(57)【要約】【解決手段】一実施形態によれば、システムは、ＡＤＶ付近の複数の障害物を捕捉するＡＤＶの画像捕捉装置から、ＡＤＶの環境を感知するための捕捉画像を受信する。システムは、ＡＤＶに用いられる道路車線の幅に基づいて、ＡＤＶが走行通過するための通行可能車線を表す第１のトンネルを生成する。システムは、障害物の位置に基づいて、障害物の侵入レベルによって通行可能車線の幅を修正する１つまたは複数の追加トンネルを生成する。システムは、第１のトンネルおよび追加トンネルに基づいてＡＤＶの軌道を生成し、当該軌道によってＡＤＶを制御して障害物を避けて、衝突を防止する。【選択図】図７
2021502914.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自律走行車（ＡＤＶ）に用いられるコンピュータ実施方法であって、
ＡＤＶ付近の複数の障害物を捕捉するＡＤＶの画像捕捉装置から、前記ＡＤＶの環境を感知するための捕捉画像を受信することと、
前記ＡＤＶに用いられる道路車線の幅に基づいて、前記ＡＤＶ走行通過のための通行可能車線を表す第１のトンネルを生成することと、
前記障害物の位置に基づいて、前記障害物の侵入レベルによって前記通行可能車線の幅が修正される１つまたは複数の追加トンネルを生成することと、
前記第１のトンネルおよび前記追加トンネルに基づいて前記ＡＤＶの軌道を生成し、前記軌道によって前記ＡＤＶを制御して前記障害物を避けて、衝突を防止することと、
を含む
自律走行車（ＡＤＶ）に用いられるコンピュータ実施方法。
【請求項２】
前記障害物の付近の前記障害物の侵入レベルによって前記通行可能車線の幅を評価することで、前記ＡＤＶが前記通行可能車線の幅を通過可能であるか否かを確定することをさらに含み、
前記軌道は、前記評価に基づいて生成されるものである
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
追加トンネルが左境界付近で前記通行可能車線の左側部分を遮断する場合、前記通行可能車線の幅が、前記左境界で縮小されて修正される
請求項１に記載の方法。
【請求項４】
追加トンネルが右境界付近で前記通行可能車線の右側部分を遮断する場合、前記通行可能車線幅の幅が、前記右境界で縮小されて修正される
請求項１に記載の方法。
【請求項５】
障害物が前記通行可能車線の中央部分を遮断する場合、前記通行可能車線における分岐を表す左側追加トンネルおよび右側追加トンネルが生成される
請求項１に記載の方法。
【請求項６】
左分岐の幅と右分岐の幅のいずれか大きいほうに基づいて、新しい通行可能車線を選択することをさらに含む
請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記通行可能車線の幅が前記車両の幅より小さい場合、前記通行可能車線が終了される
請求項１に記載の方法。
【請求項８】
命令が格納された非一時的機械可読媒体であって、前記命令がプロセッサによって実行されるときに前記プロセッサに動作を実行させ、前記動作は、
ＡＤＶ付近の複数の障害物を捕捉するＡＤＶの画像捕捉装置から、前記ＡＤＶの環境を感知するための捕捉画像を受信することと、
前記ＡＤＶに用いられる道路車線の幅に基づいて、前記ＡＤＶ走行通過のための通行可能車線を表す第１のトンネルを生成することと、
前記障害物の位置に基づいて、前記障害物の侵入レベルによって前記通行可能車線の幅が修正される１つまたは複数の追加トンネルを生成することと、
前記第１のトンネルおよび前記追加トンネルに基づいて前記ＡＤＶの軌道を生成し、前記軌道によって前記ＡＤＶを制御して前記障害物を避けて、衝突を防止することと、
を含む
非一時的機械可読媒体。
【請求項９】
前記障害物の付近の前記障害物の侵入レベルによって前記通行可能車線の幅を評価することで、前記ＡＤＶが前記通行可能車線の幅を通過可能であるか否かを確定することをさらに含み、
前記軌道は、前記評価に基づいて生成されるものである
請求項８に記載の非一時的機械可読媒体。
【請求項１０】
追加トンネルが左境界付近で前記通行可能車線の左側部分を遮断する場合、前記通行可能車線の幅が、前記左境界で縮小されて修正される
請求項８に記載の非一時的機械可読媒体。
【請求項１１】
追加トンネルが右境界付近で前記通行可能車線の右側部分を遮断する場合、前記通行可能車線幅の幅が、前記右境界で縮小されて修正される
請求項８に記載の非一時的機械可読媒体。
【請求項１２】
障害物が前記通行可能車線の中央部分を遮断する場合、前記通行可能車線における分岐を表す左側追加トンネルおよび右側追加トンネルが生成される
請求項８に記載の非一時的機械可読媒体。
【請求項１３】
左分岐の幅と右分岐の幅のいずれか大きいほうに基づいて、新しい通行可能車線を選択することをさらに含む
請求項１２に記載の非一時的機械可読媒体。
【請求項１４】
前記通行可能車線の幅が前記車両の幅より小さい場合、前記通行可能車線が終了される
請求項８に記載の非一時的機械可読媒体。
【請求項１５】
データ処理システムであって、
プロセッサと、
命令が格納されるように前記プロセッサに接続されたメモリとを含み、前記命令が前記プロセッサによって実行されるときに前記プロセッサに動作を実行させ、前記動作は、
ＡＤＶ付近の複数の障害物を捕捉するＡＤＶの画像捕捉装置から、前記ＡＤＶの環境を感知するための捕捉画像を受信することと、
前記ＡＤＶに用いられる道路車線の幅に基づいて、前記ＡＤＶ走行通過のための通行可能車線を表す第１のトンネルを生成することと、
前記障害物の位置に基づいて、前記障害物の侵入レベルによって前記通行可能車線の幅が修正される１つまたは複数の追加トンネルを生成することと、
前記第１のトンネルおよび前記追加トンネルに基づいて前記ＡＤＶの軌道を生成し、前記軌道によって前記ＡＤＶを制御して前記障害物を避けて、衝突を防止することと、
を含む
データ処理システム。
【請求項１６】
前記障害物の付近の前記障害物の侵入レベルによって前記通行可能車線の幅を評価することで、前記ＡＤＶが前記通行可能車線の幅を通過可能であるか否かを確定することをさらに含み、
前記軌道は、前記評価に基づいて生成されるものである
請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
追加トンネルが左境界付近で前記通行可能車線の左側部分を遮断する場合、前記通行可能車線の幅が、前記左境界で縮小されて修正される
請求項１５に記載のシステム。
【請求項１８】
追加トンネルが右境界付近で前記通行可能車線の右側部分を遮断する場合、前記通行可能車線幅の幅が、前記右境界で縮小されて修正される
請求項１５に記載のシステム。
【請求項１９】
障害物が前記通行可能車線の中央部分を遮断する場合、前記通行可能車線における分岐を表す左側追加トンネルおよび右側追加トンネルが生成される
請求項１５に記載のシステム。
【請求項２０】
左分岐の幅と右分岐の幅のいずれか大きいほうに基づいて、新しい通行可能車線を選択することをさらに含む
請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
前記通行可能車線の幅が前記車両の幅より小さい場合、前記通行可能車線が終了される
請求項１５に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示の実施形態は、全体的に自律走行車の操作に関する。より具体的に、本開示の実施形態は、自律走行車（ＡＤＶ）に用いられるトンネルに基づく計画システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
自律モード運転（例えば、無人運転）の車両は、乗員、特に運転者をいくつかの運転関連責任から解放することができる。自律モードで運転する場合、車両は車載センサを用いて様々な位置にナビゲートが可能になることで、最低のマンマシンインタラクションの場合または乗客がいない場合などいくつかの状況で走行が許容される。
【０００３】
車両は、計画軌道で自律走行することができる。サンプリング方法に基づいて車両に用いられる軌道を計画することができる。サンプリング方法は一群の軌道候補をサンプリングまたは評価することで、最良の軌道を決定することができる。 したがって、利用可能な軌道候補の決定は最良の軌道の評価に影響を与える。
【発明の概要】
【０００４】
第１の態様では、本開示は自律走行車（ＡＤＶ）に用いられるrコンピュータ実施方法を提供し、当該方法は、ＡＤＶ付近の複数の障害物を捕捉するＡＤＶの画像捕捉装置から、ＡＤＶの環境を感知するための捕捉画像を受信することと、ＡＤＶに用いられる道路車線の幅に基づいて、ＡＤＶが走行通過するための通行可能車線を表す第１のトンネルを生成することと、障害物の位置に基づいて、障害物の侵入レベルによって通行可能車線の幅が修正される１つまたは複数の追加トンネルを生成することと、第１のトンネルおよび追加トンネルに基づいてＡＤＶの軌道を生成し、当該軌道によってＡＤＶを制御して障害物を避けて、衝突を防止することと、を含む。
【０００５】
第２の態様では、本開示は命令が格納された非一時的機械可読媒体を提供し、命令がプロセッサによって実行されるときにプロセッサに動作を実行させ、当該動作は、ＡＤＶ付近の複数の障害物を捕捉するＡＤＶの画像捕捉装置から、ＡＤＶの環境を感知するための捕捉画像を受信することと、ＡＤＶに用いられる道路車線の幅に基づいて、ＡＤＶが走行通過するための通行可能車線を表す第１のトンネルを生成することと、障害物の位置に基づいて、障害物の侵入レベルによって通行可能車線の幅が修正される１つまたは複数の追加トンネルを生成することと、第１のトンネルおよび追加トンネルに基づいてＡＤＶの軌道を生成し、当該軌道によってＡＤＶを制御して障害物を避けて、衝突を防止することと、を含む。
【０００６】
第３の態様では、本開示はデータ処理システムを提供し、当該データ処理システムは、プロセッサとメモリとを備え、メモリは、命令が格納されるようにプロセッサに接続され、当該命令がプロセッサによって実行されるときにプロセッサに動作を実行させ、動作は、ＡＤＶ付近の複数の障害物を捕捉するＡＤＶの画像捕捉装置から、ＡＤＶの環境を感知するための捕捉画像を受信することと、ＡＤＶに用いられる道路車線の幅に基づいて、ＡＤＶが走行通過するための通行可能車線を表す第１のトンネルを生成することと、障害物の位置に基づいて、障害物の侵入レベルによって通行可能車線の幅が修正される１つまたは複数の追加トンネルを生成することと、第１のトンネルおよび追加トンネルに基づいてＡＤＶの軌道を生成し、当該軌道によってＡＤＶを制御して障害物を避けて、衝突を防止することと、を含む。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
本開示の実施形態は、図面の各図において限定的ではなく例示的な形態で示され、図面における同じ図面符号は類似の構成要素を示す。
【０００８】
【図１】一実施形態によるネットワーク化されたシステムを示すブロック図である。
【０００９】
【図２】一実施形態による自律走行車によって使用されるセンサおよび制御システムの一例を示すブロック図である。
【００１０】
【図３Ａ】一実施形態による自律走行車に使用される感知および計画システムの一例を示すブロック図である。
【図３Ｂ】一実施形態による自律走行車に使用される感知および計画システムの一例を示すブロック図である。
【００１１】
【図４】一実施形態によるトンネルに基づく軌道モジュールの一例を示すブロック図である。
【００１２】
【図５Ａ】一実施形態によるトンネル評価シナリオの一例を示すブロック図である。
【００１３】
【図５Ｂ】いくつかの実施形態による通行可能車線に沿って走行する自律走行車の一例を示すブロック図である。
【００１４】
【図５Ｃ】いくつかの実施形態による通行可能車線に沿って走行する自律走行車の一例を示すブロック図である。
【００１５】
【図６】一実施形態によるトンネル評価シナリオの一例を示すブロック図である。
【００１６】
【図７】一実施形態による方法を示すフローチャートである。
【００１７】
【図８】図８は一実施形態によるデータ処理システムを示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、説明の詳細を参照しながら本開示の様々な実施形態および態様を説明し、図面には、前記様々な実施形態が示される。以下の説明および図面は本開示を説明するためのものであり、本開示を限定するものとして解釈すべきではない。多くの具体的な詳細を説明して本開示の様々な実施形態の徹底した理解を提供する。ところが、いくつかの場合には、本開示の実施形態に対し簡潔的な説明を提供するために、周知または従来の細部については説明していない。
【００１９】
本明細書において、「一実施形態」または「実施形態」とは、当該実施形態を参照しながら説明された特定の特徴、構造または特性が本開示の少なくとも一実施形態に含まれてもよいことを意味する。「一実施形態では」という用語は、本明細書の全体において必ずしも同一の実施形態を指すとは限らない。
【００２０】
本開示の実施形態は、ＡＤＶに用いられて運転軌道を生成するための、トンネルに基づく計画システムを開示する。一態様によれば、システムは、ＡＤＶ付近の複数の障害物を捕捉するＡＤＶの画像捕捉装置から、ＡＤＶの環境を感知するための捕捉画像を受信する。システムは、ＡＤＶに用いられる道路車線の幅に基づいて、ＡＤＶ通過のための通行可能車線を表す第１のトンネルを生成する。該システムは、障害物の位置に基づいて、障害物の侵入レベルによって通行可能車線の幅が修正される１つまたは複数の追加トンネルを生成する。システムは、第１のトンネルおよび追加トンネルに基づいてＡＤＶの軌道を生成し、該軌道によってＡＤＶを制御して障害物を避けて、衝突を防止する。
【００２１】
一実施形態では、処理ロジックがさらに障害物付近の障害物の侵入レベルによって通行可能車線の幅を評価することで、ＡＤＶが通行可能車線の幅を通過できるか否かを確定し、評価に基づいて軌道が生成する。一実施形態では、追加トンネルが左境界付近で通行可能車線の左側部分を遮断する場合、通行可能車線の幅は左境界で縮小されて修正される。
【００２２】
一実施形態では、追加トンネルが右境界付近で通行可能車線の右側部分を遮断する場合、通行可能車線幅の幅は右境界で縮小されて修正される。一実施形態では、障害物が通行可能車線の中央部分を遮断する場合、通行可能車線における分岐を表す左側追加トンネルおよび右側追加トンネルが生成される。
【００２３】
一実施形態では、処理ロジックはさらに左分岐の幅と右分岐の幅の（大きい方）に基づいて新しい通行可能車線を選択する。一実施形態では、通行可能車線の幅が車両の幅よりも狭い場合、通行可能車線は終了する。
【００２４】
図１は、本開示の一実施形態による自律走行車のネットワーク構成を示すブロック図である。図１に示すように、ネットワーク構成１００は、ネットワーク１０２によって一つまたは複数のサーバ１０３〜１０４に通信可能に接続される自律走行車１０１を備える。一つの自律走行車が示されたが、複数の自律走行車がネットワーク１０２によって互いに接続され、および／またはサーバ１０３〜１０４に接続されてもよい。ネットワーク１０２は任意のタイプのネットワーク、例えば、有線または無線のローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネットのようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、セルラーネットワーク、衛星ネットワークまたはこれらの組み合わせであってもよい。サーバ１０３〜１０４は、任意のタイプのサーバまたはサーバクラスタ、例えば、ネットワークまたはクラウドサーバ、アプリサーバ、バックエンドサーバまたはこれらの組み合わせであってもよい。サーバ１０３〜１０４は、データ解析サーバ、コンテンツサーバ、交通情報サーバ、地図および興味点（ＭＰＯＩ）サーバまたは位置サーバなどであってもよい。
【００２５】
自律走行車とは、運転者からの入力が非常に少ないまたはない場合に車両をナビゲートして環境を通過させるための自律運転モードに構成可能な車両を指す。このような自律走行車は、車両の走行環境に関する情報を検出するように構成される一つまたは複数のセンサを有するセンサシステムを含んでもよい。前記車両およびその関連コントローラは、検出された情報を使用して前記環境を通過するようにナビゲートする。自律走行車１０１は、手動モード、完全自律運転モード、または部分自律運転モードで走行することができる。
【００２６】
一実施形態では、自律走行車１０１は、感知および計画システム１１０、車両制御システム１１１、無線通信システム１１２、ユーザインターフェースシステム１１３およびセンサシステム１１５を含むが、これらに限定されない。自律走行車１０１には、通常の車両に備えられているいくつかの特定の構成要素、例えば、エンジン、車輪、ステアリングホイール、変速機などが更に備えられてもよく、前記構成要素は、車両制御システム１１１および／または感知および計画システム１１０により複数種類の通信信号および／またはコマンド、例えば、加速信号またはコマンド、減速信号またはコマンド、ステアリング信号またはコマンド、ブレーキ信号またはコマンドなどを使用して制御可能である。
【００２７】
構成要素１１０〜１１５は、インターコネクタ、バス、ネットワークまたはこれらの組み合わせを介して互いに通信可能に接続することができる。例えば、構成要素１１０〜１１５は、コントローラローカルエリアネットワーク（ＣＡＮ）バスを介して互いに通信可能に接続することができる。ＣＡＮバスは、ホストコンピュータなしのアプリケーションでマイクロコントローラおよびデバイスが互いに通信できるように設計された車両通信規格である。それは、もともと自動車内の多重電気配線のために設計されたメッセージに基づくプロトコルであるが、他の多くの環境にも用いられる。
【００２８】
図２を参照すると、一実施形態では、センサシステム１１５は、一つまたは複数のカメラ２１１、全地球測位システム（ＧＰＳ）ユニット２１２、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）２１３、レーダユニット２１４並びに光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）ユニット２１５を含むが、これらに限定されない。ＧＰＳシステム２１２は、自律走行車の位置に関する情報を提供するように操作可能な送受信機を含んでもよい。ＩＭＵユニット２１３は、慣性加速度に基づいて自律走行車の位置および方位変化を感知することができる。レーダユニット２１４は、無線信号を利用して自律走行車のローカル環境におけるオブジェクトを感知するシステムを表してもよい。いくつかの実施形態において、オブジェクトを感知することに加えて、レーダユニット２１４は、更にオブジェクトの速度および／または進行方向を感知することができる。ＬＩＤＡＲユニット２１５は、自律走行車の所在環境におけるオブジェクトをレーザで感知することができる。他のシステム構成要素に加えて、ＬＩＤＡＲユニット２１５は、更に一つまたは複数のレーザ光源、レーザスキャナおよび一つまたは複数の検出器を含んでもよい。カメラ２１１は、自律走行車の周囲環境における画像を取得するための一つまたは複数の装置を含んでもよい。カメラ２１１は固定カメラ及び／またはＰＴＺ（パン−チルト−ズーム）カメラであってもよい。カメラは、例えば、回転および／または傾斜のプラットフォームにカメラを取り付けることによって、機械的に移動されてもよい。
【００２９】
センサシステム１１５は更に、例えばソナーセンサ、赤外線センサ、ステアリングセンサ、スロットルセンサ、ブレーキセンサおよびオーディオセンサ（例えば、マイクロフォン）のような他のセンサを含んでもよい。オーディオセンサは、自律走行車の周囲の環境から音声を取得するように構成されてもよい。ステアリングセンサ（例えば、電動パワーステアリング（ＥＰＳ））は、ステアリングホイール、車両の車輪またはこれらの組み合わせの操舵角を感知するように構成されてもよい。スロットルセンサおよびブレーキセンサは、車両のスロットル位置およびブレーキ位置をそれぞれ感知する。ある場合に、スロットルセンサおよびブレーキセンサは集積型スロットル／ブレーキセンサとして統合されてもよい。
【００３０】
車両制御システム１１１は、ステアリングユニット２０１、スロットルユニット２０２（加速ユニットともいう）およびブレーキユニット２０３を含んでもよいが、これらに限定されない。ステアリングユニット２０１は、車両の方向または進行方向を調整するために用いられる。スロットルユニット２０２は、モータまたはエンジンの速度を制御するために用いられ、モータまたはエンジンの速度によって更に車両の速度および加速度を制御する。ブレーキユニット２０３は、摩擦を提供することによって車両の車輪またはタイヤを減速させることで、車両を減速させる。注意すべきなのは、図２に示された構成要素は、ハードウェア、ソフトウェアまたはこれらの組み合わせで実現されることができる。
【００３１】
再び図１を参照し、無線通信システム１１２は、自律走行車１０１と、装置、センサ、他の車両などのような外部システムとの通信を可能にする。例えば、無線通信システム１１２は、直接または通信ネットワークを介して一つまたは複数の装置と無線通信することができ、例えば、ネットワーク１０２を介してサーバ１０３〜１０４と通信することができる。無線通信システム１１２は、任意のセルラー通信ネットワークまたは無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）、例えば、ＷｉＦｉ（登録商標）を使用して他の構成要素またはシステムと通信することができる。無線通信システム１１２は、例えば、赤外線リンク、ブルートゥース（登録商標）などを使用して、装置（例えば、乗客のモバイルデバイス、表示装置、車両１０１内のスピーカ）と直接通信することができる。ユーザインターフェースシステム１１３は、車両１０１内に実現された周辺装置の部分、例えば、キーワード、タッチスクリーン表示装置、マイクロホンおよびスピーカなどを含んでもよい。
【００３２】
自律走行車１０１の機能のうちの一部または全部は、特に自動運転モードで操作する場合に、感知および計画システム１１０により制御されるか、または管理されることができる。感知および計画システム１１０は、センサシステム１１５、制御システム１１１、無線通信システム１１２および／またはユーザインターフェースシステム１１３から情報を受信し、受信された情報を処理し、出発地から目的地までのルートまたは経路を計画した後、計画および制御情報に基づいて車両１０１を運転するように、必要なハードウェア（例えば、プロセッサ、メモリ、記憶デバイス）並びにソフトウェア（例えば、オペレーティングシステム、計画およびルーティングプログラム）を含む。或いは、感知および計画システム１１０は、車両制御システム１１１と一体に集積されてもよい。
【００３３】
例えば、乗客であるユーザは、ユーザインターフェース等によって旅程の出発地および目的地を指定することができる。感知および計画システム１１０は、旅程関連データを取得する。例えば、感知および計画システム１１０は、ＭＰＯＩサーバから位置およびルート情報を取得することができ、前記ＭＰＯＩサーバは、サーバ１０３〜１０４の一部であってもよい。位置サーバは位置サービスを提供し、ＭＰＯＩサーバは地図サービスおよびある位置のＰＯＩを提供する。或いは、このような位置およびＭＰＯＩ情報は、感知および計画システム１１０の永続性記憶装置にローカルキャッシュされてもよい。
【００３４】
自律走行車１０１がルートに沿って移動する場合に、感知および計画システム１１０は交通情報システムまたはサーバ（ＴＩＳ）からリアルタイム交通情報を取得することもできる。注意すべきことは、サーバ１０３〜１０４は第三者エンティティにより操作されることができる。或いは、サーバ１０３〜１０４の機能は、感知および計画システム１１０と一体に集積されてもよい。リアルタイム交通情報、ＭＰＯＩ情報および位置情報、並びにセンサシステム１１５によって検出されたかまたは検知されたリアルタイムローカル環境データ（例えば、障害物、オブジェクト、周辺車両）に基づいて、感知および計画システム１１０は、指定された目的地までに安全かつ効率的に到着するように、最適なルートを計画し、計画されたルートに従って、例えば、制御システム１１１によって車両１０１を運転することができる。
【００３５】
サーバ１０３は、様々なクライアントに対してデータ解析サービスを実行するデータ解析システムであってもよい。一実施形態では、データ解析システム１０３は、データコレクタ１２１と、機械学習エンジン１２２とを含む。データコレクタ１２１は、様々な車両（自律走行車または人間の運転者によって運転される一般車両）から運転統計情報１２３を収集する。運転統計情報１２３は、発送された運転命令（例えば、スロットル、ブレーキ、ステアリング命令）および異なる時点で車両のセンサによって捕捉された車両の応答（例えば、速度、加速度、減速度、方向）を示す情報を含む。運転統計情報１２３は、異なる時点における運転環境を説明する情報、例えば、ルート（出発地および目的地を含む）、ＭＰＯＩ、道路状況、天気状況などを更に含んでもよい。
【００３６】
機械学習エンジン１２２は、運転統計情報１２３に基づいて、様々な目的に応じて１セットのルール、アルゴリズムおよび／またはモデル１２４を生成または訓練する。一実施形態では、例えば、アルゴリズム／モデル１２４は、ＡＤＶの通行可能車線を決定するために、一つまたは複数のトンネルモデルまたはアルゴリズムを含むことができる。トンネルモデルは、リアルタイムでＡＤＶの自動運転に使用されるように、ＡＤＶにアップロードされてもよい。
【００３７】
図３Ａおよび図３Ｂは、一実施形態による自律走行車と共に使用される感知および計画システムの一例を示すブロック図である。システム３００は、図１の自律走行車１０１の一部として実現されることができ、感知および計画システム１１０、制御システム１１１およびセンサシステム１１５を含むが、これらに限定されない。図３Ａおよび図３Ｂに示すように、感知および計画システム１１０は、測位モジュール３０１、感知モジュール３０２、予測モジュール３０３、決定モジュール３０４、計画モジュール３０５、制御モジュール３０６、ルーティング／サンプリングモジュール３０７およびトンネルに基づく軌道モジュール３０８を含むが、これらに限定されない。
【００３８】
モジュール３０１〜３０８のうちの一部または全部は、ソフトウェア、ハードウェアまたはこれらの組み合わせで実現されてもよい。例えば、これらのモジュールは、永続性記憶装置３５２にインストールされ、メモリ３５１にロードされ、且つ一つまたは複数のプロセッサ（図示せず）により実行されてもよい。注意すべきことは、これらのモジュールのうちの一部または全部は、図２の車両制御システム１１１の一部または全部のモジュールに通信可能に接続され、またはそれらと一体に統合されてもよい。モジュール３０１〜３０８のうちの一部は、集積モジュールとして一体に統合されてもよい。例えば、トンネルに基づく軌道モジュール３０８および計画モジュール３０５は単一のモジュールとして統合することができる。
【００３９】
測位モジュール３０１は、（例えば、ＧＰＳユニット２１２を利用して）自律走行車３００の現在の位置を確定し、ユーザの旅程またはルートに関連する如何なるデータを管理する。測位モジュール３０１（地図およびルートモジュールともいう）は、ユーザの旅程またはルートに関連する如何なるデータを管理する。ユーザは、例えば、ユーザインターフェースを介して登録して旅程の出発地および目的地を指定することができる。測位モジュール３０１は、自律走行車３００における地図およびルート情報３１１のような他の構成要素と通信して、旅程関連データを取得する。例えば、測位モジュール３０１は、位置サーバ並びに地図およびＰＯＩ（ＭＰＯＩ）サーバから位置およびルート情報を取得することができる。位置サーバが位置サービスを提供し、ＭＰＯＩサーバが地図サービスおよびある位置のＰＯＩを提供することにより、地図およびルート情報３１１の一部としてキャッシュされることができる。自律走行車３００がルートに沿って移動する際に、測位モジュール３０１は交通情報システムまたはサーバからリアルタイム交通情報を取得することもできる。
【００４０】
感知モジュール３０２は、センサシステム１１５により提供されたセンサデータと、測位モジュール３０１により取得された測位情報とに基づいて、周囲環境への感知を確定する。感知情報は、一般の運転者が運転者により運転されている車両の周囲において感知すべきものを示すことができる。感知は、オブジェクトの形式での車線構成（例えば、直進車線またはカーブ車線）、信号機信号、他の車両の相対位置、歩行者、建築物、横断歩道または（例えば、止まれ標識、ゆずれ標識）他の交通関連標識などを含むことができる。車線構成は、例えば、車線の形状（例えば、直進またはカーブ）、車線の幅、道路中の車線数、一方向または二方向車線、合流または分流車線、退出車線などのような、一つまたは複数の車線を説明する情報を含む。
【００４１】
感知モジュール３０２は、一つまたは複数のカメラにより撮影された画像を処理し解析して、自律走行車環境におけるオブジェクトおよび／または特徴を認識するために、コンピュータビジョンシステムまたはコンピュータビジョンシステムの機能を含むことができる。前記オブジェクトは、交通信号、道路境界、他の車両、歩行者および／または障害物などを含むことができる。コンピュータビジョンシステムは、オブジェクト認識アルゴリズム、ビデオトラッキングおよび他のコンピュータビジョン技術を使用することができる。いくつかの実施形態では、コンピュータビジョンシステムは、環境地図を描き、オブジェクトを追跡し、およびオブジェクトの速度などを推定することができる。感知モジュール３０２は、レーダおよび／またはＬＩＤＡＲのような他のセンサにより提供される他のセンサデータに基づいてオブジェクトを検出することもできる。
【００４２】
各オブジェクトについて、予測モジュール３０３は、様々な場合にオブジェクトがどのように挙動するかを予測する。予測は、一組の地図／ルート情報３１１と交通ルール３１２を考慮して、その時点での運転環境を感知した感知データに基づいて実行される。例えば、オブジェクトが反対方向における車両で、且つ現在の運転環境に交差点が含まれている場合に、予測モジュール３０３は車両が直進するかまたはカーブ走行するかを予測する。感知データが、交差点に信号機がないことを示す場合、予測モジュール３０３は、交差点に入る前に車両が完全に停止する必要があると予測する可能性がある。感知データが、車両が現在左折専用車線または右折専用車線にあることを示す場合、予測モジュール３０３は、車両がそれぞれ左折または右折する可能性がより高いと予測することができる。
【００４３】
各オブジェクトに対して、決定モジュール３０４はオブジェクトをどのように対応するかを決定する。例えば、特定のオブジェクト（例えば、交差ルートにおける他の車両）およびオブジェクトを記述するメタデータ（例えば、速度、方向、操舵角）について、決定モジュール３０４は上記オブジェクトと遇うときに如何に対応するか（例えば、追い越し、道譲り、停止、追い抜き）を決定する。決定モジュール３０４は、交通ルールまたは運転ルール３１２のルールセットに基づいてこのような決定を下すことができ、上記ルールセットは永続性記憶装置３５２に記憶されてもよい。
【００４４】
ルーティングモジュール３０７は、出発地から目的地までの一つまたは複数のルートまたは経路を提供するように構成される。例えば、ユーザから受け取った出発地から目的地までの所定旅程に対して、ルーティングモジュール３０７は、ルートおよび地図情報３１１を取得して出発地から目的地に到着する全ての可能なルートまたは経路を確定する。ルーティングモジュール３０７は、出発地から目的地に到着する各々のルートが決定確定し、地形図形式の基準線を生成することができる。基準線とは、他の車両、障害物または交通状況などからの全ての干渉を受けない理想的なルートまたは経路を指す。即ち、路上に他の車両、歩行者または障害物がなければ、ＡＤＶは基準線に完全にまたは緊密に従うべきである。そして、地形図が決定モジュール３０４および／または計画モジュール３０５に提供される。決定モジュール３０４および／または計画モジュール３０５は全ての可能なルートを検査して、他のモジュールから提供された他のデータ、例えば、測位モジュール３０１からの交通状況、感知モジュール３０２により感知された運転環境および予測モジュール３０３により予測された交通状況などによって最適ルートのうちの一つを選択し修正する。ＡＤＶを制御するための実際のルートまたは経路は、その時点における特定運転環境によって、ルーティングモジュール３０７から提供された基準線に近接するかまたは異なっていてもよい。
【００４５】
計画モジュール３０５は、感知されたオブジェクトのそれぞれに対する決定に基づいて、自律走行車に経路またはルート並びに運転パラメータ（例えば、距離、速度および／または操舵角）を計画する。言い換えれば、所定のオブジェクトについて、決定モジュール３０４は当該オブジェクトに対して何をするかを決定し、計画モジュール３０５はどのようにするかを決定する。例えば、所定のオブジェクトについて、決定モジュール３０４は前記オブジェクトを追い抜くかを決定することができ、計画モジュール３０５は前記オブジェクトを左側から追い抜くかまたは右側から追い抜くかを決定することができる。計画および制御データは、計画モジュール３０５により生成され、車両３００が次の移動周期（例えば、次のルート／経路区間）にはどのように移動するかを記述する情報を含む。例えば、計画および制御データは、車両３００が３０マイル／時間（ｍｐｈ）の速度で１０メートル移動し、その後２５ｍｐｈの速度で右側車線に変更するように指示することができる。
【００４６】
制御モジュール３０６は、計画および制御データに基づいて、計画および制御データにより限定されたルートまたは経路に応じて適当なコマンドまたは信号を車両制御システム１１１に送信することにより自律走行車を制御しながら運転する。前記計画および制御データは、経路またはルートに沿って異なる時点で適切な車両構成または運転パラメータ（例えば、スロットル、ブレーキ、およびターニングコマンド）を使用して、車両をルートまたは経路の第１の点から第２の点まで運転するのに十分な情報を含む。
【００４７】
一実施形態では、計画段階は、例えば、時間間隔が１００ミリ秒（ｍｓ）の周期など、複数の計画周期（命令周期ともいう）で実行される。計画周期または命令周期のそれぞれについて、計画および制御データに基づいて一つまたは複数の制御命令を発する。すなわち、１００ｍｓごとに、計画モジュール３０５は、例えば、目標位置およびＡＤＶが目標位置に到着するのに必要な時間を含む次のルート区間または経路区間を計画する。或いは、計画モジュール３０５は、更に具体的な速度、方向および／または操舵角などを規定することもできる。一実施形態では、計画モジュール３０５は、次の所定時間周期（例えば、５秒）のためにルート区間または経路区間を計画する。各計画サイクルについて、計画モジュール３０５は、前の周期で計画された目標位置に基づいて、現在の周期（例えば、次の５秒）のための目標位置を計画する。次に、制御モジュール３０６は、現在の周期の計画および制御データに基づいて、一つまたは複数の制御命令（例えば、スロットル、ブレーキ、ステアリング制御命令）を生成する。
【００４８】
注意すべきことは、決定モジュール３０４および計画モジュール３０５は、集積モジュールとして一体化されてもよい。決定モジュール３０４／計画モジュール３０５は、自律走行車の運転経路を決定するために、ナビゲーションシステムまたはナビゲーションシステムの機能を具備することができる。例えば、ナビゲーションシステムは、自律走行車が下記の経路に沿って移動することを実現するための一連の速度および進行方向を決定することができる。前記経路では、自律走行車が最終的な目的地に通じる走行車線に基づく経路に沿って進行するとともに、感知された障害物を実質的に回避できる。目的地は、ユーザインターフェースシステム１１３を経由して行われたユーザ入力に応じて設定することができる。ナビゲーションシステムは、自律走行車が走行していると同時に走行経路を動的に更新することができる。ナビゲーションシステムは、自律走行車のための運転経路を決定するために、ＧＰＳシステムおよび一つまたは複数の地図からのデータをマージすることができる。
【００４９】
決定モジュール３０４／計画モジュール３０５は、自律走行車の環境における潜在的な障害物を認識、評価、回避または他の方法で追い抜くための、衝突防止システムまたは衝突防止システムの機能を更に含むことができる。例えば、衝突防止システムは、制御システム１１１における一つまたは複数のサブシステムを操作させることで、ステアリング操作、カーブ走行操作、ブレーキ操作などを行うことによって、自律走行車のナビゲーション中の変更を実現することができる。衝突防止システムは、周囲の交通モード、道路状況などに応じて実現可能な障害物回避操作を自動的に決定することができる。衝突防止システムは、自律走行車が方向変更して進入しようとする隣接領域において、他のセンサシステムにより車両、建築障害物などが検出された時にステアリング操作を行わないように構成されることができる。衝突防止システムは、使用可能で且つ自律走行車の乗員の安全性を最大化させる操作を自動的に選択することができる。衝突防止システムは、自律走行車の客室内に最小値の加速度を発生させると予測される回避操作を選択することができる。
【００５０】
図４は、一実施形態によるトンネルに基づく軌道モジュールの一例を示すブロック図である。図４を参照すると、トンネルに基づく軌道モジュール３０８は、ＡＤＶに用いられる通過車線または通行可能車線を決定するために、ＡＤＶの走行車線／道路にトンネルモデルを適用することができる。次に、トンネルに基づく軌道モジュール３０８は、通行可能車線に基づいてＡＤＶに用いられる運転軌道を生成することができる。一実施形態では、トンネルに基づく軌道モジュール３０８は、画像受信機／前処理モジュール４０１、トンネル生成器モジュール４０３、通行可能車線評価器モジュール４０５、および軌道生成器モジュール４０７を含む。これらのモジュール４０１〜４０７は、ソフトウェア、ハードウェア、またはそれらの組み合わせにより実現することができる。画像受信機／前処理モジュール４０１は、ＡＤＶの画像捕捉装置（例えば、１つまたは複数のカメラ）によって捕捉された画像を受信することができる。画像受信器モジュール４０１は、画像を前処理することもできる。前処理は、画像に適用される露光制御、利得制御、トーンマッピング、ホワイトバランスの調整、並びにデモザイクおよびバイラテラルフィルタリングを含むことができるが、これらに限定されない。画像の前処理は、異なる時間および気象条件を有する画像に捕捉されたオブジェクト（例えば、信号機、歩行者）および／または車線をよりよく識別するために画像を準備することである。例えば、夜間には、オブジェクト／障害物および／または車線がよりよく識別されるように、画像における露光量を日中よりも多くする。前処理の別の一例は、適用される機械学習モデルに適合する画像サイズに画像をスケーリングおよび／またはクロッピングすることを含む。機械学習モデルは、画像に捕捉されたオブジェクト（例えば、信号機、歩行者）および／または車線を識別するために、画像に適用することができる。トンネル生成器モジュール４０３は、ＡＤＶの道路または車線に基づいてトンネルを生成することができる。通行可能車線評価器モジュール４０５は、トンネルの幅（例えば、通行可能車線）がＡＤＶを通過させるのに十分広いか否かを評価することができる。次に、軌道生成モジュール４０７は、ＡＤＶを制御するのに用いられる軌道を生成することができ、通行可能車線内の軌道候補に対する評価に基づいて軌道が生成される。
【００５１】
図５Ａは、一実施形態によるトンネル評価シナリオの一例を示すブロック図である。図５Ａを参照すると、一実施形態では、シナリオ５００は、最初にトンネル０内を走行するＡＤＶ１０１を含むことができ、ここで、トンネル０は、ＡＤＶ１０１の道路／車線（または地図情報）に基づいて（図３Ａのトンネルモデル３１３の一部として）生成された、幅９メートルの通行可能車線であり、トンネル０の幅は９メートルである。評価器モジュール４０５は、トンネル０の幅およびＡＤＶ１０１の幅に基づいて、ＡＤＶ１０１がトンネル０を通過できるか否かを評価することができる。例えば、トンネルの幅が、車両の幅に所定閾値（例えば、許容誤差）を足したものよりも大きい場合、車両はトンネルを通過することができる。ＡＤＶ１０１の前方のある距離において、障害物５０１〜障害物５０５はトンネル０の一部を遮断するかまたは遮断しないことがある。例えば、一実施形態では、（図４のモジュール４０３のような）トンネル生成器モジュールは、障害物５０１がトンネル０の左側部分（ＡＤＶ１０１に対して）１メートルの幅を遮断すると確定する。次に、トンネル生成器モジュールは、障害物５０１の座標から始まってトンネル０上に重なるトンネル１を生成し、ここで、トンネル１は幅８メートルである。次に、（図４のモジュール４０５のような）評価器モジュールは、幅８メートルの通行可能車線を有するトンネル１をＡＤＶ１０１が通過できるかと評価する。
【００５２】
通行車線をさらに走行すると、トンネル生成器モジュールは、障害物５０２がトンネル１の右側部分（ＡＤＶ１０１に対して）１メートルの幅を遮断すると確定する。障害物５０２の座標から始まってトンネル１上に重なるトンネル２を生成し、ここで、トンネル２の幅は７メートルである。次に、ＡＤＶ１０１は幅７メートルの通行可能車線を有するトンネル２を通過できると評価される。
【００５３】
通行車線をさらに走行すると、障害物５０３はトンネル２の幅を遮断しないと確定される。その後、障害物５０３の座標からトンネル２上に重なるトンネル３が生成され、トンネル３はトンネル２と同じ幅を有する。次に、ＡＤＶ１０１は幅７メートルの通行可能車線を有するトンネル３を通過できると評価される。別の一実施形態では、トンネルは生成されないが、トンネル２は次の障害物（例えば、障害物５０４）に延長されて評価される。
【００５４】
通行車線に沿ってさらに走行すると、障害物５０４がトンネル３の右側部分（ＡＤＶ１０１に対して）１メートルの幅を遮断すると確定される。障害物５０４の座標から始まってトンネル３上に重なるトンネル４が生成され、トンネル４は６メートルの幅を有する。次に、ＡＤＶ１０１は幅６メートルの通行可能車線を有するトンネル４を通過できると評価される。
【００５５】
さらに通過車線に沿って走行し、障害物５０５がトンネル４の左側部分（ＡＤＶ１０１に対して）４メートルの幅を遮断すると確定される。障害物５０５の座標から始まってトンネル４上に重なるトンネル５が生成され、トンネル５の幅は２メートルである。次に、ＡＤＶ１０１はトンネル５を通過できないと評価され、トンネル５は通行可能車線を終了する。トンネル０〜５の通行可能車線に基づいて、サンプリング方法を使用し、通行可能車線内の座標を使用して、ＡＤＶを制御するための最終軌道を生成することができる。サンプリング方法の例は、ＡＤＶのための通行可能車線内に複数セットのサンプルポイントを生成することを含み、各セットはＡＤＶに用いられる通行可能車線の幅を越える。通行可能車線に沿ったサンプルポイントセット間の距離は、ＡＤＶの速度（例えば、速力）に基づいて決定することができる。
【００５６】
図５Ｂ〜図５Ｃは、いくつかの実施形態による、通行車線５０６に沿って走行（例えば、移動、運転など）するＡＤＶ１０１の一例を示すブロック図である。図５Ｂ〜図５Ｃを参照すると、一実施形態では、サンプルポイント５０７またはサンプルポイントの集合５２０、集合５３０、および集合５４０は、隣接するサンプルポイント集合における各々のサンプルポイントに接続することができ、複数のセグメント５１１を形成する。多項式関数は各セグメントに対して生成されてもよい。様々な要因またはパラメータに基づいて各セグメントにコスト（たとえば、重み）を割り当てることができ、前記様々な要因またはパラメータは、セグメントの基準線までの距離（地図情報に基づいて生成される）、セグメントにおけるサンプルポイントの基準線までの距離、セグメントの曲率変化率またはセグメントにおけるサンプルポイントの曲率変化率、セグメントの曲率、サンプルポイントに位置可能な障害物を含むが、これらに限定されない。前のセグメントの終点は、多項式関数を使用して次のセグメントの始点に連結する。さらに、前のセグメントの終点の多項式関数の一次導関数は、次のセグメントの始点の多項式関数の一次導関数と同じでなければならない。前のセグメントの終点の多項式関数の二次導関数は、次のセグメントの始点の多項式関数の二次導関数と同じでなければならない。一次および二次導関数は、異なるセグメントが滑らかに接続されることを保証する。
【００５７】
次に、軌道生成器モジュール４０７は、コスト最適化アルゴリズムおよび／または動的プログラミングアルゴリズム（Ｄｉｊｋｓｔｒａアルゴリズムなど）を使用して、これらのセグメントコストに基づいて経路および軌道を生成し、最も低い総コストを有する経路（および軌道）を確定する。その後軌道は該軌道によるＡＤＶの制御に使用される。
【００５８】
図６は、一実施形態によるトンネル評価シナリオの一例を示すブロック図である。図６を参照すると、一実施形態では、シナリオ６００は、最初にトンネル０内を走行するＡＤＶ１０１を含むことができ、トンネル０は、ＡＤＶの道路／車線（または地図情報）に基づいて生成される（図３Ａのトンネルモデル３１３の一部である）、幅９メートルの通行可能車線であり、トンネル０の幅は９メートルである。評価器モジュール４０５は、トンネル０の幅およびＡＤＶ１０１の幅に基づいて、ＡＤＶ１０１がトンネル０を通過できると評価することができる。
【００５９】
別の一実施形態では、障害物がトンネルの中央部分を遮断する場合、トンネルの左分岐および右分岐は、２つの追加の新しいトンネル（例えば、２つの通行可能車線）に決定される。一実施形態では、２つの追加トンネルのうちのより広いトンネルが最良の通行可能車線に決定される。例えば、図６を参照すると、（図４のモジュール４０３のような）トンネル生成器モジュールは、障害物６０１がトンネル０の中間部分を遮断すると確定する。次に、トンネル生成器モジュールは、障害物６０１の座標からトンネル０に重なるトンネル６およびトンネル７を生成し、トンネル６およびトンネル７はそれぞれ３メートルおよび４メートルの幅を有する。評価器モジュール４０５は、ＡＤＶ１０１がトンネル６とトンネル７の両方を通過できると評価することができる。しかし、トンネル７はトンネル７より幅が広いので、最良の通行可能車線はトンネル７の４メートル通行可能車線に決定される。
【００６０】
通行可能車線に基づいて、通行可能車線内の（軌道候補に用いられる）異なるサンプルポイントに対して評価することで、前記最良軌道を取得する。次いで、最良軌道が当該軌道によるＡＤＶの制御に使用される。
【００６１】
図７は、一実施形態による方法を示すフローチャートである。プロセス７００は、ソフトウェア、ハードウェア、またはそれらの組み合わせを含むことができる処理ロジックによって行える。例えば、プロセス７００は、図３Ａのトンネルに基づく軌道モジュール３０８によって実行することができる。図７を参照すると、ブロック７０１において、処理ロジックは、ＡＤＶ付近の多数の障害物を捕捉するＡＤＶの画像捕捉装置から、ＡＤＶの環境を感知するための捕捉画像を受信する。ブロック７０２で、処理ロジックは、ＡＤＶに用いられる道路車線の幅に基づいて第１のトンネル（例えば、図５〜図６のトンネル０）を生成し、ここで、第１のトンネルは、ＡＤＶ通行のための通行可能車線を表す。ブロック７０３において、処理ロジックは、障害物の位置に基づいて一つまたは複数の追加トンネル（例えば、図５〜６のトンネル１〜７）を生成し、当該一つまたは複数の追加トンネルは障害物の侵入レベルによって通行可能車線の幅が修正される。ブロック７０４において、処理ロジックは、第１のトンネルおよび追加トンネルに基づいてＡＤＶの軌道を生成し、当該軌道に従ってＡＤＶを制御して障害物を避けて、衝突を防止する。
【００６２】
一実施形態では、処理ロジックは、さらに障害物付近の障害物の侵入レベルに従って通行可能車線の幅を評価して、ＡＤＶが通行可能車線の幅を通過できるか否かを確定し、該評価に基づいて軌道が生成される。一実施形態では、追加トンネルが左境界付近で通行可能車線の左側部分を遮断する場合、通行可能車線の幅は左境界で縮小されて修正される。
【００６３】
一実施形態では、追加トンネルが右境界付近で通行可能車線の右側部分を遮断する場合、通行可能車線幅の幅は右境界で縮小されて修正される。一実施形態では、障害物が通行可能車線の中央部分を遮断する場合、通行可能車線における分岐を表す左側追加トンネルおよび右側追加トンネルが生成される。
【００６４】
一実施形態では、処理ロジックはさらに、左分岐の幅と右分岐の幅（いずれか大きい方）に基づいて新しい通行可能車線を選択する。一実施形態では、通行可能車線の幅が車両の幅より小さい場合、通行可能車線は終了する。
【００６５】
注意すべきことは、以上に例示および説明された構成要素における一部または全ては、ソフトウェア、ハードウェアまたはこれらの組み合わせで実現することができる。例えば、このような構成要素は、永続性記憶装置にインストールされるとともに記憶されるソフトウェアとして実現されてもよく、前記ソフトウェアは、本願にわたって記載されたプロセスまたは操作を実施するように、プロセッサ（図示せず）でメモリにロードして実行されてもよい。或いは、このような構成要素は、（集積回路（例えば、決定用途向け集積回路またはＡＳＩＣ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）またはフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ））のような専用ハードウェアにプログラミングまたは埋め込まれた実行可能なコードとして実現されてもよく、前記実行可能なコードはアプリケーションからの対応するドライバーおよび／またはオペレーティングシステムを介してアクセスすることができる。さらに、このような構成要素は、ソフトウェアが一つまたは複数の特定命令によってアクセス可能な命令セットの一部として、プロセッサまたはプロセッサコアにおける特定のハードウェアロジックとして実現されることができる。
【００６６】
図８は、本開示の一実施形態と共に使用可能なデータ処理システムの一例を示すブロック図である。例えば、システム１５００は、図１の感知および計画システム１１０またはサーバ１０３〜１０４のような、前記プロセスまたは方法のいずれかを実行するデータ処理システムを表すことができる。システム１５００は、いくつかの異なる構成要素を含むことができる。これらの構成要素は、集積回路（ＩＣ）、集積回路の一部、ディスクリート型電子デバイスまたは回路基板に適するその他のモジュール（例えば、コンピュータシステムのマザーボードまたはアドインカード）として実現されることができ、または、他の形態でコンピュータシステムのシャーシ内に組み込まれた構成要素として実現されることができる。
【００６７】
また注意すべきこととして、システム１５００は、コンピュータシステムのいくつかの構成要素の高レベルビューを示すことを意図している。しかしながら、理解すべきことは、一部実施例において付加的構成要素が存在してもよく、また、その他の実施例において示された構成要素を異なる構成にすることが可能である。システム１５００は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、サーバ、携帯電話、メディアプレーヤ、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、スマートウォッチ、パーソナルコミュニケーター、ゲーム装置、ネットワークルーターまたはハブ、無線アクセスポイント（ＡＰ）またはリピーター、セット・トップボックス、またはこれらの組み合わせを表すことができる。なお、単一の機械またはシステムのみが示されたが、「機械」または「システム」という用語は、本明細書で説明されるいずれか一種以上の方法を実行するための、単独でまたは共同で一つ（または複数）の命令セットを実行する機械またはシステムの任意の組み合わせも含まれると解釈されるものとする。
【００６８】
一実施形態では、システム１５００は、バスまたはインターコネクト１５１０を介して接続される、プロセッサ１５０１と、メモリ１５０３と、装置１５０５〜１５０８とを含む。プロセッサ１５０１は、単一のプロセッサコアまたは複数のプロセッサコアが含まれる単一のプロセッサまたは複数のプロセッサを表すことができる。プロセッサ１５０１は、マイクロプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）などのような、一つまたは複数の汎用プロセッサを表すことができる。より具体的には、プロセッサ１５０１は、複雑命令セットコンピューティング（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小命令セットコンピューティング（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長命令語（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサ、またはその他の命令セットを実行するプロセッサ、または命令セットの組み合わせを実行するプロセッサであってもよい。プロセッサ１５０１は、更に一つまたは複数の専用プロセッサであってもよく、例えば、決定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、セルラーまたはベースバンドプロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、ネットワークプロセッサ、グラフィックプロセッサ、通信プロセッサ、暗号化プロセッサ、コプロセッサ、組込みプロセッサ、または命令を処理可能な任意の他のタイプのロジックが挙げられる。
【００６９】
プロセッサ１５０１は、（超低電圧プロセッサのような低電力マルチコアプロセッサソケットであってもよい）前記システムの様々な構成要素と通信するための主処理ユニットおよび中央ハブとして機能することができる。このようなプロセッサは、システムオンチップ（ＳｏＣ）として実現されることができる。プロセッサ１５０１は、本明細書で説明される操作およびステップを実行するための命令を実行するように構成される。システム１５００は、更に所望によるグラフィックサブシステム１５０４と通信するグラフィックインターフェースを含むことができ、グラフィックサブシステム１５０４は、表示コントローラ、グラフィックプロセッサ、および／または表示装置を含むことができる。
【００７０】
プロセッサ１５０１は、メモリ１５０３と通信することができ、メモリ１５０３は、一実施形態では、所定量のシステムメモリを提供するための複数のメモリ装置によって実現されることができる。メモリ１５０３は、一つまたは複数の揮発性記憶（またはメモリ）装置を含むことができ、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、シンクロナスＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、またはその他のタイプの記憶装置が挙げられる。メモリ１５０３は、プロセッサ１５０１またはその他の任意の装置により実行される命令シーケンスを含む情報を記憶することができる。例えば、様々なオペレーティングシステム、デバイスドライバ、ファームウェア（例えば、ベーシックインプット／アウトプットシステムまたはＢＩＯＳ）、および／またはアプリケーションの実行可能なコードおよび／またはデータは、メモリ１５０３にロードされ、プロセッサ１５０１により実行されることができる。オペレーティングシステムは、任意のタイプのオペレーティングシステムであってもよく、例えば、ロボットオペレーティングシステム（ＲＯＳ）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）社のＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）オペレーティングシステム、アップル社のＭａｃＯＳ（登録商標）／ｉＯＳ（登録商標）、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）社のＡｎｄｒｏｉｄ（登録商標）、ＬＩＮＵＸ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）、またはその他のリアルタイム若しくは組込みオペレーティングシステムが挙げられる。
【００７１】
システム１５００は更に、例えば、ネットワークインターフェース装置１５０５、所望による入力装置１５０６、およびその他の所望によるＩ／Ｏ装置１５０７を含む装置１５０５〜１５０８のようなＩ／Ｏ装置を含むことができる。ネットワークインターフェース装置１５０５は、無線送受信機および／またはネットワークインターフェースカード（ＮＩＣ）を含むことができる。前記無線送受信機は、ＷｉＦｉ（登録商標）送受信機、赤外線送受信機、ブルートゥース（登録商標）送受信機、ＷｉＭａｘ送受信機、無線携帯電話送受信機、衛星送受信機（例えば、全地球測位システム（ＧＰＳ）送受信機）、またはその他の無線周波数（ＲＦ）送受信機、またはこれらの組み合わせであってもよい。ＮＩＣは、イーサネット（登録商標）カードであってもよい。
【００７２】
入力装置１５０６は、マウス、タッチパネル、タッチスクリーン（表示装置１５０４と統合されてもよい）、ポインター装置（例えば、スタイラス）、および／またはキーボード（例えば、物理キーボードまたはタッチスクリーンの一部として表示された仮想キーボード）を含むことができる。例えば、入力装置１５０６は、タッチスクリーンと接続するタッチスクリーンコントローラを含むことができる。タッチスクリーンおよびタッチスクリーンコントローラは、例えば、様々なタッチ感応技術（コンデンサ、抵抗、赤外線、および表面弾性波の技術を含むが、これらに限定されない）のいずれか、並びにタッチスクリーンと接触する一つまたは複数の接触点を決定するためのその他の近接センサアレイまたはその他の素子を用いて、それらの接触および移動または中断を検出することができる。
【００７３】
ＩＯ装置１５０７は、音声装置を含むことができる。音声装置は、例えば、音声認識、音声複製、デジタル記録、および／または電話機能のような音声サポートの機能を促進するために、スピーカおよび／またはマイクロフォンを含んでもよい。その他のＩＯ装置１５０７は更にユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）ポート、パラレルポート、シリアルポート、プリンタ、ネットワークインターフェース、バスブリッジ（例えば、ＰＣＩ−ＰＣＩブリッジ）、センサ（例えば、加速度計のようなモーションセンサ、ジャイロスコープ、磁力計、光センサ、コンパス、近接センサなど）、またはこれらの組み合わせを含むことができる。装置１５０７は更に結像処理サブシステム（例えば、カメラ）を含むことができ、前記結像処理サブシステムは、（写真およびビデオ断片の記録のような）カメラ機能を促進するための光学センサを含むことができ、例えば、電荷結合素子（ＣＣＤ）または相補型金属酸化物半導体（ＣＭＯＳ）光学センサが挙げられる。一部センサは、センサハブ（図示せず）を介してインターコネクト１５１０に接続されることができ、キーボードまたはサーマルセンサのようなその他の装置は、システム１５００の具体的な構成または設計に応じて組込みコントローラ（図示せず）により制御されることができる。
【００７４】
データ、アプリケーション、一つまたは複数のオペレーティングシステムなどの情報の永続性記憶を提供するために、プロセッサ１５０１には、大容量記憶装置（図示せず）が接続されることもできる。様々な実施形態において、より薄くてより軽量なシステム設計を可能にしながら、システムの応答性を向上させるために、このような大容量記憶装置は、ソリッドステートデバイス（ＳＳＤ）によって実現されることができる。しかし、その他の実施形態において、大容量記憶装置は、主にハードディスクドライブ（ＨＤＤ）を使用して実現されることができ、より小さい容量のＳＳＤ記憶装置をＳＳＤキャッシュとして機能することで、停電イベントの間にコンテキスト状態および他のそのような情報の不揮発性記憶を可能にし、それによりシステム動作が再開するときに通電を速く実現することができる。また、フラッシュデバイスは、例えば、シリアルペリフェラルインターフェース（ＳＰＩ）を介してプロセッサ１５０１に接続されることができる。このようなフラッシュデバイスは、前記システムのＢＩＯＳおよびその他のファームウェアを含むシステムソフトウェアの不揮発性記憶のために機能することができる。
【００７５】
記憶装置１５０８は、コンピュータアクセス可能な記憶媒体１５０９（機械可読記憶媒体またはコンピュータ可読媒体ともいう）を含むことができ、前記コンピュータアクセス可能な記憶媒体１５０９には、本明細書で記載されたいずれか一種以上の方法または機能を具現化する一つまたは複数の命令セットまたはソフトウェア（例えば、モジュール、ユニットおよび／またはロジック１５２８）が記憶されている。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、例えば、図３Ａのトンネルに基づく軌道モジュール３０８のような前記構成要素のうちのいずれかを表すことができる。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、更に、データ処理システム１５００、メモリ１５０３、およびプロセッサ１５０１による実行中に、メモリ１５０３内および／またはプロセッサ１５０１内に完全的にまたは少なくとも部分的に存在してもよく、データ処理システム１５００、メモリ１５０３、およびプロセッサ１５０１も機械アクセス可能な記憶媒体を構成する。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、更に、ネットワークによってネットワークインターフェース装置１５０５を介して送受信されてもよい。
【００７６】
コンピュータ可読記憶媒体１５０９は、以上に説明されたいくつかのソフトウェア機能を永続的に記憶するために用いることができる。コンピュータ可読記憶媒体１５０９は、例示的な実施形態において単一の媒体として示されるが、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、前記一つまたは複数の命令セットが記憶される単一の媒体または複数の媒体（例えば、集中型または分散型データベース、および／または関連するキャッシュとサーバ）を含むと解釈されるものとする。「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は更に、命令セットを記憶または符号化できる任意の媒体を含むと解釈されるものであり、前記命令セットは機械により実行され、本開示のいずれか一種以上の方法を前記機械に実行させるためのものである。それゆえに、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、ソリッドステートメモリ、光学媒体および磁気媒体、またはその他の任意の非一時的機械可読媒体を含むが、これらに限定されないと解釈されるものとする。
【００７７】
本明細書に記載の処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８、構成要素およびその他の特徴は、ディスクリートハードウェア構成要素として実現されてもよく、または（ＡＳＩＣＳ、ＦＰＧＡ、ＤＳＰまたは類似の装置のような）ハードウェア構成要素の機能に統合されてもよい。更に、処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、ハードウェア装置におけるファームウェアまたは機能性回路として実現されてもよい。更に、処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、ハードウェア装置とソフトウェア構成要素の任意の組み合わせで実現されてもよい。
【００７８】
注意すべきことは、システム１５００は、データ処理システムの様々な構成要素を有するものとして示されているが、構成要素を相互接続する任意の特定のアーキテクチャまたは方式を表すことを意図するものではなく、そのような詳細は、本開示の実施形態と密接な関係がない。また、より少ない構成要素またはより多くの構成要素を有するネットワークコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、携帯電話、サーバ、および／またはその他のデータ処理システムも、本開示の実施形態と共に使用することができることを理解されたい。
【００７９】
前記具体的な説明の一部は、既に、コンピュータメモリにおけるデータビットに対する演算のアルゴリズムと記号表現で示される。これらのアルゴリズムの説明および表現は、データ処理分野における当業者によって使用される、それらの作業実質を所属分野の他の当業者に最も効果的に伝達する方法である。本明細書では、一般的に、アルゴリズムは、所望の結果につながるセルフコンシステントシーケンスと考えられる。これらの操作は、物理量の物理的処置が必要なものである。
【００８０】
しかしながら、念頭に置くべきことは、これらの用語および類似の用語の全ては、適切な物理量に関連付けられるものであり、これらの量を標識しやすくするためのものに過ぎない。以上の説明で他に明示的に記載されていない限り、本明細書の全体にわたって理解すべきことは、（添付された特許請求の範囲に記載されているような）用語による説明とは、コンピュータシステム、または類似の電子計算装置の作動およびプロセスを指し、前記コンピュータシステムまたは電子計算装置は、コンピュータシステムのレジスタおよびメモリにおける物理（電子）量として示されるデータを制御するとともに、前記データをコンピュータシステムメモリまたはレジスタまたはこのようなその他の情報記憶装置、伝送または表示装置において同様に物理量として示される別のデータに変換する。
【００８１】
本開示の実施形態は、本明細書の操作を実行するための装置にも関する。このようなコンピュータプログラムは、非一時的コンピュータ可読媒体に記憶される。機械可読媒体は、機械（例えば、コンピュータ）により読み取り可能な形式で情報を記憶するための任意のメカニズムを含む。例えば、機械可読（例えば、コンピュータ可読）媒体は、機械（例えば、コンピュータ）可読記憶媒体（例えば、読み出し専用メモリ（「ＲＯＭ」）、ランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」）、磁気ディスク記憶媒体、光学記憶媒体、フラッシュメモリ装置）を含む。
【００８２】
前述した図面において説明されたプロセスまたは方法は、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジックなど）、ソフトウェア（例えば、非一時的コンピュータ可読媒体に具現化されるもの）、または両方の組み合わせを含む処理ロジックにより実行されることができる。前記プロセスまたは方法は、以上で特定の順序に応じて説明されたが、前記操作の一部が異なる順序で実行されてもよいことを理解されたい。また、一部の操作は、順番ではなく並行して実行できる。
【００８３】
本開示の実施形態は、いずれの特定のプログラミング言語を参照することなく記載されている。理解すべきことは、本明細書に記載の本開示の実施形態の教示を実現するために、様々なプログラミング言語を使用することができる。
【００８４】
以上の明細書において、本開示の実施形態は、既にその具体的な例示的な実施形態を参照しながら記載された。明らかなように、添付された特許請求の範囲に記載された本開示のより広い趣旨および範囲を逸脱しない限り、本開示に対して様々な変更を行うことができる。それゆえに、本明細書および図面は、限定的な意味ではなく、例示的な意味で理解されるべきである。
【図１】
2021502914.tif 000003
【図２】
2021502914.tif 000004
【図３Ａ】
2021502914.tif 000005
【図３Ｂ】
2021502914.tif 000006
【図４】
2021502914.tif 000007
【図５Ａ】
2021502914.tif 000008
【図５Ｂ】
2021502914.tif 000009
【図５Ｃ】
2021502914.tif 000010
【図６】
2021502914.tif 000011
【図７】
2021502914.tif 000012
【図８】
2021502914.tif 000013
【手続補正書】
【提出日】令和1年7月16日(2019.7.16)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自律走行車（ＡＤＶ）に用いられるコンピュータ実施方法であって、
ＡＤＶ付近の複数の障害物を捕捉するＡＤＶの画像捕捉装置から、前記ＡＤＶの環境を感知するための捕捉画像を受信することと、
前記ＡＤＶに用いられる道路車線の幅に基づいて、前記ＡＤＶ走行通過のための通行可能車線を表す第１のトンネルを生成することと、
前記障害物の位置に基づいて、前記障害物の侵入レベルによって前記通行可能車線の幅が修正される１つまたは複数の追加トンネルを生成することと、
前記第１のトンネルおよび前記追加トンネルに基づいて前記ＡＤＶの軌道を生成し、前記軌道によって前記ＡＤＶを制御して前記障害物を避けて、衝突を防止することと、
を含む
自律走行車（ＡＤＶ）に用いられるコンピュータ実施方法。
【請求項２】
前記障害物の付近の前記障害物の侵入レベルによって前記通行可能車線の幅を評価することで、前記ＡＤＶが前記通行可能車線の幅を通過可能であるか否かを確定することをさらに含み、
前記軌道は、前記評価に基づいて生成されるものである
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
追加トンネルが左境界付近で前記通行可能車線の左側部分を遮断する場合、前記通行可能車線の幅が、前記左境界で縮小されて修正される
請求項１に記載の方法。
【請求項４】
追加トンネルが右境界付近で前記通行可能車線の右側部分を遮断する場合、前記通行可能車線の幅が、前記右境界で縮小されて修正される
請求項１に記載の方法。
【請求項５】
障害物が前記通行可能車線の中央部分を遮断する場合、前記通行可能車線における分岐を表す左側追加トンネルおよび右側追加トンネルが生成される
請求項１に記載の方法。
【請求項６】
左分岐の幅と右分岐の幅のいずれか大きいほうに基づいて、新しい通行可能車線を選択することをさらに含む
請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記通行可能車線の幅が前記ＡＤＶの幅より小さい場合、前記通行可能車線が終了される
請求項１に記載の方法。
【請求項８】
命令が格納された非一時的機械可読媒体であって、前記命令がプロセッサによって実行されるときに前記プロセッサに動作を実行させ、前記動作は、
ＡＤＶ付近の複数の障害物を捕捉するＡＤＶの画像捕捉装置から、前記ＡＤＶの環境を感知するための捕捉画像を受信することと、
前記ＡＤＶに用いられる道路車線の幅に基づいて、前記ＡＤＶ走行通過のための通行可能車線を表す第１のトンネルを生成することと、
前記障害物の位置に基づいて、前記障害物の侵入レベルによって前記通行可能車線の幅が修正される１つまたは複数の追加トンネルを生成することと、
前記第１のトンネルおよび前記追加トンネルに基づいて前記ＡＤＶの軌道を生成し、前記軌道によって前記ＡＤＶを制御して前記障害物を避けて、衝突を防止することと、
を含む
非一時的機械可読媒体。
【請求項９】
前記動作は、
前記障害物の付近の前記障害物の侵入レベルによって前記通行可能車線の幅を評価することで、前記ＡＤＶが前記通行可能車線の幅を通過可能であるか否かを確定することをさらに含み、
前記軌道は、前記評価に基づいて生成されるものである
請求項８に記載の非一時的機械可読媒体。
【請求項１０】
追加トンネルが左境界付近で前記通行可能車線の左側部分を遮断する場合、前記通行可能車線の幅が、前記左境界で縮小されて修正される
請求項８に記載の非一時的機械可読媒体。
【請求項１１】
追加トンネルが右境界付近で前記通行可能車線の右側部分を遮断する場合、前記通行可能車線の幅が、前記右境界で縮小されて修正される
請求項８に記載の非一時的機械可読媒体。
【請求項１２】
障害物が前記通行可能車線の中央部分を遮断する場合、前記通行可能車線における分岐を表す左側追加トンネルおよび右側追加トンネルが生成される
請求項８に記載の非一時的機械可読媒体。
【請求項１３】
前記動作は、
左分岐の幅と右分岐の幅のいずれか大きいほうに基づいて、新しい通行可能車線を選択することをさらに含む
請求項１２に記載の非一時的機械可読媒体。
【請求項１４】
前記通行可能車線の幅が前記ＡＤＶの幅より小さい場合、前記通行可能車線が終了される
請求項８に記載の非一時的機械可読媒体。
【請求項１５】
データ処理システムであって、
プロセッサと、
命令が格納されるように前記プロセッサに接続されたメモリとを含み、前記命令が前記プロセッサによって実行されるときに前記プロセッサに動作を実行させ、前記動作は、
ＡＤＶ付近の複数の障害物を捕捉するＡＤＶの画像捕捉装置から、前記ＡＤＶの環境を感知するための捕捉画像を受信することと、
前記ＡＤＶに用いられる道路車線の幅に基づいて、前記ＡＤＶ走行通過のための通行可能車線を表す第１のトンネルを生成することと、
前記障害物の位置に基づいて、前記障害物の侵入レベルによって前記通行可能車線の幅が修正される１つまたは複数の追加トンネルを生成することと、
前記第１のトンネルおよび前記追加トンネルに基づいて前記ＡＤＶの軌道を生成し、前記軌道によって前記ＡＤＶを制御して前記障害物を避けて、衝突を防止することと、
を含む
データ処理システム。
【請求項１６】
前記動作は、
前記障害物の付近の前記障害物の侵入レベルによって前記通行可能車線の幅を評価することで、前記ＡＤＶが前記通行可能車線の幅を通過可能であるか否かを確定することをさらに含み、
前記軌道は、前記評価に基づいて生成されるものである
請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
追加トンネルが左境界付近で前記通行可能車線の左側部分を遮断する場合、前記通行可能車線の幅が、前記左境界で縮小されて修正される
請求項１５に記載のシステム。
【請求項１８】
追加トンネルが右境界付近で前記通行可能車線の右側部分を遮断する場合、前記通行可能車線の幅が、前記右境界で縮小されて修正される
請求項１５に記載のシステム。
【請求項１９】
障害物が前記通行可能車線の中央部分を遮断する場合、前記通行可能車線における分岐を表す左側追加トンネルおよび右側追加トンネルが生成される
請求項１５に記載のシステム。
【請求項２０】
前記動作は、
左分岐の幅と右分岐の幅のいずれか大きいほうに基づいて、新しい通行可能車線を選択することをさらに含む
請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
前記通行可能車線の幅が前記ＡＤＶの幅より小さい場合、前記通行可能車線が終了される
請求項１５に記載のシステム。
【請求項２２】
コンピュータプログラムであって、
前記コンピュータプログラムがプロセッサにより実行されると、請求項１ないし請求項７のいずれか一項に記載の方法を実現させるコンピュータプログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２２】
一実施形態では、追加トンネルが右境界付近で通行可能車線の右側部分を遮断する場合、通行可能車線の幅は右境界で縮小されて修正される。一実施形態では、障害物が通行可能車線の中央部分を遮断する場合、通行可能車線における分岐を表す左側追加トンネルおよび右側追加トンネルが生成される。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２８】
図２を参照すると、一実施形態では、センサシステム１１５は、一つまたは複数のカメラ２１１、全地球測位システム（ＧＰＳ）ユニット２１２、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）２１３、レーダユニット２１４並びに光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）ユニット２１５を含むが、これらに限定されない。ＧＰＳユニット２１２は、自律走行車の位置に関する情報を提供するように操作可能な送受信機を含んでもよい。ＩＭＵユニット２１３は、慣性加速度に基づいて自律走行車の位置および方位変化を感知することができる。レーダユニット２１４は、無線信号を利用して自律走行車のローカル環境におけるオブジェクトを感知するシステムを表してもよい。いくつかの実施形態において、オブジェクトを感知することに加えて、レーダユニット２１４は、更にオブジェクトの速度および／または進行方向を感知することができる。ＬＩＤＡＲユニット２１５は、自律走行車の所在環境におけるオブジェクトをレーザで感知することができる。他のシステム構成要素に加えて、ＬＩＤＡＲユニット２１５は、更に一つまたは複数のレーザ光源、レーザスキャナおよび一つまたは複数の検出器を含んでもよい。カメラ２１１は、自律走行車の周囲環境における画像を取得するための一つまたは複数の装置を含んでもよい。カメラ２１１は固定カメラ及び／またはＰＴＺ（パン−チルト−ズーム）カメラであってもよい。カメラは、例えば、回転および／または傾斜のプラットフォームにカメラを取り付けることによって、機械的に移動されてもよい。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３１】
再び図１を参照し、無線通信システム１１２は、自律走行車１０１と、装置、センサ、他の車両などのような外部システムとの通信を可能にする。例えば、無線通信システム１１２は、直接または通信ネットワークを介して一つまたは複数の装置と無線通信することができ、例えば、ネットワーク１０２を介してサーバ１０３〜１０４と通信することができる。無線通信システム１１２は、任意のセルラー通信ネットワークまたは無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）、例えば、ＷｉＦｉ（登録商標）を使用して他の構成要素またはシステムと通信することができる。無線通信システム１１２は、例えば、赤外線リンク、ブルートゥース（登録商標）などを使用して、装置（例えば、乗客のモバイルデバイス、表示装置、車両１０１内のスピーカ）と直接通信することができる。ユーザインターフェースシステム１１３は、車両１０１内に実現された周辺装置の部分、例えば、キーボード、タッチスクリーン表示装置、マイクロホンおよびスピーカなどを含んでもよい。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５０】
図４は、一実施形態によるトンネルに基づく軌道モジュールの一例を示すブロック図である。図４を参照すると、トンネルに基づく軌道モジュール３０８は、ＡＤＶに用いられる通過車線または通行可能車線を決定するために、ＡＤＶの走行車線／道路にトンネルモデルを適用することができる。次に、トンネルに基づく軌道モジュール３０８は、通行可能車線に基づいてＡＤＶに用いられる運転軌道を生成することができる。一実施形態では、トンネルに基づく軌道モジュール３０８は、画像受信機／前処理モジュール４０１、トンネル生成器モジュール４０３、通行可能車線評価器モジュール４０５、および軌道生成器モジュール４０７を含む。これらのモジュール４０１〜４０７は、ソフトウェア、ハードウェア、またはそれらの組み合わせにより実現することができる。画像受信機／前処理モジュール４０１は、ＡＤＶの画像捕捉装置（例えば、１つまたは複数のカメラ）によって捕捉された画像を受信することができる。画像受信器モジュール４０１は、画像を前処理することもできる。前処理は、画像に適用される露光制御、利得制御、トーンマッピング、ホワイトバランスの調整、並びにデモザイクおよびバイラテラルフィルタリングを含むことができるが、これらに限定されない。画像の前処理は、異なる時間および気象条件を有する画像に捕捉されたオブジェクト（例えば、信号機、歩行者）および／または車線をよりよく識別するために画像を準備することである。例えば、夜間には、オブジェクト／障害物および／または車線がよりよく識別されるように、画像における露光量を日中よりも多くする。前処理の別の一例は、適用される機械学習モデルに適合する画像サイズに画像をスケーリングおよび／またはクロッピングすることを含む。機械学習モデルは、画像に捕捉されたオブジェクト（例えば、信号機、歩行者）および／または車線を識別するために、画像に適用することができる。トンネル生成器モジュール４０３は、ＡＤＶの道路または車線に基づいてトンネルを生成することができる。通行可能車線評価器モジュール４０５は、トンネルの幅（例えば、通行可能車線）がＡＤＶを通過させるのに十分広いか否かを評価することができる。次に、軌道生成器モジュール４０７は、ＡＤＶを制御するのに用いられる軌道を生成することができ、通行可能車線内の軌道候補に対する評価に基づいて軌道が生成される。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５９】
別の一実施形態では、障害物がトンネルの中央部分を遮断する場合、トンネルの左分岐および右分岐は、２つの追加の新しいトンネル（例えば、２つの通行可能車線）に決定される。一実施形態では、２つの追加トンネルのうちのより広いトンネルが最良の通行可能車線に決定される。例えば、図６を参照すると、（図４のモジュール４０３のような）トンネル生成器モジュールは、障害物６０１がトンネル０の中間部分を遮断すると確定する。次に、トンネル生成器モジュールは、障害物６０１の座標からトンネル０に重なるトンネル６およびトンネル７を生成し、トンネル６およびトンネル７はそれぞれ３メートルおよび４メートルの幅を有する。評価器モジュール４０５は、ＡＤＶ１０１がトンネル６とトンネル７の両方を通過できると評価することができる。しかし、トンネル７はトンネル６より幅が広いので、最良の通行可能車線はトンネル７の４メートル通行可能車線に決定される。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６３】
一実施形態では、追加トンネルが右境界付近で通行可能車線の右側部分を遮断する場合、通行可能車線の幅は右境界で縮小されて修正される。一実施形態では、障害物が通行可能車線の中央部分を遮断する場合、通行可能車線における分岐を表す左側追加トンネルおよび右側追加トンネルが生成される。
【手続補正８】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１】
2021502914.tif 000014
【国際調査報告】
2021502914.tif 000015
2021502914.tif 000016