提供能通过生成与周边的状况相适合的目标轨道来顺畅地控制车辆的驾驶的车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质。车辆控制装置具备：识别部，其识别存在于车辆的周边的物体；算出部，其算出在所述物体的周围分布的风险的区域；生成部，其基于所述区域来生成所述车辆应该行驶的目标轨道；以及驾驶控制部，其基于所述目标轨道来自动地控制所述车辆的速度及转向中的至少一方，所述生成部从当输入所述区域时输出所述目标轨道的多个模型中选择任一个或多个模型，且向所述选择出的模型输入由所述算出部算出的所述区域，并基于输入了所述区域的所述模型的输出结果来生成所述目标轨道，所述算出部根据由所述生成部选择出的模型的种类来变更所述区域的范围。类来变更所述区域的范围。类来变更所述区域的范围。
【技术实现步骤摘要】
车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质
[0001]本专利技术涉及车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质。
技术介绍
[0002]已知一种生成车辆将来应该行驶的目标轨道的技术(例如参照日本特开2019
‑
108124号)。
技术实现思路
[0003]然而，在以往的技术中，有时生成车辆卡住(stuck)这样的与周边的状况不适合的目标轨道。其结果是，有时不能顺畅地控制车辆的驾驶。
[0004]本专利技术的方案是考虑这样的情况而完成的，其目的之一在于提供一种能够通过生成与周边的状况相适合的目标轨道来顺畅地控制车辆的驾驶的车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质。
[0005]为了解决上述课题而达到所涉及的目的，本专利技术采用了以下的方案。
[0006]本专利技术的第一方案是一种车辆控制装置，其中，所述车辆控制装置具备：识别部，其识别存在于车辆的周边的物体；算出部，其算出在由所述识别部识别出的所述物体的周围分布的风险的区域；生成部，其基于由所述算出部算出的所述区域，来生成所述车辆应该行驶的目标轨道；以及驾驶控制部，其基于由所述生成部生成的所述目标轨道，来自动地控制所述车辆的速度及转向中的至少一方，所述生成部从当输入所述区域时输出所述目标轨道的多个模型中选择任一个或多个模型，且向所述选择出的模型输入由所述算出部算出的所述区域，并基于输入了所述区域的所述模型的输出结果来生成所述目标轨道，所述算出部根据由所述生成部选择的模型的种类，来变更所述区域的范围。
[0007]第二方案在第一方案的基础上，也可以是，所述多个模型包括至少一个第一模型、以及至少一个第二模型，所述第一模型是基于规则或基于模型的模型，所述第二模型基于机器学习的模型。
[0008]第三方案在第二方案的基础上，也可以是，所述算出部在由所述生成部选择的模型为所述第一模型的情况下，与由所述生成部选择的模型为所述第二模型的情况相比，扩大所述区域的范围。
[0009]第四方案在第三方案的基础上，也可以是，所述生成部根据所述车辆行驶的道路的种类，来从所述多个模型中选择任一模型。
[0010]第五方案在第四方案的基础上，也可以是，在所述车辆在高速道路上行驶的情况下，所述生成部选择所述第一模型，在所述车辆在与高速道路相比周围的状况复杂的其他道路上行驶的情况下，所述生成部选择所述第二模型。
[0011]第六方案在第三方案或第四方案的基础上，也可以是，所述生成部根据由所述驾驶控制部自动地控制所述车辆的速度及转向中的至少一方时的自动化的等级，来从所述多个模型中选择任一模型。
[0012]第七方案在第六方案的基础上，也可以是，在所述等级为基准值以上的情况下，所述生成部选择所述第一模型，在所述等级小于基准值的情况下，所述生成部选择所述第二模型。
[0013]第八方案在第一方案至第七方案中的任一方案中，也可以是，所述生成部对所述多个模型分别输入所述区域，且基于输入了所述区域的所述多个模型各自的输出结果来生成多个目标轨道，并从所述生成的多个目标轨道中选择与人驾驶了所述车辆或其他车辆时的轨道最接近的所述目标轨道，所述驾驶控制部基于由所述生成部选择的所述目标轨道，来控制所述车辆的速度及转向中的至少一方。
[0014]第九方案在第一方案至第八方案中的任一方案中，也可以是，所述区域是由多个网格划分出的区域，基于所述车辆及所述物体中的至少一方的状态而算出的所述风险的潜在风险值与所述多个网格分别建立了对应关系，与所述多个网格分别建立了对应关系的所述潜在风险值基于所述区域中包含的全部的网格的潜在风险值而归一化，所述生成部生成通过所述归一化后的潜在风险值比阈值低的所述网格的轨道作为所述目标轨道。
[0015]第十方案是一种车辆控制方法，其中，所述车辆控制方法使搭载于车辆的计算机执行如下处理：识别存在于所述车辆的周边的物体；算出在所述识别的物体的周围分布的风险的区域；基于所述算出的区域，来生成所述车辆应该行驶的目标轨道；基于所述生成的目标轨道，来控制所述车辆的速度及转向中的至少一方；从当输入所述区域时输出所述目标轨道的多个模型中选择任一个或多个模型，且向所述选择出的模型输入所述算出的区域，并基于输入了所述区域的所述模型的输出结果来生成所述目标轨道；以及根据所述选择出的模型的种类，来变更所述区域的范围。
[0016]第十一方案是一种存储介质，其是存储有程序的能够由计算机读取的非暂时性的存储介质，其中，所述程序用于使搭载于车辆的计算机执行如下处理：识别存在于所述车辆的周边的物体；算出在所述识别的物体的周围分布的风险的区域；基于所述算出的区域，来生成所述车辆应该行驶的目标轨道；基于所述生成的目标轨道，来控制所述车辆的速度及转向中的至少一方；从当输入所述区域时输出所述目标轨道的多个模型中选择任一个或多个模型，且向所述选择出的模型输入所述算出的区域，并基于输入了所述区域的所述模型的输出结果来生成所述目标轨道；以及根据所述选择出的模型的种类，来变更所述区域的范围。
[0017]根据上述的任一方案，能够通过生成与周边的状况相适合的目标轨道来顺畅地控制车辆的驾驶。
附图说明
[0018]图1是利用了第一实施方式的车辆控制装置的车辆系统的结构图。
[0019]图2是第一实施方式的第一控制部、第二控制部、第三控制部及存储部的功能结构图。
[0020]图3是用于说明风险区域的图。
[0021]图4是表示某坐标x1处的Y方向上的潜在风险值的变化的图。
[0022]图5是表示某坐标x2处的Y方向上的潜在风险值的变化的图。
[0023]图6是表示某坐标x3处的Y方向上的潜在风险值的变化的图。
[0024]图7是表示某坐标y4处的X方向上的潜在风险值的变化的图。
[0025]图8是表示决定了潜在风险值的风险区域的图。
[0026]图9是示意性地表示目标轨道的生成方法的图。
[0027]图10是表示模型所输出的目标轨道的一例的图。
[0028]图11是表示由第一实施方式的自动驾驶控制装置进行一系列处理的流程的一例的流程图。
[0029]图12是表示交通状况复杂的场景的一例的图。
[0030]图13是表示图12中的坐标x4的潜在风险值的变化的图。
[0031]图14是表示在图12所例示的场景中模型输出的目标轨道的一例的图。
[0032]图15是表示交通状况复杂的场景的另一例的图。
[0033]图16是表示图15中的坐标x4处的潜在风险值的变化的图。
[0034]图17是表示在图15所例示的场景中模型输出的目标轨道的一例的图。
[0035]图18是表示由第二实施方式的自动驾驶控制装置进行的一系列处理的流程的一例的流程图。
[0036]图19是表示实施方式的自动驾驶控制装置的硬件结构的一例的图。
具体实施方式
[0037]以下，参照附图来说明本专利技术的车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质的实施本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车辆控制装置，其中，所述车辆控制装置具备：识别部，其识别存在于车辆的周边的物体；算出部，其算出在由所述识别部识别出的所述物体的周围分布的风险的区域；生成部，其基于由所述算出部算出的所述区域，来生成所述车辆应该行驶的目标轨道；以及驾驶控制部，其基于由所述生成部生成的所述目标轨道，来自动地控制所述车辆的速度及转向中的至少一方，所述生成部从当输入所述区域时输出所述目标轨道的多个模型中选择任一个或多个模型，且向所述选择出的模型输入由所述算出部算出的所述区域，并基于输入了所述区域的所述模型的输出结果来生成所述目标轨道，所述算出部根据由所述生成部选择的模型的种类，来变更所述区域的范围。2.根据权利要求1所述的车辆控制装置，其中，所述多个模型包括至少一个第一模型、以及至少一个第二模型，所述第一模型是基于规则或基于模型的模型，所述第二模型基于机器学习的模型。3.根据权利要求2所述的车辆控制装置，其中，所述算出部在由所述生成部选择的模型为所述第一模型的情况下，与由所述生成部选择的模型为所述第二模型的情况相比，扩大所述区域的范围。4.根据权利要求3所述的车辆控制装置，其中，所述生成部根据所述车辆行驶的道路的种类，来从所述多个模型中选择任一模型。5.根据权利要求4所述的车辆控制装置，其中，在所述车辆在高速道路上行驶的情况下，所述生成部选择所述第一模型，在所述车辆在与高速道路相比周围的状况复杂的其他道路上行驶的情况下，所述生成部选择所述第二模型。6.根据权利要求3所述的车辆控制装置，其中，所述生成部根据由所述驾驶控制部自动地控制所述车辆的速度及转向中的至少一方时的自动化的等级，来从所述多个模型中选择任一模型。7.根据权利要求6所述的车辆控制装置，其中，在所述等级为基准值以上的情况下，所述生成部选择所述第一模型，在所述等级小于基准值的情况下，所述生成部选择所述第二模型。8.根据权利要求1所述的车辆控制装置，其中，所述生成部对所述多个模型分别输入所述区域，且基于输入了...
【专利技术属性】
技术研发人员：安井裕司，
申请(专利权)人：本田技研工业株式会社，
类型：发明
国别省市：
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