(57)【要約】      （修正有）【課題】自動運転車において、最善の運転軌道を決定する。【解決手段】一実施形態において、自動運転車両（ＡＤＶ）の周囲の運転環境に基づいて障害物が検出されたことに応じて、システムは、障害物を停留所−時間（ＳＴ）グラフに投影し、ＳＴグラフは、異なる時点におけるＡＤＶの現在位置に対する障害物の位置を示す。システムは、ＳＴグラフにおける障害物と重ならない終端点の第一セットを決定し、第一セットにおける終端点のそれぞれは、可能な終端状況を示す。システムは、ＳＴグラフに基づいて、ＡＤＶの現在位置を示す開始点と第一セットにおける終端点との間の軌道候補の第一セットを生成する。システムは、予め規定された軌道選択アルゴリズムにより第一セットから軌道候補における１つを選択して、障害物に応じてＡＤＶを制御する。【選択図】図７
2019206327.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動運転車両を動作させるためのコンピュータに実装された方法であって、
自動運転車両（ＡＤＶ）の周囲の運転環境に基づいて障害物が検出されたことに応じて、前記障害物を停留所−時間（ＳＴ）グラフに投影するステップであって、前記ＳＴグラフが、異なる時点における前記ＡＤＶの現在位置に対する前記障害物の位置を示す、ステップと、
前記ＳＴグラフにおける前記障害物と重ならない終端点の第一セットを決定するステップであって、前記第一セットにおける前記終端点のそれぞれが、軌道の可能な終端状況を示す、ステップと、
前記ＳＴグラフに基づいて、前記ＡＤＶの現在位置を示す開始点と前記第一セットにおける前記終端点との間の軌道候補の第一セットを生成するステップと、
予め規定された軌道選択アルゴリズムにより、前記第一セットから前記軌道候補における一つを選択して、前記障害物に応じて前記ＡＤＶを制御するステップと、を含む方法。
【請求項２】
前記時点において前記ＡＤＶに関わる運転場面に基づいて、前記ＡＤＶの目標速度を決定するステップと、
前記ＡＤＶの異なる時点における速度を示す速度−時間（ＶＴ）グラフに前記目標速度を投影するステップと、
前記ＶＴグラフに基づいて、前記ＡＤＶの現在速度と前記ＡＤＶの目標速度との間の軌道候補の第二セットを生成するステップであって、軌道候補の前記第一セットと前記第二セットに基づいて、選択された軌道を選択するステップと、を更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記運転場面に基づいて前記ＡＤＶの目標速度を決定するステップは、
前記運転環境が認識された認識情報に基づいて、前記障害物が静的なオブジェクトであると決定するステップと、
前記ＡＤＶの目標速度をゼロに近いと設置するステップと、を含む請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記運転場面に基づいて前記ＡＤＶの目標速度を決定するステップは、
前記運転環境が認識された認識情報に基づいて、前記障害物が移動オブジェクトであると決定するステップと、
前記運転場面は、前記移動オブジェクトに追随する場面であると決定するステップと、
前記ＡＤＶの目標速度を前記移動オブジェクトの速度にほぼ等しいと設置するステップと、を含む請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記運転場面に基づいて前記ＡＤＶの目標速度を決定するステップは、
前記運転環境が認識された認識情報に基づいて、視野において障害物が存在していないと決定するステップと、
前記ＡＤＶの目標速度を前記ＡＤＶの現在速度に等しいと設置するステップと、を含む請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記障害物は、移動オブジェクト又は静的なオブジェクトである請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記静的なオブジェクトは、駐車標識又は交通信号機である請求項６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記憶媒体であって、
前記命令が一つ以上のプロセッサにより実行されると、前記一つ以上のプロセッサに処理を実行させ、前記処理は、
自動運転車両（ＡＤＶ）の周囲の運転環境に基づいて障害物が検出されたことに応じて、前記障害物を停留所−時間（ＳＴ）グラフに投影するステップであって、前記ＳＴグラフが、異なる時点における前記ＡＤＶの現在位置に対する前記障害物の位置を示す、ステップと、
前記ＳＴグラフにおける前記障害物と重ならない終端点の第一セットを決定するステップであって、前記第一セットにおける終端点のそれぞれが、軌道の可能な終端状況を示す、ステップと、
前記ＳＴグラフに基づいて、前記ＡＤＶの現在位置を示す開始点と前記第一セットにおける前記終端点との間の軌道候補の第一セットを生成するステップと、
予め規定された軌道選択アルゴリズムにより、前記第一セットから前記軌道候補における一つを選択して、前記障害物に応じて前記ＡＤＶを制御するステップと、を含む非一時的な機械可読記憶媒体。
【請求項９】
前記時点において前記ＡＤＶに関わる運転場面に基づいて、前記ＡＤＶの目標速度を決定するステップと、
前記ＡＤＶの異なる時点における速度を示す速度−時間（ＶＴ）グラフに前記目標速度を投影するステップと、
前記ＶＴグラフに基づいて、前記ＡＤＶの現在速度と前記ＡＤＶの目標速度との間の軌道候補の第二セットを生成するステップであって、軌道候補の前記第一セットと前記第二セットに基づいて、選択された軌道を選択するステップと、を更に含む請求項８に記載の非一時的な機械可読記憶媒体。
【請求項１０】
前記運転場面に基づいて前記ＡＤＶの目標速度を決定するステップは、
前記運転環境が認識された認識情報に基づいて、前記障害物が静的なオブジェクトであると決定するステップと、
前記ＡＤＶの目標速度をゼロに近いと設置するステップと、を含む請求項９に記載の非一時的な機械可読記憶媒体。
【請求項１１】
前記運転場面に基づいて前記ＡＤＶの目標速度を決定するステップは、
前記運転環境が認識された認識情報に基づいて、前記障害物が移動オブジェクトであると決定するステップと、
前記運転場面は、前記移動オブジェクトに追随する場面であると決定するステップと、
前記ＡＤＶの目標速度を前記移動オブジェクトの速度にほぼ等しいと設置するステップと、を含む請求項９に記載の非一時的な機械可読記憶媒体。
【請求項１２】
前記運転場面に基づいて前記ＡＤＶの目標速度を決定するステップは、
前記運転環境が認識された認識情報に基づいて、視野において障害物が存在していないと決定するステップと、
前記ＡＤＶの目標速度を前記ＡＤＶの現在速度に等しいと設置するステップと、を含む請求項９に記載の非一時的な機械可読記憶媒体。
【請求項１３】
前記障害物は、移動オブジェクト又は静的なオブジェクトである請求項８に記載の非一時的な機械可読記憶媒体。
【請求項１４】
前記静的なオブジェクトは、駐車標識又は交通信号機である請求項１３に記載の非一時的な機械可読記憶媒体。
【請求項１５】
データ処理システムであって、
一つ以上のプロセッサと、
前記一つ以上のプロセッサに接続されて命令を記憶するメモリと、を備え、
前記命令が前記一つ以上のプロセッサにより実行されると、前記一つ以上のプロセッサに処理を実行させ、前記処理は、
自動運転車両（ＡＤＶ）の周囲の運転環境に基づいて障害物が検出されたことに応じて、前記障害物を停留所−時間（ＳＴ）グラフに投影するステップであって、前記ＳＴグラフが、異なる時点における前記ＡＤＶの現在位置に対する前記障害物の位置を示す、ステップと、
前記ＳＴグラフにおける前記障害物と重ならない終端点の第一セットを決定するステップであって、前記第一セットにおける終端点のそれぞれが、軌道の可能な終端状況を示す、ステップと、
前記ＳＴグラフに基づいて、前記ＡＤＶの現在位置を示す開始点と前記第一セットにおける前記終端点との間の軌道候補の第一セットを生成するステップと、
予め規定された軌道選択アルゴリズムにより、前記第一セットから前記軌道候補における一つを選択して、前記障害物に応じて前記ＡＤＶを制御するステップと、を含むシステム。
【請求項１６】
前記時点において前記ＡＤＶに関わる運転場面に基づいて、前記ＡＤＶの目標速度を決定するステップと、
前記ＡＤＶの異なる時点における速度を示す速度−時間（ＶＴ）グラフに前記目標速度を投影するステップと、
前記ＶＴグラフに基づいて、前記ＡＤＶの現在速度と前記ＡＤＶの目標速度との間の軌道候補の第二セットを生成するステップであって、軌道候補の前記第一セットと前記第二セットに基づいて、選択された軌道を選択するステップと、を更に含む請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記運転場面に基づいて前記ＡＤＶの目標速度を決定するステップは、
前記運転環境が認識された認識情報に基づいて、前記障害物が静的なオブジェクトであると決定するステップと、
前記ＡＤＶの目標速度をゼロに近いと設置するステップと、を含む請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
前記運転場面に基づいて前記ＡＤＶの目標速度を決定するステップは、
前記運転環境が認識された認識情報に基づいて、前記障害物が移動オブジェクトであると決定するステップと、
前記運転場面は、前記移動オブジェクトに追随する場面であると決定するステップと、
前記ＡＤＶの目標速度を前記移動オブジェクトの速度にほぼ等しいと設置するステップと、を含む請求項１６に記載のシステム。
【請求項１９】
前記運転場面に基づいて前記ＡＤＶの目標速度を決定するステップは、
前記運転環境が認識された認識情報に基づいて、視野において障害物が存在していないと決定するステップと、
前記ＡＤＶの目標速度を前記ＡＤＶの現在速度に等しいと設置するステップと、を含む請求項１６に記載のシステム。
【請求項２０】
前記障害物は、移動オブジェクト又は静的なオブジェクトである請求項１５に記載のシステム。
【請求項２１】
前記静的なオブジェクトは、駐車標識又は交通信号機である請求項２０に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は主に自動運転車両の操作に関する。具体的に、本願は自動運転車両（ＡＤＶ）の軌道の生成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動運転モードで走行する（例えば、ドライバーレス）車両は、乗員、特に運転者を幾つかの運転に関する役割から解放可能である。車両は、自動運転モードで走行される場合に、車載センサを使用して各位置までナビゲーションすることにより、ヒューマンマシンインタラクションが最も少ない場合、又は乗客が一人もいない場合などに車両を運転することを許可することができる。
【０００３】
ＡＤＶは、運転軌道により自己案内を実行可能である。運転軌道は、縦（経路沿い）方向成分と横（経路直交）方向成分に分けることができる。縦方向成分又は縦方向軌道は、車両が所定の経路（例えば、ステーション（停留所、発着所）パス（経路））に沿って縦方向に走行する車両挙動である。縦方向軌道は、所定のタイミング（時点）におけるＡＤＶの位置、速度と加速度を決定することができる。従って、縦方向軌道生成は、半自動運転車両又は全自動運転車両の肝心な構成部分である。
【０００４】
縦方向軌道の生成過程には幾つかの要素を考慮する必要がある。これらの要素は、ＡＤＶ車両における乗客及び／又は付近の歩行者の安全性、快適性及び交通ルール参照要素であっても良い。ＡＤＶの安全操作を実現するために、軌道の生成過程に周囲の環境における障害物を考慮する必要がある。快適な操作のために、軌道が平滑で効果的な軌道である必要がある。つまり、合理的な時間内にＡＤＶを現在位置から目的地まで運転可能な、適当な加速度を有する軌道であっても良い。最後に、軌道は、現地交通ルール、即ち、赤色信号機と停止標識においては停止すること、などに従う必要がある。
【発明の概要】
【０００５】
本願の実施形態は、図面の各図において限定的ではなく例示的な形態で示され、図面における同じ図面符号は類似する要素を示す。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】図１は、一実施形態によるネットワークシステムを示すブロック図である。
【図２】図２は、一実施形態による自動運転車両の例示を示すブロック図である。
【図３Ａ】図３Ａは、一実施形態による自動運転車両と共に使用される認識／計画システムの例示を示すブロック図である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、一実施形態による自動運転車両と共に使用される認識／計画システムの例示を示すブロック図である。
【図４】図４は、一実施形態による軌道生成モジュールの例示を示すブロック図である。
【図５】図５は、一実施形態によるＡＤＶの例示場面を示すブロック図である。
【図６Ａ】図６Ａは、一実施形態による複数の軌道の速度−時間グラフを示す例示である。
【図６Ｂ】図６Ｂは、一実施形態による複数の軌道の停留所−時間グラフを示す例示である。
【図７】図７は、一実施形態によるＡＤＶにより実行される方法を示すフローチャートである。
【図８】図８は、一実施形態によ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】
【０００７】
以下、説明の詳細を参照しながら本願の様々な実施形態及び態様を説明し、図面には、上記様々な実施形態が示される。以下の説明及び図面は、本願を例示するためのものであり、限定するものとして解釈されるべきではない。本願の様々な実施形態を全面的に理解するために、多くの特定の詳細を説明する。ところが、いくつかの場合には、本願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。
【０００８】
本明細書において、「一実施形態」又は「実施形態」とは、当該実施形態に組み合わせて説明された特定の特徴、構造又は特性が本願の少なくとも一実施形態に含まれてもよいと意味する。「一実施形態では」という表現は、本明細書全体において同一の実施形態を指すとは限らない。
【０００９】
一実施形態において、システムは、自動運転車両（ＡＤＶ）の周囲の運転環境に基づいて障害物が検出されたことに応じて、障害物を停留所−時間（ＳＴ）グラフに投影し、ＳＴグラフは、異なる時点におけるＡＤＶの現在位置に対する障害物の位置を示す。システムは、ＳＴグラフにおける障害物と重ならない終端点の第一セットを決定し、第一セットにおける終端点のそれぞれは、軌道の可能な終端状況を示す。システムは、ＳＴグラフに基づいて、ＡＤＶの現在位置を示す開始点と第一セットにおける終端点との間の軌道候補の第一セットを生成する。システムは、予め規定された軌道選択アルゴリズムにより第一セットから何れか一つの軌道候補を選択して、障害物に応じてＡＤＶを制御する。
【００１０】
図１は、本願の一実施形態による自動運転車両のネットワーク構造を示すブロック図である。図１を参照し、ネットワーク構造１００には、ネットワーク１０２を介して一つ以上のサーバ１０３〜１０４に通信接続される自動運転車両１０１が備えられる。一つの自動運転車両が示されたが、複数の自動運転車両がネットワーク１０２を介して互いに接続され、及び／又はサーバ１０３〜１０４に接続可能である。ネットワーク１０２は、例えば、有線又は無線のローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネットのようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、セルラーネットワーク、衛星ネットワーク又はそれらの組み合わせのような任意のタイプのネットワークであっても良い。サーバ１０３〜１０４は、例えば、ネットワーク又はクラウドサーバ、アプリサーバ、バックエンドサーバ又はそれらの組み合わせのような任意のタイプのサーバ又はサーバグループであっても良い。サーバ１０３〜１０４は、データ解析サーバ、コンテンツサーバ、交通情報サーバ、地図／興味点（ＭＰＯＩ）サーバ又は位置サーバなどであっても良い。
【００１１】
自動運転車両は、自動運転モードとして配置可能な車両であり、前記自動運転モードにおいて運転者からの入力が非常に少なく又はない場合に車両が環境をナビゲーションし通過する。このような自動運転車両はセンサシステムを備えても良い。前記センサシステムは、車両の走行環境に関する情報を検出するように配置される一つ以上のセンサを備える。前記車両と関連するコントローラとは、検出された情報を使用して前記環境をナビゲーションし通過する。自動運転車両１０１は、手動モード、オートマチック運転モード、又は一部の自動運転モードで走行することができる。
【００１２】
一実施形態において、自動運転車両１０１には、認識／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、センサシステム１１５とが含まれるが、それらに限定されない。自動運転車両１０１には、通常の車両に備えられている幾つかの常用的な部品、例えばエンジン、車輪、ハンドル、変速機などが更に備えられても良い。前記部品は、車両制御システム１１１及び／又は認識／計画システム１１０により複数種の通信信号及び／又は命令を使用して制御可能である。当該複数種の通信信号及び／又は命令は、例えば、加速信号又は命令、減速信号又は命令、操舵信号又は命令、ブレーキ信号又は命令などである。
【００１３】
部品１１０〜１１５は、インターコネクタ、バス、ネットワーク或いはそれらの組み合わせにより互いに通信接続することができる。例えば、部品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接続することができる。ＣＡＮバスは、ホストコンピュータなしのアプリケーションでマイクロコントローラ及びデバイスが相互に通信できるように設計された車両バス規格である。これは、もともと自動車内の多重電気配線のために設計されたメッセージベースのプロトコルであるが、他の多くの環境でも使用される。
【００１４】
ここで、図２を参照し、一実施形態において、センサシステム１１５は、一つ以上のカメラ２１１、全地球測位システム（ＧＰＳ）ユニット２１２、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）２１３、レーダユニット２１４及び光検出及び測距（ＬＩＤＡＲ）ユニット２１５を含むが、それらに限定されない。ＧＰＳユニット２１２は送受信機を含むことができる。前記送受信機は、操作により自動運転車両の位置に関する情報を提供可能である。ＩＭＵユニット２１３は、慣性加速度に基いて自動運転車両の位置及び方位変化を認識することができる。レーダユニット２１４は、無線電気信号を利用して自動運転車両のローカル環境におけるオブジェクトを認識するシステムとして表すことができる。幾つかの実施形態において、オブジェクトの認識以外、レーダユニット２１４は、付加的にオブジェクトの速度及び／又は進行方向も認識することができる。ＬＩＤＡＲユニット２１５は、レーザを使用して自動運転車両の位置する環境におけるオブジェクトを認識することができる。他のシステム部品以外に、ＬＩＤＡＲユニット２１５は、一つ以上のレーザ光源、レーザスキャナ及び一つ以上の検出器を更に含んでも良い。カメラ２１１は、自動運転車両の周囲環境の画像を採集する一つ以上の装置を含んでも良い。カメラ２１１は、静止物カメラ及び／又はビデオカメラであっても良い。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カメラを取り付けることによって、機械的に移動されてもよい。
【００１５】
センサシステム１１５には、例えばソナーセンサ、赤外線センサ、操舵センサ、アクセルセンサ、ブレーキセンサ及びラジオセンサ（例えば、マイクロフォン）のような他のセンサが含まれても良い。ラジオセンサは、自動運転車両の周囲の環境から音声を取得するように配置されても良い。操舵センサは、ハンドル、車両の車輪又はそれらの組み合わせの操舵角を検出するように配置されても良い。アクセルセンサとブレーキセンサは、車両のアクセル位置とブレーキ位置をそれぞれ検出する。ある場合に、アクセルセンサとブレーキセンサは、集積型のアクセル／ブレーキセンサとして集積されても良い。
【００１６】
一実施形態において、車両制御システム１１１は、操舵ユニット２０１、アクセルユニット２０２（加速ユニットとも呼ばれる）とブレーキユニット２０３を含むが、それらに限定されない。操舵ユニット２０１は、車両の方向又は進行方向を調整するために用いられる。アクセルユニット２０２は、モータ又はエンジンの速度を制御するために用いられ、モータ又はエンジンの速度は、更に車両の速度と加速度を制御するために用いられる。ブレーキユニット２０３は、摩擦を提供して車両の車輪又はタイヤを減速させることにより車両を減速させる。なお、図２に示された部品はハードウェア、ソフトウェア或いはそれらの組み合わせで実装することができる。
【００１７】
図１に戻し、無線通信システム１１２は、自動運転車両１０１と装置、センサ、他の車両などのような外部システムとの通信を許す。例えば、無線通信システム１１２は、一つ以上の装置と直接的に無線通信しても良く、或いは通信ネットワークを経由して無線通信し、例えばネットワーク１０２を経由してサーバ１０３〜１０４と通信しても良い。無線通信システム１１２は、如何なる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を使用して他の部品又はシステムと通信することができる。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（登録商標）などを使用して装置（例えば、乗客の携帯装置、表示装置、車両１０１内のスピーカ）と直接的に通信する。ユーザインターフェースシステム１１３は、車両１０１内に実装される周辺機器の部分であっても良く、例えばキーボード、タッチパネル表示装置、マイクロフォン及びスピーカなどを含む。
【００１８】
自動運転車両１０１の機能のうちの一部又は全部は、特に自動運転モードで操作される場合に、認識／計画システム１１０により制御し又は管理されることができる。認識／計画システム１１０は、センサシステム１１５、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、開始点から目標点までの路線又は経路を計画した後に、計画と制御情報に基づいて車両１０１を運転するように、必要なハードウェア（例えば、プロセッサ、メモリ、記憶デバイス）とソフトウェア（例えば、操作システム、計画と路線設定プログラム）を含む。その代わりに、認識／計画システム１１０は、車両制御システム１１１と一体に集積されても良い。
【００１９】
例えば、乗客であるユーザは、例えばユーザインターフェースを介してトリップの開始位置と目的地を指定することができる。認識／計画システム１１０は、トリップに関連するデータを取得する。例えば、認識／計画システム１１０は、ＭＰＯＩサーバから位置と路線情報を取得することができる。前記ＭＰＯＩサーバは、サーバ１０３〜１０４の一部であっても良い。位置サーバは位置サービスを提供し、ＭＰＯＩサーバは地図サービスとある位置のＰＯＩを提供する。その代わりに、このような位置とＭＰＯＩ情報は、認識／計画システム１１０の不揮発性記憶装置にローカルキャッシュされても良い。
【００２０】
自動運転車両１０１が路線に沿って移動する場合に、認識／計画システム１１０は、交通情報システム又はサーバ（ＴＩＳ）からリアルタイム（即時）の交通情報を取得することもできる。なお、サーバ１０３〜１０４は、第三者エンティティに操作されても良い。その代わりに、サーバ１０３〜１０４の機能は、認識／計画システム１１０と一体に集積されても良い。即時交通情報、ＭＰＯＩ情報と位置情報、及びセンサシステム１１５により検出又は認識された即時のローカル環境データ（例えば、障害物、オブジェクト、付近の車両）に基いて、認識／計画システム１１０は、最適な路線を計画し且つ計画された路線に従って例えば制御システム１１１を介して車両１０１を運転することにより、所定の目的地まで安全的且つ効率的に到達可能である。
【００２１】
サーバ１０３は、様々なクライアントに対してデータ解析サービスを実行するデータ解析システムであっても良い。一実施形態において、データ解析システム１０３は、データ採集器１２１と、機械学習エンジン１２２とを含む。データ採集器１２１は、複数種の車両（自動運転車両、又は人間の運転者により運転される通常の車両）から運転統計データ１２３を採集する。運転統計データ１２３には、異なる時点で車両のセンサにより採集された、発出された運転命令（例えば、アクセル命令、ブレーキ命令、操舵命令）を示す情報及び車両の応答（例えば、速度、加速度、減速度、方向）を示す情報が含まれる。運転統計データ１２３は、異なる時点における運転環境を記述する情報、例えば、路線（出発位置と目的地の位置を含む）、ＭＰＯＩ、天気状況及び道路状況（例えば、高速道路における徐行、渋滞、交通事故、道路工事、一時迂回、未知の障害物など）を更に含んでも良い。
【００２２】
機械学習エンジン１２２は、運転統計データ１２３に基づいて、各種の目的のために、ルールセット、アルゴリズム及び／又はモデル１２４を生成又は訓練する。そのうち、ＡＤＶのセンサにより検出された障害物が駐車標識又は交通信号機であるか否かを決定するように訓練モデルを備える。ルール／アルゴリズム１２４は、ＡＤＶが従う交通ルールと軌道を算出する四次及び／又は五次的多項式のアルゴリズムとを含んでも良い。アルゴリズム１２４は、最終軌道としての軌道候補を生成するためのアルゴリズムを含んでも良い。そして、アルゴリズム１２４は、ＡＤＶにアップロードされて自動運転の即時の軌道を生成するのに用いられても良い。
【００２３】
図３Ａと図３Ｂは、一実施形態による自動運転車両と共に使用される認識／計画システムの例示を示すブロック図である。システム３００は、図１の自動運転車両１０１の一部として実装されても良く、認識／計画システム１１０、制御システム１１１とセンサシステム１１５を含むが、それらに限定されない。図３Ａ〜図３Ｂを参照し、認識／計画システム１１０には、測位モジュール３０１、認識モジュール３０２、予測モジュール３０３、決定モジュール３０４、計画モジュール３０５、制御モジュール３０６、路線設定モジュール３０７及び軌道生成モジュール３０８が含まれるが、それらに限定されない。
【００２４】
モジュール３０１〜３０８のうち一部又は全部は、ソフトウェア、ハードウェア或いはそれらの組み合わせで実装されても良い。例えば、これらのモジュールは、不揮発性記憶装置３５２にインストールされ、メモリ３５１にロードされ、且つ一つ以上のプロセッサ（図示しない）により実行されても良い。なお、これらのモジュールのうち一部又は全部は、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、或いはそれらと一体に集積されても良い。モジュール３０１〜３０８のうち一部は、一体に集積モジュールとして集積可能である。例えば、軌道生成モジュール３０８は、決定モジュール３０４及び／又は計画モジュール３０５の一部であっても良い。決定モジュール３０４と計画モジュール３０５は集積モジュールであっても良い。
【００２５】
測位モジュール３０１は、自動運転車両３００の現在位置を決定し（例えば、ＧＰＳユニット２１２を利用し）、ユーザのトリップ又は路線に関する如何なるデータを管理する。測位モジュール３０１（地図／路線モジュールと呼ばれる）は、ユーザのトリップ又は路線に関連する如何なるデータを管理する。ユーザは、例えばユーザインターフェースを経由して登録してトリップの開始位置と目的地を指定することができる。測位モジュール３０１は、自動運転車両３００における地図及びルート情報３１１のような他の要素と通信してトリップに関するデータを取得する。例えば、測位モジュール３０１は、位置サーバと地図／ＰＯＩ（ＭＰＯＩ）サーバから位置と路線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、ＭＰＯＩサーバは地図サービスとある位置のＰＯＩを提供することにより、地図及びルート情報３１１の一部としてキャッシュされることができる。自動運転車両３００が路線に沿って移動する際に、測位モジュール３０１は、交通情報システム又はサーバから即時の交通情報を取得することもできる。
【００２６】
認識モジュール３０２は、センサシステム１１５により提供されたセンサデータと、測位モジュール３０１により取得された測位情報に基づいて、周囲の環境の認識を決定する。認識情報は、ドライバーにより運転されている車両周囲において通常のドライバーが認識すべきものを示すことができる。認識は、例えばオブジェクトの形態を採用する車線構成（例えば、直線車線又は曲線車線）、信号機信号、他の車両の相対位置、歩行者、建築物、横断歩道、又は他の交通関連標識（例えば、止まれ標識、ゆずれ標識）などを含むことができる。
【００２７】
認識モジュール３０２は、１つ以上のカメラによって取得された画像を処理及び解析して、自動運転車両の環境内のオブジェクト及び／又は特徴を認識する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むことができる。上記オブジェクトは、交通信号、道路境界、他の車両、歩行者及び／又は障害物などを含むことができる。コンピュータビジョンシステムは、オブジェクト認識アルゴリズム、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では、コンピュータビジョンシステムは、環境地図を描き、オブジェクトを追跡し、オブジェクトの速度などを推定することができる。認識モジュール３０２は、レーダ及び／又はＬＩＤＡＲのような他のセンサによって提供される他のセンサデータに基づいてオブジェクトを検出することもできる。
【００２８】
オブジェクトごとについて、予測モジュール３０３は、この場合にオブジェクトがどのように動くかを予測する。この予測は、地図及びルート情報３１１と交通ルール３１２のセットに基いて、当該時点で運転環境が認識された認識データに従って実行される。例えば、オブジェクトが反対方向における車両であって且つ現在の運転環境に交差点が含まれている場合に、予測モジュール３０３は、車両が直進する、又はカーブ走行する可能性を予測する。認識データにより交差点において信号機がないと示された場合に、予測モジュール３０３は、車両が交差点に入る前に完全に駐車する必要があると予測可能である。認識データにより車両が現在に左折車線又は右折車線に位置すると示された場合に、予測モジュール３０３は、車両が左折又は右折の可能性が大きいと予測可能である。
【００２９】
オブジェクトごとに対して、決定モジュール３０４は、オブジェクトをどのように対応するかを決定する。例えば、特定のオブジェクト（例えば、交差のルートにおける他の車両）及びオブジェクトを記述するメタデータ（例えば、速度、方向、操舵角）について、決定モジュール３０４は上記オブジェクトと遇うときに如何に対応するか（例えば、追い越し、道譲り、停止、追い抜き）を決定する。決定モジュール３０４は、交通ルール又は運転ルール３１２のようなルールセットに基づいてそのような決定を行うことができ、上記ルールセットは不揮発性記憶装置３５２に記憶されることができる。
【００３０】
路線設定モジュール３０７は、起点から終点までの一つ以上の路線又は経路を提供するように配置される。（例えばユーザから受け取られた）開始位置から目標位置までの所定のトリップについて、路線設定モジュール３０７は、路線と地図情報３１１を取得し、開始位置から目標位置までの全ての走行可能な路線又は経路を決定する。路線設定モジュール３０７は、開始位置から目標位置までの各路線が決定された地形図による参照線を生成することができる。参照線は、例えば他の車両、障碍物又は交通状況からの干渉を受けない理想的な路線又は経路である。つまり、道路において他の車両、歩行者又は障害物がない場合に、ＡＤＶは参照線に従って精確的に又は緊密的に追随すべきである。そして、地形図を決定モジュール３０４及び／又は計画モジュール３０５に提供する。決定モジュール３０４及び／又は計画モジュール３０５は、他のモジュールにより提供された他のデータ（例えば、測位モジュール３０１からの交通状況、認識モジュール３０２により認識された運転環境及び予測モジュール３０３により予測された交通状況）に基いて、全ての走行可能な路線を検査して最適路線のうちの何れか一つを選択し更新する。時点における特定の運転環境に従って、ＡＤＶを制御するための実際の経路又は路線は、路線設定モジュール３０７から提供された参照線と異なり又は近い可能性がある。
【００３１】
計画モジュール３０５は、認識されたオブジェクトのそれぞれに対する決定に基づいて、路線設定モジュール３０７により提供された参照線を基礎として、自動運転車両に対して経路又は路線及び運転パラメータ（例えば、距離、速度及び／又は操舵角度）を計画する。言い換えれば、所定のオブジェクトについて、決定モジュール３０４は、当該オブジェクトに対してなにをするかを決定し、計画モジュール３０５はどのようにするかを決定する。例えば、所定のオブジェクトについて、決定モジュール３０４は前記オブジェクトを追い越すことを決定することができ、計画モジュール３０５は前記オブジェクトの左側か右側に追い越すことを決定することができる。計画と制御データは、計画モジュール３０５により生成され、車両３００が次の移動循環（例えば、次の路線／経路区間）においてどのように移動するかを描画する情報を含む。例えば、計画と制御データは、車両３００が３０マイル／時間（ｍｐｈ）の速度で１０メートルだけ移動し、その後に２５ｍｐｈの速度で右側の車線に変更するように示すことができる。
【００３２】
計画と制御データに基づいて、制御モジュール３０６は、計画と制御データにより限定された路線又は経路に応じて、適当な命令又は信号を車両制御システム１１１に送信することにより自動運転車両を制御し運転するようにする。前記計画と制御データは、経路又は路線に沿って異なる時点で適当な車両設置又は運転パラメータ（例えば、アクセル、ブレーキと操舵命令）を使用することにより車両を路線又は経路の第一の点から第二の点まで運転するのに十分な情報を有する。
【００３３】
計画段階は、複数の計画周期（運転周期とも呼ばれる）（例えば、１００ミリ秒（ｍｓ）の時間間隔毎）に実行される。各計画周期又は運転周期について、計画データと制御データに基いて一つ以上の制御命令を発する。つまり、１００ｍｓ毎に、計画モジュール３０５は次の路線区間又は経路区間を計画し、例えば、目標位置とＡＤＶが目標位置まで到着するのに必要な時間とが含まれる。その代わりに、計画モジュール３０５は、具体的な速度、方向及び／又は操舵角などを更に規定することもできる。一実施形態において、計画モジュール３０５は、次の予定時間帯（例えば、５秒）に対して路線区間又は経路区間を計画する。各計画周期について、計画モジュール３０５は、前の周期において計画された目標位置に基いて、現在の周期（例えば、次の５秒）に用いる目標位置を計画する。そして、制御モジュール３０６は、現在の周期における計画データと制御データに基いて、一つ以上の制御命令（例えば、アクセル、ブレーキ、操舵の制御命令）を生成する。
【００３４】
なお、決定モジュール３０４と計画モジュール３０５は、集積モジュールとして集積することができる。決定モジュール３０４／計画モジュール３０５は、自動運転車両の運転経路を決定するように、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具備することができる。例えば、ナビゲーションシステムは、自動運転車両が下記の経路に沿って移動することを実現する一連の速度と進行方向を決定することができる。前記経路において、自動運転車両を最終の目的地まで走行させる車線による経路に沿って進行させると共に、認識された障害物を実質的に回避する。目的地は、ユーザインターフェースシステム１１３を経由して行われたユーザ入力に基づいて設定されても良い。ナビゲーションシステムは、自動運転車両が運転していると同時に動的に運転経路を更新することができる。ナビゲーションシステムは、自動運転車両のための運転経路を決定するように、ＧＰＳシステムと一つ以上の地図からのデータを合併することができる。
【００３５】
決定モジュール３０４／計画モジュール３０５は、さらに、自動運転車両の環境における潜在的な障害物を認識、評価、回避又は他の方法で通過するための衝突防止システム又は衝突防止システムの機能を含むことができる。例えば、衝突防止システムは、制御システム１１１の１つ以上のサブシステムを動作させて、方向変更動作、カーブ走行動作、ブレーキ動作などを行うことによって、自動運転車両のナビゲーション中の変更を実現することができる。衝突防止システムは、周囲の交通パターンや道路状況などに基づいて、実行可能な障害物回避動作を自動的に決定することができる。衝突防止システムは、自動運転車両が方向変更して進入しようとする隣接領域における車両、建築障害物などを他のセンサシステムにより検出されたときに、方向変更動作を行わないように構成されることができる。衝突防止システムは、自動運転車両の乗員の安全性を最大限にするとともに、利用可能な動作を自動的に選択することができる。衝突防止システムは、自動運転車両の客室内で最も少ない加速度を発生させると予測される回避動作を選択することができる。
【００３６】
一実施形態によれば、軌道生成モジュール３０８は、ＡＤＶ１０１の縦（経路沿い）方向の軌道候補を生成することができる。例えば、安全性、快適性及び交通ルールを考慮して軌道候補を生成することができる。そして、ＡＤＶ１０１は、ＡＤＶを制御するための軌道として、生成された軌道候補の何れか一つを選択することができる。軌道生成モジュール３０８は、決定モジュール３０４及び／又は計画モジュール３０５の一部として実現可能である。一実施形態において、軌道生成モジュール３０８は、認識環境に応じて停留所−時間グラフ（図）を即時に生成することができる。そして、軌道生成モジュール３０８は、当該場合に認識された任意の障害物を停留所−時間グラフに投影することができる。投影された障害物の境界に基いて、終端状況が列挙されても良い。そして、これらの終端状況に基いて軌道候補を生成することができる。軌道候補は、ＡＤＶを制御するための最終軌道として選択可能である。
【００３７】
図４は、一実施形態による軌道生成モジュールの例示を示すブロック図である。図４を参照し、軌道生成モジュール３０８には、開始状況決定装置４０１と、場面決定装置４０３と、グラフ生成装置４０５と、終端状況決定装置４０７と、軌道候補生成装置４０９と、軌道候補選択装置４１１とが備えられても良い。開始状況決定装置４０１は、ＡＤＶの開始状況を決定することができる。場面決定装置４０３は、ＡＤＶにより認識された障害物に基づいてＡＤＶの運転場面を決定することができる。グラフ生成装置４０５は、ＡＤＶの停留所−時間グラフ及び／又は速度−時間グラフを生成することができる。終端状況決定装置４０７は、ＡＤＶの運転場面と開始状況、及び例えば安全性、快適性と交通ルールのような他の要素に基いて、ＡＤＶの全ての可能な終端状況を決定することができる。軌道候補生成装置４０９は、可能な終端状況に基づいて軌道候補を生成することができる。軌道候補選択装置４１１は、軌道候補プールから軌道候補を選択することができる。
【００３８】
図５は、一実施形態によるＡＤＶの場面の例示を示すブロック図である。図５を参照し、場面５００には経路５０５に沿うＡＤＶ１０１が含まれる。経路５０５は、ＡＤＶ１０１を開始点から最終目的地まで運転可能な決定モジュール３０４及び／又は計画モジュール３０５により予め規定された経路（又は経路区間）であっても良い。ＡＤＶ１０１は、先行車両５０４、前方における赤色の交通信号機５０６及び車両５０２（ＡＤＶ１０１の予測モジュール３０３によりＡＤＶ１０１の前方に向きを変える（合流する）可能性があると予測可能である）が含まれる周囲の環境を認識することができる。
【００３９】
図４〜図５を参照し、一実施形態において、開始状況決定装置（例えば、ＡＤＶ１０１の開始状況決定装置４０１）は、現在の車両状態に基いてＡＤＶ１０１の開始状況を決定することができる。車両状態には、位置、速度、加速度、曲率（例えば、進行方向）とＡＤＶの曲率の変化率が含まれても良い。ここで、開始状況決定装置４０１は、ＡＤＶ１０１の縦方向位置（ｓ＿ｉｎｉｔ）、縦方向速度（ｓ＿ｄｏｔ＿ｉｎｉｔ）及び縦方向加速度（ｓ＿ｄｄｏｔ＿ｉｎｉｔ）の開始（例えば、現在）状況を決定することができる。
【００４０】
一実施形態において、開始状況に基いて、グラフ生成装置４０５は、所定の時間周期（即ち、現在計画周期のうち最大計画時間間隔（例えば、１００ｍｓ〜２００ｍｓ））を有する縦方向の速度−時間（或いは速度−時間又はＶＴ）グラフを生成する。図６Ａは、実施形態による速度−時間グラフの例示である。図６Ａは、グラフ生成装置４０５により生成された、図５の場面５００に対応する速度−時間グラフであっても良い。図６Ａを参照し、ＶＴグラフ６００には、開始点６０１及び複数の可能な終端状況に対応する複数の終端点（例えば点６０３〜点６０５）とが含まれる。一実施形態において、一定の時間間隔及び／又は速度の増分に基いて終端状況の数を列挙することができる。他の実施形態において、ユーザにより予め設置された時間間隔に基いて終端状況の数を列挙することができる。他の実施形態において、終端状況の数は、地図情報及び／又は交通ルールにより制限可能であり、例えば、道路区間の最大速度制限及び／又は最小速度制限がある。
【００４１】
図６Ａを参照し、時点ｔ＝０において、点６０１はＡＤＶ１０１の開始縦方向速度（例えば、ｓ＿ｄｏｔ＿ｉｎｉｔ）に対応可能である。点６０３と点６０５は、列挙された二つの終端状況に対応可能である。点６０３と点６０５は、二つの可能な軌道候補の終端点を示すことができる。点６０３は間もなく速度がゼロになる終端状況に対応し、且つ点６０５は間もなく開始縦方向速度より高い速度を有する終端状況に対応可能である。速度−時間グラフにより生成された終端状況は、終端状況の第一グループ（又は第二セット）を示すことができる。第一グループ（又は第二セット）における終端状況のそれぞれは、最終的な縦方向速度（ｓ＿ｄｏｔ＿ｅｎｄ）と縦方向加速度（ｓ＿ｄｄｏｔ＿ｅｎｄ）に対応可能である。なお、幾つかの実施形態において、最終的な縦方向加速度は常にゼロに等しい。
【００４２】
次に、場面決定装置４０３は、ＡＤＶ１０１の現在の運転場面を決定する。一実施形態において、可能な運転場面には、巡航場面、前方車両に追随する場面及び駐車場面が含まれるが、それらに限定されない。例えば、認識モジュール３０２及び／又は予測モジュール３０３により、経路５０５に沿う現在の交通状況に基いて、現在の運転場面を決定可能である。現在の運転場面は、経路５０５に沿って認識された障害物に基いて決定されても良い。例えば、ＡＤＶの計画経路上に一つの障害物もないと、運転場面が巡航場面であっても良い。ＡＤＶ１０１の計画経路に静的な（例えば、非移動）障害物と動的な（例えば、移動）障害物との両者（例えば、駐車標識と移動車両）が含まれていれば、運転場面が前方車両に追随する場面であっても良い。計画経路に静的な障害物（例えば、駐車標識と交通信号機）だけ含まれていれば、運転場面が駐車場面であっても良い。ここで、場面５００に静的な障害物と動的な障害物が含まれ、且つ現在の運転場面が追随場面として決定されても良い。
【００４３】
一実施形態において、グラフ生成装置４０５は、巡航場面ではなく、追随場面又は駐車場面に用いられる停留所−時間グラフを生成する。認識された障害物が巡航場面に存在しないため、巡航場面が停留所−時間グラフ（経路−時間グラフ又は経路−時間空間）に関連付けられなくても良い。一実施形態において、追随場面又は駐車場面について、グラフ生成装置４０５は、開始状況に基いて経路−時間（停留所−時間）グラフを生成する。次の計画周期まで十分の時間を持ってＡＤＶの可能な縦方向軌道を考慮するように、所定の時間周期内に停留所−時間グラフを生成する。一実施形態において、グラフ生成装置４０５は、生成された停留所−時間グラフにこれらの障害物を投影することにより、ＡＤＶ１０１により認識された障害物の幾何的な領域を生成する。経路−時間空間におけるこれらの領域には、静的な障害物と動的な障害物の投影、例えば経路５０５へ向きを変える（合流する）他の車両（例えば、車両５０２）の予測軌道が含まれても良い。
【００４４】
図６Ｂは、実施形態による停留所−時間グラフの例示を示す。図６Ｂは、グラフ生成装置４０５により生成された、図５の場面５００に対応する停留所−時間グラフであっても良い。図６Ｂを参照し、例えば、点６１１はＡＤＶ１０１の縦方向位置ｓ＿ｉｎｉｔに対応可能である。グラフ生成装置４０５は、停留所−時間障害物（例えば、領域）６１２、６１４と６１６を生成可能である。領域６１２は、ＡＤＶ１０１の前方に向きを変える（合流する）と予測可能な障害物（又は車両）５０２に対応可能である。領域６１４は、ＡＤＶ１０１の前方に巡航する車両５０４に対応し、且つ領域６１６は、赤色の交通信号機５０６に対応可能である。
【００４５】
次に、終端状況決定装置４０７は、生成された停留所−時間グラフに基いて終端状況を列挙することができる。一実施形態において、停留所−時間グラフにおける領域のそれぞれの境界に基いて、終端状況を列挙することができる。他の実施形態において、停留所−時間グラフにおける領域のそれぞれの上境界及び／又は下境界だけに基いて、終端状況を列挙することができる。例えば、領域６１２の上境界及び／又は下境界に沿うＳＴ点６２１〜６２２は、領域６１２の終端状況として列挙可能である。領域６１４の下境界に沿うＳＴ点６２４は、領域６１４の終端状況として列挙可能である。領域６１６の下境界に沿うＳＴ点６２６〜６２７は、領域６１６の終端状況として列挙可能である。ここで、ＡＤＶ１０１が領域６１２、６１４、６１６に接し、或いは領域６１２、６１４、６１６に交差すると、ＡＤＶ１０１が交通ルールに違反し、及び／又は障害物と衝突するため、領域６１２、６１４、６１６における終端状況を列挙する必要がない。一実施形態において、一定の時間間隔に基いて終端状況の数を列挙することができる。他の実施形態において、ユーザにより予め規定された時間間隔に基いて終端状況の数を列挙することができる。停留所−時間グラフにより生成された終端状況は、終端状況の第二グループ（又は第一集合）を示すことができる。第二グループ（又は第一セット）における終端状況のそれぞれは、最終的な停留所位置（ｓ＿ｅｎｄ）、縦方向速度（ｓ＿ｄｏｔ＿ｅｎｄ）と縦方向加速度（ｓ＿ｄｄｏｔ＿ｅｎｄ）に対応する。なお、幾つかの実施形態において、最終的な縦方向加速度は常にゼロに等しい。
【００４６】
一実施形態において、終端状況の第二グループ（又は第一セット）が決定されると、軌道候補生成装置４０９は、第一グループ（又は第二セット）と第二グループ（第一セット）からの終端状況に基づいて、平滑的に実現するカーブフィッティングアルゴリズムを使用することにより、これらの終端状況と対応する開始状況曲線とを四次（四階）及び／又は五次（五階）的多項式にフィッテングして複数の軌道候補を生成する。図６Ａ（例えば、ＶＴグラフ）を参照し、例えば、軌道候補生成装置４０９は、カーブフィッテングアルゴリズムを適用することにより、四次的多項式を開始点６０１と終端点６０５にフィッテングして軌道候補６０９を生成することができる。他の例示において、図６Ｂ（例えば、ＳＴグラフ）を参照し、軌道候補生成装置４０９は、カーブフィッテングアルゴリズムを適用することにより、五次的多項式を開始点６１１と終端点６２１にフィッテングして軌道候補６１５を生成する。本例示において、軌道候補６１５は、車両５０２の予測軌道を追い越したＡＤＶ１０１に対応する。
【００４７】
一実施形態において、全ての可能な終端状況に基づいて軌道候補が生成されると、軌道候補選択装置４１１は、軌道候補を選択してＡＤＶを制御する。コスト関数に基づいて軌道候補を選択することができる。例示的なコスト関数は、ＡＤＶ１０１の現在位置から最終目的地まで到達するのにかかる時間を最小化する（例えば、最大の速度率／速度を有する軌道）関数、或いはＡＤＶ１０１における乗客の快適性を最大化する（例えば、最小の加速度を有する軌道）関数、或いはそれらの組合せの関数であっても良い。例えば、軌道候補６０９に少ない時間がかかるため、時間による目標関数は、軌道候補６０７ではなく軌道候補６０９を選択することができる。他の例示において、軌道候補６１５がより快適であるため（例えば、軌道候補６１５が最小の加速度を有する）、軌道候補６２５ではなく軌道候補６１５を選択することができる。
【００４８】
図７は、一実施形態によるＡＤＶにより実行される方法を示すフローチャートである。フロー７００は処理ロジックにより実行可能である。処理ロジックには、ソフトウェア、ハードウェア或いはそれらの組合せが含まれても良い。例えば、フロー７００は、図３Ａの軌道生成モジュール３０８により実行可能である。図７を参照し、ブロック７０１において、処理ロジックは、自動運転車両（ＡＤＶ）の周囲の運転環境に基づいて障害物が検出されたことに応じて、障害物を停留所−時間（ＳＴ）グラフに投影する。なお、ＳＴグラフは、異なる時点におけるＡＤＶの現在位置に対する障害物の位置を示す。ブロック７０２において、処理ロジックは、ＳＴグラフにおける障害物と重ならない終端点の第一セットを決定する。なお、第一セットにおける終端点のそれぞれは、軌道の可能な終端状況を示す。ブロック７０３において、処理ロジックは、ＳＴグラフに基づいて、ＡＤＶの現在位置を示す開始点と第一セットにおける終端点との間の軌道候補の第一セットを生成する。ブロック７０４において、処理ロジックは、予め規定された軌道選択アルゴリズムにより第一セットから軌道候補における１つを選択して、障害物に応じてＡＤＶを制御する。
【００４９】
一実施形態において、処理ロジックは更に、ある時点におけるＡＤＶに関する運転場面に基づいてＡＤＶの目標速度を決定し、目標速度を速度−時間（ＶＴ）グラフに投影する。なお、ＶＴグラフは、ＡＤＶの異なる時点における速度を示す。そして、ＶＴグラフに基づいてＡＤＶの現在速度とＡＤＶの目標速度との間の軌道候補の第二セットを生成する。なお、軌道候補の第一セットと第二セットに基づいて、選択された軌道を選択する。他の実施形態において、運転場面に基づいてＡＤＶの目標速度を決定することは、運転環境が認識された認識情報に基づいて障害物が静的なオブジェクトであると決定し、且つＡＤＶの目標速度をゼロに近いと設置することを含む。
【００５０】
他の実施形態において、運転場面に基づいてＡＤＶの目標速度を決定することは、運転環境が認識された認識情報に基づいて障害物が移動オブジェクトであると決定し、運転場面が移動オブジェクトに追随することであると決定し、及びＡＤＶの目標速度を移動オブジェクトの速度にほぼ等しいと設置することを含む。他の実施形態において、運転場面に基づいてＡＤＶの目標速度を決定することは、運転環境が認識された認識情報に基づいて視野において障害物がないと決定し、及びＡＤＶの目標速度をＡＤＶの現在速度に等しいと設置することを含む。一実施形態において、障害物は、移動オブジェクト又は静的なオブジェクトである。一実施形態において、静的なオブジェクトは、駐車標識又は交通信号機である。
【００５１】
なお、以上に例示及び説明された構成要素の一部又は全ては、ソフトウェア、ハードウェア、又はこれら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、永続性（不揮発性）記憶装置にインストールされ記憶されたソフトウェアとして実現されてもよく、上記ソフトウェアは、本願にわたって記載されたプロセス又は動作を実現するように、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、特定用途向け集積回路又はＡＳＩＣ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、又はフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）のような専用ハードウェアにプログラミング又は埋め込まれた実行可能なコードとして実現されてもよく、上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及び／又はオペレーティングシステムを介してアクセスすることができる。さらに、このような構成要素は、ソフトウェア構成要素が一つ以上の特定のコマンドによってアクセス可能なコマンドセットの一部として、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ることができる。
【００５２】
図８は、本願の一実施形態と共に使用可能なデータ処理システムの例を示すブロック図である。例えば、システム１５００は、上記プロセス又は方法のいずれかを実行する上記データ処理システムのいずれか（例えば、図１の認識及び計画システム１１０、又はサーバ１０３〜１０４のいずれか）を表すことができる。システム１５００は、複数の異なる構成要素を含むことができる。これらの構成要素は、集積回路（ＩＣ）、集積回路の一部、ディスクリート型電子デバイス、又は回路基板（例えば、コンピュータシステムのマザーボード若しくはアドインカード）に適するその他のモジュールとして実現されることができ、又は、他の形態でコンピュータシステムのシャーシ内に組み込まれる構成要素として実現されることができる。
【００５３】
なお、システム１５００は、コンピュータシステムの複数の構成要素の高レベルビューを示すことを意図している。しかしながら、理解すべきことは、特定の実施例において付加的構成要素が存在してもよく、また、その他の実施例において示された構成要素を異なる配置にすることが可能であることである。システム１５００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、メディアプレヤー、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、スマートウォッチ、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ー又はハブ、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、又はこれらの組み合わせを表すことができる。さらに、単一の機器又はシステムのみが示されたが、「機器」又は「システム」という用語は、本明細書で説明されるいずれか一種以上の方法を実現するための、単独で又は共同で１つ（又は複数）のコマンドセットを実行する機器又はシステムのいずれかの組み合わせも含まれると解釈されるものとする。
【００５４】
一実施形態では、システム１５００は、バス又はインターコネクト１５１０を介して接続される、プロセッサ１５０１と、メモリ１５０３と、装置１５０５〜１５０８とを含む。プロセッサ１５０１は、単一のプロセッサコア又は複数のプロセッサコアが含まれる単一のプロセッサ又は複数のプロセッサを表すことができる。プロセッサ１５０１は、マイクロプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）などのような、一つ以上の汎用プロセッサを表すことができる。より具体的には、プロセッサ１５０１は、複雑コマンドセットコンピューティング（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小コマンドセットコンピューティング（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長コマンド語（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサ、又はその他のコマンドセットを実行するプロセッサ、又はコマンドセットの組み合わせを実行するプロセッサであってもよい。プロセッサ１５０１は更に、例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、セルラー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）、デジタルシグナルプロセッサ（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、暗号化プロセッサ、コプロセッサ、組込みプロセッサ、又はコマンドを処理可能な任意の他のタイプのロジックのような、一つ以上の専用プロセッサであってもよい。
【００５５】
プロセッサ１５０１は、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く、上記システムの様々な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機能することができる。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１５０１は、本明細書で説明される動作及びステップを実行するためのコマンドを実行するように構成される。システム１５００は、さらに所望によるグラフィックサブシステム１５０４と通信するグラフィックインターフェースを含むことができ、グラフィックサブシステム１５０４は、表示コントローラ、グラフィックプロセッサ、及び／又は表示装置を含むことができる。
【００５６】
プロセッサ１５０１は、メモリ１５０３と通信することができ、メモリ１５０３は、一実施形態では、所定量のシステムメモリを提供するための複数のメモリ装置によって実現されることができる。メモリ１５０３は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、シンクロナスＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、又はその他のタイプの記憶装置のような、一つ以上の揮発性記憶（又はメモリ）装置を含むことができる。メモリ１５０３は、プロセッサ１５０１又はその他の任意の装置により実行されるコマンドシーケンスを含む情報を記憶することができる。例えば、様々なオペレーティングシステム、デバイスドライバ、ファームウェア（例えば、ベーシックインプット／アウトプットシステム又は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１５０３にロードされ、プロセッサ１５０１により実行されることができる。オペレーティングシステムは、例えば、ロボットオペレーティングシステム（ＲＯＳ）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）社のＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）オペレーティングシステム、アップル社のＭａｃＯＳ（登録商標）／ｉＯＳ（登録商標）、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）社のＡｎｄｒｏｉｄ（登録商標）、ＬＩＮＵＸ、ＵＮＩＸ（登録商標）、又はその他のリアルタイム若しくは組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。
【００５７】
システム１５００は、さらに、ネットワークインターフェース装置１５０５、所望による入力装置１５０６、及びその他の所望によるＩ／Ｏ装置１５０７を含む装置１５０５〜１５０８のようなＩ／Ｏ装置を含むことができる。ネットワークインターフェース装置１５０５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）を含むことができる。上記無線送受信機は、ＷｉＦｉ送受信機、赤外線送受信機、ブルートゥース（登録商標）送受信機、ＷｉＭａｘ送受信機、無線携帯電話送受信機、衛星送受信機（例えば、全地球測位システム（ＧＰＳ）送受信機）、又はその他の無線周波数（ＲＦ）送受信機、又はこれらの組み合わせであってもよい。ＮＩＣは、イーサネット（登録商標）カード（Ｅｔｈｅｒｎｅｔｃａｒｄ）であってもよい。
【００５８】
入力装置１５０６は、マウス、タッチパネル、タッチスクリーン（表示装置１５０４と統合されてもよい）、ポインター装置（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）を含むことができる。例えば、入力装置１５０６は、タッチスクリーンと接続するタッチスクリーンコントローラを含むことができる。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、様々なタッチ感応技術（コンデンサ、抵抗、赤外線、及び表面音波の技術を含むが、これらに限定されない）のいずれか、並びにその他の近接センサアレイ、又は、タッチスクリーンと接触する一つ以上の点を決定するためのその他の素子を用いて、それらの接触及び移動又は間欠を検出することができる。
【００５９】
Ｉ／Ｏ装置１５０７は、音声装置を含むことができる。音声装置は、音声認識、音声複製、デジタル記録、及び／又は電話機能のような音声サポート機能を促進するために、スピーカ及び／又はマイクロフォンを含んでもよい。その他のＩ／Ｏ装置１５０７は、さらに、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）ポート、パラレルポート、シリアルポート、プリンタ、ネットワークインターフェース、バスブリッジ（例えば、ＰＣＩーＰＣＩブリッジ）、センサ（例えば、加速度計のようなモーションセンサ、ジャイロスコープ、磁力計、光センサ、コンパス、近接センサなど）、又はこれらの組み合わせを含むことができる。装置１５０７は、さらに結像処理サブシステム（例えば、カメラ）を含むことができ、上記結像処理サブシステムは、写真及びビデオ断片の記録のようなカメラ機能を促進するための、電荷結合素子（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含むことができる。特定のセンサは、センサハブ（図示せず）を介してインターコネクト１５１０に接続されることができ、キーボード又はサーマルセンサのようなその他の装置はシステム１５００の具体的な配置又は設計により、組込みコントローラ（図示せず）により制御されることができる。
【００６０】
データ、アプリケーション、一つ以上のオペレーティングシステムなどの情報の永続性（不揮発性）記憶を提供するために、プロセッサ１５０１には、大容量記憶装置（図示せず）が接続されることができる。様々な実施形態において、より薄くて軽量なシステム設計を可能にしながら、システムの応答性を向上するために、このような大容量記憶装置は、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。しかしながら、その他の実施形態において、大容量記憶装置は、主にハードディスクドライブ（ＨＤＤ）を使用して実現することができ、より小さい容量のＳＳＤ記憶装置をＳＳＤキャッシュとして機能することで、停電イベントの間にコンテキスト状態及び他のそのような情報の不揮発性記憶を可能にし、それによりシステム動作が再開するときに通電を速く実現することができる。また、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）を介してプロセッサ１５０１に接続されることができる。このようなフラッシュデバイスは、上記システムのＢＩＯＳ及びその他のファームウェアを含むシステムソフトウェアの不揮発性記憶のために機能することができる。
【００６１】
記憶装置１５０８は、コンピュータアクセス可能な記憶媒体１５０９（機械可読記憶媒体又はコンピュータ可読記憶媒体ともいう）を含むことができ、上記コンピュータアクセス可能な記憶媒体１５０９には、本明細書で記載されたいずれか一種以上の方法又は機能を具体化する一つ以上のコマンド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１５２８）が記憶されている。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、図３Ａの軌道生成モジュール３０８などの上記構成要素のいずれかを表すことができる。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、さらに、データ処理システム１５００、メモリ１５０３、及びプロセッサ１５０１による実行中に、メモリ１５０３内及び／又はプロセッサ１５０１内に完全的に又は少なくとも部分的に存在してもよく、データ処理システム１５００、メモリ１５０３、及びプロセッサ１５０１も機械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１５２８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１５０５を経由して送受信されてもよい。
【００６２】
コンピュータ可読記憶媒体１５０９は、以上に説明されたいくつかのソフトウェア機能を永続的に（不揮発性で）記憶するために用いることができる。コンピュータ可読記憶媒体１５０９は、例示的な実施形態において単一の記憶媒体として示されるが、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、上記一つ以上のコマンドセットが記憶される単一の記憶媒体又は複数の記憶媒体（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とサーバ）を含むと解釈されるものとする。また、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、コマンドセットを記憶又は符号化できる任意の記憶媒体を含むと解釈されるものであり、上記コマンドセットは機械により実行され、本願のいずれか一種以上の方法を上記機械に実行させるためのものである。それゆえに、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、ソリッドステートメモリ、光学記憶媒体及び磁気記憶媒体、又はその他の任意の非一時的な（不揮発性の）機械可読記憶媒体を含むが、これらに限定されないと解釈されるものとする。
【００６３】
本明細書に記載の処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８、構成要素及びその他の特徴は、ディスクリートハードウェア構成要素として実現されてもよく、又はハードウェア構成要素（例えば、ＡＳＩＣＳ、ＦＰＧＡ、ＤＳＰ又は類似の装置）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１５２８は、ハードウェア装置におけるファームウェア又は機能性回路として実現されてもよい。さらに、処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、ハードウェア装置とソフトウェア構成要素の任意の組み合わせで実現されてもよい。
【００６４】
なお、システム１５００は、データ処理システムの様々な構成要素を有するものとして示されているが、構成要素を相互接続する任意の特定のアーキテクチャ又は方式を表すことを意図するものではなく、そのような詳細は、本願の実施形態と密接な関係がない。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／又はその他のデータ処理システムも、本願の実施形態と共に使用することができることを理解されたい。
【００６５】
上記具体的な説明の一部は、既に、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と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。本明細書では、一般的に、アルゴリズムは、所望の結果につながるセルフコンシステントシーケンスと考えられる。これらの動作は、物理量の物理的処置が必要なものである。
【００６６】
しかしながら、念頭に置くべきことは、これらの用語及び類似の用語の全ては、適切な物理量に関連付けられるものであり、これらの量を標識しやすくするためのものに過ぎないことである。以上の説明で他に明示的に記載されていない限り、本明細書の全体にわたって理解すべきことは、用語（例えば、添付された特許請求の範囲に記載のもの）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又はプロセスを指し、上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おける物理（電子）量として示されたデータを制御するとともに、上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このようなその他の情報記憶装置、伝送又は表示装置において同様に物理量として示された別のデータに変換することである。
【００６７】
本願の実施形態は、本明細書の動作を実行するための装置にも関する。このようなコンピュータプログラムは、非一時的な（不揮発性の）コンピュータ可読記憶媒体に記憶される。機械可読記憶媒体は、機械（例えば、コンピュータ）により読み取り可能な形式で情報を記憶するための任意のメカニズムを含む。例えば、機械可読（例えば、コンピュータ可読）記憶媒体は、機械（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、光学記憶媒体、フラッシュメモリ装置）を含む。
【００６８】
上述した図面において説明されたプロセス又は方法は、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジックなど）、ソフトウェア（例えば、非一時的な（不揮発性の）コンピュータ可読記憶媒体に具現化されるもの）、又は両方の組み合わせを含む処理ロジックにより実行されることができる。上記プロセス又は方法は、以上で特定の順序に応じて説明されたが、上記動作の一部が異なる順序で実行されてもよいことを理解されたい。また、一部の動作は、順番ではなく並行して実行されてもよい。
【００６９】
本実施形態は、いずれの特定のプログラミング言語を参照することなく記載されている。理解すべきことは、本明細書に記載の本願の実施形態の教示を実現するために、様々なプログラミング言語を使用することができることである。
【００７０】
上記明細書において、本願の実施形態は、既にその具体的な例示的な実施形態を参照しながら記載された。明らかなように、添付された特許請求の範囲に記載された本願のより広い趣旨及び範囲を逸脱しない限り、本発明に対して様々な変更を行うことができる。それゆえに、本明細書及び図面は、限定的な意味でなく、例示的な意味で理解されるべきである。
【図１】
2019206327.tif 000003
【図２】
2019206327.tif 000004
【図３Ａ】
2019206327.tif 000005
【図３Ｂ】
2019206327.tif 000006
【図４】
2019206327.tif 000007
【図５】
2019206327.tif 000008
【図６Ａ】
2019206327.tif 000009
【図６Ｂ】
2019206327.tif 000010
【図７】
2019206327.tif 000011
【図８】
2019206327.tif 000012
【手続補正書】
【提出日】令和1年5月20日(2019.5.20)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動運転車両を動作させるためのコンピュータに実装された方法であって、
自動運転車両（ＡＤＶ）の周囲の運転環境に基づいて障害物が検出されたことに応じて、前記障害物を停留所−時間（ＳＴ）グラフに投影するステップであって、前記ＳＴグラフが、異なる時点における前記ＡＤＶの現在位置に対する前記障害物の位置を示す、ステップと、
前記ＳＴグラフにおける前記障害物と重ならない終端点の第一セットを決定するステップであって、前記第一セットにおける前記終端点のそれぞれが、軌道の可能な終端状況を示す、ステップと、
前記ＳＴグラフに基づいて、前記ＡＤＶの現在位置を示す開始点と前記第一セットにおける前記終端点との間の軌道候補の第一セットを生成するステップと、
予め規定された軌道選択アルゴリズムにより、前記第一セットから前記軌道候補における一つを選択して、前記障害物に応じて前記ＡＤＶを制御するステップと、を含む方法。
【請求項２】
前記時点において前記ＡＤＶに関わる運転場面に基づいて、前記ＡＤＶの目標速度を決定するステップと、
前記ＡＤＶの異なる時点における速度を示す速度−時間（ＶＴ）グラフに前記目標速度を投影するステップと、
前記ＶＴグラフに基づいて、前記ＡＤＶの現在速度と前記ＡＤＶの目標速度との間の軌道候補の第二セットを生成するステップであって、軌道候補の前記第一セットと前記第二セットに基づいて、選択された軌道を選択するステップと、を更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記運転場面に基づいて前記ＡＤＶの目標速度を決定するステップは、
前記運転環境が認識された認識情報に基づいて、前記障害物が静的なオブジェクトであると決定するステップと、
前記ＡＤＶの目標速度をゼロに近いと設置するステップと、を含む請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記運転場面に基づいて前記ＡＤＶの目標速度を決定するステップは、
前記運転環境が認識された認識情報に基づいて、前記障害物が移動オブジェクトであると決定するステップと、
前記運転場面は、前記移動オブジェクトに追随する場面であると決定するステップと、
前記ＡＤＶの目標速度を前記移動オブジェクトの速度にほぼ等しいと設置するステップと、を含む請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記運転場面に基づいて前記ＡＤＶの目標速度を決定するステップは、
前記運転環境が認識された認識情報に基づいて、視野において障害物が存在していないと決定するステップと、
前記ＡＤＶの目標速度を前記ＡＤＶの現在速度に等しいと設置するステップと、を含む請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記障害物は、移動オブジェクト又は静的なオブジェクトである請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記静的なオブジェクトは、駐車標識又は交通信号機である請求項６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記憶媒体であって、
前記命令が一つ以上のプロセッサにより実行されると、前記一つ以上のプロセッサに処理を実行させ、前記処理は、
自動運転車両（ＡＤＶ）の周囲の運転環境に基づいて障害物が検出されたことに応じて、前記障害物を停留所−時間（ＳＴ）グラフに投影するステップであって、前記ＳＴグラフが、異なる時点における前記ＡＤＶの現在位置に対する前記障害物の位置を示す、ステップと、
前記ＳＴグラフにおける前記障害物と重ならない終端点の第一セットを決定するステップであって、前記第一セットにおける終端点のそれぞれが、軌道の可能な終端状況を示す、ステップと、
前記ＳＴグラフに基づいて、前記ＡＤＶの現在位置を示す開始点と前記第一セットにおける前記終端点との間の軌道候補の第一セットを生成するステップと、
予め規定された軌道選択アルゴリズムにより、前記第一セットから前記軌道候補における一つを選択して、前記障害物に応じて前記ＡＤＶを制御するステップと、を含む非一時的な機械可読記憶媒体。
【請求項９】
前記処理は、
前記時点において前記ＡＤＶに関わる運転場面に基づいて、前記ＡＤＶの目標速度を決定するステップと、
前記ＡＤＶの異なる時点における速度を示す速度−時間（ＶＴ）グラフに前記目標速度を投影するステップと、
前記ＶＴグラフに基づいて、前記ＡＤＶの現在速度と前記ＡＤＶの目標速度との間の軌道候補の第二セットを生成するステップであって、軌道候補の前記第一セットと前記第二セットに基づいて、選択された軌道を選択するステップと、を更に含む請求項８に記載の非一時的な機械可読記憶媒体。
【請求項１０】
前記運転場面に基づいて前記ＡＤＶの目標速度を決定するステップは、
前記運転環境が認識された認識情報に基づいて、前記障害物が静的なオブジェクトであると決定するステップと、
前記ＡＤＶの目標速度をゼロに近いと設置するステップと、を含む請求項９に記載の非一時的な機械可読記憶媒体。
【請求項１１】
前記運転場面に基づいて前記ＡＤＶの目標速度を決定するステップは、
前記運転環境が認識された認識情報に基づいて、前記障害物が移動オブジェクトであると決定するステップと、
前記運転場面は、前記移動オブジェクトに追随する場面であると決定するステップと、
前記ＡＤＶの目標速度を前記移動オブジェクトの速度にほぼ等しいと設置するステップと、を含む請求項９に記載の非一時的な機械可読記憶媒体。
【請求項１２】
前記運転場面に基づいて前記ＡＤＶの目標速度を決定するステップは、
前記運転環境が認識された認識情報に基づいて、視野において障害物が存在していないと決定するステップと、
前記ＡＤＶの目標速度を前記ＡＤＶの現在速度に等しいと設置するステップと、を含む請求項９に記載の非一時的な機械可読記憶媒体。
【請求項１３】
前記障害物は、移動オブジェクト又は静的なオブジェクトである請求項８に記載の非一時的な機械可読記憶媒体。
【請求項１４】
前記静的なオブジェクトは、駐車標識又は交通信号機である請求項１３に記載の非一時的な機械可読記憶媒体。
【請求項１５】
データ処理システムであって、
一つ以上のプロセッサと、
前記一つ以上のプロセッサに接続されて命令を記憶するメモリと、を備え、
前記命令が前記一つ以上のプロセッサにより実行されると、前記一つ以上のプロセッサに処理を実行させ、前記処理は、
自動運転車両（ＡＤＶ）の周囲の運転環境に基づいて障害物が検出されたことに応じて、前記障害物を停留所−時間（ＳＴ）グラフに投影するステップであって、前記ＳＴグラフが、異なる時点における前記ＡＤＶの現在位置に対する前記障害物の位置を示す、ステップと、
前記ＳＴグラフにおける前記障害物と重ならない終端点の第一セットを決定するステップであって、前記第一セットにおける終端点のそれぞれが、軌道の可能な終端状況を示す、ステップと、
前記ＳＴグラフに基づいて、前記ＡＤＶの現在位置を示す開始点と前記第一セットにおける前記終端点との間の軌道候補の第一セットを生成するステップと、
予め規定された軌道選択アルゴリズムにより、前記第一セットから前記軌道候補における一つを選択して、前記障害物に応じて前記ＡＤＶを制御するステップと、を含むシステム。
【請求項１６】
前記処理は、
前記時点において前記ＡＤＶに関わる運転場面に基づいて、前記ＡＤＶの目標速度を決定するステップと、
前記ＡＤＶの異なる時点における速度を示す速度−時間（ＶＴ）グラフに前記目標速度を投影するステップと、
前記ＶＴグラフに基づいて、前記ＡＤＶの現在速度と前記ＡＤＶの目標速度との間の軌道候補の第二セットを生成するステップであって、軌道候補の前記第一セットと前記第二セットに基づいて、選択された軌道を選択するステップと、を更に含む請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記運転場面に基づいて前記ＡＤＶの目標速度を決定するステップは、
前記運転環境が認識された認識情報に基づいて、前記障害物が静的なオブジェクトであると決定するステップと、
前記ＡＤＶの目標速度をゼロに近いと設置するステップと、を含む請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
前記運転場面に基づいて前記ＡＤＶの目標速度を決定するステップは、
前記運転環境が認識された認識情報に基づいて、前記障害物が移動オブジェクトであると決定するステップと、
前記運転場面は、前記移動オブジェクトに追随する場面であると決定するステップと、
前記ＡＤＶの目標速度を前記移動オブジェクトの速度にほぼ等しいと設置するステップと、を含む請求項１６に記載のシステム。
【請求項１９】
前記運転場面に基づいて前記ＡＤＶの目標速度を決定するステップは、
前記運転環境が認識された認識情報に基づいて、視野において障害物が存在していないと決定するステップと、
前記ＡＤＶの目標速度を前記ＡＤＶの現在速度に等しいと設置するステップと、を含む請求項１６に記載のシステム。
【請求項２０】
前記障害物は、移動オブジェクト又は静的なオブジェクトである請求項１５に記載のシステム。
【請求項２１】
前記静的なオブジェクトは、駐車標識又は交通信号機である請求項２０に記載のシステム。
【請求項２２】
コンピュータプログラムであって、
前記コンピュータプログラムが、プロセッサにより実行される場合、請求項１ないし請求項７のいずれか一項に記載の方法を実行するコンピュータプログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は主に自動運転車両の操作に関する。具体的に、本願は自動運転車両（ＡＤＶ）の軌道の生成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動運転モードで走行する（例えば、ドライバーレス）車両は、乗員、特に運転者を幾つかの運転に関する役割から解放可能である。車両は、自動運転モードで走行される場合に、車載センサを使用して各位置までナビゲーションすることにより、ヒューマンマシンインタラクションが最も少ない場合、又は乗客が一人もいない場合などに車両を運転することを許可することができる。
【０００３】
ＡＤＶは、運転軌道により自己案内を実行可能である。運転軌道は、縦（経路沿い）方向成分と横（経路直交）方向成分に分けることができる。縦方向成分又は縦方向軌道は、車両が所定の経路（例えば、ステーション（停留所、発着所）パス（経路））に沿って縦方向に走行する車両挙動である。縦方向軌道は、所定のタイミング（時点）におけるＡＤＶの位置、速度と加速度を決定することができる。従って、縦方向軌道生成は、半自動運転車両又は全自動運転車両の肝心な構成部分である。
【０００４】
縦方向軌道の生成過程には幾つかの要素を考慮する必要がある。これらの要素は、ＡＤＶ車両における乗客及び／又は付近の歩行者の安全性、快適性及び交通ルール参照要素であっても良い。ＡＤＶの安全操作を実現するために、軌道の生成過程に周囲の環境における障害物を考慮する必要がある。快適な操作のために、軌道が平滑で効果的な軌道である必要がある。つまり、合理的な時間内にＡＤＶを現在位置から目的地まで運転可能な、適当な加速度を有する軌道であっても良い。最後に、軌道は、現地交通ルール、即ち、赤色信号機と停止標識においては停止すること、などに従う必要がある。
【発明の概要】
【０００５】
本願の一つの態様は、自動運転車両を動作させるためのコンピュータに実装された方法に関する。前記方法は、自動運転車両（ＡＤＶ）の周囲の運転環境に基づいて障害物が検出されたことに応じて、前記障害物を停留所−時間（ＳＴ）グラフに投影するステップであって、前記ＳＴグラフが、異なる時点における前記ＡＤＶの現在位置に対する前記障害物の位置を示す、ステップと、前記ＳＴグラフにおける前記障害物と重ならない終端点の第一セットを決定するステップであって、前記第一セットにおける前記終端点のそれぞれが、軌道の可能な終端状況を示す、ステップと、前記ＳＴグラフに基づいて、前記ＡＤＶの現在位置を示す開始点と前記第一セットにおける前記終端点との間の軌道候補の第一セットを生成するステップと、予め規定された軌道選択アルゴリズムにより、前記第一セットから前記軌道候補における一つを選択して、前記障害物に応じて前記ＡＤＶを制御するステップと、を含む。
【０００６】
本願の他の態様は、命令が記憶された非一時的な機械可読記憶媒体に関する。前記機械可読記憶媒体は、前記命令が一つ以上のプロセッサにより実行されると、前記一つ以上のプロセッサに処理を実行させ、前記処理は、自動運転車両（ＡＤＶ）の周囲の運転環境に基づいて障害物が検出されたことに応じて、前記障害物を停留所−時間（ＳＴ）グラフに投影するステップであって、前記ＳＴグラフが、異なる時点における前記ＡＤＶの現在位置に対する前記障害物の位置を示す、ステップと、前記ＳＴグラフにおける前記障害物と重ならない終端点の第一セットを決定するステップであって、前記第一セットにおける終端点のそれぞれが、軌道の可能な終端状況を示す、ステップと、前記ＳＴグラフに基づいて、前記ＡＤＶの現在位置を示す開始点と前記第一セットにおける前記終端点との間の軌道候補の第一セットを生成するステップと、予め規定された軌道選択アルゴリズムにより、前記第一セットから前記軌道候補における一つを選択して、前記障害物に応じて前記ＡＤＶを制御するステップと、を含む。
【０００７】
本願のもう一つの態様は、データ処理システムに関する。前記データ処理システムは、一つ以上のプロセッサと、前記一つ以上のプロセッサに接続されて命令を記憶するメモリと、を備え、前記命令が前記一つ以上のプロセッサにより実行されると、前記一つ以上のプロセッサに処理を実行させ、前記処理は、自動運転車両（ＡＤＶ）の周囲の運転環境に基づいて障害物が検出されたことに応じて、前記障害物を停留所−時間（ＳＴ）グラフに投影するステップであって、前記ＳＴグラフが、異なる時点における前記ＡＤＶの現在位置に対する前記障害物の位置を示す、ステップと、前記ＳＴグラフにおける前記障害物と重ならない終端点の第一セットを決定するステップであって、前記第一セットにおける終端点のそれぞれが、軌道の可能な終端状況を示す、ステップと、前記ＳＴグラフに基づいて、前記ＡＤＶの現在位置を示す開始点と前記第一セットにおける前記終端点との間の軌道候補の第一セットを生成するステップと、予め規定された軌道選択アルゴリズムにより、前記第一セットから前記軌道候補における一つを選択して、前記障害物に応じて前記ＡＤＶを制御するステップと、を含む。
【０００８】
本願の実施形態は、図面の各図において限定的ではなく例示的な形態で示され、図面における同じ図面符号は類似する要素を示す。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、一実施形態によるネットワークシステムを示すブロック図である。
【図２】図２は、一実施形態による自動運転車両の例示を示すブロック図である。
【図３Ａ】図３Ａは、一実施形態による自動運転車両と共に使用される認識／計画システムの例示を示すブロック図である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、一実施形態による自動運転車両と共に使用される認識／計画システムの例示を示すブロック図である。
【図４】図４は、一実施形態による軌道生成モジュールの例示を示すブロック図である。
【図５】図５は、一実施形態によるＡＤＶの例示場面を示すブロック図である。
【図６Ａ】図６Ａは、一実施形態による複数の軌道の速度−時間グラフを示す例示である。
【図６Ｂ】図６Ｂは、一実施形態による複数の軌道の停留所−時間グラフを示す例示である。
【図７】図７は、一実施形態によるＡＤＶにより実行される方法を示すフローチャートである。
【図８】図８は、一実施形態によ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】
【００１０】
以下、説明の詳細を参照しながら本願の様々な実施形態及び態様を説明し、図面には、上記様々な実施形態が示される。以下の説明及び図面は、本願を例示するためのものであり、限定するものとして解釈されるべきではない。本願の様々な実施形態を全面的に理解するために、多くの特定の詳細を説明する。ところが、いくつかの場合には、本願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。
【００１１】
本明細書において、「一実施形態」又は「実施形態」とは、当該実施形態に組み合わせて説明された特定の特徴、構造又は特性が本願の少なくとも一実施形態に含まれてもよいと意味する。「一実施形態では」という表現は、本明細書全体において同一の実施形態を指すとは限らない。
【００１２】
一実施形態において、システムは、自動運転車両（ＡＤＶ）の周囲の運転環境に基づいて障害物が検出されたことに応じて、障害物を停留所−時間（ＳＴ）グラフに投影し、ＳＴグラフは、異なる時点におけるＡＤＶの現在位置に対する障害物の位置を示す。システムは、ＳＴグラフにおける障害物と重ならない終端点の第一セットを決定し、第一セットにおける終端点のそれぞれは、軌道の可能な終端状況を示す。システムは、ＳＴグラフに基づいて、ＡＤＶの現在位置を示す開始点と第一セットにおける終端点との間の軌道候補の第一セットを生成する。システムは、予め規定された軌道選択アルゴリズムにより第一セットから何れか一つの軌道候補を選択して、障害物に応じてＡＤＶを制御する。
【００１３】
図１は、本願の一実施形態による自動運転車両のネットワーク構造を示すブロック図である。図１を参照し、ネットワーク構造１００には、ネットワーク１０２を介して一つ以上のサーバ１０３〜１０４に通信接続される自動運転車両１０１が備えられる。一つの自動運転車両が示されたが、複数の自動運転車両がネットワーク１０２を介して互いに接続され、及び／又はサーバ１０３〜１０４に接続可能である。ネットワーク１０２は、例えば、有線又は無線のローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネットのようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、セルラーネットワーク、衛星ネットワーク又はそれらの組み合わせのような任意のタイプのネットワークであっても良い。サーバ１０３〜１０４は、例えば、ネットワーク又はクラウドサーバ、アプリサーバ、バックエンドサーバ又はそれらの組み合わせのような任意のタイプのサーバ又はサーバグループであっても良い。サーバ１０３〜１０４は、データ解析サーバ、コンテンツサーバ、交通情報サーバ、地図／興味点（ＭＰＯＩ）サーバ又は位置サーバなどであっても良い。
【００１４】
自動運転車両は、自動運転モードとして配置可能な車両であり、前記自動運転モードにおいて運転者からの入力が非常に少なく又はない場合に車両が環境をナビゲーションし通過する。このような自動運転車両はセンサシステムを備えても良い。前記センサシステムは、車両の走行環境に関する情報を検出するように配置される一つ以上のセンサを備える。前記車両と関連するコントローラとは、検出された情報を使用して前記環境をナビゲーションし通過する。自動運転車両１０１は、手動モード、オートマチック運転モード、又は一部の自動運転モードで走行することができる。
【００１５】
一実施形態において、自動運転車両１０１には、認識／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、センサシステム１１５とが含まれるが、それらに限定されない。自動運転車両１０１には、通常の車両に備えられている幾つかの常用的な部品、例えばエンジン、車輪、ハンドル、変速機などが更に備えられても良い。前記部品は、車両制御システム１１１及び／又は認識／計画システム１１０により複数種の通信信号及び／又は命令を使用して制御可能である。当該複数種の通信信号及び／又は命令は、例えば、加速信号又は命令、減速信号又は命令、操舵信号又は命令、ブレーキ信号又は命令などである。
【００１６】
部品１１０〜１１５は、インターコネクタ、バス、ネットワーク或いはそれらの組み合わせにより互いに通信接続することができる。例えば、部品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接続することができる。ＣＡＮバスは、ホストコンピュータなしのアプリケーションでマイクロコントローラ及びデバイスが相互に通信できるように設計された車両バス規格である。これは、もともと自動車内の多重電気配線のために設計されたメッセージベースのプロトコルであるが、他の多くの環境でも使用される。
【００１７】
ここで、図２を参照し、一実施形態において、センサシステム１１５は、一つ以上のカメラ２１１、全地球測位システム（ＧＰＳ）ユニット２１２、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）２１３、レーダユニット２１４及び光検出及び測距（ＬＩＤＡＲ）ユニット２１５を含むが、それらに限定されない。ＧＰＳユニット２１２は送受信機を含むことができる。前記送受信機は、操作により自動運転車両の位置に関する情報を提供可能である。ＩＭＵユニット２１３は、慣性加速度に基いて自動運転車両の位置及び方位変化を認識することができる。レーダユニット２１４は、無線電気信号を利用して自動運転車両のローカル環境におけるオブジェクトを認識するシステムとして表すことができる。幾つかの実施形態において、オブジェクトの認識以外、レーダユニット２１４は、付加的にオブジェクトの速度及び／又は進行方向も認識することができる。ＬＩＤＡＲユニット２１５は、レーザを使用して自動運転車両の位置する環境におけるオブジェクトを認識することができる。他のシステム部品以外に、ＬＩＤＡＲユニット２１５は、一つ以上のレーザ光源、レーザスキャナ及び一つ以上の検出器を更に含んでも良い。カメラ２１１は、自動運転車両の周囲環境の画像を採集する一つ以上の装置を含んでも良い。カメラ２１１は、静止物カメラ及び／又はビデオカメラであっても良い。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カメラを取り付けることによって、機械的に移動されてもよい。
【００１８】
センサシステム１１５には、例えばソナーセンサ、赤外線センサ、操舵センサ、アクセルセンサ、ブレーキセンサ及びラジオセンサ（例えば、マイクロフォン）のような他のセンサが含まれても良い。ラジオセンサは、自動運転車両の周囲の環境から音声を取得するように配置されても良い。操舵センサは、ハンドル、車両の車輪又はそれらの組み合わせの操舵角を検出するように配置されても良い。アクセルセンサとブレーキセンサは、車両のアクセル位置とブレーキ位置をそれぞれ検出する。ある場合に、アクセルセンサとブレーキセンサは、集積型のアクセル／ブレーキセンサとして集積されても良い。
【００１９】
一実施形態において、車両制御システム１１１は、操舵ユニット２０１、アクセルユニット２０２（加速ユニットとも呼ばれる）とブレーキユニット２０３を含むが、それらに限定されない。操舵ユニット２０１は、車両の方向又は進行方向を調整するために用いられる。アクセルユニット２０２は、モータ又はエンジンの速度を制御するために用いられ、モータ又はエンジンの速度は、更に車両の速度と加速度を制御するために用いられる。ブレーキユニット２０３は、摩擦を提供して車両の車輪又はタイヤを減速させることにより車両を減速させる。なお、図２に示された部品はハードウェア、ソフトウェア或いはそれらの組み合わせで実装することができる。
【００２０】
図１に戻し、無線通信システム１１２は、自動運転車両１０１と装置、センサ、他の車両などのような外部システムとの通信を許す。例えば、無線通信システム１１２は、一つ以上の装置と直接的に無線通信しても良く、或いは通信ネットワークを経由して無線通信し、例えばネットワーク１０２を経由してサーバ１０３〜１０４と通信しても良い。無線通信システム１１２は、如何なる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を使用して他の部品又はシステムと通信することができる。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（登録商標）などを使用して装置（例えば、乗客の携帯装置、表示装置、車両１０１内のスピーカ）と直接的に通信する。ユーザインターフェースシステム１１３は、車両１０１内に実装される周辺機器の部分であっても良く、例えばキーボード、タッチパネル表示装置、マイクロフォン及びスピーカなどを含む。
【００２１】
自動運転車両１０１の機能のうちの一部又は全部は、特に自動運転モードで操作される場合に、認識／計画システム１１０により制御し又は管理されることができる。認識／計画システム１１０は、センサシステム１１５、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、開始点から目標点までの路線又は経路を計画した後に、計画と制御情報に基づいて車両１０１を運転するように、必要なハードウェア（例えば、プロセッサ、メモリ、記憶デバイス）とソフトウェア（例えば、操作システム、計画と路線設定プログラム）を含む。その代わりに、認識／計画システム１１０は、車両制御システム１１１と一体に集積されても良い。
【００２２】
例えば、乗客であるユーザは、例えばユーザインターフェースを介してトリップの開始位置と目的地を指定することができる。認識／計画システム１１０は、トリップに関連するデータを取得する。例えば、認識／計画システム１１０は、ＭＰＯＩサーバから位置と路線情報を取得することができる。前記ＭＰＯＩサーバは、サーバ１０３〜１０４の一部であっても良い。位置サーバは位置サービスを提供し、ＭＰＯＩサーバは地図サービスとある位置のＰＯＩを提供する。その代わりに、このような位置とＭＰＯＩ情報は、認識／計画システム１１０の不揮発性記憶装置にローカルキャッシュされても良い。
【００２３】
自動運転車両１０１が路線に沿って移動する場合に、認識／計画システム１１０は、交通情報システム又はサーバ（ＴＩＳ）からリアルタイム（即時）の交通情報を取得することもできる。なお、サーバ１０３〜１０４は、第三者エンティティに操作されても良い。その代わりに、サーバ１０３〜１０４の機能は、認識／計画システム１１０と一体に集積されても良い。即時交通情報、ＭＰＯＩ情報と位置情報、及びセンサシステム１１５により検出又は認識された即時のローカル環境データ（例えば、障害物、オブジェクト、付近の車両）に基いて、認識／計画システム１１０は、最適な路線を計画し且つ計画された路線に従って例えば制御システム１１１を介して車両１０１を運転することにより、所定の目的地まで安全的且つ効率的に到達可能である。
【００２４】
サーバ１０３は、様々なクライアントに対してデータ解析サービスを実行するデータ解析システムであっても良い。一実施形態において、データ解析システム１０３は、データ採集器１２１と、機械学習エンジン１２２とを含む。データ採集器１２１は、複数種の車両（自動運転車両、又は人間の運転者により運転される通常の車両）から運転統計データ１２３を採集する。運転統計データ１２３には、異なる時点で車両のセンサにより採集された、発出された運転命令（例えば、アクセル命令、ブレーキ命令、操舵命令）を示す情報及び車両の応答（例えば、速度、加速度、減速度、方向）を示す情報が含まれる。運転統計データ１２３は、異なる時点における運転環境を記述する情報、例えば、路線（出発位置と目的地の位置を含む）、ＭＰＯＩ、天気状況及び道路状況（例えば、高速道路における徐行、渋滞、交通事故、道路工事、一時迂回、未知の障害物など）を更に含んでも良い。
【００２５】
機械学習エンジン１２２は、運転統計データ１２３に基づいて、各種の目的のために、ルールセット、アルゴリズム及び／又はモデル１２４を生成又は訓練する。そのうち、ＡＤＶのセンサにより検出された障害物が駐車標識又は交通信号機であるか否かを決定するように訓練モデルを備える。ルール／アルゴリズム１２４は、ＡＤＶが従う交通ルールと軌道を算出する四次及び／又は五次的多項式のアルゴリズムとを含んでも良い。アルゴリズム１２４は、最終軌道としての軌道候補を生成するためのアルゴリズムを含んでも良い。そして、アルゴリズム１２４は、ＡＤＶにアップロードされて自動運転の即時の軌道を生成するのに用いられても良い。
【００２６】
図３Ａと図３Ｂは、一実施形態による自動運転車両と共に使用される認識／計画システムの例示を示すブロック図である。システム３００は、図１の自動運転車両１０１の一部として実装されても良く、認識／計画システム１１０、制御システム１１１とセンサシステム１１５を含むが、それらに限定されない。図３Ａ〜図３Ｂを参照し、認識／計画システム１１０には、測位モジュール３０１、認識モジュール３０２、予測モジュール３０３、決定モジュール３０４、計画モジュール３０５、制御モジュール３０６、路線設定モジュール３０７及び軌道生成モジュール３０８が含まれるが、それらに限定されない。
【００２７】
モジュール３０１〜３０８のうち一部又は全部は、ソフトウェア、ハードウェア或いはそれらの組み合わせで実装されても良い。例えば、これらのモジュールは、不揮発性記憶装置３５２にインストールされ、メモリ３５１にロードされ、且つ一つ以上のプロセッサ（図示しない）により実行されても良い。なお、これらのモジュールのうち一部又は全部は、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、或いはそれらと一体に集積されても良い。モジュール３０１〜３０８のうち一部は、一体に集積モジュールとして集積可能である。例えば、軌道生成モジュール３０８は、決定モジュール３０４及び／又は計画モジュール３０５の一部であっても良い。決定モジュール３０４と計画モジュール３０５は集積モジュールであっても良い。
【００２８】
測位モジュール３０１は、自動運転車両３００の現在位置を決定し（例えば、ＧＰＳユニット２１２を利用し）、ユーザのトリップ又は路線に関する如何なるデータを管理する。測位モジュール３０１（地図／路線モジュールと呼ばれる）は、ユーザのトリップ又は路線に関連する如何なるデータを管理する。ユーザは、例えばユーザインターフェースを経由して登録してトリップの開始位置と目的地を指定することができる。測位モジュール３０１は、自動運転車両３００における地図及びルート情報３１１のような他の要素と通信してトリップに関するデータを取得する。例えば、測位モジュール３０１は、位置サーバと地図／ＰＯＩ（ＭＰＯＩ）サーバから位置と路線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、ＭＰＯＩサーバは地図サービスとある位置のＰＯＩを提供することにより、地図及びルート情報３１１の一部としてキャッシュされることができる。自動運転車両３００が路線に沿って移動する際に、測位モジュール３０１は、交通情報システム又はサーバから即時の交通情報を取得することもできる。
【００２９】
認識モジュール３０２は、センサシステム１１５により提供されたセンサデータと、測位モジュール３０１により取得された測位情報に基づいて、周囲の環境の認識を決定する。認識情報は、ドライバーにより運転されている車両周囲において通常のドライバーが認識すべきものを示すことができる。認識は、例えばオブジェクトの形態を採用する車線構成（例えば、直線車線又は曲線車線）、信号機信号、他の車両の相対位置、歩行者、建築物、横断歩道、又は他の交通関連標識（例えば、止まれ標識、ゆずれ標識）などを含むことができる。
【００３０】
認識モジュール３０２は、１つ以上のカメラによって取得された画像を処理及び解析して、自動運転車両の環境内のオブジェクト及び／又は特徴を認識する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むことができる。上記オブジェクトは、交通信号、道路境界、他の車両、歩行者及び／又は障害物などを含むことができる。コンピュータビジョンシステムは、オブジェクト認識アルゴリズム、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では、コンピュータビジョンシステムは、環境地図を描き、オブジェクトを追跡し、オブジェクトの速度などを推定することができる。認識モジュール３０２は、レーダ及び／又はＬＩＤＡＲのような他のセンサによって提供される他のセンサデータに基づいてオブジェクトを検出することもできる。
【００３１】
オブジェクトごとについて、予測モジュール３０３は、この場合にオブジェクトがどのように動くかを予測する。この予測は、地図及びルート情報３１１と交通ルール３１２のセットに基いて、当該時点で運転環境が認識された認識データに従って実行される。例えば、オブジェクトが反対方向における車両であって且つ現在の運転環境に交差点が含まれている場合に、予測モジュール３０３は、車両が直進する、又はカーブ走行する可能性を予測する。認識データにより交差点において信号機がないと示された場合に、予測モジュール３０３は、車両が交差点に入る前に完全に駐車する必要があると予測可能である。認識データにより車両が現在に左折車線又は右折車線に位置すると示された場合に、予測モジュール３０３は、車両が左折又は右折の可能性が大きいと予測可能である。
【００３２】
オブジェクトごとに対して、決定モジュール３０４は、オブジェクトをどのように対応するかを決定する。例えば、特定のオブジェクト（例えば、交差のルートにおける他の車両）及びオブジェクトを記述するメタデータ（例えば、速度、方向、操舵角）について、決定モジュール３０４は上記オブジェクトと遇うときに如何に対応するか（例えば、追い越し、道譲り、停止、追い抜き）を決定する。決定モジュール３０４は、交通ルール又は運転ルール３１２のようなルールセットに基づいてそのような決定を行うことができ、上記ルールセットは不揮発性記憶装置３５２に記憶されることができる。
【００３３】
路線設定モジュール３０７は、起点から終点までの一つ以上の路線又は経路を提供するように配置される。（例えばユーザから受け取られた）開始位置から目標位置までの所定のトリップについて、路線設定モジュール３０７は、路線と地図情報３１１を取得し、開始位置から目標位置までの全ての走行可能な路線又は経路を決定する。路線設定モジュール３０７は、開始位置から目標位置までの各路線が決定された地形図による参照線を生成することができる。参照線は、例えば他の車両、障碍物又は交通状況からの干渉を受けない理想的な路線又は経路である。つまり、道路において他の車両、歩行者又は障害物がない場合に、ＡＤＶは参照線に従って精確的に又は緊密的に追随すべきである。そして、地形図を決定モジュール３０４及び／又は計画モジュール３０５に提供する。決定モジュール３０４及び／又は計画モジュール３０５は、他のモジュールにより提供された他のデータ（例えば、測位モジュール３０１からの交通状況、認識モジュール３０２により認識された運転環境及び予測モジュール３０３により予測された交通状況）に基いて、全ての走行可能な路線を検査して最適路線のうちの何れか一つを選択し更新する。時点における特定の運転環境に従って、ＡＤＶを制御するための実際の経路又は路線は、路線設定モジュール３０７から提供された参照線と異なり又は近い可能性がある。
【００３４】
計画モジュール３０５は、認識されたオブジェクトのそれぞれに対する決定に基づいて、路線設定モジュール３０７により提供された参照線を基礎として、自動運転車両に対して経路又は路線及び運転パラメータ（例えば、距離、速度及び／又は操舵角度）を計画する。言い換えれば、所定のオブジェクトについて、決定モジュール３０４は、当該オブジェクトに対してなにをするかを決定し、計画モジュール３０５はどのようにするかを決定する。例えば、所定のオブジェクトについて、決定モジュール３０４は前記オブジェクトを追い越すことを決定することができ、計画モジュール３０５は前記オブジェクトの左側か右側に追い越すことを決定することができる。計画と制御データは、計画モジュール３０５により生成され、車両３００が次の移動循環（例えば、次の路線／経路区間）においてどのように移動するかを描画する情報を含む。例えば、計画と制御データは、車両３００が３０マイル／時間（ｍｐｈ）の速度で１０メートルだけ移動し、その後に２５ｍｐｈの速度で右側の車線に変更するように示すことができる。
【００３５】
計画と制御データに基づいて、制御モジュール３０６は、計画と制御データにより限定された路線又は経路に応じて、適当な命令又は信号を車両制御システム１１１に送信することにより自動運転車両を制御し運転するようにする。前記計画と制御データは、経路又は路線に沿って異なる時点で適当な車両設置又は運転パラメータ（例えば、アクセル、ブレーキと操舵命令）を使用することにより車両を路線又は経路の第一の点から第二の点まで運転するのに十分な情報を有する。
【００３６】
計画段階は、複数の計画周期（運転周期とも呼ばれる）（例えば、１００ミリ秒（ｍｓ）の時間間隔毎）に実行される。各計画周期又は運転周期について、計画データと制御データに基いて一つ以上の制御命令を発する。つまり、１００ｍｓ毎に、計画モジュール３０５は次の路線区間又は経路区間を計画し、例えば、目標位置とＡＤＶが目標位置まで到着するのに必要な時間とが含まれる。その代わりに、計画モジュール３０５は、具体的な速度、方向及び／又は操舵角などを更に規定することもできる。一実施形態において、計画モジュール３０５は、次の予定時間帯（例えば、５秒）に対して路線区間又は経路区間を計画する。各計画周期について、計画モジュール３０５は、前の周期において計画された目標位置に基いて、現在の周期（例えば、次の５秒）に用いる目標位置を計画する。そして、制御モジュール３０６は、現在の周期における計画データと制御データに基いて、一つ以上の制御命令（例えば、アクセル、ブレーキ、操舵の制御命令）を生成する。
【００３７】
なお、決定モジュール３０４と計画モジュール３０５は、集積モジュールとして集積することができる。決定モジュール３０４／計画モジュール３０５は、自動運転車両の運転経路を決定するように、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具備することができる。例えば、ナビゲーションシステムは、自動運転車両が下記の経路に沿って移動することを実現する一連の速度と進行方向を決定することができる。前記経路において、自動運転車両を最終の目的地まで走行させる車線による経路に沿って進行させると共に、認識された障害物を実質的に回避する。目的地は、ユーザインターフェースシステム１１３を経由して行われたユーザ入力に基づいて設定されても良い。ナビゲーションシステムは、自動運転車両が運転していると同時に動的に運転経路を更新することができる。ナビゲーションシステムは、自動運転車両のための運転経路を決定するように、ＧＰＳシステムと一つ以上の地図からのデータを合併することができる。
【００３８】
決定モジュール３０４／計画モジュール３０５は、さらに、自動運転車両の環境における潜在的な障害物を認識、評価、回避又は他の方法で通過するための衝突防止システム又は衝突防止システムの機能を含むことができる。例えば、衝突防止システムは、制御システム１１１の１つ以上のサブシステムを動作させて、方向変更動作、カーブ走行動作、ブレーキ動作などを行うことによって、自動運転車両のナビゲーション中の変更を実現することができる。衝突防止システムは、周囲の交通パターンや道路状況などに基づいて、実行可能な障害物回避動作を自動的に決定することができる。衝突防止システムは、自動運転車両が方向変更して進入しようとする隣接領域における車両、建築障害物などを他のセンサシステムにより検出されたときに、方向変更動作を行わないように構成されることができる。衝突防止システムは、自動運転車両の乗員の安全性を最大限にするとともに、利用可能な動作を自動的に選択することができる。衝突防止システムは、自動運転車両の客室内で最も少ない加速度を発生させると予測される回避動作を選択することができる。
【００３９】
一実施形態によれば、軌道生成モジュール３０８は、ＡＤＶ１０１の縦（経路沿い）方向の軌道候補を生成することができる。例えば、安全性、快適性及び交通ルールを考慮して軌道候補を生成することができる。そして、ＡＤＶ１０１は、ＡＤＶを制御するための軌道として、生成された軌道候補の何れか一つを選択することができる。軌道生成モジュール３０８は、決定モジュール３０４及び／又は計画モジュール３０５の一部として実現可能である。一実施形態において、軌道生成モジュール３０８は、認識環境に応じて停留所−時間グラフ（図）を即時に生成することができる。そして、軌道生成モジュール３０８は、当該場合に認識された任意の障害物を停留所−時間グラフに投影することができる。投影された障害物の境界に基いて、終端状況が列挙されても良い。そして、これらの終端状況に基いて軌道候補を生成することができる。軌道候補は、ＡＤＶを制御するための最終軌道として選択可能である。
【００４０】
図４は、一実施形態による軌道生成モジュールの例示を示すブロック図である。図４を参照し、軌道生成モジュール３０８には、開始状況決定装置４０１と、場面決定装置４０３と、グラフ生成装置４０５と、終端状況決定装置４０７と、軌道候補生成装置４０９と、軌道候補選択装置４１１とが備えられても良い。開始状況決定装置４０１は、ＡＤＶの開始状況を決定することができる。場面決定装置４０３は、ＡＤＶにより認識された障害物に基づいてＡＤＶの運転場面を決定することができる。グラフ生成装置４０５は、ＡＤＶの停留所−時間グラフ及び／又は速度−時間グラフを生成することができる。終端状況決定装置４０７は、ＡＤＶの運転場面と開始状況、及び例えば安全性、快適性と交通ルールのような他の要素に基いて、ＡＤＶの全ての可能な終端状況を決定することができる。軌道候補生成装置４０９は、可能な終端状況に基づいて軌道候補を生成することができる。軌道候補選択装置４１１は、軌道候補プールから軌道候補を選択することができる。
【００４１】
図５は、一実施形態によるＡＤＶの場面の例示を示すブロック図である。図５を参照し、場面５００には経路５０５に沿うＡＤＶ１０１が含まれる。経路５０５は、ＡＤＶ１０１を開始点から最終目的地まで運転可能な決定モジュール３０４及び／又は計画モジュール３０５により予め規定された経路（又は経路区間）であっても良い。ＡＤＶ１０１は、先行車両５０４、前方における赤色の交通信号機５０６及び車両５０２（ＡＤＶ１０１の予測モジュール３０３によりＡＤＶ１０１の前方に向きを変える（合流する）可能性があると予測可能である）が含まれる周囲の環境を認識することができる。
【００４２】
図４〜図５を参照し、一実施形態において、開始状況決定装置（例えば、ＡＤＶ１０１の開始状況決定装置４０１）は、現在の車両状態に基いてＡＤＶ１０１の開始状況を決定することができる。車両状態には、位置、速度、加速度、曲率（例えば、進行方向）とＡＤＶの曲率の変化率が含まれても良い。ここで、開始状況決定装置４０１は、ＡＤＶ１０１の縦方向位置（ｓ＿ｉｎｉｔ）、縦方向速度（ｓ＿ｄｏｔ＿ｉｎｉｔ）及び縦方向加速度（ｓ＿ｄｄｏｔ＿ｉｎｉｔ）の開始（例えば、現在）状況を決定することができる。
【００４３】
一実施形態において、開始状況に基いて、グラフ生成装置４０５は、所定の時間周期（即ち、現在計画周期のうち最大計画時間間隔（例えば、１００ｍｓ〜２００ｍｓ））を有する縦方向の速度−時間（或いは速度−時間又はＶＴ）グラフを生成する。図６Ａは、実施形態による速度−時間グラフの例示である。図６Ａは、グラフ生成装置４０５により生成された、図５の場面５００に対応する速度−時間グラフであっても良い。図６Ａを参照し、ＶＴグラフ６００には、開始点６０１及び複数の可能な終端状況に対応する複数の終端点（例えば点６０３〜点６０５）とが含まれる。一実施形態において、一定の時間間隔及び／又は速度の増分に基いて終端状況の数を列挙することができる。他の実施形態において、ユーザにより予め設置された時間間隔に基いて終端状況の数を列挙することができる。他の実施形態において、終端状況の数は、地図情報及び／又は交通ルールにより制限可能であり、例えば、道路区間の最大速度制限及び／又は最小速度制限がある。
【００４４】
図６Ａを参照し、時点ｔ＝０において、点６０１はＡＤＶ１０１の開始縦方向速度（例えば、ｓ＿ｄｏｔ＿ｉｎｉｔ）に対応可能である。点６０３と点６０５は、列挙された二つの終端状況に対応可能である。点６０３と点６０５は、二つの可能な軌道候補の終端点を示すことができる。点６０３は間もなく速度がゼロになる終端状況に対応し、且つ点６０５は間もなく開始縦方向速度より高い速度を有する終端状況に対応可能である。速度−時間グラフにより生成された終端状況は、終端状況の第一グループ（又は第二セット）を示すことができる。第一グループ（又は第二セット）における終端状況のそれぞれは、最終的な縦方向速度（ｓ＿ｄｏｔ＿ｅｎｄ）と縦方向加速度（ｓ＿ｄｄｏｔ＿ｅｎｄ）に対応可能である。なお、幾つかの実施形態において、最終的な縦方向加速度は常にゼロに等しい。
【００４５】
次に、場面決定装置４０３は、ＡＤＶ１０１の現在の運転場面を決定する。一実施形態において、可能な運転場面には、巡航場面、前方車両に追随する場面及び駐車場面が含まれるが、それらに限定されない。例えば、認識モジュール３０２及び／又は予測モジュール３０３により、経路５０５に沿う現在の交通状況に基いて、現在の運転場面を決定可能である。現在の運転場面は、経路５０５に沿って認識された障害物に基いて決定されても良い。例えば、ＡＤＶの計画経路上に一つの障害物もないと、運転場面が巡航場面であっても良い。ＡＤＶ１０１の計画経路に静的な（例えば、非移動）障害物と動的な（例えば、移動）障害物との両者（例えば、駐車標識と移動車両）が含まれていれば、運転場面が前方車両に追随する場面であっても良い。計画経路に静的な障害物（例えば、駐車標識と交通信号機）だけ含まれていれば、運転場面が駐車場面であっても良い。ここで、場面５００に静的な障害物と動的な障害物が含まれ、且つ現在の運転場面が追随場面として決定されても良い。
【００４６】
一実施形態において、グラフ生成装置４０５は、巡航場面ではなく、追随場面又は駐車場面に用いられる停留所−時間グラフを生成する。認識された障害物が巡航場面に存在しないため、巡航場面が停留所−時間グラフ（経路−時間グラフ又は経路−時間空間）に関連付けられなくても良い。一実施形態において、追随場面又は駐車場面について、グラフ生成装置４０５は、開始状況に基いて経路−時間（停留所−時間）グラフを生成する。次の計画周期まで十分の時間を持ってＡＤＶの可能な縦方向軌道を考慮するように、所定の時間周期内に停留所−時間グラフを生成する。一実施形態において、グラフ生成装置４０５は、生成された停留所−時間グラフにこれらの障害物を投影することにより、ＡＤＶ１０１により認識された障害物の幾何的な領域を生成する。経路−時間空間におけるこれらの領域には、静的な障害物と動的な障害物の投影、例えば経路５０５へ向きを変える（合流する）他の車両（例えば、車両５０２）の予測軌道が含まれても良い。
【００４７】
図６Ｂは、実施形態による停留所−時間グラフの例示を示す。図６Ｂは、グラフ生成装置４０５により生成された、図５の場面５００に対応する停留所−時間グラフであっても良い。図６Ｂを参照し、例えば、点６１１はＡＤＶ１０１の縦方向位置ｓ＿ｉｎｉｔに対応可能である。グラフ生成装置４０５は、停留所−時間障害物（例えば、領域）６１２、６１４と６１６を生成可能である。領域６１２は、ＡＤＶ１０１の前方に向きを変える（合流する）と予測可能な障害物（又は車両）５０２に対応可能である。領域６１４は、ＡＤＶ１０１の前方に巡航する車両５０４に対応し、且つ領域６１６は、赤色の交通信号機５０６に対応可能である。
【００４８】
次に、終端状況決定装置４０７は、生成された停留所−時間グラフに基いて終端状況を列挙することができる。一実施形態において、停留所−時間グラフにおける領域のそれぞれの境界に基いて、終端状況を列挙することができる。他の実施形態において、停留所−時間グラフにおける領域のそれぞれの上境界及び／又は下境界だけに基いて、終端状況を列挙することができる。例えば、領域６１２の上境界及び／又は下境界に沿うＳＴ点６２１〜６２２は、領域６１２の終端状況として列挙可能である。領域６１４の下境界に沿うＳＴ点６２４は、領域６１４の終端状況として列挙可能である。領域６１６の下境界に沿うＳＴ点６２６〜６２７は、領域６１６の終端状況として列挙可能である。ここで、ＡＤＶ１０１が領域６１２、６１４、６１６に接し、或いは領域６１２、６１４、６１６に交差すると、ＡＤＶ１０１が交通ルールに違反し、及び／又は障害物と衝突するため、領域６１２、６１４、６１６における終端状況を列挙する必要がない。一実施形態において、一定の時間間隔に基いて終端状況の数を列挙することができる。他の実施形態において、ユーザにより予め規定された時間間隔に基いて終端状況の数を列挙することができる。停留所−時間グラフにより生成された終端状況は、終端状況の第二グループ（又は第一集合）を示すことができる。第二グループ（又は第一セット）における終端状況のそれぞれは、最終的な停留所位置（ｓ＿ｅｎｄ）、縦方向速度（ｓ＿ｄｏｔ＿ｅｎｄ）と縦方向加速度（ｓ＿ｄｄｏｔ＿ｅｎｄ）に対応する。なお、幾つかの実施形態において、最終的な縦方向加速度は常にゼロに等しい。
【００４９】
一実施形態において、終端状況の第二グループ（又は第一セット）が決定されると、軌道候補生成装置４０９は、第一グループ（又は第二セット）と第二グループ（第一セット）からの終端状況に基づいて、平滑的に実現するカーブフィッティングアルゴリズムを使用することにより、これらの終端状況と対応する開始状況曲線とを四次（四階）及び／又は五次（五階）的多項式にフィッテングして複数の軌道候補を生成する。図６Ａ（例えば、ＶＴグラフ）を参照し、例えば、軌道候補生成装置４０９は、カーブフィッテングアルゴリズムを適用することにより、四次的多項式を開始点６０１と終端点６０５にフィッテングして軌道候補６０９を生成することができる。他の例示において、図６Ｂ（例えば、ＳＴグラフ）を参照し、軌道候補生成装置４０９は、カーブフィッテングアルゴリズムを適用することにより、五次的多項式を開始点６１１と終端点６２１にフィッテングして軌道候補６１５を生成する。本例示において、軌道候補６１５は、車両５０２の予測軌道を追い越したＡＤＶ１０１に対応する。
【００５０】
一実施形態において、全ての可能な終端状況に基づいて軌道候補が生成されると、軌道候補選択装置４１１は、軌道候補を選択してＡＤＶを制御する。コスト関数に基づいて軌道候補を選択することができる。例示的なコスト関数は、ＡＤＶ１０１の現在位置から最終目的地まで到達するのにかかる時間を最小化する（例えば、最大の速度率／速度を有する軌道）関数、或いはＡＤＶ１０１における乗客の快適性を最大化する（例えば、最小の加速度を有する軌道）関数、或いはそれらの組合せの関数であっても良い。例えば、軌道候補６０９に少ない時間がかかるため、時間による目標関数は、軌道候補６０７ではなく軌道候補６０９を選択することができる。他の例示において、軌道候補６１５がより快適であるため（例えば、軌道候補６１５が最小の加速度を有する）、軌道候補６２５ではなく軌道候補６１５を選択することができる。
【００５１】
図７は、一実施形態によるＡＤＶにより実行される方法を示すフローチャートである。フロー７００は処理ロジックにより実行可能である。処理ロジックには、ソフトウェア、ハードウェア或いはそれらの組合せが含まれても良い。例えば、フロー７００は、図３Ａの軌道生成モジュール３０８により実行可能である。図７を参照し、ブロック７０１において、処理ロジックは、自動運転車両（ＡＤＶ）の周囲の運転環境に基づいて障害物が検出されたことに応じて、障害物を停留所−時間（ＳＴ）グラフに投影する。なお、ＳＴグラフは、異なる時点におけるＡＤＶの現在位置に対する障害物の位置を示す。ブロック７０２において、処理ロジックは、ＳＴグラフにおける障害物と重ならない終端点の第一セットを決定する。なお、第一セットにおける終端点のそれぞれは、軌道の可能な終端状況を示す。ブロック７０３において、処理ロジックは、ＳＴグラフに基づいて、ＡＤＶの現在位置を示す開始点と第一セットにおける終端点との間の軌道候補の第一セットを生成する。ブロック７０４において、処理ロジックは、予め規定された軌道選択アルゴリズムにより第一セットから軌道候補における１つを選択して、障害物に応じてＡＤＶを制御する。
【００５２】
一実施形態において、処理ロジックは更に、ある時点におけるＡＤＶに関する運転場面に基づいてＡＤＶの目標速度を決定し、目標速度を速度−時間（ＶＴ）グラフに投影する。なお、ＶＴグラフは、ＡＤＶの異なる時点における速度を示す。そして、ＶＴグラフに基づいてＡＤＶの現在速度とＡＤＶの目標速度との間の軌道候補の第二セットを生成する。なお、軌道候補の第一セットと第二セットに基づいて、選択された軌道を選択する。他の実施形態において、運転場面に基づいてＡＤＶの目標速度を決定することは、運転環境が認識された認識情報に基づいて障害物が静的なオブジェクトであると決定し、且つＡＤＶの目標速度をゼロに近いと設置することを含む。
【００５３】
他の実施形態において、運転場面に基づいてＡＤＶの目標速度を決定することは、運転環境が認識された認識情報に基づいて障害物が移動オブジェクトであると決定し、運転場面が移動オブジェクトに追随することであると決定し、及びＡＤＶの目標速度を移動オブジェクトの速度にほぼ等しいと設置することを含む。他の実施形態において、運転場面に基づいてＡＤＶの目標速度を決定することは、運転環境が認識された認識情報に基づいて視野において障害物がないと決定し、及びＡＤＶの目標速度をＡＤＶの現在速度に等しいと設置することを含む。一実施形態において、障害物は、移動オブジェクト又は静的なオブジェクトである。一実施形態において、静的なオブジェクトは、駐車標識又は交通信号機である。
【００５４】
なお、以上に例示及び説明された構成要素の一部又は全ては、ソフトウェア、ハードウェア、又はこれら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、永続性（不揮発性）記憶装置にインストールされ記憶されたソフトウェアとして実現されてもよく、上記ソフトウェアは、本願にわたって記載されたプロセス又は動作を実現するように、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、特定用途向け集積回路又はＡＳＩＣ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、又はフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）のような専用ハードウェアにプログラミング又は埋め込まれた実行可能なコードとして実現されてもよく、上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及び／又はオペレーティングシステムを介してアクセスすることができる。さらに、このような構成要素は、ソフトウェア構成要素が一つ以上の特定のコマンドによってアクセス可能なコマンドセットの一部として、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ることができる。
【００５５】
図８は、本願の一実施形態と共に使用可能なデータ処理システムの例を示すブロック図である。例えば、システム１５００は、上記プロセス又は方法のいずれかを実行する上記データ処理システムのいずれか（例えば、図１の認識及び計画システム１１０、又はサーバ１０３〜１０４のいずれか）を表すことができる。システム１５００は、複数の異なる構成要素を含むことができる。これらの構成要素は、集積回路（ＩＣ）、集積回路の一部、ディスクリート型電子デバイス、又は回路基板（例えば、コンピュータシステムのマザーボード若しくはアドインカード）に適するその他のモジュールとして実現されることができ、又は、他の形態でコンピュータシステムのシャーシ内に組み込まれる構成要素として実現されることができる。
【００５６】
なお、システム１５００は、コンピュータシステムの複数の構成要素の高レベルビューを示すことを意図している。しかしながら、理解すべきことは、特定の実施例において付加的構成要素が存在してもよく、また、その他の実施例において示された構成要素を異なる配置にすることが可能であることである。システム１５００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、メディアプレヤー、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、スマートウォッチ、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ー又はハブ、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、又はこれらの組み合わせを表すことができる。さらに、単一の機器又はシステムのみが示されたが、「機器」又は「システム」という用語は、本明細書で説明されるいずれか一種以上の方法を実現するための、単独で又は共同で１つ（又は複数）のコマンドセットを実行する機器又はシステムのいずれかの組み合わせも含まれると解釈されるものとする。
【００５７】
一実施形態では、システム１５００は、バス又はインターコネクト１５１０を介して接続される、プロセッサ１５０１と、メモリ１５０３と、装置１５０５〜１５０８とを含む。プロセッサ１５０１は、単一のプロセッサコア又は複数のプロセッサコアが含まれる単一のプロセッサ又は複数のプロセッサを表すことができる。プロセッサ１５０１は、マイクロプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）などのような、一つ以上の汎用プロセッサを表すことができる。より具体的には、プロセッサ１５０１は、複雑コマンドセットコンピューティング（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小コマンドセットコンピューティング（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長コマンド語（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサ、又はその他のコマンドセットを実行するプロセッサ、又はコマンドセットの組み合わせを実行するプロセッサであってもよい。プロセッサ１５０１は更に、例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、セルラー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）、デジタルシグナルプロセッサ（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、暗号化プロセッサ、コプロセッサ、組込みプロセッサ、又はコマンドを処理可能な任意の他のタイプのロジックのような、一つ以上の専用プロセッサであってもよい。
【００５８】
プロセッサ１５０１は、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く、上記システムの様々な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機能することができる。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１５０１は、本明細書で説明される動作及びステップを実行するためのコマンドを実行するように構成される。システム１５００は、さらに所望によるグラフィックサブシステム１５０４と通信するグラフィックインターフェースを含むことができ、グラフィックサブシステム１５０４は、表示コントローラ、グラフィックプロセッサ、及び／又は表示装置を含むことができる。
【００５９】
プロセッサ１５０１は、メモリ１５０３と通信することができ、メモリ１５０３は、一実施形態では、所定量のシステムメモリを提供するための複数のメモリ装置によって実現されることができる。メモリ１５０３は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、シンクロナスＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、又はその他のタイプの記憶装置のような、一つ以上の揮発性記憶（又はメモリ）装置を含むことができる。メモリ１５０３は、プロセッサ１５０１又はその他の任意の装置により実行されるコマンドシーケンスを含む情報を記憶することができる。例えば、様々なオペレーティングシステム、デバイスドライバ、ファームウェア（例えば、ベーシックインプット／アウトプットシステム又は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１５０３にロードされ、プロセッサ１５０１により実行されることができる。オペレーティングシステムは、例えば、ロボットオペレーティングシステム（ＲＯＳ）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）社のＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）オペレーティングシステム、アップル社のＭａｃＯＳ（登録商標）／ｉＯＳ（登録商標）、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）社のＡｎｄｒｏｉｄ（登録商標）、ＬＩＮＵＸ、ＵＮＩＸ（登録商標）、又はその他のリアルタイム若しくは組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。
【００６０】
システム１５００は、さらに、ネットワークインターフェース装置１５０５、所望による入力装置１５０６、及びその他の所望によるＩ／Ｏ装置１５０７を含む装置１５０５〜１５０８のようなＩ／Ｏ装置を含むことができる。ネットワークインターフェース装置１５０５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）を含むことができる。上記無線送受信機は、ＷｉＦｉ送受信機、赤外線送受信機、ブルートゥース（登録商標）送受信機、ＷｉＭａｘ送受信機、無線携帯電話送受信機、衛星送受信機（例えば、全地球測位システム（ＧＰＳ）送受信機）、又はその他の無線周波数（ＲＦ）送受信機、又はこれらの組み合わせであってもよい。ＮＩＣは、イーサネット（登録商標）カード（Ｅｔｈｅｒｎｅｔｃａｒｄ）であってもよい。
【００６１】
入力装置１５０６は、マウス、タッチパネル、タッチスクリーン（表示装置１５０４と統合されてもよい）、ポインター装置（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）を含むことができる。例えば、入力装置１５０６は、タッチスクリーンと接続するタッチスクリーンコントローラを含むことができる。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、様々なタッチ感応技術（コンデンサ、抵抗、赤外線、及び表面音波の技術を含むが、これらに限定されない）のいずれか、並びにその他の近接センサアレイ、又は、タッチスクリーンと接触する一つ以上の点を決定するためのその他の素子を用いて、それらの接触及び移動又は間欠を検出することができる。
【００６２】
Ｉ／Ｏ装置１５０７は、音声装置を含むことができる。音声装置は、音声認識、音声複製、デジタル記録、及び／又は電話機能のような音声サポート機能を促進するために、スピーカ及び／又はマイクロフォンを含んでもよい。その他のＩ／Ｏ装置１５０７は、さらに、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）ポート、パラレルポート、シリアルポート、プリンタ、ネットワークインターフェース、バスブリッジ（例えば、ＰＣＩーＰＣＩブリッジ）、センサ（例えば、加速度計のようなモーションセンサ、ジャイロスコープ、磁力計、光センサ、コンパス、近接センサなど）、又はこれらの組み合わせを含むことができる。装置１５０７は、さらに結像処理サブシステム（例えば、カメラ）を含むことができ、上記結像処理サブシステムは、写真及びビデオ断片の記録のようなカメラ機能を促進するための、電荷結合素子（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含むことができる。特定のセンサは、センサハブ（図示せず）を介してインターコネクト１５１０に接続されることができ、キーボード又はサーマルセンサのようなその他の装置はシステム１５００の具体的な配置又は設計により、組込みコントローラ（図示せず）により制御されることができる。
【００６３】
データ、アプリケーション、一つ以上のオペレーティングシステムなどの情報の永続性（不揮発性）記憶を提供するために、プロセッサ１５０１には、大容量記憶装置（図示せず）が接続されることができる。様々な実施形態において、より薄くて軽量なシステム設計を可能にしながら、システムの応答性を向上するために、このような大容量記憶装置は、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。しかしながら、その他の実施形態において、大容量記憶装置は、主にハードディスクドライブ（ＨＤＤ）を使用して実現することができ、より小さい容量のＳＳＤ記憶装置をＳＳＤキャッシュとして機能することで、停電イベントの間にコンテキスト状態及び他のそのような情報の不揮発性記憶を可能にし、それによりシステム動作が再開するときに通電を速く実現することができる。また、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）を介してプロセッサ１５０１に接続されることができる。このようなフラッシュデバイスは、上記システムのＢＩＯＳ及びその他のファームウェアを含むシステムソフトウェアの不揮発性記憶のために機能することができる。
【００６４】
記憶装置１５０８は、コンピュータアクセス可能な記憶媒体１５０９（機械可読記憶媒体又はコンピュータ可読記憶媒体ともいう）を含むことができ、上記コンピュータアクセス可能な記憶媒体１５０９には、本明細書で記載されたいずれか一種以上の方法又は機能を具体化する一つ以上のコマンド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１５２８）が記憶されている。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、図３Ａの軌道生成モジュール３０８などの上記構成要素のいずれかを表すことができる。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、さらに、データ処理システム１５００、メモリ１５０３、及びプロセッサ１５０１による実行中に、メモリ１５０３内及び／又はプロセッサ１５０１内に完全的に又は少なくとも部分的に存在してもよく、データ処理システム１５００、メモリ１５０３、及びプロセッサ１５０１も機械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１５２８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１５０５を経由して送受信されてもよい。
【００６５】
コンピュータ可読記憶媒体１５０９は、以上に説明されたいくつかのソフトウェア機能を永続的に（不揮発性で）記憶するために用いることができる。コンピュータ可読記憶媒体１５０９は、例示的な実施形態において単一の記憶媒体として示されるが、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、上記一つ以上のコマンドセットが記憶される単一の記憶媒体又は複数の記憶媒体（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とサーバ）を含むと解釈されるものとする。また、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、コマンドセットを記憶又は符号化できる任意の記憶媒体を含むと解釈されるものであり、上記コマンドセットは機械により実行され、本願のいずれか一種以上の方法を上記機械に実行させるためのものである。それゆえに、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、ソリッドステートメモリ、光学記憶媒体及び磁気記憶媒体、又はその他の任意の非一時的な（不揮発性の）機械可読記憶媒体を含むが、これらに限定されないと解釈されるものとする。
【００６６】
本明細書に記載の処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８、構成要素及びその他の特徴は、ディスクリートハードウェア構成要素として実現されてもよく、又はハードウェア構成要素（例えば、ＡＳＩＣＳ、ＦＰＧＡ、ＤＳＰ又は類似の装置）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１５２８は、ハードウェア装置におけるファームウェア又は機能性回路として実現されてもよい。さらに、処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、ハードウェア装置とソフトウェア構成要素の任意の組み合わせで実現されてもよい。
【００６７】
なお、システム１５００は、データ処理システムの様々な構成要素を有するものとして示されているが、構成要素を相互接続する任意の特定のアーキテクチャ又は方式を表すことを意図するものではなく、そのような詳細は、本願の実施形態と密接な関係がない。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／又はその他のデータ処理システムも、本願の実施形態と共に使用することができることを理解されたい。
【００６８】
上記具体的な説明の一部は、既に、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と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。本明細書では、一般的に、アルゴリズムは、所望の結果につながるセルフコンシステントシーケンスと考えられる。これらの動作は、物理量の物理的処置が必要なものである。
【００６９】
しかしながら、念頭に置くべきことは、これらの用語及び類似の用語の全ては、適切な物理量に関連付けられるものであり、これらの量を標識しやすくするためのものに過ぎないことである。以上の説明で他に明示的に記載されていない限り、本明細書の全体にわたって理解すべきことは、用語（例えば、添付された特許請求の範囲に記載のもの）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又はプロセスを指し、上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おける物理（電子）量として示されたデータを制御するとともに、上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このようなその他の情報記憶装置、伝送又は表示装置において同様に物理量として示された別のデータに変換することである。
【００７０】
本願の実施形態は、本明細書の動作を実行するための装置にも関する。このようなコンピュータプログラムは、非一時的な（不揮発性の）コンピュータ可読記憶媒体に記憶される。機械可読記憶媒体は、機械（例えば、コンピュータ）により読み取り可能な形式で情報を記憶するための任意のメカニズムを含む。例えば、機械可読（例えば、コンピュータ可読）記憶媒体は、機械（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、光学記憶媒体、フラッシュメモリ装置）を含む。
【００７１】
上述した図面において説明されたプロセス又は方法は、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジックなど）、ソフトウェア（例えば、非一時的な（不揮発性の）コンピュータ可読記憶媒体に具現化されるもの）、又は両方の組み合わせを含む処理ロジックにより実行されることができる。上記プロセス又は方法は、以上で特定の順序に応じて説明されたが、上記動作の一部が異なる順序で実行されてもよいことを理解されたい。また、一部の動作は、順番ではなく並行して実行されてもよい。
【００７２】
本実施形態は、いずれの特定のプログラミング言語を参照することなく記載されている。理解すべきことは、本明細書に記載の本願の実施形態の教示を実現するために、様々なプログラミング言語を使用することができることである。
【００７３】
上記明細書において、本願の実施形態は、既にその具体的な例示的な実施形態を参照しながら記載された。明らかなように、添付された特許請求の範囲に記載された本願のより広い趣旨及び範囲を逸脱しない限り、本発明に対して様々な変更を行うことができる。それゆえに、本明細書及び図面は、限定的な意味でなく、例示的な意味で理解されるべきである。
【外国語明細書】
2019206327000001.pdf