车辆的控制装置、车辆的控制方法以及车辆的控制系统与流程

本发明涉及一种车辆的控制装置、车辆的控制方法以及车辆的控制系统。

背景技术：

以往，例如在下述专利文献1中，记载有如下技术：设想了在自动转向控制中驾驶员进行了转向的情况下，或在如摩擦系数低的道路行驶时等的行驶状况下，除去因维持自动转向控制而引起的转向不适感和/或车辆动作的不稳定等弊端，该自动转向控制将本车辆引导到作为目标的行驶车道上。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2016-115356号公报

技术实现要素：

技术问题

随着能够进行自动驾驶的汽车的普及，假想会大量出现从自动驾驶向手动驾驶切换的场面。此时，假设若瞬间地从自动驾驶切换到手动驾驶，则有乘车人不能应对手动驾驶的情况，在驾驶人进行紧急的操作的情况下有可能使车辆动作变得不稳定。而且，即使在车辆侧的处理中，在从自动驾驶切换到手动驾驶时，也需要从开始切换起到结束切换为止之间的准备期间。上述专利文献所记载的技术完全没有考虑从自动驾驶切换到手动驾驶时的过渡时间。

因此，本发明是鉴于上述问题而做出的，本发明的目的在于，提供在进行从自动驾驶向手动驾驶的切换时能够使车辆的动作稳定的新且经改良的车辆的控制装置、车辆的控制方法以及车辆的控制系统。

技术方案

为了解决上述课题，根据本发明的一个观点，提供一种车辆的控制装置，所述车辆的控制装置具备：动作不稳定度获取部，其获取车辆的动作不稳定度；自动驾驶可否判断部，其在进行自动驾驶的情况下，判断可否继续进行自动驾驶；以及切换时间设定部，其在判断为不能继续进行所述自动驾驶的情况下，基于所述动作不稳定度来确定从所述自动驾驶向手动驾驶的切换时间。

另外，所述动作不稳定度越高，则所述切换时间设定部可以越延长所述切换时间。

另外，所述动作不稳定度获取部还可以具备当前周边环境信息获取部，所述当前周边环境信息获取部获取与包括车辆行驶的路面状态的车辆的周边环境相关的信息，所述动作不稳定度是根据车辆行驶的路面状态而确定的。

另外，所述动作不稳定度获取部还可以具备计算出车辆行驶的路面的摩擦系数的计算部，所述动作不稳定度可以是通过所述计算部而计算出的摩擦系数。

另外，所述车辆的控制装置还可以具备从服务器获取车辆行驶的预定路线的环境的历史信息获取部，所述自动驾驶可否判断部可以基于通过当前周边环境信息获取部而获取到的所述车辆的周边的环境、与通过所述历史信息获取部而获取到的所述车辆行驶的预定路线的环境，判断可否继续进行所述自动驾驶。

另外，在所述车辆行驶的预定路线的环境比所述车辆的周边的环境更恶化的情况下，所述自动驾驶可否判断部可以判断为不可以继续进行所述自动驾驶。

另外，在所述自动驾驶可否判断部判断为不可以继续进行所述自动驾驶的情况下，可以将切换到手动驾驶的意思的注意提示通知给车辆的乘车人。另外，所述切换时间可以是从开始从自动驾驶向手动驾驶切换起到向手动驾驶的切换结束为止的时间。

另外，为了解决上述课题，根据本发明的另一个观点，提供一种车辆的控制方法，所述车辆的控制方法包括获取车辆的动作不稳定度的步骤、在进行自动驾驶的情况下判断可否继续进行自动驾驶的步骤、以及在判断为不能继续进行所述自动驾驶的情况下基于所述动作不稳定度来确定从所述自动驾驶向手动驾驶的切换时间的步骤。

另外，为了解决上述课题，根据本发明的另一个观点，提供一种车辆的控制系统，所述车辆的控制系统具备：车辆的控制装置，其具有获取车辆的动作不稳定度的动作不稳定度获取部、在进行自动驾驶的情况下基于所车辆的周边的环境与所述车辆行驶的预定路线的环境来判断可否继续进行所述自动驾驶的自动驾驶可否判断部、在判断为不能继续进行所述自动驾驶的情况下基于所述动作不稳定度来确定从所述自动驾驶向手动驾驶的切换时间的切换时间设定部；以及服务器，其存储与所述预定路线的环境相关的信息，并向所述车辆的控制装置发送该信息。

技术效果

根据本发明，在从自动驾驶向手动驾驶切换时，能够使车辆动作稳定。

附图说明

图1是示出本发明的一个实施方式的车辆系统的构成的示意图。

图2a是示出在路面摩擦系数计算部判定路面状态时使用的映射的示意图。

图2b是示出图2a的三维映射的坐标系的示意图。

图2c是将图2a的三维映射分解为二维映射来表示的示意图。

图2d是将图2a的三维映射分解为二维映射来表示的示意图。

图2e是将图2a的三维映射分解为二维映射来表示的示意图。

图3是示出预先规定了路面状态与摩擦系数的关系的数据库的例子的示意图。

图4是示出动作不稳定度获取部获取到的信息的示意图。

图5是示出通过分数化而得出的信息的示意图。

图6是示出在从图4所示的信息向图5所示的信息进行分数化时参照的表格的示意图。

图7是示出与路面摩擦系数对应的切换时间系数的值的示意图。

图8是用于说明切换时间t的示意图。

图9是示出由本实施方式的车辆系统所进行的处理的流程图。

符号说明

200控制装置

202动作不稳定度获取部

210路面摩擦系数计算部

212当前周边环境信息获取部

214历史信息获取部

220自动驾驶可否判断部

270切换时间设定部

2000服务器

具体实施方式

以下，参照附图，对本发明的优选实施方式进行详细说明。应予说明，在本说明书和附图中，针对实质上具有相同功能结构的结构要素标注相同的符号，从而省略重复说明。

首先，参照图1，对本发明的一个实施方式的车辆系统1000的构成进行说明。该车辆系统1000搭载于汽车等车辆。在本实施方式中，搭载有车辆系统1000的车辆是能够进行自动驾驶和手动驾驶的车辆。如图1所示，本实施方式的车辆系统1000构成为具有车外传感器150、车速传感器170、控制装置200、车辆制动驱动装置300、转向装置400、信息提示装置500、导航装置700、通信装置800、以及数据库950。车辆系统1000构成为能够与外部的服务器2000进行通信。

控制装置200控制整个车辆系统1000。控制装置200具有动作不稳定度获取部202、自动驾驶可否判断部220、车辆控制部230、信息提示处理部250、驾驶切换部260、以及切换时间设定部270。应予说明，图1所示的控制装置200的构成要素能够由电路(硬件)或cpu等中央运算处理装置、以及用于使这些起作用的程序(软件)构成。

车外传感器150由对车辆前方进行拍摄的相机、温度传感器(外部气温传感器、路面温度传感器)、近红外线传感器、毫米波雷达、激光雷达(lidar)、激光传感器(tof(timeofflight)传感器)、风力传感器等构成，并且对车辆前方的图像、温度、路面状态等环境信息进行检测。应予说明，在利用车外传感器150对路面状态进行判断时，也可以采用例如日本特开2006-46936号公报所记载的方法。

车辆制动驱动装置300是制动驱动车辆的装置。具体而言，车辆制动驱动装置300是驱动车辆的车轮并且通过再生而发电的马达、发动机(内燃机)、摩擦制动器等装置。转向装置400是通过转向操作而主要对车辆的前轮进行转向的装置。转向装置400能够通过致动器的驱动力而对前轮进行转向。

信息提示装置500由设置在车内的显示屏、以及扬声器等构成，基于信息提示处理部250的指示，对车辆的乘车人进行从自动驾驶向手动驾驶切换的信息提示等。

通信装置800与车辆外部的服务器2000进行通信，并且发送接收各种信息。导航装置700基于地图信息来检索从当前位置到目的地的预测路线。因此，导航装置700能够利用全球定位系统(gps：global0positioningsystem)等来获取车辆的当前位置。另外，导航装置700存储车辆行驶到当前位置为止的路线。

控制装置200的动作不稳定度获取部202具有获取当前的车辆的周边环境的信息的当前周边环境信息获取部212、以及从服务器2000获取过去的周边环境的历史信息获取部214。另外，当前周边环境信息获取部212包括计算出路面摩擦系数作为动作不稳定度的路面摩擦系数计算部210。

当前周边环境信息获取部212基于车外传感器150检测出的信息而获取车辆周边的天气、气温、风力、路面状态(干燥、潮湿、冻结等)等信息。应予说明，能够基于车外传感器150拍摄到的天空的图像而获取车辆周边的天气。当前周边环境信息获取部212获取到的这些信息与车辆的位置信息一起，经由通信装置800而被发送到服务器2000，并被存储在服务器2000的数据库2010。由此，登录到服务器2000的其他车辆能够获取这些信息而利用。

若通过车外传感器150检测出车辆前方的图像、温度等信息，则路面摩擦系数计算部210基于该信息而实时地计算出路面的摩擦系数。具体而言，路面摩擦系数计算部210利用车外传感器150的相机的图像来获取车辆前方的路面颜色、路面的粗糙度等。另外，路面摩擦系数计算部210利用车外传感器150的非接触式温度计来获取外部气温、以及路面温度。

另外，路面摩擦系数计算部210根据车外传感器150的近红外线传感器的检测值来获取路面的水分量。在向路面照射近红外线时，若路面上水分多则近红外线的反射量变少，若路面上水分少则近红外线的反射量变多。因此，路面摩擦系数计算部210能够基于近红外线传感器的检测值来获取路面的水分量。

另外，路面摩擦系数计算部210根据车外传感器150的激光传感器来获取路面的粗糙度。更详细而言，能够基于从照射激光开始起到检测到该反射光为止的时间来获取车辆前方的路面的粗糙度(凹凸)。应予说明，路面摩擦系数计算部210基于车速而考虑随着车辆行驶而在路面的移动量，从而获取车辆前方区域的路面的粗糙度。

路面摩擦系数计算部210根据由车外传感器150获取到的这些信息来判定路面的状态是干燥(d)、潮湿(w)、雪(s)、还是冰(i)。图2a是示出在路面摩擦系数计算部210判定路面状态时使用的映射的示意图。图2a所示的映射是将路面温度、路面凹凸、以及路面的水分量分别正规化后的值作为参数的三维映射。图2b～图2e是将图2a的三维映射分解为二维映射来表示的示意图。图2b示出路面温度(z轴)、路面凹凸(x轴)、以及路面的水分量(y轴)的坐标系，图2c示出图2b的(1)面的二维映射，图2d示出图2b的(2)面的二维映射，图2e示出图2b的(3)面的二维映射。路面摩擦系数计算部210将利用车外传感器150的检测值而获取到的路面温度、路面凹凸、路面水分量应用于图2a的映射，从而判定路面状态。

并且，路面摩擦系数计算部210通过使从图2a的映射判定出的路面状态反映到预先规定了路面状态与路面摩擦系数的关系的数据库，从而计算出路面摩擦系数μn。图3是示出预先规定了路面状态与摩擦系数的关系的数据库的例子的示意图。在图3所示的数据库中，在纵向上，示出与作为路面状况的“沥青”、“混凝土”、“砂石”、“冰”、“雪”对应的摩擦系数。另外，在横向上，示出有与作为路面状况的“干(干燥(d))”、“湿(潮湿(w))”对应的摩擦系数。

路面摩擦系数计算部210将从图2a的映射判定出的路面状态应用于图3的数据库，从而计算出路面摩擦系数μn。此时，针对“沥青”、“混凝土”、“砂石”、“冰”、“雪”的判定而言，判定由车外传感器150的相机获取到的路面的图像与预先获取到的“沥青”、“混凝土”、“砂石”、“冰”、“雪”的各图像之间的相似度，根据该判定结果，判定车辆前方的路面是“沥青”、“混凝土”、“砂石”、“冰”、“雪”中的哪一种状况。

而且，路面摩擦系数计算部210在判定为车辆前方的路面是“沥青”的情况下，判定由车外传感器150的相机获取到的路面的图像与预先获取的“新铺设”、“普通铺设”、“铺设磨损”、“沥青过剩”的各图像之间的相似度，根据该判定结果，判定车辆前方的路面是“沥青”，并且判定是“新铺装”、“普通铺装”、“铺装磨损”、“沥青过剩”中的哪一种状态。路面摩擦系数计算部210在判定为车辆前方的路面是“混凝土”、“砂石”、“冰”、“雪”的情况下，也能够同样地进行更加细化的判定。

如上所述，路面摩擦系数计算部210基于路面状况与车辆速度，根据图3的数据库而计算出车辆前方的路面摩擦系数μf。例如，在根据车外传感器150的相机的图像判定为路面是“沥青”的“新铺设”，由车速传感器170检测出的车辆速度是40km/h，并且从图2a的映射判定为路面状况是干(干燥(d))的情况下，路面摩擦系数μf的值被计算为0.82～1.02。

历史信息获取部214经由通信装置800与服务器2000进行通信，从而获取各种信息。历史信息获取部214从导航装置700获取预测路线，并且从服务器2000获取预测路线中的各种信息。作为历史信息获取部214从服务器2000中获取的信息，列举预测路线上的天气、气温、风力、路面状态等信息。服务器2000通过与多台车辆进行通信，从而预先存储与通信对象的各车辆的位置对应的天气、气温、风力、路面状态等信息，并将其保存于数据库2010。

图4是示出动作不稳定度获取部202获取到的信息的示意图。图4所示的信息中的、当前周边数据10是通过当前周边环境获取部210而获取的。另外，云端信息历史数据12是通过历史信息获取部214而获取的。应予说明，在图4中，对路面摩擦系数计算部210计算出的路面摩擦系数的值省略图示。如图4所示，作为云端信息历史数据12，沿着预测路线而从服务器2000获取车辆前行1.0km处、前行5.0km处、前行10.0km处的数据。

自动驾驶可否判断部220基于动作不稳定度获取部202获取到的信息来判断自动驾驶的可否。具体而言，自动驾驶可否判断部220在基于图4所示的当前周边数据10与云端信息历史数据12而预计此后在车辆行驶的路线上车辆动作会变得不稳定的情况下，判断为不可以进行自动驾驶。例如，在从当前周边数据10中得知当前风弱，并从云端信息历史数据12中得知前行5.0km处的风强的情况下，预计此后在前方的预测路线上，侧风等风会变强。在这样的情况下，判断为不可以进行自动驾驶，进行向手动驾驶的切换。

自动驾驶可否判断部220为了比较当前周边数据10与云端信息历史数据12而将图4所示的信息分数化。图5是示出通过分数化而得出的信息的示意图。图5所示的当前周边数据20与云端信息历史数据22是将图4所示的当前周边数据10与云端信息历史数据12分数化后的数据。

图6是示出在从图4所示的信息向图5所示的信息进行分数化时参照的表格的示意图。如图6所示，例如关于天气，分别对“晴天”、“阴天”、“雨天”、“雪天”而规定了0～3的分数。对于风力、气温、路面状态也同样地在图6的表格中规定了分数。

图5所示的当前与过去的差24示出图5所示的分数化后的当前周边数据20与云端信息历史数据22之间的差。另外，图5所示的可否自动驾驶26基于分数化后的当前周边数据20与云端信息历史数据22之间的差24而示出对自动驾驶的可否进行了判断的结果，〇表示可以进行自动驾驶的情况，×表示不可以进行自动驾驶的情况。从当前的分数减去过去的分数而得的差的值在即使存在一个为“-2”以下的项目的情况下，也判断为不可以进行自动驾驶。

在图5所示的例子中，当前周边数据20与车辆的前行1.0km处的云端信息历史数据22的差24在所有项目都为“0”。因此，针对前行至1.0km处为止的行驶，判断为可以进行自动驾驶。另外，当前周边数据20与车辆的前行5.0km处的云端信息历史数据22之间的差24在路面状态的项目中为“-3”。因此，针对前行至5.0km为止的行驶，判断为不可以进行自动驾驶。同样地，当前周边数据20与车辆的前行10.0km处的云端信息历史数据22的差24在路面状态的项目中为“-3”。因此，针对前行至10.0km为止的行驶，也判断为不可以进行自动驾驶。

车辆控制部230对车辆制动驱动装置300以及转向装置400进行控制。信息提示处理部250在判断为不可以进行自动驾驶的情况下，控制信息提示装置500而对车辆中的乘车人进行向手动驾驶切换的信息提示。在判断为不可以进行自动驾驶的情况下，驾驶切换部260将驾驶模式从自动驾驶切换为手动驾驶。

在判断为不可以进行自动驾驶的情况下，切换时间设定部270设定从自动驾驶向手动驾驶切换时的切换时间。设想在从自动驾驶向手动驾驶切换的情况下，如果瞬间地进行切换，则乘车人不能应对手动驾驶。另外，即使在车辆侧的处理中，在从自动驾驶切换到手动驾驶时，也需要从开始切换起到结束切换为止的准备期间。例如，设想在从自动驾驶切换到手动驾驶时，一方面进行使自动驾驶的比率逐渐减少的处理，另一方面进行使手动驾驶的比率逐渐增加的处理。切换时间设定部270将从开始进行从自动驾驶向手动驾驶的切换的时间点起到完全切换到手动驾驶的时间点为止的时间设定为切换时间t。例如，切换时间t也能够被设为从自动驾驶为100％的状态起到手动驾驶为100％的状态为止的过渡时间。

在本实施方式中，切换时间t根据路面的路面摩擦系数而设定，路面摩擦系数越低，切换时间t被设定为越长的时间。图7是示出与路面摩擦系数对应的切换时间系数的值的示意图。图7所示的切换时间系数是与预定的基准时间相乘的值，通过在基准时间上乘以切换时间系数从而计算出切换时间t。

在从自动驾驶切换到手动驾驶时，有可能发生在车轮的驱动转矩产生变动等与切换对应的一些车辆动作。因此，还设想若在路面摩擦系数低的状态下进行从自动驾驶向手动驾驶的切换，则车辆动作会暂时变得不稳定。在本实施方式中，由于路面摩擦系数越低则切换时间t越长，所以路面摩擦系数越低，则花费越长的时间，从而能够使各种控制量从自动驾驶向手动驾驶变化。由此，在从自动驾驶向手动驾驶切换时，能够可靠地使车辆动作稳定。另外，在从自动驾驶向手动驾驶切换时，能够抑制给乘车人带来不适感。

图8是用于说明切换时间t的示意图。若决定从自动驾驶向手动驾驶切换，则在行驶预定距离的期间进行向手动驾驶的切换。作为一例，在车辆行驶5km之前切换到手动驾驶。例如，在图5的例子中，判断为前行至1.0km为止的行驶可以进行自动驾驶，但是前行至5.0km为止的行驶不可以进行自动驾驶。因此，要在车辆行驶5km之前结束向手动驾驶的切换。

图8的横轴示出时间，将从当前位置开始通过5km的地点的预定时刻设为t10。在该情况下，为了保证安全，要在作为时刻t10的一分钟前的时刻t2结束向手动驾驶的切换。

因此，在比时刻t2向前仅切换时间t的时刻t0的时间点，开始进行从自动驾驶向手动驾驶的切换。由此，在切换时间t，能够执行从自动驾驶向手动驾驶切换时的各种处理。在根据路面摩擦系数使切换时间t变化的情况下，时刻t2不变，而根据切换时间t使开始进行从自动驾驶向手动驾驶的切换的时刻t0变化。由此，在车辆行驶5km之前，能够可靠地结束向手动驾驶的切换。

应予说明，在图8所示的例子中，示出了基于车辆的行驶距离，在车辆行驶5km之前进行向手动驾驶的切换的例子，但是也可以在车辆行驶预定时间(例如3分钟等)之前进行向手动驾驶的切换。

接下来，基于图9的流程图，对本实施方式的车辆系统1000所进行的处理进行说明。图9所示的处理主要通过控制装置200按预定的周期进行。首先，在步骤10中，搭载了车辆系统1000的车辆进行自动驾驶。自动驾驶是车辆控制部230基于车外传感器150检测到的信息、以及从导航装置700获得的信息，控制车辆制动驱动装置300以及转向装置400而进行的。

在接下来的步骤s12中，车外传感器150掌握周边环境，并检测出用于计算路面摩擦系数的环境信息。在接下来的步骤s14中，历史信息获取部214从服务器2000获取云端信息历史数据12。在接下来的步骤s16中，路面摩擦系数计算部210计算出车辆的周边的路面摩擦系数。

在接下来的步骤s18中，自动驾驶可否判断部220进行可否自动驾驶的判断。在不可以进行自动驾驶的情况下，进入步骤s20，将切换到手动驾驶(非自动驾驶)的意思的注意提示通知给车辆的乘车人。注意提示是通过信息提示处理部250向信息提示装置500发出指令而进行的。在进行注意提示时，也可以向乘车人提示切换时间t的信息。由此，车辆的乘车人能够确认直到向手动驾驶的切换结束为止的时间。另一方面，在步骤s18中可以进行自动驾驶的情况下，进入步骤s19，继续自动驾驶。在步骤s19之后返回步骤s12。

步骤s20之后进入步骤s22。在步骤s22中，判定路面摩擦系数计算部210计算出的路面摩擦系数是否为预定的阈值以下，在路面摩擦系数为预定的阈值以下的情况下，进入步骤s24。在步骤s24中，设定与路面摩擦系数对应的切换时间t。

另一方面，在步骤s22中，在路面摩擦系数大于预定的阈值的情况下，进入步骤s26。在步骤s26中，将切换时间t设定为通常的时间(基准时间)。

在步骤s24、步骤s26之后进入步骤s28。在步骤s28中，基于在步骤s24、步骤s26中设定的切换时间而进行从自动驾驶向手动驾驶的切换。

应予说明，在上述处理中，示出了基于路面摩擦系数计算部210计算出的路面摩擦系数来设定切换时间t的例子，但是切换时间t的设定也可以使用除路面摩擦系数以外的系数而进行，并且能够基于表示车辆的动作不稳定度的信息来设定。即，切换时间的设定能够基于动作不稳定度获取部202获取到的信息而多方面地进行，并且能够基于当前周边数据10和/或云端信息历史数据12而进行。在该情况下，由于动作不稳定度越高则使切换时间t越长，所以能够使进行从自动驾驶向手动驾驶的切换时的车辆动作稳定，并且能够不给乘车人带来不适感。

另外，在上述处理中，对从自动驾驶向手动驾驶的切换时间进行了说明，在从手动驾驶向自动驾驶的切换中也同样地，也能够根据动作不稳定度来设定切换时间。

根据如上所述的本实施方式，由于根据车辆的动作的不稳定度来设定从自动驾驶向手动驾驶的切换时间，所以在从自动驾驶向手动驾驶切换时，能够使车辆动作稳定。

以上，虽然参照附图对本发明的优选实施方式进行了详细说明，但是本发明不限于这样的例子。本发明所属技术领域的技术人员应当理解，在权利要求书描述的技术思想的范围内能够想到各种变更例或修正例，并且了解这些变更例或修正例也显然属于本发明的技术范围内。