車両についての目的地を最適化する方法であって、前記車両の所望の目的地に対応するマップを得るステップと、衝突の回避、運転時間、法的な制約及び社会的合意を含む複数のパラメータに基づいて前記マップの目的を特定するステップと、前記所望の目的地への近接及び前記特定された目的に基づいて最適な目的地を決定すべく費用関数を構築するステップと、前記費用関数の値を最小にすることによって前記車両の最適な目的地を特定するステップとを含む、方法。さらに、前記車両が前記最適な目的地に近付いている間、複数のセンサからの更新されたデータを用いて前記マップを更新するステップと、前記更新されたマップに基づいて前記特定された目的及び費用関数を更新するステップと、前記更新された費用関数に基づいて、新しい最適な目的地を特定するステップとを含む、請求項1に記載の方法。さらに、予め特定された最適な目的地が前記更新されたマップに従って前記特定された目的のうちの一つを満たさないことを判定したことに応じて、前記予め特定された最適な目的地を放棄して、前記車両の目的地として、新しく特定された最適な目的地を選択するステップと、前記予め特定された最適な目的地が前記更新されたマップに従って前記特定された目的を満たすことを判定し、且つ前記新しく特定された最適な目的地が予め定められた距離よりも小さい距離だけ前記予め特定された最適な目的地から離れていることを判定したことに応じて、前記車両の目的地を変更することに関連するリスタートの数を減らすべく、前記新しく特定された最適な目的地を放棄して、前記車両の目的地として、前記予め特定された最適な目的地を選択するステップとを含む、請求項2に記載の方法。前記マップが、前記車両に取り付けられたセンサによって更新される、請求項2に記載の方法。前記費用関数についての処理が、前記所望の目的地を包囲する処理区域と、固定寸法を有する前記所望の目的地を囲む範囲とに制限される、請求項1に記載の方法。前記固定寸法が前記車両のコントローラについてのユーザインタフェースを通して調整可能である、請求項5に記載の方法。前記法的な制約のパラメータが、車両の車輪の許容可能な縁石までの距離と、消火栓又は横断歩道からの車両の許容可能な距離とを含む駐車制限を含む、請求項1に記載の方法。前記法的な制約に関連する距離が前記車両のコントローラについてのユーザインタフェースを通して調整可能である、請求項7に記載の方法。前記社会的合意のパラメータが、一貫した車両整列、縁石に対する車両整列、及び平行な車両間の間隔又は隣接車両間の間隔のうちの少なくとも一つを含む、社会的な駐車パラメータを含む、請求項1に記載の方法。前記社会的合意のパラメータの制約に関連する間隔パラメータ及び整列パラメータが前記車両のコントローラについてのユーザインタフェースを通して調整可能である、請求項9に記載の方法。さらに、分岐限定法の探索技術及び共役勾配最適化を用いることによって前記費用関数の値を最小にするステップを含む、請求項1に記載の方法。さらに、複数のセンサからのデータから前記マップを構築するステップであって、前記センサが、ライダー、カメラ、レーダー及び赤外線のうちの少なくとも二つを含む、ステップを含む、請求項1に記載の方法。実行可能な命令を含む記憶媒体であって、該命令は、プロセッサによって実行されると、車両についての目的地を最適化する方法を行い、該方法が、前記車両の所望の目的地に対応するマップを得るステップと、衝突の回避、運転時間、法的な制約及び社会的合意を含む複数のパラメータに基づいて前記マップの目的を特定するステップと、前記所望の目的地への近接及び前記特定された目的に基づいて最適な目的地を決定すべく費用関数を構築するステップと、前記費用関数の値を最小にすることによって前記車両の最適な目的地を特定するステップとを含む、記憶媒体。前記方法が、さらに、前記車両が前記最適な目的地に近付いている間、複数のセンサからの更新されたデータを用いて前記マップを更新するステップと、前記更新されたマップに基づいて前記費用関数を更新するステップと、前記更新された費用関数に基づいて、新しい最適な目的地を特定するステップとを含む、請求項13に記載の記憶媒体。前記方法は、さらに、予め特定された最適な目的地が前記更新されたマップに従って前記特定された目的のうちの一つを満たさないことを判定したことに応じて、前記予め特定された最適な目的地を放棄して、前記車両の目的地として、新しく特定された最適な目的地を選択するステップと、前記予め特定された最適な目的地が前記更新されたマップに従って前記特定された目的を満たすことを判定し、且つ前記新しく特定された最適な目的地が予め定められた距離よりも小さい距離だけ前記予め特定された最適な目的地から離れていることを判定したことに応じて、前記車両の目的地を変更することに関連するリスタートの数を減らすべく、前記新しく特定された最適な目的地を放棄して、前記車両の目的地として、前記予め特定された最適な目的地を選択するステップとを含む、請求項14に記載の記憶媒体。前記費用関数についての処理が、前記所望の目的地を包囲する処理区域と、固定寸法を有する前記所望の目的地を囲む範囲とに制限される、請求項13に記載の記憶媒体。車両についての目的地を最適化すべくプロセッサを含むシステムであって、前記車両の所望の目的地に対応するマップを得るように構成されたマップモジュールと、衝突の回避、運転時間、法的な制約及び社会的合意を含む複数のパラメータに基づいて前記マップの目的を特定するように構成された特定モジュールと、前記所望の目的地への近接及び前記特定された目的に基づいて最適な目的地を決定すべく費用関数を構築するように構成された費用関数モジュールと、前記費用関数の値を最小にすることによって前記車両の最適な目的地を特定するように構成された目的地モジュールとを具備する、システム。前記車両が前記最適な目的地に近付いている間、前記マップモジュールが複数のセンサからの更新されたデータを用いて前記マップを更新し、前記費用関数モジュールが前記更新されたマップに基づいて前記費用関数を更新し、前記目的地モジュールが、前記更新された費用関数に基づいて、新しい最適な目的地を特定する、請求項17に記載のシステム。予め特定された最適な目的地が前記更新されたマップに従って前記特定された目的のうちの一つを満たさないことを判定したことに応じて、前記目的地モジュールは、前記予め特定された最適な目的地を放棄して、前記車両の目的地として、新しく特定された最適な目的地を選択し、前記予め特定された最適な目的地が前記更新されたマップに従って前記特定された目的を満たすことを判定し、且つ前記新しく特定された最適な目的地が予め定められた距離よりも小さい距離だけ前記予め特定された最適な目的地から離れていることを判定したことに応じて、前記目的地モジュールは、前記車両の目的地を変更することに関連するリスタートの数を減らすべく、前記新しく特定された最適な目的地を放棄して、前記車両の目的地として、前記予め特定された最適な目的地を選択する、請求項18に記載のシステム。前記費用関数についての処理が、前記所望の目的地を包囲する処理区域と、固定寸法を有する前記所望の目的地を囲む範囲とに制限される、請求項17に記載のシステム。本開示は、車両についての目的地を特定して選択することに関するこれら技術分野における問題を特定し且つ問題に対処し、このことは、リスタートすることなく操作を完了する見込みを増大しつつ、より安全な軌跡trajectoryをもたらす。開示が車両の挙動についてのインテリジェント駐車アシストシステムに関するが、他のドライバーアシストシステム又は完全な自律システムも、本明細書に記載された特徴から恩恵を受けることが理解されるべきである。上記の駐車テクノロジーは、失敗することがあり、すなわちいくつかの要因のうちの一つによってリスタートとして知られる車両制御の作動の停止がもたらされることがある。第一に、車両センサが不正確である場合がある。具体的には、構築され且つ初めに実行可能と見なされたマップに実際には遮断障害物が含まれることがあり、遮断障害物は、車両軌跡又は駐車操作の間に可視化され且つ感知されるようになるだけであり、このことはリスタートをもたらす。第二に、車両の位置が不正確である場合がある。特に、車両動作の物理的モデルが、構築されたマップにおいてエラーを導入しうる。予め所定時間、センサによってされた局所的な測定は、自己動作selfmotionの概算の誤りによって、障害物までの本当の距離に対応しないことがある。この問題もリスタートを導きうる。さらに、車両の位置がグローバル座標においても不正確である場合があり、ひいてはグローバルポジショニングシステムGPSマップのようなグローバルマップにおいてエラーが引き起こされる。斯かる一つの問題はGPSのドリフト状態driftconditionによるものであり、このことによって、目標が実行不可能となり且つ/又は占有されうる。例えば、目標が、車両の大きさに匹敵する距離だけシフトされたように見えることがある。本明細書に記載された最適化は、多くの制約を条件として最善の目的地を選択するプロセスを含み、最善の目的地は最適な目的地として記載される。最適化プロセスは、元の所望の場所に近接した局所的な障害物からの危険性の高度な概算と、構造体の局所整列とを用いて場所を選択する。これら検討は、リスタートを必要とすることなく、車両の軌跡を安全に完了する見込みを増大する。これらに従って、本開示の一つの態様は、車両についての目的地を最適化する方法に関する。本方法は、車両の所望の目的地に対応するマップを得るステップと、衝突の回避、運転時間、法的な制約及び社会的合意socialconsensusを含む複数のパラメータに基づいてマップの目的を特定するステップとを含む。次に、費用関数costfunctionは、所望の目的地への近接及び特定された目的に基づいて最適な目的地を決定するように構築される。その後、最適な目的地は、費用関数の値を最小にすることによって特定される。更なる態様では、本方法は、車両が最適な目的地に近付いている間、複数のセンサからの更新されたデータを用いてマップを更新するステップを含む。更新されたマップ情報の結果として、特定された目的及び費用関数も更新される。その後、新しい最適な目的地を、更新された費用関数に基づいて特定することができる。本開示の追加の態様が、予め特定された最適な目的地が、更新されたマップに従って、特定された目的のうちの一つを満たさないことを判定したことに応じて、予め特定された最適な目的地を放棄して、車両の目的地として、新しく特定された最適な目的地を選択するステップを含む。さらに、予め特定された最適な目的地が、更新されたマップに従って、特定された目的を満たすことを判定し、且つ新しく特定された最適な目的地が、予め定められた距離よりも小さい距離だけ、予め特定された最適な目的地から離れていることを判定したことに応じて、車両の目的地を変更することに関連するリスタートの数を減らすべく、新しく特定された最適な目的地が放棄され、車両の目的地として、予め特定された最適な目的地が選択される。所定の態様では、マップは、車両に取り付けられたセンサによって更新される。ソナー、ライダー、レーダー及びカメラを含む様々なセンサを車両と共に使用することができる。追加の態様では、法的な制約のパラメータは、車両の車輪の許容可能な縁石までの距離と、消火栓又は横断歩道からの車両の許容可能な距離とを含む駐車制限を含む。加えて、社会的合意のパラメータは、駐車についての社会的合意を反映する社会的なパラメータを含む。例えば、これらパラメータは、駐車場における隣接車両間の一貫した車両整列、縁石に対する一貫した車両整列、及び平行な車両間の間隔又は隣接車両間の間隔、並びに車両が駐車場において平行に又は隣接して駐車されるかどうかを含む。好ましい態様では、費用関数は、最適な目的地を決定するのに必要とされる計算時間を制限すべく、分岐限定法の探索技術及び共役勾配最適化を用いることによって最小にされる。したがって、処理時間を減らすことができ、新しい最適な目的地を1秒当たり何度も検討することができる。本開示の他の態様は、車両についての目的地を最適化する方法を行うべく実行可能な命令を含む記憶媒体と、さらに、車両についての目的地を最適化すべくプロセッサを含むシステムとを含む。前述の段落は、一般的な序論の目的で提供されており、以下の特許請求の範囲を限定することが意図されていない。現在のところ好ましい実施形態が、更なる利点と共に、添付の図面と関連して以下の詳細な説明を参照することによって最もよく理解されるであろう。本開示のより完全な理解及び多くの付随的な利点は、添付の図面と関連して検討されるときに以下の詳細な説明を参照することによってより理解されるので、容易に得られるであろう。以下、図面を参照すると、本明細書に記載された最適化アルゴリズムは、公知の全ての世界情報上で条件付けられた、車両についての最善の位置及び方向を特定することによって作動する。図面では、同様の参照番号がいくつかの図面を通じて同一の又は対応する部分/ステップを示す。可能性のある所定の位置及び方向は公知の制約に違反する。例えば、別の車両と同じスポットに駐車することは不可能である。しかしながら、位置/方向の組合せが衝突を引き起こさないときでさえも、所定の配置は依然として不適切である場合がある。例えば、駐車の状況では、車両は、隣の車両と均一に離間され、且つ、局所的に近くの車両に整列され近くの車両と同じ一般的な方向を指し示し、又は局所的に歩道と平行であるべきである。公知の制約を満たす多くの配置が存在することが多い。平行駐車では、別の車両に関する位置の3メートル前方又は3メートル後方に駐車することが、両方の位置が歩道に対して平行でありさえすれば、受け入れられうる。斯かる状況では、最善の選択肢は、最も到着しやすい例えば最も近い目的地である。したがって、本明細書に記載されたアルゴリズム及びプロセスは、安全性衝突の回避の要素、車輪の制約例えば歩道の近くに駐車することの要素、社会的合意例えば近くの車両と平行に駐車することの要素、及び運転時間例えば最も近い目的地を選択することの要素を、車両についての最善の目的地又は最適な目的地を決定するように解かれうる単一の最適化問題に組み込む。車両が所望の目的地に近付くにつれて、車両に取り付けられたセンサは情報を蓄積し且つ局所マップを更新する。結果として、費用関数が構築され且つ更新され、このことは、所望の目的地に近接した特定の位置/方向に駐車する固有の最適性を評価することを可能とする。この費用関数のパラメータは元の目的地への近接及び以下の法的な規制/社会的な規制のような項目についてトレードオフを含む。概して、多くのパラメータを有する費用関数への最善の入力を見つけることは非常に困難である。しかしながら、この数学的な問題は、車両がこのアルゴリズムの実行中に通常動いているので、非常に迅速に解決されるべきであり、迅速な解決が最適な目的地への車両の適時な作動及び始動をもたらす。結果的に、本開示の好ましい実施例では、位置及び方向の配置を定義すべく、分岐限定法の直接的な探索技術と共役勾配最適化との組合せを使用し、このことによって、費用関数に関して、車両に対する最も低い費用がもたらされる。上記に従って、本開示の主な目的は、1マルチセンサマップの構築プロセスと、2安全性を最大にし且つ予定の目的地までの距離を最小にする目標を選択するための多目的最適化プロセスと、3人間の選択と同様のすなわち、法的な制約及び社会的な制約に従った挙動を生じさせる費用関数を使用することとのインテリジェントな組合せを提供することである。この目的を実現するための一般的なアルゴリズムが図1に示される。図1はアルゴリズム100を示し、アルゴリズム100は、最初に、マルチセンサマップを構築するステップS102を含む。その後、多目的最適化がS104において行われ、人間の挙動を生じさせるための費用関数がS106において構築される。その後、S108において、最適な目的地が決定され、S110において、車両は、最適な目的地へ進むべく始動される。車両が始動せしめられた後、具体的には、車両が、最適な目的地に到着すべく、計画された進路を横断し始めた後、アルゴリズムはS102に戻ってマップを更新する。効果的には、アルゴリズムは、新たに感知された物体を特定すべく繰り返され、ひいては多目的最適化及び費用関数を改良する。したがって、最適な目的地は、車両が動いている間、訂正されうる。マルチセンサマップの構築S102の更なる詳細が図2に示される。具体的には、マルチセンサマップの構築S102は、S202において様々なセンサで局所的なトモグラフィを走査し、S204において局所マップを生成し又は局所マップが既に生成されていた場合にS206において局所マップを更新し、且つS208において局所マップ内の物体を検出するアルゴリズムを含む。ステップS204及びS206は、局所マップの状態に応じて置換可能であり、具体的には、アルゴリズムが入った繰り返しの段階において置換可能である。しかしながら、本開示の範囲を逸脱することなく、新しい局所マップが繰り返し毎に構築されうることが理解されるべきである。多目的最適化S104の更なる詳細が図3に示される。特に、図3は、衝突の回避、運転時間、法的な制約及び社会的合意の組合せとして多目的最適化を示す。運転時間は、目的地までの進路の軌跡を完了するための時間の量と、進む距離との両方を含む。衝突の回避は、車両と、車両が回避している物体との間の許容可能な距離の閾値を含む、物体の検出及び回避の態様を含む。法的な制約のパラメータは、縁石からの許容可能な駐車距離及び消火栓又は横断歩道からの許容可能な駐車距離を含む設定可能な様々な変数を含む。しかしながら、本開示の範囲がこれら法的な制約のみに限定されるべきではないことが理解されるべきである。社会的合意のパラメータは、人間の挙動を真似るための更なる最適化アルゴリズムに対するパラメータである。特に、社会的合意のパラメータは、制御される車両に近接した他の車両に対する車両の方向を考慮する。具体的には、社会的合意のパラメータは、駐車場において車両間の普通の距離を維持することと、平行駐車時に他の車両との適切な前方距離及び後方距離を維持することとを含む、局所的な車両整列を考慮する。しかしながら、本開示の範囲を逸脱することなく、駐車に伴う他の社会的合意又は社会的基準が費用関数内に設定されうることが理解されるべきである。上記作用を得るための模範的な費用関数が以下に示される。この費用関数は、車両が元の所望の場所にどのくらい近くなるべきかを決定すべく、重みL1及びL2を使用し、一方、重みvsgは、最も近い障害物に対する付加的な非線形費用である。この費用関数では、最初の二つの項が元の所望の場所の近くに車両を保つように機能し、一方、最後の項が車両を障害物から離れるように動かすように機能する。特に、この費用関数は、1前車軸座標xy1が、前車軸に対応する元の所望の場所に近く、2後車軸座標xy2が、後車軸に対応する元の所望の場所に近く、且つ3マップに基づく近い障害物からの距離が最大であるときに最小値を有する。最後の項は、特に、いくつかの費用関数の積分integralとして見られうるが、離散的な空間において近似されることによる合計である。この項では、pは、車両が駐車されるとpが車両の下にあるような障害物までの距離dpを有する離散的なセルとして見られることができる。最も近い障害物までの距離dpを、基本的には最も近い障害物までの距離の2Dグリッドであるボロノイ領域分割VoronoiSegmentationのグリッドを構築するのに我々が使用するボロノイ領域分割アルゴリズムと呼ばれる効果的なアルゴリズムを使用して計算することができる。この費用関数の作動方法の例によって、比較的小さなdp値を有する障害物に近いマップ上の点がもたらされ、一方、障害物から遠いマップ上の点は比較的大きなdp値を有する。結果的に、この実施形態では、費用関数におけるこの項の指数性exponentialnatureは、dpの値が比較的大きいときに最小値を有するだろう。他の費用関数も可能であることが理解されるべきである。例えば、車両方向のような適合要素の局所的な整列を遵守する費用関数は歩道の方向と同様であるべきである。さらに、上記のように、この費用関数が、分岐限定法BnBの探索技術と共役勾配CG最適化との組合せを使用して最適化されることが好ましい。BnBは、探索時間を抑制すべく、以前の最善の結果を使用して、パラメータ設定の許容可能な領域について、離散的な間隔に亘って探索する。CG法は、連続座標において更に最適化すべくBnBの最善の結果を使用する。この方法は比較的速く、このことは、劣悪なセンサ配置を補償するために重要であり、ひいては、マップの頻繁な再構築と、進路計画及び最適な目的地の決定についての新しい決定の判定とを可能とする。全体のプロセスは、100ミリセカンド以内に標準的な設備を使用して行われることができ、このことは、各計画サイクルに伴う決定の再最適化を可能とする。アルゴリズムは前の最善の解との比較を提供することもできる。このため、最善の解又は最適な目的地が、前に決定された最適な目的地よりもほんの少しだけ良い場合、目標及び進路は、リスタートを防止すべく変更されないだろう。言い換えれば、前の既に開始された最適な目的地が維持され、新しく決定された最適な目的地は、相当量、変化すべきではない。上記のプロセス及び電子的に駆動されるシステムは、車両内に設けられた別々の制御装置を介して実施され、又は車両電子制御ユニットECUのような車両の中央処理装置によって実施されることができる。好ましい態様では、本明細書に記載された機能は、補足的な処理システム又はECUと補完的な処理システムを介して提供される。しかしながら、この好適例は、とりわけ自動運転システムの観点から限定的なものとしてみなされるべきではなく、以下に記載される処理システムは自動運転システム又は自動駐車システムと機能的に且つ/又は構造的に組み合わされることができ、自動運転システム又は自動駐車システムは、車両のステアリング制御及びスロットル/ブレーキ制御を始動して、行程の決定された進路の遂行を始動する。図4に示され且つ上記で導入されたように、本開示に係る処理システムは、マイクロプロセッサ又はその均等物、例えば中央処理ユニットCPU又は少なくとも一つの特定用途向けプロセッサapplicationspecificprocessorASP図示せずを使用して実施されることができる。マイクロプロセッサは、本開示のプロセスを行い且つ/又は本開示のシステムを制御すべくマイクロプロセッサを制御するように構成された特に、マイクロプロセッサを制御するようにプログラムされたコンピュータ可読記憶媒体、例えばメモリ例えばROM、EPROM、EEPROM、フラッシュメモリ、スタティックメモリ、DRAM、SDRAM及びこれらの均等物を使用する。他の記憶媒体が、ハードディスクドライブ又はCD-ROMドライブを制御することができるディスクコントローラのようなコントローラを介して制御されることができる。一つの態様では、ハードディスクドライブは、高速フラッシュメモリ記憶ドライブ又は同様の装置に置き換えられ、さらにグローバルポジショニングシステムGPSのマッピングデータ等のマッピングデータを含むことができる。代替的な実施形態では、本開示を高め又は完全に実施するために、マイクロプロセッサは論理デバイスを含み又は排他的に含むことができる。斯かる論理デバイスは、限定されるものではないが、特定用途向け集積回路ASIC、フィールドプログラマブルゲートアレイFPGA、ジェネリックアレイロジックgenericarrayoflogicGAL及びこれらの均等物を含む。マイクロプロセッサは別個の装置又は単一の処理機構である。さらに、本開示はマルチコアのCPUの並行処理能力から恩恵を受けることができる。別の態様では、本開示に従った処理の結果が、図4に示されるように、表示コントローラを介してモニターに表示されうる。このとき、表示コントローラは、コンピュータ効率を改善するために好ましくは少なくとも一つのグラフィック処理ユニットを含んでもよく、且つ、以下に詳細に記述される、図5及び図6に示される画像と同様の画像をドライバーに示すことができる。加えて、入力/出力インタフェースが処理システム及び車両のステアリングシステム、スロットルシステム及びブレーキシステムを含む車両アクチュエータに様々なセンサを接続するために設けられる。これらシステムは、機械的なステアリング制御、スロットル及びブレーキを変化させるための電子アクチュエータ又は水圧アクチュエータを備えた従来の機械的な制御システムを含むことができる。しかしながら、ワイヤによる電子駆動システムelectronicdrivebywiresystemが、電子安定性制御ESCのような電子的に駆動される他のシステムの機能と、他の駐車アシストシステム、レーンアシストシステム及び車間距離制御システムのような自動運転システムの機能とを包含することが好ましい。さらに、他の入力装置に関して、これらを入力/出力インタフェースに接続することができる。例えば、本開示の様々なプロセス及びアルゴリズムのパラメータを制御するためのキーボード又はポインティングデバイス図示せずを、改善された進路の選択を含む追加機能及び設定オプションを提供すべく、入力/出力インタフェースに接続することができる。さらに、モニターには、処理システムにコマンドを送るためのタッチ感応型インタフェースtouchsensitiveinterfaceを設けることができる。好ましい態様では、システムは、別の車両までの距離及び別の車両からの距離、局所的な整列、並びに法的な障害物までの距離及び法的な障害物からの距離が、システムが最適な目的地を処理する前にドライバーによって変えられうるように、入力を受信して、社会的な制約および法的な制約に関連するパラメータを変化させる。上述されたように、処理システムに接続されたセンサは、レーダー、ライダー、赤外線を含むカメラ及びGPSを含むことができる。しかしながら、このリストは、様々な他のセンサが本開示の様々な態様で実施されるのに適合するので、限定的なものとみなされるべきではない。加えて、上記の構成要素は、本明細書に開示された制御可能なパラメータを含むデータの伝送又は受信のために、ネットワークインタフェースを介してインターネット又はローカルのイントラネットのようなネットワークに結合されることができる。斯かるデータ転送は診断目的のために車両修理施設において行われることができる。しかしながら、斯かるデータ転送は、ドライバーがパーソナルコンピュータ図示せずを介してパラメータを調整することを可能とすべく、ワイヤレスネットワークを介したホームロケーションhomelocationにおいて行われることもできる。模範的なワイヤレスネットワークが、IEEE802、好ましくはIEEE802.11Wi-Fi及びWLAN、IEEE802.15.1Bluetooth登録商標及び/又はIEEE802.3Ethernet登録商標に準拠したネットワークを含むことができる。最後に、中央のバスが、上記の構成要素を互いに接続すべく設けられ、且つ上記の構成要素間のデジタル通信のための少なくとも一つのパスを提供する。図5及び図6は、上述されたアルゴリズム及びプロセスの一つの態様の一つの例を示す。図5は、行程502及び504の進路を有する、駐車場における車両500を示す。車両500のセンサ図示せずが、陰影領域506によって示される障害物を検出する。さらに、所望の目的地508が、矢印510によって特定される車両方向とともに示される。車両は、所望の目的地508に近付くと、所望の目的地が最適ではないことを判定することができる。特に、所望の目的地は、検出された障害物512と交差する。図6は、上述されたアルゴリズム及びプロセスの適用を示し、ここで、所望の目的地508は最適な目的地600にシフトされる。特に、本明細書に開示されたような費用関数を用いることによって、障害物512及び他の隣接障害物は、車両間の距離を維持する社会的合意に適合するように重み付けされ、ひいては、障害物512を囲むバッファー602が生成される。結果的に、最適な目的地600が決定され、車両の進路604が、車両の適切な整列及び駐車をもたらすように計算されることができる。システムの効率を改善すべく、システムは、さらに、費用関数が適用される範囲を所望の目的地に近接した範囲に限定することを含んでもよい。具体的には、アルゴリズムの必要条件の計算を所望の目的地の周りの固定距離に制限するボックス606を生成することができる。結果的に、本開示のこの態様では、ボックス606内でのみ最適化が行われ、このため、処理上の寸法限定である処理区域が生成される。ボックス606は正方形として示されるが、他の寸法形状を選択できることが理解されるべきである。特に、所望の目的地の寸法形状に基づいて、寸法形状を選択することができる。結果として、長方形形状及び湾曲形状例えば円を選択することができる。当業者によって理解されうるように、任意のプロセス、フローチャートにおける記載若しくはブロック、又は機能ブロック図が、モジュールと、セグメントと、本開示に記載されたプロセス/アルゴリズムにおける特定の論理機能又は特定のステップを実施するための実行可能な一つ以上の命令を含むコードの一部とを表すものとして理解されるべきであり、代替的な実施例が本開示の模範的な実施形態の範囲内に含まれ、本開示の模範的な実施形態は、関係する機能に応じて、示され又は記述された順序とは順不同に実行されてもよく、例えばほぼ同時に又は逆の順序で実行されてもよい。さらに、本開示の教示へのアクセスが当業者によって認識されるので、本開示の態様のいくつかの組合せ及び修正が本開示の範囲を逸脱することなく予想されることができる。このため、本開示の非常に多くの修正及び変更が、上記教示を考慮すると可能であり、ひいては添付の特許請求の範囲内であることが理解されるべきであり、本開示は、本明細書に具体的に記載されたものとは別の方法で実践されてもよい。