车辆控制装置及车辆控制系统的制作方法

本发明涉及一种车辆控制装置及车辆控制系统。

背景技术：

作为本技术领域的背景技术，有日本专利特开平8-34326号公报(专利文献1)。该公报中记载有如下内容，即，以“评价操作紧急度而进行恰当的自动制动的控制”为目的，解决方法为：“在本装置中，利用车速、相对速度、车间距离等来算出物理上的碰撞危险度(s2)。继而，利用从加速踏板到制动踏板的换脚时间、到制动踏板的规定强度为止的踩踏所需的时间、方向盘的操作速度等来运算操作紧急度(s3)。继而，在碰撞危险度为规定以上、操作紧急度为规定以上的情况下，使自动制动运行(s8)。因而，与仅基于碰撞危险度的判断的自动制动的运行相比，由于加入了与驾驶员的驾驶状况相应的判断，因此能够进行精度更佳的危险状态的判定，从而能够进行有效的自动制动的运行控制”。

作为又一背景技术，有日本专利特开2014-191597号公报(专利文献2)。该公报中记载了如下内容，即，以“在防止驾驶支援的误运行的情况下在更恰当的时刻开始驾驶支援”为课题，解决方法为：“驾驶支援装置通过摄像机、雷达来检测自身车辆前方的行人、其他车辆等对象物的位置，并且根据横摆率或舵角和车速来预测自身车辆的前进路线。继而，根据对象物的位置和预测前进路线来判定自身车辆与对象物的碰撞危险性，在碰撞危险性较高的情况下，进行避免碰撞用的驾驶支援。此外，驾驶支援装置测定行驶预定道路的曲率，在该曲率的变化较小、能够预测准确的前进路线的情况下，提高碰撞危险性的判定灵敏度而使得驾驶支援容易开始(s120)，在该曲率的变化较大、难以预测准确的前进路线的情况下，降低碰撞危险性的判定灵敏度而使得驾驶支援不易开始(s115)”。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本专利特开平8-34326号公报

专利文献2：日本专利特开2014-191597号公报

技术实现要素：

发明要解决的问题

与专利文献2相关，近年来提出有如下自动驾驶系统：根据外界识别信息、自身位置信息来生成表示自身车辆的将来的位置的轨道(自动驾驶控制信息)，根据该轨道来控制车辆。此外，与专利文献1相关，有如下自动控制系统：根据外界识别信息来算出与周围的物体的相对信息，从而辅助用户。

自动驾驶系统中，能够实现的车辆行为的范围较大(自由度较高)，但由于是根据各种信息来生成轨道，因此，与自动控制系统相比，常常难以提高可靠性。另一方面，自动控制系统中，能够实现的车辆行为的范围较小(自由度较低)，但信息量少，相应地，容易提高可靠性。然而，虽然业界对于单独使用这些系统的发明进行有各种研究，但对于相互补充的系统还有研究的余地。

因此，本发明的目的在于提供一种一方面能够有效利用自动驾驶系统、另一方面能够通过自动控制系统来良好地补充自动驾驶系统的可靠性的系统。

解决问题的技术手段

为了解决上述问题，本发明的一实施的形态例如使用权利要求书中记载的技术思想即可。

发明的效果

根据本发明，一方面能够有效利用自动驾驶系统，另一方面能够通过自动控制系统来良好地补充自动驾驶系统的可靠性。

附图说明

图1为表示车辆控制系统中的异常检测时的切换处理的流程图。

图2为系统的例子。

图3为车辆控制系统构成的例子。

图4为控制器的构成例。

图5为控制器的软件模块构成的例子。

图6为车辆控制系统的构成例。

图7为车辆控制系统功能的配置例。

图8为外界识别的例子。

图9(a)为外界识别地图地图的座标系的例子。

图9(b)为在外界识别地图中配置有物体的例子。

图10为外界识别地图的列表型的例子。

图11为基于外界识别地图信息的轨道生成的例子。

图12为相对位置信息的例子。

图13为相对位置信息(列表型)的例子。

图14为基于自动驾驶控制信息和相对信息的判定的例子。

图15为本发明的第3实施例的自动驾驶控制信息和相对信息的例子。

图16为本发明的第4实施例的车辆控制系统构成的例子。

图17为表示本发明的第4实施例的异常检测时的切换处理的流程图。

图18为表示由用户进行的切换处理的流程图。

具体实施方式

下面，对适于本发明的实施方式的例子(实施例)进行说明。再者，实施例主要是对车辆系统中的车辆控制系统以及车辆控制装置进行说明，虽然适于车辆系统中的实施，但并不妨碍向车辆系统以外的运用。

实施例1

＜车辆控制系统的构成＞

图2为具有本实施例的车辆控制系统及车辆控制装置的车辆系统的概要。1为汽车等在内部具有车辆控制系统的车辆系统，2为例如由车载网络(控制器局域网络(can：controllerareanetwork)、canfd：canwithflexibledata-rate、ethernet(注册商标)等)和控制器(电子控制单元(ecu：electroniccontrolunit)等)构成的车辆控制系统，3为通信装置，其与车辆系统1的外部进行无线通信(例如手机的通信、使用无线lan、wan、c2x(cartox：车辆与车辆或者车辆与基础设施通信)等协议的通信、或者使用gps：globalpositioningsystem的通信)，实施外界(基础设施、其他车辆、地图)的信息或者与自身车辆有关的信息的获取、发送等无线通信，或者具有诊断端子(obd)、ethernet(注册商标)端子、外部记录介质(例如usb存储器、sd卡等)端子等，与车辆控制系统2实施通信。4为例如由使用不同于2的、或同一的协议的网络构成的车辆控制系统，5为执行器等驱动装置，其按照车辆控制系统2的控制来进行控制车辆运动的机械及电气装置(例如发动机、变速器、车轮、制动器、操舵装置等)的驱动，6为由外界传感器及力学系传感器构成的识别装置，所述外界传感器为获取从外界输入的信息、输出用以生成后文叙述的外界识别信息的信息的摄像机、雷达、lidar、超声波传感器等，所述力学系传感器识别车辆系统1的状态(运动状态、位置信息、加速度、车轮速度等)。7为液晶显示器、警告灯、扬声器等输出装置，它们通过有线或无线与网络系统连接，接收从网络系统送出的数据，显示或输出消息信息(例如影像、声音)等必要信息，8为供用户对车辆控制系统2输入操作的意图或指示的、用以生成输入信号的例如方向盘、踏板、按钮、操作杆、触控面板等输入装置。并且，9表示车辆系统1对外界通知车辆的状态等用的灯、led、扬声器等通知装置。

车辆控制系统2与其他的车辆控制系统4、通信装置3、驱动装置5、识别装置6、输出装置7、输入装置8、通知装置9连接，分别进行信息的收发。

图3展示了车辆控制系统2的h/w(硬件，hardware)构成例。301为连接车载网络上的网络装置的网络链路，例如表示can总线等网络链路，302表示ecu(electroniccontrolunit：电子控制单元)，其与网络链路301及驱动装置5、识别装置6、301以外的网络链路(包括专用线)连接，进行驱动装置5和识别装置6的控制及信息获取、与网络的数据收发，303表示网关(以下记作gw)，其连接多个网络链路301，与各网络链路301进行数据的收发。

网络拓扑的例子有图3所示的在2条总线(网络链路301)上连接有多个ecu302的总线型的例子，除此以外，有多个ecu直接连接于gw的星型、ecu呈环状与一系列链路连接的链路型、各型混存而由多个网络构成的混存型等。gw303和ecu302分别有具有gw功能的ecu或者具有ecu功能的gw。

ecu302根据从网络接收到的数据来进行对驱动装置5的控制信号的输出、来自识别装置6的信息的获取、对网络的控制信号及信息的输出、内部状态的变更等控制处理。

图4为作为本实施例所涉及的网络装置的ecu302或gw303的内部构成的一例。401表示具有缓存、寄存器等存储元件并执行控制的cpu等处理器，402表示对通过网络链路301或网络、专用线连接在一起的驱动装置5或/及识别装置6进行数据的收发的i/o(input/output)，403表示使用未图示的时钟等进行时间及时刻的管理的计时器，404表示保存程序及非易失性数据的rom(只读存储器，readonlymemory)，405表示保存易失性数据的ram(随机存取存储器，randomaccessmemory)，406表示ecu内部的通信所使用的内部总线。

接着，图5表示在处理器401中动作的软件模块的构成。502表示管理i/o402的动作及状态、经由内部总线406对i/o402进行指示的通信管理部，503表示管理计时器403、进行与时间有关的信息获取和控制的时间管理部，501表示进行从i/o402获取到的数据的解析、软件模块整体的控制的控制部，504表示保持后文叙述的外界识别地图等信息的数据表，505表示暂时保持数据的缓冲部。

图5的这些构成展示了处理器401上的动作概念，以如下方式进行动作：在动作时，从rom404及ram405酌情获取所需信息，或者对rom404及ram405酌情写入所需信息。后文叙述的车辆控制系统的各功能由控制部501执行。

＜车辆控制系统的功能构成例＞

图6表示车辆控制系统的功能构成例。601表示车辆控制系统整体。602表示统合识别部，其对从多个识别装置6及通信装置3输出的外界识别信息进行统合，制作后文叙述的外界识别地图，603表示自动驾驶控制部，其通过由统合识别部602生成的外界识别地图以及从用户输入部604输入的用户输入来进行自动驾驶控制信息(轨道等)的生成及输出、对输出管理部605的输出指示、以及对通知管理部606的通知指示，604表示用户输入部，其按照来自输入装置8的输入来生成用户的指示信息，605表示输出管理部，其根据自动驾驶控制部603、异常检测部609及相对信息控制部608的输出来进行对输出装置7的输出指示，606表示通知管理部，其根据自动驾驶控制部603、异常检测部609及相对信息控制部608的输出来进行对通知装置9的通知指示，607表示相对信息识别部，其根据从识别装置6输出的信息以及从统合识别部602输入的信息来制作后文叙述的相对信息，608表示相对信息控制部，其利用由相对信息识别部607制作的相对信息以及从识别装置6输出的信息来制作运动控制信息，609表示异常检测部，其利用由相对信息识别部607制作的相对信息、从自动驾驶控制603输出的自动驾驶控制信息以及统合识别部602的输出结果来检测异常，610表示切换部，其根据异常检测部609的异常检测结果，将对运动控制部611的输出切换为来自自动驾驶控制部603的输入或者来自相对信息控制部608的输入，611表示运动控制部，其按照来自切换部610的轨道信息或运动控制信息、从识别装置6获取的车辆系统1的状态、以及来自驱动装置5的应答，对多个驱动装置5进行控制。

所谓运动控制信息，例如表示加速度、横摆率等运动控制参数的目标值、对各驱动装置5的控制指令值、以及它们的时间序列下的连续值。

有时在车辆控制系统中也包含通信装置3、驱动装置5、识别装置6、输出装置7、输入装置8、通知装置9中的一部分或全部。此外，车辆控制装置是指具有所述车辆控制系统中的一部分或全部功能的装置。

车辆控制系统601由多种功能构成，对图3所示的h/w的功能配置存在多种模式。配置的一例示于图7。功能的配置不限于此，各功能也可配置在不同于记载的ecu中。例如，将统合识别部602及自动驾驶控制部603、相对信息识别部607及相对信息控制部608配置在不同的ecu或者将功能配置在微电脑中，由此，从h/w故障所引起的共通原因故障的风险中保护各功能，从而能够实现高可靠化。

＜外界识别方法＞

识别装置6的种类与所述车辆控制系统的构成中叙述过的一致，通过与各识别装置的种类相应的动作原理来获取后文叙述的外界识别信息。例如，使用识别装置6所具有的传感器来进行外界的测定，对测定值运用特定的算法(例如，针对获取到的影像的影像识别算法)，获取外界识别信息。

针对每一识别装置而事先决定各自能够测定的范围(例如若是摄像机，则为拍摄方向和纵/横的角度、由像素数决定的远方距离的识别极限，若是雷达，则为电波的辐射角度和接收角度、距离)，或者，针对与环境相应的变化而进行调整(校准)来测定、决定能够测定的范围。通过组合各识别装置所获取到的外界识别信息，能够确认车辆系统2的周边状况。

将外界识别的例子示于图8。此处展示的是车辆系统1的四个方向的识别装置6正在获取外界信息的例子。通过从识别装置6输出的外界识别信息，统合识别部602能够确认周边存在何种物体。

从通信装置3也同样能够获取外界识别信息。来自通信装置3的获取信息，可以将所述识别装置6观测不到的、例如存在于隐蔽处等遮蔽物的另一侧的物体的外界识别信息与位置信息一同获取，从而确认物体的存在位置。

此外，通信装置3所获取的外界识别信息还包括周边的地图信息(地形、道路、车道信息)以及道路交通状况(交通密度、正在施工等)。

＜外界识别信息＞

所谓外界识别信息，是表现由识别装置6观测到的物体或者由通信装置3接收到的物体的信息。作为外界识别信息的例子，可列举物体类别(静止物体(墙壁、白线、信号灯、隔离带、树木等)、动态物体(行人、汽车、两轮车、自行车等)、能否行驶(侵入区域)、其他属性信息)、物体的相对位置信息(方向、距离)、物体及自身的绝对位置信息(座标等)、物体的速度、朝向(移动方向、脸的朝向)、加速度、存在概率(可能性)、地图信息、道路交通状况、测定出外界识别信息的时间、实施测定的识别装置的id等。

＜外界识别地图＞

统合识别部602制作将多个识别装置输出的外界识别信息统合而得的统合识别信息(例如外界识别地图)。将外界识别地图的例子示于图9。此处，将在正交的座标系(网格)(图9(a))中对各区域配置有物体信息的例子示于图9(b)。物体信息例如是从上述外界识别信息的例子中去掉位置信息之后的内容，并被配置在各网格中。

作为外界识别地图的另一表现，除了网格型表述以外，还存在针对识别出的每一物体而列表化的列表型方式。将列表型表述的例子示于图10。1001展示了列表显示下的整个外界识别地图。通过像这样以列表型保持外界识别地图，与网格型相比，能够削减数据量。

＜行动预测＞

外界识别地图不仅可以使用当前识别出的外界识别信息来制作，还可以利用过去的外界识别信息进行预测(行动预测)来制作。例如，在经过一定时间之后，若是静止物体，则存在于相同位置(不是与车辆的相对位置，而是路面上的同一位置)的可能性较高，此外，若是动态物体，则能够利用之前的位置、速度、加速度等来预测一定时间后的位置。通过使用如此预测出的外界识别信息，能够进行对当前无法识别的位置的信息的预测。

行动预测可以由统合识别部602根据外界识别地图来实施，但是，也可由例如识别装置6对外界识别信息附加今后的预测信息而发送、通知统合识别部602。在该情况下，是由各识别装置6进行预测，从而能够减少统合识别部602的、与行动预测有关的运算量。在又一方式中，也可由自动驾驶控制部603利用当前的外界识别地图来进行需要的物体的行动预测。由此，能够降低从统合识别部602到自动驾驶控制部603的通信负荷，进而还能进行仅轨道生成及判断所需的物体的行动预测。

＜自动驾驶控制信息(轨道)＞

关于基于外界识别地图的自动驾驶控制信息的生成方法，对使用作为自动驾驶控制信息的一例的轨道的例子进行说明。轨道是以满足车辆系统能够安全地行驶(例如碰撞至其他障碍物的可能性较低)的安全性制约、车辆系统能够实现的加速度、减速度、横摆率等运动制约的方式生成。

所谓轨道，例如可以利用每一定时间间隔的自身车辆位置的座标的集合来表现。在又一例子中，可以利用每一定时间间隔的运动控制值(目标加速度、横摆率)的集合、每一定时间间隔的自身车辆的向量值(方向、速度)、前进一定距离用的时间间隔等来表现。

使用图11，对图9(b)的例子的外界识别地图中自身车辆朝右车道移动的轨道生成例进行说明。此处展示的是右车道内有行驶车辆、但自身车辆的速度较快而能够进行车道变更的例子。首先，自身车辆生成满足运动制约、朝右车道移动的轨道(图11的1101)。所谓满足运动制约，如前文所述，是表示不超过车辆系统能够实现的加速度、减速度、横摆率等的上限值或下限值。其后，针对生成的轨道1101，计算是否会因其他动态物体的预测轨道(例如当前速度以及设想的加速度下的一定时间后的位置)和自身车辆的轨道而发生碰撞。在计算出不会发生碰撞的情况下，根据所述自身车辆的轨道来进行车辆的控制。在计算出会发生碰撞的情况下，待机一定时间，之后进行再计算或者生成满足运动制约的另一轨道，并同样计算安全性制约。

关于安全性制约的计算方法，如上所述，除了将根据动态物体的当前速度及设想加减速度而设想的区域设为禁入区域的方法(禁入区域法)以外，还有利用各物体的类别、速度、行进方向来计算各区域的风险、算出风险潜在性的方法。在使用该方式的情况下，在生成的潜在性地图当中生成潜在性最低且不会进入至一定值以上的潜在性区域的轨道，而且将满足自身车辆的运动制约的轨道作为生成轨道。

关于禁入区域，需要动态物体的行动预测。关于行动预测，有将以当前的速度、加速度及方向移动的点为中心的固定区域设为禁入区域的方法。通过像这样将固定区域作为禁入区域，不需要复杂的预测的运算。

如此，根据车辆移动的方向、运动制约、安全性制约来制作轨道，自动驾驶控制部603根据生成的轨道，经由切换部610将轨道信息发送至运动控制部611，运动控制部611根据所述轨道信息来控制驱动装置5，从而控制车辆系统。

＜基于自动驾驶控制信息的控制＞

运动控制部611以实现切换部610所输出的自动驾驶控制信息或运动控制信息的方式进行驱动装置5的控制。

关于基于自动驾驶控制信息的控制，例如，在自动驾驶控制信息为轨道的情况下，以能够跟随所述轨道的方式反映从识别装置6获取到的车辆系统1的系统状态(当前速度、加速度、横摆率等)、算出车辆系统1的目标速度及横摆率等。为了实现这些目标速度及横摆率，分别进行需要的驱动装置5的控制。由此，实现能够跟随作为目标的轨道的车辆控制。

此外，为了实现基于运动控制信息的控制，增加发动机扭矩的输出以实现目标速度、控制制动以进行减速、转动方向盘以实现目标横摆率、或者以轮速变得不均等的方式对各个车轮分别进行制动、加速的控制。此外，在运动控制信息为驱动装置5的控制值的情况下，使用所述控制值来进行驱动装置5的控制。以如此方式实现目标的运动控制。

＜相对信息识别＞

所谓相对信息，是所述外界识别信息当中尤其能够从识别装置6获取的信息，是周边物体与自身车辆的相对位置及相对速度、相对加速度、以及能够利用这些值加以运算的值中的任一信息的组合。

将相对信息的例子示于图12。此处展示的是正在识别其他车辆的例子。图12的(a)展示了如下例子：前方存在车辆，作为相对位置，距离为la，以及，将自身车辆水平右方设为0度时的角度为θa，相对速度为dva。

相对速度表示自身车辆与相应物体接近或远离的速度。例如，在图12的(a)的例子中，自身车辆到其他车辆的方向与双方的行进方向相同，因此，能以前方车辆与自身车辆的速度的差分来表现。在像图12的(b)那样自身车辆到其他车辆的方向与双方的行进方向不一样的情况下，可以将各自的速度射影至自身车辆到其他车辆的方向的直线并计算差分，由此求出相对速度dvb。此处，在相对速度为正的情况下，表示正远离自身车辆，在相对速度为负的情况下，表示正接近自身车辆。关于相对加速度，虽未图示，但由于它是相对速度的时间变化，因此，可以利用观测到的速度的变化来进行计算。

相对位置的表现方法除了相对距离和角度的表现以外，还有以自身车辆为原点的座标系下的表现。作为例子，可为如下(rxa,rxy)的表现：以图中的自身车辆为原点，以自身车辆的前后方向为y座标且以前方为正，以左右方向为x座标且以右方为正。

此外，在识别装置6能够识别的情况下，相应的物体类别(车辆、行人等)以及相应物体的宽度(图中的dxa)、深度(图中的dya)也作为相对信息包含在内。

管理相对信息的相对信息表的例子示于图13。此处展示的是使用座标系的表现作为相对位置的例子。以如此方式制作相对信息而进行管理。

＜基于相对信息的控制＞

对基于相对信息的控制例进行说明。相对信息控制部608根据相对信息识别部607所输出的相对信息以及从识别装置6获取的自身车辆的状态来制作运动控制信息。

对前方存在物体(车辆)的情况的例子进行说明。在前方存在车辆、相对信息中的相对位置(距离)低于一定值的情况下，对自身车辆进行减速的控制。为此，相对信息控制部608判定所述相对信息以及从识别装置6获取的自身车辆的状态，对切换部610输出进行减速用的运动控制信息。此外，在反过来相对位置高于一定值的情况下，以相同方式输出对自身车辆进行加速的控制用的运动控制信息。如此，以相对于前方车辆而相对位置不高于一定量或者不低于一定量的方式进行加速、减速的控制。在后方存在物体的情况下也一样，以相对位置不高于一定量、不低于一定量的方式进行控制。

此外，也可以不是仅根据相对位置而是也根据相对速度及相对加速度来进行判定。例如，在前方存在车辆、相对位置一样但因相对速度及相对加速度而导致接近自身车辆的可能性较高的情况下，进行减速的控制。上述判断用的风险值的计算公式如下，将风险值设为r，将相对距离设为dl，将相对速度设为dv，将相对加速度设为da。此处，a、b、c为常数。

[数式1]

r＝a·dl+b·dv+c·da…(1)

在使用风险值的计算下，与基于相对位置的判定一样，也是以风险值不高于一定量的方式进行加速、减速的控制。通过像这样使用相对速度和相对加速度来进行判定，能够抑制相对位置相同但风险更高的状况(其他车辆接近自身车辆等)的发生、确保安全。

通过这些判定及加减速的控制，能够实现基于相对信息的控制。

此外，在前后同时存在车辆的情况下，以远离相对位置较近一方的方式进行控制。例如，在前方车辆正在接近的情况下进行减速的控制，或者，在后方车辆正在接近的情况下进行加速的控制。

此外，不仅是前后方向，在左右方向上也根据相对位置进行识别，朝没有物体的方向进行操舵，进行例如避免前后方向上的碰撞的控制。实现该目的用的目标横摆率也包含在上述运动控制信息中，由相对信息控制部608输出至切换部610。

此外，在上述相对位置及风险值的一定量的判定中，也可使用多个一定量。例如，在超过一定量α的情况下向用户发出警告，在超过一定量β的情况下进行弱加减速，在超过一定量γ的情况下进行强加减速。由此，能够根据发生异常时的状况来进行对用户的阶段性的警告以及车辆控制。

＜异常检测＞

对异常的检测方法进行说明。所谓异常，是表示因硬件故障、软件错误、设想外的输入等而产生的、与正常时设想的状态不同的状态。车辆控制系统2的各部经由网络或专用线等通信路径而进行通信，关于通信的异常，会发生无法进行通信(通信处理错误应答、信号线的电位异常)、通信的信号值异常等。对于这些通信的异常，可以通过进行利用电路的异常检测(电位检测等)、定期的生存确认(检测信号)、crc等错误检测码的错误检测来检测通信的异常。

此外，对于运算装置的故障，可以通过进行相同运算而得的结果的验算(运算结果的比较)来检测异常，对于存储器的故障，可以通过在所述ram、rom中进行存取时的查错等来进行检测。

此外，对于软件的错误，除了所述进行相同运算而得的结果的比较以外，也能通过输出结果的范围异常来进行检测。

异常检测部609通过自己进行检测或者接收来自各部的检测到异常的通知来检测异常。例如，自动驾驶控制部603将识别装置6、通信装置3、统合识别部602以及它们之间的通信中的任一部分发生了异常这一情况以信息形式赋予给自动驾驶控制信息并发送，异常检测部609接收所述信息而检测到异常发生。根据检测到异常的结果来实施后文叙述的切换处理。

此外，异常检测部609对输出管理部605或/及通知管理部606通知检测到异常这一情况。由此，输出管理部605或/及通知管理部606实施后文叙述的、车辆状态向用户的输出或者/以及向车外的通知。

由此，在本系统中，能够检测异常而从由自动驾驶控制部603进行的控制切换为由相对信息控制部609进行的控制等，提高安全性。

＜切换处理＞

使用图1，对由切换部610实施的控制的切换处理进行说明。首先，切换部610从异常检测部609接收异常检测结果(s101)。在异常检测结果为无异常的情况(s102的否)下，以输出根据从自动驾驶控制部603输出的自动驾驶控制信息制作的运动控制信息的方式进行切换(s103)。在异常检测结果为有异常的情况(s102的是)下，以输出从相对信息控制部608输出的运动控制信息的方式进行切换(s104)。以如此方式实施异常检测时的控制切换。由此，不会使用发生了异常的自动驾驶控制部603的输出而是切换为使用相对信息控制部608的控制，从而能够提高安全性。

另一方面，在异常检测部609检测到相对信息识别部607发生了异常的情况下，不会切换为从所述相对信息控制部608输出的运动控制信息。在该情况下，异常检测部609指示切换部610输出根据从自动驾驶控制部603输出的自动驾驶控制信息制作的运动控制信息，而且通过下述车辆状态向用户的输出、向车外的通知来实施警告动作。由此，即便在使用相对信息的控制功能发生了异常的情况下，也会对用户进行警告而催促交接，而且会通过未发生异常的自动驾驶控制部603的控制来继续进行动作，从而能够提高安全性。

＜车辆状态向用户的输出、向车外的通知＞

如图2所示，车辆控制系统2将当前的车辆的状态经由输出装置7输出至用户，或者经由通知装置9或通信装置3输出至车辆的外部。例如，在车辆系统1的某一部分发生了异常的情况下，经由输出装置7对用户实施警告等的点亮或者基于声音的警告。或者，经由通知装置9或通信装置3对车辆外部实施使用灯的警告状态的输出、扬声器的警告音、与异常有关的信息等的输出等。

在由上述异常检测部609检测到异常的情况下，通过警告等或者声音向用户通知发生了异常这一情况，进而通过输出装置7所具有的显示器、警告灯来显示异常的内容(发生了异常的各部、通信路径)等。由此，用户能够识别发生的异常而进行操作的交接。

此外，向车外的通知也是一样的，经由通知装置9或通信装置3来通知发生了异常这一情况、发生异常的范围、或者轨道的方向等。由此，后方车辆等能够预测发生了异常的车辆系统1的行动，从而能够避免碰撞等。

＜用户交接控制＞

根据图18，对从基于自动驾驶控制信息的控制或者基于相对信息的控制切换为由用户进行的控制的例子进行说明。在进行基于自动驾驶控制信息或相对信息的控制(s1801)期间，用户输入部604在检测到经由输入装置8的用户的驾驶操作开始动作(例如踩踏踏板、操作方向盘、按压自动驾驶结束的按钮等)的情况(s1802的是)下通知切换部610。切换部610接收到用户的驾驶操作开始动作的通知，中止基于自动驾驶控制信息及相对信息的控制，切换为用户的驾驶操作(s1803)。如此一来，实施从基于自动驾驶控制及相对信息的控制到用户的驾驶操作的切换，即便在自动驾驶控制信息或/及相对信息有误的情况下，也会将控制交接给用户而维持安全性。

实施例2

对异常检测的方法使用相对信息和自动驾驶控制信息的例子进行说明。与实施例1的不同点在于异常检测部609的处理。

作为仅使用相对信息来检测自动驾驶控制信息的异常的方法，是通过相对信息的各值变为一定值以上或一定值以下或者所述风险值变为一定值以上来判定为异常。其原因在于，自动驾驶控制信息的前提是以上述相对信息的各值以及所述风险值不变为一定值以上或一定值以下的方式进行控制，所述状况判断为异常，从而切换为使用相对信息控制的控制。由此，即便在自动驾驶控制信息发生了异常的情况下，也能切换为使用相对信息的安全的控制。

作为又一判定方法，异常检测部609通过根据自动驾驶控制信息和相对信息推测出的将来的自身车辆及其他物体的位置发生接触、接近来判定异常。将异常检测部609中的相对信息和自动驾驶控制信息的判定例示于图14。此处是使用圆及虚线来记载自身车辆的自动驾驶控制信息(轨道)，使用图12的例子来记载相对位置信息。

轨道表示各时间下的自身车辆的将来位置，因此，针对相对信息也预测将来的位置。具体而言，利用相对信息的相对位置、相对速度、相对加速度进行类推。关于计算公式，以一维的位置为例，若将t秒后的位置设为y(t)、将当前的位置设为y(0)、将相对速度设为vy、将相对加速度设为ay，则能以如下方式表示。此处，为了减少运算量，例如可以省略加速度项。

[数式2]

在二维的情况下也同样地进行运算而进行推测、预测基于相对信息的未来的相对位置。对该预测结果与轨道信息进行比较，根据一定时间后轨道信息与基于相对信息的未来的相对位置发生接触、或者相对距离变为一定值以下这一情况来检测为异常。

在检测到上述异常之后，除了进行使用相对信息的控制以外，还可以进行所述车辆状态向用户的输出、向车外的通知，由此，催促及早向用户开始交接、向车外通知异常发生，从而使得车外的车辆等从容地进行规避动作。

上述展示的是自动驾驶控制信息为轨道的例子，但在连续的控制值的情况下也是一样的，通过同样地推断一定时间后的自身车辆的位置能够同样地进行判定。

在又一方法中，通过相对信息与统合识别部602的输出结果的比较来检测异常。例如，在尽管通过相对信息而判定存在其他物体、但所述其他物体未包含在统合识别部602的输出结果中的情况下等，可以通过相对信息与统合识别部602的输出结果的比较来检测异常。

关于检测的方法，除了所述物体的存在有无以外，还对各输出结果进行比较，在其他物体的位置、速度、存在概率超过设计的误差的范围的情况下检测为异常。由此，能够检测统合识别部602、识别装置6、相对信息识别部607中发生的故障。

在本实施例中，通过上述判定，可以使用相对信息来检测自动驾驶控制信息的异常。此外，能够在输出自动驾驶控制信息的阶段检测到异常，从而能够及早实施向使用相对信息的控制的切换或者对用户、周围的警告。由此，例如，能在进行使用轨道信息的行驶控制之前检测到将来的轨道信息的异常，从而能够及早将执行器的控制转交给可靠度更高的自动控制系统。因此，能在防止根据异常的轨道信息来实际控制执行器这一情况于未然，并实现可靠性较高的行驶控制。结果，一方面能够有效利用自动驾驶系统，另一方面能够通过自动控制系统来良好地补充自动驾驶系统的可靠性。

实施例3

接着，对避免因自动驾驶控制信息的错误而误制动的控制的例子进行说明。车辆控制系统的构成与实施例2的情况相同。

图15展示了在自身车辆正在行驶的后方存在其他车辆的状况下、从自动驾驶控制部603输出错误地进行制动的自动驾驶控制信息的例子。

此处，异常检测部609从自动驾驶控制部603接收所述自动驾驶控制信息，从相对信息识别部607接收所述状况下的相对信息。其后，异常检测部609通过实施例2中记载的异常检测来判定自动驾驶控制信息的异常，指示切换部610切换为基于相对信息的控制。由此，能在实施基于异常的自动驾驶控制信息的误制动之前切换为基于相对信息的控制。

此处，图6中，异常检测部609是以与自动驾驶控制部603与切换部610的通信并行的处理的方式记载的，但也可设为如下构成：将异常检测部609配置在自动驾驶控制部603与切换部610之间，异常检测部609仅将未检测到异常的自动驾驶控制信息输出至切换部610。由此，能够可靠地抑制基于检测到异常的自动驾驶控制信息的控制。

此外，在图6的构成中，对自动驾驶控制信息赋予id，切换部610接收来自异常检测部609的、具有相应id的运动控制信息为正常或者不是异常的通知，之后输出相应的自动驾驶控制信息的运动控制信息，由此，同样能够可靠地抑制基于检测到异常的自动驾驶控制信息的控制。

如此，在存在后方车辆的情况下，即便在运算出进行错误地制动而与后方车辆碰撞的自动驾驶控制信息的情况下，也能根据相对信息而不进行错误的制动，从而能够实现可靠性较高的行驶控制。

实施例4

在本实施例中，追加了自动驾驶控制信息保持部612，所述自动驾驶控制信息保持部612保持自动驾驶控制信息并视需要进行输出。将本实施例中的车辆控制系统2的构成例示于图16。

在自动驾驶控制部603中，运算自动驾驶控制信息，而且还一并运算在发生了异常的情况下能够确保最低限度安全的自动驾驶控制信息(例如，沿车道行驶、沿车道行驶并缓慢减速、朝路肩退避而停止等，以下称为“保持控制信息”)。继而，将由自动驾驶控制部603运算出的保持控制信息发送至自动驾驶控制信息保持部612。自动驾驶控制信息保持部612用以保持从自动驾驶控制部603发送的保持控制信息，并在发生异常时切换为所保持的保持控制信息。

再者，在将由自动驾驶控制部603运算出的保持控制信息发送至自动驾驶控制信息保持部612时也同时将保持控制信息发送至异常检测部609，在异常检测部609中检测关于保持控制信息的异常的有无。

切换部610切换来自自动驾驶控制部603、相对信息控制部608、自动驾驶控制信息保持部612的控制信息而输出至运动控制部611。

判定方法示于图17。首先，异常检测部609接收自动驾驶控制信息、保持控制信息、相对信息而判定异常，将其结果是仅相对信息中检测到异常、或者保持控制信息中检测到异常、或者自动驾驶控制信息中检测到异常通知切换部610。关于异常检测的方法，通过实施例1的异常检测中记载的方法检测到的信息包含在所述各信息中，或者通过实施例2中记载的异常检测方法对自动驾驶控制信息与相对信息进行比较而检测异常，关于保持控制信息的异常检测，通过与自动驾驶控制信息相同的方法来进行异常检测。

切换部610在接收到仅相对信息中检测到异常这一通知的情况(s1701的是)下，进行基于相对信息的控制(s1702)。在接收到保持控制信息中检测到异常这一通知的情况(s1703的是)下，进行基于相对信息的控制(s1702)。在接收到自动驾驶控制信息中检测到异常这一通知的情况(s1704的是)下，进行基于保持控制信息的控制(s1705)。在未收到任何异常的通知的情况(s1704的否)下，进行基于自动驾驶控制信息的控制(s1706)。

由此，即便在自动驾驶控制信息发生了异常的情况下，也能利用保持一定时间的能够维持安全且未检测到异常的保持控制信息来进行控制，再有，其后，在相对信息中检测到异常的情况下，能够安全地切换为基于相对信息的控制。由此，能够实现可靠性较高的行驶控制。

根据以上说明的实施例，在自动驾驶控制信息发生了异常的情况下，能够检测异常而切换为基于相对信息的控制，由此确保安全性。

根据又一实施例，在实施基于自动驾驶控制信息的控制之前，能够利用相对信息和自动驾驶控制信息来检测自动驾驶控制信息的异常而切换为基于相对信息的控制，或者通过对用户和外部的警告来及早进行与异常相对应的动作。

根据又一实施例，能够抑制基于检测到异常的自动驾驶控制信息的控制的实施，实施基于相对信息的控制。

根据再一实施例，通过使用保持控制信息，即便在自动驾驶控制信息发生了异常的情况下，也能利用保持一定时间的能够维持安全且未检测到异常的保持控制信息来维持功能，再有，其后，在相对信息中检测到异常的情况下，能够安全地切换为基于相对信息的控制。

符号说明

1车辆系统

2车辆控制系统

3通信装置

4车辆控制系统

5驱动装置

6识别装置

7输出装置

8输入装置

9通知装置

301网络链路

302ecu

303gw

401处理器

402i/o

403计时器

404rom

405ram

406内部总线

501控制部

502通信管理部

503时间管理部

504数据表

505缓冲部

601车辆控制系统

602统合识别部

603自动驾驶控制部

604用户输入部

605输出管理部

606通知管理部

607相对信息识别部

608相对信息控制部

609异常检测部

610切换部

611运动控制部

612自动驾驶控制信息保持部

1001外界识别地图

1301相对信息表。