JP2017174417A - 道路シーン状況の理解および確実に共有するための道路シーン状況のセマンティック表現 - Google Patents

Abstract

【課題】現在の道路シーン状況のセマンティック記述を、複数の車両や基盤の間で確実かつ自動的に交換する。【解決手段】コンピュータによって実行される方法であって、道路区間上の第１の車両のセンサから、道路シーンデータおよび車両動作データを受信するステップと、状況オントロジーデータを受信するステップと、前記道路シーンデータ、前記車両動作データ、および前記状況オントロジーデータを用いて、前記道路区間のセマンティック道路シーン記述を自動的に作成するステップと、前記セマンティック道路シーン記述を、通信ネットワークを介して、前記道路区間に関連付けられた第２の車両に送信するステップと、を含む。【選択図】図８

Description

本開示は道路シーン処理（road scene processing）に関する。より詳細な例では、本
開示は、道路シーン記述を作成し、車両間で交換するための技術に関する。

最近の新式の車両は、ドライバ支援、乗員の安全・快適さ、診断・保守目的の外部サービスとの通信などに関する様々な異なるアプリケーションのために、外部環境などの車両の環境についての情報に依存している。しかしながら、これらの既存の手法は、一般に、自車両の挙動を適合させるためだけにその情報を使用している。これらの車両は、通常、他の近隣車両によって実行されている処理を把握しておらず、そのような状況を自身で検出できずに最新の状況に対処することができないか、または、このような状況を不完全または不正確しか把握できず、その範囲内でしか対処することができない。結果として、車載システムは、不正確な情報を乗員に提供することがあり、また、システムによって提供される運転支援は、ユーザの運転経験や安全を改善させなかったり、場合によっては悪化させたりすることがある。

いくつかの例示的なアプリケーションでは、ナビゲーションシステムは、現在の道路シーン情報を他の車両と共有（シェア）する作業をユーザが行うことを要求する。詳細には、これらのソリューションは、他のドライバが知るべき交通状況を中央通信基盤にプロアクティブに報告することをユーザに要求する。そして、中央通信基盤は、そのような情報をシステムの他の車両にブロードキャストする。しかしながら、これらの既存の技法は、状況を報告するユーザによる道路シーンの主観的な観測および評価の影響を受ける。また、これらのソリューションは、ユーザが運転している際に、望ましくない注意散漫を引き起こす可能性がある。

上記の問題点を考慮して、本発明は、現在の道路シーン状況のセマンティック記述を、複数の車両および／または基盤の間で確実かつ自動的に交換することを目的とする。

本開示に記載される主題の１つの発明的態様によれば、システムは、１つまたは複数のプロセッサ、ならびに、１つまたは複数のプロセッサによって実行されると、道路区間上の第１の車両に関連付けられた１つまたは複数のセンサから、道路シーンデータおよび車両動作データを受信することと、状況オントロジーデータを受信することと、道路シーンデータ、車両動作データ、および状況オントロジーデータを使用して、道路区間のセマンティック道路シーン記述を自動的に作成することと、通信ネットワークを介して、道路区間に関連付けられた１つまたは複数の他の車両にセマンティック道路シーン記述を送信することとをシステムに行わせる命令を記憶する、１つまたは複数のメモリを含む。

一般に、本開示に記載される主題の別の発明的態様は、道路区間上の第１の車両に関連付けられた１つまたは複数のセンサから、道路シーンデータおよび車両動作データを受信することと、状況オントロジーデータを受信することと、道路シーンデータ、車両動作データ、および状況オントロジーデータを使用して、道路区間のセマンティック道路シーン記述を自動的に作成することと、通信ネットワークを介して、道路区間に関連付けられた１つまたは複数の他の車両にセマンティック道路シーン記述を送信することとを含む方法
において具現化することができる。

他の態様は、上記その他の発明的態様のための対応する方法、システム、装置、およびコンピュータプログラム製品を含む。

上記その他の実装形態は、各々、場合によっては、以下の特徴および／または動作のうちの１つまたは複数を含む場合がある。たとえば、一実施形態では、状況オントロジーデータが道路シーン状況を記述するための１つまたは複数のあらかじめ定義されたセマンティック用語（semantic term）を含んでもよい。

また一実施形態では、道路シーンデータに基づいて１つまたは複数の静的道路物体を検出し、検出された静的道路物体に基づいて道路区間の１つまたは複数の車線を特定してもよい。

また一実施形態では、道路区間の１つまたは複数の車線を特定することが、道路区間に関連付けられた地図データを受信し、地図データおよび検出された静的道路物体に基づいて道路区間の１つまたは複数の車線を特定することを含んでもよい。

また一実施形態では、道路シーンデータに基づいて１つまたは複数の動的道路物体を検出し、車線情報および動的道路物体情報に基づいて車線ごとの車線レベルアクティビティ情報を特定し、車線情報および動的道路物体情報に基づいて車線ごとの車線レベル空間レイアウトを特定してもよい。

また一実施形態では車線レベルアクティビティ情報を特定することが、１つまたは複数の動的道路物体の動きおよび車線位置を空間的および時間的に監視し、１つまたは複数の動的道路物体の監視された動きおよび監視された車線位置に基づいて車線ごとの車線レベルアクティビティ情報を作成することを含んでもよい。

また一実施形態では、動きおよび車線位置を空間的および時間的に監視することが、検出された動的道路物体の各々に一意の物体識別子を割り当て、割り当てられた物体識別子に基づいて動的道路物体の動きおよび車線位置を空間的および時間的に監視することを含むことを含んでもよい。

また一実施形態では、車線ごとの車線レベル空間レイアウトを特定することが、道路シーンデータに基づいて各車線内の動的道路物体の数を特定し、各車線内の動的道路物体の数および第１の車両に関連付けられた１つまたは複数のセンサのセンサ範囲に基づいて車線ごとの車線レベル空間レイアウトを特定することを含んでもよい。

また一実施形態では、道路シーンデータに基づいて道路区間に関連付けられた地域属性、明暗属性、気象属性、およびシーンレベルコンテキストのうちの１つまたは複数を特定し、気象属性および車両動作データに基づいて道路区間に関連付けられた路面状態を特定し、車線ごとの車線レベルアクティビティ情報を特定し、車線ごとの車線レベル空間レイアウトを特定することであって、道路区間の作成されたセマンティック道路シーン記述が、道路区間に関連付けられた地域属性、明暗属性、気象属性、シーンレベルコンテキスト、路面状態、車線ごとの車線レベルアクティビティ情報、および車線ごとの車線レベル空間レイアウトのうちの１つまたは複数を含む、特定することを含んでもよい。

また一実施形態では、道路区間に関連付けられた２つ以上の車両から、それぞれ、２つ以上の他のセマンティック道路シーン記述を受信し、２つ以上の他のセマンティック道路シーン記述の各々の中の１つまたは複数の態様に基づいて２つ以上の他のセマンティック
道路シーン記述を調整させ、調整したセマンティック道路シーン記述に基づいて道路区間に関する１つまたは複数の外部状態を特定し、１つまたは複数の外部状態に基づいて１つまたは複数の対話型ルーチンを実行することを含んでもよい。

また一実施形態では、２つ以上の他のセマンティック道路シーン記述の各々の少なくとも１つの態様が車線情報であり、２つ以上の他のセマンティック道路シーン記述を調整させることが、２つ以上の他のセマンティック道路シーン記述の各々に含まれる車線情報に基づいて２つ以上の他のセマンティック道路シーン記述を調整させることを含んでもよい。

また一実施形態では、道路区間に関連付けられた地図データを受信し、２つ以上の他のセマンティック道路シーン記述を調整させることが、２つ以上の他のセマンティック道路シーン記述の各々および地図データに含まれる車線情報に基づいて２つ以上の他のセマンティック道路シーン記述を調整させることを含んでもよい。

また一実施形態では、１つまたは複数の対話型ルーチンを実行することが、１つまたは複数の外部状態に基づいてナビゲーションガイダンスを作成し、第１の車両のユーザにナビゲーションガイダンスを提供することを含んでもよい。

また一実施形態では、１つまたは複数の他の車両が第１の車両の無線周波通信範囲内にあり、通信ネットワークが車両対車両ネットワークおよび車両対基盤ネットワークのうちの１つであることと、道路シーンデータが１つまたは複数の光学センサによって取り込まれた画像データを含んでもよい。

本開示における「道路シーン状況」は、道路における状況（situation）を表し、道路
・道路上または道路近傍のある物体・道路を取り巻く環境等の状態を含む概念である。道路の状態には、例えば、車線の数、通行規制の有無および内容、路面状態などが含まれる。道路上または道路近傍の物体には、車両（自動車、トラック、自動二輪車等）、歩行者、道路工事作業員、交通標識、ガードレール、中央分離帯、障害物、路側機などが含まれる。これらの物体の状態には、それらの位置、移動方向、移動速度および加速度、目的地などが含まれる。道路を取り巻く環境には、気象、明暗、日時などが含まれる。
本開示において「シーンレベルコンテキスト」は、道路に関するコンテキストを表し、気象、明暗、日時、交通状況（交通渋滞、道路工事、運転し易さ（度合い）、横断可能な道路領域）などが含まれる。
本開示において「車線レベルアクティビティ」は、車線上の道路物体が行っている活動を表す。車線レベルアクティビティは、例えば、どの車両がどの車線上を走行あるいは停止しているか、その移動速度、移動方向などを表す。また、移動以外の任意の動作もアク車線レベルティビティに含まれてよい。
本開示において「車線レベル空間レイアウト」は、道路上の道路物体の車線ごとの空間配置を表す。車線レベル空間レイアウトは、ある車線上での物体間の距離や位置関係を含む。
本開示における「セマンティック道路シーン記述」は、道路シーン状況を要約するものである。セマンティック道路シーン記述は、あらかじめ定義されたオントロジーを用いて表現することができる。

本開示における「道路物体（roadway object）」は、道路上または道路近傍に存在する物体である。「道路物体」は、「静的道路物体」と「動的道路物体」に分類できる。「静的道路物体」は、道路に対して移動しない物体である。ここで「移動しない」というのは、所定の時間スパンで移動しないことを意味する。静的道路物体には、例えば、車線、交通信号、道路標識、トラフィックコーン、バリケードが含まれる。「動的道路物体」は、
道路に対して移動する物体であり、例えば、車両（自動車、トラック、自動二輪車等）、歩行者、道路工事作業員が含まれる。

本開示において提示される道路シーン状況を理解し、共有するための新規の技術は、いくつかの点で特に有利である。たとえば、本明細書に記載される技術により、現在の道路シーン状況のセマンティック記述が、複数の車両および／または基盤の間で確実かつ自動的に交換されることが可能になる。

さらなる例として、本明細書に記載される技術により、シーン内の物体間関係を考慮に入れ、シーン内の複数の物体ならびにシーン自体のコンテキストからの情報を集約することによって、現在の状況のセマンティック記述に時空間情報が含められる。したがって、本技術により、ドライバの安全および運転経験を改善するために様々なアプリケーションにおいて使用するための現在の道路シーン状況の包括的理解を与えることができる。さらに、ユーザの介入なしに複数の車両から道路シーン情報を自動的に集約および送信することにより、運転時のユーザに不要な注意散漫を引き起こすことも回避することができる。

上記の利点は例として提供されたこと、および本技法は多数の他の利点および利益を有することができることを理解されたい。

本開示は、添付図面の図において限定としてではなく例として示され、添付図面では、同様の構成要素を参照するために同様の参照番号が使用される。
道路シーン状況を処理および理解し、セマンティック道路シーン記述を作成および共有するための例示的なシステムのブロック図である。 例示的なコンピューティングデバイスのブロック図である。 例示的な道路シーンアプリケーションのブロック図である。 道路区間用のセマンティック道路シーン記述を作成するための例示的な方法のフローチャートである。 車両および／または道路区間に関する外部道路シーン状態を特定するための例示的な方法のフローチャートである。 道路区間用のセマンティック道路シーン記述を作成するためのさらなる例示的な方法のフローチャートである。 車線レベルアクティビティ情報を作成するための例示的な方法のフローチャートである。 車線レベル空間レイアウトを作成するための例示的な方法のフローチャートである。 道路区間に関連付けられた道路シーンを処理するための例示的なシステムのブロック図である。 道路区間用のセマンティック道路シーン記述を作成するための例示的なシステムのブロック図である。 例示的なセマンティック道路シーン記述を描写する図である。 特定の地理空間領域内の様々な位置における現在の道路シーン状況を報告する例示的な状況地図を示す図である。 状況オントロジーデータの一例を描写する図である。 道路区間に関連付けられた車線構造の一例を示す図である。 道路区間に関連付けられた車線構造の別の例を示す図である。

本明細書に記載される技術は、現在の道路シーン状況を処理および理解し、容易に交換
可能なフォーマットで現在の道路シーン状況を表すことができるものである。シーン状況の交換は、車車間（Ｖ２Ｖ）プロトコルを使用した複数の車両の間や、車路間／路車間（Ｖ２Ｉ／Ｉ２Ｖ）プロトコルを使用した車両と路側機（インフラストラクチャー。基盤とも称する。）の間で行われる。下記でさらに詳細に記載されるように、いくつかの実施形態では、交換されるべきセマンティック道路シーン記述は、対象車両の環境の様々な側面を記述することができ、一例として、内部環境や外部環境が含まれる。たとえば、当該記述は、車両が存在・移動している道路区間（road segment）に関連付けられた１つまたは複数の外部状態（outside condition）を含む。そのような状態の非限定的な例には、現
在のシーン構成要素（current scene composition）、個々のオブジェクト属性（たとえ
ば、車両の色やモデル）、シーン内に存在する１つまたは複数の道路物体によって実行されるアクティビティとそのアクティビティタイプ、シーン内の物体間関係（object-to-object relationship）、シーンパラメータなどが含まれる。シーンパラメータの非限定的
な例には、気象状態、明暗状態、地域のタイプ、運転のし易さの基準（ease-of-drive metric）、横断可能な道路領域などが含まれる。通信範囲内の別の車両からセマンティック記述を受信する車両は、セマンティック道路シーン記述から必要な情報を抽出し、それを処理して予測サービスをその乗員に提供することができる。

図１は、道路シーン状況を処理および理解し、道路区間に関連付けられたセマンティック道路シーン記述を作成・共有するための例示的なシステム１００のブロック図である。図示されたシステム１００は、サーバ１０１と、地図サーバ１７０と、基盤サーバ１９０と、クライアントデバイス１１５と、移動プラットフォーム１３５とを含む。システム１００のエンティティは、ネットワーク１０５を介して通信可能に結合される。図１に描写されたシステム１００は、例示を目的として提供され、本開示によって考察されるシステム１００および／またはさらなるシステムは、追加の構成要素を含んだり一部の構成要素を含まなかったりする場合があり、また、構成部品を組み合わせたり、構成部品のうちの１つまたは複数をさらなる構成部品に分割したりすることができることなどを理解されたい。たとえば、システム１００は、任意の数の移動プラットフォーム１３５、クライアントデバイス１１５、基盤サーバ１９０、地図サーバ１７０、またはサーバ１０１を含む場合がある。追加または代替として、システム１００は、ユーザから音声コマンドを受信し処理するための音声サーバ、検索クエリに該当する検索結果を提供するための検索サーバなどを含む場合がある。

ネットワーク１０５は、従来のタイプの有線またはワイヤレスであり得るし、星形構成、トークンリング構成、または他の構成を含む、多数の様々な構成を有する場合がある。さらに、ネットワーク１０５は、１つまたは複数のローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）（たとえば、インターネット）、公衆ネットワーク、プライベートネットワーク、仮想ネットワーク、ピアツーピアネットワーク、および／または、複数のデバイスがそれを介して通信することができる他の相互接続データパスを含む場合がある。たとえば、ネットワーク１０５は、車両対車両ネットワーク、車両対基盤／基盤対車両ネットワークなどを含む場合がある。

ネットワーク１０５はまた、様々な異なる通信プロトコルでデータを送るための電気通信ネットワークの部分に結合されるか、またはそれらを含む場合がある。いくつかの実施形態では、ネットワーク１０５は、ショートメッセージングサービス（ＳＭＳ）、マルチメディアメッセージングサービス（ＭＭＳ）、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）、直接データ接続、ＷＡＰ、電子メールなどを介して、データを送受信するためのＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）通信ネットワークまたはセルラー通信ネットワークを含む。いくつかの実施形態では、ネットワーク１０５は、ＤＳＲＣ、ＷＡＶＥ、８０２．１１ｐ、３Ｇ、４Ｇ、５Ｇ＋ネットワーク、ＷｉＦｉ（登録商標）、または任意の他のワイヤレスネットワークなどの接続を使用するワイヤレスネットワークである。図１は、サーバ
１０１、地図サーバ１７０、基盤サーバ１９０、クライアントデバイス１１５、および移動プラットフォーム１３５に結合するネットワーク１０５用の単一ブロックを示すが、ネットワーク１０５は、実際には、上述されたように、ネットワークの任意の数の組合せを備える場合があることを理解されたい。

サーバ１０１は、プロセッサ、メモリ、およびネットワーク通信能力（たとえば、通信ユニット）を含むハードウェアサーバおよび／または仮想サーバを含むことができる。サーバ１０１は、信号線１０４によって表されるように、ネットワーク１０５に通信可能に結合することができる。いくつかの実施形態では、サーバ１０１は、地図サーバ１７０、基盤サーバ１９０、クライアントデバイス１１５、および移動プラットフォーム１３５のうちの１つまたは複数との間でデータを送受信することができる。サーバ１０１は、本明細書の中の他の場所でさらに説明されるように、道路シーンアプリケーションのインスタンス１０９ａおよび状況オントロジーデータベース１０３を含む場合がある。

状況オントロジーデータベース（situation ontology database）１０３は、道路シー
ン状況を記述するための用語データ（terminology data）を記憶することができる。図１では、サーバ１０１が状況オントロジーデータベース１０３を含むものとして示されているが、移動プラットフォーム１３５および／またはクライアントデバイス１１５が、追加および／または代替として、用語データを記憶する場合があることを理解されたい。たとえば、移動プラットフォーム１３５および／またはクライアントデバイス１１５は、状況オントロジーデータベース１０３のインスタンスを含む場合があり、状況オントロジーデータベース１０３からのデータをキャッシュする（たとえば、様々な間隔で用語データをダウンロードする）ことなどができる。たとえば、用語データは、移動プラットフォーム１３５の中に事前に記憶／インストールされ、セットアップまたは最初の使用時に記憶および／またはリフレッシュされ、様々な間隔で複製されるなどの場合がある。さらなる実施形態では、状況オントロジーデータベース１０３からのデータは、実行時に要求／ダウンロードされる場合がある。他の適切な変形形態も可能であり、考えられる。

用語データは言語フレームワークを表すことができる。図１１は、状況オントロジーデータベース１０３に記憶される状況オントロジーデータの一例を示す。図示されたように、状況オントロジーデータは、気象状態、明暗状態、フロントガラスの状態、路面状態、道路物体のタイプ、道路物体のアクティビティ、道路物体の相対速度などを記述するための、あらかじめ定義されたセマンティック用語を含む場合がある。たとえば、気象状態を記述するために、セマンティック道路シーン記述は、以下の言葉：晴れ、曇り、部分的に曇り、雨、雪、豪雨、および霧のうちの１つまたは複数を含む場合がある。別の例として、セマンティック道路シーン記述は、特定の移動プラットフォーム１３５の相対運動を遅いまたは速いと定量化することができる。いくつかの実施形態では、これらの特定のあらかじめ定義されたセマンティック用語は、移動プラットフォーム１３５間、および移動プラットフォーム１３５とシステム１００内の基盤との間の通信用の共通用語の基礎（common terminology basis）を提供する。結果として、これらのエンティティは、相互に適用可能、解釈可能、および互いに理解可能なセマンティック道路シーン記述を作成することができる。いくつかの実施形態では、状況オントロジーデータベース１０３は、データを記憶しデータへのアクセスを提供するためのデータベース管理システム（ＤＢＭＳ）を含む場合があるか、またはその一部であり得る。

クライアントデバイス１１５は、メモリ、プロセッサ、および通信ユニットを含むコンピューティングデバイスである。クライアントデバイス１１５は、ネットワーク１０５に結合可能であり、サーバ１０１、地図サーバ１７０、基盤サーバ１９０、および移動プラットフォーム１３５（ならびに／またはネットワーク１０５に結合されたシステムの任意の他の構成部品）のうちの１つまたは複数との間でデータを送受信することができる。ク
ライアントデバイス１１５の非限定的な例には、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、モバイル電話、携帯情報端末（ＰＤＡ）、モバイル電子メールデバイス、または、情報を処理し、ネットワーク１０５にアクセスすることが可能な任意の他の電子デバイスが含まれる。いくつかの実施形態では、クライアントデバイスは、１つまたは複数のセンサ１０６を含む場合がある。

いくつかの実施形態では、クライアントデバイス１１５は、ナビゲーションアプリケーションのインスタンス１１７ｂを含む場合があり、ナビゲーションアプリケーションは、セマンティック道路シーン記述から抽出された現在の道路シーン情報を利用して、ユーザにナビゲーション指示を与える。ユーザ１２５は、線１１０によって示されるように、クライアントデバイス１１５と対話することができる。図１は１つのクライアントデバイス１１５を示すが、システム１００は１つまたは複数のクライアントデバイス１１５を含むことができる。

移動プラットフォーム１３５は、メモリ、プロセッサ、および通信ユニットを有するコンピューティングデバイスを含む。そのようなプロセッサの例には、１つまたは複数のセンサ、アクチュエータ、モチベータなどの、移動プラットフォーム１３５の他の構成部品に結合された、電子制御ユニット（ＥＣＵ）または他の適切なプロセッサが含まれ得る。移動プラットフォーム１３５は、信号線１３４を介してネットワーク１０５に結合することができ、サーバ１０１、地図サーバ１７０、基盤サーバ１９０、およびクライアントデバイス１１５のうちの１つまたは複数との間でデータを送受信することができる。いくつかの実施形態では、移動プラットフォーム１３５は、ある点（位置）から別の点（位置）に移動することが可能である。移動プラットフォーム１３５は、移動可能コンピュータあるいは移動端末と称することもできる。移動プラットフォーム１３５の非限定的な例には、車両（vehicle）、自動車（automobile）、バス、ボート、飛行機、生体工学インプラ
ント、スマートフォン端末、タブレット端末、ポータブルコンピュータ端末、または、非一時的コンピュータエレクトロニクス（たとえば、プロセッサ、メモリ、もしくは非一時的コンピュータエレクトロニクスの任意の組合せ）を有する任意の他のモバイルシステムが含まれる。ユーザ１２５は、線１５４によって表されるように、移動プラットフォーム１３５と対話することができる。ユーザ１２５は、移動プラットフォーム１３５を運転する人間のユーザであり得る。たとえば、ユーザ１２５は車両のドライバであり得る。

移動プラットフォーム１３５は、１つまたは複数のセンサ１０６と、車両ＣＡＮ（コントローラエリアネットワーク）データストア１０７と、道路シーンデータストレージ１０８と、ナビゲーションアプリケーションのインスタンス１１７ａとを含むことができる。図１は１つの移動プラットフォーム１３５を示すが、システム１００は１つまたは複数の移動プラットフォーム１３５を含むことができる。

車両ＣＡＮデータストア１０７は、移動プラットフォーム１３５のコントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ）を使用して、移動プラットフォーム１３５の様々なモジュール間で通信されている様々なタイプの車両動作データ（車両ＣＡＮデータと呼ばれることもある）を記憶する。いくつかの実施形態では、車両動作データは、移動プラットフォーム１３５の様々な構成部品の動作状態を監視するための、これらの構成部品に結合された複数のセンサ１０６から収集される。車両ＣＡＮデータの例には、限定はしないが、速度、加速度、減速度、車輪速度（毎分回転数−ＲＰＭ）、車輪スリップ、トラクション制御情報、牽引制御情報、ワイパー制御情報、ステアリング角、制動力などが含まれる。いくつかの実施形態では、車両動作データは、移動プラットフォーム１３５の現在位置を記述する位置データ（たとえば、ＧＰＳ（全地球測位システム）座標）を含む場合もある。他の標準的な車両動作データも考えられる。いくつかの実施形態では、車両ＣＡＮデータストア１０７は、データを記憶しデータへのアクセスを提供するためのデータストレージシステ
ム（たとえば、標準のデータまたはデータベースの管理システム）の一部であり得る。

道路シーンデータストレージ１０８は、移動プラットフォーム１３５の１つまたは複数のセンサによって取り込まれた道路シーンデータを記憶する。道路シーンデータは、移動プラットフォーム１３５の外部環境を記述するデータであり、外部環境には、車道や当該車道に沿って位置する他の物体が含まれる。いくつかの実施形態では、移動プラットフォーム１３５の１つまたは複数の第１のセンサ１０６は、移動プラットフォーム１３５の動作に関するセンサデータを取り込むことができる。このセンサデータは、処理され、車両動作データとして車両ＣＡＮデータストア１０７に記憶され、かつ／または、本明細書の中の他の場所で説明されるように、道路シーンアプリケーション１０９に供給される場合がある。車両動作データのさらなる非限定的な例には、限定はしないが、速度、加速度、減速度、車輪速度、車輪スリップ、トラクション制御情報、牽引制御情報、ワイパー制御情報、ステアリング角、制動力などが含まれる。いくつかのさらなる実施形態では、移動プラットフォーム１３５の１つまたは複数の第２のセンサ１０６は、移動プラットフォーム１３５の外部および／または周囲の環境を記述するシーンデータを取り込むことができる。このシーンデータは、処理され、道路シーンデータとして道路シーンデータストレージ１０８に記憶され、かつ／または、本明細書の中の他の場所で説明されるように、道路シーンアプリケーション１０９に供給される場合がある。

道路シーンデータに関するさらなる例では、センサ１０６は、屋内環境または屋外環境のビデオ画像および静止画像を含む画像を記録するように構成された１つまたは複数の光学センサを含む場合があり、任意の適用可能なフレームレートを使用してビデオストリームのフレームを記憶することができ、任意の適用可能な方法を使用して取り込まれたビデオ画像および静止画像を符号化および／または処理することができ、それらのセンサ範囲内の周辺環境の画像を取り込むことができる。たとえば、移動プラットフォームのコンテキストでは、センサ１０６は、移動プラットフォーム１３５のまわりの環境、例えば、道路、空、山、路側構造体、ビルディング、木、動的道路物体（たとえば、周囲の移動プラットフォーム１３５、歩行者、道路工事作業員など）、および／または静的道路物体（たとえば、車線、交通信号、道路標識、トラフィックコーン、バリケードなど）を取り込むことができる。いくつかの実施形態では、センサ１０６は、移動プラットフォーム１３５の経路に対していずれの方向（前方、後方、横方向、上方、下方、対向など）でも検知するように取り付けることができる。いくつかの実施形態では、１つまたは複数のセンサ１０６は、多方向（たとえば、ＬＩＤＡＲ）であり得る。

サーバ１０１、移動プラットフォーム１３５および／またはクライアントデバイス１１５は、道路シーンアプリケーションのインスタンス１０９ａ、１０９ｂ、および１０９ｃ（本明細書では単に１０９とも呼ばれる）を含む場合がある。いくつかの構成では、道路シーンアプリケーション１０９は、異なる位置における異なるデバイス上にネットワーク１０５を介して分散配置される場合があり、その場合は、クライアントデバイス１１５、移動プラットフォーム１３５および／またはサーバ１０１は、各々、道路シーンアプリケーション１０９の種々の態様（同じ、同様、異なるなど）を備える道路シーンアプリケーション１０９のインスタンスを含む場合がある。たとえば、道路シーンアプリケーションの各インスタンス１０９ａ、１０９ｂ、および１０９ｃは、下記でより詳細に説明される、図２Ｂに描写される副構成部品および／またはこれらの副構成部品の様々な変形形態のうちの１つまたは複数を備える場合がある。いくつかの実施形態では、道路シーンアプリケーション１０９は、たとえば、図２Ｂに描写される構成要素のすべてを備えるネイティブアプリケーションであり得る。

他の変形形態および／または組合せも可能であり、考えられる。図１に示されたシステム１００は例示的なシステムの代表であり、様々な異なるシステム環境およびシステム構
成が考えられ、本開示の範囲内にあることを理解されたい。たとえば、様々な行為および／または機能をサーバからクライアントに、またはその逆に移動することができ、データは、単一のデータストアに統合されるか、または追加のデータストアの中にさらにセグメント化される場合があり、いくつかの実装形態は、追加のまたはより少ないコンピューティングデバイス、サービス、および／またはネットワークを含む場合があり、様々な機能のクライアントまたはサーバ側を実装する場合がある。さらに、システムの様々なエンティティは、単一のコンピューティングデバイスもしくはシステムの中に統合されるか、または追加のコンピューティングデバイスもしくはシステムの中に分割される場合などがある。

道路シーンアプリケーション１０９は、道路シーンデータを処理し、道路シーン状況を推論し、セマンティック道路シーン記述を作成し、他の移動プラットフォーム１３５からの道路シーン記述を処理することなどを行うように実行可能なソフトウェアおよび／またはハードウェア論理を含む。いくつかの実施形態では、道路シーンアプリケーション１０９は、１つもしくは複数のコンピュータデバイスの１つもしくは複数のプロセッサによって実行可能なソフトウェア、限定はしないが、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）などのハードウェア、および／またはハードウェアとソフトウェアの組合せなどを使用して実装することができる。道路シーンアプリケーション１０９は、少なくとも図２〜図８を参照して下記でより詳細に記載される。

ナビゲーションアプリケーション１１７は、ユーザにナビゲーション指示を与えるように実行可能なソフトウェアおよび／またはハードウェア論理を含む。いくつかの実施形態では、ナビゲーションアプリケーション１１７は、１つもしくは複数のコンピュータデバイスの１つもしくは複数のプロセッサによって実行可能なソフトウェア、限定はしないが、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）などのハードウェア、および／またはハードウェアとソフトウェアの組合せなどを使用して実装することができる。

ナビゲーションアプリケーション１１７は、位置データ（たとえば、ＧＰＳ三角測量）を受信し、対応するコンピューティングデバイスに供給するように構成された、地理位置トランシーバ（たとえば、ＧＰＳ）などのセンサ１０６からのデータを利用することができる。たとえば、移動プラットフォーム１３５および／またはクライアントデバイス１１５は、そのような地理位置トランシーバを備えている場合があり、ナビゲーションアプリケーション１１７の対応するインスタンスは、そのようなトランシーバからの位置データを受信し処理するように構成される場合がある。

いくつかの実施形態では、第１の移動プラットフォーム１３５上で動作する道路シーンアプリケーション１０９のインスタンスは、（たとえば、第１の移動プラットフォーム１３５の通信範囲内の）他の移動プラットフォーム１３５から道路シーン記述を受信し、場合によってはローカルに作成された道路シーン記述とともに、受信された道路シーン記述を処理して、第１の移動プラットフォーム１３５、およびより具体的には、移動プラットフォーム１３５と対話しているユーザに関する包括的な現在の道路シーン状況を特定することができる。限定ではなく例として、ユーザの第１の移動プラットフォーム１３５および／またはクライアントデバイス１１５上で動作するナビゲーションアプリケーション１１７のインスタンスは、移動プラットフォーム１３５および／またはクライアントデバイス１１５の１つまたは複数の出力デバイス（たとえば、スピーカシステム、ディスプレイ上に表示されるグラフィカルユーザインターフェースなど）を介して、道路シーンアプリケーション１０９によって特定された現在の道路シーン状況に基づくナビゲーション指示をユーザに与えることができる。場合によっては、受信される道路シーン記述は、本明細
書の中の他の場所で説明されるように、ある時点に第１の移動プラットフォーム１３５のある特定の範囲内に位置する道路シーンアプリケーション１０９のインスタンスから受信される場合がある。

センサ１０６は、移動プラットフォーム１３５および／またはクライアントデバイス１１５に適した任意のタイプのセンサを含む場合がある。センサ１０６は、コンピューティングデバイスおよび／またはその周辺環境の特性を判断することに適した任意のタイプのデータを収集するように構成される場合がある。センサ１０６の非限定的な例には、様々な光学センサ（ＣＣＤ、ＣＭＯＳ、２Ｄ、３Ｄ、レーザーイメージング検出・測距（ＬＩＤＡＲ）、カメラなど）、オーディオセンサ、動き検出センサ、気圧計、高度計、熱電対、湿度センサ、ＩＲセンサ、レーダーセンサ、他の光センサ、ジャイロスコープ、加速度計、速度計、ステアリングセンサ、制動センサ、スイッチ、車両インジケータセンサ、ワイパーセンサ、地理位置センサ、トランシーバ、ソナーセンサ、超音波センサ、タッチセンサ、近接センサなどが含まれる。

移動プラットフォーム１３５および／またはクライアントデバイス１１５のプロセッサ（たとえば、図２参照）は、センサデータを受信し処理することができる。移動プラットフォーム１３５のコンテキストでは、プロセッサは、車などの移動プラットフォーム１３５に実装された電子制御ユニット（ＥＣＵ）であり得るが、他の移動プラットフォームのタイプも考えられる。ＥＣＵは、センサデータを受信し、道路シーンアプリケーション１０９によるアクセス・取出しのために車両動作データとして車両ＣＡＮデータストア１０７に記憶することができる。さらなる例では、車両動作データは、（受信および／または処理されると、たとえば、車両バス、ＥＣＵなどを介して）道路シーンアプリケーション１０９に、より直接的に供給される。他の適切な変形形態も可能であり、考えられる。さらなる例として、１つまたは複数のセンサ１０６は、道路区間上を移動している移動プラットフォーム１３５（たとえば、車両）から画像データを取り込むことができ、画像データは道路区間を含むシーンを描写する。道路シーンアプリケーション１０９は、本明細書の中の他の場所でさらに説明されるように、（たとえば、バス、ＥＣＵなどを介して）センサ１０６から画像データ（たとえば、リアルタイムビデオストリーム、一連の静止画像など）を受信し、それを処理して現在の道路シーン状況を特定することができる。

地図サーバ１７０は、プロセッサ、メモリ、およびネットワーク通信能力を有するハードウェアサーバおよび／または仮想サーバを含む。いくつかの実施形態では、地図サーバ１７０は、サーバ１０１、基盤サーバ１９０、移動プラットフォーム１３５、およびクライアントデバイス１１５のうちの１つまたは複数との間でデータを送受信する。たとえば、地図サーバ１７０は、特定の道路区間を含む地理空間領域の地図を記述するデータを、道路シーンアプリケーション１０９およびナビゲーションアプリケーション１１７のうちの１つまたは複数に送る。地図サーバ１７０は、信号線１７１を介してネットワーク１０５に通信可能に結合される。いくつかの実施形態では、地図サーバ１７０は、関心地点（ＰＯＩ）データベース１７２および地図データベース１７４を含む。

関心地点（ＰＯＩ）データベース１７２は、様々な地理的領域についての関心地点（ＰＯＩ）を記述するデータを記憶する。たとえば、ＰＯＩデータベース１７２は、様々な道路区間に沿った観光地、ホテル、レストラン、ガソリンスタンド、大学スタジアム、ランドマークなどを記述するデータを記憶する。いくつかの実施形態では、ＰＯＩデータベース１７２は、データを記憶しデータへのアクセスを提供するためのデータベース管理システム（ＤＢＭＳ）を含む場合がある。地図データベース１７４は、１つまたは複数の地理的領域に関連する地図を記述するデータを記憶する。いくつかの実施形態では、地図データは、地上部分における１つまたは複数の地理的領域を記述することができる。たとえば、地図データは、特定の道路に関連付けられた１つまたは複数の車線を記述する情報を含
む場合がある。より具体的には、地図データは、道路の進行方向、その道路上の車線の数、その道路の出口および入口、１つまたは複数の車線が特殊な状況を有している（たとえば、カープール車線である）かどうか、それらの車線における道路の状態、それらの車線についての交通および／または事故のデータ、それらの車線に関連する交通規制（たとえば、車線標識、路面標識、交通信号、交通標識など）などを記述することができる。いくつかの実施形態では、地図データベース１７４は、データを記憶しデータへのアクセスを提供するためのデータベース管理システム（ＤＢＭＳ）を含み、かつ／またはそれに関連付けられる場合がある。

基盤サーバ１９０は、プロセッサ、メモリ、およびネットワーク通信能力を有するハードウェアサーバおよび／または仮想サーバを含む。いくつかの実施形態では、基盤サーバ１９０は、サーバ１０１、地図サーバ１７０、移動プラットフォーム１３５、およびクライアントデバイス１１５のうちの１つまたは複数との間でデータを送受信する。いくつかの実施形態では、基盤サーバ１９０および／またはそれに結合された基盤コンポーネント（たとえば、タワーなど）は、移動プラットフォーム１３５とデータを交換するためのＶ２Ｉ／Ｉ２Ｖ通信プロトコルを利用する。基盤コンポーネント（基盤構成部品）の非限定的な例には、路側ユニット、たとえば、車道に沿って配備された固定ステーションなどが含まれる。基盤サーバ１９０は、自身が受信または交換したデータ、例えば、移動プラットフォーム１３５が他の移動プラットフォームに送信した道路シーン記述（Ｖ２Ｖデータ）や基盤サーバ１９０に送信した道路シーン記述（Ｖ２Ｉ／Ｉ２Ｖデータ）などを、Ｖ２Ｖデータストア１９２、Ｖ２Ｉ／Ｉ２Ｖデータストア１９４などの１つまたは複数の対応するデータリポジトリに記憶する。いくつかの実施形態では、Ｖ２Ｖデータストア１９２および／またはＶ２Ｉ／Ｉ２Ｖデータストア１９４は、データを記憶しデータへのアクセスを提供するためのデータベース管理システム（ＤＢＭＳ）を含み、かつ／またはそれに関連付けられる場合がある。移動プラットフォーム１３５および基盤は、ワイヤレス接続を介して、ネットワーク１０５に含まれるＶ２Ｖ通信ネットワークおよび／またはＶ２Ｉ／Ｉ２Ｖ通信ネットワークに通信可能に結合することができる。いくつかの実施形態では、移動プラットフォーム１３５および基盤は、それらの無線周波通信範囲内にあるネットワークに結合された他のエンティティにメッセージを送信し、それらからメッセージを受信することができる。

図２Ａは、サーバ１０１、クライアントデバイス１１５、移動プラットフォーム１３５、地図サーバ１７０、または基盤サーバ１９０のアーキテクチャを表すことができる、コンピューティングデバイス２００のブロック図である。

描写されたように、コンピューティングデバイス２００は、１つまたは複数のプロセッサ２１３と、１つまたは複数のメモリ２１５と、通信ユニット２１７と、１つまたは複数のセンサ１０６と、１つまたは複数の入力および／または出力デバイス２１９と、１つまたは複数のデータストア２２１とを含む。コンピューティングデバイス２００の構成部品は、バス２１０によって通信可能に結合される。コンピューティングデバイス２００がサーバ１０１、クライアントデバイス１１５、または移動プラットフォーム１３５を表す実装形態では、コンピューティングデバイス２００は、ナビゲーションアプリケーション１１７および／または道路シーンアプリケーションを含む場合がある。さらに、コンピューティングデバイス２００がサーバ１０１、地図サーバ１７０、および／または基盤サーバ１９０を表す実装形態では、コンピューティングデバイス２００は、状況オントロジー１０３、ＰＯＩデータベース１７２、地図データベース１７４、Ｖ２Ｖデータストア１９２、および／またはＶ２Ｉ／Ｉ２Ｖデータストア１９４などの、対応するデータリポジトリ２２１を含む場合がある。

図２Ａに描写されたコンピューティングデバイス２００は例として提供され、それらは
、本開示の範囲から逸脱することなく、他の形態を取り、追加のまたはより少ない構成部品を含む場合があることを理解されたい。たとえば、図示されていないが、コンピューティングデバイス２００は、様々なオペレーティングシステム、ソフトウェア構成部品、ハードウェア構成部品、および他の物理構成を含む場合がある。

コンピューティングデバイス２００が移動プラットフォーム１３５に含まれるか、または組み込まれる実施形態では、コンピューティングデバイス２００は、プラットフォームバス（たとえば、ＣＡＮ）、１つまたは複数のセンサ（たとえば、１つまたは複数の制御ユニット（たとえば、ＥＣＵ、ＥＣＭ、ＰＣＭなど）、自動車用センサ、音響センサ、化学センサ、生体工学センサ、位置センサ（たとえば、ＧＰＳ、コンパス、加速度計、ジャイロスコープなど）、スイッチ、およびコントローラ、カメラなど）、エンジン、動力伝達装置、サスペンションコンポーネント、計器（instrumentation）、温度調節器、およ
び／または、必要な任意の他の電気的、機械的、構造的、および機械的な構成部品などの、移動プラットフォーム１３５の様々なプラットフォーム構成部品を含み、かつ／またはそれらに結合される場合がある。

プロセッサ２１３は、様々な入力／出力演算、論理演算、および／または数学演算を実施することによって、ソフトウェア命令を実行することができる。プロセッサ２１３は、たとえば、複合命令セットコンピュータ（ＣＩＳＣ）アーキテクチャ、縮小命令セットコンピュータ（ＲＩＳＣ）アーキテクチャ、および／または命令セットの組合せを実装するアーキテクチャを含む、データ信号を処理する様々なコンピューティングアーキテクチャを有する場合がある。プロセッサ２１３は、実体および／または仮想であり得るし、シングルコアまたは複数の処理ユニットおよび／もしくはコアを含む場合がある。いくつかの実装形態では、プロセッサ２１３は、電子表示信号を生成し、ディスプレイデバイス（図示せず）に供給し、画像の表示をサポートし、画像を取り込み送信し、様々なタイプの特徴抽出およびサンプリングなどを含む複雑なタスクを実行することが可能であり得る。いくつかの実装形態では、プロセッサ２１３は、バス２１０を介してメモリ２１５に結合されて、そこからデータおよび命令にアクセスし、その中にデータを記憶することができる。バス２１０は、コンピューティングデバイス２００の他の構成部品、たとえば、メモリ２１５、通信ユニット２１７、センサ１０６、入力／出力デバイス２１９、および／またはデータストア２２１を、プロセッサ２１３と結合することができる。

メモリ２１５は、データを記憶し、コンピューティングデバイス２００の他の構成部品にデータへのアクセスを提供することができる。いくつかの実装形態では、メモリ２１５は、プロセッサ２１３によって実行され得る命令および／またはデータを記憶することができる。たとえば、コンピューティングデバイス２００の構成に応じて、メモリ２１５は、アプリケーション１１７および／または１０９のうちの１つまたは複数を記憶することができる。メモリ２１５は、たとえば、本明細書に記載された様々なデータ、オペレーティングシステム、ハードウェアドライバ、他のソフトウェアアプリケーション、データベースなどを含む、他の命令およびデータを記憶することも可能である。メモリ２１５は、プロセッサ２１３およびコンピューティングデバイス２００の他の構成部品との通信のために、バス２１０に結合することができる。

メモリ２１５は、プロセッサ２１３によって、またはプロセッサ２１３とともに処理するための、命令、データ、コンピュータプログラム、ソフトウェア、コード、ルーチンなどを、含有、記憶、通信、伝搬、または搬送することができる任意の有形非一時的な装置またはデバイスであり得る、非一時的コンピュータ使用可能（たとえば、読取り可能、書込み可能などの）媒体を含む。いくつかの実装形態では、メモリ２１５は、揮発性メモリおよび不揮発性メモリのうちの１つまたは複数を含む場合がある。たとえば、メモリ２１５は、限定はしないが、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）デバイス、ス
タティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）デバイス、ディスクリートメモリデバイス（たとえば、ＰＲＯＭ、ＦＰＲＯＭ、ＲＯＭ）、ハードディスクドライブ、光ディスクドライブ（ＣＤ、ＤＶＤ、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）など）のうちの１つまたは複数を含む場合がある。メモリ２１５は単一のデバイスであり得るか、または複数のタイプのデバイスおよび構成を含む場合があることを理解されたい。

通信ユニット２１７は、通信ユニット２１７がワイヤレス接続および／または有線接続を使用して、（たとえば、ネットワーク１０５を介して）通信可能に結合された他のコンピューティングデバイスにデータを送信し、それらからデータを受信する。通信ユニット２１７は、データを送受信するための１つまたは複数の有線インターフェースおよび／またはワイヤレストランシーバを含む場合がある。通信ユニット２１７は、ネットワーク１０５に結合し、（構成に応じて）クライアントデバイス１１５、移動プラットフォーム１３５、および／またはサーバ１０１などの他のコンピューティングノードと通信することができる。通信ユニット２１７は、上記で説明された通信方法などの標準の通信方法を使用して、他のコンピューティングノードとデータを交換することができる。

データストア２２１は、データを記憶する非一時的記憶媒体を含む。非限定的で例示的な非一時的記憶媒体には、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）デバイス、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）デバイス、フラッシュメモリ、ハードディスクドライブ、フロッピーディスクドライブ、ディスクベースのメモリデバイス（たとえば、ＣＤ、ＤＶＤ、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）など）、フラッシュメモリデバイス、または他の何らかの既知の有形揮発性もしくは不揮発性ストレージデバイスが含まれ得る。図２Ａによって表されたコンピューティングデバイスに応じて、データストアは、状況オントロジーデータストア１０３、車両ＣＡＮデータストア１０７、道路シーンデータストア１０８、ＰＯＩデータベース１７２、地図データベース１７４、Ｖ２Ｖデータストア１９２、および／またはＶ２Ｉ／Ｉ２Ｖデータストア１９４のうちの１つまたは複数を表すことができる。

データストア２２１は、コンピューティングデバイス２００、あるいは、別のコンピューティングデバイス、および／またはコンピューティングデバイス２００とは別個であるが、それと結合されたりアクセス可能なストレージシステムに含まれたりする場合がある。いくつかの実施形態では、データストア２２１は、サーバ１０１、地図サーバ１７０、基盤サーバ１９０、移動プラットフォーム１３５、および／またはクライアントデバイス１１５によって動作可能なデータベース管理システム（ＤＢＭＳ）と共同して、データを記憶することができる。たとえば、ＤＢＭＳは、構造化照会言語（ＳＱＬ）のＤＢＭＳ、非ＳＱＬのＤＢＭＳなどを含む可能性がある。場合によっては、ＤＢＭＳは、行と列から構成される多次元テーブルにデータを記憶し、プログラムに基づいた演算を使用して、データの行を操作、すなわち、挿入、問合せ、更新、および／または削除することができる。

入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイス２１９は、情報を入力および／または出力するための任意の標準デバイスを含む。非限定的で例示的なＩＯデバイス２１９には、ユーザ１２５に道路シーン情報を表示するためのスクリーン（たとえば、ＬＥＤベースのディスプレイ）、ユーザ１２５に音声情報を出力するためのオーディオ再生デバイス（たとえば、スピーカ）、音声コマンドおよび／もしくはボイスコマンドを取り込むためのマイクロフォン、キーボード、タッチスクリーン、ポインティングデバイス、インジケータ、ならびに／または、ユーザ１２５との通信および／もしくは対話を容易にするための任意の他のＩ／Ｏ構成部品が含まれ得る。入力／出力デバイス２１９は、直接または介在するＩ／Ｏコントローラを介してのいずれかで、コンピューティングデバイス２００に結合することができる。

道路シーンアプリケーション１０９は、（たとえば、データストア２２１および／またはセンサ１０６から）道路シーンデータを受信し、道路シーンデータを処理して様々なタイプのシーン情報を抽出することができる。たとえば、道路シーンアプリケーション１０９は、画像データに基づいて、限定はしないが、地域性、明暗状態、気象状態、シーン構成要素（たとえば、動的道路物体、静的道路物体）、シーンレベルコンテキストなどを含むシーン情報を特定することができる。さらなる非限定的な例として、道路シーンアプリケーション１０９は、１つまたは複数の光センサおよび／またはレーダーセンサ（たとえば、１つまたは複数のカメラ）から画像データを受信し、画像データを処理して、特定の道路区間に関連付けられた様々なタイプの道路シーン情報を抽出することができる。

いくつかの実施形態では、道路シーンアプリケーション１０９は、たとえば、道路シーンデータから抽出されたシーン情報および移動プラットフォーム１３５から受信された車両動作データを使用して、道路シーン状況の１つまたは複数の態様を効率的に特定することができる。これらの態様には、限定はしないが、所与の道路区間の路面状態、道路区間の各車線に関連付けられた車線レベルアクティビティ情報、道路区間の各車線に関連付けられた車線レベル空間レイアウト、道路区間に関連付けられた気象、道路区間に関連付けられた明暗などが含まれ得る。

道路シーンアプリケーション１０９は、状況オントロジーデータを適用してセマンティック道路シーン記述を作成することができ、セマンティック道路シーン記述は、本明細書の中の他の場所でさらに記載されるように、道路区間の道路シーン状況を要約するものである。セマンティック道路シーン記述は、道路区間に関連付けられた他の移動プラットフォーム１３５、たとえば、道路区間に近接している移動プラットフォーム１３５（たとえば、道路区間に接している移動プラットフォーム１３５、現在の移動プラットフォーム１３５の前方または後方のあらかじめ決定された距離内で移動している移動プラットフォーム１３５）に送信することができる。

例示的な道路シーンアプリケーション１０９のブロック図を描写する図２Ｂに示されたように、道路シーンアプリケーション１０９は、ＰＯＩ抽出器２５２と、シーンプロセッサ２５４と、アクティビティアグリゲータ２５６と、空間レイアウトエンコーダ２５８と、道路状態推定器２６０と、セマンティック記述作成器２６２と、インターフェースエンジン２６４とを含む場合があるが、道路シーンアプリケーション１０９は、限定はしないが、構成エンジン、トレーニングエンジン、暗号化エンジンなどのさらなる構成部品を含む場合があり、かつ／またはこれらの様々な構成部品は、単一のエンジンに組み合わされるか、もしくはさらなるエンジンに分割される場合があることを理解されたい。

ＰＯＩ抽出器２５２、シーンプロセッサ２５４、アクティビティアグリゲータ２５６、空間レイアウトエンコーダ２５８、道路状態推定器２６０、セマンティック記述作成器２６２、および／またはインターフェースエンジン２６４は、ソフトウェア、ハードウェア、または上記の組合せとして実装することができる。いくつかの実装形態では、ＰＯＩ抽出器２５２、シーンプロセッサ２５４、アクティビティアグリゲータ２５６、空間レイアウトエンコーダ２５８、道路状態推定器２６０、セマンティック記述作成器２６２、および／またはインターフェースエンジン２６４は、バス２１０および／またはプロセッサ２１３により、互いに、かつ／またはコンピューティングデバイス２００の他の構成部品に、通信可能に結合することができる。いくつかの実装形態では、構成部品１０９、２５２、２５４、２５６、２５８、２６０、２６２、および／または２６４のうちの１つまたは複数は、それらの機能を実現するためにプロセッサ２１３によって実行可能な命令のセットである。さらなる実装形態では、構成部品１０９、２５２、２５４、２５６、２５８、２６０、２６２、および／または２６４のうちの１つまたは複数は、メモリ２１５に記憶
可能であり、それらの機能を実現するためにプロセッサ２１３によってアクセス可能かつ実行可能である。上記の実装形態のいずれにおいても、これらの構成部品１０９、２５２、２５４、２５６、２５８、２６０、２６２、および／または２６４は、プロセッサ２１３およびコンピューティングデバイス２００の他の構成部品との連携および通信に適合することができる。

ＰＯＩ抽出器２５２は、地図データを受信するために、メモリ２１５、通信ユニット２１７、データストア２２１、および／または他の構成部品に結合することができ、地図データから道路区間に関連付けられた１つまたは複数の関心地点（ＰＯＩ）および／またはランドマークを抽出することができる。いくつかの実施形態では、ＰＯＩ抽出器２５２は、たとえば、トランシーバ（たとえば、ＧＰＳデバイス）、測位システム、および／または車両ＣＡＮデータストア１０７から、移動プラットフォーム１３５の現在位置に関連付けられた地理位置データ（たとえば、ＧＰＳ座標）を受信することができる。次いで、ＰＯＩ抽出器２５２は、地理位置データを使用してＰＯＩデータベース１７２および／または地図データベース１７４を検索することにより、移動プラットフォーム１３５の現在位置に近い１つまたは複数の関心地点および／またはランドマークを特定することができる。

一例として、車両が高速道路Ｉ−１５を走行しており、ＧＰＳデバイスによって検出されたそのＧＰＳ座標が北緯４０．５８２９°、西経１１１．８９３２°であると仮定すると、ＰＯＩ抽出器２５２は、この座標を使用して、あらかじめ決定された近接範囲（たとえば、２マイル）内の関心地点および／またはランドマークを求めるためにＰＯＩデータベース１７２を検索することができる。この例では、ＰＯＩ抽出器２５２は、車両がリオティントスタジアムおよびジョーダンコモンズメガプレックス劇場の近傍内を移動していると判断することができる。いくつかの実施形態では、抽出されたＰＯＩおよびランドマークは、セマンティック道路シーン記述内でどの道路区間が引用されるかを識別するのに役立つことができる。ＰＯＩおよびランドマークは、本明細書の中の他の場所でさらに説明されるように、同じ道路区間に関連付けられた異なる車両から受信された複数のセマンティック道路シーン記述を統合するために役立てることもできる。

シーンプロセッサ２５４は、センサデータを受信するためにセンサ１０６（たとえば、バス２１０および／もしくはプロセッサ２１３）ならびに／またはデータストア２２１に通信可能に結合されており、センサデータを処理して様々なタイプのシーン情報を抽出することができる。たとえば、センサ１０６は、移動プラットフォーム１３５の中に据え付けられ、移動プラットフォーム１３５の周囲の環境を記述する道路シーンデータを取り込むことができる。

いくつかの実施形態では、センサ１０６は画像データを取り込むことができる。画像データは、移動プラットフォーム１３５が道路に沿って移動するにつれて、ある特定のレート／間隔（たとえば、０．５秒ごと、１秒ごと、３秒ごとなど）で取り込まれた画像を含む場合がある。いくつかの実施形態では、取込み間隔は、特定の時刻および／またはシーンレベルコンテキストに応じて変化する場合がある。たとえば、画像センサ１０６は、ピーク時間（たとえば平日のＡＭ８時〜ＡＭ１０時およびＰＭ５時〜ＰＭ７時の間）はより頻繁に（たとえば、０．２秒ごとに）外部シーンを取り込むようにしてもよい。いくつかの実施形態では、画像センサ１０６は、道路シーンアプリケーション１０９によって特定されたシーンレベルコンテキストに基づいて、取込み間隔を調整することができる。たとえば、画像センサ１０６は、交通混雑および／または渋滞が発生すると０．２秒ごとに外部シーンを取り込むようにしてもよい。さらなる実施形態では、取込みレート／間隔は標準のフレームレートであり得る。

いくつかの実施形態では、シーンプロセッサ２５４は、道路シーンデータを処理して１つまたは複数のシーン情報を特定するための１つまたは複数の構成部品を含む場合がある。図７に示されたように、道路シーンを処理するための例示的なシーンプロセッサ２５４は、地域性検出器７０２と、明暗検出器７０４と、気象検出器７０６と、動的道路物体検出器７０８と、静的道路物体検出器７１０と、シーンレベルコンテキスト検出器７１２とを含む場合がある。

いくつかの実施形態では、シーンプロセッサ２５４は、視覚アルゴリズムを使用して、道路シーンデータ（たとえば、画像センサデータなど）から１つまたは複数のシーンパラメータを抽出することができる。たとえば、地域性検出器７０２は、画像内に描写されたものに基づいて、移動プラットフォーム１３５に関連付けられた位置のタイプを識別することができる。たとえば、センサ１０６によって取り込まれた画像が高いビルディング、混雑した通り、および人が多い横断歩道を記述する場合、地域性検出器７０２は、移動プラットフォーム１３５の地域性を市街地として識別することができる。地域性の例示的なカテゴリには、限定はしないが、市街地、地方、ハイウェイ、横断歩道、ガソリンスタンド、林道、広場、市場などが含まれる。

いくつかの実施形態では、明暗検出器７０４は、入力された画像データを処理して、それが関連付けられた移動プラットフォーム１３５によって知覚された現在のシーンの明暗レベルを推定することができる。明暗状態の例には、限定はしないが、昼間、夜間、通常、明るい（bright）、低い（low）、暗い（dark）、散乱（diffused）、まぶしい（glare）などが含まれる。

いくつかの実施形態では、気象検出器７０６は、道路シーンデータおよび／または車両動作データ（たとえば、時間データ、温度データ、気圧データ、光データ、外部湿度データ、ワイパーデータ、および／または画像データなど）を処理することによって、それが関連付けられた移動プラットフォーム１３５の視点から観測された現在の気象状態を特定することができる。たとえば、場合によっては、気象検出器７０６は、画像データを分析して外部光特性、時刻に関する空の曇り具合、温度、および気圧の傾向を判断し、気象の変化を特定し、ワイパーの使用（オン対オフ、低速対高速）を決定し、降水量を判断することなどができる。たとえば、気象検出器７０６は、画像に描写された外部シーンおよびワイパーの動作に基づいて、豪雨であると判断することができる。気象状態の例には、限定はしないが、晴れ、雪、雨、豪雨、曇り、部分的に曇り、霧などが含まれる。いくつかの実施形態では、気象状態および他のシーンパラメータは、道路シーンデータに加えて移動プラットフォーム１３５の車両動作データに基づいて特定することもできる。

いくつかの実施形態では、動的道路物体検出器７０８は、それが関連付けられた移動プラットフォーム１３５の視点から観測された１つまたは複数の動的道路物体を検出することができる。たとえば、動的道路物体検出器７０８は、光学センサ１０６の視界内の１つまたは複数の車両、歩行者、道路工事作業員などを検出することができる。たとえば、動的道路物体検出器７０８は、視覚アルゴリズムを使用して画像内の物体を検出し、この検出された物体を記録することができる。基準点に対する検出物体の相対位置が後続の画像および／またはフレームにわたって動的に変化する場合、動的道路物体検出器７０８は、検出物体が動的道路物体であると判断することができる。いくつかの実施形態では、動的道路物体検出器７０８は、各動的道路物体に一意の物体識別子（たとえば、物体ＩＤ）を割り当てることができる。物体ＩＤは、道路区間上の動的道路物体のアクティビティおよび位置を監視するのに役立てることができる。

いくつかの実施形態では、動的道路物体に割り当てられた物体ＩＤは、移動プラットフォーム１３５に対してローカルに一意（ローカルユニーク）であり得る。一例として、車
両Ａが識別した動的道路物体に第１のセットの物体ＩＤを割り当て、車両Ｂが識別した動的道路物体に第２のセットの物体ＩＤを割り当てると仮定する。第１のセットおよび第２のセットの中の物体ＩＤは、それぞれ車両Ａおよび車両Ｂに対してローカルに一意であり得るが、第１のセットの中の車両Ａによって割り当てられた１つまたは複数の物体ＩＤは、第２のセットの中の車両Ｂによって割り当てられた物体ＩＤとランダムに同じ場合がある。いくつかの実施形態では、物体ＩＤは普遍的に一意（ユニバーサルユニーク）であり得るし、各物体ＩＤはシーン内に存在する動的道路物体を一意に識別することができ、したがって、異なる移動プラットフォーム１３５は同じ物体ＩＤを使用して同じ動的道路物体を引用することができることを意味する。

いくつかの実施形態では、静的道路物体検出器７１０は、それが関連付けられた移動プラットフォーム１３５の視点から観測された１つまたは複数の静的道路物体を検出することができる。例示的な静的道路物体には、限定はしないが、交通標識、交通信号、道路標識、工事コーン、バリケードなどが含まれる。たとえば、静的道路物体検出器７１０は、標準の物体検出アルゴリズムを使用して画像内の物体を検出し、検出された後はこの物体を追跡する。基準点に対する検出物体の相対位置が後続の画像および／またはフレームとのあいだで変化しない場合、静的道路物体検出器７１０は、検出された物体が静的道路物体であると判断する。道路構造が複雑（たとえば、複数車線のハイウェイ、複雑な交差点など）であるシナリオでは、静的道路物体検出器７１０は、道路区間に関連付けられた道路シーンデータおよび地図データに基づいて、道路標識（たとえば、車線境界）、交通信号などの静的道路物体を識別することができる。たとえば、静的道路物体検出器７１０は、地図データを参照して、交差点を通る車線ラインの延長線を識別することができる。

いくつかの実施形態では、静的道路物体は、シーンレベルコンテキストを特定するのに役立てることができる。たとえば、静的道路物体検出器７１０は、右カーブに道路工事標識があり、交差点の中央にトラフィックコーンがあると判断し、シーンレベルコンテキスト検出器７１２は、道路シーン状況のシーンレベルコンテキストが道路工事であると判断することができる。別の例では、静的道路物体検出器７１０は、車道をブロックするバリケードおよび矢印パネルがあると判断することができ、シーンレベルコンテキスト検出器７１２は、道路区間のシーンレベルコンテキストを車線閉鎖と判断することができる。

いくつかの実施形態では、静的道路物体は、道路区間の１つまたは複数の車線を記述する車線構造を判断するのに役立つことができる。道路区間に関連付けられた車線構造の一例が図１２Ａに示されている。図示されたように、静的道路物体検出器７１０が、路面上の（左から右に）白い実線、白い破線、黄色い二重線、白い破線、および白い実線を検出すると仮定する。これらの静的道路物体に基づいて、シーンプロセッサ２５４は、道路区間が各方向に２車線を有する４車線、２方向の通りであると判断することができる。いくつかの実施形態では、シーンプロセッサ２５４は、各車線に車線番号を割り当てることができる。たとえば、図１２Ａに描写されたように、４車線は、車道の左側から右側に昇順で番号付けされる場合があり、一番左の車線が車線１と見なされる。車線番号付けの他の例が考えられる。さらなる例では、道路区間上の車線の数を地図データから特定することができ、シーンプロセッサ２５４は、検出された静的道路物体（たとえば、移動プラットフォーム１３５から見える車線）に基づいて、移動プラットフォーム１３５がどの車線内に位置するかを判断することができる。

いくつかの実施形態では、シーンレベルコンテキスト検出器７１２は、道路シーンデータおよび／または車両動作データを処理することによって、移動プラットフォーム１３５の視点から観測されたシーンレベルコンテキストを特定することができる。シーンレベルコンテキストの例には、限定はしないが、交通渋滞、道路工事、運転し易さ、横断可能な道路領域などが含まれる。いくつかの実施形態では、シーンレベルコンテキストはまた、
本明細書でさらに記載されるように、道路区間の各車線に関連付けられたアクティビティ情報および／もしくは空間レイアウトに基づいて特定することができるか、または地図データもしくは移動プラットフォーム１３５の地理位置から特定することができる。さらなる例では、シーンレベルコンテキスト検出器７１２は、道路シーンデータを処理してシーン内の物体を特定し、物体に基づいてコンテキストを特定することができる。

たとえば、カメラによって取り込まれた画像が道路の右側（右側通行を想定）に工事車両およびトラフィックコーンが存在することを記述する場合、シーンレベルコンテキスト検出器７１２は、道路区間のシーンレベルコンテキストを道路工事として識別することができる。別の例では、対象の移動プラットフォーム１３５の周囲の複数の移動プラットフォーム１３５の間隔がほとんどあるいはまったくないことを画像が示し、かつ、ブレーキライトがオンであることを示す赤い部分を各移動プラットフォーム１３５が含む場合、シーンレベルコンテキスト検出器７１２は、道路区間のシーンレベルコンテキストを運転がしにくい（運転し易さの基準が低い）交通渋滞として識別することができる。いくつかの他の変形形態も可能であり、考えられる。

構成部品７０２、７０４、７０６、７０８、７１０、および／または７１２の各々は、受信および／または処理したデータを、セマンティック記述作成器２６２によるアクセスおよび／または取出しのために、道路シーンデータストア１０８に記憶することができる。

図２Ｂに戻ると、いくつかの実施形態では、シーンプロセッサ２５４は、道路区間に関連付けられた地図データから、道路区間に関連付けられた車線構造を抽出することができる。たとえば、地図データは、州間高速道路１５（Ｉ−１５）がソルトレークシティの下町の近くの道路区間上で各方向に５車線を有することを示す場合がある。いくつかの実施形態では、シーンプロセッサ２５４は、地図データおよび静的道路物体に基づいて車線構造を特定することができる。たとえば、図１２Ｂは、高速道路の２つの道路区間１２５２および１２５４に関連付けられた例示的な車線構造を明示する。この例では、地図データが、４車線を有するものとして高速道路を記述すると仮定する。地図データおよび検出された静的道路物体（たとえば、三角形部分を示す道路標識）に基づいて、シーンプロセッサ２５４は、道路区間１２５２が４車線を有し、道路区間１２５４が仕切り１２５６によって分割された４車線を有すると判断することができる。

いくつかの実施形態では、シーンプロセッサ２５４は、道路区間の車線構造を記述する車線情報を作成することができる。いくつかの実施形態では、車線情報は車線番号および車線タイプを含む場合がある。たとえば、車線情報は、高速道路Ｉ−１５上で、車線１がカープール車線であり、車線２が追越車線であり、車線３および４が走行車線であり、車線５が緊急車線であることを示す場合がある。いくつかの実施形態では、車線情報は、車線幅、車線容量（たとえば、大型車両の数）、車線状況（たとえば、車線工事、車線閉鎖など）、他の車線特性などを含む場合もある。

いくつかの実施形態では、シーンプロセッサ２５４は、画像データおよび／または地図データから特定された複数の道路シーンパラメータ（たとえば、地域性、明暗状態、気象状態、静的道路物体、動的道路物体、車線情報、シーンレベルコンテキストなど）を、セマンティック記述作成器２６２を含む道路シーンアプリケーション１０９の他の構成部品に送り、かつ／または、これらもしくは他の構成部品によるアクセスおよび／もしくは取出しのためにデータストア２２１にパラメータを記憶する。図７に示されるように、セマンティック記述作成器２６２は、道路シーンパラメータ、車両動作データ、および状況オントロジーデータに基づいて、現在の外部状況についてのセマンティック記述を作成することができる。いくつかの実施形態では、地図データは、本明細書の中の他の場所でさら
に説明されるように、セマンティック道路シーン記述を作成する際に使用することができる。

アクティビティアグリゲータ２５６は、シーン構成要素（たとえば、動的道路物体、静的道路物体、車線情報など）を記述するデータを受信するために、シーンプロセッサ２５４、メモリ２１５、通信ユニット２１７、データストア２２１、および／または他の構成部品に結合することができ、様々な道路物体のアクティビティを記述する情報を集約して車線レベルアクティビティ情報を作成することができる。いくつかの実施形態では、車線レベルアクティビティ情報は、道路区間の各車線内の１つまたは複数の動的道路物体のアクティビティを記述する。いくつかの実施形態では、アクティビティアグリゲータ２５６は、シーン内に存在する道路物体に対して時空間追跡を実行し、時空間追跡情報に基づいて車線レベルアクティビティを特定する。

いくつかの実施形態では、アクティビティアグリゲータ２５６は、移動プラットフォーム１３５および１つまたは複数の動的物体の車線位置を検出することができる。たとえば、アクティビティアグリゲータ２５６は、検出された静的道路物体、車線情報、および／または地図データを使用して、道路区間上を移動している移動プラットフォームおよび他の周囲の移動プラットフォーム１３５の位置を特定することができる。一例として、図１２Ａに描写された道路区間１２０２上を第１の移動プラットフォーム１３５が走行している。シーンプロセッサ２５４は、第１の移動プラットフォーム１３５の右側の白い破線および左側の黄色い二重線を識別する。アクティビティアグリゲータ２５６は、道路区間１２０２の車線情報（たとえば、車線番号）を適用し、このようにして、第１の移動プラットフォーム１３５が車線３を走行しており、隣の左車線および隣の右車線の他の移動プラットフォーム１３５が、それぞれ道路区間の車線２および車線４を走行していると判断する。

別の例として、図１２Ｂに描写された道路区間１２５２上を移動プラットフォーム１３５が走行している。シーンプロセッサ２５４は、移動プラットフォーム１３５の右側の白い実線および左側の白い破線を識別する。アクティビティアグリゲータ２５６は、したがって、移動プラットフォーム１３５が高速道路の最も右の車線を走行していると判断することができる。アクティビティアグリゲータ２５６は、地図データを参照することができ、高速道路が４車線を有すると判断する。したがって、アクティビティアグリゲータ２５６は、移動プラットフォーム１３５が高速道路の車線４を移動しており、隣の左車線にいる他の移動プラットフォーム１３５が高速道路の車線３を移動していると判断することができる。

いくつかの実施形態では、アクティビティアグリゲータ２５６は、動的道路物体が関連付けられた移動プラットフォーム１３５に対するその相対距離に基づいて、動的道路物体の車線位置を推定することができる。たとえば、第１の移動プラットフォーム１３５のセンサ１０６によって取り込まれた画像データは、第２の移動プラットフォーム１３５が、第１の移動プラットフォーム１３５の左側におおよそ車線幅の距離を置いて、第１の移動プラットフォーム１３５と平行に移動していることを記述する。第１の移動プラットフォーム１３５が車線４を移動している場合、アクティビティアグリゲータ２５６は、第２の移動プラットフォーム１３５が高速道路の車線２を移動していると判断することができる。

さらなる例として、図１２Ｂに描写された道路区間１２５４上を移動プラットフォーム１３５が走行している。この例では、地図データが、４車線および車線２と車線３との間の仕切り１２５６を有するものとして道路区間１２５４を記述すると仮定する。シーンプロセッサ２５４は、第１の移動プラットフォーム１３５の右側の仕切り／三角形標識およ
び左側の白い破線を検出する。シーンプロセッサ２５４は、地図データを参照し、移動プラットフォーム１３５が高速道路の車線２を移動していると判断する。第１の移動プラットフォーム１３５の隣の左車線にいる他の移動プラットフォーム１３５は、車線１を走行している。有利なことには、地図データは、道路構造が複雑（たとえば、複数車線の高速道路、複雑な交差点など）である場合、第１の移動プラットフォーム１３５および動的道路物体の位置を特定するのに役立てることができる。複雑な道路構造により、移動プラットフォーム１３５の視点から検出された静的道路物体のみに基づいて、車線位置を特定することが困難になり得る。

いくつかの実施形態では、アクティビティアグリゲータ２５６は、動的道路物体の車線位置を空間的および時間的に監視して、動的道路物体によって実行されたアクティビティを抽出することができる。いくつかの実施形態では、アクティビティアグリゲータ２５６は、動的道路物体検出器７０８によって割り当てられたそれらの物体ＩＤに基づいて、動的道路物体を監視することができる。いくつかの実施形態では、アクティビティアグリゲータ２５６は、第１の車両自体の車線位置を監視することもできる。

さらなる例として、時間ｔ＝ｔ０において、アクティビティアグリゲータ２５６は、車両１（自車両）が道路区間１２５４の車線４を走行しており、物体ＩＤ＝１０および１１を有する２つの車両（たとえば、車両１０および車両１１）も車線４を走行しており、物体ＩＤ＝１２および１３を有する２つの車両（たとえば、車両１２および車両１３）が車線３を走行していると判断する。時間ｔ＝ｔ１（たとえば、ある特定の時間量の後）（たとえば、ｔ１＝ｔ０＋０．５秒）において、シーンプロセッサ２５４は、新しく受信された道路シーンデータを処理し、車両１（自車両）がまだ車線４を走行していると判断する。車両１０、車両１３、および物体ＩＤ＝１４を有する新しい車両（たとえば、車両１４）は現在車線４を走行しているが、車両１２はまだ車線３を走行している。このシナリオでは、アクティビティアグリゲータ２５６は、車両１、車両１０、および車両１２が以前と同じ車線内にあり、車両１１が高速道路から離れ、車両１３が車線３から車線４に変更し、車両１４が車線４にちょうど進入した新しい車両であると判断する。空間的だけでなく時間的にも、動的道路物体および車両１の車線位置を監視することによって、アクティビティアグリゲータ２５６は、第１の車両の周囲の動的道路物体のアクティビティを抽出し、これらの動的道路物体の現在位置およびアクティビティを最新のままにすることができる。さらなる例では、アクティビティアグリゲータ２５６は、道路シーンデータに基づいて、車両１３が水をまき散らしており車両１４が衝突したと判断することができる。

いくつかの実施形態では、アクティビティアグリゲータ２５６は、動的道路物体の動きを空間的および時間的に監視して、これらの動的道路物体によって実行されたアクティビティを抽出することができる。いくつかの実施形態では、アクティビティアグリゲータ２５６は、たとえば、アクティビティアグリゲータ２５６が関連付けられた移動プラットフォーム１３５の道路シーンデータおよび車両動作データに基づいて、１つまたは複数の動的道路物体の相対速度を監視することができる。

場合によっては、アクティビティアグリゲータ２５６は、取り込まれた画像内の動的道路物体を識別することができ、空間的および時間的に後続する複数の画像にわたって動的道路物体を監視することができる。次いで、アクティビティアグリゲータ２５６は、速度推定アルゴリズム（たとえば、オプティカルフロー計算）を適用して、動的道路物体の相対速度を推定することができる。動的道路物体の相対速度は、道路シーンデータから抽出された動的道路物体と移動プラットフォーム１３５との間の相対運動に基づいて、推定することができる。たとえば、上記のシナリオでは、アクティビティアグリゲータ２５６は、車両１に対する車両１０の相対位置が複数のフレームにわたって変化しなかったことを道路シーンデータが示すので、車両１０が車両１と同様の速度で移動していると判断する
ことができる。次いで、アクティビティアグリゲータ２５６は、車両１の車両動作データ（たとえば、速度計出力）によって識別されたように、車両１０が約５５ｍｐｈで走行していると判断することができる。

いくつかの実施形態では、アクティビティアグリゲータ２５６は、特定の動的道路物体の識別された相対速度に基づいて、動的道路物体のアクティビティを特定することができる。たとえば、アクティビティアグリゲータ２５６は、特定の動的道路物体が一定の速度で移動しているか、速度を上げている（たとえば、加速している）か、速度を下げている（減速している）か、または停止したかを判定することができる。アクティビティアグリゲータ２５６は、その監視された動きに基づいて、動的道路物体が遅く移動しているか速く移動しているか、その特定の動的道路物体が道路区間に関連付けられた速度制限を超えているか否かを判定することもできる。たとえば、アクティビティアグリゲータ２５６は、右カーブにいる車が動いていない、たとえば、その相対速度がゼロに等しいので、その車が駐車していると判断することができる。

いくつかの実施形態では、アクティビティアグリゲータ２５６は、複数の動的道路物体のアクティビティを集約して、道路区間の車線ごとの車線レベルアクティビティ情報を作成することができる。いくつかの実施形態では、車線レベルアクティビティ情報は、車線レベルでの各車線における１つまたは複数の車両のアクティビティを記述する。たとえば、アクティビティアグリゲータ２５６は、車線２にいる複数の車両が速度制限に近い一定の平均速度で移動していると判断し、したがって車線２内のスムーズな交通の流れを識別することができる。別の例として、アクティビティアグリゲータ２５６は、車線４にいる車両１４が衝突し、車両１４の後方の他の車両が動いていないと判断することができる。次いで、アクティビティアグリゲータ２５６は、車両１４が衝突し、車線４にいる車が停止したことを記述する、車線４についての車線レベルアクティビティ情報を作成することができる。道路区間の各車線に関連するアクティビティ情報は、他の車両、たとえば、後方から道路区間に接近している車両にとって大きな価値があり得る。

シーン内の動的道路物体の時空間追跡を容易にするために、各動的道路物体は、物体を識別する特徴（たとえば、色、モデル、形状、ナンバープレートなど）とともに一意の物体ＩＤを割り当てることができる。たとえば、上述されたシナリオでは、物体ＩＤ（たとえば、車両１３）により、時間ｔ＝ｔ１に車線４にいる車両１３が時間ｔ＝ｔ０に車線３にいた車両１３と同じであることが、アクティビティアグリゲータ２５６に明らかにされる。したがって、アクティビティアグリゲータ２５６は、車両１３が画像内に最近現れた新しい車両であると誤認することなく、車両１３が車線３から車線４に変更したと判断することができる。いくつかの実施形態では、動的道路物体に対応する物体ＩＤは、セマンティック道路シーン記述に含まれる場合があり、セマンティック道路シーン記述は、他の車両および／または基盤サーバ１９０および／またはサーバ１０１に送られる。物体ＩＤにより、受信側エンティティ（たとえば、他の移動プラットフォーム１３５、基盤サーバ１９０、サーバ１０１など）がデータを分析（resolve）し、同じ動的道路物体に関する
車線レベルアクティビティ情報を集約するときの重複を回避することが可能になるので、これは有利である。たとえば、車両１３が車線３から車線４に変更したことを車両Ａから受信された車線レベルアクティビティ情報が示し、車両１３が水をまき散らしていることを車両Ｂから受信された車線レベルアクティビティ情報が示す。物体ＩＤ（たとえば、物体ＩＤ＝１３）に基づいて、基盤サーバ１９０および／またはサーバ１０１および／または受信側車両は、車両Ａおよび車両Ｂから受信された車線レベルアクティビティ情報を集約することができ、車両１３が車線３から車線４に変更し、車両１３が水をまき散らしているとの結論に達することができる。

動的道路物体検出器７０８を参照して上述されたように、特定の動的道路物体に関連付
けられた物体ＩＤは、各移動プラットフォーム１３５に対して普遍的に一意（ユニバーサルユニーク）であってもよく、ローカルに一意（ローカルユニーク）であってもよい。上記の例では、物体ＩＤは普遍的に一意であり、したがって、車両Ａおよび車両Ｂは、同じ物体ＩＤ（たとえば、物体ＩＤ＝１３）を使用して、同じ動的道路物体（たとえば、同じ車両１３）について言及することができる。しかしながら、物体ＩＤを生成した車両（たとえば、第１の車両）においてのみ物体ＩＤが一意（ローカルユニーク）である実施形態でも、物体ＩＤの使用は依然として有利であり得る。詳細には、物体ＩＤは、異なる時点で同じ送信側エンティティから受信された車線レベルアクティビティ情報を集約するために、依然として使用することができる。たとえば、時間ｔ＝ｔ１において車両Ａから受信された車線レベルアクティビティ情報は、車両１４が衝突したことを示し、時間ｔ＝ｔ２において車両Ａから受信された車線レベルアクティビティ情報は、車両１４が緊急車線に移動したことを示す。物体ＩＤ（たとえば、物体ＩＤ＝１４）に基づいて、基盤サーバ１９０および／またはサーバ１０１および／または受信側車両は、時間ｔ１およびｔ２において車両Ａから受信された車線レベルアクティビティ情報を集約して、道路区間上の現在の状況を識別することができる。この例では、車両Ｃが車両１４に異なる物体ＩＤを割り当てることができるが、物体ＩＤ１４は、車両Ａの視点から分かるように、基盤サーバ１９０および／またはサーバ１０１および／または受信側車両に対して依然として一意である。したがって、物体ＩＤ１４は、有利なことに、車両Ａから受信された車両１４に関するアクティビティ情報を処理するために使用することができる。いくつかの実施形態では、動的道路物体に対応する物体ＩＤは、暗号化され、セマンティック道路シーン記述に含まれる場合がある。いくつかのさらなる実施形態では、物体ＩＤはセマンティック道路シーン記述から割愛される場合がある。

空間レイアウトエンコーダ２５８は、シーン構成要素（たとえば、動的道路物体、静的道路物体、車線情報、車線位置など）を記述するデータを受信するために、シーンプロセッサ２５４、アクティビティアグリゲータ２５６、メモリ２１５、通信ユニット２１７、データストア２２１、および／または他の構成部品に結合することができ、道路区間の車線ごとの車線レベル空間レイアウトを符号化することができる。いくつかの実施形態では、車線レベル空間レイアウトは、特定の車線内の動的道路物体の間の物体間関係を記述する。たとえば、車線レベル空間レイアウトは、車線を走行している２つの移動プラットフォーム１３５の間の平均距離を示すことができる。いくつかの実施形態では、平均距離は、車線内の２つの動的道路物体間の空間距離および／または時間距離であり得る。

いくつかの実施形態では、空間レイアウトエンコーダ２５８は、たとえば、車両のセンサ１０６によって取り込まれた道路シーンデータに基づいて、道路区間の各車線内の動的道路物体の数を特定することができる。一例として、道路区間の車線３を車両が移動していると仮定する。動的道路物体検出器７０８は、道路シーンデータを処理し、車線３内の第１の車両の前方を走行している車およびトラックがあると判断することができる。道路シーンデータは、車線２を走行している３台の車があり、車線４を走行している５台の車があることも記述する。

いくつかの実施形態では、空間レイアウトエンコーダ２５８は、移動プラットフォーム１３５のセンサ１０６に関連付けられたセンサ範囲を受信することができる。いくつかの実施形態では、センサ１０６のセンサ範囲（可視範囲とも呼ばれる）は、その視界、たとえばセンサの取込み領域を指定する。センサ１０６のセンサ範囲は、固定値または動的値であり得る。いくつかの実施形態では、カメラのセンサ範囲は、ユーザによって手動で調整され、かつ／または現在の道路シーンの光の状態（たとえば、明るい、低い、通常など）に基づいて、自動的に調整される場合がある。たとえば、センサ１０６は、夜間に１５ｍ、昼光で４５ｍの可視範囲をカバーすることができる。

いくつかの実施形態では、空間レイアウトエンコーダ２５８は、各車線内で検出された動的道路物体の数およびセンサ１０６のセンサ範囲を使用して、車線ごとの車線レベル空間レイアウトを特定することができる。上記の例では、動的道路物体検出器７０８は、車線４内の５台の車を識別し、センサ１０６は２５ｍのセンサ範囲で動作している。空間レイアウトエンコーダ２５８は、したがって、車線４の車線レベル空間レイアウトが２５ｍ内の５台の車であると判断することができる。いくつかの実施形態では、道路シーンアプリケーション１０９は、車両の動作およびその走行履歴内の交通パターンを監視するトレーニングエンジン（training engine）を含む場合がある。たとえば、トレーニングエン
ジンは、適度な交通状態では２５ｍのセンサ範囲内に通常３台の車があると判断することができる。空間レイアウトエンコーダ２５８は、したがって、車両の位置が互いに近すぎるので、車線４において車両が一団になっていると判断することができる。空間レイアウトエンコーダ２５８は、したがって、車線４内の前方で渋滞状況が発生していると予測することができる。

いくつかの実施形態では、空間レイアウトエンコーダ２５８は、道路シーンデータに基づいて、車線ごとの車線レベル空間レイアウトを特定することができる。いくつかの実施形態では、空間レイアウトエンコーダ２５８は、道路シーンデータに基づいて、センサ１０６から第１の動的道路物体および第２の動的道路物体までの距離を推定する。次いで、空間レイアウトエンコーダ２５８は、２つの推定された距離の間の差を計算することによって、これら２つの動的道路物体間の相対距離を特定する。たとえば、空間レイアウトエンコーダ２５８は、車線２内の車両間の平均距離が約５ｍであるか、または約２．３秒の車間距離であると特定することができる。

さらなる例として、上記のシナリオでは、空間レイアウトエンコーダ２５８は、車線２において、車両２０と車両２１との間の相対距離が３秒であり、一方、車両２１と車両２２との間の相対距離が１秒であると判断することができる。この車線レベル空間レイアウト（たとえば、物体間関係）に基づいて、空間レイアウトエンコーダ２５８は、車線２内の交通が車線４ほど混雑しておらず（３台の車両対５台の車両）、車両２２がおそらく車両２１のぴったり後ろについて走っていると判断することができる。

いくつかの実施形態では、セマンティック記述作成器２６２は、アクティビティアグリゲータ２５６によって作成された車線レベルアクティビティ情報、空間レイアウトエンコーダ２５８によって作成された車線レベル空間レイアウト、および／または他の道路シーン情報に基づいて、道路区間に関連する現在の外部状態を特定することができる。一例として、アクティビティアグリゲータ２５６は、道路区間の制限速度が６５ｍｐｈ（時速１０５ｋｍ）であるが、特定の車線内の車両が２５ｍｐｈ（時速４０ｋｍ）の平均速度でゆっくり移動していると判断する。空間レイアウトエンコーダ２５８は、あらゆる２台の車両間の相対車間距離が約１秒であるので、車線１内の車両が互いに接近して続いていると判断する。道路区間に関連付けられた車線情報は、その特定の車線が追越車線（たとえば、車線１）であり、そこでは車両が制限速度に近い速度で移動するべきであることを示す。したがって、セマンティック記述作成器２６２は、車線１において交通渋滞が発生していると判断し、セマンティック道路シーン記述内の車線１を記述する態様にこの情報を含めることができる。他の実施形態では、セマンティック記述作成器２６２は、外部シーンを記述する複数の個別の道路シーンパラメータを、セマンティック道路シーン記述に含めることができる。これらの実施形態では、これらの道路シーンパラメータに基づく外部状態の特定は、受信側エンティティによって実行される場合がある。これは、セマンティック道路シーン記述の受信側エンティティが、基盤サーバ１９０、サーバ１０１、他のクラウドサーバ、Ｖ２Ｉ／Ｉ２Ｖ通信ネットワーク内の基盤などのかなりの計算リソースを有するときに有利である。

道路状態推定器２６０は、車両動作データ（たとえば、車両ＣＡＮデータ）およびシーン情報（たとえば、地域性、気象状態など）を記述するデータを受信するために、シーンプロセッサ２５４、メモリ２１５、通信ユニット２１７、データストア２２１、および／または他の構成部品に結合することができ、道路区間に関連付けられた路面状態を推定することができる。路面状態の例には、限定はしないが、通常（たとえば、乾燥）、湿潤、滑りやすい、水浸し、でこぼこ、横滑り、雪、跳ね返りなどが含まれる。

一例として、シーンプロセッサ２５４は、現在の気象状態を「豪雨」として識別する場合があり、第１の車両の車両動作データは、タイヤと道路との間の低い牽引力を示す場合がある。道路状態推定器２６０は、したがって、道路区間の路面状態が「湿潤」または「滑りやすい」と判断することができる。いくつかの実施形態では、道路状態推定器２６０は、路面状態を特定する際に、道路シーンデータ（たとえば、画像センサデータおよび他の道路シーン情報（たとえば、地域属性））を使用することができる。このシナリオのさらなる例として、シーンプロセッサ２５４は、道路区間の地域性を「林道」として分類する場合があり、道路シーンデータは、茶色で泥だらけの路面を記述する場合がある。道路状態推定器２６０は、したがって、道路区間の路面状態が「泥だらけで跳ね返り」と判断することができる。

セマンティック記述作成器２６２は、車両移動プラットフォーム１３５の視点から観測されたように現在の外部状況を記述するデータ（道路シーンデータ、車両動作データ、地図データ、状況オントロジーデータなど）を受信するために、ＰＯＩ抽出器２５２、シーンプロセッサ２５４、アクティビティアグリゲータ２５６、空間レイアウトエンコーダ２５８、道路状態推定器２６０、メモリ２１５、通信ユニット２１７、データストア２２１、および／または他の構成部品に結合することができ、受信されたデータに基づいて道路区間を記述するセマンティック道路シーン記述を作成することができる。詳細には、セマンティック記述作成器２６２は、道路シーンアプリケーション１０９のこれらの構成部品によって特定された道路シーンパラメータを、状況オントロジーデータを使用してセマンティック道路シーン記述の中に組み合わせることができる。いくつかの実施形態では、セマンティック記述作成器２６２は、たとえば、アクティビティアグリゲータ２５６および空間レイアウトエンコーダ２５８を参照して上述されたように、これらの受信された道路シーンパラメータに基づいて現在の状況の１つまたは複数の外部状態を特定することもできる。セマンティック記述作成器２６２およびセマンティック道路シーン記述は、少なくとも図８および図９を参照して詳細に記載される。

図８は、道路区間用のセマンティック道路シーン記述を作成するための例示的なシステム８００のブロック図である。図８に示されるように、セマンティック記述作成器２６２は、それぞれ、気象検出器７０６、地域性検出器７０２、明暗検出器７０４、シーンレベルコンテキスト検出器７１０、道路状態推定器２６０、アクティビティアグリゲータ２５６、および空間レイアウトエンコーダ２５８から、気象状態、地域性、明暗状態、シーンレベル交通コンテキスト、路面状態、車線レベルアクティビティ情報、および車線レベル空間レイアウトを受信することができる。いくつかの実施形態では、セマンティック記述作成器２６２は、ＰＯＩ抽出器２５２からＰＯＩ／ランドマーク情報を受信することもできる。いくつかの実施形態では、セマンティック記述作成器２６２は、次いで、状況オントロジーデータベース１０３に記憶され、かつ／またはローカルメモリ（たとえば、移動プラットフォーム１３５のメモリ２１５、道路シーンデータストア１０８、別のデータストアなど）に記憶および／もしくはキャッシュされた状況オントロジーデータを適用して、セマンティック道路シーン記述を作成することができる。セマンティック道路シーン記述は、これらの構成部品から受信された道路シーン情報を１つの表現に編集（compile）
し、この表現はその後、複数の車両および／または基盤と共有される。場合によっては、セマンティック道路シーン記述は、効率的な送信用に圧縮される場合がある。

いくつかの実施形態では、セマンティック記述作成器２６２は、移動プラットフォーム１３５の現在位置を受信し、セマンティック道路シーン記述に現在位置を含めてもよい。移動プラットフォーム１３５の現在位置は、セマンティック道路シーン記述の受信側エンティティが、対応する道路シーン状況が発生した位置を特定するのに役立てることができる。たとえば、セマンティック道路シーン記述内の地理位置データ（たとえば、ＧＰＳ座標）に基づいて、受信側移動プラットフォーム１３５は、セマンティック道路シーン記述内で記述された外部状況がその現在位置の５ｋｍ後方で発生したと判断することができる。いくつかの実施形態では、送信側移動プラットフォーム１３５の現在位置は、完全に正確な位置である必要はなくおおよその位置であってよい。たとえば、ＧＰＳデバイスによって識別された地理位置（たとえば、ＧＰＳ座標）は、完全に正確ではない可能性がある。別の例として、セマンティック道路シーン記述内の位置態様は、「ユタ大学プレジデントサークルを約２００ｍ過ぎたところ」であり得る。この例では、受信側移動プラットフォーム１３５は、自身の位置をたとえばプレジデントサークルの手前約１５０ｍと判断し、したがって、セマンティック記述に記述された道路シーン状況が３５０ｍ前方で発生したと判断することができる。

いくつかの実施形態では、セマンティック道路シーン記述は、構造化データファイルであり得る。たとえば、セマンティック道路シーン記述は、ＸＭＬ（拡張マークアップ言語）、ＣＳＶ（コンマ区切り形式）、ＪＳＯＮ（ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）オブジェクト表記）などの任意の形態の構造化データファイルフォーマットで作成することができる。いくつかの実施形態では、セマンティック道路シーン記述は、様々な移動プラットフォーム１３５、基盤サーバ１９０、サーバ１０１、基盤などの間で効率的に交換されるべき、あらかじめ定義されたテンプレートに準拠することができる。いくつかの実施形態では、あらかじめ定義されたテンプレートに含まれる道路シーン態様は、道路区間の地域性に基づいて動的に調整することができる。たとえば、「市街地」の地域性に適用されるあらかじめ定義されたテンプレートは、横断歩道を記述する態様を含む場合があり、「高速道路」の地域性に使用されるあらかじめ定義されたテンプレートは、横断歩道を記述する態様を含まない場合がある。

図９は、セマンティック記述作成器２６２によって作成された例示的なセマンティック道路シーン記述を明示する。図示されたように、セマンティック記述作成器２６２は、状況オントロジーデータによって定義された対応する用語を使用して、気象状態、明暗状態、地域性、シーンレベル交通コンテキスト、および路面状態を記述することができる。たとえば、図９に描写されたように、セマンティック道路シーン記述９００は、以下の態様：気象状態を「晴れ」として示す気象属性、明暗状態を「日中の明るさ（day bright）」として示す明暗属性、地域性を「ハイウェイ」として示す地域属性、路面状態を「湿潤（wet）」として示す道路状態属性、およびシーンレベルにおける交通コンテキストを「適
度（moderate）」として示すコンテキスト属性のうちの１つまたは複数を含む場合がある。

描写されたように、セマンティック道路シーン記述９００は、第１の車両の現在位置、ならびに第１の車両の現在位置に近い１つまたは複数のＰＯＩおよび／またはランドマークを含む場合がある。詳細には、セマンティック道路シーン記述９００は、第１の車両の現在位置（たとえば、ＧＰＳ座標）を「北緯４０．５８２９°、西経１１１．８９３２°」として示す位置属性、ならびに近くのランドマークおよびＰＯＩを「リオティントスタジアム」および「ジョーダンコモンズメガプレックス劇場」として示すランドマーク属性を含む場合がある。

図９に示されたように、セマンティック記述作成器２６２は、道路区間の各車線を記述
する１つまたは複数の態様を含む場合がある。いくつかの実施形態では、これらの態様は、各車線の車線固有情報、たとえば、車線番号、車線レベルアクティビティ情報（たとえば、車線内に存在する１つまたは複数の動的道路物体の属性（物体タイプ、物体ＩＤなど）、１つまたは複数の動的道路物体のアクティビティなど）、および車線レベル空間レイアウト（たとえば、車線を占有する動的道路物体の数、車線内の物体間関係など）などを記述することができる。たとえば、図９に描写されたように、セマンティック道路シーン記述９００は、道路区間の車線１、車線２、および車線３に対応する３つの態様を含む場合がある。図示されたように、態様「車線１」は、互いの間に３．５ｍの距離を置いて車線１を移動している３台の車があることを示す。態様「車線２」は、車線２を占有している２つのタイプの動的道路物体を記述する。詳細には、車線２を適度な速度で移動している３台の車および車線２をゆっくり移動している２台のトラックが存在する。態様「車線２」は、車線２内の車両の平均車間距離が２秒であることも示す。態様「車線３」は、物体ＩＤ＝１４を有する車が衝突し、車線３内の他の車両（たとえば、５台の車）が停止したことを示す。いくつかの実施形態では、セマンティック道路シーン記述は、他の道路シーン態様を含む場合がある。

いくつかの実施形態では、送信側移動プラットフォーム１３５は、たとえば、Ｖ２Ｖ通信ネットワークを介して、道路区間に関連付けられた１つまたは複数の他の移動プラットフォーム１３５に、セマンティック道路シーン記述を送信することができる。いくつかの実施形態では、道路区間に関連付けられた移動プラットフォーム１３５とは、その道路区間に近接している１つまたは複数の移動プラットフォーム１３５である。たとえば、道路区間に関連付けられた移動プラットフォーム１３５は、限定はしないが、当該道路区間に接近している移動プラットフォーム１３５（たとえば、当該道路区間上の第１の車両の後方を移動している車両、次の１５分以内に当該道路区間に到達すると予測される車両など）、当該道路区間を通過した移動プラットフォーム１３５（たとえば、当該道路区間上の第１の車両の前方を移動している車両、直前１５分以内に当該道路区間を通過した車両など）、当該道路区間上の基準点からあらかじめ決定された距離内を移動している移動プラットフォーム１３５（たとえば、リオティントスタジアムから２マイルの半径内を移動している車両、第１の車両の現在位置から３ｋｍの半径内を移動している車両など）などが含まれ得る。いくつかの実施形態では、送信側移動プラットフォーム１３５は、その無線周波通信範囲内にある任意の他の移動プラットフォーム１３５に、セマンティック道路シーン記述を送信することができる。いくつかの実施形態では、送信側移動プラットフォーム１３５は、Ｖ２Ｉ／Ｉ２Ｖ通信ネットワークを介して、基盤またはクラウドサーバにセマンティック道路シーン記述を送信することができる。他の変形形態も可能であり、考えられる。

いくつかの実施形態では、受信側移動プラットフォーム１３５は、他の周囲の移動プラットフォーム１３５からセマンティック記述を受信することで恩恵を受ける。なぜならば、自身が接近している現在の道路シーン状況をより正確に特定することができるためである。たとえば、図１２Ｂを参照して、以下のような状況を考える。いくつかの第１の車両が道路区間１２５２上で第２の車両の後方を走行しており、自身が作成したセマンティック記述を第２の車両に通信している。第２の車両は、現在道路区間１２５４の車線３を走行している。作成されたセマンティック記述は、道路区間１２５２の車線４における自動車事故の発生を記述している。このような状況では、道路区間１２５２上の車線４における交通は、自動車事故のせいで進むことができず、したがって、車線４内の道路区間１２５４に接近する車両は存在しないはずであると判断できる。そこで、第２の車両は、より速く移動するために道路区間１２５４の車線３から車線４にシフトするように、そのドライバにナビゲーション提案を提供することができる。

いくつかの実施形態では、セマンティック道路シーン記述は、たとえば、ネットワーク
の容量（たとえば、Ｖ２Ｖ通信ネットワークおよび／またはＶ２Ｉ／Ｉ２Ｖ通信ネットワークの帯域幅制限）に応じてリアルタイムまたは非リアルタイムで、１つまたは複数の受信側エンティティ（たとえば、他の移動プラットフォーム１３５、基盤構成要素、サーバ１０１、クライアントデバイス１１５など）に配布することができる。一例として、Ｖ２Ｖ通信ネットワークの利用可能な帯域幅がしきい値を満たす（しきい値以上である）場合、道路シーンデータがセンサ１０６から取り込まれ／収集され、道路シーンアプリケーション１０９によって処理されると、第１の車両はリアルタイムで他の車両にセマンティック道路シーン記述を通信する。いくつかの実施形態では、移動プラットフォーム１３５は、指定された間隔で（たとえば、４秒ごとに）セマンティック道路シーン記述を送信する。いくつかの実施形態では、セマンティック道路シーン記述の作成および送信は、ユーザの介入なしに道路シーンアプリケーション１０９によって自動的に実行される。

いくつかの実施形態では、道路シーンデータの取込みおよび処理は、特定の道路区間に沿った各々の移動プラットフォーム１３５が（たとえば、自動的に）行う。詳細には、道路区間上を走行している各移動プラットフォーム１３５は、その視点から知覚および分析された現在の道路シーン状況を記述するセマンティック記述を作成する。

いくつかの実施形態では、道路区間に関連付けられた移動プラットフォーム１３５は、道路区間に関連付けられた２つ以上の他の移動プラットフォーム１３５から、道路区間の複数のセマンティック記述を受信する。たとえば、道路区間上を走行している第１の車両は、その道路区間に接近している１つまたは複数の第２の車両に、第１の車両が作成するセマンティック記述を送信し、その道路区間を通過した２つ以上の第３の車両から、これらの第３の車両が作成するセマンティック記述を受信する。各受信側車両が複数の周囲の車両からセマンティック記述を受信し、２つ以上のソースに基づいて現在の道路シーン状況を検証できるので、これは有利である。この例では、第１の車両、１つまたは複数の第２の車両、および２つ以上の第３の車両は、道路区間に関連付けられた車両と考えることができる。道路区間に関連付けられた車両の他の例が本明細書の中の他の場所に記載される。

いくつかの実施形態では、受信側車両は、２つ以上のセマンティック道路シーン記述を統合または調整（align）し、送信側車両が検知して２つ以上のセマンティック記述内に
記述した内容に基づいて、道路区間の外部状況を再現（reconstruct）することができる
。詳細には、受信側車両は、２つ以上のセマンティック道路シーン記述を、それらに含まれる１つまたは複数の道路シーン態様に基づいて統合することができる。

いくつかの実施形態では、車両情報を使用して、２つ以上のセマンティック道路シーン記述を集約（aggregate）することができる。たとえば、第１の送信側車両から受信され
た第１のセマンティック記述は、車線１内の車が物体間距離３秒でスムーズに移動していることを記述し、第２の送信側車両から受信された第２のセマンティック記述は、車線１内の車およびトラックが物体間距離２．７秒でスムーズに移動していることを記述する。統合したセマンティック記述の車線１に関連付けられた道路シーン態様に基づいて、受信側車両の道路シーンアプリケーション１０９は、車線１内の車両は車およびトラックを含み、それらが２．７秒と３秒との間のいずれかの車間距離でスムーズに走行していると判断することができる。

いくつかの実施形態では、静的道路物体に基づいて、２つ以上のセマンティック道路シーン記述を統合することができる。たとえば、第１の送信側車両から受信された第１のセマンティック記述は、基準点としてステート通りとワシントン通りの交差点にある交通信号を記述し、ワシントン通りの車線２の赤信号で２台の車および牽引車両が停止していることを記述する。第２の送信側車両から受信された第２のセマンティック記述は、同じ交
差点にある同じ交通信号を記述する。第２のセマンティック記述はさらに、ワシントン通りの車線４および車線５の赤信号で車およびトラックが停止しており、右折信号を出していることを記述する。静的道路物体（たとえば、交通信号）に基づいて、受信側車両の道路シーンアプリケーション１０９は、第１のセマンティック記述を第２のセマンティック記述と統合して、交差点におけるより完全な外部状況を理解することができる。たとえば、受信側車両の道路シーンアプリケーション１０９は、車線２内の赤信号で停止している２台の車および牽引車両があり、右折してワシントン通りを離れようとしている車線４内の車および車線５内のトラックがあると判断することができる。

いくつかの実施形態では、道路区間に関連付けられた車線情報および地図データに基づいて、２つ以上のセマンティック道路シーン記述を統合してもよい。地図データは、道路区間が複雑な道路構造を有する場合の統合に特に役立てることができる。たとえば、上記の状況では、受信側車両は、地図データを参照して、ワシントン通りが５車線を有すること、ならびに第１のセマンティック記述および第２のセマンティック記述において記述された交通信号が実際は同じものであるか、または同じ交通の流れを制御することを判断すべき場合がある。そして、受信側車両の道路シーンアプリケーション１０９は、第１のセマンティック記述と第２のセマンティック記述を、それらに含まれる車線情報を使用して組み合わせることができる。この例では、受信側車両はまた、地図データを参照して、ワシントン通りがこの交差点において２つの右折車線を有し、赤信号時の右折を許可しないことを判断すべき場合もある。

いくつかの実施形態では、動的道路物体に基づいて、２つ以上のセマンティック道路シーン記述を統合することができる。たとえば、第１のセマンティック記述および第２のセマンティック記述が両方とも同じ動的道路物体（たとえば、ナンバープレートＸＹＺを有する黒い車）を記述する場合、受信側車両の道路シーンアプリケーション１０９は、動的道路物体に基づいて第１のセマンティック記述を第２のセマンティック記述と統合して、より完全な外部道路シーンを再現することができる。いくつかの実施形態では、動的道路物体の物体ＩＤおよび／または識別形状は、セマンティック道路シーン記述内で表すことができ、したがって、統合用の動的道路物体を識別するために使用することができる。

いくつかの実施形態では、複数のセマンティック記述の統合は、サーバ１０１、基盤サーバ１９０、および／またはシステム１００の構成部品によって実行することができる。たとえば、サーバ１０１または１９０は、Ｖ２Ｉ／Ｉ２Ｖ通信ネットワークを介して、異なる第１の車両から同じ道路区間に関する複数のセマンティック記述を受信する。いくつかの実施形態では、サーバ１０１または１９０は、受信されたセマンティック記述を統合し、統合したセマンティック記述に基づいて外部状態を特定し、道路区間に関連付けられた他の車両に特定された外部状態を送信する。この実施形態では、サーバ１０１または１９０におけるセマンティック記述の処理のせいで何らかの遅延が生じうる。

インターフェースエンジン２６４は、ユーザインターフェースを作成し、ユーザに提供するために、メモリ２１５、通信ユニット２１７、データストア２２１、および／または他の構成部品に結合することができる。いくつかの実施形態では、インターフェースエンジン２６４は、ユーザに道路シーン情報を提示するユーザインターフェースを提供するためのグラフィカルデータを作成することができる。さらなる実施形態では、ナビゲーションアプリケーション１１７は、それに提供されるか、または道路シーンアプリケーション１０９によって記憶された道路シーン情報に基づいて、これらの動作を実行することができる。

図１０は、状況地図の形態の例示的なユーザインターフェースを描写する。いくつかの実施形態では、道路シーンアプリケーション１０９は、様々な車両から様々な位置におけ
る道路シーン状況を記述するセマンティック記述を受信する。次いで、道路シーンアプリケーション１０９は、各位置に関連付けられた外部状態を再現（再構成）し、インターフェースエンジン２６４は、これらの位置における現在の道路シーン状況をユーザに報告する状況地図を作成する。たとえば、図１０に示されるように、状況地図１０１０は、位置１００２にあるエンジンが止まった車、位置１００４にある工事ゾーン、および位置１００６にある水をまき散らしている車を記述する。状況地図は、特定の地理空間領域内の現在の外部状態をユーザに知らせることができ、ユーザは、したがって、これらの道路シーン状況を自分が望むように回避および／または適合することができる。いくつかの実施形態では、インターフェースエンジン２６４は、クライアントデバイス１１５および／またはモバイルコンピューティングシステム１３５にグラフィカルデータを送り、ユーザにユーザインターフェースを提示することをクライアントデバイス１１５および／またはモバイルコンピューティングシステム１３５に行わせる。

いくつかの実施形態では、セマンティック記述から道路区間に関する１つまたは複数の外部状態を受信および／または特定することに応答して、受信側車両は、１つまたは複数の実行ルーチン、たとえば、図１０を参照して上述されたように状況地図を作成することを実行することができる。いくつかの実施形態では、道路シーンアプリケーション１０９は、再現（再構成）された外部状態をナビゲーションアプリケーション１１７に送ることができる。次いで、ナビゲーションアプリケーション１１７は、外部状態に基づいてナビゲーションガイダンスを作成することができる。

一例として、第１の車両の前方（たとえば、５ｋｍ前方）の複数の車両が、図９に描写されたセマンティック記述９００に記述された道路シーン状況を検出する。第１の車両の道路シーンアプリケーション１０９は、これらの複数の車両から受信されたセマンティック記述を分析し、５ｋｍ前方で発生している外部状態を算出する。詳細には、道路シーンアプリケーション１０９は、３台の車が車線１内で互いの間に３．５ｍの距離を取って移動しており、車線２内で、３台の車が適度な速度で移動し、２台のトラックが２秒の平均車間距離を取ってゆっくりと移動しており、物体ＩＤ＝１４を有する車が車線３において衝突し、車線３内の交通が停止したとことを特定する。道路シーンアプリケーション１０９は、この集約された外部状況情報をナビゲーションアプリケーション１１７に送ることができる。前方の状況に適合するために、ナビゲーションアプリケーション１１７は、車線３内の交通が停止したので、ユーザは車線３を回避するべきであると判断することができる。ナビゲーションアプリケーション１１７は、車線２が５台の車両で混雑しており、車線内をゆっくりと移動している２台のトラック（すなわち、大型車両）があるとき２秒の物体間距離は比較的小さいので、ユーザは車線２も回避するべきであると判断することができる。次いで、ナビゲーションアプリケーション１１７は、より速い通勤およびより良い運転経験のために、その道路区間に接近しているとき車線１に変更するようにユーザに提案するナビゲーションガイダンスを作成することができる。

図３Ａは、道路区間用のセマンティック道路シーン記述を作成するための例示的な方法３００のフローチャートである。ブロック３０２において、道路シーンアプリケーション１０９は、道路区間上の第１の車両に関連付けられた道路シーンデータおよび車両動作データを受信する。いくつかの実施形態では、道路シーンデータは、センサ１０６（たとえば、カメラなど）によって取り込まれた画像データであり得る。ブロック３０４において、道路シーンアプリケーション１０９は、状況オントロジーデータを受信する。たとえば、状況オントロジーデータは、道路シーン状況を記述するための用語データであり得る。ブロック３０６において、セマンティック記述作成器３０６は、道路シーンデータ、車両動作データ、および状況オントロジーデータを使用して、道路区間のセマンティック道路シーン記述を自動的に作成する。ブロック３０８において、道路シーンアプリケーション１０９は、第２の車両にセマンティック道路シーン記述を送信する。いくつかの実施形態
では、第２の車両は、道路区間に関連付けられた車両（たとえば、道路区間に近接している車両）であり得る。

図３Ｂは、車両および／または道路区間に関する外部道路シーン状態を特定するための例示的な方法３５０のフローチャートである。ブロック３５２において、車両の道路シーンアプリケーション１０９は、道路区間に関連付けられた複数の他の車両（たとえば、道路区間に近接している他の車両）から、複数のセマンティック道路シーン記述を受信する。ブロック３５４において、道路シーンアプリケーション１０９は、１つまたは複数の静的道路物体および／または地図データを使用して、複数のセマンティック道路シーン記述を統合する。次に、ブロック３５６において、道路シーンアプリケーション１０９は、統合したセマンティック道路シーン記述に基づいて、車両および／または道路区間に関する外部状態を特定する。外部状態を特定することに応答して、ブロック３５８において、特定された外部状態に基づいて１つまたは複数の対話型ルーチンを実行する。たとえば、道路シーンアプリケーション１０９は、状況地図を作成し、車両のユーザに提示する。いくつかの実施形態では、状況地図は、車両に関する特定の地理的領域内の様々な位置における道路シーン状況を記述する。別の例として、ナビゲーションアプリケーション１１７は、道路シーンアプリケーション１０９によって特定された外部道路シーン状態に従って、ナビゲーションガイダンスを作成し、ユーザに提供する。

図４は、車両の視点から道路区間用のセマンティック道路シーン記述を作成するためのさらなる例示的な方法のフローチャートである。ブロック４０２において、セマンティック記述作成器２６２は、シーンプロセッサ２５４から、地域属性、明暗属性、およびシーンレベルコンテキストを受信する。いくつかの実施形態では、シーンプロセッサ２５４は、道路シーンデータを処理することによって、道路区間に関連付けられた地域属性、明暗属性、シーンレベルコンテキスト、および気象属性を特定する。いくつかの実施形態では、シーンプロセッサ２５４は、道路シーンデータを処理することによって、道路区間に関連付けられた１つまたは複数の静的道路物体、および１つまたは複数の動的道路物体を検出することもできる。次に、ブロック４０４において、道路状態推定器２６０は、気象属性および車両に関連付けられた車両動作データに基づいて、路面状態を特定する。

方法４００は、ブロック４０６に進んで、道路区間に関連付けられた地図データを受信する。ブロック４０８において、シーンプロセッサ２５４は、検出された静的道路物体および／または地図データを使用して、道路区間の１つまたは複数の車線を特定する。次いで、ブロック４１０において、アクティビティアグリゲータ２５６は、車線情報（たとえば、車線番号）および動的道路物体情報を使用して、車線ごとの車線レベルアクティビティ情報を特定する。たとえば、車線レベルアクティビティ情報は、２台の車および２台のトラックが道路区間の車線２をゆっくり移動していることを示す場合がある。ブロック４１２において、空間レイアウトエンコーダ２５８は、車線情報および動的道路物体情報を使用して、車線ごとの車線レベル空間レイアウトを特定する。たとえば、車線レベル空間レイアウトは、道路区間の車線２に４台の車両があることを示す場合がある。さらなる例として、車線レベル空間レイアウトは、これら４台の車両の間の物体間関係が３秒の平均車間時間／距離であることを示す場合がある。

方法４００は、ブロック４１４に進んで、地域属性、明暗属性、気象属性、シーンレベルコンテキスト、路面状態、車線ごとの車線レベルアクティビティ情報、車線ごとの車線レベル空間レイアウト、および状況オントロジーデータに基づいて、セマンティック記述作成器２６２により、セマンティック道路シーン記述を４１４で自動的に作成する。たとえば、セマンティック記述作成器２６２は、状況オントロジーデータを適用して、有効かつ確実な共有のために、これらの道路シーン態様を道路シーン状況の包括的表現の中に集約する。

図５は、車線レベルアクティビティ情報を作成するための例示的な方法のフローチャートである。ブロック５０２において、アクティビティアグリゲータ２５６は、１つまたは複数の動的道路物体の動きおよび車線位置を空間的および時間的に監視する。いくつかの実施形態では、アクティビティアグリゲータ２５６は、各動的道路物体に割り当てられた一意の物体ＩＤに基づいて、空間的および時間的に様々な動的道路物体を記録する。いくつかの実施形態では、アクティビティアグリゲータ２５６は、第１の車両の動きおよび車線位置を空間的および時間的に監視することもできる。ブロック５０４において、アクティビティアグリゲータ２５６は、動的道路物体および第１の車両の監視された動きおよび車線位置に基づいて、道路区間の車線ごとの車線レベルアクティビティ情報を作成する。たとえば、アクティビティアグリゲータ２５６は、特定の車両が隣接する左車線に変更したこと、および／または特定の車線内の交通が制限速度に近い速度でスムーズに動いていることを判断することができる。

図６は、車線レベル空間レイアウトを作成するための例示的な方法のフローチャートである。ブロック６０２において、空間レイアウトエンコーダ２５８は、たとえば、センサ１０６によって取り込まれた画像に基づいて、道路区間の各車線内の動的道路物体の数を特定する。ブロック６０４において、空間レイアウトエンコーダ２５８は、動的道路物体の数およびセンサ１０６のセンサ範囲を使用して、車線ごとの車線レベル空間レイアウトを特定することができる。たとえば、空間レイアウトエンコーダ２５８は、センサの２５ｍのカバレージ範囲内の車線２に５台の車両があると特定する。別の例として、空間レイアウトエンコーダ２５８は、車線２内の車両間の平均距離が約５ｍであるか、または約２．３秒の車間距離であると特定することができる。

以上の説明では、説明の目的で、本明細書を完全に理解するために、多数の具体的な詳細が明記されている。しかしながら、本開示はこれらの具体的な詳細なしに実践され得ることは、当業者には明らかである。場合によっては、説明を不明瞭にすることを回避するために、構造およびデバイスがブロック図の形で示される。たとえば、本実装形態は、主にユーザインターフェースおよび特定のハードウェアを参照して、上記で記載することができる。しかしながら、本実装形態は、データおよびコマンドを受信することができる任意のタイプのコンピューティングデバイス、ならびにサービスを提供する任意の周辺デバイスに適用することができる。

本明細書における「いくつかの実装形態」または「いくつかの事例」に対する参照は、その実装形態または事例とともに記載される特定の特徴、構造、または特性が説明の少なくとも１つの実装形態に含まれ得ることを意味する。本明細書における様々な場所での「いくつかの実装形態では」というフレーズの出現は、必ずしもすべてが同じ実装形態を参照しているとは限らない。

以下に続く詳細説明のいくつかの部分は、コンピュータメモリ内のデータビット上の演算のアルゴリズムおよびシンボル表現の観点から提示される。これらのアルゴリズム的な記述および表現は、データ処理技術分野の当業者により、他の当業者に自分の仕事の本質を最も効果的に伝達するために使用される手段である。本明細書において、かつ一般的に、アルゴリズムは、望ましい結果に導く自己矛盾のない一連のステップであると考えられる。ステップは、物理量の物理的操作を必要とするステップである。必ずしもそうであるとは限らないが、通常、これらの量は、記憶、転送、合成、比較、および他の方法で操作することが可能な電気信号または磁気信号の形態をとる。主に共通使用の理由で、これらの信号をビット、値、素子、シンボル、文字、用語、番号などとして参照することは、時には好都合であると証明されている。

しかしながら、これらおよび同様の用語のすべてが、適切な物理量に関連付けられ、これらの量に適用される便利なラベルにすぎないことは留意されるべきである。以下の説明から明白であると別段に明記されていない限り、説明全体にわたって、「処理」または「計算」または「算出」または「決定」または「表示」などを含む用語を利用する説明は、コンピュータシステムのレジスタおよびメモリ内の物理（電子）量として表されるデータを操作し、コンピュータシステムのメモリもしくはレジスタ、または他のそのような情報を記憶、送信、もしくは表示するデバイス内の物理量と同様に表される他のデータに変換する、コンピュータシステムまたは同様の電子コンピューティングデバイスのアクションおよびプロセスを参照する。

本明細書の本実装形態はまた、本明細書において動作を実行するための装置に関係することもできる。この装置は、必要な目的のために特別に構築される場合があるか、またはコンピュータに記憶されたコンピュータプログラムによって、選択的にアクティブ化もしくは再構成される汎用コンピュータを含む場合がある。そのようなコンピュータプログラムは、限定はしないが、各々がコンピュータシステムバスに結合される、フロッピーディスク、光ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、および磁気ディスクを含む任意のタイプのディスク、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気カードもしくは光カード、不揮発性メモリを有するＵＳＢキーを含むフラッシュメモリ、または電子命令を記憶するのに適した任意のタイプの媒体を含む、コンピュータ可読記憶媒体に記憶される場合がある。

本明細書は、いくつかの全体的にハードウェアの実装形態、いくつかの全体的にソフトウェアの実装形態、またはハードウェアとソフトウェアの両方の構成要素を含んでいるいくつかの実装形態の形態をとることができる。いくつかの好ましい実装形態では、本明細書は、限定はしないが、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどを含む、ソフトウェアに実装される。

さらに、説明は、コンピュータまたは任意の命令実行システムが使用するか、またはそれとともに使用されるプログラムコードを提供する、コンピュータ使用可能媒体またはコンピュータ可読媒体からアクセス可能なコンピュータプログラム製品の形態をとることができる。この説明の目的で、コンピュータ使用可能媒体またはコンピュータ可読媒体は、命令実行システム、命令実行装置、または命令実行デバイスが使用するか、またはそれとともに使用されるプログラムを、内蔵、記憶、通信、伝播、または転送することができる任意の装置であり得る。

プログラムコードを記憶または実行するのに適したデータ処理システムは、システムバスを介してメモリ素子に直接的または間接的に結合された少なくとも１つのプロセッサを含む。メモリ素子は、プログラムコードの実際の実行中に利用されるローカルメモリ、バルクストレージ、および、実行中にバルクストレージからコードが取り出されねばならない回数を低減するために、少なくともいくつかのプログラムコードの一時的ストレージを提供するキャッシュメモリを含むことができる。

（限定はしないが、キーボード、ディスプレイ、ポインティングデバイスなどを含む）入力／出力デバイスまたはＩ／Ｏデバイスは、直接または介在するＩ／Ｏコントローラを介して、システムに結合することができる。

ネットワークアダプタは、データ処理システムが、介在する専用ネットワークまたは公共ネットワークを介して、他のデータ処理システムまたはリモートプリンタまたはストレージデバイスに結合されるようになることを可能にするために、システムに結合される場合もある。モデム、ケーブルモデム、およびイーサネット（登録商標）カードは、現在利
用可能なタイプのネットワークアダプタのうちのほんの一部である。

最後に、本明細書に提示されたアルゴリズムおよびディスプレイは、任意の特定のコンピュータまたは他の装置に本質的に関係しない。様々な汎用システムは、本明細書における教示によるプログラムとともに使用される場合があるか、または必要な方法ステップを実施するためにより特化した装置を構築することが好都合であると証明する場合がある。様々なこれらのシステムに必要な構造は、下記の説明から明らかになる。加えて、本明細書は、いかなる特定のプログラミング言語も参照して記載されていない。本明細書に記載された明細書の教示を実装するために、様々なプログラミング言語を使用できることが諒解されよう。

本明細書の実装形態の上記の説明は、例示および説明の目的で提示されている。本明細書を開示されたそのままの形態に徹底または限定するものではない。上記の教示に照らして、多くの修正形態または変形形態が可能である。本開示の範囲は、この詳細説明によって限定されず、むしろ本出願の特許請求の範囲によって限定されるものである。当業者によって理解されるように、本明細書は、その趣旨または本質的な特性から逸脱することなく、他の固有の形態で具現化される場合がある。同様に、モジュール、ルーチン、特徴、属性、方法、および他の態様の特定の命名および分割は、必須または重要ではなく、本明細書またはその特徴を実装するメカニズムは、様々な名称、分割、またはフォーマットを有する場合がある。さらに、当業者には明らかなように、本開示のモジュール、ルーチン、特徴、属性、方法、および他の態様は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、またはその３つの任意の組合せとして実装することができる。また、その例がモジュールである本明細書の構成部品がソフトウェアとして実装される場合はいつでも、構成部品は、スタンドアロンプログラムとして、より大きいプログラムの一部として、複数の別々のプログラムとして、静的もしくは動的にリンクされたライブラリとして、カーネルのロード可能なモジュールとして、デバイスドライバとして、または、コンピュータプログラミングの当業者に現在知られているか、もしくは将来知られるすべておよび任意の他の方法で、実装することができる。加えて、本開示は、任意の固有のプログラミング言語における、または任意の固有のオペレーティングシステムもしくは動作環境のための実装に少しも限定されない。したがって、本開示は、以下の特許請求の範囲で明記される本明細書の範囲を限定するものではなく、例示するものである。

１００ システム
１０１ サーバ
１０３ 状況オントロジーデータベース
１０７ 車両ＣＡＮ（コントローラエリアネットワーク）データストア
１０８ 道路シーンデータストレージ
１０９ 道路シーンアプリケーション
１１５ クライアントデバイス
１１７ ナビゲーションアプリケーション
１３５ 移動プラットフォーム
１７０ 地図サーバ
１７２ 関心地点（ＰＯＩ）データベース
１７４ 地図データベース
１９０ 基盤サーバ
１９２ Ｖ２Ｖデータストア
１９４ Ｖ２Ｉ／Ｉ２Ｖデータストア

Claims (21)

1. コンピュータによって実行される方法であって、
   道路区間上の第１の車両のセンサから、道路シーンデータおよび車両動作データを受信するステップと、
   状況オントロジーデータを受信するステップと、
   前記道路シーンデータ、前記車両動作データ、および前記状況オントロジーデータを用いて、前記道路区間のセマンティック道路シーン記述を自動的に作成するステップと、
   前記セマンティック道路シーン記述を、通信ネットワークを介して、前記道路区間に関連付けられた第２の車両に送信するステップと、
   を含む方法。
2. 前記道路区間に関連付けられた第２の車両は、前記道路区間に近接している車両である、
   請求項１に記載の方法。
3. 前記状況オントロジーデータは、道路シーン状況を記述するあらかじめ定義されたセマンティック用語を含む、
   請求項１または２に記載の方法。
4. 前記道路シーンデータに基づいて、静的道路物体を検出するステップと、
   検出された前記静的道路物体に基づいて、前記道路区間上の車線を決定するステップと、
   をさらに含む、請求項１から３のいずれか１項に記載の方法。
5. 前記道路区間上の車線を決定する前記ステップは、
   前記道路区間に関連付けられた地図データを受信するステップと、
   前記地図データと前記検出された静的道路物体とに基づいて、前記道路区間の車線を決定するステップと、
   を含む、請求項４に記載の方法。
6. 前記道路シーンデータに基づいて、動的道路物体を検出するステップと、
   車線情報と動的道路物体情報とに基づいて、車線レベルアクティビティ情報を決定するステップと、
   前記車線情報と前記動的道路物体情報とに基づいて、車線レベル空間レイアウトをそれぞれの車線について決定するステップと、
   をさらに含む、請求項４または５に記載の方法。
7. 車線レベル空間レイアウトをそれぞれの車線について決定する前記ステップは、
   前記動的道路物体の動きおよび車線位置を空間的および時間的に監視するステップと、
   前記動的道路物体の監視された動きおよび車線位置に基づいて、車線レベル空間レイアウトをそれぞれの車線について決定するステップと、
   を含む、請求項６に記載の方法。
8. 前記動きおよび前記車線位置を空間的および時間的に監視する前記ステップは、
   検出された前記動的道路物体に一意の物体識別子を割り当てるステップと、
   割り当てられた前記物体識別子に基づいて、前記動的道路物体の動きおよび車線位置を空間的および時間的に監視するステップと、
   を含む、請求項７に記載の方法。
9. 車線レベル空間レイアウトをそれぞれの車線について決定する前記ステップは、
   前記道路シーンデータに基づいて、各車線上の動的道路物体の数を決定するステップと、
   各車線上の動的道路物体の数と前記第１の車両のセンサのセンサ範囲とに基づいて、各車線について車線レベル空間レイアウトを決定するステップと、
   を含む、請求項６に記載の方法。
10. 前記道路区間に関連付けられた地域属性、明暗属性、気象属性、およびシーンレベルコンテキストのうちの少なくともいずれかを、前記道路シーンデータに基づいて決定するステップと、
    前記道路区間に関連する路面状態を、前記気象属性および前記車両動作データに基づいて決定するステップと、
    車線レベル空間レイアウトをそれぞれの車線について決定するステップと、
    を含み、
    前記道路区間について生成される前記セマンティック道路シーン記述は、前記道路区間に関連付けられた、前記地域属性、前記明暗属性、前記気象属性、前記シーンレベルコンテキスト、前記路面状態、前記各車線についての車線レベルアクティビティ情報を、および前記各車線についての車線レベル空間レイアウトの少なくともいずれかを含む、
    請求項４に記載の方法。
11. 前記道路区間に関連付けられた複数の車両のそれぞれから、複数の他のセマンティック道路シーン記述を受信するステップと、
    前記他のセマンティック道路シーン記述のそれぞれについての態様に基づいて、前記複数の他のセマンティック道路シーン記述を調整するステップと、
    調整された前記セマンティック道路シーン記述に基づいて、前記道路区間に関する外部状態を決定するステップと、
    前記外部状態に基づいて、対話型ルーチンを実行するステップと、
    をさらに含む、請求項１から１０のいずれか１項に記載の方法。
12. 前記他のセマンティック道路シーン記述のそれぞれについての態様は車線情報であり、
    前記複数の他のセマンティック道路シーン記述を調整する前記ステップでは、前記他のセマンティック道路シーン記述のそれぞれに含まれる前記車線情報に基づいて前記複数の他のセマンティック道路シーン記述を調整する、
    請求項１１に記載の方法。
13. 前記道路区間に関連付けられた地図データを受信するステップをさらに含み、
    前記複数の他のセマンティック道路シーン記述を調整する前記ステップでは、前記他のセマンティック道路シーン記述のそれぞれに含まれる前記車線情報と前記地図データとに基づいて前記複数の他のセマンティック道路シーン記述を調整する、
    請求項１１または１２に記載の方法。
14. 前記対話型ルーチンを実行する前記ステップは、
    前記外部状態に基づいて、ナビゲーションガイダンスを生成するステップと、
    前記ナビゲーションガイダンスを、前記第１の車両のユーザに提供するステップと、
    を含む、請求項１から１３のいずれか１項に記載の方法。
15. 前記の車両は、前記第１の車両の無線通信範囲内に位置し、
    前記通信ネットワークは、車車間通信または路車間通信である、
    請求項１から１４のいずれか１項に記載の方法。
16. 前記道路シーンデータは、光学センサによって取得された画像データを含む、
    請求項１から１５のいずれか１項に記載の方法。
17. コンピュータによって実行される方法であって、
    道路区間上の第１の車両のセンサから、道路シーンデータを受信するステップと、
    状況オントロジーデータを受信するステップと、
    前記道路シーンデータに基づいて、静的道路物体を検出するステップと、
    前記道路シーンデータに基づいて、動的道路物体を検出するステップと、
    検出された前記静的道路物体に基づいて、前記道路区間上の車線を決定するステップと、
    前記動的道路物体の動きおよび車線位置を空間的および時間的に監視するステップと、
    前記動的道路物体の監視された動きおよび車線位置に基づいて、各車線についての車線レベルアクティビティ情報を作成するステップと、
    前記状況オントロジーデータを用いて、各車線の車線レベルアクティビティ情報を含むセマンティック道路シーン記述を各車線について自動的に作成するステップと、
    前記セマンティック道路シーン記述を、通信ネットワークを介して、前記道路区間に関連付けられた第２の車両に送信するステップと、
    を含む方法。
18. 前記動的道路物体の動きおよび車線位置を空間的および時間的に監視する前記ステップは、
    検出された前記動的道路物体に一意の物体識別子を割り当てるステップと、
    割り当てられた前記物体識別子に基づいて、前記動的道路物体の動きおよび車線位置を空間的および時間的に監視するステップと、
    を含む、請求項１７に記載の方法。
19. 前記道路シーンデータに基づいて、各車線上の動的道路物体の数を決定するステップと、
    各車線上の動的道路物体の数と前記第１の車両のセンサのセンサ範囲とに基づいて、各車線について車線レベル空間レイアウトを決定するステップと、
    をさらに含み、
    前記道路区間について生成される前記セマンティック道路シーン記述は、前記道路区間に関連付けられた各車線の車線レベル空間レイアウトを含む、
    請求項１７または１８に記載の方法。
20. 請求項１から１９のいずれか１項に記載の方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
21. プロセッサと、
    請求項１から１９のいずれか１項に記載の方法の各ステップを前記プロセッサに実行させるためのプログラムを格納したメモリと、
    を備える、コンピュータシステム。

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