(57)【要約】自律モードで動作するように構成される車両は、車両の現在の状態と車両の環境の現在の状態とを決定し得る。車両の環境は、少なくとも１つの他の車両を含む。少なくとも１つの他の車両の予測挙動は、車両の現在の状態と車両の環境の現在の状態とに基づいて決定され得る。信頼水準は、予測挙動と、車両の現在の状態と、車両の環境の現在の状態とに基づいて決定され得る。いくつかの実施形態では、信頼水準は、少なくとも１つの他の車両が予測挙動を実行する可能性に関係し得る。自律モードにある車両は、予測挙動と、信頼水準と、前記車両の現在の状態とその環境に基づいて制御され得る。【選択図】図１
2015516623.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータシステムを用いて、車両の現在の状態を決定するステップであって、前記車両は自律モードで動作するように構成される、前記ステップと、
前記コンピュータシステムを用いて、前記車両の環境の現在の状態を決定するステップであって、前記車両の環境が少なくとも１つの他の車両を含む、前記ステップと
前記コンピュータシステムを用いて、少なくとも前記車両の現在の状態と、前記車両の前記環境の前記現在の状態とに基づいて、前記少なくとも１つの他の車両の予測挙動を決定するステップと、
前記コンピュータシステムを用いて、信頼水準を決定するステップであって、前記信頼水準は、前記少なくとも１つの他の車両が前記予測挙動を実行する可能性を含み、前記信頼水準は少なくとも前記予測挙動と、前記車両の前記現在の状態と、前記車両の前記環境の前記現在の状態と、に基づく、前記ステップと、
前記コンピュータシステムを用いて、前記予測挙動と、前記信頼水準と、前記車両の前記現在の状態と、前記車両の前記環境の前記現在の状態とに基づいて、前記自律モードにおける前記車両を制御するステップと、を備える方法。
【請求項２】
前記車両の前記現在の状態を決定するステップは、前記車両の現在の速度と、前記車両の現在の方向と、前記車両の現在の位置と、前記車両の現在の車線とのうち少なくとも１つを決定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記車両の前記環境の前記現在の状態を決定するステップは、前記少なくとも１つの他の車両のそれぞれの位置と、前記少なくとも１つの他の車両のそれぞれの速度と、障害物の位置とのうち少なくとも１つを決定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記車両を制御するステップは、前記車両が加速するよう制御すること、前記車両が減速するよう制御すること、前記車両が方向を変更するよう制御すること、前記車両が車線を変更するよう制御すること、前記車両が前記現在の車線内で位置を変えること、及び前記車両が警告通知を提供するように制御すること、のうち少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記警告通知は、クラクション信号、光信号、及び車車間通信メッセージ送信のうちの少なくとも１つを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記車車間通信メッセージは専用狭域通信（ＤＳＲＣ）デバイスを用いて送信される、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
車両であって、
少なくとも１つのセンサーであって、前記少なくとも１つのセンサーは、
ｉ）車両状態情報と、
ｉｉ）環境の状態情報と、
を取得するように構成され、前記車両状態情報は前記車両の現在の状態に関する情報を含み、前記環境の状態情報は、車両の環境の現在の状態に関する情報を含み、前記車両の環境は少なくとも１つの他の車両と、を含む、前記少なくとも１つのセンサーと、
コンピュータシステムであって、
ｉ）前記車両状態情報に基づいて、前記車両の前記現在の状態を決定し、
ｉｉ）前記環境の状態情報に基づいて、前記車両の前記環境の前記現在の状態を決定し、
ｉｉｉ）少なくとも前記車両の前記現在の状態と前記車両の前記環境の前記現在の状態とに基づいて、前記少なくとも１つの他の車両の予測挙動を決定し、
ｉｖ）信頼水準を決定し、前記信頼水準は前記少なくとも１つの他の車両が前記予測挙動を実行する可能性を含み、前記信頼水準は少なくとも前記予測挙動と、前記車両の前記現在の状態と、前記車両の前記環境の前記現在の状態とに基づいており、
ｖ）前記予測挙動と、前記信頼水準と、前記車両の前記現在の状態と、前記車両の前記環境の前記現在の状態とに基づいて前記自律モードにある前記車両を制御する、
ように構成された、前記コンピュータシステムと、
を備える車両。
【請求項８】
前記少なくとも１つのセンサーは、カメラ、レーダーシステム、ライダーシステム、全地球測位システム、及び慣性距離計のうち少なくとも１つを含む、請求項７に記載の車両。
【請求項９】
前記コンピュータシステムは、前記車両の現在の速度、前記車両の現在の方向、前記車両の現在の位置、及び前記車両の現在の車線のうちの少なくとも１つに基づいて、前記車両の前記現在の状態を決定するようにさらに構成される、請求項７に記載の車両。
【請求項１０】
前記コンピュータシステムは、前記少なくとも１つの他の車両のそれぞれの位置と、前記少なくとも１つの他の車両のそれぞれの速度と、障害物の位置と、前記道路の地図と、のうち少なくとも１つに基づいて、前記車両の前記環境の前記現在の状態を決定するようにさらに構成される、請求項７に記載の車両。
【請求項１１】
前記コンピュータシステムは、前記車両を加速すること、前記車両を減速すること、前記車両の方向を変更すること、前記車両の車線を変更すること、現在の車線内で前記車両の位置を移動すること、警告通知を提供することのうち少なくとも１つを実行させるようにさらに構成される、請求項７に記載の車両。
【請求項１２】
前記警告通知は、クラクション信号、光信号、及び車車間通信メッセージ送信のうち少なくとも１つを含む、請求項７に記載の車両。
【請求項１３】
前記車車間通信メッセージは、専用狭域通信（ＤＳＲＣ）デバイスを用いて送信される、請求項７に記載の車両。
【請求項１４】
コンピュータシステムにより実行可能な命令が内部に記憶された非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記命令に起因して前記コンピュータシステムが以下の機能を実現し、前記機能は、
車両の現在の状態を決定する機能であって、前記車両は、自律モードで動作するように構成される、前記機能と、
車両の環境の現在の状態を決定する機能であって、前記車両の前記環境は、少なくとも１つの他の車両を含む、前記機能と、
少なくとも前記車両の前記現在の状態と前記車両の前記環境の前記現在の状態とに基づいて、前記少なくとも１つの他の車両の予測挙動を決定する機能と、
信頼水準を決定する機能であって、前記信頼水準は、前記少なくとも１つの他の車両が前記予測挙動を実行する可能性を含み、前記信頼水準は、少なくとも前記予測挙動と、前記車両の前記現在の状態と、前記車両の前記環境の前記現在の状態とに基づく、前記機能と、
前記自律モードにある前記車両を制御する機能であって、前記予測挙動と、前記信頼水準と、前記車両の前記現在の状態と、前記車両の前記環境の前記現在の状態とに基づく、前記機能と、を備える、コンピュータ可読媒体。
【請求項１５】
前記機能は、少なくとも１つのセンサーからセンサーデータを取得する機能をさらに備え、前記センサーデータは、
ｉ）車両状態情報と、
ｉｉ）環境の状態情報と、を備え、
前記車両の前記現在の状態を決定する機能は、前記車両状態情報を用いることを含み、前記車両の前記環境の前記現在の状態を決定する機能は、前記環境の状態情報を使用することを含む、請求項１４に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１６】
前記車両の前記現在の状態を決定する機能は、前記車両の現在の速度と、前記車両の現在の方向と、前記車両の現在の位置と、前記車両の現在の車線のうちの少なくとも１つを決定することを含む、請求項１４に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１７】
前記車両の前記環境の前記現在の状態を決定する機能は、前記少なくとも１つの他の車両のそれぞれの位置と、前記少なくとも１つの他の車両のそれぞれの速度と、障害物の位置と、前記道路の地図のうち少なくとも１つを決定することを含む、請求項１４に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
前記車両を制御する機能は、前記車両が加速するように制御すること、前記車両が減速するように制御すること、前記車両が方向を変更するように制御すること、前記車両が車線を変更するように制御すること、前記車両が前記現在の車線内で位置を変えるように制御すること、及び前記車両が警告通知を行うように制御することのうち少なくとも１つを含む、請求項１４に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
前記警告通知は、クラクション信号、光信号、及び車車間通信メッセージ送信のうち少なくとも１つを含む、請求項１７に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
前記車車間通信メッセージは、専用狭域通信（ＤＳＲＣ）デバイスを用いて送信される、請求項１８に記載の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】
特に記載がない限り、このセクションに記載される資料は、本願の特許請求の範囲に対する従来技術ではなく、このセクションに含めることによって従来技術であると認めるものではない。
【０００２】
車両が運転者からの入力が殆ど又は全くない状態で環境の中を操縦する自律モードにおいて動作するように構成されることがある。このような車両は、通常、環境に関する情報を検出するように構成される１つ又は複数のセンサーを含む。この車両は、環境を通り抜けて操縦するために検知された情報を使用し得る。例えば、もし、センサーが、車両が障害物に近づきつつあることを検出したなら、その車両は、その障害物を避けるように操縦することができる。
【発明の概要】
【０００３】
第１の態様では、方法が提供される。前記方法は、コンピュータシステムを使用して車両の現在の状態を決定するステップを含む。前記車両は、自律モードで動作するように構成される。前記方法は、コンピュータシステムを用いて、前記車両の環境の現在の状態を決定するステップをも含む。前記車両の環境は、少なくとも１つの他の車両を含む。前記方法は、さらにコンピュータシステムを用いて、少なくとも前記車両の現在の状態と前記車両の環境の現在の状態に基づいて前記少なくとも１つの他の車両の予測挙動を決定するステップを含む。前記方法は、さらにコンピュータシステムを用いて、信頼水準を決定するステップを含む。前記信頼水準は、少なくとも１つの他の車両が前記予測挙動を実行する可能性の程度を含む。前記信頼水準は、少なくとも前記予測挙動、前記車両の現在の状態と、前記車両の環境の現在の状態とに基づいている。前記方法は、コンピュータシステムを用いて、前記予測挙動と、前記信頼水準と、前記車両の現在の状態と、前記車両の環境の現在の状態とに基づいて前記自律モードにおける前記車両を制御するステップをさらに含む。
【０００４】
第２の態様では、車両が提供される。前記車両は、少なくとも１つのセンサーを含む。前記少なくとも１つのセンサーは、車両の状態情報と環境の状態情報とを取得するように構成される。前記車両の状態情報は前記車両の現在の状態についての情報を含む。前記環境の状態情報は、前記車両の環境の現在の状態についての情報を含み、前記車両の環境は少なくとも１つの他の車両を含む。前記車両は、コンピュータシステムをも含む。前記コンピュータシステムは、前記車両の状態情報に基づいて前記車両の現在の状態を決定するように構成される。前記コンピュータシステムは、環境の状態情報に基づいて前記車両の環境の現在の状態を決定するようにさらに構成される。前記コンピュータシステムは、また少なくとも前記車両の現在の状態と前記車両の環境の現在の状態に基づいて、前記少なくとも１つの他の車両の予測挙動を決定するようにも構成される。前記コンピュータシステムは、信頼水準を決定するようにさらに構成される。前記信頼水準は、前記少なくとも１つの他の車両が前記予測挙動を実行する可能性の程度を含む。前記信頼水準は、少なくとも前記予測挙動と、前記車両の現在の状態と、前記車両の環境の現在の状態とに基づく。前記コンピュータシステムは、また前記予測挙動と、前記信頼水準と、前記車両の現在の状態と、前記車両の環境の現在の状態とに基づいて、前記自律モードにおける前記車両を制御するようにも構成される。
【０００５】
第３の態様では、格納された命令を有する非一時的コンピュータ可読媒体が提供される。前記命令は、前記コンピュータシステムが機能するようにコンピュータシステムにより実行することが可能である。前記機能は、車両の現在の状態を決定するステップを含む。前記車両は、自律モードで動作するように構成される。前記機能は、また前記車両の環境の現在の状態を決定するステップも含む。前記車両の環境は、少なくとも１つの他の車両を含む。前記機能は、少なくとも前記車両の現在の状態と前記車両の環境の現在の状態に基づいて前記少なくとも他の車両の予測挙動を決定することをさらに含む。前記機能は、信頼水準を決定することをさらに含む。前記信頼水準は、前記車両の現在の状態と、前記車両の環境の現在の状態とに基づいて前記少なくとも１つの他の車両が前記予測挙動を実行する可能性の程度を含む。
【０００６】
上述の発明の概要は、例示に過ぎずいかなる意味においても限定を意図するものではない。上述の例示的な態様、実施形態、及び特徴に加え、さらなる態様、実施形態、及び特徴が、図及び後続する発明の詳細な説明を参照することにより明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、例示的な実施形態における車両を示す機能ブロック図である。
【０００８】
【図２】図２は、例示的な実施形態における車両を示す。
【０００９】
【図３Ａ】図３Ａは、例示的な実施形態における自律型車両の動作シナリオの平面図である。
【００１０】
【図３Ｂ】図３Ｂは、例示的な実施形態における自律型車両動作シナリオの平面図である。
【００１１】
【図３Ｃ】図３Ｃは、例示的な実施形態における自律型車両動作シナリオの平面図である。
【００１２】
【図４】図４は、例示的な実施形態における方法を示す。
【００１３】
【図５】図５は、例示的な実施形態におけるコンピュータプログラムプロダクトの概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
例示的な方法及びシステムが以下に示される。ここに示すどのような例示的実施形態又は特徴も必ずしも他の実施形態又は特徴より好ましい又は大きな利点があるとして解釈されるべきものではない。ここで説明される例示的実施形態は限定することを意図していない。開示されたシステム及び方法のある複数の態様は、幅広い種類の異なる構成において配置され、結合されることが可能であり、これらの全てがここに考慮されていることが容易に理解されるであろう。
【００１５】
さらに、図示される特定の配置は限定するものと解するべきではない。他の実施形態は、与えられた図で示される各要素を多かれ少なかれ含み得ると理解されるべきである。さらに、図示された複数の要素のいくつかを結合又は省略され得る。さらに、例示的実施形態は、図に示されていない要素を含み得る。
【００１６】
１．概観
ここに開示する例示的実施形態は、車両の現在の状態を決定し、その車両の環境の現在の状態を決定し、その車両の環境における少なくとも１つの他の車両の予測挙動を決定し、その少なくとも１つの他の車両が予測挙動を実行する可能性に関する信頼水準を決定し、決定された情報に基づいて自律モードで動作する車両を制御することに関する。
【００１７】
本開示の文脈においては、車両は様々な動作モードで動作し得る。実施形態により、このような動作モードは、マニュアルモード、半自律モード、及び自律モードを含み得る。自律モードにおいては、車両は、ユーザとの相互作用が殆ど又は全くない状態で運転され得る。車両は、マニュアルモードでは全てユーザにより運転されることができ、半自律モードでは部分的にユーザにより運転され得る。
【００１８】
ここに開示したいくつかの方法は、外部との相互作用（例えば、車両のユーザから等の作用）が有るか又は無い自律モードにて運転するように構成された車両により部分的に又は完全に実行され得る。１つのこのような例では、車両は、この車両の現在の状態を決定し得る。例えば、この車両は、車両の様々な推進、センサー、及び制御システムについてのデータ（例えば、１分間当たりの回転数、車両の速度、現在の走行車線、ガソリンの残量、ブレーキフルードレベル、等）を取得し得る。車両は、その車両の環境の現在の状態を決定し得る。本開示の文脈においては、その車両の環境は少なくとも１つの他の車両を含む。前記車両の環境の現在の状態の決定は、他の要因の中でも外部の走行条件（例えば、道路上の凍結）、他の車両速度、及び他の車両位置に関する情報に基づいて行われ得る。車両は、少なくとも前記車両の現在の状態と前記車両の環境の現在の状態に基づいて少なくとも１つの他の車両の予測挙動を決定し得る。この方法は、少なくとも１つの他の車両が予測挙動を実行する可能性を表わす信頼水準を決定することをも含み得る。この信頼水準の決定は、予測挙動と、前記車両の現在の状態と、前記車両の環境の現在の状態とに基づき得る。この決定された情報に基づいて、車両は自律モードで制御され得る。
【００１９】
ここで開示される他の方法は、サーバーにより部分的に又は完全に実行され得る。例示的実施形態においては、サーバーは、カメラを用いて捉えられた複数の画像等の、自律モードで動作する車両からのセンサーデータを受信し得る。このセンサーデータは、予測されるその車両の近くのローカル環境における１つ又は複数の車両の挙動を決定するためにサーバーにより使用され得る。このサーバーは、追加的又は代替的に、各車両が所与の予測挙動を実行する１つ又は複数の可能性に関係し得る１つ又は複数の信頼水準を決定し得る。さらに、このサーバーは、例えば、制御システムの様々な態様（スロットル、ブレーキ装置、操舵装置）を調整する命令を提供することにより自律モードにおける車両を遠隔操作し得る。自律モードで動作する車両とサーバーとの間の他の相互作用は、本開示の文脈内で可能である。
【００２０】
車両は、この開示の中にも説明されている。車両は、少なくとも１つのセンサーとコンピュータシステム等の要素を含み得る。少なくとも１つのセンサーは、車両の状態情報（その車両自体についての情報）及び環境の状態情報（その車両の環境についての情報）を取得するように構成され得る。このコンピュータシステムは、その取得された情報の全部又は部分に基づいて様々な機能を実行するように構成され得る。この機能は、前記車両の現在の状態を決定する機能と同様、車両の環境の現在の状態を決定する機能を含み得る。この機能は、車両の環境における少なくとも１つの他の車両の予測挙動と、少なくとも１つの他の車両がこの予測挙動を実行する可能性を表わし得る対応する信頼水準とを決定することをさらに含み得る。この車両のコンピュータシステムは、予測挙動と、その信頼水準と、前記車両及びその環境の現在の状態に基づいて、自律モードのその車両を制御するようにも構成され得る。
【００２１】
本明細書においては、格納された命令を有する非一時的コンピュータ可読媒体も開示される。この命令は、それに起因してコンピュータのデバイスが上に述べた方法において説明された事項に類似の機能を実行できるように、コンピュータのデバイスにより実行可能である。
【００２２】
車両の現在の状態を決定し、車両の環境の現在の状態を決定し、その環境における少なくとも１つの他の車両の予測挙動を決定し、前記少なくとも１つの他の車両が予測挙動を実行する可能性に相当する信頼水準を決定し、及びこれらの決定された情報に基づいて自律モードにおける車両を制御するのに使用され得る多くの異なる個別の方法及びシステムが存在する。これらの個別の方法及びシステムのそれぞれは、本明細書において意図されており、いくつかの例示的実施形態が以下に説明される。
【００２３】
２．例示的なシステム
本開示の範囲内の例示的システムを以下により詳細に説明する。例示的システムは、自動車に実装されるか又は自動車の形をとってもよい。しかし、例示的システムは、乗用車、トラック、オートバイ、バス、ボート、飛行機、ヘリコプター、芝刈り機、アースムーバー（ｅａｒｔｈ  ｍｏｖｅｒｓ）、ボート、スノーモービル、航空機、ＲＶ車、遊園地車両、農機具、建設機械、路面電車、ゴルフカート、電車、手荷物カート（ｔｒｏｌｌｅｙｓ）等の他の車両に実装されるか又はこれらの形をとってもよい。他の車両も同様に可能である。
【００２４】
図１は、例示的実施形態における車両１００を示す機能ブロック図である。車両１００は、完全に又は部分的に自律モードで動作するように構成され得る。例えば、車両１００は、自律モードである間自分自身を制御することができ、その車両およびその環境の現在の状態を決定し、その環境において少なくとも１つの他の車両の予測挙動を決定し、少なくとも１つの他の車両がその予測挙動を実行する可能性に相当し得る信頼水準を決定し、その決定された情報に基づいて車両１００を制御するように動作することができる。自律モードの間、その車両１００は、人間との相互作用なしに動作するように構成され得る。
【００２５】
車両１００は、電源１１０、コンピュータシステム１１２、及びユーザインタフェース１１６と同様に、推進システム１０２、センサーシステム１０４、制御システム１０６、１つ又は複数の周辺装置１０８等の様々なサブシステムを含み得る。この車両１００は、より多いまたはより少ないサブシステムを含むことができ、各サブシステムは、複数の要素を含み得る。さらに、その複数のサブシステム及び車両１００の複数の要素のそれぞれは相互接続され得る。したがって、車両１００の１つ又は複数の前述の機能は、追加の機能的コンポーネント又は物理的コンポーネントに分割され得るし、又はより少ない機能的コンポーネント又は物理的コンポーネントに一体化され得る。いくつかのさらなる例においては、追加の機能的コンポーネント及び／または物理的コンポーネントが、図１により図示される例に追加され得る。
【００２６】
推進システム１０２は、車両１００に動力による動きを提供するように動作するコンポーネントを含み得る。実施形態により、推進システム１０２は、エンジン／モータ１１８、エネルギー源１１９、トランスミッション１２０、及びホイール／タイヤ１２１を含み得る。エンジン／モータ１１８は、内燃機関、電気モータ、蒸気エンジン、スターリング機関、又は他の種類のエンジン及び／またはモーターの任意の組み合わせであり得る。いくつかの実施形態では、エンジン／モータ１１８は、エネルギー源１１９を機械的なエネルギーに変換するように構成され得る。いくつかの実施形態では、推進システム１０２は、複数の種類のエンジン及び／またはモーターを含み得る。例えば、ガソリン／電気ハイブリッドカーは、ガソリンエンジンと電気モーターとを含み得る。他の例もあり得る。
【００２７】
エネルギー源１１９は、エンジン／モータ１１８に動力を全部又は部分的に供給するエネルギー源を表わし得る。すなわち、エンジン／モータ１１８は、エネルギー源１１９を機械的なエネルギーに変換するように構成され得る。エネルギー源１１９の例には、ガソリン、ディーゼル燃料、他の石油系燃料、プロパン、他の圧縮ガス燃料、エタノール、太陽電池パネル、バッテリー、他の電力源が含まれる。エネルギー源１１９は、追加的または代替的に、燃料タンク、電池、コンデンサ、及び／またはフライホイールの任意の組み合わせを含んでもよい。このエネルギー源１１９は、車両１００の他のシステムのためのエネルギーを提供することもできる。
【００２８】
トランスミッション１２０は、機械的動力をエンジン／モータ１１８からホイール／タイヤ１２１に伝達するように動作可能である要素を含むことができる。この目的を達成するために、トランスミッション１２０は、ギアボックス、クラッチ、差動装置、及び駆動軸を含み得る。トランスミッション１２０は、他の要素を含むことができる。駆動軸は、一つ以上のホイール／タイヤ１２１に結合することができる一つまたはそれ以上の車軸を含むことができる。
【００２９】
車両１００のホイール／タイヤ１２１は、一輪車、自転車／バイク、三輪車、車／トラック、四輪駆動車を含むさまざまな形で構成することができる。他のホイール／タイヤの形態としては、６個以上のホイールを含むものなどが可能である。車両１００のホイール／タイヤ１２１のどのような組み合わせも、他のホイール／タイヤ１２１に対して差動的に回転するように動作し得る。ホイール／タイヤ１２１は、トランスミッション１２０に固定的に取りつけられている少なくとも１つのホイールと、駆動面と接触するホイールのリムに結合する少なくとも１つのタイヤであり得る。ホイール／タイヤ１２１は、金属、ゴムの任意の組み合わせ、又は他の材料の任意の組み合わせを含むことができる。
【００３０】
センサーシステム１０４は、車両の環境１００についての情報を検出するように構成される複数のセンサーを含み得る。例えば、センサーシステム１０４は、全地球測位システム（ＧＰＳ）１２２、慣性距離計（ＩＭＵ）１２４、レーダー（ＲＡＤＡＲ）装置１２６、レーザー距離計／ライダー（ＬＩＤＡＲ）装置１２８、及びカメラ１３０を含み得る。センサーシステム１０４は、車両１００の内部システムを監視するように構成されるセンサー（例えば、Ｏ２モニター、燃料計、エンジンオイルの温度）をも含み得る。他のセンサーも同様に可能である。
【００３１】
センサーシステム１０４に含まれる１つ又は複数のセンサーは、１つ又は複数のセンサーの位置及び／または方向を修正するために別々に及び／または集合的に動作するように構成され得る。
【００３２】
ＧＰＳ１２２は、車両１００の地理的位置を推定するように構成される任意のセンサーであってもよい。この目的を達成するために、ＧＰＳ１２２は、地球に対する車両１００の位置に関する情報を提供するように動作する送受信機を含み得る。
【００３３】
ＩＭＵ１２４は、慣性加速に基づいて車両１００の位置及び方向の変化を検出するように構成されるセンサーの任意の組み合わせ（例えば、加速度計及び姿勢制御装置）を含み得る。
【００３４】
レーダー（ＲＡＤＡＲ）装置１２６は、車両１００のローカル環境内の物体を検出するために無線信号を利用するシステムを表わし得る。いくつかの実施形態では、物体を検出することに加えて、レーダー（ＲＡＤＡＲ）装置１２６は、さらに物体の速度及び／または方向を検出するように構成され得る。
【００３５】
同様に、レーザー距離計又はライダー（ＬＩＤＡＲ）装置１２８は、レーザーを用いて車両１００が位置する環境における物体を検出するように構成される任意のセンサーであってもよい。実施形態により、レーザー距離計／ライダー（ＬＩＤＡＲ）装置１２８は、他のシステムコンポーネントの中で１つ又は複数のレーザー光源、レーザースキャナー、及び１つ又は複数の検出器を含み得る。レーザー距離計／ライダー（ＬＩＤＡＲ）装置１２８は、コヒーレント検出モード（例えば、ヘテロダイン検出を用いて）又はインコヒーレント検出モードで動作するように構成され得る。
【００３６】
カメラ１３０は、車両１００の環境の複数の画像を捉えるように構成される１つ又は複数のデバイスを含み得る。カメラ１３０は、スチルカメラ又はビデオカメラであってもよい。
【００３７】
制御システム１０６は、車両１００とそのコンポーネントの動作を制御するように構成され得る。したがって、制御システム１０６は、操舵装置１３２、スロットル１３４、ブレーキ装置１３６、センサーフュージョンアルゴリズム１３８、コンピューター・ビジョン・システム１４０、ナビゲーション／経路システム１４２、及び障害物回避システム１４４を含む様々な要素を含み得る。
【００３８】
操舵装置１３２は、車両１００の方向を調節するように動作し得る機構の任意の組み合わせを表わし得る。
【００３９】
スロットル１３４は、例えば、エンジン／モータ１１８の動作速度を制御し、ひいては車両１００の速度を制御するように構成され得る。
【００４０】
ブレーキ装置１３６は、車両１００を減速するように構成される機構の任意の組み合わせを含み得る。ブレーキ装置１３６は、ホイール／タイヤ１２１を減速させるための摩擦を使用し得る。他の実施形態では、ブレーキ装置１３６は、ホイール／タイヤ１２１の運動エネルギーを電流に変換し得る。ブレーキ装置１３６は、他の形態も取り得る。
【００４１】
センサーフュージョンアルゴリズム１３８は、センサーシステム１０４からのデータを入力として受け入れるように構成されるアルゴリズム（又はアルゴリズムを記憶するコンピュータプログラム・プロダクト）であり得る。データは、例えばセンサーシステム１０４のセンサーにおいて検出された情報を表わすデータを含み得る。センサーフュージョンアルゴリズム１３８は、例えば、カーマンフィルタ、ベイジアンネットワーク、又は他のアルゴリズムを含み得る。センサーフュージョンアルゴリズム１３８は、さらにセンサーシステム１０４からのデータに基づいて様々な評価を提供し得る。実施形態により、この評価は、車両１００の環境における個々の物体及び／または特徴の評価、特定の状況の評価を含むことができ、及び／または特定の状況に基づいて生じ得る衝撃を評価し得る。他の評価も可能である。
【００４２】
コンピューター・ビジョン・システム１４０は、交通信号、道路の境界、及び障害物を含む車両１００の環境において物体及び／又は特徴を識別するためにカメラ１３０により捉えられた画像を処理し分析するように動作する任意のシステムであり得る。コンピューター・ビジョン・システム１４０は、物体認識アルゴリズム、運動からの構造（Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  Ｆｒｏｍ  Ｍｏｔｉｏｎ）（ＳＦＭ）アルゴリズム、ビデオトラッキング、及び他のコンピューター・ビジョン・技術を使用し得る。いくつかの実施形態において、コンピューター・ビジョン・システム１４０は、環境の地図を描き、物体を追跡し、物体の速度を推定するようにさらに構成され得る。
【００４３】
ナビゲーション及び経路システム１４２は、車両１００のために運転する経路を決定するように構成される任意のシステムであり得る。このナビゲーション及び経路システム１４２は、この車両１００が動作する間に運転経路を動的に更新するようにさらに構成され得る。いくつかの実施形態では、このナビゲーション及び経路システム１４２は、センサーフュージョンアルゴリズム１３８、ＧＰＳ１２２、及び１つ又は複数の所定の地図からのデータを組みこむように構成され得る。
【００４４】
障害物回避システム１４４は、車両１００の環境における可能性のある障害物を識別し、見極め、回避し、または別の方法でをうまく通り抜けるように構成される制御システムを表わし得る。
【００４５】
制御システム１０６は、追加的に又は代替的に、示され説明されたコンポーネント以外のコンポーネントをも含み得る。
【００４６】
周辺装置１０８は、その車両１００と、外部のセンサー、他の車両、他のコンピュータシステム、及び／またはユーザとの間の相互作用が可能となるように構成され得る。例えば、周辺装置１０８は、無線通信システム１４６、タッチスクリーン１４８、マイクロフォン１５０、及び／またはスピーカー１５２を含み得る。
【００４７】
例示的実施形態においては、周辺装置１０８は、例えば、車両１００のユーザがユーザインタフェース１１６と情報をやりとりする手段を提供し得る。この目的を達成するために、タッチスクリーン１４８は、車両１００のユーザに情報を提供し得る。このユーザインタフェース１１６は、タッチスクリーン１４８を介してユーザからの入力を受け入れるようにも動作し得る。このタッチスクリーン１４８は、他の可能性の中でも容量検出、抵抗検出、又は表面音響波プロセスを介してユーザの指の位置と動きのうち少なくとも１つを検出するように構成され得る。このタッチスクリーン１４８は、タッチスクリーン表面に平行またはその平面の方向、タッチスクリーン表面の法線方向、又はその両方の方向の指の動きを検出する能力があり得る。そして、タッチスクリーン表面にかけられる圧力の大きさを検出する能力があり得る。このタッチスクリーン１４８は、１つ又は複数の半透明の又は透明の絶縁層及び１つ又は複数の半透明の又は透明の導電層から形成され得る。このタッチスクリーン１４８は、他の形も同様にとり得る。
【００４８】
他の例では、周辺装置１０８は、車両１００がその環境内でデバイスと通信する手段を提供し得る。マイクロフォン１５０は、車両１００のユーザから音声情報（例えば、音声命令又は他のオーディオ入力）を受けるように構成され得る。同様に、スピーカー１５２は、車両１００のユーザにその音声情報を出力するように構成され得る。
【００４９】
一例において、無線通信システム１４６は、通信ネットワークを介して１つ又は複数のデバイスと直接的に無線通信するように構成され得る。例えば、無線通信システム１４６は、ＣＤＭＡ、ＥＶＤＯ、ＧＳＭ／ＧＰＲＳ等の３Ｇセルラー方式の通信、又はＷｉＭＡＸもしくはＬＴＥ等の４Ｇセルラー方式の通信を使用し得る。あるいは、無線通信システム１４６は、例えば、ＷｉＦｉを使用して無線ローカルエリア・ネットワーク（ＷＬＡＮ）と通信し得る。いくつかの実施形態において、無線通信システム１４６は、例えば、赤外線リンク、ブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）、又はジグビー（ＺｉｇＢｅｅ）を用いてデバイスと直接的に通信し得る。様々な車両の通信システム等の他の無線プロトコルは、本開示の文脈の範囲内で可能である。例えば、無線通信システム１４６は、車両及び／または道の駅相互間の公的及び／または私的データ通信を含み得る１つ又は複数の専用狭域通信（ＤＳＲＣ）デバイスを含み得る。
【００５０】
電源１１０は、車両１００の様々なコンポーネントに電力を供給することができ、例えば、再充電可能なリチウムイオン電池又は鉛酸蓄電池を意味する。いくつかの実施形態では、このようなバッテリの１つ又は複数の集まりが電力を供給するように構成され得る。他の電源の材料や構成も可能である。いくつかの実施形態では、電源１１０及びエネルギー源１１９は、いくつかの完全な電気自動車におけるように共に実装され得る。
【００５１】
車両１００の機能の多く又は全てがコンピュータシステム１１２により制御され得る。コンピュータシステム１１２は、データ記憶装置１１４のような非一時的コンピュータ可読媒体に記憶される命令１１５を実行する（少なくとも１つのマイクロプロセッサを含み得る）少なくとも１つのプロセッサー１１３を含み得る。コンピュータシステム１１２は、分散した状態の車両１００の個別のコンポーネント又はサブシステムを制御する役割を果たし得る複数のコンピュータのデバイスを表わし得る。
【００５２】
いくつかの実施形態において、データ記憶装置１１４は、図１に関してすでに説明したことを含め、車両１００の様々な機能を実行するプロセッサー１１３により実行可能な命令１１５（例えば、プログラムロジック）を含み得る。データ記憶装置１１４は、データを送信し、データを受信し、情報をやりとりし、及び／または１つ又は複数の推進システム１０２、センサーシステム１０４、制御システム１０６、及び周辺装置１０８を制御する命令を含め、追加の命令を同様に含み得る。
【００５３】
命令１１５に加え、データ記憶装置１１４は、他の情報の中で道路地図、経路情報等のデータを記憶し得る。このような情報は、自律モード、半自律モード、及び／またはマニュアルモードで車両１００の運転中に車両１００及びコンピュータシステム１１２によって使用され得る。
【００５４】
車両１００は、車両１００のユーザに情報を提供し又は車両１００のユーザからの入力を受け取るユーザインタフェース１１６を含み得る。ユーザインタフェース１１６は、タッチスクリーン１４８に表示され得るコンテンツ及び／または対話型画像の配置を制御し得るか又はこれらが制御されることを可能とし得る。さらに、ユーザインタフェース１１６は、周辺装置１０８のセット内で無線通信システム１４６、タッチスクリーン１４８、マイクロフォン１５０、及びスピーカー１５２等の１つ又は複数の入力／出力デバイスを含み得る。
【００５５】
コンピュータシステム１１２は、ユーザインタフェース１１６から受信する入力と同様に、様々なサブシステム（例えば、推進システム１０２、センサーシステム１０４、及び制御システム１０６）から受信する入力に基づいて車両１００の機能を制御し得る。例えば、コンピュータシステム１１２は、センサーシステム１０４及び障害物回避システム１４４により検出された障害物を回避するように操舵装置１３２を制御するために制御システム１０６からの入力を利用し得る。実施形態により、コンピュータシステム１１２は、車両１００及びそのサブシステムの多くの態様に対する管理を提供するように動作し得る。
【００５６】
車両１００のコンポーネントは、それぞれのシステムの内部又は外部に他のコンポーネントと相互接続した状態で動くように構成され得る。例えば、例示的実施形態において、カメラ１３０は、自律モードで運転する車両１００の環境の状態についての情報を表わし得る複数の画像を捉え得る。その環境は、他の車両を含み得る。コンピューター・ビジョン・システム１４０は、データ記憶装置１１４に記憶された物体認識モデルに基づいて他の車両をそのようなものとして認識し得る。
【００５７】
コンピュータシステム１１２は、この情報に基づいていくつかの決定を実行し得る。例えば、コンピュータシステム１１２は、他の車両の１つ又は複数の予測挙動を決定し得る。この予測挙動は、前記車両１００の現在の状態（例えば、車両速度、現在のレーン、等）及び前記車両１００の環境の現在の状態（例えば、速度制限、利用できるレーンの数、他の車両の位置及び相対的な動き等）を含むいくつかの要因に基づき得る。
【００５８】
例えば、第１のシナリオでは、もし車両１００が中央車線にいる間に他の車両が左側の車線から急に車両１００を追い越そうとしたら、１つの予測挙動は、他の車両がその左側の車線から車両１００を追い越し続けることであり得る。
【００５９】
第２のシナリオでは、もし他の車両が左側の車線で車両１００を追い越そうとするが、車両１００の前を走っている第３の車両がその左側の車線での更なる進行を妨げるなら、予測挙動は、他の車両が車両１００の前に割り込むかも知れないことであり得る。
【００６０】
コンピュータシステム１１２は、さらにそれぞれの予測挙動に対応する信頼水準を決定し得る。例えば、第１のシナリオにおいて、もし他の車両の進行にあたり左側の車線が空いているなら、コンピュータシステム１１２は、他の車両が車両１００の追い越しを継続し左側の車線にとどまる可能性が高いと判断し得る。したがって、第１の予測挙動（他の車両がその車線にとどまり追い越しを継続するであろう）に対応する信頼水準は９０％等と高くなり得る。
【００６１】
第２のシナリオにおいて、他の車両が第３の車両により進行を妨げられる場合、コンピュータシステム１１２は、該他の車両が単にスピードを落とし第３の車両の後ろで左側の車線にとどまるかもしれないから、該他の車両が車両１００の前に割り込む可能性は５０％であると判定し得る。したがって、コンピュータシステム１１２は、該他の車両が車両１００の前に割り込むという第２の予測挙動に対して５０％の信頼水準（又は他の指標）を割り当て得る。
【００６２】
例示的実施形態では、少なくとも予測挙動、信頼水準、前記車両１００の現在の状態、及び前記車両１００の環境の現在の状態に基づいて制御システム１０６を制御するために、コンピュータシステム１１２は、データ記憶装置１１４及び他のシステムと共に動作する。第１のシナリオでは、他の車両がその車線にとどまる可能性（信頼水準）が高いため、コンピュータシステム１１２は調整の選択をする余地がない。第２のシナリオでは、コンピュータシステム１１２は、あり得る衝突を回避するために、少し減速する（スロットル１３４を絞ることにより）か、又は現在の車線内で（操舵装置１３２を操作することで）僅かに右へ移動するように車両１００を操作することを選択し得る。車両１００のコンポーネントの間の相互接続の他の例は、本開示の文脈内で非常に多数存在し可能である。
【００６３】
図１では、車両１００の様々なコンポーネント、すなわち、無線通信システム１４６、コンピュータシステム１１２、データ記憶装置１１４、及びユーザインタフェース１１６が車両１００に組み込まれるように示されているが、１つ又は複数のこれらのコンポーネントは、車両１００とは別個に、又は関連付けられ分離して取りつけられてもよい。例えば、データ記憶装置１１４は、部分的に又は全面的に車両１００から分離して存在し得る。したがって、車両１００は、分離して又は１か所に位置し得る複数のデバイス要素の形で提供され得る。車両１００を構成するデバイス要素は、有線及び／または無線により互いに結合して通信可能であり得る。
【００６４】
図２は、図１を参照して説明される車両１００と類似の又は同等の車両２００を示す。車両２００は、図２では乗用車として図示されているが、他の実施形態も可能である。例えば、車両２００は、トラック、バン、セミトレーラートラック、オートバイ、ゴルフカート、オフロード車、または農耕用作業車、その他多くの実施形態を取り得る。
【００６５】
実施形態により、車両２００は、センサーユニット２０２、無線通信システム２０４、ライダー（ＬＩＤＡＲ）装置２０６、レーザー距離計ユニット２０８、及びカメラ２１０を含み得る。車両２００の要素は、図１で説明された要素のいくつか又は全てを含み得る。
【００６６】
センサーユニット２０２は、車両の環境２００についての情報を捉えるように構成される１つ又は複数の異なるセンサーを含み得る。例えば、センサーユニット２０２は、カメラ、ＲＡＤＡＲ、ＬＩＤＡＲ、光学式距離計、及び音響センサーのうちの任意の組み合わせを含み得る。他の種類のセンサーでも可能である。実施形態により、センサーユニット２０２は、そのセンサーユニット２０２において１つ又は複数のセンサーの向きを調整するように動作し得る１つ又は複数の移動可能な取り付け具を含み得る。１つの実施形態では、移動可能な取り付け具は、車両２００の周りの各方向からの情報を取得するようにセンサーをスキャンし得る回転台を含み得る。他の実施形態では、センサーユニット２０２の移動可能な取り付け具は、特定の範囲の角度及び／またはアジマス内でスキャンする状態で移動可能であり得る。センサーユニット２０２は、例えば、乗用車の屋根の上に取り付けられ得るが、他の取り付け場所も可能である。さらに、センサーユニット２０２の各センサーは、異なる位置に分散して配置してもよく、単一の位置に集中させる必要はない。いくつかの可能なセンサーの種類と取り付け位置には、ライダー（ＬＩＤＡＲ）装置２０６及びレーザー距離計ユニット２０８が含まれる。さらに、センサーユニット２０２の各センサーは、センサーユニット２０２の他のセンサーとは独立に移動され又はスキャンされるように構成され得る。
【００６７】
無線通信システム２０４は、図２で説明するように車両２００の屋根の上に配置され得る。あるいは、無線通信システム２０４は、その全部又は一部が他の場所に配置され得る。無線通信システム２０４は、車両２００の外部の又は内部のデバイスと通信するように構成される無線送信機及び受信機を含み得る。特に、無線通信システム２０４は、例えば、車両の通信システム、又は道路の停留所における、他の車両及び／またはコンピュータのデバイスと通信するように構成されるトランシーバーを含み得る。このような車両の通信システムの例には、専用狭域通信（ＤＳＲＣ）、無線自動識別（ＲＦＩＤ）、高度道路交通システムを指向して提案された他の通信規格が含まれる。
【００６８】
カメラ２１０は、車両の環境２００の複数の画像を捉えるように構成される任意のカメラ（例えば、スチルカメラ、ビデオカメラ等）であり得る。この目的を達成するために、カメラ２１０は、可視光を検出するように構成されることができ、又は赤外線もしくは紫外光、又はＸ線等のスペクトラムの他の部分から光を検出するように構成され得る。他の種類のカメラも同様に可能である。
【００６９】
カメラ２１０は、２次元の検出器でもよく、又は３次元空間の範囲の検出器であってもよい。いくつかの実施形態では、カメラ２１０は、例えば、その環境におけるカメラ２１０からの複数の点までの距離を示す２次元の画像を生成するように構成される距離検出器であり得る。この目的を達成するために、カメラ２１０は、１つ又は複数の距離検出技術を使用してもよい。例えば、カメラ２１０は、車両２００がその環境において格子又は市松模様のパターン等の所定の光パターンを有する物体に光を当て、カメラ２１０を使用して反射物体からの所定光パターンの反射を検出する構造光（ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ  ｌｉｇｈｔ）技術を使用し得る。反射光パターンにおける歪に基づいて、車両２００は、物体の複数の点までの距離を測定し得る。所定の光パターンは、赤外線、又は他の波長の光を含んでもよい。他の例として、カメラ２１０は、車両２００がレーザー光を放射しそしてその環境中の物体の複数の点を通ってスキャンするレ―ザスキャン技術を使用してもよい。物体をスキャンする間、車両２００は、物体の各位置からのレーザー光の反射を検出するためにカメラ２１０を使用し得る。レーザー光が物体の各点から反射するのに要する時間長に基づいて、車両２００は物体上の各点までの距離を決定し得る。他の例では、カメラ２１０は、車両２００が光パルスを放射し、カメラ２１０を使用して物体上の複数の点で物体から出る光パルスの反射を検出する飛行時間型の技術を使用し得る。特に、カメラ２１０は、複数の画素を含むことができ、各画素は物体上の点からの光パルスの反射を検出し得る。光パルスが各点で物体から反射するのに要する時間長に基づいて、車両２００は、物体上の各点までの距離を決定し得る。光パルスはレーザーパルスであってもよい。とりわけ、立体三角測量、一面の光三角測量、干渉分光法、他の符号化開口技術を含め、他の距離検出技術も使用可能である。カメラ２１０は、他の形態をとってもよい。
【００７０】
カメラ２１０は、車両２００のフロントガラスの内側に設置され得る。特に、図で示されるように、カメラ２１０は車両２００に対して前方の視界の画像を捉え得る。車両２００の内側又は外側の両方で他の取り付け位置及びカメラ２１０の視野角を設定することが可能である。
【００７１】
カメラ２１０は、調節可能な視野を提供するよう動作し得る関連光学素子を有し得る。さらに、カメラ２１０は、そのカメラ２１０が向いている角度を変更するように操作し得る移動可能な取り付け具と共に車両２００に取り付けられ得る。
【００７２】
図３Ａは、最左車線３０２、中央車線３０４、及び最右車線３０６を有する道路のシナリオ３００を示す。トラック３１４は、中央車線３０４に存在し得る。車両３０８は、最左車線３０２において自律モードで運転中であり得る。車両３０８とトラック３１４は、同じ速度で走行しつつあり得る。他の車両３１２は、中央車線３０４に存在し得て、後ろからより速い速度でトラック３１４に近づきつつある。車両３０８のセンサーユニット３１０は、車両３０８の環境に基づいてセンサーデータを捉えつつある。特に、カメラは、車両３０８のコンピュータシステムが前記車両３０８の環境の現在の状態を決定するのを支援するように、環境におけるトラック３１４、他の車両３１２、及び同様に他の特徴の複数の画像を捉え得る。車両３０８に関連付けられた他のセンサーは、車両３０８のコンピュータシステムが前記車両３０８の現在の状態を決定し得るように、速度、方向、位置、及び他のデータを提供するように動作し得る。
【００７３】
車両３０８のコンピュータシステムは、その車両３０８の現在の状態及び車両３０８の環境の現在の状態に基づいて、さらに車両３０８の環境における少なくとも１つの他の車両の予測挙動を決定し得る。図３Ａに示す構成では、予測挙動は、トラック３１４と他の車両３１２の両方について決定され得る。予測挙動は、車両３０８の環境の現在の状態に基づくから、車両３０８のコンピュータシステムは、例えば各車両の速度、それらの方向、道路の速度制限、他の利用できる車線等の要因を考慮に入れることができる。例えば、トラック３１４については、同じ速度で同じ車線を走るという挙動を予測し得る。実施形態によっては、「現状」を維持するというこのような予測挙動は、デフォルトの予測挙動とみなし得る。他の車両３１２についての予測挙動は、他の車両３１２がトラック３１４の速度に合わせるために減速することを含み得る。あるいは、他の車両３１２は最右車線３０６に車線を変更する可能性もあり、又は他の車両３１２が最左車線３０２に車線変更して車両３０８に割り込む可能性もある。
【００７４】
実施形態と状況により、他の車両の多種多様の予測挙動が可能となり得る。あり得る予測挙動には、他の車両が車線を変更すること、加速すること、減速すること、方向を変えること、又は車道から出ることが含まれるがこれらに限られない。予測挙動には、非常事態のために他の車両が停止すること、車両が障害物と衝突すること、及び車両が他の車両と衝突することが含まれ得る。予測挙動は、車両３０８に応答して、又は第３の車両に応答して、他の車両が行うであろうことに基づき得る。他の予測挙動は、ここで開示された方法及び装置に基づいて観測可能な及び／または予測可能な任意の車両の運転挙動に関して決定され得る。
【００７５】
各予測挙動又は所定の一連の予測挙動に対して、車両３０８のコンピュータシステムは、対応する信頼水準を決定し得る。この信頼水準は、所与の車両が所与の予測挙動を実行する可能性に基づいて決定され得る。例えば、もしトラック３１４が予測挙動（現在の車線にとどまって現在の速度を維持する）を実行する可能性が高いなら、対応する信頼水準は、高い値に決定し得る（例えば、９０％）。いくつかの実施形態では、信頼水準は、数、パーセント、又はいくつかの他の形式で表現され得る。
【００７６】
他の車両３１２に関して、可能な信頼水準は次のように表現され得る。「トラック３１４の速度に一致するように減速する」は４０％、「速度を維持して最右車線３０６へ車線変更する」は４０％、「速度を維持して最左車線３０２へ車線変更する」は２０％。
【００７７】
コンピュータシステムは、少なくともこの決定された予測挙動及び信頼水準に基づいて自律モードにおける車両３０８を制御し得る。例えば、コンピュータシステムは、トラック３１４が速度を変化させたり車線変更する可能性は非常に低いという事実を考慮し得るので、コンピュータシステムは、トラック３１４を車両３０８と同様に他の車両３１２の両方にとって道路の走行可能な部分を制限する「動く障害物」とみなし得る。コンピュータシステムは、さらに他の車両３１２が最左車線３０２に入り込み車両３０８の進行を妨げることが一定の確率で起こることを考慮し得る。そのようなものとして、他の車両３１２が前方に割り込んできたら安全余裕をとることが可能となるように、コンピュータシステムは、車両３０８が例えばスロットルを絞ることにより速度を少し下げるようにさせ得る。
【００７８】
図３Ｂは、図３Ａのシナリオと類似するが少し時間がたった後のシナリオ３２０を示す。シナリオ３２０では、他の車両３１６が最左車線３０２に向かって方向を変えてきて、トラック３１４に近づくように移動してきている。車両３０８のコンピュータシステムは、例えば毎秒３０回の割合で車両３０８の環境と同様にその車両３０８の状態を連続的に更新し得る。したがって、コンピュータシステムは、車両３０８の環境における複数の車両に対する予測挙動及び対応する信頼水準を動的に決定し得る。シナリオ３２０では、変化する環境の全部又は少なくとも一部に起因して、新しい予測挙動がトラック３１４について決定され得る。このような状況では、トラック３１４は、最右車線３０６に移ることにより他の車両３１６に道を譲ることもあり得る。したがって、この予測挙動及び対応する信頼水準は動的に変化し得る。
【００７９】
シナリオ３２０では、車両３０８のコンピュータシステムは、他の車両３１６の予測挙動の信頼水準を更新し得る。例えば、他の車両３１６が最左車線３０２に向かってその方向を変え、トラック３１４に接近するよう動いたので、他の車両３１６は、最左車線３０２に車線を変更する可能性が高いと判断し得る。したがって、他の車両３１６の予測挙動の増加した信頼水準に基づいて、車両３０８のコンピュータシステムは、他の車両３１６との衝突を回避するようにブレーキ装置を制御して車両３０８を急に減速させ得る。このように、車両３０８のコンピュータシステムは、変化する予測挙動及びその信頼水準に応答して広範な異なる制御行動を実行し得る。例えば、もし他の車両が非常に危険な挙動をすると予測されその予測挙動が高い信頼水準を有するなら、車両３０８のコンピュータシステムは、衝突を回避すべく車両３０８のブレーキをかけるか舵取り操作を行うことにより積極的に反応し得る。逆に言えば、もしコンピュータシステムが、他の車両が非常に危険な予測挙動を実行し得るがその信頼水準は非常に低いと判断するなら、コンピュータシステムは、速度の僅かな調整のみが必要であると判断してもよく、又はコンピュータシステムは、調節が全く必要ないと判断し得る。
【００８０】
図３Ｃは、自律型車両動作シナリオ３３０の平面図である。シナリオ３３０では、センサーユニット３４０を有する車両３３８が自律モードで走行し得る。このようにして、センサーユニット３４０は、データを車両３３８の環境から取得することができ、車両３３８のコンピュータシステムは、車両３３８の現在の状態及び車両３３８の環境の現在の状態を判断し得る。
【００８１】
シナリオ３３０は、車両３３８と同じ速度で同じ中央車線３３４を走行するトラック３４４を含む。他の車両３４２は、最左車線３３２においてより速い速度で走行しているとする。このような状況で、車両３３８のコンピュータシステムは、他の車両３４２及びトラック３４４の予測挙動を決定し得る。他の車両３４２は、現在の速度を現在の車線内で継続し得る。したがって、「デフォルトの」予測挙動を、決定し得る。他のあり得る予測挙動としては、他の車両３４２は、中央車線３３４へ車線を変更しかつ車両３３８の前に割り込み得る。車両３３８のコンピュータシステムは、トラック３４４のデフォルトの予測挙動（例えば、トラック３４４は現在の速度および走行車線を維持する）を決定し得る。
【００８２】
車両３３８のコンピュータシステムは、各予測挙動の信頼水準を決定し得る。例えば、トラック３４４が速度及び同じ車線を維持することの信頼水準は、比較的高くし得る。他の車両３４２が車線を中央車線３３４に変更して車両３３８の前に割り込むことの信頼水準は、比較的低く決定し得る。なぜなら、例えば、トラック３４４と車両３３８との間のスペースは車線の変更を安全に行うには狭すぎるからである。さらに、他の車両３４４がその速度及びその現在の車線を維持することの信頼水準は、比較的高く決定し得る。この少なくとも部分的な理由として、左車線３３２には先に障害物がないことがある。したがって、これらの予測と信頼水準に基づいて、車両３３８のコンピュータシステムは、中央車線３３４におけるその現在の速度及び方向を維持するように車両３３８を制御し得る。
【００８３】
３．例示的方法
車両の現在の状態及び少なくとも１つの他の車両を含むその環境についての情報を決定し、他の車両の予測挙動を決定し、他の車両が予測挙動を実行することの信頼水準を決定し、及びこの決定された情報に基づいて車両を制御する方法４００が、提供される。この方法は、図１及び図２に示され既に説明された任意の装置を用いて実行され得るが、他の構成も使用され得る。図４は、例示的方法におけるステップを示している。しかし、他の実施形態において、これらのステップは、異なる順序で登場し得るしこれらのステップが追加されたり省略されたりすることもあり得ることも理解される。
【００８４】
ステップ４０２は、コンピュータシステムを使用して、車両の現在の状態を決定することを含む。この車両は、自律モードで動作するように構成される。この方法において説明されるこの車両は、図１及び図２をそれぞれ参照して示され説明された車両１００及び／または車両２００であり得る。前記車両の現在の状態を決定することは、様々なセンサーを使用してこの車両の１つ又は複数の運転の態様を監視することをであり得る。例えば、前記車両の現在の状態は、現在の速度、現在の方向、現在の走行車線、１分間当たりのエンジンの回転数、現在のギア、現在の位置等の任意の組み合わせについての情報を取得することにより決定され得る。この情報は、車両のコンピュータシステム又は車両に関連する他の任意のコンピュータのデバイスにより決定され得る。実施形態に依存して、この決定は、全面的にまたは部分的にサーバーネットワークによって行われ車両に通信される。
【００８５】
ステップ４０４は、コンピュータシステムを用いて、車両の環境の現在の状態を決定することを含む。この環境は、少なくとも１つの他の車両を含む。他の車両は、自動車、トラック、オートバイ又はいくつかの他の種類の車両であり得る。この車両は、速度、位置、方向、他の車両の現在の車線、及び同様に障害物、道路の境界、及び道路の状態に関するセンサーデータを取得することにより、環境の現在の状態を決定し得る。その環境の現在の状態を決定するのに使用され得るデータには他にもその利用可能性が存在する。この決定は、この車両のコンピュータシステム又は他の任意のコンピュータのデバイスによりなされ得る。他の実施形態において、この決定は、サーバーネットワークによってなされこの車両に送信され得る。
【００８６】
ステップ４０６は、コンピュータシステムを用いて、少なくとも前記車両の現在の状態とその車両の環境の現在の状態に基づいて、少なくとも１つの他の車両の予測挙動を決定することを含む。あり得る予測挙動には、少なくとも１つの他の車両が道路上また道路の外であらゆる種類の挙動を実行することが含まれる。例えば、予測挙動は、特定の速度で、特定の方向に、特定の車線内で運転を継続することを含み得る。他の予測挙動は、少なくとも１つの他の車両が速度を変更し、車線を変更し、又は進行方向を変更することを含む。さらに別の予測挙動は、他の車両が回避行動を実行すること、道路から離れること、又は障害物もしくは他の車両と衝突することさえ含み得る。多くの他の予測挙動が、本開示の範囲内で、自律型車両に関係して可能である。この決定は、車両のコンピュータシステム又は車両の内部又は外部に位置する他の任意のコンピュータのデバイスにより実行され得る。予測挙動は、前記車両の現在の状態と、その環境と、所与の予測挙動を与える可能性が高い所定のシナリオ（例えば、他の車両の一定の配置、各車両の速度、各車線、及び道路境界）の間の適合又は適合に近い状態を得ることにより決定し得る。予測挙動を決定する他の方法も可能である。
【００８７】
例示的実施形態において、サーバーネットワークは、複数の所定のシナリオを含み得るデータベースを含み得る。１つ又は複数の予測挙動は、所定のシナリオのそれぞれに関連付けられ得る。この車両は、前記車両の現在の状態と車両の環境についてのセンサーデータ又は他のデータをサーバーに送信し得る。このデータに基づいて、サーバーネットワークは、前記車両及びその環境の現在の状態と所定のシナリオとの間の適合性があることを決定し得る。それに応じて、サーバーは、予測挙動を車両に送信し得る。
【００８８】
例えば、図３Ｃを参照すると、車両３３８は、その車両３３８の現在の状態とその車両３３８の環境の現在の状態に関するデータをサーバーネットワークに送信し得る。このデータに基づいて、サーバーネットワークは、現在の車両と環境のデータと所定のシナリオの間の適合性を判断し得る。もし適合性が存在するなら、全ての対応する予測挙動が車両３３８に送信され得る。
【００８９】
他の実施形態では、車両が予測挙動を決定し得る。例えば、車両は所定のシナリオのセットをメモリ又はデータ記憶装置に記憶し得る。所定のシナリオは、所定のシナリオの環境における他の車両についての関連する予測挙動を含み得る。車両がその現在の運転の状態と、環境の現在の状態と、所定のシナリオとの間の実質的な適合性があることを決定する時に、関連付けられた予測挙動が決定され得る。
【００９０】
任意に、車両及び／またはサーバーネットワークは、現実の世界の経験に基づいて所定のシナリオ及び予測挙動の各データの記録を動的に調節し得る。例えば、もし車両及び／またはサーバーネットワークがより適切な一連の予測挙動を決定するなら、任意の所定のシナリオに関連付けられた一連の予測挙動は時間と共に変化し得る。このような方法で、車両及び／またはサーバーネットワークは、現実の世界の運転の状態への応答を調節するために機械学習法又は他の技術を使用し得る。
【００９１】
ステップ４０８は、コンピュータシステムを用いて、信頼水準を決定することを含む。この信頼水準は、少なくとも１つの他の車両が予測挙動を実行する可能性を含む。この信頼水準は、少なくとも予測挙動、その車両の現在の状態、及び前記車両の環境の現在の状態に基づく。この信頼水準は、１つ又は複数の予測挙動に関連付けられ得る。そして１つ又は複数の予測挙動が起こる確率に基づく。
【００９２】
いくつかの実施形態において、信頼水準は、車両が衝突を回避するための処置をとる原因となり得る予測挙動の可能性を表わし得る。例えば、図３Ａを見ると、車両３０８は、最左車線３０２を走行している。車両３０８が衝突を回避するための処置を取る原因となり得る予測挙動には、トラック３１４が最左車線３０２に車線変更したり、他の車両３１２が最左車線３０２に車線変更する等の挙動が含まれる。このような例では、１つのあり得る信頼水準は、前に述べた挙動のいずれか又は両方が起こる可能性の組み合わせを表わし得る。他の予測挙動及び関連付けられる信頼水準も可能である。
【００９３】
信頼水準は、予測挙動の離散確率の組み合わせに基づいて計算され得る。あるいは、この信頼水準は、所与の予測挙動が起きる所定の可能性に基づく離散確率分布又は連続確率分布に基づいて計算され得る。
【００９４】
信頼水準は、所与の予測挙動が生起する静的な（変化しない）確率を表し得る。あるいは、信頼水準は、例えば、センサーデータを用いて機械学習法アルゴリズムに基づいて調整され得る。したがって、信頼水準は、現実の世界の運転状態及び運転経験に基づいて動的に計算され得る。
【００９５】
他の例では、予測挙動のそれぞれは、決定された信頼水準を有し得る。このような場合、決定された信頼水準は、所与の予測挙動の可能性に関連し得る。
【００９６】
信頼水準は、車両のコンピュータシステム又は他の任意のコンピュータのデバイスにより決定され得る。例えば、上記のように、車両は、（例えば、データ記憶装置に）複数の所定のシナリオを記憶し得る。車両は、センサーデータ及び／または他の手段に基づいて、所定のシナリオの１つとその車両の現在の状態とその車両の環境の現在の状態との間の適合性を決定し得る。所定のシナリオは、１つ又は複数の予測挙動と予測挙動のそれぞれが生起する対応する統計的確率とを含み得る。したがって、信頼水準は、車両により決定され得る。
【００９７】
いくつかの実施形態においては、サーバーネットワークは、部分的に又は完全に信頼水準の決定を実行し得る。例えば、上記のように、サーバーネットワークは、複数の所定のシナリオを記憶し得る。所定のシナリオのそれぞれは、１つ又は複数の予測挙動を含み得る。さらに、予測挙動のそれぞれは、関連付けられた可能性を有し得る。この可能性は、例えば、過去のデータに基づく予測挙動が起こる確率を含み得る。したがって、もしサーバーネットワークが、その車両の現在の状態、車両の環境の現在の状態、及び所定のシナリオの間の実質的な適合性を決定するなら、対応する一連の予測挙動はその車両に送信され得る。さらに、予測挙動それぞれの可能性も、その車両に送信され得る。このようにして、信頼水準は、サーバーネットワークにより決定され得る。信頼水準を決定する他の方法も可能である。
【００９８】
ステップ４１０は、コンピュータシステムを用いて、予測挙動と、信頼水準と、その車両の現在の状態と、車両の環境の現在の状態とに基づいて、自律モードで走る車両を制御することを含む。言い換えれば、コンピュータシステムは、開示された方法の上述のステップから決定された情報に応じて車両が行動するように制御し得る。いくつかの例では、コンピュータシステムは、車両が何も調整しないようにすることもできる。例えば、図３Ｃに示されたような高速道路を走行する状況において、車両３３８は、速度を落としたり車線変更をする必要はない。車両３３８はその走行条件を変更する必要がある状況ではなさそうだから、コンピュータシステムは、車両３３８が同じ走行車線内で同じ速度で走行を続けるように、例えば、トラック３４４との車間距離を同じに維持するように制御し得る。
【００９９】
より危険な状況に応じて、車両３０８のコンピュータシステムは、車両３０８が、その運転の様々な態様を調節するように仕向けることができる。例えば、図３Ｂに示されるように、コンピュータシステムは、（決定された車両の現在の状態、決定された環境の現在の状態、決定された予測挙動、及び決定された対応する信頼水準に基づいて）他の車両３１６が最左車線３０２に車線変更して、車両３０８の前に割り込みそうであると決定し得る。このようなシナリオ３２０では、コンピュータシステムは、衝突を避けるために車両３０８が車両３０８を減速して強くブレーキをかけるようにさせ得る。車両３０８が警告通知を行うように指示する等の他の行動をコンピュータシステムが取るようにし得る。この警告通知には、一例として、警笛信号又は点滅光信号が含まれる。他の実施形態において、警告通知は、ＤＳＲＣメッセージ等の車車間通信メッセージであってもよい。
【０１００】
他の実施形態において、コンピュータシステムは、車両３０８が速度をより遅くするようにスロットルを下げるか又はその車線内の位置を移動するようにさせ得る。さらに他の実施形態においては、コンピュータシステムは、車線を変更する又は２重線で示された車線の左側に越えて動く等の車両３０８に衝突を避けるための回避行動をとるようにさせ得る。シナリオに依存して、コンピュータシステムは、車両３０８に本開示の文脈内で想定される全ての様々な行動を実行するようにさせ得る。
【０１０１】
図４の方法４００等の例示的方法は、車両及びそのサブシステムによりその全部または一部分が実行され得る。したがって、例示的方法は、その車両により実施されるものとしてここに一例として説明される。しかし、例示的方法は他のコンピュータデバイスによりその全部又は一部が実施され得ることが理解されるべきである。例えば、例示的方法は、サーバーシステムにより全部又は一部が実施され得る。そして、そのサーバーシステムは、車両に関連付けられたデバイス等のデバイスからデータを受信する。例示的方法を実施し得るコンピュータデバイスの他の例又はコンピュータデバイスの組み合わせも可能である。
【０１０２】
いくつかの実施形態では、開示された方法が、機械読取可能フォーマットで非一時的コンピュータ可読記憶媒体上に又は他の非一時的媒体又は製品上に符号化されたコンピュータプログラム命令として実行され得る。図５は、ここで提示される少なくともいくつかの実施形態に従って用意された、コンピュータプロセスをコンピュータのデバイス上に実行するコンピュータプログラムを含む例示的コンピュータプログラム製品の概念的な部分ビューを示す概略図である。
【０１０３】
１つの実施形態では、例示的コンピュータプログラムプロダクト５００は、信号記録媒体５０２を用いて提供される。信号記録媒体５０２は、１つ又は複数のプロセッサーにより実行されるときに図１−４に関して上に説明された機能又は機能の部分を提供し得る１つ又は複数のプログラミング命令５０４を含み得る。いくつかの例では、信号記録媒体５０２は、コンピュータ可読媒体５０６、例えばハードディスクドライブ、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタルビデオディスク（ＤＶＤ）、デジタルメモリ、メモリ等を包含し得るがこれらには限定されない。いくつかの実施例では、信号記録媒体５０２は、コンピュータ書き込み可能媒体５０８、例えばメモリ、読み取り／書き込み（Ｒ／Ｗ）ＣＤ、ＤＶＤ−Ｒ／Ｗ等を包含し得るが、これらには限定されない。いくつかの実施例では、信号記録媒体５０２は、デジタル及び／またはアナログ通信媒体（例えば、光ファイバーケーブル、導波管、有線通信リンク、無線通信リンク、等）等の通信媒体５１０を包含し得るが、これらには限定されない。したがって、例えば、信号記録媒体５０２は、通信媒体５１０の無線の形態で伝達され得る。
【０１０４】
１つ又は複数のプログラミング命令５０４は、例えば、コンピュータ実行可能な命令及び／またはロジックで実装された命令であり得る。いくつかの例では、図１のコンピュータシステム１１２等のコンピュータのデバイスは、コンピュータ可読媒体５０６、コンピュータ書き込み可能媒体５０８、及び／または通信媒体５１０のうち１つ又は複数によりコンピュータシステム１１２に伝達されたプログラミング命令Ｓ５０４に応じて、様々な動作、機能、又は行動を提供するように構成され得る。
【０１０５】
非一時的コンピュータ可読媒体は、複数のデータ記憶装置要素の間で分散配置させることができ、複数のデータ記憶装置要素は互いに離れた場所に位置し得る。格納された命令の一部又は全部を実行するコンピュータのデバイスは、図２において示された車両２００等の車両であり得る。あるいは、格納された命令の一部又は全部を実行するコンピュータのデバイスは、サーバー等の他のコンピュータのデバイスであり得る。
【０１０６】
上記の記載は、添付する図面を参照して、開示されたシステム、デバイス、方法の様々な特徴及び機能を説明する。様々な態様及び実施形態がここに説明されたが、他の態様及び実施形態も可能である。ここに開示された様々な態様及び実施形態は、例示を目的としており限定することを意図するものではなく、真の権利範囲及び主旨は特許請求の範囲に示されている。
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図４】
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【図５】
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【国際調査報告】
2015516623.tif 000010
2015516623.tif 000011