(57)【要約】      （修正有）【課題】ＡＤＶが現在走行／位置している車線内に突然又は予期せずに移動する可能性がある車両との衝突を防止可能なコンピュータ実施方法を提供する。【解決手段】方法は、自動運転車両のための経路を決定するステップを含む。経路は、自動運転車両が現在位置している環境の第１の車線内に位置している。該方法は、センサデータを取得するステップをさらに含む。センサデータは、環境の第１の車線に隣接している第２の車線に位置する一組の移動障害物に対する一組の速度を示す。該方法は、該組の速度が閾値速度よりも低いか否かを判定するステップをさらに含む。該方法は、該組の速度が閾値速度よりも低いと判定されたことに応答して、自動運転車両の新しい速度を確定するステップをさらに含む。該方法は、経路及び新しい速度に基づいて自動運転車両を制御するステップをさらに含む。【選択図】図８
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動運転車両を動作させるためのコンピュータ実施方法であって、
前記自動運転車両が現在位置している環境における第１の車線内にある、前記自動運転車両のための経路を確定するステップと、
前記環境における前記第１の車線に隣接する第２の車線に位置する一組の移動障害物についての一組の速度を示すセンサデータを取得するステップと、
前記一組の速度が閾値速度よりも低いか否かを判定するステップと、
前記一組の速度が前記閾値速度よりも低いと判定されたことに応答して、前記自動運転車両のための新しい速度を確定するステップと、
前記経路及び前記新しい速度に基づいて前記自動運転車両を制御するステップと、を含むコンピュータ実施方法。
【請求項２】
前記一組の速度が閾値速度よりも低いか否かを判定するステップは、
前記一組の速度に対して平均速度を確定することを含む請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項３】
前記一組の速度が閾値速度よりも低いか否かを判定するステップは、
前記一組の速度に対して最高速度を確定することを含む請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項４】
前記一組の速度が閾値速度よりも低いか否かを判定するステップは、
前記一組の速度に対して最低速度を確定することを含む請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項５】
前記一組の速度が閾値速度よりも低いか否かを判定するステップは、
前記一組の速度に対して中位速度を確定することを含む請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項６】
前記一組の速度が前記閾値速度以上であると判定されたことに応答して、現在の速度を維持するか、又は前記現在の速度を増加させるステップをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項７】
前記新しい速度が前記第１の車線の制限速度に基づくものである請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項８】
前記新しい速度が前記自動運転車両の現在の速度に基づくものである請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項９】
前記新しい速度が前記一組の速度に基づくものである請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１０】
前記自動運転車両に関連する第１の位置と第２の位置との間の基準線に基づいて前記経路を確定するステップをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１１】
前記第２の車線が退出車線である請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１２】
前記第１の車線が相乗り車線である請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１３】
命令が格納されている非一時的機械可読媒体であって、前記命令はプロセッサにより実行されると、前記プロセッサに
自動運転車両が現在位置している環境における第１の車線内にある、前記自動運転車両のための経路を確定するステップと、
前記環境における前記第１の車線に隣接する第２の車線に位置する一組の移動障害物についての一組の速度を示すセンサデータを取得するステップと、
前記一組の速度が閾値速度よりも低いか否かを判定するステップと、
前記一組の速度が前記閾値速度よりも低いと判定されたことに応答して、前記自動運転車両のための新しい速度を確定するステップと、
前記経路及び前記新しい速度に基づいて前記自動運転車両を制御するステップと、を含む動作を実行させる非一時的機械可読媒体。
【請求項１４】
前記一組の速度が閾値速度よりも低いか否かを判定するステップは、
前記一組の速度に対して平均速度を確定することを含む請求項１３に記載の非一時的機械可読媒体。
【請求項１５】
前記一組の速度が閾値速度よりも低いか否かを判定するステップは、
前記一組の速度に対して最高速度を確定することを含む請求項１３に記載の非一時的機械可読媒体。
【請求項１６】
前記一組の速度が閾値速度よりも低いか否かを判定するステップは、
前記一組の速度に対して最低速度を確定することを含む請求項１３に記載の非一時的機械可読媒体。
【請求項１７】
前記一組の速度が閾値速度よりも低いか否かを判定するステップは、
前記一組の速度に対して中位速度を確定することを含む請求項１３に記載の非一時的機械可読媒体。
【請求項１８】
前記動作は、
前記一組の速度が前記閾値速度以上であると判定されたことに応答して、現在の速度を維持するか、又は前記現在の速度を増加させるステップをさらに含む請求項１３に記載の非一時的機械可読媒体。
【請求項１９】
前記動作は、
前記自動運転車両に関連する第１の位置と第２の位置との間の基準線に基づいて前記経路を確定するステップをさらに含む請求項１３に記載の非一時的機械可読媒体。
【請求項２０】
プロセッサと、
命令を格納するために前記プロセッサに接続されるメモリと、を備えるデータ処理システムであって、
前記命令は、前記プロセッサにより実行されると、前記プロセッサに
自動運転車両が現在位置している環境における第１の車線内にある、前記自動運転車両のための経路を確定するステップと、
前記環境における前記第１の車線に隣接する第２の車線に位置する一組の移動障害物についての一組の速度を示すセンサデータを取得するステップと、
前記一組の速度が閾値速度よりも低いか否かを判定するステップと、
前記一組の速度が前記閾値速度よりも低いと判定されたことに応答して、前記自動運転車両のための新しい速度を確定するステップと、
前記経路及び前記新しい速度に基づいて前記自動運転車両を制御するステップと、を含む動作を実行させるデータ処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、主に自動運転車両を動作させることに関する。より具体的に、本発明の実施形態は自動運転車両の速度調整に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動運転モード（例えば、ドライバーレス）で走行している車両は、乗員、特に運転手を運転関連職務から解放することができる。車両は、自動運転モードで走行しているとき、搭載されたセンサを使用して様々な場所にナビゲートすることができ、最小限ヒューマンコンピュータインタラクションや、乗客がいないなどの状況で車両を走行させることができる。
【０００３】
運動計画・制御は、自動運転における重要な操作である。具体的には、軌跡計画は自動運転システムの重要な構成要素である。従来の軌跡計画技法は、安定した軌跡を生成するために、自動運転車両のための案内経路、例えば道路の中心線である高品質な基準線に大きく依存している。
【発明の概要】
【０００４】
【０００５】
【０００６】
【図面の簡単な説明】
【０００７】
本発明の実施形態は、図面の各図において限定的ではなく例示的な形態で示され、図面における同じ図面符号が類似の素子を示す。
【０００８】
【図１】いくつかの実施形態に係るネットワークシステムを示すブロック図である。
【０００９】
【図２】いくつかの実施形態に係る自動運転車両の一例を示すブロック図である。
【００１０】
【図３Ａ】いくつかの実施形態に係る自動運転車両と共に使用される感知・計画システムの一例を示すブロック図である。
【図３Ｂ】いくつかの実施形態に係る自動運転車両と共に使用される感知・計画システムの一例を示すブロック図である。
【００１１】
【図４Ａ】いくつかの実施形態に係る感知モジュールの一例を示すブロック図である。
【００１２】
【図４Ｂ】いくつかの実施形態に係る計画モジュールの一例を示すブロック図である。
【００１３】
【図５Ａ】いくつかの実施形態に係る道路に沿って走行する自動運転車両の一例を示すブロック図である。
【００１４】
【図５Ｂ】いくつかの実施形態に係る道路に沿って走行する自動運転車両の一例を示すブロック図である。
【００１５】
【図６】いくつかの実施形態に係る道路に沿って走行する自動運転車両の一例を示すブロック図である。
【００１６】
【図７】いくつかの実施形態に係る例示的なステーション−タイム（ｓｔａｔｉｏｎ−ｔｉｍｅ，Ｓ−Ｔ）グラフを示す図である。
【００１７】
【図８】いくつかの実施形態に係る自動運転車両の速度を調整するためのプロセスの一例を示すフローチャートである。
【００１８】
【図９】いくつかの実施形態に係るデータ処理システムの一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下に説明される詳細を参照しながら本発明の様々な実施形態及び態様を説明し、添付図面には上記の様々な実施形態が示される。以下の説明及び図面は、本発明を例示するためのものであり、限定するものとして解釈されるべきではない。本発明の様々な実施形態を全面的に理解するために、多くの特定の詳細を説明する。なお、本発明の実施形態を簡潔的に説明するように、周知又は従来技術の詳細について説明していない場合もある。
【００２０】
本明細書において、「一実施形態」又は「実施形態」とは、当該実施形態に基づいて説明された特定の特徴、構造又は特性が本発明の少なくとも一実施形態に含まれてもよいと意味する。「一実施形態では」という表現は、本明細書の全体において全てが同一の実施形態を指すとは限らない。
【００２１】
いくつかの実施形態によれば、自動運転車両（ＡＤＶ）の速度を確定するための新しい方法が利用される。様々な移動障害物／オブジェクトは、ＡＤＶが走行／位置している車線に隣接する車線に位置していてもよい。交通や他の道路状況により、隣接する車線内の移動障害物は、遅い速度で動いている可能性がある。これらの移動障害物は、予測できないほど動く可能性がある。例えば、隣接する車線をゆっくりと走行していた車両は、ＡＤＶが走行／位置している車線内に突然移動する可能性がある。車両がＡＤＶが位置／走行している車線内に移動する場合、ＡＤＶが車両と衝突する可能性が高まる。
【００２２】
ＡＤＶは、隣接する車線内における移動障害物の一組の速度が閾値速度よりも低いか否かを判定することができる。該一組の速度が閾値速度よりも低い場合、ＡＤＶはＡＤＶの現在の速度を調整することができる（例えば、ＡＤＶの現在の速度を低下させることができる）。これにより、ＡＤＶが現在走行／位置している車線内に突然又は予期せずに移動する可能性がある車両との衝突を防止可能にする。ＡＤＶが移動障害物を少ない減速で容易に回避できるので、ＡＤＶの乗員にとっては、安定した乗り心地を実現できる。
【００２３】
図１は、本発明のいくつかの実施形態に係る自動運転車両のネットワーク構成を示すブロック図である。図１に示すように、ネットワーク構成１００は、ネットワーク１０２を介して１つ又は複数のサーバ１０３〜１０４に通信可能に接続される自動運転車両１０１を含む。一台の自動運転車両のみが示されているが、複数の自動運転車両が、ネットワーク１０２を介して、互いに接続されるか、及び／又はサーバ１０３〜１０４に接続されてもよい。ネットワーク１０２は、任意のタイプのネットワーク、例えば、有線又は無線のローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネットのようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、セルラーネットワーク、衛星ネットワーク又はそれらの組み合わせであってもよい。サーバ１０３〜１０４は、任意のタイプのサーバ又はサーバクラスタであってもよく、例えば、ネットワーク又はクラウドサーバ、アプリケーションサーバ、バックエンドサーバ、又はそれらの組み合わせが挙げられる。サーバ１０３〜１０４は、データ解析サーバ、コンテンツサーバ、交通情報サーバ、地図・関心地点（ＭＰＯＩ）サーバ又は位置サーバなどであってもよい。
【００２４】
自動運転車両とは、自動運転モードになるように構成可能な車両を指し、前記自動運転モードにおいて、車両が運転手からの入力がほとんど又は全くない場合に環境を通過するようにナビゲートされる。このような自動運転車両は、車両の動作環境に関連する情報を検出するように構成された１つ又は複数のセンサを有するセンサシステムを備えていてもよい。前記車両及びその関連コントローラは、検出された情報を使用して前記環境を通過するようにナビゲートする。自動運転車両１０１は、手動モード、全自動運転モード、又は部分自動運転モードで動作することができる。
【００２５】
一実施形態では、自動運転車両１０１は、感知・計画システム１１０、車両制御システム１１１、無線通信システム１１２、ユーザインターフェースシステム１１３及びセンサシステム１１５を含むが、それらに限定されない。自動運転車両１０１は更に、エンジン、車輪、ステアリングホイール、変速機などの従来の車両に含まれるいくつかの共通構成要素を備えていてもよい。前記構成要素は、車両制御システム１１１及び／又は感知・計画システム１１０によって様々な通信信号及び／又はコマンドで制御されることができ、これらの様々な通信信号及び／又はコマンドは、例えば加速信号又はコマンド、減速信号又はコマンド、ステアリング信号又はコマンド、ブレーキ信号又はコマンドなどが挙げられる。
【００２６】
構成要素１１０〜１１５は、インターコネクト、バス、ネットワーク、又はそれらの組み合わせを介して互いに通信可能に接続することができる。例えば、構成要素１１０〜１１５は、コントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ）バスを介して互いに通信可能に接続することができる。ＣＡＮバスは、ホストコンピュータなしのアプリケーションでマイクロコントローラ及びデバイスが相互に通信できるように設計された車両バス規格である。それは、もともと自動車内の多重電気配線のために設計されたメッセージに基づくプロトコルであるが、他の多くの環境にも用いられる。
【００２７】
ここで図２を参照すると、一実施形態では、センサシステム１１５は、１つ又は複数のカメラ２１１、全地球測位システム（ＧＰＳ）ユニット２１２、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）２１３、レーダユニット２１４及び光検出・測距（ＬＩＤＡＲ）ユニット２１５を含むが、それらに限定されない。ＧＰＳユニット２１２は、自動運転車両の位置に関する情報を提供するように動作可能な送受信機を備えていてもよい。ＩＭＵユニット２１３は、慣性加速度に基づいて自動運転車両の位置及び配向の変化を検知することができる。レーダユニット２１４は、自動運転車両のローカル環境内のオブジェクトを検知するために無線信号を利用するシステムを表すことができる。いくつかの実施形態では、オブジェクトを検知することに加えて、レーダユニット２１４は、オブジェクトの速度及び／又は進行方向をさらに検知することができる。ＬＩＤＡＲユニット２１５は、レーザを使用して自動運転車両が位置する環境内のオブジェクトを検知することができる。ＬＩＤＡＲユニット２１５は、他のシステム構成要素のほかに、１つ又は複数のレーザ源、レーザスキャナ及び１つ又は複数の検出器を更に備えていてもよい。カメラ２１１は、自動運転車両の周囲の環境における画像を取り込むための１つ又は複数の装置を備えていてもよい。カメラ２１１は、スチルカメラ及び／又はビデオカメラであってもよい。カメラは、例えば、回転及び／又は傾斜のプラットフォームに取り付けられることによって、機械的に移動可能にしたものであってもよい。
【００２８】
センサシステム１１５は、ソナーセンサ、赤外線センサ、ステアリングセンサ、スロットルセンサ、ブレーキセンサ及びオーディオセンサ（例えば、マイクロホン）などの他のセンサを更に含むことができる。オーディオセンサは、自動運転車両の周囲の環境から音を取得するように構成されてもよい。ステアリングセンサは、ステアリングホイール、車両の車輪又はそれらの組み合わせの操舵角を検知するように構成されてもよい。スロットルセンサ及びブレーキセンサそれぞれは、車両のスロットル位置及びブレーキ位置を検知する。場合によっては、スロットルセンサとブレーキセンサを統合型スロットル／ブレーキセンサとして一体化することができる。
【００２９】
一実施形態では、車両制御システム１１１は、ステアリングユニット２０１、スロットルユニット２０２（加速ユニットともいう）、及びブレーキユニット２０３を含むが、それらに限定されない。ステアリングユニット２０１は車両の方向又は進行方向を調整するために用いられる。スロットルユニット２０２は電動機又はエンジンの速度を制御するために用いられ、電動機又はエンジンの速度は更に車両の速度及び加速度を制御するために用いられる。ブレーキユニット２０３は、摩擦を与えることによって車両の車輪又はタイヤを減速させることで、車両を減速させる。なお、図２に示された構成要素は、ハードウェア、ソフトウェア又はそれらの組み合わせで実現されてもよい。
【００３０】
図１を再び参照して、無線通信システム１１２は、自動運転車両１０１と、装置、センサ、他の車両などの外部システムとの間の通信を可能にするものである。例えば、無線通信システム１１２は、直接又は通信ネットワークを介して、１つ又は複数の装置と無線通信することができ、例えば、ネットワーク１０２を介してサーバ１０３〜１０４と通信することができる。無線通信システム１１２は、任意のセルラー通信ネットワーク又は無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）を使用することができ、例えば、ＷｉＦｉ（登録商標）を使用して別の構成要素又はシステムと通信することができる。無線通信システム１１２は、例えば、赤外線リンク、ブルートゥース（登録商標）などを使用して、装置（例えば、乗員のモバイルデバイス、表示装置、車両１０１内のスピーカ）と直接通信することができる。ユーザインターフェースシステム１１３は、車両１０１内に実現された周辺装置の部分（例えば、キーボード、タッチスクリーン表示装置、マイクロホン及びスピーカなどを含む）であってもよい。
【００３１】
自動運転車両１０１の機能の一部又は全部は、特に自動運転モードで動作しているときに、感知・計画システム１１０によって制御又は管理することができる。感知・計画システム１１０は、必要なハードウェア（例えば、プロセッサ、メモリ、記憶装置）及びソフトウェア（例えば、オペレーティングシステム、計画及びルーティングプログラム）を備え、センサシステム１１５、制御システム１１１、無線通信システム１１２及び／又はユーザインターフェースシステム１１３から情報を受信し、受信した情報を処理し、出発地から目的地までのルート又は経路を計画し、その後、計画及び制御情報に基づいて車両１０１を走行させる。あるいは、感知・計画システム１１０を車両制御システム１１１と一体に統合することができる。
【００３２】
例えば、乗員としてのユーザは、例えば、ユーザインターフェースを介して、旅程の出発地位置及び目的地を指定することができる。感知・計画システム１１０は、旅程関連データを取得する。例えば、感知・計画システム１１０は、ＭＰＯＩサーバから位置及びルート情報を取得することができ、前記ＭＰＯＩサーバはサーバ１０３〜１０４の一部であってもよい。位置サーバは位置サービスを提供し、ＭＰＯＩサーバは地図サービス及び特定の位置のＰＯＩを提供する。あるいは、そのような位置及びＭＰＯＩ情報は、感知・計画システム１１０の永続性記憶装置にローカルキャッシュされることができる。いくつかの実施形態では、感知・計画システム１１０は、ＭＰＯＩ情報（例えば、地図データ）を持たない可能性がある。例えば、感知・計画システム１１０は、他の環境又は地理的領域／場所に関する地図データを持たない可能性があり、感知・計画システム１１０は、自動運転車両１０１が現在走行／位置している環境又は地理的領域／場所に関する地図データを持たない可能性がある（例えば、感知・計画システム１１０は、ある都市についての地図データを有し得るが、別の都市についての地図データを持たない可能性がある）。別の例では、感知・計画システム１１０はいかなる地図データ又はＭＰＯＩ情報も有していなくてもよい（例えば、感知・計画システム１１０はいかなる地図データも格納しなくてもよい）。
【００３３】
自動運転車両１０１がルートに沿って移動している間、感知・計画システム１１０は交通情報システム又はサーバ（ＴＩＳ）からリアルタイム交通情報を取得していてもよい。なお、サーバ１０３〜１０４は第三者機関によって操作されてもよい。あるいは、サーバ１０３〜１０４の機能は、感知・計画システム１１０と一体に統合されてもよい。リアルタイム交通情報、ＭＰＯＩ情報及び位置情報、並びにセンサシステム１１５によって検出又は検知されたリアルタイムローカル環境データ（例えば、障害物、オブジェクト、周辺車両）に基づいて、感知・計画システム１１０は、指定された目的地までに安全かつ効率的に到着するように、最適なルートを計画し、計画されたルートに従って、例えば、制御システム１１１によって車両１０１を走行させる。
【００３４】
サーバ１０３は、様々な顧客に対してデータ解析サービスを行うためのデータ解析システムであってもよい。一実施形態では、データ解析システム１０３は、データコレクタ１２１と、機械学習エンジン１２２とを備える。データコレクタ１２１は、様々な車両（自動運転車両又は人間の運転手によって運転される一般車両）から運転統計データ１２３を収集する。運転統計データ１２３は、発された運転命令（例えば、スロットル、ブレーキ、ステアリング命令）及び車両のセンサによって異なる時点で取得された車両の応答（例えば、速度、加速度、減速度、方向）を示す情報を含む。運転統計データ１２３は更に、異なる時点における走行環境を記述する情報、例えば、ルート（出発地位置及び目的地位置を含む）、ＭＰＯＩ、道路状況、天気状況などを含んでもよい。
【００３５】
機械学習エンジン１２２は、運転統計データ１２３に基づいて、様々な目的でルールセット、アルゴリズム及び／又は予測モデル１２４を生成又は訓練する。例えば、一組の五次多項式関数を選択し初期係数又はパラメータを用いて定義することができる。さらに、一組の制約条件は、運転統計データ１２３から取得可能な、センサ仕様及び特定の車両設計などのハードウェア特性に基づいて定義することができる。
【００３６】
図３Ａ及び図３Ｂは、いくつかの実施形態に係る自動運転車両と共に使用される感知・計画システムの一例を示すブロック図である。システム３００は、図１の自動運転車両１０１の一部として実現することができ、感知・計画システム１１０、制御システム１１１及びセンサシステム１１５を含むが、それらに限定されない。図３Ａ〜図３Ｂに示すように、感知・計画システム１１０は、測位モジュール３０１、感知モジュール３０２、予測モジュール３０３、決定モジュール３０４、計画モジュール３０５、制御モジュール３０６及びルーティングモジュール３０７を含むが、それらに限定されない。
【００３７】
モジュール３０１〜３０７のうちの一部又は全部は、ソフトウェア、ハードウェア又はそれらの組み合わせで実現されていてもよい。例えば、これらのモジュールは、永続性記憶装置３５２にインストールされ、メモリ３５１にロードされ、１つ又は複数のプロセッサ（図示せず）によって実行されていてもよい。なお、これらのモジュールの一部又は全部は、図２の車両制御システム１１１のモジュールの一部又は全部と通信可能に接続されるか、又は一体に統合されていてもよい。モジュール３０１〜３０７の一部は、集積モジュールとして一体化されていてもよい。
【００３８】
測位モジュール３０１は、自動運転車両３００の現在の位置（例えば、ＧＰＳユニット２１２を利用して）を特定し、ユーザの旅程又はルートに関連する如何なるデータを管理する。測位モジュール３０１（地図・ルートモジュールともいう）は、ユーザの旅程又はルートに関連する如何なるデータを管理する。ユーザは、例えば、ユーザインターフェースを介してログインして、旅程の出発地位置及び目的地を指定することができる。測位モジュール３０１は、自動運転車両３００の地図・ルート情報３１１などの他の構成要素と通信して、旅程関連データを取得する。例えば、測位モジュール３０１は、位置サーバ及び地図・関心地点（ＭＰＯＩ）サーバから位置及びルート情報を取得することができる。位置サーバは位置サービスを提供し、ＭＰＯＩサーバは、地図サービス及び特定位置のＰＯＩを提供し、これらは地図・ルート情報３１１の一部としてキャッシュすることができる。自動運転車両３００がルートに沿って移動するとき、測位モジュール３０１は交通情報システム又はサーバからリアルタイム交通情報を得ることも可能である。一実施形態では、地図・ルート情報３１１は、事前に永続性記憶装置３５２に格納されていてもよい。例えば、地図・ルート情報３１１は、事前に永続性記憶装置３５２にダウンロード又はコピーされていてもよい。
【００３９】
感知モジュール３０２は、センサシステム１１５により提供されたセンサデータと、測位モジュール３０１により取得された測位情報とに基づいて、周囲環境への感知を確定する。感知情報は、一般的な運転手が運転手により運転されている車両の周囲で感知すべきものを表すことができる。感知は、例えばオブジェクトの形態を採用する車線構成（例えば、直進車線又はカーブ車線）、信号機信号、他の車両の相対位置、歩行者、建築物、横断歩道、又は他の交通関連標識（例えば、止まれ標識、ゆずれ標識）などを含んでもよい。
【００４０】
感知モジュール３０２は、１つ又は複数のカメラによって取り込まれた画像を処理及び解析して、自動運転車両の環境内のオブジェクト及び／又は特徴を認識するためのコンピュータビジョンシステム又はコンピュータビジョンシステムの機能を含むことができる。前記オブジェクトは、交通信号、道路境界、他の車両、歩行者及び／又は障害物などを含むことができる。コンピュータビジョンシステムは、オブジェクト認識アルゴリズム、ビデオトラッキング及び他のコンピュータビジョン技術を使用することができる。いくつかの実施形態では、コンピュータビジョンシステムは、環境地図の描画、オブジェクトの追跡、及びオブジェクトの速度の推定などができる。感知モジュール３０２は、レーダ及び／又はＬＩＤＡＲのような他のセンサによって提供される他のセンサデータに基づいてオブジェクトを検出することもできる。
【００４１】
各オブジェクトについて、予測モジュール３０３は、その場合にオブジェクトがどのように挙動するかを予測する。この予測は、地図・ルート情報３１１と交通ルール３１２のセットを考慮した時点で走行環境を感知する感知データに基づいて実行される。例えば、オブジェクトが反対方向の車両であり、かつ現在の走行環境が交差点を含む場合、予測モジュール３０３は、車両が直進するか又は旋回するかを予測する。感知データが、交差点に信号機がないことを示す場合、予測モジュール３０３は、交差点に入る前に車両が完全に停止する必要があると予測する可能性がある。感知データが、車両が現在左折専用車線又は右折専用車線にあることを示す場合、予測モジュール３０３は、車両がそれぞれ左折又は右折する可能性がより高いと予測することが可能である。いくつかの実施形態では、以下でさらに詳しく説明するように、自動運転車両が環境又は地理的領域／場所を通って移動するときに、該環境又は地理的領域／場所の地図・ルート情報３１１をオンザフライで生成することができる（例えば、感知モジュール３０２によって生成される）。
【００４２】
オブジェクトごとに対して、決定モジュール３０４はオブジェクトをどのように処置するかを決定する。例えば、特定のオブジェクト（例えば、交差ルートにおける他の車両）及びオブジェクトを記述するメタデータ（例えば、速度、方向、操舵角）について、決定モジュール３０４は前記オブジェクトと遇うときに如何に対応するか（例えば、追い越し、道譲り、停止、追い抜き）を決定する。決定モジュール３０４は、交通ルール又は運転ルール３１２などのルールセットに基づいてそのような決定を行うことができ、前記ルールセットは永続性記憶装置３５２に格納されていてもよい。
【００４３】
様々な移動障害物／オブジェクトは、予測できないほど動く可能性がある。例えば、歩行者は、経路に沿って移動しているかもしれないが、突然方向を変える（例えば、左に曲がる）ことがあり、又は加速／減速することがある。これは、移動オブジェクトとの衝突、ぶつかり、又は衝撃を防止するために移動オブジェクトの経路を予測しようとするときに問題を引き起こす可能性がある。従って、移動障害物の移動可能な場所を含む領域を確定（例えば、算定、計算、取得など）することが有用であり得る。これは、ＡＤＶが移動障害物を回避する確率を高めることを可能にし得る。
【００４４】
ルーティングモジュール３０７は、出発地から目的地までの１つ又は複数のルート又は経路を提供するように構成される。ルーティングモジュール３０７は、出発地位置から目的地位置までの所与の旅程（例えば、ユーザから受信された所与の旅程）について、地図・ルート情報３１１を取得し、出発地位置から目的地位置までのすべての可能なルート又は経路を決定する。いくつかの実施形態では、以下でさらに詳しく説明するように、地図・ルート情報３１１は感知モジュール３０２によって生成可能である。ルーティングモジュール３０７は、出発地位置から目的地位置までの各ルートを決定する地形図形態の基準線を生成することができる。基準線とは、他の車両、障害物又は交通状況などからの如何なる干渉を受けていない理想的なルート又は経路をいう。つまり、道路に他の車両、歩行者又は障害物がない場合、ＡＤＶは基準線に精確的に又は密接的に従う可能である。そして、地形図を決定モジュール３０４及び／又は計画モジュール３０５に提供する。決定モジュール３０４及び／又は計画モジュール３０５は、他のモジュールにより提供された他のデータ（例えば測位モジュール３０１からの交通状況、感知モジュール３０２により感知された走行環境及び予測モジュール３０３により予測された交通状況）に応じて、全ての走行可能なルートを検査して最適ルートのうちの一つを選択及び補正する。その時点における特定の走行環境に応じて、ＡＤＶを制御するための実際の経路又はルートは、ルーティングモジュール３０７によって提供された基準線に近いか又は異なっていてもよい。
【００４５】
感知されたオブジェクトのそれぞれに対する決定に基づいて、計画モジュール３０５は、ルーティングモジュール３０７によって提供された基準線をベースとし、自動運転車両に対して経路又はルート並びに運転パラメータ（例えば、距離、速度及び／又は操舵角）を計画する。言い換えれば、特定のオブジェクトについて、決定モジュール３０４は該オブジェクトに対して何をするかを決定し、計画モジュール３０５はどのようにするかを決定する。例えば、特定のオブジェクトについて、決定モジュール３０４は前記オブジェクトを追い抜くか否かを決定することができ、計画モジュール３０５は前記オブジェクトを左側から追い抜くか又は右側から追い抜くかを決定することができる。計画及び制御データは、計画モジュール３０５により生成され、車両３００が次の移動周期（例えば、次のルート／経路区間）にはどのように移動するかを記述する情報を含む。例えば、計画及び制御データは、車両３００に時速３０マイル（ｍｐｈ）で１０ｍ移動し、次に２５マイル（ｍｐｈ）で右車線に変更するように指示することができる。
【００４６】
制御モジュール３０６は、計画及び制御データに基づいて、計画及び制御データにより定義されたルート又は経路に応じて適当なコマンド若しくは信号を車両制御システム１１１に送信することにより自動運転車両を制御及び走行させる。前記計画及び制御データは、経路又はルートに沿って異なる時点で適切な車両構成又は運転パラメータ（例えば、スロットル、ブレーキ、及びステアリングコマンド）を使用して、車両をルート又は経路の第１の点から第２の点まで走行させるのに十分な情報を含む。
【００４７】
一実施形態では、計画段階は、コマンドサイクルともいう複数の計画周期で実行され、例えば、１００ミリ秒（ｍｓ）の時間間隔ごとに実行される。計画周期又はコマンドサイクルのそれぞれについて、計画及び制御データに基づいて１つ又は複数の制御コマンドを発する。すなわち、１００ｍｓごとに、計画モジュール３０５は、次のルート区間又は経路区間（例えば、目標位置及びＡＤＶが目標位置に到着するのに必要な時間が含まれる）を計画する。あるいは、計画モジュール３０５は、具体的な速度、方向、及び／又は操舵角などを更に指定することができる。一実施形態では、計画モジュール３０５は、次の所定期間（例えば、５秒）のルート区間又は経路区間を計画する。計画周期のそれぞれに対し、計画モジュール３０５は、前の周期で計画された目標位置に基づいて、現在の周期（例えば、次の５秒）のための目標位置を計画する。制御モジュール３０６は、次に、現在の周期における計画及び制御データに基づいて１つ又は複数の制御コマンド（例えば、スロットル、ブレーキ、ステアリング制御コマンド）を生成する。
【００４８】
なお、決定モジュール３０４及び計画モジュール３０５は、集積モジュールとして一体化されてもよい。決定モジュール３０４／計画モジュール３０５は、自動運転車両の走行経路を決定するためのナビゲーションシステム又はナビゲーションシステムの機能を備えていてもよい。例えば、ナビゲーションシステムは、自動運転車両の以下の経路に沿った移動を達成するための一連の速度及び進行方向を決定することができる。前記経路では、自動運転車両が最終的な目的地に通じる走行車線ベースの経路に沿って前進するとともに、感知した障害物を実質的に回避できる。目的地は、ユーザインターフェースシステム１１３を介したユーザ入力に従って設定することができる。ナビゲーションシステムは、自動運転車両が走行している間に走行経路を動的に更新することができる。ナビゲーションシステムは、自動運転車両のための走行経路を決定するために、ＧＰＳシステム及び１つ又は複数の地図からのデータ（感知モジュール３０２により生成されてもよいし、事前に格納又はダウンロードされてもよい）を取り入れることができる。
【００４９】
決定モジュール３０４／計画モジュール３０５は、更に、自動運転車両の環境における潜在的な障害物を認識、評価、回避又は他の方法で通過するための衝突防止システム又は衝突防止システムの機能を備えていてもよい。例えば、衝突防止システムは、制御システム１１１の１つ以上のサブシステムを動作させることで、ステアリング操作、旋回操作、ブレーキ操作などを行うことによって、自動運転車両のナビゲーション中の変更を実現することができる。衝突防止システムは、周囲の交通パターンや道路状況などに基づいて、実行可能な障害物回避操作を自動的に決定することができる。衝突防止システムは、他のセンサシステムが、自動運転車両が方向変更して進入しようとする隣接領域における車両、建築障害物などを検出したときに、ステアリング操作を行わないように構成されることができる。衝突防止システムは、自動運転車両の乗員の安全性を最大限にするとともに、利用可能な操作を自動的に選択することができる。衝突防止システムは、自動運転車両の客室内に最も少ない加速度を発生させると予測される回避操作を選択することができる。
【００５０】
ルーティングモジュール３０７は、地図情報（例えば、道路区間の情報、道路区間の車線情報、及び車線から縁石までの距離の情報など）から基準ルートを生成することができる。例えば、道路は、区間又はセグメント｛Ａ、Ｂ及びＣ｝に区画して３つの道路区間を示すことができる。道路区間Ａの３車線は、｛Ａ１、Ａ２、及びＡ３｝を列挙することができる。基準ルートは、基準ルートに沿った基準点を生成することによって生成される。例えば、車両の車線について、ルーティングモジュール３０７は、地図データ（感知モジュール３０２により生成されてもよいし、事前に格納又はダウンロードされてもよい）によって提供される車両の車線の２つの対向する縁石又は端点の中間点を連結することができる。中間点と事前に異なる時点で車両の車線上を走行した車両の収集されたデータ点を表す機械学習データとに基づいて、ルーティングモジュール３０７は、車両車線の所定の近接範囲内に収集されたデータ点のサブセットを選択し、収集されたデータ点のサブセットに応じて中間点に平滑化関数を適用することによって、基準点を計算することができる。
【００５１】
基準点又は車線基準点に基づいて、ルーティングモジュール３０７は、生成された基準線が車両車線上のＡＤＶを制御するための基準線として使用されるように、基準点を補間することによって基準線を生成することができる。いくつかの実施形態では、基準線を表す基準点テーブル及び道路区間テーブルはＡＤＶにリアルタイムでダウンロードされ、ＡＤＶはＡＤＶの地理的位置及び走行方向に基づいて基準線を生成できる。例えば、一実施形態では、ＡＤＶは、前方の近づく道路区間を表す経路区間識別子によって、及び／又はＡＤＶのＧＰＳ位置に基づいて、経路区間のルーティングサービスを要求することによって基準線を生成することができる。経路区間識別子に基づいて、ルーティングサービスは、興味のある道路区間の全ての車線の基準点を含むＡＤＶ基準点テーブルに戻ることができる。ＡＤＶは、車両車線上のＡＤＶを制御するための基準線を生成するために、経路区間の車線に対する基準点をルックアップすることができる。
【００５２】
図４Ａは、いくつかの実施形態に係る感知モジュール３０２の一例を示すブロック図である。図４Ａを参照すると、感知モジュール３０２は、センサ構成要素４１１及び障害物構成要素４１２を含むが、それらに限定されない。これらの構成要素４１１〜４１２は、ソフトウェア、ハードウェア又はそれらの組み合わせで実現されていてもよい。センサ構成要素４１１は、ＡＤＶの１つ又は複数のセンサからセンサデータを取得することができる。例えば、センサ構成要素４１１は、１つ又は複数のセンサからセンサデータを定期的に要求又はポーリングすることができる（例えば、数ミリ秒ごと、１秒ごと、又は他の適切な期間ごとにセンサからセンサデータを要求することができる）。別の例では、センサ構成要素４１１は、１つ又は複数のセンサから受信されるセンサデータをリッスン又は待機することができる。例えば、センサ構成要素４１１は、バス、通信チャネル（有線又は無線）、ワイヤ、ライン、ピン、トレースなどを連続的に監視するように構成されてもよく、その結果、センサデータが１つ又は複数のセンサによって生成されると、センサ構成要素４１１は該センサデータを受信できる。
【００５３】
一実施形態では、センサは、カメラ（例えば、デジタルカメラ、ビデオカメラ、ビデオレコーダなど）、又は画像をキャプチャ又は記録することができる他の何らかのデバイスとすることができる。カメラによって生成され、センサ構成要素４１１によって受信されたセンサデータは、ビデオデータと呼ばれることがある。ビデオデータの例には、デジタル画像（例えば、ＪＰＥＧ（Ｊｏｉｎｔ  Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｅｘｐｅｒｔｓ  Ｇｒｏｕｐ，静止画像データ圧縮方式）画像）、ビデオフレーム、ＭＰＥＧ（Ｍｏｔｉｏｎ  Ｐｉｃｔｕｒｅ  Ｅｘｐｅｒｔｓ  Ｇｒｏｕｐ，映像データ圧縮方式）データ、又はカメラによってキャプチャされた光学像を表すのに適した他のデータが含まれるが、それらに限定されない。別の実施形態では、センサは、レーダユニット（例えば、図２に示すレーダユニット２１４）、又は電波（例えば、高周波又は信号）を使用してＡＤＶの周囲のオブジェクトの位置、範囲、角度、及び／又は速度を確定することができる他のいくつかの装置であってもよい。レーダユニットによって生成されたセンサデータは、レーダデータと呼ばれることがある。レーダデータは、レーダユニットによって検出されたオブジェクトの位置、範囲、角度、及び／又は速度を示し得るデータであってもよい。他の実施形態では、センサは、ＬＩＤＡＲユニット（例えば、図２に示すＬＩＤＡＲユニット２１５）、又は光（例えば、レーザー光など）を使用してＡＤＶの周囲のオブジェクトの位置、範囲、角度、及び／又は速度を確定することができる他のいくつかの装置であってもよい。ＬＩＤＡＲユニットによって生成されたセンサデータは、ＬＩＤＡＲユニットによって検出されたオブジェクトの位置、範囲、角度、及び／又は速度を示し得るデータであってもよい。他の実施形態では、他のタイプのセンサは、センサ構成要素４１１に提供され得る他の種類のセンサデータを生成することができる。本明細書に記載の実施形態、実施例、及び／又は例では、環境又は地理的位置／領域におけるオブジェクト（例えば、歩行者、車両、バリケード、障害物、障壁、車線、標識、信号機など）の位置、範囲、角度、及び／又は速度を検出するための任意のタイプのセンサを使用することができる。別の実施形態では、センサは、ＧＰＳ受信機又はユニット（例えば、図２に示すＧＰＳユニット２１２）、又はＡＤＶの位置（例えば、物理的位置又は地理的位置）を確定することができる他のいくつかの装置であってもよい。ＧＰＳ受信機によって生成されたセンサデータはＧＰＳデータ（ＧＰＳ座標ともいう）であってもよい。
【００５４】
一実施形態では、センサデータは、ＡＤＶが現在位置しているか又は走行している環境又は地理的領域／場所に関する情報を示すことができる。例えば、センサデータは、オブジェクト（例えば、歩行者、車両、バリケード、障害物、障壁、車線、標識、信号機など）の位置及び／又はレイアウトを示してもよい。別の例では、センサデータは、環境又は地理的領域の道路状況（例えば、道路が乾いた道路、濡れた道路、平坦な道路、でこぼこの道路などであるか否か）を示すことができる。さらなる例では、センサデータは、環境又は地理的領域の気象条件（例えば、気温、雨、風、雪、雹などがあるか否か）を示すことができる。
【００５５】
一実施形態では、障害物構成要素４１２は、センサ構成要素４１１によって取得／受信されたセンサデータに基づいて１つ又は複数の移動障害物を検出することができる。例えば、障害物構成要素４１２は、カメラによってキャプチャされた画像又はビデオ（例えば、ビデオデータ）を解析して、ＡＤＶが位置する／走行する地理的領域内にある移動障害物を識別することができる。別の例では、障害物構成要素４１２は、レーダデータを解析して、ＡＤＶが位置する／走行している地理的領域内にある移動障害物を識別することができる。さらなる例では、障害物構成要素４１２は、ＬＩＤＡＲデータを解析して、ＡＤＶが位置する／走行している地理的領域内にある移動障害物を識別することができる。
【００５６】
一実施形態では、障害物構成要素４１２は、様々な技術、方法、アルゴリズム、操作などにより、センサデータに基づいて移動障害物を識別及び／又は検出することができる。例えば、障害物構成要素４１２は、画像又はビデオ処理／解析技術又はアルゴリズムにより、ビデオデータに基づいて移動障害物を識別することができる。別の例では、障害物構成要素４１２は、様々なオブジェクト検出技術又はアルゴリズムにより、レーダ及び／又はＬＩＤＡＲデータに基づいて移動障害物を識別することができる。記載された例、実施例、及び／又は実施形態は、様々な種類のセンサデータ及び／又は様々な関数、技術、方法、アルゴリズム、操作などにより、移動障害物を識別することができる。例えば、障害物構成要素４１２は、機械学習、人工知能、統計モデル、ニューラルネットワーク、クラスタリング技術などを使用することができる。
【００５７】
以下でより詳細に説明するように、一組の移動障害物（例えば、１つ又は複数の移動障害物）は、ＡＤＶが現在走行している及び／又は位置している車線に隣接する車線に存在してもよい。一実施形態では、障害物構成要素４１２は、センサデータに基づいて該組の移動障害物の一組の速度を確定することができる。具体的に、障害物構成要素４１２は、各移動障害物の速度を確定することができる。例えば、障害物構成要素４１２は、レーダ／ＬＩＤＡＲデータ（例えば、センサデータ）に基づいて各移動障害物の速度を確定することができる。障害物構成要素４１２は、該組の移動障害物の該組の速度がセンサデータに含まれてもよく、又は該組の速度が別のデータセットに含まれてもよい。
【００５８】
図４Ｂは、いくつかの実施形態に係る計画モジュール３０５の一例を示すブロック図である。図４Ｂを参照すると、計画モジュール３０５は、セグメンタ４０１、多項式関数発生器４０２、サンプル点生成部４０３、経路生成部４０４、基準線生成部４０５及び速度構成要素４０６を含むが、それらに限定されない。セグメンタ４０１、多項式関数発生器４０２、サンプル点生成部４０３、経路生成部４０４、基準線生成部４０５及び速度構成要素４０６は、ソフトウェア、ハードウェア、又はそれらの組み合わせで実現されることができる。基準線生成部４０５は、ＡＤＶのための基準線を生成するように構成されている。上述したように、基準線は、安定した軌跡を生成するための、ＡＤＶのための案内経路、例えば道路の中心線とすることができる。基準線生成部４０５は、地図・ルート情報３１１（図３Ａ及び図３Ｂに示す）に基づいて基準線を生成することができる。上述のように、地図・ルート情報３１１は、既存の地図データ（例えば、事前にダウンロード又は格納された地図データ）であってもよい。一実施形態では、基準線生成部４０５は、予測モジュール３０３によって確定（例えば、生成、計算、算出など）された予測領域及び／又は予測経路に基づいて基準線を生成することができる。基準線生成部４０５は、予測領域及び／又は予測経路を回避する基準線を生成することができる。例えば、Ｘ−Ｙ平面上に表されるとき、基準線は予測領域及び／又は予測経路を横切ったり通過したりしないことが可能である。
【００５９】
セグメンタ４０１は、基準線をいくつかの基準線セグメントにセグメント化するように構成される。基準線を基準線セグメントにセグメント化して、基準線の個別のセグメント又は部分を生成することができる。基準線セグメントのそれぞれに対して、多項式関数発生器４０２は、対応する基準線セグメントを表現するか又はモデル化するための多項式関数を定義し生成するように構成されてもよい。サンプル点生成部４０３は、基準線に基づいてサンプル点を生成することができる。例えば、以下でより詳細に説明するように、サンプル点生成部４０３は、一般に基準線に従う可能な１つ又は複数のサンプル点群（例えば、１つ又は複数のサンプル点のグループ）を生成することができる。一実施形態では、サンプル点生成部４０３は、予測モジュール３０３によって決定（例えば、生成、計算、算出など）された予測領域及び／又は予測経路に基づいて、１つ又は複数のサンプル点群を生成することができる。サンプル点生成部４０３は、予測領域及び／又は予測経路を回避する複数のサンプル点群を生成することができる。例えば、Ｘ−Ｙ平面上に表されるとき、複数のサンプル点群は、予測領域内に位置しなくてもよく、及び／又は予測経路上に位置しなくてもよい。
【００６０】
多項式関数発生器４０２は、複数のサンプル点群を互いに連結することができる。例えば、以下でより詳細に説明するように、多項式関数発生器４０２は、１つのサンプル点群における各サンプル点と次の隣接するサンプル点群における各サンプル点との間に１つ又は複数のセグメント（例えば接続）を生成することができる。多項式関数発生器４０２はまた、サンプル点間のセグメントを表すのに使用することができる１つ又は複数の多項式を発生、計算、確定などすることができる。例えば、多項式関数発生器４０２は、２つのサンプル点間の各セグメントのための多項式関数を生成、確定、計算などすることができる。セグメントを表す多項式関数は、さらに様々な境界又は制約に基づいて生成、確定、計算することができる。境界又は制約は、図３Ａに示す制約３１３の一部として事前構成及び／又は格納することができる。計画モジュール３０５によって使用される（例えば、多項式関数発生器４０２によって使用される）多項式関数は、図３Ａに示す多項式関数３１４の一部として事前構成及び／又は格納することができる。
【００６１】
経路生成部４０４は、以下でより詳細に説明するように、サンプル点間のセグメントに基づいてＡＤＶの経路を確定することができる。例えば、経路生成部４０４は各セグメントのコストを確定することができる。コストは、セグメントと基準線の距離、セグメントにおけるサンプル点と基準線の距離、セグメント又はセグメントにおけるサンプル点の曲率変化率、セグメントの曲率、サンプル点に存在可能な障害物（例えば、車両、歩行者、障害物など）などを含むがこれらに限定されない様々な要因又はパラメータに基づき得る。コストは重みともいう。経路生成部４０４は、最も低い総コスト（最も低い総重み）を有する経路を形成するセグメントを識別又は選択することができる。
【００６２】
一実施形態では、速度構成要素４０６は、（経路生成部４０４によって確定された）経路の速度又は経路の１つ又は複数の部分の速度を確定することができる。例えば、該経路は複数の部分又はセグメントを含むことができる。速度構成要素４０６は、経路の各部分／セグメントについてＡＤＶの速度を確定することができる。これにより、速度構成要素４０６は、経路のこの部分についてＡＤＶによって使用されるべき速度を確定することが可能になる。
【００６３】
一実施形態では、速度構成要素４０６は、経路の一部についてＡＤＶによって使用され得る複数の速度を確定することができる。例えば、速度構成要素４０６は、ＡＤＶの速度／最小加速度の最大速度を確定することができる。ＡＤＶの最大又は最小速度は、ＡＤＶの物理的能力又は制約に基づき得る（例えば、最大加速度／速度は、ＡＤＶのエンジンの出力に基づいてもよい）。速度構成要素４０６は、最大速度と最小速度との間の一組の速度を識別することができる。例えば、速度構成要素４０６は、最大速度と最小速度との間で均等に分布している一組の速度を識別することができる。別の例では、速度構成要素４０６は、道路状況（例えば、濡れた道路、滑りやすい道路など）、交通状況（例えば、ＡＤＶの周囲にある障害物又は車両の速度）、交通ルール（例えば、制限速度）、ユーザの選好（例えば、ユーザに好まれる速度）など、様々な他の要因に基づいて一組の速度（最大速度と最小速度の間）を識別することができる。
【００６４】
上述のように、経路生成部４０４は、基準線、サンプル点、セグメントなどに基づいてＡＤＶのための経路を決定することができる。ＡＤＶのための経路は、ＡＤＶが現在走行している及び／又は位置している環境の第１の車線内に位置してもよい。例えば、ＡＤＶのための経路は、道路、街道、フリーウェイ、幹線道路、高速道路などの第１の車線内に位置してもよい。経路（又は経路の少なくとも一部）が位置する第１の車線は、他の車線に隣接していてもよい（例えば、１つ又は複数の車線が第１の車線に隣接又はその隣に位置していてもよい）。例えば、経路が位置する車線は、多車線（例えば、２車線、３車線、５車線、又は任意の他の適切な数の車線）の道路、街道、高速道路などの一部であってもよい。道路、街道、高速道路などの他の車線及び／又は複数の車線は、他の移動障害物を含んでもよい。例えば、他の車両（例えば、自動車、トラック、オートバイ、自転車、他のＡＤＶなど）が走行している、及び／又は他の車線及び／又は複数の車線上に位置している可能性がある。
【００６５】
ＡＤＶは、環境の第１の車線において現在の速度で走行していてもよい。しかしながら、ＡＤＶに隣接する車線内にある一組の移動障害物（例えば、他の車両）は、ＡＤＶの現在の速度よりも低い速度で走行している可能性がある。例えば、複数の車両が隣接する車線（例えば、第１の車線の左側又は右側にある車線）を走行している可能性がある。これらの複数の車両の速度（例えば、交通の流れ）は、ＡＤＶの現在の速度よりも遅くてもよい。移動障害物の挙動（例えば、動き）は予測不可能であり得るので、ＡＤＶの現在の速度を調整することはより安全であり得る。例えば、隣接する車線内の自動車（例えば、移動障害物）は、ＡＤＶが現在走行している第１の車線内に予想外に又は急に割り込む／移動することが可能である。自動車が隣接車線で渋滞していた可能性があるため、第１の車線に急に割り込む／移動した自動車は、低速で走行している可能性がある。ＡＤＶがより高速で走行している場合、ＡＤＶはＡＤＶの経路及び／又は速度を調整するのに十分な時間がない可能性があるため、自動車との衝突又は衝撃を防止することはより困難であり得る。
【００６６】
図４Ａを参照すると、感知モジュール３０２（例えば、センサ構成要素４１１及び／又は障害物構成要素４１２）は、他の車線及び／又は複数の車線における移動障害物を検出することができる。感知モジュール３０２は、他の車線及び／又は複数の車線においていくつの移動障害物が検出されたかを示すことができるセンサデータを取得することができる。例えば、センサは、レーダデータ、ＬＩＤＡＲデータなどに基づいて、一組の移動障害物（例えば、２つ、７つ、又は他の適切な数）が他の車線及び／又は複数の車線で検出されたことを示すことができる。センサデータはまた、移動障害物がどれだけ速く移動しているかを示すことができる。例えば、センサデータは、他の車線及び／又は複数の車線で検出された該組の移動障害物の一組の速度を確定することができる。該組の速度は、該組の移動障害物のうちの各移動障害物の１つの速度を含むことができる。
【００６７】
いくつかの実施形態では、速度構成要素４０６は、該組の速度（センサデータによって示される及び／又はセンサデータに基づいて確定された該組の速度）が閾値速度よりも低いか否かを判定することができる。一実施形態では、速度構成要素４０６は、該組の速度の平均速度（例えば、隣接する車線にある該組の移動障害物の平均速度）を確定する（例えば、計算する）ことによって、該組の速度が閾値速度よりも低いか否かを判定することができる。速度構成要素４０６は、（該組の移動障害物に対する）該平均速度が閾値速度よりも低いか否かを判定することができる。別の実施形態では、速度構成要素４０６は、該組の速度のうちの最高速度又は最大速度（例えば、該組の移動障害物のうちの最も速い移動障害物の速度）を確定することによって、該組の速度が閾値速度よりも低いか否かを判定することができる。速度構成要素４０６は、（該組の移動障害物のうちの最も速い移動障害物に対する）最高速度が閾値速度よりも低いか否かを判定することができる。さらなる実施形態では、速度構成要素４０６は、該組の速度のうちの最低又は最小速度（例えば、該組の移動障害物のうちの最も遅い移動障害物の速度）を確定することによって、該組の速度が閾値速度よりも低いか否かを判定することができる。速度構成要素４０６は、（該組の移動障害物のうちの最も遅い移動障害物に対する）最低速度が閾値速度よりも低いか否かを判定することができる。一実施形態では、速度構成要素４０６は、該組の速度の中位速度（例えば、隣接する車線にある該組の移動障害物の中位速度）を確定することによって、該組の速度が閾値速度よりも低いか否かを判定することができる。速度構成要素４０６は、（該組の移動障害物に対する）該中位速度が閾値速度よりも低いか否かを判定することができる。
【００６８】
他の実施形態では、速度構成要素４０６は、様々な方法、機能、操作、動作など、及び／又は該組の速度の任意のサブセットを使用して、該組の速度が閾値速度よりも低いか否かを判定することができる。例えば、速度構成要素４０６は、中位速度及び平均速度を使用することができる。別の例では、速度構成要素４０６は、該組の速度のうちの最低の３つの速度の平均値を使用することができる。
【００６９】
異なる実施形態において、閾値速度は、様々な方法、機能、操作、動作などを使用して確定されてもよい。一実施形態では、閾値速度は、ＡＤＶの現在の速度よりも一定の数低くされてもよい。例えば、閾値速度はＡＤＶの現在の速度より１０ｍｐｈ低くされてもよい。別の実施形態では、閾値速度は、ＡＤＶの現在の速度をある程度の割合下回ることができる。例えば、閾値速度は、ＡＤＶの現在の速度よりも２０％小さい又は低い速度であってもよい。さらなる実施形態では、閾値速度は、ＡＤＶが現在位置している及び／又は走行している道路、街道、高速道路などの制限速度に基づいて確定されてもよい。他の実施形態では、閾値速度は、様々な方法、機能、操作、動作など、及び／又は様々な要因に応じて確定されてもよい。例えば、閾値速度は、制限速度とＡＤＶの現在の速度の平均値に基づいて確定されてもよい。
【００７０】
いくつかの実施形態では、速度構成要素４０６は、該組の速度が閾値速度よりも低いとき（例えば、該組の速度が閾値速度よりも低いと判定されたことに応答して）、ＡＤＶの新しい速度を確定することができる。例えば、速度構成要素４０６は、ＡＤＶの現在の速度よりも低い新しい速度を確定すること（例えば、ＡＤＶの低い／低減した速度を確定すること）によってＡＤＶの速度を調整することができる。制御モジュール３０６は、決定モジュール３０４及び／又は計画モジュール３０５によって確定された新しい速度及び／又は経路に基づいてＡＤＶを制御することができる。
【００７１】
一実施形態では、速度構成要素４０６は、第１の車線の制限速度に基づいて新しい速度を確定することができる。例えば、新しい速度は、ＡＤＶが走行している及び／又は位置している第１の車線の制限速度よりも一定の数（例えば、１０ｍｐｈ、２５ｍｐｈなど）低くされてもよい。別の例では、新しい速度は、第１の車線の制限速度をある程度の割合下回ることができる（例えば、制限速度よりも２０％、３０％など低くされてもよい）。
【００７２】
別の実施形態では、速度構成要素４０６は、ＡＤＶの現在の速度に基づいて新しい速度を確定することができる。例えば、新しい速度は、ＡＤＶの現在の速度よりも一定の数（例えば、１０ｍｐｈ、２５ｍｐｈなど）低くされてもよい。別の例では、新しい速度は、ＡＤＶの現在の速度よりもある程度の割合下回ることができる（例えば、ＡＤＶの現在の速度よりも２０％、３０％など低くされてもよい）。
【００７３】
さらなる実施形態では、速度構成要素４０６は、該組の移動障害物の該組の速度に基づいて新しい速度を確定することができる。例えば、新しい速度は、移動障害物の平均速度よりも一定の数（例えば、該組の速度の平均値よりも１０ｍｐｈ、２０ｍｐｈなど）高くされてもよい。別の例では、新しい速度は、移動障害物の最低速度よりもある程度の割合（例えば、該組の速度の最低速度よりも１５％、２０％など）高くされてもよい。
【００７４】
他の実施形態では、速度構成要素４０６は、新しい速度を確定するために、制限速度、ＡＤＶの現在速度、及び該組の移動障害物の一組の速度の任意の組み合わせを使用することができる。例えば、速度構成要素４０６は、新しい速度を確定するために、ＡＤＶの現在の速度及び該組の速度の平均値を使用することができる。また、新しい速度を確定するために他の要件を使用することができる。例えば、新しい速度を確定するために、さらに道路状況（例えば、道路が濡れているか否か）、照明状況（例えば、日中又は夜間であるか否か）、ＡＤＶの能力（例えば、ＡＤＶの加速率及び／又は減速率）を使用することができる。
【００７５】
いくつかの実施形態では、速度構成要素４０６は、該組の速度が閾値速度以上であると判定されたことに応答して、現在の速度を維持するか又はＡＤＶの現在の速度を増加することができる。例えば、速度構成要素４０６は、該組の速度のうち、これらの速度の平均速度が閾値速度以上である（例えば、閾値速度に等しいか又は閾値速度よりも大きい）場合、ＡＤＶの現在の速度を維持することができる。別の例では、速度構成要素４０６は、該組の速度のうちの最低速度が閾値速度以上である（例えば、閾値速度に等しいか又は閾値速度よりも大きい）場合、ＡＤＶの現在の速度を上げることができる。
【００７６】
いくつかの実施形態では、センサデータは、第１の車線に隣接する車線内の一般的な又は全体的な交通の流れがＡＤＶの現在の速度よりも遅いか否かを示すことができる。例えば、センサデータが隣接する車線に６台の自動車があるが１台の自動車が低速で走行していることを示している場合、隣接する車線内の交通の全体的な流れ（例えば、隣接する車線内の車両の全体的速度又は平均速度）が依然としてＡＤＶの現在の速度と同様であり得るため、速度構成要素４０６は、ＡＤＶの速度を調整しない可能性がある。別の例では、センサデータが隣接する車線に８台の自動車があるが６台の自動車が低速で走行していることを示している場合、隣接する車線内の交通の全体的な流れ（例えば、隣接する車線内の車両の全体的速度又は平均速度）がＡＤＶの現在の速度よりも低い可能性があるため、速度構成要素４０６は、ＡＤＶの速度を調整してもよい。
【００７７】
一実施形態では、速度構成要素４０６は、隣接する車線で検出された閾値数及び／又は割合の移動障害物が低い速度で移動しているか否かを判定することができる。例えば、速度構成要素４０６は、隣接する車線において検出された移動障害物の大部分がＡＤＶの現在の速度よりも低い速度で移動しているか否かを判定することができる。（隣接する車線で検出された）閾値数及び／又は割合の移動障害物がＡＤＶよりも低い速度で移動している場合、速度構成要素４０６は、上記の操作、動作、機能、方法などを実行することができる（例えば、新しい速度を確定する）。（隣接する車線で検出された）閾値数及び／又は割合よりも少ない移動障害物がＡＤＶよりも低い速度で移動している場合、速度構成要素４０６は、上記の操作、動作、機能、方法などの実行を防止することができる（例えば、新しい速度を確定しなくてもよい）。
【００７８】
図５Ａは、いくつかの実施形態による道路５０６（例えば、街道、車線、フリーウェイ、幹線道路、高速道路など）に沿って走行（例えば、移動、運転など）するＡＤＶ５０５の一例を示す図である。上述したように、基準線生成部４０５（図４に示す）は基準線５１０を生成することができる。基準線５１０は、ＡＤＶ５０５の案内経路（例えば、道路５０６の中心線）であってもよい。また上述したように、セグメンタ４０１（図４に示す）は、基準線５１０を基準線セグメント５１１と基準線セグメント５１２とにセグメント化（例えば、区画、分割など）することができる。サンプル点生成部４０３は、上述したように、サンプル点５０７（図５Ａに黒点で示される）を生成することができる。サンプル点は、サンプル点群又はグループにグループ化することができる。図５Ａに示すように、サンプル点５０７は、点群５２０、点群５３０、及び点群５４０の３つのサンプル点群にグループ化される。図５に示す道路５０６、サンプル点５０７、基準線５１０及び／又は他の構成要素は、図５ＡのＸ軸及びＹ軸で示されるデカルト座標系を使用して表すことができる。例えば、ＡＤＶ  ５０５の位置は、Ｘ−Ｙ座標で表すことができる。別の例では、サンプル点５０７はＸ−Ｙ座標で表すことができる。図５Ａ（及び／又は図５Ｂ）は、２つの基準線セグメント５１１及び５１２、１５個のサンプル点５０７、並びに点群５２０、５３０、及び５２０を示しているが、他の実施形態では、異なる数の基準線セグメント、異なる数のサンプル点、異なる数の点群、点群における異なる数のサンプル点、異なる位置のサンプル点を用いることができる。
【００７９】
一実施形態では、基準線５１０は、１つ又は複数の多項式関数を使用して表すことができる。例えば、多項式関数発生器４０２は、基準線セグメント５１１を表す多項式関数と、基準線セグメント５１２を表す多項式関数を発生することができる（例えば、基準線セグメント５１１と基準線セグメント５１２は、多項式関数を使用してモデル化することができる）。多項式関数発生器４０２は、基準線セグメントのそれぞれについて、１つの多項式関数を発生することができる。基準線セグメント５１１及び基準線セグメント５１２のそれぞれについて、多項式関数発生器４０２は、多項式関数θ（ｓ）を発生することができる。一実施形態では、各多項式関数はいずれも対応する基準線セグメントの開始基準点の方向を表す。多項式関数の導関数（例えば、一次導関数）は基準線セグメントの開始基準点の曲率を表し、Ｋ＝ｄθ／ｄｓである。多項式関数の二次導関数は、曲率変化又は曲率変化率ｄＫ／ｄｓを表す。
【００８０】
説明の目的で、以下の用語を定義する。
θ０：開始方向である。
θ・０：開始曲率Ｋ、方向導関数ｗ．ｒ．ｔ．曲線長さ、即ち、ｄθ／ｄｓである。
θ・・０：開始曲率導関数、即ち、ｄＫ／ｄｓである。
θ１：終了方向である。
θ・１：終了曲率である。
θ・・１：終了曲率の導関数である。
Δｓ：開始点と終了点との間の曲線長さである。
【００８１】
各区分的螺旋経路は、開始方向（θ０）、開始曲率（θ・０）、開始曲率の導関数（θ・・０）、終了方向（θ１）、終了曲率（θ・１）、終了曲率の導関数（θ・・）、及び、開始点と終了点との間の曲線長さ（Δｓ）の７つのパラメータによって確定される。一実施形態では、多項式関数は５次多項式関数であってもよい。５次多項式関数は、以下の方程式（１）（例えば、公式、関数など）によって定義することができる。
【数１】
2020015494.tif 000003
かつ、次の式を満たす。
【数２】
2020015494.tif 000004
【００８２】
他の実施形態では、多項式関数は３次多項式であってもよい。３次多項式は、以下の方程式（８）によって定義することができる。
【数３】
2020015494.tif 000005
該３次多項式は、式（２）〜（７）によって示されたのと同じ条件（上で５次多項式関数に関して示されたもの）を満たすことができる。
【００８３】
ゼロセグメント長における基準線セグメント（ｉ）を表す多項式関数の出力が対応する基準線セグメント（ｉ）の開始基準点における方向と同じ又は類似するように、上記の制約に基づいて、すべての基準線セグメントに対してすべての多項式関数を最適化する。多項式関数の一次導関数は、基準線セグメント（ｉ）の開始基準点での曲率と同じであるか又は類似していてもよい。多項式関数の二次導関数は、基準線セグメント（ｉ）の開始基準点での曲率変化率と同じであるか又は類似していてもよい。同様に、セグメント全長（ｓ）にわたる基準線セグメント（ｉ）を表す多項式関数の出力は、次の基準線セグメント（ｉ＋１）の開始基準点における方向と同じであるか又は類似していてもよい。ここでは、次の基準線セグメント（ｉ＋１）の開始基準点は、現在の基準線セグメント（ｉ）の終了基準点である。多項式関数の一次導関数は、次の基準線セグメント（ｉ＋１）の開始基準点における曲率と同じであるか又は類似していてもよい。多項式関数の二次導関数は、次の基準線セグメント（ｉ＋１）の開始基準点における曲率変化率と同じであるか又は類似していてもよい。
【００８４】
例えば、図５Ａに示される基準線セグメント５１１の場合、対応する多項式関数θ（０）の出力は、基準線セグメント５１１の開始点の方向又は角度を表す。θ（Δｓ０）は、基準線セグメント５１１の終了点の方向を示し、ここでは基準線セグメント５１１の終了点は次の基準線セグメント５１２の開始点でもある。θ（０）の一次導関数は基準線セグメント５１１の開始点における曲率を表し、θ（０）の二次導関数は基準線セグメント５１１の終了点における曲率変化率を表す。θ（ｓ０）の一次導関数は基準線セグメント５１１の終了点における曲率を表し、θ（ｓ０）の二次導関数は基準線セグメント５１１の終了点における曲率変化率を表す。
【００８５】
上記の変数
【数４】
2020015494.tif 000006
を代入することによって、該多項式関数の係数ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅ、及びｆを解くための６つの方程式が得られる。例えば、上述したように、所定の点における方向は、上記の５次多項式関数を使用して定義されることができる。
θ（ｓ）＝ａｓ５＋ｂｓ４＋ｃｓ３＋ｄｓ２＋ｅｓ＋ｆ    （９）
【００８６】
５次多項式関数の一次導関数は、経路の点における曲率を表す。
ｄθ＝５ａｓ４＋４ｂｓ３＋３ｃｓ２＋２ｄｓ＋ｅ    （１０）
【００８７】
５次多項式関数の二次導関数は、経路の点における曲率変化率を表す。
ｄ２θ＝２０ａｓ３＋１２ｂｓ２＋６ｃｓ＋２ｄ    （１１）
【００８８】
所与の螺旋経路又は基準線セグメントに対して、開始点及び終了点の２つの点に関わる。ここでは、各点の方向、曲率、及び曲率変化率は、それぞれ上記の３つの方程式によって表すことができる。従って、螺旋経路又は基準線セグメントのそれぞれに対して合計で６つの方程式がある。これらの６つの方程式は、対応する５次多項式関数の係数ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅ、及びｆを確定するために利用することができる。
【００８９】
螺旋経路を利用してデカルト空間内の連続基準点間の曲線を表すとき、螺旋経路曲線の長さとデカルト空間内の位置との間に接続又はブリッジを構築する必要がある。｛θｉ、ｄθｉ、ｄ２θｉ、θｉ＋１、ｄθｉ＋１、ｄ２θｉ＋１、Δｓ｝及び経路開始点ｐｉ＝（ｘｉ、ｙｉ）によって定義される螺旋経路θｉ（ｓ）が与えられると、如何なるｓ＝［０、Δｓ］が与えられたとき、点ｐ＝（ｘ、ｙ）の座標を求める必要がある。一実施形態では、所与の点の座標は、以下の方程式（例えば、公式、関数など）に従って取得することができる。
【数５】
2020015494.tif 000007
【数６】
2020015494.tif 000008
【００９０】
ｓ＝Δｓのとき、曲線θｉ及び開始点の座標ｐｉ＝（ｘｉ、ｙｉ）が与えられると、終了点の座標ｐｉ＋１を取得する。関数の最適化は、螺旋経路の関数の全体的出力が最小になるとともに、上記の一組の制約を満たすように実行される。さらに、最適化から導き出された終了点の座標は、初期基準線の対応する座標に関して所定の範囲（例えば、公差、誤差許容範囲）内にあることが要求される。即ち、各最適化点と初期基準線の対応する点との間の差は、所定の閾値内にあり得る。
【００９１】
図５Ｂは、いくつかの実施形態による道路５０６（例えば、街道、車線、フリーウェイ、幹線道路、高速道路など）に沿って走行（例えば、移動、運転など）するＡＤＶ５０５の一例を示す図である。上述したように、基準線生成部４０５（図４に示す）は基準線５１０を生成することができる。また上述したように、セグメンタ４０１（図４に示す）は、基準線５１０を基準線セグメント５１１と基準線セグメント５１２とにセグメント化することができる。サンプル点生成部４０３は、上述したように、サンプル点５０７を生成することができる。サンプル点５０７は、点群５２０、点群５３０、及び点群５４０の３つのサンプル点群にグループ化される。図５Ｂに示す道路５０６、サンプル点５０７、基準線５１０及び／又は他の構成要素は、図５ＢのＸ軸及びＹ軸で示されるデカルト座標系を使用して表すことができる。基準線５１０は、上述したように、１つ又は複数の多項式関数（例えば、基準線セグメント５１１のための１つの多項式関数及び基準線セグメント５１２のための１つの多項式関数）を使用して表すことができる。上述したように、多項式関数（例えば、３次多項式、５次多項式）及び多項式関数の係数は、方程式（１）〜（１１）に従って求めることができる。
【００９２】
一実施形態では、点群５２０、点群５３０、及び点群５４０間の距離は、ＡＤＶ５０５の速度に基づいて求めることができる。例えば、サンプル点生成部４０３は、以下の式に基づいて点群５２０、点群５３０、及び点群５４０間の距離を確定する。
距離＝（ＡＤＶ＿ｓｐｅｅｄ＊ｓｐｅｅｄ＿ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）＋ｍｉｎ＿ｄｉｓｔ    （１４）
ここで、ＡＤＶ＿ｓｐｅｅｄはＡＤＶ５０５の速度であり、ｓｐｅｅｄ＿ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔはＡＤＶ５０５の速度に対する重みであり、ｍｉｎ＿ｄｉｓｔは点群５２０、点群５３０、及び点群５４０の間の最小距離である。ｓｐｅｅｄ＿ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ及びｍｉｎ＿ｄｉｓｔは、ユーザによって構成可能であり、ユーザによって点群５２０、点群５３０、及び点群５４０（例えば、サンプル点のグループ）間の所望の距離を調整可能にする。
【００９３】
上述したように、一実施形態では、多項式関数発生器４０２は、一つのサンプル点群におけるサンプル点と、隣接するサンプル点群におけるサンプル点とを連結するセグメントを生成することができる。点群５２０及び点群５３０におけるサンプル点５０７間の線によって示されるように、多項式関数発生器４０２は、点群５２０における各サンプル点と点群５３０における各サンプル点とを連結するセグメントを生成することができる。例えば、多項式関数発生器４０２は、点群５２０における５つのサンプル点５０７と点群５３０における５つのサンプル点５０７とを連結する２５個のセグメントを生成することができる。点群５３０及び点群５４０におけるサンプル点５０７間の線によって示されるように、多項式関数発生器４０２は、さらに点群５３０における各サンプル点と点群５４０における各サンプル点とを連結するセグメント（例えば、２５個の追加のセグメント）を生成することができる。上述したように、いくつかの実施形態では、多項式関数発生器４０２はさらに、セグメントのそれぞれを表現するか又はモデル化するために、方程式（１）〜（１１）を使用して、多項式関数（例えば、５次又は３次多項式関数）を発生、確定、計算などすることができる。例えば、基準線セグメント５１１及び基準線セグメント５１２と同様に、多項式関数発生器４０２は、各セグメント（例えば、図５Ｂに示す５０個のセグメントのそれぞれ）について多項式関数及び多項式関数の係数を確定することができる。
【００９４】
一実施形態では、経路生成部４０４は、サンプル点間のセグメントに基づいてＡＤＶ５０５の経路を確定することができる。経路生成部４０４は、５０個のセグメントのそれぞれのコスト（例えば、重み）を確定することができる。コストは、様々な要因又はパラメータに基づいて確定することができ、セグメントと基準線の距離、セグメントにおけるサンプル点と基準線の距離、セグメントの曲率、サンプル点における曲率、セグメントの開始点及び／又は終了点における曲率、セグメントの曲率変化率、サンプル点における曲率変化率、セグメントの開始点及び／又は終了点における曲率変化率、サンプル点に存在可能な障害物（移動障害物、車両、歩行者、妨害物）などを含むが、これらに限定されない。経路生成部４０４は、最低総コスト（最低総重み）も有する複数組のセグメントを通る経路を形成するセグメントを識別又は選択することができる。
【００９５】
いくつかの実施形態では、経路生成部４０４は、動的計画法アルゴリズム、関数、演算などを使用して、ＡＤＶ５０５の経路を確定することができる。例えば、経路生成部４０４は、これらのセグメントのコスト（例えば、重み）に基づいて、ダイクストラ法（Ｄｉｊｋｓｔｒａ'ｓ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）により、ＡＤＶ５０５のための最低コストを有する経路を確定することができる。ＡＤＶの経路は、点群５２０と点群５３０の間の２５個のセグメントのうちの１つと、点群５３０と点群５４０の間の２５個のセグメントのうちの１つとを含むことができる。複数の経路は最低コストが同じである場合、経路生成部４０４は様々な要因に基づいて複数の経路のうちの１つを選択することができる。例えば、経路生成部４０４は、基準線５１０に最も近い経路（例えば、基準線５１０からのずれが最も少ない経路）を選択することができる。経路生成部４０４によって確定された（例えば、生成された）経路に基づいてＡＤＶを制御することができる。例えば、ＡＤＶは、経路生成部４０４によって確定された経路をたどることができる。
【００９６】
上述したように、一実施形態では、速度構成要素４０６は、（経路生成部４０４によって確定された）経路又は該経路の１つ又は複数の部分における速度を確定することができる。例えば、経路は、点群５２０と点群５３０との間の第１のセグメント、及び点群５３０と点群５４０との間の第２のセグメントの２つのセグメントを含んでもよい。ＡＤＶが経路を構成する２つのセグメントに沿って移動するとき、速度構成要素４０６はＡＤＶの速度を確定することができる。速度構成要素４０６は、点群５２０と点群５３０との間の第１のセグメントにおける第１の速度を確定することができ、点群５３０と点群５４０との間の第２のセグメントにおける第２の速度を確定することができる。
【００９７】
一実施形態では、速度構成要素４０６は、経路の一部についてＡＤＶによって使用可能な複数の速度を確定することができる。例えば、速度構成要素４０６は、ＡＤＶの速度／最小加速度の最大速度を確定することができる。ＡＤＶの最大又は最小速度は、ＡＤＶの物理的能力又は制約に基づいてもよい（例えば、最大加速度／速度は、ＡＤＶのエンジンの出力に基づいてもよい）。速度構成要素４０６は、最大速度と最小速度との間の一組の速度を識別することができる。例えば、速度構成要素４０６は、最大速度と最小速度との間で均等に分布される一組の速度を識別することができる。
【００９８】
図６は、いくつかの実施形態による道路６１０（例えば、街道、車線、フリーウェイ、幹線道路、高速道路など）に沿って走行（例えば、移動、運転など）するＡＤＶ６０５の一例を示す図である。図６に示すように、道路６１０は車線６１１と車線６１２の２つの車線を含む。ＡＤＶ６０５は、経路６１３に沿って車線６１１を走行している可能性がある。上述したように、経路６１３は、基準線、サンプル点、及び／又はセグメントに基づいて確定することができる。車両６２１、６２２、６２３、及び６２４は、車線６１２内を走行している可能性がある。車線６１２は車線６１１に隣接している。例えば、車線６１２は車線６１１の隣接車線であってもよい。
【００９９】
ＡＤＶ６０５は、車線６１１内を現在の速度で走行している可能性がある。しかしながら、車線６１２を走行している車両６２１、６２２、６２３、及び６２４は、ＡＤＶ６０５の現在の速度よりも低い速度で走行している可能性がある。例えば、車線６１２は退出車線であるか、又はオフランプに通じることができ、車両６２１、６２２、６２３、及び６２４は、高速道路／幹線道路を出ているので、低速で走行していてもよい。別の例では、車線６１１は相乗り車線又はライドシェアリング車線であってもよく、車線６１２は通常車線であってもよい。
【０１００】
移動障害物の挙動（例えば、動き）は予測不可能である可能性があるので、いくつかの実施形態では、ＡＤＶの現在の速度を調整したほうがより安全であり得る。例えば、車両６２３は、線６２６によって示される経路に沿って車線６１２から車線６１１に突然又は予想外に割り込むことが可能である。自動車が車線６１２で交通渋滞していた可能性があるので、車両６２３は遅い速度で走行する可能性がある。ＡＤＶ６０５が高速で走行すると、経路６１３を調整するのに、及び／又はＡＤＶ６０５の速度を低減するのに十分な時間がない可能性があるため、ＡＤＶ６０５と車両６２３との衝突又は衝撃を防止することはより困難であり得る。
【０１０１】
上述したように、経路生成部４０４は、基準線、サンプル点、セグメントなどに基づいてＡＤＶのための経路を確定することができる。ＡＤＶのための経路は、ＡＤＶの現在走行している及び／又は位置している環境における第１の車線内に位置することができる。例えば、ＡＤＶのための経路は、道路、街道、フリーウェイ、幹線道路、高速道路などの第１の車線内に位置してもよい。経路（又は経路の少なくとも一部）が位置する第１の車線は、他の車線に隣接していてもよい（例えば、１つ又は複数の車線が第１の車線に隣接又はその隣に位置していてもよい）。例えば、経路が位置する車線は、多車線（例えば、２車線、３車線、５車線、又は任意の他の適切な数の車線）の道路、街道、高速道路などの一部であってもよい。
【０１０２】
上述したように、感知モジュール３０２（図４Ａに示す）は、センサデータに基づいて、車両６２１〜６２４が車線６１２内に位置していると判断することができる。また、センサデータは車両６２１〜６２４の一組の速度を示してもよい。速度構成要素４０６（図４Ｂに示す）は、該組の速度が閾値速度よりも低いか否かを判定することができる。例えば、速度構成要素４０６は、車両６２１〜６２４の平均速度、中位速度、最高速度、最低速度などが閾値速度よりも低いか否かを判定することができる。上述したように、該組の速度が閾値速度よりも低いときに、速度構成要素４０６は、ＡＤＶ６０５の新しい速度を確定することができる。上述したように、新しい速度は、車線６１１の制限速度、ＡＤＶの現在の速度、車両６２１〜６２４の一組の速度、及び／又は様々な他の要因などにより確定することができる。上述したように、速度構成要素４０６は、該組の速度が閾値速度以上であると判定されたことに応答して、ＡＤＶの現在の速度を維持するか又はＡＤＶの現在の速度を増加することができる。
【０１０３】
図７は、いくつかの実施形態に係る例示的なステーション−タイム（ｓｔａｔｉｏｎ−ｔｉｍｅ，Ｓ−Ｔ）グラフ７００を示す。Ｓ−Ｔグラフ７００は、Ｓ−Ｔ軌跡７０５を含む。一実施形態では、Ｓ−Ｔグラフ７００は、ＡＤＶが経路、ルート、基準線などに沿って時間に関して走行可能な距離を示すことができる。例えば、Ｓ−Ｔ軌跡７０５は、ＡＤＶが異なる時点で経路に沿って走行した距離を示すことができる。Ｓ−Ｔ軌跡に沿った各Ｓ−Ｔ座標は、それぞれの時点（例えば、Ｔ）で自動車が走行した距離（例えば、Ｓ）を示す。例えば、Ｓ−Ｔ軌跡７０５は、ＡＤＶが時間Ｔ１にＳ１の距離を走行したことを示してもよい。別の例では、Ｓ−Ｔ軌跡７０５は、ＡＤＶが時間Ｔ２にＳ２の距離を走行したことを示してもよい。さらなる例では、Ｓ−Ｔ軌跡７０５は、ＡＤＶが時間Ｔ３で距離Ｓ３を走行したことを示してもよい。
【０１０４】
上述したように、ＡＤＶは経路の異なる部分で異なる速度で走行することができる。ＡＤＶが経路の異なる部分に沿って走行するとき、Ｓ−Ｔ軌跡７０５でＡＤＶの速度を表すことができる。例えば、Ｓ−Ｔ軌跡７０５は、期間Ｔ０〜Ｔ１の間にＡＤＶが走行した経路部分に沿ったＡＤＶの速度、期間Ｔ１〜Ｔ２の間にＡＤＶが走行した経路部分に沿ったＡＤＶの速度、期間Ｔ２〜Ｔ３の間にＡＤＶが走行した経路部分に沿ったＡＤＶの速度を示すことができる。
【０１０５】
一実施形態では、ＡＤＶは現在の時間Ｔ３で距離Ｓ３にあり、時間Ｔ４まで経路に沿って走行することができる。異なる速度の場合、ＡＤＶは時間Ｔ４で経路に沿って異なる距離まで走行することができる。ＡＤＶが第１の速度で走行する場合、点７１５で示されるように、ＡＤＶは時間Ｔ４で距離Ｓ４まで走行することができる。ＡＤＶが第２の速度で走行する場合、点７１４で示されるように、ＡＤＶは時間Ｔ４で距離Ｓ５まで走行することができる。ＡＤＶが第３の速度で走行する場合、点７１３で示されるように、ＡＤＶは時間Ｔ４で距離Ｓ６まで走行することができる。ＡＤＶが第４の速度で走行する場合、点７１２で示されるように、ＡＤＶは時間Ｔ４で距離Ｓ７まで走行することができる。ＡＤＶが第５の速度で走行する場合、点７１１で示されるように、ＡＤＶは時間Ｔ４で距離Ｓ８まで走行することができる。従って、ＡＤＶによって選択された速度に応じて、異なる可能なＳ−Ｔ軌跡（破線で表される）をＳ−Ｔ軌跡７０５に追加することができる。
【０１０６】
上述したように、ＡＤＶは、隣接する車線内における一組の移動障害物の一組の速度が閾値速度よりも低いか否かを判定することができる。例えば、ＡＤＶは、隣接する車線内における車両の平均速度、中位速度、最高速度、最低速度などが閾値速度よりも低いか否かを判定することができる。上述したように、該組の速度が閾値速度よりも低いときに、ＡＤＶは、ＡＤＶのための新しい速度を確定することができる。上述したように、新しい速度は、ＡＤＶが現在位置している／走行している車線の制限速度、ＡＤＶの現在の速度、隣接する車線内における車両の一組の速度、及び／又は様々な他の要因などに基づいて確定することができる。図７に示すように、ＡＤＶは、新しいＳ−Ｔ軌跡を確定するときに点７１１及び点７１２で示される速度を使用しなくてもよい。点７１１及び点７１２で示される速度は、ＡＤＶによって確定された新しい速度が点７１１及び点７１２で示される速度よりも遅い可能性があるので使用されないことがある。例えば、ＡＤＶは、ＡＤＶの現在の速度を一定の量又は割合で減少させるべきであると確定することができる。それによって、たとえＡＤＶがそれらの速い速度で走行可能としても、ＡＤＶが点７１１及び点７１２で示される速度を無視する可能性がある。上述したように、それらの速い速度は、ＡＤＶがより安全に動作する（例えば、予測不可能な移動オブジェクトに対して、いっそうよく対応することができる）こと及び／又はＡＤＶの乗員にいっそう安定した乗り心地を提供する（例えば、急な停止や減速を防ぐのに役立つ）ことを可能にし得る。
【０１０７】
図８は、いくつかの実施形態に係る自動運転車両（例えば、ＡＤＶ）の経路を確定するためのプロセス８００の一例を示すフローチャートである。プロセス８００は、処理ロジックにより実行可能であり、処理ロジックはソフトウェア、ハードウェア、又はそれらの組み合わせを備えていてもよい。プロセス８００は、処理ロジックによって実行することができ、処理ロジックは、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジック、プログラマブルロジック、プロセッサ、マルチコア処理のコア、処理装置、中央処理装置（ＣＰＵ）、システムオンチップ（ＳｏＣ）など）、ソフトウェア（例えば、処理装置上で動作／実行する命令）、ファームウェア（例えば、マイクロコード）、又はそれらの組み合わせを備えていてもよい。いくつかの実施形態では、プロセス８００は、図３Ｂ及び図４Ｂに示す決定モジュール３０４及び計画モジュール３０５のうちの１つ又は複数によって実行されることができる。図８を参照すると、ブロック８０５において、処理ロジックはＡＤＶのための経路を確定することができる。例えば、上述したように、処理ロジックは、基準線、サンプル点及び／又はセグメントなどに基づいてＡＤＶのための経路を確定することができる。
【０１０８】
ブロック８１０において、処理ロジックはセンサデータを取得することができる。例えば、処理ロジックは、センサをポーリングしてセンサデータを取得することができ、及び／又は１つ又は複数のセンサ（例えば、レーダユニット、ＬＩＤＡＲユニットなど）からセンサデータストリームを受信することができる。ブロック８１５において、処理ロジックは、ＡＤＶの所在車線又は走行車線に隣接する車線に位置／移動している一組の移動障害物についての一組の速度を確定することができる。例えば、処理ロジックは、隣接する車線内にある各車両の速度を確定することができる。ブロック８２０において、処理ロジックは、該組の速度が閾値速度よりも低いか否かを判定することができる。例えば、上述したように、処理ロジックは、平均速度、中位速度、最高速度、最低速度などが閾値速度よりも低いか否かを判定することができる。
【０１０９】
該組の速度が閾値速度よりも小さい場合、処理ロジックはブロック８２５においてＡＤＶのための新しい速度を確定することができる。例えば、上述したように、処理ロジックは、制限速度、ＡＤＶの現在の速度、移動障害物の該組の速度などに基づいて新しい速度を確定することができる。該組の速度が閾値速度以上である（例えば、閾値速度に等しいか又は閾値速度よりも大きい）場合、処理ロジックは、ブロック８３０においてＡＤＶの現在の速度を維持し、及び／又はＡＤＶの現在の速度を増加することができる。例えば、処理ロジックは、ＡＤＶの現在の速度、制限速度、道路状況などに基づいて現在の速度よりも高い速度を確定することができる。ブロック８３５において、処理ロジックは、経路及び新しい速度に基づいてＡＤＶを制御することができる。例えば、処理ロジックはＡＤＶを経路に沿って新しい速度で走行させることができる。
【０１１０】
なお、以上に例示及び説明された構成要素の一部又は全ては、ソフトウェア、ハードウェア、又はそれらの組み合わせで実現することができる。例えば、このような構成要素は、永続性記憶装置にインストールされるとともに格納されるソフトウェアとして実現されてもよく、前記ソフトウェアは、本発明にわたって記載されたプロセス又は操作を実施するように、プロセッサ（図示せず）を介してメモリにロードして実行されてもよい。あるいは、このような構成要素は、集積回路（例えば、特定用途向け集積回路又はＡＳＩＣ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、又はフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）のような専用ハードウェアにプログラミング又は埋め込まれた実行可能なコードとして実現されてもよく、前記実行可能なコードは、アプリケーションからの対応するドライバー及び／又はオペレーティングシステムを介してアクセスすることができる。また、このような構成要素は、ソフトウェア構成要素によって１つ又は複数の特定の命令によってアクセス可能な命令セットの一部として、プロセッサ又は（マルチコアプロセッサの）プロセッサコアにおける特定のハードウェアロジックとして実現されることができる。
【０１１１】
図９は、本発明の一実施形態と共に使用可能なデータ処理システムの一例を示すブロック図である。例えば、システム１５００は、上述した前記プロセス又は方法のいずれかを実行するデータ処理システムのいずれか（例えば、図１の感知・計画システム１１０、又はサーバ１０３〜１０４のいずれか）を表すことができる。システム１５００は、いくつかの異なる構成要素を備えていてもよい。これらの構成要素は、集積回路（ＩＣ）、集積回路の一部、ディスクリート型電子デバイス、又は回路基板（例えば、コンピュータシステムのマザーボード若しくはアドインカード）に適するその他のモジュールとして実現されることができ、又は、他の形態でコンピュータシステムのシャーシ内に組み込まれる構成要素として実現されることが可能である。
【０１１２】
なお、システム１５００は、コンピュータシステムのいくつかの構成要素の高レベルビューを示すことを意図している。しかしながら、特定の実施例においては付加的構成要素が存在してもよく、また、その他の実施例においては示された構成要素を異なる配置にすることも可能であることを理解されたい。システム１５００は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、サーバ、携帯電話、メディアプレヤー、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、スマートウォッチ、パーソナルコミュニケーター、ゲーム装置、ネットワークルーター又はハブ、無線アクセスポイント（ＡＰ）又はリピーター、セット・トップボックス、又はそれらの組み合わせを表すことができる。また、単一の機械又はシステムのみが示されたが、「機械」又は「システム」という用語は、本明細書で説明されるいずれか１つ又は複数の方法を実行するための、１つ（又は複数）の命令セットを単独で又は共同で実行する機械又はシステムの任意の組み合わせも含まれることを理解されたい。
【０１１３】
一実施形態では、システム１５００は、バス又はインターコネクト１５１０を介して接続される、プロセッサ１５０１と、メモリ１５０３と、装置１５０５〜１５０８とを含む。プロセッサ１５０１は、単一のプロセッサコア又は複数のプロセッサコアが含まれる単一のプロセッサ又は複数のプロセッサを表すことができる。プロセッサ１５０１は、マイクロプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）などのような、１つ又は複数の汎用プロセッサを表すことができる。より具体的には、プロセッサ１５０１は、複雑命令セットコンピューティング（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小命令セットコンピューティング（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長命令語（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサ、又はその他の命令セットを実行するプロセッサ、又は命令セットの組み合わせを実行するプロセッサであってもよい。プロセッサ１５０１は更に、例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、セルラー若しくはベースバンドプロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、ネットワークプロセッサ、グラフィックプロセッサ、通信プロセッサ、暗号化プロセッサ、コプロセッサ、組込みプロセッサ、又は命令を処理可能な任意の他のタイプのロジックのような、１つ又は複数の専用プロセッサであってもよい。
【０１１４】
プロセッサ１５０１は、超低電圧プロセッサのような低電力マルチコアプロセッサソケットであってもよく、前記システムの様々な構成要素と通信するための主処理ユニット及び中央ハブとして機能することができる。このようなプロセッサは、システムオンチップ（ＳｏＣ）として実現されることができる。プロセッサ１５０１は、本明細書で説明される動作及びステップを実行するための命令を実行するように構成される。システム１５００は、更に任意選択グラフィックサブシステム１５０４と通信するグラフィックインターフェースを含むことができ、グラフィックサブシステム１５０４は、表示コントローラ、グラフィックプロセッサ及び／又は表示装置を含んでいてもよい。
【０１１５】
プロセッサ１５０１は、メモリ１５０３と通信することができ、メモリ１５０３は、一実施形態では、所定量のシステムメモリを提供するための複数のメモリ装置によって実現されることができる。メモリ１５０３は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、シンクロナスＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、又はその他のタイプの記憶装置のような、１つ又は複数の揮発性記憶（又はメモリ）装置を含むことができる。メモリ１５０３は、プロセッサ１５０１又はその他の任意の装置により実行される命令シーケンスを含む情報を格納することができる。例えば、様々なオペレーティングシステム、デバイスドライバ、ファームウェア（例えば、ベーシックインプット／アウトプットシステム又はＢＩＯＳ）、及び／又はアプリケーションの実行可能なコード及び／又はデータは、メモリ１５０３にロードされ、プロセッサ１５０１により実行されることができる。オペレーティングシステムは、例えば、ロボットオペレーティングシステム（ＲＯＳ）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）社のＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）オペレーティングシステム、アップル社のＭａｃＯＳ（登録商標）／ｉＯＳ（登録商標）、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）社のＡｎｄｒｏｉｄ（登録商標）、ＬＩＮＵＸ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）、又はその他のリアルタイム若しくは組込みオペレーティングシステムのような、任意のタイプのオペレーティングシステムであってもよい。
【０１１６】
システム１５００は、更に、ネットワークインターフェース装置１５０５、任意選択入力装置１５０６、及びその他の任意選択Ｉ／Ｏ装置１５０７を含む装置１５０５〜１５０８のようなＩ／Ｏ装置を含むことができる。ネットワークインターフェース装置１５０５は、無線送受信機及び／又はネットワークインターフェースカード（ＮＩＣ）を含むことができる。前記無線送受信機は、ＷｉＦｉ（登録商標）送受信機、赤外線送受信機、ブルートゥース（登録商標）送受信機、ＷｉＭａｘ送受信機、無線携帯電話送受信機、衛星送受信機（例えば、全地球測位システム（ＧＰＳ）送受信機）、又はその他の無線周波数（ＲＦ）送受信機、又はそれらの組み合わせであってもよい。ＮＩＣは、イーサネット（登録商標）カードであってもよい。
【０１１７】
入力装置１５０６は、マウス、タッチパネル、タッチスクリーン（表示装置１５０４と一体に統合されてもよい）、ポインター装置（例えば、スタイラス）、及び／又はキーボード（例えば、物理キーボード又はタッチスクリーンの一部として表示された仮想キーボード）を含むことができる。例えば、入力装置１５０６は、タッチスクリーンと接続されるタッチスクリーンコントローラを含むことができる。タッチスクリーン及びタッチスクリーンコントローラは、例えば、様々なタッチ感応技術（コンデンサ、抵抗、赤外線、及び表面弾性波の技術を含むが、それらに限定されない）のいずれか、並びにその他の近接センサアレイ、又は、タッチスクリーンと接触する１つ又は複数の点を確定するためのその他の素子を用いて、それらの接触、移動又は中断を検出することができる。
【０１１８】
Ｉ／Ｏ装置１５０７は、音声装置を含むことができる。音声装置は、音声認識、音声複製、デジタル記録、及び／又は電話機能のような音声サポート機能を促進するために、スピーカ及び／又はマイクロホンを含んでもよい。その他のＩ／Ｏ装置１５０７は、更に、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）ポート、パラレルポート、シリアルポート、プリンタ、ネットワークインターフェース、バスブリッジ（例えば、ＰＣＩ−ＰＣＩブリッジ）、センサ（例えば、加速度計、ジャイロスコープ、磁力計、光センサ、コンパス、近接センサなどのモーションセンサ）、又はそれらの組み合わせを含むことができる。装置１５０７は、更に結像処理サブシステム（例えば、カメラ）を含むことができ、前記結像処理サブシステムは、写真及びビデオ断片の記録のようなカメラ機能を促進するための、電荷結合素子（ＣＣＤ）又は相補型金属酸化物半導体（ＣＭＯＳ）光学センサのような光学センサを含むことができる。いくつかのセンサは、センサハブ（図示せず）を介してインターコネクト１５１０に接続されることができ、キーボード又はサーマルセンサのようなその他の装置はシステム１５００の具体的な配置又は設計により、組込みコントローラ（図示せず）により制御されることができる。
【０１１９】
データ、アプリケーション、１つ又は複数のオペレーティングシステムなどの情報の永続性記憶を提供するために、プロセッサ１５０１には、大容量記憶装置（図示せず）が接続されることができる。様々な実施形態において、より薄くてより軽量なシステム設計を可能にしながら、システムの応答性を向上するために、このような大容量記憶装置は、ソリッドステート装置（ＳＳＤ）によって実現されることができる。しかしながら、その他の実施形態において、大容量記憶装置は、主にハードディスクドライブ（ＨＤＤ）を使用して実現することができ、より小さい容量のＳＳＤ記憶装置をＳＳＤキャッシュとして機能することで、停電イベントの間にコンテキスト状態及び他のそのような情報の不揮発性記憶を可能にし、それによりシステム動作が再開するときに通電を速く実現することができる。また、フラッシュデバイスは、例えば、シリアルペリフェラルインターフェース（ＳＰＩ）を介してプロセッサ１５０１に接続されることができる。このようなフラッシュデバイスは、前記システムのＢＩＯＳ及びその他のファームウェアを含むシステムソフトウェアの不揮発性記憶のために機能することができる。
【０１２０】
記憶装置１５０８は、コンピュータアクセス可能な記憶媒体１５０９（機械可読記憶媒体又はコンピュータ可読媒体ともいう）を含むことができ、前記コンピュータアクセス可能な記憶媒体１５０９には、本明細書で記載されたいずれか１つ又は複数の方法又は機能を具現化する１つ又は複数の命令セット又はソフトウェア（例えば、モジュール、ユニット及び／又はロジック１５２８）が格納されている。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、計画モジュール３０５、制御モジュール３０６などの前記構成要素のいずれかを表すことができる。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、更に、データ処理システム１５００、メモリ１５０３及びプロセッサ１５０１による実行中に、メモリ１５０３内及び／又はプロセッサ１５０１内に完全的に又は少なくとも部分的に存在してもよく、データ処理システム１５００、メモリ１５０３、及びプロセッサ１５０１も機械アクセス可能な記憶媒体を構成する。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、更に、ネットワークによってネットワークインターフェース装置１５０５を経由して送受信されてもよい。
【０１２１】
コンピュータ可読記憶媒体１５０９は、以上に説明されたいくつかのソフトウェア機能を永続的に格納するために用いることができる。コンピュータ可読記憶媒体１５０９は、例示的な実施形態において単一の媒体として示されるが、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、前記１つ又は複数の命令セットが格納される単一の媒体又は複数の媒体（例えば、集中型又は分散型データベース及び／又は関連するキャッシュとサーバ）を含むと解釈されるものとする。「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、更に、命令セットを格納又は符号化できる任意の媒体を含むと解釈されるものであり、前記命令セットは機械により実行され、本発明のいずれか１つ又は複数の方法を前記機械に実行させるためのものである。それゆえに、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、ソリッドステートメモリ、光学媒体及び磁気媒体、又はその他の任意の非一時的機械可読媒体を含むが、それらに限定されないと解釈されるものとする。
【０１２２】
本明細書に記載の処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８、構成要素及びその他の特徴は、ディスクリートハードウェア構成要素として実現されてもよく、又はハードウェア構成要素（例えば、ＡＳＩＣＳ、ＦＰＧＡ、ＤＳＰ又は類似の装置）の機能に統合されてもよい。さらに、処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、ハードウェア装置におけるファームウェア又は機能性回路として実現されていてもよい。また、処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、ハードウェア装置とソフトウェア構成要素の任意の組み合わせで実現されてもよい。
【０１２３】
なお、システム１５００は、データ処理システムの様々な構成要素を有するものとして示されているが、構成要素を相互接続する任意の特定のアーキテクチャ又は方式を表すことを意図するものではなく、そのような詳細は、本発明の実施形態とは密接な関係がない。また、より少ない構成要素又はより多くの構成要素を有するネットワークコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、携帯電話、サーバ、及び／又はその他のデータ処理システムも、本発明の実施形態と共に使用可能であることを理解されたい。
【０１２４】
上述した具体的な説明の一部は、既に、コンピュータメモリにおけるデータビットに対する演算のアルゴリズムと記号表現により示された。これらのアルゴリズムの説明及び表現は、データ処理分野における当業者によって使用される、それらの作業実質を所属分野の他の当業者に最も効果的に伝達する方法である。本明細書では、一般的に、アルゴリズムは、所望の結果につながるセルフコンシステントシーケンスと考えられる。これらの操作は、物理量の物理的処置が必要とされるものである。
【０１２５】
しかしながら、念頭に置くべきなのは、これらの用語及び類似の用語の全ては、適切な物理量に関連付けられるものであり、これらの量を標識しやすくするためのものに過ぎない。以上の説明で他に明示的に記載されていない限り、本明細書の全体にわたって理解すべきなのは、用語（例えば、添付された特許請求の範囲に記載のもの）による説明とは、コンピュータシステム、又は類似の電子式計算装置の動作及び処理を指し、前記コンピュータシステム又は電子式計算装置は、コンピュータシステムのレジスタ及びメモリにおける物理（電子）量として示されたデータを制御するとともに、前記データをコンピュータシステムメモリ又はレジスタ又はこのようなその他の情報記憶装置、伝送又は表示装置において同様に物理量として示された別のデータに変換する。
【０１２６】
本発明の実施形態は、本明細書の操作を実行するための装置にも関する。このようなコンピュータプログラムは、非一時的コンピュータ可読媒体に格納される。機械可読媒体は、機械（例えば、コンピュータ）により読み取り可能な形式で情報を格納するための任意のメカニズムを含む。例えば、機械可読（例えば、コンピュータ可読）媒体は、機械（例えば、コンピュータ）可読記憶媒体（例えば、読み出し専用メモリ（「ＲＯＭ」）、ランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」）、磁気ディスク記憶媒体、光学記憶媒体、フラッシュメモリ装置）を含む。
【０１２７】
上述した図面において説明されたプロセス又は方法は、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジックなど）、ソフトウェア（例えば、非一時的コンピュータ可読媒体に具現化されるもの）、又は両方の組み合わせを含む処理ロジックにより実行されることができる。前記プロセス又は方法は、以上で特定の順序に応じて説明されたが、前記操作の一部が異なる順序で実行されてもよいことを理解されたい。また、一部の操作は、順番ではなく並行して実行されてもよい。
【０１２８】
本発明の実施形態は、いずれの特定のプログラミング言語を参照することなく記載されている。理解すべきことは、本明細書に記載の本発明の実施形態の教示を実現するために、様々なプログラミング言語を使用することができる。
【０１２９】
本明細書において、本発明の実施形態は、既にその具体的な例示的な実施形態を参照しながら記載された。明らかなように、添付された特許請求の範囲に記載された本発明のより広い趣旨及び範囲を逸脱しない限り、本発明に対して様々な変更を行うことができる。それゆえに、本明細書及び図面は、限定的な意味でなく、例示的な意味で理解されるべきである。
【図１】
2020015494.tif 000009
【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【手続補正書】
【提出日】令和1年7月16日(2019.7.16)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動運転車両を動作させるためのコンピュータ実施方法であって、
前記自動運転車両が現在位置している環境における第１の車線内にある、前記自動運転車両のための経路を確定するステップと、
前記環境における前記第１の車線に隣接する第２の車線に位置する一組の移動障害物についての一組の速度を示すセンサデータを取得するステップと、
前記一組の速度が閾値速度よりも低いか否かを判定するステップと、
前記一組の速度が前記閾値速度よりも低いと判定されたことに応答して、前記自動運転車両のための新しい速度を確定するステップと、
前記経路及び前記新しい速度に基づいて前記自動運転車両を制御するステップと、を含むコンピュータ実施方法。
【請求項２】
前記一組の速度が閾値速度よりも低いか否かを判定するステップは、
前記一組の速度に対して平均速度を確定することを含む請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項３】
前記一組の速度が閾値速度よりも低いか否かを判定するステップは、
前記一組の速度に対して最高速度を確定することを含む請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項４】
前記一組の速度が閾値速度よりも低いか否かを判定するステップは、
前記一組の速度に対して最低速度を確定することを含む請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項５】
前記一組の速度が閾値速度よりも低いか否かを判定するステップは、
前記一組の速度に対して中位速度を確定することを含む請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項６】
前記一組の速度が前記閾値速度以上であると判定されたことに応答して、現在の速度を維持するか、又は前記現在の速度を増加させるステップをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項７】
前記新しい速度が前記第１の車線の制限速度に基づくものである請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項８】
前記新しい速度が前記自動運転車両の現在の速度に基づくものである請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項９】
前記新しい速度が前記一組の速度に基づくものである請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１０】
前記自動運転車両に関連する第１の位置と第２の位置との間の基準線に基づいて前記経路を確定するステップをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１１】
前記第２の車線が退出車線である請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１２】
前記第１の車線が相乗り車線である請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１３】
命令が格納されている非一時的機械可読媒体であって、前記命令はプロセッサにより実行されると、前記プロセッサに
自動運転車両が現在位置している環境における第１の車線内にある、前記自動運転車両のための経路を確定するステップと、
前記環境における前記第１の車線に隣接する第２の車線に位置する一組の移動障害物についての一組の速度を示すセンサデータを取得するステップと、
前記一組の速度が閾値速度よりも低いか否かを判定するステップと、
前記一組の速度が前記閾値速度よりも低いと判定されたことに応答して、前記自動運転車両のための新しい速度を確定するステップと、
前記経路及び前記新しい速度に基づいて前記自動運転車両を制御するステップと、を含む動作を実行させる非一時的機械可読媒体。
【請求項１４】
前記一組の速度が閾値速度よりも低いか否かを判定するステップは、
前記一組の速度に対して平均速度を確定することを含む請求項１３に記載の非一時的機械可読媒体。
【請求項１５】
前記一組の速度が閾値速度よりも低いか否かを判定するステップは、
前記一組の速度に対して最高速度を確定することを含む請求項１３に記載の非一時的機械可読媒体。
【請求項１６】
前記一組の速度が閾値速度よりも低いか否かを判定するステップは、
前記一組の速度に対して最低速度を確定することを含む請求項１３に記載の非一時的機械可読媒体。
【請求項１７】
前記一組の速度が閾値速度よりも低いか否かを判定するステップは、
前記一組の速度に対して中位速度を確定することを含む請求項１３に記載の非一時的機械可読媒体。
【請求項１８】
前記動作は、
前記一組の速度が前記閾値速度以上であると判定されたことに応答して、現在の速度を維持するか、又は前記現在の速度を増加させるステップをさらに含む請求項１３に記載の非一時的機械可読媒体。
【請求項１９】
前記動作は、
前記自動運転車両に関連する第１の位置と第２の位置との間の基準線に基づいて前記経路を確定するステップをさらに含む請求項１３に記載の非一時的機械可読媒体。
【請求項２０】
プロセッサと、
命令を格納するために前記プロセッサに接続されるメモリと、を備えるデータ処理システムであって、
前記命令は、前記プロセッサにより実行されると、前記プロセッサに
自動運転車両が現在位置している環境における第１の車線内にある、前記自動運転車両のための経路を確定するステップと、
前記環境における前記第１の車線に隣接する第２の車線に位置する一組の移動障害物についての一組の速度を示すセンサデータを取得するステップと、
前記一組の速度が閾値速度よりも低いか否かを判定するステップと、
前記一組の速度が前記閾値速度よりも低いと判定されたことに応答して、前記自動運転車両のための新しい速度を確定するステップと、
前記経路及び前記新しい速度に基づいて前記自動運転車両を制御するステップと、を含む動作を実行させるデータ処理システム。
【請求項２１】
コンピュータプログラムであって、
前記コンピュータプログラムがプロセッサにより実行されると、請求項１〜１２のいずれか１項に記載の方法を実現させるコンピュータプログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００４】
本発明の一態様では、自動運転車両を動作させるためのコンピュータ実施方法であって、
前記自動運転車両が現在位置している環境における第１の車線内にある、前記自動運転車両のための経路を確定するステップと、
前記環境における前記第１の車線に隣接する第２の車線に位置する一組の移動障害物についての一組の速度を示すセンサデータを取得するステップと、
前記一組の速度が閾値速度よりも低いか否かを判定するステップと、
前記一組の速度が前記閾値速度よりも低いと判定されたことに応答して、前記自動運転車両のための新しい速度を確定するステップと、
前記経路及び前記新しい速度に基づいて前記自動運転車両を制御するステップと、を含むコンピュータ実施方法が提供される。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００５】
本発明の他の態様では、命令が格納されている非一時的機械可読媒体であって、前記命令はプロセッサにより実行されると、前記プロセッサに動作を実行させ、前記動作は、
自動運転車両が現在位置している環境における第１の車線内にある、前記自動運転車両のための経路を確定するステップと、
前記環境における前記第１の車線に隣接する第２の車線に位置する一組の移動障害物についての一組の速度を示すセンサデータを取得するステップと、
前記一組の速度が閾値速度よりも低いか否かを判定するステップと、
前記一組の速度が前記閾値速度よりも低いと判定されたことに応答して、前記自動運転車両のための新しい速度を確定するステップと、
前記経路及び前記新しい速度に基づいて前記自動運転車両を制御するステップと、を含む非一時的機械可読媒体が提供される。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
本発明の更なる別の態様では、プロセッサと、命令を格納するために前記プロセッサに接続されるメモリと、を備えるデータ処理システムであって、
前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに動作を実行させ、前記動作は、
自動運転車両が現在位置している環境における第１の車線内にある、前記自動運転車両のための経路を確定するステップと、
前記環境における前記第１の車線に隣接する第２の車線に位置する一組の移動障害物についての一組の速度を示すセンサデータを取得するステップと、
前記一組の速度が閾値速度よりも低いか否かを判定するステップと、
前記一組の速度が前記閾値速度よりも低いと判定されたことに応答して、前記自動運転車両のための新しい速度を確定するステップと、
前記経路及び前記新しい速度に基づいて前記自動運転車両を制御するステップと、を含むデータ処理システムが提供される。
【外国語明細書】
2020015494000001.pdf