(57)【要約】種々の長さの行程を要求するサービスおよび顧客に対する短距離補助を実行することに関連する、多目的サービス。多目的サービスは、種々のタイプのルート上で半自律および自律車両によって送達されることができ、経済的に送達されることができる。多目的車両のネットワークは、多目的サービスを提供し、一般に共有されている配車システムを含むことができる。必要とされるのは、種々の長さの行程に適応することができ、顧客に対する短距離補助の問題を解決することができる、システムである。さらに必要とされるのは、半自律および自律動作に適応することができ、かつ多目的サービスを経済的に送達することができる、システムである。
2021527204.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの開始点から少なくとも１つの実行点まで、動的に作成された経路に沿って、多目的ネットワークによってサービスを実行するための方法であって、前記方法は、
（ａ）少なくとも１つの多目的車両によって、複数のシステムコレクタを含む前記多目的ネットワークから、前記少なくとも１つの開始点と前記少なくとも１つの多目的実行点との間の少なくとも１つの提案される経路を自動的に受信することであって、前記少なくとも１つの提案される経路は、事前に選択されたタイプのルートのセットのうちの少なくとも１つに限定され、前記複数のシステムコレクタは、前記少なくとも１つの多目的車両を含む、ことと、
（ｂ）前記少なくとも１つの多目的車両によって、前記少なくとも１つの提案される経路と関連付けられる履歴データにアクセスすることであって、前記履歴データの少なくとも一部は、前記複数のシステムコレクタのうちの少なくとも１つによって収集される、ことと、
（ｃ）前記少なくとも１つの多目的車両によって、前記提案される経路についてのリアルタイムデータを受信することであって、前記リアルタイムデータは、前記複数のシステムコレクタのうちの少なくとも１つによって収集される、ことと、
（ｄ）前記少なくとも１つの多目的車両によって、前記多目的ネットワークによって更新された前記提案される経路を受信することであって、前記更新は、前記履歴データおよび前記収集されたリアルタイムデータに基づく、ことと、
（ｅ）前記少なくとも１つの多目的車両によって、前記更新された提案される経路をナビゲートすることと、
（ｆ）前記少なくとも１つの多目的車両が前記少なくとも１つの多目的実行点に到達するまで、（ｃ）〜（ｅ）を繰り返すことと
を含む、方法。
【請求項２】
（ｆ）前記少なくとも１つの多目的車両が前記更新された提案される経路をナビゲートするにつれて、前記少なくとも１つの多目的車両によって、前記更新された提案される経路を認証し、前記更新された提案される経路に注釈を付けることと、
（ｇ）前記少なくとも１つの多目的車両によって、前記認証されて注釈が付けられた更新された提案される経路を前記多目的ネットワークに提供することと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記少なくとも１つの多目的車両によって、履歴データと通信ネットワークからの前記リアルタイムデータとにアクセスすることをさらに含み、前記通信ネットワークは、前記複数のシステムコレクタを含み、前記複数のシステムコレクタは、前記通信ネットワークを通してデータを共有する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記認証し、注釈を付けることは、
前記少なくとも１つの多目的車両によって、前記少なくとも１つの多目的車両の運転者からの視覚的に収集された情報を受信すること
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記履歴データは、複数のソースからのデータを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記多目的ネットワークは、サーバを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記履歴データおよび前記更新された提案される経路は、前記サーバによって維持される、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
少なくとも１つの開始点から少なくとも１つの多目的実行点に商品を送達する多目的実行システムであって、前記多目的実行システムは、
複数のシステムコレクタであって、前記システムコレクタは、通信ネットワークを形成し、前記システムコレクタは、前記少なくとも１つの開始点と前記少なくとも１つの多目的実行点との間の提案される経路と関連付けられる履歴データにアクセスし、前記複数のシステムコレクタは、少なくとも１つの多目的車両を含み、前記少なくとも１つの多目的車両は、少なくとも１つのセンサと、少なくとも１つの保管コンテナとを含み、前記少なくとも１つの保管コンテナは、前記商品を格納し、前記履歴データは、前記提案される経路に沿って以前に収集された車両データを含み、前記複数のシステムコレクタは、前記少なくとも１つの多目的車両が前記提案される経路をナビゲートする前、および、前記少なくとも１つの多目的車両が前記提案される経路をナビゲートする間、前記提案される経路についてのリアルタイムデータを収集し、前記複数のシステムコレクタのうちの少なくとも１つは、前記車両データと、前記履歴データと、前記リアルタイムデータとに少なくとも基づいて、前記提案される経路を更新する、複数のシステムコレクタと、
前記履歴データと、前記リアルタイムデータと、前記少なくとも１つのセンサとに少なくとも基づいて、前記少なくとも１つの多目的車両が前記少なくとも１つの開始点から前記少なくとも１つの多目的実行点に前記更新された提案される経路をナビゲートするにつれて、前記更新された提案される経路を継続的に更新するプロセッサと
を備える、多目的実行システム。
【請求項９】
前記プロセッサは、前記少なくとも１つの多目的車両内で実行される、請求項８に記載の多目的実行システム。
【請求項１０】
前記プロセッサは、サーバ内で実行される、請求項８に記載の多目的実行システム。
【請求項１１】
前記複数のシステムコレクタは、少なくとも１つの自律車両を備える、請求項８に記載の多目的実行システム。
【請求項１２】
前記複数のシステムコレクタは、少なくとも１つの半自律車両を備える、請求項８に記載の多目的実行システム。
【請求項１３】
前記複数のシステムコレクタは、前記更新された提案される経路に沿って位置付けられる少なくとも１つのビーコンを備え、前記少なくとも１つのビーコンは、前記通信ネットワークを経由してデータを送受信する、請求項８に記載の多目的実行システム。
【請求項１４】
前記複数のシステムコレクタは、前記更新された提案される経路に沿って位置付けられる少なくとも１つのビーコンを備え、前記少なくとも１つのビーコンは、基点情報を前記多目的実行システムに提供する、請求項８に記載の多目的実行システム。
【請求項１５】
前記複数のシステムコレクタは、都市の歩道上で動作する少なくとも１つの車両を備える、請求項８に記載の多目的実行システム。
【請求項１６】
前記複数のシステムコレクタは、地方の路上で動作する少なくとも１つの車両を備える、請求項８に記載の多目的実行システム。
【請求項１７】
前記少なくとも１つの多目的車両は、前記履歴データおよび前記リアルタイムデータに少なくとも基づいて、前記少なくとも１つの多目的車両の現在の場所および状況を検出する少なくとも１つの位置特定サブシステムを備える、請求項８に記載の多目的実行システム。
【請求項１８】
前記少なくとも１つの多目的車両は、前記履歴データに少なくとも基づいて、前記少なくとも１つの多目的車両の現在の場所および状況を検出する少なくとも１つの位置特定サブシステムを備える、請求項８に記載の多目的実行システム。
【請求項１９】
前記複数のシステムコレクタは、少なくとも１つの無線アクセスポイントを備える、請求項８に記載の多目的実行システム。
【請求項２０】
前記少なくとも１つの多目的車両は、前記更新された提案される経路内の少なくとも１つの障害物を位置特定する障害物サブシステムを備え、前記障害物サブシステムは、前記少なくとも１つの障害物が発見されると、前記更新された提案される経路を更新する、請求項８に記載の多目的実行システム。
【請求項２１】
前記少なくとも１つの多目的車両は、前記履歴データおよび前記リアルタイムデータに少なくとも基づいて、前記少なくとも１つの開始点と前記少なくとも１つの多目的実行点との間の少なくとも１つの好ましい経路を判定する好ましいルートサブシステムを備え、前記好ましいルートサブシステムは、前記更新された提案される経路内の前記少なくとも１つの障害物の数に少なくとも基づいて、前記少なくとも１つの開始点と前記少なくとも１つの多目的実行点との間の少なくとも１つの回避可能な経路を判定する、請求項２０に記載の多目的実行システム。
【請求項２２】
前記少なくとも１つの多目的車両は、少なくとも１つの道路障害物を検出する道路障害物登攀サブシステムを備え、前記道路障害物登攀サブシステムは、前記少なくとも１つの多目的車両に、前記少なくとも１つの道路障害物を乗り越えるようにコマンドし、前記道路障害物登攀サブシステムは、前記少なくとも１つの多目的車両に、前記少なくとも１つの道路障害物を横断する間、平衡および安定性を維持するようにコマンドする、請求項８に記載の多目的実行システム。
【請求項２３】
前記道路障害物は、縁石を含む、請求項２２に記載の多目的実行システム。
【請求項２４】
前記道路障害物は、段差を含む、請求項２２に記載の多目的実行システム。
【請求項２５】
前記少なくとも１つの多目的車両は、少なくとも１つの階段を検出する階段登攀サブシステムを備え、前記階段登攀サブシステムは、前記少なくとも１つの多目的車両に、前記少なくとも１つの階段に相対し、前記少なくとも１つの階段を横断するようにコマンドし、前記階段登攀サブシステムは、前記少なくとも１つの多目的車両に、前記少なくとも１つの階段を横断する間、安定化された動作を達成するようにコマンドする、請求項８に記載の多目的実行システム。
【請求項２６】
前記少なくとも１つの多目的車両は、前記少なくとも１つの多目的車両のオペレータを収容する着座特徴を備える、請求項８に記載の多目的実行システム。
【請求項２７】
前記少なくとも１つの多目的車両は、車椅子を備える、請求項８に記載の多目的実行システム。
【請求項２８】
前記プロセッサは、前記履歴データと前記リアルタイムデータと前記少なくとも１つのセンサとのうちの少なくとも１つからのナビゲーション規則情報にアクセスする規則遵守サブシステムを備え、前記規則遵守サブシステムは、前記少なくとも１つの多目的車両に、少なくとも前記ナビゲーション規則情報に従ってナビゲートするようにコマンドし、前記システムコレクタは、前記システムコレクタが、動作し、前記更新された提案されるナビゲーション経路と相互作用するにつれて、前記ナビゲーション規則情報を学習する、請求項８に記載の多目的実行システム。
【請求項２９】
前記プロセッサは、訓練サブシステムを備え、前記訓練サブシステムは、前記少なくとも１つの多目的車両と前記少なくとも１つの障害物との間の相互作用と関連付けられるデータを作成し、前記データにアクセスする、請求項２８に記載の多目的実行システム。
【請求項３０】
前記訓練サブシステムは、ニューラルネットワークを備える、請求項２８に記載の多目的実行システム。
【請求項３１】
前記少なくとも１つの多目的車両は、前記少なくとも１つの多目的車両の少なくとも１つの第２の車両に、前記少なくとも１つの多目的車両の第１の車両に追従するようにコマンドするグループ化サブシステムを備え、前記グループ化サブシステムは、前記第１の多目的車両と前記少なくとも１つの第２の多目的車両との間の結合を維持する、請求項８に記載の多目的実行システム。
【請求項３２】
前記結合は、電子的結合を含む、請求項３１に記載の多目的実行システム。
【請求項３３】
前記少なくとも１つの多目的車両は、少なくとも１つのバッテリを備え、前記バッテリは、急速充電特徴を含み、前記急速充電特徴は、前記少なくとも１つの多目的車両の最小量の非動作時間に適応する、請求項８に記載の多目的実行システム。
【請求項３４】
前記少なくとも１つの多目的車両は、少なくとも１つのバッテリを備え、前記バッテリは、迅速交換特徴を含み、前記迅速交換特徴は、前記少なくとも１つの多目的車両の最小量の非動作時間に適応する、請求項８に記載の多目的実行システム。
【請求項３５】
前記少なくとも１つのバッテリは、前記少なくとも１つのバッテリを前記少なくとも１つの多目的車両にロックするロック特徴を備え、前記ロック特徴は、前記少なくとも１つのバッテリの除去を可能にするためのセキュリティ特徴を含む、請求項３３に記載の多目的実行システム。
【請求項３６】
前記少なくとも１つのセンサからのデータを処理するセンササブシステムであって、前記少なくとも１つのセンサは、
生命体を感知する少なくとも１つの熱センサと、
移動物体を感知する少なくとも１つのカメラと、
物体の点群表現を提供する少なくとも１つのレーザセンサであって、前記レーザセンサは、障害物までの距離を感知する、少なくとも１つのレーザセンサと、
前記障害物までの距離を感知する少なくとも１つの超音波センサと、
前記障害物の速さと、前記少なくとも１つの多目的車両に近接する天候および交通量とを感知する少なくとも１つのレーダセンサと
を含む、センササブシステムと、
複数の前記少なくとも１つのセンサからのデータを融合させるセンサ融合サブシステムであって、前記センサ融合サブシステムは、前記少なくとも１つの障害物を分類する、センサ融合サブシステムと、
前記少なくとも１つの障害物の将来的位置を予測する挙動モデルサブシステムと
をさらに備える、請求項８に記載の多目的実行システム。
【請求項３７】
前記少なくとも１つのセンサからのデータを処理するセンササブシステムであって、前記少なくとも１つのセンサは、
動的物体を感知する少なくとも１つの熱センサと、
移動物体を感知する少なくとも１つのカメラと、
物体の点群表現を提供する少なくとも１つのレーザセンサであって、前記レーザセンサは、障害物までの距離を感知する、少なくとも１つのレーザセンサと、
前記障害物までの距離を感知する少なくとも１つの超音波センサと、
前記障害物の速さと前記少なくとも１つの多目的車両に近接する天候および交通量とを送信する少なくとも１つのレーダセンサと
のうちの少なくとも２つを含む、センササブシステムと、
複数の前記少なくとも１つのセンサからのデータを融合させるセンサ融合サブシステムであって、前記センサ融合サブシステムは、前記少なくとも１つの障害物を分類する、センサ融合サブシステムと、
前記少なくとも１つの障害物の将来的位置を予測する挙動モデルサブシステムと
をさらに備える、請求項８に記載の多目的実行システム。
【請求項３８】
前記複数のシステムコレクタは、前記商品を前記少なくとも１つの多目的車両に輸送する少なくとも１つの送達トラックを備え、前記少なくとも１つの送達トラックは、前記少なくとも１つの多目的車両を少なくとも１つの送達場所に輸送する、請求項８に記載の多目的実行システム。
【請求項３９】
前記少なくとも１つの送達トラックは、前記少なくとも１つの多目的車両内の使用済みの少なくとも１つのバッテリと充電された少なくとも１つのバッテリの交換を可能にする、請求項３８に記載の多目的実行システム。
【請求項４０】
前記少なくとも１つの送達トラックは、少なくとも１つのバッテリ充電特徴を備える、請求項３８に記載の多目的実行システム。
【請求項４１】
前記少なくとも１つの送達トラックは、前記少なくとも１つの多目的車両の搬入および搬出を可能にする少なくとも１つの昇降機構を備える、請求項３８に記載の多目的実行システム。
【請求項４２】
前記少なくとも１つの送達トラックは、
前記少なくとも１つの多目的車両の搬入を可能にする少なくとも１つの搬入用昇降特徴と、
前記少なくとも１つの多目的車両の搬出を可能にする少なくとも１つの搬出用昇降特徴と
を備え、
前記送達トラックは、前記搬入および前記搬出の間、移動することが可能である、請求項３８に記載の多目的実行システム。
【請求項４３】
前記複数のシステムコレクタは、少なくとも１つの障害物を感知する少なくとも１つのビーコンを備え、前記少なくとも１つのビーコンは、前記複数のシステムコレクタ間の通信を可能にし、前記少なくとも１つのビーコンは、前記少なくとも１つのビーコンと前記複数のシステムコレクタとの間で交換されるデータを不正から保護する、請求項８に記載の多目的実行システム。
【請求項４４】
前記複数のシステムコレクタは、前記商品を前記少なくとも１つの送達トラックに輸送する少なくとも１つの航空用車両を備える、請求項８に記載の多目的実行システム。
【請求項４５】
前記少なくとも１つの送達トラックを前記少なくとも１つの多目的車両と結合する配車機構をさらに備え、前記配車機構は、前記少なくとも１つの多目的車両内のバッテリ寿命を追跡し、前記配車機構は、前記少なくとも１つの多目的車両が呼出に応答することを可能にする、請求項２１に記載の多目的実行システム。
【請求項４６】
システムコレクタのネットワークを使用する方法であって、前記システムコレクタのネットワークは、少なくとも１つの多目的車両を含み、前記システムコレクタのネットワークの各々は、少なくとも１つのプロセッサを含み、前記システムコレクタのネットワークは、商品を商業施設から消費者場所に移動させるためのものであって、前記方法は、
（ａ）前記少なくとも１つのプロセッサの少なくとも１つの受信側プロセッサによって、前記商業施設と関連付けられる場所から前記消費者場所に前記商品を送達するための要求を前記商業施設から受信することと、
（ｂ）前記少なくとも１つの受信側プロセッサによって、前記少なくとも１つの多目的車両のステータスに少なくとも基づいて、前記少なくとも１つの多目的車両のうちの少なくとも１つの最適多目的車両を選定するための選択基準を判定することと、
（ｃ）前記少なくとも１つの受信側プロセッサによって、前記少なくとも１つの最適多目的車両と関連付けられる少なくとも１つの送達プロセッサに、前記少なくとも１つの最適多目的車両に前記商業施設に向かい前記商品を受領するようにコマンドするように指示することと、
（ｄ）前記商品が前記少なくとも１つの最適多目的車両内に保管されるとき、前記少なくとも１つの送達プロセッサによって、少なくとも１つのセキュリティ手段と前記商品を関連付けることであって、前記少なくとも１つのセキュリティ手段は、前記商品を解放するためにセキュリティ情報を要求する、ことと、
（ｅ）前記少なくとも１つの送達プロセッサによって、前記システムコレクタのネットワークから受信された履歴情報に少なくとも基づいて、前記商業施設と前記消費者場所との間の提案される経路を判定することと、
（ｆ）前記少なくとも１つの送達プロセッサによって、前記システムコレクタのネットワークからリアルタイムで受信された情報に少なくとも基づいて、前記提案される経路を更新することと、
（ｇ）前記少なくとも１つの送達プロセッサによって、前記少なくとも１つの最適多目的車両に、前記更新された提案される経路に沿って進むようにコマンドすることと、
（ｈ）前記少なくとも１つの最適多目的車両が前記消費者場所に到達するまで、（ｆ）および（ｇ）を繰り返すことと、
（ｉ）前記少なくとも１つの送達プロセッサによって、前記セキュリティ情報を照合することと、
（ｊ）前記少なくとも１つの送達プロセッサによって、前記セキュリティ情報が照合される場合、前記消費者場所において前記商品を解放することと
を含む、方法。
【請求項４７】
前記ステータスは、前記多目的車両の場所を含む、請求項４６に記載の方法。
【請求項４８】
少なくとも１つの第１の場所から少なくとも１つの第２の場所に商品を移動させるための多目的実行システムであって、
少なくとも１つの多目的車両を含むシステムコレクタのネットワークと、
前記システムコレクタの各々と関連付けられる少なくとも１つのプロセッサであって、前記少なくとも１つのプロセッサは、少なくとも１つの受信側プロセッサと、少なくとも１つの送達プロセッサとを含み、前記少なくとも１つの受信側プロセッサは、
少なくとも１つの要求を前記少なくとも１つの第１の場所から受信し、前記商品を前記少なくとも１つの第２の場所に送達することと、
前記少なくとも１つの多目的車両のステータスに少なくとも基づいて、前記少なくとも１つの多目的車両の少なくとも１つの最適多目的車両を選定することと、
前記少なくとも１つの最適多目的車両と関連付けられる少なくとも１つの送達プロセッサに、前記少なくとも１つの最適多目的車両に前記少なくとも１つの第１の場所に向かい前記商品を受領するようにコマンドするように指示することであって、前記少なくとも１つの送達プロセッサは、
前記商品が前記少なくとも１つの最適多目的車両内に保管されるとき、少なくとも１つのセキュリティ手段と前記商品を関連付けることであって、前記少なくとも１つのセキュリティ手段は、前記商品を解放するためにセキュリティ情報を要求する、ことと、
前記システムコレクタのネットワークから受信された履歴情報に少なくとも基づいて、前記少なくとも１つの第１の場所と前記少なくとも１つの第２の場所との間の提案される経路を判定することと、
前記少なくとも１つの最適多目的車両に、前記少なくとも１つの最適多目的車両が前記少なくとも１つの第２の場所に到達するまで、前記提案される経路に沿って進むようにコマンドすることと、
受信された前記セキュリティ情報を照合することと、
前記消費者場所において前記商品を解放することと
を実行する、ことと
を実行する、少なくとも１つのプロセッサと
を備える、システム。
【請求項４９】
前記少なくとも１つの送達プロセッサは、
（ａ）前記システムコレクタのネットワークからリアルタイムで受信された情報に少なくとも基づいて、前記提案される経路を更新することと、
（ｂ）前記少なくとも１つの最適多目的車両に、前記更新された提案される経路に沿って進むようにコマンドすることと、
（ｃ）前記少なくとも１つの最適多目的車両が前記少なくとも１つの第２の場所に到達するまで、（ａ）および（ｂ）を繰り返すことと
を実行することを含む、請求項４８に記載のシステム
【請求項５０】
トラックが、前記少なくとも１つの第１の場所に、次いで、前記少なくとも１つの第２の場所の近傍に、前記多目的車両を輸送する、請求項４８に記載のシステム。
【請求項５１】
前記多目的車両は、指向性ジェスチャライトおよび車両可視性ライトを含むライトパッケージを備える、請求項４８に記載のシステム。
【請求項５２】
自律多目的車両であって、
多目的車両移動方向情報と、
多目的車両移動速さ情報と、
多目的車両周辺帯と
を含むジェスチャライトと、
ジェスチャデバイスと、
前記自律多目的車両によってアクセス可能な少なくとも１つのセンサであって、前記少なくとも１つのセンサは、センサデータを収集する、少なくとも１つのセンサと
を備える、自律多目的車両。
【請求項５３】
前記ジェスチャデバイスは、少なくとも１つの擬人化特徴を備える、請求項５２に記載の多目的車両。
【請求項５４】
前記少なくとも１つの擬人化特徴は、前記センサデータに基づいて、歩行者との対面遭遇を可能にする、請求項５３に記載の多目的車両。
【請求項５５】
前記少なくとも１つのセンサは、前記多目的車両と統合されたローカルセンサを備える、請求項５２に記載の多目的車両。
【請求項５６】
前記少なくとも１つのセンサは、前記多目的車両と統合されない遠隔センサを備える、請求項５２に記載の多目的車両。
【請求項５７】
少なくとも１つの第１の場所から少なくとも１つの第２の場所に商品を送達するための方法であって、
（ａ）複数の多目的車両のうちの少なくとも１つによって、通信ネットワークを通して、前記複数の多目的車両のうちの少なくとも１つを前記複数の多目的車両のうちの他の車両と結合することと、
（ｂ）複数の多目的車両のうちの少なくとも１つによって、前記少なくとも１つの第１の場所から前記複数の多目的車両のうちの少なくとも１つの中に前記商品を受領することと、
（ｃ）複数の多目的車両のうちの少なくとも１つによって、前記少なくとも１つの第１の場所と前記少なくとも１つの第２の場所との間の提案される経路を判定することと、
（ｄ）複数の多目的車両のうちの少なくとも１つによって、前記複数の多目的車両のうちの少なくとも１つが、前記１つの少なくとも１つの多目的車両が前記少なくとも１つの第２の場所に到達するまで、前記提案される経路に沿って、前記複数の多目的車両のうちの前記他の車両に追従することを可能にすることと、
（ｈ）複数の多目的車両のうちの少なくとも１つによって、前記複数の多目的車両のうちの前記他の車両が、前記商品を前記第２の場所に送達することを可能にすることと
を含む、方法。
【請求項５８】
（ｅ）複数の多目的車両のうちの少なくとも１つによって、前記１つの少なくとも１つの多目的車両および前記他の少なくとも１つの多目的車両からリアルタイムで受信された情報に少なくとも基づいて、前記提案される経路を更新することと、
（ｆ）複数の多目的車両のうちの少なくとも１つによって、前記１つの少なくとも１つの多目的車両が、前記更新された提案される経路に沿って進むことを可能にすることと、
（ｇ）前記１つの少なくとも１つの多目的車両が前記少なくとも１つの第２の場所に到達するまで、（ｅ）および（ｆ）を繰り返すことと
をさらに含む、請求項５７に記載の方法。
【請求項５９】
前記結合は、物理的結合を含む、請求項５７に記載の方法。
【請求項６０】
前記結合は、電子的結合を含む、請求項５７に記載の方法。
【請求項６１】
前記結合は、物理的および電子的結合を含む、請求項５７に記載の方法。
【請求項６２】
前記複数の多目的車両は、少なくとも１つの半自律多目的車両を備える、請求項５７に記載の方法。
【請求項６３】
前記複数の多目的車両は、少なくとも１つの自律多目的車両を備える、請求項５７に記載の方法。
【請求項６４】
前記少なくとも１つの自律多目的車両は、前記提案される経路と異なる経路を辿ることができる、請求項６３に記載の方法。
【請求項６５】
前記複数の多目的車両のネットワークに前記更新情報を送信することをさらに含む、請求項５７に記載の方法。
【請求項６６】
前記複数の多目的車両のうちの１つを呼び出すことをさらに含み、前記複数の多目的車両のうちの呼び出される車両は、前記少なくとも１つの第１の場所に最も近く、前記複数の多目的車両のうちの呼び出される車両は、動作中である、請求項５７に記載の方法。
【請求項６７】
前記少なくとも１つの半自律車両は、前記少なくとも１つの半自律車両の上方、背後、下方、または側面に保管場所を備え、前記保管場所は、異なるサイズを有する、請求項６２に記載の方法。
【請求項６８】
前記商品を収容するために十分に大きい保管コンテナを有する前記複数の多目的車両のうちの１つを呼び出すことをさらに含む、請求項５７に記載の方法。
【請求項６９】
充電ステーションにおいて一晩保管するために前記保管コンテナを使用することをさらに含む、請求項６８に記載の方法。
【請求項７０】
前記商品のための電子支払を承認することをさらに含む、請求項５７に記載の方法。
【請求項７１】
コードと前記保管コンテナの場所との組み合わせを使用して、前記保管コンテナをロック解除することをさらに含む、請求項６８に記載の方法。
【請求項７２】
前記複数の多目的車両のうちの１つの重心の変化によって不正を検出することをさらに含む、請求項５７に記載の方法。
【請求項７３】
前記複数の多目的車両のうちの１つの不正が検出される場合、アラートを生成することをさらに含む、請求項５７に記載の方法。
【請求項７４】
前記ネットワーク化された複数の多目的車両に共通の記憶装置内に前記アラートを記憶することをさらに含む、請求項７３に記載の方法。
【請求項７５】
前記複数の多目的車両のうちの１つの不正が検出される場合、前記複数の多目的車両のうちの１つを安全な場所に向かって自動的に操向させることをさらに含む、請求項５７に記載の方法。
【請求項７６】
前記複数の多目的車両のうちの１つが不正を検出するとき、安全プロシージャを開始することをさらに含む、請求項５７に記載の方法。
【請求項７７】
前記保管コンテナは、事前に選択されたサイズを備える、請求項６８に記載の方法。
【請求項７８】
商業施設から消費者場所に送達される商品を格納するための保管コンテナであって、前記保管コンテナは、
前記商品を保持する少なくとも１つのコンパートメントであって、前記商品は、前記少なくとも１つのコンパートメント内に固着され、前記商品は、複数の非関連消費者宛であり、前記少なくとも１つのコンパートメントのサイズは、修正可能である、少なくとも１つのコンパートメントと、
前記少なくとも１つのコンパートメントを管理する少なくとも１つのプロセッサであって、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記保管コンテナと関連付けられる多目的車両ネットワークに前記商品についての情報を送信する、少なくとも１つのプロセッサと、
前記多目的車両ネットワークと関連付けられる多目的車両に応じて、前記保管コンテナの搭載を可能にする少なくとも１つの特徴であって、少なくとも１つの特徴は、前記保管コンテナの配向を調節する、少なくとも１つの特徴と、
前記保管コンテナと関連付けられる少なくとも１つの環境障壁と、
前記少なくとも１つのコンパートメントに関する不正を検出する少なくとも１つのセンサであって、前記少なくとも１つのセンサは、ロック／ロック解除情報を受信する、少なくとも１つのセンサと、
前記商品についての情報を記録する少なくとも１つの保管デバイスと、
ＲＦＩＤ回路構成であって、前記ＲＦＩＤ回路構成は、前記保管コンテナが開放されると無効にされる、ＲＦＩＤ回路構成と
を備え、
前記保管コンテナは、脆弱な商品の輸送を可能にし、前記保管コンテナは、消費者場所における開放までアクセスを制限することを可能にする、保管コンテナ。
【請求項７９】
多目的実行システムの少なくとも１つの部材によって、少なくとも１つの第１の場所から少なくとも１つの第２の場所に商品を送達するための提案されるルートを実行するための方法であって、
前記少なくとも１つの部材によって、少なくとも１つの静的障害物を含むマップにアクセスすることと、
前記少なくとも１つの部材によって、前記マップを前記提案されるルートで更新し、ルートマップを形成することと、
前記少なくとも１つの部材によって、前記少なくとも１つの静的障害物に少なくとも基づいて、前記提案されるルートを更新することと、
前記少なくとも１つの部材によって、前記多目的実行システムが前記更新された提案されるルートをナビゲートするにつれて、前記更新された提案されるルートと関連付けられるリアルタイムデータを持続的に集めることと、
前記少なくとも１つの部材によって、前記リアルタイムデータに少なくとも基づいて、前記提案されるルートを持続的に更新することと、
変化が存在するとき、前記少なくとも１つの部材によって、前記多目的実行システムが前記更新された提案されるルートをナビゲートするにつれて、前記ルートマップを前記リアルタイムデータおよび前記更新された提案されるルートで持続的に更新することと、
前記少なくとも１つの部材によって、前記更新されたルートマップに少なくとも基づいて、少なくとも１つの動的物体の少なくとも１つの特性を推察することと、
前記少なくとも１つの部材によって、前記更新されたルートマップおよび前記推測される少なくとも１つの特性を前記多目的実行システムに提供することと
を含む、方法。
【請求項８０】
前記ルートマップを基点データで持続的に更新することをさらに含む、請求項７９に記載の方法。
【請求項８１】
前記ルートマップを交通信号灯および歩行者情報で持続的に更新することをさらに含む、請求項７９に記載の方法。
【請求項８２】
前記更新された提案されるルートと関連付けられる少なくとも１つの道路規則に少なくとも基づいて、前記更新された提案されるルートを持続的に更新することをさらに含む、請求項７９に記載の方法。
【請求項８３】
前記ルートマップを前記多目的実行システム内のオペレータによって提供される情報で持続的に更新することをさらに含む、請求項７９に記載の方法。
【請求項８４】
前記更新された提案されるルートをナビゲートするために要求される時間量および空間を持続的に算出することをさらに含む、請求項７９に記載の方法。
【請求項８５】
前記マップは、少なくとも１つの商業的に利用可能なマップを含む、請求項７９に記載の方法。
【請求項８６】
前記更新されたルートマップをクラウドソース情報で持続的に更新することをさらに含む、請求項７９に記載の方法。
【請求項８７】
前記更新されたルートマップを表面コーティングから導出される情報で持続的に更新することをさらに含む、請求項７９に記載の方法。
【請求項８８】
前記少なくとも１つの部材の車輪回転からのデータおよび慣性測定データを処理することによって、前記更新されたルートマップ上の前記少なくとも１つの部材を位置特定することをさらに含む、請求項７９に記載の方法。
【請求項８９】
前記多目的実行システムは、複数の前記少なくとも１つの部材を備える、請求項７９に記載の方法。
【請求項９０】
前記基点データに少なくとも基づいて、前記少なくとも１つの部材を位置特定することをさらに含む、請求項８０に記載の方法。
【請求項９１】
前記基点データは、基点マーカ場所を含む、請求項８０に記載の方法。
【請求項９２】
多目的実行システムによって、少なくとも１つの荷物を送達するための方法であって、前記多目的実行システムは、ルート計画サブシステム、少なくとも１つのセンサ、および物理的保管場所と相互作用し、前記方法は、
前記多目的実行システムによって、少なくとも１つのマップおよび目的地住所を前記ルート計画サブシステムから受信することと、
前記多目的実行システムによって、センサデータを前記少なくとも１つのセンサから受信することと、
前記多目的実行システムによって、前記少なくとも１つのマップを前記センサデータで動的にクロスチェックすることと、
前記多目的実行システムによって、前記多目的実行システムが辿るための経路を動的に作成することであって、前記経路は、前記動的にクロスチェックされた少なくとも１つのマップおよび前記目的地住所に少なくとも基づく、ことと、
前記多目的実行システムによって、前記動的に作成された経路および前記動的にクロスチェックされた少なくとも１つのマップに少なくとも基づいて、前記経路を動的にクロスチェックすることと、
前記多目的実行システムが前記目的地住所に到達するまで、前記多目的実行システムを移動させることであって、前記移動は、前記動的にクロスチェックされた経路に少なくとも基づく、ことと、
前記多目的実行システムによって、前記物理的保管場所からの少なくとも１つの荷物の送達を可能にすることと
を含む、方法。
【請求項９３】
前記多目的実行システムによって、前記多目的実行システムを位置特定することをさらに含む、請求項９２に記載の方法。
【請求項９４】
前記多目的実行システムによって、少なくとも１つの物体を検出することと、
前記多目的実行システムによって、前記少なくとも１つの物体の少なくとも１分類を認識することと、
前記多目的実行システムによって、前記少なくとも１つの物体と関連付けられる少なくとも１つのパラメータを推定することと
をさらに含む、請求項９２に記載の方法。
【請求項９５】
前記少なくとも１つの物体が不安定である場合、前記多目的実行システムによって、前記不安定な物体の少なくとも１つの将来的場所を予測することをさらに含む、請求項９４に記載の方法。
【請求項９６】
前記少なくとも１つのセンサは、少なくとも１つの近距離センサを備える、請求項９２に記載の方法。
【請求項９７】
前記多目的実行システムの中に、前記少なくとも１つの近距離センサからの近距離データを受信することと、
前記受信された近距離データに少なくとも基づいて、前記多目的実行システムを停止させることと
をさらに含む、請求項９６に記載の方法。
【請求項９８】
前記多目的実行システムによって、ユーザデータを受信することと、
前記多目的実行システムによって、前記ユーザデータに少なくとも基づいて、前記少なくとも１つのマップを更新することと
をさらに含む、請求項９２に記載の方法。
【請求項９９】
前記少なくとも１つの荷物の送達を可能にすることは、
前記多目的実行システムによって、前記少なくとも１つの荷物へのアクセスと関連付けられる情報を受信することと、
前記情報が前記少なくとも１つの荷物と関連付けられる場合、前記多目的実行システムによって、前記少なくとも１つの荷物を送達することと
を含む、請求項９２に記載の方法。
【請求項１００】
少なくとも１つの荷物を送達するための送達システムであって、前記送達システムは、ルート計画サブシステム、少なくとも１つのセンサ、および物理的保管場所と相互作用し、前記システムは、
少なくとも１つのマップおよび目的地住所を前記ルート計画サブシステムから受信する知覚サブシステムと、
センサデータを前記少なくとも１つのセンサから受信するセンサインターフェースと、
前記少なくとも１つのマップを前記センサデータで動的にクロスチェックするマップクロスチェックサブシステムと、
前記送達システムが辿るための経路を動的に作成する経路計画サブシステムであって、前記経路は、前記動的にクロスチェックされた少なくとも１つのマップおよび前記目的地住所に少なくとも基づく、経路計画サブシステムと、
前記動的に作成された経路および前記動的にクロスチェックされた少なくとも１つのマップに少なくとも基づいて、前記経路を動的にクロスチェックする経路チェックサブシステムと、
前記送達システムが前記目的地住所に到達するまで前記送達システムを移動させる経路追従サブシステムであって、前記移動は、前記動的にクロスチェックされた経路に少なくとも基づく、経路追従サブシステムと、
前記物理的保管場所からの少なくとも１つの荷物の送達を可能にする荷物サブシステムと
を備える、送達システム。
【請求項１０１】
前記知覚サブシステムは、前記送達システムを位置特定する位置特定プロセスをさらに備える、請求項１００に記載の送達システム。
【請求項１０２】
前記知覚サブシステムは、
少なくとも１つの物体を検出する検出プロセスと、
前記少なくとも１つの物体の少なくとも１分類を認識する認識プロセスと、
前記少なくとも１つの物体と関連付けられる少なくとも１つのパラメータを推定する推定プロセスと
を備える、請求項１００に記載の送達システム。
【請求項１０３】
前記知覚サブシステムは、前記少なくとも１つの物体が不安定である場合に前記不安定な物体の少なくとも１つの将来的場所を予測する伝搬サブシステムを備える、請求項１００に記載の送達システム。
【請求項１０４】
前記少なくとも１つのセンサは、少なくとも１つの近距離センサを備える、請求項１００に記載の送達システム。
【請求項１０５】
近距離データを前記少なくとも１つの近距離センサから受信する安全性サブシステムをさらに備え、前記安全性サブシステムは、前記受信された近距離データに少なくとも基づいて、前記送達システムを停止させる、請求項１０４に記載の送達システム。
【請求項１０６】
ユーザデータを受信する通信インターフェースさらに備え、前記通信インターフェースは、前記ユーザデータに少なくとも基づいて、前記少なくとも１つのマップの更新を管理する、請求項１００に記載の送達システム。
【請求項１０７】
前記荷物サブシステムは、前記少なくとも１つの荷物へのアクセスについての情報を受信する荷物インターフェースサブシステムを備え、前記荷物インターフェースサブシステムは、前記情報が前記少なくとも１つの荷物と適切に関連付けられる場合、前記少なくとも１つの荷物を送達する、請求項１００に記載の送達システム。
【請求項１０８】
少なくとも１つの送達エリア内の少なくとも１つの第１の点から少なくとも１つの第２の点にシステムを運転するための方法であって、
前記システムによって、前記少なくとも１つの送達エリアと関連付けられる少なくとも１つのマップを識別することと、
前記少なくとも１つの送達エリアと関連付けられる少なくとも１つのセンサによって収集されたデータに少なくとも基づいて、前記システムを位置特定することと、
前記システムによって、前記少なくとも１つの送達エリア内の少なくとも１つの物体を検出することと、
前記システムによって、前記少なくとも１つの物体を分類することと、
前記システムによって、除外基準に基づいて、前記少なくとも１つの物体のうちの少なくとも１つを除外することと、
前記システムによって、前記少なくとも１つのマップを更新することと、
前記システムによって、前記少なくとも１つの送達エリア内の少なくとも１つの運転表面を検出することと、
前記システムによって、前記少なくとも１つの運転表面を分類することと、
前記システムによって、前記更新された少なくとも１つのマップおよび前記少なくとも１つの運転表面分類に少なくとも基づいて、経路を形成することと、
前記システムを位置特定することと、
前記システムによって、前記少なくとも１つの経路を辿ることと
を含む、方法。
【請求項１０９】
前記少なくとも１つの運転表面を分類することは、
前記システムによって、前記少なくとも１つの運転表面を複数の道路セグメントに分けることと、
前記システムによって、複数の接続されるノードで端間統合された前記複数の道路セグメントの少なくとも１つの道路ネットワークを形成することと、
前記システムによって、前記複数の道路セグメントの各々にコストを割り当てることと、
前記システムによって、前記コストに少なくとも基づいて、前記少なくとも１つの運転表面に分類を割り当てることと
を含む、請求項１０８に記載の方法。
【請求項１１０】
前記システムを位置特定することは、
前記ルートマップ上の前記システムの現在の位置を位置特定することと、
前記センサデータに少なくとも基づいて、前記システムを配向することと、
前記センサデータに少なくとも基づいて、前記システムの運動を推定することと、
前記センサデータに少なくとも基づいて、前記運動推定を精緻化することと、
前記精緻化された運動推定および前記センサデータに少なくとも基づいて、前記現在の位置を調節することと
を含む、請求項１０８に記載の方法。
【請求項１１１】
前記システムによって、配向データの事前に選択された自由度の数に少なくとも基づいて、前記システムを配向することを含む、請求項１１０に記載の方法。
【請求項１１２】
前記運動を推定することは、
前記システムによって、第１の更新レートおよび第１の忠実性において、視覚的データを受信することと、
前記システムによって、以前に受信された前記視覚的データに少なくとも基づいて、第２の周波数において、前記現在の位置を調節することと
を含む、請求項１１０に記載の方法。
【請求項１１３】
前記現在の位置を調節することは、
前記システムによって、第３の周波数において、ＬＩＤＡＲデータを受信することと、
前記システムによって、前記ＬＩＤＡＲデータから、表面および線を検出することと、
前記システムによって、前記検出された表面および線から三角測量することと、
前記システムによって、前記三角測量された表面および線に少なくとも基づいて、前記現在の位置を調節することと
を含む、請求項１１０に記載の方法。
【請求項１１４】
少なくとも１つの物体を検出することは、
前記システムによって、前記センサデータからのＲＧＢデータおよび深度情報にアクセスすることと、
前記システムによって、前記ＲＧＢデータおよび深度情報に少なくとも基づいて、前記少なくとも１つの物体のうちの少なくとも１つの周囲に少なくとも１つの２Ｄ境界ボックスを生成することと
を含む、請求項１０８に記載の方法。
【請求項１１５】
前記少なくとも１つの物体を分類することは、
前記システムによって、前記少なくとも１つの物体から特徴を抽出することと、
前記システムによって、畳み込みニューラルネットワークに少なくとも基づいて、前記少なくとも１つの物体を分類することと、
前記システムによって、前記少なくとも１つの２Ｄ境界ボックスを少なくとも１つの錐台および少なくとも１つの３Ｄ境界ボックスに拡張することと、
前記システムによって、前記少なくとも１つの３Ｄ境界ボックスの限界を点群深度データから検出することと、
前記システムによって、前記少なくとも１つの物体と関連付けられる少なくとも１つの点を前記少なくとも１つの３Ｄ境界ボックスから抽出することと、
前記システムによって、前記少なくとも１つの２Ｄ境界ボックスに基づいて、前記抽出された少なくとも１つの点と関連付けられる前記少なくとも１つの３Ｄ境界ボックスを増強させることと、
前記少なくとも１つの３Ｄ境界ボックスの移動およびレーダデータに少なくとも基づいて、前記少なくとも１つの物体の移動レートを推定することと、
前記更新された少なくとも１つのマップ、前記移動レート、および前記分類された少なくとも１つの物体に少なくとも基づいて、動的場面マップを生産することと
を含む、請求項１１４に記載の方法。
【請求項１１６】
前記ルートマップを形成することは、誘導ポリシ検索深層ニューラルネットワークを使用した深層強化学習を含む、請求項１０８に記載の方法。
【請求項１１７】
前記ルートマップを形成することは、
前記システムによって、前記複数の道路セグメントの各々の少なくとも１つの静的性質を判定することと、
前記システムによって、前記複数の道路セグメントの各々を横断する動的コストを判定することと、
前記システムによって、グラフトポロジに少なくとも基づいて、前記動的コストを持続的に更新することと、
前記システムによって、前記動的コストと関連付けられる少なくとも１つのメトリックを更新することと、
前記システムによって、前記更新された少なくとも１つのメトリックおよび前記更新された動的コストに少なくとも基づいて、前記ルートマップを形成することと
を含む、請求項１０９に記載の方法。
【請求項１１８】
センサデータは、交通密度、歩行者交差点要件、交通標識、歩道場所、歩道条件、および非歩道運転可能エリアのうちの少なくとも１つを含む、請求項１０８に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本教示は、概して、多目的サービスに関する。例えば、本教示は、分散される施設を起点とし、配送施設の近傍に位置する顧客宛の、商品の補助送達に関し得る。必要とされるのは、種々の長さの行程に適応することができ、顧客に対する短距離補助の問題を解決することができる、システムである。さらに必要とされるのは、半自律および自律動作に適応することができ、かつ多目的サービスを経済的に送達することができる、システムである。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００２】
本教示の多目的システムは、本明細書に述べられた特徴のうちの１つまたはそれらの組み合わせによって、本明細書に述べられた問題および他の問題を解決する。
【０００３】
本教示のシステムは、類似システムの車隊ネットワークの一部であることができる。車隊ネットワークはまた、トラック、飛行機、自動運転車両等の車、および事業施設を含むことができる。車隊ネットワークの全ての部材は、シームレスに通信し、例えば、限定ではないが、ナビゲーションデータ、動的物体、代替経路、ならびに多目的特性、顧客場所、および目的地を含む、多目的要件を共有することができる。本教示のシステムは、車隊がシームレスに接続されるように、既存の追跡システムとインターフェースをとることができる。
【０００４】
本教示の多目的ロボットは、自律または半自律モードで動作することができる。自律多目的ロボットは、ネットワークと連動して、オペレータの補助を伴わずに、その移動を制御することができる。半自律多目的ロボットは、半自律多目的ロボットのオペレータからの入力を受信および処理し得る、技術を含むことができる。入力は、例えば、限定ではないが、多目的ロボットの自律制御をオーバライドすることができる、または多目的ロボットを制御する際、考慮される、もしくは無視されることができる。多目的ロボットは、多目的ロボットの位置特定のために適切なセンサのセットを含むことができる。例えば、多目的ロボットが、車隊ネットワークの多くの他の部材を含む、環境内に展開されるとき、多目的ロボットは、第１の数のセンサを含むことができる。いくつかの構成では、例えば、車隊ネットワークの比較的に少数の部材を含む、環境内では、多目的ロボットは、第２の数のセンサを含むことができる。センサは、車隊ネットワークの他の部材と関連付けられる、センサと連動して動作することができる。いくつかの構成では、多目的ロボットは、医薬品、食物、食事、および書類等の典型的配送起点からの送達アイテムを収容するために十分な物理的保管空間を含むことができる。多目的ロボットは、他の場所の中でもとりわけ、都市の歩道上ならびに建物の近くおよびその中で動作することができる。多目的ロボットは、例えば、限定ではないが、基点、センサ、外部アプリケーションデータ、オペレータ入力、ビーコン、および多目的ロボットの物理的配向を使用して、多目的ロボットの現在の場所および状況を判定する（位置特定）能力を含むことができる。多目的ロボットは、所望の目的地に到達するためのルートを計画し、ルートに沿って障害物を検出し、多目的ロボットが、ルート、現在の場所、および障害物に基づいて行うための、具体的アクションを動的に判定することができる。障害物は、例えば、限定ではないが、歩行者、車両、動物等の動的（移動性）障害物、ならびに、例えば、限定ではないが、ゴミ箱、歩道、木、建物、およびくぼみ等の静的障害物を含むことができるが、それらを含むことに限定されるわけではない。多目的ロボットは、障害物を視覚的に位置特定し、それらを、例えば、衛星データ等の他のデータに合致させるステップを含む、マップマッチングに適応することができる。多目的ロボットは、好ましいルートおよび回避されるべきルートを判定することができる。いくつかの構成では、多目的ロボットは、縁石を登攀することができる。いくつかの構成では、多目的ロボットは、階段を登攀することができる。多目的ロボットは、階段を登攀する間を含め、４つの車輪上にある間、安定化された動作を達成することができる。多目的ロボットは、例えば、限定ではないが、建物等の障害物から、ルートに沿って変動し得る、事前に選択された距離を維持することができる。本教示の多目的ロボットは、多目的ロボットの着座特徴上に着座する、オペレータによって運転されることができる。いくつかの構成では、多目的ロボットは、車椅子の形態をとることができ、したがって、全ての管轄区内の歩道を法的に横断することができる。多目的ロボットは、障害を持つオペレータを収容することができ、例えば、限定ではないが、ピザおよび医薬品のための搬送容量を含むことができる。いくつかの構成では、多目的ロボットは、道路の規則に準拠し、多目的ロボット、多目的ロボットのオペレータ（存在するとき）、ならびに多目的ロボットによって遭遇される人々および障害物の安全性を維持することができる。規則は、例えば、限定ではないが、障害物に遭遇するときに行うべきことおよび道路を渡るときに行うべきことを含むことができる。例えば、規則は、人物または物への乗り上げおよび非安全な場所への進行に関する禁止事項を含むことができる。規則はまた、非安全場所、例えば、交差点の中央における停止に関する禁止事項を含むことができる。一般に、安全性プロトコルは、本教示の多目的ロボットによって確立および学習されることができる。
【０００５】
本教示の多目的ロボットは、多くの目的を果たすことができる。本教示の多目的ロボットは、個人が重い物を、例えば、バス停まで搬送することを補助するために呼び出されることができる。いくつかの構成では、本教示の多目的ロボットは、脅威および異常の発生を見張ることができ、個人をある場所からある場所まで護送するために呼び出されることができる。いくつかの構成では、本教示の多目的ロボットは、モバイルデバイスによって、呼出と多目的ロボットおよびモバイルデバイスの待ち合わせとの間に変化し得る、場所に呼び出されることができる。多目的車両は、アイテムを、１つの場所から別の場所に、例えば、薬局から医薬品を注文した人物の住居に輸送することができる。多目的ロボットは、例えば、ジェスチャによって、歩行者および車両と通信し、認知フィードバックを提供することができる。
【０００６】
いくつかの構成では、本教示の多目的ロボットは、１回のバッテリ充電において、１６マイル／時で少なくとも１５マイル進行することができる。本教示の多目的ロボットは、ＧＰＳ、道路標識、ステレオカメラ、携帯電話中継器、所望のルートに沿って多目的ロボットに指向し得る操向可能ＲＦビームを伴うスマートビーコン、ビーコン間のＩＭＵデータ、および多目的ロボットが所望のルートを認識および横断することに役立つための他のビーコンデータを使用することができる。いくつかの構成では、本教示の少なくとも１つの自律多目的ロボットは、例えば、電子的に、少なくとも１つの半自律多目的ロボットと結合されることができる。バッテリは、迅速交換／急速充電バッテリを含むことができる。いくつかの構成では、バッテリは、盗難されないように保護されることができる。バッテリは、例えば、ロックがかけられることができる、またはそれらは、バッテリを有効にするために要求される、識別番号を含むことができる。
【０００７】
本教示の多目的ロボットは、多目的ロボットの機能のために必要な数およびタイプのセンサを収容することができる。例えば、多目的ロボットは、都市エリアで動作するとき、その進行経路に関連するリアルタイムデータを、例えば、限定ではないが、ビーコンおよび基点等の車隊ネットワークの他の部材から受信することを予期することができる。したがって、多目的ロボットは、都市エリアで動作するとき、その環境のために適切なセンサパッケージを含むことができる。同一多目的ロボットは、より少ない車隊部材を含む、エリアで動作するとき、その環境のために適切であって、かつ可能性として、都市エリアセンサパッケージと異なる、センサパッケージを含むことができる。センサは、本教示の多目的ロボットと統合されることができる。センサは、路上／建物／縁石データにアクセスし、および／またはそれを収集することができ、例えば、限定ではないが、視覚センサ、ＬＩＤＡＲ、レーダ、超音波センサ、およびオーディオセンサ、ならびにＧＰＳ、Ｗｉ−Ｆｉ、および電波塔、商業用ビーコン、ならびに塗装された縁石からのデータを含むことができる。視覚センサは、例えば、物体分類およびストップライト分類を可能にし得る、立体視的視覚センサを含むことができる。いくつかの構成では、視覚センサは、縁石を検出することができる。縁石の検出は、反射性材料および色を含み得るが、それらを含むように限定されない、物質で、縁石を塗装することによって、簡略化されることができる。縁石はまた、多目的ロボット等の車隊部材上に搭載される適切なセンサによる検出をトリガし得る、伝導性材料で塗装されることができる。ＬＩＤＡＲは、多目的ロボットの環境の点群表現の作成を可能にすることができ、障害物回避、物体分類、およびマッピング／位置特定のために使用されることができる。マップは、環境内の静的物体を含有することができる。位置特定は、静的物体の場所についての情報を提供し、これは、動的物体を認識する際に有用であり得る。オーディオおよび／または超音波センサは、例えば、限定ではないが、車両、歩行者、横断歩道信号、および動物の存在を検出するために使用されることができ、衝突回避および半自律運転を可能にすることができる。超音波センサは、多目的ロボットと最近物体との間の距離の計算を可能にすることができる。いくつかの構成では、多目的ロボットは、多目的ロボット上のセンサの再位置付けに適応することができる。例えば、センサは、多目的ロボット上の保管コンテナの可変設置に適応するように位置付けられることができる。
【０００８】
いくつかの構成では、例えば、限定ではないが、トラックおよび自動運転車両等の車両は、本教示の多目的ロボットをその開始場所および目的地の近くまで輸送することができ、多目的ロボットを回収し、それらを、例えば、保管場所、充電、およびサービスエリアに移すことができる。トラックに関して、いくつかの構成では、多目的ロボットが、トラックに進入し得る際、そのバッテリは、多目的ロボットがそのサービスを継続し得るように、除去され、完全に充電されたバッテリと置換されることができる。トラックは、バッテリを入れ替え、それらを充電する能力を含むことができる。いくつかの構成では、空の保管コンパートメントもまた、送達トラック上に詰め込まれることができ、多目的ロボットは、トラックから送り出され、さらなる送達を実施することができる。多目的ロボットおよびトラックは、相互に無線で位置特定することができる。配車機構は、トラックとサービスおよびバッテリとそれらを必要とする多目的ロボットを結び付けることができる。トラックは、少なくとも１つの傾斜路を含み、本教示の多目的ロボットを受け取り、かつ下車させることができる。
【０００９】
いくつかの構成では、本教示のトラックおよび多目的ロボットの移動は、サービスコスト、サービス時間、および立ち往生した多目的ロボットの発生のうちの１つまたはそれを上回るものを最小限にするように協調されることができる。サービスコストは、トラックのための燃料、多目的ロボットのためのバッテリコスト、ならびにトラックおよび多目的ロボットの保守／置換コストを含んでもよい。トラックは、多目的ロボットの連続回収および下車に適応し得る、搬入用傾斜路および搬出用傾斜路を含むことができる。トラックは、便宜的場所に駐車されることができ、本教示の多目的ロボットは、トラックと連動してサービスを実施することができる。いくつかの構成では、トラックおよび多目的ロボットは、ある場所で落ち合うように動的にルーティングされることができ、場所は、少なくとも、例えば、限定ではないが、車隊部材がその場所に到達するためにかかるであろう時間量、その場所における駐車の可用性、およびルーティング効率に基づいて、選定されることができる。いくつかの構成では、本教示の多目的ロボットは、それらが、例えば、トラックによって最も必要とされる場所に応じて、ある場所からある場所に移動されることができる。１日のスケジュールが、本教示の多目的ロボットが輸送される場所を制御することができる。例えば、トラックは、多目的ロボットがそのサービスを完了するとき、および／またはそのバッテリが充電される必要があるとき、および／または点検を必要とするとき、本教示の多目的ロボットを迎えに行くことができる。多目的ロボットは、トラックが到着し、それを回収するまで、その最終サービスの場所に自動的に留まることができる。トラックは、本教示の多目的ロボットを、商品およびサービスが購入された店舗等のステーションから、例えば、商品およびサービスが送達されるべき老人ホームに輸送するために使用されることができる。本教示の多目的ロボットは、例えば、老人ホームにおいて降下されることができ、その時点で、多目的ロボットは、商品およびサービスを送達することができる。いくつかの構成では、本教示の多目的ロボットの第１のロボットは、小包をトラックに送達することができ、それらの小包は、多目的ロボットの第１のロボットからトラックに移されることができる。小包は、小包の送達目的地に向かって進む予定である、本教示の多目的ロボットの第２のロボットによって取り上げられることができる。本教示の多目的ロボットは、移動式トラックまたは他の移動式車両から展開されることができる。
【００１０】
いくつかの構成では、自動運転車両は、制御機構と、本教示の多目的ロボットを収容し得る、ハードウェアとを装備することができる。自動運転車両は、トラックより都市設定において普遍的であって、それに適合可能であり得る。例えば、本教示の多目的ロボットは、送達されるべき商品を受領し、近隣の自動運転車両を呼び出し、その車両と落ち合うために移動し、その車両に進入し、車両内にドッキングされた状態になることができる。本教示の多目的ロボットのバッテリは、自動運転車両による送達行程の間、充電されることができる。自動運転車両は、車隊の一部として、そこから呼出が生じた、多目的ロボットに関するサービス情報にアクセスすることができ、本教示の多目的ロボットをサービス目的地まで移動させることができる。
【００１１】
いくつかの構成では、少なくとも１つの半自律多目的ロボットは、少なくとも１つの自律多目的ロボットと関連付けられることができる。半自律多目的ロボットおよび自律多目的ロボットは、無線で相互に通信し、所望されるとき、同期挙動を維持することができる。いくつかの構成では、多目的ロボットのグループが、セキュアアドホックネットワークを形成することができ、その関与対象は、自律多目的ロボットが、半自律多目的ロボットとの関連付け状態に入る際、およびそこから出る際、変化し得る。アドホックネットワークは、車隊ネットワークと通信することができる。いくつかの構成では、多目的ロボットは、例えば、Ｗｉ−Ｆｉによって、テキスト、電子メール、および電話等の標準的電子手段を通して、通信することができる。いくつかの構成では、多目的ロボットはそれぞれ、車輪回転および慣性値を個々に測定し、それらのデータを共有することによって、その上をグループが進行する、ルートの特徴を共有することができる。本教示の多目的ロボットのグループは、トラックに落ち合うように手配されることができる。手配は、携帯電話の発呼によって、例えば、ディスパッチャに行われることができる。自動または半自動であり得る、ディスパッチャは、本教示の多目的ロボットのそのグループの最近傍のトラックを位置特定することができ、トラックをそのグループの場所までルーティングすることができる。いくつかの構成では、落合要求は、グループの１つまたはそれを上回る多目的ロボットによって生成されることができ、多目的ロボットのグループのＷｉ−Ｆｉおよび／またはアドホックネットワーク範囲内に来たトラックに電子的に伝送されることができる。いくつかの構成では、多目的ロボットのグループは、トラックの車隊と持続的に電子通信することができ、その所在を監視することができ、最も近くのトラック、および／または、例えば、サイズならびに搬入用／搬出用傾斜路等の適切な仕様を伴うトラックを呼び出すことができる。いくつかの構成では、本教示のグループの多目的ロボットのうちの１つまたはそれを上回るものを呼び出すステップは、小包のための正しいサイズの保管コンパートメントを伴う多目的ロボットおよび小包のための集荷点に地理的に最も近い多目的ロボットを呼び出すステップを自動的に伴うことができる。
【００１２】
いくつかの構成では、多目的ロボットは、送達されるべきアイテムのための保管場所を含むことができ、各多目的ロボット上の保管コンテナのサイズならびに保管コンテナの中身のサイズを追跡することができる。多目的ロボットは、荷物のサイズを受信することができ、荷物が本教示の多目的ロボットの車隊内の任意の利用可能な保管場所内に嵌合し得るかどうかを判定することができる。保管場所は、送達される商品の中身のセキュリティおよび安全性のためにコンパートメント化されることができる。コンパートメントはそれぞれ、別個に確保されることができ、コンパートメントのサイズは、小包のサイズに従って変動することができる。コンパートメントはそれぞれ、例えば、小包上の住所を読み取り、小包が保管コンテナおよび多目的ロボットのために正しいサイズであることを確実にし得る、センサを含むことができる。例えば、薬局は、処方箋の注文を格納するためのいくつかの小コンパートメントを要求する場合がある一方、レストランは、ピザサイズのコンパートメントを要求する場合がある。いくつかの構成では、多目的ロボットは、オペレータ座席を含むことができ、保管コンパートメントは、例えば、オペレータの背後、上方、傍、正面、および／または下方に位置することができる。保管コンテナは、現在の小包積載量に従って定寸されることができる。例えば、保管コンテナは、保管コンテナの内部サイズを増加または減少させることを可能にし得る、相互係止可能特徴を含むことができる。保管コンテナはまた、本教示の多目的ロボットのシャーシ上への保管コンテナの柔軟な搭載を可能にし得る、外部特徴を含むことができる。
【００１３】
いくつかの構成では、多目的ロボットは、保管コンパートメントを含むことができ、有利なこととして、多目的ロボットが充電ステーションに近接してエンクロージャ内に固着して位置するときに提供され得る、長期保管、例えば、一晩の保管に適応することができる。保管コンパートメントは、能動的または受動的に自己識別することができ、不正および中身のステータス情報を含むことができる。保管コンパートメントは、システムコントローラと自動的にインターフェースをとり、例えば、限定ではないが、不正情報および中身のステータス情報等の情報を提供することができる。いくつかの構成では、保管コンパートメントは、コントローラによって多目的ロボットにコマンドすべきときに使用され得る、情報を含むことができる。いくつかの構成では、保管コンパートメント内の中身が、目的地にタグ付けされているとき、保管コンパートメントは、中身が送達されるべき場所を感知することができ、コントローラに、多目的ロボットを目的地まで運転するように指示することができる。いくつかの構成では、保管コンパートメントは、目的地情報を送達車隊の他の部材に伝送することができる。いくつかの構成では、保管コンパートメント内の中身は、保管コンパートメントから突出することができる。センサは、保管コンパートメントの配向を検出することができ、保管コンパートメントを接地面に対して事前に選択された角度で維持することができる。
【００１４】
いくつかの構成では、保管コンパートメントは、送達のための商品の長期保管、例えば、限定ではないが、一晩の保管に適応し得る、温度／湿度制御を含むことができる。いくつかの構成では、例えば、食物および医薬品の保管は、本教示の保管コンパートメント内の温度および／または湿度制御によって適応されることができる。いくつかの構成では、保管コンパートメントは、断熱材および氷の保冷剤、ドライアイス、またはＵＬＩＮＥ（Ｒ）（Ｐｌｅａｓａｎｔ  Ｐｒａｉｒｉｅ，  ＷＩ）から利用可能なモデルＳ−１２７６２等の他の市販の保冷剤を含むことができる。いくつかの構成では、保管コンパートメントは、電気的に給電される冷蔵庫および／または加熱器を含むことができる。いくつかの構成では、電気的に給電される加熱器または冷却器は、主ＡＣによって給電されてもよい。いくつかの構成では、電力は、多目的ロボットのバッテリによって提供されることができる。
【００１５】
保管コンパートメントは、外部および内部から搭載されるセンサを含むことができる。保管コンパートメントセンサは、それらがタッチおよび移動されるときを検出することができ、その情報を多目的ロボット内で実行されるコントローラに提供することができる。いくつかの構成では、保管コンパートメントセンサは、例えば、限定ではないが、温度および湿度ならびに衝撃および振動負荷等の環境要因を監視することができる。いくつかの構成では、保管コンパートメントセンサは、荷物のサイズおよび重量を検出することができ、荷物内または上に埋め込まれた情報を読み取ることができる。情報は、例えば、ＲＦＩＤタグ内に埋め込まれる、またはバーコードもしくはＱＲコード（登録商標）の中にエンコーディングされることができる。多目的ロボットは、荷物内または上に埋め込まれた情報を送達と関連付けられる積み荷目録と比較することができ、情報が積み荷目録に合致しない場合、アラートおよび／またはアラームを発することができる。
【００１６】
いくつかの構成では、保管コンパートメントのうちの１つまたはそれを上回るものは、本教示の多目的ロボットのオペレータの上方に乗設されることができる。いくつかの構成では、オペレータ上方の保管コンパートメントは、伸縮自在デバイス上に乗設されることができ、上下に昇降され、保管コンパートメントの中身への便宜的アクセスを可能にする一方、同時に、本教示の多目的ロボット上へのオペレータの便宜的進入および退出を可能にすることができる。伸縮自在デバイスは、関節運動を含むことができる。保管コンパートメントは、位置決めレール上に乗設されることができ、例えば、前後、上下、および左右に位置付けられることができる。保管コンパートメントは、コントローラによって、特定の配向に自動的に維持されることができる。
【００１７】
いくつかの構成では、保管コンテナは、相互および多目的ロボットのシャーシに対して、種々の配向で、かつ種々の場所に、位置付けられることができる。保管コンパートメントは、多目的ロボットのオペレータを悪天候から保護するための天候障壁を収容することができる。いくつかの構成では、高架式保管コンテナに取り付けられたカーテンは、オペレータおよび可能性として保管コンテナを悪天候から保護することができる。保管コンテナの一部は、関節運動され、アイテムの保管および除去に適応し、保管コンテナの固着設置に適応することができる。いくつかの構成では、多目的ロボットは、保管コンテナの能動的制御を含み、例えば、保管コンテナの特定の配向を維持することができる。保管コンテナの中身が、特定の配向に留まり、中身の破壊を防止しなければならない場合、保管コンテナ内の中身の配向の能動的制御が、有効にされる。いくつかの構成では、保管コンテナの中身の各面は、中身の適切な配向を可能にするために識別されることができる。
【００１８】
いくつかの構成では、センサは、保管コンテナ上／内の種々の場所に搭載され、例えば、保管コンテナが望ましくない衝突を受け得るとき、多目的ロボットに通知することができる。いくつかの構成では、保管コンテナおよび／または積み荷目録は、多目的ロボットに、事前に選択された閾値に従って加速を調節するように知らせることができる。多目的ロボットの車輪カウンタおよびＩＭＵから収集されたデータに基づいて、多目的ロボットの現在の加速率を判定し得る、多目的ロボットは、駆動車輪および／またはブレーキに、事前に選択された閾値に従って加速を調節するようにコマンドを限定することができる。
【００１９】
いくつかの構成では、保管コンテナのうちの１つは、オペレータの背後に搭載されることができ、約２フィートを上回るまたはそれに等しい高さにあることができる。保管コンテナは、種々の構成では、シャーシ上への保管コンテナの設置を可能にし得る、スナップオン特徴を含むことができる。保管コンテナは、電子アプリケーションからの情報、例えば、無線デバイスからの開閉コマンドを受信および処理することができる。いくつかの構成では、小包が、保管コンテナの中に積載されると、多目的ロボットは、例えば、写真を撮影することによって、小包を積載した個人を識別し、小包と識別を関連付けることができる。いくつかの構成では、本教示の保管コンテナは、３０〜４０インチ×２フィートであることができる。いくつかの構成では、多目的ロボットは、それが搬送している小包に自動的にポーリングし、任意の必要とされる補助を自動的に呼び出し、小包をタイムリーな様式で送達することができる。搭載される保管コンテナは、特定の送達のために好適なサイズの保管コンテナと相互交換可能であることができ、多目的ロボットに固着されることができる。
【００２０】
本教示の多目的ロボットは、荷物送達が生じ得る場所の近位にドッキングされることができる。いくつかの構成では、ドッキングステーションは、荷物が位置する建物内に開口部を含むことができる。荷物は、建物内および開口部の近くのステーションに堆積されることができ、自動的にソートされることができる。ソートされた荷物は、開口部のうちの１つを通して、本教示の多目的ロボット上に自動的に積載されることができる。センサおよび／またはトランスポンダは、荷物の中身を検出することができる。
【００２１】
本教示の多目的ロボットは、サービスのための支払を収集し、支払記録を留保する技術を含むことができる。多目的ロボットは、サービス標的に、例えば、携帯電話通知またはテキストによって、サービスが完了したことを通知することができる。サービス標的は、例えば、階段等の困難な地形を回避するために、多目的ロボットに向かって移動することができる。その中で提供されるサービスが送達サービスである、いくつかの構成では、保管コンパートメントは、送達保管場所が開放されると、破壊され得る、内蔵ＲＦＩＤ回路構成を含むことができる。ＲＦＩＤスキャナが、保管コンテナが開放されたことを明らかにするために使用され得る。プライバシを維持するために、保管コンテナの中身は、開放前に、セキュア場所に移動されることができる。多目的ロボットは、例えば、バイオメトリック情報等のサービス標的についての情報を受信し、サービスが正しい標的に送達されていることを識別することができる。例えば、多目的ロボットは、標的が、例えば、顔認識技術によって認識されるまで、保管コンテナを確保することができる。多目的ロボットは、クレジットカードおよび携帯電話情報等の個人情報を受信し、例えば、保管コンテナをロック解除することができる。いくつかの構成では、多目的ロボットは、例えば、保管コンテナの中身が中身を収集するように試みる人物と関連付けられるかどうかを検出し得る、バイオメトリックセンサ、例えば、顔センサおよび／または指紋センサを含むことができる。いくつかの構成では、多目的ロボットは、正しい場所情報と正しいコードの打ち込みまたは他の形態の識別を組み合わせ、保管コンテナをロック解除することができる。
【００２２】
本教示の多目的ロボットは、多目的ロボットに関する不正、したがって、非安全および危険条件を検出することができる。いくつかの構成では、多目的ロボットは、不正を示し得る、質量中心の変化を検出することができる。多目的ロボットへの重量の加算またはそこからの減算は、質量中心を変化させ得る。多目的ロボットは、ＩＭＵを含むことができ、多目的ロボットの加速および傾角の変化に対する車両の応答に基づいて、質量中心の場所を測定することができる。質量の変化は、多目的ロボットが危殆化されている場合があることを示し得る。その中で荷物が輸送されている、いくつかの構成では、多目的ロボットは、荷物と送達標的を結び付けるために十分な識別を含まない、荷物を検出し得る。例えば、多目的ロボットは、ロード用の認可コードが、予期されるコードに合致しない、またはＲＦＩＤコードが、正しくないもしくは欠失している、または荷物の実際の重量と積み荷目録上に記載された重量との間に不整合が存在するため、未承認荷物を検出し得る。多目的ロボットは、アラートを生成することができ、そのタイプは、疑われる不正の可能性として考えられる原因に依存し得る。いくつかのアラートは、州当局にダイレクトされることができる一方、その他は、可能性として、車隊ネットワークを通して、本教示の多目的ロボット、トラック、スマートビーコン、および提供されるサービスにおける他の可能性として考えられる関与対象によってアクセス得る、電子記録にダイレクトされることができる。エラー条件に従って、多目的ロボットは、多目的ロボットを充電ステーション等の安全な場所に自動的または半自動的に操向することができる。いくつかの構成では、保管コンテナの中身は、確保されることができる。
【００２３】
ビーコンは、多目的ロボットと通信することができ、多目的ロボットのステータスおよびその現在のアクティビティは、ビーコン、したがって、車隊ネットワークに提供されることができる。多目的ロボットが商品を送達する、いくつかの構成では、ビーコンは、保管コンテナの中身と通信することができ、保管コンテナの中身のリストおよびステータスは、車隊ネットワークを通して、送達車隊の他の部材に利用可能にされることができる。車隊の部材は全て、相互によって認識されることができる。本教示の多目的ロボットは、それが危殆化されていることを検出する場合、安全プロシージャを開始することができ、そこでは、そのセキュア電子情報は、バックアップおよび破壊されることができ、その保管コンテナの中身は、安全にロックされることができる。
【００２４】
開始点と終了点との間の多目的ロボットによって進行されるルートのマッピングを促進するために、開始点が実店舗起点と関連付けられる集荷ステーション等の固定場所であるかどうか、または開始点がトラックもしくは歩行者等の移動場所であるかどうかにかかわらず、多目的ロボットは、静的マップから開始することができる。いくつかの構成では、静的マップは、オープンソースマップから導出されることができる。いくつかの構成では、車隊システムは、静的マップアクティビティを管理し得る、少なくとも１つのサーバを含むことができる。いくつかの構成では、多目的ロボットは、そこからそれがサーバによって維持されるバージョンからの更新の間に動作し得る、静的マップのローカルバージョンを維持することができる。いくつかの構成では、多目的ロボットは、静的マップを、例えば、限定ではないが、例えば、限定ではないが、他の車隊車両、携帯電話アプリケーション、木およびゴミ箱等の障害物、歩行者、ヒートマップデータ、およびＷｉ−Ｆｉ信号からの情報に基づいて、輻輳エリアのインジケーションで拡張することができる。静的マップは、多目的ロボットセンサデータおよび車隊データと併用され、動的物体の場所を推察することができる。多目的ロボットは、標的までの途中の間、ナビゲーションデータを収集することができ、輻輳エリアを回避することができる。多目的ロボットは、例えば、経路に沿った種々の場所に配設された基点およびビーコン、例えば、限定ではないが、路上の角および路上の角における路上標識を検出することができる。基点およびビーコンは、車隊ネットワークの部材であって、したがって、データを車隊ネットワークと共有し、可能性として、情報を部材から受信することができる。基点およびビーコンは、限定ではないが、アイテムのソースエンティティ、送達を管理する企業、およびその中で送達が生じている都市を含む、任意のエンティティによって配設および維持されることができる。多目的ロボットは、路上の交差点に配設された基点およびビーコンからの情報を受信することができ、いくつかの構成では、情報を受信するように構成される基点およびビーコンに、情報を送信することができる。多目的ロボットはまた、聴覚的、視覚的アラート、別のタイプ／周波数の信号、および／またはアラート生成方法の全てを生成し得る、交通信号灯および歩行可／歩行不可インジケータ等の安全性特徴を感知することができる。多目的ロボットは、交通信号灯データを処理し、学習されている、事前に確立された道路規則に準拠することができる。例えば、多目的ロボットは、交通信号灯が赤色であるとき、停止するように教示されることができる。交差点における車両は、検出されることができる。閉鎖等のルートの問題点も、検出されることができる。多目的ロボットは、車隊ネットワークのデータベースを、限定ではないが、利用可能な多目的ロボットと車隊ネットワークのマッピングを強化し得る、交通信号灯情報等の情報で更新することができる。いくつかの構成では、多目的ロボットは、車隊ネットワークの部材のオペレータによって装着される、身体カメラによって収集された情報を利用することができる。
【００２５】
本教示の半自律多目的ロボットは、各行程の間、オペレータからの入力を受信することができ、その入力を使用して、例えば、限定ではないが、階段、横断歩道、ドア、傾斜路、エスカレータ、およびエレベータ等の障害物の場所を記録することができる。これらのデータならびにリアルタイムおよび／または半リアルタイムデータから、マップおよび動的ナビゲーションルートが、作成および更新されることができる。自律多目的ロボットは、現在および将来的送達のために、マップを使用することができる。動的ナビゲーションルート内のステップ毎に、本教示の多目的ロボットは、ナビゲーションルート内の障害物、多目的ロボットがナビゲーション経路を辿るために遂行する必要があるであろう、所望の運動を完了するために要求される時間量、その時点で経路内の静的および動的障害物によって占有されるであろう空間、および所望の運動を完了するために要求される空間を判定することができる。障害物に関して、多目的ロボットは、経路内に障害物が存在するかどうか、障害物の大きさ、障害物が移動しているかどうか、ならびに障害物が移動かつ加速している速度および方向を判定することができる。動的ナビゲーション経路は、ナビゲーションの間、更新されることができる。最少障害物を伴う経路が、選定されることができ、多目的ロボットが遷移中、選択されたルートが準最適となる場合、動的ルート修正が、行われることができる。例えば、あるグループの歩行者が、選定されたルート内の位置に移動する場合、ルートは、歩行者のグループを回避するために修正されることができる。同様に、例えば、修繕が、歩道で開始される場合、ルートは、工事ゾーンを回避するために修正されることができる。ステレオカメラおよび点群データが、障害物を位置特定および回避するために使用されることができる。種々の障害物からの距離は例えば、限定ではないが、平面ＬＩＤＡＲ、超音波センサアレイ、レーダ立体視結像、単眼結像、およびＶＥＬＯＤＹＮＥ  ＬＩＤＡＲ（Ｒ）等のリアルタイム感知技術によって判定されることができる。いくつかの構成では、多目的ロボットによるセンサデータの処理は、多目的ロボットが、例えば、多目的ロボットが計画された経路内の許容包絡面内にあるかどうか、およびナビゲーション経路内の障害物が動的ナビゲーション経路内で予測されるように挙動するかどうかを判定することを可能にすることができる。多目的ロボットは、種々の長さの行程に適応し、サービスの短距離送達の問題を解決することができる。
【００２６】
情報は、例えば、歩行者に関するオンラインマッピングを提供する、市販のナビゲーションツールから導出されることができる。例えば、限定ではないが、ＧＯＯＧＬＥ（Ｒ）マップ、ＢＩＮＧ（Ｒ）マップ、およびＭＡＱＵＥＳＴ（Ｒ）マップ等の商業的に利用可能なナビゲーションツールは、障害物データと組み合わせられ、多目的ロボットがある場所から別の場所に進行するにつれて、起点から目的地までの開けた経路を生成し得る、歩行者マップデータを提供することができる。クラウドソースデータは、ナビゲーションおよび障害物データの両方を拡張することができる。商品の起点および標的サービスエリアの近傍に進行する、オペレータは、カメラを装着し、データを多目的ロボットにアップロードし、および／または、例えば、限定ではないが、移動の速さ、輻輳、および／またはユーザ注解を追跡し得る、アプリケーションをアップロードするように招待されることができる。オペレータは、スマートセンサのジョブを実施し、例えば、限定ではないが、状況的認知および好ましい速さを多目的ロボットに提供することができる。いくつかの構成では、本教示のオペレータ運転式システムは、限定ではないが、容認可能接近距離、追従距離、および通過距離を含む、人々との相互作用のための訓練データを生成することができる。例えば、限定ではないが、障害物およびその速さならびにローカル条件等の携帯電話タイプデータは、車隊のデータベースに利用可能にされ、詳細かつ正確なナビゲーションマップを可能にすることができる。多目的ロボットは、他の技術が通信を維持するために使用され得るように、その中でＧＰＳ信号が所望の閾値を下回るエリアを判定し得る、技術を含むことができる。歩道は、例えば、限定ではないが、多目的ロボット上のセンサによって検出され得る、発光性物質等の種々の物質で塗装されることができる。多目的ロボットは、物質を感知することから集められたデータを使用して、ナビゲーションマップを作成および拡張させることができる。
【００２７】
車輪回転および慣性測定データは、マップを作成するとき、組み合わせられ、デッドレコニング位置を判定することができる。視覚センサからのデータ等のセンサデータが、デッドレコニング位置を判定するために使用されることができる。本教示の多目的ロボットは、そのルートについての情報をトラックによって収集された情報から受信することができ、車隊の部材は、歩行者マップを作成／改良するために使用されることができる。トラックは、ポータブル多目的ロボットを含むことができ、トラックのオペレータは、身体カメラおよび位置特定センサの使用によって、さらなるデータを収集し、歩行送達をマッピングすることができる。視覚的、可聴、および熱感知機構が、トラック上で、オペレータの移動と連動して使用されることができる。多目的ロボットは、トラックおよびオペレータによって収集された最適化および／または好ましいルート情報を利用することができる。多目的ロボットは、歩行者ルートを所望のナビゲーションマップ上に含むことができる。
【００２８】
いくつかの構成では、多目的ロボットは、独立して、ナビゲーション経路を学習することができ、ナビゲーション情報を車隊ネットワークの他の部材と共有することができる。いくつかの構成では、オペレータは、少なくとも１つの最適ナビゲーションルートを選択することができる。多目的ロボットはまた、ナビゲーションマップを拡張させるために使用され得る、カメラを含むことができる。例えば、限定ではないが、ドア、階段、およびエレベータ等の建物の内側に位置し得るエリア、ならびに歩行者に限定されるルートは、身体カメラデータ収集のための候補であり得る。同一場所への後続行路では、ドア、階段、およびエレベータは、多目的ロボットによってナビゲート可能であり得、多目的ロボットは、例えば、歩行者専用経路を迂回することができる。多目的ロボットは、計画されたルートを辿ることができる。多目的ロボットは、コマンドをオペレータから受信することができ、および／または所望のルートに基づいて、自己コマンドすることができる。操向および場所補助は、障害物回避ツールと組み合わせられる、ナビゲーションツールによって提供されることができる。多目的ロボットは、限定ではないが、多目的ロボットの退出および進入要件に対する空間要件を含む、ＡＤＡアクセス規則に適応することができる。
【００２９】
いくつかの構成では、動的ナビゲーション経路は、多目的ロボットが障害物が突破および／または回避され得るかどうかを判定するとき、多目的ロボットによって更新されることができる。例えば、多目的ロボットは、縁石、岩、またはくぼみ等の障害物が、それを越えて運転され得る、もしくはその周囲に回り込んで運転され得るかどうかを判定することができる。多目的ロボットは、障害物がナビゲーション経路外に移動することが予期され得るかどうか、および多目的ロボットが計画されたナビゲーション経路に沿って進行を行い得る方法が存在するかどうかを判定することができる。いくつかの構成では、本教示の多目的ロボットは、交通信号、縁石、動的障害物、および完全経路障害物の有無にかかわらず、交差点道路に適応することができる。多目的ロボットは、例えば、限定ではないが、本教示の他の多目的ロボットからの現在の輻輳情報、クラウドソース輻輳情報、ならびに本教示の他の多目的ロボットおよびトラックからの履歴輻輳情報に基づいて、輻輳エリアを回避し得る、ルーティング技術を含むことができる。履歴輻輳情報は、本教示の多目的ロボットによる同一エリア内の過去の横断からの輻輳の曜日および時間ならびに送達トラックの速さからの輻輳のデータおよび時間を含むことができるが、それらを含むように限定されない。動的ナビゲーション経路は、現在の経路データおよびマップに基づいて作成されることができる。多目的ロボットは、その中でルートを進行中のオペレータからのデータが、本教示の多目的ロボットに、移動障害物と相互作用する方法および移動障害物を有する環境内での挙動方法を知らせ得る、訓練技術を含むことができる。いくつかの構成では、ルートを進行中の車隊運転者からのデータは、移動中の人々との、または移動中の人々の環境内での、相互作用する方法に関する機械学習のための訓練データとして使用されることができる。いくつかの構成では、歩行者交通量のヒートマップが、歩行者密度データを更新するために使用されることができる。いくつかの構成では、ルート計画は、所望の遷移時間、推定される遷移時間、障害物が計画されたルート上を占有する空間量、および多目的ロボットが要求する空間量を考慮することができる。多目的ロボットは、計画されたルートに対するそのステータスを判定することができ、計画されたルート内の障害物が行っている移動を追跡することができる。
【００３０】
各形態のセンサデータは、その周囲の一意のビューを提供することができ、種々のタイプのセンサデータを融合させることは、動的物体を含む、障害物を具体的に識別することに役立ち得る。これらのデータを使用して、動的物体は、限定ではないが、意味論セグメント化を含む、方法によって、分類されることができる。識別された後、動的物体の将来的位置を予測することは、物体タイプに基づいて、場面を色コード化し得る、意味論場面セグメント化によって遂行されることができる。動的物体の将来的位置はまた、本教示の多目的ロボットによって処理され得る、動的物体の挙動モデルを作成することによって予測されることができる。ニューラルネットワーク、カルマンフィルタ、および他の機械学習技法もまた、本教示の多目的ロボットを訓練し、その周囲を理解し、それと反応するために使用されることができる。多目的ロボットが、それが相互作用し得る、障害物、例えば、歩行者に遭遇する場合、多目的ロボットは、例えば、歩行者に遭遇する前に停止する、歩行者に挨拶する、および歩行者に衝打することを回避するように訓練されることができる。いくつかの構成では、平面ＬＩＤＡＲ、視覚センサ、および超音波センサが、歩行者を検出するために使用されることができる。歩行者の周囲の臨界距離は、例えば、センサ遅延および社会的規範に基づいて、停止するために必要とされる距離に基づいて、定義されることができる。多目的ロボットと人間との間の社会的に容認可能な相互作用は、人間と相互作用するユーザ運転式システムからのデータによって定義されてもよい。いくつかの構成では、ユーザ運転式システムによって収集されたデータは、多目的ロボットの人間との相互作用を制御し得る、自律システム内のニューラルネットワークを訓練するために使用されることができる。いくつかの構成では、路上を渡るとき、人間および車両等の障害物を回避するために、レーダおよび／またはＬＩＤＡＲが、ステレオカメラと組み合わせられ、長距離視認のため、かつ障害物を確実に識別し、交差方略を作成するために使用されることができる。いくつかの構成では、本教示の多目的ロボットは、エレベータおよび歩行者横断歩道等の利用可能な電子ソースと無線で通信することができる。スマートビーコンが、本目的のために使用されることができる。工事ゾーン等の障害物に遭遇すると、本教示の多目的ロボットは、意図的に、工事ゾーンをナビゲートすることができ、他の車隊部材に障害物の範囲を知らせ、他の車隊部材に、障害物を回避するための機会を与えることができる。多目的ロボット内で実行されるニューラルネットワークは、多目的ロボットを、交差点信号を認識し、例えば、安全であるとき、渡るように訓練することができる。
【００３１】
多目的ロボットは、進行経路に沿って方略的に設置されたスマートビーコンからの情報を受信することができる。いくつかの構成では、スマートビーコンからの情報は、暗号化されることができ、および／または本教示の多目的ロボットとスマートビーコンとの間で交換される情報は、暗号化され、多目的ロボットを悪意のあるハッキングから保護することができる。いくつかの構成では、スマートビーコンは、ローカルエリアをマッピングするために使用され得る、カメラ、レーダ、および／またはＬＩＤＡＲを含むことができる。いくつかの構成では、スマートビーコンは、複雑性および特殊性において変動し得る。例えば、ネットワーク通信を管理し得る、スマートビーコンは、ネットワーク部材が通信サービスを必要とするであろう可能性が高いエリア内に設置されることができる。マッピングカメラを含む、スマートビーコンは、マッピングが要求される場所内に設置されることができ、現在の必要性に応じて、ある場所からある場所に移動されることができる。いくつかの構成では、スマートビーコンは、データ転送ホットスポット能力または他のネットワーキング能力を含み、本教示の車隊ネットワークが、車隊部材に通信することを可能にすることができる。いくつかの構成では、スマートビーコンは、進行経路を認識し、多目的ロボットがその所望の目的地に到達するために要求される、次のナビゲーションステップを認知することができる。スマートビーコンは、多目的ロボットの経路および／または目的地の少なくとも一部をサーバから受信することができる。スマートビーコンは、可能性として、識別情報のセキュア無線交換を通して、可能性として、視覚的および／または可聴識別技法を通して、もしくは他方の手段によって、本教示の多目的ロボットを識別することができる。メッセージのセキュア交換は、例えば、暗号化、ならびにインフライトメッセージ修正、盗聴およびサービス拒否等の中間者脅威、第三者アプリケーション脅威、および悪意のある／誤ったアプリケーション脅威に対する他の形態の保護を含むことができる。多目的ロボットは、自動追尾、三角測量、および照準信号を含む、ナビゲーション情報をスマートビーコンから受信することができる。多目的ロボットは、限定ではないが、輻輳エリアおよび経路閉鎖を含む、現在のマッピング情報を、スマートビーコンから受信することができ、多目的ロボットは、それが収集した情報をスマートビーコンに送信することができる。多目的ロボットは、随時、例えば、限定ではないが、小包送達および／または集荷の間、ビーコン情報を他の多目的ロボット車隊部材に利用可能にすることができる。多目的ロボットは、多目的ロボットのＩＭＵデッドレコニングおよび車輪回転ナビゲーションを補正するために使用され得る、情報を、スマートビーコンから受信することができる。いくつかの構成では、多目的ロボットは、スマートビーコンから受信された情報を通して、全体的にナビゲートすることができる。例えば、輻輳エリアでは、本教示の多目的ロボット上に位置するセンサのうちのいくつかは、遮断され得ることが可能性として考えられる。スマートビーコン上のセンサ、例えば、ＬＩＤＡＲセンサは、多目的ロボット自体がそのオンボードセンサで取得し得ない、ナビゲーション情報を、本教示の多目的ロボットに提供することができる。本教示の多目的ロボット、トラック、および／またはスマートビーコンのいずれか上に位置するセンサは、カメラおよび／または熱結像からの現在の輻輳情報を提供し、ヒートマップを形成することができる。多目的ロボットは、車隊の別の部材、中央制御場所、または多目的ロボット自体によって制御され得る、命令を、操向可能ＲＦまたはレーザビーコンから受信することができる。いくつかの構成では、多目的ロボットは、データが他の車隊部材によって収集されるように計画される場合、最小数のセンサとともに構成されることができる。多目的ロボットは、これらのセンサデータ、例えば、ヒートマップを受信し、潜在的進行ルート内の障害物、可能性として、動的障害物のグループの場所を認識することができる。種々のタイプのビーコンを伴わないエリアでは、センサの部分的または完全補完を伴う、探索用多目的ロボットが、ナビゲーションおよび輻輳データを読み出し、データを、商品およびサービスを送達するための探索されたルートを進行する、本教示の多目的ロボットにアクセス可能にすることができる。探索システムは、そのセンサデータおよび分析を、中央サービス、クラウドベースの保管場所エリア、スマートビーコン、および／または別の探索システム、多目的ロボット、ならびに／もしくは、例えば、トラックまたは送達車隊の他の部材に提供することができる。ビーコンは、車隊部材間のデータ通信を促進するために使用されることができ、位置特定正確度を改良するために使用されることができる。いくつかの構成では、ビーコンは、その中では全地球測位技法が不十分である、エリア内を、多目的ロボットをナビゲートすることに役立てるために使用され得る、例えば、Ｗｉ−ＦｉおよびＲＦ信号等の信号を生成する、無線アクセスポイントを含むことができる。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
本教示は、付随の図面と併せて検討される、以下の説明を参照することによってより容易に理解されるであろう。
【００３３】
【図１】図１は、本教示の車隊ネットワークの図形表現である。
【００３４】
【図２】図２は、本教示のシステムの概略ブロック図である。
【００３５】
【図３】図３は、本教示のロボット経路処理の方法のフローチャートである。
【００３６】
【図４】図４は、本教示のトラックおよび自律車両の図形表現である。
【００３７】
【図５】図５は、本教示のシステムの第２の構成の概略ブロック図である。
【００３８】
【図６】図６は、本教示のセンサシステムの概略ブロック図である。
【００３９】
【図７】図７は、本教示の車隊ネットワーク通信の概略ブロック図である。
【００４０】
【図８】図８は、本教示のシステムの第３の構成の概略ブロック図である。
【００４１】
【図９】図９は、位置特定サブシステムを含む、車両システムの構成の概略ブロック図である。
【００４２】
【図１０】図１０は、障害物サブシステムを含む、車両システムの構成の概略ブロック図である。
【００４３】
【図１１】図１１は、訓練および規則遵守サブシステムを含む、車両システムの構成の概略ブロック図である。
【００４４】
【図１２】図１２は、好ましいルートサブシステムを含む、車両システムの構成の概略ブロック図である。
【００４５】
【図１３】図１３は、道路障害物登攀サブシステムを含む、車両システムの構成の概略ブロック図である。
【００４６】
【図１４】図１４は、階段登攀サブシステムを含む、車両システムの構成の概略ブロック図である。
【００４７】
【図１５Ａ】図１５Ａ−１５Ｋは、本教示の階段登攀自律車両の図形表現である。
【図１５Ｂ】図１５Ａ−１５Ｋは、本教示の階段登攀自律車両の図形表現である。
【図１５Ｃ】図１５Ａ−１５Ｋは、本教示の階段登攀自律車両の図形表現である。
【図１５Ｄ】図１５Ａ−１５Ｋは、本教示の階段登攀自律車両の図形表現である。
【図１５Ｅ】図１５Ａ−１５Ｋは、本教示の階段登攀自律車両の図形表現である。
【図１５Ｆ】図１５Ａ−１５Ｋは、本教示の階段登攀自律車両の図形表現である。
【図１５Ｇ】図１５Ａ−１５Ｋは、本教示の階段登攀自律車両の図形表現である。
【図１５Ｈ】図１５Ａ−１５Ｋは、本教示の階段登攀自律車両の図形表現である。
【図１５Ｉ】図１５Ａ−１５Ｋは、本教示の階段登攀自律車両の図形表現である。
【図１５Ｊ】図１５Ａ−１５Ｋは、本教示の階段登攀自律車両の図形表現である。
【図１５Ｋ】図１５Ａ−１５Ｋは、本教示の階段登攀自律車両の図形表現である。
【００４８】
【図１６】図１６は、グループ化サブシステムを含む、車両システムの構成の概略ブロック図である。
【００４９】
【図１７】図１７は、本教示のシステムの第４の構成の概略ブロック図である。
【００５０】
【図１８Ａ】図１８Ａは、本教示のシステムのインフラストラクチャの概略ブロック図である。
【００５１】
【図１８Ｂ】図１８Ｂは、本教示のシステムのロボット経路処理の概略ブロック図である。
【００５２】
【図１９】図１９は、本教示の知覚処理の図形表現である。
【００５３】
【図２０】図２０−２２は、本教示の物体検出および分類の図形表現である。
【図２１】図２０−２２は、本教示の物体検出および分類の図形表現である。
【図２２】図２０−２２は、本教示の物体検出および分類の図形表現である。
【００５４】
【図２３】図２３は、本教示の物体パラメータ推定の図形表現である。
【００５５】
【図２４】図２４は、本教示の経路計画処理の図形表現である。
【００５６】
【図２５】図２５は、本教示の経路追従処理の図形表現である。
【００５７】
【図２６】図２６は、マップ更新を伴うロボット経路処理の概略ブロック図である。
【００５８】
【図２７】図２７は、本教示の車両の制御を管理するための方法のフローチャートである。
【００５９】
【図２８】図２８は、本教示のマルチロボット経路計画の概略ブロック図である。
【００６０】
【図２９】図２９は、ロボット経路処理の際に関わるステップのサブセットの図形表現である。
【００６１】
【図３０】図３０は、本教示の静的ルートマップ構造の図形表現である。
【００６２】
【図３１】図３１は、本教示のマップ管理の方法のフローチャートである。
【００６３】
【図３２】図３２Ａ−３２Ｂは、本教示の車隊管理コンポーネントの概略ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００６４】
本教示の多目的システムは、本明細書では、商業用サービスに関連して詳細に議論される。しかしながら、種々のタイプの用途が、本教示の特徴の利点を享受し得る。
【００６５】
ここで図１および２を参照すると、多目的ロボットを少なくとも１つの開始点から少なくとも１つの多目的実行点１２８に移動させるためのシステム１００は、通信ネットワークを形成し得る、システムコレクタ１１９を含むことができるが、それを含むように限定されるものではない。システムコレクタ１１９（図２）は、少なくとも１つの開始点と少なくとも１つの終了点１２８との間の提案される経路と関連付けられる、履歴データ１３７（図２）にアクセスすることができる。システムコレクタ１１９は、多目的車両１１３（図２）を含むことができる。少なくとも１つの多目的車両１１３（図２）は、自律多目的車両１１９Ａ（図１）と、半自律多目的車両１１９Ｂ（図１）とを含むことができるが、それらを含むように限定されるものではない。いくつかの構成では、少なくとも１つの多目的車両１１３（図２）は、少なくとも１つのセンサ１１８と、少なくとも１つの保管コンテナ１０１とを含むことができる。いくつかの構成では、少なくとも１つの保管コンテナ１０１は、送達されるべき商品を格納することができる。履歴データ１３７（図２）は、提案される経路に沿って以前に収集された、車両データ１２９（図２）を含むことができ、これは、運転サブシステム１１１に送達されることができる。運転サブシステム１１１は、運転コマンドを多目的車両１１３プロセッサに提供することができる。システムコレクタ１１９（図２）は、少なくとも１つの多目的車両１１３（図２）が提案される経路をナビゲートする前およびその間、提案される経路についてのリアルタイムデータ１２７（図２）を収集することができる。システムコレクタ１１９（図２）は、少なくとも、車両データ１２９（図２）、履歴データ１３７（図２）、およびリアルタイムデータ１２７（図２）に基づいて、提案される経路を更新することができる。システム１００は、多目的車両１１３（図２）内、および／または、例えば、通信ネットワーク１１５（図２）を通して、多目的車両１１３（図２）を含む、システムコレクタ１１９（図２）と通信する、車隊マネージャ６０１（図１）等のサーバ内で実行され得る、少なくとも１つのプロセッサを含むことができる。プロセッサは、多目的車両１１３（図２）が少なくとも１つの開始点から少なくとも１つの多目的実行点１２８までの更新された提案される経路をナビゲートする間、少なくとも、履歴データ１３７（図２）、リアルタイムデータ１２７（図２）、および少なくとも１つのセンサ１１８に基づいて、更新された提案される経路を継続的に更新することができる。いくつかの構成では、システムコレクタ１１９（図２）は、随意に、商品を、例えば、トラック２００１（図１）に輸送し得る、航空用車両２０００（図１）を含むことができる。いくつかの構成では、自動運転車両２００１Ａが、車隊ネットワーク内に含まれることができる。
【００６６】
ここで図２を参照すると、多目的車両１１３のグループは、いくつかの理由から、ともに進行することができる。いくつかの構成では、グループの１つの部材は、送達経路を「学習」することができ、他の部材に経路を「教示」することができる。いくつかの構成では、複数の多目的車両１１３が、単一多目的車両１１３では多すぎて遂行することができない、商品を送達し、および／またはサービスを実施するために要求され得る。いくつかの構成では、商品を少なくとも１つの第１の場所から少なくとも１つの第２の場所に送達するための方法は、通信ネットワークを通して、複数の多目的車両のうちの少なくとも１つによって、複数の多目的車両のうちの少なくとも１つを複数の多目的車両の別の車両と結合するステップを含むことができるが、それを含むように限定されるものではない。本方法は、複数の多目的車両１１３のうちの少なくとも１つによって、商品を少なくとも１つの第１の場所から複数の多目的車両１１３のうちの少なくとも１つの中に受領するステップを含むことができる。本方法は、複数の多目的車両１１３のうちの少なくとも１つによって、少なくとも１つの第１の場所と少なくとも１つの第２の場所との間の提案される経路を判定するステップと、複数の多目的車両のうちの少なくとも１つによって、提案される経路に沿って、複数の多目的車両１１３のうちの少なくとも１つが複数の多目的車両１１３の他の車両に追従することを可能にするステップと、複数の多目的車両１１３のうちの少なくとも１つによって、複数の多目的車両１１３の他の車両が、商品を第２の場所に送達することを可能にするステップとを含むことができる。本方法は、随意に、（ａ）複数の多目的車両１１３（図２）のうちの少なくとも１つによって、少なくとも、１つの少なくとも１つの多目的車両１１３および他の少なくとも１つの多目的車両１１３からリアルタイムで受信された情報に基づいて、提案される経路を更新するステップと、（ｂ）複数の多目的車両１１３のうちの少なくとも１つによって、１つの少なくとも１つの多目的車両１１３が、更新された提案される経路に沿って進むことを可能にするステップと、（ｃ）１つの少なくとも１つの多目的車両１１３が少なくとも１つの第２の場所に到達するまで、（ａ）および（ｂ）を繰り返すステップとを含むことができる。結合は、随意に、物理的および／または電子的結合を含むことができる。
【００６７】
図２の参照を継続すると、多目的車両１１３のグループは、少なくとも１つの半自律多目的車両１１９Ｂ（図１）および／または少なくとも１つの自律多目的車両１１９Ａ（図１）を含むことができる。多目的車両１１３のうちの少なくとも１つは、随意に、グループの残りと異なる経路を辿ることができる。少なくとも１つの逸れた多目的車両１１３は、例えば、グループの残りと異なる場所にサービスを提供することができる、または機械的もしくは電子的問題を被っている場合があり、支援を求めることができる、もしくは荷物または安全な護送に関する支援を必要とする顧客によって呼び出されている場合がある。グループの任意の部材は、随意に、例えば、通信ネットワーク１１５（図１）を通して、車隊ネットワークを経路およびステータス情報で更新することができる。いくつかの構成では、第１の場所における顧客が、補助を必要とするとき、顧客は、例えば、車隊マネージャ６２１（図１）を通して、または、例えば、多目的車両１１３との直接通信を通して、多目的車両１１３のうちの近隣の車両を呼び出すことができる。多目的車両１１３は、随意に、移動性目的地または固定目的地、もしくは固定されていたが、移動性となった目的地、例えば、始動し、移動した、駐車されていた車両、および歩行中の歩行者に指向されることができる。いくつかの構成では、グループの１つの部材は、進行経路を「学習」し、他の部材に経路を「教示」することができる。いくつかの構成では、半自律多目的車両１１９Ｂ（図１）は、センサデータ１１８に基づいて、横断された経路の電子記録を作成することができる。自律車両１１９Ａ（図１）は、電子記録に従って操向することによって、横断された経路を辿ることができる。いくつかの構成では、多目的車両１１３は、商品を輸送することができる。いくつかの構成では、システム１００は、随意の物理的保管場所１０１と、随意の物理的保管場所制御コマンド１３１を随意の物理的保管場所１０１に提供し得る、随意の物理的保管場所サブシステム１０３とを含むことができる。随意の物理的保管場所１０１は、例えば、コマンドを受信し、コマンドに応答し得る、少なくとも１つのプロセッサを含むことができる。随意の物理的保管場所サブシステムは、随意の物理的保管場所１０１内に含有される商品のステータスを追跡し得る、随意の物理的保管場所ステータス１３３を送達経路サブシステム１１７から受信／そこに送信することができる。
【００６８】
ここで図３を参照すると、多目的車両１１３（図２）を少なくとも１つの開始点から少なくとも１つの目的地１２８（図２）に移動させるための経路を確立するための本教示の方法１５０は、（ａ）システムコレクタ１１９（図２）を含む、車隊ネットワーク６０６（図１）によって、少なくとも１つの開始点と少なくとも１つの目的地１２８（図２）との間の少なくとも１つの提案される経路を自動的に判定するステップ１５１を含むことができるが、それを含むように限定されるものではない。提案される経路は、事前に選択されたタイプのルートのセットから選択されることができる。いくつかの構成では、提案される経路は、路上交差点６０４（図１）を含む、歩行者ルート６０２（図１）を含むことができる。システムコレクタ１１９（図２）は、多目的車両１１３（図２）を含むことができる。方法１５０は、（ｂ）多目的車両１１３（図２）によって、提案される経路と関連付けられる履歴データ１３７（図２）にアクセスするステップ１５３を含むことができる。履歴データ１３７（図２）のうちの少なくとも一部は、システムコレクタ１１９（図２）のうちの少なくとも１つによって収集されることができる。方法１５０は、（ｃ）システムコレクタ１１９（図２）のうちの少なくとも１つによって、提案される経路についてのリアルタイムデータ１２７（図２）を収集するステップ１５５と、（ｄ）車隊ネットワーク６０６（図１）によって、履歴データサブシステム１０９（図２）からの履歴データ１３７（図２）およびリアルタイムデータサブシステム１２５（図２）から収集されたリアルタイムデータ１２７（図２）に基づいて、提案される経路を更新するステップ１５７とを含むことができる。方法１５０は、（ｅ）多目的車両１１３（図２）によって、更新された提案される経路をナビゲートするステップ１５９と、（ｆ）多目的車両１１３（図２）が少なくとも１つの目的地１２８（図２）に到達するまで、（ｃ）−（ｅ）を繰り返すステップ１６１とを含むことができる。方法１５０は、随意に、多目的車両１１３（図２）によって、多目的車両１１３（図２）が更新された提案される経路をナビゲートするにつれて、更新された提案される経路を認証し、それに注釈を付けるステップと、多目的車両１１３（図２）によって、認証される、注釈が付けられた、更新された提案される経路を車隊ネットワーク６０６（図１）に提供するステップとを含むことができる。方法１５０は、随意に、システムコレクタ１１９（図２）を含む、通信ネットワーク１１５（図２）を形成するステップと、システムコレクタ１１９（図２）によって、通信ネットワーク１１５（図２）を通して、履歴データ１３７（図２）およびリアルタイムデータ１２７（図２）を共有するステップとを含むことができる。認証し、注釈を付けるステップは、多目的車両１１３（図２）によって、多目的車両１１３（図２）の運転者から視覚的に収集された情報を受信するステップを含むことができる。履歴データ１３７（図２）は、複数のソースからのデータを含むことができるが、それを含むように限定されるものではない。車隊ネットワーク６０６（図１）は、少なくとも１つのサーバを含むことができるが、それを含むように限定されるものではない。方法１５０は、少なくとも１つのサーバによって、履歴データ１３７（図２）および更新された提案される経路を維持するステップを含むことができる。
【００６９】
ここで図４を参照すると、システムコレクタ１１９（図２）は、例えば、商品を多目的車両１１３に輸送し得、多目的車両１１３を送達場所１２８（図１）の近傍に輸送し得る、トラック２００１を含むことができる。トラック２００１は、多目的車両１１３内の使用済みのバッテリ１１６３（図５）と充電されたバッテリ１１６３（図５）を交換することを可能にすることができる。トラック２００１は、使用済みのバッテリ１１６３（図５）を充電し得る、バッテリ充電特徴を含むことができる。トラック２００１は、多目的車両１１３の搬入および搬出を可能にし得る、昇降機構を含むことができる。トラック２００１は、随意に、例えば、限定ではないが、多目的車両１１３のトラック２００１へ／からの搬入および搬出を可能にし得る、傾斜路等の搬入用昇降特徴２００３および搬出用昇降特徴２００５／２００７を含むことができる。いくつかの構成では、トラック２００１は、多目的車両１１３がトラック２００１に進入し、かつそこから退出する間、移動することができる。いくつかの構成では、多目的車両１１３は、荷物をトラック２００１から受領することができ、限定ではないが、送達不能荷物等の荷物をトラック２００１の中に入れることができる。
【００７０】
ここで図５および６を参照すると、いくつかの構成では、多目的車両を少なくとも１つの第１の場所から少なくとも１つの第２の場所に移動させるための多目的実行システム２００（図５）は、少なくとも１つの多目的車両１１３（図５）を含む、システムコレクタ１１９のネットワーク（図５）を含むことができるが、それを含むように限定されるものではない。多目的実行システム２００（図５）は、少なくとも１つのプロセッサＡ１１４Ａを含むことができる。多目的車両１１３（図５）は、随意に、センサ１１８（図５）からのデータを処理し得る、センササブシステム１０５（図５）を含むことができる。センサ１１８（図５）は、例えば、歩行者を感知し得る、赤外線（ＩＲ）センサ２０１（図６）と、物体深度を感知し得る、カメラ２０３（図６）と、物体の点群表現および距離測定を提供し得る、レーザ２０５（図６）とを含むことができるが、それらを含むように限定されるものではない。センサ１１８（図５）は、物体までの距離を感知し得る、超音波センサ２０７（図６）と、多目的車両１１３（図５）に近接する物体の速さならびに天候および交通量を感知し得る、レーダ２０９（図６）と、例えば、限定ではないが、点群データを提供し得る、ＬＩＤＡＲ２１１（図６）とを含むことができる。センササブシステム１０５（図５）は、随意に、複数のセンサ１１８（図５）からのデータを統合し得る、センサ融合サブシステム１０８（図６）を含むことができる。センサ融合サブシステム１０８（図６）は、多目的車両１１３（図６）によって遭遇される障害物を分類することができ、信頼性がないセンサからの観察を検証することができる。センササブシステム１０５（図５）は、随意に、障害物の将来的位置を予測し得る、挙動モデルサブシステム１０６（図６）を含むことができる。センササブシステム１０５は、随意に、センサデータ１３５がセンサ１１８（図５）のうちの少なくとも２つから到着することを予期することができる。多目的車両１１３（図５）は、随意に、少なくとも１つのバッテリ１１６３（図５）を含むことができる。バッテリ１１６３（図５）は、随意に、急速充電特徴と、迅速交換特徴とを含むことができ、その両方とも、多目的車両１１３（図５）の非動作時間を低減させることができる。バッテリ１１６３（図５）は、随意に、バッテリ１１６３（図５）を多目的車両１１３（図５）にロックし得る、ロック特徴を含むことができる。ロック特徴は、バッテリ１１６３（図５）の除去を可能にし得る、セキュリティ特徴を含むことができる。
【００７１】
ここで図１および７を参照すると、多目的車両１１３（図２）は、随意に、少なくとも１つの自律車両１１９Ａおよび／または少なくとも１つの半自律車両１１９Ｂを含むことができる。本教示の自律車両１１９Ａは、殆どまたは全く人間介入を伴わずにナビゲートし得る、車両を含むことができる。本教示の半自律車両１１９Ｂは、自律的に、または人間制御下で、もしくは人間と自律プロセッサとの間の共有制御下でのいずれかにおいて、地形を横断しながら、情報をオペレータから収集することができる。自律車両１１９Ａおよび半自律車両１１９Ｂは、例えば、限定ではないが、歩道６０２（図１）と、例えば、限定ではないが、横断歩道６０４（図１）、縁石６１２（図１）、階段６１４（図１）、およびエレベータを含み得る、他の歩行者経路との上で動作することができる。システムコレクタ１１９（図２）は、随意に、更新された提案される経路に沿って位置付けられる、少なくとも１つのビーコン１１９Ｃを含むことができる。システムコレクタ１１９（図２）は、随意に、更新された提案される経路に沿って位置付けられる、ビーコン１１９Ｃを含むことができる。ビーコン１１９Ｃは、例えば、限定ではないが、障害物、天候、および基点を感知することができ、それらのデータをそのうちの１つまたはそれを上回るものが多目的車両１１３（図２）を含み得る、他のシステムコレクタ１１９（図２）に提供することができる。ビーコン１１９Ｃは、システムコレクタ１１９（図２）への通信を可能にすることができ、ビーコン１１９Ｃと他のシステムコレクタ１１９（図２）との間のデータの交換の間、データ保護を可能にすることができる。ビーコン１１９Ｃは、全ての他のシステムコレクタ１１９（図２）とともに、通信ネットワーク１１５（図２）を経由して、データを受信および伝送することができ、それらのデータを、受信側の中でもとりわけ、多目的車両１１３（図２）に提供することができる。通信ネットワーク１１５（図２）の部材は、随意に、例えば、限定ではないが、無線アクセスポイント（ＷＡＰ）１４７（図７）を使用して、ＧＰＳナビゲーション情報１４５（図７）および無線デバイスからの情報を受信することができる。少なくとも１つのＷＡＰ１４７（図７）は、随意に、通信ネットワーク１１５（図２）が不十分であるとき、車隊通信を、ＧＰＳ１４５（図７）が不十分であるとき、場所情報を可能にすることができる。
【００７２】
ここで図８を参照すると、多目的車両１１３は、随意に、オペレータを収容し得る、座席特徴１５７を含むことができる。オペレータは、多目的車両１１３を制御することができる、または、部分的に、多目的車両１１３を制御することができる。いくつかの構成では、半自律多目的車両１１９Ｂ（図１）は、座席特徴１５７を含むことができる。いくつかの構成では、半自律多目的車両１１９Ｂ（図１）は、車椅子を含むことができる。いくつかの構成では、半自律多目的車両１１９Ｂ（図１）は、着座特徴１５７およびオペレータを伴わずに、遠隔で制御されることができる。
【００７３】
ここで図９を参照すると、多目的車両１１３（図２）は、随意に少なくとも、履歴データ１３７、および／またはリアルタイムデータ１２７ならびに／もしくはローカルデータ１４３に基づいて、多目的車両１１３（図２）を位置特定し得る、少なくとも１つの位置特定サブシステム１４１を含むことができ、位置特定は、限定ではないが、多目的車両１１３（図２）の現在の場所および配向を判定するステップを含むことができる。
【００７４】
ここで図１０および１１を参照すると、多目的車両１１３（図２）は、随意に、更新提案される経路内の少なくとも１つの障害物を位置特定し得る、障害物サブシステム１４６を含むことができる。障害物サブシステム１４６は、障害物データ１４４が発見されると、更新された提案される経路を更新することができる。障害物サブシステム１４６は、訓練サブシステム１１５９（図１１）に依拠し、障害物認識手段を提供することができる。訓練サブシステム１１５９（図１１）は、車隊の部材によって遭遇される状況の持続学習を提供することができ、ルート計画および実行を改良するために、それらのデータを障害物サブシステム１４６に提供することができる。障害物サブシステム１４６は、事前に訓練されることができる。訓練サブシステム１１５９（図１１）は、例えば、ニューラルネットワーク技術を含むことができ、および／またはそれに基づくことができる。訓練サブシステム１１５９（図１１）は、プロセッサＡ１１４Ａから遠隔で動作することができる。多目的車両１１３（図２）は、随意に、履歴データ１３７、リアルタイムデータ１２７、およびセンサデータ１３５のうちの少なくとも１つからのナビゲーション規則情報にアクセスし得る、規則遵守サブシステム１１５７（図１１）を含むことができる。規則遵守サブシステム１１５７（図１１）は、多目的車両１１３（図２）に、少なくともナビゲーション規則情報に従ってナビゲートするようにコマンドすることができる。
【００７５】
ここで図１２を参照すると、多目的車両１１３（図２）は、随意に、少なくとも１つの開始点と少なくとも１つの目的地１２８（図１）との間の少なくとも１つの好ましいルート１４９を判定し得る、好ましいルートサブシステム１４７を含むことができる。多目的車両１１３（図２）は、少なくとも履歴データ１３７およびリアルタイムデータ１２７に基づいて、少なくとも１つの好ましいルート１４９を選択することができる。好ましいルートサブシステム１４７は、随意に、少なくとも、更新された提案される経路内の障害物の数に基づいて、多目的車両１１３（図２）が回避すべきである、少なくとも１つの開始点と少なくとも１つの目的地１２８（図１）との間の少なくとも１つの経路を判定することができる。
【００７６】
ここで図１３を参照すると、多目的車両１１３（図２）は、随意に、道路障害物を検出し得る、道路障害物登攀サブシステム１１４９を含むことができる。道路障害物登攀サブシステム１１４９は、道路障害物データ１１５１を送達経路サブシステム１１７に送信し、多目的車両１１３（図２）に、道路障害物を乗り越え、道路障害物を横断する間、平衡および安定性を維持するようにコマンドすることができる。道路障害物は、随意に、縁石６１２（図１）および段差６１４（図１）を含むことができる。
【００７７】
ここで図１４を参照すると、多目的車両１１３（図２）は、随意に、階段６１４（図１）を検出し、階段データ１１５５を送達経路サブシステム１１７に送信し、多目的車両１１３（図２）に、階段６１４（図１）に相対し、それを横断するようにコマンドし、多目的車両１１３（図２）に、階段６１４（図１）を横断する間、安定化された動作を達成するようにコマンドし得る、階段登攀サブシステム１１５３を含むことができる。
【００７８】
ここで図１５Ａ−１５Ｋを参照すると、平衡かつ安全な自律階段登攀は、車両車輪が階段に遭遇するにつれて展開される支持アームと組み合わせて協調された上昇および下降を提供するようにともにクラスタ化された、車両車輪によって遂行されることができる。階段登攀は、床６１８Ａから階段６１４に向かった自律車両１５００Ａの自律移動から開始することができる（図１５Ａ）。自律車両１５００Ａが、階段６１４に接近する際、支持アーム１５０５は、アーム車輪１５０１Ａが車両格納場所１０１に隣接し、セグメント１５０１がアーム１５０４に向かって折畳された状態で、格納位置にある。自律車両１５００Ａが、蹴込６１８に遭遇するにつれて（図１５Ｂ）、前輪２８１５は、接触をセンサ（図示せず）から感知し、センサデータは、基盤（図示せず）に提供されることができる。基盤は、サーボ（図示せず）ベースの少なくとも１つのセンサデータによって、アーム１５０４の枢動点１５０６において、能動的回転を開始することができる。そのような能動的回転は、セグメント１５０１が、例えば、限定ではないが、重力下で、接地表面に向かって移動することを可能にすることができる。随意に、給電され得る、セグメント１５０１と動作可能に結合される、安定化車輪１５０３は、接地面上に着陸し、支持アーム１５０５を延在させ、支持を自律車両１５００Ａに提供することができる。安定化車輪１５０３は、随意に、滑り止め状特徴によって置換されることができる。基盤は、コマンドをクラスタモータ（図示せず）に発行し、クラスタを回転させ、したがって、後輪２８１７を階段面６２８上に移動させることができる（図１５Ｃ）。多目的車両１５００Ａが、階段６１４を登攀する際、アーム車輪クラスタ１５０１Ａが、車軸１５０８において回転するにつれて、支持アーム１５０５が、自律車両１５００Ａの平衡および安定性を維持する。後輪２８１７が、蹴込６１６に遭遇する際（図１５Ｃ）、クラスタは、前輪２８１５を回転させ、階段面６３２に到着することができる（図１５Ｄ）一方、支持アーム１５０５は、階段６１４に向かって車輪クラスタ１５０１Ａを転動させ、平衡および支持を自律車両１５００Ａに提供する。前輪２８１５が、蹴込６２２に遭遇する際（図１５Ｄ）、クラスタは、後輪２８１７を回転させ、階段面６２４に到着することができる（図１５Ｅ）一方、支持アーム１５０５が、階段面６２８（図１５Ｅ）上で転動するにつれて、車輪クラスタ１５０１Ａは、蹴込６１６に到達し、平衡および支持を自律車両１５００Ａに提供する。後輪２８１７が、階段面６２４に到達する際（図１５Ｆ）、クラスタは、前輪２８１５を回転させ、階段面６２４に到着することができる（図１５Ｆ）一方、支持アーム１５０５が、階段面６３４上で転動するにつれて（図１５Ｆ）、車輪クラスタ１５０１Ａは、蹴込６２２に到達し、平衡および支持を自律車両１５００Ａに提供する。さらなる蹴込に衝合しない場合、クラスタが、前輪２８１５を回転させ、階段面６２４上に静止し得るにつれて（図１５Ｇ）、車輪クラスタ１５０１Ａは、蹴込６２６および階段面６２４に到達し（図１５Ｇ）、サーボは、枢動点１５０６を回転させ（図１５Ｈ）、順方向運動または階段６１４降下のいずれかのために備えて、支持アーム１５０５を上昇させる（図１５Ｇ）。階段６１４を降下するために、クラスタが、前輪２８１５を後輪２８１７の上方に回転させ得るにつれて、支持アーム１５０５は、階段６１４に向かって到達し、下向き行程を安定化させる。車輪２８１５／２８１７は、上向き登攀に説明されるように、交互に階段６１４を下方に進行することができる（図１５Ｉ）一方、アーム車輪１５０１Ａは、階段面から階段面へと階段６１４を下方に転動する。最終的に、支持車輪１５０１Ａ（図１５Ｊ）は、クラスタの最終回転の前に、接地面と接触する。後輪２８１７（または階段６１４内に存在する蹴込の数に応じて、前輪２８１５）は、蹴込６１８に隣接する接地面まで回転され（図１５Ｊ）、支持アーム１５０５によって平衡される。クラスタによるさらなる１回転は、前輪２８１５、後輪２８１７、および支持車輪１５０１Ａ（図１５Ｋ）の全てを接地面上に設置する。いくつかの構成では、支持車輪１５０１Ａは、圧力でアクティブ化されることができる。いくつかの構成では、枢動点１５０６（図１５Ａ）および随意に車輪１５０１Ａ（図１５Ａ）は、基盤５３１（図１４）内のモータによって作動されることができる。モータは、１５０１Ａ（図１５Ａ）を支持する管等の構造を通して延設され得る、ワイヤによって、枢動点１５０６（図１５Ａ）および随意に車輪１５０１Ａ（図１５Ａ）に接続されることができる。いくつかの構成では、支持車輪１５０１Ａのうちの１つまたはそれを上回るものは、支持アーム１５０５から省略されることができる。
【００７９】
ここで図１６を参照すると、多目的車両１１３（図２）は、随意に、１つの多目的車両１１３（図２）に、別の多目的車両１１３（図２）に追従するようにコマンドし得る、グループ化サブシステム１６１を含むことができる。グループ化サブシステム１６１は、多目的車両１１３（図２）間の結合を維持することができる。いくつかの構成では、グループ化サブシステム１６１は、多目的車両１１３（図２）間の電子的結合を可能にすることができる。いくつかの構成では、結合は、物理的結合を含むことができる。いくつかの構成では、グループ化サブシステム１６１は、多目的車両１１３（図２）うちのいくつかをともにグループ化することができ、多目的車両１１３（図２）のうちの１つまたはそれを上回るものが、ナビゲーション経路データを収集し、データを多目的ネットワークに提供することを可能にすることができる。いくつかの構成では、グループ化サブシステム１６１は、多目的車両（図２）のグループが、多目的車両１１３（図２）のうちの１つまたはそれを上回るものが、目的地に到達し、サービスを実施するために、グループ外に移動するまで、ともに進行することを可能にすることができる。
【００８０】
ここで図１７を参照すると、システム１００（図２）の別の構成である、多目的車両１１３を少なくとも１つの第１の場所から少なくとも１つの第２の場所に移動させるためのシステム５００は、限定ではないが、プロセッサ１  ５１２と、プロセッサ２  ５１３とを含む、少なくとも１つのプロセッサを含むことができるが、それを含むように限定されるものではない。プロセッサ１  ５１２は、本明細書では、受信側プロセッサ５１２とも称される。プロセッサ２  ５１３は、本明細書では、実行側プロセッサ５１３とも称される。受信側プロセッサ５１２は、少なくとも１つの要求を少なくとも１つの第１の場所から受信し、サービスを少なくとも１つの第２の場所において実施することができる。受信側プロセッサ５１２は、少なくとも１つの最適多目的車両を多目的車両１１３（図４）から選定することができ、選定は、少なくとも、少なくとも１つの多目的車両１１３（図４）のステータスに基づくことができる。受信側プロセッサ５１２は、少なくとも１つの最適多目的車両と関連付けられる実行側プロセッサ５１３に、最適多目的車両を少なくとも１つの第１の場所に向かわせ商品を受領するようにコマンドするように指示することができる。実行側プロセッサ５１３は、商品が少なくとも１つの最適多目的車両内に保管される際、少なくとも１つのセキュリティ手段と商品を関連付けることができる。少なくとも１つのセキュリティ手段は、サービスが実行される前に、セキュリティ情報を要求し得る。実行側プロセッサ５１３は、少なくとも、システムコレクタ１１９（図４）のネットワークおよびマップデータベース５０５から受信された履歴情報１３７に基づいて、少なくとも１つの第１の場所と少なくとも１つの第２の場所との間の提案される経路を判定することができる。実行側プロセッサ５１３は、少なくとも１つの最適多目的車両が、提案される経路に沿って進むことを可能にすることができ、少なくとも１つの最適多目的車両が少なくとも１つの第２の場所に到達するまで進ませることができる。実行側プロセッサ５１３は、セキュリティ情報を照合し、多目的車両１１３（図２）の場所において商品を解放することができる。実行側プロセッサ５１３は、随意に、（ａ）少なくとも、システムコレクタ１１９（図２）のネットワークからリアルタイムで受信された情報に基づいて、提案される経路を更新し、（ｂ）少なくとも１つの最適多目的車両が、更新された提案される経路に沿って進むことを可能にすることができ、（ｃ）少なくとも１つの最適多目的車両が少なくとも１つの第２の場所に到達するまで、（ａ）および（ｂ）を繰り返すことができる。トラック２００１（図４）は、随意に、多目的車両１１３（図４）を少なくとも１つの第１の場所、次いで、少なくとも１つの第２の場所の近傍に輸送することができる。システム５００は、ネットワークの部材間のアクティビティを協調し得る、配車機構５０１を含むことができる。いくつかの構成では、配車機構５０１は、トラック２００１（図４）を多目的車両１１３（図４）と結合することができる。いくつかの構成では、配車機構５０１は、多目的車両１１３（図４）内のバッテリ寿命を追跡することができる。いくつかの構成���は、配車機構５０１は、多目的車両１１３（図４）が、呼出に応答することを可能にすることができる。配車機構５０１は、呼出をシステムコレクタ１１９（図２）から受信し、呼出を多目的車両１１３（図４）に伝送することによって、多目的車両１１３（図４）が、呼出に応答することを可能にすることができる。プロセッサ２  ５１３は、経路データ５４９を含み得る、移動制御コマンド５２９を、ＣＡＮバス５２７を通して、基盤５３１に通信することができる。基盤２  ５３１は、ユーザ更新情報５５３を、通信インターフェース５５１を通して、プロセッサ２  ５１３に通信することができる。いくつかの構成では、荷物は、多目的車両１１３（図４）を使用して、１つの場所から別の場所に送達されることができる。随意の荷物サブシステム５４５は、荷物インターフェース５３９を通して、物理的保管場所５４１とインターフェースをとり、随意の物理的保管場所５４１の中身を受領し、荷下ろしすることができる。随意の物理的保管場所５４１は、随意の物理的保管場所５４１の中身のステータスに関する荷物情報５４３を提供および受信することができる。
【００８１】
ここで図１８Ａを参照すると、システム１００（図２）の別の構成である、多目的車両１１３を少なくとも１つの第１の場所から少なくとも１つの第２の場所に移動させるためのシステム６００は、少なくとも１つの層を含むことができるが、それを含むように限定されるものではない。いくつかの構成では、少なくとも１つの層は、自律層７０１と、監督自律層７０３と、人間自律層７０５とを含むことができる。自律層７０１は、多目的車両１１３が有人または無人かどうかにかかわらず、多目的車両１１３の自律制御を可能にすることができる。いくつかの構成では、多目的車両１１３は、例えば、ビデオ信号を車隊マネージャ６０１に送信することができ、車隊マネージャ６０１は、メッセージバス上で基盤５３１に進行し得る、多目的車両へのコマンドで応答することができる。いくつかの構成では、コマンドは、ジョイスティックコマンドを模倣するように行われることができる。多目的車両１１３は、多目的車両１１３と車隊マネージャ６０１との間の接続の待ち時間を測定することができ、適宜、多目的車両１１３の速さを調節することができる。待ち時間が、事前に選択された閾値を上回る場合、多目的車両１１３は、半自律モードに置かれることができる。監督自律層７０３は、多目的車両１１３の遠隔制御を可能にすることができる。多目的車両１１３の遠隔制御は、例えば、限定ではないが、予期しないイベント、事前に選択されたセンサおよびプロセッサ構成、ならびに送達最適化懸念の結果として生じ得る。人間自律層７０５は、ある形態の人間介入を要求する遠隔イベント管理を可能にすることができる。システム６００の要素間の接続は、例えば、限定ではないが、以下等の機能性グループを示す。
【表１】
2021527204.tif 000003
【００８２】
図１８Ａの参照を継続すると、いくつかの構成では、自律層７０１は多目的車両１１３と、センサ１１８と、基盤５３１と、ユーザインターフェースおよび記憶装置６１５とを含むことができるが、それを含むように限定されるものではない。多目的車両１１３は、センサデータおよび提案される経路に基づいて、経路を作成し、コマンドを、多目的車両１１３の自律挙動を可能にする、多目的車両１１３の種々の部分に提供することができる。多目的車両１１３は、作成された経路を目的地まで辿り、サービスをセキュアに実行し、サービスのための支払をセキュアに承認することができる。多目的車両１１３は、作成された経路内およびその近くの歩行者および他の障害物の安全性を保証することによって、センサデータに応答することができる。例えば、センサ１１８が、障害物を検出する場合、多目的車両１１３は、自動的に停止し、および／またはコースを変化することができる。多目的車両１１３は、センサ１１８、ユーザインターフェース／記憶装置６１５、モータ、信号、および基盤５３１と通信することができ、その全ては、多目的車両１１３の一体部分であり得る。多目的車両１１３は、車両ネットワークインターフェース６２３および通信ネットワーク１１５を通して、車隊ネットワークの遠隔部材と通信することができる。多目的車両１１３は、提案されるルートをインフラストラクチャ６１２８から通信ルートを通して受信し得、提案されるルートおよびセンサ１１８からセンサインターフェース５４７を通して受信されたデータに基づいて、進行経路を作成し得る、ロボット経路処理６２１を含むことができる。センサ１１８は、モータコントローラ６２９を安全性サブシステム５３７（図１７）を通して多目的車両１１３を停止させるように指示し得る、緊急停止サブシステム５２５による緊急停止検出を可能にし得る、近距離ロバストセンサと、長距離センサとを含むことができるが、それらを含むように限定されるものではない。近距離センサは、例えば、限定ではないが、（ａ）ある事前に選択された最大速さで進行する間、障害物を検出する、（ｂ）事前に選択された距離内の障害物包絡面場所を識別する、（ｃ）少なくとも事前に選択された離れた距離、事前に選択された幅、および事前に選択された幅内の運転表面上の小障害物およびその中の穴を検出する、（ｄ）少なくとも事前に選択された離れた距離、事前に選択された深度、進行方向と垂直な事前に選択された距離、および事前に選択された長さ内の運転表面上の大障害物およびその中の穴を検出する、（ｅ）障害物が、事前に選択された高さ／深度、幅（多目的車両１１３の進行方向と垂直に測定される）、および長さ（多目的車両１１３の進行方向と平行に測定される）にある場合、少なくとも事前に選択された離れた距離内の障害物を検出する、ならびに（ｆ）例えば、限定ではないが、屋内、屋外、直射日光、外部照明を伴わない夜間、雨、雪、ならびに霧、煙霧、および粉塵に起因して低減された可視性の時間の間等の環境条件下で、事前に選択された離れた距離以上の障害物を検出すること等の特徴を含むことができる。長距離センサは、例えば、限定ではないが、（ａ）多目的車両１１３が事前に選択された最大速さで進行しているとき、障害物を検出する、（ｂ）事前に選択された距離内で最大の事前に選択された速さで移動している、障害物を位置特定する、（ｃ）事前に選択された公差内で事前に選択された最大速さで移動している、障害物の速度を推定する、（ｄ）事前に選択された公差内の事前に選択された最大速さおよび事前に選択された公差内で事前に選択された速さより高速で移動している、障害物の方向を推定する、（ｅ）事前に選択された速さより高速で移動している、障害物を識別する、（ｆ）例えば、屋内、屋外、直射日光、および外部照明を伴わない夜間等の事前に選択された環境条件下で障害物を検出する、ならびに（ｇ）事前に選択された正確度を伴う、危殆化環境条件下の感知範囲を推定する（環境条件は、事前に選択された最大降水量、事前に選択された最大降雪量、事前に選択された距離以上に対する事前に選択された条件に起因して低減された可視性を含むことができるが、それらを含むように限定されるものではない）こと等の特徴を含むことができる。長距離センサは、例えば、限定ではないが、車、オートバイ、自転車、高速で移動する動物、および歩行者等の大障害物を検出することができる。ロボット経路処理６２１は、車隊マップデータベース６０９のためのローカル記憶装置を含み得る、ロボットマップデータベース６１９にアクセスし、ロボット経路処理６２１が、提案されるルートが準最適であることを判定する場合、それらのデータを使用して、新しい提案されるルートを作成することができる。ロボット経路処理６２１は、マスタコントローラ６２７を通して、作成された進行経路に基づく方向と、モータコントローラ６２９を通して、多目的車両１１３の速さとを制御することができ、信号コントローラ６３１を通して、近隣の歩行者に、多目的車両１１３の進行経路および速さを示し得る、シグナリングを制御することができる。遠隔制御６２５は、センサデータをインフラストラクチャ６１２８から受信されたデータで拡張させることができる。多目的車両１１３は、サービスを実行するための要求をＵＩ６１５からＵＩインターフェース６１７を通して受信することができる。
【００８３】
ここで図１８Ｂを参照すると、ロボット経路処理６２１は、センサ情報およびマップデータを使用して、多目的車両１１３（図１８Ａ）のための経路を動的に計画することができる。ロボット経路処理６２１の目標は、多目的車両１１３（図１８Ａ）のための実質的に障害物がない経路を作成することである。マップデータは、例えば、限定ではないが、表面が、事前に選択された水平度数内にある、少なくとも事前に選択された幅および長さ内にある、縁石を越えて運転することによって到達可能である、事前に選択された高さより高くない、および階段を横断することによって到達可能である等のある基準を満たし得る、運転可能表面を含むことができる。運転表面は、タイプ別に分類されることができる。タイプは、車道上の道路車線、コンクリート／アスファルトの歩道、泥／草の歩道、自転車車線、道路交差点、階段の階段面、廊下、および室内を含むことができるが、それを含むように限定されるものではない。マップデータは、縁石の場所、配向、および高さを含むことができる。マップデータは、運転可能表面に沿った交通標識および信号の場所、配向、および意図を含むことができる。マップデータは、交通標識および信号と運転可能表面との間の関係を含むことができる。マップデータは、交通信号のための任意の要求されるアクティブ化機構を含むことができる。マップデータは、ゲート、ドア、および他の歩行者交通障壁の場所、配向、ならびにそのためのアクティブ化機構、ならびに階段における階段の場所、配向、および数を含むことができる。マップデータは、エレベータの場所、配向、およびそのためのアクティブ化機構を含むことができる。マップデータは、運転可能表面のための位置特定特徴を含むことができ、多目的車両１１３（図１８Ａ）の位置特定を促進するためのＬＩＤＡＲおよび画像データを含むことができる。マップデータは、所在地住所と敷地への入口との間の関連付けを含むことができる。マップデータは、限定ではないが、接地面の上方の床として表される高度と、例えば、メートル単位における高さとを含むことができる。
【００８４】
図１８Ｂの参照を継続すると、ロボット経路処理６２１は、ローカルで判定される、または、例えば、限定ではないが、開始場所と目的地との間のルート計画５０３（図１８Ａ）によって提供され得る、提案されるルートから開始することができる。ロボット経路処理６２１は、知覚サブシステム５３６と、経路計画サブシステム５１７と、経路追従サブシステム５２３とを含むことができるが、それを含むように限定されるものではない。知覚サブシステム５３６は、多目的車両１１３（図１８Ａ）の場所および配向を判定し得る、位置特定プロセス６５３等のプロセスを含むことができるが、それを含むように限定されるものではない。知覚サブシステム５３６は、少なくとも、センサデータに基づいて、物体および障害物を検出し得る、物体検出プロセス６５５と、少なくとも、物体を識別するように訓練されるシステムに基づいて、検出された物体および障害物を識別し得る、物体識別プロセス６５７とを含むことができる。知覚サブシステム５３６は、少なくとも、測定と識別された物体を関連付けるように訓練されるシステムに基づいて、識別された物体と関連付けられ得るパラメータ、例えば、限定ではないが、サイズ、形状、速さ、および加速の測定を推定し得る、物体パラメータ推定器プロセス６５９を含むことができる。知覚サブシステム５３６は、少なくとも、物体識別および物体パラメータ推定に基づいて、少なくとも、訓練システムデータに基づく物体または障害物が挙動するであろう方法のモデルを作成し、物体または障害物の挙動を将来に伝搬させ、該当する場合、物体または障害物と多目的車両１１３（図１８Ａ）との間の可能性として考えられる相互作用を判定し得る、物体モデル化プロセス６６１を含むことができる。知覚サブシステム５３６は、多目的車両１１３（図１８Ａ）がナビゲートするために利用可能な自由空間の推定を実施し得、ルート計画５０３（図１８Ａ）によって作成されたルートマップをクロスチェックするためにその推定を使用するであろう、動的マップクロスチェック５２１を含むことができる。推定は、少なくとも、例えば、限定ではないが、画像セグメント化または点群セグメント化から導出されるデータに基づく。自由空間は、多目的車両１１３（図１８Ａ）の周囲の障害物がない運転可能空間である。マップクロスチェック５２１は、ロボットマップデータベース６１９から提案されるルートに沿ったデータにアクセスし、計画された進行経路をマップ更新およびさらにセンサデータに対してチェックすることができる。ロボットマップデータベース６１９は、更新を車隊マップデータベース６０９から通信ルートを通して受信することができる。車隊マップデータベース６０９は、例えば、障害物が事前に選択された周期にわたって検出された場合等であるが、それに限定されない条件下で更新されることができる。知覚サブシステム５３６とマップクロスチェックプロセス５２１の組み合わせは、経路計画サブシステム５１７に提供され得る、多目的車両１１３（図１８Ａ）のための進行経路、すなわち、チェックされたマップ５１５を生産することができる。経路計画サブシステム５１７は、経路計画制御プロセス６６７と、経路クロスチェックプロセス５１９とを含むことができるが、それを含むように限定されるものではない。経路計画制御プロセス６６７は、進行経路を、マスタコントローラ６２７によって理解され得る、コマンドに変換することができる。コマンドは、多目的車両１１３（図１８Ａ）を、開始場所に、次いで、サービスが実行される目的地に指向することができる。経路クロスチェックプロセス５１９は、必要な場合、センサデータに基づいて、進行経路を更新することができる。経路計画サブシステム５１７は、更新された（必要な場合）進行経路を経路追従プロセス５２３に提供することができる。経路追従プロセス５２３は、コマンドをマスタコントローラ６２７に提供することができる。マスタコントローラ６２７は、多目的車両１１３（図１８Ａ）を制御するためのコマンドと、歩行者に多目的車両１１３（図１８Ａ）の移動をアラートし得る、シグナリングとを使用することができる。近距離ロバストセンサ１１６は、マスタコントローラ６２７が、多目的車両１１３（図１８Ａ）を停止させることを可能にすることができる。
【００８５】
ここで図１９を参照すると、知覚サブシステム５３６（図１８Ｂ）は、マップ７５１（図３０）上の多目的車両１１３（図１）を位置特定し、多目的車両１１３（図１）の配向を判定し得る、位置特定プロセス６５３を含むことができる。センサ１１８（図１８Ｂ）は、ビジュアルオドメトリ８０１を高周波数および低忠実性で提供し得る、カメラを含むことができる。カメラは、物体７５７（図２９）の運動を推定することができ、以前に見えた角を認識することができる。カメラは、高周波数で、角に従って、多目的車両１１３（図１）についてのデータを更新することができる。センサ１１８（図１８Ｂ）は、ＬＩＤＡＲオドメトリ８０３を低周波数で提供し得る、ＬＩＤＡＲデバイスを含むことができる。ＬＩＤＡＲデータは、運動推定を精緻化し、歪曲を点群から除去することができる。ＬＩＤＡＲデータは、以前に見えた表面および線を認識し、それらから三角測量し、表面および線に従って、多目的車両１１３（図１）についてのデータを更新するために使用されることができる。
【００８６】
ここで図２０および２１を参照すると、知覚サブシステム５３６（図１８Ｂ）およびマップ管理パイプラインプロセス６１１（図１８Ａ）は、画像情報８０５（図２０）および／または深度情報８０７（図２０）にアクセスし得、物体を分類し得る、物体検出プロセス６５５と、物体検出／分類プロセス６５５Ｉ（図２６）とを含むことができる。いくつかの構成では、画像は、物体を見出す／分類するように吟味されることができ、物体は、深度データと相関されることができ、境界ボックスが、分類に伴って、深度データ内の物体の周囲に描かれることができる。いくつかの構成では、深度データは、物体に関して吟味されることができ、画像着目領域は、物体を分類するように作成されることができ、境界ボックスが、分類に伴って、深度データ内の物体の周囲に描かれることができる。いくつかの構成では、領域ベースの畳み込みニューラルネットワークが、視覚的物体検出のために使用されることができる。いくつかの構成では、ｓｔｉｘｅｌ表現とのステレオマッチングが、場面を静的背景／インフラストラクチャおよび移動物体にセグメント化するために使用されることができる。物体検出プロセス６５５（図１８Ｂ）および物体検出／分類プロセス６５５Ｉ（図２６）は、従来の畳み込みニューラルネットワークを使用して、２Ｄ境界ボックス８０９（図２０）を分類された物体の周囲に生成することができる。例えば、車両２Ｄ境界ボックス８１１Ｂ（図２１）は、画像８１１内の車両８１１Ｃを囲繞することができる。歩行者２Ｄ境界ボックス８１１Ａ（図２１）は、画像８１１内の歩行者８１１Ｄを囲繞することができる。物体検出プロセス６５５（図１８Ｂ）および物体検出／分類プロセス６５５Ｉ（図２６）は、２Ｄ境界ボックスを錐台に持ち上げ、３Ｄ境界ボックスを作成することができる。例えば、車両３Ｄ境界ボックス８１３Ｂ（図２１）は、車両８１１Ｃ（図２１）を含むことができ、歩行者３Ｄ境界ボックス８１３Ａ（図２１）は、歩行者８１１Ｄ（図２１）を含むことができる。３Ｄ境界ボックスの正面および背面は、点群深度データのデータベースから検出されることができる。未加工点群データもまた、データを特徴学習ネットワークに提供するために使用されることができ、特徴学習ネットワークは、空間をボクセルにパーティション化することができ、各ボクセル内の点をベクトル表現に変換し、形状情報を特性評価することができる。
【００８７】
ここで図２２を参照すると、物体検出プロセス６５５（図１８Ｂ）および物体検出／分類プロセス６５５Ｉ（図２６）は、境界ボックス内で識別された物体と関連付けられる点を境界ボックスから抽出することができる。関連付けられる２Ｄ物体分類が、３Ｄ境界ボックスを改良する、すなわち、３Ｄ境界ボックス内の物体の輪郭により緊密に追従するように、３Ｄ境界ボックスを修正するために、抽出された点とともに使用されることができる。例えば、車両３Ｄ境界ボックス８１３Ｂ内の車両８１１Ｃ（図２１）は、車両点８１５Ｂによって表され得、歩行者３Ｄ境界ボックス８１３Ａ内の歩行者８１１Ｄ（図２１）は、歩行者点８１５Ａによって表され得る。物体パラメータ推定プロセス６５９（図１８Ｂ）は、後続フレーム内の境界ボックスを追跡し、これらのデータと、例えば、限定ではないが、レーダデータ等のセンサデータを組み合わせ、物体と関連付けられるパラメータを推定することができる。パラメータは、速度および加速を含むことができるが、それを含むように限定されるものではない。例えば、歩行者８１１Ｄ（図２１）が、移動しているとき、歩行者３Ｄ境界ボックス８１３Ａによって境界される歩行者点８１５Ａは、更新された歩行者３Ｄ境界ボックス８１７Ａに移動することができ、更新された歩行者点８１７Ｂと関連付けられることができる。
【００８８】
ここで図２３を参照すると、物体パラメータ推定プロセス６５９は、更新された境界ボックスおよび点データと２Ｄ分類情報を組み合わせ、動的マップ場面を生産することができる。物体モデル／伝搬プロセス６６１は、分類された物体と関連付けられるモデルに従って、動的マップ場面内の物体の移動を予測することができる。例えば、歩行者および移動車両は、概して、これらの物体の将来的場所の予測を可能にし得る、移動パターンに従い得る。例えば、歩行者開始場所８２５から移動を開始する、歩行者８１１Ｄは、ある速さで、ある方向に移動し得、これは、センサデータに基づいて推定されることができ、物体モデル／伝搬プロセス６６１および歩行者モデルによって使用され、場所８２９における歩行者８１１Ｄの場所を予測することができる。不確実性の測定が、歩行者が標準的モデルに従わないであろう、任意の数の可能性として考えられる理由に基づいて、場所予測に考慮され得る。歩行者８１１Ｄは、終了場所８２９または不確実性エリア８２１内の任意の場所に辿り着き得る。多目的車両１１３は、開始場所８２７から進行を開始することができ、物体モデル／伝搬プロセス６６１によって実行される多目的車両１１３のモデルによって予測され得る時間量において、終了場所８２３に進行することができる。物体モデル／伝搬プロセス６６１（図１８Ｂ）は、多目的車両１１３の予測される開始および終了場所ならびにその経路内で辿り着き得る任意の障害物に基づいて、多目的車両１１３が障害物に遭遇するであろうかどうかを推定することができる。提案されるルートは、予期される障害物に応じて、修正されることができる。
【００８９】
ここで図２４を参照すると、経路計画サブシステム５１７は、限定ではないが、経路計画制御プロセス６６７を含むことができ、経路計画制御プロセス６６７は、微分動的プログラミングを使用して、誘導サンプルを生成し、高報酬領域を探索することによって、ポリシ検索を補助し得る、誘導ポリシ検索を含むことができる。いくつかの構成では、例えば、限定ではないが、加速、減速、左折、および右折等の特徴８２４、ならびに、例えば、状態およびアクション等のラベル８２６が、経路計画のためのモデルを作成するために使用されることができる。特徴値８２８間の関係が、モデルを作成するために使用されることができる。いくつかの構成では、特徴が、アクションを含むとき、特徴値８２８は、少なくとも、アクションを実施するための報酬、ニューラルネットワークの学習率、およびアクションが行為者を置いた状態から取得可能な最良報酬に基づくことができる。例えば、歩行者８１１Ｄおよび多目的車両１１３が、移動しているとき、経路計画制御プロセス６６７によって実行されるモデルは、モデルを使用して歩行者８１１Ｄおよび多目的車両１１３の両方の移動を予測することによって、歩行者８１１Ｄの経路が多目的車両１１３の経路と交差するかどうか／ときを判定することができる。
【００９０】
ここで図２５を参照すると、信頼度値８３２は、モデル予測が障害物間の経路収束を正確に予測する、尤度を示すことができる。信頼度値８３２は、モデルが試験条件下でモデルを実行することによって展開される際に判定されることができる。経路計画プロセス６６７によって実行されるモデルによると、経路収束の尤度は、領域８３２において最高であって、領域８３６において最低であって、領域８３４において中程度である。
【００９１】
依然として図１８Ａをさらに参照し続けると、監督自律層７０３が、アクティブ化されると、遠隔制御インターフェース６０３は、多目的車両１１３を自動的に制御することができる。遠隔制御インターフェース６０３は、例えば、例えば、限定ではないが、多目的車両１１３と関連付けられるセンサ１１８によってローカルで受信され得る、データを補完および／または置換し得る、ビーコン１１９Ｃ（図１）等のシステムコレクタ１１９から、データを受信することができる。ビーコン１１９Ｃ（図１）は、例えば、オーバーヘッドセンサを含むことができ、そのデータは、多目的車両１１３によって実行されている送達ルートを自動的に更新するために使用されることができる。いくつかの構成では、監督自律層７０３は、自律層７０１と、遠隔制御インターフェース６０３と、車隊ネットワークインターフェース６１３と、ルート計画５０３と、車隊マップデータベース６０９と、マップ管理パイプライン６１１とを含むことができるが、それを含むように限定されるものではない。ルート計画５０３は、車隊マップデータベース６０９にアクセスすることができ、商品の場所と商品の目的地との間の提案されるルートを準備することができる。ルート計画５０３は、車隊ネットワークインターフェース６１３、通信ネットワーク１１５、および車両ネットワークインターフェース６２３（本明細書では、通信ルートとも称される）を通して、提案されるルートを多目的車両１１３に提供することができる。遠隔制御インターフェース６０３は、少なくとも部分的に、システムコレクタ１１９からのデータに基づいて、多目的車両１１３が更新された送達ルートに沿って進行するにつれて、多目的車両１１３の方向および速さを自動的に制御することができる。監督自律層７０３は、例えば、限定ではないが、多目的車両１１３が、センサ１１８が故障または無データを返し得ることを認識すると、制御を引き継ぐことができる。故障または無センサデータが、その進行するルートを継続的に更新するために多目的車両１１３に利用可能となるとき、多目的車両１１３は、補助を遠隔制御インターフェース６０３から要求してもよい。
【００９２】
ここで、主に、図２６を参照すると、マップ管理パイプラインプロセス６１１は、マップをルート計画プロセス５０３（図１８Ａ）に提供することができ、それらのマップは、通信ルートを通して、多目的車両１１３に提供されることができる。マップを提供するために、マップ管理パイプラインプロセス６１１は、現在のマップデータ７５１（図２９）にアクセスし、データを位置特定し、物体および表面を検出ならびに分類し、望ましくない物体を除外し、現在のマップデータを更新することができる。マップ管理パイプラインプロセス６１１は、データ収集プロセス６５２と、ルート位置特定プロセス６５３Ｉと、物体検出／分類プロセス６５５Ｉと、表面検出／分類プロセス６５８と、物体除外プロセス６５６と、マップ更新プロセス６６２とを含むことができるが、それを含むように限定されるものではない。データ収集プロセス６５２は、センサデータ７５３（図２９）をシステムコレクタ１１９Ｃから受信し、データを位置特定プロセス６５３Ｉに提供することができる。位置特定プロセス６５３Ｉは、センサデータ７５３（図２９）および現在のマップデータ７５１（図２９）をロボットマップデータベース６１９Ａから受信することができる。ロボットマップデータベース６１９Ａは、本明細書に説明されるようなマップデータを含むことができるが、それを含むように限定されるものではない。随意に含まれ得る、他のデータは、歩行者交通量密度、歩行者交差点要件、交通標識、歩道場所、歩道条件、および非歩道運転可能エリアである。現在のマップデータ７５１（図２９）は、開始場所と目的地との間のルートについての情報を含むことができる。位置特定プロセス６５３は、位置特定されたデータ７５５（図２９）を現在のマップデータ７５１（図２９）およびセンサデータ７５３（図２９）から作成することができる。物体検出プロセス６５５Ｉは、現在のマップデータ７５１（図２９）およびセンサデータ７５３（図２９）内の位置特定された物体を検出および分類することができ、物体除外プロセス６５６は、事前に選択された基準を満たす物体を位置特定されたデータ７５５（図２９）から除外することができる。表面検出プロセス６５８は、現在のマップデータおよびシステムコレクタデータ内の位置特定された表面を検出および分類することができる。表面検出プロセス６５８は、例えば、限定ではないが、煉瓦壁、建物の角、および防護柵等の固体表面を検出することができる。表面検出プロセス６５８は、略水平表面、例えば、限定ではないが、水平から事前に選択された度数以下で上昇する、表面を位置特定することができる。表面検出プロセス６５８は、送達エリアと関連付けられる点群データ内でポリゴンを作成し、ポリゴンを点群データと時間的に一致する画像に合致させることができる。ポリゴンは、画像上に投影されることができ、ポリゴン内の画像は、識別されることができる。いったん識別されると、画像は、表面検出プロセス５４８に、画像を自動的に識別するように教示するために使用されることができる。物体除外プロセス６５６および表面検出プロセス６５８は、検出および分類された物体７５７（図２９）ならびに表面、例えば、限定ではないが、運転表面７５９（図２９）をマップ更新プロセス６６２に提供することができ、これは、現在のマップデータ７５１（図２９）を更新し、更新された現在のマップデータをロボットマップデータベース６１９Ａに提供することができる。
【００９３】
再び図１８Ａを参照すると、監督自律層７０３は、少なくとも１つの事前に選択された状況下で、多目的車両１１３の制御を行い得る、遠隔制御インターフェース６０３を含むことができる。遠隔制御インターフェース６０３は、センサデータを受信し、多目的車両１１３のための経路をリアルタイムで計画することができる。遠隔制御インターフェース６０３は、リアルタイムマルチロボット経路計画５０３Ａ（図２８）と、物体識別および追跡６５５Ａ（図２８）と、ロボット追跡６０３Ｃ（図２８）と、多目的車両１１３からのデータ受信機と、センサデータのためのデータ受信機とを含むことができるが、それを含むように限定されるものではない。遠隔制御インターフェース６０３は、例えば、限定ではないが、多目的車両１１３の近くのビーコン１２０Ｃ（図１）または任意のシステムコレクタ１１９Ｃ（図２）内で実行されることができる。リアルタイムマルチロボット経路計画５０３Ａ（図２８）は、データを遠隔制御インターフェース６０３および多目的車両１１３の近傍の任意のソースから受信することができる。いくつかの構成では、リアルタイムマルチロボット経路計画５０３Ａ（図２８）は、交通信号灯インターフェース７１２２（図２８）からのセンサデータを受信することができる。交通信号灯インターフェース７１２２（図２８）は、交通信号灯および他の定常特徴上に搭載されたセンサからのセンサデータを受信することができる。いくつかの構成では、リアルタイムマルチロボット経路計画５０３Ａ（図２８）は、物体識別および追跡プロセス６５５Ａ（図２８）からのセンサデータを受信することができる。いくつかの構成では、物体識別および追跡プロセス６５５Ａ（図２８）は、ＬＩＤＡＲ７１２４（図２８）およびカメラ７１２６（図２８）データを受信および処理することができる。いくつかの構成では、リアルタイムマルチロボット経路計画５０３Ａ（図２８）は、遠隔測定データ６０３Ａ（図２８）を車両追跡プロセス６０３Ｃ（図２８）から受信することができる。車両追跡プロセス６０３Ｃ（図２８）は、多目的車両１１３からの遠隔測定データ６０３Ａ（図２８）を処理し、処理されたデータをリアルタイムマルチロボット経路計画５０３Ａ（図２８）に提供することができる。リアルタイムマルチロボット経路計画５０３Ａ（図２８）は、受信されたデータを使用して、従来の経路計画方法に従って、多目的車両１１３のための障害物のない経路を準備することができる。リアルタイムマルチロボット経路計画５０３Ａ（図２８）は、経路を、多目的車両１１３のための移動コマンドを生成し得る、車両コマンド６０３Ｂ（図２８）に提供することができる。位置特定遠隔測定ストリーム６５３Ａ（図２８）は、多目的車両１１３が、多目的車両１１３にその現在の場所を知らせることによって、移動コマンドを正しく処理することに役立ち得る。
【００９４】
再び図１８Ａを参照すると、いくつかの構成では、車隊マネージャ６０１は、多目的車両１１３が効率的に割り振られることを保証することによって、ディスパッチャ５０１を管理することができ、配備を監視することができる。車隊マネージャ６０１は、送達のための要求を受信し、利用可能な多目的車両１１３および／または要求される送達を最も効率的に実施し得る多目的車両１１３を決定することができる。車隊マネージャ６０１は、ディスパッチャ５０１に、要求される送達のために多目的車両１１３を提供するプロセスを開始するように指示することができる。ディスパッチャ５０１は、商品の場所および商品が提供されるべき目的地をルート計画５０３に提供することができる。
【００９５】
ここで、主に、図２７および２８を参照すると、監督自律層７０３（図１８Ａ）は、いくつかの状況下では、多目的車両１１３（図２８）を自動的に救助することができる。他の状況では、多目的車両１１３（図２８）は、非自動化応答を要求し得る、状況に遭遇し得る。人間自律層７０５（図１８Ａ）は、そのようなサポートを提供することができる。多目的車両１１３（図２８）の制御をハンドオーバすべき層を判定するための１つの方法は、経路関連情報を多目的車両１１３（図２８）に提供する、センサが、正確なデータを提供するかどうかを判定することである。位置特定プロセス６５３（図１８Ｂ）は、方法７００（図２７）を含み得る、引継シーケンスを含むことができる。方法７００（図２７）は、補助が要求されるとき、多目的車両１１３（図２８）の制御の転送を管理することができる。方法７００（図２７）は、位置特定プロセス６５３（図１８Ｂ）によって、そのデータが位置特定プロセス６５３（図１８Ｂ）によって使用される、センサ、例えば、限定ではないが、ローカル知覚を提供し得る、センサ１１８（図１８Ｂ）内の信頼区間を計算するステップ７０２（図２７）を含むことができるが、それを含むように限定されるものではない。信頼区間は、少なくとも、センサデータ内の信号対雑音比が低いかどうか、例えば、画像コントラストが事前に選択された範囲内にあるかどうかに基づいて計算される。７０４（図２７）において、信頼区間が、事前に選択されたパーセンテージを上回るまたはそれに等しい場合、方法７００（図２７）は、位置特定プロセス６５３（図１８Ｂ）によって、制御を物体検出プロセス６５５（図１８Ｂ）に転送するステップ７０７（図２７）を含むことができる。知覚プロセス５３６（図１８Ｂ）および経路計画プロセス５１７（図１８Ｂ）の実行の完了後、方法７００（図２７）は、経路追従プロセス５２３（図１８Ｂ）によって、計画された経路を辿るステップ７１９（図２７）を含むことができる。７０４（図２７）において、信頼区間が、事前に選択されたパーセンテージ未満である場合、方法７００（図２７）は、位置特定プロセス６５３（図１８Ｂ）によって、事前に選択された閾値基準または単一閾値基準を満たし得る、システムコレクタ１１９（図２）のうちの少なくとも１つを位置特定するステップ７０６（図２７）を含むことができる。閾値基準は、多目的車両１１３（図２８）に対する地理的場所、システムコレクタ１１９（図２）の高さ、システムコレクタ１１９（図２）の処理能力、およびシステムコレクタ１１９（図２）のステータスを含むことができるが、それを含むように限定されるものではない。７０９（図２７）において、多目的車両１１３（図２８）および位置特定されたシステムコレクタ１１９（図２）が、電子的に通信し得る場合、方法７００（図２７）は、位置特定プロセス６５３（図１８Ｂ）によって、経路計画命令を位置特定されたシステムコレクタ１１９（図２）から要求するステップ７１１（図２７）を含むことができる。７１３（図２７）において、位置特定されたシステムコレクタ１１９（図２）が、多目的車両１１３（図２８）のための計画された経路を準備することができる場合、方法７００（図２７）は、経路追従プロセス５２３（図１８Ｂ）によって、計画された経路を受信するステップ７１５（図２７）と、経路追従５２３プロセス（図１８Ｂ）によって、計画された経路を辿るステップ７１９（図２７）とを含むことができる。７１３（図２７）において、位置特定されたシステムコレクタ１１９（図２）が、多目的車両１１３（図２８）のための計画された経路を準備することができない場合、または７０９（図２７）において、多目的車両１１３（図２８）および位置特定されたシステムコレクタ１１９（図２）が、電子的に通信することができない場合、方法７００（図２７）は、位置特定システム６５３（図１８Ｂ）によって、補助をインフラストラクチャ６１２８（図１８Ａ）から要求するステップ７１７（図２７）を含むことができる。
【００９６】
ここで図２９および３０を参照すると、ルート計画プロセス５０３（図３０）は、多目的車両１１３（図２）が辿るための経路を作成するために使用され得る、ルートマップを作成することができる。ルート計画プロセス５０３（図３０）は、マップ７５１（図２９）、開始場所７８３（図３０）、および目的地場所７８５（図３０）に基づいて、一連の接続されたノード７８１（図３０）を形成することができる。ルート計画プロセス５０３（図３０）は、コスト７８７（図３０）をノード７８１（図３０）のそれぞれにおける各セグメントに割り当てることができる。割り当てられるコスト７８７（図３０）は、少なくとも、検出および分類された物体７５７（図２９）、識別された運転表面７５９（図２９）、および位置特定されたセンサデータ７５５（図２９）、ならびにノード７８１（図３０）間の距離、道路表面、および進行ルートの複雑性を考慮する、従来のルート計画アルゴリズムに基づくことができる。ルート計画プロセス５０３（図３０）は、コスト７８７（図３０）のグラフ７９３（図３０）をトラバースし、最低コスト経路７９１（図３０）を作成することができ、最低コスト経路７９１（図３０）をルートマップ７８９（図３０）上にオーバーレイすることができ、マップ７５１（図３０）のサブセットは、最低コスト経路７９１（図３０）の地理的場所に対応する。
【００９７】
ここで図３１を参照すると、マップをルート計画プロセス５０３（図１８Ａ）に提供するための方法６５０は、送達エリアと関連付けられる少なくとも１つのマップを識別するステップ６５１であって、マップは、開始場所と目的地との間の経路を含む、ステップを含むことができるが、それを含むように限定されるものではない。方法６５０は、マップと関連付けられるデータおよび送達エリアと関連付けられる少なくとも１つのセンサによって収集されたデータを位置特定するステップ６５３を含むことができる。方法６５０は、少なくとも１つの送達エリア内の少なくとも１つの位置特定された物体を検出するステップ６５５と、少なくとも１つの位置特定された物体を分類するステップ６５７と、必要に応じて、少なくとも、除外基準に基づいて、位置特定された物体のうちの少なくとも１つを除外するステップ６５９とを含むことができる。方法６５０は、少なくとも１つの送達エリア内の少なくとも１つの位置特定された表面を検出するステップ６６１と、少なくとも１つの位置特定された物体を分類するステップと６６３を含むことができる。方法６５０は、マップを位置特定された物体および表面で更新するステップ６６５と、少なくとも、更新されたマップに基づいて、多目的車両ルートを計画するステップ６６７とを含むことができる。
【００９８】
ここで図３２Ａを参照すると、人間自律層７０５は、自律層７０１（図１８Ａ）と、インフラストラクチャ６１２８（図１８Ａ）とを含むことができるが、それを含むように限定されるものではない。インフラストラクチャ６１２８は、その中に多目的車両１１３もある、車隊部材間の通信および協調を保証し得る、車隊マネージャ６０１を含むことができるが、それを含むように限定されるものではない。車隊マネージャ６０１は、例えば、車隊部材と電子通信する、任意の適切に構成されるプロセッサを実行することができる。多目的車両１１３は、アラートを車隊マネージャ６０１に送信することができ、車隊マネージャ６０１は、事前に選択された基準に従って、アラートをトリガすることができる。いくつかの構成では、車隊マネージャ６０１は、第１のセットの応答を、車隊アセット、例えば、トラック２００１に対する事前に選択された地理内にある、多目的車両１１３によって生成されたアラートに提供することができる。車隊マネージャ６０１は、車隊アセットの能力に応じて、第１のセットの応答と同一または異なり得る、第２のセットの応答を提供することができる。車隊マネージャ６０１は、多目的車両１１３が故障を報告する場合、第３のセットの応答を提供することができる。例えば、第３のセットの応答の一部として、車隊マネージャ６０１は、多目的車両１１３に最も近く、故障のために適切な修理能力を含む、車隊アセットを位置特定することができる。車隊マネージャ６０１は、多目的車両１１３が、送達不能場所、例えば、ナビゲート不能地形を含む場所に送達する必要がある場合、第４のセットの応答を提供することができる。例えば、第４のセットの応答の一部として、車隊マネージャ６０１は、多目的車両１１３を補助するように訓練されている、人間アセットからの支援を要求することができる。車隊マネージャ６０１は、任意の数のユースケースのための応答セットを含むことができる。
【００９９】
ここで図３２Ｂを参照すると、車隊マネージャ６０１は、多目的車両１１３へのアクセスを有し得る、任意のエンティティのセキュリティスクリーニングを管理することができる。車隊マネージャ６０１は、認証およびロールベースのアクセス制御を含むことができるが、それを含むように限定されるものではない。車隊マネージャ６０１に既知のエンティティに関して、証明書は、エンティティが有する何らかのものまたはエンティティが把握する何らかのものによって証明されることができる。例えば、多目的車両１１３が、支援を必要とするとき、遠隔オペレータ２００２は、多目的車両１１３の制御を行うために認証することができる。いくつかの構成では、具体的能力を有する、車隊マネージャ６０１に既知のローカル従業員は、多目的車両１１３の制御を行うことができ、タスクを実施するために、車隊マネージャ６０１に認証することができる。いくつかの構成では、エンティティは、例えば、証明書として使用され得る、ポータブルデバイスを有することができる。いくつかの構成では、車隊マネージャ６０１に既知のエンティティの特性は、セキュリティ目的、例えば、エンティティの雇用シフトおよび雇用場所のために使用されることができる。車隊マネージャ６０１は、遠隔エンティティまたはローカルエンティティによって、認証を管理することができる。認証は、事前に選択された基準が満たされると、例えば、パスワードをポータブルデバイスの中に打ち込むことによって達成されることができる。車隊マネージャ６０１は、例えば、限定ではないが、車隊マネージャ６０１によって管理される暗号化キーを通して、多目的車両１１３を識別することができる。車隊マネージャ６０１は、多目的車両１１３の証明可能識別と作業者２００３の証明可能識別を組み合わせることができ、作業者２００３のアクセス制御をチェックすることができ、多目的車両１１３にシグナリングし、作業者２００３による多目的車両１１３へのアクセスを可能にすることができる。アクセスは、物理的または遠隔アクセスを含むことができる。多目的車両１１３が、車隊マネージャ６０１と通信することが不可能である場合、車隊マネージャ６０１は、アシスタントを配備し、多目的車両１１３を救助することができる。
【０１００】
本教示は、具体的構成の観点から説明されたが、それらは、これらの開示される構成に限定されないことを理解されたい。多くの修正および他の構成が、本願が関わる当業者に想起され、これは、本開示および添付の請求項の両方であるように意図され、それによって網羅される。本教示の範囲は、本明細書および添付の図面における本開示に依拠する当業者によって理解されるように、添付の請求項およびその法的均等物の適切な解釈ならびに構造によって判定されるべきであることが意図される。
【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６】
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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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５Ａ】
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【図１５Ｂ】
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【図１５Ｃ】
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【図１５Ｄ】
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【図１５Ｅ】
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【図１５Ｆ】
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【図１５Ｇ】
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【図１５Ｈ】
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【図１５Ｉ】
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【図１５Ｊ】
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【図１５Ｋ】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８Ａ】
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【図１８Ｂ】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【国際調査報告】
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