JP2017211359A - リアルタイム交通情報に基づいて自律走行車においてコンテンツを提供するシステムおよび方法 - Google Patents

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Abstract

【課題】自動走行車での自動走行中に、運転者に対して移動経路、及び運転者に即した画像や映像等のコンテンツアイテムを選択して提供する。【解決手段】ネットワーク構成１００において自動走行車１０１は、運転者より目的地を取得し、交通情報サーバ１０４より取得したリアルタイム交通情報に基づき移動経路を探索し、リアルタイム交通情報及び経路情報に基づき自動走行車１０１の運転モードを決定する。決定した運転モード、経路旅行時間、経路周辺の興味点（ＰＯＩ）及びユーザプロファイル１３２等に基づき、サーバ１０２のコンテンツデータベース１３１よりコンテンツアイテムを選択し、選択したコンテンツアイテムを運転者に提示する。【選択図】図１

Description

本出願の実施形態は、コンテンツ検索および配信に関する。より具体的には、本出願の実施形態は、自律走行車におけるコンテンツ検索および配信に関する。
自律モード（例えば、自動運転）で運転される車両は乗員、特に運転者を運転関連作業から解放することを可能にする。自律モードで運転する場合、車両は車載センサを利用して様々な位置導かれることができ、それによって、ヒューマンインタラクションが最小化である場合、または乗員がない状況で車両走行を可能にする。従って、自律走行車は、乗員、特に車両を運転するすべきな人が走行中にほかのことをすることを可能にする。様々な運転関連作業に集中する代わり、運転者は自律走行車に乗る時に映画やその他のメディアコンテンツを自由に見ることができる。
しかしながら、自律走行車における通常のコンテンツ配信システムは、通常、自律走行車が運転しているリアルタイム交通環境にかかわらず、ユーザに静的コンテンツを提供する。配信されたコンテンツには、自律走行車に乗るユーザにとって興味があるものもあれば、興味がないものもある。
一つの様態において、自律走行車においてコンテンツ配信を行うためのコンピュータ実施方法を提供し、この方法は、前記自律走行車に関連する経路の位置および経路情報を取得するステップと、前記位置および経路情報に基づき、前記経路のリアルタイム交通情報を取得するステップと、前記位置および経路情報と前記リアルタイム交通情報に基づいて前記自律走行車の運転モードを決定するステップと、決定された運転モードに基づき、コンテンツデータベースから取得されたコンテンツアイテムリストからコンテンツアイテムを選択するステップと、前記選択されたコンテンツアイテムを自律走行車内の表示装置において表示するステップとを含む。
もう一つの様態において、命令が記憶された非一時的機械可読媒体を提供し、この非一時的機械可読媒体は、前記命令がプロセッサにより実行される場合、自律走行車においてコンテンツを提供する操作を、前記プロセッサに実行させ、前記操作は、前記自律走行車に関連する経路の位置および経路情報を取得するステップと、前記位置および経路情報に基づき、前記経路のリアルタイム交通情報を取得するステップと、前記位置および経路情報と前記リアルタイム交通情報に基づいて前記自律走行車の運転モードを決定するステップと、決定された運転モードに基づき、コンテンツデータベースから取得されたコンテンツアイテムリストからコンテンツアイテムを選択するステップと、前記選択されたコンテンツアイテムを自律走行車内の表示装置において表示するステップとを含む。
さらに、もう一つの様態において、データ処理システムを提供し、このデータ処理システムは、プロセッサと、前記プロセッサに接続され、命令を記憶するために用いられるメモリとを含み、前記命令が前記プロセッサにより実行される場合、自律走行車においてコンテンツを提供する操作を、前記プロセッサに実行させ、前記操作は、前記自律走行車に関連する経路の位置および経路情報を取得することと、前記位置および経路情報に基づき、前記経路のリアルタイム交通情報を取得することと、前記位置および経路情報と前記リアルタイム交通情報に基づいて前記自律走行車の運転モードを決定することと、決定された運転モードに基づき、コンテンツデータベースから取得されたコンテンツアイテムリストからコンテンツアイテムを選択することと、前記選択されたコンテンツアイテムを自律走行車内の表示装置において表示することとを含む。
本出願の実施形態は、図面の各図に例として非限定的に示され、図面における同一符号は、類似の構成要素を示す。
本出願の一実施形態に係るネットワーク化システムを示すブロック図である。 本出願の一実施形態に係るコンテンツ選択モジュールを例示的に示すブロック図である。 本出願の一実施形態に係るコンテンツ処理フローを示す図である。 本出願の別の実施形態に係るコンテンツ処理フローを示す図である。 本出願の一実施形態に係る自律走行車用の処理コンテンツに対するプロセスを示すフローチャートである。 本出願の別の実施形態に係る自律走行車用の処理コンテンツに対するプロセスを示すフローチャートである。 本出願の別の実施形態に係る自律走行車用の処理コンテンツに対するプロセスを示すフローチャートである。 一実施形態に係るデータ処理システムを示すブロック図である。
以下、説明の詳細を参照しながら、本出願の様々な実施形態および方法を説明し、図面は、前記様々な実施形態を示す。以下の説明および図面は、本出願を説明するためのものであり、本出願を限定するものではない。本出願の様々な実施形態を完全に把握するために、多数の特定の詳細を説明する。なお、いくつかの例では、本出願の実施形態に対する簡単な説明を提供するために、周知または従来技術の詳細について説明していない。
本明細書では「一つの実施形態」または「実施形態」とは、当該実施形態について組み合わせて説明された特定特徴、構造または特性が、本出願の少なくとも一つの実施形態に含まれてもよい。語句「一つの実施形態では」は、本明細書全体において同一実施形態を指すとは限らない。
いくつかの実施形態によれば、自律走行車のコンテンツ配信システムは、前記自律走行車内部における乗客の走行中のユニックなシーンを配慮する。運転から解放されている乗客は、他のこと、例えばターゲットを絞ったコンテンツ、コンテキストアウェアネスなコンテンツ、パーソナライズされたコンテンツに注意を集中することができる。このような場合で、乗客通過経路の起点および終点と前記経路に沿った興味点（ＰＯＩ）を識別する。このような情報は、各種のフォーマットのコンテンツの新規なアルゴリズム選択およびランキングを実現でき、前記フォーマットは、テキスト、ピクチャ、ビデオ、およびインタラクティブコンテンツを含むが、それらに限定されない。特に、交通混雑でありまたは赤信号になる場合、ユーザは、配信されたコンテンツを見るために多くの時間を費やす。コンテンツ配信システムは、個性化またはカスタマイズの方式で自律走行車の乗客にコンテンツを配信するように経路情報、ユーザプロファイルおよび交通状況を統合するために構成される。配信されたコンテンツは、時点で走行条件または環境に適切である。
一実施形態によれば、ユーザ（例えば、乗客）は、自律走行車に入って目的地を入力すると、位置および経路（ＬＲ）情報（例えば、開始位置および目的地位置）を取得できる。自律走行車が前記経路に沿って走行する場合、位置および経路情報が絶えず更新する。さらに、自律走行車の走行期間における位置および経路情報に基づいてリアルタイム交通情報を取得する。位置および経路情報とリアルタイム交通情報に基づいて自律走行車の運転モードを決定する。前記運転モードに基づき、ユーザに表示することに適するコンテンツアイテムリストを検索し且つ識別する。その後、前記コンテンツアイテムのうちの１つまたは複数を選択して自律走行車内の１つまたは複数の表示装置に表示する。
一実施形態において、運転モードは高速モード、低速モードおよび停止モードのうちのいずれか１種であってもよい。高速運転モードとは、自律走行車の所定期間内の平均速度が所定閾値より高くてもよいものを指す。同様に、低速運転モードとは、自律走行車の所定期間内の平均速度が所定閾値より低くてもよいものを指す。自律走行車が低速運転モードまたは停止モードで走行する時に表示するように、特定タイプのコンテンツアイテム（例えば、再生時間が長いメディアコンテンツ）のみを選択する。
別の実施形態によれば、位置および経路情報の一組の既知特徴、リアルタイム交通情報の一組の既知特徴およびＰＯＩの１種の既知特徴に基づいてコンテンツ選択モデルを訓練する。自律走行車の走行期間に、前記経路に沿った位置および経路情報、リアルタイム交通情報および興味点（ＰＯＩ）情報を動的に取得すると、対応する特徴を抽出できる。その後、コンテンツ選択モデルを抽出された特徴に適用して出力を生成する。前記出力は、特定のコンテンツカテゴリを示してもよい。前記出力に基づき、コンテンツアイテムリストを識別する。
別の実施形態において、自律走行車の画像センサで自律走行車外部の物理的対象（例えば、建物、標識）の画像を取得する。前記物理的対象を識別するように前記画像に対して画像認識を実行する。画像認識に基づいて物理的対象に関連する１つまたは複数のキーワードあるいはＰＯＩを決定できる。リストからコンテンツアイテムを選択し、選択されたコンテンツアイテムを画像に拡張する。その後、拡張画像を表示装置に表示する。
図１は本出願に係る一実施形態のネットワーク構成を示すブロック図である。図１を参照し、ネットワーク構成１００は、ネットワーク１０３によって集中型サーバ１０２に通信可能に接続される自律走行車を含む。ここで、１つの自律走行車を示しているが、複数の自律走行車がネットワーク１０３によってサーバ１０２に接続され且つそれに管理されるようにしてもよい。ネットワーク１０３は、任意のタイプのネットワーク、例えば、有線や無線のローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、およびインターネット、セルラーネットワーク、衛星ネットワークのようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、またはその組合せであってもよい。サーバ１０２は、任意のタイプのサーバまたはサーバクラスター、例えばネットワークまたはクラウドサーバ、アプリケーションサーバ、バックエンドサーバまたはその組合せであってもよい。
一実施形態において、自律走行車１０１は、センサシステム１１５およびデータ処理システム１１０を含むが、それらに限定されない。センサシステム１１５は、自律走行車１０１が様々な道路や場所をナビゲートすることを可能にするのに必要な複数種のセンサまたは感知装置を含む。例えば、センサシステム１１５は、１つまたは複数のカメラ、マイクロホン、全地球測位システム（ＧＰＳ）、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）、レーダーシステムおよび/または光検出および距離測定（ＬＩＤＡＲ）システムを備えてもよい。データ処理システム１１０は、例えばバス、相互接続部材、またはネットワークによってセンサシステム１１５に通信可能に接続される。データ処理システム１１０は、センサシステム１１５から受信された全てのデータを処理し且つセンサシステム１１５を管理または制御するように操作できる。データ処理システム１１０は、センサシステム１１５から受信された情報を処理して自律走行車１０１の運転と制御に必要なソフトウェア及びハードウェアを備える専用コンピュータであってもよい。
一実施形態において、データ処理システム１１０は、ルートモジュール１２１、コンテンツ選択モジュール１２２、コンテンツ表示モジュール１２３、運転モードモジュール１２４、およびデータストア１２５を含むが、それらに限定されない。モジュール１２１〜１２４は、ソフトウェア、ハードウェアまたはその組合せにより実現できる。例えば、モジュール１２１〜１２４は、システムメモリにロードされ且つデータ処理システム１１０の１つまたは複数のプロセッサにより実行されてもよい。ルートモジュール１２１は、ユーザのルートに関連する任意のデータを管理する。ユーザは、ユーザインタフェースによってログインし且つルートの開始位置および目的地を指定してもよい。ルートモジュール１２１が自律走行車１０１の他の構成要素と通信してルート関連データを取得する。例えば、ルートモジュール１２１は、位置サービスサーバ１０６および地図とＰＯＩ（ＭＰＯＩ）サーバ１０５から位置および経路情報を取得できる。位置サービスサーバ１０６は、位置サービスを提供し、且つ、ＭＰＯＩサーバ１０５は、地図サービスおよびいくつかの位置のＰＯＩを提供する。自律走行車１０１が前記経路に沿って走行する期間、ルートモジュール１２１は、さらに交通情報システムまたはサーバ（ＴＩＳ）１０４からリアルタイム交通情報を取得できる。なお、サーバ１０４〜１０６は、第三者エンティティにより操作されてもよい。必要に応じて、サーバ１０４〜１０６の機能は、サーバ１０２と一体に集積されてもよい。
一実施形態において、位置および経路情報、ＭＰＯＩ情報およびリアルタイム交通情報に基づき、運転モードモジュール１２４は、自律走行車１０１の運転モードを決定する。運転モードは、高速モード、低速モードおよび停止モードのうちのいずれか１種であってもよい。高速モードとは、自律走行車１０１が所定期間内の所定速度より高い平均速度で走行するものを指す。同様に、低速モードとは、自律走行車１０１が所定期間内に所定速度より低い平均速度で走行するものを指す。停止モードは、自律走行車１０１が例えば交通信号灯の箇所で停止することを意味する。
決定された運転モードに基づき、コンテンツ選択モジュールは、データストアのコンテンツデータベースから検索して対応する運転モードに応じて表示することに適するコンテンツアイテム（例えば、特殊のコンテンツ、またはＡｄのようなスポンサー付きコンテンツ）リストを識別する。例えば、いくつかのコンテンツは、自律走行車が低速運転モードまたは停止運転モードで走行する場合のみで表示できる。その背景にある基本的な原理として、ユーザがより多くの時間で前記コンテンツを楽しめることになる。他の場合で、いくつかのコンテンツ（例えば、特定の再生時間を有するビデオ）は、低速運転モードまたは停止モードに適する可能性があり、したがって、ユーザが十分な時間でコンテンツを視聴できる。所定のランキングアルゴリズムまたはランキングモデルに基づき、コンテンツアイテムをランキングできる。例えば、ユーザのデータストア１２５に記憶されてもよいユーザプロファイルから取得されたユーザ情報に基づき、コンテンツアイテムをランキングできる。ユーザ情報は、ユーザに関連するユーザの好み、以前の挙動または履歴ログを含んでもよい。その後、前記ランキングに基づいてコンテンツアイテムを選択する。コンテンツ表示モジュール１２３によって選択されたコンテンツアイテムをレンダリングしてユーザに示し、例えば表示装置に表示する。
データストア１２５は、永久記憶装置（例えば、ハードディスクのような不揮発性記憶装置）に記憶されてもよく、前記永久記憶装置には、コンテンツデータベース、ユーザプロファイル、ルート関連情報（例えば、位置および経路情報、ＰＯＩ情報）を含むが、それらに限定されない複数種のデータが記憶される。データストア１２５に記憶されたデータは、複数種のデータソースから取得されてもよく、前記データソースは、サーバ１０２、交通情報サーバ１０４、地図とＰＯＩサーバ１０５および位置サービスサーバ１０６であってもよい。例えば、コンテンツデータおよびユーザプロファイルは、サーバ１０２のデータストア１３０のコンテンツデータベース１３１およびユーザプロファイル１３２により提供され、且つキャッシュされてもよい。データ処理システム１１０は、さらに、他の構成要素、例えば１つまたは複数のプロセッサ（例えば、中央処理装置またはＣＰＵ）、システムメモリ、あるいは通信インターフェース（例えば、無線通信インターフェース）等を含む。
図２は、本出願の一実施形態に係るコンテンツ選択モジュールを例示的に示すブロック図である。図２を参照し、コンテンツ選択モジュール１２２は、画像処理モジュール２０１、コンテンツ検索モジュール２０２、コンテンツランキングモジュール２０３、およびコンテンツレンダリングモジュール２０４を含むが、それらに限定されない。一実施形態において、ルートモジュール１２１により決定された位置および経路情報、ＭＰＯＩ情報および/またはリアルタイム交通情報と運転モードモジュール１２４により提供された自律走行車の運転モードに基づき、コンテンツ検索モジュール２０２は、現在の交通環境（例えば、運転モードおよびＭＰＯＩ）に適合する特定タイプのコンテンツを決定する。例えば、リアルタイム走行情報および/または運転モードに基づき、コンテンツアイテム候補となるコンテンツアイテム（例えば、スポンサー付きコンテンツまたはＡｄ）リストを識別するために、コンテンツ検索モジュール２０２は、コンテンツインデックス２１１から検索動作を実行する。
一実施形態において、コンテンツランキングモジュール２０３は、複数種のランキングアルゴリズムを用いてリストにおけるコンテンツアイテムをランキングする。ユーザのユーザプロファイルに基づいてコンテンツアイテムをランキングしてもよい。例えば、ユーザプロファイルから導出されてもよいユーザの好みに基づいてコンテンツアイテムをランキングしてもよい。ユーザのユーザ操作履歴に基づいてユーザプロファイルをコンパイルしてもよい。一実施形態において、コンテンツランキングモジュール２０３は、１つまたは複数のコンテンツランキングモデル２１２をコンテンツアイテムのそれぞれに適用して各コンテンツアイテムのランキングスコアを決定する。ランキングスコアが所定閾値より高いコンテンツアイテムを選択してもよい。過去の類似走行環境または交通状況を示す複数組の既知特徴でコンテンツランキングモデル２１２を訓練してもよい。さらに、類似ユーザのユーザプロファイルに基づいてコンテンツランキングモデル２１２を訓練してもよい。
その後に、コンテンツレンダリングモジュール２０４によって、選択されたコンテンツアイテムをレンダリングし、且つレンダリングされたコンテンツを自律走行車内の表示装置に表示してもよい。一実施形態において、コンテンツレンダリングモジュール２０４は、さらに選択されたコンテンツアイテムを前記時点に自律走行車の１つまたは複数のカメラでキャプチャされた画像に拡張し、前記画像は画像処理モジュール２０１により処理されてもよい。一実施形態において、画像処理モジュール２０１は、画像に対して画像認識を実行して前記画像で表されるコンテンツを導出しまたは把握する。例えば、画像処理モジュール２０１は、画像またはＰＯＩを説明するための１つまたは複数のキーワード導出できる。さらに画像で表される１つまたは複数のキーワードまたはＰＯＩでコンテンツアイテムリストを識別してもよい。その後に、コンテンツレンダリングモジュールは、選択されたコンテンツアイテムを画像に拡張して、拡張画像を生成し、前記コンテンツアイテムは、画像に積層されてもよい。その後、拡張画像を自律走行車の表示装置に表示する。
自律走行車において、実際または物理的ウィンドウがない可能性がある。それに対して、「ウィンドウ」（本明細書に仮想ウィンドウと呼ばれる）は、表示装置（すなわち窓の形状に成形される平面または曲面の画面表示装置）により表され、または代替されてもよい。表示装置は、１つまたは複数の適切なカメラによってリアルタイムで動的にキャプチャされた画像または画像ストリーム（例えば、ビデオ）を表示し、ユーザが透明窓を通して実際の物理コンテンツを見てまたは確認するようである。各「ウィンドウ」（例えば、表示装置）に対して、リアルタイムに表示しようとする対応するコンテンツをストリーミング伝送するための対応する表示チャネルがあり、前記対応するコンテンツは、拡張現実システム、例えばデータ処理システム１１０により集中処理されてもよい。このような場合で、仮想現実方式（拡張現実方式とも呼ばれる）で拡張画像を表示する。
図３は本出願の一実施形態に係るコンテンツ処理フローを示す図である。処理フロー３００は、図１のデータ処理システム１１０により実行されてもよい。図３を参照し、例えばルートモジュール１２１によって位置および経路情報３０１、リアルタイム交通情報３０２およびＭＰＯＩ情報３０３を取得する。ルートモジュール１２１は、適切なデータソース、例えば交通情報サーバ１０４、ＭＰＯＩサーバ１０５、および位置サービスサーバ１０６等との通信によってこれらの情報を取得できる。一実施形態において、少なくとも位置および経路情報３０１および交通情報３０２を運転モードモジュール１２４に提供する。運転モードモジュール１２４は、位置および経路情報３０１および交通情報３０２に基づいて運転モード３１１を決定する。運転モード３１１は、高速モード、低速モードまたは停止モードのうちのいずれかの１種であってもよい。運転モード３１１に基づき、コンテンツ選択モジュールは、コンテンツデータベースまたはサーバ３２０から検索し、コンテンツアイテムリストを識別し且つ前記コンテンツアイテムリストをランキングする。前記コンテンツは、特殊コンテンツまたはスポンサー付きコンテンツ（例えば、広告またはＡｄ）であってもよい。さらに、ＭＰＯＩ情報３０３またはユーザのユーザプロファイルに基づいてコンテンツアイテムリストを識別してランキングしてもよい。その後、ランキングされたコンテンツアイテムからコンテンツアイテム３１５を選択する。また、コンテンツ選択モジュールは、選択されたコンテンツアイテム３１５を前記時点にセンサシステム１１５によりキャプチャされた画像３１２に拡張して拡張画像を生成してもよい。その後、コンテンツ表示モジュール１２３によって自律走行車内の表示装置に拡張画像を表示する。
図４は、本出願の別の実施形態に係るコンテンツ処理フローを示す図である。処理フロー４００は、図１のデータ処理システム１１０により実行されてもよい。図４を参照し、位置および経路特徴４０１、交通情報特徴４０２、およびＭＰＯＩ特徴４０３を取得する。これらの位置および経路特徴４０１、交通情報特徴４０２、およびＭＰＯＩ特徴４０３は、図３の位置および経路情報３０１、リアルタイム交通情報３０２、およびＭＰＯＩ情報３０３から抽出されてもよい。特徴４０１〜４０３をコンテンツ選択モデル４２０に提供する。コンテンツ選択モジュール１２２は、コンテンツ選択モデル４２０の出力を利用してコンテンツデータベースまたはサーバ３２０から検索し、コンテンツアイテム３１５を識別してランキングして選択する。過去の既知の特徴に基づいてコンテンツ選択モデル４２０を訓練してもよい。コンテンツ選択モデル４２０の出力は、コンテンツのタイプまたはカテゴリを指示してもよい。さらに自律走行車の運転モードに基づいてコンテンツを選択してもよい。
図５は、本出願の一実施形態に係る自律走行車用の処理コンテンツに対するプロセスを示すフローチャートである。プロセス５００は、処理ロジックにより実行されてもよく、前記処理ロジックは、ソフトウェア、ハードウェアまたはそれらの組合せを含んでもよい。例えば、プロセス５００は、図１のデータ処理システム１１０により実行されてもよい。図５を参照し、ブロック５０１において、処理ロジックは、例えば位置サービスサーバから自律走行車のルートの位置および経路情報を取得する。ブロック５０２において、処理ロジックは、前記ルートに関連する経路に基づいてＭＰＯＩサーバから静的ＭＰＯＩ情報を取得する。ブロック５０３において、処理ロジックは、自律走行車の１つまたは複数のセンサによりキャプチャされたセンサデータ（例えば、画像）に基づいて動的ＭＰＯＩ情報を取得する。カメラによりリアルタイムにキャプチャされた画像に対する画像認識に基づいて動的ＭＰＯＩを決定してもよい。ブロック５０４において、処理ロジックは前記経路のリアルタイム交通情報を取得する。ブロック５０５において、処理ロジックはコンテンツデータベースから検索して位置および経路情報、静的および動的ＭＰＯＩ情報およびリアルタイム交通情報に基づいてコンテンツアイテムリストを識別する。ブロック５０６において、コンテンツアイテムを選択して自律走行車内のユーザに表示する。
図６は、本出願の別の実施形態に係る自律走行車用の処理コンテンツに対するプロセスを示すフローチャートである。プロセス６００は、処理ロジックにより実行されてもよく、前記処理ロジックは、ソフトウェア、ハードウェア、またはそれらの組合せを含んでもよい。例えば、プロセス６００は、図１のデータ処理システム１１０により実行されてもよい。図６を参照し、ブロック６０１において、処理ロジックは、自律走行車のユーザにより入力されたルートの位置および経路情報を取得する。ブロック６０２において、処理ロジックは、前記ルートに関連する経路のリアルタイム交通情報を取得する。ブロック６０３において、処理ロジックは自律走行車の走行期間の運転モードを決定し、前記運転モードは高速モード、低速モードまたは停止モードのうちのいずれかの１種である。ブロック６０４において、処理ロジックは自律走行車の運転モードに基づいてコンテンツデータベースから検索してコンテンツアイテムリストを識別する。ブロック６０５において、処理ロジックは前記リストからコンテンツアイテムを選択して自律走行車内のユーザに表示する。
図７は、本出願の別の実施形態に係る自律走行車用の処理コンテンツに対するプロセスを示すフローチャートである。プロセス７００は、処理ロジックにより実行されてもよく、前記処理ロジックは、ソフトウェア、ハードウェア、またはそれらの組合せを含んでもよい。例えば、プロセス７００は、図１のデータ処理システム１１０により実行されてもよい。図７を参照し、ブロック７０１において、処理ロジックは自律走行車のユーザにより指定されたルートに関連する経路の位置および経路情報を取得する。ブロック７０２において、処理ロジックは前記経路に沿ったＭＰＯＩ情報を取得する。ブロック７０３において、処理ロジックは自律走行車が前記経路に沿って走行する時のリアルタイム交通情報を取得する。ブロック７０４において、処理ロジックはＬＲ情報、ＴＩＳ情報およびＭＰＯＩ情報からＬＲ特徴、ＴＩＳ特徴およびＭＰＯＩ特徴を抽出する。ブロック７０５において、コンテンツ選択モデルをＬＲ特徴、ＴＩＳ特徴およびＭＰＯＩ特徴に適用し、出力を生成する。ブロック７０６において、コンテンツ選択モデルからの出力に基づき、処理ロジックはコンテンツデータベースから検索し、コンテンツアイテムリストを識別してランキングする。ブロック７０７において、前記リストからコンテンツアイテムを選択して自律走行車内のユーザに表示する。
本出願の全体にわたって説明される技術は、時点におけるルートの経路に沿った走行環境（例えば、位置および経路情報、リアルタイム交通情報および地図と興味点）に基づき、自律走行車に乗るユーザに特定のスポンサー付きコンテンツ（例えば、広告またはＡｄ）を提供することに用いられてもよい。リアルタイムにキャプチャされた自律走行車の周辺環境の１つまたは複数の画像にスポンサー付きコンテンツを拡張し、それにより拡張現実コンテンツの配信環境を構築する。
上記自律走行車とは、車両が運転者からの入力が非常に少なくまたはない場合でもナビゲーションして環境を通過するように自律走行モードに設定できる車両である。このような自律走行車は、車両走行環境に関連する情報を検出するための１つまたは複数のセンサを含むセンサシステムを備えてもよい。前記車両およびそれに関連するコントローラは、検出された情報を用いてナビゲーションして前記環境を通過できる。前記センサシステムは、１つまたは複数のカメラ、マイクロホン、全地球測位システム（ＧＰＳ）、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）、レーダーシステムおよび/または光検出および距離測定（ＬＩＤＡＲ）システムを備えてもよい。
ＧＰＳシステムは、自律走行車の地理的位置を推定できる。ＧＰＳシステムは、送受信機を備えてもよく、前記送受信機は、自律走行車の位置に関連する情報を提供するように動作できる。ＩＭＵユニットは、慣性加速度に基づいて自律走行車の位置および方位変化を感知できる。レーダーユニットは、無線信号を利用して自律走行車のローカル環境内の対象を感知するシステムを示すことができる。いくつかの実施形態において、感知対象以外に、レーダーユニットはさらに対象の速度および/または前進方向を感知できる。ＬＩＤＡＲユニットは、レーザで自律走行車が位置する環境における対象を感知してもよい。他のシステムの構成要素以外に、ＬＩＤＡＲユニットはさらに１つまたは複数のレーザ光源、レーザスキャナーおよび１つまたは複数の検出器を備えてもよい。カメラは、自律走行車の周辺環境の画像をキャプチャするための１つまたは複数の装置を備えてもよい。カメラはスチルカメラまたはビデオカメラであってもよい。カメラは、カメラが取り付けられたプラットフォームを回転および/または傾斜させるように機械的に移動してもよい。マイクロホンは、自律走行車の周辺環境から音声をキャプチャするように構成されてもよい。
自律走行車は、自律走行車環境における対象および/または特徴を識別するように１つまたは複数のカメラによりキャプチャされた画像を処理して分析するためのコンピュータビジョンシステムをさらに備えてもよい。前記対象は、交通信号、車道境界、他の車両、通行人および/または障害物等を含んでもよい。コンピュータビジョンシステムは、対象認識アルゴリズム、ビデオ追跡および他のコンピュータビジョン技術を用いてもよい。いくつかの実施形態において、コンピュータビジョンシステムは、環境地図の描画、対象追跡、対象速度の推定等を行うことができる。
自律走行車は、自律走行車の走行経路を決定するためのナビゲーションシステムをさらに備えてもよい。例えば、ナビゲーションシステムは、自律走行車が大体最終目的地に到着する車道経路に沿って前進するとともに、感知した障害物を基本的に回避するように一連の速度および所定の前進方向を決定してもよい。目的地はユーザインタフェースによるユーザ入力に基づいて設定されてもよい。ナビゲーションシステムは自律走行車が走行していると同時に走行経路を動的に更新してもよい。ナビゲーションシステムは、ＧＰＳシステムおよび１つまたは複数の地図からのデータを合併して自律走行車用の走行経路を決定する。
自律走行車は、自律走行車環境における潜在的障害物を識別し、評価し且つ回避して、または他の方式で迂回するための衝突防止システムをさらに備えてもよい。例えば、衝突防止システムは、制御システムにおける１つまたは複数のサブシステムが旋回動作、方向転換動作、ブレーキ動作等を行うように操作することによって自律走行車のナビゲーション中の変更を実現してもよい。衝突防止システムは、周囲の交通モード、道路状況等に基づいて実現可能な障害物回避動作を自動的に決定してもよい。衝突防止システムは、他のセンサシステムにより自律走行車が旋回して入る隣接領域に位置する車両、建築障害物等を検出した場合に旋回動作を行わないように構成されてもよい。衝突防止システムは、利用可能で自律走行車の搭乗者の安全性を最大化する動作を自動的に選択してもよい。衝突防止装置は、自律走行車の車室に最小の加速度をもたらすように、予測した回避動作を選択してもよい。
自律走行車は、その周辺環境内に位置する外部システム（例えば装置、センサ、他の車両等）および/またはコントローラ、サーバ等との通信を可能にする無線通信システムをさらに備えてもよく、前記外部システムおよび/またはコントローラ、サーバ等は、車両の周辺環境に関連する有用な情報、例えば交通情報、天気情報等を提供できる。例えば、無線通信システムは、直接的にまたは通信ネットワークによって１つまたは複数の装置と無線で通信できる。無線通信システムは、任意のセルラ通信ネットワークまたは無線ＬＡＮ（ＷＬＡＮ）、例えばＷｉＦｉを用いてもよい。無線通信システムは、例えば赤外リンク、ブルートゥース等を用いて装置と直接的に通信できる。
なお、上記の構成要素の一部または全部は、ソフトウェア、ハードウェアまたはそれらの組合せにより実現できる。例えば、このような構成要素は、永久記憶装置にインストールされ且つ記憶されたソフトウェアとして実現でき、前記ソフトウェアは、プロセッサ（図示せず）でメモリにおいてロードされ且つ実行されることにより、本出願の全体にわたって説明されるプロセスまたは操作を実行する。あるいは、このような構成要素は専用ハードウェア（例えば集積回路（例えば、専用集積回路またはＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）またはフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ））にプログラミングされまたは組み込まれた実行可能なコードとして実現されてもよく、前記実行可能なコードは対応するドライバーおよび/またはオペレーティングシステムによってアプリケーションからアクセスできる。また、このような構成要素は、プロセッサまたはプロセッサコアにおける特定ハードウェアロジックとして実現されてもよく、ソフトウェア構成要素が１つまたは複数の特定命令によってアクセスされる命令セットの一部となる。
図８は、本出願の一実施形態と組み合わせて使用されるデータ処理システムを例示的に示すブロック図である。例えば、システム１５００は、上記プロセスまたは方法のいずれかを実行する上記任意のデータ処理システム、例えば図１のデータ処理システム１１０またはサーバ１０２を示してもよい。システム１５００は、多数の異なる構成要素を含んでもよい。これらの構成要素は、集積回路（ＩＣ）、集積回路の一部、分散型電子装置または回路基板に適用された他のモジュール（例えばコンピュータシステムのマザーボードまたはアドインカード）、または他の方式でコンピュータシステムのシャシーに組み込まれた構成要素として実現できる。
さらに、システム１５００は、コンピュータシステムの多数の構成要素の詳細ビューを示すことを目的とする。しかしながら、いくつかの実現形態では、付加的構成要素を要してもよいことを理解すべきである。また、他の実現形態において示される構成要素が異なる配置を有してもよい。システム１５００は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、サーバ、携帯電話、メディアプレーヤー、パーソナルディジタルアシスタント（ＰＤＡ）、スマート腕時計、パーソナルコミュニケーター、ゲーム装置、ネットワークルータまたはハブ、無線アクセスポイント（ＡＰ）またはリピーター、セットトップボックス、またはそれらの組合せを示してもよい。また、単一の機器またはシステムのみを示したが、用語「機器」または「システム」は、さらに、独立または共同で１つ（または複数）の命令セットを実行することにより本明細書に説明される任意の１種または複数種の方法を実行する機器またはシステムの任意のセットを含むことを理解すべきである。
一実施形態において、システム１５００は、バスまたは相互接続部材１５１０によって接続されたプロセッサ１５０１、メモリ１５０３および装置１５０５〜１５０８を備える。プロセッサ１５０１は、単一のプロセッサコアまたは複数のプロセッサコアを含む単一のプロセッサまたは複数のプロセッサを備えてもよい。プロセッサ１５０１は、マイクロプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）等のような１つまたは複数の汎用プロセッサであってもよい。より具体的には、プロセッサ１５０１は、複雑命令セット計算（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小命令セットコンピュータ（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長命令語（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサ、または他の命令セットを実現するプロセッサ、または命令セットの組合せを実現するプロセッサであってもよい。プロセッサ１５０１は、さらに、専用集積回路（ＡＳＩＣ）、セルラまたはベースバンドプロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、ネットワークプロセッサ、グラフィックスプロセッサ、通信プロセッサ、暗号プロセッサ、コプロセッサ、組み込みプロセッサのような１つまたは複数の専用プロセッサ、あるいは命令処理可能な任意の他のタイプのロジックであってもよい。
プロセッサ１５０１（超低電圧プロセッサのような低電力マルチコアプロセッサソケットであってもよい）は、前記システムの各種構成要素と通信するための主処理ユニットおよび中央ハブとして機能できる。このようなプロセッサは、システムオンチップ（ＳｏＣ）として実現できる。プロセッサ１５０１は、命令を実行することにより本明細書に説明される操作およびステップを実行するための命令を実行ように構成される。また、システム１５００は、選択可能なグラフィックスサブシステム（表示コントローラおよび／または表示装置）１５０４と通信するグラフィックスインターフェースをさらに含み、グラフィックスサブシステム（表示コントローラおよび／または表示装置）１５０４は、表示コントローラ、グラフィックスプロセッサおよび/または表示装置をさらに備えてもよい。
プロセッサ１５０１は、メモリ１５０３と通信してもよく、メモリ１５０３は、一実施形態において複数のメモリによって所定量のシステムメモリを提供する。メモリ１５０３は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、動的ＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、シンクロナスＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、静的ＲＡＭ（ＳＲＡＭ）または他のタイプの記憶装置のような１つまたは複数の揮発性記憶（またはメモリ）装置を備えてもよい。メモリ１５０３は、プロセッサ１５０１または任意の他の装置により実行される命令列を含む情報を記憶できる。例えば、複数種のオペレーティングシステム、装置ドライバー、ファームウェア（例えば、入力出力基本システムまたはＢＩＯＳ）および/またはアプリケーションの実行可能なコードおよび/またはデータはメモリ１５０３にロードされてもよく、プロセッサ１５０１により実行される。オペレーティングシステムは、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ(R)会社からのＷｉｎｄｏｗｓ(R)オペレーティングシステム、アップル会社からのＭａｃ ＯＳ(R)/ｉＯＳ(R)、Ｇｏｏｇｌｅ(R)会社からのＡｎｄｒｏｉｄ(R)、Ｌｉｎｕｘ(R)、Ｕｎｉｘ(R)または他のリアルタイムまたは組み込みオペレーティングシステム（例えばＶｘＷｏｒｋｓ）のような任意のタイプのオペレーティングシステムであってもよい。
システム１５００は、Ｉ/Ｏ装置、例えば装置１５０５〜１５０８をさらに備えてもよく、ネットワークインターフェース装置１５０５、選択可能な入力装置１５０６および他の選択可能なＩ/Ｏ装置１５０７を備える。ネットワークインターフェース装置１５０５は、無線送受信機および/またはネットワークインターフェースカード（ＮＩＣ）を備えてもよい。前記無線送受信機は、ＷｉＦｉ送受信機、赤外送受信機、ブルートゥース送受信機、ＷｉＭａｘ送受信機、無線セルラーホン送受信機、衛星送受信機（例えば、全地球測位システム（ＧＰＳ）送受信機）または他の無線周波数（ＲＦ）送受信機またはそれらの組合せであってもよい。ＮＩＣはイーサネットカードであってもよい。
入力装置１５０６は、マウス、タッチパッド、タッチスクリーン（それは表示装置１５０４と一体化されてもよい）、ポインタデバイス（例えばスタイラス）および/またはキーボード（例えば、物理キーボードまたはタッチスクリーンの一部として表示された仮想キーボード）を備えてもよい。例えば、入力装置１５０６は、タッチスクリーンに接続されるタッチスクリーンコントローラを含んでもよい。タッチスクリーンおよびタッチスクリーンコントローラは、例えば複数種のタッチ感度技術（容量、抵抗、赤外および表面音波の技術を含むが、それらに限定されない）のいずれか、およびタッチスクリーンの１つまたは複数の接触点を決定するための他の近接センサアレイまたは他の素子を用いてそのタッチ点および移動または断続を検出できる。
Ｉ/Ｏ装置１５０７は音声装置を備えてもよい。音声装置は、スピーカおよび/またはマイクロホンを含んでもよく、それにより音声認識、音声コピー、デジタル記録および/または電話機能のような音声サポートの機能を促進する。他のＩ/Ｏ装置１５０７は、汎用シリアルバス（ＵＳＢ）ポート、パラレルポート、シリアルポート、印刷機、ネットワークインターフェース、バスブリッジ（例えば、ＰＣＩ−ＰＣＩブリッジ）、センサ（例えば、加速度計、ジャイロスコープ、磁力計、光センサ、コンパス、近接センサ等のような動きセンサ）またはそれらの組合せをさらに備えてもよい。装置１５０７は、結像処理サブシステム（例えば、カメラ）をさらに備えてもよく、前記結像処理サブシステムは、カメラ機能（例えば、写真およびビデオ断片の記録）を促進するための電荷カップリング装置（ＣＣＤ）または相補型金属酸化物半導体（ＣＭＯＳ）光学センサのような光学センサを備えてもよい。あるセンサは、センサハブ（図示せず）によって相互接続部材１５１０に接続されてもよく、キーボードまたは熱センサのような他の装置は、組み込みコントローラ（図示せず）により制御されてもよく、これはシステム１５００の特定配置または設計により決められる。
データ、アプリケーション、１つまたは複数のオペレーティングシステム等のような情報の永久記憶を提供するために、大容量記憶装置（図示せず）は、プロセッサ１５０１に接続されてもよい。様々な実施形態において、薄型化と軽量化のシステム設計を実現し且つシステムの応答能力を向上させるために、このような大容量記憶装置は、ソリッドステート装置（ＳＳＤ）によって実現できる。なお、他の実施形態において、大容量記憶装置は、主にハードディスクドライブ（ＨＤＤ）で実現されてもよく、少量のＳＳＤ記憶量は、ＳＳＤキャッシュとして停電イベント期間にコンテキスト状態および他のこのような情報の不揮発性記憶を実現し、それによりシステム動作が再開する時に通電を速く実現できる。さらに、フラッシュデバイスは、例えばシリアルペリフェラルインターフェース（ＳＰＩ）によってプロセッサ１５０１に接続されてもよい。このようなフラッシュデバイスは、システムソフトウェアの不揮発性記憶に用いられてもよく、前記システムソフトウェアは、前記システムの基本入力/出力ソフトウェア（ＢＩＯＳ）および他のファームウェアを備える。
記憶装置１５０８は、任意の１種または複数種の本明細書に記載の方法または機能を体現する１つまたは複数の命令セットまたはソフトウェア（例えば、モジュール、ユニットおよび/またはロジック１５２８）が記憶されるコンピュータアクセス可能な記憶媒体１５０９（機械可読記憶媒体またはコンピュータ可読媒体とも呼ばれる）を備えてもよい。モジュール/ユニット/ロジック１５２８は、上記した検索エンジン、エンコーダ、インタラクションログ記録モジュールのような上記構成要素のいずれかを示してもよい。モジュール/ユニット/ロジック１５２８は、さらにデータ処理システム１５００により実行される期間にメモリ１５０３内および/またはプロセッサ１５０１内に完全または少なくとも部分的に存在してもよく、ここで、メモリ１５０３およびプロセッサ１５０１も、機器アクセス可能な記憶媒体を構成する。モジュール/ユニット/ロジック１５２８は、さらにネットワークによってネットワークインターフェース装置１５０５を経由して送受信されてもよい。
コンピュータ可読記憶媒体１５０９は、以上に説明されたいくつかのソフトウェア機能を永続的に記憶してもよい。コンピュータ可読記憶媒体１５０９は、例示的な実施形態において単一の媒体として示されたが、用語「コンピュータ可読記憶媒体」は、前記１つまたは複数の命令セットが記憶される単一の媒体または複数の媒体（例えば、集中型または分散型データベース、および/または関連するキャッシュおよびサーバ）を備えることを理解すべきである。用語「コンピュータ可読記憶媒体」は、さらに命令セットを記憶またはコーディング可能な任意の媒体を備えることを理解すべきであり、前記命令セットは、機器により実行され且つ前記機器に本出願の任意の１種または複数種の方法を実行させる。従って、用語「コンピュータ可読記憶媒体」は、ソリッドステートメモリおよび光学媒体と磁気媒体または任意の他の非一時的機械可読媒体を備えるが、それらに限定されないことを理解すべきである。
本明細書に記載のモジュール/ユニット/ロジック１５２８、構成要素および他の特徴は、ディスクリートハードウェアコンポーネントとして実現されてもよく、またはハードウェアコンポーネント（例えばＡＳＩＣＳ、ＦＰＧＡ、ＤＳＰまたは類似装置）の機能に統合されてもよい。さらに、モジュール/ユニット/ロジック１５２８は、ハードウェア装置内のファームウェアまたは機能回路として実現されてもよい。また、モジュール/ユニット/ロジック１５２８は、ハードウェア装置およびソフトウェアコンポーネントの任意の組合せで実現されてもよい。
なお、システム１５００は、データ処理システムの各種の構成要素を有するように示されているが、任意の具体的な構造または構成要素の相互接続方式を限定するものではないことに注意すべき、それは、このような詳細が本出願の実施形態に密接な関係がないためである。また、より少ない構成要素またはより多くの構成要素を有するネットワークコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、携帯電話、サーバおよび/または他のデータ処理システムは、本出願の実施形態と共に使用されてもよい。
上記詳細な説明の一部は、コンピュータメモリにおけるデータビットに対する演算のアルゴリズムおよび記号表現で示される。これらのアルゴリズムの説明および表現は、データ処理分野における当業者によって使用される、それらの作業実質を所属分野の他の当業者に最も効果的に伝達する方法である。ここで、アルゴリズムは、通常、所望の結果につながる首尾一貫した操作列（sequence of operations）と考えられる。これらの操作とは、物理量に対して物理的操作を行う必要となるステップを指す。
ただし、これらの全ておよび類似の用語は、いずれも適切な物理量に関連付けられ、且つただこれらの量に適用される適切なラベルであることに注意すべきである。特に断らない限り、本出願の全体にわたって用語（例えば、添付している特許請求の範囲に説明された用語）による説明とは、コンピュータシステムまたは類似の電子計算装置の動作および処理であり、前記コンピュータシステムまたは電子計算装置は、コンピュータシステムのレジスタおよびメモリに物理（例えば、電子）量としてデータを示し、且つ前記データをコンピュータシステムメモリまたはレジスタまたは他のこのような情報メモリ、伝送または表示装置内において類似に物理量として示される他のデータに変換する。
本出願の実施形態は、さらに本明細書における操作を実行するための装置に関する。このようなコンピュータプログラムは、非一時的コンピュータ可読媒体に記憶される。機器可読媒体は、機器（例えば、コンピュータ）可読な形態で情報を記憶する任意の機構を備える。例えば、機器可読（例えば、コンピュータ可読）媒体は、機器（例えば、コンピュータ）可読記憶媒体（例えば、読み出し専用メモリ（「ＲＯＭ」）、ランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」）、磁気ディスク記憶媒体、光記憶媒体、フラッシュメモリメモリ）を備える。
上記図面に示されるプロセスまたは方法は、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジック等）、ソフトウェア（例えば、非一時的コンピュータ可読媒体に具現化される）、または両方の組合せを含む処理ロジックにより実行されてもよい。前記プロセスまたは方法は、本明細書において特定の順序に応じて説明されるが、説明された操作の一部は、異なる順序に応じて実行されてもよい。また、いくつかの操作は、順番ではなく並行に実行されてもよい。
本出願の実施形態は、いずれかの特定のプログラミング言語を参照して説明されていないが、複数種のプログラミング言語で本明細書に記載の本出願の実施形態の教示を実現できることを理解すべきである。
以上の明細書では、本出願の具体的な例示的な実施形態を参照してその実施形態を説明した。明らかなように、添付している特許請求の範囲に記載の本出願のより広い趣旨および範囲を逸脱しない限り、様々な変形が可能である。従って、限定的なものではなく例示的なものとして本明細書および図面を理解すべきである。

Claims (25)

  1. 自律走行車においてコンテンツ配信を行うためのコンピュータ実施方法であって、
    前記自律走行車に関連する経路の位置および経路情報を取得するステップと、
    前記位置および経路情報に基づき、前記経路のリアルタイム交通情報を取得するステップと、
    前記位置および経路情報と前記リアルタイム交通情報に基づいて前記自律走行車の運転モードを決定するステップと、
    決定された運転モードに基づき、コンテンツデータベースから取得されたコンテンツアイテムリストからコンテンツアイテムを選択するステップと、
    前記選択されたコンテンツアイテムを自律走行車内の表示装置において表示するステップとを含む
    ことを特徴とするコンピュータ実施方法。
  2. 前記運転モードは、高速運転モード、低速運転モードおよび停止モードのうちのいずれかを含む
    ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
  3. 選択されたコンテンツアイテムは、前記運転モードに適する再生時間の時点においてメディアプレーヤーで再生可能なメディアコンテンツである
    ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
  4. 前記運転モードが低速運転モードまたは停止モードであると決定することに応答して、前記コンテンツアイテムを選択して表示する
    ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
  5. 前記位置および経路情報に基づき、前記経路の第１の興味点（ＰＯＩ）情報を取得することをさらに含み、前記コンテンツアイテムリストは、前記第１のＰＯＩ情報に基づき、前記コンテンツデータベースから取得される
    ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
  6. 前記コンテンツアイテムリストは、前記自律走行車の乗客となるユーザのユーザプロファイルに基づき、前記コンテンツデータベースから取得される
    ことを特徴とする請求項５に記載の方法。
  7. 前記自律走行車が前記経路に沿って走行する場合、前記自律走行車に取り付けられるカメラで前記自律走行車外部の対象の画像をキャプチャするステップと、
    前記対象を識別するように前記画像に対する画像認識を実行し、前記対象に関連するＰＯＩを記述する第２のＰＯＩ情報を導出するステップをさらに含み、
    前記コンテンツアイテムリストは、さらに前記第２のＰＯＩ情報に基づき、前記コンテンツデータベースから取得される
    ことを特徴とする請求項５に記載の方法。
  8. 前記位置および経路情報から第１の特徴セットを抽出するステップと、
    前記リアルタイム交通情報から第２の特徴セットを抽出するステップと、
    前記第１のＰＯＩ情報から第３の特徴セットを抽出するステップと、
    コンテンツ選択モデルを前記第１の特徴セット、前記第２の特徴セットおよび前記第３の特徴セットに応用し、それによりコンテンツ選択に対する出力を生成するステップをさらに含む
    ことを特徴とする請求項５に記載の方法。
  9. 前記コンテンツアイテムリストは、前記コンテンツ選択に対する出力に基づき、前記コンテンツデータベースから取得される
    ことを特徴とする請求項８に記載の方法。
  10. 前記コンテンツ選択に対する出力に基づき、前記コンテンツアイテムリストをランキングするステップをさらに含み、
    選択されたコンテンツアイテムは、前記リストのランキングに基づいて選択される
    ことを特徴とする請求項８に記載の方法。
  11. 命令が記憶された非一時的機械可読媒体であって、
    前記命令は、プロセッサにより実行される場合、自律走行車においてコンテンツを提供する操作を、前記プロセッサに実行させ、
    前記操作は、
    前記自律走行車に関連する経路の位置および経路情報を取得するステップと、
    前記位置および経路情報に基づき、前記経路のリアルタイム交通情報を取得するステップと、
    前記位置および経路情報と前記リアルタイム交通情報に基づいて前記自律走行車の運転モードを決定するステップと、
    決定された運転モードに基づき、コンテンツデータベースから取得されたコンテンツアイテムリストからコンテンツアイテムを選択するステップと、
    前記選択されたコンテンツアイテムを自律走行車内の表示装置において表示するステップとを含む
    ことを特徴とする命令が記憶された非一時的機械可読媒体。
  12. 前記運転モードは、高速運転モード、低速運転モードおよび停止モードのうちのいずれかを含む
    ことを特徴とする請求項１１に記載の非一時的機械可読媒体。
  13. 選択されたコンテンツアイテムは前記運転モードに適する再生時間の時点においてメディアプレーヤーで再生可能なメディアコンテンツである
    ことを特徴とする請求項１２に記載の非一時的機械可読媒体。
  14. 前記運転モードが低速運転モードまたは停止モードであると決定することに応答して、前記コンテンツアイテムを選択して表示する
    ことを特徴とする請求項１２に記載の非一時的機械可読媒体。
  15. 前記操作は、前記位置および経路情報に基づき、前記経路の第１の興味点（ＰＯＩ）情報を取得することをさらに含み、
    前記コンテンツアイテムリストは、前記第１のＰＯＩ情報に基づき、前記コンテンツデータベースから取得される
    ことを特徴とする請求項１１に記載の非一時的機械可読媒体。
  16. 前記コンテンツアイテムリストは、前記自律走行車の乗客となるユーザのユーザプロファイルに基づき、前記コンテンツデータベースから取得される
    ことを特徴とする請求項１５に記載の非一時的機械可読媒体。
  17. 前記操作は、
    前記自律走行車が前記経路に沿って走行する場合、前記自律走行車に取り付けられるカメラで前記自律走行車外部の対象の画像をキャプチャすることと、
    前記対象を識別するように前記画像に対する画像認識を実行し、前記対象に関連するＰＯＩを記述する第２のＰＯＩ情報を導出することとをさらに含み、
    前記コンテンツアイテムリストは、さらに前記第２のＰＯＩ情報に基づき、前記コンテンツデータベースから取得される
    ことを特徴とする請求項１５に記載の非一時的機械可読媒体。
  18. 前記操作は、
    前記位置および経路情報から第１の特徴セットを抽出することと、
    前記リアルタイム交通情報から第２の特徴セットを抽出することと、
    前記第１のＰＯＩ情報から第３の特徴セットを抽出することと、
    コンテンツ選択モデルを前記第１の特徴セット、前記第２の特徴セットおよび前記第３の特徴セットに応用し、それによりコンテンツ選択に対する出力を生成することとをさらに含む
    ことを特徴とする請求項１５に記載の非一時的機械可読媒体。
  19. 前記コンテンツアイテムリストは、前記コンテンツ選択に対する出力に基づき、前記コンテンツデータベースから取得される
    ことを特徴とする請求項１８に記載の非一時的機械可読媒体。
  20. 前記操作は、前記コンテンツ選択に対する出力に基づき、前記コンテンツアイテムリストをランキングすることをさらに含み、
    選択されたコンテンツアイテムは、前記リストのランキングに基づいて選択されることを特徴とする請求項１８に記載の非一時的機械可読媒体。
  21. データ処理システムであって、
    プロセッサと、
    前記プロセッサに接続され、命令を記憶するために用いられるメモリとを含み、
    前記命令は、前記プロセッサにより実行される場合、自律走行車においてコンテンツを提供する操作を、前記プロセッサに実行させ、
    前記操作は、
    前記自律走行車に関連する経路の位置および経路情報を取得することと、
    前記位置および経路情報に基づき、前記経路のリアルタイム交通情報を取得することと、
    前記位置および経路情報と前記リアルタイム交通情報に基づいて前記自律走行車の運転モードを決定することと、
    決定された運転モードに基づき、コンテンツデータベースから取得されたコンテンツアイテムリストからコンテンツアイテムを選択することと、
    前記選択されたコンテンツアイテムを自律走行車内の表示装置において表示することとを含む
    ことを特徴とするデータ処理システム。
  22. 前記運転モードは、高速運転モード、低速運転モードおよび停止モードのうちのいずれかを含む
    ことを特徴とする請求項２１に記載のシステム。
  23. 選択されたコンテンツアイテムは、前記運転モードに適する再生時間の時点においてメディアプレーヤーで再生可能なメディアコンテンツである
    ことを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
  24. 前記運転モードが低速運転モードまたは停止モードであると決定することに応答して、前記コンテンツアイテムを選択して表示する
    ことを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
  25. 前記操作は、前記位置および経路情報に基づき、前記経路の第１の興味点（ＰＯＩ）情報を取得することをさらに含み、
    前記コンテンツアイテムリストは、前記第１のＰＯＩ情報に基づき、前記コンテンツデータベースから取得される
    ことを特徴とする請求項２１に記載のシステム。
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