车辆的控制系统、车辆的控制系统的控制方法、车辆以及计算机可读记录介质

技术领域

本发明涉及自动驾驶车辆相关的车辆的控制系统、车辆的控制系统的控制方法、车辆以及计算机可读记录介质。

背景技术

迄今为止，提出了根据与摄像机等检测部所检测出的视野相关的信息来判定行驶风险而进行行驶控制的自动驾驶车辆的技术。例如，在专利文献1中，公开了判断行驶路线中的死角的有无而设定行驶路线中的目标位置以及目标姿态的行驶技术。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2013-186724号公报

发明内容

发明所要解决的问题

但是，例如，作为自动驾驶车辆在窄路上对位于自动驾驶车辆的附近的行人、对向车辆等交通参加者进行检测、或者由于气象条件而使传感器的检测性能降低的结果，有时会过度地高估行驶路线的行驶风险。在这样的情况下，由于在错误地高估的行驶风险下进行行驶，因此存在自动驾驶车辆不能在行驶路线上适当地行驶的情况。

本发明的目的在于提供一种适当地对行驶路线的行驶风险进行评价而进行行驶的技术。

用于解决问题的手段

根据本发明，车辆的控制系统具备：检测机构，其用于检测与所述车辆的周边的外部相关的外部信息，且所述外部信息用于对所述车辆的驱动状态进行控制；确定机构，其基于所述车辆的位置信息获取所述车辆所行驶的路线周边的地图信息，确定与所述地图信息对应的检测范围信息中的与所述检测机构对应的检测范围信息；以及控制机构，其基于确定的所述检测范围信息和所述外部信息，对所述车辆的驱动状态进行控制。

另外，根据本发明，在车辆的控制系统的控制方法中，所述车辆的控制系统具备检测部，所述检测部用于检测与车辆的周边的外部相关的外部信息，且所述外部信息用于对所述车辆的驱动状态进行控制，其中，所述车辆的控制系统的控制方法包括：确定步骤，在该确定步骤中，基于所述车辆的位置信息获取所述车辆所行驶的路线周边的地图信息，确定与所述地图信息对应的检测范围信息中的与所述检测部对应的检测范围信息；以及控制步骤，在该控制步骤中，基于确定的所述检测范围信息和所述外部信息，对所述车辆的驱动状态进行控制。

另外，根据本发明，车辆具备：检测机构，其用于检测与所述车辆的周边的外部相关的外部信息，且所述外部信息用于对所述车辆的驱动状态进行控制；确定机构，其基于所述车辆的位置信息获取所述车辆所行驶的路线周边的地图信息，确定与所述地图信息对应的检测范围信息中的与所述检测机构对应的检测范围信息；以及控制机构，其基于确定的所述检测范围信息和所述外部信息，对所述车辆的驱动状态进行控制。

另外，根据本发明，计算机可读记录介质存储有程序，所述程序用于使车辆的控制系统所具备的计算机执行确定步骤和控制步骤，所述车辆的控制系统具备检测部，所述检测部检测与车辆的周边的外部相关的外部信息，且所述外部信息用于对所述车辆的驱动状态进行控制，在该确定步骤中，基于所述车辆的位置信息获取所述车辆所行驶的路线周边的地图信息，确定与所述地图信息对应的检测范围信息中的与所述检测部对应的检测范围信息，在该控制步骤中，基于确定的所述检测范围信息和所述外部信息，对所述车辆的驱动状态进行控制。

发明效果

根据本发明，能够提供适当地对行驶路线的行驶风险进行评价而进行行驶的技术。

附图说明

图1是本实施方式所涉及的车辆的硬件框图。

图2是本实施方式所涉及的车辆的软件框图。

图3A、图3B是表示本实施方式所涉及的车辆的检测范围的一个例子的图。

图4是表示本实施方式所涉及的车辆所执行的处理的一个例子的处理时序图。

图5A、图5B是表示由本实施方式所涉及的车辆执行的、计算行驶风险的处理的一个例子的图。

图6是表示对本实施方式所涉及的行驶风险造成影响的项目的一个例子的图。

图7是表示本实施方式所涉及的行驶风险、速度以及驾驶模式的关系的图表。

图8是表示本实施方式所涉及的车辆的检测范围的一个例子的图。

附图标记说明

1：车辆；200：控制系统；201：地图信息获取部；202：检测范围判定部；203：外部信息获取部；204：车辆信息获取部；205：风险计算部；206：车速判定部；207：自动驾驶模式控制部。

具体实施方式

以下，参照附图对实施方式进行详细说明。此外，以下的实施方式并非对权利要求书所涉及的发明进行限定，另外，在实施方式中说明的特征的组合未必全部都是发明所必须的。也可以对实施方式中说明的多个特征中的两个以上的特征任意地进行组合。另外，对相同或者同样的构成标注相同的附图标记，并省略重复的说明。

<第一实施方式>

(硬件构成)

图1是本发明的一个实施方式所涉及的车辆用控制装置的框图，该车辆用控制装置对车辆1进行控制。在图1中，以俯视图和侧视图示出了车辆1的概要。作为一个例子，车辆1是轿车型的四轮乘用车。

图1的控制装置包括控制单元2。控制单元2包括通过车内网络而连接为可通信的多个ECU20～ECU29。各ECU包括以CPU为代表的处理器、半导体存储器等存储设备、与外部设备之间的接口等。在存储设备中存储有处理器所执行的程序、处理器在处理中使用的数据等。各ECU可以是具备多个处理器、存储设备以及接口等的计算机等。

以下，对各ECU20～ECU29所负责的功能等进行说明。此外，关于ECU的数量、所负责的功能，可以进行适当设计，也可以比本实施方式更细化或者整合。

ECU20执行与车辆1的自动驾驶相关的控制。在自动驾驶中，对车辆1的转向、加速减速中的至少任一者进行自动控制。在后述的控制例中，对转向和加速减速这两者进行自动控制。

ECU21对电动动力转向装置3进行控制。电动动力转向装置3包括根据驾驶员对方向盘31的驾驶操作(转向操作)而使前轮转向的机构。另外，电动动力转向装置3包括发挥用于辅助转向操作或者使前轮自动转向的驱动力的马达、对转向角进行检测的传感器等。在车辆1的驾驶状态为自动驾驶的情况下，ECU21根据来自ECU20的指示而对电动动力转向装置3进行自动控制，并控制车辆1的行进方向。

ECU22以及ECU 23进行对检测车辆的周围状况的检测单元41～检测单元43的控制以及检测结果的信息处理。检测单元41是对车辆1的前方进行拍摄的摄像机(以下，有时表述为前方摄像机41。)，在本实施方式的情况下，在车辆1的车顶前部安装于前窗的车室内侧。通过对前方摄像机41所拍摄到的图像进行分析，能够提取出目标物的轮廓、道路上的车道的划分线(白线等)。

检测单元42是Light Detection and Ranging(LIDAR：光学雷达)(以下，有时表述为光学雷达42)，对车辆1的周围的目标物进行检测、对与目标物之间的距离进行测距。在本实施方式的情况下，设置有五个光学雷达42，在车辆1的前部的各角部各设置有一个，在后部中央设置有一个，并且在后部各侧方各设置有一个。检测单元43是毫米波雷达(以下，有时表述为雷达43)，对车辆1的周围的目标物进行检测、对与目标物之间的距离进行测距。在本实施方式的情况下，设置有五个雷达43，在车辆1的前部中央设置有一个，在前部各角部各设置有一个，在后部各角部各设置有一个。

ECU22进行对一方的前方摄像机41、各光学雷达42的控制以及检测结果的信息处理。ECU23进行对另一方的前方摄像机41、各雷达43的控制以及检测结果的信息处理。通过具备两组对车辆的周围状况进行检测的装置，能够提高检测结果的可靠性，另外，通过具备摄像机、光学雷达、雷达这样的不同种类的检测单元，能够多方面地进行车辆的周边环境的分析。另外，ECU23进行对侧方摄像机44以及后方摄像机45的控制以及检测结果的信息处理。

ECU24进行对陀螺仪传感器5、GPS传感器24b、通信装置24c的控制以及检测结果或通信结果的信息处理。陀螺仪传感器5对车辆1的旋转运动进行检测。能够根据陀螺仪传感器5的检测结果、车轮速度等对车辆1的行进路线进行判定。GPS传感器24b对车辆1的当前位置进行检测。通信装置24c与提供地图信息、交通信息的服务器进行无线通信，并获取这些信息。ECU24能够访问在存储设备中构建的地图信息的数据库24a，ECU24进行从当前所在地到目的地的路线搜索等。

ECU25具备车与车之间通信用的通信装置25a。通信装置25a与周边的其他车辆进行无线通信，并进行车辆间的信息交换。

ECU26对动力装置6进行控制。动力装置6是输出使车辆1的驱动轮旋转的驱动力的机构，例如包括发动机和变速器。ECU26例如根据由设置在油门踏板7A上的操作检测传感器7a所检测到的驾驶员的驾驶操作(油门操作或加速操作)而对发动机的输出进行控制，或者基于车速传感器7c所检测到的车速等信息来切换变速器的变速挡。在车辆1的驾驶状态为自动驾驶的情况下，ECU26根据来自ECU20的指示而对动力装置6进行自动控制，并控制车辆1的加速减速。

ECU27对包括方向指示器8(转向灯)的照明器件(前照灯、尾灯等)进行控制。在图1的例子的情况下，方向指示器8设置于车辆1的前部、车门镜以及后部。

ECU28进行对输入输出装置9的控制。输入输出装置9进行对驾驶员的信息输出和来自驾驶员的信息的输入的接受。声音输出装置91通过声音对驾驶员报告信息。显示装置92通过图像的显示对驾驶员报告信息。显示装置92例如配置于驾驶席正面，并构成仪表盘等。此外，在此举例示出了声音和显示，但是也可以通过振动、光来报告信息。另外，也可以组合声音、显示、振动或者光中的多个来报告信息。进一步地，还可以根据待报告的信息的等级(例如紧急度)而使组合不同或者使报告方式不同。

输入装置93是配置在驾驶员能够操作的位置而对车辆1进行指示的开关组，还可以包括声音输入装置。

ECU29对制动装置10、驻车制动器(未图示)进行控制。制动装置10例如是盘式制动装置，设置于车辆1的各车轮，通过对车轮的旋转施加阻力来使车辆1减速或者停止。ECU29例如根据由设置在制动踏板7B上的操作检测传感器7b所检测到的驾驶员的驾驶操作(制动操作)而对制动装置10的工作进行控制。在车辆1的驾驶状态为自动驾驶的情况下，ECU29根据来自ECU20的指示而对制动装置10进行自动控制，并控制车辆1的减速以及停止。制动装置10、驻车制动器还能够为了维持车辆1的停止状态而进行工作。另外，在动力装置6的变速器具备驻车锁止机构的情况下，还能够为了维持车辆1的停止状态而使所述驻车锁止机构工作。

(软件构成)

接着，参照图2，对本实施方式所涉及的车辆1所具备的控制系统的软件构成进行说明。图2的控制系统200通过图1所示的ECU20～ECU29中的至少任一者来实现。控制系统200包含地图信息获取部201、检测范围判定部202、外部信息获取部203、车辆信息获取部204、风险计算部205、车速判定部206以及自动驾驶模式控制部207。

地图信息获取部201从地图信息数据库24a中获取地图信息。在一个例子中，地图信息获取部201也可以经由通信装置24c从网络上的其他装置(未图示)获取地图信息。在本实施方式中，地图信息包含与位置信息相对应的路宽、坡度以及曲率等与行驶路线相关的信息、和与该位置处的能够由车辆检测到的范围对应的检测范围信息。例如，检测范围信息可以包含与外部信息获取部203的检测范围相关的信息以及与由日本道路构造令规定的视距相关的信息中的至少任一者。在该情况下，检测范围信息可以是与同道路的行驶方向相对应的视距相关的信息。在本实施方式中，将检测范围信息作为表示外部信息获取部203在行驶中的位置处能够检测出何种程度的前方的路面的、与距离相关的信息来进行说明。在一个例子中，检测范围信息可以是外部信息获取部203能够检测的路面的角度、且是在行驶中的位置处离开了规定距离的路面的角度。此外，在车辆1按照导航系统行驶的情况下，地图信息获取部201也可以获取行驶预定路线周边的地图信息。

在一个例子中，检测范围信息也可以是按外部信息获取部203的每个种类的检测范围。在该情况下，地图信息例如可以包含分别与位置信息相对应的、与能够由摄像机检测出的路面的距离相关的信息、和与能够由毫米波雷达检测出的路面的距离相关的信息。此外，检测范围信息除了位置之外，还可以与车辆1的种类、车辆1所行驶的方向、外部信息获取部203所设置的高度以及车高中的至少任一者相关联。

检测范围判定部202根据地图信息获取部201所获取到的地图信息中包含的检测范围信息，来判定与从GPS传感器24b获取到的位置信息对应的检测范围信息，由此获取该位置处的车辆1的检测范围。即，检测范围判定部202可以在地图信息中直接含有检测范围信息的情况下，提取该检测范围信息。由此，车辆1能够快速地获取检测范围信息。另外，在地图信息包含按外部信息获取部203的每个种类而不同的多个检测范围信息的情况下，检测范围判定部202可以基于位置信息和车辆1所具有的外部信息获取部203的种类，来提取检测范围信息。另外，在地图信息中包含路宽、坡度、曲率等信息的情况下，检测范围判定部202可以通过基于这些信息对检测范围进行计算来获取检测范围信息。通过基于地图信息来确定检测范围信息，能够获取不能由外部信息获取部203检测到的、今后预定行驶的检测范围信息。由此，预定在交叉路口右转或预定左转的车辆1能够确定右转后或左转后的检测范围信息，预想在右转或左转后检测范围会变小，因此能够在右转或左转前进行降低行驶速度等的控制。在其他例子中，检测范围判定部202可以在地图信息中直接含有检测范围信息的情况下，提取该检测范围信息，并基于从外部信息获取部203获取到的外部信息进行修正。另外，在地图信息包含检测范围信息、且检测范围信息是除了车辆1的位置之外还与外部信息获取部203的种类相关联的信息的情况下，检测范围判定部202能够根据车辆1所具备的外部信息获取部203的种类，来获取检测范围信息。另外，在地图信息包含检测范围信息、且检测范围信息是除了车辆1的位置之外还与车辆1的行驶方向相关联的信息的情况下，检测范围判定部202能够根据车辆1的行驶方向，来获取检测范围信息。

外部信息获取部203是包含摄像机、光学雷达、毫米波雷达以及厘米波雷达中的至少任一者的传感器。在本实施方式中，将外部信息作为与通过对前方摄像机所拍摄的图像应用公知的图像分析技术而检测出的对象相关的信息进行说明。在一个例子中，外部信息获取部203能够检测出包括电线杆、转弯镜、侧沟、街道树以及护栏在内的道路构造物、以及包括对向车辆、并行车辆、驻车车辆、自行车以及行人在内的交通参加者中的至少任一者。另外，在一个例子中，外部信息获取部203除了道路构造物、交通参加者之外，还能够检测出天气信息、气温。另外，外部信息只要是从包括摄像机、光学雷达、毫米波雷达以及厘米波雷达中的至少任一者在内的传感器得到的数据或其组合即可，例如还可以进一步包含与对象的位置、明度以及深度中的至少任一者相关的信息。

车辆信息获取部204获取与车辆1的自动驾驶模式、车速等车辆的状态相关的车辆信息。在一个例子中，车辆信息例如包含表示车辆1正在以美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)所规定的自动驾驶模式中的哪一个中行驶的信息。另外，车辆信息也可以包含表示车辆1的制动防抱死系统(Anti-Lock Brake System，ABS)、侧滑装置、制动器、转向灯、刮水器以及前照灯中的至少任一者是否正在工作的信息。另外，车辆信息也可以包含表示车辆正在进行驻车动作以及车道变更中的至少任一者的信息。

风险计算部205至少基于由检测范围判定部202判定的检测范围来计算行驶所涉及的行驶风险。关于行驶风险的计算，参照图5A、图5B在后文中进行叙述。

车速判定部206基于由风险计算部205计算出的行驶风险，来判定车辆1的行驶速度。自动驾驶模式控制部207基于由风险计算部205计算出的行驶风险，对车辆1的自动驾驶模式的转变进行指示。关于车速判定部206和自动驾驶模式控制部207的详细情况，参照图4以及图7在后文中进行叙述。

接着，参照图3A以及图3B对本实施方式所涉及的车辆1的检测范围的一个例子进行说明。图3A以及图3B是表示车辆1在道路301上行驶的状况的俯视图。

在图3A中，设为车辆1能够通过外部信息获取部203获取最大范围303的内侧的外部信息。虚线箭头302表示车辆1预定行驶的路线。外部信息获取部203能够检测的行驶路线到箭头304所示的距离为止。因此，检测范围判定部202将箭头304的长度判定为检测范围。在一个例子中，检测范围判定部202也可以将从车辆1到箭头304所指示的点为止的预定行驶路线(箭头302)的长度判定为检测范围。车辆1根据与由地图信息获取部201获取到的道路301相关的信息，来判定检测范围。

此外，在一个例子中，检测范围判定部202也可以判定可检测的距离是多个等级中的哪一个。例如，检测范围信息可以设定为：如果能够检测30m以上的距离则设定为30，如果能够检测20m以上且小于30m的距离则设定为20，如果能够检测10m以上且小于20m的距离则设定为10，如果能够检测小于10m的距离则设定为5。由此，能够将行驶路线的规定范围相当于规定的检测范围这样的检测范围信息包含在地图信息中，能够减少地图信息的数据量。

接着，在图3B中，车辆1与图3A同样地，能够通过外部信息获取部203进行最大范围303的识别，并以沿着虚线箭头302的路线行驶，但交通参加者305位于道路301上。在此，由于交通参加者305处于检测范围内，因此被外部信息获取部203检测到。在该情况下，若将能够由外部信息获取部203识别的行驶路线的长度判定为是到箭头306或箭头306所指示的点为止的预定行驶路线(箭头302)的长度，则与实际的行驶风险背离，有时不能以适合于路线的车速或自动驾驶模式进行行驶。因此，本实施方式所涉及的车辆1以检测范围判定部202根据地图信息判定的检测范围信息为基础，考虑由外部信息获取部203检测出的外部信息来判定行驶风险，由此能够以适合于路线的车速或自动驾驶模式进行行驶。

图4表示本实施方式所涉及的控制系统200所执行的处理的一个例子。图4的处理在车辆1的行驶过程中的规定的时机执行。首先，在S401中，地图信息获取部201获取地图信息。基于由GPS传感器24b获取到的当前所在地的位置信息来获取地图信息。在一个例子中，还可以进一步基于车辆1的行驶方向来获取地图信息。

接着，控制系统200使处理进入S402，经由外部信息获取部203获取外部信息。接着，在S403中，控制系统200基于在S401中获取到的地图信息和在S402中获取到的外部信息来计算行驶风险。

在此，参照图5A，对S403的详细内容进行说明。首先，在S501中，检测范围判定部202基于在S401中获取到的地图信息来判定检测范围。如上所述，可以获取与地图信息中包含的检测范围相关的信息，也可以基于地图信息中包含的曲率、坡度、路宽等的信息来计算检测范围。

接着，在S502中，风险计算部205基于检测范围和车辆1的行驶速度来计算基础风险。例如，在行驶速度为VSP、检测范围为VDI的情况下，将基础风险PRP计算为PRP＝K(VSP/VDI)。在此，K是基准调谐增益，可以基于车辆1的制动性能、加速能力以及转向性能等预先设定。

接着，控制系统200使处理进入S503，基于由外部信息获取部203检测出的与道路构造物相关的信息来计算风险。接着，在S504中，控制系统200基于由外部信息获取部203检测出的交通参加者等交通环境来计算风险。接着，在S505中，控制系统200基于由外部信息获取部203检测出的自然环境来计算风险。自然环境包括检测出由雨天、阴天、雾、降雪、黄沙、强风引起的漂浮物而预想到例如前方摄像机等的至少一个传感器的检测性能降低的情况、路面冻结的情况、以及为夜间的情况中的至少任一种情况。另外，自然环境包括在前方摄像机41、侧方摄像机44以及后方摄像机45中的至少任一个摄像机的正面方向上存在光源、即逆光的情况。在该情况下，也会在由摄像机获取到的图像或动态图像中产生白斑、眩光(flare)或重影，从而预想到检测性能的降低。

此外，在获取外部信息时，也可以使用由车辆信息获取部204获取到的信息。例如，如果由车辆信息获取部204获取到表示刮水器正在工作的信息，则能够检测出正在降雨或降雪。

接着，控制系统200在S506中，基于道路构造风险、交通环境风险以及自然环境风险，对基础风险进行修正来计算行驶风险。例如，将道路构造风险的加权平均设为L，将交通环境风险的加权平均设为T，将自然环境风险的加权平均设为N，则可以是PRP＝(K+C)(VSP/VDI)，C＝cbrt(L×T×N)。cbrt()是求出立方根的函数。此外，也可以将S502的处理省略。即，可以使用在S501中获取到的检测范围VDI、在S503～S505中获取到的道路构造风险L、交通环境风险T、自然环境风险N，在S506中进行行驶风险的计算。

在此，参照图6，对按道路构造、交通环境以及自然环境分别设定的风险值的一个例子进行说明。图6的表可以由风险计算部205或外部信息获取部203进行保持。

如图6所示，道路构造、交通环境以及自然环境的各项目具有预先设定的值。由此，例如在外部信息获取部203检测出对向车辆的情况下，考虑着对向车辆来计算交通环境风险的加权平均。此外，在外部信息获取部203判定车辆1的刮水器是否正在动作中的情况下，可以在刮水器的动作速度为INT的情况下计算为0.5，在刮水器的动作速度为Hi的情况下计算为2.0。即，即使是相同的项目，也可以具有多个值，也可以根据由外部信息获取部203获取到的交通参加者的位置等而使用不同的值。在其他例子中，也可以根据车辆1与对向车辆的距离，将对向车辆的风险值设定为3(小于5m的距离)、2(5m以上且小于15m的距离)、1(相距15m以上)等。

接着，参照图5B，对S403的其他例子进行说明。首先，在S551中，检测范围判定部202通过与S501相同的方法判定检测范围。接着，在S552～S554中，针对在S503～S505中说明的道路构造、交通环境以及自然环境，获取用于修正检测范围的参数。用于修正检测范围的参数也可以与图6同样地预先设定。

接着，控制系统200基于道路构造参数、交通环境参数以及自然环境参数，对检测范围进行修正。例如，将道路构造参数的加权平均设为L'，将交通环境参数的加权平均设为T'，将自然环境参数的加权平均设为N'，能够将修正后的检测范围VDI'求出为VDI'＝VDI-C'，C'＝cbrt(L'×T'×N')。然后，在S556中，基于修正后的检测范围，能够以PRP＝K(VSP/VDI')计算出行驶风险。

返回至图4的说明。在S404中，控制系统200判定在S403中计算出的行驶风险是否小于第一阈值。在行驶风险为第一阈值以上的情况下(S404中的“否”)，控制系统200使处理进入S409。在行驶风险小于第一阈值的情况下(S404中的“是”)，控制系统200使处理进入S405，决定目标车速。S405的目标车速的决定例如可以是满足可允许的最高车速、最大加速度、最大减速度、行驶风险的范围的车速，将最高车速设定为目标车速。接着，控制系统200使处理进入S406，判定在S403中计算出的行驶风险是否大于第二阈值。在行驶风险大于第二阈值的情况下(S406中的“是”)，控制系统200将自动驾驶模式设定为TOR(Take OverRequest，权限转让委托)模式。在行驶风险为第二阈值以下的情况下(S406中的“否”)，控制系统200继续目标车速下的行驶(S411)，并结束处理。在一个例子中，在S407中，控制系统200也可以进行向搭乘者委托驾驶的通知。

接着，控制系统200使处理进入S408，判定TOR模式是否经过了一定时间。在控制系统200判定为车辆1以TOR模式经过了一定时间时(S408中的“是”)，使处理进入S409，使车辆1停车，在接下来的S410中对搭乘者进行驾驶的权限转让，并结束处理。此外，S409以及S410的处理也可以在车辆1不是第三自动驾驶等级中的AD模式的情况下省略。

接着，参照图7，对行驶速度与行驶风险值(PRP)的关系进行说明。

在图7的图表中，包含速度小于V1的区域A1、速度为V2以上的区域A2。另外，图7的图表包含速度为V1以上且小于V2并且行驶风险值小于R1的区域A3、速度为V1以上且小于V2并且行驶风险值为R1以上且小于R2的区域A4、速度为V1以上且小于V2并且行驶风险值为R2以上的区域A5。

区域A1以及区域A5是权限转让区域(TD：Traditional Demand)，是由于行驶速度过慢或者行驶风险过高，因此不进行自动驾驶，而进行用于立即向搭乘者转让驾驶权限的处理的区域。在处于TD区域的情况下，控制系统200请求搭乘者立即以手动进行驾驶。区域A2是仅允许手动驾驶的区域。区域A3是由于行驶风险足够低，因此能够以第三自动驾驶等级进行行驶的区域。区域A4是虽然行驶风险较高，但是不需要立即切换为手动驾驶，因此转移为TOR(Take Over Request)模式并进行权限转让的委托的区域。在TOR模式下，控制系统200在比区域A1以及区域A5长的期限内委托搭乘者开始手动驾驶。

如以上说明的那样，本实施方式所涉及的控制系统基于经由地图信息获取部获取到的地图信息和经由外部信息检测部检测出的外部信息来进行行驶状态的控制。由此，能够提供适当地对行驶路线的行驶风险进行评价而进行行驶的技术。

<其他实施方式>

在本实施方式中，使用对检测范围因弯曲角等而变窄时的行驶风险进行判定的例子而进行了说明。在一个例子中，在道路301上存在起伏的情况下，也同样地有可能使检测范围变窄。因此，可以基于由于起伏而变窄的检测范围来判定行驶风险。例如，如图8所示，在车辆1在上坡路和接着该上坡路的下坡路上行驶的情况下，即使在不是窄路的情况下，车辆1也只能看到地点801为止。因此，将检测范围判定为从车辆1到地点801为止的距离，从而能够对行驶风险进行判定。

在本实施方式中，将检测范围作为外部信息获取部203能够检测的距离而进行了说明。在一个例子中，检测范围也可以是与外部信息获取部203能够检测的角度相关的信息。例如，检测范围也可以是相对于外界信息获取部203的车辆1的前方的规定距离中的最大检测范围的角度的、该规定距离中的能够检测的角度的比例。

<实施方式的总结>

1、上述实施方式的车辆(例如车辆1)的控制系统(例如控制系统200)具备：检测机构(例如外部信息获取部203)，其用于检测与所述车辆的周边的外部相关的外部信息，且所述外部信息用于对所述车辆的驱动状态进行控制；确定机构(例如地图信息获取部201、检测范围判定部202)，其基于所述车辆的位置信息获取所述车辆所行驶的路线周边的地图信息，确定与所述地图信息对应的检测范围信息中的与所述检测机构对应的检测范围信息；以及控制机构(例如车速判定部206、自动驾驶模式控制部207)，其基于确定的所述检测范围信息和所述外部信息，对所述车辆的驱动状态进行控制。

由此，能够提供基于与检测机构能够检测的范围对应的地图信息而适当地对行驶路线的行驶风险进行评价而进行行驶的技术。

2、在上述实施方式的车辆的控制系统中，所述检测范围信息包含与所述检测机构能够检测的距离对应的信息。

由此，能够提供基于与检测单元能够检测的距离对应的地图信息而适当地对行驶路线的行驶风险进行评价而进行行驶的技术。

3、在上述实施方式的车辆的控制系统中，所述检测机构包含摄像机、毫米波雷达、厘米波雷达以及光学雷达中的至少一个传感器(例如检测单元41～检测单元43)。

由此，能够提供适当地对行驶路线的行驶风险进行评价而进行行驶的技术。

4、在上述实施方式的车辆的控制系统中，所述地图信息包含与所述至少一个传感器的种类对应的检测范围信息，所述确定机构基于所述至少一个传感器的种类来确定所述检测范围信息。

由此，能够提供基于包含与同检测机构的种类对应的检测范围相关的信息的地图信息而适当地对行驶路线的行驶风险进行评价而进行行驶的技术。

5、在上述实施方式的车辆的控制系统中，所述地图信息包含与多个传感器的种类对应的检测范围信息。

由此，即使在每个车辆中检测机构所包含的传感器的种类不同的情况下，也能够提供对每个车辆适当地对行驶路线的行驶风险进行评价而进行行驶的技术。

6、在上述实施方式的车辆的控制系统中，所述控制机构根据所述检测范围信息计算所述车辆所行驶的路线中的行驶风险，并基于所述外部信息对所述行驶风险进行修正，并基于修正后的所述行驶风险对所述车辆的驱动状态进行控制。

由此，基于与检测机构的检测范围对应的地图信息来计算成为基础的行驶风险，并基于由外部检测机构检测出的信息对其进行修正，从而能够更适当地对行驶风险进行评价。

7、在上述实施方式的车辆的控制系统中，所述控制机构基于所述外部信息对所述检测范围信息进行修正，并基于修正后的所述检测范围信息来计算行驶风险，并基于所述行驶风险对所述车辆的驱动状态进行控制。

由此，基于与检测机构的检测范围对应的地图信息来计算成为基础的检测范围，并基于由外部检测机构检测出的信息对其进行修正，从而能够更适当地对行驶风险进行评价。

8、在上述实施方式的车辆的控制系统中，所述检测机构获取所述车辆的移动方向，所述地图信息包含与所述车辆的位置以及所述移动方向对应的检测范围信息。

由此，能够与车辆的移动方向一致地获取检测机构的检测范围，能够更适当地对行驶风险进行评价。

9、在上述实施方式的车辆的控制系统中，所述外部信息包含与道路构造物相关的信息。

由此，能够基于与地图信息对应的检测范围和与道路构造物相关的信息更适当地对行驶风险进行评价。

10、在上述实施方式的车辆的控制系统中，所述外部信息包含与交通参与者相关的信息，所述交通参与者包括对向车辆、并行车辆、自行车、行人以及驻车车辆中的至少任一者。

由此，能够基于与地图信息对应的检测范围和与交通参加者相关的信息，更适当地对行驶风险进行评价。

11、在上述实施方式的车辆的控制系统中，所述外部信息包含与自然环境相关的信息，所述自然环境包括如下至少任一种情况：所述车辆的周边为雨天、阴天、雾、降雪以及黄沙中的至少任一种的情况；检测出由强风引起的漂浮物的情况；在配置于所述车辆的摄像机的正面方向或所述车辆的行进方向的前方存在光源的情况；以及光量不足的情况。

由此，能够基于与地图信息对应的检测范围和与自然环境相关的信息更适当地对行驶风险进行评价。

12、在上述实施方式的车辆的控制系统中，所述地图信息包含基于各个天气的检测范围信息，所述确定机构确定与由所述检测机构检测出的所述自然环境对应的检测范围信息。

由此，能够基于与地图信息对应的检测范围和与自然环境相关的信息更适当地对行驶风险进行评价。

13、在上述实施方式的车辆的控制系统中，所述控制机构对所述车辆的目标速度以及所述车辆的自动驾驶等级中的至少任一者进行控制。

由此，能够基于行驶风险以适当的目标速度以及自动驾驶模式中的至少任一者在路线上行驶。

14、上述实施方式的车辆的控制系统的控制方法中，所述车辆的控制系统具备检测部，所述检测部用于检测与车辆的周边的外部相关的外部信息，且所述外部信息用于对所述车辆的驱动状态进行控制，其中，所述车辆的控制方法包括：确定步骤，在该确定步骤中，基于所述车辆的位置信息获取所述车辆所行驶的路线周边的地图信息，确定与所述地图信息对应的检测范围信息中的与所述检测部对应的检测范围信息；以及控制步骤，在该控制步骤中，基于确定的所述检测范围信息和所述外部信息，对所述车辆的驱动状态进行控制。

由此，能够提供基于与检测部能够检测的范围对应的地图信息而适当地对行驶路线的行驶风险进行评价而进行行驶的技术。

15、上述实施方式的车辆具备：检测机构，其用于检测与所述车辆的周边的外部相关的外部信息，且所述外部信息用于对所述车辆的驱动状态进行控制；确定机构，其基于所述车辆的位置信息获取所述车辆所行驶的路线周边的地图信息，确定与所述地图信息对应的检测范围信息中的与所述检测机构对应的检测范围信息；以及控制机构，其基于确定的所述检测范围信息和所述外部信息，对所述车辆的驱动状态进行控制。

由此，能够提供基于与检测机构能够检测的范围对应的地图信息而适当地对行驶路线的行驶风险进行评价而进行行驶的技术。

16、上述实施方式的计算机可读记录介质存储有程序，所述程序用于使车辆的控制系统所具备的计算机执行确定步骤和控制步骤，所述车辆的控制系统具备检测部，所述检测部检测与车辆的周边的外部相关的外部信息，且所述外部信息用于对所述车辆的驱动状态进行控制，在该确定步骤中，基于所述车辆的位置信息获取所述车辆所行驶的路线周边的地图信息，确定与所述地图信息对应的检测范围信息中的与所述检测部对应的检测范围信息，在该控制步骤中，基于确定的所述检测范围信息和所述外部信息，对所述车辆的驱动状态进行控制。

由此，能够提供基于与检测部能够检测的范围对应的地图信息而适当地对行驶路线的行驶风险进行评价而进行行驶的技术。