识别装置、方法以及程序与流程

识别装置、方法以及程序
1.相关申请的交叉引用
2.本技术基于2019年10月29日申请的日本技术号2019-196523号，并在此引用其记载内容。
技术领域
3.本公开涉及识别装置、识别方法以及识别程序。


背景技术：

4.以往，提出用于控制自动驾驶车辆的系统。例如，作为控制自动驾驶车辆的方法，提出以下方法、即从远程用户获取手动命令，缓和妨碍自动驾驶车辆的移动的自动驾驶车辆正在行驶的道路的制约。在该方法中，为了使用缓和后的制约来促进自动驾驶车辆的移动，而经由搭载于自动驾驶车辆的处理器执行手动命令(参照专利文献1)。
5.专利文献1：美国专利申请公开第2017/192426号说明书
6.当在车辆通过自动驾驶行驶时，例如在识别出行人站在没有信号的人行横道的情况下，难以通过计算机判定该行人是穿越人行横道还是不穿越人行横道。发明人的详细研究的结果是发现以下课题：自动驾驶车辆针对行人进行充分大的移动预测，以使得不发生事故，结果是有时自动驾驶车辆的行进路径被堵塞，导致自动驾驶车辆无法前进。
7.发明人还发现了以下课题：在这样的情况下，若应用上述专利文献1中记载的发明，则有可能频繁发生由远程用户进行的制约的缓和以及与该缓和相应的行驶路径的再计算等处理、不必要的避让行驶。


技术实现要素：

8.本公开的目的在于进行对象物的识别处理，以便能够促进自动驾驶车辆的行驶。
9.根据本公开的一方式的识别装置包括：识别部，识别存在于本车辆的行进方向上的对象物以及上述对象物的移动预测范围；判定部，基于上述识别部的识别结果来判定上述本车辆的前进道路是否被上述对象物堵塞；获取部，在由上述判定部判定为上述前进道路被堵塞的情况下，从操作人员获取表示上述对象物是移动物还是静止物的信息；以及变更部，基于由上述获取部获取的信息来变更由上述识别部识别出的上述移动预测范围。
10.另外，根据本公开的一方式的识别方法是如下方法：识别部识别存在于本车辆的行进方向上的对象物以及上述对象物的移动预测范围，判定部基于上述识别部的识别结果来判定上述本车辆的前进道路是否被上述对象物堵塞，在由上述判定部判定为上述前进道路被堵塞的情况下，获取部从操作人员获取表示上述对象物是移动物还是静止物的信息，变更部基于由上述获取部获取的信息来变更由上述识别部识别出的上述移动预测范围。
11.另外，根据本公开的一方式的识别程序是用于使计算机作为以下部分发挥功能的程序：识别部，识别存在于本车辆的行进方向上的对象物以及上述对象物的移动预测范围；判定部，基于上述识别部的识别结果来判定上述本车辆的前进道路是否被上述对象物堵
塞；获取部，在由上述判定部判定为上述前进道路被堵塞的情况下，从操作人员获取表示上述对象物是移动物还是静止物的信息；以及变更部，基于由上述获取部获取的信息来变更由上述识别部识别出的上述移动预测范围。
12.根据本公开所涉及的识别装置、方法以及程序，在本车辆的前进道路被对象物堵塞的情况下，从操作人员获取表示对象物是移动物还是静止物的信息，并基于获取的信息来变更对象物的移动预测范围。因此，能够进行对象物的识别处理，以便能够促进自动驾驶车辆的行驶。
附图说明
13.关于本公开的上述目的以及其它目的、特征、优点，参照附图并通过下述的详细描述会变得更加明确。在该附图中：
14.图1是示出第一～第五实施方式所涉及的自动驾驶系统的概略结构的框图，
15.图2是示出第一～第五实施方式所涉及的识别装置的硬件结构的框图，
16.图3是示出第一、第二、第四以及第五实施方式所涉及的识别装置的功能结构的框图，
17.图4是用于对前进道路的堵塞进行说明的图，
18.图5是示出第一实施方式中的识别处理的一个例子的流程图，
19.图6是用于对对象物为两轮车的情况的移动预测范围的变更进行说明的图，
20.图7是示出第三实施方式所涉及的识别装置的功能性的结构的框图，
21.图8是表示对象物db的一个例子的图，
22.图9是用于对在相同的场景中识别相同的对象物的情况进行说明的图，
23.图10是示出第三实施方式中的识别处理的一个例子的流程图，
24.图11是用于对与行人的种类相应的移动预测范围的变更进行说明的图，
25.图12是示出第四实施方式所涉及的识别处理的一个例子的流程图，
26.图13是用于对识别位于人行横道的行人的情况进行说明的图。
具体实施方式
27.以下，对各实施方式进行说明。
28.＜第一实施方式＞
29.如图1所示，第一实施方式所涉及的自动驾驶系统100包括搭载于车辆30的识别装置10、和设置于管理中心、云上的远程辅助装置60。此外，搭载有自动驾驶系统100所包括的识别装置10的车辆30以及远程辅助装置60的数量并不限定于图1所示的例子。
30.在自动驾驶系统100中，例如，在作为私家车、公共汽车、出租车、拼车等被利用的车辆30搭载有用于进行自动驾驶的控制的控制装置(省略图示)。控制装置决定到被指定的目的地为止的路径，并控制车辆30的各机构以便按照所决定的路径行驶，从而实现自动驾驶。另外，控制装置也利用由识别装置10识别出的对象物的信息来控制车辆30的自动驾驶。
31.在图2中示出第一实施方式所涉及的识别装置10的硬件结构。如图2所示，识别装置10具有：cpu(central processing unit：中央处理单元)12、存储器14、存储装置16、输入装置18、输出装置20、存储介质读取装置22以及通信i/f(interface：接口)24。各结构经由
总线26相互可通信地连接。
32.在存储装置16中储存有用于执行后述的识别处理的识别程序。cpu12是中央运算处理单元，执行各种程序，或控制各结构。即，cpu12从存储装置16读出程序，并将存储器14作为作业区域来执行程序。cpu12按照存储于存储装置16的程序来进行上述各结构的控制以及各种运算处理。
33.存储器14由ram(random access memory：随机存取存储器)构成，作为作业区域暂时存储程序以及数据。存储装置16由rom(read only memory：只读存储器)以及hdd(hard disk drive：硬盘驱动器)、ssd(solid state drive：固态硬盘)等构成，储存包括操作系统的各种程序以及各种数据。
34.输入装置18例如是键盘、鼠标等用于进行各种输入的装置。输出装置20例如是显示器、打印机等用于输出各种信息的装置。也可以通过采用触摸面板显示器作为输出装置20而作为输入装置18发挥功能。
35.存储介质读取装置22进行存储于cd(compact disc：光盘)-rom、dvd(digital versatile disc：数字通用光盘)-rom、蓝光光盘、usb(universal serial bus：通用串行总线)存储器等各种存储介质的数据的读取、对存储介质的数据的写入等。
36.通信i/f24是用于与其它设备通信的接口，例如使用以太网(注册商标)、fddi、wi-fi(注册商标)等标准。
37.远程辅助装置60通过个人计算机、服务器装置等信息处理装置来实现。远程辅助装置60的硬件结构与图2所示的识别装置10的硬件结构大致相同，因此省略说明。
38.接下来，参照图3，对第一实施方式所涉及的识别装置10的功能结构进行说明。如图3所示，识别装置10包括：识别部42、判定部44、获取部46以及变更部48。各功能部通过图2所示的cpu12来实现。
39.识别部42识别存在于车辆30的行进方向上的对象物以及对象物的移动预测范围。具体而言，识别部42获取对车辆30周边进行感测得到的感测数据。感测数据例如是由相机拍摄到的图像、由激光雷达计测出的三维点云数据等。识别部42对获取的感测数据进行解析，识别可能成为障碍物的对象物。例如，识别部42将行人识别为对象物。
40.另外，识别部42基于识别出的对象物的种类、尺寸、位置、移动速度、移动方向等，来预测在到下一个识别定时为止的时间间隔的期间对象物能够移动的范围，并将该范围识别为移动预测范围。此外，对象物以及移动预测范围的具体的识别方法能够使用以往已知的方法，因此此处省略详细的说明。
41.识别部42向判定部44移交包括对象物以及移动预测范围的信息的识别信息。例如，能够将在作为感测数据获取的图像上叠加表示识别出的对象物以及移动预测范围的框等得到的图像设为识别信息。另外，例如，能够将在作为感测数据获取的三维点云数据附加对象物以及移动预测范围的三维位置信息并设为识别信息。
42.此处，例如，在存在于人行横道附近的行人被识别为对象物的情况下，难以通过计算机判定该行人是穿越人行横道还是不穿越人行横道。因此，考虑到安全，识别部42假设为行人穿越人行横道，并识别移动预测范围。其结果是，存在移动预测范围被识别得较宽的倾向。
43.判定部44基于从识别部42移交的识别信息来判定车辆30的前进道路是否被对象
物堵塞。具体而言，如图4所示，在按照由控制装置决定的路径行驶的情况的前进道路72上覆盖由识别部42识别出的对象物74的移动预测范围76的情况下，判定部44判定为前进道路被堵塞。在判定为前进道路72被堵塞的情况下，判定部44将识别信息移交至获取部46，并且指示获取判别信息(详细后述)。另外，在判定为前进道路72未被堵塞的情况下，判定部44指示识别部42输出识别信息。
44.若从判定部44指示获取判别信息，则获取部46将从判定部44移交的识别信息发送至远程辅助装置60，并呼叫操作人员70，委托判别识别出的对象物74是移动物还是静止物。
45.在接收到识别信息的远程辅助装置60中，例如将附加有对象物74以及移动预测范围76的识别结果的图像、三维点云数据等识别信息显示于显示装置。然后，操作人员70确认所显示的识别信息，判别对象物74是移动物还是静止物，并将判别结果输入至远程辅助装置60。由此，从远程辅助装置60向识别装置10发送表示对象物74是移动物还是静止物的判别信息。
46.获取部46获取从远程辅助装置60发送的判别信息，并向变更部48移交。
47.变更部48基于从获取部46移交的判别信息来变更由识别部42识别出的移动预测范围76。具体而言，在判别信息表示对象物74是静止物的情况下，变更部48以缩小由识别部42识别出的移动预测范围76的方式进行变更。更具体而言，在对象物74为行人，且该行人静止的情况下，由于对象物74闯出等的可能性较低，所以变更部48以减小移动预测范围76的半径的方式进行变更。
48.例如，如图4所示，在判别为对象物(行人)74是静止物的情况下，变更前的移动预测范围76如移动预测范围78那样被缩小。由此，消除前进道路的堵塞的可能性提高，能够促进自动驾驶车辆的行驶。
49.接下来，对第一实施方式所涉及的自动驾驶系统100的作用进行说明。
50.当由搭载于车辆30的控制装置决定路径，并开始自动驾驶时，在识别装置10中执行图5所示的识别处理。此外，识别处理是本公开的识别方法的一个例子。
51.在步骤s12中，识别部42获取对车辆30周边进行感测得到的感测数据。然后，识别部42对获取的感测数据进行解析，识别可能成为障碍物的对象物(例如，行人)74、以及对象物74的移动预测范围76。然后，识别部42将包括对象物74以及移动预测范围76的信息的识别信息移交至判定部44。
52.接下来，在步骤s14中，判定部44基于从识别部42移交的识别信息来判定车辆30的前进道路是否被对象物74堵塞。在被堵塞的情况下，处理移至步骤s16，在未被堵塞的情况下，处理移至步骤s24。
53.在步骤s16中，判定部44将识别信息移交至获取部46，并且指示获取判别信息。然后，获取部46将从判定部44移交的识别信息发送至远程辅助装置60。由此，呼叫操作人员70。
54.接下来，在步骤s18中，获取部46获取由操作人员70判别出的表示识别出的对象物74是移动物还是静止物的判别信息，并移交至变更部48。
55.接下来，在步骤s20中，变更部48判定判别信息是否表示对象物74是静止物。在表示静止物的情况下，处理移至步骤s22，在表示移动物的情况下，处理移至步骤s24。
56.在步骤s22中，变更部48以缩小在上述步骤s12中识别出的移动预测范围76的方式
进行变更。例如，在对象物74是行人的情况下，变更部48以减小移动预测范围76的半径的方式进行变更。
57.接下来，在步骤s24中，识别部42将识别信息输出至控制装置，该识别信息包括识别出的对象物74的信息、以及在上述步骤s22中变更了移动预测范围76的情况下变更后的移动预测范围78、未变更的情况下在上述步骤s12中识别出的移动预测范围76。然后，结束识别处理。
58.如以上说明的那样，根据第一实施方式所涉及的自动驾驶系统，识别装置在前进道路被识别出的对象物以及移动预测范围堵塞的情况下，将识别信息发送至远程辅助装置，并呼叫操作人员，获取表示对象物是移动物还是静止物的判别信息。然后，在对象物是静止物的情况下，以缩小识别出的移动预测范围的方式进行变更。由此，消除前进道路的堵塞的可能性提高，能够促进自动驾驶车辆的行驶。
59.＜第二实施方式＞
60.接下来，对第二实施方式进行说明。此外，在第二实施方式所涉及的自动驾驶系统中，对与第一实施方式所涉及的自动驾驶系统100相同的部分标记相同附图标记而省略详细的说明。
61.如图1所示，第二实施方式所涉及的自动驾驶系统200包括搭载于车辆30的识别装置210、和远程辅助装置60。识别装置210的硬件结构与图2所示的第一实施方式所涉及的识别装置10的硬件结构相同，因此省略说明。
62.接下来，参照图3，对第二实施方式所涉及的识别装置210的功能结构进行说明。如图3所示，识别装置210包括：识别部242、判定部44、获取部46以及变更部248。各功能部通过图2所示的cpu12来实现。
63.识别部242与第一实施方式中的识别部42同样地识别存在于车辆30的行进方向上的对象物74以及对象物74的移动预测范围7。在第二实施方式中，识别部242将自行车、摩托车等两轮车识别为对象物74。
64.在从获取部46移交的判别信息表示作为对象物74的两轮车是静止物的情况下，变更部248以减小对象物74的直行方向的移动预测范围76的宽度并增大与直行方向正交的方向的移动预测范围76的宽度的方式进行变更。
65.例如，如图6所示，假设识别出朝向与车辆30的前进道路72正交的方向的对象物(两轮车)74。在该情况下，识别出两轮车的直行方向的宽度较宽的移动预测范围76。在判别为该两轮车是静止物的情况下，停车中的两轮车向与车辆30的前进道路72平行的方向进行方向转换的可能性提高，因此变更前的移动预测范围76如移动预测范围78那样被缩小。
66.对于第二实施方式所涉及的自动驾驶系统200的作用，除了对象物74是两轮车且移动预测范围76的变更方法如上述那样这点以外，与第一实施方式所涉及的自动驾驶系统100的作用相同，因此省略说明。
67.如以上说明的那样，根据第二实施方式所涉及的自动驾驶系统，在识别装置将两轮车识别为对象物的情况下，通过考虑到静止的两轮车的动向而缩小移动预测范围，从而能够起到与第一实施方式相同的效果。
68.＜第三实施方式＞
69.接下来，对第三实施方式进行说明。此外，在第三实施方式所涉及的自动驾驶系统
中，对与第一实施方式所涉及的自动驾驶系统100相同的部分标记相同附图标记而省略详细的说明。
70.如图1所示，第三实施方式所涉及的自动驾驶系统300包括搭载于车辆30的识别装置310、和远程辅助装置60。识别装置310的硬件结构与图2所示的第一实施方式所涉及的识别装置10的硬件结构相同，因此省略说明。
71.接下来，参照图7，对第三实施方式所涉及的识别装置310的功能结构进行说明。如图7所示，识别装置310包括：识别部342、判定部44、获取部346以及变更部48。另外，在识别装置310的规定存储区域存储对象物db(database：数据库)50。各功能部通过图2所示的cpu12来实现。
72.识别部342与第一实施方式中的识别部42同样地判别存在于车辆30的行进方向上的对象物74以及对象物74的移动预测范围76。在第三实施方式中，识别部342每次识别出新的对象物74时，对各对象物74赋予作为识别信息的对象物id。另外，识别部342通过在时间序列的感测数据中追踪对象物，从而在识别出相同的对象物74的情况下赋予相同的对象物id。识别部342在向判定部44移交的识别信息中包含识别出的对象物74的对象物id。
73.另外，识别部342基于感测数据并通过场景识别技术来识别表示车辆30周边的状况的场景。识别部342例如识别交通阻塞中、正在通过有信号灯的交叉路口、行人正在横穿人行横道等场景。识别部342将场景的识别结果移交至获取部346。
74.获取部346根据从识别部342移交的场景的识别结果来决定是否从远程辅助装置60获取判别信息。具体而言，当在由识别部42再次识别出与过去从远程辅助装置60获取了判别信息的对象物74相同的对象物74时，在表示由识别部342识别出的场景是交通阻塞中的情况下，获取部346不对再次被识别出的相同的对象物74进行判别信息的获取。
75.更具体而言，每次从判定部44移交识别信息时，获取部346都判定识别信息所包含的对象物id是否已经存在于对象物db50。例如，如图8所示，在对象物db50中与各对象物74的对象物id建立对应地存储有表示对于该对象物74在上次获取的判别信息的“上次判别信息”。
76.当对象物id不存在于对象物db50的情况下，对于该对象物，获取部346与第一实施方式中的获取部46同样地获取判别信息。然后，获取部346与对象物id建立对应地将获取的判别信息存储为“上次判别信息”存储。
77.此处，例如如图9所示，在交通阻塞等状况下，存在在的场景中识别出相同的对象物74的情况。在该情况下，虽然基于上次判别信息缩小移动预测范围78，但是对于在同一场景中再次被识别出的对象物74，再次识别出较宽的移动预测范围76，产生前进道路的堵塞，反复进行操作人员70的呼叫。
78.因此，在交通阻塞中的场景中识别出相同的对象物的情况下，获取部346不进行从远程辅助装置60获取判别信息，而获取存储于对象物db50的判别信息。在场景不是交通阻塞中的情况下，获取部346从远程辅助装置60获取判别信息，并且在对象物db50中更新与该对象物的对象物id建立对应的上次判别位置以及上次判别信息。
79.接下来，对第三实施方式所涉及的自动驾驶系统300的作用进行说明。在第三实施方式中，在识别装置310中执行图10所示的识别处理。此外，在第三实施方式中的识别处理中，对与第一实施方式中的识别处理(图5)相同的处理标记相同的步骤编号而省略详细的
说明。
80.在步骤s14中，若判定为前进道路被堵塞，则处理移至步骤s312。在步骤s312中，获取部346通过判定从判定部44移交的识别信息所包含的对象物id是否已经存在于对象物db50，来判定是否是第一次出现的对象物74。当不存在对象物id的情况下，判定为是第一次出现的对象物74，处理移至步骤s16。另一方面，当存在对象物id的情况下，判定为是已经出现过的对象物74，处理移至步骤s316。
81.在步骤s16以及s18中，获取部346与第一实施方式同样地从远程辅助装置60获取判别信息。接下来，在步骤s314中，获取部346更新对象物db50，处理移至步骤s20。
82.另一方面，在步骤s316中，识别部342基于感测数据来识别场景，并将场景的识别结果移交至获取部346。然后，获取部346判定是否由识别部342场景识别为“交通阻塞中”。在场景是“交通阻塞中”的情况下，处理移至步骤s318，在场景不是“交通阻塞中”的情况下，处理移至步骤s16。
83.在步骤s318中，获取部346不进行从远程辅助装置60获取判别信息，而获取存储于对象物db50的判别信息，处理移至步骤s20。
84.如以上说明的那样，根据第三实施方式所涉及的自动驾驶系统，识别装置在交通阻塞中的场景中识别出相同的对象物的情况下，不从远程辅助装置而从对象物db获取识别信息。由此，能够抑制反复进行操作人员70的呼叫。
85.另外，作为根据场景来决定是否从远程辅助装置60获取判别信息的其它方法，也可以使用从获取上次判别信息的时刻起的车辆30的移动量。例如，设为在由识别部42再次识别出与过去从远程辅助装置60获取了判别信息的对象物74相同的对象物74的情况下，从获取上次判别信息的时刻起的车辆30的移动量为规定值以下。在这种情况下，对于再次被识别出的相同的对象物74，获取部346能够不从远程辅助装置60获取判别信息。
86.具体而言，在对象物db50中，例如在图8的例子基础上，与各对象物74的对象物id建立对应地存储表示对于该对象物74获取上次判别信息时的车辆30的位置的“上次判别位置”。每次从判定部44移交识别信息时，获取部346都判定识别信息所包含的对象物id是否已经存在于对象物db50。然后，当对象物id已经存在于对象物db50的情况下，获取部346通过判定与该对象物id建立对应地存储的上次判别位置与车辆30的当前位置的差是否在规定值以下，从而判定从上次判别时起的车辆30的移动量是否较小。
87.在从上次判别时起的车辆30的移动量较小的情况下，获取部346视为是与获取上次判别信息时相同的场景，不进行从远程辅助装置60获取判别信息，而获取存储于对象物db50的判别信息。在移动量超过规定值的情况下，获取部346获取判别信息，并且在对象物db50中更新与该对象物的对象物id建立对应的上次判别位置以及上次判别信息。
88.此外，并不限于存储获取上次判别信息的位置并根据与当前位置的差来求出移动量的情况，也可以存储获取上次判别信息的日期与时刻，并基于该日期与时刻与当前日期与时刻的差以及在此期间的车辆30的速度来求出移动量。
89.＜第四实施方式＞
90.接下来，对第四实施方式进行说明。此外，在第四实施方式所涉及的自动驾驶系统中，对与第一实施方式所涉及的自动驾驶系统100相同的部分标记相同附图标记而省略详细的说明。
91.如图1所示，第四实施方式所涉及的自动驾驶系统400包括搭载于车辆30的识别装置410、和远程辅助装置60。识别装置410的硬件结构与图2所示的第一实施方式所涉及的识别装置10的硬件结构相同，因此省略说明。
92.接下来，参照图3，对第四实施方式所涉及的识别装置410的功能结构进行说明。如图3所示，识别装置410包括：识别部442、判定部44、获取部46以及变更部448。各功能部通过图2所示的cpu12来实现。
93.识别部442将行人识别为对象物74，还识别行人的种类。行人的种类例如能够设为老人、孩子，交通引导员等。识别部442在向判定部44移交的识别信息中也包括行人的种类的信息。
94.变更部448在以减小移动预测范围76的半径的方式进行变更的情况下，根据行人的种类来使减小的程度不同。例如，如图11左图所示，在对象物(行人)74a是老人、孩子的情况下，存在闯出的可能性较高等显示出不可预测的活动的情况，因此变更部448使减小移动预测范围76的半径的程度减小，以便变更后的移动预测范围78不会太小。另外，例如，如图11右图所示，在对象物(行人)74b是交通引导员的情况下，移动的可能性较低，因此变更部448使减小移动预测范围76的半径的程度增大，以便变更后的移动预测范围78相当小。
95.接下来，对第四实施方式所涉及的自动驾驶系统400的作用进行说明。在第四实施方式中，在识别装置410中执行图12所示的识别处理。此外，在第四实施方式中的识别处理中，对与第一实施方式中的识别处理(图5)相同的处理标记相同的步骤编号而省略详细的说明。
96.在步骤s412中，识别部442识别对象物74，并且也识别对象物74的种类，还识别移动预测范围76。
97.若经过步骤s14～s20而判定为识别出的对象物74堵塞前进道路并且是静止物，则在步骤s422中，变更部448根据行人的种类而使减小移动预测范围76的半径的程度不同地变更移动预测范围76。
98.如以上说明的那样，根据第四实施方式所涉及的自动驾驶系统，识别装置根据作为对象物的行人的种类而使缩小移动预测范围的程度不同。由此，能够根据行人的种类来切换是优先促进车辆的行驶还是优先安全方面。
99.＜第五实施方式＞
100.接下来，对第五实施方式进行说明。此外，在第五实施方式所涉及的自动驾驶系统中，对与第一实施方式所涉及的自动驾驶系统100相同的部分标记相同附图标记，而省略详细的说明。
101.如图1所示，第五实施方式所涉及的自动驾驶系统500包括搭载于车辆30的识别装置510、和远程辅助装置60。识别装置510的硬件结构与图2所示的第一实施方式所涉及的识别装置10的硬件结构相同，因此省略说明。
102.接下来，参照图3，对第五实施方式所涉及的识别装置510的功能结构进行说明。如图3所示，识别装置510包括：识别部542、判定部44、获取部46以及变更部48。各功能部通过图2所示的cpu12来实现。
103.识别部542将存在于人行横道的位置的行人识别为对象物74。具体而言，识别部542识别存在于车辆30的行进方向上的行人以及人行横道。而且，在行人存在于人行横道的
位置的情况下，识别部542将该行人识别为对象物74，也识别移动预测范围76。
104.由此，如图13上图所示，在对象物74存在于人行横道的位置，且前进道路72被堵塞的情况下，获取部46呼叫操作人员70，从远程辅助装置60获取判别信息。另一方面，如图13下图所示，在行人存在的位置不是人行横道的位置的情况下，不识别为对象物74，因此前进道路72也不被移动预测范围76堵塞。这是基于以下假设：在不是人行横道的场所，行人出现在车辆30的前进道路72侧的可能性较低。
105.关于第五实施方式所涉及的自动驾驶系统500的作用，除了在如图5所示的识别处理的步骤s12中将位于人行横道的行人识别为对象物74这点以外，与第一实施方式所涉及的自动驾驶系统100的作用相同，因此省略说明。
106.如以上说明的那样，根据第五实施方式所涉及的自动驾驶系统，识别装置将位于人行横道的行人识别为对象物。这样，通过将状况限定为人行横道，能够抑制不必要地产生前进道路的堵塞，不必要地产生操作人员的呼叫，能够促进自动驾驶车辆的行驶。
107.此外，上述各实施方式也能够适当地组合并执行。
108.另外，cpu以外的各种处理器也可以执行在上述各实施方式中cpu读取软件(程序)并执行的识别处理。作为该情况的处理器，例示fpga(field-programmable gate array：现场可编程门阵列)等能够在制造后变更电路结构的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用地设计的电路结构的处理器亦即专用电气电路等。另外，可以由这些各种处理器中的一个执行识别处理，也可以由同种或者不同种类的两个以上的处理器的组合(例如，多个fpga以及cpu与fpga的组合等)执行识别处理。另外，更具体而言，这些各种处理器的硬件构造是组合半导体元件等电路元件而成的电气电路。
109.另外，在上述各实施方式中，对识别程序预先存储(安装)于存储部的方式进行了说明，但不限定于此。程序也可以以存储于cd-rom、dvd-rom、蓝光光盘、usb存储器等非迁移实体存储介质(non-transitory tangible storage medium)的方式提供。另外，程序也可以设为经由网络从外部装置下载的方式。
110.依据实施例对本公开进行了描述，但是应理解本公开不限定于该实施例、构造。本公开也包括各种变形例、均等范围内的变形。除此以外，各种组合、方式、进而在这些组合、方式中仅包含一个要素、更多或更少的其它组合、方式也落入本公开的范畴、思想范围中。