【手続補正書】
【提出日】令和1年12月27日(2019.12.27)
【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】
車両の現在位置の先の将来経路を推定するシステムであって、少なくとも１つのプロセッサを含み、前記少なくとも１つのプロセッサは、
道路を走行中の車両の任意の現在位置の先の環境の画像を取得することと、
道路を走行中の車両の先の環境の第１の複数の画像上で将来経路を推定するようにトレーニングされたトレーニング済みシステムを取得することと、
前記トレーニング済みシステムを前記車両の前記任意の現在位置の先の前記環境の前記画像に適用することと、
前記トレーニング済みシステムの前記画像への適用に基づいて、前記任意の現在位置の先の、前記車両の推定将来経路を提供することと、
前記車両の前記任意の現在位置の先の前記推定将来経路を利用して、前記車両の操舵制御機能の制御点を提供することと、
前記車両の前記将来経路又はその近傍に位置する１つ又は複数の車両を検出するに当たり、前記車両の前記任意の現在位置の先の前記推定将来経路を利用することと、
前記車両の前記将来経路又はその近傍にあると特定された１つ又は複数の車両の位置に基づいて、前記車両の少なくとも１つの移動パラメータを前記車両の少なくとも１つの電子ユニット又は機械ユニットに変更させることと
を行うようにプログラムされる、システム。
【請求項２】
前記トレーニング済みシステムは、グローバル関数の区分アフィン関数を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記グローバル関数は、畳み込み、最大プーリング、又は正規化線形関数を含む、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記少なくとも１つのプロセッサは、前記車両の前記任意の現在位置の先の前記推定将来経路を利用して、前記車両の少なくとも１つの移動パラメータを変更するように前記車両の少なくとも１つの電子ユニット又は機械ユニットを制御するように更にプログラムされる、請求項２又は３に記載のシステム。
【請求項５】
前記少なくとも１つのプロセッサは、前記車両の前記任意の現在位置の先の前記推定将来経路を利用して、前記車両のドライバーに感覚フィードバックを提供するように更にプログラムされる、請求項２から４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項６】
前記任意の現在位置の先の、前記車両の前記推定将来経路は、少なくとも１つの分類器を使用して、前記環境の前記画像に現れる１つ又は複数の予め定義された物体を識別することに更に基づく、請求項１から５のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項７】
前記トレーニング済みシステムを前記車両の前記任意の現在位置の先の前記環境の前記画像に適用することは、前記任意の現在位置の先の、前記車両の２つ以上の推定将来経路を提供する、請求項１から６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項８】
前記少なくとも１つのプロセッサは、前記車両の前記任意の現在位置の先の道路プロファイルを推定するに当たり、前記車両の前記任意の現在位置の先の前記推定将来経路を利用するように更にプログラムされる、請求項１から７のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項９】
前記トレーニング済みシステムを前記車両の前記任意の現在位置の先の前記環境の前記画像に適用することは、前記任意の現在位置の先の、前記車両の２つ以上の推定将来経路を提供し、且つ前記任意の現在位置の先の、前記車両の前記２つ以上の推定将来経路のそれぞれに沿った道路プロファイルを推定することを更に含む、請求項１から８のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１０】
前記少なくとも１つのプロセッサは、１つ又は複数の車両が前記車両の前記将来経路又はその近傍にあると判断されることをユーザに示す感覚アラートをトリガーするように更にプログラムされる、請求項１から９のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１１】
前記制御点は、前記１つ又は複数の車両の位置に基づいて、特定される、請求項１から１０のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１２】
画像を処理する方法であって、
第１の複数のトレーニング画像を取得することであって、前記第１の複数のトレーニング画像のそれぞれは、道路を走行中の車両の先の環境の画像である、取得することと、
前記第１の複数のトレーニング画像のそれぞれについて、前記車両のそれぞれの現在位置の先の、前記車両の予め記憶された経路を取得することと、
画像を所与として、前記車両のそれぞれの現在位置の先の道路を走行中の車両の将来経路を提供するようにシステムをトレーニングすることであって、前記システムをトレーニングすることは、
トレーニング済みシステムへの入力として前記第１の複数のトレーニング画像を提供すること、
前記トレーニングの各反復において、前記トレーニング済みシステムの重みの現在状態によって推定されたそれぞれの暫定的な将来経路及びそれぞれの予め記憶された経路に基づいて損失関数を計算すること、及び
前記損失関数の結果に従って前記トレーニング済みシステムの前記重みを更新すること
を含む、トレーニングすることと
を含む、方法。
【請求項１３】
前記第１の複数のトレーニング画像を取得することは、前記第１の複数のトレーニング画像からの前記画像のそれぞれについて、前記画像が捕捉された瞬間における前記道路上の前記車両の位置を示すデータを取得することを更に含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記第１の複数のトレーニング画像を取得することは、前記第１の複数のトレーニング画像からの少なくとも１つの画像における少なくとも１つのレーンマークの位置を取得することを含み、前記第１の複数のトレーニング画像からの前記画像のそれぞれについて、前記画像が捕捉された前記瞬間のおける前記道路上の前記車両の前記位置を示すデータを取得することは、前記第１の複数のトレーニング画像からの前記少なくとも１つの画像について、前記少なくとも１つの画像における前記少なくとも１つのレーンマークの位置に従って、前記少なくとも１つの画像が捕捉された瞬間における前記道路上の前記車両の前記位置を特定することを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記少なくとも１つの画像における前記少なくとも１つのレーンマークの位置に従って、前記第１の複数のトレーニング画像からの前記少なくとも１つの画像が捕捉された瞬間における前記道路上の前記車両の前記位置を特定することは、前記少なくとも１つのレーンマークの前記位置からの予め定義されたオフセットにおける前記道路上の前記車両の前記位置を特定することを含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記車両の前記それぞれの現在位置の先の、前記車両の前記予め記憶された経路は、それぞれの第２の複数のトレーニング画像が捕捉されたそれぞれの瞬間における前記道路上の前記車両の位置に基づいて特定され、前記第２の複数のトレーニング画像は、前記現在位置に関連する前記画像に続けて捕捉された、前記第１の複数のトレーニング画像からの画像である、請求項１３から１５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１７】
前記システムをトレーニングすることは、複数の反復を含み、且つ停止条件が満たされるまで実行される、請求項１２から１６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１８】
道路を走行中の車両の先の環境の任意の入力画像を所与として、前記車両の将来経路推定を提供するように構成されるトレーニング済みシステムを出力として提供することを更に含む、請求項１２から１７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１９】
前記第１の複数のトレーニング画像は、道路上に比較的希に現れる環境の比較的より多数の画像を含む、請求項１２から１８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２０】
前記第１の複数のトレーニング画像は、カーブした道路を含む環境の比較的より多数の画像を含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記第１の複数のトレーニング画像は、レーン分割、レーン統合、高速道路出口、高速道路入口、又は分岐合流点のうちの少なくとも１つを含む環境の比較的より多数の画像を含む、請求項１９又は２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記第１の複数のトレーニング画像は、前記車両の先の道路上にレーンマーク、ボッツドッツ、若しくは影が少ない環境、又はそれらを含まない環境のうちの少なくとも１つの比較的より多数の画像を含む、請求項１９から２１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２３】
前記停止条件は、予め定義された数の反復である、請求項１７に記載の方法。
【請求項２４】
前記トレーニング済みシステムは、ニューラルネットワークを含む、請求項１２から２３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２５】
コンピュータに請求項１２から２４のいずれか一項に記載の方法を実行させる、プログラム。
【請求項２６】
車両の現在位置の先の将来経路を推定する方法であって、
道路を走行中の車両の任意の現在位置の先の環境の画像を取得することと、
道路を走行中の車両の先の環境の第１の複数の画像上で将来経路を推定するようにトレーニングされたトレーニング済みシステムを取得することと、
前記トレーニング済みシステムを前記車両の前記任意の現在位置の先の前記環境の前記画像に適用することと、
前記トレーニング済みシステムの前記画像への前記適用に基づいて、前記任意の現在位置の先の、前記車両の推定将来経路を提供することと、
前記車両の前記任意の現在位置の先の前記推定将来経路を利用して、前記車両の操舵制御機能の制御点を提供することと、
前記車両の前記将来経路又はその近傍に位置する１つ又は複数の車両を検出するに当たり、前記車両の前記任意の現在位置の先の前記推定将来経路を利用することと、
前記車両の前記将来経路又はその近傍にあると特定された１つ又は複数の車両の位置に基づいて、前記車両の少なくとも１つの移動パラメータを前記車両の少なくとも１つの電子ユニット又は機械ユニットに変更させることと
を含む、方法。
【請求項２７】
前記トレーニング済みシステムは、グローバル関数の区分アフィン関数を含む、請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記グローバル関数は、畳み込み、最大プーリング、又は正規化線形関数を含む、請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
前記車両の前記任意の現在位置の先の前記推定将来経路を利用して、前記車両の少なくとも１つの移動パラメータを変更するように前記車両の少なくとも１つの電子ユニット又は機械ユニットを制御することを更に含む、請求項２７又は２８に記載の方法。
【請求項３０】
前記車両の前記任意の現在位置の先の前記推定将来経路を利用して、前記車両のドライバーに感覚フィードバックを提供することを更に含む、請求項２７から２９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３１】
前記任意の現在位置の先の、前記車両の前記推定将来経路は、少なくとも１つの分類器を使用して、前記環境の前記画像に現れる１つ又は複数の予め定義された物体を識別することに更に基づく、請求項２６から３０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３２】
前記トレーニング済みシステムを前記車両の前記任意の現在位置の先の前記環境の前記画像に適用することは、前記任意の現在位置の先の、前記車両の２つ以上の推定将来経路を提供する、請求項２６から３１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３３】
前記車両の前記任意の現在位置の先の道路プロファイルを推定するに当たり、前記車両の前記任意の現在位置の先の前記推定将来経路を利用することを更に含む、請求項２６から３２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３４】
前記トレーニング済みシステムを前記車両の前記任意の現在位置の先の前記環境の前記画像に適用することは、前記任意の現在位置の先の、前記車両の２つ以上の推定将来経路を提供し、且つ前記任意の現在位置の先の、前記車両の前記２つ以上の推定将来経路のそれぞれに沿った道路プロファイルを推定することを更に含む、請求項２６から３３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３５】
１つ又は複数の車両が前記車両の前記将来経路又はその近傍にあると判断されることをユーザに示す感覚アラートをトリガーすることを更に含む、請求項２６から３４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３６】
前記制御点は、前記１つ又は複数の車両の位置に基づいて、特定される、請求項２６から３５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３７】
コンピュータに請求項２６から３６のいずれか一項に記載の方法を実行させる、プログラム。
【請求項３８】
画像を処理する装置であって、
少なくとも１つのプロセッサ
を含み、前記少なくとも１つのプロセッサは、
第１の複数のトレーニング画像を取得することであって、前記第１の複数のトレーニング画像のそれぞれは、道路を走行中の車両の先の環境の画像である、取得することと、
前記第１の複数のトレーニング画像のそれぞれについて、前記車両のそれぞれの現在位置の先の、前記車両の予め記憶された経路を取得することと、
画像を所与として、前記車両のそれぞれの現在位置の先の道路を走行中の車両の将来経路を提供するようにシステムをトレーニングすることであって、前記システムをトレーニングすることは、
トレーニング済みシステムへの入力として前記第１の複数のトレーニング画像を提供すること、
前記トレーニングの各反復において、重みの現在状態によって推定されたそれぞれの暫定的な将来経路及びそれぞれの予め記憶された経路に基づいて損失関数を計算すること、及び
前記損失関数の結果に従って前記トレーニング済みシステムの前記重みを更新すること
を含む、トレーニングすることと
を行うようにプログラムされる、装置。
【請求項３９】
前記第１の複数のトレーニング画像を取得することは、前記第１の複数のトレーニング画像からの前記画像のそれぞれについて、前記画像が捕捉された瞬間における前記道路上の前記車両の位置を示すデータを取得することを更に含む、請求項３８に記載の装置。
【請求項４０】
前記第１の複数のトレーニング画像を取得することは、前記第１の複数のトレーニング画像からの少なくとも１つの画像における少なくとも１つのレーンマークの位置を取得することを含み、前記第１の複数のトレーニング画像からの前記画像のそれぞれについて、前記画像が捕捉された前記瞬間における前記道路上の前記車両の前記位置を示すデータを取得することは、前記第１の複数のトレーニング画像からの前記少なくとも１つの画像について、前記少なくとも１つの画像における前記少なくとも１つのレーンマークの位置に従って、前記少なくとも１つの画像が捕捉された瞬間における前記道路上の前記車両の前記位置を特定することを含む、請求項３９に記載の装置。
【請求項４１】
前記トレーニング済みシステムは、ニューラルネットワークを含む、請求項３８から４０のいずれか一項に記載の装置。