(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動運転車が要求する感知範囲を特定するためのコンピュータ実施方法であって、
自動運転車の現在位置に対して複数の異なる位置に配置される第１のバーチャル障害物セットを定義することと、
前記自動運転車の一つ以上の感知センサーと関連する複数の感知パラメータセットを定義することと、
各々の前記感知パラメータセットに対して、前記感知パラメータセットに基づき、前記第１のバーチャル障害物セットに対してフィルタリング操作を実行することにより、前記第１のバーチャル障害物セットのサブセットである第２のバーチャル障害物セットを特定し、
前記第２のバーチャル障害物セットによって、計画・制御のシミュレーションを行うことにより、軌跡を計画し、前記軌跡に従って移動するように前記自動運転車を制御することと、
前記計画・制御のシミュレーションに基づき、前記複数の感知パラメータセットから、前記自動運転車の前記感知センサーに適用される第１の感知パラメータセットを選択することと、
を含むコンピュータ実施方法。
【請求項２】
各々の感知パラメータセットに対して、予め定められた規則セットに基づき、前記計画・制御のシミュレーションの結果を分析することにより、前記自動運転車がナビゲーションで前記第２のバーチャル障害物セットを通過することができたか否かを判定すること、
をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１の感知パラメータセットは、前記計画・制御のシミュレーションに基づき、前記自動運転車をナビゲーションで前記第２のバーチャル障害物セットを通過することができるように選択される請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記第１の感知パラメータセットは、前記感知センサーの最短走査範囲と関連する請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記予め定められた規則セットは、前記自動運転車と各々のバーチャル障害物との間の最小距離と、地図データに基づく、前記自動運転車の車道内における相対位置と、前記自動運転車と各々のバーチャル障害物との間の相対速度の範囲とを含む請求項２に記載の方法。
【請求項６】
各々の感知パラメータセットは、ＲＡＤＡＲ装置のＲＡＤＡＲ走査距離と、ＬＩＤＡＲ装置のＬＩＤＡＲ走査距離と、前記ＬＩＤＡＲ装置のＬＩＤＡＲ走査角度と、感知確率とを含む請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記第２のバーチャル障害物セットは、前記ＲＡＤＡＲ走査距離、前記ＬＩＤＡＲ走査距離と前記ＬＩＤＡＲ走査角度の中の少なくとも一つに基づいて特定される走査区域の内に位置し、
前記計画・制御のシミュレーションに対して、前記第１のバーチャル障害物セットのうち、前記走査区域の外に位置するバーチャル障害物を削除する請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記第２のバーチャル障害物セットは、さらに前記自動運転車の一つ以上の運転制限に基づいて選択される請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記自動運転車の運転制限は、前記自動運転車の最大の加速度、最小の加速度、最大の操舵角の変化率、最小の回転半径及び車両の物理サイズの中の少なくとも一つを含む請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
命令が記憶されている非一時性機器可読メディアであって、
前記命令がプロセッサーにより実行されると、
自動運転車の現在位置に対して複数の異なる位置に配置される第１のバーチャル障害物セットを定義することと、
前記自動運転車の一つ以上の感知センサーと関連する複数の感知パラメータセットを定義することと、
各々の前記感知パラメータセットに対して、
前記感知パラメータセットに基づき、前記第１のバーチャル障害物セットに対してフィルタリング操作を実行することにより、前記第１のバーチャル障害物セットのサブセットである第２のバーチャル障害物セットを特定し、
前記第２のバーチャル障害物セットによって計画・制御のシミュレーションを行うことにより、軌跡を計画し、前記軌跡に従って移動するように前記自動運転車を制御することと、
前記計画・制御のシミュレーションに基づき、前記複数の感知パラメータセットから、前記自動運転車の前記感知センサーに適用される第１の感知パラメータセットを選択することと、
を含む操作を前記プロセッサーに実行させる非一時性機器可読メディア。
【請求項１１】
前記操作は、各々の感知パラメータセットに対して、予め定めた規則セットに基づき、前記計画・制御のシミュレーションの結果を分析することにより、前記自動運転車がナビゲーションで前記第２のバーチャル障害物セットを通過することができたか否かを判定すること、
をさらに含む請求項１０に記載の機器可読メディア。
【請求項１２】
前記第１の感知パラメータセットは、前記計画・制御のシミュレーションに基づき、前記自動運転車がナビゲーションで前記第２のバーチャル障害物セットを通過することができるように選択される請求項１１に記載の機器可読メディア。
【請求項１３】
前記第１の感知パラメータセットは、前記感知センサーの最短走査範囲と関連する請求項１２に記載の機器可読メディア。
【請求項１４】
前記予め定められた規則セットは、前記自動運転車と各々のバーチャル障害物との間の最小距離と、地図データに基づく前記自動運転車の車道内における相対位置と、前記自動運転車と各々のバーチャル障害物との間の相対速度の範囲とを含む請求項１１に記載の機械可読メディア。
【請求項１５】
各々の感知パラメータセットは、ＲＡＤＡＲ装置のＲＡＤＡＲ走査距離と、ＬＩＤＡＲ装置のＬＩＤＡＲ走査距離と、前記ＬＩＤＡＲ装置のＬＩＤＡＲ走査角度と、感知確率とを含む請求項１０に記載の機械可読メディア。
【請求項１６】
前記第２のバーチャル障害物セットは、前記ＲＡＤＡＲ走査距離、前記ＬＩＤＡＲ走査距離と前記ＬＩＤＡＲ走査角度の中の少なくとも一つに基づいて特定された走査区域の内に位置し、
前記計画・制御のシミュレーションに対して、前記第１のバーチャル障害物セットのうち、前記走査区域の外に位置するバーチャル障害物を削除する請求項１５に記載の機械可読メディア。
【請求項１７】
前記第２のバーチャル障害物セットは、さらに前記自動運転車の一つ以上の運転制限に基づいて選択されることを特徴とする請求項１０に記載の機械可読メディア。
【請求項１８】
前記自動運転車の運転制限は、前記自動運転車の最大の加速度、最小の加速度、最大の操舵角の変化率、最小の回転半径及び車両の物理サイズの中の少なくとも一つを含む請求項１７に記載の機械可読メディア。
【請求項１９】
プロセッサーと、前記プロセッサーに接続され命令を記憶するメモリとを含むデータ処理システムであって、
前記命令がプロセッサーにより実行されると、
自動運転車の現在位置に対して複数の異なる位置に配置される第１のバーチャル障害物セットを定義することと、
前記自動運転車の一つ以上の感知センサーと関連する複数の感知パラメータセットを定義することと、
各々の前記感知パラメータセットに対して、
前記感知パラメータセットに基づき、前記第１のバーチャル障害物セットに対してフィルタリング操作を実行することにより、前記第１のバーチャル障害物セットのサブセットである第２のバーチャル障害物セットを特定し、
前記第２のバーチャル障害物セットによって計画・制御のシミュレーションを行うことにより、軌跡を計画し、前記軌跡に従って移動するように前記自動運転車を制御することと、
前記計画・制御のシミュレーションに基づき、前記複数の感知パラメータセットから、前記自動運転車の前記感知センサーに適用される第１の感知パラメータセットを選択することとを含む操作を、前記プロセッサーに実行させるデータ処理システム。
【請求項２０】
各々の感知パラメータセットに対して、予め定められた規則セットに基づき、前記計画・制御のシミュレーションの結果を分析することにより、前記自動運転車がナビゲーションで前記第２のバーチャル障害物セットを通過することができたか否かを判定することをさらに含む請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
コンピュータプログラムであって、
前記コンピュータプログラムがプロセッサーにより実行されると、請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法を実現させるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示の実施態様は、主に自動運転車を操作することに関する。より具体的には、本開示の実施態様は、シミュレーションにより自動運転車の感知要求を特定することに関する。
【背景技術】
【０００２】
自動運転モードで走行する（例えば、ドライバーレス）車両は、乗員、特に運転者を幾つかの運転に関する役割から解放させることが可能である。自動運転モードで走行する時、車両は、車載センサーを使用して各位置に案内されることにより、最少のヒューマンコンピュータインタラクションや乗員なしなどの状況で走行することができる。
【０００３】
行動の計画・制御は、自動運転の中の重要な操作である。計画・制御は、自動運転車（ＡＤＶ）周辺の運転環境を感知または観察した感知情報に基づき、実行されている。前記感知情報は、車両に取り付けられた感知センサーによって提供される。異なるセンサープロバイダまたはメーカーからの感知センサーは、設計仕様が様々であるので、異なった特性（例えば、異なる感度または走査範囲）を有する可能性がある。
【０００４】
車両の運転用の計画・制御技術に従い、車両設計者は、車両にどの種類のセンサーを使用するかを特定しなければならない場合がある。感知モジュールがどれくらい遠く確実に検出できなければならないかは、感知センサーの選択に影響する肝要な要素の一つである。また、センサーは、製造または購入のコストによって特性が相違する。一般的に、より長いまたは遠い感知範囲を必要とする場合、より高いコストをもたらす一方、より短い感知範囲の場合は、死角が大きくなり、交通事故の確率が増加する恐れがある。センターの種類の選択について、如何にバランスを取れるかは、非常に挑戦性のある課題になる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
前記課題を解決するために、人間の実践経験に基づいて試すことは伝統的な方法である。これは、不確実で、かつ無駄なコストとなるか、または計画・制御モジュールで車両を安全に運転するのに適しない恐れがある。また、感知範囲に対する要求は、自動運転技術による具体的な計画・制御（ＰｎＣ）モジュールによって異なるが、伝統的な方法では、ＰｎＣモジュールに基づき適切な評価を行うことができない。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一つの態様において、本発明の実施態様は、自動運転車が要求する感知範囲を特定するためのコンピュータ実施方法を提供する。前記方法は、自動運転車（ＡＤＶ）の目下位置に相対して複数の異なる位置に配置される第１のバーチャル障害物セットを定義することと、前記ＡＤＶの一つ以上の感知センサーと関連する複数の感知パラメータセットを定義することと、各々の前記感知パラメータセットに対して、前記感知パラメータセットに基づき、前記第１のバーチャル障害物セットに対してフィルタリング操作を実行することにより、前記第１のバーチャル障害物セットのサブセットである第２のバーチャル障害物セットを特定し、前記第２のバーチャル障害物セットによって、計画・制御のシミュレーションを行うことにより、軌跡を計画し、前記軌跡に従って移動するように前記ＡＤＶを制御することと、前記計画・制御のシミュレーションに基づき、前記複数の感知パラメータセットから、前記ＡＤＶの前記感知センサーに適用される第１の感知パラメータセットを選択することとを含む。
【０００７】
本発明の他の態様において、本発明の実施態様は、命令が記憶されている非一時性機器可読メディアを提供する。前記命令がプロセッサーにより実行されると、自動運転車（ＡＤＶ）の目下位置に相対して複数の異なる位置に配置される第１のバーチャル障害物セットを定義することと、前記ＡＤＶの一つ以上の感知センサーと関連する複数の感知パラメータセットを定義することと、各々の前記感知パラメータセットに対して、前記感知パラメータセットに基づき、前記第１のバーチャル障害物セットに対してフィルタリング操作を実行することにより、前記第１のバーチャル障害物セットのサブセットである第２のバーチャル障害物セットを特定し、前記第２のバーチャル障害物セットによって、計画・制御のシミュレーションを行うことにより、軌跡を計画し、前記軌跡に従って移動するように前記ＡＤＶを制御することと、前記計画・制御のシミュレーションに基づき、前記複数の感知パラメータセットから、前記ＡＤＶの前記感知センサーに適用される第１の感知パラメータセットを選択することとを含む操作を、前記プロセッサーに実行させる。
【０００８】
本発明の別の他の態様において、本発明の実施態様は、プロセッサーと、前記プロセッサーに接続されて命令を記憶するメモリとを含むデータ処理システムを提供する。前記命令が前記プロセッサーにより実行されると、自動運転車（ＡＤＶ）の目下位置に相対して複数の異なる位置に配置される第１のバーチャル障害物セットを定義することと、前記ＡＤＶの一つ以上の感知センサーと関連する複数の感知パラメータセットを定義することと、各々の前記感知パラメータセットに対して、前記感知パラメータセットに基づき、前記第１のバーチャル障害物セットに対してフィルタリング操作を実行することにより、前記第１のバーチャル障害物セットのサブセットである第２のバーチャル障害物セットを特定し、前記第２のバーチャル障害物セットによって計画・制御のシミュレーションを行うことにより、軌跡を計画し、前記軌跡に従って移動するように前記ＡＤＶを制御することと、前記計画・制御のシミュレーションに基づき、前記複数の感知パラメータセットから、前記ＡＤＶの前記感知センサーに適用される第１の感知パラメータセットを選択することとを含む操作を、前記プロセッサーに実行させる。
【０００９】
本発明の実施態様は、図面の各図において、制限的ではなく、例示的に示されている。図面の中の似ている構成要素は、同じ参照表記を付けて示されている。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】一実施態様に係るネットワーク化システムを示すブロック図である。
【図２】一実施態様に係る自動運転車の例示を示すブロック図である。
【図３Ａ】一実施態様に係る自動運転車と共に使用される感知・計画システムの例示を示すブロック図である。
【図３Ｂ】一実施態様に係る自動運転車と共に使用される感知・計画システムの例示を示すブロック図である。
【図４Ａ】一実施態様に係る感知及びシミュレーションシステムの例示を示すブロック図である。
【図４Ｂ】一実施態様に係る感知及びシミュレーションシステムの例示を示すブロック図である。
【図５】一実施態様に係る感知シミュレーションのプロセスを示す図である。
【図６】一実施態様に係る評価シミュレーションのプロセスを示す図である。
【図７】一実施態様に係る自動運転の感知範囲を特定するプロセスのフローチャート図である。
【図８】一実施態様に係るデータ処理システムのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、検討の詳細を参考しながら、本発明の各実施態様及び局面について説明し、図面において各実施態様を示す。下記記載及び図面は、本発明を説明するためのものであり、本発明を限定するためのものではないと解釈されるべきである。特定な詳細を多く記載することは、本発明の各実施態様を完全に理解するためである。しかしながら、本発明の実施態様を簡潔に検討するために、周知または通常の詳細を記載しない場合もある。
【００１２】
本明細書において「一実施態様」または「実施態様」を言及することは、当該実施態様によって説明される特定の特徴、構成や特性が本発明の少なくとも一実施態様に含まれることを意味する。「一実施態様では」という語句の本明細書における各箇所での記載のすべては、必ずしも同一の実施態様を指すことに限定されない。
【００１３】
幾つかの実施態様によれば、システムは、具体的な種類の車両と具体的な計画・制御技術に対して感知範囲の要求を特定するように設計される。限られた範囲と確実性を有する真実な世界の感知をシミュレートするように、シャドウフィルターで、シナリオベースのシミュレータとＰｎＣモジュールとを接続するとともに、シャドウフィルターのパラメータをチューニングする（例えば、フィルター範囲を修正するか、障害物がフレームの中で検出される確率をチューニングする）。シミュレーションの結果（例えば、失敗率、平滑度等）に基づき、システムは、現在ＰｎＣモジュールに要求される感知距離を特定することができる。ＰｎＣモジュールは、具体的な種類の自動運転車の具体的な自動運転の計画・制御技術を実施する。ＰｎＣモジュールは、本発明において実行される、ＡＤＶの運転操作を計画・制御する自動運転アルゴリズムを含む。なお、ＰｎＣモジュールは入れ替え可能であるので、この方法は、様々な自動運転技術が実施された様々なＰｎＣアルゴリズムに適する。
【００１４】
一実施態様により、数千単位の運転シナリオをシミュレート可能なシナリオベースのシミュレーションエンジンを使用する。運転シナリオは、障害物（例えば、車両、通行人、サイクリスト、例えば建築物または灯柱のような静止のオブジェクト）と出会う時の、直行、車線変更、カーブ走行（例えば、左折、右折、Ｕターン）、交差、合流等であってもよい。各々のシナリオにおいて、異なる距離を隔てて異なる位置に配置されるバーチャル障害物のセットを含むものに対する理想的な感知がシャドウフィルターに接続される。シャドウフィルターは、（具体的な計画・制御技術と関連する感知確率に従い、）ＡＤＶの現在状態またはＡＤＶの種類並びに感知パラメータに基づき、障害物をフィルタリングアウトすることができる。ＡＤＶの目下状態は、ＡＤＶの進行方向、位置、速度等を含む。感知パラメータは、フィルタリング範囲（すなわち、当該障害物は、自動運転車からの距離が特定の距離よりも大きい場合、フィルタリングアウトされることになる）とフィルタリング確率（すなわち、当該障害物の距離は特定の距離より小さい場合、当該障害物の幾つかのフレームがフィルタリングアウトされることになる）を含む。当該確率は、障害物とＡＤＶとの間の相対方向と距離に伴って変化する。ＰｎＣモジュールはシャドウフィルターに接続されているので、感知の時、ＰｎＣモジュールにおいて、フィルタリングした後の障害物のみが使用でき、または見えることができる。評価部は、シミュレーションエンジンと並行して動作し、シミュレーション結果を収集して評価することによって、ＡＤＶが安全に運行されているか否か、または軌跡平滑度が許容できる範囲内にあるか否かを特定する。範囲特定モジュールは、評価結果を分析して、ＡＤＶが安全に運行し続けることができるとともに乗員の乗心地性能が確保される最小限または最短の感知範囲を適切に選択する。選択された感知範囲は、後にＡＤＶに使用される感知センサーの特定と取得に用いられる。
【００１５】
具体的な実施態様において、ＡＤＶ（例えば、バーチャルＡＤＶ）の目下位置に相対して複数の異なる位置に配置される第１のバーチャル障害物セットを定義する。障害物は、通行人、自転車サイクリスト、車両、または静止のオブジェクト（例えば、移動しない障害物）であっても良い。ＡＤＶの一つ以上の感知センサーに関する複数の感知パラメータセットを定義する。感知パラメータとは、走査距離及び／または走査角度を指すものであり、感知センサーが障害物を検出するためにカバーできる走査範囲または操作区域を示す。各々の感知パラメータセットに対して、感知パラメータセットに基づき、第１のバーチャル障害物セットに対してフィルタリング操作を実行することによって、第１のバーチャル障害物セットから第２のバーチャル障害物セットを特定する。第２のバーチャル障害物セットは、感知パラメータによって定義される走査区域に入った、第１のバーチャル障害物セットのサブセットである。第２のバーチャル障害物セットによって、計画・制御技術またはアルゴリズムを使用して計画・制御シミュレーションを行うことにより、軌跡を計画し、当該軌跡に従って移動するように前記ＡＤＶを制御する。前記計画・制御シミュレーションは、シミュレーションのために予め配置可能な各種の運転シナリオの下で実行することができる。そして、計画・制御シミュレーションに基づき、感知パラメータセットから、第１の感知パラメータセットを選択する。選択された第１の感知パラメータセットは、当該具体的な種類の車両と具体的な計画・制御技術のために感知センサーを識別し選択するのに用いられる。
【００１６】
一実施態様において、各々の感知パラメータセットに対して、予め定められた規則（例えば、交通規則）セットによって、対応するシミュレーション結果を評価することにより、ＡＤＶがナビゲーションで第２のバーチャル障害物セットを通過ことができたか否かを判定する。ＡＤＶが、例えば、事故なしで（例えば、障害物と衝突せずにまたは障害物に近すぎることなく）通過するなど、ナビゲーションで第２のバーチャル障害物セットを通過することができるように、第１の感知パラメータセットは、選択される。規則セットは、ＡＤＶがナビゲーションで障害物を通過する際にＡＤＶと各々の障害物との間の最小距離と、地図データによるＡＤＶが車道内における相対位置と、ＡＤＶとバーチャル障害物との間の相対速度の範囲とを含むことができる。感知センサーは、後に詳しく説明するＲＡＤＡＲ装置とＬＩＤＡＲ装置を含むことができる。
【００１７】
図１は、本発明の一実施態様による自動運転車のネットワーク配置を示すブロック図である。図１に示すように、ネットワーク配置１００は、ネットワーク１０２を通じて一つ以上のサーバー１０３〜１０４に通信可能に接続する自動運転車１０１を含む。一台の自動運転車しか示されていないが、複数台の自動運転車がネットワーク１０２を通じて互いに接続し、及び／またはサーバー１０３〜１０４に接続しても良い。ネットワーク１０２は、任意のタイプのネットワークであっても良く、例えば、有線または無線のローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネットのようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、移動体通信ネットワーク、衛星ネットワークまたはその組み合わせであっても良い。サーバー１０３〜１０４は、任意のタイプのサーバーまたはサーバークラスタであっても良く、例えば、ネットワークまたはクラウドサーバー、アプリケーションサーバー、バックエンドサーバーまたはその組み合わせであっても良い。サーバー１０３〜１０４は、データ分析サーバー、コンテンツサーバー、交通情報サーバー、地図と関心地点（ＭＰＯＩ）サーバーまたは位置サーバー等であっても良い。
【００１８】
自動運転車とは、自動運転モードに配置可能な車両であり、前記自動運転モードは、運転者からの入力が非常に少ない状況、または運転者からの入力がない状況で、車両がナビゲーションで環境を通過することである。このような自動運転車は、車両の運行環境に関する情報を検出するための一つ以上のセンサーを有するように配置されるセンサーシステムを含むことができる。前記車両と関連するコントローラは、検出された情報を使用してナビゲートされて、前記環境を通過する。自動運転車１０１は、手動モード、全自動運転モードまたは部分自動運転モードで走行することができる。
【００１９】
一実施態様において、自動運転車１０１は、感知・計画システム１１０と、車両制御システム１１１と、無線通信システム１１２と、ユーザーインターフェースシステム１１３と、情報娯楽システム１１４と、センサーシステム１１５とを含むが、これらに限定されない。自動運転車１０１は、例えば、エンジン、ホイール、ステアリングホイール、トランスミッション等のような通常の車両に含まれる通常の構成要素をさらに含むことができ、前記構成要素は、複数の種類の通信信号及び／または命令を使って車両制御システム１１１及び／または感知・計画システム１１０によって制御することができる。当該複数の種類の通信信号及び／または命令は、例えば、加速信号または命令、減速信号または命令、ステアリング信号または命令、ブレーキ信号または命令等である。
【００２０】
構成要素１１０〜１１５は、インターコネクト、バス、ネットワークまたはその組み合わせを通じて互いに通信可能に接続することができる。例えば、構成要素１１０〜１１５は、コントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ）バスを介して互いに通信可能に接続することができる。ＣＡＮバスは、ホストコンピュータがない応用においてマイクロコントローラーと装置が互いに通信できるように設計された車両バス規格である。ＣＡＮバスは、最初は自動車内部の多重化電気配線用に設計されたメッセージベースのプロトコルであるが、多数のその他の環境においても使用される。
【００２１】
図２に示すように、一実施態様において、センサーシステム１１５は、一つ以上のカメラ２１１と、グローバル・ポジショニング・システム（ＧＰＳ）ユニット２１２と、慣性計測装置（ＩＭＵ）２１３と、レーダーユニット２１４と、光検出と測距（ＬＩＤＡＲ）ユニット２１５とを含むが、これらに限定されない。ＧＰＳシステムは、自動運転車の位置に関する情報を提供するように操作可能なトランシーバを含んでも良い。ＩＭＵユニット２１３は、慣性加速度に基づいて自動運転車の位置と向く方向の変化をセンシングすることができる。レーダーユニット２１４は、無線信号を使って自動運転車のローカル環境内のオブジェクトをセンシングするシステムを示すことができる。幾つかの実施態様において、オブジェクトをセンシングするに加え、レーダーユニット２１４は、さらにオブジェクトの速度及び／または進行方向をセンシングすることができる。ＬＩＤＡＲユニット２１５は、レーザーを使って自動運転車を取り巻く環境の中のオブジェクトをセンシングすることができる。その他のシステム構成要素以外に、ＬＩＤＡＲユニット２１５は、一つ以上のレーザー光源、レーザースキャンナー及び一つ以上の検出器を更に含むことができる。カメラ２１１は、自動運転車の周辺環境の画像を採集するための一つ以上の装置を含むことができる。カメラ２１１は、スチールカメラ及び／またはビデオカメラであっても良い。カメラは、例えば、回転及び／または傾斜するプラットフォームに取り付けられることにより機械的に移動可能なものであっても良い。
【００２２】
センサーシステム１１５は、ソナーセンサー、赤外センサー、ステアリングセンサー、スロットルセンサー、ブレーキセンサー、及びオーディオセンサー（例えば、マイクロホン）のようなその他のセンサーを更に含むことができる。オーディオセンサーは、自動運転車の周辺環境から音声を採集するように配置されても良い。ステアリングセンサーは、ステアリングホイール、車両のホイールまたはその組み合わせの操舵角度をセンシングするように配置されても良い。スロットルセンサーとブレーキセンサーは、それぞれ車両のスロットル位置とブレーキ位置をセンシングする。幾つかの状況において、スロットルセンサーとブレーキセンサーは、集積式スロットル／ブレーキセンサーとして集積されても良い。
【００２３】
一実施態様において、車両制御システム１１１は、ステアリングユニット２０１と、スロットルユニット２０２（加速ユニットとも呼ばれる）と、ブレーキユニット２０３とを含むが、これらに限定されない。ステアリングユニット２０１は、車両の方向または進行方向を調整するために使用される。スロットルユニット２０２は、モーターまたはエンジンの速度を制御することにより、車両の速度と加速度を制御するために使用される。ブレーキユニット２０３は、摩擦を提供することによって車両のホイールまたはタイヤを減速させて、車両を減速させる。なお、図２に示す構成要素は、ハードウェア、ソフトウェアまたはその組み合わせとして実施できる。
【００２４】
図１を再び参照すると、無線通信システム１１２により、自動運転車１０１が、例えば装置、センサー、その他の車両等の外部システムと通信できるようになる。例えば、無線通信システム１１２は、一つ以上の装置と直接的に無線通信することができ、または通信ネットワークを通じて無線通信することができ、例えば、ネットワーク１０２を通じてサーバー１０３〜１０４と通信することができる。無線通信システム１１２は、例えば、ＷＩＦＩのような任意の移動体通信ネットワークまたは無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）を使用して、他の構成要素またはシステムと通信することができる。無線通信システム１１２は、例えば赤外線リンク、ブルートゥース（登録商標）等を使って装置（例えば、乗客のモバイル装置、ディスプレイ装置、車両１０１の内部のスピーカー）と直接通信することができる。ユーザーインターフェースシステム１１３は、例えば、キーボード、タッチパネルディスプレイ装置、マイクロホンとスピーカー等のような、車両１０１の内部で実装された周辺装置の部分であっても良い。
【００２５】
特に自動運転モードで操作する場合に、自動運転車１０１の機能うちの幾つかまたは全部は、感知・計画システムによって制御または管理することができる。感知・計画システム１１０は、センサーシステム１１５、制御システム１１１、無線通信システム１１２及び／またはユーザーインターフェースシステム１１３から情報を受信し、受信した情報を処理し、出発地から目的地点までのルートまたは経路を計画し、そして計画・制御情報に基づいて車両１０１を運転するために、必要なハードウェア（例えば、プロセッサー、メモリ、記憶装置）とソフトウェア（例えば、オペレーティングシステム、計画とルーティングプログラム）を含む。あるいは、感知・計画システム１１０は、車両制御システム１１１と一体に集積されても良い。
【００２６】
例えば、乗客としてのユーザーは、例えばユーザーインターフェースを介して旅程の出発地位置と目的地を指定することができる。感知・計画システム１１０は、旅程に関するデータを取得する。例えば、感知・計画システム１１０は、ＭＰＯＩサーバーから位置とルートの情報を取得することができる。ＭＰＯＩサーバーは、サーバー１０３〜１０４の一部であってもよい。位置サーバーは位置サービスを提供し、ＭＰＯＩサーバーは地図サービスと幾つかの位置のＰＯＩを提供する。或いは、このような位置とＭＰＯＩの情報は、感知・計画システム１１０の永続的記憶装置にローカル的にキャッシュされても良い。
【００２７】
自動運転車１０１がルートに沿って移動する時、感知・計画システム１１０は、交通情報システムまたはサーバー（ＴＩＳ）からリアルタイムの交通情報を更に取得することができる。なお、サーバー１０３〜１０４は、サードパーティーによって操作されてもよい。或いは、サーバー１０３〜１０４の機能は、感知・計画システム１１０と一体に集積されても良い。安全でかつ効率よく指定の目的地に到達するように、リアルタイムの交通情報、ＭＰＯＩ情報、位置情報及びセンサーシステム１１５によって検出またはセンシングされたリアルタイムのローカル環境データ（例えば、障害物、オブジェクト、付近車両）に基づいて、感知・計画システム１１０は、最適なルートを計画し、そして計画されたルートに基づき、例えば制御システム１１１を通じて車両１０１を運転することができる。
【００２８】
サーバー１０３は、各種の顧客のためにデータ分析サービスを実行するデータ分析システムであっても良い。一実施態様において、データ分析システム１０３は、データ収集器１２１と機械学習エンジン１２２を含む。データ収集器１２１は、各種の車両（自動運転車または人間の運転者によって運転される通常の車両）から運転統計データ１２３を収集する。運転統計データ１２３は、出された運転命令（例えば、スロットル、ブレーキ、ステアリング命令）を指示する情報と、車両のセンサーにより異なる時点で収集された車両の応答（例えば、速度、加速、減速、方向）を示す情報を含む。運転統計データ１２３は、例えば、ルート（出発地位置と目的地位置を含む）、ＭＰＯＩ、道路状況、気候状況等のような、異なる時点における運転環境を示す情報を更に含むことができる。
【００２９】
運転統計データ１２３に基づき、機械学習エンジン１２２は、各種の目的のために、ルールセット、アルゴリズム及び／または予測モデル１２４を生成または訓練する。一実施態様において、データ１２４は、各種の感知センサーに関する感知パラメータセットと、計画・制御技術またはアルゴリズムと、シミュレーションに用いられる運転シナリオと、感知センサーの選択に用いられる適切なまたは最適な感知パラメータセットを決定するためにシミュレーション結果を評価するのに用いられる規則セットとを含む。自動運転シミュレーションシステム１２５は、各種の計画・制御技術に用いられる異なる運転シナリオにおいて、感知パラメータの候補に基づき、自動運転シミュレーションを実行するように配置される。
【００３０】
一実施態様において、各々のシナリオにおいて、異なる距離を隔てて異なる位置に配置されるバーチャル障害物のセットを含むものに対する理想的な感知は、シミュレーションシステム１２５に接続される。シャドウフィルターは、（具体的な計画・制御技術に関する感知確率に従い）ＡＤＶの目下状態またはＡＤＶの種類と感知パラメータに基づき、障害物をフィルタリングアウトすることができる。ＡＤＶの目下状態は、ＡＤＶの進行方向、位置、速度等を含む。感知パラメータは、フィルタリング範囲（すなわち、当該障害物と自動運転車との距離が特定の距離より大きい場合、当該障害物がフィルタリングアウトされる）とフィルタリング確率（すなわち、当該障害物の距離は特定の距離より小さい場合、当該障害物の幾つかのフレームがフィルタリングアウトされる）を含む。当該確率は、障害物とＡＤＶとの間の相対方向と距離に伴って変化する。シミュレーションシステム１２５のＰｎＣモジュールは、シャドウフィルターに接続されるので、よってＰｎＣモジュールの中で、感知の時、フィルタリングした後の障害物のみが使用でき、または見えることができる。シミュレーションシステム１２５の評価部は、シミュレーションエンジンと並行して動作し、シミュレーション結果を収集して評価することによって、ＡＤＶが安全に運行されているか否か、軌跡平滑度が許容できる範囲内にあるか否かを判定する。シミュレーションシステム１２５の範囲特定モジュールは、評価結果を分析し、ＡＤＶが安全的に運行し続けることができるとともに乗員の乗心地性能が確保される最小限の感知範囲を適切に選択する。
【００３１】
図３Ａと図３Ｂは、一実施態様による自動運転車と一緒に使用される感知・計画システムの例示を示すブロック図である。システム３００は、図１の自動運転車１０１の一部分として実施することができ、感知・計画システム１１０と、制御システム１１１と、センサーシステム１１５とを含むが、これらに限定されない。図３Ａと図３Ｂに示すように、感知・計画システム１１０は、測位モジュール３０１と、感知モジュール３０２と、予測モジュール３０３と、決定モジュール３０４と、計画モジュール３０５と、制御モジュール３０６と、ルーティングモジュール３０７とを含むが、これらに限定されない。
【００３２】
モジュール３０１〜３０７の中の幾つかまたは全部は、ソフトウェア、ハードウェアまたはその組み合わせとして実施することができる。例えば、これらのモジュールは、永続的記憶装置３５２にインストールされ、メモリ３５１にロードされ、一つ以上のプロセッサー（示さず）によって実行可能である。なお、これらのモジュールの中の幾つかまたは全部は、図２の車両制御システム１１１の幾つかまたは全部のモジュールと通信可能的に接続され、またはそれらと一体に集積されることができる。モジュール３０１〜３０７の中の幾つかは、集積モジュールとして一体に集積されても良い。
【００３３】
測位モジュール３０１は、例えば、ＧＰＳユニット２１２を使って自動運転車の現在位置を特定するとともに、ユーザーの旅程またはルートに関するすべてのデータを管理する。測位モジュール３０１（地図及びルートモジュールとも呼ばれる）は、ユーザーの旅程またはルートに関するすべてのデータを管理する。ユーザーは、例えばユーザーインターフェースを通じてログインし、旅程の出発地位置と目的地を指定することができる。測位モジュール３０１は、旅程に関するデータを取得するために、地図及びルート情報３１１のような、自動運転車３００のその他の構成要素と通信する。例えば、測位モジュール３０１は、位置サーバーと、地図とＰＯＩ（ＭＰＯＩ）サーバーから位置とルートの情報を取得できる。位置サーバーは位置サービスを提供し、ＭＰＯＩサーバーは地図サービスと幾つかの位置のＰＯＩを提供し、それらを地図及びルート情報３１１の一部分としてキャッシュできる。自動運転車３００がルートに沿って移動する際に、測位モジュール３０１は、交通情報システムまたはサーバーからリアルタイムの交通情報を取得することができる。
【００３４】
センサーシステム１１５から提供されたセンサーデータと測位モジュール３０１から取得された定位情報に基づき、感知モジュール３０２は、周囲環境への感知を特定する。感知情報は、通常の運転者がその運転している車両の周囲から感知したものを示す。感知は、例えば車道配置（例えば、直線車道または曲がる車道）、交通信号、他の車両の相対位置、歩行者、建築物、横断歩道またはその他の交通関連標識（例えば、停止標識、譲れ標識）等のオブジェクトを含むことができる。
【００３５】
感知モジュール３０２は、一つ以上のカメラから収集された画像を処理及び分析し、自動運転車の環境の中のオブジェクト及び／または特徴を識別するために、コンピュータビジョンシステムまたはコンピュータビジョンシステムの機能を含むことができる。前記オブジェクトは、交通信号、道路の境界、他の車両、歩行者及び／または障害物等を含むことができる。コンピュータビジョンシステムは、オブジェクト識別アルゴリズム、ビデオトラッキング及びその他のコンピュータビジョン技術を使うことができる。幾つかの実施態様においては、コンピュータビジョンシステムは環境地図を作成し、オブジェクトを追跡し、オブジェクトの速度を推定することができる。感知モジュール３０２は、さらに、例えばレーダー及び／またはＬＩＤＡＲ等のようなその他のセンサーから提供されたその他のセンターデータに基づき、オブジェクトを検出することができる。
【００３６】
各々のオブジェクトに対して、予測モジュール３０３は、オブジェクトが当該場合で、どのように挙動するかを予測する。地図及びルート情報３１１と交通ルール３１２のセットに応じて、運転環境をその時点で感知した感知データに基づいて、前記予測を実行する。例えば、オブジェクトが、反対方向における車両であり、かつ現在運転環境に交差点が含まれると、予測モジュール３０３は、車両が直進するか、またはカール走行するかを予測する。感知データが交差点に交通信号がないことを示す場合、予測モジュール３０３は、車両が交差点に進入する前に完全に停止する必要があると予測する可能性がある。感知データは、車両が現在左折専用車線または右折専用車線にあることを示す場合、予測モジュール３０３は、車両がそれぞれ左折または右折する可能性がより高いと予測することができる。
【００３７】
各々のオブジェクトに対して、決定モジュール３０４は、オブジェクトを如何に対応するかを決定する。例えば、特定のオブジェクト（例えば、交差ルートにおける他の車両）及びオブジェクトを記述するメタデータ（例えば、速度、方向、操舵角）について、決定モジュール３０４は、前記オブジェクトと遭う時に如何に対応するか（例えば、追い越し、道譲り、停止、追い抜き）を決定する。決定モジュール３０４は、永続的記憶装置に記憶されている、例えば交通ルールまたは運転ルール３１２のようなルール集に従ってこれらの決定を下すことができる。
【００３８】
ルーティングモジュール３０７は、出発地から目的地までの一つ以上のルートまたは経路を提供するように配置されている。出発地位置から目的地位置までの所与の旅程（例えば、ユーザーから受信された所与の旅程）について、ルーティングモジュール３０７は、ルート及び地図情報３１１を取得し、出発地位置から目的地の位置に到達するまでの全ての可能なルートまたは経路を特定する。ルーティングモジュール３０７は、決定された、出発地位置から目的地の位置に到達するまでのルートのそれぞれについて、地形図の形式で基準線を生成することができる。基準線とは、例えば車両、障害物または交通状況のようなその他の物から如何なる干渉も受けない理想なルートまたは経路を指す。すなわち、道路にその他の車両、通行人または障害物が存在しない場合、ＡＤＶは、基準線に正確的にまたは密接的に従うべきである。そして、地形図は、決定モジュール３０４及び／または計画モジュール３０５に提供される。決定モジュール３０４及び／または計画モジュール３０５は、他のモジュールによって提供された他のデータ（例えば、測位モジュール３０１からの交通状況、感知モジュール３０２によって感知された運転環境、及び予測モジュール３０３によって予測された交通状況）に基づき、全ての可能なルートを検査して、最適なルートの一つを選択して修正する。当該時点における特定の運転環境に応じて、ＡＤＶを制御するための実際の経路またはルートは、ルーティングモジュール３０７によって提供された基準線に近いかまたは異なっていてもよい。
【００３９】
感知されたオブジェクトの各々に対する決定に基づき、計画モジュール３０５は、ルーティングモジュール３０７により提供された基準線を準拠として、自動運転車のためにルートまたは経路及び運転パラメータ（例えば、距離、速度及び／または操舵角）を計画する。言い換えれば、所与のオブジェクトに対して、決定モジュール３０４は、当該オブジェクトに対して何をするかを決定し、計画モジュール３０５は、どのようにそれをするかを決定する。例えば、所与のオブジェクトに対して、決定モジュール３０４は、前記オブジェクトを追い抜くと決定でき、計画モジュール３０５は、前記オブジェクトの左側から追い抜くか、または右側から追い抜くかを決定することができる。計画・制御データは、計画モジュール３０５によって生成され、車両３００が次の移動サイクル（例えば、次のルート／経路区間）において如何に移動するかを記述する情報を含む。例えば、計画・制御データは、車両３００が３０マイル／時間（ｍｐｈ）の速度で１０メートル移動し、それから、２５ｍｐｈの速度で右側車線に変更するように指示する。
【００４０】
計画・制御データに基づき、制御モジュール３０６は、計画・制御データによって限定されたルートまたは経路に応じて、適切な命令または信号を車両制御システム１１１へ送信することにより、自動運転車を制御及び運転する。前記計画・制御データは、経路またはルートに沿って異なる時点において適切な車両配置または運転パラメータ（例えば、スロットル、ブレーキとステアリング命令）を使用し、車両をルートまたは経路の第１の地点から第２の地点まで運転するのに十分の情報を含む。
【００４１】
一実施態様において、計画段階は、複数の計画周期（コマンドサイクルとも呼ばれる）で実行され、例えば、１００ミリ秒（ｍｓ）の時間間隔ごとに実行される。計画周期またはマンドサイクルの中の各々に対して、計画・制御データに基づいて一つ以上の制御命令を発信する。即ち、各々の１００ｍｓごとに、計画モジュール３０５は、次のルート区間または経路区間（例えば、目標位置及びＡＤＶが目標位置に到着するのに必要な時間が含まれる）を計画する。或いは、計画モジュール３０５は、具体的な速度、方向及び／または操舵角等をさらに指定することができる。一実施態様において、計画モジュール３０５は、次の所定期間（例えば、５秒）のルート区間または経路区間を計画する。各計画周期に対して、計画モジュール３０５は、前の周期において計画された目標位置に基づき、現在周期（例えば、次の５秒）に使用される目標位置を計画する。そして、制御モジュール３０６は、一つ以上の制御命令（例えば、スロットル命令、ブレーキ命令、ステアリング制御命令）を生成する。
【００４２】
なお、決定モジュール３０４と計画モジュール３０５は、集積モジュールとして一体化されてもよい。自動運転車の運転経路を特定するために、決定モジュール３０４／計画モジュール３０５は、ナビゲーションシステムまたはナビゲーションシステムの機能を含んでもよい。ナビゲーションシステムは、例えば、自動運転車が、感知された障害物を実質的に避けながら最終的な目的地に通じる走行車線に基づく経路に沿って進むように、一連の速度と進行方向を決定することができる。目的地は、ユーザーインターフェースシステム１１３を介するユーザーの入力に従って設定することができる。ナビゲーションシステムは、自動運転車が運行していると同時に、動的に運転経路を更新できる。ナビゲーションシステムは、自動運転車の運転経路を決定するために、ＧＰＳシステムからの一つ以上の地図のデータをマージすることができる。
【００４３】
決定モジュール３０４／計画モジュール３０５は、自動運転車の環境における潜在的な障害物を識別したり、評価したり、回避したり、他の方法で追い抜いたりするように、衝突防止システム又は衝突防止システムの機能を含んでも良い。例えば、衝突防止システムは、制御システム１１１のうちの一つ又は複数のサブシステムを操作することで、ステアリング動作、曲がる動作、ブレーキ動作等を行うことにより、自動運転車のナビゲートにおける変更を実現することができる。衝突防止システムは、周辺の交通モード、道路状況等に基づいて実行可能な、障害物を回避する動作を自動的に決定することができる。衝突防止システムは、他のセンサーシステムにより、自動運転車がステアリングして入ろうとする隣接エリアに存在する車両や、建物障害物等が検出された場合、ステアリング動作をしないように配置されることができる。衝突防止システムは、使用可能でかつ自動運転車の乗員の安全性を最大化させる動作を自動的に選択することができる。衝突防止システムは、自動運転車の乗員室において最小量の加速を生じさせると予測された退避操作を選択することができる。
【００４４】
図４Ａと図４Ｂは、一実施態様によるシミュレーションシステムの例示を示すブロック図である。シミュレーションシステム４００は、図１のシミュレーションシステム１２５を示すことができる。シミュレーションシステム４００は、個々の車両、又は個々の計画・制御技術に対し、安全性と快適な乗心地が確保される最低または合理的なコストで車両を運転できるように、車両の感知センサーに用いられる感知パラメータセットを決定するために、自動運転シミュレーションを実行するように設計されている。図４Ａと図４Ｂに示すように、シミュレーションシステム４００は、シャドウフィルター４１１、ＰｎＣモジュール４１２、シナリオベースのシミュレータ４１３、評価モジュール４１４と感知範囲特定モジュール４１５とを含むが、これらに限定されない。モジュール４１１〜４１５を、メモリ４０２にロードし、一つ以上のプロセッサー４０１によって実行することができる。ＰｎＣモジュール４１２は、計画モジュール３０５及び／または制御モジュール３０６の機能の少なくとも一部を含むことができる。
【００４５】
一実施態様において、シミュレーションの前に、理想的な感知データセットを定義及び作成する。これは、永続的記憶装置４０３の中に記憶される理想感知４２１の一部分として記憶されても良い。理想感知４２１は、シミュレーションが実行されるＡＤＶの目下位置に対して異なる位置に配置される複数のバーチャル障害物を含んでも良い。障害物の幾つかは、シミュレーションされるＡＤＶの目下位置と異なる位置（例えば、異なるｘとｙ座標）に配置されても良い。
【００４６】
また、ＡＤＶの車両状態と運転制限４２２のセットをさらに定義した。運転制限は、運転制限は、検討されるＡＤＶの規格または車両の具体的な種類に依存できる。一実施態様において、運転制限は、ＡＤＶの最大加速度（及び／または減速度）率、最大操舵角変化率、最小回転半径、及び／または車両の物理サイズ（例えば、車両の長さと車両の幅）を含む。車両の車両状態は、車両の目下速度、進行方向、位置（例えば、ｘ、ｙ座標）を含む。車両状態と運転制限４２２は、シミュレーション中において計画・制御操作に使用されることができる。
【００４７】
また、複数の感知パラメータセット４２３を更に定義した。これらは、シミュレーション期間において、感知パラメータセットの候補として使用されることができる。シミュレーションの目的の一つは、安全性と快適な乗心地が確保される最低または合理的なコストを有する感知センサーの感知パラメータセットを特定することである。各々の感知パラメータセットは、感知センサーによってカバーされる走査区域を定義した情報を含む。一実施態様において、各々の感知パラメータセットは、ＲＡＤＡＲ装置の走査距離を含み、例えば、ＲＡＤＡＲ装置の走査円の半径（Ｒ）を含む。３６０度回転と走査が可能なＲＡＤＡＲ装置を与えると、ＲＡＤＡＲ装置の走査角度は、３６０度である。各々の感知パラメータセットは、ＬＩＤＡＲ装置の走査距離（Ｌ）と走査角度（θ）をさらに含んでもよい。
【００４８】
走査距離と走査角度の組み合わせにより、感知センサーが障害物を走査及び観察可能な走査範囲または走査区域が定義されている。走査区域に入ったあらゆる障害物を、感知センサーが検出できると考えられる。各々の感知パラメータセットは、感知センサーが感知センサーの走査区域に入った障害物を“見える”または検出できる確率または成功率の感知確率をさらに含む。故に、各々の感知パラメータセットの候補は、ＲＡＤＡＲ装置の走査半径Ｒ、ＬＩＤＡＲ装置の走査距離ＬとＬＩＤＡＲ装置の走査角度θの異なる組み合わせを有する。本発明全体において、ＲＡＤＡＲ装置とＬＩＤＡＲ装置を感知センサーの例示として使用する。なお、例えばカメラまたは赤外センサー等のその他のセンサーも適用することができる。
【００４９】
一実施態様において、各々の感知パラメータセット４２３に対して、シャドウフィルター４１１は、感知パラメータセットの感知パラメータに基づき、理想感知４２１のバーチャル障害物（例えば、第１のバーチャル障害物）に対して、フィルタリングを実行してバーチャル障害物サブセット（例えば、第２のバーチャル障害物セット）を生成するように配置される。バーチャル障害物サブセットの中の障害物は、現在の感知パラメータセットによって定義された走査区域または走査範囲の内に入った障害物である。
【００５０】
図５に示すように、この例示において、理想感知の一部としての予め定義されたバーチャル障害物セットは、異なる位置に配置される。各々の障害物は、例えば障害物５１１〜５１５のブロックで表す。特定の感知センサーによって、対応する走査区域または走査範囲は異なる可能性がある。この例示においては、感知センサーはＲＡＤＡＲ装置とＬＩＤＡＲ装置である。例えば、ＲＡＤＡＲ装置は、走査半径Ｒ１またはＲ２を有するように配置されても良い。ＬＩＤＡＲ装置は、走査距離Ｌ１またはＬ２及び走査角度θを有しても良い。ＲＡＤＡＲ装置とＬＩＤＡＲ装置のＲ、Ｌとθの組み合わせは、ＲＡＤＡＲ装置とＬＩＤＡＲ装置が取り付けられたＡＤＶの具体的な感知範囲に対応する感知パラメータセットを示す。
【００５１】
この例示において、感知パラメータセットは、（Ｒ１、Ｌ１、θ）、（Ｒ１、Ｌ２、θ）、（Ｒ２、Ｌ１、θ）、（Ｒ２、Ｌ２、θ）等の中の一つであっても良く、ただし、θも可変である。感知パラメータセット（Ｒ１、Ｌ１、θ）について、バーチャル障害物５１１はＲＡＤＡＲに対して見え、障害物５１１〜５１３はＬＩＤＡＲに対して見える。バーチャル障害物５１４〜５１５は、走査区域の外に位置するため、ＲＡＤＡＲとＬＩＤＡＲに対して見えない。感知パラメータセット（Ｒ２、Ｌ２、θ）に対して、バーチャル障害物５１１〜５１２はＲＡＤＡＲに対して見え、障害物５１１〜５１４はＬＩＤＡＲに対して見える。バーチャル障害物５１５は、ＲＡＤＡＲとＬＩＤＡＲに対して見えない。
【００５２】
なお、障害物は見えるか否かは、感知センサーの感知パラメータの一部としての感知確率に影響される。感知センサーの感知パラメータは、感知センサーの設計と製造中において特定されまたは配置されている。例えば、目標感知確率が９０％であれば、９０％の時間において対応する走査範囲内のバーチャル障害物は、対応する感知センサーに対して見える。
【００５３】
図４Ａと図４Ｂ及び図５に示すように、理想の感知データ４２１と、車両状態４２２と、感知パラメータ４２３の一部として提供された所与の感知パラメータセットとに基づき、シャドウフィルター４１１は、所与の感知パラメータセットで定義された走査範囲または走査区域の外のあらゆるバーチャル障害物をフィルタリングアウトすることによって、フィルタリングされた感知情報４３０を生成するように配置される。一実施態様において、シャドウフィルター４１１は、感知フレームシーケンスを生成し、各々のフレームは、感知センサーが具体的な時点で取得した具体的な感知画像と対応する。各々のフレームは、検討されるＡＤＶの計画周期（例えば、１００ｍｓ〜２００ｍｓ）に従って周期的に生成される。各々のフレームは、所与の、例えば感知センサーの感知範囲と感知確率の感知パラメータセット、車両状態及び運転制限４２２において見えるバーチャル障害物を含む。
【００５４】
なお、バーチャル障害物が感知センサーの所与の走査範囲の中で見えるにもかかわらず、前記バーチャル障害物は現在の車両状態では本当は見えない可能性がある。例えば、もしＡＤＶの現在の速度が非常に高い場合、ＡＤＶに近いバーチャル障害物は、次のフレームに現れない可能性がある。これは、ＡＤＶは、次のフレームが取得される前に、すでに高速で障害物を通り過ぎた可能性があるためである。シャドウフィルター４１１は、ＡＤＶの車両状態または物理制限４２２をさらにＰｎＣモジュールに提供する。所与の感知確率（例えば、９０％）に対して、感知画像の、感知確率に対応する部分（例えば、ランダムに選択された、または予め定めた式に従って選択された９０％のフレーム）のみは、見えるバーチャル障害物を含む。
【００５５】
感知情報４３０と車両状態情報４１２に基づき、ＰｎＣモジュールは、軌跡を計画して、ナビゲーションで、検出された障害物（例えば、フィルタリングされた障害物サブセット）を通過するようにＡＤＶを制御する。予め定めた運転シナリオ４２４の中の具体的な運転シナリオに対して軌跡を生成することができる。ＰｎＣモジュールは、予め定めた運転シナリオ４２４の各々に対して軌跡を生成することができる。ＰｎＣモジュールによって生成された各々の軌跡に対して、シミュレータ４１３は、感知されたバーチャル障害物を考慮した軌跡に従ってＡＤＶをバーチャル運転することによって、シミュレーションを行う。このシミュレーションにおいて、検討されるＡＤＶはバーチャルＡＤＶである。なお、シミュレータ４１３とＰｎＣモジュール４１２は、一体に集積モジュールとして集積されても良く、ＰｎＣモジュール４１２は、計画操作とシミュレーション操作を実行する。
【００５６】
各々の感知パラメータセット（例えば、走査半径、走査距離、走査角度）と対応する感知パラメータセットにおいて実行された各々のシミュレーションに対して、評価モジュール４１４は、ＡＤＶがナビゲーションで、検出されたバーチャル障害物を通過することができたか否かを判定するように、規則セット４２５に基づき対応のシミュレーション結果を検査する。例えば、図６に示すように、評価モジュール４１４は、軌跡６０１と障害物６０２との間の最短距離を検査し、当該距離が、規則４２５の一部として規定された所定の閾値より小さいか否かを判定する。評価モジュール４１４はさらに、軌跡６０１と車道の限界６０３との間の最短距離を検査し、当該距離が所定の閾値より小さいか否かを判定する。もしＡＤＶが障害物６０２または車道の限界６０３に近づきすぎるならば、シミュレーションは失敗した。規則４２５は、地図データに基づき、車道内の最小相対位置及びＡＤＶと障害物との間の相対速度範囲をさらに規定しても良い。評価モジュール４１４は、規則４２５によって、シミュレーションが通ったか否かと簡単に示しても良い。
【００５７】
全ての感知パラメータセットのために実行された全てのシミュレーションの評価に基づき、感知範囲特定モジュール４１５は、そのシミュレーションのすべてまたは（例えば、予め定めた閾値と比べて）重要な部分が通過することができた感知パラメータセットの中の一つを選択する。選択された感知パラメータセット４３５は、ＡＤＶ上に使用される感知センサーの識別、取得、及び配置に用いられる。なお、評価モジュール４１４と感知範囲特定モジュール４１５は、一体に集積モジュールとして集積されても良い。
【００５８】
図７は、一実施態様により感知センサーに用いられる感知パラメータを特定するプロセスを示すフローチャート図である。プロセス７００は、ソフトウェア、ハードウェア又はその組み合わせを含む処理ロジックにより実行することができる。例えば、プロセス７００は、図４Ａのシステム４００により実行することができる。図７に示すように、操作７０１においては、バーチャルＡＤＶとしてのＡＤＶの目下位置に相対して複数の異なる位置に配置される第１のバーチャル障害物セットを定義する。操作７０２においては、ＡＤＶの一つ以上の感知センサー（例えば、ＲＡＤＡＲ、ＬＩＤＡＲ）と関連付けられる複数の感知パラメータセットを定義する。各々の感知パラメータセットに対して、操作７０３においては、与えられた感知パラメータセットに基づき、第１のバーチャル障害物セットに対してフィルタリング操作を実行し、例えば与えられた感知パラメータセットによって定義される走査範囲を考慮することによって前記第１のバーチャル障害物セットから任意のバーチャル障害物を削除し、これによって第２のバーチャル障害物セットを生成する。
【００５９】
操作７０４においては、第２のバーチャル障害物セットによって、計画・制御のシミュレーションを行うことによって軌跡を計画し、前記軌跡に従って移動するように前記ＡＤＶを制御する。各々の感知パラメータセットに対して、複数の異なる運転シナリオのために複数のシミュレーションを実行しても良い。操作７０５においては、規則セットに基づき、各々の感知パラメータセットが異なるシナリオに用いられるシミュレーションの結果を分析することによって、ＡＤＶがナビゲーションでバーチャル障害物セットを通過することができたか否かを判定する。操作７０６においては、感知パラメータセットの中の、最短走査範囲を有するとともに、予め定めた閾値より高いシミュレーション成功率を有する一つの感知パラメータセットを選択する。そしてこれらの感知パラメータを使用してＡＤＶの一つ以上の感知センサーを購買または配置する。
【００６０】
前記文章で示され、説明された構成要素の中の幾つかまたは全部は、ソフトウェア、ハードウェアまたはその組み合わせとして実装することができる。例えば、この種類の構成要素は、永続的な記憶装置にインストールされ、かつ記憶されるソフトウェアとして実装することができる。当該ソフトウェアは、プロセッサー（図示せず）を通じてメモリにロードし、メモリの中で本発明を貫いて説明したプロセスまたは操作を実行する。或いは、この種類の構成要素は、専用ハードウェア（例えば、集積回路（例えば、専用集積回路またはＡＳＩＣ）、デジタルシグナルプロセッサー（ＤＳＰ）または現場でプログラム可能なゲートアレイ（ＦＰＧＡ））にプログラムされたまたは埋め込まれた実行可能なコードとして実装することができる。当該実行可能なコードは、アプリケーションからの対応する駆動プログラム及び／またはオペレーティングシステムを通じてアクセスすることができる。さらに、この種類の構成要素は、ソフトウェアが一つ以上の特定の命令でアクセスできる命令集の一部分となるように、プロセッサーまたはプロセッサーのコアの中の特定のハードウェアロジックとして実装することができる。
【００６１】
図８は、本開示の一実施形態と共に使用可能なデータ処理システムの一例を示すブロック図である。例えば、システム１５００は、図１の感知・計画システム１１０、又はサーバ１０３〜１０４のいずれかのような、前記プロセス又は方法のいずれかを実行する前記データ処理システムのいずれかを表すことができる。システム１５００は、いくつかの異なる構成要素を含むことができる。これらの構成要素は、集積回路（ＩＣ）、集積回路の一部、ディスクリート型電子デバイス、又は回路基板（例えば、コンピュータシステムのマザーボード又はアドインカード）に適するその他のモジュールとして実現されることができ、又は、他の形態でコンピュータシステムのシャーシ内に組み込まれた構成要素として実現されることができる。
【００６２】
なお、システム１５００は、コンピュータシステムのいくつかの構成要素の高レベルビューを示すことを意図している。しかしながら、理解すべきなのは、いくつかの実施例において付加的構成要素が存在してもよく、また、その他の実施例において示された構成要素を異なる配置にすることが可能である。システム１５００は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、サーバ、携帯電話、メディアプレーヤ、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、スマートウォッチ、パーソナルコミュニケーター、ゲーム装置、ネットワークルーター又はハブ、無線アクセスポイント（ＡＰ）又はリピーター、セット・トップボックス、又はそれらの組み合わせを表すことができる。さらに、単一の機械又はシステムのみが示されたが、「機械」又は「システム」という用語は、本明細書で説明されるいずれか一種以上の方法を実行するための、単独で又は共同で一つ（又は複数）の命令セットを実行する機械又はシステムの任意の組み合わせも含まれると解釈されるものとする。
【００６３】
一実施形態では、システム１５００は、バス又はインターコネクト１５１０を介して接続される、プロセッサ１５０１と、メモリ１５０３と、装置１５０５〜１５０８とを含む。プロセッサ１５０１は、単一のプロセッサコア又は複数のプロセッサコアが含まれる単一のプロセッサ又は複数のプロセッサを表すことができる。プロセッサ１５０１は、マイクロプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）などのような、一つ以上の汎用プロセッサを表すことができる。より具体的には、プロセッサ１５０１は、複雑命令セットコンピューティング（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小命令セットコンピューティング（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長命令語（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサ、又はその他の命令セットを実行するプロセッサ、又は命令セットの組み合わせを実行するプロセッサであってもよい。プロセッサ１５０１は更に、例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、セルラー又はベースバンドプロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、ネットワークプロセッサ、グラフィックプロセッサ、通信プロセッサ、暗号化プロセッサ、コプロセッサ、組込みプロセッサ、又は命令を処理可能な任意の他のタイプのロジックのような、一つ以上の専用プロセッサであってもよい。
【００６４】
プロセッサ１５０１は、超低電圧プロセッサのような低電力マルチコアプロセッサソケットであってもよく、前記システムの様々な構成要素と通信するための主処理ユニット及び中央ハブとして機能することができる。このようなプロセッサは、システムオンチップ（ＳｏＣ）として実現されることができる。プロセッサ１５０１は、本明細書で説明される動作及びステップを実行するための命令を実行するように構成される。システム１５００は、更に所望によるグラフィックサブシステム１５０４と通信するグラフィックインターフェースを含むことができ、グラフィックサブシステム１５０４は、表示コントローラ、グラフィックプロセッサ、及び／又は表示装置を含むことができる。
【００６５】
プロセッサ１５０１は、メモリ１５０３と通信することができ、メモリ１５０３は、一実施形態では、所定量のシステムメモリを提供するための複数のメモリ装置によって実現されることができる。メモリ１５０３は、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、シンクロナスＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、又はその他のタイプの記憶装置のような、一つ以上の揮発性記憶（又はメモリ）装置を含むことができる。メモリ１５０３は、プロセッサ１５０１又はその他の任意の装置により実行される命令シーケンスを含む情報を記憶することができる。例えば、様々なオペレーティングシステム、デバイスドライバ、ファームウェア（例えば、ベーシックインプット／アウトプットシステム又はＢＩＯＳ）、及び／又はアプリケーションの実行可能なコード及び／又はデータは、メモリ１５０３にロードされ、プロセッサ１５０１により実行されることができる。オペレーティングシステムは、例えば、ロボットオペレーティングシステム（ＲＯＳ）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）社のＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）オペレーティングシステム、アップル社のＭａｃＯＳ（登録商標）／ｉＯＳ（登録商標）、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）社のＡｎｄｒｏｉｄ（登録商標）、ＬＩＮＵＸ、ＵＮＩＸ（登録商標）、又はその他のリアルタイム若しくは組込みオペレーティングシステムのような、任意のタイプのオペレーティングシステムであってもよい。
【００６６】
システム１５００は、例えば、ネットワークインターフェース装置１５０５、所望による入力装置１５０６、及びその他の所望によるＩＯ装置１５０７を含む装置１５０５〜１５０８のようなＩＯ装置を更に含むことができる。ネットワークインターフェース装置１５０５は、無線送受信機及び／又はネットワークインターフェースカード（ＮＩＣ）を含むことができる。前記無線送受信機は、ＷｉＦｉ送受信機、赤外線送受信機、ブルートゥース（登録商標）送受信機、ＷｉＭａｘ送受信機、無線携帯電話送受信機、衛星送受信機（例えば、全地球測位システム（ＧＰＳ）送受信機）、又はその他の無線周波数（ＲＦ）送受信機、又はそれらの組み合わせであってもよい。ＮＩＣは、イーサネット（登録商標）カードであってもよい。
【００６７】
入力装置１５０６は、マウス、タッチパネル、タッチスクリーン（表示装置１５０４と統合されてもよい）、ポインター装置（例えば、スタイラス）、及び／又はキーボード（例えば、物理キーボード又はタッチスクリーンの一部として表示された仮想キーボード）を含むことができる。例えば、入力装置１５０６は、タッチスクリーンと接続するタッチスクリーンコントローラを含むことができる。タッチスクリーン及びタッチスクリーンコントローラは、例えば、様々なタッチ感応技術（コンデンサ、抵抗、赤外線、及び表面弾性波の技術を含むが、それらに限定されない）のいずれか、並びにその他の近接センサアレイ、又は、タッチスクリーンと接触する一つ以上の点を決定するためのその他の素子を用いて、それらの接触及び移動又は中断を検出することができる。
【００６８】
ＩＯ装置１５０７は、音声装置を含むことができる。音声装置は、例えば、音声認識、音声複製、デジタル記録、及び／又は電話機能のような音声サポートの機能を促進するために、スピーカ及び／又はマイクロフォンを含んでもよい。その他のＩＯ装置１５０７は、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）ポート、パラレルポート、シリアルポート、プリンタ、ネットワークインターフェース、バスブリッジ（例えば、ＰＣＩーＰＣＩブリッジ）、センサ（例えば、加速度計のようなモーションセンサ、ジャイロスコープ、磁力計、光センサ、コンパス、近接センサなど）、又はそれらの組み合わせを更に含むことができる。装置１５０７は、更に結像処理サブシステム（例えば、カメラ）を含むことができ、前記結像処理サブシステムは、写真及びビデオ断片の記録のようなカメラ機能を促進するための光学センサを含むことができ、例えば、電荷結合素子（ＣＣＤ）又は相補型金属酸化物半導体（ＣＭＯＳ）光学センサが挙げられる。特定のセンサは、センサハブ（図示せず）を介してインターコネクト１５１０に接続されることができ、キーボード又はサーマルセンサのようなその他の装置はシステム１５００の具体的な配置又は設計により、組込みコントローラ（図示せず）により制御されることができる。
【００６９】
データ、アプリケーション、一つ以上のオペレーティングシステムなどの情報の永続性記憶を提供するために、プロセッサ１５０１には、大容量記憶装置（図示せず）が接続されることもできる。様々な実施形態において、より薄くてより軽量なシステム設計を可能にしながら、システムの応答性を向上するために、このような大容量記憶装置は、ソリッドステートデバイス（ＳＳＤ）によって実現されることができる。しかしながら、その他の実施形態では、大容量記憶装置は、主にハードディスクドライブ（ＨＤＤ）を使用して実現されることができ、より小さい容量のＳＳＤ記憶装置をＳＳＤキャッシュとして機能することで、停電イベントの間にコンテキスト状態及び他のそのような情報の不揮発性記憶を可能にし、それによりシステム動作が再開するときに通電を速く実現することができる。また、フラッシュデバイスは、例えば、シリアルペリフェラルインターフェース（ＳＰＩ）を介してプロセッサ１５０１に接続されることができる。このようなフラッシュデバイスは、前記システムのＢＩＯＳ及びその他のファームウェアを含むシステムソフトウェアの不揮発性記憶のために機能することができる。
【００７０】
記憶装置１５０８は、コンピュータアクセス可能な記憶媒体１５０９（機械可読記憶媒体又はコンピュータ可読媒体ともいう）を含むことができ、前記コンピュータアクセス可能な記憶媒体１５０９には、本明細書で記載されたいずれか一種以上の方法又は機能を具現化する一つ以上の命令セット又はソフトウェア（例えば、モジュール、ユニット、及び／又はロジック１５２８）が記憶されている。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、計画モジュール３０５、制御モジュール３０６及び／又は基準線ジェネレータ３０８のような、前記構成要素のいずれかを表すことができる。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、更に、データ処理システム１５００、メモリ１５０３、及びプロセッサ１５０１による実行中に、メモリ１５０３内及び／又はプロセッサ１５０１内に完全的に又は少なくとも部分的に存在してもよく、データ処理システム１５００、メモリ１５０３、及びプロセッサ１５０１も機械アクセス可能な記憶媒体を構成する。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、更に、ネットワークを介してネットワークインターフェース装置１５０５を経由して送受信されてもよい。
【００７１】
コンピュータ可読記憶媒体１５０９は、以上で説明されたいくつかのソフトウェア機能を永続的に記憶するために用いることができる。コンピュータ可読記憶媒体１５０９は、例示的な実施形態において単一の媒体として示されるが、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、前記一つ以上の命令セットが記憶される単一の媒体又は複数の媒体（例えば、集中型又は分散型データベース、及び／又は関連するキャッシュとサーバ）を含むと解釈されるものとする。「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は更に、命令セットを記憶又は符号化できる任意の媒体を含むと解釈されるものであり、前記命令セットは機械により実行され、本開示のいずれか一種以上の方法を前記機械に実行させるためのものである。それゆえに、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、ソリッドステートメモリ、光学媒体及び磁気媒体、又はその他の任意の非一時的な機械可読媒体を含むが、それらに限定されないと解釈されるものとする。
【００７２】
本明細書に記載の処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８、構成要素及びその他の特徴は、ディスクリートハードウェア構成要素として実現されてもよく、又はＡＳＩＣＳ、ＦＰＧＡ、ＤＳＰ又は類似の装置のようなハードウェア構成要素の機能に統合されてもよい。更に、処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、ハードウェア装置におけるファームウェア又は機能性回路として実現されてもよい。更に、処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、ハードウェア装置とソフトウェア構成要素の任意の組み合わせで実現されてもよい。
【００７３】
なお、システム１５００は、データ処理システムの様々な構成要素を有するものとして示されているが、構成要素を相互接続する任意の特定のアーキテクチャ又は方式を表すことを意図するものではなく、そのような詳細は、本開示の実施形態と密接な関係がない。また、より少ない構成要素又はより多くの構成要素を有するネットワークコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、携帯電話、サーバ、及び／又はその他のデータ処理システムも、本開示の実施形態と共に使用することができることを理解されたい。
【００７４】
前記具体的な説明の一部は、既に、コンピュータメモリにおけるデータビットに対する演算のアルゴリズムと記号表現で示される。これらのアルゴリズムの説明及び表現は、データ処理分野における当業者によって使用される、それらの作業実質を所属分野の他の当業者に最も効果的に伝達する方法である。本明細書では、一般的に、アルゴリズムは、所望の結果につながるセルフコンシステントシーケンスと考えられる。これらの動作は、物理量の物理的処置が必要なものである。
【００７５】
しかしながら、念頭に置くべきなのは、これらの用語及び類似の用語の全ては、適切な物理量に関連付けられるものであり、これらの量を標識しやすくするためのものに過ぎない。以上の説明で他に明示的に記載されていない限り、本明細書の全体にわたって理解するべきなのは、添付された特許請求の範囲に記載するもののような用語による説明とは、コンピュータシステム、又は類似の電子計算装置の動作及びプロセスを指し、前記コンピュータシステム又は電子計算装置は、コンピュータシステムのレジスタ及びメモリにおける物理（電子）量として示されるデータを制御するとともに、前記データをコンピュータシステムメモリ又はレジスタ又はこのようなその他の情報記憶装置、伝送又は表示装置において同様に物理量として示される別のデータに変換する。
【００７６】
本開示の実施形態は、本明細書の動作を実行するための装置にも関する。このようなコンピュータプログラムは、非一時的なコンピュータ可読媒体に記憶される。機械可読媒体は、機械（例えば、コンピュータ）により可読な形式で情報を記憶するための任意のメカニズムを含む。例えば、機械可読（例えば、コンピュータ可読）媒体は、機械（例えば、コンピュータ）可読記憶媒体（例えば、読み出し専用メモリ（「ＲＯＭ」）、ランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」）、磁気ディスク記憶媒体、光学記憶媒体、フラッシュメモリ装置）を含む。
【００７７】
上述した図面において説明されたプロセス又は方法は、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジックなど）、ソフトウェア（例えば、非一時的なコンピュータ可読媒体に具現化されるもの）、又は両方の組み合わせを含む処理ロジックにより実行されることができる。前記プロセス又は方法は、以上で特定の順序に応じて説明されたが、前記動作の一部が異なる順序で実行されてもよいことを理解されたい。また、一部の動作は、順番ではなく並行して実行できる。
【００７８】
本開示の実施形態は、いずれの特定のプログラミング言語を参照することなく記載されている。理解すべきなのは、本明細書に記載の本開示の実施形態の教示を実現するために、様々なプログラミング言語を使用することができる。
【００７９】
前記明細書において、本開示の実施形態は、既にその具体的な例示的な実施形態を参照しながら記載された。明らかなように、添付された特許請求の範囲に記載された本開示のより広い趣旨及び範囲を逸脱しない限り、本発明に対して様々な変更を行うことができる。それゆえに、本明細書及び図面は、限定的な意味でなく、例示的な意味で理解されるべきである。
【図１】
0006832421.tif 000002
【図２】
0006832421.tif 000003
【図３Ａ】
0006832421.tif 000004
【図３Ｂ】
0006832421.tif 000005
【図４Ａ】
0006832421.tif 000006
【図４Ｂ】
0006832421.tif 000007
【図５】
0006832421.tif 000008
【図６】
0006832421.tif 000009
【図７】
0006832421.tif 000010
【図８】
0006832421.tif 000011