【手続補正書】
【提出日】令和1年11月5日(2019.11.5)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１５】
自律車両コントローラ１４７は、自律車両１０９の局所的位置（例えば、ローカル場所）を決定し、車両に対する外部オブジェクトを検出するようにさらに構成されてもよい。例えば、双方向性自律車両１３０が、道路網１１０内で方向１９９に走行していると考える。自律車両コントローラ１４７のローカライザ（図示せず）が、地理的ロケーション１１１における局所的位置を決定することができる。そのため、ローカライザは、建造物１１５および１１７の表面と関連付けられるセンサデータのような、取得されるセンサデータを使用することができ、これは、局所的位置を決定するために、マップデータ（例えば、反射データを含む３Ｄマップデータ）のような基準データに対して比較されることができる。さらに、自律車両コントローラ１４７の知覚エンジン（図示せず）が、外部オブジェクト１１２（「樹木」）および外部オブジェクト１１４（「歩行者」）のような外部オブジェクトの挙動を検出、分類、および予測するように構成されてもよい。そのような外部オブジェクトの分類は、外部オブジェクト１１２のような静的オブジェクト、および、外部オブジェクト１１４のような動的オブジェクトとして、オブジェクトを広範に分類することができる。ローカライザおよび知覚エンジン、ならびにＡＶコントローラ１４７の他の構成要素は、協働して、自律車両１０９に自律的に運転させる。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２５】
知覚エンジン３６６は、ＬＩＤＡＲデータ３４６ａ、カメラデータ３４０ａ、レーダデータ３４８ａなどのような１つまたは複数のソースからのセンサデータ、および局所的位置データを受信するように構成されている。知覚エンジン３６６は、センサデータおよび他のデータに基づいて外部オブジェクトのロケーションを決定するように構成され得る。例えば、外部オブジェクトは、運転可能な表面の部分でないオブジェクトであり得る。例えば、知覚エンジン３６６は、外部オブジェクトを、歩行者、自転車利用者、犬、他の車両などとして検出および分類することが可能であり得る（例えば、知覚エンジン３６６は、ラベルを含む意味情報と関連付けられ得る分類のタイプに従ってオブジェクトを分類するように構成される）。これらの外部オブジェクトの分類に基づいて、外部オブジェクトは、動的オブジェクトまたは静的オブジェクトとしてラベル付けされ得る。例えば、樹木として分類されている外部オブジェクトは静的オブジェクトとしてラベル付けされ得、一方、歩行者として分類されている外部オブジェクトは、動的オブジェクトとしてラベル付けされ得る。静的としてラベル付けされている外部オブジェクトは、マップデータ内に記述されてもよく、または、記述されなくてもよい。静的としてラベル付けされる可能性がある外部オブジェクトの例は、道路を横切って配置されているセメント壁、車線閉鎖標識、新たに配置された郵便ポスト、または、道路に隣接するごみ箱などを含む。動的としてラベル付けされる可能性がある外部オブジェクトの例は、自転車利用者、歩行者、動物、他の車両などを含む。外部オブジェクトが動的としてラベル付けされている場合、外部オブジェクトに関するさらなるデータが、分類タイプと関連付けられる一般的なレベルの活動および速度、ならびに、挙動パターンを指示し得る。外部オブジェクトに関するさらなるデータは、外部オブジェクトを追跡することによって生成され得る。そのため、分類タイプは、外部オブジェクトが、例えば、プランニングされている経路に沿って走行している自律車両と干渉し得る可能性を予測または他の様態で決定するために使用され得る。例えば、歩行者として分類される外部オブジェクトは、（例えば、追跡データに基づいて）何らかの最大速度、および、平均速度と関連付けられ得る。自律車両の速度に対する歩行者の速度は、衝突の可能性があるか否かを決定するために使用されることができる。さらに、知覚エンジン３６４は、オブジェクトの現在および未来の状態と関連付けられる不確定度を決定することができる。いくつかの例において、不確定度は、推定値（または確率）として表現されてもよい。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２７】
図３Ｂ〜図３Ｅは、いくつかの例による、センサフィールド冗長性およびセンサフィールドの喪失に対する自律車両の適合の例を示す図である。図３Ｂの図３９１は、センサ３１０ａがオブジェクトを（例えば、範囲もしくは距離または他の情報を決定するために）検出するセンサフィールド３０１ａを示す。センサ３１０ａは、任意のタイプのセンサまたはセンサモダリティを実施することができるが、センサ３１０ａ、ならびに、センサ３１０ｂ、３１０ｃ、および３１０ｄのような同様に記述されているセンサは、ＬＩＤＡＲデバイスを含んでもよい。それゆえ、センサフィールド３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃ、および３０１ｄは各々、レーザが延伸するフィールドを含む。図３Ｃの図３９２は、各々が対応するＬＩＤＡＲセンサ３１０（図示せず）によって生成される４つの重なり合うセンサフィールドを示す。示されているように、センサフィールドの部分３０１は、重なり合うセンサフィールドを含まず（例えば、単一のＬＩＤＡＲフィールド）、センサフィールドの部分３０２は、２つの重なり合うセンサフィールドを含み、部分３０３は３つの重なり合うセンサフィールドを含み、それによって、そのようなセンサは、ＬＩＤＡＲセンサが機能不全になった場合に複数レベルの冗長性を提供する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３６】
図６は、いくつかの実施形態による、自律車両コントローラのアーキテクチャの例を示す図である。図６００は、モーションコントローラプロセス６６２、プランナプロセッサ６６４、知覚プロセス６６６、マッピングプロセス６４０、および位置特定プロセス６６８を含むいくつかのプロセスを示し、それらのうちのいくつかは、他のプロセスに関するデータを生成または受信し得る。プロセス６７０および６５０のような他のプロセスは、自律車両の１つまたは複数の機械的構成要素との相互作用を促進することができる。例えば、知覚プロセス６６６、マッピングプロセス６４０、および位置特定プロセス６６８は、センサ６７０からセンサデータを受信するように構成されており、一方で、プランナプロセッサ６６４および知覚プロセス６６６は、道路網データのようなルートデータを含み得る案内データ６０６を受信するように構成されている。さらに図６００について、位置特定プロセス６６８は、他のタイプのマップデータの中でも、マップデータ６０５ａ（すなわち、２Ｄマップデータ）、マップデータ６０５ｂ（すなわち、３Ｄマップデータ）、および局所的マップデータ６４２を受信するように構成されている。例えば、位置特定プロセス６６８はまた、例えば、エポック決定を含み得る、４Ｄマップデータのような他の形態のマップデータを受信することもできる。位置特定プロセス６６８は、局所的位置を表現するローカル位置データ６４１を生成するように構成されている。ローカル位置データ６４１は、モーションコントローラプロセス６６２、プランナプロセス６６４、および知覚プロセス６６６に提供される。知覚プロセス６６６は、静的および動的オブジェクトマップデータ６６７を生成するように構成されており、このマップデータは、プランナプロセス６６４に送信され得る。いくつかの例において、静的および動的オブジェクトマップデータ６６７は、意味論的分類情報および予測される物体挙動のような他のデータとともに送信されてもよい。プランナプロセス６６４は、プランナ６６４によって生成されるいくつかの軌道を記述する軌道データ６６５を生成するように構成されている。モーションコントローラプロセスは、ステアリング角度および／または速度の変化を引き起こすためにアクチュエータ６５０に適用するための低レベルコマンドまたは制御信号を生成するために、軌道データ６６５を使用する。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７７】
シミュレータ２８４０はまた、とりわけ、因果関係を決定するためにシミュレートされた環境２８０３の任意の合成的に生成された要素の機能を適合させるようにシミュレーションを制御するように構成されているシミュレータコントローラ２８５６をも含む。シミュレータ２８４０は、シミュレートされた環境２８０３の合成的に生成された要素の性能を評価するためのシミュレータエバリュエータ（ｓｉｍｕｌａｔｏｒ  ｅｖａｌｕａｔｏｒ）２８５８を含む。例えば、シミュレータエバリュエータ２８５８は、シミュレートされた車両コマンド２８８０（例えば、シミュレートされたステアリング角度およびシミュレートされた速度）を分析して、そのようなコマンドが、シミュレートされた環境２８０３内のシミュレートされた活動に対する適切な応答であるか否かを判定することができる。さらに、シミュレータエバリュエータ２８５８は、遠隔操作者コンピューティングデバイス２８０４を介した遠隔操作者２８０８の、シミュレートされた自律車両２８３０との相互作用を評価することができる。シミュレータエバリュエータ２８５８は、シミュレートされた自律車両２８３０の応答を案内するために追加されることができる、更新されたマップタイルおよびルートデータを含む、更新された基準データ２８２７の効果を評価することができる。シミュレータエバリュエータ２８５８はまた、ポリシデータ２８２９が更新、削除、または追加されるときに、シミュレータＡＶコントローラ２８４７の応答を評価することもできる。シミュレータ２８４０の上記の記述は、限定であるようには意図されていない。そのため、シミュレータ２８４０は、静的特徴と動的特徴の両方を含む、シミュレートされた環境に対する自律車両の様々な異なるシミュレーションを実施するように構成されている。例えば、シミュレータ２８４０は、信頼性を保証するためにソフトウェアバージョンの変更を検証するために使用されることができる。シミュレータ２８４０はまた、車両動態特性を決定するために、および、較正目的のために使用されることもできる。さらに、シミュレータ２８４０は、自己シミュレーションによる学習を行うように、適用可能な制御および結果もたらされる軌道の空間を探索するために使用されることができる。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０６】
示されている例をさらに参照すると、軌道エバリュエータ３６２０は、状態・イベントマネージャ３６２２、信頼水準ジェネレータ３６２３および遠隔操作者クエリメッセンジャ３６２９を含む。示されているように、軌道エバリュエータ３６２０は、静的マップデータ３６０１、ならびに現在のおよび予測されるオブジェクト状態のデータ３６０３を受信するために、知覚エンジン３６６６に結合されている。軌道エバリュエータ３６２０はまた、ローカライザ３６６８からの局所的位置データ３６０５およびグローバルプランナ（ｇｌｏｂａｌ  ｐｌａｎｎｅｒ）３６６９からのプランデータ３６０７をも受信する。信頼水準ジェネレータ３６２３は、１つまたは複数の動作状態（例えば、少なくとも１つの非規範的な状態または他の状態）を決定するために、少なくとも静的マップデータ３６０１、ならびに、現在のおよび予測される動作状態のデータ３６０３を受信する。このデータに基づいて、信頼水準ジェネレータ３６２３は、検出された軌道が、許容不可能な（または、あまり好ましくない）信頼水準値と関連付けられることを決定することができる。そのため、信頼水準ジェネレータ３６２３は、遠隔操作者クエリマネージャ３６２９を介して遠隔操作者に通知するために、検出された軌道のデータ３６０９（例えば、候補軌道を含むデータ）を送信し、遠隔操作者クエリマネージャ１３２９は、遠隔操作者の支援を求める要求３６７０を送信する。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０９】
図３８は、いくつかの例による、自律車両コントローラの冗長な実施態様の例を示す図である。図３８００は、プランナ３８６４を含む自律車両（「ＡＶ」）コントローラ３８７４を含む第１の実施態様３８０１を示し、プランナ３８６４は、軌道エバリュエータ３８６５を含む。自律車両コントローラ３８７４はまた、両方ともセンサデータ３８７０ａを受信するものとして示されている、ローカライザ３８６８および知覚エンジン３８６６をも含むことができる。センサデータ３８７０ａは、センサスイート３８７０内の１つまたは複数のタイプのセンサのセンサデータの１つまたは複数のセットを含む。センサ３８７０は、１つまたは複数のＬＩＤＡＲデバイス３８７２、１つまたは複数のカメラ３８４７、１つまたは複数のレーダ３８７６、１つまたは複数の全地球測位システム（「ＧＰＳ」）データ受信機−センサ３８７３、１つまたは複数の慣性計測装置（「ＩＭＵ」）３８７５、１つまたは複数のオドメトリセンサ３８７７（例えば、ホイールエンコーダセンサ、ホイール速度センサなど）、１つまたは複数のソナーセンサ３８７９、および、赤外線カメラまたはセンサ、ハイパースペクトル対応センサ（ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌ−ｃａｐａｂｌｅ  ｓｅｎｓｏｒ）、超音波センサ（または任意の他の音響エネルギーに基づくセンサ）、無線周波数に基づくセンサなどのような、任意の他の適切なセンサ３８７８を含む。いくつかの事例において、ホイールのステアリング角度を検知するように構成されているホイール角度センサが、オドメトリセンサ３８７７または適切なセンサ３８７８として含まれてもよい。いくつかの例において、自律車両コントローラ３８７４の上述されている構成要素は、人工知能（「ＡＩ」）層３８９１のような、第１のアーキテクチャ層内に配置されることができる。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１１４】
いくつかの例によれば、推論エンジン３９９０は、推論アルゴリズムが、例えば、自律車両内で実施もしくは生成される、または、自律車両サービスプラットフォームもしくは他のデータソースから受信される任意の入力データ３９９２に基づいてそのために実施される１つまたは複数の特性の値、量、状態、質、属性、または数量を推論するように構成されている任意の数またはタイプの推論アルゴリズムを含むことができる。入力データ３９９２の例は、例えば、オブジェクト分類データ（および不確実性）、オブジェクト追跡データ、経時的なオブジェクトの予測される配置、オブジェクト場所または位置データ、ならびに、局所的位置関連データおよびグローバル位置関連データを含む位置特定データを含む、静的および動的なオブジェクト関連データのような、知覚エンジンからの任意のデータを含む。さらに、上述されているデータと関連付けられる任意の不確実度または確率分布および記述子も、入力されることができ、または、他の入力データ３９９２に付随することができる。入力データ３９９２はまた、画像センサ（例えば、ＣＣＤセンサ）に衝突する光子の量、またはＬＩＤＡＲレーザ戻りデータの検知されるレーザ特性（例えば、強度など）、およびレーダ、ソナーなどからの他の検知されるデータのような、任意の量または任意のタイプのセンサデータ、および、検知されるデータの任意の測定可能な特性も含むことができる。さらに、入力データ３９９２は、検知されるデータまたは任意の組み合わせ、および、測定されるセンサデータまたは検知されるデータと関連付けられる不確実性および／または確率分布から導出されるデータを含むことができる。