(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
方法であって、
車両の環境の１つ又は複数の状況を観測する１つ又は複数のセンサーからセンサーデータを取得するステップであって、前記１つ又は複数のセンサーが作動的に前記車両に関連付けられ、前記車両は自律モードで走行するように構成される、前記センサーデータを取得するステップと、
推論システムを使用するステップであって、前記１つ又は複数のセンサーにより観測されない前記車両の前記環境の少なくとも１つの状況を前記センサーデータに基づいて推論する、前記推論システムを使用するステップと、
前記車両の前記環境の前記少なくとも１つの推論された状況、少なくとも１つの以前の推論、及び少なくとも１つの以前の結果に基づいて信頼水準を決定するステップと、
前記自律モードの状態にある前記車両を前記車両の前記環境の前記少なくとも１つの推論された状況及び前記信頼水準に基づいて制御するステップと、を備える方法。
【請求項２】
前記１つ又は複数のセンサーは、少なくとも２つのセンサーを備え、前記車両の前記環境の前記少なくとも１つの推論された状況は、前記少なくとも２つのセンサーからのセンサーデータに基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記センサーデータを取得するステップは、カメラ、レーダーシステム、音響検出システム、超音波検出システム、及びライダーシステムのうち少なくとも１つを使用することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記１つ又は複数のセンサーにより観測されない前記車両の前記環境の前記少なくとも１つの状況は、交通信号、速度制限、道路の状態、障害物、他の車両の挙動、及び道路のルートのうち少なくとも１つである、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記車両の前記環境の前記少なくとも１つの推論された状況と前記信頼水準とを少なくとも１つの他の車両に送信するステップをさらに備え、前記少なくとも１つの他の車両は、自律モードで走行するように構成される、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記推論システムを使用するステップは、ベイジアン・ネットワーク、隠れマルコフモデル、及び決定木のうち少なくとも１つを使用することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記車両を制御するステップは、前記車両が加速するように制御すること、前記車両が減速するように制御すること、前記車両が方位を変更するように制御すること、前記車両が車線を変更するように制御すること、前記車両現在の車線内で位置を変えるように制御すること、及び前記車両が警告通知を提供するように制御することのうち少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記警告通知は、クラクション信号、灯火信号、及び車車間通信メッセージのうち少なくとも１つを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
車両であって、
１つ又は複数のセンサーであって、前記１つ又は複数のセンサーがセンサーデータを取得するように構成され、前記センサーデータは前記１つ又は複数のセンサーにより観測される車両の環境の１つ又は複数の状況に関連し、前記車両は自律モードで走行するように構成される、前記１つ又は複数のセンサーと、
推論システムであって、前記推論システムは、前記１つ又は複数のセンサーにより観測されない、前記車両の前記環境の少なくとも１つの状況を前記センサーデータに基づいて推論するように構成され、さらに、前記車両の前記環境の前記少なくとも１つの推論された状況、少なくとも１つの以前の推論、及び少なくとも１つの以前の結果に基づいて信頼水準を決定するように構成された、前記推論システムと、
制御システムであって、前記制御システムが前記自律モードの状態の前記車両を、前記車両の前記環境の前記少なくとも１つの推論された状況及び前記信頼水準に基づいて制御するように構成される、前記制御システムと、を備える車両。
【請求項１０】
前記１つ又は複数のセンサーは、カメラ、レーダーシステム、音響検出システム、超音波検出システム、及びライダーシステムのうち少なくとも１つを備える、請求項９に記載の車両。
【請求項１１】
前記１つ又は複数のセンサーによって観測されない前記車両の前記環境の前記少なくとも１つの状況は、交通信号、速度制限、道路の状態、障害物、他の車両の挙動、及び道路のルートのうち少なくとも１つを含む、請求項９に記載の車両。
【請求項１２】
前記推論システムは、前記車両の前記環境の前記少なくとも１つの推論された状況と前記信頼水準とを少なくとも１つの他の車両に送信するようにさらに構成され、前記少なくとも１つの他の車両は自律モードで走行するように構成される、請求項１１に記載の車両。
【請求項１３】
前記推論システムは、ベイジアン・ネットワーク、隠れマルコフモデル、及び決定木のうちの少なくとも１つを使用するように構成される、請求項９に記載の車両。
【請求項１４】
前記制御システムは、前記車両が加速するように制御すること、前記車両が減速するように制御すること、前記車両が方位を変更するように制御すること、前記車両が車線を変更するように制御すること、前記車両が現在の車線内で位置を変更するように制御すること、及び前記車両が警告通知を提供するように制御することのうちの少なくとも１つを実行するようにさらに構成される、請求項９に記載の車両。
【請求項１５】
前記警告通知は、クラクション信号、灯火信号、及び車車間通信メッセージのうちの少なくとも１つを含む、請求項１４に記載の車両。
【請求項１６】
コンピュータシステムにより実行することが可能な命令を内部に記憶し、前記命令に起因して前記コンピュータシステムが機能を実行する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記機能は、
車両の環境の１つ又は複数の状況を観測する１つ又は複数のセンサーからセンサーデータを取得するステップであって、前記１つ又は複数のセンサーが作動的に前記車両に関連付けられ、前記車両は自律モードで走行するように構成される、前記取得するステップと、
前記１つ又は複数のセンサーにより観測されない前記車両の前記環境の少なくとも１つの状況を前記センサーデータに基づいて推論するステップと、
前記車両の前記環境の前記少なくとも１つの推論された状況、少なくとも１つの以前の推論、及び少なくとも１つの以前の結果に基づいて信頼水準を決定するステップと、
前記自律モードの状態にある前記車両を、前記車両の前記環境の前記少なくとも１つの推論された状況及び前記信頼水準に基づいて制御するステップとを含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１７】
センサーデータを取得するステップは、カメラ、レーダーシステム、音響検出システム、超音波検出システム、及びライダーシステムのうちの少なくとも１つを使用することを含む、請求項１６に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
前記１つ又は複数のセンサーにより観測されない前記車両の前記環境の前記少なくとも１つの状況は、交通信号、速度制限、道路の状態、障害物、他の車両の挙動、及び道路のルートのうち少なくとも１つを含む、請求項１６に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
前記機能は、前記車両の前記環境の前記少なくとも１つの推論された状況と前記信頼水準とを少なくとも１つの他の車両に送信するステップをさらに備え、前記少なくとも１つの他の車両は、自律モードで走行するように構成される、請求項１６に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
前記１つ又は複数のセンサーにより観測されない、前記車両の前記環境の少なくとも１つの状況を推論するステップは、ベイジアン・ネットワーク、及び隠れマルコフモデル及び決定木のうちの少なくとも１つを使用することを含む、請求項１６に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２１】
前記車両を制御するステップは、前記車両が加速するように制御すること、前記車両が減速するように制御すること、前記車両が方位を変更するように制御すること、前記車両が車線を変更するように制御すること、前記車両現在の車線内で位置を変えるように制御すること、及び前記車両が警告通知を提供するように制御することのうちの少なくとも１つを含む、請求項１６に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２２】
前記警告通知は、クラクション信号、灯火信号、及び車車間通信メッセージのうちの少なくとも１つを含む、請求項２１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２３】
方法であって、
車両の環境にある少なくとも１つの光源を観測する１つ又は複数のセンサーからセンサーデータを取得するステップであって、前記１つ又は複数のセンサーが作動的に前記車両に関連付けられ、制御交通信号の状態は１つ又は複数のセンサーを用いて直接観測することができず、前記車両は自律モードで走行するように構成される、前記取得するステップと、
推論システムを使用するステップであって、前記センサーデータに基づいて、推論されるべき前記制御交通信号の状態を推論する、前記推論システムを使用するステップと、
前記推論された前記制御交通信号の状態、少なくとも１つの以前の推論、及び少なくとも１つの以前の結果に基づいて信頼水準を決定するステップと、
前記推論された前記制御交通信号の状態及び前記信頼水準に基づいて前記自律モード状態の前記車両を制御するステップとを含む、方法。
【請求項２４】
前記少なくとも１つの光源は他の車両の少なくとも１つのブレーキ灯を含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記センサーデータを取得するステップは、カメラ、レーダーシステム、音響検出システム、超音波検出システム、及びライダーシステムのうちの少なくとも１つを使用することを含む、請求項２３に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
特に反対の指示がない限り、このセクションで説明される資料は本願の特許請求の範囲に対する従来技術ではなく、このセクションに含めることにより従来技術であると認めるものでもない。
【０００２】
いくつかの車両は、運転者からの入力が殆ど又は全く無い状態で車両が環境を通り抜けて走行する自律モードで走行するように構成される。このような車両は、通常、環境についての情報を検知するように構成される１つ又は複数のセンサーを含む。この車両は、この検知された情報を使用して環境を通り抜けて走行し得る。例えば、もし車両が障害物に近づきつつあることをこのセンサーが検出したら、車両は障害物をよけて走行し得る。
【発明の概要】
【０００３】
第１の態様において、方法が提供される。この方法は、車両の環境の１つ又は複数の状況を観測する１つ又は複数のセンサーからセンサーデータを取得することを含む。この１つ又は複数のセンサーは、車両に作動的に関連付けられる。車両は自律モードで走行するように構成される。方法は、さらに推論システムを使用して、１つ又は複数のセンサーにより観測されない車両の環境の少なくとも１つの状況をこのセンサーデータに基づいて推論することを含む。方法は、少なくとも１つの車両の環境の推論された状況に基づいて自律モードの状態にある車両を制御することをも含む。
【０００４】
第２の態様において、車両が提供される。この車両は、１つ又は複数のセンサーと、推論システムと、制御システムとを含む。１つ又は複数のセンサーは、センサーデータを取得するように構成される。センサーデータは、１つ又は複数のセンサーにより観測される車両の環境の１つ又は複数の状況に関係する。この車両は自律モードで走行するように構成される。この推論システムは、１つ又は複数のセンサーにより観測されない車両の環境の少なくとも１つの状況をこのセンサーデータに基づいて推論するように構成される。この制御システムは、少なくとも１つの推論された車両の環境の状況に基づいて自律モードの状態にある車両を制御するように構成される。
【０００５】
第３の態様において、記憶された命令を有する非一時的コンピュータ可読媒体が提供される。この命令は、それに起因してコンピュータシステムが機能を実行するようにコンピュータシステムにより実行することが可能である。この機能は、車両の環境の１つ又は複数の状況を観測する１つ又は複数のセンサーからセンサーデータを取得することを含む。この１つ又は複数のセンサーは、車両に作動的に関連付けられる。この車両は、自律モードで走行するように構成される。この機能は、１つ又は複数のセンサーにより観測されない車両の環境の少なくとも１つの状況をセンサーデータに基づいて推論することをさらに含む。この機能は、少なくとも１つの推論された車両の環境の状況に基づいて自律モードの状態にある車両を制御することを含む。
【０００６】
第４の態様において、方法が提供される。この方法は、車両の環境にある少なくとも１つの光源を観測する１つ又は複数のセンサーからのセンサーデータを取得することを含む。１つ又は複数のセンサーは、車両に作動的に関連付けられ、そして制御交通信号の状態は１つ又は複数のセンサーを使用して直接観測することができない。この車両は、自律モードで走行するように構成される。この方法は、推論システムを使用して推論対象の制御交通信号の状態をセンサーデータに基づいて推論することをさらに含む。この方法は、推論された制御交通信号の状態に基づいて自律モードの状態にある車両を制御することをさらに含む。
【０００７】
上述の概要は説明のみが目的であり、いかなる意味でも限定することを意図していない。加えて、上記の説明のための態様、実施形態、及び特徴、さらなる態様、実施形態、及び特徴は、図面及び後続する発明の詳細な説明を参照することにより明確になるであろう。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
図１は、例示的な実施形態における車両を示す機能ブロック図である。
【０００９】
図２は、例示的な実施形態における車両を示す。
【００１０】
図３Ａは、例示的な実施形態における自律車両の運転シナリオの平面図である。
【００１１】
図３Ｂは、例示的な実施形態における図３Ａの自律車両の運転シナリオの後面図である。
【００１２】
図３Ｃは、例示的な実施形態における自律車両の運転シナリオの平面図である。
【００１３】
図３Ｄは、例示的な実施形態における自律車両の運転シナリオの平面図である。
【００１４】
図４Ａは、例示的な実施形態における方法を示す。
【００１５】
図４Ｂ、例示的な実施形態における方法を示す。
【００１６】
図５は、例示的な実施形態におけるコンピュータプログラムプロダクトの概略略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
ここには例示的な方法及びシステムが説明されている。ここで記載されるいかなる例示的な実施形態または特徴も、必ずしも他の実施形態又は特徴よりも好ましいか利点が大きいと解釈されるとは限らない。ここで説明される例示的実施形態は限定することを意図していない。ここで開示されるシステム及び方法のある態様は、広範囲の異なる構成にアレンジされ、かつ組み合わせられることができ、これらすべてここで検討されることは容易に理解できるであろう。
【００１８】
さらに、図に示された特定の配置は限定すると解釈すべきでない。他の実施形態は所与の図に示される各要素よりも多くも又は少なくも含み得ることを理解すべきである。さらに、いくつかの図示された要素は、結合してもよく、又は削除してもよい。さらに、例示的な実施形態は、図には示されていない要素を含み得る。
【００１９】
概説
ここで開示する例示的実施形態は、車両の環境の１つ又は複数の状況を観測する１つ又は複数のセンサーからセンサーデータを取得すること、推論システムを使用して、１つ又は複数のセンサーにより観測されない車両の環境の少なくとも１つの状況をセンサーデータに基づいて推論すること、及び少なくとも１つの推論された車両の環境の状況に基づいて車両を制御することに関する。
【００２０】
本開示の文脈の中で、車両は様々な動作モードで走行し得る。いくつかの実施形態において、このような動作モードはマニュアルモード、半自律モード、及び自律モードを含み得る。自律モードでは、車両はユーザとのやり取りは殆ど又は全く無しに運転され得る。マニュアルモードにおいて車両は全面的にユーザにより運転され、半自律モードにおいては、車両は部分的にユーザにより運転され得る。
【００２１】
ここに開示されたいくつかの方法は、外部のとのやり取り（例えば、車両のユーザから等）を伴う又は伴わない自律モードにて走行するように構成される車両により部分的に又は全面的に実行され得る。このような１つの例では、車両は、車両に作動的に関連付けられる１つ又は複数のセンサーからセンサーデータを取得し得る。このセンサーは、車両に取り付けられた位置にあるか又はセンサーはその他に位置し得る。推論システムは、全体的に又は部分的に車両に搭載される位置にあることができ、１つ又は複数のセンサーにより観測されない車両の環境の少なくとも１つの状況をセンサーデータに基づいて推論するのに使用され得る。ある例示的な実施形態において、１つ又は複数のセンサーにより観測されない、車両の環境の少なくとも１つの状況が、交通流量（例えば、観測できない事故が前方にある等）及び／または交通規則（例えば、観測できない交通信号の状態、全方向一時停止の進行する車両の順序等）と関係し得る。１つ又は複数のセンサーにより観測されない、他の車両の環境の状況も可能である。推論システムは、例えば、コンピュータシステム（例えば、プロセッサー及びメモリ）を含み得る。車両は少なくとも１つの推論された車両の環境の状況に基づいて制御され得る。
【００２２】
ここに開示される他の方法は、サーバーにより部分的に又は全面的に実行され得る。例示的な実施形態では、サーバーは、車両の環境の１つ又は複数の状況を観測する１つ又は複数のセンサーからセンサーデータを受信し得る。いくつかの実施形態では、センサーデータは無線通信システムを使用してサーバーに送信され得る。このサーバーは、推論システムを含み得る。この推論システムは、１つ又は複数のセンサーによって観測されない、車両の環境の少なくとも１つの状況をセンサーデータに基づいて推論するのに使用され得る。ある例示的な実施形態では、このサーバーは、所定のシナリオのデータストアを含み得る。もし、センサーデータが少なくとも１つの所定のシナリオと実質的に一致したら、推論システムは１つ又は複数のセンサーによって観測されない、車両の環境の少なくとも１つの状況を推測し得る。自律モードで走行する車両とサーバーの間の他のやり取りも本開示の文脈の中で可能である。
【００２３】
車両も本開示において説明される。この車両は１つ又は複数のセンサー、推論システム、及び制御システム等の要素を含み得る。１つ又は複数のセンサーは、センサーデータを取得するように構成される。このセンサーデータは、１つ又は複数のセンサーにより観測される車両の環境の１つ又は複数の状況に関連する。
【００２４】
１つ又は複数のセンサーは、カメラ、レーダーシステム、ライダーシステム、音響センサー、光学視差式距離計、又は他の種類のセンサーの単独又はこれらの組み合わせを含み得る。
【００２５】
推論システムは、センサーデータに基づいて、１つ又は複数のセンサーにより観測されない車両の環境の少なくとも１つの状況を推論するように構成され得る。推論システムは、推論を決定するために１つ又は複数のアルゴリズムを使用するように構成され得る。このアルゴリズムは、例えば、１つ又は複数のベイジアン・ネットワーク、隠れマルコフモデル、及び決定木を含み得る。他の種類の推論システムもこの開示の文脈の中で可能である。
【００２６】
この制御システムは、少なくとも１つの推論された車両の環境の状況に基づいて自律モードの状態にある車両を制御するように構成され得る。この制御システムは、他の多くの可能性の中で、速度を上げる、速度を下げる、方位を調節する、別の経路に切り替える、及び回避的な処置を取るように車両を制御するように動作し得る。
【００２７】
いくつかの実施形態において、推論システム及び制御システムは、車両にあるコンピュータシステムにより提供され得る。他の実施形態において、推論システム及び／または制御システムは、車両の外部にある１つ又は複数のサーバー又はコンピュータシステムにより提供され得る。
【００２８】
さらにここでは、記憶された命令を有する非一時的コンピュータ可読媒体が開示される。この命令は、それに起因して前述の方法で説明した機能に似た機能を実行するコンピュータデバイスにより実行され得る。
【００２９】
車両の環境の１つ又は複数の状況を観測する１つ又は複数のセンサーからのセンサーデータを取得するのに使用され得る、多くの異なる特定の方法及びシステムが存在する。推論システムは、１つ又は複数のセンサーにより観測されないセンサーデータに基づいて、１つ又は複数のセンサーにより観測されない車両の環境の少なくとも１つの状況を推論するのに使用され得る。この車両は、少なくとも１つの推論された車両の環境の状況に基づいて制御され得る。これらの特定の方法及びシステムのそれぞれが本明細書において検討され、いくつかの例示的実施形態が以下に説明される。
【００３０】
例示的システム
本開示の範囲内の例示的システムをより詳細に説明する。一般に、例示的システムは車両の形で実現することができる。しかし、例示的システムは、乗用車、トラック、オートバイ、バス、ボート、飛行機、ヘリコプター、芝刈り機、アースムーバー、ボート、スノーモービル、航空機、ＲＶ車、娯楽、遊園地の乗り物、農機具、建設機械、路面電車、ゴルフカート、電車、トロリーなどの他の車両の形をとることができる。他の車両も同様に可能である。
【００３１】
図１は、例示的な実施形態における車両１００を示す機能的ブロック図である。この車両１００は完全に又は部分的に自律モードで走行するように構成される。例えば、車両１００は、自律モードで走行する時は自身を制御し得る。そして、この車両及びその環境の現在の状態を決定し、環境における少なくとも１つの他の車両の予測挙動を決定し、少なくとも１つの他の車両が予測挙動を実行する可能性に対応し得る信頼水準を決定し、この決定された情報に基づいて車両１００を制御するように走行し得る。自律モードのときは、車両１００は、人間とのやり取りなしに走行するように構成され得る。
【００３２】
車両１００は、推進システム１０２、センサーシステム１０４、制御システム１０６、１つ又は複数の周辺装置１０８、及び電源１１０、コンピュータシステム１１２、ユーザインタフェース１１６等の様々なサブシステムを含み得る。この車両１００は、これらより多い又はこれらより少ないサブシステムを含むことができ、各サブシステムは、複数の要素を含むことができる。さらに、車両１００のサブシステム及び要素のそれぞれは相互に接続し得る。したがって、車両１００の１つ又は複数の記述された機能は、追加の機能的コンポーネントもしくは物理的コンポーネントに分割することができ、又はより少ない数の機能的コンポーネントもしくは物理的コンポーネントに統合することができる。いくつかのさらなる例では、追加の機能的コンポーネント及び／または物理的コンポーネントが図１により示される例に追加され得る。
【００３３】
推進システム１０２は、車両１００のための動力運動を提供するように動作するコンポーネントを含み得る。１つの例示的な実施形態では、この推進システム１０２は、エンジン／モータ１１８、エネルギー源１１９、トランスミッション１２０、及び車輪／タイヤ１２１を含み得る。エンジン／モータ１１８は、内燃機関、電気モータ、蒸気エンジン、スターリングエンジン、又は他のタイプのエンジン並びに／もしくはモーターのいかなる組み合わせであってもよい。いくつかの実施形態では、エンジン／モータ１１８は、エネルギー源１１９を機械的なエネルギーに変換するように構成され得る。いくつかの実施形態では、推進システム１０２は、複数の種類のエンジン及び／またはモーターを含み得る。例えば、ガソリン電気ハイブリッド車は、ガソリンエンジンと電気モータの両方を含み得る。他の例も可能である。
【００３４】
エネルギー源１１９は、全体的に又は部分的にエンジン／モータ１１８に動力を提供し得るエネルギー源を意味し得る。すなわち、エンジン／モータ１１８は、エネルギー源１１９を機械的なエネルギーに変換するように構成され得る。エネルギー源１１９の例としては、ガソリン、ディーゼル燃料、他の石油系燃料、プロパン、他の圧縮ガス系燃料、エタノール、太陽電池パネル、バッテリー、電力の他のソースが含まれる。エネルギー源１１９追加的または代替的に、燃料タンク、バッテリー、コンデンサ、および／またはフライホイールの任意の組み合わせを含むことができる。エネルギー源１１９は、車両１００の他のシステムのためのエネルギーを提供することができる。
【００３５】
トランスミッション１２０は、車輪／タイヤ１２１にエンジン／モータ１１８からの動力を伝達するように作動可能である要素を含むことができる。この目的を達成するために、トランスミッション１２０は、ギアボックス、クラッチ、、差動装置、及び駆動軸を含むことができる。トランスミッション１２０は、他の要素を含むことができる。駆動軸は、１つ又は複数の車輪／タイヤ１２１に結合することができる１つ又は複数の車軸を含むことができる。
【００３６】
車両１００の車輪／タイヤ１２１は、一輪車、自転車／バイク、三輪車、または車／トラック四輪フォーマットを含む様々なフォーマットで構成し得る。６つ以上の車輪を含むものなどの他の車輪／タイヤの形も可能である。車両１００の車輪／タイヤ１２１のどのような組み合わせも、他の車輪／タイヤ１２１に対して差動回転の走行をし得る。車輪／タイヤ１２１は、トランスミッション１２０と固定的に結合された少なくとも１つのホイールと、駆動面と接触し得るホイールのリムに結合された少なくとも１つのタイヤとを表わし得る。車輪／タイヤ１２１は、金属、ゴム、または材料の他の組み合わせの任意の組み合わせを含むことができる。
【００３７】
センサーシステム１０４は、車両１００の環境に関する情報を検出するように構成された多数のセンサを含むことができる。例えば、センサーシステム１０４は、全地球測位システム（ＧＰＳ）１２２、慣性距離計（ＩＭＵ）１２４、レーダー装置１２６、レーザー距離計／ライダー装置１２８、及びカメラ１３０を含み得る。センサーシステム１０４は、車両１００の内部システム（例えば、Ｏ２モニター、燃料ゲージ、エンジンオイル温度）を監視するように構成されるセンサーをも含み得る。他のセンサーも同様に可能である。
【００３８】
センサーシステム１０４に含まれる１つ又は複数のセンサーは、１つ又は複数のセンサーの位置及び／または向きを変更するために別々におよび／または集合的に作動するように構成することができる。
【００３９】
ＧＰＳ１２２は、車両１００の地理的位置を推定するように構成された任意のセンサであってもよい。この目的を達成するために、ＧＰＳ１２２は、地球に対する車両１００の位置に関する情報を提供するように動作可能なトランシーバを含むことができる。
【００４０】
ＩＭＵ１２４は、慣性加速度に基づいて車両１００の位置と方向の変化を検出するように構成されたセンサ（例えば、加速度計やジャイロスコープ）の任意の組み合わせを含めることができる。
【００４１】
レーダー（レーダー）装置１２６は、車両のローカル環境１００内の物体を検出するために無線信号を用いるシステムを表わし得る。いくつかの実施形態では、物体を検出することに加えて、レーダー装置１２６は、物体の速度及び／または方位を検出するようにさらに構成され得る。
【００４２】
同様に、レーザー距離計又はライダー（ＬＩＤＡＲ）装置１２８は、レーザーを用いて車両１００が位置する環境にある物体を検出するように構成される任意のセンサーであり得る。１つの例示的な実施形態では、レーザー距離計／ライダー装置１２８は、他のシステムコンポーネントのうちの１つ又は複数のレーザ光源、レーザスキャナ、および１つ又は複数の検出器を含むことができる。レーザー距離計／ライダー（ＬＩＤＡＲ）装置１２８は、コヒーレントで（例えば、ヘテロダイン検出を使用して）又はコヒーレント検出モード動作するように構成することができる。
【００４３】
カメラ１３０は、車両の環境１００の複数の画像をキャプチャするように構成される１つ又は複数のデバイスを含み得る。このカメラ１３０は、スチルカメラ又はビデオカメラであり得る。
【００４４】
制御システム１０６は、車両１００及びそのコンポーネントの動作を制御するように構成され得る。したがって、制御システム１０６は、操舵装置１３２、スロットル１３４、ブレーキ装置１３６、センサーフュージョンアルゴリズム１３８、コンピューター・ビジョン・システム１４０、ナビゲーション／経路システム１４２、及び障害物回避システム１４４を含む様々な要素を含み得る。
【００４５】
操舵装置１３２は、車両１００の方位を調節するように動作し得る機構の任意の組み合わせを表わし得る。
【００４６】
スロットル１３４は、例えば、エンジン／モータ１１８の動作速度を制御し、ひいては車両１００の速度を制御するように構成され得る。
【００４７】
ブレーキ装置１３６は、車両１００を減速させるように構成される機構の任意の組み合わせを含み得る。ブレーキ装置１３６は、摩擦を利用して車輪／タイヤ１２１の速度を落とし得る。他の実施形態では、ブレーキ装置１３６は、車輪／タイヤ１２１の運動エネルギーを電流に変換し得る。ブレーキ装置１３６は、同様に他の形態を取ることができる。
【００４８】
センサーフュージョンアルゴリズム１３８は、センサーシステム１０４からのデータを入力として受け取るように構成され得るアルゴリズム（又はアルゴリズムを格納するコンピュータプログラムプロダクト）であってもよい。データには、例えば、センサーシステム１０４の（複数の）センサーにて検出される情報を表わすデータが含まれ得る。センサーフュージョンアルゴリズム１３８は、例えば、カルマンフィルタ、ベイジアンネットワーク、または他のアルゴリズムを含み得る。センサーフュージョンアルゴリズム１３８は、センサーシステム１０４からのデータに基づいてさらに各種の評価を提供することができる。１つの例示的な実施形態では、この評価は、車両１００の環境における個々の物体及び／または機能の評価、特定の状況の評価、及び／またはその特定の状況に基づいて起こり得る衝撃の評価を含み得る。他の評価も可能である。
【００４９】
コンピューター・ビジョン・システム１４０は、交通信号、道路境界、及び障害物を含み得る車両１００の環境において物体及び／または機能を特定するためにカメラ１３０によりキャプチャされた画像を処理し分析するように動作する任意のシステムであり得る。コンピューター・ビジョン・システム１４０は、物体認識アルゴリズム、ストラクチャ・フロム・モーション（Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  Ｆｒｏｍ  Ｍｏｔｉｏｎ（ＳＦＭ））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ー・ビジョン技術を使用し得る。いくつかの実施形態において、コンピューター・ビジョン・システム１４０は、環境の地図を描き、物体を追跡し、物体の速度を推定等するようにさらに構成され得る。
【００５０】
ナビゲーション／経路システム１４２は、車両１００の運転経路を決定するように構成される任意のシステムであり得る。ナビゲーション／経路システム１４２は、車両１００が運転される間に動的に運転経路を更新するようにさらに構成され得る。いくつかの実施形態では、ナビゲーション／経路システム１４２は、車両１００の運転経路を決定できるようにセンサーフュージョンアルゴリズム１３８、全地球測位システム（ＧＰＳ）１２２、及び１つ又は複数の所定の地図からのデータを含むように構成され得る。
【００５１】
障害物回避システム１４４は、車両の環境１００における潜在的な障害物を特定し、評価し、回避し、又は別の方法でうまく通り抜けるように構成される制御システムを表わし得る。
【００５２】
制御システム１０６は、ここで示し説明したもの以外のコンポーネントをも追加的に又は代替的に含み得る。
【００５３】
周辺装置１０８は、車両１００と、外部のセンサー、他の車両、他のコンピュータシステム、及び／またはユーザとの間のやり取りが可能となるように構成され得る。例えば、周辺装置１０８は、無線通信システム１４６、タッチスクリーン１４８、マイクロフォン１５０、及び／またはスピーカー１５２を含み得る。
【００５４】
１つの例示的な実施形態では、周辺装置１０８は、例えば、車両１００のユーザがユーザインタフェース１１６と情報をやり取りする手段を提供し得る。この目的を達成するために、タッチスクリーン１４８は、車両のユーザ１００に情報を提供し得る。ユーザインタフェース１１６は、またタッチスクリーン１４８を介してユーザから入力を受理するように動作し得る。タッチスクリーン１４８は、容量検出、抵抗値検出、又は他の可能性の中では表面音響波プロセスを介してユーザ指の位置と動きのうち少なくとも１つを検知するように構成され得る。タッチスクリーン１４８は、タッチスクリーンの表面におけるもしくは平行な方向、タッチスクリーン表面に垂直な方向、又はその両方の方向の指の動きを検出することが可能あり得る。そして、タッチスクリーン表面にかけられる圧力の大きさを検出することが可能であり得る。タッチスクリーン１４８は、１つもしくは複数の半透明のもしくは透明の絶縁層及び１つもしくは複数の半透明のもしくは透明の導電層から形成され得る。タッチスクリーン１４８は、他の形態を取ってもよい。
【００５５】
他の例では、周辺装置１０８は、車両１００がその環境内のデバイスと通信する手段を提供し得る。マイクロフォン１５０は、車両１００のユーザから音声（例えば、音声コマンド又は他のオーディオ入力）を受けるように構成され得る。同様に、スピーカー１５２は、車両１００のユーザに音声を出力するように構成され得る。
【００５６】
一例においては、無線通信システム１４６は、１つもしくは複数のデバイスと直接に又は通信ネットワークを介して無線通信を行うように構成され得る。例えば、無線通信システム１４６は、ＣＤＭＡ、ＥＶＤＯ、ＧＳＭ／ＧＰＲＳ等の３Ｇセルラー方式の通信、又はＷｉＭＡＸもしくはＬＴＥ等の４Ｇセルラー方式の通信を使用し得る。あるいは、無線通信システム１４６は、例えば、ＷｉＦｉを用いて無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）と通信し得る。いくつかの実施形態において、無線通信システム１４６は、例えば赤外線リンク、ブルートゥース、又はジグビーを用いて、デバイスと直接通信し得る。様々な車両の通信システムなどの他の無線プロトコルは、本開示の文脈の範囲内で可能である。例えば、無線通信システム１４６は、複数の車両及び／又は複数の道の駅の間の公衆及び／又は専用データ通信を包含し得る１つ又は複数の専用狭域通信（ｄｅｄｉｃａｔｅｄ  ｓｈｏｒｔｒａｎｇｅ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ（ＤＳＲＣ））デバイスを含み得る。
【００５７】
電源１１０は、車両１００の様々なコンポーネントに動力を提供することができ、例えば、充電式リチウムイオン電池又は鉛蓄電池を表わし得る。いくつかの実施形態において、このような電池の１つ又は複数の集合体が電力を供給するように構成され得る。他の電源材料及び構成も可能である。いくつかの実施形態では、電源１１０及びエネルギー源１１９は、いくつかの完全な電気自動車におけるように共に実装し得る。
【００５８】
車両１００の機能の多く又は全てが、コンピュータシステム１１２により制御され得る。コンピュータシステム１１２は、データストレージ１１４等の非一時的コンピュータ可読媒体に記憶される命令１１５を実行する少なくとも１つのプロセッサー１１３（少なくとも１つのマイクロプロセッサを含み得る）を含み得る。コンピュータシステム１１２は、また、分散して存在する個々のコンポーネント又はサブシステムを制御する役割があり得る複数のコンピュータデバイスを表わし得る。
【００５９】
いくつかの実施形態では、データストレージ１１４は、プロセッサー１１３により実行可能な命令１１５（例えば、プログラムロジック）を含み、図１に関して既に説明した事項を含めて車両１００の様々な機能を実行し得る。データストレージ１１４は、１つ又は複数の推進システム１０２、センサーシステム１０４、制御システム１０６、及び周辺装置１０８に対しデータを送信し、これらからデータを受信し、情報のやり取りを行い、及び／または制御するための複数の命令を含め、追加の命令も同様に含み得る。
【００６０】
命令１１５に加えて、データストレージ１１４は、他の情報の中の道路地図、経路情報等のデータを記憶し得る。このような情報は、自律モード、半自律モード、及び／またはマニュアルモードにおける車両１００の運転の間に車両１００及びコンピュータシステム１１２により使用され得る。
【００６１】
車両１００は、車両のユーザ１００に情報を提供し又は車両のユーザ１００からの入力を受け取るユーザインタフェース１１６を含み得る。ユーザインタフェース１１６は、タッチスクリーン１４８に表示され得る対話型画像の内容及び／又はレイアウトを制御し得るか又は制御することを可能とし得る。さらに、ユーザインタフェース１１６は、無線通信システム１４６、タッチスクリーン１４８、マイクロフォン１５０、及びスピーカー１５２等の周辺装置１０８のセット内に１つ又は複数の入力／出力デバイスを含み得る。
【００６２】
コンピュータシステム１１２は、ユーザインタフェース１１６からと同様に様々なサブシステム（例えば、推進システム１０２、センサーシステム１０４、及び制御システム１０６）から受信される入力に基づいて、車両１００の機能を制御し得る。例えば、コンピュータシステム１１２は、センサーシステム１０４及び障害物回避システム１４４により検出される障害物を回避するために操舵装置１３２を制御する目的で制御システム１０６からの入力を利用し得る。１つの例示的な実施形態では、コンピュータシステム１１２は、車両１００及びそのサブシステムの多くの態様の制御を実現するように動作可能となり得る。
【００６３】
図１は、車両１００に組み込まれるような、車両１００の様々なコンポーネント、すなわち、無線通信システム１４６、コンピュータシステム１１２、データストレージ１１４、及びユーザインタフェース１１６を示しているが、１つ又は複数のこれらのコンポーネントは、車両１００から分離して取りつけられ又は関連付けられ得る。例えば、データストレージ１１４は、部分的に又は完全に車両１００から分離して存在し得る。したがって、車両１００は、離れて又は共に配置され得るデバイス要素の形で提供され得る。車両１００を構成するデバイス要素は、有線及び／または無線により通信可能に接続され得る。
【００６４】
図２は、図１を参照して説明した車両１００と類似し又は同一であり得る車両２００を示す。車両２００は、図２において乗用車として示されているが、他の実施形態も可能である。例えば、車両２００は、他の例の中でトラック、バン、セミトレーラートラック、オートバイ、ゴルフカート、オフロード車、または農耕用作業車を表し得る。
【００６５】
いくつかの実施形態では、車両２００は、センサーユニット２０２、無線通信システム２０４、ライダー装置２０６、レーザー距離計ユニット２０８、及びカメラ２１０を含み得る。車両２００の要素は、図１に記載の要素のいくつか又は全てを含み得る。
【００６６】
センサーユニット２０２は、車両２００の環境についての情報をキャプチャーするように構成される１つ又は複数の異なるセンサーを含み得る。例えば、センサーユニット２０２は、カメラ、ＲＡＤＡＲ、ＬＩＤＡＲ、光学式距離計、及び音響センサーの任意の組み合わせを含み得る。他の種類のセンサーも可能である。例示的な実施形態では、センサーユニット２０２は、センサーユニット２０２にある１つ又は複数のセンサーの向きを調節するように動作し得る１つ又は複数の移動可能な取り付け具を含み得る。１つの実施形態において、移動可能な取り付け具は、車両２００の周囲の各方向からの情報を取得するようにセンサーをスキャンし得る回転台を含み得る。他の実施形態では、センサーユニット２０２の移動可能な取り付け具は、特定の範囲の角度及び／または方位角内でスキャンにより移動可能であり得る。センサーユニット２０２は、乗用車の屋根の上に取り付け得るが、例えば他の取り付け位置もあり得る。さらに、センサーユニット２０２のセンサーは、異なる位置に分散して配置し得るし、１つの位置に一緒に配置する必要はない。いくつかの可能なセンサーの種類及び取り付け位置には、ライダー装置２０６及びレーザー距離計ユニット２０８が含まれる。さらに、センサーユニット２０２の各センサーは、センサーユニット２０２の他のセンサーとは独立に動き又はスキャンされるように構成され得る。
【００６７】
無線通信システム２０４は、図２に示すように車両２００の屋根の上に配置し得る。あるいは、無線通信システム２０４は、部分的に又は全体的に他の場所に配置し得る。無線通信システム２０４は、車両２００の外部又は内部のデバイスと通信するように構成され得る無線送信機及び受信機を含み得る。特に、無線通信システム２０４は、例えば、車両の通信システム又は道の駅における他の車両及び／またはコンピュータデバイスと通信するように構成される送受信機を含み得る。このような車両の通信システムには、狭域通信（ＤＳＲＣ）、無線自動識別（ＲＦＩＤ）、高度道路交通システムを指向する他の提案された通信規格が含まれる。
【００６８】
カメラ２１０は、車両の環境２００の複数の画像をキャプチャするように構成される任意のカメラ（例えば、スチルカメラ、ビデオカメラ等）であり得る。この目的を達成するために、このカメラ２１０は、可視光を検出するように構成されてもよく、又は赤外線又は紫外光等の他のスペクトラム成分による光を検出するように構成されてもよい。他の種類のカメラも同様に可能である。
【００６９】
カメラ２１０は２次元検出器であってもよく、又は３次元空間範囲を有してもよい。いくつかの実施形態においては、カメラ２１０は、例えば、カメラ２１０から環境における複数の点までの距離を示す２次元画像を生成するように構成される距離検出器であり得る。この目的を達成するために、カメラ２１０は、１つ又は複数の距離検出技術を使用し得る。例えば、カメラ２１０は、車両２００が環境における物体に格子状又は碁盤目状のパターン等の所定の光パターンを当てる構造化光技法を使用し得るし、物体からの所定の光パターン反射を検出するのにカメラ２１０を使用する。反射光のパターンにおける歪に基づいて、車両２００は、物体上の複数の点までの距離を決定し得る。所定の光パターンは、赤外線、又は他の波長の光を含み得る。他の例としては、カメラ２１０は、車両２００がレーザー光を放射し環境における物体の複数の点にわたりスキャンし得るレーザー走査技術を使用し得る。物体をスキャンする間、車両２００はカメラ２１０を使用して各点ごとに物体からのレーザーの反射を検出する。物体の各点からレーザー光が反射するのに要する時間の長さに基づいて、車両２００は物体上の点までの距離を測定し得る。さらに他の例では、カメラ２１０は、車両２００が光パルスを放射しカメラ２１０を使用して物体上の複数の点で物体からの光パルスの反射を検出する飛行時間法を使用してもよい。特に、カメラ２１０複数の画素を含むことができ、各画素は物体上の点からの光パルスの反射を検出し得る。各点で物体から光パルスが反射するのに要する時間の長さに基づいて、車両２００は物体上の各点の距離を測定し得る。光パルスは、レーザーパルスであってもよい。とりわけ空中三角測量（ｓｔｅｒｅｏ  ｔｒｉａｎｇｕｌａｔｉｏｎ）、シート光三角測量（ｓｈｅｅｔ−ｏｆ−ｌｉｇｈｔ  ｔｒｉａｎｇｕｌａｔｉｏｎ）、干渉分光法（ｉｎｔｅｒｆｅｒｏｍｅｔｒｙ）、及び符号化開口法（ｃｏｄｅｄ  ａｐｅｒｔｕｒｅ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ）を含め、他の距離検出技術も同様に考えられる。カメラ２１０は、他の形態を取ることができる。
【００７０】
カメラ２１０は、車両２００のフロントガラスの内側に取り付け得る。特に、図示したように、カメラ２１０は、車両２００から前方の視界の画像をキャプチャし得る。カメラ２１０の他の取り付け位置及び視野角として、車両２００の内側又は外側のいずれかとすることも可能である。
【００７１】
カメラ２１０は、調節可能な視野を提供するように作動し得る関連光学系を有し得る。さらに、カメラ２１０は、カメラ２１０の指向角度を変化させるように作動し得る移動可能な取り付け具と共に車両２００に取り付けることができる。
【００７２】
本開示の文脈においては、車両１００及び／または車両２００のコンポーネントは、これらのそれぞれのシステムの内部又は外部の他のコンポーネントと相互接続された状態で動作するように構成され得る。例えば、例示的な実施形態において、カメラ１３０は、自律モードで走行する車両の環境１００に関するセンサーデータを表わし得る複数の画像をキャプチャし得る。環境は、車両１００の前方に位置する既知の交通信号を遮る他の車両を含み得る。この複数の画像に基づいて、推論システム（コンピュータシステム１１２、センサーシステム１０４、及び制御システム１０６を含み得る）は、その環境の他の状況（例えば遮っている車両のブレーキ灯が点灯することを示す画像）からセンサーデータに基づいて、観測できない交通信号が赤であることを推論し得る。この推論に基づいて、コンピュータシステム１１２及び推進システム１０２は、車両１００を制御するように動作し得る。より詳細な実施例が以下に示される。
【００７３】
実施例
いくつかの実施例を以下に示す。ここに示されるデバイス、システム、方法を実施する多数のやり方が存在することが理解できるであろう。したがって、以下の例は、本開示の範囲を限定することを意図するものではない。
【００７４】
図３Ａ及び図３Ｂは、自律車両の運転シナリオ３００の平面図及び背面図をそれぞれ示している。シナリオ３００では、車両３０６は、、自律モードで動作可能であり、大型トラック３０４の後ろで止まっている。車両３０６は、図１及び図２を参照して説明したように車両１００及び車両２００と類似するか又は同等であり得る。車両３０６は、センサーシステム３１０を含み得る。大型トラック３０４は、交通信号３０２を覆い隠す可能性があるので、センサーシステム３１０は、交通信号３０２の状態を直接検出することができないことがある。言い換えれば、シナリオ３００では、センサーシステム３１０におけるどのセンサーも大型トラック３０４の存在のために、観測することも、その像を取得することも、変換することも、そして別の方法で交通信号３０２の状態を検出することもできない。
【００７５】
このようなケースでは、センサーシステム３１０は、交通信号３０２の状態、又は他の任意の関連する観測できない状況を判断することを目指して車両３０６の環境の他の状況に関するセンサーデータを取得するように動作し得る。１つの例示的な実施形態では、センサーシステム３１０に関連付けられるカメラは、複数の画像をキャプチャし得る。複数の画像は、大型トラック３０４の１つ又は複数のブレーキ灯３０８についての情報を含み得る。複数の画像が推論システムの入力となり得る。
【００７６】
推論システムは、大型トラック３０４の１つ又は複数のブレーキ灯３０８が点灯していることを画像から判断し得る。推論システムは、その大型トラック３０４が止まっていることを確認し得る他のセンサーデータを含むこともできる。例えば、推論システムは、レーダー及び／またはライダーセンサーデータから車両の環境３０６についての情報を取得し得る。
【００７７】
推論システムは、現在のセンサーデータを特定の所定のシナリオにマッチさせようとして、センサーデータを所定のシナリオの集合と比較し得る。この所定のシナリオは、車両に搭載されたデータストレージに保存され得る。あるいは、所定のシナリオは、サーバーネットワークのように他のどこかに記憶されてもよい。
【００７８】
特定の所定のシナリオと現在のセンサーデータの間に実質的なマッチングが存在するなら、見えない交通信号３０２のあり得る状態についての推論をすることができる。例えば、シナリオ３００において、交通信号３０２の状態は「赤」であると推論し得る（なぜなら大型トラック３０４は、交通信号３０２を順守するために止まっているから）。
【００７９】
本開示の文脈の中において、実質的なマッチングは、停止している車両の類似する配置、類似する道路、類似する位置／交差点、類似するルート、類似する時間帯、及び車両３０６の環境の他の類似する状況のうちの任意の１つ又はこれらの組み合わせに基づいてなされる。
【００８０】
推論は、他のアルゴリズムに基づいて推論システムによりなされ得る。例えば、推論は、ベイジアン・ネットワーク、隠れマルコフモデル、及び／または決定木に基づいてなされ得る。他のアルゴリズムも環境の状況についての推論をするために単独で又は組み合わせにより使用され得る。
【００８１】
車両の環境３０６の推論された状況に基づいて、車両３０６は動作を実行するように制御され得る。シナリオ３００における動作としては、大型トラック３０４が再び動き始めるまで停止し続けることになる。
【００８２】
いくつかのシナリオでは、環境のおける状態が変化するなら、又は環境のおける状態が同じ状態を保つなら、１つ又は複数の後続の推論が推論システムによりなされ得る。例えば、シナリオ３００において、もし、車両３０６が予想される交通信号の遅れ時間より長い間大型トラック３０４の後ろに停止し続けたら、車両３０６は、大型トラック３０４は故障のため交通信号３０２に従うのではなく停止しているという後続の推論を行い得る。後続する推論に応じて、車両３０６は、例えば、大型トラック３０４の周囲を動けるように隣接する車線に移動する処置をとることができる。後続する推論は、特定の所定の間隔で、又はシナリオ特有のセンサーデータ等の特定の引き金となる出来事を検出する毎に、継続的になされ得る。他の後続する推論も、本開示の文脈の中で可能であり得る。
【００８３】
図３Ｃは、自律車両運転シナリオ３２０の平面図を示している。シナリオ３００と同様に、大型トラック３２４は、自律モードで走行し得る車両３２２の北向きの道路の交通信号３２６の視界を遮り得る。このようにして、車両３２２のセンサーシステム３２３は、北向きの道路の交通信号３２６の状態を直接観測したりまたは別の方法で検出することを妨げられ得る。車両３２２は、図１及び図２を参照して描写されるように、車両１００及び車両２００に類似するか又は同等であり得る。
【００８４】
北向きの道路の交通信号３２６の状態を推論しようとして、車両３２２は、その環境の観測し得る状況からのセンサーデータを使用し得る。例えば、センサーシステム３２３は、推論システムへの入力として使用され得る他の交通指示器又は非交通指示器を観測するために、その関連するセンサー（例えば、カメラ、レーダー、ライダー、音響センサー、超音波センサー等）の１つまたはその組み合わせを使用し得る。
【００８５】
シナリオ３２０では、センサーシステム３２３に関連する１つ又は複数のセンサーは、南向き道路に曲がって入る乗用車３２８と西向き道路に進みつつあるトラック３３２を観測し得る。乗用車３２８及びトラック３３２の挙動に関係するセンサーデータは、推論システムへの入力として使用し得る。このセンサーデータに基づいて、推論システムは、交通信号３２６の状態は北向きと南向きの通行については「赤」であり、交通信号３３４の状態は西向きと東向きの通行に対しては「青（ｇｒｅｅｎ）」であることを推論し得る。上に述べたように、推論システムは、センサーデータ及び他のデータと所定のシナリオのセットを比較し得る。もしセンサーデータ／他のデータと特定の所定のシナリオとの間の実質的なマッチングが存在するなら、特定の所定のシナリオの文脈の中で最もありそうな結果に基づいて推論がなされ得る。
【００８６】
例えば、北向きの道路の交通信号３２６が「赤」であるという推論に基づいて、車両３２２は大型トラック３２４の後ろに停止し続けるという形で行動を取るように制御され得る。
【００８７】
図３Ｄは、自律車両運転シナリオ３４０の平面図である。シナリオ３４０では、車両３４２は、北向きの道路の一時停止の標識３４４に従って、全方向一時停止の交差点において停止し得る。車両３４２は、自律モードで走行し得る。車両３４２は、図１及び図２を参照して説明したように車両１００及び車両２００と類似し又は同等であり得る。トラック３４６は、東向きの道路の一時停止の標識３４８のために交差点で停止することもできる。このようなシナリオでは、車両３４２は、全方向一時停止の交差点のトラフィック進行の状態を判定したいことがある。しかし、このようなトラフィック進行の状態は観測できない可能性がある。言い換えれば、車両３４２はどの車両が次にこの交差点を通って進行すべきなのか良く分からないことがあり、進行順序を示すための直接観測できる信号（例えば、交通信号）が存在しないことがある。
【００８８】
センサーシステム３４３は、全方向一時停止の交差点におけるトラフィック進行の状態についての情報を提供できる車両３４２の環境の他の観測できる部分を検出するように動作し得る。例えば、センサーシステム３４３は、１つ又は複数の関連するセンサーを使用して交差点を通って南へ向かう乗用車３５０を観測し得る。センサーデータは推論システムから取得され得る。
【００８９】
センサーデータに基づいて、推論システムは全方向一時停止の交差点におけるトラフィック進行の状態について推論し得る。この場合、推論システムは、交差点を通って北向きの道路を進行するには遅すぎると判断することができ、トラック３４６が次に交差点を通って前進すべきであると推論し得る。
【００９０】
この推論に基づいて、車両３４２は、交差点を進行する前にトラック３４６が交差点を通過するのを待つように制御され得る。
【００９１】
例示的方法
方法４００は、車両の環境の１つ又は複数の状況を観測する１つ又は複数のセンサーからセンサーデータを取得するために提供される。１つ又は複数のセンサーは、作動的に車両と関連づけられる。さらにこの方法は、１つ又は複数のセンサーにより観測することができない車両の環境の少なくとも１つの状況をセンサーデータに基づいて推論する推論システムを使用することと、車両の環境の少なくとも１つの推論された状況に基づいて車両を制御することとを含む。この方法は、図１及び図２に示され、これまでに説明された装置のどれを使用しても実行され得るが、他の構成も使用され得る。図４Ａは、例示的方法のステップを示しているが、他の実施形態において、この複数のステップが異なる順序で構成されてもよく、またステップが追加又は削除され得る。
【００９２】
ステップ４０２は、車両の環境の１つ又は複数の状況を観測する１つ又は複数のセンサーからセンサーデータを取得することを含む。１つ又は複数のセンサーは、作動的に（ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌｌｙ）車両と関連付けられる。この車両は自律モードで走行するように構成される。この方法で説明される車両は、図１及び図２でそれぞれ図解され、説明される車両１００及び／または車両２００であり得る。
【００９３】
センサーデータを取得することは、１つ又は複数のカメラ、レーダーシステム、ライダーシステム、及び音響検出システムを使用することを含み得る。他のセンサー及びセンサーシステムも本開示の文脈内において使用可能である。センサーデータは、既に述べたセンサーからの有線信号及び／または無線信号により受信され得る。いくつかの実施形態において、センサーデータはサーバーネットワークにより取得され車両に通信されてもよい。代替的に又は追加的に、センサーデータは車両に含まれるコンピュータシステムにより取得され得る。
【００９４】
ステップ４０４は、推論システムを使用して、１つ又は複数のセンサーにより観測されない車両の環境の少なくとも１つの状況をセンサーデータに基づいて推論することを含む。推論システムは、図１において示され説明されるコンピュータシステム１１２により提供され得る。他の実施形態において、推論システムは、サーバーネットワーク内等の車両の外部にある１つ又は複数のコンピュータシステムにより、全体的に又は部分的に提供され得る。
【００９５】
推論システムは、車両に関連付けられる１つ又は複数のセンサーにより直接観測されない車両の環境の状況をいくつでも推論するように動作し得る。例えば、推論システムは、見えない交通信号又は全方向一時停止標識の状態についての推論を行い得る。他の実施形態において、推論システムは道路上のトラフィック密度、速度制限、道路の状態、他の車両の挙動、道路のルート及び／または道路を塞ぐ事故もしくは障害物についての推論を行い得る。環境の他の状況の推論も行い得る。
【００９６】
推論システムは、作動的に車両と関連付けられたセンサーの単独又は任意の組み合わせからのセンサーデータに基づいて推論し得る。センサーは、車両の中に搭載され得る。あるいは、センサーのいくつかは車両から離れて配置され得る。
【００９７】
推論システムにより実施される推論は、センサーが観測できる任意の車両の環境の状況に基づき得る。例示的な実施形態において、他の車両に関するセンサーデータからも推論が行われ得る。センサーデータは、例えば、速度、方位、及び／又は他の車両の位置に関連し得る。例えば、交通信号が遮られている交差点に近づいた時、他の車両の加速及び／または減速（ブレーキ灯の有無）に基づいて推論され得る。他の車両の減速は、「赤」信号を暗示し得る一方、加速は「青（ｇｒｅｅｎ）」信号を暗示し得る。他の車両に基づくセンサーデータを使用することに関し他の例も可能である。
【００９８】
推論は、障害物の検出された位置、既知の地図と比較された場合の観測された道路における変化、道路の状態等に基づいても行われ得る。さらに、１つ以上のセンサーからのセンサーデータは、推論を行うために推論システムにより使用され得る。
【００９９】
推論システムは、人工知能及び／または学習アルゴリズムを含み得る。このような場合、推論システムは、車両の環境の状況について取得されたセンサーデータに基づいて推論し得る。センサーデータは、似たシナリオのセットを表し得る代表的なセンサー入力シナリオのセット又は所定のシナリオのセットと比較され一連の可能な結果を与え得る。すなわち、所与のセンサー入力のセットに対して、一連の可能な結果が所与のセンサー入力のセットと関連付けられ得る。所与のセンサー入力のセットに関連付けられるあり得る結果のそれぞれは、ある確率と関連付けられる。この確率は、実際に生起するあり得る結果と関連し得る。
【０１００】
推論システムにより作成される推論は、結果についての「最も信頼できる推測」に関連し得て、その結果はあり得る結果のうちの１つを含み得る。もし、推論が確認されるなら（例えば、「最も信頼できる推測」が正しかった）、例えば、あり得る結果が生起する確率を増加させることにより、代表的なセンサー入力シナリオのセット内のあり得る結果が生じる確率が強化され得る。推論が誤りであると判断されるなら、代表的なセンサー入力シナリオ又は所定のシナリオの集合内の所与のあり得る結果の確率を減少させ得る。他の種類の学習アルゴリズムも可能である。
【０１０１】
所定のシナリオ又は推論のそれぞれは、推論システムが予測された結果にどれだけの自信を持ち得るかに基づく関連付けられた信頼水準を含み得る。信頼水準は、所定のシナリオのそれぞれにおいて最もありそうな結果の各確率と直接相関する場合としない場合があり得る。信頼水準は、例えば、１つ又は複数の以前の推論に続く１つ又は複数の実際の結果に基づき得る。このような例では、もし以前の推論が実際の結果を誤って予測した場合、所定のシナリオの信頼水準をそれ以降減少させることができる。反対に、もし以前の推論が実際の結果を正しく予測した場合、所定のシナリオの信頼水準を増加させることができる。
【０１０２】
本開示の文脈の中で、推論はフェイルセーフアプローチを用いてなされ得る。言い換えれば、推論システムは、環境の観測できない状況の正しい又は誤った表現であり得る推論を行い得る。フェイルセーフアプローチでは、誤った推論（例えば、交通信号が実際は「青」であるときに「赤」と推論する）は、危険な運転を避けるように車両の安全運転の範囲内で実行され得る。
【０１０３】
例えば、様々な交通規則は、フェイルセーフ運転を提供しようとする目的で推論システムにより使用又は修正され得る。実際の交通規則は、「交通信号が青であることを確認しない限り、交差点を通過してはならない。」であり得る。推論システムは、「あなたが交通信号が青であることを直接確認しない限り、又はあなたの車線にいる他の車両が交差点を通過しようとしない限り、交差点を通過してはならない。」という規則の修正版を使用し得る。推論システムは、より安全な運転のための様々な行動に対する追加的な制限をも追加し得る。このような追加の制限は、冗長センサーデータチェック（このため車両はセンサのー誤作動に基づいては動かない）、異種のセンサーチェック（例えば、レーダーと光センサーは入力が一致すべきである）、追加の待ち時間等を含み得る。追加の制限は、自律モードが自律モードでいる間、車両のより高い信頼性と安全な運転が可能となるように加えられ得る。
【０１０４】
いくつかのシナリオにおいて、推論システムは車両運転者／乗員の入力が推論を確認又は拒否するように要求し得る。例えば、赤の信号が点滅している交差点に近づいた時、推論システムは交通信号は機能的しないと推論して車両の乗員からの入力を要求し得る。推論システムは「この交通信号は壊れているようなので、確認していただけますか？」と質問し得る。車両乗員は、「はい、壊れているようです」、あるいは「いいえ、正常に赤の点滅をしています」と応答し得る。車両乗員からのこのような入力は、その環境の状況についてのさらなる推論を行い及び／または車両を制御するために、センサーデータの単独又はその組み合わせにより使用されされ得る。推論システムと車両乗員との間のやりとりも、音声、テキスト、または他の形の通信を用いて実行され得る。
【０１０５】
他の例示的な実施形態では、交差点に近づいている間、交通信号は車両のセンサーデータから塞がれ得る。車両は、交差点で停止し得る。信号灯の少なくとも１つのサイクル時間待って、交差点を通過するための他の適当なセンサーデータを受け取らない場合、その後推論システムは、「この交差点を通過しても安全ですか？」と車両乗員に質問し得る。車両乗員は「進行」あるいは「停止」と反応し得る。車両は、車両乗員からの応答に基づいて制御され得る。他の実施形態において、車両乗員は、交差点をうまく通り抜けるために車両のマニュアル制御を行い得る。推論システムと車両乗員の間の他のやり取りも可能である。
【０１０６】
いくつかの実施形態では、推論は、自律モードで走行するように構成された１つ又は複数の他の車両に送信され得る。例えば、交通信号の状態についての推論は、突然のブレーキ又は他の緊急事態を避けるために「早期注意」として他の推論する車両の後ろの車両に送信され得る。
【０１０７】
推論は、また推論を支持する又は反証するように動作し得る近隣自律車両にクエリーの形で送信され得る。例えば、交通信号を遮り得る大型トラックの後ろに止まった車両は、その大型トラックが交通信号が「赤」であるという状態のために止まっていると推論し得る。いくつかの実施形態では、車両は交通信号の状態についてのさらなる情報を取得しようとして推論をブロードキャストし得る。それに応じて、他の車両は、推論を支持する又は反証するために他の情報と共に応答し得る。
【０１０８】
推論システムにより行われた推論に基づいて、制御命令又は制御命令のセットは、推論システムにより生成され、車両の機能の全てもしくは一部を制御するように動作し得る車両もしくは他のコンピュータシステムに送信されまたは別の方法で通信され得る。
【０１０９】
ステップ４０６は、少なくとも１つの車両の環境の推論された状況に基づいて自律モードの状態ある車両を制御することを含む。車両を制御することは、１つ又は複数の車両が加速し、減速し、方位を変更し、車線を変更し、車線内で位置を移動し、警告通知（例えば、車車間通信メッセージ、クラクション信号、灯火信号等）を行い、異なる運転モードに変更する（例えば、半自動モード又はマニュアルモード）ことを実行するために制御命令（複数）に従う車両を表わし得る。本開示の文脈の中で車両の制御を伴う他の行動も可能である。
【０１１０】
車両は、その推論の信頼水準又は所定のシナリオに少なくとも部分的に基づいて制御され得る。
【０１１１】
車両及び任意の搭載されたコンピュータシステムは、自律モードの状態にある車両を制御し得る。あるいは、サーバーネットワーク等のコンピュータシステムは、自律モードの状態にある車両の機能のいくつか又は全体的にを制御するのに使用され得る。
【０１１２】
ここに開示された方法及び装置は、自律モードで走行する車両が高速道路ランプメータリング信号（ｍｅｔｅｒｉｎｇ  ｌｉｇｈｔ）（例えば、高速道路車線入口において）に近づきつつある場面に適用され得る。この例の場面では、車両がランプメータリング信号のそばに止まっている間、カメラの視野は直接ランプメータリング信号を観測するのに十分ではないことがある。車両は、特定のランプメータリング信号についての情報（例えば、高速道路管理者又は他の道路情報サービスから）を受信し得る。受信された情報は、特定のランプメータリング信号においてメータリングがオンであるかどうか及び現在のメータリング間隔（ｍｅｔｅｒｉｎｇ  ｉｎｔｅｒｖａｌ）を含み得る。情報は、無線通信インタフェースを介して受信され得る。このように車両がランプメータリング信号を直接観測できないかもしれない状況においては、車両がランプメータリング信号から進むために適正な間隔時間及び／またはランプメータリング信号の状態を推論し得るいくつかの方法がある。
【０１１３】
例えば、車両は、他の車両を観測して他の車両の動きからその間隔時間を推論し得る。このような例において、車両は、ある速度で進行する他の車両（例えば、約５秒ごとに）を観測し得る。他の車両の観測に基づいて、車両は、その間隔は約５秒でありその間隔時間だけ待った後にランプメータリング信号から発進すると推論し得る。
【０１１４】
もしその間隔情報が既知である（例えば以前の過去データ又は受け取った情報に基づいて）なら、車両は、その間隔情報に基づいて適正なメータリング間隔を推論し得る。例えば、高速道路管理者はメータリング間隔情報を車両に提供し得る（例えば、現在のランプメータリング信号の間隔は７秒である）。この間隔情報に基づいて、車両は間隔が７秒間であると推論でき、前の車両の出発から７秒待った後にランプメータリング信号から前にすすみ得る。しかし、もし他の車両が間隔情報の示す時間より多くの時間（又は少ない時間）待っているのを車両が観測すると、リアルタイムの観測に基づいて新しい間隔が推論され得る。
【０１１５】
２車線のランプメータリング信号を含むシナリオでは、車両は交互に他の車両がランプメータリング信号から前に進むのを観測し得る（例えば、右車線、左車線、右車線…）。その出発間隔に基づいて、車両はランプメータリング信号にて待つ適切な時間を推論し得る。さらに、その出発間隔と車両の現在の車線に基づいて、車両はランプメータリング信号から出発すべき適切な順序を推論し得る。
【０１１６】
他の例示的な実施形態では、車両は、ランプメータリング信号の以前の観測に基づいてランプメータリング信号の状態についての推論を行い得る。例えば、車両がランプメータリング信号に接近すると、ランプメータリング信号の状態を観測し得る。しかし、ランプメータリング信号のビューが他の車両により塞がれ得るし、又はランプメータリング信号がカメラ視野の外側に位置し得る。このような状態において、車両は、ランプメータリング信号の以前に観測した状態に基づいてランプメータリング信号の現在の状態を推論し得る。特に、車両は、ランプメータリング信号に向かって動く間はランプメータリング信号（例えば、赤から青又は青から赤へ）の変化を観測し得るが、その後に観測できなくなり得る。もし間隔情報が車両が認識しているなら、車両は、間隔情報及び前に変化を観察してからの経過時間に基づいてランプメータリング信号の現在の状態についての推論を行い得る。
【０１１７】
車両がランプメータリング信号を観測できない位置に入る前に全メータリングサイクル（又は少なくとも１つのランプメータリング信号の変化）が観測されることを確実にするため、車両はメータリングがオンであるときにゆっくりと慎重にランプメータリング信号に近づき得る。したがって、車両は、ランプメータリング信号の現在の状態についての信頼性がより高い推論を行うことが可能となり得る。
【０１１８】
さらに他の実施形態では、車両が、他の車両がそこで待っていたり通過しようとしていることが無い状態で観測できないランプメータリング信号に近づき得る。もし、車両がランプメータリング信号の間隔についての情報及びメータリングがオンであるという情報を持つなら、その車両はその間隔の期間の間ランプメータリング信号を単に待ち得る。したがって、ランプメータリング信号を直接観測しないにもかかわらず、車両はランプメータリング信号についての推論を行い、安全にかつ交通法令や規則の精神に従うという努力の一環として車両を制御することができる。
【０１１９】
制御交通信号の状態が直接観測できない場合に車両の環境において少なくとも１つの光源を観測する少なくとも１つのセンサーからセンサーデータが取得され得る方法４１０が提供される。センサーデータに基づいて、推論システムは制御交通信号の推論されるべき状態を推論し得る。車両は制御交通信号の推論された状態に基づいて制御され得る。この方法は、図１及び図２に示され及び上記に説明された任意の装置を用いて実行され得るが、他の構成構成も可能である。図４Ｂは例示的方法のステップを示すが、他の実施形態においても、ステップが異なる順序で現れ、さらにステップが追加されもしくは削除され得ることが理解される。
【０１２０】
ステップ４１２は、制御交通信号の状態が１つ又は複数のセンサーを使用して直接観測することができない間に、車両の環境における少なくとも１つの光源を観測する１つ又は複数のセンサーからセンサーデータを取得することを含む。車両は自律モードで走行するように構成されることができ、１つ又は複数のセンサーが車両と作動的に関連付けられ得る。
【０１２１】
１つ又は複数のセンサーは、本開示の他の部分にて説明された任意の種類のセンサーを含み得る。１つ又は複数のセンサーは、車両に取り付けることができ、又は他の場所に配置され得る。
【０１２２】
少なくとも１つの光源は、他の車両の１つ又は複数のブレーキ灯を含み得る。他の光源も可能である。
【０１２３】
制御交通信号は、交通信号、一時停止の標識、又はランプメータリング信号等の任意の交通制御デバイスを表し得る。例えば、車両は、交差点に近づき得る。この場合、この制御交通信号は交差点を通過する交通流量を調節する信号灯であり得る。他の種類の制御交通信号も可能である。例示的な実施形態では、制御交通信号は他の車両、建物、樹木、又は他の種類の障害物により遮られるために制御交通信号が車両の１つ又は複数のセンサーを用いて直接観測することができないことがあり得る。他の実施形態では、制御交通信号は、車両の１つ又は複数のセンサーの観測できる範囲の外にあり得る。
【０１２４】
ステップ４１４は、推論システムを使用して制御交通信号の推論されるべき状態を推論することを含む。ある例示的な実施形態では、推論システムは図１を参照して説明されるコンピュータシステム１１２等の車両に関連付けられるコンピュータシステムであり得る。他の実施形態では、推論システムは他のコンピュータシステム（例えば、サーバーネットワーク）と部分的に又は完全に関連付けられ得る。
【０１２５】
本開示の他の個所で説明されたように、推論システムはセンサーデータに基づいて推論を行うように動作し得る。いくつかの実施形態では、推論システムは制御交通信号の観測できない状態について推論をし得る。例えば、車両は制御交通信号のある交差点に近づき得る。このような場合、トラックは車両に関連付けられる１つ又は複数のセンサーが制御交通信号の状態を直接観測することを妨げ得る。車両は他の車両のブレーキ灯等の車両の環境における１つ又は複数の光源に関係するセンサーデータを取得し得る。もし、他の車両のブレーキ灯がオンなら、推論システムは、制御交通信号の状態が赤又は「止まれ」と推論し得る。もし、他の車両のブレーキ灯がオンでない場合、推論システムは、制御交通信号の状態は青又は「行け」であると推論し得る。他の種類の推論も可能である。
【０１２６】
ステップ４１６は、制御交通信号の推論された状態に基づいて自律モードの状態の車両を制御することを含む。ある例示的な実施形態によれば、もし制御交通信号の推論された状態が青又は「行け」であれば、車両は「交差点を通過する」又は「注意して進行する」ように制御され得る。もし制御交通信号の推論された状態が赤又は「止まれ」であるなら、車両は停止するように制御され得る。いくつかの実施形態では、車両は、運転者に警告するように及び／または半自動モードもしくはマニュアルモードに入るように制御され得る。制御交通信号の推論された状態に基づいて自律モードの状態の車両を制御する他の方法も可能である。
【０１２７】
図４Ａの方法４００及び図４Ｂの方法４１０等の例示的方法は、車両及びそのサブシステムにより全体的に又は部分的に実行され得る。したがって、例示的方法は、車両により実行される一例としてここで説明され得る。しかし、例示的方法は他のコンピュータデバイスにより全体的に又は部分的に実行され得ることを理解すべきである。例えば、例示的方法は、サーバーシステムにより全体的に又は部分的に実行され得る。そして、このサーバーシステムは車両に関連付けられたセンサー等のデバイスからのデータを受け取る。例示的方法を実行し得るコンピュータデバイス又はコンピュータデバイスの組み合わせの他の例も可能である。
【０１２８】
いくつかの実施形態では、開示された方法が、機械が読み取り可能なフォーマットで非一時的コンピュータ可読記憶媒体上に、又は他の非一時的媒体もしくは製品上に符号化されるコンピュータプログラム命令として実施され得る。図５は、ここで提示される少なくともいくつかの実施形態に従って構成されるコンピュータシステム上でコンピュータプロセスを実行するコンピュータプログラムを含む例示的コンピュータプログラムプロダクトの概念的な部分的ビューを示す概略図である。
【０１２９】
１つの実施形態において、信号担体５０２を使用する例示的コンピュータプログラムプロダクト５００が提供される。信号担体５０２は、１つ又は複数のプロセッサーにより実行されるときに、図１−４に関して上述された機能又は機能の一部を提供し得る１つ又は複数のプログラミング命令５０４を含み得る。いくつかの例では、信号担体５０２は、ハードディスクドライブ、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタルビデオディスク（ＤＶＤ）、デジタルテープ、メモリ等のような、しかもこれらに限定されないコンピュータ可読媒体を包含し得る。いくつかの実施例において、信号担体５０２は、メモリ、読み書き可能（Ｒ／Ｗ）ＣＤ、Ｒ／Ｗ  ＤＶＤ等のような、しかもこれらに限定されないコンピュータ記録可能媒体５０８を包含し得る。いくつかの実施例では、信号担体５０２はデジタル及び／またはアナログ通信媒体（例えば、光ファイバーケーブル、導波管、有線通信リンク、無線通信リンク等）等のような、しかもこれらに限定されない通信媒体５１０を包含し得る。したがって、例えば、信号担体５０２は、通信媒体５１０の無線の形で伝達され得る。
【０１３０】
１つ又は複数のプログラミング命令５０４は、例えば、コンピュータが実行可能な及び／またはロジックが実装された命令であり得る。いくつかの例では、図１のコンピュータシステム１１２等のコンピュータデバイスは、１つ又は複数のコンピュータ可読媒体５０６、コンピュータ記録可能媒体５０８、及び／または通信媒体５１０によりコンピュータシステム１１２に伝達されたプログラミング命令５０４に応じて、様々な動作、機能、又はアクションを提供するように構成され得る。
【０１３１】
非一時的コンピュータ可読媒体は、互いに離れた場所に位置し得る複数のデータストレージ要素の間でも分配され得る。記憶された命令の一部又は全てを実行するコンピュータデバイスは、図２において示される車両２００等の車両であり得る。あるいは、記憶された命令の一部又は全てを実行するコンピュータデバイスは、サーバー等の他のコンピュータデバイスであり得る。
【０１３２】
上記の詳細な説明は、添付する図を参照して開示されたシステム、デバイス、及び方法の様々な特徴及び機能を説明する。様々な態様及び実施形態はここに開示されているが、他の態様及び実施形態も可能である。ここに開示された様々な態様及び実施形態は、説明の目的で提示されており、限定することを意図するものではなく、真の発明の範囲及びその主旨は特許請求の範囲に示される。
【図１】
0006018705.tif 000002
【図２】
0006018705.tif 000003
【図３Ａ】
0006018705.tif 000004
【図３Ｂ】
0006018705.tif 000005
【図３Ｃ】
0006018705.tif 000006
【図３Ｄ】
0006018705.tif 000007
【図４Ａ】
0006018705.tif 000008
【図４Ｂ】
0006018705.tif 000009
【図５】
0006018705.tif 000010