【手続補正書】
【提出日】令和3年11月30日(2021.11.30)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６９】
追加的に、ここにおいて記述された種々の実施形態は、例としてのブロック図、フローチャート、および他の例示により記述されている。この技術における通常の技量を有する者には明白になるように、この文献を読んだ後は、例示されている実施形態とその種々の代替は、例示されている例に制限されることなく実現できる。例えば、ブロック図とその付随する記述は、特別なアーキテクチャまたは構成を指示しているとは解釈されるべきではない。
本明細書に開示される発明は以下の態様を含む。
〔態様１〕
車両が車両事故を検出するための方法であって、
それぞれが、車両事故に巻き込まれた車両に対して、事故の間の車両動作パラメータを示すデータを記述している情報を含んでいる、少なくとも１つの事故プロファイルにアクセスすることと、
リアルタイムで、前記車両および少なくとも１台のすぐ近くの車両から、前記車両に対する現在の車両動作パラメータを記述しているデータを収集することと、
車両衝突の確率を決定するために、リアルタイムで収集された前記データを、前記少なくとも１つの事故プロファイルと比較することと、
車両衝突の前記確率が確率閾値を超えることに応答して防止行動を実現することを含む、方法。
〔態様２〕
車両衝突の前記確率が確率閾値を超えることに応答して防止行動を実現することは、
前記車両の乗客に対して警報を生成することと、
前記車両衝突を防止するために、前記車両の動作システムの１つ以上を制御することの少なくとも１つを含む、態様１に記載の方法。
〔態様３〕
前記車両衝突を防止するために、前記車両の動作システムの１つ以上を制御することは、
前記車両の速度を落とすことと、
前記車両の経路を変えることと、
前記車両を停止することの少なくとも１つを含む、態様１に記載の方法。
〔態様４〕
前記少なくとも１台のすぐ近くの車両を識別することと、
前記少なくとも１台のすぐ近くの車両に対する、それぞれが前記各車両の履歴を表わしている車両プロファイルにアクセスすることと、
前記車両衝突の前記確率を決定するために、前記車両プロファイルと、リアルタイムで収集された前記データを、前記少なくとも１つの事故プロファイルと比較することを更に含む、態様１に記載の方法。
〔態様５〕
前記少なくとも１台のすぐ近くの車両の運転手を識別することと、
各運転手に対する、それぞれが前記各運転手の履歴を表わしている少なくとも１つの運転手プロファイルにアクセスすることと、
前記車両衝突の前記確率を決定するために、前記少なくとも１つの運転手プロファイルと、リアルタイムで収集された前記データを、前記少なくとも１つの事故プロファイルと比較することを更に含む、態様１に記載の方法。
〔態様６〕
リアルタイムで、前記車両から、前記車両の環境パラメータを記述しているデータを収集することと、
前記車両衝突の前記確率を決定するために、リアルタイムで収集された前記データを、前記少なくとも１つの事故プロファイルと比較することを更に含む、態様１に記載の方法。
〔態様７〕
１つ以上の事故プロファイルを生成することを更に含み、前記生成することは、
各複数の事故に対して、各事故の間の車両動作パラメータの値を示す、複数の車両センサからのセンサデータを受信して格納することと、
前記車両動作パラメータと、前記事故を示す値を識別するために、機械学習アルゴリズムを前記データに適用することと、
前記識別された車両動作パラメータと値を表わしているプロファイルを生成することを含む、態様１に記載の方法。
〔態様８〕
車両であって、
プロセッサと、
前記プロセッサにより実行可能な命令が符号化されている非一時的機械読取り可能格納媒体を備え、前記機械読取り可能格納媒体は、前記プロセッサに、
それぞれが、車両事故に巻き込まれた車両に対して、事故の間の車両動作パラメータを示すデータを記述している情報を含んでいる、少なくとも１つの事故プロファイルにアクセスすることと、
リアルタイムで、前記車両と、少なくとも１台のすぐ近くの車両から、前記車両に対する現在の車両動作パラメータを記述しているデータを収集することと、
車両衝突の確率を決定するために、リアルタイムで収集された前記データを、少なくとも１つの事故プロファイルと比較することと、
車両衝突の前記確率が確率閾値を超えることに応答して、防止行動を実現することを含む方法を実行させる命令を含む、車両。
〔態様９〕
車両衝突の前記確率が確率閾値を超えることに応答して防止行動を実現することは、
前記車両の乗客に対して警報を生成することと、
前記車両衝突を防止するために、前記車両の動作システムの１つ以上を制御することの少なくとも１つを含む、態様８に記載の車両。
〔態様１０〕
前記車両衝突を防止するために、前記車両の動作システムの１つ以上を制御することは、
前記車両の速度を落とすことと、
前記車両の経路を変えることと、
前記車両を停止することの少なくとも１つを含む、態様８に記載の車両。
〔態様１１〕
前記方法は、
前記少なくとも１台のすぐ近くの車両を識別することと、
前記少なくとも１台の車両に対する、それぞれが前記各車両の履歴を表わしている車両プロファイルにアクセスすることと、
前記車両衝突の前記確率を決定するために、前記車両プロファイルと、リアルタイムで収集された前記データを、前記少なくとも１つの事故プロファイルと比較することを更に含む、態様８に記載の車両。
〔態様１２〕
前記方法は、
前記少なくとも１台のすぐ近くの車両の運転手を識別することと、
各運転手に対する、それぞれが前記各運転手の履歴を表わしている少なくとも１つの運転手プロファイルにアクセスすることと、
前記車両衝突の前記確率を決定するために、前記少なくとも１つの運転手プロファイルと、リアルタイムで収集された前記データを、前記少なくとも１つの事故プロファイルと比較することを更に含む、態様８に記載の車両。
〔態様１３〕
前記方法は、
リアルタイムで、前記車両から、前記車両の環境パラメータを記述しているデータを収集することと、
前記車両衝突の前記確率を決定するために、リアルタイムで収集された前記データを、前記少なくとも１つの事故プロファイルと比較することを更に含む、態様８に記載の車両。
〔態様１４〕
車両の演算構成要素のハードウェアプロセッサにより実行可能な命令が符号化されている非一時的機械読取り可能格納媒体であって、前記機械読取り可能格納媒体は、前記ハードウェアプロセッサに、方法であって、
それぞれが、車両事故に巻き込まれた車両に対して、事故の間の車両動作パラメータを示すデータを記述している情報を含んでいる、少なくとも１つの事故プロファイルにアクセスすることと、
リアルタイムで、前記車両および少なくとも１台のすぐ近くの車両から、前記車両に対する現在の車両動作パラメータを記述しているデータを収集することと、
車両衝突の確率を決定するために、リアルタイムで収集された前記データを、前記少なくとも１つの事故プロファイルと比較することと、
車両衝突の前記確率が確率閾値を超えることに応答して防止行動を実現することを含む方法を実行させる命令を含む、媒体。
〔態様１５〕
車両衝突の前記確率が確率閾値を超えることに応答して防止行動を実現することは、
前記車両の乗客に対して警報を生成することと、
前記車両衝突を防止するために、前記車両の動作システムの１つ以上を制御することの少なくとも１つを含む、態様１４に記載の媒体。
〔態様１６〕
前記車両衝突を防止するために、前記車両の動作システムの１つ以上を制御することは、
前記車両の速度を落とすことと、
前記車両の経路を変えることと、
前記車両を停止することの少なくとも１つを含む、態様１４に記載の媒体。
〔態様１７〕
前記方法は、
前記少なくとも１台のすぐ近くの車両を識別することと、
前記少なくとも１台のすぐ近くの車両に対する、それぞれが前記各車両の履歴を表わしている車両プロファイルにアクセスすることと、
前記車両衝突の前記確率を決定するために、前記車両プロファイルと、リアルタイムで収集された前記データを、前記少なくとも１つの事故プロファイルと比較することを更に含む、態様１４に記載の媒体。
〔態様１８〕
前記方法は、
前記少なくとも１台のすぐ近くの車両の運転手を識別することと、
各運転手に対する、それぞれが前記各運転手の履歴を表わしている少なくとも１つの運転手プロファイルにアクセスすることと、
前記車両衝突の前記確率を決定するために、前記少なくとも１つの運転手プロファイルと、リアルタイムで収集された前記データを、前記少なくとも１つの事故プロファイルと比較することを更に含む、態様１４に記載の媒体。
〔態様１９〕
前記方法は、
リアルタイムで、前記車両から、前記車両の環境パラメータを記述しているデータを収集することと、
前記車両衝突の前記確率を決定するために、リアルタイムで収集された前記データを、前記少なくとも１つの事故プロファイルと比較することを更に含む、態様１４に記載の媒体。
〔態様２０〕
前記方法は、１つ以上の事故プロファイルを生成することを更に含み、前記生成することは、
各複数の事故に対して、各事故の間の車両動作パラメータの値を示す、複数の車両センサからのセンサデータを受信して格納することと、
前記車両動作パラメータと、前記事故を示す値を識別するために、機械学習アルゴリズムを前記データに適用することと、
前記識別された車両動作パラメータと値を表わしているプロファイルを生成することを含む、態様１４に記載の媒体。
【手続補正２】
【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】
第１の車両が将来の車両事故を検出するための方法であって、
以前の車両事故の間の車両動作パラメータを示すデータを含む、第２の車両の事故プロファイルにアクセスすることと、
前記第１の車両及び前記第２の車両から、リアルタイム収集される現在の車両動作パラメータを収集することと、
前記現在の車両動作パラメータと前記第２の車両の事故プロファイルとの間の比較に基づいて、将来の車両事故の確率を決定することと、
前記将来の車両事故の確率が確立閾値を超えることに応答して防止行動を実現することと、
を含み、
前記将来の車両事故の確率が確立閾値を超えることに応答して防止行動を実現することは、前記第２の車両の乗客に対する警告を生成すること、及び、将来の車両事故を防止するために前記第１の車両の１つ以上の動作システムを制御することと、の少なくとも１つを含む、方法。
【請求項２】
前記将来の車両事故を防止するために前記第１の車両の１つ以上の動作システムを制御することは、
前記第１の車両の速度を落とすことと、
前記第１の車両の経路を変えることと、
前記第１の車両を停止することと、
の少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記現在の車両動作パラメータは、リアルタイム収集されるデータである、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記第２の車両の運転手を識別することと、
前記運転手に対する、該運転手の履歴を表わしている運転手プロファイルにアクセスすることと、
前記将来の車両事故の確率を決定するために、前記運転手プロファイルと、リアルタイムで収集されたデータとを比較することと、
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
リアルタイムで、前記第２の車両から、該第２の車両の環境パラメータを記述しているデータを収集することと、
前記将来の車両事故の確率を決定するために、リアルタイムで収集されたデータを、前記第２の車両の環境パラメータを記述しているデータと比較することと、
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
１つ以上の事故プロファイルを生成することを更に含み、前記生成することは、
各複数の事故に対して、各事故の間の車両動作パラメータの値を示す、複数の車両センサからのセンサデータを受信して格納することと、
前記車両動作パラメータと、前記事故を示す値を識別するために、機械学習アルゴリズムを前記データに適用することと、
前記識別された車両動作パラメータと値を表わしているプロファイルを生成することと、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
第１の車両であって、
プロセッサと、
前記プロセッサにより実行可能な命令が符号化されている非一時的機械読取り可能格納媒体を備え、前記機械読取り可能格納媒体は、前記プロセッサに、
以前の車両事故の間の車両動作パラメータを示すデータを含む、第２の車両の事故プロファイルにアクセスすることと、
前記第１の車両及び前記第２の車両から、リアルタイム収集されるデータである現在の車両動作パラメータを収集することと、
前記現在の車両動作パラメータと前記第２の車両の事故プロファイルとの間の比較に基づいて、将来の車両事故の確率を決定することと、
前記将来の車両事故の確率が確立閾値を超えることに応答して防止行動を実現することと、
を含む方法を実行させる命令を含み、
前記将来の車両事故の確率が確立閾値を超えることに応答して防止行動を実現することは、前記第２の車両の乗客に対する警告を生成すること、及び、将来の車両事故を防止するために前記第１の車両の１つ以上の動作システムを制御することと、の少なくとも１つを含む、第１の車両。
【請求項８】
前記将来の車両事故を防止するために前記第１の車両の１つ以上の動作システムを制御することは、
前記第１の車両の速度を落とすことと、
前記第１の車両の経路を変えることと、
前記第１の車両を停止することと、
の少なくとも１つを含む、請求項７に記載の第１の車両。
【請求項９】
前記方法は、
前記第２の車両の運転手を識別することと、
前記運転手に対する、該運転手の履歴を表わしている運転手プロファイルにアクセスすることと、
前記将来の車両事故の前記確率を決定するために、前記の運転手プロファイルと、リアルタイムで収集されたデータとを比較することと、
を更に含む、請求項７に記載の車両。
【請求項１０】
前記方法は、
リアルタイムで、前記第２の車両から、前記第２の車両の環境パラメータを記述しているデータを収集することと、
前記将来の車両事故の確率を決定するために、リアルタイムで収集されたデータを、前記第２の車両の環境パラメータを記述しているデータと比較することと、
を更に含む、請求項７に記載の車両。
【請求項１１】
第１の車両の演算構成要素のハードウェアプロセッサにより実行可能な命令が符号化されている非一時的機械読取り可能格納媒体であって、前記機械読取り可能格納媒体は、前記ハードウェアプロセッサに、方法であって、
以前の車両事故の間の車両動作パラメータを示すデータを含む、第２の車両の事故プロファイルにアクセスすることと、
前記第１の車両及び前記第２の車両から、リアルタイム収集されるデータである現在の車両動作パラメータを収集することと、
前記現在の車両動作パラメータと前記第２の車両の事故プロファイルとの間の比較に基づいて、将来の車両事故の確率を決定することと、
前記将来の車両事故の確率が確立閾値を超えることに応答して防止行動を実現することと、
を含み、
前記将来の車両事故の確率が確立閾値を超えることに応答して防止行動を実現することは、前記第２の車両の乗客に対する警告を生成すること、及び、将来の車両事故を防止するために前記第２の車両の１つ以上の動作システムを制御することと、の少なくとも１つを含む、方法を実行させる命令を含む、媒体。
【請求項１２】
前記車両事故を防止するために、前記第１の車両の動作システムの１つ以上を制御することは、
前記第１の車両の速度を落とすことと、
前記第１の車両の経路を変えることと、
前記第１の車両を停止することと、
の少なくとも１つを含む、請求項１１に記載の媒体。
【請求項１３】
前記方法は、
前記第２の車両の運転手を識別することと、
前記運転手に対する、該運転手の履歴を表わしている運転手プロファイルにアクセスすることと、
前記将来の車両事故の確率を決定するために、前記運転手プロファイルと、リアルタイムで収集されたデータとを比較することと、
を更に含む、請求項１１に記載の媒体。
【請求項１４】
前記方法は、
リアルタイムで、前記第１の車両から、該第１の車両の環境パラメータを記述しているデータを収集することと、
前記将来の車両事故の確率を決定するために、リアルタイムで収集されたデータを、前記第２の車両の環境パラメータを記述しているデータと比較することと、
を更に含む、請求項１１に記載の媒体。
【請求項１５】
前記方法は、１つ以上の事故プロファイルを生成することを更に含み、前記生成することは、
各複数の事故に対して、各事故の間の車両動作パラメータの値を示す、複数の車両センサからのセンサデータを受信して格納することと、
前記車両動作パラメータと、前記事故を示す値を識別するために、機械学習アルゴリズムを前記データに適用することと、
前記識別された車両動作パラメータと値を表わしているプロファイルを生成することと、
を含む、請求項１１に記載の媒体。