车辆控制系统和方法、以及行驶辅助服务器与流程

本发明涉及一种车辆控制系统和方法、以及行驶辅助服务器。

背景技术

现有技术中，开发出各种检测与本车辆的行驶有关的状态，并根据该检测结果预测本车辆与周边的交通参与者的关系的技术。

例如，日本发明专利公开公报特开2012-059058号(图7、[0109]等)中提出了一种车载装置，该车载装置事先学习传感器信息与碰撞危险预测度的对应关系，根据按照车辆的每一交通场景(trafficscene)获取到的传感器信息来推定该车辆处境的危险性。另外，其中记载有如下意思:与车辆分体设置的服务器使用从各个车辆收集到的学习数据(例如，传感器信息的时序数据)进行上述学习，据此来共享学习成果。

技术实现要素：

然而，日本发明专利公开公报特开2012-059058号(图7、[0109]等)中，使各种传感器信息和碰撞危险度对应并按照时序进行存储，因此，存在并不限定于特定的条件而存储数据，数据存储容量、处理负荷增加，而导致制造成本高涨的问题。

本发明是为了解决上述技术问题而完成的，其目的在于，提供一种能够有效地减少对从本车辆得到的信息进行处理时的处理负荷的车辆控制系统和方法、以及行驶辅助服务器。

第1技术方案所涉及的车辆控制系统具有状态检测部、行驶控制部和状态提取部，其中，所述状态检测部检测本车辆的行驶状态、搭载于所述本车辆的操作设备的操作状态、和所述本车辆的外部周边或该本车辆的内部的环境状态中的至少一种状态；所述行驶控制部根据所述状态检测部的检测结果，来执行自动地进行所述本车辆的速度控制或操舵控制中的至少一部分的行驶控制；在正在由所述行驶控制部执行所述行驶控制的过程中，由所述状态检测部检测到的状态符合提取条件的情况下，所述状态提取部按时序提取与所述状态有关的信息作为用于修正所述行驶控制部中的所述行驶控制的学习数据。

这样，在行驶控制中符合提取条件的情况下，按时序获取车辆内外的状态作为行驶控制用的学习数据，据此能够适当地提取所需的信息。因此，能够有效地减小对从本车辆得到的信息进行处理时的通信容量和处理负荷。

另外，也可以为：第1技术方案所涉及的车辆控制系统具有通信部和通信控制部，其中，所述通信部构成为，在该通信部与外部装置之间能进行通信；在正在由所述行驶控制部执行所述行驶控制的过程中，在与由所述状态检测部检测到的状态有关的发送条件成立的情况下，所述通信控制部进行发送控制，该发送控制是指将表示所述行驶状态、所述操作状态或所述环境状态的状态信息通过所述通信部向所述外部装置发送。

这样，在通过行驶控制部执行行驶控制的过程中，与检测到的状态有关的发送条件成立的情况下，发送表示行驶状态、操作状态或环境状态的状态信息，因此，通过设定发送条件而确定注意度相对高的交通场景，且能够有效地仅提取和发送该交通场景中的状态信息。据此，能够减小将从本车辆得到的信息向外部装置发送时的通信容量和处理负荷。

另外，也可以为：所述状态提取部在所述状态检测部至少检测到以下状态中的任一种状态的情况下进行所述提取：其他物体与所述本车辆接触时的所述行驶状态或所述环境状态；所述本车辆的制动量超过规定值的所述行驶状态；所述本车辆的制动器操作量超过规定值的所述操作状态；或者，所述本车辆的行为偏离允许范围而变化的所述行驶状态。据此，确定其他物体与本车辆接触之后的交通场景或本车辆想要避免与其他物体接触的交通场景，因此能够适时地提取和发送对事后分析有用的状态信息。

另外，也可以为：所述状态提取部在所述状态检测部至少检测到以下所述操作状态的情况下进行所述提取：由所述本车辆的驾驶员进行了与所述操舵控制有关的对所述操作设备的接触或操作的所述操作状态。据此，确定较强地反映判断为需要操舵操作的驾驶员的意思的交通场景，因此能够适时地提取和发送对事后分析有用的状态信息。

另外，也可以为：所述状态提取部在至少所述通信部、所述行驶控制部、所述状态检测部和所述操作设备中的任一部件发生性能下降的情况下进行所述提取。据此，确定本车辆暂时性或持续性地难以行驶的交通场景，因此，能够适时地提取和发送对事后分析有用的状态信息。

另外，也可以为：所述状态提取部在所述状态检测部至少检测到以下所述环境状态的情况下进行所述提取：被预测到位于所述本车辆的周边的移动物体或可移动物体对所述本车辆的行驶产生影响的所述环境状态。据此，确定需要用于避免与移动物体或可移动物体接触的高水平的行驶判断的交通场景，因此能够适时地提取和发送对事后分析有用的状态信息。

另外，也可以为：所述状态提取部在所述状态检测部至少检测到以下所述环境状态的情况下进行所述提取：被评价为所述移动物体或所述可移动物体对所述本车辆的行驶产生的影响度在阈值以上的所述环境状态。根据定量的评价结果确定与移动物体或可移动物体接触的概率高的交通场景，因此，能够适时地提取和发送对事后分析有用的状态信息。

另外，也可以为：所述状态提取部在所述状态检测部检测到与作为参照对象的环境状态的图案(pattern)一致或类似的所述环境状态的情况下进行所述提取。根据环境状态的图案一致性来确定与移动物体或可移动物体接触的概率高的交通场景，因此，能够适时地提取和发送对事后分析有用的状态信息。

另外，也可以为：所述状态提取部执行使所述本车辆沿目标轨迹行驶的所述行驶控制，所述状态提取部在所述状态检测部检测到以下所述环境状态的情况下进行所述提取：所述移动物体或所述可移动物体进入包括所述目标轨迹的预定行驶区域内或者被预测为将要进入到该预定行驶区域内的所述环境状态。确定在本车辆保持当前的行驶状态的情况下与移动物体或可移动物体接触的概率高的交通场景，因此，能够适时地提取和发送对事后分析有用的状态信息。

另外，也可以为：所述状态提取部在所述状态检测部至少同时检测到以下两种状态的情况下进行所述提取：所述本车辆的制动量超过规定值的所述行驶状态；在所述本车辆的周边有移动物体或可移动物体的所述环境状态。据此，能够有效地排除本车辆不是出于避免与其他物体接触的目的而进行制动动作的交通场景。

另外，也可以为：所述通信控制部按照位于所述本车辆的周边的移动物体或可移动物体对所述本车辆的行驶产生影响的程度，可调地设定所述状态信息的采样间隔来进行所述发送控制。据此，能够设定适合各个交通场景的极其细微的信息量。

另外，也可以为：该系统还具有轨迹生成部，该轨迹生成部生成与所述行驶控制有关的目标轨迹，所述轨迹生成部在所述状态检测部检测到与作为参照对象的环境状态的图案一致或类似的所述环境状态的情况下，根据所述图案生成所述目标轨迹。据此，能够进行假定了环境状态的图案的适当的行驶控制。

另外，也可以为：该系统还具有影响度评价部，该影响度评价部评价位于所述本车辆周边的移动物体或可移动物体对所述本车辆的行驶产生的影响度，所述轨迹生成部生成所述影响度相对低的所述目标轨迹。据此，能够进行尽可能地抑制对本车辆的行驶产生的影响的适当的行驶控制。

第2技术方案所涉及的车辆控制方法包括检测步骤、控制步骤和提取步骤，在检测步骤中，检测本车辆的行驶状态、搭载于所述本车辆的操作设备的操作状态、和所述本车辆的外部周边或该本车辆的内部的环境状态中的至少一种状态；在控制步骤中，根据所述检测步骤中的检测结果，执行自动地进行所述本车辆的速度控制或操舵控制中的至少一部分的行驶控制；在提取步骤中，在正在执行所述控制步骤中的所述行驶控制的过程中，在所述检测步骤中检测到的状态符合提取条件的情况下，按时序提取与所述状态有关的信息作为用于修正所述控制步骤中的所述行驶控制的学习数据。

第3技术方案所涉及的车辆控制方法使用具有通信部和状态检测部的车辆控制系统，其中，所述通信部被构成为，在该通信部与外部装置之间能进行通信；所述状态检测部检测本车辆的行驶状态、搭载于所述本车辆的操作设备的操作状态、和所述本车辆的外部周边或该本车辆的内部的环境状态中的至少一种状态；该车辆控制方法包括控制步骤和发送步骤，在所述控制步骤中，根据所述状态检测部的检测结果，来执行自动地进行所述本车辆的速度控制或操舵控制中的至少一部分的行驶控制；在所述发送步骤中，在正在执行所述行驶控制的过程中，在与由所述状态检测部检测到的状态有关的发送条件成立的情况下，将表示所述行驶状态、所述操作状态或所述环境状态的状态信息通过所述通信部向所述外部装置发送。

第4技术方案所涉及的行驶辅助服务器构成为，能够存储从上述任一车辆控制系统发送的所述状态信息。据此，能够有效地减小接收从本车辆得到的信息时的通信容量和处理负荷。

根据本发明所涉及的车辆控制系统和方法、以及行驶辅助服务器，能够有效地减小对由本车辆得到的信息进行处理时的通信容量和处理负荷。

根据参照附图对以下实施方式进行的说明，上述的目的、特征和优点应易于被理解。

附图说明

图1是表示本发明一实施方式中的车辆控制系统的结构的框图。

图2是用于说明图1所示的车辆控制系统的动作的流程图。

图3是表示本车辆正在直线状的道路上行驶的交通场景的俯视图。

图4是表示用于判定处理的发送条件一例的图。

图5是按时序表示通信控制部在触发时间点前后的动作的图。

图6a和图6b是关于影响度的计算方法的说明图。

图7是表示图案信息(patterninformation)一例的图。

图8是判定处理(图2的步骤s5)的详细流程图。

图9是表示目标轨迹、预定行驶区域和插入区域间的位置关系的图。

图10是表示本发明一实施方式中的行驶辅助服务器的结构的框图。

图11a是表示作为注意状态信息一形态的拍摄图像的图。图11b是表示作为学习数据一形态的抽象化图像的图。

图12是示意性地表示用于学习处理的学习数据组的图。

具体实施方式

下面，列举与车辆控制方法及行驶辅助服务器的关系中优选的实施方式并参照附图，对本发明所涉及的车辆控制系统进行说明。

[车辆控制系统10的结构]

＜整体结构＞

图1是表示本发明一实施方式所涉及的车辆控制系统10的结构的框图。车辆控制系统10被组装入车辆(图3等的本车辆100、其他车辆114)，且通过自动或手动来进行车辆的行驶控制。该“自动驾驶”是不仅包括全自动地进行车辆的行驶控制的“全自动驾驶”，还包括半自动地进行行驶控制的“半自动驾驶”的概念。

车辆控制系统10基本上由输入系统装置组、输出系统装置组和行驶控制装置12构成。构成输入系统装置组和输出系统装置组的各个装置通过通信线与行驶控制装置12连接。

输入系统装置组具有外界传感器14(状态检测部)、内部传感器16(状态检测部)、通信装置18(通信部)、导航装置19、车辆传感器20(状态检测部)、自动驾驶开关22和连接于操作设备24的操作检测传感器26(状态检测部)。

输出系统装置组具有：驱动力装置28，其驱动未图示的车轮；操舵装置30，其对该车轮进行操舵；制动装置32，其对该车轮进行制动；告知装置34，其通过视觉和听觉来向驾驶员进行告知。

＜输入系统装置组的具体结构＞

外界传感器14获取表示车辆的外界状态的信息(以下称为外界信息)，并将该外界信息输出给行驶控制装置12。具体而言，外界传感器14构成为包括摄像头、雷达、lidar(lightdetectionandranging；光探测和测距/laserimagingdetectionandranging；激光成像探测与测距)。

内部传感器16获取表示车辆的内部状态的信息(以下称为内部信息)，并将该内部信息输出给行驶控制装置12。具体而言，内部传感器16构成为包括检测车载装置的动作状态的传感器组、能够拍摄车厢内的状态的车内摄像头。

通信装置18构成为能够与路侧设备、其他车辆、和包括服务器的外部装置进行通信，例如发送并接收与交通设备有关的信息、与其他车辆有关的信息、探测信息、地图信息42、图案信息(patterninformation:图像信息)44或注意状态信息46(状态信息)。该地图信息42被存储于存储装置40的规定存储器区域内，或者被存储于导航装置19。另外，后述的图案信息44和注意状态信息46被存储于存储装置40的规定存储器区域内。

导航装置19构成为包括能够检测车辆的当前位置的卫星定位装置和用户接口(例如，触摸屏式的显示器、扬声器和麦克风)。导航装置19根据车辆的当前位置或用户所指定的指定位置，计算至指定的目的地的路径，并输出给行驶控制装置12。由导航装置19计算出的路径作为路径信息48被存储在存储装置40的规定存储器区域内。

车辆传感器20包括检测车辆的行驶速度(车速)的速度传感器、检测纵向加速度或横向加速度的加速度传感器、检测绕垂直轴旋转的角速度的偏航角速率传感器、检测朝向和方位的方位传感器、检测倾斜度的倾斜度传感器，并将来自各个传感器的检测信号输出给行驶控制装置12。这些检测信号作为本车信息50被存储在存储装置40的规定存储器区域内。

自动驾驶开关22例如由按钮式的硬件开关或使用导航装置19的软件开关构成。自动驾驶开关22构成为，能够通过包括驾驶员的用户的手动操作来切换多种驾驶模式。

操作设备24构成为包括加速踏板、方向盘、制动踏板、换挡杆和方向指示器控制杆。在操作设备24上安装有操作检测传感器26，该操作检测传感器26检测有无由驾驶员进行的操作和操作量、操作位置。

操作检测传感器26将加速器踩踏量(加速器开度)、方向盘操作量(操舵量)、制动器踩踏量、挡位、左右转弯方向等作为检测结果而输出给行驶控制部58。

＜输出系统装置组的具体结构＞

驱动力装置28由驱动力ecu(电子控制装置；electroniccontrolunit)和包括发动机和/或驱动马达的驱动源构成。驱动力装置28按照从行驶控制部58输入的行驶控制值来生成车辆的行驶驱动力(扭矩)，并将行驶驱动力经由变速器间接传递给车轮或者直接传递给车轮。

操舵装置30由eps(电动助力转向系统；electricpowersteeringsystem)、ecu和eps装置构成。操舵装置30按照从行驶控制部58输入的行驶控制值来变更车轮(转向轮)的朝向。

制动装置32例如是并用液压式制动器的电动伺服制动器，由制动器ecu和制动执行器构成。制动装置32按照从行驶控制部58输入的行驶控制值来对车轮进行制动。

告知装置34由告知ecu、显示装置和音响装置构成。告知装置34按照从行驶控制装置12输出的告知指令，进行与自动驾驶或手动驾驶有关的告知动作。

＜驾驶模式＞

在此，设定为：每当按压自动驾驶开关22时，依次切换“自动驾驶模式”和“手动驾驶模式”(非自动驾驶模式)。也可以代替上述设定而设定为：为了可靠地确认驾驶员的意思，例如，当按压两次时从手动驾驶模式切换为自动驾驶模式，当按压一次时从自动驾驶模式切换为手动驾驶模式。

自动驾驶模式是指在驾驶员没有对操作设备24(具体而言，加速踏板、方向盘和制动踏板)进行操作的状态下，车辆在行驶控制装置12的控制下行驶的驾驶模式。换言之，自动驾驶模式是指行驶控制装置12按照依次制成的行动计划，来控制驱动力装置28、操舵装置30和制动装置32中的一部分或全部的驾驶模式。

另外，当驾驶员在执行自动驾驶模式的过程中使用操作设备24进行了规定的操作时，自动驾驶模式被自动地解除，并且切换为自动驾驶的程度相对低的驾驶模式(包括手动驾驶模式)。还将驾驶员为了从自动驾驶向手动驾驶转移而操作自动驾驶开关22或操作设备24的情况称为“接管(takeover)操作”。

＜行驶控制装置12的结构＞

行驶控制装置12由1个或多个ecu构成，除了上述的存储装置40之外，还具有各种功能实现部。在该实施方式中，功能实现部是通过一个或多个cpu(centralprocessingunit)执行存储于非暂时性的存储装置40的程序来实现功能的软件功能部。代替上述情况，功能实现部也可以是由fpga(field-programmablegatearray)等集成电路构成的硬件功能部。。

行驶控制装置12构成为，除了存储装置40和行驶控制部58之外，还包括外界识别部52、行动计划制成部54、轨迹生成部56、影响度评价部60和通信控制部62。

外界识别部52使用由输入系统装置组输入的各种信息(例如，来自外界传感器14的外界信息)，来识别位于车辆两侧的车道标识线(白线)，生成包括停车线和交通信号灯的位置信息或可行驶区域的“静态”的外界识别信息。另外，外界识别部52使用输入的各种信息，来生成包括泊车车辆等障碍物、人和其他车辆等交通参与者、或交通信号灯的颜色的“动态”的外界识别信息。

行动计划制成部54根据外界识别部52的识别结果来制成每个行驶路段的行动计划(事件的时序)，且根据需要来更新行动计划。事件的种类例如能够列举减速、加速、分支、合流、交叉路口、车道保持、车道变更、超车。在此，“减速”“加速”是使车辆减速或加速的事件。“分支”“合流”“交叉路口”是在分支地点、合流地点或交叉路口使车辆顺利地行驶的事件。“车道变更”是变更车辆的行驶车道(即，行进道路变更)的事件。“超车”是使车辆超越前方行驶车辆的事件。

另外，“车道保持”是使车辆以不脱离行驶车道的方式行驶的事件，通过与行驶方式的组合而被细化。具体而言，行驶方式包括恒速行驶、跟随行驶、减速行驶、弯道行驶或者障碍物回避行驶。

轨迹生成部56使用从存储装置40读出的地图信息42、路径信息48和本车信息50，来生成按照由行动计划制成部54制成的行动计划的行驶轨迹(目标行为的时序)。该行驶轨迹例如是以位置、姿态角、速度、加速度、曲率、偏航角速率、操舵角为数据单位的时序数据集。

行驶控制部58按照由轨迹生成部56生成的行驶轨迹(目标行为的时序)，确定用于对车辆进行行驶控制的各个行驶控制值。并且，行驶控制部58将所获得的各个行驶控制值输出给驱动力装置28、操舵装置30和制动装置32。

影响度评价部60使用外界识别部52的识别结果、从存储装置40读出的图案信息44、或者来自轨迹生成部56的目标轨迹，来进行与对车辆的行驶产生的影响的程度有关的评价处理。并且，影响度评价部60将所得到的定量的或定性的评价结果输出给行动计划制成部54或通信控制部62。

通信控制部62使用通信装置18进行各种信息的发送控制或接收控制。具体而言，通信控制部62作为状态提取部64、条件判定部66、信息生成部68和发送接收处理部70来发挥作用。

[车辆控制系统10的动作]

＜整体的流程＞

本实施方式中的车辆控制系统10如以上那样构成。接着，主要参照图2的流程图对车辆控制系统10的动作(尤其是由通信控制部62进行的发送动作)进行说明。在此，假定搭载有车辆控制系统10的本车辆100通过自动或手动来行驶的情况。

在步骤s1中，通信控制部62通过通信装置18获取来自外部装置的图案信息44。具体而言，发送接收处理部70在进行了通过通信装置18接收来自行驶辅助服务器200(图10)的图案信息44的接收控制之后，将接收到的最新的图案信息44存储于存储装置40。

在步骤s2中，行驶控制装置12判定自动驾驶模式(自动驾驶开关22)是否“开启(on)”。在判定为自动驾驶模式没有“开启”(为“关闭(off)”)的情况下(步骤s2：否)，车辆控制系统10直接结束图2的流程图。另外，在判定为自动驾驶模式“开启”的情况下(步骤s2：是)，进入下一步骤s3。

在步骤s3中，行驶控制部58开始与驾驶模式对应的行驶控制。据此，行驶控制部58执行自动地进行本车辆100的速度控制或操舵控制中的至少一部分的行驶控制。

在步骤s4中，状态提取部64获取行驶状态、操作状态和环境状态中的至少一种状态。具体而言，状态提取部64分别从车辆传感器20获取本车辆100的行驶状态，从操作检测传感器26获取操作设备24的操作状态。另外，状态提取部64分别从外界传感器14获取本车辆100的外部周边的环境状态，从内部传感器16获取本车辆100内部的环境信息。

图3是表示本车辆100正在直线状的道路102上行驶的交通场景的俯视图。双车道的道路102由本车辆100行驶的行驶车道104和与行驶车道104对向的对向车道106构成。本图表示规定汽车“左侧”通行的地域中的道路。

在本车辆100的前方的与行驶车道104相接的路侧带108上存在移动或停止的2个行人110、112。另外，在对向车道106上存在与本车辆100相向行驶中的其他车辆114。

在步骤s5中，条件判定部66根据由步骤s4获取到的至少一种状态，进行与发送条件是否成立有关的判定处理。该发送条件是用于确定对于包括本车辆100的车辆而言注意度相对高的交通场景的条件。

图4是表示用于判定处理的发送条件一例的图，具体地示出6个独立条件(独立条件1～6)。在此，在满足6个独立条件中的至少1个条件的情况下，判定为发送条件成立。另外，独立条件的总数和内容并不限定于本图的例子，可以设定任意的独立条件，也可以在同时满足2个以上独立条件的组合的情况下使发送条件成立。

在步骤s6中，条件判定部66根据步骤s5的判定结果确认发送条件是否成立。在发送条件不成立的情况下(步骤s6：否)返回步骤s4，此后依次重复步骤s4～s6。另一方面，在发送条件成立的情况下(步骤s6：是)，进入下一步骤s7。

在步骤s7中，信息生成部68生成在步骤s6中发送条件成立的时间点(触发时间点)前后采样到的状态信息(即，注意状态信息46)。该注意状态信息46例如包括摄像头拍摄图像的时序数据(动态图像)、位置信息、姿态信息和时间标记。

在步骤s8中，发送接收处理部70将由步骤s7生成的注意状态信息46通过通信装置18向外部装置发送。具体而言，发送接收处理部70进行发送控制，该发送控制是指，将尚未完成发送的、从存储装置40读出的注意状态信息46通过通信装置18发送给行驶辅助服务器200(图10)。

图5是按时序表示通信控制部62在触发时间点前后的动作的图。在时间轴的上侧标记事件的发生时间点，并且在时间轴的下侧标记状态信息的采样条件。

首先，设发送条件成立的时间点(触发时间点)为t＝t0。信息生成部68在t＝t1(＞t0+tf)的时间点开始注意状态信息46的生成处理。信息生成部68通过汇总[1]t＝t0以前的收集时间tb部分的信息(采样间隔：δb)和[2]t＝t0以后的收集时间tf部分的信息(采样间隔：δf)，生成合计的收集时间ts(＝tb+tf)部分的注意状态信息46。然后，发送接收处理部70在t＝t2(＞t1)的时间点进行注意状态信息46的发送处理。

另外，收集时间tb、tf均可以是固定值(例如，tb＝tf＝5s)，也可以是可调值(例如，tb＜tf)。同样，采样间隔δb、δf(例如，δb＞δf)均可以是固定值，也可以是可调值。

这样一来，车辆控制系统10的动作(尤其是通信控制部62进行的发送动作)结束。下面，通过定期地或不定期地执行图2的流程图，能够适时地发送对事后分析有用的注意状态信息46。

另外，通信控制部62也可以按照位于本车辆100周围的移动物体或可移动物体对本车辆100的行驶产生影响的程度(后述)，来可调地设定注意状态信息46的采样间隔而进行发送控制。据此，能够设定适合各个交通场景的极其细微的信息量。

[判定处理的具体例(图2的步骤s5)]

接着，参照图6a～图9详细说明由通信控制部62的条件判定部66进行的判定处理的具体例。

＜条件1：本车辆100被施加冲击时＞

通信控制部62(条件判定部66)也可以在至少检测到以下状态中的任一种状态的情况下进行发送控制：(a)其他物体与本车辆100接触时的行驶状态或环境状态；(b)本车辆100的制动量超过规定值的行驶状态；(c)本车辆100的制动器操作量超过规定值的操作状态；或者(d)本车辆100的行为偏离容许范围而变化的行驶状态。

作为具体的例子，条件判定部66也可以以加速度传感器的检测值(瞬间值或时序)超过阈值为触发，检测本车辆100被施加冲击的时间点，即其他物体与本车辆100接触的时间点、或者通过手动或自动而发生紧急制动的时间点。

据此，确定其他物体与本车辆100接触后的交通场景或本车辆100想要避免与其他物体接触的交通场景，因此，能够适时地提取和发送对事后分析有用的注意状态信息46。

此外，作为条件1的改良方案，通信控制部62也可以在同时检测到以下两种状态的情况下进行发送控制：(b)本车辆100的制动量超过规定值的行驶状态；和(e)在本车辆100周边有移动物体或可移动物体的环境状态。据此，能够有效地除去本车辆100不是出于避免与其他物体接触的目的而进行了制动动作的交通场景。

＜条件2：发生接管时＞

通信控制部62(条件判定部66)也可以在至少检测到以下操作状态的情况下进行发送控制：本车辆100的驾驶员进行了与操舵控制有关的对操作设备24的接触或操作的操作状态。

作为具体的例子，条件判定部66也可以以设置于方向盘的把持传感器的检测值超过阈值为触发，来检测发生接管的时间点。

据此，确定较强地反映判断为需要操舵操作的驾驶员的意思的交通场景，因此，能够适时地提取和发送对事后分析有用的注意状态信息46。

＜条件3：发生性能下降时＞

通信控制部62(条件判定部66)也可以在至少通信装置18、行驶控制部58、状态检测部(外界传感器14、内部传感器16、操作检测传感器26)和操作设备24中的任一方发生性能下降的情况下进行发送控制。

在此，所谓“性能下降”可以是伴随着行驶环境的变化而组件的功能暂时地失效的状态(即，功能失效)，也可以是伴随着行驶环境的变化而难以继续自动地进行行驶控制的状态(即，性能极限)。

据此，确定本车辆100暂时性或持续性难以行驶的交通场景，因此，能够适时地提取和发送对事后分析有用的注意状态信息46。

＜条件4：识别行驶影响时(1)＞

通信控制部62(条件判定部66)也可以在至少检测到以下环境状态的情况下进行发送控制：预测为位于本车辆100周边的移动物体或可移动物体对本车辆100的行驶产生影响的环境状态。据此，确定需要用于避免与移动物体或可移动物体接触的高水平的行驶判断的交通场景，因此能够适时地提取和发送对事后分析有用的状态信息。

在此，影响度评价部60定量地评价各个物体对本车辆100的行驶产生的影响度。下面，参照图6a和图6b对影响度的计算方法进行说明。

在图6a和图6b中，在道路102上有本车辆100和其他车辆114，且在路侧带108上有行人110、112的点是相同的，另一方面，行人112的姿态(移动方向)和其他车辆114的位置分别不同。

曲线图的横轴表示车宽方向上的位置，曲线图的纵轴表示影响度。影响度的曲线图具有在各个物体的位置取极大值的3个峰值p1～p3。峰值p1相当于行人110，峰值p2相当于行人112，峰值p3相当于其他车辆114。

在图6a所示的情况下，行人112的姿态朝向行驶车道104，并且，其他车辆114位于距离本车辆100相对较近的位置。即，峰值p2、p3的值相对较高，因此，在曲线图的局部超过规定的阈值。此时，预测为行人112和其他车辆114对本车辆100的行驶产生的影响大。

在图6b所示的情况下，行人112的姿态朝向行驶车道104的相反侧，且其他车辆114位于距离本车辆100相对较远的位置。即，峰值p2、p3的值相对较低，因此在曲线图的所有部分均低于规定的阈值。此时，预测为行人110、112和其他车辆114对本车辆100的行驶产生的影响均小。

这样一来，通信控制部62(条件判定部66)也可以在至少检测到以下环境状态的情况下进行发送控制：评价为移动物体或可移动物体对本车辆100的行驶产生的影响度在阈值以上的环境状态。据此，根据定量的评价结果确定与移动物体或可移动物体接触的概率高的交通场景。

＜条件5：识别行驶影响时(2)＞

与条件4的情况同样，通信控制部62(条件判定部66)也可以在至少检测到以下环境状态的情况下进行发送控制：预测为位于本车辆100周边的移动物体或可移动物体对本车辆100的行驶产生影响的环境状态。在此，影响度评价部60评价图案信息44所示的环境状态的图案(参照对象)与实际上检测到的环境状态之间的一致性。下面，参照图7对图案信息44一例进行说明。

如图7所示，图案信息44构成为包括表示交通场景的时序的快照(snapshot)ss1～ss4。快照ss1表示在车道118的路肩120上，按从前到后的顺序货车122和轿车124纵向排列停车时，自行车126正从轿车124的后方行驶的状况。

例如，自行车126为了避让位于前方的轿车124，想要一边向右侧移动而靠向车道118侧一边继续行驶(ss2)。与此同时，货车122的驾驶员128为了取下货物而进行打开后部车门130的动作(ss3)。这样一来，自行车126为了避让突出的后部车门130，想要进一步一边向右侧移动一边继续行驶(ss4)。

即，在车道118上行驶的本车辆100处于快照ss1所示的环境状态的情况下，虽然在“ss1”的时间点本车辆100与自行车126接触的可能性低，但在“ss4”的时间点本车辆100与自行车126接触的可能性变高。

这样，通信控制部62(条件判定部66)也可以在至少检测到与作为参照对象的环境状态的图案一致或类似的环境状态的情况下进行发送控制。根据环境状态的图案一致性来确定与移动物体或可移动物体接触的概率高的交通场景，因此能够适时地提取和发送对事后分析有用的状态信息。

＜条件6：识别行驶影响时(3)＞

与条件4和条件5的情况同样，通信控制部62(条件判定部66)也可以在至少检测到以下环境状态的情况下进行发送控制：预测为位于本车辆100周边的移动物体或可移动物体对本车辆100的行驶产生影响的环境状态。在此，影响度评价部60评价各个物体进入本车辆100的预定行驶区域142内的可能性。下面，参照图8的流程图和图9进行说明。

在步骤s51中，行动计划制成部54根据外界识别部52的识别结果预测下一交通场景，制成与该预测结果对应的行动计划。行动计划制成部54在预测交通场景时，也可以还使用图案信息44(图7)来考虑环境状态的图案一致性。

在该情况下，轨迹生成部56在检测到与作为参照对象的图案一致或类似的环境状态之后，根据该图案生成目标轨迹140。据此，能够进行假定了环境状态的图案的适当的行驶控制。

在步骤s52中，轨迹生成部56根据由步骤s51预测到的交通场景生成本车辆100的目标轨迹140，并将所得到的目标轨迹140供给至影响度评价部60。例如，轨迹生成部56也可以生成由影响度评价部60评价出的影响度相对较低的目标轨迹140。据此，能够进行尽可能抑制对本车辆100的行驶产生的影响的适当的行驶控制。

在步骤s53中，影响度评价部60使用由外界识别部52识别出的识别结果和由轨迹生成部56生成的目标轨迹140，来确定本车辆100的预定行驶区域142。

在步骤s54中，影响度评价部60根据由步骤s53确定的预定行驶区域142，分别确定两外侧的插入区域144r、144l。

图9是表示目标轨迹140、预定行驶区域142和插入区域144r、144l之间的位置关系的图。预定行驶区域142是以本车辆100的目标轨迹140为中心的带状的区域，相当于考虑到车宽wv的本车辆100的轨迹。右侧的插入区域144r与预定行驶区域142的右侧分界线相连，是具有宽度wr的带状的区域。左侧的插入区域144l与预定行驶区域142的左侧分界线相连，是具有宽度wl的带状的区域。

另外，宽度wv、wr、wl均可以是固定值，也可以是可调值。例如，也可以为：在本车辆100高速行驶的情况下，将宽度wr、wl设定得大，在本车辆100低速行驶的情况下，将宽度wr、wl设定得小。

在步骤s55中，影响度评价部60判定在本车辆100周围是否有移动物体。在本车辆100的周边一个移动物体都没有的情况下(步骤s55：否)，影响度评价部60判定为不满足“条件6”(步骤s58)，结束图8的流程图。

在图9所示的例子中，判定为在本车辆100周边有行人110、112、其他车辆114(步骤s55：是)，因此进入下一步骤s56。

在步骤s56中，影响度评价部60预测由步骤s55确认的各个移动物体进入预定行驶区域142内的可能性。在此，在移动物体位于预定行驶区域142内的情况下设为“进入了预定行驶区域142的状态”，在移动物体位于插入区域144r、144l内的情况下设为“预计会进入预定行驶区域142内的状态”。

在预测为所有移动物体进入的可能性均低的情况下(步骤s56：否)，影响度评价部60判定为不满足“条件6”(步骤s58)，结束图8的流程图。

另一方面，在预测为至少1个移动物体进入的可能性高的情况下(步骤s56：是)，影响度评价部60判定为满足“条件6”(步骤s57)，结束图8的流程图。

这样，通信控制部62(条件判定部66)也可以在检测到以下环境状态的情况下进行发送控制：移动物体或可移动物体进入包括目标轨迹140的预定行驶区域142内，或者预测为移动物体或可移动物体会进入预定行驶区域142内的环境状态。确定在本车辆100保持当前的行驶状态的情况下与移动物体或可移动物体接触的概率高的交通场景，因此，能够适时地提取和发送对事后分析有用的状态信息。

[基于车辆控制系统10的效果]

如上所述，车辆控制系统10具有：[1]状态检测部(车辆传感器20、操作检测传感器26、外界传感器14或内部传感器16)，其检测本车辆100的行驶状态、搭载于本车辆100的操作设备24的操作状态、和本车辆100的外部周边或本车辆100内部的环境状态中的至少一种状态；[2]行驶控制部58，其根据状态检测部的检测结果，执行自动地进行本车辆100的速度控制或操舵控制中的至少一部分的行驶控制；[3]状态提取部64，其在正由行驶控制部58执行行驶控制的过程中，由状态检测部检测到的状态符合提取条件的情况下，按时序提取与所述状态有关的信息作为用于修正行驶控制部58中的行驶控制的学习数据。

车辆控制系统10还具有：[4]通信装置18，其构成为能够在与外部装置之间进行通信；[5]通信控制部62，其在执行行驶控制的过程中，与检测到的状态有关的发送条件成立的情况下进行发送控制，该发送控制是指将表示行驶状态、操作状态或环境状态的状态信息(注意状态信息46)通过通信装置18向外部装置发送。

另外，该车辆控制方法包括：检测步骤，其检测本车辆100的行驶状态、被搭载于本车辆100的操作设备24的操作状态、和本车辆100的外部周边或本车辆100内部的环境状态中的至少一种状态；控制步骤，其根据检测步骤中的检测结果，执行自动地进行本车辆100的速度控制或操舵控制中的至少一部分的行驶控制；和提取步骤，其在正执行控制步骤中的行驶控制的过程中，在检测步骤中检测到的状态符合提取条件的情况下，按时序提取与所述状态有关的信息作为用于修正控制步骤中的行驶控制的学习数据。

另外，该车辆控制方法是使用车辆控制系统10的方法，该车辆控制系统10具有[1]通信装置18和[2]状态检测部(车辆传感器20、操作检测传感器26、外界传感器14或内部传感器16)，该车辆控制方法包括：[3]控制步骤(s3)，其根据状态检测部的检测结果，执行自动地进行本车辆100的速度控制或操舵控制中的至少一部分的行驶控制；[4]发送步骤(s8)，其在正在执行行驶控制的过程中，与检测到的状态有关的发送条件成立的情况下，发送注意状态信息46。

这样，在正在由行驶控制部58执行行驶控制的过程中，与检测到的状态有关的发送条件成立的情况下，发送表示行驶状态、操作状态或环境状态的注意状态信息46，因此，通过设定发送条件来确定注意度相对较高的交通场景，且能够有效地仅提取和发送该交通场景中的注意状态信息46。据此，能够减小发送从本车辆100得到的信息时的通信容量和处理负荷。

[行驶辅助服务器200的结构]

接着，一边参照图10～图12一边对辅助车辆(例如，图3的本车辆100、其他车辆114)的行驶的行驶辅助服务器200进行说明。

图10是表示本发明一实施方式中的行驶辅助服务器200的结构的框图。行驶辅助服务器200是计算机，该计算机构成为能够存储从搭载于本车辆100、其他车辆114的车辆控制系统10发送来的注意状态信息46。具体而言，行驶辅助服务器200构成为包括服务器侧通信部202、服务器侧控制部204和服务器侧存储部206。

服务器侧通信部202是向外部装置发送和从外部装置接收电气信号的接口。据此，服务器侧通信部202通过网络nw，从本车辆100(其他车辆114)接收注意状态信息46，并且向本车辆100(其他车辆114)发送图案信息44。

服务器侧控制部204由包括cpu的处理运算装置构成。服务器侧控制部204通过读出并执行存储于未图示的存储器中的程序，来作为推理引擎(inferenceengine)208、学习处理部210和图案发送处理部212发挥作用。

在此，推理引擎208在接受到1个以上的特征量的输入之后，按照通过学习处理构筑的运算规则，输出对车辆的行驶产生的“影响度”的预测结果。该推理引擎208例如使用包括神经网络、机械学习、深层学习(深度学习)的公知的人工智能技术来构筑。另外，学习算法也可以采用监督式学习(supervisedlearning)、无监督学习(unsupervisedlearning)、强化学习中的任一种方法。

此外，推理引擎208的运算规则根据作为参数的集合体的参数组218的值来确定。该参数组218被存储于服务器侧存储部206，根据需要适时地读出。在使用多层神经网络(multilayerneuralnetworks)构筑出推理引擎208的情况下，参数组218例如也可以包括确定神经元的响应函数的系数、突触连接(synapticconnection)的加权系数、中间层的数量、构成各层的神经元的个数。

服务器侧存储部206是非暂时性的，且由计算机可读存储介质构成。服务器侧存储部206中例如构筑有2种数据库，具体而言，构筑有与注意状态信息46有关的数据库(以下称为注意状态信息db214)和与学习数据224(或者图案信息44)有关的数据库(以下称为学习图案db216)。

[行驶辅助服务器200的动作]

本实施方式中的行驶辅助服务器200如以上那样构成。接着，参照图11a～图12对行驶辅助服务器200的动作(尤其是推理引擎208的学习动作)进行说明。

＜step1.注意状态信息46的收集＞

第一、行驶辅助服务器200收集从多个车辆依次发送的注意状态信息46。具体而言，服务器侧控制部204通过网络nw和服务器侧通信部202获取注意状态信息46之后，进行注意状态信息db214的更新(数据的存储)。如上所述，行驶辅助服务器200能够有效地仅接收注意度相对高的交通场景中的注意状态信息46。

＜step2.学习数据224的生成＞

第二、行驶辅助服务器200根据所存储的注意状态信息46，生成用于推理引擎208的学习处理的学习数据224。具体而言，学习处理部210通过对注意状态信息46实施所希望的信号处理来生成作为特征量的学习数据224。

图11a是表示作为注意状态信息46一形态的拍摄图像220的图。学习处理部210通过实施包括边缘提取处理和标记处理(labelingprocessing)的公知的图像处理来使拍摄图像220的形状或色彩抽象化，生成抽象化图像222(学习数据224的一形态)。

图11b是表示作为学习数据224一形态的抽象化图像222的图。抽象化图像222例如包括车道区域r1、人行道区域r2、建筑物区域r3、交通信号灯区域r4。另外，在相当于移动物体的图像区域中，具体而言，在车辆区域r5和自行车区域r6中，将速度向量和姿态(乘员的面部朝向)建立对应关系。

这样一来，学习处理部210制成组合了学习处理的输入值(特征量)和过去已分类的注意状态信息的学习数据224。

＜step3.学习处理＞

第三、行驶辅助服务器200使用所生成的学习数据224的集合体(以下称为学习数据组226)进行推理引擎208的学习处理。具体而言，学习处理部210比较学习数据224的正解(理想的输出值)和推理引擎208的实际的输出值，以使输出值的误差最小的方式更新参数组218的各值。

图12是示意性地表示用于学习处理的学习数据组226的图。学习数据组226按照多个观点(在本图例中，种类a/b)被多维地分类。另外，矩形所示的要素相当于各个学习数据224。

例如，收集到注意状态信息46的结果，在一致或类似的分类中获取到优选的学习数据224的情况下，用新的学习数据230替换过去的学习数据228，据此,该分类中的推理引擎208的预测精度得到提高。另外，在获取到未分类的学习数据224的情况下，追加新的学习数据230，据此,该分类中的推理引擎208的预测精度得到提高。

＜step4.图案信息44的提供＞

第四、行驶辅助服务器200从依次优化的学习数据组226中提取出图案信息44之后，将该图案信息44提供给多个车辆。具体而言，图案发送处理部212按照来自车辆的要求来将图案信息44发送给各个车辆。这样一来，车辆控制系统10能够通过服务器侧通信部202、网络nw和通信装置18来获取图案信息44。

[行驶辅助服务器200的效果]

如上所述，行驶辅助服务器200构成为，能够存储从车辆控制系统10发送来的注意状态信息46。即，该行驶辅助服务器200能够有效地仅接收注意度相对高的交通场景中的注意状态信息46，从而能够减小接收从本车辆100得到的信息时的通信容量和处理负荷。

[补充]

另外，本发明并不限定于上述的实施方式，当然能够在没有脱离本发明的主旨的范围内自由地进行变更。或者，也可以在技术上不会产生矛盾的范围内任意地组合各种结构。

例如，在本实施方式中，车辆控制系统10生成行动计划或行驶轨迹，但装置结构并不限定于该例子。例如，也可以使行驶辅助服务器200侧具有行动计划制成部54和轨迹生成部56(图1)的功能。在该情况下，车辆控制系统10可以根据从行驶辅助服务器200依次发送的行动计划或行驶轨迹来进行本车辆100的行驶控制。