的道路上且是车辆M的行进方向、且距车辆M的当前位置规定距离以内存在弯路的入口或出口的情况下，以对判定为第一识别部132误识别这一情况进行抑制的方式，变更区域AR1～AR3的大小。
图9是用于说明为了对判定为第一识别部132误识别这一情况进行抑制而变更区域AR1～AR3的图。在图9的例子中，误识别判定部154将未判定为存在误识别的区域AR1设定为变大后的区域AR1##，将判定为存在误识别的区域AR2及AR3设定为缩小后的区域AR2##、AR3##。误识别判定部154例如通过将第一判定条件及第二判定条件所包含的剥离角度的参数θa变更为比θa大的θa##(在此，θa##＜θb)，来设定区域AR1##～AR3##。这样，在车辆M行驶的道路上于车辆M的行进方向上存在弯路的入口或出口的情况下，变更为图9所示那样的区域来判定误识别，由此能够对判定为第一识别部132及第二识别部134的一方或双方误识别这一情况进行抑制。
而且，误识别判定部154也可以如图9所示进行将曲率变化量的参数Aa变更为比Aa大的Ac而增大区域AR3的变更。由此，能够更加对判定为由第一识别部132进行误识别这一情况进行抑制。
误识别判定部154也可以根据车辆M的周边的天气(例如，暴雨、暴风雪)、行驶的时间段(例如，受在路面上形成的影子、太阳光的照射等的影响而易于误识别在相机图像中包含的划分线的时间段)等，来变更基准区域AR1～AR3的大小。
[处理流程]
接着，说明由实施方式的自动驾驶控制装置100执行的处理的流程。图10是表示由自动驾驶控制装置100执行的处理的流程的一例的流程图。以下，以由自动驾驶控制装置100执行的处理中的、基于由第一识别部132及第二识别部134识别的划分线的识别结果来切换车辆M的驾驶控制的处理为中心进行说明。在图10的流程图的开始时，设为车辆M执行着通过第一驾驶模式(例如，模式A)进行的驾驶控制。在以下的处理中，在由驾驶员状态判定部156判定的判定结果中，设为驾驶员的状态是与执行中的模式或切换后的模式相适的状态(即，是基于驾驶员状态判定部156的判定结果而未发生模式的切换的状况)。图10所示的处理也可以以规定的时机反复执行。
在图10的例子中，第一识别部132基于检知器件DD的输出来识别将车辆M行驶的车道划分的划分线(步骤S100)。接着，第二识别部134基于从车辆传感器40、GNSS接收机51得到的车辆M的位置信息并参照地图信息，来识别将车辆M行驶的车道划分的划分线(步骤S102)。步骤S100及S102的处理也可以以相反的顺序进行，还可以并行进行。接着，比较部152比较由第一识别部132识别出的划分线与由第二识别部134识别出的划分线(步骤S104)。接着，误识别判定部154基于由比较部152比较出的结果，来进行由第一识别部132及第二识别部134识别到的划分线的误识别判定(步骤S106)。关于步骤S106的处理的详细情况，见后述。
误识别判定部154判定是否第一识别部132及第二识别部134中的一方或双方误识别了道路划分线(步骤S108)。在判定为误识别的情况下，误识别判定部154判定是否仅第一识别部132误识别(步骤S110)。在判定为仅第一识别部132误识别的情况下，模式变更处理部158使当前的驾驶模式继续(步骤S112)。在步骤S108的处理中判定为第一识别部132及第二识别部134这两方均没有误识别道路划分线的情况下，也进行步骤S112的处理。
在步骤S108的处理中未判定为仅第一识别部132误识别的情况下，模式变更处理部158执行将车辆M的驾驶模式从第一驾驶模式变更为第二驾驶模式的控制(步骤S114)。“未判定为仅第一识别部132误识别的情况”例如是指，无法确定第一识别部132及第二识别部134中的哪一方误识别但判定为第一识别部132及第二识别部134中的一方或双方误识别的情况。由此，本流程图的处理结束。
图11是表示步骤S106的处理的流程的一例的流程图。在图11的例子中，误识别判定部154取得由第一识别部132识别出的划分线的曲率变化率(步骤S106A)。接着，误识别判定部154取得由第一识别部132识别出的第一道路划分线与由第二识别部134识别出的第二道路划分线所成的角度(剥离角度)(步骤S106B)。
接着，误识别判定部154取得由识别部130识别出的车辆M的周边状况(步骤S106C)，并基于所取得的周边状况，来设定第一～第三区域(区域AR1～AR3)(步骤S106D)。接着，误识别判定部154基于曲率变化率及剥离角度，来决定属于所设定的第一～第三区域中的哪个区域(步骤S106E)。接着，误识别判定部154基于所决定的区域，来判定第一识别部132误识别、或者无法确定第一识别部132及第二识别部134中的哪个误识别但第一识别部132及第二识别部134中的一方或双方误识别(步骤S106F)。由此本流程图的处理结束。
根据以上说明的实施方式，在车辆控制装置中，具备：第一识别部132，其基于检知到车辆M的周边状况的检知器件DD的输出，来识别将车辆M的行驶车道划分的道路划分线；第二识别部134，其以与所述第一识别部不同的手段来识别将行驶车道划分的道路划分线；比较部，其比较由第一识别部132识别出的第一道路划分线和由第二识别部134识别出的第二道路划分线；以及误识别判定部154(判定部的一例)，其在由所述比较部比较的比较结果中所述第一道路划分线与所述第二道路划分线产生了差异的情况下，进行多个误识别判定中任一项的判定，所述多个误识别判定包括判定为所述第一识别部误识别的情况、以及判定为所述第一识别部及所述第二识别部中的一方或双方误识别的情况，由此能够根据道路划分线的识别状况，来执行更恰当的驾驶控制。
具体而言，根据实施方式，在第一道路划分线与第二道路划分线不吻合的情况下，基于判定为第一道路划分线错误的第一判定条件、以及判定为第一道路划分线及第二道路划分线中的一方或双方错误但不能确定哪一方错误的第二判定条件，来进行误识别判定，由此即使在判定为误识别的情况下，也在第一道路划分线错误这一情况明确时，能够使用地图信息使驾驶控制的自动化程度高的驾驶模式继续。另外，根据实施方式，即使在判定为误识别的情况下，也能够基于地图信息使驾驶控制的自动化程度高的(对乘员布置的任务更轻度的)驾驶模式继续，因此能够抑制无用的驾驶模式的等级的降低。
上述说明的实施方式能够如以下这样表现。
一种车辆控制装置，其构成为具备：
存储装置，其存储有程序；以及
硬件处理器，
通过所述硬件处理器执行存储于所述存储装置的程序来进行如下处理：
基于检知到车辆的周边状况的检知器件的输出，来识别将所述车辆的行驶车道划分的第一道路划分线；
以与识别到所述第一道路划分线的手段不同的手段来识别将所述行驶车道划分的第二道路划分线；
比较所识别到的所述第一道路划分线与所述第二道路划分线；
在比较结果中所述第一道路划分线与所述第二道路划分线产生了差异的情况下，进行多个误识别判定中任一项的判定，所述多个误识别判定包括判定为所述第一道路划分线是被误识别出的划分线的情况、以及判定为所述第一道路划分线及所述第二道路划分线中的一方或双方是被误识别出的划分线的情况。
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，其中，
所述车辆控制装置具备：
第一识别部，其基于检知到车辆的周边状况的检知器件的输出，来识别将所述车辆的行驶车道划分的道路划分线；
第二识别部，其以与所述第一识别部不同的手段来识别将所述行驶车道划分的道路划分线；
比较部，其比较由所述第一识别部识别到的第一道路划分线与由所述第二识别部识别到的第二道路划分线；以及
判定部，其在由所述比较部比较的比较结果中所述第一道路划分线与所述第二道路划分线产生了差异的情况下，进行多个误识别判定中任一项的判定，所述多个误识别判定包括判定为所述第一识别部误识别的情况、以及判定为所述第一识别部及所述第二识别部中的一方或双方误识别的情况。
2.根据权利要求1所述的车辆控制装置，其中，
所述车辆控制装置还具备驾驶控制部，该驾驶控制部控制所述车辆的加减速及转向中的至少一方，
所述驾驶控制部基于由所述判定部判定的判定结果，来执行对所述车辆的乘员布置的任务不同的多个驾驶模式中的任一种驾驶模式。
3.根据权利要求1所述的车辆控制装置，其中，
所述车辆控制装置还具备输出控制部，该输出控制部基于由所述判定部判定的判定结果，使输出装置输出与所述车辆的状态相关的信息或警告而向所述车辆的乘员报告。
4.根据权利要求2所述的车辆控制装置，其中，
所述多个驾驶模式包括第一驾驶模式、以及与所述第一驾驶模式相比对所述乘员布置的任务重度的第二驾驶模式，
所述驾驶控制部在所述第一驾驶模式执行中、且由所述判定部判定为所述第一识别部误识别的情况下，基于所述第二道路划分线使所述第一驾驶模式继续。
5.根据权利要求4所述的车辆控制装置，其中，
所述驾驶控制部在所述第一驾驶模式执行中、且由所述判定部判定为所述第一识别部及所述第二识别部中的一方或双方误识别的情况下，将所述车辆的驾驶模式从所述第一驾驶模式变更为所述第二驾驶模式。
6.根据权利要求1所述的车辆控制装置，其中，
所述判定部基于以所述第一道路划分线的曲率变化量及所述第一道路划分线与所述第二道路划分线所成的角度为基础的判定条件，来进行所述多个误识别判定中任一项的判定。
7.根据权利要求6所述的车辆控制装置，其中，
所述判定部基于所述车辆的周边状况，来变更所述判定条件。
8.根据权利要求7所述的车辆控制装置，其中，
所述判定部在所述车辆的行进方向上存在分支、汇合、隧道的入口或出口的情况下，或者在前行车辆正在进行车道变更或蜿蜒行进驾驶的情况下，以易于判定为所述第一识别部误识别的方式，变更所述判定条件。
9.根据权利要求7所述的车辆控制装置，其中，
所述判定部在所述车辆的行进方向上存在弯路的入口或出口的情况下，以对判定为所述第一识别部误识别这一情况进行抑制的方式，变更所述判定条件。
10.一种车辆控制方法，其中，
所述车辆控制方法使车辆控制装置的计算机进行如下处理：
基于检知到车辆的周边状况的检知器件的输出，来识别将所述车辆的行驶车道划分的第一道路划分线；
以与识别到所述第一道路划分线的手段不同的手段来识别将所述行驶车道划分的第二道路划分线；
比较所识别到的所述第一道路划分线与所述第二道路划分线；
在比较结果中所述第一道路划分线与所述第二道路划分线产生了差异的情况下，进行多个误识别判定中任一项的判定，所述多个误识别判定包括判定为所述第一道路划分线是被误识别出的划分线的情况、以及判定为所述第一道路划分线及所述第二道路划分线中的一方或双方是被误识别出的划分线的情况。
11.一种存储介质，其存储有程序，其中，
所述程序使车辆控制装置的计算机进行如下处理：
基于检知到车辆的周边状况的检知器件的输出，来识别将所述车辆的行驶车道划分的第一道路划分线；
以与识别到所述第一道路划分线的手段不同的手段来识别将所述行驶车道划分的第二道路划分线；
比较所识别出的所述第一道路划分线与所述第二道路划分线；
在比较结果中所述第一道路划分线与所述第二道路划分线产生了差异的情况下，进行多个误识别判定中任一项的判定，所述多个误识别判定包括判定为所述第一道路划分线是被误识别出的划分线的情况、以及判定为所述第一道路划分线及所述第二道路划分线中的一方或双方是被误识别出的划分线的情况。
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