(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の運動を制御する方法であって、  前記車両の前記運動のモデルに対する可能な制御入力の制御空間をサンプリングして、サンプリングされた制御入力のセットを導入することであって、前記車両の前記運動の前記モデルは、不確定要素を含むことと、  前記車両の前記運動の前記モデルを用いて、前記車両の前記運動についての制約を満たす状態へ前記車両を移動させる、各サンプリングされた制御入力の確率を決定することであって、該決定することは、    前記車両の初期状態を決定することと、    前記初期状態及び前記サンプリングされた制御入力を、前記車両の前記運動の前記モデルに提出して、前記車両の前記初期状態から次の状態までの変移を推定することと、    前記次の状態に対応する点における前記車両の状態にわたって確率分布関数（ＰＤＦ）の値を、前記サンプリングされた制御入力の前記確率として選択することと、    障害物の不確定要素領域と交差する前記次の状態の確率を決定することと、 前記障害物の前記不確定要素領域と交差する前記次の状態の前記確率と、衝突閾値とを比較し、当該比較の結果、前記次の状態の前記確率が前記衝突閾値を超える場合、前記次の状態が前記障害物と衝突を起こすと判断し、前記サンプリングされた制御入力にゼロの確率を割り当てることと、を含む、決定することと、  前記サンプリングされた制御入力の前記確率を用いて、閾値を超える前記状態に前記車両を移動させる前記確率を有する制御入力を決定することと、  前記制御入力を、前記車両の少なくとも１つのアクチュエーターに対する制御コマンドにマッピングすることと、  前記制御コマンドに従って前記車両の前記運動を制御することと、  を含み、  前記方法のステップは、前記車両のプロセッサを用いて実行される、  方法。
【請求項２】
前記車両の前記運動の前記モデルは、前記車両の状態の変移を記述する関数であり、
該関数は、前記状態に作用するノイズを含み、
前記状態は、前記車両のロケーション、前記車両の速度及び前記車両の進行方向を含み、
前記状態に作用する前記ノイズは、前記関数によって記述される前記車両の動的特性の正確性についての不確定要素、及び前記関数によって用いられる前記車両のパラメーターの正確性についての不確定要素の一方又は組み合わせによって形成される前記不確定要素を含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記制御入力を前記決定することは、
前記閾値を超える前記サンプリングされた制御入力の前記確率のうちの最高確率を有するサンプリングされた制御入力を、前記制御入力として選択すること、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記車両の前記運動についての前記制約は、道路の中央からの前記車両のロケーションの偏差についての範囲、前記車両の現在の加速度及び進行方向角度からの変化についての範囲、前記車両の望ましい速度プロファイルからの偏差についての範囲、及び前記道路上の障害物に対する最小距離についての範囲のうちの１つ又は組み合わせを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記車両の前記運動についての前記制約は、道路の中央からの前記車両のロケーションの偏差の確率、前記車両の現在の加速度及び進行方向角度からの偏差の確率、前記車両の望ましい速度プロファイルからの偏差についての確率、及び前記道路上の障害物に対する最小距離に違反する確率のうちの１つ又は組み合わせを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記車両の前記運動についての前記制約及び前記車両の前記運動の前記モデルの前記不確定要素についての制約を用いて、前記ＰＤＦを決定すること、
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記初期状態は、前記車両の現在の状態である、
請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記車両の前記初期状態から前記車両の目標状態までの前記車両の前記運動を指定する制御入力のシーケンスを反復的に決定することを更に含み、
前記初期状態は、前記方法の以前の反復中に決定された前記制御入力に対応する前記状態である、
請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記運動の目的及び前記プロセッサの計算電力に基づいて前記目標状態を決定すること、
を更に含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
車両の制御システムであって、  プロセッサと、運動の不確定要素及び前記車両の前記運動についての制約を含む前記車両の前記運動のモデルを記憶するメモリと備える運動計画システムであって、    該運動計画システムは、    前記車両の前記運動の前記モデルに対する可能な制御入力の制御空間をサンプリングして、サンプリングされた制御入力のセットを生成し、    前記車両の前記運動の前記モデルを用いて、前記車両を、該車両の前記運動についての制約を満たす状態に移動させる、各サンプリングされた制御入力の確率を決定し、    前記サンプリングされた制御入力の前記確率を用いて、閾値を超える前記確率を有する制御入力を決定し、    該運動計画システムは、前記車両の状態にわたって確率分布関数（ＰＤＦ）の値を選択することによって、前記サンプリングされた制御入力の前記確率を、前記サンプリングされた制御入力に従う初期状態から変移した次の状態に対応する点における前記サンプリングされた制御入力の前記確率として決定する、  運動計画システムと、  障害物の位置を時間の関数として特定するセンサーであって、前記運動計画システムは、前記障害物の不確定要素領域と交差する前記次の状態の確率を決定し、前記障害物の前記不確定要素領域と交差する前記次の状態の前記確率と、衝突閾値とを比較し、当該比較の結果、前記次の状態の前記確率が前記衝突閾値を超える場合、前記次の状態が前記障害物と衝突を起こすと判断し、前記サンプリングされた制御入力にゼロの確率を割り当てる、センサーと、  前記制御入力を、前記車両の少なくとも１つのアクチュエーターに対する制御コマンドにマッピングし、前記車両の前記アクチュエーターに対する前記制御コマンドを用いて前記車両の前記運動を制御する車両コントローラーと、  を備える、制御システム。
【請求項１１】
前記車両の前記運動の前記モデルは、前記車両の状態の変移を記述する関数であり、
前記関数は、前記状態に作用するノイズを含み、
前記状態は、前記車両のロケーション、前記車両の速度及び前記車両の進行方向を含み、
前記状態に作用する前記ノイズは、前記関数によって記述される前記車両の動的特性の正確性についての不確定要素及び前記関数によって用いられる前記車両のパラメーターの正確性についての不確定要素のうちの一方又は組み合わせによって形成される前記不確定要素を含む、
請求項１０に記載の制御システム。
【請求項１２】
前記車両の前記運動についての前記制約は、道路の中央からの前記車両のロケーションの偏差の確率、前記車両の現在の加速度及び進行方向角度からの偏差の確率、前記車両の望ましい速度プロファイルからの偏差についての確率、前記道路上の障害物への最小距離を違反する確率のうちの１つ又は組み合わせを含む、
請求項１０に記載の制御システム。
【請求項１３】
前記車両の現在の状態及び前記車両の目標状態を決定するナビゲーションシステムを更に備え、
前記運動計画システムは、前記車両の前記現在の状態から前記車両の前記目標状態までの前記車両の前記運動を指定する制御入力のシーケンスを反復的に決定し、
前記初期状態は、前記現在の状態である、
請求項１０に記載の制御システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、包括的には車両を制御することに関し、より詳細には、自律車両又は半自律車両を制御することに関する。
【背景技術】
【０００２】
自律車両又は自律走行モードを実行する車両のいずれかの車両によって利用されるいくつかの制御システムは、他の車両又は歩行者等の障害物を回避するためのみではなく、車両の操作に関連付けられたいくつかの基準を最適化するためも含む双方で、未来を予測し、何らかの目標状態に向けた車両の安全運動を予測する。目標状態は、固定ロケーション、移動ロケーション、車両ベクトル、領域、又はそれらの組み合わせのいずれかとすることができる。道路縁、歩行者、及び他の車両等の周囲環境は、車両のセンサーによって検知される、及び／又は、事前に与えられた情報によって少なくとも部分的に既知である。しかしながら、センサー情報はノイズを含みかつ不確定的であり、車両の正確なパラメーターは未知であり、環境は部分的にのみ既知である。したがって、車両の制御は、それらのような不確定要素を考慮に入れるべきである。
【０００３】
例えば、自律道路車両が或る道路区間に沿って移動する場合、自律車両の制御システムは、車線の中央からの偏差及び速度変動のうちの一方又は組み合わせを最小限にする運動を生成して、乗員にとっての快適な乗車体験（smooth ride）を提供するとともにスムーズな交通流を提供することができる。車両のセンサーは、道路上の潜在的な障害物を検出する。障害物のロケーション及び速度は、検知ノイズ及び他の不確定要素の発生源に起因して、不確定的である。車両制御システムは、車両の好適な加速及び操舵入力、並びに対応する結果として得られる運動を計算するとき、この不確定要素を考慮に入れて、制御入力における不必要なジャンプ、又は車両の他の望ましくない挙動を回避するべきである。
【０００４】
自律車両のいくつかの制御システムによって用いられる車両のモデル及び環境のモデルは、実世界の単に簡略化された数学的記述であり、予測される未来の運動は、必要なときは常にリアルタイムに更新することができるように、高速で計算されなければならない。したがって、運動は、固定の更新レートにおいて又は新たなセンサー情報が到来するときは常に、再帰的に計算する必要がある。
【０００５】
いくつかのシステムは、経路（特許文献１）、又はランダム構成を生成することによる車両の運動又は制御入力（特許文献２、特許文献３）のいずれかを決定し、それぞれ異なるランダムサンプルを互いに接続して、可能な運動のツリーを展開させる。未来の経路の予測のみを検討する場合、この方法の計算複雑度は低減されるが、この結果、運転不可能な経路がもたらされる可能性がある。その一方で、車両の運動が予測される場合、運動の品質は、運動全体を評価することによって決定される。この結果、運動の品質は、リアルタイム操作において保証することができないか、又は自律車両が従うべき運動は、十分に高速に決定されないか、又はそれら双方の組み合わせがもたらされる。
【０００６】
計算／メモリ負荷との組み合わせにおける運動の品質の欠乏の原因は、運動の品質が、初期状態から目標状態までの運動全体を調査することによって決定されることにある。したがって、可能な運動のツリーは、不必要に大きくなる。そのような場合、計算／メモリ負荷は、過大になる可能性がある。
【０００７】
高速計算及び高信頼度の性能は、いくつかの用途において普遍的なものである。例えば、路上の自律車両が高速道路を移動し、未来の運動を見出すことができない状況を検討する。予測される運動は安全であるべきだけでなく、種々の状況を検討することによって計算されるべきでもある。例えば、車両が、２つの車線を有する道路上で操作され、かつ２つの他の車両が存在し、一方は自動車の正面にあり、他方は他方の車線において後方から接近しつつあるシナリオを検討する。そのようなシナリオにおいて、運動は、減速するか、後続状態を維持するか、又は追い越しを開始するかを判断することによって決定されなくてはならない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】米国特許第８６６６５４８号
【特許文献２】米国特許第７４４７５９３号
【特許文献３】米国特許第８８８２５２０７号
【発明の概要】
【０００９】
本発明のいくつかの実施形態は、車両の決定される運動の品質は、運動全体を評価する代わりに、或る状態から別の状態に車両を導く制御入力の品質を評価することによって達成することができるという認識に基づいており、ここで、車両の状態は、車両のロケーション、速度及び進行方向等の、車両の動的特性（dynamics）を含む。例えば、自律車両が速度を維持したまま車線変更を開始することが望まれる場合、本発明のいくつかの実施形態は、車線変更及び速度維持の双方の状態をもたらす制御入力を決定する。望ましい状態の特徴は、事前に定義することもできるし、挙動及び環境の特徴に依拠して調節することもできる。
【００１０】
本発明のいくつかの実施形態は、或る状態及びこの状態に導く対応する制御入力は、車両の運動のモデル及び車両が操作される環境内の障害物を用いて特定することができることに依拠する。例えば、未来において障害物との衝突をもたらす高い危険性を課す制御入力には、低、又はゼロの確率が割り当てられる。
【００１１】
したがって、１つの実施形態は、車両の運動を制御する方法を開示する。本方法は、車両の運動のモデルに対する可能な制御入力の制御空間をサンプリングして、サンプリングされた制御入力のセットを生成することであって、車両の運動のモデルは、不確定要素を含むことと、車両の運動のモデルを用いて、車両の運動についての制約を満たす状態に車両を移動させる、各サンプリングされた制御入力の確率を特定することと、サンプリングされた制御入力の確率を用いて、閾値を超える状態に車両を移動させる確率を有する制御入力を決定することと、制御入力を、車両の少なくとも１つのアクチュエーターに対する制御コマンドにマッピングすることと、制御コマンドに従って車両の運動を制御することとを含む。本方法のステップは、車両のプロセッサを用いて実行される。
【００１２】
別の実施形態は、車両コントローラーと、プロセッサ、及び運動の不確定要素及び車両の運動についての制約を含む、車両の運動のモデルを記憶するメモリを備える、運動計画システムとを備える車両の制御システムを開示する。運動計画システムは、車両の運動のモデルに対する可能な制御入力の制御空間をサンプリングして、サンプリングされた制御入力のセットを生成し、車両の運動のモデルを用いて、車両の運動についての制約を満たす状態に車両を移動させる、各サンプリングされた制御入力の確率を特定し、サンプリングされた制御入力の確率を用いて、或る閾値を超える確率を有する制御入力を決定する。車両コントローラーは、制御入力を、車両の少なくとも１つのアクチュエーターに対する制御コマンドにマッピングし、車両のアクチュエーターに対する制御コマンドを用いて車両の運動を制御する。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１Ａ】本発明のいくつかの実施形態による、好適な制御入力を示す概略図である。
【図１Ｂ】本発明のいくつかの実施形態による、好適であるいくつかの確率を有する制御入力を示す概略図である。
【図１Ｃ】本発明のいくつかの実施形態による、不適な制御入力を示す概略図である。
【図１Ｄ】本発明のいくつかの実施形態による、種々の制御入力に対する確率を示す概略図である。
【図１Ｅ】本発明の１つの実施形態による、車両の運動を制御する方法のブロック図である。
【図２Ａ】本発明のいくつかの実施形態による、車両を制御する制御システムのブロック図である。
【図２Ｂ】本発明の１つの実施形態による、運動計画システムの全体的な構造の図である。
【図３】本発明のいくつかの実施形態による、車両の運動を定義する状態変移のグラフの概略図である。
【図４】本発明のいくつかの実施形態による、運動についての可能な指定事項を示す表である。
【図５Ａ】本発明のいくつかの実施形態によって利用されるいくつかの原理に従って決定される異なる運動の概略図である。
【図５Ｂ】本発明のいくつかの実施形態によって利用されるいくつかの原理に従って決定される異なる運動の概略図である。
【図５Ｃ】本発明のいくつかの実施形態によって利用されるいくつかの原理に従って決定される異なる速度の概略図である。
【図５Ｄ】本発明の１つの実施形態による、サンプリングされた制御入力の確率の選択を示すグラフである。
【図６Ａ】本発明のいくつかの実施形態による、車両を制御する方法のフローチャートである。
【図６Ｂ】本発明の１つの実施形態による、図６Ａの方法のための、制御入力のサンプルセットを決定する例示的な実施態様のフローチャートである。
【図６Ｃ】本発明の１つの実施形態による、図６Ａの方法のための、各制御入力の確率を特定する例示的な実施態様のフローチャートである。
【図６Ｄ】本発明のいくつかの実施形態による、衝突の確率を特定する概略図である。
【図６Ｅ】本発明のいくつかの実施形態によって利用されるいくつかの原理に従って、次の状態、制御入力及び対応する合計値（aggregates）を特定することの概略図である。
【図６Ｆ】本発明のいくつかの実施形態によって利用されるいくつかの原理に従って、状態、及び対応する制御入力、及び対応する合計値の確率を特定することの概略図である。
【図６Ｇ】本発明のいくつかの実施形態による、状態の別個のセットに導く指定事項が存在する場合の合計された状態を特定することの概略図である。
【図６Ｈ】本発明のいくつかの実施形態による、図６Ｇの状況のための方法の反復の簡略化された概略図である。
【図６Ｉ】本発明の１つの実施形態による、車両について運動の選択を決定する例示的な実施態様のフローチャートである。
【図７】本発明のいくつかの実施形態による、運動計画システムと車両コントローラーとの間のインタラクションの概略図である。
【図８】本発明の１つの実施形態による、中間目標位置の挿入の概略図である。
【図９】本発明の１つの実施形態による、車両を移動させる車両コントローラーに提出される運動の概略図である。
【図１０】本発明の１つの実施形態による、運動を更新する方法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本発明のいくつかの実施形態は、車両の運動の品質は、現在の状態から目標状態までの運動全体を評価する代わりに、或る状態から別の状態に車両を導く制御入力の品質を評価することによって達成することができるという認識に基づいている。本明細書において用いられるとき、車両の状態は、車両のロケーション、速度及び進行方向等の、車両の動的特性を含む。
【００１５】
図１Ａは、自律車両の初期状態１１０及び次の状態１２０の一例を示している。次の状態１２０は、デカルト座標位置、速度、又は車両に関連付けられた別のエンティティ（entity：単位体）とすることができる。次の状態１２０は、特定の状態、又は状態の領域とすることができる。例えば、次の状態１２０は、許容速度の間隔又はデカルト空間における可能なロケーションの領域とすることができる。好適な制御入力は、車両１１０をその初期状態から次の状態１２０に導く入力である。入力から結果として得られる状態１３０ａは、１つの時間ステップで制御入力を適用することでもたらされる状態変移に対応することができ、又は結果として得られる状態１３０ａは、軌跡１１１ａ、すなわち状態変移のシーケンスを有して初期状態１１０に接続することができる。
【００１６】
初期状態から次の状態への変移は、車両の運動のモデルを用いて実行することができる。運動のモデルは、モデルに提出された制御入力に従って車両の状態を変移させる。種々の実施形態において、車両の運動のモデルは、不確定要素を含む。そのために、車両の運動のモデルは、確率論的運動モデルであり、これは、モデルが車両の実際の運動の簡略化された記述であることを考慮に入れるだけでなく、車両の真の状態の検知における不確定要素、障害物の状態の検知における不確定要素、及び環境の検知における不確定要素も考慮に入れるためである。
【００１７】
図１Ａは、制御入力の特定の選択から結果として得られる次の状態１３０ａと、モデルの不確定要素に起因した、次の状態への移動の不確定要素に関連付けられた不確定要素領域１３１ａとを示している。確率論的モデルは不確定要素を含むため、領域１３１ａは、次の状態１３０ａよりも広く、すなわち、領域１３１ａは、次の状態１３０ａを包含する。次の状態１３０ａは、車両の運動についての制約を満たす状態１２０内で終端しているので、制御入力は、良好な制御入力である。本明細書において用いられるとき、各制御入力の「良好度」又は品質は、車両の運動についての制約を満たす状態に車両を移動させる制御入力の確率に依拠する。確率が高い程、制御入力は良好になる。
【００１８】
図１Ｂは、制御入力の別の選択についての、次の状態１３０ｂと対応する不確定要素領域１３１ｂとを示している。車両の次の状態は、運動についての制約に違反することはできない。しかしながら、不確定要素領域１３１ｂ内に、制約を満たすことができる１３０ｂのようないくつかの状態が存在するので、初期状態１３０から車両の状態を変移させる図１Ｂの例の制御入力が良好な制御入力である確率が幾分か存在する。
【００１９】
図１Ｃは、制御入力が、不確定要素領域が望ましい状態１２０と交差しない次の状態１３０ｃに導く状況を示している。図１Ｃの例の制御入力が、初期状態１３０から車両の運動についての制約を満たす状態に車両の状態を変移させる確率は、ゼロに近い。
【００２０】
図１Ｄは、各制御入力に対する可能な割り当てられた確率と、対応する状態１３０ａ、１３０ｂ、及び１３０ｃとを示している。見て取ることができるように、制約を満たす状態に車両を移動させる図１Ａの制御入力の確率は、図１Ａ、図１Ｂ及び図１Ｃの制御入力のうちで最も高い。同様に、制約を満たす状態に車両を移動させる図１Ｂの制御入力の確率は、図１Ｃの制御入力の確率よりも高い。いくつかの実施形態は、サンプリングされた制御入力の確率を用いて、閾値１４０を超える状態に車両を移動させる確率を有する制御入力を決定する。
【００２１】
例えば、本発明の１つの実施形態は、閾値を超える最も高い確率を有する制御入力に対応する制御入力、すなわち、状態１３０ａに対応する制御入力を用いる。別の実施形態は、図１Ａ、図１Ｂ及び図１Ｃの制御入力等の制御入力の加重平均関数として制御入力を決定する。例えば、加重平均関数における各制御入力の重みは、その対応する確率である。いくつかの実施態様において、実施形態は、閾値を超える確率を有するサンプリングされた制御入力、すなわち、図１Ａ及び図１Ｂの制御入力を合計する。
【００２２】
図１Ｅは、本発明の１つの実施形態による、車両の運動を制御する方法のブロック図を示している。この方法は、車両のプロセッサを用いて実施することができる。方法は、車両の運動のモデルに対する可能な制御入力の制御空間をサンプリングして（１５０）、サンプリングされた制御入力１５５のセットを生成する。車両の運動のモデル１４５は、車両の運動についての不確定要素を含む。方法は、車両の運動のモデル１４５を用いて、車両の運動についての制約１４７を満たす状態に車両を移動させる、各サンプリングされた制御入力の確率１６５を決定する（１６０）。
【００２３】
次に、方法は、サンプリングされた制御入力の確率１６５を用いて、閾値１４０を超える状態に車両を移動させる確率を有する制御入力１７５を決定する（１７０）。方法は、制御入力１７５を、車両の少なくとも１つのアクチュエーターに対する制御コマンド１８５にマッピングして（１８０）、制御コマンドに従って車両の運動を制御する（１９０）。
【００２４】
図２Ａは、本発明のいくつかの実施形態による、車両２００を制御する制御システム１９９のブロック図を示している。車両は、四輪乗用車又はモバイルロボット等の、自律システムを装備した任意のタイプの移動車両とすることができる。また、車両は、制御システム１９９のコマンドに優先して外部入力２１０を受信することもできる。そのような場合、車両は、半自律車両である。
【００２５】
制御システム１９９は、車両の現在の状態及び目標状態及び／又は領域を特定するナビゲーションシステム２２０を含む。例えば、ナビゲーションシステム２２０は、全地球測位システム（ＧＰＳ）及び／又は慣性測定ユニット（ＩＭＵ）を含むことができる。例えば、ＩＭＵは、３軸加速度計（複数の場合もある）、３軸ジャイロスコープ（複数の場合もある）、及び／又は磁気計（複数の場合もある）を含むことができる。ＩＭＵは、速度、方位、及び／又は他の位置関連情報を制御システム１９９の他のコンポーネントに提供することができる。
【００２６】
また、制御システム１９９は、車両の未来の運動に対応する制御入力及び／又は制御入力のシーケンスを決定する運動計画システム２４０も備える。本発明のいくつかの実施形態において、運動計画システムは、以前の反復中に決定された車両の状態から、制御入力と車両の状態とを反復的に特定する。
【００２７】
例えば、初期状態は、ＧＰＳによって特定された現在のロケーションとすることもできるし、ＧＰＳ及びＩＭＵの組み合わせによって特定された現在のロケーション及び現在の速度の組み合わせとすることもできる。目標状態は、障害物のロケーション及び速度を検出する少なくとも１つのセンサーを備える検知システム２３０からの検知情報２３１から取得される、障害物の運動を予測する（２４３）運動計画システム２４０からの情報２４４に応じて決定することができる。例えば、目標ロケーションは、障害物との衝突を回避するロケーションとすることができる。
【００２８】
１つの実施形態において、運動計画システムは、車両の確率論的運動モデルを用いて、道路の中央からの車両のロケーションの偏差についての範囲、車両の現在の加速度及び進行方向角度からの変化についての範囲、車両の望ましい速度プロファイルからの偏差についての範囲、並びに道路上の障害物に対する最短距離等の、車両の運動についての種々の制約を満たす最高確率を有する、車両の未来の運動を決定する。
【００２９】
初期状態及び目標状態に加えて、運動計画システム２４０は、障害物、車両の運転可能エリア、運転不可能エリア、又は違法エリア等の周囲環境２５０に関する情報２３１を受信する。情報２３１は、センサー２３０から、又は外部情報２９０として、例えば、車両対車両通信又は車両対インフラストラクチャ通信を用いて受信することができる。環境に関する情報は、マップとして表すことができる。また、運動計画システム２４０は、車両制御ユニット２６０から、車両運動に関する情報２６１も受信することができる。この情報は、位置、進行方向、速度等の車両の状態を含むことができ、マシンに直接又は遠隔に接続されたハードウェア又はソフトウェアのいずれかから受信される。
【００３０】
運動計画システム２４０は、車両の運動についての制約を満たしつつ、目標状態を達成しかつ衝突及び運転不可能エリアを回避する、車両の運動２４１を決定する。この運動は、経路、速度、及び方位／進行方向を少なくとも含むが、また、更なるエンティティ、例えば、回転速度、加速度、操舵、制動、及びエンジントルクを含むこともできる。加えて、運動計画システム２４０は、運動２４１に対応する制御入力２４２を決定し、この制御入力は、当該制御入力を車両のアクチュエーターに対する制御コマンドにマッピングする車両制御システムに対するフィードフォワード制御入力として用いることができる。
【００３１】
本発明の１つの実施形態において、運動計画システムは、検知システム２３０によって検出され、運動計画器によって受信される（２３１）、障害物の運動の予測２４３を含む。高確率を有する車両の未来の予測された運動について障害物を予測するのに応じて、本発明のいくつかの実施形態は、車両の変更された未来の運動を計算する。障害物は、別の車両若しくは歩行者、又は違法な運転挙動を表す仮想的な障害物、例えば、許容走行車線の境界を確定する線、停止線、「譲れ」の道路標識（yield sign）、又は運転者若しくは乗員からの入力からのものとすることができる。
【００３２】
例えば、衝突が起こり得るような障害物との交差について、計算された運動が探索され、１つの実施形態は、障害物と衝突すると予測される計算された運動に低い確率を割り当てるか、又は更にはこれらの計算された運動を破棄する。変更された未来の運動は、以前の反復から計算された、可能な運動の残りの記憶されたセットから開始して決定される。本発明の実施形態のうちのいくつかは、検知システム２３０から取得されたセンサー情報２３１は、不確定的であるとともに誤差を有する可能性があり、障害物予測２４３が不確定要素を考慮に入れる場合でさえも、障害物の運動の予測は不確定的であるということに基づいている。そのような場合、補正された情報がセンサーシステム２３０から受信され、運動計画システム２４０によって計算された運動は、経路上の障害物を検出する際に変更される。
【００３３】
運動２４１は、車両コマンド、例えば、操舵、制動、及びスロットルを計算するために、車両コントローラー２６０に対する入力、又は基準軌跡として用いられる。これらのコマンドを車両のアクチュエーターに提出して、車両を予測された運動２４１に従って移動させる。別の実施形態は、運動２４１に対応する制御入力２４２を提供する。運動計画器２４０に含まれる車両の運動モデルが実際の車両と同じ制御入力を用いる場合、車両は、計算された入力を用いて直接制御することができる。例えば、車両２００が操舵及びエンジントルクを加えることによって制御される場合、かつ、運動計画器において用いられる運動モデルもまた制御入力として操舵及びエンジントルクを用いる場合、これらの制御入力は、車両に直接加えることができ、それにより、車両制御システム２６０をオーバーライドすることができる。しかしながら、運動計画器２４０において用いられる車両２００の数学的記述は、車両の真の運動の簡略化されたものであり得るため、車両制御システム２６０に対する入力として、代わりに、制御入力２４２を、フィードフォワード、又は公称の制御信号として運動基準２４１とともに用いることができる。例えば、エンジントルクに比例するように加速度をモデル化することができる。したがって、加速度は、運動計画システム２４０において利用される車両の運動モデルにおける入力として用いられる場合、車両制御システム２６０に対するスケーリングされたフィードフォワード入力として用いることができる。
【００３４】
例えば、車両制御システム２６０は、操舵コントローラー、制動コントローラー及びスロットルコントローラーを備えることができ、操舵コントローラーは、操舵角度を入力として取り、制動コントローラーは、基準減速又は車輪空転（wheel slip）を入力として取り、エンジンコントローラーは、公称速度又は加速度を入力として取り、全てのコントローラーは、トルクを出力し、運動計画システム２４０は、これらのエンティティの全てを含む。次に、運動計画器２４０によって計算されたトルクは、車両制御システム２６０を迂回することができ、又は、トルク２４２は、車両制御システム２６０のゼロレベル値として用いることができ、操舵角、基準減速又は車輪空転、及び公称速度又は加速度は、車両制御システム２６０に対する基準２４１として用いることができる。
【００３５】
図２Ｂは、本発明の１つの実施形態による、運動計画システム２４０の全体的な構造を示している。運動計画システム２４０は、この運動計画システム２４０のモジュールを実行する少なくとも１つのプロセッサ２７０を備える。プロセッサ２７０は、環境のマップ２８１及び車両情報２８２を記憶するメモリ２８０に接続される（２７１）。また、メモリ２８０は、現在時刻に至るまで計算された未来の運動、それぞれの確率及び不確定要素、並びに運動計画器の内部情報を記憶する（２８３）。この内部情報は、コスト関数、各計算された状態の値、各状態に導く運動、車両の望ましいロケーションからの偏差に関する情報、及び障害物の未来の予測された運動を含むが、これらに限定されない。いくつかの実施形態において、車両及び環境についての情報は、車両２６１及び検知情報２３１から受信された情報に基づいて更新される（２７１）。
【００３６】
１つの実施形態は、望ましい制御入力は、初期状態から目標状態までの運動全体の制御入力を評価する代わりに、一度に１つの制御入力を評価することによってだけで決定することができるという認識に依拠する。すなわち、計算された軌跡の品質は、軌跡を初期状態から目標状態まで計算して、その後運動の品質を評価するのではなく、特定の制御入力を評価するときに決定することができる。
【００３７】
例えば、いくつかの実施形態は、車両の確率論的運動モデルを用いて、車両の運動のコスト関数を最適化する制御入力を計算し、ここで、コスト関数は、車両の運動についての確率論的制約として表現され、制御入力のセットの選択は、他のいくつかの確率論的コスト関数を最適化することに従って選択することができる。コスト関数は、本発明の他の実施形態に従って選択される。
【００３８】
図３は、本発明のいくつかの実施形態による、車両の運動を定義する状態変移のツリーの概略図を示している。運転可能空間３３０内の現在のツリーが、車両の現在の状態を示す根ノード３００とともに示されており、このツリーは、状態をノードとして含み、状態は、本発明の他の実施形態に従って選択された制御入力から生じる、状態空間内のエッジとして変移する。例えば、エッジ３２１は、根ノード３００から状態３２０までの所定の時間に制御入力を加えることによって生成された運動である。ツリーは、車両の目標状態３１０及び目標領域３４０を含むことができる。本発明の１つの実施形態において、いくつかの目標状態３１０及び領域３４０が存在することができる。エッジ３２１を生成する制御入力、したがって同様に状態３２０に、或る確率を関連付けることができ、この確率は、車両、障害物及び環境のモデルにおける不確定要素を考慮する。
【００３９】
本発明のいくつかの実施形態において、エッジ３２１は、いくつかの時点にわたって制御入力を評価することによって作成され、その一方で、他の実施形態は、各時点に新たな制御入力を決定し、ここで、制御入力の決定は、本発明の他の実施形態に従って記載されている。他の実施形態において、エッジ３２１は、１つ又はいくつかの時点にわたっていくつかの制御入力を合計することによって作成される。目標領域３４０に向けてツリーを伸張する際に、初期状態が選択され、制御入力が決定され、対応する状態シーケンス及び最終状態が決定される。例えば、３８０を選択された状態とすることができ、３８１をエッジとしてツリーに加えられる軌跡とすることができ、３６０は、ノードとしてツリーに加えられる最終状態である。ツリーの更新は、本発明の他の実施形態によって記載されている。
【００４０】
いくつかの実施形態において、車両状態は、いくつかの非線形関数ｘｋ＋１＝ｆ（ｘｋ，ｕｋ，ｗｋ）に従って経時的に動的に進展し、ここで、ｆ∈Ｒｎは、システム状態の進展を記述する非線形関数であり、ｋは、離散時間インデックスであり、ｘ∈Ｘ∈Ｒｎであり、Ｘは、状態空間であり、ｕｋは、システムに対する入力を含み、ｗｋは、システムの状態に作用するノイズであり、これは、例えば、車両の数学的記述における不確定要素、重量等の車両のパラメーターにおける不確定要素、又は不確定要素の他の発生源に起因するものである。例えば、状態に作用するノイズは、関数によって記述される車両の動的特性の正確性についての不確定要素、及び、関数によって用いられる車両のパラメーターの正確性についての不確定要素のうちの一方又は組み合わせを含む。いくつかの実施形態において、状態は、車両のロケーションベクトル、速度ベクトル、及び進行方向、例えば、方位を含む。確率密度関数（ＰＤＦ：probability density function）に関して、動的システムは、ｘｋ＋１〜ｐ（ｘｋ＋１｜ｘｋ，ｕｋ）と記述することができる。いくつかの実施形態は、望ましい運動についての以前の指定事項を特定することができるという認識に依拠している。
【００４１】
図４は、道路上を走行する自律車両の運動についての可能な指定事項の一例示的なリストを示している。運動についての指定事項は、車両の運動についての制約にマッピングすることができる。例えば、車両の運動についての指定事項により、車両が道路上に留まる（４００）ことを指令することができる。可能な付加的な指定事項により、車両が公称速度４２０で車線の中央を走行する（４１０）ことを指令することができる。公称速度は、マップから取得されるか又は検知システム２３０によって検知される道路速度制限によって与えることもできるし、車両２００の運転者又は乗員２１０によって与えることもできる。また、例えば、指定事項により、車両が周囲の障害物に対して安全マージンを維持するように指令することもできる。周囲の障害物は、検知システム２３０によって検出することができ、障害物の未来の挙動は、予測システム２４３によって予測することができる。加えて、別の可能な指定事項は、同じ車線における車両に対して安全距離を維持する（４４０）ことであり、これは４３０と同じであり得るが、通常はそうではない。乗員の快適さ、燃料消費、摩損、又は他の理由で、指定事項により、車両のスムーズな運転４５０を指令することができる。図４において表にまとめられた指定事項は、互いに反作用的なものであり得る。例えば、一定速度を維持しながら（４２０）、周囲の障害物に対して安全マージンを保つ（４３０）ことは不可能である可能性があり、又は指定事項４１０は、車両がいくつかの車線のうちの１つの車線の中央を維持すべきであることのみを宣言する。
【００４２】
本発明のいくつかの実施形態において、指定事項は、動的システムが満たすべきである望ましい出力又は運動についての制約ｙｋ＝ｈ（ｘｋ）と記述される。例えば、或る指定事項が公称速度ｖｎｏｍであり、或る状態が車両の速度ｖである場合、ｖｎｏｍ＝ｖが理想的であり、すなわち、車両の速度は、公称速度と同じであるべきである。
【００４３】
１つの実施形態において、ランダムノイズソースｅｋが望ましい出力に加えられ、すなわち、ｙｋ＝ｈ（ｘｋ，ｅｋ）である。ノイズソースｅｋは、指定事項を厳密に満たすことが可能でない場合があり、おそらくは可能でないことを考慮する。ノイズソースは、いくつかの方法において選択することができる。例えば、ノイズソースは、ゼロ平均及び共分散行列Ｒｋを有する加法的ガウスＰＤＦ、すなわち、ｅｋ〜Ｎ（０，Ｒｋ）であり、この結果ｙｋ＝ｈ（ｘｋ）＋ｅｋがもたらされるものとして、又は最小値及び最大値を有する一様分布として、又は乗算的ノイズとして、選択することができる。付加的に又は代替的に、ノイズソースは、用途に特定の方法で選択することができる。ＰＤＦに関して、指定事項は、ｙｋ〜ｐ（ｙｋ｜ｘｋ）と記述することができる。
【００４４】
そのために、本発明の１つの実施形態において、車両の運動についての制約は、道路の中央からの車両のロケーションの偏差についての範囲、車両の現在の加速度及び進行方向角度からの変化についての範囲、車両の望ましい速度プロファイルからの偏差についての範囲、及び道路上の障害物に対する最小距離についての範囲のうちの１つ又は組み合わせを含む。付加的に又は代替的に、車両の運動についての制約は、確率論的なものとすることができ、道路の中央からの車両のロケーションの偏差の確率、車両の現在の加速度及び進行方向角度からの偏差の確率、車両の望ましい速度プロファイルからの偏差の確率、道路上の障害物に対する最小距離を違反する確率のうちの１つ又は組み合わせを含むことができる。
【００４５】
図５Ａは、本発明の種々の実施形態によって利用されるいくつかの原理に従って決定される異なる運動の概略図を示している。運転可能領域５００は、障害物が存在するエリア５２０を除く道路５１０を含む。車線情報、車両の運転者又は乗員の意図から特定することができる望ましい運動５３０は、車両の現在の状態５５０から目標状態５４０に到達するが、障害物５２０の運転不可能エリアを通過する、基準運動として解釈することができる。望ましい運動５３０は、車両の状態にわたって確率密度関数（ＰＤＦ）５３１の形態の確率論的制約としてモデル化することができ、ここで、望ましい運動５３０は、ＰＤＦの平均であり、この平均からの許容偏差が標準偏差５３２としてモデル化される。そのような場合、運動は、これらの運動がＰＤＦ５３１とどの程度交差するかに依拠して、異なる確率を与えられる。運動計画器は、障害物５２０を回避するが、望ましい運動５３０と同じ位置において開始及び終了する、運動５６０及び５７０等の運動を生成する。
【００４６】
本発明の実施形態のいくつかにおいて、運動は、第１に、良好な運動である確率に従っていくつかの運動を初期状態から目標状態まで特定することと、第２に、公称運動及び性能の他の測定値からの偏差、例えば、公称速度、周囲の障害物に対する距離、又は操舵入力の大きさからの偏差を組み合わせる決定論的なコスト関数を最適化することとによって計算される。例示のために、運動５６０は、望ましい運動の近くに留まるが、その一方で、運動５７０は、小さい操舵入力を維持することに重点を置いている。運動計画システム２４０において、目標状態５４０に導くいくつかの異なる運動が計算され、コスト関数により、いずれの運動を選択するかが決定される。
【００４７】
図５Ｂは、本発明の様々な実施形態によって利用されるいくつかの原理に従って決定される異なる運動の概略図を示している。自律車両が、車線分離部（lane divider：中央線）５１０ｂを有する２車線道路上で、第１の車線内に移動障害物５２０ｂを有する現在の状態５５０にある。運動についての指定事項は、車両が、指定事項からのそれぞれの許容確率論的偏差５６１ｂ及び５７１ｂで、２つの車線５６０ｂ及び５７０ｂのいずれかを維持することとすることができ、それにより、運動計画器は、第１の車線に留まるか又は第２の車線に移動するかのいずれかを決定することができる。黒線５８０ｂ及び５９０ｂは、運動計画器２４０による、２つの可能な計算された運動を示している。運動５９０ｂは、経路のおおよそ半分を過ぎるまで指定事項５６０ｂを満たしていない。
【００４８】
図５Ｃは、公称速度、この場合、一定速度を維持するという指定事項５６０ｃとともに、５８０ｂ及び５９０ｂにそれぞれ対応する速度プロファイル５８０ｃ及び５９０ｃを示している。図５Ｃにおいて、運動５８０ｂに対応する速度５８０ｃは、制約を満たしていない。本発明のいくつかの実施形態は、最良の運動を決定するとき、これら２つ及び付加的な指定事項を重み付けする。
【００４９】
図５Ｄは、本発明の１つの実施形態による、車両の状態にわたってＰＤＦ５３１を用いてサンプリングされた制御入力の確率の選択を示すグラフを示している。例えば、実施形態は、初期状態及びサンプリングされた制御入力を車両の運動のモデルに提出して、初期状態から次の状態５２１までの車両の変移を推定し、次の状態５２１に対応する点５２３における車両の状態にわたるＰＤＦの値５２２を、サンプリングされた制御入力の確率として選択する。
【００５０】
図６Ａは、本発明のいくつかの実施形態による、車両を制御する方法６９９のフローチャートを示している。この方法は、車両の初期状態から車両の目標状態までの車両の運動を指定する制御入力のシーケンスを反復的に決定する。異なる実施形態において、初期状態は、車両の現在の状態であり、及び／又は、初期状態は、この方法の以前の反復中に決定された制御入力に対応する状態である。車両の現在の状態及び目標状態は、ナビゲーションシステム２２０によって決定することができる。
【００５１】
運動は、例えば、図３に示すように、車両の状態を接続する状態変移によって規定される。各状態は、車両のロケーション、速度、及び進行方向を含む。方法のステップは、運動計画システム２４０のプロセッサ２７０及び／又は車両のプロセッサ２７０によって実行される。運動は、終了条件が満たされるまで、例えば、或る期間にわたって又は所定の反復回数にわたって、反復して決定される。図６Ａの方法の反復は、以下のステップを含む。
【００５２】
方法は、初期状態、サンプリングされた制御入力のセット及び対応する状態変移のセットを、状態及び変移が車両の状態についての静的制約及び動的制約を満たすように、特定する（６００）。例えば、方法は、図３における状態３８０、状態変移３８１及び状態３６０を特定する。
【００５３】
図６Ｂは、本発明の１つの実施形態による、サンプリングされた制御入力のセットを特定すること６００の例示的な実施態様のフローチャートを示している。特定すること６００は、環境と以前の反復を用いて特定された状態とに関する情報を用いる。以前の状態の例として、図３におけるノード３２０、３８０、３７０、及び３９０が挙げられる。
【００５４】
例示的な実施態様は、状態の初期探索６０１を実行する。これが方法の最初の反復である場合、初期状態は、車両の現在の状態である。最初の反復でない場合、初期状態は、多くの方法で特定することができる。例えば、初期状態は、目標状態の位置に対する最小ユークリッド距離を有する状態として特定することができ、初期状態は、［１，Ｍ］の間の、整数の一様乱数（uniform integer random number）を生成することによって特定することができ、ここで、初期状態の数は１であり、以前の反復において特定された最後の状態の数はＭであり、又は、初期状態は、以前の反復中に特定された制御入力に対応する状態として特定することができる。
【００５５】
方法は、Ｎ個の制御入力のセットをサンプリングし（６０２）、ここで、Ｎは、所定の数とするか又は適応的な数とすることができ、制御入力のセットを用いて状態
【数１】
0006494872.tif 000002
を予測する（６０３）。本発明のいくつかの実施形態において、制御入力は、動的システムのノイズソースから、すなわち、ｗｋから、入力の平均値として公称入力ｕｋを用いて、生成される。例えば、ｗｋは、ガウス分布ｗｋ〜Ｎ（ｕｋ，Ｑｋ）から与えられるものとして選択することができ、又は、特定の用途に調整されるＰＤＦとして選択することができる。
【００５６】
本発明の他の実施形態において、サンプリングされた制御入力６０２は、運動についての指定事項を用いることによって生成される。運動についての指定事項は、事前に既知であり、動的システムのノイズソースから生成された入力は、指定事項をより良好に満たすように補正される。例えば、確率関数ｑ（ｘｋ＋１│ｘｋ，ｙｋ＋１）を、入力を生成するのに用いることができ、ここで、ｑは、時間インデックスｋにおける状態及び時間インデックスｋ＋１における指定事項を所与とした、時間インデックスｋ＋１における状態の関数である。
【００５７】
特定の例として、ｗｋ及びｅｋの双方が加法的ガウスＰＤＦである場合、ｑは、
【数２】
0006494872.tif 000003
として選択することができ、ここで、
【数３】
0006494872.tif 000004
であり、すなわち、制御入力は、指定事項からの偏差を考慮に入れる決定論的項で変更された、動的システムのノイズソースからのランダムサンプルとして生成することができ、対応する状態は、この変更された制御入力を用いて予測される（６０３）。
【００５８】
本発明の１つの実施形態において、サンプリングされた制御入力６０２の生成及び対応する状態の予測６０３は、ループにおいて実行され、ここで、反復の数は、事前に決定される。別の実施形態において、制御入力６０２の生成は、指定事項に基づいて、Ｔ個の時間ステップの時間に先立って行われる。例えば、反復の数Ｔは、固定数のステップとして求めることができ、又は、反復は、検知システム２３０のセンサーの分解能の関数として決定することができる。６０２がＴ個の時間ステップで実行されると、入力が、時間インデックスｋ＋１から時間インデックスｋ＋Ｔまでの全ての指定事項に従って生成され、すなわち、ｑ（ｘｋ＋１│ｘｋ，ｙｋ＋１，．．．，ｙｋ＋Ｔ）である。
【００５９】
図６Ｃは、車両の運動についての制約を満たす状態への移動を導入する各入力の確率を決定する方法６１０のフローチャートを示している。各入力の確率を決定するとき、まず、次の状態６０３が衝突６１１についてチェックされる。次の状態６０３及びこの状態６０３に導く状態変移が衝突を伴わない場合、指定事項との状態の一貫性が決定され（６１２）、各入力の確率が計算される（６１３）。
【００６０】
１つの実施形態において、衝突チェック６１１が、次の状態
【数４】
0006494872.tif 000005
が障害物と衝突を起こすと判断した場合、車両の運動についての制約を満たす状態に導く入力の確率は、ゼロに設定することができる。衝突チェックは、決定論的なものとすることもできるし、確率論的なものとすることもでき、ここで、衝突は、衝突の確率が何らかの閾値を超える場合に発生すると想定することができ、障害物の予測は、障害物の確率論的な運動モデルに従って行われる。
【００６１】
図６Ｄは、自律車両のロケーション６１０ｄの予測が障害物６２０ｄの不確定要素領域６２１ｄと交差し、障害物６２０ｄがロケーション６１０ｄにある確率が衝突閾値６３０ｄよりも高い一例を示している。例えば、車両のセンサーは、時間の関数として障害物の位置を決定することができる。運動計画システムは、障害物の不確定要素領域と交差する次の状態の確率を決定し、障害物の不確定要素領域と交差する次の状態の確率が衝突閾値を超える場合、サンプリングされた制御入力にゼロの確率を割り当てる。
【００６２】
方法６１０の別の実施形態において、合計確率が閾値６１４未満であり、ここで閾値は予め決定することができる場合、入力は、車両の運動についての制約を満たす状態に導く高い確率を有しないので、本方法が実行され（６１５）、再スタートする（５９９）。
【００６３】
本発明のいくつかの実施形態において、決定すること６１２は、指定事項／制約のＰＤＦである、
【数５】
0006494872.tif 000006
、次の状態、及び以前のサイクル６６０中に決定された入力の確率
【数６】
0006494872.tif 000007
の組み合わせとして行われる。例えば、入力が車両の動的モデルに従って生成される場合、確率は、指定事項のＰＤＦに比例し、すなわち、
【数７】
0006494872.tif 000008
である。別の例として、入力のサンプリングが上記で説明されたように、
【数８】
0006494872.tif 000009
に従って行われる場合、確率は、指定事項のＰＤＦの予測に比例し、すなわち、
【数９】
0006494872.tif 000010
である。１つの実施形態において、確率は、これらの確率がＰＤＦを表すように正規化される。
【００６４】
本発明の１つの実施形態において、非ゼロであるものの低い確率を有する入力及び対応する状態は、いくつかの時間ステップにおいて、より高い確率を有する入力及び状態と置き換えられる。例えば、１つの実施形態は、生成することの確率
【数１０】
0006494872.tif 000011
が    
【数１１】
0006494872.tif 000012
になるように入力及び対応する状態の新たなセットを生成する。別の実施形態において、この置き換えは、確率の逆二乗和が何らかの所定の閾値未満であるときは常に実行される。そのように行われることにより、蓋然的に良好な制御入力のみが用いられることが確実にされる。
【００６５】
入力及び対応する状態を決定すること６２０は、いくつかの方法において行うことができる。例えば、１つの実施形態は、加重平均関数を用いることによって制御入力を決定して、状態を
【数１２】
0006494872.tif 000013
として生成し、制御入力についても同様である。別の実施形態は、制御入力を、最高確率を有する状態及び入力として決定し、すなわち、
【数１３】
0006494872.tif 000014
である。付加的に又は代替的に、１つの実施形態は、サンプリングされた制御入力の固定数ｍ＜Ｎにわたって平均することによって、制御入力を決定する。
【００６６】
図６Ｅは、ステップ６００、６１０及び６２０の３回の反復の結果の簡略化された概略図であり、各反復について５つのサンプリングされた制御入力が生成される場合を示している。初期状態６１０ｅは、運動のモデル及び５つのサンプリングされた制御入力を用いて未来の時点６１１ｅを予測され、５つの次の状態６２１ｅ、６２２ｅ、６２３ｅ、６２４ｅ及び５２５ｅが生成される。確率は、指定事項６２６ｅ及びこの指定事項６２６ｅの確率論的に許容される偏差６２７ｅの関数として決定される。各時間ステップにおいて、すなわち、各反復において、確率の合計を用いて、合計された制御入力及び対応する状態６２０ｅが生成される。
【００６７】
図６Ｆは、図６Ｅにおける第１の反復における５つの状態の可能な割り当てられた確率を示している。これらの確率６２１ｆ、６２２ｆ、６２３ｆ、６２４ｆ及び５２５ｆは、状態６２１ｅ、６２２ｅ、６２３ｅ、６２４ｅ、及び５２５ｅを示すドットのサイズを選択することにおいて反映される。
【００６８】
図６Ｅに戻ってこれを参照すると、状態６２０ｅは、次の反復についての初期状態となり、この状態６２０ｅは、初期状態６２０ｅから次の状態６３１ｅ、６３２ｅ、６３３ｅ、６３４ｅ、及び６３５ｅまで変移する車両の状態の５つのサンプリングされた制御入力をここでも生成する。状態６３０ｅに対応する制御入力は、この反復のサンプリングされた制御入力の確率に従って選択される。状態６３０ｅは、次の反復についての初期状態である。
【００６９】
本発明のいくつかの実施形態において、図４における制約等の制約は、互いに反作用的なものとすることができる。例えば、２車線道路上を走行する車両が車線のうちの一方の中央を維持すべきであるという制約を検討する。これは、指定事項ｙ＝ｄ２として表現することができ、ここで、ｄは、車両の道路の中央からの変位の絶対値とすることができ、すなわち、ｙの値は、車両が第１のレーンにあるか又は第２のレーンにあるかにかかわらず、同じ値となる。
【００７０】
図６Ｇは、本発明の１つの実施形態による、両立しない制約（conflicting constraints）の可能なシナリオの概略図を示している。実施形態は、まず、いずれの状態がいずれの車線に属するのかを特定し、次に、２つの合計された制御入力及び対応する合計された状態を計算する。これは、いくつかの方法で行うことができる。例えば、１つの実施形態は、まず、例えばカーネルスムーザーを用いて、離散した確率の連続表現６３０ｇを決定し、次に、図５Ｂにおいて５６０ｂ及び５７０ｂによって例示化された、６１０ｇ及び６２０ｇを決定する。別の実施形態において、最大確率６４０ｇに対応する、制御入力及び対応する状態が決定される。別の実施形態において、何らかの閾値未満の確率を有する２つの接近して存在する状態は、車線分離部を決定する。この例は、他の詳細及びより大きな範囲に一般化することができることが理解される。一代替形態として、両立しない制約は、まず、他の両立する制約を含む第１の制約のための運動を決定し、次に他方の制約のための運動を決定することによって、別個に取り扱うことができる。
【００７１】
いくつかの実施形態は、以下のようにノード及びエッジのツリーＧ＝（Ｖ，Ｅ）を更新する。これが方法６００の最初の反復である場合、ツリーは、現在の状態から開始され、エッジは空である。最初の反復でない場合、６００〜６２０において決定される合計された状態のシーケンス及び制御入力のシーケンスがノードとして追加され、状態を接続する軌跡がエッジとして追加される。例えば、図３における３６０は、追加のノードであり、対応するエッジは、３８１である。代替的に、１つの実施形態において、全ての生成された制御入力及び対応する状態がツリーに追加され、この場合において、決定すること６２０は、迂回することができる。
【００７２】
図６Ｈは、ＰＤＦの各別個のセクションについての１つの制御を生成する方法の反復の簡略化された概略図を示している。この例において、状態６２３ｅ及び６２４ｅに対応する２つの制御入力が、単一の反復について選択される。少なくとも１つの反復についての複数の制御入力の選択により、車両の現在の状態を車両の目標状態と接続する運動のセットが結果として得られる。そのために、１つの実施形態は、運動のセットから、コスト関数を最適化する運動を選択する。
【００７３】
図６Ｉは、１つの実施形態による、車両の運動６４０を選択することのブロック図を示している。目標領域３４０に到達した全ての運動が、それらのコスト関数に従ってチェックされ、最良のコストをもたらす運動が求められ（６４２）、対応する制御入力を有する運動が車両制御システムに適用される（６４３）。
【００７４】
いくつかの実施形態は、運動計画システム２４０によって計算される運動に従って車両を制御する（６５０）。運動計画システムによって計算される運動は、車両の制御システムに対する基準軌跡として用いられる。１つの実施形態において、制御入力は、車両制御システムに対するフィードフォワード成分として用いられる。例えば、本発明の１つの実施形態は、デカルト平面ロケーションの形態の基準軌跡を用いるとともに、車両の操舵角及び加速度をフィードフォワード成分として用いる。１つの実施形態において、基準軌跡は、車両の位置、速度ベクトル、及び進行方向を含む。
【００７５】
図７は、本発明のいくつかの実施形態による、運動計画システムと車両コントローラーとの間のインタラクションの概略図を示している。例えば、本発明のいくつかの実施形態において、車両７００のコントローラーは、車両７００の転回及び加速度を制御するステアリング７１０及び制動／スロットルコントローラー７２０である。しかしながら、１つの実施形態において、運動計画システム７４０は、運動計画器７４０における制御入力が操舵及び速度であるように、よりシンプルなモデルを用いる。そのために、車両コントローラー７００は、制御入力を、車両の少なくとも１つのアクチュエーター、車両のハンドル及び／又は制動に対する制御コマンドにマッピングし、車両のアクチュエーターに対する制御コマンドを用いて車両の運動を制御する。
【００７６】
例えば、運動計画器の制御入力は、車両制御システム７２０の基準軌跡に追加することができる。１つの実施形態において、運動計画器において計算される、車両を移動させる制御入力は、真の車両制御システムに対するフィードフォワード制御入力として、例えば、運動計画システム７４０の制御入力が７１０及び７２０と部分的に同じ場合、用いられる。そのような方法を行うことで、真の車両制御システムは、運動計画器におけるモデル化誤差に起因した偏差のみを制御する。
【００７７】
運動計画システム２４０は、コスト関数
【数１４】
0006494872.tif 000015
を最小化し、車両の運動における制約を満たし、障害物との衝突を回避することを条件に、運動を選択する。１つの実施形態は、コスト関数を
【数１５】
0006494872.tif 000016
として選択し、ここで、ｋ１及びｋ１は、ユークリッド距離上の正の重みであり、ｐｒｅｆ及びｖｒｅｆは、それぞれ、例えば運転者入力若しくは乗員入力から計算されるナビゲーションシステムから到来するか、又はカメラから推定される、望ましい経路及び速度であり、ｐ及びｖは、車両の位置及び速度である。他の実施形態において、コスト関数は、Ｊ＝Ｔとして選択され、ここで、Ｔは、初期状態から目標領域に到達する運動の時間である。更に別の実施形態は、ｇ＝ｋ１Δδ＋ｋ２Δｖを使用し、ここで、Δδ及びΔｖは、それぞれ、２つの連続時間ステップの間の操舵及び速度における差であり、逆もまた同様である。例えば、１つの実施形態は、現在のロケーションと目標状態との間の中間目標出力を挿入する。
【００７８】
図８は、自律車両８００が、道路縁８１０及び２つの車線間の分離部８２０を有する２車線道路上を移動し、目標ロケーション８３０を受信したものの、運動計画システムが、割り当てられた時間スロット内で目標８３０に対する安全運動を計算することができない状況を示している。本発明の１つの実施形態において、運動計画器は、到達することが容易である中間目標点８４０及び／又は８４１を挿入する。１つの実施形態において、各車線に１つの目標点が挿入される。例えば、道路上に障害物８５０が存在する場合、用いられるコスト関数に依拠して、運動計画器は、車両８５０の追い越しが開始されるか否かを決定することができる。別の実施形態において、ナビゲーションシステムは、そのような中間目標を提供することができる。
【００７９】
例えば、１つの実施形態は、中間目標ロケーション、例えば、初期ロケーションと目標ロケーションとの間のロケーション８４０を決定し、初期ロケーションと中間目標ロケーションとの間の第１の運動を決定し、第１の運動を用いて中間目標ロケーションに到達するように車両を制御する。次に、実施形態は、中間目標ロケーションと目標ロケーションとの間の第２の運動を決定し、第２の運動を用いて目標ロケーションに到達するように車両を制御する。代替的に、図５Ｂにおけるようないくつかの運動５６０ｂ及び５７０ｂを計算することができる。
【００８０】
いくつかの実施形態において、計算のための時間スロットが失効すると、中間目標への計算された運動が、基準として車両制御システムに送信され、その一方で、運動計画システムは、目標状態８３０への改善された運動を、継続して計算する。いくつかの実施形態において、中間目標は、新たな予測された運動が車両制御システムに送信されると更新される。他の実施形態において、実行されないツリーの一部が、運動を改善する前に、効率性を高めるように除去される。
【００８１】
いくつかの実施形態は、目標ロケーションを、運動計画システムが処理することができる最も遠いロケーションとして決定する。例えば、１つの実施形態は、運動を決定することを許容される期間を決定し、その期間内に運動を計算することを許容される最大距離を決定し、初期ロケーションから最終目的地に向かう最大距離にあるロケーションを目標ロケーションとして、最大加速度、最大速度、及び最大操舵等のいくつかのファクターに依拠して決定する。
【００８２】
図９は、車両９００を移動させる車両コントローラーに提出される運動９０２の概略図を示している。次の計画サイクルにおいて、車両は、９１０に移動している。本発明の１つの実施形態において、運動計画器は、これを予測し、冗長部分９０１に対応するグラフ内のノード及びエッジを除去する。
【００８３】
以前に計算された運動が利用可能である場合、運動計画システムは、その運動を用いて計算数を低減することができる。しかしながら、例えば、不確定要素予測が２４３に含められる場合でさえ、予測システム２４３によって予測されたものと異なるように移動した１つ以上の障害物に起因した運転不可能エリアにおける変化と、制御された車両位置が運動計画システム２４０によって計算されたものと厳密に同じというわけではないこととを考慮して、経路を調節する必要がある可能性がある。
【００８４】
図１０は、本発明の１つの実施形態による、運動を更新する方法のフローチャートを示している。まず、検知システムは、予期しない環境における変化、又は車両状態の推定における変化を検出する（１０１０）。非安全運動に導くノードに対応する枝が除去される（１０２０）。以前に取り扱われていなかった潜在的なエリアが、時間が許す限り付加的なサンプリング及びロケーションの接続とともにサンプリングされ（１０３０）、運動が更新される（１０４０）。
【００８５】
いくつかの実施形態において、新たな障害物が現れるか又は障害物が運動計画器において予測された位置に対して位置を変更した場合、まず、新たな予測された障害物運動と衝突するツリー内のエッジが決定される。障害物と交差する各エッジについて、対応する子エンドポイントノードが、無効としてマーキングされる。次に、ツリーは、トリミング及び再延伸される。
【００８６】
本発明の上記の実施形態は、数多くの方法のいずれにおいても実現することができる。例えば、それらの実施形態は、ハードウェア、ソフトウェア又はその組み合わせを用いて実現することができる。ソフトウェアにおいて実現されるとき、そのソフトウェアコードは、単一のコンピューター内に設けられるにしても、複数のコンピューター間に分散されるにしても、任意の適切なプロセッサ、又はプロセッサの集合体において実行することができる。そのようなプロセッサは集積回路として実現することができ、集積回路構成要素内に１つ以上のプロセッサが含まれる。一方、プロセッサは、任意の適切な構成の回路を用いて実現することができる。
【００８７】
また、本明細書において概説される種々の方法又はプロセスは、種々のオペレーティングシステム又はプラットフォームのいずれか１つを利用する１つ以上のプロセッサ上で実行可能であるソフトウェアとしてコード化することができる。さらに、そのようなソフトウェアは、幾つかの適切なプログラミング言語及び／又はプログラミングツール若しくはスクリプト記述ツールのいずれかを用いて書くことができ、フレームワーク又は仮想機械上で実行される実行可能機械語コード又は中間コードとしてコンパイルすることもできる。通常、プログラムモジュールの機能は、種々の実施形態において望ましいように、組み合わせることもできるし、分散させることもできる。
【００８８】
また、本発明の実施形態は方法として具現することができ、その一例が提供されてきた。その方法の一部として実行される動作は、任意の適切な方法において順序化することができる。したがって、例示的な実施形態において順次の動作として示される場合であっても、例示されるのとは異なる順序において動作が実行される実施形態を構成することもでき、異なる順序は、幾つかの動作を同時に実行することを含むことができる。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図１Ｃ】
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【図１Ｄ】
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【図１Ｅ】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３】
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【図４】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図５Ｄ】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図６Ｃ】
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【図６Ｄ】
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【図６Ｅ】
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【図６Ｆ】
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【図６Ｇ】
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【図６Ｈ】
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【図６Ｉ】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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