(57)【要約】【課題】自律走行車の運転統計情報を収集する。【解決手段】運転統計情報は、自律走行車が１つ又は複数のユーザが手動運転モードで運転されている時に、異なる時点で出した運転命令及び１つ又は複数のルートのルート選択情報を含む。自律走行車の各ユーザに対して、少なくとも所定の運転シーンでの運転統計情報に基づいてユーザの１つ又は複数のユーザ運転行動と好みを決定する。決定された運転シーンでのユーザ行動と好みに基づいて当該ユーザに対する１つ又は複数の運転プロフィールを生成し、当該ユーザが自律走行モードで操作される自律走行車に乗っている時に、運転プロフィールは類似する運転シーンで自律走行車を制御することに用いられる。【選択図】図５
2018101400.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自律走行車（ＡＤＶ）の運転統計情報を収集し、前記運転統計情報が、前記自律走行車がユーザに手動運転モードで運転される時に異なる時点で出した運転命令及び複数ルートのルート選択情報を含むステップと、
１つ又は複数の所定運転シーンに関する前記運転統計情報に基づいて、前記ユーザの１つ又は複数のユーザ運転行動と好みを決定するステップと、
前記運転シーンでの前記ユーザ行動と好みに基づいて、前記ユーザに関する１つ又は複数の運転プロフィールを生成し、前記ユーザが自律走行モードで操作される前記自律走行車に乗る時に、前記運転プロフィールが類似する運転シーンで前記自律走行車を計画し制御することに用いられるステップと、を含む
ことを特徴とする自律走行車を操作するためのコンピュータ実施方法。
【請求項２】
前記運転プロフィールのうちの少なくとも１つは、ユーザが類似する運転シーンで対象を追い越すか対象を譲るかを好むことを指示する情報を含む
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記運転プロフィールのうちの少なくとも１つは前記ユーザの好む車線変更の平均速度を指示する情報を含み、類似する車線変更運転シーンで前記ユーザの好む前記車線変更の平均速度に基づいて前記運転プロフィールを生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記運転プロフィールのうちの少なくとも１つは前の運転期間に前記ユーザにより最も頻繁に選択された１つ又は複数の好まれるルートを指示する情報を含み、前記自律走行車用のルートを選択する時の前記好まれるルートに基づいて前記運転プロフィールを生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記自律走行車が前記自律走行モードで動作していることに応答し、前記自律走行車の周囲に対する感知に基づいて第一運転シーンを認識するステップと、
前記運転プロフィールのうちの１つ又は複数にアクセスして、前記第一運転シーンに関連する１つ又は複数のユーザ好みを決定するステップと、
前記第一運転シーンで前記自律走行車を駆動する前記１つ又は複数のユーザ好みに基づいて前記運転プロフィールを生成するステップと、をさらに含む
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記運転プロフィールのうちの１つ又は複数にアクセスして、前記第一運転シーンに関連する１つ又は複数のユーザ好みを決定するステップには、
前記第一運転シーンに関連する関心ポイントを認識するステップと、
前記関心ポイントが前の運転期間に前記ユーザの頻繁に停止する位置に関連することを決定するステップと、
前記ユーザに前記関心ポイントを推薦し、推薦に対するユーザ応答に基づいて前記運転プロフィールを生成するステップと、を含む
ことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記ユーザからユーザ固有の情報を取得するために、１つ又は複数の問題により前記自律走行車の前記ユーザに注意喚起するステップと、
前記ユーザ固有の情報に基づいて前記ユーザの前記１つ又は複数のユーザ運転行動と好みを決定するステップと、をさらに含む
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
命令が記憶された非一時的な機械可読媒体であって、
前記命令が、プロセッサにより実行される場合、前記プロセッサに自律走行車を操作する操作を実行させ、前記操作は、
自律走行車（ＡＤＶ）の運転統計情報を収集し、前記運転統計情報が、前記自律走行車がユーザに手動運転モードで運転される時に異なる時点で出した運転命令及び複数ルートのルート選択情報を含むステップと、
１つ又は複数の所定運転シーンに関する前記運転統計情報に基づいて、前記ユーザの１つ又は複数のユーザ運転行動と好みを決定するステップと、
前記運転シーンでの前記ユーザ行動と好みに基づいて、前記ユーザに関する１つ又は複数の運転プロフィールを生成し、前記ユーザが自律走行モードで操作される前記自律走行車に乗る時に、前記運転プロフィールが類似する運転シーンで前記自律走行車を計画し制御することに用いられるステップと、を含む
ことを特徴とする非一時的な機械可読媒体。
【請求項９】
前記運転プロフィールのうちの少なくとも１つは、ユーザが類似する運転シーンで対象を追い越すか対象を譲るかを好むことを指示する情報を含む
ことを特徴とする請求項８に記載の機器可読媒体。
【請求項１０】
前記運転プロフィールのうちの少なくとも１つは前記ユーザが好む車線変更の平均速度を指示する情報を含み、類似する車線変更運転シーンで前記ユーザの好む前記車線変更の平均速度に基づいて前記運転プロフィールを生成する
ことを特徴とする請求項８に記載の機器可読媒体。
【請求項１１】
前記運転プロフィールのうちの少なくとも１つは前の運転期間に前記ユーザにより最も頻繁に選択された１つ又は複数の好まれるルートを指示する情報を含み、前記自律走行車用のルートを選択する時の前記好まれるルートに基づいて前記運転プロフィールを生成する
ことを特徴とする請求項８に記載の機器可読媒体。
【請求項１２】
前記操作は、
前記自律走行車が前記自律走行モードで動作していることに応答し、前記自律走行車の周囲に対する感知に基づいて第一運転シーンを認識するステップと、
前記運転プロフィールのうちの１つ又は複数にアクセスして、前記第一運転シーンに関連する１つ又は複数のユーザ好みを決定するステップと、
前記第一運転シーンで前記自律走行車を駆動する前記１つ又は複数のユーザ好みに基づいて前記運転プロフィールを生成するステップと、をさらに含む
ことを特徴とする請求項８に記載の機器可読媒体。
【請求項１３】
前記運転プロフィールのうちの１つ又は複数にアクセスして、前記第一運転シーンに関連する１つ又は複数のユーザ好みを決定するステップには、
前記第一運転シーンに関連する関心ポイントを認識するステップと、
前記関心ポイントが前の運転期間に前記ユーザの頻繁に停止する位置に関連することを決定するステップと、
前記ユーザに前記関心ポイントを推薦し、推薦に対するユーザ応答に基づいて前記運転プロフィールを生成するステップと、を含む
ことを特徴とする請求項１２に記載の機器可読媒体。
【請求項１４】
前記操作は、
前記ユーザからユーザ固有の情報を取得するために、１つ又は複数の問題により前記自律走行車の前記ユーザに注意喚起するステップと、
前記ユーザ固有の情報に基づいて前記ユーザの前記１つ又は複数のユーザ運転行動と好みを決定するステップと、をさらに含む
ことを特徴とする請求項８に記載の機器可読媒体。
【請求項１５】
プロセッサと、
前記プロセッサに連結されて命令を記憶するメモリと、を備え、
前記命令が、前記プロセッサにより実行される場合、前記プロセッサに自律走行車を操作する操作を実行させ、前記操作は、
自律走行車（ＡＤＶ）の運転統計情報を収集し、前記運転統計情報が、前記自律走行車がユーザに手動運転モードで運転される時に異なる時点で出した運転命令及び複数ルートのルート選択情報を含むステップと、
１つ又は複数の所定運転シーンに関する前記運転統計情報に基づいて、前記ユーザの１つ又は複数のユーザ運転行動と好みを決定するステップと、
前記運転シーンでの前記ユーザ行動と好みに基づいて、前記ユーザに関する１つ又は複数の運転プロフィールを生成し、前記ユーザが自律走行モードで操作される前記自律走行車に乗る時に、前記運転プロフィールが類似する運転シーンで前記自律走行車を計画し制御することに用いられるステップと、を含む
ことを特徴とするデータ処理システム。
【請求項１６】
前記運転プロフィールのうちの少なくとも１つは、ユーザが類似する運転シーンで対象を追い越すか対象を譲るかを好むことを指示する情報を含む
ことを特徴とする請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記運転プロフィールのうちの少なくとも１つは前記ユーザの好む車線変更の平均速度を指示する情報を含み、類似する車線変更運転シーンで前記ユーザが好む前記車線変更の平均速度に基づいて前記運転プロフィールを生成する
ことを特徴とする請求項１５に記載のシステム。
【請求項１８】
前記運転プロフィールのうちの少なくとも１つは前の運転期間に前記ユーザにより最も頻繁に選択された１つ又は複数の好まれるルートを指示する情報を含み、前記自律走行車用のルートを選択する時の前記好まれるルートに基づいて前記運転プロフィールを生成する
ことを特徴とする請求項１５に記載のシステム。
【請求項１９】
前記操作は、
前記自律走行車が前記自律走行モードで動作していることに応答し、前記自律走行車の周囲に対する感知に基づいて第一運転シーンを認識するステップと、
前記運転プロフィールのうちの１つ又は複数にアクセスして、前記第一運転シーンに関連する１つ又は複数のユーザ好みを決定するステップと、
前記第一運転シーンで前記自律走行車を駆動するための前記１つ又は複数のユーザ好みに基づいて前記運転プロフィールを生成するステップと、をさらに含む
ことを特徴とする請求項１５に記載のシステム。
【請求項２０】
前記運転プロフィールのうちの１つ又は複数にアクセスして、前記第一運転シーンに関連する１つ又は複数のユーザ好みを決定するステップには、
前記第一運転シーンに関連する関心ポイントを認識するステップと、
前記関心ポイントが前の運転期間に前記ユーザの頻繁に停止する位置に関連することを決定するステップと、
前記ユーザに前記関心ポイントを推薦し、推薦に対するユーザ応答に基づいて前記運転プロフィールを生成するステップと、を含む
ことを特徴とする請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
前記操作は、
前記ユーザからユーザ固有の情報を取得するために、１つ又は複数の問題により前記自律走行車の前記ユーザに注意喚起するステップと、
前記ユーザ固有の情報に基づいて前記ユーザの前記１つ又は複数のユーザ運転行動と好みを決定するステップと、をさらに含む
ことを特徴とする請求項１５に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態はだいたい自律走行車を操作することに関する。より具体的には、本発明の実施形態はユーザのプロフィールに基づいて自律走行車を操作することに関する。
【背景技術】
【０００２】
自律モード（例えば、自律運転）で走行している車両は、乗員（特に運転者）を、特定の運転に関連する責任から解放できる。自律モードで走行している場合、車両は車載センサで様々な場所にナビゲートすることができ、それにより車両がヒューマンコンピュータインタラクションの最も少ない場合又はいくつかの乗客がない場合で運行することを可能にさせる。
【０００３】
運転中に特定の運転スタイルを有する人間と類似し、自律走行車は各独特のユーザに快適性を提供するために、運転スタイルを個別化（personalize）させることができる。例えば、ユーザは追い越し行動、車線変更のタイミングと速度、及びステアリング軌跡等の特定の運転スタイルを好む可能性がある。残念ながら、１つ又は複数の固定運転スタイルは、すべてのユーザと互換性がない。従来の車両は選択可能な固定運転モード（例えば、アグレッシブモード／コンサバティブモード）を含んでよいが、例えば通常アグレッシブ／コンサバティブの運転者が任意の時間でアグレッシブ／コンサバティブであるものではない可能性があるため、このような運転モードは問題を解決することができない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の一態様によれば、自律走行車を操作するためのコンピュータ実施方法を提供し、この方法は、
自律走行車（ＡＤＶ）の運転統計情報を収集し、前記運転統計情報が、前記自律走行車がユーザに手動運転モードで運転される時に異なる時点で出した運転命令及び複数ルートのルート選択情報を含むステップと、
１つ又は複数の所定運転シーンに関する前記運転統計情報に基づいて、前記ユーザの１つ又は複数のユーザ運転行動と好みを決定するステップと、
前記運転シーンでの前記ユーザ行動と好みに基づいて、前記ユーザに関する１つ又は複数の運転プロフィールを生成し、前記ユーザが自律走行モードで操作される前記自律走行車に乗る時に、前記運転プロフィールが類似する運転シーンで前記自律走行車を計画し制御することに用いられるステップと、を含む。
【０００５】
本発明の他の態様によれば、命令が記憶された非一時的な機械可読媒体を提供し、前記命令が、プロセッサにより実行される場合、前記プロセッサに自律走行車を操作する操作を実行させ、前記操作は、
自律走行車（ＡＤＶ）の運転統計情報を収集し、前記運転統計情報が、前記自律走行車がユーザに手動運転モードで運転される時に異なる時点で出した運転命令及び複数ルートのルート選択情報を含むステップと、
１つ又は複数の所定運転シーンに関する前記運転統計情報に基づいて、前記ユーザの１つ又は複数のユーザ運転行動と好みを決定するステップと、
前記運転シーンでの前記ユーザ行動と好みに基づいて、前記ユーザに関する１つ又は複数の運転プロフィールを生成し、前記ユーザが自律走行モードで操作される前記自律走行車に乗る時に、前記運転プロフィールが類似する運転シーンで前記自律走行車を計画し制御することに用いられるステップと、を含む。
【０００６】
本発明の他の態様によれば、データ処理システムを提供し、このシステムは、プロセッサと、前記プロセッサに連結されて命令を記憶するメモリと、を備え、前記命令が、前記プロセッサにより実行される場合、前記プロセッサに自律走行車を操作する操作を実行させ、前記操作は、
自律走行車（ＡＤＶ）の運転統計情報を収集し、前記運転統計情報が、前記自律走行車がユーザに手動運転モードで運転される時に異なる時点で出した運転命令及び複数ルートのルート選択情報を含むステップと、
１つ又は複数の所定運転シーンに関する前記運転統計情報に基づいて、前記ユーザの１つ又は複数のユーザ運転行動と好みを決定するステップと、
前記運転シーンでの前記ユーザ行動と好みに基づいて、前記ユーザに関する１つ又は複数の運転プロフィールを生成し、前記ユーザが自律走行モードで操作される前記自律走行車に乗る時に、前記運転プロフィールが類似する運転シーンで前記自律走行車を計画し制御することに用いられるステップと、を含む。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
本発明の実施形態は例示的な形態で示され且つ図面の各図に限定されず、図面における同じ図面符号が類似した素子を示す。
【図１】本発明の一実施形態に係るネットワーク化システムを示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る自律走行車の一例を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る自律走行車の感知及び計画システム用の一例を示すブロック図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る個人運転行動と好みを決定するシステムの一例を示すブロック図である。
【図５】本発明の一実施形態に係るデータ収集及びプロフィール生成の手順を示すフローチャートである。
【図６】本発明の一実施形態に係るプロフィールの応用手順を示すフローチャートである。
【図７】実施形態に係るデータ処理システムを示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、説明の詳細を参照しながら、本発明の様々な実施形態及び方法を説明し、図面は、前記様々な実施形態を示す。以下の説明及び図面は、本出願を説明するためのものであり、本出願を限定するものではない。本出願の様々な実施形態を完全に把握するために、多数の特定の詳細を説明する。なお、いくつかの例では、本発明の実施形態に対する簡単な説明を提供するために、周知又は従来技術の詳細について説明していない。
【０００９】
本明細書では「一つの実施形態」又は「実施形態」とは、当該実施形態について組み合わせて説明された特定特徴、構造又は特性が、本出願の少なくとも一つの実施形態に含まれてもよい。語句「一つの実施形態では」は、本明細書全体において同一実施形態を指すとは限らない。
【００１０】
いくつかの実施形態によれば、システムは、収集された運転統計情報及び／又はユーザ固有の情報に基づいて運転手の運転行動と好みをシミュレーションする。例えば、１つ又は複数のユーザの運転スタイルに関連するセンサデータを取得するために、システムは自律走行車からの１つ又は複数のセンサと通信する。１つ又は複数のユーザに関連するルート選択及び関心ポイント（ＰＯＩ）情報を取得するためにシステムはさらに遠隔サーバと通信する。ユーザ固有の情報（例えば、個人的な興味、家族の情報、気分、健康状態等）を取得するためにシステムはさらに自律走行車の１つ又は複数のユーザとインタラクティブに通信する。複数ユーザのうちのそれぞれに対して、ユーザの運転行動と好みを決定するために運転統計情報及びユーザ固有の情報が学習システムに伝送される。決定された運転行動と好みに基づいて、学習システムは決定された運転行動と好みを反映する情報を有する運転プロフィールを生成する。
【００１１】
一実施形態では、１つ又は複数のユーザが手動運転モードで自律走行車を運転する時に、異なる時点で出した運転命令及び１つ又は複数のルートのルート選択情報を含む自律走行車の運転統計情報を収集する。自律走行車の各ユーザに対して、少なくとも所定の運転シーンの運転統計情報によりユーザの１つ又は複数のユーザ運転行動と好みを決定し、及び運転シーンで決定されたユーザ行動と好みに基づいて、ユーザが自律走行モードで操作している自律走行車に乗っている時に類似する運転シーンで自律走行車を制御するユーザの１つ又は複数の運転プロフィールを生成する。
【００１２】
図１は本発明に係る一実施形態に係る自律走行車のネットワーク配置を示すブロック図である。図１を参照して、ネットワーク配置１００はネットワーク１０２によって１つ以上のサーバ１０３〜１０４に通信可能に接続することができる自律走行車１０１を含む。１つの自律走行車を示すが、ネットワーク１０２によって複数の自律走行車は互いに接続され、及び／又はサーバ１０３〜１０４に接続されることができる。ネットワーク１０２は、任意のタイプのネットワーク、例えば有線又は無線のローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、例えばインターネット、セルラーネットワーク、衛星ネットワークの広域ネットワーク（ＷＡＮ）又はその組み合わせであってもよい。サーバ１０３〜１０４は任意のタイプのサーバ又はサーバクラスタ、例えばＷｅｂサーバ又はクラウドサーバ、アプリケーションサーバ、バックエンドサーバ又はその組み合わせであってもよい。サーバ１０３〜１０４は、データ分析サーバ、内容サーバ、交通情報サーバ、地図（マップ）及び興味のあるポイント（ＭＰＯＩ）サーバ又は位置サーバ等であってもよい。
【００１３】
自律走行車とは、自律モードになるように配置できる車両を指し、前記自律モードで車両が運転者からの入力が非常に少ない又はない場合にもナビゲーションして環境を通過する。このような自律走行車は、センサシステムを含んでもよく、前記センサシステムは車両走行環境に関連する情報を検出するように配置される１つ以上のセンサを有する。前記車両及びその関連するコントローラには検出した情報を使用してナビゲーションし環境を通過する。自律走行車１０１は、手動モード、完全自律モード又は部分自律モードで運行することができる。
【００１４】
一実施形態において、自律走行車１０１は、感知及び計画システム１１０と、車両制御システム１１１と、無線通信システム１１２と、ユーザインターフェースシステム１１３と、インフォテイメントシステム１１４と、センサシステム１１５とを含むが、これらに制限されない。自律走行車１０１は、通常の車両に含まれるある一般的な構成要素（部材）、例えばエンジン、車輪、ハンドル、変速器等をさらに含んでもよく、前記構成要素は、車両制御システム１１１及び／又は感知及び計画システム１１０により多種の通信信号及び／又は命令（例えば加速度信号又は命令、減速信号又は命令、ステアリング信号又は命令、ブレーキ信号又は命令等）を使用して制御することができる。
【００１５】
構成要素１１０〜１１５は、インターコネクト、バス、ネットワーク又はそれらの組み合わせを介して互いに通信可能に接続することができる。例えば、構成要素１１０〜１１５は、コントローラローカルエリアネットワーク（ＣＡＮ）バスを介して互いに通信可能に接続することができる。ＣＡＮバスは、マイクロコントローラ及び装置がホストコンピューターのない使用において互いに通信することを許可するような車両バス標準として設計される。それはメッセージに基づくプロトコルであり、最初に自動車内における複数の電線のために設計されたが、数多くのその他の環境（状況）にも用いられる。
【００１６】
現在、図２を参照して、一実施形態において、センサシステム１１５は、１つ以上のカメラ２１１と、全地球測位システム（ＧＰＳ）システムユニット２１２と、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）２１３と、レーダーユニット２１４と、ＬＩＤＡＲ（光検出及び測距）ユニット２１５とを含むが、これらに制限されない。ＧＰＳユニット２１２は、送受信機を含んでもよく、前記送受信機は、自律走行車の位置に関する情報を提供するように動作することができる。ＩＭＵ２１３は、慣性加速度に基づいて自律走行車の位置及び方向変化を感知することができる。レーダーユニット２１４は、無線信号を利用して自律走行車のローカル環境内の対象を感知するシステムを示すことができる。いくつかの実施形態において、対象を感知する以外、レーダーユニット２１４は、さらに対象の速度及び／又は走行方向を感知することができる。ＬＩＤＡＲユニット２１５はレーザを使用して自律走行車の所在する環境における対象を感知することができる。その他のシステム構成要素以外、ＬＩＤＡＲユニット２１５は１つ以上のレーザ光源、レーザースキャナ及び１つ以上の検出器をさらに含んでもよい。カメラ２１１は、自律走行車の周辺環境の画像をキャプチャするための１つ以上の装置を含んでもよい。カメラ２１１は、スチルカメラ及び／又はビデオカメラであってもよい。カメラは、例えば回転及び／又は傾斜のプラットフォームに取り付けられる、機械的に移動可能なものであってもよい。
【００１７】
センサシステム１１５は、その他のセンサ、例えばソナーセンサ、赤外線センサ、ステアリングセンサ、スロットルセンサ、ブレーキセンサ、及びオーディオセンサ（例えばマイクロフォン）をさらに含んでもよい。オーディオセンサは、自律走行車周辺の環境から音をキャプチャするように配置されてもよい。ステアリングセンサは、ハンドル、車両の車輪又はその組み合わせのステアリング角を感知するように配置できる。スロットルセンサ及びブレーキセンサは、それぞれ車両のスロットル位置及びブレーキ位置を感知する。いくつかの場合、スロットルセンサ及びブレーキセンサは、集積型スロットル／ブレーキセンサに一体化されてもよい。
【００１８】
一実施形態において、車両制御システム１１１は、ステアリングユニット２０１と、スロットルユニット２０２（加速ユニットとも呼ばれる）と、ブレーキユニット２０３とを含むが、これらに制限されない。ステアリングユニット２０１は、車両の方向又は走行方向を調整することに用いられる。スロットルユニット２０２は、モーター又はエンジンの速度を制御して、続いて車両の速度及び加速度を制御することに用いられる。ブレーキユニット２０３は、摩擦を提供することによって車両の車輪又はタイヤをスローダウンして車両を減速させることに用いられる。注意すべきなのは、図２に示すような構成要素はハードウェア、ソフトウェア又はその組み合わせで実現されることができる。
【００１９】
図１を再び参照して、無線通信システム１１２は、自律走行車１０１と、例えば装置、センサ、その他の車両等の外部システムとの間に通信することを可能にする。例えば、無線通信システム１１２は、１つ以上の装置に直接に又は通信ネットワークを介して無線通信し、例えばネットワーク１０２によってサーバ１０３〜１０４に通信することができる。無線通信システム１１２は、任意のセルラー通信ネットワーク又は無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）（例えばＷｉＦｉ）を使用して他の構成要素やシステムに通信できる。無線通信システム１１２は、例えば赤外線リンク、ブルートゥース等を使用して装置（例えば、乗客の移動装置、表示装置、車両１０１内のスピーカー）に直接に通信できる。ユーザインターフェースシステム１１３は、車両１０１内で実行される周辺装置の一部であってもよく、例えばキーボード、タッチスクリーンディスプレイ装置、マイクロフォン、及びスピーカー等を含む。
【００２０】
自律走行車１０１の一部又は全ての機能は、特に自律運転モードで操作する場合、感知及び計画システム１１０により制御したり管理したりすることができる。感知及び計画システム１１０は、必要なハードウェア（例えば、プロセッサ、メモリ、メモリ）、及びソフトウェア（例えば、オペレーティングシステム、計画、及び経路プログラム）を含み、センサシステム１１５、車両制御システム１１１、無線通信システム１１２、及び／又はユーザインターフェースシステム１１３から情報を受信し、受信された情報を処理し、出発地から目的地までの経路やルートを計画し、そして計画及び制御情報に基づいて車両１０１を運転させる。あるいは、感知及び計画システム１１０と車両制御システム１１１とは一体化されてもよい。
【００２１】
例えば、乗客のユーザとして、例えばユーザインターフェースによって旅程の出発位置及び目的位置を指定することができる。感知及び計画システム１１０は旅関連データを取得する。例えば、感知及び計画システム１１０は、ＭＰＯＩサーバから位置及びルート情報を取得することができ、前記ＭＰＯＩサーバはサーバ１０３〜１０４の一部であってもよい。位置サーバは、位置サービスを提供し、かつＭＰＯＩサーバはマップサービス及びある位置のＰＯＩを提供する。あるいは、このような位置及びＭＰＯＩ情報は、感知及び計画システム１１０の永続的記憶装置にローカルでキャッシュされることができる。
【００２２】
自律走行車１０１がルートに沿って移動する時に、感知及び計画システム１１０は、さらに交通情報システムやサーバ（ＴＩＳ）からリアルタイム交通情報を取得できる。注意すべきなのは、サーバ１０３〜１０４は、第三者エンティティにより動作されることができる。あるいは、サーバ１０３〜１０４の機能は、感知及び計画システム１１０と一体化されてもよい。リアルタイム交通情報、ＭＰＯＩ情報、位置情報、及びセンサシステム１１５が検出又は感知したリアルタイムなローカル環境データ（例えば、障害物、対象、付近車両）に基づいて、感知及び計画システム１１０は、安全で効果的に指定した目的地に到達するように、最適なルートを計画し、かつ計画したルートにより例えば車両制御システム１１１を介して車両１０１を運転することができる。
【００２３】
一実施形態によれば、自律走行車１０１は車両１０１の乗客に情報及び娯楽を提供するためにインフォテインメントシステム１１４をさらに含んでもよい。情報及び娯楽コンテンツはローカル及び／又は（例えば、サーバ１０３〜１０４により提供される）遠隔に記憶されるコンテンツ情報に基づいて受信、コンパイル及びレンダリングしてもよい。例えば、ネットワーク１０２を介してサーバ１０３〜１０４のいずれかから情報をリアルタイムにストリーミング伝送して前記メッセージを車両１０１の表示装置に表示する。例えば１つ又は複数のカメラによりリアルタイムに取り込まれたローカル情報を利用して当該情報を強化してもよく、次にバーチャルリアリティーの方式で強化後のコンテンツを表示できる。
【００２４】
一実施形態では、位置及びルート情報、ＭＰＯＩ情報及び／又はリアルタイム交通情報、インフォテインメントシステム１１４及び／又は感知及び計画システム１１０に基づいてカレント交通環境の特定タイプに適するコンテンツ（例えば、ＭＰＯＩ）を決定する。システムはコンテンツインデックス（図示せず）において検索操作を実行し、例えばリアルタイム走行情報に基づいてコンテンツアイテムの候補とするリストコンテンツアイテム（例えば、スポンサーしたコンテンツ又は広告）を認識する。
【００２５】
一実施形態では、システムは様々なランキングアルゴリズムでリストにおけるコンテンツアイテムをランキングする。ユーザのユーザプロフィールに基づいてコンテンツアイテムをランキングしてもよい。例えば、ユーザプロフィールから導出されてもよいユーザ好みに基づいてコンテンツアイテムをランキングしてもよい。ユーザの過去のユーザ操作歴史に基づいてユーザプロフィールをコンパイルしてもよい。一実施形態では、各コンテンツアイテムのランキングスコアを決定するために、システムは１つ又は複数のコンテンツランキングモデルをコンテンツアイテムのそれぞれに応用する。所定の閾値より高いランキングスコアを有するコンテンツアイテムを選択してもよい。過去の似ている走行環境又は交通状況を示す複数組の既知特徴でコンテンツランキングモデルを訓練してもよい。さらに似ているユーザのユーザプロフィールに基づいてコンテンツランキングモデルを訓練してもよい。
【００２６】
次に、自律走行車内の表示装置において選択されたコンテンツアイテムをレンダリング及び表示する。一実施形態では、システムはさらに選択されたコンテンツアイテムを当該時点で自律走行車の１つ又は複数のカメラにより取り込まされた画像に追加する。一実施形態では、当該画像に示されるコンテンツを導出又は理解するために画像に対して画像認識を行う。例えば、１つ又は複数のキーワードを導出することで画像又はＰＯＩを説明してもよい。さらに画像に示される１つ又は複数のキーワード又はＰＯＩに基づいてコンテンツアイテムのリストを認識してもよい。次にシステムは選択されたコンテンツアイテムを画像に追加することで追加された画像を生成し、当該コンテンツアイテムは画像に重畳されてもよい。次に、自律走行車の表示装置において追加された画像を表示する。なお、いくつかの実施形態によれば、インフォテインメントシステム１１４はデータ処理システム１１０と統合されてもよい。
【００２７】
あるいは、ユーザは特にコンテンツ記憶装置又はデータベースからのプリコンパイルコンテンツ（例えば、ビデオ、映画）のリストから選択でき、コンテンツストア又はデータベースはネットワーク（例えば、クラウドネットワーク）を介してコンテンツプロバイダのコンテンツサーバから定期的に更新されてもよい。従って、ユーザは特に例えばデータストアから取得された、表示装置に表示しようとするリアルタイムに取り込まれたリアルタイムな実際コンテンツ又は事前にレンダリングされたコンテンツを選択してもよい。例えば、自律走行車１０１は雪の日にニューヨークで走行している場合、ユーザはハワイの晴れた日を表示するように表示装置を切り替えてもよく、自律走行車１０１が日当たりの良い環境に走行するようである。協働又は調整の方式により、すなわちバーチャルリアリティー方式により複数の表示装置（例えば、複数ウィンドウ）にコンテンツを表示してもよい。
【００２８】
一実施形態によれば、図１に示すように、サーバ１０３は機器学習エンジン１２０、データ収集モジュール１２１、運転統計情報１２２及び１つ又は複数の運転プロフィール１２３を含む。いくつかの実施形態では、１つ又は複数のユーザが手動運転モードで自律走行車（例えば、自律走行車１０１）を操作又は運転する時に、データ収集モジュール１２１は自律走行車の運転情報又はデータを自動的に収集して、当該運転情報を運転統計情報１２２としてサーバ１０３に記憶してもよい。データ収集モジュール１２１は例えばネットワーク１０２及び感知及び計画システム１１０に取り付けられるクライアントソフトウェアアプリケーションを介して通信し又はインタフェース接続してもよく、それによりネットワーク１０２を介して運転情報を収集してサーバ１０３に伝送するために命令を実行する。
【００２９】
いくつかの実施形態では、運転統計情報１２２は異なる時点で出した運転命令（例えば、スロットル、ブレーキ、ステアリング）及び車両の応答（例えば、速度、加速又は減速、方向）を含んでもよい。例えば、運転命令はセンサシステム１１５の１つ又は複数のセンサ（例えば、ステアリングセンサ、スロットルセンサ、ブレーキングセンサ等）により提供されるセンサデータに基づいて決定されてもよい。運転統計情報１２２は例えば位置決めモジュール３０１及び／又はサーバ１０４（例えば、ＭＰＯＩサーバ）により提供されるユーザが最も頻繁に選択されたルートのようなルート選択情報をさらに含んでもよい。運転統計情報１２２は例えばサーバ１０４により提供される特定位置（例えば、住宅、仕事場、個人的な関心ポイント）への訪問頻度のような関心ポイント（ＰＯＩ）情報をさらに含んでもよい。
【００３０】
ユーザが自律走行モードで操作している自律走行車に乗る時に、運転プロフィール１２３を利用して類似する運転シーンで自律走行車を制御する。いくつかの実施形態では、自律走行車の各ユーザに対して、例えば機器学習エンジン１２０が決定又は認識されたユーザ行動と好みに基づいて決定されたユーザ行動と好みを反映するパラメータを含む運転プロフィール１２３を生成したり構築したりする。行動と好みは運転統計情報１２２（例えば、機器学習エンジン１２０を用いる）に基づいて決定されてもよい。いくつかの実施形態では、自律走行車がオフラインである時に運転プロフィール１２３を生成してもよい。例えば、自律走行車がサーバ１０３との接続を遮断する時に、機器学習エンジン１２０は収集された運転統計情報１２２を継続に利用して運転プロフィール１２３を構築してもよい。次にユーザの運転プロフィールは車両にアップロードでき、且つユーザが車両を運転する時に取得された継続的な運転統計情報に基づいて、運転プロフィールをオンラインで定期的に更新することができる。
【００３１】
図３は、本発明の一実施形態に係る自律走行車と共に使用される感知及び計画システムの例を示すブロック図である。システム３００は、図１の自律走行車１０１の一部（感知及び計画システム１１０、車両制御システム１１１及びセンサシステム１１５を含むが、これらに制限されない）となるように実現されることができる。図３を参照し、感知及び計画システム１１０は、位置決めモジュール３０１、感知モジュール３０２、決定モジュール３０３、計画モジュール３０４、制御モジュール３０５、データ収集モジュール３０６、インタラクティブインタフェース３０７、学習システム３０８を含むが、これらに制限されない。
【００３２】
モジュール３０１〜３０８における一部又は全部は、ソフトウェア、ハードウェア又はその組み合わせで実現されてもよい。例えば、これらのモジュールは、永続的記憶装置３５２に取り付けられ、メモリ３５１にロードされ、かつ１つ以上のプロセッサ（図示せず）により実行されてもよい。注意すべきなのは、これらのモジュールにおける一部又は全部は、図２の車両制御システム１１１の一部又は全部のモジュールに通信可能に接続されてもよく、一体化されてもよい。モジュール３０１〜３０８における一部は、一緒に集積モジュールとして一体化されてもよい。
【００３３】
位置決めモジュール３０１は、ユーザの旅程又はルートに関連する任意のデータを管理する。ユーザは、例えばユーザインターフェースを介してログインするとともに旅程の出発位置及び目的位置を指定してもい。位置決めモジュール３０１は、旅程に関連するデータを取得するように、自律走行車（システム）３００のその他の構成要素（例えばマップ及びルート情報３１１）と通信する。例えば、位置決めモジュール３０１は、位置サーバと、地図及びＰＯＩ（ＭＰＯＩ）サーバから位置及びルート情報を取得することができる。位置サーバは、位置サービスを提供し、かつＭＰＯＩサーバは、マップ及びルート情報３１１の一部としてキャッシュされてもよい地図サービスと特定な位置のＰＯＩとを提供する。システム３００がルートに沿って移動する時に、位置決めモジュール３０１は、さらに交通情報システムやサーバからリアルタイム交通情報を取得することができる。
【００３４】
センサシステム１１５により提供されたセンサデータ、及び位置決めモジュール３０１により得られた位置決め情報に基づいて、感知モジュール３０２は周辺環境に対する感知を決定する。感知情報は、普通の運転者が自分で運転している車両周辺から感知したもの（状況）を示すことができる。感知情報は、例えば対象形式で現される車線配置（例えば、ストレート又はカーブ）、トラフィック信号、他の車両の相対位置、歩行者、建築物、横断歩道又はその他の交通関連標識（例えば、停止標識、譲り標識）などを含んでもよい。
【００３５】
感知モジュール３０２は、コンピュータビジョンシステム又はコンピュータビジョンシステムの機能を含んでもよく、自律走行車環境における対象及び／又は特徴を認識するように、１つ以上のカメラによりキャプチャされた画像を処理及び分析することに用いられる。前記対象は交通信号、車道の境界線、他の車両、歩行者及び／又は障害物等を含んでもよい。コンピュータビジョンシステムは、対象認識アルゴリズム、ビデオトラッキング及びその他のコンピュータビジョン技術を使用することができる。いくつかの実施形態において、コンピュータビジョンシステムは、環境をマッピングし、対象を追跡し、かつ対象の速度を推定することなどができる。感知モジュール３０２は、その他のセンサ（例えばレーダー及び／又はＬＩＤＡＲ）により提供されたその他のセンサデータに基づいて対象を検出することもできる。
【００３６】
それぞれの対象に対して、決定モジュール３０３は、如何に対象を処理する決定をすることができる。例えば、特定な対象（例えば、交差ルートにおける他の車両）及び対象を記述するメタデータ（例えば、速度、方向、ステアリング角）に対して、決定モジュール３０３は、遇う対象に如何に対応する（例えば、追い越し、道譲り、停止、通過）ことを決定する。決定モジュール３０３は、永続的記憶装置３５２（図示せず）に記憶されてもよい１セットのルール（例えば交通ルール）に基づいてこのような決定をすることができる。
【００３７】
感知したそれぞれ対象に対する決定に基づいて、計画モジュール３０４は、自律走行車のために経路又はルート及び運転パラメータ（例えば、距離、速度及び／又はステアリング角）を計画する。すなわち、所定対象に対して、決定モジュール３０３は前記対象に対して如何に対応するかを決定し、計画モジュール３０４は如何に実行するかを決定する。例えば、所定対象に対して、決定モジュール３０３は、前記対象を追い越すことを決定することができ、計画モジュール３０４は、前記対象の左側に追い越すか、右側に追い越すかを決定することができる。計画モジュール３０４は、計画及び制御データを生成し、車両３００が次の移動周期（例えば、次のルート／経路セグメント）に如何に移動するかを記述する情報を含む。例えば、計画及び制御データは車両３００が毎時間３０マイル（ｍｐｈ）の速度で１０メートル移動し、次に２５ｍｐｈの速度で右車線まで変わることを指示することができる。
【００３８】
計画及び制御データに基づいて、制御モジュール３０５は計画及び制御データにより定義されたルート又は経路に基づいて、車両制御システム１１１へ適切な命令又は信号を送信することによって自律走行車を制御及び運転する。前記経路又はルートに沿って違う場所で適時に適切な車両設置又は運転パラメータ（例えば、スロットル、ブレーキ及びステアリング命令）を使用して車両を第１点から第２点まで運転するように、計画及び制御データは十分な情報を含む。
【００３９】
注意すべきなのは、決定モジュール３０３及び計画モジュール３０４は、集積モジュールに一体化されてもよい。決定モジュール３０３／計画モジュール３０４は、自律走行車の運転経路を決定するために、ナビゲーションシステム又はナビゲーションシステムの機能を含んでもよい。例えば、ナビゲーションシステムは、自律走行車が以下の経路に沿って移動することを実現するための一連の速度及びディレクショナ走行方向を決定することができ、前記経路は、自律走行車を総体的に最終目的位置を向けて通じる車線経路に進ませると同時に、基本的に感知された障害物を避けることができる。目的地はユーザインターフェースシステム１１３により実現されたユーザ入力に基づいて設置できる。ナビゲーションシステムは、自律走行車が走行していると同時に走行経路を動的に更新することができる。ナビゲーションシステムは、自律走行車用の走行経路を決定するように、ＧＰＳシステム及び１つ以上の地図からのデータを合併することができる。
【００４０】
決定モジュール３０３／計画モジュール３０４は、自律走行車環境における潜在障害物を、認識・評価・回避又はその他の方式で迂回するために、衝突回避システム又は衝突回避システムの機能をさらに含んでもよい。例えば、衝突回避システムは、以下の方式によって自律走行車のナビゲーションにおける変更を実現することができ、車両制御システム１１１の中の１つ以上のサブシステムを動作してターン操縦、ステアリング操縦、ブレーキ操縦等を採る。衝突回避システムは、周辺の交通モード、道路状況等に基づいて障害物を回避可能な操縦を自動的に決定することができる。衝突回避システムは、その他のセンサシステムは、自律走行車がターンして入ろうとする隣接領域における車両、建築障害物等を検出する際にターン操縦を採らないように配置できる。衝突回避システムは、使用可能でありかつ自律走行車の乗員の安全性を最大化させる操縦を自動的に選択することができる。衝突回避システムは、自律走行車の乗員室内で最小の加速度を出現させることが予測された回避操縦を選択することができる。
【００４１】
システム３００は１つ又は複数のユーザが手動運転モードで操作しているが、各ユーザに対して、データ収集モジュール３０６は例えばシステム３００の運転情報を継続的で自動的に収集する。いくつかの実施形態では、データ収集モジュール３０６は、システム３００がオンラインである時（すなわち、システム３００がサーバ１０３に通信接続される時）にネットワーク１０２を介して運転情報を収集してサーバ１０３（図１の運転統計情報１２２に指示される）に伝送するように指示を実行してよい。いくつかの実施形態では、センサ情報又はデータを取得し、且つ異なる時点でシステム３００の特定ユーザに出した運転命令を決定するために、データ収集モジュール３０６はセンサシステム１１５の１つ又は複数のセンサ（例えば、ステアリングセンサ、スロットルセンサ、ブレーキングセンサ等）と通信してもよい。いくつかの実施形態では、１つ又は複数のルート（例えば、ユーザの最も頻繁に選択されたルート）からルート選択情報を取得するために、データ収集モジュール３０６はさらにサーバ１０４（例えば、ＭＰＯＩサーバ）と通信してもよい。いくつかの実施形態では、ＰＯＩ情報、例えば特定位置（例えば、家、職場、個人的な関心ポイント）への訪問頻度を取得するために、データ収集モジュール３０６はさらにサーバ１０４と通信してもよい。収集された運転統計情報は運転統計情報３１２の一部として永続的記憶装置３５２（例えば、ハードディスク）に記憶されてもよい。
【００４２】
インタラクティブインタフェース３０７は各ユーザにインタラクティブに接続されてユーザからユーザ固有の情報を取得する。例えば、ユーザインタフェースシステム１１３及び／又はインフォテインメントシステム１１４、インタラクティブインタフェース３０７を用いてユーザとメッセージをリアルタイムに交換してもよい。インタラクティブインタフェース３０７はユーザに例えば問題データベースから選択された一連の問題を提供し、且つユーザから答え（すなわちユーザ固有の情報）を収集してもよい。ユーザ固有の情報はインタラクションデータ３１４の一部として記憶されてもよい。いくつかの実施形態では、車両アプリケーションに基づいて当該一連の問題を設計する。例えば、パーソナルアシスタントアプリケーションに関して、インタラクティブインタフェース３０７は配偶者の生年月日、特定の気分に関する特定の行動、家族のメンバー、個人的な興味及び／又は健康状態を問い合わせてもよい。
【００４３】
運転統計情報１２２及び／又はユーザ固有の情報に基づいて、学習システム３０８は１つ又は複数の機器学習モデル又はアルゴリズム（例えば、深層ニューラルネットワーク、深層畳み込みニューラルネットワーク、深層信念ネットワーク及び／又はリカレントニューラルネットワークのような深層学習アーキテクチャ）を呼び出して、ユーザの１つ又は複数の所定運転シーンでの１つ又は複数のユーザ運転行動と好みを継続的に決定又は学習してもよい。学習システム３０８は機器学習エンジン、例えば機器学習エンジン１２０を含んでもよい。運転行動と好みを決定する時に、学習システム３０８は１つ又は複数の運転プロフィール３１３を生成及び／又は更新して、決定された運転行動と好みを反映することができる。
【００４４】
なお、運転統計情報３１２はデータ分析サーバ１０３のような集中型サーバにダウンロードされてもよく、これにより１つ又は複数の運転プロフィール、例えば運転プロフィール１２３をオフラインでコンパイルする。次にユーザの運転プロフィール１２３は運転プロフィール３１３の一部として車両３００に初期運転プロフィールとしてアップロードされてもよい。次に、継続的に収集された運転統計情報３１２に基づいて、学習システム３０８は運転プロフィール３１３を定期的に更新する。運転プロフィール３１３は特定の場合又は運転シーンに対応する複数の運転プロフィールを含んでもよい。例えば、運転プロフィールはルート選択用のルート選択プロフィールであってもよく、ユーザのルート選択プロフィールはルート選択のユーザ好み（例えば、最も頻繁に選択されたルート）の情報を含んでもよい。運転プロフィールは、車線（例えば、速度、角度、車線変更の距離）を如何に変更するユーザ好みを含む車線変更プロフィールであってもよい。運転プロフィールはユーザが駐車する可能性の最も高い（例えば、ショッピングモール、好ましい駐車場）ユーザ関心ポイントに関連することができる。
【００４５】
例えば、学習システム３０８は特定運転シーンでのユーザからの特定ルート選択、運転スタイル好み及び／又は駐車方向好みを学習すれば、学習システム３０８はこのような選択と好みを反映する類似又は同一運転場合での当該ユーザの運転プロフィールを生成する。いくつかの実施形態では、学習システム３０８はユーザの気分を学習し且つ当該気分に基づいて特定ルートを採用することを提案するパラメータを有する運転プロフィールを生成する。一例として、学習システム３０８はユーザの気分が悲しいであると決定すれば、学習システム３０８は帰宅途中で海浜ルートを採用することを提案する運転プロフィールを生成してもよい。いくつかの実施形態では、学習システム３０８はユーザの家庭メンバーの個人情報を学習し、且つ当該情報に基づいて特定の行動を用いることを提案するパラメータを有する運転プロフィールを生成する。
【００４６】
例えば、学習システム３０８は今日がユーザの配偶者の誕生日であることを学習した場合、学習システム３０８はユーザを花屋へ連れて又はユーザ及び彼／彼女の配偶者の気に入る地元のレストランへ連れることを提案する運転プロフィールを生成してもよい。いくつかの実施形態では、学習システム３０８はユーザの個人的な興味を学習し、且つユーザが自律走行車に乗っている時に例えばインフォテインメントシステム１１４でユーザに媒体コンテンツ（例えば、広告、推奨映画、音楽）を表示する運転プロフィールを生成してもよい。いくつかの実施形態では、ユーザの運転行動と好みを決定した後に、学習システム３０８は追加問題を生成してインタラクティブインタフェース３０７に伝送し、それによりユーザへ問題を出し、ユーザから追加されたユーザ固有の情報を取得する。ユーザ固有の情報は継続的な方式で運転プロフィール３１３をコンパイル又は更新することができる。
【００４７】
図４は本発明の一実施形態に係る個人運転行動と好みを決定するシステムの一例を示すブロック図である。図４では、システム４００はセンサシステム１１５及びサーバ１０４に接続されるデータ収集モジュール３０６、及びユーザインタフェースシステム１１３及びインフォテインメントシステム１１４に通信接続されるインタラクティブインタフェース３０７を含む。システム４００はデータ収集モジュール３０６及びインタラクティブインタフェース３０７に接続された、運転プロフィール１２３を生成する学習システム３０８をさらに含む。
【００４８】
図４に示すとおり、データ収集モジュール３０６はセンサシステム１１５及びサーバ１０４（例えば、継続的な方式）から運転統計情報を受信及び収集できる。並行の方式により、インタラクティブインタフェース３０７はユーザインタフェースシステム１１３及び／又はインフォテインメントシステム１１４と通信して、自律走行車のユーザからユーザ固有の情報を取得してもよい。運転統計情報及びユーザ固有の情報は学習システム３０８に伝送されることでユーザの運転行動と好みを決定する。いくつかの実施形態では、学習システム３０８はインタラクティブインタフェース３０７に情報（例えば、追加問題）を伝送して、ユーザから追加されたユーザ固有の情報を取得してもよい。決定されたユーザ運転行動と好みに基づいて、学習システム３０８は決定されたユーザ運転行動と好みを反映できるパラメータを有する運転プロフィール１２３を生成してもよい。
【００４９】
ユーザが自律走行モードで操作している自律走行車の乗客とする時に類似又は同一運転シーンで自律走行車を制御するために、運転プロフィール１２３は例えば１つ又は複数の車両アプリケーション（例えば、ルート選択、車線変更）により利用されてもよい。例えば、運転スタイルに関して、運転プロフィール１２３は運転決定（例えば、追い越し、譲れ、通過、赤いライトをオンにする）を行い及び運転速度（例えば、ステアリング速度、車線変更速度、交差点速度）、加速度（例えば、初期加速度、減速、急ブレーキ）及び／又は駐車方向を制御するための駆動パラメータ（例えば、スロットル、ブレーキ、カーブ命令）を含んでもよい。いくつかの実施形態では、ルート好みに関して、運転プロフィール１２３は自律走行車の選択された１つ又は複数のルート（例えば、田舎、都市、高速道路、道路及び／又は通勤ルート）での動作を制御するためのルート選択パラメータ（例えば、起点、目的地、ウェイポイント）を含んでもよい。いくつかの実施形態では、パーソナルアシスタントアプリケーションに関して、運転プロフィール１２３はユーザの異なる性格及び興味に対応するユーザパラメータを含んでもよい。これらのユーザパラメータはユーザからのいくつかの個人要求を実行し及び／又はユーザに媒体コンテンツ（例えば、広告、推奨映画、音楽）を表示することに用いられる。いくつかの実施形態では、ＰＯＩアプリケーションに関して、運転プロフィール１２３は自律走行車がユーザを特定ＰＯＩ（例えば、地元の企業、観光スポット、学校、教会等）へ連れるように制御するためのＰＯＩパラメータ（例えば、目的地、ウェイポイント）を含んでもよい。いくつかの実施形態では、緊急アプリケーションに関して、運転プロフィール１２３は緊急事態が発生する時に自律走行車が救助操作（例えば、ユーザが危険にさらされている時に彼／彼女を救急する）を行うように制御するための救助パラメータを含んでもよい。
【００５０】
図５は本発明の一実施形態に係るデータ収集及びプロフィール生成の手順を示すフローチャートである。手順５００はソフトウェア、ハードウェア又はそれらの組合せを含んでもよい処理ロジックにより実行されてもよい。例えば、手順５００は図１の感知及び計画システム１１０又はデータ分析システム１０３により実行されてもよい。図５を参照しながら、操作５０１では、処理ロジックは自律走行車の運転統計情報を収集する。運転統計情報は異なる時点で出した制御命令及び当該命令に応答する車両応答を含んでもよい。ユーザの手動運転モード期間に運転統計情報を取り込み及び記録してもよい。操作５０２では、処理ロジックは運転統計情報に基づいてユーザの１つ又は複数のユーザ運転行動と好みを決定する。一実施形態では、機器学習エンジンを呼び出して運転統計情報を分析して、ユーザ行動及びユーザ好みを導出する。操作５０３では、処理ロジックは異なる運転シーン（例えば、ルート選択、車線変更）でのユーザ行動及びユーザ好みに基づいて、ユーザの１つ又は複数の運転プロフィールを生成又はコンパイルする。その後に、類似する運転シーンで当該運転プロフィールを用いる。
【００５１】
図６は本発明の一実施形態に係るプロフィールアプリケーションの手順を示すフローチャートである。手順６００は、ソフトウェア、ハードウェア又はそれらの組合せを含んでもよい処理ロジックにより実行されてもよい。例えば、手順６００は図１の感知及び計画システム１１０により実行されてもよい。図６を参照しながら、操作６０１では、処理ロジックは手動運転モードで自律走行車を運転するユーザの運転統計情報を収集する。操作６０２では、処理ロジックは運転統計情報を分析してユーザの運転スタイル（例えば、ユーザのルート選択の好み、対象を追い越し又は対象を譲る傾向、車線変更の速度及び角度）を決定する。操作６０３では、処理ロジックは分析に基づいてユーザが頻繁に選択した１つ又は複数のルートのルート好みを認識する。操作６０４では、処理ロジックは分析に基づいてユーザに関連する個人的な関心ポイントを決定する。操作６０５では、処理ロジックはユーザインタフェースを介してユーザとインタラクションすることで個人情報（例えば、ホーム、個人的な興味、健康状態）を取得する。これらの情報はユーザの１つ又は複数の運転プロフィールをコンパイルできる。
【００５２】
注意すべきなのは、前記の示されたとともに記述された一部又は全部の構成要素は、ソフトウェア、ハードウェア又はその組み合わせで実現されることができる。例えば、このような構成要素は、永続的記憶装置にインストールされるとともに記憶されたソフトウェアとして実現されてもよく、前記ソフトウェアは、本出願にわたって記載の手順又は動作を実施するように、プロセッサ（図示せず）でメモリにロードして実行されてもよい。あるいは、このような構成要素は、集積回路（例えば特定用途向けＩＣ又はＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、又はフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ））にプログラミングされ又は嵌め込みされた専用ハードウェアにおける実行可能なコードとして実現されてもよく、前記実行可能なコードは、アプリケーションからの対応するドライバープログラム及び／又はオペレーティングシステムによってアクセスされてもよい。なお、このような構成要素は、プロセッサ又はプロセッサコアにおける特定のハードウェアロジックとして実現されてもよく、ソフトウェア構成要素が１つ以上の特定命令によってアクセス可能な命令セットの一部とする。
【００５３】
図７は、本出願の一実施形態と組み合わせて使用されるデータ処理システムを例示的に示すブロック図である。例えば、システム７００は、上記プロセス又は方法のいずれか（例えば、データ処理システム１１０、及び図１のサーバ１０３〜１０４のいずれか）を実行する上記任意のデータ処理システムを示してもよい。システム７００は、多数の異なる構成要素を含んでもよい。これらの構成要素は、集積回路（ＩＣ）、集積回路の一部、分散型電子装置又は回路基板に適用された他のモジュール（例えばコンピュータシステムのマザーボード又はアドインカード）、又は他の方式でコンピュータシステムのシャシーに組み込まれた構成要素として実現されることができる。
【００５４】
さらに、システム７００は、コンピュータシステムの多数の構成要素の高レベルビューを示すことを目的とする。しかしながら、いくつかの実現形態では、付加的構成要素が存在する場合があることを理解すべきである。また、他の実現形態において示される構成要素が異なる配置を有してもよい。システム７００は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、サーバ、携帯電話、メディアプレーヤー、パーソナルディジタルアシスタント（ＰＤＡ）、スマート腕時計、パーソナルコミュニケーター、ゲーム装置、ネットワークルータ又はハブ、無線アクセスポイント（ＡＰ）又はリピーター、セットトップボックス、又はそれらの組合せを示してもよい。また、単一の機器又はシステムのみを示したが、用語「機器」又は「システム」は、さらに、独立又は共同で１つ（又は複数）の命令セットを実行することにより本明細書に説明される任意の１種又は複数種の方法を実行する機器又はシステムの任意のセットを含むことを理解すべきである。
【００５５】
一実施形態において、システム７００は、バス又は相互接続部材７１０によって接続されたプロセッサ７０１、メモリ７０３及び装置７０５〜７０８を備える。プロセッサ７０１は、単一のプロセッサコア又は複数のプロセッサコアを含む単一のプロセッサ又は複数のプロセッサであってもよい。プロセッサ７０１は、マイクロプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）等のような１つ又は複数の汎用プロセッサであってもよい。より具体的には、プロセッサ７０１は、複雑命令セット計算（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小命令セットコンピュータ（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、又は命令セットの組合せを実現するプロセッサであってもよい。プロセッサ７０１は、さらに、専用集積回路（ＡＳＩＣ）、セルラ又はベースバンドプロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、ネットワークプロセッサ、グラフィックプロセッサ、通信プロセッサ、暗号プロセッサ、コプロセッサ、組み込みプロセッサのような１つ又は複数の専用プロセッサ、あるいは命令処理可能な任意の他のタイプのロジックであってもよい。
【００５６】
プロセッサ７０１（超低電圧プロセッサのような低電力マルチコアプロセッサソケットであってもよい）は、前記システムの各種構成要素と通信するための主処理ユニット及び中央ハブとして用いられてもよい。このようなプロセッサは、システムオンチップ（ＳｏＣ）として実現されることができる。プロセッサ７０１は、命令を実行することにより本明細書に説明される動作及びステップを実行するための命令を実行するように構成される。また、システム７００は、選択可能なグラフィックサブシステム７０４と通信するグラフィックインターフェースをさらに含み、グラフィックサブシステム７０４は、表示コントローラ、グラフィックプロセッサ及び／又は表示装置をさらに備えてもよい。
【００５７】
プロセッサ７０１は、メモリ７０３と通信してもよく、メモリ７０３は、一実施形態において複数のメモリによって所定量のシステムメモリを提供する。メモリ７０３は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、動的ＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、シンクロナスＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、静的ＲＡＭ（ＳＲＡＭ）又は他のタイプのメモリのような１つ又は複数の揮発性記憶装置（又はメモリ）を備えてもよい。メモリ７０３は、プロセッサ７０１又は任意の他の装置により実行される命令列を含む情報を記憶できる。例えば、複数種のオペレーティングシステム、装置ドライバー、ファームウェア（例えば、基本入出力システム又はＢＩＯＳ）及び／又はアプリケーションの実行可能なコード及び／又はデータはメモリ７０３にロードされてもよく、プロセッサ７０１により実行される。オペレーティングシステムは、ロボットオペレーティングシステム（ＲＯＳ）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）会社からのＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）オペレーティングシステム、アップル会社からのＭａｃ  ＯＳ（登録商標）／ｉＯＳ（登録商標）、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）会社からのＡｎｄｒｏｉｄ（登録商標）、Ｌｉｎｕｘ、Ｕｎｉｘ又は他のリアルタイム又は組み込みオペレーティングシステムのような任意のタイプのオペレーティングシステムであってもよい。
【００５８】
システム７００は、ＩＯ装置、例えば装置７０５〜７０８をさらに備えてもよく、ネットワークインターフェース装置７０５、選択可能な入力装置７０６及び他の選択可能なＩＯ装置７０７を備える。ネットワークインターフェース装置７０５は、無線送受信機及び／又はネットワークインターフェースカード（ＮＩＣ）を備えてもよい。前記無線送受信機は、ＷｉＦｉ送受信機、赤外送受信機、ブルートゥース送受信機、ＷｉＭａｘ送受信機、無線セルラーホン送受信機、衛星送受信機（例えば、全地球測位システム（ＧＰＳ）送受信機）又は他の無線周波数（ＲＦ）送受信機又はそれらの組合せであってもよい。ＮＩＣはイーサネットカードであってもよい。
【００５９】
入力装置７０６は、マウス、タッチパッド、タッチスクリーン（それは表示装置７０４と一体化されてもよい）、ポインタデバイス（例えばスタイラス）及び／又はキーボード（例えば、物理キーボード又はタッチスクリーンの一部として表示された仮想キーボード）を備えてもよい。例えば、入力装置７０６は、タッチスクリーンに接続されるタッチスクリーンコントローラを含んでもよい。タッチスクリーン及びタッチスクリーンコントローラは、例えばタッチ感度技術（容量、抵抗、赤外及び表面音波の技術を含むが、それらに限定されない）のいずれか、及びタッチスクリーンの１つ又は複数の接触点を決定するための他の近接センサアレイ又は他の素子を用いてそのタッチ点及び移動又は断続を検出することができる。
【００６０】
ＩＯ装置７０７は音声装置を備えてもよい。音声装置は、スピーカ及び／又はマイクロホンを含んでもよく、それにより音声認識、音声コピー、デジタル記録及び／又は電話機能のような音声サポートの機能を促進する。他のＩＯ装置７０７は、汎用シリアルバス（ＵＳＢ）ポート、パラレルポート、シリアルポート、印刷機、ネットワークインターフェース、バスブリッジ（例えば、ＰＣＩ−ＰＣＩブリッジ）、センサ（例えば、加速度計、ジャイロスコープ、磁力計、光センサ、コンパス、近接センサ等のような動きセンサ）又はそれらの組合せをさらに備えてもよい。装置７０７は、結像処理サブシステム（例えば、カメラ）をさらに備えてもよく、前記結像処理サブシステムは、カメラ機能（例えば、写真及びビデオ断片の記録）を促進するための電荷カップリング装置（ＣＣＤ）又は相補型金属酸化物半導体（ＣＭＯＳ）光学センサのような光学センサを備えてもよい。あるセンサは、センサハブ（図示せず）によって相互接続部材７１０に接続されてもよく、キーボード又は熱センサのような他の装置は、組み込みコントローラ（図示せず）により制御されてもよく、これはシステム７００の特定配置又は設計により決められる。
【００６１】
データ、アプリケーション、１つ又は複数のオペレーティングシステム等のような情報の永続記憶を提供するために、大容量メモリ（図示せず）は、プロセッサ７０１に接続されてもよい。様々な実施形態において、薄型化と軽量化のシステム設計を実現しかつシステムの応答能力を向上させるために、このような大容量メモリは、ソリッドステート装置（ＳＳＤ）によって実現されることができる。なお、他の実施形態において、大容量メモリは、主にハードディスクドライブ（ＨＤＤ）で実現されてもよく、少量のＳＳＤ記憶量は、ＳＳＤキャッシュとして停電イベント期間にコンテキスト状態及び他のこのような情報の不揮発性記憶を実現し、それによりシステム動作が再開する時に通電を速く実現することができる。さらに、フラッシュデバイスは、例えばシリアルペリフェラルインターフェース（ＳＰＩ）によってプロセッサ７０１に接続されてもよい。このようなフラッシュデバイスは、システムソフトウェアの不揮発性記憶に用いられてもよく、前記システムソフトウェアは、前記システムのＢＩＯＳ及び他のファームウェアを備える。
【００６２】
記憶装置７０８は、任意の１種又は複数種の本明細書に記載の方法又は機能を体現する１つ又は複数の命令セット又はソフトウェア（例えば、モジュール、ユニット及び／又はロジック７２８）が記憶されるコンピュータアクセス可能な記憶媒体７０９（機械可読記憶媒体又はコンピュータ可読媒体とも呼ばれる）を備えてもよい。処理モジュール／ユニット／ロジック７２８は、例えば、計画モジュール３０４、制御モジュール３０５、又はモジュール３０６〜３０８のような上記構成要素のいずれか（単独又は組み合わせ）を示してもよい。処理モジュール／ユニット／ロジック７２８は、さらにデータ処理システム７００により実行される期間にメモリ７０３内及び／又はプロセッサ７０１内に完全又は少なくとも部分的に存在してもよく、ここで、メモリ７０３及びプロセッサ７０１も、機器アクセス可能な記憶媒体を構成する。処理モジュール／ユニット／ロジック７２８は、さらにネットワークによってネットワークインターフェース装置７０５を経由して送受信されてもよい。
【００６３】
コンピュータ可読記憶媒体７０９は、以上に説明されたいくつかのソフトウェア機能の一部を永続的に記憶してもよい。コンピュータ可読記憶媒体７０９は、例示的な実施形態において単一の媒体として示されたが、用語「コンピュータ可読記憶媒体」は、前記１つ又は複数の命令セットが記憶される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／又は関連するキャッシュ及びサーバ）を備えることを理解すべきである。用語「コンピュータ可読記憶媒体」は、さらに命令セットを記憶又はコーディング可能な任意の媒体を備えることを理解すべきであり、前記命令セットは、機器により実行されかつ前記機器に本発明の任意の１種又は複数種の方法を実行させる。従って、用語「コンピュータ可読記憶媒体」は、ソリッドステートメモリ及び光学媒体と磁気媒体又は任意の他の非一時的機械可読媒体を備えるが、それらに限定されないことを理解すべきである。
【００６４】
本明細書に記載の処理モジュール／ユニット／ロジック７２８、構成要素及び他の特徴は、ディスクリートハードウェアコンポーネントとして実現されてもよく、又はハードウェアコンポーネント（例えばＡＳＩＣｓ、ＦＰＧＡ、ＤＳＰ又は類似装置）の機能に統合されてもよい。さらに、処理モジュール／ユニット／ロジック７２８は、ハードウェア装置内のファームウェア又は機能回路として実現されてもよい。また、処理モジュール／ユニット／ロジック７２８は、ハードウェア装置及びソフトウェアコンポーネントの任意の組合せで実現されてもよい。
【００６５】
なお、システム７００は、データ処理システムの各種の構成要素を有するように示されているが、構成要素に相互接続させる任意の具体的な構造又は方式を限定するものではないことに注意すべき、それは、このような詳細が本発明の実施形態に密接な関係がないためである。また、より少ない構成要素又はより多くの構成要素を有するネットワークコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、携帯電話、サーバ及び／又は他のデータ処理システムは、本発明の実施形態と共に使用されてもよい。
【００６６】
上記詳細な説明の一部は、コンピュータメモリにおけるデータビットに対する演算のアルゴリズム及び記号表現で示される。これらのアルゴリズムの説明及び表現は、データ処理分野における当業者によって使用される、それらの作業実質を所属分野の他の当業者に最も効果的に伝達する方法である。ここで、アルゴリズムは、通常、所望の結果につながる首尾一貫した動作列（ｓｅｑｕｅｎｃｅ  ｏｆ  ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ）と考えられる。これらの動作とは、物理量に対して物理的動作を行う必要となるステップを指す
【００６７】
ただし、これらの全ての及び類似の用語は、いずれも適切な物理量に関連付けられ、かつただこれらの量に適用される適切なラベルであることに注意すべきである。特に断らない限り、本出願の全体にわたって用語（例えば、添付している特許請求の範囲に説明された用語）による説明とは、コンピュータシステム又は類似の電子計算装置の動作及び処理であり、前記コンピュータシステム又は電子計算装置は、コンピュータシステムのレジスタ及びメモリに物理（例えば、電子）量としてデータを示し、かつ前記データをコンピュータシステムメモリ又はレジスタ又は他のこのような情報メモリ、伝送又は表示装置内において類似に物理量として示される他のデータに変換する。
【００６８】
本発明の実施形態は、さらに本明細書における動作を実行するためのコンピュータプログラムに関する。このようなコンピュータプログラムは、非一時的コンピュータ可読媒体に記憶される。機器可読媒体は、機器（例えば、コンピュータ）可読な形態で情報を記憶する任意の機構を備える。例えば、機器可読（例えば、コンピュータ可読）媒体は、機器（例えば、コンピュータ）可読記憶媒体（例えば、読み出し専用メモリ（「ＲＯＭ」）、ランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」）、磁気ディスク記憶媒体、光記憶媒体、フラッシュメモリメモリ）を備える。
【００６９】
上記図面に示される手順又は方法は、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジック等）、ソフトウェア（例えば、非一時的コンピュータ可読媒体に具現化される）、又は両方の組合せを含む処理ロジックにより実行されてもよい。前記手順又は方法は、本明細書において特定の順序に応じて説明されるが、説明された動作の一部は、異なる順序に応じて実行されてもよい。また、いくつかの動作は、順番ではなく並行に実行されてもよい。
【００７０】
本発明の実施形態は、いずれかの特定のプログラミング言語を参照して説明されていないが、複数種のプログラミング言語で本明細書に記載の本発明の実施形態の教示を実現できることを理解すべきである。
【００７１】
以上の明細書では、本発明の具体的な例示的な実施形態を参照してその実施形態を説明した。明らかなように、添付している特許請求の範囲に記載の本発明のより広い趣旨及び範囲を逸脱しない限り、様々な変形が可能である。従って、限定的なものではなく例示的なものとして本明細書及び図面を理解すべきである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【外国語明細書】
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