(57)【要約】本開示は、交通物体を処理するためのシステムおよび方法に関する。システムは、車両の所定の範囲内の複数の交通物体と関連付けられる検出情報を受信するステップと、検出情報から、複数の交通物体の各々の複数の特徴の特徴値を抽出するステップと、各交通物体の複数の特徴に対応する複数の特徴重みを取得するステップと、各々が各交通物体に対応する、複数の優先度値に基づいて、複数の交通物体と関連付けられる優先度キューを決定するステップであって、優先度値は、各交通物体の複数の特徴重みおよび特徴値に基づく、優先度キューを決定するステップとを行うことができる。【選択図】図４
2021512376.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
交通物体を処理するためのシステムであって、
命令のセットを含む少なくとも１つの記憶媒体と、
前記少なくとも１つの記憶媒体と通信する少なくとも１つのプロセッサと
を備え、
前記命令のセットを実行するとき、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記システムに、
車両の所定の範囲内の複数の交通物体と関連付けられる検出情報を受信するステップと、
前記検出情報から、前記複数の交通物体の各々の複数の特徴の特徴値を抽出するステップと、
各交通物体の前記複数の特徴に対応する複数の特徴重みを取得するステップと、
各々が各交通物体に対応する、複数の優先度値に基づいて、前記複数の交通物体と関連付けられる優先度キューを決定するステップであって、前記優先度値は、各交通物体の前記複数の特徴重みおよび前記特徴値に基づく、優先度キューを決定するステップと
を行わせるように指令される、システム。
【請求項２】
前記複数の交通物体の各々の前記複数の特徴は、前記交通物体のタイプ、前記交通物体の位置、前記交通物体の速度、前記交通物体の加速度、および、前記交通物体と前記車両との間の距離を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記少なくとも１つのプロセッサは、前記システムに、
前記優先度キューに基づいて前記複数の交通物体を処理するステップを行わせるように指令される、請求項１または２に記載のシステム。
【請求項４】
前記複数の特徴重みは、所定のルール、統計データ、または機械学習に少なくとも部分的に基づく、請求項１〜３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項５】
前記複数の特徴重みは、試験結果に基づいて調整される、請求項１〜４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項６】
前記複数の特徴に対応する前記複数の特徴重みは、交通情報、環境情報、時間情報、地理情報、またはそれらの組合せと関連付けられる、請求項１〜５のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項７】
前記優先度キューに基づいて前記複数の交通物体を処理するために、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記システムに、
所定の処理期間内に、前記優先度キューに従って、前記複数の交通物体のうちの少なくとも一部分を１つずつ処理するステップを行わせるように指令される、請求項３〜６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項８】
前記優先度キューに基づいて前記複数の交通物体を処理するために、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記システムに、
前記優先度キューに基づいて前記複数の交通物体のうちの少なくとも一部分を選択するステップと、
所定の処理期間内に、並列モードまたは分散モードにおいて、前記複数の交通物体のうちの前記少なくとも一部分を処理するステップと
を行わせるように指令される、請求項３〜７のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項９】
前記少なくとも１つのプロセッサは、前記システムに、
前記車両の前記所定の範囲と関連付けられる交通条件を取得するステップと、
前記複数の交通物体のうちの少なくとも一部分の特徴、および、前記交通条件に基づいて、前記複数の交通物体のうちの前記少なくとも一部分と関連付けられる、可能性のある挙動を予測するステップと、
前記複数の交通物体のうちの前記少なくとも一部分と関連付けられる、前記可能性のある挙動に基づいて、前記車両の走行経路を決定するステップと
をさらに行わせるように指令される、請求項１〜８のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１０】
前記少なくとも１つのプロセッサは、前記システムに、
前記走行経路に従うように前記車両に指令するために、前記車両の１つまたは複数の制御構成要素に信号を送信するステップをさらに行わせるように指令される、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
少なくとも１つのプロセッサと、少なくとも１つの記憶媒体と、ネットワークに接続されている通信プラットフォームとを有するコンピューティング・デバイス上で実施される方法であって、
車両の所定の範囲内の複数の交通物体と関連付けられる検出情報を受信するステップと、
前記検出情報から、前記複数の交通物体の各々の複数の特徴の特徴値を抽出するステップと、
各交通物体の前記複数の特徴に対応する複数の特徴重みを取得するステップと、
各々が各交通物体に対応する、複数の優先度値に基づいて、前記複数の交通物体と関連付けられる優先度キューを決定するステップであって、前記優先度値は、各交通物体の前記複数の特徴重みおよび前記特徴値に基づく、優先度キューを決定するステップと
を含む、方法。
【請求項１２】
前記複数の交通物体の各々の前記複数の特徴は、前記交通物体のタイプ、前記交通物体の位置、前記交通物体の速度、前記交通物体の加速度、および、前記交通物体と前記車両との間の距離を含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記優先度キューに基づいて前記複数の交通物体を処理するステップをさらに含む、請求項１１または１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記複数の特徴重みは、所定のルール、統計データ、または機械学習に少なくとも部分的に基づく、請求項１１〜１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
前記複数の特徴重みは、試験結果に基づいて調整される、請求項１１〜１４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１６】
前記複数の特徴に対応する前記複数の特徴重みは、交通情報、環境情報、時間情報、地理情報、またはそれらの組合せと関連付けられる、請求項１１〜１５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１７】
前記優先度キューに基づいて前記複数の交通物体を処理する前記ステップは、
所定の処理期間内に、前記優先度キューに従って、前記複数の交通物体のうちの少なくとも一部分を１つずつ処理するステップを含む、請求項１３〜１６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１８】
前記優先度キューに基づいて前記複数の交通物体を処理する前記ステップは、
前記優先度キューに基づいて前記複数の交通物体のうちの少なくとも一部分を選択するステップと、
所定の処理期間内に、並列モードまたは分散モードにおいて、前記複数の交通物体のうちの前記少なくとも一部分を処理するステップと
を含む、請求項１３〜１７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１９】
前記車両の前記所定の範囲と関連付けられる交通条件を取得するステップと、
前記複数の交通物体のうちの少なくとも一部分の特徴、および、前記交通条件に基づいて、前記複数の交通物体のうちの前記少なくとも一部分と関連付けられる、可能性のある挙動を予測するステップと、
前記複数の交通物体のうちの前記少なくとも一部分と関連付けられる、前記可能性のある挙動に基づいて、前記車両の走行経路を決定するステップと
をさらに含む、請求項１１〜１８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２０】
前記走行経路に従うように前記車両に指令するために、前記車両の１つまたは複数の制御構成要素に信号を送信するステップをさらに含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、方法を実施するように、前記少なくとも１つのプロセッサに指令する実行可能な命令を含む非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、
前記方法は、
車両の所定の範囲内の複数の交通物体と関連付けられる検出情報を受信するステップと、
前記検出情報から、前記複数の交通物体の各々の複数の特徴の特徴値を抽出するステップと、
各交通物体の前記複数の特徴に対応する複数の特徴重みを取得するステップと、
各々が各交通物体に対応する、複数の優先度値に基づいて、前記複数の交通物体と関連付けられる優先度キューを決定するステップであって、前記優先度値は、各交通物体の前記複数の特徴重みおよび前記特徴値に基づく、優先度キューを決定するステップと
を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、２０１８年１２月１８日に提出された中国特許出願第２０１８１１５４８５５２．０号に対する優先権を主張し、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本開示は、概して交通物体を処理するためのシステムおよび方法に関し、詳細には、交通物体の処理優先度を決定し、したがって、自律走行を容易にするためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
マイクロエレクトロニクスおよびロボット技術の発展によって、自律走行の探究は今日、急速に発展している。一般的に、自律走行システムは、自律走行向けに設計されている車両の所定の距離範囲内の交通物体と関連付けられる走行情報（例えば、速度、加速度）を取得し、交通物体と関連付けられる走行情報を処理し、処理結果に基づいて車両の走行経路を計画することができる。自律走行システムは、迅速な計算および即時反応を必要とするため、交通物体の処理は、一定の制限された期間内に維持されるべきである。しかしながら、既存のシステムは通常、各交通物体の重要性およびそれが引き起こす可能性がある可能な損傷を考慮することなく、交通物体を無差別または無作為に処理する。そのような手法は時間がかかり、非常に非効率的である。それゆえ、交通物体の優先度を設定し、その優先度に基づいて交通物体を処理するためのシステムおよび方法を提供し、それによって、自律走行システムの性能を向上させることが望ましい。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本開示の一態様は、交通物体を処理するためのシステムに関する。システムは、命令のセットを含む少なくとも１つの記憶媒体と、少なくとも１つの記憶媒体と通信する少なくとも１つのプロセッサとを含むことができる。命令のセットを実行するとき、少なくとも１つのプロセッサは、システムに、以下の動作のうちの１つまたは複数を実施させるように指令され得る。システムは、車両の所定の範囲内の複数の交通物体と関連付けられる検出情報を受信することができる。システムは、検出情報から、複数の交通物体の各々の複数の特徴の特徴値を抽出することができる。システムは、各交通物体の複数の特徴に対応する複数の特徴重みを取得することができる。システムは、各々が各交通物体に対応する、複数の優先度値に基づいて、複数の交通物体と関連付けられる優先度キューを決定することができ、優先度値は、各交通物体の複数の特徴重みおよび特徴値に基づく。
【０００５】
いくつかの実施形態において、複数の交通物体の各々の複数の特徴は、交通物体のタイプ、交通物体の位置、交通物体の速度、交通物体の加速度、および／または、交通物体と車両との間の距離を含んでもよい。
【０００６】
いくつかの実施形態において、システムは、優先度キューに基づいて複数の交通物体を処理することができる。
【０００７】
いくつかの実施形態において、複数の特徴重みは、所定のルール、統計データ、または機械学習に少なくとも部分的に基づくことができる。
【０００８】
いくつかの実施形態において、複数の特徴重みは、試験データに基づいて調整することができる。
【０００９】
いくつかの実施形態において、複数の特徴に対応する複数の特徴重みは、交通情報、環境情報、時間情報、地理情報、またはそれらの任意の組合せと関連付けることができる。
【００１０】
いくつかの実施形態において、システムは、所定の処理期間内に、優先度キューに従って、複数の交通物体のうちの少なくとも一部分を１つずつ処理することができる。
【００１１】
いくつかの実施形態において、システムは、優先度キューに基づいて複数の交通物体のうちの少なくとも一部分を選択することができる。システムは、所定の処理期間内に、並列モードまたは分散モードにおいて、複数の交通物体のうちの少なくとも一部分を処理することができる。
【００１２】
いくつかの実施形態において、システムは、車両の所定の範囲と関連付けられる交通条件を取得することができる。システムは、複数の交通物体のうちの少なくとも一部分の特徴、および、交通条件に基づいて、複数の交通物体のうちの少なくとも一部分と関連付けられる、可能性のある挙動を予測することができる。システムは、複数の交通物体のうちの少なくとも一部分と関連付けられる、可能性のある挙動に基づいて、車両の走行経路を決定することもできる。
【００１３】
いくつかの実施形態において、システムは、走行経路に従うように車両に指令するために、車両の１つまたは複数の制御構成要素に信号を送信することができる。
【００１４】
本開示の別の態様は、コンピューティング・デバイス上で実施される方法に関する。コンピューティング・デバイスは、少なくとも１つのプロセッサと、少なくとも１つの記憶媒体と、ネットワークに接続されている通信プラットフォームとを含むことができる。方法は、車両の所定の範囲内の複数の交通物体と関連付けられる検出情報を受信するステップと、検出情報から、複数の交通物体の各々の複数の特徴の特徴値を抽出するステップと、各交通物体の複数の特徴に対応する複数の特徴重みを取得するステップと、各々が各交通物体に対応する、複数の優先度値に基づいて、複数の交通物体と関連付けられる優先度キューを決定するステップであって、優先度値は、各交通物体の複数の特徴重みおよび特徴値に基づく、優先度キューを決定するステップとを含むことができる。
【００１５】
いくつかの実施形態において、複数の交通物体の各々の複数の特徴は、交通物体のタイプ、交通物体の位置、交通物体の速度、交通物体の加速度、および、交通物体と車両との間の距離を含んでもよい。
【００１６】
いくつかの実施形態において、方法は、優先度キューに基づいて複数の交通物体を処理するステップをさらに含むことができる。
【００１７】
いくつかの実施形態において、複数の特徴重みは、所定のルール、統計データ、または機械学習に少なくとも部分的に基づくことができる。
【００１８】
いくつかの実施形態において、複数の特徴重みは、試験データに基づいて調整することができる。
【００１９】
いくつかの実施形態において、複数の特徴に対応する複数の特徴重みは、交通情報、環境情報、時間情報、地理情報、またはそれらの任意の組合せと関連付けることができる。
【００２０】
いくつかの実施形態において、優先度キューに基づいて複数の交通物体を処理するステップは、所定の処理期間内に、優先度キューに従って、複数の交通物体のうちの少なくとも一部分を１つずつ処理するステップを含むことができる。
【００２１】
いくつかの実施形態において、優先度キューに基づいて複数の交通物体を処理するステップは、優先度キューに従って複数の交通物体のうちの少なくとも一部分を選択するステップと、所定の処理期間内に、並列モードまたは分散モードにおいて複数の交通物体のうちの少なくとも一部分を処理するステップを含むことができる。
【００２２】
いくつかの実施形態において、方法は、車両の所定の範囲と関連付けられる交通条件を取得するステップと、複数の交通物体のうちの少なくとも一部分の特徴、および、交通条件に基づいて、複数の交通物体のうちの少なくとも一部分と関連付けられる、可能性のある挙動を予測するステップと、複数の交通物体のうちの少なくとも一部分と関連付けられる、可能性のある挙動に基づいて、車両の走行経路を決定するステップとをさらに含むことができる。
【００２３】
いくつかの実施形態において、方法は、走行経路に従うように車両に指令するために、車両の１つまたは複数の制御構成要素に信号を送信するステップをさらに含むことができる。
【００２４】
本開示のさらなる態様は、非一時的コンピュータ可読媒体に関する。非一時的コンピュータ可読媒体は、実行可能な命令を含むことができる。実行可能な命令が少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、実行可能な命令は、方法を実施するように、少なくとも１つのプロセッサに指令する。方法は、車両の所定の範囲内の複数の交通物体と関連付けられる検出情報を受信するステップと、検出情報から、複数の交通物体の各々の複数の特徴の特徴値を抽出するステップと、各交通物体の複数の特徴に対応する複数の特徴重みを取得するステップと、各々が各交通物体に対応する、複数の優先度値に基づいて、複数の交通物体と関連付けられる優先度キューを決定するステップであって、優先度値は、各交通物体の複数の特徴重みおよび特徴値に基づく、優先度キューを決定するステップとを含むことができる。
【００２５】
追加の特徴は、部分的には、後続する説明に記載され、部分的には、以下および添付の図面の検討を受けて当業者に明らかになるか、または、実施例の生成または動作によって学習することができる。本開示の特徴は、下記に論じられている詳細な例に記載されている方法、手段、および組合せの様々な態様を実践または使用することによって実現し、達成することができる。
【００２６】
本開示は、例示的な実施形態に関してさらに説明される。図面を参照しながら、これらの例示的な実施形態を詳細に説明する。これらの実施形態は非限定的な例示的な実施形態であり、同様の参照番号は、図面のいくつかのビュー全体を通じて同様の構造を表す。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本開示のいくつかの実施形態による例示的な自律走行システムを示す概略図である。
【図２】本開示のいくつかの実施形態による例示的な自律走行システムの例示的なハードウェアおよび／またはソフトウェア構成要素を示す概略図である。
【図３】本開示のいくつかの実施形態による例示的な処理エンジンを示すブロック図である。
【図４】本開示のいくつかの実施形態による、交通物体と関連付けられる優先度キューを決定するための例示的なプロセスを示すフローチャートである。
【図５】本開示のいくつかの実施形態による、車両の速度と交通物体の速度との間の例示的な関係を示す概略図である。
【図６】本開示のいくつかの実施形態による、走行経路を決定するための例示的なプロセスを示すフローチャートである。
【図７】本開示のいくつかの実施形態による、優先度キューに基づいて複数の交通物体を処理するための例示的なプロセスを示す概略図である。
【図８】本開示のいくつかの実施形態による、並列モードにおいて、優先度キューに基づいて複数の交通物体を処理するための例示的なプロセスを示す概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
以下の説明は、当業者が、本開示を作成および使用することを可能にするために提示され、特定の用途およびその要件のコンテキストにおいて提供される。開示される実施形態に対する様々な改変が、当業者には容易に認識され、本明細書において定義される一般的な原理は、本開示の主旨または範囲から逸脱することなく他の実施形態および用途に適用されることができる。したがって、本開示は本明細書に示されている実施形態に限定されず、特許請求項の範囲に一致する最も広い範囲に合致するものである。
【００２９】
本明細書において使用される用語は特定の例示的な実施形態を説明することのみを目的とするものであり、限定であるようには意図されない。本明細書において使用される場合、単数形「１つの」（“ａ”、“ａｎ”）および「その」（“ｔｈｅ”）は、別途文脈が明確に指示していない限り、複数形も含むように意図され得る。用語「備える」（“ｃｏｍｐｒｉｓｅ”、“ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ”）および／または「備えている」（“ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ”）、「含む」（“ｉｎｃｌｕｄｅ”、“ｉｎｃｌｕｄｅｓ”）および／または「含んでいる」（“ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ”）は、本開示において使用されている場合、記載されている特徴、整数、ステップ、動作、要素、および／または構成要素が存在することを指定するが、１つまたは複数の他の特徴、整数、ステップ、動作、要素、および／または構成要素、および／またはそのグループが存在することまたは追加されることを除外するものではないことがさらに理解されよう。
【００３０】
これらのおよび他の特徴、および本開示の特性、ならびに、構造の関連する要素および部品の組合せの動作および機能の方法および製造の経済性は、添付の図面を参照しながら以下の説明を検討することを受けて、より明らかになり得る。これらのすべてが、本開示の部分を形成する。しかしながら、図面は例示および説明のみを目的としたものであり、本開示の範囲を限定するようには意図されていないことは、明確に理解されたい。図面は原寸に比例しないことを理解されたい。
【００３１】
本開示において使用されているフローチャートは、本開示のいくつかの実施形態に従ってシステムが実施する動作を示す。フローチャートの動作は順序を変えて実施することができることは、明確に理解されたい。逆に、動作は、逆順で、または同時に実施することができる。その上、１つまたは複数の他の動作をフローチャートに追加することができる。１つまたは複数の他の動作はフローチャートから削除することができる。
【００３２】
その上、本開示において開示されているシステムおよび方法は、主に地上の輸送システムに関して説明されているが、これは１つの例示的な実施形態に過ぎないことは理解されたい。本開示のシステムおよび方法は、任意の他の種類の輸送システムに適用することができる。例えば、本開示のシステムおよび方法は、海洋、航空宇宙など、または任意のそれらの組合せを含む異なる環境の輸送システムに適用することができる。輸送システムの車両は、自動車、バス、列車、地下鉄、船舶、航空機、宇宙船、熱気球など、またはそれらの任意の組合せを含むことができる。
【００３３】
本開示において使用される測位技術は、全地球測位システム（ＧＰＳ）、グローバル・ナビゲーション衛星システム（ＧＬＯＮＡＳＳ）、コンパス・ナビゲーション・システム（ＣＯＭＰＡＳＳ）、Ｇａｌｉｌｅｏ測位システム、準天頂衛星システム（ＱＺＳＳ）、ワイヤレス・フィデリティ（ＷｉＦｉ）測位技術など、またはそれらの任意の組合せに基づくことができる。上記の測位システムのうちの１つまたは複数は、本開示においては交換可能に使用することができる。
【００３４】
本開示の一態様は、車両の所定の範囲内の複数の交通物体と関連付けられる優先度キューを決定するためのシステムおよび方法に関する。本開示のいくつかのシステムおよび方法によれば、プロセッサは、複数の交通物体と関連付けられる検出情報を受信し、検出情報から、複数の交通物体の各々の複数の特徴の特徴値を抽出し、各交通物体の複数の特徴に対応する複数の特徴重みを取得し、複数の優先度値に基づいて、複数の交通物体と関連付けられる優先度キューを決定することができ、各優先度値は各交通物体に対応し、優先度値は、各交通物体の複数の特徴重みおよび特徴値に基づくことができる。さらに、本開示のいくつかのシステムおよび方法によれば、プロセッサはさらに、優先度キューに基づいて複数の交通物体を処理し（例えば、可能性のある挙動を予測し）、処理結果に基づいて車両の走行経路を決定することができる。本開示のシステムおよび方法によれば、複数の交通物体が優先度キューに基づいて処理され、これによって、車両の走行にとって相対的に高い重要度を有する交通物体が適時に処理され得ることを保証することができ、それによって、車両の経路計画の正確度が向上する。
【００３５】
図１は、本開示のいくつかの実施形態による例示的な自律走行システムを示す概略図である。いくつかの実施形態において、自律走行システム１００は、サーバ１１０と、ネットワーク１２０と、車両１３０と、ストレージ１４０とを含むことができる。
【００３６】
いくつかの実施形態において、サーバ１１０は、単一のサーバであってもよく、または、サーバ・グループであってもよい。サーバ・グループは、集中型であってもよく、または、分散型であってもよい（例えば、サーバ１１０は分散型システムであってもよい）。いくつかの実施形態において、サーバ１１０は、ローカルであってもよく、または、リモートであってもよい。例えば、サーバ１１０は、ネットワーク１２０を介して、車両１３０および／またはストレージ１４０に記憶されている情報および／またはデータにアクセスすることができる。別の例として、サーバ１１０は、記憶されている情報および／またはデータにアクセスするために、車両１３０および／またはストレージ１４０に直接的に接続されてもよい。いくつかの実施形態において、サーバ１１０は、クラウド・プラットフォームまたは内蔵コンピュータ上で実装されてもよい。例としてのみ、クラウド・プラットフォームは、プライベート・クラウド、公衆クラウド、ハイブリッド・クラウド、コミュニティ・クラウド、分散型クラウド、インタークラウド、マルチクラウドなど、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。いくつかの実施形態において、サーバ１１０は、本開示の図２に示す１つまたは複数の構成要素を含むコンピューティング・デバイス２００上で実装することができる。
【００３７】
いくつかの実施形態において、サーバ１１０は、処理エンジン１１２を含んでもよい。処理エンジン１１２は、本開示に記載されている１つまたは複数の機能を実施するために、車両１３０に関連付けられる走行情報と関連付けられる情報および／またはデータを処理することができる。例えば、処理エンジン１１２は、車両１３０の所定の範囲内の複数の交通物体と関連付けられる検出情報を取得し、検出情報に基づいて複数の交通物体と関連付けられる優先度キューを決定することができる。さらに、処理エンジン１１２は、優先度キューに基づいて複数の交通物体を処理することができる。いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、１つまたは複数の処理エンジン（例えば、シングルコア処理エンジンまたはマルチコア・プロセッサ）を含んでもよい。例としてのみ、処理エンジン１１２は、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、特定用途向け命令セット・プロセッサ（ＡＳＩＰ）、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）、物理演算ユニット（ＰＰＵ：ｐｈｙｓｉｃｓ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、プログラム可能論理デバイス（ＰＬＤ）、コントローラ、マイクロコントローラ・ユニット、縮小命令セット・コンピュータ（ＲＩＳＣ）、マイクロプロセッサなど、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。
【００３８】
いくつかの実施形態において、サーバ１１０は、自律走行システム１００の１つまたは複数の構成要素（例えば、車両１３０、ストレージ１４０）と通信するために、ネットワーク１２０に接続することができる。いくつかの実施形態において、サーバ１１０は、自律走行システム１００の１つまたは複数の構成要素（例えば、車両１３０、ストレージ１４０）と直接的に接続されてもよく、または、それらの構成要素と通信してもよい。いくつかの実施形態において、サーバ１１０は、車両１３０内に統合されてもよい。例えば、サーバ１１０は、車両１３０内に設置されたコンピューティング・デバイス（例えば、内蔵コンピュータ）であってもよい。
【００３９】
ネットワーク１２０は、情報および／またはデータの交換を促進することができる。いくつかの実施形態において、自律走行システム１００の１つまたは複数の構成要素（例えば、サーバ１１０、車両１３０、またはストレージ１４０）は、情報および／またはデータを、ネットワーク１２０を介して自律走行システム１００の他の構成要素に送信することができる。例えば、サーバ１１０は、ネットワーク１２０を介して、車両１３０の所定の範囲内の複数の交通物体と関連付けられる検出情報を取得することができる。いくつかの実施形態において、ネットワーク１２０は、任意のタイプの有線またはワイヤレス・ネットワーク、またはそれらの組合せであってもよい。例としてのみ、ネットワーク１２０は、ケーブル・ネットワーク、ワイヤライン・ネットワーク、光ファイバー・ネットワーク、遠隔通信ネットワーク、イントラネット、インターネット、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、ワイヤレス・ローカル・エリア・ネットワーク（ＷＬＡＮ）、メトロポリタン・エリア・ネットワーク（ＭＡＮ）、公衆電話網（ＰＳＴＮ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）ネットワーク、ＺｉｇＢｅｅネットワーク、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。いくつかの実施形態において、ネットワーク１２０は、１つまたは複数のネットワーク・アクセス・ポイントを含むことができる。例えば、ネットワーク１２０は、有線またはワイヤレス・ネットワーク・アクセス・ポイントを含むことができ、それを通じて、自律走行システム１００の１つまたは複数の構成要素を、データおよび／または情報を交換するためにネットワーク１２０に接続することができる。
【００４０】
車両１３０は、任意のタイプの自律車両であってもよい。自律車両は、環境情報を検知し、人間が操作することなくナビゲートすることが可能であり得る。車両１３０は、従来の車両の構造を含んでもよい。例えば、車両１３０は、車両１３０の動作を制御するように構成されている複数の制御構成要素を含んでもよい。複数の制御構成要素は、ステアリング・デバイス（例えば、ステアリング・ホイール）、ブレーキデバイス（例えば、ブレーキペダル）、および加速装置を含んでもよい。ステアリング・デバイスは、車両１３０の進行方向（ｈｅａｄｉｎｇ）および／または方向（ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ）を調整するように構成することができる。ブレーキデバイスは、車両１３０を停止するためのブレーキ動作を実施するように構成することができる。加速装置は、車両１３０の速度および／または加速度を制御するように構成することができる。
【００４１】
また、車両１３０は、車両１３０と関連付けられる走行情報を検出するように構成されている複数の検出ユニットを含むこともできる。複数の検出ユニットは、カメラ、全地球測位システム（ＧＰＳ）モジュール、加速度センサー（例えば、圧電センサー）、速度センサー（例えば、ホール・センサー）、距離センサー（例えば、レーダー、ＬＩＤＡＲ、赤外線センサー）、ステアリング角度センサー（例えば、傾斜センサー）、牽引関連センサー（例えば、力センサー）などを含んでもよい。いくつかの実施形態において、車両１３０と関連付けられる走行情報は、車両１３０の所定の範囲内の複数の交通物体（例えば、歩行者、車両）と関連付けられる検出情報、車両１３０の所定の範囲内の道路状態情報、車両１３０の所定の範囲内のマップ情報などを含んでもよい。
【００４２】
ストレージ１４０は、データおよび／または命令を記憶することができる。いくつかの実施形態において、ストレージ１４０は、複数の検出ユニットによって獲得される車両１３０と関連付けられる走行情報のような、車両１３０から取得されるデータを記憶することができる。いくつかの実施形態において、ストレージ１４０は、本開示に記載されている例示的な方法を実施するためにサーバ１１０が実行または使用することができるデータおよび／または命令を記憶することができる。いくつかの実施形態において、ストレージ１４０は、大容量ストレージ、リムーバブル・ストレージ、揮発性読取りおよび書込みメモリ、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）など、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。例示的な大容量ストレージは、磁気ディスク、光ディスク、ソリッドステート・ドライブなどを含んでもよい。例示的なリムーバブル・ストレージは、フラッシュ・ドライブ、フロッピー・ディスク、光ディスク、メモリ・カード、ジップ・ディスク、磁気テープなどを含んでもよい。例示的な揮発性読取りおよび書込みメモリは、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）を含んでもよい。例示的なＲＡＭは、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、ダブル・データ・レート同期ダイナミックＲＡＭ（ＤＤＲ  ＳＤＲＡＭ）、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、サイリスタＲＡＭ（Ｔ−ＲＡＭ）、およびゼロキャパシタＲＡＭ（Ｚ−ＲＡＭ）などを含んでもよい。例示的なＲＯＭは、マスクＲＯＭ（ＭＲＯＭ）、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＰＥＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、コンパクト・ディスクＲＯＭ（ＣＤ−ＲＯＭ）、およびデジタル多用途ディスクＲＯＭなどを含んでもよい。いくつかの実施形態において、ストレージ１４０は、クラウド・プラットフォーム上で実装されてもよい。例としてのみ、クラウド・プラットフォームは、プライベート・クラウド、公衆クラウド、ハイブリッド・クラウド、コミュニティ・クラウド、分散型クラウド、インタークラウド、マルチクラウドなど、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。
【００４３】
いくつかの実施形態において、ストレージ１４０は、自律走行システム１００の１つまたは複数の構成要素（例えば、サーバ１１０、車両１３０）と通信するために、ネットワーク１２０に接続することができる。自律走行システム１００の１つまたは複数の構成要素は、ネットワーク１２０を介して、ストレージ１４０内に記憶されているデータまたは命令にアクセスすることができる。いくつかの実施形態において、ストレージ１４０は、自律走行システム１００の１つまたは複数の構成要素（例えば、サーバ１１０、車両１３０）と直接的に接続されてもよく、または、それらの構成要素と通信してもよい。いくつかの実施形態において、ストレージ１４０は、サーバ１１０の一部分であってもよい。いくつかの実施形態において、ストレージ１４０は、車両１３０内に統合されてもよい。
【００４４】
自律走行システム１００は、例示のみを目的として与えられており、本開示の範囲を限定するようには意図されていないことに留意されたい。当業者であれば、本開示の教示の下で複数の変形形態または修正形態を作成することができる。例えば、自律走行システム１００は、データベース、情報源などをさらに含んでもよい。別の例として、自律走行システム１００は、同様のまたは異なる機能を実現するために、他のデバイス上で実装されてもよい。しかしながら、それらの変形形態および修正形態は、本開示の範囲内から逸脱しない。
【００４５】
図２は、本開示のいくつかの実施形態による例示的な自律走行システムの例示的なハードウェアおよび／またはソフトウェア構成要素を示す概略図である。いくつかの実施形態において、サーバ１１０は、コンピューティング・デバイス２００上で実装されてもよい。例えば、処理エンジン１１２は、コンピューティング・デバイス２００上で実装され、本開示において開示されている処理エンジン１１２の機能を実施するように構成することができる。
【００４６】
コンピューティング・デバイス２００は、本開示の自律走行システム１００の任意の構成要素を実装するために使用することができる。例えば、自律走行システム１００の処理エンジン１１２は、コンピューティング・デバイス２００上で、そのハードウェア、ソフトウェアプログラム、ファームウェア、またはそれらの組合せを介して実装されてもよい。便宜上、１つのみのそのようなコンピュータが示されているが、本明細書に記載されているような自律走行システム１００と関連付けられるコンピュータ機能は、処理負荷を分散させるために、複数の同様のプラットフォーム上で分散的に実施されてもよい。
【００４７】
コンピューティング・デバイス２００は、例えば、データ通信を容易にするために、それに接続されているネットワーク（例えば、ネットワーク１２０）に、および、当該ネットワークから接続されている通信（ＣＯＭＭ）ポート２５０を含むことができる。コンピューティング・デバイス２００はまた、プログラム命令を実行するための、１つまたは複数のプロセッサ（例えば、論理回路）の形態の、プロセッサ（例えば、プロセッサ２２０）をも含むことができる。例えば、プロセッサは、インターフェース回路および処理回路をその中に含むことができる。インターフェース回路は、バス２１０から電子信号を受信するように構成することができ、電子信号は、処理回路が処理するために、構造化されたデータおよび／または命令を符号化する。処理回路は、論理計算を実行し、その後、電子信号として符号化される結論、結果、および／または命令を決定することができる。その後、インターフェース回路は、バス２１０を介して、処理回路から電子信号を送出することができる。
【００４８】
コンピューティング・デバイス２００は、コンピューティング・デバイス２００によって処理および／または送信されるべき様々なデータ・ファイルを記憶するために、例えば、ディスク２７０、および読出し専用メモリ（ＲＯＭ）２３０、またはランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）２４０など、種々の形態のプログラム・ストレージおよびデータ・ストレージをさらに含むことができる。コンピューティング・デバイス２００はまた、ＲＯＭ２３０、ＲＡＭ２４０、および／または他のタイプの非一時的ストレージ媒体内に記憶されている、プロセッサ２２０によって実行されるべきプログラム命令をも含むことができる。本開示の方法および／またはプロセスは、プログラム命令として実施することができる。コンピューティング・デバイス２００はまた、コンピューティング・デバイス２００と、その中の他の構成要素との間の入出力をサポートする、Ｉ／Ｏ構成要素２６０をも含む。コンピューティング・デバイス２００はまた、ネットワーク通信を介してプログラミングおよびデータを受信することもできる。
【００４９】
例示のみのために、１つのみのプロセッサがコンピューティング・デバイス２００内に記載されている。しかしながら、また、本開示のコンピューティング・デバイス２００は、複数のプロセッサを含んでもよく、したがって、本開示に記載されているような１つのプロセッサによって実施される動作はまた、複数のプロセッサによって共同でまたは別個に実施されてもよいことに留意されたい。例えば、コンピューティング・デバイス２００のプロセッサは、動作Ａと動作Ｂの両方を実行する。別の例の場合、動作Ａおよび動作Ｂはまた、コンピューティング・デバイス２００内で、２つの異なるプロセッサによって共同でまたは別個に実施されてもよい（例えば、第１のプロセッサが動作Ａを実行し、かつ、第２のプロセッサが動作Ｂを実行し、または、第１のプロセッサおよび第２のプロセッサが共同で動作ＡおよびＢを実行する）。
【００５０】
図３は、本開示のいくつかの実施形態による例示的な処理エンジンを示すブロック図である。処理エンジン１１２は、取得モジュール３１０と、抽出モジュール３２０と、決定モジュール３３０とを含むことができる。
【００５１】
取得モジュール３１０は、車両（例えば、車両１３０）の所定の範囲内の複数の交通物体と関連付けられる検出情報を受信するように構成することができる。交通物体は、物体の位置、動き、大きさ、および／または他の特徴、ならびに、交通条件または天候条件のような他のパラメータに起因して、車両の動き、スピード、経路、および／または安全性に影響を与える可能性がある任意の物体であり得る。取得モジュール３１０は、車両の検出ユニット（例えば、カメラ、レーダー）、または、本開示の他の箇所において開示されているストレージ・デバイス（例えば、ストレージ１４０）から、複数の交通物体と関連付けられる検出情報を受信することができる。いくつかの実施形態において、複数の交通物体は、車両（例えば、自動車、バス、トラック、オートバイ、自転車）、歩行者、動物、防塞、樹木、建築物、外灯、柱などを含み得る。いくつかの実施形態において、所定の範囲は、自律走行システム１００のデフォルト設定であってもよく、または、種々の状況下で調整可能であってもよい。複数の交通物体と関連付けられる検出情報のさらなる詳細は、本開示の他の箇所（例えば、図４およびその説明）に見出すことができる。
【００５２】
抽出モジュール３２０は、検出情報から、複数の交通物体の各々の複数の特徴の特徴値を抽出するように構成することができる。いくつかの実施形態において、複数の交通物体の各々の複数の特徴は、交通物体のタイプ（例えば、歩行者、車両、オートバイ、自転車）、交通物体の位置、交通物体の速度、交通物体の加速度、交通物体と車両との間の距離（例えば、直線距離、路上距離）などを含んでもよい。特徴値および／または特徴のさらなる詳細は、本開示の他の箇所（例えば、図４〜図５およびその説明）に見出すことができる。
【００５３】
決定モジュール３３０は、各交通物体の複数の特徴に対応する複数の特徴重みを取得するように構成することができる。いくつかの実施形態において、各交通物体の複数の特徴に対応する複数の特徴重みは、１つまたは複数の所定のルール、統計データ、および／または機械学習に基づいて決定することができる。いくつかの実施形態において、複数の特徴に対応する複数の特徴重みは、交通情報、環境情報、時間情報、地理情報など、またはそれらの任意の組合せと関連付けることができる。特徴重みのさらなる詳細は、本開示の他の箇所（例えば、図４およびその説明）に見出すことができる。
【００５４】
決定モジュール３３０は、複数の優先度値に基づいて、複数の交通物体と関連付けられる優先度キューを決定するように構成することができ、優先度値は各交通物体の複数の特徴重みおよび特徴値に基づく。いくつかの実施形態において、決定モジュール３３０は、所定の順序（例えば、昇順、降順）に従って、複数の交通物体に対応する複数の優先度値に基づいて、優先度キューを決定することができる。
【００５５】
いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、処理モジュール（図示せず）をさらに含むことができる。処理モジュールは、優先度キューに基づいて複数の交通物体を処理するように構成することができる。いくつかの実施形態において、処理モジュールは、所定の処理期間内に、優先度キューに従って、複数の交通物体のうちの少なくとも一部分を１つずつ処理することができる。いくつかの実施形態において、処理モジュールは、所定の処理期間内に、優先度キューに従って、並列モードまたは分散モードにおいて、複数の交通物体のうちの少なくとも一部分を処理することができる。いくつかの実施形態において、処理モジュールは、複数の交通物体のうちの少なくとも一部分の特徴、および、交通条件に基づいて、複数の交通物体のうちの少なくとも一部分と関連付けられる、可能性のある挙動を予測することができる。複数の交通物体の処理のさらなる詳細は、本開示の他の箇所（例えば、図４、図６〜図８およびその説明）に見出すことができる。
【００５６】
いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、走行経路決定モジュール（図示せず）をさらに含むことができる。走行経路決定モジュールは、処理結果（例えば、予測された可能性のある挙動）に基づいて、車両の走行経路を決定するように構成することができる。いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、送信モジュール（図示せず）をさらに含むことができる。送信モジュールは、走行経路に従うように車両に指令するために、車両の１つまたは複数の制御構成要素に信号を送信するように構成することができる。
【００５７】
処理エンジン１１２内のモジュールは、ワイヤード接続またはワイヤレス接続を介して、互いに接続され、または、互いと通信することができる。ワイヤード接続は、メタル・ケーブル、光ケーブル、ハイブリッド・ケーブルなど、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。ワイヤレス接続は、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＺｉｇＢｅｅ、ニア・フィールド通信（ＮＦＣ）など、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。上記モジュールのうちのいずれか２つは、単一のモジュールとして組み合わされてもよく、それらのモジュールのうちのいずれか１つは、２つ以上のユニットに分割されてもよい。
【００５８】
例えば、取得モジュール３１０および抽出モジュール３２０は、複数の交通物体と関連付けられる検出情報を受信するとともに、各交通物体の複数の特徴の特徴値を抽出することができる単一のモジュールとして組み合わされてもよい。別の例として、決定モジュール３３０は、特徴重み決定ユニットおよび優先度キュー決定ユニットを含む２つのユニットに分割されてもよく、特徴重み決定ユニットは、各交通物体の複数の特徴に対応する複数の特徴重みを取得するように構成することができ、優先度キュー決定ユニットは、複数の特徴に対応する複数の優先度値に基づいて優先度キューを決定するように構成することができる。さらなる例として、処理エンジン１１２は、複数の交通物体と関連付けられる情報および／またはデータ（例えば、検出情報、特徴値、優先度値、優先度キュー）を記憶するように構成することができるストレージ・モジュール（図示せず）を含むことができる。
【００５９】
図４は、本開示のいくつかの実施形態による、複数の交通物体と関連付けられる優先度キューを決定するための例示的なプロセスを示すフローチャートである。プロセス４００は、自律車両システム１００によって実行することができる。例えば、プロセス４００は、ストレージＲＯＭ２３０またはＲＡＭ２４０内に記憶されている命令のセットとして実施されてもよい。プロセッサ２２０および／または図３のモジュールは、命令のセットを実行することができ、命令を実行するとき、プロセッサ２２０および／またはモジュールは、プロセス４００を実施するように構成することができる。下記に提示される、図示されているプロセスの動作は、例示的であるように意図されている。いくつかの実施形態において、プロセス４００は、記載されていない１つまたは複数の追加の動作を伴って、かつ／または、記載されている動作のうちの１つまたは複数を伴わずに、達成されてもよい。加えて、図４に示されており、下記に説明されるプロセス４００の動作の順序は、限定であるようには意図されていない。
【００６０】
４１０において、処理エンジン１１２（例えば、取得モジュール３１０）（例えば、プロセッサ２２０のインターフェース回路）は、車両（例えば、車両１３０）の所定の範囲内の複数の交通物体と関連付けられる検出情報を受信することができる。処理エンジン１１２は、車両の検出ユニット（例えば、カメラ、レーダー）、または、本開示の他の箇所において開示されているストレージ・デバイス（例えば、ストレージ１４０）から、複数の交通物体と関連付けられる検出情報を受信することができる。交通物体は、物体の位置、動き、大きさ、および／または他の特徴、ならびに、交通条件または天候条件のような他のパラメータに起因して、車両の動き、スピード、経路、および／または安全性に影響を与える可能性がある任意の物体であり得る。いくつかの実施形態において、複数の交通物体は、車両（例えば、自動車、バス、トラック、オートバイ、自転車）、歩行者、動物、防塞、樹木、建築物、外灯、柱などを含み得る。
【００６１】
いくつかの実施形態において、所定の範囲は、自律走行システム１００のデフォルト設定であってもよく、または、種々の状況下で調整可能であってもよい。例えば、所定の範囲は、例えば、車両の現在の位置を中心とし、または、車両の知覚距離もしくは知覚距離の一部分を半径とする、扇形領域、半円領域、または円領域など、車両の正面の領域であってもよい。本明細書において使用される場合、知覚距離とは、車両の検出ユニットの最も長い検出可能距離を指す。いくつかの実施形態において、知覚距離の一部分のみが所定の範囲に組み込まれ、使用される知覚距離の割合を変更することによって、より柔軟な手法および範囲の調整が可能になる。別の例として、所定の範囲は、例えば、車両の現在の位置を頂点とし、または、車両の知覚距離を辺の長さとする、三角形領域など、車両の正面の領域であってもよい。さらなる例として、所定の範囲は、例えば、車両の現在の位置を辺の中点とし、または、車両の知覚距離を辺の長さとする、正方形または長方形領域など、車両の正面の領域であってもよい。またさらなる例として、所定の範囲は、車両の現在の位置を含む任意の領域（例えば、円、長方形、正方形、三角形、多角形）であってもよい。
【００６２】
４２０において、処理エンジン１１２（例えば、抽出モジュール３２０）（例えば、プロセッサ２２０の処理回路）は、検出情報から、複数の交通物体の各々の複数の特徴の特徴値を抽出することができる。
【００６３】
いくつかの実施形態において、複数の交通物体の各々の複数の特徴は、交通物体のタイプ（例えば、歩行者、車両、オートバイ、自転車）、交通物体の位置（例えば、交差点、車線、歩道）、交通物体の速度、交通物体の加速度、交通物体と車両との間の距離（例えば、直線距離、路上距離）などを含んでもよい。本明細書において使用される場合、「速度」は、「大きさ」の情報および／または「方向」の情報を含む。例えば、交通物体の速度は、速度の大きさが７０ｋｍ／ｈであり、速度の方向が水平方向（すなわち、ｘ軸）から３０°の角度を有する方向であることを示す、「７０ｋｍ／ｈ、３０°」として表現することができる。同様に、「加速度」も、「大きさ」の情報および／または「方向」の情報を含む。
【００６４】
いくつかの実施形態において、特定の特徴について、対応する特徴値は、特定の特徴と関連付けられる数学的表現（例えば、値、ベクトル、行列、行列式）であってもよい。
【００６５】
例えば、特徴「交通物体のタイプ」について、対応する特徴値は、下記に示す第１のベクトルとして表すことができる。
ＶＴ＝（Ｐ，Ｖ，Ｃ，Ｍ）        （１）
式中、ＶＴは「交通物体のタイプ」の特徴値を表す第１のベクトルを指し、Ｐは「歩行者」を指し、Ｖは「車両」を指し、Ｃは「自転車」を指し、Ｍは「オートバイ」を指す。例えば、「歩行者」タイプの特徴値は（１，０，０，０）である。
【００６６】
別の例として、特徴「交通物体の位置」について、対応する特徴値は、下記に示す第２のベクトルとして表すことができる。
ＶＰ＝（ｃ，ｌ，ｓ）        （２）
式中、ＶＰは「交通物体の位置」の特徴値を表す第２のベクトルを指し、ｃは位置「交差点」を指し、ｌは位置「車線」を指し、ｓは位置「歩道」を指す。例えば、位置「車線」の特徴値は（０，１，０）である。
【００６７】
さらなる例として、特徴「交通物体と車両との間の距離」について、処理エンジン１１２は、下記の式（３）に従って、対応する特徴値を決定することができる。
【数１】
2021512376.tif 000003
式中、ＶＤは、「交通物体と車両との間の距離」の特徴値を指し、Ｄは、交通物体と車両との間の距離の実際の値を指し、ＤＰは、車両の検出ユニットの知覚距離を指す。「交通物体と車両との間の距離」の特徴値は、知覚距離に基づく正規化値であることが分かる。特徴値はまた、交通物体と車両との間の距離の実際の値（すなわち、Ｄ）または距離の実際の値と関連付けられる任意の修正値でもあり得ることに留意されたい。
【００６８】
またさらなる例として、上述したように、「速度」は「方向情報」を含み、したがって、「交通物体の速度」は、「交通物体のｘ軸速度」および「交通物体のｙ軸速度」に分解することができる。さらに、処理エンジン１１２は、「交通物体のｘ軸速度」および「交通物体のｙ軸速度」のそれぞれの特徴値を、下記の式（４）および式（５）に従って決定することができる。
【数２】
2021512376.tif 000004
【００６９】
【数３】
2021512376.tif 000005
【００７０】
いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２はまた、第１の特徴値および第２の特徴値に基づいて、「交通物体の速度」の包括的特徴値（例えば、合計、平均、荷重平均）を決定することもできる。
【００７１】
またさらなる例として、「加速度」も「方向情報」を含み、したがって、処理エンジン１１２は、上記に関連して説明したように、「交通物体のｘ軸加速度」および「交通物体のｙ軸加速度」のそれぞれの特徴値を決定することができる。
【００７２】
４３０において、処理エンジン１１２（例えば、決定モジュール３３０）（例えば、プロセッサ２２０の処理回路）は、各交通物体の複数の特徴に対応する複数の特徴重みを取得することができる。本明細書において使用される場合、特定の特徴について、特徴重みは、車両の走行プロセスに対する特定の特徴の重要度を示す、特定の特徴と関連付けられる任意の数学的表現であってもよい。
【００７３】
いくつかの実施形態において、各交通物体の複数の特徴に対応する複数の特徴重みは、１つまたは複数の所定のルールに基づいて決定することができる。所定のルールは、自律走行システム１００のデフォルト設定であってもよく、または、種々の状況下で調整可能であってもよい。
【００７４】
例えば、「交通物体のタイプ」について、特徴重みは、下記に示す第３のベクトルとして表すことができる。
【数４】
2021512376.tif 000006
動作４２０に関連して説明したように、第１のベクトルおよび第３のベクトルによれば、「歩行者」に相対的に高い重要度が割り当てられることが分かる。
【００７５】
別の例として、「交通物体の位置」について、特徴重みは、下記に示す第４のベクトルとして表すことができる。
【数５】
2021512376.tif 000007
動作４２０に関連して説明したように、第２のベクトルおよび第４のベクトルによれば、「交差点」に相対的に高い重要度が割り当てられることが分かる。
【００７６】
さらなる例として、「交通物体と車両との間の距離」は、負の定数であってもよい。またさらなる例として、「交通物体のｘ軸速度」の特徴重み（「第１の特徴重み」としても参照される）および／または「交通物体のｙ軸速度」の特徴重み（「第２の特徴重み」としても参照される）は正の定数であってもよく、第１の特徴重みは第２の特徴重みと同じであってもよく、または、異なってもよい。
【００７７】
いくつかの実施形態において、複数の特徴に対応する複数の特徴重みは、交通情報、環境情報、時間情報、地理情報など、またはそれらの任意の組合せと関連付けることができる。
【００７８】
交通情報は、車両の所定の範囲と関連付けられる混雑情報を示すことができる。いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、ストレージ１４０または外部データ・リソース（例えば、マップ・サービス・リソース）から交通情報を取得することができる。いくつかの実施形態において、混雑情報は、例えば、下記の表１に示す「大混雑」、「通常の混雑」、「中程度の混雑」、「円滑な交通」など、車両の所定の範囲内の交通流に基づく複数の混雑レベルのうちの１つとして表すことができる。
【表１】
2021512376.tif 000008
表１に示すように、パラメータ「ａ」、「ｂ」、および「ｃ」の各々は交通流しきい値を指し、Ｆは、車両の所定の範囲内の特定の地点の交通流を指す。交通流しきい値は、自律走行システム１００のデフォルト設定であってもよく、または、種々の状況下で調整可能であってもよい（例えば、交通流しきい値は、異なる都市では異なってもよい）。
【００７９】
いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、交通情報に基づいて複数の特徴重みを決定することができる。例えば、車両の所定の範囲と関連付けられる混雑レベルが高いほど、「交通物体と車両との間の距離」特徴重みの絶対値は大きくなり得、「交通物体のｘ軸速度」の特徴重みおよび／または「交通物体のｙ軸速度」の特徴重みは大きくなり得る。
【００８０】
環境情報は、車両の所定の範囲と関連付けられる天候情報を含むことができる。いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、ストレージ１４０または外部データ・リソース（例えば、天気予報リソース）から環境情報を取得することができる。いくつかの実施形態において、天候情報は、例えば、「雨」、「雪」、「晴れ」、「霧」などの、複数の天候条件のうちの１つとして表すことができる。
【００８１】
いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、環境情報に基づいて複数の特徴重みを決定することができる。例えば、環境情報が、霧が出ていることを示すと仮定し、「交通物体のｘ軸速度」の特徴重みおよび／または「交通物体のｙ軸速度」の特徴重みは相対的に高い値として設定することができ、「交通物体と車両との間の距離」の特徴重みの絶対値も、相対的に高い値として設定することができ、一方、環境情報が晴れていることを示すと仮定し、特徴重みは、相対的に低い値として設定することができる。
【００８２】
時間情報は、例えば、午前７：００〜午前９：００に対応する「朝のピーク期間（ｍｏｒｎｉｎｇ  ｐｅａｋ  ｔｉｍｅ  ｐｅｒｉｏｄ）」、午後５：３０〜午後８：００に対応する「夕方のピーク期間（ｅｖｅｎｉｎｇ  ｐｅａｋ  ｔｉｍｅ  ｐｅｒｉｏｄ）」、午前９：００〜午後５：３０に対応する「仕事時間（ｗｏｒｋｉｎｇ  ｔｉｍｅ）」、午後８：００〜午前７：００に対応する「夜の時間（ｎｉｇｈｔ  ｔｉｍｅ）」などの、可能性のある交通需要に基づく複数の期間のうちの１つとして表すことができる。「朝のピーク期間」および「夕方のピーク期間」について、交通需要は相対的に高くなり得、「仕事時間」について、交通需要は中程度であり得、「夜の時間」について、交通需要は相対的に低くなり得る。
【００８３】
いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、時間情報に基づいて複数の特徴重みを決定することができる。例えば、時間情報が朝のピーク期間であることを示すと仮定し、「交通物体のタイプ」の特徴重みは、より高い重要度を「車両」に割り当てることができるベクトルとして設定することができる。
【００８４】
地理情報は、例えば、「ビジネス街」、「オフィス地区」、「住宅地区」、「村落」など、可能性のある交通需要および／または歩行者量に基づく複数の地理的カテゴリのうちの１つとして表すことができる。例えば、「ビジネス街」内の交通需要および／または歩行者量は相対的に大きくなり得る。
【００８５】
いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、地理情報に基づいて複数の特徴重みを決定することができる。例えば、地理情報が、車両がビジネス街に位置することを示すと仮定し、「交通物体の位置」の特徴重みは、より高い重要度を「歩道」に割り当てることができるベクトルとして設定することができる。
【００８６】
上記の例は例示を目的として与えられており、実際の適用例においては、複数の特徴に対応する複数の特徴重みを決定しながら、上記の情報が包括的に考慮されることに留意されたい。例えば、シナリオが「雨の日に、朝のピーク期間において車両がオフィス地区に位置し、混雑レベルが「大混雑」である」であり得ると仮定し、処理エンジン１１２は、任意の適切なアルゴリズムまたはモデルを使用することによって、上記の式を包括的に考慮に入れて、複数の特徴に対応する適切な特徴重みを決定することができる。
【００８７】
いくつかの実施形態において、各交通物体の複数の特徴に対応する複数の特徴重みは、統計データに基づいて決定することができる。例えば、処理エンジン１１２は、複数の特徴に対応する履歴特徴重みを取得し、履歴特徴重みの有効性を評価し、有効性に基づいて、修正された特徴重みを決定することができる。本明細書において使用される場合、特定の履歴特徴重みを一例に挙げると、特定の履歴特徴重みに基づいて決定される車両の履歴走行経路と関連付けられる１つまたは複数の特徴（例えば、平滑性、履歴走行経路と、最も近い履歴交通物体との間の距離）に基づいて、有効性を評価することができる。
【００８８】
いくつかの実施形態において、各交通物体の複数の特徴に対応する複数の特徴重みは、機械学習に基づいて決定することができる。いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、種々の走行シナリオ下で車両の１つまたは複数の特徴（例えば、車両タイプ、車両重量、車両モデル）に基づいて車両の動作をシミュレートすることによって、複数のサンプルを取得することができる。本明細書において使用される場合、各走行シナリオは様々な交通情報、環境情報、時間情報、地理情報など、またはそれらの任意の組合せに対応することができる。複数のサンプルの各々は、車両のシミュレートされた理想的な走行経路、および、車両の所定の範囲内の複数のシミュレートされた交通物体に対応することができる。本明細書において使用される場合、車両のシミュレートされた理想的な走行経路は、複数のシミュレートされた交通物体のすべてと関連付けられる処理結果に基づいて決定される走行経路である（すなわち、複数のシミュレートされた交通物体のすべてが処理される）。さらに、処理エンジン１１２は、複数のサンプルに基づいて、トレーニングされたモデルを決定することができる。例えば、処理エンジン１１２は、複数のサンプルの各々について、シミュレートされた実際の走行経路とシミュレートされた理想的な走行経路との間の差が類似度しきい値よりも大きくなるまで、複数の予備特徴重みを繰り返し更新することができる。
【００８９】
いくつかの実施形態において、複数の特徴重みは、試験データに基づいて調整することができる。例えば、処理エンジン１１２は、複数の走行シナリオ（同様に、これらは各々、様々な交通情報、環境情報、時間情報、地理情報など、またはそれらの任意の組合せに対応する）を規定し、複数の走行シナリオにおいて試験車両（車両と同様の特徴を有する）を実際に走行させるように、ドライバに指令することができる。複数の特徴の各々について、処理エンジン１１２は、複数の候補特徴重みを決定し、試験結果に基づいて、複数の候補特徴重みからターゲット特徴重みを選択することができる。例えば、複数の候補特徴重みの各々について、処理エンジン１１２は、候補特徴重みに基づいて決定される試験車両の試験走行経路と関連付けられる１つまたは複数の特徴（例えば、平滑性、試験走行経路と、最も近い交通物体との間の距離）を決定し、１つまたは複数の特徴に基づいて、候補特徴重みのスコアを決定することができる。さらに、処理エンジン１１２は、複数の特徴重みのスコアに基づいて、ターゲット特徴重みを選択することができる。
【００９０】
４４０において、処理エンジン１１２（例えば、決定モジュール３３０）（例えば、プロセッサ２２０の処理回路）は、複数の優先度値に基づいて、複数の交通物体と関連付けられる優先度キューを決定するように構成することができ、優先度値は各交通物体の複数の特徴重みおよび特徴値に基づく。
【００９１】
例えば、特定の交通物体を一例に挙げると、処理エンジン１１２は、下記の式（８）に従って、特定の交通物体に対応する優先度値を決定することができる。
【数６】
2021512376.tif 000009
【００９２】
いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、所定の順序（例えば、昇順、降順）に従って、複数の交通物体に対応する複数の優先度値に基づいて、優先度キューを決定することができる。
【００９３】
いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、優先度キューに基づいて複数の交通物体をさらに処理することができる。例えば、処理エンジン１１２は、複数の交通物体のうちの少なくとも一部分の特徴に基づいて、複数の交通物体のうちの少なくとも一部分と関連付けられる、可能性のある挙動を予測することができる。複数の交通物体の処理に関するさらなる記述は、本開示の他の箇所（例えば、図６およびその説明）に見出すことができる。
【００９４】
上記の説明は、例示のみを目的として与えられており、本開示の範囲を限定するようには意図されていないことに留意されたい。当業者であれば、本開示の教示の下で複数の変形形態および修正形態を作成することができる。しかしながら、それらの変形形態および修正形態は、本開示の範囲内から逸脱しない。例えば、動作４３０に関連して説明したように、複数の特徴重みは、オフライン・モード（例えば、所定のルールまたは試験データに基づいて）とオンライン・モード（例えば、トレーニングされたモデルを使用することによって）との組合せに基づいて決定することができる。別の例として、１つまたは複数の他の任意選択的な動作（例えば、記憶動作）が、プロセス４００の他の箇所において追加されてもよい。記憶動作において、処理エンジン１１２は、複数の交通物体と関連付けられる情報および／またはデータ（例えば、各交通物体の複数の特徴の特徴値、複数の特徴に対応する特徴重み、優先度キュー）を、本開示の他の箇所において開示されているストレージ・デバイス（例えば、ストレージ１４０）内に記憶することができる。
【００９５】
【数７】
2021512376.tif 000010
【００９６】
【数８】
2021512376.tif 000011
【００９７】
例示を目的として、本開示は、長方形の座標系を一例に挙げるが、「速度」は任意の他の座標系（例えば、極座標系、球面座標系）において表すことができ、したがって、「速度」は任意の形式で分解することができる。
【００９８】
図６は、本開示のいくつかの実施形態による、走行経路を決定するための例示的なプロセスを示すフローチャートである。プロセス６００は、自律車両システム１００によって実行することができる。例えば、プロセス６００は、ストレージＲＯＭ２３０またはＲＡＭ２４０内に記憶されている命令のセットとして実施されてもよい。プロセッサ２２０および／または図３のモジュールは、命令のセットを実行することができ、命令を実行するとき、プロセッサ２２０および／またはモジュールは、プロセス６００を実施するように構成することができる。下記に提示される、図示されているプロセスの動作は、例示的であるように意図されている。いくつかの実施形態において、プロセス６００は、記載されていない１つまたは複数の追加の動作を伴って、かつ／または、記載されている動作のうちの１つまたは複数を伴わずに、達成されてもよい。加えて、図６に示されており、下記に説明されるプロセス６００の動作の順序は、限定であるようには意図されていない。
【００９９】
６１０において、図４に関連して説明したように、複数の交通物体と関連付けられる優先度キューを決定した後、処理エンジン１１２（例えば、処理モジュール）（例えば、プロセッサ２２０の処理回路）は、車両の所定の範囲と関連付けられる交通条件を取得することができる。いくつかの実施形態において、交通条件は、道路幅、道路超、道路タイプ（例えば、高速道路、環状道路、脇道、高架道路、一方通行路、両面交通道路）、車線情報（例えば、左折車線、右折車線、バス・トランジット車線、自転車車線）、交通標識（例えば、道路インジケータ）、交通信号情報、歩道情報など、またはそれらの任意の組合せを含んでもよい。
【０１００】
６２０において、処理エンジン１１２（例えば、処理モジュール）（例えば、プロセッサ２２０の処理回路）は、複数の交通物体のうちの少なくとも一部分の特徴（例えば、履歴移動情報、現在の位置、速度）、および、交通条件に基づいて、複数の交通物体のうちの少なくとも一部分と関連付けられる、可能性のある挙動を予測することができる。本明細書において使用される場合、特定の交通物体を一例に挙げると、可能性のある挙動は、現在の時点から所定の期間内の、特定の交通物体の可能性のあるステータス（移動経路として表すことができる）を指し得る。移動経路は、交通物体と関連付けられる移動情報（例えば、速度、加速度、移動行動（例えば、車線変更行動、転向行動））を含むことができる。いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、複数の交通物体のうちの少なくとも一部分の特徴、および、交通条件に基づいてモデルを確立し、モデルに基づいて、可能性のある挙動を予測することができる。
【０１０１】
自律走行システム１００は、迅速な計算および反応を必要とする、リアル・タイムまたは実質的にリアル・タイムのシステムであることに留意されたい。それゆえ、自律走行システム１００の通常動作を保証するために、複数の交通物体と関連付けられる処理は、所定の処理期間内で制御されるべきである。したがって、いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、所定の処理期間内に、優先度キューに従って、複数の交通物体のうちの少なくとも一部分を１つずつ処理することができる。例えば、複数の交通物体と関連付けられる優先度キューは、下記のシーケンスとして表されると仮定する。
［物体Ａ，物体Ｂ，物体Ｃ，物体Ｄ．．．］        （９）
この状況において、処理エンジン１１２は、交通物体を１つずつ処理することができ（例えば、最初にＡを、２番目にＢを、３番目にＣを、以下同様）、交通物体Ｈの処理が、所定の処理期間の終わりにちょうど完了すると仮定し、処理エンジン１１２は、複数の交通物体と関連付けられる処理を停止し、後続の動作を開始し、例えば、６３０において、処理結果に基づいて車両の走行経路を決定することができる。
【０１０２】
いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、優先度キューに基づいて複数の交通物体のうちの少なくとも一部分（例えば、上位２個、上位５個、上位１０個、上位１５個、上位５０個）を選択し、所定の処理期間内に、並列モードまたは分散モードにおいて複数の交通物体のうちの少なくとも一部分を処理することができる。いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、各々が一定の所定のしきい値を超える優先度値を有する交通物体を処理することを選択することができる。いくつかの実施形態において、交通物体の選択は、所定の数（例えば、５）としきい値とによる組合せ手法であってもよい。例えば、処理エンジン１１２は、最初に、各々がしきい値よりも高い優先度値を有する交通物体を選択し、選択された交通物体の数が所定の数よりも少ない場合、処理エンジン１１２は、所定の数に達するようにキュー内のさらなる交通物体を選択し、または、さらなる選択を行わないことを選ぶことができる。毎回所定の数を達成する手法は、相対的に安定した処理シーケンスを可能にすることができる（すなわち、毎回同じまたは実質的に同じ数の交通物体が処理される）が、さらなる選択を行わない手法は、処理容量を節約することを可能にすることができ、この容量は他の事項に使用することができる。別の例として、処理エンジン１１２は、最初に、優先度キューから所定数の交通物体を選択し、その後、処理を変えないことを選ぶか、または、それらの優先度値がしきい値よりも低いときに、処理から交通物体を除去することを選ぶことができる。
【０１０３】
６３０において、処理エンジン１１２（例えば、処理モジュール）（例えば、プロセッサ２２０の処理回路）は、複数の交通物体のうちの少なくとも一部分と関連付けられる、可能性のある挙動に基づいて、車両の走行経路を決定することができる。いくつかの実施形態において、処理エンジン１１２は、車両と関連付けられる走行情報（例えば、車両の現在の位置、車両の現在の速度、車両の現在の加速度、規定の目的地）および可能性のある挙動に基づいて、複数の候補走行経路を決定することができる。さらに、処理エンジン１１２は、複数の候補走行経路からターゲット走行経路を選択することができる。走行経路の決定に関するさらなる記述は、２０１７年７月１３日に提出された国際出願ＰＣＴ／ＣＮ２０１７／０９２７１４号、および、同じ日付で出願された「ＳＹＳＴＥＭＳ  ＡＮＤ  ＭＥＴＨＯＤＳ  ＦＯＲ  ＤＥＴＥＲＭＩＮＩＮＧ  ＤＲＩＶＩＮＧ  ＰＡＴＨ  ＩＮ  ＡＵＴＯＮＯＭＯＵＳ  ＤＲＩＶＩＮＧ」と題する国際出願ＰＣＴ／ＣＮ２０１８／＿＿＿＿＿＿号に見出すことができ、これらの内容全体が、参照により本明細書に組み込まれる。
【０１０４】
６４０において、処理エンジン１１２（例えば、送信モジュール３５０）（例えば、プロセッサ２２０のインターフェース回路）は、走行経路に従うように車両に指令するために、車両の１つまたは複数の制御構成要素に信号（例えば、電気信号）を送信することができる。例えば、処理エンジン１１２は、車両の走行方向を調整するために、車両のステアリング・デバイス（例えば、ステアリング・ホイール）に電気信号を送信することができる。別の例として、処理エンジン１１２は、車両の速度を調整するために、加速装置に電気信号を送信することができる。
【０１０５】
上記の説明は、例示のみを目的として与えられており、本開示の範囲を限定するようには意図されていないことに留意されたい。当業者であれば、本開示の教示の下で複数の変形形態および修正形態を作成することができる。しかしながら、それらの変形形態および修正形態は、本開示の範囲内から逸脱しない。例えば、１つまたは複数の他の任意選択的な動作（例えば、記憶動作）が、プロセス６００の他の箇所において追加されてもよい。記憶動作において、処理エンジン１１２は、複数の交通物体の処理と関連付けられる情報および／またはデータ（例えば、可能性のある挙動）を、本開示の他の箇所において開示されているストレージ・デバイス（例えば、ストレージ１４０）内に記憶することができる。
【０１０６】
図７は、本開示のいくつかの実施形態による、優先度キューに基づいて複数の交通物体を処理するための例示的なプロセスを示す概略図である。図示のように、優先度キューは、物体２、物体４、物体１、．．．、物体Ｎを含み、これらは優先度値に基づいて高いものから低い物へと順序付けされている。処理エンジン１１２は、優先度キューに従って単一のスレッドを通じて複数の交通物体を１つずつ処理することができ、所定の処理期間の終わりに、処理エンジン１１２は、処理を停止し、後続の動作を開始し、例えば、処理結果に基づいて車両の走行経路を決定することができる。
【０１０７】
図８は、本開示のいくつかの実施形態による、並列モードにおいて、優先度キューに基づいて複数の交通物体を処理するための例示的なプロセスを示す概略図である。図示のように、処理エンジン１１２は、優先度キューに従って複数のスレッドを通じて複数の交通物体を処理することができる。例えば、Ｍ個のスレッドが存在すると仮定し、処理エンジン１１２は、優先度キューに基づいて上位Ｍ個の交通物体を選択し、Ｍ個のスレッドによってＭ個の交通物体を同時に処理することができる。さらに、Ｍ個の交通物体のうちの１つまたは複数の処理が完了した（すなわち、対応するスレッドがアイドルになった）後、処理エンジン１１２は、優先度キューに基づいて１つまたは複数の後続の交通物体を選択し、所定の処理期間の終わりまで、１つまたは複数のアイドル・スレッドを通じて１つまたは複数の後続の交通物体を処理することができる。
【０１０８】
例示を目的として、本開示は、並列スレッド・モードを一例に挙げているが、処理エンジン１１２は、複数の交通物体を、処理エンジン１１２が優先度キューに従って複数のコンピューティング・ノードを通じて複数の交通物体を処理することができる分散モードにおいて処理することができることに留意されたい。
【０１０９】
このように、基本概念を説明したが、むしろ、当業者には、この詳細な開示を読んだ後、上記の詳細な開示が例としてのみ提示されるように意図されており、限定ではないことが明らかであり得る。本明細書において明示的には述べられていないが、様々な改変、改善、および修正が行われ得、当業者向けに意図される。これらの改変、改善、および修正は本開示によって示唆されるように意図されており、本開示の例示的な実施形態の主旨および範囲内にある。
【０１１０】
その上、特定の用語が、本開示の実施形態を説明するために使用されている。本明細書において、「１つの実施形態」、「一実施形態」、および／または「いくつかの実施形態」という用語は、その実施形態と関連して説明されている特定の特徴、構造、または特性が、本発明の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。それゆえ、本明細書の様々な部分において「一実施形態」、「１つの実施形態」または「代替的な実施形態」が２回以上参照されている場合、これらは必ずしもすべてが同じ実施形態を参照しているとは限らないことが強調されるものであり、そのように理解されるべきである。さらに、特定の特徴、構造、または特性は、本開示の１つまたは複数の実施形態において、適切であるように組み合わせることができる。
【０１１１】
さらに、当業者には理解されるように、本開示の諸態様は、本明細書において、任意の新規のかつ有用なプロセス、機械、製造物、もしくは組成物、またはその任意の新規のかつ有用な改善を含む、複数の特許可能なクラスまたはコンテキストのいずれかにおいて例示および記載され得る。したがって、本開示の諸態様は、本明細書においてはすべて包括的に「ブロック」、「モジュール」、「エンジン」、「ユニット」、「構成要素」または「システム」として参照される場合がある、全体がハードウェアの実装形態、全体がソフトウェアの実装形態（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどを含む）、または、ソフトウェアとハードウェアとを組み合わせた実装形態の形態を取り得る。さらに、本開示の諸態様は、コンピュータ可読プログラム・コードを具現化される任意の１つまたは複数のコンピュータ可読媒体内で具現化されるコンピュータプログラム製品の形態を取り得る。
【０１１２】
コンピュータ可読信号媒体は、コンピュータ可読プログラム・コードを具現化されている、例えばベースバンド内かまたは搬送波の一部としての伝搬されるデータ信号を含むことができる。そのような伝搬される信号は、電磁、光学など、またはそれらの任意の適切な組合せを含む、様々な形態のいずれかをとることができる。コンピュータ可読信号媒体は、コンピュータ可読記憶媒体ではなく、命令実行システム、装置、またはデバイスによって、またはそれらと関連して使用するためのプログラムを通信、伝搬、または伝送することができる任意のコンピュータ可読媒体であってもよい。コンピュータ可読信号媒体上に具現化されるプログラム・コードは、無線、有線、光ファイバ・ケーブル、ＲＦなど、または上記の任意の適切な組合せを含む、任意の適切な媒体を使用して伝送することができる。
【０１１３】
本発明の諸態様のための動作を実行するためのコンピュータ・プログラム・コードは、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｓｃａｌａ、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｅｉｆｆｅｌ、ＪＡＤＥ、Ｅｍｅｒａｌｄ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、ＶＢ．ＮＥＴ、Ｐｙｔｈｏｎなどのようなオブジェクト指向プログラミング言語、および、「Ｃ」プログラミング言語、Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃ、Ｆｏｒｔｒａｎ  ２００３、Ｐｅｒｌ、ＣＯＢＯＬ  ２００２、ＰＨＰ、ＡＢＡＰなどのような従来的な手続き型プログラミング言語、Ｐｙｔｈｏｎ、ＲｕｂｙおよびＧｒｏｏｖｙのようなまたは同様のプログラミング言語のような動的プログラミング言語、または他のプログラミング言語を含む、１つまたは複数のプログラミング言語の任意の組合せで書くことができる。プログラム・コードは、その全体をユーザのコンピュータ上で、部分的にユーザのコンピュータ上で、独立型ソフトウェア・パッケージとして、部分的にユーザのコンピュータ上でかつ部分的にリモート・コンピュータ上で、またはその全体をリモート・コンピュータもしくはサーバ上で実行することができる。後者のシナリオにおいて、リモート・コンピュータが、ユーザのローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）または広域ネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意のタイプのネットワークを通じてユーザのコンピュータに接続されてもよく、あるいは、接続は、外部コンピュータに対して（例えば、インターネット・サービス・プロバイダを使用してインターネットを通じて）もしくはクラウド・コンピューティング環境において行われてもよく、または、サービスとしてのソフトウェア（ＳａａＳ）のようなサービスとして提供されてもよい。
【０１１４】
さらに、処理要素もしくはシーケンスの記載されている順序、または、数字、文字、もしくは他の表記の使用は、それゆえ、特許請求されているプロセスおよび方法を、特許請求項の範囲において指定され得る場合を除いて、任意の順序に限定するようには意図されていない。上記の開示は、様々な例を通じて、本開示の様々な有用な実施形態であると現在考えられているものを論じているが、そのような詳細は、その目的のためのみのものであること、および、添付の特許請求の範囲は開示される実施形態に限定されず、逆に、開示される実施形態の主旨および範囲内にある修正および均等な構成を包含するように意図されていることは理解されたい。例えば、上述の様々な構成要素の実装形態はハードウェア・デバイスにおいて具現化することができるが、ソフトウェアのみのソリューション、例えば、既存のサーバまたはモバイル・デバイス上へのインストールとして実装されてもよい。
【０１１５】
同様に、実施形態の上記の説明において、様々な特徴が、様々な実施形態のうちの１つまたは複数の理解を助ける本開示の簡素化の目的で、単一の実施形態、図面、またはその説明にまとめてグループ化されていることがあることは理解されたい。しかしながら、この開示方法は、特許請求されている主題が、各請求項に明示的に記載されているよりも多くの特徴を必要とするという意図を反映するものとして解釈されるべきではない。むしろ、請求される主題は、単一の上記の開示される実施形態のすべての特徴未満に存することができる。
【図１】
2021512376.tif 000012
【図２】
2021512376.tif 000013
【図３】
2021512376.tif 000014
【図４】
2021512376.tif 000015
【図５】
2021512376.tif 000016
【図６】
2021512376.tif 000017
【図７】
2021512376.tif 000018
【図８】
2021512376.tif 000019
【手続補正書】
【提出日】平成31年4月12日(2019.4.12)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
交通物体を処理するためのシステムであって、
車両の所定の範囲内の複数の交通物体と関連付けられる検出情報を受信するように構成されている取得モジュールと、
前記検出情報から、前記複数の交通物体の各々の複数の特徴の特徴値を抽出するように構成されている抽出モジュールと、
決定モジュールであって、前記決定モジュールは、
各交通物体の前記複数の特徴に対応する複数の特徴重みを取得するステップと、
各々が各交通物体に対応する、複数の優先度値に基づいて、前記複数の交通物体と関連付けられる優先度キューを決定するステップであって、前記優先度値は、各交通物体の前記複数の特徴重みおよび前記特徴値に基づく、優先度キューを決定するステップと
を行うように構成されている、決定モジュールと
を備える、システム。
【請求項２】
前記複数の交通物体の各々の前記複数の特徴は、前記交通物体のタイプ、前記交通物体の位置、前記交通物体の速度、前記交通物体の加速度、および、前記交通物体と前記車両との間の距離を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記複数の特徴重みは、所定のルール、統計データ、または機械学習に少なくとも部分的に基づいて決定される、請求項１または２に記載のシステム。
【請求項４】
前記複数の特徴重みは、試験データに基づいて調整される、請求項１〜３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項５】
前記複数の特徴重みは、交通情報、環境情報、時間情報、地理情報、またはそれらの組合せと関連付けられる、請求項１〜４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項６】
前記システムは、
前記優先度キューに基づいて前記複数の交通物体を処理するように構成されている、処理モジュールをさらに含む、請求項１〜５のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項７】
前記優先度キューに基づいて前記複数の交通物体を処理するために、前記処理モジュールは、
所定の処理期間内に、前記優先度キューに従って、前記複数の交通物体のうちの少なくとも一部分を１つずつ処理するステップを行うようにさらに構成されている、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記優先度キューに基づいて前記複数の交通物体を処理するために、前記処理モジュールは、
前記優先度キューに基づいて前記複数の交通物体のうちの少なくとも一部分を選択するステップと、
所定の処理期間内に、並列モードまたは分散モードにおいて、前記複数の交通物体のうちの前記少なくとも一部分を処理するステップと
を行うようにさらに構成されている、請求項６または７に記載のシステム。
【請求項９】
前記処理モジュールは、
前記車両の前記所定の範囲と関連付けられる交通条件を取得するステップと、
前記複数の交通物体のうちの少なくとも一部分の特徴、および、前記交通条件に基づいて、前記複数の交通物体のうちの前記少なくとも一部分と関連付けられる、可能性のある挙動を予測するステップと
を行うようにさらに構成されており、
前記システムは、
前記複数の交通物体のうちの前記少なくとも一部分と関連付けられる、前記可能性のある挙動に基づいて、前記車両の走行経路を決定するステップを行うように構成されている、走行経路決定モジュールをさらに含む、請求項１〜８のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１０】
前記システムは、
前記走行経路に従うように前記車両に指令するために、前記車両の１つまたは複数の制御構成要素に信号を送信するステップを行うように構成されている、送信モジュールをさらに含む、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
少なくとも１つのプロセッサと、少なくとも１つの記憶媒体と、ネットワークに接続されている通信プラットフォームとを有するコンピューティング・デバイス上で実施される方法であって、
車両の所定の範囲内の複数の交通物体と関連付けられる検出情報を受信するステップと、
前記検出情報から、前記複数の交通物体の各々の複数の特徴の特徴値を抽出するステップと、
各交通物体の前記複数の特徴に対応する複数の特徴重みを取得するステップと、
各々が各交通物体に対応する、複数の優先度値に基づいて、前記複数の交通物体と関連付けられる優先度キューを決定するステップであって、前記優先度値は、各交通物体の前記複数の特徴重みおよび前記特徴値に基づく、優先度キューを決定するステップと
を含む、方法。
【請求項１２】
前記複数の交通物体の各々の前記複数の特徴は、前記交通物体のタイプ、前記交通物体の位置、前記交通物体の速度、前記交通物体の加速度、および、前記交通物体と前記車両との間の距離を含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記複数の特徴重みは、所定のルール、統計データ、または機械学習に少なくとも部分的に基づいて決定される、請求項１１または１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記複数の特徴重みは、試験データに基づいて調整される、請求項１１〜１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、方法を実施するように、前記少なくとも１つのプロセッサに指令する実行可能な命令を含む非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、
前記方法は、
車両の所定の範囲内の複数の交通物体と関連付けられる検出情報を受信するステップと、
前記検出情報から、前記複数の交通物体の各々の複数の特徴の特徴値を抽出するステップと、
各交通物体の前記複数の特徴に対応する複数の特徴重みを取得するステップと、
各々が各交通物体に対応する、複数の優先度値に基づいて、前記複数の交通物体と関連付けられる優先度キューを決定するステップであって、前記優先度値は、各交通物体の前記複数の特徴重みおよび前記特徴値に基づく、優先度キューを決定するステップと
を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
【国際調査報告】
2021512376.tif 000020
2021512376.tif 000021