(57)【要約】      （修正有）【課題】自動運転車両（ＡＤＶ）の相対位置を決定する。【解決手段】ＡＤＶにおいて自己位置推定システムにより、車両の各位置に取り付けられた幾つかのセンサを用いて車線内における相対位置を決定する。幾つかのカメラは、車両の周囲環境に関する画像をキャプチャするために車両の異なる位置に取り付けされても良い。キャプチャされた画像に基づいて、画像認識処理又はアルゴリズムにより車両と車線のエッジとの間の距離を決定することができる。車両と車線のエッジとの間の距離に基づいて、車両の車線内における相対位置を決定することができる。車両の車線内における相対位置は、車両の進行方向と車線の中心線又は基準線の縦方向におけるベクトルとのなす角度、及び車両と車線の中心線又は基準線との間の距離を指す。【選択図】図１
2019137391.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動運転車両の自己位置推定のためのコンピュータ実施方法であって、
自動運転車両ＡＤＶの前端の第１位置に取り付けられた第１カメラによりキャプチャされた第１画像に基づいて前記ＡＤＶの前端と前記ＡＤＶが走行している車線の左エッジとの間の第１距離Ｌ１を測定するステップと、
前記ＡＤＶの前端の第２位置に取り付けられた第２カメラによりキャプチャされた第２画像に基づいて前記ＡＤＶの前端と前記車線の右エッジとの間の第２距離Ｌ２を測定するステップと、
前記ＡＤＶの後端の第３位置に取り付けられた第３カメラによりキャプチャされた第３画像に基づいて前記ＡＤＶの後端と前記車線の左エッジとの間の第３距離Ｌ３を測定するステップと、
前記ＡＤＶの後端の第４位置に取り付けられた第４カメラによりキャプチャされた第４画像に基づいて前記ＡＤＶの後端と前記車線の右エッジとの間の第４距離Ｌ４を測定するステップと、
前記第１距離、前記第２距離、前記第３距離及び前記第４距離に基づいて前記ＡＤＶの前記車線内におけるローカル相対位置を決定するステップと、を含む、
方法。
【請求項２】
前記ＡＤＶの前記車線内におけるローカル相対位置を決定することは、前記ＡＤＶの物理的寸法を考慮した上で、前記第１距離及び前記第３距離、或いは前記第２距離及び前記第４距離に基づいて前記ＡＤＶの進行方向と前記車線の中心線とのなす角度を算出するステップを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ＡＤＶの長さを考慮した上で、前記ＡＤＶの進行方向と前記車線の中心線とのなす角度が、Ｌ１とＬ３の差又はＬ２とＬ４の差に基づいて決定される、
請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ＡＤＶの進行方向と前記車線の中心線とのなす角度が、ａｒｃｓｉｎ（｜Ｌ３−Ｌ１｜／前記ＡＤＶの長さ）又はａｒｃｓｉｎ（｜Ｌ２−Ｌ４｜／前記ＡＤＶの長さ）に従って決定される、
請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記第１距離、前記第２距離、前記第３距離及び前記第４距離に基づいて前記ＡＤＶの中心と前記車線の中心線との間の第５距離を算出するステップを更に含む、
請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記ＡＤＶの中心と前記車線の中心線との間の前記第５距離が、（Ｌ１＋Ｌ３−Ｌ２−Ｌ４）／２に従って算出される、
請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記第１カメラは前記ＡＤＶの左前コーナーに取り付けられ、前記第２カメラは前記ＡＤＶの右前コーナーに取り付けられる、
請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記第３カメラは前記ＡＤＶの左後コーナーに取り付けられ、前記第４カメラは前記ＡＤＶの右後コーナーに取り付けられる、
請求項１に記載の方法。
【請求項９】
命令が記憶されている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とき、
自動運転車両ＡＤＶの前端の第１位置に取り付けられた第１カメラによりキャプチャされた第１画像に基づいて前記ＡＤＶの前端と前記ＡＤＶが走行している車線の左エッジとの間の第１距離Ｌ１を測定することと、
前記ＡＤＶの前端の第２位置に取り付けられた第２カメラによりキャプチャされた第２画像に基づいて前記ＡＤＶの前端と前記車線の右エッジとの間の第２距離Ｌ２を測定することと、
前記ＡＤＶの後端の第３位置に取り付けられた第３カメラによりキャプチャされた第３画像に基づいて前記ＡＤＶの後端と前記車線の左エッジとの間の第３距離Ｌ３を測定することと、
前記ＡＤＶの後端の第４位置に取り付けられた第４カメラによりキャプチャされた第４画像に基づいて前記ＡＤＶの後端と前記車線の右エッジとの間の第４距離Ｌ４を測定することと、
前記第１距離、前記第２距離、前記第３距離及び前記第４距離に基づいて前記ＡＤＶの前記車線内におけるローカル相対位置を決定することと、を含む動作を前記プロセッサに実行させる、
非一時的な機械可読媒体。
【請求項１０】
前記ＡＤＶの前記車線内におけるローカル相対位置を決定することは、前記ＡＤＶの物理的寸法を考慮した上で、前記第１距離及び前記第３距離、或いは前記第２距離及び前記第４距離に基づいて前記ＡＤＶの進行方向と前記車線の中心線とのなす角度を算出するステップを含む、
請求項９に記載の機械可読媒体。
【請求項１１】
前記ＡＤＶの長さを考慮した上で、前記ＡＤＶの進行方向と前記車線の中心線とのなす角度が、Ｌ１とＬ３の差又はＬ２とＬ４の差に基づいて決定される、
請求項１０に記載の機械可読媒体。
【請求項１２】
前記ＡＤＶの進行方向と前記車線の中心線とのなす角度が、ａｒｃｓｉｎ（｜Ｌ３−Ｌ１｜／前記ＡＤＶの長さ）又はａｒｃｓｉｎ（｜Ｌ２−Ｌ４｜／前記ＡＤＶの長さ）に従って決定される、
請求項１１に記載の機械可読媒体。
【請求項１３】
前記動作は、前記第１距離、前記第２距離、前記第３距離及び前記第４距離に基づいて前記ＡＤＶの中心と前記車線の中心線との間の第５距離を算出することを更に含む、
請求項１０に記載の機械可読媒体。
【請求項１４】
前記ＡＤＶの中心と前記車線の中心線との間の前記第５距離が、（Ｌ１＋Ｌ３−Ｌ２−Ｌ４）／２に従って算出される、
請求項１３に記載の機械可読媒体。
【請求項１５】
前記第１カメラは前記ＡＤＶの左前コーナーに取り付けられ、前記第２カメラは前記ＡＤＶの右前コーナーに取り付けられる、
請求項９に記載の機械可読媒体。
【請求項１６】
前記第３カメラは前記ＡＤＶの左後コーナーに取り付けられ、前記第４カメラは前記ＡＤＶの右後コーナーに取り付けられる、
請求項９に記載の機械可読媒体。
【請求項１７】
データ処理システムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサに接続されて命令を記憶するメモリであって、前記命令が前記プロセッサにより実行されるとき、
自動運転車両ＡＤＶの前端の第１位置に取り付けられた第１カメラによりキャプチャされた第１画像に基づいて前記ＡＤＶの前端と前記ＡＤＶが走行している車線の左エッジとの間の第１距離Ｌ１を測定することと、
前記ＡＤＶの前端の第２位置に取り付けられた第２カメラによりキャプチャされた第２画像に基づいて前記ＡＤＶの前端と前記車線の右エッジとの間の第２距離Ｌ２を測定することと、
前記ＡＤＶの後端の第３位置に取り付けられた第３カメラによりキャプチャされた第３画像に基づいて前記ＡＤＶの後端と前記車線の左エッジとの間の第３距離Ｌ３を測定することと、
前記ＡＤＶの後端の第４位置に取り付けられた第４カメラによりキャプチャされた第４画像に基づいて前記ＡＤＶの後端と前記車線の右エッジとの間の第４距離Ｌ４を測定することと、
前記第１距離、前記第２距離、前記第３距離及び前記第４距離に基づいて前記ＡＤＶの前記車線内におけるローカル相対位置を決定することと、を含む動作を前記プロセッサに実行させる、メモリと、を備える、
データ処理システム。
【請求項１８】
前記ＡＤＶの前記車線内におけるローカル相対位置を決定することは、前記ＡＤＶの物理的寸法を考慮した上で、前記第１距離及び前記第３距離、或いは前記第２距離及び前記第４距離に基づいて前記ＡＤＶの進行方向と前記車線の中心線とのなす角度を算出するステップを含む、
請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記ＡＤＶの長さを考慮した上で、前記ＡＤＶの進行方向と前記車線の中心線とのなす角度が、Ｌ１とＬ３の差又はＬ２とＬ４の差に基づいて決定される、
請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
前記ＡＤＶの進行方向と前記車線の中心線とのなす角度が、ａｒｃｓｉｎ（｜Ｌ３−Ｌ１｜／前記ＡＤＶの長さ）又はａｒｃｓｉｎ（｜Ｌ２−Ｌ４｜／前記ＡＤＶの長さ）に従って決定される、
請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
前記動作は、前記第１距離、前記第２距離、前記第３距離及び前記第４距離に基づいて前記ＡＤＶの中心と前記車線の中心線との間の第５距離を算出することを更に含む、
請求項１８に記載のシステム。
【請求項２２】
前記ＡＤＶの中心と前記車線の中心線との間の前記第５距離が、（Ｌ１＋Ｌ３−Ｌ２−Ｌ４）／２に従って算出される、
請求項２１に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示の実施形態は主に自動運転車両の動作に関する。より具体的に、本開示の実施形態は自動運転車両のための車線の自己位置推定に関する。
【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する場合に、搭載されたセンサにより各位置までナビゲートすることができるので、ヒューマンマシンインタラクションが最も少ない場合、又は乗客がいない場合などに車両を走行させることが可能となった。
【０００３】
運動計画及び制御は、自動運転における重要な動作である。これらの動作は車両の位置又は場所に依存し、車両の位置又は場所は全地球測位システム（ＧＰＳ）及び車両のＩＭＵユニットのような他のセンサにより決定可能である。このような位置は地図による絶対位置と呼ばれる。ところが、場合によっては道路又は車線内におけるローカル相対位置は自動運転に対しても重要である。このようなローカル相対位置の決定は自己位置推定と呼ばれる。自己位置推定は、常に挑戦的な課題であり、自動運転車両（ＡＤＶ）の相対位置を決定するための効果的な手段がまだ存在していない。
【発明の概要】
【０００４】
【０００５】
【０００６】
【図面の簡単な説明】
【０００７】
本開示の実施形態は、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が類似した素子を示す。
【０００８】
【図１】一実施形態に係るネットワークシステムを示したブロック図である。
【０００９】
【図２】一実施形態に係る自動運転車両の例を示したブロック図である。
【００１０】
【図３Ａ】一実施形態に係る自動運転車両と一緒に使用される感知及び計画システムの例を示したブロック図である。
【図３Ｂ】一実施形態に係る自動運転車両と一緒に使用される感知及び計画システムの例を示したブロック図である。
【００１１】
【図４】一実施形態に係る自動運転車両の自己位置推定を示した模式図である。
【００１２】
【図５】一実施形態に係る車線内における車両のローカル相対位置を決定するプロセスを示したフローチャートである。
【００１３】
【図６】一実施形態に係る自動運転システムを評価するプロセスを示したフローチャートである。
【００１４】
【図７】一実施形態に係るデータ処理システムを示したブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、説明の詳細を参照しながら本開示の様々な実施形態及び態様を説明する。図面には、前記様々な実施形態が示される。下記の説明及び図面は、本開示を説明するためのものであり、本開示を限定するものとして解釈すべきではない。本開示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、幾つかの場合には、本開示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。
【００１６】
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、構造又は特性が本開示の少なくとも一実施形態に含まれても良いと意味する。「一実施形態では」という用語は、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。
【００１７】
幾つかの実施形態によれば、自動運転車両において自己位置推定システムにより、車両の各位置又はスポットに取り付けられた幾つかのセンサを用いて車両が走行している車線内における相対位置を決定する。例えば、幾つかのカメラは、車両の周囲環境に関する画像をキャプチャするために車両の異なる位置に取付可能である。キャプチャされた画像に基づいて、画像認識処理又はアルゴリズムにより車両と車線又は道路のエッジとの距離を決定することができる。車両と車線のエッジとの間の距離に基づいて、車両の車線内における相対位置を決定することができる。車両の車線内における相対位置とは、車両の進行方向と車線の中心線又は基準線の縦方向のベクトルとのなす角度、及び車両と車線の中心線又は基準線との間の距離を指す。
【００１８】
一実施形態によれば、ＡＤＶの前端とＡＤＶが走行している車線の左エッジとの間の第１距離（Ｌ１）は、ＡＤＶの前端の第１位置に取り付けられた第１カメラによりキャプチャされた第１画像に基づいて測定される。ＡＤＶの前端と車線の右エッジとの間の第２距離（Ｌ２）は、ＡＤＶの前端の第２位置に取り付けられた第２カメラによりキャプチャされた第２画像に基づいて測定される。ＡＤＶの後端と車線の左エッジとの間の第３距離は、ＡＤＶの後端の第３位置に取り付けられた第３カメラによりキャプチャされた第３画像に基づいて測定される。ＡＤＶの後端と車両の右エッジとの間の第４距離は、ＡＤＶの後端の第４位置に取り付けられた第４カメラによりキャプチャされた第４画像に基づいて測定される。ＡＤＶの車線内におけるローカル相対位置は第１距離、第２距離、第３距離及び第４距離に基づいて決定される。
【００１９】
また、ＡＤＶの進行方向と車線の中心線との間の角度は、第１距離、第２距離、第３距離及び第４距離に基づき、且つＡＤＶの物理的寸法を考慮して算出される。一実施形態では、ＡＤＶの車両長さ（ＶＬ）を考慮した上で、距離Ｌ１と距離Ｌ３の差又は距離Ｌ２と距離Ｌ４の差に基づいてＡＤＶの進行方向と車線の中心線とのなす角度を決定する。特に、具体的な実施形態によれば、当該角度はａｒｃｓｉｎ（｜Ｌ１−Ｌ３｜／ＶＬ）又はａｒｃｓｉｎ（｜Ｌ２−Ｌ４｜／ＶＬ）に従って決定可能である。
【００２０】
車線内における相対位置を算出する際に、一実施形態によれば、第１距離、第２距離、第３距離及び第４距離に基づいてＡＤＶの中心点と車線の中心線との間の第５距離を決定する。第５距離及び車両の進行方向と中心線とのなす角度は、車両の車線内におけるローカル相対位置を示す。一つの具体的な実施形態において、第５位置は（Ｌ１＋Ｌ３−Ｌ２−Ｌ４）／２に従って決定される。一実施形態では、第１カメラはＡＤＶの左前コーナーに取り付けられ、第２カメラはＡＤＶの右前コーナーに取り付けられる。第３カメラはＡＤＶの左後コーナーに取り付けられ、第４カメラはＡＤＶの右後コーナーに取り付けられる。
【００２１】
図１は、本開示の一実施形態に係る自動運転車両のネットワーク構成を示したブロック図である。図１に示すように、ネットワーク構成１００には、ネットワーク１０２を介して一つ又は複数のサーバ１０３〜１０４に通信可能に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、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）、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これらの組み合わせであっても良い。サーバ１０３〜１０４は、任意のタイプのサーバ又はサーバグループ、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これらの組み合わせであっても良い。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。
【００２２】
自動運転車両は、運転者からの入力が非常に少ない又はない場合に車両をナビゲートして環境を通過する自動運転モードに配置可能な車両である。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又は複数のセンサを備える。前記車両とその関連するコントローラとは、検出された情報で案内して前記環境を通過する。自動運転車両１０１は、手動モード、完全自動運転モード、又は部分自動運転モードで走行することができる。
【００２３】
一実施形態では、自動運転車両１０１には、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、インフォティメントシステム１１４と、センサシステム１１５とが含まれるが、こ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一般的な構成要素、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により複数種の通信信号及び／又はコマンドを使用して制御可能である。当該複数種の通信信号及び／又はコマンドは、例えば、加速信号又はコマンド、減速信号又はコマンド、ステアリング信号又はコマンド、ブレーキ信号又はコマンドなどである。
【００２４】
構成要素１１０〜１１５は、インターコネクタ、バス、ネットワーク或いはこれらの組み合わせを介して互いに通信可能に接続されることができる。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されることができる。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のないアプリにおいて互いに通信することを許すような車両バス基準として設計される。それは最初に車両内におけるマルチプレックス電気配線のために設計されたメッセージに基づくプロトコルであるが、他の環境にも幅広く用いられる。
【００２５】
ここで図２を参照し、一実施形態では、センサシステム１１５は一つ又は複数のカメラ２１１、グローバルポジションシステム（ＧＰＳ）ユニット２１２、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）２１３、レーダユニット２１４並びに光検出及び測距（ＬＩＤＡＲ）ユニット２１５を含むが、これらに限定されない。ＧＰＳシステム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は慣性加速度に基づいて自動運転車両の位置及び方位変化を感知することができる。レーダユニット２１４は、無線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検知するシステムを表すことができる。幾つかの実施形態において、オブジェクトを検知することに加えて、レーダユニット２１４は、更にオブジェクトの速度及び／又は進行方向を検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動運転車両の所在環境におけるオブジェクトを検知することができる。他のシステム構成要素以外に、ＬＩＤＡＲユニット２１５は更に一つ又は複数のレーザ光源、レーザスキャナ及び一つ又は複数の検出器を含んでも良い。カメラ２１１は、自動運転車両の周囲環境の画像を取得する一つ又は複数の装置を含んでも良い。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良い。カメラは機械的に移動できるものであっても良く、例えば、カメラを回転及び／又は傾斜のプラットフォームに装着することができる。
【００２６】
センサシステム１１５には、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）が含まれても良い。オーディオセンサは、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。ステアリングセンサは、ハンドル、車両の車輪又はこれらの組み合わせの操舵角を感知するように配置されても良い。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。ある場合に、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／ブレーキセンサとして一体化されても良い。
【００２７】
一実施形態では、車両制御システム１１１はステアリングユニット２０１、スロットルユニット２０２（加速ユニットともいう）及びブレーキユニット２０３を含むが、これらに限定されない。ステアリングユニット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。スロットルユニット２０２は電動機又はエンジンの速度を制御するために用いられ、電動機又はエンジンの速度は更に車両の速度及び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、摩擦を提供することで車両の車輪又はタイヤを減速させ車両を減速させる。注意すべきなのは、図２に示された構成要素は、ハードウェア、ソフトウェア或いはこれらの組み合わせで実現されることができる。
【００２８】
図１を再び参照して、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可能にする。例えば、無線通信システム１１２は、一つ又は複数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、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（登録商標））を使用して他の構成要素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、乗客のモバイルデバイス、表示装置、車両１０１内のスピーカ）と直接通信することができる。ユーザインターフェースシステム１１３は、車両１０１内に実施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、タッチスクリーン表示装置、マイクロフォン及びスピーカなどを含む。
【００２９】
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動作する場合に、感知及び計画システム１１０により制御されるか、又は管理されることができる。感知及び計画システム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、出発地から目的地までのルート又は経路を計画した後に、計画及び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）及びソフトウェア（例えば、オペレーティングシステム、計画及びルーティングプログラム）を含む。あるいは、感知及び計画システム１１０は車両制御システム１１１と一体に集積されても良い。
【００３０】
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旅程の出発位置及び目的地を指定することができる。感知及び計画システム１１０は旅程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の永続性記憶装置にローカルキャッシュされても良い。
【００３１】
自動運転車両１０１がルートに沿って移動している場合に、感知及び計画システム１１０は交通情報システム又はサーバ（ＴＩＳ）からリアルタイム交通情報を取得することもできる。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ても良い。あるいは、サーバ１０３〜１０４の機能は、感知及び計画システム１１０と一体に集積されても良い。感知及び計画システム１１０は、リアルタイム交通情報、ＭＰＯＩ情報及び位置情報、並びにセンサシステム１１５により検出されるか又は感知されるリアルタイム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）に基づいて、最適なルートを計画し且つ計画されたルート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。
【００３２】
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。一実施形態では、データ解析システム１０３は、データコレクタ１２１と、機械学習エンジン１２２とを含む。データコレクタ１２１は、様々な車両（自動運転車両又は人間の運転者により運転される一般車両）から運転統計データ１２３を取得する。運転統計データ１２３には、発行された運転コマンド（例えば、スロットルコマンド、ブレーキコマンド、ステアリングコマンド）を示す情報及び異なるタイミングで車両のセンサにより取得された車両の応答（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は更に、異なるタイミングにおける運転環境を記述する情報、例えば、ルート（出発地位置及び目的地位置を含む）、ＭＰＯＩ、道路状況、天気状況などを含んでも良い。
【００３３】
機械学習エンジン１２２は、運転統計データ１２３に基づいて、様々な目的に応じて１セットのルール、アルゴリズム及び／又は予測モデル１２４を生成するか又は訓練する。一実施形態では、アルゴリズム１２４は、ＡＤＶの車線内におけるローカル相対位置を算出して決定するために、少なくとも一つのアルゴリズムを含んでも良い。車両のローカル相対位置は、車両の進行方向と車両の所在車線の方向とのなす角度を指す。車線の方向は、車線の中心線に関連する縦方向のベクトルを指しても良い。ローカル相対位置は更に、車両と中心線との間の距離（例えば、車両の中心と中心線との間の横方向又は最短距離）により示されても良い。つまり、車両のローカル相対位置は、（１）車両の進行方向と中心線の縦方向ベクトルとのなす角度及び（２）車両の中心と中心線との間の最短距離により示される。一実施形態では、車両と中心線との間の角度及び距離は、車両の異なる位置又はスポットに取り付けられる各カメラによりキャプチャされた画像に応じて算出可能である。そして、アルゴリズム１２４は自動運転車両にリアルタイムにアップロードされても良い。
【００３４】
一実施形態によれば、画像は車両により具体的な自動運転システム又は方法により取得され且つ所定の時間後に運転統計データ１２３の一部として記憶されても良い。評価システム１２５は、画像に基づいて車両が既に通過した車線内におけるローカル相対位置を決定することにより当該具体的な自動運転システム又は方法を解析するように呼び出されることができる。評価システム１２５は、グローバルの絶対位置を考慮した上で、異なるタイミング、或いは異なる運転状況又は運転環境における車両のローカル相対位置に基づいて、自動運転システムに対する調整又は改善が必要であるか否かを決定することができる。このような評価過程は、過去の時間帯に運転されていた様々な車両から取得された運転統計データ１２３に基づいてオフラインで実行されても良い。
【００３５】
図３Ａ及び図３Ｂは、一実施形態に係る自動運転車両と共に使用される感知及び計画システムの例を示したブロック図である。システム３００は、図１の自動運転車両１０１の一部として実現されても良く、感知及び計画システム１１０、制御システム１１１及びセンサシステム１１５を含むが、これらに限定されない。図３Ａ〜図３Ｂに示すように、感知及び計画システム１１０には、測位モジュール３０１、感知モジュール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、ルーティングモジュール３０７及び自己位置推定モジュール３０８が含まれるが、これらに限定されない。
【００３６】
モジュール３０１〜３０８のうちの一部又は全部は、ソフトウェア、ハードウェア或いはこれらの組み合わせで実現されても良い。例えば、これらのモジュールは、永続性記憶装置３５２にインストールされ、メモリ３５１にロードされ、且つ一つ又は複数のプロセッサ（図示せず）により実行されても良い。注意すべきなのは、これらのモジュールのうちの一部又は全部は、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るか、又はこれらと一体に集積されても良い。モジュール３０１〜３０８のうちの一部は、一体に集積モジュールとして集積可能である。
【００３７】
測位モジュール３０１は、自動運転車両３００の現在位置を（例えば、ＧＰＳユニット２１２により）決定し、ユーザの旅程又はルートに関する如何なるデータを管理する。測位モジュール３０１（地図及びルートモジュールともいう）は、ユーザの旅程又はルート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旅程の出発地位置及び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のような他の構成要素と通信して旅程に関するデータを取得する。例えば、測位モジュール３０１は、位置サーバ並びに地図及び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、ＭＰＯＩサーバは地図サービス及び特定の位置のＰＯＩを提供し、地図及びルート情報３１１の一部としてキャッシュすることができる。自動運転車両３００がルート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リアルタイム交通情報を取得することもできる。
【００３８】
感知モジュール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、周囲環境への感知を決定する。感知情報は、一般の運転者が運転者により運転されている車両の周囲において感知すべきものを示すことができる。感知は、例えばオブジェクトの形態を採用する車線配置（例えば、ストレート車線又はカーブ車線）、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。
【００３９】
感知モジュール３０２は、一つ又は複数のカメラにより取り込まれた画像を処理し解析して自動運転車両の環境におけるオブジェクト及び／又は特徴を認識するように、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。前記オブジェクトは、交通信号、道路の境界、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。幾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、環境地図を描画し、オブジェクトを追跡し、及びオブジェクトの速度などを推定することができる。感知モジュール３０２は、レーダ及び／又はＬＩＤＡＲのような他のセンサにより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。
【００４０】
オブジェクトごとについて、予測モジュール３０３はその環境においてオブジェクトがどのように挙動するかを予測する。前記予測は、地図及びルート情報３１１と交通ルール３１２のセットを考慮したタイミングで運転環境を感知する感知データに応じて実行される。例えば、オブジェクトが反対方向に沿った車両で、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は車両が直進するか又はカーブ走行するかを予測する。交差点に信号機がないと感知データにより示された場合に、予測モジュール３０３は、車両が交差点に入る前に完全に停車する必要があると予測可能である。車両が現在左折専用車線又は右折専用車線にあると感知データにより示された場合に、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。
【００４１】
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描画するメタデータ（例えば、速度、方向、操舵角）について、決定モジュール３０４は前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のルールセットに基づいてこのような決定を下すことができる。前記ルールセットは永続性記憶装置３５２に記憶されても良い。
【００４２】
ルーティングモジュール３０７は、出発地から目的地までの一つ又は複数のルート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信した）出発地位置から目的地位置までの所定の旅程について、ルーティングモジュール３０７はルート及び地図情報３１１を取得し、出発地位置から目的地位置までの全ての走行可能なルート又は経路を決定する。ルーティングモジュール３０７は、出発地位置から目的地位置まで決定された各ルートに対して地形図形態の基準線を生成することができる。基準線とは、例えば他の車両、障害物又は交通状況などからの如何なる干渉を受けていない理想的なルート又は経路である。つまり、道路には他の車両、歩行者又は障害物がない場合に、ＡＤＶは基準線に精確的に又は密接的に従うべきである。そして、地形図は、決定モジュール３０４及び／又は計画モジュール３０５に提供される。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、感知モジュール３０２により感知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）を考慮し、全ての走行可能なルートを検査して最適ルートの一つを選択及び補正する。タイミングにおける特定の運転環境に応じて、ＡＤＶを制御するための実際の経路又はルートは、ルーティングモジュール３０７から提供された基準線に近いか又は異なっていても良い。
【００４３】
計画モジュール３０５は、感知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、ルーティングモジュール３０７により提供された基準線をベースに、自動運転車両に経路又はルート並びに運転パラメータ（例えば、距離、速度及び／又は操舵角）を計画する。言い換えれば、特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何をするかを決定し、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、特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抜くか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を左側又は右側から追い抜くかを決定することができる。計画及び制御データは、計画モジュール３０５により生成され、車両３００が次の移動周期（例えば、次のルート／経路区間）にはどのよう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３０マイル／時間（ｍｐｈ）の速度で１０メートル移動し、その後に２５ｍｐｈの速度で右側の車線に変更するように指示することができる。
【００４４】
制御モジュール３０６は、計画及び制御データに基づいて、計画及び制御データにより限定されたルート又は経路に応じて適当なコマンド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及び運転する。前記計画及び制御データは、経路又はルートに沿って異なるタイミングで適当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コマンド）を使用することにより車両をルート又は経路の第１の点から第２の点まで運転するのに十分な情報を含む。
【００４５】
一実施形態では、計画段階は、コマンドサイクルともいう複数の計画周期で実行され、例えば、時間間隔が１００ミリ秒（ｍｓ）である周期毎で実行される。各計画周期又はコマンドサイクルについて、計画及び制御データに基づいて一つ又は複数の制御コマンドを発する。つまり、１００ｍｓ毎に、計画モジュール３０５は次のルート区間又は経路区間を計画し、例えば、目標位置及びＡＤＶが目標位置に到着するのに必要な時間が含まれる。あるいは、計画モジュール３０５は更に具体的な速度、方向及び／又は操舵角などを計画することもできる。一実施形態では、計画モジュール３０５は、次の予定時間帯、例えば５秒のルート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づいて現在の周期（例えば、次の５秒）におけ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及び制御データに基づいて一つ又は複数の制御コマンド（例えば、スロットル、ブレーキ、ステアリング制御コマンド）を生成する。
【００４６】
注意すべきなのは、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されることができる。決定モジュール３０４及び計画モジュール３０５は、自動運転車両の走行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及び進行方向を決定することができる。前記経路では、自動運転車両を最終的な目的地に通じる走行車線ベースの経路に沿って進行させると共に、感知された障害物を実質的に回避できる。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応じ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、自動運転車両のための走行経路を決定するように、ＧＰＳシステムと一つ又は複数の地図からのデータをマージすることができる。
【００４７】
決定モジュール３０４／計画モジュール３０５は、認識、評価及び回避、或いは他の手段で自動運転車両の環境における潜在的な障害物を越えるように、更に衝突回避システム又は衝突回避システムの機能を備えても良い。例えば、衝突回避システムは、以下の手段で自動運転車両のナビゲーションにおける変化を実現することができる。即ち、制御システム１１１のうちの一つ又は複数のサブシステムを操作することでステアリング動作、カーブ走行動作、ブレーキ動作などを行う。衝突回避システムは、周囲の交通モード、道路状況などに応じて自動的に実現可能な障害物回避動作を決定することができる。衝突回避システムは、他のセンサシステムにより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、建築障害物などが検出された時にステアリング動作を行わないように配置されることができる。衝突回避システムは、使用可能で且つ自動運転車両の乗員の安全性を最大化させる動作を自動的に選択することができる。衝突回避システムは、自動運転車両の客室内に最小値の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。
【００４８】
一実施形態では、自己位置推定モジュール３０８は、車両の各位置又はスポットに取り付けられた幾つかのセンサを使用して車両の走行車線内における相対位置を決定するように配置される。例えば、幾つかのカメラは、車両の周辺環境に関する画像をキャプチャするために車両の異なる位置に取り付けられても良い。カメラは、車線エッジに関する画像をキャプチャするために使用可能である。キャプチャされた画像に応じて、車両と車線又は道路のエッジとの間の距離が画像認識処理又はアルゴリズムによって決定されることができる。
【００４９】
車両と車線エッジとの間の距離に基づいて、車両の車線内におけるローカル相対位置を決定することができる。車両の車線内におけるローカル相対位置とは、車両の進行方向と車線方向（例えば、中心線又は基準線の縦方向のベクトル）とのなす角度、及び車両（例えば、車両の中心）と車線の中心線／基準線との間の距離（例えば、最短距離）を指す。車両のローカル相対位置は、車両の位置／場所の決定に寄与するように測位モジュール３０１にフィードバックされても良い。車両の位置／場所は、例えば図３Ｂに示された計画モジュール３０５及び制御モジュール３０６などのダウンストリームモジュールに使用可能である。
【００５０】
一実施形態では、自己位置推定モジュール３０８には、横方向距離計算装置３２１と方向角度計算装置３２２とが備えられる。横方向距離計算装置３２１は、車両と車線の中心線との間の距離を算出するように配置される。方向角度計算装置３２２は、車両の進行方向と車線の中心線との間の角度を算出するように配置される。前記距離及び角度は、車両における複数のスポットと車線の左エッジ及び右エッジとの間の距離に基づいて算出可能である。車両におけるスポットと車線エッジとの間の距離は、これらのスポットの付近におけるカメラによりキャプチャされた画像から得られる。従って、幾つかのカメラを車両の幾つかのスポットに取り付けることは、車両の車線内におけるローカル相対位置の決定に対して重要である。一実施形態では、カメラは車両の一番外側のスポット、即ち車線エッジまで一番近いスポットに取り付けられる。
【００５１】
ここで図４を参照し、当該実施形態において、車両４００の４つのコーナーに取り付けられる少なくとも４つのカメラ、例えばカメラ４０１〜４０４がある。カメラ４０１〜４０４のレンズは、外側に向けて車線４１０的エッジ４０５〜４０６に対向するように配置される。カメラの車両における取付位置が決定されることにより、車両の最近点と車線４１０のエッジ４０５〜４０６との間の距離が測定される。一実施形態では、カメラ４０１〜４０４は車両の４つのコーナーに取り付けられる。当該実施形態において、カメラ４０１は車両の左前コーナーに取り付けられ、カメラ４０２は車両の右前コーナーに取り付けられる。カメラ４０３は車両の左後コーナーに取り付けられ、カメラ４０４は車両の右後コーナーに取り付けられる。
【００５２】
車両が移動して車線４１０を通過する場合に、カメラ４０１〜４０４は車線４１０のエッジ４０５〜４０６に関する画像を周期的に又は連続的にキャプチャする。画像は、画像３１５の一部として例えば永続性記憶装置３５２のような永続性記憶装置に記憶されても良い。注意すべきなのは、画像３１５は、車両の自動運転の間に取得されて記録された（例えば、タイムスタンプ、関連位置を有する）運転統計データの一部として記憶され、又は前記運転統計データに関連付けられて記憶されても良い。キャプチャされた画像を自己位置推定モジュール３０８に用いて車両の車線４１０内におけるローカル相対位置を決定し、前記車両のローカル相対位置を測位モジュール３０１に用いて車両の精確的な位置を決定することができる。車両の精確的な位置には、ＧＰＳ及びＩＭＵ情報に基づいて決定された絶対位置と、車両の戦略的な各取付スポットに取り付けられたカメラによりキャプチャされた画像に基づいて決定された車線内における相対位置とが含まれても良い。
【００５３】
一実施形態によれば、自己位置推定モジュール３０８は、距離測定モジュール又は画像解析モジュール（図示せず）を備えて画像をキャプチャするカメラと目標オブジェクト（例えば、車線のエッジ）との間の距離を解析し測定する。画像に基づいて距離を測定するための多くの既知のアルゴリズム又は方法があるが、ここでは詳しく説明しない。図４に示すように、距離測定モジュールはカメラ４０１によりキャプチャされた第１画像に基づいてカメラ４０１と車線４１０のエッジ４０５との間の第１距離（Ｌ１）（例えば、カメラ４０１と左エッジ４０５との間の最短距離）を測定する。距離測定モジュールはカメラ４０２によりキャプチャされた第２画像に基づいてカメラ４０２と車線４１０のエッジ４０６との間の第２距離（Ｌ２）（例えば、カメラ４０２と右エッジ４０６との間の最短距離）を測定する。同様に、距離測定モジュールは、カメラ４０３によりキャプチャされた第３画像に基づいてカメラ４０３と車線４１０のエッジ４０５との間の距離（Ｌ３）を測定する。距離測定モジュールは、カメラ４０４によりキャプチャされた第４画像に基づいてカメラ４０４と車線４１０のエッジ４０６との間の第４距離（Ｌ４）を測定する。
【００５４】
横方向距離計算装置３２１は、距離Ｌ１〜Ｌ４に基づいて車両の位置と車線４１０の中心線（又は基準線）との間の距離（Ｓ）を算出するように配置される。一実施形態では、車両の位置は、車両長さ（ＶＬ）と車両幅（ＶＷ）を考慮した車両の中心点４１５により示される。車両の物理的寸法（例えば、ＶＬ及びＶＷ）、車両のメーカーに応じて変更可能である。車両の物理的仕様はメーカーから取得して車両内に記憶されても良い。一実施形態では、横方向距離Ｓは（Ｌ１＋Ｌ３）と（Ｌ２＋Ｌ４）の差により決定可能である。具体的な実施形態において、横方向距離Ｓは以下のように決定されても良い。
Ｓ＝［（Ｌ１＋Ｌ３）−（Ｌ２＋Ｌ４）］／２
横方向距離Ｓの正値は、車両の殆ど（例えば、車両の中心）が現在、車線４１０の中心線４２０の右側に位置することを示す。同様に、横方向距離Ｓの負値は、車両が現在、車線４１０の中心線４２０の左側に位置することを示す。
【００５５】
また、方向角度計算装置３２２は、車両の進行方向と車線４１０の方向とのなす角度（θ）を算出するように配置される。車線４１０の方向は中心線４２０に関連する縦方向ベクトルにより示される。同様に、車両の進行方向とは、車両の前端及び後端に沿う縦方向ベクトル、例えば、線又はベクトル４２５を指す。一実施形態では、車両の方向と車線４１０の方向とのなす角度θは、Ｌ１とＬ３の差に基き、且つ車両の長さＶＬを考慮した上で決定されても良い。あるいは、角度θは、Ｌ２とＬ４の差に基き、且つ長さＶＬを考慮した上で決定されても良い。例えば、角度θは、比の値｜Ｌ１−Ｌ３｜／ＶＬ又は｜Ｌ２−Ｌ４｜／ＶＬに従って決定可能である。具体的な実施形態において、角度θは以下のように決定可能である。
θ＝ａｒｃｓｉｎ（｜Ｌ１−Ｌ３｜／ＶＬ）、又は
θ＝ａｒｃｓｉｎ（｜Ｌ２−Ｌ４｜／ＶＬ）
【００５６】
図５は、一実施形態に係る自動運転車両の車線内におけるローカル相対位置を決定するプロセスを示したフローチャートである。プロセス５００は、処理ロジックにより実行可能である。前記処理ロジックにはソフトウェア、ハードウェア、又はこれらの組み合わせが含まれても良い。例えば、プロセス５００は自己位置推定モジュール３０８により実行可能である。図５に示すように、動作５０１において、処理ロジックはＡＤＶの第１取付位置又は取付スポットに取り付けられた第１カメラによりキャプチャされた第１画像に基づいてＡＤＶの前端とＡＤＶが走行している車線の左エッジとの間の第１距離を測定する。動作中、処理ロジックはＡＤＶの前端の第１取付位置又は取付スポットに取り付けられた第１カメラによりキャプチャされた第１画像に基づいてＡＤＶの前端とＡＤＶが走行している車線の第１エッジ（例えば、左エッジ）との間の第１距離を測定する。動作５０２中、処理ロジックはＡＤＶの前端の第２取付位置又は取付スポットに取り付けられた第２カメラによりキャプチャされた第２画像に基づいてＡＤＶの前端と車線の第２エッジ（例えば、右エッジ）との間の第２距離を測定する。動作５０３中、処理ロジックはＡＤＶの後端の第３取付位置又は取付スポットに取り付けられた第３カメラによりキャプチャされた第３画像に基づいてＡＤＶの後端と車線の第１エッジとの間の第３距離を測定する。動作５０４中、処理ロジックはＡＤＶの後端の第４取付位置又は取付スポットに取り付けられた第４カメラによりキャプチャされた第４画像に基づいてＡＤＶの後端と車線の第２エッジとの間の第４距離を測定する。動作５０５中、第１距離、第２距離、第３距離及び第４距離に基づいてＡＤＶのローカル相対位置／場所（例えば、横方向距離、角度）を決定する。
【００５７】
上記のように、前記自己位置推定技術は、自動運転車両を計画し制御するための自動運転方法又はアルゴリズムの品質を評価するために使用されても良い。車両のローカル相対位置は、具体的な計画及び制御アルゴリズムが実行されて所望の結果などを実現したか否かを判定するために使用されても良い。前記評価過程は、車両に対して取得された（カメラによりキャプチャされた車両が走行している車線のエッジに関する画像を含む）運転統計データに基づいてオフラインで実行されても良い。例えば、評価システム１２５は、異なるタイミングでの車両の異なる車線又は道路内におけるローカル相対位置を決定するために自己位置推定モジュール３０８を備えても良い。自動運転アルゴリズム又は方法は、評価を考慮した前提で補正又は改善可能である。
【００５８】
図６は一実施形態に係る自動運転計画方法を評価するプロセスを示したフローチャートである。プロセス６００は処理ロジックにより実行可能である。前記処理ロジックは、ソフトウェア、ハードウェア、又はこれらの組み合わせを含んでも良い。例えば、プロセス６００は図１の評価システム１２５により実行可能である。図６に示すように、動作６０１において、処理ロジックは様々な車線及び道路を走行している各車両により取得された運転統計データを受信する。運転統計データには、車両のカメラによりキャプチャされた車両が走行している車線又は道路のエッジに関する画像が含まれても良い。動作６０２において、選択された車両の幾つかの車線において選択された車線区間毎について、処理ロジックは、車両の異なる取付位置に取り付けられたカメラによりキャプチャされた画像に基づいて、車両と車線のエッジとの間の距離（例えば、Ｌ１〜Ｌ４）を測定する。動作６０３において、処理ロジックは車両と車線のエッジとの間の距離に基づいて車両の車線内におけるローカル相対位置を決定する。動作６０４において、処理ロジックは異なるタイミングにおける車両の異なる車線又は道路内におけるローカル相対位置に基づいて、同じ車両を運転する際に使用される自動運転方法又はアルゴリズムを評価する。必要であれば、動作６０５において、自動運転アルゴリズムは前記評価に基づいて補正又は調整可能である。
【００５９】
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、本願にわたって記載されたプロセス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良い。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）、デジタルシグナル良いプロセッサ（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、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命令によってアクセス可能な命令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。
【００６０】
図７は、本開示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、図１の感知及び計画システム１１０、又はサーバ１０３〜１０４のいずれかのような、前記プロセス又は方法のいずれかを実行するデータ処理システム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又はアドインカード）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た構成要素として実現されることができる。
【００６１】
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。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、メディアプレイヤー、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、単一の機械又はシステムのみが示されたが、「機械」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行するための、単独で又は共同で１つ（又は複数）の命令セットを実行する機械又はシステムの任意の組み合わせも含まれると解釈されるものとする。
【００６２】
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、複雑命令セットコンピューティング（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小命令セットコンピューティング（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、又はその他の命令セットを実行するプロセッサ、又は命令セットの組み合わせを実行するプロセッサであっても良い。また、プロセッサ１５０１は、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、又は命令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。
【００６３】
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、前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命令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。
【００６４】
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、例えば、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命令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（登録商標）、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良い。
【００６５】
システム１５００は、さらに、例えば、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ＩＯ装置１５０７を含む装置１５０５〜１５０８のようなＩＯ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。前記無線送受信機は、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良い。ＮＩＣは、イーサネット（登録商標）カード（Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）ｃａｒｄ）であっても良い。
【００６６】
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と統合されても良い）、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。
【００６７】
ＩＯ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良い。その他のＩＯ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、前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。
【００６８】
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）を使用して実現されることができ、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、前記システムの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。
【００６９】
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、前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、例えば、計画モジュール３０５、制御モジュール３０６、及び／又は自己位置推定モジュール３０８のような、前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良い。
【００７０】
コンピュータ可読記憶媒体１５０９は、以上に説明された幾つかのソフトウェア機能を永続的に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、前記一つ以上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、命令セットを記憶又は符号化できる任意の媒体を含むと解釈されるものであり、前記命令セットは機械により実行され、本開示のいずれか一種以上の方法を前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、光学媒体及び磁気媒体、又はその他の任意の非一時的な機械可読媒体を含むが、これらに限定されないと解釈されるものとする。
【００７１】
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ＡＳＩＣＳ、ＦＰＧＡ、ＤＳＰ又は類似の装置のようなハードウェア構成要素の機能に統合されても良い。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良い。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良い。
【００７２】
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、本開示の実施形態には密な関係がない。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、本開示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。
【００７３】
前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。
【００７４】
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。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るべきことは、添付された特許請求の範囲に記載するもののような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又はプロセスを指し、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おける物理（電子）量として示されるデータを制御するとともに、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る別のデータに変換する。
【００７５】
本開示の実施形態は、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、非一時的なコンピュータ可読媒体に記憶される。機械可読媒体は、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）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。
【００７６】
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、非一時的なコンピュータ可読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。前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、前記動作の一部が異なる順序で実行されても良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できる。
【００７７】
本開示の実施形態は、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開示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。
【００７８】
前記明細書において、本開示の実施形態は、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開示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】
2019137391.tif 000003
【図２】
2019137391.tif 000004
【図３Ａ】
2019137391.tif 000005
【図３Ｂ】
2019137391.tif 000006
【図４】
2019137391.tif 000007
【図５】
2019137391.tif 000008
【図６】
2019137391.tif 000009
【図７】
2019137391.tif 000010
【手続補正書】
【提出日】平成31年2月25日(2019.2.25)
【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】
自動運転車両の自己位置推定のためのコンピュータ実施方法であって、
自動運転車両ＡＤＶの前端の第１位置に取り付けられた第１カメラによりキャプチャされた第１画像に基づいて前記ＡＤＶの前端と前記ＡＤＶが走行している車線の左エッジとの間の第１距離Ｌ１を測定するステップと、
前記ＡＤＶの前端の第２位置に取り付けられた第２カメラによりキャプチャされた第２画像に基づいて前記ＡＤＶの前端と前記車線の右エッジとの間の第２距離Ｌ２を測定するステップと、
前記ＡＤＶの後端の第３位置に取り付けられた第３カメラによりキャプチャされた第３画像に基づいて前記ＡＤＶの後端と前記車線の左エッジとの間の第３距離Ｌ３を測定するステップと、
前記ＡＤＶの後端の第４位置に取り付けられた第４カメラによりキャプチャされた第４画像に基づいて前記ＡＤＶの後端と前記車線の右エッジとの間の第４距離Ｌ４を測定するステップと、
前記第１距離、前記第２距離、前記第３距離及び前記第４距離に基づいて前記ＡＤＶの前記車線内におけるローカル相対位置を決定するステップと、を含む、
方法。
【請求項２】
前記ＡＤＶの前記車線内におけるローカル相対位置を決定することは、前記ＡＤＶの物理的寸法を考慮した上で、前記第１距離及び前記第３距離、或いは前記第２距離及び前記第４距離に基づいて前記ＡＤＶの進行方向と前記車線の中心線とのなす角度を算出するステップを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ＡＤＶの長さを考慮した上で、前記ＡＤＶの進行方向と前記車線の中心線とのなす角度が、Ｌ１とＬ３の差又はＬ２とＬ４の差に基づいて決定される、
請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ＡＤＶの進行方向と前記車線の中心線とのなす角度が、ａｒｃｓｉｎ（｜Ｌ３−Ｌ１｜／前記ＡＤＶの長さ）又はａｒｃｓｉｎ（｜Ｌ２−Ｌ４｜／前記ＡＤＶの長さ）に従って決定される、
請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記第１距離、前記第２距離、前記第３距離及び前記第４距離に基づいて前記ＡＤＶの中心と前記車線の中心線との間の第５距離を算出するステップを更に含む、
請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記ＡＤＶの中心と前記車線の中心線との間の前記第５距離が、（Ｌ１＋Ｌ３−Ｌ２−Ｌ４）／２に従って算出される、
請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記第１カメラは前記ＡＤＶの左前コーナーに取り付けられ、前記第２カメラは前記ＡＤＶの右前コーナーに取り付けられる、
請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記第３カメラは前記ＡＤＶの左後コーナーに取り付けられ、前記第４カメラは前記ＡＤＶの右後コーナーに取り付けられる、
請求項１に記載の方法。
【請求項９】
命令が記憶されている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とき、
自動運転車両ＡＤＶの前端の第１位置に取り付けられた第１カメラによりキャプチャされた第１画像に基づいて前記ＡＤＶの前端と前記ＡＤＶが走行している車線の左エッジとの間の第１距離Ｌ１を測定することと、
前記ＡＤＶの前端の第２位置に取り付けられた第２カメラによりキャプチャされた第２画像に基づいて前記ＡＤＶの前端と前記車線の右エッジとの間の第２距離Ｌ２を測定することと、
前記ＡＤＶの後端の第３位置に取り付けられた第３カメラによりキャプチャされた第３画像に基づいて前記ＡＤＶの後端と前記車線の左エッジとの間の第３距離Ｌ３を測定することと、
前記ＡＤＶの後端の第４位置に取り付けられた第４カメラによりキャプチャされた第４画像に基づいて前記ＡＤＶの後端と前記車線の右エッジとの間の第４距離Ｌ４を測定することと、
前記第１距離、前記第２距離、前記第３距離及び前記第４距離に基づいて前記ＡＤＶの前記車線内におけるローカル相対位置を決定することと、を含む動作を前記プロセッサに実行させる、
非一時的な機械可読媒体。
【請求項１０】
前記ＡＤＶの前記車線内におけるローカル相対位置を決定することは、前記ＡＤＶの物理的寸法を考慮した上で、前記第１距離及び前記第３距離、或いは前記第２距離及び前記第４距離に基づいて前記ＡＤＶの進行方向と前記車線の中心線とのなす角度を算出するステップを含む、
請求項９に記載の機械可読媒体。
【請求項１１】
前記ＡＤＶの長さを考慮した上で、前記ＡＤＶの進行方向と前記車線の中心線とのなす角度が、Ｌ１とＬ３の差又はＬ２とＬ４の差に基づいて決定される、
請求項１０に記載の機械可読媒体。
【請求項１２】
前記ＡＤＶの進行方向と前記車線の中心線とのなす角度が、ａｒｃｓｉｎ（｜Ｌ３−Ｌ１｜／前記ＡＤＶの長さ）又はａｒｃｓｉｎ（｜Ｌ２−Ｌ４｜／前記ＡＤＶの長さ）に従って決定される、
請求項１１に記載の機械可読媒体。
【請求項１３】
前記動作は、前記第１距離、前記第２距離、前記第３距離及び前記第４距離に基づいて前記ＡＤＶの中心と前記車線の中心線との間の第５距離を算出することを更に含む、
請求項１０に記載の機械可読媒体。
【請求項１４】
前記ＡＤＶの中心と前記車線の中心線との間の前記第５距離が、（Ｌ１＋Ｌ３−Ｌ２−Ｌ４）／２に従って算出される、
請求項１３に記載の機械可読媒体。
【請求項１５】
前記第１カメラは前記ＡＤＶの左前コーナーに取り付けられ、前記第２カメラは前記ＡＤＶの右前コーナーに取り付けられる、
請求項９に記載の機械可読媒体。
【請求項１６】
前記第３カメラは前記ＡＤＶの左後コーナーに取り付けられ、前記第４カメラは前記ＡＤＶの右後コーナーに取り付けられる、
請求項９に記載の機械可読媒体。
【請求項１７】
データ処理システムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサに接続されて命令を記憶するメモリであって、前記命令が前記プロセッサにより実行されるとき、
自動運転車両ＡＤＶの前端の第１位置に取り付けられた第１カメラによりキャプチャされた第１画像に基づいて前記ＡＤＶの前端と前記ＡＤＶが走行している車線の左エッジとの間の第１距離Ｌ１を測定することと、
前記ＡＤＶの前端の第２位置に取り付けられた第２カメラによりキャプチャされた第２画像に基づいて前記ＡＤＶの前端と前記車線の右エッジとの間の第２距離Ｌ２を測定することと、
前記ＡＤＶの後端の第３位置に取り付けられた第３カメラによりキャプチャされた第３画像に基づいて前記ＡＤＶの後端と前記車線の左エッジとの間の第３距離Ｌ３を測定することと、
前記ＡＤＶの後端の第４位置に取り付けられた第４カメラによりキャプチャされた第４画像に基づいて前記ＡＤＶの後端と前記車線の右エッジとの間の第４距離Ｌ４を測定することと、
前記第１距離、前記第２距離、前記第３距離及び前記第４距離に基づいて前記ＡＤＶの前記車線内におけるローカル相対位置を決定することと、を含む動作を前記プロセッサに実行させる、メモリと、を備える、
データ処理システム。
【請求項１８】
前記ＡＤＶの前記車線内におけるローカル相対位置を決定することは、前記ＡＤＶの物理的寸法を考慮した上で、前記第１距離及び前記第３距離、或いは前記第２距離及び前記第４距離に基づいて前記ＡＤＶの進行方向と前記車線の中心線とのなす角度を算出するステップを含む、
請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記ＡＤＶの長さを考慮した上で、前記ＡＤＶの進行方向と前記車線の中心線とのなす角度が、Ｌ１とＬ３の差又はＬ２とＬ４の差に基づいて決定される、
請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
前記ＡＤＶの進行方向と前記車線の中心線とのなす角度が、ａｒｃｓｉｎ（｜Ｌ３−Ｌ１｜／前記ＡＤＶの長さ）又はａｒｃｓｉｎ（｜Ｌ２−Ｌ４｜／前記ＡＤＶの長さ）に従って決定される、
請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
前記動作は、前記第１距離、前記第２距離、前記第３距離及び前記第４距離に基づいて前記ＡＤＶの中心と前記車線の中心線との間の第５距離を算出することを更に含む、
請求項１８に記載のシステム。
【請求項２２】
前記ＡＤＶの中心と前記車線の中心線との間の前記第５距離が、（Ｌ１＋Ｌ３−Ｌ２−Ｌ４）／２に従って算出される、
請求項２１に記載のシステム。
【請求項２３】
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と、請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法を実現するコンピュータプログラム。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００４】
本開示の一態様によれば、自動運転車両の自己位置推定のためのコンピュータ実施方法は、自動運転車両（ＡＤＶ）の前端の第１位置に取り付けられた第１カメラによりキャプチャされた第１画像に基づいて前記ＡＤＶの前端と前記ＡＤＶが走行している車線の左エッジとの間の第１距離（Ｌ１）を測定するステップと、前記ＡＤＶの前端の第２位置に取り付けられた第２カメラによりキャプチャされた第２画像に基づいて前記ＡＤＶの前端と前記車線の右エッジとの間の第２距離（Ｌ２）を測定するステップと、前記ＡＤＶの後端の第３位置に取り付けられた第３カメラによりキャプチャされた第３画像に基づいて前記ＡＤＶの後端と前記車線の左エッジとの間の第３距離（Ｌ３）を測定するステップと、前記ＡＤＶの後端の第４位置に取り付けられた第４カメラによりキャプチャされた第４画像に基づいて前記ＡＤＶの後端と前記車線の右エッジとの間の第４距離（Ｌ４）を測定するステップと、前記第１距離、前記第２距離、前記第３距離及び前記第４距離に基づいて前記ＡＤＶの前記車線内におけるローカル相対位置を決定するステップとを含む。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００５】
本開示の他の態様によれば、非一時的な機械可読媒体に命令が記憶されており、前記命令がプロセッサにより実行されるとき、自動運転車両（ＡＤＶ）の前端の第１位置に取り付けられた第１カメラによりキャプチャされた第１画像に基づいて前記ＡＤＶの前端と前記ＡＤＶが走行している車線の左エッジとの間の第１距離（Ｌ１）を測定することと、前記ＡＤＶの前端の第２位置に取り付けられた第２カメラによりキャプチャされた第２画像に基づいて前記ＡＤＶの前端と前記車線の右エッジとの間の第２距離（Ｌ２）を測定することと、前記ＡＤＶの後端の第３位置に取り付けられた第３カメラによりキャプチャされた第３画像に基づいて前記ＡＤＶの後端と前記車線の左エッジとの間の第３距離（Ｌ３）を測定することと、前記ＡＤＶの後端の第４位置に取り付けられた第４カメラによりキャプチャされた第４画像に基づいて前記ＡＤＶの後端と前記車線の右エッジとの間の第４距離（Ｌ４）を測定することと、前記第１距離、前記第２距離、前記第３距離及び前記第４距離に基づいて前記ＡＤＶの前記車線内におけるローカル相対位置を決定することと、を含む動作を、前記プロセッサに実行させる。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
本開示のもう一つの態様によれば、データ処理システムは、プロセッサと、前記プロセッサに接続されて命令を記憶するメモリであって、前記命令が前記プロセッサにより実行されるとき、自動運転車両（ＡＤＶ）の前端の第１位置に取り付けられた第１カメラによりキャプチャされた第１画像に基づいて前記ＡＤＶの前端と前記ＡＤＶが走行している車線の左エッジとの間の第１距離（Ｌ１）を測定することと、前記ＡＤＶの前端の第２位置に取り付けられた第２カメラによりキャプチャされた第２画像に基づいて前記ＡＤＶの前端と前記車線の右エッジとの間の第２距離（Ｌ２）を測定することと、前記ＡＤＶの後端の第３位置に取り付けられた第３カメラによりキャプチャされた第３画像に基づいて前記ＡＤＶの後端と前記車線の左エッジとの間の第３距離（Ｌ３）を測定することと、前記ＡＤＶの後端の第４位置に取り付けられた第４カメラによりキャプチャされた第４画像に基づいて前記ＡＤＶの後端と前記車線の右エッジとの間の第４距離（Ｌ４）を測定することと、前記第１距離、前記第２距離、前記第３距離及び前記第４距離に基づいて前記ＡＤＶの前記車線内におけるローカル相対位置を決定することと、を含む動作を前記プロセッサに実行させるメモリと、を備える。
【外国語明細書】
2019137391000001.pdf