【手続補正書】
【提出日】令和1年10月25日(2019.10.25)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動運転車両（ＳＤＶ）の自律的制御のためのニューラルネットワークシステムであって、前記ニューラルネットワークシステムは、
１つ以上のプロセッサと、
機械学習モデルを記憶する１つ以上のメモリリソースと
を備え、
前記機械学習モデルは、前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記ニューラルネットワークシステムに、
目的地場所を前記ＳＤＶに対するローカル座標内に確立することと、
前記ＳＤＶの前方操作方向内の１つ以上のナビゲーション点を識別することと、
前記ＳＤＶのセンサシステムからのセンサデータを処理することであって、前記センサデータは、前記ＳＤＶの前方操作方向のセンサビューを提供する、ことと、
場所ベースのリソースを使用して、前記ＳＤＶの現在の位置を判定することであって、前記１つ以上のナビゲーション点は、前記ＳＤＶの前記現在の位置および前記目的地場所までの確立されたルートに基づいて計算される、ことと、
前記センサデータを利用して、前記ＳＤＶの加速、制動、および操舵システムを操作することにより、前記目的地場所までの確立されたルートに沿って前記１つ以上のナビゲーション点を連続的に追随することと
を行わせ、
雑音が、前記１つ以上のナビゲーション点に対応する場所信号の中に組み込まれ、前記雑音は、前記ニューラルネットワークシステムに、前記１つ以上のナビゲーション点を連続的に追随させることと併せて、前記センサデータを処理することに依拠させる、ニューラルネットワークシステム。
【請求項２】
前記実行される機械学習モデルは、前記ニューラルネットワークシステムに、（ｉ）前記確立されたルートに沿った前記ＳＤＶに先行する一定の距離、または（ｉｉ）前記確立されたルートに沿った前記ＳＤＶの現在の速度に基づく前記ＳＤＶに先行する時間的場所において、前記１つ以上のナビゲーション点のそれぞれを識別させる、請求項１に記載のニューラルネットワークシステム。
【請求項３】
前記１つ以上のナビゲーション点はそれぞれ、グローバル座標内の座標点を含み、前記座標点は、前記ＳＤＶが前記目的地場所に向かって進行するにつれて変動する値を有し、前記実行される機械学習モデルは、前記ニューラルネットワークシステムに、前記座標点の値を前記ＳＤＶの車両座標と連続的に比較することによって、前記目的地場所までの前記確立されたルートに沿って前記１つ以上のナビゲーション点を連続的に追随させる、請求項１に記載のニューラルネットワークシステム。
【請求項４】
前記１つ以上のナビゲーション点は、前記確立されたルートに沿った前記ＳＤＶに先行する異なる距離に確立される複数のナビゲーション点を含む、請求項１に記載のニューラルネットワークシステム。
【請求項５】
前記実行される機械学習モデルは、前記ニューラルネットワークシステムに、（ｉ）前記複数のナビゲーション点を利用して中間ルート計画を動的に判定することと、（ｉｉ）前記中間ルート計画を動的に実装するために、前記センサデータを分析して前記ＳＤＶの加速、制動、および操舵システム上で制御アクションを実行することとを行わせる、請求項４に記載のニューラルネットワークシステム。
【請求項６】
自動運転車両（ＳＤＶ）であって、
前記ＳＤＶの状況的環境を検出するためのセンサシステムと、
加速、制動、および操舵システムと、
機械学習モデルを実装するニューラルネットワークを備える制御システムと
を備え、
前記機械学習モデルは、前記制御システムに、
目的地場所を前記ＳＤＶに対するローカル座標内に確立することと、
前記ＳＤＶの前方操作方向内の１つ以上のナビゲーション点を識別することと、
前記ＳＤＶのセンサシステムからのセンサデータを処理することであって、前記センサデータは、前記ＳＤＶの前方操作方向のセンサビューを提供する、ことと、
場所ベースのリソースを使用して、前記ＳＤＶの現在の位置を判定することであって、前記１つ以上のナビゲーション点は、前記ＳＤＶの前記現在の位置および前記目的地場所までの確立されたルートに基づいて計算される、ことと、
前記センサデータを利用して、前記ＳＤＶの加速、制動、および操舵システムを操作することにより、前記目的地場所までの確立されたルートに沿って前記１つ以上のナビゲーション点を連続的に追随することと
を行わせ、
雑音が、前記１つ以上のナビゲーション点に対応する場所信号の中に組み込まれ、前記雑音は、ニューラルネットワークシステムに、前記１つ以上のナビゲーション点を連続的に追随させることと併せて、前記センサデータを処理することに依拠させる、ＳＤＶ。
【請求項７】
前記ニューラルネットワークによって実装される機械学習モデルは、前記制御システムに、（ｉ）前記確立されたルートに沿った前記ＳＤＶに先行する一定の距離、または（ｉｉ）前記確立されたルートに沿った前記ＳＤＶの現在の速度に基づく前記ＳＤＶに先行する時間的場所において、前記１つ以上のナビゲーション点のそれぞれを識別させる、請求項６に記載のＳＤＶ。
【請求項８】
前記１つ以上のナビゲーション点はそれぞれ、グローバル座標内の座標点を含み、前記座標点は、前記ＳＤＶが前記目的地場所に向かって進行するにつれて変動する値を有し、前記ニューラルネットワークによって実装される機械学習モデルは、前記制御システムに、前記座標点の値を前記ＳＤＶの車両座標と連続的に比較することによって、前記目的地場所までの前記確立されたルートに沿って前記１つ以上のナビゲーション点を連続的に追随させる、請求項６に記載のＳＤＶ。
【請求項９】
前記１つ以上のナビゲーション点は、前記確立されたルートに沿った前記ＳＤＶに先行する異なる距離に確立される複数のナビゲーション点を含む、請求項６に記載のＳＤＶ。
【請求項１０】
前記ニューラルネットワークによって実装される機械学習モデルは、前記制御システムに、（ｉ）前記複数のナビゲーション点を利用して中間ルート計画を動的に判定することと、（ｉｉ）前記中間ルート計画を動的に実装するために、前記センサデータを分析して前記ＳＤＶの加速、制動、および操舵システム上で制御アクションを実行することとを行わせる、請求項９に記載のＳＤＶ。
【請求項１１】
車両を自律的に操作するコンピュータ実装方法であって、前記方法は、自動運転車両（ＳＤＶ）のニューラルネットワークシステムの１つ以上のプロセッサによって実施され、前記方法は、
目的地場所を前記ＳＤＶに対するローカル座標内に確立することと、
前記ＳＤＶの前方操作方向内の１つ以上のナビゲーション点を識別することと、
前記ＳＤＶのセンサシステムからのセンサデータを処理することであって、前記センサデータは、前記ＳＤＶの前方操作方向のセンサビューを提供する、ことと、
場所ベースのリソースを使用して、前記ＳＤＶの現在の位置を判定することであって、前記１つ以上のナビゲーション点は、前記ＳＤＶの前記現在の位置および前記目的地場所までの確立されたルートに基づいて計算される、ことと、
前記センサデータを利用して前記ＳＤＶの加速、制動、および操舵システムを操作することにより、前記目的地場所までの確立されたルートに沿って前記１つ以上のナビゲーション点を連続的に追随することと
を含み、
雑音が、前記１つ以上のナビゲーション点に対応する場所信号の中に組み込まれ、前記雑音は、前記ニューラルネットワークシステムに、前記１つ以上のナビゲーション点を連続的に追随させることと併せて、前記センサデータを処理することに依拠させる、方法。
【請求項１２】
前記ニューラルネットワークシステムは、（ｉ）前記確立されたルートに沿った前記ＳＤＶに先行する一定の距離、または（ｉｉ）前記確立されたルートに沿った前記ＳＤＶの現在の速度に基づく前記ＳＤＶに先行する時間的場所において、前記１つ以上のナビゲーション点のそれぞれを識別する、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記１つ以上のナビゲーション点はそれぞれ、グローバル座標内の座標点を含み、前記座標点は、前記ＳＤＶが前記目的地場所に向かって進行するにつれて変動する値を有し、前記ニューラルネットワークシステムは、前記座標点の値を前記ＳＤＶの車両座標と連続的に比較することによって、前記目的地場所までの前記確立されたルートに沿って前記１つ以上のナビゲーション点を連続的に追随する、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
前記１つ以上のナビゲーション点は、前記確立されたルートに沿った前記ＳＤＶに先行する異なる距離に確立される複数のナビゲーション点を含む、請求項１１に記載の方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００３】
本願明細書は、例えば、以下の項目も提供する。
（項目１）
自動運転車両（ＳＤＶ）の自律的制御のためのニューラルネットワークシステムであって、前記ニューラルネットワークシステムは、
１つ以上のプロセッサと、
機械学習モデルを記憶する１つ以上のメモリリソースと
を備え、
前記機械学習モデルは、前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記ニューラルネットワークシステムに、
目的地場所を前記ＳＤＶに対するローカル座標内に確立することと、
前記ＳＤＶの前方操作方向内の１つ以上のナビゲーション点を識別することと、
前記ＳＤＶのセンサシステムからのセンサデータを処理することであって、前記センサデータは、前記ＳＤＶの前方操作方向のセンサビューを提供する、ことと、
前記センサデータを利用して、前記ＳＤＶの加速、制動、および操舵システムを操作することにより、前記目的地場所までの確立されたルートに沿って前記１つ以上のナビゲーション点を連続的に追随することと
を行わせる、ニューラルネットワークシステム。
（項目２）
前記ＳＤＶの現在の位置を判定するための場所ベースのリソースをさらに備え、
前記１つ以上のナビゲーション点は、前記ＳＤＶの前記現在の位置および前記目的地場所までの前記確立されたルートに基づいて計算される、項目１に記載のニューラルネットワークシステム。
（項目３）
前記実行される機械学習モデルは、前記ニューラルネットワークシステムに、（ｉ）前記確立されたルートに沿った前記ＳＤＶに先行する一定の距離、または（ｉｉ）前記確立されたルートに沿った前記ＳＤＶの現在の速度に基づく前記ＳＤＶに先行する時間的場所において、前記１つ以上のナビゲーション点のそれぞれを識別させる、項目２に記載のニューラルネットワークシステム。
（項目４）
雑音が、前記１つ以上のナビゲーション点に対応する場所信号の中に組み込まれ、前記雑音は、前記ニューラルネットワークシステムに、前記１つ以上のナビゲーション点を連続的に追随させることと併せて、前記センサデータを処理することに依拠させる、項目２に記載のニューラルネットワークシステム。
（項目５）
前記１つ以上のナビゲーション点はそれぞれ、グローバル座標内の座標点を含み、前記座標点は、前記ＳＤＶが前記目的地場所に向かって進行するにつれて変動する値を有し、前記実行される機械学習モデルは、前記ニューラルネットワークシステムに、前記座標点の値を前記ＳＤＶの車両座標と連続的に比較することによって、前記目的地場所までの前記確立されたルートに沿って前記１つ以上のナビゲーション点を連続的に追随させる、項目１に記載のニューラルネットワークシステム。
（項目６）
前記１つ以上のナビゲーション点は、前記確立されたルートに沿った前記ＳＤＶに先行する異なる距離に確立される複数のナビゲーション点を含む、項目１に記載のニューラルネットワークシステム。
（項目７）
前記実行される機械学習モデルは、前記ニューラルネットワークシステムに、（ｉ）前記複数のナビゲーション点を利用して中間ルート計画を動的に判定することと、（ｉｉ）前記中間ルート計画を動的に実装するために、前記センサデータを分析して前記ＳＤＶの加速、制動、および操舵システム上で制御アクションを実行することとを行わせる、項目６に記載のニューラルネットワークシステム。
（項目８）
自動運転車両（ＳＤＶ）であって、
前記ＳＤＶの状況的環境を検出するためのセンサシステムと、
加速、制動、および操舵システムと、
機械学習モデルを実装するニューラルネットワークを備える制御システムと
を備え、
前記機械学習モデルは、前記制御システムに、
目的地場所を前記ＳＤＶに対するローカル座標内に確立することと、
前記ＳＤＶの前方操作方向内の１つ以上のナビゲーション点を識別することと、
前記ＳＤＶのセンサシステムからのセンサデータを処理することであって、前記センサデータは、前記ＳＤＶの前方操作方向のセンサビューを提供する、ことと、
前記センサデータを利用して、前記ＳＤＶの加速、制動、および操舵システムを操作することにより、前記目的地場所までの確立されたルートに沿って前記１つ以上のナビゲーション点を連続的に追随することと
を行わせる、ＳＤＶ。
（項目９）
前記ＳＤＶの現在の位置を判定するための場所ベースのリソースをさらに備え、
前記１つ以上のナビゲーション点は、前記ＳＤＶの前記現在の位置および前記目的地場所までの前記確立されたルートに基づいて計算される、項目８に記載のＳＤＶ。
（項目１０）
前記ニューラルネットワークによって実装される機械学習モデルは、前記制御システムに、（ｉ）前記確立されたルートに沿った前記ＳＤＶに先行する一定の距離、または（ｉｉ）前記確立されたルートに沿った前記ＳＤＶの現在の速度に基づく前記ＳＤＶに先行する時間的場所において、前記１つ以上のナビゲーション点のそれぞれを識別させる、項目９に記載のＳＤＶ。
（項目１１）
雑音が、前記１つ以上のナビゲーション点に対応する場所信号の中に組み込まれ、前記雑音は、ニューラルネットワークシステムに、前記１つ以上のナビゲーション点を連続的に追随させることと併せて、前記センサデータを処理することに依拠させる、項目９に記載のＳＤＶ。
（項目１２）
前記１つ以上のナビゲーション点はそれぞれ、グローバル座標内の座標点を含み、前記座標点は、前記ＳＤＶが前記目的地場所に向かって進行するにつれて変動する値を有し、前記ニューラルネットワークによって実装される機械学習モデルは、前記制御システムに、前記座標点の値を前記ＳＤＶの車両座標と連続的に比較することによって、前記目的地場所までの前記確立されたルートに沿って前記１つ以上のナビゲーション点を連続的に追随させる、項目８に記載のＳＤＶ。
（項目１３）
前記１つ以上のナビゲーション点は、前記確立されたルートに沿った前記ＳＤＶに先行する異なる距離に確立される複数のナビゲーション点を含む、項目８に記載のＳＤＶ。
（項目１４）
前記ニューラルネットワークによって実装される機械学習モデルは、前記制御システムに、（ｉ）前記複数のナビゲーション点を利用して中間ルート計画を動的に判定することと、（ｉｉ）前記中間ルート計画を動的に実装するために、前記センサデータを分析して前記ＳＤＶの加速、制動、および操舵システム上で制御アクションを実行することとを行わせる、項目１３に記載のＳＤＶ。
（項目１５）
車両を自律的に操作するコンピュータ実装方法であって、前記方法は、自動運転車両（ＳＤＶ）のニューラルネットワークシステムの１つ以上のプロセッサによって実施され、前記方法は、
目的地場所を前記ＳＤＶに対するローカル座標内に確立することと、
前記ＳＤＶの前方操作方向内の１つ以上のナビゲーション点を識別することと、
前記ＳＤＶのセンサシステムからのセンサデータを処理することであって、前記センサデータは、前記ＳＤＶの前方操作方向のセンサビューを提供する、ことと、
前記センサデータを利用して前記ＳＤＶの加速、制動、および操舵システムを操作することにより、前記目的地場所までの確立されたルートに沿って前記１つ以上のナビゲーション点を連続的に追随することと
を含む、方法。
（項目１６）
前記ＳＤＶはさらに、前記ＳＤＶの現在の位置を判定する場所ベースのリソースを備え、前記１つ以上のナビゲーション点は、前記ＳＤＶの前記現在の位置および前記目的地場所までの前記確立されたルートに基づいて計算される、項目１５に記載の方法。
（項目１７）
前記ニューラルネットワークシステムは、（ｉ）前記確立されたルートに沿った前記ＳＤＶに先行する一定の距離、または（ｉｉ）前記確立されたルートに沿った前記ＳＤＶの現在の速度に基づく前記ＳＤＶに先行する時間的場所において、前記１つ以上のナビゲーション点のそれぞれを識別する、項目１６に記載の方法。
（項目１８）
雑音が、前記１つ以上のナビゲーション点に対応する場所信号の中に組み込まれ、前記雑音は、前記ニューラルネットワークシステムに、前記１つ以上のナビゲーション点を連続的に追随させることと併せて、前記センサデータを処理することに依拠させる、項目１６に記載の方法。
（項目１９）
前記１つ以上のナビゲーション点はそれぞれ、グローバル座標内の座標点を含み、前記座標点は、前記ＳＤＶが前記目的地場所に向かって進行するにつれて変動する値を有し、前記ニューラルネットワークシステムは、前記座標点の値を前記ＳＤＶの車両座標と連続的に比較することによって、前記目的地場所までの前記確立されたルートに沿って前記１つ以上のナビゲーション点を連続的に追随する、項目１５に記載の方法。
（項目２０）
前記１つ以上のナビゲーション点は、前記確立されたルートに沿った前記ＳＤＶに先行する異なる距離に確立される複数のナビゲーション点を含む、項目１５に記載の方法。
現在の方法論の欠点に対処するため、本明細書に開示されるのは、自動運転車両（ＳＤＶ）の自律的制御のためのニューラルネットワークシステムの実施例である。本明細書に提供される実施例によると、ニューラルネットワークシステムは、機械学習モデル（例えば、監督下の学習）を実装し、公共道路環境における自律的運転を学習および改良することができる。あるニューラルネットワーク（または深層学習）方法論は、データ処理システムが、ＳＤＶの制御機構（例えば、加速、制動、および操舵システム）の従来の命令ベースの制御を実装したまま、レーンキーピング、または、ＳＤＶをある車線内に維持することを伴うことができる。本明細書に提供される実施例によると、ニューラルネットワークシステムは、目的地場所をＳＤＶに対するローカル座標内（例えば、慣性基準フレーム内）に確立し、または別様に入力されることができ、１つ以上のナビゲーション点を目的地までのルートに沿ってＳＤＶの前方操作方向に確立し、または別様に入力されることができる（例えば、グローバル座標内において、かつＳＤＶの非慣性基準フレームに付随される）。例えば、１つ以上のナビゲーション点のそれぞれは、目的地場所に関連して変動する値（例えば、デカルトｘ−ｙ座標値または極座標内の距離および角度値）を有する、２次元座標を含むことができる。変形例では、ナビゲーション点は、３次元空間（例えば、デカルトまたは球面座標系）内に確立されることができる。故に、ニューラルネットワークは、ルートに沿ってＳＤＶに先行して継続的に確立される、ナビゲーション点の座標値を利用して、加速、制動、操舵、車線選択、および方向指示に関する決定を行う。