(57)【要約】【課題】  車両の経路偏差の意図の予測を提供する。【解決手段】  車両ロケーション予測プロセスが、時間ウィンドウの間の時点における車両の位置及び速度を示すデータを受信するステップと、データを使用して車両により走行された経路を算出するステップと、経路が車両の方向の変化を示すかどうかを決定するステップとを含む。経路が方向の変化を示すとき、将来の時間における車両のロケーションが、時間ウィンドウの終わりにおける受信した位置及び速度データに追加で、算出された経路の、旋回するよう準備している車両に対応する少なくとも１つの車両経路及び旋回するよう準備していない車両に対応する少なくとも１つの車両経路に対する類似度を決定することと、類似度決定の結果に従い、算出された経路を、旋回するよう準備している車両の経路又は旋回するよう準備していない車両の経路のいずれかとして分類することと、により取得される分類を使用して推定される。【選択図】  図１A
2020132142.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の将来の時間における車両のロケーションを予測する車両ロケーション予測器であって、
少なくとも１つの時間ウィンドウの間の複数の時点における前記車両の位置及び速度を示すデータを受信するデータ入力であり、前記車両の前記位置及び速度は互いに独立して測定されている、データ入力と、
前記受信した位置及び速度データを使用して前記時間ウィンドウの間に前記車両により走行された経路を算出する経路算出器と、
前記算出された経路が前記時間ウィンドウの間の前記車両の方向の変化を示すかどうかを決定する経路評価器と、
少なくとも前記時間ウィンドウの終わりにおける前記受信した位置及び速度データを使用して前記所定の将来の時間における前記車両の前記ロケーションを推定するロケーション推定器と、を含み、
前記算出された経路が方向の変化を示すとき、
前記経路評価器は、前記算出された経路の、旋回するよう準備している車両に対応する少なくとも１つの車両経路及び旋回するよう準備していない車両に対応する少なくとも１つの車両経路に対する類似度を決定することにより、前記算出された経路を分類し、前記類似度決定の結果に従い、前記算出された経路に分類を割り当て、それにより、前記算出された経路は、旋回するよう準備している車両の経路又は旋回するよう準備していない車両の経路のいずれかとして分類され、
前記ロケーション推定器は、前記時間ウィンドウの終わりにおける前記受信した位置及び速度データに追加で前記算出された経路の前記分類を使用して前記所定の将来の時間における前記車両の前記ロケーションを推定する、車両ロケーション予測器。
【請求項２】
各時点において前記経路算出器は、
前記受信した速度から前記車両の移動方向の第１の推定を導出し、
前記車両の位置の変化率に基づいて前記受信した位置から前記車両の移動方向の第２の推定を導出し、
前記第１及び第２の推定間の差を決定する、
請求項１に記載の車両ロケーション予測器。
【請求項３】
前記経路評価器は、
前記時間ウィンドウにわたる前記車両の平均スピード値がゼロであるか又はゼロに近い閾スピード値より小さく、あるいは、
前記時間ウィンドウにわたり前記車両の前記２つの推定された移動方向間に差がない
とき、前記時間ウィンドウの間に前記車両の方向の変化がないと決定する、請求項２に記載の車両ロケーション予測器。
【請求項４】
前記経路評価器は機械学習分類器を含む、請求項１乃至３のうちいずれか１項に記載の車両ロケーション予測器。
【請求項５】
前記機械学習分類器は、類似度を決定する事前訓練されたＫ平均分類アルゴリズムを含む、請求項４に記載の車両ロケーション予測器。
【請求項６】
車両の将来のロケーションを予測する、請求項１乃至５のうちいずれか１項に記載の車両ロケーション予測器と、
前記車両の前記予測された将来のロケーションと、前記所定の将来の時間における少なくとも１つの潜在的な障害物のロケーションに関する情報とに基づいて、前記車両及び前記障害物を巻き込む衝突が起こりうるかどうかを決定する衝突決定器と、
前記障害物との衝突が起こりうることが前記衝突決定器の決定であるとき、前記障害物との衝突が起こりうる警告を発行させる警告デバイスと、
を含む車両衝突警告システム。
【請求項７】
所定の将来の時間における車両のロケーションを予測する車両ロケーション予測方法であって、
少なくとも１つの時間ウィンドウの間の複数の時点における前記車両の位置及び速度を示すデータを受信するステップであり、前記車両の前記位置及び速度は互いに独立して測定されている、ステップと、
前記受信した位置及び速度データを使用して前記時間ウィンドウの間に前記車両により走行された経路を算出するステップと、
前記算出された経路が前記時間ウィンドウの間の前記車両の方向の変化を示すかどうかを決定するステップと、
少なくとも前記時間ウィンドウの終わりにおける前記受信した位置及び速度データを使用して前記所定の将来の時間における前記車両の前記ロケーションを推定するステップと、
を含み、
前記算出された経路が方向の変化を示すと決定されたとき、前記所定の将来の時間における前記車両の前記ロケーションは、前記時間ウィンドウの終わりにおける前記受信した位置及び速度データに追加で、前記算出された経路の、旋回するよう準備している車両に対応する少なくとも１つの車両経路及び旋回するよう準備していない車両に対応する少なくとも１つの車両経路に対する類似度を決定することと、前記類似度決定の結果に従い、前記算出された経路を、旋回するよう準備している車両の経路又は旋回するよう準備していない車両の経路のいずれかとして分類することと、により取得される分類を使用して推定される、
車両ロケーション予測方法。
【請求項８】
前記時間ウィンドウの間に前記車両により走行された経路を算出するステップは、各時点において、
前記受信した速度から前記車両の移動方向の第１の推定を導出するステップと、
前記車両の位置の変化率に基づいて前記受信した位置から前記車両の移動方向の第２の推定を導出するステップと、
前記第１及び第２の推定間の差を決定するステップと、
を含む、請求項７に記載の車両ロケーション予測方法。
【請求項９】
請求項７乃至８のうちいずれか１項に記載の車両ロケーション予測方法を実行して車両の将来のロケーションを予測するステップと、
前記車両の前記予測された将来のロケーションと、前記所定の将来の時間における少なくとも１つの潜在的な障害物のロケーションに関する情報とに基づいて、前記車両及び前記障害物を巻き込む衝突が起こりうるかどうかを決定するステップと、
前記障害物との衝突が起こりうることが前記決定するステップの結果であるとき、前記障害物との衝突が起こりうる警告を発行させるステップと、
を含む車両衝突警告方法。
【請求項１０】
コンピュータに請求項７乃至８のうちいずれか１項に記載の車両ロケーション予測方法又は請求項９に記載の車両衝突警告方法を実行させるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
実施形態は、車両の経路偏差の意図を予測するシステム及びプロセスに関する。
【背景技術】
【０００２】
倉庫や建設現場など、任意の方向に移動する多くの車両が存在する環境では、労働者の安全を高めることが望ましい。無線通信の遍在は、車両とのあり得る衝突についての信頼性の高い警告をこれらの労働者に送達することが今や実現可能であることを意味する。これらの警告は、車両の経路の正確な予測に基づいて作成されるべきである。経路を予測することは、車両が直線で動いている場合には容易であるが、車両が予測期間中に旋回する場合にはより困難である。
【０００３】
多くの商業的及び工業的職場は、ある程度まで任意の動きの経路を有する移動車両及び歩行者の混合物を含む（すなわち、車両及び歩行者は、識別されたルートに沿って、又は車線に沿ってさえ移動するように制約されない）。道路の規則、及びこれらの観察された慣習から生じる安全は、これらの環境では欠けている。結果的に、労働者の安全を確保するためにシステムが整備される必要がある。典型的には、これらのシステムは、可視及び可聴の警告により補足された運転者及び歩行者による観察に依存する。そうであっても、車両が方向を変えてコーナーを曲がるなど、特定の危険なエリアが存在し、特に、倉庫では、高い棚又は積み重ねられた物品に起因して、コーナーはしばしば鋭く、見通しが悪い。
【０００４】
これらの職場における安全は、影響されない作業者に報知することなく、差し迫った衝突の可能性を作業者に具体的に知らせることができる場合、強化されるであろう。誤った又は無関係のアラームを低減させることは、警告に対してアクションがとられ、衝突の回避の可能性を高めることになる。このような警告は、無線技術（電話、リストバンドなど）を使用して作業者の人に保持されたデバイスに送達されてもよい。
【０００５】
衝突警告は、職場のすべての車両及び歩行者の位置及び速度を監視し、このデータセットを使用して車両が一定時間後にどこにあるかを予測し、車両がいつ互いに又は歩行者にかなり接近する（及び、可能性として衝突する）可能性があるかを検出することにより、作成されてもよい。
【０００６】
経路予測は、いくつかの場合に簡易であり得る。車両が静止しているか又は静止したままであるとき、それは些細である。同様に、車両が直線で走行している場合、その将来の位置は、ニュートンの運動の第１法則を使用して容易に算出できる。あまり些細でない簡易化は、車両経路が、例えば道路上にあることにより制約されるときであり、将来の経路は、単なる直線でないが制約内の任意のカーブに従う制約に制限される可能性がある。
【０００７】
経路予測における深刻な困難は、車両が旋回するとき、特に将来の経路が制約されないときに生じる。旋回が予測できる場合、これが経路予測モジュールに入力されて、適切な予測アルゴリズムを選択し、衝突をより正確かつ効率的に予測してもよい。
【０００８】
移動車両の経路予測の問題は、主に、コネクテッドの（connected）自律的な道路車両を作り出す文脈において相当な活動を見てきた。
【０００９】
ロケーションデータ、速度データ、及び関連する状況認識を獲得するための手法には、車載センサ（速度、タイヤ等）及びＧＰＳ等を使用することが含まれる。これらのデータストリームに対する推論は、とりわけ、運動学、数値積分、機械学習（例えば、カルマンフィルタ）を使用して行われる。これらのデータストリームは、環境の測定により、ビデオを通して受動的に、又はＬＩＤＡＲを通して能動的に拡張されてもよい。
【００１０】
運転者の意図の知識がなければ、運動学的原理は、現在の速度と可能性として予測範囲（prediction  horizon）にわたる長手及び横断軸上の加速度とを外挿することによってのみ車両運動を予測することができる。これは、将来のルートが何らかの旋回を含んでいる場合、予測に問題をもたらす。
【００１１】
運動学的方法は、初期条件に依存することにより限定される。ＧＰＳ追跡から時間要素を導入すること、又はビデオ画像から車両位置を抽出し、前の経路及び最近の動きから経路を予測することにより、いくらかの進歩がなされ得る。結果として生じる時系列は、カルマンフィルタを使用して将来の予測に対し外挿されてもよいが、典型的には、車両状態が分のオーダで一定であるときに使用可能な予測をもたらす。しかしながら、旋回を伴う操縦は、分でなく秒という短い時間スケールにわたり発生し、カルマンフィルタは、要求される精度又は適時性を保証することができない。
【００１２】
道路運転条件下で、予測は、近づく道路のプロファイル、道路の曲率等の知識などの運転者の将来の挙動の推論を組み込むことにより向上したが、潜在的な経路が、定義された走行の経路又は車線を有することにより制約されない場合、この情報は利用できない。
【００１３】
事前通知のいくらかの適切な余裕と共に、制約されていないルートを走行する車両がいつ曲がるかを予測できることが望ましい。
【発明の概要】
【００１４】
第１の態様による一実施形態が、所定の将来の時間における車両のロケーションを予測する車両ロケーション予測器を提供し得る。車両は、後輪操舵車両、前輪操舵車両、及び全輪操舵車両のうちの１つでもよい。車両ロケーション予測器は、少なくとも１つの時間ウィンドウの間の複数の時点における車両の位置及び速度を示すデータを受信するデータ入力であり、車両の位置及び速度は互いに独立して測定されている、データ入力と、受信した位置及び速度データを使用して時間ウィンドウの間に車両により走行された経路を算出する経路算出器と、算出された経路が時間ウィンドウの間の車両の方向の変化を示すかどうかを決定する経路評価器と、少なくとも時間ウィンドウの終わりにおける受信した位置及び速度データを使用して所定の将来の時間における車両のロケーションを推定するロケーション推定器と、を含んでもよい。算出された経路が方向の変化を示すとき、経路評価器は、算出された経路の、旋回するよう準備している車両に対応する少なくとも１つの車両経路及び旋回するよう準備していない車両に対応する少なくとも１つの車両経路に対する類似度を決定することにより、算出された経路を分類し、類似度決定の結果に従い、算出された経路に分類を割り当て、それにより、算出された経路は、旋回するよう準備している車両の経路又は旋回するよう準備していない車両の経路のいずれかとして分類される。ロケーション推定器は、時間ウィンドウの終わりにおける受信した位置及び速度データに追加で算出された経路の分類を使用して所定の将来の時間における車両のロケーションを推定する。車両の位置及び速度のうち少なくとも１つが、車両に、例えば後車軸近くに配置されたセンサを使用して測定されてもよい。
【００１５】
本発明は、運転者が旋回を通常予想し、旋回を実行する前に滑らかな旋回のために自身の車両を整合させることを前提とする。この場合、車両は、旋回が行われる前に有意な再位置決めを受ける可能性がある。この再位置決めを十分早く検出することが可能な場合、経路予測計算は、旋回を考慮に入れ、より信頼性の高い衝突警告を送達することができる。
【００１６】
ゆえに、実施形態は、真っ直ぐなままである経路の、逸脱する（すなわち、コーナーを曲がる）経路からの高速な、正確な区別を可能にし、それにより、より良好な衝突予測を可能にする。車両ロケーション予測プロセスは、適用するのに簡易であり、低い計算負荷を有するため、リアルタイム送達制約を満たしつつ、低仕様ハードウェア上で実現され得る。実施形態は、後輪操舵車両の経路偏差を予測するのに最も効果的な可能性があり、なぜならば、旋回するよう準備しているときのこのような車両のフロント及びリアの経路間の偏差がより有意であるからである。しかし、実施形態は、前輪操舵又は全輪操舵の車両の経路偏差を予測することにも成功裏に適用され得る。
【００１７】
各時点において経路算出器は、受信した速度から車両の移動方向の第１の推定を導出し、車両の位置の変化率に基づいて受信した位置から車両の移動方向の第２の推定を導出し、第１及び第２の推定間の差を決定してもよい。
【００１８】
経路評価器は、時間ウィンドウにわたる車両の平均スピード値がゼロであるか又はゼロに近い閾スピード値より小さく、あるいは時間ウィンドウにわたり車両の２つの推定された移動方向間に差がないとき、時間ウィンドウの間に車両の方向の変化がないと決定してもよい。
【００１９】
経路評価器は、経路のうちいずれが近い将来に車両が旋回する可能性を示すかを決定するモジュールを含んでもよい。上記で論じられたように、運動学的原理に依存する手法は、評価期間中に加速度の変化がある場合、不適切な可能性がある。より適切な代替的なアプローチは、機械学習などの統計的手法を使用して、算出された経路から共通のパターンを抽出し、これらのパターンを近い将来に旋回し得る及びし得ない経路として分類することであり得る。
【００２０】
したがって、経路評価器は、経路分類を実行するために、教師なし学習分類手法又は教師あり学習分類手法を使用する機械学習分類器を含んでもよい。機械学習分類器は、例えば、経路類似度を決定するために、事前訓練されたＫ平均分類アルゴリズムなどの教師なし学習分類手法を含んでもよい。例えば、１つの適切な機械学習分類器は、経路変動間の類似度の推定値を提供するための、ある期間（例えば、１０秒）にわたる計算された速度差の動的時間伸縮法を伴うＫ平均法である。
【００２１】
第１の態様による一実施形態が、車両衝突警告システムを提供し得る。当該車両衝突警告システムは、車両の将来のロケーションを予測する、第１の態様を具現化する車両ロケーション予測器と、車両の予測された将来のロケーションと、所定の将来の時間における少なくとも１つの潜在的な障害物のロケーションに関する情報とに基づいて、車両及び障害物を巻き込む衝突が起こりうるかどうかを決定する衝突決定器と、障害物との衝突が起こりうることが衝突決定器の決定であるとき、障害物との衝突が起こりうる警告を発行させる警告デバイスと、を含む。
【００２２】
第３の態様による一実施形態が、所定の将来の時間における車両のロケーションを予測する車両ロケーション予測プロセスを提供し得る。当該車両ロケーション予測プロセスは、少なくとも１つの時間ウィンドウの間の複数の時点における車両の位置及び速度を示すデータを受信するステップであり、車両の位置及び速度は互いに独立して測定されている、ステップと、受信した位置及び速度データを使用して時間ウィンドウの間に車両により走行された経路を算出するステップと、算出された経路が時間ウィンドウの間の車両の方向の変化を示すかどうかを決定するステップと、少なくとも時間ウィンドウの終わりにおける受信した位置及び速度データを使用して所定の将来の時間における車両のロケーションを推定するステップと、を含んでもよい。算出された経路が方向の変化を示すと決定されたとき、所定の将来の時間における車両のロケーションは、時間ウィンドウの終わりにおける受信した位置及び速度データに追加で、算出された経路の、旋回するよう準備している車両に対応する少なくとも１つの車両経路及び旋回するよう準備していない車両に対応する少なくとも１つの車両経路に対する類似度を決定することと、類似度決定の結果に従い、算出された経路を、旋回するよう準備している車両の経路又は旋回するよう準備していない車両の経路のいずれかとして分類することと、により取得される分類を使用して推定される。車両の位置及び速度のうち少なくとも１つが、車両に、例えば後車軸近くに配置されたセンサを使用して測定されてもよい。
【００２３】
時間ウィンドウの間に車両により走行された経路を算出するステップは、各時点において、受信した速度から車両の移動方向の第１の推定を導出するステップと、車両の位置の変化率に基づいて受信した位置から車両の移動方向の第２の推定を導出するステップと、第１及び第２の推定間の差を決定するステップと、を含む。
【００２４】
当該プロセスは、時間ウィンドウにわたる車両の平均スピード値がゼロであるか又はゼロに近い閾スピード値より小さく、あるいは時間ウィンドウにわたり車両の２つの推定された移動方向間に差がないとき、時間ウィンドウの間に車両の方向の変化がないと決定してもよい。
【００２５】
算出された経路の類似度を決定することは、事前訓練されたＫ平均分類アルゴリズムを含む分類器（これらに限られない）などの機械学習分類器を使用して実行されてもよい。
【００２６】
第４の態様による一実施形態が、車両衝突警告方法を提供し得る。当該車両衝突警告方法は、車両の将来のロケーションを予測する、第３の態様を具現化する車両ロケーション予測プロセスを実行するステップと、車両の予測された将来のロケーションと、所定の将来の時間における少なくとも１つの潜在的な障害物のロケーションに関する情報とに基づいて、車両及び障害物を巻き込む衝突が起こりうるかどうかを決定するステップと、障害物との衝突が起こりうることが決定するステップの結果であるとき、障害物との衝突が起こりうる警告を発行させるステップと、を含む。
【００２７】
第５の態様による一実施形態が、コンピュータにより実行されたときにコンピュータに第３の態様を具現化する車両ロケーション予測プロセス又は第４の態様を具現化する車両衝突警告方法を実行させる命令を含む非一時的コンピュータ読取可能媒体を提供し得る。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
次に、例として、添付の図面を参照する。
【図１Ａ】車両衝突警告方法のフローチャートである。
【図１Ｂ】車両衝突警告システムの図である。
【図２Ａ】一実施形態による車両ロケーション予測器の図である。
【図２Ｂ】一実施形態による車両ロケーション予測プロセスのフローチャートである。
【図３】ある時間にわたる経路偏差を示すグラフである。
【図４】一実施形態による方法を実行するのに適したコンピューティングデバイスのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
上述したように、実施形態は、任意の後輪操舵、前輪操舵、又は全輪操舵の車両の経路偏差を予測するために適用されてもよいが、後輪操舵車両の経路偏差を予測するのに最も効果的であり得る。以下で、後輪操舵車両の一例としてフォークリフトトラックを用いる説明が与えられるが、同様の実施形態が、関係する車両の典型的な経路特性に基づいて任意の他の車両の経路を予測することに適用可能であることに留意されたい。
【００３０】
フォークリフトトラックがその後輪から操舵するため、フォークリフトトラックは旋回する（turning）ときにその前輪でピボットし、後端が広く振れる。フォークリフトトラックの運転者は、前輪操舵車両により使用される経路と異なる旋回経路をとるよう教えられ、また、コーナーを回るとき又は通路や狭い空間で操縦するとき、その後端が常に材料、ラック、設備、及び歩行者から離れて振れることを確保するように奨励される。フォークリフトのリアステアリングホイールはほぼ９０度回り、車両の後方の振れの量を増加させる可能性がある。
【００３１】
後方の振れ又は他車両の再位置決め（repositioning）移動を検出するために必要な情報を提供するために、車両は、リアルタイムの位置（すなわち、ロケーション）及び速度データを送達することができなければならない。これらは、多くの従来の測位方法、例えばＧＰＳ（精度が十分である）から、又は固定された標識（beacons）への飛行時間を使用することにより導出されてもよい。位置と速度の測定は独立でなければならないので、推測航法は適切でない。速度は、位置センサとは独立して動作する車載センサから取得されてもよく、例えば、位置データを取得するためにＧＰＳが使用される場合、速度はドップラー計算又は時間差搬送波位相（time-differenced  carrier  phase、ＴＤＣＰ）などの異なるソースから導出されなければならない。方向成分がないため、オドメータから導出されるスピードは適切でない。必要とされるデータは、既存の車両に容易に取りつけられる比較的低コストのセンサにより測定されてもよい。代わりに又はさらに、車両に既に取りつけられている１つ以上のセンサからの既存のデータソースを再使用することが可能でもよい。
【００３２】
図１Ａに示すように、一実施形態による車両衝突警告方法の動作１は、経路分類を使用する車両ロケーション予測プロセスを実行して後輪操舵車両の将来のロケーションを予測することを含む。この方法は、動作２において、車両の予測された将来のロケーションと、所定の将来の時間における少なくとも１つの潜在的な障害物のロケーションに関する情報とに基づいて、車両及び障害物を巻き込む衝突が起こりうるかどうかを決定することをさらに含む。この方法の動作３では、障害物との衝突が起こりうる警告が、それが決定の結果であるときに発行されるようにする。一実施形態によれば、車両ロケーション予測プロセスは、少なくとも１つの時間ウィンドウの間の複数の時点における車両の位置及び速度を示すデータを受信することであり、車両の位置及び速度は互いに独立して測定されている、ことと、受信した位置及び速度データを使用して、時間ウィンドウの間に車両により走行された経路を算出することとを含む。このプロセスは、算出された経路が時間ウィンドウの間の車両の方向の変化を示すかどうかを決定することと、少なくとも時間ウィンドウの終わりにおける受信した位置及び速度データを使用して、所定の将来の時間における車両のロケーションを推定することとをさらに含む。算出された経路が方向の変化を示すと決定されたとき、所定の将来の時間における車両のロケーションは、時間ウィンドウの終わりにおける受信した位置及び速度データに追加で、算出された経路の、旋回するよう準備している車両に対応する少なくとも１つの車両経路及び旋回するよう準備していない車両に対応する少なくとも１つの車両経路に対する類似度を決定することと、類似度決定の結果に従い、算出された経路を、旋回するよう準備している車両の経路又は旋回するよう準備していない車両経路のいずれかとして分類することと、により取得される分類を使用して推定される。
【００３３】
図１Ｂは、一実施形態による衝突警告システムにおける高レベルのデータの流れを示す。入ってくるセンサデータ、例えば、車両位置、速度、加速度、及び採用される特定のアルゴリズムに関連する任意の他のデータなどが、各車両について、データ準備モジュール１０１により考慮される空間に獲得され、データ準備モジュール１０１は、データをクリーニングする（すなわち、雑音及び他の異常を除去し、例えば、受信したデータ点間に内挿することにより、欠損したデータを扱う）。ゆえに、このシステムは、不十分な品質のデータ及び欠損したデータに対してロバストである。
【００３４】
クリーニングされたデータはロケーション予測器１０２に渡され、ロケーション予測器１０２の役割は、入ってくるデータ、最近のデータ、及び任意の他の関連データを使用して、衝突検出システムにとって関心のある時間の後に各車両がどこにあるかを予測することである。ロケーション予測器１０２は、車両のロケーションを予測するために、車両位置及び速度データのみを受信する必要がある。それは、何らかの環境情報（例えば、道路／倉庫レイアウト）、又は操舵姿勢、若しくは例えばロケーション標識、ＧＰＳシステム等により報告され得る他の車両パラメータを必要としない。
【００３５】
関心のある全ての車両の予測されたロケーションが、衝突検出器１０３に渡され、実現されるアルゴリズムに従い、近く近接するものは、潜在的な衝突としてフラグを立てられ、潜在的な衝突は、警告として利害関係者に対して警告デバイス１０４により発行されてもよい。
【００３６】
予測された車両ロケーションに基づいて車両衝突の確率を決定し、警告を発行する方法及び装置は良く知られているため、データ準備モジュール１０１、衝突検出器１０３、及び警告デバイス１０４はこれ以上説明されない。次に、図２Ａ及び図２Ｂを参照して、ロケーション予測器１０２がより詳細に論じられる。
【００３７】
上記で論じられたように、何らかの将来の時間における車両の起こりうるロケーションを、その予期されるルート及び／又はその運転者の意図が不明である状況において予測することが望ましい。考慮すべきありうるケースは、以下のとおりである：
１）車両が関心のある期間にわたり移動せず、ゆえに、その予測されたロケーションはその現在のロケーションになる。あるいは、
２）車両は一定の速度（同じスピードと方向）で継続し、そのロケーションはニュートンの運動の第１法則の簡易な適用により計算され得る。あるいは、
３）車両はその現在の方向を変える。上述したように、これが衝突予測において主な困難が生じるところである。
【００３８】
ロケーション予測器１０２は、上述された車両の潜在的な移動の分類を実行するように、すなわち、入力された経路に静止、直線で移動、又は旋回としてフラグを立てるように構成される。
【００３９】
図２Ａに示すように、ロケーション予測器１０２は、少なくとも１つの時間ウィンドウの間の複数の時点における後輪操舵車両の位置及び速度を示すデータを受信するデータ入力２１であり、車両の位置及び速度は互いに独立して測定されている、データ入力２１と、受信した位置及び速度データを使用して、時間ウィンドウの間に車両により走行された経路を算出する経路算出器２２と、算出された経路が時間ウィンドウの間の車両の方向の変化を示すかどうかを決定する経路評価器２３と、少なくとも時間ウィンドウの終わりにおける受信した位置及び速度データを使用して、所定の将来の時間における車両のロケーションを予測するロケーション推定器２４とを含む。経路評価器２３は、算出された経路が方向の変化を示すとき、算出された経路の、旋回するよう準備している車両に対応する少なくとも１つの車両経路及び旋回するよう準備していない車両に対応する少なくとも１つの車両経路に対する類似度を決定することにより、算出された経路を分類するように動作可能である。分類は、類似度決定の結果に従い、算出された経路に割り当てられ、それにより、算出された経路は、旋回するよう準備している車両の経路又は旋回するよう準備していない車両の経路のいずれかとして分類される。算出された経路がそのように分類されたとき、ロケーション推定器２４は、時間ウィンドウの終わりにおける受信した位置及び速度データに追加で、算出された経路の分類を使用して、所定の将来の時間における車両のロケーションを予測するように動作可能である。
【００４０】
位置及び速度は、デカルト座標系においてロケーション予測器１０２に従来的に報告される。ＧＰＳの場合、緯度と経度が報告されるが、ここで考慮される運動のスケールにおいて、これらの座標は実質的にデカルトになる。
【００４１】
位置＝（ｘ，ｙ）
速度＝（ｕ，ｖ）
ここで、ｘは１つの軸に沿った位置であり、ｙは垂直軸に沿った位置であり、ｕは時間ｔでのｘの変化率であり、ｖは時間ｔでのｙの変化率である。
【００４２】
位置と速度は独立して測定されるため、車両の移動の２つの推定が導出されてもよく、第１は報告された速度（ｕ，ｖ）から直接であり、第２（以降「導出速度」と呼ばれる）は位置の変化率（ｕ’，ｖ’）からであり、すなわち、
【数１】
2020132142.tif 000003
である。
【００４３】
デカルトのような座標における速度（垂直方向における位置の変化率）を極座標（移動のスピードと方向）に変換するのは便利であり、例えば、
【数２】
2020132142.tif 000004
である。
【００４４】
車両が直線で走行しているとき、移動方向の双方の推定が同じになる。しかしながら、車両が旋回しているか又は旋回するよう準備しているとき、位置が車両の実際の経路で継続する一方で速度センサが後端の振れに起因する回転を拾うため、推定は異なり、すなわち、θとθ’とが異なる。車両は、完全に真っ直ぐな経路上で常時走行するわけではなく、すなわち、たとえ旋回に対して準備していない場合でも、短期間の間にその走行方向を変える可能性がある。ゆえに、ロケーション予測器１０２は、将来の旋回を有する経路と、有意な旋回を有することは予想されないが完全に真っ直ぐではない経路との間で区別するように構成される。
【００４５】
図２Ｂは、一実施形態によるロケーション予測器１０２により実行されるプロセスのフローチャートである。動作２０１において、監視されている車両からデータのセットが受信される。これらのデータセットは、車両の現在の位置及び速度の報告を含む。報告は、衝突警告の最終的な適時性（車両の典型的なスピードと、データ送達、処理、及びアラート送信により導入されるレイテンシに依存する）を確保するために十分高い頻度で到着し、例えば、毎秒１０回である。
【００４６】
データが不規則な間隔で到着する可能性があるため、動作２０２において、データは、例えば、報告された値を適切な長さの時間（例えば、１秒）にわたり平滑化し、結果を規則的な間隔（例えば、毎秒）に対し内挿することにより、「規則化」される。
【００４７】
クリーニングされた（例えば、平滑化され、規則化された）データは、動作２０３において、値のシーケンスの数値微分を通して導出速度（ｕ’，ｖ’）を算出するために使用される。例えば、
【数３】
2020132142.tif 000005
であり、ｘａ、ｘｂは、Δｔ秒だけ離れた連続的な間隔で報告された位置である。導出速度（ｕ’，ｖ’）は、規則化された時間毎で計算される。
【００４８】
動作２０４において、報告された速度と導出された速度は極座標に変換され、各時間間隔におけるスピードｓ、ｓ’、及び運動の方向θ、θ’の推定を取得する。すなわち、
【数４】
2020132142.tif 000006
及び、
【数５】
2020132142.tif 000007
であり、運動方向の推定における偏差の絶対値は、
Δθ＝ａｂｓ（θ−θ’）
である。（それが、ここで決定されている車両の方向における変化の可能性であり、旋回の方向又はその大きさではないため、絶対値を使用することが適切である。）
【００４９】
結果として生じるデータは、適切な長さ、例えば１０秒のスライディングバッファ／ウィンドウに記憶され、これは、その全体を規則的な間隔で、例えば１秒で、プロセスの次の動作に渡される（すなわち、１つの１０秒バッファが１秒毎に次の動作に渡される）。
【００５０】
第１の分類動作、動作２０５において、ロケーション予測器１０２の経路評価器２３は、受信したウィンドウのうちいずれがウィンドウ長にわたり何の方向変化も示さないかを検出する。検出される第１のケースでは、時間ウィンドウ長にわたり運きがなく、これは、例えば、平均スピードがゼロであるか又はゼロに近い閾より小さいことにより示される。検出される第２のケースでは、車両は全時間ウィンドウ長にわたり直線で移動しており、ゆえに、旋回に対して準備している可能性が低い。何の方向変化も示さないウィンドウを検出する１つの手法は、平均偏差が閾を下回るウィンドウを選択することである。直線運動又は静止車両を表すと決定されるウィンドウは、動作２０７におけるロケーション推定器２４に直接渡され、ロケーション推定器２４は、次いで、上記ケース（１）又は（２）に従って車両の将来のロケーションを予測する。全ての他のウィンドウは、第２の分類動作、動作２０６において処理され、ロケーション予測器は、ウィンドウのうちいずれが入力ウィンドウの終了後の期間における旋回開始又は継続の可能性を示すかを検出しようとする。
【００５１】
多くの異なる分類方法が使用されてもよいが、１つの提案される第２の分類動作の実装は、機械学習（ＭＬ）分類器を使用する。例えば、２つの時間ウィンドウ間の距離（すなわち、類似度）の尺度として動的時間伸縮法（Dynamic  Time  Warping）を使用する事前訓練されたＫ平均分類アルゴリズムを使用することが可能である。
【００５２】
詳細には、ロケーション予測器１０２により使用する前に、Ｋ平均アルゴリズムは、複数（例えば、５個）の異なるクラスの車両運動に対応する訓練データを使用して訓練され、車両運動のうちいくつかが、旋回を行うよう準備している車両に関連づけられ、車両運動のうち他のものは、ほぼ直線で継続する車両に関連づけられる。５つの異なる経路についての時間に対する偏差Δθのプロットである図３に示されるように、アルゴリズムの実行において、車両のうち１つ以上の時間ウィンドウ（図３では３０１として示されている）は、各時間ウィンドウの終わりを過ぎて一定の間隔後に旋回する車両に関連づけられたクラスに分類されてもよく、その場合、これらは「旋回する」としてマークされる。他のものは「旋回しない」（図３では３０２として示されている）としてマークされ、（現在の時間ウィンドウ内の方向値から計算された方向を有する）直線で走行する車両に対応するものとして扱われる。
【００５３】
センサが車両上でどこに配置されるかは、ロケーション予測器１０２の有効性に影響する。２つの測定からの見かけの運動方向における差は、センサが車両の後軸に対してより近く配置されるほど誇張される。
【００５４】
ロケーション予測器１０２による使用のための２つの独立した速度の測定値を取得する別の手法は、車両に２つの位置専用センサを設置することであり、一方は車両の前方に向けて配置され、他方は後方に向けて配置される。しかしながら、２つの運動方向θ、θ’の推定は上述と同じである。
【００５５】
同様に、２つのセンサが車両の対向端に配置されるという条件で、２つの速度専用センサ（又は、速度センサと位置センサの組み合わせ）が採用されて、必要な独立した速度測定値を取得してもよい。
【００５６】
実施形態は、車両が使用されている任意のエリアにおいて、特に、あり得る車両経路が完全に固定されていない（すなわち、車両移動が道路又は車線に制約されていない）、これらに限られないが倉庫、港湾（コンテナ移動）、建設現場、及び空港のエアサイドを含む制約されていない空間において、衝突を回避するために使用されてもよい。
【００５７】
図４は、本発明を具現化し、本発明を具現化する方法の動作の一部又は全部を実現し、実施形態の装置のタスクの一部又は全部を実行するために使用され得る、データ記憶サーバなどのコンピューティングデバイスのブロック図である。例えば、図４のコンピューティングデバイスは、図１Ａに示される車両衝突警告方法の全ての動作を実現し、図１Ｂに示される車両衝突警告システムの全てのタスクを実行するために、あるいは図２Ｂの車両ロケーション予測プロセスを実行するためにのみ、図２Ａの車両ロケーション予測器１０２のタスクを実行するためにのみ、使用されてもよい。
【００５８】
コンピューティングデバイスは、プロセッサ９９３及びメモリ９９４を含む。任意で、コンピューティングデバイスは、他のこのようなコンピューティングデバイスと、例えば、本発明の実施形態の他のコンピューティングデバイスと通信するためのネットワークインターフェース９９７をさらに含む。
【００５９】
例えば、一実施形態は、そのようなコンピューティングデバイスのネットワークから構成されてもよい。任意で、コンピューティングデバイスは、キーボード及びマウス９９６などの１つ以上の入力機構、及び１つ以上のモニタ９９５などの表示ユニットをさらに含む。コンポーネントは、バス９９２を介して互いに接続可能である。
【００６０】
メモリ９９４は、例えば、図１Ａ、図１Ｂ、図２Ａ、及び／又は図２Ｂのプロセス／タスクを実行するためにプロセッサ９９３により実行される少なくとも１つのプログラムを記憶するために、コンピュータ読取可能記憶媒体を含んでもよい。用語「コンピュータ読取可能記憶媒体」は、コンピュータ実行可能命令を搬送し又はデータ構造を記憶させるように構成された、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／又は関連づけられたキャッシュ及びサーバ）を参照してもよい。コンピュータ実行可能命令は、例えば、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、又は専用処理デバイス（例えば、１つ以上のプロセッサ）によりアクセス可能であり、かつこれらに１つ以上の機能又は動作を実行させる命令及びデータを含んでもよい。ゆえに、用語「コンピュータ読取可能記憶媒体」は、マシンによる実行のための命令のセットを記憶、符号化、又は搬送することができ、マシンに本開示の方法のいずれか１つ以上を実行させる任意の媒体をさらに含んでもよい。したがって、用語「コンピュータ読取可能記憶媒体」は、これらに限られないがソリッドステートメモリ、光学媒体、及び磁気媒体を含むとみなされてもよい。限定でなく例として、このようなコンピュータ読取可能媒体は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブル読取専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、コンパクトディスク読取専用メモリ（ＣＤ‐ＲＯＭ）又は他の光ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置又は他の磁気記憶デバイス、フラッシュメモリデバイス（例えば、ソリッドステートメモリデバイス）を含む、非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体を含んでもよい。
【００６１】
プロセッサ９９３は、コンピューティングデバイスを制御し、処理動作を実行するように構成され、例えば、図１Ａ及び／又は図２Ｂを参照して説明され、特許請求の範囲に定義された方法を実現するために、メモリ９９４に記憶されたコンピュータプログラムコードを実行する。メモリ９９４は、プロセッサ９９３により読み出され、書き込まれるデータを記憶する。本明細書で参照されるとき、プロセッサは、マイクロプロセッサ、中央処理ユニットなどの１つ以上の汎用処理デバイスを含んでもよい。プロセッサは、複合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、又は他の命令セットを実現するプロセッサ若しくは命令セットの組み合わせを実現する複数のプロセッサを含んでもよい。プロセッサは、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、ディジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、ネットワークプロセッサなどの１つ以上の専用処理デバイスをさらに含んでもよい。１つ以上の実施形態において、プロセッサは、本明細書で論じられる動作及び操作を実行するための命令を実行するように構成される。
【００６２】
表示ユニット９９５は、コンピューティングデバイスにより記憶されたデータの表現を表示することができ、ユーザとコンピューティングデバイスに記憶されたプログラム及びデータとの間の対話を可能にするカーソル及びダイアログボックス及び画面をさらに表示してもよい。例えば、表示ユニット９９５は、画像化される（imagified）べき多変量データ及び結果として生じる画像を表示してもよい。入力機構９９６は、ユーザが、画像化されるべき多変量データなどのデータ及びコンピューティングデバイスへの命令を入力することを可能にし得る。
【００６３】
ネットワークインターフェース（ネットワークＩ／Ｆ）９９７は、インターネットなどのネットワークに接続されてもよく、ネットワークを介して他のこのようなコンピューティングデバイスに接続可能である。ネットワークＩ／Ｆ９９７は、ネットワークを介して他の装置から／他の装置へ入力／出力されるデータを制御することができる。
【００６４】
マイクロホン、スピーカ、プリンタ、電源ユニット、ファン、ケース、スキャナ、トラッカーボール等などの他の周辺デバイスが、コンピューティングデバイスに含まれてもよい。
【００６５】
本発明を具現化する方法は、図４に示すものなどのコンピューティングデバイスで実行できる。このようなコンピューティングデバイスは、図４に示すあらゆるコンポーネントを有する必要はなく、これらのコンポーネントのサブセットから構成されてもよい。本発明を具現化する方法は、ネットワークを介して１つ以上のデータ記憶サーバと通信する単一のコンピューティングデバイスにより実行されてもよい。コンピューティングデバイスは、データの少なくとも一部分を記憶するデータ記憶装置自体であってもよい。
【００６６】
本発明を具現化する方法は、互いに協働して動作する複数のコンピューティングデバイスにより実行されてもよい。複数のコンピューティングデバイスのうちの１つ以上が、データの少なくとも一部分を記憶するデータ記憶サーバであってもよい。
【００６７】
本発明の上述の実施形態は、有利には、実施形態のうちいずれかの他のものとは独立して、又は実施形態のうち１つ以上の他のものとの任意の実現可能な組み合わせで使用されてもよい。
上記の実施形態につき以下の付記を残しておく。
（付記１）
所定の将来の時間における車両のロケーションを予測する車両ロケーション予測器であって、
少なくとも１つの時間ウィンドウの間の複数の時点における前記車両の位置及び速度を示すデータを受信するデータ入力であり、前記車両の前記位置及び速度は互いに独立して測定されている、データ入力と、
前記受信した位置及び速度データを使用して前記時間ウィンドウの間に前記車両により走行された経路を算出する経路算出器と、
前記算出された経路が前記時間ウィンドウの間の前記車両の方向の変化を示すかどうかを決定する経路評価器と、
少なくとも前記時間ウィンドウの終わりにおける前記受信した位置及び速度データを使用して前記所定の将来の時間における前記車両の前記ロケーションを推定するロケーション推定器と、を含み、
前記算出された経路が方向の変化を示すとき、
前記経路評価器は、前記算出された経路の、旋回するよう準備している車両に対応する少なくとも１つの車両経路及び旋回するよう準備していない車両に対応する少なくとも１つの車両経路に対する類似度を決定することにより、前記算出された経路を分類し、前記類似度決定の結果に従い、前記算出された経路に分類を割り当て、それにより、前記算出された経路は、旋回するよう準備している車両の経路又は旋回するよう準備していない車両の経路のいずれかとして分類され、
前記ロケーション推定器は、前記時間ウィンドウの終わりにおける前記受信した位置及び速度データに追加で前記算出された経路の前記分類を使用して前記所定の将来の時間における前記車両の前記ロケーションを推定する、車両ロケーション予測器。
（付記２）
各時点において前記経路算出器は、
前記受信した速度から前記車両の移動方向の第１の推定を導出し、
前記車両の位置の変化率に基づいて前記受信した位置から前記車両の移動方向の第２の推定を導出し、
前記第１及び第２の推定間の差を決定する、
付記１に記載の車両ロケーション予測器。
（付記３）
前記経路評価器は、
前記時間ウィンドウにわたる前記車両の平均スピード値がゼロであるか又はゼロに近い閾スピード値より小さく、あるいは、
前記時間ウィンドウにわたり前記車両の前記２つの推定された移動方向間に差がない
とき、前記時間ウィンドウの間に前記車両の方向の変化がないと決定する、付記２に記載の車両ロケーション予測器。
（付記４）
前記経路評価器は機械学習分類器を含む、付記１乃至３のうちいずれか１項に記載の車両ロケーション予測器。
（付記５）
前記機械学習分類器は、類似度を決定する事前訓練されたＫ平均分類アルゴリズムを含む、付記４に記載の車両ロケーション予測器。
（付記６）
前記車両の前記位置及び前記速度のうち少なくとも１つが、前記車両で後車軸近くに配置されたセンサを使用して測定される、付記１乃至５のうちいずれか１項に記載の車両ロケーション予測器。
（付記７）
車両の将来のロケーションを予測する、付記１乃至６のうちいずれか１項に記載の車両ロケーション予測器と、
前記車両の前記予測された将来のロケーションと、前記所定の将来の時間における少なくとも１つの潜在的な障害物のロケーションに関する情報とに基づいて、前記車両及び前記障害物を巻き込む衝突が起こりうるかどうかを決定する衝突決定器と、
前記障害物との衝突が起こりうることが前記衝突決定器の決定であるとき、前記障害物との衝突が起こりうる警告を発行させる警告デバイスと、
を含む車両衝突警告システム。
（付記８）
所定の将来の時間における車両のロケーションを予測する車両ロケーション予測プロセスであって、
少なくとも１つの時間ウィンドウの間の複数の時点における前記車両の位置及び速度を示すデータを受信するステップであり、前記車両の前記位置及び速度は互いに独立して測定されている、ステップと、
前記受信した位置及び速度データを使用して前記時間ウィンドウの間に前記車両により走行された経路を算出するステップと、
前記算出された経路が前記時間ウィンドウの間の前記車両の方向の変化を示すかどうかを決定するステップと、
少なくとも前記時間ウィンドウの終わりにおける前記受信した位置及び速度データを使用して前記所定の将来の時間における前記車両の前記ロケーションを推定するステップと、
を含み、
前記算出された経路が方向の変化を示すと決定されたとき、前記所定の将来の時間における前記車両の前記ロケーションは、前記時間ウィンドウの終わりにおける前記受信した位置及び速度データに追加で、前記算出された経路の、旋回するよう準備している車両に対応する少なくとも１つの車両経路及び旋回するよう準備していない車両に対応する少なくとも１つの車両経路に対する類似度を決定することと、前記類似度決定の結果に従い、前記算出された経路を、旋回するよう準備している車両の経路又は旋回するよう準備していない車両の経路のいずれかとして分類することと、により取得される分類を使用して推定される、
車両ロケーション予測プロセス。
（付記９）
前記時間ウィンドウの間に前記車両により走行された経路を算出するステップは、各時点において、
前記受信した速度から前記車両の移動方向の第１の推定を導出するステップと、
前記車両の位置の変化率に基づいて前記受信した位置から前記車両の移動方向の第２の推定を導出するステップと、
前記第１及び第２の推定間の差を決定するステップと、
を含む、付記８に記載の車両ロケーション予測プロセス。
（付記１０）
前記時間ウィンドウにわたる前記車両の平均スピード値がゼロであるか又はゼロに近い閾スピード値より小さく、あるいは、
前記時間ウィンドウにわたり前記車両の前記２つの推定された移動方向間に差がない
とき、前記時間ウィンドウの間に前記車両の方向の変化がないと決定するステップを含む付記９に記載の車両ロケーション予測プロセス。
（付記１１）
前記算出された経路の類似度を決定することは、機械学習分類器を使用して実行される、付記８乃至１０のうちいずれか１項に記載の車両ロケーション予測プロセス。
（付記１２）
前記機械学習分類器は、事前訓練されたＫ平均分類アルゴリズムを含む、付記１１に記載の車両ロケーション予測プロセス。
（付記１３）
前記車両の前記位置及び前記速度のうち少なくとも１つが、前記車両で後車軸近くに配置されたセンサを使用して測定される、付記８乃至１２のうちいずれか１項に記載の車両ロケーション予測プロセス。
（付記１４）
付記８乃至１３のうちいずれか１項に記載の車両ロケーション予測プロセスを実行して車両の将来のロケーションを予測するステップと、
前記車両の前記予測された将来のロケーションと、前記所定の将来の時間における少なくとも１つの潜在的な障害物のロケーションに関する情報とに基づいて、前記車両及び前記障害物を巻き込む衝突が起こりうるかどうかを決定するステップと、
前記障害物との衝突が起こりうることが前記決定するステップの結果であるとき、前記障害物との衝突が起こりうる警告を発行させるステップと、
を含む車両衝突警告方法。
（付記１５）
コンピュータにより実行されたときに前記コンピュータに付記８乃至１３のうちいずれか１項に記載の車両ロケーション予測プロセス又は付記１４に記載の車両衝突警告方法を実行させる命令を含む非一時的コンピュータ読取可能媒体。
【図１Ａ】
2020132142.tif 000008
【図１Ｂ】
2020132142.tif 000009
【図２Ａ】
2020132142.tif 000010
【図２Ｂ】
2020132142.tif 000011
【図３】
2020132142.tif 000012
【図４】
2020132142.tif 000013