BR112020010209A2

BR112020010209A2 - controlador de gerenciamento operacional de veículos autônomos

Info

Publication number: BR112020010209A2
Application number: BR112020010209-1A
Authority: BR
Inventors: Kylle Hollins Wray; Stefan Witwicki; Shlomo Zilberstein
Original assignee: Nissan North America, Inc.; The University Of Massachusetts
Priority date: 2017-11-30
Filing date: 2017-11-30
Publication date: 2020-11-10
Also published as: CA3083719A1; MX2020004378A; JP2021504825A; CA3083719C; RU2744640C1; WO2019108213A1; CN111629945A; BR112020010209B1; EP3717324A4; US11084504B2; US20200331491A1; CN111629945B; EP3717324A1; JP6992182B2

Abstract

A travessia, por um veículo autônomo, de uma rede de transporte de veículos, pode incluir operar uma instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário, em que a instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário inclui uma instância de um modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário de um cenário operacional do veículo, em que o cenário operacional do veículo é um cenário operacional do veículo na junção ou um cenário operacional do veículo com obstrução de passagem, receber uma ação de controle do veículo candidato a partir da instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário e atravessar uma porção da rede de transporte de veículos, de acordo com a ação de controle do veículo candidato.

Description

CONTROLADOR DE GERENCIAMENTO OPERACIONAL DE VEÍCULOS AUTÔNOMOS CAMPO TÉCNICO

[001] Esta revelação refere-se ao gerenciamento operacional de veículos autônomos e à condução autônoma.

ANTECEDENTE

[002] Um veículo, tal como um veículo autônomo, pode atravessar uma porção de uma rede de transporte de veículo. Atravessar a porção da rede de transporte de veículos pode incluir gerar ou capturar, tal como por um sensor do veículo, dados, tais como dados que representam um ambiente operacional, ou uma porção dele, do veículo. Consequentemente, um sistema, método e aparelho para o gerenciamento operacional de veículo autônomo podem ser vantajosos.

SUMÁRIO

[003] São revelados aqui aspectos, características, elementos, implementações e modalidades do gerenciamento operacional do veículo autônomo.

[004] Um aspecto das modalidades reveladas é um método para uso na travessia de uma rede de transporte de veículo por um veículo autônomo. A travessia da rede de transporte de veículo inclui operar uma instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário, em que a instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário inclui uma instância de um modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário de um cenário operacional do veículo em que o cenário operacional do veículo é um cenário operacional de veículo na junção ou um cenário operacional de veículo com obstrução de passagem, receber uma ação de controle de veículo candidato da instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário e atravessar uma porção da rede de transporte de veículo de acordo com a ação de controle do veículo candidato.

[005] Outro aspecto das modalidades reveladas é um veículo autônomo, que inclui um processador configurado para executar instruções armazenadas em um meio legível por computador não transitório para operar uma instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário, em que a instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário inclui uma instância de um modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário de um cenário operacional do veículo, em que o cenário operacional do veículo é um cenário operacional de veículo na junção ou um cenário operacional de veículo com obstrução de passagem, receber uma ação de controle de veículo candidato da instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário, e atravessar uma porção da rede de transporte de veículo de acordo com a ação de controle do veículo candidato.

[006] Outro aspecto das modalidades reveladas é um método para uso na travessia de uma rede de transporte de veículo por um veículo autônomo. O método inclui operar monitores do ambiente operacional para identificar um cenário operacional do veículo. Os monitores do ambiente operacional incluem um monitor de ambiente operacional na junção e, em resposta a uma determinação pelo monitor do ambiente operacional na junção que uma primeira faixa na rede de transporte de veículo e uma segunda faixa da rede de transporte de veículo se unem para formar a faixa unida subsequente ao longo de um caminho esperado para o veículo autônomo, a operação do monitor do ambiente operacional inclui identificar um cenário operacional do veículo na junção como o cenário operacional do veículo. Os monitores do ambiente operacional incluem um monitor do ambiente operacional de obstrução de passagem e, em resposta a uma determinação pelo monitor do ambiente operacional de obstrução de passagem que um caminho esperado para o veículo autônomo inclui uma obstrução para a frente, a rede de transporte do veículo omite uma pista adjacente disponível, e a rede de transporte de veículo inclui uma pista próxima adjacente, a operação do monitor do ambiente operacional inclui identificar um cenário operacional do veículo com obstrução de passagem como o cenário operacional do veículo.

O método inclui, em resposta ao recebimento, a partir do monitor do ambiente operacional, da informação do ambiente operacional identificando o cenário operacional do veículo, instanciar uma instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário, em que o módulo de avaliação do controle operacional específico do cenário inclui uma instância de um modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário do cenário operacional do veículo.

Em resposta a uma determinação de que o cenário operacional do veículo é o cenário operacional do veículo na junção, a instanciação da instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário inclui instanciar uma instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário da junção.

Em resposta a uma determinação de que o cenário operacional do veículo é o cenário operacional do veículo com obstrução de passagem, a instanciação da instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário incluir instanciar uma instância de módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário de obstrução de passagem.

O método inclui receber uma ação de controle de veículo candidato da instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário e atravessar uma porção da rede de transporte de veículos, de acordo com a ação de controle de veículo candidato.

A travessia da porção da rede de transporte de veículos de acordo com a ação de controle do veículo candidato inclui, em resposta a uma determinação de que o cenário operacional do veículo é o cenário operacional do veículo na junção, se unindo de uma faixa atual na rede de transporte de veículos para a faixa unida subsequente e em resposta a uma determinação de que o cenário operacional do veículo é o cenário operacional do veículo com obstrução de passagem, atravessando uma primeira porção da faixa atual, subsequente à travessia da primeira porção da faixa atual, atravessar uma primeira porção da faixa que se aproxima e subsequente à travessia da primeira porção da faixa que se aproxima, atravessar uma segunda porção da faixa atual.

[007] Variações nesses e em outros aspectos, características, elementos, implementações e modalidades dos métodos, aparelhos, procedimentos e algoritmos revelados aqui são descritas em mais detalhes adiante.

BREVE DESCRIÇÃO DOS DESENHOS

[008] Os vários aspectos dos métodos e aparelhos aqui revelados se tornarão mais evidentes, referindo-se aos exemplos fornecidos na descrição e nos desenhos a seguir, nos quais:

[009] A figura 1 é um diagrama de um exemplo de um veículo no qual os aspectos, características e elementos aqui revelados podem ser implementados;

[010] A figura 2 é um diagrama de um exemplo de uma porção de um sistema de comunicação e transporte de veículo no qual os aspectos, características e elementos aqui revelados podem ser implementados;

[011] A figura 3 é um diagrama de uma porção de uma rede de transporte de veículo de acordo com esta revelação;

[012] A figura 4 é um diagrama de um exemplo de um sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo, de acordo com modalidades desta revelação;

[013] A figura 5 é um diagrama de fluxo de um exemplo de um gerenciamento operacional de veículo autônomo de acordo com modalidades desta revelação;

[014] A figura 6 é um diagrama de um exemplo de uma cena de junção de acordo com modalidades desta revelação;

[015] A figura 7 é um diagrama de outro exemplo de uma cena de junção de acordo com modalidades desta revelação;

[016] A figura 8 é um diagrama de outro exemplo de uma cena de junção de acordo com modalidades desta revelação e

[017] A figura 9 é um diagrama de um exemplo de uma cena de obstrução de passagem de acordo com modalidades desta revelação.

DESCRIÇÃO DETALHADA

[018] Um veículo, tal como um veículo autônomo ou um veículo semiautônomo, pode atravessar uma porção de uma rede de transporte de veículos. O veículo pode incluir um ou mais sensores e atravessar a rede de transporte de veículos pode incluir os sensores que geram ou capturam dados do sensor, tais como dados correspondentes a um ambiente operacional do veículo ou uma porção dele. Por exemplo, os dados do sensor podem incluir a informação correspondente a um ou mais objetos externos, tais como pedestres, veículos remotos, outros objetos no ambiente operacional do veículo, a geometria da rede de transporte de veículo ou uma combinação dos mesmos.

[019] O veículo autônomo pode incluir um sistema de gerenciamento operacional do veículo autônomo, o qual pode incluir um ou mais monitores do ambiente operacional que podem processar a informação do ambiente operacional, tais como os dados do sensor, para o veículo autônomo. Os monitores do ambiente operacional podem incluir um monitor de bloqueio que pode determinar a probabilidade de informações de disponibilidade para porções da rede de transporte do veículo próxima espaço e temporalmente do veículo autônomo.

[020] O sistema de gerenciamento operacional do veículo autônomo pode incluir um controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo, o qual pode detectar um ou mais cenários operacionais, tal como cenários de pedestres, cenários de intersecção, cenários de mudança de faixa ou qualquer outro cenário operacional do veículo ou combinação de cenários operacionais de veículo, correspondentes aos objetos externos.

[021] O sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode incluir um ou mais módulos de avaliação de controle operacional específico do cenário. Cada módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode ser um modelo, tal como um modelo de Processo de Decisão de Markov Parcialmente Observável (POMDP), de um respectivo cenário operacional. O controlador de gerenciamento operacional do veículo autônomo pode instanciar instâncias respectivas dos módulos de avaliação de controle operacional específico do cenário em resposta à detecção dos cenários operacionais correspondentes.

[022] O controlador de gerenciamento operacional do veículo autônomo pode receber ações de controle do veículo candidato a partir das respectivas instâncias do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário instanciado, pode identificar uma ação de controle do veículo a partir das ações de controle de veículo e pode controlar o veículo autônomo para atravessar uma porção da rede de transporte de veículo de acordo com a ação de controle de veículo identificada.

[023] Embora aqui descritos com referência a um veículo autônomo, os métodos e os aparelhos descritos neste documento podem ser implementados em qualquer veículo capaz de operação autônoma ou semiautônoma. Embora descrito com referência a uma rede de transporte de veículo, o método e o aparelho aqui descritos podem incluir o veículo autônomo operando em qualquer área navegável pelo veículo.

[024] A figura 1 é um diagrama de um exemplo de um veículo no qual os aspectos, características e elementos aqui revelados podem ser implementados. Como mostrado, um veículo 1000 inclui um chassi 1100, um trem de força 1200, um controlador 1300 e rodas 1400. Embora o veículo 1000 seja mostrado como incluindo quatro rodas 1400 para simplicidade, qualquer outro dispositivo ou dispositivos de propulsão, tais como uma hélice ou banda de rodagem, podem ser utilizados. Na figura 1, as linhas que interligam os elementos, tais como o trem de força 1200, o controlador 1300 e as rodas 1400, indicam que informação, tal como sinais de dados ou de controle, força, tais como força eléctrica ou de torque ou ambas, a informação e força, podem ser comunicadas entre os respectivos elementos. Por exemplo, o controlador 1300 pode receber força do trem de força 1200 e pode se comunicar com o trem de força 1200, as rodas 1400 ou ambos, para controlar o veículo 1000, que pode incluir aceleração, desaceleração, direção, ou de outra forma, o controle do veículo 1000.

[025] Como se mostra, o trem de força 1200 inclui uma fonte de força 1210, uma transmissão 1220, uma unidade de direção 1230 e um atuador 1240. Outros elementos ou combinações de elementos de um trem de força, tais como uma suspensão, um eixo de transmissão, eixos ou um sistema de escapamento podem ser incluídos. Embora mostradas separadamente, as rodas 1400 podem ser incluídas no trem de força 1200.

[026] A fonte de força 1210 pode incluir um motor, uma bateria ou uma combinação disso. A fonte de força 1210, pode ser qualquer dispositivo ou combinação de dispositivos operativos para proporcionar energia, tais como energia elétrica, energia térmica ou energia cinética. Por exemplo, a fonte de força 1210 pode incluir um motor, tal como um motor de combustão interna, um motor elétrico ou uma combinação de um motor de combustão interna e um motor elétrico, e pode ser operativa para fornecer energia cinética como um força motriz a uma ou mais das rodas 1400. A fonte de força 1210 pode incluir uma unidade de energia potencial, tais como uma ou mais baterias de células secas, tais como o níquel-cádmio (NiCd), níquel-zinco (NiZn), hidreto de níquel de metal (NiMH), lítio-íon (Li-ion), células solares, células de combustível ou qualquer outro dispositivo capaz de fornecer energia.

[027] A transmissão 1220 pode receber energia, tal como energia cinética, a partir da fonte de força 1210, e pode transmitir a energia para as rodas 1400 para proporcionar uma força motriz. A transmissão 1220 pode ser controlada pelo controlador 1300, o atuador 1240 ou ambos. A unidade de direção 1230 pode ser controlada pelo controlador 1300, o atuador 1240 ou ambos e pode controlar as rodas 1400 para dirigir o veículo. O atuador 1240 pode receber sinais a partir do controlador 1300 e pode acionar ou controlar a fonte de força 1210, a transmissão 1220, a unidade de direção 1230 ou qualquer combinação dos mesmos para operar o veículo 1000.

[028] Como se mostra, o controlador 1300 pode incluir uma unidade de localização 1310, uma unidade de comunicação eletrônica 1320, um processador 1330, uma memória 1340, uma interface de usuário 1350, um sensor 1360, uma interface de comunicação eletrônica 1370 ou qualquer combinação dos mesmos. Apesar de mostrada como uma única unidade, qualquer um ou mais elementos do controlador 1300 pode ser integrado em qualquer número de unidades físicas distintas. Por exemplo, a interface do usuário 1350 e o processador 1330 podem ser integrados em uma primeira unidade física e a memória 1340 pode ser integrada em uma segunda unidade física. Embora não mostrado na figura 1, o controlador 1300 pode incluir uma fonte de força, tal como uma bateria. Embora mostrados como elementos separados, a unidade de localização 1310, a unidade de comunicação eletrônica 1320, o processador 1330, a memória 1340, a interface de usuário 1350, o sensor 1360, a interface de comunicação eletrônica 1370 ou qualquer combinação disso podem ser integrados em uma ou mais unidades, circuitos ou chips eletrônicos.

[029] O processador 1330 pode incluir qualquer dispositivo ou combinação de dispositivos capazes de manipular ou de processar um sinal ou outra informação agora existente ou que venha a ser desenvolvida, incluindo processadores óticos, processadores quânticos, processadores moleculares ou uma combinação dos mesmos. Por exemplo, o processador 1330 pode incluir um ou mais processadores de uso especial, um ou mais processadores de sinais digitais, um ou mais microprocessadores, um ou mais controladores, um ou mais microcontroladores, um ou mais circuitos integrados, um ou mais Circuitos Integrados Específicos da

Aplicação, um ou mais Arranjos de Portas Programáveis no Campo, um ou mais arranjos lógicos programáveis, um ou mais controladores lógicos programáveis, uma ou mais máquinas de estado ou qualquer combinação desses. O processador 1330 pode ser operacionalmente acoplado à unidade de localização 1310, à memória 1340, à interface de comunicação eletrônica 1370, à unidade de comunicação eletrônica 1320, à interface de usuário 1350, ao sensor 1360, ao trem de força 1200, ou qualquer combinação destes. Por exemplo, o processador pode ser operacionalmente acoplado à memória 1340 através de um barramento de comunicação 1380.

[030] A memória 1340 pode incluir qualquer meio não transitório tangível, utilizável por computador ou legível por computador, capaz de, por exemplo, conter, armazenar, comunicar ou transportar instruções legíveis por máquina, ou qualquer outra informação associada com a mesma, para uso por ou em ligação com o processador 1330. A memória 1340 pode ser, por exemplo, uma ou mais unidades de estado sólido, um ou mais cartões de memória, uma ou mais mídias removíveis, uma ou mais memórias somente de leitura, uma ou mais memórias de acesso aleatório, um ou mais discos, incluindo um disco rígido, um disquete, um disco ótico, um cartão magnético ou ótico, ou qualquer tipo de meios não transitórios adequados para armazenar informação eletrônica ou qualquer combinação dos mesmos.

[031] A interface de comunicação 1370 pode ser uma antena sem fio, como mostrado, uma porta de comunicação conectada, uma porta de comunicação ótica, ou qualquer outra unidade com fio ou sem fio capaz de interagir com um meio de comunicação eletrônica com ou sem fios 1500. Embora a figura 1 mostre a interface de comunicação 1370 se comunicando através de uma única ligação de comunicação, uma interface de comunicação pode ser configurada para se comunicar via várias ligações de comunicação. Embora a figura 1 mostre uma única interface de comunicação 1370, um veículo pode incluir qualquer número de interfaces de comunicação.

[032] A unidade de comunicação 1320 pode ser configurada para transmitir ou receber sinais via um meio de comunicação eletrônica com ou sem fio 1500, tal como através da interface de comunicação 1370. Embora não seja explicitamente mostrado na figura 1, a unidade de comunicação 1320 pode ser configurada para transmitir, receber ou ambos por qualquer meio de comunicação com ou sem fio, tais como radiofrequência (RF), ultravioleta (UV), luz visível, fibra ótica, cabo de aço ou uma combinação dos mesmos. Embora a figura 1 mostre uma única unidade de comunicação 1320 e uma única interface de comunicação 1370, qualquer número de unidades de comunicação e qualquer número de interfaces de comunicação podem ser utilizados. Em algumas modalidades , a unidade de comunicação 1320 pode incluir uma unidade dedicada de comunicações de curto alcance (DSRC), uma unidade de bordo (OBU) ou uma combinação desses.

[033] A unidade de localização 1310 pode determinar informações de geolocalização, tais como longitude, latitude, elevação, direção da viagem ou velocidade do veículo 1000. Por exemplo, a unidade de localização pode incluir uma unidade do sistema de posicionamento global (GPS), tal como uma unidade da Associação de Eletrônicos da Marinha Nacional (NMEA) habilitado no Sistema de Ampliação de Área Difundida (WAAS), uma unidade de triangulação de rádio ou uma combinação deles. A unidade de localização 1310 pode ser usada para obter informações que representam, por exemplo, uma posição atual do veículo 1000, uma posição atual do veículo 1000 em duas ou três dimensões, uma orientação angular atual do veículo 1000 ou uma combinação dos mesmos.

[034] A interface do usuário 1350 pode incluir qualquer unidade capaz de interagir com uma pessoa, tais como um teclado virtual ou físico, um teclado de toque, uma tela, uma tela sensível ao toque, um monitor de alertas, uma tela virtual, uma tela de realidade aumentada, uma tela háptica, dispositivo de rastreamento de características, tais como um dispositivo de rastreamento ocular, um alto-falante, um microfone, uma câmera de vídeo, um sensor, uma impressora ou qualquer combinação dos mesmos. A interface de usuário 1350 pode ser acoplada operacionalmente com o processador 1330, como mostrado, ou com qualquer outro elemento do controlador 1300. Embora mostrada como uma única unidade, a interface do usuário 1350 pode incluir uma ou mais unidades físicas. Por exemplo, a interface do usuário 1350 pode incluir uma interface de áudio para a realização de comunicação de áudio com uma pessoa e uma tela sensível ao toque para executar a comunicação visual e baseada em toque com a pessoa. A interface do usuário 1350 pode incluir vários monitores, como várias unidades fisicamente separadas, múltiplas porções definidas dentro de uma única unidade física ou uma combinação dos mesmos.

[035] O sensor 1360 pode incluir um ou mais sensores, tal como um arranjo de sensores, que podem ser operáveis para fornecer informações que podem ser usadas para controlar o veículo. Os sensores 1360 podem fornecer informações sobre as características operacionais atuais do veículo 1000. O sensor 1360 pode incluir, por exemplo, um sensor de velocidade, sensores de aceleração, um sensor de ângulo da direção, sensores relacionados à tração, sensores relacionados à frenagem, sensores de posição do volante, sensores de rastreamento ocular, sensores de posição do banco ou qualquer sensor, ou combinação de sensores, operável para relatar informações sobre algum aspecto da situação dinâmica atual do veículo 1000.

[036] O sensor 1360 pode incluir um ou mais sensores operáveis para obter informações em relação ao ambiente físico em torno do veículo 1000. Por exemplo, um ou mais sensores podem detectar a geometria e as características da estrada, tal como linhas de faixas e obstáculos, tais como obstáculos fixos, veículos e pedestres. O sensor 1360 pode ser ou incluir uma ou mais câmeras de vídeo, sistemas de detecção a laser, sistemas de detecção de infravermelho, sistemas de detecção acústica ou qualquer outro tipo adequado de dispositivo de detecção ambiental no veículo ou combinação de dispositivos, agora conhecidos ou posteriormente desenvolvidos. Em algumas modalidades, os sensores 1360 e a unidade de localização 1310 podem ser uma unidade combinada.

[037] Embora não seja mostrado separadamente, o veículo 1000 pode incluir um controlador de trajetória. Por exemplo, o controlador 1300 pode incluir o controlador de trajetória. O controlador de trajetória pode ser operável para obter informação descrevendo um estado atual do veículo 1000 e um percurso planejado para o veículo 1000, e, com base nesta informação, determinar e otimizar uma trajetória para o veículo 1000. Em algumas modalidades, o controlador de trajetória pode emitir sinais operáveis para controlar o veículo 1000, de modo que o veículo 1000 siga a trajetória que é determinada pelo controlador de trajetória. Por exemplo, a saída do controlador de trajetória pode ser uma trajetória otimizada que pode ser fornecida ao trem de força 1200, às rodas 1400 ou a ambos. Em algumas modalidades, a trajetória otimizada pode ser entradas de controle, tal como um conjunto de ângulos de direção, com cada ângulo de direção correspondendo a um ponto no tempo ou uma posição. Em algumas modalidades, a trajetória otimizada pode ser um ou mais caminhos, linhas, curvas ou uma combinação desses.

[038] Uma ou mais das rodas 1400 podem ser uma roda de direção, que pode ser articulada para um ângulo de direção sob o controle da unidade de direção 1230, uma roda de propulsão, que pode ser propelida para impulsionar o veículo 1000 sob o controle da transmissão 1220, ou uma roda de direção e propulsão que pode dirigir e propelir o veículo 1000.

[039] Embora não mostrado na figura 1, um veículo pode incluir unidades, ou elementos, não mostrados na figura 1, tal como um invólucro, um módulo de Bluetooth®, uma unidade de rádio modulada em frequência (FM), um módulo de Comunicação de Campo Próximo (NFC), uma unidade de exibição de monitor de cristal líquido (LCD), uma unidade de exibição de diodo emissor de luz orgânica (OLED), um alto-falante ou qualquer combinação dos mesmos.

[040] O veículo 1000 pode ser um veículo autônomo controlado autonomamente, sem intervenção humana direta, para atravessar uma porção de uma rede de transporte de veículos. Embora não seja mostrado separadamente na figura 1, um veículo autônomo pode incluir uma unidade de controle de veículo autônomo, que pode executar o roteamento, navegação e controle de veículo autônomo. A unidade de controle do veículo autônomo pode ser integrada a outra unidade do veículo. Por exemplo, o controlador 1300 pode incluir a unidade de controle de veículo autônomo.

[041] A unidade de controle de veículo autônomo pode controlar ou operar o veículo 1000 para atravessar uma porção da rede de transporte de veículo em conformidade com os parâmetros operacionais do veículo autônomo. A unidade de controle de veículo autônomo pode controlar ou operar o veículo 1000 para executar uma operação ou manobra definida, tal como estacionar o veículo. A unidade de controle de veículo autônomo pode gerar uma rota de viagem a partir de uma origem, tal como uma localização atual do veículo 1000, para um destino com base nas informações do veículo, informações ambientais, dados da rede de transporte de veículos que representa a rede de transporte do veículo ou uma combinação dos mesmos, e pode controlar ou operar o veículo 1000 para atravessar a rede de transporte de veículos de acordo com a rota. Por exemplo, a unidade de controle do veículo autônomo pode liberar o percurso de viagem para o controlador de trajetória, e o controlador de trajetória pode operar o veículo 1000 para viajar a partir da origem para o destino, utilizando o percurso gerado.

[042] A figura 2 é um diagrama de um exemplo de uma porção de um sistema de transporte e comunicação de veículos no qual os aspectos, características e elementos aqui revelados podem ser implementados. O sistema de transporte e comunicação de veículo 2000 pode incluir um ou mais veículos 2100/2110, tal como o veículo 1000 mostrado na figura 1, o qual pode viajar através de uma ou mais porções da uma ou mais redes de transporte de veículo 2200, e pode se comunicar através de uma ou mais redes de comunicação eletrônica 2300. Embora não mostrado explicitamente na figura 2, um veículo pode atravessar uma área que não é incluída, expressa ou completamente, em uma rede de transporte de veículos, tal como uma área fora da estrada.

[043] A rede de comunicação eletrônica 2300 pode ser, por exemplo, um sistema de múltiplo acesso e pode fornecer comunicação, tais como comunicação por voz, comunicação de dados, comunicação de vídeo, comunicação por mensagens ou uma combinação das mesmas, entre o veículo 2100 / 2110 e um ou mais dispositivos de comunicação 2400. Por exemplo, um veículo 2100/2110 pode receber informação, tal como informação que representa a rede de transporte do veículo 2200, a partir de um dispositivo de comunicação 2400 através da rede 2300.

[044] Em algumas modalidades, um veículo 2100 / 2110 pode se comunicar via uma ligação de comunicação por fios (não mostrada), uma ligação de comunicação sem fio 2310 / 2320 /2370, ou uma combinação de qualquer número de ligações de comunicação com ou sem fio. Por exemplo, como mostrado, um veículo 2100/2110 pode se comunicar por meio de uma ligação de comunicação sem fio terrestre 2310, por uma ligação de comunicação sem fio não terrestre 2320 ou por uma combinação destas. A ligação de comunicação sem fio terrestre 2310 pode incluir uma ligação da Ethernet, uma ligação serial, uma ligação por Bluetooth, uma ligação por infravermelho (IR), uma ligação por ultravioleta (UV) ou qualquer ligação capaz de fornecer a comunicação eletrônica.

[045] Um veículo 2100/2110 pode se comunicar com um outro veículo 2100 /

2110. Por exemplo, um veículo hospedeiro, ou sujeito, (HV) 2100 pode receber uma ou mais mensagens entre veículos automatizada, tal como uma mensagem básica de segurança (BSM), de um veículo remoto, ou alvo, (RV) 2110, por meio de uma ligação de comunicação direta 2370 ou por uma rede 2300. Por exemplo, o veículo remoto

2110 pode transmitir a mensagem para veículos hospedeiros dentro de um intervalo de transmissão definido, tal como 300 metros. Em algumas modalidades, o veículo hospedeiro 2100 pode receber uma mensagem por meio de terceiros, tal como uma repetidora de sinal (não mostrada) ou outro veículo remoto (não mostrado). Um veículo 2100 / 2110 pode transmitir uma ou mais mensagens entre veículos automatizadas periodicamente, com base em, por exemplo, um intervalo definido, tal como 100 milissegundos.

[046] As mensagens entre veículos automatizadas podem incluir informações de identificação do veículo, informações de estado geoespacial, tais como a longitude, a latitude ou informação de elevação, informações de precisão de localização geoespacial, informações de estado cinemática, tais como informação de aceleração de veículo, a informação da taxa de guinada, informação de velocidade, informações da posição do veículo, informação do estado do sistema de frenagem, informações do estrangulador, informação do ângulo do volante ou informação de rota do veículo, ou informação de estado de operação do veículo, tais como informações sobre o tamanho do veículo, informações sobre o estado do farol, informações sobre as lanternas, informações sobre o estado do limpador, informações sobre a transmissão ou qualquer outra informação ou combinação de informações relevantes para o estado do veículo de transmissão. Por exemplo, informações do estado de transmissão podem indicar se a transmissão do veículo de transmissão está em um estado neutro, um estado estacionado, um estado para frente ou um estado de ré.

[047] O veículo 2100 pode se comunicar com a rede de comunicações 2300 via um ponto de acesso 2330. O ponto de acesso 2330, o qual pode incluir um dispositivo de computação, pode ser configurado para se comunicar com um veículo 2100, com uma rede de comunicação 2300, com um ou mais dispositivos de comunicação 2400 ou com uma combinação dos mesmos por meio de ligações de comunicação com ou sem fio 2310 / 2340. Por exemplo, o ponto de acesso 2330 pode ser uma estação de base, uma estação de base de transceptores (BTS), um Nó-B, um Nó-B aprimorado (eNode-B), um Nó B Inicial (HNode-B), um roteador sem fio, um roteador com fio, uma boca de conexão, um relé, um comutador ou qualquer outro dispositivo com ou sem fio semelhante. Embora mostrado como uma única unidade na figura 2, um ponto de acesso pode incluir qualquer número de elementos interconectados.

[048] O veículo 2100 pode se comunicar com a rede de comunicações 2300 por meio de um satélite 2350 ou outro dispositivo de comunicação não terrestre. O satélite 2350, que pode incluir um dispositivo de computação, pode ser configurado para se comunicar com um veículo 2100, com uma rede de comunicação 2300, com um ou mais dispositivos de comunicação 2400 ou com uma combinação destes através de uma ou mais ligações de comunicação 2320 / 2360. Embora mostrado como uma unidade única na figura 2, um satélite pode incluir qualquer número de elementos interconectados.

[049] Uma rede de comunicação eletrônica 2300 pode ser qualquer tipo de rede configurada para fornecer voz, dados ou qualquer outro tipo de comunicação eletrônica. Por exemplo, a rede de comunicação eletrônica 2300 pode incluir uma rede de área local (LAN), uma rede de área ampla (WAN), uma rede virtual privada (VPN), uma rede telefônica móvel ou celular, a Internet ou qualquer outro sistema de comunicação eletrônica. A rede de comunicação eletrônica 2300 pode usar um protocolo de comunicação, tais como o protocolo de controle de transmissão (TCP), o protocolo de datagrama do usuário (UDP), o protocolo de internet (IP), o protocolo de transporte em tempo real (RTP), o Protocolo de Transporte de Hipertexto (HTTP) ou uma combinação destes. Embora mostrada como uma única unidade na figura 2, uma rede de comunicação eletrônica pode incluir qualquer número de elementos interconectados.

[050] O veículo 2100 pode identificar uma porção ou condição da rede de transporte de veículos 2200. Por exemplo, o veículo 2100 pode incluir um ou mais sensores 2105 no veículo, tal como o sensor 1360 mostrado na figura 1, que pode incluir um sensor de velocidade, um sensor da velocidade da roda, uma câmera, um giroscópio, um sensor ótico, um sensor de laser, um sensor de radar, um sensor sonoro ou qualquer outro sensor ou dispositivo ou combinação dos mesmos capaz de determinar ou identificar uma porção ou condição da rede de transporte de veículos

2200. Os dados do sensor podem incluir dados de linha de pista, dados de localização do veículo remoto ou ambos.

[051] O veículo 2100 pode atravessar uma porção ou porções de uma ou mais redes de transporte de veículo 2200 utilizando a informação comunicada através da rede 2300, tal como a informação que representa a rede de transporte de veículo 2200, informação identificada por um ou mais sensores no veículo 2105 ou uma combinação dos mesmos.

[052] Embora, por simplicidade, a figura 2 mostre dois veículos 2100, 2110, uma rede de transporte de veículo 2200, uma rede de comunicação eletrônica 2300 e um dispositivo de comunicação 2400, qualquer número de veículos, redes ou dispositivos de computação pode ser usado. O sistema de transporte e comunicação de veículo 2000 pode incluir dispositivos, unidades ou elementos não mostrados na figura 2. Embora o veículo 2100 seja mostrado como uma única unidade, um veículo pode incluir qualquer número de elementos interligados.

[053] Embora o veículo 2100 seja mostrado se comunicando com o dispositivo de comunicação 2400 através da rede 2300, o veículo 2100 pode se comunicar com o dispositivo de comunicação 2400 através de qualquer número de ligações de comunicação diretas ou indiretas. Por exemplo, o veículo 2100 pode se comunicar com o dispositivo de comunicação 2400 através de uma ligação de comunicação direta, tal como uma ligação de comunicação Bluetooth.

[054] Em algumas modalidades, um veículo 2100 / 2210 pode ser associado com uma entidade 2500/2510, tais como motorista, operador ou proprietário do veículo. Em algumas modalidades, uma entidade 2500/2510 associada com um veículo 2100 / 2110 pode ser associada com um ou mais dispositivos eletrônicos pessoais 2502 / 2504 / 2512 / 2514, tal como um telefone inteligente 2502 / 2512 ou um computador 2504 / 2514. Em algumas modalidades, um dispositivo eletrônico pessoal 2502 / 2504 / 2512 / 2514 pode se comunicar com um veículo correspondente 2100/2110 através de uma ligação de comunicação direta ou indireta. Embora uma entidade 2500/2510 seja mostrada como associada com um veículo 2100 / 2110 na figura 2, qualquer número de veículos pode ser associado a uma entidade e qualquer número de entidades pode ser associado a um veículo.

[055] A figura 3 é um diagrama de uma porção de uma rede de transporte de veículo de acordo com esta revelação. Uma rede de transporte de veículos 3000 pode incluir uma ou mais áreas não navegáveis 3100, tal como um edifício, uma ou mais áreas parcialmente navegáveis, tal como a área de estacionamento 3200, uma ou mais áreas navegáveis, tal como as estradas 3300/3400 ou uma combinação das mesmas. Em algumas modalidades, um veículo autônomo, tal como o veículo 1000 mostrado na figura 1, um dos veículos 2100 / 2110 mostrados na figura 2, um veículo semiautônomo ou qualquer outro veículo executando a condução autônoma, pode atravessar uma porção ou porções da rede de transporte de veículo 3000.

[056] A rede de transporte de veículo 3000 pode incluir um ou mais intercâmbios 3210 entre uma ou mais áreas navegáveis ou parcialmente navegáveis 3200/3300/3400. Por exemplo, a porção da rede de transporte de veículo 3000 mostrada na figura 3 inclui um intercâmbio 3210 entre a área de estacionamento 3200 e a estrada 3400. A área de estacionamento 3200 pode incluir vagas de estacionamento 3220.

[057] Uma porção da rede de transporte de veículo 3000, tal como uma estrada 3300/3400, pode incluir uma ou mais faixas 3320 / 3340 / 3360 / 3420 / 3440 e pode estar associada a uma ou mais direções de viagem, as quais são indicadas por setas na figura 3.

[058] Uma rede de transporte de veículo, ou uma porção dela, tal como a porção da rede de transporte de veículo 3000 mostrada na figura 3, pode ser representada como dados da rede de transporte de veículos. Por exemplo, os dados da rede de transporte de veículos podem ser expressos como uma hierarquia de elementos, tal como elementos da linguagem de marcação, que podem ser armazenados em um banco de dados ou arquivo. Por uma questão de simplicidade, as figuras aqui mostram os dados da rede de transporte de veículos representando porções de uma rede de transporte de veículos como diagramas ou mapas; no entanto, os dados da rede de transporte de veículos podem ser expressos em qualquer forma utilizável em computador capaz de representar uma rede de transporte de veículos ou uma porção dela. Os dados da rede de transporte de veículos pode incluir informações de controle da rede de transporte de veículo, tais como a informação sobre a direção da viagem, informação do limite de velocidade, a informação de pedágio, informação de grau, tais como informação de inclinação ou ângulo, informação do material de superfície, informação da estética, informação sobre o perigo definido ou uma combinação delas.

[059] A rede de transporte de veículos pode estar associada ou pode incluir uma rede de transporte de pedestres. Por exemplo, a figura 3 inclui uma porção 3600 de uma rede de transporte para pedestres, que pode ser uma passarela para pedestres. Embora não seja mostrado separadamente na figura 3, uma área navegável por pedestres, tal como uma faixa de pedestres, pode corresponder a uma área navegável ou uma área parcialmente navegável de uma rede de transporte de veículo.

[060] Uma porção, ou uma combinação de porções, da rede de transporte de veículo pode ser identificada como um ponto de interesse ou um destino. Por exemplo,

os dados da rede de transporte de veículos pode identificar um edifício, tal como a área não navegável 3100, e a área de estacionamento parcialmente navegável adjacente 3200 como um ponto de interesse, um veículo pode identificar o ponto de interesse como um destino, e o veículo pode viajar de uma origem para o destino atravessando a rede de transporte de veículo. Embora a área de estacionamento 3200 associada à área não navegável 3100 seja mostrada como adjacente à área não navegável 3100 na figura 3, um destino pode incluir, por exemplo, um edifício e uma área de estacionamento que fica fisicamente ou geoespacialmente não adjacente ao edifício.

[061] A identificação de um destino pode incluir a identificação de um local para o destino, que pode ser uma geolocalização discreta unicamente identificável. Por exemplo, a rede de transporte de veículo pode incluir um local definido, tais como um endereço de rua, um endereço postal, um endereço da rede de transporte de veículos, um endereço de GPS ou uma combinação deles para o destino.

[062] Um destino pode ser associado a uma ou mais entradas, tal como a entrada 3500 mostrada na figura 3. Os dados da rede de transporte de veículos podem incluir informações de localização de entrada definidas, tal como informações que identificam uma geolocalização de uma entrada associada a um destino.

[063] Um destino pode estar associado a um ou mais locais de parada, tal como o local de parada 3700 mostrado na figura 3. Um local de parda 3700 pode ser um local ou área designada ou não designada na proximidade de um destino no qual um veículo autônomo pode parar, permanecer ou estacionar, tal que as operações de parada, tal como embarque ou desembarque de passageiros, podem ser realizadas.

[064] Os dados da rede de transporte de veículos podem incluir informação sobre a localização de parada, tais como informações de identificação de uma geolocalização de um ou mais locais de parada 3700 associados com um destino. Embora não seja mostrado separadamente na figura 3, a informação da localização da parada pode identificar um tipo de operação de parada associado com uma localização de parada 3700. Por exemplo, um destino pode estar associado a um primeiro local de parada para embarque de passageiros e um segundo local de parada para o desembarque do passageiro. Embora um veículo autônomo possa estacionar em um local de parada, um local de parada associado a um destino pode ser independente e distinto de uma área de estacionamento associada ao destino.

[065] A figura 4 é um diagrama de um exemplo de um sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4000, de acordo com modalidades desta revelação. O sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4000 pode ser implementado em um veículo autônomo, tal como o veículo 1000 mostrado na figura 1, um dos veículos 2100/2110 mostrado na figura 2, um veículo semiautônomo, ou qualquer outro veículo executando a direção autônoma.

[066] O veículo autônomo pode atravessar uma rede de transporte de veículos, ou uma porção da mesma, que pode incluir atravessar cenários distintos operacionais do veículo. Um cenário operacional distinto do veículo pode incluir qualquer conjunto distintamente identificável de condições operacionais que possam afetar a operação do veículo autônomo dentro de uma área espaço-temporal definida, ou ambiente operacional, do veículo autônomo. Por exemplo, um cenário operacional distinto do veículo pode ser baseado em um número ou cardinalidade de estradas, segmentos de estrada ou faixas que o veículo autônomo pode atravessar a uma distância espaço-temporal definida. Em outro exemplo, um cenário operacional distinto de veículo pode ser baseado em um ou mais dispositivos de controle de tráfego que possam afetar a operação do veículo autônomo dentro de uma área espaço-temporal definida, ou ambiente operacional, do veículo autônomo. Em outro exemplo, um cenário operacional distinto de veículo pode ser baseado em uma ou mais regras identificáveis, regulamentações ou leis que possam afetar a operação do veículo autônomo dentro de uma área espaço-temporal definida, ou ambiente operacional, do veículo autônomo. Em outro exemplo, um cenário operacional de veículo distinto pode ser baseado em um ou mais objetos externos identificáveis que possam afetar a operação do veículo autônomo dentro de uma área espaço-temporal definida, ou ambiente operacional, do veículo autônomo.

[067] Por simplicidade e clareza, cenários operacionais semelhantes de veículos podem ser descritos aqui com referência aos tipos ou classes de cenários operacionais do veículo. Um tipo ou classe de um cenário de operação do veículo pode se referir a um padrão definido ou um conjunto definido de padrões do cenário. Por exemplo, cenários de interseção podem incluir o veículo autônomo atravessando uma interseção, cenários de pedestres podem incluir o veículo autônomo atravessando uma porção da rede de transporte de veículos que inclui ou está dentro de uma proximidade definida de um ou mais pedestres, tal como em que um pedestre está cruzando ou se aproximando do caminho esperado do veículo autônomo; cenários de mudança de faixa podem incluir o veículo autônomo atravessando uma porção da rede de transporte de veículos mudando de faixa, cenários de junção podem incluir o veículo autônomo atravessando uma porção da rede de transporte de veículo se unindo de uma primeira faixa para uma faixa unida; cenários de obstrução de passagem podem incluir o veículo autônomo atravessando uma porção da rede de transporte de veículos passando por um obstáculo ou obstrução. Embora os cenários operacionais dos veículos para pedestres, os cenários operacionais dos veículos para interseção, os cenários operacionais dos veículos na mudança de faixa, cenários operacionais do veículo na junção e os cenários operacionais do veículo com obstrução de passagem aqui descritos, qualquer outro cenário operacional do veículo ou tipo de cenário operacional do veículo pode ser usado.

[068] Como mostrado na figura 4, o sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4000 inclui um controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4100 (AVOMC), monitores de ambiente operacional 4200 e os módulos de avaliação de controle de operação 4300.

[069] O AVOMC 4100, ou outra unidade do veículo autônomo, pode controlar o veículo autônomo para atravessar a rede de transporte de veículos, ou uma porção da mesma. O controle do veículo autônomo para atravessar a rede de transporte de veículos pode incluir monitorar o ambiente operacional do veículo autônomo, identificar ou detectar cenários operacionais do veículo distintos, identificar as ações de controle de veículo candidato com base nos cenários operacionais distintos do veículo, controlar o veículo autônomo para atravessar uma porção da rede de transporte de veículos de acordo com uma ou mais das ações de controle do veículo candidato ou uma combinação dos mesmos.

[070] O AVOMC 4100 pode receber, identificar ou de outra forma acessar dados do ambiente operacional que representam um ambiente operacional para o veículo autônomo, ou um ou mais aspectos do mesmo. O ambiente operacional do veículo autônomo pode incluir um conjunto distintamente identificável de condições operacionais que podem afetar a operação do veículo autônomo dentro de uma área espaço-temporal definida do veículo autônomo, dentro de uma área espaço-temporal definida de uma rota identificada para o veículo autônomo ou combinação das mesmas. Por exemplo, as condições operativas que podem afetar a operação do veículo autônomo podem ser identificadas com base em dados do sensor, dados da rede de transporte de veículos, os dados da rota ou quaisquer outros dados ou combinação de dados que representam um ambiente operacional definido ou determinado para o veículo.

[071] Os dados do ambiente operacional podem incluir a informação do veículo para o veículo autônomo, tal como informação indicando uma localização geoespacial do veículo autônomo, informação correlacionando a localização geoespacial do veículo autônomo com informações que representam a rede de transporte de veículos, uma rota do veículo autônomo, uma velocidade do veículo autônomo, um estado de aceleração do veículo autônomo, informações sobre passageiros do veículo autônomo ou qualquer outra informação sobre o veículo autônomo ou sobre a operação do veículo autônomo. Os dados do ambiente operacional podem incluir informações que representam a rede de transporte de veículos próxima a uma rota identificada para o veículo autônomo, tal como a uma distância espacial definida, tal como 300 metros, de porções da rede de transporte de veículos ao longo da rota identificada, que pode incluir informação indicando a geometria de um ou mais aspectos da rede de transporte de veículos, informações indicando uma condição, tal como uma condição de superfície, da rede de transporte de veículos ou qualquer combinação dos mesmos. Os dados do ambiente operacional podem incluir informações que representam a rede de transporte de veículos próxima ao veículo autônomo, tal como dentro de uma distância espacial definida do veículo autônomo, tal como 300 metros, que pode incluir informações indicando a geometria de um ou mais aspectos da rede de transporte de veículos, informações indicando uma condição, tal como uma condição de superfície, da rede de transporte de veículos, ou qualquer combinação dos mesmos. Os dados do ambiente operacional podem incluir informações que representam objetos externos dentro do ambiente operacional do veículo autônomo, tal como informação representando pedestres, animais não-humanos, dispositivos de transporte não motorizados, tais como bicicletas ou skates, dispositivos de transporte motorizados, tal como veículos remotos ou qualquer outro objeto externo ou entidade que possa afetar a operação do veículo autônomo.

[072] Aspectos do ambiente operacional do veículo autônomo podem ser representados nos respectivos cenários operacionais distintos do veículo. Por exemplo, a orientação relativa, trajetória, trajetória esperada, de objetos externos podem ser representadas em respectivos cenários operacionais distintos do veículo. Em outro exemplo, a geometria relativa da rede de transporte de veículos pode ser representada dentro dos respectivos cenários operacionais distintos do veículo.

[073] Como exemplo, um primeiro cenário operacional distinto do veículo pode corresponder a um pedestre atravessando uma estrada na faixa de pedestres e uma orientação relativa e caminho esperado do pedestre, tal como atravessando da esquerda para a direita para atravessar da direita para a esquerda, pode ser representada no primeiro cenário operacional distinto do veículo. Um segundo cenário operacional distinto do veículo pode corresponder a um pedestre que cruza uma estrada pela estrada, e uma orientação relativa e caminho esperado do pedestre, tais como cruzando da esquerda para a direita para atravessar da direita para a esquerda, pode ser representada dentro do segundo cenário operacional distinto do veículo.

[074] O veículo autônomo pode atravessar vários cenários operacionais distintos do veículo dentro de um ambiente operacional, o que pode ser aspectos de um cenário operacional do veículo composto. O sistema de gerenciamento operacional do veículo autônomo 4000 pode operar ou controlar o veículo autônomo para atravessar os cenários operacionais distintos do veículo sujeitos a restrições definidas, tais como restrições de segurança, restrições legais, restrições físicas, restrições de aceitabilidade do usuário, ou quaisquer outras restrições ou combinação de restrições que podem ser definidas ou derivadas para a operação do veículo autônomo.

[075] O AVOMC 4100 pode monitorar o ambiente operacional do veículo autônomo ou aspectos definidos do mesmo. O monitoramento do ambiente operacional do veículo autônomo pode incluir a identificação e o rastreamento de objetos externos, a identificação de cenários operacionais distintos do veículo ou uma combinação dos mesmos. Por exemplo, o AVOMC 4100 pode identificar e rastrear objetos externos com o ambiente operacional do veículo autônomo. A identificação e o rastreamento de objetos externos podem incluir identificar localizações espaço- temporais dos respectivos objetos externos, que podem ser relativas ao veículo autônomo, identificação de um ou mais caminhos esperados para os respectivos objetos externos, que pode incluir a identificação de uma velocidade, uma trajetória ou ambas, para um objeto externo. Por simplicidade e clareza, descrições de locais, locais esperados, caminhos, caminhos esperados e similares neste documento podem omitir indicações expressas de que os locais e caminhos correspondentes se referem aos componentes geoespaciais e temporais; no entanto, a menos que expressamente indicado neste documento, ou de outra forma, inequivocamente claro pelo contexto, os locais, locais esperados, caminhos, caminhos esperados e semelhantes descritos neste documento podem incluir componentes geoespaciais, componentes temporais ou ambos. O monitoramento do ambiente operacional do veículo autônomo pode incluir o uso de dados do ambiente operacional recebidos dos monitores do ambiente operacional 4200.

[076] Os monitores do ambiente operacional 4200 podem incluir monitores independentes do cenário, monitores específicos do cenário ou uma combinação dos mesmos. Um monitor independente do cenário, tal como um monitor de bloqueio 4210, pode controlar o ambiente operacional do veículo autônomo, gerar dados do ambiente operacional representando aspectos do ambiente operacional do veículo autônomo e enviar os dados do ambiente operacional para um ou mais monitores específicos do cenário, o AVOMC 4100 ou uma combinação dos mesmos. Um monitor específico do cenário, tal como um monitor do pedestre 4220, um monitor de cruzamento 4230, um monitor de mudança de faixa 4240, um monitor da junção 4250 ou um monitor de obstrução à frente 4260, pode monitorar o ambiente operacional do veículo autônomo, gerar dados do ambiente operacional representando aspectos específicos do cenário do ambiente operacional do veículo autônomo e liberar os dados do ambiente operacional para um ou mais módulos de avaliação de controle de operação específica do cenário 4300, o AVOMC 4100 ou uma combinação disso. Por exemplo, o monitor para pedestres 4220 pode ser um monitor de ambiente operacional para monitorar pedestres, o monitor de cruzamento 4230 pode ser um monitor do ambiente operacional para monitorar as interseções, o monitor de mudança de faixa 4240 pode ser um monitor de ambiente operacional para monitorar as mudanças de faixa, o monitor de junção 4250 pode ser um monitor do ambiente operacional para junções e o monitor de obstrução para frente 4260 pode ser um monitor de ambiente operacional para monitorar as obstruções à frente. Um monitor do ambiente operacional 4270 é mostrado usando linhas tracejadas para indicar que o sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4000 pode incluir qualquer número de monitores do ambiente operacional 4200.

[077] Um monitor de ambiente operacional 4200 pode receber ou de outra forma acessar dados do ambiente operacional, tal como dados do ambiente operacional gerados ou capturados por um ou mais sensores do veículo autônomo, dados da rede de transporte de veículos, dados de geometria da rede de transporte de veículos, dados de rota ou uma combinação destes. Por exemplo, o monitor de pedestres 4220 pode receber ou de outra forma acessar informações, tal como dados do sensor, que podem indicar, corresponder ou podem de outra forma estar associados a um ou mais pedestres no ambiente operacional do veículo autônomo. Um monitor do ambiente operacional 4200 pode associar os dados do ambiente operacional, ou uma porção do mesmo, com o ambiente operacional, ou um dos seus aspectos, tal como com um objeto externo, tal como um pedestre, um veículo remoto ou um aspecto da geometria da rede de transporte de veículos.

[078] Um monitor de ambiente operacional 4200 pode gerar, ou de outro modo identificar, informações que representam um ou mais aspectos do ambiente operacional, tal como com um objeto externo, tal como um pedestre, um veículo remoto, ou um aspecto da geometria da rede de transporte de veículos, que pode incluir filtrar, abstrair, ou de outra forma processar os dados do ambiente operacional. Um monitor de ambiente operacional 4200 pode liberar as informações que representam o um ou mais aspectos do ambiente operacional para, ou para acesso por, o AVOMC 4100, armazenando as informações que representam o um ou mais aspectos do ambiente operacional em uma memória, tal como a memória 1340 mostrada na figura 1, do veículo autônomo acessível pelo AVOMC 4100, enviando a informação que representa o um ou mais aspectos do ambiente operacional para o AVOMC 4100, ou uma combinação do mesmo. Um monitor do ambiente operacional 4200 pode enviar os dados do ambientes operacional para um ou mais elementos do sistema de gerenciamento operacional do veículo autônomo 4000, tal como o AVOMC

4100. Embora não seja mostrado na figura 4, um monitor do ambiente operacional específico do cenário 4220, 4230, 4240, 4250, 4260 pode liberar os dados do ambiente operacional para um monitor de ambiente operacional independente do cenário, tal como o monitor de bloqueio 4210.

[079] O monitor de pedestres 4220 pode correlacionar, associar ou de outra forma processar os dados do ambiente operacional para identificar, rastrear ou prever ações de um ou mais pedestres. Por exemplo, o monitor de pedestres 4220 pode receber informações, tal como dados do sensor, de um ou mais sensores, que podem corresponder a um ou mais pedestres, o monitor de pedestres 4220 pode associar os dados do sensor a um ou mais pedestres identificados, que pode incluir identificar uma direção de viagem, um caminho, tal como um caminho esperado, uma velocidade atual ou esperada, uma taxa de aceleração atual ou esperada ou uma combinação dos mesmos para um ou mais dos respectivos pedestres identificados, e o monitor de pedestres 4220 pode emitir as informações de pedestres identificadas, associadas ou geradas para, ou para acesso de, o AVOMC 4100.

[080] O monitor de interseção 4230 pode correlacionar, associar ou de outro modo processar os dados do ambiente operacional para identificar, rastrear ou prever ações de um ou mais veículos remotos no ambiente operacional do veículo autônomo, para identificar uma interseção, ou um aspecto da mesma, no ambiente operacional do veículo autônomo, para identificar a geometria da rede de transporte de veículos ou uma combinação disso. Por exemplo, o monitor de interseção 4230 pode receber informações, tal como dados do sensor, de um ou mais sensores, os quais podem corresponder a um ou mais veículos remotos no ambiente operacional do veículo autônomo, a intersecção, ou um ou mais aspectos da mesma, no ambiente operacional do veículo autônomo, a geometria da rede de transporte de veículos, ou uma combinação da mesma, o monitor de intersecção 4230 pode associar os dados do sensor com um ou mais veículos remotos identificados no ambiente operacional do veículo autônomo, a interseção, ou um ou mais aspectos da mesma, no ambiente operacional do veículo autônomo, a geometria da rede de transporte de veículos ou uma combinação da mesma, que podem incluir identificar uma direção de viagem atual ou esperada, um caminho, tal como um caminho esperado, uma velocidade atual ou esperada, uma taxa de aceleração atual ou esperada ou uma combinação dos mesmos para um ou mais dos respectivos veículos remotos identificados, e o monitor de intersecção 4230 pode liberar a informação de interseção identificada, associada ou gerada para, ou para acesso por, o AVOMC 4100.

[081] O monitor de mudança de faixa 4240 pode correlacionar, associar ou processar de outra forma os dados do ambiente operacional para identificar, rastrear ou prever ações de um ou mais veículos remotos no ambiente operacional do veículo autônomo, tal como informações indicando um veículo remoto lento ou estacionário ao longo do caminho esperado do veículo autônomo, para identificar um ou mais aspectos do ambiente operacional do veículo autônomo, tal como a geometria da rede de transporte de veículos no ambiente operacional do veículo autônomo, ou uma combinação disso geoespacialmente correspondendo com uma operação de mudança de faixa. Por exemplo, o monitor de mudança de faixa 4240 pode receber informações, tal como dados do sensor, de um ou mais sensores, que podem corresponder a um ou mais veículos remotos no ambiente operacional do veículo autônomo, um ou mais aspectos do ambiente operacional do veículo autônomo no ambiente operacional do veículo autônomo ou uma combinação dos mesmos geoespacialmente correspondendo com uma operação de mudança de faixa, o monitor de mudança de faixa 4240 pode associar os dados do sensor com um ou mais veículos remotos identificados no ambiente operacional do veículo autônomo, um ou mais aspectos do ambiente operacional do veículo autônomo ou uma combinação dos mesmos geoespacialmente correspondendo com uma operação de mudança de faixa, que pode incluir identificar uma direção de viagem atual ou esperada, um caminho, tal como um caminho esperado, uma velocidade atual ou esperada, uma taxa de aceleração atual ou esperada, ou uma combinação destes para um ou mais dos respectivos veículos remotos identificados, e o monitor de mudança de faixa 4240 pode enviar as informações de mudança de faixa identificadas, associadas ou geradas para o AVOMC 4100, ou para acesso pelo mesmo.

[082] O monitor de junção 4250 pode correlacionar, associar ou de outro modo processar as informações do ambiente operacional para identificar, rastrear ou prever ações de um ou mais veículos remotos no ambiente operacional do veículo autônomo, para identificar um ou mais aspectos do ambiente operacional do veículo autônomo, tal como a geometria da rede de transporte de veículos no ambiente operacional do veículo autônomo ou uma combinação dos mesmos geoespacialmente correspondendo a uma operação de junção. Por exemplo, o monitor de junção 4250 pode receber informação, tal como os dados do sensor, a partir de um ou mais sensores, que podem corresponder a um ou mais veículos remotos no ambiente operacional do veículo autônomo, um ou mais aspectos do ambiente operacional do veículo autônomo no ambiente operacional do veículo autônomo ou uma combinação dos mesmos correspondendo geoespacialmente a uma operação de junção, o monitor de junção 4250 pode associar os dados do sensor a um ou mais veículos remotos identificados no ambiente operacional do veículo autônomo, um ou mais aspectos do ambiente operacional do veículo autônomo ou uma combinação disso correspondendo geoespacialmente a uma operação de junção, que pode incluir identificar uma direção de viagem atual ou esperada, um caminho, tal como um caminho esperado, uma velocidade atual ou esperada, uma taxa de aceleração atual ou esperada, ou uma combinação desses para um ou mais dos respectivos veículos remotos identificados e o monitor de junção 4250 pode fornecer a informação de junção identificada, associada ou gerada para, ou para acesso por, o AVOMC 4100.

[083] O monitor de obstrução à frente 4260 pode correlacionar, associar ou de outra forma processar a informação sobre o ambiente operacional para identificar um ou mais aspectos do ambiente operacional do veículo autônomo geoespacialmente correspondendo a uma operação de obstrução de passagem para a frente. Por exemplo, o monitor de obstrução à frente 4260 pode identificar a geometria da rede de transporte de veículos no ambiente operacional do veículo autônomo; o monitor de obstrução para frente 4260 pode identificar uma ou mais obstruções ou obstáculos no ambiente operacional do veículo autônomo, tais como um veículo remoto lento ou estacionário ao longo do caminho esperado do veículo autônomo ou ao longo de uma rota identificada para o veículo autônomo; e o monitor de obstrução para frente 4260 pode identificar, rastrear ou prever ações de um ou mais veículos remotos no ambiente operacional do veículo autônomo. O monitor de obstrução para frente 4250 pode receber informações, tal como dados do sensor, de um ou mais sensores, que podem corresponder a um ou mais veículos remotos no ambiente operacional do veículo autônomo, um ou mais aspectos do ambiente operacional do veículo autônomo no ambiente operacional do veículo autônomo ou sua combinação geoespacialmente correspondente a uma operação de obstrução de passagem para frente, o monitor de obstrução para frente 4250 pode associar os dados do sensor com um ou mais veículos identificados remotos no ambiente operacional do veículo autônomo, um ou mais aspectos do ambiente operacional do veículo autônomo ou uma combinação dos mesmos correspondente geoespacialmente à operação de obstrução de passagem para frente, que pode incluir a identificação de uma direção de viagem atual ou esperada, um caminho, tal como um caminho esperado, uma velocidade atual ou esperada, uma taxa de aceleração atual ou esperada ou uma combinação dos mesmos para um ou mais dos respectivos veículos remotos identificados, e o monitor de obstrução à frente 4250 pode liberar a informação de obstrução para frente identificada, associada ou gerada para, ou para acesso por, o AVOMC 4100.

[084] O monitor de bloqueio 4210 pode receber dados do ambiente operacional que representam um ambiente operacional, ou um aspecto do mesmo, para o veículo autônomo. O monitor de bloqueio 4210 pode determinar uma respectiva probabilidade de disponibilidade, ou probabilidade de bloqueio correspondente, para uma ou mais porções da rede de transporte de veículos, tal como porções da rede de transporte de veículos próximas ao veículo autônomo, o qual pode incluir porções da rede de transporte de veículos correspondente a um caminho esperado do veículo autônomo, tal como um caminho esperado identificado com base em uma rota atual do veículo autônomo. Uma probabilidade de disponibilidade, ou probabilidade de bloqueio correspondente, pode indicar uma probabilidade ou possibilidade de que o veículo autônomo pode atravessar uma porção de, ou localização espacial em, a rede de transporte de veículos com segurança, tal como desimpedido por um objeto externo, tal como um veículo remoto ou um pedestre. O monitor de bloqueio 4210 pode determinar, ou atualizar, probabilidades de disponibilidade contínua ou periodicamente. O monitor de bloqueio 4210 pode comunicar probabilidades de disponibilidade, ou probabilidades de bloqueio correspondentes, ao AVOMC 4100.

[085] O AVOMC 4100 pode identificar um ou mais cenários operacionais de veículo distintos com base em um ou mais aspectos do ambiente operacional representado pelos dados do ambiente operacional. Por exemplo, o AVOMC 4100 pode identificar um cenário distinto operacional do veículo em resposta à identificação ou com base nos dados do ambiente operacional indicados por um ou mais dos monitores do ambiente operacional 4200. O cenário operacional do veículo distinto pode ser identificado com base em dados da rota, dados do sensor ou uma combinação dos mesmos. Por exemplo, o AVOMC 4100 pode identificar um ou vários cenários operacionais distintos do veículo correspondentes a uma rota identificada para o veículo, tal como com base nos dados do mapa correspondentes à rota identificada, em resposta à identificação da rota. Vários cenários operacionais distintos do veículo podem ser identificados com base em um ou mais aspectos do ambiente operacional representado pelos dados do ambiente operacional. Por exemplo, os dados do ambiente operacional podem incluir informações que representam um pedestre que se aproxima de um cruzamento ao longo de um caminho esperado para o veículo autônomo, e o AVOMC 4100 pode identificar um cenário operacional do veículo no pedestre, um cenário operacional do veículo no cruzamento ou ambos.

[086] O AVOMC 4100 pode instanciar as instâncias respectivas de um ou mais dos módulos de avaliação de controle de operação 4300 com base em um ou mais aspectos do ambiente operacional representado pelos dados do ambiente operacional. Os módulos de avaliação de controle de operação 4300 podem incluir módulos de avaliação de controle de operação específicos do cenário (SSOCEMs), tal como um SSOCEM de pedestres 4310, um SSOCEM de interseção 4320, um SSOCEM de mudança de faixa 4330, um SSOCEM de junção 4340, um SSOCEM de obstrução de passagem 4350 ou uma combinação dos mesmos. Um SSOCEM 4360 é mostrado usando linhas tracejadas para indicar que o sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo 4000 pode incluir qualquer número de SSOCEMS

4300. Por exemplo, o AVOMC 4100 pode instanciar uma instância de um SSOCEM 4300 em resposta à identificação de um cenário operacional distinto do veículo. O AVOMC 4100 pode instanciar várias instâncias de um ou mais SSOCEMs 4300 com base em um ou mais aspectos do ambiente operacional representado pelos dados do ambiente operacional. Por exemplo, os dados do ambiente operacional podem indicar dois pedestres no ambiente operacional do veículo autônomo e o AVOMC 4100 pode instanciar uma instância respectiva do SSOCEM de pedestre 4310 para cada pedestre com base em um ou mais aspectos do ambiente operacional representado pelos dados do ambiente operacional.

[087] O AVOMC 4100 pode enviar os dados do ambiente operacional, ou um ou mais aspectos dos mesmos, para outra unidade do veículo autônomo, tal como o monitor de bloqueio 4210 ou uma ou mais instâncias dos SSOCEMs 4300. Por exemplo, o AVOMC 4100 pode comunicar as probabilidades de disponibilidade, ou probabilidades de bloqueio correspondentes, recebidas do monitor de bloqueio 4210 às instâncias instanciadas respectivas dos SSOCEMs 4300. O AVOMC 4100 pode armazenar os dados do ambiente operacional, ou um ou mais aspectos dos mesmos, tal como em uma memória, tal como a memória 1340 mostrada na figura 1, do veículo autônomo.

[088] O controle do veículo autônomo para atravessar a rede de transporte de veículos pode incluir a identificação de ações de controle de veículo candidato com base nos cenários operacionais distintos do veículo, controlando o veículo autônomo para atravessar uma porção da rede de transporte de veículos de acordo com uma ou mais das ações de controle de veículo candidato ou uma combinação das mesmas. Por exemplo, o AVOMC 4100 pode receber uma ou mais ações de controle de veículo candidato das instâncias respectivas dos SSOCEMs 4300. O AVOMC 4100 pode identificar uma ação de controle de veículo a partir das ações de controle de veículo candidato e pode controlar o veículo ou pode fornecer a ação de controle de veículo identificada para uma outra unidade de controle do veículo, para atravessar a rede de transporte de veículos de acordo com a ação de controle do veículo.

[089] Uma ação de controle de veículo pode indicar uma operação ou manobra de controle de veículo, tais como aceleração, desaceleração, curva, parada ou qualquer outra operação do veículo ou a combinação de operações de veículos que podem ser realizadas pelo veículo autônomo em conjunto com a travessia de uma porção da rede de transporte de veículos. Por exemplo, uma ação de controle do veículo de ‘avançar’ pode incluir lentamente se mover para a frente por uma distância curta, tal como algumas polegadas ou um pé; uma ação de controle de veículo de ‘acelerar’ pode incluir a aceleração a uma taxa de aceleração definida ou a uma taxa de aceleração dentro de um intervalo definido; uma ação de controle de veículo de ‘desacelerar’ pode incluir a desaceleração a uma taxa de desaceleração definida ou a uma taxa de desaceleração dentro de um intervalo definido; uma ação de controle do veículo de ‘manter’ pode incluir a manutenção de parâmetros operacionais atuais, tal como a manutenção de uma velocidade atual, um caminho ou rota atual ou uma orientação de faixa atual e uma ação de controle de veículo ‘prosseguir’ pode incluir iniciar ou retomar um conjunto de parâmetros operacionais previamente identificado. Embora algumas ações de controle de veículo sejam descritas neste documento, outras ações de controle de veículo podem ser usadas.

[090] Uma ação de controle do veículo pode incluir uma ou mais métricas de desempenho. Por exemplo, uma ação de controle de veículo de 'parar' pode incluir uma taxa de desaceleração como uma métrica de desempenho. Em um outro exemplo, uma ação de controle de veículo de ‘prosseguir’ pode indicar expressamente informações de rota ou do caminho, a informação de velocidade, uma taxa de aceleração ou uma combinação dos mesmos como métricas de desempenho, ou pode indicar expressa ou implicitamente que um caminho atual ou previamente identificado, velocidade, taxa de aceleração ou uma combinação dos mesmos pode ser mantido. Uma ação de controle de veículo pode ser uma ação de controle de veículo composta, que pode incluir uma sequência, combinação ou ambas das ações de controle do veículo. Por exemplo, uma ação de controle de veículo de ‘avançar’ pode indicar uma ação de controle do veículo de ‘parar’, uma ação de controle do veículo de ‘acelerar’ subsequente associada a uma taxa de aceleração definida e uma ação de controle do veículo de ‘parar’ subsequente associada a uma taxa de desaceleração definida, de modo que o controle do veículo autônomo, de acordo com a ação de controle do veículo de ‘avançar’, inclui o controle do veículo autônomo para avançar lentamente por uma curta distância, tal como algumas polegadas ou um pé.

[091] O AVOMC 4100 pode desfazer uma instância de um SSOCEM 4300. Por exemplo, o AVOMC 4100 pode identificar um conjunto distinto de condições operacionais como indicando um cenário distinto operacional do veículo para o veículo autônomo, instanciar uma instância de um SSOCEM 4300 para o cenário operacional distinto do veículo, monitorar as condições operacionais, determinar posteriormente que uma ou mais das condições operacionais expirou ou tem uma probabilidade de afetar a operação do veículo autônomo abaixo de um limiar definido; e o AVOMC 4100 pode desfazer a instância do SSOCEM 4300.

[092] O AVOMC 4100 pode instanciar e desfazer as instâncias dos SSOCEMs 4300 com base em uma ou mais métricas de controle de gerenciamento operacional do veículo, tal como uma métrica de imanência, uma métrica de urgência, uma métrica de utilidade, uma métrica de aceitabilidade ou uma combinação das mesmas. Uma métrica de imanência pode indicar, representar ou basear-se em uma distância ou proximidade espacial, temporal ou espaço-temporal, que pode ser uma distância ou proximidade esperada, para o veículo atravessar a rede de transporte de veículos a partir de um local atual do veículo para uma porção da rede de transporte de veículos correspondente a um respectivo cenário operacional do veículo identificado. Uma métrica de urgência pode indicar, representar ou basear-se em uma medida da distância espacial, temporal ou espaço-temporal disponível para controlar o veículo para atravessar uma porção da rede de transporte de veículos correspondendo a um respectivo cenário operacional do veículo identificado. Uma métrica de utilidade pode indicar, representar ou basear-se em, um valor esperado da instanciação de uma instância de um SSOCEM 4300 correspondente a um respectivo cenário operacional do veículo identificado. Uma métrica de aceitabilidade pode ser uma métrica de segurança, tal métrica indicando a evitação da colisão, uma métrica de conformidade de controle de rede de transporte de veículos, tal como uma métrica que indica conformidade com as regras e regulamentos da rede de transporte de veículos, uma métrica de capacidade física, tal como uma métrica que indica uma capacidade máxima de frenagem do veículo, uma métrica definida pelo usuário, tal como uma preferência do usuário. Outras métricas ou combinações de métricas podem ser usadas. Uma métrica de controle de gerenciamento operacional do veículo pode indicar uma taxa, faixa ou limite definido. Por exemplo, uma métrica de aceitabilidade pode indicar uma taxa alvo de desaceleração definida, uma faixa definida de taxas de desaceleração ou uma taxa máxima definida de desaceleração.

[093] Um SSOCEM 4300 pode incluir um ou mais modelos de um respectivo cenário operacional distinto do veículo. O sistema de gerenciamento operacional do veículo autônomo 4000 pode incluir qualquer número de SSOCEMs 4300, cada um incluindo modelos de um respectivo cenário operacional distinto do veículo. Um SSOCEM 4300 pode incluir um ou mais modelos de um ou mais tipos de modelos. Por exemplo, um SSOCEM 4300 pode incluir um modelo de Modelo de Processo de Decisão de Markov Parcialmente Observável (POMDP), um modelo de Processo de Decisão de Markov (MDP), um modelo de Planejamento Clássico, um modelo de Jogo Estocástico Parcialmente Observável (POSG), um modelo do Processo de Decisão de Markov Parcialmente Observável Descentralizado (Dec-POMDP), um modelo de Aprendizagem de Reforço (RL), um modelo de rede neural artificial ou qualquer outro modelo de um respectivo cenário operacional de veículo distinto. Cada tipo diferente de modelo pode ter respectivas características para precisão e utilização de recursos. Por exemplo, um modelo de POMDP para um cenário definido pode ter maior precisão e maior utilização de recursos do que um modelo de MDP para o cenário definido. Os modelos incluídos em um SSOCEM 4300 podem ser ordenados, tal como hierarquicamente, tal como com base na precisão. Por exemplo, um modelo designado, tal como o modelo mais preciso incluído no SSOCEM 4300, pode ser identificado como o modelo primário para o SSOCEM 4300 e outros modelos incluídos no SSOCEM 4300 podem ser identificados como modelos secundários.

[094] Em um exemplo, um ou mais dos SSOCEMs 4300 podem incluir um modelo POMDP, que pode ser um modelo de agente único. Um modelo POMDP pode modelar um cenário operacional distinto do veículo, o qual pode incluir modelar a incerteza, utilizando um conjunto de estados (S), um conjunto das ações (A), um conjunto de observações (Ω), um conjunto de probabilidades de transição de estado (T), um conjunto de probabilidades de observação condicional (O), uma função de recompensa (R) ou uma combinação dos mesmos. Um modelo POMDP pode ser definido ou descrito como uma tupla <S, A, Ω, T, O, R>.

[095] Um estado do conjunto de estados (S), pode representar uma condição distinta de aspectos definidos respectivos, tal como objetos externos e dispositivos de controle de tráfego, do ambiente operacional do veículo autônomo que possa afetar probabilisticamente a operação do veículo autônomo em um localização temporal discreto. Um respectivo conjunto de estados (S) pode ser definido para cada cenário distinto operacional do veículo. Cada estado (espaço de estado), de um conjunto dos estados (S) pode incluir um ou mais fatores de estado definidos. Apesar de alguns exemplos de fatores de estado para alguns modelos serem aqui descritos, um modelo, incluindo qualquer modelo aqui descrito, pode incluir qualquer número, ou cardinalidade, de fatores de estado. Cada fator de estado pode representar um aspecto definido do respectivo cenário e pode ter um respectivo conjunto de valores definido. Embora alguns exemplos de valores de fator de estado para alguns fatores de estado sejam descritos aqui, um fator de estado, incluindo qualquer fator de estado aqui descrito, pode incluir qualquer número, ou cardinalidade, de valores.

[096] Uma ação do conjunto de ações ( A) pode indicar uma ação de controle de veículo disponível em cada estado no conjunto de estados (S). Um respectivo conjunto de ações pode ser definido para cada cenário operacional distinto do veículo. Cada ação (espaço de ação), de um conjunto de ações (A) pode incluir um ou mais fatores de ação definidos. Embora alguns exemplos de fatores de ação para alguns modelos sejam aqui descritos, um modelo, incluindo qualquer modelo aqui descrito, pode incluir qualquer número, ou cardinalidade, de fatores de ação. Cada fator de ação pode representar uma ação de controle de veículo disponível e pode ter um respectivo conjunto de valores definido. Apesar de alguns exemplos de valores de fator de ação para alguns fatores de ação serem descritos aqui, um fator de ação, incluindo qualquer fator de ação aqui descrito, pode incluir qualquer número, ou cardinalidade, de valores.

[097] Uma observação do conjunto de observações (Ω) pode indicar dados observáveis, mensuráveis ou determináveis disponíveis para cada estado do conjunto de estados (S). Um respectivo conjunto de observações pode ser definido para cada cenário operacional distinto do veículo. Cada observação (espaço de observação), a partir de um conjunto de observações (Ω) pode incluir um ou mais fatores de observação definidos. Embora alguns exemplos de fatores de observação para alguns modelos sejam aqui descritos, um modelo, incluindo qualquer modelo aqui descrito, pode incluir qualquer número, ou cardinalidade, de fatores de observação. Cada fator de observação pode representar observações disponíveis e pode ter um respectivo conjunto de valores definido. Embora alguns exemplos de valores de fator de observação para alguns fatores de observação sejam aqui descritos, um fator de observação, incluindo qualquer fator de observação aqui descrito, pode incluir qualquer número, ou cardinalidade, de valores.

[098] Uma probabilidade de transição de estado a partir do conjunto de probabilidades de transição de estado (T) pode probabilisticamente representar alterações no ambiente operacional do veículo autônomo, como representado pelo conjunto de estados (S), que respondem às ações do veículo autônomo, como representado pelo conjunto de ações (A), que pode ser expresso como T: S x A x S → [0, 1]. Um respectivo conjunto de probabilidades de transição de estado (T) pode ser definido para cada cenário operacional distinto do veículo. Embora alguns exemplos de probabilidades de transição de estado para alguns modelos sejam aqui descritos, um modelo, incluindo qualquer modelo aqui descrito, pode incluir qualquer número, ou cardinalidade, de probabilidades de transição de estado. Por exemplo, cada combinação de um estado, uma ação e um estado subsequente podem ser associados a uma respectiva probabilidade de transição de estado.

[099] Uma probabilidade de observação condicional do conjunto de probabilidades de observação condicional (O) pode representar probabilidades de fazer as respectivas observações (Ω) com base no ambiente operacional do veículo autônomo, como representado pelo conjunto de estados (S), sensível às ações do veículo autônomo, como representado pelo conjunto de ações (A), que pode ser representado como O: A x S x Ω → [0, 1]. Um respectivo conjunto de probabilidades de observação condicional (O) pode ser definido para cada cenário operacional distinto do veículo. Embora alguns exemplos de probabilidade de observação condicional do estado para alguns modelos sejam aqui descritos, um modelo, incluindo qualquer modelo aqui descrito, pode incluir qualquer número, ou cardinalidade, de probabilidades de observação condicional. Por exemplo, cada combinação de uma ação, um estado subsequente e uma observação pode estar associada a uma respectiva probabilidade de observação condicional.

[0100] A função de recompensa (R) pode determinar um valor respectivo positivo ou negativo (custo ) que pode ser acumulado para cada combinação de estado e ação, o que pode representar um valor esperado do veículo autônomo que atravessa a rede de transporte de veículos a partir do estado correspondente, em conformidade com a ação de controle do veículo correspondente para o estado subsequente, o qual pode ser expresso como R: S x A → □.

[0101] Para simplicidade e clareza, os exemplos de valores de um modelo, tal como os valores do fator de estado ou os valores do fator de observação, descritos aqui incluem representações categóricas, tais como {início, objetivo} ou {curto, longo}. Os valores categóricos podem representar valores discretos definidos, que podem ser valores relativos. Por exemplo, um fator de estado que representa um aspecto temporal pode ter valores do conjunto {curto, longo}; o valor "curto" pode representar valores discretos, tal como uma distância temporal, dentro ou abaixo de um limiar definido, tal como três segundos, e o valor "longo" pode representar valores discretos, tal como uma distância temporal, de pelo menos, tal como igual a ou maior do que, o limiar definido. Limiares definidos para os respectivos valores categóricos podem ser definidos em relação aos fatores associados. Por exemplo, um limiar definido para o conjunto {curto, longo} para um fator temporal pode ser associado a um valor relativo do fator de localização espacial e outro limiar definido para o conjunto {curto, longo} para o fator temporal pode ser associado com um outro valor de fator de localização espacial relativo. Embora representações categóricas de valores de fator sejam descritas aqui, outras representações ou combinações de representações, podem ser usadas. Por exemplo, um conjunto de valores de fator de estado temporal pode ser {curto (representando valores inferiores a três segundos), 4, 5, 6, longo (representando valores de pelo menos 7 segundos)}.

[0102] Em algumas modalidades, tais como modalidades implementando um modelo POMDP, modelar um cenário de controle operacional de veículo autônomo pode incluir modelar as oclusões. Por exemplo, os dados do ambiente operacional podem incluir informações correspondentes a uma ou mais oclusões, tal como oclusões de sensores, no ambiente operacional do veículo autônomo de tal modo que os dados do ambiente operacional podem omitir a informação representando um ou mais objetos externos ocluídos no ambiente operacional do veículo autônomo. Por exemplo, uma oclusão pode ser um objeto externo, tais como os sinais de tráfego, um edifício, uma árvore, um objeto externo identificado ou qualquer outra condição operacional ou combinação de condições operacionais capaz de ocludir uma ou mais outras condições operacionais, tal como objetos externos, do veículo autônomo em uma localização espaço-temporal definida. Em algumas modalidades, um monitor do ambiente operacional 4200 pode identificar as oclusões, pode identificar ou determinar uma probabilidade de que um objeto externo esteja ocluído ou oculto por uma oclusão identificada e pode incluir informação de probabilidade de veículo ocluído nos dados de ambiente operacional liberados para o AVOMC 4100, e comunicados, pelo AVOMC 4100, para os respectivos SSOCEMs 4300.

[0103] O sistema de gerenciamento operacional do veículo autônomo 4000 pode incluir qualquer número ou combinação de tipos de modelos. Por exemplo, o SSOCEM para pedestres 4310, o SSOCEM da intersecção 4320, o SSOCEM de mudança de faixa 4330, o SSOCEM de junção 4340 e o SSOCEM de obstrução de passagem 4350 podem ser modelos POMDP. Em outro exemplo, o SSOCEM para pedestres 4310 pode ser um modelo MDP e o SSOCEM de interseção 4320 pode ser um modelo POMDP. O AVOMC 4100 pode instanciar qualquer número de instâncias do SSOCEMs 4300 com base nos dados do ambiente operacional.

[0104] Instanciar uma instância do SSOCEM 4300 pode incluir a identificação de um modelo a partir do SSOCEM 4300 e instanciar uma instância do modelo identificado. Por exemplo, um SSOCEM 4300 pode incluir um modelo primário e um modelo secundário para um cenário respectivo distinto operacional do veículo e instanciar o SSOCEM 4300 pode incluir a identificação do modelo primário como um modelo atual e instanciar uma instância do modelo primário. Instanciar um modelo pode incluir determinar se uma solução ou política está disponível para o modelo. A instanciação de um modelo pode incluir a determinação de se uma solução ou política disponível para o modelo é parcialmente resolvida ou é convergente e resolvida. Instanciar um SSOCEM 4300 pode incluir instanciar uma instância de uma solução ou política para o modelo identificado para o SSOCEM 4300.

[0105] A resolução de um modelo, tal como um modelo POMDP, pode incluir a detecção de uma política ou solução, que pode ser uma função, que maximize uma recompensa acumulada, que pode ser determinado avaliando as combinações possíveis dos elementos da tupla, tal como < S, A, Ω, T, O, R>, que define o modelo. Uma política ou solução pode identificar ou liberar uma ação de controle de veículo candidato maximizada, ou ótima, da recompensa com base nos dados de estado de crença identificados. Os dados do estado de crença identificados, que podem ser probabilísticos, podem indicar dados do estado atual, tal como um conjunto atual de valores de estado para o respectivo modelo ou uma probabilidade para o conjunto atual de valores de estado e pode corresponder com uma respectiva localização temporal relativa. Por exemplo, a solução de um modelo MDP pode incluir identificar um estado a partir do conjunto de estados (S), identificar uma ação a partir do conjunto de ações (A), determinar um estado subsequente, ou sucessor, do conjunto de estados (S) subsequentes à simulação da ação sujeita às probabilidades de transição de estado. Cada estado pode ser associado a um valor de utilidade correspondente e resolver o modelo MDP pode incluir a determinação dos respectivos valores de utilidade correspondentes a cada possível combinação de estado, ação e estado subsequente. O valor de utilidade do estado subsequente pode ser identificado como o valor máximo da utilidade identificado, sujeito a uma recompensa ou penalidade, que pode ser uma recompensa descontada ou penalidade. A política pode indicar uma ação correspondente ao valor máximo de utilidade para um estado respectivo. A resolução de um modelo POMDP pode ser semelhante à solução do modelo MDP, exceto com base em estados de crença, representando probabilidades para os respectivos estados e sujeitos às probabilidades de observação correspondendo à geração de observações para os respectivos estados. Assim, a solução do modelo SSOCEM inclui avaliar as possíveis transições de estado-ação-estado e atualizar os respectivos estados de crença, tal como o uso da regra de Basim, com base nas respectivas ações e observações.

[0106] A figura 5 é um diagrama de fluxo de um exemplo de gerenciamento operacional do veículo autônomo 5000, em conformidade com modalidades desta revelação. O gerenciamento operacional de veículo automático 5000 pode ser implementado em um veículo autônomo, tal como o veículo 1000 mostrado na figura 1, um dos veículos 2100/2110 mostrados na figura 2, um veículo semiautônomo ou qualquer outro veículo que implemente a direção autônoma. Por exemplo, um veículo autônomo pode implementar um sistema de gerenciamento operacional do veículo autônomo, tal como o sistema de gerenciamento operacional do veículo autônomo 4000 mostrado na figura 4.

[0107] Como mostrado na figura 5, o gerenciamento operacional de veículo autônomo 5000 inclui implementar ou operar o sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo, incluindo um ou mais módulos ou componentes do mesmo, o qual pode incluir operar um controlador de gerenciamento operacional de veículo autônomo (AVOMC) 5100, tal como o AVOMC 4100 mostrado na figura 4; operar os monitores do ambiente operacional 5200, tal como um ou mais dos monitores de ambiente operacional 4300 mostrados na figura 4 e operar uma instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário (instância SSOCEM) 5300, tal como uma instância de um SSOCEM 4300 mostrado na figura 4.

[0108] O AVOMC 5100 pode monitorar o ambiente operacional do veículo autônomo, ou seus aspectos definidos, em 5110 para identificar um ambiente operacional, ou um aspecto do mesmo, do veículo autônomo. Por exemplo, os monitores do ambiente operacional 5200 podem monitorar aspectos específicos do cenário do ambiente operacional e podem enviar os dados do ambiente operacional, representando o ambiente operacional para o AVOMC 5100. A monitoração do ambiente operacional do veículo autônomo pode incluir identificar e rastrear objetos externos em 5110, identificando cenários operacionais de veículo distintos em 5120 ou uma combinação dos mesmos. Por exemplo, o AVOMC 5100, os monitores do ambiente operacional 5200, ou ambos, podem identificar os dados do ambiente operacional com base em dados do sensor, dados de veículos, dados de rota, dados da rede de transporte de veículos, dados do ambiente operacional previamente identificados ou quaisquer outros dados disponíveis, ou combinação de dados, descrevendo um aspecto ou aspectos do ambiente operacional.

[0109] A identificação do ambiente operacional pode incluir a identificação dos dados do ambiente operacional que representam o ambiente operacional, ou um ou mais aspectos dos mesmos. Os dados do ambiente operacional podem incluir a informação do veículo para o veículo autônomo, a informação que representa a rede de transporte de veículos, ou um ou mais aspectos da mesma, próxima ao veículo autônomo, informação que representa os objetos externos ou um ou mais aspectos dos mesmos, no ambiente operacional do veículo autônomo, ao longo ou próximos a uma rota identificada para o veículo autônomo ou uma combinação dos mesmos. A informação do sensor pode ser informações processadas do sensor, tal como informações processadas do sensor de uma unidade de processamento de informações do sensor do veículo autônomo, que pode receber informações sensoriais do sensor do veículo autônomo e pode gerar as informações processadas do sensor com base nas informações do sensor.

[0110] A identificação dos dados do ambiente operacional pode incluir o recebimento de informações indicando um ou mais aspectos do ambiente operacional de um sensor do veículo autônomo, tal como o sensor 1360 mostrado na figura 1 ou os sensores no veículo 2105 mostrados na figura 2. O sensor, ou outra unidade do veículo autônomo, pode armazenar as informações do sensor em uma memória, tal como a memória 1340 mostrada na figura 1, do veículo autônomo e o AVOMC 5100 lendo as informações do sensor na memória.

[0111] A identificação dos dados do ambiente operacional pode incluir identificar a informação que indica um ou mais aspectos do ambiente operacional dos dados da rede de transporte de veículos. Por exemplo, o AVOMC 5100 pode ler ou receber de outra forma dados da rede de transporte de veículos indicando que o veículo autônomo se aproxima de uma interseção ou de outra forma descrevendo uma geometria ou configuração da rede de transporte de veículos próxima ao veículo autônomo, tal como a 300 metros do veículo autônomo.

[0112] A identificação dos dados do ambiente operacional em 5110 pode incluir a identificação de informações que indicam um ou mais aspectos do ambiente operacional a partir de um veículo remoto ou outro dispositivo remoto externo ao veículo autônomo. Por exemplo, o veículo autônomo pode receber, a partir de um veículo remoto, através de uma ligação de comunicação eletrônica sem fio, uma mensagem do veículo remoto, incluindo informações do veículo remoto indicando a informação do estado geoespacial remoto para o veículo remoto, informações do estado cinemático do veículo remoto para o veículo remoto ou ambas.

[0113] A identificação dos dados do ambiente operacional pode incluir a identificação de informação indicando um ou mais aspectos do ambiente operacional a partir de dados da rota que representam uma rota identificada para o veículo autônomo. Por exemplo, o AVOMC 5100 pode ler, ou de outra forma receber, dados da rede de transporte de veículos que representam uma rota identificada, tal como uma rota identificada em resposta à entrada do usuário para o veículo autônomo.

[0114] O AVOMC 5100 e os monitores do ambiente operacional 5200 podem se comunicar para identificar a informação do ambiente operacional como indicado em 5110, 5112 e 5210. Em alternativa, ou além disso, os monitores do ambiente operacional 5200 podem receber os dados do ambiente operacional a partir de um outro componente do veículo autônomo, tal como de um sensor do veículo autônomo ou de outro monitor do ambiente operacional 5200, ou os monitores do ambiente operacional 5200 podem ler os dados do ambiente operacional de uma memória do veículo autônomo.

[0115] O AVOMC 5100 pode detectar ou identificar um ou mais cenários operacionais distintos do veículo em 5120, tal como com base em um ou mais aspectos do ambiente operacional representado pelos dados do ambiente operacional identificados em 5110.

[0116] O AVOMC 5100 pode instanciar uma instância SSOCEM 5300 com base em um ou mais aspectos do ambiente operacional representados pelos dados do ambiente operacional em 5130, tal como em resposta a uma identificação de um cenário operacional distinto do veículo em 5120. Embora uma instância SSOCEM 5300 seja mostrada na figura 5, o AVOMC 5100 pode instanciar várias instâncias SSOCEM 5300 com base em um ou mais aspectos do ambiente operacional representado pelos dados do ambiente operacional identificados em 5110, cada instância SSOCEM 5300 correspondendo com um respectivo cenário operacional de veículo distinto detectado em 5120 ou uma combinação de um objeto externo distinto identificado em 5110 e um respectivo cenário operacional de veículo distinto detectado em 5120. Instanciar uma instância SSOCEM 5300 em 5130 pode incluir enviar os dados do ambiente operacional que representam um ambiente operacional para o veículo autônomo para a instância SSOCEM 5300 como indicado em 5132. A instância SSOCEM 5300 pode receber os dados do ambiente operacional, representando um ambiente operacional para o veículo autônomo, ou um ou mais aspectos dos mesmos, em 5310. Instanciar uma instância SSOCEM 5300 em 5130 pode incluir a identificação de um modelo, tal como um modelo primário ou um modelo secundário, do cenário operacional distinto do veículo, a instanciação de uma instância do modelo, a identificação de uma solução ou política correspondente para o modelo, a instanciação de uma instância da solução ou da política ou uma combinação dos mesmos.

[0117] Os monitores do ambiente operacional 5200 podem incluir um monitor de bloqueio, tal como o monitor de bloqueio 4210 mostrado na figura 4, que pode determinar a respectiva probabilidade de disponibilidade (POA), ou probabilidade de bloqueio correspondente, em 5220, para uma ou mais porções da rede de transporte de veículos, tal como porções da rede de transporte de veículos próximas ao veículo autônomo, que podem incluir porções da rede de transporte de veículos correspondentes a um caminho esperado do veículo autônomo, tal como um caminho esperado identificado com base em uma rota atual do veículo autônomo. O monitor de bloqueio pode enviar as probabilidades de disponibilidade identificadas em 5220 para a instância SSOCEM 5300 em 5222. Como alternativa, ou além disso, o monitor de bloqueio pode armazenar as probabilidades de disponibilidade identificadas em 5220 em uma memória do veículo autônomo. Embora não seja expressamente mostrado na figura 5, o monitor de bloqueio pode enviar as probabilidades de disponibilidade identificadas em 5220 para o AVOMC 5100 em 5222, além de, ou em alternativa a, enviar as probabilidades de disponibilidade para a instância SSOCEM

5300. A instância SSOCEM 5300 pode receber as probabilidades de disponibilidade em 5320.

[0118] A instância SSOCEM 5300 pode gerar ou identificar uma ação de controle de veículo candidato em 5330. Por exemplo, a instância SSOCEM 5300 pode gerar ou identificar a ação de controle de veículo candidato em 5330 em resposta ao recebimento dos dados do ambiente operacional 5310, ao recebimento dos dados da probabilidade de disponibilidade em 5320 ou ambos. Por exemplo, a instância da solução ou política instanciada em 5310 para o modelo do cenário operacional distinto do veículo pode gerar a ação de controle do veículo candidato com base nos dados do ambiente operacional, nos dados da probabilidade de disponibilidade ou ambos. A instância SSOCEM 5300 pode enviar a ação de controle do veículo candidato identificada em 5330 para o AVOMC 5100 em 5332. Alternativamente, ou além disso, a instância SSOCEM 5300 pode armazenar a ação de controle do veículo candidato identificado em 5330 em uma memória do veículo autônomo.

[0119] O AVOMC 5100 pode receber uma ação de controle de veículo candidato em 5140. Por exemplo, o AVOMC 5100 pode receber a ação de controle de veículo candidato da instância SSOCEM 5300 em 5140. Como alternativa, ou além disso, o AVOMC 5100 pode ler a ação de controle do veículo candidato a partir de uma memória do veículo autônomo.

[0120] O AVOMC 5100 pode aprovar a ação de controle de veículo candidato, ou de outra forma identificar a ação de controle de veículo candidato como uma ação de controle de veículo para controlar o veículo autônomo para atravessar a rede de transporte de veículos, em 5150. A aprovação de uma ação de controle do veículo candidato em 5150 pode incluir determinar se atravessar uma porção da rede de transporte de veículos de acordo com a ação de controle de veículo candidato.

[0121] O AVOMC 5100 pode controlar, ou pode proporcionar a ação de controle do veículo identificado para uma outra unidade de controle de veículo, o veículo autônomo para atravessar a rede de transporte de veículos, ou uma porção da mesma, em 5160, em conformidade com a ação de controle de veículo identificada em 5150.

[0122] O AVOMC 5100 pode identificar um ambiente operacional, ou um dos seus aspectos, do veículo autônomo em 5170. A identificação de um ambiente operacional, ou um aspecto deste, do veículo autônomo em 5170 pode ser semelhante à identificação do ambiente operacional do veículo autônomo em 5110 e pode incluir a atualização de dados do ambiente operacional previamente identificados.

[0123] O AVOMC 5100 pode determinar ou detectar se um cenário distinto operacional do veículo está resolvido ou não resolvido em 5180. Por exemplo, o AVOMC 5100 pode receber informações do ambiente de operação continuamente ou em uma base periódica, conforme descrito acima. O AVOMC 5100 pode avaliar os dados do ambiente operacional para determinar se o cenário operacional distinto do veículo foi resolvido.

[0124] O AVOMC 5100 pode determinar que o cenário operacional do veículo distinto correspondente à instância SSOCEM 5300 não está resolvido em 5180, o AVOMC 5100 pode enviar os dados do ambiente operacional identificados em 5170 para as instâncias SSOCEM 5300 como indicado em 5185, e a anulação da instância SSOCEM 5300 em 5180 pode ser omitida ou diferida.

[0125] O AVOMC 5100 pode determinar que o cenário operacional distinto do veículo está resolvido em 5180 e pode desfazer a instância em 5190 das instâncias SSOCEM 5300 correspondentes ao cenário operacional distinto do veículo determinado para ser resolvido em 5180. Por exemplo, o AVOMC 5100 pode identificar um conjunto distinto de condições operacionais que formam o cenário operacional distinto do veículo para o veículo autônomo em 5120, pode determinar que uma ou mais das condições operacionais expiraram ou tem uma probabilidade de afetar a operação do veículo autônomo abaixo de um limiar definido em 5180 e pode desfazer a instância da instância SSOCEM correspondente 5300.

[0126] Embora não seja expressamente mostrado na figura 5, o AVOMC 5100 pode, contínua ou periodicamente, repetir a identificação ou a atualização dos dados do ambiente operacional em 5170, determinar se o cenário distinto operacional do veículo está resolvido em 5180, e, em resposta à determinação que o cenário operacional do veículo distinto não está resolvido em 5180, enviar os dados do ambiente operacional identificados em 5170 para as instâncias SSOCEM 5300, como indicado em 5185, até que determinando que o cenário operacional distinto do veículo está resolvido em 5180 inclui determinar que o cenário operacional do veículo distinto está resolvido.

[0127] As figuras 6-8 mostram exemplos que incluem cenários de junção. Em um cenário de junção, uma porção da rede de transporte de veículos inclui duas ou mais faixas, tal como duas faixas adjacentes de uma primeira estrada ou uma primeira faixa de uma primeira estrada e uma segunda faixa de uma segunda estrada, que se cruzam e se juntam em um cruzamento para formar uma faixa unida subsequente, relativa a uma direção de viagem das faixas. Um veículo autônomo pode atravessar um cenário de junção se unindo, na interseção da junção, na faixa unida subsequente. Os cenários de junção podem ser semelhantes aos cenários de mudança de faixa, exceto conforme descrito aqui ou de outra forma claro pelo contexto. Por exemplo, um cenário de junção pode ser associado com uma localização geoespacial fixa, definida (a interseção da junção), que pode ser baseada em aspectos definidos da rede de transporte de veículos, e, para a travessia de uma porção da rede de transporte de veículos que inclui um cenário de junção, uma ação de controle de veículo que omite a junção na faixa de junção subsequente pode ficar indisponível. Um cenário de mudança de faixa pode estar associado a localizações relativas e, para atravessar de uma porção da rede de transporte de veículos que inclui um cenário de mudança de faixa, uma ação de controle de veículo que omite as faixas de mudança pode ficar acessível. Em outro exemplo, as probabilidades de ações de veículos remotos para um cenário de junção podem diferir de um cenário de mudança de faixa semelhante. Um exemplo de um cenário de junção em que duas faixas adjacentes terminam e uma faixa unida subsequente começa em um cruzamento de junção é mostrado na figura

6. Um exemplo de um cenário de junção em que uma primeira faixa adjacente termina e uma segunda faixa adjacente se torna uma faixa unida subsequente em uma interseção da junção é mostrado na figura 7. Um exemplo de um cenário de junção em que uma faixa de uma primeira estrada se torna uma subsequente faixa unida e uma faixa de uma segunda estrada termina em uma interseção da junção é mostrado na figura 8. Outras configurações da rede de transporte de veículos podem ser usadas para cenários de junção.

[0128] A figura 6 é um diagrama de um exemplo de uma porção de cena de junção 6000 de uma rede de transporte de veículos, incluindo um cenário de junção de acordo com modalidades desta revelação. O gerenciamento operacional do veículo autônomo pode incluir um veículo autônomo 6100, tal como o veículo 1000 mostrado na figura 1, um dos veículos 2100/2110 mostrados na figura 2, um veículo semiautônomo ou qualquer outro veículo que implemente a condução autônoma, operando um sistema de gerenciamento operacional do veículo autônomo, tal como o sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo 5000 mostrado na figura 5, incluindo um SSOCEM de junção, tal como o SSOCEM de junção 5410 mostrado na figura 5, que pode incluir um modelo de um cenário de controle operacional de veículo autônomo que inclui o veículo autônomo 6100 atravessando uma porção da rede de transporte de veículos ao longo de uma primeira estrada 6200 em uma primeira faixa 6210 se aproximando de uma interseção da junção 6300 (cenário de junção). Para simplicidade e clareza, a porção da rede de transporte de veículos correspondente à cena de junção 6000 mostrada na figura 6 é orientada com o norte na parte superior e o leste à direita.

[0129] A porção da rede de transporte de veículos correspondente à cena de junção 6000 mostrada na figura 6 inclui o veículo autônomo 6100 atravessando em direção ao norte ao longo de um segmento de estrada na primeira faixa 6210 da primeira estrada 6200, adjacente a uma segunda faixa 6400 da primeira estrada 6200, aproximando-se da interseção da junção 6300. A primeira faixa 6210 e a segunda faixa 6400 se unem na interseção da junção 6300 para formar uma faixa unida subsequente 6500 da primeira estrada 6200. Embora a primeira faixa 6210, a segunda faixa 6400 e a faixa de junção 6500 sejam mostradas separadamente, as respectivas porções da primeira faixa 6210, da segunda faixa 6400 e da faixa de junção 6500 podem sobrepor-se na interseção da junção 6300. Um primeiro veículo remoto 6600 está atravessando a segunda faixa 6400, aproximando-se da interseção da junção

6300. Um segundo veículo remoto 6700 está atravessando a faixa unida subsequente 6500 à frente do veículo autônomo 6100. Um terceiro veículo remoto 6800 está atravessando a primeira faixa 6210 atrás do veículo autônomo 6100.

[0130] O sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode operar contínua ou periodicamente, tal como em cada localização temporal em uma sequência de localizações temporais. Uma primeira localização temporal sequencialmente mais antiga a partir da sequência de localizações temporais pode corresponder à operação do veículo autônomo, que pode incluir atravessar uma porção da rede de transporte de veículos pelo veículo autônomo ou receber ou identificar uma rota identificada para atravessar a rede de transporte de veículos pelo veículo autônomo. Por simplicidade e clareza, a respectiva localização geoespacial do veículo autônomo 6100, do primeiro veículo remoto 6600, do segundo veículo remoto 6700 e do terceiro veículo remoto 6800 é mostrada de acordo com uma localização temporal a partir da sequência de localizações temporais correspondentes a uma localização espacial na rede de transporte de veículos próxima à intersecção da junção 6300. Embora tenha sido descrito com referência a uma sequência de localizações temporais para simplicidade e clareza, cada unidade do sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo pode operar em qualquer frequência, a operação das respectivas unidades pode ser sincronizada ou não sincronizada e as operações podem ser realizadas simultaneamente com uma ou mais porções de uma ou mais localizações temporais. Por simplicidade e clareza, as descrições respectivas de uma ou mais localizações temporais, tal como localizações temporais entre as localizações temporais descritas neste documento, podem ser omitidas desta revelação.

[0131] O sistema de gerenciamento operacional do veículo autônomo do veículo autônomo 6100 pode operar um monitor de junção, tal como o monitor de junção 5310 mostrado na figura 5, que pode incluir instanciar o monitor de junção. O monitor de junção pode processar ou avaliar dados da rede de transporte de veículos, tais como dados de mapas, dados de sensor ou uma combinação dos mesmos, que representa uma porção da rede de transporte de veículos, tais como uma porção correspondente a uma rota identificada para o veículo autônomo 6100, uma porção espacialmente próxima ao veículo autônomo 6100, ou um caminho esperado para o veículo autônomo 6100 ou uma combinação dos mesmos. Por exemplo, a rota identificada para o veículo autônomo 6100, um caminho esperado para o veículo autônomo 6100, ou ambos, pode incluir ou pode estar próximo à interseção da junção 6300, e o monitor de junção pode identificar um cenário de junção candidato correspondente ao veículo autônomo 6100 que atravessa a porção da rede de transporte de veículos, incluindo a interseção da junção 6300. Em outro exemplo, os sensores do veículo autônomo 6100 podem detectar informação correspondente ao ambiente operacional do veículo autônomo 6100, tal como informação indicando que a geometria da rede de transporte de veículos ao longo do caminho esperado para o veículo autônomo inclui a interseção da junção, informações correspondentes a um ou mais dos veículos remotos 6600, 6700, 6800 ou uma combinação dos mesmos.

[0132] O monitor de junção pode identificar ou gerar informações do ambiente operacional representando o ambiente operacional, ou um dos seus aspectos, do veículo autônomo 6100, que pode incluir associar as informações do sensor com os veículos remotos 6600, 6700, 6800, e pode liberar a informação do ambiente operacional, o que pode incluir informações que representam os veículos remotos 6600, 6700, 6800, informações que identificam um cenário de junção candidato, ou ambos, para o controlador de gerenciamento operacional do veículo autônomo.

[0133] O sistema de gerenciamento operacional do veículo autônomo do veículo autônomo 6100 pode operar um monitor de bloqueio, tal como o monitor de bloqueio 5200 mostrado na figura 5, que pode incluir instanciar o monitor de bloqueio. O monitor de bloqueio pode gerar as informações de probabilidade de disponibilidade indicando respectivas probabilidades de disponibilidade, ou uma probabilidade de bloqueio correspondente, para uma ou mais áreas ou porções da rede de transporte de veículos. Por exemplo, o monitor de bloqueio pode determinar um caminho esperado 6900 para o veículo autônomo 6100, um caminho esperado 6910 para o primeiro veículo remoto 6600 e uma probabilidade de disponibilidade para uma área ou uma porção da área de transporte de veículos próxima a um ponto de convergência entre o caminho esperado 6900 para o veículo autônomo e o caminho esperado 6910 para o primeiro veículo remoto 6600 que pode corresponder à interseção da junção

6300.

[0134] O controlador de gerenciamento operacional do veículo autônomo pode detectar ou identificar o cenário de junção, tal como baseado no ambiente operacional representado pela informação do ambiente operacional, o que pode incluir as informações do ambiente operacional liberadas pelo monitor de junção. Por exemplo, o controlador de gerenciamento operacional do veículo autônomo pode identificar o cenário de junção candidato como um cenário de junção.

[0135] O controlador de gerenciamento operacional do veículo autônomo pode instanciar uma ou mais instâncias SSOCEM de junção e pode enviar, ou de outra forma disponibilizar, as informações do ambiente operacional para as instâncias SSOCEM de junção, em resposta à detecção ou identificação do cenário de junção, incluindo o primeiro veículo remoto 6600. Além disso, ou, em alternativa, o controlador de gerenciamento operacional do veículo autônomo pode enviar, ou de outra forma disponibilizar, as informações do ambiente operacional, tal como informações novas ou atualizadas do ambiente operacional, a uma ou mais instâncias SSOCEM de junção previamente instanciadas, ou operando, em resposta à detecção ou identificação de um cenário de junção, incluindo o primeiro veículo remoto 6600.

[0136] Veículos remotos, tal como um ou mais dos veículos remotos 6600, 6700, 6800, que atravessam uma porção da rede de transporte de veículos próxima à interseção da junção que pode afetar a operação do veículo autônomo que atravessa a interseção da junção podem ser identificados como veículos remotos relevantes para a junção. Cada instância SSOCEM de junção pode corresponder com um veículo remoto respectivo relevante para a junção 6600, 6700, 6800.

[0137] A instanciação, ou atualização, de uma instância SSOCEM da junção pode incluir fornecer a informação do ambiente operacional, ou uma porção da mesma, tal como as informações do sensor ou as probabilidades de disponibilidade, para a respectiva instância SSOCEM da junção, tal como pelo envio de informações do ambiente operacional, ou uma porção delas, para a respectiva instância SSOCEM da junção, ou armazenar as informações do ambiente operacional, ou uma porção delas, para acesso pela respectiva instância SSOCEM da junção. A respectiva instância SSOCEM da junção pode receber, ou de outro modo acessar, as informações do ambiente operacional correspondentes ao cenário da junção.

[0138] O SSOCEM de junção pode incluir um modelo do cenário de junção, tal como um modelo POMDP do cenário de junção. O modelo POMDP do cenário de junção pode definir um conjunto de estados (S), um conjunto de ações ( A), um conjunto de observações (Ω), um conjunto de probabilidades de transição de estado (T), um conjunto de probabilidades de observação condicional (O), uma função de recompensa (R) ou uma combinação dos mesmos, correspondendo ao cenário de junção, que pode ser expresso como uma tupla <S, A, Ω, T, O, R>. Um modelo POMDP de um cenário operacional de veículo de junção distinto pode modelar a incerteza, que pode incluir incerteza perceptiva, incerteza de comportamento ou uma combinação das mesmas. A modelagem da incerteza perceptiva pode incluir modelar a incerteza do sensor; modelar uma probabilidade de identificação falsa positiva do veículo remoto, tal como imprecisamente identificar um veículo remoto na ausência de um veículo remoto; modelar uma probabilidade de identificação falsa negativa do veículo remoto, tal como a identificação imprecisa da ausência de um veículo remoto na presença de um veículo remoto, tal como correspondendo com uma oclusão ou uma combinação dos mesmos. A modelagem da incerteza do comportamento pode incluir modelar probabilidades respectivas de ações dos veículos remotos.

[0139] Por simplicidade e clareza, o modelo do cenário de junção é descrito usando o primeiro veículo remoto 6600 como o veículo remoto relevante para a junção; no entanto, outro veículo remoto, tal como o segundo veículo remoto 6700 ou o terceiro veículo remoto 6800 pode ser usado como o veículo remoto relevante para a junção.

[0140] Os exemplos de fatores de estado que podem ser incluídos no espaço de estado (S) para o modelo POMDP do cenário de junção podem incluir um fator de estado de imanência (Stm), um fator de estado da localização relativa do veículo autônomo (𝑆ℓ ), um fator de estado de pendência do veículo autônomo (StAV), um fator de estado da velocidade relativa do veículo autônomo (SvRV), um fator de estado da localização relativa do veículo remoto (SlRV), um fator de estado da pendência da localização relativa do veículo remoto (StRV), um fator de estado da disponibilidade (SbRV), um fator de estado de velocidade relativa do veículo remoto (SvRV) ou uma combinação dos mesmos, que pode ser expresso como S =𝑆 × 𝑆ℓ × 𝑆 × 𝑆 × 𝑆ℓ × 𝑆 × 𝑆 × 𝑆 . Outros fatores de estado podem ser incluídos no modelo POMDP de junção.

[0141] O fator de estado de imanência (Stm) pode indicar uma distância, tal como uma distância espacial, uma distância temporal ou uma distância espaço- temporal, entre uma localização atual do veículo autônomo 6100 e uma localização da interseção da junção 6300 próxima à faixa unida subsequente 6500 e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {longo, médio, curto, agora}.

Por exemplo, um fator de estado de imanência (Stm) de 'longo' pode indicar que a distância entre a localização atual do veículo autônomo 6100 e a localização da interseção da junção 6300 próxima à faixa unida subsequente 6500 é pelo menos, tal como igual a ou maior que, um limiar de imanência longo definido. Um fator de estado de imanência (Stm) de 'médio' pode indicar que a distância entre a localização atual do veículo autônomo 6100 e a localização da interseção da junção 6300 próxima à faixa unida subsequente 6500 está dentro, tal como menos de, do limiar de imanência longo definido e é pelo menos igual ou superior a um limiar médio definido de imanência. Um fator de estado de imanência (Stm) de 'curto' pode indicar que a distância entre a localização atual do veículo autônomo 6100 e a localização da interseção da junção 6300 próxima à faixa unida subsequente 6500 está dentro, tal como menor que, do limiar médio de imanência definido e é pelo menos, tal como igual a ou maior que, um limiar de imanência curto definido, que pode corresponder ao veículo autônomo 6100 que se aproxima da interseção da junção 6300, como mostrado na figura 6. Um fator de estado de imanência (Stm) de 'agora’ pode indicar que a distância entre a localização atual do veículo autônomo 6100 e a localização da interseção da junção 6300 próxima à faixa unida subsequente 6500 está dentro de, tal como menos de, o limiar de imanência curto definido, que pode corresponder com o veículo autônomo 6100 atravessando a interseção da junção 6300.

[0142] O fator de estado da localização relativa do veículo autônomo (𝑆ℓ ) pode indicar uma localização do veículo autônomo 6100 em relação a uma faixa atual do veículo autônomo 6100, que pode ser a primeira faixa 6210 ou a faixa unida subsequente 6500 e pode ter um valor proveniente de um conjunto definido de valores, tal como {partida, na borda, interior, objetivo}. Por exemplo, um fator de estado da localização relativa do veículo autônomo (𝑆ℓ ) de 'partida' pode indicar que o veículo autônomo 6100 está relativamente centrado na primeira faixa 6210 como mostrado. O fator de estado de localização relativa do veículo autônomo (𝑆ℓ ) de 'na borda' pode indicar que o veículo autônomo 6100 está relativamente próximo à borda da faixa atual 6210 adjacente à faixa adjacente 6400, que pode corresponder com o centro da faixa unida subsequente 6500. Um fator de estado de localização relativa do veículo autônomo ( 𝑆ℓ ) de 'interior' pode indicar que o veículo autônomo 6100 está atravessando a interseção da junção 6300 de acordo com uma ação de controle do veículo da junção. Um fator de estado de localização relativa do veículo autônomo (𝑆ℓ ) de 'objetivo' pode indicar que o veículo autônomo 6100 está centrado na faixa unida subsequente 6500.

[0143] O fator de estado de pendência do veículo autônomo (StAV) pode indicar uma categorização de uma pendência, ou período temporal, correspondendo com o veículo autônomo 6100 tendo um valor atual do fator de estado de localização relativa do veículo autônomo (𝑆ℓ ), e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {curto, longo}. Por exemplo, um fator de estado de pendência do veículo autônomo (StAV) de 'curto’ pode indicar uma pendência correspondente ao veículo autônomo 6100 que tem um valor atual do fator de estado de localização relativa do veículo autônomo (𝑆ℓ ) que está dentro de, tal como menos que, um limiar de pendência definido, e um fator de estado de pendência do veículo autônomo (StAV) de 'longo' pode indicar uma pendência correspondente ao veículo autônomo 6100 tendo o valor atual do fator de estado da localização relativa do veículo autônomo (𝑆ℓ ) que excede, tal como é igual ou superior a, o limiar de pendência definido. O limiar de pendência pode ser definido em relação ao valor atual do fator de estado da localização relativa do veículo autônomo (SlAV). Por exemplo, um limiar de pendência de dez segundos pode ser definido para o fator de estado de localização relativa do veículo autônomo (𝑆ℓ ) de 'partida', e um limiar de pendência de três segundos pode ser definido para o fator de estado de localização relativa do veículo autônomo (𝑆ℓ ) de 'na borda'.

[0144] O fator de estado da velocidade relativa do veículo autônomo (SvAV)

pode indicar uma velocidade do veículo autônomo 6100 em relação a uma referência de velocidade definida, que pode ser uma velocidade do veículo remoto, um limite de velocidade, ou ambos, e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {lento, lento médio, médio, meio rápido, rápido). Por exemplo, um fator de estado de velocidade relativa do veículo autônomo (SvAV) de 'lento' pode indicar que a velocidade atual do veículo remoto excede a velocidade atual do veículo autônomo por uma quantidade que excede, tal como é igual ou superior a, um limiar diferencial máximo da velocidade relativa definida. Um fator de estado da velocidade relativa do veículo autônomo (SvAV) de 'lento médio' pode indicar que a velocidade atual do veículo remoto excede a velocidade atual do veículo autônomo por uma quantidade que está dentro, tal como é menor que, o limiar diferencial máximo da velocidade relativa definida e excede, tal como é igual ou maior que, um limiar diferencial mínimo da velocidade relativa definida. Um fator de estado da velocidade relativa do veículo autônomo (SvAV) de 'médio' pode indicar que uma diferença entre a velocidade atual do veículo remoto e a velocidade atual do veículo autônomo está dentro, tal como é menor que, o limiar diferencial mínimo da velocidade relativa definida, que pode corresponder com velocidades iguais ou aproximadamente iguais. Um fator de estado de velocidade relativa do veículo autônomo (SvAV) de 'meio rápido' pode indicar que a velocidade atual do veículo autônomo excede a velocidade atual do veículo remoto por uma quantidade que está dentro, tal como é menor que, o limiar diferencial máximo da velocidade relativa definida, e excede, tal como é igual a ou maior do que, o limiar diferencial mínimo da velocidade relativa definida. Um fator de estado da velocidade relativa do veículo autônomo (SvAV) de 'rápido' pode indicar que a velocidade atual do veículo autônomo excede a velocidade atual do veículo remoto por uma quantidade que excede, tal como é igual a ou maior que, o limiar máximo diferencial da velocidade relativa definida.

[0145] O fator de estado da localização relativa do veículo remoto (𝑆ℓ ) pode indicar uma localização para um veículo remoto em relação a uma faixa atual do veículo remoto e do veículo autônomo e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {vazio, atrás, em, adiante}. Por exemplo, um fator de estado de localização relativa do veículo remoto (𝑆ℓ ) de 'vazio' pode indicar que o cenário de junção omite um veículo remoto relevante para a junção. Um fator de estado de localização relativa do veículo remoto (𝑆ℓ ) de 'atrás' pode indicar que o veículo remoto relevante para a junção está atrás do veículo autônomo 6100, em relação ao caminho esperado 6900 do veículo autônomo 6100, como mostrado para o terceiro veículo remoto 6800. Um fator de estado da localização relativa do veículo remoto (𝑆ℓ ) de 'em' pode indicar que o veículo remoto relevante para a junção está adjacente ao veículo autônomo 6100, como mostrado para o primeiro veículo remoto

6600. Um fator de estado da localização relativa do veículo remoto (𝑆ℓ ) de 'adiante' pode indicar que o veículo remoto relevante para a junção está à frente do veículo autônomo 6100, em relação ao caminho esperado 6900 do veículo autônomo 6100, como mostrado para o segundo veículo remoto 6700.

[0146] O fator de estado de pendência da localização relativa do veículo remoto (StRV) pode indicar uma categorização de uma pendência, ou período temporal, correspondente ao veículo remoto com um valor atual do fator de estado da localização do veículo remoto (𝑆ℓ ) e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {curto, longo). Por exemplo, um fator de estado de pendência da localização relativa do veículo remoto (𝑆 ) de 'curto' pode indicar uma pendência correspondente ao veículo remoto 6600 com um valor atual do fator de estado de localização relativa do veículo remoto (𝑆ℓ ) que está dentro de, tal como menos que, um limiar de pendência do veículo remoto definido e um fator de estado de pendência de localização relativa do veículo remoto (StRV) de 'longo' pode indicar uma pendência correspondente ao veículo remoto 6600 com o fator de estado de localização relativa do veículo remoto (𝑆ℓ ) que excede, tal como é igual ou superior a, o limiar de pendência do veículo remoto definido. O limiar de pendência do veículo remoto pode ser definido em relação ao valor atual do fator de estado da localização relativa do veículo remoto (𝑆ℓ ). Por exemplo, um limiar de pendência do veículo remoto de dez segundos pode ser definido para o fator de estado de localização relativa do veículo remoto (𝑆ℓ ) de 'atrás' e um limite de pendência de veículo remoto de três segundos pode ser definido para o fator de estado da localização relativa do veículo remoto (𝑆ℓ ) de 'em’.

[0147] O fator de estado de disponibilidade (SbRV), ou um fator de estado de bloqueio correspondente, pode indicar uma determinação indicando se o veículo remoto 6600 ou o caminho esperado 6910 para o veículo remoto 6100, está atualmente impedindo que o veículo autônomo 6100 transite para a faixa de junção 6500, e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {sim, não}. Por exemplo, um fator de estado de disponibilidade (SbRV) de 'sim' pode indicar que uma probabilidade de que o veículo remoto 6600, ou um caminho esperado 6910 para o veículo remoto 6600, esteja bloqueando o caminho esperado 6900 do veículo autônomo 6100, impedindo que o veículo autônomo 6100 se junte com segurança à faixa de junção 6500 na interseção da junção 6300, é, pelo menos, tal como é igual a ou maior do que, um limiar de bloqueio (estado de disponibilidade bloqueado). Um fator de estado de disponibilidade (SbRV) de 'não' pode indicar uma probabilidade de que o veículo remoto 6600 ou um caminho esperado 6910 para o veículo remoto 6600 esteja bloqueando o caminho esperado 6900 do veículo autônomo 6100, impedindo que o veículo autônomo 6100 se junte com segurança na faixa de junção 6500 na interseção da junção 6300, está dentro, tal como menor que, o limiar de bloqueio (estado de disponibilidade disponível).

[0148] O fator de estado da velocidade relativa do veículo remoto (SvRV) pode indicar uma velocidade do veículo remoto em relação a uma referência de velocidade definida do veículo remoto, tal como o veículo autônomo, outro veículo remoto, um limite de velocidade ou uma combinação dos mesmos, e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como (lento, lento médio, médio, médio rápido, rápido}. Por exemplo, um fator de estado da velocidade relativa do veículo remoto (SvRV) de 'lento' pode indicar que a velocidade atual do veículo autônomo excede a velocidade atual do veículo remoto por uma quantidade que excede, tal como é igual ou maior que, o limiar diferencial máximo da velocidade relativa definida. Um fator de estado de velocidade relativa do veículo remoto (SvRV) de "lento médio" pode indicar que a velocidade atual do veículo autônomo excede a velocidade atual do veículo remoto por uma quantidade que está dentro, tal como é menor que, o limiar diferencial máximo da velocidade relativa definida e excede, tal como é igual ou maior que, um limiar diferencial mínimo da velocidade relativa definida. Um fator de estado da velocidade relativa do veículo remoto (SvRV) de 'médio' pode indicar que uma diferença entre a velocidade atual do veículo remoto e a velocidade atual do veículo autônomo está dentro, tal como é menor que, o limiar diferencial mínimo da velocidade relativa definida, que pode corresponder a velocidades iguais ou aproximadamente iguais. Um fator de estado relativo de velocidade relativa do veículo remoto (SvRV) de "médio rápido" pode indicar que a velocidade atual do veículo remoto excede a velocidade atual do veículo autônomo por uma quantidade que está dentro de, tal como é menor que, o limiar diferencial máximo da velocidade relativa definida e excede, tal como é igual ou maior que, o limiar diferencial mínimo da velocidade relativa definida. Um fator de estado de velocidade relativa do veículo remoto (SvRV) de 'rápido’ pode indicar que a velocidade atual do veículo remoto excede a velocidade atual do veículo autônomo por uma quantidade que excede, tal como é igual a ou maior que, o limiar diferencial máximo da velocidade relativa definida.

[0149] Exemplos de fatores de ação que podem ser incluídos no espaço de ação (A) para o modelo POMDP do cenário de junção podem incluir um fator de ação da ação de controle do veículo (Aℓ), um fator de ação modificador da velocidade de ação de controle do veículo (Av), ou ambos, que podem ser expressos como A = Aℓ × Av. Outros fatores de ação podem ser incluídos no modelo POMDP de junção.

[0150] O fator de ação da ação de controle do veículo (Aℓ) pode representar uma ação de controle do veículo e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {manter, borda, prosseguir}. Por exemplo, um fator de ação da ação de controle de veículo (Aℓ) de 'manter' pode indicar que o veículo autônomo percorre uma porção imediatamente subsequente da rede de transporte de veículos, de acordo com uma ação de controle de manutenção do veículo, que pode corresponder a manter um valor atual do fator de estado de localização relativa do veículo autônomo (𝑆ℓ ). Um fator de ação da ação de controle do veículo (Aℓ) de 'borda' pode indicar que o veículo autônomo atravessa uma porção imediatamente subsequente da rede de transporte de veículos, de acordo com uma ação de controle de veículo na borda. Um fator de ação da ação de controle do veículo (Aℓ) de "prosseguir" pode indicar que o veículo autônomo atravessa uma porção imediatamente subsequente da rede de transporte de veículos, de acordo com uma ação de controle do veículo de 'prosseguir’, que pode incluir se juntar à faixa de junção

6500.

[0151] O fator de ação modificador da velocidade de ação de controle do veículo (Av) pode representar um modificador de velocidade para a ação de controle do veículo indicada pelo fator de ação da ação de controle de veículo (Aℓ) e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {desacelerar, manter, acelerar}. Por exemplo, um fator de ação modificador da velocidade de ação de controle de veículo (Av) de 'desacelerar' pode indicar que o veículo autônomo atravessa uma porção imediatamente subsequente da rede de transporte de veículos, de acordo com uma ação de controle de veículo correspondente ao fator de ação da ação de controle do veículo (Aℓ) e desacelerando, tal como por uma quantidade definida ou para uma velocidade definida, que pode ser indicada de acordo com o fator de ação modificador de velocidade da ação de controle do veículo (Av). Um fator de ação modificador da velocidade de ação de controle do veículo (Av) de 'manter' pode indicar que o veículo autônomo atravessa uma porção imediatamente subsequente da rede de transporte de veículos, de acordo com uma ação de controle de veículo correspondente ao fator de ação da ação de controle de veículo (Aℓ) e mantém uma velocidade atual. Um fator de ação modificador de velocidade da ação de controle do veículo (Av) de 'acelerar' pode indicar que o veículo autônomo atravessa uma porção imediatamente subsequente da rede de transporte de veículos, de acordo com uma ação de controle de veículo correspondente ao fator de ação da ação de controle do veículo (Aℓ) e pela aceleração, tal como por uma quantidade definida ou para uma velocidade definida, que pode ser indicada de acordo com o fator de ação modificador de velocidade de ação de controle do veículo (Av).

[0152] Exemplos de fatores de observação que podem ser incluídos no espaço de observação (Ω) para o modelo POMDP do cenário de junção podem incluir um fator de observação de imanência (Ωtm), um fator de observação de localização relativa do veículo autônomo (Ωℓ ), um fator de observação de velocidade relativa do veículo autônomo (ΩvAV), um fator de observação de localização relativa do veículo remoto (ΩVRV), um fator de observação de disponibilidade (ΩbRV), um fator de observação da velocidade relativa do veículo remoto (ΩvRV), ou uma combinação dos mesmos, que pode ser expresso como Ω = Ω × Ωℓ × Ω × Ωℓ × Ω × Ω .

Outros fatores de observação podem ser incluídos no modelo POMDP do módulo de junção.

[0153] O fator de observação de imanência (Ωtm) pode representar uma determinação se a imanência para a junção da primeira faixa para a faixa unida subsequente passa um limiar de imanência definido e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {sim, não}. Por exemplo, um valor do fator de observação de imanência (Ωtm) de 'sim' pode indicar que a imanência para a junção da primeira faixa para a faixa unida subsequente está dentro de, tal como menos que, o limiar de iminência definido. Um valor do fator de observação de imanência (Ωtm) de 'não' pode indicar que a imanência para a junção da primeira faixa para a faixa unida subsequente é pelo menos, tal como igual a ou maior do que, o limiar de imanência definido. O fator de observação de imanência (Ωtm) pode ser associado com o fator do estado de imanência (Stm).

[0154] A observação de localização relativa do veículo autônomo (ΩlAV) pode representar uma determinação indicando uma mudança de localização para o veículo autônomo e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {partida, na borda, interior, objetivo}. A observação da localização relativa do veículo autônomo (ΩlAV) pode estar associada ao fator de estado da localização relativa do veículo autônomo (SlAV).

[0155] O fator de observação de velocidade relativa do veículo autônomo (ΩvAV) pode indicar a determinação de uma mudança de velocidade do veículo autônomo e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {diminuir, manter, aumentar}. O fator de observação da velocidade relativa do veículo autônomo (ΩvAV) pode estar associado ao fator do estado da velocidade relativa do veículo autônomo (SVAV).

[0156] O fator de observação da localização do veículo remoto (Ωℓ ) pode representar uma determinação indicando uma mudança de localização para o veículo remoto e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {vazio, atrás, em, adiante}. O fator de observação da localização do veículo remoto (Ωℓ ) pode estar associado ao fator de estado da localização relativa do veículo remoto (𝑆 ).

[0157] O fator de observação da disponibilidade (ΩbRV) pode representar uma determinação indicando uma mudança de se o veículo remoto 6600, ou o caminho esperado 6910 para o veículo remoto 6100, está atualmente impedindo que o veículo autônomo 6100 transite para a faixa de junção 6500 e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como (sim, não}. O fator de observação da disponibilidade (ΩbRV) pode estar associado ao fator do estado da disponibilidade (SbRV).

[0158] O fator de observação da velocidade relativa do veículo remoto (ΩvRV) pode indicar a determinação de uma mudança de velocidade do veículo remoto e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {diminuir, manter, aumentar}. O fator de observação de velocidade relativa do veículo remoto (ΩvRV) pode ser associado ao fator de estado de velocidade relativa do veículo remoto (SVRV).

[0159] Um exemplo de uma probabilidade de transição de estado das probabilidades de transição de estado (T) para o modelo POMDP do cenário de junção é uma probabilidade de que o veículo remoto 6600 desacelere de forma que uma porção da rede de transporte de veículos à frente ou na frente do veículo remoto 6600, em relação à trajetória do veículo remoto 6600, fique disponível para o veículo autônomo 6100 atravessar para a transição para a faixa unida subsequente 6500. Outro exemplo de uma probabilidade de transição de estado para o modelo POMDP do cenário de junção é uma probabilidade de que o veículo remoto 6600 acelere de modo que uma porção da rede de transporte de veículos subsequente ou atrás do veículo remoto 6600, relativa à trajetória do veículo remoto 6600, fique disponível para o veículo autônomo 6100 atravessar para a transição para a faixa unida subsequente

6500. Outro exemplo de uma probabilidade de transição de estado para o modelo POMDP do cenário de junção é uma probabilidade de que a travessia da rede de transporte de veículos pelo veículo autônomo 6100 seja afetada por uma obstrução à frente (não expressamente representada), tal como um veículo remoto ao longo do caminho esperado para o veículo autônomo e com uma velocidade que está dentro de, tal como menos do que, a velocidade do veículo autônomo. Outro exemplo de uma probabilidade de transição de estado para o modelo POMDP do cenário de junção é uma probabilidade de que o veículo remoto 6600 se una na faixa de junção subsequente 6500 à frente de, ou em frente de, o veículo autônomo 6100. Outro exemplo de uma probabilidade de transição de estado para o modelo POMDP do cenário de junção é uma probabilidade de que a imanência para a junção da primeira faixa para a faixa unida subsequente passe um limiar de imanência definido. Outro exemplo de uma probabilidade de transição de estado para o modelo POMDP do cenário de junção é uma probabilidade de um veículo remoto (não mostrado expressamente) à frente do veículo autônomo 6100 na faixa adjacente desacelere tal que uma porção da rede de transporte de veículos previamente disponível para a travessia pelo veículo autônomo 6100 fique indisponível para a travessia pelo veículo autônomo 6100.

[0160] Um exemplo de uma probabilidade de observação condicional a partir das probabilidades de observação condicional (O) é uma probabilidade de incerteza correspondente ao fator de observação de disponibilidade (ΩbRV). Outro exemplo de uma probabilidade de observação condicional é uma probabilidade de um veículo remoto ficar ocluído ou não detectado de outra forma, tal como devido a limitações do sensor. Outro exemplo de uma probabilidade de observação condicional é uma probabilidade de precisão para uma medição fora da localização do veículo remoto.

[0161] A função de recompensa (R) pode determinar um respectivo valor positivo ou negativo (custo) que pode ser acumulado para cada combinação de estado e ação, o que pode representar um valor esperado do veículo autônomo que atravessa a rede de transporte de veículos vindo do estado correspondente, de acordo com a ação de controle do veículo correspondente ao estado subsequente, o qual pode ser expresso como R: S X A → □.

[0162] Instanciar a instância SSOCEM da junção pode incluir identificar uma solução ou política para um modelo do cenário operacional do veículo na junção do SSOCEM da junção. Identificar a solução ou política para o modelo do cenário operacional do veículo na junção a partir do SSOCEM da junção pode incluir a solução do modelo SSOCEM da junção. Instanciar a instância do SSOCEM da junção pode incluir instanciar uma instância da solução ou política.

[0163] A instância da solução do SSOCEM da junção pode gerar uma ação de controle de veículo candidato, tal como “manter', 'borda', ou 'prosseguir', com base no respectivo cenário modelado e nas informações correspondentes do ambiente operacional e pode liberar a respectiva ação de controle de veículo candidato para o controlador de gerenciamento operacional do veículo autônomo, tal como enviando a respectiva ação de controle do veículo candidato para o controlador de gerenciamento operacional do veículo autônomo ou armazenando a respectiva ação de controle do veículo candidato para acesso pelo controlador do gerenciamento operacional do veículo autônomo.

[0164] O controlador de gerenciamento operacional do veículo autônomo pode receber as ações de controle do veículo candidato das respectivas instâncias SSOCEM da junção instanciadas e pode identificar uma ação de controle de veículo com base nas ações de controle de veículo candidato recebidas para controlar o veículo autônomo 6100 na localização temporal correspondente e pode controlar o veículo autônomo para atravessar a rede de transporte de veículos, ou uma porção dela, de acordo com a ação de controle do veículo identificada.

[0165] O controlador de gerenciamento operacional do veículo autônomo pode determinar se um ou mais dos cenários operacionais de veículos detectados expiraram e, em resposta à determinação de que um cenário operacional de veículo de junção expirou, pode desfazer as instâncias SSOCEM da junção correspondentes.

[0166] A figura 7 é um diagrama de um outro exemplo de uma cena de junção 7000 incluindo um cenário de junção de acordo com modalidades dessa revelação. O gerenciamento operacional do veículo autônomo pode incluir um veículo autônomo 7100, tal como o veículo 1000 mostrado na figura 1, um dos veículos 2100 / 2110 mostrados na figura 2, um veículo semiautônomo ou qualquer outro veículo implementando a direção autônoma, operando um sistema de gerenciamento operacional do veículo autônomo, tal como o sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo 5000 mostrado na figura 5, incluindo um SSOCEM de junção, tal como o SSOCEM de junção 5410 mostrado na figura 5, que pode incluir um modelo de um cenário de controle operacional do veículo autônomo que inclui o veículo autônomo 7100 atravessando uma porção da rede de transporte de veículos ao longo de uma primeira estrada 7200 em uma primeira faixa 7210 se aproximando de um cruzamento 7300 (cenário de junção). A cena de junção 7000 mostrada na figura 7 pode ser semelhante à cena de junção 6000 mostrada na figura 6, exceto conforme descrito aqui ou de outra forma evidente pelo contexto.

[0167] A porção da rede de transporte de veículos correspondendo com a cena de junção 7000 mostrada na figura 7 inclui o veículo autônomo 7100 que atravessa para o norte ao longo de um segmento de estrada na primeira faixa 7210 da primeira estrada 7200, adjacente a uma segunda faixa 7220 da primeira estrada 7200, aproximando-se da interseção da junção 7300. A primeira faixa 7210 se une na segunda faixa 7220 e termina na interseção da junção 7300. A segunda faixa 7220 torna-se a faixa unida subsequente 7400 da primeira estrada 7200 na interseção da junção 7300. Embora a primeira faixa 7210, a segunda faixa 7220 e a faixa unida subsequente 7400 sejam mostradas separadamente, as porções respectivas da primeira faixa 7210, da segunda faixa 7220 e da faixa unida subsequente 7400 podem se sobrepor na interseção da junção 7300. Um primeiro veículo remoto 7500 está atravessando a segunda faixa 7220, aproximando-se da interseção da junção 7300. Um segundo veículo remoto 7600 está atravessando a faixa unida subsequente 7400 à frente do veículo autônomo 7100. Um terceiro veículo remoto 7700 está atravessando a primeira faixa 7210 atrás do veículo autônomo 7100.

[0168] Embora o veículo autônomo 7100 seja mostrado na primeira faixa

7210, o veículo autônomo pode atravessar a segunda faixa 7220 se aproximando da interseção da junção 7300 (não mostrada). Embora o primeiro veículo remoto 7500 seja mostrado na segunda faixa 7220 na figura 7, o primeiro veículo remoto pode atravessar a primeira faixa 7210 se aproximando da interseção da junção 7300 (não mostrada).

[0169] A figura 8 é um diagrama de outro exemplo de uma cena de junção 8000, incluindo um cenário de junção de acordo com as modalidades desta revelação. O gerenciamento operacional do veículo autônomo pode incluir um veículo autônomo 8100, tal como o veículo 1000 mostrado na figura 1, um dos veículos 2100 / 2110 mostrados na figura 2, um veículo semiautônomo ou qualquer outro veículo implementando a condução autônoma, operando um sistema de gerenciamento operacional do veículo autônomo, tal como o sistema de gerenciamento operacional do veículo autônomo 5000 mostrado na figura 5, incluindo um SSOCEM de junção, tal como o SSOCEM de junção 5410 mostrado na figura 5, que pode incluir um modelo de um cenário de controle operacional do veículo autônomo que inclui o veículo autônomo 8100 atravessando uma porção da rede de transporte de veículos ao longo de uma primeira estrada 8200 em uma primeira faixa 8210 se aproximando de uma interseção da junção 8300 (cenário de junção). A cena de junção 8000 mostrada na figura 8 pode ser semelhante à cena de junção 6000 mostrada na figura 6, exceto conforme descrito aqui ou de outra forma evidente pelo contexto.

[0170] A porção da rede de transporte de veículos correspondente à cena de junção 8000 mostrada na figura 8 inclui o veículo autônomo 8100 que atravessa para o norte ao longo de um segmento de estrada na primeira faixa 8210 da primeira estrada 8200, aproximando-se da interseção da junção 8300. Uma segunda estrada 8400, incluindo uma segunda faixa 8410, se une com a primeira estrada 8100 na interseção da junção 8300. A primeira faixa 8210 e a segunda faixa 8410 se unem na interseção da junção 8300 para formar uma faixa unida subsequente 8500 da primeira estrada 8200. Embora a primeira faixa 8210, a segunda faixa 8400 e a faixa de junção 8500 sejam mostradas separadamente, as porções respectivas da primeira faixa 8210, da segunda faixa 8400 e da faixa de junção 8500 podem sobrepor na interseção da junção 8300. Um primeiro veículo remoto 8600 está atravessando a segunda faixa 8410, aproximando-se da interseção da junção 8300. Um segundo veículo remoto 8700 está atravessando a faixa unida subsequente 8500 à frente do veículo autônomo

8100. Um terceiro veículo remoto 8800 está atravessando a primeira faixa 8210 atrás do veículo autônomo 8100.

[0171] Embora o veículo autônomo 8100 seja mostrado na primeira faixa 8210, o veículo autônomo pode atravessar a segunda faixa 8410 se aproximando da interseção da junção 8300 (não mostrada). Embora o primeiro veículo remoto 8600 seja mostrado na segunda faixa 8410 na figura 8, o primeiro veículo remoto pode atravessar a primeira faixa 8210 se aproximando da interseção da junção 8300 (não mostrada).

[0172] Embora não mostrado nas figuras 6-8, a estrada da faixa unida pode incluir uma faixa adjacente, adjacente à faixa unida distal da segunda faixa, na direção de viagem da primeira faixa e o veículo autônomo pode executar uma ação de controle do veículo de mudança de faixa para a pista adjacente.

[0173] A figura 9 é um diagrama de um exemplo de uma cena de obstrução de passagem 9000 incluindo um cenário de obstrução de passagem, de acordo com modalidades desta revelação. O gerenciamento operacional do veículo autônomo pode incluir um veículo autônomo 9100, tal como o veículo 1000 mostrado na figura 1, um dos veículos 2100/2110 mostrados na figura 2, um veículo semiautônomo ou qualquer outro veículo que implemente a direção autônoma, operando um sistema de gerenciamento operacional de veículo autônomo, tal como o sistema de gerenciamento operacional do veículo autônomo 5000 mostrado na figura 5, incluindo um SSOCEM de obstrução de passagem, tal como o SSOCEM de obstrução de passagem 5420 mostrado na figura 5, que pode incluir um modelo de um cenário de controle operacional de veículo autônomo que inclui o veículo autônomo 9100 atravessando uma porção da rede de transporte de veículos ao longo de uma primeira estrada 9200 em uma primeira faixa 9210 se aproximando de uma obstrução 9300 (cenário de obstrução de passagem). Para simplicidade e clareza, a porção da rede de transporte de veículos correspondendo com a cena de obstrução de passagem 9000 mostrada na figura 9 é orientada com o norte na parte superior e o leste à direita. Os cenários de obstrução de passagem podem ser semelhantes aos cenários de mudança de faixa ou aos cenários de junção, exceto conforme descrito aqui ou em outro caso claro pelo contexto. Por exemplo, um cenário de obstrução de passagem inclui atravessar uma porção de uma faixa próxima da rede de transporte de veículos.

[0174] A porção da rede de transporte de veículos correspondente à cena de obstrução de passagem 9000 mostrada na figura 9 inclui o veículo autônomo 9100 atravessando para o norte ao longo de um segmento de estrada na primeira faixa 9210 da primeira estrada 9200, adjacente a uma faixa que se aproxima 9400, aproximando-se da obstrução 9300. A obstrução 9300 pode ser, por exemplo, um veículo remoto se movendo lento, ou estacionário (como mostrado), ou qualquer outro objeto ou obstáculo que obstrui a primeira faixa 9210, tal como um canteiro de obras, pedestres, uma árvore caída ou semelhante. Um veículo remoto que se aproxima 9500 está atravessando a faixa que se aproxima 9400. Um veículo remoto traseiro 9600 está atravessando a primeira faixa 9210 atrás do veículo autônomo 9100. As porções da rede de transporte de veículos são indicadas usando ovais de linha tracejada, tal como uma porção atual 9700 da faixa atual 9200, uma porção que se aproxima 9710 da faixa que se aproxima 9400 e uma porção de objetivo 9720 da faixa atual 9200. Um caminho esperado 9800 para o veículo autônomo 9100 é indicado por uma linha direcional tracejada. Os caminhos esperados 9810, 9820 para o veículo remoto que se aproxima são indicados usando linhas direcionais tracejadas. Embora a obstrução 9300 seja mostrada como estacionária, a obstrução 9300 pode estar em movimento e a localização da porção atual 9700, da porção que se aproxima 9710 e da porção do objetivo 9720 pode ser em relação ao veículo autônomo 9100 e à obstrução 9300.

[0175] O sistema de gerenciamento operacional do veículo autônomo pode operar de forma contínua ou periódica, tal como em cada localização temporal em uma sequência de localizações temporais. Uma primeira localização temporal, sequencialmente mais precoce a partir da sequência de localizações temporais pode corresponder com a operação do veículo autônomo, o qual pode incluir atravessar uma porção da rede de transporte de veículos pelo veículo autônomo ou receber ou identificar uma rota identificada para atravessar a rede de transporte de veículos pelo veículo autônomo. Por simplicidade e clareza, a respectiva localização geoespacial do veículo autônomo 9100, a obstrução 9300, o veículo remoto que se aproxima 9500 e o veículo remoto traseiro 9600 é mostrada de acordo com uma localização temporal a partir da sequência de localizações temporais correspondendo com uma localização espacial na rede de transporte de veículos, como mostrado. Embora descrito com referência a uma sequência de localizações temporais por simplicidade e clareza, cada unidade do sistema de gerenciamento operacional do veículo autônomo pode operar em qualquer frequência, a operação das respectivas unidades pode ser sincronizada ou não sincronizada, e as operações podem ser executadas simultaneamente com uma ou mais porções de uma ou mais localizações temporais. Por simplicidade e clareza, as respectivas descrições de uma ou mais localizações temporais, tal como localizações temporais entre as localizações temporais descritas neste documento, podem ser omitidas desta revelação.

[0176] O sistema de gerenciamento operacional do veículo autônomo do veículo autônomo 9100 pode operar um monitor de obstrução à frente, tal como o monitor de obstrução à frente 4260 mostrado na figura 4, que pode incluir instanciar o monitor de obstrução à frente. O monitor de obstrução à frente pode processar ou avaliar os dados da rede de transporte de veículos, tais como dados de mapa, dados de sensor ou uma combinação dos mesmos, representando uma porção da rede de transporte de veículos, tal como uma porção correspondente a uma rota identificada para o veículo autônomo 9100, uma porção espacialmente próxima ao veículo autônomo 9100 ou um caminho esperado para o veículo autônomo 9100 ou uma combinação dos mesmos. Por exemplo, a rota identificada para o veículo autônomo 9100, um caminho esperado para o veículo autônomo 9100, ou ambos, podem incluir, ou podem estar próximos à obstrução 9300 e o monitor de obstrução à frente pode identificar um cenário candidato de obstrução de passagem correspondente ao veículo autônomo 9100 atravessando a porção da rede de transporte de veículos que se aproxima da obstrução 9300. Em outro exemplo, os sensores do veículo autônomo 9100 podem detectar informações correspondentes ao ambiente operacional do veículo autônomo 9100, tal como informações indicando que a rede de transporte de veículos ao longo do caminho esperado para o veículo autônomo inclui a obstrução 9300, a informação correspondente à obstrução 9300, a informação correspondente ao veículo remoto que se aproxima 9500, a informação correspondente ao veículo remoto traseiro 9600 ou uma combinação dos mesmos.

[0177] O monitor de obstrução à frente pode identificar ou gerar informações do ambiente operacional que representam o ambiente operacional, ou um aspecto dele, do veículo autônomo 9100, que pode incluir a associação das informações do sensor com a obstrução 9300, o veículo remoto que se aproxima 9500, o veículo remoto traseiro 9600 ou uma combinação dos mesmos, e pode liberar as informações do ambiente operacional, que podem incluir informações que representam a obstrução 9300, o veículo remoto que se aproxima 9500, o veículo remoto traseiro 9600 ou uma combinação dos mesmos, informações que identificam um cenário candidato da obstrução de passagem, ou ambos, para o controlador de gerenciamento operacional do veículo autônomo.

[0178] O sistema de gerenciamento operacional do veículo autônomo do veículo autônomo 9100 pode operar um monitor de bloqueio, tal como o monitor de bloqueio 4210 mostrado na figura 4, que pode incluir instanciar o monitor de bloqueio. O monitor de bloqueio pode gerar probabilidade das informações de disponibilidade indicando as respectivas probabilidades de disponibilidade, ou uma probabilidade de bloqueio correspondente, para uma ou mais áreas ou porções da rede de transporte de veículos, tais como a porção atual 9700, a porção que se aproxima 9710 e a porção do objetivo 9720.

[0179] O controlador de gerenciamento operacional do veículo autônomo pode detectar ou identificar o cenário de obstrução de passagem, tal como com base no ambiente operacional representado pela informação do ambiente operacional, que pode incluir a informação do ambiente operacional liberada pelo monitor de obstrução à frente. Por exemplo, o controlador de gerenciamento operacional do veículo autônomo pode identificar o cenário candidato de obstrução de passagem como um cenário de obstrução de passagem.

[0180] O controlador de gerenciamento operacional do veículo autônomo pode instanciar uma ou mais instâncias SSOCEM de obstrução de passagem e pode enviar, ou de outro modo disponibilizar, as informações do ambiente operacional para as instâncias SSOCEM de obstrução de passagem, em resposta à detecção ou identificação do cenário de obstrução de passagem. Além disso, ou em alternativa, o controlador de gerenciamento operacional do veículo autônomo pode enviar, ou de outra forma tornar disponível, as informações do ambiente operacional, tal como informações do ambiente operacional novas ou atualizadas, para uma ou mais instâncias SSOCEM de obstrução de passagem previamente instanciadas ou operando, em resposta à detecção ou identificação do cenário de obstrução de passagem.

[0181] Instanciar ou atualizar uma instância SSOCEM da obstrução de passagem pode incluir fornecer a informação sobre o ambiente operacional, ou uma porção sua, tal como as informações do sensor ou as probabilidades de disponibilidade, para a respectiva instância SSOCEM de obstrução de passagem, tal como pelo envio de informações sobre o ambiente operacional, ou uma porção dele, para a respectiva instância SSOCEM de obstrução de passagem, ou armazenar a informação sobre o ambiente operacional, ou uma porção dela, para acesso pela respectiva instância SSOCEM de obstrução de passagem. A respectiva instância SSOCEM de obstrução de passagem pode receber ou acessar de outra forma as informações do ambiente operacional correspondentes ao cenário de obstrução de passagem.

[0182] O SSOCEM de obstrução de passagem pode incluir um modelo do cenário de obstrução de passagem, tal como um modelo POMDP do cenário de obstrução de passagem. O modelo POMDP do cenário de obstrução de passagem pode definir um conjunto de estados (S), um conjunto de ações (A), um conjunto de observações (Ω), um conjunto de probabilidades de transição de estado (T), um conjunto de probabilidades de observação condicional (O), uma função de recompensa (R) ou uma combinação dos mesmos, correspondendo ao cenário de obstrução de passagem, que pode ser expresso como uma tupla <S, A, Ω, T, O, R>. Um modelo POMDP de um cenário operacional distinto do veículo com obstrução de passagem pode modelar incertezas, que podem incluir incerteza perceptiva, incerteza de comportamento ou uma combinação delas. A modelagem da incerteza perceptiva pode incluir modelar a incerteza do sensor; modelar uma probabilidade de identificação falsa positiva do veículo remoto, tal como a identificação imprecisa de um veículo remoto na ausência de um veículo remoto; modelar uma probabilidade de identificação falsa negativa do veículo remoto, tal como identificar imprecisamente uma ausência de um veículo remoto na presença de um veículo remoto, tal como correspondente a uma oclusão ou uma combinação disso. A modelagem da incerteza do comportamento pode incluir a modelagem das probabilidades respectivas de ações do veículo remoto, tal como ações do veículo remoto que se aproxima 9500 ou ações do veículo remoto traseiro 9600.

[0183] Exemplos de fatores de estado que podem ser incluídos no espaço de estados (S) para o modelo POMDP do cenário de obstrução de passagem podem incluir um fator de estado de localização relativa do veículo autônomo (𝑆ℓ ), um fator de estado de pendência do veículo autônomo (𝑆 ), um fator de estado de obstrução à frente (SsFO), um fator de estado de disponibilidade atrás (SsTV), um fator de estado de distância de veículo remoto que se aproxima ( 𝑆ℓ ), um fator de estado de pendência de localização de veículo remoto que se aproxima (StOV), um fator de estado de disponibilidade próxima (SbOV) ou uma combinação destes que pode ser expresso como S = 𝑆ℓ × 𝑆 × 𝑆 × 𝑆 × 𝑆ℓ × 𝑆 × 𝑆 . Outros fatores de estado podem ser incluídos no modelo POMDP de obstrução de passagem.

[0184] O fator de estado da localização relativa do veículo autônomo (𝑆ℓ ) pode indicar uma localização do veículo autônomo 9100 em relação a uma faixa atual do veículo autônomo 9100, que pode ser a primeira faixa 9210 ou a faixa que se aproxima 9400, e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {partida, em, na borda, interior partida, interior médio, interior extremidade, objetivo}. Por exemplo, um fator de estado de localização relativa do veículo autônomo ( 𝑆ℓ ) de 'partida’ pode indicar que o veículo autônomo 9100 está relativamente centralizado na primeira faixa 9210, como mostrado, antes de se aproximar da obstrução 9300. Um fator de estado da localização relativa do veículo autônomo (𝑆ℓ ) de 'em’ pode indicar que o veículo autônomo 9100 está relativamente centrado na primeira faixa 9210, como mostrado, e está se aproximando da obstrução 9300. Um fator de estado de localização relativa do veículo autônomo (𝑆ℓ ) de 'na borda' pode indicar que o veículo autônomo 9100 está relativamente próximo à borda da faixa atual

9210 adjacente à faixa que se aproxima 9400. Um fator de estado de localização relativa do veículo autônomo (𝑆ℓ ) de 'interior partida’ pode indicar que o veículo autônomo 9100 está atravessando a porção que se aproxima 9710 relativamente perto da porção atual 9700. Um fator de estado de localização relativa do veículo autônomo (𝑆ℓ ) de 'interior médio' pode indicar que o veículo autônomo 9100 está atravessando a porção que se aproxima 9710 equidistante, ou aproximadamente equidistante, da porção atual 9700 e da porção de objetivo 9720, tal como adjacente à obstrução 9300. Um fator de estado de localização relativa do veículo autônomo ( 𝑆ℓ ) de “interior extremidade” pode indicar que o veículo autônomo 9100 está atravessando a porção que se aproxima 9710 relativamente perto da porção de objetivo 9720. Um fator de estado de localização relativa do veículo autônomo (𝑆ℓ ) de 'objetivo’ pode indicar que o veículo autônomo 9100 está centrado na porção de objetivo 9720.

[0185] O fator de estado de pendência do veículo autônomo (𝑆 ) pode indicar uma categorização de uma pendência, ou período temporal, correspondendo ao veículo autônomo 9100 tendo um valor atual do fator de estado da localização relativa do veículo autônomo (𝑆ℓ ) e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {curto, longo). Por exemplo, um fator de estado de pendência do veículo autônomo (𝑆 ) de ‘curto’ pode indicar uma pendência correspondente ao veículo autônomo 9100 com um valor atual do fator de estado da localização relativa do veículo autônomo (𝑆ℓ ) que se encontra dentro de, tal como menos do que, um limiar de pendência definido, e um fator de estado de pendência do veículo autônomo (𝑆 ) de 'longo' pode indicar uma pendência correspondente para o veículo autônomo 9100 tendo o valor atual do fator de estado da localização relativa do veículo autônomo (𝑆ℓ ) que excede, tal como é igual ou superior a, o limiar de pendência definido. O limiar de pendência pode ser definido em relação ao valor atual do fator de estado da localização relativa do veículo autônomo (𝑆ℓ ). Por exemplo, um limiar de pendência de dez segundos pode ser definido para o fator do estado de localização relativa do veículo autônomo (𝑆ℓ ) de 'partida' e um limiar de pendência de três segundos pode ser definido para o fator de estado de localização relativo do veículo autônomo (𝑆ℓ ) de 'na borda'.

[0186] O fator de estado de obstrução à frente (SsFO) pode representar um estado atual da obstrução 9300 à frente do veículo autônomo na faixa atual, em relação a um caminho esperado do veículo autônomo, e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {parado, lento, normal, bloqueado, pedestres}.

[0187] O fator de estado de disponibilidade atrás (SSTV) pode representar um estado de disponibilidade da porção atual 9700, e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {vazio, aberto, fechado}. Por exemplo, um valor de fator de estado de disponibilidade atrás (SSTV) de 'vazio' pode indicar que a porção atual 9700 está vazia, ou disponível, e que o cenário de obstrução de passagem omite um veículo remoto traseiro. Um valor do fator de estado de disponibilidade atrás (SsTV) de 'aberto' pode indicar que a porção atual 9700 está disponível. Um valor do fator de estado de disponibilidade atrás (SsTV) de 'fechado' pode indicar que a porção atual 9700 está bloqueada, tal como pelo veículo remoto traseiro 9600.

[0188] O fator de estado de distância do veículo remoto que se aproxima (𝑆ℓ ) pode representar uma distância do veículo remoto que se aproxima 9500 do veículo autônomo 9100, e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {vazio, distante, médio, fechado, em}. Por exemplo, um valor do fator de estado da distância do veículo remoto que se aproxima (𝑆ℓ ) de 'vazio' pode indicar que o cenário de obstrução de passagem omite um veículo remoto que se aproxima. Um fator de estado de distância do veículo remoto que se aproxima (𝑆ℓ ) de 'distante' pode indicar que uma distância entre o veículo remoto que se aproxima 9500 e o veículo autônomo 9100 excede um limiar máximo definido. Um valor de fator de estado de distância do veículo remoto que se aproxima (𝑆ℓ ) de 'médio' pode indicar que uma distância entre o veículo remoto que se aproxima 9500 e o veículo autônomo 9100 está dentro do limiar máximo definido e excede um limiar mínimo definido. Um valor do fator de estado da distância do veículo remoto que se aproxima (𝑆ℓ ) de "fechado" pode indicar que a distância entre o veículo remoto que se aproxima 9500 e o veículo autônomo 9100 está dentro do limiar mínimo definido. Um valor do fator de estado da distância do veículo remoto que se aproxima (𝑆ℓ ) de 'em' pode indicar que o veículo remoto que se aproxima 9500 está adjacente ao veículo autônomo 9100.

[0189] O fator de estado de pendência de localização do veículo remoto que se aproxima (StOV) pode representar uma categorização de uma pendência, ou período temporal, correspondendo ao veículo remoto que se aproxima 9500 com um valor atual do fator de estado de distância do veículo remoto que se aproxima (𝑆ℓ ) e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {curto, longo}. Por exemplo, um fator de estado de pendência da localização do veículo remoto que se aproxima (StOV) de "curto" pode indicar uma pendência de uma localização atual do veículo remoto que se aproxima 9500 que está dentro de, tal como menos que, um limiar de pendência do veículo remoto que se aproxima definido. Um fator de estado de pendência de localização do veículo remoto que se aproxima (StOV) de 'longo' pode indicar uma pendência correspondente ao veículo remoto que se aproxima 9500 com localização atual que excede, tal como é igual ou superior a, o limiar de pendência do veículo remoto que se aproxima definido.

[0190] O fator de estado de disponibilidade que se aproxima (SbOV) pode representar um estado de disponibilidade da porção que se aproxima 9710, correspondendo a atravessar a rede de transporte de veículos passando a obstrução na faixa atual atravessando a porção que se aproxima 9710 da faixa que se aproxima, e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como (sim, não}. Por exemplo, um fator de estado de disponibilidade que se aproxima (SbOV) de 'sim'

pode indicar que uma probabilidade de que o veículo remoto que se aproxima 9500, ou um caminho esperado 9810 para o veículo remoto que se aproxima 9500, está bloqueando o caminho esperado 9900 do veículo autônomo 9100, impedindo o veículo autônomo 9100 de passar com segurança a obstrução 9300 atravessando a porção que se aproxima 9710, é pelo menos, tal como é igual ou superior a um limiar de bloqueio (estado de disponibilidade bloqueado). Um fator de estado de disponibilidade que se aproxima (SbOV) de 'não' pode indicar uma probabilidade de que o veículo remoto que se aproxima 9500, ou um caminho esperado 9820 para o veículo remoto que se aproxima 9500, está bloqueando o caminho esperado 9900 do veículo autônomo 9100, impedindo que o veículo autônomo 9100 passe com segurança a obstrução 9300 atravessando a porção que se aproxima 9710, está dentro de, tal como menos do que, o limiar de bloqueio (estado de disponibilidade disponível).

[0191] O espaço de ação (A) pode incluir um fator de ação da ação de controle de veículo (Aℓ). Outros fatores de ação podem ser incluídos no modelo POMDP do módulo de obstrução de passagem. O fator de ação da ação de controle do veículo (Aℓ) pode representar uma ação de controle do veículo e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {borda, prosseguir, recuperar, proteger}. Por exemplo, um fator de ação da ação de controle de veículo (Aℓ) de ‘borda’ pode indicar que o veículo autônomo 9100 atravessa uma porção imediatamente subsequente da rede de transporte de veículos de acordo com uma ação de controle do veículo de borda, tal como aproximando-se da borda da primeira faixa 9200 adjacente à faixa que se aproxima 9400 ou entrando parcialmente na faixa que se aproxima 9400, tal como por algumas polegadas, de modo que uma porção do veículo autônomo 9100 permanece na primeira faixa 9200. A borda pode reduzir a incerteza, tal como alterando a orientação relativa das obstruções. Um fator de ação da ação de controle do veículo (Aℓ) de 'prosseguir' pode indicar que o veículo autônomo 9100 atravessa uma porção imediatamente subsequente da rede de transporte de veículos de acordo com uma ação de controle de veículo de 'prosseguir', que pode incluir atravessar a porção atual 9700 através da porção que se aproxima 9710 e subsequentemente para a porção de objetivo 9720, que pode incluir a aceleração. Um fator de ação da ação de controle de veículo (Aℓ) de "recuperar" pode indicar que o veículo autônomo 9100 retorna rapidamente à porção atual 9700. Por exemplo, o veículo autônomo 9100 pode entrar parcial ou completamente na faixa que se aproxima 9400, determinar posteriormente que uma probabilidade de atravessar com segurança a porção que se aproxima 9710 para a porção de objetivo 9720 está dentro de um limiar mínimo de segurança e pode atravessar a rede de transporte de veículos de acordo com uma ação de controle de veículo de 'recuperar' retornando à porção atual 9700. Um fator de ação da ação de controle de veículo (Aℓ) de 'proteger' pode indicar que o veículo autônomo 9100 realiza uma ação de controle de veículo para segurança ou para evitação de colisão, tal como por rapidamente desacelerar e entrar em uma margem (não mostrada) ao lado da faixa que se aproxima 9400 distal da primeira faixa 9100. Por exemplo, o veículo autônomo 9100 pode atravessar parcialmente a porção que se aproxima 9710 e pode determinar que um caminho esperado 9810 para o veículo remoto que se aproxima 9500 é convergente com um caminho esperado atual 9900 para o veículo autônomo 9100, uma probabilidade de atravessar com segurança a porção que se aproxima 9710 para a porção de objetivo 9720 está dentro de um limiar de segurança mínimo, e uma probabilidade de recuperação, retornando para a porção atual 9700 está dentro do limiar de segurança mínimo, e o veículo autônomo 9100 pode atravessar a rede de transporte de veículos, de acordo com uma ação de controle de veículo de ‘proteger' para minimizar a probabilidade de colisão.

[0192] Exemplos de fatores de observação que podem ser incluídos no espaço de observação (Ω) para o modelo POMDP do cenário de obstrução de passagem podem incluir um fator de observação da localização relativa do veículo autônomo (Ωℓ ), um fator de observação de obstrução à frente (ΩsFO), um fator de observação de disponibilidade atrás (ΩsTV), um fator de observação de localização relativa do veículo remoto que se aproxima ( Ωℓ ), um fator de observação de disponibilidade que se aproxima (ΩbOV) ou uma combinação dos mesmos, o que pode ser expresso como Ω = Ωℓ x ΩsFO x ΩsTV x Ωℓ x ΩbOV. Outros fatores de observação podem ser incluídos no modelo POMDP do módulo de obstrução de passagem.

[0193] O fator de observação da localização relativa do veículo autônomo (Ωℓ ) pode representar uma determinação indicando uma mudança de localização para o veículo autônomo e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {sim, não}. Por exemplo, um fator de observação da localização relativa do veículo autônomo (Ωℓ ) de 'sim' pode indicar que uma localização para o veículo autônomo mudou de uma localização anterior para o veículo autônomo, tal como em resposta à travessia de uma porção da rede de transporte de veículos de acordo com uma ação de controle do veículo. Um fator de observação da localização relativa do veículo autônomo (Ωℓ ) de 'não' pode indicar que uma localização para o veículo autônomo corresponde a uma localização anterior para o veículo autônomo. A observação da localização relativa do veículo autônomo (Ωℓ ) pode estar associada ao fator de estado da localização relativa do veículo autônomo (Ωℓ ).

[0194] O fator de observação de obstrução à frente (ΩsFO) pode indicar um estado da obstrução 9300 e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {parado, lento, normal}. O fator de observação de obstrução à frente (ΩsFO) pode estar associado ao fator de estado de obstrução à frente (SsFO).

[0195] O fator de observação de disponibilidade atrás (ΩsTV) pode representar um estado de disponibilidade da porção atual 9700 e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {vazio, aberto, fechado}. O fator de observação da disponibilidade atrás (ΩsTV) pode estar associado com o fator de estado de disponibilidade atrás (SsTV).

[0196] O fator de observação da localização relativa do veículo remoto que se aproxima (Ωℓ ) pode representar uma determinação indicando uma mudança de localização para o veículo remoto e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {vazio, atrás, em, à frente}. O fator de observação da localização relativa do veículo remoto que se aproxima (Ωℓ ) pode estar associado ao fator de estado de pendência da localização do veículo remoto que se aproxima (StOV).

[0197] O fator de observação de disponibilidade que se aproxima (ΩbOV) pode representar um estado da disponibilidade da porção que se aproxima 9710, correspondendo a atravessar a rede de transporte de veículos passando a obstrução na faixa atual atravessando a porção que se aproxima 9710 da faixa que se aproxima e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como (sim, não). O fator de observação de disponibilidade que se aproxima (ΩbOV) pode estar associado ao fator de estado de disponibilidade que se aproxima (SbOV).

[0198] Um exemplo de uma probabilidade de transição de estado dentre as probabilidades de transição de estado (T) para o modelo POMDP do cenário de obstrução de passagem é uma probabilidade que um caminho esperado 9820 para o veículo remoto que se aproxima 9500 omita a porção que se aproxima 9710 da faixa que se aproxima 9400 e uma localização atual para o veículo remoto que se aproxima 9500 esteja impedindo que outros veículos que se aproximam (não mostrados) atravessem a porção que se aproxima 9710 da faixa que se aproxima 9400. Outro exemplo de uma probabilidade de transição de estado dentre as probabilidades de transição de estado (T) para o modelo POMDP do cenário de obstrução de passagem é uma probabilidade de que um veículo que se aproxima previamente não detectado (não mostrado) seja detectado se aproximando da porção que se aproxima 9710 da faixa que se aproxima 9400. Outro exemplo de uma probabilidade de transição de estado dentre as probabilidades de transição de estado (T) para o modelo de POMDP do cenário de obstrução de passagem é uma probabilidade de que o veículo remoto traseiro 9600 atravesse a porção atual 9700 da faixa atual 9200 impedindo que o veículo autônomo 9100 se recupere para a porção atual 9700 da faixa atual 9200. Outro exemplo de uma probabilidade de transição de estado dentre as probabilidades de transição de estado (T) para o modelo POMDP do cenário de obstrução de passagem é uma probabilidade de alteração do fator de estado de obstrução à frente (SsFO), tal como em resposta à obstrução à frente 9300 acelerando.

[0199] Um exemplo de uma probabilidade de observação condicional dentre as probabilidades de observação condicional (O) é uma probabilidade de incerteza dos dados do sensor correspondendo à distância relativa do veículo remoto que se aproxima 9500 do veículo autônomo 9100. Um outro exemplo de uma probabilidade de observação condicional é uma probabilidade de incerteza correspondente ao fator de observação de disponibilidade (ΩbRV). Outro exemplo de uma probabilidade de observação condicional é uma probabilidade de uma alteração de incerteza de oclusão correspondente a atravessar uma porção da rede de transporte de veículos de acordo com uma ação de controle de veículo de 'borda' para alterar a orientação relativa de oclusões e objetos externos. Outro exemplo de uma probabilidade de observação condicional é a probabilidade de incerteza correspondente à determinação precisa do fator de estado de obstrução à frente (SsFO).

[0200] A função de recompensa (R) pode determinar um respectivo valor positivo ou negativo (custo), que pode ser acumulado para cada combinação de estado e ação, o que pode representar um valor esperado do veículo autônomo que atravessa a rede de transporte de veículos a partir do estado correspondente, em conformidade com a ação correspondente de controle do veículo para o estado subsequente, o qual pode ser expresso como R: S x A → 0.

[0201] A instanciação da instância SSOCEM de obstrução de passagem pode incluir a identificação de uma solução ou política para um modelo do cenário operacional do veículo com obstrução de passagem a partir do SSOCEM de obstrução de passagem. A identificação da solução ou política para o modelo do cenário operacional do veículo com obstrução de passagem a partir do SSOCEM de obstrução de passagem pode incluir resolver o modelo SSOCEM de obstrução de passagem. A instanciação da instância do SSOCEM de obstrução de passagem pode incluir instanciar uma instância da solução ou política.

[0202] A instância da solução do SSOCEM de obstrução de passagem pode gerar uma ação de controle do veículo candidato, como 'manter', 'borda' ou 'prosseguir', com base no respectivo cenário modelado e na informação correspondente do ambiente operacional, e pode liberar a respectiva ação de controle do veículo candidato para o controlador de gerenciamento operacional do veículo autônomo, tal como enviando a respectiva ação de controle de veículo candidato para o controlador de gerenciamento operacional do veículo autônomo ou armazenando a respectiva ação de controle de veículo candidato para acesso pelo controlador de gerenciamento operacional do veículo autônomo.

[0203] O controlador de gerenciamento operacional do veículo autônomo pode receber as ações de controle de veículo candidato das respectivas instâncias do SSOCEM de obstrução de passagem instanciadas e pode identificar uma ação de controle de veículo com base nas ações de controle recebidas do veículo candidato para controlar o veículo autônomo 9100 na localização temporal correspondente e pode controlar o veículo autônomo para atravessar a rede de transporte de veículos, ou uma porção dela, de acordo com a ação de controle de veículo identificada.

[0204] O controlador de gerenciamento operacional do veículo autônomo pode determinar se um ou mais dos cenários operacionais de veículos detectados expiraram e, em resposta à determinação de que um cenário operacional do veículo expirou, pode desfazer as instâncias correspondentes do SSOCEM de obstrução de passagem.

[0205] Em algumas implementações, atravessar a rede de transporte de veículos pode incluir em resposta ao recebimento, de um monitor de ambiente operacional do veículo, das informações de ambiente operacional identificando o cenário operacional do veículo, instanciar a instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário.

[0206] Em algumas implementações, o cenário operacional do veículo pode ser o cenário operacional do veículo na junção, a travessia da porção da rede de transporte de veículos de acordo com a ação de controle do veículo candidato pode incluir a junção de uma primeira faixa na rede de transporte de veículos para uma faixa unida subsequente da rede de transporte de veículos, em que a primeira faixa e uma segunda faixa da rede de transporte de veículos se fundem para formar a faixa unida subsequente.

[0207] Em algumas implementações, atravessar a rede de transporte de veículos pode incluir a operação do monitor do ambiente operacional para identificar o cenário operacional do veículo em resposta a uma determinação de que a primeira faixa e a segunda faixa se unem para formar a faixa unida subsequente.

[0208] Em algumas implementações, o modelo de avaliação do controle operacional específico do cenário pode incluir um fator de estado de imanência que representa uma distância entre uma localização atual do veículo autônomo e uma localização da interseção da junção próxima à faixa unida subsequente.

[0209] Em algumas implementações, o modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir um fator de estado da localização relativa do veículo autônomo que representa uma localização do veículo autônomo em relação a uma faixa atual do veículo autônomo, em que a faixa atual é a primeira faixa ou a faixa unida subsequente.

[0210] Em algumas implementações, o modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir um fator de estado de pendência do veículo autônomo representando uma pendência correspondente ao veículo autônomo tendo um valor atual do fator de estado da localização relativa do veículo autônomo.

[0211] Em algumas implementações, o modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir um fator de estado de velocidade relativa do veículo autônomo que representa uma velocidade relativa do veículo autônomo em relação a uma referência de velocidade definida.

[0212] Em algumas implementações, o modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir um fator de estado de disponibilidade que representa um estado de disponibilidade de uma porção da rede de transporte de veículos correspondente à travessia da rede de transporte de veículos, unindo da primeira faixa para a faixa unida subsequente.

[0213] Em algumas implementações, o modelo de avaliação do controle operacional específico do cenário pode incluir um fator de ação da ação de controle de veículo que representa uma ação de controle de veículo.

[0214] Em algumas implementações, o modelo de avaliação do controle operacional específico do cenário pode incluir um fator de ação modificador de velocidade da ação de controle do veículo que representa um modificador de velocidade para a ação de controle do veículo.

[0215] Em algumas implementações, o modelo de avaliação do controle operacional específico do cenário pode incluir um fator de observação da imanência representando uma determinação se a imanência para se unir da primeira faixa para a faixa unida subsequente passa um limiar de imanência definido.

[0216] Em algumas implementações, o modelo de avaliação do controle operacional específico do cenário pode incluir um fator de observação da localização relativa do veículo autônomo que representa uma determinação indicando uma mudança de localização para o veículo autônomo.

[0217] Em algumas implementações, o modelo de avaliação do controle operacional específico do cenário pode incluir um fator de observação de velocidade relativa do veículo autônomo representando uma determinação indicando uma mudança de velocidade para o veículo autônomo.

[0218] Em algumas implementações, o modelo de avaliação do controle operacional específico do cenário pode incluir a informação do ambiente operacional, pode indicar um veículo remoto no cenário operacional do veículo e o modelo de avaliação do controle operacional específico do cenário pode incluir um fator de estado da localização relativa do veículo remoto que representa uma localização do veículo remoto em relação a uma faixa atual de veículo remoto do veículo remoto e do veículo autônomo, em que a faixa atual de veículo remoto é a primeira faixa, a segunda faixa ou a faixa unida subsequente.

[0219] O modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir um fator de estado de pendência da localização relativa do veículo remoto, representando uma pendência correspondente para o veículo remoto com um valor atual do fator de estado da localização relativa do veículo remoto.

[0220] O modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir um fator de estado de velocidade relativa do veículo remoto que representa uma velocidade relativa do veículo remoto em relação a uma referência de velocidade do veículo remoto definida.

[0221] O modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir um fator de observação da localização relativa do veículo remoto, representando uma determinação indicando uma mudança de localização para o veículo remoto.

[0222] O modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir um fator de observação de disponibilidade representando uma determinação indicando uma mudança de disponibilidade para a porção da rede de transporte de veículos correspondente à travessia da rede de transporte de veículos,

se unindo da primeira faixa para a faixa unida subsequente.

[0223] O modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir um fator de observação da velocidade relativa do veículo remoto, representando uma determinação indicando uma mudança de velocidade para o veículo remoto.

[0224] O modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir uma probabilidade de transição de aquiescência do veículo remoto indicando a probabilidade de que o veículo remoto opere de tal modo que a porção da rede de transporte de veículos correspondendo à travessia da rede de transporte de veículos se unindo da primeira faixa para a faixa unida subsequente fica disponível.

[0225] O modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir uma probabilidade de transição de estado de avanço do veículo remoto, indicando uma probabilidade de o veículo remoto passar pelo veículo autônomo na segunda faixa.

[0226] O modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir uma probabilidade de transição do estado da faixa atual obstruída indicando uma probabilidade de que a faixa atual do veículo autônomo esteja obstruída ao longo de um caminho esperado para o veículo autônomo.

[0227] O modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir uma probabilidade de transição de estado de junção à frente do veículo remoto indicando a probabilidade de que o veículo remoto se une com a faixa atual do veículo à frente do veículo autônomo.

[0228] O modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir uma probabilidade de transição do estado da ação de controle do veículo secundária, indicando uma probabilidade de que uma distância disponível para atravessar a rede de transporte de veículo através da junção a partir da primeira faixa para a faixa unida subsequente passa um limiar mínimo.

[0229] O modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir uma probabilidade de transição de estado de bloqueio de veículo remoto à frente, indicando uma probabilidade de que, na condição em que o veículo remoto está à frente do veículo autônomo e na faixa unida subsequente, o veículo remoto muda de não bloqueio para bloqueio.

[0230] O modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir uma probabilidade de observação de incerteza de bloqueio indicando uma probabilidade de incerteza para a disponibilidade para a porção da rede de transporte de veículos correspondente à travessia da rede de transporte de veículos, se unindo da primeira faixa para a faixa unida subsequente.

[0231] O modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir uma probabilidade de observação do veículo indicando uma correlação entre a localização relativa e a velocidade do veículo remoto e uma localização e uma probabilidade determinadas para o veículo remoto.

[0232] O modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir uma probabilidade de observação de oclusão indicando uma probabilidade de que o veículo remoto esteja ocluído.

[0233] Em algumas implementações, o cenário operacional do veículo pode ser o cenário operacional do veículo com obstrução de passagem e o modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir um fator de estado da localização relativa do veículo autônomo que representa uma localização do veículo autônomo em relação a uma faixa atual.

[0234] O modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir um fator de estado de pendência da localização relativa do veículo autônomo representando uma pendência correspondente ao veículo autônomo que tem um valor atual do fator de estado da localização relativa do veículo autônomo.

[0235] O modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir um fator de estado de obstrução à frente que representa um estado atual de uma obstrução à frente do veículo autônomo na faixa atual.

[0236] O modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir um fator de estado de disponibilidade atrás que representa um estado de disponibilidade de uma porção da rede de transporte de veículos atrás do veículo autônomo na faixa atual.

[0237] O modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir um fator de ação da ação de controle do veículo que representa uma ação de controle do veículo.

[0238] O modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir um fator de observação de sucesso da ação representando uma determinação se uma diferença entre um ambiente operacional esperado do veículo com base na travessia da rede de transporte de veículos de acordo com uma ação de controle de veículo previamente identificada e um ambiente operacional do veículo atual subsequente à travessia da rede de transporte de veículos, de acordo com a ação de controle do veículo identificada anteriormente, está dentro de um limiar definido.

[0239] O modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir um fator de observação de obstrução à frente representando uma determinação indicando uma mudança do atual estado da obstrução à frente do veículo autônomo.

[0240] O modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir um fator de observação de disponibilidade atrás que representa uma determinação indicando uma mudança do estado de disponibilidade da porção da rede de transporte de veículos atrás do veículo autônomo na faixa atual.

[0241] Em algumas implementações, a informação do ambiente operacional pode indicar um veículo remoto que se aproxima em uma faixa que se aproxima no cenário operacional do veículo, e o modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir um fator de estado da distância do veículo remoto que se aproxima, representando uma distância do veículo remoto que se aproxima do veículo autônomo.

[0242] O modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir um fator do estado de pendência da localização do veículo remoto que se aproxima que representa uma pendência corresponde ao veículo remoto que se aproxima com um valor atual do fator de estado da distância do veículo remoto que se aproxima.

[0243] O modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir um fator de estado de disponibilidade representando um estado de disponibilidade de uma porção relativa da faixa que se aproxima correspondendo à travessia da rede de transporte de veículos passando a obstrução na faixa atual atravessando a porção relativa da faixa que se aproxima.

[0244] O modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir um fator de observação da localização do veículo remoto que se aproxima, representando uma determinação que indica uma alteração do estado operacional para o veículo remoto que se aproxima.

[0245] O modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir um fator de observação da disponibilidade que representa uma determinação que indica uma alteração do estado de disponibilidade da porção relativa da faixa que se aproxima correspondente à travessia da rede de transporte de veículos, passando a obstrução na faixa atual, atravessando a porção relativa da faixa que se aproxima.

[0246] O modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir uma probabilidade de transição do estado de blindagem do veículo remoto que se aproxima indicando uma probabilidade de que o veículo remoto que se aproxima opera, tal que a porção relativa da faixa que se aproxima correspondendo à travessia da rede de transporte de veículos passando a obstrução na faixa atual atravessando a porção relativa da faixa que se aproxima fica disponível.

[0247] O modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir uma segunda probabilidade de transição de estado do veículo remoto que se aproxima, indicando uma probabilidade de que a disponibilidade da porção relativa da faixa que se aproxima correspondente à travessia da rede de transporte de veículos, passando a obstrução na faixa atual, atravessando a porção relativa da faixa que se aproxima que está disponível mude de disponível para bloqueada em resposta a outro veículo remoto que se aproxima.

[0248] O modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir uma terceira probabilidade de transição de estado do veículo remoto que se aproxima, indicando uma probabilidade indicando uma probabilidade de uma alteração da distância do veículo que se aproxima.

[0249] O modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir uma quarta probabilidade de transição de estado de veículo remoto que se aproxima, indicando a probabilidade de o veículo que se aproxima transitar de um estado de bloqueio atual para um estado de bloqueio diferente.

[0250] O modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir uma probabilidade de transição de estado de disponibilidade atrás, indicando uma probabilidade de alteração da disponibilidade da porção da rede de transporte de veículos atrás do veículo autônomo na faixa atual de disponível para bloqueada.

[0251] O modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir uma probabilidade de transição de estado de obstrução à frente que indica uma probabilidade de uma mudança da obstrução à frente do veículo autônomo na faixa atual.

[0252] O modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir uma probabilidade de observação da incerteza de bloqueio, indicando uma probabilidade de incerteza para a disponibilidade para a porção da rede de transporte de veículos correspondente à travessia da rede de transporte de veículos passando a obstrução na faixa atual, atravessando a porção relativa da faixa que se aproxima.

[0253] O modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir uma probabilidade de observação do veículo remoto, indicando uma probabilidade de precisão da observação do veículo remoto com base na distância entre o veículo autônomo e o veículo remoto.

[0254] O modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir uma probabilidade de observação de resolução de oclusão, indicando uma probabilidade que uma oclusão seja resolvida em resposta à travessia da rede de transporte de veículos, de acordo com uma ação de controle de veículo na borda.

[0255] O modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir uma probabilidade de observação de disponibilidade atrás indicando uma probabilidade de incerteza para determinar a disponibilidade da porção da rede de transporte de veículos atrás do veículo autônomo na faixa atual.

[0256] O modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário pode incluir uma probabilidade de observação de obstrução à frente indicando a probabilidade de incerteza para determinar um estado da obstrução à frente do veículo autônomo na faixa atual.

[0257] Em algumas implementações, a travessia da porção da rede de transporte de veículos de acordo com a ação de controle do veículo candidato pode incluir atravessar uma primeira porção da faixa atual, subsequente à travessia da primeira porção da faixa atual, atravessar uma primeira porção da faixa que se aproxima e subsequentemente à travessia da primeira porção da faixa que se aproxima, atravessar uma segunda porção da faixa atual.

[0258] Em algumas implementações, a travessia da rede de transporte de veículos pode incluir a operação do monitor do ambiente operacional para identificar a obstrução à frente do veículo autônomo na faixa atual.

[0259] Em algumas implementações, o processador pode ser configurado para executar as instruções armazenadas no meio legível por computador não transitório, para operar a instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário para, em resposta à recepção, a partir de um monitor do ambiente operacional do veículo das informações sobre o ambiente operacional identificando o cenário operacional do veículo, instanciar a instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário.

[0260] Em algumas implementações, o cenário operacional do veículo pode ser o cenário operacional do veículo na junção, e o processador pode ser configurado para executar as instruções armazenadas no meio legível por computador não transitório para operar a instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário para atravessar a porção da rede de transporte de veículos de acordo com a ação de controle do veículo candidato através da junção de uma primeira faixa na rede de transporte de veículos para uma faixa unida subsequente da rede de transporte de veículos, em que a primeira faixa e uma segunda faixa da rede de transporte de veículos se unem para formar a faixa unida subsequente.

[0261] Em algumas implementações, o cenário operacional do veículo pode ser o cenário operacional do veículo na obstrução de passagem, e o processador pode ser configurado para executar as instruções armazenadas no meio legível por computador não transitório para operar a instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário para atravessar a porção da rede de transporte de veículos, de acordo com a ação de controle do veículo candidato, atravessando uma primeira porção da faixa atual, subsequente à travessia da primeira porção da faixa atual, atravessar uma primeira porção da faixa que se aproxima e subsequente à travessia da primeira porção da faixa que se aproxima, atravessar uma segunda porção da faixa atual.

[0262] Embora não seja mostrado separadamente nas figuras 6-9, um módulo para pedestre, tal como o módulo para pedestres 4310 mostrado na figura 4, pode incluir um modelo POMDP.

[0263] O modelo POMDP para pedestre pode definir um espaço de estado que inclui, por exemplo, um fator de estado da localização relativa do veículo autônomo (𝑆ℓ ), um fator de estado de bloqueio do pedestre (Sbp), um fator de estado de prioridade (Spp), ou uma combinação disso, que pode ser expresso como S = 𝑆ℓ x Sbp x Spp. Outros fatores de estado podem ser incluídos no modelo POMDP para pedestres. O fator de estado da localização relativa do veículo autônomo (𝑆ℓ ) pode indicar uma localização para o veículo autônomo em relação a um ponto de interseção entre um caminho esperado para o veículo autônomo e um caminho esperado para o pedestre, que pode ser uma localização atual do pedestre e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {partida, aproximar, em, interseção, objetivo}. O fator de estado de bloqueio de pedestre (Sbp) pode indicar uma determinação indicando se o pedestre, ou um caminho esperado para o pedestre, está atualmente bloqueando o veículo autônomo e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {sim, não}. O fator de estado de prioridade do pedestre (Spp), que pode ser ortogonal ao fator de estado de bloqueio do pedestre (Sbp), pode indicar se o veículo autônomo ou o pedestre, tem prioridade ou, inversamente, se uma expectativa que o veículo autônomo ou o pedestre produzirá excede um limiar definido, e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {AV, pedestre}.

[0264] O modelo POMDP para pedestres pode definir um espaço de ação que inclui um fator de ação que pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {parar, borda, ir}. Outros fatores de ação podem ser incluídos no modelo POMDP para pedestres.

[0265] O modelo POMDP para pedestres pode definir um espaço de observação que inclui um fator de observação da localização atual (Ωℓ ), um fator de observação de disponibilidade (Ωbp), um fator de observação de prioridade (Ωpp), ou uma combinação dos mesmos, o que pode ser expresso como Ω = Ωℓ x Ωbp x Ωpp.

Outros fatores de observação podem ser incluídos no modelo POMDP para pedestres. O fator de observação da localização atual (Ωℓ ) pode representar uma determinação indicando uma mudança de localização para o veículo autônomo e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {sim, não}. O fator de observação da disponibilidade (Ωbp) pode representar uma determinação indicando uma alteração de se o pedestre está atualmente bloqueando o veículo autônomo e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {sim, não}. O fator de observação da prioridade (Ωpp) pode representar uma determinação de uma mudança de se o veículo autônomo ou o pedestre tem prioridade e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {AV, pedestre}.

[0266] O modelo POMDP para pedestres pode definir transições de estado (T), incluindo um modificador de probabilidade que representa um aumento na probabilidade de que o pedestre esteja bloqueando em resposta a uma determinação de que o pedestre está a uma distância definida de uma faixa de pedestres, uma probabilidade de que o pedestre possa atravessar desatenciosamente, um modificador de probabilidade que representa um aumento na probabilidade de o pedestre ser identificado a uma distância definida de uma oclusão, uma probabilidade de que o pedestre possa submeter-se ao veículo autônomo, uma probabilidade de que o pedestre possa manter uma localização atual próxima à rede de transporte de veículos ou uma combinação dos mesmos. Outras probabilidades de transição podem ser incluídas no modelo POMDP para pedestres.

[0267] O modelo POMDP para pedestres pode definir probabilidades de observação condicional (O) incluindo uma probabilidade de detecção de ruído do movimento de pedestres para determinar o bloqueio e uma probabilidade de um pedestre não detectado próximo a uma oclusão. Outras probabilidades de observação condicional podem ser incluídas no modelo POMDP para pedestres.

[0268] Embora não mostrado separadamente nas figuras 6-9, um módulo de interseção, tal como o módulo de interseção 4320 mostrado na figura 4, pode incluir um modelo POMDP.

[0269] O modelo POMDP de interseção pode definir um espaço de estado (S) que inclui um fator de estado de localização do veículo autônomo (SlAV), um fator de estado de pendência do veículo autônomo (𝑆ℓ ), um fator de estado de localização do veículo remoto (𝑆ℓ ), um fator de estado de pendência do veículo remoto (StRV), um fator de estado de bloqueio (SbRV), um fator de estado de prioridade (SpRV) ou uma combinação dos mesmos, que pode ser expresso como S = 𝑆ℓ × 𝑆 × 𝑆ℓ × 𝑆 × 𝑆 × 𝑆 . Outros fatores de estado podem ser incluídos no modelo POMDP de interseção. O fator de estado de localização do veículo autônomo (SlAV) pode indicar uma localização para o veículo autônomo em relação ao cenário e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {partida, aproximar, em, na borda, interno, objetivo}. O fator de estado de pendência do veículo autônomo (𝑆ℓ ) pode indicar uma categorização de uma pendência, ou período temporal, correspondente ao veículo autônomo com um valor atual do fator de estado da localização do veículo autônomo (𝑆ℓ ) e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {curto, longo}. O fator de estado da localização do veículo remoto (𝑆 ) pode indicar uma localização para um veículo remoto em relação ao cenário e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {vazio, aproximar, em, na borda, interior}. O fator de estado de pendência do veículo remoto (𝑆 ) pode indicar uma categorização de uma pendência, ou período temporal,

correspondente ao veículo remoto com um valor atual do fator de estado de localização do veículo remoto (𝑆ℓ ) e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {curto, longo}. O fator do estado de bloqueio (SbRV) pode indicar uma determinação indicando se o veículo remoto, ou um caminho esperado para o veículo remoto, está atualmente bloqueando o veículo autônomo e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {sim, não}. O fator de estado de prioridade (SpRV) pode indicar um veículo, tal como o veículo autônomo ou o veículo remoto, que tem prioridade e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {AV, RV}.

[0270] O modelo POMDP de interseção pode definir um espaço de ação que inclui um fator de ação que pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {parar, borda, ir}. Outros fatores de ação podem ser incluídos no modelo POMDP de interseção.

[0271] O modelo POMDP de interseção pode definir um espaço de observação que inclui um fator de observação da localização atual (Ωℓ ), um fator de observação da localização do veículo remoto (Ωℓ ), um fator de observação da disponibilidade (ΩbRV), um fator de observação da prioridade (ΩpRV) ou uma combinação dos mesmos, que pode ser expresso como Ω = Ωℓ × Ωℓ × Ω × Ω .

Outros fatores de observação podem ser incluídos no modelo POMDP de interseção. O fator de observação da localização atual (Ωℓ ) pode representar uma determinação indicando uma mudança de localização para o veículo autônomo e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {sim, não}. O fator de observação da localização do veículo remoto (Ωℓ ) pode representar uma determinação indicando uma mudança de localização para o veículo remoto e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {sim não}. O fator de observação da disponibilidade (ΩbRV) pode representar uma determinação indicando uma alteração de se o veículo remoto está bloqueando atualmente o veículo autônomo e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {sim, não}. O fator de observação de prioridade (ΩpRV) pode representar uma determinação de uma mudança do veículo que tem prioridade e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {AV, RV}.

[0272] O modelo POMDP de interseção pode definir transições de estado T incluindo uma probabilidade de o veículo remoto conceder prioridade ao veículo autônomo, uma probabilidade que o veículo remoto viole a prioridade ou uma probabilidade de o veículo remoto parar em um sinal de parada ou fazer uma parada contínua. Outras probabilidades de transição podem ser incluídas no modelo POMDP de interseção.

[0273] O modelo POMDP de interseção pode definir probabilidades de observação condicional (O). Tal como uma probabilidade de detectar o veículo remoto atravessando uma localização geoespacial definida. Outras probabilidades de observação condicional podem ser incluídas no modelo POMDP de interseção.

[0274] Embora não seja mostrado separadamente nas figuras 6-9, um módulo de mudança de faixa, tal como o módulo de mudança de faixa 4330 mostrado na figura 4, pode incluir um modelo POMDP.

[0275] O modelo POMDP de mudança de faixa pode definir um espaço de estado que inclui um fator de estado da localização relativa do veículo autônomo (𝑆ℓ ), um fator de estado de pendência do veículo autônomo (𝑆 ), um fator de estado da velocidade relativa do veículo autônomo (SvAV), um fator de estado da localização relativa do veículo remoto (SlRV), um fator de estado da pendência do veículo remoto (𝑆ℓ ), um fator do estado de bloqueio (SbRV), um fator de estado da velocidade relativa do veículo remoto (SvRV) ou uma combinação dos mesmos, que pode ser expresso como S = 𝑆ℓ × 𝑆 × 𝑆 × 𝑆ℓ × 𝑆 × 𝑆 × 𝑆 . Outros fatores de estado podem ser incluídos no modelo POMDP de mudança de faixa. O fator de estado da localização relativa do veículo autônomo (𝑆ℓ ) pode indicar uma localização para o veículo autônomo em relação a uma faixa atual do veículo autônomo, que pode ser a faixa de pré-mudança de faixa ou a faixa de pós-mudança de faixa (destino ou objetivo) e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {partida, na borda, interior, objetivo}. O fator de estado de pendência do veículo autônomo (StAV) pode indicar uma categorização de uma pendência, ou período temporal, correspondente ao veículo autônomo que tem um valor atual do fator de estado da localização relativa do veículo autônomo (𝑆ℓ ), e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {curto, longo}. O fator de estado da velocidade relativa do veículo autônomo (SvAV) pode indicar uma velocidade do veículo autônomo em relação a um veículo remoto, um limite de velocidade, ou ambos, e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {lento, lento médio, médio, médio rápido, rápido}. O fator de estado da localização relativa do veículo remoto (𝑆ℓ ) pode indicar uma localização para um veículo remoto em relação a uma faixa atual do veículo remoto e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {vazio, atrás, em, à frente}. O fator de estado de pendência do veículo remoto (StRV) pode indicar uma categorização de uma pendência, ou período temporal, correspondente ao veículo remoto com um valor atual do fator de estado de localização do veículo remoto (𝑆ℓ ) e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {curto, longo}. O fator de estado de bloqueio (SbRV) pode indicar uma determinação indicando se o veículo remoto, ou um caminho esperado para o veículo remoto, está atualmente impedindo a transição do veículo autônomo para a faixa de destino e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {sim, não}. O fator de estado da velocidade relativa do veículo remoto (SvRV) pode indicar uma velocidade do veículo remoto em relação ao veículo autônomo, um outro veículo remoto, um limite de velocidade ou uma combinação desses e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {lento, lento médio, médio, médio rápido, rápido).

[0276] O modelo POMDP de mudança de faixa pode definir um espaço de ação que inclui um fator de ação da ação de controle de veículo (Aℓ), um fator de ação modificador da velocidade de ação de controle do veículo (Av), ou ambos, que pode ser expresso como A = Aℓ x Av. Outros fatores de ação podem ser incluídos no modelo POMDP de mudança de faixa. O fator de ação da ação de controle do veículo (Al) pode representar uma ação de controle do veículo e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {ficar, borda, ir}. O fator de ação modificador da velocidade de ação de controle do veículo (Av) pode representar um modificador de velocidade para a ação de controle do veículo indicado pelo fator de ação da ação de controle do veículo (Al).

[0277] O modelo POMDP de mudança de faixa pode definir um espaço de observação que inclui um fator de observação da localização atual ((Ωℓ ), um fator de observação da velocidade relativa do veículo autônomo (ΩvAV), um fator de observação da localização do veículo remoto (Ωℓ ), um fator de observação da disponibilidade (ΩbRV), um fator de observação da velocidade relativa do veículo remoto (ΩvRV) ou uma combinação destes, que pode ser expresso como Ω = Ωℓ × Ω × Ωℓ × Ω × Ω . Outros fatores de observação podem ser incluídos no modelo POMDP de mudança de faixa. O fator de observação da localização atual (Ωℓ ) pode representar uma determinação indicando uma mudança de localização para o veículo autônomo e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {sim, não}. O fator de observação da velocidade relativa do veículo autônomo (ΩvAV) pode indicar a determinação de uma mudança de velocidade do veículo autônomo e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {diminuir, manter, aumentar}. O fator de observação da localização remota do veículo ( Ωℓ ) pode representar uma determinação indicando uma mudança de localização para o veículo remoto e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {vazio, atrás, em, à frente}. O fator de observação da disponibilidade (ΩbRV) pode representar uma determinação indicando uma mudança de se o veículo remoto está atualmente bloqueando o veículo autônomo e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {sim, não}. O fator de observação da velocidade relativa do veículo remoto (ΩvRV) pode indicar a determinação de uma mudança de velocidade do veículo remoto e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {diminuir, manter, aumentar}. O fator de estado da localização relativa do veículo remoto (𝑆ℓ ) pode indicar uma localização para um veículo remoto em relação a uma faixa atual do veículo remoto e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como (vazio, atrás, em, à frente}. O fator de estado de pendência do veículo remoto (StRV) pode indicar uma categorização de uma pendência, ou período temporal, correspondente ao veículo remoto que possui um valor atual do fator de estado de localização do veículo remoto (𝑆ℓ ) e pode ter um valor a partir de um conjunto definido de valores, tal como {curto, longo}.

[0278] O modelo POMDP de mudança de faixa pode definir transições de estado T, incluindo uma probabilidade de que o veículo remoto acelere ou desacelere a uma taxa que excede um limiar definido, uma probabilidade de que o veículo remoto mude de faixa de modo que o veículo remoto transite do bloqueio para o não-bloqueio, e uma probabilidade de que a travessia da rede de transporte de veículos pelo veículo autônomo seja afetada por um obstáculo à frente. Outras probabilidades de transição podem ser incluídas no modelo POMDP de mudança de faixa.

[0279] O modelo POMDP de mudança de faixa pode definir probabilidades de observação condicional (O). Tal como uma probabilidade de identificar com precisão uma probabilidade de disponibilidade. Outras probabilidades de observação condicional podem ser incluídas no modelo POMDP de mudança de faixa.

[0280] Como aqui utilizada, a terminologia "computador" ou "dispositivo de computação" inclui qualquer unidade ou combinação de unidades capaz de executar qualquer método ou qualquer porção ou porções do mesmo, revelados aqui.

[0281] Tal como aqui utilizado, a terminologia “processador” indica um ou mais processadores, tais como um ou mais processadores de uso especial, um ou mais processadores de sinal digital, um ou mais microprocessadores, um ou mais controladores, um ou mais microcontroladores, um ou mais processadores de aplicação, um ou mais Circuitos Integrados Específicos da Aplicação, um ou mais Produtos de Norma Específica da Aplicação, uma ou mais Matrizes de Portas Programáveis em Campo, qualquer outro tipo ou combinação de circuitos integrados, uma ou mais máquinas de estado ou qualquer combinação dos mesmos.

[0282] Tal como aqui utilizada, a terminologia "memória" indica qualquer meio ou dispositivo utilizável por computador ou legível por computador que pode tangivelmente conter, armazenar, comunicar ou transportar qualquer sinal ou informação que pode ser utilizado por, ou em conexão com qualquer processador. Por exemplo, uma memória pode ser uma ou mais memórias somente de leitura (ROM), uma ou mais memórias de acesso aleatório (RAM), um ou mais registradores, memórias de taxa de dados dupla de baixa potência (LPDDR), uma ou mais memórias de cache, um ou mais dispositivos de memórias semicondutoras, um ou mais meios magnéticos, um ou mais meios óticos, um ou mais meios magneto óticos ou qualquer combinação dos mesmos.

[0283] Tal como aqui utilizada, a terminologia "instruções" pode incluir as direções ou expressões para realizar qualquer método ou qualquer porção ou porções do mesmo, aqui descrito, e podem ser realizadas em hardware, software ou qualquer combinação desses. Por exemplo, as instruções podem ser implementadas como informação, tal como um programa de computador, armazenada em memória que pode ser executada por um processador para realizar qualquer um dos métodos respectivos, algoritmos, aspectos ou suas combinações, tal como aqui descrito. Em algumas modalidades, as instruções, ou uma porção delas, podem ser implementadas como um processador de uso especial, ou circuitos, que podem incluir hardware especializado para executar qualquer um dos métodos, algoritmos, aspectos ou combinações dos mesmos, conforme descrito aqui. Em algumas implementações, porções das instruções podem ser distribuídas por vários processadores em um único dispositivo, em vários dispositivos, os quais podem se comunicar diretamente ou através de uma rede, tal como uma rede de área local, uma rede de área ampla, a Internet ou uma combinação dessas.

[0284] Como aqui utilizada, a terminologia "exemplo", "modalidade", "implementação", "aspecto", "característica" ou "elemento" indica que serve como um exemplo, instância ou ilustração. A menos que expressamente indicado, qualquer exemplo, modalidade, implementação, aspecto, característica ou elemento é independente de cada outro exemplo, modalidade, implementação, aspecto, característica ou elemento e pode ser usado em combinação com qualquer outro exemplo, modalidade, implementação, aspecto, característica ou elemento.

[0285] Tal como aqui utilizado, a terminologia “determinar” e “identificar”, ou quaisquer variações da mesma, inclui selecionar, averiguar, computar, pesquisar, receber, determinar, estabelecer, obter, ou de alguma forma identificar ou determinar de qualquer maneira, usando um ou mais dos dispositivos mostrados e descritos neste documento.

[0286] Tal como aqui utilizada, a terminologia “ou” pretende significar um “ou” inclusivo em vez de um “ou” exclusivo. Ou seja, a menos que especificado de outra forma ou claro pelo contexto, “X inclui A ou B” pretende indicar qualquer uma das permutações inclusivas naturais. Ou seja, se X inclui A, X inclui B ou X inclui A e B, então "X inclui A ou B" é satisfeito em qualquer uma das instâncias anteriores. Além disso, os artigos "um" e "uma", como usados neste pedido e nas reivindicações anexas, geralmente devem ser interpretados como significando "um ou mais" a menos que especificado de outra forma ou claro pelo contexto para ser direcionado para uma forma singular.

[0287] Além disso, para simplificar a explicação, embora as figuras e as descrições aqui contidas possam incluir sequências ou séries de etapas ou estágios, os elementos dos métodos revelados aqui podem ocorrer em várias ordens ou simultaneamente. Além disso, os elementos dos métodos revelados aqui podem ocorrer com outros elementos não explicitamente apresentados e descritos aqui. Além disso, nem todos os elementos dos métodos aqui descritos podem ser necessários para implementar um método de acordo com esta revelação. Embora aspectos, características e elementos sejam descritos aqui em combinações particulares, cada aspecto, característica ou elemento pode ser usado independentemente ou em várias combinações, com ou sem outros aspectos, características e elementos.

[0288] Os aspectos, exemplos e implementações descritos acima que foram descritos de modo a permitir um fácil entendimento da revelação não são limitativos. Pelo contrário, a revelação abrange várias modificações e arranjos equivalentes incluídos dentro do escopo das reivindicações anexas, cujo escopo deve receber a mais ampla interpretação, de modo a abranger todas tais modificações e estrutura equivalente permitidas por lei.

Claims

REIVINDICAÇÕES

1. Método para uso na travessia de uma rede de transporte de veículos, o método CARACTERIZADO pelo fato de que compreende: atravessar, por um veículo autônomo, uma rede de transporte de veículos, em que a travessia da rede de transporte de veículos inclui: operar uma instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário, em que a instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário inclui uma instância de um modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário de um cenário operacional do veículo em que o cenário operacional do veículo é um cenário operacional do veículo na junção ou um cenário operacional do veículo com obstrução de passagem, em que a operação da instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário inclui identificar uma política para o modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário; receber uma ação de controle de veículo candidato da instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário e atravessar uma porção da rede de transporte de veículos de acordo com a ação de controle do veículo candidato.

2. Método, de acordo com a reivindicação 1, CARACTERIZADO pelo fato de que a travessia da rede de transporte de veículos inclui: em resposta ao recebimento, de um monitor do ambiente operacional do veículo, da informação do ambiente operacional identificando o cenário operacional do veículo, instanciar a instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário.

3. Método, de acordo com a reivindicação 2, CARACTERIZADO pelo fato de que o cenário operacional do veículo é o cenário operacional do veículo na junção, e em que a travessia da porção da rede de transporte de veículos de acordo com a ação de controle do veículo candidato inclui se unir de uma primeira faixa na rede de transporte de veículos para uma faixa unida subsequente da rede de transporte de veículos, em que a primeira faixa e a segunda faixa da rede de transporte de veículos se unem em uma interseção de junção para formar a faixa unida subsequente.

4. Método, de acordo com a reivindicação 3, CARACTERIZADO pelo fato de que a travessia da rede de transporte de veículos inclui: operar o monitor do ambiente operacional para identificar o cenário operacional do veículo em resposta a uma determinação de que a primeira faixa e a segunda faixa se unem para formar a faixa unida subsequente.

5. Método, de acordo com a reivindicação 3, CARACTERIZADO pelo fato de que o modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário inclui: um fator de estado de imanência representando uma distância entre uma localização atual do veículo autônomo e uma localização da interseção da junção próxima à faixa unida subsequente; um fator de estado de localização relativa do veículo autônomo que representa uma localização do veículo autônomo em relação a uma faixa atual do veículo autônomo, em que a faixa atual é a primeira faixa ou a faixa unida subsequente; um fator de estado de pendência do veículo autônomo que representa uma pendência correspondente ao veículo autônomo com um valor atual do fator de estado da localização relativa do veículo autônomo; um fator de estado da velocidade relativa do veículo autônomo que representa uma velocidade relativa do veículo autônomo em relação a uma referência de velocidade definida; um fator de estado de disponibilidade que representa um estado de disponibilidade de uma porção da rede de transporte de veículos correspondente à travessia da rede de transporte de veículos pela junção da primeira faixa para a faixa unida subsequente; um fator de ação da ação de controle do veículo que representa uma ação de controle do veículo; um fator de ação modificador de velocidade da ação de controle do veículo que representa um modificador de velocidade para a ação de controle do veículo; um fator de observação de imanência que representa uma determinação de se a imanência para a junção da primeira faixa na faixa unida subsequente passa um limiar de imanência definido; um fator de observação da localização relativa do veículo autônomo que representa uma determinação indicando uma mudança de localização para o veículo autônomo e um fator de observação de velocidade relativa do veículo autônomo que representa uma determinação indicando uma mudança de velocidade para o veículo autônomo.

6. Método de acordo com a reivindicação 5, CARACTERIZADO pelo fato de que a informação do ambiente operacional indica um veículo remoto no cenário operacional do veículo, e em que o modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário inclui: um fator de estado da localização relativa do veículo remoto que representa uma localização do veículo remoto em relação a uma faixa atual do veículo remoto do veículo remoto e do veículo autônomo, em que a faixa atual do veículo remoto é a primeira faixa, a segunda faixa ou a faixa unida subsequente; um fator de estado de pendência de localização relativa do veículo remoto que representa uma pendência correspondente ao veículo remoto com um valor atual do fator de estado de localização relativa do veículo remoto; um fator de estado de velocidade relativa do veículo remoto que representa uma velocidade relativa do veículo remoto em relação a uma referência de velocidade definida do veículo remoto; um fator de observação da localização relativa do veículo remoto, que representa uma determinação indicando uma mudança de localização para o veículo remoto; um fator de observação da disponibilidade que representa uma determinação indicando uma mudança de disponibilidade para a porção da rede de transporte de veículos correspondente à travessia da rede de transporte de veículos, pela junção da primeira faixa na faixa unida subsequente; um fator de observação de velocidade relativa do veículo remoto que representa uma determinação indicando uma mudança de velocidade para o veículo remoto; uma probabilidade de transição do estado de aquiescência do veículo remoto, indicando uma probabilidade que o veículo remoto opere de modo que a porção da rede de transporte de veículos correspondendo à travessia da rede de transporte de veículos através da junção da primeira faixa na faixa unida subsequente fique disponível; uma probabilidade de transição de estado de avanço de veículo remoto, indicando uma probabilidade que o veículo remoto passe pelo veículo autônomo na segunda faixa; uma probabilidade de transição de estado da faixa atual obstruída indicando uma probabilidade que a faixa atual do veículo autônomo está obstruída ao longo de um caminho esperado para o veículo autônomo; uma probabilidade de transição de estado de junção à frente do veículo remoto indicando uma probabilidade que o veículo remoto se una com a faixa atual do veículo autônomo à frente do veículo autônomo; uma probabilidade de transição de estado da ação de controle do veículo secundária, indicando uma probabilidade que uma distância disponível para atravessar a rede de transporte de veículos pela junção da primeira faixa com a faixa unida subsequente passa um limiar mínimo; uma probabilidade de transição de estado de bloqueio de veículo remoto à frente, indicando uma probabilidade que, em uma condição de que o veículo remoto esteja à frente do veículo autônomo e na faixa unida subsequente, o veículo remoto mude de não-bloqueio para bloqueio; uma probabilidade de observação de incerteza de bloqueio indicando uma probabilidade de incerteza quanto à disponibilidade para a porção da rede de transporte de veículos correspondente à travessia da rede de transporte de veículos pela junção da primeira faixa na faixa unida subsequente; uma probabilidade de observação do veículo remoto indicando uma correlação entre a localização relativa e a velocidade do veículo remoto e uma localização e probabilidade determinadas para o veículo remoto e uma probabilidade de observação de oclusão indicando uma probabilidade de o veículo remoto estar ocluído.

7. Método, de acordo com a reivindicação 2, CARACTERIZADO pelo fato de que o cenário operacional do veículo é o cenário operacional do veículo com obstrução de passagem, e em que o modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário inclui: um fator de estado da localização relativa do veículo autônomo que representa uma localização do veículo autônomo em relação a uma faixa atual; um fator de estado de pendência da localização relativa do veículo autônomo que representa uma pendência correspondente ao veículo autônomo com um valor atual do fator de estado da localização relativa do veículo autônomo; um fator de estado de obstrução à frente que representa um estado atual de uma obstrução à frente do veículo autônomo na faixa atual; um fator de estado de disponibilidade atrás que representa um estado de disponibilidade de uma porção da rede de transporte de veículos atrás do veículo autônomo na faixa atual; um fator de ação da ação de controle do veículo que representa uma ação de controle do veículo; um fator de observação de sucesso da ação que representa uma determinação se uma diferença entre um ambiente operacional do veículo esperado baseado na travessia da rede de transporte de veículos de acordo com uma ação de controle de veículo previamente identificada e um ambiente operacional do veículo atual subsequente à travessia da rede de transporte de veículos de acordo com a ação de controle do veículo identificada anteriormente está dentro de um limiar definido; um fator de observação de obstrução à frente que representa uma determinação indicando uma mudança do estado atual da obstrução à frente do veículo autônomo e um fator de observação de disponibilidade atrás que representa uma determinação indicando uma mudança do estado de disponibilidade da porção da rede de transporte de veículos atrás do veículo autônomo na faixa atual.

8. Método, de acordo com a reivindicação 7, CARACTERIZADO pelo fato de que as informações do ambiente operacional indicam um veículo remoto que se aproxima em uma faixa que se aproxima no cenário operacional do veículo e em que o modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário inclui: um fator de estado da distância do veículo remoto que se aproxima, que representa uma distância do veículo remoto que se aproxima do veículo autônomo; um fator de estado de pendência da localização do veículo remoto que se aproxima que representa uma pendência correspondente ao veículo remoto que se aproxima com um valor atual do fator de estado da distância do veículo remoto que se aproxima;

um fator de estado de disponibilidade que representa um estado de disponibilidade de uma porção relativa da faixa que se aproxima que corresponde à travessia da rede de transporte de veículos passando a obstrução na faixa atual, atravessando a porção relativa da faixa que se aproxima; um fator de observação da localização do veículo remoto que se aproxima que representa uma determinação indicando uma alteração do estado operacional para o veículo remoto que se aproxima; um fator de observação da disponibilidade que representa uma determinação indicando uma alteração do estado de disponibilidade da porção relativa da faixa que se aproxima correspondente à travessia da rede de transporte de veículos passando a obstrução na faixa atual, atravessando a porção relativa da faixa que se aproxima; uma probabilidade de transição de estado de blindagem de veículo remoto que se aproxima, indicando uma probabilidade de que o veículo remoto que se aproxima opere tal que a porção relativa da faixa que se aproxima que corresponde à travessia da rede de transporte de veículos passando a obstrução na faixa atual atravessando a porção relativa da faixa que se aproxima fique disponível; uma segunda probabilidade de transição de estado de veículo remoto que se aproxima indicando uma probabilidade de que a disponibilidade da porção relativa da faixa que se aproxima correspondente à travessia da rede de transporte de veículos passando a obstrução na faixa atual atravessando a porção relativa da faixa que se aproxima que está disponível mude de disponível para bloqueado em resposta a outro veículo remoto que se aproxima; uma terceira probabilidade de transição de estado do veículo remoto que se aproxima, indicando uma probabilidade de uma mudança da distância do veículo que se aproxima; uma quarta probabilidade de transição de estado de veículo remoto que se aproxima, indicando uma probabilidade do veículo que se aproxima transitar de um estado de bloqueio atual para um estado de bloqueio diferente; uma probabilidade de transição de estado de disponibilidade atrás indicando uma probabilidade de uma mudança da disponibilidade da porção da rede de transporte de veículos atrás do veículo autônomo na faixa atual de disponível para bloqueada; uma probabilidade de transição do estado de obstrução à frente, indicando uma probabilidade de uma mudança da obstrução à frente do veículo autônomo na faixa atual; uma probabilidade de observação de incerteza de bloqueio indicando uma probabilidade de incerteza para a disponibilidade para a porção da rede de transporte de veículos correspondente à travessia da rede de transporte de veículos passando a obstrução na faixa atual, atravessando a porção relativa da faixa que se aproxima; uma probabilidade de observação de veículo remoto indicando uma probabilidade de precisão de observação do veículo remoto com base na distância entre o veículo autônomo e o veículo remoto; uma probabilidade de observação de resolução de oclusão, indicando uma probabilidade de que uma oclusão seja resolvida em resposta à travessia da rede de transporte de veículos, de acordo com uma ação de controle de veículo na borda; uma probabilidade de observação de disponibilidade atrás indicando uma probabilidade de incerteza para determinar a disponibilidade da porção da rede de transporte de veículos atrás do veículo autônomo na faixa atual e uma probabilidade de observação de obstrução à frente indicando uma probabilidade de incerteza para determinar um estado da obstrução à frente do veículo autônomo na faixa atual.

9. Método, de acordo com a reivindicação 7, CARACTERIZADO pelo fato de que a travessia da porção da rede de transporte de veículos de acordo com a ação de controle do veículo candidato inclui:

atravessar uma primeira porção da faixa atual; subsequente à travessia da primeira porção da faixa atual, atravessar uma primeira porção da faixa que se aproxima e subsequente à travessia da primeira porção da faixa que se aproxima, atravessar uma segunda porção da faixa atual.

10. Método, de acordo com a reivindicação 7, CARACTERIZADO pelo fato de que a travessia da rede de transporte de veículos inclui: operar o monitor do ambiente operacional para identificar a obstrução à frente do veículo autônomo na faixa atual.

11. Veículo autônomo, CARACTERIZADO pelo fato de que compreende: um processador configurado para executar instruções armazenadas em um meio legível por computador não transitório para: operar uma instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário, em que a instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário inclui uma instância de um modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário de um cenário operacional do veículo em que o cenário operacional do veículo é um cenário operacional do veículo na junção ou um cenário operacional de veículo com obstrução de passagem, em que a operação da instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário inclui identificar uma política para o modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário; receber uma ação de controle de veículo candidato da instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário e atravessar uma porção da rede de transporte de veículos de acordo com a ação de controle do veículo candidato.

12. Veículo autônomo, de acordo com a reivindicação 11, CARACTERIZADO pelo fato de que o processador é configurado para executar as instruções armazenadas no meio legível por computador não transitório para operar a instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário para: em resposta ao recebimento, de um monitor do ambiente operacional do veículo, de informações do ambiente operacional que identificam o cenário operacional do veículo, instanciar a instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário.

13. Veículo autônomo, de acordo com a reivindicação 12, CARACTERIZADO pelo fato de que o cenário operacional do veículo é o cenário operacional do veículo na junção e em que o processador é configurado para executar as instruções armazenadas no meio legível por computador não transitório para operar a instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário para: atravessar a porção da rede de transporte de veículos de acordo com a ação de controle do veículo candidato, se unindo de uma primeira faixa na rede de transporte de veículos para uma faixa unida subsequente da rede de transporte de veículos, em que a primeira faixa e a segunda faixa da rede de transporte de veículos se unem para formar a faixa unida subsequente.

14. Veículo autônomo, de acordo com a reivindicação 12, CARACTERIZADO pelo fato de que o cenário operacional do veículo é o cenário operacional do veículo com obstrução de passagem e em que o processador é configurado para executar as instruções armazenadas no meio legível por computador não transitório para operar a instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário para atravessar a porção da rede de transporte de veículos de acordo com a ação de controle do veículo candidato por: atravessar uma primeira porção da faixa atual; subsequente à travessia da primeira porção da faixa atual, atravessar uma primeira porção da faixa que se aproxima e subsequente à travessia da primeira porção da faixa que se aproxima,

atravessar uma segunda porção da faixa atual.

15. Método para uso na travessia de uma rede de transporte de veículos, o método CARACTERIZADO pelo fato de que compreende: atravessar, por um veículo autônomo, uma rede de transporte de veículos, em que a travessia da rede de transporte de veículos inclui: operar um monitor de ambiente operacional para identificar um cenário operacional do veículo, em que: o monitor do ambiente operacional é um monitor do ambiente operacional de junção e, em resposta a uma determinação pelo monitor do ambiente operacional que uma primeira faixa na rede de transporte de veículos e uma segunda faixa da rede de transporte de veículos se unem para formar a faixa unida subsequente ao longo de um caminho esperado para o veículo autônomo, a operação do monitor do ambiente operacional inclui a identificação de um cenário operacional do veículo na junção como o cenário operacional do veículo e o monitor do ambiente operacional é um monitor de ambiente operacional com obstrução de passagem e, em resposta à determinação pelo monitor de ambiente operacional de que um caminho esperado para o veículo autônomo inclui uma obstrução à frente, a rede de transporte de veículos omite uma faixa adjacente disponível e a rede de transporte de veículos inclui uma faixa adjacente que se aproxima, a operação do monitor do ambiente operacional inclui a identificação de um cenário operacional do veículo com obstrução de passagem como o cenário operacional do veículo; em resposta ao recebimento, do monitor do ambiente operacional, de informações do ambiente operacional que identificam o cenário operacional do veículo, instanciar uma instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário, em que a instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário inclui uma instância de um modelo de avaliação de controle operacional específico do cenário do cenário operacional do veículo, em que: em resposta a uma determinação de que o cenário operacional do veículo é o cenário operacional do veículo na junção, a instanciação da instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário inclui instanciar uma instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário de junção e em resposta a uma determinação de que o cenário operacional do veículo é o cenário operacional do veículo com obstrução de passagem, a instanciação da instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário inclui instanciar uma instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário com obstrução de passagem; receber uma ação de controle do veículo candidato da instância do módulo de avaliação de controle operacional específico do cenário e atravessar uma porção da rede de transporte de veículos de acordo com a ação de controle do veículo candidato, em que a travessia da porção da rede de transporte de veículos de acordo com a ação de controle do veículo candidato inclui: em resposta a uma determinação de que o cenário operacional do veículo é o cenário operacional do veículo na junção, se unir de uma faixa atual na rede de transporte de veículos para a faixa unida subsequente e em resposta a uma determinação de que o cenário operacional do veículo é o cenário operacional do veículo com obstrução de passagem: atravessar uma primeira porção da faixa atual; subsequente à travessia da primeira porção da faixa atual, atravessar uma primeira porção da faixa que se aproxima e subsequente à travessia da primeira porção da faixa que se aproxima, atravessar uma segunda porção da faixa atual.