(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
軌跡を生成して自動運転車両が車線に沿って走行するように操作するコンピュータにより実行される方法であって、
複数のセンサから取得されたセンサデータに基いて車線を走行する自動運転車両ADVの周囲の運転環境を特定することと、
前記運転環境の検知データに基いて、前記車線に関する地図の地図データを使用することなく、前記ADVの現在位置に対する前記車線の車線配置を特定することと、
前記ADVの前記現在位置に対する前記障害物の相対位置を含む、前記ADVに対する障害物の障害物情報を特定することと、
前記車線配置と前記障害物情報に基づいて、地図情報なしで前記ADVのビューから前記車線配置と前記障害物が描画された現時点のローカルビューフレームを生成して非一時的記憶装置に記憶することと、
前記ローカルビューフレームに基いて、前記ADVが次の運転周期において前記車線に沿って走行する軌跡を生成することと、を含み、
複数の運転周期のそれぞれについて、前記運転環境の特定、前記車線配置の特定、前記障害物情報の特定、及び対応する運転周期のために用いられる前記ローカルビューフレームの生成を繰り返して実行し、前記ローカルビューフレームを非一時的記憶装置に記憶することであって、前記運転周期のために用いられる前記ローカルビューフレームは、前記軌跡の作成に用いられる、ことと、
複数の運転周期のために用いられる前記ローカルビューフレームのシーケンスにおける車線の中心点により、前記車線の基準線を導出し、前記ADVが前記車線に沿って走行する軌跡を生成することと、
を更に含む、方法。
【請求項２】
前記車線の前記車線配置を特定する前に、検知された運転環境の検知データに基いて前記ADVが高速道路を走行していると確定することを更に含み、
前記車線配置は、前記ADVが高速道路を走行していると確定されたことに応じて特定される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記車線は、前記ADVが走行している道路における複数の車線の一つであり、
前記ADVの走行する軌跡を生成することは、
前記車線配置と前記障害物情報に基づいて、前記複数の車線と一対一で対応する複数のローカルビューフレームを生成することと、
前記複数のローカルビューフレームと一対一で対応する複数の経路を生成することと、
所定のコスト関数により経路毎に関連する経路コストに基いて前記複数の経路の何れか一つを選択することとを含み、
選択された経路は前記軌跡の生成に用いられる請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記ADVに対する前記車線の車線配置を特定することは、
前記車線の第一エッジの第一画像に基いて前記ADVの現在位置と前記車線の第一エッジとの間の第一距離を測定することと、
前記車線の第二エッジの第二画像に基いて前記ADVの現在位置と前記車線の第二エッジとの間の第二距離を測定することと、
前記第一距離と前記第二距離に基いて前記車線の幅を算出することと、
を含む請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記地図データなしで、前記車線配置に基いて前記車線の車線幅に応じて、前記車線に関連する、前記車線における中心線を示す基準線を生成することを更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記車線配置と前記障害物情報に基づいて走行距離-横ずれのSL地図を生成することを更に含み、
前記SL地図は、前記障害物の前記基準線に対する横位置と前記ADVの現在位置に対する縦位置が描画された情報を含み、前記軌跡の形状の最適化に用いられる請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記車線配置と前記障害物情報に基づいて走行距離-時間のST図を生成することを更に含み、
前記ST図は、異なるタイミングで基準線に対する前記障害物の相対位置が描画された情報を含み、前記ADVの前記軌跡に沿う異なるタイミングにおける速度の最適化に用いられる請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記ADVの現在位置は、前記ADVのリアアクスルの中心点の位置に基いて測定される請求項１に記載の方法。
【請求項９】
指令が記憶されている非一時的機器可読媒体であって、前記指令がプロセッサにより実行されると、前記プロセッサに、
自動運転車両ADVにおける複数のセンサから取得されたセンサデータに基いて車線を走行する前記ADVの周囲の運転環境を、障害物の検知を含むように特定することと、
前記運転環境の検知データに基いて、前記車線に関する地図の地図データを使用することなく前記ADVの現在位置に対する前記車線の車線配置を特定することと、
前記ADVの前記現在位置に対する前記障害物の相対位置が含まれた、前記ADVに対する前記障害物の障害物情報を特定することと、
前記車線配置と前記障害物の前記障害物情報に基づいて、地図情報なしで前記ADVのビューから前記車線配置と前記障害物が描画された現時点のローカルビューフレームを生成して非一時的記憶装置に記憶することと、
前記ローカルビューフレームに基いて前記ADVが次の運転周期に前記車線に沿って走行する軌跡を生成することと、
を含む操作を実行させ、
前記操作は、
複数の運転周期のそれぞれについて、前記運転環境の特定、前記車線配置の特定、前記障害物情報の特定、及び対応する運転周期のために用いられる前記ローカルビューフレームの生成を繰り返して実行し、前記ローカルビューフレームを非一時的記憶装置に記憶することであって、前記運転周期のために用いられる前記ローカルビューフレームは、前記軌跡の作成に用いられる、ことと、
複数の運転周期のために用いられる前記ローカルビューフレームのシーケンスにおける車線の中心点により、前記車線の基準線を導出し、前記ADVが前記車線に沿って走行する軌跡を生成することと、を更に含む、
機器可読媒体。
【請求項１０】
前記車線の前記車線配置を特定する前に、前記操作は、検知された運転環境の検知データに基いて前記ADVが高速道路を走行していると確定することを更に含み、
前記車線配置は、前記ADVが高速道路を走行していると確定されたことに応じて特定される請求項９に記載の機器可読媒体。
【請求項１１】
前記車線は、前記ADVが走行している道路における複数の車線の何れか一つであり、
前記ADVの走行する軌跡を生成することは、
前記車線配置と前記障害物情報に基づいて前記複数の車線と一対一で対応する複数のローカルビューフレームを生成することと、
前記ローカルビューフレームと一対一で対応する複数の経路を生成することと、
所定のコスト関数により経路毎に関連する経路コストに基いて前記複数の経路の何れか一つを選択することとを含み、
選択された経路は前記軌跡の生成に用いられる、請求項９に記載の機器可読媒体。
【請求項１２】
前記ADVに対する前記車線の車線配置を特定することは、
前記車線の第一エッジの第一画像に基いて前記ADVの現在位置と前記車線の第一エッジとの間の第一距離を測定することと、
前記車線の第二エッジの第二画像に基いて前記ADVの現在位置と前記車線の第二エッジとの間の第二距離を測定することと、
前記第一距離と前記第二距離に基いて前記車線の幅を算出することと、
を含む請求項９に記載の機器可読媒体。
【請求項１３】
前記操作は、前記地図データなしで、前記車線配置に基いて前記車線の車線幅に応じて、前記車線に関連する、前記車線における中心線を示す基準線を生成することを更に含む請求項９に記載の機器可読媒体。
【請求項１４】
前記操作は、前記車線配置と前記障害物情報に基づいて走行距離-横ずれのSL地図を生成することを更に含み、
前記SL地図は、前記障害物の前記基準線に対する横位置と前記ADVの現在位置に対する縦位置が描画された情報を含み、前記軌跡の形状の最適化に用いられる請求項９に記載の機器可読媒体。
【請求項１５】
前記操作は、前記車線配置と前記障害物情報に基づいて走行距離-時間のST図を生成することを更に含み、
前記ST図は、異なるタイミングで基準線に対する前記障害物の相対位置が描画された情報を含み、前記ADVの前記軌跡に沿う異なるタイミングにおける速度の最適化に用いられる請求項９に記載の機器可読媒体。
【請求項１６】
前記ADVの現在位置は、前記ADVのリアアクスルの中心点の位置に基いて測定される請求項９に記載の機器可読媒体。
【請求項１７】
データ処理システムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサに接続されて指令を記憶するメモリと、を備え、
前記指令が前記プロセッサにより実行されると、前記プロセッサに、
自動運転車両ADVにおける複数のセンサから取得されたセンサデータに基いて車線を走行する前記ADVの周囲の運転環境を、障害物の検知を含むように特定することと、
前記運転環境の検知データに基いて、前記車線に関する地図の地図データを使用することなく前記ADVの現在位置に対する前記車線の車線配置を特定することと、
前記ADVの前記現在位置に対する前記障害物の相対位置が含まれた前記ADVに対する前記障害物の障害物情報を特定することと、
前記車線配置と前記障害物情報に基づいて、地図情報なしで前記ADVのビューから前記車線配置と前記障害物が描画された現時点のローカルビューフレームを生成して非一時的記憶装置に記憶することと、
前記ローカルビューフレームに基いて前記ADVが次の運転周期に前記車線に沿って走行する軌跡を生成することと、
を含む操作を実行させ、
前記操作は、
複数の運転周期のそれぞれについて、前記運転環境の特定、前記車線配置の特定、前記障害物情報の特定、及び対応する運転周期のために用いられる前記ローカルビューフレームの生成を繰り返して実行し、前記ローカルビューフレームを非一時的記憶装置に記憶することであって、前記運転周期のために用いられる前記ローカルビューフレームは、前記軌跡の作成に用いられる、ことと、
複数の運転周期のために用いられる前記ローカルビューフレームのシーケンスにおける車線の中心点により、前記車線の基準線を導出し、前記ADVが前記車線に沿って走行する軌跡を生成することと、を更に含む、
システム。
【請求項１８】
前記車線の前記車線配置を特定する前に、前記操作は、検知された運転環境の検知データに基いて前記ADVが高速道路を走行していると確定することを更に含み、
前記車線配置は、前記ADVが高速道路を走行していると確定されたことに応じて特定される請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
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により実行されると、請求項１〜８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】
本開示の実施形態は主に自動運転車両の操作に関する。具体的に、本開示の実施形態は、自動運転において地図及びポジショニングなしで高速道路に沿って走行する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動運転モードで走行する（例えば、セルフドライビング）車両は、乗員、特に運転者を幾つかの運転関連の責務から解放できる。自動運転モードで運転する際に、車両は、車載センサによって様々な位置までナビゲーションされることにより、最小限のヒューマンマシンインタラクションで、又は乗客なしの状況などで運転することができる。
【０００３】
走行計画及び制御は自動運転における肝心な操作である。一般的に、道路の車線に自動運転車両（ADV）を運転するために、車線の車線配置が既に特定され且つ車線内又は付近における障害物が認識される必要がある。従来の自動運転システムは、地図データにより車線配置（例えば、車線の形状及び車線幅）を特定することは、本文においてポジショニング過程の一部と呼ばれる。このようなポジショニングシステムはグローバルポジショニングシステム或いは絶対ポジショニングシステムと呼ばれる。当該システムにおいてグローバル座標或いは絶対的な座標を基に車線配置が特定される。ところが、このような地図データは、場合によっては使用不可である。例えば、車線又は道路が新設されたものであり、且つ地図データが即時に更新されていない場合がある。他には、ネットワークトラフィックの混雑で地図データが更新されない場合もある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本開示の実施形態は、軌跡を生成して自動運転車両が車線に沿って走行するように操作するコンピュータ実現方法、非一時的機器可読媒体及びデータ処理システムを提供する。
【０００５】
本開示の一局面において、軌跡を生成して、自動運転車両が車線に沿って走行するように操作するコンピュータ実現方法は、複数のセンサから取得されたセンサデータに基いて車線を走行する自動運転車両（ADV）の周囲の運転環境を特定することと、運転環境の検知データに基いて、車線に関する地図の地図データを使用することなくADVの現在位置に対する車線の車線配置を特定することと、ADVの現在位置に対する障害物の相対位置を含む、ADVに対する障害物の障害物情報を特定することと、車線配置と障害物情報に基づいて、地図情報なしでADVのビューから車線配置及び障害物が描画されたローカルビューフレームを生成することと、ローカルビューフレームに基いてADVが次の運転周期に車線に沿って走行する軌跡を生成することとを含む。
【０００６】
本開示の他の局面において、非一時的機器可読媒体に指令が記憶されており、当該指令がプロセッサにより実行されると、プロセッサに、自動運転車両（ADV）における複数のセンサから取得されたセンサデータに基いて車線を走行するADVの周囲の運転環境を、障害物の検知を含むように特定することと、運転環境の検知データに基いて、車線に関する地図の地図データを使用することなくADVの現在位置に対する車線の車線配置を特定することと、ADVの現在位置に対する障害物の相対位置を含む、ADVに対する障害物の障害物情報を特定することと、車線配置と障害物の障害物情報に基づいて、地図情報なしでADVのビューから車線配置と障害物が描画されたローカルビューフレームを生成することと、ローカルビューフレームに基いてADVが次の運転周期に車線に沿って走行する軌跡を生成することとを含む操作を実行させる。
【０００７】
本開示の他の局面において、データ処理システムは、プロセッサと、プロセッサに接続されて指令を記憶するメモリと、を備え、当該指令がプロセッサにより実行されると、プロセッサに、自動運転車両（ADV）における複数のセンサから取得されたセンサデータに基いて車線を走行するADVの周囲の運転環境を、障害物の検知を含むように特定することと、運転環境の検知データに基いて、車線に関する地図の地図データを使用することなくADVの現在位置に対する車線の車線配置を特定することと、ADVの現在位置に対する障害物の相対位置を含む、ADVに対する障害物の障害物情報を特定することと、車線配置と障害物情報に基づいて、地図情報なしでADVのビューから車線配置と障害物が描画されたローカルビューフレームを生成することと、ローカルビューフレームに基いてADVが次の運転周期に車線に沿って走行する軌跡を生成することとを含む操作を実行させる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
本開示の実施形態は、各図面において制限ではなく列挙的に示される。図面において同じ符号は類似の部品を示す。
【図１】一実施形態によるネットワークシステムを示したブロック図である。
【図２】一実施形態による自動運転車両の例示を示したブロック図である。
【図３Ａ】一実施形態による自動運転車両と共に使用される検知/計画システムの例示を示したブロック図である。
【図３Ｂ】一実施形態による自動運転車両と共に使用される検知/計画システムの例示を示したブロック図である。
【図４】一実施形態による相対座標系の例示を示したブロック図である。
【図５】一実施形態による障害物と車線配置情報を特定するルーチンを示したブロック図である。
【図６】一実施形態による自動運転車両を操作する処理段階を示したフローチャートである。
【図７】一実施形態による走行距離-横ずれの地図の例示を示した模式図である。
【図８】一実施形態による走行距離-時間図の例示を示した模式図である。
【図９】一実施形態による自動運転車両を操作するルーチンを示したフローチャートである。
【図１０】一実施形態によるデータ処理システムを示したブロック図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下に検討される詳細を参照して本開示の各実施形態と局面を説明する。図面に前記各実施形態が示される。下記の記載と図面は、本開示の説明であり、本開示に対する制限として解釈すべきではない。本開示の各実施形態が全面に理解できるために、多くの特定の詳細を説明する。ところが、本開示の実施形態に対する簡潔的な説明を提供するために、周知又は常用の詳細が説明されていない場合もある。
【００１０】
本明細書において「一実施形態」又は「実施形態」を言及することは、当該実施形態において説明された特定的な特徴、構成又は特性は、本開示の少なくとも一つの実施形態に含まれることが可能であると意味する。本明細書の各箇所に現れる短句の「一実施形態において」は、必ずしも全部同一の実施形態を指すわけではない。
【００１１】
幾つかの実施形態によれば、地図データの代わりに、相対座標系を使用して幾つかの運転シナリオにおいてADVの周囲の運転環境を検知し及び/又は測位することを支援する。このような運転シナリオの一つは高速道路を走行することである。代表的に、高速道路には交差点と出口が少ない。ADVに対する相対車線配置と相対障害物情報に基づいて、地図データを使用することなく、相対座標系を使用して、ADVに対して単純に車線に沿って走行し且つ道路内に発見された如何なる障害物との潜在的な衝突を回避するように制御する。相対車線配置と障害物情報が特定されると、従来のように経路と速度に対する慣用的な企画及び最適化を実行してADVの走行軌跡を生成することができる。このようなポジショニングシステムは、相対座標系による相対ポジショニングシステムと呼ばれる。
【００１２】
一実施形態によれば、ADVに取り付けられている各センサから取得されたセンサデータに基いて車線を走行しているADVの周囲の運転環境を、少なくとも一つの障害物の検知を含むように検知する。運転環境の検知データに基いて、車線に関する地図の地図データを使用することなくADVの現在位置に対して車線の車線配置を特定する。検知データに基いて少なくとも一つの障害物を描画する障害物情報を特定する。障害物情報には、ADVの現在位置に対する障害物の相対位置情報（例えば、ローカル運転環境において、一つ又は複数の車線内に位置すること）が含まれる。車線配置と障害物情報に基づいてローカルビューフレームを生成する。ローカルビューフレームには、地図情報なしでADVのビューから車線配置と障害物情報を描画する情報が含まれる。ローカルビューフレームに基いて、ADVに対して次の運転周期において車線に沿って走行するように制御する軌跡を生成する。当該軌跡は、ADVのビューから相対座標を使用して配置される。
【００１３】
一実施形態において、運転周期毎に上記の過程を繰り返して実行する。運転周期毎に生成されたローカルビューフレームは、ADVと障害物の相対的な移動、及び車線曲率と形状などを追跡するために用いられ、非一時的記憶装置（例えばハードディスク）のデータベースに記憶し保持される。これにより、ADVの運転環境は異なるタイミングにおけるローカルビューフレームのシーケースで示すことができる。一実施形態において、車線が高速道路の一部として確定されたことに応じて、地図データを使用することなく、ローカルビューフレームにより、ADVが車線に沿って走行するように運転する軌跡を生成する。
【００１４】
高速道路に複数の車線が含まれている場合に、車線毎にローカルビューフレームを生成し、且つ対応するローカルビューフレームに基づいて車線毎に軌跡を生成する。軌跡に関するコストに基づいて、軌跡の何れか一つを最終軌跡として選択してADVを運転する。一つ又は複数のコスト関数により各コスト要素、例えば障害物と衝突する潜在リスク、乗客の快適性などに基づいて軌跡コストを算出することができる。一実施形態において、車線の車線配置を特定する際に、ADVにおけるセンサにより採集された画像を解析してADVと車線の第一エッジとの間の第一距離、及びADVと車線の第二エッジとの間の第二距離を測定する。第一距離と第二距離を使用して車線の車線幅を車線配置の一部として算出する。車線幅に基づいて車線の中心点（中点又は基準点）を算出可能である。ローカルビューフレームのシーケンスの基準点により車線の基準線を導出可能である。
【００１５】
一実施形態において、車線の基準線とADVの現在位置に基づいて、走行距離-横ずれ（station-lateral、SL）地図を生成して障害物の車線に対する基準線とADVの現在位置に対する相対位置（例えば、x、y座標）をプロットする。例えば、座標xは障害物とADVの現在位置との間の縦距離を示し、座標yは障害物と車線の基準線との間の横距離を示すことができる。SL地図を使用して軌跡の形状を計画し最適化することにより、障害物と衝突せずにナビゲーションすると共に、できる限り乗客に快適性を提供することができる。他の実施形態によれば、車線の基準線とADVの現在位置に基づいて、走行距離-時間（station-time、ST）図を生成して将来の異なるタイミングにおけるADVの現在位置に対する障害物の相対位置をプロットする。従って、座標yは障害物とADVとの間の距離を示し、座標xは時間を示す。ST図は、異なるタイミングにおけるADVの速度を最適化することにより、衝突なしにナビゲーションで障害物を通過すると共に、できる限り乗客に快適性を提供することができる。
【００１６】
図1は、本開示の一実施形態による自動運転車両のネットワーク構成を示したブロック図である。図1を参照した場合に、ネットワーク構成100には、ネットワーク102を介して一つ又は複数のサーバ103〜104に通信可能に接続される自動運転車両101が備えられる。一つの自動運転車両が示されたが、複数の自動運転車両がネットワーク102を介して互いに接続され、及び/又はサーバ103〜104に接続可能である。ネットワーク102は、任意のタイプのネットワーク、例えば、有線又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）、セルラーネットワーク、衛星ネットワーク又はそれらの組み合わせであっても良い。サーバ103〜104は、任意のタイプのサーバ又はサーバクラスタ、例えば、ネットワーク又はクラウドサーバ、アプリサーバ、バックエンドサーバ又はそれらの組み合わせであっても良い。サーバ103〜104は、データ解析サーバ、コンテンツサーバ、交通情報サーバ、地図/興味点（MPOI）サーバ又は位置サーバなどであっても良い。
【００１７】
自動運転車両は、自動運転モードとして配置可能な車両であり、前記自動運転モードにおいて運転者からの入力が非常に少なく又はない場合に車両がナビゲーションで環境を通過する。このような自動運転車両はセンサシステムを備えても良い。前記センサシステムは、車両の走行環境に関する情報を検出するように配置される一つ又は複数のセンサを備える。前記車両と関連するコントローラとは、検出された情報を使用して前記環境をナビゲーションで通過する。自動運転車両101は、手動モード、オートマチック運転モード、又は一部の自動運転モードにおいて走行することができる。
【００１８】
一実施形態において、自動運転車両101には、検知/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、ユーザインターフェースシステム113と、マルチメディアシステム114と、センサシステム115とが含まれるが、それらに限定されない。自動運転車両101には、通常の車両に備えられている幾つかの常用的な部品、例えばエンジン、車輪、ハンドル、変速機などが更に備えられても良い。前記部品は、車両制御システム111及び/又は検知/計画システム110により複数種の通信信号及び/又は指令を使用して制御可能である。当該複数種の通信信号及び/又は指令は、例えば、加速信号又は指令、減速信号又は指令、操舵信号又は指令、ブレーキ信号又は指令などである。
【００１９】
部品110〜115は、インターコネクタ、バス、ネットワーク或いはそれらの組み合わせにより互いに通信可能に接続することができる。例えば、部品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のないアプリにおいてマイクロコントローラ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。それは最初に車両内におけるマルチプレックス電気配線のために設計されたメッセージベースのプロトコルであるが、他の環境にも広く用いられる。
【００２０】
ここで図2を参照し、一実施形態において、センサシステム115は一つ又は複数のカメラ211、グローバルポジションシステム（GPS）ユニット212、慣性測定ユニット（IMU）213、レーダユニット214及び光学探測/距離測定（LIDAR）ユニット215を含むが、それらに限定されない。GPSシステム212は、自動運転車両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は慣性加速度に基いて自動運転車両の位置及び指向変化を探測することができる。レーダユニット214は、無線電気信号を利用して自動運転車両のローカル環境におけるオブジェクトを検知するシステムとして表すことができる。幾つかの実施形態において、オブジェクトの検知以外、レーダユニット214は、付加的にオブジェクトの速度及び/又は進行方向も検知することができる。LIDARユニット215は、レーザを使用して自動運転車両の位置する環境におけるオブジェクトを検知することができる。他のシステム部品以外に、LIDARユニット215は更に一つ又は複数のレーザ光源、レーザスキャナ及び一つ又は複数の検出器を含んでも良い。カメラ211は、自動運転車両の周囲環境の画像を採集する一つ又は複数の装置を含んでも良い。カメラ211は静止物カメラ及び/又はビデオカメラであっても良い。カメラは、機械的に移動できるものであってもよく、例えば、回転及び/又は傾斜する台に取り付けられてもよい。
【００２１】
センサシステム115には、他のセンサ、例えばソナーセンサ、赤外線センサ、ステアリングセンサ、スロットルセンサ、ブレーキセンサ及びラジオセンサ（例えば、マイクロフォン）が含まれても良い。ラジオセンサは、自動運転車両の周囲の環境から音声を取得するように配置されても良い。ステアリングセンサはハンドル、車両の車輪又はそれらの組み合わせの操舵角を検出するように配置されても良い。スロットルセンサとブレーキセンサはそれぞれ車両のスロットル位置とブレーキ位置を検出する。ある場合に、スロットルセンサとブレーキセンサは集積型のスロットル/ブレーキセンサとして集積されても良い。
【００２２】
一実施形態において、車両制御システム111は操舵ユニット201、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を含むが、それらに限定されない。操舵ユニット201は車両の方向又は進行方向を調整するために用いられる。スロットルユニット202は電動機又はエンジンの速度を制御するために用いられ、電動機又はエンジンの速度によって更に車両の速度と加速度を制御するために用いられる。ブレーキユニット203は、摩擦を提供して車両の車輪又はタイヤを減速させることにより車両を減速させる。注意すべきなのは、図2に示された部品はハードウェア、ソフトウェア或いはそれらの組み合わせで実施することができる。
【００２３】
図1に戻り、無線通信システム112は、自動運転車両101と装置、センサ、他の車両などのような外部システムとの通信を許す。例えば、無線通信システム112は、一つ又は複数の装置と直接的に無線通信しても良く、或いは通信ネットワークを経由して無線通信し、例えばネットワーク102を経由してサーバ103〜104と通信しても良い。無線通信システム112は、如何なるセルラー通信ネットワーク又は無線ローカルエリアネットワーク（WLAN）、例えばWiFiを使用して他の部品又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）などを使用して装置（例えば、乗客の携帯装置、表示装置、車両101内のスピーカ）と直接的に通信する。ユーザインターフェースシステム113は、車両101内に実装される周辺機器の部分であっても良く、例えばキーボード、タッチパネル表示装置、マイクロフォン及びスピーカなどを含む。
【００２４】
自動運転車両101の機能のうちの一部又は全部は、特に自動運転モードで操作される場合に、検知/計画システム110により制御し又は管理することができる。検知/計画システム110は、センサシステム115、制御システム111、無線通信システム112及び/又はユーザインターフェースシステム113から情報を受信し、受信された情報を処理し、開始点からオブジェクト点までの路線又は経路を計画し、それから計画と制御情報に基づいて車両101を運転するように、必要なハードウェア（例えば、プロセッサ、メモリ、記憶デバイス）とソフトウェア（例えば、オペレーティングシステム、計画と路線設定プログラム）を含む。その代わりに、検知/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。
【００２５】
例えば、乗客であるユーザは、例えばユーザインターフェースを介してトリップの開始位置と目的地を指定することができる。検知/計画システム110はトリップに関連するデータを取得する。例えば、検知/計画システム110は、MPOIサーバから位置と路線情報を取得することができる。前記MPOIサーバはサーバ103〜104の一部であっても良い。位置サーバは位置サービスを提供し、MPOIサーバは地図サービスとある位置のPOIを提供する。その代わりに、このような位置とMPOI情報は、ローカルに検知/計画システム110の非揮発的な記憶装置にキャッシュされても良い。
【００２６】
自動運転車両101が路線に沿って移動している場合に、検知/計画システム110は交通情報システム又はサーバ（TIS）からリアルタイムの交通情報を取得することもできる。注意すべきなのは、サーバ103〜104はサードパーティにより操作されても良い。その代わりに、サーバ103〜104の機能は検知/計画システム110と一体に集積されても良い。検知/計画システム110は、リアルタイム交通情報、MPOI情報と位置情報、及びセンサシステム115により検出され又は検知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、付近の車両）に基いて、車両101が所定の目的地まで安全的且つ効率的に到達できるように、最適な路線を計画し且つ計画された路線に従って例えば制御システム111を介して車両101を運転することができる。
【００２７】
サーバ103は、各種のクライアントに対してデータ解析サービスを実行するデータ解析システムであっても良い。一実施形態において、データ解析システム103は、データ採集器121と、機器学習エンジン122とを含む。データ採集器121は、様々な車両（自動運転車両又は人間の運転者により運転される通常の車両）から運転統計データ123を採集する。運転統計データ123には、配布される運転指令（例えば、スロットル指令、ブレーキ指令、操舵指令）を示す情報及び異なるタイミングで車両のセンサにより採集される車両の応答（例えば、速度、加速度、減速度、方向）を示す情報が含まれる。運転統計データ123は更に、異なるタイミングにおける運転環境を記述する情報、例えば、路線（出発位置と目的地の位置を含む）、MPOI、道路状況、天気状況などを含んでも良い。
【００２８】
機器学習エンジン122は、運転統計データ123に基いて、各種の目的のために１セットのルール、アルゴリズム及び/又は予測モデル124を生成し又は訓練する。アルゴリズム124には、地図データを使用せずにADVの現在位置に対する障害物の相対位置の相対座標を算出するアルゴリズム及びADVに対する車線の車線配置を特定するアルゴリズムが含まれる。アルゴリズム124は更に、ADVが現在に高速道路を走行しているか否かを判定して相対的又はローカルな座標系をウェイクアップするアルゴリズムが含まれても良い。
【００２９】
図3Aと図3Bは、一実施形態による自動運転車両と共に使用される検知/計画システムの例示を示したブロック図である。システム300は、図１の自動運転車両101の一部として実施されても良く、検知/計画システム110、制御システム111とセンサシステム115を含むが、それらに限定されない。図3A〜図3Bを参照すると、検知/計画システム110には、ポジショニングモジュール301、検知モジュール302、予測モジュール303、決定モジュール304、計画モジュール305、制御モジュール306、ルーティングモジュール307及び相対座標系308が含まれるが、それらに限定されない。
【００３０】
モジュール301〜308のうち一部又は全部は、ソフトウェア、ハードウェア或いはそれらの組み合わせで実施されても良い。例えば、これらのモジュールは、非揮発的な記憶装置352にインストールされ、メモリ351にロードされ、且つ一つ又は複数のプロセッサ（図示しない）により実行されても良い。注意すべきなのは、これらのモジュールのうち一部又は全部は、図２の車両制御システム111の一部又は全部のモジュールに通信可能に接続され、或いはそれらと一体に集積されても良い。モジュール301〜308のうち一部は、一体に集積モジュールとして集積可能である。
【００３１】
ポジショニングモジュール301は、自動運転車両300の相対位置を特定し（例えば、GPSユニット212を利用する）、ユーザのトリップ又は路線に関する如何なるデータを管理する。ポジショニングモジュール301（地図/路線モジュールと呼ばれる）はユーザのトリップ又は路線に関連する如何なるデータを管理する。ユーザは例えばユーザインターフェースを経由してログインしてトリップの開始位置と目的地を指定することができる。ポジショニングモジュール301は自動運転車両300における地図と路線情報311のような他の部品と通信してトリップに関するデータを取得する。例えば、ポジショニングモジュール301は位置サーバと地図/POI（MPOI）サーバから位置と路線情報を取得することができる。位置サーバは位置サービスを提供し、MPOIサーバは地図サービスとある位置のPOIを提供することにより、それらを地図と路線情報311の一部としてキャッシュされることができる。自動運転車両300が路線に沿って移動する際に、ポジショニングモジュール301は交通情報システム又はサーバからリアルタイムな交通情報を取得することもできる。
【００３２】
検知モジュール302は、センサシステム115により提供されたセンサデータと、ポジショニングモジュール301により取得されたポジショニング情報に基づいて、周囲の環境への検知を特定する。検知情報は、通常のドライバーがドライバーにより運転されている車両周囲において検知すべきものを示すことができる。検知は、例えばオブジェクトの形を採用する車線配置（例えば、直線車線又はカーブ車線）、信号機信号、他の車両の相対位置、歩行者、建築、横断歩道又は他の交通関連標識（例えば、停止標識、譲り標識）などを含むことができる。
【００３３】
検知モジュール302は、一つ又は複数のカメラにより採集される画像を処理し解析して自動運転車両の環境におけるオブジェクト及び/又は特徴を識別するように、コンピュータビジョンシステム又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/又は障害物など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他のコンピュータビジョン技術を使用してもい。幾つかの実施形態において、コンピュータビジョンシステムは、環境地図を描画し、オブジェクトを追跡し、及びオブジェクトの速度などを推定することができる。検知モジュール302は、レーダ及び/又はLIDARのような他のセンサにより提供される他のセンサデータに基いてオブジェクトを検出することもできる。
【００３４】
各オブジェクトに対して、予測モジュール303は、この環境でのオブジェクトの挙動を予測する。前記予測は、地図と路線情報311と交通ルール312のセットを考慮した上でタイミングで運転環境を検知した検知データに基づいて実行される。例えば、オブジェクトが反対方向の車両であり、且つ目下の運転環境は交差点を含む場合に、予測モジュール303は、車両が直進するか又は曲がるかを予測する。検知データにより交差点に交通信号がないと示された場合に、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車する必要があるかもしれないと予測する。検知データにより車両が現在に左折専用車線または右折専用車線に位置すると示された場合に、予測モジュール303は、車両が左折又は右折する可能性がより高いと予測する。
【００３５】
各々のオブジェクトに対して、決定モジュール304はオブジェクトをどのように処置するかについての決定を下す。例えば、特定のオブジェクト（例えば、交差の路線における他の車両）及びオブジェクトを描画するメタデータ（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どのように出会うか（例えば、追い越し、譲り、停止、追い抜き）を決定する。決定モジュール304は交通ルール又は運転ルール312のルールセットに基づいてこのような決定を下すことができる。前記ルールセットは非揮発的な記憶装置352に記憶されても良い。
【００３６】
ルーティングモジュール307は、起点から終点までの一つ又は複数の路線又は経路を提供するように配置される。（例えばユーザから受け取られた）開始位置からオブジェクト位置までの所定のトリップについて、ルーティングモジュール307は路線/地図情報311を取得し、開始位置からオブジェクト位置までの全ての走行可能な路線又は経路を特定する。ルーティングモジュール307は、その特定した開始位置からオブジェクト位置までの各路線について、地形図による基準線を生成することができる。基準線は、例えば他の車両、障碍物又は交通状況からの干渉を受けない理想的な路線又は経路である。つまり、道路において他の車両、歩行者又は障害物がない場合に、ADVは基準線に従って精確的に又は緊密的に追随すべきである。そして、地形図を決定モジュール304及び/又は計画モジュール305に提供する。決定モジュール304及び/又は計画モジュール305は、他のモジュールにより提供された他のデータ、例えばポジショニングモジュール301からの交通状况、検知モジュール302により検知された運転環境及び予測モジュール303により予測された交通状况を考慮し、全ての走行可能な路線を検査して最適路線のうちの何れか一つを選択し更新する。タイミングにおける特定の運転環境によっては、ADVを制御するための実際の経路又は路線は、ルーティングモジュール307から提供された基準線と異なり又は近い可能性がある。
【００３７】
計画モジュール305は、検知されたオブジェクトのそれぞれに対する決定に基づいて、ルーティングモジュール307により提供された基準線を基礎として、自動運転車両に対し経路又は路線及び運転パラメータ（例えば、距離、速度及び/又は操舵角）を計画する。言い換えれば、所定のオブジェクトについて、決定モジュール304は当該オブジェクトに対して何の挙動をするかを決定し、計画モジュール305はどのようにこの挙動をするかを決定する。例えば、所定のオブジェクトについて、決定モジュール304は前記オブジェクトを追い越すことを決定することができ、計画モジュール305は、前記オブジェクトの左側に追い越すか又は右側に追い越す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により生成され、車両300が次の移動循環（例えば、次の路線/経路区間）においてどのように移動するかを描画する情報を含む。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メートルだけ移動し、その後に25 mphの速度で右側の車線に変更するように指示することができる。
【００３８】
制御モジュール306は、計画/制御データに基づいて、計画/制御データにより限定された路線又は経路に応じて適当な指令又は信号を車両制御システム111に送信することにより自動運転車両を制御し運転する。前記計画/制御データは、経路又は路線に沿って異なるタイミングで適当な車両設置又は運転パラメータ（例えば、スロットル、ブレーキと操舵指令）を使用することにより車両を路線又は経路の第一の点から第二の点まで運転するように十分な情報を有する。
【００３９】
一実施形態において、計画段階は、運転周期とも呼ばれる複数の計画周期で実行され、例えば、100ミリ秒（ms）の時間間隔で実行される。各計画周期又は運転周期について、計画/制御データに基いて一つ又は複数の制御指令を発する。つまり、100 ms毎に、計画モジュール305は、例えば、オブジェクト位置とADVがオブジェクト位置まで所要の時間を含んで、次の路線区間又は経路区間を計画する。その代わりに、計画モジュール305は更に具体的な速度、方向及び/又は操舵角などを規定することもできる。一実施形態において、計画モジュール305は、次の予定時間帯、例えば5秒に対して路線区間又は経路区間を計画する。各計画周期について、計画モジュール305は前の周期において計画されたオブジェクト位置に基いて現在の周期（例えば、次の5秒）に用いるオブジェクト位置を計画する。そして、制御モジュール306は、現在の周期における計画と制御データに基いて一つ又は複数の制御指令（例えば、スロットル、ブレーキ、操舵の制御指令）を生成する。
【００４０】
注意すべきなのは、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集積してもよい。決定モジュール304/計画モジュール305は、自動運転車両の運転経路を決定するように、ナビゲーションシステム又はナビゲーションシステムの機能を具備してもよい。例えば、ナビゲーションシステムは、自動運転車両が下記の経路に沿って移動することを実現する一連の速度と進行方向を特定することができる。前記経路は、自動運転車両を最終の目的地まで走行させる車線による経路に沿って進行させると共に、検知された障害物をほぼ回避するものである。目的地は、ユーザインターフェースシステム113を経由して行われたユーザ入力に基づいて設定されても良い。ナビゲーションシステムは自動運転車両が運転していると同時に動的に運転経路を更新することができる。ナビゲーションシステムは、自動運転車両のための運転経路を決定するように、GPSシステムと一つ又は複数の地図からのデータを合併することができる。
【００４１】
代表的に、ポジショニングモジュール301はグローバル（或いは絶対）座標モードで動作される。グローバル座標モードで動作される場合に、ポジショニングモジュール301は、例えば地図と路線情報311の地図データに基づいてADVの位置、道路において観察された障害物、及び車線の車線配置を特定する。このようなグローバルポジショニング過程は、リソースと時間がかかる恐れがあり、地図データが使用不可となったり、ADVが走行している車線又は道路を含むように即時に更新されていなかったりする場合がある。ポジショニングモジュール301は、他のセンサデータ（例えばGPSとIMUデータ）を考慮した上で地図データに基づいて車線における車両と障害物の位置を特定する。
【００４２】
一実施形態によれば、相対座標系又はモジュール308（ローカル座標系とも呼ばれる）は、地図データを使用せずに車線におけるオブジェクト（例えばADV、障害物）の位置を特定することができる。相対座標系308は、地図データを使用する必要がない、或いは地図データが使用不可である幾つかの特別な環境においてウェイクアップすることができる。例えば、ADVが高速道路を走行している時に、相対座標系308はADVが単純に車線に沿って走行する制御に用いることができる。これは、高速道路には交差点又は出口が少ないからである。この場合に、地図データに多くの処理リソースと時間が必要であるため、地図データを使用する必要がない。他の場合において、地図データは、全く使えなくなったり、高速道路の変化（例えば、新たな高速道路）を反映できるように更新されていなかったりする可能性がある。
【００４３】
一実施形態において、相対座標系308は、地図データを使用することなく、ADVの現在位置に対する障害物の相対位置とADVの現在位置に対する車線の車線配置を特定する。このような相対的なポジショニング過程は地図データに依存しないため、より速めに実行することができる。しかし、障害物の精確位置は、精確的に特定できない恐れがある。ところが、高速道路を走行している場合に、高速道路には交差点又は出口が少ないのは一般的であるため、ADVが殆ど車線だけに沿って走行するとよい可能性が高い。従って、高速道路を走行している場合に、相対座標系308をウェイクアップすることが有効であり得る。
【００４４】
図4は、一実施形態による相対座標系の例示を示したブロック図である。図4を参照し、相対座標系308には、相対障害物モジュール411と、相対車線モジュール412と、ローカルビューモジュール413とが備えられる。相対障害物モジュール411は、ADVの現在位置に対する、車線又は道路上に検出された一つ又は複数の障害物を描画する障害物情報を特定するように配置される。各障害物はADVの現在位置に対する相対座標（例えば、x、y座標）により描画される。相対車線モジュール412は、ADVの現在位置に対する車線の相対車線配置を特定するように配置される。車線は、ADVが走行している現在車線及び現在車線と隣接する一つ又は複数の車線を含んでも良い。障害物情報と車線配置情報は、例えば地図データ311における地図データを使用することなく、センサにより採集された画像に基いて収集される。ローカルビューモジュール413は、障害物情報と車線配置情報に基づいてローカルビューフレームを生成するように配置される。ローカルビューフレームは、ADVの現在位置に対して、或いはADVのビューから運転環境を描画する情報を有する。一実施形態において、運転周期毎について、ローカルビューフレームを生成する。生成されたローカルビューフレームは、ローカルビューフレーム313の一部として非一時的記憶装置に記憶し保持されても良い。
【００４５】
図5は、一実施形態による障害物と車線配置情報を特定するルーチンを示したブロック図である。図5を参照し、当該例示において、ADV 500がX軸に沿って隣接する車線522と車線523との間の中心車線521を走行して直進すると仮定する。障害物501は車線521に位置し、障害物502は車線522に位置し、障害物503は車線523に位置する。障害物モジュール411は、車線521〜523と障害物501〜503の画像に基いて、障害物501〜503のそれぞれがADV 500の所定の基準点に対する相対地点又は位置を特定するように配置される。当該例示において、リアアクスルの中心点を基準点550として選択したが、他の基準点でも適用できる。
【００４６】
一実施形態において、障害物モジュール411は、地図データを使用することなく、障害物の画像のそれぞれについて、画像処理を実行してADV 500と障害物との間の距離を測定する。例えば、障害物502について、このような目的のために特別に作成された所定の画像処理アルゴリズムにを使用して障害物502と基準点550との間の距離を測定する。障害物502に対して相対座標（x、y）を特定する。障害物の座標xはX軸における基準点550からの距離（例えば、縦座標）を示し、障害物の座標yはY軸における基準点550からの距離（例えば、横座標）を示す。従って、当該例示において、障害物のプラスのy座標は障害物がADV 500の左側に位置すると示し、障害物のマイナスのy座標は障害物がADV 500の右側に位置すると示す。従って、当該例示において、障害物502のy座標はプラスであり、障害物503のy座標はマイナスである。
【００４７】
また、車線モジュール412は、車線521〜523の画像に基いて、車線毎のエッジを認識し基準点550と車線のエッジとの間の距離を測定するように配置される。例えば、車線521について、車線モジュール421は基準点550と左車線エッジ（又は左車線境界）511との間の第一距離及び基準点550と右車線エッジ512との間の第二距離を特定し測定する。第一距離と第二距離を使用して車線521の幅を算出することができる。車線の基準線が車線の中心に位置すると仮定される場合に、具体的なタイミングにおける基準線の基準点を特定することもできる。同様に、基準点550と車線境界511及び513との間の距離を認識し測定することにより車線522の車線幅と基準線の基準点を特定することができる。基準点550と車線境界512及び514との間の距離を認識し測定することにより車線523の車線幅と基準線の基準点を特定することができる。
【００４８】
障害物501〜503の相対位置と車線521〜523の車線配置（例えば、車線幅、基準点）に基いてローカルビューフレームを作成することができる。前記ローカルビューフレームには、運転周期に対応するタイミングにおける障害物501〜503を描画する相対位置と車線配置が含まれる。そして、ローカルビューフレームが非一時的記憶装置に記憶される。上記のように、運転周期毎に自動運転過程を繰り返して実行する。運転周期毎について、ローカルビューフレームを作成する。ローカルビューフレームを比較することにより、障害物501〜503の移動及び車線配置（例えば、幅、形状/曲率）を追跡することができる。これにより、ローカルビューフレームのシーケンスに基いて障害物501〜503の速度と前進方向を特定することもできる。
【００４９】
一実施形態によれば、車線511〜513のそれぞれに対してローカルビューフレームを生成して車線の運転環境を示す。従って、車線のそれぞれが一連の運転周期に生成されたローカルビューフレームのシーケンスに関連付けられる。ローカルビューフレームが生成されると、ローカルビューフレームを次の処理段階、例えば計画/制御段階に伝送する。グローバル/絶対的なモードでポジショニングを行う場合であれ、ローカル/相対的なモードでポジショニングを行う場合であれ、計画/制御段階は同じ方式で運行される。
【００５０】
図6は一実施形態による自動運転車両を操作する処理段階を示したフローチャートである。図6を参照し、処理手順600には、検知段階601と、相対座標処理段階602と、予測段階603と、計画段階604と、軌跡生成段階605と、制御段階606などが含まれる。検知段階601は、主に検知モジュール302によりADVの周囲の運転環境を検知するように実行され、各センサ（例えば、LID AR、RADAR、カメラ）により採集された画像を取得することが含まれる。相対座標処理段階602は主に相対座標系308により実行される。相対座標系308は、例えば高速道路を走行しているような幾つかの環境に応じてウェイクアップすることができる。
【００５１】
上記のように、相対座標処理段階602は、検知段階601により提供された検知情報に基づいて障害物情報と車線配置情報を特定し、障害物情報と車線配置情報に基づいてローカルビューフレームを生成する。ローカルビューフレームは、ポジショニングモジュール301により生成されるポジショニングデータに類似するが、相対的又はローカルな座標基準点に位置し且つ地図と路線情報を使用する必要がない。そして、予測段階603と計画段階604は、上記のように図3Aと図3Bに関して説明された普通の予測過程と計画過程に類似するが、相対座標に位置するものである。計画は、ADVがADVの現在走行車線に沿って走行できるようにローカルビューフレームに基いて軌跡605を計画することを目的とする。
【００５２】
計画段階604には、経路計画/最適化段階604Aと速度計画/最適化段階604Bが含まれる。経路計画/最適化段階604Aにおいて、少なくとも部分的にローカルビューフレームに基いて走行距離-横ずれ（SL）地図、例えば図7に示されたSL地図700を生成する。ここで図7を参照し、SL地図700は二次元においてADVの現在位置に対して障害物を採集する。S次元とは、車線に沿う基準線からADVの現在位置までの縦距離を指す。L次元とは、ADVの現在位置に関する具体的な縦位置における障害物と基準線の間の横距離を指す。一般的にADVが基準線に沿って走行することを試していると仮定し、障害物のプラスのL値は障害物が基準線又はADVの左側に位置すると示し、障害物のマイナスのL値は障害物が基準線又はADVの右側に位置すると示す。当該例示において、障害物701は基準線又はADVの左側に位置し、障害物702は基準線又はADVの右側に位置する。SL図又は曲線710は、経路が計画された後にADVが従う経路を示す。当該例示において、障害物701と702との間にナビゲーションを行うことにより衝突を回避する。
【００５３】
速度計画/最適化段階704Bにおいて、少なくとも部分的にローカルビューフレームに基づいて走行距離-時間（ST）図、例えば図8に示されたST図800を生成する。ここで図8を参照する。ST図800は、異なるタイミングにおいて現在位置までの距離を考慮した上でADVの経路を採集するものである。S次元はADVの現在位置までの距離を指し、T次元は時間を指す。従って、図8に示されたように、曲線810は、異なるタイミングにおける位置として、ADVの現在位置までの距離を指示する。ST図800は更に障害物の相対位置を指示し、当該例示において、異なるタイミングにおいてADVの現在位置に対する障害物801〜802の相対位置を指示する。従って、曲線810に基づいて、ADVは、障害物801を追跡し或いは障害物801を譲るが、障害物802を追い越し又は追い抜くように計画される。これにより、地図データと他の普通のポジショニング過程を使用することなく、ローカルビューフレームに基づいてSL地図700とST図800を生成することができる。
【００５４】
図9は一実施形態による、地図データとポジショニングを使わずに自動運転車両を操作する過程を示したフローチャートである。過程900は処理ロジックにより実行可能である。処理ロジックには、ソフトウェア、ハードウェア又はそれらの組合せが含まれても良い。例えば、過程900は図3Aのシステム300により実行可能である。図9を参照すると、操作901において、処理ロジックは、ADVに取り付けられた各センサにより提供されたセンサデータに基づいて、車線を走行しているADVの周囲の運転環境を、少なくとも一つの障害物の検知を含むように特定する。操作902において、処理ロジックは、運転環境の検知データに基づいて、車線に関する地図における地図データを使用することなくADVの現在位置に対する車線の車線配置を特定する。操作903において、処理ロジックは、ADVの現在位置に対する障害物の相対位置を含む、ADVに対する障害物の障害物情報を特定する。操作904において、車線配置と障害物の障害物情報に基づいてローカルビューフレームを生成する。ローカルビューフレームには、地図情報なしでADVのビューから車線配置と障害物を描画する情報が含まれる。操作905において、処理ロジックは、ローカルビューフレームに基づいてADVが次の運転周期において車線に沿って走行するように制御する軌跡を生成する。
【００５５】
注意すべきなのは、いままで示して説明された部品における一部又は全部がソフトウェア、ハードウェア又はそれらの組み合わせで実施可能である。例えば、このような部品は非揮発的な記憶装置にインストールされ記憶されるソフトウェアとして実施可能である。前記ソフトウェアは、プロセッサ（図示しない）によりメモリにロードされてメモリに実行されることにより本願の全文に記述されたプロセス又は操作を実施することができる。その代わりに、このような部品は、専用ハードウェア（例えば、集積回路（例えば、専用集積回路又はASIC）、デジタル信号プロセッサ（DSP）或いはフィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA））にプログラミングされ、或いは組み込まれた実行可能なコードとして実施可能である。前記実行可能なコードは、アプリからの相応的なドライブプログラム及び/又はオペレーティングシステムを介してアクセス可能である。また、そのような部品はプロセッサ又はプロセッサのコアにおける特定なハードウェアロジックとして実施され、ソフトウェア部品により一つ又は複数の特定なコマンドを介してアクセスされるコマンドセットの一部とすることができる。
【００５６】
図１０は本発明の一実施形態と共に使用可能なデータ処理システムの例示を示したブロック図である。例えば、システム1500は、以上で説明された前記プロセス又は方法の何れか一つを実行する如何なるデータ処理システム、例えば、図１の検知/計画システム110又はサーバ103〜104のうちの何れか一つを示すことができる。システム1500は異なる部品を多く具備することができる。これらの部品は、集積回路（IC）、集積回路の一部、独立な電子装置又はプリント基板（例えば、コンピュータシステムのマザーボード又はインサートカード）に適用される他のモジュールとして実行可能し、或いは他の方式でコンピュータシステムのフレームに設置される部品として実施可能である。
【００５７】
注意すべきなのは、システム1500はコンピュータシステムの複数の部品のハイレベルビューを示した。理解すべきなのは、幾つかの実施例において、付加的な部品を具備しても良く、また他の実施例に示された部品の異なる配置を具備しても良い。システム1500は、デスクトップコンピュータ、ノードパソコン、タブレット、サーバ、モバイルフォン、メディアプレーヤ、パーソナルデジタルアシスタント（PDA）、スマート腕時計、パーソナル通信機、ゲーム装置、ネットワークルータ又はハブ、無線アクセスポイント（AP）又はリピータ、セットトップボックス或いはそれらの組み合わせを示すことができる。また、単一の機器又はシステムが示されたが、単語「機器」又は「システム」は更に一つ（又は複数の）コマンドセットを単独で或いは協同的に実行することにより、本文に説明された任意の一つ又は複数の方法を実行する機器或いはシステムの如何なるセットを含むことを理解すべきである。
【００５８】
一実施形態において、システム1500は、バス又はインターコネクタ1510を介して接続されるプロセッサ1501、メモリ1503及び装置1505〜1508を具備する。プロセッサ1501は、そのうちに単一のプロセッサコア、又は複数のプロセッサコアの単一のプロセッサ、又は複数のプロセッサが含まれることを表すことができる。プロセッサ1501は、一つ又は複数の汎用プロセッサ、例えばマイクロプロセッサ、中央処理ユニット（CPU）などを表すことができる。具体的に、プロセッサ1501は複雑コマンドセット演算（CISC）マイクロプロセッサ、簡単コマンドセット演算（RISC）マイクロプロセッサ、超長コマンドワード（VLIW）マイクロプロセッサ、或いは他のコマンドセットを実施するプロセッサ、或いはコマンドセットの組み合わせを実施するプロセッサであっても良い。プロセッサ1501は更に一つ又は複数の専用プロセッサ、例えば専用集積回路（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）、デジタル信号プロセッサ（DSP）、ネットワークプロセッサ、図形プロセッサ、通信プロセッサ、暗号化プロセッサ、セカンドプロセッサ、組み込みプロセッサ、或いはコマンドを処理可能な任意の他のタイプのロジックであっても良い。
【００５９】
プロセッサ1501（ローパワーマルチコアプロセッサソケット、例えば超低電圧プロセッサであっても良い）は前記システムの各部品と通信用のメイン処理ユニットと中央ハブとして使用可能である。このようなプロセッサは、チップ上システム（SoC）として実施可能である。プロセッサ1501は、本文に説明された操作及びステップを実行するためのコマンドを実行するように配置される。システム1500は更に選択可能な図形サブシステム1504と通信するための図形インターフェースを含んでも良い。図形サブシステム1504は、表示コントローラ、図形プロセッサ及び/又は表示装置を含んでも良い。
【００６０】
プロセッサ1501はメモリ1503と通信可能である。ある実施形態において、メモリ1503は複数のメモリ装置を介して実施されることにより定量のシステム記憶が提供可能である。メモリ1503は、一つ又は複数の揮発的な記憶（或いはメモリ）装置、例えばランダムアクセスメモリ（RAM）、ダイナミックRAM（DRAM）、同期DRAM（SDRAM）、スタティックRAM（SRAM）又は他のタイプの記憶装置を含んでも良い。メモリ1503はプロセッサ1501又は他の任意の装置により実行されるコマンドシーケンスを含む情報を記憶可能である。例えば、各オペレーティングシステム、装置ドライブプログラム、ファームウェア（例えば、入出力基盤システム又はBIOS）及び/又はアプリの実行可能なコード及び/又はデータは、メモリ1503にロードされ且つプロセッサ1501により実行可能である。オペレーティングシステムは、任意のタイプのオペレーティングシステム、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）会社からのWindows（登録商標）オペレーティングシステム、アップル会社からのMac OS（登録商標）/iOS（登録商標）、Google（登録商標）会社からのAndroid（登録商標）、LINUX、UNIX（登録商標）、或いは他のリアルタイム又は組み込みオペレーティングシステムであっても良い。
【００６１】
システム1500は更にIO装置、例えばネットワークインターフェース装置1505、選択可能な入力装置1506、及び他の選択可能なIO装置1507を含む装置1505〜1508を含む。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）を含んでも良い。前記無線送受信機は、WiFi送受信機、赤外線送受信機、ブルートゥース送受信機、WiMax送受信機、無線セルラー電話送受信機、衛星送受信機（例えば、グローバルポジションシステム（GPS）送受信機）、他の無線周波数（RF）送受信機或いはそれらの組み合わせであっても良い。NICはイーサネット（登録商標）カードであっても良い。
【００６２】
入力装置1506は、マウス、タッチパネル、タッチセンシティブスクリーン（表示装置1504と一体化に集積可能）、指示装置（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センシティブスクリーンの一部として表示される仮想キーボード）を含んでも良い。例えば、入力装置1506はタッチパネルに接続されるタッチパネルコントローラを含んでも良い。タッチパネルとタッチパネルコントローラは、例えば複数種類のタッチセンシティブ技術（コンデンサ、抵抗、赤外と表面弾性波技術を含むが、それらに限定されない）のうちの何れか一つ、及び他の近隣センサアレイ又はタッチパネルと接触する一つ又は複数のポイントを特定するための他の素子を利用してその接触、移動又は中断を検出する。
【００６３】
IO装置1507はラジオ装置を含んでも良い。ラジオ装置は、例えば音声識別、音声複製、デジタル記録及び/又は電話機能のような音声をサポートする機能を促進するように、スピーカ及び/又はマイクロフォンを含んでも良い。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、プリンター、ネットワークインターフェース、バスブリッジ（例えば、PCI-PCIブリッジ）、センサ（例えば、加速度計のような運動センサ、ジャイロ、磁力計、光センサ、コンパス、近接センサなど）或いはそれらの組み合わせを更に含んでも良い。装置1507は画像形成処理サブシステム（例えば、カメラ）を含んでも良い。前記画像形成処理サブシステムは、カメラ機能（例えば、写真とビデオセグメントを記録する）を促進するための光学センサ、例えば電荷結合装置（CCD）又は相補型金属酸化物半導体（CMOS）の光学センサを含んでも良い。幾つかのセンサはセンサハブ（図示しない）を介してインターコネクタ1510に接続されても良い。キーボード又は熱センサのような他の装置は、システム1500の具体的な配置又は設計に応じて組み込みコントローラ（図示しない）により制御されても良い。
【００６４】
例えばデータ、アプリ、一つ又は複数のオペレーティングシステムなどの情報の非揮発的な記憶を提供するために、大容量の記憶デバイス（図示しない）はプロセッサ1501に接続されても良い。各実施形態において、より薄い且つより軽いシステム設計を実現すると共にシステムの応答性を改善するために、このような大容量の記憶デバイスは、ソリッドステートデバイス（SSD）により実施されても良い。ところが、他の実施形態において、大容量の記憶デバイスは、主にハードディスクドライバー（HDD）を使用して実施されても良い。そのうち、容量の小さいSSD記憶デバイスは、SSDキャッシュとして使用されて断電の間にコンテキスト及び他の類似の情報の非揮発的な記憶を実現することにより、システムの動作が再起動される時に快速給電を実現することができる。また、フラッシュメモリは、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に接続されても良い。このようなフラッシュメモリは、システムソフトウェアの非揮発的な記憶を提供することができる。前記システムソフトウェアには、前記システムのBIOS及び他のファームウェアが含まれる。
【００６５】
記憶装置1508は、本文に記載された任意の一つ又は複数の方法或いは機能を表す一つ又は複数のコマンド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）が記憶されるコンピュータアクセス可能な記憶媒体1509（機器読取可能な記憶媒体或いはコンピュータ読取可能な媒体とも呼ばれる）を含んでも良い。処理モジュール/ユニット/ロジック1528は、前記部品のうちの何れか一つ、例えば計画モジュール305、制御モジュール306及び/又は相対座標系308を示すことができる。処理モジュール/ユニット/ロジック1528は、データ処理システム1500、メモリ1503及びプロセッサ1501により実行される間に完全的又は少なくとも一部的にメモリ1503内及び/又はプロセッサ1501内に保存されても良い。データ処理システム1500、メモリ1503及びプロセッサ1501も機器読取可能な記憶媒体として構成される。処理モジュール/ユニット/ロジック1528は、ネットワークによりネットワークインターフェース装置1505を介して伝送し又は受信可能である。
【００６６】
コンピュータ読取可能な記憶媒体1509は、以上で説明された幾つかのソフトウェア機能を永遠に記憶しても良い。コンピュータ読取可能な記憶媒体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たが、「コンピュータ読取可能な記憶媒体」という用語は前記一つ又は複数のコマンドセットを記憶する単一の媒体又は複数の媒体（例えば、集中式又は分散式のデータベース及び/又は関連のキャッシュ及びサーバ）を含むと理解すべきである。「コンピュータ読取可能な記憶媒体」という用語は、コマンドセットを記憶し又はコーディング可能な任意の媒体を含むと理解すべきである。前記コマンドセットは、機器により実行され且つ前記機器に本開示の任意の一つ又は複数の方法を実行させるために用いられる。従って、「コンピュータ読取可能な記憶媒体」という用語は、固体メモリ及び光学媒体及び磁気媒体、或いは如何なる他の非揮発的な機器読取可能な媒体を含むと理解すべきであるが、それらに限定されない。
【００６７】
本文に記載の処理モジュール/ユニット/ロジック1528、部品及び他の特徴は、独立なハードウェア部品として実施され、又はハードウェア部品（例えば、ASICS、FPGA、DSP又は類似の装置）の機能に集積されるように実施可能である。また、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回路として実施可能である。また、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部品の如何なる組み合わせで実施されても良い。
【００６８】
注意すべきなのは、システム1500はデータ処理システムの各部品を備えると示されたが、部品の接続の如何なる特定な構成又は手段を示すわけではない。これは、このような詳細が本開示の実施形態と緊密な関係を有していないからである。更に、より少ない部品を持ち、或いはより多い部品を持ち可能なネットワークコンピュータ、携帯コンピュータ、モバイルフォン、サーバ及び/又は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可能と理解すべきである。
【００６９】
前記の詳しい説明における幾つかの部分は、既にコンピュータメモリ内にデータビットに対する演算のアルゴリズムと符号標記により表された。これらのアルゴリズムの説明及び標記は、データ処理分野における技術者により使用される方式であり、彼らの作業の意図を効率的に当分野の他の技術者に伝達する。本文において、アルゴリズムは一般的に所望の結果を引き起こすセルフコンシステント操作シーケンスであると考えられる。これらの操作は物理量に対する物理的な制御の必要がある操作である。
【００７０】
ところが、理解すべきなのは、全てのこれらと類似する用語は、何れも適当な物理量に関連させると意味し、且つこれらの量に適用する便利な標識に過ぎない。上記の論述に他の方式で明確に指定される場合以外、全明細書において、用語（例えば付加の特許請求の範囲に記載される用語）で行われた論述はコンピュータシステム又は類似の電子演算装置の動作及び処理であると理解すべきである。前記コンピュータシステム又は電子演算装置は、コンピュータシステムのレジスタとメモリに物理（電子）量として表されるデータを制御し、前記データをコンピュータシステムメモリ、レジスタ、他の類似の情報記憶デバイス、伝送又は表示装置に同様に物理量として表される他のデータに変換する。
【００７１】
本開示の実施形態は更に本文における操作を実行するデバイスに関する。このようなコンピュータプログラムは非揮発的なコンピュータ読取可能な媒体に記憶される。機器読取可能な媒体は、機器（例えば、コンピュータ）読取可能な形で情報を記憶する如何なる機構を含む。例えば、機器読取可能（例えば、コンピュータ読取可能）な媒体は、機器（例えば、コンピュータ）読取可能な記憶媒体（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」）、ディスク記憶媒体、光記憶媒体、フラッシュメモリ装置）を含む。
【００７２】
前記の図面に描画されるプロセス又は方法は処理ロジックにより実行されても良い。前記処理ロジックは、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジック等）、ソフトウェア（例えば、非揮発的なコンピュータ読取可能な媒体として表す）或いは両者の組み合わせを含む。前記過程又は方法は前記の記載において所定の順序に従う操作として説明されたが、前記操作のうちの一部が異なる順序に従って実行可能と理解すべきである。また、一部の操作は順序での実行ではなく、並行に実行可能である。
【００７３】
本開示の実施形態は、如何なる特定のプログラミング言語に従って説明することではない。理解すべきなのは、複数のプログラミング言語を使用して本文に記載された本開示の実施形態を実施することができる。
【００７４】
以上の明細書において、既に本開示の具体的な例示的実施形態を参照して本開示の実施形態を説明した。明らかに、付加の特許請求の範囲に記載の本開示のより広い主旨及び範囲から逸脱されない場合に、本開示に対する各修正が可能である。よって、制限的な意味ではなく、説明的な意味で本明細書及び図面を理解すべきである。
【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４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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