(57)【要約】ニューラルネットワークが、自動運転車両（ＳＤＶ）を自律的に運転するために利用され得る。ニューラルネットワークは、ＳＤＶに対するローカル座標内に目的地場所を確立することができる。ニューラルネットワークは、次いで、ＳＤＶの前方操作方向における１つ以上のナビゲーション点を識別し、ＳＤＶのセンサシステムからのセンサデータを処理し得、センサデータは、ＳＤＶの前方操作方向のセンサビューを提供する。センサデータを利用して、ニューラルネットワークは、ＳＤＶの加速、制動、および操舵システムを操作することにより、目的地場所までの確立されたルートに沿って１つ以上のナビゲーション点を連続的に追随することができる。
2019533810.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動運転車両（ＳＤＶ）の自律的制御のためのニューラルネットワークシステムであって、前記ニューラルネットワークシステムは、
１つ以上のプロセッサと、
機械学習モデルを記憶する１つ以上のメモリリソースと
を備え、
前記機械学習モデルは、前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記ニューラルネットワークシステムに、
目的地場所を前記ＳＤＶに対するローカル座標内に確立することと、
前記ＳＤＶの前方操作方向内の１つ以上のナビゲーション点を識別することと、
前記ＳＤＶのセンサシステムからのセンサデータを処理することであって、前記センサデータは、前記ＳＤＶの前方操作方向のセンサビューを提供する、ことと、
前記センサデータを利用して、前記ＳＤＶの加速、制動、および操舵システムを操作することにより、前記目的地場所までの確立されたルートに沿って前記１つ以上のナビゲーション点を連続的に追随することと
を行わせる、ニューラルネットワークシステム。
【請求項２】
前記ＳＤＶの現在の位置を判定するための場所ベースのリソースをさらに備え、
前記１つ以上のナビゲーション点は、前記ＳＤＶの前記現在の位置および前記目的地場所までの前記確立されたルートに基づいて計算される、請求項１に記載のニューラルネットワークシステム。
【請求項３】
前記実行される機械学習モデルは、前記ニューラルネットワークシステムに、（ｉ）前記確立されたルートに沿った前記ＳＤＶに先行する一定の距離、または（ｉｉ）前記確立されたルートに沿った前記ＳＤＶの現在の速度に基づく前記ＳＤＶに先行する時間的場所において、前記１つ以上のナビゲーション点のそれぞれを識別させる、請求項２に記載のニューラルネットワークシステム。
【請求項４】
雑音が、前記１つ以上のナビゲーション点に対応する場所信号の中に組み込まれ、前記雑音は、前記ニューラルネットワークシステムに、前記１つ以上のナビゲーション点を連続的に追随させることと併せて、前記センサデータの処理に依拠させる、請求項２に記載のニューラルネットワークシステム。
【請求項５】
前記１つ以上のナビゲーション点はそれぞれ、グローバル座標内の座標点を含み、前記座標点は、前記ＳＤＶが前記目的地場所に向かって進行するにつれて変動する値を有し、前記実行される機械学習モデルは、前記ニューラルネットワークシステムに、前記座標点の値を前記ＳＤＶの車両座標と連続的に比較することによって、前記目的地場所までの前記確立されたルートに沿って前記１つ以上のナビゲーション点を連続的に追随させる、請求項１に記載のニューラルネットワークシステム。
【請求項６】
前記１つ以上のナビゲーション点は、前記確立されたルートに沿った前記ＳＤＶに先行する異なる距離に確立される複数のナビゲーション点を含む、請求項１に記載のニューラルネットワークシステム。
【請求項７】
前記実行される機械学習モデルは、前記ニューラルネットワークシステムに、（ｉ）前記複数のナビゲーション点を利用して中間ルート計画を動的に判定することと、（ｉｉ）前記中間ルート計画を動的に実装するために、前記センサデータを分析して前記ＳＤＶの加速、制動、および操舵システム上で制御アクションを実行することとを行わせる、請求項６に記載のニューラルネットワークシステム。
【請求項８】
自動運転車両（ＳＤＶ）であって、
前記ＳＤＶの状況的環境を検出するためのセンサシステムと、
加速、制動、および操舵システムと、
機械学習モデルを実装するニューラルネットワークを備える制御システムと
を備え、
前記機械学習モデルは、前記制御システムに、
目的地場所を前記ＳＤＶに対するローカル座標内に確立することと、
前記ＳＤＶの前方操作方向内の１つ以上のナビゲーション点を識別することと、
前記ＳＤＶのセンサシステムからのセンサデータを処理することであって、前記センサデータは、前記ＳＤＶの前方操作方向のセンサビューを提供する、ことと、
前記センサデータを利用して、前記ＳＤＶの加速、制動、および操舵システムを操作することにより、前記目的地場所までの確立されたルートに沿って前記１つ以上のナビゲーション点を連続的に追随することと
を行わせる、ＳＤＶ。
【請求項９】
前記ＳＤＶの現在の位置を判定するための場所ベースのリソースをさらに備え、
前記１つ以上のナビゲーション点は、前記ＳＤＶの前記現在の位置および前記目的地場所までの前記確立されたルートに基づいて計算される、請求項８に記載のＳＤＶ。
【請求項１０】
前記ニューラルネットワークによって実装される機械学習モデルは、前記制御システムに、（ｉ）前記確立されたルートに沿った前記ＳＤＶに先行する一定の距離、または（ｉｉ）前記確立されたルートに沿った前記ＳＤＶの現在の速度に基づく前記ＳＤＶに先行する時間的場所において、前記１つ以上のナビゲーション点のそれぞれを識別させる、請求項９に記載のＳＤＶ。
【請求項１１】
雑音が、前記１つ以上のナビゲーション点に対応する場所信号の中に組み込まれ、前記雑音は、前記ニューラルネットワークシステムに、前記１つ以上のナビゲーション点を連続的に追随させることと併せて、前記センサデータの処理に依拠させる、請求項９に記載のＳＤＶ。
【請求項１２】
前記１つ以上のナビゲーション点はそれぞれ、グローバル座標内の座標点を含み、前記座標点は、前記ＳＤＶが前記目的地場所に向かって進行するにつれて変動する値を有し、前記ニューラルネットワークによって実装される機械学習モデルは、前記制御システムに、前記座標点の値を前記ＳＤＶの車両座標と連続的に比較することによって、前記目的地場所までの前記確立されたルートに沿って前記１つ以上のナビゲーション点を連続的に追随させる、請求項８に記載のＳＤＶ。
【請求項１３】
前記１つ以上のナビゲーション点は、前記確立されたルートに沿った前記ＳＤＶに先行する異なる距離に確立される複数のナビゲーション点を含む、請求項８に記載のＳＤＶ。
【請求項１４】
前記ニューラルネットワークによって実装される機械学習モデルは、前記制御システムに、（ｉ）前記複数のナビゲーション点を利用して中間ルート計画を動的に判定することと、（ｉｉ）前記中間ルート計画を動的に実装するために、前記センサデータを分析して前記ＳＤＶの加速、制動、および操舵システム上で制御アクションを実行することとを行わせる、請求項１３に記載のＳＤＶ。
【請求項１５】
車両を自律的に操作するコンピュータ実装方法であって、前記方法は、自動運転車両（ＳＤＶ）のニューラルネットワークシステムの１つ以上のプロセッサによって実施され、前記方法は、
目的地場所を前記ＳＤＶに対するローカル座標内に確立することと、
前記ＳＤＶの前方操作方向内の１つ以上のナビゲーション点を識別することと、
前記ＳＤＶのセンサシステムからのセンサデータを処理することであって、前記センサデータは、前記ＳＤＶの前方操作方向のセンサビューを提供する、ことと、
前記センサデータを利用して前記ＳＤＶの加速、制動、および操舵システムを操作することにより、前記目的地場所までの確立されたルートに沿って前記１つ以上のナビゲーション点を連続的に追随することと
を含む、方法。
【請求項１６】
前記ＳＤＶはさらに、前記ＳＤＶの現在の位置を判定する場所ベースのリソースを備え、前記１つ以上のナビゲーション点は、前記ＳＤＶの前記現在の位置および前記目的地場所までの前記確立されたルートに基づいて計算される、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記ニューラルネットワークシステムは、（ｉ）前記確立されたルートに沿った前記ＳＤＶに先行する一定の距離、または（ｉｉ）前記確立されたルートに沿った前記ＳＤＶの現在の速度に基づく前記ＳＤＶに先行する時間的場所において、前記１つ以上のナビゲーション点のそれぞれを識別する、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
雑音が、前記１つ以上のナビゲーション点に対応する場所信号の中に組み込まれ、前記雑音は、前記ニューラルネットワークシステムに、前記１つ以上のナビゲーション点を連続的に追随させることと併せて、前記センサデータの処理に依拠させる、請求項１６に記載の方法。
【請求項１９】
前記１つ以上のナビゲーション点はそれぞれ、グローバル座標内の座標点を含み、前記座標点は、前記ＳＤＶが前記目的地場所に向かって進行するにつれて変動する値を有し、前記ニューラルネットワークシステムは、前記座標点の値を前記ＳＤＶの車両座標と連続的に比較することによって、前記目的地場所までの前記確立されたルートに沿って前記１つ以上のナビゲーション点を連続的に追随する、請求項１５に記載の方法。
【請求項２０】
前記１つ以上のナビゲーション点は、前記確立されたルートに沿った前記ＳＤＶに先行する異なる距離に確立される複数のナビゲーション点を含む、請求項１５に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
（関連出願）
本出願は、２０１６年１０月１７日に出願された米国特許出願第１５／２９５，０８８号の利益を主張する。上述した出願は、その全体として参照することによって本明細書において援用される。
【０００２】
（背景）
ニューラルネットワークは、種々の産業において応用され、意思決定を改良し、従来のルールベースのプログラミングでは、問題となる、または過度にリソース集約的であると証明されている、広範な計算タスクの仕分けに対するソリューションを提供している。例えば、発話認識、オーディオ認識、タスク指向アクティビティ（例えば、チェスおよびチェッカー等のゲームアクティビティ）、問題解決、および質疑応答は、ニューラルネットワークおよび深層学習の使用を通して、目覚ましい進歩を遂げている。これらのネットワークは、特に、ある認知的人間タスクが置換または改良されることになるとき、ある計算機能において有意な効率性をもたらし得る、多層非線形処理および適応技術を採用することができる。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００３】
現在の方法論の欠点に対処するため、本明細書に開示されるのは、自動運転車両（ＳＤＶ）の自律的制御のためのニューラルネットワークシステムの実施例である。本明細書に提供される実施例によると、ニューラルネットワークシステムは、機械学習モデル（例えば、監督下の学習）を実装し、公共道路環境における自律的運転を学習および改良することができる。あるニューラルネットワーク（または深層学習）方法論は、データ処理システムが、ＳＤＶの制御機構（例えば、加速、制動、および操舵システム）の従来の命令ベースの制御を実装したまま、レーンキーピング、または、ＳＤＶをある車線内に維持することを伴うことができる。本明細書に提供される実施例によると、ニューラルネットワークシステムは、目的地場所をＳＤＶに対するローカル座標内（例えば、慣性基準フレーム内）に確立し、または別様に入力されることができ、１つ以上のナビゲーション点を目的地までのルートに沿ってＳＤＶの前方操作方向に確立し、または別様に入力されることができる（例えば、グローバル座標内において、かつＳＤＶの非慣性基準フレームに付随される）。例えば、１つ以上のナビゲーション点のそれぞれは、目的地場所に関連して変動する値（例えば、デカルトｘ−ｙ座標値または極座標内の距離および角度値）を有する、２次元座標を含むことができる。変形例では、ナビゲーション点は、３次元空間（例えば、デカルトまたは球面座標系）内に確立されることができる。故に、ニューラルネットワークは、ルートに沿ってＳＤＶに先行して継続的に確立される、ナビゲーション点の座標値を利用して、加速、制動、操舵、車線選択、および方向指示に関する決定を行う。
【０００４】
ある側面では、ニューラルネットワークシステムは、ＳＤＶの外部の処理リソース上のＳＤＶの制御システムとして動作することができる（１つ以上のネットワークを経由して、決定または制御コマンドをＳＤＶに通信する）、または両方の組み合わせとして動作することができる。種々の実装では、ＳＤＶは、ライダ、立体視および／または単眼カメラ、レーダ、ソナー、あるタイプの近接度センサ（例えば、赤外線センサ）、および同等物等、任意の数のセンサおよびセンサタイプを備える、センサアレイを含むことができる。ＳＤＶを目的地までナビゲートする際、ニューラルネットワークは、ＳＤＶを個別の車線内に維持するだけではなく、また、車線選択、交通信号、歩行者、他の車両、自転車乗用者、障害物、道路標識、および同等物に反応し、またはそれに関する決定を行うために、ルートに沿って、ＳＤＶの加速、制動、および操舵システムを操作し、ナビゲーション点とＳＤＶのセンサアレイからのセンサデータの両方に依拠することができる。これらの方針に沿って、ニューラルネットワークシステムは、訓練位相と、試験位相と、ニューラルネットワークが、ＳＤＶを公共道路および幹線道路上で安全に操作し、乗車者を順次目的地に輸送する（例えば、いったんニューラルネットワークが標準化された安全閾値を満たすと）、最終的実装位相とを通して、監督下の学習を受けることができる。
【０００５】
いくつかの実施例では、ニューラルネットワークシステムは、全地球測位システム（ＧＰＳ）モジュールを利用して、グローバル座標内のナビゲーション点と、ローカル座標内の目的地場所とを設定することができる。実施例によると、ニューラルネットワークシステムは、ＧＰＳモジュールを利用して、測位信号（すなわち、ナビゲーション点）をＳＤＶに先行する（または交通および速度に基づいて、車両に時間的に先行する）所定の距離に設定することができる。変形例では、ナビゲーション点は、バックエンド管理システムによって、ルートに沿ったＳＤＶに先行する継続的距離に設定されることができる。例示的バックエンドルート管理システムは、Ｕｂｅｒ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ，Ｉｎｃ．（Ｓａｎ  Ｆｒａｎｃｉｓｃｏ，Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ）によって提供されるもの等のオンデマンド配車手配サービスを管理する、ネットワークベースの配車システムを含むことができる。
【０００６】
本明細書に説明される実施例は、精密なナビゲーション点信号が、ニューラルネットワークシステムが、意思決定のために、センサデータに依拠することとは対照的に、ナビゲーション点に過度に依存し、したがって、それらに盲目的に追随し始めるニューラルネットワークシステムによる過剰適合問題をもたらし得ることを認識する。過剰適合のリスクに対処するために、ニューラルネットワークシステムは、雑音をナビゲーション点に対応する測位信号に導入し、ニューラルネットワークに、画像データまたはセンサデータにより依拠させ、ナビゲーション点への過剰依拠の潜在性を低減させることができる。雑音は、測位信号の正確度を低減させ（例えば、水平誤差を増加させ）、ニューラルネットワークシステムに、センサデータを処理させ、ＳＤＶの道路上でのパフォーマンスを安定化させ、ニューラルネットワークをよりロバストにすることができる。
【０００７】
本明細書における開示は、限定ではなく、実施例として、同様の参照番号が類似要素を指す、添付の図面の図中に図示される。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、本明細書に説明されるように、ニューラルネットワーク制御システムを実装する、例示的自動運転車両を図示する、ブロック図である。
【図２】図２は、本明細書に説明される実施例による、自動運転車両と併用される、例示的ニューラルネットワークナビゲーションシステムを図示する、ブロック図である。
【図３】図３は、例示的実装による、センサデータを利用して、環境をナビゲートする、自律的に制御された自動運転車両の実施例を示す。
【図４】図４は、本明細書に説明される実施例による、ニューラルネットワークの使用を通して自動運転車両を自律的に操作する、例示的方法を説明する、フローチャートである。
【図５】図５は、本明細書に説明される実施例による、ニューラルネットワークの使用を通して自動運転車両を自律的に操作する、例示的方法を説明する、下位レベルのフローチャートである。
【図６】図６は、本明細書に説明される実施例が実装され得る、自動運転車両のためのコンピュータシステムを図示する、ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
（詳細な説明）
ある自律的運転技術は、自律的車両の制御システムが、道路交通を通して車両を操作し、任意の潜在的危険を検出するために、ライブセンサビューを連続的に比較することができる、非常に詳細かつ事前に処理された位置特定マップの使用を伴う。実施例として、自動運転車両のためのナビゲーション技法は、最終地点場所を設定することと、現在の場所から最終地点までのルートを判定することと、動的位置特定および物体検出を実施し、車両を最終地点まで安全に操作することとを伴うことができる。適正な安全性を提供するが、そのような方法は、過度に労働集約的であり、所与の領域内の道路上の事前に記録された路上ビューマップを要求し、それらのマップを処理し、車線位置、静的物体（例えば、木々、建物、縁石、パーキングメーター、消火栓等）、着目物体（例えば、交通信号および標識）、動的物体（例えば、人々、他の車両等）、および同等物等の位置特定パラメータを確立し得る。さらに、可変条件下で安全に操作するために、ライダ、レーダ、立体視および単眼カメラ、ＩＲセンサ、さらには、ソナーの組み合わせから成る、一式のセンサが、典型的には、要求される。しかしながら、そのような自律的運転方法の短所は、ますます顕著となりつつある。例えば、これらの方法を新しい運転エリアにおいて実装するために、新しい位置特定マップが、記録され、処理され、ＳＤＶにアップロードされなければならない。
【００１０】
ニューラルネットワークシステムの重要な側面は、ニューラルネットワークシステムが、単純レーンキーピングに加えて、付加的自律的運転タスクを実施することを可能にする、「キャロット（ｃａｒｒｏｔ）」としてのナビゲーション点の利用であるが、レーンキーピングは、本明細書に説明される実施例の実装を通して有意に改良され得る。種々の側面では、ニューラルネットワークシステムは、それ自体で目的地までのルートに追随する、ナビゲーション点を追跡し、車線を選択し、新しい道路上で方向転換を行い、イベント、交通信号、道路標識、天候条件、および他の不測の事態に応答することができる。さらに、ロバスト性を増加させるため、車両に先行するナビゲーション点の距離または時間、ナビゲーション点の数、およびナビゲーション点信号に導入される雑音量は、調節されることができる。したがって、一実施例では、ニューラルネットワークシステムは、ＳＤＶに先行するルートに沿って、一対のナビゲーション点を連続して確立する（例えば、５０メートルにおける第１の点および１００メートルにおける第２の点）。ルートに沿ってＳＤＶを操作する際、ニューラルネットワークシステムは、各ナビゲーション信号の座標値を連続的に比較し、加速、操舵、および制動に関して決定を行うことができる。さらなる実施例では、ニューラルネットワークシステムはさらに、中間ルート計画を判定するために、ナビゲーション点の座標値とＳＤＶ自体の座標を動的に比較することができる。
【００１１】
例えば、車両の座標およびナビゲーション点の座標のそれぞれは、それぞれの座標値が容易に比較され得るように、グローバル座標内に確立されることができる。ニューラルネットワークシステムは、ローカル座標内の目的地を付加的入力としてとることができる。比較される座標値の性質（例えば、各座標の個々のｘ−値およびｙ−値が収束または発散するかどうか）は、ニューラルネットワークシステムに、方向転換が近づきつつあるかどうか、または目的地までの全体的ルートの性質を示すことができる。故に、ナビゲーション点を追跡し、またはそれに追随する際、ニューラルネットワークは、一連の連続した高層レベルのルート計画（例えば、全体的ルートの次の５０または１００メートルにわたって）を作成することができる。ニューラルネットワークシステムは、結合的にセンサデータを利用して、各連続ルート計画に沿って、ＳＤＶを安全に自律的に操作する。
【００１２】
他の利点の中でもとりわけ、本明細書に説明される実施例は、ニューラルネットワークを利用して、全ての操作エリア内の詳細な表面マップを記録する必要性等、自律的運転のためのルールベースのプログラミングにおいて明白である課題を克服することによって、現在の自律的運転方法論を改良する技術的効果を達成する。ニューラルネットワーク技術の使用は、ニューラルネットワークシステムが、ナビゲーション点およびセンサデータを利用して、車両を目的地まで自律的に操作する間、ルート基準としての容易に利用可能なマップ（例えば、疎密道路網マップ）の使用を可能にする。したがって、ある目的地を前提として、ニューラルネットワークシステムは、ルートを確立し、継続的ナビゲーション点を追跡し、車両を目的地まで操作することができる。
【００１３】
本明細書で使用されるように、コンピューティングデバイスは、ネットワークを経由してシステムと通信するためのネットワークコネクティビティおよび処理リソースを提供し得る、デスクトップコンピュータ、セルラーデバイスまたはスマートフォン、携帯情報端末（ＰＤＡ）、ラップトップコンピュータ、タブレットデバイス、仮想現実（ＶＲ）および／または拡張現実（ＡＲ）デバイス、ウェアラブルコンピューティングデバイス、テレビ（ＩＰテレビ）等に対応するデバイスを指す。コンピューティングデバイスはまた、カスタムハードウェア、車載デバイス、またはオンボードコンピュータ等に対応することができる。コンピューティングデバイスはまた、ネットワークサービスと通信するように構成される、指定されたアプリケーションを操作することができる。
【００１４】
本明細書に説明される１つ以上の実施例は、コンピューティングデバイスによって実施される、方法、技法、およびアクションが、プログラム上、またはコンピュータ実装方法として実施されることを提供する。「プログラム上」とは、本明細書で使用されるように、コードまたはコンピュータ実行可能命令の使用を通すことを意味する。これらの命令は、コンピューティングデバイスの１つ以上のメモリリソース内に記憶されることができる。プログラム上実施されるステップは、自動である場合とそうではない場合がある。
【００１５】
本明細書に説明される１つ以上の実施例は、プログラムモジュール、エンジン、またはコンポーネントを使用して、実装されることができる。プログラムモジュール、エンジン、またはコンポーネントは、１つ以上の述べられたタスクまたは機能を実施可能なプログラム、サブルーチン、プログラムの一部、またはソフトウェアコンポーネントもしくはハードウェアコンポーネントを含むことができる。本明細書で使用されるように、モジュールまたはコンポーネントは、他のモジュールまたはコンポーネントから独立して、ハードウェアコンポーネント上に存在することができる。代替として、モジュールまたはコンポーネントは、他のモジュール、プログラム、または機械の共有要素またはプロセスであることができる。
【００１６】
本明細書に説明されるいくつかの実施例は、概して、処理およびメモリリソースを含む、コンピューティングデバイスの使用を要求し得る。例えば、本明細書に説明される１つ以上の実施例は、全体的または部分的に、サーバ、デスクトップコンピュータ、セルラーまたはスマートフォン、携帯情報端末（例えば、ＰＤＡ）、ラップトップコンピュータ、仮想現実（ＶＲ）または拡張現実（ＡＲ）コンピュータ、ネットワーク機器（例えば、ルータ）、およびタブレットデバイス等のコンピューティングデバイス上に実装されてもよい。メモリ、処理、およびネットワークリソースは全て、本明細書に説明される任意の実施例の確立、使用、または実施（任意の方法の実施または任意のシステムの実装を含む）と併用されてもよい。
【００１７】
さらに、本明細書に説明される１つ以上の実施例は、１つ以上のプロセッサによって実行可能な命令の使用を通して実装されてもよい。これらの命令は、コンピュータ可読媒体上で搬送されてもよい。下記の図を用いて図示または説明される機械は、本明細書に開示される実施例を実装するための命令が搬送および／または実行され得る、処理リソースおよびコンピュータ可読媒体の実施例を提供する。特に、本発明の実施例とともに示される多数の機械は、プロセッサと、データおよび命令を保持するための種々の形態のメモリとを含む。コンピュータ可読媒体の実施例は、パーソナルコンピュータまたはサーバ上のハードドライブ等、恒久的メモリ記憶デバイスを含む。コンピュータ記憶媒体の他の実施例は、ＣＤまたはＤＶＤユニット、フラッシュメモリ（スマートフォン、多機能デバイス、またはタブレット上で搬送されるもの等）、および磁気メモリ等のポータブル記憶ユニットを含む。コンピュータ、端末、ネットワーク対応デバイス（例えば、携帯電話等のモバイルデバイス）は全て、プロセッサ、メモリ、およびコンピュータ可読媒体上に記憶される命令を利用する、機械およびデバイスの実施例である。加えて、実施例は、コンピュータプログラムまたはそのようなプログラムを搬送可能なコンピュータ使用可能キャリア媒体の形態で実装されてもよい。
【００１８】
多数の実施例が、本明細書では、自律的車両（ＡＶ）または自動運転車両（ＳＤＶ）のコンテキストにおいて参照される。ＡＶまたはＳＤＶは、操舵および推進に関して自動化の状態で操作される、任意の車両を指す。異なるレベルの自律性が、ＡＶおよびＳＤＶに関して存在し得る。例えば、いくつかの車両は、運転者が車両内に存在することを前提として、幹線道路等の限定されたシナリオにおいて自動化を有効にし得る。より高度なＡＶおよびＳＤＶは、車両内または外からの任意の人間の補助を伴わずに、運転することができる。
【００１９】
さらに、本明細書に説明される多数の実施例は、「ニューラルネットワーク」、「深層学習」、または「深層ニューラルネットワーク」を参照する。そのような用語は、複数の処理層（例えば、任意の数の線形および／または非線形マッピングまたは変換を備える）を利用して、任意の数の入力に基づいて、推測する、適合させる、確認する、および／または決定を行う、１つ以上の機械学習モデル（例えば、アルゴリズムのセット）の実行を表すために、本開示全体を通して同義的に使用され得る。本開示のコンテキストでは、「ニューラルネットワーク」または「深層ニューラルネットワーク」は、ネットワークに車両の制御機構（例えば、車両の加速、制動、操舵、および／または補助システム）を自律的に操作させる、１つ以上の機械学習モデルを実装するように提供される。そのような実施例は、グローバル座標値、車両自体のグローバル座標、一連の目的地場所（例えば、ローカル座標内）、および車両の周囲（例えば、前方操作方向）のセンサビューを提供する、センサデータを有する、ナビゲーション点に対応する複数の入力を受信することができる。さらに、そのような実施例は、訓練され、試験され、および実装され、車両を車線内に維持し、車線変更に関する実践的、慎重、かつ安全な決定を行い、危険または危険脅威を回避し、交通ルールおよび調整を遵守し、安全に方向転換を行い、車両を試験道路ならびに公共道路および幹線道路上で自律的に運転することに関する人間の認知機能を実施することができる。
【００２０】
システム説明
【００２１】
図１は、本明細書に説明されるように、ニューラルネットワーク制御システムを実装する、例示的自動運転車両を図示する、ブロック図である。図１のある実施例では、制御システム１２０は、輸送サービス（例えば、人間の輸送、配達サービス等）を含む、種々の目的のために、ＳＤＶ１００を所与の地理的領域内で自律的に操作することができる。説明される実施例では、ＳＤＶ１００は、人間制御を伴わずに、動作することができる。例えば、ＳＤＶ１００は、自律的に、操舵する、加速する、偏移する、制動する、および照明コンポーネントを操作することができる。いくつかの変形例はまた、ＳＤＶ１００が、ＳＤＶ制御システム１２０が、ＳＤＶ１００を自律的に操作する、自律的モードと、運転者が、加速システム１５２、操舵システム１５４、および制動システム１５６の手動制御を引き継ぐ、手動モードとの間で切り替えることができることを認識する。
【００２２】
いくつかの実施例によると、制御システム１２０は、種々の運転環境および条件下、ＳＤＶ１００を知的に操作するために、具体的センサリソースを利用することができる。例えば、制御システム１２０は、ＳＤＶ１００の操舵、加速、および制動システム１５２、１５４、１５６を規定された目的地まで自律的に操作することによって、車両１００を操作することができる。制御システム１２０は、センサ情報ならびに他の入力（例えば、遠隔またはローカル人間オペレータからの伝送、他の車両からのネットワーク通信等）を使用して、車両制御アクション（例えば、制動、操舵、加速）およびルート計画を実施することができる。
【００２３】
図１のある実施例では、制御システム１２０は、コンピュータまたは処理システムを含み、これは、ＳＤＶ１００が動作する道路区画のセンサビューを提供する、ＳＤＶ１００のセンサシステム１０２から受信されたセンサデータ１１１を処理するように動作する。センサデータ１１１は、ＳＤＶ１００が目的地までのルート上を継続するために、ＳＤＶ１００によって実施されるべきアクションを判定するために使用されることができる。いくつかの変形例では、制御システム１２０は、通信インターフェース１１５を使用して、１つ以上の遠隔ソースとの１つ以上のネットワーク１６０を経由して、無線通信１１７を送信および／または受信する、無線通信能力通信等の他の機能性も含むことができる。ＳＤＶ１００を制御する際、制御システム１２０は、コマンド１３５を発行し、ＳＤＶ１００の種々の電気機械的インターフェースを制御することができる。コマンド１３５は、車両の加速システム１５２、操舵システム１５４、制動システム１５６、および補助システム１５８（例えば、照明および方向指示信号）を含む、ＳＤＶ１００の種々の制御機構１５５を制御する役割を果たすことができる。
【００２４】
ＳＤＶ１００は、複数のタイプのセンサ１０１、１０３、１０５を装備することができ、これは、ＳＤＶ１００を囲繞する空間および物理的環境のコンピュータ化された知覚を提供するために組み合わせることができる。同様に、制御システム１２０は、ＳＤＶ１００内で、ＳＤＶ１００を自律的に操作するために、センサデータ１１１をセンサ１０１、１０３、１０５の集合から受信し、種々の制御機構１５５を制御するように動作することができる。例えば、制御システム１２０は、センサデータ１１１を分析し、直接、ＳＤＶ１００の加速システム１５２、操舵システム１５４、および制動システム１５６を制御する、１つ以上のコントローラ１４０によって実行可能な下層コマンド１３５を生成することができる。コントローラ１４０によるコマンド１３５の実行は、集合的に、ＳＤＶ１００を特定の目的地までの順次道路区画に沿って動作させる、スロットル入力、制動入力、および操舵入力をもたらし得る。
【００２５】
より詳細には、センサ１０１、１０３、１０５は、集合的に、車両１００に関するセンサビュー（例えば、前方操作方向におけるもの、または３６０度センサビューを提供する）を取得し、さらに、任意の潜在的危険または障害物を含む、ＳＤＶ１００に近接する状況的情報を取得するように動作する。一例として、センサ１０１、１０３、１０５は、複数のセットのカメラシステム（ビデオカメラ、立体視カメラまたは深度知覚カメラ、長距離単眼カメラ）、レーダ、ライダ、およびソナー等の遠隔検出センサ、近接度センサ、赤外線センサ、タッチセンサ、および同等物を含むことができる。本明細書に提供される実施例によると、センサは、任意の数のライダ、レーダ、単眼カメラ、立体視カメラ、ソナー、赤外線、または他の能動または受動センサシステムを備える、センサシステムまたはアレイ１０２（例えば、ＳＤＶ１００の屋根に搭載されるセンサポッド）に配列またはグループ化されることができる。
【００２６】
センサ１０１、１０３、１０５のそれぞれは、対応するセンサインターフェース１１０、１１２、１１４を利用する、制御システム１２０と通信することができる。センサインターフェース１１０、１１２、１１４のそれぞれは、例えば、ハードウェアおよび／または他の論理コンポーネントを含むことができ、これは、個別のセンサに結合または別様に提供される。例えば、センサ１０１、１０３、１０５は、ビデオカメラおよび／または立体視カメラセットを含むことができ、これは、ＳＤＶ１００の物理的環境の画像データを継続的に生成する。追加または代替として、センサインターフェース１１０、１１２、１１４は、例えば、カメラセンサからの未加工画像データを受信および／または事前処理し得る、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）を具備する等、専用処理リソースを含むことができる。
【００２７】
本明細書に提供される実施例によると、ＳＤＶ制御システム１２０は、機械学習モデル（例えば、機械学習アルゴリズムのセット）を実行し、ＳＤＶ１００の制御機構１５５を自律的に操作する、ニューラルネットワーク１２４を実装することができる。いくつかの側面では、制御システム１２０は、ネットワーク１６０（例えば、バックエンドルート管理システム）を経由して外部エンティティから、またはＳＤＶ１００の乗車者からの入力を介してのいずれかにおいて、目的地１１９を受信することができる。制御システム１２０は、ルートプランナ１２２と、疎密道路網マップ１３１を記憶する、データベース１３０（ルートプランナ１２２は、これを利用して、ＳＤＶ１００の現在の場所から目的地１１９までのルート１２３を判定することができる）とを含むことができる。いくつかの側面では、ルートプランナ１２２はまた、１つ以上のネットワーク１６０を経由して、第三者ネットワークリソース１６５にアクセスし、マップデータおよび／または交通データを受信し、目的地１１９までの最適ルート１２３を判定することができる。
【００２８】
さらなる実装では、ルートプランナ１２２は、ＳＤＶ１００の目的地１１９までの途中で、交通条件が変化するにつれて、ルート１２３を動的に更新することができる。本明細書に提供されるように、ルート１２３の更新は、ニューラルネットワーク１２４に、それが更新されたルート１２３に追随し、またはそれを追跡することを可能にする、ある構成に適合させることができる。具体的には、ニューラルネットワーク１２４は、ＧＰＳデータ１２７をＳＤＶ１００のＧＰＳモジュール１２５から受信し、１つ以上のナビゲーション点１２９をＳＤＶ１００にある距離または時間的に先行する付随されるルート１２３上に確立することができる。しかしながら、本明細書に説明されるように、実施例は、単一ナビゲーション点１２９に限定されず、ルート１２３に沿って、かつＳＤＶ１００の前方操作方向に設定された対または任意の数のナビゲーション点１２９を含むことができる。
【００２９】
本明細書に提供されるように、ナビゲーション点１２９は、グローバル座標内に確立されることができる一方、目的地１１９は、ローカル座標内に確立されることができる。言い換えると、ナビゲーション点１２９は、ＳＤＶ１００に先行して（例えば、５０メートル先に）継続的に設定されることができ、ＳＤＶ１００がルート１２３に沿って進行するにつれて、グローバル座標内で連続的に更新する、座標値を有することができる。他方では、ニューラルネットワーク１２４は、進行するＳＤＶ１００に対して目的地１１９をローカル座標内に確立することができる。実施例によると、ニューラルネットワーク１２４は、ニューラルネットワーク１２４が、車線選択、方向転換を見越した加速および制動入力、ならびに方向転換アクション自体等の今後の決定を行うための基準として作用し得る、ナビゲーション点１２９に追随するように訓練されることができる。ナビゲーション点１２９を追跡する際、ニューラルネットワーク１２４は、ニューラルネットワーク１２４が、今後の方向転換を見越した人間意思決定（例えば、車線選択、減速、および制動）に類似する、中層および高層レベル操作を制御機構１５５に実施することを可能にする、単純フレームワークを提供される。
【００３０】
変形例では、いったんＳＤＶ１００のグローバル座標が、ＧＰＳモジュール１２５から把握されると、ローカル座標系は、（例えば、ローカルデカルトｘ−ｙ座標系内の）原点としてＳＤＶの場所を用いて確立され得る。その後、ナビゲーション点１２９が、ルート１２３に沿ってＳＤＶ１００に継続的に先行するように本ローカル座標系内で生成されてもよい。したがって、ニューラルネットワーク１２４は、ＳＤＶ１００のローカル座標系内のナビゲーション点１２９の座標値を容易に比較することができる（例えば、今後のルート区画に関する中間ルート計画を判定するために）。加えて、または代替として、ニューラルネットワーク１２４は、ナビゲーション点１２９の座標値をルート１２３に沿って設定された連続目的地と比較し、今後の方向転換等のルート特徴を識別することができる。座標値間の比較に基づいて、ニューラルネットワーク１２４は、適宜、加速、制動、および操舵入力を変調させることができる。
【００３１】
ナビゲーション点１２９は、現在のルートに沿ってＳＤＶ１００に先行して継続するように確立されてもよい、またはＳＤＶ１００がルートに沿って種々の決定点に接近するとき、ＳＤＶ１００に先行して選択的に確立されてもよいことが検討される。例えば、ナビゲーション点１２９は、ＳＤＶ１００に先行するルートが、限定された意思決定のみ（例えば、交差点を伴わない直線道路）を提供するとき、除外されてもよく、これは、ニューラルネットワーク１２４が、主に、センサデータ１１１に焦点を当て、ＳＤＶの状況的周囲の観察に基づいて、潜在的危険を識別し、操舵、制動、および加速入力を変調することを可能にする。ニューラルネットワーク１２４が２つ以上の方向に関して決定しなければならない、交差点または道路分岐等のルートに沿った決定点に接近することに応じて、ナビゲーション点１２９は、本明細書に説明されるように、ニューラルネットワーク１２４が、決定点に関する中間計画（例えば、方向転換アクション）を容易に判定し、適宜、加速、制動、操舵、および／または車線変更アクションを実行することを可能にするように確立されることができる。
【００３２】
いくつかの側面では、１つ以上のナビゲーション点１２９は、ＳＤＶ１００が交差点に接近することに先立った所定の距離または時間に基づいて、トリガされてもよい。例えば、道路網マップが、決定エリア（例えば、交差点）に関する接近区域を識別するために利用されてもよく、これは、ナビゲーション点１２９をトリガし得る。他の実装では、ナビゲーション点１２９は、ニューラルネットワーク１２４による制動入力、閾値速度を超える、または下回る、および同等物等の他のパラメータに基づいて、トリガされてもよい。
【００３３】
下位レベル動作に関して、ニューラルネットワーク１２４は、センサデータ１１１を分析し、他の車両および任意の潜在的障害物、危険、または着目物体（例えば、歩行者または自転車乗用者）を検出することができる。変形例では、ニューラルネットワーク１２４はさらに、センサデータ１１１を分析し、交通車線、自転車車線、道路標識、交通信号、現在の速度制限、および道路マーカ（例えば、道路上に塗装された矢印）を検出することができる。センサデータ１１１を処理する際、ニューラルネットワーク１２４は、ルート１２３に沿った事前に記録および処理された道路区画の詳細な位置特定マップまたはサブマップを要求しない。むしろ、訓練および試験位相では、ニューラルネットワーク１２４は、機械学習を実装し、センサデータ１１１を分析し、着目物体を検出および識別し、他の物体を無視し、ＳＤＶ１００の制御機構１５５を操作し、任意の潜在的事故を回避することができる。ニューラルネットワーク１２４のより詳細な議論は、下記の図２に関して提供される。
【００３４】
図２は、本明細書に説明される実施例による、自動運転車両と併用される、例示的ニューラルネットワークナビゲーションシステムを図示する、ブロック図である。多くの側面では、図２に示されるＳＤＶ２０１のニューラルネットワークナビゲーションシステム２００は、図１に関して図示および説明されるようなＳＤＶ制御システム１２０およびニューラルネットワーク１２４の１つ以上の機能を実施することができる。実施例として、ニューラルネットワークナビゲーションシステム２００は、深層学習を実装し、自律的運転能力を訓練する、適合させる、および改良する、ニューラル処理リソース２５０を備えることができる。ある実施例では、ニューラルネットワークナビゲーションシステム２００は、ニューラルネットワークナビゲーションシステム２００を１つ以上のネットワーク２６０に接続する、ネットワークインターフェース２５５を含むことができる。いくつかの実施例では、ネットワークインターフェース２５５は、ネットワーク２６０を経由して、１つ以上の外部デバイスと通信し、連続目的地２６２を受信することができる。
【００３５】
いくつかの実装では、ニューラルネットワークナビゲーションシステム２００は、Ｕｂｅｒ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ，Ｉｎｃ．によって提供される等、所与の領域（例えば、都市エリア）全体を通してＳＤＶの車隊を展開し、アプリケーションベースのオンデマンド配車サービスを提供する、バックエンド配車管理システムをホストするデータセンタ２９０と通信することができる。そのような実装では、データセンタ２９０は、所与の領域全体を通して、運転者およびＳＤＶ場所を受信し、迎車要求を要求側ユーザ２９４から受信し、それらのユーザと近接する利用可能な運転者またはＳＤＶをマッチングし、招待状をそれらの運転者およびＳＤＶに送信し、迎車要求に対してサービス提供することができる。ＳＤＶ２０１が、特定の迎車要求に対してサービス提供するように選択されると、データセンタ２９０は、目的地２６２をＳＤＶ２０１に伝送することができ、目的地２６２は、ＳＤＶ２０１が要求側ユーザ２９４と待ち合わせる、迎車場所に対応する。いったんＳＤＶ２０１が、迎車場所に到着すると、要求側ユーザ２９４またはデータセンタ２９０は、ＳＤＶ２０１に、ユーザのための所望の降車場所に対応する、新しい目的地２６２を提供することができる。加えて、または代替として、ニューラルネットワークナビゲーションシステム２００は、ディスプレイ画面または音声入力インターフェース（例えば、発話認識を実装する）等のオンボードインターフェースを介して、目的地２６２をローカルで乗車者から受信することができる。故に、任意の所与の時間フレームの過程にわたるＳＤＶ２０１の全体的行程は、道路網が存在する場所であれば、一連の目的地２６２を含み得る。
【００３６】
いずれの場合も、目的地２６２は、ニューラルネットワークナビゲーションシステム２００のルート決定エンジン２４０にサブミットされることができる。ルート決定エンジン２４０は、道路網マップ２３１を記憶する、データベース２３０にアクセスすることができ、ＳＤＶ２０１が現在の場所から目的地２６２まで進行するための最適ルート２４２を判定することができる。ある実装では、最適ルート２４２は、交通条件、速度制限、交通信号、交差点、および同等物に関して距離または時間を最小限にする、ルートを含むことができる。いくつかの側面では、ニューラルネットワークナビゲーションシステム２００は、ＳＤＶ２０１のための１つ以上のナビゲーション点信号２１２をルートに沿ったＳＤＶの前方操作方向２０１における所定の距離に確立し得る、ＧＰＳモジュール２１０（または他の場所ベースのリソース）を含むことができる。本明細書に説明されるように、ナビゲーション点信号２１２に対応するナビゲーション点は、距離または時間的のいずれかにおいて、ルート２４２に沿ってＳＤＶ２０１に先行して継続するように確立されることができる。
【００３７】
いくつかの実施例では、ＧＰＳモジュール２１０は、ニューラル処理リソース２５０に、ニューラル処理リソース２５０が、ルート２４２に沿って目的地２６２まで追随すべきナビゲーション点として、ＳＤＶ２００に先行して投影し得る、ナビゲーション点に対応するＧＰＳ信号を提供することができる。そのような実施例では、ニューラルネットワーク処理リソース２５０は、ナビゲーション点信号２１２をグローバル座標または慣性基準フレームに対する座標内に確立することができる。故に、ＳＤＶ２０１が、所与の領域全体を通して進行するにつれて、ナビゲーション点の座標値は、慣性基準フレームに対して変動するであろう。したがって、ナビゲーション点は、ルート２４２に沿ったＳＤＶ２０１に先行する所定の距離において、ＳＤＶの２０１非慣性基準フレームに付随されることができる（例えば、Ｌ４  Ｌａｇｒａｎｇｅ点に類似する）。一実施例では、ニューラルネットワークナビゲーションシステム２００は、目的地座標２１４を、ローカル座標内に、またはアドレス可能点として、ＳＤＶ１００の非慣性基準フレーム内に確立することができる。故に、ナビゲーション点座標は、ニューラル処理リソース２５０によって、その座標値および／または車両２１１の座標値の比較によって、目的地２６２まで追跡されることができる。
【００３８】
変形例では、ナビゲーション点２１２は、原点をＳＤＶの現在の場所に有する、ローカル座標系内に確立されることができる。さらに、ニューラルネットワーク処理リソース２５０は、ナビゲーション点２１２の座標値を原点としてのＳＤＶの現在の場所と容易に比較することができる。加えて、または代替として、ナビゲーション点２１２は、ＳＤＶ２０１の現在の場所と、現在の場所から全体的目的地までのＳＤＶ２０１のマップルート２４２とに基づいて、計算されることができる。
【００３９】
種々の実装では、ナビゲーション点２１２に関する座標は、方向転換を予期および実行する、車線選択を行う、加速または減速する、およびＳＤＶ２０１のための加速、制動、および操舵入力を別様に変動させるために、ニューラル処理リソース２５０が連続的に分析し得る、２次元座標を含むことができる。ある側面では、各ナビゲーション点２１２は、下記にさらに詳細に説明されるように、デカルトｘ−座標およびｙ−座標を含み、これは、ニューラル処理リソース２５０が追跡し、ＳＤＶ２０１を自律的に動作させる際に制御決定を行うための単純フレームワークを提供する。
【００４０】
本明細書に提供される実施例は、ニューラルネットワークが、複数の入力を利用し、平衡をとり、所望の結果を達成するように訓練されることができることを認識する。ニューラルネットワークナビゲーションシステム２００の場合、ニューラル処理リソース２５０は、機械学習モデル２３６を実行し、ナビゲーション点信号２１２とＳＤＶ２０１のいくつかのセンサシステム２７０からのセンサデータ２７２の両方を利用することができる。本明細書に説明されるように、ＳＤＶセンサシステム２７０は、単眼および／または立体視カメラを備えることができる。加えて、または代替として、ＳＤＶセンサシステム２７０は、ニューラルネットワークナビゲーションシステム２００のニューラル処理リソース２５０によって分析されるべきセンサデータ２７２を生成し得る、１つ以上のライダシステム、レーダシステム、ソナーシステム、および／または近接度センサを含むことができる。センサデータ２７２は、ＳＤＶセンサインターフェース２５５を介して、受信されることができ、未加工形態でニューラル処理リソース２５０にサブミットされることができる、またはニューラル処理リソース２５０上の全体的負荷を低減させるために、ＳＤＶ２０１の追加処理リソースによって事前に処理され、非不可欠なデータを排除してもよい。
【００４１】
本明細書に提供される実施例はさらに、精密なナビゲーション点信号２１２を用いることで、ニューラル処理リソース２５０が、センサデータ２７２への十分な依拠を伴わずに、信号２１２の追跡に著しく依拠する結果となり得ることを認識する。したがって、ニューラルネットワークナビゲーションシステム２００は、雑音生成器２１５を含み、雑音（例えば、ガウス分散型雑音）をナビゲーション点信号２１２の中に導入し、または別様に組み込み、ニューラル処理リソース２５０がルート２４２に沿って追跡するための疎密ナビゲーション点２１７を生成することができる。導入される雑音は、より大きい水平誤差をナビゲーション点信号２１２にもたらし得、ニューラルネットワーク処理リソース２５０に、システム２００のロバスト性を増加させるために、望ましくは、センサデータ２７２に依拠させることができる。故に、最適ルート２４２に基づいて、ナビゲーション点信号２１２は、雑音生成器２１５を通して通過され、雑音を追加し、疎密ナビゲーション点２１７をもたらし得る。これらの疎密ナビゲーション点２１７は、入力として、ニューラル処理リソース２５０によって、センサデータ２７２および目的地座標２１４とともに受信され、制ＳＤＶ２００の制御機構を自律的に操作するための御命令２４２を生成することができる。
【００４２】
故に、ニューラル処理リソース２５０は、グローバル座標内の疎密ナビゲーション点２１７を抽出し、最適ルート２４２に沿って位置特定し、ＳＤＶ２００のための将来的目的地を連続的に計算することができる。例えば、ニューラル処理リソース２５０は、最適ルート２４２に沿ってＳＤＶ２０１に先行する所定の距離または時間的において（例えば、ＳＤＶの配向および／または位置特定パラメータに基づいて）、複数の疎密ナビゲーション点２１７を抽出し、疎密ナビゲーション点２１７のそれぞれの座標値を連続的に監視することができる。一側面では、ニューラル処理リソース２５０は、疎密ナビゲーション点２１７の座標値をＳＤＶ２０１の車両座標２１１と比較し、今後のルート区画のための中間ルート計画に関して中層または高層レベル決定を行う。加えて、または代替として、ニューラル処理リソース２５０は、とりわけ、今後の方向転換を示し得る、疎密ナビゲーション点２１７の座標値を相関させることができる。一実施例では、デカルト実装に関して、図３にさらに図示されるように、ｘ−値をナビゲーション点２１７間に収束させることは、今後のまたは差し迫った方向転換を示すことができる一方、ｙ−値の正または負の側面は、方向転換の方向を示すことができる。極座標実装に関して、発散する角度値は、今後の方向転換および方向転換方向を示すことができる。いずれの場合も、ニューラル処理リソース２５０は、疎密ナビゲーション点２１７の座標値を利用して、ＳＤＶ２０１を加速、制動、および操舵するための入力を調節することができる。
【００４３】
ニューラル処理リソース２５０はさらに、付加的入力として、ＳＤＶ２０１に関連したローカル座標としての目的地座標２１４を受信することができる。加えて、中間ルート計画毎の各道路区画は、１つ以上の今後のまたは中間目的地をＳＤＶのローカル座標系（すなわち、原点としてのＳＤＶの動的位置を伴う）のローカル座標内に含むことができる。これらの目的地のそれぞれは、固定された目的地座標２１４をＳＤＶのローカル座標系内に含むことができる。故に、ニューラル処理リソース２５０は、目的地座標２１４を、中間ルート区画毎の連続標的最終地点として、または現在の行程のための全体的最終地点として、利用することができる。したがって、ＳＤＶの制御機構を操作する際、ニューラル処理リソース２５０は、ナビゲーション点座標値をＳＤＶの現在の座標および配向（ならびに速度、加速、および制動入力等の付加的車両パラメータ）ならびに連続目的地座標２１４と比較することができる。機械学習モデル２３６を実行する際、ニューラル処理リソース２５０は、ルート２４２に沿った疎密ナビゲーション点２１７の追跡と潜在的危険に関するセンサデータ２７２の分析との間の処理を並行するように訓練されることができる。そうすることによって、ニューラル処理リソース２５０は、ＳＤＶ２０１の操舵システム２８２、制動システム２８４、加速システム２８６、ならびに方向指示および補助システム２８８を操作するために、ＳＤＶ制御ユニット２８０によって実行可能な制御命令２４２を生成することができる。ある実装では、ニューラルネットワークナビゲーションシステム２００は、ＳＤＶ制御インターフェース２４５を含むことができ、これを通して、制御命令２４２は、実行のために、ＳＤＶ制御ユニット２８０に伝送される。ＳＤＶ制御ユニット２８０は、ＳＤＶ２０１の操舵２８２、制動２８４、加速２８６、および／または方向指示システム２８８上への直接実装のために、制御命令２４２を処理し、制御コマンド２８９を生成することができる。
【００４４】
図２に関連して示される論理プロセスは、ニューラルネットワークナビゲーションシステム２００の種々の要素および論理フローを表す論理ブロックのコンテキストにおいて議論される。しかしながら、ＳＤＶ２０１の現在の場所２９７および最適ルート２４２に基づいて、ナビゲーション点２１７を確立し、雑音をナビゲーション点信号２１２に導入し、ＳＤＶ２０１のための目的地２６２まで最適ルート２４２を判定する等、前述のプロセスのうちの１つ以上は、バックエンドデータセンタ２９０によって実施されてもよい。したがって、図２のコンテキストでは、疎密ナビゲーション点２１７は、ルート２４２に沿ってＳＤＶ２００を自律的に操作するために、データセンタ２９０によって、ＳＤＶ２００の基準フレームに固定されるグローバル座標内に確立され、ニューラル処理リソース２５０が、基本道路網マップ２３１を利用して、疎密ナビゲーション点２１７を抽出および追跡することを可能にし得る。そうすることによって、ニューラル処理リソース２５０は、ルートに追随し、レーンキーピングを実施し得るだけではなく、また、車線選択、方向指示、安全性チェック（例えば、安全車線変更および方向転換機会に関してセンサデータ２７２を分析する）、ならびに先を見越した制動および加速等の今後の方向転換に関する決定を行い得る。
【００４５】
操作時の自動運転車両
【００４６】
図３は、例示的実装による、センサデータを利用して、環境をナビゲートする、自律的に制御される自動運転車両の実施例を示す。図３のある実施例では、自律的車両３１０は、ルーフトップカメラアレイ（ＲＴＣ）３２２、前向きに面したカメラ３２４、およびレーザ測距計３３０等の種々のセンサを含んでもよい。いくつかの側面では、データ処理システム３２５、１つ以上のプロセッサ、ＦＰＧＡ、および／またはメモリユニットの組み合わせを備え、車両３１０の貨物倉内に位置付けられることができる。
【００４７】
実施例によると、車両３１０は、１つ以上のセンサビュー３０３（例えば、環境３００の立体視または３Ｄ画像）を使用して、車両３１０が往来する、道路区画を走査する。車両３１０は、車両３１０の経路内に存在し、または潜在的に存在し得る、物体を検出するために、１つ以上のセンサからのセンサビュー３０３に対応する、画像データまたはセンサデータを処理することができる。示されるある実施例では、検出される物体は、自転車乗用者３０２、歩行者３０４、および別の車両３２７を含み、それぞれ、潜在的に、車両３１０が往来する、道路区画３１５を横切り得る。車両３１０は、道路区画についての情報および／またはセンサビュー３０３からの画像データを使用して、道路区画が分離帯３１７および反対車線ならびに歩道（ＳＷ）３２１およびパーキングメーター（ＰＭ）３２７等の歩道構造を含むことを判定することができる。
【００４８】
車両３１０は、センサビュー３０３に基づいて、環境３００内の物体の場所、サイズ、および／または距離を判定してもよい。例えば、センサビュー３０３は、ルーフトップカメラアレイ３２２、正面に面したカメラ３２４、および／またはレーザ測距計３３０からのセンサデータを組み合わせる、３Ｄセンサ画像であってもよい。故に、車両は、環境３００内の物体の存在を正確に検出し得、他の物体との衝突を回避しながら、車両がルートを安全にナビゲートすることを可能にし得る。
【００４９】
実施例によると、車両３１０は、環境３００内の１つ以上の物体が、車両の現在の経路またはルートに沿って、車両３１０に干渉または衝突するであろう、確率を判定してもよい。いくつかの側面では、車両３１０は、衝突の確率に基づいて、回避アクションを選択的に実施してもよい。回避アクションは、速度調節、車線退避、車道退避（例えば、車線を変更する、または縁石から離れるように運転する）、照明またはホーンアクション、および他のアクションを含んでもよい。いくつかの側面では、回避アクションは、ある運転慣例および／またはルールに反するものであってもよい（例えば、車両３１０が、中央線を横断して運転し、自転車乗用者との空間を作成することを可能にする）。
【００５０】
変形例では、車両３１０は、一連の訓練、試験、および実世界実装位相を通して、深層ニューラルネットワークを実装し、最終的に、人間格付または自律的運転のための安全性規格と同等またはそれを超える、車両３１０を自律的に操作する際のロバストな技能セットを構築し得る。したがって、センサビュー３０３を分析する際、深層ニューラルネットワークは、各検出された物体に関してオンザフライで査定を行い、ある安全性規格（例えば、Ｓａｆｅ  Ｐｒａｃｔｉｃｅｓ  ｆｏｒ  Ｍｏｔｏｒ  Ｖｅｈｉｃｌｅ  Ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ規格）に従って、自律的車両３１０を先を見越して制御することができる。そうすることによって、深層ニューラルネットワークは、衝突のリスクを最小限にし（例えば、潜在的に危険な状況を識別および予期することによって）、前方に確保された車間距離を実装し（例えば、速度ベースの追随規格）、さらに、効率および安全性を対象とした具体的運転技法を実践することに照らして、自律的運転習慣を最適化するように模索することができる。
【００５１】
ある実施例では、データ処理システム３２５は、深層ニューラルネットワーク（例えば、機械学習アルゴリズムのセットの実行を介して）を実装し、パーキングメーター３２７等の静的物体を識別することができ、パーキングメーター３２７が固定された物体であることを正確に判定することができる（例えば、センサビュー３０３内のその比較的に静的または安定場所に基づいて）。深層ニューラルネットワークはさらに、自転車乗用者３０２、歩行者３０４、および他の車両３２７等の潜在的危険を検出し、確実に識別することができる。深層ニューラルネットワークはさらに、横断歩道３１５および交通信号３４０等のその所与のルート３６６に沿って自律的車両３１０が進行する様式に影響を及ぼし得る、センサビュー３０３内の他の物体を識別することができる。レーンキーピングを実施する際、深層ニューラルネットワークは、進行中の現在の車線の境界を示す、車線分離帯マーカ３１７および他の道路特徴（例えば、塗装線、縁石、駐車された車、自転車車線、コンクリートまたはアスファルトから泥土または草地への遷移区域、および同等物）を識別することができる。
【００５２】
本明細書に説明される実施例によると、深層ニューラルネットワークは、車両３１０の現在のルート３６６に沿って、１つ以上のナビゲーション点（例えば、ナビゲーション点３６０およびナビゲーション点３６２）を抽出することができる。いくつかの側面では、ナビゲーション点３６０、３６２は、グローバル座標内に確立される２次元デカルト座標点を含むことができ、車両３１０の非慣性基準フレームに対する「キャロット」点として付随されることができる。図３のコンテキストでは、各ナビゲーション点３６０、３６２の座標値は、車両３１０が現在のルート３６６に沿って進行するにつれて、グローバル座標系３８０に対して変動し得る。したがって、深層ニューラルネットワークは、ルート３６６に沿って、ナビゲーション点３６０、３６２を追跡し、ナビゲーション点３６０、３６２の座標値を相互（および／またはＳＤＶ３１０の車両座標３２３）に対して動的に比較し、比較される値を利用して、車線選択および先を見越したアクション（例えば、制動、方向指示、センサビューの個々の部分をチェックする等）等のＳＤＶ３１０の今後の道路区画に関する決定を行うことができる。
【００５３】
図３に示される実施例では、グローバル座標系３８０は、ナビゲーション点３６０、３６２に追随することによって、深層ニューラルネットワークが道路曲線および曲がり角等のルート３６６の今後の特性を判定することを可能にする、所与のエリアに関するマッピンググリッドを含むことができる（例えば、それぞれ、ｘおよびｙ軸に対応する、東／西および北／南グリッドに基づいて）。一側面では、深層ニューラルネットワークは、車両自体の座標３２３を利用して、車両の前方方向に設定された１つ以上のナビゲーション点３６０、３６２と比較することができる。したがって、ｘ−値の収束は、今後の方向転換に対応し得、ｙ−値の発散は、今後の方向転換の方向に対応し得る。ｘ−収束およびｙ−発散（現在の進行がｘ方向であると仮定する）は、深層ニューラルネットワークが、適切な車線を選択することによって、車両の方向指示信号を使用した方向指示、今後の交差点または曲がり角における制動、ならびに方向転換を完了するための操舵および加速に応答することを可能にし得る。
【００５４】
２次元デカルト座標の使用は、例証のみのために本明細書に提供され、いかようにも限定することを意味するものではない。ナビゲーション点３６０、３６２、車両座標３２３、および目的地座標は、任意の２次元または３次元座標系もしくは基準フレーム内にあってもよく、デカルトグローバルおよびローカル座標、２次元極性グローバル座標およびローカル座標、および／または３次元球状グローバルおよび／またはローカル座標の任意の組み合わせを利用することができる。したがって、データ処理システム３２５上に実装される深層ニューラルネットワークは、（例えば、次の１００メートルまたは次の３０秒の運転のための）中間ルート計画を判定するための動的比較のために、車両３１０が所与の領域全体を通して進行するにつれて、（任意の設定座標系内の）ナビゲーション点３６０、３６２の座標値を抽出し、任意の数の制御アクションを車両３１０上で実行し、中間ルート計画を実装することができる。
【００５５】
ナビゲーション点３６０、３６２を利用するルート追随議論と併せて、深層ニューラルネットワークは、他の車両３２７、ローカル歩行者３０４および自転車乗用者３０２からの潜在的危険脅威等の下位レベルの安全性懸念に関して、センサビュー３０３を動的に分析することができる。深層ニューラルネットワークはさらに、車線変更の実際の実行、今後の交差点に関する制動、およびナビゲーション点３６０、３６２によって識別される今後の方向転換を安全に実行することに関して下位レベルの決定を行うために、センサビュー３０３を処理し、交通信号３４０および信号状態（例えば、赤色、黄色、または青色）、横断歩道３１５、歩道３２１、および車線分離帯３１７等の道路および交通特徴を識別してもよい。
【００５６】
方法論
【００５７】
図４は、本明細書に説明される実施例による、ニューラルネットワークの使用を通して自動運転車両を自律的に操作する、例示的方法を説明する、フローチャートである。図４の下記の説明では、図１−３に関して図示および説明されるものと同様の特徴を表す、参照文字を参照し得る。さらに、図４に関連して説明される方法は、本明細書に図示および説明されるような自動運転車両１００、２００上に実装される、ニューラルネットワーク１２４またはニューラルネットワークナビゲーションシステム２００によって実施されてもよい。図４を参照すると、ニューラルネットワーク１２４は、目的地１１９をローカル座標内に確立することができる（４００）。ニューラルネットワーク１２４はさらに、１つ以上のナビゲーション点１２９をＳＤＶの前方操作方向１００に識別することができる（４０５）。本明細書に提供されるように、ナビゲーション点１２９は、目的地１１９および最適ルート１２３の知識を伴って、バックエンドエンティティによって、ＳＤＶ１００に先行する付随される距離において（または時間的に）抽出および確立されてもよい。変形例では、ナビゲーション点１２９は、いったん目的地１１９までの最適ルート１２３が判定されると、ＳＤＶ１００の別個のモジュールまたはニューラルネットワーク１２４自体によって、抽出および確立されてもよい。
【００５８】
ＳＤＶ１００の制御機構１５５を操作する際、ニューラルネットワーク１２４はまた、ＳＤＶ１００のセンサアレイ１０２からのセンサビューを示す、センサデータ１１１を処理してもよい（４１０）。本明細書に説明されるいくつかの側面によると、ニューラルネットワーク１２４は、中間ルート計画のためにナビゲーション点１２９を動的に利用することができる（４１５）。故に、ニューラルネットワーク１２４は、今後の道路区画のための中間ルート計画を判定するために、ナビゲーション点１２９の個々の座標値を相互および／またはＳＤＶ１００の車両座標と比較することができる。中間ルート計画は、ＳＤＶ１００の全体的ルート１２３の次の５０または１００メートルもしくは設定時間周期（例えば、次の３０秒）のための計画を含むことができ、直接、ＳＤＶ１００に先行するナビゲーション点１２９の場所と相関することができる。したがって、中間ルート計画は、ＳＤＶ１００が、方向指示し、車線変更し、方向転換を実行しなければならない、今後の方向転換に対応し得る。
【００５９】
種々の実装では、ニューラルネットワーク１２４は、中間アクション実行のために、センサデータ１１１を利用してもよい（４２０）。中間アクション実行は、ＳＤＶの加速１５２、操舵１５４、制動１５６、および補助システム１５８等のＳＤＶ１００の個々の制御機構１５５によって実行可能な個々のコマンド入力１３５を生成することを含むことができる。ナビゲーション点１２９（および／または車両自体の座標）の比較を介して判定された中間ルート計画を実行する間、ニューラルネットワーク１２４は、センサデータ１１１を分析し、車線を変更し、交差点または潜在的危険に関して制動し、状況が方向転換を完了するために安全であるとき、ＳＤＶ１００を加速および操舵すべきときを正確に判定することができる。したがって、ニューラルネットワーク１２４は、ＳＤＶ１００の制御機構１５５を自律的に操作し、所与のルート１２３に沿ってナビゲーション点１２９を追跡することができる（４２５）。
【００６０】
図５は、本明細書に説明される実施例による、ニューラルネットワークの使用を通して自動運転車両を自律的に操作する、例示的方法の下位レベルのフローチャートである。図５の下記の説明では、図１-３に関して図示および説明されるような同様の特徴を表す参照文字を参照し得る。さらに、図５に関連して説明される方法は、本明細書に図示および説明されるような自動運転車両１００、２００上に実装される、ニューラルネットワーク１２４またはニューラルネットワークナビゲーションシステム２００によって実施されてもよい。図５を参照すると、ニューラルネットワークナビゲーションシステム２００は、目的地２６２（５００）を受信することができる。目的地２６２は、データセンタ２９０上に実装されるバックエンド配車管理システムから受信されることができる（５０４）、またはローカルユーザインターフェースの使用を通して、直接、ＳＤＶ２０１の乗車者によって入力されることができる（５０２）。
【００６１】
種々の実装では、ニューラルネットワークナビゲーションシステム２００は、現在の場所から目的地２６２までのルート２４２を判定し（５０５）、目的地２６２をＳＤＶに対するローカル座標２０１内に設定することができる（５１０）。ニューラルネットワークナビゲーションシステム２００はさらに、１つ以上のナビゲーション点２１２をグローバル座標内に設定し、ナビゲーション点２１２をＳＤＶ２０１の非慣性基準フレームに付随または別様に構成することができる（５１５）。そうすることによって、ニューラルネットワークナビゲーションシステム２００は、ナビゲーション点２１２がＳＤＶ２０１からの距離単位で変動するように（例えば、ＳＤＶの現在の速度に基づいて（５１７）、ナビゲーション点をルート２４２に沿ってＳＤＶ２０１に先行する継続的距離または時間的に設定することができる（５１６）。例えば、ナビゲーション点２１２毎の時間的場所は、時間ステップ（例えば、ＳＤＶ２０１の１または２秒先）およびＳＤＶの現在の速度の計算に基づいてもよい。変形例では、ＳＤＶ２０１のグローバル座標値（例えば、ＧＰＳモジュール２１０を介して）が、ＳＤＶの現在の動的場所を原点として用いて、ローカル座標系を確立するために利用されることができる。そのような変形例では、ナビゲーション点２１２および連続する今後の目的地座標２１４が、ルート２４２に沿ってＳＤＶのローカル座標系内に確立されることができる。実施例として、ローカルデカルト座標系（例えば、２次元ｘ−ｙシステム）が、確立されることができ、正のｘ−軸は、ＳＤＶ２０１の前方操作方向に延在し、正のｙ−軸は、ＳＤＶ２０１の左に延在する。ナビゲーション点座標２１２および／または連続目的地座標２１４は、本ローカルデカルト系に対して確立され、ニューラルネットワーク処理リソース２５０が、例えば、今後の方向転換を容易に識別することを可能にすることができる。いくつかの側面では、ニューラルネットワークナビゲーションシステム２００は、距離ベースおよび時間ベースの組み合わせのナビゲーション点２１２を設定し、ロバスト性をさらに増加させることができる。さらに、ニューラルネットワークナビゲーションシステム２００は、ナビゲーション点の数を設定することができ（５１８）、ルートに沿ってＳＤＶ２０１に先行する種々の距離および／または時間における単一点または複数の点を含むことができる。
【００６２】
加えて、ニューラルネットワークナビゲーションシステム２００は、ナビゲーション点２１２がある量の増加水平誤差を伴う疎密ナビゲーション点２１７を含むように、雑音をナビゲーション点信号２１２の中に含む、または別様に導入することができる（５２０）。本明細書に説明されるように、これは、ニューラルネットワークナビゲーションシステム２００のニューラル処理リソース２５０が、システム２００の少なくとも訓練位相において、ナビゲーション点２１７に過度に依拠することを防止し、システム２００の増加されるロバスト性をもたらすことができる。いくつかの側面では、雑音は、システム２００の訓練および／または試験位相のみに含まれることができる。そのような側面では、雑音は、実装位相では、除外または低減されることができる。変形例では、雑音はまた、公共道路上でのシステム２００の実装の間にも含まれてもよい。ニューラルネットワークナビゲーションシステム２５０はさらに、センサデータ２７２をＳＤＶセンサシステム（５２５）から受信することができ、これは、ライダデータ（５２６）、カメラまたは画像データ（５２７）、および／またはレーダデータ（５２８）を含むことができる。ニューラルネットワークナビゲーションシステム２５０は、センサデータソースのタイプに依存し得ず、任意の個々のセンサシステム（例えば、単一単眼、前向きに面したカメラ）または本明細書に説明されるシステムセンサの組み合わせからのデータを利用することができることが検討される。
【００６３】
種々の実装では、ニューラルネットワークナビゲーションシステム２００は、連続的または周期的に（例えば、数秒毎に）、座標値を動的に分析および比較し、中間ルート計画を判定することができる（５３０）。上記に議論されるように、ニューラルネットワークナビゲーションシステム２００は、疎密ナビゲーション点２１７（５３１）、ＳＤＶ２０１の車両座標（５３２）、および目的地座標２１４（５３３）の個々の座標値の種々の組み合わせを比較することができる。ある実装では、ニューラル処理リソースは、ＳＤＶ２０１の進行方向を判定し、進行方向を利用して、座標値間の比較を行い、最終的に、中間ルート計画を判定することができる。中間ルート計画のそれぞれに基づいて、ニューラルネットワークナビゲーションシステム２００は、目的地２６２まで疎密ナビゲーション点２１７を追跡するために、ＳＤＶ制御機構を操作することができる（５３５）。故に、ニューラルネットワークナビゲーションシステム２００は、ＳＤＶ２０１を目的地２６２までの全体的ルート２４２に沿った各中間ルート計画に沿って進行させる、下層自律的アクションを実施するために、ＳＤＶ２０１の加速システム２８６（５３６）、制動システム２８４（５３７）、および操舵システム２８２（５３８）を操作することができる。
【００６４】
ハードウェア略図
【００６５】
図６は、本明細書に説明される例示的ＳＤＶ処理システムが実装され得る、コンピュータシステムを図示する、ブロック図である。コンピュータシステム６００は、いくつかの処理リソース６１０を使用して実装されることができ、これは、プロセッサ６１１、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）６１３を備えることができる。さらに、コンピュータシステム６００の任意の数のプロセッサ６１１および／またはＦＰＧＡ６１３が、機械学習モデル６６２を実装し、コンピュータシステム６００のメモリ６６１内に記憶される道路網マップ６６４を利用する、ニューラルネットワークアレイ６１７のコンポーネントとして利用されることができる。図１および２のコンテキストでは、制御システム１２０、ニューラルネットワーク１２４、およびニューラルネットワークナビゲーションシステム２００は、図６に示されるコンピュータシステム６００の１つ以上のコンポーネントを使用して実装されることができる。
【００６６】
いくつかの実施例によると、コンピュータシステム６００は、図１および２の実施例とともに説明されるようなソフトウェアおよびハードウェアリソースを伴う、自律的車両または自動運転車両（ＳＤＶ）内に実装されてもよい。示されるある実施例では、コンピュータシステム６００は、ＳＤＶの種々の領域の中に空間的に分散されることができ、種々の側面は、ＳＤＶ自体の他のコンポーネントと統合される。例えば、処理リソース６１０および／またはメモリリソース６６０は、ＳＤＶの貨物倉に提供されることができる。コンピュータシステム６００の種々の処理リソース６１０はまた、マイクロプロセッサ６１１、ＦＰＧＡ６１３、またはそれらの任意の組み合わせを使用して、制御命令および機械学習モデル６６２（例えば、機械学習アルゴリズムのセットを備える）を実行することができる。いくつかの実施例では、機械学習モデル６６２は、ニューラルネットワークアレイ６１７を構成する、プロセッサ６１１および／またはＦＰＧＡ６１３の種々の組み合わせによって実行されることができる。これらの方針に沿って、機械学習モデル６６２に内蔵される種々の実行可能タスクは、ニューラルネットワークアレイ６１７を構成する、コンピュータシステム６００の複数のタイプの処理リソース６１０間に分散されてもよい。
【００６７】
図６のある実施例では、コンピュータシステム６００は、ネットワーク６８０を経由して通信を可能にし得る、通信インターフェース６５０を含むことができる。一実装では、通信インターフェース６５０はまた、制御機構６２０（例えば、制御インターフェース６２２を介して）、センサシステム６３０へおよびそこからの無線または有線リンク等、データバスまたは他のローカルリンクを車両の電気機械的インターフェースに提供することができ、さらに、１つ以上のネットワーク６８０を経由して、ネットワークリンクをバックエンド配車管理システム（１つ以上のデータセンタ上に実装される）に提供することができる。例えば、処理リソース６１０は、１つ以上のネットワーク６８０を経由して、またはＳＤＶのローカルユーザインターフェースを介して、目的地６８２を受信することができる。
【００６８】
メモリリソース６６０は、例えば、メインメモリ６６１、読取専用メモリ（ＲＯＭ）６６７、記憶デバイス、およびキャッシュリソースを含むことができる。メモリリソース６６０のメインメモリ６６１は、コンピュータシステム６００の処理リソース６１０によって実行可能な情報および命令を記憶するためのランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）６６８または他の動的記憶デバイスを含むことができる。処理リソース６１０は、メモリリソース６６０のメインメモリ６６１を用いて記憶される情報を処理するための命令を実行することができる。メインメモリ６６１はまた、処理リソース６１０による命令の実行の間に使用され得る、一時的変数または他の中間情報を記憶することができる。メモリリソース６６０はまた、処理リソース６１０のための静的情報および命令を記憶するためのＲＯＭ６６７または他の静的記憶デバイスを含むことができる。メモリリソース６６０はまた、処理リソース６１０による使用のための情報および命令を記憶する目的のために、磁気ディスクまたは光ディスク等の他の形態のメモリデバイスおよびコンポーネントも含むことができる。コンピュータシステム６００はさらに、フラッシュメモリ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ（例えば、ファームウェア６６９を記憶する）、ＤＲＡＭ、キャッシュリソース、ハードディスクドライブ、および／またはソリッドステートドライブ等の揮発性および／または不揮発性メモリの任意の組み合わせを使用して実装されることができる。
【００６９】
いくつかの実施例によると、メモリ６６１は、例えば、機械学習モデル６６２を含む、ソフトウェア命令および／または機械学習アルゴリズムのセットを記憶してもよい。メモリ６６１はまた、機械学習モデル６６２を実行する、処理リソース６１０が、ナビゲーション点を抽出し、それに追随し（例えば、ＧＰＳモジュール６４０からの場所ベースの信号を介して）、雑音をナビゲーション点信号に導入し、連続ルート計画を判定し、制御アクションをＳＤＶ上で実行するために利用し得る、道路網マップ６６４を記憶してもよい。機械学習モデル６６２は、ＳＤＶの加速６２２、制動６２４、操舵６２６、および方向指示システム６２８（集合的に、制御機構６２０）を自律的に操作するために、ニューラルネットワークアレイ６１７によって実行されてもよい。したがって、機械学習モデル６６２を実行する際、ニューラルネットワークアレイ６１７は、今後のルート区画に関する中層または高層レベル決定を行うことができ、処理リソース６１０は、センサデータ６３２をセンサシステム６３０から受信し、ニューラルネットワークアレイ６１７が、ＳＤＶの加速、操舵、および制動の操作制御のための下層制御コマンド６１５を動的に生成することを可能にすることができる。ニューラルネットワークアレイ３１７は、次いで、制御コマンド６１５を制御機構６２０の１つ以上の制御インターフェース６２２に伝送し、本開示全体を通して説明されるように、道路および幹線道路上の道路交通を通して、ＳＤＶを自律的に操作し得る。
【００７０】
本明細書に説明される実施例は、他の概念、発案、またはシステムから独立して、本明細書に説明される個々の要素および概念に拡張され、かつ実施例は、本願のいずれかに列挙される要素の組みを含むことが、検討される。実施例は、本明細書に付随の図面を参照して詳細に説明されるが、概念は、それらの精密な実施例に限定されないことを理解されたい。したがって、多くの修正および変形例が、当業者に明白となるであろう。故に、概念の範囲は、以下の請求項およびその均等物によって定義されることが意図される。さらに、個々に、または実施例の一部としてのいずれかにおいて説明される特定の特徴は、他の特徴および実施例が特定の特徴について述べられていない場合でも、他の個々に説明される特徴または部他の実施例の一部と組み合わせられることができることが検討される。したがって、組み合わせの説明の不在は、そのような組み合わせの請求権を除外するべきではない。
【図１】
2019533810.tif 000003
【図２】
2019533810.tif 000004
【図３】
2019533810.tif 000005
【図４】
2019533810.tif 000006
【図５】
2019533810.tif 000007
【図６】
2019533810.tif 000008
【国際調査報告】
2019533810.tif 000009