车载装置、车辆通信系统及算法提供方法

技术领域

本公开涉及车载装置、车辆通信系统及算法提供方法。本申请主张以2020年6月29日申请的日本申请2020-111586号为基础的优先权，并引用所述日本申请中记载的所有记载内容。

背景技术

专利文献1公开了预测存在于本车辆的周边的其他车辆、行人及二轮车等移动体的将来的位置的车载装置。该车载装置在实际行驶中获取外界信息，来识别本车辆的周边的行人数量等行驶环境。车载装置根据所获取的行驶环境，根据本车辆中预先准备的移动体的预测模型确定适当的预测模型，来预测移动体的举动。

专利文献2公开了通过图像识别来检测存在于车辆的前方或后方的人及其他车辆等检测对象物的车载装置。该车载装置确定到由照相机等拍摄的输入图像内的目标物的距离和输入图像中的光的状态。车载装置对输入图像进行与所确定的距离和光的状态相应的图像识别处理，从输入图像中检测检测对象物。

专利文献3公开了兼具机器学习及人工智能这样的动态变化的算法和按照交通规则或预先确定了控制量的上下限值的规定的算法的车载装置。该车载装置根据动态变化的算法，进行复杂环境下的自动驾驶、反映了个人嗜好的车辆控制。车载装置根据既定的算法，在动态变化的算法进行了设想外的判断的情况下，进行车辆的控制。

专利文献4公开了通过本车辆与其他车辆之间的通信来预先进行调整，以使用于回避两车辆中的事故的发生的回避控制不冲突的车载装置。该车载装置基于本车辆的驾驶状况及自动驾驶的控制内容所涉及的信息和从其他车辆获取的驾驶状况及自动驾驶的控制内容所涉及的信息，来控制其他车辆的自动驾驶。

在先技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2018-205940号公报

专利文献2：日本特开2014-215877号公报

专利文献3：日本特开2018-24286号公报

专利文献4：日本特开2018-77652号公报

发明内容

本公开的车载装置是搭载于第一车辆的车载装置，具备：存储部，存储与所述第一车辆的行驶相关的算法；获取部，获取与不同于所述第一车辆的第二车辆的行驶环境相关的行驶环境信息；以及判断部，判断所述行驶环境信息与所述第一车辆的与行驶相关的适合性，并根据所述适合性的判断结果，判断是否应该将所述第一车辆能够使用的所述算法提供给所述第二车辆。

本公开的车辆通信系统具备：第一车载装置，搭载于第一车辆；以及第二车载装置，搭载于不同于所述第一车辆的第二车辆，所述第二车载装置将与所述第二车辆的行驶环境相关的行驶环境信息发送到所述第一车载装置，所述第一车载装置接收所述行驶环境信息，并基于接收到的所述行驶环境信息，将所述第一车载装置存储的与所述第一车辆的行驶相关的算法中的、所述第一车辆能够使用的第一算法发送到所述第二车载装置。

本公开的算法提供方法是搭载于第一车辆的车载装置中的算法提供方法，包括：获取与不同于所述第一车辆的第二车辆的行驶环境相关的行驶环境信息的步骤；以及判断所述行驶环境信息与所述第一车辆的与行驶相关的适合性，并根据所述适合性的判断结果，判断是否应该将所述车载装置存储的与所述第一车辆的行驶相关的算法中的、所述第一车辆能够使用的第一算法提供给所述第二车辆的步骤。

本公开的其他算法提供方法是具备搭载于第一车辆的第一车载装置和搭载于不同于所述第一车辆的第二车辆的第二车载装置的车辆通信系统中的算法提供方法，包括：所述第二车载装置将与所述第二车辆的行驶环境相关的行驶环境信息发送到所述第一车载装置的步骤；以及所述第一车载装置接收所述行驶环境信息，并基于接收到的所述行驶环境信息，将所述第一车载装置存储的与所述第一车辆的行驶相关的算法中的、所述第一车辆能够使用的第一算法发送到所述第二车载装置的步骤。

本公开的一方面能够作为实现车载装置的一部分或全部的半导体集成电路来实现。

附图说明

图1是示出本公开的第一实施方式所涉及的车辆通信系统的构成的图。

图2是示出本公开的第一实施方式中的本车辆的车载网络的构成的图。

图3是示出本公开的第一实施方式所涉及的车载装置的构成的图。

图4是示出本公开的第一实施方式所涉及的车载装置中的评价值表的一例的图。

图5是规定本公开的第一实施方式所涉及的车辆通信系统中的本车辆的车载装置向其他车辆的车载装置提供算法时的动作顺序的流程图。

图6是规定本公开的第一实施方式所涉及的车载装置进行适合性的判断处理时的动作顺序的流程图。

图7是本公开的第一实施方式所涉及的车辆通信系统中的算法的提供处理的时序图。

图8是示出本公开的第一实施方式的变形例1所涉及的车载装置的构成的图。

图9是示出本公开的第一实施方式的变形例2所涉及的本车辆及其他车辆的行驶环境的图。

图10是示出本公开的第一实施方式的变形例3所涉及的本车辆及其他车辆的行驶环境的图。

图11是示出本公开的第一实施方式的变形例4所涉及的本车辆及其他车辆的行驶环境的图。

图12是规定本公开的第一实施方式的变形例4所涉及的车载装置进行适合性的判断处理时的动作顺序的流程图。

图13是示出本公开的第二实施方式所涉及的车辆通信系统的构成的图。

图14是本公开的第二实施方式所涉及的车辆通信系统中的算法的提供处理的时序图。

具体实施方式

近年来，为了实现车辆的自动驾驶化，搭载了各种功能的车载装置的开发正在推进。

[本公开要解决的技术问题]

在车辆中，提供自动驾驶及娱乐等各种服务。用于实现某种服务的最佳算法有时根据行驶环境而不同。

本公开是为了解决上述技术问题而完成的，其目的在于提供能够更有效地进行与车辆的行驶环境相应的服务的提供的车载装置、通信系统及通信方法。

[本公开的效果]

根据本公开，能够更有效地进行与车辆的行驶环境相应的服务的提供。

[本申请发明的实施方式的说明]

首先，列出本公开的实施方式的内容进行说明。

(1)本公开的实施方式所涉及的车载装置是搭载于第一车辆的车载装置，具备：存储部，存储与所述第一车辆的行驶相关的算法；获取部，获取与不同于所述第一车辆的第二车辆的行驶环境相关的行驶环境信息；以及判断部，判断所述行驶环境信息与所述第一车辆的与行驶相关的适合性，并根据所述适合性的判断结果，判断是否应该将所述第一车辆能够使用的所述算法提供给所述第二车辆。

在搭载于车辆的车载装置中，预先保存有用于实现自动驾驶等服务的算法。但是，用于实现各种服务的最佳算法有时根据车辆的行驶环境而不同。因此，在使用预先保存的算法的车载装置中，难以在各种行驶环境下提供最佳的服务。与此相对，通过车载装置中的判断部判断是否应该将与车辆的行驶相关的算法提供给第二车辆的构成，能够根据需要将适合于第二车辆所处的行驶环境的算法提供给第二车辆。因此，能够更有效地进行与车辆的行驶环境相应的服务的提供。

(2)所述存储部也可以还存储有表示所述第一车辆是否为商用车的第一车辆信息，所述判断部也可以判断所述行驶环境信息与所述第一车辆信息的适合性。

路线公共汽车及出租车等商用车多在某个特定的区域频繁行驶。在商用车保持有学习型的算法的情况下，该算法比较多地收集该区域的信息，性能高。因此，如果商用车将该算法提供给第二车辆，则即使在第二车辆初次在该区域行驶的情况下，也能够接受高质量的服务的提供。

(3)在所述第一车辆中，能够使用的所述算法的数量根据行驶环境而不同，所述判断部也可以基于所述行驶环境信息，判断应该提供给所述第二车辆的所述算法的数量。

根据这样的构成，第二车辆能够根据行驶环境得到最佳数量的算法，能够接受与车辆的行驶环境相应的更高质量的服务的提供。

(4)所述车载装置也可以基于所述判断部判断的结果，将所述算法提供给所述第二车辆。

根据这样的构成，能够根据需要将适合于第二车辆所处的行驶环境的算法提供给第二车辆。因此，能够更有效地进行与车辆的行驶环境相应的服务的提供。

(5)本实施方式所涉及的车辆通信系统具备：第一车载装置，搭载于第一车辆；以及第二车载装置，搭载于不同于所述第一车辆的第二车辆，所述第二车载装置将与所述第二车辆的行驶环境相关的行驶环境信息发送到所述第一车载装置，所述第一车载装置接收所述行驶环境信息，并基于接收到的所述行驶环境信息，将所述第一车载装置存储的与所述第一车辆的行驶相关的算法中的、所述第一车辆能够使用的第一算法发送到所述第二车载装置。

在搭载于车辆的车载装置中，预先保存有用于实现自动驾驶等服务的算法。但是，用于实现各种服务的最佳算法有时根据车辆的行驶环境而不同。因此，在使用预先保存的算法的车载装置中，难以在各种行驶环境下提供最佳的服务。与此相对，通过第一车辆中的第一车载装置将与车辆的行驶相关的算法发送到第二车辆中的第二车载装置的构成，能够根据需要将适合于第二车辆所处的行驶环境的算法提供给第二车辆。因此，能够更有效地进行与车辆的行驶环境相应的服务的提供。

(6)也可以还具备第三车载装置，搭载于不同于所述第一车辆及所述第二车辆的第三车辆，所述第三车载装置也可以接收所述行驶环境信息，也可以基于接收到的所述行驶环境信息，将所述第三车载装置存储的与所述第三车辆的行驶相关的算法中的、所述第三车辆能够使用的第三算法发送到所述第二车载装置，所述第二车载装置也可以选择并使用从所述第一车载装置接收到的所述第一算法和从所述第三车载装置接收到的所述第三算法中的任一方。

根据这样的构成，第二车辆能够从多个车辆接受算法的提供，选择并使用更适合于第二车辆的行驶环境的算法。因此，能够接受与车辆的行驶环境相应的更高质量的服务的提供。

(7)本实施方式所涉及的算法提供方法是搭载于第一车辆的车载装置中的算法提供方法，包括：获取与不同于所述第一车辆的第二车辆的行驶环境相关的行驶环境信息的步骤；以及判断所述行驶环境信息与所述第一车辆的与行驶相关的适合性，并根据所述适合性的判断结果，判断是否应该将所述车载装置存储的与所述第一车辆的行驶相关的算法中的、所述第一车辆能够使用的第一算法提供给所述第二车辆的步骤。

在搭载于车辆的车载装置中，预先保存有用于实现自动驾驶等服务的算法。但是，用于实现各种服务的最佳算法有时根据车辆的行驶环境而不同。因此，在使用预先保存的算法的车载装置中，难以在各种行驶环境下提供最佳的服务。与此相对，通过判断是否应该将第一车辆能够使用的与车辆的行驶相关的算法提供给第二车辆的构成，能够根据需要将适合于第二车辆所处的行驶环境的算法提供给第二车辆。因此，能够更有效地进行与车辆的行驶环境相应的服务的提供。

(8)本实施方式所涉及的算法提供方法是具备搭载于第一车辆的第一车载装置和搭载于不同于所述第一车辆的第二车辆的第二车载装置的车辆通信系统中的算法提供方法，包括：所述第二车载装置将与所述第二车辆的行驶环境相关的行驶环境信息发送到所述第一车载装置的步骤；以及所述第一车载装置接收所述行驶环境信息，并基于接收到的所述行驶环境信息，将所述第一车载装置存储的与所述第一车辆的行驶相关的算法中的、所述第一车辆能够使用的第一算法发送到所述第二车载装置的步骤。

在搭载于车辆的车载装置中，预先保存有用于实现自动驾驶等服务的算法。但是，用于实现各种服务的最佳算法有时根据车辆的行驶环境而不同。因此，在使用预先保存的算法的车载装置中，难以在各种行驶环境下提供最佳的服务。与此相对，通过第一车辆中的第一车载装置将与车辆的行驶相关的算法发送到第二车辆中的第二车载装置的构成，能够根据需要将适合于第二车辆所处的行驶环境的算法提供给第二车辆。因此，能够更有效地进行与车辆的行驶环境相应的服务的提供。

以下，使用附图对本公开的实施方式进行说明。需要说明的是，对图中相同或相当部分标注相同附图标记，不重复其说明。另外，也可以将以下记载的实施方式中的至少一部分任意组合。

<第一实施方式>

[车辆通信系统]

图1是示出本公开的第一实施方式所涉及的车辆通信系统的构成的图。

参照图1，车辆通信系统100具备搭载于本车辆(第一车辆)1的车载装置12和搭载于其他车辆(第二车辆)2的车载装置21。本车辆1及其他车辆2例如是四轮汽车。车载装置12能够使用移动通信及近距离无线通信等与车载装置21进行无线通信。车载装置12在本车辆1中与其他车载装置等构成车载网络。

[车载网络]

图2是示出本公开的第一实施方式中的本车辆的车载网络的构成的图。

参照图2，本车辆1具备多个车载装置(第一车载装置)10～14和中继装置15。

在车载网络101中，车载装置10～14经由以太网(注册商标)电缆与中继装置15连接。

中继装置15例如是中央网关(Central Gateway：CGW)。中继装置15能够与自身所连接的车载装置10～14进行通信。中继装置15能够对自身所连接的多个车载装置10～14之间的数据进行中继。

中继装置15按照以太网的通信标准，进行以太网帧的中继处理。具体而言，中继装置15例如对在车载装置10～14之间交换的以太网帧进行中继。在以太网帧中存储有IP包。

需要说明的是，在车载网络中，并不限于按照以太网的通信标准进行以太网帧的中继的构成，例如也可以是按照CAN(Controller Area Network：控制器局域网)(注册商标)、FlexRay(注册商标)、MOST(Media Oriented Systems Transport：面向媒体的系统传输)(注册商标)及LIN(Local Interconnect Network：本地互联网络)等通信标准进行数据的中继的构成。

其他车辆2中的车载装置21也与本车辆1同样地，与其他车载装置构成车载网络。其他车辆2的车载网络的构成与本车辆1的车载网络相同，因此不进行详细的说明。

接着，对各车辆的车载装置进行说明。

[本车辆的车载装置]

图3是示出本公开的第一实施方式所涉及的车载装置的构成的图。

参照图3，车载装置10例如是GPS(Global Positioning System：全球定位系统)接收机。车载装置10基于来自包括GPS的GNSS(Global Navigation Satellite System：全球导航卫星系统)的定位卫星的电波，获取本车辆1的当前位置，并生成表示所获取的当前位置的位置信息。车载装置10将所生成的位置信息发送到车载装置11。需要说明的是，车载装置10的路侧器也可以基于照相机及LiDAR(Light Detection and Ranging：光探测和测距)等的测量结果来生成位置信息。

车载装置11例如是行驶环境检测用的ECU(Electronic Control Unit：电子控制单元)。车载装置11基于从车载装置10接收到的位置信息，判定本车辆1的行驶环境。车载装置11具备位置信息获取部111、地图信息存储部112和行驶环境识别部113。

位置信息获取部111从车载装置10接收位置信息，并将该位置信息输出到行驶环境识别部113。

地图信息存储部112存储有设想为本车辆1行驶的地域的道路地图信息。地图信息存储部112例如是闪存。

行驶环境识别部113当从位置信息获取部111接收到位置信息时，获取保存在地图信息存储部112中的道路地图信息中的、与该位置信息对应的区域的信息。行驶环境识别部113基于位置信息及该区域的信息，判别本车辆1的行驶环境，并生成行驶环境信息。例如，在行驶环境信息中包括表示本车辆1是在高速道路上行驶中还是在一般道路上行驶中的信息。行驶环境识别部113将所生成的行驶环境信息发送到车载装置12。

车载装置12例如是算法判断用的ECU。车载装置12具备算法判断部121和存储部122。存储部122例如是闪存，存储有多个算法。多个算法包括与本车辆1的行驶相关的算法。

算法判断部121当接收到行驶环境信息时，从保存在存储部122中的多个算法中获取与该行驶环境信息对应的算法。算法判断部121基于所获取的行驶环境信息，选择能够用于自动驾驶的算法，并发送到车载装置13。

车载装置13例如是自动驾驶ECU。车载装置13具备自动驾驶处理部131。

自动驾驶处理部131当从算法判断部121接收到算法时，基于该算法，进行本车辆1的自动驾驶。

车载装置14例如是TCU(Telematics Communication Unit：远程信息处理通信单元)。车载装置14具备无线通信部141。

无线通信部141能够与其他车辆2的车载装置20中的无线通信部201进行通信。无线通信部141例如通过通信用IC(Integrated Circuit：集成电路)等通信电路来实现。

这里，车载装置12还具备获取部123和判断部124。

[获取部]

获取部123获取包括与其他车辆2的行驶环境相关的行驶环境信息的其他车辆信息。更详细而言，获取部123经由无线通信部141接收来自其他车辆2的其他车辆信息，并将接收到的其他车辆信息输出到判断部124。

[判断部]

判断部124判断其他车辆信息与本车辆1的适合性。更详细而言，判断部124从获取部123接收其他车辆信息，并参照保存在存储部122中的评价值表。在评价值表中登记有与本车辆1的行驶环境相关的本车辆信息。需要说明的是，其他车辆信息与本车辆1的适合性包括其他车辆信息与本车辆1的与行驶相关的适合性。

图4是示出本公开的第一实施方式所涉及的车载装置中的评价值表的一例的图。

参照图4，评价值表TB1表示算法、行驶环境条件及评价值的关系。具体而言，在评价值表TB1中登记有算法A及算法B这两个算法。对各算法预先赋予与行驶环境条件相应的评价值。

对于算法A，在行驶环境条件为高速道路的情况下，评价值为100，在行驶环境条件为一般道路的情况下，评价值为60。对于算法B，在行驶环境条件为高速道路的情况下，评价值为80，在行驶环境条件为一般道路的情况下，评价值为90。

判断部124当经由获取部123接收到表示其他车辆2的行驶环境为高速道路的意思的其他车辆信息时，参照评价值表TB1，搜索有无行驶环境条件为高速道路的算法。由于在评价值表TB1中登记有行驶环境条件为高速道路的算法A及算法B，因此判断部124判断为其他车辆信息与本车辆1适合。

判断部124根据上述适合性的判断结果，判断是否应该将与本车辆1能够使用的与车辆的行驶相关的算法提供给其他车辆2。更详细而言，判断部124在存在多个适合其他车辆信息的算法的情况下，比较各算法的评价值，选择评价值最大的算法。在该例中，在行驶环境条件为高速道路时，算法A的评价值为100，比算法B的评价值80高。因此，判断部124选择算法A。

在选择算法A之后，判断部124将算法A的评价值与规定的阈值Th进行比较。阈值Th是预先保存在存储部122中的、成为是否应该提供算法的判断基准的值。阈值Th例如为70。

算法A的评价值为100，比作为阈值Th的70大。因此，判断部124判断为应该将算法A提供给其他车辆2，并将算法A及算法A的评价值经由获取部123及车载装置14发送到其他车辆2。

[其他车辆的车载装置]

再次参照图3，其他车辆2具备车载装置(第二车载装置)20～24。

车载装置20例如是TCU。车载装置20具备无线通信部201。

无线通信部201能够与本车辆1的车载装置14中的无线通信部141进行通信。无线通信部201例如通过通信用IC等通信电路来实现。无线通信部201从本车辆1接收算法A及算法A的评价值，并发送到车载装置21。

车载装置21例如是算法判断用的ECU。车载装置21具备算法获取部211和算法判断部212。

算法获取部211经由车载装置20接收来自本车辆1的算法A及对应的评价值，并输出到算法判断部212。

算法判断部212从算法获取部211接收算法A及对应的评价值，并参照保存在未图示的算法存储部中的当前使用的算法及对应的评价值。算法判断部212将算法A的评价值与当前使用的算法的评价值进行比较，并选择评价值较高的一方的算法。在算法A的评价值比当前使用的算法的评价值高的情况下，算法判断部212将算法A作为能够用于自动驾驶的算法发送到车载装置22。

车载装置22例如是自动驾驶ECU。车载装置22具备自动驾驶处理部221。

自动驾驶处理部221当从算法判断部212接收到算法A时，重新基于算法A进行其他车辆2的自动驾驶。

车载装置23例如是导航装置。车载装置23例如能够使用ITS(IntelligentTransport System：智能运输系统)无线与未图示的路侧器进行通信。当其他车辆2从一般道路进入高速道路时，车载装置23从路侧器接收道路信息。车载装置23将接收到的道路信息发送到车载装置24。

车载装置24例如是行驶环境检测用的ECU。车载装置24基于从车载装置23接收到的道路信息，判定其他车辆2的行驶环境。车载装置24具备道路信息获取部241、地图信息存储部242和行驶环境识别部243。

道路信息获取部241从车载装置23接收道路信息，并将该道路信息输出到行驶环境识别部243。

地图信息存储部242存储有设想为其他车辆2行驶的地域的道路地图信息。地图信息存储部242例如是闪存。

行驶环境识别部243当从道路信息获取部241接收到道路信息时，获取保存在地图信息存储部242中的道路地图信息中的、与该道路信息对应的区域的信息。行驶环境识别部243基于道路信息及该区域的信息，判别其他车辆2的行驶环境，并生成与其他车辆2的行驶环境相关的其他车辆信息。例如，在其他车辆信息中包括表示其他车辆2的行驶环境从一般道路切换为高速道路的意思的信息。行驶环境识别部243将所生成的其他车辆信息经由算法获取部211发送到车载装置20。

车载装置20当接收到其他车辆信息时，将该其他车辆信息包括在无线信号中进行广播。本车辆1中的车载装置14接收从车载装置20广播的其他车辆信息。

[动作的流程]

本公开的第一实施方式所涉及的车辆通信系统中的各车载装置具备包括存储器的计算机，该计算机中的CPU等运算处理部从该存储器读取并执行包括以下的流程图及时序图的各步骤的一部分或全部的程序。这多个车载装置的程序能够分别从外部安装。这多个车载装置的程序分别以存储在记录介质中的状态进行流通。

图5是规定本公开的第一实施方式所涉及的车辆通信系统中的本车辆的车载装置向其他车辆的车载装置提供算法时的动作顺序的流程图。

参照图5，首先，车载装置12等待接收其他车辆信息(步骤S101中为“否”)。

接着，车载装置12当接收到来自其他车辆2的其他车辆信息时(步骤S101中为“是”)，判断该其他车辆信息与本车辆1的适合性(步骤S102)。

接着，车载装置12根据判断结果，进行判断是否应该将本车辆1能够使用的与车辆的行驶相关的算法提供给其他车辆2的判断处理。车载装置12在判断为不应该将算法提供给其他车辆2的情况下(步骤S103中为“否”)，不向其他车辆2发送算法，再次等待其他车辆信息。另一方面，车载装置12在判断为应该将算法提供给其他车辆2的情况下(步骤S103中为“是”)，将算法发送到其他车辆2(步骤S104)。

图6是规定本公开的第一实施方式所涉及的车载装置进行适合性的判断处理时的动作顺序的流程图。图6示出了图5所示的步骤S102的详细情况。

参照图6，首先，车载装置12当接收到其他车辆信息时，参照评价值表TB1(步骤S1021)。

接着，车载装置12在评价值表TB1中搜索适合其他车辆2的行驶环境的算法。本车辆1在评价值表TB1中不存在适合其他车辆2的行驶环境的算法的情况下(步骤S1022中为“否”)，判断为不提供算法(步骤S1027)。另一方面，车载装置12在评价值表TB1中存在适合其他车辆2的行驶环境的算法的情况下(步骤S1022中为“是”)，选择相应的算法中评价值最大的算法(步骤S1023)。

接着，车载装置12将所选择的算法的评价值与阈值Th进行比较(步骤S1024)。

接着，车载装置12在算法的评价值小于阈值Th的情况下(步骤S1025中为“否”)，判断为不提供算法(步骤S1027)。另一方面，车载装置12在算法的评价值为阈值Th以上的情况下(步骤S1025中为“是”)，判断为应该将该算法提供给其他车辆2(步骤S1026)。

图7是本公开的第一实施方式所涉及的车辆通信系统中的算法的提供处理的时序图。

参照图7，首先，其他车辆2在使用某个算法进行自动驾驶的状态下(步骤S110)，当行驶环境变化时，广播其他车辆信息(步骤S111)。

接着，本车辆1当从其他车辆2接收到其他车辆信息时，判断其他车辆信息与本车辆1的适合性(步骤S112)。

接着，本车辆1在其他车辆信息与本车辆1适合的情况下，将本车辆1能够使用的算法及该算法的评价值发送到其他车辆2(步骤S113)。

接着，其他车辆2判断是否能够使用从本车辆1接收到的算法(步骤S114)。

接着，其他车辆2在判断为使用接收到的算法的情况下，从当前使用的算法切换为接收到的算法(步骤S115)。

然而，为了进行车辆的自动驾驶，需要掌管驾驶中的认知、判断及操作的算法。由于车辆在一般道路及高速道路等各种环境中行驶，因此期望在各行驶环境中发挥高性能的算法。

但是，对各种行驶环境构建高性能的算法在现实中是困难的。例如，设想车辆在高速道路上行驶，构建与车辆的自动驾驶相关的某些算法。该算法在高速道路上适合于车辆的自动驾驶。另一方面，该算法在存在行人、信号灯及交叉路口等的一般道路上，由于与高速道路的行驶环境有很大不同，因此不能说适合于车辆的自动驾驶。

因此，在预先准备了设想某种行驶环境而构建的算法的车辆中，在进行用于实现自动驾驶的物体检测及路径规划等的情况下，能够进行自动驾驶的行驶环境被限定，扩大自动驾驶中的运行设计区域是困难的。

与此相对，在第一实施方式所涉及的车载装置、车辆通信系统及算法提供方法中，能够将本车辆1的算法提供给其他车辆2。因此，即使在其他车辆2未保持有对某种行驶环境最佳的算法的情况下，其他车辆2也能够从本车辆1接收并使用对该行驶环境最佳的算法。因此，能够更有效地进行与车辆的行驶环境相应的服务的提供。

(变形例1)

本车辆1及其他车辆2之间的通信也可以经由服务器进行。

图8是示出本公开的第一实施方式的变形例1所涉及的车载装置的构成的图。

参照图8，车辆通信系统100还具备服务器40。服务器40例如是OTA(Over the Air：空中下载)服务器。服务器40具备通信处理部401。

通信处理部401能够经由未图示的无线基站等与本车辆1的无线通信部141及其他车辆2的无线通信部201进行通信。具体而言，通信处理部401当从其他车辆2接收到其他车辆信息时，将该其他车辆信息发送到本车辆1。另外，通信处理部401当从本车辆1接收到算法及其评价值时，将该算法及其评价值发送到其他车辆2。

(变形例2)

在上述的说明中，对本车辆1中的判断部124使用本车辆1及其他车辆2的行驶环境作为判断其他车辆信息与本车辆1的适合性的基准的情况进行了说明。但是，判断其他车辆信息与本车辆1的适合性的基准并不限于此。判断部124也可以基于本车辆1的类别来判断其他车辆信息与本车辆1的适合性。

图9是示出本公开的第一实施方式的变形例2所涉及的本车辆及其他车辆的行驶环境的图。

参照图9，本车辆1是作为商用车的一种的路线公共汽车。图中虚线箭头所示的路线A是本车辆1的运行路线。因此，本车辆1保持有适合于路线A的行驶的算法。另一方面，图中实线箭头所示的路线B是本车辆1的运行路线以外的路线。因此，本车辆1未保持有适合于路线B的行驶的算法。

其他车辆2使用某个算法以自动驾驶的方式行驶，预定通过路线A。在这种情况下，为了在路线A上行驶，与其他车辆2当前使用的算法相比，使用在路线A上频繁行驶的本车辆1的算法能够进行最佳的自动驾驶。因此，其他车辆2从本车辆1接受算法的提供。另一方面，在其他车辆2预定通过路线B的情况下，不从本车辆1接受算法的提供。再次参照图3对这样的车辆通信系统进行说明。

在变形例2中，本车辆1中的存储部122存储有表示本车辆1是否为商用车的本车辆信息。判断部124判断其他车辆信息与本车辆信息的适合性。

更详细而言，判断部124从获取部123接收其他车辆信息，并参照保存在存储部122中的本车辆信息。在本车辆信息中登记有本车辆1是商用车的一种的路线公共汽车的信息、以及本车辆1的运行路线。

判断部124在从其他车辆2接收到的其他车辆信息中表示了其他车辆2预定在本车辆1的运行路线上行驶的意思的情况下，判断为其他车辆信息与本车辆1适合。另一方面，判断部124在从其他车辆2接收到的其他车辆信息中未表示其他车辆2预定在本车辆1的运行路线上行驶的意思的情况下，判断为其他车辆信息与本车辆1不适合。

判断部124当得到其他车辆信息与本车辆1适合的判断结果时，判断为应该将本车辆1的与运行路线相关的算法提供给其他车辆2，并经由获取部123及车载装置14将该算法发送到其他车辆2。即，车载装置14基于判断部124判断的结果，将本车辆1能够使用的算法发送到搭载于其他车辆2的车载装置。另一方面，判断部124当得到其他车辆信息与本车辆1不适合的判断结果时，判断为不应该将本车辆1的与运行路线相关的算法提供给其他车辆2，不将该算法发送到其他车辆2。

(变形例3)

在上述的变形例2中，本车辆1也可以是作为商用车的一种的出租车。

图10是示出本公开的第一实施方式的变形例3所涉及的本车辆及其他车辆的行驶环境的图。

参照图10，本车辆1白天在某个特定的区域X频繁地行驶。因此，本车辆1保持有适合于白天在区域X行驶的算法。

其他车辆2白天使用某个算法以自动驾驶的方式行驶，预定通过区域X。在这种情况下，为了在区域X行驶，与其他车辆2当前使用的算法相比，使用在区域X频繁行驶的本车辆1的算法能够进行最佳的自动驾驶。因此，其他车辆2从本车辆1接受算法的提供。另一方面，在其他车辆2预定夜间通过区域X的情况下，不从本车辆1接受算法的提供。再次参照图3对这样的车辆通信系统进行说明。

在变形例3中，本车辆1中的存储部122存储有表示本车辆1是否为商用车的本车辆信息。判断部124判断其他车辆信息与本车辆信息的适合性。

更详细而言，判断部124从获取部123接收其他车辆信息，并参照保存在存储部122中的本车辆信息。在本车辆信息中登记有本车辆1是商用车的一种的出租车的信息、以及行驶环境是白天的区域X的信息。

判断部124在从其他车辆2接收到的其他车辆信息中表示了其他车辆2预定白天在区域X行驶的意思的情况下，判断为其他车辆信息与本车辆1适合。判断部124在从其他车辆2接收到的其他车辆信息中未表示其他车辆2预定白天在区域X行驶的意思的情况下，判断为其他车辆信息与本车辆1不适合。

判断部124当得到其他车辆信息与本车辆1适合的判断结果时，判断为应该将本车辆1的与区域X相关的算法提供给其他车辆2，并经由获取部123及车载装置14将该算法发送到其他车辆2。判断部124当得到其他车辆信息与本车辆1不适合的判断结果时，判断为不应该将本车辆1的与区域X相关的算法提供给其他车辆2，不将该算法发送到其他车辆2。

(变形例4)

在上述的说明中，对本车辆1仅将算法A提供给其他车辆2的情况进行了说明。但是，本车辆1也可以将多个算法提供给其他车辆2。

图11是示出本公开的第一实施方式的变形例4所涉及的本车辆及其他车辆的行驶环境的图。

参照图11，在变形例4中，在本车辆1中，能够使用的算法的数量根据行驶环境而不同。

例如，在高速道路HW中，由于行驶环境简单，因此容易收集算法的学习用的信息。因此，本车辆1使用由某一个算法构成的End-to-End学习型算法等在高速道路HW上行驶。

另一方面，在一般道路R中，需要行人、信号灯及交叉路口等的处理的信息较多，行驶环境复杂。因此，本车辆1使用由多个算法构成的Modular型等算法等在一般道路R上行驶。

在高速道路HW及一般道路R中，当本车辆1从其他车辆2接收到其他车辆信息时，本车辆1的车载装置12中的判断部124基于该其他车辆信息，判断应该提供给其他车辆2的算法的数量。该判断在其他车辆信息与本车辆1的适合性的判断处理(图5的步骤S102)中进行。

图12是规定本公开的第一实施方式的变形例4所涉及的车载装置进行适合性的判断处理时的动作顺序的流程图。图12示出了图5所示的步骤S102的详细情况。

参照图12，首先，车载装置12当接收到其他车辆信息时，参照评价值表TB1(步骤S120)。

接着，车载装置12在评价值表TB1中搜索适合其他车辆2的行驶环境的算法。本车辆1在评价值表TB1中不存在适合其他车辆2的行驶环境的算法的情况下(步骤S121中为“否”)，判断为不提供算法(步骤S125)。另一方面，车载装置12在评价值表TB1中存在适合其他车辆2的行驶环境的算法的情况下(步骤S121中为“是”)，选择相应的所有算法(步骤S122)。

更详细而言，车载装置12在其他车辆2的行驶环境为高速道路的情况下，仅选择End-to-End学习型算法这一个。另一方面，车载装置12在其他车辆2的行驶环境为一般道路的情况下，选择Modular型的多个算法。

接着，车载装置12将所选择的算法的评价值与阈值Th进行比较。在所选择的算法为多个的情况下，车载装置12将所有算法的评价值与阈值Th进行比较(步骤S123)。

接着，车载装置12在所选择的所有算法的评价值小于阈值Th的情况下(步骤S124中为“否”)，判断为不提供算法(步骤S125)。另一方面，车载装置12在所选择的各算法中的一部分或全部算法的评价值为阈值Th以上的情况下(步骤S124中为“是”)，判断为应该将阈值Th以上的一个或多个算法提供给其他车辆2(步骤S126)。

接着，使用附图对本公开的其他实施方式进行说明。需要说明的是，对图中相同或相当部分标注相同附图标记，不重复其说明。

<第二实施方式>

在第二实施方式所涉及的车辆通信系统中，在其他车辆2从多个车辆接收算法方面与第一实施方式不同。

图13是示出本公开的第二实施方式所涉及的车辆通信系统的构成的图。

参照图13，车辆通信系统200还具备搭载于与本车辆1及其他车辆2不同的另一车辆(第三车辆)3的车载装置(第三车载装置)30。在车辆通信系统200中，在本车辆1及其他车辆2中，包括车载装置12、21的车载网络的构成与第一实施方式相同。另外，在另一车辆3中，车载装置30与其他车载装置等构成车载网络，其构成与图3所示的本车辆1相同。即，车载装置30能够使用移动通信及近距离无线通信等与车载装置21进行无线通信。

图14是本公开的第二实施方式所涉及的车辆通信系统中的算法的提供处理的时序图。

参照图14，首先，其他车辆2在使用某个算法进行自动驾驶的状态下(步骤S130)，当行驶环境变化时，广播其他车辆信息(步骤S131)。

接着，本车辆1当从其他车辆2接收到其他车辆信息时，判断其他车辆信息与本车辆1的适合性(步骤S132)。

接着，本车辆1在其他车辆信息与本车辆1适合的情况下，将本车辆1能够使用的算法及该算法的评价值发送到其他车辆2(步骤S133)。

另外，另一车辆3当从其他车辆2接收到其他车辆信息时(步骤S134)，判断其他车辆信息与另一车辆3的适合性(步骤S135)。

接着，另一车辆3在其他车辆信息与另一车辆3适合的情况下，将另一车辆3能够使用的算法及该算法的评价值发送到其他车辆2(步骤S136)。

接着，其他车辆2进行选择从本车辆1接收到的算法和从另一车辆3接收到的算法中的任一方的处理。具体而言，其他车辆2中的车载装置21的算法判断部212选择从本车辆1接收到的一个或多个算法及从另一车辆3接收到的一个或多个算法中的、评价值的平均值等较高的一方的车辆的算法(步骤S137)。

接着，其他车辆2判断是否能够使用所选择的算法(步骤S138)。

接着，其他车辆2在判断为能够使用所选择的算法的情况下，从当前使用的算法切换为所选择的算法(步骤S139)。

应该被认为的是，上述实施方式在所有方面都是例示性的，而非限制性的。本发明的范围并非由上述说明而是由权利要求示出，旨在包括与权利要求同等的含义和范围内的所有变更。

在上述的说明中，算法并不特别限定，作为一例，是通过机器学习构建的学习模型。

在上述的各实施方式中，对将其他车辆2使用的算法切换为其他算法的情况进行了说明。但是，各实施方式所涉及的车载装置、车辆通信系统及算法提供方法也可以是将其他车辆2使用的算法更新为本车辆1或另一车辆3保持的版本不同的算法的构成。

在上述的各实施方式中，对本车辆1提供的算法是掌管自动驾驶的算法的情况进行了说明。但是，本车辆1提供的算法也可以是与娱乐等搭载于车辆的各种服务相关的算法。

以上的说明包括以下附记的特征。

[附记1]

一种车辆通信系统，具备：

第一车载装置，搭载于第一车辆；以及

第二车载装置，搭载于第二车辆，

所述第一车载装置将与所述第一车辆的行驶环境相关的第一车辆信息发送到所述第二车载装置，

所述第二车载装置接收所述第一车辆信息，判断所述第一车辆信息和与所述第二车辆相关的第一车辆信息的适合性，并根据判断结果，将所述第二车辆能够使用的与车辆的行驶相关的算法发送到所述第一车载装置。

附图标记说明

100、200：车辆通信系统；101：车载网络；1：本车辆(第一车辆)；10：车载装置(GPS接收机)；11：车载装置(行驶环境检测用的ECU)；111：位置信息获取部；112：地图信息存储部；113：行驶环境识别部；12：车载装置(算法判断用的ECU)；121：算法判断部；122：存储部；123：获取部；124：判断部；13：车载装置(自动驾驶ECU)；131：自动驾驶处理部；14：车载装置(TCU)；141：无线通信部；15：中继装置；2：其他车辆(第二车辆)；20：车载装置(TCU)；201：无线通信部；21：车载装置(算法判断用的ECU)；211：算法获取部；212：算法判断部；22：车载装置(自动驾驶ECU)；221：自动驾驶处理部；23：车载装置(导航装置)；24：车载装置(行驶环境检测用的ECU)；241：道路信息获取部；242：地图信息存储部；243：行驶环境识别部；3：另一车辆(第三车辆)；30：车载装置；40：服务器；401：通信处理部；R：一般道路；HW：高速道路。