CN116552539A - 车辆控制装置、车辆控制方法以及车辆控制用计算机程序 - Google Patents

Abstract

本发明公开车辆控制装置、车辆控制方法以及车辆控制用计算机程序。车辆控制装置具有：异常检测部(31)，根据车内传感器信号，检测车辆(10)的驾驶员产生的异常；搜索部(32)，在从检测到驾驶员的异常时的车辆的位置起的预定的区间中，参照地图信息搜索第1退避空间；障碍物检测部(33)，根据车外传感器信号检测存在于第1退避空间的障碍物；再搜索部(34)，在检测到障碍物的情况下，在该预定的区间中，参照地图信息搜索第2退避空间；以及车辆控制部(35)，在检测到第2退避空间的情况下，以使车辆在第2退避空间停车的方式控制车辆，另一方面，在未检测到第2退避空间的情况下，在该预定的区间的途中使车辆在车辆行驶中的车道停车。

Description

车辆控制装置、车辆控制方法以及车辆控制用计算机程序

技术领域

本发明涉及控制车辆的行驶的车辆控制装置、车辆控制方法以及车辆控制用计算机程序。

背景技术

研究在探测到驾驶员在车辆的驾驶中难以继续其驾驶时使车辆紧急停车的技术(参照日本特开2009-163434号公报以及日本特开2008-37218号公报)。

日本特开2009-163434号公报公开的紧急退避系统检测驾驶者的意识水平的降低来使本车辆退避。该系统在判定为驾驶者的意识水平降低到预定以下的情况下，判定在本车辆的前方的预定距离内是否有交叉点。在前方的预定距离内有交叉点的情况下，该系统判定交叉点可否通行，在交叉点可通行的情况下，使本车辆在设定于交叉点内的目标停止位置停止。另一方面，在交叉点不可通行的情况下，该系统将目标停止位置决定为交叉点跟前。进而，该系统在没有交叉点的情况下，使本车辆退避到路边。

另外，日本特开2008-37218号公报公开的车辆控制装置在检测到需要本车辆的紧急停车的驾驶者的紧急异常状态时，以根据地图信息和本车辆的当前位置信息使本车辆移动行使到行驶道路的道路端缘侧并在该道路端缘侧停车的方式，控制本车辆，。

发明内容

由于在用于使车辆紧急停车的目标位置存在障碍物等的理由，有时无法使车辆在设定的目标位置停车。

因此，本发明的目的在于提供一种在探测到驾驶员的异常时能够使车辆适合地停车的车辆控制装置。

根据一个实施方式，提供车辆控制装置。该车辆控制装置具有：异常检测部，根据由设置于车辆的车室内的车内传感器生成的表示车辆的驾驶员的状况的车内传感器信号，检测驾驶员产生的异常；搜索部，在从检测到驾驶员的异常时的车辆的位置起的预定的区间中，参照地图信息来搜索不妨碍其他车辆的行驶而能够使车辆停车的第1退避空间；障碍物检测部，根据由设置于车辆的车外传感器生成的表示车辆的周围的状况的车外传感器信号，检测存在于第1退避空间的障碍物；再搜索部，在检测到障碍物的情况下，参照地图信息，在从检测到驾驶员的异常时的车辆的位置起的预定的区间中，搜索不妨碍其他车辆的行驶而能够使车辆停车的第2退避空间；以及车辆控制部，在检测到第2退避空间的情况下，以使车辆在第2退避空间停车的方式控制车辆，另一方面，在未检测到第2退避空间的情况下，以在从检测到驾驶员的异常时的车辆的位置起的预定的区间的途中使车辆在车辆行驶中的车道停车的方式控制车辆。

在该车辆控制装置中，优选为车辆控制部在检测到驾驶员的异常时，使车辆减速至预定的速度，再搜索部在车辆以预定的速度行驶的期间，搜索第2退避空间。

另外，在该车辆控制装置中，优选为障碍物检测部判定障碍物的种类是可移动的物体还是静止物体，再搜索部将障碍物的种类是可移动的物体的情况下的、第1退避空间与第2退避空间之间的间隔的下限值设定为比该障碍物的种类是静止物体的情况下的该下限值大的值。

根据其他实施方式，提供车辆控制方法。该车辆控制方法包括：根据由设置于车辆的车室内的车内传感器生成的表示车辆的驾驶员的状况的车内传感器信号，检测驾驶员产生的异常；在从检测到驾驶员的异常时的车辆的位置起的预定的区间中，参照地图信息来搜索不妨碍其他车辆的行驶而能够使车辆停车的第1退避空间；根据由设置于车辆的车外传感器生成的表示车辆的周围的状况的车外传感器信号，检测存在于第1退避空间的障碍物；在检测到障碍物的情况下，参照地图信息，在从检测到驾驶员的异常时的车辆的位置起的预定的区间中搜索不妨碍其他车辆的行驶而能够使车辆停车的第2退避空间；在检测到第2退避空间的情况下，以使车辆在第2退避空间停车的方式控制车辆，另一方面，在未检测到第2退避空间的情况下，以在从检测到驾驶员的异常时的车辆的位置起的预定的区间的途中使车辆在车辆行驶中的车道停车的方式控制车辆。

根据进一步其他实施方式，提供车辆控制用计算机程序。该车辆控制用计算机程序包括命令，该命令用于使搭载于车辆的处理器执行：根据由设置于车辆的车室内的车内传感器生成的表示车辆的驾驶员的状况的车内传感器信号，检测驾驶员产生的异常；在从检测到驾驶员的异常时的车辆的位置起的预定的区间中，参照地图信息来搜索不妨碍其他车辆的行驶而能够使车辆停车的第1退避空间；根据由设置于车辆的车外传感器生成的表示车辆的周围的状况的车外传感器信号，检测存在于第1退避空间的障碍物；在检测到障碍物的情况下，参照地图信息，在从检测到驾驶员的异常时的车辆的位置起的预定的区间中搜索不妨碍其他车辆的行驶而能够使车辆停车的第2退避空间；在检测到第2退避空间的情况下，以使车辆在第2退避空间停车的方式控制车辆，另一方面，在未检测到第2退避空间的情况下，以在从检测到驾驶员的异常时的车辆的位置起的预定的区间的途中使车辆在车辆行驶中的车道停车的方式控制车辆。

本公开所涉及的车辆控制装置起到在探测到驾驶员的异常时能够使车辆适合地停车这样的效果。

附图说明

图1是安装车辆控制装置的车辆控制系统的概略结构图。

图2是作为车辆控制装置的一个实施方式的电子控制装置的硬件结构图。

图3是与车辆控制处理有关的、电子控制装置的处理器的功能框图。

图4A是本实施方式所涉及的车辆控制处理中的、车辆的目标停车位置的说明图。

图4B是本实施方式所涉及的车辆控制处理中的、车辆的目标停车位置的说明图。

图4C是本实施方式所涉及的车辆控制处理中的、车辆的目标停车位置的说明图。

图5是车辆控制处理的动作流程图。

具体实施方式

以下，参照附图，说明车辆控制装置以及在车辆控制装置上执行的车辆控制方法以及车辆控制用计算机程序。该车辆控制装置具有所谓驾驶员异常时停车支援系统(Emergency Driving Stop System，EDSS)的功能，在检测到如驾驶员难以继续车辆的驾驶的异常的情况下，使车辆自动地停车。此时，该车辆控制装置根据地图信息，判定在车辆的行进方向上的预定距离以内是否有不妨碍其他车辆的行驶的第1退避空间，如果有这样的第1退避空间，则使车辆在该第1退避空间停车。另一方面，如果没有这样的第1退避空间，则车辆控制装置使车辆在车辆行驶中的道路(以下有时简称为行驶道路)停车。进而，即使在有第1退避空间的情况下，在第1退避空间有某种障碍物而难以使车辆停车的情况下，车辆控制装置再搜索与第1退避空间不同的第2退避空间。然后，在找到第2退避空间的情况下，车辆控制装置使车辆在第2退避空间停车。但是，如果未找到第2退避空间，则车辆控制装置使车辆在行驶道路上立即停车。

图1是安装车辆控制装置的车辆控制系统的概略结构图。另外，图2是作为车辆控制装置的一个实施方式的电子控制装置的硬件结构图。在本实施方式中，搭载于车辆10并且控制车辆10的车辆控制系统1具有GPS接收机2、摄像机3、驾驶员监视摄像机4、存储装置5、以及作为车辆控制装置的一个例子的电子控制装置(ECU)6。GPS接收机2、摄像机3、驾驶员监视摄像机4以及存储装置5和ECU6经由遵照控制器局域网这样的标准的车内网络以能够通信地连接。此外，车辆控制系统1也可以还具有LiDAR或者雷达这样的、测定从车辆10至存在于车辆10的周围的物体为止的距离的距离传感器(未图示)。进而，车辆控制系统1也可以具有用于与其他设备进行无线通信的无线通信终端(未图示)以及查找直至目的地的行驶预定路线的导航装置(未图示)中的任意一个。

GPS接收机2按照预定的周期接收来自GPS卫星的GPS信号，根据接收到的GPS信号，对车辆10的自己位置进行测位。而且，GPS接收机2按照预定的周期，将表示基于GPS信号的车辆10的自己位置的测位结果的测位信息经由车内网络输出到ECU6。此外，车辆控制系统1也可以代替GPS接收机2而具有遵照其他卫星测位系统的接收机。

摄像机3是车外传感器的一个例子，具有由CCD或者C-MOS等对可见光具有灵敏度的光电变换元件的阵列构成的二维检测器和在该二维检测器上使成为拍摄对象的区域的像成像的成像光学系统。而且，摄像机3例如以朝向车辆10的前方的方式例如安装于车辆10的车室内。而且，摄像机3按照预定的拍摄周期(例如1/30秒～1/10秒)拍摄车辆10的前方区域，生成摄有该前方区域的图像。通过摄像机3得到的图像是表示车辆的周围的状况的车外传感器信号的一个例子。通过摄像机3得到的图像既可以是彩色图像、或者也可以是灰色图像。此外，在车辆10中，也可以设置拍摄方向或者焦距不同的多个摄像机。例如，也可以设置朝向车辆10的后方的摄像机。

摄像机3每当生成图像时，将该生成的图像经由车内网络输出到ECU6。

驾驶员监视摄像机4是车内传感器的一个例子，具有由CCD或者C-MOS等对可见光或者红外光具有灵敏度的光电变换元件的阵列构成的二维检测器和在该二维检测器上使成为拍摄对象的区域的像成像的成像光学系统。驾驶员监视摄像机4也可以还具有红外LED这样的用于照明驾驶员的光源。而且，驾驶员监视摄像机4以使坐在车辆10的驾驶座的驾驶员的头部包含于其拍摄对象区域的方式、即以能够拍摄驾驶员的头部的方式，例如，在仪表板或者其附近朝向驾驶员安装。而且，驾驶员监视摄像机4按照预定的拍摄周期(例如1/30秒～1/10秒)拍摄驾驶员的头部，生成摄有驾驶员的头部的图像(以下为了与通过摄像机3得到的图像区分，为便于说明，称为头部图像)。通过驾驶员监视摄像机4得到的头部图像是车内传感器信号的一个例子。头部图像既可以是彩色图像、或者也可以是灰色图像。驾驶员监视摄像机4每当生成头部图像时，将该生成的头部图像经由车内网络输出到ECU6。

存储装置5是存储部的一个例子，例如具有硬盘装置、或者非易失性的半导体存储器。而且，存储装置5存储在车辆的自动驾驶控制中利用的高精度地图。此外，在高精度地图中，例如包括关于在该高精度地图中示出的预定的区域中包含的各道路的行车道划区线或者停止线这样的表示道路标示的信息以及表示道路标识的信息。高精度地图是地图信息的一个例子。

进而，存储装置5也可以具有用于执行高精度地图的更新处理、以及与来自ECU6的高精度地图的读出请求有关的处理等的处理器。而且，存储装置5例如也可以每当车辆10移动预定距离时，将高精度地图的取得请求与车辆10的当前位置一起经由无线通信终端(未图示)向地图服务器发送。另外，存储装置5也可以从地图服务器经由无线通信终端接收关于车辆10的当前位置的周围的预定的区域的高精度地图。另外，存储装置5在接收到来自ECU6的高精度地图的读出请求时，从存储的高精度地图切出包括车辆10的当前位置且比上述预定的区域相对地窄的范围，并经由车内网络输出到ECU6。

ECU6支援由驾驶员实施的车辆10的驾驶。在本实施方式中，ECU6根据头部图像，在驾驶员产生了如无法继续车辆10的驾驶的异常的情况下，检测该异常。而且，在检测到驾驶员的异常的情况下，ECU6以使EDSS功能工作而使车辆10紧急停车的方式，控制车辆10。

如图2所示，ECU6具有通信接口21、存储器22以及处理器23。通信接口21、存储器22以及处理器23既可以分别构成为个别的电路、或者也可以一体地构成为一个集成电路。

通信接口21具有用于将ECU6连接到车内网络的接口电路。而且，通信接口21每当从GPS接收机2接收到测位信息时，将该测位信息传给处理器23。另外，通信接口21每当从摄像机3接收到图像时，将接收到的图像传给处理器23。同样地，通信接口21每当从驾驶员监视摄像机4接收到头部图像时，将接收到的头部图像传给处理器23。进而，通信接口21将从存储装置5读入的高精度地图传给处理器23。

存储器22是存储部的其他例子，例如具有易失性的半导体存储器以及非易失性的半导体存储器。而且，存储器22存储在由ECU6的处理器23执行的车辆控制处理中使用的各种算法以及各种数据。例如，存储器22存储摄像机3的安装位置、拍摄方向、焦距这样的参数。另外，存储器22存储在障碍物等的检测中利用的、用于确定物体检测用的识别器的各种参数、以及在从头部图像检测驾驶员的脸的各部、判定脸的朝向、以及判定驾驶员的困倦等级等时利用的各种参数等。进而，存储器22临时地存储车辆10的周围的图像、头部图像、测位信息、高精度地图以及在车辆控制处理的途中生成的各种数据。

处理器23具有1个或者多个CPU(Central Processing Unit，中央处理单元)及其外围电路。处理器23也可以还具有逻辑运算单元、数值运算单元或者图形处理单元这样的其他运算电路。而且，处理器23执行针对车辆10的车辆控制处理。

图3是与车辆控制处理有关的、处理器23的功能框图。处理器23具有异常检测部31、搜索部32、障碍物检测部33、再搜索部34以及车辆控制部35。处理器23具有的这些各部例如是通过在处理器23上动作的计算机程序实现的功能模块。或者，处理器23具有的这些各部也可以是设置于处理器23的专用的运算电路。

异常检测部31根据头部图像，在驾驶员产生了如无法继续车辆10的驾驶的异常的情况下，检测该异常。此外，以下，为便于说明，有时将驾驶员产生了如无法继续车辆10的驾驶的异常的情况简称为驾驶员产生了异常。例如，异常检测部31按照预定的周期，根据在最近的一定期间得到的一连串的头部图像，判定驾驶员的困倦等级。而且，在驾驶员的困倦等级是无法监视车辆10的前方的等级的情况下，异常检测部31判定为驾驶员产生了如无法继续车辆10的驾驶的异常。为此，异常检测部31从在最近的一定期间内得到的一连串的头部图像的各个头部图像，检测驾驶员的视线方向、眼睛的睁开程度(以下称为睁眼度)以及口的张开程度。而且，异常检测部31根据检测到的视线方向、睁眼度以及困倦等级，判定驾驶员的困倦等级。

在该情况下，异常检测部31例如通过将头部图像输入到以从图像检测驾驶员的脸的方式预先学习的识别器，在该头部图像上检测摄有驾驶员的脸的区域(以下称为脸区域)。异常检测部31作为这样的识别器，例如能够利用Single Shot MultiBox Detector(SSD)或者Faster R-CNN这样的、具有卷积神经网络(CNN)型的架构的深度神经网络(DNN)。或者，异常检测部31能够利用Vision transformer这样的、具有Self-attention network(SAN)型的架构的DNN。或者，异常检测部31作为这样的识别器，也可以利用AdaBoost识别器这样的基于其他机器学习手法的识别器。这样的识别器使用表示人的脸的大量的教师图像，依照误差逆传播法这样的预定的学习手法预先学习。异常检测部31从头部图像的脸区域，检测驾驶员的眼睛以及口。此时，异常检测部31例如应用Sobel滤波器等边缘检测滤波器来检测脸区域内的边缘像素。而且，异常检测部31检测边缘像素在大致水平方向上连续的线，关于左右各自的眼睛，在脸区域内设想为该眼睛所处的范围内，将在上下方向上排列这样的两个线检测为该眼睛的上眼皮以及下眼皮即可。同样地，异常检测部31在脸区域内设想为口所处的范围内，将由在上下方向上排列这样的两个线包围的区域检测为驾驶员的口即可。此外，异常检测部31也可以依照从图像检测眼睛的上眼皮以及下眼皮的其他手法，从头部图像检测驾驶员的左右各自的眼睛的上眼皮以及下眼皮。同样地，异常检测部31也可以依照从图像检测口的其他手法，从头部图像检测驾驶员的口。

异常检测部31在各头部图像中，根据左右各自的眼睛的上眼皮与下眼皮之间的距离，推测驾驶员的睁眼度。例如，异常检测部31将左右各自的眼睛的上眼皮与下眼皮之间的距离的平均值设为睁眼度即可。此外，异常检测部31也可以依照根据图像上的上眼皮和下眼皮计算睁眼度的其他手法来推测睁眼度。而且，异常检测部31根据一连串的头部图像的各个中的睁眼度的时间序列的变化，将从睁眼度暂且成为极大值之后至接着成为极大值为止的时间计算为驾驶员的1次眨眼的时间。而且，异常检测部31对最近的一定期间中的眨眼的次数进行计数，并且将眨眼间的间隔的平均时间计算为眨眼的周期。进而，异常检测部31例如在最近的一定期间内的各头部图像中，计算口的垂直方向的长度相对于水平方向的长度的比，将其平均值计算为驾驶员的口的张开程度。此外，异常检测部31也可以从在图像上表示口的区域，依照计算口的张开程度的其他手法计算驾驶员的口的张开程度。

进而，异常检测部31从各头部图像检测驾驶员的视线方向。例如，异常检测部31关于在头部图像上表示的驾驶员的左右各自的眼睛的至少一方，从由上眼皮和下眼皮包围的区域(以下称为眼睛区域)检测光源的角膜反射像以及瞳孔的重心(以下简称为瞳孔重心)。此外，光源的角膜反射像还被称为浦尔金耶像。此时，异常检测部31例如通过浦尔金耶像的模板和眼睛区域的模板匹配来检测浦尔金耶像。同样地，异常检测部31通过瞳孔的模板和眼睛区域的模板匹配来检测瞳孔，将表示检测到的瞳孔的区域的重心设为瞳孔重心即可。此外，异常检测部31也可以依照从眼睛区域检测浦尔金耶像以及瞳孔重心的其他手法检测浦尔金耶像以及瞳孔重心。而且，异常检测部31通过计算浦尔金耶像与瞳孔重心之间的距离并参照表示该距离和驾驶员的视线方向的关系的表格，检测驾驶员的视线方向。此外，这样的表格预先存储于存储器22即可。而且，异常检测部31通过针对最近的一定期间内的连续的两个头部图像的每个组，求出视线方向的移动量，将该移动量的平均值除以头部图像的取得间隔，从而计算为视线方向的移动速度。

异常检测部31根据眨眼的周期以及频度、口的张开程度以及视线方向的移动速度中的至少一个，判定驾驶员的困倦等级，在该困倦等级是无法监视车辆10的前方的等级的情况下，判定为驾驶员产生了异常。例如，异常检测部31在最近的一定期间中的眨眼的次数是预定次数以上、眨眼的周期大于预定的时间阈值、并且口的张开程度大于预定的睁开程度的情况下，判定为驾驶员产生了异常。

此外，异常检测部31也可以依照表示驾驶员的状态的其他指标，判定驾驶员是否产生了异常。例如，异常检测部31也可以在预定期间内无法连续地从头部图像检测到驾驶员的脸或者眼睛的情况下，判定为驾驶员产生了异常。或者，异常检测部31也可以在预定期间内驾驶员连续闭眼的情况下，判定为驾驶员产生了异常。在该情况下，异常检测部31在睁眼度是与眼睛闭上的情况相当的闭眼判定阈值以下的情况下，判定为驾驶员闭眼即可。另外，在车室内设置有麦克风(未图示)的情况下，异常检测部31也可以从由麦克风生成的、表示车室内的声音的声音信号，检测驾驶员发出的特定的异常音(例如鼾声)。而且，异常检测部31也可以在能够检测出驾驶员发出的特定的异常音的情况下，判定为驾驶员产生了异常。此外，异常检测部31依照从声音信号检测特定的异常音的任意的手法，检测驾驶员发出的该异常音即可。另外，麦克风是车内传感器的其他例子。另外，通过麦克风生成的声音信号是车内传感器信号的其他例子。

异常检测部31在判定为驾驶员产生了异常的情况下，向车辆控制部35指示使EDSS功能工作，并且将其判定结果通知给搜索部32。另一方面，异常检测部31可以在判定为驾驶员未产生异常的情况下，不使EDSS功能工作。

搜索部32在被通知检测到驾驶员的异常时，在从检测到异常时的车辆10的位置起的预定的区间中，参照高精度地图来搜索不妨碍其他车辆的行驶而能够使车辆10停车的第1退避空间。此外，以下，有时将检测到驾驶员的异常时的车辆10的位置称为异常检测地点。另外，有时将从检测到异常时的车辆10的位置起的预定的区间称为搜索区间。

搜索部32将在检测到驾驶员的异常时的最新的测位信息中示出的车辆10的位置推测为异常检测地点。而且，搜索部32将在车辆10的行进方向上从异常检测地点起的预定的行驶距离(例如几百m～1km左右)的区间确定为第1退避空间的搜索区间。或者，搜索部32也可以将车辆10从异常检测地点从检测到驾驶员的异常起行驶了预定的行驶时间(例如几十秒钟～2分钟左右)时可到达的区间确定为第1退避空间的搜索区间。此时，搜索部32视为车辆10以由搭载于车辆10的车速传感器(未图示)测定的车辆10的当前的车速行驶该预定的行驶时间来确定搜索区间。或者，搜索部32也可以视为车辆10减速至预先设定的预定的慢行速度并在减速后车辆10以该慢行速度行驶预定的行驶时间来确定搜索区间。慢行速度被设定为如在车辆10停车之前能够抑制车辆10产生事故的危险那样的低速度(例如10km/h)。

搜索部32参照高精度地图，在确定的搜索区间内，搜索不妨碍其他车辆的行驶而能够使车辆10停车的空间，作为候补空间。不妨碍其他车辆的行驶而能够使车辆10停车的空间例如能够设为路边或者驻车空间这样的、位于车道外并且具有比车辆10大的尺寸的空间。而且，搜索部32将这样的候补空间中的、从异常检测地点离开车辆10可到达的最短距离以上、并且最接近车辆10的候补空间设为第1退避空间。具体而言，从车辆10行驶中的行车道(以下有时称为本行车道)移动至候补空间所需的行车道变更的次数越多，则车辆10可到达的最短距离(以下称为最短到达距离)被设定得越长。例如，搜索部32通过对预先设定的1次的行车道变更所需的距离乘以车辆10从本行车道移动至候补空间所需的行车道变更的次数，计算最短到达距离即可。此外，1次的行车道变更所需的距离预先存储于存储器22。另外，搜索部32参照在最新的测位信息中表示的车辆10的位置和高精度地图，确定本行车道。

或者，搜索部32也可以通过对照在通过摄像机3得到的图像中表示的行车道划区线等地上物和在高精度地图中表示的对应的地上物，确定本行车道。在该情况下，搜索部32通过将最新的图像输入到以检测成为检测对象的地上物的方式预先学习的识别器，检测在该图像中表示的地上物。搜索部32能够将具有CNN型或者SAN型的架构的DNN用作这样的识别器。或者，搜索部32也可以使用AdaBoost识别器这样的、基于其他机器学习手法的识别器。这样的识别器以从图像检测成为检测对象的地上物的方式，依照误差逆传播法这样的预定的学习手法预先学习。识别器输出确定包括在输入的图像上检测出的地上物的物体区域的信息。

搜索部32在从图像检测到地上物时，假设车辆10的位置以及姿势，将从图像检测的地上物投影到高精度地图上、或者、将在高精度地图中表示的车辆10的周围的地上物投影到图像上。而且，搜索部32根据对应的地上物彼此的位置的差，计算一致程度。搜索部32一边使假设的车辆10的位置以及姿势变化，一边反复对应的地上物彼此的一致程度的计算。而且，搜索部32将从图像检测的地上物和在高精度地图上表示的对应的地上物最一致时的车辆10的位置以及姿势推测为车辆10的实际的位置以及姿势。搜索部32参照高精度地图，将包括确定的车辆10的实际的位置的行车道设为本行车道。

搜索部32在确定了本行车道时，参照高精度地图，针对每个候补空间，对本行车道与该候补空间之间的行车道数进行计数。而且，搜索部32将对本行车道与该候补空间之间的行车道数加上1而得到的数设为关于该候补空间的需要的行车道变更次数。

搜索部32在检测到了第1退避空间的情况下，将表示第1退避空间的位置的信息以及表示异常检测地点的信息通知给障碍物检测部33、再搜索部34以及车辆控制部35。另外，搜索部32在未找到第1退避空间的情况下，向车辆控制部35通知未找到第1退避空间。

障碍物检测部33在检测到第1退避空间时，根据在其以后由摄像机3生成的时间序列的一连串的图像的各个图像，检测存在于第1退避空间的障碍物。此外，障碍物检测部33针对各图像执行相同的处理即可，所以以下说明针对一个图像的处理。

如关于搜索部32中的本行车道的检测进行说明那样，障碍物检测部33通过对照在图像中表示的地上物和在高精度地图中表示的对应的地上物，确定车辆10的位置以及姿势。此外，在搜索部32确定车辆10的位置以及姿势的情况下，障碍物检测部33也可以从搜索部32取得表示车辆10的位置以及姿势的信息。进而，障碍物检测部33根据车辆10的位置以及姿势、第1退避空间的位置、和摄像机3的拍摄方向、设置位置以及焦距这样的参数，确定与图像上的第1退避空间相当的区域(以下称为退避区域)。而且，障碍物检测部33判定在图像上的退避区域中是否存在某种立体的构造物。立体的构造物例如是人、摩托车、车辆、广告牌、混凝土块、电线杆或者电缆塔。障碍物检测部33具有与在搜索部32中关于地上物的检测进行说明的识别器同样的结构，并且，设为以检测立体的构造物并且判定该构造物的种类的方式预先学习的识别器。障碍物检测部33通过将图像输入到这样的识别器，检测在图像上表示这样的立体的构造物的物体区域。进而，识别器输出该立体的构造物的种类。识别器也可以将可移动的物体或者静止物体中的任意一个作为该立体的构造物的种类输出。障碍物检测部33在表示立体的构造物的物体区域包含于退避区域的情况下，推测从车辆10至该构造物为止的距离。而且，障碍物检测部33在从车辆10至该构造物为止的距离与从车辆10至第1退避空间为止的距离的差包含于预定的误差范围的情况下，判定为该构造物是存在于第1退避空间的障碍物。

在障碍物位于路面上的情况下，在图像上表示障碍物的物体区域的下端的位置与从摄像机3观察的向该障碍物的下端的方位是1对1对应的。另外，摄像机3的拍摄方向以及安装位置是已知的。因此，障碍物检测部33能够根据摄像机3从路面起的设置高度和与在图像上表示障碍物的物体区域的下端的位置对应的从摄像机3向障碍物的下端的方位，推测从车辆10至障碍物为止的距离。或者，在车辆10上搭载有测距传感器(未图示)的情况下，障碍物检测部33也可以根据从测距传感器取得的测距信号，推测直至障碍物的距离。在该情况下，障碍物检测部33将在测距信号中示出的、直至在与图像上的表示障碍物的物体区域的位置对应的方位存在的物体的距离的测定值设为从车辆10至该障碍物为止的距离即可。

障碍物检测部33直至检测到存在于第1退避空间的障碍物、或者车辆10到达第1退避空间，按照预定的周期，针对最新的图像执行上述处理即可。而且，障碍物检测部33在检测到存在于第1退避空间的障碍物的情况下，将其意思通知给再搜索部34以及车辆控制部35。

进而，障碍物检测部33也可以在由再搜索部34检测到第2退避空间的情况下，通过执行与上述处理同样的处理，检测存在于第2退避空间的障碍物。而且，在检测到存在于第2退避空间的障碍物时，障碍物检测部33将其意思通知给再搜索部34以及车辆控制部35。

再搜索部34在从障碍物检测部33通知了检测到存在于第1退避空间的障碍物时，参照高精度地图，在从异常检测地点起在上述搜索区间内搜索第2退避空间。此时，再搜索部34进行与搜索部32同样的处理，搜索1个以上的候补空间。而且，在找到1个以上的候补空间的情况下，再搜索部34与搜索部32同样地，将各候补空间中的、从车辆10的当前位置离开最短到达距离以上、并且最接近车辆10的候补空间检测为第2退避空间。

再搜索部34在检测到第2退避空间时，向障碍物检测部33以及车辆控制部35通知检测到第2退避空间、以及检测到的第2退避空间的位置。另一方面，在未检测到第2退避空间的情况下，再搜索部34向车辆控制部35通知未找到第2退避空间。

进而，在从障碍物检测部33通知了存在有在暂且检测到的第2退避空间存在的障碍物时，再搜索部34也可以进行与上述同样的处理，进一步实施第2退避空间的再搜索。而且，再搜索部34也可以将作为再搜索的结果而检测到的第2退避空间的位置通知给障碍物检测部33以及车辆控制部35。这样，再搜索部34也可以反复执行与上述同样的处理来搜索第2退避空间，直至找到不存在障碍物的第2退避空间。

车辆控制部35在被通知检测到驾驶员的异常时，使EDSS功能工作。即，车辆控制部35在被通知检测到驾驶员的异常时，以使车辆10减速至预定的慢行速度，之后使车辆10在目标停车位置停车的方式控制。

在本实施方式中，在检测到第1退避空间、并且未检测到存在于第1退避空间的障碍物的情况下，车辆控制部35将第1退避空间设定为目标停车位置。另外，在检测到第2退避空间的情况下，车辆控制部35将第2退避空间设定为目标停车位置。进而，在任意一个退避空间都未检测到、或者在检测到的所有退避空间中检测到障碍物的情况下，车辆控制部35以使车辆10以预定的减速度立即停车的方式，在车辆10行驶中的车道上例如本行车道上设定目标停车位置。此外，在本行车道是超车行车道的情况下，车辆控制部35也可以将目标停车位置设定在行驶行车道上。即，在第1退避空间以及第2退避空间中的任意一个都未检测到、或者在检测到的所有退避空间中检测到障碍物的情况下，车辆控制部35即便是在上述搜索区间的途中也使车辆10停车。而且，车辆控制部35以使车辆10在目标停车位置停车的方式控制车辆10。

为此，车辆控制部35生成从车辆10的当前位置至目标停车位置为止的车辆10的行驶预定路径(轨线)。行驶预定路径例如被表示为车辆10在行驶预定路径行驶时的各时刻下的、车辆10的目标位置的集合。而且，车辆控制部35以使车辆10沿着该行驶预定路径行驶的方式，控制车辆10的各部。

车辆控制部35以使车辆10减速至慢行速度，并以该慢行速度驶向目标停车位置的方式，控制车辆10。另外，车辆控制部35开始车辆10的减速，并且使危险指示灯开始闪烁。进而，车辆控制部35从通过摄像机3得到的时间序列的一连串的图像的各个图像，检测存在于车辆10的周围的物体。此外，车辆控制部35例如也可以与关于障碍物检测部33进行说明同样地，通过将图像输入到识别器，检测存在于车辆10的周围的物体。或者，在车辆10具有LiDAR传感器这样的距离传感器的情况下，车辆控制部35也可以根据通过该距离传感器得到的测距信号，检测存在于车辆10的周围的物体。

车辆控制部35以使存在于车辆10的周围的物体和车辆10不碰撞的方式，生成行驶预定路径。为此，车辆控制部35跟踪从时间序列的一连串的图像等检测的存在于车辆10的周围的物体，根据通过其跟踪结果得到的轨迹，推测物体各自的将来预定时间为止的预测轨迹。此时，车辆控制部35通过针对在通过摄像机3得到的最新的图像上表示关注的物体的物体区域以及过去的图像中的物体区域应用Lucas-Kanade法这样的基于光流的跟踪处理，跟踪在该物体区域中表示的物体。因此，车辆控制部35例如通过针对关注的物体区域应用SIFT或者Harris Operator这样的特征点抽出用的滤波器，从该物体区域抽出多个特征点。而且，车辆控制部35通过关于多个特征点的各个，依照应用的跟踪手法确定过去的图像中的物体区域中的对应的点，从而计算光流即可。或者，车辆控制部35也可以通过针对最新的图像中的关注的物体区域以及过去的图像中的物体区域应用在从图像检测的移动物体的跟踪中应用的其他跟踪手法，跟踪在该物体区域中表示的物体。

车辆控制部35通过关于跟踪中的各个物体，使用关于摄像机3的向车辆10的安装位置等信息执行视点变换处理，从而将该物体的图像内坐标变换为鸟瞰图像上的坐标(鸟瞰坐标)。此时，车辆控制部35能够根据各图像的取得时的、车辆10的位置以及姿势、直至检测到的物体的推测距离、以及从车辆10朝向该物体的方向，推测各图像的取得时的、检测到的物体的位置。此外，车辆控制部35通过与在搜索部32中说明的方法同样的方法，推测车辆10的位置以及姿势即可。另外，车辆控制部35通过与在障碍物检测部33中推测直至障碍物的距离的方法同样的方法，推测从车辆10至检测到的物体为止的推测距离以及方位即可。而且，车辆控制部35通过关于跟踪中的各个物体按照时间顺序排列推测的位置，从而能够推测该物体的轨迹。而且，车辆控制部35通过根据最近的预定期间中的跟踪中的物体的行驶轨迹执行使用Kalman Filter或者Particle filter等的预测处理，从而能够推测该物体的将来预定时间为止的预测轨迹。

车辆控制部35根据跟踪中的各物体的预测轨迹，以使将来预定时间为止的跟踪中的各物体与车辆10之间的距离的预测值成为预定距离以上、并且根据需要使直至目标停车位置的行车道变更完成的方式，生成行驶预定轨迹。

车辆控制部35在设定了行驶预定路径时，以使车辆10沿着该行驶预定路径行驶的方式，控制车辆10的各部。例如，车辆控制部35依照行驶预定路径以及通过车速传感器(未图示)测定的车辆10的当前的车速，求出车辆10的减速度，以成为该减速度的方式，设定加速器开度或者制动量。而且，车辆控制部35依照设定的加速器开度求出燃料喷射量，将与该燃料喷射量对应的控制信号输出到车辆10的引擎的燃料喷射装置。或者，车辆控制部35依照设定的加速器开度求出向马达供给的电力量，以将该电力量被供给到马达的方式，控制马达的驱动电路。进而，车辆控制部35将与设定的制动量对应的控制信号输出到车辆10的制动器。

进而，车辆控制部35在车辆10为了沿着行驶预定路径行驶而变更车辆10的前进道路的情况下，依照该行驶预定路径求出车辆10的操舵角。而且，车辆控制部35将与该操舵角对应的控制信号输出到控制车辆10的操舵轮的致动器(未图示)。

此外，在以使车辆10朝向第1退避空间或者第2退避空间停车的方式控制车辆10的途中检测到存在于该退避空间的障碍物的情况下，有时在途中变更目标停车位置。在这样的情况下，车辆控制部35依照变更后的目标停车位置，再设定行驶预定路径。

图4A～图4C分别是本实施方式所涉及的车辆控制处理中的、车辆10的目标停车位置的说明图。在图4A所示的例子中，在从异常检测地点401至车辆10行驶预定距离的区间410内，存在不妨碍其他车辆的行驶而能够使车辆10停车的空间402。因此，该空间402被设定为第1退避空间。而且，在图4A所示的例子中，在第1退避空间402中不存在障碍物，所以第1退避空间402成为目标停车位置。

在图4B所示的例子中，与图4A所示的例子同样地，在从异常检测地点401至车辆10行驶预定距离的区间410内，存在不妨碍其他车辆的行驶而能够使车辆10停车的空间402。因此，该空间402被设定为第1退避空间。但是，在该例子中，在第1退避空间402存在障碍物403。因此，在区间410内再搜索不妨碍其他车辆的行驶而能够使车辆10停车的空间。在该例子中，在区间410内，在比第1退避空间402远离车辆10的位置，存在不妨碍其他车辆的行驶而能够使车辆10停车的空间404。因此，该空间404被设定为第2退避空间。因此，第2退避空间404成为目标停车位置。

在图4C所示的例子中，与图4B所示的例子同样地，在从异常检测地点401至车辆10行驶预定距离的区间410内，设定了第1退避空间402，但在第1退避空间402中存在障碍物403。但是，在该例子中，即使在区间410内再搜索不妨碍其他车辆的行驶而能够使车辆10停车的空间，除了第1退避空间402以外不存在这样的空间。因此，在未找到第2退避空间的时间点，ECU6在车辆10行驶中的车道405上，在到达区间410的最远部之前使车辆10停车。

图5是由处理器23执行的、车辆控制处理的动作流程图。处理器23按照预定的周期，例如每当得到头部图像时，依照以下的动作流程图执行车辆控制处理即可。

处理器23的异常检测部31判定是否检测到驾驶员的异常(步骤S101)。在未检测到驾驶员的异常的情况下(步骤S101-“否”)，处理器23结束车辆控制处理。

另一方面，在检测到驾驶员的异常的情况下(步骤S101-“是”)，处理器23的车辆控制部35使车辆10减速至预定的慢行速度(步骤S102)。另外，处理器23的搜索部32判定在从异常检测地点起的预定的区间内是否有不妨碍其他车辆的行驶而能够使车辆10停车的第1退避空间(步骤S103)。在未找到第1退避空间的情况下(步骤S103-“否”)，处理器23的车辆控制部35以使车辆10在车辆10行驶中的车道上立即停车的方式，控制车辆10(步骤S104)。

另一方面，在检测到第1退避空间的情况下(步骤S103-“是”)，处理器23的障碍物检测部33判定是否检测到存在于所检测到的退避空间上的障碍物(步骤S105)。在未检测到存在于该退避空间上的障碍物的情况下(步骤S105-“否”)，车辆控制部35以使车辆10在该退避空间停车的方式，开始车辆10的控制(步骤S106)。

另一方面，在检测到存在于退避空间上的障碍物的情况下(步骤S105-“是”)，处理器23的再搜索部34在从异常检测地点起的预定的区间内实施已检测的退避空间以外的退避空间的再搜索。而且，再搜索部34判定是否有不妨碍其他车辆的行驶而能够使车辆10停车的第2退避空间(步骤S107)。在检测到第2退避空间的情况下(步骤S107-“是”)，处理器23反复步骤S105以后的处理。

另一方面，在未找到第2退避空间的情况下(步骤S107-“否”)，车辆控制部35以使车辆10在行驶中的车道上立即停车的方式，开始车辆10的控制(步骤S104)。

在步骤S104或者步骤S106之后，处理器23结束车辆控制处理。此外，处理器23也可以并行地执行步骤S102的处理和步骤S103以后的处理。

如以上说明，该车辆控制装置在检测到驾驶员的异常时，在从异常检测地点起的预定的范围内搜索第1退避空间，以使车辆在第1退避空间停车的方式，控制车辆。但是，在第1退避空间存在障碍物的情况下，该车辆控制装置在从异常检测地点起的预定的范围内，再搜索与第1退避空间不同的第2退避空间。而且，该车辆控制装置以使车辆在第2退避空间停车的方式，控制车辆。但是，在未找到第2退避空间的情况下，该车辆控制装置使车辆在本行车道上立即停车。这样，该车辆控制装置即使在暂且设定的退避空间存在障碍物的情况下，再搜索退避空间，所以能够提高在驾驶员产生了异常时使车辆向车道外紧急停车的可能性。进而，该车辆控制装置如果在再搜索时未找到退避空间则使车辆立即停车，所以能够缩短直至车辆停车为止的时间。因此，该车辆控制装置在探测到驾驶员的异常时能够使车辆适合地停车。进而，该车辆控制装置在减速的状态下执行障碍物检测时的退避空间的再搜索，所以即使在最初设定的第1退避空间存在障碍物的情况下，也能够缩短直至车辆停车为止的行驶距离。

根据变形例，再搜索部34也可以在检测到存在于第2退避空间的障碍物的情况下，不进行第2退避空间的再搜索。在该情况下，车辆控制部35也可以在被通知检测到存在于第2退避空间的障碍物时，以使车辆10在本行车道上立即停车的方式控制。

根据其他变形例，再搜索部34也可以在检测到存在于第1退避空间的障碍物的情况下，根据该障碍物的种类，变更第1退避空间与第2退避空间之间的间隔的下限值。在该情况下，障碍物检测部33将检测到的障碍物的种类通知给再搜索部34。而且，再搜索部34将障碍物的种类是可移动的物体的情况下的、第1退避空间与第2退避空间的间隔的下限值设定为比障碍物的种类是静止物体的情况下的该下限值大的值。此外，在视为可移动的物体的障碍物的种类中例如包括人、摩托车或者车辆。另一方面，在视为静止物体的障碍物的种类中例如包括电线杆、电缆塔或者混凝土块。而且，再搜索部34以使第1退避空间与第2退避空间之间的间隔离开设定的下限值以上的方式，搜索第2退避空间。进而，再搜索部34也可以在再搜索第2退避空间时，也与上述同样地，根据该障碍物的种类，设定先检测到的第2退避空间与再搜索的第2退避空间之间的间隔的下限值。由此，车辆控制装置能够避免在障碍物是可移动的物体的情况下由于该障碍物从先检测到的退避空间移动到再搜索到的退避空间从而在再搜索后的退避空间也无法使车辆10停车的情形。

如以上所述，本领域技术人员能够在本发明的范围内，与所实施的方式匹配地进行各种变更。

Claims (5)

1.一种车辆控制装置，具有：

异常检测部，根据由设置于车辆的车室内的车内传感器生成的表示所述车辆的驾驶员的状况的车内传感器信号，检测所述驾驶员产生的异常；

搜索部，在从检测到所述驾驶员的异常时的所述车辆的位置起的预定的区间中，参照地图信息来搜索不妨碍其他车辆的行驶而能够使所述车辆停车的第1退避空间；

障碍物检测部，根据由设置于所述车辆的车外传感器生成的表示所述车辆的周围的状况的车外传感器信号，检测存在于所述第1退避空间的障碍物；

再搜索部，在检测到所述障碍物的情况下，参照所述地图信息，在所述区间中搜索不妨碍其他车辆的行驶而能够使所述车辆停车的第2退避空间；以及

车辆控制部，在检测到所述第2退避空间的情况下，以使所述车辆在所述第2退避空间停车的方式控制所述车辆，另一方面，在未检测到所述第2退避空间的情况下，以在所述区间的途中使所述车辆在所述车辆行驶中的车道停车的方式控制所述车辆。

2.根据权利要求1所述的车辆控制装置，其中，

所述车辆控制部在检测到所述驾驶员的异常时，使所述车辆减速至预定的速度，

所述再搜索部在所述车辆以所述预定的速度行驶的期间，搜索所述第2退避空间。

3.根据权利要求1或者2所述的车辆控制装置，其中，

所述障碍物检测部判定所述障碍物的种类是能够移动的物体还是静止物体，

所述再搜索部将所述障碍物的种类是能够移动的物体的情况下的、所述第1退避空间与所述第2退避空间之间的间隔的下限值设定为比所述障碍物的种类是静止物体的情况下的所述下限值大的值。

4.一种车辆控制方法，包括：

根据由设置于车辆的车室内的车内传感器生成的表示所述车辆的驾驶员的状况的车内传感器信号，检测所述驾驶员产生的异常；

在从检测到所述驾驶员的异常时的所述车辆的位置起的预定的区间中，参照地图信息来搜索不妨碍其他车辆的行驶而能够使所述车辆停车的第1退避空间；

根据由设置于所述车辆的车外传感器生成的表示所述车辆的周围的状况的车外传感器信号，检测存在于所述第1退避空间的障碍物；

在检测到所述障碍物的情况下，参照所述地图信息，在所述区间中搜索不妨碍其他车辆的行驶而能够使所述车辆停车的第2退避空间；

在检测到所述第2退避空间的情况下，以使所述车辆在所述第2退避空间停车的方式控制所述车辆，另一方面，在未检测到所述第2退避空间的情况下，以在所述区间的途中使所述车辆在所述车辆行驶中的车道停车的方式控制所述车辆。

5.一种车辆控制用计算机程序，使搭载于车辆的处理器执行：

根据由设置于所述车辆的车室内的车内传感器生成的表示所述车辆的驾驶员的状况的车内传感器信号，检测所述驾驶员产生的异常；

在从检测到所述驾驶员的异常时的所述车辆的位置起的预定的区间中，参照地图信息来搜索不妨碍其他车辆的行驶而能够使所述车辆停车的第1退避空间；

根据由设置于所述车辆的车外传感器生成的表示所述车辆的周围的状况的车外传感器信号，检测存在于所述第1退避空间的障碍物；

在检测到所述障碍物的情况下，参照所述地图信息，在所述区间中搜索不妨碍其他车辆的行驶而能够使所述车辆停车的第2退避空间；

在检测到所述第2退避空间的情况下，以使所述车辆在所述第2退避空间停车的方式控制所述车辆，另一方面，在未检测到所述第2退避空间的情况下，以在所述区间的途中使所述车辆在所述车辆行驶中的车道停车的方式控制所述车辆。