(57)【要約】【課題】キーフレームベースの自律走行車を提供する。【解決手段】一態様によれば、キーフレームベースの自律走行車の動作は、車両状態情報を収集すること及び環境状態情報を収集することを含んでよい。環境の中での物体のサイズ、物体と自律走行車の間の距離、及び自律走行車が移動している環境の車線構造が決定されてよい。一致するキーフレームモデルは、物体のサイズ、物体から自律走行車への距離、環境の車線構造、及び車両状態情報に基づいて選択されてよい。自律走行車の動作と関連付けられた運転パラメータのための推奨限度は、選択されたキーフレームモデルに基づいて生成されてよい。自律走行車は、運転パラメータのための推奨限度に従って自主的に動作するように命令されてよい。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
キーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステムであって、
自律走行車と関連付けられた車両状態情報及び環境状態情報を収集するセンサであって、前記環境状態情報が、前記自律走行車が移動している環境に位置する閉塞物と関連付けられた情報を含む、前記センサと、
電子制御装置（ＥＣＵ）のプロセッサを介して実装され、前記閉塞物のサイズ、前記閉塞物と前記自律走行車の間の距離、及び前記自律走行車が移動している前記環境の車線構造を決定する特徴抽出器と、
前記ＥＣＵの前記プロセッサを介して実装され、
前記閉塞物の前記サイズ、前記閉塞物から前記自律走行車への前記距離、前記環境の前記車線構造、及び前記車両状態情報に基づいてキーフレームモデルの集合から一致するキーフレームモデルを選択し、
前記選択されたキーフレームモデル、前記車両状態情報、前記閉塞物の前記サイズ、前記閉塞物から前記自律走行車への前記距離、及び前記環境の前記車線構造に基づいて自律走行車の動作と関連付けられた運転パラメータのための最大推奨限度及び最小推奨限度を生成する
推論論理と
を備え、
前記ＥＣＵが、前記自律走行車に、前記運転パラメータのための前記最大推奨限度及び前記最小推奨限度に従って自主的に動作するように命令する、
前記キーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステム。
【請求項２】
前記車両状態情報が、前記自律走行車の位置、前記自律走行車の方向、及び前記自律走行車の速度を含む、請求項１に記載のキーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステム。
【請求項３】
前記環境状態情報が前記閉塞物の位置を含む、請求項１に記載のキーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステム。
【請求項４】
前記環境の前記車線構造が２車線道路構造または４車線道路構造を含む、請求項１に記載のキーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステム。
【請求項５】
前記自律走行車の位置が、前記閉塞物の位置への閾値距離未満であるとき、前記ＥＣＵが前記自律走行車に、前記運転パラメータのための前記最大推奨限度及び前記最小推奨限度に従って自主的に動作するように命令する、請求項１に記載のキーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステム。
【請求項６】
前記自律走行車が前記閉塞物を通り越した後に前記閉塞物の前記位置への閾値距離内にあるとき、前記ＥＣＵが前記自律走行車に、前記運転パラメータのための前記最大推奨限度及び前記最小推奨限度を無視するように命令する、請求項５に記載のキーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステム。
【請求項７】
キーフレームモデルの前記集合が、３次スプラインまたは５次スプラインに基づく、請求項１に記載のキーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステム。
【請求項８】
前記車両状態情報が、前記自律走行車が移動している車線の中のサブレーンに関して定められる前記自律走行車の位置を含む、請求項１に記載のキーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステム。
【請求項９】
前記センサが、レーダユニット、光検知及び測距（ＬＩＤＡＲ）ユニット、または画像取り込みセンサを含む、請求項１に記載のキーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステム。
【請求項１０】
前記運転パラメータが、前記自律走行車の速度、加速度、またはステアリング角である、請求項１に記載のキーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステム。
【請求項１１】
キーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステムであって、
自律走行車と関連付けられた車両状態情報及び環境状態情報を収集するセンサであって、前記環境状態情報が、前記自律走行車が移動している環境に位置する物体と関連付けられた情報を含む、前記センサと、
電子制御装置（ＥＣＵ）のプロセッサを介して実装され、前記物体のサイズ、前記物体と前記自律走行車の間の距離、及び前記自律走行車が移動している前記環境の車線構造を決定する特徴抽出器と、
前記ＥＣＵの前記プロセッサを介して実装され、
前記物体の前記サイズ、前記物体から前記自律走行車への前記距離、前記環境の前記車線構造、及び前記車両状態情報に基づいてキーフレームモデルの集合から一致するキーフレームモデルを選択し、
前記選択されたキーフレームモデル、前記車両状態情報、前記物体の前記サイズ、前記物体から前記自律走行車への前記距離、及び前記環境の前記車線構造に基づいて自律走行車の動作と関連付けられた運転パラメータのための最大推奨限度及び最小推奨限度を生成する
推論論理と
を備え、
前記ＥＣＵが、前記自律走行車に、前記運転パラメータのための前記最大推奨限度及び前記最小推奨限度に従って自主的に動作するように命令する、
前記キーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステム。
【請求項１２】
前記ＥＣＵが、前記自律走行車の位置が、前記物体の位置への閾値距離未満であるとき、前記自律走行車に、前記運転パラメータのための前記最大推奨限度及び前記最小推奨限度に従って自主的に動作するように命令する、請求項１１に記載のキーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステム。
【請求項１３】
キーフレームモデルの前記集合が、３次スプラインまたは５次スプラインに基づく、請求項１１に記載のキーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステム。
【請求項１４】
前記車両状態情報が、前記自律走行車が移動している車線の中のサブレーンに関して定められる前記自律走行車の位置を含む、請求項１１に記載のキーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステム。
【請求項１５】
前記センサが、レーダユニット、光検知及び測距（ＬＩＤＡＲ）ユニット、または画像取り込みセンサを含む、請求項１１に記載のキーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステム。
【請求項１６】
前記運転パラメータが、前記自律走行車の速度、加速度、またはステアリング角である、請求項１１に記載のキーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステム。
【請求項１７】
キーフレームベースの自律走行車の動作のためのコンピュータ実装方法であって、電子制御装置（ＥＣＵ）のプロセッサを介して、
自律走行車と関連付けられた車両状態情報及び環境状態情報を収集することであって、前記環境状態情報が、前記自律走行車が移動している環境に位置する物体と関連付けられた情報を含む、前記収集することと、
前記物体のサイズ、前記物体と前記自律走行車の間の距離、及び前記自律走行車が移動する前記環境の車線構造を決定することと、
前記物体の前記サイズ、前記物体から前記自律走行車への前記距離、前記環境の前記車線構造、及び前記車両状態情報に基づいてキーフレームモデルの集合から一致するキーフレームモデルを選択することと、
前記選択されたキーフレームモデル、前記車両状態情報、前記物体のサイズ、前記物体から前記自律走行車への前記距離、及び前記環境の前記車線構造に基づいて、自律走行車の動作と関連付けられた運転パラメータのための最大推奨限度及び最小推奨限度を生成することと、
前記自律走行車に、前記運転パラメータのための前記最大推奨限度及び前記最小推奨限度に従って自主的に動作するように命令すること
を実行することを含む、前記コンピュータ実装方法。
【請求項１８】
前記自律走行車が移動している前記環境に位置する第２の物体と関連付けられた情報を含んだ環境状態情報を収集することと、
前記第２の物体のサイズ、及び前記第２の物体と前記自律走行車の間の距離を決定することと、
前記物体の前記サイズ及び前記第２の物体の前記サイズ、前記物体及び前記第２の物体の平均中心位置から前記自律走行車への距離、前記環境の前記車線構造、ならびに前記車両状態情報に基づいてキーフレームモデルの前記集合から前記キーフレームモデルを選択することと
を含む、請求項１７に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１９】
前記車両状態情報が、前記自律走行車の位置、前記自律走行車の方向、及び前記自律走行車の速度を含む、請求項１７に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２０】
前記環境状態情報が前記物体の位置を含む、請求項１７に記載のコンピュータ実装方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本願は、２０１７年１０月６日に出願された「ＬＥＡＲＮＩＮＧ  ＧＥＮＥＲＡＬＩＺＡＢＬＥ  ＡＵＴＯＮＯＭＯＵＳ  ＤＲＩＶＩＮＧ  ＣＯＮＳＴＲＡＩＮＴＳ  ＵＳＩＮＧ  ＫＥＹＦＲＡＭＥＳ  ＡＮＤ  ＶＡＲＩＡＴＩＯＮＳ  ＦＲＯＭ  ＵＳＥＲ  ＤＥＭＯＮＳＴＲＡＴＩＯＮＳ」と題する米国仮特許出願第６２／５６９４３１号（代理人整理番号ＨＲＡ−４３２７２）の利益を主張し、上記出願（複数可）の全体が本明細書に参照により援用される。
【背景技術】
【０００２】
自律走行車は、全自動運転を容易にする自動運転システムを含む場合がある。例えば、他の車両または歩行者が予測できるように自律走行車の回りを動くとき、軌道計画を利用し得る。しかしながら、予想外の状況またはシナリオが、自律走行車の自律運転中に発生する場合がある。
【発明の概要】
【０００３】
一態様によれば、キーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステムは、センサ、特徴抽出器、推論論理、及び電子制御装置（ＥＣＵ）を含んでよい。センサは、自律走行車と関連付けられた車両状態情報、及び環境状態情報を収集してよく、環境状態情報は、自律走行車が移動している環境に位置する閉塞物と関連付けられた情報を含む。特徴抽出器は、閉塞物のサイズ、閉塞物と自律走行車の間の距離、及び自律走行車が移動している環境の車線構造を決定してよい。推論論理は、閉塞物のサイズ、閉塞物から自律走行車への距離、環境の車線構造、及び車両状態情報に基づいてキーフレームモデルの集合から一致するキーフレームモデルを選択してよい。推論論理は、選択されたキーフレームモデル、車両状態情報、閉塞物のサイズ、閉塞物から自律走行車への距離、及び環境の車線構造に基づいて自律走行車動作と関連付けられた運転パラメータのための最大推奨限度及び最小推奨限度を生成してよい。ＥＣＵは、自律走行車に、運転パラメータのための最大推奨限度及び最小推奨限度に従って自主的に動作するように命令してよい。
【０００４】
車両状態情報は、自律走行車の位置、自律走行車の方向、及び自律走行車の速度を含んでよい。環境状態情報は、閉塞物の位置を含んでよい。環境の車線構造は、２車線道路構造または４車線道路構造を含んでよい。ＥＣＵは、自律走行車の位置が、閉塞物の位置への閾値距離未満であるとき、自律走行車に、運転パラメータのための最大推奨限度及び最小推奨限度に従って自主的に動作するように命令してよい。ＥＣＵは、自律走行車が閉塞物を通り越した後に閉塞物の位置への閾値距離内にあるとき、自律走行車に、運転パラメータのための最大推奨限度及び最小推奨限度を無視するように命令してよい。
【０００５】
キーフレームモデルの集合は、３次スプラインまたは５次スプラインに基づいて構築されてよい。車両状態情報は、自律走行車が移動している車線の中のサブレーンに関して定められる自律走行車の位置を含んでよい。センサは、レーダユニット、光検知及び測距（ＬＩＤＡＲ）ユニット、または画像取り込みセンサを含んでよい。運転パラメータは、自律走行車の速度、加速度、またはステアリング角であってよい。
【０００６】
一態様によれば、キーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステムは、センサ、特徴抽出器、推論論理、及び電子制御装置（ＥＣＵ）を含んでよい。センサは、自律走行車と関連付けられた車両状態情報及び環境状態情報を収集してよく、環境状態情報は、自律走行車が移動している環境に位置する物体と関連付けられた情報を含む。特徴抽出器は、物体のサイズ、物体と自律走行車の間の距離、及び自律走行車が移動している環境の車線構造を決定してよい。推論論理は、物体のサイズ、物体から自律走行車への距離、環境の車線構造、及び車両状態情報に基づいてキーフレームモデルの集合から一致するキーフレームモデルを選択してよい。推論論理は、選択されたキーフレームモデル、車両状態情報、物体のサイズ、物体から自律走行車への距離、及び環境の車線構造に基づいて自律走行車動作と関連付けられた運転パラメータのための最大推奨限度及び最小推奨限度を生成してよい。ＥＣＵは、自律走行車に、運転パラメータのための最大推奨限度及び最小推奨限度に従って自主的に動作するように命令してよい。
【０００７】
ＥＣＵは、自律走行車の位置が、物体の位置への閾値距離未満であるとき、自律走行車に、運転パラメータのための最大推奨限度及び最小推奨限度に従って自主的に動作するように命令してよい。キーフレームモデルの集合は、３次スプラインまたは５次スプラインに基づいて構築されてよい。車両状態情報は、自律走行車が移動している車線の中のサブレーンに関して定められる自律走行車の位置を含んでよい。センサは、レーダユニット、光検知及び測距（ＬＩＤＡＲ）ユニット、または画像取り込みセンサを含んでよい。運転パラメータは、自律走行車の速度、加速度、またはステアリング角であってよい。
【０００８】
一態様によれば、キーフレームベースの自律走行車の動作のためのコンピュータ実装方法は、自律走行車に関連付けられた車両状態情報及び環境状態情報を収集することであって、環境状態情報が自律走行車が移動している環境に位置する物体に関連付けられた情報を含んだ、収集することと、物体のサイズ、物体と自律走行車の間の距離、及び自律走行車が移動している環境の車線構造を決定することと、物体のサイズ、物体から自律走行車への距離、環境の車線構造、及び車両状態情報に基づいてキーフレームモデルの集合から一致するキーフレームモデルを選択することと、選択されたキーフレームモデル、車両状態情報、物体のサイズ、物体から自律走行車への距離、及び環境の車線構造に基づいて自律走行車の動作と関連付けられた運転パラメータのための最大推奨限度及び最小推奨限度を生成することと、自律走行車に、運転パラメータのための最大推奨限度及び最小推奨限度に従って自主的に動作するように命令することとを含んでよい。
【０００９】
方法は、自律走行車が移動している環境に位置する第２の物体と関連付けられた情報を含んだ環境状態情報を収集することと、第２の物体のサイズ及び第２の物体と自律走行車の間の距離を決定することと、物体のサイズ及び第２の物体のサイズ、物体及び第２の物体の平均中心位置から自律走行車への距離、環境の車線構造、及び車両状態情報に基づいてキーフレームモデルの集合からキーフレームモデルを選択することと含んでよい。車両状態情報は、自律走行車の位置、自律走行車の方向、及び自律走行車の速度を含んでよい。環境状態情報は、物体の位置を含んでよい。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】一態様に係る、キーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステムの例の構成要素図の図である。
【図２】図１のキーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステムの例示的な使用シナリオの図である。
【図３】図１のキーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステムと関連する例示的な訓練シナリオの図である。
【図４】図１のキーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステムと関連する例示的な使用シナリオの図である。
【図５】一態様に係る、キーフレームベースの自律走行車の動作のための方法の例示的な流れ図の図である。
【図６】一態様に係る、本明細書に説明される対策のうちの１つ以上を具現化するように構成されたプロセッサ実行可能命令を含んだ例のコンピュータ可読媒体またはコンピュータ可読デバイスの図である。
【図７】一態様に係る、本明細書に説明される対策のうちの１つ以上が実施される例のコンピューティング環境の図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下の用語は本開示を通して使用され、その定義は、本開示の１つ以上の態様を理解するのを支援するために本明細書で提供される。
【００１２】
本明細書に使用される「車両」は、１人以上の人間の占有者を運ぶことができ、任意の形のエネルギーによって動力を供給される任意の移動する車両を指す。いくつかの場合、自動車は１つ以上のエンジンを含む。また、用語「車両」は、任意の形のエネルギーによって動力を供給される自律走行車及び／または自動運転車両を指す場合もある。車両は、１人以上の人間の占有者または他の貨物を運んでよい。さらに、用語「車両」は、所定の経路または自由運動車両で自動化されるまたは自動化されていない車両を含む場合もある。
【００１３】
本明細書に使用される「動作環境」は、１つ以上の車道、道路区分、他の車両、物体、障害物、妨害物、動物、建造物、がれき、ポットホール、トラフィックバレル、トラフィックコーン等を含む場合がある。いくつかの物体は、「閉塞物」と呼ばれる他の物体によって塞がれる場合がある。閉塞物は、固定されたもしくは静止してよい、または例えば他の車両等の移動する物体であってよい。
【００１４】
本明細書で使用される「モジュール」または「構成要素」は、機能（複数可）もしくはアクション（複数可）を実行するために、及び／または別のモジュール、方法、及び／またはシステムから機能もしくはアクションを生じさせるために、命令、マシンで実行される命令を記憶する非一過性のコンピュータ可読媒体、ハードウェア、ファームウェア、マシン上で実行されるソフトウェア、及び／またはそれぞれの組み合わせを含むが、これに限定されるものではない。モジュールまたは構成要素は、論理、ソフトウェアによって制御されるマイクロプロセッサ、個別論理回路、アナログ回路、デジタル回路、プログラムドロジックデバイス、実行中もしくは実行可能な命令を含んだメモリデバイス、論理ゲート、ゲートの組み合わせ、及び／または例えばモジュール、システム、デバイス、ユニット、もしくは図１の構成要素のいずれか等の他の回路構成要素を含んでよい。複数のモジュールまたは構成要素は、１つのモジュールまたは構成要素の中に結合されてよく、単一のモジュールまたは構成要素は、複数のモジュールまたは構成要素の間で分散されてよい。
【００１５】
本明細書で使用される「バス」は、コンピュータ内部またはコンピュータ間で他のコンピュータ構成要素に動作可能に接続される相互接続されたアーキテクチャを指す。バスは、コンピュータ構成要素間でデータを転送してよい。バスは、とりわけメモリバス、メモリプロセッサ、周辺バス、外部バス、クロスバースイッチ、及び／またはローカルバスであってよい。また、バスは、とりわけ、例えばメディアオリエンテッドシステムトランスポート（ＭＯＳＴ）、コントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ）、ローカル相互接続ネットワーク（ＬＩＮ）等のプロトコルを使用し、車両内部で構成要素を相互接続する車両バスであってもよい。
【００１６】
本明細書で使用される「通信」は、２つ以上のコンピューティングデバイス（例えば、コンピュータ、パーソナルデジタルアシスタント、セルラー電話、ネットワークデバイス）及び／または構成要素の間の通信を指し、例えばネットワーク転送、ファイル転送、アプレット転送、電子メール、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）転送等であってよい。コンピュータ通信は、とりわけ、例えば無線システム（例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１）、イーサネット（登録商標）システム（例えば、ＩＥＥＥ８０２．３）、トークンリングシステム（例えば、ＩＥＥＥ８０２．５）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、ポイントツーポイントシステム、回線切替えシステム、パケット切替えシステム全体で発生してよい。
【００１７】
本明細書で使用される「操作可能な接続」、またはエンティティが「操作可能に接続される」接続は、信号、物理的な通信、及び／または論理的な通信が送信及び／または受信されてよい接続である。操作可能な接続は、無線インタフェース、物理インタフェース、データインタフェース、及び／または電気インタフェースを含んでよい。例えば、図１の構成要素のうちの１つ以上は、互いと操作可能に接続され、それによってその間での通信を容易にしてよい。
【００１８】
本明細書で使用される「推論する」または「推論」は、概して、イベントまたはデータ等を介して取り込まれる１つ以上の観察から、システム、構成要素、環境、ユーザーの状態について推測するまたは推論するプロセスを指す。推論は、状況またはアクションを識別するために利用されてもよい、または、例えば状態での確率分布を生成するために利用されてもよい。推論は確率的であってよい。例えば、データまたはイベントの検討に基づいた関心のある状態での確率分布の計算。また、推論は、イベントまたはデータの集合からより高レベルのイベントを作るために利用される技法を指してよい。係る推論により、イベントが密接な時間的な近接で相互に関連付けられているか否か、ならびにイベント及びデータが１つまたは複数のイベントソース及びデータソースから生じているかどうかに関わりなく、観察されたイベントまたは記憶されたイベントデータの集合から新しいイベントまたは新しいアクションが構築される場合がある。
【００１９】
図１は、一態様に係る、キーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステム１００の例の構成要素図の図である。
【００２０】
シミュレーション
キーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステム１００は、自律走行車に命令するまたはそれ以外の場合自律走行車を自主式で操作するために１つ以上のキーフレームモデルを使用してよい。これらのキーフレームモデルは、観察、実演からの学習、またはシミュレーション段階の間の実演による学習に基づいて構築されてよい。シミュレーションは、運転シミュレータ１０２でまたは制御された環境で行われる場合があるため、キーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステム１００は、試行錯誤なしに作成され得るモデルから学習し、それによってシミュレーション段階の間に実際の衝突が発生するのを軽減してよい。
【００２１】
運転シミュレータ１０２は、ディスプレイ１０４、セットアップインタフェース１０６、及び観察コレクタ１０８を含んでよい。さらに、運転シミュレータ１０２は、状況または異なるシナリオの代表例全体で１つ以上の運転特性を取り込むまたは観察するためにセットアップされてよい。別の言い方をすれば、運転シミュレータ１０２は、１つ以上の異なる目標運転シナリオのシミュレーションを作成してよい。これらの運転シナリオは、物体、閉塞物、または他の道端の障害物、歩道の歩行者、横断歩道内の歩行者、もしくは閉塞物と関連付けられた歩行者を含んでよい。例えば、このシミュレーション段階では、車両の運転者から隠れている歩行者が、閉塞物の後方から踏み出し、運転者に強制的にコースを変更させる場合がある。観察コレクタ１０８から収集された観察に基づいて、１つ以上のキーフレームモデルが構築されてよい。このようにして、運転シミュレータ１０２は、自律走行車が、以前に観察されていなかった歩行者または物体が閉塞領域（例えば、閉塞物）から突然出現するときどのように反応し得るのかをモデル化するために使用されてよい、シミュレーション段階の間に人間の参加者からデータを収集してよい。
【００２２】
キーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステム１００の利点の１つは、自律走行車が、物体が、その物体の後方に隠れている歩行者を有するリスクと関連付けられた閉塞物であると判断することによって、物体または歩行者を検出する前に反応し得る点である。さらに、現実世界の訓練のシナリオとは異なり、キーフレームモデルを訓練するために好ましくない状況（例えば、衝突または激突）は必要とされていない。
【００２３】
セットアップインタフェース１０６は、１つ以上の閉塞要因（例えば、調整し得る独立変数）に基づいてシミュレーションをセットアップするために利用されてよい。これらの閉塞要因は、運転挙動に影響を及ぼす要因である場合がある。例えば、閉塞要因は、閉塞物のサイズ、閉塞物から自律走行車への距離、及び自律走行車が移動している環境の車線構造を含んでよい。セットアップインタフェース１０６は、人間の参加者にとって、（例えば、別の自動車である場合がある）閉塞物が、第１のサイズカテゴリ、第２のサイズカテゴリ、第３のサイズカテゴリ等に含まれるように見えるようにシミュレーションをセットアップするように構成されてよい。言い換えると、セットアップインタフェース１０６は、閉塞物のサイズ（小、中、大等）を調整するために使用されてよい。閉塞物（または本明細書に説明されるように閉塞車両）のサイズは、第１のサイズまたは第２のサイズ（例えば、並または大）を参照して説明されるが、セットアップインタフェース１０６が、所望されるように、追加のサイズカテゴリを可能にしてよいことが理解される。
【００２４】
同様に、セットアップインタフェース１０６は、閉塞物と車両の間の距離を、第１の距離範囲、第２の距離範囲、第３の距離範囲等の範囲内になるように構成してよい。言い換えると、セットアップインタフェース１０６は、閉塞物と、人間の参加者によって運転される車両の間の距離（近い（＜１ｍ）、中間、（２ｍ〜３ｍ）、遠い（＞３ｍ）等）を調整するために使用されてよい。閉塞物と車両の間の距離は、第１の距離または第２の距離（例えば、近いまたは遠い）を参照して説明されるが、セットアップインタフェース１０６が、所望されるように、追加の距離範囲を可能にしてよいことが理解される。
【００２５】
また、セットアップインタフェース１０６は、シミュレーション中に車道の車線構造または車両の環境を調整してもよい。別の言い方をすれば、セットアップインタフェース１０６は、車両の運転車線のすぐ右の車線に通行があるかどうかを修正するために使用されてよい。さらに再び説明すると、これは、セットアップインタフェース１０６が、シミュレーションの車道を、一方向の道路、二方向の道路として、２車線道路として、４車線道路として等、表示できるようにし得るという意味である。車線構造は、本明細書では２車線道路構造または４車線道路構造であるとして説明されているが、セットアップインタフェース１０６は、シミュレーションのためにさまざまな車線構造をセットアップできるようにしてよいことが理解される。
【００２６】
このようにして、セットアップインタフェース１０６は、シミュレーション段階と関連付けられた１つ以上の独立変数（つまり、閉塞要因）を制御するために、及びキーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステム１００と関連して使用され得る。３つの上述の独立変数（例えば、物体のサイズ、物体から車両への距離、及び車線構造）のそれぞれが２つのセットアップ（例えば、並対大、近い対遠い、２車線対４車線）を有するように制御されていると想定すると、８つの異なる（つまり、２３）の考えられるシミュレーションシナリオ（したがって、キーフレームモデル）が作成され得る。追加のシナリオ及びキーフレームモデルが、独立変数のうちの１つ以上のために追加のカテゴリを追加することによって、または追加の独立変数（例えば、天候、可視性、道路状況等）を追加することによって作成されてよいことに留意されたい。独立変数のうちの１つ以上は、異なる人間の運転者に対するｔ試験及びウィルコクソン検定に基づいて有意性について試験されてよい。
【００２７】
数人の人間の運転者は、上述の考えられる異なるシミュレーションシナリオのそれぞれによる１つ以上のシミュレーションランを行ってよく、観察コレクタ１０８は、異なるシミュレーションシナリオのそれぞれの１つ以上の運転特性を記録してよい。別の言い方をすれば、観察コレクタ１０８は、人間の運転がその対応するシミュレーション環境でナビゲーションしている間に、第１のモデル（並の閉塞物、車両に近い（１ｍ以内）、２車線道路上）と関連付けられた１つ以上の運転特性（例えば、速度、加速度、またはステアリング角等）を取り込んでよい。観察コレクタ１０８は、第２のモデル（大きい閉塞物、車両に近い（１ｍ以内）、２車線道路上）、第３のモデル（並の閉塞物、車両から遠い（＞３ｍ）、２車線道路上）、第４のモデル（大きい閉塞物、車両から遠い（＞３ｍ）、２車線道路上）、第５のモデル（並の閉塞物、車両に近い（１ｍ以内）、４車線道路上）、第６のモデル（大きい閉塞物、車両に近い（１ｍ以内）、４車線道路上）、第７のモデル（並の閉塞物、車両から遠い（＞３ｍ）、４車線道路上）、第８のモデル（大きい閉塞物、車両から遠い（＞３ｍ）、または４車線道路上）等のためにこれらの運転特性を取り込んでよい。このようにして、キーフレームモデルは、異なるシナリオのそれぞれに構築されてよい。
【００２８】
運転特性は、キーフレームモデルの生成の前に観察コレクタ１０８にまたはサーバ１１４のデータベース１１２に記憶されてよい。数人の人間の運転者の運転特性を取り込み得るため、（例えば、セットアップインタフェース１０６によって作成される）異なってモデル化されたシナリオのそれぞれに対する応答運転特性が一般住民のために取り込まれてよく、キーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステム１００は、このようにして対応するシナリオに対する概して適切な応答がどのように見えるべきか、または概して適切な応答が何に見えるべきかを学習してよい。運転特性は、シミュレーションの中での訓練車両の位置、物体の位置、訓練車両の方向、訓練車両の速度、閉塞物のサイズ、道路構造または車線構造の性質または種類、道路車線制限等を含んでよい。一態様によれば、シミュレーションの中での訓練車両の位置は、サブレーン位置によって分類または定義されてよく、各サブレーンは所定の幅（例えば、０．２ｍ、０．２５ｍ、０．５ｍ等）を有する。また、サブレーンは、数Ｎで定義されてもよく、０は閉塞物に最も近いサブレーンであり、Ｎは閉塞物から最も遠いサブレーンである。したがって、車両状態情報は、自律走行車が移動している車線の中のサブレーンに関して定められる自律走行車の位置を含んでよい。
【００２９】
セットアップインタフェース１０６は、閾値（例えば、閾値サイズ、閾値距離、閾値車線数、または閾値車線幅等）に基づいて、独立変数（例えば、物体のサイズ、（側面方向の距離成分及び長手方向の距離成分に分類されてよい）物体から車両への距離、及び車線構造）の分類の相違点を決定してよい。それにも関わらず、運転シミュレータ１０２は、これらの対応する閾値に基づいて独立変数または閉塞要因を分類し、相応して異なるシナリオのための異なるモデルの作成のためにデータを取り込んでよい。このようにして、運転シミュレータ１０２は、人間が潜在的な閉塞シナリオにどのように反応するのかを記録してよく、したがってそれに基づいてキーフレームモデルを作成するために汎用学習が実行されてよい。運転シミュレータ１０２またはその１つ以上の構成要素は、プロセッサまたはコンピュータの処理部を介して実装されてよい、及び／または図６〜図７に関して以下に説明するように、メモリ、記憶装置等に記憶されてよい。
【００３０】
キーフレームからの学習（ＬｆＫ）を使用する訓練モデル
キーフレームモデルビルダ１１０は、閉塞物のサイズ、閉塞物から自律走行車への距離、及び環境の車線構造に基づいてキーフレームモデルの１つ以上の集合を構築するために利用されてよい。例えば、二方向道路車線構造に対する制約は（一方向道路車線構造よりも）より厳しく構築される場合があり、外縁はより保守的に、及びそれ自体の車線割当量の範囲内に固執するために構築されてよい。それにも関わらず、キーフレームモデルビルダ１１０は、シミュレーション段階に関して上述された独立変数または閉塞要因に基づいて１つ以上のキーフレームモデルを訓練するために利用されてよい。キーフレームモデルはこれらの特徴に基づいて訓練されるため、キーフレームモデルは、キーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステム１００の構成要素が、キーフレームモデル化の複雑さを処理できるようにするカスケード式のアーキテクチャと関連付けられる。キーフレームモデルの中のキーフレームは、（例えば、１ｍ等の距離または時間と関連付けられた）短い軌跡のための関連付けられた運転パラメータを示してよい。
【００３１】
キーフレームモデルビルダ１１０は、運転者の挙動と閉塞物の後方から踏み出す歩行者の挙動の両方をモデル化する方法でキーフレームモデルのうちの１つ以上を構築してよく、キーフレームモデルは、実践または訓練で必ずしも観察されていないモデル化されたシナリオのさまざまなバリエーションにわたって汎用化可能な解決策である。別の言い方をすれば、キーフレームモデルは訓練運転者の観察（例えば、車両状態情報）、及び環境に関係する観察（例えば、環境状態情報）に基づいているため、シミュレーション段階の間に記録または遭遇されなかったシナリオは、その場で説明されてよい。例えば、たとえキーフレームモデルビルダ１１０が１つの道端の物体（例えば、単一の閉塞物）と関連付けられたシナリオに基づいてモデルを構築したにすぎなかったとしても、そのモデルは、本明細書に説明されるように、例えば順番に複数の閉塞物を伴うシナリオ等の他のシナリオに対する制約を生成するために利用されてよい。本明細書に説明されるように、制約は、運転パラメータの範囲または推奨された範囲を意味してよい。運転パラメータの実施例は、自律走行車の速度、加速度、またはステアリング角を含んでよい。
【００３２】
キーフレームモデルビルダ１１０は、１つ以上の前提条件を含むために１つ以上のキーフレームモデルを構築してよい。前提条件は、例えば、対応するキーフレームまたはキーフレームモデルの実行または使用の前に適合してよい現状の条件であってよい。このようにして、アーチファクト（例えば、前提条件またはプリミティブ）は、目標に到達する（例えば、閉塞物が存在する環境で全自動運転命令またはコマンドを提供する）ために、実行時中に、その場でタスク計画またはキーフレームモデルを作成するために併せて使用されてよい。さらに、キーフレームモデルビルダ１１０は、入力としての独立変数または閉塞要因を、作業状態を環境変化から分離する正準な利己的な内部表現に変換してよい（例えば、閉塞物が左にあるのか、それとも右にあるのか、閉塞物の数等）。
【００３３】
一態様によれば、キーフレームモデルビルダ１１０は、プロセッサまたはコンピュータの処理部を介して実装されてよい、及び／または図６〜図７に関して以下に説明するように、メモリ、記憶装置等に記憶されてよい。さらに、キーフレームモデルビルダ１１０は、タスクマイルストーンまたはプリミティブとしてキーフレームを使用し、１つ以上のキーフレームモデルを構築してよい。一態様によれば、キーフレームモデルビルダ１１０は、学習次善制約と最適化に基づいた計画との間でタスクを分割することによってキーフレームモデルの１つ以上を構築してよい。さらに、キーフレームモデルまたはそのキーフレームの１つ以上は、対応する運転パラメータと関連付けられたプリミティブまたはプリミティブアクションのライブラリを表してよい。例えば、自律走行車の速度、加速度、またはステアリング角等のうちのそれぞれ１つと関連付けられたキーフレームモデルの集合があってよい。
【００３４】
キーフレームモデルまたはキーフレームモデルの集合は、サーバ１１４のデータベース１１２に記憶されてよく、キーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステム１００によって、自律走行車によって、または自律走行車もしくはキーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステム１００と通信してよいモバイル機器（例えば、スマートフォン、タブレット等）によってアクセス可能であってよい。
【００３５】
さらに、キーフレームモデルビルダ１１０は、観察された運転特性のうちの１つ以上に基づいてＤｔｈｒｅｓｈを決定してよい。別の実施例として、キーフレームモデルビルダ１１０は、所定のＤｔｈｒｅｓｈを使用してよい。他の態様によれば、異なるキーフレームモデルと関連付けられた異なる運転パラメータは、独自のＤｔｈｒｅｓｈを実装してよい。キーフレームモデルビルダ１１０は、道路構造または車線構造の性質と、類似する交通シナリオから比較される観察を区別しつつ、キーフレームモデルを構築してよい。いずれにしても、Ｄｔｈｒｅｓｈは、人間の運転者が概してシミュレーションの中の閉塞物に反応し始める距離であってよい。
【００３６】
全自動運転
キーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステム１００は、センサ１２０、特徴抽出器１３０、ナビゲーションデバイス１４０、推論論理１４２、バス１５０、及びコントローラ１６０を含んでよい。コントローラ１６０は、ステアリング機構１６２、スロットル機構１６４、またはブレーキ機構１６６等の自律走行車の１つ以上の構成部品を制御してよい。
【００３７】
センサ１２０は、車両状態情報及び環境状態情報を収集してよく、レーダユニット、光検知及び測距（ＬＩＤＡＲ）ユニット、または画像取り込みセンサを含んでよい。例えば、車両状態情報は、自律走行車の現在の方向または方位、現在の速度、現在の加速度、現在のステアリング角、現在の軌跡、現在の位置等の、自律走行車に関連付けられた情報であってよい。環境状態情報は、自律走行車が移動している環境に位置する閉塞物と関連付けられた情報であってよい。例えば、環境状態情報は、閉塞物のサイズ、閉塞物の自律走行車に対する位置、閉塞物と自律走行車の間の距離、車道の性質、環境の車線構造、車道の車線数、道路車線制限（例えば、車線幅）等を示してよい。
【００３８】
特徴抽出器１３０は、一致するモデルの選択を容易にするために車両状態情報または環境状態情報と関連付けられた特徴を抽出または決定してよい。言い換えると、特徴抽出器１３０によって抽出された特徴は、一態様によれば、例えば、上述された８つのモデルのうちの１つに最も密接に一致するために使用されてよい。別の言い方をすれば、特徴抽出器１３０は、閉塞物のサイズ、閉塞物と自律走行車の間の距離、及び自律走行車が移動している環境の車線構造を決定してよい。これらの抽出された特徴は、上述されたシミュレーション段階の間にセットアップインタフェース１０６によって制御された独立変数のうちの１つ以上に対応してよい。いずれにせよ、特徴抽出器１３０によって抽出された特徴（例えば、閉塞物のサイズ、閉塞物と自律走行車の間の距離、自律走行車のサブレーン位置、及び車線構造）は、例えばキーフレームを前進のための測定基準として扱い、したがって相応して一致するキーフレームモデルを選択するために、推論論理１４２によって利用されてよい。別の言い方をすれば、特徴抽出器１３０は、キーフレームとしてまたはプリミティブとして上述の特徴を抽出するため、これらの特徴は、線形結合されてよい前進マーカと見なされてよく、それによって推論論理１４２が１つ以上の一致するキーフレームモデル及び部分を選択する、または複数のキーフレームを「縫い合わせて」１つの粘着モデルを形成できるようにする。
【００３９】
このようにして、キーフレームまたはプリミティブは、（例えば、決定されたもしくは生成された運転パラメータまたは制約の他の集合として）応答を、選択されたキーフレームモデルに基づいて１つ以上の閉塞物と関連付けられた検知されたまたは検出されたシナリオに特別に適合させ、それによってキーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステム１００が、異なる運転シナリオのための運転パラメータを決定するソースタスクのバリエーションにわたって制約移動のためのフレームワークとしての役割を果たすことができるために利用されてよい。キーフレームまたはプリミティブがつなぎ合わせられ得る方法のため、推論ロジック１４２は、既知の許容挙動に対するバリエーションを学習し、これらのバリエーションを、実行時中の（例えば、リアルタイムで）所与の運転パラメータのための修正された推奨範囲の形をとる制約として実装してよい。このようにして、自律動作中の自律走行車及びその占有者の安全性を強化しつつ、最適なルートを提供し得る。
【００４０】
ナビゲーションデバイス１４０は、例えば発端位置から目的地位置まで等、自律走行車の１つ以上の軌跡を生成してよく、世界規模での軌跡計画のための指針として軌跡及び／もしくはスピードの制約包絡線を生成もしくは出力してよい、またはそれ以外の場合最上層タイプのナビゲーション計画を提供してよい（例えば、道路網情報を含む、サーバ１１４に記憶されてよい地図情報に基づいて、第１の位置から第２の位置へのルートを生成すること）。別の言い方をすれば、ナビゲーションデバイス１４０は、第１の位置から第２の位置へのルートを生成してよい。一態様によれば、ナビゲーションデバイス１４０は、例えば、スピード、速度、加速度、または高レベルの計画のための他の軌跡制約等の運転パラメータを生成してよい。
【００４１】
推論論理１４２は、低レベルまたは中レベルの意思決定（例えば、秒ごとに自律走行車のサブレーン位置、速度、加速度、軌跡を選択すること）を容易にしてよい。このようにして、推論論理１４２は、閉塞物と自律走行車の間の距離を、対応する一致するキーフレームモデルを選択する上での一因として利用し、それによって実際の人間の運転者が類似したシナリオでどのように閉塞物に反応したのかの推定される表示を提供してよい。これは、ＥＣＵ１６０が自律走行車に、相応して自主的に動作するように命令できるようにする。推論論理１４２は、集中した計画生成パラダイムに従うために、またはそれ以外の場合実行時のために最適化される運転パラメータを生成するためにアーキテクチャの観点からセットアップされてよい。例えば、推論論理１４２は、ナビゲーション論理の階層の中間層に位置し、スピード及び軌跡の制約を、例えば（例えば潜在的な盲点を示す）検出された閉塞物及び／または閉塞物の後方から出現する実際の妨害物等、センサ１２０によって検出されたシナリオのための運転パラメータとして生成してよい。したがって、一態様によれば、推論論理１４２によって生成される制約または運転パラメータは、ナビゲーションデバイス１４０によって生成される運転パラメータを補足するまたは置換するために利用されてよい。
【００４２】
別の言い方をすれば、推論論理１４２は、閉塞物のサイズ、閉塞物から自律走行車への距離、環境の車線構造、及び車両状態情報に基づいてキーフレームモデルの集合から一致するキーフレームモデルを選択し、選択されたキーフレームモデル、車両状態情報、閉塞物のサイズ、閉塞物から自律走行車への距離、及び環境の車線構造に基づいて自律走行車の動作と関連付けられた運転パラメータの最大推奨限度及び最小推奨限度を生成してよい。
【００４３】
推論論理１４２は、外挿する曲線として軌跡を処理することによって一致するキーフレームモデルを選択してよい。異なる次数のスプラインが、開始点及び終了点を使用し、次いで中間キーフレームとして最も多い誤差を有する軌跡を追加して、入力された軌跡を内挿するために使用されてよい。別の言い方をすれば、観察された運転特性と関連付けられた軌跡の設定された最初の点及び最後の点はスプライン（例えば、立方、５次、等）に適合されてよい。上界及び下界を所与の運転パラメータのための最大推奨限度及び最小推奨限度として決定するとき、平均、分散、及び他の統計手段が検討される。（μＫｘ、σＫｘ）のこの並べられたタプルは、キーフレームモデルとして保存される。これは、外挿された軌跡と実際の軌跡との間の誤差が所定の閾値未満になるまで繰り返されてよい。このようにして、キーフレームモデルはタスクマイルストーン識別子としての役割を果たしてよく、キーフレームは、次いで実行時にまたはリアルタイムで軌跡または他の運転パラメータを外挿するために利用されてよい、平均キーフレームを提供するために位置合わせされ、クラスタ化される。推論論理１４２はキーフレームまたはキーフレームモデルをマイルストーンとして処理するため、これらのマイルストーンは、前進のための測定基準として、及び実行のためのチェックポイントとして見られてよい。
【００４４】
例えば、センサ１２０は、自律走行車と関連付けられた車両状態情報、及び自律走行車が移動している環境に位置する閉塞物と関連付けられた情報を含む環境状態情報を連続的に収集してよい。特徴抽出器１３０は、閉塞物のサイズ、閉塞物と自律走行車の間の距離、及び自律走行車が移動している環境の車線構造を連続して決定してよい。推論論理１４２は、閉塞物のサイズ、閉塞物から自律走行車への距離、環境の車線構造、及び車両状態情報に基づいてキーフレームモデルの集合から一致するキーフレームモデルを連続して選択してよい。また、推論論理１４２は、選択されたキーフレームモデル、車両状態情報、閉塞物のサイズ、閉塞物から自律走行車への距離、及び環境の車線構造に基づいて運転パラメータの最大推奨限度及び最小推奨限度を連続して生成してもよい。
【００４５】
キーフレームは前進マーカと見なされてよいため、推論論理１４２は対応する運転シナリオのためのそれぞれのキーフレームをともに線形結合することによって複数の閉塞物を有する種々の運転シナリオのために制約（例えば、運転パラメータのための最大推奨限度及び最小推奨限度）を生成してよい。別の言い方をすれば、推論論理１４２は、相応して例えば運転パラメータのための最大推奨限度または最小推奨限度等のパラメータの集合を生成するために、個々のキーフレーム、キーフレームの集合、またはキーフレームの部分集合を「プラグアンドプレイ」または「カットアンドペースト」してよい。このようにして、各キーフレームと関連付けられたアクションは、ドメインの中のタスクを解決するために異なるやり方で互いに接続されてよい。
【００４６】
いずれにせよ、推論論理１４２は、（例えば、自律走行車のサブレーンを含んでよい）自律走行車の現在位置、閉塞物または物体の位置、自律走行車の現在の方向、自律走行車の現在の速度、閉塞物と関連付けられたサイズ、環境と関連付けられた道路構造もしくは車線構造の種類を受け取り、１つ以上の運転パラメータを出力またはそれ以外の場合生成してよい。各運転パラメータについて、推論論理１４２は、期間または計画対象期間（例えば、５秒）内の推奨動作範囲として最大推奨限度及び最小推奨限度を生成してよい。計画対象期間及び現在のスピードは、対応する距離限界、記憶されている分散の利己的な値、及び一致するキーフレームモデルの立方スプラインを計算して、図４Ａ〜図４Ｂでｘ軸によって示す距離限界での外挿された曲線として推奨された境界または限界を作成するために推論論理１４２によって使用されてよい。
【００４７】
コントローラ１６０は、自律走行車の電子制御装置（ＥＣＵ）であってよい。ＥＣＵ１６０またはコントローラは、自律走行車に、運転パラメータのための最大推奨限度及び最小推奨限度に従って自主的に動作するように命令してよい。これは、図４Ａ〜図４Ｂでｘ軸に沿った（例えば、垂直方向または上下方向の）線によって示されるように、１つ以上の時間間隔または１つ以上の位置間隔で行われてよい。いずれにせよ、ＥＣＵ１６０は、一致するキーフレームモデルの態様を、対応する車両構成要素で実行させてよい（例えば、次回のキーフレームのための運転パラメータが速度に関係し、車両の現在の速度よりも大きい場合、スロットルを増加させる）。別の言い方をすれば、ＥＣＵ１６０は自律走行車が閉塞物のＤｔｈｒｅｓｈの範囲内にあるとき等、自律走行車の車両構成要素（つまり、ステアリング機構１６２、スロットル機構１６４、またはブレーキ機構１６６）のうちの１つ以上の状態を変更することによって一致するキーフレームモデルに従って全自動運転を実施してよい。このようにして、自律走行車の位置が閉塞物の位置への閾値距離（Ｄｔｈｒｅｓｈ）未満であるとき、ＥＣＵ１６０は、自律走行車に、運転パラメータのための最大推奨限度及び最小推奨限度に従って自主的に動作するように命令してよい。
【００４８】
１つ以上の態様によれば、キーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステム１００は、例えば第１の閉塞物、第２の閉塞物等、２つ以上の閉塞物を順番に検出してよい。言い換えると、センサ１２０によって収集される環境状態情報は、自律走行車が移動している環境に位置する第１の閉塞物及び第２の閉塞物と関連付けられた情報を含んでよい。特徴抽出器１３０は、第２の閉塞物のサイズ、第２の閉塞物と自律走行車の間の距離を決定してよい。上述したように、これらの距離は、短手方向及び長手方向の構成要素に分類されてよい。推論論理１４２は、第２の閉塞物のサイズ、第２の閉塞物から自律走行車への距離、環境の車線構造、及び車両状態情報に基づいてキーフレームモデルの集合から一致するキーフレームモデル（複数可）を選択してよい。選択されたキーフレームモデル（複数可）を使用し、推論論理１４２は、選択されたキーフレームモデル（複数可）、車両状態情報、第２の閉塞物のサイズ、第２の閉塞物から自律走行車への距離、及び環境の車線構造に基づいて自律走行車の動作と関連付けられた運転パラメータのための最大推奨限度及び最小推奨限度を生成してよい。
【００４９】
一態様によれば、推論論理１４２は、独自の閾値距離（Ｄｔｈｒｅｓｈ）を有する分離された物体として以後の閉塞物を処理してよい。第１の閉塞物及び第２の閉塞物が、（第１の閉塞物に対応する）Ｄｔｈｒｅｓｈ１及び（第２の閉塞物に対応する）Ｄｔｈｒｅｓｈ２及びそれぞれのアクティブな挙動時間が衝突しないように互いから十分な距離にある場合、推論論理１４２は、対応するキーフレームモデルを別々に実装してよい。しかしながら、第１の閉塞物及び第２の閉塞物が、（第１の閉塞物に対応する）Ｄｔｈｒｅｓｈ１及び（第２の閉塞物に対応する）Ｄｔｈｒｅｓｈ２及びそれぞれのアクティブな挙動時間が重複するように互いから少し離れている場合、推論論理１４２は、例えば第１の閉塞物から最大でも第１の閉塞物の中心点ＣＰｈ１までキーフレームを使用し、制約（例えば、運転パラメータのための最大推奨限度及び最小推奨限度）を生成することによって対応するキーフレームモデルをともに実装し、これを、第２の閉塞物から（ＣＰｈ１の後にある）第２の閉塞物の中心点ＣＰｈ２へキーフレームと互いにつなぎ合わせてよい。推論論理１４２は、第１の閉塞物及び第２の閉塞物と関連付けられたキーフレームを、３次スプラインに基づいて互いにつなぎ合わせてよい。言い換えると、立方スプラインは、キーフレームの複数の集合を互いに結合するために使用されてよい。
【００５０】
一態様によれば、推論論理１４２は、第１の閉塞物の中心点ＣＰｈ１と第２の閉塞物の中心点ＣＰｈ２の間の平均点（ＡＰ（ｈ１、ｈ２））を決定することによって対応するキーフレームモデルを実装してよい。例えば、これは、第１の閉塞物及び第２の閉塞物の平均中心位置から自律走行車への距離であってよい。ここで、推論論理１４２は、第１の閉塞物及び第２の閉塞物を分離された物体として処理し、グローバルドメインで分散キーフレームを取り出してよい。推論論理１４２は、（ＡＰ（ｈ１、ｈ２））未満の前方成分を有するすべてのｈ１キーフレームを選択し、ｈ２のためのこれらの下のキーフレームを（ＡＰ（ｈ１、ｈ２））よりも大きい前方成分と積み重ねてよい。この結合は、重複する閉塞物のための制約を生成するために、立方スプラインとともに利用されてよい。
【００５１】
図２は、図１のキーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステム１００のための例示的な使用シナリオの図である。Ｄｔｈｒｅｓｈは運転パラメータの間で共用されてよいが、上述したように、Ｄｔｈｒｅｓｈは、各運転パラメータが独自のＤｔｈｒｅｓｈを有するように実装されてよい。いずれにせよ、Ｄｔｈｒｅｓｈは、人間の運転者が（例えば、歩行者または障害物の可能性と関連付けられた）閉塞物２１０に反応する距離を示してよい。
【００５２】
一態様によれば、ＥＣＵ１６０は、自律走行車の位置が閉塞物２１０の位置への、例えばＤｔｈｒｅｓｈ等の閾値距離未満であるとき、自律走行車に、運転パラメータのための最大推奨限度及び最小推奨限度に従って自主的に動作するように命令してよい。別の言い方をすれば、自律走行車がＤｔｈｒｅｓｈに達すると、ＥＣＵ１６０は、運転パラメータと関連付けられた制約を活性化してよい。これらの運転パラメータは、自律走行車が距離Ｄａｂ（つまり、キーフレームモデルと関連付けられたアクティブな挙動に関与している間の距離）に移動する間、活性化または関与したままであってよい。これらの運転パラメータの活性化中、推論論理１４２は、現在の特徴または運転パラメータのスナップショットを撮影し、これらの運転パラメータを利己的な範囲に変換する。図２に見られるように、閉塞物２１０は、２つの要因、つまりサイズ、及び中心位置ＣＰｈと関連付けられたハザードｈであってよい。
【００５３】
しかしながら、閉塞物２１０が通り越された後、ＥＣＵ１６０は、運転パラメータのための他の範囲または推奨限度を実施してよい。言い換えると、ＥＣＵは、例えば閾値距離Ｄａｂが移動されるとき等、自律走行車が閉塞物２１０を通り越した後に、依然として閉塞物２１０の位置への閾値距離内にあるとき、自律走行車に、運転パラメータのための最大推奨限度及び最小推奨限度を無視するように命令してよい。
【００５４】
図３Ａ〜図３Ｂは、図１のキーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステム１００と関連する例示的な訓練シナリオの図である。図３Ａに見られるように、閉塞物３１０は、歩行者３２０が閉塞物の後方から踏み出す場合がある潜在的な盲点シナリオを表してよい。これは、図３Ｂに示される。上述したように、訓練段階またはシミュレーション段階の間、車両特徴等の情報は、人間の運転者による試走中に記録または記憶されてよく、この情報は、キーフレームモデルを構築するために使用されてよい。自律走行車は、これらのキーフレームモデルに基づいて動作してよい。
【００５５】
図４Ａ〜図４Ｂは、図１のキーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステム１００と関連する例示的な使用シナリオの図である。図４Ａ〜図４Ｂは、異なる運転パラメータのための例示的な境界（例えば、最大推奨限度及び最小推奨限度）である。図４Ａ〜図４Ｂに見られるように、包絡線と関連付けられた範囲（例えば、最大推奨限度と最小推奨限度の間）は必ずしも対称的ではない。図４Ｂの右限界は、ステアリングの移動がより少ないより狭い限界であるが、左限界は、より曲がり、物体を「回避する」ことにより偏っている。これらの対照的な境界は、例えば考えられる最小の動きを有する目標指向型の運転者及び誇張された動きを有する安全指向型の運転者等の運転者の異なるステレオタイプを表す。一態様によれば、ＬｆＤは、自律走行車のユーザーまたは占有者の人工統計学データに基づいてユーザーに挙動を適合させるために実装されてよい。ユーザーの挙動の好みを記録することによって、キーフレームベースの自律走行車の動作のためのシステム１００のフレームワークは、ユーザーに好みを反映し、それによって挙動コントローラに２つの極値（例えば、最小値または最大値）のうちの１つと関連付けられた運転パラメータを実装することを推し進めるためにキーフレームモデル及び分散モデルを更新してよい。
【００５６】
図５は、一態様に係る、キーフレームベースの自律走行車の動作のための方法の例の流れ図の図である。方法は、自律走行車と関連付けられた車両状態情報を収集すること５０２、及び自律走行車が移動している環境に位置する物体と関連付けられた情報を含んだ環境状態情報を収集すること５０４と、物体のサイズ、物体と自律走行車の間の距離、及び自律走行車が移動している環境の車線構造を決定すること５０６と、物体のサイズ、物体から自律走行車への距離、環境の車線構造、及び車両状態情報に基づいてキーフレームモデルの集合から一致するキーフレームモデルを選択すること５０８と、選択されたキーフレームモデル、車両状態情報、物体のサイズ、物体から自律走行車への距離、及び環境の車線構造に基づいて自律走行車の動作と関連付けられた運転パラメータのための最大推奨限度及び最小推奨限度を生成すること５１０と、自律走行車に、運転パラメータのための最大推奨限度及び最小推奨限度に従って自主的に動作するように命令すること５１２とを含んでよい。
【００５７】
さらに別の態様は、本明細書に提示される技術の一態様を実装するように構成されたプロセッサ実行可能命令を含んだコンピュータ可読媒体を含む。これらの方法で考案されたコンピュータ可読媒体またはコンピュータ可読デバイスの実施形態は図６に示され、実施態様６００は、その上でコンピュータ可読データ６０６が符号化される、例えばＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ−Ｒ、フラッシュドライブ、ハードディスクドライブのプラッタ等のコンピュータ可読媒体６０８を含む。例えば、６０６に示される複数のゼロ及び１を含んだバイナリデータ等の、この符号化されたコンピュータ可読データ６０６は、同様に本明細書に説明される原理のうちの１つ以上に従って動作するように構成されたプロセッサ実行可能コンピュータ命令６０４の集合を含む。１つの係る実施形態６００では、プロセッサ実行可能コンピュータ命令６０４は、例えば図５の方法５００等の方法６０２を実行するように構成されてよい。別の態様では、プロセッサ実行可能コンピュータ命令６０４は、図１のシステム１００等のシステムを実装するように構成されてよい。本明細書に提示される技術に従って動作するように構成される多くの係るコンピュータ可読媒体は、当業者によって考案されてよい。
【００５８】
本願で使用されるように、用語「構成要素」、「モジュール」、「システム」、「インタフェース」等は、概してコンピュータ関連のエンティティ、つまりハードウェア、ハードウェア及びソフトウェアの組み合わせ、ソフトウェア、または実行中のソフトウェアを指すことを目的としている。例えば、構成要素は、プロセッサ上で実行するプロセス、プロセッサ、オブジェクト、実行ファイル、実行のスレッド、プログラム、またはコンピュータであってよいが、これであることに限定されるものではない。実例として、コントローラで実行中のアプリケーションとコントローラの両方とも構成要素であってよい。プロセスまたは実行のスレッドの中に常駐する１つ以上の構成要素、及び構成要素は、１つのコンピュータに配置される場合もあれば、２つ以上のコンピュータの間で分散される場合もある。
【００５９】
さらに、請求されている主題は、コンピュータを制御して開示されている主題を実施するために、ソフトウェア、ファームェア、ハードウェア、またはその任意の組み合わせを作成するための標準的なプログラミング技術またはエンジニアリング技術を使用し、方法、装置、または製造品として実装される。本明細書で使用される用語「製造品」は、任意のコンピュータ可読デバイス、キャリア、または媒体からアクセス可能なコンピュータプログラムを包含することを目的とする。言うまでもなく、請求されている主題の範囲または精神から逸脱することなく、多くの修正がこの構成に加えられ得る。
【００６０】
図７及び続く説明は、本明細書で説明される対策のうちの１つ以上の態様を実装するために適切なコンピューティング環境の説明を提供する。図７の動作環境は、適切な動作環境の一実施例にすぎず、動作環境の使用の範囲または機能性に関するいかなる制限を示唆することも意図していない。例のコンピューティングデバイスは、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、ハンドヘルドデバイスもしくはラップトップデバイス、例えば携帯電話、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、メディアプレーヤ等のモバイル機器、マルチプロセッサシステム、家庭用電化製品、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、上記のシステムもしくはデバイスのいずれかを含む分散型コンピューティング環境等を含むが、これに限定されるものではない。
【００６１】
概して、実施形態または態様は、１つ以上のコンピューティングデバイスによって実行されている「コンピュータ可読命令」との一般的な関連で説明される。コンピュータ可読命令は、以下に説明するように、コンピュータ可読媒体を介して分散されてよい。コンピュータ可読命令は、１つ以上のタスクを実行する、または１つ以上の抽象データ型を実装する、例えば、関数、オブジェクト、アプリケーションプログラミングインタフェース（ＡＰＩ）、データ構造等のプログラムモジュールとして実装されてよい。通常、コンピュータ可読命令の機能性は、種々の実施形態で、所望されるように結合または分散される。
【００６２】
図７は、本明細書に提供される一態様を実装するように構成されたコンピューティングデバイス７１２を含んだシステム７００を示す。１つの構成では、コンピューティングデバイス７１２は、少なくとも１つの処理部７１６及びメモリ７１８を含む。コンピューティングデバイスの正確な構成及びタイプに応じて、メモリ７１８は、例えばＲＡＭ等の揮発性、例えばＲＯＭ、フラッシュメモリ等の不揮発性、またはこの２つの組み合わせであってよい。この構成は、図７で破線７１４によって示される。
【００６３】
他の態様では、コンピューティングデバイス７１２は、追加の機能または機能性を含む。例えば、コンピューティングデバイス７１２は、磁気記憶装置、光記憶装置等を含むが、これに限定されるものではないリムーバブル記憶装置または取り外しができない記憶装置等の追加の記憶装置を含んでよい。係る追加の記憶装置は、図７で記憶装置７２０によって示されている。一態様では、本明細書に提供される一態様を実施するためのコンピュータ可読命令は、記憶装置７２０内にある。記憶装置７２０は、オペレーティングシステム、アプリケーションプログラム等を実装するために他のコンピュータ可読命令を記憶してよい。コンピュータ可読命令は、例えば処理部７１６による実行のためにメモリ７１８にロードされてよい。
【００６４】
本明細書に使用される用語「コンピュータ可読媒体」は、コンピュータ記憶媒体を含む。コンピュータ記憶媒体は、例えばコンピュータ可読命令または他のデータ等の情報の記憶のための任意の方法または技術で実装される揮発性及び不揮発性の媒体、リムーバブル及び取外しのできない媒体を含む。メモリ７１８及び記憶装置７２０は、コンピュータ記憶媒体の実施例である。コンピュータ記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリもしくは他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）もしくは他の光記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置もしくは他の磁気記憶装置、または所望される情報を記憶するために使用されてよく、コンピューティングデバイス７１２によってアクセスされてよい任意の他の媒体を含むが、これに限定されるものではない。任意の係るコンピュータ記憶媒体は、コンピューティングデバイス７１２の一部である。
【００６５】
用語「コンピュータ可読媒体」は、通信媒体を含む。通信媒体は、通常、例えば搬送波または他の移送機構等の「変調データ信号」でコンピュータ可読命令または他のデータを具現化し、任意の情報送達媒体を含む。用語「変調データ信号」は、その特徴的な集合のうちの１つ以上を有する、または信号内の情報を符号化するように変更した信号を含む。
【００６６】
コンピューティングデバイス７１２は、例えばキーボード、マウス、ペン、音声入力装置、タッチ入力装置、赤外線カメラ、ビデオ入力装置、または任意の他の入力装置等の入力装置（複数可）７２４を含む。例えば１つ以上のディスプレイ、スピーカ、プリンタ、または任意の他の出力装置等の出力装置（複数可）７２２は、コンピューティングデバイス７１２と含まれてよい。入力装置（複数可）７２４及び出力装置（複数可）７２２は、有線接続、無線接続、またはその任意の組み合わせを介してコンピューティングデバイス７１２に接続されてよい。一態様では、別のコンピューティングデバイスからの入力装置または出力装置は、コンピューティングデバイス７１２用の入力装置（複数可）７２４または出力装置（複数可）７２２として使用されてよい。コンピューティングデバイス７１２は、例えばネットワーク７２８を通して等、１つ以上の他のデバイス７３０との通信を容易にするために通信接続（複数可）７２６を含んでよい。
【００６７】
主題は、構造上の特徴または方法論的な行為に特有の言語で説明されているが、添付の特許請求の範囲の主題が上述された特定の特徴または行為に必ずしも限定されないことが理解されるべきである。むしろ、上述の特定の特徴及び行為は、例の実施形態として開示されている。
【００６８】
実施形態の種々の動作が本明細書に提供される。動作の１つ以上またはすべてが説明される順序は、これらの動作が必ず順序に依存していることを暗示するとして解釈されるべきではない。代替の順序付けは、本説明に基づいて理解される。さらに、すべての動作が本明細書に提供される各実施形態に必ずしも存在しない場合がある。
【００６９】
本願で使用されるように、「または」は、排他的な「または」よりむしろ包含的な「または」を意味することが意図される。さらに、包含的な「または」は、その任意の組み合わせ（例えば、Ａ、Ｂ、またはその任意の組み合わせ）を含んでよい。さらに、本願で使用される「ａ」及び「ａｎ」は、特別の定めのない限り、または単数形を対象にすることが文脈から明らかではない限り、概して、「１つ以上」を意味すると解釈される。さらに、Ａ及びＢ等のうちの少なくとも１つは、概して、ＡまたはＢまたはＡとＢの両方を意味する。さらに、「ｉｎｃｌｕｄｅｓ（含む）」、「ｈａｖｉｎｇ（有する）」、「ｈａｓ（有する）」、「ｗｉｔｈ（を有する）」、またはその異形が、発明を実施するための形態または特許請求の範囲のどちらかで使用される限り、係る用語は、用語「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ（含んだ）」と同様に包含的となることが意図される。
【００７０】
さらに、特に定めのない限り、「第１の」、「第２の」等は、時間的な態様、空間的な態様、順序付け等を暗示することを意図されていない。むしろ、係る用語は、特徴、要素、項目等のための識別子、名前等として使用されるにすぎない。例えば、第１のチャネル及び第２のチャネルは、概してチャネルＡ及びチャネルＢまたは２つの異なるチャネルもしくは２つの同一のチャネル、または同じチャネルに対応する。さらに、「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ（含んだ）」、「ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ（含む）」、「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ（含んだ）」、「ｉｎｃｌｕｄｅｓ（含む）」等は、概してｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ（含んだ）またはｉｎｃｌｕｄｉｎｇ（含んだ）を意味するが、これに限定されるものではない。
【００７１】
さまざまな上記に開示された及び他の特徴及び機能、または代替物またはその種類は、望ましくは多くの他の異なるシステムまたはアプリケーションに結合されてよいことが理解されよう。また、以下の特許請求の範囲により包含されることも意図される、その中のその種々の現在は予測できないまたは予想されない代替物、修正、変形、または改善は、当業者によって以後行われてよい。
【符号の説明】
【００７２】
１００  システム
１０２  運転シミュレータ
１０４  ディスプレイ
１０６  セットアップインタフェース
１０８  観察コレクタ
１１０  キーフレームモデルビルダ
１１２  データベース
１１４  サーバ
１２０  センサ
１３０  特徴抽出器
１４０  ナビゲーションデバイス
１４２  推論論理
１５０  バス
１６０  コントローラ
１６２  ステアリング機構
１６４  スロットル機構
１６６  ブレーキ機構
２１０  閉塞物
３１０  閉塞物
３２０  歩行者
７１２  コンピューティングデバイス
７１６  処理部
７１８  メモリ
７２０  記憶装置
７２２  出力装置（複数可）
７２４  入力装置（複数可）
７２６  通信接続（複数可）
７２８  ネットワーク
【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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