(57)【要約】  非行運転のイベントを検出するための方法が提供される。方法は、自動運転車上に提供された複数の自動運転車（ＡＶ）センサを使用して、ＡＶと別の車両間の相互作用のセンサデータを収集することを含む。収集後、収集センサデータがメモリに記憶され、非行運転シグネチャがメモリから取り出される。方法は、さらに、プロセッサによって、収集センサデータと非行運転シグネチャの属性とを比較して、非行運転のイベントが検出されたかどうかを決定することを含む。収集センサデータと非行運転シグネチャの属性との類似性が所定のしきい値を超えることが決定された時、方法は、収集センサデータが非行運転のイベントに対応することを決定する。検出に応じて、方法は、非行運転のイベントの非行運転のイベントフラグを生成する。
2020525916.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動運転車による非行運転のイベントを検出する方法であって、
前記自動運転車に提供された複数のＡＶセンサを使用して、前記自動運転車と別の車両との間の相互作用のセンサデータを収集するステップと、
前記収集されたセンサデータをメモリに記憶するステップと、
前記メモリから非行運転シグネチャを取り出すステップと、
プロセッサによって、前記収集されたセンサデータと前記非行運転シグネチャの属性とを比較するステップと、
前記収集されたセンサデータと前記非行運転シグネチャの属性との間の類似性が所定のしきい値を超える時に、前記収集されたセンサデータが非行運転のイベントに対応することを決定するステップと、
前記非行運転のイベントの非行運転イベントフラグを生成するステップと、
を包含する方法。
【請求項２】
前記非行運転イベントフラグが、特定クラスの非行運転のイベントを示す、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記メモリから前記非行運転のイベントの証拠規則を取り出すステップと、
前記メモリに、前記証拠規則に対応するセンサデータの要求を送るステップと、
前記メモリから、前記要求されたセンサデータを取り出すステップと、
前記取り出されたセンサデータを前記非行運転のイベントの証拠として前記メモリに記憶するステップと、をさらに含む、
請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
外部データベースからネットワークを介して、前記証拠規則に対応する補足データを取り出すステップと、
前記取り出された補足データを前記非行運転のイベントの前記証拠の一部として前記メモリに記憶するステップと、をさらに含む、
請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記証拠を候補非行運転シグネチャとして識別するステップをさらに含む、
請求項３または４に記載の方法。
【請求項６】
前記非行運転のイベントの前記証拠を非行運転の非行度合いに基づいてランク付けし、前記非行運転のイベントの前記非行度合いでランク付けされた前記証拠を前記メモリに記憶するステップ、をさらに含む、
請求項３から５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
候補非行運転シグネチャが少なくとも予め決められた回数検出されたか否かを決定するステップと、
前記候補非行運転シグネチャが少なくとも前記予め決められた回数検出された時に、前記候補非行運転シグネチャを有効非行運転シグネチャとして検証し、前記有効非行運転シグネチャを前記メモリに追加するステップと、
前記候補非行運転シグネチャが前記予め決められた回数より少なく検出された時、前記候補非行運転シグネチャを後の確認のために記憶するステップと、をさらに含む、
請求項５または６に記載の方法。
【請求項８】
前記取り出されたセンサデータは、前記非行運転のイベントを煽る他の車両の車両識別子を含む、
請求項３から７のうちいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記他の車両が以前に識別されたか否かを決定するステップと、
前記他の車両が以前に識別された時に、前記非行運転のイベントの対策を決定するステップと、をさらに含む、
請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記他の車両が以前に識別されていない時に、前記他の車両を候補非行運転車両として記憶するステップ、をさらに含む、
請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記他の車両が以前に識別されていない時に、前記他の車両が以前に識別された組織の一部であるかどうかを決定するステップと、
前記他の車両が前記以前に識別された組織の一部である時に、前記非行運転のイベントの対策を決定するステップと、
前記他の車両が前記以前に識別された組織の一部でない時に、前記他の車両を候補非行運転車両として記憶するステップとを含む、
請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記対策は、
前記自動運転車の運転操作を修正することと、
視覚的指示を提供するために照明機構を適用することと、
前記自動運転車の乗客に前記非行運転のイベントの通知を提供することと、
レポートを当局に送ることと、のうち少なくとも１つを含む、
請求項９から１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記非行運転のイベントは、
テールゲート走行と、
自動運転車の前での攻撃的ブレーキングと、
超過速度を有して前記自動運転車を通過することと、のうち少なくとも１つを含む、
請求項１から１２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
前記相互作用によって前記自動運転車が少なくとも予め決められたしきい値だけ効率的に動作しない時に、前記相互作用が候補非行運転のイベントであると決定するステップをさらに含む、
請求項１から１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
補足データは、非行運転のイベント時の天候条件と照明条件の少なくとも１つを含む、
請求項４から１４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１６】
前記非行運転シグネチャの前記属性は、
前記自動運転車と煽り車両との間の距離と、
前記煽り車両の接近角度と、
前記煽り車両による接近速度と、
前記煽り車両の速度の変化率と、のうち少なくとも１つを含む、
請求項１から１５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１７】
証拠は、さらに、
予期しない方向変化と、
到着時刻の変化と、
予期しない速度変化と、のうち少なくとも１つを含む、
請求項３から１６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１８】
前記センサデータは、
少なくとも１つのイメージセンサと、
少なくとも１つのＬＩＤＡＲセンサと、
少なくとも１つのレーダセンサとから収集されたセンサデータと、を含む、
請求項１から１７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１９】
前記非行運転のイベントの前記決定が、環境条件を考慮して行われる、
請求項１から１８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２０】
コンピュータプログラムを記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行されると、コンピュータ装置に、非行運転のイベントを検出するプロセスを実行させ、
前記プロセスが、
自動運転車に提供された複数のＡＶセンサを使用して、前記自動運転車と別の車両との間の相互作用のセンサデータを収集するステップと、
前記収集されたセンサデータをメモリに記憶するステップと、
前記メモリから非行運転シグネチャを取り出すステップと、
プロセッサによって、前記収集されたセンサデータと前記非行運転シグネチャの属性とを比較するステップと、
前記収集されたセンサデータと前記非行運転シグネチャの前記属性との間の類似性が所定のしきい値を超えることが決定された時、前記収集されたセンサデータが非行運転のイベントに対応することを決定するステップと、
前記非行運転のイベントの非行運転イベントフラグを生成するステップと、を含む、
非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２１】
非行運転のイベントを検出するためのコンピュータ装置であって、
命令を記憶するメモリと、
前記命令を実行するプロセッサと、を備え、
前記命令は、前記プロセッサによって実行されると前記プロセッサに、
自動運転車に提供された複数のＡＶセンサを使用して、前記自動運転車と別の車両との間の相互作用のセンサデータを収集する処理と、
前記収集したセンサデータを記憶する処理と、
非行運転シグネチャを取り出す処理と、
前記収集されたセンサデータと前記非行運転シグネチャの属性とを比較する処理と、
前記収集されたセンサデータと前記非行運転シグネチャの前記属性との間の類似性が所定のしきい値を超えることが決定された時に、前記収集されたセンサデータが非行運転のイベントに対応することを決定する処理と、
前記非行運転のイベントの非行運転イベントフラグを生成する処理と、を含む処理を実行させる、
コンピュータ装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、自動運転車、人工知能（ＡＩ）アルゴリズム、および自動運転車の機械学習に関する。より詳細には、本開示は、自動運転車および自動運転車による攻撃的運転パターンへの相互作用に関する。
【背景技術】
【０００２】
Ａ．自動運転車
自動運転車（ＡＶ）は、その位置とその周囲環境の詳細を検出し、人間ドライバーを必要とせずにルートに沿って操縦できる車両である。これを達成するために、自動運転車のコンピュータは、そのセンサからデータを収集し、次にアルゴリズムを実行して、車両をどのように制御すべきか、どの方向をとるべきか、自動運転車をどんな速度（または、速度範囲）で運転すべきか、障害物をいつどのように回避すべきかなどを決定できる。
【０００３】
種々の自動化レベルが定義されてきた。例えば、レベル０自動化は、自律制御が使用されないことを示しうる。他方、レベル１自動化は、車両を完全に制御することではなく人間ドライバーの支援を目的とするある程度の基本的自動化を追加できる。レベル５自動化は、人間の介在なしに運転できる車両でよい。これに関して、レベル１自動化車両は、少なくとも幾つかのセンサ（例えば、バックアップセンサ）を含みうるが、レベル５車両は、重要な検出機能を提供するために多数のセンサを含みうる。
【０００４】
レベル１自動化車両が、ある程度の自動化を含むことを考えると、自動運転車の包括的な用語は、何らかの形のドライバー支援（例えば、車線案内または衝突回避システム）を使用できる車両など、今日の道路上の多数の車両を含みうる。
【０００５】
ある程度の基本的自動化は、特定のシナリオの発生に基づいて従う規則を明確にプログラムすることによって提供されうるが、一般道路上での車両の操作が複雑なので、車両を操作できるシステムを作成するためにしばしば機械学習が使用される。機械学習は、行うことが明確にプログラムされることなくコンピュータがタスクまたは刺激に対する反応を学習することを可能にする、コンピュータサイエンスで使用される技術を指すことがある。したがって、運転シナリオの多数の例を提供することによって、機械学習アルゴリズムが、様々なシナリオに対する反応を学習できる。次にこの学習を使用して、その後の場面で車両を操作できる。
【０００６】
Ｂ．車両タイプ混合の道路使用
この先しばらくの間、道路は、様々な自動化レベルの車両によって共有される可能性が高い。完全自動化可能な車両（例えば、レベル５自動化車両）は現在市販されていないが、レベル１およびレベル２自動化システムを備えた車輌は既に市販されている。さらに、レベル３（および潜在的にレベル４も）自動化システムが、現在、様々な自動車およびシステムメーカによって試験されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従って、道路上で使用されている全ての自動化システムが、様々なレベルの人間／自動制御機能を備えた他の車両との相互作用に対処できなければならないことがある。
【０００８】
本開示は、上述した状況に鑑みて案出され、運転中の自動運転車による非行行動を検出するシステムおよび方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述した目的を達成するために、本開示は、次に示す特徴を有する、運転中の自動運転車による非行行動を検出するためのシステムおよび方法を提供する。
自動運転車による非行運転のイベントを検出する方法は、
前記自動運転車に提供された複数のＡＶセンサを使用して、前記自動運転車と別の車両との間の相互作用に関するセンサデータを収集するステップと、
前記収集されたセンサデータをメモリに記憶するステップと、
前記メモリから非行運転シグネチャを取り出すステップと、
プロセッサによって、前記収集されたセンサデータと前記非行運転シグネチャの属性とを比較するステップと、
前記収集されたセンサデータと前記非行運転シグネチャの属性との間の類似性が所定のしきい値を超える時に、前記収集されたセンサデータが前記非行運転のイベントに対応することを決定するステップと、
前記非行運転のイベントの非行運転イベントフラグを生成するステップと、を包含する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本開示の一態様による、非行運転行動（bullying activity）を検出しそれに対応するように構成された自動運転車の例示的な汎用コンピュータシステムを示す図である。
【図２】本開示の一態様による、非行運転が検出される例示的環境を示す図である。
【図３】本開示の一態様による、非行運転行動を検出する例示的システム構成を示す図である。
【図４Ａ】本開示の一態様による、非行運転行動を検出する例示的方法を示す図である。
【図４Ｂ】本開示の一態様による、新しい非行運転シグネチャを登録する例示的方法を示す図である。
【図４Ｃ】本開示の一態様による、対策を決定するための例示的な方法を示す図である。
【図５】本開示の一態様による、非行運転行動を検出する例示的データフローを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
したがって、以上を考慮して、本開示は、その種々の態様、実施の形態および／または固有の特徴若しくは副構成要素の１つ以上によって、具体的に後述されるような利点の１つ以上を提供するように意図される。
【００１２】
本明細書に示された方法は、説明的な例であり、したがって、どの実施の形態のどの特定プロセスも、示された順序で実行されることを必要とせず暗示もしない。「その後で（thereafter）」、「次に（then）」、「次の（next）」などの語は、プロセスの順序を限定するものではなく、これらの語は、読者に方法の説明全体を把握させるために使用される。さらに、例えば、冠詞「ａ」、「ａｎ」または「ｔｈｅ」を使用する単数のクレーム要素の参照は、要素を単数に限定するように解釈されるべきでない。
【００１３】
図１は、本開示の一態様による、非行運転行動（bullying activity）を検出しそれに反応するように構成された自動運転車内の例示的な汎用コンピュータシステムを示す。
【００１４】
コンピュータシステム１００は、本明細書に開示された方法またはコンピュータベース機能の１つ以上をコンピュータシステム１００に実行させるために実行できる１組の命令を含みうる。例えば、コンピュータシステム１００は、独立型装置として動作してもよく、例えばネットワーク１０１を使用して他のコンピュータシステムまたは周辺機器に接続されてもよい。
【００１５】
ネットワーク接続された配置では、コンピュータシステム１００は、サーバの機能で動作してもよく、サーバクライアントユーザネットワーク環境ではクライアントユーザコンピュータとして動作してもよく、ピアツーピア（または、分散型）ネットワーク環境ではピアコンピュータシステムとして動作してもよい。コンピュータシステム１００は、固定コンピュータ、移動コンピュータ、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、無線スマートフォン、セットトップボックス（ＳＴＢ）、携帯情報端末（ＰＤＡ）、通信装置、制御システム、ウェブ装置、ネットワークルータ、スイッチ若しくはブリッジ、またはマシンがとる動作を指定する１組の命令（連続または他の形）を実行できる任意の他のマシンなど、種々の装置として実現されるか種々の装置に組み込まれうる。コンピュータシステム１００は、付加装置を含む統合システム内にある特定の装置としてまたはその装置内に組み込まれうる。特定の実施の形態では、コンピュータシステム１００は、音声、ビデオまたはデータ通信を提供する電子装置を使用して実現されうる。さらに、単一のコンピュータシステム１００が示されているが、用語「システム」は、１組または複数組の命令を個別または一緒に実行して１つ以上のコンピュータ機能を実行するシステムまたはサブシステムの任意の集合を含むようにも解釈されるべきである。
【００１６】
図１に示されたように、コンピュータシステム１００は、プロセッサ１１０を含む。コンピュータシステム１００のプロセッサは、有形かつ非一時的である。本明細書で使用される時、用語「非一時的（non-transitory）」は、状態の永続的な特徴ではなくある期間続く状態の特徴として解釈されるべきである。用語「非一時的」は、特に、任意の時間に任意の場所で一時的にしか存在しない特定の搬送波、信号または他の形の特徴などの過渡的な特徴を否定する。プロセッサは、製造物品および／または機械構成要素である。コンピュータシステム１００のプロセッサは、ソフトウェア命令を実行して、本明細書に様々な実施の形態で示されたような機能を実行するように構成される。コンピュータシステム１００のプロセッサは、汎用プロセッサでもよく、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）の一部でもよい。コンピュータシステム１００のプロセッサは、また、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサチップ、コントローラ、マイクロコントローラ、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、状態機械またはプログラム可能論理デバイスでよい。また、コンピュータシステム１００用のプロセッサは、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）などのプログラマブルゲートアレイ（ＰＧＡ）を含む論理回路、または個別のゲートおよび／またはトランジスタロジックを含む別のタイプの回路でもよい。コンピュータシステム１００用のプロセッサは、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィック処理装置（ＧＰＵ）またはこの両方でよい。さらに、本明細書で述べる任意のプロセッサは、複数プロセッサ、並列プロセッサまたはこの両方を含みうる。複数プロセッサは、単一装置または複数装置に含まれてもよくその装置に結合されてもよい。
【００１７】
さらに、コンピュータシステム１００は、バス１０８によって互いに通信できるメインメモリ１２０とスタティックメモリ１３０を含む。本明細書で述べるメモリは、データと実可能行命令を記憶でき、かつ命令が記憶されている時に非一時的である有形記憶媒体である。本明細書で使用される時、用語「非一時的」は、状態の永続的特徴ではなくある期間続く状態の特徴として解釈されるべきである。用語「非一時的」は、特に、任意の時間に任意の場所で一時的にしか存在しない特定の搬送波、信号または他の形の特徴などの過渡的特徴を否定する。本明細書で述べるメモリは、製造物品および／または機械構成要素である。本明細書で述べるメモリは、データおよび実行命令をコンピュータが読み取りできるコンピュータ可読媒体である。本明細書で述べるようなメモリは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、電気的プログラム可能読取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能読取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、レジスタ、ハードディスク、リムーバブルディスク、テープ、コンパクトディスク読取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル汎用ディスク（ＤＶＤ）、フロッピディスク、ブルーレイディスク、または当該技術分野で既知の任意の他の形態の記憶媒体でよい。メモリは、揮発性または不揮発性、セキュアおよび／または暗号化、非セキュアおよび／または非暗号化メモリでよい。
【００１８】
示されたように、コンピュータシステム１００は、さらに、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）、フラットパネルディスプレイ、ソリッドステートディスプレイ、または陰極線管（ＣＲＴ）などのビデオ表示ユニット１５０を含みうる。さらに、コンピュータシステム１００は、キーボード／仮想キーボード、タッチセンシティブ入力スクリーン、または音声認識機能付き音声入力などの入力装置１６０、およびマウスまたはタッチセンシティブ入力スクリーンまたはパッドなどのカーソル制御装置１７０を含みうる。コンピュータシステム１００は、また、ディスクドライブユニット１８０、スピーカまたはリモートコントロールなどの信号生成装置１９０、およびネットワークインタフェース装置１４０を含みうる。
【００１９】
特定の実施の形態では、図１に示されたように、ディスクドライブユニット１８０は、１組以上の命令１８４（例えば、ソフトウェア）を埋め込みうるコンピュータ可読媒体１８２を含みうる。組になった命令１８４が、コンピュータ可読媒体１８２から読み取られうる。さらに、命令１８４は、プロセッサによって実行される時、本明細書に記載されたような方法およびプロセスの１つ以上を実行するために使用されうる。特定の実施の形態では、命令１８４は、コンピュータシステム１００による実行中に、完全にまたは少なくとも部分的に、メインメモリ１２０、スタティックメモリ１３０、および／またはプロセッサ１１０内に常駐できる。
【００２０】
代替の実施の形態では、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブルロジックアレイおよび他のハードウェア構成要素などの専用のハードウェア実装が、本明細書に記載された方法の１つ以上を実現するために構成されうる。本明細書に記載された１つ以上の実施の形態は、２つ以上の特定の相互接続ハードウェアモジュールまたは装置を使用して、モジュール間およびモジュールを通して通信できる関連制御およびデータ信号によって、機能を実現できる。従って、本開示は、ソフトウェア、ファームウェアおよびハードウェア実装を含む。本開示には、有形で非一時的なプロセッサおよび／またはメモリなどのハードウェアではなくソフトウェアのみで実現されるか実現可能であると解釈されるべきものはない。
【００２１】
本開示の様々な実施の形態によれば、本明細書に記載された方法は、ソフトウェアプログラムを実行するハードウェアコンピュータシステムを使用して実現されうる。さらに、例えば、非限定的な実施の形態では、実施態様は、分散処理、コンポーネント／オブジェクト分散処理、および並列処理を含みうる。仮想コンピュータシステム処理は、本明細書に記載されたような方法または機能の１つ以上を実現するように構成されてもよく、本明細書に記載されたプロセッサは、仮想処理環境を支援するために使用されてもよい。
【００２２】
本開示は、命令１８４を含むか伝播命令に応じて命令１８４を受け取り実行するコンピュータ可読媒体１８２を意図しており、したがって、ネットワーク１０１に接続された装置は、ネットワーク１０１を介して音声、ビデオまたはデータを通信できる。さらに、命令１８４は、ネットワークインタフェース装置１４０を介してネットワーク１０１上で送信または受信されうる。
【００２３】
図２は、本開示の一態様による、非行運転のイベントが検出される例示的環境を示す。
【００２４】
自動運転車（ＡＶ）が適切に動作するために、自動運転車は、高解像度（ＨＤ）マップなどのきわめて詳細なマップに依存する。ＨＤマップは、様々な自動運転車センサを使用してその周囲環境に関する様々なデータを収集して、その位置を識別し、自動運転車の操作を実行できる。より具体的には、自動運転車センサは、それぞれの位置を決定するために、近くの建物、道路標識、マイル標識などの周囲の静的物理環境のデータを収集できる。さらに、自動運転車センサは、他の車両などの近くの移動物体のデータを収集して、潜在的な危険を検出し、対応動作を指示できる。
【００２５】
潜在的危険の検出に基づいて、自動運転車は、対応する動作または動作タイプを実行することによって潜在的危険に反応するように学習できる。例えば、自動運転車に、別の車両が所定の期間所定の距離内で続いていること（例えば、テールゲート（tailgate）を自動運転車が検出した場合、自動運転車は、そのような刺激を潜在的危険として検出できる。自動運転車が反応できる潜在的危険または刺激の他の例には、ライトの点滅、過度なクラクション音、接近角度、接近速度、不安定な挙動（例えば、頻繁に道路からそれる）、頻繁な車線変更などが、限定なしに含まれうる。特定のタイプの潜在的危険または刺激に対する反応の１回以上繰り返しによって、自動運転車は、特定のタイプの潜在的危険を検出した時の対応動作を、当然のこととして実行するように学習できる。また、自動運転車は、検出された刺激または潜在的危険を緩和するために車線変更するか高速化することによって、そのような刺激に反応するように決定できる。一例として、自動運転車は、検出されたタイプの潜在的危険または刺激に対して異なるように反応できる。
【００２６】
そのような反応は、潜在的危険のリスクを緩和するように機械学習またはプログラムされうるが、悪意のある第三者が、悪意のある目的のために対応反応を不正に生成することがある。例えば、悪意のある第三者が、自動運転車を繰り返しテールゲート走行して、自動運転車を絶えず車線変更させることがある。そのような挙動は、自動運転車の動作の最適さや効率を低下させ（例えば、移動時間の増大、燃費の低下、ブレーキパットなどの資源の無駄など）、非行運転挙動として識別されうる。より具体的には、基準しきい値より最適さが低くなる（例えば、移動時間が５分以上増える）別の車両による刺激または動作は、非行運転挙動、動作または刺激と呼ばれうる。非行運転挙動は、別の車両による意図的な動作であることがあるが、経験の少ないドライバーまたは車両の不調（例えば、安全車間距離の検出エラー）による無謀な動作を含みうる。例えば、２秒の車間距離は、通常の天候条件では安全と考えられるが、もっと滑りやすい道路条件（例えば、雨または雪の際）では２秒の車間距離は潜在的に危険なものと考えられうる。この点で、非行運転挙動の決定は、さらに、環境要因を考慮して決定されうる。一例として、環境要因は、照明条件、天候条件、交通条件、特定のイベント（例えば、工事）または緊急車両の有無などを、限定ではなく含みる。
【００２７】
さらに、非行運転行動に関係する車両は、非行運転車両として識別されうる。非行運転車両は、別の人によって操作される別の自動運転車または通常車輌でありうる。また例えば、非行運転車両は、潜在的に、多数の違法車両を有する組織（例えば、特定のタクシー会社）に属する車両を含みうる。
【００２８】
例えば、第１の自動システム（例えば、自動運転車）が、特定動作または動作タイプに対する反応を学習する場合は、この学習した反応を、特定動作または動作タイプに応じて常に実行する可能性が高い。刺激反応が、第２の車両オペレータ（例えば、人間ドライバーまたは別の自動化された自動運転車）によって確認または観測された場合は、他の車両オペレータが、確認または観測された反応を取得するために確認または観測された刺激を意図的に実行できる。確認された反応によって第１の自動システムが非最適に動作する場合（例えば、不要なブレーキ、車線変更、減速など）、確認または観測された反応を引き起こす刺激は、非行運転動作または挙動と見なされうる。非行運転動作または挙動の問題は、第２の車両が別の自動システムによって運転または操作されて第１の車両の非最適動作を意図的に引き起こす場合に該当しうる。
【００２９】
一例として、人間ドライバーは、楽しみのために自動運転車を非行運転したいことがある。例えば、十代のドライバーは、自動運転車を特別な方法で挙動させることによって、ドライバーの友達に見せびらかせたいことがある。あるいは、人間ドライバーは、交通で有利になるように非行運転挙動に関与しうる。例えば、人間ドライバーは、自分が自動運転車に向かってまっすぐに運転して、その車両が移動するかブレーキをかける場合に、人間ドライバーの車両が、ルートをより素早く交通に戻すことができることを知りうる。その結果、人間が運転する車両の移動が早くなるが、その犠牲として自動運転車の移動が遅くなりうる。また、人間ドライバーは、悪意のある理由で非行運転挙動に関与しうる。例えば、ある人が、自動運転車を操作する特定の会社または特定の自動運転車に乗る乗客に悪意を抱く可能性がある。さらに、人間ドライバーによって運営されるタクシー会社などの競合会社が、自動運転車による最適でない性能を示して市場での競争優位性を得るために非行運転挙動に関与しうる。
【００３０】
さらに、例えば、第１の自動運転車が、第２の自動運転車を運営する会社の商売敵によって操作されることにより、第１の自動運転車が、第２の自動運転車を非行運転するようにプログラムされうる。例えば、第１のタクシー会社が、第２のタクシー会社の移動の方が遅く楽しくないようにできれば、第１のタクシー会社は、第２の会社から顧客を獲得できる。同様に、自動運転車のベンダーが、その車両を道路上でより支配的または非行運転的に挙動させることによって、自分達の車両をより魅力的にしたいことがある。
【００３１】
しかしながら、他の自動運転車の人間ドライバーによるそのような非行運転挙動または動作が、特定の安全リスクを引き起こしうる。例えば、非行運転された車両の反応が、予測できないことある。例えば、少なくとも、自動運転車による刺激に対する反応が（恐らく車両ごとの）機械学習によって学習されうるので、（例えば、様々な企業によって製造または操作される）各自動運転車または自動運転車群の反応は、その様々な歴史により異なりうる。さらに、反応は、恐らく非行運転された車両のソフトウェア更新によって、非行運転車両のオペレータによって期待された反応と異なることもあり、非行運転された車両は、非行運転車両によって期待される設定と異なる設定で操作されこともある。様々なメーカーが、対応するＡＶを異なるように挙動させる異なるアルゴリズムを指定できるので、特定の刺激に対する反応は均一でないことがある。また、非行運転された自動運転車が受ける刺激がまだ学習されていない場合、自律制御アルゴリズムがトレーニングデータまたは提供された既存データを超えるので、生じる反応が特に不安定になりうる。また、非行運転された車両の反応は、第３の車両（人間が運転している可能性がある）によって予期されないことがあり、第３の車両は、自動運転車による反応が人間ドライバーのものとは異なりうるので安全に反応しようとしうる。
【００３２】
従って、そのようなリスクが事故に繋がることがあり、非行運転された車両の所有者のコストも増やし、非行運転された車両の乗客を傷つける可能性がある。
【００３３】
そのようなリスクを考慮して、幾つかの会社は、ビデオデータをＡＶ内またはＡＶ上に取り付けられたカメラによって収集し、収集したビデオデータを解析して、他の車両の運転操作の評価を行うことによって、解決策を提供することを試みた。しかしながら、そのような技術が、ビデオデータの解析に基づくので、非行運転のあまり不規則でないかあまり劇的でない挙動を検出し難いことがあり、それによって、非行運転された車両による性能が最適以下になり、ビデオデータで検出されないことがある。例えば、非行運転された自動運転車が、滑らかかつ早く反応する場合、非行運転のイベントまたは挙動が、目立たずビデオデータによって取得されないことがある。これらの点に関して、本開示の態様は、従来の車両挙動監視技術において顕著な技術的欠陥に対する技術的解決策を提供する。
【００３４】
図２に示されたように、自動運転車（ＡＶ）２１０は、自動運転車２１０の様々な部分に配置されうる複数の自動運転車センサ２１１を含む。自動運転車センサ２１１は、自動運転車２１０の前後に配置されるように示されているが、本開示の態様はそれに限定されず、したがって、自動運転車センサ２１１は、自動運転車２１０の側部または角部などの自動運転車２１０の他の位置に配置されうる。
【００３５】
一例として、自動運転車センサ２１１はそれぞれ、同じタイプのセンサでもよく異なるタイプのセンサでもよい。自動運転車センサ２１１には、カメラ、ＬＩＤＡＲ（アクチュエータ、光検出測距）システム、レーダシステム、音響センサ、赤外線センサ、イメージセンサ、他の近接センサなどが限定なしに含まれる。一例として、自動運転車センサによって収集されたデータは、センサデータと呼ばれうる。センサデータは、収集され、アップロードのために一時的に記憶されうる。
【００３６】
自動運転車センサ２１１は、建物、マイル標識、他の物理的構造物、並びに被監視車両２２０や他の車両２３０などの他の車両を含む、その物理的周囲環境を検出できる。一例として、被監視車両２２０と他の車両２３０はそれぞれ、自動運転車または人間操作車両でよい。
【００３７】
一例として、被監視車両２２０は、自動運転車センサ２１１のセンサデータに基づく自動運転車２１０に対する近さに基づいて、潜在的危険として識別される車両でよい。被監視車両２２０は、自動運転車２１０に対するその挙動に基づいて、非行運転車両として識別されうる。例えば、被監視車両２２０が、自動運転車２１０に対する潜在的危険を生じさせるか自動運転車２１０を所定のしきい値よりも最適でなく操作するように動作する場合、被監視車両２２０の動作は、非行運転挙動または動作として識別されうる。監視された車両の非行運転動作は、意図的なこともあり、無謀なこともあり、被監視車両の不調によって生じることもある。非行運転挙動の識別が、自動運転車２１０に関して識別されたが、本開示の態様はそれに限定されず、したがって、公衆安全を維持するために、自動運転車２１０が論争に含まれない場合でも、非行運転挙動が他の車両に関して監視されうる。例えば、車両Ａによって車両Ｂに示された非行運転挙動が、自動運転車２１０によって観測され、自動運転車２１０によって当局（例えば、警察、保険会社など）に報告されうる。
【００３８】
図３は、本開示の一態様による非行運転行動を検出するための例示的なシステム構成を示す。
【００３９】
図３に示されたような、非行運転挙動を検出し対応する証拠を収集するための自動運転車３００に含まれるシステムは、プロセッサ３１０、データ収集ユニット３２０、非行運転検出ユニット３３０、他の車両ユニット３４０、証拠検出ユニット３５０、および対策ユニット３６０を含む。しかしながら、開示の態様はそれに限定されず、したがって、上記ユニットのうちの幾つかが自動運転車に含まれなくてもよく、自動運転車が付加ユニットを含んでもよい。上記ユニットの１つ以上が、回路として実現されうる。さらに、上記ユニットの１つ以上が、コンピュータに含まれうる。
【００４０】
プロセッサ３１０は、データ収集ユニット３２０、非行運転検出ユニット３３０、証拠検出ユニット３５０および対策ユニット３６０の１つ以上と相互作用しうる。データ収集ユニット３２０は、１つ以上の自動運転車センサ３２１とデータ記憶機構３２２を含む。１つ以上の自動運転車センサ３２１は、周囲環境（静的構造物と移動物体の両方）のセンサデータを収集し、収集したセンサデータをデータ記憶機構３２２に送信できる。自動運転車センサ３２１には、カメラ、ＬＩＤＡＲ（アクチュエータ、光検出測距）システム、レーダシステム、音響センサ、赤外線センサ、イメージセンサ、他の近接センサなどが、限定なしに含まれうる。
【００４１】
非行運転検出ユニット３３０は、非行運転シグネチャデータベース３３１と非行運転検出アルゴリズム３３２を含む。非行運転検出ユニット３３０は、センサデータを入力として受け取り、受け取ったセンサデータを、非行運転シグネチャデータベース３３１に記憶されたデータ（例えば、非行運転シグネチャデータ）と比較できる。この比較に基づいて、自動運転車３００のプロセッサ３１０は、非行運転挙動が行われたことを決定し、非行運転のイベントを生成して証拠の収集をトリガできる。さらに、非行運転検出アルゴリズム３３２は、非行運転のイベントをシステムの他の部分に伝える非行運転のイベントフラグを生成できる。
【００４２】
非行運転シグネチャデータベース３３１に記憶された比較データは、非行運転挙動を構成する挙動または動作のパターンを示しうる。例えば、比較データは、拡張期間に２秒未満の車間距離を示すデータを含みうる。そのようなデータパターンは、非行運転シグネチャとして識別されうる。非行運転シグネチャは、手動で定義されてもよく、人工知能または機械学習に基づいて自動で生成されてもよい。
【００４３】
例えば、自動運転車は、通常の運転過程で、決定ルートに沿って運転できる。決定ルートに沿って運転している間、自動運転車は、決定ルートに沿って存在する他の車両と相互作用できる。自動運転車の操作は、決定ルートに沿って存在する他の車両による影響を受けうる。自動運転車は、他の車両との相互作用が行われない場合に適用されうる１組の移動パラメータを含みうる。移動パラメータには、移動時間、期待される方向変化、速度などが、限定なしに含まれうる。
【００４４】
さらに、自動運転車が、１つ以上の他の車両と相互作用する時、センサデータは、ＡＶの１つ以上の自動運転車センサによって収集されうる。収集されたセンサデータには、速度、予期しない方向変化などが、限定なしに含まれうる。収集センサデータは、自動運転車または外部サーバのメモリまたはデータベースに記憶されうる。さらに、相互作用中の他の車両に関するセンサデータも記憶されうる。収集されたセンサデータは、証拠として記憶されるか不要データとして除去される前に一時的に記憶されうる。さらに、非行運転挙動が検出された時は、より広範囲なセンサデータが、証拠のために収集されうる。
【００４５】
次に、記録された相互作用データが、自動運転車が不利になるか予想移動パラメータが悪化するという予想シナリオと比較される。予想移動パラメータが、記憶されたパラメータと等しいかそれより悪いと決定された場合、車両相互作用は、候補非行運転シグネチャであると識別されうる。
【００４６】
一旦候補非行運転シグネチャが識別された後で、候補非行運転シグネチャを有効非行運転シグネチャとして確認するために様々なプロセスが実行されうる。例えば、候補非行運転シグネチャに対応する車両相互作用が、所定回数行われた時、候補非行運転シグネチャが、有効非行運転シグネチャとして確認されうる。確認された候補非行運転シグネチャは、非行運転シグネチャデータベース３３１に追加されうる。
【００４７】
自動運転車３００の他の車両ユニット３４０には、照明システム、車両制御システム（例えば、ブレーキング、ステアリングなど）、および車両間通信システムが、限定なしに含まれうる。他の車両ユニット３４０の１つ以上は、検出された非行運転行動を当局に警告または通知するように制御されうる。例えば、非行運転行動が検出された時、ライトが特別な仕方で操作されて、非行運転行動を近くの警察車両に警告できる。
【００４８】
証拠検出ユニット３５０は、必要証拠ＬＵＴ（ルックアップテーブル）３５１、証拠収集アルゴリズム３５２、および証拠データベース３５３を含む。証拠検出ユニット３５０は、非行運転のイベントの検出時、証拠データを収集し、収集した証拠データを証拠データベース３５３に記憶できる。必要証拠データなどの記憶される証拠データには、センサデータおよび／または補足データが、限定なしに含まれうる。必要データの記述は、必要証拠ＬＵＴ３５１に記憶されうる。センサデータは、自動運転車３００の１つ以上の自動運転車センサ３２１から収集されうる。補足データは、天候情報、道路状態情報、照明条件、交通条件情報などの環境データを含む。補足データは、自動運転車センサによって収集されかつ／または外部データベース３７０から受け取られた他のセンサデータを含みうる。
【００４９】
対策ユニット３６０は、非行運転のイベントが検出された後で最も適切な対策を決定し、決定された対策を実行できる。対策ユニット３６０は、対策データベース３６１と対策実行アルゴリズム３６２を含む。対策データベース３６１は、他の車両ユニット３４０などの自動運転車３００内の他のサブシステムによって実行されうる１組のプロセスまたは対策命令を記憶できる。より具体的には、対策ユニット３６０は、入力として何らかのセンサデータを取得し、最も適切な対策を決定するために使用される値を計算できる。例えば、非行運転車両の接近速度が所定値より大きい場合は、対策Ａ（例えば、車線変更）が、最も適切なものとして決定されうる。しかしながら、接近速度が所定値より低い場合は、対策Ｂ（例えば、高速化）が最も適切なものとして決定されうる。
【００５０】
対策実行アルゴリズム３６２は、決定対策を入力として受け取り、様々な他の車両ユニットと通信して決定された対策を実行できる。例えば、決定された対策には、照明システム、ブレーキングシステム、ステアリングシステムなどのうちの少なくとも１つの制御が含まれうる。対策には、車両の速度または方向の修正、非行運転のイベントが検出されたことの視覚的指示を提供する照明機構の利用、非行運転のイベントに関する警告／説明の乗客への提供、当局（例えば、警察または保険会社）に送信できるレポート／証拠の編集、当局へのレポートの送信などが、限定なしに含まれうる。
【００５１】
図４Ａは、本開示の一態様による、非行運転行動を検出するための例示的方法を示す。図４Ｂは、本開示の一態様による、新しい非行運転シグネチャを登録する例示的方法を示す。図４Ｃは、本開示の一態様による、対策を決定する例示的な方法を示す。
【００５２】
操作４０１で、自動運転車（ＡＶ）は、ルートに沿って移動する。自動運転車は、様々な自律制御レベル設定の他のＡＶ並びに手動操作車両を含みうる他の車両と共にルートを移動できる。
【００５３】
操作４０２で、自動運転車に含まれるセンサが、他の車両との相互作用に関するセンサデータを取得または収集する。一例として、自動運転車に含まれるセンサには、カメラ、ＬＩＤＡＲ（アクチュエータ、光検出測距）システム、レーダシステム、音響センサ、赤外線センサ、イメージセンサ、他の近接センサなどが、限定なしに含まれうる。取得されたセンサデータには、自動運転車と他の車両との距離、他の車両による接近角度、他の車両がＡＶに接近する速度、他の車両の速度変化率、ブレーキングの頻度などが限定なしに含まれうる。さらに、センサデータは、また、非行運転のイベントの決定に影響を及ぼす可能性のある環境情報を取得できる。
【００５４】
操作４０３で、取得されたセンサデータが、ＡＶのデータ記憶機構に記憶される。一例として、取得センサデータは、解析のために一時的に記憶されうる。取得センサデータは、データ記憶機構内のスペースを解放するためにデータ記憶機構から定期的に削除されうる。さらに、一例として、取得センサデータは、削除前に外部サーバに記憶されうる。
【００５５】
操作４０４で、取得センサデータは、ＡＶ内で集積回路として実現されうる非行運転検出ユニットに送信される。非行運転検出ユニットに記憶された非行運転検出アルゴリズムは、取得センサデータを、非行運転シグネチャデータベースに記憶されかつ非行運転検出ユニットにも記憶された非行運転シグネチャを考慮して使用するように実行されうる。より具体的には、例えば、非行運転検出アルゴリズムは、取得センサデータを直接使用してもよく、取得または記憶されたセンサデータを使用して中間データセットを計算してもよい。例えば、中間データセットには、平均横揺れ周期、設定からの最小値、数学演算子などが、限定なしに含まれる。取得センサデータまたは中間データセットは、比較データとして定義されうる。
【００５６】
一旦比較データが取得された後で、非行運転検出アルゴリズムが、操作４０５で、比較データを、非行運転シグネチャデータベースから取り出された非行運転シグネチャと比較するように実行されうる。一致の決定は、幾つかの規定パラメータに基づきうる。例えば、取得センサデータの接近速度と接近角度が、非行運転シグネチャデータベースに記憶された非行運転シグネチャの接近速度と接近角度に一致する場合に、一致が決定されうる。さらに、データセット間の類似性が所定の公差内にある場合に一致が決定されうる。例えば、データセット間の９０％一致が、一致として決定されうる。
【００５７】
操作４０５で、一致が決定された場合、操作４０６で、非行運転検出アルゴリズムが、非行運転のイベントフラグを、証拠検出ユニットに記憶された証拠収集アルゴリズムに送る。一例として、非行運転のイベントフラグは、検出された非行運転のクラスを伝える追加情報を含みうる。一例として、非行運転のイベントクラスは、テールゲート走行、攻撃的ブレーキング（例えば、ＡＶの前で）、速度超過した自動運転車の通過などを、限定なしに含みうる。クラスによって異なる必要証拠が必要なことがある。
【００５８】
操作４０７で、非行運転のイベントフラグを受け取ると、証拠収集アルゴリズムは、必要証拠ＬＵＴにアクセスして、どのセンサデータを記憶するかさらに収集しなければならないかを決定する。より具体的には、非行運転のイベントフラグが特定クラスを示す場合、証拠収集アルゴリズムは、自動運転車が、特定クラスの非行運転のイベントに対応する固有センサデータを収集または記憶すべきであることを決定できる。例えば、非行運転行動が、煽り車両によるテールゲート走行であると決定された場合、煽り車両と自動運転車との車間距離は、所定期間内の時間に対して測定されうる。さらに、非行運転のイベントフラグにクラスが示されない場合、自動運転車は、デフォルトセットのセンサデータを収集または記憶するように指示されうる。
【００５９】
一例として、必要証拠には、時間情報（例えば、時間、日付など）、車両識別子（例えば、ナンバープレート、色、モデル、メーカーなど）、出来事（例えば、テールゲート走行）に関するセンサデータが限定なしに含まれうる。
【００６０】
操作４０８で、必要に応じて補足データを収集および／または記憶する決定が行われる。一例として、補足データは、天候、照明条件などを限定なしに含みうる。
【００６１】
操作４０９で、証拠収集アルゴリズムが、必要証拠を、非行運転のイベントに対応する識別子（ＩＤ）でラベル付けする。さらに、補足データも収集または記憶される場合、証拠収集アルゴリズムは、また、補足証拠を非行運転のイベントに対応するＩＤでラベル付けできる。
【００６２】
操作４１０で、ラベル付けされたデータが、証拠検出ユニットの証拠データベースに記憶される。
【００６３】
操作４０５で一致が決定されない場合、操作４２０で、センサデータが候補非行運転シグネチャとして識別される。一例として、候補非行運転シグネチャが、非行運転シグネチャデータベースに記憶された非行運転シグネチャの属性と類似してもよいが、非行運転シグネチャの全ての属性と一致しなくてもよい。より具体的には、比較データと非行運転シグネチャとの比較は、所定の公差より小さくてもよい。別の例では、候補非行運転シグネチャは、攻撃的挙動（例えば、隣りの車線の近すぎる運転）を示すセンサデータを有してもよいが、記憶された非行運転シグネチャに対応しなくてもよい。
【００６４】
操作４２１で、候補非行運転シグネチャが以前に所定回数検出されたかどうかを決定するために確認が行われる。候補非行運転シグネチャが以前に少なくとも所定回数検出されたと決定された場合、操作４２２で、候補非行運転シグネチャが、非行運転シグネチャとして確認される。さらに、操作４２３で、確認された非行運転シグネチャが、非行運転シグネチャデータベースに追加される。
【００６５】
候補非行運転シグネチャが以前に所定回数より少なく検出されたと決定された場合は、操作４２４で、候補非行運転シグネチャが、将来の比較のためにデータベースに記憶される。
【００６６】
操作４１０で、一旦ラベル付けされたデータが証拠データベースに記憶された後、操作４３０で、潜在的非行運転車両の車両識別子が以前に識別されたかどうかを決定するために確認が行われる。
【００６７】
操作４３０で、車両識別子が以前に識別されている場合、操作４３１で、適切な対策が決定される。例えば、対策には、ＡＶの速度または方向の修正、非行運転のイベントが検出されたことの視覚的指示を提供する照明機構の適用、非行運転のイベントに関する警告／説明の自動運転車の乗客への提供、当局（例えば、警察または保険会社）に送信できるレポート／証拠の編集、当局へのレポートの送信などが、限定なしに含まれうる。
【００６８】
さらに、操作４３２で、決定された対策が適用される。
【００６９】
操作４３０で車両識別子が以前に識別されたことがない場合は、操作４３３で、車両識別子が以前に識別された組織の一部かどうかを決定するために確認が行われる。例えば、車両識別子が以前に識別されていないが、車両識別子と同じ組織（例えば、競合会社）に属する別の車両が以前に識別されている場合は、同じ組織が非行運転組織として識別されうる。さらに、非行運転組織に属する違法車両は、対策を取るべき非行運転車両として識別されうる。
【００７０】
操作４３３で、車両識別子が以前に識別された組織の一部であると決定された場合は、操作４３１で適切な対策が決定される。さらに、操作４３２で、決定された対策が適用される。
【００７１】
操作４３３で、車両識別子が、以前に識別された組織の一部でないと決定された場合は、操作４３４で、車両識別子が、候補非行運転車両としてデータベースに記憶される。
【００７２】
図５は、本開示の一態様による非行運転行動を検出する例示的データフローを示す。
【００７３】
非行運転挙動を検出し対応証拠を収集するために自動運転車（ＡＶ）５００に含まれるシステムは、図５に示されたように、データ収集ユニット５１０、非行運転検出ユニット５２０および証拠検出ユニット５３０を含む。しかしながら、開示の態様はこれらに限定されず、上記ユニットのうちの幾つかが、自動運転車に含まれなくてもよく、自動運転車が追加ユニットを含んでもよい。上記ユニットのうちの１つ以上は、回路として実現されうる。
【００７４】
データ収集ユニット５１０は、１つ以上の自動運転車センサ５１１とデータ記憶機構５１２を含む。自動運転車センサ５１１は、カメラ、ＬＩＤＡＲ（アクチュエータ、光検出測距）システム、レーダシステム、音響センサ、赤外線センサ、イメージセンサ、他の近接センサなどを限定なしに含みうる。１つ以上の自動運転車センサ５１１は、周囲環境（静止構造物と移動物体の両方）のセンサデータを収集でき、収集したセンサデータをデータ記憶機構５１２に送る。さらにまた、１つ以上の自動運転車センサ５１１が、道路状態など（例えば、雨で濡れた道路、雪が積もった道路、凍結した道路など）の他の関連情報を収集できる。データ記憶機構５１２は、収集センサデータを一時的に記憶できる。例えば、データ記憶機構５１２は、収集センサデータを出来事ごとまたは所定期間に基づいて一時的に記憶できる。
【００７５】
非行運転検出ユニット５２０は、非行運転シグネチャデータベース５２１と、プロセッサによって実行されうる非行運転検出アルゴリズム５２２とを含む。データ記憶機構５１２は、センサデータを非行運転検出アルゴリズム５２２に送る。さらに、非行運転検出アルゴリズム５２２は、比較のために、非行運転シグネチャデータベース５２１に１つ以上の非行運転シグニチャを要求して取り出す。より具体的には、非行運転検出アルゴリズム５２２は、収集センサデータの様々な属性を、非行運転シグネチャデータベース５２１から取り出した１つ以上の非行運転シグニチャの属性と比較する。
【００７６】
非行運転検出アルゴリズム５２２は、収集センサデータと１つ以上の非行運転シグネチャを比較した後で、プロセッサによって、非行運転のイベントが検出されたかどうかを決定する。非行運転検出アルゴリズム５２２が、非行運転のイベントが検出されたことを決定した場合、非行運転検出アルゴリズム５２２は、非行運転のイベントフラグを生成する。一例として、非行運転のイベントフラグは、また、検出された非行運転のイベントのタイプまたはクラスを示しうる。さらに、非行運転検出アルゴリズム５２２は、非行運転のイベントフラグを証拠検出ユニット５３０の証拠収集アルゴリズム５３２に送る。
【００７７】
証拠検出ユニット５３０は、必要証拠ＬＵＴ（ルックアップテーブル）５３１、証拠収集アルゴリズム５３２、および証拠データベース５３３を含む。証拠収集アルゴリズム５３２は、非行運転検出アルゴリズム５２２から非行運転のイベントフラグを受け取る。証拠収集アルゴリズム５３２は、必要証拠ＬＵＴ５３１にアクセスして１つ以上の証拠規則を取得する。取得された証拠規則は、どのセンサデータが収集されるべきかを指定できる。一例として、取得された証拠規則は、検出された非行運転のイベントのクラスに基づいて、収集されるセンサデータを指定できる。例えば、非行運転のイベントが、テールゲート走行クラスであると決定された場合、自動運転車に対する煽り車両の車間距離が、所定の期間内の時間に対して測定されうる。さらに、取得された１つ以上の証拠規則が、追加および／または必要に応じて、どの補足データが収集されるべきかを指定できる。
【００７８】
証拠収集アルゴリズム５３２は、データ記憶機構５１２に、証拠収集アルゴリズム５３２に送られた１つ以上の証拠規則に対応する必要データ要求のための要求を送る。データ記憶機構５１２は、必要データの要求に応じて、必要データを証拠収集アルゴリズム５３２に送る。
【００７９】
一旦証拠収集アルゴリズム５３２が、全ての必要データを受け取った後で、証拠収集アルゴリズム５３２が、受け取ったデータを非行運転のイベントの証拠として証拠データベース５３３に送る。
【００８０】
本開示の態様を自動運転車に関して提供してきたが、本開示の態様はそれに限定されず、したがって、上記実施の形態は、運転される車両が、非行運転シグネチャを検出するのに十分な搭載センサを装備した人間運転車両（例えば、レベル１以上の自動化を備えた車両）に適用可能でありうる。
【００８１】
さらに、本開示の態様を自動運転車の観点から提供したが、本開示の態様がそれに限定されず、したがって、自動運転車は、別の車両に影響を及ぼす非行運転挙動を観測できる。従って、自動運転車は、他の車両の互いの相互作用を観測する監視車両として動作できる。
【００８２】
さらに、本開示の態様では、センサデータは周囲環境をＡＶセンサ３２１から収集しているが、他の車両に備えられるＡＶセンサで収集されたデータであってもよい。
【００８３】
さらに、本開示の図５に示す証拠データベース５３３に記憶される証拠は、非行運転の非行の度合いにランク付けされてもよい。図４Ｃの操作Ｓ４３１で行われる適切な対策は、ランク付けされた証拠に応じて異なる対策を行うようにしてもよい。
【００８４】
本開示の態様に基づいて、幾つかの技術的利点または改良が実現されうる。一例として、少なくとも部分的にアルゴリズム制御された車両が非行運転されたことを知る能力。さらに、非行運転車両に対して適切な対策を実行し、自動運転車を制御して適切な対策を実行するためのデータを収集する能力。また、自動運転車は、複数のイベントにわたるデータを収集して、個人若しくは組織の非行運転挙動をより適切に識別するか、または同じアルゴリズムによって制御された複数の車両内の非行運転挙動を識別できる。
【００８５】
本開示の態様は、自動運転車に取り付けられた様々なセンサを使用して、他の車両の運転され方に関するデータを収集する例を提供する。さらに、本開示の態様は、他の車両の運転相互作用（相互作用は自動運転車が受ける刺激である）を自動運転車の反応と関連付ける。また、本開示の態様は、刺激を受け取る自動運転車を非最適な方法で動作させるために、他の車両の運転相互作用が意図的に行われていることを示す証拠の取得と記憶を提供する。
【００８６】
さらに、本開示の態様は、問題に対する技術的解決策を提供でき、そのような状況では、他の車両によって提供された刺激を受け取る自動システムが、（ｉ）非行運転動作が行われたことを確認できないことがあり、（ｉｉ）非行運転動作の加害者が誰かを知らないことがあり、かつ／または（ｉｉｉ）訂正動作を実行するために非行運転動作の十分な証拠を収集できないことがある。
【００８７】
コンピュータ可読媒体が、単一媒体であるように示されているが、用語「コンピュータ可読媒体」は、集中型または分散型データベース、および／または１組以上の命令を記憶する関連キャッシュおよびサーバなど、単一媒体または複数媒体を含む。また、用語「コンピュータ可読媒体」は、プロセッサによって実行するための１組の命令を記憶、符号化または実行でき、コンピュータシステムに、本明細書に開示された方法または動作の１つ以上を実行させる任意の媒体を含むものとする。
【００８８】
特定の非限定的で例示的な実施の形態では、コンピュータ可読媒体は、１つ以上の不揮発性読取り専用メモリを収容するメモリカードや他のパッケージなどのソリッドステートメモリを含みうる。さらに、コンピュータ可読媒体は、ランダムアクセスメモリまたは他の揮発性書き換え可能メモリでよい。さらに、コンピュータ可読媒体は、伝送媒体を介して通信された信号などの搬送波信号を取得するために、ディスク、テープ、または他の記憶装置などの磁気光学または光学媒体を含みうる。従って、開示は、データまたは命令が記憶されうる任意のコンピュータ可読媒体または他の等価物および後継媒体を含むと考えられる。
【００８９】
本明細書は、特定の規格およびプロトコルに関して特定の実施の形態で実現されうる構成要素と機能について述べているが、開示は、そのような規格およびプロトコルに限定されない。
【００９０】
本明細書に記載された実施の形態の実例は、様々な実施の形態の構造の一般的理解を提供するものである。説明図は、本明細書に記載された開示の全ての要素および特徴の完全を記述するものではない。開示を検討することで他の多くの実施の形態が当業者に明らかになりうる。本開示から他の実施の形態が利用され導出され、したがって、構造的および論理的代替および変更が、開示の範囲から逸脱せずに行われうる。さらに、説明図は、単に描写であり、一律の倍率で描かれえない。説明図内の特定の比率が誇張されることがあり、他の比率が最小化されることがある。従って、開示と図面は、限定ではなく実例と見なされるべきである。
【００９１】
本開示の１つ以上の実施の形態は、本明細書では、個別および／または集合的に、単に便宜のために本開示の範囲を特定の発明または発明概念に随意的に限定することなく、用語「発明」と呼ばれる。さらに、特定の実施の形態が本明細書に例示され記載されたが、同じまたは類似の目的を達成するように設計された任意の後続の機構が、示された特定の実施の形態の代用にされうることを理解されたい。本開示は、様々な実施の形態のあらゆる後続の適応または変形を含むものである。上記実施の形態の組み合わせおよび本明細書に明確に記載されていない他の実施の形態は、記述を検討する時に当業者に明らかになる。
【００９２】
前述のように、本開示の一態様によれば、非行運転のイベントを検出するための方法が提供される。方法は、自動運転車に提供された複数のＡＶセンサを使用して、自動運転車と別の車両間の相互作用のセンサデータを収集するステップと、収集センサデータをメモリに記憶するステップと、メモリから非行運転シグネチャを取り出すステップと、プロセッサによって、収集センサデータと非行運転シグネチャの属性とを比較するステップと、収集センサデータと非行運転シグネチャの属性間の類似性が所定のしきい値を超える時に、収集センサデータが非行運転のイベントに対応することを決定するステップと、非行運転のイベントの非行運転のイベントフラグを生成するステップと、を含む。
【００９３】
本開示の別の態様によれば、非行運転のイベントフラグは、特定クラスの非行運転のイベントを示す。
【００９４】
本開示のさらに別の態様によれば、方法は、メモリから非行運転のイベントの証拠規則を取り出すステップと、メモリに、証拠規則に対応するセンサデータの要求を送るステップと、メモリから、要求されたセンサデータを取り出すステップと、取り出したセンサデータを非行運転のイベントの証拠としてメモリに記憶するステップと、をさらに含む。
【００９５】
本開示のさらに別の態様によれば、方法は、外部データベースからネットワークを介して、証拠規則に対応する補足データを取り出すステップと、取り出した補足データを非行運転のイベントの証拠の一部としてメモリに記憶するステップと、をさらに含む。
【００９６】
本開示の別の態様によれば、方法は、証拠を候補非行運転シグネチャとして識別するステップをさらに含む。
【００９７】
本開示の別の態様によれば、方法は、前記証拠を非行運転の非行度合いにランク付けして前記メモリに記憶するステップをさらに含む。
【００９８】
本開示のさらに別の態様によれば、方法は、候補非行運転シグネチャが少なくとも設定回数検出されたかどうかを決定するステップと、候補非行運転シグネチャが少なくとも所定回数検出された時に、候補非行運転シグネチャを有効非行運転シグネチャとして確認し、有効非行運転シグネチャをメモリに追加するステップと、候補非行運転シグネチャが所定回数より少なく検出された時、候補非行運転シグネチャを後の確認のために記憶するステップと、をさらに含む。
【００９９】
さらに本開示の別の態様によれば、取り出されたセンサデータは、非行運転のイベントを煽る他の車両の車両識別子を含む。
【０１００】
本開示の別の態様によれば、方法は、他の車両が以前に識別されたかどうかを決定するステップと、他の車両が以前に識別された時に、非行運転のイベントの対策を決定するステップと、をさらに含む。
【０１０１】
本開示のさらに別の態様によれば、他の車両が以前に識別されていない時に、他の車両を候補非行運転車両として記憶するステップ、をさらに含む。
【０１０２】
さらに本開示の別の態様によれば、方法は、他の車両が以前に識別されていない時に、他の車両が以前に識別された組織の一部であるかどうかを決定するステップと、他の車両が以前に識別された構成の一部である時に、非行運転のイベントのための対策を決定するステップと、他の車両が以前に識別された構成の一部でない時に、他の車両を候補非行運転車両として記憶するステップと、をさらに含む。
【０１０３】
本開示の別の態様によれば、対策は、自動運転車の運転操作を修正することと、視覚的指示を提供する照明機構を適用することと、自動運転車の乗客に非行運転のイベントの通知を提供することと、レポートを当局に送ることとのうちの少なくとも１つを含む。
【０１０４】
本開示のさらに別の態様によれば、非行運転のイベントは、テールゲート走行と、自動運転車の前の攻撃的ブレーキングと、超過速度を有する自動運転車の通過との少なくとも１つを含む。
【０１０５】
本開示のさらに別の態様によれば、方法は、相互作用によって自動運転車が少なくとも所定のしきい値だけ効率的に動作しない時に、相互作用が候補非行運転のイベントであると決定するステップをさらに含む。
【０１０６】
本開示のさらに別の態様によれば、補足データは、非行運転のイベント時の天候条件と照明条件の少なくとも１つを含む。
【０１０７】
本開示のさらに別の態様によれば、非行運転シグネチャの属性は、自動運転車と煽り車両の間の距離と、煽り車両の接近角度と、煽り車両による接近速度と、煽り車両の速度の変化率のうちの少なくとも１つを含む。
【０１０８】
本開示のさらに別の態様によれば、証拠は、さらに予期しない方向変化、到着時刻の変化、予期しない速度変化とのうちの少なくとも１つを含む。
【０１０９】
本開示のさらに別の態様によれば、センサデータは、少なくとも１つのイメージセンサ、少なくとも１つのＬＩＤＡＲ（アクチュエータ、光検出測距）センサ、少なくとも１つのレーダセンサとから収集されたセンサデータを含む。
【０１１０】
本開示のさらに別の態様によれば、非行運転のイベントの決定は、環境条件を考慮して行われる。
【０１１１】
本開示の別の態様によれば、非一時的コンピュータ可読記憶媒体が、コンピュータプログラムを記憶し、コンピュータプログラムが、プロセッサによって実行された時、コンピュータ装置に非行運転のイベントを検出するプロセスを実行させる。プロセスは、自動運転車に提供された複数のＡＶセンサを使用して、自動運転車と別の車両との間の相互作用のセンサデータを収集するステップと、収集したセンサデータをメモリに記憶するステップと、メモリから非行運転シグネチャを取り出すステップと、プロセッサによって、収集センサデータと非行運転シグネチャの属性とを比較するステップと、収集センサデータと非行運転シグネチャの属性間の類似性が所定のしきい値を超えることが決定された時に、収集センサデータが非行運転のイベントに対応することを決定するステップと、非行運転のイベントの非行運転のイベントフラグを生成するステップと、を含む。
【０１１２】
本開示のさらに別の態様によれば、非行運転のイベントを検出するためのコンピュータ装置が提供される。コンピュータ装置は、命令を記憶するメモリと、命令を実行するプロセッサとを含み、プロセッサによって実行された時、命令がプロセッサに１組の操作を実行させる。１組の操作は、自動運転車に提供された複数のＡＶセンサを使用して、自動運転車と他の車両との間の相互作用のセンサデータを収集する操作と、収集したセンサデータを記憶する操作と、非行運転シグネチャを取り出す操作と、収集センサデータと非行運転シグネチャの属性を比較する操作と、収集センサデータと非行運転シグネチャの属性間の類似性が所定のしきい値を超えることが決定された時に、収集センサデータが非行運転のイベントに対応することを決定する操作と、非行運転のイベントの非行運転のイベントフラグを生成する操作とを含む。
【０１１３】
開示の要約は、３７Ｃ．Ｆ．Ｒ．§１．７２（ｂ）に従って提供され、クレームの範囲または意味を解釈または限定するために使用されないという理解を得て提示される。さらに、以上の詳細な説明では、開示を簡素化するために種々の特徴がまとめられるか単一実施の形態で記述されうる。この開示は、請求実施の形態が各クレームに明示された特徴より多くの特徴を必要とするとの意図を示すように解釈されるべきでない。それによりもむしろ、以下のクレームが示すように、本発明の内容は、開示された実施の形態の全てとは言えない特徴を対象としうる。したがって、以下のクレームは、詳細な説明に組み込まれ、各クレーム自体は個別に請求された内容を定義するものである。
【０１１４】
開示された実施の形態の以上の記述は、当業者が本開示を作成または使用可能にするために提供される。したがって、以上開示された内容は、限定ではなく説明とみなされるべきであり、添付の特許請求の範囲は、本開示の真の趣旨および範囲内にある全てのそのような修正、強調および他の実施の形態を対象として含むものである。したがって、法律によって許可される最大程度に、本開示の範囲は、以下のクレームおよびその等価物の最も広く許容可能な解釈によって決定されるべきであり、以上の詳細な説明によって制限も限定もされるべきでない。
【０１１５】
以上、以上の開示された特定の実施の形態を参照して詳細に説明したが、当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内かつ精神から逸脱しない限り、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。本開示は、２０１７年７月５日に出願された米国仮特許出願第６２／５２８，７３３号明細書、および２０１８年６月２９日に提出された米国特許出願第１６／０２３，８０５号明細書の利益を請求する。明細書、図面および／または特許請求の範囲を含む上記出願の開示全体は、その全体が引用により本明細書に組み込まれる。
【産業上の利用可能性】
【０１１６】
本開示は、人間あるいは自動化の様々なレベルに対応した他の車両との間の相互作用に対処する自動化システムを提供することができるように、運転中に自動運転車の非行運転を検出するシステムおよび方法として有用である。
【符号の説明】
【０１１７】
３１０  プロセッサ
３２０  データ収集ユニット
３２１  自動運転車（ＡＶ）センサ
３２２  データ記憶機構
３３０  非行運転検出ユニット
３３１  非行運転シグネチャデータベース
３３２  非行運転検出アルゴリズム
３４０  他の車両ユニット
３５０  証拠検出ユニット
３５１  必要証拠ＬＵＴ
３５２  証拠収集アルゴリズム
３５３  証拠データベース
３６０  対策ユニット
３６１  対策データベース
３６２  対策実行アルゴリズム
３７０  外部データベース
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図５】
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【国際調査報告】
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