行驶路线设定系统、行驶路线设定方法以及程序与流程

行驶路线设定系统、行驶路线设定方法以及程序
1.相关申请的交叉引用
2.本技术基于在2019年7月10日申请的日本技术号第2019-128181号，在这里引用其记载内容。
技术领域
3.本公开涉及行驶路线设定系统、行驶路线设定方法以及程序。


背景技术：

4.在等级4自动驾驶(限定区划自动驾驶)中，在可行驶范围内的交叉路口、人行横道上行驶时，需要可靠地进行信号识别。关于信号识别，存在对信号的颜色进行图像识别的方法、获取安装于信号机的信标等信息来进行识别的方法。然而，信号信标的普及率不高。另外，即使在使用信号信标的情况下，对信号的颜色进行图像识别的方法也是必要技术。
5.另外，在等级4自动驾驶中，存在如下想法：预先设定无法进行自动驾驶(例如，由于识别装置的规格外的行驶道路环境、规格上无法避免的障碍物等而无法保证继续行驶的情况等)的区划，避开该区划来计划行驶路线(例如，专利文献1)。以下，将能够运行的区划称为运行计划区域，除此之外称为“运行设计区域外”。
6.专利文献1：日本特开2017-62172号公报
7.但是，发明者的详细的研究结果为发现了如下的课题：由于太阳的逆光，信号机(或者信号的颜色)无法识别或者错误识别，由此，无法得到适当的信号识别结果，有可能错误地判断前进和停车。


技术实现要素：

8.本公开的目的在于提供能够降低产生信号机的未检测和错误识别的可能性，能够设定能够正确地识别信号的路线的行驶路线设定系统、行驶路线设定方法以及程序。
9.本公开的一方式的行驶路线设定系统被构成为包括：通过时刻推断部，基于所输入的目的地、车辆的位置亦即车辆位置以及包括信号机的位置的信息的地图信息，提取在从上述车辆位置到上述目的地为止的各路线上的行进方向上存在的上述信号机的近前的停止线的位置，并且针对提取出的多个停止线中的各个停止线，推断上述车辆通过上述停止线的通过时刻；太阳位置计算部，针对上述多个停止线中的各个停止线，基于上述停止线的位置和上述停止线的通过时刻，计算上述停止线的通过时刻的太阳的位置；逆光富余值计算部，针对上述多个停止线中的各个停止线，基于上述停止线的位置、上述信号机的位置以及上述太阳的位置，计算逆光富余值，其中，从上述停止线的位置观察到的上述信号机与太阳之间的距离越大，上述逆光富余值成为越大的值；路线逆光富余值计算部，针对从上述车辆位置到上述目的地为止的各路线，计算基于在上述路线上存在的上述停止线的各自的逆光富余值的路线逆光富余值；以及路线决定部，使用针对各路线计算出的上述路线逆光富余值，决定从上述车辆位置到上述目的地为止的行驶路线。
10.另外，在本公开的一方式的行驶路线设定方法中，通过时刻推断部基于所输入的目的地、车辆的位置亦即车辆位置以及包括信号机的位置的信息的地图信息，提取在从上述车辆位置到上述目的地为止的各路线上的行进方向上存在的上述信号机的近前的停止线的位置，并且针对提取出的多个停止线中的各个停止线，推断上述车辆通过上述停止线的通过时刻，针对上述多个停止线中的各个停止线，太阳位置计算部基于上述停止线的位置和上述停止线的通过时刻，计算上述停止线的通过时刻的太阳的位置，针对上述多个停止线中的各个停止线，逆光富余值计算部基于上述停止线的位置、上述信号机的位置以及上述太阳的位置，计算逆光富余值，其中，从上述停止线的位置观察到的上述信号机与太阳之间的距离越大，上述逆光富余值成为越大的值，针对从上述车辆位置到上述目的地为止的各路线，路线逆光富余值计算部计算基于在上述路线上存在的上述停止线的各自的逆光富余值的路线逆光富余值，路线决定部使用针对各路线计算出的上述路线逆光富余值，决定从上述车辆位置到上述目的地为止的行驶路线。
11.另外，本公开的一方式的程序用于使计算机执行处理，该处理包括：通过时刻推断部基于所输入的目的地、车辆的位置亦即车辆位置以及包括信号机的位置的信息的地图信息，提取在从上述车辆位置到上述目的地为止的各路线上的行进方向上存在的上述信号机的近前的停止线的位置，并且针对提取出的多个停止线中的各个停止线，推断上述车辆通过上述停止线的通过时刻，针对上述多个停止线中的各个停止线，太阳位置计算部基于上述停止线的位置和上述停止线的通过时刻，计算上述停止线的通过时刻的太阳的位置，针对上述多个停止线中的各个停止线，逆光富余值计算部基于上述停止线的位置、上述信号机的位置以及上述太阳的位置，计算逆光富余值，其中，从上述停止线的位置观察到的上述信号机与太阳之间的距离越大，上述逆光富余值成为越大的值，针对从上述车辆位置到上述目的地为止的各路线，路线逆光富余值计算部计算基于在上述路线上存在的上述停止线的各自的逆光富余值的路线逆光富余值，路线决定部使用针对各路线计算出的上述路线逆光富余值，决定从上述车辆位置到上述目的地为止的行驶路线。
12.根据本公开的一方式的行驶路线设定系统、行驶路线设定方法以及程序，通过时刻推断部基于所输入的目的地、车辆的位置亦即车辆位置以及包括信号机的位置的信息的地图信息，提取在从车辆位置到目的地为止的各路线上的行进方向上存在的信号机的近前的停止线的位置，针对提取出的多个停止线中的各个停止线，推断车辆通过该停止线的通过时刻，太阳位置计算部针对多个停止线中的各个停止线，基于该停止线的位置和该停止线的通过时刻，计算该停止线的通过时刻的太阳的位置
13.而且，逆光富余值计算部针对多个停止线中的各个停止线，基于该停止线的位置、信号机的位置以及太阳的位置，计算逆光富余值，从该停止线的位置观察到的信号机与太阳之间的距离越大，该逆光富余值成为越大的值，路线逆光富余值计算部针对从车辆位置到目的地为止的各路线，计算基于在该路线上存在的停止线的各自的逆光富余值的路线逆光富余值，路线决定部使用针对各路线计算出的路线逆光富余值，决定从车辆位置到目的地为止的行驶路线。
14.像这样，提取在从车辆位置到目的地为止的各路线上的行进方向上存在的信号机的近前的停止线的位置，针对提取出的多个停止线中的各个停止线，推断车辆通过该停止线的通过时刻，针对多个停止线中的各个停止线，基于该停止线的位置和该停止线的通过
时刻，计算该停止线的通过时刻的太阳的位置，计算从该停止线的位置观察到的信号机与太阳之间的距离越大则成为越大的值的逆光富余值，针对从车辆位置到目的地为止的各路线，计算基于在该路线上存在的停止线的各自的逆光富余值的路线逆光富余值，使用针对各路线计算出的路线逆光富余值，决定从车辆位置到目的地为止的行驶路线，由此能够降低产生信号机的未检测和错误识别的可能性，能够设定能够正确地识别信号的路线。
15.另外，在本公开的一方式的行驶路线设定系统中，能够是：上述行驶路线设定系统还包括相机信息获取部，上述相机信息获取部获取包括搭载于上述车辆的相机的视角、上述相机的安装角以及上述相机的安装位置的相机信息，由上述相机从上述停止线的位置拍摄信号机时的图像上的上述信号机与上述图像上的太阳之间的距离越大，上述逆光富余值成为越大的值，针对上述多个停止线中的各个停止线，上述逆光富余值计算部基于上述停止线的位置、上述信号机的位置、上述停止线的通过时间的太阳的位置以及上述相机信息，计算上述逆光富余值。
16.另外，在本公开的一方式的行驶路线设定系统中，能够是：在太阳没有映现在上述图像上的情况下，与太阳映现在上述图像上的情况相比，上述逆光富余值计算部将上述逆光富余值设为较大的值。
17.另外，在本公开的一方式的行驶路线设定系统的上述逆光富余值计算部中，能够是：针对上述多个停止线中的各个停止线，上述逆光富余值计算部基于上述停止线的通过时刻的太阳的位置和上述地图信息，求出是否存在从上述停止线的位置观察而遮挡上述停止线的通过时刻的太阳的遮蔽物，并且在存在上述遮蔽物的情况下，与不存在上述遮蔽物的情况相比，将上述停止线的逆光富余值设为较大的值。
18.另外，在本公开的一方式的行驶路线设定系统中，能够是：上述行驶路线设定系统还包括天气信息获取部，上述天气信息获取部获取包括云的位置信息的天气信息，上述遮蔽物是云。
19.另外，在本公开的一方式的行驶路线设定系统中，能够是：上述地图信息还包括地上物信息，上述地上物信息是地图上的包括建筑物和自然物的地上物的位置和高度的信息，上述遮蔽物是上述地上物。
20.另外，在本公开的一方式的行驶路线设定系统中，能够是：上述行驶路线设定系统还包括相机曝光特性获取部，上述相机曝光特性获取部获取上述相机的曝光特性信息，上述逆光富余值计算部使用与上述停止线的位置处的上述图像上的上述信号机与太阳之间的距离以及上述曝光特性信息对应的计算式来计算上述逆光富余值。
21.另外，在本公开的一方式的行驶路线设定系统的上述逆光富余值计算部中，能够是：针对上述多个停止线中的各个停止线，上述逆光富余值计算部在上述停止线的位置处的上述图像上映现多个信号机的情况下，针对上述多个信号机中的各个信号机计算上述逆光富余值，并将上述多个信号机的各自的上述逆光富余值中的最大的逆光富余值设为上述停止线的逆光富余值。
22.根据本公开的行驶路线设定系统、行驶路线设定方法以及程序，能够降低产生信号机的未检测和错误识别的可能性，能够设定能够正确地识别信号的路线。
附图说明
23.通过一边参照附图一边进行的下述的详细的记述，本公开的上述目的和其他的目的、特征、优点变得更明确。在该附图中，
24.图1是表示第一实施方式的行驶路线设定系统的结构的框图。
25.图2是表示本公开的相机和车载器的结构的框图。
26.图3是表示作为本公开的自动驾驶中心发挥功能的计算机的概略结构的框图。
27.图4是表示第一实施方式的自动驾驶中心的功能结构的例子的框图。
28.图5是表示在停止线的近前存在车辆的情况下的相机的位置和太阳的位置与信号机的位置的关系的示意图。
29.图6是表示假定由相机拍摄的图像和日照信号距离的例子的示意图。
30.图7是表示逆光富余值与日照信号距离的关系的一个例子的示意图。
31.图8是表示全部的路线和逆光富余值的一个例子的示意图。
32.图9是表示本公开的实施方式的自动驾驶控制处理例程的流程图。
33.图10是表示第一实施方式的行驶路线设定系统的行驶路线设定处理例程的流程图。
34.图11是表示第二实施方式的自动驾驶中心的功能结构的例子的框图。
35.图12是表示太阳被地上物阴影隐藏的情况下的一个例子的示意图。
36.图13是表示第二实施方式的行驶路线设定系统的行驶路线设定处理例程的流程图。
37.图14是表示第三实施方式的自动驾驶中心的功能结构的例子的框图。
38.图15是表示在停止线的近前存在车辆的情况下的相机的位置和太阳的位置与多个信号机的位置的关系的示意图。
39.图16是表示假定由相机拍摄的图像和日照信号距离的例子的示意图。
40.图17是表示第三实施方式的行驶路线设定系统的行驶路线设定处理例程的流程图。
41.图18是表示第四实施方式的自动驾驶中心的功能结构的例子的框图。
42.图19是表示第四实施方式的行驶路线设定系统的行驶路线设定处理例程的流程图。
43.图20是表示第五实施方式的自动驾驶中心的功能结构的例子的框图。
44.图21是表示第五实施方式的行驶路线设定系统的行驶路线设定处理例程的流程图。
具体实施方式
45.以下，使用附图对本公开的实施方式进行说明。在以下的实施方式中，以在等级4自动驾驶中，通过基于搭载于车辆的车载器的自动驾驶控制而在由自动驾驶中心决定的到目的地为止的路线中行驶的情况为例进行说明。
46.《本公开的第一实施方式的行驶路线设定系统的结构》
47.参照图1，对本公开的实施方式的行驶路线设定系统1的结构进行说明。图1是表示本公开的实施方式的行驶路线设定系统1的结构的框图。如图1所示，第一实施方式的行驶
路线设定系统1包括搭载于车辆的相机10和车载器20、自动驾驶中心30、基站40以及网络50。
48.基站40是与网络50连接，通过无线通信与车载器20进行通信的无线基站。网络50为因特网、广域以太网等公用网络。
49.相机10为搭载于车辆的相机。在本实施方式中，相机10的视角、相机10的安装角以及相机10的安装位置被固定。此外，也可以相机10的视角、相机10的安装角以及相机10的安装位置能够通过手动或者自动的操作而移动。在该情况下，构成为这些信息依次登记于自动驾驶中心30。
50.车载器20执行自动驾驶控制。参照图2，对第一实施方式的车载器20的结构进行说明。具体而言，车载器20由计算机构成，该计算机具备cpu、ram以及存储有用于执行后述的自动驾驶控制处理例程的程序的rom，在功能上如下所示那样构成。如图2所示，本实施方式的车载器20被构成为具备：输入部201、本车位置推断部202、行驶控制目标生成部203、通信部204、图像获取部205以及控制部206。
51.输入部201从用户接受目的地的输入。具体而言，输入部201从进行自动驾驶的车辆的用户接受目的地的输入。而且，输入部201将接受到的目的地传递给通信部204。
52.本车位置推断部202推断当前的车辆位置。具体而言，本车位置推断部202基于例如由gps等传感器(未图示)测量的值来推断当前的车辆位置。而且，本车位置推断部202将推断出的车辆位置传递给行驶控制目标生成部203和通信部204。
53.行驶控制目标生成部203基于车辆位置和行驶路线，生成到目的地为止的自动驾驶控制所需要的控制信息。具体而言，行驶控制目标生成部203若从通信部204获取由自动驾驶中心30设定的行驶路线，则基于由本车位置推断部202推断出的车辆位置和该行驶路线生成自动驾驶控制所需要的控制信息，并将所生成的控制信息传递给控制部206。控制信息例如包括用于控制制动力的信息亦即制动力控制信息、用于控制驱动的信息亦即驱动控制信息、以及用于控制转向操作的转向操作控制信息等在进行自动驾驶时所需要的信息。另外，行驶控制目标生成部203在每次通过图像获取部205获取图像时，基于该图像更新控制信息，并将更新后的控制信息传递给控制部206。例如，行驶控制目标生成部203识别由图像表示的信号机的信号的颜色，基于信号的颜色的识别结果来更新控制信息。行驶控制目标生成部203进行控制信息的更新，直至到达目的地为止。
54.通信部204经由基站40和网络50将目的地发送给自动驾驶中心30。另外，通信部204经由基站40和网络50将当前的车辆位置发送给自动驾驶中心30。另外，通信部204经由基站40和网络50从自动驾驶中心30接收由自动驾驶中心30决定的行驶路线。而且，通信部204将接收到的行驶路线传递给行驶控制目标生成部203。
55.图像获取部205获取由相机10拍摄的图像。而且，图像获取部205将所获取的图像传递给行驶控制目标生成部203。
56.控制部206基于由行驶控制目标生成部203生成的控制信息来进行自动驾驶控制。具体而言，控制部206执行基于制动力控制信息的制动力控制、基于驱动控制信息的驱动控制、基于转向操作控制信息的转向操作控制等控制。
57.自动驾驶中心30决定用于进行自动驾驶的行驶路线。参照图3和图4，对第一实施方式的自动驾驶中心30的结构进行说明。图3是表示本实施方式的自动驾驶中心30的硬件
结构的框图。如图1所示，自动驾驶中心30具有cpu(central processing unit：中央处理单元)11、rom(read only memory：只读存储器)12、ram(random access memory：随机存取存储器)13、储存器14、输入部15、显示部16以及通信接口(i/f)17。各结构经由总线19连接为能够相互通信。
58.cpu11为中央运算处理单元，执行各种程序，控制各部。即，cpu11从rom12或者储存器14读出程序，将ram13作为作业区域而执行程序。cpu11根据存储于rom12或者储存器14的程序，进行上述各结构的控制和各种运算处理。在本实施方式中，在rom12或者储存器14存储有用于执行异常检测处理的异常检测程序。
59.rom12存储各种程序和各种数据。ram13作为作业区域暂时地存储程序或者数据。储存器14由hdd(hard disk drive：硬盘驱动器)或者ssd(solid state drive：固态硬盘)构成，存储包括操作系统的各种程序以及各种数据。
60.输入部15包括鼠标等指示设备以及键盘，用于进行各种输入。
61.显示部16例如为液晶显示器，显示各种信息。显示部16也可以采用触摸面板方式，作为输入部15发挥功能。
62.通信接口17为用于与其他设备进行通信的接口，例如，使用以太网(注册商标)、fddi、wi-fi(注册商标)等标准。
63.接下来，对自动驾驶中心30的功能结构进行说明。图4是表示自动驾驶中心30的功能结构的例子的框图。如图4所示，本实施方式的自动驾驶中心30被构成为具备：通信部301、车辆位置获取部302、地图储存部303、通过时刻推断部304、太阳位置计算部305、相机信息获取部306、逆光富余值计算部307、路线逆光富余值计算部308以及路线决定部309。
64.通信部301经由网络50与车载器20进行通信。具体而言，通信部301从车载器20接收目的地。而且，通信部301将接收到的目的地传递给通过时刻推断部304。另外，通信部301从车载器20接收车辆位置。而且，通信部301将接收到的车辆位置传递给车辆位置获取部302。另外，通信部301经由网络50将由路线决定部309决定的行驶路线发送给车载器20。
65.车辆位置获取部302获取车辆的当前的车辆位置。具体而言，车辆位置获取部302将从通信部301获取的车辆位置传递给通过时刻推断部304。此外，车辆位置获取部302也可以采用从自动驾驶历史记录等获取车辆的当前的车辆位置的结构。在该情况下，车辆位置获取部302预先将车辆位置储存于自动驾驶历史记录。而且，车辆位置获取部302将储存于自动驾驶历史记录的车辆位置中的、最后的车辆位置作为当前的车辆位置即可。
66.在地图储存部303储存有地图信息，该地图信息包括地图上的信号机的位置和高度、以及该信号机近前的停止线的位置。作为地图信息，例如能够采用动态地图。
67.通过时刻推断部304基于目的地、车辆位置和地图信息，提取在从车辆位置到目的地为止的各路线上的行进方向上存在的信号机的近前的停止线的位置，针对提取出的多个停止线中的各个停止线，推断车辆通过该停止线的通过时刻。
68.具体而言，首先，通过时刻推断部304从地图储存部303获取地图信息。接下来，通过时刻推断部304提取在车辆位置与目的地之间存在的信号机近前的停止线的位置。此时，通过时刻推断部304将从车辆位置朝向目的地的方向作为行进方向，提取信号机近前的停止线的位置。接下来，通过时刻推断部304针对提取出的停止线的位置中的各个位置，推断车辆的通过时刻。更具体而言，通过时刻推断部304基于地图信息，使用车辆位置与停止线
的位置之间的路程的长度和通常的车辆的行驶速度(例如法定速度)，来推断通过停止线的位置的时刻。而且，通过时刻推断部304将目的地、车辆位置、地图信息、提取出的停止线的位置中的各个位置、推断出的针对停止线的位置中的各个位置的通过时刻传递给太阳位置计算部305。
69.太阳位置计算部305针对多个停止线中的各个停止线，基于停止线的位置和该停止线的通过时刻来计算该停止线的通过时刻的太阳的位置。具体而言，太阳位置计算部305针对多个停止线中的各个停止线，计算该停止线的通过时刻的相对于该停止线的位置的太阳的高度和太阳的方向。也可以构成为，预先使通过时刻包括日期，并且停止线的位置包括国家和地区的信息，计算与季节和国家及地域对应的太阳的高度和方向。而且，太阳位置计算部305将目的地、车辆位置、地图信息、提取出的停止线的位置中的各个位置、推断出的针对停止线的位置中的各个位置的通过时刻、计算出的停止线的各自的通过时间的太阳的位置传递给逆光富余值计算部307。
70.相机信息获取部306获取包括相机10的视角、相机10的安装角、以及相机10的安装位置的相机信息。具体而言，相机信息获取部306从数据库(未图示)获取搭载于车辆的相机10的相机信息，该数据库预先保存包括搭载于该车辆的相机10的视角、相机10的安装角、以及相机10的安装位置的相机信息。相机10的安装位置包括相机10与路面相距的垂直方向上的距离(m)、相机10与车辆中心相距的相对于行进方向的右方向上的距离(m)、以及相机10与车辆前端相距的车辆后端方向上的距离(m)。而且，相机信息获取部306将相机信息传递给逆光富余值计算部307。
71.逆光富余值计算部307针对多个停止线中的各个停止线，基于该停止线的位置、该信号机的位置和该太阳的位置，计算从该停止线的位置观察到的信号机与太阳之间的距离越大则成为越大的值的逆光富余值。具体而言，逆光富余值计算部307针对多个停止线中的各个停止线，基于该停止线的位置、该信号机的位置、该停止线的通过时间的太阳的位置和相机信息，计算由相机10从该停止线的位置拍摄信号机时的图像上的信号机与图像上的太阳之间的距离越大则成为越大的值的逆光富余值。更具体而言，首先，逆光富余值计算部307基于该停止线的位置、该停止线的通过时间的太阳的位置、该停止线的信号机的位置和相机信息，计算在车辆位于该停止线近前的情况下由相机10拍摄的图像上的信号机的位置和太阳的位置。图5是表示在停止线的近前存在车辆的情况下的相机10的位置和太阳的位置与信号机的位置的关系的示意图。能够根据相机10的相机信息，计算相机10以哪里为中心拍摄哪个范围、即三维空间上的图像平面。另外，通过了解信号机的位置、太阳的位置和相机10的位置，能够计算该图像平面上的信号机的位置和该图像平面上的太阳的位置。接下来，逆光富余值计算部307计算图像上的信号机的位置与图像上的太阳的位置之间的距离亦即日照信号距离。图6表示假定由相机10拍摄的图像和日照信号距离的例子。作为图像上的信号机的位置，也可以像图6那样采用信号机的中心，也可以使用受到逆光的影响的信号机上的任意的位置。接下来，逆光富余值计算部307计算日照信号距离越大则成为越大的值的逆光富余值。在本公开中，作为逆光富余值，采取0～1的范围的值。在该情况下，逆光富余值越接近1，日照信号距离越长，逆光的影响越少。另一方面，可知逆光富余值越接近0，日照信号距离越短，逆光的影响越大。另外，在日照信号距离为0的情况下，即在图像上的信号机的位置与图像上的太阳的位置一致的情况下，认为逆光的影响最大。用于逆光富余值的
计算的计算式能够采用任意的计算式。例如，像图7那样，能够采用在距离较近时，日照信号距离与逆光富余值线性地对应，在距离分开规定值以上的情况下，缓慢地接近1那样的计算式。逆光富余值计算部307针对全部的停止线进行这些处理。另外，在太阳没有映现在图像上的情况下，逆光富余值计算部307将逆光富余值设为1。即，在太阳没有映现在图像上的情况下，逆光的影响较少，因此逆光富余值计算部307在该情况下将逆光富余值设为1。而且，逆光富余值计算部307将地图信息、提取出的停止线的位置中的各个位置、以及针对多个停止线中的各个停止线的逆光富余值传递给路线逆光富余值计算部308。
72.路线逆光富余值计算部308针对从车辆位置到目的地为止的各路线，计算基于在该路线上存在的停止线的各自的逆光富余值的路线逆光富余值。具体而言，首先，路线逆光富余值计算部308将通过从车辆位置到目的地为止之间的停止线的路线全部求出。此时，虽然除去绕远的路线，但并不限定于最短路线。图8表示全部的路线的例子。在图8的例子中，求出三个通过停止线的路线。接下来，路线逆光富余值计算部308针对所求出的各路线，基于该路线中包括的停止线的各自的逆光富余值，计算路线逆光富余值。例如，路线逆光富余值计算部308将路线内的停止线的各自的逆光富余值相乘而得的值设为路线逆光富余值。路线逆光富余值也可以是路线内的停止线的各自的逆光富余值的加权总和，能够采用各种求法。在图8的例子中，各路线的路线逆光富余值像以下那样计算。
73.[路线1]
[0074]
路线1中包括的逆光富余值为0.5、0、0.2、0.8，因此，路线逆光富余值＝0.5
×0×
0.2
×
0.8＝0。
[0075]
[路线2]
[0076]
路线2中包括的逆光富余值为0.5、0.7、0.2、0.8，因此，路线逆光富余值＝0.5
×
0.7
×
0.2
×
0.8＝0.056。
[0077]
[路线3]
[0078]
路线3中包括的逆光富余值为0.5、0.5、0.3，因此，路线逆光富余值＝0.5
×
0.5
×
0.3＝0.075。而且，路线逆光富余值计算部308将地图信息、所求出的全部的路线、路线的各自的路线逆光富余值传递给路线决定部309。
[0079]
路线决定部309使用针对各路线计算出的路线逆光富余值，决定从车辆位置到目的地为止的行驶路线。具体而言，路线决定部309将路线逆光富余值最大的路线决定为行驶路线。例如，在图8的例子中，路线逆光富余值最高的路线为路线3。因此，路线决定部309将路线3决定为行驶路线。而且，路线决定部309将所决定的行驶路线和地图信息传递给通信部301。
[0080]
《本公开的第一实施方式的行驶路线设定系统的作用》
[0081]
图9是表示本公开的实施方式的自动驾驶控制处理例程的流程图。
[0082]
若向输入部201输入目的地，则在行驶路线设定系统1的车载器20中，执行图9所示的自动驾驶控制处理例程。
[0083]
首先，在步骤s11中，输入部201从用户接受目的地的输入。
[0084]
在步骤s12中，本车位置推断部202推断当前的车辆位置。
[0085]
在步骤s13中，通信部204经由基站40和网络50向自动驾驶中心30发送目的地和车辆位置。
[0086]
在步骤s14中，通信部204经由基站40和网络50从自动驾驶中心30接收由上述步骤s110决定的行驶路线。
[0087]
在步骤s15中，车载器20进行到目的地为止的自动驾驶控制，结束处理。此时，识别由相机10得到的图像所表示的信号机的信号的颜色，使用信号的颜色的识别结果来进行自动驾驶控制。
[0088]
图10是表示本公开的实施方式的行驶路线设定处理例程的流程图。
[0089]
若通信部301接收目的地，则在行驶路线设定系统1的自动驾驶中心30中，执行图10所示的行驶路线设定处理例程。
[0090]
在步骤s101中，通信部301从车载器20接收目的地和车辆位置。
[0091]
在步骤s102中，通过时刻推断部304从地图储存部303获取地图信息。
[0092]
在步骤s103中，通过时刻推断部304基于目的地、车辆位置和地图信息，提取在从车辆位置到目的地为止的各路线上的行进方向上存在的信号机的近前的停止线的位置。
[0093]
在步骤s104中，通过时刻推断部304针对由上述步骤s103提取出的多个停止线中的各个停止线，推断车辆通过该停止线的通过时刻。
[0094]
在步骤s105中，太阳位置计算部305针对多个停止线中的各个停止线，基于停止线的位置和该停止线的通过时刻，计算该停止线的通过时刻的太阳的位置。
[0095]
在步骤s106中，相机信息获取部306获取包括相机10的视角、相机10的安装角和相机10的安装位置的相机信息。
[0096]
在步骤s107中，逆光富余值计算部307基于该停止线的位置、该停止线的通过时间的太阳的位置、该停止线的信号机的位置以及相机信息，计算在车辆位于该停止线近前的情况下由相机10拍摄的图像上的信号机的位置和太阳的位置，计算图像上的信号机的位置与图像上的太阳的位置之间的距离亦即日照信号距离。
[0097]
在步骤s108中，逆光富余值计算部307计算日照信号距离越大则成为越大的值的逆光富余值。
[0098]
在步骤s109中，路线逆光富余值计算部308针对从车辆位置到目的地为止的各路线，计算基于在该路线上存在的停止线的各自的逆光富余值的路线逆光富余值。
[0099]
在步骤s110中，路线决定部309使用针对各路线计算出的路线逆光富余值，决定从车辆位置到目的地为止的行驶路线。
[0100]
在步骤s111中，通信部301经由网络50向车载器20发送由上述步骤s110决定的行驶路线和地图信息。
[0101]
像以上说明的那样，根据本公开的实施方式的行驶路线设定系统，提取在从车辆位置到目的地为止的各路线上的行进方向上存在的信号机的近前的停止线的位置，针对提取出的多个停止线中的各个停止线，推断车辆通过该停止线的通过时刻，针对多个停止线中的各个停止线，基于该停止线的位置和该停止线的通过时刻，计算该停止线的通过时刻的太阳的位置，计算从该停止线的位置观察到的信号机与太阳之间的距离越大则成为越大的值的逆光富余值，针对从车辆位置到目的地为止的各路线，计算基于在该路线上存在的停止线的各自的逆光富余值的路线逆光富余值，使用针对各路线计算出的路线逆光富余值，决定从车辆位置到目的地为止的行驶路线，由此能够降低产生信号机的未检测和错误识别的可能性，能够设定能够正确地识别信号的路线。
[0102]
另外，在太阳没有映现在图像上的情况下，与太阳映现在图像上的情况相比，将逆光富余值设为较大的值，因此能够求出表现实际的信号识别环境的逆光富余值，能够进一步降低产生信号机的未检测和错误识别的可能性，能够设定能够正确地识别信号的路线。这是因为，在图像上是否映现太阳使得在信号识别上有较大的差异。因此，能够设定能够正确地识别信号的路线。
[0103]
《本公开的第二实施方式的行驶路线设定系统的结构》
[0104]
接下来，对第二实施方式的行驶路线设定系统2的结构进行说明。此外，针对与第一实施方式的行驶路线设定系统1相同的结构，标注相同的附图标记而省略详细的说明。
[0105]
如图11所示，本实施方式的自动驾驶中心31被构成为具备：通信部301、车辆位置获取部302、地图储存部303、通过时刻推断部304、太阳位置计算部305、相机信息获取部306、逆光富余值计算部317、路线逆光富余值计算部308以及路线决定部309。
[0106]
在第二实施方式中，地图信息还包括地上物信息，该地上物信息是地图上的包括建筑物和自然物的地上物的位置和高度的信息。
[0107]
逆光富余值计算部317针对多个停止线中的各个停止线，基于该停止线的通过时刻的太阳的位置和地图信息，求出是否存在从该停止线的位置观察时而遮挡该停止线的通过时刻的太阳的遮蔽物，在存在该遮蔽物的情况下，与不存在遮蔽物的情况相比，将该停止线的逆光富余值计算为较大的值。
[0108]
具体而言，首先，逆光富余值计算部317针对多个停止线中的各个停止线，基于该停止线的通过时刻的太阳的位置和地图信息，求出从该停止线的位置观察时而遮挡该停止线的通过时刻的太阳的地上物，求出由该地上物形成的阴影亦即地上物阴影的范围。接下来，逆光富余值计算部317针对存在遮挡太阳的地上物的停止线中的各个停止线，判定在车辆位于该停止线前的情况下，太阳是否被该地上物阴影隐藏。此时，也可以使用在车辆位于停止线前的情况下的相机10的位置来进行判定。接下来，针对任意的停止线，在均不存在太阳被隐藏的停止线的情况下，逆光富余值计算部317与逆光富余值计算部307同样地求出各停止线的逆光富余值。另一方面，在存在太阳被隐藏的停止线的情况下，逆光富余值计算部317针对该停止线，将逆光富余值设为1，针对除此以外的停止线，与逆光富余值计算部307同样地求出逆光富余值。
[0109]
图12是表示太阳被地上物阴影隐藏的情况下的一个例子的示意图。在图12的例子中，地上物为大厦，箭头表示太阳光线的方向。在图12的例子中，太阳光线被大厦遮挡，车辆进入地上物阴影亦即大厦的阴影，因而认为不存在逆光的影响。这样，在根据地上物而判断为不存在拍摄信号机时的逆光的影响的情况下，将逆光富余值设为1。
[0110]
而且，逆光富余值计算部317将地图信息、提取出的停止线的位置中的各个位置以及针对多个停止线中的各个停止线的逆光富余值传递给路线逆光富余值计算部308。
[0111]
《本公开的第二实施方式的行驶路线设定系统的作用》
[0112]
图13是表示第二实施方式的行驶路线设定处理例程的流程图。此外，针对与第一实施方式的行驶路线设定处理例程相同的处理，标注相同的附图标记而省略详细的说明。
[0113]
在步骤s201中，逆光富余值计算部317针对多个停止线中的各个停止线，基于该停止线的通过时刻的太阳的位置和地图信息，求出从该停止线的位置观察时而遮挡该停止线的通过时刻的太阳的地上物，求出由该地上物形成的阴影亦即地上物阴影的范围。
[0114]
在步骤s202中，逆光富余值计算部317针对存在遮挡太阳的地上物的停止线中的各个停止线，判定在车辆位于该停止线前的情况下，太阳是否被该地上物阴影隐藏。
[0115]
在不存在太阳被该地上物阴影隐藏的停止线的情况下(上述步骤s202的“否”)，进入步骤s108。
[0116]
另一方面，在存在太阳被该地上物阴影隐藏的停止线的情况下(上述步骤s202的“是”)，在步骤s203中，逆光富余值计算部317针对太阳被隐藏的停止线，将逆光富余值设为1。
[0117]
在步骤s204中，逆光富余值计算部317针对太阳被隐藏的停止线以外的停止线，与步骤s108同样地求出逆光富余值。
[0118]
像以上说明的那样，根据本公开的实施方式的行驶路线设定系统，逆光富余值计算部317针对多个停止线中的各个停止线，基于该停止线的通过时刻的太阳的位置和地图信息，求出是否存在从该停止线的位置观察时而遮挡该停止线的通过时刻的太阳的遮蔽物，在存在该遮蔽物的情况下，与不存在遮蔽物的情况相比，将该停止线的逆光富余值计算为较大的值，由此能够降低产生信号机的未检测和错误识别的可能性，能够设定能够正确地识别信号的路线。
[0119]
《本公开的第三实施方式的行驶路线设定系统的结构》
[0120]
接下来，对第三实施方式的行驶路线设定系统3的结构进行说明。此外，针对与第一实施方式的行驶路线设定系统1相同的结构，标注相同的附图标记而省略详细的说明。在第二实施方式中，以遮蔽物为地上物的情况为例进行了说明，但在第三实施方式中，以遮蔽物为云的情况为例进行说明。
[0121]
如图14所示，本实施方式的自动驾驶中心32被构成为具备：通信部301、车辆位置获取部302、地图储存部303、通过时刻推断部304、太阳位置计算部305、相机信息获取部306、天气信息获取部326、逆光富余值计算部327、路线逆光富余值计算部308以及路线决定部309。
[0122]
天气信息获取部326获取包括云的位置信息的天气信息。具体而言，天气信息获取部326经由通信部301和网络50从分发天气信息的天气信息服务器(未图示)获取车辆位置或者目的地的天气信息。而且，天气信息获取部326将所获取的天气信息传递给逆光富余值计算部327。
[0123]
逆光富余值计算部327针对多个停止线中的各个停止线，基于该停止线的通过时刻的太阳的位置、地图信息、以及由天气信息获取部326获取的天气信息，求出是否存在从该停止线的位置观察时而遮挡该停止线的通过时刻的太阳的遮蔽物亦即云，在存在该云的情况下，与不存在云的情况相比，将该停止线的逆光富余值计算为较大的值。具体而言，首先，逆光富余值计算部327针对多个停止线中的各个停止线，基于该停止线的通过时刻的太阳的位置、地图信息、以及由天气信息获取部326获取的天气信息的云的位置信息，求出遮挡该停止线的通过时刻的太阳的云。接下来，逆光富余值计算部327针对多个停止线中的各个停止线，判定在该停止线的上空是否存在遮挡太阳的云。针对任意的停止线，在均不存在遮挡太阳的云的情况下，逆光富余值计算部327与逆光富余值计算部307同样地求出各停止线的逆光富余值。另一方面，在存在具有遮挡太阳的云的停止线的情况下，逆光富余值计算部327针对该停止线，将逆光富余值设为1，针对除此以外的停止线，与逆光富余值计算部
307同样地求出逆光富余值。而且，逆光富余值计算部327将地图信息、提取出的停止线的位置中的各个位置、以及针对多个停止线中的各个停止线的逆光富余值传递给路线逆光富余值计算部308。
[0124]
《本公开的第三实施方式的行驶路线设定系统的作用》
[0125]
图15是表示第三实施方式的行驶路线设定处理例程的流程图。此外，针对与第一实施方式的行驶路线设定处理例程相同的处理，标注相同的附图标记而省略详细的说明。
[0126]
在步骤s301中，天气信息获取部326获取包括云的位置信息的天气信息。
[0127]
在步骤s302中，逆光富余值计算部327针对多个停止线中的各个停止线，基于该停止线的通过时刻的太阳的位置、地图信息、以及由上述步骤s301获取的天气信息的云的位置信息，求出遮挡该停止线的通过时刻的太阳的云。
[0128]
在步骤s303中，逆光富余值计算部327针对多个停止线中的各个停止线，判定在该停止线的上空是否存在遮挡太阳的云。
[0129]
针对任意的停止线，在均不存在遮挡太阳的云的情况下(上述步骤s303的“否”)，进入步骤s108。
[0130]
另一方面，在存在具有遮挡太阳的云的停止线的情况下(上述步骤s303的“是”)，在步骤s304中，逆光富余值计算部327针对具有遮挡太阳的云的停止线，将逆光富余值设为1。
[0131]
在步骤s305中，逆光富余值计算部327针对具有遮挡太阳的云的停止线以外的停止线，与步骤s108同样地求出逆光富余值。
[0132]
像以上说明的那样，根据本公开的实施方式的行驶路线设定系统，逆光富余值计算部317针对多个停止线中的各个停止线，基于该停止线的通过时刻的太阳的位置和地图信息，求出是否存在从该停止线的位置观察时而遮挡该停止线的通过时刻的太阳的遮蔽物，在存在该遮蔽物的情况下，与不存在遮蔽物的情况相比，将该停止线的逆光富余值计算为较大的值，由此能够降低产生信号机的未检测以及错误识别的可能性，能够设定能够正确地识别信号的路线。
[0133]
《本公开的第四实施方式的行驶路线设定系统的结构》
[0134]
接下来，对第四实施方式的行驶路线设定系统4的结构进行说明。此外，针对与第一实施方式的行驶路线设定系统1相同的结构，标注相同的附图标记而省略详细的说明。
[0135]
如图16所示，本实施方式的自动驾驶中心33被构成为具备：通信部301、车辆位置获取部302、地图储存部303、通过时刻推断部304、太阳位置计算部305、相机信息获取部306、逆光富余值计算部337、路线逆光富余值计算部308以及路线决定部309。
[0136]
逆光富余值计算部337针对多个停止线中的各个停止线，在该停止线的位置处的图像上映现多个信号机的情况下，针对该多个信号机中的各个信号机计算逆光富余值，将多个信号机的各自的逆光富余值中的最大的逆光富余值设为该停止线的逆光富余值。首先，逆光富余值计算部327基于该停止线的位置、该停止线的通过时间的太阳的位置、该停止线的多个信号机的位置、以及相机信息，计算在车辆位于该停止线近前的情况下，由相机10拍摄的图像上的信号机的位置和太阳的位置。接下来，逆光富余值计算部337判定是否存在在图像上映现多个信号机的停止线。在不存在映现多个信号机的停止线的情况下，逆光富余值计算部337进行与逆光富余值计算部307相同的处理。
[0137]
另一方面，在存在映现多个信号机的停止线的情况下，逆光富余值计算部337针对多个信号机中的各个信号机，分别计算图像上的该信号机的位置与图像上的太阳的位置之间的距离亦即日照信号距离。图17是表示在停止线的近前存在车辆的情况下的相机10的位置和太阳的位置与多个信号机的位置的关系的示意图。图18是假定由相机10拍摄的图像与多个日照信号距离的例子。如图17和图18所示，逆光富余值计算部337在假定多个信号机映现在图像上的情况下，针对多个信号机中的各个信号机，计算日照信号距离。
[0138]
接下来，逆光富余值计算部337针对多个信号机中的各个信号机计算逆光富余值，将多个信号机的各自的逆光富余值中的最大的逆光富余值设为停止线的逆光富余值。而且，逆光富余值计算部337将地图信息、提取出的停止线的位置中的各个位置、以及针对多个停止线中的各个停止线的逆光富余值传递给路线逆光富余值计算部308。
[0139]
《本公开的第四实施方式的行驶路线设定系统的作用》
[0140]
图19是表示第四实施方式的行驶路线设定处理例程的流程图。此外，针对与第一实施方式的行驶路线设定处理例程相同的处理，标注相同的附图标记而省略详细的说明。
[0141]
在步骤s401中，逆光富余值计算部337判定是否存在在图像上映现多个信号机的停止线。
[0142]
在不存在映现多个信号机的停止线的情况下(上述步骤s401的“否”)，进入步骤s107。
[0143]
在存在映现多个信号机的停止线的情况下(上述步骤s401的“是”)，在步骤s402中，逆光富余值计算部337针对多个信号机中的各个信号机，分别计算图像上的该信号机的位置与图像上的太阳的位置之间的距离亦即日照信号距离。
[0144]
在步骤s403中，逆光富余值计算部337针对多个信号机中的各个信号机计算逆光富余值。
[0145]
在步骤s404中，逆光富余值计算部337将多个信号机的各自的逆光富余值中的最大的逆光富余值设为停止线的逆光富余值。
[0146]
像以上说明的那样，根据本公开的实施方式的行驶路线设定系统，针对多个停止线中的各个停止线，在该停止线的位置处的图像上映现多个信号机的情况下，针对该多个信号机中的各个信号机，计算逆光富余值，将多个信号机的各自的逆光富余值中的最大的逆光富余值设为该停止线的逆光富余值，由此能够进一步降低产生信号机的未检测和错误识别的可能性，能够设定能够正确地识别信号的路线。
[0147]
《本公开的第五实施方式的行驶路线设定系统的结构》
[0148]
接下来，对第五实施方式的行驶路线设定系统5的结构进行说明。此外，针对与第一实施方式的行驶路线设定系统1相同的结构，标注相同的附图标记而省略详细的说明。
[0149]
如图20所示，本实施方式的自动驾驶中心34被构成为具备：通信部301、车辆位置获取部302、地图储存部303、通过时刻推断部304、太阳位置计算部305、相机信息获取部306、相机曝光特性获取部346、逆光富余值计算部347、路线逆光富余值计算部308以及路线决定部309。
[0150]
相机曝光特性获取部346获取相机10的曝光特性信息，具体而言，相机曝光特性获取部346、具体而言相机信息获取部306从数据库(未图示)进行获取，该数据库预先保存包括搭载于车辆的相机10的曝光特性的曝光特性信息。而且，相机曝光特性获取部346将所获
取的相机10的曝光特性信息传递给逆光富余值计算部347。
[0151]
逆光富余值计算部347针对多个停止线中的各个停止线，基于该停止线的位置、该信号机的位置以及该太阳的位置，使用与停止线的位置处的图像上的信号机与太阳之间的距离以及曝光特性信息对应的计算式来计算该停止线的逆光富余值。具体而言，逆光富余值计算部347使用与日照信号距离和曝光特性信息对应的计算式来进行逆光富余值的计算。例如，构成为在曝光特性信息与预先决定的规则一致的情况下，采用与该规则相符的计算式。在该情况下，准备多个与第一实施方式的图7的情况不同的计算式即可。而且，逆光富余值计算部347将地图信息、提取出的停止线的位置中的各个位置、以及针对多个停止线中的各个停止线的逆光富余值传递给路线逆光富余值计算部308。
[0152]
《本公开的第五实施方式的行驶路线设定系统的作用》
[0153]
图21是表示第五实施方式的行驶路线设定处理例程的流程图。此外，针对与第一实施方式的行驶路线设定处理例程相同的处理，标注相同的附图标记而省略详细的说明。
[0154]
在步骤s501中，相机曝光特性获取部346获取相机10的曝光特性信息。
[0155]
在步骤s510中，逆光富余值计算部347针对多个停止线中的各个停止线，基于该停止线的位置、该信号机的位置以及该太阳的位置，使用与停止线的位置处的图像上的信号机与太阳之间的距离和由上述步骤s501获取的曝光特性信息对应的计算式来计算该停止线的逆光富余值。
[0156]
像以上说明的那样，根据本公开的实施方式的行驶路线设定系统，还获取相机的曝光特性信息，针对多个停止线中的各个停止线，基于该停止线的位置、该信号机的位置以及该太阳的位置，使用与停止线的位置处的图像上的信号机与太阳之间的距离以及曝光特性信息对应的计算式来计算该停止线的逆光富余值，由此能够进一步降低产生信号机的未检测和错误识别的可能性，能够设定能够正确地识别信号的路线。
[0157]
此外，本公开并不限定于上述的实施方式，能够在不脱离本发明的主旨的范围内进行各种变形、应用。
[0158]
例如，在上述的实施方式中，作为行驶路线设定系统，将各处理部构成为不同的装置，但并不限定于此，也可以由同一装置、例如车载器构成全部的处理部。另外，输入部201也可以构成为其他装置，例如也可以构成为用户向智能手机等通信终端输入目的地，并向车载器20或者自动驾驶中心30发送。另外，相机10的视角、相机10的安装角、相机10的安装位置、相机10的曝光等相机信息也可以储存于车辆侧。在该情况下，自动驾驶中心30采用从车载器20获取相机信息的结构即可。
[0159]
另外，在上述的实施方式中，以等级4自动驾驶(限定区划自动驾驶)为背景进行了说明，但并不限定于此，在其他的自动驾驶等级中也可以应用。
[0160]
另外，也可以构成为：在通过时刻为夜间的情况下，设为没有太阳、即没有逆光的影响的情况，来进行通常的行驶路线选定。在该情况下，例如构成为选择以最短时间从车辆位置到达目的地的路线即可。
[0161]
此外，也可以由cpu以外的各种处理器执行在上述实施方式中由cpu读入并执行软件(程序)的程序。作为该情况下的处理器，例示在fpga(field-programmable gate array：现场可编程门阵列)等的制造后能够变更电路结构的pld(programmable logic device：可编程逻辑器件)、以及asic(application specific integrated circuit：专用集成电路)
等具有为了执行特定的处理而专门设计的电路结构的处理器亦即专用电路等。另外，异常检测程序也可以由这些各种处理器中的一个执行，也可以由同种或者不同种类的2个以上的处理器的组合(例如，多个fpga、以及cpu与fpga的组合等)执行。另外，更具体而言，这些各种处理器的硬件构造为组合了半导体元件等电路元件的电路。
[0162]
另外，在上述各实施方式中，说明了将程序预先存储(安装)于rom12或者储存器14的方式，但并不限定于此。程序也可以以存储于cd-rom(compact diskread only memory：光盘只读存储器)、dvd-rom(digital versatile disk read only memory：数字多功能磁盘只读存储器)以及usb(universal serial bus：通用串行总线)存储器等非暂时(non-transitory)存储介质中的方式来提供。另外，程序也可以采用经由网络从外部装置下载的方式。
[0163]
本公开是依据实施例而记述的，但理解为本公开并不限定于该实施例、构造。本公开还包括各种变形例、均等范围内的变形。除此之外，各种组合、方式、进一步地包括它们中仅一个要素、一个以上要素、或一个以下要素的组合、方式也进入本公开的范畴、思想范围。
[0164]
关于以上的实施方式，进一步公开以下的附记。
[0165]
(附记项1)
[0166]
一种异常检测装置，被构成为包括：
[0167]
存储器；以及
[0168]
至少一个处理器，与上述存储器连接，
[0169]
上述处理器执行以下处理：
[0170]
基于所输入的目的地、车辆的位置亦即车辆位置以及包括信号机的位置的信息的地图信息，提取在从上述车辆位置到上述目的地为止的各路线上的行进方向上存在的上述信号机的近前的停止线的位置，并且针对提取出的多个停止线中的各个停止线，推断上述车辆通过上述停止线的通过时刻，
[0171]
针对上述多个停止线中的各个停止线，基于上述停止线的位置和上述停止线的通过时刻，计算上述停止线的通过时刻的太阳的位置，
[0172]
针对上述多个停止线中的各个停止线，基于上述停止线的位置、上述信号机的位置以及上述太阳的位置，计算逆光富余值，其中，从上述停止线的位置观察到的上述信号机与太阳之间的距离越大，上述逆光富余值成为越大的值，
[0173]
针对从上述车辆位置到上述目的地为止的各路线，计算基于在上述路线上存在的上述停止线的各自的逆光富余值的路线逆光富余值，
[0174]
使用针对各路线计算出的上述路线逆光富余值，决定从上述车辆位置到上述目的地为止的行驶路线。
[0175]
(附记项2)
[0176]
一种非暂时存储介质，存储有使计算机执行以下处理的异常检测程序：
[0177]
基于所输入的目的地、车辆的位置亦即车辆位置以及包括信号机的位置的信息的地图信息，提取在从上述车辆位置到上述目的地为止的各路线上的行进方向上存在的上述信号机的近前的停止线的位置，并且针对提取出的多个停止线中的各个停止线，推断上述车辆通过上述停止线的通过时刻，
[0178]
针对上述多个停止线中的各个停止线，基于上述停止线的位置和上述停止线的通
过时刻，计算上述停止线的通过时刻的太阳的位置，
[0179]
针对上述多个停止线中的各个停止线，基于上述停止线的位置、上述信号机的位置以及上述太阳的位置，计算逆光富余值，其中，从上述停止线的位置观察到的上述信号机与太阳之间的距离越大，上述逆光富余值成为越大的值，
[0180]
针对从上述车辆位置到上述目的地为止的各路线，计算基于在上述路线上存在的上述停止线的各自的逆光富余值的路线逆光富余值，
[0181]
使用针对各路线计算出的上述路线逆光富余值，决定从上述车辆位置到上述目的地为止的行驶路线。