(57)【要約】自律型車両サポートシステムは、少なくとも１つの照明ユニットが少なくとも１つのセンサタイプ１１０−１、．．．、１０１−Ｎを含む、複数の照明ユニット１０６−１、．．．、１０６−Ｎと、集中型又は分散型のコントローラ１０２、１０５−１、．．．、１０５−Ｎと、を有する照明ネットワークを含み、第１の照明ユニット１０６−１、．．．、１０６−Ｎは、センサデータを当該センサタイプ１１０−１、．．．、１１０−Ｎから受信し、コントローラ１０５−１、．．．、１０５−Ｎは、照明ユニットからの受信したセンサデータを用いて、第１の照明ユニット１０６−１、．．．、１０６−Ｎにローカルなエリアのローカル環境認知を形成し、エリアの少なくとも一部に関する自律型車両からのセンサ測定データを受信し、エリアのローカル環境認知と自律型車両からのセンサ測定データとをクロス確認する。
2017520815.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの照明ユニットが少なくとも１つのセンサタイプを含む、複数の照明ユニットと、
集中型又は分散型のコントローラと、
を有する照明ネットワークを備える、自律型車両サポートシステムであって、
第１の照明ユニットがセンサデータを当該センサタイプから受信し、
前記コントローラが、照明ユニットからの受信した前記センサデータを用いて、前記第１の照明ユニットにローカルなエリアのローカル環境認知を形成し、前記エリアの少なくとも一部に関する自律型車両からセンサ測定データを受信し、前記エリアの前記ローカル環境認知と前記自律型車両からの前記センサ測定データとをクロス確認する、自律型車両サポートシステム。
【請求項２】
前記コントローラが、第１の照明ユニットと、第２の照明ユニット、接続されたデバイス、及びリソースサーバのうちの少なくとも１つと、から受信したセンサデータを用いて、広範な環境認知を形成する、請求項１に記載の自律型車両サポートシステム。
【請求項３】
前記コントローラが、前記広範な環境認知を形成するために用いられる前記受信したセンサデータをクロス確認することによって前記広範な環境認知に関するグラウンドトルースを決定する、請求項２に記載の自律型車両サポートシステム。
【請求項４】
前記クロス確認が、前記エリアの前記照明ユニットの認知と前記自律型車両からの前記センサ測定データとを比較することを含む、請求項１に記載の自律型車両サポートシステム。
【請求項５】
前記自律型車両サポートシステムが、前記クロス確認の情報を前記自律型車両に送信するか、又は前記クロス確認の情報を同報通信する、請求項１に記載の自律型車両サポートシステム。
【請求項６】
センサが新しいセンサデータを送信した場合に前記コントローラが前記ローカル環境認知の変更を記憶して履歴を形成する、請求項１に記載の自律型車両サポートシステム。
【請求項７】
前記コントローラが、前記ローカル環境認知の前記変更に関するイベントを優先順に配置したリストを生成し、どのイベントを前記自律型車両に送信又は同報通信するべきかを決定する、請求項６に記載の自律型車両サポートシステム。
【請求項８】
照明ネットワークを用いて自律型車両をサポートする方法であって、前記照明ネットワークは、少なくとも１つの照明ユニットが少なくとも１つのセンサタイプを含む、複数の照明ユニットと、前記照明ユニットと通信状態にある集中型又は分散型のコントローラと、を有し、前記方法が、
第１の照明ユニットにおいて、第１のセンサタイプからセンサデータを受信するステップと、
前記コントローラにおいて、照明ユニットからの受信した前記センサデータを用いて、前記第１の照明ユニットにローカルなエリアのローカル環境認知を形成するステップと、
前記エリアの少なくとも一部に関する自律型車両からセンサ測定データを受信するステップと、
前記エリアの前記ローカル環境認知と前記自律型車両からの前記センサ測定データとをクロス確認するステップと、
を備える、方法。
【請求項９】
前記コントローラにおいて、第１の照明ユニットと、第２の照明ユニット、接続されたデバイス、及びリソースサーバのうちの少なくとも１つと、から受信したセンサデータを用いて、広範な環境認知を形成するステップを更に含む、請求項８に記載の照明ネットワークを用いて自律型車両をサポートする方法。
【請求項１０】
前記コントローラにおいて、前記広範な環境認知を形成するために用いられる前記受信したセンサデータをクロス確認することによって前記広範な環境認知に関するグラウンドトルースを決定するステップを更に含む、請求項９に記載の照明ネットワークを用いて自律型車両をサポートする方法。
【請求項１１】
前記クロス確認するステップが、前記エリアの前記照明ユニットの認知と前記自律型車両からの前記センサ測定データとを比較することを含む、請求項８に記載の照明ネットワークを用いて自律型車両をサポートする方法。
【請求項１２】
前記クロス確認の情報を前記自律型車両に送信するか、又は前記クロス確認の情報を同報通信するステップを更に含む、請求項８に記載の照明ネットワークを用いて自律型車両をサポートする方法。
【請求項１３】
センサが新しいセンサデータを送信した場合に前記コントローラにおいて前記ローカル環境認知を変更し、履歴を形成するステップを更に含む、請求項８に記載の照明ネットワークを用いて自律型車両をサポートする方法。
【請求項１４】
前記ローカル環境認知を変更する前記ステップが、前記ローカル環境認知の前記変更に関するイベントを優先順に配置したリストを生成することと、どのイベントを前記自律型車両に送信又はサードパーティに同報通信もしくは送信するべきかを決定することとを含む、請求項１３に記載の照明ネットワークを用いて自律型車両をサポートする方法。
【請求項１５】
前記イベントのリストが、交通又は天気の状況、道路の緊急事態／安全性の問題の検出、及び車両不具合の検出のうちの１つ以上を含む、請求項１４に記載の照明ネットワークを用いて自律型車両をサポートする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
[0001]  本発明は概して、検知機能及び通信機能を備えた照明ネットワークを利用して、（１）周囲の照明ネットワークインフラストラクチャからサポート情報を受信することで道路の環境認知（ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ  ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ）を強化すること、及び（２）例えば照明ポール／ユニット付近のローカルエリアのような周囲環境の車両による認知品質を定量化し較正すること、によって自律型車両（ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ  ｖｅｈｉｃｌｅ）をサポートすることに関する。より具体的には、本明細書で開示される様々な発明の方法及び装置は、車両のセンサ測定データ及びその較正と共に、周囲の屋外照明ネットワーク（ＯＬＮ：Ｏｕｔｄｏｏｒ  Ｌｉｇｈｔｉｎｇ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）から収集された情報を用いることで、自律型車両の性能を高めることに関する。従って、車両のセンサ測定データと周囲の屋外照明ネットワーク（ＯＬＮ）ローカルエリアセンサデータとの比較により、環境認知の不一致や失敗を検出して、道路状況の理解を向上させることができる。ＯＬＮは照明ユニットのアレイを含み、更に、このアレイを監視し管理すると共にアレイから収集されたセンサ情報を意図する情報通信向けに解析するためのネットワーク装置、ハードウェア、及びソフトウェアを含む。
【背景技術】
【０００２】
[0002]  屋外照明の主なサービスの１つは、道路状況及び周辺エリアについての運転者の認知を向上させることである。照明は、環境からの信号を伝える媒体として機能する。これらの信号は目で捕らえられ、更に脳で処理されて、周囲の世界を視覚化する。しかしながら、自動車が自律的に運転できる状況では、人々が絶え間なく車両を制御し続けることはなく、道路を注視する必要もない。代わりに、人々は通勤時間を他の様々な活動に使うはずである。
【０００３】
[0003]  人々が道路で運転を行う従来の状況は、もはや有効でなくなる。一般道路や幹線道路に設置されたそのような屋外照明システムの根本的な目的は、充分な光量を供給し、この光が道路から反射して伝える情報が人の目によって捕らえられ処理されることで、道路状況の理解を助けることである。
【０００４】
[0004]  人々が通勤中に道路を注視する必要がない場合、長期的には、屋外照明を主に使用するのは人から自動車内システムへと変化する。このため照明には、必ずしも人の視野だけでなく検知システムも誘導するという新たな役割がある。地方道路や駐車場のような歩行者の往来があるエリアでは、動的にのみ調整される照明が必要とされる。
【０００５】
[0005]  短期から中期では、道路状況に自律型自動車と運転者の双方が含まれる可能性があるので、この移行期の間、照明システムは、従来の照明に加えて自律型車両をサポートするための新しいサービスを提供する機会がある。
【０００６】
[0006]  自動運転の自律型自動車の技術はうまく機能することが証明されている。最近、自動車の自己制御を許可する法律が可決された。２０１２年に、ネバダ州、カリフォルニア州、フロリダ州において自動運転車が許可されたのである。近いうちに、人々が自動車を運転する必要はなくなり、自動車は自動車自身によって運転するようになる。このビジネスパラダイムのシフトは、このタイプの道路インフラストラクチャのサポートを必要とし、必ずしも今後の道路に屋外照明インフラストラクチャが設置されなくなるわけではない。むしろ、車両の技術的な進歩が続くと、屋外照明は進化を続けて、いっそう向上したサービスを提供する機会がある。人々のために運転状況の改善を目指している現在の発明の多くは、自律型車両の制御及び操縦へとシフトしていくはずである。このため、屋外照明ネットワーク（ＯＬＮ）は次の２つの目的を果たすものである。（１）車両と通信を行うことで運転及び安全をサポートする。（２）車両の操縦に専念しなくなった人々に通信及び娯楽サービスを提供する。
【０００７】
[0007]  ＯＬＮでは、無線検知及び作動が今まで通り重要な役割を果たすが、しかしながら、今後は、人々とのインタラクションを娯楽コンテンツのみの最小限にしながら、車両の制御システムとのインタラクションをする番であって、すなわち制御ループを閉じることになる。様々なセンサ及びカメラによって道路状況に関する情報を収集するためのプラットフォームが、車両による道路状況の認知を強化する。更に、例えばスマートフォンやスマートウォッチ等のモバイルデバイスのような、接続されたデバイスから収集したデータを用いて、車両による遠距離の道路状況の理解を向上させる。車両には、ほとんどの条件下で自動車の運転を可能とするための最小限の技術機器が搭載され、これは車両空間サイズと有料荷重重量制約による制限であるが、ＯＬＮの不均一なインフラストラクチャによって、自動車には物理的に収まらない検知機器が提供される。その後、自動車が独力で運転すると、ＯＬＮは、例えばセルラーネットワークに直接接続された乗員の電話、タブレット、及びその他のモバイルデバイスに娯楽コンテンツを直接送信することで、乗員の面倒を見る。
【０００８】
[0008]  従来技術の自律型車両において、この技術は、自動運転車が道路で安全に走行可能となる前に、道路とその周囲環境に関する先験的情報（ａ  ｐｒｉｏｒｉ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）を収集する必要がある。例えば、自律型車両の一例であるＧｏｏｇｌｅ自動車では、リアルタイムの知覚認知が道路環境に関する追加情報によって更に強化される。すなわち、Ｇｏｏｇｌｅがその自動車を道路で走行させる前に、従来通り運転される自動車を送り出して道路とその周辺エリアのマップを作成する。いったんこのデータが収集されたら、走行時（ｒｕｎ−ｔｉｍｅ）に自動運転車はビームレーザを用いて周囲環境の３Ｄマップを生成することができる。このレーザ観察を環境に関する静的情報と比較し、共に合成することで、車両の制御システムにより用いられる忠実度の高い情報を提供する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
[0009]  このナビゲーション手法は、道路環境が静的であることを想定している。例えばこのシステムは、歩道が常に同じ場所にあり、道路が固定幅を有し、周囲の建物インフラストラクチャに対して既知の距離にあることを想定している。しかしながら、道路状況は動的であることが多く、障害物が出現する場合もある。更に、環境の変化は検出するために長い時間期間を要するので、１台の車両による走行時には観察することができない。これらのゆっくりした変化の場合、周囲環境を定期的に再スキャンすること、及び３Ｄマップを最新の状態に維持することが求められる。
【００１０】
[0010]  結果として、自律型車両はそのような状況で環境を理解することに苦労している。車両のセンサ技術の進歩が続く一方で、自動車がいつでも独力で道路環境のダイナミクスを充分に観察し理解できる可能性は低い。すなわち、１台の自動車は独力で物体の背後を「見る」ことも、他の運転者の行動を予測することもできない。従って、例えばバスから降りて道路を渡って向こう側へ行こうとする人は、自律型車両によって検出できないままである。更に、建物の背後に位置する別の街路から交差点に赤信号で進入してくる自動車又はバイクは、自律型車両自体で検出することができず、このため車両は衝突防止のために停止する必要があることがわからない。
【００１１】
[0011]  更に、自律型車両は、車両の知覚システムからの読み取り値に基づいて制御の決定を行う。自動運転車両における課題は、センサシステムの測定値の誤りを発見し、センサ測定値がどのくらい信頼できるか確定することである。これは、自律型車両のような閉ループシステムの構築において重要な一面である。環境の認知に基づいて決定を算出する制御システムが、作動信号を発するからである。従って、センサ測定値が正しくない場合、自動車は正しく走行することができない。
【００１２】
[0012]  センサシステムは、長期間の使用や自動車事故のような多くの要因によって機能しなくなる可能性がある。第１のものは、定期的な自動車検査とセンサの交換によって解決することができる。定期的な検査はシステムを機能させ続けるのに役立つが、検査は散発的にしか行われないので、車両の使用中に不具合を検出することはできない。これは重大な問題である。不具合には、センサの問題、車両照明システムの問題（例えばヘッドライトの位置合わせ、ライト脱落等）が含まれ得る。安全面のリスクを考慮して、センサシステムの精度及び動作を連続的に監視するシステムが必要とされている。第２のタイプは、自動車の運転継続が不可能となる明らかな事故である。
【００１３】
[0013]  センサ故障の難しいものは自動車の走行中に発生する故障であり、自動車はこういった故障を検出できないので事故のリスクが高くなる。このような測定エラーは、ほこりの場合のように時間と共に蓄積されるか、又は許容可能な道路状況の変化として自動車により解釈され、例えば虫がセンサに衝突した場合のように車両は、そこに存在しない自動車の存在を誤って検出するか、あるいは、ほこり／雪／氷がセンサの視界を遮って、近傍の自動車や障害物の検出を妨害することがあり、これも重大な問題である。
【００１４】
[0014]  また、自律型車両は、悪意のあるセンサの改ざんに対して脆弱である。１台の車両は、クロス確認（ｃｒｏｓｓ  ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ）のために多数のセンサを搭載する場合があるが、悪意のある改ざんによって多数の又は全てのセンサが故障する可能性がある。従って、自律型車両の運転面のセキュリティを向上させるには、車両の認知を検証する道路側のインフラストラクチャが役に立つ。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
[0015]  本発明の原理に従って、上記の制約を克服又は改善するため、道路状況のグラウンドトルース（ｇｒｏｕｎｄ  ｔｒｕｔｈ）を検出し、（道路）環境を連続的に監視し、測定データを記憶するためのシステムを提供する。このシステムは、センサを備えた照明ユニットと、通信インタフェースと、測定データを記憶するためのローカルデータベースと、照明ユニット群のための道路情報を収集するためのリモート集中データベースと、を含む。通信インタフェースは、（自律型）車両との間でメッセージの転送を可能とする。メッセージは、道路環境の固有の変化に関する情報を与え、（自律型）車両との間で、また相互に測定値を交換して、各々の道路状況の理解をクロス確認する。
【００１６】
[0016]  １つの実施形態において、本発明は、照明ユニット又は照明器具のアレイを含む照明ネットワーク（ＬＮ）と、センサ及び／又はその他の一体化又は接続されたデバイス（以降、「照明ユニット」と称する）と、中央管理システム（ＣＭＳ）と、クラウドサーバ又はコントローラと、有線／無線ネットワークと、を備えたシステムであり、ＬＮを監視し管理するため及びＬＮを介した情報管理のためのソフトウェア、ファームウェアを含む。ＬＮは多数の照明ユニットを備え、これらは主に、様々な照明ユニット間で検知、通信、制御プロセスが実行される独立モードで動作する。照明ユニットとＣＭＳとの間で、更に別の通信と制御が行われる。
【００１７】
[0017]  照明ユニットにおけるローカル制御、中央管理システム（ＣＭＳ）又はクラウドサーバであるコントローラは、照明ユニット情報、具体的にはセンサユニットデータ又は接続されたデバイスの情報を受信及び処理し、車両からのセンサデータ、センサ測定データ、接続されたデバイスの情報を収集及び処理し、車両の認知範囲／視野の外側にあるイベントを検出し（イベントはいくつかの状況の組み合わせを含む場合がある（例えば災害につながる天気や視認性不良）。例えば１つのイベントは、車両の視覚認知の妨害（例えばカメラ／センサは外部の要因のために視界が悪くなる）を含み、妨害の量に応じて（例えば視界全体に対する割合）、システムは運転者及び／又はサードパーティに警告／緊急事態をセットすることができる。時間の経過によって外部の物体が検出され（例えば積雪）、一定の閾値の後、イベントを生成して車両測定システムを更新／較正し、照明ポイント及びリモートクラウドにおけるローカル処理を組み合わせて多数のセンサによる時系列の測定値を解析し、環境変化の動向を算出し、センサ測定値及び環境変化動向を車両が有する静的情報と比較することで、車両の認知の差を算出し、イベントをフィルタリングして、自律型車両の認知を補完する高い優先度のイベント、すなわち車両自体では検出できないか又は充分に理解できないイベントを識別し、車両の問い合わせを受信して返答し、車両の認知範囲外である道路上の緊急事態を反映したイベントに関するアラームを同報通信（ｂｒｏａｄｃａｓｔ）し、知覚データを収集及び処理して道路状況を特徴付ける属性セットを含むプロファイルを生成し、知覚的なグラウンドトルースと車両の測定値との間の差を算出して測定エラーを査定し、グラウンドトルースをサードパーティのデータによってクロス確認して強化し、例えば天気予報と交通測定を用いて測定値の確認を行い、道路状況のグラウンドトルースと車両による道路状況の認知との間の差に基づいて緊急事態と安全性の問題を検出し、安全な停車を含むアクションを車両に伝達し、別のアクションを誘導し、又は道路沿いのインフラストラクチャが自律型車両モードをディスエーブルして車両を手動動作に戻し、道路状況のグラウンドトルースと車両による道路状況の認知との間の差に基づいた車両の認知低下について車両内の人に警告を発し、不具合のある車両（例えば道路状況の視認性不良の車両）について自治体に通知し、不具合のある車両から短い距離内を走行している他の車両に警告を発し、照明戦略に応じて識別した照明ユニットの動作を調整し、照明ユニットの１つ以上に動作命令を送信して、識別した照明ユニットを動作命令に従って動作させるように、動作可能である。
【００１８】
[0018]  本発明の別の態様は、ＣＭＳに接続されたＬＮにおいて照明ユニットを提供する。照明ユニットは、プロセッサと、プロセッサに動作可能に接続されたメモリと、検知ユニットと、ＣＭＳやその他の照明ユニットと通信を行うためにプロセッサに動作可能に接続された通信モジュールと、を含む。センサは、任意の環境状況を検知するための任意のセンサであってもよい。プロセッサは、検知データを受信し、ＣＭＳを用いて又は用いずに、照明状況、ユーザ／車両の検出ステータス等を含む様々な状況を明らかにし、通信モジュールを介してＣＭＳにセンサデータを送信し、通信モジュールを介してＣＭＳから照明ユニットの動作のための動作命令を受信し、動作命令に従って照明ユニットを動作させるように動作可能である。
【００１９】
[0019]  本発明の前述及びその他の特徴と利点は、以下に与える現在好適な実施形態の詳細な説明を添付図面と関連付けて読むことで、更に明らかとなろう。詳細な説明と図面は、本発明を例示するに過ぎず、添付の特許請求の範囲とその均等物によって規定される本発明の範囲を限定するものではない。
【００２０】
[0020]  以下は例示的な実施形態の説明であり、以下の図面と関連付けて検討すると、上記の及びその他の特徴と利点が実証されるはずである。以下の説明において、限定でなく説明の目的のため、アーキテクチャ、インフラストラクチャ、技法、要素属性等の例示的な詳細を与える。しかしながら、これらの詳細から逸脱する他の実施形態であっても添付の特許請求の範囲の範囲内にあると理解されることは、当業者には明らかであろう。更に、明確さのため、本システムの説明を不明瞭にしないように、周知のデバイス、回路、ツール、技法、方法については詳細な記述を省略する。図面は例示の目的のために含まれ、本システムの範囲を表すものではないことは、明確に理解されるはずである。添付図面では、異なる図における同様の参照番号は同様の要素を表す。また、図面は必ずしも一定の縮尺通りに描かれず、本発明の原理を説明する場合は概して強調して描かれている。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】[0021]  本システムの実施形態に従った照明ネットワーク（ＬＮ）の概略図である。
【図２ａ】[0022]  本システムの実施形態に従った照明システムの斜視図である。
【図２ｂ】[0023]  本システムの実施形態に従った照明システムの斜視図である。
【図３】[0024]  本システムの実施形態に従ったプロセスを説明するフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
[0025]  本システムの実施形態は、都市部の歩道、街路、及び／又は幹線道路の照明システムのような従来の照明インフラストラクチャとインタラクションして、従来の照明システムの１つ以上の部分を制御する。また、検知ユニットのセンサは、任意の電磁信号から音響信号、生物学的又は化学信号、その他の信号までの範囲に及ぶ、任意の環境状況を検知するための任意のセンサとしてもよいことは理解されよう。例として、ＩＲ検出器、カメラ、動作検出器、オゾン検出器、一酸化炭素検出器、他の化学検出器、近接検出器、光起電力センサ、光伝導センサ、フォトダイオード、フォトトランジスタ、光電子放出センサ、光電磁センサ、マイクロ波センサ、ＵＶセンサ、磁気センサ、磁気抵抗センサ、位置センサ、及びモバイルデバイス（例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＷｉＦｉ（登録商標）等）を識別するためのＲＦセンサが含まれる。
【００２３】
[0026]  図１は、本システムの実施形態に従った、照明ネットワーク（ＬＮ）１００、コントローラ、中央管理システム（ＣＭＳ）又はクラウドサービス１０２、及び情報リソースサーバ１１２（例えば天気、交通、公共安全／セキュリティリポート又はその他のもの、例えばニュースメディアもしくはインターネット入手可能情報）の概略図である。図１は照明ネットワーク（ＬＮ）１００の要素を個別の要素として示すが、これらの要素の２つ以上を１つ又はデバイスに統合してもよいことに留意すべきである。照明ネットワーク（ＬＮ）１００は、複数のインテリジェント照明ユニット又は照明器具（及び／又は電気デバイス）１０６−１〜１０６−Ｎ（全体として１０６）、複数の照明源１０７−１〜１０７−Ｎ、複数のコントローラ１０５−１〜１０５−Ｎ、複数の送受信（ＴＸ／Ｒｘ）ユニット１０９−１〜１０９−Ｎ、複数のセンサ１１０−１〜１１０−Ｎ、１つ以上の（自律型）車両インタフェース装置１２２、接続されたデバイス（複数のデバイス）１１４、及び、本システムの実施形態に従って本システムの要素の２つ以上を動作可能に結合することができるネットワーク／通信リンク１０８を含む。
【００２４】
[0027]  車両インタフェース装置１２２は、任意の数のセキュリティ認証方法（従来のセキュリティ方法及び以下で更に説明するものを含む）を含み得る。車両インタフェース装置１２２は、専用デバイスとして実施するか又は別のデバイス内に組み込むことができる。車両インタフェース装置１２２は、移動電話、ＰＤＡ、コンピュータ（例えばラップトップ、ｉＰａｄ（登録商標）等のタブレット）、車両自体、モバイルＧＰＳデバイス、任意のインテリジェントデバイス／機械、検知デバイス、又はユーザにアクセス可能な他の任意のデバイスにおいて実施可能である。車両インタフェース装置は、ユーザとのインタラクションなしに自律型デバイスとして独立して動作することができる。車両インタフェース装置１２２は一実施形態において、受信した外部の刺激（例えば照明ユニット１０６からのセンサデータ）に応答して、適切なシステム応答を開始する。
【００２５】
[0028]  車両インタフェース装置１２２は、任意の望ましい技術を用いてＯＬＮと通信を行う。その技術の例としては、セルラーデータ通信プロトコル（例えばＧＳＭ（登録商標）、ＣＤＭＡ、ＧＰＲＳ、ＥＤＧＥ、３Ｇ、ＬＴＥ、ＷｉＭＡＸ）、ＤＳＲＣ、又はＷｉＦｉ（登録商標）無線、ＩＥＥＥ８０２．１５．４無線規格上で動作するＺｉｇＢｅｅ（登録商標）プロトコル、ＩＥＥＥ８０２．１１（８０２．１１ｂ／ｇ／ｎ等）のもとのＷｉＦｉ（登録商標）プロトコル、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）プロトコル、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）  Ｌｏｗ  Ｅｎｅｒｇｙプロトコル、可視光通信（ＶＬＣ：ｖｉｓｕａｌ  ｌｉｇｈｔ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）がある。
【００２６】
[0029]  ＬＮ１００が設置されると、通常、システム内の各要素（例えば照明ユニット１０６、接続されたデバイス１１４（照明ポール、センサ１１０、交通信号等））のＧＰＳ座標情報が記録され、ＣＭＳ１０２によって利用できるようになる。全ての要素は概してマップ上にも配置されるので、ＣＭＳ１０２は、例えばどの交通信号が特定の照明ユニット１０６に至る交通を規制するかがわかる。この情報は、試運転（ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎｉｎｇ）時に手作業で含めることができ、又は相対ＧＰＳ座標と、例えばＯｐｅｎＳｔｒｅｅｔＭａｐ上で利用可能なタグ付き街路及び交通流を有する地理マップとを用いて推定することも可能である。次いで、照明ユニット１０６間の関連付けをＣＭＳ１０２のメモリに記憶することができる。
【００２７】
[0030]  接続されたデバイス１１４は、スマート都市接続インフラストラクチャにおける任意の要素とすることができ、照明ユニット１０６がその検出挙動を調整してロバスト性を向上させるのに役立つ情報を提供することができる。接続されたデバイスは、ネットワーク１０８を介してＬＮ１００と通信を行うインタフェース装置を含む任意の装置である。例えばセルラーデータ通信プロトコル（例えばＧＳＭ（登録商標）、ＣＤＭＡ、ＧＰＲＳ、ＥＤＧＥ、３Ｇ、ＬＴＥ、ＷｉＭＡＸ）、ＤＳＲＣ、又はＷｉＦｉ（登録商標）無線、ＩＥＥＥ８０２．１５．４無線規格上で動作するＺｉｇＢｅｅ（登録商標）プロトコル、ＩＥＥＥ８０２．１１（８０２．１１ｂ／ｇ／ｎ等）のもとのＷｉＦｉ（登録商標）プロトコル、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）プロトコル、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）  Ｌｏｗ  Ｅｎｅｒｇｙプロトコル等、任意の望ましい技術を使用可能である。
【００２８】
[0031]  接続されたデバイス１１４は、以下のもの：交通タイプを識別して、その交通タイプに応じてシステムが異なる挙動をとることを可能とする、接続された歩行者又は自転車ユニット；交通流の動的な操作、必要に応じたレーンの開閉、駐車場での運転者の誘導を可能とする様々な接続された交通標識；接続された監視カメラ；接続された交通管理システム；接続された（インタラクション可能な）キオスク及び広告を含み得る。
【００２９】
[0032]  ＣＭＳ１０２は、照明ネットワーク（ＬＮ）１００の全体的な動作を制御することができる１つ以上のプロセッサを含み得る。ＣＭＳ１０２は、「分散型」とすることも可能である（例えば分散化ネットワーク内処理又は階層システム、例えば各セグメントコントローラが照明ユニットのサブセットを制御するＳｔａｒＳｅｎｓｅシステム）。また、以下で更に説明するように、ＣＭＳ１０２と１つ以上のコントローラ１０５との間で処理を分散させてもよい。ＣＭＳ１０２は、例えば日時、履歴検出データ、例えばリソースサーバ１１２を介して受信したインフラストラクチャの状況等、システム及び環境に関する他の情報にアクセスすることも可能である。更にＣＭＳ１０２は、リソースサーバ１１２に情報を要求し、受信した情報及び／又は履歴情報（例えば交通信号ステータス、セキュリティデータ、歩行者データ、又は例えばインターネットから入手可能なその他のいわゆる「接続された」データ手段）に基づいて、いつシステム設定を変更するか決定することができる。システムは、データを適合するための統計的及び／又は発見的なエンジンを含み得る。ＬＮ１００は、Ｐｈｉｌｉｐｓ社のＣｉｔｙＴｏｕｃｈのような都市管理ダッシュボードアプリケーションを用いることができる。これによりＣＭＳ１０２は、本システムの実施形態に従って、照明ユニット１０６、センサ１１０と通信して、様々な情報を（Ｔｘ／Ｒｘユニット１０９を介して）送信及び／又は受信する。
【００３０】
[0033]  ＬＮ及びＣＭＳのメモリは、任意の適切な非一時的メモリを含み、例えば動作コード関連情報、アプリケーション、設定、履歴、ユーザ情報、アカウント情報、天気関連情報、システム構成情報、それらに基づく計算等、システムが用いる情報を記憶するために用いられる。メモリは、ローカルに又は相互にリモートに配置された１つ以上のメモリを含む場合がある（例えばＳＡＮ（ｓｕｒｆａｃｅ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ））。
【００３１】
[0034]  上記のように、ＣＭＳ１０２が受信及び／又は発生してメモリに記憶する情報（例えば履歴情報）は、本システムの実施形態に従って、例えば照明特性やセンサ検出閾値を求めるために用いられる。新しい情報がＣＭＳ１０２に受信されると、記憶してある情報をＣＭＳ１０２によって更新することができる。ＣＭＳ１０２は複数のプロセッサを含む場合があり、これらはローカルに又は相互にリモートに配置され、ネットワーク１０８を介して相互に通信を行う。
【００３２】
[0035]  ネットワーク１０８は、１つ以上のネットワークを含む場合があり、有線及び／又は無線通信スキーム等の任意の適切な伝送スキームを用いて、ＣＭＳ１０２、照明ユニット１０６、センサ１１０のうちの１つ以上の間で通信を可能とする。従ってネットワーク１０８は、例えばワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、電話ネットワーク、（例えば３Ｇ、４Ｇ等、符号分割多重アクセス（ＣＤＭＡ）、ＧＳＭ（登録商標）（ｇｌｏｂａｌ  ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  ｍｏｂｉｌｅ）ネットワーク、基本電話サービス（ＰＯＴ：ｐｌａｉｎ  ｏｌｄ  ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ  ｓｅｒｖｉｃｅ）ネットワーク）、ピアツーピア（Ｐ２Ｐ）ネットワーク、ＷｉＦｉ（登録商標）（ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ｆｉｄｅｌｉｔｙ）ネットワーク、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）ネットワーク、私有ネットワーク、インターネット等のうちの１つ以上のネットワークを含み得る。
【００３３】
[0036]  リソースサーバ１１２は、例えば私有及び／又はサードパーティのニュースメディアのような他の関連する情報リソースや、例えば公共安全、セキュリティ、規制、交通、天気、道路状況のリポート及び／又は予測等の情報をＣＭＳ１０２及び／又は照明ユニット１０６に提供するインターネット関連リソースを含む場合がある。この情報を用いて、照明ユニット１０６による、あるエリアのローカルな又は広範な環境認知を更に改善することができる。
【００３４】
[0037]  センサ１１０は複数のセンサタイプを含む場合があり、例えば複数のセンサ１１０は、特定のセンサタイプに基づいて、画像情報、ステータス情報（例えば照明ユニット動作可能、動作不可能等）、レーダ情報（例えばドップラー情報等）、地球物理学的情報（例えば全地球測位システム（ＧＰＳ）から得られた地球物理学的座標）、圧力情報、湿度情報等の情報を発生する。センサ１１０は、１つ以上の地球物理学的位置に配置されるか、又は照明ユニット１０６に一体化され、その位置をＣＭＳ１０２に報告する。各センサ１１０は、センサの識別に利用されるネットワークアドレス又は他のアドレスを含み得る。
【００３５】
[0038]  照明ユニット１０６は、ランプ（例えばガスランプ等）、発光ダイオード（ＬＥＤ）、白熱ランプ、蛍光ランプ等のうちの１つ以上の照明源１０７を含み、コントローラ１０５により制御される。照明源は、行列（例えば１０ｘ１０の照明源の行列）に構成することができ、この場合、複数の照明源の１つ以上からの照明パターン、強度、スペクトル（例えば色調、色等）、偏光、周波数等の照明特性、及び／又は複数の照明源の光パターンを、システムによってアクティブに制御する。
【００３６】
[0039]  図２Ａは照明システム１００の斜視図である（本システムの実施形態に従った屋外照明ネットワーク（ＬＮ）１００の一部を示す）。照明システム１００は、照明ネットワーク（ＬＮ）１００と同様であり、複数の照明ユニット１０６−１〜１０６−Ｎを含み、これらがエリア又は表面（街路等）を照明して検出ゾーン２０７における物体の存在を検出する。照明ユニット１０６の１つ以上は、照明源１０７、コントローラ１０５、Ｔｘ／Ｒｘユニット１０９（図示せず）のうちの１つ以上を含み、例示として交通信号である接続されたデバイス１１４（図示せず）も含む。
【００３７】
[0040]  照明ユニット１０６は、ローカルエリア又は検出ゾーン２０７における物体／歩行者／等の存在を検出する。この情報は、監視の目的のために使用可能であり、評価のために照明ユニット１０６のメモリ又はＣＭＳ１０２のメモリに記憶することができる。各照明ユニット１０６は、検出の実行に有用なセンサ出力信号の特徴（ａｓｐｅｃｔ）を組み合わせた検出信号を生成し、そのような検出信号を検出閾値と比較することによって上記の存在を査定する。従ってこの場合、検出性能は検出閾値の設定によって決まる。すなわち、検出信号が検出閾値よりも大きい場合は存在が検出され、そうでない場合は検出されない。通常、存在検出アルゴリズムは多数の信号品質を用いて存在を査定する洗練された処理アルゴリズムであるので、これは過度の単純化であることに留意すべきである。
【００３８】
[0041]  照明ポール１０６には、センサタイプ１１０（例えば図１に示すような、レーザ、カメラ、動作や距離等の様々なセンサ）が搭載され、これらは共に環境を観察し、この情報を自律型自動車（複数の自動車）２０５に送信する。例えば赤外線カメラ（図示せず）が、センサの前を通り過ぎた車両の動きを検出する。センサデータは照明ユニット１０６のメモリに記憶され、処理され、近傍の車両２０５に同報通信される。
【００３９】
[0042]  照明システム１００は、道路状況を監視するだけでなく周囲環境も観察する。例えば、環境ダイナミクスを理解するため、センサは周囲の歩道、ビル、自然を監視し、大人や子供が歩道又はビルから道路に進入してくる可能性があることや、動物が森から道路へ走ってくることを認識する。
【００４０】
[0043]  収集したデータは照明ユニット１０６のローカルメモリに記憶される。照明ユニット１０６において、このデータはコントローラ１０５によりローカルに処理される（しかしながら、ＣＭＳ又はリモートクラウドサーバ１０２もこの処理を実行できることに留意すべきである）。例えば、短期データ処理アルゴリズムは、直ちに対処する必要があるパターンや不審な又は緊急のアクティビティを検出する。これらの緊急アクティビティは車両に対してリアルタイム制約を加え、車両はこれに迅速に反応して衝突又は事故を防ぐように運転を適合させなければならない。
【００４１】
[0044]  例示として、コントローラ１０５、ＣＭＳ又はリモートクラウドサービス１０２は、センサデータを処理して、道路環境の（短期的及び）長期的な変化を観察する。例えば数週間分の測定値を用いて、クラウドサービスはある木の形状の違いを見つける。あるいは、１時間分の測定値を用いて、クラウドサービスは道路脇の積雪を検出する。それぞれの場合で、クラウドサービスは算出した結果を照明ユニット１０６に返信し、照明ユニット１０６はこの変化を近傍の車両２０５に同報通信する。
【００４２】
[0045]  緊急事態において、アプリケーションサービスを提供するためにリアルタイム制約は必須である。例えばシステムは、子供が街路に走っていくのを検出しなければならない。この子供は駐車した自動車の後ろにいるので、やってくる車両によって検出することはできないが、いったん照明システム１００が街路にいる子供を検出したら、やってくる車両２０５に素早く知らせて、停止するための充分な時間を与えなければならない。このリアルタイム制約は、２台の車両の衝突の可能性がある場合はより厳しくなる。
【００４３】
[0046]  処理されたセンサデータは、周囲環境で発生するイベントのリストを戻す。これらのイベントは、街路で発生する動的アクションと、ゆっくりと時間と共に蓄積する周囲環境の変化すなわち自動車では検出できないイベントとを報告する。後者のタイプのイベントでは、多数のセンサによる時系列の測定値を組み合わせて環境変化の動向を算出するクラウドサーバベースのサポートが必要である。更に、センサ測定値及び環境変化動向を車両が有する静的情報と比較することで、照明ネットワーク１００のグラウンドトルースの認知に対する車両の認知の差を算出することができる。
【００４４】
[0047]  更に、照明システム１００は、算出したイベントを優先度に基づいて分類する。照明システム１００が検出するイベントのいくつかは、車両２０５に送信する必要がないものであるが、車両２０５の認知と矛盾するか又は運転者と歩行者の安全にとって重要であるイベントは、直ちに自律型車両２０５の制御システムに送信される。いったん重要なイベントが検出されたら、照明システム１００は、動的状況について直ちに知らせなければならない走行中の周囲車両２０５のリストを算出する。
【００４５】
[0048]  従って、上述のようにシステムは、（１）１つの照明ユニット１０６もしくは接続されたデバイス１１４の周りのローカルエリアもしくは環境の認知、又は（２）複数の照明ユニット１０６もしくは接続されたデバイス１１４の多くのローカルエリアを含む広範なエリアもしくは環境の認知、を形成する。
【００４６】
[0049]  別の実施形態では、イベントは照明システム１００によって近傍の車両２０５に同報通信され、各車両２０５はこれらの受信イベントを運転についての決定に取り入れる。例として、イベントは街路で発生する動的アクションである場合がある。このイベントを検出する照明ポイントは、イベント記述と地理的な位置（ｇｅｏ−ｌｏｃａｔｉｏｎ）（これは各照明ポイントがその位置に基づいて計算することができる）を含むイベント情報を送信することによって、近傍の車両２０５に警告を発する。また、車両２０５が環境に関する何らかの混乱状態（例えば積もった雪）に遭遇した場合、近傍の照明ユニット１０６に問い合わせを送り、照明ユニット１０６は環境に関する更新済みデータによって返答する。
【００４７】
[0050]  屋外照明システムをベースとする道路監視システムの１つの利点は、データの所有権である。現在、道路とその周辺エリアに関する高品質画像を収集している企業は少数だけである。車両のナビゲーションを可能とするために不可欠なこのデータは私有である。しかしながら、ある都市が照明システム１００を購入した場合、データはその都市か又は照明システム１００の提供者（例えばＰｈｉｌｉｐｓ）のどちらかに属する。別の利点は、照明システムが永続的なものであり、特定の介入の必要なく何年間もエリアを監視することである。従ってこれは、自律型車両システムの較正を可能とする長期的な解決策を提供することができる。２者間データ所有権のモデルには別のトレードオフもあり得るが、データは自律型運転又は自動車製造の特定の競合企業に属さないので、あらゆる種類の自動運転車両が道路上で走行し、道路情報に同じようにアクセスすることができる。
【００４８】
[0051]  図２Ｂに示すように、各照明ポールは道路の固定エリア２０７を監視している。このエリア２０７は、センサの位置を調節するか又は単にデータを処理することによって適合させることができる。例えば、カメラの焦点を特定エリアに合わせる。これはＣＭＳ１０２によって調整することができる。また、これを用いて、照明システムの「視野」が車両と同じであること及び較正がうまくいくことを保証することができる。車両は、道路を走行する際にローカルエリア２０９を監視する。車両は、近傍の照明ユニット１０６と同じ道路エリア２１１（又はその少なくとも一部）を観察するので、車両の道路認知は照明ユニットによる道路状況の理解と同様であるはずである。車両のセンサは照明ユニットのセンサと同じエリアを監視するので、これらの観察を比較することで、車両による道路状況の理解におけるエラーを検出することができる。
【００４９】
[0052]  道路の安全性を保証するため、車両はその知覚システムの品質を常に監視しなければならない。センサ測定確認機構は、車両による観察を道路状況のグラウンドトルースと比較する必要がある。従って、車両以外のシステムによって道路状況のグラウンドトルースを確定する必要がある。
【００５０】
[0053]  照明ネットワーク１００は、道路状況に関するグラウンドトルースを確定するためのセンサデータを収集する。上述のように、各照明ユニット１０６にはセンサ１１０のセットが搭載され、それらの一部は車両２０５が用いるものと同様であり、自動車のパワー、サイズ、又は重量の制約に適合しないセンサシステムによって強化されている。照明ユニット１０６による道路状況の理解は不完全である可能性もあるので、照明システム１００は近傍のセンサ１１０間で測定値又はデータを交換して、周辺エリアに関する追加情報を受信して、グラウンドトルースの値を更に強化する。ローカルエリア、周囲環境の物理モデル又は認知を用いて、周囲の照明ユニット１０６間の関係を理解する。すなわち、２つの近傍の照明ユニット１０６間では交通状況が類似する場合がある。
【００５１】
[0054]  グラウンドトルースの理解を更に向上させるため、照明システム１００は、接続されたデバイス１１４又はリソースサーバ１１２を用いて、近傍の道路状況の理解をサードパーティのサービスとクロス確認する。例えば、携帯電話ベースの交通推定は、道路上の車両の存在を検出するセンサ測定値のクロス確認をサポートすることができる。道路工事の予定に関する都市計画情報、又は道路状況に関する問題の報告を用いて、異なるデータソース間の基準点の位置を特定し、グラウンドトルースの理解を更に向上させる。
【００５２】
[0055]  道路上で、車両２０５及び照明ユニット１０６は各々の道路状況の理解を交換する。各車両２０５は、自車と道路上の位置とを識別することから開始する。この位置はＧＰＳ座標及びタイムスタンプとして提示される。更に、車両２０５は道路状況に関する情報を送信する。車両２０５は、道路脇までの距離と各方向に道路を見通せる距離を報告する。次いで車両２０５は、動いていると考えられる物体を報告する。車両は、その位置に対する他の車両と歩行者の位置と距離を報告する。最後に車両２０５は、例えば建物、照明ポール、木のような周辺の静的インフラストラクチャに対する位置を報告する。
【００５３】
[0056]  同様に、各照明ポール１０６は、特定の照明ユニット１０６が監視している道路状況に関する情報によってメッセージを発する。このメッセージは、照明ユニット１０６の位置と、道路の記述すなわち道路幅、道路から任意の静的物体までの距離、道路上にある動的物体の記述から成る。
【００５４】
[0057]  車両が情報を交換した後、双方は自車による道路状況の認知を他のものと比較する。車両側では、定期的に知覚システムのステータスを監視し、センサの信頼値（ｔｒｕｓｔ  ｖａｌｕｅ）を算出する。この信頼値によって車両は、いつセンサが故障したか、及びいつセンサ較正とオンライン測定検証が必要であるかを推定することができる。照明システム１００側では、照明ユニット１０６は、車両２０５のセンサ出力（ｔｒａｃｅ）をグラウンドトルース測定値と比較する。各自動車について、照明システム１００は車両２０５の信頼値を算出する。算出された信頼値は車両２０５に報告され、監視対象の道路を走行している全ての車両２０５間の全体的な認知品質を推定するために用いられる。
【００５５】
[0058]  車両２０５がセンサ測定値のエラーを検出した場合、停車することを決定するか、又は運転を続けてその測定値を他の基準点と比較する。車両２０５のタイプに応じて、自動車製造業者が道路認知の不一致に対応するために様々な戦略を実施したり、あるいは詳細なアクションを強制する特定の法律が可決されたりする場合もある。照明ユニット１０６は、車両の測定値のエラーを検出した場合、このイベントを自治体に報告し、警告メッセージを他の近傍の車両２０５に送信する。更に、照明ユニット１０６は車両２０５に、誤った認知の提示と共に、車両を安全に停車させるアクションを送信する。
【００５６】
[0059]  照明システム１００は、センサシステムが故障した車両を検出した場合、自律型車両に認識させるだけでなく、その車両の乗員にアラームを発しようとする。当技術分野では既知のように、照明システム１００は、赤色のような警告色の照明を開始するか又はこれに変更し、スマートフォンやタブレット等の近傍のモバイルデバイスに無線情報を送信する。追加のアラームサイレンを用いて、不具合のある車両の乗員に注意を喚起することも可能である。
【００５７】
[0060]  最後に、自律型車両のための照明ベースの周辺エリア監視は、他の通勤の技術にも適用することができる。例えば、自動運転電車が鉄道の駅から収集された照明システム１００のデータを用いて、線路の極めて近くに立っている人々の位置を検出することができる。同様に照明システム１００は、道路が線路と交差する場所、又は人々が線路を横切ろうとするエリアを監視することができる。
【００５８】
[0061]  図３は、本システムの実施形態に従ったプロセス３００を説明するフロー図を示す。プロセス３００は、図１に示すようなシステムによって実行することができる。プロセス３００は、以下のステップの１つ以上を含み得る。更に、所望の場合、これらのステップの１つ以上を組み合わせること及び／又は複数のサブステップに分離することも可能である。動作において、プロセスはステップ３０１で開始し、次いでステップ３０３に進む。
【００５９】
[0062]  ステップ３０３において、プロセスは、センサタイプ１０７の１つが照明ユニット１０６から新しいセンサデータを検出したか否か、例えば車両／ユーザの検出を判定するか、又は新しく接続されたデバイス１１４のデータが受信されたか否かを判定する。この判定がイエスの場合、プロセスはステップ３０５に進む。
【００６０】
[0063]  プロセスのステップ３０５では、各照明ユニット１０６及び／又は接続されたデバイス１１４から、センサ２２６からのデータの一部又は全てを、ＣＭＳ又はクラウドサービス１０２（又は１つ以上のコントローラ１０５）に送信する。このデータは、本システムに従った１つ以上の照明器具／接続されたデバイスの付近の監視対象エリアに関する情報を含む。この情報を得た後、プロセスはステップ３０７に進む。
【００６１】
[0064]  ステップ３０７において、プロセスは、ＣＭＳ／クラウドサービス１０２によって又は１つ以上のコントローラ１０５によってセンサデータを解析する。例えばプロセスは、各照明ユニット１０６における検出が「真」又は「偽」の検出であると解析し、上述したように、道路状況及び（道路）環境のグラウンドトルースを確定し、周囲環境（例えば物体、地形、天気及び交通状況等）の概要を形成する。
【００６２】
[0065]  ステップ３０９では、解析したデータを車両２０５に同報通信又は送信するべきであるか否かを判定し、そうでない場合、プロセスはステップ３１５に進む。送信するべきである場合、プロセスはステップ３１１に進み、本発明の実施形態に従って、解析したデータを送信する。ステップ３１１の完了後、プロセスはステップ３１３に進む。
【００６３】
[0066]  ステップ３１３において、本システムは、データ、検出閾値、「真」又は「偽」検出の数、又は他の受信情報に従って、本システムのメモリの履歴情報（例えば統計情報）を形成及び／又は更新する。例えば、挙動変化の指標、減光スケジュール、環境レベル（ａｍｂｉｅｎｔ  ｌｅｖｅｌ）、及び他のパラメータ、例えば道路タイプ、交通量、天気状況、センサ情報、曜日、日付、時間、ユーザ移動パターン等である。これらの情報を後に用いることができる。ステップ３１３の完了後、プロセスはステップ３１５に進む。
【００６４】
[0067]  ステップ３１５において、本システムは、プロセスの１つ以上のステップを繰り返すか否かを判定する。従って、プロセスの１つ以上のステップを繰り返すと判定された場合、プロセスはステップ３０３（又は繰り返すことが望ましい別のステップ）に進む。これに対して、プロセスの１つ以上のステップを繰り返さないと判定された場合、プロセスはステップ３１７に進んで終了する。プロセスは、一定の定期的及び／又は非定期的な時間間隔で繰り返すことができる。プロセスを繰り返すことで、履歴情報がアクセスされ、例えばセンサ情報の変化率を求めるために用いられる。この情報を用いて、様々な状況やイベントに対する照明システム１００の適切な応答を決定及び／又は調整する。
【００６５】
[0068]  幾つかの発明実施形態を本明細書に説明し例示したが、当業者であれば、本明細書にて説明した機能を実行するための、並びに／又は、本明細書にて説明した結果及び／若しくは１つ以上の利点を得るための様々な他の手段及び／若しくは構造体を容易に想到できよう。また、このような変更及び／又は改良の各々は、本明細書に説明される発明実施形態の範囲内であるとみなす。より一般的には、当業者であれば、本明細書にて説明されるすべてのパラメータ、寸法、材料、及び構成は例示のためであり、実際のパラメータ、寸法、材料、及び／又は構成は、発明教示内容が用いられる１つ以上の特定用途に依存することを容易に理解できよう。当業者であれば、本明細書にて説明した特定の発明実施形態の多くの等価物を、単に所定の実験を用いて認識又は確認できよう。したがって、上記実施形態は、ほんの一例として提示されたものであり、添付の請求項及びその等価物の範囲内であり、発明実施形態は、具体的に説明された又はクレームされた以外に実施可能であることを理解されるべきである。本開示の発明実施形態は、本明細書にて説明される個々の特徴、システム、品物、材料、キット、及び／又は方法に関する。さらに、２つ以上のこのような特徴、システム、品物、材料、キット、及び／又は方法の任意の組み合わせも、当該特徴、システム、品物、材料、キット、及び／又は方法が相互に矛盾していなければ、本開示の本発明の範囲内に含まれる。
【図１】
2017520815.tif 000003
【図２Ａ】
2017520815.tif 000004
【図２Ｂ】
2017520815.tif 000005
【図３】
2017520815.tif 000006
【手続補正書】
【提出日】平成28年10月3日(2016.10.3)
【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】
少なくとも１つの照明ユニットが少なくとも１つのセンサタイプを含む、複数の照明ユニットと、
集中型又は分散型のコントローラと、
を有する照明ネットワークを備える、自律型車両サポートシステムであって、
第１の照明ユニットがセンサデータを当該センサタイプから受信し、
前記コントローラが、照明ユニットからの受信した前記センサデータを用いて、前記第１の照明ユニットにローカルなエリアのローカル環境認知を形成し、前記エリアの少なくとも一部に関する自律型車両からセンサ測定データを受信し、前記エリアの前記少なくとも一部の前記ローカル環境認知と前記自律型車両からの前記センサ測定データとをクロス確認する、自律型車両サポートシステム。
【請求項２】
前記コントローラが、第１の照明ユニットと、第２の照明ユニット、接続されたデバイス、及び追加のソースからの情報を得るリソースサーバのうちの少なくとも１つと、から受信したセンサデータを用いて、環境認知を形成する、請求項１に記載の自律型車両サポートシステム。
【請求項３】
前記コントローラが、前記環境認知を形成するために用いられる前記受信したセンサデータをクロス確認することによって前記環境認知に関するグラウンドトルースを決定する、請求項２に記載の自律型車両サポートシステム。
【請求項４】
前記クロス確認が、前記エリアの前記照明ユニットの認知と前記自律型車両からの前記センサ測定データとを比較することを含む、請求項１に記載の自律型車両サポートシステム。
【請求項５】
前記自律型車両サポートシステムが、前記クロス確認の情報を前記自律型車両に送信するか、又は前記クロス確認の情報を同報通信する、請求項１に記載の自律型車両サポートシステム。
【請求項６】
センサが新しいセンサデータを送信した場合に前記コントローラが前記ローカル環境認知の変更を記憶して履歴を形成する、請求項１に記載の自律型車両サポートシステム。
【請求項７】
前記コントローラが、前記ローカル環境認知の前記変更に関するイベントを優先順に配置したリストを生成し、どのイベントを前記自律型車両に送信又は同報通信するべきかを決定する、請求項６に記載の自律型車両サポートシステム。
【請求項８】
照明ネットワークを用いて自律型車両をサポートする方法であって、前記照明ネットワークは、少なくとも１つの照明ユニットが少なくとも１つのセンサタイプを含む、複数の照明ユニットと、前記照明ユニットと通信状態にある集中型又は分散型のコントローラと、を有し、前記方法が、
第１の照明ユニットにおいて、第１のセンサタイプからセンサデータを受信するステップと、
前記コントローラにおいて、照明ユニットからの受信した前記センサデータを用いて、前記第１の照明ユニットにローカルなエリアのローカル環境認知を形成するステップと、
前記エリアの少なくとも一部に関する自律型車両からセンサ測定データを受信するステップと、
前記エリアの前記少なくとも一部の前記ローカル環境認知と前記自律型車両からの前記センサ測定データとをクロス確認するステップと、
を備える、方法。
【請求項９】
前記コントローラにおいて、第１の照明ユニットと、第２の照明ユニット、接続されたデバイス、及び追加のソースからの情報を得るリソースサーバのうちの少なくとも１つと、から受信したセンサデータを用いて、環境認知を形成するステップを更に含む、請求項８に記載の照明ネットワークを用いて自律型車両をサポートする方法。
【請求項１０】
前記コントローラにおいて、前記環境認知を形成するために用いられる前記受信したセンサデータをクロス確認することによって前記環境認知に関するグラウンドトルースを決定するステップを更に含む、請求項９に記載の照明ネットワークを用いて自律型車両をサポートする方法。
【請求項１１】
前記クロス確認するステップが、前記エリアの前記照明ユニットの認知と前記自律型車両からの前記センサ測定データとを比較することを含む、請求項８に記載の照明ネットワークを用いて自律型車両をサポートする方法。
【請求項１２】
前記クロス確認の情報を前記自律型車両に送信するか、又は前記クロス確認の情報を同報通信するステップを更に含む、請求項８に記載の照明ネットワークを用いて自律型車両をサポートする方法。
【請求項１３】
センサが新しいセンサデータを送信した場合に前記コントローラにおいて前記ローカル環境認知を変更し、履歴を形成するステップを更に含む、請求項８に記載の照明ネットワークを用いて自律型車両をサポートする方法。
【請求項１４】
前記ローカル環境認知を変更する前記ステップが、前記ローカル環境認知の前記変更に関するイベントを優先順に配置したリストを生成することと、どのイベントを前記自律型車両に送信又はサードパーティに同報通信もしくは送信するべきかを決定することとを含む、請求項１３に記載の照明ネットワークを用いて自律型車両をサポートする方法。
【請求項１５】
前記イベントのリストが、交通又は天気の状況、道路の緊急事態／安全性の問題の検出、及び車両不具合の検出のうちの１つ以上を含む、請求項１４に記載の照明ネットワークを用いて自律型車両をサポートする方法。
【国際調査報告】
2017520815.tif 000007
2017520815.tif 000008