车辆控制系统的制作方法

1.本发明涉及对具备停车开关的车辆进行控制的车辆控制系统。


背景技术：

2.日本特开2017－114195公开了一种车辆控制装置。车辆控制装置执行避免车辆与障碍物的碰撞的第一控制(碰撞避免控制)。而且，车辆控制装置执行巡航控制、车道维持控制这样的第二控制。车辆控制装置识别车辆的周围的障碍物，并基于其识别结果来判定规定的碰撞避免条件是否成立。在第二控制的执行中判定为碰撞避免条件成立的情况下，车辆控制装置停止第二控制，并执行第一控制。即，第一控制的优先级比第二控制的优先级高。


技术实现要素：

3.考虑了具备指示紧急停车的停车开关的车辆。期望在停车开关被按下时，会根据状况来安全地使车辆停车。
4.本发明的一个观点与对具备停车开关的车辆进行控制的车辆控制系统关联。车辆控制系统具备：一个或多个处理器；以及识别传感器，识别车辆的周围的状况。一个或多个处理器执行车辆行驶控制，该车辆行驶控制基于由识别传感器得到的识别结果来生成车辆的目标轨迹，并以追随目标轨迹的方式控制车辆。在停车开关被按下时车辆行驶控制为正常的情况下，一个或多个处理器执行退避控制，该退避控制是用于使车辆退避至目标位置的车辆行驶控制。在停车开关被按下时车辆行驶控制为异常的情况下，一个或多个处理器不使用目标轨迹地执行使车辆减速而停车的减速停车控制。
5.根据本发明，车辆控制系统执行车辆行驶控制，该车辆行驶控制基于由识别传感器得到的识别结果来生成目标轨迹，并以追随目标轨迹的方式控制车辆。在停车开关被按下时车辆行驶控制为正常的情况下，车辆控制系统执行退避控制，该退避控制是用于使车辆退避至目标位置的车辆行驶控制。退避控制按照基于由识别传感器得到的识别结果而生成的目标轨迹来进行，因此能安全且高精度地使车辆停车。
6.另一方面，在停车开关被按下时车辆行驶控制为异常的情况下，车辆控制系统不使用目标轨迹地执行使车辆减速而停车的减速停车控制。通过该减速停车控制，由于至少车辆进行停车，因此也会确保最低限度的安全。此外，由于未利用发生异常的车辆行驶控制，因此会防止发生意外的事态。
7.如此，根据本发明，在搭载于车辆的停车开关被按下时，能根据状况来安全地使车辆停车。
附图说明
8.以下，参照附图，对本发明的示例性实施例的特征、优点以及技术和工业意义进行说明，其中，相同的附图标记表示相同的元件，其中：
9.图1是用于对本发明的实施方式的车辆控制系统和车辆行驶控制的概要进行说明的概念图。
10.图2是用于对本发明的实施方式的退避控制的一个例子进行说明的概念图。
11.图3是用于对本发明的实施方式的退避控制的其他例子进行说明的概念图。
12.图4是用于对本发明的实施方式的减速停车控制进行说明的概念图。
13.图5是表示本发明的实施方式的车辆控制系统的构成例的框图。
14.图6是表示本发明的实施方式的驾驶环境信息的例子的框图。
15.图7是表示与本发明的实施方式的包括自动驾驶控制和行驶辅助控制的车辆行驶控制关联的功能构成例的框图。
16.图8是用于对本发明的实施方式的行驶辅助控制的例子进行说明的概念图。
17.图9是用于对本发明的实施方式的紧急停车处理进行说明的框图。
18.图10是表示本发明的实施方式的紧急停车处理的流程图。
19.图11是表示本发明的实施方式的紧急停车处理的第一例子的流程图。
20.图12是表示本发明的实施方式的紧急停车处理的第二例子的流程图。
21.图13是表示本发明的实施方式的紧急停车处理的第三例子的流程图。
22.图14是表示本发明的实施方式的紧急停车处理的第四例子的流程图。
具体实施方式
23.参照附图，对本发明的实施方式进行说明。
24.1.概要
25.图1是用于对本实施方式的车辆控制系统10的概要进行说明的概念图。车辆控制系统10对车辆1进行控制。典型而言，车辆控制系统10搭载于车辆1。或者，也可以是，车辆控制系统10的至少一部分配置于车辆1的外部的外部装置，远程地对车辆1进行控制。就是说，也可以是，车辆控制系统10分散地配置于车辆1和外部装置。
26.特别是，车辆控制系统10执行对车辆1的行驶进行控制的“车辆行驶控制”。作为车辆行驶控制的例子，可列举出自动驾驶控制、行驶辅助控制等。
27.自动驾驶控制对车辆1的自动驾驶进行控制。作为在此的自动驾驶，假定了将驾驶员可以不必100％专注于驾驶作为前提的自动驾驶(例如，所谓的三级以上的自动驾驶)。
28.行驶辅助控制以提高车辆1的行驶的安全性为目的而对车辆1的转向、加速以及减速中的至少一个进行控制。作为这样的行驶辅助控制的例子，可列举出风险避免控制、车道偏离抑制控制等。风险避免控制为了降低车辆1与物标的碰撞风险而进行转向控制和减速控制中的至少一方。车道偏离抑制控制抑制车辆1偏离行驶车道。需要说明的是，行驶辅助控制并非始终工作而是响应于规定的工作条件成立而工作。
29.在这样的车辆行驶控制中，使用搭载于车辆1的识别传感器(外界传感器)20。识别传感器20是用于识别车辆1的周围的状况的传感器。作为识别传感器20，可举例示出lidar(laser imaging detection and ranging：激光成像探测和测距)、摄像机、雷达等。通过使用识别传感器20，能识别车辆1的周围的道路构成(白线等)和物标(行人、自行车、二轮车、其他车辆等)。然后，车辆控制系统10基于由识别传感器20得到的识别结果来进行车辆行驶控制。
30.更详细而言，车辆控制系统10基于由识别传感器20得到的识别结果来生成车辆1的目标轨迹tr。目标轨迹tr包括车辆1所行驶的道路内的车辆1的目标位置[x(t)，y(t)]和目标速度[vx(t)，vy(t)]。在图1所示的例子中，x方向是车辆1的前方方向，y方向是与x方向正交的平面方向。不过，坐标系(x，y)不限于在图1中示出的例子。目标位置[x(t)，y(t)]和目标速度[vx(t)，vy(t)]是时间t的函数。目标速度[vx(t)，vy(t)]可以按每个目标位置[x(t)，y(t)]设定。就是说，目标位置[x(t)，y(t)]与目标速度[vx(t)，vy(t)]可以相互建立关联。车辆控制系统10以车辆1追随这样的目标轨迹tr的方式执行车辆行驶控制。
[0031]
接着，参照图2～图4，对与“停车开关sw”关联的处理进行说明。停车开关sw是由人按下来指示紧急停车的开关。该停车开关sw搭载于车辆1。例如，停车开关sw设置于驾驶席。作为其他例子，在车辆1为巴士等的情况下，停车开关sw也可以设置于乘客空间。
[0032]
在停车开关sw被按下的情况下，车辆控制系统10进行使车辆1紧急停车的“紧急停车处理”。例如，车辆控制系统10利用上述的基于由识别传感器20得到的识别结果的车辆行驶控制来使车辆1退避至安全的位置。以下，将这样的用于使车辆1退避至安全的位置的车辆行驶控制称为“退避控制”。退避控制至少包括减速控制，也可以根据需要还包括转向控制。
[0033]
图2是用于对本实施方式的退避控制的一个例子进行说明的概念图。退避轨迹tr－e是用于使车辆1退避至安全的目标位置pts的目标轨迹tr。车辆控制系统10基于由识别传感器20得到的识别结果来设定目标位置pts，并生成退避轨迹tr－e。在图2所示的例子中，目标位置pts设定于车辆1的前方的路肩之中。然后，车辆控制系统10以车辆1追随退避轨迹tr－e的方式进行车辆行驶控制。换言之，车辆控制系统10以车辆1朝向目标位置pts行驶并停止于目标位置pts的方式进行车辆行驶控制。
[0034]
图3是用于对本实施方式的退避控制的其他例子进行说明的概念图。在图3所示的例子中，目标位置pts设定于车辆1正在行驶的车道内。车辆控制系统10生成退避轨迹tr－e，并以车辆1追随退避轨迹tr－e的方式进行车辆行驶控制。
[0035]
如以上所说明的那样，能通过退避控制来使车辆1退避至目标位置pts。退避控制按照基于由识别传感器20得到的识别结果而生成的目标轨迹tr来进行，因此能安全且高精度地使车辆1停车。即，能安全且高精度地完成紧急停车处理。
[0036]
不过，在停车开关sw被按下的状况下，也可能会在利用了识别传感器20的车辆行驶控制中发生异常。例如，车辆行驶控制的异常起因于识别传感器20的故障。作为其他例子，车辆行驶控制的异常起因于运算目标轨迹tr的处理器的异常。在车辆行驶控制不为正常而是异常的情况下，上述的退避控制的精度未必高。因此，根据本实施方式，防备在停车开关sw被按下时车辆行驶控制为异常的情况，还准备了如下这样的“减速停车控制”。
[0037]
图4是用于对本实施方式的减速停车控制进行说明的概念图。在减速停车控制中，车辆控制系统10以规定的减速度de使车辆1减速而停车。在该减速停车控制中，不使用识别传感器20，因此也不会生成目标轨迹tr。就是说，车辆控制系统10不使用目标轨迹tr，而是单纯地以规定的减速度de使车辆1减速而停车。通过该减速停车控制，由于至少车辆1进行停车，因此也会确保最低限度的安全。
[0038]
如以上所说明的那样，根据本实施方式，车辆控制系统10执行车辆行驶控制，该车辆行驶控制基于由识别传感器20得到的识别结果来生成目标轨迹tr，并以追随目标轨迹tr
的方式控制车辆1。在停车开关sw被按下时车辆行驶控制为正常的情况下，车辆控制系统10执行退避控制，该退避控制是用于使车辆1退避至目标位置pts的车辆行驶控制。退避控制按照基于由识别传感器20得到的识别结果而生成的目标轨迹tr来进行，因此能安全且高精度地使车辆1停车。
[0039]
另一方面，在停车开关sw被按下时车辆行驶控制为异常的情况下，车辆控制系统10不使用目标轨迹tr地执行使车辆1减速而停车的减速停车控制。通过该减速停车控制，由于至少车辆1进行停车，因此也会确保最低限度的安全。此外，由于未利用发生异常的车辆行驶控制，因此会防止发生意外的事态。
[0040]
如此，根据本实施方式，在搭载于车辆1的停车开关sw被按下时，能根据状况来安全地使车辆1停车。
[0041]
以下，对本实施方式的车辆控制系统10更详细地进行说明。
[0042]
2.车辆控制系统
[0043]
2－1.构成例
[0044]
图5是概略性地表示本实施方式的车辆控制系统10的构成例的框图。车辆控制系统10具备识别传感器20、车辆状态传感器30、位置传感器40、行驶装置50、控制装置100以及停车开关sw。
[0045]
识别传感器20搭载于车辆1，识别(检测)车辆1的周围的状况。作为识别传感器20，可举例示出lidar、摄像机、雷达等。
[0046]
车辆状态传感器30搭载于车辆1，检测车辆1的状态。例如，车辆状态传感器30包括车速传感器、加速度传感器、横摆角速度传感器、转向角传感器等。
[0047]
位置传感器40搭载于车辆1，检测车辆1的位置和方位。作为位置传感器40，可举例示出gps(global positioning system：全球定位系统)传感器。
[0048]
行驶装置50包括转向装置51、驱动装置52以及制动装置53。转向装置51对车辆1的车轮进行转舵。例如，转向装置51包括动力转向(eps：electric power steering)装置。驱动装置52是产生驱动力的动力源。作为驱动装置52，可举例示出发动机、电动机、轮内马达等。制动装置53产生制动力。
[0049]
停车开关sw是由人按下来指示紧急停车的开关。该停车开关sw搭载于车辆1。例如，停车开关sw设置于驾驶席。作为其他例子，在车辆1为巴士等的情况下，停车开关sw也可以设置于乘客空间。
[0050]
控制装置100对车辆1进行控制。控制装置100包括一个或多个处理器101(以下，仅称为处理器101)和一个或多个存储器102(以下，仅称为存储器102)。处理器101执行各种处理。例如，处理器101包括cpu(central processing unit：中央处理器)。存储器102储存各种信息。作为存储器102，可举例示出易失性存储器、非易失性存储器、hdd(hard disk drive：硬盘驱动器)、ssd(solid state drive：固态驱动器)等。处理器101执行作为计算机程序的控制程序，由此实现由处理器101(控制装置100)进行的各种处理。控制程序储存于存储器102，或者记录于计算机可读取的记录介质。控制装置100可以包括一个或多个ecu(electronic control unit：电子控制单元)。控制装置100的一部分可以是车辆1的外部的信息处理装置。在该情况下，控制装置100的一部分与车辆1进行通信来远程地对车辆1进行控制。
[0051]
2－2.信息获取处理
[0052]
处理器101获取表示车辆1的驾驶环境的驾驶环境信息200。驾驶环境信息200储存于存储器102。
[0053]
图6是表示驾驶环境信息200的例子的框图。驾驶环境信息200包括周边状况信息220、车辆状态信息230以及导航信息240。
[0054]
周边状况信息220是表示车辆1的周围的状况的信息。周边状况信息220包括由识别传感器20得到的信息。例如，周边状况信息220包括由摄像机拍摄的图像信息。作为其他例子，周边状况信息220包括由lidar得到的点群信息。
[0055]
周边状况信息220还包括与车辆1的周围的道路构成相关的道路构成信息221。车辆1的周围的道路构成包括划分线(白线)和道路边物体。道路边物体是表示道路的边的立体的障碍物。作为道路边物体，可举例示出路缘石、护栏、墙壁、中央隔离带等。道路构成信息221至少表示划分线、道路边物体的位置(相对于车辆1的相对位置)。例如，可以通过对由摄像机得到的图像信息进行解析来辨别道路构成并计算该道路构成的相对位置。作为图像解析方法，可举例示出语义分割(semantic segmentation)、边缘检测。
[0056]
周边状况信息220还包括与车辆1的周围的物标相关的物标信息222。作为物标，可举例示出行人、自行车、二轮车、其他车辆(先行车辆、停车车辆等)、障碍物等。物标信息222表示物标相对于车辆1的相对位置和相对速度。例如，可以通过对由摄像机得到的图像信息进行解析来辨别物标并计算该物标的相对位置。此外，也可以基于由lidar得到的点群信息来辨别物标并获取该物标的相对位置和相对速度。物标信息也可以包括物标的移动方向、移动速度。
[0057]
车辆状态信息230是表示车辆1的状态的信息。作为车辆1的状态，可举例示出车速、横摆角速度、横向加速度、转向角等。处理器101从由车辆状态传感器30得到的检测结果中获取车辆状态信息230。
[0058]
导航信息240包括位置信息和地图信息。位置信息表示车辆1的位置和方位。位置信息由位置传感器40得到。地图信息表示车道配置、道路形状等。处理器101从地图数据库获取所需的区域的地图信息。地图数据库既可以储存在搭载于车辆1的规定的存储装置中，也可以储存在车辆1的外部的管理服务器中。在后者的情况下，处理器101与管理服务器进行通信来获取所需的地图信息。
[0059]
2－3.车辆行驶控制
[0060]
处理器101执行对车辆1的行驶进行控制的“车辆行驶控制”。车辆行驶控制包括转向控制、加速控制以及减速控制。处理器101通过对行驶装置50进行控制来执行车辆行驶控制。具体而言，处理器101通过对转向装置51进行控制来执行转向控制。此外，处理器101通过对驱动装置52进行控制来执行加速控制。此外，处理器101通过对制动装置53进行控制来执行减速控制。
[0061]
车辆行驶控制的一个例子是对车辆1的自动驾驶进行控制的自动驾驶控制。作为在此的自动驾驶，假定了将驾驶员可以不必100％专注于驾驶作为前提的自动驾驶(例如，所谓的三级以上的自动驾驶)。
[0062]
车辆行驶控制的其他例子是对车辆1的行驶进行辅助的行驶辅助控制。行驶辅助控制以提高车辆1的行驶的安全性为目的而对车辆1的转向、加速以及减速中的至少一个进
行控制。作为这样的行驶辅助控制的例子，可列举出风险避免控制、车道偏离抑制控制等。风险避免控制为了降低车辆1与物标的碰撞风险而进行转向控制和减速控制中的至少一方。车道偏离抑制控制抑制车辆1偏离行驶车道。需要说明的是，行驶辅助控制并非始终工作而是响应于规定的工作条件成立而工作。
[0063]
图7是表示与包括自动驾驶控制和行驶辅助控制的车辆行驶控制关联的功能构成例的框图。识别传感器20包括第一识别传感器20－1和第二识别传感器20－2。作为第一识别传感器20－1，可举例示出lidar、摄像机、雷达等。作为第二识别传感器20－2，可举例示出lidar、摄像机、雷达等。第一识别传感器20－1和第二识别传感器20－2可以至少部分地共用。
[0064]
控制装置100包括自动驾驶控制部110、行驶辅助控制部120以及选择部130来作为功能块。这些功能块通过由一个或多个处理器101执行控制程序来实现。自动驾驶控制部110、行驶辅助控制部120以及选择部130可以分别由不同的处理器101来实现。
[0065]
自动驾驶控制部110基于驾驶环境信息200来生成作为用于自动驾驶的目标轨迹tr的“自动驾驶轨迹tr－1”。特别是，自动驾驶控制部110基于由第一识别传感器20－1得到的识别结果来生成自动驾驶轨迹tr－1。例如，自动驾驶控制部110基于由第一识别传感器20－1得到的周边状况信息220、导航信息240来生成车辆1的行驶计划。行驶计划包括维持当前的行驶车道、进行车道变更、避免障碍物等。进而，自动驾驶控制部110基于车辆状态信息230等来生成车辆1按照行驶计划进行行驶所需的自动驾驶轨迹tr－1。自动驾驶控制部110按照一定周期来生成、更新自动驾驶轨迹tr－1。自动驾驶轨迹tr－1被输出至选择部130。
[0066]
行驶辅助控制部120在行驶辅助控制的工作条件成立的情况下，基于驾驶环境信息200来生成作为用于行驶辅助控制的目标轨迹tr的“行驶辅助轨迹tr－2”。特别是，行驶辅助控制部120基于由第二识别传感器20－2得到的识别结果来生成行驶辅助轨迹tr－2。行驶辅助控制部120按照一定周期生成、更新行驶辅助轨迹tr－2。行驶辅助轨迹tr－2被输出至选择部130。
[0067]
图8是表示行驶辅助轨迹tr－2的一个例子的概念图。在此，考虑用于降低车辆1与物标的碰撞风险的风险避免控制。行驶辅助控制部120从由第二识别传感器20－2得到的周边状况信息220中获取与车辆1的前方的物标(例子：周边车辆、行人)相关的物标信息222。进而，行驶辅助控制部120基于物标信息222、车辆状态信息230来计算车辆1与物标的碰撞可能性。在碰撞可能性为阈值以上的情况下，行驶辅助控制部120基于物标信息222、车辆状态信息230来生成用于避免碰撞的行驶辅助轨迹tr－2。用于避免碰撞的行驶辅助轨迹tr－2请求转向和减速中的至少一方。
[0068]
在自动驾驶控制的执行中行驶辅助控制的工作条件不成立的情况下，选择部130从自动驾驶控制部110接受自动驾驶轨迹tr－1。选择部130将自动驾驶轨迹tr－1设定为目标轨迹tr。
[0069]
另一方面，在自动驾驶控制的执行中行驶辅助控制的工作条件成立的情况下，选择部130从自动驾驶控制部110接受自动驾驶轨迹tr－1，并从行驶辅助控制部120接受行驶辅助轨迹tr－2。在该情况下，例如，选择部130选择自动驾驶轨迹tr－1和行驶辅助轨迹tr－2中的任一方来作为目标轨迹tr。选择自动驾驶轨迹tr－1和行驶辅助轨迹tr－2中的
哪一个取决于设计策略(design policy)。选择部130既可以优先地选择自动驾驶轨迹tr－1，也可以优先地选择行驶辅助轨迹tr－2。或者，选择部130也可以通过将自动驾驶轨迹tr－1与行驶辅助轨迹tr－2组合来决定最终的目标轨迹tr。
[0070]
处理器101基于由选择部130决定出的目标轨迹tr来执行上述的车辆行驶控制。具体而言，处理器101以车辆1追随目标轨迹tr的方式执行车辆行驶控制。因此，处理器101基于目标轨迹tr和驾驶环境信息200来计算车辆1与目标轨迹tr之间的偏差。作为偏差，可列举出横向偏差(y方向偏差)、横摆角偏差(方位角偏差)以及速度偏差。然后，处理器101以车辆1与目标轨迹tr之间的偏差减小的方式进行车辆行驶控制。通过这样的车辆行驶控制，车辆1以追随目标轨迹tr的方式行驶。
[0071]
3.紧急停车处理
[0072]
图9是用于对本实施方式的紧急停车处理进行说明的框图。响应于停车开关sw被按下，处理器101进行使车辆1紧急停车的紧急停车处理。更详细而言，在停车开关sw被按下的情况下，从停车开关sw输出紧急停车信号es。紧急停车信号es被提供给自动驾驶控制部110、行驶辅助控制部120以及选择部130。
[0073]
就自动驾驶控制部110而言，当接受紧急停车信号es时，生成用于退避控制的退避轨迹tr－e(参照图2、图3)。如上所述，自动驾驶控制部110基于由第一识别传感器20－1得到的识别结果来生成自动驾驶轨迹tr－1。退避轨迹tr－e是自动驾驶轨迹tr－1的一种。为了方便，将为了退避控制而由自动驾驶控制部110生成的自动驾驶轨迹tr－1(退避轨迹tr－e)称为“第一退避轨迹tr－e1”。
[0074]
自动驾驶控制部110基于由第一识别传感器20－1得到的周边状况信息220来设定安全的目标位置pts。例如，在已出现的图2中示出的例子中，目标位置pts设定于路肩内。路肩的位置从周边状况信息220(道路构成信息221)或者导航信息240中得到。然后，自动驾驶控制部110生成用于使车辆1退避至目标位置pts的第一退避轨迹tr－e1。第一退避轨迹tr－e1被输出至选择部130。
[0075]
就行驶辅助控制部120而言，当接受紧急停车信号es时，生成用于退避控制的退避轨迹tr－e(参照图2、图3)。接受紧急停车信号es是行驶辅助控制的工作条件之一。如上所述，行驶辅助控制部120基于由第二识别传感器20－2得到的识别结果来生成行驶辅助轨迹tr－2。退避轨迹tr－e是行驶辅助轨迹tr－2的一种。为了方便，将为了退避控制而由行驶辅助控制部120生成的行驶辅助轨迹tr－2(退避轨迹tr－e)称为“第二退避轨迹tr－e2”。
[0076]
行驶辅助控制部120基于由第二识别传感器20－2得到的周边状况信息220来设定安全的目标位置pts。然后，行驶辅助控制部120生成用于使车辆1退避至目标位置pts的第二退避轨迹tr－e2。第二退避轨迹tr－e2被输出至选择部130。
[0077]
就选择部130而言，当接受紧急停车信号es时，获取用于减速停车控制(参照图4)的“规定的减速度de”。规定的减速度de的信息被预先储存于存储器102。
[0078]
如此，在停车开关sw被按下的情况下，选择部130获取第一退避轨迹tr－e1、第二退避轨迹tr－e2以及规定的减速度de。选择部130选择第一退避轨迹tr－e1、第二退避轨迹tr－e2以及规定的减速度de中的任一个。然后，选择部130按照选择出的一个来执行紧急停车处理。
[0079]
在判断选择第一退避轨迹tr－e1、第二退避轨迹tr－e2以及规定的减速度de中的
哪一个时，选择部130考虑车辆行驶控制(自动驾驶控制、行驶辅助控制)是正常还是异常。
[0080]
例如，自动驾驶控制部110具有自我诊断功能。自动驾驶控制部110的自我诊断功能判定自动驾驶控制是正常还是异常。作为自动驾驶控制的异常，可举例示出如下这样的异常。
[0081]
[输入(input)的异常]由于第一识别传感器20－1的故障，无法适当地获取自动驾驶轨迹tr－1的生成所需的信息。
[0082]
[运算处理的异常]由于自动驾驶控制部110的异常，生成自动驾驶轨迹tr－1的运算处理未正常地工作。
[0083]
[运算结果的异常]所生成的自动驾驶轨迹tr－1不满足规定的必要条件。
[0084]
[输出(output)的异常]由于自动驾驶控制部110的输出接口的故障，自动驾驶轨迹tr－1未被正常地输出。
[0085]
例如，自动驾驶控制部110的自我诊断功能对如下这样的项目进行检查。在对任一个项目检测到异常的情况下，自我诊断功能判定为在自动驾驶控制中发生异常。
[0086]
[项目1]处理器101是否正常地进行动作(例如，处理器101的运算周期是否在正常范围内)
[0087]
[项目2]第一识别传感器20－1是否正常地进行动作(例如，感测周期、检测数据数、检测数据值是否在正常范围内)
[0088]
[项目3]处理器101是否接收到所需的信息(例如，接收周期、数据量是否在正常范围内)
[0089]
[项目4]自动驾驶轨迹tr－1的运算结果是否为正常(例如，数据量、数据值是否在正常范围内)
[0090]
[项目5]自动驾驶轨迹tr－1是否被正常地输出(例如，发送周期、数据量是否在正常范围内)
[0091]
行驶辅助控制部120也具有同样的自我诊断功能。关于行驶辅助控制部120的自我诊断功能，将自动驾驶控制部110换成行驶辅助控制部120，将第一识别传感器20－1换成第二识别传感器20－2，将自动驾驶轨迹tr－1换成行驶辅助轨迹tr－2。
[0092]
选择部130从自动驾驶控制部110和行驶辅助控制部120定期地接受自我诊断结果。基于接受到的自我诊断结果，选择部130能知晓自动驾驶控制是正常还是异常以及行驶辅助控制是正常还是异常。
[0093]
而且，选择部130也可以基于自动驾驶轨迹tr－1的接收状况来判定自动驾驶控制是正常还是异常。例如，在自动驾驶轨迹tr－1的更新停止了一定期间以上的情况下，选择部130判定为在自动驾驶控制部110中发生了异常。作为其他例子，在从自动驾驶控制部110接受到的自动驾驶轨迹tr－1的值表示异常值的情况下，选择部130判定为在自动驾驶控制部110中发生了异常。同样地，选择部130也可以基于行驶辅助轨迹tr－2的接收状况来判定行驶辅助控制是正常还是异常。
[0094]
图10是表示本实施方式的紧急停车处理的流程图。
[0095]
在步骤s100中，处理器101判定停车开关sw是否被按下。在从停车开关sw接受到紧急停车信号es的情况下，处理器101判定为停车开关sw被按下(步骤s100：是)。在该情况下，处理进入步骤s200。在该情况以外的情况下(步骤s100：否)，本次的周期内的处理结束。
[0096]
在步骤s200中，处理器101(自动驾驶控制部110)生成用于退避控制的第一退避轨迹tr－e1。此外，处理器101(行驶辅助控制部120)生成用于退避控制的第二退避轨迹tr－e2。而且，处理器101(选择部130)获取用于减速停车控制的规定的减速度de。
[0097]
在步骤s300中，处理器101(选择部130)判定车辆行驶控制是正常还是异常。在自动驾驶控制和行驶辅助控制中的至少一方为正常的情况下，处理器101判定为车辆行驶控制为正常(步骤s300：是)。在该情况下，处理进入步骤s400。另一方面，在车辆行驶控制为不正常的情况下，即，在车辆行驶控制为异常的情况下(步骤s300：否)，处理进入步骤s500。
[0098]
在步骤s400中，处理器101按照退避轨迹tr－e执行退避控制。即，处理器101按照第一退避轨迹tr－e1或者第二退避轨迹tr－e2执行退避控制。由此，能安全且高精度地使车辆1停车。
[0099]
在步骤s500中，处理器101按照规定的减速度de执行减速停车控制。由此，会确保最低限度的安全。此外，由于未利用发生异常的车辆行驶控制，因此会防止发生意外的事态。
[0100]
关于步骤s300和步骤s400，可以想到各种各样的例子。以下，对与步骤s300和步骤s400相关的几个例子进行说明。
[0101]
3－1.第一例子
[0102]
图11是表示本实施方式的紧急停车处理的第一例子的流程图。
[0103]
首先，在步骤s310中，处理器101(选择部130)判定自动驾驶控制是正常还是异常。在自动驾驶控制为正常的情况下(步骤s310：是)，处理进入步骤s410。在步骤s410中，处理器101按照第一退避轨迹tr－e1执行退避控制。
[0104]
另一方面，在自动驾驶控制为异常的情况下(步骤s310：否)，处理进入步骤s320。在步骤s320中，处理器101(选择部130)判定行驶辅助控制是正常还是异常。在行驶辅助控制为正常的情况下(步骤s320：是)，处理进入步骤s420。在步骤s420中，处理器101按照第二退避轨迹tr－e2执行退避控制。
[0105]
在自动驾驶控制和行驶辅助控制均为异常的情况下(步骤s320：否)，处理进入上述的步骤s500。
[0106]
3－2.第二例子
[0107]
图12是表示本实施方式的紧急停车处理的第二例子的流程图。在第二例子中，与上述的第一例子相比，步骤s310与步骤s320的顺序是相反的。
[0108]
首先，在步骤s320中，处理器101(选择部130)判定行驶辅助控制是正常还是异常。在行驶辅助控制为正常的情况下(步骤s320：是)，处理进入步骤s420。在步骤s420中，处理器101按照第二退避轨迹tr－e2执行退避控制。
[0109]
另一方面，在行驶辅助控制为异常的情况下(步骤s320：否)，处理进入步骤s310。在步骤s310中，处理器101(选择部130)判定自动驾驶控制是正常还是异常。在自动驾驶控制为正常的情况下(步骤s310：是)，处理进入步骤s410。在步骤s410中，处理器101按照第一退避轨迹tr－e1执行退避控制。
[0110]
在自动驾驶控制和行驶辅助控制均为异常的情况下(步骤s310：否)，处理进入上述的步骤s500。
[0111]
3－3.第三例子
[0112]
图13是表示紧急停车处理的第三例子的流程图。第三例子是上述的第一例子的变形例。
[0113]
在自动驾驶控制为异常的情况下(步骤s310：否)，处理进入步骤s330。
[0114]
在步骤s330中，处理器101判定是否能通过使用第二识别传感器20－2来代替第一识别传感器20－1从而进行自动驾驶控制。在自动驾驶控制的异常起因于第一识别传感器20－1的故障且第二识别传感器20－2为正常的情况下，能通过使用第二识别传感器20－2来进行自动驾驶控制(步骤s330：是)。在该情况下，处理进入步骤s410。在步骤s410中，处理器101(自动驾驶控制部110)基于由第二识别传感器20－2而非第一识别传感器20－1得到的识别结果来生成用于退避控制的第一退避轨迹tr－e1。然后，处理器101按照第一退避轨迹tr－e1执行退避控制。
[0115]
另一方面，在自动驾驶控制的异常起因于第一识别传感器20－1的故障以外的情况下，即使使用第二识别传感器20－2来代替第一识别传感器20－1也无法高精度地执行自动驾驶控制(步骤s330：否)。在该情况下，处理进入步骤s320。这以后与上述的第一例子的情况相同。
[0116]
3－4.第四例子
[0117]
图14是表示紧急停车处理的第四例子的流程图。第四例子是上述的第二例子的变形例。
[0118]
在行驶辅助控制为异常的情况下(步骤s320：否)，处理进入步骤s340。
[0119]
在步骤s340中，处理器101判定是否能通过使用第一识别传感器20－1来代替第二识别传感器20－2从而进行行驶辅助控制。在行驶辅助控制的异常起因于第二识别传感器20－2的故障且第一识别传感器20－1为正常的情况下，能通过使用第一识别传感器20－1来进行行驶辅助控制(步骤s340：是)。在该情况下，处理进入步骤s420。在步骤s420中，处理器101(行驶辅助控制部120)基于由第一识别传感器20－1而非第二识别传感器20－2得到的识别结果来生成用于退避控制的第二退避轨迹tr－e2。然后，处理器101按照第二退避轨迹tr－e2执行退避控制。
[0120]
另一方面，在行驶辅助控制的异常起因于第二识别传感器20－2的故障以外的情况下，即使使用第一识别传感器20－1来代替第二识别传感器20－2也无法高精度地执行行驶辅助控制(步骤s340：否)。在该情况下，处理进入步骤s310。这以后与上述的第二例子的情况相同。