(57)【要約】【課題】感知は、さまざまなセンサーから取得されたセンサーデータに基づいて、自動運転車両の周囲の運転環境を感知する。【解決手段】感知モジュールから受信した感知データに基づいて、計画モジュールは、現在の運転サイクルのための軌道を計画することにより、自動運転車両を駆動する。また、計画モジュールは、軌道に基づいて、運転意図および自動運転車両の周囲の１つ以上の関心領域（ＲＯＩｓ）を決定する。運転意図およびＲＯＩｓの情報は、フィードバックとして感知モジュールに提供される。次に、感知モジュールは選択的なセンサーからのセンサーデータを処理して次の運転サイクルのための感知データを生成することができる。無関係なセンサーのセンサーデータを無視して感知モジュールの計算コストを低減することができるように、選択的なセンサーを運転意図およびＲＯＩｓに基づいて決定して選択することができる。【選択図】図８
2020009412.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動運転車両を操作するためのコンピュータ実施方法であって、
計画モジュールによって、感知モジュールから前記自動運転車両の周囲の運転環境を記述する第１の感知データを受信することと、
前記計画モジュールによって、前記第１の感知データに基づいて現在の運転サイクルのための軌道を計画することにより、前記自動運転車両を第１の位置から第２の位置に駆動することと、
前記軌道に基づいて、運転意図および前記自動運転車両の周囲の１つ以上の関心領域を決定することと、
アプリケーションプログラミングインターフェースを介して前記運転意図および前記１つ以上の関心領域を前記感知モジュールに送信することと、
前記感知モジュールによって、前記運転意図および前記１つ以上の関心領域に基づいて、次の運転サイクルのための第２の感知データを生成することと、
を含む方法。
【請求項２】
前記運転意図は、追従車線、交差点での車線変更、左折、右折、車線合流、または後退のうちの１つである請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記１つ以上の関心領域は、前領域、後領域、左領域、右領域、前左領域、前右領域、後左領域、または後右領域を含む請求項１に記載の方法。
【請求項４】
運転意図および１つ以上の関心領域を決定することは、
前記１つ以上の関心領域のそれぞれに対し、前記自動運転車両の現在位置からの前記関心領域の距離範囲を計算することと、
前記関心領域の走査角度範囲を計算することと、
を含み、
前記関心領域は、前記距離範囲及び前記走査角度範囲に基づいて計算された領域によって定義される、
請求項１に記載の方法。
【請求項５】
車線の制限速度を考慮して、前記自動運転車両の現在速度に基づいて前記距離範囲を計算する請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記距離範囲は、前記自動運転車両の前記現在速度および前記制限速度に基づいて計算された速度値に所定の時間を乗じることにより計算される請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記速度値は、前記自動運転車両の前記現在速度の大きい値と前記制限速度の所定の割合に基づいて計算される請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記速度値は、前記自動運転車両の前記現在速度と前記制限速度の所定の割合との差に基づいて計算される請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記距離範囲は、前記自動運転車両の前記現在位置と前記自動運転車両が走行している現在の車線の車線境界との間の距離に基づいて計算される請求項４に記載の方法。
【請求項１０】
前記距離範囲は、さらに隣接する車線の車線幅に基づいて計算される請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
命令が記憶されている非一時的な機械可読媒体であって、
前記命令がプロセッサによって実行される場合に、
計画モジュールによって、感知モジュールから自動運転車両の周囲の運転環境を記述する第１の感知データを受信することと、
前記計画モジュールによって、前記第１の感知データに基づいて現在の運転サイクルのための軌道を計画することにより、前記自動運転車両を第１の位置から第２の位置に駆動することと、
前記軌道に基づいて、運転意図および前記自動運転車両の周囲の１つ以上の関心領域を決定することと、
アプリケーションプログラミングインターフェースを介して前記運転意図および前記１つ以上の関心領域を前記感知モジュールに送信することと、
前記感知モジュールによって、前記運転意図および前記１つ以上の関心領域に基づいて、次の運転サイクルのための第２の感知データを生成することと、
を前記プロセッサに実行させる非一時的な機械可読媒体。
【請求項１２】
前記運転意図は、追従車線、交差点での車線変更、左折、右折、車線合流、または後退のうちの１つである請求項１１に記載の非一時的な機械可読媒体。
【請求項１３】
前記１つ以上の関心領域は、前領域、後領域、左領域、右領域、前左領域、前右領域、後左領域、または後右領域を含む請求項１１に記載の非一時的な機械可読媒体。
【請求項１４】
運転意図および１つ以上の関心領域を決定することは、
前記１つ以上の関心領域のそれぞれに対し、前記自動運転車両の現在位置からの前記関心領域の距離範囲を計算することと、
前記関心領域の走査角度範囲を計算することと、
を含み、
前記関心領域は、前記距離範囲及び前記走査角度範囲に基づいて計算された領域によって定義される、
請求項１１に記載の非一時的な機械可読媒体。
【請求項１５】
車線の制限速度を考慮して、前記自動運転車両の現在速度に基づいて前記距離範囲を計算する請求項１４に記載の非一時的な機械可読媒体。
【請求項１６】
前記距離範囲は、前記自動運転車両の前記現在速度および前記制限速度に基づいて計算された速度値に所定の時間を乗じることにより計算される請求項１５に記載の非一時的な機械可読媒体。
【請求項１７】
前記速度値は、前記自動運転車両の前記現在速度の大きい値と前記制限速度の所定の割合に基づいて計算される請求項１６に記載の非一時的な機械可読媒体。
【請求項１８】
前記速度値は、前記自動運転車両の前記現在速度と前記制限速度の所定の割合との差に基づいて計算される請求項１６に記載の非一時的な機械可読媒体。
【請求項１９】
前記距離範囲は、前記自動運転車両の前記現在位置と前記自動運転車両が走行している現在の車線の車線境界との間の距離に基づいて計算される請求項１４に記載の非一時的な機械可読媒体。
【請求項２０】
前記距離範囲は、さらに隣接する車線の車線幅に基づいて計算される請求項１９に記載の非一時的な機械可読媒体。
【請求項２１】
プロセッサと、前記プロセッサに接続されて命令を記憶するメモリとを含むデータ処理システムであって、
前記命令がプロセッサによって実行され場合に、
計画モジュールによって、感知モジュールから自動運転車両の周囲の運転環境を記述する第１の感知データを受信することと、
前記計画モジュールによって、前記第１の感知データに基づいて現在の運転サイクルのための軌道を計画することにより、前記自動運転車両を第１の位置から第２の位置に駆動することと、
前記軌道に基づいて、運転意図および前記自動運転車両の周囲の１つ以上の関心領域を決定することと、
アプリケーションプログラミングインターフェースを介して前記運転意図および前記１つ以上の関心領域を前記感知モジュールに送信することと、
前記感知モジュールによって、前記運転意図および前記１つ以上の関心領域に基づいて、次の運転サイクルのための第２の感知データを生成することと、
を前記プロセッサに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、主に自動運転車両の操作に関する。より具体的には、本発明の実施形態は、自動運転車両の感知システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
自動運転モード（例えば、無人運転）で運転している車両は、運転に関連するいくつかの責任から乗員、特に運転手を解放することができる。自動運転モードで運転しているとき、車両は車載センサーを使用してさまざまな地点にナビゲートされることができるため、車両が最小限のヒューマンコンピュータインタラクションや乗客なしなどの状況で走行することができる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
運動計画および制御は自動運転における重要な操作である。ほとんどの計画及び制御は、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）、光検出・測距（ＬＩＤＡＲ）ユニット、レーダセンサーなどの様々なセンサーから取得されたセンサーデータに基づいて実行される。また、自動運転車両（ＡＶＤ）には複数の冗長センサーが配置されているが、これらのセンサーのセンサーデータを処理すると、計算コストが高くなる。センサーデータの計算コストを低減するための効率的な方法がない。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
【０００５】
【０００６】
【図面の簡単な説明】
【０００７】
本発明の実施形態は、例として説明され、添付の図面に限定されない。図面において、同様の符号は同様の要素を示す。
【０００８】
【図１】一実施形態に係るネットワーク化システムを示すブロック図である。
【０００９】
【図２】一実施形態に係る自動運転車両の例を示すブロック図である。
【００１０】
【図３Ａ】一実施形態に係る自動運転車両と共に使用される感知・計画システムの例を示すブロック図である。
【図３Ｂ】一実施形態に係る自動運転車両と共に使用される感知・計画システムの例を示すブロック図である。
【００１１】
【図４】一実施形態に係る計画モジュールの例を示すブロック図である。
【００１２】
【図５】一実施形態に係る関心領域構成の例を示すブロック図である。
【００１３】
【図６】一実施形態に係る関心領域を決定するプロセスを示すブロック図である。
【００１４】
【図７】別の実施形態に係る関心領域を決定するプロセスを示すブロック図である。
【００１５】
【図８】一実施形態に係る自動運転車両を操作するためのプロセスを示すフローチャートである。
【００１６】
【図９】一実施形態に係るデータ処理システムを示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
本発明の様々な実施形態および態様を以下に検討される詳細を参照して記載し、図面には、前記様々な実施形態が示されている。以下の記載及び図面は本発明を説明するためのものであり、本発明を限定するものと解釈されるべきではない。特定の詳細を多く記載することは、本発明の様々な実施形態を完全に理解するためである。しかしながら、本発明の実施形態を簡潔に検討するために、周知または従来の詳細は記載しない場合もある。
【００１８】
本明細書における「一実施形態」または「実施形態」への言及は、当該実施形態に関連して説明された特定の特徴、構造、または特性が本発明の少なくとも１つの実施形態に含まれ得ることを意味する。本明細書の様々な箇所に出現する「一実施形態では」とは、必ずしも全て同じ実施形態を指すわけではない。
【００１９】
いくつかの実施形態によれば、感知モジュールは、さまざまなセンサー（例えばＬＩＤＡＲ、ＩＭＵ、レーダーおよびカメラなど）から取得されたセンサーデータに基づいて、ＡＶＤの周囲の運転環境を感知する。前記感知モジュールから受信した感知データに基づいて、計画モジュールは、現在の運転サイクルのための軌道を計画することにより、前記ＡＶＤを第１の位置から第２の位置に駆動する。また、前記計画モジュールは、前記軌道に基づいて、運転意図および前記ＡＶＤの周囲の１つ以上の関心領域（ＲＯＩｓ）を決定する。前記運転意図および前記ＲＯＩｓの情報は、フィードバックとして前記感知モジュールに提供される。次に、前記感知モジュールは選択的なセンサーからの前記センサーデータを処理して次の運転サイクルのための感知データを生成することができる。前記選択的なセンサーを前記運転意図および前記ＲＯＩｓに基づいて決定して選択することができる。したがって、前記運転意図および前記ＲＯＩｓを利用して、次のサイクルのための計画に関連するセンサーを識別することができ、それによって無関係なセンサーのセンサーデータを無視して感知モジュールの計算コストを低減することができる。
【００２０】
一実施形態によれば、運転意図は、追従車線、交差点での車線変更、左折、右折、車線合流、または後退のうちの１つであることができる。前記ＲＯＩｓは、ＡＤＶを実質的に囲む前領域、後領域、左領域、右領域、前左領域、前右領域、後左領域、または後右領域を含む。
【００２１】
一実施形態では、運転意図および１つ以上の関心領域（ＲＯＩｓ）を決定する際に、前記ＲＯＩｓのそれぞれに対し、前記自動運転車両の現在位置からの前記関心領域（ＲＯＩ）の距離範囲と前記ＲＯＩの走査角度範囲を計算する。前記ＲＯＩの領域は、前記距離範囲と前記走査角度範囲によって定義される。一実施形態では、前記距離範囲は、前記ＡＤＶの現在速度と車線（例えば、前記ＡＤＶが走行している現在の車線または交差点でのクロス車線）の制限速度に基づいて計算される。前記距離範囲は、前記ＡＤＶの前記現在速度および前記制限速度に基づいて計算された速度値に所定の時間（例えば、８秒）を乗じることにより計算される。具体的な実施形態では、前記速度値は、前記ＡＤＶの前記現在速度の大きい値または前記制限速度の所定の割合（例えば１５０％）に基づいて計算される。あるいは、別の実施形態によれば、前記速度値は、前記ＡＤＶの前記現在速度と前記制限速度の所定の割合（例えば１５０％）との差に基づいて計算される。さらに、前記距離範囲は、前記ＡＤＶの前記現在位置と前記ＡＤＶが走行している現在の車線の車線境界との間の距離に基づいて計算されてもよい。あるいは、前記距離範囲は、さらに隣接する車線の車線幅に基づいて計算されてもよい。
【００２２】
図１は、本発明の一実施形態に係る自動運転車両ネットワーク構成を示すブロック図である。図１を参照すると、ネットワーク構成１００は、ネットワーク１０２を介して１つまたは複数のサーバ１０３〜１０４に通信可能に接続された自動運転車両１０１を含む。１つの自動運転車両が示されているが、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、および／またはサーバ１０３〜１０４に接続されることが可能である。ネットワーク１０２は、有線または無線のローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネットなどの広域ネットワーク（ＷＡＮ）、セルラーネットワーク、衛星ネットワーク、またはそれらの組み合わせなどの任意のタイプのネットワークであってもよい。サーバ１０３〜１０４は、ウェブまたはクラウドサーバ、アプリケーションサーバ、バックエンドサーバ、またはそれらの組み合わせなどの任意のタイプのサーバまたはサーバ・クラスタであってもよい。サーバ１０３〜１０４は、データ分析サーバ、コンテンツサーバ、交通情報サーバ、地図・関心点（ＭＰＯＩ：map and point of interest）サーバまたはロケーションサーバなどであってもよい。
【００２３】
自動運転車両とは、自動運転モードになるように配置可能な車両を指し、前記自動運転モードで、運転者からの入力がほとんどまたは全くない状況で、車両が周囲の環境をナビゲートして通過する。このような自動運転車両は、車両の運転環境に関連する情報を検出するように構成された１つ以上のセンサーを有するセンサーシステムを含むことが可能である。前記車両及びかかるコントローラは、検出された情報を使用して周囲の環境をナビゲートして通過する。自動運転車両１０１は、手動モード、全自動運転モード、または一部自動運転モードで運転することができる。
【００２４】
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、ユーザインタフェースシステム１１３、情報システム１１４およびセンサーシステム１１５を含むが、これらに限定されない。自動運転車両１０１はエンジン、ホイール、ステアリングホイール、トランスミッションなどの一般の車両に含まれるいくつかの共通の要素をさらに含み、例えば加速信号または命令、減速信号または命令、ステアリング信号または命令、ブレーキ信号または命令などの様々な通信信号および／または命令を使用して、車両制御システム１１１および／または感知・計画システム１１０によって、前記要素を制御してもよい。
【００２５】
要素１１０〜１１５同士は、インターコネクト、バス、ネットワーク、またはそれらの組み合わせを介して通信可能に接続されることが可能である。例えば、要素１１０〜１１５同士は、コントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ）バスを介して通信可能に接続されることができる。ＣＡＮバスは、マイクロコントローラとデバイスがホストコンピュータなしのアプリケーションで互いに通信することを許容するように設計された車両バス規格である。これは、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ベースのプロトコルでしたが、他の多くの環境でも使用されている。
【００２６】
次に、図２を参照すると、一実施形態では、センサーシステム１１５は、１つ以上のカメラ２１１と、全地球測位システム（ＧＰＳ）ユニット２１２と、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）２１３と、レーダユニット２１４と、光検出・測距（ＬＩＤＡＲ）ユニット２１５とを含むが、こ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できる送受信機を含むことができる。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および向きの変化を検知することができる。レーダユニット２１４は、無線信号を利用して自動運転車両のローカル環境内の対象物を感知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、対象物を感知することに加えて、レーダーユニット２１４は、対象物の速度および／または進行方向をさらに感知することができる。ＬＩＤＡＲユニット２１５は、レーザを使用することにより自動運転車両が存在する環境における対象物を感知することができる。他のシステム要素を除いて、ＬＩＤＡＲユニット２１５は、１つ以上のレーザ源、レーザスキャナ、および１つ以上の検出器も含むことができる。カメラ２１１は、自動運転車両の周囲の環境の画像を取得するための１つ以上の装置を含むことができる。カメラ２１１は、カメラおよび／またはビデオカメラであってもよい。カメラは、例えば回転および／または傾斜プラットフォーム上にカメラを取り付けることによって、機械的に移動可能なものであってもよい。
【００２７】
センサーシステム１１５は、ソナーセンサー、赤外線センサー、ステアリングセンサー、スロットルセンサー、ブレーキセンサー、およびオーディオセンサー（例えば、マイクロフォン）などの他のセンサーをさらに含むことができる。オーディオセンサーは、自動運転車両の周囲の環境から音を集音するように構成されることができる。ステアリングセンサーは、ステアリングホイール、車両の車輪、またはそれらの組み合わせの操舵角を感知するように構成されることができる。スロットルセンサーおよびブレーキセンサーは、それぞれ車両のスロットル位置およびブレーキ位置を検知する。スロットルセンサー及びブレーキセンサーは、集積式スロットル/ブレーキセンサーとして集積される場合もある。
【００２８】
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（加速ユニットとも呼ばれる）、およびブレーキユニット２０３を含むが、これらに限定されない。ステアリングユニット２０１は、車両の向きまたは進行方向を調整するために使用される。スロットルユニット２０２は、モータまたはエンジンの速度を制御して車両の速度および加速度を制御するために使用される。ブレーキユニット２０３は、摩擦を与えて車両の車輪またはタイヤを減速させることによって車両を減速させる。なお、図２に示される要素は、ハードウェア、ソフトウェア、またはそれらの組み合わせによって実施されることができる。
【００２９】
図１に戻って参照すると、無線通信システム１１２は、自動運転車両１０１と装置、センサー、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。例えば、無線通信システム１１２は、直接またはネットワーク１０２上のサーバ１０３〜１０４などの通信ネットワークを介して１つ以上の装置と無線通信することができる。無線通信システム１１２は、別の要素またはシステムと通信するために、例えばＷｉＦｉ（登録商標）などの任意のセルラー通信ネットワークまた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る。無線通信システム１１２は、例えば赤外線リンク、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などを使用して装置（例えば、乗客の移動装置、表示装置、車両１０１内のスピーカー）と直接通信することができる。ユーザインタフェースシステム１１３は、例えばキーボード、タッチスクリーンディスプレイ装置、マイクロフォン、およびスピーカなどを含む車両１０１内に実施される周辺装置の一部であってもよい。
【００３０】
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によって自動運転車両１０１の機能の一部または全部を制御また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）およびソフトウェア（例えば、オペレーティングシステム、計画・ルーティングプログラム）を含むことにより、センサーシステム１１５、制御システム１１１、無線通信システム１１２および/また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または経路を計画し、その後、計画および制御情報に基づいて車両１０１を運転する。代わりに、感知・計画システム１１０を車両制御システム１１１と統合することができる。
【００３１】
例えば、乗客であるユーザは、例えばユーザインターフェースを介して、旅程の出発地と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サーバから位置および経路情報を取得することができ、ＭＰＯＩサーバはサーバ１０３〜１０４の一部である可能である。ロケーションサーバはロケーションサービスを提供し、ＭＰＯＩサーバはマップサービスとあるロケーションのＰＯＩを提供する。代わりに、このような位置およびＭＰＯＩ情報を感知・計画システム１１０の永続記憶装置にローカルキャッシュすることができる。
【００３２】
自動運転車両１０１が経路に沿って移動するときに、感知・計画システム１１０は、交通情報システムまたはサーバ（ＴＩＳ）からリアルタイム交通情報を取得することができる。なお、サーバ１０３〜１０４は第三者のエンティティによって操作されることが可能である。代わりに、サーバ１０３〜１０４の機能を感知・計画システム１１０に集積されてもよい。リアルタイム交通情報、ＭＰＯＩ情報およびロケーション情報、ならびにセンサーシステム１１５によって検出または感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、対象物、近くの車両）に基づいて、感知・計画システム１１０は最適経路を計画し、計画された最適経路に従って、例えば、制御システム１１１を介して、安全かつ効率的に指定された目的地に到達するように車両１０１を運転することができる。
【００３３】
サーバ１０３は、様々なクライアントに対してデータ分析サービスを実行するためのデータ分析システムであってもよい。一実施形態では、データ分析システム１０３は、データコレクタ１２１と機械学習エンジン１２２を含む。データコレクタ１２１は、自動運転車両であっても人間の運転手によって運転される一般車両であっても、様々な車から運転統計１２３を収集する。運転統計１２３は、発された運転指令（例えば、スロットル、ブレーキ、ステアリング指令）および異なる時点で車両のセンサーによって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１２３は、例えば、ルート（出発地および目的地を含む）、ＭＰＯＩｓ、道路状況、気象状況などの、異なる時点での運転環境を記述する情報をさらに含むことができる。
【００３４】
機械学習エンジン１２２は、様々な目的のために、駆動統計１２３に基づいて、ルールセット、アルゴリズム、および／または予測モデル１２４を生成または訓練する。一実施形態では、アルゴリズム１２４は、上記のように運転意図およびＲＯＩｓを定義し、ＲＯＩの領域または範囲を計算するためのアルゴリズムまたはルールを含んでもよい。次いで、アルゴリズム１２４をＡＤＶｓにアップロードして、自動運転中にリアルタイムでＲＯＩｓを決定するために利用することができる。
【００３５】
図３Ａと図３Ｂは、一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の一部として実施されることができ、感知・計画システム１１０、制御システム１１１、およびセンサーシステム１１５を含むが、これらに限定されない。図３Ａ〜図３Ｂを参照すると、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、およびルーティングモジュール３０７を含むが、これらに限定されない。
【００３６】
モジュール３０１〜３０７のうちのいくつかまたはすべては、ソフトウェア、ハードウェア、またはそれらの組み合わせで実施されることが可能である。例えば、これらのモジュールは、永続記憶装置３５２にインストールされ、メモリ３５１にロードされ、そして１つ以上のプロセッサ（図示せず）によって実行されることができる。なお、これらのモジュールのうちのいくつかまたはすべてが、図２の車両制御システム１１１のモジュールのうちのいくつかまたはすべてに通信可能に接続されるかまたはそれらと一体に集積される。モジュール３０１〜３０７のいくつかは、統合モジュールとして一体に集積されてもよい。
【００３７】
測位モジュール３０１、自動運転車両３００の現在位置を（例えば、ＧＰＳユニット２１２を利用し）特定するとともに、ユーザの旅程または経路に関連するいかなるデータを管理する。測位モジュール３０１（地図・ルーティングモジュールとも呼ばれる）は、ユーザの旅程または経路に関連するいか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、旅程の出発地と目的地を指定することができる。測位モジュール３０１は、旅程関連データを取得するために、地図・経路情報３１１などの自動運転車両３００の他の要素と通信する。例えば、測位モジュール３０１は、ロケーションサーバおよび地図およびＰＯＩ（ＭＰＯＩ）サーバからロケーションおよび経路情報を取得することができる。ロケーションサーバはロケーションサービスを提供し、ＭＰＯＩサーバはマップサービスとあるロケーションのＰＯＩを提供することにより、マップおよびルート情報の一部としてキャッシュされる。自動運転車両３００が経路に沿って移動するときに、測位モジュール３０１は、交通情報システムまたはサーバからリアルタイム交通情報を取得することができる。
【００３８】
センサーシステム１１５によって提供されたセンサーデータと測位モジュール３０１によって得られた測位情報とに基づいて、感知モジュール３０２は周囲環境への感知を特定する。感知情報は、普通の運転者が運転者が運転している車両の周りで感知するであろうものを表すことができる。感知は、例えば、対象物の形態の車線構成、信号機信号、他の車両の相対位置、歩行者、建物、横断歩道、または他の交通関連標識（例えば、停止標識、道譲り標識）を含むことができる。上記車線構成は、例えば、車線の形状（例えば直線または曲線）、車線の幅、道路内の車線数、一方通行または双方向の車線、合流または分割の車線、退出車線等の車線を記述する情報を含む。
【００３９】
感知モジュール３０２は、１つ以上のカメラによって取得された画像を処理し分析するためのコンピュータビジョンシステムまたはコンピュータビジョンシステムの機能を含むことにより、自動運転車両環境内の対象物および／または特徴を識別することができる。前記対象物は、交通信号、道路境界、他の車両、歩行者および／または障害物などを含む。コンピュータビジョンシステムは、対象物認識アルゴリズム、ビデオ追跡、およびその他のコンピュータビジョン技術を使用できる。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、環境地図を描き、物体を追跡し、そして対象物の速度等を推定することができる。感知モジュール３０２は、レーダおよび／またはＬＩＤＡＲなどの他のセンサーによって提供される他のセンサーデータに基づいて対象物を検出することもできる。
【００４０】
各対象物に対し、予測モジュール３０３は、この状況において対象物がどのように動作するかを予測する。予測は、一組の地図・経路情報３１１および交通ルール３１２を考慮した時点で運転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、対象物が反対方向の車両であり、且つ、現在の運転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、または会見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しなければいけない可能性があると予測することがある。感知データが車両が現在左折専用車線また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または右折する可能性が高いと予測することができる。
【００４１】
各対象物に対し、決定モジュール３０４は、対象物をどのように対応するかを決定する。例えば、特定の対象物（例えば、交差ルート内の他の車両）及び対象物を記述するメタデータ（例えば、速度、方向、回転角度）に対し、決定モジュール３０４は、前記対象物に遭遇する時どのように動作するか（例えば、追い越し、道譲り、停止、超過）を決定する。決定モジュール３０４は、永続記憶装置３５２に記憶されることができる交通ルールまたは運転ルール３１２などのルールセットに基づいてこのような決定を下すことができる。
【００４２】
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つ以上の経路またはルートを提供するように構成される。例えばユーザから受信した所与の旅程などの出発地から目的地までの所与の旅程に対し、ルーティングモジュール３０７は、地図・経路情報３１１を取得し、出発地から目的地までのすべての可能な経路またはルートを決定する。ルーティングモジュール３０７は、出発地から目的地までの各経路を決定する地形図の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、または交通状況などの他のものからの干渉がない理想的な経路またはルートを指す。つまり、道路上に他の車両、歩行者、または障害物がない場合、ＡＤＶは基準線に正確にまたは密接に従うべきである。そして、地形図を決定モジュール３０４および／または計画モジュール３０５に提供する。決定モジュール３０４および／または計画モジュール３０５は、他のモジュールによって提供される他のデータに基づいて最適の経路のうちの１つを選択し変更するためにすべての可能な経路を検査し、ここで、他のデータは、測位モジュール３０１からの交通状況、感知モジュール３０２によって感知された運転環境、および予測モジュール３０３によって予測された交通状況などである。時点での特定の運転環境に応じて、ＡＤＶを制御するための実際の経路またはルートは、ルーティングモジュール３０７によって提供される基準線に近いかまたは異なることがある。
【００４３】
感知された対象物に対する各決定に基づいて、計画モジュール３０５は、基礎としてルーティングモジュール３０７によって提供される基準線を使用することにより、自動運転車両に対し経路またはルートおよび運転パラメータ（例えば、距離、速度および／または旋回角度）を計画する。言い換えれば、所与の対象物に対し、決定モジュール３０４は当該対象物をどうするかを決定し、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、所与の対象物に対し、決定モジュール３０４は前記対象物を超過することと決定することができ、計画モジュール３０５は前記対象物の左側または右側のどちらを超過するかを決定することができる。計画・制御データは、計画モジュール３０５によって生成され、車両３００が次の移動サイクル（例えば、次のルート／経路セグメント）において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・制御データは、３０マイル/時（ｍｐｈ）の速度で１０メートル移動し、次に２５ｍｐｈの速度で右車線に変更するように車両３００に指示することができる。
【００４４】
計画・制御データに基づいて、制御モジュール３０６は、計画・制御データによって限られた経路またはルートに基づいて適切な命令または信号を車両制御システム１１１に送信することによって自動運転車両を制御し運転する。前記計画・制御データは、十分な情報を含むことにより、経路またはルートに沿って異なる時点で適切な車両設定または運転パラメータ（例えば、スロットル、ブレーキ、および旋回命令）を使用して、経路またはルートの第１の地点から第２の地点まで車両を走行させる。
【００４５】
一実施形態では、計画段階は、複数の計画サイクル（命令サイクルとも呼ばれる）で、例えば各時間間隔１００ミリ秒（ｍｓ）のサイクルで実行される。計画サイクルまたは命令サイクルのそれぞれについて、計画・制御データに基づいて１つ以上の制御命令を発する。すなわち、１００ｍｓごとに、計画モジュール３０５は、例えば対象物位置およびＡＤＶが対象物位置に到達するのに必要な時間を含めて、次のルートセグメントまたは経路セグメントを計画する。代わりに、計画モジュール３０５は、具体的な速度、方向、および／または操舵角などを計画することもできる。一実施形態では、計画モジュール３０５は、次の所定の期間（例えば５秒間）についてルートセグメントまたは経路セグメントを計画する。各計画サイクルに対して、計画モジュール３０５は、前のサイクルで計画された目標位置に基づいて現在のサイクル（例えば次の５秒間）の目標位置を計画する。次に、制御モジュール３０６は、現在のサイクルの計画・制御データに基づいて、１つ以上の制御命令（例えば、スロットル、ブレーキ、ステアリング制御命令）を生成する。
【００４６】
なお、決定モジュール３０４および計画モジュール３０５は集積モジュールとして集積されてもよい。決定モジュール３０４ ／計画モジュール３０５は、自動運転車両の運転経路を決定するためのナビゲーションシステムまたはナビゲーションシステムの機能を含むことができる。例えば、ナビゲーションシステムは、自動運転車両が自動運転車両を最終目的地に至る車道に基づく経路に沿って前進させながら感知された障害物を実質的に避ける経路に沿って移動すること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。目的地は、ユーザインタフェースシステム１１３を介したユーザ入力に従って設定されることができる。ナビゲーションシステムは、自動運転車両の運転中に運転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、ＧＰＳシステムと１つ以上の地図からのデータを組み合わせることにより、自動運転車両の運転経路を決定することができる。
【００４７】
一実施形態によれば、感知モジュール３０２は、ＬＩＤＡＲ、ＩＭＵ、ＲＡＤＡＲ、およびカメラなどのような様々なセンサーから取得されたセンサーデータに基づいて、ＡＤＶ３００の周囲の運転環境を感知する。上記感知モジュール３０２から受信した感知データに基づいて、計画モジュール３０５は、現在の運転サイクルのための軌道を計画することにより、ＡＤＶ３００を第１の位置から第２の位置に駆動するように構成される。また、上記計画モジュール３０５は、ＲＯＩ決定アルゴリズム３１３を使用して、上記軌道に基づいて、運転意図および上記ＡＤＶの周囲の１つ以上の関心領域（ＲＯＩｓ）３２０を決定する。次に、運転意図および上記ＲＯＩｓの情報は、フィードバックとして上記感知モジュール３０２に提供される。次に、上記感知モジュール３０２は選択的なセンサーからの上記センサーデータを処理して次の運転サイクルのための上記感知データを生成することができる。上記選択的なセンサーを上記運転意図および上記ＲＯＩｓに基づいて決定して選択することができる。したがって、前記運転意図および前記ＲＯＩｓを利用して、次のサイクルのための計画に関連するセンサーを識別することができ、それによって無関係なセンサーのセンサーデータを無視して感知モジュールの計算コストを低減することができる。
【００４８】
図４は、一実施形態に係る計画モジュールの例を示すブロック図である。図４を参照すると、計画モジュール３０５は、意図決定モジュール４０１とＲＯＩ決定モジュール４０２とを含む。意図決定モジュール４０１は上記軌道に基づいて上記ＡＤＶの意図を決定するように構成され、ＲＯＩ決定モジュール４０２はＲＯＩアルゴリズム３１３を使用して上記ＲＯＩｓを計算するように構成される。一実施形態によれば、運転意図は、追従車線、交差点での車線変更、左折、右折、車線合流、または後退のうちの１つであることができる。上記ＲＯＩｓは、上記ＡＤＶを実質的に囲む前領域、後領域、左領域、右領域、前左領域、前右領域、後左領域、または後右領域を含む。ＲＯＩ決定モジュール４０２は、個別のＲＯＩｓを計算するために個別のＲＯＩサブモジュールをさらに含んでもよい。例えば、ＲＯＩ決定モジュール４０２は、前領域計算機、後領域計算機、左領域計算機、右領域計算機、前左領域計算機、前右領域計算機、後左領域計算機および後右領域計算機（図示せず）を含むことにより、前領域、後領域、左領域、右領域、前左領域、前右領域、後左領域、または後右領域をそれぞれに計算することができる。
【００４９】
次に、図５を参照すると、一実施形態によれば、上記ＲＯＩｓは、少なくともＡＤＶ５００を囲む前左ＲＯＩ５０１、前ＲＯＩ５０２、前右ＲＯＩ５０３、左ＲＯＩ５０４、右ＲＯＩ５０５、後左ＲＯＩ５０６、後ＲＯＩ５０７、および後右ＲＯＩ５０８を含む。ＲＯＩ５０１〜５０８の各々について、ＲＯＩ決定モジュール４０２は、ＲＯＩのための特定のアルゴリズムを使用して上記ＲＯＩの領域を決定するように構成される。ＲＯＩ５０１〜５０８の各々は、同じまたは異なるＲＯＩ決定アルゴリズムに関連してもよい。各ＲＯＩは、距離範囲および走査角度範囲によって定義される領域を含む。
【００５０】
一実施形態では、ＲＯＩの走査角度範囲は、ＲＯＩを表すブロックの最外縁に所定の角度マージンを加えることにより算出される。具体的な実施形態では、上記所定の角度マージンは約±１５度である。一実施形態では、ＲＯＩを表すブロックは、上記ＡＤＶの車両長に対応する大きさの正方形ブロックまたは矩形ブロックである。例えば、ブロックのより長いまたは最も長いエッジの長さは、少なくとも車両の長さである。±角度マージンを加えることによって、少なくとも隣接するＲＯＩが重なって、ＲＯＩｓが上記ＡＤＶを囲むすべての可能な領域をカバーすることを保証する。特定のＲＯＩに対し、上記ＲＯＩの位置および／または上記ＡＤＶに対する運転意図に応じて、上記距離範囲および／または走査角度を異なるように決定してもよい。
【００５１】
例えば、図６に示された前ＲＯＩに対し、±１５度が角度マージンとしてブロック５０２の最外縁に加えられる。したがって、ブロック５０２に関連する前ＲＯＩの領域は、点またはコーナー６０１〜６０４を介して接続されたエッジおよび曲線、ならびに距離範囲６１０によって定義されることができる。距離範囲６１０は、その時点での運転意図に応じて計算されることができる。一実施形態によれば、前ＲＯＩ５０２に対し、距離範囲６１０は、ＡＤＶ５００の現在速度およびＡＤＶ５００が走行している車線の制限速度に基づいて計算されてもよい。上記距離範囲６１０は、上記ＡＤＶの上記現在速度および上記制限速度に基づいて計算された速度値に所定の時間（例えば、８秒）を乗じることにより計算される。具体的な実施形態では、上記速度値は、例えば上記ＡＤＶの上記現在速度のより大きい値および上記制限速度の所定の割合に基づいて計算され、例えば、距離範囲= ｍａｘ（制限速度の１５０％、ＡＤＶの現在速度）＊８秒である。上記前ＲＯＩ５０２は、通常、運転意図が現在の車線または車線変更に追従するときに利用される。車線の制限速度は、関連車線または車線に対応する地図の地図データから取得されることができる。
【００５２】
後ＲＯＩ５０７の角度範囲は、前ＲＯＩ５０２の角度範囲と同様に決定されることができる。一実施形態では、後ＲＯＩ５０７の距離範囲は、制限速度とＡＤＶの現在速度との差に所定の時間（例えば、８秒）を乗じることにより決定される。具体的な実施形態では、後ＲＯＩ５０７の上記距離範囲は、上記制限速度の所定の割合と上記ＡＤＶの上記現在速度との差に上記所定の時間を乗じることにより決定され、例えば、距離範囲＝（１５０％＊制限速度−ＡＤＶの現在速度）＊８秒である。上記後ＲＯＩ５０７は、通常、運転意図が後退であるときに利用される。
【００５３】
左ＲＯＩ５０４と右ＲＯＩ５０５の角度範囲は、前ＲＯＩ５０２または後ＲＯＩ５０７の角度範囲を決定するのと同様のアルゴリズムを使用することにより決定されることができる。上記左ＲＯＩ５０４と右ＲＯＩ５０５の距離範囲は、対応する運転意図に応じて決定されることができる。例えば、運転意図が交差点にあることである場合、一実施形態によれば、上記左ＲＯＩ５０４または右ＲＯＩ５０５の上記距離範囲は、クロス車線の上記制限速度に基づいて計算されることができる。具体的な実施形態では、上記交差点における上記左ＲＯＩ５０４または右ＲＯＩ５０５の上記距離範囲は、上記クロス車線の上記制限速度の所定の割合（例えば１５０％）に所定の時間（例えば８秒）を乗じることにより計算されることができ、例えば、距離範囲=制限速度の１５０％* 8秒である。
【００５４】
上記運転意図が車線を変更することである場合、上記左ＲＯＩ５０４と右ＲＯＩ５０５の距離範囲は異なってもよい。例えば、運転意図が車線を左に変更することである場合、一実施形態によれば、上記左ＲＯＩ５０４の距離範囲は、ＡＤＶの現在位置（例えば、ＡＤＶの後車軸の中心）と現在の車線の左側境界との間の距離、および左側の隣接車線の車線幅に基づいて計算される。具体的な実施形態では、上記左ＲＯＩ５０４の距離範囲は、次のように決定されることができ、即ち、距離範囲＝現在の車線の左側境界までの距離＋左側の隣接車線の車線幅＋追加マージンである。一実施形態では、追加マージンは約１メートルである。上記車線幅および上記ＡＤＶと車線の境界との間の距離は、ＬＩＤＡＲ、カメラ、超音波センサーなどのような様々なセンサーを使用することにより測定されることができる。同様に、車線を右に変更する運転意図については、同様の技術を使用して上記右ＲＯＩ５０５の距離範囲を決定することができる。
【００５５】
上記運転意図が現在の車線内で左折することである場合、一実施形態によれば、上記左ＲＯＩ５０４の距離範囲は、ＡＤＶの現在位置と現在の車線の左境界との間の距離に基づいて決定されることができる。具体的に、具体的な実施形態では、上記左ＲＯＩ５０４の距離範囲は、次のように決定されることができ、即ち、距離範囲＝ＡＤＶと現在の車線の左側境界との間の距離＋追加バッファ（例えば、１メートル）である。同様に、車線を右に変更する運転意図については、同様の技術を使用して上記右ＲＯＩ５０５の距離範囲を決定することができる。
【００５６】
図６に示されたように、前左ＲＯＩ５０１、前右ＲＯＩ５０３、後左ＲＯＩ５０６、および後右ＲＯＩ５０８の角度範囲は、上述されたように前ＲＯＩ５０２と同様に決定されることができる。次に、図７を参照すると、前右ＲＯＩ５０３の角度範囲を決定する際に、ブロック５０３の最外縁から±１５度が加算される。ＲＯＩの領域は点７０１〜７０３を通る境界によって定義される。一実施形態によれば、ＡＤＶ（例えば後車軸の中心）から曲線７０４までの距離範囲７１０は、隣接ＲＯＩ（この例ではＲＯＩ５０２およびＲＯＩ５０５）の距離範囲に基づいて決定される。上述したように、ＲＯＩ５０２およびＲＯＩ５０５の距離範囲は、その時点での運転意図に基づいて決定されることができる。一実施形態では、前右ＲＯＩ５０３の距離範囲は、隣接ＲＯＩ（この例では前ＲＯＩ５０３および右ＲＯＩ５０５）のより大きい距離範囲に基づいて決定される。前左ＲＯＩ５０１、後左ＲＯＩ５０６、および後右ＲＯＩ５０８の距離範囲を上記と同様の技術を使用して決定することができる。
【００５７】
運転意図およびＲＯＩ情報が感知モジュールによって受信されると、感知モジュールは、運転意図およびＲＯＩｓに関連するセンサーからのセンサーデータを選択的に処理することができる。例えば、運転意図が現在の車線に追従する場合には、感知モジュールは、前左ＲＯＩ５０１、前ＲＯＩ５０２、および前右ＲＯＩ５０３をカバーするセンサーから取得されたセンサーデータにより着目する。運転意図が車線を現在の車線から左の隣接車線に変更することである場合、感知モジュールは、前右ＲＯＩ５０１、前ＲＯＩ５０２、前右ＲＯＩ５０３、左ＲＯＩ５０４、および後左ＲＯＩ５０６をカバーするセンサーから取得されたセンサーデータにより注意する。
【００５８】
図８は、一実施形態に係る自動運転車両を操作するためのプロセスを示すフローチャートである。プロセス８００は、ソフトウェア、ハードウェアまたはそれらの組み合わせを含む処理ロジックによって実行されることができる。例えば、プロセス８００は、感知モジュール３０２と計画モジュール３０５によって実行されることが可能である。図８を参照すると、操作８０１において、ＡＤＶの計画モジュールは、感知モジュールから第１の感知データを受信する。第１の感知データは、上述のように様々なセンサーから取得されたセンサーデータに基づいて感知モジュールによって生成された。第１の感知データは、ＡＤＶの周囲の運転環境を記述する。操作８０２において、計画モジュールは、第１の感知データに基づいて現在の運転サイクルのための軌道を計画することにより、ＡＤＶを第１の位置から第２の位置に駆動する。操作８０３において、計画モジュールは、軌道および／または第１の感知データに基づいて、運転意図および１つ以上の関心領域を決定する。操作８０４において、計画モジュールは、アプリケーションプログラミングインターフェースを介して運転意図および１つ以上の関心領域を感知モジュールに送信する。操作８０５において、感知モジュールは、運転意図および１つ以上の関心領域に基づいて、次の運転サイクルのための第２の感知データを生成する。例えば、感知モジュールは、運転意図およびＲＯＩ情報に基づいて特定のセンサーからのセンサーデータを選択的に処理することができ、それによって計算コストが低減される。
【００５９】
なお、上述のように記載され説明された要素のいくつかまたはすべては、ソフトウェア、ハードウェア、またはそれらの組合せで実施されることが可能である。例えば、このような要素は、永続記憶装置にインストールされ記憶されるソフトウェアとして実施されることができ、前記ソフトウェアは、プロセッサ（図示せず）によってメモリにロードされ、メモリ内で実行されることにより、本願を通じて説明されるプロセスまたは操作を実施することができる。代わりに、このような要素は、（集積回路（例えば、特定用途向け集積回路またはＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、またはフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）などの専用ハードウェアにプログラムされまたは埋め込まれる実行可能コードとして実施されることができ、前記実行可能コードは、アプリケーションからの対応するドライバおよび／また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、このような要素は、ソフトウェア要素によって１つ以上の特定の命令を介してアクセスすることができる命令セットの一部として、プロセッサまたはプロセッサコア内の特定のハードウェアロジックとして実施されることが可能である。
【００６０】
図９は、本発明の一実施形態と共に使用されることができる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、上記プロセスまたは方法のうちのいずれかを実行する上記のデータ処理システムのうちのいずれかを表すことができ、例えば、感知・計画システム１１０または図１のサーバ１０３〜１０４のいずれかを挙げられる。システム１５００は多くの異なる要素を含むことができる。これらの要素は、集積回路（ＩＣ）、集積回路の一部、個別電子デバイス、または回路基板（コンピュータシステムのマザーボードまたはアドインカードなど）に適した他のモジュールとして実施されることが可能であり、あるいは他の形態でコンピュータシステムのラックに組み込まれる要素として実施されることが可能である。
【００６１】
なお、システム１５００は、コンピュータシステムの多くの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、いくつかの実施形態では、追加の要素を有してもよく、また、他の実施形態では、示されている要素の異なる構成を有してもよいことを理解すべきである。システム１５００は、デスクトップパソコン、ラップトップパソコン、タブレットコンピュータ、サーバ、携帯電話、メディアプレーヤ、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、ゲーム装置、ネットワークルータまたはハブ、ワイヤレスアクセスポイント（ＡＰ）またはリピーター、セットトップボックスあるいはそれらの組み合わせを表示することができる。また、単一の機械またはシステムのみが示されているが、「機械」または「システム」という用語は、本明細書で検討されている任意の１種類または複数の種類の方法を実行するために、１つ（または複数）の命令セットを個別でまたは共同で実行するための機械またはシステムの任意の組み合わせも含むと理解されるべきである。
【００６２】
一実施形態では、システム１５００は、バスまたはインターコネクト１５１０を介して接続されたプロセッサ１５０１、メモリ１５０３、および装置１５０５〜１５０８を含む。プロセッサ１５０１は、単一のプロセッサコアまたは複数のプロセッサコアを含む単一のプロセッサまたは複数のプロセッサを示してもよい。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１つまたは複数の汎用プロセッサを示してもよい。より具体的には、プロセッサ１５０１は、複雑命令セット計算（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小命令セット計算（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、他の命令セットを実行するプロセッサ、また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、また、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、セルラまた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）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、ネットワークプロセッサ、グラフィックスプロセッサ、通信プロセッサ、暗号化プロセッサ、コプロセッサ、組み込みプロセッサ、または命令を処理できるその他のタイプのロジックなどの１つまたは複数の専用プロセッサであってもよい。
【００６３】
プロセッサ１５０１（これは、超低電圧プロセッサなどの低電力マルチコアプロセッサソケットであってもよい）は、前記システムの様々な要素と通信するための主処理ユニットおよ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）として実装されてもよい。プロセッサ１５０１は、本明細書で論じられる操作およ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、オプションの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フェースを含んでもよく、グラフィックサブシステム１５０４は、ディスプレイコントローラ、グラフィックプロセッサおよび／またはディスプレイデバイスを含み得る
【００６４】
プロセッサ１５０１はメモリ１５０３と通信することができ、一実施形態では、メモリ１５０３は複数のメモリデバイスを介して、所与の量のシステムストレージを提供するように作動する。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）、同期ＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、または他のタイプの記憶装置などの１つまたは複数の揮発性記憶（またはメモリ）装置を含むことができる。メモリ１５０３は、プロセッサ１５０１または他の任意の装置によって実行される一連の命令を含む情報を記憶することができる。例えば、さまざま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、入出力基本システムまたはＢＩＯＳ）および／またはアプリケーションの実行可能コードおよび／またはデータをメモリ１５０３にロードし、プロセッサ１５０１によって実行することができる。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）、マイクロソフト（登録商標）からのウィンドウズ（登録商標）オペレーティングシステム、アップルからのマックＯＳ（登録商標）／ｉＯＳ（登録商標）、グーグル（登録商標）からのアンドロイド（登録商標）、リナックス（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）、またはその他のリアルタイムまたは組み込みオペレーティングシステムなどの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。
【００６５】
システム１５００は、ネットワークインターフェースデバイス１５０５、選択可能な入力デバイス１５０６、および他の選択可能なＩＯデバイス１５０７を含む、デバイス１５０５〜１５０８などのＩＯデバイスも含むことができる。ネットワークインターフェースデバイス１５０５は、無線送受信機および／またはネットワークインターフェースカード（ＮＩＣ）を含み得る。前記無線送受信機は、ＷｉＦｉ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、無線セルラー携帯電話送受信機、衛星送受信機（例えば全地球測位システム（ＧＰＳ）送受信機）、他の無線周波数（ＲＦ）送受信機また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。
【００６６】
入力装置１５０６は、マウス、タッチパネル、（ディスプレイ装置１５０４と統合することができる）タッチセンシティブスクリーン、（スタイラスなどの）ポインティングデバイスおよび／またはキーボード（例えば、物理的キーボードまたはタッチセンシティブスクリーンの一部として表示される仮想キーボード）を含み得る。例えば、入力装置１５０６は、タッチスクリーンに接続されたタッチスクリーンコントローラを含み得る。タッチスクリーンおよびタッチスクリーンコントローラは、例えば、複数の種類のタッチ感度技術（容量式、抵抗式、赤外線式、および表面弾性波式の技術を含むがこれらに限定されない）のいずれか、および、他の近接センサーアレイまたはタッチスクリーンと接触する１つまたは複数の点を決定するための他の要素を用いて、その接触および移動または不連続性を検出できる。
【００６７】
ＩＯデバイス１５０７はオーディオデバイスを含むことができる。音声装置は、音声認識、音声コピー、デジタル録音および／または電話機能などの音声対応機能を容易にするために、スピーカおよび／またはマイクロフォンを含むことができる。他のＩＯデバイス１５０７は、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）、センサー（例えば、加速度計モーションセンサー、ジャイロ、磁力計、光センサー、コンパス、近接センサーなど）またはそれらの組み合わせをさらに含み得る。ＩＯデバイス１５０７は画像処理サブシステム（例えば、カメラ）をさらに含むことができ、前記画像処理サブシステムは、（写真およびビデオセグメントの記録などの）カメラ機能を容易にするための電荷結合素子（ＣＣＤ）または相補型金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ）光センサーなどの光センサーを含むことができる。特定のセンサーはセンサーハブ（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、キーボードまたは熱センサーなどの他の装置はシステム１５００の特定の構成または設計に応じて埋め込みコントローラ（図示せず）によって制御されることができる。
【００６８】
データ、アプリケーション、１つまたは複数のオペレーティングシステムなどの情報の永続記憶を提供するために、大容量記憶装置（図示せず）もプロセッサ１５０１に接続することができる。様々な実施形態において、より薄くより軽いシステム設計を可能にし、かつシステムの応答性を改善するために、このような大容量記憶装置はソリッドステートデバイス（ＳＳＤ）を介して実施されることができる。しかしながら、他の実施形態では、大容量記憶装置は、主にハードディスクドライブ（ＨＤＤ）を使用して実施することができ、ここで、少数のＳＳＤ記憶装置はＳＳＤキャッシュとして機能してパワーダウン事件中にコンテキスト状態および他のこのような情報の不揮発性記憶を可能にすることにより、システムアクティビティの再起動時に高速のパワーアップを可能にする。また、フラッシュ装置は、例えばシリアル周辺インターフェース（ＳＰＩ）を介してプロセッサ１５０１に接続されてもよい。このようなフラッシュ装置は、前記システムのＢＩＯＳおよび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を提供してもよい。
【００６９】
記憶装置１５０８は、コンピュータがアクセス可能な記憶媒体１５０９（機械可読記憶媒体またはコンピュータ可読媒体とも呼ばれる）を含むことができ、その中に本明細書に記載の方法または機能のうちの任意の１つまたは複数を表す１つまたは複数の命令セットまたはソフトウェア（例えば、モジュール、ユニットおよび/またはロジック１５２８）が記憶される。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、例えば計画モジュール３０５および/または制御モジュール３０６の上記要素のうち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、それがデータ処理システム１５００、メモリ１５０３およびプロセッサ１５０１によって実行される期間に、メモリ１５０３内および／またはプロセッサ１５０１内に完全的にまたは少なくとも部分的に存在でき、データ処理システム１５００、メモリ１５０３およびプロセッサ１５０１は、機械がアクセス可能な記憶媒体を構成することもできる。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８はさらに、ネットワークによってネットワークインターフェースデバイス１５０５を介して送信または受信することができる。
【００７０】
コンピュータ可読記憶媒体１５０９を使用して、上記のいくつかのソフトウェア機能を永続的に記憶することもできる。例示的な実施形態では、コンピュータ可読記憶媒体１５０９は単一の媒体として示されているが、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は前記１つまたは複数の命令セットを記憶する単一の媒体または複数の媒体（例えば、集中型または分散型データベースおよび／または関連付けられるキャッシュとサーバー）を含むと解釈されるべきである。「コンピュータ可読記憶媒体」という用語はまた、命令セットを記憶または符号化することができる任意の媒体を含むと解釈されるべきであり、前記命令セットは、機器による実行に使用され、前記機器に本発明の方法のうちの任意の１つまたは複数を実行させる。したがって、「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、ならびに光媒体および磁気媒体、または他の任意の非一時的な機械可読媒体を含むが、これらに限定しないと解釈されるべきである。
【００７１】
本明細書に記載の処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８、要素および他の特徴は、個別のハードウェア要素として実施され、または（ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＤＳＰ、または同様のデバイスなど）のハードウェア要素の機能に統合されることができる。また、処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、ハードウェアデバイス内のファームウェアまたは機能回路として実施されることができる。さらに、処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、ハードウェアデバイスとソフトウェア要素との任意の組み合わせで実施されることができる。
【００７２】
システム１５００はデータ処理システムの様々な要素を有するように示されているが、要素を相互接続する任意の特定のアーキテクチャまたは方法を表すことを意図しない。これは、このような詳細と本発明の実施形態とは密接な関係がないからである。本発明の実施形態と共に、より少ない要素またはおそらくより多くの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、サーバおよび／または他のデータ処理システムも本発明の実施形態とともに使用され得ることも理解されるべきである。
【００７３】
前述の詳細な説明のいくつかの部分は、コンピュータメモリ内のデータビットに対する計算のアルゴリズムおよび記号表現に従って提示されてきた。これらのアルゴリズムの説明および表現は、データ処理分野の当業者が彼らの仕事の本質を他の当業者に最も効果的に伝えるために使用する方法である。本明細書では、アルゴリズムは、一般的に、所望の結果をもたらす自己矛盾のない一連の操作であると考えられる。これらの操作は、物理量の物理的操作を必要とするものである。
【００７４】
しかしながら、これらの用語および類似の用語はすべて適切な物理量に関連付けられるように意図され、これらの量に適用される便利なラベルにすぎないことに留意されたい。上記の説明において他の形態で明示的に述べられていない限り、明細書全体において、用語（添付の特許請求の範囲に記載の用語など）を利用した説明とは、コンピュータシステムまたは類似の電子計算装置の動作およびプロセスを指すことを理解しべきであり、前記コンピュータシステムまたは電子計算装置は、コンピュータシステムのレジスタおよびメモリ内の物理（電子）量として表されるデータを操作し、前記データをコンピュータシステムのメモリまたはレジスタまたは他のこのような情報記憶装置、伝送または表示装置内の類似に物理量として表される他のデータに変換する。
【００７５】
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。そ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記憶される。機械可読媒体は、機械（例えばコンピュータ）可読な形式で情報を記憶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」）、ディスク記憶媒体、光記憶媒体、フラッシュメモリ装置）を含む。
【００７６】
前述の図面に示したプロセスまたは方法は、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上に反映される）、またはその両方の組み合わせを含む処理ロジックによって実行されることができる。前記プロセスまたは方法は、いくつかの逐次的な操作に従って上で説明されているが、前記操作のいくつかは異なる順序で実行されてもよいことを理解されたい。さらに、いくつかの操作は、順次ではなく並列に実行されてもよい。
【００７７】
本発明の実施形態は、任意の特定のプログラミング言語を参照して説明されていない。様々なプログラミング言語を使用することにより、本明細書に記載の本発明の実施形態の教示を実施することができることを理解しべきである。
【００７８】
上記の明細書において、本発明の実施形態を本発明の具体の例示的な実施形態を参照して説明した。添付の特許請求の範囲に記載された本発明のより広い要旨および範囲から逸脱することなく、本発明に対して様々な修正がなされ得ることは明らかである。したがって、本明細書および図面は限定的な意味ではなく例示的な意味で理解されるべきである。
【図１】
2020009412.tif 000003
【図２】
2020009412.tif 000004
【図３Ａ】
2020009412.tif 000005
【図３Ｂ】
2020009412.tif 000006
【図４】
2020009412.tif 000007
【図５】
2020009412.tif 000008
【図６】
2020009412.tif 000009
【図７】
2020009412.tif 000010
【図８】
2020009412.tif 000011
【図９】
2020009412.tif 000012
【手続補正書】
【提出日】平成31年4月24日(2019.4.24)
【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】
自動運転車両を操作するためのコンピュータ実施方法であって、
計画モジュールによって、感知モジュールから前記自動運転車両の周囲の運転環境を記述する第１の感知データを受信することと、
前記計画モジュールによって、前記第１の感知データに基づいて現在の運転サイクルのための軌道を計画することにより、前記自動運転車両を第１の位置から第２の位置に駆動することと、
前記軌道に基づいて、運転意図および前記自動運転車両の周囲の１つ以上の関心領域を決定することと、
アプリケーションプログラミングインターフェースを介して前記運転意図および前記１つ以上の関心領域を前記感知モジュールに送信することと、
前記感知モジュールによって、前記運転意図および前記１つ以上の関心領域に基づいて、次の運転サイクルのための第２の感知データを生成することと、
を含む方法。
【請求項２】
前記運転意図は、追従車線、交差点での車線変更、左折、右折、車線合流、または後退のうちの１つである請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記１つ以上の関心領域は、前領域、後領域、左領域、右領域、前左領域、前右領域、後左領域、または後右領域を含む請求項１に記載の方法。
【請求項４】
運転意図および１つ以上の関心領域を決定することは、
前記１つ以上の関心領域のそれぞれに対し、前記自動運転車両の現在位置からの前記関心領域の距離範囲を計算することと、
前記関心領域の走査角度範囲を計算することと、
を含み、
前記関心領域は、前記距離範囲及び前記走査角度範囲に基づいて計算された領域によって定義される、
請求項１に記載の方法。
【請求項５】
車線の制限速度を考慮して、前記自動運転車両の現在速度に基づいて前記距離範囲を計算する請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記距離範囲は、前記自動運転車両の前記現在速度および前記制限速度に基づいて計算された速度値に所定の時間を乗じることにより計算される請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記速度値は、前記自動運転車両の前記現在速度の大きい値と前記制限速度の所定の割合に基づいて計算される請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記速度値は、前記自動運転車両の前記現在速度と前記制限速度の所定の割合との差に基づいて計算される請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記距離範囲は、前記自動運転車両の前記現在位置と前記自動運転車両が走行している現在の車線の車線境界との間の距離に基づいて計算される請求項４に記載の方法。
【請求項１０】
前記距離範囲は、さらに隣接する車線の車線幅に基づいて計算される請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
命令が記憶されている非一時的な機械可読媒体であって、
前記命令がプロセッサによって実行される場合に、
計画モジュールによって、感知モジュールから自動運転車両の周囲の運転環境を記述する第１の感知データを受信することと、
前記計画モジュールによって、前記第１の感知データに基づいて現在の運転サイクルのための軌道を計画することにより、前記自動運転車両を第１の位置から第２の位置に駆動することと、
前記軌道に基づいて、運転意図および前記自動運転車両の周囲の１つ以上の関心領域を決定することと、
アプリケーションプログラミングインターフェースを介して前記運転意図および前記１つ以上の関心領域を前記感知モジュールに送信することと、
前記感知モジュールによって、前記運転意図および前記１つ以上の関心領域に基づいて、次の運転サイクルのための第２の感知データを生成することと、
を前記プロセッサに実行させる非一時的な機械可読媒体。
【請求項１２】
前記運転意図は、追従車線、交差点での車線変更、左折、右折、車線合流、または後退のうちの１つである請求項１１に記載の非一時的な機械可読媒体。
【請求項１３】
前記１つ以上の関心領域は、前領域、後領域、左領域、右領域、前左領域、前右領域、後左領域、または後右領域を含む請求項１１に記載の非一時的な機械可読媒体。
【請求項１４】
運転意図および１つ以上の関心領域を決定することは、
前記１つ以上の関心領域のそれぞれに対し、前記自動運転車両の現在位置からの前記関心領域の距離範囲を計算することと、
前記関心領域の走査角度範囲を計算することと、
を含み、
前記関心領域は、前記距離範囲及び前記走査角度範囲に基づいて計算された領域によって定義される、
請求項１１に記載の非一時的な機械可読媒体。
【請求項１５】
車線の制限速度を考慮して、前記自動運転車両の現在速度に基づいて前記距離範囲を計算する請求項１４に記載の非一時的な機械可読媒体。
【請求項１６】
前記距離範囲は、前記自動運転車両の前記現在速度および前記制限速度に基づいて計算された速度値に所定の時間を乗じることにより計算される請求項１５に記載の非一時的な機械可読媒体。
【請求項１７】
前記速度値は、前記自動運転車両の前記現在速度の大きい値と前記制限速度の所定の割合に基づいて計算される請求項１６に記載の非一時的な機械可読媒体。
【請求項１８】
前記速度値は、前記自動運転車両の前記現在速度と前記制限速度の所定の割合との差に基づいて計算される請求項１６に記載の非一時的な機械可読媒体。
【請求項１９】
前記距離範囲は、前記自動運転車両の前記現在位置と前記自動運転車両が走行している現在の車線の車線境界との間の距離に基づいて計算される請求項１４に記載の非一時的な機械可読媒体。
【請求項２０】
前記距離範囲は、さらに隣接する車線の車線幅に基づいて計算される請求項１９に記載の非一時的な機械可読媒体。
【請求項２１】
プロセッサと、前記プロセッサに接続されて命令を記憶するメモリとを含むデータ処理システムであって、
前記命令がプロセッサによって実行され場合に、
計画モジュールによって、感知モジュールから自動運転車両の周囲の運転環境を記述する第１の感知データを受信することと、
前記計画モジュールによって、前記第１の感知データに基づいて現在の運転サイクルのための軌道を計画することにより、前記自動運転車両を第１の位置から第２の位置に駆動することと、
前記軌道に基づいて、運転意図および前記自動運転車両の周囲の１つ以上の関心領域を決定することと、
アプリケーションプログラミングインターフェースを介して前記運転意図および前記１つ以上の関心領域を前記感知モジュールに送信することと、
前記感知モジュールによって、前記運転意図および前記１つ以上の関心領域に基づいて、次の運転サイクルのための第２の感知データを生成することと、
を前記プロセッサに実行させるデータ処理システム。
【請求項２２】
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１〜１０のいずれか一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】
本発明の一態様は、自動運転車両を操作するためのコンピュータ実施方法であって、計画モジュールによって、感知モジュールから前記自動運転車両の周囲の運転環境を記述する第１の感知データを受信することと、前記計画モジュールによって、前記第１の感知データに基づいて現在の運転サイクルのための軌道を計画することにより、前記自動運転車両を第１の位置から第２の位置に駆動することと、前記軌道に基づいて、運転意図および前記自動運転車両の周囲の１つ以上の関心領域を決定することと、アプリケーションプログラミングインターフェースを介して前記運転意図および前記１つ以上の関心領域を前記感知モジュールに送信することと、前記感知モジュールによって、前記運転意図および前記１つ以上の関心領域に基づいて、次の運転サイクルのための第２の感知データを生成することと、を含む方法に関する。
【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】
本発明の他の一態様は、命令が記憶されている非一時的な機械可読媒体であって、前記命令がプロセッサによって実行される場合に、計画モジュールによって、感知モジュールから自動運転車両の周囲の運転環境を記述する第１の感知データを受信することと、
前記計画モジュールによって、前記第１の感知データに基づいて現在の運転サイクルのための軌道を計画することにより、前記自動運転車両を第１の位置から第２の位置に駆動することと、前記軌道に基づいて、運転意図および前記自動運転車両の周囲の１つ以上の関心領域を決定することと、アプリケーションプログラミングインターフェースを介して前記運転意図および前記１つ以上の関心領域を前記感知モジュールに送信することと、前記感知モジュールによって、前記運転意図および前記１つ以上の関心領域に基づいて、次の運転サイクルのための第２の感知データを生成することと、を前記プロセッサに実行させる非一時的な機械可読媒体に関する。
【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】
本発明の他の一態様は、プロセッサと、前記プロセッサに接続されて命令を記憶するメモリとを含むデータ処理システムであって、前記命令がプロセッサによって実行され場合に、計画モジュールによって、感知モジュールから前記自動運転車両の周囲の運転環境を記述する第１の感知データを受信することと、前記計画モジュールによって、前記第１の感知データに基づいて現在の運転サイクルのための軌道を計画することにより、前記自動運転車両を第１の位置から第２の位置に駆動することと、前記軌道に基づいて、運転意図および前記自動運転車両の周囲の１つ以上の関心領域を決定することと、アプリケーションプログラミングインターフェースを介して前記運転意図および前記１つ以上の関心領域を前記感知モジュールに送信することと、前記感知モジュールによって、前記運転意図および前記１つ以上の関心領域に基づいて、次の運転サイクルのための第２の感知データを生成することと、を前記プロセッサに実行させるデータ処理システムに関する。
【外国語明細書】
2020009412000001.pdf