【手続補正書】
【提出日】令和1年6月3日(2019.6.3)
【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】
自律可能車両であって、
前記自律可能車両の前方方向の画像フレームを捕捉するためのカメラを含む、複数のセンサーと、
前記自律可能車両を制御するための車両制御システムであって、前記車両制御システムが、（ｉ）前記複数のセンサーからセンサー入力を受信し、（ｉｉ）前記センサー入力に基づいて、車両制御信号を生成するように構成されている、車両制御システムと、
前記車両制御システムと独立して動作する衝突回避システムであって、前記衝突回避システムが、
前記カメラから画像フレームを受信することと、
前記受信した画像フレームに対して画像分析を行って、走行可能空間を表しているか又は非走行可能空間を表しているかとして、前記画像フレームの領域にラベル付けすることと、
車両データの少なくとも一部に基づいて、前記自律可能車両が、前記受信した画像フレームに表されている非走行可能空間領域に衝突する可能性があることを判定することと、
前記自律可能車両が、前記受信した画像に表されている非走行可能空間領域に衝突する可能性があると判定した場合、衝突回避信号を生成することであって、前記衝突回避信号が、前記自律可能車両が、前記非走行可能空間領域に衝突するのを回避させる、ことと
を含むステップを実行するように構成されている、衝突回避システムと
を備える、自律可能車両。
【請求項２】
前記受信した画像フレームに対して画像分析を行うことが、機械学習画像認識モデルを使用して、前記画像フレームに表されている走行可能空間領域又は非走行可能空間領域を特定することを含む、請求項１記載の自律可能車両。
【請求項３】
前記機械学習画像認識モデルが、畳み込みニューラルネットワークである、請求項２記載の自律可能車両。
【請求項４】
前記機械学習画像認識モデルが、訓練画像フレームを含む、訓練データを使用して生成される、請求項２記載の自律可能車両。
【請求項５】
訓練データが、センサーデータを更に含み、各々の訓練画像フレームが、前記訓練画像フレームと同時に捕捉された、対応するセンサーデータのセットに関連付けられている、請求項４記載の自律可能車両。
【請求項６】
前記センサーデータが、ＬＩＤＡＲ測定結果を含む、請求項５記載の自律可能車両。
【請求項７】
前記機械学習モデルが、管理者から受信した監督入力に基づいて生成され、前記監督入力が、訓練画像フレームの部分を、走行可能空間又は非走行可能空間を表しているとして特定する、請求項４記載の自律可能車両。
【請求項８】
前記受信した画像フレームに対して画像分析を行うことが、
前記画像フレームの特定の領域について、前記特定の領域が走行可能空間を表す対応確率を決定することと、
前記走行可能空間を表す対応確率が第１の閾値を超える場合、走行可能空間を表しているとして、前記特定の領域にラベル付けすることと
を含む、請求項１記載の自律可能車両。
【請求項９】
前記受信した画像フレームに対して画像分析を行うことが、前記走行可能空間を表す対応確率が第２の閾値未満である場合、非走行可能空間を表しているとして、前記特定の領域にラベル付けすることを更に含む、請求項８記載の自律可能車両。
【請求項１０】
前記画像分析が、画素単位で行われる、請求項８記載の自律可能車両。
【請求項１１】
前記車両データが、前記自律可能車両の方向ベクトル、速度、及び加速度を含む、請求項１記載の自律可能車両。
【請求項１２】
前記自律可能車両が、前記受信した画像フレームに表されている非走行可能空間領域に衝突する可能性があることを判定することが、
前記自律可能車両に対する相対位置、及び前記自律可能車両からの距離を含む、前記非走行可能空間領域の空間パラメータを決定することと、
前記非走行可能空間領域の前記空間パラメータに基づいて、前記非走行可能空間領域との衝突の確率を決定することと
を含む、請求項１記載の自律可能車両。
【請求項１３】
前記非走行可能空間領域の前記空間パラメータが、移動方向及び移動速度を更に含む、請求項１２記載の自律可能車両。
【請求項１４】
前記衝突回避信号が、前記車両制御システムによって生成された、前記車両制御信号をオーバーライドする、請求項１記載の自律可能車両。
【請求項１５】
前記衝突回避信号が、前記自律可能車両に、１つ以上のブレーキを作動させる、請求項１記載の自律可能車両。
【請求項１６】
前記衝突回避システム及び前記車両制御システムが、共有記憶資源及び少なくとも１つの共有プロセッサを含む、共有ハードウェア資源のセットを利用する、請求項１記載の自律可能車両。
【請求項１７】
前記衝突回避システム及び前記車両制御システムが、個別のハードウェア資源のセットを利用する、請求項１記載の自律可能車両。
【請求項１８】
前記衝突回避信号が、前記車両制御システムによって生成された前記車両制御信号及び／又は前記車両のオペレータから受信した入力をオーバーライドする、請求項１７記載の自律可能車両。
【請求項１９】
車両上の衝突回避システムであって、前記衝突回避システムが、
１つ以上のプロセッサと、
命令を記憶する１つ以上の記憶資源であって、前記命令が、前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記衝突回避システムに、
前記車両のカメラから画像フレームを受信することと、
前記受信した画像フレームに対して画像分析を行って、走行可能空間を表しているか又は非走行可能空間を表しているかとして、前記画像フレームの領域にラベル付けることと、
車両データの少なくとも一部に基づいて、前記車両が、前記受信した画像フレームに表されている非走行可能空間領域に衝突する可能性があることを判定することと、
前記車両が、前記受信した画像に表されている非走行可能空間領域に衝突する可能性があると判定した場合、衝突回避信号を生成することであって、前記衝突回避信号が、前記車両が、前記非走行可能空間領域に衝突するのを回避させる、ことと
を行わせる、１つ以上の記憶資源と
を備え、
前記衝突回避システムが、前記車両を制御する車両制御システムと独立して動作し、前記車両制御システムが、（ｉ）前記カメラを含む複数のセンサーからセンサー入力を受信し、（ｉｉ）前記センサー入力に基づいて、車両制御信号を生成するように構成されている、衝突回避システム。
【請求項２０】
車両上の衝突回避システムを動作させる、コンピュータに実装された方法であって、
前記車両のカメラから画像フレームを受信することと、
前記受信した画像フレームに対して画像分析を行って、走行可能空間を表しているか又は非走行可能空間を表しているかとして、前記画像フレームの領域にラベル付けすることと、
車両データの少なくとも一部に基づいて、前記車両が、前記受信した画像フレームに表されている非走行可能空間領域に衝突する可能性があることを判定することと、
前記車両が、前記受信した画像に表されている非走行可能空間領域に衝突する可能性があると判定した場合、衝突回避信号を生成することであって、前記衝突回避信号が、前記車両が、前記非走行可能空間領域に衝突するのを回避させる、ことと
を含み、
前記衝突回避システムが、前記車両を制御する車両制御システムと独立して動作し、前記車両制御システムが、（ｉ）前記カメラを含む複数のセンサーからセンサー入力を受信し、（ｉｉ）前記センサー入力に基づいて、車両制御信号を生成するように構成されている、コンピュータに実装された方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１７】
更に、本明細書に記載の１つ以上の態様は、１つ以上のプロセッサによって実行可能な
命令の使用を介して実行することができる。これ等の命令は、コンピュータ可読媒体に担
持することができる。以下の図に示す又は説明するマシンは、処理資源及び一部の態様を
実行するための命令を担持及び／又は実行するコンピュータ可読媒体の例を示す。特に、
一部の実施例に示す多くのマシンは、プロセッサと、データ及び命令を保持する様々な形
態のメモリとを備えている。コンピュータ可読媒体の例には、パーソナルコンピュータ又
はサーバーのハードドライブ等、固定メモリ記憶媒体が含まれる。コンピュータ記憶媒体
の別の例には、ＣＤ又はＤＶＤユニット、フラッシュ又は固体メモリ（多くの携帯電話や
民生用電子機器に搭載されている）、及び磁気メモリ等の携帯記憶ユニットが含まれる。
コンピュータ、端末、ネットワーク対応デバイス（例えば、携帯電話等のモバイルデバイ
ス）が、プロセッサ、メモリ、及びコンピュータ可読媒体に記憶された命令を利用するマ
シン及びデバイスの例である。加えて、態様はコンピュータプログラムの形態で実装する
ことができる。
本願明細書は、例えば、以下の項目も提供する。
（項目１）
自律可能車両であって、
前記自律可能車両の前方方向の画像フレームを捕捉するためのカメラを含む、複数のセ
ンサーと、
前記自律可能車両を制御するための車両制御システムであって、（ｉ）前記複数のセン
サーからセンサー入力を受信し、（ｉｉ）前記センサー入力に基づいて、車両制御信号を
生成するように構成されたシステムと、
前記車両制御システムと独立して動作する衝突回避システムであって、
前記カメラから画像フレームを受信するステップ、
前記受信画像フレームに対して画像分析を行って、走行可能空間又は非走行可能空間
を表しているとして、前記画像フレームの領域にラベル付けするステップ、
車両データの少なくとも一部に基づいて、前記自律可能車両が、前記受信画像フレー
ムに表されている、非走行可能空間領域に衝突する可能性があるか否かを判定するステッ
プ、及び
前記自律可能車両が、前記受信画像に表されている非走行可能空間領域に衝突する可
能性があると判定した場合、衝突回避信号を生成するステップであって、前記衝突回避信
号によって、前記自律可能車両が、前記非走行可能空間領域に衝突するのを回避させる、
ステップ
を実行するように構成されたシステムと、
を備えたことを特徴とする車両。
（項目２）
前記受信画像フレームの画像分析を行うステップが、機械学習画像認識モデルを使用し
て、前記画像フレームに表されている走行可能空間領域又は非走行可能空間領域を特定す
ることを特徴とする、項目１記載の自律可能車両。
（項目３）
前記機械学習画像認識モデルが、畳み込みニューラルネットワークであることを特徴と
する、項目２記載の自律可能車両。
（項目４）
前記機械学習画像認識モデルが、訓練画像フレームを含む、訓練データを使用して生成
されることを特徴とする、項目２記載の自律可能車両。
（項目５）
前記訓練データが、センサーデータを更に含み、各々の訓練画像フレームが、該フレー
ムと同時に捕捉された、対応するセンサーデータのセットに関連付けられていることを特
徴とする、項目４記載の自律可能車両。
（項目６）
前記センサーデータが、ＬＩＤＡＲ測定結果を含むことを特徴とする、項目５記載の自律可能車両。
（項目７）
前記機械学習モデルが、管理者から受信した監督入力に基づいて生成され、前記監督入
力が、訓練画像フレームの部分を、走行可能空間又は非走行可能空間を表しているとして
特定することを特徴とする、項目４記載の自律可能車両。
（項目８）
前記受信画像フレームに対して画像分析を行うステップが、
前記画像フレームの特定の領域について、前記特定の領域が走行可能空間を表す対応確
率を決定するステップと、
前記走行可能空間を表す対応確率が第１の閾値を超える場合、走行可能空間を表してい
るとして、前記特定の領域にラベル付けするステップと、
を含んでいることを特徴とする、項目１記載の自律可能車両。
（項目９）
前記受信画像フレームに対して画像分析を行うステップが、前記走行可能空間を表す対
応確率が第２の閾値未満である場合、非走行可能空間を表しているとして、前記特定の領
域にラベル付けするステップを更に備えたことを特徴とする、項目８記載の自律可能車両。
（項目１０）
前記画像分析が画素単位で行われることを特徴とする、項目８記載の自律可能車両。
（項目１１）
前記車両データが、前記自律可能車両の方向ベクトル、速度、及び加速度を含んでいる
ことを特徴とする、項目１記載の自律可能車両。
（項目１２）
前記自律可能車両が、前記受信画像フレームに表されている、非走行可能空間領域に衝
突する可能性があるか否かを判定するステップが、
前記自律可能車両に対する相対位置、及び前記自律可能車両からの距離を含む、前記非
走行可能空間領域の空間パラメータを決定するステップと、
前記非走行可能空間領域の前記空間パラメータに基づいて、前記非走行可能空間領域に
衝突する確率を決定するステップと、
を含むことを特徴とする、項目１記載の自律可能車両。
（項目１３）
前記非走行可能空間領域の前記空間パラメータが、移動方向及び移動速度を更に含むこ
とを特徴とする、項目１２記載の自律可能車両。
（項目１４）
前記衝突回避信号が、前記車両制御システムによって生成された、前記車両制御信号を
オーバーライドすることを特徴とする、項目１記載の自律可能車両。
（項目１５）
前記衝突回避信号が、前記自律可能車両に、１つ以上のブレーキを作動させることを特
徴とする、項目１記載の自律可能車両。
（項目１６）
前記衝突回避システム及び前記車両制御システムが、共有記憶資源及び少なくとも１つ
の共有プロセッサを含む、共有ハードウェア資源のセットを利用することを特徴とする、
項目１記載の自律可能車両。
（項目１７）
前記衝突回避システム及び前記車両制御システムが、個別のハードウェア資源のセット
を利用することを特徴とする、項目１記載の自律可能車両。
（項目１８）
前記衝突回避信号が、前記車両制御システムによって生成された又は前記車両のオペレ
ータから受信した、他の車両制御信号をオーバーライドすることを特徴とする、項目１７記載の自律可能車両。
（項目１９）
車両上の衝突回避システムであって、
１つ以上のプロセッサと、
前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記衝突回避システムに、
前記車両のカメラから画像フレームを受信させ、
前記受信画像フレームに対して画像分析を行って、走行可能空間又は非走行可能空間を
表しているとして、前記画像フレームの領域にラベル付けさせ、
車両データの少なくとも一部に基づいて、前記自律可能車両が、前記受信画像フレー
ムに表されている、非走行可能空間領域に衝突する可能性があるか否かを判定させ、
前記自律可能車両が、前記受信画像に表されている非走行可能空間領域に衝突する可
能性があると判定した場合、衝突回避信号を生成させ、前記衝突回避信号によって、前記
自律可能車両が、前記非走行可能空間領域に衝突するのを回避させる、
命令を記憶する１つ以上の記憶資源と、
を備えたことを特徴とするシステム。
（項目２０）
車両上の衝突回避システムを動作させる、コンピュータに実装された方法であって、
前記車両のカメラから画像フレームを受信するステップと、
前記受信画像フレームに対して画像分析を行って、走行可能空間又は非走行可能空間を
表しているとして、前記画像フレームの領域にラベル付けするステップと、
車両データの少なくとも一部に基づいて、前記自律可能車両が、前記受信画像フレーム
に表されている、非走行可能空間領域に衝突する可能性があるか否かを判定するステップ
と、
前記自律可能車両が、前記受信画像に表されている非走行可能空間領域に衝突する可能
性があると判定した場合、衝突回避信号を生成するステップであって、衝突回避信号によ
って、前記自律可能車両が、前記非走行可能空間領域に衝突するのを回避させる、ステッ
プと、
を備えたことを特徴とする方法。