(57)【要約】自律車両動作を通信するためのシステムおよび方法が、提供される。一例示的実施形態では、コンピュータ実装方法は、自律車両と関連付けられるデータを取得することを含む。本方法は、少なくとも部分的に、自律車両と関連付けられるデータに基づいて、自律車両の周辺環境内の物体または自律車両の計画車両運動アクションを識別することを含む。本方法は、識別された物体または計画車両運動アクションと関連付けられる可聴車両インジケーションを決定することを含む。可聴車両インジケーションは、物体のタイプまたは計画車両運動のタイプを示す。本方法は、自律車両にオンボードの１つ以上の出力デバイスを介して、可聴車両インジケーションを出力することを含む。
2020528187.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自律車両動作を通信するためのコンピュータ実装方法であって、
自律車両にオンボードの１つ以上のコンピューティングデバイスを備えるコンピューティングシステムによって、前記自律車両と関連付けられるデータを取得することと、
前記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、前記自律車両と関連付けられるデータに基づいて、前記自律車両の周辺環境内の物体または前記自律車両の計画車両運動アクションを識別することと、
前記コンピューティングシステムによって、前記識別された物体または前記計画車両運動アクションと関連付けられる可聴車両インジケーションを決定することであって、
前記可聴車両インジケーションは、前記物体のタイプまたは前記計画車両運動のタイプを示す、ことと、
前記コンピューティングシステムによって、前記自律車両にオンボードの１つ以上の出力デバイスを介して、前記可聴車両インジケーションを出力することであって、前記可聴車両インジケーションは、前記物体と関連付けられる１つ以上の場所または前記計画車両運動アクションと関連付けられる１つ以上の場所を示す様式で、前記自律車両の内部に出力される、ことと
を含む、コンピュータ実装方法。
【請求項２】
前記コンピューティングシステムによって、前記自律車両の周辺環境内の物体または前記自律車両の計画車両運動アクションを識別することは、
前記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、前記自律車両と関連付けられるデータに基づいて、前記物体の現在の場所を識別することであって、前記物体は、前記自律車両の周辺環境内の複数の物体に含まれる、ことと、
前記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、前記物体の現在の場所に基づいて、前記物体が前記可聴車両インジケーションの意図される聴衆に関連すると決定することと
を含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３】
前記可聴車両インジケーションは、前記自律車両に対する前記物体の距離を示す、請求項１または２に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４】
前記コンピューティングシステムによって、前記自律車両の周辺環境内の物体を識別することは、
前記コンピューティングシステムによって、前記物体の１つ以上の予測される将来の場所を識別することと、
前記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、前記物体の１つ以上の予測される将来の場所に基づいて、前記物体が前記可聴車両インジケーションの意図される聴衆に関連すると決定することと
を含む、請求項１−３のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５】
前記可聴車両インジケーションは、前記１つ以上の予測される将来の場所を示す様式で出力される、請求項４に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６】
前記コンピューティングシステムによって、前記自律車両の計画車両運動アクションを識別することは、
前記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、前記自律車両と関連付けられるデータに基づいて、前記自律車両の運動計画の複数の計画車両運動アクションを識別することであって、前記計画車両運動アクションは、前記複数の計画車両運動アクションに含まれる、ことと、
前記コンピューティングシステムによって、前記計画車両運動アクションが前記可聴車両インジケーションの意図される聴衆に関連すると決定することと
を含む、請求項１−５のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７】
前記コンピューティングシステムによって、前記計画車両運動アクションが前記可聴車両インジケーションの意図される聴衆に関連すると決定することは、前記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、前記計画車両運動アクションのタイプまたは前記自律車両の進行方向または速度のうちの少なくとも１つに対する前記計画車両運動アクションの効果のうちの少なくとも１つに基づいて、前記計画車両運動アクションが前記可聴車両インジケーションの意図される聴衆に関連すると決定することを含む、請求項６に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８】
前記自律車両と関連付けられるデータは、前記自律車両の自律性システムによって取得される知覚データ、前記自律車両の自律性システムによって取得される予測データ、前記自律車両の運動計画と関連付けられるデータ、または前記自律車両の衝突軽減システムと関連付けられるデータのうちの少なくとも１つを含む、請求項１−７のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
【請求項９】
前記自律車両は、前記自律車両にオンボードの複数の出力デバイスを備え、前記可聴車両インジケーションを出力することは、
前記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、前記物体と関連付けられる１つ以上の場所または前記計画車両運動アクションと関連付けられる１つ以上の場所に基づいて、前記自律車両にオンボードで位置する前記複数の出力デバイスのサブセットを選択することと、
前記コンピューティングシステムによって、前記複数の出力デバイスのサブセットを介して、前記可聴車両インジケーションを出力することと
を含む、請求項１−８のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１０】
前記出力デバイスのサブセットの１つ以上の位置は、前記物体と関連付けられる１つ以上の場所または前記計画車両運動アクションと関連付けられる１つ以上の場所に対応する、請求項９に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１１】
前記物体と関連付けられる１つ以上の場所は、前記物体の現在の場所または前記物体の１つ以上の予測される将来の場所のうちの少なくとも１つを含む、請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１２】
前記コンピューティングシステムによって、前記可聴車両インジケーションを決定することは、
前記コンピューティングシステムによって、前記自律車両にオンボードで位置するメモリ内に記憶されるデータ構造にアクセスすることであって、前記データ構造は、複数の聴覚特性を示す、ことと、
前記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、前記データ構造に基づいて、前記可聴車両インジケーションに関する前記複数の聴覚特性のうちの１つ以上の聴覚特性を識別することと
を含み、
前記コンピューティングシステムによって、前記自律車両にオンボードの前記１つ以上の出力デバイスを介して、前記可聴車両インジケーションを出力することは、前記１つ以上の識別された聴覚特性に従って、前記可聴車両インジケーションを出力することを含む、請求項１−１１のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１３】
前記識別された聴覚特性のうちの少なくとも１つは、少なくとも部分的に、前記可聴車両インジケーションの意図される聴衆に基づく、請求項１２に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１４】
自律車両動作を通信するためのコンピューティングシステムであって、
１つ以上のプロセッサと、
１つ以上のメモリデバイスであって、前記１つ以上のメモリデバイスは、命令を記憶しており、前記命令は、前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記コンピューティングシステムに、
前記自律車両と関連付けられるデータを取得することと、
少なくとも部分的に、前記自律車両と関連付けられるデータに基づいて、前記自律車両の周辺環境内の物体または前記自律車両の計画車両運動アクションを識別することと、
１つ以上の出力デバイスを介して、前記識別された物体または前記計画車両運動アクションと関連付けられる可聴車両インジケーションを前記自律車両の内部に出力することであって、前記可聴車両インジケーションは、前記物体のタイプまたは前記計画車両運動アクションのタイプを示す、ことと
を含む動作を実施させる、１つ以上のメモリデバイスと
を備える、コンピューティングシステム。
【請求項１５】
前記動作はさらに、
前記可聴車両インジケーションの意図される聴衆を識別することと、
少なくとも部分的に、前記可聴車両インジケーションの意図される聴衆に基づいて、前記物体または前記計画車両運動アクションを関連するものとして識別することと
を含む、請求項１４に記載のコンピューティングシステム。
【請求項１６】
前記１つ以上の出力デバイスは、前記物体と関連付けられる１つ以上の場所または前記計画車両運動アクションと関連付けられる１つ以上の場所に対応する、請求項１４または１５に記載のコンピューティングシステム。
【請求項１７】
前記動作はさらに、
前記可聴車両インジケーションを示すデータを１つ以上の遠隔コンピューティングデバイスに提供することであって、前記可聴車両インジケーションは、前記自律車両の遠隔オペレータに出力される、こと
を含む、請求項１４−１６のいずれかに記載のコンピューティングシステム。
【請求項１８】
自律車両であって、
１つ以上の出力デバイスと、
１つ以上のプロセッサと、
１つ以上のメモリデバイスであって、前記１つ以上のメモリデバイスは、命令を記憶しており、前記命令は、前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記自律車両に、
前記自律車両と関連付けられるデータを取得することと、
少なくとも部分的に、前記自律車両と関連付けられるデータに基づいて、前記自律車両の周辺環境内の物体または前記自律車両の計画車両運動アクションを識別することと、
前記識別された物体または前記計画車両運動アクションと関連付けられる可聴車両インジケーションを決定することであって、前記可聴車両インジケーションは、前記物体のタイプまたは前記計画車両運動のタイプを示す、ことと、
前記１つ以上の出力デバイスを介して、前記可聴車両インジケーションを出力することであって、前記１つ以上の出力デバイスは、前記物体と関連付けられる１つ以上の場所または前記計画車両運動アクションと関連付けられる１つ以上の場所に対応する、ことと
を含む動作を実施させる、１つ以上のメモリデバイスと
を備える、自律車両。
【請求項１９】
前記動作はさらに、
前記自律車両の内部に位置するオペレータと関連付けられる注意力のレベルを決定すること
を含み、
前記１つ以上の出力デバイスを介して、前記可聴車両インジケーションを出力することは、少なくとも部分的に、前記注意力のレベルに基づいて、前記可聴車両インジケーションを出力することを含む、請求項１８に記載の自律車両。
【請求項２０】
前記可聴車両インジケーションは、前記自律車両の周辺環境内の物体の意図を示す、請求項１９または２０に記載の自律車両。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、概して、自律車両のコンピューティングシステムの動作を外部から通信することに関する。
【背景技術】
【０００２】
自律車両は、人間の入力を殆どまたは全く伴わずにその環境を感知し、ナビゲートすることが可能な車両である。特に、自律車両は、種々のセンサを使用してその周辺を観察することができ、センサによって収集されたデータに対して種々の処理技法を実施することによって周辺を理解するように試みることができる。それを前提として、自律車両は、その周辺を通してナビゲートすることができる。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００３】
本開示の実施形態の側面および利点が、以下の説明に部分的に記載されるであろう、または説明から学習され得る、または実施形態の実践を通して学習され得る。
【０００４】
本開示の一例示的側面は、自律車両動作を通信するためのコンピュータ実装方法を対象とする。本方法は、自律車両にオンボードの１つ以上のコンピューティングデバイスを含むコンピューティングシステムによって、自律車両と関連付けられるデータを取得することを含む。本方法は、コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、自律車両と関連付けられるデータに基づいて、自律車両の周辺環境内の物体または自律車両の計画車両運動アクションを識別することを含む。本方法は、コンピューティングシステムによって、識別された物体または計画車両運動アクションと関連付けられる可聴車両インジケーションを決定することを含む。可聴車両インジケーションは、物体のタイプまたは計画車両運動のタイプを示す。本方法は、コンピューティングシステムによって、自律車両にオンボードの１つ以上の出力デバイスを介して、可聴車両インジケーションを出力することを含む。可聴車両インジケーションは、物体と関連付けられる１つ以上の場所または計画車両運動アクションと関連付けられる１つ以上の場所を示す様式で、自律車両の内部に出力される。
【０００５】
本開示の別の例示的側面は、自律車両動作を通信するためのコンピューティングシステムを対象とする。コンピューティングシステムは、１つ以上のプロセッサと、１つ以上のメモリデバイスとを含む。１つ以上のメモリデバイスは、１つ以上のプロセッサによって実行されると、コンピューティングシステムに動作を実施させる命令を記憶する。動作は、自律車両と関連付けられるデータを取得することを含む。動作は、少なくとも部分的に、自律車両と関連付けられるデータに基づいて、自律車両の周辺環境内の物体または自律車両の計画車両運動アクションを識別することを含む。動作は、１つ以上の出力デバイスを介して、識別された物体または計画車両運動アクションと関連付けられる可聴車両インジケーションを自律車両の内部に出力することを含む。可聴車両インジケーションは、物体のタイプまたは計画車両運動アクションのタイプを示す。
【０００６】
本開示のさらに別の例示的側面は、自律車両を対象とする。自律車両は、１つ以上の出力デバイスと、１つ以上のプロセッサと、１つ以上のメモリデバイスとを含む。１つ以上のメモリデバイスは、１つ以上のプロセッサによって実行されると、自律車両に動作を実施させる命令を記憶する。動作は、自律車両と関連付けられるデータを取得することを含む。動作は、少なくとも部分的に、自律車両と関連付けられるデータに基づいて、自律車両の周辺環境内の物体または自律車両の計画車両アクションを識別することを含む。動作は、識別された物体または計画車両運動アクションと関連付けられる可聴車両インジケーションを決定することを含む。可聴車両インジケーションは、物体のタイプまたは計画車両運動のタイプを示す。動作は、１つ以上の出力デバイスを介して、可聴車両インジケーションを出力することを含む。１つ以上の出力デバイスは、物体と関連付けられる１つ以上の場所または計画車両運動アクションと関連付けられる１つ以上の場所に対応する。
【０００７】
本開示の他の例示的側面は、自律車両コンピューティング動作を通信するためのシステム、方法、車両、装置、有形非一過性コンピュータ可読媒体、およびメモリデバイスを対象とする。
【０００８】
種々の実施形態のこれらおよび他の特徴、側面、および利点が、以下の説明および添付される請求項を参照して、より深く理解されるようになるであろう。本明細書に組み込まれ、その一部を構成する付随の図面は、本開示の実施形態を図示し、説明とともに、関連する原理を解説する役割を果たす。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
当業者を対象とする実施形態の詳細な議論が、添付される図を参照する本明細書に記載される。
【００１０】
【図１】図１は、本開示の例示的実施形態による、例示的コンピューティングシステムを描写する。
【００１１】
【図２】図２は、本開示の例示的実施形態による、車両の例示的環境の略図を描写する。
【００１２】
【図３】図３は、本開示の例示的実施形態による、例示的データ構造を描写する。
【００１３】
【図４】図４は、本開示の例示的実施形態による、出力デバイスを伴う例示的自律車両を描写する。
【００１４】
【図５】図５は、本開示の例示的実施形態による、自律車両動作を通信する例示的方法のフロー図を描写する。
【００１５】
【図６】図６は、本開示の例示的実施形態による、例示的システムコンポーネントを描写する。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
ここで、実施形態が詳細に参照され、その１つ以上の実施例が、図面に図示される。各実施例は、本開示の限定ではなく、実施形態の解説として提供される。実際に、種々の修正および変形例が、本開示の範囲または精神から逸脱することなく、実施形態に行われ得ることが、当業者に明白となるであろう。例えば、一実施形態の一部として例証または説明される特徴は、なおもさらなる実施形態をもたらすために別の実施形態と併用されることができる。したがって、本開示の側面は、そのような修正および変形例をカバーすることを意図している。
【００１７】
本開示の例示的側面は、自律車両のその周辺環境の理解、およびそのような理解に基づく車両の意図されるアクションを伝えることを対象とする。例えば、自律車両は、種々のシステムアクションを実施し、その周辺を通して車両を自律的にナビゲートするように構成される、自律性システムを含むことができる。例えば、自律性システムは、車両の周辺内の物体（例えば、車両、歩行者、自転車、他の物体）を知覚し、物体のそれぞれの個別の運動を予測することができる。さらに、自律性システムは、これらの物体および物体の予測される移動に関して周辺環境を通した車両の運動を計画することができる。本明細書に説明されるシステムおよび方法は、自律車両が、自律性システムのアクションを（例えば、車両内に位置する、車両から遠隔の）オペレータおよび／または車両の別の乗車者に通信することを可能にすることができる。
【００１８】
そのために、自律車両は、これらのシステムアクションを示す可聴車両インジケーションを生成することができる。例えば、自律車両は、車両のオペレータおよび／または別の乗車者に関連し得る周辺環境内の物体（例えば、車両の運動に影響を及ぼす物体）を識別することができる。加えて、または代替として、自律車両は、車両のオペレータおよび／または別の乗車者に関連し得る（例えば、車両の運動計画の）計画車両運動アクション（例えば、道路内の物体の周囲へのナッジ（ｎｕｄｇｅ））を識別することができる。自律車両は、識別された物体または計画車両運動アクションを示す可聴車両インジケーション（例えば、音声）を生成することができる。可聴車両インジケーションは、種々のタイプの情報で階層化されることができる。実施例として、自律車両は、（例えば、歩行者を示す具体的音を介して）物体のタイプ／分類および（例えば、ある音量レベルを介して）車両に対する物体の距離を示す可聴車両インジケーションを生成することができる。さらに、自律車両は、物体の場所を示すために、ある出力デバイスを介して、車両内部に可聴車両インジケーションを出力することができる。例えば、物体が自律車両の右前に位置する（またはそのように予測される）場合では、可聴車両インジケーションは、車両内部の右前スピーカを介して出力されることができる。このように、本開示のシステムおよび方法は、車両の自律性システムの動作を車両のオペレータおよび／または乗車者に効率的に通信し、それによって、車両の自律動作の聴衆による理解および確証を向上させることができる。
【００１９】
より具体的には、自律車両は、地上ベースの自律車両（例えば、自動車、トラック、バス等）、航空車両、または車両内または遠隔場所に位置する人間オペレータからの相互作用を殆どおよび／または全く伴わずに動作し得る別のタイプの車両であり得る。自律車両は、自律車両を制御することに役立つために、自律車両にオンボードで位置する車両コンピューティングシステムを含むことができる。車両コンピューティングシステムは、車両コンピューティングシステムが自律車両上またはその中に位置する点において、自律車両にオンボードで位置する。車両コンピューティングシステムは、１つ以上のセンサ（例えば、カメラ、ＬＩＤＡＲ、ＲＡＤＡＲ等）、自律性システム（例えば、自律車両ナビゲーション／運動を決定および計画するため）、１つ以上の車両制御システム（例えば、制動、操向、パワートレインを制御するため）等を含むことができる。センサは、自律車両に近接する（例えば、センサの視野内の）１つ以上の物体と関連付けられるセンサデータ（例えば、画像データ、ＬＩＤＡＲデータ、ＲＡＤＡＲデータ等）を収集することができる。物体は、例えば、他の車両、自転車、歩行者等を含むことができる。センサデータは、１つ以上の時点における物体と関連付けられる特性（例えば、場所）を示すことができる。センサは、そのようなセンサデータを車両の自律性システムに提供することができる。
【００２０】
自律性コンピューティングシステムは、自律車両の周辺環境を知覚し、自律車両の運動を制御するための運動計画を決定するように協働する種々のサブシステムを含む、コンピューティングシステムであり得る。例えば、自律性コンピューティングシステムは、知覚システム、予測システム、および運動計画システムを含むことができる。
【００２１】
知覚システムは、自律車両の周辺環境内の１つ以上の物体を知覚するように構成されることができる。例えば、知覚システムは、センサからのセンサデータを処理し、自律車両に近接する１つ以上の物体を検出し、そしてそれと関連付けられる知覚データを取得することができる。物体毎の知覚データは、物体の現在の場所（位置とも称される）、現在の速度／速力、現在の加速度、現在の進行方向、現在の配向、サイズ／占有面積、クラス（例えば、車両クラス対歩行者クラス対自転車クラス）、および／または他の知覚される情報の推定値を記述することができる。知覚データはまた、例えば、歩行者の注視が自律車両の現在の場所を包含するかどうか等の推測される特性を含み得る。
【００２２】
予測システムは、自律車両の周辺環境内の物体の運動を予測するように構成されることができる。例えば、予測システムは、物体のうちの１つ以上のものと関連付けられる予測データを作成することができる。予測データは、各個別の物体の１つ以上の予測される将来の場所および／または意図されるアクションを示すことができる。特に、予測データは、各物体と関連付けられる予測経路を示すことができる。予測経路は、それに沿って個別の物体が経時的に進行することが予測される軌道（および／またはそれにおいて物体が予測経路に沿って進行することが予測される速度）を示すことができる。
【００２３】
運動計画システムは、自律車両の運動を計画するように構成されることができる。例えば、運動計画システムは、少なくとも部分的に、知覚データ、予測データ、および／または、例えば、自律車両が辿る車両ルート等の他のデータに基づいて、自律車両に関する運動計画を決定することができる。運動計画は、自律車両によって実装されるべき１つ以上の計画車両運動アクションを含むことができる。計画車両運動アクションは、車両に近接する物体および予測される移動に関して生成されることができる。例えば、運動計画システムは、車両運動アクションと関連付けられる費用データを考慮する最適化アルゴリズムおよび他の目的関数（例えば、速度制限、交通信号等に基づく費用関数）を実装し、存在する場合、運動計画を構成する最適化された変数を決定することができる。実施例として、運動計画システムは、車両への潜在的リスクを高めることなく、および／またはいかなる交通法規（例えば、速度制限、車線境界、標識等）にも違反することなく、車両がある車両運動アクション（例えば、物体の通過）を実施し得ると決定することができる。計画車両運動アクションは、例えば、自律車両へのユーザ入力を伴わずに、自律車両の運動を制御するように決定されることができる。運動計画は、計画車両運動アクション、計画軌道、車両速度、車両加速度等を含むことができる。
【００２４】
いくつかの実装では、自律車両は、衝突軽減システムを含むことができる。衝突軽減システムは、自律性コンピューティングシステムに関するセンサデータを入手するものから独立したセンサを含むことができる。衝突軽減システムは、車両が潜在的に衝突し得る物体を識別するバックアップ安全対策として構成されることができる。例えば、衝突軽減システムは、車両の周辺環境内の１つ以上の物体を知覚し、車両がそのような物体と衝突し得るかどうかを決定するように構成されることができる。衝突軽減システムは、潜在的衝突を回避するために、自律車両が実施するための１つ以上の計画車両運動アクションを決定することができる。そのようなアクションは、運動計画の一部として、またはそれとは別個に提供されることができる。
【００２５】
車両コンピューティングシステムは、車両の自律性システムのシステムアクションを（例えば、車両内の、車両から遠隔の）オペレータおよび／または車両内の別の乗車者に通信するように構成されることができる。自律性システムアクションは、例えば、物体知覚、物体運動予測、および／または自律車両の運動計画等の本明細書に説明されるものを含むことができる。いくつかの実装では、自律性システムアクションは、車両の衝突軽減システムによって実施されるアクション（例えば、物体知覚、運動計画等）を含むことができる。車両コンピューティングシステムは、オペレータおよび／または別の乗車者に、自律性システムによって知覚される車両の周辺内の物体および／または自律性システム（および／または衝突軽減システム）によって決定される計画車両運動アクションについて知らせることができる。
【００２６】
通信するものを決定することに役立つために、車両コンピューティングシステムは、自律車両と関連付けられるデータを取得することができる。自律車両と関連付けられるデータは、（例えば、人間オペレータからのユーザ入力を伴わずに）自律車両が周辺環境を通して進行する際、自律車両にオンボードで作成されるデータであり得る。そのようなデータは、例えば、自律車両の周辺環境内の１つ以上の物体と関連付けられる知覚データを含むことができる。加えて、または代替として、自律車両と関連付けられるデータは、自律車両の周辺環境内の物体の１つ以上の予測される将来の場所を示す予測データを含むことができる。いくつかの実装では、データは、本明細書に説明されるように、自律車両の運動計画と関連付けられるデータおよび／または自律車両の衝突軽減システムと関連付けられるデータを含むことができる。
【００２７】
車両コンピューティングシステムは、車両の周辺環境内の物体および／または通信されるべき計画車両運動アクションを識別することができる。例えば、自律車両は、意図される聴衆（例えば、オペレータおよび／または別の乗車者）に関連するであろう周辺環境内の物体および／または計画車両運動アクションを決定することができる。実施例として、知覚システムは、自律車両の周辺環境内の複数の物体を知覚することができる。これらの物体は全て、車両のセンサの視野内にあり得るが、物体の全てが、オペレータおよび／または他の乗車者に関連し得るわけではない。いくつかの実装では、物体の関連性を決定することに役立つために、車両コンピューティングシステムは、少なくとも部分的に、知覚データに基づいて、これらの知覚された物体のそれぞれの現在の場所を識別することができる。車両コンピューティングシステムは、少なくとも部分的に、少なくとも１つの関連する物体の現在の場所に基づいて、知覚された物体のうちの少なくとも１つがオペレータおよび／または乗車者に関連すると決定することができる。関連する物体は、車両の近傍に（例えば、ある閾値距離内に）現在位置するもの、車両の運動に影響を及ぼし得るもの、および／または別様に車両の安全な動作に影響を及ぼすものであり得る。加えて、または代替として、物体の関連性は、少なくとも部分的に、物体のタイプに基づいてもよい。
【００２８】
別の実施例では、自律性システムアクションは、車両の周辺環境内で知覚される複数の物体のうちの各物体の１つ以上の予測される将来の場所を予測することを含むことができる。再び、車両の周辺環境内で移動することが予測される物体の全てが、オペレータおよび／または別の乗車者に関連すると見なされ得るわけではない。例えば、予測システムは、車両の周辺内の物体のそれぞれの１つ以上の予測される将来の場所を決定することができる。車両コンピューティングシステムは、少なくとも部分的に、その物体の１つ以上の予測される将来の場所に基づいて、物体のうちの少なくとも１つが関連すると決定することができる。例えば、物体は、その予測される将来の場所のうちの１つ以上のものが、自律車両の運動に影響を及ぼすであろう場合（例えば、物体の予測経路が、車両の計画軌道と交差するであろう場合）、関連すると見なされることができる。
【００２９】
別の実施例では、運動計画システムは、自律車両によって実装されるべき複数の計画車両運動アクションを含む運動計画を生成することができる。いくつかの実装では、車両運動アクションの全てが、オペレータおよび／または乗車者に関連し得るわけではない。例えば、計画車両運動アクションのうちの１つ以上のものは、車両にある進行方向および／または速度を維持させ得る（例えば、進行車線内を直進する軌道）一方、車両アクションのうちの１つ以上のものは、車両にその進行方向および／または速度を調節させ得る（例えば、進行車線内の移動、方向転換、幹線道路から出るための運動等）。いくつかの実装では、車両コンピューティングシステムは、関連するものとして自律車両の進行方向および／または速度を調節するであろう車両運動アクションを識別することができる。
【００３０】
加えて、または代替として、車両コンピューティングシステムは、少なくとも部分的に、意図される聴衆に基づいて、物体および／または計画車両運動アクションが関連するかどうかを決定することができる。例えば、いくつかの物体および／または計画車両運動アクションは、車両オペレータに関連するが、別の乗車者（例えば、輸送サービスの顧客）に関連しないと見なされ得る。実施例として、周辺環境内（例えば、ある閾値距離内）の物体のうちのいくつかは、（例えば、視覚インジケータ、システムデータ等を精査することなく）知覚システムが車両の周囲の物体を正確に知覚しているかどうかを評価することを所望するオペレータに関連し得る。しかしながら、輸送サービスとして自律車両を使用している乗車者は、（例えば、自律性システムの適切な動作の確証として）車両の最も近傍にある、および／または車両の運動に影響を及ぼすであろう物体にのみ関心があり得る。別の実施例では、オペレータは、車両の運動計画システムの性能を評価するために、運動計画の計画車両運動アクションの全てに関心があり得る一方、輸送サービスの顧客は、車両の進行方向および／または速度に影響を及ぼすであろう、ある車両運動アクション（例えば、車両停止、ナッジアクション、車線変更、方向転換等）にのみ関心があり得る。いくつかの実装では、オペレータおよび／または乗車者は、オペレータおよび／または乗車者に（例えば、車両にオンボードのヒューマンマシンインターフェースへのユーザ入力を介して）通信されるべき物体および／または計画車両運動アクションを規定してもよい。故に、車両コンピューティングシステムは、少なくとも部分的に、意図される聴衆に基づいて、通信する物体および／または計画車両運動アクションをフィルタリングすることができる。これは、車両コンピューティングシステムが、意図される聴衆に関連すると見なされる物体および／または計画車両運動アクションのみがその関係者に通信されることを確実にすることを可能にすることができる。
【００３１】
車両コンピューティングシステムは、車両の周辺環境内の物体または計画車両運動アクションと関連付けられる可聴車両インジケーションを決定することができる。可聴車両インジケーションは、種々の情報を通信するように設計される複数の可聴特性を伴う可聴音声であり得る。可聴車両インジケーション内に階層化される情報のタイプは、システムアクションに応じて変動し得る。例えば、物体知覚および／または物体運動予測と関連付けられる情報を通信するとき、車両コンピューティングシステムは、物体のタイプ、自律車両に対する物体の距離、自律車両に対する物体の現在の場所、および／または自律車両に対する物体の１つ以上の予測される将来の場所を示す、可聴車両インジケーションを生成することができる。自律車両の運動計画と関連付けられる情報を通信するとき、車両コンピューティングシステムは、計画車両運動アクションのタイプおよび計画車両運動アクションと関連付けられる１つ以上の場所（例えば、アクションの方向、アクションが起こる場所等）を示す、可聴車両インジケーションを生成することができる。さらに、車両の計画運動はまた、マップデータ（例えば、一時停止標識）、シーン状態（例えば、知覚されるような、またはインフラストラクチャ通信を介して伝送されるような交通信号状態）の知識、および／または他の情報を介して示される既知の特徴を考慮することができる。これらの特徴に応答する計画車両挙動もまた、可聴車両インジケーション（例えば、車両が来る交通信号の存在または状態を認識していることをオペレータにアラートする、または車両が来る一時停止標識のために停止するであろうことを乗車者に再保証する音響キュー）をトリガしてもよい。
【００３２】
いくつかの実装では、可聴車両インジケーションを定式化することに役立つために、車両コンピューティングシステムは、例えば、自律車両にオンボードのメモリ内に記憶されるデータ構造にアクセスすることができる。データ構造は、ルール、テーブル、リスト、ツリー、および／または他のタイプのデータ構造を含むことができる。データ構造は、複数の聴覚特性を示すことができる。例えば、データ構造は、物体および／または計画車両運動アクションと関連付けられる、あるタイプの情報を通信するために使用されるべき可聴特性を示すことができる。実施例として、異なる音声が、異なるタイプの物体を示すために使用されることができる。いくつかの実装では、第１の音（例えば、第１のオクターブにおけるビープ音）が、歩行者を示すために使用されることができ、第２の音（例えば、第２のオクターブにおけるビープ音）が、自転車を示すために使用されることができ、第３の音（例えば、第３のオクターブにおけるビープ音）が、車両を示すために使用されることができる等である。加えて、または代替として、異なる音声が、異なるタイプの車両運動アクションを示すために使用されることができる。例えば、第４の音（例えば、第４のオクターブにおけるビープ音）が、車両の進行車線内のナッジアクションを示すために使用されることができ、第５の音（例えば、第４のオクターブにおける２回ビープ音）が、車線変更を示すために使用されることができ、第６の音（例えば、第４のオクターブにおける３回ビープ音）が、方向転換を示すために使用されることができる等である。
【００３３】
データ構造はまた、自律車両に対する物体の距離および／または計画車両運動アクションが車両によって実施されるまでの距離を示すために使用されるべき聴覚特性（例えば、音量レベル）を示すことができる。例えば、異なる音量レベルが、異なる距離範囲を示すために使用されることができる。実施例として、車両可聴インジケーション（例えば、それと関連付けられる音声）の音量レベルは、物体と自律車両との間の相対距離に相関することができる（例えば、デシベルレベルが高い／音量が大きいほど、物体は車両により近接している）。計画車両運動アクションに関して、車両可聴インジケーションの音量レベルは、自律車両が計画車両運動アクションを実施するまでの相対距離に相関することができる（例えば、デシベルレベルが高い／音量が大きいほど、車両は計画車両運動アクションの実施により近接している）。
【００３４】
データ構造はまた、聴覚車両インジケーションが、自律車両に対する物体の場所および／または計画車両運動アクションと関連付けられる場所を示すべき方法を示すことができる。例えば、自律車両は、複数の出力デバイスを含むことができる。出力デバイスは、例えば、スピーカ等の可聴出力デバイスを含むことができる。出力デバイスは、車両の内部全体を通して位置付けられることができる。例えば、出力デバイスは、車両の左前側上に（例えば、運転者のサイドドアに）位置付けられることができ、別の出力デバイスは、車両の正面の中心に（例えば、ダッシュボードの中心に）位置付けられることができ、別の出力デバイスは、車両の右前側上に（例えば、前の乗車者のサイドドアに）位置付けられることができ、別の出力デバイスは、車両の右後側に（例えば、後部右側の乗車者ドアに）位置付けられることができ、別の出力デバイスは、車両の後部に（例えば、車両トランクの中心の近傍に）位置付けられることができ、別の出力デバイスは、車両の左後側に（例えば、後部左側の乗車者ドアに）位置付けられることができる。
【００３５】
データ構造は、車両コンピューティングシステムがこれらの種々の出力デバイスを活用し、物体および／または計画車両運動アクションと関連付けられる場所を通信し得る方法を示すことができる。例えば、車両コンピューティングシステムは、識別された物体（例えば、関連する物体）および／または計画車両運動アクション（例えば、関連する車両運動アクション）と関連付けられる１つ以上の場所を決定することができる。実施例として、車両コンピューティングシステムは、物体の現在の場所が車両の右前側に位置すると決定することができる。データ構造は、本場所に関して、車両に対する物体の本場所を示すために、可聴車両インジケーションが車両の右前側上に（例えば、前の乗車者のサイドドアに）位置付けられる出力デバイスを介して出力され得ることを示すことができる。別の実施例では、車両コンピューティングシステムは、物体が、車両の正面の右から左への経路を形成する、１つ以上の予測される将来の場所に進行することが予測される（例えば、歩行者が横断歩道に沿って右から左に進行する）と決定することができる。データ構造は、これらの場所に関して、可聴車両インジケーションが、車両の右前側上に（例えば、前の乗車者のサイドドアに）位置付けられる出力デバイスから始まり、次いで、車両の正面の中心に（例えば、ダッシュボードの中心に）位置付けられる出力デバイスを介し、次いで、車両の左前側上に（例えば、運転者のサイドドアに）位置付けられる出力デバイスを介するシーケンスにおいて出力され得ることを示すことができる。このように、自律車両は、車両に対する物体の予測される将来の場所を通信することができる。別の実施例では、車両コンピューティングシステムは、車両が左にナッジする（例えば、その進行車線内で左に移動する）べきと決定することができる。データ構造は、本計画車両運動アクション（例えば、左方向運動）と関連付けられる場所に関して、可聴車両インジケーションが、車両の左前側上に（例えば、運転者のサイドドアに）位置付けられる出力デバイスおよび／または車両の左後側に（例えば、後部左側の乗車者ドアに）位置付けられる出力デバイスを介して出力され得ることを示すことができる。
【００３６】
いくつかの実装では、可聴車両インジケーションは、自律車両に対する物体の意図を示すことができる。例えば、車両コンピューティングシステムは、少なくとも部分的に、自律車両に対する物体の運動（例えば、物体の場所、速力、加速度、および／または他の特性）に基づいて、自律車両に対する物体の意図を決定することができる。物体の意図は、物体が自律車両に対して害を及ぼす（ｕｎｆｒｉｅｎｄｌｙ）か（例えば、有害または潜在的に有害に作用する／作用する可能性が高いであろう）、または害を及ぼさない（ｆｒｉｅｎｄｌｙ）か（例えば、有害または潜在的に有害に作用しない／作用しない可能性が高いであろう）を示すことができる。データ構造は、物体の意図を適切に伝えるために使用されるべき１つ以上の聴覚特性を示すことができる。例えば、可聴車両インジケーションが出力される頻度（例えば、タイムフレームあたりの出力の数）は、物体の意図を示すことができる。実施例として、データ構造は、害を及ぼす物体に関して、可聴車両インジケーションが、害を及ぼさない物体（例えば、１回のみ出力され得る）に関してよりも高い頻度で（例えば、Ｙ秒あたりＸ回）繰り返し出力され得ることを示すことができる。
【００３７】
いくつかの実装では、可聴特性は、意図される聴衆に応じて変動し得る。例えば、車両コンピューティングシステムは、物体のタイプを（例えば、ある音を認識するように訓練され得る）車両オペレータに、別の乗車者（例えば、特殊化された音を熟知していない輸送サービスの顧客）とは異なるように通信してもよい。実施例として、データ構造は、車両オペレータに関して、可聴車両インジケーションが、車両オペレータに物体のタイプを示すための音（例えば、ビープ音）を含むべきと規定することができる。データ構造はさらに、別の乗車者に関して、可聴車両インジケーションが、（ある音を識別するように具体的に訓練されていない）乗車者に物体のタイプを示すための音声メッセージ（例えば、「歩行者」、「自転車」、「車両」等と述べる１語のメッセージ）を含むべきと規定することができる。このように、車両コンピューティングシステムは、可聴車両インジケーションを、個人が自律車両で有し得る経験のレベルに適合させることができる。
【００３８】
車両コンピューティングシステムは、１つ以上の出力デバイスを介して可聴車両インジケーションを出力することができる。例えば、車両コンピューティングシステムは、可聴車両インジケーションが自律車両の内部で可聴であるように、出力デバイスを介して可聴車両インジケーションを出力することができる。いくつかの実装では、車両コンピューティングシステムは、聴覚車両インジケーションを示すデータを自律車両から遠隔のコンピューティングシステムに提供することができる。これは、例えば、可聴車両インジケーションが、自律車両の遠隔オペレータに出力されることを可能にすることができる。
【００３９】
車両コンピューティングシステムは、種々のタイプの情報を並行して通信するために、（例えば、データ構造によって指定される）聴覚特性の階層化された組み合わせとして可聴車両インジケーションを出力することができる。実施例として、自律車両の周辺環境内で知覚される物体に関して、車両コンピューティングシステムは、車両内のある位置における１つ以上の選択された出力デバイスを介して（例えば、物体の場所および／またはその予測される運動を示すため）、ある音量において（例えば、物体から車両までの相対距離を示すため）、音（例えば、物体のタイプを示す）を含む可聴車両インジケーションを出力することができる。いくつかの実装では、可聴車両インジケーションは、物体が車両に対して害を及ぼすことを示すために、より高い頻度で（例えば、繰り返し様式で）出力されることができる。別の実施例では、計画車両運動アクションに関して、車両コンピューティングシステムは、車両内のある位置における１つ以上の選択された出力デバイスを介して（例えば、車両操縦と関連付けられる場所を示すため）、ある音量において（例えば、車両操縦までの相対距離を示すため）、音（例えば、車両操縦のタイプを示すため）を含む可聴車両インジケーションを出力することができる。
【００４０】
いくつかの実装では、車両コンピューティングシステムは、少なくとも部分的に、自律車両内のオペレータの注意力のレベルに基づいて、可聴車両インジケーションを出力することができる。自律車両は、（例えば、運転席に位置付けられる）オペレータが進行路および／または車両アクションに注意を払っているかどうかを決定するために、車両の内部に１つ以上のセンサを含むことができる。例えば、自律車両は、（例えば、自律車両内に位置する）オペレータと関連付けられるデータを入手するように構成される、１つ以上のセンサを含むことができる。そのようなデータは、例えば、オペレータが自身の手を操向機構（例えば、ハンドル）から離したかどうかを示すデータ、オペレータの眼が車両の進行路から逸脱したかどうかを示すデータ、および／またはオペレータのボディランゲージが潜在的不注意を示すかどうか（例えば、疲労に起因する頭の揺れ）を含むことができる。車両コンピューティングシステムは、オペレータと関連付けられるデータを取得し、少なくとも部分的に、そのようなデータに基づいて、オペレータと関連付けられる注意力のレベルを決定することができる。車両コンピューティングシステムは、注意力のレベルに基づいて、可聴車両インジケーションを出力することができる。例えば、運転者の眼が進行路から逸脱した場合では、車両コンピューティングシステムは、オペレータの注意を取り戻すことに役立つために、自律車両内の知覚される物体の状態を示す可聴車両インジケーションを出力することができる。いくつかの実装では、車両コンピューティングシステムは、オペレータの注意力を維持することに役立つために、背景雑音を（例えば、連続的に、可聴車両インジケーションとともに等）出力することができる。
【００４１】
本明細書に説明されるシステムおよび方法は、いくつかの技術的効果および利益を提供し得る。より具体的には、本システムおよび方法は、自律車両が、自律車両の自己動作（例えば、自動運転）状態についての情報を階層化する合成サウンドスケープを生成することを可能にする。より具体的には、本システムおよび方法は、車両のコンピューティングシステムが、車両の自律性システムが正しく動作しているかどうか、自律性システムが運動を知覚／予測している物体、自律性システムが（例えば、運動計画を介して）将来行うことを計画しているもの等に関してオペレータおよび／または別の乗車者に迅速に知らせる、可聴車両インジケーションを生成および出力することを可能にする。
【００４２】
本開示のシステムおよび方法は、車両の自律性システムの動作を種々の意図される聴衆に伝えることに役立つ。例えば、本アプローチは、車両内の乗車者（例えば、輸送サービスの顧客）が、車両の自律性動作の背景を迅速に把握することを可能にし、その自律車両がその周辺環境を理解し、その環境に対するその運動を適切に計画しているという乗車者の確証を向上させる。車両内のオペレータに関して、カスタマイズされた可聴車両インジケーションは、オペレータが、自律性システムが正しく動作しているかどうかを迅速に評価することを可能にする。さらに、本明細書に説明されるように、可聴車両インジケーションは、オペレータにより高い即応性を維持させ、オペレータが自律車両の制御を引き継ぐ場合に運転背景を迅速に取り戻すことを可能にする、調整された音声を使用する。本システムおよび方法は、単一のオペレータが、車両内の別のコオペレータがフィードバックデータを連続的に精査し、オペレータに報告する必要性なく、および／またはオペレータがユーザインターフェースまたは他の視覚インジケーションを精査する必要性なく、車両の自律性システムの状態を理解することを可能にする。したがって、本開示のシステムおよび方法は、情報を（例えば、文形式で）伝えるためにコオペレータに依拠すること、および／またはオペレータが視覚出力を精査する必要性があることから生じ得る、待ち時間および潜在的通信不足を克服する。
【００４３】
本システムおよび方法はまた、必要に応じて、自律車両の遠隔制御に関する利益を提供する。例えば、可聴車両インジケーションは、シーン特性のサウンドスケープへの一貫した変換を利用し、遠隔オペレータが自律車両の状況の背景を遠隔で把握することをはるかに容易にすることができる。さらに、本開示の可聴車両インジケーションは、（例えば、自律車両からのライブフィードを介して）完全没入型ビデオよりも容易な／高速の／低帯域幅要件を可能にする。
【００４４】
本開示のシステムおよび方法はまた、自律車両コンピューティング技術等の車両コンピューティング技術に対する改良を提供する。例えば、コンピュータ実装方法およびシステムは、その内部意思決定／プロセスを意図される聴衆（例えば、車両内の個人、遠隔オペレータ）に通信する車両コンピューティング技術の能力を改良する。例えば、本システムおよび方法は、コンピューティングシステム（例えば、自律車両にオンボード）が、自律車両と関連付けられるデータ（例えば、知覚データ、予測データ、運動計画データ等）を取得し、少なくとも部分的に、そのようなデータに基づいて、自律車両の周辺環境内の物体または自律車両の計画車両運動アクションを識別することを可能にすることができる。いくつかの実装では、コンピューティングシステムは、（例えば、意図される聴衆に）関連し得る物体および／またはアクションを識別するために、車両の周辺内の複数の知覚される物体および／または複数の計画車両運動アクションをフィルタリングすることができる。コンピューティングシステムは、識別された物体または計画車両運動アクションと関連付けられる可聴車両インジケーションを決定することができる。可聴車両インジケーションは、意図される聴衆に迅速かつ並行して通信され得る情報（例えば、物体／アクションタイプ、場所、意図等）の層を含むことができる。例えば、可聴車両インジケーションは、異なる条件、アクション等を示すために、音、音量等の連続的変化、および離散的音声を採用することができ、注意力を維持するように設計される連続的／断続的背景音声で階層化されることができる。コンピューティングシステムは、自律車両にオンボードの出力デバイスを介して、可聴車両インジケーションを自律車両の内部に（例えば、識別された物体および／または計画車両運動アクションの場所を反映するために）出力することができる。このように、コンピューティングシステムは、既存の車両オーディオシステム（例えば、サラウンド音声能力）を活用し、空間特性を伴う可聴インジケータを導入することができる。故に、車両コンピューティングシステムは、種々の情報を効率的に提供する可聴車両インジケーションを生成し、カスタマイズされた聴覚特性および車両にオンボードの出力デバイスを介して、その聴衆に提供することができる。本効率は、より長いメッセージによって要求されるであろうような車両のオンボードプロセッサおよび出力デバイスに対してより少ない負担をもたらし得る。さらに、意図される聴衆に関連しない物体／アクションをフィルタリングして除去する能力は、不必要な可聴インジケーションの作成および出力を回避し、それによって、処理、記憶、および出力リソースをさらに節約することができる。
【００４５】
ここで図を参照すると、本開示の例示的実施形態が、さらに詳細に議論されるであろう。図１は、本開示の例示的実施形態による、例示的システム１００を描写する。システム１００は、車両１０４と関連付けられる車両コンピューティングシステム１０２を含むことができる。いくつかの実装では、システム１００は、車両１０４から遠隔にある動作コンピューティングシステム１０６を含むことができる。
【００４６】
いくつかの実装では、車両１０４は、エンティティ（例えば、サービスプロバイダ、所有者、管理者）と関連付けられることができる。エンティティは、１つ以上の車両サービスを、例えば、車両１０４を含む車両の車隊を介して複数のユーザに提供するものであり得る。いくつかの実装では、エンティティは、車両１０４のみと関連付けられることができる（例えば、唯一の所有者、管理者）。いくつかの実装では、動作コンピューティングシステム１０６は、エンティティと関連付けられることができる。車両１０４は、１つ以上の車両サービスを１人以上のユーザに提供するように構成されることができる。車両サービスは、輸送サービス（例えば、乗車者が輸送されるべき車両１０４に乗車する、ライドシェアサービス）、宅配サービス、配送サービス、および／または他のタイプのサービスを含むことができる。車両サービスは、例えば、ソフトウェアアプリケーション（例えば、携帯電話ソフトウェアアプリケーション）を介して、エンティティによってユーザに提供されることができる。エンティティは、車両サービスをユーザに提供するために、動作コンピューティングシステム１０６を利用し、車両１０４（および存在する場合、その関連付けられる車隊）を協調および／または管理することができる。
【００４７】
動作コンピューティングシステム１０６は、車両１０４から遠隔にある（例えば、車両１０４からオフボードで位置する）１つ以上のコンピューティングデバイスを含むことができる。例えば、そのようなコンピューティングデバイスは、車両１０４の車両コンピューティングシステム１０２と通信し得るクラウドベースのサーバシステムおよび／または他のタイプのコンピューティングシステムのコンポーネントであり得る。動作コンピューティングシステム１０６のコンピューティングデバイスは、種々の動作および機能を実施するための種々のコンポーネントを含むことができる。例えば、コンピューティングデバイスは、１つ以上のプロセッサと、１つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体（例えば、メモリデバイス）とを含むことができる。１つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、動作コンピューティングシステム１０６（例えば、１つ以上のプロセッサ等）に、データを車両１０４に提供することおよび／または車両１０４からデータを受信すること、（車両１０４を含む）車両の車隊を管理すること、車両を遠隔で制御すること等の動作および機能を実施させる命令を記憶することができる。
【００４８】
車両コンピューティングシステム１０２を組み込む車両１０４は、地上ベースの自律車両（例えば、自動車、トラック、バス等）、空中ベースの自律車両（例えば、飛行機、ヘリコプタ、または他の航空機）、または他のタイプの車両（例えば、船舶等）であり得る。車両１０４は、人間オペレータ１０８（例えば、運転者）および／または車両１０４から遠隔の遠隔オペレータ１０９からの相互作用を殆どおよび／または全く伴わずに駆動、ナビゲート、動作等をし得る、自律車両であり得る。例えば、自律車両は、完全自律車両および／または完全自立未満で（例えば、人間オペレータからの少なくともある程度の入力を伴って）動作する自動化車両であり得る。いくつかの実装では、人間オペレータ１０８は、車両１０４から省略されることができる（および／または、また、車両１０４の遠隔制御から省略される）。いくつかの実装では、人間オペレータ１０８は、車両１０４内に含まれることができる、および／または遠隔オペレータ１０９は、遠隔場所から車両１０４を制御することが可能であり得る。
【００４９】
車両１０４は、複数の動作モードにおいて動作するように構成されることができる。車両１０４は、車両１０４がユーザ入力を伴わずに制御可能である（例えば、車両１０４内に存在する人間オペレータ１０８および／または車両１０４から遠隔の遠隔オペレータ１０９からのいかなる入力も伴わずに駆動およびナビゲートし得る）、完全自律（例えば、自動運転）動作モードにおいて動作するように構成されることができる。車両１０４は、車両１０４が車両１０４内に存在する人間オペレータ１０８（および／または車両１０４から遠隔のオペレータ１０９）からのある程度の入力を用いて動作し得る、半自律動作モードにおいて動作することができる。車両１０４は、車両１０４が車両１０４内に存在する人間オペレータ１０８（例えば、人間運転者、パイロット等）および／または遠隔オペレータ１０９によって完全に制御可能であり、自律ナビゲーション（例えば、自律運転）を実施することを禁止され得る、手動動作モードに入ることができる。いくつかの実装では、車両１０４は、車両１０４の人間オペレータ１０８の補助に役立つために、手動動作モードにある間に車両動作支援技術（例えば、衝突軽減システム、パワーアシスト操向等）を実装することができる。
【００５０】
車両１０４の動作モードは、車両１０４にオンボードのメモリ内に記憶されることができる。例えば、動作モードは、特定の動作モードにある間、車両１０４に関する１つ以上の動作パラメータを示す動作モードデータ構造（例えば、ルール、リスト、テーブル等）によって定義されることができる。例えば、動作モードデータ構造は、車両１０４が完全自立動作モードにあるときにその運動を自律的に計画するべきであることを示すことができる。車両コンピューティングシステム１０２は、動作モードを実装するときにメモリにアクセスすることができる。
【００５１】
いくつかの実装では、可聴車両インジケーションの生成および／または出力は、少なくとも部分的に、車両１０４の動作モードに基づくことができる。例えば、車両コンピューティングシステム１０２は、車両１０４が完全自律および／または半自律動作モードにあるとき、可聴車両インジケーションを決定および／または出力するように構成されることができる。加えて、または代替として、車両コンピューティングシステム１０２は、手動動作モードにあるとき、可聴車両インジケーションを生成および／または出力することを無効にされる、および／または別様に防止されることができる。
【００５２】
車両１０４の動作モードは、種々の様式で調節されることができる。いくつかの実装では、車両１０４の動作モードは、遠隔で、車両１０４からオフボードで選択されることができる。例えば、車両１０４と関連付けられるエンティティ（例えば、サービスプロバイダ）は、車両１０４（および／または関連付けられる車隊）を管理するために、動作コンピューティングシステム１０６を利用することができる。動作コンピューティングシステム１０６は、動作モードに入る、それを終了する、それを維持する等を車両１０４に命令する、１つ以上の制御信号を車両１０４に送信することができる。実施例として、動作コンピューティングシステム１０６は、完全自律動作モードに入るように車両１０４に命令する、１つ以上の制御信号を車両１０４に送信することができる。そのような制御信号は、車両１０４の遠隔オペレータ１０９からのコマンドに応答して送信されることができる。いくつかの実装では、車両１０４の動作モードは、車両１０４にオンボードで、および／またはその近傍で設定されることができる。例えば、車両コンピューティングシステム１０２は、車両１０４が（例えば、ユーザ入力を伴わずに）特定の動作モードに入る、それを変更する、それを維持するべき等の時間および場所を自動的に決定することができる。加えて、または代替として、車両１０４の動作モードは、車両１０４にオンボードで位置する１つ以上のインターフェース（例えば、キースイッチ、ボタン等）を介して手動で選択される、および／または車両１０４に近接するコンピューティングデバイス（例えば、車両１０４の近傍に位置する認可された人員によって動作されるタブレット）と関連付けられることができる。いくつかの実装では、車両１０４の動作モードは、少なくとも部分的に、車両１０４上に位置するインターフェースのシーケンスに基づいて調節されることができる。例えば、動作モードは、車両１０４を特定の動作モードに入らせるために、特定の順序で一連のインターフェースを操作することによって調節されてもよい。
【００５３】
車両１０４は、車両コンピューティングシステム１０２（およびそのコンピューティングデバイス）が他のコンピューティングデバイスと通信することを可能にするように構成される通信システム１１１を含むことができる。車両コンピューティングシステム１０２は、通信システム１１１を使用し、１つ以上のネットワークを経由して（例えば、１つ以上の無線信号接続を介して）動作コンピューティングシステム１０６および／または１つ以上の他の遠隔コンピューティングデバイスと通信することができる。いくつかの実装では、通信システム１１１は、車両１０４にオンボードのシステムのうちの１つ以上のものの間の通信を可能にすることができる。通信システム１１１は、例えば、送信機、受信機、ポート、コントローラ、アンテナ、および／または通信を促進することに役立ち得る他の好適なコンポーネントを含む、１つ以上のネットワークとインターフェースをとるための任意の好適なコンポーネントを含むことができる。
【００５４】
車両コンピューティングシステム１０２は、車両１０４にオンボードで位置する１つ以上のコンピューティングデバイスを含むことができる。例えば、コンピューティングデバイスは、車両１０４上および／またはその中に位置することができる。コンピューティングデバイスは、種々の動作および機能を実施するための種々のコンポーネントを含むことができる。例えば、コンピューティングデバイスは、１つ以上のプロセッサと、１つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体（例えば、メモリデバイス）とを含むことができる。１つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、車両１０４（例えば、そのコンピューティングシステム、１つ以上のプロセッサ等）に、自律車両動作を通信するための本明細書に説明されるもの等の動作および機能を実施させる命令を記憶することができる。
【００５５】
図１に示されるように、車両１０４は、本明細書に説明されるように、１つ以上のセンサ１１２と、自律性コンピューティングシステム１１４と、１つ以上の車両制御システム１１６と、他のシステムとを含むことができる。これらのシステムのうちの１つ以上のものは、通信チャネルを介して相互に通信するように構成されることができる。通信チャネルは、１つ以上のデータバス（例えば、コントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ））、オンボード診断コネクタ（例えば、ＯＢＤ−ＩＩ）、および／または有線および／または無線通信リンクの組み合わせを含むことができる。オンボードシステムは、通信チャネルを介して相互の間でデータ、メッセージ、信号等を送信および／または受信することができる。
【００５６】
センサ１１２は、車両１０４に近接する（例えば、センサ１１２のうちの１つ以上のものの視野内の）１つ以上の物体と関連付けられるセンサデータ１１８を入手するように構成されることができる。センサ１１２は、光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）システム、無線検出および測距（ＲＡＤＡＲ）システム、１つ以上のカメラ（例えば、可視スペクトルカメラ、赤外線カメラ等）、運動センサ、および／または他のタイプの画像捕捉デバイスおよび／またはセンサを含むことができる。センサデータ１１８は、画像データ、レーダデータ、ＬＩＤＡＲデータ、および／またはセンサ１１２によって入手される他のデータを含むことができる。物体は、例えば、歩行者、車両、自転車、および／または他の物体を含むことができる。物体は、車両１０４の正面、その後方、および／またはその側面に位置することができる。センサデータ１１８は、１つ以上の時点における車両１０４の周辺環境内の物体と関連付けられる場所を示すことができる。センサ１１２は、センサデータ１１８を自律性コンピューティングシステム１１４に提供することができる。
【００５７】
センサデータ１１８に加えて、自律性コンピューティングシステム１１４は、マップデータ１２０を読み出す、または別様に取得することができる。マップデータ１２０は、車両１０４の周辺環境についての詳細情報を提供することができる。例えば、マップデータ１２０は、異なる道路、道路区画、建物、または他のアイテムまたは物体（例えば、街灯柱、横断歩道、縁石等）の識別および場所、交通車線の場所および方向（例えば、駐車車線、方向転換車線、自転車車線、または特定の道路または他の進行路内の他の車線、および／またはそれと関連付けられる１つ以上の境界マーキングの場所および方向）、交通制御データ（例えば、標識、交通信号、または他の交通制御デバイスの場所および命令）、および／または車両１０４がその周辺環境およびそれとのその関係を理解および知覚することを補助する情報を提供する任意の他のマップデータに関する情報を提供することができる。いくつかの実装では、車両コンピューティングシステム１０２は、少なくとも部分的に、マップデータ１２０に基づいて、車両１０４に関する車両ルートを決定することができる。
【００５８】
車両１０４は、測位システム１２２を含むことができる。測位システム１２２は、車両１０４の現在の位置を決定することができる。測位システム１２２は、車両１０４の位置を分析するための任意のデバイスまたは回路であり得る。例えば、測位システム１２２は、慣性センサのうちの１つ以上のもの（例えば、慣性測定ユニット等）を使用することによって、衛星測位システムを使用することによって、ＩＰアドレスに基づいて、三角測量および／またはネットワークアクセスポイントまたは他のネットワークコンポーネント（例えば、携帯電話中継塔、ＷｉＦｉアクセスポイント等）への近接性を使用することによって、および／または他の好適な技法を使用することによって位置を決定することができる。車両１０４の位置は、車両コンピューティングシステム１０２の種々のシステムによって使用される、および／または（例えば、動作コンピューティングシステム１０６の）遠隔コンピューティングデバイスに提供されることができる。例えば、マップデータ１２０は、車両１０４に車両１０４の周辺環境の相対的位置を提供することができる。車両１０４は、少なくとも部分的に、本明細書に説明されるデータに基づいて、周辺環境内の（例えば、６つの軸を横断する）その位置を識別することができる。例えば、車両１０４は、センサデータ１１８（例えば、ＬＩＤＡＲデータ、カメラデータ）を処理し、これを周辺環境のマップに合致させ、その環境内の車両の位置の理解を得ることができる。
【００５９】
自律性コンピューティングシステム１１４は、知覚システム１２４、予測システム１２６、運動計画システム１２８、および／または車両１０４の周辺環境を知覚し、それに応じて車両１０４の運動を制御するための運動計画を決定するように協働する他のシステムを含むことができる。例えば、自律性コンピューティングシステム１１４は、センサ１１２からセンサデータ１１８を受信し、センサデータ１１８（および／または他のデータ）に対して種々の処理技法を実施することによって周辺環境を理解するように試み、そのような周辺環境を通して適切な運動計画を生成することができる。自律性コンピューティングシステム１１４は、運動計画に従って車両１０４を動作させるために、１つ以上の車両制御システム１１６を制御することができる。
【００６０】
自律性コンピューティングシステム１１４は、少なくとも部分的に、センサデータ１１８および／またはマップデータ１２０に基づいて、車両１０４に近接する１つ以上の物体を識別することができる。例えば、知覚システム１２４は、車両１０４に近接する物体の現在の状態を記述する知覚データ１３０を取得することができる。物体毎の知覚データ１３０は、例えば、物体の現在および／または過去の場所（位置とも称される）、速度（速力とも称される）、加速度、進行方向、配向、サイズ／占有面積（例えば、境界形状によって表されるような）、クラス（例えば、歩行者クラス対車両クラス対自転車クラス）、および／または他の状態情報の推定値を記述することができる。知覚システム１２４は、（例えば、物体の移動を予測するために）知覚データ１３０を予測システム１２６に提供することができる。
【００６１】
予測システム１２６は、車両１０４に近接する個別の１つ以上の物体のうちのいくつかまたは全てと関連付けられる予測データ１３２を作成することができる。例えば、予測システム１２６は、少なくとも部分的に、知覚データ１３０に基づいて、予測データ１３２を作成するために１つ以上のアルゴリズムを実装することができる。予測データ１３２は、各個別の物体の１つ以上の予測される将来の場所を示すことができる。予測データ１３２は、車両１０４の周辺環境内の少なくとも１つの物体の予測経路（例えば、予測軌道）を示すことができる。例えば、予測経路（例えば、軌道）は、それに沿って個別の物体が経時的に進行することが予測される経路（および／またはそれにおいて物体が予測経路に沿って進行することが予測される速度）を示すことができる。予測データ１３２は、物体の予測される移動が経時的に更新、調節、確認等をされ得るように、複数の時間ステップにおいて反復的に作成されることができる。予測システム１２６は、物体と関連付けられる予測データ１３２を運動計画システム１２８に提供することができる。
【００６２】
運動計画システム１２８は、少なくとも部分的に、予測データ１３２（および／または他のデータ）に基づいて、車両１０４に関する運動計画１３４を決定することができる。運動計画１３４は、車両１０４に近接する物体および予測される移動に対する車両アクションを含むことができる。車両アクションは、（例えば、計画軌道に沿った）車両の運動を指図し得る計画車両運動アクションを含むことができる。例えば、運動計画システム１２８は、計画車両運動アクションと関連付けられる費用データを考慮する最適化アルゴリズムおよび他の目的関数（例えば、速度制限、交通信号等に基づく費用関数）を実装し、存在する場合、運動計画１３４を構成する最適化された変数を決定することができる。実施例として、運動計画システム１２８は、車両１０４への潜在的リスクを高めることなく、および／またはいかなる交通法規（例えば、速度制限、車線境界、標識）にも違反することなく、車両１０４があるアクション（例えば、物体の通過）を実施し得ると決定することができる。運動計画１３４は、車両１０４の計画軌道、速度、加速度、他のアクション等を含むことができる。運動計画１３４は、計画車両運動アクション（例えば、車両１０４によってある時間および／または場所においてとられるアクション）および／または他のアクション、およびこれらのアクションが車両１０４によってとられるべき時間および／または場所を示すことができる。
【００６３】
車両コンピューティングシステム１０２は、車両１０４を運動計画１３４に従って作用させることができる。例えば、運動計画システム１２８は、車両１０４に関する運動計画１３４を実装するために、計画車両運動アクション、計画軌道、および／または他の動作パラメータを示すデータを伴う運動計画１３４を車両制御システム１１６に提供することができる。例えば、車両１０４は、運動計画１３４を命令に変換するように構成されるコントローラを含むことができる。実施例として、コントローラは、車両１０４の操向を「Ｘ」度調節する、ある大きさの制動力を印加する等のために、計画車両運動アクションを命令に変換することができる。コントローラは、命令を実行し、計画車両運動アクションを実装するために、１つ以上の制御信号を関与する車両制御コンポーネント（例えば、制動制御システム、操向制御システム、加速度制御システム）に送信することができる。
【００６４】
いくつかの実装では、車両１０４は、衝突軽減システム１３５を含むことができる。衝突軽減システム１３５は、自律性コンピューティングシステム１１４から独立し得る。いくつかの実装では、衝突軽減システム１３５は、自律性コンピューティングシステム１１４に関するセンサデータ１１８を入手するセンサ１１２から独立したセンサを含むことができる。衝突軽減システム１３５は、車両１０４が潜在的に衝突し得る物体を識別するバックアップ安全対策として構成されることができる。衝突軽減システム１３５は、潜在的衝突を回避するために、車両１０４が実施するための１つ以上の計画車両運動アクションを決定することができる。そのようなアクションは、運動計画の一部として、またはそれとは別個に提供されることができる。
【００６５】
衝突軽減システム１３５は、それと関連付けられるセンサ（例えば、無線検出および測距（ＲＡＤＡＲ）システム、１つ以上のカメラ、および／または他のタイプの画像捕捉デバイスおよび／またはセンサ）を使用して、車両１０４の周辺環境を監視することができる。衝突軽減システム１３５は、少なくとも部分的に、その関連付けられるセンサによって提供される情報に基づいて、周辺環境内の１つ以上の物体を識別することができる。衝突軽減システム１３５は、識別された物体との１つ以上の潜在的衝突を検出することができる。潜在的衝突が検出されると、衝突軽減システム１３５は、潜在的衝突を回避するために車両１０４を制御することができる。例えば、衝突軽減システム１３５は、潜在的衝突と関連付けられる情報を自律性コンピューティングシステム１１４に提供することができ、これは、潜在的衝突を回避するために車両１０４の軌道を調節することができる。いくつかの実装では、衝突軽減システム１３５は、車両１０４の運動を調節するために（例えば、制動システムをアクティブ化するために）、制御信号を制御システム１１６に送信することができる。加えて、または代替として、衝突軽減システム１３５は、車両１０４の内部で警報をアクティブ化するために（例えば、車両１０４内のオペレータ、乗車者等に警告するために）、１つ以上の制御信号を送信することができる。
【００６６】
車両コンピューティングシステム１０２は、自律性コンピューティングシステム１１４のシステムアクションを（例えば、車両１０４内の、車両１０４から遠隔の）オペレータ１０８、１０９および／または車両１０４内の乗車者１３６（例えば、輸送サービスのための車両１０４の搭乗者）に通信することができる。例えば、車両コンピューティングシステム１０２は、本明細書に説明されるように、車両コンピューティングシステム１０２のアクションを示す可聴車両インジケーション１５０を生成するように構成される可聴インジケーションジェネレータシステム１３８を含むことができる。例えば、可聴インジケーションジェネレータシステム１３８は、自律性コンピューティングシステム１１４のシステムアクションを示す可聴車両インジケーション１５０を生成することができる。これらは、例えば、車両１０４の物体知覚、物体運動予測、および／または運動計画を含むことができる。いくつかの実装では、可聴車両インジケーション１５０は、衝突軽減システム１３５によって実施されるシステムアクション（例えば、物体知覚、運動計画等）を示すことができる。例えば、車両コンピューティングシステム１０２は、（例えば、車両１０４内の、車両１０４から遠隔の）オペレータ１０８、１０９および／または別の乗車者１３６に、知覚システム１２４によって知覚される車両の周辺環境内の物体および／または運動計画システム１２８（および／または衝突軽減システム１３５）によって決定される計画車両運動アクションについて知らせることができる。
【００６７】
通信する情報を決定することに役立てるために、車両コンピューティングシステム１０２（例えば、可聴インジケーションジェネレータシステム１３８）は、車両１０４と関連付けられるデータを取得することができる。車両１０４と関連付けられるデータは、（例えば、人間オペレータ１０８、１０９からのユーザ入力を伴わずに）、例えば、車両１０４がその周辺環境を通して進行する際、車両１０４にオンボードで作成されるデータであり得る。そのようなデータは、例えば、車両１０４の周辺環境内の１つ以上の物体と関連付けられる知覚データ１３０を含むことができる。加えて、または代替として、車両１０４と関連付けられるデータは、車両１０４の周辺環境内の物体の１つ以上の予測される将来の場所を示す予測データ１３２を含むことができる。いくつかの実装では、データは、車両１０４の運動計画１３４と関連付けられるデータおよび／または車両１０４の衝突軽減システム１３５と関連付けられるデータを含むことができる。
【００６８】
車両コンピューティングシステム１０２（例えば、可聴インジケーションジェネレータシステム１３８）は、少なくとも部分的に、車両１０４と関連付けられるデータに基づいて、ユーザに通信するシステムアクションを識別することができる。例えば、車両コンピューティングシステム１０２は、少なくとも部分的に、車両１０４と関連付けられるデータに基づいて、車両１０４の周辺環境内の物体および／または車両１０４の計画車両運動アクションを識別することができる。例えば、図２は、本開示の例示的実施形態による、車両１０４の例示的環境２００の略図を描写する。車両コンピューティングシステム１０２（例えば、可聴車両インジケーションジェネレータシステム１３８）は、少なくとも部分的に、例えば、センサデータ１１８および／または知覚データ１３０に基づいて、車両１０４の周辺環境２００内に位置する１つ以上の物体を識別することができる。例えば、車両コンピューティングシステム１０２は、複数の第１の物体２０２（例えば、歩道上で立っている歩行者の群衆）、第２の物体２０４（例えば、移動している歩行者）、第３の物体２０６（例えば、駐車車両）、第４の物体２０８（例えば、同一の進行路内の車両）、第５の物体２１０（例えば、別の進行路内の車両）、および／または他の物体を識別する。車両コンピューティングシステム１０２は、物体の１つ以上の予測される将来の場所（例えば、予測データ１３２）を決定することができる。例えば、車両コンピューティングシステム１０２は、第２の物体２０４が（例えば、予測軌道に従って横断歩道を横断して）１つ以上の将来の場所２１２に進行するであろうと予測することができる。車両コンピューティングシステム１０２は、第４の物体２０８が１つ以上の将来の場所２１４に進行する（例えば、予測軌道に従って進行車線を変更する）であろうと予測することができる。加えて、または代替として、車両コンピューティングシステム１０２は、第５の物体２１０が（例えば、予測軌道に従って現在の進行車線内で）１つ以上の将来の場所２１６に進行するであろうと予測することができる。
【００６９】
車両コンピューティングシステム１０２（例えば、可聴車両インジケーションジェネレータシステム１３８）は、少なくとも部分的に、運動計画データ１３４（および／または衝突軽減システム１３５と関連付けられるデータ）に基づいて、車両１０４の計画車両運動アクションを識別することができる。例えば、運動計画システム１２８は、車両１０４に関する複数の計画車両運動アクション２２０−２２４を決定することができる。第１の計画車両運動アクション２２０は、進行路内で直進すること（現在の軌道を維持すること）を含むことができる。第２の計画車両運動アクション２２２は、車両の進行車線内のナッジアクションを含むことができる。第３の計画車両運動アクション２２４は、（例えば、横断歩道の正面での）停止アクションを含むことができる。
【００７０】
車両コンピューティングシステム１０２は、意図される聴衆（例えば、オペレータ１０８、１０９、乗車者１３６）に関連するであろう周辺環境２００内の物体２０２−２１０および／または計画車両運動アクション２２０−２２４を決定することができる。例えば、物体２０２−２１０の全てが車両のセンサの視野内にあり得るが、物体２０２−２１０の全てが、オペレータ１０８、１０９および／または乗車者１３６に関連し得るわけではない。いくつかの実装では、関連する物体は、車両１０４の近傍に（例えば、ある閾値距離内に）現在位置するもの、車両１０４の運動に影響を及ぼし得る物体、および／または別様に車両１０４の安全な動作に影響を及ぼし得る物体であってもよい。いくつかの実装では、関連する計画車両運動アクションは、車両１０４の進行方向および／または速度を調節するものであってもよい。車両コンピューティングシステム１０２は、１つ以上の因子に基づいて、物体２０２−２１０および／または計画車両運動アクション２２０−２２４の関連性を決定することができる。
【００７１】
いくつかの実装では、物体の関連性は、少なくとも部分的に、物体の現在の場所に基づくことができる。実施例として、車両コンピューティングシステム１０２（例えば、可聴車両インジケーションジェネレータシステム１３８）は、少なくとも部分的に、車両１０４と関連付けられるデータ（例えば、センサデータ１１８、知覚データ１３０）に基づいて、物体の現在の場所を識別することができる。車両コンピューティングシステム１０２は、少なくとも部分的に、個別の物体の現在の場所に基づいて、物体が意図される聴衆に関連すると決定することができる。例えば、車両コンピューティングシステム１０２は、第３の物体２０６（例えば、駐車車両）が、これがその現在の場所にある間に車両１０４の近傍に位置するため、意図される聴衆に関連すると決定することができる。
【００７２】
加えて、または代替として、物体の関連性は、少なくとも部分的に、物体のタイプに基づいてもよい。例えば、車両コンピューティングシステム１０２は、少なくとも部分的に、知覚データ１３０（例えば、物体の分類）に基づいて、物体のタイプを決定することができる。車両コンピューティングシステム１０２は、少なくとも部分的に、物体のタイプに基づいて、物体が関連すると決定することができる。例えば、歩行者として識別される物体２０４は、そのような個人が、車両１０４がその周辺環境２００内の歩行者を適切に知覚していると把握することに関心があり得るため、オペレータ１０８、１０９および／または乗車者１３６に関連すると見なされてもよい。
【００７３】
いくつかの実装では、物体の関連性は、少なくとも部分的に、物体の予測される将来の場所に基づくことができる。例えば、車両コンピューティングシステム１０２（例えば、可聴車両インジケーションジェネレータシステム１３８）は、（例えば、予測データ１３２に基づいて）、車両の周辺環境２００内の物体の１つ以上の予測される将来の場所を決定することができる。車両コンピューティングシステム１０２は、少なくとも部分的に、物体の１つ以上の予測される将来の場所に基づいて、物体が（例えば、可聴車両インジケーション１５０）の意図される聴衆に関連すると決定することができる。実施例として、車両の周辺環境２００内に移動すると予測される物体の全てが、オペレータ１０８、１０９および／または乗車者１３６に関連すると見なされ得るわけではない。物体は、その予測される将来の場所のうちの１つ以上のものが、車両１０４の運動に影響を及ぼすであろう場合および／または物体の予測軌道が、車両の計画軌道と交差するであろう場合、関連すると見なされてもよい。例えば、車両コンピューティングシステム１０２は、第２の物体２０４の予測される将来の場所２１２が、車両１０４を停止させるであろう、および／または車両の計画軌道と交差するであろうため（車両１０４が進行車線内を進んだ場合）、第２の物体２０４がオペレータ１０８、１０９および／または乗車者１３６に関連するであろうと決定することができる。加えて、または代替として、車両コンピューティングシステム１０２は、第４の物体２０８の（例えば、車両１０４の進行車線の中への）予測軌道が車両１０４の運動に影響を及ぼし得るため、第４の物体２０８を関連するものと見なしてもよい。
【００７４】
計画車両運動アクションの関連性は、少なくとも部分的に、車両アクションの種々の特性に基づくことができる。例えば、車両コンピューティングシステム１０２（例えば、可聴車両インジケーションジェネレータシステム１３８）は、少なくとも部分的に、計画車両運動アクションのタイプ、または車両１０４の進行方向、速度、または別の特性のうちの１つに対する計画車両運動アクションの効果のうちの少なくとも１つに基づいて、計画車両運動アクションが（例えば、可聴車両インジケーション１５０の）意図される聴衆に関連すると決定することができる。実施例として、運動計画システム１２８は、車両１０４によって実装されるべき複数の計画車両運動アクション２２０−２２４を含む運動計画を生成することができる。いくつかの実装では、計画車両運動アクション２２０−２２４の全てが、オペレータ１０８、１０９および／または乗車者１３６に関連し得るわけではない。例えば、第１の計画車両運動アクション２２０は、車両１０４にある進行方向および／または速度を維持させ得る（例えば、進行車線内を直進する１つ以上の軌道）一方、第２および第３の計画車両運動アクション２２２、２２４は、車両１０４にその進行方向および／または速度を調節させ得る（例えば、進行車線内の移動、停止等）。故に、車両コンピューティングシステム１０２は、関連しないものとして第１の計画車両運動アクション２２０を識別してもよい、および／または関連するものとして（例えば、車両１０４の進行方向および／または速度を調節するであろう）車両運動アクション２２２、２２４を識別してもよい。
【００７５】
加えて、または代替として、物体および／または計画車両運動アクションの関連性は、少なくとも部分的に、可聴車両インジケーション１５０の具体的な意図される聴衆に基づくことができる。例えば、いくつかの物体および／または計画車両運動アクションは、車両オペレータ１０８、１０９に関連するが、乗車者１３６（例えば、輸送サービスの顧客）に関連しないと見なされ得る。車両コンピューティングシステム１０２は、可聴車両インジケーション１５０の意図される聴衆を識別することができる。いくつかの実装では、そのために、車両コンピューティングシステム１０２は、車両１０４の内部の１つ以上のセンサからのデータを処理し、（車両１０４内の）車両オペレータ１０８および／または乗車者１３６の存在を決定することができる。実施例として、車両１０４は、座席重量センサ、温度センサ、湿度センサ、騒音センサ、運動センサ、カメラ、および／または車両１０４の内部の他のタイプのセンサを含むことができる。車両コンピューティングシステム１０２は、これらのセンサを介してデータを取得し、オペレータ１０８および／または乗車者１３６が車両１０４内に存在するかどうかを決定することができる。いくつかの実装では、車両コンピューティングシステム１０２は、オペレータ１０８と関連付けられる他のデータに基づいて、オペレータ１０８が車両１０４内に存在すると決定することができる。例えば、オペレータ１０８は、車両コンピューティングシステム１０２にログインする、および／またはそれに他のクレデンシャル情報を提供してもよい。いくつかの実装では、車両コンピューティングシステム１０２は、乗車者１３６と関連付けられる他のデータに基づいて、乗車者１３６が車両１０４内に存在すると決定することができる。例えば、車両１０４は、乗車者１３６と関連付けられるサービス要求（例えば、輸送サービスに関する要求）に割り当てられることができる。車両コンピューティングシステム１０２は、少なくとも部分的に、サービス要求（例えば、乗車者１３６が車両に搭乗したことを確認する、ユーザデバイスを介した乗車者１３６による確認）、乗車者１３６と関連付けられるユーザデバイスの場所（例えば、ユーザデバイスが車両１０４内に位置すること）、動作コンピューティングシステム１０６によって提供されるデータ（例えば、乗車者１３６が車両１０４に搭乗したことを示す）、および／または他の情報に基づいて、乗車者１３６が車両１０４に（例えば、要求されたサービスを受けるために）入ったと決定することができる。
【００７６】
加えて、または代替として、車両コンピューティングシステム１０２は、可聴車両インジケーション１５０の意図される聴衆が遠隔オペレータ１０９であると識別することができる。いくつかの実装では、車両コンピューティングシステム１０２は、少なくとも部分的に、車両１０４に、および／またはそれから提供されるデータに基づいて、遠隔オペレータ１０９が車両１０４を監視していると識別することができる。例えば、車両コンピューティングシステム１０２は、少なくとも部分的に、車両コンピューティングシステム１０２によって動作コンピューティングシステム１０６に提供される支援のための要求に基づいて、意図される聴衆を遠隔オペレータ１０９として識別することができる。加えて、または代替として、車両コンピューティングシステム１０２は、少なくとも部分的に、遠隔オペレータ１０９が車両１０４を監視していること（または車両１０４を監視および／または制御する要求）を示す（例えば、車両１０４によって受信される）データに基づいて、遠隔オペレータ１０９が車両１０４に（例えば、ネットワークを経由して）接続されていると識別することができる。そのようなデータは、通信システム１１１と関連付けられるデータ（例えば、無線通信セッションを示すデータ）を含むことができる。
【００７７】
いくつかの実装では、車両コンピューティングシステム１０２は、車両１０４の動作モードに基づいて、可聴車両インジケーション１５０の意図される聴衆を識別することができる。例えば、車両１０４が完全自律モードと半自律および／または手動動作モードとの間で調節される場合では、車両コンピューティングシステム１０２は、人間オペレータ１０８、１０９が車両１０４内および／または車両１０４から遠隔の場所に存在すると決定することができる。
【００７８】
車両コンピューティングシステム１０２は、少なくとも部分的に、可聴車両インジケーション１５０の意図される聴衆に基づいて、物体または計画車両運動アクションのうちの少なくとも１つを関連するものとして識別することができる。例えば、周辺環境内（例えば、ある閾値距離内）の物体のうちのいくつかは、（例えば、視覚インジケータ、システムデータ等を精査することなく）知覚システム１２４が車両１０４の周囲の物体を正確に知覚しているかどうかを評価することを所望するオペレータ１０８、１０９に関連し得る。実施例として、オペレータ１０８、１０９は、自律性コンピューティングシステム１１４の知覚動作を確認するために、第５の物体２１０（例えば、別の進行路内の車両）および複数の第１の物体２０２（例えば、立っている歩行者の群衆）を関連するものと見なしてもよい。しかしながら、車両コンピューティングシステム１０２は、そのような物体を輸送サービスのための車両１０４を使用している乗車者１３６に関連すると見なさない場合がある。むしろ、車両コンピューティングシステム１０２は、車両１０４に最も近傍である、および／または車両１０４の運動に影響を及ぼすであろう、ある物体（例えば、２０４、２０６）のみを乗車者１３６に関連するものとして識別してもよい。このように、車両コンピューティングシステム１０２は、乗車者１３６に過度の負担をかける／それを煩わせることなく、車両の自律動作の確証を得るために、乗車者１３６に関連する物体を識別することができる。
【００７９】
別の実施例では、車両コンピューティングシステム１０２は、全ての計画車両運動アクション２２０−２２４を（例えば、自律性コンピューティングシステム１１４の運動計画動作を評価することを所望する）オペレータ１０８、１０９に関連するものとして識別することができる。しかしながら、車両コンピューティングシステム１０２は、ある計画車両運動アクションのみを乗車者１３６に関連するものとして識別してもよい。これは、例えば、車両１０４の進行方向および／または速度に影響を及ぼすであろう計画車両運動アクション２２２、２２４を含むことができる。故に、車両コンピューティングシステム１０２は、少なくとも部分的に、意図される聴衆に基づいて、通信する物体および／または計画車両運動アクションをフィルタリングすることができる。これは、車両コンピューティングシステム１０２が、意図される聴衆に関連すると見なされる物体および／または計画車両運動アクションのみがその関係者に通信されることを確実にすることを可能にすることができる。
【００８０】
いくつかの実装では、オペレータ１０８、１０９および／または乗車者１３６は、オペレータ１０８、１０９および／または乗車者１３６に通信されるべき物体および／または計画車両運動アクションを規定してもよい。例えば、オペレータ１０８、１０９および／または乗車者１３６は、可聴車両インジケーション１５０と関連付けられる感度レベルを示すために、ユーザ入力をグラフィカルユーザインターフェースに提供することができる。グラフィカルユーザインターフェースは、（図１に示される）ヒューマンマシンインターフェース１４０のうちの１つ以上のものを介して車両１０４にオンボードで位置するディスプレイデバイスを介して提示されることができる。ヒューマンマシンインターフェース１４０は、例えば、１つ以上のディスプレイデバイスを伴う１つ以上のユーザデバイス（例えば、タブレット、ラップトップ等）を含むことができる。ヒューマンマシンインターフェース１４０は、車両１０４の内部に位置することができる。いくつかの実装では、そのようなグラフィカルユーザインターフェースは、車両１０４から遠隔で、オフボードで位置することができる。オペレータ１０８、１０９および／または乗車者１３６は、オペレータ１０８、１０９および／または乗車者１３６が可聴車両インジケーション１５０を受信することを所望する、物体および／または計画車両アクションのタイプ、場所（例えば、距離閾値）、および／または他のパラメータを（例えば、ユーザインターフェースへのユーザ入力を介して）規定することができる。実施例として、乗車者１３６は、乗車者１３６が車両１０４の１０ヤード以内にある物体と関連付けられる可聴車両インジケーションを受信することのみを所望すると規定することができる。別の実施例では、乗車者１３６は、乗車者１３６が車両１０４の進行方向および／または速度に影響を及ぼす計画車両運動アクションと関連付けられる可聴車両インジケーションを受信することのみを所望すると規定することができる。別の実施例では、乗車者１３６は、乗車者１３６が可聴車両インジケーションを受信することを全く所望しないと規定することができる。オペレータ１０８、１０９および／または乗車者１３６の選好は、その個人と関連付けられるプロファイル内に記憶されることができる。プロファイルは、選好が調節される場合に更新されることができる。
【００８１】
車両コンピューティングシステム１０２（例えば、可聴インジケーションジェネレータシステム１３８）は、識別された物体および／または計画車両運動アクションと関連付けられる可聴車両インジケーション１５０を決定することができる。可聴車両インジケーション１５０は、種々の情報を通信するように設計される複数の可聴特性を伴う可聴音声であり得る。可聴車両インジケーション１５０内に階層化される情報のタイプは、通信されるべき自律性コンピューティングシステム１１４（または衝突軽減システム１３５）のシステムアクションに応じて変動し得る。例えば、（例えば、知覚システム１２４、予測システム１２６による）物体知覚および／または物体運動予測と関連付けられる情報を通信するとき、車両コンピューティングシステム１０２（例えば、可聴インジケーションジェネレータシステム１３８）は、物体のタイプ、車両１０４に対する物体の距離、車両１０４に対する物体の現在の場所、および／または（例えば、車両１０４に対する）物体の１つ以上の予測される将来の場所を示す聴覚車両インジケーション１５０を生成することができる。（例えば、運動計画システム１２８、衝突軽減システム１３５による）車両１０４の運動計画と関連付けられる情報を通信するとき、車両コンピューティングシステム１０２は、例えば、計画車両運動アクションのタイプおよび／または計画車両運動アクションと関連付けられる１つ以上の場所（例えば、アクションの方向、アクションが起こるべき場所等）を示す聴覚車両インジケーション１５０を生成することができる。
【００８２】
いくつかの実装では、可聴車両インジケーション１５０を定式化することに役立てるために、車両コンピューティングシステム１０２（例えば、可聴インジケーションジェネレータシステム１３８）は、例えば、車両１０４にオンボードのメモリ内および／または遠隔場所（例えば、動作コンピューティングシステム１０６）に記憶されるデータ構造にアクセスすることができる。図３は、本開示の例示的実施形態による、例示的データ構造３００を描写する。図３に示されるデータ構造３００およびその中に含まれる情報は、解説目的のための実施例として提供され、限定であることを意図していない。データ構造は、種々の様式でフォーマットされることができ、図３に描写されるものに加えて、またはその代替として、種々の情報を含むことができる。
【００８３】
データ構造３００は、１つ以上のルール、テーブル、リスト、ツリー、および／または他のタイプのデータ構造を含むことができる。データ構造３００は、複数の聴覚特性を示すことができる。聴覚特性は、例えば、音、音量、頻度、および／または他の音声特性を含むことができる。例えば、データ構造３００は、物体および／または計画車両運動アクションと関連付けられるあるタイプの情報を通信するために使用されるべき聴覚特性を示すことができる。車両コンピューティングシステム１０２は、少なくとも部分的に、データ構造３００に基づいて、可聴車両インジケーション１５０に関する複数の聴覚特性のうちの１つ以上の聴覚特性を識別することができる。
【００８４】
実施例として、異なる音声が、異なるタイプの物体を示すために使用されることができる。いくつかの実装では、第１の音（例えば、第１のオクターブにおけるビープ音）が、歩行者を示すために使用されることができ、第２の音（例えば、第２のオクターブにおけるビープ音）が、自転車を示すために使用されることができ、第３の音（例えば、第３のオクターブにおけるビープ音）が、車両を示すために使用されることができる等である。加えて、または代替として、異なる音声が、異なるタイプの車両運動アクションを示すために使用されることができる。例えば、第４の音（例えば、第４のオクターブにおけるビープ音）が、車両の進行車線内のナッジアクションを示すために使用されることができ、第５の音（例えば、第４のオクターブにおける２回ビープ音）が、車線変更を示すために使用されることができ、第６の音（例えば、第４のオクターブにおける３回ビープ音）が、方向転換を示すために使用されることができる等である。いくつかの実装では、第７の音が、車両１０４がその現在の軌道上で真っ直ぐに留まることを計画していることを示すために使用されることができる。車両コンピューティングシステム１０２は、物体および／または計画車両運動アクションのタイプを通信する方法を決定するために、データ構造３００にアクセスすることができる。
【００８５】
加えて、または代替として、データ構造３００は、（例えば、車両１０４に対する）物体の距離および／または計画車両運動アクションが車両１０４によって実施されるまでの距離を示すために使用されるべき聴覚特性（例えば、音量レベル）を示すことができる。例えば、異なる音量レベルが、異なる距離範囲を示すために使用されることができる。実施例として、可聴車両インジケーション１５０（例えば、それと関連付けられる音声）の音量レベルは、物体と車両１０４との間の相対距離に相関することができる（例えば、デシベルレベルが高い／音量が大きいほど、物体は車両１０４により近接している）。計画車両運動アクションに関して、可聴車両インジケーション１５０の音量レベルは、車両１０４が計画車両運動アクションを実施するまでの相対距離に相関することができる（例えば、デシベルレベルが高い／音量が大きいほど、車両１０４は計画車両運動アクションの実施により近接している）。いくつかの実装では、データ構造３００は、少なくとも部分的に、距離範囲に基づいて、音量レベルを示すことができる。例えば、データ構造３００は、可聴車両インジケーション１５０が、識別された物体が車両１０４から（例えば、Ｘフィートを下回る）第１の距離範囲内にある場合に第１の音量レベルにおいて出力されるべきであり、第２の音量レベル（例えば、第１の音量レベルよりも低いデシベルレベル）が、物体が車両１０４から（例えば、Ｘ〜Ｙフィートの）第２の距離範囲内にあることを示すために使用され得、第３の音量レベル（例えば、第２の音量レベルよりも低いデシベルレベル）が、物体が車両１０４から（例えば、Ｙフィートを上回る）第３の距離範囲内にあることを示すために使用され得ること等を示すことができる。図３に示されるように、データ構造３００は、計画車両運動アクションに関する類似するそのようなアプローチを含むことができる。いくつかの実装では、データ構造３００は、音量と（例えば、物体、車両運動アクションの）距離との間の関係を示すルールおよび／または関数を含むことができる。車両コンピューティングシステム１０２は、（例えば、車両１０４に対する）物体および／または計画車両運動アクションと関連付けられる距離を意図される聴衆に通信する方法を決定するために、データ構造３００にアクセスすることができる。
【００８６】
データ構造３００は、聴覚車両インジケーション１５０が車両１０４に対する物体の場所および／または計画車両運動アクションと関連付けられる場所を示すべき方法を示すことができる。例えば、図４に示されるように、車両１０４は、複数の出力デバイス４００Ａ−Ｆを含むことができる。出力デバイス４００Ａ−Ｆは、例えば、スピーカおよび／または他の可聴出力デバイス等の可聴出力デバイスを含むことができる。出力デバイス４００Ａ−Ｆは、車両１０４の内部４０２に位置することができる。出力デバイスは、車両１０４の内部４０２全体を通して位置付けられることができる。例えば、第１の出力デバイス４００Ａは、車両１０４の左前側上に（例えば、運転者のサイドドアに）位置付けられることができ、第２の出力デバイス４００Ｂは、車両１０４の正面の中心に（例えば、ダッシュボードの中心に）位置付けられることができ、第３の出力デバイス４００Ｃは、車両１０４の右前側上に（例えば、前の乗車者のサイドドアに）位置付けられることができ、第４の出力デバイス４００Ｄは、車両１０４の右後側に（例えば、後部右側の乗車者ドアに）位置付けられることができ、第５の出力デバイス４００Ｅは、車両１０４の後部に（例えば、車両トランクの中心の近傍に）位置付けられることができ、第６の出力デバイス４００Ｆは、車両１０４の左後側に（例えば、後部左側の乗車者ドアに）位置付けられることができる等である。
【００８７】
図３に再び目を向けると、データ構造３００は、車両コンピューティングシステム１０２がこれらの種々の出力デバイス４００Ａ−Ｆを活用し、物体および／または計画車両運動アクションと関連付けられる場所を通信し得る方法を示すことができる。例えば、車両コンピューティングシステム１０２は、識別された物体（例えば、関連する物体）および／または計画車両運動アクション（例えば、関連する車両運動アクション）と関連付けられる１つ以上の場所を決定することができる。車両コンピューティングシステム１０２は、これらの場所を示すために利用する出力デバイス４００Ａ−Ｆを決定することができる。実施例として、車両コンピューティングシステム１０２は、第３の物体２０６の現在の場所が車両１０４の右前側（例えば、「区域３」）に位置すると決定することができる。データ構造３００は、本場所に関して、車両１０４に対する第３の物体２０６の本場所を示すために、可聴車両インジケーション１５０が車両１０４の右前側上に（例えば、前の乗車者のサイドドアに）位置付けられる第３の出力デバイス４００Ｃを介して出力され得ることを示すことができる。
【００８８】
加えて、または代替として、車両コンピューティングシステム１０２は、物体（例えば、関連する物体）の予測される将来の場所を示すために利用する出力デバイス４００Ａ−Ｆを決定することができる。例えば、車両コンピューティングシステム１０２は、図２に示されるように、第２の物体２０４が、車両１０４の正面の右から左への経路を形成する、１つ以上の予測される将来の場所２１２に進行することが予測される（例えば、歩行者が横断歩道に沿って右から左に進行する）と決定することができる。データ構造３００は、これらの場所（例えば、区域３−２−１）に関して、可聴車両インジケーション１５０が、車両１０４の右前側上に（例えば、前の乗車者のサイドドアに）位置付けられる第３の出力デバイス４００Ｃから始まり、次いで、車両１０４の正面の中心に（例えば、ダッシュボードの中心に）位置付けられる第２の出力デバイス４００Ｂを介し、次いで、車両１０４の左前側上に（例えば、運転者のサイドドアに）位置付けられる第１の出力デバイス４００Ａを介するシーケンスにおいて出力され得ることを示すことができる。これは、第２の物体２０４の予測軌道を反映することができる。
【００８９】
別の実施例では、車両コンピューティングシステム１０２は、図２に示されるように、第４の物体２０８が、隣接する進行車線から車両１０４の現在の進行車線への経路に沿って、車両１０４の左から始まる１つ以上の予測される将来の場所２１４に進行することが予測されると決定することができる。データ構造３００は、これらの場所（例えば、区域１−２）に関して、可聴車両インジケーション１５０が、車両１０４の左前側上に位置付けられる第１の出力デバイス４００Ａから始まり、次いで、車両１０４の正面の中心に位置付けられる第２の出力デバイス４００Ｂを介するシーケンスにおいて出力され得ることを示すことができる。これは、第４の物体２０８の予測軌道を反映することができる。
【００９０】
別の実施例では、車両コンピューティングシステム１０２は、図２に示されるように、第５の物体２１０が、車両１０４の左側に沿って１つ以上の予測される将来の場所２１６に進行すると予測されると決定することができる。データ構造３００は、これらの場所に関して、可聴車両インジケーション１５０が、車両１０４の左前側上に位置付けられる第１の出力デバイス４００Ａから始まり、次いで、車両１０４の左後側に位置付けられる第６の出力デバイス４００Ｆを介するシーケンスにおいて出力され得ることを示すことができる。これは、第５の物体２１０の予測軌道を反映することができる。
【００９１】
車両コンピューティングシステム１０２はまた、計画車両運動アクションの場所を示すために利用する出力デバイス４００Ａ−Ｆを決定することができる。例えば、車両コンピューティングシステム１０２は、車両１０４が第１の計画車両運動アクション２２０を実施する（例えば、車両の進行車線内で直進軌道を維持する）べきと決定することができる。データ構造３００は、第１の計画車両運動アクション２２０と関連付けられる場所に関して、可聴車両インジケーション１５０が車両１０４の正面の中心に位置付けられる第２の出力デバイス４００Ｂを介して出力され得ることを示すことができる。これは、第１の計画車両運動アクション２２０の場所（例えば、それと関連付けられる軌道）を反映することができる。
【００９２】
別の実施例では、車両コンピューティングシステム１０２は、車両１０４が第２の計画車両運動アクション２２２（例えば、車両の進行車線内での左へのナッジ）を実施するべきと決定することができる。データ構造３００は、本計画車両運動アクションと関連付けられる場所に関して、可聴車両インジケーション１５０が車両１０４の左前側上に（例えば、運転者のサイドドアに）位置付けられる第１の出力デバイス４００Ａおよび／または車両１０４の左後側に（例えば、後部左側の乗車者ドアに）位置付けられる第６の出力デバイス４００Ｆを介して出力され得ることを示すことができる。これは、第２の計画車両運動アクション２２２の場所を反映することができる。
【００９３】
いくつかの実装では、出力デバイス４００Ａ−Ｆは、車両１０４内の種々の高さに位置付けられることができる。データ構造３００は、ある物体の高さを識別するために利用されるべき出力デバイスを示すことができる。車両コンピューティングシステム１０２は、物体の高さを示すために、車両１０４内のある高さにおける出力デバイスを介して可聴車両インジケーション１５０を出力することができる。
【００９４】
いくつかの実装では、可聴車両インジケーション１５０は、車両１０４の周辺環境２００内の物体の意図を示すことができる。例えば、車両コンピューティングシステム１０２は、少なくとも部分的に、車両１０４に対する物体の運動（例えば、物体の場所、速力、加速度、および／または他の特性）に基づいて、車両１０４に対する物体の意図を決定することができる。物体の意図は、例えば、物体が車両１０４に対して害を及ぼすか（例えば、有害または潜在的に有害に作用している／作用するであろう）、または害を及ぼさないか（例えば、有害または潜在的に有害に作用していない／作用しないであろう）を示すことができる。いくつかの実装では、データ構造３００は、物体の意図を適切に伝えるために使用されるべき１つ以上の聴覚特性を示すことができる。例えば、可聴車両インジケーション１５０が出力される頻度（例えば、タイムフレームあたりの出力の数）は、物体の意図を示すことができる。実施例として、データ構造３００は、害を及ぼす物体に関して、可聴車両インジケーション１５０が、害を及ぼさない物体（例えば、１回のみ出力され得る）に関してよりも高い頻度で（例えば、Ｙ秒あたりＸ回）繰り返し出力され得ることを示すことができる。
【００９５】
いくつかの実装では、可聴車両インジケーション１５０の識別される聴覚特性のうちの少なくとも１つは、少なくとも部分的に、可聴車両インジケーション１５０の意図される聴衆に基づくことができる。例えば、車両コンピューティングシステム１０２は、物体のタイプを（例えば、ある音を認識するように訓練され得る）オペレータ１０８、１０９に、乗車者１３６（例えば、特殊化された音を熟知していない輸送サービスの顧客）とは異なるように通信してもよい。実施例として、データ構造３００は、車両オペレータ１０８、１０９に関して、可聴車両インジケーション１５０が、オペレータ１０８、１０９に物体のタイプを示すための音（例えば、ビープ音）を含むべきと規定することができる。加えて、または代替として、データ構造３００は、乗車者１３６に関して、可聴車両インジケーション１５０が、（例えば、ある音を識別するように具体的に訓練されていない）乗車者１３６に物体のタイプを示すための音声メッセージ（例えば、「歩行者」、「自転車」、「車両」等と述べる１語のメッセージ）を含むべきと示すことができる。このように、車両コンピューティングシステム１０２は、可聴車両インジケーション１５０を、個人が車両１０４で有し得る経験のレベルに適合させることができる。
【００９６】
車両コンピューティングシステム１０２は、１つ以上の出力デバイスを介して可聴車両インジケーション１５０を出力することができる。例えば、車両コンピューティングシステム１０２は、１つ以上の出力デバイス４００Ａ−Ｆを介して、車両１０４の内部４０２に、識別された物体または計画車両運動アクション（例えば、関連する物体、関連する計画車両運動アクション）と関連付けられる可聴車両インジケーション１５０を出力することができる。いくつかの実装では、車両コンピューティングシステム１０２は、聴覚車両インジケーション１５０を示すデータを（例えば、動作コンピューティングシステム１０６の）１つ以上の遠隔コンピューティングデバイスに提供することができる。このように、可聴車両インジケーション１５０は、車両１０４から遠隔にある遠隔出力デバイス１４２（図１に示される）を介して車両１０４の遠隔オペレータ１０９に出力されることができる。
【００９７】
車両コンピューティングシステム１０２は、種々のタイプの情報を通信するために、（例えば、データ構造３００によって設計される）聴覚特性の階層化された組み合わせとして可聴車両インジケーション１５０を出力することができる。例えば、可聴車両インジケーション１５０は、物体のタイプまたは計画車両運動アクションのタイプを示すことができる。さらに、可聴車両インジケーション１５０は、物体または計画車両運動アクションと関連付けられる１つ以上の場所（例えば、現在の場所、将来の場所）を示す様式で出力されることができる。例えば、車両コンピューティングシステム１０２は、１つ以上の出力デバイス４００Ａ−Ｆを介して可聴車両インジケーション１５０を出力することができる。１つ以上の出力デバイス４００Ａ−Ｆは、本明細書に説明されるように、物体と関連付けられる１つ以上の場所または計画車両運動アクションと関連付けられる１つ以上の場所に対応することができる。例えば、車両１０４の周辺環境２００内で知覚される物体に関して、車両コンピューティングシステム１０２は、車両１０４内のある位置における１つ以上の選択された出力デバイスを介して（例えば、物体の場所および／またはその予測される運動を示すため）、ある音量において（例えば、物体から車両１０４までの相対距離を示すため）、音（例えば、物体のタイプを示す）を含む可聴車両インジケーション１５０を出力することができる。実施例として、第２の物体２０４（例えば、移動する歩行者）に関して、車両コンピューティングシステム１０２は、第２の物体２０４の距離を示す音量レベルにおいて、歩行者を示すための第１の音（例えば、第１のオクターブにおけるビープ音）を含む可聴車両インジケーション１５０を出力することができる。さらに、第２の物体２０４と関連付けられる可聴車両インジケーション１５０は、第２の物体２０４の場所（例えば、現在、将来の場所）を示すために、本明細書に説明されるように、第３、第２、および第１の出力デバイス４００Ａ−Ｃを介して出力されることができる。いくつかの実装では、可聴車両インジケーション１５０は、第２の物体２０４が車両１０４に対して害を及ぼさないことを示すために、より低い頻度（例えば、１回）において出力されることができる。オペレータ１０８、１０９および／または乗車者１３６は、出力された可聴車両インジケーション１５０に基づいて、車両の自律性コンピューティングシステム１１４（例えば、知覚システム１２４、予測システム１２６）の動作を評価および認識することができる。
【００９８】
加えて、または代替として、計画車両運動アクションに関して、車両コンピューティングシステム１０２は、車両１０４内のある位置における１つ以上の選択された出力デバイスを介して（例えば、車両操縦と関連付けられる場所を示すため）、ある音量において（例えば、車両操縦までの相対距離を示すため）、音（例えば、車両操縦のタイプを示すため）を含む可聴車両インジケーション１５０を出力することができる。実施例として、第２の計画車両運動アクション２２２（例えば、移動する歩行者）に関して、車両コンピューティングシステム１０２は、車両１０４が第２の計画車両運動アクション２２２（例えば、ナッジアクション）を実施するまでの距離を示す音量レベルにおいて、ナッジアクションを示すための第４の音（例えば、第４のオクターブにおけるビープ音）を含む可聴車両インジケーション１５０を出力することができる。さらに、関連付けられる可聴車両インジケーション１５０は、第２の計画車両運動アクション２２２の場所を示すために、本明細書に説明されるように、第１および／または第６の出力デバイス４００Ａ、４００Ｆを介して出力されることができる。
【００９９】
いくつかの実装では、車両コンピューティングシステム１０２は、少なくとも部分的に、車両１０４内のオペレータ１０８の注意力のレベルに基づいて、可聴車両インジケーション１５０を出力することができる。車両１０４は、車両の内部に１つ以上のオペレータセンサ１４４（図１に示される）を含むことができる。車両コンピューティングシステムは、（例えば、運転席に位置付けられる）オペレータ１０８が進行路および／または車両アクションに注意を払っているかどうかを決定するように構成されることができる。例えば、オペレータセンサ１４４（例えば、運動センサ、圧力センサ、カメラ等）は、オペレータ１０８と関連付けられるデータを入手するように構成されることができる。そのようなデータは、例えば、オペレータ１０８が自身の手を操向機構（例えば、ハンドル）から離したどうかを示すデータ、オペレータの眼が車両の進行路から逸脱したかどうかを示すデータ、および／またはオペレータのボディランゲージが潜在的不注意を示すかどうか（例えば、疲労に起因する頭の揺れ）を含むことができる。車両コンピューティングシステム１０２は、オペレータセンサ１４４を介してオペレータ１０８と関連付けられるデータを取得することができる。車両コンピューティングシステム１０２は、少なくとも部分的に、そのようなデータに基づいて、車両１０４の内部に位置するオペレータ１０８と関連付けられる注意力のレベルを決定することができる。車両コンピューティングシステム１０２は、少なくとも部分的に、注意力のレベルに基づいて、可聴車両インジケーション１５０を出力することができる。例えば、オペレータの眼が進行路から逸脱した場合では、車両コンピューティングシステム１０２は、オペレータの注意を取り戻すことに役立つために、車両１０４の内部４０２に（例えば、知覚される物体の状態を示す）可聴車両インジケーション１５０を出力することができる。いくつかの実装では、車両コンピューティングシステム１０２は、オペレータの注意力を維持することに役立つために、背景雑音を（例えば、連続的に、可聴車両インジケーションとともに等）出力することができる。
【０１００】
図５は、本開示の例示的実施形態による、自律車両動作を通信する例示的方法５００のフロー図を描写する。方法５００の１つ以上の部分は、例えば、（例えば、車両１０４にオンボードの）車両コンピューティングシステム１０２の１つ以上のコンピューティングデバイス等の１つ以上のコンピューティングデバイスによって実装されることができる。方法５００の各個別の部分は、１つ以上のコンピューティングデバイスのうちのいずれか（または任意の組み合わせ）によって実施されることができる。さらに、方法５００の１つ以上の部分は、例えば、自律車両動作を通信するために、本明細書に説明される（例えば、図１および６のような）デバイスのハードウェアコンポーネントに対するアルゴリズムとして実装されることができる。図５は、図示および議論の目的のために特定の順序で実施される要素を描写する。当業者は、本明細書に提供される開示を使用して、本明細書に議論される方法のうちのいずれかの要素が、本開示の範囲から逸脱することなく、種々の方法で適合される、再配列される、拡張される、省略される、組み合わせられる、および／または修正され得ることを理解するであろう。
【０１０１】
（５０２）において、方法５００は、車両と関連付けられるデータを取得することを含むことができる。例えば、車両コンピューティングシステム１０２は、車両１０４（例えば、自律車両）と関連付けられるデータを取得することができる。車両１０４と関連付けられるデータは、車両１０４の自律性システム１１４（例えば、知覚システム１２４）によって取得される知覚データ１３０、車両１０４の自律性システム１１４（例えば、予測システム１２６）によって取得される予測データ１３２、車両１０４の運動計画１３４と関連付けられるデータ、または車両１０４の衝突軽減システム１３５と関連付けられるデータのうちの少なくとも１つを含むことができる。
【０１０２】
（５０４）において、方法５００は、物体または計画車両運動アクションを識別することを含むことができる。車両コンピューティングシステム１０２は、少なくとも部分的に、車両１０４と関連付けられるデータに基づいて、車両１０４の周辺環境２００内の物体２０２−２１０または車両１０４の計画車両運動アクション２２０−２２４を識別することができる。いくつかの実装では、車両コンピューティングシステム１０２は、関連付けられる可聴車両インジケーション１５０の意図される聴衆に関連し得る物体および／または計画車両運動アクションを識別することができる。例えば、車両コンピューティングシステム１０２は、少なくとも部分的に、車両１０４と関連付けられるデータに基づいて、物体の現在の場所を識別することができる。識別される物体は、車両１０４の周辺環境２００内の複数の物体２０２−２１０に含まれることができる。車両コンピューティングシステム１０２は、本明細書に説明されるように、物体が、少なくとも部分的に、物体の現在の場所に基づいて、可聴車両インジケーション１５０の意図される聴衆に関連すると決定することができる。加えて、または代替として、車両コンピューティングシステム１０２は、物体の１つ以上の予測される将来の場所を識別することができる。本明細書に説明されるように、車両コンピューティングシステム１０２は、少なくとも部分的に、物体の１つ以上の予測される将来の場所に基づいて、物体が可聴車両インジケーション１５０の意図される聴衆に関連すると決定することができる。加えて、または代替として、車両コンピューティングシステム１０２は、少なくとも部分的に、車両１０４と関連付けられるデータに基づいて、車両１０４の運動計画１３４の複数の計画車両運動アクション２２０−２２４を識別することができる。車両コンピューティングシステム１０２は、（例えば、複数の計画車両運動アクション２２０−２２４に含まれる）計画車両運動アクションが可聴車両インジケーション１５０の意図される聴衆に関連すると決定することができる。例えば、車両コンピューティングシステム１０２は、少なくとも部分的に、計画車両運動アクションのタイプまたは車両１０４の進行方向または速度のうちの少なくとも１つに対する計画車両運動アクションの効果のうちの少なくとも１つに基づいて、計画車両運動アクションが可聴車両インジケーション１５０の意図される聴衆に関連すると決定することができる。
【０１０３】
（５０６）において、方法５００は、物体または計画車両運動アクションと関連付けられる可聴車両インジケーションを決定することを含むことができる。車両コンピューティングシステム１０２は、識別された物体または計画車両運動アクションと関連付けられる可聴車両インジケーション１５０を決定することができる。例えば、車両コンピューティングシステム１０２は、車両１０４にオンボードで位置するメモリ内に記憶されるデータ構造３００にアクセスすることができる。データ構造３００は、複数の聴覚特性を示すことができる。車両コンピューティングシステム１０２は、少なくとも部分的に、データ構造３００に基づいて、可聴車両インジケーション１５０に関する複数の聴覚特性のうちの１つ以上の聴覚特性を識別することができる。いくつかの実装では、識別される聴覚特性のうちの少なくとも１つは、少なくとも部分的に、可聴車両インジケーション１５０の意図される聴衆に基づくことができる。可聴車両インジケーション１５０は、物体のタイプまたは計画車両運動アクションのタイプを示すことができる。いくつかの実装では、可聴車両インジケーション１５０は、車両１０４に対する物体の距離（または車両運動アクションまでの距離）を示すことができる。いくつかの実装では、可聴車両インジケーションは、本明細書に説明されるように、車両１０４の周辺環境２００内の物体の意図を示すことができる。
【０１０４】
いくつかの実装では、（５０８）において、方法５００は、オペレータの注意力のレベルを決定することを含むことができる。例えば、車両コンピューティングシステム１０２は、車両１０４の内部に位置するオペレータ１０８と関連付けられる注意力のレベルを決定することができる。車両コンピューティングシステム１０２は、本明細書に説明されるように、少なくとも部分的に、注意力のレベルに基づいて、可聴車両インジケーション１５０を出力することができる。
【０１０５】
（５１０）において、方法５００は、可聴車両インジケーションを出力することを含むことができる。例えば、車両コンピューティングシステム１０２は、車両１０４にオンボードの１つ以上の出力デバイス４００Ａ−Ｆを介して、可聴車両インジケーション１５０を出力することができる。可聴車両インジケーション１５０は、物体と関連付けられる１つ以上の場所または計画車両運動アクションと関連付けられる１つ以上の場所を示す様式で車両１０４の内部４０２に出力されることができる。物体（または計画車両運動アクション）と関連付けられる１つ以上の場所は、物体（または計画車両運動アクション）の現在の場所または物体（または計画車両運動アクション）の１つ以上の予測される将来の場所のうちの少なくとも１つを含むことができる。例えば、本明細書に説明されるように、車両１０４は、複数の出力デバイス４００Ａ−Ｆを含むことができる。車両コンピューティングシステム１０２は、少なくとも部分的に、物体と関連付けられる１つ以上の場所または計画車両運動アクションと関連付けられる１つ以上の場所に基づいて、車両１０４にオンボードで位置する複数の出力デバイス４００Ａ−Ｆの少なくともサブセットを選択することができる。出力デバイス４００Ａ−Ｆのサブセットの１つ以上の位置は、物体と関連付けられる１つ以上の場所または計画車両運動アクションと関連付けられる１つ以上の場所に対応することができる。車両コンピューティングシステム１０２は、複数の出力デバイス４００Ａ−Ｆのサブセットを介して、可聴車両インジケーション１５０を出力することができる。可聴車両インジケーション１５０は、１つ以上の将来の場所（および／または現在の場所）を示す様式で出力されることができる。さらに、車両コンピューティングシステム１０２は、本明細書に説明されるように、１つ以上の識別された聴覚特性に従って、聴覚車両インジケーション１５０を出力することができる。
【０１０６】
図６は、本開示の例示的実施形態による、例示的システム６００を描写する。図６に図示される例示的システム６００は、実施例としてのみ提供される。図６に図示されるコンポーネント、システム、接続、および／または他の側面は、随意であり、本開示を実装するために、要求されないが、可能であるものの実施例として提供される。例示的システム６００は、１つ以上のネットワーク６１０を経由して相互に通信可能に結合され得る、車両１０４の車両コンピューティングシステム１０２と、遠隔コンピューティングシステム６２０（例えば、動作コンピューティングシステム１０６）とを含むことができる。遠隔コンピューティングシステム６２０は、中央動作システムおよび／または、例えば、車両所有者、車両管理者、車隊オペレータ、サービスプロバイダ等の車両１０４と関連付けられるエンティティと関連付けられることができる。
【０１０７】
車両コンピューティングシステム１０２のコンピューティングデバイス６０１は、プロセッサ６０２と、メモリ６０４とを含むことができる。１つ以上のプロセッサ６０２は、任意の好適な処理デバイス（例えば、プロセッサコア、マイクロプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、コントローラ、マイクロコントローラ等）であり得、１つのプロセッサまたは動作可能に接続される複数のプロセッサであり得る。メモリ６０４は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、１つ以上のメモリデバイス、フラッシュメモリデバイス、データレジスタ等、およびそれらの組み合わせ等の１つ以上の非一過性コンピュータ可読記憶媒体を含むことができる。
【０１０８】
メモリ６０４は、１つ以上のプロセッサ６０２によってアクセスされ得る情報を記憶することができる。例えば、車両１０４にオンボードのメモリ６０４（例えば、１つ以上の非一過性コンピュータ可読記憶媒体、メモリデバイス）は、１つ以上のプロセッサ６０２によって実行され得るコンピュータ可読命令６０６を含むことができる。命令６０６は、任意の好適なプログラミング言語で書き込まれたソフトウェアであり得る、またはハードウェアにおいて実装されることができる。加えて、または代替として、命令６０６は、プロセッサ６０２上の論理的および／または仮想的に別個のスレッドにおいて実行されることができる。
【０１０９】
例えば、車両１０４にオンボードのメモリ６０４は、車両１０４にオンボードの１つ以上のプロセッサ６０２によって実行されると、１つ以上のプロセッサ６０２（車両コンピューティングシステム１０２）に、車両コンピューティングシステム１０２の動作および機能、システムアクションを実施するための動作および機能（例えば、車両の周辺環境内の物体を知覚すること、物体運動を予測すること、車両運動を計画すること等）、自律車両動作を通信するための動作および機能（例えば、方法５００の１つ以上の部分）、および／または本明細書に説明されるような車両コンピューティングシステム１０２の任意の他の動作および機能のうちのいずれか等の動作を実施させる、命令６０６を記憶することができる。
【０１１０】
メモリ６０４は、取得され得る、受信され得る、アクセスされ得る、書き込まれ得る、操作され得る、作成され得る、および／または記憶され得るデータ６０８を記憶することができる。データ６０８は、例えば、車両と関連付けられるデータ（例えば、知覚データ、予測データ、運動計画データ、衝突軽減システムと関連付けられるデータ等）、可聴車両インジケーションを決定するために使用され得るデータ構造、可聴車両インジケーションと関連付けられるデータ、１つ以上の出力デバイスと関連付けられるデータ（例えば、出力デバイスの位置）、および／または本明細書に説明されるような他のデータ／情報を含むことができる。いくつかの実装では、コンピューティングデバイス６０１は、車両１０４から遠隔にある１つ以上のメモリからデータを取得することができる。
【０１１１】
コンピューティングデバイス６０１はまた、車両１０４にオンボードの１つ以上の他のシステムと通信するために使用される通信インターフェース６０９および／または車両１０４から遠隔にある（例えば、動作コンピューティングシステム１０６の）遠隔コンピューティングデバイスを含むことができる。通信インターフェース６０９は、１つ以上のネットワーク（例えば、６１０）を介して通信するための任意の回路、コンポーネント、ソフトウェア等を含むことができる。いくつかの実装では、通信インターフェース６０９は、例えば、データを通信するための通信コントローラ、受信機、送受信機、送信機、ポート、導体、ソフトウェア、および／またはハードウェアのうちの１つ以上のものを含むことができる。
【０１１２】
ネットワーク６１０は、デバイスの間の通信を可能にする任意のタイプのネットワークまたはネットワークの組み合わせであり得る。いくつかの実施形態では、ネットワーク６１０は、ローカルエリアネットワーク、広域ネットワーク、インターネット、セキュアネットワーク、セルラーネットワーク、メッシュネットワーク、ピアツーピア通信リンク、および／またはそれらのある組み合わせのうちの１つ以上のものを含むことができ、任意の数の有線または無線リンクを含むことができる。ネットワーク６１０を経由する通信は、例えば、任意のタイプのプロトコル、保護スキーム、エンコーディング、フォーマット、パッケージング等を使用する通信インターフェースを介して遂行されることができる。
【０１１３】
遠隔コンピューティングシステム６２０は、車両コンピューティングシステム１０２から遠隔にある１つ以上の遠隔コンピューティングデバイスを含むことができる。遠隔コンピューティングデバイスは、コンピューティングデバイス６０１に関して本明細書に説明されるものと類似するコンポーネント（例えば、プロセッサ、メモリ、命令、データ）を含むことができる。さらに、遠隔コンピューティングシステム６２０は、本明細書に説明されるように、動作コンピューティングシステム１０６の１つ以上の動作を実施するように構成されることができる。
【０１１４】
車両から遠隔のコンピューティングデバイスにおいて実施されるものとして本明細書に議論されるコンピューティングタスクは、代わりに、車両において（例えば、車両コンピューティングシステムを介して）実施されることができ、または逆もまた同様である。さらに、動作コンピューティングシステムによって実施されるものとして本明細書に議論されるコンピューティングタスクは、別のコンピューティングシステムによって実施されることができる。そのような構成は、本開示の範囲から逸脱することなく実装されることができる。コンピュータベースのシステムの使用は、コンポーネントの間および中のタスクおよび機能性の多種多様な可能性として考えられる構成、組み合わせ、および分割を可能にする。コンピュータ実装動作は、単一のコンポーネント上で、または複数のコンポーネントを横断して実施されることができる。コンピュータ実装タスクおよび／または動作は、連続的に、または並行して実施されることができる。データおよび命令は、単一のメモリデバイス内に、または複数のメモリデバイスを横断して記憶されることができる。
【０１１５】
本主題は、具体的例示的実施形態およびその方法に関して詳細に説明されたが、当業者は、前述の理解を達成することに応じて、そのような実施形態の改変、変形例、および均等物を容易に生産し得ることを理解されたい。故に、本開示の範囲は、限定としてではなく、実施例としてのものであり、主題の開示は、当業者に容易に明白であろうように、本主題へのそのような修正、変形例、および／または追加の包含を除外しない。
【図１】
2020528187.tif 000003
【図２】
2020528187.tif 000004
【図３】
2020528187.tif 000005
【図４】
2020528187.tif 000006
【図５】
2020528187.tif 000007
【図６】
2020528187.tif 000008
【手続補正書】
【提出日】令和2年4月10日(2020.4.10)
【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】
自律車両動作を通信するためのコンピュータ実装方法であって、
自律車両にオンボードの１つ以上のコンピューティングデバイスを備えるコンピューティングシステムによって、前記自律車両と関連付けられるデータを取得することと、
前記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、前記自律車両と関連付けられるデータに基づいて、前記自律車両の周辺環境内の１つ以上の物体または前記自律車両の１つ以上の計画車両運動アクションを識別することと、
少なくとも部分的に、関連する物体または関連する計画車両運動アクションと関連付けられる可聴車両インジケーションの意図される聴衆のタイプに基づいて、前記１つ以上の物体のうちの関連する物体または１つ以上の計画車両運動のうちの関連する計画車両運動アクションを識別することであって、前記意図される聴衆の前記タイプは、前記自律車両のオペレータまたは前記自律車両の乗車者を含む、ことと、
前記コンピューティングシステムによって、前記関連する物体または前記関連する計画車両運動アクションと関連付けられる前記可聴車両インジケーションを生成することと、
前記コンピューティングシステムによって、前記自律車両にオンボードの１つ以上の出力デバイスを介して、前記可聴車両インジケーションを出力することであって、前記可聴車両インジケーションは、前記関連する物体と関連付けられる１つ以上の場所または前記関連する計画車両運動アクションと関連付けられる１つ以上の場所を示す様式で、前記自律車両の内部に出力される、ことと
を含む、コンピュータ実装方法。
【請求項２】
前記コンピューティングシステムによって、前記関連する物体または前記関連する計画車両運動アクションを識別することは、
前記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、前記自律車両と関連付けられるデータに基づいて、前記関連する物体の現在の場所を識別することと、
前記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、前記関連する物体の現在の場所に基づいて、前記関連する物体が前記可聴車両インジケーションの前記意図される聴衆に関連すると決定することと
を含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３】
前記可聴車両インジケーションは、前記自律車両に対する前記関連する物体の距離を示す、請求項２に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４】
前記コンピューティングシステムによって、前記関連する物体を識別することは、
前記コンピューティングシステムによって、前記関連する物体の１つ以上の予測される将来の場所を識別することと、
前記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、前記関連する物体の１つ以上の予測される将来の場所に基づいて、前記関連する物体が前記可聴車両インジケーションの前記意図される聴衆に関連すると決定することと
を含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５】
前記可聴車両インジケーションは、前記１つ以上の将来の場所を示す様式で出力される、請求項４に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６】
前記コンピューティングシステムによって、前記関連する計画車両運動アクションを識別することは、
前記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、前記自律車両と関連付けられるデータに基づいて、前記自律車両の運動計画の複数の計画車両運動アクションを識別することであって、前記関連する計画車両運動アクションは、前記複数の計画車両運動アクションに含まれる、ことと、
前記コンピューティングシステムによって、前記関連する計画車両運動アクションが前記可聴車両インジケーションの前記意図される聴衆に関連すると決定することと
を含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７】
前記コンピューティングシステムによって、前記関連する計画車両運動アクションが前記可聴車両インジケーションの意図される聴衆に関連すると決定することは、前記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、前記関連する計画車両運動アクションのタイプまたは前記自律車両の進行方向または速度のうちの少なくとも１つに対する前記関連する計画車両運動アクションの効果のうちの少なくとも１つに基づいて、前記関連する計画車両運動アクションが前記可聴車両インジケーションの意図される聴衆に関連すると決定することを含む、請求項６に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８】
前記自律車両と関連付けられるデータは、前記自律車両の自律性システムによって取得される知覚データ、前記自律車両の自律性システムによって取得される予測データ、前記自律車両の運動計画と関連付けられるデータ、または前記自律車両の衝突軽減システムと関連付けられるデータのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項９】
前記自律車両は、前記自律車両にオンボードの複数の出力デバイスを備え、前記可聴車両インジケーションを出力することは、
前記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、前記関連する物体と関連付けられる１つ以上の場所または前記関連する計画車両運動アクションと関連付けられる１つ以上の場所に基づいて、前記自律車両にオンボードで位置する前記複数の出力デバイスのサブセットを選択することと、
前記コンピューティングシステムによって、前記複数の出力デバイスのサブセットを介して、前記可聴車両インジケーションを出力することと
を含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１０】
前記出力デバイスのサブセットの１つ以上の位置は、前記関連する物体と関連付けられる１つ以上の場所または前記関連する計画車両運動アクションと関連付けられる１つ以上の場所に対応する、請求項９に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１１】
前記関連する物体と関連付けられる１つ以上の場所は、前記関連する物体の現在の場所または前記関連する物体の１つ以上の予測される将来の場所のうちの少なくとも１つを含む、請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１２】
前記コンピューティングシステムによって、前記可聴車両インジケーションを決定することは、
前記コンピューティングシステムによって、前記自律車両にオンボードで位置するメモリ内に記憶されるデータ構造にアクセスすることであって、前記データ構造は、複数の聴覚特性を示す、ことと、
前記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、前記データ構造に基づいて、前記可聴車両インジケーションに関する前記複数の聴覚特性のうちの１つ以上の聴覚特性を識別することと
を含み、
前記コンピューティングシステムによって、前記自律車両にオンボードの前記１つ以上の出力デバイスを介して、前記可聴車両インジケーションを出力することは、前記１つ以上の識別された聴覚特性に従って、前記可聴車両インジケーションを出力することを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１３】
前記識別された聴覚特性のうちの少なくとも１つは、少なくとも部分的に、前記可聴車両インジケーションの前記意図される聴衆に基づく、請求項１２に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１４】
自律車両動作を通信するためのコンピューティングシステムであって、
１つ以上のプロセッサと、
１つ以上のメモリデバイスであって、前記１つ以上のメモリデバイスは、命令を記憶しており、前記命令は、前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記コンピューティングシステムに、
前記自律車両と関連付けられるデータを取得することと、
少なくとも部分的に、前記自律車両と関連付けられるデータと、物体または計画車両運動アクションと関連付けられる可聴車両インジケーションの意図される聴衆のタイプとに基づいて、前記自律車両の周辺環境内の前記物体または前記自律車両の前記計画車両運動アクションを識別することであって、前記意図される聴衆の前記タイプは、前記自律車両のオペレータまたは前記自律車両の乗車者を含む、ことと、
１つ以上の出力デバイスを介して、前記識別された物体または前記計画車両運動アクションと関連付けられる前記可聴車両インジケーションを前記自律車両の内部に出力することと
を含む動作を実施させる、１つ以上のメモリデバイスと
を備える、コンピューティングシステム。
【請求項１５】
前記自律車両の前記周辺環境内の前記物体または前記自律車両の前記計画車両運動アクションを識別することは、
前記可聴車両インジケーションの意図される聴衆の前記タイプを識別することと、
少なくとも部分的に、前記可聴車両インジケーションの前記意図される聴衆の前記タイプに基づいて、前記物体または前記計画車両運動アクションを関連するものとして識別することと
を含む、請求項１４に記載のコンピューティングシステム。
【請求項１６】
前記１つ以上の出力デバイスは、前記物体と関連付けられる１つ以上の場所または前記計画車両運動アクションと関連付けられる１つ以上の場所に対応する、請求項１４に記載のコンピューティングシステム。
【請求項１７】
前記動作はさらに、
前記可聴車両インジケーションを示すデータを１つ以上の遠隔コンピューティングデバイスに提供することであって、前記可聴車両インジケーションは、前記自律車両の遠隔オペレータに出力される、こと
を含む、請求項１４に記載のコンピューティングシステム。
【請求項１８】
自律車両であって、
１つ以上の出力デバイスと、
１つ以上のプロセッサと、
１つ以上のメモリデバイスであって、前記１つ以上のメモリデバイスは、命令を記憶しており、前記命令は、前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記自律車両に、
前記自律車両と関連付けられるデータを取得することと、
少なくとも部分的に、前記自律車両と関連付けられるデータと、物体または計画車両運動アクションと関連付けられる可聴車両インジケーションの意図される聴衆のタイプとに基づいて、前記自律車両の周辺環境内の前記物体または前記自律車両の前記計画車両運動アクションを識別することであって、前記意図される聴衆の前記タイプは、前記自律車両のオペレータまたは前記自律車両の乗車者を含む、ことと、
前記識別された物体または前記計画車両運動アクションと関連付けられる前記可聴車両インジケーションを生成することと、
前記１つ以上の出力デバイスを介して、前記可聴車両インジケーションを出力することであって、前記１つ以上の出力デバイスは、前記物体と関連付けられる１つ以上の場所または前記計画車両運動アクションと関連付けられる１つ以上の場所に対応する、ことと
を含む動作を実施させる、１つ以上のメモリデバイスと
を備える、自律車両。
【請求項１９】
前記動作はさらに、
前記自律車両の内部に位置する前記オペレータと関連付けられる注意力のレベルを決定すること
を含み、
前記１つ以上の出力デバイスを介して、前記可聴車両インジケーションを出力することは、少なくとも部分的に、前記注意力のレベルに基づいて、前記可聴車両インジケーションを出力することを含む、請求項１８に記載の自律車両。
【請求項２０】
前記可聴車両インジケーションは、前記自律車両の周辺環境内の物体の意図を示す、請求項１９に記載の自律車両。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
種々の実施形態のこれらおよび他の特徴、側面、および利点が、以下の説明および添付される請求項を参照して、より深く理解されるようになるであろう。本明細書に組み込まれ、その一部を構成する付随の図面は、本開示の実施形態を図示し、説明とともに、関連する原理を解説する役割を果たす。
本発明は、例えば、以下を提供する。
（項目１）
自律車両動作を通信するためのコンピュータ実装方法であって、
自律車両にオンボードの１つ以上のコンピューティングデバイスを備えるコンピューティングシステムによって、上記自律車両と関連付けられるデータを取得することと、
上記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、上記自律車両と関連付けられるデータに基づいて、上記自律車両の周辺環境内の物体または上記自律車両の計画車両運動アクションを識別することと、
上記コンピューティングシステムによって、上記識別された物体または上記計画車両運動アクションと関連付けられる可聴車両インジケーションを決定することであって、
上記可聴車両インジケーションは、上記物体のタイプまたは上記計画車両運動のタイプを示す、ことと、
上記コンピューティングシステムによって、上記自律車両にオンボードの１つ以上の出力デバイスを介して、上記可聴車両インジケーションを出力することであって、上記可聴車両インジケーションは、上記物体と関連付けられる１つ以上の場所または上記計画車両運動アクションと関連付けられる１つ以上の場所を示す様式で、上記自律車両の内部に出力される、ことと
を含む、コンピュータ実装方法。
（項目２）
上記コンピューティングシステムによって、上記自律車両の周辺環境内の物体または上記自律車両の計画車両運動アクションを識別することは、
上記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、上記自律車両と関連付けられるデータに基づいて、上記物体の現在の場所を識別することであって、上記物体は、上記自律車両の周辺環境内の複数の物体に含まれる、ことと、
上記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、上記物体の現在の場所に基づいて、上記物体が上記可聴車両インジケーションの意図される聴衆に関連すると決定することと
を含む、項目１に記載のコンピュータ実装方法。
（項目３）
上記可聴車両インジケーションは、上記自律車両に対する上記物体の距離を示す、項目１または２に記載のコンピュータ実装方法。
（項目４）
上記コンピューティングシステムによって、上記自律車両の周辺環境内の物体を識別することは、
上記コンピューティングシステムによって、上記物体の１つ以上の予測される将来の場所を識別することと、
上記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、上記物体の１つ以上の予測される将来の場所に基づいて、上記物体が上記可聴車両インジケーションの意図される聴衆に関連すると決定することと
を含む、項目１−３のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
（項目５）
上記可聴車両インジケーションは、上記１つ以上の予測される将来の場所を示す様式で出力される、項目４に記載のコンピュータ実装方法。
（項目６）
上記コンピューティングシステムによって、上記自律車両の計画車両運動アクションを識別することは、
上記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、上記自律車両と関連付けられるデータに基づいて、上記自律車両の運動計画の複数の計画車両運動アクションを識別することであって、上記計画車両運動アクションは、上記複数の計画車両運動アクションに含まれる、ことと、
上記コンピューティングシステムによって、上記計画車両運動アクションが上記可聴車両インジケーションの意図される聴衆に関連すると決定することと
を含む、項目１−５のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
（項目７）
上記コンピューティングシステムによって、上記計画車両運動アクションが上記可聴車両インジケーションの意図される聴衆に関連すると決定することは、上記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、上記計画車両運動アクションのタイプまたは上記自律車両の進行方向または速度のうちの少なくとも１つに対する上記計画車両運動アクションの効果のうちの少なくとも１つに基づいて、上記計画車両運動アクションが上記可聴車両インジケーションの意図される聴衆に関連すると決定することを含む、項目６に記載のコンピュータ実装方法。
（項目８）
上記自律車両と関連付けられるデータは、上記自律車両の自律性システムによって取得される知覚データ、上記自律車両の自律性システムによって取得される予測データ、上記自律車両の運動計画と関連付けられるデータ、または上記自律車両の衝突軽減システムと関連付けられるデータのうちの少なくとも１つを含む、項目１−７のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
（項目９）
上記自律車両は、上記自律車両にオンボードの複数の出力デバイスを備え、上記可聴車両インジケーションを出力することは、
上記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、上記物体と関連付けられる１つ以上の場所または上記計画車両運動アクションと関連付けられる１つ以上の場所に基づいて、上記自律車両にオンボードで位置する上記複数の出力デバイスのサブセットを選択することと、
上記コンピューティングシステムによって、上記複数の出力デバイスのサブセットを介して、上記可聴車両インジケーションを出力することと
を含む、項目１−８のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
（項目１０）
上記出力デバイスのサブセットの１つ以上の位置は、上記物体と関連付けられる１つ以上の場所または上記計画車両運動アクションと関連付けられる１つ以上の場所に対応する、項目９に記載のコンピュータ実装方法。
（項目１１）
上記物体と関連付けられる１つ以上の場所は、上記物体の現在の場所または上記物体の１つ以上の予測される将来の場所のうちの少なくとも１つを含む、項目１０に記載のコンピュータ実装方法。
（項目１２）
上記コンピューティングシステムによって、上記可聴車両インジケーションを決定することは、
上記コンピューティングシステムによって、上記自律車両にオンボードで位置するメモリ内に記憶されるデータ構造にアクセスすることであって、上記データ構造は、複数の聴覚特性を示す、ことと、
上記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、上記データ構造に基づいて、上記可聴車両インジケーションに関する上記複数の聴覚特性のうちの１つ以上の聴覚特性を識別することと
を含み、
上記コンピューティングシステムによって、上記自律車両にオンボードの上記１つ以上の出力デバイスを介して、上記可聴車両インジケーションを出力することは、上記１つ以上の識別された聴覚特性に従って、上記可聴車両インジケーションを出力することを含む、項目１−１１のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
（項目１３）
上記識別された聴覚特性のうちの少なくとも１つは、少なくとも部分的に、上記可聴車両インジケーションの意図される聴衆に基づく、項目１２に記載のコンピュータ実装方法。
（項目１４）
自律車両動作を通信するためのコンピューティングシステムであって、
１つ以上のプロセッサと、
１つ以上のメモリデバイスであって、上記１つ以上のメモリデバイスは、命令を記憶しており、上記命令は、上記１つ以上のプロセッサによって実行されると、上記コンピューティングシステムに、
上記自律車両と関連付けられるデータを取得することと、
少なくとも部分的に、上記自律車両と関連付けられるデータに基づいて、上記自律車両の周辺環境内の物体または上記自律車両の計画車両運動アクションを識別することと、
１つ以上の出力デバイスを介して、上記識別された物体または上記計画車両運動アクションと関連付けられる可聴車両インジケーションを上記自律車両の内部に出力することであって、上記可聴車両インジケーションは、上記物体のタイプまたは上記計画車両運動アクションのタイプを示す、ことと
を含む動作を実施させる、１つ以上のメモリデバイスと
を備える、コンピューティングシステム。
（項目１５）
上記動作はさらに、
上記可聴車両インジケーションの意図される聴衆を識別することと、
少なくとも部分的に、上記可聴車両インジケーションの意図される聴衆に基づいて、上記物体または上記計画車両運動アクションを関連するものとして識別することと
を含む、項目１４に記載のコンピューティングシステム。
（項目１６）
上記１つ以上の出力デバイスは、上記物体と関連付けられる１つ以上の場所または上記計画車両運動アクションと関連付けられる１つ以上の場所に対応する、項目１４または１５に記載のコンピューティングシステム。
（項目１７）
上記動作はさらに、
上記可聴車両インジケーションを示すデータを１つ以上の遠隔コンピューティングデバイスに提供することであって、上記可聴車両インジケーションは、上記自律車両の遠隔オペレータに出力される、こと
を含む、項目１４−１６のいずれかに記載のコンピューティングシステム。
（項目１８）
自律車両であって、
１つ以上の出力デバイスと、
１つ以上のプロセッサと、
１つ以上のメモリデバイスであって、上記１つ以上のメモリデバイスは、命令を記憶しており、上記命令は、上記１つ以上のプロセッサによって実行されると、上記自律車両に、
上記自律車両と関連付けられるデータを取得することと、
少なくとも部分的に、上記自律車両と関連付けられるデータに基づいて、上記自律車両の周辺環境内の物体または上記自律車両の計画車両運動アクションを識別することと、
上記識別された物体または上記計画車両運動アクションと関連付けられる可聴車両インジケーションを決定することであって、上記可聴車両インジケーションは、上記物体のタイプまたは上記計画車両運動のタイプを示す、ことと、
上記１つ以上の出力デバイスを介して、上記可聴車両インジケーションを出力することであって、上記１つ以上の出力デバイスは、上記物体と関連付けられる１つ以上の場所または上記計画車両運動アクションと関連付けられる１つ以上の場所に対応する、ことと
を含む動作を実施させる、１つ以上のメモリデバイスと
を備える、自律車両。
（項目１９）
上記動作はさらに、
上記自律車両の内部に位置するオペレータと関連付けられる注意力のレベルを決定すること
を含み、
上記１つ以上の出力デバイスを介して、上記可聴車両インジケーションを出力することは、少なくとも部分的に、上記注意力のレベルに基づいて、上記可聴車両インジケーションを出力することを含む、項目１８に記載の自律車両。
（項目２０）
上記可聴車両インジケーションは、上記自律車両の周辺環境内の物体の意図を示す、項目１９または２０に記載の自律車両。
【国際調査報告】
2020528187.tif 000009
2020528187.tif 000010
2020528187.tif 000011
2020528187.tif 000012