(57)【要約】自動運転乗り物（ＳＤＶ）は、センサデータを分析し、現在のルートに沿って、ＳＤＶの加速、制動、および操向システムを自律的に制御することによって、動作することができる。ＳＤＶは、センサデータを生成するいくつかのセンサと、乗り物速度および局所的天候等のＳＤＶの動作に関連する条件を検出し、検出された条件に基づいて、センサの組を選択し、選択されたセンサの組から生成されたセンサデータを優先順位づけし、ＳＤＶの動作に関連する側面を制御する制御システムとを含む。【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動運転乗り物（ＳＤＶ）であって、前記ＳＤＶは、
センサデータを生成する複数のセンサと、
命令を実行するための制御システムと
を備え、
前記命令は、
前記ＳＤＶの動作に関連する１つ以上の条件を検出することと、
前記検出された１つ以上の条件に基づいて、センサの組を前記複数のセンサから選択することと、
前記ＳＤＶの前記動作に関連する１つ以上の側面を制御するために、前記選択されたセンサの組から生成された前記センサデータを優先順位づけすることと
を前記制御システムに行わせる、ＳＤＶ。
【請求項２】
前記１つ以上の条件を検出することは、ネットワークを経由してコンテキスト情報をネットワークサービスから受信することを含む、請求項１に記載のＳＤＶ。
【請求項３】
前記制御システムは、前記センサデータを分析することによって、前記１つ以上の条件を検出する、請求項１に記載のＳＤＶ。
【請求項４】
前記ＳＤＶの前記動作に関連する前記１つ以上の条件は、天候条件、前記ＳＤＶの現在の速度、時刻、周囲照明、および道路条件を含む、請求項１に記載のＳＤＶ。
【請求項５】
前記センサの組を選択するために、複数のセンサ優先順位ルールが、前記検出された１つ以上の条件に適用される、請求項１に記載のＳＤＶ。
【請求項６】
前記複数のセンサ優先順位ルールは、前記複数のセンサのうちの１つ以上のものからの前記センサデータに適用するための１つ以上の重みを含み、前記制御システムは、前記１つ以上の重みに基づいて、前記センサデータを優先順位づけする、請求項５に記載のＳＤＶ。
【請求項７】
前記複数のセンサ優先順位ルールおよび／または前記１つ以上の重みは、前記ＳＤＶの前記動作に関連する複数の条件のもとでの前記複数のセンサの各々の性能特性に基づく、請求項６に記載のＳＤＶ。
【請求項８】
前記ＳＤＶの前記動作に関連する前記１つ以上の側面は、前記ＳＤＶの周囲の環境内の１つ以上の物体を検出することを含む、請求項１に記載のＳＤＶ。
【請求項９】
前記制御システムは、物体分類を前記１つ以上の物体の各々に割り当てるために、前記選択されたセンサの組から生成された前記センサデータを優先順位づけする、請求項８に記載のＳＤＶ。
【請求項１０】
前記ＳＤＶの前記動作に関連する前記１つ以上の側面は、位置特定、予測、および運動計画を含む、請求項１に記載のＳＤＶ。
【請求項１１】
命令を記憶している非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体であって、前記命令は、自動運転乗り物（ＳＤＶ）の制御システムによって実行されると、
前記ＳＤＶの動作に関連する１つ以上の条件を検出することと、
前記検出された１つ以上の条件に基づいて、センサの組を複数のセンサから選択することと、
前記ＳＤＶの前記動作に関連する１つ以上の側面を制御するために、前記選択されたセンサの組から生成されたセンサデータを優先順位づけすることと
を前記制御システムに行わせる、非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１２】
前記１つ以上の条件を検出することは、ネットワークを経由してコンテキスト情報をネットワークサービスから受信することを含む、請求項１１に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１３】
前記制御システムは、前記センサデータを分析することによって、前記１つ以上の条件を検出する、請求項１１に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１４】
前記ＳＤＶの前記動作に関連する前記１つ以上の条件は、天候条件、前記ＳＤＶの現在の速度、時刻、周囲照明、および道路条件を含む、請求項１１に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１５】
前記センサの組を選択するために、複数のセンサ優先順位ルールが、前記検出された１つ以上の条件に適用される、請求項１１に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１６】
前記複数のセンサ優先順位ルールは、前記複数のセンサのうちの１つ以上のものからの前記センサデータに適用するための１つ以上の重みを含み、前記制御システムは、前記１つ以上の重みに基づいて、前記センサデータを優先順位づけする、請求項１５に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１７】
前記複数のセンサ優先順位ルールおよび／または前記１つ以上の重みは、前記ＳＤＶの前記動作に関連する複数の条件のもとでの前記複数のセンサの各々の性能特性に基づく、請求項１６に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１８】
前記ＳＤＶの前記動作に関連する前記１つ以上の側面は、前記ＳＤＶの周囲の環境内の１つ以上の物体を検出することを含む、請求項１１に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１９】
前記制御システムは、物体分類を前記１つ以上の物体の各々に割り当てるために、前記選択されたセンサの組から生成された前記センサデータを優先順位づけする、請求項１８に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項２０】
自動運転乗り物（ＳＤＶ）を動作させるコンピュータ実装方法であって、前記方法は、前記ＳＤＶの制御システムによって実施され、前記方法は、
前記ＳＤＶの動作に関連する１つ以上の条件を検出することと、
前記検出された１つ以上の条件に基づいて、センサの組を複数のセンサから選択することと、
前記ＳＤＶの前記動作に関連する１つ以上の側面を制御するために、前記選択されたセンサの組から生成されたセンサデータを優先順位づけすることと
を含む、方法。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
（関連出願）
本願は、米国特許出願第１５／４６７，５２５号（２０１７年３月２３日出願）の利益を主張し、上記出願は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【０００２】
（背景）
自律的乗り物は、現在、実験およびプロトタイプ形態において存在する。これらの乗り物は、人間運転者をセンサおよびコンピュータ実装知能と置換する。既存の技術もとで、自律的乗り物は、車道上の他の乗り物と一緒の運転を容易にハンドリングすることができる。しかしながら、種々の環境および動作条件は、センサの品質および信頼性に影響を及ぼし得、それは、自律的乗り物に課題を提起する。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００３】
自動運転乗り物（ＳＤＶ）は、制御システムと、ＳＤＶの周囲エリアのライブセンサビューを生成するセンサアレイとを含むことができる。種々の実装では、制御システムは、目的地までの現在のルートに沿って、加速、制動、および操向システムを自律的に動作させるために、周囲エリアのセンサビューおよび道路ネットワークマップ（例えば、高度に詳細な位置特定マップ）を動的に分析することができる。
【０００４】
いくつかの例では、センサアレイは、ライダ、レーダ、超音波センサ、およびカメラ等の種々のタイプのセンサを含み、それらの各々は、他のセンサの短所を補償し得るそれら自身の長所を有する。例は、ある動作条件が、重要な課題を自動運転乗り物に提示することを認識する。特に、霧、靄、雨、または雪等の天候は、十分な正確度を伴って、センサデータを収集し、環境を通して、ＳＤＶを確実にナビゲートする、センサのうちの一部のセンサの能力を損ない得る。加えて、ＳＤＶが、運転する間に速度を増加させるにつれて、潜在的危険を検出し、安全または快適に回避するための時間が短くなる。センサのうちのいくつかは、良好な天候条件またはより低速において、より優れた性能をもたらし得るが、悪条件を認識し、それらの条件とセンサの性能特性とを考慮して、センサデータを分析することがＳＤＶのために重要である。故に、例は、センサアレイと、所定の条件に基づいて特定のセンサの使用を他のセンサに優先させるための論理を含む制御システムとを装備するＳＤＶを提供する。加えて、センサの各タイプおよびそのサポートインターフェース、ソフトウェア、およびファームウェアは、そのセンサの長所を最大化するように設計、装備、または調整されることができる。何故なら、異なるセンサまたはセンサの組が、第１のセンサがあまり信頼性のない条件のもとで、正確なセンサデータを提供するために利用可能であるからである。例えば、ライダセンサは、より高い速度で機能するように最適化されたレーダおよびステレオカメラを装備されたＳＤＶ上において、低から中程度の乗り物速度において機能するように最適化されることができる。
【０００５】
センサ選択コンポーネントは、センサ毎に、センサの性能特性にある影響を及ぼす条件と、センサデータの重要性に影響を及ぼし得る他の条件とを検出する。加えて、センサ選択コンポーネントは、重み付けプロセスまたは選択プロセスのいずれかを通して、検出された条件のもとでのセンサの各々の予期される性能特性に基づくセンサ優先順位ルールの組を使用して、センサの各々を優先順位づけする。これらの性能特性は、センサのための技術的仕様と関連条件のもとでのセンサの各々を用いて実施される試験との組み合わせから決定されることができる。ＳＤＶ制御システムのコンポーネントは、乗り物動作を実施するために現在のセンサ状態を分析するとき、結果として生じるセンサ優先順位を使用して、センサデータに重み付けすることまたは選択することができる。
【０００６】
ＳＤＶのセンサの性能特性にある影響を及ぼす条件、またはセンサデータの重要性に影響を及ぼし得る条件は、ＳＤＶ自体の動作パラメータと、天候および現在の道路条件等の周囲環境の状態とを含むことができる。ＳＤＶの動作パラメータのいくつかの例は、乗り物の速度、加速、移動方向（すなわち、順方向または逆方向）、トラクション、センサステータス、および乗り物ステータス（すなわち、駐車または移動中）である。環境条件のいくつかの例は、現在の降水量タイプおよび規模（例えば、豪雨または小雪）、霧、煙霧、霞、葉、風、時刻、周囲照明、道路表面タイプおよび品質、ならびに交通量である。
【０００７】
自動運転乗り物は、注意深くかつ慎重である傾向にある。自動運転乗り物が、搭乗者を搬送するために使用されるとき、例えば、ＳＤＶは、センサ分析コンポーネントを実装し、知覚される物体および条件を繰り返し分析し得る。安全性のために、自動運転乗り物は、未知の物体または条件を評価するために、または最良応答行為が十分な信頼度を伴って把握されないとき、応答行為を選択するために、減速または制動する。結果として、ＳＤＶは、移動時、減速、停止、および運転を再開し、乗ることをあまり楽しくなく、不快にする傾向にあり得る。しかしながら、例は、センサ分析コンポーネントが、現在の条件にかかわらず、物体または条件をより高速かつより確実に認識することができる場合、ＳＤＶが、（例えば、速度を低減させる、または停止状態になるための）制動イベントにおけるより少ない変動を有するであろうとさらに認識する。制動イベントにおける低減が乗り物に乗る搭乗者をより快適にするので、制動イベントにおける低減は、ＳＤＶを搭乗者を搬送するためにより好適にし得る。
【０００８】
他の利点の中でもとりわけ、本明細書に説明される例は、自動運転乗り物に影響を及ぼす環境および動作条件にかかわらず、センサビューの正確度を最適化するように、自動運転乗り物の周囲のセンサビューを提供する技術的効果を達成する。
【０００９】
一側面では、自動運転乗り物（ＳＤＶ）は、センサデータを生成するいくつかのセンサと、ＳＤＶの動作に関連する条件を検出し、検出された条件に基づいて、センサの組をいくつかのセンサからを選択し、選択されたセンサの組から生成されたセンサデータを優先順位づけし、ＳＤＶの動作に関連する側面を制御する制御システムとを含む。
【００１０】
いくつかの実装では、ＳＤＶは、ネットワークを経由してコンテキスト情報をネットワークサービスから受信する。いくつかの実装では、制御システムは、センサデータを分析することによって、条件を検出し、ＳＤＶの動作に関連する条件は、天候条件、ＳＤＶの現在の速度、時刻、周囲照明、および道路条件を含む。
【００１１】
いくつかの側面では、いくつかのセンサ優先順位ルールが、検出された条件に適用され、センサの組を選択する。センサ優先順位ルールは、いくつかのセンサからのセンサデータに適用するための重みを含み、制御システムは、重みに基づいて、センサデータを優先順位づけする。加えて、センサ優先順位ルールおよび／または重みは、検出された条件のもとでのセンサのそれぞれの性能特性に基づくことができ、ＳＤＶの動作に関連する側面は、ＳＤＶの周囲の環境内の物体を検出することを含む。
【００１２】
一例では、制御システムは、選択されたセンサの組から生成されたセンサデータを優先順位づけし、物体分類を物体の各々に割り当て、ＳＤＶの動作に関連する側面は、位置特定、予測、および運動計画を含むことができる。
【００１３】
本明細書で使用されるように、コンピューティングデバイスは、ネットワークを経由してシステムと通信するためのネットワーク接続性および処理リソースを提供し得るデスクトップコンピュータ、セルラーデバイスまたはスマートフォン、携帯情報端末（ＰＤＡ）、ラップトップコンピュータ、タブレットデバイス、仮想現実（ＶＲ）および／または拡張現実（ＡＲ）デバイス、ウェアラブルコンピューティングデバイス、テレビ（ＩＰテレビ）等に対応するデバイスを指す。コンピューティングデバイスは、カスタムハードウェア、車載デバイス、またはオンボードコンピュータ等に対応することもできる。コンピューティングデバイスは、ネットワークサービスと通信するように構成された指定されたアプリケーションを操作することもできる。
【００１４】
本明細書に説明される１つ以上の例は、コンピューティングデバイスによって実施される方法、技法、および行為が、プログラム上、またはコンピュータ実装方法として実施されることを提供する。「プログラム上」とは、本明細書で使用されるように、コードまたはコンピュータ実行可能命令の使用を通すことを意味する。これらの命令は、コンピューティングデバイスの１つ以上のメモリリソース内に記憶されることができる。プログラム上実施されるステップは、自動であることも、そうでないこともある。
【００１５】
本明細書に説明される１つ以上の例は、プログラムモジュール、エンジン、またはコンポーネントを使用して、実装されることができる。プログラムモジュール、エンジン、またはコンポーネントは、１つ以上の述べられたタスクまたは機能を実施可能なプログラム、サブルーチン、プログラムの一部、またはソフトウェアコンポーネントもしくはハードウェアコンポーネントを含むことができる。本明細書で使用されるように、モジュールまたはコンポーネントは、他のモジュールまたはコンポーネントから独立して、ハードウェアコンポーネント上に存在することができる。代替として、モジュールまたはコンポーネントは、他のモジュール、プログラム、または機械の共有要素またはプロセスであることができる。
【００１６】
本明細書に説明されるいくつかの例は、概して、処理およびメモリリソースを含むコンピューティングデバイスの使用を要求し得る。例えば、本明細書に説明される１つ以上の例は、全体的または部分的に、サーバ、デスクトップコンピュータ、セルラーまたはスマートフォン、携帯情報端末（例えば、ＰＤＡ）、ラップトップコンピュータ、仮想現実（ＶＲ）または拡張現実（ＡＲ）コンピュータ、ネットワーク機器（例えば、ルータ）、およびタブレットデバイス等のコンピューティングデバイス上に実装され得る。メモリ、処理、およびネットワークリソースの全ては、本明細書に説明される任意の例の確立、使用、または実施（任意の方法の実施または任意のシステムの実装を含む）とともに使用され得る。
【００１７】
さらに、本明細書に説明される１つ以上の例は、１つ以上のプロセッサによって実行可能な命令の使用を通して実装され得る。これらの命令は、コンピュータ読み取り可能な媒体上で搬送され得る。下記の図を用いて図示または説明される機械は、本明細書に開示される例を実装するための命令が搬送および／または実行され得る処理リソースおよびコンピュータ読み取り可能な媒体の例を提供する。特に、本発明の例とともに示される多数の機械は、プロセッサと、データおよび命令を保持するための種々の形態のメモリとを含む。コンピュータ読み取り可能な媒体の例は、パーソナルコンピュータまたはサーバ上のハードドライブ等、恒久的メモリ記憶デバイスを含む。コンピュータ記憶媒体の他の例は、ＣＤまたはＤＶＤユニット、フラッシュメモリ（スマートフォン、多機能デバイス、またはタブレット上で搬送されるもの等）、および磁気メモリ等のポータブル記憶ユニットを含む。コンピュータ、端末、ネットワーク対応デバイス（例えば、携帯電話等のモバイルデバイス）は全て、プロセッサ、メモリ、およびコンピュータ読み取り可能な媒体上に記憶される命令を利用する、機械およびデバイスの例である。加えて、例は、コンピュータプログラムまたはそのようなプログラムを搬送可能なコンピュータ使用可能搬送媒体の形態で実装され得る。
【００１８】
本明細書に提供されるように、用語「自律的乗り物」（ＡＶ）または「自動運転乗り物」（ＳＤＶ）は、加速、操向、および制動に対する自律的制御の状態で動作する任意の乗り物を説明するために同義的に使用され得る。異なるレベルの自律性が、ＡＶおよびＳＤＶに対して存在し得る。例えば、いくつかの乗り物は、幹線道路上等の限定されるシナリオにおいて、自律的制御を有効にし得る。より高度なＡＶおよびＳＤＶは、任意の人間補助を伴わずに、種々の交通環境で動作することができる。故に、「ＡＶ制御システム」は、ＡＶまたはＳＤＶのセンサアレイからのセンサデータを処理し、加速、操向、および制動入力を変調し、所与のルートに沿って、ＡＶまたはＳＤＶを安全に運転することができる。
【００１９】
本明細書における開示は、限定ではなく、例として、同様の参照番号が類似要素を指す、添付の図面の図中に図示される。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】図１は、本明細書に説明されるようなセンサ選択コンポーネントを実装する制御システムによって動作させられる例示的自動運転乗り物を図示するブロック図である。
【図２】図２は、本明細書に説明される例による、自動運転乗り物と併せて利用される、例示的センサ選択コンポーネントを図示するブロック図である。
【図３】図３は、本明細書に説明される例による、動的センサ選択を使用して自動運転乗り物を動作させる例示的方法を説明するフローチャートである。
【図４】図４は、本明細書に説明される例が実装され得る自動運転乗り物のためのコンピュータシステムを図示するブロック図である。
【図５】図５は、本明細書に説明される例示的輸送システムが実装され得るバックエンドデータセンタのためのコンピュータシステムを図示するブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
（システム説明）
【００２２】
図１は、本明細書に説明されるようなセンサ選択コンポーネントを伴う制御システムによって動作させられる例示的自動運転乗り物を図示するブロック図である。図１のある例では、制御システム１００は、輸送サービス（例えば、人間の輸送、配達サービス等）を含む種々の目的のために、所与の地理的領域において、ＳＤＶ１０を自律的に動作させることができる。説明される例では、ＳＤＶ１０は、人間制御を伴わずに動作することができる。例えば、ＳＤＶ１０は、自律的に操向すること、加速すること、シフトすること、制動すること、および照明コンポーネントを動作させることができる。いくつかの変形例は、ＳＤＶ１０が、ＳＤＶ制御システム１００がＳＤＶ１０を自律的に動作させる自律的モードと、運転者が、加速システム、操向システム、制動システム、ならびに照明および補助システム（例えば、方向指示器およびヘッドライト）の手動制御を引き継ぐ、手動モードとの間で切り替えることができることを認識する。
【００２３】
いくつかの例によると、制御システム１００は、種々の運転環境および条件のもとで、ＳＤＶ１０を自律的に動作させるために、特定のセンサリソースを利用することができる。例えば、制御システム１００は、規定された目的地まで、ＳＤＶ１０の操向、加速、および制動システムを自律的に動作させることによって、ＳＤＶ１０を動作させることができる。制御システム１００は、センサ情報のみならず、他の入力（例えば、遠隔またはローカル人間オペレータからの伝達、他の乗り物からのネットワーク通信等）も使用して、乗り物制御行為（例えば、制動すること、操向すること、加速すること）およびルート計画を実施することができる。
【００２４】
図１のある例では、制御システム１００は、算出リソース（例えば、処理コアおよび／またはフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡＳ））を含み、それは、ＳＤＶ１０が動作する道路セグメントのセンサビューを提供するＳＤＶ１０のセンサ１０２から受信されたセンサデータ１１５を処理するように動作する。センサデータ１１５は、ＳＤＶ１０が目的地までのルートを継続するために、ＳＤＶ１０によって実施されるべき行為を決定するために使用されることができる。いくつかの変形例では、制御システム１００は、ネットワークを経由して、１つ以上の遠隔ソース（例えば、マップサービス１９９）との無線通信を送信および／または受信するための通信インターフェースを使用する無線通信能力等の他の機能性を含むことができる。ＳＤＶ１０を制御することにおいて、制御システム１００は、加速すること、制動すること、操向すること、および補助挙動（例えば、ライトおよび方向指示器）を含むＳＤＶ１０の種々の制御機構を制御するためのコマンド１５８を生成することができる。
【００２５】
ＳＤＶ１０は、複数のタイプのセンサ１０２を装備することができ、それらは、ＳＤＶ１０を包囲する空間および物理的環境のコンピュータ化された知覚を提供するために組み合わせられることができる。同様に、制御システム１００は、ＳＤＶ１０を自律的に動作させるために、センサデータ１１５をセンサ１０２の集合から受信し、種々の制御機構１７０を制御するために、ＳＤＶ１０内で動作することができる。例えば、制御システム１００は、ＳＤＶ１０の加速システム１７２、操向システム１５７、および制動システム１７６によって実行可能な低レベルコマンド１５８を生成するために、センサデータ１１５を分析することができる。制御機構１７０によるコマンド１５８の実行は、集合的に、ＳＤＶ１０に特定の目的地までの順次道路セグメントに沿って動作させるスロットル入力、制動入力、および操向入力をもたらすことができる。
【００２６】
より詳細には、センサ１０２は、ＳＤＶ１０のためのセンサビュー（例えば、順方向動作方向において、または３６０度センサビューを提供する）を集合的に取得し、さらに、任意の潜在的危険または障害物を含むＳＤＶ１０に近接する状況的情報を取得するように動作する。一例として、センサ１０２は、複数の組のカメラシステム１０１（ビデオカメラ、立体視カメラまたは深度知覚カメラ、長距離単眼カメラ）、ライダシステム１０３、１つ以上のレーダシステム１０５、ならびにソナー、超音波センサ、近接度センサ、赤外線センサ、車輪速度センサ、雨センサ等の種々の他のセンサリソースを含むことができる。本明細書に提供される例によると、センサ１０２は、任意の数のライダ、レーダ、単眼カメラ、立体視カメラ、ソナー、赤外線、または他の能動または受動センサシステムを備えているセンサシステムまたはアレイ（例えば、ＳＤＶ１０の屋根に搭載されるセンサポッド内）に配列またはグループ化されることができる。
【００２７】
センサ１０２の各々は、対応するセンサインターフェース１１０、１１２、１１４を利用して、制御システム１００と通信することができる。センサインターフェース１１０、１１２、１１４の各々は、例えば、ハードウェアおよび／または他の論理コンポーネントを含むことができ、それらは、それぞれのセンサに結合されるか、または別様にそれを具備する。例えば、センサ１０２は、ビデオカメラおよび／または立体視カメラシステム１０１を含むことができ、それは、ＳＤＶ１０の周囲の物理的環境の画像データを継続的に生成する。カメラシステム１０１は、カメラシステムインターフェース１１０を介して、制御システム１００のために画像データを提供することができる。同様に、ライダシステム１０３は、ライダシステムインターフェース１１２を介して、ライダデータを制御システム１００に提供することができる。さらに、本明細書に提供されるように、ＳＤＶ１０のレーダシステム１０５からのレーダデータは、レーダシステムインターフェース１１４を介して、制御システム１００に提供されることができる。いくつかの例では、センサインターフェース１１０、１１２、１１４は、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡＳ）を具備する等、専用処理リソースを含むことができ、それは、例えば、カメラセンサからの未加工画像データを受信および／または事前処理することができる。
【００２８】
いくつかの側面では、センサ１０２は、センサデータ１１５を位置特定コンポーネント１２２と、知覚コンポーネント１２４と、センサ選択コンポーネント１２０とを含む制御システム１００の種々のコンポーネントに集合的に提供する。制御システム１００は、ルートプランナ１４２と、運動計画コンポーネント１３０と、イベント論理１７４と、予測エンジン１２６と、乗り物制御インターフェース１２８とも含み得る。図示される例では、位置特定コンポーネント１２２、知覚コンポーネント１２４、およびセンサ選択コンポーネント１２０は、制御システム１００のサブコンポーネントとして示される。変形例では、これらのコンポーネントの機能性は、ＳＤＶ１０内の他のコンポーネント間に分散されることができる。
【００２９】
位置特定コンポーネント１２２、知覚コンポーネント１２４、およびセンサ選択コンポーネント１２０は、センサデータ１１５によって提供されるようなＳＤＶ１０の現在のセンサ状態を利用することができ、ＳＤＶ１０が動作する所与の領域の記憶された位置特定マップのデータベースにアクセスすることができる。位置特定マップは、所与の領域の各道路セグメントの高度に詳細なグラウンドトゥルースデータを備えていることができる。例えば、位置特定マップは、特殊マッピング乗り物または記録センサおよび機器を伴う他のＳＤＶによって事前に記録されたデータ（例えば、画像データ、ライダデータ等を含むセンサデータ）を備えていることができ、位置特定マップは、種々の着目物体（例えば、交通信号、道路標識、および他の静的物体）を正確に示すために処理されることができる。ＳＤＶ１０が、所与のルートに沿って進行するとき、制御システム１００のコンポーネントは、移動乗り物、歩行者、自転車乗用者等の任意の着目物体を検出および分類するために、現在の道路セグメントの現在の位置特定マップにアクセスし、現在の位置特定マップの詳細をセンサデータ１１５と比較することができる。
【００３０】
センサ選択コンポーネント１２０は、所定の条件または条件の組に基づいて、タイプ別（例えば、センサデバイス別）にセンサデータ１１５の処理または使用を優先順位づけする論理を表す。いくつかの例では、所定の条件または条件の組は、ＳＤＶの動作に関連し、例えば、（ｉ）乗り物の速度または加速を含む乗り物の遠隔測定情報、（ｉｉ）現状の降水量（例えば、降雨または降雪）または霧が存在するかどうか等の車道の上方の領域の環境条件、（ｉｉｉ）降水量（例えば、小雨、豪雨、小降雪、現状の降雪量、氷）の存在を含む車道表面に影響を及ぼす環境条件、および／または、（ｉｖ）乗り物によって使用中の車道のタイプ（例えば、幹線道路、主要道路、住区内道路）を含み得る。センサ選択コンポーネント１２０は、別々の論理または特定のプロセス（例えば、運動計画）とともに分散される論理のいずれかとして実装され得る。センサ選択コンポーネント１２０は、（ｉ）別のタイプのセンサデータを除外して、１つのタイプのセンサデータを選択すること、および／または、（ｉｉ）センサタイプがＳＤＶ制御システム１００の決定に影響を及ぼし得るように、タイプ別にセンサデータに重み付けすることによって、センサデータ１１５の処理および／または使用を優先順位づけする。なおもさらに、いくつかの例では、センサ選択コンポーネント１２０は、優先順位ルールに従って対象を動作させ、それは、特定の条件が存在するとき、ＳＤＶ制御システム１００に行為を実施させ得るか、または、そうでなければ、特定のタイプのセンサを利用させ得る（例えば、カメラが、道路内に危険を検出する場合、乗り物は、他のセンサが検出された知覚と競合するかどうかにかかわらず、回避行為を実施する）。
【００３１】
例は、ある動作条件が、重要な課題を自動運転乗り物に提示することを認識する。特に、霧、靄、雨、または雪等の天候は、環境を通してＳＤＶ１０を確実にナビゲートするために十分な正確度を伴ってセンサデータ１１５を収集するためのセンサ１０２のうちの一部のセンサの能力を損ない得る。加えて、ＳＤＶ１０が、運転中、速度を増加させるにつれて、潜在的危険を検出し、安全または快適に回避するための時間が短くなる。センサ１０２のうちのいくつかは、良好な天候条件またはより低速において、より優れた性能をもたらし得るが、悪条件を認識し、センサ１０２のそれらの条件および性能特性を考慮してセンサデータ１１５を分析することがＳＤＶ１０のために重要である。したがって、センサ選択コンポーネント１２０は、センサ毎に、センサ１０２の性能特性にある影響を及ぼす条件と、センサデータ１１５の重要性に影響を及ぼし得る他の条件とを検出する。加えて、センサ選択コンポーネント１２０は、検出された条件のもとでのセンサ１０２の各々の予期される性能特性に基づくセンサ優先順位ルールの組を使用して、重み付けプロセスまたは選択プロセスのいずれかを通して、センサ１０２の各々を優先順位づけする。位置特定コンポーネント１２２、知覚コンポーネント１２４、予測エンジン１２６、および運動計画論理１３０等のＳＤＶ制御システム１００のコンポーネントは、現在のセンサ状態を分析し、乗り物動作を実施するとき、結果として生じるセンサ優先順位１２７を使用して、センサデータ１１５に重み付けすることまたは選択することができる。
【００３２】
ＳＤＶ１０のセンサの性能特性にある影響を及ぼす条件、またはセンサデータ１１５の重要性に影響を及ぼし得る条件は、ＳＤＶ１０自体の動作パラメータと、天候および現在の道路条件等の周囲環境の状態とを含むことができる。ＳＤＶ１０の動作パラメータのいくつかの例は、乗り物の速度、加速、移動方向（すなわち、順方向または逆方向）、トラクション、センサステータス、および乗り物ステータス（すなわち、駐車または移動中）である。環境条件のいくつかの例は、現在の降水量タイプおよび規模（例えば、豪雨または小雪）、霧、煙霧、霞、葉、風、時刻、周囲照明、道路表面タイプおよび品質、ならびに交通量である。
【００３３】
図１の例を用いて説明されるように、位置特定コンポーネント１２２は、位置特定出力１２１（位置特定座標および姿勢を含む）を制御システム１００の１つ以上のコンポーネントに提供し得る。位置特定出力１２１は、例えば、道路セグメント内の乗り物の位置に対応し得る。位置特定出力１２１は、例えば、ＳＤＶ１０が使用中の運転車線、道路の縁からの乗り物の距離、運転車線の縁からの乗り物の距離、および／または特定の位置特定マップ内の基準点からの進行距離のうちの任意の１つ以上のものを識別する観点から、具体的であり得る。いくつかの例では、位置特定出力１２１は、位置特定マップによって表されるような道路セグメント内のＳＤＶ１０の相対的場所を決定することができる。
【００３４】
加えて、知覚コンポーネント１２４は、知覚出力１２９を制御システム１００の１つ以上のコンポーネントに信号伝達し得る。知覚出力１２９は、例えば、知覚層を利用して、乗り物の現在のセンサ状態からの持続と見なされる物体を差し引き得る。知覚コンポーネント１２４を通して識別される物体は、静的または動的であるように知覚されることができ、静的物体は、特定の地理的領域内で持続的または恒久的である、物体を指す。知覚コンポーネント１２４は、例えば、所定の静的物体を除外したセンサデータ１１５に基づく知覚出力１２９を生成し得る。知覚出力１２９は、（ｉ）環境の画像、ソナー、または他の電子感覚ベースのレンダリング、（ｉｉ）環境内の動的物体の検出および分類、および／または、（ｉｉｉ）個々の物体に関連付けられた状態情報（例えば、物体が移動中であるかどうか、物体の姿勢、物体の方向）等の解釈されたセンサデータに対応し得る。知覚コンポーネント１２４は、所与のセンサ範囲に対するセンサデータ１１５を解釈することができる。いくつかの例では、知覚コンポーネント１２４によって提供される機能性は、乗り物の中央部分におけるプロセッサまたはプロセッサの組み合わせを用いて実施される等、中央集中化されることができる。他の例では、知覚コンポーネント１２４は、出力されたセンサデータ１１５が知覚を含み得るように、センサインターフェース１１０、１１２、１１４のうちの１つ以上のもの上等に分散されることができる。
【００３５】
知覚出力１２９は、運動計画コンポーネント１３０への入力を提供することができる。運動計画コンポーネント１３０は、乗り物の環境の動的物体を知覚したものから検出するための論理を含む。動的物体が、検出されると、運動計画コンポーネント１３０は、現在のセンサ範囲外に乗り物を操向するために、位置特定コンポーネント１２２の場所出力１２１を利用して、乗り物の応答軌道１２５を決定し得る。応答軌道１２５は、乗り物を順方向に安全に前進させることにおける乗り物制御インターフェース１２８によって使用されることができる。
【００３６】
ルートプランナ１４２は、移動時に使用するべき乗り物のためのルート１４３を決定することができる。ルート１４３を決定することにおいて、ルートプランナ１４２は、ネットワークを経由してマップサービス１９９を通して提供されるようなマップデータベースを利用することができる。目的地および現在の場所等の入力（例えば、ＧＰＳを通して提供されるような）に基づいて、ルートプランナ１４２は、乗り物が移動中であるとき、ＳＤＶ１０のための進行経路を集合的に形成する１つ以上のルートセグメントを選択することができる。一実装では、ルートプランナ１４２は、計画されたルート１４３のためのルート入力１４４（例えば、ルートセグメント）を決定することができ、それは、次に、乗り物制御１２８に通信されることができる。
【００３７】
いくつかの側面では、乗り物制御インターフェース１２８は、制御システム１００の種々の論理コンポーネントの決定に応答して、操向すること、側方および前方／後方加速、および他のパラメータに関して乗り物を制御する論理を表す。乗り物制御インターフェース１２８は、ルート追跡コンポーネント１６７と、軌道追跡コンポーネント１６９とを含むことができる。ルート追跡コンポーネント１６７は、ルート入力１４４をルートプランナ１４２から受信することができる。少なくとも部分的にルート入力１４４に基づいて、ルート追跡コンポーネント１６７は、ルート１４３のための軌道コンポーネント１７５を乗り物制御インターフェース１２８に出力することができる。軌道追跡コンポーネント１６９は、乗り物をルート１４３の乗り物軌道１７９上で制御することにおけるルート追跡コンポーネント１６７の軌道コンポーネント１７５と応答軌道１２５とを受信することができる。同時に、応答軌道１２５は、ＳＤＶ１０が、予測エンジン１２６の予測に調節を行うことを可能にする。乗り物制御インターフェース１２８は、ＳＤＶ１０のコンポーネントを制御するための出力としてのコマンド１５８を生成することができる。コマンドは、種々のコンテキストおよび入力に基づいて、運転ルールおよび行為をさらに実装することができる。
【００３８】
いくつかの例によると、位置特定出力１２１は、例えば、乗り物の正面の道路セグメントの一部上の潜在的干渉点または衝突点を検出する目的のために、予測エンジン１２６および／または乗り物制御１２８によって利用されることができる。位置特定出力１２１は、検出された物体がＳＤＶ１０と衝突またはそれに干渉し得るかどうかを決定し、予期または検出されたイベントのための応答行為を決定するために使用されることもできる。ルート追跡コンポーネント１６７および軌道追跡コンポーネント１６９のいずれかは、位置特定出力１２１を使用して、ルートおよび軌道に関する精密な決定を行うこともできる。
【００３９】
図１の例に関して、乗り物制御インターフェース１２８は、回避イベント（例えば、衝突イベント）を検出し、検出されたイベントに対する応答をトリガするためのイベント論理１７４を実装する。回避イベントは、車道条件または障害物に対応し得、それは、潜在的衝突の脅威をＳＤＶ１０に示す。一例として、回避イベントは、道路セグメント内の物体、乗り物の正面の渋滞、および／または道路セグメント上の湿り度もしくは他の環境条件を含むことができる。イベント論理１７４は、ＳＤＶ１０と衝突し得る物体または道路条件の突然の出現等のイベントを検出するために、知覚コンポーネント１２８から生成されるような知覚出力１２９を使用することができる。例えば、イベント論理１７４は、衝突に対する軌道上にある凹穴、残骸、および物体さえ検出することができる。したがって、イベント論理１７４は、正しく知覚される場合、実際、何らかの形態の回避行為または計画を要求し得るイベントを検出する。
【００４０】
イベントが、検出されると、イベント論理１７４は、イベントを分類し、実施されるべき回避行為のタイプを示すイベントアラート１３５を信号伝達することができる。例えば、イベントは、可能性上無害（例えば、車道内の小残骸）から非常に有害（例えば、乗り物衝突が逼迫した状態にあり得る）範囲までスコア化または分類されることができる。次に、ルート追跡コンポーネント１６７は、イベントを回避またはそれに対処するように乗り物の乗り物軌道１７９を調節することができる。例えば、ルート追跡コンポーネント１６７は、ＳＤＶ１０がＳＤＶ１０の移動または操縦をもたらすために実施すべき軌道改変行為に対応するイベント回避行為を出力することができる。一例として、乗り物応答は、操向制御機構および／または制動コンポーネントを使用した回避のための若干のまたは急激な乗り物操縦を含むことができる。イベント回避行為は、乗り物制御機構１７０のためのコマンド１５８を通して信号伝達されることができる。
【００４１】
特定のクラスの予期される動的物体が、実際に、可能性が高い衝突または干渉の位置に移動すると、いくつかの例は、イベント論理１７４が、イベントアラート１３５を信号伝達し、乗り物制御１２８にイベント回避行為に対応するコマンド１５８を生成させ得ることを提供する。例えば、自転車（または自転車乗用者）がＳＤＶ１０の経路中に入り込む自転車衝突の場合、イベント論理１７４は、衝突を回避するためのイベントアラート１３５を信号伝達することができる。イベントアラート１３５は、（ｉ）イベントの分類（例えば、「深刻」および／または「中程度」）、（ｉｉ）イベントアラート１３５を生成した物体のタイプ等のイベントについての情報、および／または、ＳＤＶ１０が講じるべき行為のタイプを示す情報（例えば、乗り物の経路に対する物体の場所、物体のサイズまたはタイプ）を示すことができる。
【００４２】
図２は、本明細書に説明される例による、自動運転乗り物と併せて利用される例示的センサ選択コンポーネント２２０を図示するブロック図である。図１に図示される例示的ＳＤＶ１０のコンテキストでは、図２のセンサ選択コンポーネント２２０は、制御システム１００のセンサ選択コンポーネント１２０を表すことができる。いくつかの例では、センサ選択コンポーネント２２０は、ＳＤＶを動作させることに関連する１つ以上の条件を検出するための条件検出論理２３０と、検出された条件に基づいて選択されたセンサの組からのセンサデータ２１１を優先順位づけするためのセンサ優先順位づけ論理２４０とを含む。乗り物制御システムの他のコンポーネントは、次いで、優先順位づけされたセンサデータ２１１に基づいて、ＳＤＶの動作を制御することができる。図２では別々のコンポーネントとして図示されるが、センサ選択コンポーネント２２０、条件検出論理２３０、およびセンサ優先順位づけ論理２４０に属する論理および機能性は、制御システム１００およびセンサインターフェース１１０、１１２、１１４等のＳＤＶ１０の他のシステム全体を通して分散されることができる。
【００４３】
条件検出論理２３０は、センサ毎に、ＳＤＶのセンサの性能特性にある影響を及ぼす条件と、データの重要性に影響を及ぼし得る他の条件とを検出するための機能を実施する。安全に動作するために、ＳＤＶは、ＳＤＶが環境を通してナビゲートする間、センサデータ２１１が、物体検出、物体分類、物体予測、位置特定、および他の特徴をリアルタイムで可能にするために十分に正確であることに依拠する。故に、ＳＤＶは、異なるタイプのセンサを備えているセンサアレイを装備し、それらの各々は、現在の条件に応じて、より良好なまたはより悪化した性能を発揮する。加えて、センサおよびそのサポートインターフェース、ソフトウェア、およびファームウェアの各タイプは、第１のセンサがあまり信頼性がない条件のもとで、異なるセンサまたはセンサの組が正確なセンサデータ２１１を提供するために利用可能であるので、そのセンサの長所を最大化するように設計、装備、または調整されることができる。例えば、ライダセンサは、より速い速度で機能するように最適化されたレーダおよびステレオカメラを装備するＳＤＶ上において、低から中程度の乗り物速度で機能するように最適化されることができる。
【００４４】
ＳＤＶのセンサの性能特性にある影響を及ぼす条件、またはセンサデータ２１１の重要性に影響を及ぼし得る条件は、ＳＤＶ自体の動作パラメータと、天候および現在の道路条件等の周囲環境の状態とを含むことができる。ＳＤＶの動作パラメータのいくつかの例は、乗り物の速度、加速、移動方向（すなわち、順方向または逆方向）、トラクション、センサステータス、および乗り物ステータス（すなわち、駐車または移動中）である。環境条件のいくつかの例は、現在の降水量タイプおよび規模（例えば、豪雨または小雪）、霧、煙霧、霞、葉、風、時刻、周囲照明、道路表面タイプおよび品質、ならびに交通量である。
【００４５】
条件検出論理２３０は、ＳＤＶの種々のセンサが生産するセンサデータ２１１を分析することによって、多くのタイプの条件を検出する。例えば、ＳＤＶ上のステレオカメラは、天候条件を示す画像を提供することができる。条件検出のために有用なセンサは、知覚、予測、および運動計画のために使用されるＳＤＶセンサのみならず、車輪速度センサ、スロットル位置センサ、周囲空気温度センサ、空気圧力センサ、雨センサ等の乗り物センサも含む。プログラムされたインターバルまたは時間において、もしくは現在の条件の変化が検出されると、条件検出論理２３０は、対応する条件データ２２１をセンサ優先順位づけ論理２４０に送信することができる。
【００４６】
一側面によると、乗り物センサインターフェースは、未加工センサデータを種々のセンサから取得し、乗り物制御システムのセンサ分析コンポーネントは、車道内の危険、物体、または他の注目すべきイベントを検出するために、物体検出、画像認識、画像処理、および他のセンサプロセス等の機能性を実装する。センサ分析コンポーネントは、それらの各々が異なるセンサプロファイルデータセットを分析する複数の異なるプロセスによって実装されることができる。この側面では、条件検出論理２３０は、分析されたセンサデータ２１１をセンサ分析コンポーネントから受信する。したがって、条件検出論理２３０は、未加工センサデータ２１１のみならず、分析されたセンサデータ２１１にも基づいて、条件を検出することができる。
【００４７】
いくつかの側面では、ＳＤＶは、ある時間インターバルにわたって、最近のセンサデータ２１１を記憶する。条件検出論理２３０は、条件をより正確に検出するために、現在のセンサデータ２１１を前のフレームまたは秒からの記憶されたデータと比較することができる。条件検出論理２３０は、記憶されたおよび現在のセンサデータ２１１にわたって経験則を適用し、条件が合理的確率閾値を上回って存在するかどうかを決定することができる。例えば、条件検出論理２３０は、雨天候条件を条件データ２２１に含む前、複数のセンサが数秒にわたって雨を検出するまで待つことができる。
【００４８】
ある場合、センサ、インターフェース、または制御システムは、特定のセンサにおける、乗り物のコンピュータスタックにおける、または乗り物自体の機械的システムからの故障または性能劣化を検出し得る。故障または劣化の深刻度に応じて、条件検出論理２３０は、任意の影響されるセンサから生じるセンサデータ２１１を無視すべきジャンクデータとして、またはより低い優先順位を与えられるべき低級データとして取り扱うことができる。
【００４９】
条件をセンサデータ２１１から検出することに加え、条件検出論理２３０は、コンテキスト情報２１３をネットワークサービス２６０から受信することができる。領域特有のネットワークサービス２６０は、ある領域についての場所ベースのコンテキスト情報２１３を記録することができ、センサデータ２１１とＳＤＶの位置情報との組み合わせは、環境条件を正確に決定するために互いに関係付けられることができる。一例として、コンテキスト情報２１３は、ラベルまたは記述子、または、パラメータの数値均等物または相関を含むことができ、それらは、以下のうちの１つ以上のものを示す：道路構造、交通量、緊急状況、局所的天候、時間および日付、道路表面上の蓄積降水量等。
【００５０】
追加または変形例として、条件検出論理２３０は、センサデータ２１１を道路ネットワークのエリアのための対応する位置特定マップの特徴組と比較し得るプロセスを含む。条件検出論理２３０は、センサデータ２１１からの乗り物の場面の物体および特徴、道路表面条件／特徴、および照明条件を位置特定マップと比較することができる。条件検出論理２３０は、次いで、センサデータ２１１からの分類および／または認識された特徴が、位置特定マップの特徴組と比較して新しい場合、または異なる場合を認識し、乗り物センサに悪影響を及ぼし得る天候および他の条件の存在を検出するために、この情報を使用することができる。
【００５１】
センサ優先順位づけ論理２４０は、条件検出論理２３０によって検出された条件に基づいて、ＳＤＶのセンサから生成されたセンサデータ２１１を優先順位づけするように動作する。いくつかの側面では、センサ優先順位づけ論理２４０は、センサ優先順位２２７のための値の組を計算するために、優先順位ルール２２３の組を条件データ２２１に適用する。
【００５２】
一般に、優先順位ルール２２３は、種々の乗り物条件および環境条件のもとでのセンサの各々の予期される性能特性に基づく。これらの性能特性は、センサのための技術的仕様と関連条件のもとでのセンサの各々を用いて実施される試験との組み合わせから決定されることができる。一例では、センサを装備する自動運転乗り物の車隊が、それらのセンサデータ、現在の条件、およびセンサデータに実施される分析の結果をネットワークサービス２６０に送信する。ネットワークサービス２６０におけるハードウェア上に実装されるプロセスが、次いで、優先順位ルール２２３を作成するために、条件におけるセンサの各々の性能特性を決定することができる。優先順位ルール２２３は、したがって、センサのための技術的仕様および試験データの結果を考慮するアルゴリズムによって作成されることができる。加えて、またはその代替実装として、優先順位ルール２２３は、センサのための技術的仕様および試験データの結果に基づいて、手動で作成される。さらに、乗り物制御システムのセンサ、センサインターフェース、およびコンピュータスタックを備えているハードウェア、ファームウェア、およびソフトウェアは、センサの性能特性を変化させるように更新されることができる。センサの性能特性が、有意に変化する場合、優先順位ルール２２３も、新しい試験データおよび技術的仕様に基づいて、手動でまたはアルゴリズム的に更新されることができる。
【００５３】
センサ優先順位づけ論理２４０は、優先順位ルール２２３を乗り物制御システム内に含まれるデータベース、ＲＯＭ、またはＲＡＭ等のルール記憶場所２５０から読み出す。加えて、優先順位ルール２２３は、ネットワークサービス２６０から、直接ネットワークを経由して、またはルール記憶装置２５０への周期的更新を通してのいずれかにおいて、読み出されることができる。他の例では、優先順位ルール２２３は、ＳＤＶ上でローカルで、またはネットワークを経由してネットワークサービス２６０から遠隔でのいずれかにおいて実施されるソフトウェア更新で更新されることができる。
【００５４】
優先順位ルール２２３は、条件データ２２１から検出された条件のもとでの物体検出、物体分類、物体予測、位置特定等の乗り物動作のために最も正確かつ信頼性のあるセンサを選択するように書き込まれる。ＳＤＶがこれらの動作をリアルタイムで実施する必要があることを所与として、センサ正確度および信頼性は、各タイプのセンサからのセンサデータ２１１を処理するために要求される算出時間にも左右される。したがって、いくつかの条件では、センサ優先順位づけ論理２４０は、現在の条件（例えば、高速で進行する乗り物）では、処理に時間がかかりすぎるであろうセンサデータ２１１を提供するより正確なセンサよりも、迅速に処理され得るセンサデータ２１１を提供するあまり正確ではないセンサを優先し得る。
【００５５】
いくつかの側面では、ＳＤＶは、他のタイプのセンサの短所を補償する異なるタイプのセンサを備えているセンサアレイを装備する。例えば、レーダシステムが、ライダ、画像捕捉システム（例えば、単眼または立体視カメラ）、近接度センサ、ソナーシステム等の他のセンサシステムを補完するために組み込まれ得る。ライダおよび画像捕捉システムは、測位および角度測量において有意な利点を有するが、それらは、着目物体の相対的速度データを提供することにおいて比較的に鈍感である。さらに、ライダおよび画像捕捉システムは、悪天候条件（例えば、霧、靄、雨、または雪）に敏感であるが、レーダシステムは、大まかには、そのような条件に対して不変である。これは、レーダをＳＤＶ制御システムにおける知覚プロセスと予測プロセスとの交差検証、および他のセンサシステムによる検出の前の遠隔着目物体の検出において有用なものにする。追加の例は、受動画像センサデータ２１１に関して、画像分析が物体の外観に影響を及ぼし得る照明条件または環境条件によって悪影響を及ぼされ得ることを認識する。
【００５６】
他の条件の中でも特に、優先順位ルール２２３は、乗り物の現在の速度に基づいて、センサ優先順位２２７を決定することができる。一例示的優先順位づけルール２２３は、低から中程度の運転速度（例えば、３５マイル／時以下）では、乗り物のライダセンサを優先する。別の例示的優先順位づけルール２２３は、より速い運転速度（例えば、３５マイル／時以上）では、乗り物のレーダおよびステレオカメラを優先する。乗り物が、現在、停止させられている場合、センサ優先順位づけ論理２４０は、乗り物がある速度に到達するまで、または、乗り物上のセンサ場所に起因して存在し得る他のセンサ内の任意の潜在死角を越えて進行するまで、超音波センサからのセンサデータ２１１を優先することができる。例えば、乗り物の上部のセンサは、乗り物の数フィート以内の物体を検出することが不可能であり、したがって、超音波センサが、運動を開始するために安全であるかどうかを決定するために使用されることができる。
【００５７】
一側面では、センサ優先順位２２７は、乗り物のセンサの各々から来るセンサデータ２１１に重み付けする値の組を表す。例えば、センサ優先順位づけ論理２４０は、現在の条件のもとで、あるセンサが最適である（または他の利用可能なセンサより優れている）とき、そのセンサに１００％で重み付けし得る。別の例では、センサ優先順位づけ論理２４０は、現在の条件において、あるセンサが、準最適であるが、依然として、部分的に信頼性のあるセンサデータを提供するとき、そのセンサに５０％で重み付けし得る。さらなる例では、センサ優先順位づけ論理２４０は、現在の条件において、あるセンサが信頼性がないと見なされるとき、そのセンサに０％で重み付けし得る。他の側面では、センサ優先順位２２７は、乗り物制御システムのコンポーネントが、物体検出、物体分類、物体予測、位置特定、および他の特徴等の動作のためのセンサデータ２１１を提供する乗り物のセンサを選択するために使用し得るフラグの組である。それにもかかわらず、センサ優先順位２２７において選択されないセンサからのセンサデータ２１１も、依然として、収集され、記憶され、および他の目的のために使用されることができる。
【００５８】
（方法論）
【００５９】
図３は、本明細書に説明される例による、動的センサ選択を使用して自動運転乗り物を動作させる例示的方法を説明するフローチャートである。図１および２に関して図示および説明されるような特徴が、参照され得る。さらに、図３に関して議論される個々のプロセスは、図１および２に図示および説明されるようなセンサ選択コンポーネント１２０、２２０を実装する例示的ＳＤＶ制御システム１００によって実施され得る。故に、下記の説明では、ＳＤＶ１０全般および／または図１および２のセンサ選択コンポーネント１２０、２２０を実装するＳＤＶ制御システム１００は、同義的に参照され得る。個々にまたは追加のステップの一部としてのいずれかにおいて説明される特定のステップは、フローチャートの他の個々に説明されるステップと組み合わせられること、またはそれから省略されることができることが想定される。
【００６０】
図３を参照すると、条件検出論理２３０は、センサ毎に、ＳＤＶのセンサの性能特性にある影響を及ぼす条件、およびデータの重要性に影響を及ぼし得る他の条件を検出するための機能を実施する（３１０）。安全に動作するために、ＳＤＶは、ＳＤＶが環境を通してナビゲートする間、センサデータ（３１２）が、物体検出、物体分類、物体予測、位置特定、および他の特徴をリアルタイムで可能にするために十分に正確であることに依拠する。故に、ＳＤＶは、センサアレイを装備し、センサアレイは、それらの各々が現在の条件に応じて、より良好に、またはより不良に性能を発揮する異なるタイプのセンサを備えている。
【００６１】
ＳＤＶのセンサの性能特性にある影響を及ぼす条件またはセンサデータの重要性に影響を及ぼし得る条件は、ＳＤＶ自体の動作パラメータと、天候および現在の道路条件等の周囲環境の状態とを含むことができる。乗り物条件（３０１）のいくつかの例は、乗り物の速度、加速、移動方向（すなわち、順方向または逆方向）、トラクション、センサステータス、および乗り物ステータス（すなわち、駐車または移動中）。環境条件（３０２）のいくつかの例は、現在の降水量タイプおよび規模（例えば、豪雨または小雪）、霧、煙霧、霞、葉、風、時刻、周囲照明、道路表面タイプおよび品質、ならびに交通量である。
【００６２】
条件をセンサデータから検出することに加え、条件検出論理２３０は、コンテキスト情報をネットワークサービス２６０から受信することができる（３１４）。領域特有のネットワークサービス２６０は、ある領域についての場所ベースのコンテキスト情報を記録することができ、センサデータとＳＤＶの位置情報との組み合わせは、環境条件を正確に決定するために互いに関係付けられることができる。一例として、コンテキスト情報は、ラベルまたは記述子、または、パラメータの数値均等物または相関を含むことができ、それらは、以下のうちの１つ以上のものを示す：道路構造、交通量、緊急状況、局所的天候、時間および日付、道路表面上の蓄積降水量等。
【００６３】
センサ優先順位づけ論理２４０は、検出された条件に合致するセンサ優先順位ルールの組を読み出す（３２０）。優先順位ルールは、条件データから検出された条件のもとで乗り物動作のための最も正確かつ信頼性のあるセンサを選択するように書き込まれる。ＳＤＶは、これらの動作をリアルタイムで実施する必要があることを所与として、センサ正確度および信頼性は、各タイプのセンサからのセンサデータを処理するために要求される算出時間にも左右される。
【００６４】
センサ優先順位づけ論理２４０は、読み出されたセンサ優先順位ルールに基づいて、優先順位を各センサからのセンサデータに割り当てる（３３０）。一側面では、割り当てられた優先順位は、乗り物のセンサの各々から来るセンサデータに重み付けする値の組を表す。例えば、センサ優先順位づけ論理２４０は、現在の条件のもとで、あるセンサが最適である（または他の利用可能なセンサより優れている）とき、そのセンサに１００％で重み付けし得る。別の例では、センサ優先順位づけ論理２４０は、現在の条件のもとで、あるセンサが、準最適であるが、依然として、部分的に信頼性のあるセンサデータを提供するとき、そのセンサに５０％で重み付けし得る。さらなる例では、センサ優先順位づけ論理２４０は、現在の条件のもとで、あるセンサが信頼性がないと見なされるとき、そのセンサに０％で重み付けし得る。他の側面では、センサ優先順位は、乗り物制御システムのコンポーネントが、動作のためのセンサデータを提供する乗り物のセンサを選択するために使用し得るフラグの組である。
【００６５】
乗り物制御システム１００のコンポーネントは、次いで、自動運転乗り物の動作に関連する側面を制御するために、センサ優先順位重みまたは選択を生成されたセンサデータに適用することができる（３４０）。そのような側面は、乗り物制御システム１００がＳＤＶを環境を通して安全にナビゲートするために実施する他の機能およびプロセスの中でもとりわけ、物体検出（３４１）、物体分類（３４２）、位置特定（３４３）、予測（３４４）、および運動計画（３４５）を含む。
【００６６】
（ハードウェア略図）
【００６７】
図４は、本明細書に説明される例示的ＳＤＶ処理システムが実装され得るコンピュータシステムを図示するブロック図である。コンピュータシステム４００は、いくつかの処理リソース４１０を使用して実装されることができ、それは、プロセッサ４１１と、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡＳ）４１３とを備えていることができる。いくつかの側面では、コンピュータシステム４００の任意の数のプロセッサ４１１および／またはＦＰＧＡＳ４１３が、機械学習モデルを実装し、コンピュータシステム４００のメモリ４６１内に記憶される道路ネットワークマップを利用するニューラルネットワークアレイ４１２のコンポーネントとして利用されることができる。図１および２のコンテキストでは、制御システム１００、２０５、ルート計画エンジン１６０、２８５、および、知覚および予測エンジン１４０、２１５、２２０の種々の側面およびコンポーネントは、図４に示されるコンピュータシステム４００の１つ以上のコンポーネントを使用して実装されることができる。
【００６８】
いくつかの例によると、コンピュータシステム４００は、図１および２の例を用いて説明されるようなソフトウェアおよびハードウェアリソースとともに、自律的乗り物または自動運転乗り物（ＳＤＶ）内に実装され得る。示されるある例では、コンピュータシステム４００は、ＳＤＶ自体の他のコンポーネントと統合された種々の側面とともに、ＳＤＶの種々の領域の中に空間的に分散されることができる。例えば、処理リソース４１０および／またはメモリリソース４６０は、ＳＤＶの貨物スペースに提供されることができる。コンピュータシステム４００の種々の処理リソース４１０は、マイクロプロセッサ４１１、ＦＰＧＡＳ４１３、ニューラルネットワークアレイ４１２、またはそれらの任意の組み合わせを使用して、制御命令４６２を実行することもできる。
【００６９】
図４のある例では、コンピュータシステム４００は、ネットワーク４８０を経由して通信を有効にし得る通信インターフェース４５０を含むことができる。一実装では、通信インターフェース４５０は、制御機構４２０（例えば、制御インターフェース４２２を介して）、センサシステム４３０へおよびそれからの無線または有線リンク等、データバスまたは他のローカルリンクを乗り物の電気機械的インターフェースに提供することができ、１つ以上のネットワーク４８０を経由して、ネットワークリンクをバックエンド輸送管理システム（１つ以上のデータセンタ上に実装される）にさらに提供することができる。例えば、処理リソース４１０は、１つ以上のネットワーク４８０を経由して、またはＳＤＶのローカルユーザインターフェースを介して、目的地４８２を受信することができる。
【００７０】
メモリリソース４６０は、例えば、メインメモリ４６１と、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）４６７と、記憶デバイスと、キャッシュリソースとを含むことができる。メモリリソース４６０のメインメモリ４６１は、コンピュータシステム４００の処理リソース４１０によって実行可能な情報および命令を記憶するために、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）４６８または他の動的記憶デバイスを含むことができる。処理リソース４１０は、メモリリソース４６０のメインメモリ４６１を用いて記憶される情報を処理するための命令を実行することができる。メインメモリ４６１は、一時的変数または他の中間情報を記憶することもでき、それらは、処理リソース４１０による命令の実行中、使用されることができる。メモリリソース４６０は、処理リソース４１０のための静的情報および命令を記憶するために、ＲＯＭ４６７または他の静的記憶デバイスを含むこともできる。メモリリソース４６０は、処理リソース４１０による使用のための情報および命令を記憶する目的のために、磁気ディスクまたは光ディスク等の他の形態のメモリデバイスおよびコンポーネントを含むこともできる。コンピュータシステム４００は、フラッシュメモリ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ（例えば、記憶ファームウェア４６９）、ＤＲＡＭ、キャッシュリソース、ハードディスクドライブ、および／またはソリッドステートドライブ等の揮発性および／または不揮発性メモリの任意の組み合わせを使用してさらに実装されることができる。
【００７１】
メモリ４６１は、制御命令４６２を実行する、処理リソース４１０が、ＳＤＶの種々のセンサシステム４３０からのセンサデータ４３２と持続的に比較する位置特定マップ４６４も記憶し得る。制御命令４６２の実行は、ＳＤＶの加速４２２、制動４２４、操向４２６、および信号伝達システム４２８（集合的に、制御機構４２０）を自律的に動作させるための制御コマンド４１５を処理リソース４１０に生成させることができる。したがって、制御命令４６２を実行することにおいて、処理リソース４１０は、センサデータ４３２をセンサシステム４３０から受信し、センサデータ４３２を現在の位置特定マップ４６４と動的に比較し、ＳＤＶの加速、操向、および制動の動作制御のための制御コマンド４１５を生成することができる。処理リソース４１０は、次いで、制御コマンド４１５を制御機構４２０の１つ以上の制御インターフェース４２２に伝送し、本開示全体を通して説明されるように、道路および幹線道路上の道路交通を通して、ＳＤＶを自律的に動作させ得る。
【００７２】
メモリ４６１は、処理リソース４１０が、条件を検出し、検出された条件に基づいて、センサデータを優先順位づけするために実行し得る動的センサ選択命令４６６も記憶し得る。その後、処理リソース４１０は、適宜、現在のルートまたは代替ルートに沿って、ＳＤＶを自律的に動作させることを制御機構４２０に行わせるための制御コマンド４１５を生成することができる。
【００７３】
図５は、本明細書に説明される例が実装され得るコンピュータシステムを図示するブロック図である。コンピュータシステム５００は、例えば、サーバまたはサーバの組み合わせ上に実装されることができる。例えば、コンピュータシステム５００は、輸送サービスを提供するためのネットワークサービスの一部として実装され得る。図１および２のコンテキストでは、マップサービス１９９またはネットワークサービス２６０は、図５によって説明されるようなコンピュータシステム５００を使用して実装され得る。
【００７４】
一実装では、コンピュータシステム５００は、処理リソース５１０と、メインメモリ５２０と、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）５３０と、記憶デバイス５４０と、通信インターフェース５５０とを含む。コンピュータシステム５００は、プロセッサ５１０によって実行可能な情報および命令を記憶するために、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）または他の動的記憶デバイスによって提供されるようなメインメモリ５２０内に記憶される情報を処理するための少なくとも１つのプロセッサ５１０を含む。メインメモリ５２０は、プロセッサ５１０によって実行されるための命令の実行中、一時的変数または他の中間情報を記憶するためにも使用され得る。コンピュータシステム５００は、プロセッサ５１０のための静的情報および命令を記憶するために、ＲＯＭ５３０または他の静的記憶デバイスも含み得る。磁気ディスクまたは光ディスク等の記憶デバイス５４０が、情報および命令を記憶するために提供される。
【００７５】
通信インターフェース５５０は、コンピュータシステム５００が、１つ以上のネットワーク５８０（例えば、セルラーネットワーク）を経由して、ネットワークリンク（無線または有線）の使用を通して、通信することを可能にする。ネットワークリンクを使用して、コンピュータシステム５００は、１つ以上のコンピューティングデバイス、１つ以上のサーバ、および／または１つ以上の自動運転乗り物と通信することができる。例によると、コンピュータシステム５００は、迎車要求５８２を個々のユーザのモバイルコンピューティングデバイスから受信することができる。メモリ５３０内に記憶される実行可能命令は、プロセッサ５１０が迎車要求５８２にサービス提供するために最適な運転者またはＳＤＶを選択するために実行する選択命令５２２を含むことができる。そうすることによって、コンピュータシステムは、運転者および所与の領域全体を通して動作しているＳＤＶの乗り物場所を受信することができ、プロセッサは、選択命令５２２を実行し、最適運転者またはＳＤＶを利用可能な乗り物の組から選択し、輸送招待５５２を伝送し、運転者が乗車サービス申込を承認または辞退することを可能にするか、または合致したＳＤＶに要求側ユーザと落ち合うように命令することができる。
【００７６】
メモリ５２０内に記憶される実行可能命令は、例えば、コンピュータシステム５００に乗り物センサの性能特性、条件に関するコンテキスト情報、センサ優先順位ルール等を含むデータを自動運転乗り物に提供するように命令するための動的センサ選択命令５２４を含むができる。
【００７７】
一例として、メモリ５２０内に記憶される命令およびデータは、図１および２の例示的マップサービス１９９またはネットワークサービス２６０を実装するためにプロセッサ５１０によって実行されることができる。動作を実施することにおいて、プロセッサ５１０は、迎車要求５８２を受信し、輸送招待５５２をサブミットし、要求５８２のサービス提供を促進することができる。
【００７８】
プロセッサ５１０は、図１−３に関しておよび本願のいずれかに説明されるような実装とともに説明される、１つ以上のプロセス、ステップ、および他の機能を実施するためのソフトウェアおよび／または他の論理で構成される。本明細書に説明される例は、本明細書に説明される技法を実装するためのコンピュータシステム５００の使用に関連する。一例によると、それらの技法は、プロセッサ５１０がメインメモリ５２０内に含まれる１つ以上の一連の１つ以上の命令を実行することに応答して、コンピュータシステム５００によって実施される。そのような命令は、記憶デバイス５４０等の別の機械読み取り可能な媒体からメインメモリ５２０の中に読み込まれ得る。メインメモリ５２０内に含まれる一連の命令の実行は、プロセッサ５１０に、本明細書に説明されるプロセスステップを実施させる。代替実装では、有線回路が、本明細書に説明される例を実装するためのソフトウェア命令の代わりに、またはそれと組み合わせて、使用され得る。したがって、説明される例は、ハードウェア回路およびソフトウェアの任意の具体的組み合わせに限定されない。
【００７９】
本明細書に説明される例は、他の概念、発案、またはシステムから独立して、本明細書に説明される個々の要素および概念に拡張され、かつ例は、本願のいずれかに列挙される要素の組み合わせを含むことが、想定される。例は、本明細書に付随の図面を参照して詳細に説明されるが、概念は、それらの精密な例に限定されないことを理解されたい。したがって、多くの修正および変形例が、当業者に明白となるであろう。故に、概念の範囲は、以下の請求項およびその均等物によって定義されることが意図される。さらに、個々に、または例の一部としてのいずれかにおいて説明される特定の特徴は、他の特徴および例が特定の特徴について述べられていない場合でも、他の個々に説明される特徴または他の例の一部と組み合わせられることができることが検討される。したがって、組み合わせの説明の不在は、そのような組み合わせの請求権を除外すべきではない。
【図１】
2020512635.tif 000002
【図２】
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【図３】
2020512635.tif 000004
【図４】
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【図５】
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【手続補正書】
【提出日】令和1年11月15日(2019.11.15)
【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】
自動運転乗り物（ＳＤＶ）であって、前記ＳＤＶは、
前記ＳＤＶの周囲エリアの１つ以上のビューを示すセンサデータを生成する複数のセンサと、
命令を実行するための制御システムと
を備え、
前記命令は、
前記ＳＤＶの動作に関連する１つ以上の条件を検出することと、
前記検出された１つ以上の条件に関連付けられた前記複数のセンサの各々の性能特性に基づいて、センサの組を前記複数のセンサから選択することと、
前記ＳＤＶの前記動作に関連する１つ以上の側面を制御するために、前記ＳＤＶの前記動作に関連する前記検出された１つ以上の条件のもとでの前記複数のセンサの各々の前記性能特性に基づいて、前記選択されたセンサの組から生成された前記センサデータを優先順位づけすることと
を前記制御システムに行わせる、ＳＤＶ。
【請求項２】
前記１つ以上の条件を検出することは、ネットワークを経由してコンテキスト情報をネットワークサービスから受信することを含む、請求項１に記載のＳＤＶ。
【請求項３】
前記制御システムは、前記センサデータを分析することによって、前記１つ以上の条件を検出する、請求項１に記載のＳＤＶ。
【請求項４】
前記ＳＤＶの前記動作に関連する前記１つ以上の条件は、天候条件、前記ＳＤＶの現在の速度、時刻、周囲照明、および道路条件を含む、請求項１に記載のＳＤＶ。
【請求項５】
前記センサの組を選択するために、複数のセンサ優先順位ルールが、前記検出された１つ以上の条件に適用される、請求項１に記載のＳＤＶ。
【請求項６】
前記複数のセンサ優先順位ルールは、前記複数のセンサのうちの１つ以上のものからの前記センサデータに適用するための１つ以上の重みを含み、前記制御システムは、前記１つ以上の重みに基づいて、前記センサデータを優先順位づけする、請求項５に記載のＳＤＶ。
【請求項７】
前記複数のセンサ優先順位ルールおよび／または前記１つ以上の重みは、前記ＳＤＶの前記動作に関連する複数の条件のもとでの前記複数のセンサの各々の前記性能特性に基づく、請求項６に記載のＳＤＶ。
【請求項８】
前記ＳＤＶの前記動作に関連する前記１つ以上の側面は、前記ＳＤＶの周囲の環境内の１つ以上の物体を検出することを含む、請求項１に記載のＳＤＶ。
【請求項９】
前記制御システムは、物体分類を前記１つ以上の物体の各々に割り当てるために、前記選択されたセンサの組から生成された前記センサデータを優先順位づけする、請求項８に記載のＳＤＶ。
【請求項１０】
前記ＳＤＶの前記動作に関連する前記１つ以上の側面は、位置特定、予測、および運動計画を含む、請求項１に記載のＳＤＶ。
【請求項１１】
命令を記憶している非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体であって、前記命令は、自動運転乗り物（ＳＤＶ）の制御システムによって実行されると、
前記ＳＤＶの動作に関連する１つ以上の条件を検出することと、
前記検出された１つ以上の条件に関連付けられた前記複数のセンサの各々の性能特性に基づいて、センサの組を複数のセンサから選択することであって、前記センサは、前記ＳＤＶの周囲エリアの１つ以上のビューを示すセンサデータを生成するように構成されている、ことと、
前記ＳＤＶの前記動作に関連する１つ以上の側面を制御するために、前記ＳＤＶの前記動作に関連する前記検出された１つ以上の条件のもとでの前記複数のセンサの各々の前記性能特性に基づいて、前記選択されたセンサの組から生成された前記センサデータを優先順位づけすることと
を前記制御システムに行わせる、非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１２】
前記１つ以上の条件を検出することは、ネットワークを経由してコンテキスト情報をネットワークサービスから受信することを含む、請求項１１に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１３】
前記制御システムは、前記センサデータを分析することによって、前記１つ以上の条件を検出する、請求項１１に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１４】
前記ＳＤＶの前記動作に関連する前記１つ以上の条件は、天候条件、前記ＳＤＶの現在の速度、時刻、周囲照明、および道路条件を含む、請求項１１に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１５】
前記センサの組を選択するために、複数のセンサ優先順位ルールが、前記検出された１つ以上の条件に適用される、請求項１１に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１６】
前記複数のセンサ優先順位ルールは、前記複数のセンサのうちの１つ以上のものからの前記センサデータに適用するための１つ以上の重みを含み、前記制御システムは、前記１つ以上の重みに基づいて、前記センサデータを優先順位づけする、請求項１５に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１７】
前記複数のセンサ優先順位ルールおよび／または前記１つ以上の重みは、前記ＳＤＶの前記動作に関連する複数の条件のもとでの前記複数のセンサの各々の前記性能特性に基づく、請求項１６に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１８】
前記ＳＤＶの前記動作に関連する前記１つ以上の側面は、前記ＳＤＶの周囲の環境内の１つ以上の物体を検出することを含む、請求項１１に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１９】
前記制御システムは、物体分類を前記１つ以上の物体の各々に割り当てるために、前記選択されたセンサの組から生成された前記センサデータを優先順位づけする、請求項１８に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項２０】
自動運転乗り物（ＳＤＶ）を動作させるコンピュータ実装方法であって、前記方法は、前記ＳＤＶの制御システムによって実施され、前記方法は、
前記ＳＤＶにオンボードの複数のセンサから、前記ＳＤＶの周囲エリアの１つ以上のビューを示すセンサデータを取得することと、
前記ＳＤＶの動作に関連する１つ以上の条件を検出することと、
前記検出された１つ以上の条件に関連付けられた前記複数のセンサの各々の性能特性に基づいて、センサの組を前記複数のセンサから選択することと、
前記ＳＤＶの前記動作に関連する１つ以上の側面を制御するために、前記ＳＤＶの前記動作に関連する前記検出された１つ以上の条件のもとでの前記複数のセンサの各々の前記性能特性に基づいて、前記選択されたセンサの組から生成されたセンサデータを優先順位づけすることと
を含む、方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１８】
本明細書に提供されるように、用語「自律的乗り物」（ＡＶ）または「自動運転乗り物」（ＳＤＶ）は、加速、操向、および制動に対する自律的制御の状態で動作する任意の乗り物を説明するために同義的に使用され得る。異なるレベルの自律性が、ＡＶおよびＳＤＶに対して存在し得る。例えば、いくつかの乗り物は、幹線道路上等の限定されるシナリオにおいて、自律的制御を有効にし得る。より高度なＡＶおよびＳＤＶは、任意の人間補助を伴わずに、種々の交通環境で動作することができる。故に、「ＡＶ制御システム」は、ＡＶまたはＳＤＶのセンサアレイからのセンサデータを処理し、加速、操向、および制動入力を変調し、所与のルートに沿って、ＡＶまたはＳＤＶを安全に運転することができる。
本発明はさらに、例えば、以下を提供する。
（項目１）
自動運転乗り物（ＳＤＶ）であって、前記ＳＤＶは、
センサデータを生成する複数のセンサと、
命令を実行するための制御システムと
を備え、
前記命令は、
前記ＳＤＶの前記動作に関連する１つ以上の条件を検出することと、
前記検出された１つ以上の条件に基づいて、センサの組を前記複数のセンサから選択することと、
前記ＳＤＶの動作に関連する１つ以上の側面を制御するために、前記選択されたセンサの組から生成された前記センサデータを優先順位づけすることと
を前記制御システムに行わせる、ＳＤＶ。
（項目２）
前記１つ以上の条件を検出することは、ネットワークを経由してコンテキスト情報をネットワークサービスから受信することを含む、項目１に記載のＳＤＶ。
（項目３）
前記制御システムは、前記センサデータを分析することによって、前記１つ以上の条件を検出する、項目１に記載のＳＤＶ。
（項目４）
前記ＳＤＶの前記動作に関連する前記１つ以上の条件は、天候条件、前記ＳＤＶの現在の速度、時刻、周囲照明、および道路条件を含む、項目１に記載のＳＤＶ。
（項目５）
前記センサの組を選択するために、複数のセンサ優先順位ルールが、前記検出された１つ以上の条件に適用される、項目１に記載のＳＤＶ。
（項目６）
前記複数のセンサ優先順位ルールは、前記複数のセンサのうちの１つ以上のものからの前記センサデータに適用するための１つ以上の重みを含み、前記制御システムは、前記１つ以上の重みに基づいて、前記センサデータを優先順位づけする、項目５に記載のＳＤＶ。
（項目７）
前記複数のセンサ優先順位ルールおよび／または前記１つ以上の重みは、前記ＳＤＶの前記動作に関連する複数の条件のもとでの前記複数のセンサの各々の性能特性に基づく、項目６に記載のＳＤＶ。
（項目８）
前記ＳＤＶの前記動作に関連する前記１つ以上の側面は、前記ＳＤＶの周囲の環境内の１つ以上の物体を検出することを含む、項目１に記載のＳＤＶ。
（項目９）
前記制御システムは、物体分類を前記１つ以上の物体の各々に割り当てるために、前記選択されたセンサの組から生成された前記センサデータを優先順位づけする、項目８に記載のＳＤＶ。
（項目１０）
前記ＳＤＶの前記動作に関連する前記１つ以上の側面は、位置特定、予測、および運動計画を含む、項目１に記載のＳＤＶ。
（項目１１）
命令を記憶している非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体であって、前記命令は、自動運転乗り物（ＳＤＶ）の制御システムによって実行されると、
前記ＳＤＶの動作に関連する１つ以上の条件を検出することと、
前記検出された１つ以上の条件に基づいて、センサの組を複数のセンサから選択することと、
前記ＳＤＶの前記動作に関連する１つ以上の側面を制御するために、前記選択されたセンサの組から生成されたセンサデータを優先順位づけすることと
を前記制御システムに行わせる、非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
（項目１２）
前記１つ以上の条件を検出することは、ネットワークを経由してコンテキスト情報をネットワークサービスから受信することを含む、項目１１に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
（項目１３）
前記制御システムは、前記センサデータを分析することによって、前記１つ以上の条件を検出する、項目１１に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
（項目１４）
前記ＳＤＶの前記動作に関連する前記１つ以上の条件は、天候条件、前記ＳＤＶの現在の速度、時刻、周囲照明、および道路条件を含む、項目１１に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
（項目１５）
前記センサの組を選択するために、複数のセンサ優先順位ルールが、前記検出された１つ以上の条件に適用される、項目１１に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
（項目１６）
前記複数のセンサ優先順位ルールは、前記複数のセンサのうちの１つ以上のものからの前記センサデータに適用するための１つ以上の重みを含み、前記制御システムは、前記１つ以上の重みに基づいて、前記センサデータを優先順位づけする、項目１５に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
（項目１７）
前記複数のセンサ優先順位ルールおよび／または前記１つ以上の重みは、前記ＳＤＶの前記動作に関連する複数の条件のもとでの前記複数のセンサの各々の性能特性に基づく、項目１６に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
（項目１８）
前記ＳＤＶの前記動作に関連する前記１つ以上の側面は、前記ＳＤＶの周囲の環境内の１つ以上の物体を検出することを含む、項目１１に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
（項目１９）
前記制御システムは、物体分類を前記１つ以上の物体の各々に割り当てるために、前記選択されたセンサの組から生成された前記センサデータを優先順位づけする、項目１８に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
（項目２０）
自動運転乗り物（ＳＤＶ）を動作させるコンピュータ実装方法であって、前記方法は、前記ＳＤＶの制御システムによって実施され、前記方法は、
前記ＳＤＶの動作に関連する１つ以上の条件を検出することと、
前記検出された１つ以上の条件に基づいて、センサの組を複数のセンサから選択することと、
前記ＳＤＶの前記動作に関連する１つ以上の側面を制御するために、前記選択されたセンサの組から生成されたセンサデータを優先順位づけすることと
を含む、方法。
【国際調査報告】
2020512635.tif 000007