(57)【要約】経路決定のためのシステムおよび方法が提供される。本システムは、車両上に取り付けるように構成された取付構造と、取付構造上に配置された制御モジュールとを備える。制御モジュールは、命令のセットを記憶する少なくとも１つのストレージ媒体と、出力ポートと、ストレージ媒体に関連するマイクロチップとを含み、動作中に、マイクロチップは、車両状態情報を取得することと、車両状態情報に基づいて基準経路を決定することと、基準経路と、車両状態情報と、候補経路とを組み込んだ損失関数を決定することと、損失関数を最適化することによって、最適化された候補経路を取得することと、最適化された候補経路を符号化する電子信号を出力ポートに送ることとを行うために命令のセットを実行する。【選択図】図６
2020510565.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両上に取り付けるように構成された取付構造と、
前記取付構造上に配置された制御モジュールと
を備えるシステムであって、前記制御モジュールが、
命令のセットを記憶する少なくとも１つのストレージ媒体と、
出力ポートと、
前記ストレージ媒体に関連するマイクロチップと
を含み、動作中に、前記マイクロチップが、
車両状態情報を取得することと、
前記車両状態情報に基づいて基準経路を決定することと、
前記基準経路と、前記車両状態情報と、候補経路とを組み込んだ損失関数を決定することと、
前記損失関数を最適化することによって、最適化された候補経路を取得することと、
前記最適化された候補経路を符号化する電子信号を前記出力ポートに送ることと
を行うために前記命令のセットを実行する、
システム。
【請求項２】
前記制御モジュールを制御エリア・ネットワーク（ＣＡＮ）に電子的に接続したゲートウェイ・モジュール（ＧＷＭ）
をさらに備え、
前記ＣＡＮが、前記ＧＷＭを、
エンジン管理システム（ＥＭＳ）、
電力システム（ＥＰＳ）、
エレクトリック・スタビリティ・コントロール（ＥＳＣ）、および
ステアリング・コラム・モジュール（ＳＣＭ）
のうちの少なくとも１つに電気的に接続した、
請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記基準経路が基準サンプルを含み、前記候補経路が候補サンプルを含み、前記評価関数が第１のインジケータを含み、
前記制御モジュールが、
前記基準サンプルの基準ロケーションと前記候補サンプルの候補ロケーションとの間の差分に基づいて前記第１のインジケータを決定する
ようにさらに指示される、
請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記基準経路が基準サンプルを含み、前記候補経路が候補サンプルを含み、前記評価関数が第２のインジケータを含み、
前記制御モジュールが、
前記基準サンプルの基準速度と前記候補サンプルの候補速度との間の差分に基づいて前記第２のインジケータを決定する
ようにさらに指示される、
請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記基準経路が基準サンプルを含み、前記候補経路が候補サンプルを含み、前記評価関数が第３のインジケータを含み、
前記制御モジュールが、
前記基準サンプルの基準加速度と前記候補サンプルの候補加速度との間の差分に基づいて前記第３のインジケータを決定する
ようにさらに指示される、
請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記評価関数が第４のインジケータを含み、
前記制御モジュールが、
前記車両のプロファイル・データを取得することと、
前記車両の周りの１つまたは複数の障害物の１つまたは複数のロケーションを取得することと、
前記車両と前記１つまたは複数の障害物との間の１つまたは複数の障害物距離を決定することと、
前記１つまたは複数の障害物距離に基づいて前記第４のインジケータを決定することと
を行うようにさらに指示される、
請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記第４のインジケータの値が、前記１つまたは複数の障害物距離に反比例する、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記第４のインジケータが、
【数１】
2020510565.tif 000008
として表され、
前記ｄｋが前記１つまたは複数の障害物距離を示し、Ｍが前記１つまたは複数の障害物の数を示し、Ｅが前記プロファイル・データを示す、
請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記車両状態情報が、
前記車両の走行方向、前記車両の速度、前記車両の加速度、または前記車両の周りの環境情報
のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
前記損失関数が勾配降下法によって最適化される、請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
制御モジュール上に実装された方法であって、前記制御モジュールが、マイクロチップとストレージ媒体と出力とを有し、車両の取付構造上に配置され、前記方法が、
前記マイクロチップによって、車両状態情報を取得するステップと、
前記マイクロチップによって、前記車両状態情報に基づいて基準経路を決定するステップと、
前記マイクロチップによって、前記基準経路と、前記車両状態情報と、候補経路とを組み込んだ損失関数を決定するステップと、
前記マイクロチップによって、前記損失関数を最適化することによって、最適化された候補経路を取得するステップと、
前記マイクロチップによって、前記最適化された候補経路を符号化する電子信号を出力ポートに送るステップと
を含む、方法。
【請求項１２】
前記基準経路が基準サンプルを含み、前記候補経路が候補サンプルを含み、前記評価関数が第１のインジケータを含み、
前記方法が、
前記基準サンプルの基準ロケーションと前記候補サンプルの候補ロケーションとの間の差分に基づいて前記第１のインジケータを決定するステップ
をさらに含む、
請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記基準経路が基準サンプルを含み、前記候補経路が候補サンプルを含み、前記評価関数が第２のインジケータを含み、
前記制御モジュールが、
前記基準サンプルの基準速度と前記候補サンプルの候補速度との間の差分に基づいて前記第２のインジケータを決定する
ようにさらに指示される、
請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
前記基準経路が基準サンプルを含み、前記候補経路が候補サンプルを含み、前記評価関数が第３のインジケータを含み、
前記制御モジュールが、
前記マイクロチップによって、前記基準サンプルの基準加速度と前記候補サンプルの候補加速度との間の差分に基づいて前記第３のインジケータを決定する
ようにさらに指示される、
請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
前記評価関数が第４のインジケータを含み、
前記方法が、
前記マイクロチップによって、前記車両のプロファイル・データを取得するステップと、
前記マイクロチップによって、前記車両の周りの１つまたは複数の障害物の１つまたは複数のロケーションを取得するステップと、
前記マイクロチップによって、前記車両と前記１つまたは複数の障害物との間の１つまたは複数の障害物距離を決定するステップと、
前記マイクロチップによって、前記１つまたは複数の障害物距離に基づいて前記第４のインジケータを決定するステップと
をさらに含む、
請求項１１に記載の方法。
【請求項１６】
前記第４のインジケータの値が、前記１つまたは複数の障害物距離に反比例する、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記第４のインジケータが、
【数２】
2020510565.tif 000009
として表され、
前記ｄｋが前記１つまたは複数の障害物距離を示し、Ｍが前記１つまたは複数の障害物の数を示し、Ｅが前記プロファイル・データを示す、
請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記車両状態情報が、
前記車両の走行方向、前記車両の速度、前記車両の加速度、または前記車両の周りの環境情報
のうちの少なくとも１つを含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１９】
前記損失関数が勾配降下法によって最適化される、請求項１１に記載の方法。
【請求項２０】
車両のための経路を決定するための少なくとも１つの命令のセットを備える非一時的コンピュータ可読媒体であって、少なくとも１つの電子端末のプロセッサによって実行されたとき、前記少なくとも１つの命令のセットが、前記少なくとも１つのプロセッサに、
車両状態情報を取得する行為と、
車両状態情報に基づいて基準経路を決定する行為と、
前記基準経路と、前記車両状態情報と、候補経路とを組み込んだ損失関数を決定する行為と、
前記損失関数を最適化することによって、最適化された候補経路を取得する行為と、
前記最適化された候補経路を符号化する電子信号を出力ポートに送る行為と
を実施するように指示する、非一時的コンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、一般に経路決定のためのシステムおよび方法に関し、より詳細には、自律車両のための経路決定のためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
人工知能（ＡＩ）などの最先端の技術の発展とともに、自律車両（ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ  ｖｅｈｉｃｌｅ）は、複数の適用例、たとえば、輸送サービスの大きな見込みを有する。人間の操縦がなければ、自律車両が安全に走行することは困難である。したがって、自律車両が安全に目的地に到着するように、自律車両が進む最適経路を決定することが重要である。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００３】
本開示の一態様によれば、システムが提供される。本システムは、車両上に取り付けるように構成された取付構造と、取付構造上に配置された制御モジュールとを含み得る。制御モジュールは、少なくとも１つのストレージ媒体と、出力ポートと、ストレージ媒体に関連するマイクロチップとを含み得、マイクロチップは、以下の動作のうちの１つまたは複数を実行し得る。マイクロチップは、車両状態情報を取得し得る。マイクロチップは、車両状態情報に基づいて基準経路を決定し得る。マイクロチップは、基準経路と、車両状態情報と、候補経路とを組み込んだ損失関数を決定し得る。マイクロチップは、損失関数を最適化することによって、最適化された候補経路を取得し得る。マイクロチップは、最適化された候補経路を符号化する電子信号を出力ポートに送り得る。
【０００４】
いくつかの実施形態では、本システムは、制御モジュールを制御エリア・ネットワーク（ＣＡＮ）に電子的に接続したゲートウェイ・モジュール（ＧＷＭ）をさらに含む。ＣＡＮは、ＧＷＭを、エンジン管理システム（ＥＭＳ）、電力システム（ＥＰＳ）、エレクトリック・スタビリティ・コントロール（ＥＳＣ）、およびステアリング・コラム・モジュール（ＳＣＭ）のうちの少なくとも１つに電気的に接続され得る。
【０００５】
いくつかの実施形態では、基準経路は基準サンプルを含み得、候補経路は候補サンプルを含み得、評価関数は第１のインジケータを含み得る。制御モジュールは、基準サンプルの基準ロケーションと候補サンプルの候補ロケーションとの間の差分に基づいて第１のインジケータをさらに決定し得る。
【０００６】
いくつかの実施形態では、基準経路は基準サンプルを含み得、候補経路は候補サンプルを含み得、評価関数は第２のインジケータを含み得る。制御モジュールは、基準サンプルの基準速度と候補サンプルの候補速度との間の差分に基づいて第２のインジケータをさらに決定し得る。
【０００７】
いくつかの実施形態では、基準経路は基準サンプルを含み得、候補経路は候補サンプルを含み得、評価関数は第３のインジケータを含み得る。制御モジュールは、基準サンプルの基準加速度と候補サンプルの候補加速度との間の差分に基づいて第３のインジケータをさらに決定し得る。
【０００８】
いくつかの実施形態では、評価関数は第４のインジケータを含み得る。制御モジュールは、車両のプロファイル・データをさらに取得し得る。制御モジュールは、車両の周りの１つまたは複数の障害物の１つまたは複数のロケーションをさらに取得し得る。制御モジュールは、車両と１つまたは複数の障害物との間の１つまたは複数の障害物距離をさらに決定し得る。制御モジュールは、１つまたは複数の障害物距離に基づいて第４のインジケータをさらに決定し得る。
【０００９】
いくつかの実施形態では、第４のインジケータの値は、１つまたは複数の障害物距離に反比例し得る。
【００１０】
いくつかの実施形態では、第４のインジケータは、
【００１１】
【数１】
2020510565.tif 000003
として表され得、ｄｋは１つまたは複数の障害物距離を示し、Ｍは１つまたは複数の障害物の数を示し、Ｅはプロファイル・データを示す。
【００１２】
いくつかの実施形態では、車両状態情報は、車両の走行方向、車両の速度、車両の加速度、または車両の周りの環境情報のうちの少なくとも１つを含み得る。
【００１３】
いくつかの実施形態では、損失関数は勾配降下法によって最適化され得る。
【００１４】
本開示の別の態様によれば、方法が提供される。本方法は、制御モジュール上に実装され得、制御モジュールは、マイクロチップとストレージ媒体と出力とを有し、車両の取付構造上に配置される。本方法は、車両の状態情報を取得するステップを含み得る。本方法は、車両状態情報に基づいて基準経路を決定するステップを含み得る。本方法は、基準経路と、車両状態情報と、候補経路とを組み込んだ損失関数を決定するステップをさらに含み得る。本方法は、損失関数を最適化することによって、最適化された候補経路を取得するステップをさらに含み得る。本方法は、最適化された候補経路を符号化する電子信号を出力ポートに送るステップをさらに含み得る。
【００１５】
本開示の別の態様によれば、非一時的コンピュータ可読媒体が提供される。本非一時的コンピュータ可読媒体は、車両のための経路を決定するための少なくとも１つの命令のセットを備え得る。少なくとも１つの電子端末のプロセッサによって実行されたとき、少なくとも１つの命令のセットは、少なくとも１つのプロセッサに、車両状態情報を取得する行為と、車両状態情報に基づいて基準経路を決定する行為と、基準経路と、車両状態情報と、候補経路とを組み込んだ損失関数を決定する行為と、損失関数を最適化することによって、最適化された候補経路を取得する行為と、最適化された候補経路を符号化する電子信号を出力ポートに送る行為とを実施するように指示し得る。
【００１６】
本開示は、例示的な実施形態に関してさらに説明される。これらの例示的な実施形態は、図面を参照しながら詳細に説明される。これらの実施形態は、非限定的な例示的な実施形態であり、同じ参照番号が、図面の数個の図全体にわたって同様の構造を表す。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本開示のいくつかの実施形態による、自律車両のための例示的なシナリオを示す概略図である。
【図２】本開示のいくつかの実施形態による、自律走行能力をもつ例示的な車両のブロック図である。
【図３】本開示のいくつかの実施形態による、情報処理ユニットの例示的なハードウェアおよびソフトウェア構成要素を示す概略図である。
【図４】本開示のいくつかの実施形態による、例示的な制御ユニットを示すブロック図である。
【図５】本開示のいくつかの実施形態による、経路計画モジュールを示すブロック図である。
【図６】本開示のいくつかの実施形態による、最適化された経路を決定するための例示的なプロセスおよび／または方法を示すフローチャートである。
【図７】本開示のいくつかの実施形態による、第１のインジケータを決定するための例示的なプロセスおよび／または方法を示すフローチャートである。
【図８】本開示のいくつかの実施形態による、第２のインジケータを決定するための例示的なプロセスおよび／または方法を示すフローチャートである。
【図９】本開示のいくつかの実施形態による、第３のインジケータを決定するための例示的なプロセスおよび／または方法を示すフローチャートである。
【図１０】本開示のいくつかの実施形態による、例示的な障害物インジケータ決定ユニットを示すブロック図である。
【図１１】本開示のいくつかの実施形態による、第４のインジケータを決定するための例示的なプロセスおよび／または方法を示すフローチャートである。
【図１２】本開示のいくつかの実施形態による、例示的な最適化された経路決定ユニットを示すブロック図である。
【図１３】本開示のいくつかの実施形態による、最適化された候補経路を決定するための例示的なプロセスおよび／または方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下の説明は、当業者が本開示を製作および使用することを可能にするために提示され、特定の適用例およびその要件の文脈において提供される。開示される実施形態への様々な変更は当業者には容易に明らかになり、本明細書で定義された一般原理は、本開示の趣旨および範囲から逸脱することなく他の実施形態および適用例に適用され得る。したがって、本開示は、図示の実施形態に限定されず、特許請求の範囲に一致する最も広い範囲を与えられるべきである。
【００１９】
本明細書で使用される用語は、特定の例示的な実施形態について説明するためのものにすぎず、限定することを意図するものではない。本明細書で使用される単数形「ａ」、「ａｎ」、および「ｔｈｅ」は、文脈が別段に明確に示すのでなければ、複数形をも含むことを意図され得る。さらに、本明細書で使用される「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」、「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」、および／または「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、「含む（ｉｎｃｌｕｄｅ）」、「含む（ｉｎｃｌｕｄｅｓ）」、および／または「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」という用語は、述べられた特徴、整数、ステップ、動作、要素、および／または構成要素の存在を明示するが、１つまたは複数の他の特徴、整数、ステップ、動作、要素、構成要素、および／またはそれらのグループの存在または追加を排除しないことを理解されよう。
【００２０】
本開示では、「自律車両」という用語は、その環境を検知することと、人間（たとえば、ドライバ、パイロットなど）の入力なしにナビゲートすることとが可能な車両を指すことがある。「自律車両」および「車両」という用語は、互換的に使用され得る。「自律走行」という用語は、人間（たとえば、ドライバ、パイロットなど）の入力なしにナビゲートする能力を指すことがある。
【００２１】
本開示のこれらおよび他の特徴および特性、ならびに構造の関係要素の動作方法および機能、および部分の組合せおよび製造の経済性は、すべてが本開示の一部を形成する添付の図面を参照しながら、以下の説明を考慮すると、より明らかになり得る。ただし、図面は、例示および説明のためのものにすぎず、本開示の範囲を限定するものではないことを明確に理解されたい。図面は一定の縮尺でないことを理解されたい。
【００２２】
本開示で使用されるフローチャートは、本開示におけるいくつかの実施形態に従ってシステムが実装する動作を示す。フローチャートの動作は、順不同で実装され得ることを明確に理解されたい。逆に、動作は、逆の順序でまたは同時に実装され得る。その上、１つまたは複数の他の動作が、フローチャートに追加され得る。１つまたは複数の動作が、フローチャートから削除され得る。
【００２３】
本開示で使用される測位技術は、全地球測位システム（ＧＰＳ）、グローバル・ナビゲーション衛星システム（ＧＬＯＮＡＳＳ）、コンパス・ナビゲーション・システム（ＣＯＭＰＡＳＳ）、Ｇａｌｉｌｅｏ測位システム、準天頂衛星システム（ＱＺＳＳ）、ワイヤレス・フィデリティ（ＷｉＦｉ）測位技術など、またはそれらの任意の組合せに基づき得る。上記の測位システムのうちの１つまたは複数は、本開示で互換的に使用され得る。
【００２４】
その上、本開示で開示されるシステムおよび方法は、車両（たとえば、自律車両）の経路を決定することに関して主に説明されるが、これは例示的な一実施形態にすぎないことを理解されたい。本開示のシステムまたは方法は、任意の他の種類のナビゲーションシステムに適用され得る。たとえば、本開示のシステムまたは方法は、陸地、海洋、航空宇宙など、またはそれらの任意の組合せを含む、異なる環境の輸送システムに適用され得る。輸送システムの自律車両は、タクシー、自家用車、ヒッチ（ｈｉｔｃｈ）、バス、列車、超特急列車、高速鉄道、地下鉄、船舶、航空機、宇宙船、熱気球、無人操作車両など、またはそれらの任意の組合せを含み得る。いくつかの実施形態では、本システムまたは本方法は、たとえば、ロジスティック（ｌｏｇｉｓｔｉｃ）ウェアハウジング、軍事において、適用例を見つけ得る。
【００２５】
本開示の一態様は、車両のための経路を決定するためのシステムおよび方法に関する。この目的で、本システムは、車両の車両状態情報を取得し得る。本システムは、次いで、車両状態情報に基づいて基準経路を決定し得、基準経路は、自律車両が障害物を考慮することなしに進行することになる経路である。本システムは、１つまたは複数の候補経路をさらに決定し得、１つまたは複数の候補経路は、自律車両が１つまたは複数の障害物を考慮しながら進行することになる経路である。いくつかの実施形態では、本システムは、基準経路と、１つまたは複数の候補経路のうちの１つと、１つまたは複数の障害物とに関連する値を最小化し得る。最小化されるべき値は、基準経路と候補経路との間の運動差分と、候補経路に沿って走行する自律車両と１つまたは複数の障害物との間の距離とに基づいて決定され得る。本システムは、候補経路を更新することによって、値を最小化し得る。本システムは、候補経路のサンプル特徴を更新することによって、勾配降下法に基づいて候補経路を更新し得る。本システムは、最小化された値が、更新された候補経路に基づいて生成されたとき、更新された候補経路を車両のための経路として決定し得る。
【００２６】
図１は、本開示のいくつかの実施形態による、自律車両のための例示的なシナリオを示す概略図である。図１に示されているように、自律車両１３０は、自律車両１３０によって自律的に決定された経路に沿って、人間の入力なしに道路１２１に沿って進行し得る。道路１２１は、車両がたどって進行するために準備された空間であり得る。たとえば、道路１２１は、ホイールをもつ車両（たとえば、車、列車、自転車、三輪車など）のための、またはホイールなしの車両（たとえば、ホバークラフト）のための道路であり得、飛行機または他の航空機のための航空路であり得、船または潜水艦のための水路であり得、衛星のための軌道であり得る。自律車両１３０の進行は、法律または規制によって規制された道路１２１の交通法規を破ってはならない。たとえば、自律車両１３０のスピードは、道路１２１のスピード制限を超えてはならない。道路１２１は、１つまたは複数のレーン（たとえば、レーン１２２およびレーン１２３）を含み得る。
【００２７】
自律車両１３０は、自律車両１３０によって決定された走行経路１２０に沿って進行することによって、障害物１１０と衝突しないことがある。障害物１１０は、静的障害物または動的障害物であり得る。静的障害物は、建築物、木、路上障害物など、またはそれらの任意の組合せを含み得る。動的障害物は、移動車両、歩行者、および／または動物など、あるいはそれらの任意の組合せを含み得る。
【００２８】
自律車両１３０は、エンジン、４つのホイール、ステアリング・ホイールなど、非自律車両の従来の構造を含み得る。自律車両１３０は、複数のセンサー（たとえば、センサー１４２、センサー１４４、センサー１４６）と制御ユニット１５０とをさらに含み得る。複数のセンサーは、車両を制御するために使用される情報を提供するように構成され得る。いくつかの実施形態では、センサーは車両の状態を検知し得る。車両の状態は、車両の動的状況、車両の周りの環境情報など、またはそれらの任意の組合せを含み得る。
【００２９】
いくつかの実施形態では、複数のセンサーは、自律車両１３０の動的状況を検知するように構成され得る。複数のセンサーは、距離センサー、速度センサー、加速度センサー、ステアリング角度センサー、トラクション関係のセンサー、カメラ、および／または任意のセンサーを含み得る。
【００３０】
たとえば、距離センサー（たとえば、レーダー、ＬｉＤＡＲ、赤外線センサー）は、車両（たとえば、自律車両１３０）と他の物体（たとえば、障害物１１０）との間の距離を決定し得る。距離センサーは、車両（たとえば、自律車両１３０）と１つまたは複数の障害物（たとえば、静的障害物、動的障害物）との間の距離をも決定し得る。速度センサー（たとえば、ホール効果センサー）は、車両（たとえば、自律車両１３０）の速度（たとえば、瞬間速度、平均速度）を決定し得る。加速度センサー（たとえば、加速度計）は、車両（たとえば、自律車両１３０）の加速度（たとえば、瞬間加速度、平均加速度）を決定し得る。ステアリング角度センサー（たとえば、チルト・センサーまたはマイクロ・ジャイロスコープ）は、車両（たとえば、自律車両１３０）のステアリング角度を決定し得る。トラクション関係のセンサー（たとえば、力センサー）は、車両（たとえば、自律車両１３０）のトラクションを決定し得る。
【００３１】
いくつかの実施形態では、複数のセンサーは、自律車両１３０の周りの環境を検知し得る。たとえば、１つまたは複数のセンサーは、道路形状と障害物（たとえば、静的障害物、動的障害物）とを検出し得る。道路形状は、道路幅、道路長、道路タイプ（たとえば、環状道路、直線道路、一方通行道路、双方向通行道路）を含み得る。静的障害物は、建築物、木、路上障害物など、またはそれらの任意の組合せを含み得る。動的障害物は、移動車両、歩行者、および／または動物など、あるいはそれらの任意の組合せを含み得る。複数のセンサーは、１つまたは複数のビデオ・カメラ、レーザー検知システム、赤外線検知システム、音響検知システム、熱検知システムなど、またはそれらの任意の組合せを含み得る。
【００３２】
制御ユニット１５０は、自律車両１３０を制御するように構成され得る。制御ユニット１５０は、自律車両１３０を走行経路１２０に沿って走行させるように制御し得る。制御ユニット１５０は、複数のセンサーからの状態情報に基づいて、走行経路１２０と走行経路１２０に沿ったスピードとを決定し得る。いくつかの実施形態では、走行経路１２０は、車両と１つまたは複数の障害物（たとえば、障害物１１０）との間の衝突を回避するように構成され得る。
【００３３】
いくつかの実施形態では、走行経路１２０は、１つまたは複数の経路サンプルを含み得る。各経路サンプルは、走行経路中のサンプリングされたポイントであり得る。したがって、各経路サンプルは、走行経路中のロケーションとサンプリング時間とに対応し得る。各経路サンプルは、複数のサンプル特徴を含み得る。複数のサンプル特徴は、速度、加速度、ロケーションなど、またはそれらの組合せを含み得る。
【００３４】
自律車両１３０は、障害物との衝突を回避するために走行経路１２０に沿って走行し得る。いくつかの実施形態では、自律車両１３０は、各経路ロケーションについての対応する経路速度および対応する経路加速度において、各経路ロケーションを通過し得る。
【００３５】
いくつかの実施形態では、自律車両１３０は、自律車両１３０の位置を取得および／または決定するために、測位システムをも含み得る。いくつかの実施形態では、測位システムは、基地局、別の車両、または別の人など、別の関与するものの位置を取得するために、それにも接続され得る。たとえば、測位システムは、別の車両の測位システムとの通信を確立することが可能であり得、他の車両の位置を受信し、２つの車両間の相対位置を決定し得る。
【００３６】
図２は、本開示のいくつかの実施形態による、自律走行能力をもつ例示的な車両のブロック図である。たとえば、自律走行能力をもつ車両は、制御ユニット１５０、複数のセンサー１４２、１４４、１４６、ストレージ２２０、ネットワーク２３０、ゲートウェイ・モジュール２４０、コントローラ・エリア・ネットワーク（ＣＡＮ）２５０、エンジン管理システム（ＥＭＳ）２６０、エレクトリック・スタビリティ・コントロール（ＥＳＣ）２７０、電力システム（ＥＰＳ）２８０、ステアリング・コラム・モジュール（ＳＣＭ）２９０、スロットリング・システム２６５、ブレーキシステム２７５、およびステアリング・システム２９５を含み得る。
【００３７】
制御ユニット１５０は、本開示で説明される１つまたは複数の機能を実施するために、車両走行（たとえば、自律走行）に関する情報および／またはデータを処理し得る。いくつかの実施形態では、制御ユニット１５０は、自律的に車両を走行させるように構成され得る。たとえば、制御ユニット１５０は、複数の制御信号を出力し得る。複数の制御信号は、車両の走行を制御するために複数の電子制御ユニット（ＥＣＵ）によって受信されるように構成され得る。いくつかの実施形態では、制御ユニット１５０は、車両の環境情報に基づいて、基準経路と１つまたは複数の候補経路とを決定し得る。いくつかの実施形態では、制御ユニット１５０は、１つまたは複数の処理エンジン（たとえば、（１つまたは複数の）シングルコア処理エンジン、または（１つまたは複数の）マルチコア・プロセッサ）を含み得る。単に例として、制御ユニット１５０は、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、特定用途向け命令セット・プロセッサ（ＡＳＩＰ）、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）、物理処理ユニット（ＰＰＵ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ）、コントローラ、マイクロコントローラ・ユニット、縮小命令セット・コンピュータ（ＲＩＳＣ）、マイクロプロセッサなど、またはそれらの任意の組合せを含み得る。
【００３８】
ストレージ２２０は、データおよび／または命令を記憶し得る。いくつかの実施形態では、ストレージ２２０は、自律車両１３０から取得されたデータを記憶し得る。いくつかの実施形態では、ストレージ２２０は、本開示で説明される例示的な方法を実施するために制御ユニット１５０が実行または使用し得る、データおよび／または命令を記憶し得る。いくつかの実施形態では、ストレージ２２０は、大容量ストレージ、リムーバブル・ストレージ、揮発性読取りおよび書込みメモリ、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）など、またはそれらの任意の組合せを含み得る。例示的な大容量ストレージは、磁気ディスク、光ディスク、ソリッドステート・ドライブなどを含み得る。例示的なリムーバブル・ストレージは、フラッシュ・ドライブ、フロッピー・ディスク、光ディスク、メモリ・カード、ジップ・ディスク、磁気テープなどを含み得る。例示的な揮発性読取りおよび書込みメモリは、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）を含み得る。例示的なＲＡＭは、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、ダブル・データ・レート同期ダイナミックＲＡＭ（ＤＤＲ  ＳＤＲＡＭ：ｄｏｕｂｌｅ  ｄａｔｅ  ｒａｔｅ  ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ  ｄｙｎａｍｉｃ  ＲＡＭ）、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、サイリスタＲＡＭ（Ｔ−ＲＡＭ：ｔｈｙｒｉｓｏｒ  ＲＡＭ）、およびゼロキャパシタＲＡＭ（Ｚ−ＲＡＭ）などを含み得る。例示的なＲＯＭは、マスクＲＯＭ（ＭＲＯＭ）、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、コンパクト・ディスクＲＯＭ（ＣＤ−ＲＯＭ）、およびデジタル多用途ディスクＲＯＭなどを含み得る。いくつかの実施形態では、ストレージは、クラウド・プラットフォーム上に実装され得る。単に例として、クラウド・プラットフォームは、プライベート・クラウド、パブリック・クラウド、ハイブリッド・クラウド、コミュニティ・クラウド、分散型クラウド、インタークラウド、マルチクラウドなど、またはそれらの任意の組合せを含み得る。
【００３９】
いくつかの実施形態では、ストレージ２２０は、自律車両１３０の１つまたは複数の構成要素（たとえば、制御ユニット１５０、センサー１４２）と通信するためにネットワーク２３０に接続され得る。自律車両１３０中の１つまたは複数の構成要素は、ネットワーク２３０を介して、ストレージ２２０に記憶されたデータまたは命令にアクセスし得る。いくつかの実施形態では、ストレージ２２０は、直接的に、自律車両１３０中の１つまたは複数の構成要素（たとえば、制御ユニット１５０、センサー１４２）に接続されるかまたはそれらと通信し得る。いくつかの実施形態では、ストレージ２２０は、自律車両１３０の一部であり得る。
【００４０】
ネットワーク２３０は、情報および／またはデータの交換を容易にし得る。いくつかの実施形態では、自律車両１３０中の１つまたは複数の構成要素（たとえば、制御ユニット１５０、センサー１４２）は、ネットワーク２３０を介して、自律車両１３０中の他の構成要素に情報および／またはデータを送り得る。たとえば、制御ユニット１５０は、ネットワーク２３０を介して、車両の動的状況および／または車両の周りの環境情報を取得／収集し得る。いくつかの実施形態では、ネットワーク２３０は、任意のタイプのワイヤードまたはワイヤレス・ネットワーク、あるいはそれらの組合せであり得る。単に例として、ネットワーク２３０は、ケーブル・ネットワーク、ワイヤライン・ネットワーク、光ファイバー・ネットワーク、電気通信ネットワーク、イントラネット、インターネット、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、ワイヤレス・ローカル・エリア・ネットワーク（ＷＬＡＮ）、メトロポリタン・エリア・ネットワーク（ＭＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、公衆電話交換網（ＰＳＴＮ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）ネットワーク、ＺｉｇＢｅｅネットワーク、ニア・フィールド通信（ＮＦＣ）ネットワークなど、またはそれらの任意の組合せを含み得る。いくつかの実施形態では、ネットワーク２３０は、１つまたは複数のネットワーク・アクセス・ポイントを含み得る。たとえば、ネットワーク２３０は、基地局および／またはインターネット交換ポイント２３０−１、．．．などのワイヤードまたはワイヤレス・ネットワーク・アクセス・ポイントを含み得、それらを通してデータおよび／または情報を交換するために、自律車両１３０の１つまたは複数の構成要素がネットワーク２３０に接続され得る。
【００４１】
ゲートウェイ・モジュール２４０は、車両の現在の走行状態に基づいて複数のＥＣＵ（たとえば、ＥＭＳ２６０、ＥＰＳ２８０、ＥＳＣ２７０、ＳＣＭ２９０）のためのコマンド・ソースを決定し得る。コマンド・ソースは、人間のドライバからのもの、制御ユニット１５０からのものなど、またはそれらの任意の組合せであり得る。
【００４２】
ゲートウェイ・モジュール２４０は、車両の現在の走行状態を決定し得る。車両の走行状態は、手動走行状態、半自律走行状態、自律走行状態、エラー状態など、またはそれらの任意の組合せを含み得る。たとえば、ゲートウェイ・モジュール２４０は、人間のドライバからの入力に基づいて車両の現在の走行状態を手動走行状態であると決定し得る。別の例では、ゲートウェイ・モジュール２４０は、現在の道路条件が複雑であるとき、車両の現在の走行状態を半自律走行状態であると決定し得る。さらに別の例として、ゲートウェイ・モジュール２４０は、異常（たとえば、信号妨害、プロセッサ・クラッシュ）が発生したとき、車両の現在の走行状態をエラー状態であると決定し得る。
【００４３】
いくつかの実施形態では、ゲートウェイ・モジュール２４０は、車両の現在の走行状態が手動走行状態であるという決定に応答して、人間のドライバの動作を複数のＥＣＵに送信し得る。たとえば、ゲートウェイ・モジュール２４０は、車両の現在の走行状態が手動走行状態であるという決定に応答して、人間のドライバによって実施された車両１３０のアクセルへの押下動作をＥＭＳ２６０に送信し得る。ゲートウェイ・モジュール２４０は、車両の現在の走行状態が自律走行状態であるという決定に応答して、制御ユニット１５０の制御信号を複数のＥＣＵに送信し得る。たとえば、ゲートウェイ・モジュール２４０は、車両の現在の走行状態が自律走行状態であるという決定に応答して、ステアリング動作に関連する制御信号をＳＣＭ２９０に送信し得る。ゲートウェイ・モジュール２４０は、車両の現在の走行状態が半自律走行状態であるという決定に応答して、人間のドライバの動作と制御ユニット１５０の制御信号とを複数のＥＣＵに送信し得る。ゲートウェイ・モジュール２４０は、車両の現在の走行状態がエラー状態であるという決定に応答して、エラー信号を複数のＥＣＵに送信し得る。
【００４４】
コントローラ・エリア・ネットワーク（ＣＡＮバス）は、マイクロコントローラ（たとえば、制御ユニット１５０）と、デバイス（たとえば、ＥＭＳ２６０、ＥＰＳ２８０、ＥＳＣ２７０、および／またはＳＣＭ２９０など）とが、ホスト・コンピュータを用いない適用例において互いと通信することを可能にする、ロバストな車両バス規格（たとえば、メッセージベース・プロトコル）である。ＣＡＮ２５０は、制御ユニット１５０を複数のＥＣＵ（たとえば、ＥＭＳ２６０、ＥＰＳ２８０、ＥＳＣ２７０、ＳＣＭ２９０）と接続するように構成され得る。
【００４５】
ＥＭＳ２６０は、自律車両１３０のエンジン性能を決定するように構成され得る。いくつかの実施形態では、ＥＭＳ２６０は、制御ユニット１５０からの制御信号に基づいて自律車両１３０のエンジン性能を決定し得る。たとえば、ＥＭＳ２６０は、現在の走行状態が自律走行状態であるとき、制御ユニット１５０からの加速度に関連する制御信号に基づいて自律車両１３０のエンジン性能を決定し得る。いくつかの実施形態では、ＥＭＳ２６０は、人間のドライバの動作に基づいて自律車両１３０のエンジン性能を決定し得る。たとえば、ＥＭＳ２６０は、現在の走行状態が手動走行状態であるとき、人間のドライバによって行われたアクセルの押下に基づいて自律車両１３０のエンジン性能を決定し得る。
【００４６】
ＥＭＳ２６０は、複数のセンサーと少なくとも１つのマイクロプロセッサとを含み得る。複数のセンサーは、１つまたは複数の物理信号を検出し、処理のために１つまたは複数の物理信号を電気信号に変換するように構成され得る。いくつかの実施形態では、複数のセンサーは、様々な温度センサー、空気流センサー、スロットル位置センサー、ポンプ圧力センサー、スピード・センサー、酸素センサー、荷重センサー、ノック・センサーなど、またはそれらの任意の組合せを含み得る。１つまたは複数の物理信号は、限定はしないが、エンジン温度、エンジン吸入空気量、冷却水温、エンジン・スピードなど、またはそれらの任意の組合せを含み得る。マイクロプロセッサは、複数のエンジン制御パラメータに基づいてエンジン性能を決定し得る。マイクロプロセッサは、複数の電気信号に基づいて複数のエンジン制御パラメータを決定し得る。複数のエンジン制御パラメータは、エンジン性能を最適化するように決定され得る。複数のエンジン制御パラメータは、点火タイミング、燃料供給、アイドル空気流など、またはそれらの任意の組合せを含み得る。
【００４７】
スロットリング・システム２６５は、自律車両１３０の動きを変更するように構成され得る。たとえば、スロットリング・システム２６５は、エンジン出力に基づいて自律車両１３０の速度を決定し得る。別の例では、スロットリング・システム２６５は、エンジン出力に基づいて自律車両１３０の加速度を生じさせ得る。スロットリング・システム２６５は、燃料噴射器、燃料圧力レギュレータ、補助空気弁、温度スイッチ、スロットル、アイドリング・スピード・モーター、故障インジケータ、点火コイル、リレーなど、またはそれらの任意の組合せを含み得る。
【００４８】
いくつかの実施形態では、スロットリング・システム２６５は、ＥＭＳ２６０の外部実行器であり得る。スロットリング・システム２６５は、ＥＭＳ２６０によって決定された複数のエンジン制御パラメータに基づいてエンジン出力を制御するように構成され得る。
【００４９】
ＥＳＣ２７０は、車両の安定性を改善するように構成され得る。ＥＳＣ２７０は、トラクションの損失を検出および低減することによって、車両の安定性を改善し得る。いくつかの実施形態では、ＥＳＣ２７０は、ステアリング制御の損失がＥＳＣ２７０によって検出されたという決定に応答して、車両をステアリングするのを助けるためにブレーキシステム２７５の動作を制御し得る。たとえば、ＥＳＣ２７０は、ブレーキすることによって車両が上り坂で始動するとき、車両の安定性を改善し得る。いくつかの実施形態では、ＥＳＣ２７０は、車両の安定性を改善するためにエンジン性能をさらに制御し得る。たとえば、ＥＳＣ２７０は、ステアリング制御の予想される損失が起こったとき、エンジン・パワーを低減し得る。ステアリング制御の損失は、車両が緊急回避急ハンドル（ｓｗｅｒｖｅ）中に横すべりしたとき、すべりやすい道路上で判断が不十分なターン中に車両がアンダーステアまたはオーバーステアしたときなど、起こり得る。
【００５０】
ブレーキシステム２７５は、自律車両１３０の動き状態を制御するように構成され得る。たとえば、ブレーキシステム２７５は、自律車両１３０を減速し得る。別の例では、ブレーキシステム２７５は、１つまたは複数の道路条件（たとえば、下り坂）において自律車両１３０を停止し得る。さらに別の例として、ブレーキシステム２７５は、下り坂で走行するとき、自律車両１３０を一定の速度に保ち得る。
【００５１】
ブレーキシステム２７５は、機械制御構成要素、油圧ユニット、パワー・ユニット（たとえば、真空ポンプ）、実行ユニットなど、またはそれらの任意の組合せを含み得る。機械制御構成要素は、ペダル、ハンドブレーキなどを含み得る。油圧ユニットは、油圧オイル、油圧ホース、ブレーキ・ポンプなどを含み得る。実行ユニットは、ブレーキ・キャリパー、ブレーキ・パッド、ブレーキ・ディスクなどを含み得る。
【００５２】
ＥＰＳ２８０は、自律車両１３０の電力供給を制御するように構成され得る。ＥＰＳ２８０は、自律車両１３０のための電力を供給、伝達、および／または蓄積し得る。たとえば、ＥＰＳ２８０は、１つまたは複数のバッテリーと交流電源とを含み得る。交流電源は、バッテリーを充電するように構成され得、バッテリーは、車両１３０の他の部分（たとえば、電力を提供するためのスターター）に接続され得る。いくつかの実施形態では、ＥＰＳ２８０は、ステアリング・システム２９５への電力供給を制御し得る。たとえば、ＥＰＳ２８０は、自律車両１３０が（たとえば、ステアリング・ホイールを完全に左側にまたは完全に右側に回転させる）シャープなターンを行うべきであるという決定に応答して、自律車両１３０のための大きいステアリング・トルクを作り出すために、大きい電力をステアリング・システム２９５に供給し得る。
【００５３】
ＳＣＭ２９０は、車両のステアリング・ホイールを制御するように構成され得る。ＳＣＭ２９０は、車両のステアリング・ホイールをロックし／ロックを解除し得る。ＳＣＭ２９０は、車両の現在の走行状態に基づいて車両のステアリング・ホイールをロックし／ロックを解除し得る。たとえば、ＳＣＭ２９０は、現在の走行状態が自律走行状態であるという決定に応答して、車両のステアリング・ホイールをロックし得る。ＳＣＭ２９０は、さらに、現在の走行状態が自律走行状態であるという決定に応答して、ステアリング・コラム・シャフトを収縮させ得る。別の例では、ＳＣＭ２９０は、現在の走行状態が半自律走行状態、手動走行状態、および／またはエラー状態であるという決定に応答して、車両のステアリング・ホイールのロックを解除し得る。
【００５４】
ＳＣＭ２９０は、制御ユニット１５０の制御信号に基づいて自律車両１３０のステアリングを制御し得る。制御信号は、回転方向、回転ロケーション、回転角など、またはそれらの任意の組合せに関係する情報を含み得る。
【００５５】
ステアリング・システム２９５は、自律車両１３０をステアリングするように構成され得る。いくつかの実施形態では、ステアリング・システム２９５は、ＳＣＭ２９０から送信された信号に基づいて自律車両１３０をステアリングし得る。たとえば、ステアリング・システム２９５は、現在の走行状態が自律走行状態であるという決定に応答して、ＳＣＭ２９０から送信された制御ユニット１５０の制御信号に基づいて自律車両１３０をステアリングし得る。いくつかの実施形態では、ステアリング・システム２９５は、人間のドライバの動作に基づいて自律車両１３０をステアリングし得る。たとえば、ステアリング・システム２９５は、現在の走行状態が手動走行状態であるという決定に応答して、人間のドライバがステアリング・ホイールを左方向に回転させたとき、自律車両１３０を左方向に回転させ得る。
【００５６】
図３は、制御ユニット１５０、ＥＭＳ２６０、ＥＳＣ２７０、ＥＰＳ２８０、ＳＣＭ２９０、…が、本開示のいくつかの実施形態に従ってその上に実装し得る、情報処理ユニット３００の例示的なハードウェアおよびソフトウェア構成要素を示す概略図である。たとえば、制御ユニット１５０は、本開示で開示される制御ユニット１５０の機能を実施するために情報処理ユニット３００上に実装し得る。
【００５７】
情報処理ユニット３００は、車両１３０のセンサーおよび／または構成要素からの信号を処理し、車両１３０のセンサーおよび／または構成要素に命令を送出するように特別に設計された専用コンピュータ・デバイスであり得る。
【００５８】
情報処理ユニット３００は、たとえば、データ通信を容易にするためにそれに接続されたネットワークにおよびネットワークから接続されるＣＯＭポート３５０を含み得る。情報処理ユニット３００は、コンピュータ命令を実行するために、１つまたは複数のプロセッサの形態の、プロセッサ３２０をも含み得る。コンピュータ命令は、本明細書で説明される特定の機能を実施する、たとえば、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造、プロシージャ、モジュール、および関数を含み得る。たとえば、プロセッサ３２０は、複数の候補経路に関係する１つまたは複数のサンプル特徴を取得し得る。複数の候補経路の各々に関係する１つまたは複数のサンプル特徴は、候補ロケーション（たとえば、候補ロケーションの座標）、候補速度、候補加速度など、またはそれらの任意の組合せを含み得る。
【００５９】
いくつかの実施形態では、プロセッサ３２０は、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、縮小命令セット・コンピュータ（ＲＩＳＣ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、特定用途向け命令セット・プロセッサ（ＡＳＩＰ）、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）、物理処理ユニット（ＰＰＵ）、マイクロコントローラ・ユニット、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、高度ＲＩＳＣマシン（ＡＲＭ）、プログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ）など、１つまたは複数のハードウェア・プロセッサ、１つまたは複数の機能を実行することが可能な任意の回路またはプロセッサなど、あるいはそれらの任意の組合せを含み得る。
【００６０】
例示的な情報処理ユニット３００は、様々なデータ・ファイルがコンピュータによって処理および／または送信されるために、内部通信バス３１０、異なる形態のプログラム・ストレージおよびデータ・ストレージ、たとえば、ディスク３７０、および読取り専用メモリ（ＲＯＭ）３３０、またはランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）３４０を含み得る。例示的な情報処理ユニット３００は、プロセッサ３２０によって実行されるべき、ＲＯＭ３３０、ＲＡＭ３４０、および／または他のタイプの非一時的ストレージ媒体に記憶されたプログラム命令をも含み得る。本開示の方法および／またはプロセスは、プログラム命令として実装され得る。情報処理ユニット３００は、コンピュータと他の構成要素（たとえば、ユーザ・インターフェース要素）との間の入出力をサポートする、Ｉ／Ｏ構成要素３６０をも含む。情報処理ユニット３００はまた、ネットワーク通信を介してプログラミングおよびデータを受信し得る。
【００６１】
単に例示のために、情報処理ユニット３００において１つのプロセッサのみが説明される。しかしながら、本開示における情報処理ユニット３００は、複数のプロセッサをも含み得、したがって、本開示で説明されるように１つのプロセッサによって実施される動作および／または方法ステップはまた、複数のプロセッサによって、一緒にまたは別々に実施され得ることに留意されたい。たとえば、本開示では情報処理ユニット３００のプロセッサ３２０がステップＡとステップＢの両方を実行する場合、ステップＡおよびステップＢはまた、情報処理ユニット３００において２つの異なるプロセッサによって、一緒にまたは別々に実施され得ることを理解されたい（たとえば、第１のプロセッサがステップＡを実行し、第２のプロセッサがステップＢを実行するか、または第１のプロセッサと第２のプロセッサとが、ステップＡおよびステップＢを一緒に実行する）。
【００６２】
図４は、本開示のいくつかの実施形態による、例示的な制御ユニット１５０を示すブロック図である。制御ユニット１５０は、検知モジュール４１０と、経路計画モジュール４２０と、車両コントローラ４３０とを含み得る。各モジュールは、ハードウェア回路であって以下のアクションを実施するように設計されたハードウェア回路、１つまたは複数のストレージ媒体に記憶された命令のセット、および／またはハードウェア回路と１つまたは複数のストレージ媒体との組合せであり得る。
【００６３】
検知モジュール４１０は、車両（たとえば、自律車両１３０）の周りの走行情報を検知および生成するように構成され得る。検知モジュール４１０は、自律車両の周りのリアルタイム走行情報を検知および生成し得る。いくつかの実施形態では、検知モジュール４１０は、さらなる処理のために自律車両の周りのリアルタイム走行情報を他のモジュールまたはストレージに送り得る。たとえば、検知モジュール４１０は、経路計画、衝突回避などのために、自律車両の周りのリアルタイム走行情報を経路計画モジュール４２０に送り得る。別の例では、検知システムは、自律車両の周りのリアルタイム走行情報をストレージ媒体（たとえば、ストレージ２２０）に送り得る。
【００６４】
いくつかの実施形態では、リアルタイム走行情報は、障害物情報、車両情報、道路情報、気象情報、交通規則など、またはそれらの任意の組合せを含み得る。障害物情報は、障害物分類（たとえば、車、歩行者、道路中のくぼみなど）、障害物タイプ（たとえば、静的障害物または動的障害物）、障害物ロケーション（たとえば、障害物のプロファイルの座標）、観測された障害物経路（たとえば、過去の時間期間中の障害物の移動経路）、予測された障害物経路（たとえば、予想時間期間中の障害物の移動経路）、障害物速度など、またはそれらの任意の組合せを含み得る。車両情報は、自律車両の輪郭、自律車両の旋回円、自律車両のタイプ、自律車両の保険、自律車両の安全の選好など、またはそれらの任意の組合せを含み得る。道路情報は、交通標識／ライト、道路マーキング、レーン・マーキング、道路エッジ、レーン、利用可能なレーン、スピード制限、路面状態、交通条件など、またはそれらの任意の組合せを含み得る。
【００６５】
いくつかの実施形態では、検知モジュール４１０は、１つまたは複数のセンサー（たとえば、センサー１４２、センサー１４４、センサー１４６）からセンサー信号を受信し、センサー信号に基づいて車両の周りの走行情報を検知および生成し得る。１つまたは複数のセンサーは、距離センサー、速度センサー、加速度センサー、ステアリング角度センサー、トラクション関係のセンサー、ブレーキ関係のセンサーなど、またはそれらの任意の組合せを含み得る。センサー信号は、自律車両の周りの環境情報をコーディングする電子波であり得る。
【００６６】
いくつかの実施形態では、検知モジュール４１０は、全地球測位システム（ＧＰＳ）、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）、マップ、データ・ストア、ネットワーク２３０などから、データを受信し得る。たとえば、検知モジュール４１０は、ＧＰＳからＧＰＳデータを受信し、そのデータに基づいて自律車両および／または１つまたは複数の障害物に関するロケーション情報を生成し得る。別の例では、検知モジュール４１０は、ストレージ２２０および／またはネットワーク２３０から車両情報を受信し得る。
【００６７】
経路計画モジュール４２０は、自律車両のための最適化された経路（ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ  ｐａｔｈ）を生成するように構成され得る。いくつかの実施形態では、経路計画モジュール４２０は、リアルタイム走行情報に基づいて、最適化された経路を生成し得る。経路計画モジュール４２０は、ストレージ媒体（たとえば、ストレージ２２０）からリアルタイム走行情報を取得するか、または検知モジュール４１０からリアルタイム走行情報を取得し得る。経路計画モジュール４２０は、自律車両の動作（たとえば、ステアリング、ブレーキ、加速など）を制御するために、最適化された経路を符号化する信号を生成し、その信号を自律車両１３０の他の構成要素に送り得る。
【００６８】
車両コントローラ４３０は、最適化された経路を符号化する信号に基づいて走行動作信号を生成するように構成され得る。いくつかの実施形態では、車両コントローラ４３０は、経路計画モジュール４２０によって生成された最適化された経路を符号化する信号に基づいて、走行動作信号を生成し得る。車両コントローラ４３０は、最適化された経路に基づいて走行動作信号を生成し、走行動作信号を他のモジュール（たとえば、エンジン管理システム２６０、エレクトリック・スタビリティ・コントロール２７０、電力システム（ＥＰＳ）２８０、ステアリング・コラム・モジュール２９０など）に送り得る。
【００６９】
いくつかの実施形態では、走行動作信号は、電力供給信号、ブレーキ信号、ステアリング信号など、またはそれらの任意の組合せを含み得る。電力供給信号は、リアルタイム速度、速度制限、計画された速度、加速度、加速度制限など、またはそれらの任意の組合せを含み得る。ステアリング信号は、旋回円、リアルタイム速度、リアルタイム加速度、リアルタイム・ロケーション、計画されたロケーション、利用可能なレーン、気象条件など、またはそれらの任意の組合せを含み得る。いくつかの実施形態では、ブレーキ信号は、ブレーキ距離、タイヤ摩擦、路面の粗さ、気象条件、傾斜（たとえば、下り坂）の角度、計画された速度、加速度制限など、またはそれらの任意の組合せを含み得る。
【００７０】
制御ユニット１５０中のモジュールは、ワイヤード接続またはワイヤレス接続を介して互いに接続されるかまたは互いと通信し得る。ワイヤード接続は、メタル・ケーブル、光ケーブル、ハイブリッド・ケーブルなど、またはそれらの任意の組合せを含み得る。ワイヤレス接続は、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＺｉｇＢｅｅ、ニア・フィールド通信（ＮＦＣ）など、またはそれらの任意の組合せを含み得る。モジュールのうちのいずれか２つが、単一のモジュールとして組み合わせられ得、モジュールのうちのいずれか１つが、２つまたはそれ以上のユニットに分割され得る。
【００７１】
図５は、本開示のいくつかの実施形態による、経路計画モジュール４２０を示すブロック図である。経路計画モジュール４２０は、状態情報取得ユニット５１０と、基準経路決定ユニット５２０と、候補経路決定ユニット５３０と、動きインジケータ決定ユニット５４０と、障害物インジケータ決定ユニット５５０と、最適化された経路決定ユニット５６０とを含み得る。各モジュールは、以下のアクションを実施するように設計されたハードウェア回路、１つまたは複数のストレージ媒体に記憶された命令のセット、および／またはハードウェア回路と１つまたは複数のストレージ媒体との組合せであり得る。
【００７２】
状態情報取得ユニット５１０は、（本明細書では車両状態情報とも呼ばれる）車両の状態情報を取得するように構成され得る。いくつかの実施形態では、状態情報取得ユニット５１０は、１つまたは複数のセンサー（たとえば、センサー１４２、１４４および１４６）から、車両状態情報を取得し得る。１つまたは複数のセンサーは、距離センサー、速度センサー、加速度センサー、ステアリング角度センサー、トラクション関係のセンサー、ブレーキ関係のセンサー、および／または車両の動的状況に関する情報を検知するように構成された任意のセンサーを含み得る。いくつかの実施形態では、状態情報取得ユニット５１０は、さらなる処理のために、取得された車両状態情報を他のユニット（たとえば、基準経路決定ユニット５２０、候補経路決定ユニット５３０）に送り得る。いくつかの実施形態では、状態情報取得ユニット５１０は、エンジン管理システム２６０、エレクトリック・スタビリティ・コントロール２７０、電力システム（ＥＰＳ）２８０、またはステアリング・コラム・モジュール２９０から、車両状態情報を取得し得る。
【００７３】
いくつかの実施形態では、車両状態情報は、車両の走行方向、車両の瞬間速度、車両の瞬間加速度、車両の周りの環境情報などを含み得る。たとえば、環境情報は、道路エッジ、レーン、利用可能なレーン、道路タイプ、スピード制限、路面状態、交通条件、気象条件、障害物情報など、またはそれらの任意の組合せを含み得る。
【００７４】
基準経路決定ユニット５２０は、１つまたは複数の基準サンプルを含む基準経路を決定するように構成され得る。決定された基準サンプルは、自律車両１３０の任意のストレージ媒体（たとえば、ストレージ２２０）に記憶され得る。いくつかの実施形態では、基準経路決定ユニット５２０は、車両状態情報に基づいて１つまたは複数の基準サンプルを決定し得る。基準経路決定ユニット５２０は、ストレージ媒体（たとえば、ストレージ２２０）から、または検知モジュール４１０から、または状態情報取得ユニット５１０から、車両状態情報を取得し得る。
【００７５】
いくつかの実施形態では、１つまたは複数の基準サンプルの各々は、複数の基準サンプル特徴を含み得る。複数の基準サンプル特徴は、基準速度、基準加速度、基準ロケーション（たとえば、座標）など、またはそれらの組合せを含み得る。
【００７６】
候補経路決定ユニット５３０は、１つまたは複数の候補サンプルを含む候補経路を決定するように構成され得る。決定された候補サンプルは、自律車両１３０中の任意のストレージ媒体（たとえば、ストレージ２２０）に記憶され得る。いくつかの実施形態では、候補経路決定ユニット５３０は、車両状態情報に基づいて１つまたは複数の候補サンプルを決定し得る。候補経路決定ユニット５３０は、ストレージ媒体（たとえば、ストレージ２２０）から、または状態情報取得モジュール３１０から、または状態情報取得ユニット５１０から、車両状態情報を取得し得る。
【００７７】
いくつかの実施形態では、１つまたは複数の候補サンプルの各々は、複数の候補サンプル特徴を含み得る。複数の候補サンプル特徴は、候補速度、候補加速度、候補ロケーション（たとえば、座標）など、またはそれらの組合せを含み得る。
【００７８】
動きインジケータ決定ユニット５４０は、基準経路および候補経路に基づいて１つまたは複数の動きインジケータを決定するように構成され得る。いくつかの実施形態では、動きインジケータ決定ユニット５４０は、基準サンプルの１つまたは複数の基準サンプル特徴と、対応する候補サンプルの１つまたは複数の候補サンプル特徴との間の１つまたは複数の運動差分を計算することによって、１つまたは複数の動きインジケータを決定し得る。たとえば、動きインジケータ決定ユニット５４０は、同じサンプル時間において基準サンプルの基準速度と候補サンプルの候補速度との間の運動差分を決定し、すべての運動差分を合計することによって、速度に関係するインジケータを決定し得る。
【００７９】
障害物インジケータ決定ユニット５５０は、候補経路および状態情報（たとえば、車両の周りの環境情報）に基づいて、障害物インジケータ（または本明細書では第４のインジケータと呼ばれる）を決定するように構成され得る。環境情報および候補サンプルは、自律車両１３０中の任意のストレージ媒体（たとえば、ストレージ２２０）に記憶され得る。障害物インジケータ決定ユニット５５０は、１つまたは複数の障害物に基づいて第４のインジケータを決定し得る。１つまたは複数の障害物は、静的障害物と動的障害物とを含み得る。静的障害物は、建築物、木、路上障害物など、またはそれらの任意の組合せを含み得る。動的障害物は、移動車両、歩行者、および／または動物など、あるいはそれらの任意の組合せを含み得る。いくつかの実施形態では、障害物インジケータ決定ユニット５５０は、１つまたは複数の障害物距離を評価することによって、第４のインジケータを決定し得る。本明細書で使用される１つまたは複数の障害物距離は、車両と１つまたは複数の障害物との間の１つまたは複数の距離を指すことがある。たとえば、障害物インジケータ決定ユニット５５０は、ポテンシャル場の理論に基づいて１つまたは複数の障害物距離を評価することによって、第４のインジケータを決定し得る。
【００８０】
最適化された経路決定ユニット５６０は、最適化された経路を決定するように構成され得る。いくつかの実施形態では、最適化された経路決定ユニット５６０は、ストレージ媒体（たとえば、ストレージ２２０）から複数のインジケータ（たとえば、動きインジケータ決定ユニット５４０および障害物インジケータ決定モジュール４５０によって決定されたインジケータ）を取得し得る。最適化された経路決定ユニット５６０は、複数のインジケータの各々についての複数の重みを決定し得る。最適化された経路決定ユニット５６０は、複数のインジケータおよびそれらの複数の重みに基づいて損失関数を決定し得る。本明細書で使用される損失関数は、基準経路と候補経路との間の運動差分、候補経路と基準経路との間のエネルギー差分（たとえば、位置エネルギーの差分）、および／または運動差分とエネルギー差分との組合せを指すことがある。運動差分は、候補経路と基準経路とに関する、自律車両の速度、加速度、および／またはロケーション（たとえば、座標）を比較することを通して決定され得る。たとえば、運動差分は、走行経路と候補経路との間の形状差分（候補経路上のポイントのロケーションと基準経路上のポイントのロケーションとの間の差分）であり得る。エネルギーは、あらかじめ定義されたエネルギー場における位置エネルギーの形態のものであり得る。たとえば、あらかじめ定義されたエネルギー場は、自律車両と１つまたは複数の障害物との間の距離に反比例する仮想エネルギー場であり得る。いくつかの実施形態では、最適化された経路決定ユニット５６０は、損失関数についての最小値を決定し得る。たとえば、最適化された経路決定ユニット５６０は、勾配降下法に基づいて最小値を決定し得る。最適化された経路決定ユニット５６０は、最適化された候補経路の更新された候補サンプルが損失関数についての最小値を生成するまで、最適化された候補経路を生成するために候補経路の候補サンプルを更新し得る。
【００８１】
制御ユニット１５０中のユニットは、ワイヤード接続またはワイヤレス接続を介して互いに接続されるかまたは互いと通信し得る。ワイヤード接続は、メタル・ケーブル、光ケーブル、ハイブリッド・ケーブルなど、またはそれらの任意の組合せを含み得る。ワイヤレス接続は、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＺｉｇＢｅｅ、ニア・フィールド通信（ＮＦＣ）など、またはそれらの任意の組合せを含み得る。ユニットのうちのいずれか２つが、単一のユニットとして組み合わせられ得、ユニットのうちのいずれか１つが、２つまたはそれ以上のサブユニットに分割され得る。
【００８２】
図６は、本開示のいくつかの実施形態による、最適化された経路を決定するための例示的なプロセスおよび／または方法を示すフローチャートである。プロセスおよび／または方法６００は、自律車両１３０中のプロセッサ（たとえば、制御ユニット１５０）によって実行され得る。たとえば、プロセスおよび／または方法６００は、非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体（たとえば、ストレージ２２０）に記憶された命令のセット（たとえば、アプリケーション）として実装され得る。プロセッサは、命令のセットを実行し得、したがって、電子信号を受信することおよび／または送ることを介して、プロセスおよび／または方法６００を実施するように指示され得る。
【００８３】
ステップ６１０において、制御ユニット１５０（たとえば、状態情報取得ユニット５１０）は、（本開示では「車両状態情報」とも呼ばれる）車両の状態情報を取得し得る。
【００８４】
自律車両は、車両状態情報および／または車両の周りの環境に関する情報を検知するための１つまたは複数のセンサー（たとえば、レーダー、ライダー）を含み得る。いくつかの実施形態では、車両状態情報は、車両の走行方向、車両の速度（たとえば、瞬間速度、平均速度）、車両の加速度（たとえば、瞬間加速度、平均加速度）、車両の周りの環境情報、現在の時間など、またはそれらの任意の組合せを含み得る。
【００８５】
ステップ６２０において、制御ユニット１５０（たとえば、基準経路決定ユニット５２０）は、車両状態情報に基づいて１つまたは複数の基準サンプルを含む基準経路を決定し得る。
【００８６】
基準経路は、自律車両が障害物を考慮することなしに進行することになる経路であり得る。たとえば、図１に示されているように、障害物を考慮しなければ、自律車両１３０の基準経路は、レーン１２２の中心線であり得る。基準サンプルは、１つまたは複数の基準サンプル特徴を含み得る。１つまたは複数の基準サンプル特徴は、基準ロケーション情報（たとえば、座標）、基準ロケーションに関係するサンプル時間、基準ロケーションに関係する基準速度、基準ロケーションに関係する基準加速度を含み得る。基準ロケーションは、基準経路上のロケーションであり得る。基準ロケーションに関係するサンプル時間は、自律車両が基準ロケーションを横断することになるときの時間であり得る。いくつかの実施形態では、異なる基準サンプルの隣接するサンプル時間の時間間隔は同じであり得る。基準ロケーションに関係する基準速度は、自律車両が基準ロケーションを横断しているときの自律車両１３０の速度であり得る。基準ロケーションに関係する基準加速度は、自律車両が基準ロケーションを横断しているときの自律車両１３０の加速度であり得る。単に例として、基準経路は、Ｍ秒の期間に関連するＮ個の基準サンプルを含み得る。Ｎ個の基準サンプルは、｛基準サンプル１、基準サンプル２、．．．、基準サンプルｉ、．．．、および基準サンプルＮ｝として表され得る。基準サンプル１は、Ｍ／Ｎ秒におけるサンプル時間に対応し得、基準サンプル２は、２＊Ｍ／Ｎ秒におけるサンプル時間に対応し得、基準サンプルｉは、ｉ＊Ｍ／Ｎ秒におけるサンプル時間に対応し得、などとなる。ｉまたはＮまたはＭは、１よりも大きい整数を表し得、Ｍ／Ｎは有理数であり得る。単に例として、Ｎが５０であり得るとき、Ｍは５であり得る。
【００８７】
いくつかの実施形態では、制御ユニット１５０（たとえば、基準経路決定ユニット５２０）は、車両の周りの環境情報に基づいて基準サンプルの基準サンプル特徴を決定し得る。たとえば、制御ユニット１５０（たとえば、基準経路決定ユニット５２０）は、利用可能なレーンに基づいて、走行方向に沿って、開始ロケーション（たとえば、基準サンプル１の基準ロケーション）から、１つまたは複数の基準ロケーションを決定し得る。別の例では、制御ユニット１５０（たとえば、基準経路決定ユニット５２０）は、道路のスピード制限に基づいて１つまたは複数の基準速度を決定し得る。さらに別の例として、カーブ道路上を移動するとき、制御ユニット１５０（たとえば、基準経路決定ユニット５２０）は、直線道路上の基準速度と比較してより遅い基準速度を決定し得る。いくつかの実施形態では、制御ユニット１５０（たとえば、基準経路決定ユニット５２０）は、ユーザ入力に基づいて１つまたは複数の基準サンプルを決定し得る。いくつかの実施形態では、制御ユニット１５０（たとえば、基準経路決定ユニット５２０）は、デフォルト設定に基づいて１つまたは複数の基準サンプルの１つまたは複数の基準サンプル特徴を決定し得る。たとえば、基準経路決定ユニット５２０は、自律車両１３０のデフォルト設定に基づいて１つまたは複数の基準加速度を決定し得る。自律車両１３０のデフォルト設定は、乗客を快適にするために一定の加速度を選好し得る。いくつかの実施形態では、制御ユニット１５０（たとえば、基準経路決定ユニット５２０）は、機械学習技法に基づいて１つまたは複数の基準サンプルの１つまたは複数の基準サンプル特徴を決定し得る。機械学習技法は、人工ニューラル・ネットワーク、サポート・ベクター・マシン（ＳＶＭ）、決定ツリー、ランダム・フォレストなど、またはそれらの任意の組合せを含み得る。たとえば、制御ユニット１５０（たとえば、基準経路決定ユニット５２０）は、機械学習技法に基づいて１つまたは複数の基準加速度を決定し得る。
【００８８】
ステップ６３０において、制御ユニット１５０（たとえば、候補経路決定ユニット５３０）は、車両の状態情報に基づいて１つまたは複数の候補サンプルを含む候補経路を決定し得る。
【００８９】
候補経路は、自律車両が障害物を考慮しながら進行することになる経路であり得る。たとえば、障害物を考慮すれば、障害物１１０がレーン１２２の中心線にあるので、自律車両１３０の候補経路は、レーン１２２の中心線でないことがある。候補サンプルは、１つまたは複数の候補サンプル特徴を含み得る。１つまたは複数の候補サンプル特徴は、候補ロケーション情報（たとえば、座標）、候補ロケーションに関係するサンプル時間、候補ロケーションに関係する候補速度、候補ロケーションに関係する候補加速度を含み得る。候補ロケーションは、候補経路上のロケーションであり得る。候補ロケーションに関係するサンプル時間は、自律車両が候補ロケーションを横断することになるときの時間であり得る。いくつかの実施形態では、異なる候補サンプルの隣接するサンプル時間の時間間隔は同じであり得る。候補ロケーションに関係する候補速度は、自律車両が候補ロケーションを横断しているときの自律車両１３０の速度であり得る。候補ロケーションに関係する候補加速度は、自律車両が候補ロケーションを横断しているときの自律車両１３０の加速度であり得る。単に例として、候補経路は、Ｍ秒の期間に関連するＮ個の候補サンプルを含み得る。Ｎ個の候補サンプルは、｛候補サンプル１、候補サンプル２、．．．、候補サンプルｉ、．．．、および候補サンプルＮ｝として表され得る。候補サンプル１は、Ｍ／Ｎ秒におけるサンプル時間に対応し得、候補サンプル２は、２＊Ｍ／Ｎ秒におけるサンプル時間に対応し得、候補サンプルｉは、ｉ＊Ｍ／Ｎ秒におけるサンプル時間に対応し得、などとなる。ｉまたはＮまたはＭは、１よりも大きい整数を表し得、Ｍ／Ｎは有理数であり得る。単に例として、Ｎが５０であり得るとき、Ｍは５であり得る。
【００９０】
いくつかの実施形態では、制御ユニット１５０（たとえば、候補経路決定ユニット５３０）は、車両の周りの環境情報に基づいて１つまたは複数の候補サンプルの１つまたは複数の候補サンプル特徴を決定し得る。たとえば、制御ユニット１５０（たとえば、候補経路決定ユニット５３０）は、利用可能なレーンに基づいて、走行方向に沿って、開始ロケーション（たとえば、候補サンプル１の候補ロケーション）から、１つまたは複数の候補ロケーションを決定し得る。
【００９１】
いくつかの実施形態では、候補ロケーションにおける候補速度は、候補サンプルの隣接する候補ロケーションと、サンプル時間に関する差とに基づいて決定され得る。単に例として、Ｎ個の候補サンプルは、｛候補サンプル１、候補サンプル２、．．．、候補サンプルｉ、．．．、および候補サンプルＮ｝として表され得る。候補サンプル１の候補速度が決定された場合、候補サンプル２に関係する候補速度は、候補サンプル１の候補ロケーションおよび候補サンプル２の候補ロケーションの運動差分と、候補サンプル１に関係するサンプル時間および候補サンプル２に関係するサンプル時間の間の時間間隔とに基づいて決定され得る。
【００９２】
ステップ６４０おいて、制御ユニット１５０（たとえば、最適化された経路決定ユニット５６０）は、基準経路と候補経路とを組み込んだ損失関数を生成し得る。
【００９３】
１つまたは複数の基準サンプルと１つまたは複数の候補サンプルとに基づいて、複数のインジケータが決定され得る。複数のインジケータは、候補サンプルのサンプル特徴と、候補サンプルと同じサンプル時間を有する基準サンプルのサンプル特徴との間の運動差分およびエネルギー差分に基づいて決定され得る。いくつかの実施形態では、複数のインジケータは、図７〜図９および図１１に関連して説明される１つまたは複数の動作を実施することによって決定され得る。損失関数は、複数のインジケータに対応する複数の重みを含み得る。複数のインジケータに対応する複数の重みは、車両の状態情報（たとえば、気象条件、路面状態、交通条件、障害物情報など）に基づいて決定され得る。制御ユニット１５０（たとえば、最適化された経路決定ユニット５６０）は、複数のインジケータに対応する複数の重みに基づいて損失関数をさらに決定し得る。
【００９４】
ステップ６５０において、制御ユニット１５０（たとえば、最適化された経路決定ユニット５６０）は、候補経路が第１の条件を満たすかどうかを決定し得る。第１の条件は、候補経路の１つまたは複数の候補サンプルが損失関数についての最小値を生成することであり得る。損失関数についての最小値は、自律車両がその上を走行している候補走行経路が、基準経路によって提供された速度、経路および加速度に関して最適化された経路であり得、同時に、１つまたは複数の障害物との衝突を回避することを示し得る。候補経路が第１の条件を満たさないという決定に応答して、制御ユニット１５０（たとえば、最適化された経路決定ユニット５６０）は、ステップ６６０において候補サンプルを更新することによって、損失関数を最適化し得る。
【００９５】
ステップ６６０において、制御ユニット１５０（たとえば、最適化された経路決定ユニット５６０）は、損失関数に基づいて候補経路の１つまたは複数の候補サンプルを更新することによって、損失関数を最適化し得る。たとえば、最適化された経路決定ユニット５６０は、勾配降下法を使用して損失関数に基づいて１つまたは複数の候補サンプルをさらに更新し得る。いくつかの実施形態では、１つまたは複数の候補サンプルは、図１３に関連して説明される１つまたは複数の動作を実施することによって更新され得る。制御ユニット１５０は、プロセス６００を実行してステップ６５０に戻り、１つまたは複数の基準サンプルと１つまたは複数の新たに更新された候補サンプルとに基づく損失関数が、第１の条件を満たすかどうかを決定し得る。
【００９６】
一方、候補経路が第１の条件を満たすという決定に応答して、制御ユニット１５０（たとえば、最適化された経路決定ユニット５６０）は、プロセス６００を実行してステップ６７０にジャンプして、最適化された候補経路を生成し得る。
【００９７】
ステップ６７０において、制御ユニット１５０（たとえば、最適化された経路決定ユニット５６０）は、最適化された候補経路を生成し得る。制御ユニット１５０は、最適化された候補経路を符号化する信号を複数のＥＣＵ（たとえば、ＥＭＳ２６０、ＥＰＳ２８０、ＥＳＣ２７０、ＳＣＭ２９０）に送り得、したがって、自律車両は、最適化された候補経路に沿って走行し得る。
【００９８】
上記の説明は、例示の目的で与えられたものにすぎず、本開示の範囲を限定するものではないことに留意されたい。当業者の場合、本開示の教示の下で、複数の変形および変更が行われ得る。しかしながら、それらの変形および変更は、本開示の範囲から逸脱しない。いくつかの実施形態では、制御ユニット１５０（たとえば、基準経路決定ユニット５２０）は、都市エリアにおける渋滞条件などのライブ交通情報に基づいて、１つまたは複数の基準サンプルの１つまたは複数の基準サンプル特徴を決定し得る。いくつかの実施形態では、制御ユニット１５０（たとえば、基準経路決定ユニット５２０）は、都市における渋滞条件の原因となる気象情報に基づいて、１つまたは複数の基準サンプルの１つまたは複数の基準サンプル特徴を決定し得る。たとえば、制御ユニット１５０（たとえば、基準経路決定ユニット５２０）は、晴れの日における基準速度と比較して雨の日におけるより遅い基準速度を決定し得る。いくつかの実施形態では、制御ユニット１５０（たとえば、基準経路決定ユニット５２０）は、車両中の乗客を快適にするために、基準経路の基準ロケーションの各々における加速度が第１の加速度しきい値を超えないことがあると決定し得る。いくつかの実施形態では、１つまたは複数の他の随意のステップ（たとえば、記憶ステップ）が、例示的なプロセス６００中の他の場所に追加され得る。記憶ステップにおいて、制御ユニット１５０は、複数のインジケータ、複数の重み、候補サンプルを、本開示の他の場所で開示される任意のストレージ・デバイス（たとえば、ストレージ２２０）に記憶し得る。
【００９９】
図７は、本開示のいくつかの実施形態による、第１のインジケータを決定するための例示的なプロセスおよび／または方法を示すフローチャートである。プロセスおよび／または方法７００は、自律車両１３０中のプロセッサ（たとえば、制御ユニット１５０）によって実行され得る。たとえば、プロセスおよび／または方法７００は、非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体（たとえば、ストレージ２２０）に記憶された命令のセット（たとえば、アプリケーション）として実装され得る。プロセッサは、命令のセットを実行し得、したがって、電子信号を受信することおよび／または送ることを介して、プロセスおよび／または方法７００を実施するように指示され得る。
【０１００】
ステップ７１０において、制御ユニット１５０（たとえば、動きインジケータ決定ユニット５４０）は、候補ロケーションの座標を取得し得る。候補ロケーションの座標は、自律車両１３０の任意のストレージ媒体（たとえば、ストレージ２２０）に記憶され得る。いくつかの実施形態では、動きインジケータ決定ユニット５４０は、候補経路から候補ロケーションの座標を取得し得る。
【０１０１】
ステップ７２０において、制御ユニット１５０（たとえば、動きインジケータ決定ユニット５４０）は、基準ロケーションの座標を取得し得る。ステップ７１０において取得された候補サンプルに関係するサンプル時間は、ステップ７２０において取得された基準サンプルに関係するサンプル時間と同じであり得る。基準ロケーションの座標は、自律車両１３０の任意のストレージ媒体（たとえば、ストレージ２２０）に記憶され得る。いくつかの実施形態では、動きインジケータ決定ユニット５４０は、基準経路から基準ロケーションの座標を取得し得る。
【０１０２】
ステップ７３０において、制御ユニット１５０（たとえば、動きインジケータ決定ユニット５４０）は、ステップ７１０において取得された候補ロケーションの座標と、ステップ７２０において取得された基準ロケーションの座標との間の運動差分に基づいて、第１のインジケータを決定し得る。第１のインジケータは、基準経路と候補経路との間の距離偏差を評価するように構成され得る。いくつかの実施形態では、候補経路は、１つまたは複数の障害物との衝突を回避するように構成され得る。単に例として、Ｎ個の基準サンプルをもつ基準経路とＮ個の候補サンプルをもつ候補経路とに関係するサンプル特徴についての第１のインジケータは、以下の式によって決定され得る。
【０１０３】
【数２】
2020510565.tif 000004
ここで、Ｃ＿ｏｆｆｓｅｔは、第１のインジケータを表し得、ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ  ｓａｍｐｌｅ  ｉは、基準サンプルｉの基準ロケーションを示し得、ｐｃａｎｄｉｄａｔｅ  ｓａｍｐｌｅ  ｉは、候補サンプルｉの候補ロケーションを示し得る。
【０１０４】
上記の説明は、例示の目的で与えられたものにすぎず、本開示の範囲を限定するものではないことに留意されたい。当業者の場合、本開示の教示の下で、複数の変形および変更が行われ得る。しかしながら、それらの変形および変更は、本開示の範囲から逸脱しない。たとえば、１つまたは複数の他の随意のステップ（たとえば、記憶ステップ）が、例示的なプロセス７００中の他の場所に追加され得る。記憶ステップにおいて、制御ユニット１５０は、基準ロケーションの座標と候補ロケーションの座標との間の運動差分、および／または第１のインジケータを、本開示の他の場所で開示される任意のストレージ・デバイス（たとえば、ストレージ２２０）に記憶し得る。
【０１０５】
図８は、本開示のいくつかの実施形態による、第２のインジケータを決定するための例示的なプロセスおよび／または方法を示すフローチャートである。プロセスおよび／または方法８００は、自律車両１３０中のプロセッサ（たとえば、制御ユニット１５０）によって実行され得る。たとえば、プロセスおよび／または方法８００は、非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体（たとえば、ストレージ２２０）に記憶された命令のセット（たとえば、アプリケーション）として実装され得る。プロセッサは、命令のセットを実行し得、したがって、電子信号を受信することおよび／または送ることを介して、プロセスおよび／または方法８００を実施するように指示され得る。
【０１０６】
ステップ８１０において、制御ユニット１５０（たとえば、動きインジケータ決定ユニット５４０）は、候補ロケーションにおける候補速度を取得し得る。候補ロケーションにおける候補速度は、自律車両１３０の任意のストレージ媒体（たとえば、ストレージ２２０）に記憶され得る。
【０１０７】
いくつかの実施形態では、候補ロケーションにおける候補速度は、候補サンプルの隣接する候補ロケーションと、サンプル時間に関する差とに基づいて決定され得る。単に例として、Ｎ個の候補サンプルは、｛候補サンプル１、候補サンプル２、．．．、候補サンプルｉ、．．．、および候補サンプルＮ｝として表され得る。候補サンプル１の候補速度が決定された場合、候補サンプル２に関係する候補速度は、候補サンプル１の候補ロケーションおよび候補サンプル２の候補ロケーションの運動差分と、候補サンプル１に関係するサンプル時間および候補サンプル２に関係するサンプル時間の間の時間間隔とに基づいて決定され得る。
【０１０８】
ステップ８２０において、制御ユニット１５０（たとえば、動きインジケータ決定ユニット５４０）は、基準ロケーションにおける基準速度を取得し得る。ステップ８１０において取得された候補サンプルに関係するサンプル時間は、ステップ８２０において取得された基準サンプルに関係するサンプル時間と同じであり得る。
【０１０９】
いくつかの実施形態では、基準ロケーションにおける基準速度は、基準サンプルに関係する隣接する基準ロケーションと、サンプル時間に関する差とに基づいて決定され得る。単に例として、Ｎ個の基準サンプルは、｛基準サンプル１、基準サンプル２、．．．、基準サンプルｉ、．．．、および基準サンプルＮ｝として表され得る。基準サンプル１の基準速度が決定された場合、基準サンプル２の基準速度は、基準サンプル１の基準ロケーションおよび基準サンプル２の基準ロケーションの運動差分と、基準サンプル１に関係するサンプル時間および基準サンプル２に関係するサンプル時間の間の時間間隔とに基づいて決定され得る。
【０１１０】
ステップ８３０において、制御ユニット１５０（たとえば、動きインジケータ決定ユニット５４０）は、基準ロケーションにおける基準速度と、候補ロケーションにおける候補速度との間の運動差分に基づいて、第２のインジケータを決定し得る。第２のインジケータは、候補経路によって決定された自律車両の速度と基準経路によって決定された自律車両の速度との間の偏差を評価するように構成され得る。単に例として、Ｎ個の基準サンプルをもつ基準経路とＮ個の候補サンプルをもつ候補経路とに関係するサンプル特徴についての第２のインジケータは、以下の式によって決定され得る。
【０１１１】
【数３】
2020510565.tif 000005
ここで、Ｃ＿ｖｃｌは、第２のインジケータを表し得、ｖｒｅｆｅｒｅｎｃｅ  ｓａｍｐｌｅ  ｉは、基準サンプルｉの基準速度を示し得、ｖｃａｎｄｉｄａｔｅ  ｓａｍｐｌｅ  ｉは、候補サンプルｉの候補速度を示し得る。
【０１１２】
上記の説明は、例示の目的で与えられたものにすぎず、本開示の範囲を限定するものではないことに留意されたい。当業者の場合、本開示の教示の下で、複数の変形および変更が行われ得る。しかしながら、それらの変形および変更は、本開示の範囲から逸脱しない。たとえば、１つまたは複数の他の随意のステップ（たとえば、記憶ステップ）が、例示的なプロセス８００中の他の場所に追加され得る。記憶ステップにおいて、制御ユニット１５０は、基準ロケーションにおける基準速度と候補ロケーションにおける候補速度との間の運動差分、および／または第２のインジケータを、本開示の他の場所で開示される任意のストレージ・デバイス（たとえば、ストレージ２２０）に記憶し得る。
【０１１３】
図９は、本開示のいくつかの実施形態による、第３のインジケータを決定するための例示的なプロセスおよび／または方法を示すフローチャートである。プロセスおよび／または方法９００は、自律車両１３０中のプロセッサ（たとえば、制御ユニット１５０）によって実行され得る。たとえば、プロセスおよび／または方法９００は、非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体（たとえば、ストレージ２２０）に記憶された命令のセット（たとえば、アプリケーション）として実装され得る。プロセッサは、命令のセットを実行し得、したがって、電子信号を受信することおよび／または送ることを介して、プロセスおよび／または方法９００を実施するように指示され得る。
【０１１４】
ステップ９１０において、制御ユニット１５０（たとえば、動きインジケータ決定ユニット５４０）は、候補ロケーションにおける候補加速度を取得し得る。候補ロケーションにおける候補加速度は、自律車両１３０の任意のストレージ媒体（たとえば、ストレージ２２０）に記憶され得る。
【０１１５】
いくつかの実施形態では、候補ロケーションにおける候補加速度は、候補サンプルの隣接する候補速度と、サンプル時間に関する差とに基づいて決定され得る。単に例として、Ｎ個の候補サンプルは、｛候補サンプル１、候補サンプル２、．．．、候補サンプルｉ、．．．、および候補サンプルＮ｝として表され得る。候補サンプル１の候補加速度が決定された場合、候補サンプル２に関係する候補加速度は、候補サンプル１の候補速度および候補サンプル２の候補速度の運動差分と、候補サンプル１に関係するサンプル時間および候補サンプル２に関係するサンプル時間の間の時間間隔とに基づいて決定され得る。
【０１１６】
ステップ９２０において、制御ユニット１５０（たとえば、動きインジケータ決定ユニット５４０）は、基準ロケーションにおける基準加速度を取得し得る。ステップ９１０において取得された候補サンプルに関係するサンプル時間は、ステップ９２０において取得された基準サンプルに関係するサンプル時間と同じであり得る。
【０１１７】
ステップ９３０において、制御ユニット１５０（たとえば、動きインジケータ決定ユニット５４０）は、基準ロケーションにおける基準加速度と、候補ロケーションにおける候補加速度との間の運動差分に基づいて、第３のインジケータを決定し得る。第２のインジケータは、候補経路によって決定された自律車両の加速度と基準経路によって決定された自律車両の加速度との間の偏差を評価するように構成され得る。単に例として、Ｎ個の基準サンプルをもつ基準経路とＮ個の候補サンプルをもつ候補経路とに関係する第３のインジケータは、以下の式によって決定され得る。
【０１１８】
【数４】
2020510565.tif 000006
ここで、Ｃ＿ａｃｃは、第３のインジケータを表し得、ａｒｅｆｅｒｅｎｃｅ  ｓａｍｐｌｅ  ｉは、基準サンプルｉの基準加速度を示し得、ａｃａｎｄｉｄａｔｅ  ｓａｍｐｌｅ  ｉは、候補サンプルｉの候補加速度を示し得る。
【０１１９】
上記の説明は、例示の目的で与えられたものにすぎず、本開示の範囲を限定するものではないことに留意されたい。当業者の場合、本開示の教示の下で、複数の変形および変更が行われ得る。しかしながら、それらの変形および変更は、本開示の範囲から逸脱しない。たとえば、１つまたは複数の他の随意のステップ（たとえば、記憶ステップ）が、例示的なプロセス９００中の他の場所に追加され得る。記憶ステップにおいて、制御ユニット１５０は、基準ロケーションにおける基準加速度と候補ロケーションにおける候補加速度との間の運動差分、および／または第３のインジケータを、本開示の他の場所で開示される任意のストレージ・デバイス（たとえば、ストレージ２２０）に記憶し得る。
【０１２０】
図１０は、本開示のいくつかの実施形態による、例示的な障害物インジケータ決定ユニット５５０を示すブロック図である。障害物インジケータ決定ユニット５５０は、プロファイル・データ取得サブユニット１０１０と、障害物取得サブユニット１０２０と、障害物距離決定サブユニット１０３０と、障害物インジケータ決定サブユニット１０４０とを含み得る。
【０１２１】
プロファイル・データ取得サブユニット１０１０は、車両のプロファイル・データを取得し得る。いくつかの実施形態では、プロファイル・データ取得サブユニット１０１０は、自律車両１３０中のストレージ媒体（たとえば、ストレージ２２０）から、車両のプロファイル・データを取得し得る。本明細書で使用される、車両のプロファイル・データは、車両の３次元プロファイルを指すことがある。いくつかの実施形態では、車両のプロファイル・データは、スキャナ・システムに基づいて生成され得る。たとえば、スキャナ・システムは、車両のプロファイルを表すデータ・ポイントの完全セットを生成し得る。いくつかの実施形態では、車両のプロファイル・データは、複数の座標によって表され得る。複数の座標は、車両の最外縁および車両のロケーションに基づいて決定され得る。
【０１２２】
障害物取得サブユニット１０２０は、車両の周りの障害物情報を取得し得る。いくつかの実施形態では、障害物取得サブユニット１０２０は、自律車両１３０中のストレージ媒体（たとえば、ストレージ２２０）から、車両の周りの障害物情報を取得し得る。いくつかの実施形態では、障害物取得サブユニット１０２０は、１つまたは複数のセンサーから車両の周りの障害物情報を取得し得る。いくつかの実施形態では、１つまたは複数のセンサーは、車両の周りの環境情報の複数の画像および／またはデータを取得するように構成され得、１つまたは複数のビデオ・カメラ、レーザー検知デバイス、赤外線検知デバイス、音響検知デバイス、熱検知デバイスなど、またはそれらの任意の組合せを含み得る。
【０１２３】
車両の周りの障害物情報は、１つまたは複数の障害物（たとえば、静的障害物、動的障害物）に関連し得る。いくつかの実施形態では、１つまたは複数の障害物は、車両の周りの所定のエリア内にあり得る。静的障害物は、建築物、木、路上障害物など、またはそれらの任意の組合せを含み得る。動的障害物は、車両、歩行者、および／または動物など、あるいはそれらの任意の組合せを含み得る。
【０１２４】
障害物情報は、１つまたは複数の障害物のロケーション、１つまたは複数の障害物のサイズ、１つまたは複数の障害物のタイプ、１つまたは複数の障害物の動き状態、１つまたは複数の障害物の移動速度など、またはそれらの任意の組合せを含み得る。
【０１２５】
障害物距離決定サブユニット１０３０は、１つまたは複数の障害物距離を決定し得る。いくつかの実施形態では、障害物距離決定サブユニット１０３０は、障害物情報と、１つまたは複数の候補経路サンプルによって決定された候補経路とに基づいて、１つまたは複数の障害物距離を決定し得る。たとえば、障害物距離決定サブユニット１０３０は、障害物情報と候補サンプルの候補ロケーションとに基づいて１つまたは複数の障害物距離を決定し得る。候補サンプルの候補ロケーションは、複数の時間ノードに関連し得る。
【０１２６】
いくつかの実施形態では、静的障害物について、障害物距離決定サブユニット１０３０は、静的障害物と候補サンプルの候補ロケーションとの間の距離を決定し得る。たとえば、静的障害物と候補ロケーションとの間の距離は、静的障害物のロケーションの座標と候補ロケーションの座標とに基づいて決定され得る。いくつかの実施形態では、動的障害物について、障害物距離決定サブユニット１０３０は、候補ロケーションに関連するサンプル時間において動的障害物を静的障害物と見なすことによって、動的障害物と候補経路の候補ロケーションとの間の距離を決定し得る。たとえば、障害物距離決定サブユニット１０３０は、動的障害物の情報（たとえば、動的障害物の現在のロケーション、動的障害物の速度、動的障害物の移動方向など）に基づいて特定のサンプル時間における動的障害物のロケーションを予測し、予測されたロケーションの座標と、特定の時間ノードに関連する候補ロケーションの座標とに基づいて障害物距離を決定し得る。
【０１２７】
例示の目的で、本開示は、単一の静的障害物および単一の動的障害物を一例として挙げており、制御ユニット１５０が、所定のエリアに関するすべての障害物に基づいて１つまたは複数の障害物距離を決定し得ることに留意されたい。
【０１２８】
障害物インジケータ決定サブユニット１０４０は、障害物インジケータ（または本明細書では第４のインジケータと呼ばれる）を決定するように構成され得る。いくつかの実施形態では、障害物インジケータ決定ユニット１０４０は、１つまたは複数の障害物距離に基づいて第４のインジケータを決定するように構成され得る。いくつかの実施形態では、障害物インジケータ決定ユニット１０４０は、ポテンシャル場の理論に基づいて１つまたは複数の障害物距離を評価することによって、第４のインジケータを決定し得る。障害物インジケータ決定ユニット１０４０は、ポテンシャル関数に基づいて１つまたは複数の障害物距離を評価し得る。ポテンシャル関数の値は、１つまたは複数の障害物距離が増加するとき、減少し得る。いくつかの実施形態では、障害物インジケータ決定ユニット１０４０は、さらに、車両のプロファイル・データに基づいて第４のインジケータを決定し得る。
【０１２９】
上記の説明は、例示の目的で与えられており、本開示の範囲を限定するものではないことに留意されたい。当業者の場合、ユニットのうちの２つまたはそれ以上が組み合わせられて、単一のモジュールになり得、ユニットのうちのいずれか１つが、２つまたはそれ以上のサブユニットに分割され得る。本開示の教示の下で、様々な変形および変更が行われ得る。しかしながら、それらの変形および変更は、本開示の趣旨および範囲から逸脱しないことがある。たとえば、障害物取得サブユニット１０２０および障害物距離決定サブユニット１０３０は、単一のモジュールとして組み合わせられ得、それらは両方とも、障害物情報を取得し、障害物情報に基づいて１つまたは複数の障害物距離を決定し得る。別の例として、障害物距離決定サブユニット１０３０は、第４のインジケータに関連する任意の情報（たとえば、障害物情報、１つまたは複数の障害物距離）を記憶するために使用され得るストレージ・ユニット（図示せず）を含み得る。
【０１３０】
図１１は、本開示のいくつかの実施形態による、第４のインジケータを決定するための例示的なプロセスおよび／または方法を示すフローチャートである。プロセスおよび／または方法１１００は、自律車両１３０中のプロセッサ（たとえば、制御ユニット１５０）によって実行され得る。たとえば、プロセスおよび／または方法１１００は、非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体（たとえば、ストレージ２２０）に記憶された命令のセット（たとえば、アプリケーション）として実装され得る。プロセッサは、命令のセットを実行し得、したがって、電子信号を受信することおよび／または送ることを介して、プロセスおよび／または方法１１００を実施するように指示され得る。
【０１３１】
ステップ１１１０において、制御ユニット１５０（たとえば、プロファイル・データ取得ユニット１０１０）は、車両のプロファイル・データを取得し得る。車両のプロファイル・データは、車両の輪郭データを含み得る。輪郭データは、車両の輪郭上の１つまたは複数のポイントの座標を含み得る。いくつかの実施形態では、プロファイル・データは、車両の幾何学的中心の座標を含み得る。
【０１３２】
ステップ１１２０において、制御ユニット１５０（たとえば、障害物取得サブユニット１０２０）は、１つまたは複数の障害物を識別し得る。いくつかの実施形態では、制御ユニット１５０（たとえば、障害物取得サブユニット１０２０）は、車両の状態情報に基づいて１つまたは複数の障害物を識別し得る。たとえば、制御ユニット１５０（たとえば、障害物取得サブユニット１０２０）は、車両の周りの障害物情報に基づいて１つまたは複数の障害物（たとえば、静的障害物、動的障害物）を決定し得る。いくつかの実施形態では、制御ユニット１５０（たとえば、障害物取得サブユニット１０２０）は、１つまたは複数のセンサーから車両の周りの障害物情報を取得し得る。いくつかの実施形態では、１つまたは複数のセンサーは、車両の周りの環境情報の複数の画像および／またはデータを取得するように構成され、１つまたは複数のビデオ・カメラ、レーザー検知デバイス、赤外線検知デバイス、音響検知デバイス、熱検知デバイスなど、またはそれらの任意の組合せを含み得る。
【０１３３】
いくつかの実施形態では、１つまたは複数の障害物は、車両の周りの所定のエリア内にあり得る。たとえば、１つまたは複数の障害物は、基準経路に沿って分散していることがある。いくつかの実施形態では、１つまたは複数の障害物は、静的障害物および／または動的障害物を含み得る。静的障害物は、建築物、木、路上障害物など、またはそれらの任意の組合せを含み得る。動的障害物は、車両、歩行者、および／または動物など、あるいはそれらの任意の組合せを含み得る。
【０１３４】
障害物情報は、１つまたは複数の障害物のロケーション、１つまたは複数の障害物のサイズ、１つまたは複数の障害物のタイプ、１つまたは複数の障害物の動き状態、１つまたは複数の障害物の移動速度など、またはそれらの任意の組合せを含み得る。
【０１３５】
ステップ１１３０において、制御ユニット１５０（たとえば、障害物距離決定サブユニット１０３０）は、１つまたは複数の障害物と、車両のプロファイル・データと、候補経路とに基づいて、１つまたは複数の障害物距離を決定し得る。いくつかの実施形態では、制御ユニット１５０（たとえば、障害物距離決定サブユニット１０３０）は、１つまたは複数の障害物と、車両のプロファイル・データと、候補ロケーションの座標とに基づいて、１つまたは複数の障害物距離を決定し得る。
【０１３６】
いくつかの実施形態では、静的障害物について、制御ユニット１５０（たとえば、障害物距離決定サブユニット１０３０）は、静的障害物と候補経路の候補ロケーションとの間の距離を決定し得る。たとえば、静的障害物と候補ロケーションとの間の距離は、静的障害物のロケーションの座標と候補ロケーションの座標とに基づいて決定され得る。いくつかの実施形態では、動的障害物について、制御ユニット１５０（たとえば、障害物距離決定サブユニット１０３０）は、候補サンプルに関係するサンプル時間において動的障害物を静的障害物と見なすことによって、動的障害物と候補サンプルの候補ロケーションとの間の距離を決定し得る。たとえば、制御ユニット１５０は、動的障害物の情報（たとえば、動的障害物の現在のロケーション、動的障害物の速度、動的障害物の移動方向など）に基づいて特定のサンプル時間における動的障害物のロケーションを予測し、予測されたロケーションの座標と、候補サンプルのサンプル時間に関連する候補ロケーションの座標とに基づいて障害物距離を決定し得る。
【０１３７】
ステップ１１４０において、制御ユニット１５０（たとえば、障害物インジケータ決定ユニット１０４０）は、１つまたは複数の障害物距離に基づいて（本明細書では障害物インジケータとも呼ばれる）第４のインジケータを決定し得る。第４のインジケータは、１つまたは複数の障害物との衝突を回避するために、車両と１つまたは複数の障害物との間の距離を評価するように構成され得る。
【０１３８】
いくつかの実施形態では、制御ユニット１５０（たとえば、障害物インジケータ決定ユニット１０４０）は、ポテンシャル場に基づいて１つまたは複数の障害物距離を評価することによって、第４のインジケータを決定し得る。ポテンシャル場は、一般化ポテンシャル場、調和ポテンシャル場、人工ポテンシャル場などであり得る。制御ユニット１５０（たとえば、障害物インジケータ決定ユニット１０４０）は、ポテンシャル関数に基づいて１つまたは複数の障害物距離を評価し得る。ポテンシャル関数の値は、１つまたは複数の障害物と、候補経路の各候補ロケーションにおける車両との間の反発力を表し得る。１つの障害物と車両との間の反発力は、障害物距離が増加するとき、減少し得る。いくつかの実施形態では、制御ユニット１５０（たとえば、障害物インジケータ決定ユニット１０４０）は、さらに、車両のプロファイル・データに基づいて第４のインジケータを決定し得る。
【０１３９】
単に例として、特定の候補ロケーションについてのポテンシャル関数が、以下の式によって決定され得る。
【０１４０】
【数５】
2020510565.tif 000007
ここで、Ｆ（ｄ）は、ポテンシャル関数を示し得、ｄｋは、障害物ｋ（たとえば、静的障害物、動的障害物）と特定の候補ロケーションとの間の距離を示し得、Ｅは、車両のプロファイルを示し得、Ｍは、１つまたは複数の障害物の数を示し得る。
【０１４１】
いくつかの実施形態では、障害物と特定の候補ロケーションとの間の距離は、安全距離をさらに含み得る。安全距離は、気象条件、路面状態、交通条件など、またはそれらの組合せに基づいて決定され得る。
【０１４２】
上記の説明は、例示の目的で与えられたものにすぎず、本開示の範囲を限定するものではないことに留意されたい。当業者の場合、本開示の教示の下で、複数の変形および変更が行われ得る。しかしながら、それらの変形および変更は、本開示の範囲から逸脱しない。たとえば、１つまたは複数の他の随意のステップ（たとえば、記憶ステップ）が、例示的なプロセス１１００中の他の場所に追加され得る。記憶ステップにおいて、制御ユニット１５０は、１つまたは複数の障害物距離、および／または第４のインジケータを、本開示の他の場所で開示される任意のストレージ・デバイス（たとえば、ストレージ２２０）に記憶し得る。
【０１４３】
図１２は、本開示のいくつかの実施形態による、例示的な最適化された経路決定ユニット５６０を示すブロック図である。最適化された経路決定ユニット５６０は、重み決定サブユニット１２１０と、損失関数決定サブユニット１２２０と、最小値決定サブユニット１２３０と、経路決定サブユニット１２４０とを含み得る。
【０１４４】
重み決定サブユニット１２１０は、複数のインジケータ（ｉｎｄｉｃｔｏｒｓ）の各々についての複数の重みを決定し得る。いくつかの実施形態では、複数のインジケータは、１つまたは複数の候補サンプルのサンプル特徴を評価するように構成され得る。たとえば、複数のインジケータは、ロケーションに関連する第１のインジケータと、速度に関連する第２のインジケータと、加速度に関連する第３のインジケータと、障害物に関連する第４のインジケータとを含み得る。
【０１４５】
いくつかの実施形態では、重み決定サブユニット１２１０は、車両の周りの環境情報に基づいて複数の重みを決定し得る。いくつかの実施形態では、重み決定サブユニット１２１０は、ユーザ入力に基づいて複数の重みを決定し得る。いくつかの実施形態では、重み決定サブユニット１２１０は、デフォルト設定に基づいて複数の重みを決定し得る。いくつかの実施形態では、重み決定ユニットサブ１２１０は、機械学習技法に基づいて複数の重みを決定し得る。機械学習技法は、人工ニューラル・ネットワーク、サポート・ベクター・マシン（ＳＶＭ）、決定ツリー、ランダム・フォレストなど、またはそれらの任意の組合せを含み得る。
【０１４６】
損失関数決定ユニットサブ１２２０は、複数の重みおよび複数のインジケータに基づいて損失関数を決定し得る。いくつかの実施形態では、損失関数は、基準経路に基づいて、候補サンプルによって決定された候補経路を評価するように構成され得る。たとえば、損失関数は、候補サンプルのサンプル特徴と基準サンプルの対応するサンプル特徴との間の運動差分およびエネルギー差分に基づいて、候補サンプルによって決定された候補経路を評価し得る。サンプル特徴は、速度、加速度、ロケーション（たとえば、座標）など、またはそれらの組合せを含み得る。
【０１４７】
最小値決定サブユニット１２３０は、勾配降下法に基づいて損失関数についての最小値を決定し得る。勾配降下法は、高速勾配法、運動量法などであり得る。いくつかの実施形態では、最小値決定サブユニット１２３０は、勾配降下法に関係する情報を決定し得る。いくつかの実施形態では、最小値決定サブユニット１２３０は、候補サンプルのサンプル特徴を更新することによって、損失関数の最小値に近づき得る。いくつかの実施形態では、最小値決定サブユニット１２３０は、収束条件を決定し得る。収束条件は、候補サンプルの更新されたサンプル特徴が損失関数についての最小値を生成するかどうかを決定するように構成され得る。収束条件は、ユーザ入力またはデフォルト設定に基づいて決定され得る。
【０１４８】
経路決定サブユニット１２４０は、最小値に基づいて、最適化された候補経路を決定し得る。いくつかの実施形態では、経路決定サブユニット１２４０は、ストレージ２２０から、損失関数についての最小値を生成する候補経路を取得し得る。経路決定サブユニット１２４０は、取得された候補サンプルに基づいて、最適化された候補経路を決定し得る。たとえば、経路決定サブユニット１２４０は、取得された候補サンプルのサンプル特徴（たとえば、候補ロケーション、候補速度、候補加速度）を、最適化された候補経路の特徴として決定し得る。
【０１４９】
上記の説明は、例示の目的で与えられており、本開示の範囲を限定するものではないことに留意されたい。当業者の場合、ユニットのうちの２つまたはそれ以上が組み合わせられて、単一のモジュールになり得、ユニットのうちのいずれか１つが、２つまたはそれ以上のサブユニットに分割され得る。本開示の教示の下で、様々な変形および変更が行われ得る。しかしながら、それらの変形および変更は、本開示の趣旨および範囲から逸脱しないことがある。たとえば、最小値決定サブユニット１２３０および経路決定サブユニット１２４０は、単一のサブユニットとして組み合わせられ得、それらは両方とも、損失関数についての最小値と最適化された候補とを決定し得る。別の例として、最適化された経路決定ユニット５６０は、損失関数に関連する任意の情報（たとえば、各更新の中間結果）を記憶するために使用され得るストレージ・ユニット（図示せず）を含み得る。
【０１５０】
図１３は、本開示のいくつかの実施形態による、最適化された候補経路を決定するための例示的なプロセスおよび／または方法を示すフローチャートである。プロセスおよび／または方法１３００は、自律車両１３０中のプロセッサ（たとえば、制御ユニット１５０）によって実行され得る。たとえば、プロセスおよび／または方法１３００は、非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体（たとえば、ストレージ２２０）に記憶された命令のセット（たとえば、アプリケーション）として実装され得る。プロセッサは、命令のセットを実行し得、したがって、電子信号を受信することおよび／または送ることを介して、プロセスおよび／または方法１３００を実施するように指示され得る。
【０１５１】
ステップ１３１０において、制御ユニット１５０（たとえば、重み決定サブユニット１２１０）は、複数のインジケータ（ｉｎｄｉｃｔｏｒｓ）の各々についての複数の重みを決定し得る。いくつかの実施形態では、複数のインジケータは、候補を評価するように構成され得る。たとえば、複数のインジケータは、ロケーションに関連する第１のインジケータと、速度に関連する第２のインジケータと、加速度に関連する第３のインジケータと、障害物に関連する第４のインジケータとを含み得る。
【０１５２】
いくつかの実施形態では、制御ユニット１５０（たとえば、重み決定サブユニット１２１０）は、車両の周りの環境情報に基づいて複数の重みを決定し得る。たとえば、制御ユニット１５０（たとえば、重み決定サブユニット１２１０）は、気象条件に基づいて複数の重みを決定し得る。別の例では、制御ユニット１５０（たとえば、重み決定サブユニット１２１０）は、交通条件に基づいて複数の重みを決定し得る。さらに別の例として、カーブ道路上を移動するとき、制御ユニット１５０（たとえば、重み決定サブユニット１２１０）は、直線道路上の第２のインジケータについての重みと比較して第２のインジケータについてのより大きな重みを決定し得る。いくつかの実施形態では、制御ユニット１５０（たとえば、重み決定サブユニット１２１０）は、ユーザ入力に基づいて複数の重みを決定し得る。たとえば、ユーザは、極めて用心深いことがあり、より良く衝突を回避するために第４のインジケータについてのより大きな重みを入力し得る。いくつかの実施形態では、制御ユニット１５０（たとえば、重み決定サブユニット１２１０）は、デフォルト設定に基づいて複数の重みを決定し得る。たとえば、制御ユニット１５０（たとえば、重み決定サブユニット１２１０）は、自律車両１３０のデフォルト設定に基づいて複数の重みを決定し得る。いくつかの実施形態では、制御ユニット１５０（たとえば、重み決定サブユニット１２１０）は、機械学習技法に基づいて複数の重みを決定し得る。機械学習技法は、人工ニューラル・ネットワーク、サポート・ベクター・マシン（ＳＶＭ）、決定ツリー、ランダム・フォレストなど、またはそれらの任意の組合せを含み得る。たとえば、制御ユニット１５０（たとえば、重み決定サブユニット１２１０）は、機械学習技法に基づいて複数の重みを決定し得る。
【０１５３】
ステップ１３２０において、制御ユニット１５０（たとえば、損失関数決定サブユニット１２２０）は、複数の重みおよび複数のインジケータに基づいて損失関数を決定し得る。いくつかの実施形態では、損失関数は、候補経路を評価するように構成され得る。基準経路は、１つまたは複数の基準サンプルを含み得る。複数の各々または複数の基準サンプルは、１つまたは複数の候補サンプルのうちの候補サンプルに対応し得る。損失関数は、１つまたは複数の候補サンプルの各々と１つまたは複数の対応する基準サンプルの各々との間の運動差分およびエネルギー差分に基づいて、１つまたは複数の候補サンプルによって決定された候補経路を評価し得る。１つまたは複数の候補サンプルの各々と１つまたは複数の対応する基準サンプルの各々との間の運動差分およびエネルギー差分は、１つまたは複数の候補サンプルと１つまたは複数の基準サンプルとのサンプル特徴に関連し得る。サンプル特徴は、速度、加速度、ロケーション（たとえば、座標）など、またはそれらの組合せを含み得る。
【０１５４】
単に例として、評価は以下の式によって決定され得る。
Ｊ（Ｘｓ，Ｙｓ）＝ａ１＊Ｃ＿ｏｆｆｓｅｔ＋ａ２＊Ｃ＿ｖｃｌ＋ａ３＊Ｃ＿ａｃｃ＋ａ４＊Ｃ＿ｏｂｓ        （５）
ここで、Ｊ（Ｘｓ，Ｙｓ）は損失関数を示し得、（Ｘｓ，Ｙｓ）は、候補ロケーションの座標を表し得、ａ１は、ロケーションに関連する第１のインジケータについての第１の重みを示し得、Ｃ＿ｏｆｆｓｅｔは、ロケーションに関連する第１のインジケータを示し得、ａ２は、速度に関連する第２のインジケータについての第２の重みを示し得、Ｃ＿ｖｃｌは、速度に関連する第２のインジケータを示し得、ａ３は、加速度に関連する第３のインジケータについての第３の重みを示し得、Ｃ＿ａｃｃは、加速度に関連する第３のインジケータを示し得、ａ４は、障害物に関連する第４のインジケータについての第４の重みを示し得、Ｃ＿ｏｂｓは、障害物に関連する第４のインジケータを示し得る。
【０１５５】
ステップ１３３０において、制御ユニット１５０（たとえば、最小値決定サブユニット１２３０）は、勾配降下法に基づいて損失関数についての最小値を決定し得る。勾配降下法は、高速勾配法、運動量法などであり得る。いくつかの実施形態では、制御ユニット１５０（たとえば、最小値決定サブユニット１２３０）は、勾配降下法に関係する１つまたは複数のパラメータを決定し得る。たとえば、制御ユニット１５０（たとえば、最小値決定サブユニット１２３０）は、損失関数についての勾配ベクトルを決定し得る。別の例では、制御ユニット１５０（たとえば、最小値決定サブユニット１２３０）は、勾配降下法のためのステップ・サイズを決定し得る。いくつかの実施形態では、制御ユニット１５０（たとえば、最小値決定サブユニット１２３０）は、１つまたは複数の候補サンプルのサンプル特徴（たとえば、候補サンプルの候補ロケーション）を更新することによって、損失関数の最小値に近づき得る。候補サンプルのサンプル特徴の更新は、損失関数の勾配ベクトルの負の方向に沿っていることがある。候補サンプルのサンプル特徴の各２つの隣接する更新の間の運動差分およびエネルギー差分は、ステップ・サイズに基づいて決定され得る。いくつかの実施形態では、制御ユニット１５０（たとえば、最小値決定サブユニット１２３０）は、収束条件を決定し得る。収束条件は、更新された候補サンプルが損失関数についての最小値を生成するかどうかを決定するように構成され得る。たとえば、制御ユニット１５０（たとえば、最小値決定サブユニット１２３０）は、収束条件が満たされたとき、損失関数についての最小値を決定し得る。収束条件は、ユーザ入力またはデフォルト設定に基づいて決定され得る。
【０１５６】
損失関数についての最小値を生成するとき、プロセスおよび／または方法１３００は、１つまたは複数の反復を含み得ることに留意されたい。１つまたは複数の反復の各々において、プロセッサは、候補サンプルを更新することによって、更新された候補経路を生成し得る。
【０１５７】
ステップ１３４０において、制御ユニット１５０（たとえば、経路決定サブユニット１２４０）は、損失関数についての最小値を生成する候補経路に基づいて、最適化された経路を決定し得る。
【０１５８】
上記の説明は、例示の目的で与えられたものにすぎず、本開示の範囲を限定するものではないことに留意されたい。当業者の場合、本開示の教示の下で、複数の変形および変更が行われ得る。しかしながら、それらの変形および変更は、本開示の範囲から逸脱しない。たとえば、１つまたは複数の他の随意のステップ（たとえば、記憶ステップ）が、例示的なプロセス１３００中の他の場所に追加され得る。記憶ステップにおいて、制御ユニット１５０は、各更新の中間結果を、本開示の他の場所で開示される任意のストレージ・デバイス（たとえば、ストレージ２２０）に記憶し得る。
【０１５９】
ここまで基本概念を説明してきたが、この詳細な開示を読めば、上記の詳細な開示は例として提示されたものにすぎず、限定するものではないことが、当業者には十分に明らかであり得る。本明細書では明確に述べられないが、様々な改変、改善、および変更が行われ得、当業者に意図される。これらの改変、改善、および変更は、本開示によって示唆されるものであり、本開示の例示的な実施形態の趣旨および範囲内にある。
【０１６０】
その上、本開示の実施形態について説明するために、ある用語が使用された。たとえば、「一実施形態（ｏｎｅ  ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ）」、「実施形態（ａｎ  ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ）」および／または「いくつかの実施形態（ｓｏｍｅ  ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔｓ）」という用語は、実施形態に関して説明された特定の特徴、構造または特性が、本開示の少なくとも１つの実施形態中に含まれることを意味する。したがって、本明細書の様々な部分における「実施形態」、「一実施形態」、または「代替実施形態（ａｎ  ａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅ  ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ）」への２つまたはそれ以上の言及は、必ずしもすべてが、同じ実施形態に言及しているとは限らないことが強調され、そのことを了解されたい。さらに、それらの特定の特徴、構造、または特性は、本開示の１つまたは複数の実施形態において好適なものとして組み合わせられ得る。
【０１６１】
さらに、本開示の態様は、任意の新しく有用なプロセス、機械、製品、または組成物、あるいはそれらの任意の新しく有用な改善を含むいくつかの特許性がある分野または文脈のいずれかにおいて、本明細書で図示および説明され得ることが、当業者によって了解されよう。したがって、本開示の態様は、完全にハードウェア実装されるか、完全に（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどを含む）ソフトウェア実装されるか、またはソフトウェア実装とハードウェア実装とを組み合わせて実装され得、それらはすべて、本明細書では一般に「ブロック」、「モジュール」、「エンジン」、「ユニット」、「構成要素」、または「システム」と呼ばれることがある。さらに、本開示の態様は、コンピュータ可読プログラム・コードを具現した１つまたは複数のコンピュータ可読媒体中で具現されたコンピュータ・プログラム製品の形態をとり得る。
【０１６２】
コンピュータ可読信号媒体は、コンピュータ可読プログラム・コードがその中で具現された伝搬データ信号を、たとえば、ベースバンド内にまたは搬送波の一部として含み得る。そのような伝搬信号は、電磁信号、光信号など、またはそれらの任意の適切な組合せを含む様々な形態のいずれかをとり得る。コンピュータ可読信号媒体は、コンピュータ可読ストレージ媒体ではなく、命令実行システム、装置、またはデバイスによってあるいはそれらに関連して使用するためのプログラムを通信するか、伝搬するか、または搬送し得る、任意のコンピュータ可読ストレージ媒体であり得る。コンピュータ可読信号媒体上で具現されたプログラム・コードは、ワイヤレス、ワイヤライン、光ファイバー・ケーブル、ＲＦなど、または前述の任意の好適な組合せを含む、任意の適切な媒体を使用して送信され得る。
【０１６３】
本開示の態様のための動作を行うためのコンピュータ・プログラム・コードは、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｓｃａｌｅ、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｅｉｆｆｅｌ、ＪＡＤＥ、Ｅｍｅｒａｌｄ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、ＶＢ．ＮＥＴ、Ｐｙｔｈｏｎなど、オブジェクト指向プログラミング言語、「Ｃ」プログラミング言語、Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃ、Ｆｏｒｔｒａｎ  ２００３、Ｐｅｒｌ、ＣＯＢＯＬ  ２００２、ＰＨＰ、ＡＢＡＰなど、従来の手続き型プログラミング言語、Ｐｙｔｈｏｎ、ＲｕｂｙおよびＧｒｏｏｖｙなど、動的プログラミング言語、または他のプログラミング言語を含む、１つまたは複数のプログラミング言語の任意の組合せで書かれ得る。プログラム・コードは、完全にユーザのコンピュータ上で実行するか、部分的にユーザのコンピュータ上で実行するか、スタンドアロン・ソフトウェア・パッケージとして実行するか、部分的にユーザのコンピュータ上と部分的にリモート・コンピュータ上とで実行するか、あるいは完全にリモート・コンピュータまたはサーバ上で実行し得る。後者のシナリオでは、リモート・コンピュータは、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）またはワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）を含む、任意のタイプのネットワークを通してユーザのコンピュータに接続され得、あるいは接続は、（たとえば、インターネット・サービス・プロバイダを使用してインターネットを通して）外部コンピュータに対して、またはクラウド・コンピューティング環境内で行われるか、あるいはサービスとしてのソフトウェア（ＳａａＳ：ｓｏｆｔｗａｒｅ  ａｓ  ａ  ｓｅｒｖｉｃｅ）などのサービスとして提供され得る。
【０１６４】
さらに、処理要素またはシーケンスの具陳された順序、あるいは数字、文字、または他の表示の使用は、したがって、特許請求の範囲において指定され得る場合を除いて、請求されるプロセスおよび方法をいかなる順序にも限定するものではない。上記の開示は、様々な例を通して、本開示の様々な有用な実施形態であると現在見なされているものを論じたが、そのような詳細は、単にその目的のためのものであることと、添付の特許請求の範囲は、開示された実施形態に限定されず、むしろ、開示された実施形態の趣旨および範囲内にある変更および等価な構成をカバーするものであることとを理解されたい。たとえば、上記の様々な構成要素の実装は、ハードウェア・デバイスで具現され得、それはまた、ソフトウェアのみの解決策、たとえば、既存のサーバまたはモバイル・デバイス上でのインストールとして実装され得る。
【０１６５】
同様に、本開示の実施形態の上記の説明では、様々な特徴が、様々な実施形態のうちの１つまたは複数の理解を助ける本開示を合理化する目的で、単一の実施形態、図、またはそれらの説明において一緒にグループ化されることがあることを了解されたい。しかしながら、本開示のこの方法は、請求される主題が、各請求項において明確に具陳されているよりも多くの特徴を必要とするという意図を反映するものとして解釈されるべきではない。むしろ、請求される主題は、単一の上記の開示された実施形態のすべての特徴よりも少ないことがある。
【図１】
2020510565.tif 000010
【図２】
2020510565.tif 000011
【図３】
2020510565.tif 000012
【図４】
2020510565.tif 000013
【図５】
2020510565.tif 000014
【図６】
2020510565.tif 000015
【図７】
2020510565.tif 000016
【図８】
2020510565.tif 000017
【図９】
2020510565.tif 000018
【図１０】
2020510565.tif 000019
【図１１】
2020510565.tif 000020
【図１２】
2020510565.tif 000021
【図１３】
2020510565.tif 000022
【手続補正書】
【提出日】平成31年3月27日(2019.3.27)
【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】
車両上に取り付けるように構成された取付構造と、
前記取付構造上に配置された制御モジュールと
を備えるシステムであって、前記制御モジュールが、
命令のセットを記憶する少なくとも１つのストレージ媒体と、
出力ポートと、
前記少なくとも１つのストレージ媒体に関連するマイクロチップと
を含み、動作中に、前記マイクロチップが、
車両状態情報を取得することと、
前記車両状態情報に基づいて基準経路を決定することと、
前記基準経路と、前記車両状態情報と、候補経路とを組み込んだ損失関数を決定することと、
前記損失関数を最適化することによって、最適化された候補経路を取得することと、
前記最適化された候補経路を符号化する電子信号を前記出力ポートに送ることと
を行うために前記命令のセットを実行する、
システム。
【請求項２】
前記基準経路が基準サンプルを含み、前記候補経路が候補サンプルを含み、前記損失関数が第１のインジケータを含み、
前記制御モジュールが、
前記基準サンプルの基準ロケーションと前記候補サンプルの候補ロケーションとの間の差分に基づいて前記第１のインジケータを決定する
ようにさらに指示される、
請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記基準経路が基準サンプルを含み、前記候補経路が候補サンプルを含み、前記損失関数が第２のインジケータを含み、
前記制御モジュールが、
前記基準サンプルの基準速度と前記候補サンプルの候補速度との間の差分に基づいて前記第２のインジケータを決定する
ようにさらに指示される、
請求項１または請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記基準経路が基準サンプルを含み、前記候補経路が候補サンプルを含み、前記損失関数が第３のインジケータを含み、
前記制御モジュールが、
前記基準サンプルの基準加速度と前記候補サンプルの候補加速度との間の差分に基づいて前記第３のインジケータを決定する
ようにさらに指示される、
請求項１〜３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項５】
前記損失関数が第４のインジケータを含み、
前記制御モジュールが、
車両のプロファイル・データを取得することと、
前記車両の周りの１つまたは複数の障害物の１つまたは複数のロケーションを取得することと、
前記車両と前記１つまたは複数の障害物との間の１つまたは複数の障害物距離を決定することと、
前記１つまたは複数の障害物距離に基づいて前記第４のインジケータを決定することと
を行うようにさらに指示される、
請求項１〜４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項６】
前記第４のインジケータの値が、前記１つまたは複数の障害物距離に反比例する、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記第４のインジケータが、
【数１】
2020510565.tif 000023
として表され、
前記ｄｋが前記１つまたは複数の障害物距離を示し、Ｍが前記１つまたは複数の障害物の数を示し、Ｅが前記プロファイル・データを示す、
請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
制御モジュール上に実装された方法であって、前記制御モジュールが、マイクロチップとストレージ媒体と出力とを有し、車両の取付構造上に配置され、前記方法が、
前記マイクロチップによって、車両状態情報を取得するステップと、
前記マイクロチップによって、前記車両状態情報に基づいて基準経路を決定するステップと、
前記マイクロチップによって、前記基準経路と、前記車両状態情報と、候補経路とを組み込んだ損失関数を決定するステップと、
前記マイクロチップによって、前記損失関数を最適化することによって、最適化された候補経路を取得するステップと、
前記マイクロチップによって、前記最適化された候補経路を符号化する電子信号を出力ポートに送るステップと
を含む、方法。
【請求項９】
前記基準経路が基準サンプルを含み、前記候補経路が候補サンプルを含み、前記損失関数が第１のインジケータを含み、
前記方法が、
前記基準サンプルの基準ロケーションと前記候補サンプルの候補ロケーションとの間の差分に基づいて前記第１のインジケータを決定するステップ
をさらに含む、
請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記基準経路が基準サンプルを含み、前記候補経路が候補サンプルを含み、前記損失関数が第２のインジケータを含み、
前記制御モジュールが、
前記基準サンプルの基準速度と前記候補サンプルの候補速度との間の差分に基づいて前記第２のインジケータを決定する
ようにさらに指示される、
請求項８または請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記基準経路が基準サンプルを含み、前記候補経路が候補サンプルを含み、前記損失関数が第３のインジケータを含み、
前記制御モジュールが、
前記マイクロチップによって、前記基準サンプルの基準加速度と前記候補サンプルの候補加速度との間の差分に基づいて前記第３のインジケータを決定する
ようにさらに指示される、
請求項８〜１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
前記損失関数が第４のインジケータを含み、
前記方法が、
前記マイクロチップによって、前記車両のプロファイル・データを取得するステップと、
前記マイクロチップによって、前記車両の周りの１つまたは複数の障害物の１つまたは複数のロケーションを取得するステップと、
前記マイクロチップによって、前記車両と前記１つまたは複数の障害物との間の１つまたは複数の障害物距離を決定するステップと、
前記マイクロチップによって、前記１つまたは複数の障害物距離に基づいて前記第４のインジケータを決定するステップと
をさらに含む、
請求項８〜１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記第４のインジケータの値が、前記１つまたは複数の障害物距離に反比例する、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記第４のインジケータが、
【数２】
2020510565.tif 000024
として表され、
前記ｄｋが前記１つまたは複数の障害物距離を示し、Ｍが前記１つまたは複数の障害物の数を示し、Ｅが前記プロファイル・データを示す、
請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
車両のための経路を決定するための少なくとも１つの命令のセットを備える非一時的コンピュータ可読媒体であって、少なくとも１つの電子端末のプロセッサによって実行されたとき、前記少なくとも１つの命令のセットが、前記少なくとも１つのプロセッサに、
車両状態情報を取得する行為と、
車両状態情報に基づいて基準経路を決定する行為と、
前記基準経路と、前記車両状態情報と、候補経路とを組み込んだ損失関数を決定する行為と、
前記損失関数を最適化することによって、最適化された候補経路を取得する行為と、
前記最適化された候補経路を符号化する電子信号を出力ポートに送る行為と
を実施するように指示する、非一時的コンピュータ可読媒体。
【国際調査報告】
2020510565.tif 000025
2020510565.tif 000026