自主行驶控制设备、自主行驶控制系统和自主行驶控制方法

摘要

本发明的目的是实现自主行驶控制设备，其生成用于避免通过或接近可能与另一个移动物体接触的危险区域的安全优先路径，并且沿着安全优先路径行驶。本发明具有：行驶路线确定单元，用于生成避免通过或接近可能与另一个移动物体接触的危险区域的安全优先路径；以及行驶控制单元，用于执行控制以使本设备根据由行驶路径确定单元生成的安全优先路径行驶。行驶路径确定单元基于拓扑地图中的最小成本路径生成度量地图中的成本优先路径，并通过对度量地图中的成本优先路径进行修改来生成安全优先路径以绕过危险区域。

说明书

技术领域

本公开涉及自主行驶控制设备、自主行驶控制系统和自主行驶控制方法。更具体而言，本公开涉及用于实现自主行驶机器人和自主行驶车辆的安全行驶的自主行驶控制设备、自主行驶控制系统和自主行驶控制方法。

背景技术

自主行驶型机器人和自主行驶型车辆的开发和利用近年来得到迅速推广。例如，在仓库或办公室搬运货物的无人机器人、在道路上行驶的自主驾驶汽车等已得到开发和利用。

自主行驶型机器人和自主行驶型车辆需要安全行驶，同时避免与另一个机器人或车辆、行人等发生碰撞。

注意的是，例如，PTL 1(JP 2010-055498 A)作为公开用于自主行驶机器人的安全行驶技术的常规技术是已知的。

这个文献公开了一种配置，其通过使用传感器等来检测诸如人之类的障碍物，并且沿着这样定义的路径行驶以根据检测信息避开障碍物，从而在防止与障碍物发生碰撞的同时实现安全行驶。

但是，例如，存在行人从阴影或小路跑出的可能性。在这种情况下，自主行驶机器人的传感器常常难以检测到人在阴影或小路中，因此在这种情况下难以防止碰撞。

[引用列表]

[专利文献]

[PTL 1]

JP 2010-055498 A

发明内容

[技术问题]

例如，已经考虑上面提到的问题开发了本公开。本公开的目的是提供自主行驶控制设备、自主行驶控制系统和自主行驶方法，用于在减少与移动物体(诸如从自主行驶机器人或车辆的传感器难以检测的区域跑出的人)碰撞的可能性的同时实现安全行驶。

[问题的解决方案]

本公开的第一方面针对一种自主行驶控制设备，包括行驶路径确定单元，其生成用于避免通过或接近可能与另一个移动物体接触的危险区域的安全优先路径；以及行驶控制单元，其执行控制以使自身设备沿着由行驶路径确定单元生成的安全优先路径行驶。

而且，本公开的第二方面针对一种自主行驶控制系统，包括自主行驶设备和向自主行驶设备传输安全优先路径的服务器，其中服务器生成用于避免通过或接近自主行驶设备与另一个移动物体之间可能接触的危险区域的安全优先路径，并将生成的安全优先路径信息传输给自主行驶设备，并且自主行驶设备从服务器接收安全优先路径信息，并且执行控制以自身设备沿着接收到的安全优先路径行驶。

此外，本公开的第三方面针对一种由自主行驶控制设备执行的自主行驶控制方法，该自主行驶控制方法包括：行驶路线确定步骤，由行驶路径确定单元生成用于避免通过或接近可能与另一个移动物体接触的危险区域的安全优先路径；以及行驶控制步骤，由行驶控制单元执行控制以使自身设备沿着由行驶路径确定单元生成的安全优先路径行驶。

从基于以下描述的本公开的实施例或附图的更详细描述，本公开的进一步的目的、特征和优点将变得清楚。注意的是，本描述中的系统是由多个设备构成的逻辑配置集合，并且相应配置的设备不需要包含在同一个壳体中。

根据本公开的一个实施例的配置提供了一种自主行驶控制设备，其生成用于避免通过或接近可能与另一个移动物体接触的危险区域的安全优先路径，并沿着安全优先路径行驶。

具体而言，例如，自主行驶控制设备包括行驶路径确定单元，其生成用于避免通过或接近可能与另一个移动物体接触的危险区域的安全优先路径；以及行驶控制单元，其执行控制以使自身设备沿着由行驶路径确定单元生成的安全优先路径行驶。行驶路径确定单元基于拓扑地图中的最小成本路径生成度量地图中的成本优先路径，并通过对度量地图中的成本优先路径进行校正而生成绕过危险区域的安全优先路径。

本配置实现了一种自主行驶控制设备，其生成用于避免通过或接近可能与另一个移动物体接触的危险区域的安全优先路径，并沿着安全优先路径行驶。

注意的是，要产生的有益效果不限于仅通过示例呈现的本描述中描述的那些。而且，可以产生附加的有利效果。

附图说明

图1是解释自主行驶控制引起的问题的图。

图2是解释自主行驶控制引起的问题的图。

图3是解释本公开的自主行驶控制的概要的图。

图4是描绘本公开的自主行驶控制设备的配置示例的图。

图5是解释自主行驶控制系统的配置示例的图。

图6是呈现用于解释由本公开的自主行驶控制设备执行的处理序列的流程图的图。

图7是解释拓扑地图的图。

图8是解释度量地图的具体示例的图。

图9是解释用于生成安全优先路径的生成处理的具体示例的图。

图10是解释由本公开的自主行驶控制设备执行的处理序列和使用数据的图。

图11是解释动态地图(DM)的图。

图12是解释用于生成安全优先路径的生成处理的具体示例的图。

图13是解释用于生成安全优先路径的生成处理的具体示例的图。

图14是解释用于生成安全优先路径的生成处理的具体示例的图。

图15是解释与各种危险区域对应的安全优先路径的设置示例的图。

图16是解释与各种危险区域对应的安全优先路径的设置示例的图。

图17是解释与各种危险区域对应的安全优先路径的设置示例的图。

图18是解释与停车场中的危险区域对应的安全优先路径的设置示例的图。

图19是解释与停车场中的危险区域对应的安全优先路径的设置示例的图。

图20是解释与停车场中的危险区域对应的安全优先路径的设置示例的图。

图21是解释与停车场中的危险区域对应的安全优先路径的设置示例的图。

图22是解释本公开的自主行驶控制设备的配置示例的图。

图23是描绘车辆控制系统的配置示例的框图。

图24是描绘感测区域的示例的图。

图25是描绘显示单元中的显示数据的示例的图。

图26是解释本公开的自主行驶控制设备和服务器的硬件配置示例的图。

具体实施方式

下面将参考附图描述本公开的自主行驶控制设备、自主行驶控制系统和自主行驶控制方法的细节。注意的是，将根据以下项目进行描述。

1.自主行驶控制中出现的问题，以及本公开的自主行驶控制处理的概述

2.本公开的自主行驶控制设备和自主行驶控制系统的配置示例

3.由本公开的自主行驶控制设备执行的处理

4.安全优先路径的生成处理的具体示例

5.与各种危险区域对应的安全优先路径的设置示例

6.与停车场中的危险区域对应的安全优先路径的设置示例

7.自主行驶控制设备的配置示例

8.车辆控制系统的配置示例，以及车辆的感测区域的示例

9.显示单元的显示数据示例

10.相应设备的硬件配置示例

11.本公开的配置的概要

[1.自主行驶控制中出现的问题，以及本公开的自主行驶控制处理的概述]

首先将描述自主行驶控制中出现的问题，以及本公开的自主行驶控制处理的概述。

图1是描绘自主行驶机器人10的行驶示例的图。在自主行驶机器人10的行驶方向(箭头方向)上形成T字路口。一个人从右边跑。

在自主行驶机器人10连续行驶的状态下人继续跑的情况下，会导致在T字路口的交叉部分发生碰撞。

在许多情况下，自主行驶机器人10配备有诸如相机和雷达之类的传感器。在传感器检测到行驶方向上的障碍物的情况下，执行诸如紧急停止之类的控制。

但是，使用自主行驶机器人10上配备的诸如相机和雷达之类的传感器难以检测被墙壁等遮挡的区域中存在的人或障碍物。

因而，自主行驶机器人10可以通过仅在自主行驶机器人10即将进入T字路口之前的位置使用传感器来检测从T字路口的道路侧奔跑的人，如图2中所描绘的。即使当自主行驶机器人10在图2中所描绘的位置处响应于通过使用传感器检测到人从T字路口的道路侧奔跑而突然停止时，自主行驶机器人10和人之间的碰撞或接触也很有可能发生。

本公开被配置为防止上述情况。

将参考图3描述由本公开的自主行驶控制设备执行的行驶控制处理的示例。

图3中描绘的自主行驶机器人20是本公开的自主行驶控制设备的示例。

基于预先获取的地图信息，自主行驶机器人20预先获取与诸如人和另一个机器人或车辆之类的移动物体碰撞的危险很可能发生的地点(危险区域)(诸如图中所描绘的交叉路口21)相关联的信息，并沿着最优行驶路径行驶，这减少了与这个危险区域内的移动物体碰撞的可能性。

图3中描绘了安全优先路径32。

图3中所描绘的安全优先路径32是在与自主行驶机器人20和移动物体(诸如人)之间碰撞的危险很有可能发生的地点(危险区域)对应的交叉路口31远离的位置处设置的行驶路径。

图3中所描绘的安全优先路径32是这样的安全优先型行驶路径，其被设置为使得通道的中心部分被指定为远离与危险区域对应的交叉路口31的位置处的行驶路径，并且远离交叉路口31的位置被指定为在与危险区域对应的交叉路口31附近的部分处的行驶路径。

预先执行用于确定这个安全优先路径的确定处理。例如，在自主行驶机器人20开始行驶之前执行该确定处理。可替代地，在自主行驶机器人20接近诸如交叉路口31之类危险区域之前、至少紧接在自主行驶机器人20进入无法在T字路口的交叉路口31之前停止的状态的时间之前执行确定处理。

本公开的自主行驶控制设备预先确定安全优先路径，该路径是安全优先型行驶路径，用于避开与移动物体碰撞很有可能发生的危险区域，诸如道路或行驶路径的交叉路口，并沿着确定的安全优先路径执行行驶。即使在难以实现使用传感器的障碍物检测的情况下，这个处理也可以降低与移动物体(诸如人和另一个机器人或汽车)碰撞的可能性。

注意的是，本公开的自主行驶控制设备不仅包括图3中所描绘的自主行驶机器人，而且还包括所有执行自主行驶处理而不需要人进行直接行驶控制的设备，诸如自主驾驶车辆。

[2.本公开的自主行驶控制设备和自主行驶控制系统的配置示例]

接下来将描述本公开的自主行驶控制设备和自主行驶控制系统的配置示例。

图4是描绘本公开的自主行驶控制设备100的配置示例的图。注意的是，图4中所描绘的自主行驶控制设备100的配置指示自主行驶控制设备100的部分配置。例如，图4中所描绘的自主行驶控制设备100与图3中所描绘的自主行驶机器人20的配置的一部分对应。

如图4中所描绘的，自主行驶控制设备100包括行驶路径确定单元101和行驶控制单元102。行驶路径确定单元101接收地图数据111的输入，确定自主行驶控制设备100行驶的行驶路径，并生成行驶路径数据112。

例如，由行驶路径确定单元101生成的行驶路径数据112是避开危险地区的安全优先路径，诸如上面参考图3描述的交叉路口31。

注意的是，行驶路径确定单元101可以被配置为执行考虑其它自主行驶控制设备的行驶路径的行驶路径确定处理。与其它自主行驶控制设备相关联的行驶路径信息是从外部服务器获取的，或者是通过行驶设备之间的通信获取的。

行驶控制单元102接收由行驶路线确定单元101生成的行驶路线数据112的输入，并执行使自主行驶控制设备100根据行驶路线数据112行驶的行驶控制。

行驶控制单元102还基于由配备在自主行驶控制设备100上的相机、雷达等获得的传感器检测信息执行行驶控制。

在通过传感器检测在行驶路径上检测到障碍物的情况下，不一定根据由行驶路径确定单元101生成的行驶路径数据112、而是通过设置包含紧急停止或避开障碍物的紧急路径来实现行驶。

注意的是，可以采用或者将用于通过行驶路径确定单元101生成行驶路径数据112的地图数据111存储在自主行驶控制设备100中的存储单元中的配置，或者从外部服务器输入地图数据111的配置。

注意的是，图1中所描绘的包括行驶路径确定单元101和行驶控制单元102的自主行驶控制设备100可以被配置为使得行驶路径确定单元101不在自主行驶控制设备100内提供，而是在外部服务器内提供。

将参考图5描述具有这种配置的自主行驶控制系统120的配置示例。

图5描绘了自主行驶控制设备(自主行驶机器人)100a和100b、机器人管理服务器121和地图信息提供服务器122。这些组成元件被配置为经由网络彼此通信。

机器人管理服务器121执行由以上参考图4描述的行驶路径确定单元101执行的处理，即，用于确定避开危险区域的安全行驶路径的处理，以生成行驶路径数据。

机器人管理服务器121为可经由网络与机器人管理服务器121通信的自主行驶控制设备(自主行驶机器人)100a和100b中的每一个确定行驶路径，并将由所确定的路线构成的行驶路径数据传输到自主行驶控制设备(自主行驶机器人)100a和100b中的每一个。

自主行驶控制设备(自主行驶机器人)100a、100b中的每一个根据从机器人管理服务器121接收的行驶路径数据执行行驶处理。

注意的是，机器人管理服务器121保留机器人信息125。机器人信息125包括与相应自主行驶控制设备(自主行驶机器人)100a和100b相关联的识别信息、当前位置信息、指示所确定的行驶路线的信息等的记录。

地图信息提供服务器122保持地图数据127并且为机器人管理服务器121以及自主行驶控制设备(自主行驶机器人)100a和100b提供地图数据127。

顺便提及，虽然机器人管理服务器121和地图信息提供服务器122在图5中所描绘的网络配置中被呈现为分开的服务器，但是可以采用将这些服务器统一为一个服务器的配置。而且，机器人管理服务器121和地图信息提供服务器122中的每一个可以由多个服务器构成。

[3.由本公开的自主行驶控制设备执行的处理]

接下来将描述由本公开的自主行驶控制设备执行的处理。

注意的是，行驶路线确定处理可以由诸如自主行驶机器人之类的自主行驶控制设备执行，或者可以由参考图4和5描述的外部服务器执行。

下文中将以诸如自主行驶机器人之类的自主行驶控制设备执行行驶路径确定处理的实施例作为典型示例进行描述。

图6是呈现解释由本公开的自主行驶控制设备100执行的处理序列的流程图的图。

注意的是，例如，根据图6中所呈现的流程图执行的处理可以由自主行驶控制设备100(诸如自主行驶机器人)的控制单元(数据处理单元)(具体而言，参考图4描述的行驶路径确定单元101或行驶控制单元102)根据存储在自主行驶控制设备100的存储单元中的程序来执行。例如，这个处理可以作为由具有程序运行功能的处理器(诸如CPU)实现的程序运行处理来执行。

注意的是，图6中呈现的流程中的一部分步骤也可以作为由可与自主行驶控制设备100通信的服务器执行的处理来执行。

下文将描述图6中呈现的流程中的相应步骤的处理。

(步骤S101)

步骤S101至S104中的处理是由包括在图4中所描绘的配置中的行驶路径确定单元101执行的处理。

在步骤S101中，自主行驶控制设备100的行驶路径确定单元101首先执行用于确定目的地的确定处理。

例如，可以通过经由自主行驶控制设备100的输入单元从用户输入的输入处理来执行步骤S101中的这个目的地确定处理。可替代地，这个处理可以是使自主行驶控制设备100的通信单元接收从外部设备或外部服务器传输的目的地设置信息的处理。因此，这个处理可在各种处理模式下执行。

(步骤S102)

在步骤S102中，随后生成到在步骤S101中确定的目的地的拓扑地图中的路径。

拓扑地图是由作为节点(例如，交叉点)的典型点和作为节点之间的连接线的边构成的地图信息。

图7描绘了拓扑地图的示例。

在步骤S102中，生成由拓扑地图中的这些节点和边构成的行驶路径，即，从当前位置到目的地的路径。

具体而言，生成在从离当前位置最近的节点到离目的地最近的节点的范围内要沿着哪些边以及要经过哪些节点的路径设置。

注意的是，获取节点之间的边配置仅需要确定“从当前位置延伸到目的地的范围是否可行驶”。与节点的坐标和节点之间的距离(边长度)相关联的信息对于确定“从当前位置延伸到目的地的范围是否可行驶”是不必要的。

注意的是，在许多情况下，可设置从当前位置到目的地的多条“可行驶路线”。换句话说，在允许任何绕行的假设下可设置多条路线。

通常，使用拓扑地图确定的行驶路线是最短路线。为拓扑地图的每个节点和边设置“成本”的概念以确定这个最短路径。为了选择最短路径，将产生节点和边的成本总和最小的路径指定为最终确定的路线就足够了。

注意的是，可采用各种方法来设置成本。最简单的示例是基于距离和倾斜信息设置成本的方法。而且，可以使用附加要素，诸如增加给予要尽量避免的点的成本的要素。

在步骤S102中，图4中所描绘的行驶路径确定单元101参考拓扑地图中的成本确定从当前位置最早到达目的地的一条路径，并生成由所确定的路线构成的路径信息。

(步骤S103)

在步骤S103中，行驶路径确定单元101随后确定度量地图中的成本优先路径。

行驶路径确定单元101在将拓扑地图中确定并在步骤S102中生成的路径(即，基于成本确定的路径)反映在度量地图中的同时，确定度量地图中的成本优先路径。

例如，行驶路径确定单元101确定产生最小成本并且与最短路径对应的成本优先路径。

度量地图是反映实际距离和尺寸的地图。注意的是，度量地图根据使用目的具有各种格式。

例如，在轮式移动体的情况下使用的度量地图是通过使用具有指示该区域是否可行驶的信息的二维地图(例如，草图或鸟瞰图)定义指示在可行驶区域中的行驶方式的路径来生成的。

注意的是，拓扑地图中的节点和边与度量地图中的位置以及路径(诸如道路和通道)相关联。

对于拓扑地图中的每个节点，坐标不是必需的。相应节点的实际位置(坐标)可基于度量地图中与拓扑地图中的节点的位置对应的位置来获取。

注意的是，拓扑地图中的边可以是仅由成本和节点之间的连接关系构成的数据。每条边与度量地图中的路径相关联。某条边在度量地图中是狭窄且弯曲的道路，而另一条边则与宽直的道路对应。这些边在拓扑地图中被类似地表示为“边”。但是，成本被设置为使得例如对狭窄且弯曲的道路给予更高的成本。

可采用各种方法作为度量地图中的路径生成方法。例如，在自主驾驶车辆使用的度量地图的情况下，在度量地图中创建多条车辆可行驶路径。例如，生成可行驶路径，诸如轨道。

而且，拓扑地图中的边被设置为与度量地图中已经设置了相应路径的对应路径相关联。

将参考图8描述用于确定度量地图中的路径的路径确定处理的示例。

图8描绘了度量地图的示例。图8中所描绘的度量地图包括行驶路径A、行驶路径B和行驶路径C。每条行驶路径包括各自由点线指示的路线，作为自主行驶控制设备100(诸如自主行驶机器人)可行驶的路线。

行驶路径A包括路线Ra1和路线Ra2作为两条可行驶路线。

行驶路径B包括路线Rb1和路线Rb2作为两条可行驶路线。

行驶路径C包括路线Rc1、路线Rc2和路线Rc3作为三条可行驶路线。

例如，将描述在拓扑地图中确定从与一节点对应的当前位置到与一节点对应的目的地的行驶路线的情况下执行的处理示例。

在从与节点对应的当前位置行驶到与节点对应的目的地的情况下，行驶路径B、行驶路径A和行驶路径C被用于行驶。

路线Rb1或路线Rb2可从行驶路径B中选择。

路线Ra1或路线Ra2可从行驶路径A中选择。

路线Rc1、路线Rc2或路线Rc3可从行驶路径C中选择。

这些路线中的每一条都与拓扑地图中的对应边相关联。每条行驶路径的交叉部分与拓扑地图的对应节点相关联。如上所述，为拓扑地图中的每条边和节点设置成本。在步骤S102中，在拓扑地图中选择产生最小总成本的路线。

在步骤S103中，从度量地图中选择与拓扑地图中产生最小总成本的路线对应的路线(行驶路径)。

例如，由以下图8中所描绘的路线(即，行驶路径B的路线Rb1、行驶路径A的路线Ra2和行驶路径C的路线Rc2)构成的行驶路径被确定为度量地图中的成本优先路径。具体而言，例如，具有最短路径的路径被确定为产生最小成本的成本优先路径。

(步骤S104)

在步骤S104中，行驶路径确定单元101随后执行校正处理，用于将步骤S103中生成的度量地图中的成本优先路径校正为避免通过或接近危险区域的路径，以生成度量地图中的安全优先路径。

在步骤S103在度量地图中生成的成本优先路径是在不考虑避开路径中危险区域(即，如上文参考图3所述的诸如交叉路口31之类的危险区域)的情况下生成的成本优先路径。

在步骤S104中，获取这条成本优先路径中与危险区域相关联的位置信息，并且将该路径校正为避免通过或接近成本优先路径中的危险区域的路径，以生成安全优先路径。

将参考图9描述步骤S104的具体处理示例。

图9描绘以下两个路径设置示例。

(1)路径校正之前

(2)路径校正之后

图9(1)中描绘的路径校正之前的成本优先级路径131是被生成为使得拓扑地图中的路径在步骤S103中反映在度量地图中的路径。

这条路径是产生最小成本的路径。

但是，成本优先路径131是通过非常靠近与如图9(1)中所描绘的危险区域对应的交叉路口的位置的路径。因而，使用这条路径行驶会造成在交叉路口与移动物体(诸如人或另一个车辆)碰撞。

在步骤S104中，从地图数据111获取指示诸如前述交叉路口之类的危险区域的信息，并且基于获取的危险区域信息执行路径校正。具体而言，在成本优先路径中或成本优先路径附近的位置存在危险区域的情况下，将该路径校正为远离危险区域的路径。

注意的是，与路径校正目标对应的成本优先路径与危险区域之间的距离是预先指定的。

例如，在成本优先路径与危险区域之间的距离等于或小于预先指定的阈值的情况下进行路径校正。

行驶路径确定单元101例如通过在步骤S104中进行的路径校正来生成图9(2)中所描绘的安全优先路径132。

图9(2)中所描绘的安全优先路径132是在远离与危险区域对应的T字路口的交叉路口的方向上绕过危险区域(交叉路口)的路径。

自主行驶机器人等沿着绕过危险区域(交叉路口)的安全优先路径132在远离危险区域(交叉路口)的方向上行驶。以这种方式，可以降低在交叉路口处与另一个移动物体碰撞或接触的可能性。

如上所述，在步骤S104中，行驶路径确定单元101执行用于将在步骤S103中在度量地图中生成的成本优先路径校正为避免通过或接近危险区域的路径以生成度量地图中的安全优先路径的校正处理。

换句话说，以避开成本优先路径中的危险区域的方式校正路径以生成安全优先路径。

(步骤S105)

随后的步骤S106是由图4中所描绘的行驶控制单元102执行的处理。

在步骤S105中，行驶控制单元102执行行驶控制，使自主行驶控制设备(自主行驶机器人)100沿着在步骤S104中在度量地图中由行驶路径确定单元101确定的安全优先路径行驶。

这种行驶控制允许自主行驶控制设备(自主行驶机器人)100沿着避开诸如交叉路口之类的危险区域的路径实现安全行驶。

如上所述，本公开的自主行驶控制设备100首先确定拓扑地图中从当前位置到目的地的最小成本路径，然后生成度量地图中的成本优先路径，使得确定的最小成本路径反映在度量地图中。

而且，自主行驶控制设备100在危险区域位于度量地图中的成本优先路径中或处于靠近成本优先路径的位置的情况下，通过将成本优先路径校正为远离危险区域的路径来生成安全优先路径，然后执行行驶控制，以允许自主行驶控制设备(自主行驶机器人)100沿着安全优先路径行驶。

注意的是，在按照图6中呈现的流程执行处理的情况下，各种类型的地图信息是必要的。

将参考图10描述在执行图6中呈现的处理时使用的数据。

图10中呈现的流程图是类似于图6中呈现的流程的流程。图10是还包括用于处理流程中相应步骤的信息的图表。

在步骤S102中，包括在图4中所描绘的配置中的行驶路径确定单元101生成由节点和边构成的拓扑地图中的行驶路径，即，如上所述的从当前位置到目的地的成本优先路径。

在这个处理中，使用包含在地图数据111中的拓扑地图数据111a。

如上所述，拓扑地图是由作为节点(例如，交叉点)的典型点和作为节点之间的连接线的边构成的地图信息，并且是针对每个节点和边设置成本信息的地图数据。拓扑地图由以上参考图7描述的数据构成。

在步骤S102中，使用包含在地图数据111中的拓扑地图数据111a生成从当前位置到目的地的成本优先路径。

在随后的步骤S103中，行驶路径确定单元101如上所述生成度量地图中的成本优先路径。

具体而言，行驶路径确定单元101确定度量地图中的成本优先路径，使得在步骤S102中生成的拓扑地图中的确定的路径(即，基于成本确定的路径)反映在度量地图中。

在这个处理中，使用地图数据111中包含的度量地图数据111b。

如上所述，度量地图是反映实际距离和尺寸的图。度量地图是其中参考图8如上所述设置可行驶路径的地图数据。

在步骤S103中，使用地图数据111中包含的度量地图数据111b生成从当前位置到目的地的成本优先路径。

在随后的步骤S104中，行驶路径确定单元101如上所述生成安全优先路径。

具体而言，行驶路径确定单元101将在步骤S103中由行驶路径确定单元101生成的度量地图中的成本优先路径校正为安全优先路径。

在这个处理中，使用地图数据111中包含的危险区域地图数据111c。

危险区域地图数据111c是与危险区域或危险区域代表点相关联的位置信息记录在反映实际距离和尺寸的度量地图中的地图数据。

在步骤S104中，使用地图数据111中包含的危险区域地图数据111c生成安全优先路径。

注意的是，可以预先生成危险区域地图数据111c，或者，例如，在检测到行驶计划(即，度量地图中从当前位置到目的地的成本优先路径)之后，可以基于包含在自主行驶控制设备100的行驶计划中的危险区域的检测结果生成危险区域地图数据111c。

这个处理由自主行驶控制设备100的行驶路径确定单元101执行。可替代地，这个处理可以被配置为由机器人管理服务器121或地图信息提供服务器122执行。

以这种方式，直到生成安全优先路径为止使用各种类型的地图数据。

注意的是，例如，这些地图数据可从由地图信息提供服务器122提供的动态地图中获取。

将参考图11描述动态地图(DM)。

如图11中所描绘的，动态地图(DM)由多种类型的分层层中的信息组构成。具体而言，动态地图(DM)由以下四种类型的信息构成。

类型1＝静态数据

类型2＝半静态数据

类型3＝半动态数据

类型4＝动态数据

类型1＝静态数据例如由诸如基于日本地理空间信息管理局的地图生成的地图信息之类的数据构成，该地图针对每个中长期更新。

类型2＝半静态数据例如由短期内变化不大但长期变化的数据构成，诸如建筑物的建筑结构、树木和交通标志等。

类型3＝半动态数据由对于每个固定时间单位可能改变的数据构成，诸如交通灯、交通拥堵和事故。

类型4＝动态数据由顺序可变的数据构成，诸如与车辆、人等的来往相关联的信息。

例如，由这些数据构成的动态地图(DM)从地图信息提供服务器122传输到相应的自主行驶控制设备100和机器人管理服务器121。相应的自主行驶控制设备100和机器人管理服务器121因此能够分析动态地图(DM)，并使用动态地图(DM)进行自主驾驶控制，诸如行驶路径的设置以及行驶速度和车道的控制。

注意的是，地图信息提供服务器122基于最新信息连续执行动态地图(DM)更新处理。在使用DM时，相应的自主行驶控制设备100和机器人管理服务器121从地图信息提供服务器122获取并使用最新信息。

[4.安全优先路径的生成处理的具体示例]

接下来将描述用于生成由图4中所描绘的自主行驶控制设备100的行驶路径确定单元101生成的安全优先路径的生成处理的具体示例。

图12是解释用于生成安全优先路径的生成处理的具体示例的图。

如图中所描绘的，假设自主行驶控制设备100在宽度为L的行驶路径上行驶。

在行驶路径的中间存在T字交叉路口。人、车辆等有可能从T字路口的左侧跑出来。

假设已经根据上述图6中的步骤S103中的处理设置了成本优先路径131。

行驶路径确定单元101执行校正已经设置为避免通过或接近危险区域的路径的成本优先路径131的校正处理，以生成安全优先路径132。

将描述用于生成安全优先路径132的生成序列。

例如，用于生成安全优先路径132的生成处理是根据图12右侧呈现的步骤S01至S05执行的。

将描述这些处理步骤。

(步骤S201)

危险区域代表点A的获取或设置

在步骤S201中，行驶路径确定单元101首先执行用于获取或设置危险区域代表点A的获取或设置处理。与这个危险区域代表点相关联的位置信息可从包含在以上参考图10描述的地图数据111中的危险区域地图数据111c获取。

危险区域代表点A根据危险区域的模式确定，诸如危险区域的中心位置，以及两条行驶路径的交叉位置的中心点。

此外，如上所述，可以预先生成危险区域地图数据111c，或者例如，在确定行驶计划(即，度量地图中从当前位置到目的地的成本优先路径)之后，可以基于自主行驶控制设备100的行驶计划中包含的危险区域的检测结果生成危险区域地图数据111c。

在这种情况下，行驶路径确定单元101在步骤S201中执行用于生成危险区域地图数据111c的生成处理，然后执行用于为包含在所生成的危险区域地图数据111c中的每个危险区域设置危险区域代表点A的设置处理。

危险区域代表点A根据预先指定的算法设置，诸如危险区域的中心位置，以及两条行驶路径的交叉位置的中心点。

(步骤S202)

在步骤S202中，行驶路径确定单元101随后确定形成从危险区域代表点A向自主行驶控制设备100的行驶方向扩大的张角φ的两个向量AB和AC。

(步骤S203)

在步骤S203中，行驶路径确定单元101随后计算行驶路径端部和与危险区域代表点A相隔最大长度且自主行驶控制设备100可行驶的路径之间的距离d。

与危险区域代表点A相距最大长度的路径与由B1到C1的线所指示的路径对应。

距离d需要以不从具有宽度R的行驶路径突出的方式确定。

例如，假设自主行驶控制设备100具有宽度W，距离d被确定为使得满足以下公式。

d≥(W/2)

例如，优选地，距离d被确定为使得在已经设置预定裕度α的状态下满足以下公式。

d＝(W/2)+α

可采用各种其它类型的模式作为用于确定距行驶路径端部的距离d的确定处理的模式。例如，用于确定距离d使得基于道路宽度L满足以下公式的配置。

d<(L/2)

而且，在可能跑到自主行驶控制设备100的行驶路径中的移动物体的属性(诸如另一个移动设备、车辆、人类和儿童的属性)可获取的情况下，例如，可以以根据移动物体的属性可改变的方式控制从危险区域代表点A到安全优先路径的间隔距离。

例如，在可能跑到自主行驶控制设备100的行驶路径的移动物体很可能是儿童的情况下，将危险区域代表点A到安全优先路径的间隔距离设为更长。

(步骤S204)

在步骤S204中，行驶路径确定单元101随后确定向量AB与距行驶路径端部距离d的线的交点为B1，并且向量AC与距行驶路径端部距离d的线的交点为C1。

以这种方式，向量AB上的点B1和向量AC上的点C1中的每一个如图中所描绘的那样被确定。

(步骤S205)

在步骤S205中，行驶路径确定单元101通过将直线B1-C1与原始成本优先路径平滑连接来最终生成安全优先路径。

此外，如上所述，行驶路径确定单元101在步骤S202中执行用于确定从危险区域代表点A在自主行驶控制设备100的行驶方向上扩大的张角φ的两个向量AB、AC的处理。

此时由两个向量AB和AC形成的角度φ可以使用预先指定的值来设置，或者可以设置为根据每个危险区域的危险程度而可改变。

注意的是，这个角度数据可以与危险区域相关联地记录在地图数据(即，参考图10描述的危险区域地图数据)中。

例如，在儿童很有可能跑出的危险区域中，将角度φ设置为大角度。

而且，角度φ的设置可以根据道路宽度而改变。例如，在道路宽度小的情况下，角度φ被设置为大的值。

此外，可采用根据危险级别x、道路宽度L、到下一个危险区域的距离y等使用预先指定的角度计算公式来计算角度φ(°)的配置。例如，可以使用以下公式。

φ＝90°+x+(α/L)+(β×y)

注意的是，在上述等式中假设如下。

x：危险级别指标值

L：道路宽度

y：到下一个危险区域的距离

注意的是，图12中用于生成安全优先路径的生成序列是以示例的方式呈现的。根据危险区域和危险区域代表点的设置模式执行各种类型的处理。

图13描绘了在连续部署多个T字路口的情况下安全优先路径的配置示例。

如图13中所描绘的，在自主行驶控制设备100的行驶方向上连续设置两个T字路口的情况下，有必要设置远离两个T字路口的危险区域代表点Ap和Aq的安全优先路径。

根据图13中所描绘的示例，形成这样一条完整的行驶路径，用于在维持与行驶路径的右端区域的距离d的同时线性移动，直到通过两个T字路口而不返回原始成本优先路径。

而且，在L字路口而非T字路口的情况下，执行图14中所描绘的安全行驶路径生成处理。

图14描绘了形成在自主行驶控制设备100的行驶方向上向左弯曲的L字路口的示例。自主行驶控制设备(自主行驶机器人)100在图中描绘的黑色箭头所指示的方向上前进，并且在L字路口向左转弯。

图14呈现了以下三个图表。

(1)左转之前的安全优先路径

(2)左转之后的安全优先路径

(3)左转之前和之后的安全优先路径

最初，行驶路径确定单元101分别生成“(1)左转之前的安全优先路径”和“(2)左转之后的安全优先路径”。

在生成“(1)左转之前的安全优先路径”时，从地图数据中获取危险区域代表点A，或者基于左转之后行驶路径的入口中心部分中的地图数据来确定危险区域代表点A。而且，设置左转之前在行驶路径侧形成张角φ的两个向量AB和AC。此外，分别设置两个向量AB和AC与距左转之前的行驶路径的右端表面距离为d的线的交叉点B1和C1。

设置连接交叉点B1和C1的直线。交叉点B1平滑连接到预先设置的成本优先路径131，以生成安全优先路径132-1。

在生成“(2)左转之后的安全优先路径”时，从地图数据中获取危险区域代表点A，或者基于左转之前行驶路径的入口中心部分中的地图数据来确定危险区域代表点A。而且，设置左转之后在行驶路径侧形成张角φ的两个向量AB和AC。此外，分别设置两个向量AB和AC与距左转之后的行驶路径的右端表面距离为d的线的交叉点B1和C1。

设置连接交叉点B1和C1的直线。交叉点B1平滑连接到预先设置的成本优先路径131，以生成安全优先路径132-2。

“(3)左转之前和之后的安全优先路径”是通过连接左转之前的安全优先路径132-1和左转之后的安全优先路径132-2而生成的。

通过这个连接处理生成如图14下部所描绘的在左转之前和之后的安全优先路径132-3。

自主行驶控制设备100沿着在如图14的下部所示的如此生成的左转之前和之后的安全优先路径132-3行驶。这个行驶处理可以降低在左转之后与来自行驶路径的迎面而来的车辆碰撞的可能性，该车辆在左转之前难以被传感器检测到。

而且，这个行驶处理还可以降低在左转之前与来自行驶路径上的超车车辆碰撞的可能性，该车辆在左转之后难以被传感器检测到。

注意的是，图14的下部所描绘的左转之前和之后的安全优先路径132-3的连接部分可以具有如图中所描绘的直角配置，或者可以具有平滑弯曲配置。

[5.与各种危险区域对应的安全优先路径的设置示例]

下面将描述与各种危险区域对应的安全优先路径的设置示例。

危险区域不仅存在于自主行驶控制设备100的行驶路径中，而且还存在于其它各种位置。下面将描述的是与各种不同类型的危险区域对应的安全优先路径的设置示例。

图15是一个示例，其中公园的出入口被指定为危险区域。在图15中公园的出入口处设置危险区域代表点A。

此外，如上所述，与危险区域和危险区域代表点A相关联的位置信息被记录在与包括在地图数据111中的配置信息对应的危险区域地图数据111c中。

危险区域地图数据111c是与危险区域或危险区域代表点A相关联的位置信息记录在反映实际距离和尺寸的度量地图中的地图数据。

行驶路径确定单元101从地图数据中获取公园的出入口的中心部分的危险区域代表点A，或者基于地图数据确定危险区域代表点A。而且，设置在行驶路径侧形成张角φ的两个向量AB和AC。此外，在这个示例中，分别设置行驶路径的行驶容许范围，或者两个向量AB和AC与距中间带的距离为d的线的交叉点B1和C1。

设置连接交叉点B1和C1的直线。直线B1-C1平滑连接到预先设置的成本优先路径131以生成安全优先路径132。

例如，图中所描绘的自主行驶控制设备(自主驾驶车辆)100沿着图15中所描绘的安全优先路径132行驶。这种行驶控制允许自主驾驶控制设备(自主驾驶车辆)100实现降低与从公园跑出的儿童等碰撞的可能性的行驶。

图16是一个示例，其中建筑物(诸如办公楼)的出入口被指定为危险区域。危险区域代表点A设置在图16中建筑物的出入口处。

行驶路径确定单元101从地图数据中获取建筑物的出入口的中心部分的危险区域代表点A，或者基于地图数据确定危险区域代表点A。而且，设置在行驶路径侧形成张角φ的两个向量AB和AC。此外，在这个示例中，分别设置行驶路径的行驶容许范围，或者两个向量AB和AC与距中间带的距离为d的线的交叉点B1和C1。

设置连接交叉点B1和C1的直线。直线B1-C1平滑连接到预先设置的成本优先路径131以生成安全优先路径132。

例如，图中所描绘的自主行驶控制设备(自主驾驶车辆)100沿着图16中所描绘的安全优先路径132行驶。这种行驶控制允许自主驾驶控制设备(自主行驶机器人)100实现降低与从建筑物跑出的多人等碰撞的可能性的行驶。

例如，图17描绘了自主行驶机器人在办公楼中自主行驶的示例。

自主行驶控制设备(自主行驶机器人)100在作为行驶路径的办公楼内的走廊上行驶。

在图17中办公楼中的一个办公室的出入口处设置危险区域代表点A。

行驶路径确定单元101从地图数据中获取办公室的出入口的中心部分的危险区域代表点A，或者基于地图数据确定危险区域代表点A。而且，设置在行驶路径(走廊)侧形成张角φ的两个向量AB和AC。此外，在这个示例中，分别设置行驶路径的行驶容许范围，或者两个向量AB和AC与距走廊右侧墙的距离为d的线的交叉点B1和C1。

设置连接交叉点B1和C1的直线。直线B1-C1平滑连接到预先设置的成本优先路径131以生成安全优先路径132。

例如，图中所描绘的自主行驶控制设备(自主行驶机器人)100沿着图17中所描绘的安全优先路径132行驶。这种行驶控制允许自主行驶控制设备(自主行驶机器人)100实现降低与从办公室跑到走廊的多人等碰撞的可能性的行驶。

注意的是，与办公楼等的路径相关联的地图数据是预先生成的。

包含上面参考图10描述的拓扑地图数据111a、度量地图数据111b和危险区域地图数据111c的地图数据111在处理的执行之前生成。

可采用将这些数据存储在自主行驶控制设备(自主行驶机器人)100内的存储单元中的配置，或者将这些数据保存在参考图5所述的机器人管理服务器121或地图信息提供服务器122中的配置。

可替代地，也可采用将相应数据保存在另一个建筑物管理服务器中并将相应数据提供给自主行驶控制设备(自主行驶机器人)100的配置。

代替地，建筑物管理服务器可以基于地图数据确定安全优先路径，并将确定的安全优先路径提供给自主行驶控制设备(自主行驶机器人)100。

[6.与停车场中的危险区域对应的安全优先路径的设置示例]

接下来将描述与停车场中的危险区域对应的安全优先路径的设置示例。

例如，许多人和车辆进出购物中心等的停车场。因而，在这种停车场中存在许多危险点。在自主行驶车辆在这种停车场中行驶的情况下，通过设置避免通过和接近上述危险区域的安全优先路径并允许自主行驶车辆在这条路径上行驶，可有效地避免与人、另一个车辆或其它东西的接触等。

下面将描述与设置在停车场中的危险区域对应的安全优先路径的设置示例。

图18是描绘典型停车场的配置和停车场中的成本优先路径131的示例的图。

例如，自主行驶控制设备(自主驾驶车辆)100通过出入口进入停车场，沿着停车场中的成本优先路径131行驶，并将车辆停在允许停车的空停车位。

但是，停车场包括用于车辆的出入口、用于人的出入口、建筑物入口门、残疾人停车位等，如图中所描绘的。这些区域附近的区块与很可能发生与人和车辆接触的危险区域对应。

因而，优选的是自主行驶控制设备(自主驾驶车辆)100沿着避免通过和接近这些危险区域的安全优先路径行驶。

将参考图19和后面的附图描述安全优先路径的设置示例。

图19中在用于车辆的出入口附近设置危险区域代表点A。

此外，如上所述，与危险区域和危险区域代表点A相关联的位置信息被记录在与包括在地图数据111中的配置信息对应的危险区域地图数据111c中。

在这个示例的情况下，管理停车场的停车场管理服务器可以被配置为保留地图数据111。

地图数据111包含上面参考图10描述的拓扑地图数据111a、度量地图数据111b和危险区域地图数据111c。

自主行驶控制设备(自动驾驶车辆)100的行驶路径确定单元101从地图数据中获取靠近车用于车辆的出入口的危险区域代表点A，或者根据地图数据确定危险区域代表点A。而且，设置在行驶路径侧形成张角φ的两个向量AB和AC。此外这个示例中，分别设置行驶路径的行驶容许范围或两个向量AB和AC与距花坛的距离为d的线的交叉点B1和C1。

设置连接交叉点B1和C1的直线。直线B1-C1平滑连接到预先设置的成本优先路径131以生成安全优先路径132。

例如，图中所描绘的自主行驶控制设备(自主驾驶车辆)100沿着图19中所描绘的安全优先路径132行驶。这种行驶处理允许自主驾驶控制设备(自主驾驶车辆)100实现安全行驶，这降低了与出入口附近的另一个车辆接触或碰撞的可能性。

图20描绘了一个示例，其中危险区域代表点A1至A5被设置在花坛和建筑物入口门之间用于人的通道附近。

安全优先路径132是通过对每个点执行诸如向量设置之类的处理而生成的。

自主行驶控制设备(自主驾驶车辆)100沿着图20中所描绘的安全优先路径132行驶。这种行驶处理允许自主行驶控制设备(自主驾驶车辆)100实现降低在花坛和建筑物入口门之间用于人的通道附近与人接触或碰撞的可能性的行驶。

图21描绘了危险区域代表点A1至A2设置在残疾人停车位附近的示例。

安全优先路径132是通过对每个点执行诸如向量设置之类的处理而生成的。

自主行驶控制设备(自主驾驶车辆)100沿着图21中所描绘的安全优先路径132行驶。这种行驶处理允许自主行驶控制设备(自主驾驶车辆)100实现降低了与离开残疾人停车位的车辆的接触或碰撞的可能性的行驶。

[7.自主行驶控制设备的配置示例]

接下来将描述本公开的自主行驶控制设备的配置示例。

图22是描绘本公开的自主行驶控制设备100(诸如自主行驶机器人和自主驾驶车辆)的配置示例的框图。

如图22中所描绘的，自主行驶控制设备100包括控制单元151、输入单元152、输出单元153、传感器组154、驱动单元155、通信单元156和存储单元157。

控制单元151控制由自主行驶控制设备100执行的处理。例如，控制单元151根据存储在存储单元157中的控制程序运行处理。控制单元151包括具有程序运行功能的处理器。

注意的是，参考图4描述的行驶路径确定单元101和行驶控制单元102中的每一个与控制单元151的构成元件对应。例如，由行驶路径确定单元101和行驶控制单元102执行的处理可以由控制单元151根据存储部157中存储的程序来执行。

输入单元152是允许从用户输入各种数据的接口，并且由触摸面板、代码读取单元、各种开关等构成。

输出单元153是由用于输出警报和语音的扬声器、用于输出图像的显示器和用于输出光等的单元构成的输出单元。

传感器组154由各种类型的传感器(诸如相机、麦克风、雷达和距离传感器)构成。

驱动单元155由用于移动自主行驶控制设备的车轮驱动单元、方向控制机构等构成。

例如，通信单元156执行用于与外部设备等(诸如机器人管理服务器、地图信息提供服务器和建筑物管理服务器)进行通信的通信处理。

存储单元157存储由控制单元151执行的程序以及其它(诸如机器人信息和运输装备信息)。

[8.车辆控制系统的配置示例，以及车辆的感测区域的示例]

图23是描绘作为对其应用本技术的移动设备控制系统的示例的车辆控制系统211的配置示例的框图。

车辆控制系统211在车辆200上提供，并执行与车辆200的行驶辅助和自主驾驶相关联的处理。

车辆控制系统211包括车辆控制ECU(电子控制单元)221、通信单元222、地图信息累积单元223、位置信息获取单元224、外部识别传感器225、车辆内部传感器226、车辆传感器227、记录单元228、行驶辅助和自主驾驶控制单元229、DMS(驾驶员监视系统)230、HMI(人机接口)231和控制单元232。

车辆控制ECU 221、通信单元222、地图信息累积单元223、位置信息获取单元224、外部识别传感器225、车辆内部传感器226、车辆传感器227、记录单元228、行驶辅助和自主驾驶控制单元229、驾驶员监视系统(DMS)230、人机接口(HMI)231和控制单元232经由通信网络41彼此通信连接。例如，通信网络241由符合数字双向通信标准的车载通信网络、总线等构成，诸如CAN(控制器局域网)、LIN(本地互连网络)、LAN(局域网)、FlexRay(注册商标)和以太网(注册商标)。可以根据由通信处置的数据的类型来选择要使用的通信网络241。例如，CAN适用于与车辆控制相关联的数据的通信，而以太网适用于大容量数据的通信。此外，还存在车辆控制系统211的相应单元在假设相对近距离的通信(诸如近场通信(NFC(NearField Communication))和蓝牙(注册商标))时通过无线通信直接彼此连接而不使用通信网络241的情况。

而且，假设在车辆控制系统211的相应单元之间经由通信网络241进行通信的情况下，在下文中将省略对通信网络241的描述。例如，在车辆控制ECU 221和通信单元222之间经由通信网络241进行通信的情况下，将仅描述处理器和通信单元222之间的通信。

例如，车辆控制ECU 221由诸如CPU(中央处理单元)和MPU(微处理单元)之类的各种类型的处理器中的任一种构成。车辆控制ECU 221控制车辆控制系统211的全部或部分功能。

通信单元222与车辆内部或外部的各种类型的设备、其它车辆、服务器、基站等通信，并且传输和接收各种类型的数据。对于这种传输和接收，允许通信单元222使用多种通信方法进行通信。

将描述通信单元222可执行的用于与车辆外部进行通信的通信的概要。例如，通信单元222使用诸如5G(第五代移动通信系统)、LTE(长期演进)和DSRC(专用短程通信)之类的无线通信方法经由基站或接入点与存在于外部网络中的服务器(以下称为外部服务器)通信。例如，与通信单元222通信的外部网络是互联网、云网络或供应商独有的网络。通信单元222用于与外部网络通信的通信方法不限于特定方法，而可以是能够以预定通信速度或更高通信速度并以预定距离或更长距离实现数字双向通信的任何无线通信方法。

而且，例如，通信单元222能够使用P2P(点对点)技术与存在于自身车辆附近的终端进行通信。例如，存在于本车附近的终端是附接到以相对低速移动的移动体(诸如行人和自行车)的终端、安装在固定位置(诸如商店)的终端，或MTC(机器类型通信)终端。而且，通信单元222还实现V2X通信。例如，V2X通信是指本车与其它事物的通信，如与其它车辆的车辆到车辆(Vehicle to Vehicle)通信，与路边设备的车辆到基础设施(Vehicle toInfrastructure)通信，与家的车辆到家(Vehicle to Home)通信，以及与行人携带的终端等的车辆到行人(Vehicle to Pedestrian)通信。

例如，通信单元222能够从外部接收用于更新控制车辆控制系统211的操作的软件的程序(空中)。通信单元222还能够从外部接收地图信息、交通信息、与车辆200的周围相关联的信息等。而且，例如，通信单元222能够向外部传输与车辆200相关联的信息、与车辆200的周围相关联的信息等。例如，与车辆200相关联并从通信单元222传输到外部的信息包括指示车辆200的状态的数据和由识别单元273获得的识别结果。而且，例如，通信单元222建立与诸如电子呼叫之类的车辆紧急系统对应的通信。

将描述通信单元222可执行的用于与车辆内部通信的通信的概要。例如，通信单元222能够使用无线通信与车辆中的相应设备通信。通信单元222能够通过使用能够实现数字双向通信的通信方法以预定的通信速度或更高通信速度通过无线通信(诸如无线LAN、蓝牙、NFC、WUSB(无线USB))与车辆中的设备通信。通信单元222的通信不限于这种类型的通信。通信单元222能够使用有线通信与车辆中的相应设备通信。例如，通信单元222能够通过使用连接到未示出的连接端子的线缆的有线通信与车辆中的相应设备通信。例如，通信单元222能够使用能够通过有线通信(诸如USB(通用串行总线)、HDMI(注册商标)(高清多媒体接口)和MHL(移动高清链接))以预定通信速度或更高通信速度实现数字双向通信的通信方法与车辆中的相应设备通信。

例如，本文的车辆中的设备是指未连接到车辆中的通信网络241的设备。例如，假设车辆中的设备包括由诸如驾驶员之类的车载人员携带的移动设备或可穿戴设备，以及装载到车辆中并临时安装的信息设备。

例如，通信单元222接收从车辆信息和通信系统(VICS(注册商标)(车辆信息和通信系统))传输的电磁波，诸如无线电信标、光信标和FM多路广播。

地图信息累积单元223累积从外部获取的地图和由车辆200创建的地图中的任一个或两者。例如，地图信息累积单元223累积三维高准确性地图和准确性低于高准确性地图并覆盖广域的全球地图。

例如，高准确性地图是动态地图、点云地图或向量地图。例如，动态地图是包括由动态信息、半动态信息、半静态信息和静态信息构成的四层地图的地图，并且从外部服务器等提供给车辆200。点云地图是由点云(点云数据)构成的地图。本文假设本文的向量地图是指包括与点云地图相关联的交通信息等(例如车道和红绿灯的位置)的地图，并与ADAS(高级驾驶辅助系统)相匹配。

例如，点云地图和向量地图可以从外部服务器等提供，或者可以由车辆200基于由雷达252、激光雷达(LiDAR)253等获得的感测结果作为用于与下面描述的局部地图匹配的地图来创建，然后在地图信息累积单元223中累积。而且，在从外部服务器等提供高准确性地图的情况下，从外部服务器等获取例如与车辆200将从现在开始行驶的计划的路径相关联的数百米周围的地图数据，以减少通信量。

位置信息获取单元224从GNSS卫星接收GNSS信号，并获取与车辆200相关联的位置信息。接收到的GNSS信号被供应给行驶辅助和自主驾驶控制单元229。注意的是，位置信息获取单元224不需要采用使用GNSS信号的方法，而是可以例如使用信标来获取位置信息。

外部识别传感器225包括用于识别车辆200外部情形的各种类型的传感器，并将从相应传感器获得的传感器数据供应给车辆控制系统211的相应单元。任何类型和任何数量的传感器可以包括在外部识别传感器225中。

例如，外部识别传感器225包括相机251、雷达252、LiDAR(光检测和测距，激光成像检测和测距)253和超声传感器254。外部识别传感器225不需要包括这些传感器，而是可以具有包括从相机251、雷达252、LiDAR 253和超声传感器254中选择的一种或多种类型的传感器的配置。相机251、雷达252、LiDAR 253和超声传感器254中的每一个的数量不限于特定数量，而是可以是实际可安装在车辆200上的任何数量。而且，外部识别传感器225中包括的传感器的类型不限于这些示例。外部识别传感器225可以包括其它类型的传感器。下面将描述外部识别传感器225中包括的相应传感器的感测区域的示例。

注意的是，由相机251使用的成像方法不限于特定方法，而可以是能够测量距离的任何方法。例如，可以根据需要采用诸如ToF(飞行时间)相机、立体相机、单目相机和红外相机之类的各种类型的相机中的任何一种作为相机251。相机251不限于距离测量相机，而可以是用于简单地获取拍摄的图像的类型。

而且，例如，外部识别传感器225可以包括用于检测车辆200的环境的环境传感器。环境传感器是用于检测诸如天气、气象和亮度之类的环境的传感器，并且可以包括各种类型的传感器(诸如雨滴传感器、雾传感器、阳光传感器、雪传感器、和亮度传感器)。

此外，例如，外部识别传感器225包括用于检测车辆200周围的声音和声源的位置或用于其它目的的麦克风。

车辆内部传感器226包括用于检测与车辆内部相关联的信息的各种类型的传感器，并且将由相应传感器获得的传感器数据供应给车辆控制系统211的相应单元。包括在车辆内部传感器226中的各种类型的传感器的类型和数量不限于特定类型和数量，而可以是实际可安装在车辆200上的任何类型和数量。

例如，车辆内部传感器226可以包括选自相机、雷达、座椅传感器、方向盘传感器、麦克风和生物传感器中的一种或多种类型的传感器。例如，可以采用能够测量距离并使用各种类型成像方法的任何一种相机，诸如ToF相机、立体相机、单目相机和红外相机作为包括在车辆内部传感器226中的相机。车辆内部传感器226中包括的相机不限于距离测量相机，而可以是用于简单获取拍摄的图像的类型。例如，包括在车辆内部传感器226中的生物传感器在座椅、方向盘等上提供，并且检测与诸如驾驶员之类的车载人员相关联的各种类型的生物信息。

车辆传感器227包括用于检测车辆200的状态的各种类型的传感器并且将由相应传感器获得的传感器数据供应给车辆控制系统211的相应单元。包括在车辆传感器227中的各种类型的传感器的类型和数量不限于特定类型和数量，而可以是实际可安装在车辆200上的任何类型和数量。

例如，车辆传感器227包括速度传感器、加速度传感器、角速度传感器(陀螺仪传感器)和集成了这些的惯性测量单元(IMU(Inertial Measurement Unit))。例如，车辆传感器227包括用于检测方向盘的转向角的转向角传感器、横摆率传感器、用于检测加速踏板的操作量的加速度传感器以及用于检测制动踏板的操作量的制动传感器。例如，车辆传感器227包括用于检测发动机速度和马达速度的旋转传感器、用于检测轮胎气压的气压传感器、用于检测轮胎滑移率的滑移率传感器以及用于检测车轮转速的车轮速度传感器。例如，车辆传感器227包括用于检测电池的剩余量和温度的电池传感器，以及用于检测从外部接收到的冲击的冲击传感器。

记录单元228包括至少或者非易失性存储介质或者易失性存储介质，并存储数据和程序。例如，记录单元228被用作EEPROM(电可擦除可编程只读存储器)和RAM(随机存取存储器)。诸如HDD(硬盘驱动器)、半导体存储设备、光存储设备和磁光存储设备之类的磁存储设备可应用于存储介质。记录单元228记录由车辆控制系统211的相应单元使用的各种类型的程序和数据。例如，记录单元228包括EDR(事件数据记录器)和DSSAD(自动驾驶数据存储系统)，并记录在诸如事故之类的事件前后与车辆200相关联的信息，以及由车辆内部传感器226获取的生物信息。

行驶辅助和自主驾驶控制单元229控制车辆200的行驶辅助和自主驾驶。例如，行驶辅助和自主驾驶控制单元229包括分析单元261、行为计划单元262和动作控制单元263。

分析单元261执行用于分析车辆200和周围的情形的分析处理。分析单元261包括自身位置估计单元271、传感器融合单元272和识别单元273。

自身位置估计单元271基于从外部识别传感器225接收的传感器数据和在地图信息累积单元223中累积的高准确性地图来估计车辆200的自身位置。例如，自身位置估计单元271基于从外部识别传感器225接收的传感器数据生成局部地图，并执行局部地图与高准确性地图之间的匹配以估计车辆的自身位置200。例如，车辆200的位置是基于一对后轮轴的中心来定义的。

例如，局部地图是使用诸如SLAM(同步定位和绘制，Simultaneous Localizationand Mapping)之类的技术创建的三维高准确性地图或占用网格地图(Occupancy GridMap)。例如，三维高准确性地图是上述的点云地图等。占用网格地图是通过划分车辆200周围的三维或二维空间而产生的以具有预定尺寸的网格为单位指示物体的占用状态的地图。例如，物体的占用状态由物体的存在或不存在或者存在概率指示。例如，局部地图还用于识别单元273检测和识别车辆200外部的情形的检测处理和识别处理。

注意的是，自身位置估计单元271可以基于GNSS信号和从车辆传感器227接收的传感器数据来估计车辆200的自身位置。

传感器融合单元272通过组合多种不同类型的传感器数据(例如，从相机251供应的图像数据，和从雷达252提供的传感器数据)来执行用于获得新信息的传感器融合处理。用于组合不同类型的传感器数据的方法示例包括集成、融合、统一等。

识别单元273执行用于检测车辆200外部的情形的检测处理和用于识别车辆200外部的情形的识别处理。

例如，识别单元273基于从外部识别传感器225接收的信息、从自身位置估计单元271接收的信息、从传感器融合单元272接收的信息等来执行用于检测和识别车辆200外部情况的检测处理和识别处理。

具体而言，例如，识别单元273执行用于检测和识别车辆200周围的物体的检测处理、识别处理等。例如，用于检测物体的检测处理是用于检测物体的存在或不存在、尺寸、形状、位置、移动等的处理。例如，用于识别物体的识别处理是用于识别物体的属性(诸如类型)或用于识别特定物体的处理。但是，不一定需要明确区分检测处理与识别处理。在一些情况下，这些处理是重叠的。

例如，识别单元273通过执行基于由LiDAR 253、雷达252等获得的传感器数据将点云分类为点云块的聚类来检测车辆200周围的物体。以这种方式，检测车辆200周围的物体的存在或不存在、尺寸、形状和位置。

例如，识别单元273通过执行对通过聚类分类的点云块的移动的跟随的跟踪来检测车辆200周围的物体的移动。以这种方式，检测车辆200周围的物体的速度和行驶方向(移动向量)。

例如，识别单元273由从相机251供应的图像数据中检测或识别车辆、人、自行车、障碍物、建筑物、道路、交通灯、交通标志、道路标志等。而且，识别单元273可以通过执行诸如语义分割之类的识别处理来识别车辆200周围的物体的类型。

例如，识别单元273可以基于在地图信息累积单元223中累积的地图、由自身位置估计单元271获得的自身位置估计结果以及由识别单元273获得的车辆200周围的物体识别结果来执行用于识别车辆200周围的交通规则的识别处理。执行这个处理的识别单元273能够识别交通灯的位置和状态、交通标志和道路标志的内容、交通规则的内容、可行驶车道等。

例如，识别单元273能够执行用于识别车辆200周围的环境的识别处理。假设与识别单元273的识别目标对应的周围环境的示例包括天气、温度、湿度、亮度和路面状态。

行为计划单元262创建车辆200的行为计划。例如，行为计划单元262通过执行用于路径计划和路径跟随的处理来创建行为计划。

注意的是，路径计划(全局路径计划)是用于计划从起点到目标的粗略路径的处理。这个路径计划被称为轨道计划，并且还包含考虑车辆200在由路径计划所计划的路径中的运动特点而允许在车辆200附近安全且平稳地行驶的轨道的轨道生成(局部路径计划)处理。该路径计划可以区别于长期路径计划，并且开始生成可以区别于短期路径计划或局部路径计划。安全优先路径表示类似于开始生成、短期路径计划或局部路径计划的概念。

路径跟随是为了在计划的时间内在由路径计划所计划的路径上安全且正确地行驶而计划动作的处理。例如，行为计划单元262可以基于这个路径跟随的处理结果来计算车辆200的目标速度和目标角速度。

动作控制单元263控制车辆200的动作以实现由行为计划单元262创建的行为计划。

例如，动作控制单元263控制包括在下面描述的车辆控制单元232中的转向控制单元281、制动控制单元282和驾驶控制单元283以执行加速/减速控制和方向控制，使得车辆200在由轨道计划计算出的轨道上行驶。例如，动作控制单元263为了实现诸如碰撞避免或减震、跟随行驶、恒定车速行驶、对本车的碰撞警告以及对本车的车道偏离警告之类的ADAS功能的目的而执行协同控制。例如，动作控制部263为了不需要驾驶员的操作的自主行驶的自主驾驶的目的或为了其它目的而执行协同控制。

DMS 230基于从车辆内部传感器226接收的传感器数据、输入到下文描述的HMI231的输入数据等执行用于认证驾驶员的认证处理、用于识别驾驶员的状态的识别处理等。假设在这种情况下与DMS 230的识别目标对应的驾驶员的状态的示例包括身体状况、清醒程度、注意力程度、疲劳程度、视线方向、醉酒水平、驾驶操作和姿势。

注意的是，DMS 230可以执行用于认证除驾驶员之外的车载人员的认证处理和用于识别车载人员的状态的识别处理。而且，例如，DMS 230可以基于从车辆内部传感器226接收的传感器数据执行用于识别车辆内部的情形的识别处理。假设与识别目标对应的车辆内部的情形的示例包括温度、湿度、亮度、气味等。

HMI 231输入各种类型的数据、指令等，并将各种类型的数据呈现给驾驶员等。

将描述HMI 231的数据输入的概要。HMI 231包括输入设备，人通过该输入设备输入数据。HMI 231基于通过输入设备输入的数据、指令等生成输入信号，并将生成的输入信号供应给车辆控制系统211的相应单元。HMI 231包括诸如触摸面板、按钮、开关和操纵杆之类的操作器作为输入设备。HMI 231不要求包括这些示例，而是还可以包括通过其可以通过手动操作以外的方法(诸如使用语音或手势的方法)输入信息的输入设备。而且，例如，HMI231可以采用使用红外光或无线电波的远程控制设备或外部连接设备(诸如移动设备或处置车辆控制系统211的操作的可穿戴设备)作为输入设备。

将描述HMI 231的数据呈现的概要。HMI 231生成给予车上或车外的人的视觉信息、听觉信息和触觉信息。而且，HMI 231执行用于控制这些生成信息的输出、输出内容、输出定时、输出方法等的输出控制。例如，HMI 231生成并输出由图像或光指示的信息作为视觉信息，诸如操作画面、车辆200的状态显示、警告显示和指示车辆200周围的情形的监视图像。而且，例如，HMI 231生成并输出由声音指示的信息作为听觉信息，诸如语音引导、警告声音和警告消息。此外，例如，HMI 231生成并输出给予车载人员的触觉感觉的信息作为触觉信息，诸如力、振动和移动。

适用于通过其从HMI 231输出视觉信息的输出设备的示例包括通过显示图像本身来呈现视觉信息的显示设备，以及通过投影图像来呈现视觉信息的投影仪设备。注意的是，显示设备可以是在车载人员的视场内显示视觉信息的设备，诸如平视显示器、透射型显示器、具有AR(增强现实)功能的可穿戴设备，以及包括普通显示器在内的显示器。此外，HMI231还可以采用包括在车辆200上提供的导航设备中的显示设备、仪表板、CMS(相机监视系统)、电子反射镜、灯等作为用于输出视觉信息的输出设备。

适用于HMI 231通过其输出听觉信息的输出设备的示例包括音频扬声器、耳机和耳塞。

适用于HMI 231通过其输出触觉信息的输出设备的示例包括使用触觉技术的触觉元件。例如，触觉元件在与车辆200上的人接触的部分(诸如方向盘和座椅)处提供。

车辆控制单元232控制车辆200的相应单元。车辆控制单元232包括转向控制单元281、制动控制单元282、驾驶控制单元283、车身控制单元284、灯控制单元285和喇叭控制单元286。

转向控制单元281执行车辆200的转向系统的状态的检测、控制等。例如，转向系统包括配备有方向盘等的转向机构和电动助力转向。例如，转向控制单元281包括用于控制转向系统的控制单元(诸如ECU)，以及用于驱动转向系统的致动器。

制动控制单元282执行车辆200的制动系统的状态的检测、控制等。例如，制动系统包括配备有制动踏板等的制动机构、ABS(防抱死制动系统)和再生制动机构。例如，制动控制单元282包括用于控制制动系统的控制单元(诸如ECU)。

驾驶控制单元283执行车辆200的驾驶系统的状态的检测、控制等。例如，驾驶系统包括加速踏板、用于产生驱动力的驱动力生成设备(诸如内燃机和驱动马达)，以及用于将驱动力传递给车轮的驱动力传递机构。例如，驾驶控制单元283包括用于控制驾驶系统的控制单元等(诸如ECU)。

车身控制单元284执行车辆200的车身系统的状态的检测、控制等。例如，车身系统包括无钥匙进入系统、智能钥匙系统、电动车窗设备、电动座椅、空调、安全气囊、安全带和换档杆。例如，车身控制单元284包括用于控制车身系统的控制单元(诸如ECU)。

灯控制单元285对车辆200的各种类型的灯的状态执行检测、控制等。假设控制目标的示例包括前灯、后灯、雾灯、转向信号、刹车灯、投影和保险杠的显示。灯控制单元285包括用于控制灯的控制单元等(诸如ECU)。

喇叭控制单元286执行车辆200的汽车喇叭状态的检测、控制等。例如，喇叭控制单元286包括用于控制汽车喇叭的控制单元等(诸如ECU)。

图24是描绘由图23的外部识别传感器225的相机251、雷达252、LiDAR 253、超声传感器254等定义的感测区域的示例的图。注意的是，图24示意性地描绘了从上方查看的车辆200的情况。左端侧与车辆200的前端(前)侧对应，而右端侧与车辆200的后端(后)侧对应。

感测区域291F和感测区域291B中的每一个指示超声传感器254的感测区域的示例。感测区域291F使用多个超声传感器254覆盖车辆200的前端的周围。感测区域291B使用多个超声传感器254覆盖车辆200后端的周围。

例如，在感测区域291F和感测区域291B处获得的感测结果被用于车辆200的停车辅助等。

感测区域292F至感测区域292B中的每一个指示用于短距离或中等距离的雷达252的感测区域的示例。感测区域292F覆盖的区块直至比车辆200前方的感测区域291F的区块更远的位置。感测区域292B覆盖的区块直至比感测区域291B在车辆200后方的区块更远的位置。感测区域292L覆盖车辆200后方左侧表面的周围。感测区域292R覆盖车辆200后方右侧表面的周围。

例如，在感测区域292F处获得的感测结果被用于检测存在于车辆200前方的车辆、行人等。例如，在感测区域292B处获得的感测结果被用于车辆200后方的防碰撞功能等。例如，在感测区域292L和感测区域292R处获得的感测结果被用于检测存在于车辆200的旁侧的盲点处的物体。

感测区域293F至感测区域293B中的每一个指示相机251的感测区域的示例。感测区域293F覆盖的区块直至比车辆200前方的感测区域292F的区块更远的位置。感测区域293B覆盖的区块直至比感测区域292B在车辆200后方的区块更远的位置。感测区域293L覆盖车辆200的左侧表面的周围。感测区域293R覆盖车辆200右侧表面的周围。

例如，在感测区域293F处获得的感测结果可以被用于识别交通灯和交通标志、车道偏离预防辅助系统和自动前灯控制系统。例如，在感测区域293B处获得的感测结果可以被用于停车辅助和环视系统。例如，在感测区域293L和感测区域293R处获得的感测结果可以被用于环视系统。

感测区域294指示LiDAR 253的感测区域的示例。感测区域294覆盖的区块直至比车辆200前方的感测区域293F的区块更远的位置。另一方面，与感测区域293F相比，感测区域294在左右方向上的范围更窄。

例如，在感测区域294处获得的感测结果被用于诸如周围车辆之类的物体的检测等。

感测区域295指示用于长距离的雷达252的感测区域的示例。

感测区域295覆盖的区块直至比感测区域294在车辆200前方的区块更远的位置。另一方面，与感测区域294相比，感测区域295在左右方向上的范围更窄。

例如，在感测区域295处获得的感测结果被用于ACC(自适应巡航控制)、紧急制动、防撞等。

注意的是，包括在外部识别传感器225中的相机251、雷达252、LiDAR 253和超声传感器254的相应传感器的感测区域中的每一个可以具有除图24中描绘的配置之外的各种类型的配置。具体而言，超声传感器254也可以感测车辆200的侧面，或者LiDAR 253可以感测车辆200的后方。而且，相应传感器的安装位置不限于上述相应示例。此外，每种传感器的数量可以是一个或多于一个。

[9.显示设备的数据示例的呈现]

接下来将描述使用包括在车辆中的显示设备的数据显示示例。

自主驾驶车辆的用户(驾驶员)难以清楚地识别要进行哪种确定，进行这种确定时要考虑哪种情况，以及车辆的自主驾驶功能要执行哪种控制。在这种情况下，用户会感到不安。

为了解决这个问题，例如，将自主驾驶车辆进行识别和确定的处理和结果作为UI显示于在驾驶员的座椅或后座处提供的显示设备上是有效的。

查看UI的用户可以在视觉上直观地识别自主驾驶车辆所做的确定和控制。

用户可以理解自主驾驶车辆做出的确定，并通过检查UI预先确定要执行哪个控制。因而，用户可以感到安心。而且，可以明确是否做出了适合实际情形的不同识别或确定。因而，可以容易地确定除这种情况之外的情况，即，是否已经造成误动或异常。

图25描绘了在车辆的显示单元上显示的特定显示数据的示例。

如图25中所描绘的，由自主驾驶车辆设置的路径计划和安全优先路径显示在显示单元上。

在显示单元的数字地图上以三维方式绘制了大约360度的物体。显示车道、人行横道和标志。

而且，在上部显示指示自主驾驶功能的执行/停止状态、行驶速度、偏航率、交通灯识别结果等的信息。

所显示的交通灯的图标不一定表示实际的交通灯。例如，在制动控制有必要的情况下(诸如前方车辆的制动)，交通灯图标的颜色变为红色。

在识别实际交通灯的情况下，这个交通灯显示在位于下部的3D数字地图中。

而且，在下部的3D数字地图中，车辆进入禁止空间与车辆进入允许区域分开显示。

此外，识别出的物体针对每种类型的物体以不同颜色显示。

显示车辆的行驶路径并带有使用特定颜色(例如，蓝色)带作为到目的地的长期路径计划的标识。

而且，显示局部短期计划路径(安全优先路径)并带有使用以不同颜色(例如，白色)间歇地显示的带的标识。

注意的是，短期计划路径(安全优先路径)基于障碍物的危险级别根据距障碍物的距离(安全优先路径的曲率)改变地被显示。例如，危险级别根据障碍物的类型(行人或汽车)、障碍物是否可移动以及本车的行驶速度而改变。

以这种方式，指示短期计划路径(安全优先路径)的带的数量和长度是可变的。

而且，在周围行驶的车辆、安全车辆等中的跟踪目标被区分并带有使用与其它物体的颜色不同的颜色(诸如红色和绿色)的标识被显示。

例如，在周围行驶的车辆中，危险车辆以不同于其它物体的颜色的颜色(诸如红色)被显示。

此外，停在侧面的车辆，以及可移动障碍物中可能危险或可能移动的障碍物(诸如行人)在对应的障碍物上方带有标记(诸如Δ标记或！标记)被显示。

显示颜色可以针对每个危险级别以不同的色彩显示，诸如对于特别危险的障碍物，以红色显示。

而且，在停止自主驾驶并切换到手动驾驶时，显示控制授权转移给驾驶员的通知。

在认识到有必要弯曲短期路径(使路径远离障碍物)的情况下，诸如停放了许多车辆的道路以及交叉路口，这种情况可以预先反映在长期路径计划中。参考由动态地图指示的信息、由VICS(注册商标)提供的信息等，显示信息(诸如与道路是否是停放了许多车辆的道路相关联的信息)。

如上所述，为了预先识别情形，使用由无人机等获得的鸟瞰图的视频、卫星图片等以及上面已经描述的动态地图。这些可以被实时获取。

此外，对于前一次行驶期间由相机、LiDAR、毫米波雷达、超声波等捕获的发生其它车辆跑出或超出预期地接近的地点，可采用这种配置：根据人的事先检查或在当前驾驶期间基于同一地点的识别结果在程序下的自动确定，在地图上显示反映这个地点的信息，作为危险地点。

此外，在预先通过地图等获得的情形与实际情形不同的情况下，优选的是在地图上显示反映这些不同点的信息。

此外，前方一个或多个车辆的识别结果也可以用于预先识别情形。

如上所述的动态地图信息、由VICS(注册商标)获得的信息、由无人机获得的鸟瞰图、卫星图片、由本车在与前一个地点相同的地点获得的识别结果、前方车辆的识别结果等可以组合。

[10.相应设备的硬件配置示例]

接下来将参考图26描述构成自主行驶控制设备100、机器人管理服务器121、地图信息提供服务器122或诸如建筑物管理服务器和停车场管理服务器之类的其它服务器的信息处理装置的硬件配置示例。

图26中描绘的硬件配置呈现了适用于这些设备的硬件配置的示例。

CPU(中央处理单元)301用作根据存储在ROM(只读存储器)302或存储单元308中的程序运行各种类型的处理的数据处理单元。例如，CPU 301执行根据上述实施例中描述的序列的处理。RAM(随机存取存储器)303存储由CPU 301执行的程序和数据。本文描述的CPU301、ROM 302和RAM 303经由总线304彼此连接。

CPU 301经由总线304连接到输入/输出接口305。由各种类型的开关、键盘、触摸屏、鼠标、麦克风等构成的输入单元306和由显示器、扬声器等构成的输出单元连接到输入/输出接口305.

连接到输入/输出接口305的存储单元308由硬盘等构成，并且存储由CPU 301执行的程序和各种类型的数据。通信单元309用作经由诸如互联网和局域网之类的网络进行数据通信的传输和接收单元，并且与外部设备通信。

连接到输入/输出接口305的驱动器310驱动诸如磁盘、光盘、磁光盘和半导体存储器(如存储卡)之类的可移动介质311，并执行数据记录或数据读取。

[11.本公开的配置的概要]

已经参考具体实施例对本公开的实施例进行了详细描述。但是，显然，在不脱离本公开的主题的情况下，允许本领域技术人员对实施例进行更正或替换。因而，仅以示例的形式公开了本发明。不应当将本发明解释为限于这个示例。应当考虑权利要求的部分来确定本公开的主题。

注意的是，本描述中公开的技术可以具有以下配置。

(1)

一种自主行驶控制设备，包括：

行驶路径确定单元，其生成用于避免通过或接近可能与另一个移动物体接触的危险区域的安全优先路径；以及

行驶控制单元，其执行控制以使自身设备沿着由行驶路径确定单元生成的安全优先路径行驶。

(2)

根据(1)所述的自主行驶控制设备，其中行驶路径确定单元生成用于绕过危险区域的安全优先路径。

(3)

根据(1)或(2)所述的自主行驶控制设备，其中行驶路径确定单元通过校正与度量地图中的最短路径对应的最小成本路径来生成安全优先路径。

(4)

根据(1)至(3)中的任一项所述的自主行驶控制设备，其中

行驶路径确定单元：

生成拓扑地图中的最小成本路径，

基于拓扑地图中的最小成本路径，生成度量地图中的成本优先路径，以及

通过校正度量地图中的成本优先路径，生成度量地图中的安全优先路径。

(5)

根据(1)至(4)中的任一项所述的自主行驶控制设备，其中

行驶路径确定单元：

获取或检测与行驶路径中的危险区域相关联的位置信息，以及

生成用于避免通过或接近危险区域的安全优先路径。

(6)

根据(1)至(5)中的任一项所述的自主行驶控制设备，其中行驶路径确定单元参考记录与行驶路径中的危险区域相关联的位置信息的危险区域地图数据来生成安全优先路径。

(7)

根据(1)至(6)中的任一项所述的自主行驶控制设备，其中

行驶路径确定单元：

生成从危险区域代表点A形成张角φ的两个向量AB和AC，

检测生成的两个向量中的向量AB与距自身设备可行驶的端部的距离为d的线相交的点B1、以及向量AC与距离为d的所述线相交的点C1，以及

生成包含连接点B1和C1的连接线的安全优先路径。

(8)

根据(7)所述的自主行驶控制设备，其中行驶路径确定单元通过将连接点B1和C1的连接线与度量地图中的成本优先路径连接来生成安全优先路径。

(9)

根据(1)至(8)中的任一项所述的自主行驶控制设备，其中行驶路径确定单元通过根据在危险区域中发生接触的可能性高的移动物体的属性改变与危险区域的距离来生成安全优先路径。

(10)

根据(1)至(9)中的任一项所述的自主行驶控制设备，其中行驶路径确定单元执行考虑到另一个自主行驶控制设备的行驶路径的行驶路径确定处理。

(11)

根据(1)至(10)中的任一项所述的自主行驶控制设备，其中行驶控制单元执行控制以使自身设备沿着由行驶路径确定单元生成的安全优先路径行驶，并执行基于传感器检测信息的行驶控制。

(12)

一种自主行驶控制系统，包括：

自主行驶设备；以及

服务器，向自主行驶设备传输安全优先路径，其中

服务器生成用于避免通过或接近自主行驶设备与另一个移动物体之间可能接触的危险区域的安全优先路径，并将生成的安全优先路径信息传输给自主行驶设备，以及

自主行驶设备从服务器接收安全优先路径信息，并且执行控制以使自身设备沿着接收到的安全优先路径行驶。

(13)

一种由自主行驶控制设备执行的自主行驶控制方法，该自主行驶控制方法包括：

行驶路线确定步骤：由行驶路径确定单元生成用于避免通过或接近可能与另一个移动物体接触的危险区域的安全优先路径；以及

行驶控制步骤：由行驶控制单元执行控制以使自身设备沿着由行驶路径确定单元生成的安全优先路径行驶。

注意的是，说明书中描述的一系列处理可以由硬件、软件或两者的组合配置来执行。在通过软件执行处理的情况下，已经记录了处理序列的程序可以安装在结合在专用硬件中的计算机内的存储器中并以此形式执行，或者可以安装在能够执行各种类型的处理的通用计算机中并以此形式执行。例如，程序可以预先记录在记录介质中。程序可以从记录介质安装到计算机中，或者可以经由诸如LAN(局域网)和互联网之类的网络接收，并安装在诸如内置硬盘之类的记录介质中。

而且，本描述中描述的相应类型的处理不仅可以按上述时间序列执行，而且还可以根据执行处理的设备的处理能力或根据需要并行或单独执行。此外，本描述中的系统是由多个设备构成的逻辑配置集合，并且相应配置的设备不需要包含在同一个壳体中。

[工业适用性]

如上所述，根据本公开的一个实施例的配置实现的是一种自主行驶控制设备，其生成用于避免通过或接近可能与另一个移动物体接触的危险区域的安全优先路径，并且在生成的安全优先路径上行驶。

具体而言，例如，自主行驶控制设备包括行驶路径确定单元，其生成用于避免通过或接近可能与另一个移动物体接触的危险区域的安全优先路径；以及行驶控制单元，其执行控制以使自身设备沿着由行驶路径确定单元生成的安全优先路径行驶。行驶路径确定单元基于拓扑地图中的最小成本路径生成度量地图中的成本优先路径，并通过对度量地图中的成本优先路径进行校正来生成绕过危险区域的安全优先路径。

本配置实现了一种自主行驶控制设备，其生成用于避免通过或接近可能与另一个移动物体接触的危险区域的安全优先路径，并且在生成的安全优先路径上行驶。

[附图标记列表]

10，20：自主行驶机器人

31：交叉路口

100：自主行驶控制设备

101：行驶路径确定单元

102：行驶控制单元

111：地图数据

111a：拓扑地图数据

111b：度量地图数据

111c：危险区域地图数据

112：行驶路径数据

121：机器人管理服务器

122：地图信息提供服务器

125：机器人信息

127：地图数据

131：成本优先路径

132：安全优先路径

151：控制单元

152：输入单元

153：输出单元

154：传感器组

155：驱动单元

156：通信单元

157：存储单元

301：中央处理器

302：ROM

303：RAM

304：总线

305：输入/输出接口

306：输入单元

307：输出单元

308：存储单元

309：通信单元

310：驱动器

311：可移动介质