(57)【要約】【課題】リーン可能な車両の運転性能を向上させるためのシステムおよび方法について説明する。【解決手段】システムは、運転者からの入力を受信するためのリーン可能な車両インタフェースと、リーン可能な車両上のセンサーからの入力を受信するためのセンサーインタフェースとを含む。システムは、リーン可能な車両インタフェースからのデータと組み合わせて、センサーデータを使用し、運転者の行動を予測し、所望の積極性および将来の位置などの将来の所望の性能を生成するための計算モジュールを含み、これによってリーン可能な車両の性能は最適化される。計算は、機械学習の方法、ルールベースの方法、またはその両方を用いて行うことができる。【選択図】図2
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
リーン可能な車両の運転性能を向上させるためのシステムであって、
加速度、方向、バンク角、ステアリング角、およびステアリング角速度からなる群から選択された少なくとも１つを含む前記リーン可能な車両の運転者の操作からの入力を受信し、ステアリング、スロットル、クラッチ、シフト、およびブレーキからなる群から選択された少なくとも１つを出力するためのリーン可能な車両インタフェースと、
前記リーン可能な車両に設けられたセンサーからの入力を受信し、センサーデータを出力するセンサーインタフェースと、
前記センサーインタフェースからのセンサーデータと、前記リーン可能な車両インタフェースからのデータとを受信するための計算モジュールであって、前記計算モジュールは、前記センサーインタフェースと前記リーン可能な車両操作インタフェースとの両方からのデータを使用して、将来の所望の性能を生成するための運転者の挙動を計算するためのものであり、前記将来の所望の性能は、積極性指数のうちの少なくとも１つと、少なくとも１つの将来位置とに基づき、前記将来の所望の性能は、前記リーン可能な車両の最適化された性能を生成することを試みるように計算された計算モジュールと、
前記運転者または前記リーン可能な車両インタフェースに命令および指示の少なくとも１つを提供して前記リーン可能な車両の操作を制御するために、前記将来の所望の性能を受信するために出力されたデータと、
を備えるシステム。
【請求項２】
前記将来の所望の性能は、目標経路および目標加速度のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記計算モジュールは、前記リーン可能な車両に配置される、
請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記計算モジュールは、
前記センサーインタフェースから前記センサーデータを受信して前記リーン可能な車両の運動状態を計算する状態推定器と、
１）前記状態推定器からの前記運動状態と、２）外部データとのうちの少なくとも１つを受信するための動的なリーン可能な車両のモデルモジュールであって、前記動的なリーン可能な車両のモデルモジュールは、前記運動状態、前記外部データ、またはその両方を使用して、前記リーン可能な車両およびリーン可能な車両のライダーの物理モデルを計算する動的なリーン可能な車両のモデルモジュールと、
１）前記積極性指数と、２）前記運動状態とを受信して積極性因子を計算する積極性エンジンと、
目標経路を計算するために、前記状態推定器からの前記運動状態と、前記積極性エンジンからの前記計算された積極性因子と、少なくとも１つの将来位置を含む前記外部データとを受信するための経路追従モジュールと、
ルールベースのモデルおよび機械学習ベースのモデルのうちの少なくとも１つと共に、１）前記計算された物理モデル、２）前記計算された積極性因子、および３）前記計算された目標経路のうちの少なくとも２つを受信し使用して、前記目標加速度を決定するモデルベースのコントローラと、
を含み、
前記データ出力は、前記計算された目標経路および前記決定された目標加速度を受信するように構成され、前記命令または指示を前記リーン可能な車両の運転者、前記リーン可能な車両インタフェース、またはその両方に出力して、前記将来の所望の性能を達成するために前記リーン可能な車両を制御するように構成される、請求項２に記載のシステム。
【請求項５】
前記積極性指数は、前記リーン可能な車両の前記運転者によって選択された性能のレベルの尺度である、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記センサーは、速度センサー、慣性センサー、ステアリング角センサー、バンク角センサー、タイヤ滑りセンサー、タイヤ摩耗センサー、タイヤ空気圧センサー、スロットル位置センサー、カム位置センサー、ギヤ選択センサー、バンク角センサー、酸素センサー、重量センサー、油圧センサー、油純度センサーからなる群から選択された少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記外部データは、気象データ、道路状況データ、道路危険データ、道路キャンバー、および道路勾配のうちの少なくとも１つを含む、請求項２に記載のシステム。
【請求項８】
将来の所望の性能を向上させるために、前記モデルベースコントローラ、状態推定器、および動的モデルのうちの少なくとも１つによって使用される過去の性能データをさらに含む、請求項２に記載のシステム。
【請求項９】
前記外部データが前記クラウド内に位置する、請求項７に記載のシステム。
【請求項１０】
前記外部データは、少なくとも１つの他のリーン可能な車両から集められたデータである、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記モデルベースのコントローラは、ルールベースのモデルを使用する、請求項２に記載のシステム。
【請求項１２】
前記モデルベースのコントローラは、機械学習ベースのモデルを使用する、請求項２に記載のシステム。
【請求項１３】
前記物理モデルは、重心、ホイールベース、キャスター角度、タイヤ幅、車輪イナーシャ、およびリーン可能な車両のイナーシャからなる群から選択される少なくとも１つを含む、請求項２に記載のシステム。
【請求項１４】
リーン可能な車両の運転性能を向上させるための方法であって、
前記リーン可能な車両の運転者の操作からリーン可能な車両インタフェースへの入力を受信するステップであって、前記入力は、加速度、方向、バンク角、ステアリング角、およびステアリング角速度からなる群から選択された少なくとも１つを含み、ステアリング、スロットル、クラッチ、シフト、およびブレーキからなる群から選択された少なくとも１つを出力するステップと、
前記リーン可能な車両に設けられたセンサーからセンサーインタフェースへの入力を受信し、センサーデータを出力するステップと、
前記センサーインタフェースから受信した前記センサーデータと、前記リーン可能な車両インタフェースから受信したデータとを用いて、将来の所望の性能を生成するための運転者の挙動を計算するステップであって、前記将来の所望の性能は、積極性指数のうちの少なくとも１つと、少なくとも１つの将来位置とに基づき、前記将来の所望の性能は、前記リーン可能な車両の運転者の最適化された性能を生成することを試みるように計算されたステップと、
前記リーン可能な車両の操作を制御するために、前記将来の所望の性能に基づき、前記リーン可能な車両の運転者、前記リーン可能な車両、またはその両方に命令および指示のうちの少なくとも１つを提供するステップと、
を備える方法。
【請求項１５】
前記将来の所望の性能は、目標経路および目標加速度のうちの少なくとも１つを含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
状態推定器を用いて前記リーン可能な車両の運動状態を計算するステップであって、前記計算された運動状態は、センサーインタフェースから受信したセンサーデータを用いるステップと、
１）前記状態推定器から受信した前記運動状態と、２）外部データとのうちの少なくとも１つを用いて、前記リーン可能な車両およびライダーの物理モデルを計算するステップと、
１）積極性指数と、２）前記運動状態から積極性因子を計算するステップと、
前記運動状態、積極性因子、および少なくとも１つの将来の位置を含む前記外部データから前記目標経路を計算するステップと、
１）前記物理モデル、２）前記積極性因子、および３）目標経路のうちの少なくとも２つによって、ルールベースのモデルおよび機械学習ベースのモデルのうちの少なくとも１つを使用して、前記目標加速度を計算するステップと、
前記目標経路と前記目標加速度とを含む前記将来の所望の性能を達成するために必要な前記運転者の挙動を計算するステップであって、前記将来の所望の性能は、前記リーン可能な車両の最適化された性能を生成することを試みるように計算されたステップと、
前記リーン可能な車両の操作を制御するために、前記リーン可能な車両の運転者、前記リーン可能な車両、またはその両方に、命令および指示のうちの少なくとも１つを出力して、前記リーン可能な車両の将来の所望の性能を向上させるステップと、
をさらに備える請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記積極性指数は、リーン可能な車両の前記運転手によって選択された性能のレベルの尺度である、請求項１４に記載の方法。
【請求項１８】
前記センサーは、速度センサー、慣性センサー、ステアリング角センサー、バンク角センサー、タイヤ滑りセンサー、タイヤ摩耗センサー、タイヤ空気圧センサー、スロットル位置センサー、カム位置センサー、ギヤ選択センサー、バンク角センサー、酸素センサー、重量センサー、油圧センサー、油純度センサーのうちの少なくとも１つを含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１９】
前記外部データは、気象データ、道路状況データ、道路危険データ、道路キャンバー、および道路勾配のうちの少なくとも１つを含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項２０】
将来の所望の性能を向上させるために、過去の性能データを使用するステップをさらに含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項２１】
前記クラウドから前記外部データを受信するステップをさらに含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項２２】
別のリーン可能な車両から前記外部データを受信するステップをさらに含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項２３】
前記目標加速度を計算するステップは、ルールベースのモデルを使用するステップを含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項２４】
前記目標加速度を計算するステップは、機械学習ベースのモデルを使用するステップを含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項２５】
前記物理モデルは、重心、ホイールベース、キャスター角度、タイヤ幅、車輪イナーシャ、リーン可能な車両イナーシャのうちの少なくとも１つを含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項２６】
電子デバイス上の１以上のプロセッサによって実行されると、前記電子デバイスに以下の操作を実行させる命令およびデータを格納するように構成された非一時的な機械可読媒体であって、前記操作は、
リーン可能な車両の運転者の操作からリーン可能な車両インタフェースへの入力を受信することであって、前記入力は、加速度、方向、バンク角、ステアリング角、およびステアリング角速度からなる群から選択された少なくとも１つを含み、ステアリング、スロットル、クラッチ、シフト、およびブレーキからなる群から選択された少なくとも１つを出力することと、
前記リーン可能な車両上のセンサーからセンサーインタフェースへの入力を受信し、センサーデータを出力することと、
前記センサーインタフェースから受信した前記センサーデータと、前記リーン可能な車両インタフェースから受信したデータとを用いて、将来の所望の性能を生成するための運転者の挙動を計算することであって、前記将来の所望の性能は、積極性指数のうちの少なくとも１つと、少なくとも１つの将来位置とに基づき、前記将来の所望の性能は、前記リーン可能な車両の運転者の最適化された性能を生成することを試みるように計算された、計算することと、
前記リーン可能な車両の操作を制御するために、前記将来の所望の性能に基づき、前記リーン可能な車両の運転者に、命令および指示のうちの少なくとも１つを提供することと、
を備える非一時的な機械可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、概して、リーン可能な車両の運転性能を向上させるためのシステムおよび方法に関する。
【０００２】
より具体的には、一開示の態様は、所望の積極性の尺度および目標経路に部分的に基づく所望の性能を生み出すために必要な運転者の行動を計算することによって、リーン可能な車両の性能を向上させることに関する。
【背景技術】
【０００３】
自動二輪車などのリーン可能な車両は、輸送の一般的な形態である。リーン可能な車両は、エンターテイメントの形態としてレース産業においても使用されている。多くの状況では、リーン可能な車両の性能を向上させる必要がある。他の状況では、性能に関係なく全体の快適性を向上させる必要がある。リーン可能な車両は、典型的には、直感および五感に頼って決定を下すライダーによって運転される。そのため、リーン可能な車両の運転者は、状況を正確に評価するとは限らず、性能または快適性が損なわれる。
【発明の概要】
【０００４】
いくつかの実施態様が本明細書において提供される。リーン可能な車両および運転者の性能および快適性は、機械学習またはルールベースの方法（またはその両方）を使用して意思決定プロセスを支援するシステムによって強化されてもよい。これらのシステムは、データを収集し、実際の運転状況から学習し、リーン可能な車両が将来どのように挙動するかを予測することができる。次いで、学習された知識は、リーン可能な車両の所望の性能を最大にするために適用することができる。
【０００５】
一実施態様では、この設計は、リーン可能な車両の運転性能を向上させるシステムを対象とする。このシステムは、加速度、方向、バンク角、ステアリング角、およびステアリング角速度などの運転者からの入力を受け取り、リーン可能な車両のステアリング、スロットル、クラッチ、シフト、およびブレーキへ出力するためのリーン可能な車両インタフェースを含む。システムはまた、リーン可能な車両のセンサーからの入力を受け取り、センサーデータを出力するセンサーインタフェースを含む。システムは、センサーインタフェースからセンサーデータを受け取り、センサーデータとリーン可能な車両インタフェースからのデータとの両方を使用して運転者の行動を計算して、所望の積極性および将来の位置などの将来の所望の性能を生成する計算モジュールを含み、これによってリーン可能な車両の性能が最適化される。
【０００６】
別の一実施態様では、システムはまた、センサーインタフェースからセンサーデータを受信するための状態推定器を含む。状態推定器は、リーン可能な車両の運動状態を計算することができる。さらに、システムは、状態推定器および外部データから運動状態を受信するために動的なリーン可能な車両モデルモジュールを含むこともできる。動的なリーン可能な車両モデルモジュールは、運動状態、外部データ、またはその両方を使用して、リーン可能な車両およびライダーの物理モデルを計算する。さらに、システムは、積極性指数および運動状態を受信するための積極性エンジンを含み、積極性因子を計算することができる。システムはまた、目標経路を計算するために、状態推定器からの運動状態、積極性エンジンからの計算された積極性因子、および将来の位置などの外部データを受信するための経路従動モジュールを含むことができる。システムは、目標加速度を決定するためのルールベースのモデルおよび機械学習ベースのモデルのうちの少なくとも１つとともに、計算された物理モデル、計算された積極性因子、および計算された目標経路を受信して使用するモデルベースのコントローラを含むこともできる。
【０００７】
別の一実施態様では、システムは、計算された目標経路および目標加速度を使用して、所望の性能を達成するためにどのような動作変更が必要であるかを決定することができる。目標経路および目標加速度は、ルールベースのモデルまたは機械学習ベースのモデルのいずれかを使用して計算することができる。
【０００８】
本明細書で提供される設計のこれらのおよび他の構成は、すべてが本特許出願の開示を形成する図面、説明および特許請求の範囲を参照することにより、よりよく理解することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
複数の図面は、設計の例示的な実施形態を参照する。
【図１】リーン可能な車両の運転性能を高めるシステムの例示的な機能ブロック図を示す。
【図２】計算モジュールの一実施形態の構成を示す。
【図３】機械学習モデルおよびルールベースのモデルの両方に適用可能な一実施形態のアーキテクチャを示す。
【図４】いくつかの実施形態に係る計算システムの一例を示す。
【図５】いくつかの実施形態に係る１つ以上のネットワークを示す。
【図６Ａ】リーン可能な車両の運転性能を向上させるためのシステムの一実施形態の流れ図を示す。
【図６Ｂ】リーン可能な車両の運転性能を向上させるためのシステムの一実施形態の流れ図を示す。
【００１０】
この設計は様々な修正および代替の形態に従うが、その特定の実施形態は図面の例として示されており、本明細書で詳細に説明する。この設計は、開示された特定の形態に限定されるものではなく、むしろ、設計の趣旨および範囲内に入るすべての修正、均等物、および代替物を包含するものである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下の説明では、本設計の完全な理解を提供するために、特定のデータ信号、名前付きコンポーネントなどの例などの多くの具体的な詳細が示される。しかしながら、当業者であれば、これらの具体的な詳細なしに本設計を実施できることは明らかであろう。他の例では、周知のコンポーネントまたは方法は、本設計を不必要に不明瞭にすることを避けるために、詳細には記載されておらず、むしろブロック図で記載されている。さらに、第１のセンサーおよび第１のリーン可能な車両などの特定の数値参照を行うことができる。しかしながら、特定の数値参照は、文字通りの連続的な順序として解釈されるべきではなく、第１のセンサーが第２のセンサーと異なると解釈されるべきである。したがって、記載された特定の詳細は単なる例示である。また、一実施形態で実装される構成は、論理的に可能な別の一実施形態で実装されてもよい。特定の詳細は、本設計の趣旨および範囲内で変更することができ、本設計の趣旨および範囲内にあると依然として考えることができる。
【００１２】
リーン可能な車両は多くの構成を有しており、いくつかの例示的な構成を以下に説明する。
【００１３】
一般的に、システムは、運転者、センサー、およびリーン可能な車両からの入力を使用して、所望の積極性および将来の位置などの将来の所望の性能を生成するために必要な運転者の行動を計算することによって、リーン可能な車両の性能を向上させる。
【００１４】
リーン可能な車両は、運転中または静止しているときに傾くことができる２つ、３つまたはそれ以上の車輪を有する車両とすることができる。例えば、自動二輪車などの車両は、自動二輪車が運転されるかまたは静止しているときに、地面に対して垂直から外れることができるという理由で、リーン可能な車両とみなすことができる。同様に、３輪スクーターまたはオートバイもまた、運転中に傾くことができるため、リーン可能な車両とみなすことができる。これらのリーン可能な車両のいずれも、運転中または静止している間に傾くことができる。
【００１５】
一実施形態では、システムは、加速度、方向、バンク角、ステアリング角、およびステアリング角速度などの運転者からの入力を受信し、リーン可能な車両のステアリング、スロットル、クラッチ、シフト、ブレーキに出力するリーン可能な車両インタフェースを含む。システムはまた、リーン可能な車両のセンサーからの入力を受信し、システムによって使用され得る形式でセンサーデータを出力するセンサーインタフェースを含む。システムは、リーン可能な車両インタフェースからのデータに加えて、センサーインタフェースからのセンサーデータを受信し、運転者の行動を予測し、所望の積極性および将来の位置などの将来の所望の性能を生成するための計算モジュールを含み、これによってリーン可能な車両の性能は最適化される。
【００１６】
別の一実施形態では、システムはまた、センサーインタフェースからセンサーデータを受信するための状態推定器を含む。状態推定器は、リーン可能な車両の運動状態を計算することができる。さらに、システムは、状態推定器および外部データから運動状態を受信するために動的なリーン可能な車両モデルモジュールを含むこともできる。動的なリーン可能な車両モデルモジュールは、運動状態、外部データ、またはその両方を使用して、リーン可能な車両およびライダーの物理モデルを計算する。さらに、システムは、積極性指数および運動状態を受信するための積極性エンジンを含み、積極性因子を計算することができる。システムはまた、目標経路を計算するために、状態推定器からの運動状態、積極性エンジンからの計算された積極性因子、および将来の位置などの外部データを受信するための経路従動モジュールを含むことができる。システムは、目標加速度を決定するためのルールベースのモデルおよび機械学習ベースのモデルのうちの少なくとも１つとともに、計算された物理モデル、計算された積極性因子、および計算された目標経路を受信して使用するモデルベースのコントローラを含むこともできる。
【００１７】
別の一実施形態では、システムは、計算された目標経路および目標加速度を使用して、所望の性能を達成するためにどのような動作変更が必要であるかを決定することができる。目標経路および目標加速度は、ルールベースのモデルまたは機械学習ベースのモデルのいずれかを使用して計算することができる。
【００１８】
別の一実施形態では、システムは、天気、道路状況、道路危険などの外部データを受信し、将来の性能を向上させるためにその情報を計算に使用することができる。
【００１９】
別の一実施形態では、システムは、将来の性能を向上させるために、計算で過去の性能に関して得た情報を使用することができる。
【００２０】
図１は、リーン可能な車両および運転者（１２０）の機能ブロック図を示し、ここで、リーン可能な車両の操作は機械学習機能を含む。以下で説明するように、機械学習機能を提供する機能ブロックは、リーン可能な車両内、クラウド計算環境内、運転者がロボットであればロボット内で、オフラインで、または１つまたはいくつかの記載される構成の組み合わせ内で実施されるものを含むいくつかの方法で構成することができる。図１に示すように、リーン可能な車両の機能ブロックは、計算モジュール（１５０）およびセンサーインタフェース（１６０）を含む（実際には他のブロックも存在し得る）。運転者（１２０）は、リーン可能な車両インタフェース（１３０）を使用してリーン可能な車両を運転する。
【００２１】
一実施形態では、リーン可能な車両インタフェース（１３０）は、ステアリング（２６０）、ブレーキ（２８０）等を含むことができる。リーン可能な車両内の機能ブロックによって計算または取得されたデータまたは他の情報は、データ出力（１１０）を介して運転者（１２０）に伝達されてもよい。データ出力（１１０）は、これに限定されないが、計器盤、無線出力などの表示器を含むことができる。上述のように、運転者（１２０）は、ロボットまたは人間の運転者であってもよい。さらに、運転者（１２０）およびリーン可能な車両は、レース場、または道路および高速道路およびオフロードの場所を含むがこれらに限定されない様々な場所で運転されてもよい。また、計算モジュール（１５０）は、運転者（１２０）内に内蔵されているか（運転者がロボットである場合）、リーン可能な車両内に内蔵されているか、またはその両方に分散されていることを含む、複数の方法で構成され得る。
【００２２】
図２は、計算モジュール（１５０）の一実施形態を示す。先に述べたように、この計算モジュール（１５０）は、様々な方法で構成することができる。また、計算モジュール（１５０）は、リーン可能な車両内に、または運転者がロボットである場合には、運転者（１２０）内に実装されてもよく、複数のコンポーネントにわたって実装されてもよい。図２に示すように、リーン可能な車両インタフェース（１３０）は、その入力を１つまたは複数の出力コントローラから取得する。図は、バランス出力コントローラ（２４５）と運転出力コントローラ（２５０）の２つの出力コントローラを示す。出力コントローラは、コントローラ内で発生する計算に基づいて、リーン可能な車両インタフェース（１３０）に送られる命令を生成する。代替的な実施形態では、命令は、リーン可能な車両インタフェース（１３０）に送信されるコマンドの代わりに、またはそれに加えて、または両方で、リーン可能な車両運転者に送信することができる。これらの出力コントローラの詳細については、以下で説明する。さらなる実施形態では、より多くのまたはより少ない出力コントローラが存在し得る。
【００２３】
一実施形態では、計算モジュール（１５０）は、（運転者として働く）ロボット内に実装され、ロボットは、リーン可能な車両インタフェースを作動させて、リーン可能な車両を制御する。
【００２４】
別の一実施形態では、計算モジュール（１５０）は、リーン可能な車両内に実装され、リーン可能な車両インタフェース（１３０）を作動させる複数の技術のうちの１つが利用される。
【００２５】
別の一実施形態では、内部制御モジュールは、リーン可能な車両インタフェース（１３０）を制御することができる。これは、内部制御モジュールをリーン可能な車両インタフェース（１３０）に結合して、すべての制御がリーン可能な車両内に完全に閉じ込められるようにすることによって行うことができる。
【００２６】
別の一実施形態では、人間の運転者に情報を伝達するために表示画面が使用され、人間の運転者はその後、それに応じて行動することを選択することができる。
【００２７】
別の一実施形態では、運転者（１２０）（ロボットまたは人間）を介した内部制御および作動み合わせを利用することができる。
【００２８】
いくつかの実施形態では、リーン可能な車両は、計算された目標加速度、計算された目標経路、運動状態、計算された積極性因子、運転者入力、および後の検索および分析のための外部データなどの情報を記憶する機械読み取り可能な記憶媒体で構成される。このような構成により、運転者は、リーン可能な車両が運転された以前の機会における性能を見直し、リーン可能な車両が運転される将来の機会にその情報を考慮に入れることを可能にし得る。例えば、リーン可能な車両の運転者は、その性能がより快適であるか、またはより積極的であるために性能を修正することができるかどうかを決定できるかもしれないし、この情報を利用して将来の運転の機会の時に運転行動を変更することができる。
【００２９】
上述したように、出力コントローラは、リーン可能な車両インタフェース（１３０）を介してリーン可能な車両の動作を制御する命令を生成する。別の一実施形態では、人間が解釈可能な命令である命令を、リーン可能な車両の運転者（１２０）に送信することができる。これらの命令は、リーン可能な車両のインタフェース（１３０）に送られた命令の代わりに、またはそれに加えて送信することができる。バランス出力コントローラ（２４５）は、ステアリング（２６０）を制御するための命令を生成する。あるいはまた、ステアリング（２６０）をどのように制御したらよいかに関する指示を運転者（１２０）に送信することができる。バランス出力コントローラは、ステアリング（２６０）に続いて加えられるトルクを生成する命令を生成する。バランス出力コントローラ（２４５）の入力は、経路追従モジュール（２３５）によって提供される目標バンク角、現在のリーン可能な車両の速度、ステアリング角、ステアリング角速度、およびサスペンション位置である。最後の３つのパラメータは、前輪がほぼ完全にアンロードされたときに加えられるステアリングトルクを調整するために利用される。常に、バランス出力コントローラ（２４５）は、上記の状況を除き、リーン可能な車両の車輪は地面に接触していると仮定する。
【００３０】
運転出力コントローラ（２５０）は、リーン可能な車両のインタフェース（１３０）を介してリーン可能な車両の動作を制御する追加の命令を生成する。運転出力コントローラ（２５０）は、スロットル（２６５）、シフト（２７５）、クラッチ（２７０）、および前ブレーキまたは後ブレーキとすることができるブレーキ（２８０）を制御する制御を含むがこれに限定されないコマンドを生成することができる。同様に、上記項目を制御する方法に関して運転者（１２０）に指示を送ることができる。バランス出力コントローラ（２４５）とは対照的に、駆動出力コントローラへの入力は、速度および加速度である。このブロックの１つの機能は、１つまたは複数の特定の基準が満たされるように、速度プロファイルまたは加速度プロファイル（またはその両方）を適用することである。一例として、１つの基準は、ラップタイムを改善することとすることができる。もう１つの基準は、コンフォータブルモードで運転することとすることができる。
【００３１】
経路追従モジュール（２３５）の機能ブロックは、経路のデルタコマンドを生成する。経路追従モジュール（２３５）の機能ブロックへの入力は、計画された経路、経路の現在位置、運動状態、および積極性因子（以下に説明する）を含む。
【００３２】
動的なリーン可能な車両モデルモジュール（２４０）の機能ブロックは、リーン可能な車両および運転者（１２０）の物理モデルを提供する。このモデルは、例えば、リーン可能な車両の重心、そのホイールベース、キャスター角、トレール、タイヤ幅、車輪の慣性などのリーン可能な車両の多くの特性を含む。それらの特性は、旋回半径を実際のバンク角に変換し、タイヤ幅に基づいてバンク角命令を調整するために、経路追従モジュール（２３５）によって使用される。バランス出力コントローラ（２４５）はまた、このモデルを使用して、前輪の回転によって引き起こされるジャイロスコープ効果を補償する。
【００３３】
状態推定器（２１５）の機能ブロックは、リーン可能な車両の所与の位置データの位置および速度を計算する。また、以前の状態を保持し、その情報を使用して現在の状態を予測することもできる。位置データは、ＧＰＳ、ＩＭＵ、およびライダー装置（Lidar：Light Detection and Ranging）などの入力とすることができるか、または予め決定された位置を有するランドマークに対するリーン可能な車両の位置を測定することに基づいて計算することができる。既知のランドマークに対するリーン可能な車両の位置の測定は、ビジュアルベースのランドマークに対してステレオビジョンを使用すること、または無線式のランドマークに対してマルチラテレーションを使用することを含む多くの方法で行うことができる。
【００３４】
モデルベースコントローラ（２２０）の機能ブロック内の計算は、任意の特定の瞬間および場所で加えられる適切な加速度を含むことができる。加速度計算には、減速プロファイルの計算も含まれる。適切な加速度プロファイルは、積極性エンジン（２０５）によって設定される目標によって決定されてもよい。これをさらに説明するために、積極性エンジン（２０５）は、運転者（１２０）の入力に基づいて積極性指数を提供する。したがって、運転者（１２０）がより積極的に乗りたいことを意味する高い積極性指数は、モデルベースコントローラ（２２０）に最大可能加速度に近い加速度を計算させる可能性がある。
【００３５】
図２に示すように、モデルベースコントローラ（２２０）を構成する複数の方法がある。一実施形態では、ルールベースのモデル（２２５）を利用することができる。このモデルでは、特定の積極性指数について、特定の場所に対して、特定の加速を指定することができる。したがって、表１などの表をそのようなモデル内で利用することができる。
【００３６】
【表１】
2019119447.tif 000003
【００３７】
この表では、積極性指数Ａｉについて、特定の緯度（ｌａｔ）および経度（ｌｏｎｇ）に対して、Ｄ１などの特定の加速度を適用することができる。加速度は、事前の実験またはモデル化または他の技術に基づいて事前に計算されてもよい。したがって、レース場では、運転者（１２０）によって指示されるように、より高い積極性指数が使用され得る。通常のレース場ではない運転では、このテーブルを使用して快適な運転を確保することもできる。これらの例のより多くの説明が、以下に提供される。
【００３８】
一実施形態では、機械学習ベースのモデル（２３０）をモデルベースのコントローラ（２２０）に利用することができる。ここでは、ルールベースのモデル（２２５）と対照的に、機械学習ベースのモデル（２３０）は、特定の場所で加えられる最適加速度を学習することができる。さらに、機械学習は、環境条件、時刻などの他のパラメータを含むことができる。上述したように、ルールベースの運転および機械学習ベースの運転のより多くの説明を以下に提供する。
【００３９】
図２は計算モジュール（１５０）の１つの特定の構成を提供するが、図３は機械学習ベースのモデル（２３０）とルールベースのモデル（２２５）の両方に適用可能なより一般的なアーキテクチャを提供する。たとえ１組であってもすべての概念が適用されるが、図３では、リーン可能な車両および運転者の複数の組が図示されている。また、図３に示すように、クラウドベースの計算エンジン（３０５）が示されているが、クラウド設備は必要ではない。ここで、機械学習の概念とルールベースの概念は、図３の文脈の中で、上記のコメントの理解と共に提示される。
機械学習
【００４０】
機械学習計算は、リーン可能な車両内または運転者（１２０）内（運転者がロボットである場合）、クラウド計算エンジン（３０５）内、または何らかの組み合わせで行われてもよい。一実施形態では、ＧＰＳ、環境データ、およびリーン可能な車両の条件は、計算モジュール（１５００）内に記録される。通常の毎日の使用では、このデータの組に対して、リーン可能な車両の快適性条件も記録される。快適性条件は、「快適」、「快適でない」、「ぎりぎり快適」などの複数のカテゴリに分類することができるが、これらに限定されない。この例では、リーン可能な車両がスリップしなかった場合、快適性条件は「快適」と記録される。これとは対照的に、リーン可能な車両がスリップした場合、またはスリップし始めた場合、「快適でない」または「ぎりぎり快適」の快適性条件がより適切な場合がある。計算モジュール（１５０）は、センサーインタフェース（１６０）からのデータに基づいて適切な快適性条件を決定することができる。一例として、車輪が（格納可能なプログラム可能な調整可能な閾値内で）同じ回転数で回転していない場合、計算モジュール（１５０）は、リーン可能な車両に課される環境および内部制御によってスリップしていると判断することができる。このデータの組が記憶された状態で、次にこれらの同じ組の条件または類似の組の条件が、この特定のリーン可能な車両および運転者によって、または異なるリーン可能な車両および運転者によって遭遇されるとき、その特定の場所に到達する前に、この知識を運転者（ロボットまたは人間）または内部制御機構に知らせて、この場所を通って運転する際に適切な措置を講じることができる。この場合の機械学習機能ブロックの役割は、どのような種類の車両が運転されているかによらず、条件の現在の組が、過去に遭遇した条件に類似しているかどうかの判定から、すべての運転者に広く適用可能であり得る情報を導き出すまでの広い範囲とすることができる。そのような導出された情報の一例は、特定の場所における表面の摩擦係数であり、この情報は、リーン可能な車両からはほとんど独立している。次いで、リーン可能な車両にまた依存する実効摩擦係数は、計算モジュール（１５０）内で計算されてもよく、これは、リーン可能な車両の運動モデルがそれ自体に知られているように、達成することができる。
【００４１】
一実施形態では、機械学習機能ブロックは、複数のリーン可能な車両および運転者からのデータを集約および分析することである。複数のリーン可能な車両および運転者が様々な場所を通過するにつれて、環境データ、リーン可能な車両状態データ、快適性データなどが挙げられるが、これらに限定されない様々なデータが収集され、クラウドベースの計算エンジン（３０５）に送信することができる。このエンジンは、広範な計算を達成することができる機械学習機能ブロックも含むことができる。同じ場所でより多くのデータを利用できるようになると、摩擦係数などが挙げられるがこれに限定されない生成された計算の信頼性が向上する可能性がある。さらに、より多くの場所からのデータが利用可能になる可能性がある。さらに、データは、必要に応じて、１つまたは複数のリーン可能な車両および運転者の組に配信することができる。
【００４２】
上記の例では、通常の日常使用における機械学習の使用について説明した。そのような学習の１つの利点は、道路に関するより多くのデータが利用可能になるため、ライダーの快適性を向上させることである。状況がレース場にある別の一例を以下に説明する。
【００４３】
レース場の条件では、主な目標はラップタイムを短縮することである。レース場では、全トラックが、位置と、摩擦係数が挙げられるがそれに限定されない他の特性とに関して特徴付けられ得る。また、レース場では、旋回中の適切な加減速は、ラップタイミングに重大な影響を及ぼし得るので、コース中のカーブは、難易度の高い条件を示す。したがって、ラップタイムを改善する１つの技法は、機械学習ベースのモデル（２３０）を使用することである。
【００４４】
一実施形態では、学習期間中、機械学習ベースのモデル（２３０）の機能ブロックは、環境および内部データを取得することができる。最初に、この学習期間中、積極性指数は意図的に低い値に設定することができ、学習データを取得することができる。積極性指数が低い場合、リーン可能な車両は、その最大能力の５０％などの低いパーセンテージで動作させることができる。追加のラップでは、積極性指数は段階的にまたは手動で自動的に増加させることができる。毎回、機械学習ベースのモデル（２３０）の機能ブロックは、旋回へ向けて減速をいつ開始し、旋回から加速をいつ開始したらよいかを含むがそれに限定されないいくつかの新しいデータを学習する。いくつかの例では、バランスを失う危険がない場合、積極性指数は、リーン可能な車両の性能をその絶対的な限界まで押し上げることができる。摩擦係数を含むがこれに限定されない導出された情報は、その後、そのような試行で真の値に収束することができる。最終的に、複数の試行で、機械学習ベースのモデル（２３０）の機能ブロックは、トラック上の各位置に対して最適な経路、最適な加速および減速プロファイルを示唆することが可能であり得る。
【００４５】
リーン可能な車両とその運転者の運動モデリングに応じて、上記の結果のすべてまたは一部を、異なるリーン可能な車両と運転者の組に使用可能である場合がある。これは、１つのリーン可能な車両およびその運転者からの学習を異なる組に適用することができ、その第２の組は、恐らくより少ない学習時間を必要とするので、有利であり得る。
ルールベースの性能
【００４６】
上述したように、図２に示すように、一実施形態では、計算モジュール（１５０）は、ルールベースのモデル（２２５）の機能ブロックを含むことができる。機械学習ベースのモデル（２３０）の機能ブロックとは対照的に、ルールベースのモデル（２２５）の機能ブロックは、１つまたは複数の参照テーブル、公式、または他の発見的ツールを利用する。しかしながら、いくつかの構成では、ルールベースの方法を単独で、または機械学習方法と組み合わせて使用することによって、利点を実現することができる。
【００４７】
快適性が主な関心事である通常の毎日の運転中の一実施形態では、発見的データ（観測データを含むことができる）は、特定の場所に結びつけることができ、このデータは、運転者（１２０）または内部制御機構によって表示または操作することができる。特定の例でこれを説明すると、以前の観察を通して、特定の場所では、車線標識が見えないことが分かっている場合がある。これは、リーン可能な車両にとって快適ではない状況を提示する可能性がある。したがって、この知識によって、テーブルまたは他の計算方法を使用して、代替ルートを推奨するルールを構築することができる。
【００４８】
この例は、ルールベースの方法と機械学習ベースの方法とを比較し対比するために使用することができる。機械学習ベースの方法は、人間の参加（ヒューマン・イン・ザ・ループ）なしで、リーン可能な車両に設置されたセンサー（カメラ）を介して機械視覚に基づいて周囲の状況を予測することができる場合がある。ルールベースの方法は、データを解釈し、そのような決定をするために、ループ内に人間が必要となる場合がある。
【００４９】
レース場の例では、ルールベースのモデル（２２５）は、トラック上の各位置に同様に関連付けることができる。最も適切な速度または加速度は、以前の実験に基づいて記録されてもよい。適用するセットテーブルまたは発見的な知識を決定するには、人間の参加が必要な場合がある。対照的に、機械学習ベースのモデル（２３０）は、人間の参加を有する必要はない可能性があり、決定は、リアルタイムまたは半リアルタイムで行うことができる。
【００５０】
一実施形態では、ルールベースのモデル（２２５）および機械学習ベースのモデル（２３０）のそれぞれが独自の利点を有するので、両方の方法を組み合わせて利用することができる。学習期間では、ルールベースのモデル（２２５）を用いて、学習可能車両を操作することができる。しかしながら、より多くのデータが利用可能になるにつれて、テーブルが修正されてもよいし、機械学習ベースのモデル（２３０）によって新しいテーブルが作成されてもよい。これのさらなる利点は、十分なデータが機械学習ベースのモデル（２３０）に対して利用可能でないときに実現され得る。これは、例えば、通常の毎日の運転内で、遠隔または運転者がよく行かない場所で起こるかもしれない。ここでは、場所に依存しないルールベースの方法を使用することができるが、ますます多くのデータが利用可能になるにつれて、機械学習を使用することができる。
ネットワーク
【００５１】
リーン可能な車両などの多数の車両、バックエンドシステム、電子システムおよび装置は、本明細書で説明する実施形態に従って、ネットワーク環境（５９０）において互いに通信することができる。ネットワーク環境は、通信ネットワークを有する。ネットワークは、光ネットワーク、携帯電話ネットワーク、インターネット、ローカルエリアネットワーク（「ＬＡＮ」）、ワイドエリアネットワーク（「ＷＡＮ」）、衛星ネットワーク、ファイバネットワーク、ケーブルネットワーク、またはそれらの組み合わせから選択される１つ以上のネットワークを含むことができる。いくつかの実施形態では、通信ネットワークはインターネットである。通信ネットワークを介して互いに接続された多くのサーバ計算システムおよび多くのクライアント計算システムが存在し得る。
【００５２】
通信ネットワークは、少なくとも第１のサーバ計算システムおよび第２のサーバ計算システムから選択された１つ以上のサーバ計算システムを相互に、および少なくとも１つ以上のクライアント計算システムにも接続することができる。サーバ計算システムは、それぞれ、オプションとして、データベースなどの組織化されたデータ構造を含むことができる。１つ以上のサーバ計算システムのそれぞれは、１つ以上の仮想サーバ計算システムを有することができ、複数の仮想サーバ計算システムは、設計によって実装することができる。１つ以上のサーバ計算システムのそれぞれは、データの完全性を保護するために１つ以上のファイアウォールを有することができる。
【００５３】
少なくとも１つ以上のクライアント計算システムは、第１のリーン可能な車両（５１１）、第２のリーン可能な車両（５１２）、第１のモバイル計算装置（５３０）（例えば、Ａｎｄｒｏｉｄベースのオペレーティングシステムを備えたスマートフォン）、第２のモバイル計算装置（例えば、図には示されていないｉＯＳベースのオペレーティングシステムを備えたスマートフォン）、第１のウェアラブル電子装置（５５０）（例えば、スマートウォッチ）、第１のラップトップコンピュータ（５８０）、第１のタブレット（５２０）、第１のデスクトップ（５７０）などから選択することができる。クライアント計算システムは、例えば、ソフトウェアアプリケーションまたはハードウェアベースのシステムを含むことができ、第１のリーン可能な車両（５１１）および／または第２のリーン可能な車両（５１２）と通信することができてもよい。１つ以上のクライアント計算システムのそれぞれは、データの完全性を保護するために１つ以上のファイアウォールを有することができる。
【００５４】
用語「クライアント計算システム」および「サーバ計算システム」の使用は、一般的に通信を開始するシステムおよび一般的に通信に応答するシステムを示すことを意図していることを理解すべきである。例えば、クライアント計算システムは一般的に通信を開始することができ、サーバ計算システムは一般的に通信に応答する。明示的に述べられていない限り、階層は暗示されない。両方の機能は、単一の通信システムまたは装置内に存在することができ、その場合、クライアント−サーバおよびサーバ−クライアントの関係は、ピアツーピアとして見ることができる。したがって、第１のラップトップコンピュータ（５８０）（例えば、クライアント計算システム）およびサーバ計算システムが両方とも通信を開始し応答することができる場合、それらの通信はピアツーピアとして見ることができる。さらに、サーバ計算システムは、ネットワークを介して互いに通信することを可能にする回路およびソフトウェアを含む。
【００５５】
サーバ計算システムのうちの任意の１つ以上は、クラウド（５４０）とすることができる。クラウドプロバイダは、クラウド内にアプリケーションソフトウェアをインストールして動作させることができ、クラウドユーザーは、１つ以上のクライアント計算システムからアプリケーションソフトウェアにアクセスすることができる。一般的に、クラウド内にクラウドベースのサイトを持つクラウドユーザーは、アプリケーションソフトウェアが動作するクラウドインフラストラクチャまたはプラットフォームを単独で管理することはできない。したがって、サーバ計算システムおよびその編成されたデータ構造は、共有リソースとすることができ、各クラウドユーザーには、共有リソースの一定量の専用使用が与えられる。各クラウドユーザーのクラウドベースのサイトには、クラウド内の仮想量の専用スペースと帯域幅を与えることができる。クラウドアプリケーションは、スケーラビリティにおいて他のアプリケーションとは異なる可能性があり、これは、実行時に複数の仮想機械にタスクを複製して、変化する作業の需要に対応することによって実現できる。ロードバランサは、仮想機械の組に作業を分配する。このプロセスは、単一のアクセスポイントだけを見ているクラウドユーザーには透過的である。
【００５６】
クラウドベースのリモートアクセスは、ＨＴＴＰ（Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）などのプロトコルを利用して、クライアント計算システム上に常駐するウェブブラウザアプリケーションなどのクライアント計算システム上のアプリケーションとの要求および応答サイクルに関与するようにコード化することができる。クラウドベースのリモートアクセスは、スマートフォン、デスクトップコンピュータ、タブレット、または他のクライアント計算システムからいつでもどこでもアクセスできる。クラウドベースのリモートアクセスは、１）すべてのウェブブラウザベースのアプリケーションからの要求および応答サイクル、３）専用のオンラインサーバからの要求および応答サイクル、４）クライアント装置に常駐するネイティブアプリケーションと、別のクライアント計算システムへのクラウドベースのリモートアクセスとのすぐ間の要求および応答サイクル、および５）これらの組み合わせ内で関与するためにコード化される。
【００５７】
図５に見られるように、図３で説明したクラウド計算エンジン（３０５）は、クラウド（５４０）内のサーバ内に実装することができる。クラウドベースの計算シナリオでは、環境データ、リーン可能な車両状態データ、快適性データなどが挙げられるが、これらに限定されない様々なデータが収集され、上述の通信方法のいずれかを使用してクラウドに送信することができる。このエンジンはまた、広範囲の計算を達成することができる機械学習ベースのモデル（２３０）の機能ブロックを含むことができる。同じ場所でより多くのデータを利用できるようになると、摩擦係数などが挙げられるがこれに限定されない生成された計算の信頼性が向上する可能性がある。さらに、より多くの場所からのデータが利用可能になる可能性がある。さらに、データは、必要に応じて、例えば、第１のリーン可能な車両および第２のリーン可能な車両のような、１つまたは複数のリーン可能な車両および運転者のセットに配信することができる。このような方法の１つの利点は、そのようなシステムによる重量または重量分布の増加を心配する必要なく、より強力な計算システムを使用できることである。
【００５８】
上述したように、クラウドベースのデータは、サーバ（５６１）上に存在し、図５に示すような他のリーン可能な車両を含む任意の数の装置にアクセス可能である。データの分布は、気象条件、道路危険度、交通量パターンの変化などの情報が他の装置に共有され、最適な性能のための必要な動作の計算を支援するために他の装置によって使用される。
【００５９】
いくつかの実施形態では、サーバ（５６１）は常にオンラインである必要はない。サーバは、命令または指示を送信する必要があるまでオフラインのままとすることができる。
【００６０】
いくつかの実施形態では、データは、リーン可能な車両から来る必要はない。運転者（１２０）は、考慮されるモバイル装置（５３０）上のアプリケーションを介して、所望の積極性、現在のトラック条件、運転者プロフィールなどの情報を入力することができる。
【００６１】
一実施形態では、サーバ計算システムは、サーバエンジン、ウェブページ管理コンポーネント、コンテンツ管理コンポーネント、およびデータベース管理コンポーネントを含むことができる。サーバエンジンは、基本的な処理およびオペレーティングシステムレベルのタスクを実行できる。ウェブページ管理コンポーネントは、デジタルコンテンツおよびデジタル広告の受信および提供に関連するウェブページまたは画面の作成および表示、またはルーティングを処理することができる。ユーザー（例えば、クラウドユーザー）は、それに関連するユニフォームリソースロケータ（「ＵＲＬ」）を用いて、１つ以上のサーバ計算システムにアクセスすることができる。コンテンツ管理コンポーネントは、本明細書で説明する実施形態の機能の大部分を処理することができる。データベース管理コンポーネントには、データベース、データベースへのクエリ、およびデータの格納に関するストレージおよび検索タスクを含めることができる。
【００６２】
いくつかの実施形態では、サーバ計算システムは、ウィンドウ、ウェブページなどに情報を表示するように構成することができる。任意のプログラムモジュール、アプリケーション、サービス、プロセス、および、例えばサーバ計算システム上で実行されると実行可能な他の同様のソフトウェアを含むアプリケーションは、サーバ計算システムに、表示画面空間の一部分にウィンドウおよびユーザーインタフェース画面を表示させることができる。ウェブページに関して、例えば、クライアント計算システム上のブラウザを介したユーザーは、ウェブページと対話し、その後、ユーザーインタフェース画面によって提示されるクエリ／フィールドおよび／またはサービスに入力を供給することができる。ウェブページは、任意のハイパーテキストマークアップ言語（「ＨＴＭＬ」）またはワイヤレスアクセスプロトコル（「ＷＡＰ」）対応のクライアント計算システムまたはそれと同等のものに関して、ウェブサーバ、例えばサーバ計算システムによって供給することができる。クライアント計算システムは、サーバ計算システムと対話するためのブラウザおよび／または特定のアプリケーションをホストすることができる。各アプリケーションは、所望の情報の詳細を取り出すフィールドを提示するなど、ソフトウェアコンポーネントが実行するようにコード化された機能を実行するように記述されたコードを有する。例えば、サーバ計算システム内のアルゴリズム、ルーチン、およびエンジンは、提示フィールドから情報を取り出し、その情報をデータベースなどの適切な記憶媒体（例えば、データベース）に入れることができる。比較ウィザードを記述してデータベースを参照し、そのようなデータを使用することができる。アプリケーションは、例えば、サーバ計算システム上でホストされ、例えばクライアント計算システムの特定のアプリケーションまたはブラウザに提供されてもよい。アプリケーションは、その後、詳細を入力できるウィンドウまたはページを提供する。
計算システム
【００６３】
図４は、リーン可能な車両の運転性能を向上させるためのシステムのいくつかの実施形態で実施することができるコンピュータシステムを示す。例えば、図４に示す計算システムは、本明細書に記載のプロセスを、リーン可能な車両、（運転者として動作する）ロボット上で実行するために使用することができる、またはモバイルデバイス（５３０）、タブレット装置（５２０）、またはラップトップ（５８０）などの図５に示す装置上に存在することができる。計算システムは、全体的または部分的に、いくつかの実施形態に係るサーバ計算装置またはクライアント計算装置のうちの１つ以上の一部であってもよい。計算システムは、本明細書で説明するプロセスを実行するように具体的に構成され、適合される。計算システムのコンポーネントは、１つ以上の処理コアを有する処理ユニット（４２０）、システムメモリ（４３０）、およびシステムメモリを含む様々なシステムコンポーネントを処理ユニットに結合するシステムバス（４０１）を含むことができるが、これらに限定されない。システムバスは、多様なバスアーキテクチャのいずれかを使用する、メモリバスまたはメモリコントローラ、周辺バス、およびローカルバスから選択されるいくつかのタイプのバス構造のいずれかとすることができる。
【００６４】
計算システムは、通常、様々な機械可読媒体を含む。計算機械可読媒体は、計算システムによってアクセス可能な任意の利用可能な媒体とすることができ、揮発性および不揮発性媒体と、リムーバブルおよび非リムーバブル媒体との両方を含む。限定ではなく一例として、機械可読媒体を使用することは、コンピュータ可読命令、データ構造、他の実行可能ソフトウェア、または他のデータなどの情報の記憶を含む。コンピュータ記憶媒体には、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリまたは他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）または他の光ディスク記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置または他の磁気記憶装置、または所望の情報を格納するために使用することができ、計算デバイスによってアクセスすることができる任意の他の有形の媒体が含まれるが、これらに限定されない。無線チャネルなどの一時的な媒体は、機械可読媒体には含まれない。通信媒体は、通常、コンピュータ可読命令、データ構造、他の実行可能ソフトウェア、または他の輸送機構を具体化し、任意の情報配信媒体を含む。
【００６５】
システムメモリは、読み出し専用メモリ（４３１）（ＲＯＭ）およびランダムアクセスメモリ（４３２）（ＲＡＭ）などの揮発性および／または不揮発性メモリの形態のコンピュータ記憶媒体を含む。始動中など、計算システム内の要素間で情報を転送するのを助ける基本ルーチンを含む基本入出力システム（４３３）（ＢＩＯＳ）は、通常、ＲＯＭに格納される。ＲＡＭは、典型的には、処理ユニットによって直ちにアクセス可能である、および／または現在処理ユニットによって操作されているデータおよび／またはソフトウェアを含む。限定ではなく一例として、ＲＡＭは、オペレーティングシステムの一部、アプリケーションプログラム、他の実行可能ソフトウェア、およびプログラムデータを含むことができる。
【００６６】
上述のドライブおよびそれらに関連するコンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、他の実行可能ソフトウェア、および計算システム用の他のデータの記憶を提供する。
【００６７】
ユーザーは、キーボード、タッチスクリーン、またはソフトウェアまたはハードウェア入力ボタン、マイクロフォン、ポインティングデバイス、および／またはマウス、トラックボール、またはタッチパッドなどのスクロール入力コンポーネントなどの入力装置を介して、命令および情報を計算システムに入力することができる。マイクロフォンは、音声認識ソフトウェアと協働することができる。これらおよび他の入力装置は、しばしば、システムバスに結合されたユーザー入力インタフェースを介して処理ユニットに接続されるが、パラレルポート、ゲームポート、またはユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）などの他のインタフェースおよびバス構造によって接続することができる。ディスプレイモニタまたは他のタイプのディスプレイスクリーン装置もまた、ディスプレイインタフェースなどのインタフェースを介してシステムバスに接続される。モニタに加えて、計算装置は、スピーカ、バイブレータ、ライト、および出力周辺機器インタフェースを介して接続され得る他の出力装置などの他の周辺出力装置も含むことができる。
【００６８】
計算システムは、リモート計算システムなどの１つ以上のリモートコンピュータ／クライアント装置への論理接続を使用してネットワーク環境で動作することができる。論理接続は、パーソナルエリアネットワーク（「ＰＡＮ」）（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））、ローカルエリアネットワーク（「ＬＡＮ」）（例えば、Ｗｉ−Ｆｉ）、およびワイドエリアネットワーク（「ＷＡＮ」）（例えば、セルラーネットワーク）を含むが、他のネットワークも含むことができる。このようなネットワーキング環境は、オフィス、企業規模のコンピュータネットワーク、イントラネット、およびインターネットでは一般的である。ブラウザアプリケーションは、計算装置上に常駐し、メモリに格納されてもよい。
【００６９】
本設計は計算システム上で実行できることに留意すべきである。しかしながら、本設計は、サーバ、メッセージ処理専用の計算装置、または本設計の異なる部分が分散計算システムの異なる部分で実行される分散システム上で実行することができる。
【００７０】
バスに結合され得る他の装置は、ＤＣ電源（例えば、バッテリ）またはＡＣアダプタ回路などの電源である。上述したように、ＤＣ電源は、定期的に再充電する必要があるバッテリ、燃料電池、または同様のＤＣ電源であってもよい。無線通信モジュールは、無線通信チャネルを確立するために無線アプリケーションプロトコルを使用することができる。無線通信モジュールは、無線ネットワーク規格を実装することができる。
【００７１】
いくつかの実施形態では、本明細書で説明するアルゴリズムを容易にするために使用されるソフトウェアは、非一時的な機械可読媒体上に具体化することができる。機械読み取り可能媒体は、機械（例えば、コンピュータ）によって読み取り可能な形態で情報を記憶する任意の機構を含む。例えば、非一時的な機械可読媒体は、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、磁気ディスク記憶媒体、光記憶媒体、フラッシュメモリデバイス、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ、磁気カードまたは光カード、または電子命令を記憶するのに適した任意のタイプの媒体を含むことができる。
【００７２】
本明細書で説明するアプリケーションは、ソフトウェアアプリケーション、モバイルアプリケーション、およびオペレーティングシステムアプリケーションの一部であるプログラムを含むが、これに限定されないことに留意されたい。この説明のいくつかの部分は、コンピュータメモリ内のデータビットに対する演算のアルゴリズムおよび記号表現に関して提示される。これらのアルゴリズム記述および表現は、データ処理分野の当業者が、それらの研究の内容を他の当業者に最も効果的に伝えるために使用される手段である。アルゴリズムは、ここでは、一般的に、所望の結果を導くステップの自己一貫性のあるシーケンスであると考えられる。これらのステップは、物理量の物理的操作を必要とするステップである。通常、必ずしも必要ではないが、これらの量は、記憶、転送、結合、比較、およびその他の操作が可能な電気信号または磁気信号の形式をとる。これらの信号をビット、値、要素、記号、文字、用語、数字などと呼ぶことは、主に一般的な使用のために、時には便利であることが判明している。これらのアルゴリズムは、Ｃ、Ｃ＋、または他の同様の言語などの多数の異なるソフトウェアプログラミング言語で書くことができる。また、アルゴリズムは、ソフトウェア内のコード行、ソフトウェア内の構成された論理ゲート、または両方の組み合わせで実装できる。一実施形態では、論理は、ブール論理の規則に従う電子回路、命令のパターンを含むソフトウェア、またはその両方の任意の組み合わせからなる。
【００７３】
しかしながら、これらの用語および類似の用語はすべて、適切な物理量に関連し、これらの量に適用される便利なラベルに過ぎないことに留意すべきである。上記の説明から明らかなように特に断らない限り、「処理する」、「計算する」、「決定する」、または「表示する」などの用語を利用する議論は、コンピュータシステムのレジスタおよびメモリ内の物理（電子）量として表されるデータを、コンピュータシステムのメモリまたはレジスタ内の物理量として同様に表される他のデータに操作および変換するコンピュータシステムまたは同様の電子計算装置、または他のそのような情報記憶、伝達、または表示装置の動作および処理を指す。
【００７４】
電子ハードウェアコンポーネントによって実行される多くの機能は、ソフトウェアエミュレーションによって複製できる。したがって、これらの同じ機能を達成するために書かれたソフトウェアプログラムは、入出力回路内のハードウェアコンポーネントの機能をエミュレートすることができる。
【００７５】
図６Ａおよび６Ｂは、リーン可能な車両の運転性能を向上させるためのシステムの一実施形態のフローを示す。論理的に可能な順序で、以下のステップを実行することができることに留意されたい。
【００７６】
図６Ａのステップ６０５において、システムは、加速度、方向、バンク角、ステアリング角、およびステアリング角速度からなる群から選択された少なくとも１つを含む、リーン可能な車両のインタフェースへのリーン可能な車両の運転者の操作からの入力を受信し、するステアリング、スロットル、クラッチ、シフト、ブレーキからなる群から選択された少なくとも１つを出力する。ステップ６１０において、システムは、リーン可能な車両のセンサーからセンサーインタフェースへの入力を受信し、センサーデータを出力する。ステップ６１５において、システムは、センサーインタフェースから受信したセンサーデータと、リーン可能な車両インタフェースから受信したデータとを使用して将来の所望の性能を生成する運転者挙動を計算する。ここで、将来の所望の性能は、少なくとも１つの積極性指数および少なくとも１つの将来の位置に基づき、将来の所望の性能は、リーン可能な車両の運転者の最適化された性能を生成することを試みるように計算される。ステップ６２０において、システムは、リーン可能な車両の動作を制御するために、リーン可能な車両運転者、リーン可能な車両、またはその両方に、将来の所望の性能に基づく命令および指示のうちの少なくとも１つを提供する。
【００７７】
図６Ｂにおいて、ステップ６２５では、システムは、状態推定器を使用して、リーン可能な車両の運動状態を計算し、計算された運動状態は、センサーインタフェースから受信したセンサーデータを使用する。ステップ６３０において、システムは、１）状態推定器から受信した運動状態と２）外部データのうちの少なくとも１つを使用して、リーン可能な車両およびライダーの物理モデルを計算する。ステップ６３５において、システムは、１）積極性指数と、２）運動状態とから、積極性因子を計算する。ステップ６４０において、システムは、運動状態、積極性因子、および少なくとも１つの将来位置を含む外部データから目標経路を計算する。ステップ６４５において、システムは、１）物理モデル、２）積極性因子、および３）目標経路の少なくとも２つを有するルールベースのモデルおよび機械学習ベースのモデルの少なくとも１つを使用して目標加速度を計算する。ステップ６５０において、システムは、目標経路および目標加速度を含む、リーン可能な車両の最適化された性能を生成することを試みるように計算された将来の所望の性能を達成するために必要な運転者挙動を計算する。ステップ６５５において、システムは、命令および指示のうちの少なくとも１つを、リーン可能な車両の運転者、リーン可能な車両、または両方に出力し、リーン可能な車両の将来の所望の性能を向上させる。
【００７８】
前述の設計およびその実施形態はかなり詳細に提供されているが、本明細書で提供される設計および実施形態が限定的であることは、出願人（複数可）の意図ではない。追加の適応および／または修正が可能であり、より広い態様では、これらの適応および／または修正も包含される。したがって、以下の特許請求の範囲によって提供される範囲から逸脱することなく、前述の設計および実施形態から展開することができ、その範囲は、適切に解釈されるとき、特許請求の範囲によってのみ限定される。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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