【手続補正書】
【提出日】令和3年8月2日(2021.8.2)
【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】
コンピュータ実装方法であって、
１つ以上のプロセッサを備えるコンピューティングシステムが、自律車両によって知覚された複数の物体の少なくとも現在の状態または過去の状態を説明する状態データを取得することと、
前記コンピューティングシステムが、そのような物体に対する個別の状態データに少なくとも部分的に基づいて、前記複数の物体の各物体に対する優先順位分類を決定することと、
前記コンピューティングシステムが、前記複数の物体のうちの1つ以上のものに対する前記優先順位分類に少なくとも部分的に基づいて、前記コンピューティングシステムが各物体に対する予測される将来的状態を決定する順序を決定することと、
前記コンピューティングシステムが、前記順序に少なくとも部分的に基づいて、前記複数の物体の各物体に対する前記予測される将来的状態を決定することであって、前記予測される将来的状態を決定することは、より低い優先順位分類を有する物体に対する前記予測される将来的状態を決定することに先立って、より高い優先順位分類を有する物体に対する前記予測される将来的状態を決定することを含む、ことと、
前記コンピューティングシステムが、前記複数の物体のうちの少なくとも１つの前記予測される将来的状態に少なくとも部分的に基づいて、前記自律車両の運動を開始することと
を含む、方法。
【請求項２】
前記状態データは、物体タイプを含み、
前記コンピューティングシステムが各物体に対する前記優先順位分類を決定することは、そのような物体の個別の物体タイプに少なくとも部分的に基づく、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３】
前記コンピューティングシステムが、前記コンピューティングシステムが前記複数の物体に対する前記予測される将来的状態を決定する前記順序を決定することは、
前記複数の物体の各物体に対する前記優先順位分類に基づいて、物体予測のために前記複数の物体を優先順位化することであって、前記複数の物体を優先順位化することは、前記より低い優先順位分類を有する物体に先立って、物体予測のために前記より高い優先順位分類を有する物体を優先順位化することを含む、こと
を含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４】
前記コンピューティングシステムが、運動計画システムに、現在のタイムフレームに対して前記より高い優先順位分類を有する前記複数の物体の各物体に対する前記予測される将来的状態を提供することと、
前記コンピューティングシステムが、運動計画システムに、前記現在のタイムフレームに対して前記より高い優先順位分類を有する各物体に対する前記予測される将来的状態と並行して、以前のタイムフレームに対して前記より低い優先順位分類を有する前記複数の物体の各物体に対する前記予測される将来的状態を提供することと
をさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５】
前記コンピューティングシステムが、前記自律車両によって知覚された前記複数の物体の少なくとも前記現在の状態または前記過去の状態を説明する状態データを取得することは、前記コンピューティングシステムが、複数の連続タイムフレームに対して、前記自律車両によって知覚された前記複数の物体の前記現在の状態を説明する状態データを取得することを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６】
前記コンピューティングシステムが、前記より高い優先順位分類を有する物体に対する前記予測される将来的状態を決定することは、前記コンピューティングシステムが、現在のタイムフレームに対して取得された状態データに少なくとも部分的に基づいて、前記より高い優先順位分類を有する物体に対する前記予測される将来的状態を決定することを含む、請求項５に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７】
前記コンピューティングシステムが、前記より低い優先順位分類を有する物体に対する前記予測される将来的状態を決定することは、前記コンピューティングシステムが、以前のタイムフレームに対して取得された状態データに少なくとも部分的に基づいて、前記より低い優先順位分類を有する物体に対する前記予測される将来的状態を決定することを含む、請求項５に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８】
前記コンピューティングシステムが、前記自律車両によって知覚された前記複数の物体の少なくとも前記現在の状態または前記過去の状態を説明する状態データを取得することは、
前記自律車両の知覚システムから前記状態データを取得することであって、前記知覚システムは、前記自律車両の１つ以上のセンサから取得されるセンサデータに基づいて前記状態データを生成するように構成される、こと
を含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項９】
前記コンピューティングシステムが、前記複数の物体のうちの少なくとも１つに対する前記優先順位分類に少なくとも部分的に基づいて、将来的場所予測システムを選択することをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１０】
前記コンピューティングシステムが、前記複数の物体のうちの少なくとも１つに対する前記予測される将来的状態を決定することは、前記選択された将来的場所予測システムを使用することを含む、請求項９に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１１】
前記将来的場所予測システムは、第１の予測システムまたは第２の予測システムのいずれかを備え、前記第２の予測システムは、前記第１の予測システムより高い忠実性を有し、
前記コンピューティングシステムが、前記より低い優先順位分類を有する各物体に対する前記予測される将来的状態を決定することは、前記コンピューティングシステムが、前記第１の予測システムを使用して、そのような物体に対する前記予測される将来的状態を決定することを含み、
前記コンピューティングシステムが、前記より高い優先順位分類を有する各物体に対する前記予測される将来的状態を決定することは、前記コンピューティングシステムが、前記第２の予測システムを使用して、そのような物体に対する前記予測される将来的状態を決定することを含む、請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１２】
前記コンピューティングシステムが、各物体に対する前記優先順位分類を決定することは、前記自律車両の閾値速度または速度範囲に基づいて、高優先順位物体として分類されるべき前記複数の物体の数を決定することを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１３】
前記複数の物体の各物体の前記現在の状態または前記過去の状態は、位置、速度、加速、進行方向、ヨーレート、形状、サイズ、タイプ、前記自律車両からの距離、前記自律車両と相互作用するための最小経路、または前記自律車両と相互作用するための最小持続時間のうちの１つ以上のものを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１４】
コンピューティングシステムであって、
１つ以上のプロセッサを備える知覚システムであって、前記知覚システムは、複数の連続タイムフレームの各々に対し、自律車両によって知覚された複数の物体の各々の少なくとも現在の状態を説明する状態データを生成するように構成される、知覚システムと、
１つ以上のプロセッサを備える優先順位分類システムであって、前記優先順位分類システムは、前記複数の連続タイムフレームの各々に対し、各物体に対する個別の状態データに少なくとも部分的に基づいて、前記複数の物体の各物体に優先順位分類を割り当てるように構成される、優先順位分類システムと、
１つ以上のプロセッサを備える予測システムであって、前記予測システムは、前記複数の連続タイムフレームの各々に対し、
前記複数の物体の各物体に対する前記優先順位分類を受信することと、
現在のタイムフレームに対して、前記複数の物体の各物体に対する予測される将来的状態を決定することと、
前記複数の物体の各物体に対する前記予測される将来的状態を、前記１つ以上のプロセッサによって実装される運動計画システムに提供することであって、より高い優先順位分類を有する各物体に対する前記予測される将来的状態は、より低い優先順位分類を有する各物体に対する前記予測される将来的状態に先立って、前記運動予測システムに提供される、ことと
を行うように構成される、予測システムと、
前記複数の物体のうちの少なくとも１つの前記予測される将来的状態に少なくとも部分的に基づいて、前記自律車両の運動と関連付けられる１つ以上の車両制御を制御するように構成される車両コントローラと
を備える、コンピューティングシステム。
【請求項１５】
前記予測システムは、
前記運動計画システムに、以前のタイムフレームに対して前記より低い優先順位分類を有する各物体に対する予測される将来的状態を提供する
ようにさらに構成され、
前記以前のタイムフレームに対して前記より低い優先順位分類を有する各物体に対する前記予測される将来的状態は、前記現在のタイムフレームに対して前記より高い優先順位分類を有する各物体に対する前記予測される将来的状態と並行して、前記運動計画システムに提供される、請求項１４に記載のコンピューティングシステム。
【請求項１６】
前記予測システムは、
前記現在のタイムフレームに対して、前記より低い優先順位分類を有する各物体に対する前記予測される将来的状態を決定することに先立って、前記より高い優先順位分類を有する各物体に対する前記予測される将来的状態を決定する
ようにさらに構成される、請求項１４に記載のコンピューティングシステム。
【請求項１７】
前記予測システムは、
前記現在のタイムフレームに対する状態データに基づいて、前記現在のタイムフレームに対して、前記より高い優先順位分類を有する各物体に対する前記予測される将来的状態を決定することと、
以前のタイムフレームに対する状態データに基づいて、前記現在のタイムフレームに対して、前記より低い優先順位分類を有する各物体に対する前記予測される将来的状態を決定することと
を行うようにさらに構成される、請求項１４に記載のコンピューティングシステム。
【請求項１８】
前記予測システムは、
前記より低い優先順位分類を有する各物体に対する低忠実性予測を実施することと、
前記より高い優先順位分類を有する各物体に対する高忠実性予測を実施することと
を行うようにさらに構成される、請求項１４に記載のコンピューティングシステム。
【請求項１９】
自律車両であって、
１つ以上のプロセッサと、
１つ以上の非一過性コンピュータ可読媒体であって、前記１つ以上の非一過性コンピュータ可読媒体は、命令を集合的に記憶しており、前記命令は、前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のプロセッサに、動作を実施させ、前記動作は、
自律車両によって知覚された複数の物体の物体タイプを説明する状態データを取得することと、
そのような物体に関する個別の物体タイプに少なくとも部分的に基づいて、前記複数の物体の各物体に対する優先順位分類を決定することと、
前記複数の物体のうちの１つ以上のものに対する前記優先順位分類に少なくとも部分的に基づいて、前記１つ以上のプロセッサが各物体に対する予測される将来的状態を決定する順序を決定することと、
前記順序に少なくとも部分的に基づいて、前記複数の物体の各物体に対する前記予測される将来的状態を決定することであって、前記予測される将来的状態を決定することは、より低い優先順位分類を有する物体に対する前記予測される将来的状態を決定することに先立って、より高い優先順位分類を有する物体に対する前記予測される将来的状態を決定することを含む、ことと、
前記複数の物体のうちの少なくとも１つの前記予測される将来的状態に少なくとも部分的に基づいて、前記自律車両の運動を開始することと
を含む、１つ以上の非一過性コンピュータ可読媒体と
を備える、自律車両。
【請求項２０】
前記動作は、
１つ以上のプロセッサを備える運動計画システムに、現在のタイムフレームに対して前記より高い優先順位分類を有する各物体に対する前記予測される将来的状態を提供することと、
前記現在のタイムフレームに対して前記より高い優先順位分類を有する各物体に対する前記予測される将来的状態と並行して、以前のタイムフレームに対して前記より低い優先順位分類を有する前記複数の物体の各物体に対する前記予測される将来的状態を提供することと
をさらに含む、請求項１９に記載の自律車両。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
本開示の他の側面は、種々のシステム、装置、非一過性コンピュータ可読媒体、ユーザインターフェース、および電子デバイスを対象とする。
本発明は、例えば、以下を提供する。
（項目１）
コンピュータ実装方法であって、
１つ以上のプロセッサを備えるコンピューティングシステムによって、自律車両によって知覚された複数の物体の少なくとも現在または過去の状態を説明する状態データを取得することと、
前記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、各物体に対する個別の状態データに基づいて、前記複数の物体内の各物体に対する優先順位分類を決定することと、
前記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、各物体に対する前記優先順位分類に基づいて、前記コンピューティングシステムが各物体に対する予測される将来的状態を決定する順序を決定することと、
前記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、前記決定された順序に基づいて、各物体に対する前記予測される将来的状態を決定することと
を含む、方法。
（項目２）
前記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、前記物体のうちの少なくとも１つに関する前記予測される将来的状態に基づいて、前記自律車両に関する運動計画を決定することをさらに含む、項目１に記載のコンピュータ実装方法。
（項目３）
前記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、各物体に対する個別の状態データに基づいて、前記複数の物体内の各物体に対する優先順位分類を決定することは、前記コンピューティングシステムによって、各物体を高優先順位または低優先順位のいずれかとして分類することを含む、項目１または２に記載のコンピュータ実装方法。
（項目４）
前記コンピューティングシステムによって、自律車両によって知覚された複数の物体の少なくとも現在または過去の状態を説明する状態データを取得することは、前記コンピューティングシステムによって、複数の連続タイムフレームに対して、前記自律車両によって知覚された前記複数の物体の現在の状態を説明する状態データを取得することを含む、前記項目のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
（項目５）
前記コンピューティングシステムによって、高優先順位として分類された物体に関する前記予測される将来的状態を決定することは、前記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、直近のタイムフレームに対して取得された状態データに基づいて、前記物体に関する前記予測される将来的状態を決定することを含む、項目４に記載のコンピュータ実装方法。
（項目６）
前記コンピューティングシステムによって、低優先順位として分類された物体に関する前記予測される将来的状態を決定することは、前記コンピューティングシステムによって、前の順次タイムフレームに対して取得された状態データに基づいて決定された前記物体に関する予測される将来的状態を決定することを含む、項目４または５に記載のコンピュータ実装方法。
（項目７）
前記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、物体に関する前記優先順位分類に基づいて、物体に関する予測される将来的状態を決定することは、
前記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、前記物体に関する前記優先順位分類に基づいて、将来的場所予測システムを選択することと、
前記コンピューティングシステムによって、前記選択された将来的場所予測システムを使用して、前記物体に関する前記予測される将来的状態を決定することと
を含む、前記項目のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
（項目８）
前記将来的場所予測システムは、低忠実性予測システムまたは高忠実性予測システムのいずれかを備え、
各物体に対する前記優先順位分類は、高優先順位または低優先順位分類のいずれかを備え、
前記コンピューティングシステムによって、各低優先順位の物体に対する前記予測される将来的状態を決定することは、前記コンピューティングシステムによって、前記低忠実性予測システムを使用して、前記物体に関する前記予測される将来的状態を決定することを含み、
前記コンピューティングシステムによって、各高優先順位の物体に対する前記予測される将来的状態を決定することは、前記コンピューティングシステムによって、前記高忠実性予測システムを使用して、前記物体に関する前記予測される将来的状態を決定することを含む、項目７に記載のコンピュータ実装方法。
（項目９）
前記コンピューティングシステムによって、各物体に対する優先順位分類を決定することは、前記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、前記自律車両の速度に基づいて、高優先順位として分類されるべき前記物体の第１の数と低優先順位として分類されるべき前記物体の第２の数との間の比を決定することを含む、前記項目のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
（項目１０）
前記コンピューティングシステムによって、各物体に対する優先順位分類を決定することは、前記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、前記物体の１つ以上の特徴に基づいて、各物体に対する前記優先順位分類を決定することを含み、
各物体に対する前記１つ以上の特徴は、位置、速度、加速、進行方向、ヨーレート、形状、サイズ、タイプ、前記自律車両からの距離、前記自律車両と相互作用するための最小経路、または前記自律車両と相互作用するための最小持続時間のうちの１つ以上のものを備える、前記項目のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
（項目１１）
前記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、各物体に対する個別の状態データに基づいて、各物体に対する優先順位分類を決定することは、前記コンピューティングシステムによって、機械学習式モデルを使用して、各物体に対する前記優先順位分類を決定することを含む、前記項目のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
（項目１２）
前記機械学習式モデルは、少なくとも部分的に、前の自律車両運転セッションの間に事前に収集された注釈が付けられた車両データログを備える訓練データに基づいて、訓練されている、項目１１に記載のコンピュータ実装方法。
（項目１３）
前記コンピューティングシステムによって、前記機械学習式モデルを使用して、各物体に対する前記優先順位分類を決定することは、
前記コンピューティングシステムによって、前記機械学習式モデルを説明するデータを取得することと、
前記コンピューティングシステムによって、各物体に対する個別の状態データを前記機械学習式モデルの中に入力することと、
前記コンピューティングシステムによって、各物体に対する個別の優先順位分類を示すデータを前記機械学習式モデルの出力として受信することと
を含む、項目１１または１２に記載のコンピュータ実装方法。
（項目１４）
前記コンピューティングシステムは、前記自律車両にオンボード搭載される、前記項目のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
（項目１５）
コンピューティングシステムであって、
１つ以上のプロセッサを備える知覚システムであって、前記知覚システムは、複数の連続タイムフレームの各々に対し、自律車両によって知覚された複数の物体の各々の少なくとも現在の状態を説明する状態データを生成するように構成される、知覚システムと、
１つ以上のプロセッサを備える優先順位分類システムであって、前記優先順位分類システムは、前記複数の連続タイムフレームの各々に対し、少なくとも部分的に、各物体に対する個別の状態データに基づいて、前記複数の物体内の各物体を高優先順位または低優先順位のいずれかとして分類するように構成される、優先順位分類システムと、
１つ以上のプロセッサを備える予測システムであって、前記予測システムは、前記複数の連続タイムフレームの各々に対し、
各個別の物体に対する前記優先順位分類を受信することと、
現在のタイムフレームに対して、高優先順位として分類された各物体に対する予測される将来的状態を決定することと、
前記現在のタイムフレームに対して高優先順位として分類された各物体に対する前記予測される将来的状態を前記１つ以上のプロセッサによって実装される運動計画システムに提供することと
を行うように構成される、予測システムと
を備える、コンピューティングシステム。
（項目１６）
高優先順位として分類された各物体に対する前記予測される将来的状態を前記運動計画システムに提供することに続いて、前記予測システムはさらに、
前記現在のタイムフレームに対して低優先順位として分類された各物体に対する予測される将来的状態を決定する
ように構成される、項目１５に記載のコンピューティングシステム。
（項目１７）
前記予測システムはさらに、
前記運動計画システムに、前の順次タイムフレームに対して低優先順位として分類された各物体に対する予測される将来的状態を提供する
ように構成され、
前記前の順次タイムフレームに対して低優先順位として分類された各物体に対する前記予測される将来的状態は、前記現在のタイムフレームに対して高優先順位として分類された各物体に対する前記予測される将来的状態と並行して、前記運動計画システムに提供される、項目１５または１６に記載のコンピューティングシステム。
（項目１８）
前記優先順位分類システムは、各個別の物体を高優先順位または低優先順位のいずれかとして分類するように構成される機械学習された物体優先順位分類子を備える、項目１５、１６、または１７のいずれか１項に記載のコンピューティングシステム。
（項目１９）
前記予測システムはさらに、低優先順位として分類された物体に関する低忠実性予測を実施するように構成され、
前記予測システムはさらに、高優先順位として分類された物体に関する高忠実性予測を実施するように構成される、項目１５、１６、１７、または１８のいずれか１項に記載のコンピューティングシステム。
（項目２０）
自律車両であって、
１つ以上のプロセッサと、
１つ以上の非一過性コンピュータ可読媒体であって、前記１つ以上の非一過性コンピュータ可読媒体は、命令を集合的に記憶しており、前記命令は、前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のプロセッサに、動作を実施させ、前記動作は、
前記自律車両によって知覚された複数の物体の少なくとも現在または過去の状態を説明する状態データを取得することと、
少なくとも部分的に、各物体に対する個別の状態データに基づいて、前記複数の物体内の各物体に対する優先順位分類を決定することと、
少なくとも部分的に、各物体に対する前記優先順位分類に基づいて、前記コンピューティングシステムが各物体に対する予測される将来的状態を決定する順序を決定することと、
少なくとも部分的に、前記決定された順序に基づいて、各物体に対する前記予測される将来的状態を決定することと
を含む、１つ以上の非一過性コンピュータ可読媒体と
を備える、自律車両。