阅读说明：本技术 驾驶控制方法及驾驶控制装置 (Driving control method and steering control device ) 是由 三品阳平 高松吉郎 于 2017-03-31 设计创作，主要内容包括：提供一种驾驶控制方法,其参照包括含有行车道的识别信息的第1地图(MP1)和不含有行车道的识别信息的第2地图(MP2)的地图信息(300),在计算从车辆(V1)的当前位置至目的地的路径时,计算路径,使得用于在属于第1地图(MP1)的第1路径(RT1)上行驶的第1成本和用于在属于第2地图(MP2)的第2路径(RT2)上行驶的第2成本为规定的关系,拟定使车辆(V1)在该路径上行驶的驾驶计划,使车辆控制器(70)执行驾驶计划。(A kind of driving control method is provided, it is referring to the cartographic information (300) for including the 1st map (MP1) of the identification information containing runway and the 2nd map (MP2) of the identification information without containing runway, when calculating the path from the current location of vehicle (V1) to destination, calculate path, so that the 1st cost for travelling on the 1st path (RT1) for belonging to the 1st map (MP1) and the 2nd cost for travelling on the 2nd path (RT2) for belonging to the 2nd map (MP2) are defined relationship, draft the driving plan for travelling vehicle (V1) on the path, vehicle control device (70) are made to execute driving plan.)

驾驶控制方法及驾驶控制装置

技术领域

本发明涉及驾驶控制方法及驾驶控制装置。

背景技术

已知基于道路宽度和曲率计算路径的成本，搜索成本低的路径作为推荐路径的路径搜索系统(专利文献1)。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本国际公开第2015/129366号

发明内容

发明要解决的课题

然而，在以往的技术中，有无法基于考虑了用于自动驾驶的地图信息的精度的路径进行车辆的驾驶控制的问题。

本发明要解决的课题是，进行与地图信息的精度对应的驾驶控制。

用于解决课题的方案

本发明通过参照包括含有行车道的识别信息的第1地图和不含有行车道的识别信息的第2地图的地图信息，计算路径，使得属于第1地图的第1路径的第1行驶成本和属于第2地图的第2路径的第2行驶成本为规定的关系，拟定使车辆在路径上行驶的驾驶计划，解决上述课题。

发明效果

根据本发明，可以基于与用于自动驾驶的地图信息的精度对应的驾驶计划控制车辆的驾驶。

附图说明

图1是本实施方式的驾驶控制系统的框结构图。

图2是用于说明本实施方式的地图信息的一例子的图。

图3是表示本实施方式的地图信息的一方式的图。

图4是用于说明本实施方式的路径的计算方法的第1图。

图5是用于说明本实施方式的路径的计算方法的第2图。

图6是表示本实施方式的驾驶控制过程的第1流程图。

图7A是表示本实施方式的路径计算处理的第1流程图。

图7B是表示本实施方式的路径计算处理的第2流程图。

图7C是表示本实施方式的路径计算处理的第3流程图

图7D是表示本实施方式的路径计算处理的第4流程图。

图7E是表示本实施方式的路径计算处理的第5流程图。

图7F是表示本实施方式的路径计算处理的第6流程图。

具体实施方式

以下，基于附图说明本发明的实施方式。在本实施方式中，以将本发明的车辆的驾驶控制装置应用于车辆中装载的驾驶控制系统的情况为例子进行说明。本发明的驾驶控制装置的实施方式未被限定，也可以应用于可与车辆侧进行信息的交换的移动终端装置。驾驶控制装置、驾驶控制系统、以及移动终端装置都是执行运算处理的计算机。

图1是表示驾驶控制系统1的框结构的图。本实施方式的驾驶控制系统1包括驾驶控制装置100和车载装置200。本实施方式的驾驶控制装置100具有通信装置20，车载装置200具有通信装置40，两装置通过有线通信或无线通信彼此进行信息的交换。

首先，说明车载装置200。

本实施方式的车载装置200包括检测装置50、传感器60、车辆控制器70、驱动装置80、转向装置90、输出装置110、以及导航装置120。构成车载装置200的各装置通过CAN(Controller Area Network；控制器区域网络)及其它车载LAN而连接，以便彼此进行信息的交换。

以下，分别说明构成车载装置200的各装置。

检测装置50检测其他车辆等的对象物的存在以及其存在位置。虽未特别限定，但本实施方式的检测装置50包含摄像机51。本实施方式的摄像机51是例如包括CCD等的拍摄元件的摄像机。本实施方式的摄像机51被设置在本车辆中，拍摄本车辆的周围，获取包含了在本车辆的周围存在的对象车辆的图像数据。

本实施方式的摄像机51被安装在本车辆的后方高度h的位置，使得光轴从水平向下方为角度θ。摄像机51从该位置以规定的视角Q拍摄本车辆V1的后方的规定区域。摄像机51的视角Q被设定为除了可拍摄本车辆行驶的行车道以外，还可拍摄其左右的行车道的视角Q。在摄像机51的拍摄图像中，包含本车辆的后方的图像。

检测装置50对获取的图像数据进行处理，计算对象物相对本车辆的位置或距离。检测装置50从对象物的时间性的位置变化计算本车辆和对象物之间的相对速度及相对加速度。对基于图像数据的本车辆和其他车辆之间的位置关系的导出处理、基于其时间性的变化量的速度信息的导出处理，可以适宜地使用本申请时已知的方法。

再者，本实施方式的检测装置50也可以使用雷达装置52。作为雷达装置52，可以使用毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达等申请时已知方式的雷达。

本实施方式的传感器60包括转向角传感器61、车速传感器62。转向角传感器61检测本车辆的转向量、转向速度、转向加速度等的转向信息，输出到车辆控制器70、驾驶控制装置100。车速传感器62检测本车辆的车速、加速度，输出到车辆控制器70、驾驶控制装置100。

本实施方式的车辆控制器70是发动机控制单元(Engine Control Unit,ECU)等的车载计算机，电子控制车辆的驾驶状态。作为本实施方式的车辆，可以例示包括将电动机作为行驶驱动源的电动汽车、包括将内燃机作为行驶驱动源的发动机汽车、包括将电动机及内燃机两者作为行驶驱动源的混合动力汽车。再者，在将电动机作为行驶驱动源的电动汽车和混合动力汽车中，还包含将二次电池作为电动机的电源的类型和将燃料电池作为电动机的电源的类型的汽车。

本实施方式的驱动装置80包括本车辆的驱动机构。在驱动机构中，包含上述的行驶驱动源即电动机和/或内燃机、包括将来自这些行驶驱动源的输出传递到驱动轮的传动轴和自动变速器的动力传动装置、以及将车轮制动的制动装置等。驱动装置80基于驾驶员的油门踏板操作及制动踏板操作产生的输入信号、从车辆控制器70或驾驶控制装置100获取的控制信号而生成这些驱动机构的各控制信号，执行包含车辆的加减速度的驾驶控制。通过对驱动装置80输出控制信息，可以自动地进行包含车辆的加减速度的驾驶控制。再者，在混合动力汽车的情况下，对与车辆的行驶状态对应的电动机和内燃机各自输出的扭矩分配也被传送到驱动装置80。

从控制装置10获取了控制信息的车辆控制器70控制驱动装置80及转向装置90，使本车辆V1沿着目标路径行驶。车辆控制器70使用由检测装置50检测出的道路形状、导航装置120的道路信息及地图信息300存储的车道标记模型，进行转向装置90的控制，使得本车辆对于行车道一边维持规定的横向位置一边行驶。本实施方式的转向装置90包括转向执行器。转向执行器包含在转向的柱轴上安装的电机等。转向装置90基于从车辆控制器70获取的控制信号、或由驾驶员的转向操作产生的输入信号，执行车辆的转向控制。车辆控制器70基于从转向角传感器61获取的转向角、从车速传感器62获取的车速、以及转向执行器的电流的信息，计算转向控制量，通过对转向执行器传送电流指令，进行控制，使得本车辆在目标的横向位置行驶。再者，作为控制本车辆V1的横向位置的方法，除了使用上述的转向装置90之外，也可以使用驱动装置80和/或制动装置81，根据左右驱动轮的转速差而控制本车辆V1的行驶方向(也就是说，横向位置)。在这种意义上，车辆的“转向”除了基于转向装置90的情况之外，还包含基于驱动装置80和/或制动装置81情况的宗旨。

本实施方式的导航装置120计算从本车辆的当前位置至目的地为止的路径，通过后述的输出装置110输出路径引导信息。导航装置120包括位置检测装置121和可读入的地图信息300。位置检测装置121包括全球定位系统(Global Positioning System,GPS)，检测行驶中的车辆的行驶位置(纬度和经度)。导航装置120参照地图信息300，基于由位置检测装置121检测出的本车辆的当前位置，确定本车辆行驶的道路链路。

导航装置120的地图信息300与后述的驾驶控制装置100包括的地图信息300是共同的。地图信息300可以设在导航装置120中，也可以设在驾驶控制装置100中。对于地图信息300，将后述。

以下，说明本实施方式的驾驶控制装置100。

如图1所示，本实施方式的驾驶控制装置100包括控制装置10、通信装置20、以及输出装置30。通信装置20与车载装置200进行信息的交换。

驾驶控制装置100执行辅助驾驶员的驾驶操作的控制。控制装置10辅助驾驶员的转向操作。基于路径计算横向方向(车宽方向)的移动量和/或移动速度，基于与移动量对应的转向角辅助转向装置90的控制。控制装置10辅助驾驶员的油门踏板操作及制动踏板操作。计算纵向方向(车长方向)的移动量和/或移动速度，辅助与移动量和/或移动速度对应的驱动装置80和/或制动装置81的控制。

驾驶控制装置100的控制装置10是计算机，包括：存储了执行本车辆的驾驶控制的程序的ROM(Read Only Memory；只读存储器)12；通过执行在该ROM12中存储的程序，具有作为驾驶控制装置100的功能的工作电路的CPU(Central Processing Unit；中央处理单元)11；以及具有作为可存取的存储装置的功能的RAM(Random Access Memory；随机存取存储器)13。本实施方式的控制装置10通过用于实现上述功能的软件和上述硬件的协同而执行各功能。

驾驶控制装置100的控制装置10包括地图信息300。

说明本实施方式的地图信息300。

地图信息300包含第1地图MP1和第2地图MP2。第1地图MP1是比第2地图MP2精度高的地图。第1地图MP1包含行车道的识别信息，第2地图MP1不包含行车道的识别信息。顺便说明一下，本实施方式的链路(link)对每个行车道进行定义。行车道确定车道的信息，链路是通过节点确定区间的信息。

图2表示第1地图MP1和第2地图MP2的信息的内容、以及在使用这些地图的情况下可以实现的驾驶控制的内容。第1地图MP1包含表示第1地图MP1的区域的边界信息。若使用这种边界信息，则可以判断当前位置或路径上的各地点是否属于第1地图MP1的区域内。在第1区域和第2区域之间的边界未被明确地定义的情况下，也可以通过干线道路和城市道路的道路类别定义边界。干线道路可以定义为第1区域，除此以外的城市道路可以定义为第2区域。因为对于干线道路，第1地图MP1被制作的可能性高。作为地图信息的构造，仅对于第1区域制作第1地图MP1，而对于包含第1区域和第2区域的所有区域制作第2地图MP2。在对于第1区域存在第1地图MP1时，不利用第2地图MP2的与第1区域对应的区域，仅利用第1区域以外的第2区域。在对于第1区域存在第2地图MP2的情况下，可利用第1区域的第2地图MP2。

第1地图MP1具有二维信息和三维信息。第1地图MP1具有道路信息、道路属性信息、道路的上行/下行信息。第1地图MP1具有确定单个的各行车道的识别信息、以及识别各行车道的连接目的地的行车道的连接目的地行车道信息。通过确定行车道的识别信息，控制装置10可以预测将来行驶的行车道。第2地图MP2具有二维信息。第2地图MP2具有道路信息、道路属性信息、道路的上行/下行信息。第2地图MP2不包含确定单个的各行车道的识别信息、识别各行车道的连接目的地的行车道的连接目的地行车道信息。由于不包括确定行车道的识别信息，所以在使用第2地图MP2的情况下，控制装置10无法预测将来行驶的行车道。

驾驶控制以认知、判断、操作的处理为基本。认知处理不仅可以使用地图信息，还可以使用摄像机、雷达传感器、姿态传感器等产生的探测信息。在驾驶控制中，地图信息的精度对认知处理的精度造成影响。

为了车辆自动地进行在路径上行驶而不需要人的操作的高等级的自动驾驶，需要车辆对将来行驶的行车道的正确的认知。为了正确地进行使自动驾驶成为可能的前方预测(认知)，需要高精度的数字地图信息(高精度地图、动态地图)。即，为了执行高等级的自动驾驶，至少需要可识别行车道的第1地图MP1。

在称为“自动驾驶”的术语中具有广泛的意义。即使称为“自动驾驶”，有从驾驶员从转向操作暂时地松开的等级的自动驾驶，至即使乘客完全不进行驾驶操作，车辆也自动地移动至目的地的等级的自动驾驶(完全自动驾驶)的各种各样的自动驾驶。在本说明书中，将驾驶员暂时地从转向操作松开的驾驶控制定义为自动驾驶级别较低，将即使乘客完全不进行驾驶操作而车辆也自动地移动至目的地的驾驶控制定义为自动驾驶级别最高。判断为对乘客要求的操作越少/车辆执行的操作越多，自动驾驶级别越高。

驾驶控制的内容和自动驾驶级别示于图2。作为自动驾驶级别较高的驾驶控制，有：1)交叉路口驾驶控制、2)汇流、分支驾驶控制、3)行车道换道驾驶控制。这些自动驾驶级别高的(人的判断的必要性较低)驾驶控制需要较高的认知级别。因此，这些驾驶控制需要高精度地图信息即第1地图MP1。

图2表示4)行车道保持驾驶控制，作为自动驾驶级别较低的驾驶控制。行车道保持驾驶控制对车辆的横向位置进行控制，使得不脱离当前行驶中的行车道。这种驾驶控制不需要正确地推测将来行驶的车辆的前方这样的级别的认知。因此，这种驾驶控制不需要高精度地图信息即第1地图MP1而使用第2地图MP2就可执行。再者，5)用于进行驾驶员的驾驶辅助的控制帮助驾驶员的操作，以驾驶员的操作作为前提。可以作为自动驾驶级别最低的驾驶控制来定位。

使用第1地图MP1进行的第1驾驶控制包含基于使用了车辆的行进方向的行车道预测结果的自动驾驶的行车道换道驾驶控制，第2驾驶控制不包含行车道换道驾驶控制。第1地图MP1和第1驾驶控制的内容被关联，第2地图MP2和第2驾驶控制的内容被关联，所以根据参照的地图的变更，可以实施自动驾驶级别不同的驾驶控制。

在自动驾驶中，控制装置10使用至少包含每个行车道的识别信息的高精度地图即第1地图MP1估计车辆的位置，判断车辆的行车道、车辆的将来的行车道，判断行车道中的障碍物和行驶路的状况，通过根据状况控制车辆的横向位置(转向、转向量、转向速度)和车辆的纵向位置(油门踏板和制动踏板的操作、操作量、操作速度)，执行自动驾驶。

为了从当前行驶中的行车道移动到邻接的行车道的、从当前行驶中的行车道进行所谓右转或左转的驾驶控制，本车辆预测将来行驶的行车道，需要认知行车道的连接关系。通过使用包括了识别各行车道的信息的第1地图MP1，可以正确地预测本车辆将来行驶的行车道。为了在至目的地的路径上自动地驾驶，即，为了通过自动驾驶进行用于向目的地的行车道换道、通过交叉路口、通过汇流和分支点，必须识别本车辆将来行驶的行车道。控制装置10为了通过自动驾驶而执行驾驶计划，需要正确地认知将来行驶的行车道，为此，需要包含各行车道的识别信息的第1地图MP1。

另一方面，如果利用拍摄图像等，可以识别本车辆当前乃至最近行驶的行车道，则可执行行车道保持(行车道逸脱防止)驾驶控制。为了进行行车道保持驾驶控制，可以识别包含多个行车道的道路即可。行车道保持驾驶控制可以使用不包含各行车道的识别信息的第2地图MP2来执行。如图2所示，第2地图MP2不包含行车道识别信息和每个行车道的连接目的地行车道的信息。此外，第2地图MP2不包含三维位置信息。

行车道保持驾驶控制识别车辆行驶的行车道，控制车辆的运动，以使行车道的行车道标志的位置和本车辆的位置维持规定的关系。行车道标志可以是路面上绘制的线图，也可以是在行车道的路肩侧存在的护栏、路牙、人行道、两轮车专用道路等的道路构造物、标示、店铺、路边树等的构造物。

在自动驾驶的实施中，需要至少包括行车道识别信息的高精度地图，但为了制作在所有的区域中附带了行车道识别信息的高精度地图，花费巨大的费用及劳力。对于日本国内、世界的全部地区制作高精度地图是不现实的。在自动驾驶控制的说明时，实验性或虚拟地存在全部地区的高精度地图被作为前提，但实际地被利用的地图信息必定是高精度地图和非高精度地图混杂一起的。也可以仅对交通量大的区域、实施自动驾驶的区域、干线道路采用高精度地图。本实施方式的地图信息可以是包含不同的区域中的第1地图MP1和第2地图MP2的一个地图，也可以作为另外的地图数据而包括第1地图MP1和第2地图MP2。第2地图数据MP2也可以包括含有第1区域和第2区域的全部区域的地图(非高精度的地图)。

图3表示地图信息300的一例子。图3所示的地图信息300包含第1区域的第1地图MP1和第1区域以外的第2区域的第2地图MP2。地图信息300的第1地图MP1包含干线道路，是干线道路所包围的第1区域的高精度地图。

地图信息300包含道路信息。对每个链路，道路信息包含道路类别、道路宽度、道路形状、可否超车(可否进入邻接行车道)等属性。对于各链路，第1地图MP1的道路信息存储各行车道的属性。道路信息识别以相对低速行驶的属性的行车道和以相对高速行驶的属性的行车道(超车线)。第1地图MP1的道路信息包含各行车道的相对的位置。对于各行车道的每一个，道路信息包含诸如为道路的最右侧的行车道、为道路的最左侧的行车道、为第几行车道、在行车道左右存在其他行车道的属性。

如上述，有可根据地图信息300的精度实施的驾驶控制和不可实施的驾驶控制。虽然是一例子，但图2表示在第1地图MP1和第2地图MP2中，分别可实施的驾驶控制。在使用第1地图MP1的情况下，可实施技术上困难性被认为最高的交叉路口驾驶控制、汇流和分支驾驶控制、以及成为这些驾驶控制的基础的行车道换道驾驶控制。在使用第2地图MP2的情况下，难以实施这三个驾驶控制。在控制装置10中，被要求包括执行使用了第1地图MP1的驾驶控制的能力是不言而喻的。

技术上简易的(自动驾驶级别低的)行车道保持驾驶控制，即使使用第1地图MP1及第2地图MP2的任何一个都可执行。此外，即使在使用了第1地图MP1及第2地图MP2的任何一个的情况下，都可执行辅助基于驾驶员的意思的驾驶(驾驶员确定驾驶操作，并辅助操作)模式。

接着，说明控制装置10的处理。

控制装置10获取车辆的目的地。目的地可以通过乘客的输入而被确定，也可以基于过去的历史，由驾驶控制装置100指定。

控制装置10参照第1地图MP1和/或第2地图MP2，计算从车辆的当前位置至目的地的路径。路径的运算使用申请时已知的路径搜索方法。

在路径运算处理中，控制装置10计算路径，以使属于第1地图MP1的第1路径的第1行驶成本和属于第2地图MP2的第2路径的第2行驶成本为规定的关系。即，将设为优先通过属于第1地图MP1的第1路径的路径还是设为优先通过属于第2地图MP2的第2路径的路径定义作为规定的关系，基于该定义计算路径。可以拟定任意地设定能够实施高级的自动驾驶的第1路径的比例的驾驶计划，可以根据环境和状况来利用自动驾驶。

图4表示在图3所示的地图信息300中，从开始驾驶的开始地点STP至目的地即终点地点GRP的二条路径的路径。第1路径RT1的许多部分属于被配备第1地图MP1的第1区域，而第2路径RT2的许多部分属于未被配备第1地图MP1的(被配备第2地图MP2)第2区域。

在想要自动驾驶的行驶相对优先的情况下，将第1行驶成本与第2行驶成本之比设定得高即可。相反地，在不进行行车道换道等的、仅想利用行车道保持驾驶控制的情况下，将第1行驶成本与第2行驶成本之比设定得低即可。在本实施方式中，计算路径，以使第1行驶成本比第2行驶成本高。即，将第1行驶成本与第2行驶成本之比设定得高。由此，可以拟定尽可能利用自动驾驶的路径的驾驶计划。

在图4所示的例子中，第1路径RT1是第1行驶成本与第2行驶成本之比较高的路径，第2路径RT2是第1行驶成本与第2行驶成本之比较低的路径。本例的第2路径RT2不通过第1区域，所以第1行驶成本与第2行驶成本之比为零。第2路径RT2是从开始地点STP到终点地点GRP的最短路线，但从诸如选择容易进行自动驾驶的路径的观点来看，通过将第1行驶成本与第2行驶成本之比设定得高，第1路径RT1被计算作为驾驶计划的路径。

第1路径的第1行驶成本可以是第1路径的距离，也可以是行驶需要的第1所需时间。第2路径的第2行驶成本也是同样。行驶需要的所需时间可以基于地图信息300中包含的道路的行驶速度(限速、平均速度、实测的速度)和路径的距离来计算。通过以距离计算行驶成本，可以降低运算负荷。通过以所需时间计算行驶成本，可以拟定考虑了状况的路径的驾驶计划。

即使采用了诸如使自动驾驶优先的方针的情况下，行驶时间过长也不可取。在算出的路径的成本相比最短路径的成本超过规定评价成本较高的情况下，虽说可以高级的自动驾驶，但还是绕远的路线。通过高级自动驾驶移动的距离变短，但可以降低通往目的地的到达成本。控制装置计算至目的地的最短路径的成本，在算出的路径的总体成本相比最短路径的成本高于规定评价值的情况下，降低第1行驶成本与第2行驶成本之比。由此，可以计算考虑了行驶时间的路径。再者，也可以将预先计算的最短路径作为路径。

参照预先定义的、通过第1地图MP1可执行的第1驾驶控制和通过第2地图MP2可执行的第2驾驶控制，在目标的驾驶控制包含在第1驾驶控制、不包含在第2驾驶控制的情况下，将第1行驶成本与第2行驶成本之比设定得高。例如，在为了自动驾驶而想要执行行车道换道的情况中，行车道换道的驾驶控制包含在第1地图MP1的可执行的驾驶控制中，但不包含在第2地图MP2的可执行的驾驶控制中。这样的情况下，将第1行驶成本与第2行驶成本之比设定得高。由此，计算优先地利用第1地图MP1的路径，可以拟定优先地实施想要执行的驾驶控制的驾驶计划。在优先地利用第2地图MP2的路径中，预计驾驶控制的级别(可实施的驾驶控制的内容等)降低。在期望实施无法在第2路径中执行的高级的驾驶控制(自动驾驶等)的情况下，通过将第1行驶成本与第2行驶成本之比设定得高，可以计算优先地利用第1地图MP1的路径。

在计算路径时，在算出至目的地的多个路径候选的情况下，控制装置10将路径候选之中、第1路径和第2路径的接点数较少的路径候选计算作为路径。第1路径和第2路径的接点数与使用了第1地图MP1的第1驾驶控制和使用了第2地图MP2的第2驾驶控制的切换次数对应。在驾驶控制的切换地点中，驾驶的主导人切换为驾驶员，所以需要将该意旨传递给驾驶员，使其识别。此外，驾驶控制的切换对车辆的行为带来一些变化，该变化被乘客感知。优选传递负担及行为变化的次数少。控制装置10通过从路径候选之中选择第1路径和第2路径的接点数较少的路径，可以执行向驾驶员的传递处理的次数较少、车辆行为平稳的(变化少的)驾驶控制。

图5表示在图3所示的地图信息300中，从开始驾驶的开始地点STP至目的地即终点地点GRP的二条路径，第1路径的RT1－1、RT1－2。在任何一个第1路径RT1－1、RT1－2中，假设第1行驶成本和第2行驶成本满足规定的关系。若从开始地点STP追寻图5所示的第1路径RT1－2(以虚线表示)，则在地点CH1进入第1区域MP1，在地点CH2出第1区域MP1，在地点CH3再次进入第1区域MP1，在地点CH4出第1区域MP1而到达终点地点GRP。四次进出第1区域MP1的边界。另一方面，第1路径RT1－1(以实线表示)从开始地点STP至终点地点GRP两次进出第1区域MP1的边界。通过将对第1区域MP1的进出较少的第1路径RT1－1设为路径，可用执行车辆行为平稳的(变化少的)驾驶控制。此外，可以相对地减少对驾驶员传递驾驶控制被变更的处理次数。

第1行驶成本和第2行驶成本的规定的关系，可以根据车辆的乘客设定的第1行驶成本和第2行驶成本之比而确定。可以根据驾驶员自身的驾驶负载、健康状态、爱好、习惯等确定是否优先高级的驾驶控制。

如上述，地图信息300将地图的详细程度的级别(第1地图和第2地图)和可执行的驾驶控制的内容关联，所以驾驶员可以从驾驶控制的内容和驾驶员自身的驾驶负载等容易地判断使第1路径和第2路径的哪个优先。此外，由于地图的详细程度的级别和驾驶控制的内容预先关联，所以根据将第1路径和第2路径的哪个优先，可以预测驾驶控制的内容，所以可以抑制乘客感觉不协调。

为了帮助乘客的预测，控制装置10使用输出装置30、110，将提示已算出的路径中的第1路径和第2路径的接点的指令输出到车载装置200。通过车辆的乘客预先知道驾驶控制的级别改变的地点，可以预先应对伴随驾驶控制的变化的车辆行为的变化。

此外，控制装置10对于路径在显示器31、111上进行提示，以可识别第1路径和第2路径。此外，通过显示在触摸屏显示器等的可输入的输出装置110上，可以接受驾驶员选择的路径候选。在算出多个路径候选时，可以基于乘客的意愿选择路径。控制装置10基于选择出的路径候选拟定驾驶计划。第1路径与第1驾驶控制的内容关联，第2路径与第2驾驶控制的内容关联，所以通过确认路径，还可以一并确认驾驶控制内容。通过车辆的乘客预先知道驾驶控制的级别的变化，可以预先应对伴随驾驶控制的变化的车辆行为的变化。

控制装置10获取行驶时的天气信息，在天气信息是使驾驶负载增加的规定的坏天气的情况下，设定路径，以使第1行驶成本与第2行驶成本之比升高。行驶中的天气信息通过雨滴传感器、雨刷的驱动信息、温度计等来判断。车辆行驶中的天气判断的方法可以使用申请时公知的方法。也可以从外部服务器通过通信装置20获取行驶中或将来的行驶时的天气信息。可以预先定义使驾驶负载增加的规定的坏天气。在降雨、降雪的情况下可以判断为坏天气，也可以在降雨之中雨量为规定值以上时判断为坏天气。在坏天气的情况下，通过高级的驾驶控制，在高精度的地图信息(第1地图MP1)完善的第1路径上行驶，比驾驶员在行驶困难的状况下驾驶安全。在本实施方式中，在判断是坏天气的情况下，通过计算使可实施高级的驾驶控制的第1路径优先的(距离较长或行驶时间较长)路径，实现安全的行驶。

控制装置10根据坏天气的程度，两阶段地进行路径的计算。控制装置进行诸如天气坏的第1级别的判断和诸如天气非常坏的对传感器60的性能造成影响的第2级别的判断。第1级别基于第1降雨量、降雪量来判断。第2级别基于高于第1降雨量、降雪量的第2降雨量、降雪量来判断。在降雨量、降雪量为第2降雨量、降雪量以上的情况下，判断为“天气非常坏”。也可以从外部服务器通过通信装置20获取降雨量、降雪量。在雨刷的驱动周期为第1规定值/第2规定值以上时，也可以将降雨量、降雪量判断为第1降雨量、降雪量/第2降雨量、降雪量。这种情况下，无法确保必要的认知的级别，所以优选不进行自动驾驶。在“天气非常坏”的情况下，可以计算至目的地的成本(距离、所需时间)为最小的路径，也可以计算第1成本与第2成本之比较小的路径，以尽可能通过在不进行自动驾驶的第2区域中行驶的路径。

控制装置10获取至目的地的路径的交通信息，在交通信息是使驾驶负载增加的规定的交通障碍的情况下，设定路径，以使第1行驶成本与第2行驶成本之比升高。行驶中的交通信息根据车速、制动装置的操作信息等来判断。车辆行驶中的交通状况的判断的方法可以使用在申请时公知的方法。行驶中或将来的行驶时的交通信息也可以从高速公路交通系统的服务器通过通信装置20而获取。可以预先定义使驾驶负载增加的规定的交通障碍。可以将发生拥堵判断为交通障碍，即使拥堵，也可以将规定距离以上、低于规定车速的拥堵判断为交通障碍。交通障碍也可以判断为发生事故、交通管制、道路损坏。这些信息也可以从交通信息管理中心接受提供。在发生交通障碍的情况下，通过高级的驾驶控制，在高精度的地图信息(第1地图MP1)完善的第1路径上行驶，比驾驶员在驾驶负载较高的状况下驾驶安全。在本实施方式中，在判断为发生交通障碍的情况下，通过计算使可实施高级的驾驶控制的第1路径优先的(距离较长或行驶时间较长)路径，实现安全的行驶。

控制装置10获取至目的地的路径的事故历史信息，在事故历史信息表示使驾驶负载增加的规定次数以上的事故历史的情况下，设定路径，以使第1行驶成本与第2行驶成本之比升高。事故历史信息也可以从高速公路交通系统等的外部的服务器通过通信装置20来获取，也可以预先作为道路信息下载。在事故多发区域和路径中，通过高级的驾驶控制，在高精度的地图信息(第1地图MP1)完善的第1路径上行驶，比驾驶员在危险多发的道路上驾驶安全。在本实施方式中，在记录了规定次数以上的事故历史的情况下，通过计算使可实施高级驾驶控制的第1路径优先的(距离较长或行驶时间较长)路径，实现安全的行驶。

接下来，基于图6说明本实施方式的驾驶控制装置100的控制过程。再者，各步骤中的处理的内容如上述那样，所以这里以处理的流程为中心来说明。

在步骤S101中，控制装置10获取包含了车辆V1的当前位置的本车信息。本车信息也可以包含本车辆V1的车速和加速度。在步骤S102中，控制装置10读入包含了当前位置的区域的地图信息300。地图信息300包含第1地图MP1和第2地图MP2。

在步骤S103中，控制装置10计算从当前位置至目的地的路径。该路径中，计算路径，以使属于第1地图MP1的第1路径的第1行驶成本和属于第2地图MP2的第2路径的第2行驶成本为规定的关系。有关该路径的计算处理，将后述。

控制装置10将算出的路径提示给输出装置30、110。先前所示的图4及图5是其显示例子。路径以不同的形式(颜色、粗细、虚线)显示第1路径和第2路径，以使乘客容易识别第1路径和第2路径。此外，将连接点强调显示，以使乘客容易识别进入第1区域的地点及出发地点。

在步骤S104中，控制装置10从检测装置50获取对象物的检测结果。对象物的检测结果包含其他车辆的位置的信息。控制装置10将其他车辆等的对象物识别为车辆应躲避的障碍物。

在步骤S105中，控制装置10计算作为车辆的驾驶控制的基准的目标位置。各目标位置包含目标横向位置(目标X坐标)和目标纵向位置(目标Y坐标)。目标位置设为避开了与障碍物之间的靠近和接触的位置。通过将算出的一个或多个目标坐标与车辆V1的当前位置连结，求目标路径。

在步骤106中，控制装置10基于本车辆V1的当前的横向位置与步骤S105中获取的目标横向位置的比较结果，计算与横向位置有关的反馈增益。

在步骤S107中，控制装置10基于本车辆V1的实际的横向位置、与当前位置对应的目标横向位置、以及步骤S106的反馈增益，计算与为了使本车辆V1移动在目标横向位置上所需的转向角和转向角速度等有关的目标控制值。在步骤S112中，控制装置10将目标控制值输出到车载装置200。由此，本车辆V1行驶在由目标横向位置定义的目标路径上。

在步骤S109中，控制装置10计算沿着路径的目标纵向位置。在步骤S110中，控制装置10基于本车辆V1的当前的纵向位置、当前位置的车速及加减速度、与当前的纵向位置对应的目标纵向位置、该目标纵向位置上的车速及加减速度的比较结果，计算与纵向位置有关的反馈增益。然后，在步骤S111中，控制装置10基于与目标纵向位置对应的车速和加减速度、以及步骤S110中算出的纵向位置的反馈增益，计算与纵向位置有关的目标控制值。

这里，纵向方向的目标控制值是，用于实现与目标纵向位置对应的加减速度和车速的驱动机构的动作(发动机汽车中包含内燃机的动作、电动汽车类中包含电动机工作，混合动力汽车类中还包含内燃机和电动机的扭矩分配)以及有关制动操作的控制值。例如，在发动机汽车中，控制功能基于当前和目标各自的加减速度和车速的值，计算目标吸入空气量(节流阀的目标开度)和目标燃料喷射量，将其输出到驱动装置80。再者，控制功能计算加减速度和车速，将它们输出到车辆控制器70，在车辆控制器70中，也可以分别计算用于实现这些加减速度和车速的驱动机构的动作(发动机汽车中包含内燃机的动作、电动汽车类中包含电动机工作，混合动力汽车类中还包含内燃机和电动机的扭矩分配)以及有关制动的动作的控制值。

在步骤S112中，控制装置10将步骤S111中算出的纵向方向的目标控制值输出到车载装置200。车辆控制器70执行转向控制及驱动控制，使本车辆行驶在由目标横向位置及目标纵向位置定义的目标路径上。与先前所述的步骤S105～S107、S112同样，在每次获取目标纵向位置时反复进行步骤S109～S112的处理，将对于获取的目标横向位置的各自的控制值输出到车载装置200。

在步骤S113中，车辆控制器70执行遵从控制装置10的指令的驾驶控制。

在步骤S114中，控制装置10判断驾驶员是否进行了转向操作等的、有无驾驶员的操作介入。如果未检测出驾驶员的操作，则返回到步骤S101，反复进行新的对象区域的设定、目标路径的计算及驾驶控制。另一方面，在驾驶员进行了操作的情况下，进至步骤S115，将驾驶控制中断。在中断了驾驶控制的情况下，将该意旨通知乘客。

图7A～图7F是说明图6所示的步骤S103的路径计算的方法的图。

如图7A所示，在步骤S121中，控制装置10计算至目的地的路径。在步骤S122中，控制装置10在从当前位置至目的地的全体路径之中，提取通过第1区域MP1的第1路径RT1，计算第1路径RT1的距离/所需时间。在步骤S123中，控制装置10从当前位置至目的地的全部路径之中，提取通过第2区域MP2的第2路径RT2，计算第2路径RT2的距离/所需时间。

在步骤S124中，控制装置10计算第1成本和第2成本之间的关系，判断该关系是否满足规定的关系。规定的关系是第1成本与第2成本之比等。在使自动驾驶(行车道换道驾驶、汇流和分支驾驶、交叉路口驾驶)优先的情况下，将第1成本与第2成本之比(规定的关系)设为较高的值。在使驾驶辅助(行车道保持、制动辅助等的操作量的辅助)优先的情况下，将第1成本与第2成本之比(规定的关系)设为较低的值。

在第1成本和第2成本满足规定的关系的情况下，基于该路径拟定驾驶计划。另一方面，在第1成本和第2成本未满足规定的关系的情况下，基于结果，进行反馈处理，求满足规定的关系的第1路径和第2路径。

图7B表示路径的计算方法的第2例子。

在步骤S201中，控制装置10计算至目的地的成本(距离或所需时间)为最低的路径RTA。在步骤S202中，控制装置10计算第1路径的第1成本为最大，至目的地的成本(距离或所需时间)为最低的第1路径RTB。在步骤S203中，控制装置10计算通过第1区域的边界的次数为最小的路径，即计算至目的地的成本(距离或所需时间)为最低的路径RTC。

路径RTA是仅从距离或所需时间的观点算出的路径，路径RTB是最大限度地确保自动驾驶的可能性的路径，路径RTC是第1驾驶控制和第2驾驶控制的切换次数少，将车辆行为上没有变化的路径优先的路径。在步骤S204中，控制装置10将路径RTA、路径RTB及路径RTC作为乘客的选择项在显示器31、111上提示。

在步骤S205中，控制装置10接受驾驶员对路径RTA、路径RTB及路径RTC的选择信息的输入。在输入了选择信息的情况下，进至步骤S206，按选择的路径拟定驾驶计划。在步骤S205中未输入选择信息的情况下，基于环境选择合适的路径。在本例中，在步骤S207中，判断天气是否为规定的坏天气。该判断方法如前述。在天气为坏天气的情况下，进至步骤S208，选择用于使自动驾驶优先执行的路径RTB，基于路径RTB拟定驾驶计划。但是，在坏天气的程度较高，天气非常坏的情况下，在对传感器60的性能造成影响的程度的情况下，选择路径RTA，以不执行自动驾驶。在天气良好的情况下，基于驾驶控制切换次数少的路径RTC拟定驾驶计划。

图7C表示路径的计算方法的第3例子。

在步骤S211中，在算出多个路径候选的情况下，控制装置10验证各路径的所需时间之差。如果路径候选的所需时间之差低于规定值，则各路径候选为妥当的解，所以进至步骤S212，基于算出的路径拟定驾驶计划。另一方面，如果所需时间之差为规定值以上，则进至步骤S213，除去所需时间之差大的路径候选，从所需时间低于规定值的路径候选之中选择最从属规定关系的路径，基于该路径拟定驾驶计划。

图7D表示路径的计算方法的第4例子。

在步骤S214中，在算出多个路径候选的情况下，控制装置10验证各路径的行驶频度之差。行驶频度基于导航装置120存储的行驶历史来判断。如果路径候选的行驶频度之差低于规定值，则进至步骤S215，基于算出的路径拟定驾驶计划。另一方面，如果行驶频度之差为规定值以上，由于选择了不熟悉的路径，所以进至步骤S216，除去行驶频度较低的路径候选，选择行驶频度较高的路径，基于该路径拟定驾驶计划。

图7E表示路径的计算方法的第5例子。

在步骤S217中，在算出多个路径候选的情况下，控制装置10验证各路径的事故发生频度之差。事故发生频度也可以从高速公路交通系统等的外部服务器通过通信装置20来获取。如果事故发生频度之差低于规定值，则进至步骤S218，基于算出的路径拟定驾驶计划。另一方面，如果事故发生频度之差为规定值以上，由于有可能选择事故多发的路径，所以进至步骤S219，选择事故发生频度最低的路径，基于该路径拟定驾驶计划。

图7F表示路径的计算方法的第6例子。可同时研讨上述说明的天气、所需时间、行驶频度、事故发生频度。为了研讨各状况，在步骤S221中，控制装置10在天气、所需时间、行驶频度、事故发生频度中对路径评价附加权重。虽然未被特别限定，但将大于零(0)小于1的加权系数乘以路径评价基准值而计算减分评价值，从各路径的评价值(满分)中扣除，求路径的评价值。天气越差(将非常差的情况除外)，所需时间越长，行驶频度越低，事故发生频度越高，设定越大的加权系数。由此，可以计算对各项目研讨的路径的评价值。在步骤S222中，控制装置10确定评价值最高的路径，拟定对该路径的驾驶计划。

由于进行以上那样构成的动作，所以本发明的实施方式的驾驶控制装置100具有以下效果。

[1]本实施方式的驾驶控制方法，计算路径，以使属于第1地图MP1的第1路径的第1行驶成本和属于第2地图MP2的第2路径的第2行驶成本为规定的关系。即，将优先通过属于第1地图MP1的第1路径的路径、或是优先通过属于第2地图MP2的第2路径的路径定义作为规定的关系，基于该定义计算路径。可以拟定将可以实施高级的自动驾驶的第1路径的比例任意地设定的驾驶计划，可以根据环境和状况，利用自动驾驶。

[2]在本实施方式的驾驶控制方法中，第1行驶成本包含第1路径的第1距离，第2行驶成本包含第2路径的第2距离，所以可以从距离的观点计算优先地通过第1路径的路径。

[3]本实施方式的驾驶控制方法，在第1行驶成本中，包含由第1路径的第1距离及第1路径的行驶速度求得的第1所需时间，第2行驶成本包含由第2路径的第2距离及第2路径的行驶速度求得的第2所需时间，所以可以从所需时间的观点计算优先地通过第1路径的路径。

[4]本实施方式的驾驶控制方法，计算路径，以使第1行驶成本高于第2行驶成本。将第1行驶成本与第2行驶成本之比设定得高。由此，计算可最大限度利用自动驾驶的路径，可以拟定该驾驶计划。

[5]本实施方式的驾驶控制方法，参照地图信息，计算至目的地的最短路径的成本，在算出的路径的总体成本比最短路径的成本高于规定评价成本的情况下，使设定的第1行驶成本与第2行驶成本之比降低。在算出的路径的成本比最短路径的成本超过规定评价成本较高的情况下，可以进行高级的自动驾驶，但为绕远的路线。通过高级的自动驾驶移动的距离变短，但可以降低至目的地的到达成本。

[6]本实施方式的驾驶控制方法，参照预先定义的、可通过第1地图MP1执行的第1驾驶控制和可通过第2地图MP2执行的第2驾驶控制，在目标的驾驶控制包含在第1驾驶控制、不包含在第2驾驶控制的情况下，第1行驶成本与第2行驶成本之比设定得高。例如，在为了自动驾驶而想要执行行车道换道的情况中，行车道换道的驾驶控制包含在第1地图MP1的可执行的驾驶控制中，而未包含在第2地图MP2的可执行的驾驶控制中。这样的情况下，将第1行驶成本与第2行驶成本之比设定得高。由此，可以计算优选地利用第1地图MP1的路径、拟定优先实施想要执行的驾驶控制的驾驶计划。

[7]本实施方式的驾驶控制方法，在计算路径时，在算出了至目的地的多个路径候选的情况下，将路径候选之中、第1路径和第2路径的接点数较少的路径候选作为路径计算。第1路径和第2路径的接点数与使用了第1地图MP1的第1驾驶控制和使用了第2地图MP2的第2驾驶控制的切换次数对应。在驾驶控制的切换地点中，驾驶的主导人切换为驾驶员，所以需要将该意旨传递给驾驶员，使其识别。此外，驾驶控制的切换对车辆的行为造成某些变化，该变化被乘客感知。优选传递处理的负担及行为变化的次数较少。本实施方式的驾驶控制方法，通过从路径候选之中选择第1路径和第2路径的接点数较少的路径，可以执行车辆行为平稳的(变化少的)驾驶控制。此外，可以相对地减少对驾驶员传递驾驶控制被变更的处理次数。

[8]本实施方式的驾驶控制方法，可以根据车辆的乘客设定的第1行驶成本和第2行驶成本之比确定第1行驶成本和第2行驶成本的规定的关系。可以根据驾驶员自身的驾驶负载、健康状态、爱好、习惯等而确定是否将高级的驾驶控制优先。

[9]本实施方式的驾驶控制方法，使用车辆的输出装置110，将对车辆的乘客提示算出的路径中的第1路径和第2路径的接点的指令输出到车载装置200。通过预先知道驾驶控制的级别改变的地点，乘客可以预先应对伴随驾驶控制的变化的车辆行为的变化。

[10]本实施方式的驾驶控制方法，在显示器31、111上提示路径，以可识别路径中的第1路径和第2路径。此外，通过显示在触摸屏显示器等的可输入的输出装置110上，可以接受驾驶员的路径候选的选择。在算出多个路径候选时，可用基于乘客的意愿选择路径。本实施方式的驾驶控制方法，基于选择出的路径候选拟定驾驶计划。第1路径关联第1驾驶控制的内容，第2路径关联第2驾驶控制的内容，所以通过确认路径，还可以一并确认驾驶控制内容。通过车辆的乘客预先知道驾驶控制的级别的变化，可以预先应对伴随驾驶控制的变化的车辆行为的变化。

[11]本实施方式的驾驶控制方法，获取行驶时的天气信息，在天气信息是使驾驶负载增加的规定的坏天气的情况下，设定路径，以使第1行驶成本与第2行驶成本之比升高。行驶中的天气信息通过雨滴传感器、雨刷的驱动信息、温度计等来判断。车辆行驶中的天气判断的方法，可以使用申请时公知的方法。行驶中或将来的行驶时的天气信息也可以从外部的服务器通过通信装置20来获取。可以预先定义使驾驶负载增加的规定的坏天气。可以在降雨、降雪的情况下判断为坏天气，也可以在降雨之中雨量为规定值以上时判断为坏天气。在为坏天气的情况下，通过高级的驾驶控制，行驶在高精度的地图信息(第1地图MP1)完善的第1路径上，比驾驶员在行驶困难的状况下驾驶安全。在本实施方式中，在判断为坏天气的情况下，通过计算使可实施高级的驾驶控制的第1路径优先的(距离较长或行驶时间较长)路径，实现安全的行驶。

[12]本实施方式的驾驶控制方法，获取至目的地的路径的交通信息，在交通信息是使驾驶负载增加的规定的交通障碍的情况下，设定路径，以使第1行驶成本与第2行驶成本之比升高。行驶中的交通信息通过车速、制动装置的操作信息等来判断。可以预先定义使驾驶负载增加的规定的交通障碍。可以将发生拥堵作为交通障碍来判断，即使拥堵，也可以将规定距离以上、低于规定车速的拥堵作为交通障碍来判断。交通障碍也可以判断为发生事故、交通管制、道路损坏。这些信息也可以从交通信息管理中心接受提供。在发生了交通障碍的情况下，通过高级的驾驶控制，行驶在高精度的地图信息(第1地图MP1)完善的第1路径上，比驾驶员在驾驶负载较高的状况下进行驾驶安全。在本实施方式中，在判断为发生了交通障碍的情况下，通过计算使可实施高级的驾驶控制的第1路径优先的(距离较长或行驶时间较长)路径，实现安全的行驶。

[13]本实施方式的驾驶控制方法，获取至目的地的路径的事故历史信息，在事故历史信息是表示使驾驶负载增加的规定次数以上的事故历史的情况下，以使第1行驶成本与第2行驶成本之比升高设定路径。在事故多发的地区和路径中，通过高级的驾驶控制，行驶在高精度的地图信息(第1地图MP1)完善的第1路径上，比驾驶员在危险多发的道路上驾驶安全。在本实施方式中，在被记录了规定次数以上的事故历史的情况下，通过计算使可实施高级的驾驶控制的第1路径优先的(距离较长或行驶时间较长)路径，实现安全的行驶。

[14]通过由控制装置10执行本实施方式的驾驶控制方法，驾驶控制装置100具有与上述驾驶控制方法同样的作用，获得同样的效果。

再者，以上说明的实施方式是为了容易本发明的理解而记载的实施方式，不是为了限定本发明而记载的实施方式。因此，上述的实施方式所公开的各要素还是包含本发明的技术性范围所属的全部设计变更和均等物的宗旨。

标号说明

1…驾驶控制系统

100…驾驶控制装置

10…控制装置

11…CPU

12…ROM

300…地图信息

MP1…第1地图

MP2…第2地图

13…RAM

20…通信装置

30…输出装置

31…显示器

32…扬声器

200…车载装置

40…通信装置

50…检测装置

51…摄像机

52…雷达装置

60…传感器

61…转向角传感器

62…车速传感器

70…车辆控制器

80…驱动装置

81…制动装置

90…转向装置

110…输出装置

111…显示器

112…扬声器

120…导航装置

121…位置检测装置

123…地图信息

MP1…第1地图

MP2…第2地图