CN115214709A - 车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种在本车辆在处于湿润状态的路面上行驶着的状况下，能够更稳定地控制本车辆向横向的移动车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质。车辆控制装置具备：识别部，其识别本车辆周边的状况；以及行动计划生成部，其基于由所述识别部识别出的本车辆周边的识别结果而生成本车辆的行动计划，所述识别部对本车辆与在本车辆的前方行驶的其他车辆之间的车间距离进行识别，所述行动计划生成部基于所述车间距离的识别结果而生成将本车辆与所述其他车辆之间的车间距离变更的行动计划。

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

以往，开发了如下技术：在车辆的行驶控制中，识别道路划分线、前行车辆，并以这些的位置为基准控制车辆的横向的移动(专利文献1)。

在先技术文献

专利文献

专利文献1：国际公开第2019/167231号

发明内容

发明要解决的课题

然而，在以往的技术中，在雨天时等本车辆在处于湿润状态的路面上行驶着的状况下，由于前行车辆卷起的水的影响，有时道路划分线的识别变得困难，或前行车辆的识别精度降低，从而导致横向控制的稳定性降低。

本发明是考虑这种情况而完成的，其目的之一在于，提供在本车辆在处于湿润状态的路面上行驶着的状况下，能够更稳定地控制本车辆向横向的移动的车辆控制装置、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。

(1)：本发明的一方案的车辆控制装置具备：识别部，其识别本车辆周边的状况；以及行动计划生成部，其基于所述识别部对本车辆周边的识别结果而生成本车辆的行动计划，所述识别部识别本车辆与在本车辆的前方行驶的其他车辆之间的车间距离，所述行动计划生成部基于所述车间距离的识别结果而生成将本车辆与所述其他车辆之间的车间距离变更的行动计划。

(2)：在上述(1)的方案中，所述行动计划生成部在所述识别部对道路划分线的识别精度降低超过规定的允许范围的情况下，生成将本车辆与所述其他车辆之间的车间距离延长的第一行动计划。

(3)：在上述(2)的方案中，在所述识别部对道路划分线的识别精度降低超过规定的允许范围的情况是指，所述车间距离的识别结果的波动的大小为第一阈值以上的情况。

(4)：在上述(3)的方案中，所述行动计划生成部在所述车间距离的识别结果的波动的大小为比第一阈值小的第二阈值以下的情况下，生成将本车辆与所述其他车辆之间的车间距离缩短的第二行动计划。

(5)：在上述(2)至(4)的任一方案中，所述行动计划生成部根据本车辆的当前的行驶速度而决定变更后的车间距离。

(6)：在上述(2)至(5)的任一方案中，所述识别部在即使通过所述第一行动计划进行本车辆的行驶控制，所述道路划分线的识别精度也没有改善到所述允许范围的范围内的情况下，从所述其他车辆行驶过的道路的图像中识别出所述其他车辆的行驶轨迹，作为所述道路划分线的代替物体目标。

(7)：本发明的一方案的车辆控制方法使计算机执行：识别本车辆周边的状况的识别处理；以及基于所述识别处理中的本车辆周边的识别结果而生成本车辆的行动计划的行动计划生成处理，在所述识别处理中，识别本车辆与在本车辆的前方行驶的其他车辆之间的车间距离，在所述行动计划生成处理中，基于所述车间距离的识别结果而生成将本车辆与所述其他车辆之间的车间距离变更的行动计划。

(8)：本发明的一方案的存储介质存储有程序，所述程序使计算机执行：识别本车辆周边的状况的识别处理；以及基于所述识别处理中的本车辆周边的识别结果而生成本车辆的行动计划的行动计划生成处理，在所述识别处理中，识别本车辆与在本车辆的前方行驶的其他车辆之间的车间距离，在所述行动计划生成处理中，基于所述车间距离的识别结果而生成将本车辆与所述其他车辆之间的车间距离变更的行动计划。

发明效果

根据上述(1)～(8)的方式，通过对本车辆与在本车辆的前方行驶的其他车辆之间的车间距离进行识别，并基于所述车间距离的识别结果来变更本车辆与所述其他车辆之间的车间距离，由此在本车辆在处于湿润状态的路面上行驶的状况下，能够更稳定地控制本车辆向横向的移动。

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是说明行动计划生成部所具有的湿润时行动计划功能的简要的图。

图5是表示行动计划生成部所执行的湿润时行动计划生成处理的流程的一例的流程图。

图6是说明识别部所具有的代替物体目标识别功能的概要的图。

图7是表示行动计划生成部基于代替物体目标的识别结果而生成行动计划的处理的流程的一例的流程图。

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、51…GNSS接收机、52…导航HMI、53…路径决定部、54…第一地图信息、60…MPU、61…推荐车道决定部、62…第二地图信息、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…模式决定部、152…驾驶员状态判定部、154…模式变更处理部、160…第二控制部、162…取得部、164…速度控制部、166…转向控制部、200…行驶驱动力输出装置、210…制动装置、220…转向装置。

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。搭载车辆系统1的车辆例如是二轮、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、电动机或它们的组合。电动机使用由内燃机连结的发电机发出的发电电力、或二次电池、燃料电池的放电电力来动作。

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、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所示的结构只是一例，可以省略结构的一部分，也可以还追加别的结构。

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安装于搭载车辆系统1的车辆(以下，称作本车辆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也可以是立体相机。

雷达装置12向本车辆M的周边放射毫米波等电波，并且检测由物体反射的电波(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向本车辆M的周边照射光(或与光接近的波长的电磁波)，并测定散射光。LIDAR14基于从发光到受光的时间，来检测出到对象的距离。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的检测结果直接向自动驾驶控制装置100输出。也可以从车辆系统1中省略物体识别装置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，来与存在于本车辆M的周边的其他车辆通信，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。

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、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的位置也可以由利用了车辆传感器40的输出的INS(Inertial Navigation System)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确定的本车辆M的位置(或者输入的任意位置)到由乘员使用导航HMI52而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例如是通过表示道路的路段和由路段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，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块(例如在车辆行进方向上按每100[m]进行分割)，并参照第二地图信息62而针对每个区块决定推荐车道。推荐车道决定部61进行在从左数第几个车道上行驶这样的决定。推荐车道决定部61在地图上路径存在分支部位的情况下，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高精度的地图信息。第二地图信息62例如包括车道的中央的信息或车道的边界的信息等。另外，在第二地图信息62中，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、禁止后述的模式A或模式B的禁止区间的信息等。第二地图信息62可以通过通信装置20与其他装置通信而被随时更新。

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以能够从正面(采取拍摄面部的朝向)对本车辆M的驾驶座上就座的乘员(以下称作驾驶员)的头部进行拍摄的位置及朝向，安装于本车辆M中的任意部位。例如，驾驶员监视相机70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例如除了转向盘82以外，还包括加速器踏板、制动踏板、换挡杆、其他操作件。在驾驶操作件80上安装有检测操作量或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，也可以是异形转向器、操纵杆、按钮等形态。在转向盘82上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(是指以施加力的状态接触着)转向盘82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。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。另外，这些的构成要素中的一部分或全部可以由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)实现，也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)装配于驱动器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。

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、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)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(存在能够进行图案匹配的信号、道路标示等)的识别，并对双方评分而综合地评价”来实现。由此，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LIDAR14经由物体识别装置16而输入的信息，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。物体的位置可以由该物体的重心、角部等代表点表示，也可以由区域表示。物体的“状态”也可以包括物体的加速度、加加速度、或者“行动状态”(例如是否正进行车道变更或要进行车道变更)。

另外，识别部130例如识别本车辆M行驶着的车道(行驶车道)。例如，识别部130将从第二地图信息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拍摄到的图像而识别出的本车辆M的周边的道路划分线的图案进行比较，由此识别行驶车道。需要说明的是，识别部130不限于道路划分线，也可以通过识别道路划分线、包括路肩、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，也可以加进从导航装置50取得的本车辆M的位置、由INS处理的处理结果。另外，识别部130识别暂时停止线、障碍物、红灯、收费站、其他道路现象。

识别部130在识别行驶车道时，识别本车辆M相对于行驶车道的位置、姿势。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势。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意侧端部(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以原则上在由推荐车道决定部61决定的推荐车道上行驶、而且能够应对本车辆M的周边状况的方式，生成本车辆M自动地(不依赖于驾驶员的操作地)将来行驶的目标轨道。目标轨道例如包含速度要素。例如，目标轨道表现为将本车辆M应该到达的地点(轨道点)依次排列而成的轨道。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)的本车辆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。另外，轨道点也可以是每隔规定的采样时间的、在该采样时刻本车辆M应该到达的位置。在该情况下，目标速度、目标加速度的信息由轨道点的间隔表现。

具体而言，在本实施方式的自动驾驶控制装置100中，行动计划生成部140具有出于如下目的而生成目标轨道的功能(以下称作“湿润时行动计划功能”)，所述目的是指，在降雨时、在湿润状态的路面上行驶时，抑制由于道路划分线的识别精度降低而导致车辆向横向的移动控制变得不稳定。关于湿润时行动计划功能的详细情况，见后述。

需要说明的是，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。在自动驾驶的事件中，存在定速行驶事件、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生成与起动了的事件相应的目标轨道。

模式决定部150将本车辆M的驾驶模式决定为对驾驶员布置的任务不同的多个驾驶模式中的任一种模式。模式决定部150例如具备驾驶员状态判定部152、模式变更处理部154。关于他们的单独的功能，见后述。

图3是表示驾驶模式、本车辆M的控制状态、以及任务的对应关系的一例的图。在本车辆M的驾驶模式中，例如存在模式A至模式E这5个模式。关于控制状态即本车辆M的驾驶控制的自动化的程度，模式A最高，接着按模式B、模式C、模式D的顺序降低，模式E最低。相反，关于对驾驶员布置的任务，模式A是最轻度，接着按模式B、模式C、模式D的顺序成为重度，模式E是最重度。需要说明的是，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，负责结束自动驾驶所涉及的控制，直至转移到驾驶支援或手动驾驶。以下，关于各个驾驶模式的内容而进行例示。

在模式A中，成为自动驾驶的状态，对驾驶员不布置前方监视、转向盘82的把持(在图中称作转向盘把持)中的任何任务。不过，即便是模式A，电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至手动驾驶的身体姿势。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辨识的本车辆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以规定速度(例如50[km/h]程度)以下行驶、且有追随对象的前行车辆存在等条件的情况下能够执行的驾驶模式，模式A也有时称作TJP(Traffic JamPilot)。在不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，对驾驶员布置监视本车辆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进行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、加减速均需要由驾驶员进行的驾驶操作的手动驾驶的状态。模式D、模式E中当然均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，存在系统要求下的自动车道变更(1)和在驾驶员要求下的自动车道变更(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、以及用于朝向目的地行进的自动车道变更(推荐车道被变更了这一情况所引起的自动车道变更)。自动车道变更(2)是在满足了速度、与周边车辆之间的位置关系等所相关的条件的情况下，在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(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(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在驾驶员不执行所决定的驾驶模式(以下称作当前驾驶模式)所涉及的任务的情况下，将本车辆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中驾驶员处于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(例如持续向允许区域外东张西望的情况、检测到成为驾驶困难的预兆的情况)下，模式决定部150进行如下控制：使用HMI30催促驾驶员向手动驾驶转移，若驾驶员未回应则使本车辆M靠近路肩而逐渐停止，停止自动驾驶。在使自动驾驶停止之后，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，关于“使自动驾驶停止”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进行如下控制：使用HMI30来催促驾驶员进行前方监视，若驾驶员不回应则使本车辆M靠近路肩而逐渐停止，停止自动驾驶。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进行如下控制：使用HMI30催促驾驶员进行前方监视和/或把持转向盘82，若驾驶员不回应则使本车辆M靠近路肩而逐渐停止，停止自动驾驶。

驾驶员状态判定部152为了上述的模式变更而监视驾驶员的状态，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解析驾驶员监视相机70所拍摄到的图像而进行姿势推定处理，判定驾驶员是否为不能根据来自系统的要求而转移到手动驾驶的身体姿势。另外，驾驶员状态判定部152解析驾驶员监视相机70拍摄到的图像而进行视线推定处理，判定驾驶员是否监视着前方。

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指示行动计划生成部140生成用于路肩停止的目标轨道、对驾驶支援装置(未图示)进行工作指示、为了催促驾驶员进行行动而进行HMI30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。

返回图2，第二控制部160例如具备取得部162、速度控制部164、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状况，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将与本车辆M的前方的道路的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。

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，使得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作为备用。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，从而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。

[湿润时行动计划功能]

图4是说明行动计划生成部140所具有的湿润时行动计划功能的简要的图。图4所示的曲线图G1及G2是表示在分别对应的行驶状况下本车辆M1与在本车辆M1的前方行驶的前行车辆M2之间的距离的识别结果的一例的曲线图。曲线图G1及G2均表示在雨天时等本车辆在处于湿润状态的路面上行驶的状况下的与前行车辆之间的车间距离的识别结果。曲线图G1表示在本车辆M1与前行车辆M2之间的车间距离相对较短的状况(以下称作“第一行驶状况”。)下的识别结果，曲线图G2表示在本车辆M1与前行车辆M2之间的车间距离相对较长的状况(以下称作“第二行驶状况”。)下的识别结果。图4表示第一行驶状况下的车间距离为Xa、第二行驶状况下的车间距离为Xb(＞Xa)的状况。本车辆M1与前行车辆M2之间的车间距离例如由识别部130识别，并通知给行动计划生成部140。

第一行驶状况是如下状况：由于本车辆M1与前行车辆M2之间的车间距离较短，因此本车辆M1的前方的道路划分线的大部分被前行车辆M2卷起的水(以下也称作“水幕”。)遮蔽，从而由本车辆M1进行的道路划分线的识别变得困难。另外，第一行驶状况是由于水幕的影响而由本车辆M1进行的对前行车辆M2的识别也变得困难的状况。前行车辆M2的识别精度的降低通过本车辆M1与前行车辆M2之间的车间距离的识别结果的较大波动来确认(参照例如曲线图G1)。

第二行驶状况与第一行驶状况类似之处在于，属于由于前行车辆M2卷起的水幕的影响而由本车辆M1进行的对前行车辆M2的识别精度降低的状况。前行车辆M2的识别精度的降低与第一行驶状况的情况同样地，通过本车辆M1与前行车辆M2之间的车间距离的识别结果的较大波动来确认(参照例如曲线图G2)。另一方面，第二行驶状况与第一行驶状况的不同点在于，第二行驶状况是如下状况：由于本车辆M1与前行车辆M2之间的车间距离较长，因此在本车辆M1的前方的道路划分线上，不受前行车辆M2卷起的水幕的影响(即不被水幕遮蔽)的范围变大，道路划分线的识别精度在某种程度上得到改善。

在本实施方式中，行动计划生成部140所具有的湿润时行动计划功能中，在第一行驶状况下，在前行车辆M2的识别精度为阈值以下的情况下，生成使本车辆M1与前行车辆M2之间的车间距离变长那样的行动计划，在第二行驶状况下，在前行车辆M2的识别精度为阈值以上的情况下，生成使本车辆M1与前行车辆M2之间的车间距离变短那样的行动计划。

具体而言，行动计划生成部140使用识别结果的波动的大小(以下称作“波动幅度”。)来作为前行车辆M2的识别精度，在第一行驶状况下波动幅度为第一阈值ΔX1以上的情况下，生成使本车辆M1与前行车辆M2之间的车间距离变长那样的行动计划。另一方面，行动计划生成部140在第二行驶状况下波动幅度为第二阈值ΔX2以下的情况下，生成使本车辆M1与前行车辆M2之间的车间距离变短那样的行动计划。

需要说明的是，第一阈值ΔX1及第二阈值ΔX2可以预先计测处于干燥状态的路面的行驶时的波动幅度和处于湿润状态的路面的行驶时的波动幅度，以该计测结果和所允许的道路划分线的识别精度的范围(允许范围)为基础来决定。

图5是表示行动计划生成部140执行与湿润时行动计划功能相关的处理(以下称作“湿润时行动计划生成处理”。)的流程的一例的流程图。在此，为了简化而对在一个周期的控制中实施的处理的流程进行说明，但实际上通过反复执行图5的流程，从而持续地实施车间距离的调整。首先，行动计划生成部140从识别部130取得本车辆与前行车辆之间的车间距离的识别结果，并基于取得到的识别结果，来取得识别结果的波动幅度ΔX的值(步骤S101)。例如，行动计划生成部140可以从识别部130取得在从当前到过去的规定时间点为止的期间内取得到的多个识别结果，并且将所取得的多个识别结果中的最大值与最小值之差作为波动幅度ΔX的大小而取得。

接着，行动计划生成部140判定取得到的波动幅度ΔX的大小是否为第一阈值ΔX1以上(步骤S102)。在此，在判定为波动幅度ΔX的大小为第一阈值ΔX1以上的情况下，行动计划生成部140生成延长本车辆与前行车辆之间的车间距离的行动计划(步骤S103)。行动计划生成部140将所生成的行动计划通知给第二控制部160并结束湿润时行动计划生成处理。

另一方面，在步骤S102中判定为波动幅度ΔX的大小小于第一阈值ΔX1的情况下，行动计划生成部140判定在步骤S101中取得到的波动幅度ΔX的大小是否为第二阈值ΔX2以下(步骤S104)。在此，在判定为波动幅度ΔX的大小为第二阈值ΔX2以下的情况下，行动计划生成部140生成缩短本车辆与前行车辆之间的车间距离的行动计划(步骤S105)。行动计划生成部140将所生成的行动计划通知给第二控制部160并结束湿润时行动计划生成处理。另一方面，在步骤S104中，在判定为波动幅度ΔX的大小比第二阈值ΔX2大的情况下，行动计划生成部140跳过步骤S105而结束湿润时行动计划生成处理。

需要说明的是，在步骤S103中在生成延长车间距离的行动计划的情况下，可以根据当前的车间距离及行驶速度来决定将车间距离延长到何种程度。另外，在步骤S105中在生成缩短车间距离的行动计划的情况下也同样，可以根据当前的车间距离、行驶速度来决定将车间距离缩短到何种程度。例如，考虑到即使在从本车辆到前行车辆的距离相同的情况下，在行驶速度快的状况下水幕的影响范围也变宽。因此，在延长车间距离的情况下，行动计划生成部140可以生成行驶速度越快则车间距离越延长这样的行动计划。另外，在缩短车间距离的情况下，行动计划生成部140可以生成行驶速度越慢则车间距离越缩短这样的行动计划。

需要说明的是，也考虑到即使在根据在步骤S102中生成的行动计划而延长了车间距离的情况下，根据本车辆周边的明亮度、降雨等状况，也会产生道路划分线的识别精度依然较低这一状况。假设有这样的状况，本实施方式中的识别部130具有识别代替道路划分线的物体目标(以下称作“代替物体目标”。)的功能(以下称作“代替物体目标识别功能”。)，使得即使在这种情况下行动计划生成部140也能够继续进行本车辆向横向的移动控制。识别部130将代替物体目标的识别结果通知给行动计划生成部140，行动计划生成部140使用由识别部130识别出的代替物体目标来实施本车辆向横向的移动控制。

[代替物体目标识别功能]

图6是说明识别部130所具有的代替物体目标识别功能的概要的图。在本实施方式中，识别部130所具有的代替物体目标识别功能是将在处于湿润状态的道路的行驶过程中在道路上出现的前行车辆的行驶轨迹识别为代替物体目标的功能。例如，图6所示的图像IM1是在雨天时的行驶过程中从本车辆拍摄到前行车辆M3的图像。观察该图像IM1也可知，雨天时的道路表面由于雨水对光的反射而看起来发白，另一方面，前行车辆M3的轮胎所通过的部分由于雨水被推开而看起来发黑。这样，在处于充分湿润状态的道路的图像中，在该道路上行驶过的车辆的行驶轨迹能够显现为黑线(在图6的例子中为LB1及LB2)。

因此，识别部130通过对拍摄了本车辆与前行车辆之间的道路表面得到的图像，进行检测从前行车辆延伸的黑线的边缘的图像识别处理，由此识别前行车辆的行驶轨迹。例如，识别部130通过将识别道路划分线时使用的过滤器的白和黑颠倒进行图像处理，由此能够检测黑线。例如，识别部130针对图6的图像IM1实施了图像识别处理的结果是，能够获得图像IM2那样的识别结果。识别部130将识别结果通知给行动计划生成部140。

如观察图6的例子也可知，由于所识别的前行车辆的行驶轨迹与道路划分线大致并行，因此行动计划生成部140以所识别的行驶轨迹为基准来推定道路划分线，并使用所推定的道路划分线，由此能够继续地实施本车辆向横向的移动控制。

图7是表示行动计划生成部140基于代替物体目标的识别结果生成行动计划的处理的流程的一例的流程图。在此，为了简化而对在一个周期的控制中实施的处理的流程进行说明，但实际上通过反复执行图7的流程，从而在适当必要的时机识别代替物体目标。首先，行动计划生成部140判定本车辆的行驶状况是否为第二行驶状况(步骤S201)。在此，在判定为本车辆的行驶状况为第二行驶状况的情况下，行动计划生成部140判定是否通过识别部130识别出道路划分线(步骤S202)。在此，在判定为识别出道路划分线的情况下，或者在步骤S201中在判定为本车辆的行驶状况不是第二行驶状况的情况下，行动计划生成部140结束一系列的处理流程。

另一方面，在步骤S202中在判定为未识别出道路划分线的情况下，行动计划生成部140针对识别部130指示代替物体目标的识别，识别部130根据该指示实施图像识别处理，由此将前行车辆的行驶轨迹识别为代替物体目标(步骤S203)。识别部130将代替物体目标的识别结果通知给行动计划生成部140，行动计划生成部140使用识别出的代替物体目标而生成行动计划，由此实施本车辆向横向的移动控制(步骤S204)。

需要说明的是，图7的处理流程也可以并入在图5中说明的湿润时行动计划生成处理的一部分，在图7的处理流程中识别出的代替物体目标也可以在湿润时行动计划生成处理以外的处理中使用。

这样构成的实施方式的自动驾驶控制装置100通过具备识别本车辆与前行车辆之间的车间距离的识别部130、以及基于车间距离的识别结果而生成将本车辆与前行车辆之间的车间距离变更的行动计划的行动计划生成部140，从而在本车辆在处于湿润状态的路面上行驶着的状况下，能够更稳定地控制本车辆向横向的移动。

上述说明的实施方式能够如以下这样表现。

车辆控制装置构成为，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所述程序而进行如下处理：

识别本车辆周边的状况的识别处理；以及

基于所述识别处理中的本车辆周边的识别结果而执行生成本车辆的行动计划的行动计划生成处理，

在所述识别处理中，对本车辆与在本车辆的前方行驶的其他车辆之间的车间距离进行识别，

在所述行动计划生成处理中，基于所述车间距离的识别结果而生成将本车辆与所述其他车辆之间的车间距离变更的行动计划。

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 (8)

1.一种车辆控制装置，其中，

所述车辆控制装置具备：

识别部，其识别本车辆周边的状况；以及

行动计划生成部，其基于所述识别部对本车辆周边的识别结果而生成本车辆的行动计划，

所述识别部识别本车辆与在本车辆的前方行驶的其他车辆之间的车间距离，

所述行动计划生成部基于所述车间距离的识别结果而生成将本车辆与所述其他车辆之间的车间距离变更的行动计划。

2.根据权利要求1所述的车辆控制装置，其中，

所述行动计划生成部在所述识别部对道路划分线的识别精度降低超过规定的允许范围的情况下，生成将本车辆与所述其他车辆之间的车间距离延长的第一行动计划。

3.根据权利要求2所述的车辆控制装置，其中，

所述识别部对道路划分线的识别精度降低超过规定的允许范围的情况是指，所述车间距离的识别结果的波动的大小为第一阈值以上的情况。

4.根据权利要求3所述的车辆控制装置，其中，

所述行动计划生成部在所述车间距离的识别结果的波动的大小为比第一阈值小的第二阈值以下的情况下，生成将本车辆与所述其他车辆之间的车间距离缩短的第二行动计划。

5.根据权利要求2至4中任一项所述的车辆控制装置，其中，

所述行动计划生成部根据本车辆的当前的行驶速度而决定变更后的车间距离。

6.根据权利要求2至5中任一项所述的车辆控制装置，其中，

所述识别部在即使通过所述第一行动计划进行本车辆的行驶控制，所述道路划分线的识别精度也没有改善到所述允许范围的范围内的情况下，从所述其他车辆行驶过的道路的图像中识别出所述其他车辆的行驶轨迹，作为所述道路划分线的代替物体目标。

7.一种车辆控制方法，其中，

所述车辆控制方法使计算机执行：

识别本车辆周边的状况的识别处理；以及

基于所述识别处理中的本车辆周边的识别结果而生成本车辆的行动计划的行动计划生成处理，

在所述识别处理中，识别本车辆与在本车辆的前方行驶的其他车辆之间的车间距离，

在所述行动计划生成处理中，基于所述车间距离的识别结果而生成将本车辆与所述其他车辆之间的车间距离变更的行动计划。

8.一种存储介质，其存储有程序，其中，

所述程序使计算机执行：

识别本车辆周边的状况的识别处理；以及

基于所述识别处理中的本车辆周边的识别结果而生成本车辆的行动计划的行动计划生成处理，

在所述识别处理中，识别本车辆与在本车辆的前方行驶的其他车辆之间的车间距离，

在所述行动计划生成处理中，基于所述车间距离的识别结果而生成将本车辆与所述其他车辆之间的车间距离变更的行动计划。

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