JP2016509971A - 運転モード調整 - Google Patents

Abstract

コンピューティング装置は、第１の乗物の走行の道路上における乗物のそれぞれの特性を示すセンサ情報を受取るように構成されてもよい。コンピューティング装置は、それぞれの特性に基づいて、安全でないかまたは違法な運転行為として現れた強引な運転挙動を示す第２の乗物を識別するように構成されてもよい。さらに、それぞれの特性に基づいて、コンピューティング装置は、第２の乗物のタイプを判断するように構成されてもよい。コンピューティング装置は、第１の乗物と第２の乗物との間の距離を推定するように構成されてもよい。コンピューティング装置は、第２の乗物の強引な運転挙動、第２の乗物のタイプ、および第１の乗物と第２の乗物との間の距離に基づいて、第１の乗物の制御戦略を修正し、修正された制御戦略に基づいて、第１の乗物を制御するように構成されてもよい。

Description

背景
自律性乗物は、ある位置から他の位置に乗員を輸送することにおいて補助するさまざまなコンピューティングシステムを用いる。いくつかの自律性乗物は、パイロット、運転者または乗員などのようなオペレータからなんらかの初期入力または連続的入力を必要とし得る。他のシステム、たとえばオートパイロットシステムは、そのシステムが係合されたときに限り用いられてもよく、それは、オペレータが、手動モード（オペレータは、乗物の移動に対して高度の制御を行使する）から自律モード（乗物が本質的にそれ自体を運転する）に、それらの間のどこかにあるモードに切換えることを許す。

概要
この出願は、付近の強引な運転者の検出および運転モードの調整に関する実施の形態を開示する。１つの局面では、この出願は方法を記載する。この方法は、コンピューティング装置によって、第１の乗物の走行の道路上における乗物の１つ以上のそれぞれの特性を示すセンサ情報を受取ることを含んでもよい。この方法は、さらに、乗物から、１つ以上のそれぞれの特性に基づいて、安全でないかまたは違法な運転行為として現れる強引な運転挙動を示す第２の乗物を識別することを含んでもよい。この方法は、さらに、１つ以上のそれぞれの特性に基づいて、第２の乗物のタイプを判断することを含んでもよい。この方法は、さらに、第１の乗物と第２の乗物との間の距離を推定することを含んでもよい。この方法は、さらに、コンピューティング装置を用いて、第２の乗物の強引な運転挙動、第２の乗物のタイプ、および第１の乗物と第２の乗物との間の距離に基づいて、第１の乗物の運転挙動と関連付けられる制御戦略を修正することと、コンピューティング装置を用いて、修正された制御戦略に基づいて、第１の乗物を制御することとを含んでもよい。

他の局面では、この出願は、コンピューティング装置による実行でコンピューティング装置に機能を実行させる命令をその上に保存した非一時的なコンピュータ読取可能媒体を記載する。機能は、第１の乗物の走行の道路上における乗物の１つ以上のそれぞれの特性を示すセンサ情報を受取ることを含んでもよい。機能は、さらに、乗物から、１つ以上のそれぞれの特性に基づいて、安全でないかまたは違法な運転行為として現れた強引な運転挙動を示す第２の乗物を識別することを含んでもよい。機能は、さらに、１つ以上のそれぞれの特性に基づいて、第２の乗物のタイプを判断することを含んでもよい。機能は、さらに、第１の乗物と第２の乗物との間の距離を推定することを含んでもよい。機能は、さらに、第１の乗物の運転挙動と関連付けられる制御戦略を、第２の乗物の強引な運転挙動、第２の乗物のタイプ、および第１の乗物と第２の乗物との間の距離に基づいて、修正することと、修正された制御戦略に基づいて、第１の乗物を制御することとを含んでもよい。

さらに他の局面では、この出願は制御システムを記載する。制御システムは少なくとも１つのプロセッサを含んでもよい。制御システムは、さらに、少なくとも１つのプロセッサによる実行で、制御システムに、第１の乗物の走行の道路上における乗物の１つ以上のそれぞれの特性を示すセンサ情報を受取ること含む機能を実行させる命令をその上に保存したメモリを含んでもよい。機能は、さらに、乗物から、１つ以上のそれぞれの特性に基づいて、安全でないかまたは違法な運転行為として現れた強引な運転挙動を示す第２の乗物を識別することを含んでもよい。機能は、さらに、１つ以上のそれぞれの特性に基づいて、第２の乗物のタイプを判断することを含んでもよい。機能は、さらに、第１の乗物と第２の乗物との間の距離を推定することを含んでもよい。機能は、さらに、第２の乗物の強引な運転挙動、第２の乗物のタイプ、および第１の乗物と第２の乗物との間の距離に基づいて、第１の乗物の運転挙動と関連付けられる制御戦略を修正することと、修正された制御戦略に基づいて、第１の乗物を制御することとを含んでもよい。

前述の概要は例示的であるのみであり、いかようにも限定的であるようには意図されない。上に記載された例示的局面、実施の形態、および特徴に加えて、さらなる局面、実施の形態および特徴は、図および以下の詳細な記載への参照によって明らかになる。

例示的実施の形態に従う、例示的自動車の簡略ブロック図である。 例示的実施の形態に従う、例示的自動車を示す。 例示的実施の形態に従う、付近の強引な運転者を検出し、運転モードを調整する方法のフローチャートである。 例示的実施の形態に従う、強引な運転挙動を示す第２の乗物を識別することに応答して、修正された制御戦略に基づいて、第１の乗物を制御する例を示す。 例示的実施の形態に従う、強引な運転挙動を示す第２の乗物を識別することに応答して、修正された制御戦略に基づいて、第１の乗物を制御する別の例を示す。 例示的実施の形態に従う、コンピュータプログラムの概念的な部分的な図を示す概略図である。

詳細な記載
以下の詳細な記載は、添付の図を参照して、開示されるシステムおよび方法のさまざまな特徴および機能を記載する。図では、文脈が他の態様で指示しなければ、同様の記号は同様の構成要素を識別する。ここに記載される例示的システムおよび方法の実施の形態は、制限するのが目的ではない。開示されたシステムおよび方法のある局面はさまざまな異なる構成で配し組合せることができ、 それらのすべてはここに企図されることが、容易に理解され得る。

道路で動作する自律性乗物は、安全な軌道を判断するために、自律性乗物の付近において他の乗物を識別することに依存し得る。自律性乗物は、さらに、安全制御戦略を判断するために、これらの乗物の１つ以上の挙動を識別してもよい。自律性乗物は、カメラ、レーダ（ＲＡＤＡＲ）装置、ならびにレーザ測距装置および／もしくは光検知測距（ＬＩＤＡＲ）装置または他のレーザセンサのようなセンサを含むように構成されてもよい。センサは自律性乗物のまわりの付近の乗物の移動を追跡するために利用されてもよい。付近の乗物の移動は、付近の乗物の挙動パターンを判断するよう解析される。一例では、これらの挙動パターンは、付近の乗物と関連付けられる強引な運転挙動または危険運転挙動として特徴付けることができる。その結果、自律性乗物は、そのような強引な乗物を考慮するように制御されることができる。

さらに、自律性乗物はその付近における乗物のタイプを考慮するように構成されてもよい。オートバイ運転者は、たとえば、他の乗物の運転者より潜在的に強引かもしれない。自律性乗物は、さらに、自律性乗物と強引な運転を示す他の乗物との間の距離を考慮するように構成されてもよい。たとえば、自律性乗物と強引な乗物との間の距離が大きい場合、自律性乗物の運転挙動に対する強引な乗物の影響は最小であるかもしれず、その逆も正しい。所与の乗物の強引な運転、所与の乗物のタイプ、および自律性乗物と所与の乗物との間の距離に基づいて、自律性乗物は、その制御戦略および運転挙動を修正して、安全な軌道を判断するように構成されてもよい。

例示的な乗物制御システムは自動車において実現されてもよく、または自動車の形式をとってもよい。代替的に、乗物制御システムは、自動車、トラック、オートバイ、バス、ボート、飛行機、ヘリコプター、芝刈機、レジャー用乗物、遊園地乗物、農機具、建設機材、市街電車、ゴルフカート、列車およびトロリーのような、他の乗物において実現されるか、または他の乗物の形式をとってもよい。他の乗物も同様に可能である。

さらに、例示的システムは非一時的なコンピュータ読取可能媒体の形式をとってもよく、それは、ここに記載された機能を提供するよう少なくとも１つのプロセッサによって実行可能なプログラム命令をその上に保存している。例示的なシステムは、さらに、そのようなプログラム命令がその上に保存されるそのような非一時的なコンピュータ読取可能媒体を含む、自動車または自動車のサブシステムの形式をとってもよい。

ここで図を参照して、図１は例示的な実施の形態に従う、例示的な自動車１００の簡略ブロック図である。自動車１００に結合されるかまたは自動車１００に含まれる構成要素は、推進システム１０２、センサシステム１０４、制御システム１０６、周辺機器１０８、電源１１０、コンピューティング装置１１１およびユーザインターフェイス１１２を含んでもよい。コンピューティング装置１１１はプロセッサ１１３およびメモリ１１４を含んでもよい。コンピューティング装置１１１は自動車１００のコントローラまたはコントローラの一部であってもよい。メモリ１１４は、プロセッサ１１３によって実行可能な命令１１５を含んでもよく、さらに、地図データ１１６を保存してもよい。自動車１００の構成要素は、相互接続された態様において、互いとともに、および／またはそれぞれのシステムに結合される他の構成要素とともに働くように構成されてもよい。たとえば、電源１１０は、自動車１００のすべての構成要素に電力を与えてもよい。コンピューティング装置１１１は、推進システム１０２、センサシステム１０４、制御システム１０６および周辺機器１０８から情報を受け、それらを制御するように構成されてもよい。コンピューティング装置１１１は、画像の表示をユーザインターフェイス１１２に生じさせ、およびユーザインターフェイス１１２から入力を受けるように構成されてもよい。

他の実施例では、自動車１００は、より多い、より少ない、または異なるシステムを含んでもよく、各システムは、より多い、より少ない、または異なる構成要素含んでもよい。加えて、示されるシステムおよび構成要素は、任意の数の態様で組合せられても、または分割されてもよい。

推進システム１０２は、自動車１００に対する動力を供給された動きを与えるように構成されてもよい。示されるように、推進システム１０２はエンジン／モータ１１８とエネルギ源１２０とトランスミッション１２２とホイール／タイヤ１２４とを含む。

エンジン／モータ１１８は、内燃機関、電気モータ、蒸気機関およびスターリングエンジンの任意の組合わせであってもよく、またはそれを含んでもよい。他のモータおよびエンジンも同様に可能である。いくつかの実施例では、推進システム１０２は複数のタイプのエンジンおよび／またはモータを含み得る。たとえば、ガソリン電気ハイブリッド車はガソリンエンジンと電気モータとを含むことがある。他の例も可能である。

エネルギ源１２０は、エンジン／モータ１１８に十分にまたは部分的に動力／電力を供給するエネルギ源であってもよい。すなわち、エンジン／モータ１１８はエネルギ源１２０を機械エネルギに変換するように構成されてもよい。エネルギ源１２０の例は、ガソリン、ディーゼル機関、他の石油系燃料、プロパン、他の圧縮気体系燃料、エタノール、ソーラーパネル、バッテリ、および他の電力源を含む。エネルギ源１２０は、加えて、または代替的に、燃料タンク、バッテリ、キャパシタ、および／またはフライホイールの任意の組合わせを含み得る。いくつかの実施例では、エネルギ源１２０は、自動車１００の他のシステムのためのエネルギも同様に与えてもよい。

トランスミッション１２２は、エンジン／モータ１１８からホイール／タイヤ１２４に機械的動力を伝達するように構成されてもよい。この目的のために、トランスミッション１２２は、ギアボックス、クラッチ、ディファレンシャル、駆動軸、および／または他の要素を含んでもよい。トランスミッション１２２が駆動軸を含む例では、駆動軸は、ホイール／タイヤ１２４に結合されるように構成される１つ以上の車軸を含むことがある。

自動車１００のホイール／タイヤ１２４は、一輪車、自転車／オートバイ、三輪車または車／トラック４輪形式を含むさまざまな形式で構成され得る。６つ以上のホイールを含むような他のホイール／タイヤ形式も、同じように可能である。自動車１００のホイール／タイヤ１２４は、他のホイール／タイヤ１２４に関して差動的に回転するよう構成されてもよい。いくつかの例では、ホイール／タイヤ１２４は、トランスミッション１２２に固定的に取付けられる少なくとも１つのホイールと、ホイールのリムに結合され運転面と接触し得る少なくとも１つのタイヤとを含んでもよい。ホイール／タイヤ１２４は、金属およびゴムの任意の組合わせ、または他の材料の組合わせを含んでもよい。

推進システム１０２は、加えてまたは代替的に、示されたもの以外の構成要素を含んでもよい。

センサシステム１０４は、自動車１００が位置する環境についての情報を検知するよう構成された多くのセンサを含んでもよい。示されるように、センサシステムのセンサは全地球測位システム（ＧＰＳ）モジュール１２６、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）１２８、レーダ（ＲＡＤＡＲ）ユニット１３０、レーザ測距装置および／または光検知測距（ＬＩＤＡＲ）ユニット１３２、カメラ１３４、ならびにセンサの位置および／または向きを修正するように構成されたアクチュエータ１３６を含む。センサシステム１０４は、同様に、たとえば、自動車１００の内部システム（たとえばＯ_２モニタ、燃料計、エンジンオイル温度など）を監視するセンサを含む、追加のセンサを含んでもよい。他のセンサも同様に可能である。

ＧＰＳモジュール１２６は、自動車１００の地理的位置を推定するように構成された任意のセンサであってもよい。この目的のために、ＧＰＳモジュール１２６は、人工衛星に基づく測位データに基づいて、地球に対する自動車１００の位置を推定するように構成されたトランシーバを含んでもよい。ある例では、コンピューティング装置１１１はＧＰＳモジュール１２６を地図データ１１６との組合わせで用いて、自動車１００が走行し続けているかもしれない道路上において車線境界の位置を推定するよう構成されてもよい。ＧＰＳモジュール１２６は他の形式をとってもよい。

ＩＭＵ１２８は、慣性加速に基づいて自動車１００の位置および向きの変化を検知するように構成されたセンサの任意の組合わせであってもよい。いくつかの例では、センサの組合わせは、たとえば、加速度計およびジャイロスコープを含んでもよい。センサの他の組合わせも同様に可能である。

ＲＡＤＡＲユニット１３０は、物体の範囲、高度、方向または速度などのような物体の特性を判断するために電波を用いるように構成されてもよい物体検出システムとして考えられてもよい。ＲＡＤＡＲユニット１３０は、電波またはマイクロ波の経路において任意の物体からはね返る電波またはマイクロ波のパルスを送信するように構成されてもよい。物体は、同様にＲＡＤＡＲユニット１３０の一部であってもよいレシーバ（たとえばディッシュまたはアンテナ）に波のエネルギの一部を返してもよい。ＲＡＤＡＲユニット１３０は、さらに、（物体からはね返って）受取られる信号のデジタル信号処理を実行するように構成されてもよく、物体を識別するように構成されてもよい。

レーダと同様の他のシステムが、電磁スペクトルの他の部分で用いられている。一例は、電波ではなくレーザからの可視光を用いるように構成されてもよいＬＩＤＡＲ（光検知測距）である。

ＬＩＤＡＲユニット１３２は、自動車１００が位置する環境において光を用いて物体を検知するかまたは検出するように構成されたセンサを含んでもよい。一般的に、光検知測距は、目標を光で照射することによって、目標までの距離または目標の他の特性を測定することができる光学的遠隔検知技術である。例として、ＬＩＤＡＲユニット１３２は、レーザパルスを発するように構成されたレーザ源および／またはレーザスキャナと、レーザパルスの反射を受けるように構成された検出器とを含んでもよい。たとえば、ＬＩＤＡＲユニット１３２は、回転鏡によって反射されたレーザ測距器を含んでもよく、レーザはデジタル化されている現場のまわりで一次元または二次元で走査され、距離測定値を所定角度間隔で収集する。例では、ＬＩＤＡＲユニット１３２は、光（たとえばレーザ）源、スキャナおよび光学素子、光検出器およびレシーバ電子機器、ならびに位置およびナビゲーションシステムのような構成要素を含んでもよい。

例では、ＬＩＤＡＲユニット１３２は、紫外線（ＵＶ）光、可視光、または赤外線光を用いて物体を画像化するよう構成されてもよく、非金属物体を含む広範囲の目標とともに用いることができる。一例では、細いレーザビームを用いて、物体の物理的特徴を高分解能でマッピングすることができる。

例では、約１０マイクロメーター（赤外線）から約２５０ｎｍ（ＵＶ）の範囲における波長を用いることができるかもしれない。典型的には、光は後方散乱を介して反射される。レイリー散乱、ミー散乱およびラマン散乱、ならびに蛍光のような異なるタイプの散乱が、異なる光検知測距適用例に対して用いられる。異なる種類の後方散乱に基づいて、光検知測距は、したがって、例として、レイリーＬＩＤＡＲ、ミーＬＩＤＡＲ、ラマンＬＩＤＡＲおよびＮａ／Ｆｅ／Ｋ蛍光ＬＩＤＡＲと呼ぶことができる。たとえば、好適な波長の組合わせは、反射信号の強度における波長依存変化を探すことによって、物体の遠隔マッピングを可能にすることができる。

三次元（３Ｄ）の画像化は走査および非走査ＬＩＤＡＲシステムの両方を用いて達成することができる。「３Ｄゲート制御ビューイングレーザレーダ」は、パルス化されたレーザおよび高速ゲート制御カメラを適用する非走査レーザ測距システムの例である。画像化光検知測距画像化は、典型的には、ＣＭＯＳ（相補型金属酸化膜半導体）およびハイブリッドＣＭＯＳ／ＣＣＤ（電荷結合素子）製造技術を用いてシングルチップ上に構築される高速検知器のアレイおよび変調感知可能な検出器アレイを用いて実行することもできる。これらの装置では、カメラからの画像を表現するようアレイを処理することができるように、各画素は、高速で復調またはゲート制御することによって、局所的に処理されてもよい。この技術を用いて、何千もの画素を同時に得て、ＬＩＤＡＲユニット１３２によって検出されている物体または現場を表現する３Ｄ点群を形成してもよい。

点群は３次元座標系において頂点の集合を含んでもよい。たとえば、これらの頂点はＸ、ＹおよびＺの座標によって規定されてもよく、物体の外部表面を表現してもよい。ＬＩＤＡＲユニット１３２は、物体の表面で多くの点を測定することによって、点群を形成するように構成されてもよく、点群をデータファイルとして出力してもよい。ＬＩＤＡＲユニット１３２による物体の３Ｄ走査プロセスの結果、点群を用いて物体を識別し視覚化することができる。

一例では、点群を直接レンダリングして物体を視覚化することができる。他の例では、点群は、表面再構成と呼ばれ得るプロセスを通して多角形または三角形のメッシュモデルに変換されてもよい。点群を３Ｄ面に変換するための例示的技術は、ドロネー三角形分割、α形状およびボールピボッティングを含んでもよい。これらの技術は点群の既存の頂点にわたって三角形のネットワークを構築することを含む。他の例示的な技術は、点群を三次元距離場に変換すること、およびマーチングキューブアルゴリズムを通してそのように規定される陰関数曲面を再構築することを含んでもよい。

カメラ１３４は、自動車１００が位置する環境の画像を捕捉するように構成された任意のカメラ（たとえばスチルカメラ、ビデオカメラなど）であってもよい。この目的のために、カメラは可視光線を検出するように構成されてもよく、または、赤外線もしくは紫外線光などのようなスペクトルの他の部分から光を検出するように構成されてもよい。他のタイプのカメラも同様に可能である。カメラ１３４は二次元検出器であってもよく、または三次元の空間的レンジを有してもよい。いくつかの例では、カメラ１３４は、たとえば環境においてカメラ１３４から多くの点までの距離を示す二次元画像を生じさせるように構成されたレンジ検出器であってもよい。この目的のために、カメラ１３４は１つ以上のレンジ検出技術を用いてもよい。たとえば、カメラ１３４は、自動車１００が環境においてグリッドまたはチェス盤のパターンのような予め定められる光パターンで物体を照射し、カメラ１３４を用いて物体からの予め定められる光パターンの反射を検出する、構造化された光技術を用いるように構成されてもよい。反射光パターンにおける歪みに基づいて、自動車１００は物体上における点までの距離を判断するように構成されてもよい。予め定められる光パターンは、赤外線光、または他の波長の光を含んでもよい。

アクチュエータ１３６はたとえばセンサの位置および／または向きを修正するよう構成されてもよい。

センサシステム１０４は、加えてまたは代替的に、示されたもの以外の構成要素を含んでもよい。

制御システム１０６は自動車１００およびその構成要素の動作を制御するように構成されてもよい。この目的のために、制御システム１０６はステアリングユニット１３８とスロットル１４０とブレーキユニット１４２とセンサ融合アルゴリズム１４４と計算機視覚システム１４６とナビゲーションまたは経路システム１４８と障害物回避システム１５０とを含んでもよい。

ステアリングユニット１３８は、自動車１００の向きまたは方向を調整するように構成された機構の任意の組合わせであってもよい。

スロットル１４０は、エンジン／モータ１１８の動作速度および加速度、ならびに次いで、自動車１００の速度および加速度を制御するように構成された機構の任意の組合わせであってもよい。

ブレーキユニット１４２は自動車１００を減速させるように構成された機構の任意の組合わせであってもよい。たとえば、ブレーキユニット１４２は、ホイール／タイヤ１２４を遅くするために摩擦を用いてもよい。他の例として、ブレーキユニット１４２は、再生式であり、ホイール／タイヤ１２４の運動エネルギを電流に変換するよう構成されてもよい。ブレーキユニット１４２は他の形式をとってもよい。

センサ融合アルゴリズム１４４は、たとえば、コンピューティング装置１１１によって実行可能なアルゴリズム（またはアルゴリズムを保存するコンピュータプログラム製品）を含んでもよい。センサ融合アルゴリズム１４４は入力としてセンサシステム１０４からデータを受入れるように構成されてもよい。データは、たとえば、センサシステム１０４のセンサで検知される情報を表すデータを含んでもよい。センサ融合アルゴリズム１４４はたとえば、カルマンフィルタ、ベイズのネットワークまたは他のアルゴリズムを含んでもよい。センサ融合アルゴリズム１４４は、さらに、たとえば、自動車１００が位置する環境における個々の物体および／もしくは特徴の評価、特定の状況の評価、ならびに／または特定の状況に基づく考えられ得る衝撃の評価を含む、センサシステム１０４からのデータに基づくさまざまな評価を与えるように構成されてもよい。他の評価も同様に可能である。

計算機視覚システム１４６は、たとえば車線情報、交通信号および障害物を含む、自動車１００が位置する環境における物体および／または特徴を識別するためにカメラ１３４によって捕捉された画像を処理および解析するよう構成される任意のシステムであってもよい。この目的のために、計算機視覚システム１４６は、物体認識アルゴリズム、Structure from Motion（ＳＦＭ）アルゴリズム、映像追跡または他の計算機視覚技術を用いてもよい。いくつかの例では、計算機視覚システム１４６は、加えて、環境をマッピングする、物体を追跡する、物体の速度を推定するなどのように構成されてもよい。

ナビゲーションおよび経路システム１４８は自動車１００に対する運転経路を判断するように構成された任意のシステムであってもよい。ナビゲーションおよび経路システム１４８は、加えて、自動車１００が動作中である間、運転経路を動的に更新するように構成されてもよい。いくつかの例では、ナビゲーションおよび経路システム１４８は、センサ融合アルゴリズム１４４、ＧＰＳモジュール１２６、および予め定められた１つ以上の地図から、データを組込んで、自動車１００に対する運転経路を判断するように構成されてもよい。

障害物回避システム１５０は、自動車１００が位置する環境において障害物を識別、評価、回避、または他の態様で交渉するよう構成される任意のシステムであってもよい。

制御システム１０６は、加えてまたは代替的に、示されたもの以外の構成要素を含んでもよい。

周辺機器１０８は、自動車１００が外部のセンサ、他の自動車、および／またはユーザと対話することを可能にするよう構成されてもよい。この目的のために、周辺機器１０８はたとえば、無線通信システム１５２、タッチスクリーン１５４、マイクロホン１５６、および／またはスピーカ１５８を含んでもよい。

無線通信システム１５２は、直接または通信ネットワークを介して無線で１つ以上の他の自動車、センサ、または他のエンティティに結合されるように構成された任意のシステムであってもよい。この目的のために、無線通信システム１５２は、他の自動車、センサまたは他のエンティティと直接またはエアインターフェイスを通じて通信するためのアンテナおよびチップセットを含んでもよい。一般的にチップセットまたは無線通信システム１５２はさまざまな可能性のうち、特に、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、（任意のＩＥＥＥ ８０２．１１修正を含む）ＩＥＥＥ ８０２．１１に記載される通信プロトコル、セル方式技術（ＧＳＭ（登録商標）、ＣＤＭＡ、ＵＭＴＳ、ＥＶ−ＤＯ、ＷｉＭＡＸまたはＬＴＥなど）、Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標）、専用狭域通信（ＤＳＲＣ）、および無線周波数識別（ＲＦＩＤ）通信のような、１つ以上の他のタイプの無線通信（たとえばプロトコル）に従って通信するよう配されてもよい。無線通信システム１５２は他の形式をとってもよい。

自動車１００にコマンドを入力するために、タッチスクリーン１５４がユーザによって用いられてもよい。この目的のために、タッチスクリーン１５４は、さまざまな可能性のうち、特に、容量性検知、抵抗検知、または表面弾性波プロセスを介して、ユーザの指の位置および移動の少なくとも１つを検知するように構成されてもよい。タッチスクリーン１５４は、タッチスクリーン面と平行の方向つまり当該面内の方向、タッチスクリーン面に垂直な方向、またはその両方において、指の動きを検知することができてもよく、さらに、タッチスクリーン面にかけられる圧力のレベルを検知することができてもよい。タッチスクリーン１５４は、１つ以上の半透明または透明な絶縁層と１つ以上の半透明または透明な導電層とから形成されてもよい。タッチスクリーン１５４は他の形式をとってもよい。

マイクロホン１５６は自動車１００のユーザから音声（たとえば音声コマンドまたは他の音声入力）を受けるように構成されてもよい。マイクロホン１５６は、さらに、たとえば、他の乗物の警笛によって発せられた音声を受けるように構成されてもよい。同様に、スピーカ１５８は自動車１００のユーザに音声を出力するように構成されてもよい。

周辺機器１０８は、加えてまたは代替的に、示されたもの以外の構成要素を含んでもよい。

電源１１０は、自動車１００の構成要素のいくつかまたはすべてに電力を与えるよう構成されてもよい。この目的のために、電源１１０はたとえば、再充電可能なリチウムイオン電池または鉛酸蓄電池を含んでもよい。いくつかの例では、電力を与えるように電池からなる１つ以上のバンクを構成することができるかもしれない。他の電源材料および構成も同様に可能である。いくつかの例では、いくつかの全電気自動車におけるように、電源１１０およびエネルギ源１２０は一緒に実現されてもよい。

コンピューティング装置１１１に含まれるプロセッサ１１３は１つ以上の汎用プロセッサおよび／または１つ以上の専用プロセッサ（たとえば画像プロセッサ、デジタル信号プロセッサなど）を含んでもよい。プロセッサ１１３が１つより多いプロセッサを含むという点では、そのようなプロセッサは別々にまたは組合わせにおいて働くことがある。たとえば、コンピューティング装置１１１は、ユーザインターフェイス１１２を通して受けられる入力に基づいて自動車１００の機能を制御するように構成されてもよい。

メモリ１１４は、次いで、光学的、磁気的、および／または有機的な記憶装置のような、１つ以上の揮発性および／または１つ以上の不揮発性記憶装置構成要素を含んでもよく、メモリ１１４はプロセッサ１１３と全体的または部分的に統合されてもよい。メモリ１１４は、ここに記載された機能または方法の任意のものを含むさまざまな自動車機能を実行するためにプロセッサ１１３によって実行可能な命令１１５（たとえばプログラム論理）を含んでもよい。

自動車１００の構成要素は、相互接続された態様で、他の構成要素とともに、それらのそれぞれのシステム内および／または外部で働くように構成されることがある。この目的のために、自動車１００の構成要素およびシステムは、システムバス、ネットワーク、および／または他の接続機構（図示せず）によって通信を与えるようにともにリンクされてもよい。

さらに、構成要素およびシステムの各々は自動車１００において統合されるように示される一方で、いくつかの例では、１つ以上の構成要素またはシステムは、結線または無線接続を用いて、自動車１００上に取り外し可能に取付けられるか、または他の態様で（機械的にまたは電気的に）自動車１００に接続されてもよい。

自動車１００は示されたものに加えて、またはそのものの代りに、１つ以上の要素を含んでもよい。たとえば、自動車１００は１つ以上のさらなるインターフェイスおよび／または電源を含んでもよい。他の追加的構成要素も同様に可能である。これらの例では、メモリ１１４はさらに、追加的構成要素を制御および／または追加的構成要素と通信するようプロセッサ１１３によって実行可能な命令を含んでもよい。

図２は、実施の形態に従う、例示的な自動車２００を示す。図２は、特に自動車２００の右側図と正面図と背面図と上面図とを示す。自動車２００は図２において車として示されるが、他の例も可能である。たとえば、自動車２００は、さまざまな例の中で特に、トラック、バン、セミトレーラートラック、オートバイ、ゴルフカート、オフロード車、または農場乗物を表すことがある。示されるように、自動車２００は第１のセンサユニット２０２と第２のセンサユニット２０４と第３のセンサユニット２０６と無線通信システム２０８とカメラ２１０を含む。

第１のセンサユニット、第２のセンサユニットおよび第３のセンサユニット２０２〜２０６の各々は、全地球測位システムセンサと慣性計測ユニットとＲＡＤＡＲユニットとＬＩＤＡＲユニットとカメラと車線検出センサと音響センサとの任意の組合わせを含んでもよい。他のタイプのセンサも同様に可能である。

第１のセンサユニット２０２、第２のセンサユニットおよび第３のセンサユニットは、自動車２００上における特定の位置に取付けられるように示されている一方で、いくつかの例では、センサユニット２０２は、自動車２００のどこか他のところに、自動車２００の内部または外部に、取付けられてもよい。さらに、３つのセンサユニットのみが示されているが、いくつかの例では、より多数またはより少数のセンサユニットが自動車２００に含まれてもよい。

いくつかの例では、第１、第２および第３のセンサユニット２０２〜２０６の１つ以上は、センサが可動に取付けられてもよい１つ以上の可動取付部を含んでもよい。可動取付部はたとえば回転台を含んでもよい。回転台上に取付けられたセンサは、自動車２００のまわりの各方向から情報を得るように、回転されることがある。代替的に、または加えて、可動取付部は傾斜させる台を含んでもよい。傾斜させる台上に取付けられたセンサは、それがさまざまな角度から情報を得るように、特定の範囲内の角度および／または方位において傾けられ得る。可動取付部は他の形式をとってもよい。

さらに、いくつかの例では、第１、第２および第３のセンサユニット２０２〜２０６の１つ以上は、センサおよび／または可動取付部を移動させることによってセンサユニットにおけるセンサの位置および／または向きを調整するように構成される１つ以上のアクチュエータを含んでもよい。例示的なアクチュエータは、モータ、空気圧アクチュエータ、油圧ピストン、リレー、ソレノイドおよび圧電アクチュエータを含む。他のアクチュエータも同様に可能である。

無線通信システム２０８は、無線で、１つ以上の他の自動車、センサまたは他のエンティティに、直接または図１で無線通信システム１５２に関して上に記載されたような通信ネットワークを介して結合するように構成された任意のシステムであってもよい。無線通信システム２０８は自動車２００の屋根に位置決めされるよう示されているが、他の例では、無線通信システム２０８を完全にまたは部分的に、他のところに位置させることもあり得る。

カメラ２１０は、自動車２００が位置する環境の画像を捕捉するように構成された任意のカメラ（たとえばスチルカメラ、ビデオカメラなど）であってもよい。この目的のために、カメラ２１０は、図１においてカメラ１３４に関して上に記載された形式の任意のものをとってもよい。カメラ２１０は、自動車２００の正面のウインドシールドの内部に取付けられるよう示される一方で、他の例では、カメラ２１０は、自動車２００のどこか他のところに、自動車２００の内部または外部に、取付けられてもよい。

自動車２００は、示されたものに加えて、またはそのものの代りに、１つ以上の他の構成要素を含んでもよい。

自動車２００の制御システムは複数の可能な制御戦略の中から或る制御戦略に従って自動車２００を制御するように構成されてもよい。制御システムは、（自動車２００上または自動車２００外において）自動車２００に結合されたセンサから情報を受け、その情報に基づいて制御戦略（および関連付けられる運転挙動）を修正し、修正された制御戦略に従って自動車２００を制御するように構成されてもよい。制御システムは、さらに、センサから受けた情報を監視し、継続的に運転状態を評価するように構成されてもよく、さらに、運転状態における変化に基づいて制御戦略および運転挙動を修正するように構成されてもよい。

図３は、例示的な実施の形態に従う、乗物横方向車線位置決めを制御する方法３００のフローチャートである。

方法３００は、ブロック３０２〜３１２の１つ以上によって示されるように１つ以上の動作、機能または行為を含んでもよい。ブロックは連続的順序で示されるが、これらのブロックは、いくつかの事例においては、並列に、および／またはここに記載されるものとは異なる順序で実行されてもよい。さらに、さまざまなブロックは、所望の実現例に基づいて、より少数のブロックに組合せられるか、さらなるブロックに分割されるか、および／または除去されてもよい。

加えて、方法３００ならびにここに開示された他のプロセスおよび方法について、フローチャートは、この実施の形態の１つの考えられ得る実現例の機能および動作を示す。この点において、各ブロックは、プロセスにおける具体的な論理機能もしくはステップの実現のためにプロセッサによって実行可能な１つ以上の命令を含む、モジュール、セグメントまたはプログラムコードの一部を表してもよい。プログラムコードは、たとえばディスクもしくはハードドライブを含む記憶装置のような、任意のタイプのコンピュータ読取可能媒体またはメモリ上に保存されてもよい。コンピュータ読取可能媒体は、たとえばレジスタメモリ、プロセッサキャッシュおよびランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）のように短時間の間データを保存する、コンピュータ読取可能媒体のような、非一時的なコンピュータ読取可能媒体を含んでもよい。コンピュータ読取可能媒体は、さらに、たとえばリードオンリメモリ（ＲＯＭ）、光ディスクもしくは磁気ディスク、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）のように、二次的または持続的な長期記憶装置などのような、非一時的な媒体またはメモリを含んでもよい。コンピュータ読取可能媒体はさらに任意の他の揮発性または不揮発性記憶装置システムであってもよい。たとえば、コンピュータ読取可能媒体は、コンピュータ読取可能記憶媒体、有形的記憶装置または他の製造品と考えられてもよい。

加えて、方法３００ならびにここに開示される他のプロセスおよび方法について、図３における各ブロックは、プロセスにおける具体的な論理機能を実行するよう結線された回路系を表してもよい。

ブロック３０２では、方法３００は、コンピューティング装置によって、第１の乗物の走行の道路上の乗物の１つ以上のそれぞれの特性を示すセンサ情報を受取ることを含む。図１におけるコンピューティング装置１１１などのようなコントローラまたはコンピューティング装置は、第１の乗物に搭載されてもよく、または搭載されずに、たとえば第１の乗物と無線通信状態であってもよい。さらに、コンピューティング装置は第１の乗物を自立または半自立動作モードで制御するように構成されてもよい。さらに、コンピューティング装置は、第１の乗物に結合されるセンサおよび装置から、たとえば第１の乗物のシステムおよびサブシステムの状態、運転状態、道路状態、道路上の他の乗物の移動および挙動などと関連付けられる情報を受けるように構成されてもよい。

コンピューティング装置は近接する車線において当該乗物の後ろおよび前における乗物、前方および背後のオートバイおよび自転車の乗用者、道路上および道路外の付近の歩行者、ならびに道路上の車線において第１の乗物に対する制御戦略に影響を及ぼすかもしれない他の物体を識別するように構成されてもよい。付近の乗物の識別に加えて、コンピューティング装置は乗物の各乗物のそれぞれの特性を判断するように構成されてもよい。たとえば、コンピューティング装置は、他の乗物のサイズ（たとえば幅および長さ）、道路上のそれぞれの車線における他方の乗物の位置、ならびに他方の乗物が車線境界およびそれぞれの近隣の乗物にどれくらい近いかもしれないか、を推定するように構成されてもよい。いくつかの例では、コンピューティング装置は、コンピューティング装置によって制御される第１の乗物に対する他方の乗物の、相対的な長手方向速度および横方向速度、ならびに加速／減速を判断するように構成されてもよい。他の例では、コンピューティング装置は、それぞれの乗物と維持された距離、他方の乗物がそれぞれの乗物の１つに接近する速度などのような、他方の乗物の車線変更パターン、および道路上のそれぞれの乗物に対する他方の乗物の挙動を監視してもよい。

他の乗物および他の乗物の特性を識別するために、コンピューティング装置は第１の乗物に結合されるセンサおよび装置を用いるように構成されてもよい。たとえば、図１におけるカメラ１３４または図２におけるカメラ２１０または任意の他の画像捕捉装置などのようなカメラが、第１の乗物に結合されてもよく、コンピューティング装置と通信状態であってもよい。カメラは道路および道路付近の画像または映像を捕捉するように構成されてもよい。コンピューティング装置は、画像または映像を受けて、画像または映像に示される乗物をたとえば画像処理技術用いて識別するように構成されてもよい。コンピューティング装置は、たとえば、画像の部分を乗物のテンプレートと比較して、乗物および乗物のタイプを識別するよう構成されてもよい。さらに、コンピューティング装置は、画像捕捉装置から受けた画像を解析し、乗物の互いに対する相対的位置、乗物間の距離などを判断するように構成されてもよい。

他の例では、コンピューティング装置は、第１の乗物に結合され、コンピューティング装置と通信にあるＬＩＤＡＲ装置（たとえば図１におけるＬＩＤＡＲユニット１３２）から、三次元（３Ｄ）の点群を含んでもよい、光検知測距に基づく情報を受けるように構成されてもよい。３Ｄ点群は、ＬＩＤＡＲ装置から発せられ、道路上または道路付近における乗物のような物体から反射した光に対応する点を含んでもよい。

図１でＬＩＤＡＲユニット１３２に関して記載されているように、ＬＩＤＡＲ装置の動作は、離れた目標のレンジおよび／または他の情報を見出すよう、散乱光の特性を測定することを可能にする光学的遠隔検知技術が関与してもよい。ＬＩＤＡＲ装置はたとえば、レーザパルスをビームとして発し、ビームを走査して二次元または三次元範囲マトリックスを生じさせるよう構成されてもよい。或る例では、範囲マトリックスを用いて、パルスの送信とそれぞれの反射信号の検出との間の時間遅延の測定によって所与の乗物または表面までの距離を判断してもよい。

或る例では、ＬＩＤＡＲ装置は三次元において第１の乗物を取り囲む環境を走査するように構成されてもよい。いくつかの例では、第１の乗物の完全な３６０度の水平線を走査するために、１つより多いＬＩＤＡＲ装置が第１の乗物に結合されてもよい。ＬＩＤＡＲ装置は、コンピューティング装置に、道路上でレーザが当たった乗物を表す点データの群を与えるように構成されてもよい。点は、ＬＩＤＡＲ装置によって、レンジに加えて方位および仰角について表されてもよく、それらは、第１の乗物に取付けられるローカル座標枠に関して（Ｘ、Ｙ、Ｚ）点データに変換することができる。加えて、ＬＩＤＡＲ装置は、所与の物体の表面タイプを示してもよい、道路上の物体から反射した光またはレーザの強度値を、コンピューティング装置に与えるように構成されてもよい。

さらに他の例では、コンピューティング装置は、第１の乗物に結合され、コンピューティング装置と通信状態におけるＲＡＤＡＲ装置（たとえば図１におけるＲＡＤＡＲユニット１３０）から、道路上の乗物の位置および特性に関するレーダに基づく情報を受けるよう構成されてもよい。ＲＡＤＡＲ装置は、電波を発し、その電波の、乗物の表面からはね返った電波を受けるように構成されてもよい。受取られた信号またはレーダに基づく情報は、たとえば所与の乗物の次元的特性を示してもよく、所与の乗物の動き（たとえば速度、加速度など）の特性を示してもよい。

コンピューティング装置で受取られたセンサ情報に基づいて、コンピューティング装置は、サイズ、速度、加速度、運転挙動、他の付近の乗物および物体（たとえば交通信号灯）に対する所与の乗物の相対的位置、乗物間の距離などのような、第１の乗物の付近の乗物および乗物の特性を識別するように構成されてもよい。一例において、コンピューティング装置は、画像捕捉装置、ＬＩＤＡＲ装置、ＲＡＤＡＲ装置などのような複数源から受けた情報に基づいて乗物および乗物の特性を検出し識別するように構成されてもよい。しかしながら、他の例では、コンピューティング装置は複数源の部分集合から受けた情報に基づいて乗物およびそれらの特性を識別するように構成されてもよい。たとえば、画像捕捉装置によって捕捉された画像は、画像捕捉装置の機能不全のためにぼやけるかもしれず、他の例では、道路の詳細は霧のために画像では不明瞭になるかもしれない。これらの例では、コンピューティング装置は、ＬＩＤＡＲおよび／またはＲＡＤＡＲユニットから受取られた情報に基づいて乗物を識別するように構成されてもよく、画像捕捉装置から受取られた情報を無視するように構成されてもよい。

ブロック３０４では、方法３００は、乗物から、１つ以上のそれぞれの特性に基づいて、安全でないかまたは違法な運転行為として現れる強引な運転挙動を示す第２の乗物を識別することを含む。ブロック３０２で記載されるように受取られたセンサ情報に基づいて、コンピューティング装置は、強引な運転挙動を示す乗物を判断するように構成されてもよい。

強引な運転が生じるかもしれないのは、たとえば、運転者が、安全でないかもしくは違法な運転行為または他の運転者を危険にさらし得る移動交通違反の組合わせを行なうときである。強引な運転者は、交通事故の危険性を増大する態様で乗物を運転するかもしれない。強引な運転は、他の乗物に接近して後続すること（威嚇的運転）、速度制限を超えること、交通の流れから出入りするように縫うように走行すること、速度を上げて信号を越えること、乗物間に割り込んで車線変更すること、理由なく過度に車線変更すること、警笛を過度に用いること、対向交通でヘッドライトを過度に閃かすこと、他の乗物を追い越す意図の合図をしないことなどによって現れるかもしれない。ここで「過度に」とは、所与の期間において、しきい値回数に対して、繰り返された使用を指す。強引な運転は交通事故を引起さないかもしれないが、少なくとも交通事故の危険性を増大し、したがって他の乗物を防衛運転モードで運転させてもよい。コンピューティング装置で、第１の乗物に結合される複数源またはセンサから受取られるセンサ情報に基づいて、コンピューティング装置は、第１の乗物の付近にあり、そのような強引な運転挙動の現れを示す第２の乗物を識別してもよい。

ブロック３０６では、方法３００は、１つ以上のそれぞれの特性に基づいて、第２の乗物のタイプを判断することを含む。第２の乗物のサイズ、寸法、形状などのような乗物の特性に基づいて、コンピューティング装置は第２の乗物のタイプを推定判断するように構成されてもよい。たとえば、コンピューティング装置は、第２の乗物を、オートバイ、トラック、車などとして分類するように構成されてもよい。

ブロック３０８では、方法３００は第１の乗物と第２の乗物との間の距離を推定することを含む。上に記載されるように、ＬＩＤＡＲ装置はたとえば、レーザパルスをビームとして発し、ビームを走査して二次元または三次元範囲マトリックスを生じさせるよう構成されてもよい。範囲マトリックスを用いて、パルスの送信とそれぞれの反射信号の検出との間の時間遅延の測定によって所与の乗物または表面までの距離を判断してもよい。同様に、ＲＡＤＡＲ装置は、上に記載されるように、電波を発し、その発せられた電波の、第２の乗物の表面からはね返った電波を受けるように構成されてもよい。第１の乗物と第２の乗物との間の距離は、電波パルスの送信とそれぞれの反射波の検出との間の時間遅延の測定によって、受取られた信号またはレーダに基づく情報から推論または推定されてもよい。さらに、第１の乗物を制御するように構成されたコンピューティング装置にＬＩＤＡＲ装置によって与えられる点群は、第１の乗物に関する第２の乗物の座標を示してもよい。コンピューティング装置は、さらに、第１の乗物に結合されるカメラによって捕捉された、道路上の第２の乗物を示す画像に基づいて、距離を判断するように構成されてもよい。コンピューティング装置はカメラのパラメータ（焦点深度、解像度など）にアクセスを有するように構成されてもよく、たとえば、そのようなパラメータ、第１の乗物に結合されるカメラの位置、および画像の解析に基づいて、距離を推定してもよい。

ブロック３１０では、方法３００は、コンピューティング装置を用いて、第２の乗物の強引な運転挙動、第２の乗物のタイプ、および第１の乗物と第２の乗物との間の距離に基づいて、第１の乗物の運転挙動と関連付けられる制御戦略を修正することを含む。第１の乗物の制御システムは、予め定められるかまたは乗物の運転環境における変化に適応性がある、複数の制御戦略および関連付けられる運転挙動を支援してもよい。たとえば、一般的に、制御戦略は、幹線道路上における運転のようなさまざまな運転文脈において交通のインターアクションと関連付けられるルールの集合を含んでもよい。制御戦略は、安全性、交通規則および懸念を考慮しながら、第１の乗物の速度、および第１の乗物が走行してもよい車線を判断するルールを含んでもよい。交通上の懸念は、例として、道路形状における変化、交差点の道を譲る状況での好機に乗物を止めること、車線追跡、速度制御、道路上の他の乗物からの距離、他の乗物を通過すること、交通渋滞において並んで待つこと、対向交通車線などのような安全でない挙動をもたらす領域、強引な運転者などを含む。たとえば、強引な運転者挙動を示す乗物が識別されるとき、コンピューティング装置は、第１の乗物の速度および位置を制御する、行為に対するルールを含む制御戦略を修正または選択して、識別された乗物と予め定められる距離を安全に維持するように構成されてもよい。

ある例では、第１の制御戦略はデフォルト運転挙動を含んでもよく、第２の制御戦略は防衛運転挙動を含んでもよい。防衛運転挙動の特性は、たとえば、他の乗物の後に続くこと、識別された乗物から離れて、デフォルト運転挙動において維持される距離より大きくてもよい予め定められる安全距離を維持すること、ライトを点灯すること、識別された乗物の死角にないようにすること、第１の乗物の速度を落すこと、または第１の乗物を停止することを含んでもよい。所与の乗物が強引な運転挙動を示し、第１の乗物を制御するように構成されたコンピューティング装置によって識別されると、コンピューティング装置は第２の運転挙動（たとえば防衛運転挙動）を選択するように構成されてもよい。

第１の乗物と第２の乗物（つまり強引な運転挙動を示す乗物）との間の距離は、制御戦略の修正に影響を及ぼすかもしれない。第２の乗物が第１の乗物に接近している場合、第２の乗物の強引な運転は、第２の乗物がより遠く離れている場合よりも、第１の乗物の制御戦略に影響を及ぼすかもしれない。したがって、代替的に、または個別の制御戦略（たとえば第１の制御戦略および第２の制御戦略）間の遷移に加えて、コンピューティング装置は、第１の乗物と第２の乗物との間の距離に基づいて運転モードまたは状態の連続体から選択するように構成されてもよい。たとえば、第２の乗物が第１の乗物に近いほど、選択される制御戦略は、より防御的である。したがって、第１の乗物の制御戦略に対する第２の乗物の影響は、２つの乗物間の距離に反比例してもよい。

他の例では、コンピューティング装置は個別の制御戦略を選択するように構成されてもよく、選択された個別の制御戦略内における運転モードの連続体から運転モードを選択するように構成されてもよい。この例では、所与の制御戦略は、複数の運転ルールの集合を含んでもよく、或る運転のルールの集合は、第１の乗物の速度および方向の制御に対する行為を記述する。コンピューティング装置はさらに、２つの乗物間の距離に基づいて、複数の運転ルールの集合のうちの所与の運転ルールの集合から他の運転ルールの集合への滑らかな遷移を引起すように構成されてもよい。滑らかな遷移はたとえば、所与の運転ルールの集合から他の運転ルールの集合への遷移は、乗物の速度または方向における突然または急動性の変化として、乗物の乗員によって知覚されなくてもよいことを示してもよい。

第２の乗物の強引な運転挙動を考慮に入れることに加えて、コンピューティング装置は、さらに、第２の乗物のタイプを考慮に入れてもよい。たとえば、第２の乗物がオートバイである場合、コンピューティング装置はオートバイが潜在的にトラックより多くの強引な運転挙動を示すかもしれないことを考慮に入れてもよい。たとえば、コンピューティング装置は、オートバイが車線を割り、道路上に印された車線に従わないかもしれないことを考慮に入れるよう構成されてもよい。車線割りは、同じ向きにおいて進んでいる乗物の車線間を移動する二輪の乗物を指してもよい。したがって、車線を割っている所与のオートバイは、周囲の交通より大きい速度で車線間を移動しているかもしれない。この事例では、コンピューティング装置はたとえば、第２の乗物が車である場合よりもより防衛的な運転挙動を達成するように制御戦略を修正するよう構成されてもよい。

或る例では、所与の制御戦略は、第１の乗物を制御するアクチュエータ（たとえばスロットル、ステアリングギア、ブレーキ、アクセルまたはトランスミッションシフタ）を特徴付けるプログラムまたはコンピュータ命令を含んでもよい。所与の制御戦略は、優先順位によってランク付けされた行為の集合を含んでもよく、行為の集合は、課題（たとえば、ある位置から他の位置に運転すること）を達成するために第１の乗物がとってもよい代替的な行為を含んでもよい。代替的な行為は、第２の乗物の強引な運転、第２の乗物のタイプ、および第１の乗物と第２の乗物との間の距離の表出に基づいてランク付けされてもよい。

他の例では、複数の制御戦略（たとえば、プログラム）は、コンピューティング装置に行為を継続的に提案してもよい。コンピューティング装置はどの戦略が選択されてもよいかを判断するように構成されてもよく、または、たとえば、重み付けされた目的の集合（安全性、速度など）に基づいて制御戦略を修正するように構成されてもよい。重み付けされた目的の集合の重みは、第２の乗物の強引な運転特性の関数、第２の乗物のタイプ、および／または第１の乗物と第２の乗物との間の距離であってもよい。重み付けされた目的の集合の評価に基づいて、コンピューティング装置は、たとえば、複数の制御戦略およびそれぞれの行為の集合をランク付けし、そのランク付けに基づいて所与の戦略およびそれぞれの行為の集合を選択または修正するように構成されてもよい。

コンピューティング装置は、図１に関して記載されたナビゲーションおよび経路システム１４８などのようなナビゲーションおよび経路システムを含むか、それと結合されるか、またはそれと通信状態にあってもよい。ナビゲーションおよび経路システムを用いて、コンピューティング装置は第１の乗物に対する運転経路または軌道を判断するように構成されてもよい。コンピューティング装置は、加えて、強引な運転挙動を呈すると識別された乗物、識別された乗物のタイプ、および第１の乗物と識別された乗物との間の距離を考慮するよう、第１の乗物の動作中に軌道を動的に更新するように構成されてもよい。

いくつかの例では、コンピューティング装置は、強引な運転挙動を示す複数の乗物を識別してもよい。これらの例では、コンピューティング装置は、各識別された乗物のそれぞれの特性、各乗物のタイプ、および第１の乗物と各識別された乗物との間の距離に基づいて、それぞれの乗物に与えられる優先順位を示すそれぞれの重みを割当てるように構成されてもよい。例示のための例として、第１の乗物に接近しており、車線間においてそれているオートバイは、第１の乗物の前方の速度制限を超える離れた車よりも大きな重み割当てられてもよい。したがって、第１の乗物の制御戦略を修正するとき、コンピューティング装置は、オートバイに対して、より多くの影響または重みを与えるように構成されてもよい。さらに、それぞれの乗物に割当てられたそれぞれの重みに基づいて、コンピューティング装置は、第１の乗物の付近において強引な運転を呈するそれぞれの乗物の存在から、最も安全な軌道であってもよい、修正された軌道を判断するように構成されてもよい。コンピューティング装置は、さらに、それぞれの乗物のそれぞれの特性（たとえば、それぞれの乗物のタイプ、第１の乗物からの距離など）に基づいて、修正される軌道を判断してもよい。

これらの例および運転状況は例示のみに対するものである。他の例ならびに制御戦略および運転挙動も、同様に可能である。

ブロック３１２では、方法３００は、コンピューティング装置を用いて、修正された制御戦略に基づいて、第１の乗物を制御することを含む。例では、コンピューティング装置は、修正された制御戦略と関連付けられる行為の集合またはルールの集合を用いて、第１の乗物のアクチュエータを制御するように構成されてもよい。たとえば、コンピューティング装置は、修正された運転挙動に基づいて、乗物の並進速度もしくは回転速度またはそれら両方を調整するように構成されてもよい。

図４Ａ〜図４Ｂは、例示的な実施の形態に従って、修正された制御戦略に基づいて、強引な運転挙動を示す第２の乗物４０４を識別することに応答して、第１の乗物４０２を制御する例を示す。図４Ａは、道路４０６上を走行する両方の乗物４０２および４０４を示す。乗物４０４は、他の乗物４０８Ａに接近して（たとえば乗物４０８Ａからしきい値距離内において）後続し、たとえば、乗物４０４の運転者は過度に警笛を用いているかもしれない。図１におけるマイクロホン１５６などのようなマイクロホンは、第１の乗物に結合され、およびコンピューティング装置と通信状態であってもよい。たとえば、コンピューティング装置は、マイクロホンを介して、乗物４０４の警笛の音を示す音声信号を受けてもよい。コンピューティング装置は、音声信号を解析し、乗物４０４の警笛の使用は過剰か、つまり、警笛は、所与の期間内においてしきい値回数に対して繰り返し用いられるかどうかを判断してもよい。他の乗物４０８Ｂは、図４Ａに示されるように、乗物４０４および４０８Ａの車線の左側の車線上にあるが、乗物４０４に近くあり得る。さらに、乗物４０４は、乗物４０８Ｂの前で左側車線に移動し、乗物４０８Ａ通過するように加速するかもしれない。コンピューティング装置は、乗物４０２を制御するように構成されて、乗物４０２に結合されるセンサシステムから受取られる情報に基づいて、 乗物４０４の挙動を強引な運転挙動として識別し指定してもよい。したがって、コンピューティング装置は、乗物４０４の強引な運転挙動から、乗物４０２に速度を落とさせ、より安全な車線として最も左の車線に移動させるよう構成されてもよい。

図４Ｂは、乗物４０４が強引な運転挙動を示している他の運転状況を示す。図４Ｂでは、乗物４０４はジグザグに進んでいる（乗物４０２、４０８Ａおよび４０８Ｂ間の代替的な方向における急旋回によって進んでいる）。コンピューティング装置は、乗物４０２を制御するように構成されて、乗物４０２に結合されるセンサシステムから受取られる情報に基づいて、 乗物４０４のジグザグ挙動を強引な運転挙動として識別し指定してもよい。したがって、コンピューティング装置は、乗物４０４の強引な運転挙動から、乗物４０２に速度を落とさせ、車線を変更するよう構成されてもよい。

これらの制御行為および運転状況は例示のみに対するものである。他の行為および状況も同様に可能である。一例では、コンピューティング装置は、人間の運転者が乗物を制御することができるようになるまで、暫定的な制御として、修正された制御戦略に基づいて乗物を制御するように構成されてもよい。

いくつかの実施の形態では、開示された方法は、機械読取可能フォーマットでコンピュータ読取可能記憶媒体上に、または他の非一時的な媒体もしくは製造品上にエンコードされたコンピュータプログラム命令として実施されてもよい。図５は、ここで呈示された少なくともいくつかの実施の形態に従って配される、コンピューティング装置上においてコンピュータプロセスを実行することに対してコンピュータプログラムを含む、例示的なプログラム製品５００の概念的部分図を示す概略図である。一実施の形態では、例示的なコンピュータプログラム製品５００は信号担持媒体５０１を用いて与えられる。信号担持媒体５０１は、１つ以上のプロセッサ（たとえばコンピューティング装置１１１におけるプロセッサ１１３）によって実行されると、図１〜図４Ｂに関して上に記載された機能または機能の一部を与えてもよい、１つ以上のプログラム命令５０２を含んでもよい。したがって、たとえば、図３に示される実施の形態を参照して、ブロック３０２〜３１２の１つ以上の特徴は、信号担持媒体５０１と関連付けられる１つ以上の命令によって引受けられてもよい。加えて、図５におけるプログラム命令５０２は、同様に、例示的な命令を記載する。

いくつかの例では、信号担持媒体５０１は、ハードディスクドライブ、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタルビデオティスク（ＤＶＤ）、デジタルテープおよびメモリなどのような、コンピュータ読取可能媒体５０３を包含してもよいが、それらに限定はされない。いくつかの実現例では、信号担持媒体５０１は、メモリ、読出／書込（Ｒ／Ｗ）ＣＤ、読出／書込ＤＶＤなどのようなコンピュータ記録可能媒体５０４を包含してもよいが、それらに限定はされない。いくつかの実現例では、信号担持媒体５０１は、デジタルおよび／またはアナログ通信媒体（たとえば光ファイバケーブル、導波路、結線通信リンク、無線通信リンクなど）のような通信媒体５０５を包含してもよいが、それらに限定はされない。したがって、たとえば、信号担持媒体５０１は、無線形式の通信媒体５０５（たとえばＩＥＥＥ ８０２．１１規格または他の伝送プロトコルに従う無線通信媒体）によって搬送されてもよい。

１つ以上のプログラミング命令５０２は、たとえばコンピュータ実行可能な、および／または、論理で実現される命令であってもよい。いくつかの例では、図１〜図４Ｂに関して記載されたコンピューティング装置などのようなコンピューティング装置は、コンピュータ読取可能媒体５０３、コンピュータ記録可能媒体５０４、および／または通信媒体５０５の１つ以上によってコンピューティング装置に搬送されるプログラミング命令５０２に応答してさまざまな動作、機能または行為を与えるように構成されてもよい。ここに記載された構成は例示の目的に対するのみであることが理解されるべきである。したがって、当業者は、他の構成および他の要素（たとえばマシン、インターフェイス、機能、順序および機能のクループ化など）を代りに用いることができ、いくつかの要素は所望の結果に従ってすべて省略されてもよいことを、十分に理解する。さらに、記載される要素の多くは、個別の構成要素もしくは分散された構成要素として、または他の構成要素と関連して、任意の好適な組合わせおよび位置で実現されてもよい機能エンティティである。

さまざまな局面および実施の形態がここに開示されたが、他の局面および実施の形態は当業者に明らかになる。ここに開示されたさまざまな局面および実施の形態は、例示の目的に対するものであり、限定的には意図されず、真の範囲は以下の特許請求の範囲によって、そのような特許請求の範囲が与えられる等価物の完全な範囲とともに示される。さらに、ここに用いられる用語は、特定の実施の形態のみを記載するためにあり、限定的であるようには意図されないことが理解される。

Claims (20)

1. コンピューティング装置によって、第１の乗物の走行の道路上における乗物の１つ以上のそれぞれの特性を示すセンサ情報を受取ることを含み、前記コンピューティング装置は前記第１の乗物を自立動作モードで制御するように構成され、さらに、
   前記乗物から、前記１つ以上のそれぞれの特性に基づいて、安全でないかまたは違法な運転行為として現れた強引な運転挙動を示す第２の乗物を識別することと、
   前記１つ以上のそれぞれの特性に基づいて、前記第２の乗物のタイプを判断することと、
   前記第１の乗物と前記第２の乗物との間の距離を推定することと、
   前記コンピューティング装置を用いて、前記第２の乗物の前記強引な運転挙動、前記第２の乗物のタイプ、および前記第１の乗物と前記第２の乗物との間の距離に基づいて、前記第１の乗物の運転挙動と関連付けられる制御戦略を修正することと、
   前記コンピューティング装置を用いて、修正された制御戦略に基づいて、前記第１の乗物を制御することとを含む、方法。
2. 前記安全でないかまたは違法な運転行為は、速度制限を超えること、所与の道路状態に対して高速で運転すること、理由なく過度に車線変更すること、他の乗物を追い越す意図の合図をしないこと、他の乗物に対して威嚇的運転を行なうこと、警笛を過度に用いること、および対向交通でヘッドライトを過度に閃かすこと、の中の１つを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記センサ情報を受取ることは、前記第１の乗物に結合される画像捕捉装置から画像を受取ることを含み、
   前記第２の乗物を識別することは前記画像において物体を識別することを含み、前記画像捕捉装置は、カメラまたは光検知測距（ＬＩＤＡＲ）装置の１つである、請求項１に記載の方法。
4. 前記第２の乗物のそれぞれの特性は、前記第２の乗物の長手方向速度、前記第２の乗物の横方向速度、前記第２の乗物の動きの方向、前記第２の乗物のサイズ、道路上の前記第２の乗物のそれぞれの位置、前記第２の乗物の軌道、および前記第２の乗物の加速または減速を含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記方法はさらに、前記第１の乗物に結合されるＬＩＤＡＲ装置からの光検知測距に基づく情報または前記第１の乗物に結合されるカメラによって捕捉される前記第２の乗物の画像の１つ以上を受取ることを含み、
   前記光検知測距に基づく情報は、前記ＬＩＤＡＲ装置から発し、前記第２の乗物から反射された光に基づく点の集合を含む三次元（３Ｄ）の点群を含み、前記方法はさらに、
   前記第１の乗物に結合されるレーダ（ＲＡＤＡＲ）装置から、前記第２の乗物の１つ以上のそれぞれの動き特性に関係する、レーダに基づく情報を受取ることと、
   前記光検知測距に基づく情報および前記画像の１つ以上ならびに前記レーダに基づく情報に基づいて、前記第１の乗物の１つ以上のそれぞれの特性を判断することとを含む、請求項４に記載の方法。
6. 前記修正された制御戦略に基づいて前記第１の乗物を制御することは、（ｉ）前記第１の乗物の速度を低減すること、（ｉｉ）前記第２の乗物から予め定められる安全距離を維持すること、（ｉｉｉ）前記第２の乗物の死角に入らないようにすること、（ｉｖ）車線を変更して前記第２の乗物から離れること、および（ｖ）前記第１の乗物を停止させること、の中の１つ以上を含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記修正された制御戦略に基づいて前記第１の乗物を制御することは、前記第１の乗物の所望の経路を判断することを含み、前記第１の乗物の所望の経路を判断することは、前記第２の乗物の前記強引な運転挙動、前記第２の乗物のタイプ、および前記第１の乗物と前記第２の乗物との間の距離を考慮に入れる、請求項１に記載の方法。
8. コンピューティング装置に機能を実行させるよう前記コンピューティング装置によって実行可能な命令がその上に保存される非一時的なコンピュータ読取可能媒体であって、前記機能は、
   第１の乗物の走行の道路上における乗物の１つ以上のそれぞれの特性を示すセンサ情報を受取ることと、
   前記乗物から、前記１つ以上のそれぞれの特性に基づいて、安全でないかまたは違法な運転行為として現れた強引な運転挙動を示す第２の乗物を識別することと、
   前記１つ以上のそれぞれの特性に基づいて、前記第２の乗物のタイプを判断することと、
   前記第１の乗物と前記第２の乗物との間の距離を推定することと、
   前記第２の乗物の前記強引な運転挙動、前記第２の乗物のタイプ、および前記第１の乗物と前記第２の乗物との間の距離に基づいて、前記第１の乗物の運転挙動と関連付けられる制御戦略を修正することと、
   修正された制御戦略に基づいて、前記第１の乗物を制御することとを含む、非一時的なコンピュータ読取可能媒体。
9. 前記安全でないかまたは違法な運転行為は、速度制限を超えること、所与の道路状態に対して高速で運転すること、理由なく過度に車線変更すること、他の乗物を追い越す意図の合図をしないこと、他の乗物に対して威嚇的運転を行なうこと、警笛を過度に用いること、および対向交通でヘッドライトを過度に閃かすこと、の中の１つを含む、請求項８に記載の非一時的なコンピュータ読取可能媒体。
10. 前記センサ情報を受取る機能は、前記第１の乗物に結合される画像捕捉装置から画像を受取ることを含み、
    前記第２の乗物を識別することは前記画像において物体を識別することを含み、前記画像捕捉装置は、カメラまたは光検知測距（ＬＩＤＡＲ）装置の１つである、請求項８に記載の非一時的なコンピュータ読取可能媒体。
11. 前記第２の乗物のそれぞれの特性は、前記第２の乗物の長手方向速度、前記第２の乗物の横方向速度、前記第２の乗物の動きの方向、前記第２の乗物のサイズ、道路上の前記第２の乗物のそれぞれの位置、前記第２の乗物の軌道、および前記第２の乗物の加速または減速を含む、請求項８に記載の非一時的なコンピュータ読取可能媒体。
12. 前記機能は、さらに、前記第１の乗物に結合されるＬＩＤＡＲ装置からの光検知測距に基づく情報または前記第１の乗物に結合されるカメラによって捕捉される前記第２の乗物の画像の１つ以上を受取ることを含み、
    前記光検知測距に基づく情報は、前記ＬＩＤＡＲ装置から発し、前記第２の乗物から反射された光に基づく点の集合を含む三次元（３Ｄ）の点群を含み、前記機能はさらに、
    前記第１の乗物に結合されるレーダ（ＲＡＤＡＲ）装置から、前記第２の乗物の１つ以上のそれぞれの動き特性に関係する、レーダに基づく情報を受取ることと、
    前記光検知測距に基づく情報および前記画像の１つ以上ならびに前記レーダに基づく情報に基づいて、前記第１の乗物の１つ以上のそれぞれの特性を判断することとを含む、請求項１１に記載の非一時的なコンピュータ読取可能媒体。
13. 前記修正された制御戦略に基づいて、前記第１の乗物を制御する機能は、（ｉ）前記第１の乗物の速度を低減すること、（ｉｉ）前記第２の乗物から予め定められる安全距離を維持すること、（ｉｉｉ）前記第２の乗物の死角に入らないようにすること、（ｉｖ）車線を変更して前記第２の乗物から離れること、および（ｖ）前記第１の乗物を停止させること、の１つ以上を含む、請求項８に記載の非一時的なコンピュータ読取可能媒体。
14. 前記コンピューティング装置は前記第１の乗物を自立動作モードで制御するように構成される、請求項８に記載の非一時的なコンピュータ読取可能媒体。
15. 制御システムであって、
    少なくとも１つのプロセッサと、
    前記少なくとも１つのプロセッサによる実行で前記制御システムに機能を実行させる命令をその上に保存したメモリとを含み、前記機能は、
    第１の乗物の走行の道路上における乗物の１つ以上のそれぞれの特性を示すセンサ情報を受取ることと、
    前記乗物から、前記１つ以上のそれぞれの特性に基づいて、安全でないかまたは違法な運転行為として現れた強引な運転挙動を示す第２の乗物を識別することと、
    前記１つ以上のそれぞれの特性に基づいて、前記第２の乗物のタイプを判断することと、
    前記第１の乗物と前記第２の乗物との間の距離を推定することと、
    前記第２の乗物の前記強引な運転挙動、前記第２の乗物のタイプ、および前記第１の乗物と前記第２の乗物との間の距離に基づいて、前記第１の乗物の運転挙動と関連付けられる制御戦略を修正することと、
    修正された制御戦略に基づいて、前記第１の乗物を制御することとを含む、制御システム。
16. 前記安全でないかまたは違法な運転行為は、速度制限を超えること、所与の道路状態に対して高速で運転すること、理由なく過度に車線変更すること、他の乗物を追い越す意図の合図をしないこと、他の乗物に対して威嚇的運転を行なうこと、警笛を過度に用いること、および対向交通でヘッドライトを過度に閃かすこと、の中の１つを含む、請求項１５に記載の制御システム。
17. 前記センサ情報を受取る機能は、
    前記第１の乗物に結合される画像捕捉装置から画像を受取ることを含み、前記第２の乗物を識別することは前記画像において物体を識別することを含み、前記画像捕捉装置は、カメラまたは光検知測距（ＬＩＤＡＲ）装置の１つである、請求項１５に記載の制御システム。
18. 前記第２の乗物のそれぞれの特性は、前記第２の乗物の長手方向速度、前記第２の乗物の横方向速度、前記第２の乗物の動きの方向、前記第２の乗物のサイズ、道路上の前記第２の乗物のそれぞれの位置、前記第２の乗物の軌道、および前記第２の乗物の加速または減速を含む、請求項１５に記載の制御システム。
19. 前記制御システムはさらに、前記第１の乗物に結合されるＬＩＤＡＲ装置を含み、前記ＬＩＤＡＲ装置は、前記ＬＩＤＡＲ装置から発し、前記第２の乗物から反射された光に基づく点の集合を含む三次元（３Ｄ）の点群を含む光検知測距に基づく情報を与えるように構成され、前記制御システムはさらに、
    前記第１の乗物に結合され、前記第２の乗物の画像を与えるように構成されたカメラと、
    前記第１の乗物に結合され、前記第２の乗物の１つ以上のそれぞれの動き特性に関係する、レーダに基づく情報を与えるように構成されるレーダ（ＲＡＤＡＲ）装置とを含み、
    前記機能はさらに、前記光検知測距に基づく情報および前記画像の１つ以上ならびに前記レーダに基づく情報に基づいて、前記第１の乗物の１つ以上のそれぞれの特性を判断することを含む、請求項１８に記載の制御システム。
20. 前記修正された制御戦略に基づいて、前記第１の乗物を制御する機能は、（ｉ）前記第１の乗物の速度を低減すること、（ｉｉ）前記第２の乗物から予め定められる安全距離を維持すること、（ｉｉｉ）前記第２の乗物の死角に入らないようにすること、（ｉｖ）車線を変更して前記第２の乗物から離れること、および（ｖ）前記第１の乗物を停止させること、の中の１つ以上を含む、請求項１５に記載の制御システム。

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