JP2019056691A - カオス評価に基づいた自律ビークルのルーティング - Google Patents

Abstract

【課題】カオス評価に基づいた自律ビークルのルーティングの装置及び方法を提供する。【解決手段】方法において、現時点の自律ビークル位置データに対する目的地オブジェクティブデータに基づいて複数のルート選択肢を生成する。複数のルート選択肢のそれぞれごとに、関連するカオスレベルを評価し、且つ、関連するカオスレベルに基づいて、自律協働性メトリックを生成する。複数のルート選択肢のうちの１つのルート選択肢の自律選択は、好ましい自律協働性メトリック及び好ましい自律協働性メトリックを含むルート選択肢に基づいて、自律ミッション記述データを生成する。自律ミッション記述データを、目的地オブジェクティブデータによって定義されている目的地に自律的に従事するべく、送信する。【選択図】図６

Description

分野
本開示において記述されている主題は、一般に、目的地ルーティング装置に関し、且つ、更に詳しくは、いくつかのルート選択肢のカオス評価に基づいた自律ビークル（車両、乗り物、輸送機関）のルーティングに関する。

背景
ビークルナビゲーションシステムは、一般に、選択された目的地に到達するための方向をビークルユーザに提供するべく、使用されてきた。このようなナビゲーションは、交差点における左折又は右折のためなどの基本的な方向指示と、目的地への到着の告知と、であった。ナビゲーションシステムは、有料道路の回避、過去において衝突の多いエリア、最低移動時間などのような、ルート選択肢を運転者に提供するように改善されている。更なる進歩により、交通渋滞、交通事故、進行中の工事、及びこれらに類似したものを更に中継するべく、搭載型の測位装置との関連において、ビークルユーザのセルラ装置に基づいた群（クラウド：ｃｒｏｗｄ）ソースデータも実装されている。自律ビークルの登場に伴って、ルート選択肢は、自律ビークルが目的地に到達するべく、基本的なルーティングにのみ依存するようになっている。但し、このようなルートは、自律ビークルが協働する能力を有することができない場合があるという関連するカオスシナリオ、即ち、自律ビークルの人工知能エンジンが、カオスを補償又は克服することができない場合があり、且つ、目的地ミッションを達成することができない場合があるという関連するカオスシナリオ、を有している。

概要
ルーティングのカオス評価に基づいた自律ビークルのルーティングの装置及び方法が開示されている。

一実装形態においては、自律ビークルのルーティングの方法が開示されている。方法は、現時点の自律ビークル位置データに対する目的地オブジェクティブデータに基づいて複数のルート選択肢を生成することを含む。複数のルート選択肢のそれぞれごとに、関連するカオスレベルが評価されてもよく、且つ、関連するカオスレベルに基づいて自律協働性メトリックが生成されてもよい。方法は、好ましい自律協働性メトリックを含む複数のルート選択肢のうちの１つのルート選択肢を自律的に選択することと、好ましい自律協働性メトリックを含むルート選択肢に基づいて自律ミッション記述データを生成することと、を提供している。自律ミッション記述データは、目的地オブジェクティブデータによって定義されている目的地に自律的に従事するべく、送信されてもよい。

別の実装形態においては、ビークル制御ユニットが開示されている。ビークル制御ユニットは、無線通信インターフェイスと、プロセッサと、メモリと、を含む。無線通信インターフェイスは、ビークルネットワークとの間の通信を提供するように動作している。プロセッサは、無線通信インターフェイスに通信自在に結合されており、且つ、メモリは、プロセッサに通信自在に結合され、且つ、ルート生成モジュールと、自律ミッション記述モジュールと、を保存している。ルート生成モジュールは、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、現時点の自律ビークル位置データに対する目的地オブジェクティブデータに基づいて複数のルート選択肢を生成することを行わせる命令を含む。複数のルート選択肢のそれぞれごとに、命令は、プロセッサに、評価済みのルート選択肢を生成するべく、関連するカオスレベルを評価すると共に関連するカオスレベルに基づいて自律協働性メトリックを生成させる。自律ミッション記述モジュールは、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、選択されたルート選択肢を生成するべく、複数のルート選択肢のそれぞれごとに、評価済みのルート選択肢を受け取ると共に好ましい自律協働性メトリックを含む複数のルート選択肢のそれぞれのうちの評価済みのルート選択肢を自律的に選択することを行わせる命令を含む。命令は、プロセッサが、目的地オブジェクティブデータによって定義されている目的地に自律的に従事するように、送信するべく、選択されたルート選択肢に基づいて自律ミッション記述データを生成するようにしている。

説明においては、同一の参照符号がいくつかの図の全体を通じて同一の部分を参照している、以下の添付図面を参照する。

ビークル環境の文脈におけるビークル制御ユニットを含むビークルの概略図である。

図１のビークル制御ユニットのブロック図を示す。

自律ビークルのルーティングを提供するための図１のビークル制御ユニットの機能ブロック図を示す。

マップ描画とオーバレイされた、複数のルート選択肢の、基礎をなすデータと、関連するカオスレベルと、を表す例示用のグラフィカルユーザインターフェイスを示す。

図４のルート選択肢のうちの選択されたルート選択肢を表す例示用のグラフィカルユーザインターフェイスを示す。

カオス評価に基づいた自律ビークルのルーティングの例示用のプロセスを示す。

詳細な説明
本開示においては、カオス評価に基づいた自律ビークルのルーティングが提供されている。一例として、目的地及び現時点の自律ビークル位置データに基づいて複数のルート選択肢が生成されてもよい。この結果、ビークル操作者は、目的地までのナビゲーションのためのルート選択肢を選択することができる。このような選択は、州間高速道路ではなく風光明媚な田舎道の選択や有料道路の回避などのような、主観的なビークル操作者の基準又はユーザの好みに基づいたものであってもよい。ビークル操作者は、自律ビークルのルート選択においても、類似の選択の好みを提供しうるが、自律ビークルは、ルート選択において、それぞれのルート選択肢の個々のカオスレベルと、自律協働性メトリックと、に依存している。換言すれば、自律ビークルは、選択されたルート選択肢の評価済みのカオスレベルの観点において、選択されたルート選択肢に従事するための、且つ、ミッション目的（即ち、目的地）を実現するための、自身の能力を検討しうる。これを実行することにより、自律ビークルは、ビークルの自律システムを圧倒しうる過度のカオスレベルを有するルートを回避した、インテリジェントなルート選択を実施することができる。

図１は、ビークル環境１１６の文脈における、ビークル制御ユニット１１０を含むビークル１００の概略図である。ビークル制御ユニット１１０は、その他のビークルコンポーネントと共に抽象的に描かれうるが、ビークル制御ユニット１１０は、ビークル１００のその他のシステムコンポーネントと組み合わせられてもよい。更には、ビークル１１０は、自動車であってもよく、或いは、例えば、陸上の、水上の、且つ／又は空中のビークルなどの、任意のその他の乗用又は非乗用ビークルであってもよい。又、いくつかの例においては、ビークル１００は、宇宙ゴミ、その他の宇宙船、及び／又は、がれきを有するビークル環境１１６に関係するものとして、宇宙船であってもよい。

複数のセンサ装置が、制御ユニット１１０との通信状態にある。複数のセンサ装置１０２は、ビークル１００の外側表面上に位置決めすることも可能であり、或いは、ビークル１００との関係において、美観を目的として、隠蔽された方式によって位置決めすることもできる。更には、センサは、ビークルの車体又はその一部分が個々のセンサ装置にとって透明に見える周波数において動作することもできる。

センサ装置１０２同士間の通信は、バスに基づいたものであってもよく、且つ、更には、ビークルのその他のシステムによって使用又は操作されてもよい。例えば、センサ入力装置１０２は、ビークル１００の装置とシステムの間の通信を提供するべく、ボディ電子エリアネットワーク（ＢＥＡＮ）、コントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ）バス構成、オーディオビジュアル通信−ローカルエリアネットワーク（ＡＶＣ−ＬＡＮ）構成、自動車Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標） ＬＡＮ、及び／又は自動車無線ＬＡＮ構成、及び／又は更なる通信−システムアーキテクチャのその他の組合せなどの、ネットワークアーキテクチャの組合せによって結合されてもよい。

センサ装置１０２は、ビークル環境１１６に対する聴覚的、視覚的、及び触覚的変化を含む、ビークル１００に関係するローカルな状態を監視するように動作することができる。センサ装置１０２は、センサ入力装置、可聴センタ装置、ビデオセンサ装置、及び／又はこれらの組合せを含みうる。

センサ装置１０２は、人物、物体、１つ又は複数のビークルなどのような、ビークルの周辺状態における触覚的又は関係的な変化を提供することができる。センサ入力装置のうちの１つ又は複数は、ビークル１００の周辺状態における速度、加速度、及び／又はこれらの物体までの距離の変化のみならず、ビークル１００の接近角度をキャプチャするように構成することができる。

センサ装置１０２は、光検出及び測距（ＬＩＤＡＲ）システムによって提供されてもよく、この場合には、センサ入力装置は、ビークル１００の環境内の物理的物体からのレーザ光反射に関係するデータをキャプチャすることができる。光は、一定の速度において移動することから、ＬＩＤＡＲは、高精度により、センサ入力装置と別の物体の間の距離を決定するべく使用することができる。又、計測においては、センサ入力装置の（センサの高さ、場所、及び向きなどの）運動をも考慮している。又、センサの運動を決定するべく、ＧＰＳ場所が、センサ入力装置のそれぞれと関連付けられてもよい。又、センサ入力装置は、レーザ（ＬＩＤＡＲ）及びミリ波レーダ装置の組合せを含むこともできる。

可聴センサ装置は、ビークルの周辺状態の可聴検知を提供することができる。又、発話認識能力により、可聴センサ装置は、ビークル１００を運動させるための、或いは、ビークル１００に関係するその他のこのような方向を受け取るための、命令を受け取ることもできる。可聴センサ装置は、例えば、ナノ電気機械システム（ＮＥＭＳ）又はマイクロ電気機械システム（ＭＥＭＳ）オーディオセンサ全方向性デジタルマイクロフォンやサウンドトリガ型のデジタルマイクロなどにより、提供されてもよい。

ビデオセンサ装置は、関連する視野を含む。自律動作の際に、ビデオセンサ装置は、ビークルユーザとの関係における（ビークル１００に隣接する別のビークルなどの）盲点視覚検知及び／又は（歩行者や自転車に乗った人などのような、ビークルユーザの前方視野の外側の物体などの）前方周辺視覚検知を提供することができる。

自律動作の際に、ビークル制御ユニット１１０は、速度Ｖ_１００における選択されたルート選択肢１３４を介した動作を促進するべく、道路との関係においてビークル１００の位置を決定するなどのために、車線マーキング読取りを提供するように、センサ装置１０２を配備することができる。

ビークル１００は、手動モード、自律モード、及び／又は運転者支援モードにおいて動作するための選択肢を含みうる。

ビークル１００が手動モードにある際には、運転者は、推進システム、操向システム、安定性制御システム、ナビゲーションシステム、エネルギーシステム、並びに、（ビークル天候又はエンターテインメント機能などのような）様々なビークル機能を制御しうる任意のその他のシステムを含みうる、ビークルシステムを手動制御する。又、ビークル１００は、例えば、１つ又は複数の対話型ディスプレイ、オーディオシステム、音声認識システム、ボタン及び／又はダイアル、触覚フィードバックシステム、或いは、情報を入出力するための任意のその他の手段などの、ビークルシステムとやり取りするべく、運転者用のインターフェイスをも含むことができる。

自律動作モードにおいては、ビークル制御ユニット１１０により、或いは、これとの組合せにおいて、提供されうる、演算装置を使用することにより、ビークルユーザの直接的な介入を伴うことなしに、ビークルシステムのうちの１つ又は複数を制御することができる。又、いくつかのビークルは、「運転者支援モード」を装備してもよく、この場合には、ビークル１００の動作をビークルユーザと演算装置の間において共有することができる。

ビークル１００が自律（又は、運転者支援）モードにおいて動作している際には、ビークル制御ユニット１１０は、ビークルシステムがビークルユーザによって制御されるのではなく、それぞれの動作を制御するように、コマンドを様々なこのようなビークルシステムに対して発行している。

図１に示されているように、ビークル制御ユニット１１０は、アンテナ１１２を通じて無線通信１２６を提供するように構成することができる。無線通信１２６は、（準リアルタイム及び／又は履歴）群ソースデータのため、のみならず、（ビークル間通信及び／又はビークル−インフラストラクチャ通信などにおいて）その他のビークルからの、且つ／又は、これらに関係する、データを受け取るべく、ビークル制御ユニット１１０が、マップ層データ要求１５０を発行することができると共に、これに応答して、道路状態及び／又は構成用のマップ層データ１５２を受け取ることができるネットワークなどを介したデータアクセスを提供することができる。この点において、ビークル制御ユニット１１０は、自律ビークルのルーティングのために、自律ミッション記述データを介して、選択されたルート選択肢１３４に従事するように動作してもよく、これについては、図２〜図６との関係において詳述する。

図２は、ビークル制御ユニット１１０のブロック図を示しており、ビークル制御ユニット１１０は、バス２０８を介して通信自在に結合された無線通信インターフェイス２０２、プロセッサ２０４、及びメモリ２０６を含む。

制御ユニット１１０内のプロセッサ２０４は、従来の中央処理ユニットであってもよく、或いは、情報の操作又は処理の能力を有する任意のその他のタイプの装置又は複数の装置であってもよい。理解されうるように、プロセッサ２０４は、単一の処理装置又は複数の処理装置であってもよい。このような処理装置は、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ、マイクロコンピュータ、中央処理ユニット、フィールドプログラム可能なゲートアレイ、プログラム可能な論理装置、状態機械、論理回路、アナログ回路、デジタル回路、並びに／或いは、回路及び／又は動作命令のハードコーディングに基づいて信号（アナログ及び／又はデジタル）を操作する任意の装置であってもよい。

メモリ及び／又はメモリ要素２０６は、単一のメモリ装置、複数のメモリ装置、及び／又はプロセッサ２０４の組込み型の回路であってもよい。このようなメモリ装置は、読み出し専用メモリ、ランダムアクセスメモリ、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、スタティックメモリ、ダイナミックメモリ、フラッシュメモリ、キャッシュメモリ、及び／又はデジタル情報を保存する任意の装置であってもよい。メモリ２０６は、機械可読命令がプロセッサ２０４によってアクセスされうるように、機械可読命令を保存する能力を有する。機械可読命令は、例えば、プロセッサ２０４によって直接的に実行されうる機械言語、或いは、機械可読命令にコンパイル又はアセンブルされうると共にメモリ２０６上において保存されうるアセンブリ言語、オブジェクト指向プログラミング（ＯＯＰ）、スクリプティング言語、マイクロコードなどのような、プログラミング言語及びその各世代（例えば、１ＧＬ、２ＧＬ、３ＧＬ、４ＧＬ、又は５ＧＬ）において記述された、ロジック又は１つ又は複数のアルゴリズムを有しうる。或いは、この代わりに、機械可読命令は、フィールドプログラム可能なゲートアレイ（ＦＰＧＡ）構成又は用途固有の集積回路（ＡＳＩＣ）、又はこれらの均等物を介して実装された論理などの、ハードウェア記述言語（ＨＤＬ）において記述されてもよい。従って、本開示において記述されている方法及び装置は、事前プログラミングされたハードウェア要素として、或いは、ハードウェア及びソフトウェアコンポーネントの組合せとして、任意の従来のコンピュータプログラミング言語において実装されてもよい。

プロセッサ２０４は、複数の処理装置を含み、処理装置は、（例えば、有線及び／又は無線バス構造を介して１つに直接的に結合されるなどのように）中央集中方式によって配置されてもよく、或いは、（例えば、ローカルエリアネットワーク及び／又はワイドエリアネットワークを介した間接的結合を介したクラウド演算などのように）分散配置されてもよいことに留意されたい。更には、プロセッサ２０４が、状態機械、アナログ回路、デジタル回路、及び／又は論理回路を介して、その機能のうちの１つ又は複数を実装している際には、対応する動作命令を保存するメモリ及び／又はメモリ要素は、状態機械、アナログ回路、デジタル回路、及び／又は論理回路を有する回路内において、或いは、その外部において、埋め込まれてもよいことに留意されたい。更には、メモリ要素は、本開示において記述されている自律ビークルのルーティングの機能及び方法を実行するべく、図１〜図６に示されているステップ及び／又は機能のうちの少なくともいくつかに対応するハードコーディングされた且つ／又は動作的な命令を保存しており、且つ、プロセッサ２０４が、これを実行していることにも留意されたい。

無線通信インターフェイス２０２は、一般に、通信経路２１３及び／又は無線通信１２６上においてビークルネットワーク２１２を介して入力装置を制御及び管理している。又、無線通信インターフェイス２０２は、自律ミッション記述データ２２０などのコントローラユニット出力データと、層データ要求１５０などのデータ要求と、をも管理していると共に、目的地オブジェクティブデータ２２４、現時点の自律ビークル位置データ２２６、及びマップ層データ１５２などの制御ユニット入力データをも、管理している。本開示が任意の特定のハードウェア構成上において動作することに対する制限は、存在しておらず、且つ、従って、本開示における基本的機能は、改善されたハードウェア及び／又はファームウェア構成のために、その開発に伴って、交換、除去、追加、或いは、さもなければ変更されてもよい。

ビークルネットワーク２１２は、ビークル制御ユニット１１０のアンテナ１１２又はその他のこのようなビークルアンテナ（図示されていない）などを介して、全地球測位システム衛星から信号を受け取るように、通信自在に結合されていてもよい。アンテナ１１２は、全地球測位システム衛星によって送信される電磁信号とやり取りする１つ又は複数の導電性要素を含むことができる。受け取られた信号は、現時点の自律ビークル位置データ２２６などの、（例えば、緯度及び経度位置などの）場所を通知すると共に道路データとの関係におけるビークルの位置決めを更に通知するデータ信号に変換されてもよい。

無線通信１２６は、１つ又は複数の無線通信システム仕様に基づいたものであってもよい。例えば、無線通信システムは、限定を伴うことなしに、３ＧＰＰ（３ｒｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐ Ｐｒｏｊｅｃｔ）、４ＧＰＰ（４ｔｈ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐ Ｐｒｏｊｅｃｔ）、５ＧＰＰ（５ｔｈ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐ Ｐｒｏｊｅｃｔ）、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）、ＬＴＥ Ａｄｖａｎｃｅｄ、ＲＦＩＤ、ＩＥＥＥ ８０２．１１、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＡＭＰＳ（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｍｏｂｉｌｅ Ｐｈｏｎｅ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ）、ｄｉｇｉｔａｌ ＡＭＰＳ、ＧＳＭ（登録商標）（Ｇｌｏｂａｌ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｍｏｂｉｌｅ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）、ＣＤＭＡ（Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ）、ＬＭＤＳ（Ｌｏｃａｌ Ｍｕｌｔｉ−ｐｏｉｎｔ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ）、ＭＭＤＳ（Ｍｕｌｔｉ−ｃｈａｎｎｅｌ−Ｍｕｌｔｉ−ｐｏｉｎｔ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ）、ＩｒＤＡ、Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＵＳＢ、Ｚ−Ｗａｖｅ、ＺｉｇＢｅｅ、及び／又はこれらの変形を含む、１つ又は複数の規格仕様に従って動作することができる。

ビークル制御ユニット１１０は、無線通信１２６及び／又はその他の無線通信を介してコンピュータに通信自在に結合されていてもよい。サーバ２３３は、無線通信２３２を介してネットワーククラウド２１８に通信自在に結合されていてもよい。サーバ２３３は、ビークル制御ユニット１１０などによって稼働する且つ／又は実行されるアプリケーションと関連する第３者サーバを含みうる。

例えば、マップデータ層は、ビークル制御ユニット１１０上において実行されてもよく、且つ、現時点の自律ビークル位置データ２２６と、目的地オブジェクティブデータ２２５と、を更に含むことができる。更には、このようなデータは、場所データをビークル１００のユーザに伝達するべく、ビークル画面のグラフィカルマップディスプレイを介してビークルユーザに対して提示されてもよい。

サーバ２３３は、マッピングアプリケーションなどのアプリケーションと、道路情報データ、トラフィック層データ、ジオロケーション層データなどを含むマップアプリケーション層データと、を提供する組織により、稼働させられてもよい。層データは、ルートネットワーク記述ファイル（ＲＮＤＦ）フォーマットにおいて提供されてもよい。ルートネットワーク記述ファイルは、例えば、アクセス可能な道路セグメントを規定し、且つ、中間地点、一時停止標識の場所、車線の幅、チェックポイントの場所、及び駐車場の場所などの情報を提供している。ルートネットワークは、黙示的な開始又は終了地点を有してはいない。

ビークル制御ユニット１１０は、自律ビークル動作用のミッション記述ファイル（ＭＤＦ）などの、自律ミッション記述データ２２０を生成するように、動作することができる。ミッション記述ファイル（ＭＤＦ）に関係するデータは、選択されたルート動作１３４（図１）などに沿った、目的地オブジェクティブデータ２２４によって設定されている目的地などの、ミッションに到達するためのチェックポイントを規定するように動作することができる。

ビークル制御ユニット１１０は、自律ビークルのルーティングのために、選択されたルーティング選択肢１３４を決定するように機能する。自律ビークルのルーティングは、無線通信１２６を介して同様に提供されうると共に図３〜図６を参照して詳述されている、ビークル間通信及び／又はビークル−インフラストラクチャ通信及び／又はこれらの組合せを介した、その他のビークルに関係するビークルメトリックデータに基づいた、無線通信１２６を介して受け取られたトラフィックマップ層データ１５２を介して提供されるルート状態データに基づいていてもよい。

図３は、自律ビークルのルーティングを提供するためのビークル制御ユニット１１０の機能ブロック図を示している。

一般に、自律及び／又は運転者なしビークルは、手動ビークル動作との比較において、知覚効率における長所を認識しうる。（ビークル間及び／又はビークル−インフラストラクチャ通信などを通じて）互いに通信する能力を有するビークルは、ビークルが、車線を変更する、或いは、減速する必要がある、際に、これについてその他のビークルに警告する能力を有することになり、この結果、ビークルの手動動作の結果としてもたらされる不確定性及び／又はカオスを除去しうる。又、自律ビークルは、減速及び道路事故の主要原因として見なされる事故を回避することもできる。又、道路上のすべてのビークルが自律型である際には、人間の誤り及び判断における過ちによって導入されるカオスの大きな部分を除去することができる。但し、このような時点に至るまでに、人間操作者が、カオスを自律ビークル動作に導入する。この点において、本開示の実施形態において記述されている自律ビークルのルーティングは、ルート選択肢におけるカオスソースを識別するように、動作することができると共に、ビークル１００の自律協働性メトリック内において、選択されたルート選択肢に従事することができる。実際に、ビークル制御ユニット１１０は、選択されたルート選択肢１３４（図１）に沿ったナビゲーションを含む基本的な反復アクションを提供すると共に流れの中断及び／又は道路のカオスに対する適切な計画を提供するように、機能することができる。

ビークル制御ユニット１１０は、メモリ２０６が保存している、ルート生成モジュール３０２及び自律ミッション記述モジュール３１４を含んでいてもよく、且つ、それぞれのモジュールは、プロセッサ２０４によって実行された際に個々の機能を提供する命令を含む。

ルート生成モジュール３０２は、ルート選択肢生成器３０６及びカオスレベル評価３１０に関係する命令を含む。動作の際に、ルート選択肢生成器３０６は、目的地オブジェクティブデータ２２４を受け取る。目的地オブジェクティブデータ２２４は、ビークル制御ユニット１１０が認識しうる（ショッピング、仕事、レジャー活動などのような）日常の活動に関係する事前プログラミングされたデータであってもよい。別の態様においては、ユーザは、例えば、（ビークルヘッドユニットによって提示されうるものなどの）タッチスクリーン装置などの人間−機械インターフェイスを介して、（発話をテキストコマンドに変換する機能を提供するマイクロフォンなどを介した）音声コマンドを通じて、或いは、ビークルネットワーク２１２に通信自在に結合されたハンドヘルドモバイル装置を通じて、目的地オブジェクティブデータ２２４を提供することができる。

ルート選択肢生成器３０６は、目的地オブジェクティブデータ２２４及び現時点の自律ビークル位置データ２２６に基づいて、ルート選択肢データ３０８を介して、複数のルート選択肢を生成することができる。理解されうるように、現時点の自律ビークル位置データ２２６は、全地球測位衛星（ＧＰＳ）データ、或いは、その他の場所データ装置のその他のフォーマットから取得することができる。

ルート選択肢データ３０８は、ビークル制御ユニット１１０によるマップ層データ要求１５０（図２）に応答して提供されうるマップ層データ１５２に基づいて生成することができる。ルート選択肢データ３０８は、自律及び非自律ビークルが混合した環境内のカオスレベルを通知するように動作することができる。理解されうるように、カオスレベルが高いほど、自律協働性は、低くなる。換言すれば、正常な（即ち、目的地を実現するための）自律動作は、様々なカオスのレベルに対処する機能として見なすことができる。例えば、第三者衝突は、交通渋滞を生成しうるが、更なる要因は、すべての車線がいまや閉鎖されているのかと、自律ビークルが、リルーティングするための、或いは、開通する時点まで、選択されたルート上において単に留まるための、能力を有するのかと、を含む。換言すれば、人工知能の成長及び／又は成熟の程度は、様々な自律ビークルの間において変動しうる。

その他のカオスの例は、ビークルの故障、タイヤの障害、手動動作しているビークルの位置の突然の且つ／又は予期しない変化、道路上の速度、落石などを含みうる。

カオスレベル評価３１０は、ルート選択肢データ３０８を順番に又は並行してルート選択肢生成器３０６から受け取るように動作している。複数のルート選択肢のそれぞれごとに、カオスレベル評価は、関連するカオスレベルを評価し、関連するカオスレベルに基づいて自律協働性メトリックを生成し、且つ、評価されたルート選択肢３１２を生成するように、動作することができる。

理解されうるように、ルート選択肢のカオスレベルは、ルート状態データ３０９に基づいたものであってもよい。ルート状態データ４０８は、マップ層データ１５２、準リアルタイム群ソースデータ３４２、準リアルタイムビークルメトリックデータ３４４、及び／又は履歴群ソースデータ３４６に基づいたものであってもよい。

マップ層データ１５２は、定義された車線マーキングを有する改善された道路よりも大きなカオスレベルを有する、未発達の道路であること、路肩及び／又は車線マーキングがないこと、などのような、ルート状態を伝達することができる。更には、マップ層データ１５２は、リフレッシュレートに応じて、ルート選択肢のカオスレベルに影響を及ぼすルート工事を伝達することもできる。

準リアルタイムビークルメトリックデータ３４４は、ビークル間及び／又はビークル−インフラストラクチャ通信を介した様々なビークルの間の協働を含みうる。自律及び／又は運転者支援ビークルは、速度及び場所データなどの、そのビークルメトリックを準リアルタイムでブロードキャストするように、構成することができる。このような情報を使用することにより、ルート選択肢及び／又はそのセグメントの関連するカオスレベルを評価することができる。一例として、その他のビークルから得られた速度データに基づいて、その他のビークルの速度プロファイルを生成することができる。気まぐれな又は混沌とした速度プロファイルは、そのルート選択肢について小さな自律協働性メトリックを生成することになる、予測不能な運転状態を通知しうる。

或いは、この代わりに、又はこれに加えて、準リアルタイムビークルメトリックデータ３４４は、速度制限を超過したビークル合計の数及び／又はパーセンテージは、過大なカオスを通知可能であり、且つ、この場合にも、そのルート選択肢の小さな自律協働性メトリックをレンダリングしうることを通知することができる。

別の態様においては、１つ又は複数のビークルによる頻繁な車線変更は、ルート選択肢のカオスレベルの増大のインジケータであってもよい。混合型の又は主に手動運転のビークルにおいては、予め定義された距離内における車線変更閾値を超えた頻繁な車線変更（例えば、４分の１マイル内における５回の車線変更）は、カオスレベルの増大を含むものと見なすことができる。

準リアルタイム群ソースデータ３４２は、（搭載型のＧＰＳ装置を介した）個々のハンドヘルドモバイル装置を介した道路ユーザのＧＰＳに基づいた場所に基づいたものであってもよい。ハンドヘルドモバイル装置の一般的な速度は、ルートの少なくとも一部分における交通流（又は、交通事故）を通知する。視覚的に、交通流の速度は、マップ層データ１５２として伝達されてもよく、且つ、機械−人間ディスプレイを目的として、（ビークルヘッドユニットディスプレイ、ヘッドアップディスプレイ、及び／又はその他のビークル画面装置などの）ビークルディスプレイを介して提示されてもよい。

一例として、道路について、緑色が、正常な交通流を表し、黄色が、相対的に低速の交通状態を表し、赤色が、渋滞を通知し、且つ、暗い赤色が、ほぼ停止した又はのろのろ運転の交通を通知する状態において、着色されたオーバレイが、主要道路及び自動車専用道路の上部に出現する。カオスレベルを決定するべく、基礎をなすデータ値がビークル制御ユニット１１０によって使用されてもよく、且つ、自律ビークル１００が、結果的にもたらされるカオスレベルに対抗できるかどうかどうかを判定するべく、自律協働性メトリック閾値３１６が利用されてもよい。

履歴群ソースデータ３４６は、発生及び／又は出現することになるカオスのレベルの通知を提供することができる。データ３４６の一態様は、ルート選択肢の所定の時刻における衝突尤度であってもよい。即ち、ルート選択肢のカオスレベルは、所与の時刻、曜日、又はこれらの組合せに基づいたものであってもよい。サーバ２３３（図２）を介してアクセス可能である政府又は非政府ソースは、このようなデータを収集することができる。次いで、このようなデータは、特定のルート選択肢の履歴プロファイルを生成するべく、使用されてもよい。更なる情報は、（スポーツ会場、コンサート、フェスティバルなどのような）イベントの終了から結果的にもたらされるカオスに基づいたものであってもよい。例えば、特定の日付に開催されるゴルフトーナメントが存在している場合には、履歴群ソースデータ３４６に基づいて、ルート上のゴルフカート、交通渋滞の増大、及び／又はトーナメントサイト近傍におけるビークル衝突から、カオスレベルの増大が結果的にもたらされると仮定することができる。

従って、カオスレベル評価３１０は、プロセッサ２０４が、複数のルート選択肢のそれぞれごとに評価済みのルート選択肢３１２を生成するようにする命令を含みうる。

自律ミッション記述モジュール３１４は、実行された際に、ビークル制御ユニット１１０のプロセッサ２０４が、選択されたルート選択肢を生成するべく、好ましい自律協働性メトリックを含む、複数のルート選択肢のそれぞれのもののうちの評価済みのルート選択肢を自律的に選択するようにする命令を含みうる。評価済みのルート選択肢３１２は、自律協働性メトリックが閾値３１６内に入っている際などのように、自律協働性メトリック閾値３１６と好ましい方式によって比較される自律協働性メトリックを含む。閾値３１６は、ビークル１００の自律能力に関係しており、自律能力は、ビークル制御ユニット１００及び／又はビークル１００のその他の制御ユニットを介して提供することができる。人工知能（ＡＩ）エンジンや適合能力などのような自律能力が進歩するほど、ビークル制御ユニット１１０が、目的地への到達などの、ビークルの目的を実現するべく許容しうる、カオスレベルも高くなる。

自律ミッション記述モジュール３１４は、実行された際に、ビークル制御ユニット１１０のプロセッサ２０４が、送信のために、選択されたルート選択肢に基づいて自律ミッション記述データ２２０を生成するようにする命令を含みうる。自律ミッション記述データ２２０は、目的地オブジェクティブデータ２２４によって定義されている目的地に自律的に従事するためのパワートレーン制御を提供するべく、ビークル１００のその他のモジュールに送信されてもよい。又、理解されうるように、本開示において記述されている機能は、リモートで提供されてもよく、且つ、プロセッサ２０４による実行のためにビークル制御ユニット１１０に送信されてもよい。又、複数の選択されたルート選択肢が自律協働性メトリック閾値３１６内に入りうる場合には、その他のルート選択肢との関係において、相対的に小さな移動時間及び／又は距離を有しうる評価済みのルート選択肢３１２などのように、移動時間パラメータ３１８及び／又は移動距離パラメータ３２０との好ましい比較に基づいてルート選択肢を更に選択することもできる。パラメータ３１８及び／又は３２０は、（燃料及び／又はエネルギーリソースなどを最適化するための）ビークル制御ユニット１１０による最適化に基づいたものであってもよく、或いは、（ヘッドユニットディスプレイやハンドヘルドモバイル装置アプリケーションなどのような）人間−機械インターフェイスを介したビークルユーザ入力に基づいたものであってもよい。

理解されうるように、別の態様においては、カオスレベル評価３１０及び結果的に得られる評価済みのルート選択肢３１２は、図２のプロセッサ２０４のものなどの、ビークルのローカルプロセッサに対する処理負荷を低減するべく、ビークル制御ユニット１１０との関係において、リモート処理によって生成されてもよい。このようなリモート処理は、ネットワーククラウド２１８（図２）を介してアクセス可能であるクラウド処理を含んでいてもよく、これにより、ネットワーククラウド２１８を介した保存及びデータアクセス並びにアプリケーション及び／又はプログラムアクセスが許容され、その結果、ビークル制御ユニット１１０のプロセッサ２０４及びメモリ２０６（図２）が解放される。理解されうるように、「クラウド（ｃｌｏｕｄ）」という用語は、インターネットの暗喩である。又、この点において、カオスレベル評価は、その他のビークル１００のその他のビークル制御ユニット１１０において利用可能でありうる。

図４は、マップ層データ１５２に基づいたものでありうるマップ描画４０２とオーバレイされた、複数のルート選択肢４２０、４２２、４２４、４２６、４２８の、基礎をなすデータと、関連するカオスレベルと、を表す例示用のグラフィカルユーザインターフェイス４００を示している。上述のように、カオスは、過度な速度、過度な車線変更、判断誤りなどのような人間の運転誤りにより、ビークル環境に導入されうる。又、カオスは、（車線の閉鎖を結果的にもたらす）衝突、道路工事、（窪みや粗い表面などのような）道路の劣化、道路の保守（車線の閉鎖、渋滞）、及び／又はイベントによる渋滞などの、インフラストラクチャの状態及び／又はイベントによっても、導入されうる。

複数のルート選択肢４２０、４２２、４２４、４２６のそれぞれは、目的地オブジェクティブデータ２２４（図３）及び現時点の自律ビークル位置データ３０６に基づいた、目的地４１２を実現するためのルーティングに基づいたものであってもよい。

一般に、ルート状態データ３０９（図３）は、マップ層データ１５２、準リアルタイム群ソースデータ３４２、準リアルタイムビークルメトリックデータ３４４、及び／又は履歴群ソースデータ３４６に基づいたものであってもよい。複数のルート選択肢４２０、４２２、４２４、４２６のそれぞれは、互いに共有されているセグメントのみならず、互いに独立したセグメントをも含みうる。この点において、複数のルート選択肢を解析することにより、複数のルート選択肢４２０、４２２、４２４、４２６のそれぞれごとにセクションデータセットを形成することができる。又、個々のセクションデータセットのそれぞれのものごとの関連するカオスは、最低から最高のカオスレベルまで、Ｗ０（既定）〜Ｗ５などのように、重み付けすることもできる。理解されうるように、（Ｗ０からＷ０９まで、などのような）更なる重み付けされたカオスレベルにより、更なる粒度を定義することもできる。

図４の例の場合には、ルート選択肢４２０は、衝突を通知する群ソースデータ３４２を含み、群ソースデータ３４２は、ルート選択肢４２０に関係するセクションデータセットのうちの１つのセクションの関連するカオスレベルＷ３として重み付けすることができる。

ルート選択肢４２４は、イベント渋滞を通知する履歴群ソースデータ３４６を含み、履歴群ソースデータ３４６は、ルート選択肢４２４に関係するセクションデータセットのうちの１つのセクションの関連するカオスレベルＷ４として重み付けすることができる。ビークル制御ユニット１１０による評価に基づいて、イベント渋滞は、存在しなくてもよい。例えば、イベントが、１５：００頃に終了すると予想されているゴルフトーナメントであり、且つ、現時点の自律ビークル位置データ３０６の現在時点が１３：００である際には、ビークル１００は、ゴルフトーナメントの終了に「遭遇」するまでに、２時間を有している。この点において、イベントまでの予想される移動時間は、イベントのカオスレベルを否定しうる。そうであるならば、ルート選択肢４２４の関連するカオスレベルの重みは、Ｗ０となろう。この点において、その他の基準が、最低の関連するカオスレベルを有するルート選択肢の選択に向かって、ビークル制御ユニット１１０によって考慮されてもよい。このようなその他の基準の例は、移動時間基準（ｔ_０＋ｔ_ｄに等しい時点において目的地に到達するための時間量）及び／又は移動距離基準（目的地４１２に到達するために移動することになる全体距離）を含みうる。これらの値は、（燃料やバッテリの電荷などのような）ビークルリソースを最適化するのみならず、妥当な時間インターバルにおいて到達するなどのために、ビークル制御ユニット１１０によって生成されてもよい。又、ビークルユーザは、自身の好みを（ビークルヘッドユニットディスプレイなどの）機械−人間インターフェイスを介して提供することもできる。

ルート選択肢４２６は、異常な交通を通知するビークルメトリックデータ３４４を含み、ビークルメトリックデータ３４４は、ルート選択肢４２６に関係するセクションデータセットのうちの１つのセクションの関連するカオスレベルＷ５として重み付けすることができる。

図示されているように、ルート選択肢４２０、４２２、４２６は、道路工事を通知するマップ層データ１６２を含み、マップ層データ１６２は、ルート選択肢４２０、４２２、及び４２６に関係するセクションデータセットのそれぞれのものごとに関連するカオスレベルＷ１として重み付けされてもよく、即ち、それぞれのルート選択肢は、時刻に基づいたものであってもよく、或いは、そうでなくてもよい、ルート選択肢４２４を除いて、なんらかのカオスのレベルを含む。

従って、ルート選択肢４２０の関連するカオスレベルの個別の重みは、Ｗ３であり、ルート選択肢４２２の場合には、Ｗ１であり、ルート選択肢４２４の場合には、Ｗ３であり、ルート選択肢４２６の場合には、Ｗ５である。図示のように、関連するカオスレベルは、カオスを回避又は極小化するための場所及び機会に基づいて、ルート選択肢に沿った最高のレベルに関係している（例えば、存在する際に、ルート選択肢４２２を使用することにより、ルート選択肢４２４の「イベント渋滞」と関連するカオスを回避することができる）。

従って、低い関連カオスレベルを有するルート選択肢は、Ｗ１の重みを有するルート選択肢４２２である。高い関連カオスレベルを有するルート選択肢は、ビークルメトリックデータ３４４によって示される異常な交通に関係するＷ５の重みを有するルート選択肢４２６である。

自律ビークルのルーティングは、ルート選択肢のうちの１つのルート選択肢の選択に基づいたものであってもよく、これらのルート選択肢は、この例においては、ルート選択肢４２０、４２２、４２４、及び４２６を含みうる。自律ビークルの人工知能エンジンを参照すれば、異なる方法は、異なる自律協働性メトリックを含みうる。即ち、いくつかの人工知能エンジンは、一般に、混沌としたビークル環境において、その他のものよりも安定することができ、或いは、これらのアルゴリズム及び／又は将来開発されるアルゴリズムにおける更なる洗練により、更に高度なカオス環境における更なる安定性が生成されうる。一般に、道路上における自律及び手動動作ビークルの相互混合に伴って、瞬間的なカオスのレベルが存在しうる。本開示において提示されている実施形態は、ルーティング選択肢に関係する入手可能なデータを考慮したインテリジェントな自律ルート選択を提供している。ルート選択との関係において、自律ビークルは、選択において、人工知能エンジンの自律協働性メトリックに依存することができる、即ち、異なる且つ変化するビークル環境において共存及び動作するための人工知能エンジンの能力に依存することができる。小さな自律協働性メトリックの場合には、（目的地目標の実現などの）タスクの実現において、低レベルのカオスが許容可能であってもよく、対照的に、大きな自律協働性メトリックは、ビークル環境における相対的に高度なカオスに対応することができる。

従って、ルート選択肢は、自律ビークルに関係する自律協働性メトリック閾値の観点において選択されてもよい。理解されうるように、閾値は、ビークル性能能力及び人工知能エンジン能力などの考慮事項を含む異なるエージェント（即ち、異なる自律ビークル）の間において変化しうる。

図４の例の場合には、小さな自律協働性メトリック閾値により、その他のルート選択肢４２０、４２４、及び４２６との関係において、相対的に低いカオスレベルに鑑み、ルート選択肢４２２を選択することができる。

その一方で、相対的に高い自律協働性メトリック閾値は、ルート選択肢４２０（Ｗ３）及び４２２（Ｗ１）の選択などの、相対的に広いルート選択を許容しうる。このような際には、移動時間パラメータ及び／又は移動距離パラメータなどの更なる基準を利用することにより、複数の利用可能なルートの間における自律ルート選択を提供することができる。このようなパラメータは、ビークル制御ユニット１１０による（燃料及び／又はエネルギーリソースなどを最適化するための）最適化に基づいたものであってもよく、或いは、（ヘッドユニットディスプレイやハンドヘルドモバイル装置アプリケーションなどのような）人間−機械インターフェイスを介したビークルユーザ入力に基づいたものであってもよい。従って、後の選択基準に基づいて、ルート選択肢４２０が、相対的に短い移動距離に鑑み、選択されてもよく、ルート選択肢４２０は、（移動時間遅延、車線閉鎖の数、衝突発生時刻などのような）衝突の詳細に応じて、ルート選択肢４２２と関連しうるものよりも短い移動時間をも提供しうる。

図５は、マップ描画４０２とオーバレイされた、図４のルート選択肢の選択されたルート選択肢１３４を表す例示用のグラフィカルユーザインターフェイス４００を示している。選択されたルート選択肢１３４は、現時点の自律ビークル位置データ２２６との関係における目的地４１２という目的を提供している。上述のように、選択されたルート選択肢は、好ましい自律協働性メトリックを含む複数のルート選択肢４２０、４２２、４２４、４２６（図４）のうちの１つのルート選択肢の自律的な選択に基づいたものであってもよい。

ルート選択肢１３４に基づいて、ビークル１００（図１）のビークル制御ユニット１１０は、自律ミッション記述データを生成してもよく、自律ミッション記述データは、目的地４１２に自律的に従事するべく送信されてもよく、目的地４１２は、目的地オブジェクティブデータ２２４（図３）により、ビークル制御ユニット１１０の人工知能エンジンにより、（ヘッドユニットタッチスクリーンやハンドヘルドモバイル装置などのような人間−機械インターフェイスを介して）ビークルユーザにより、定義されてもよい。自律ミッション記述データ２２０は、自律ビークル動作用のミッション記述ファイル（ＭＤＦ）フォーマットにおいて提供されてもよい。データ２２０は、選択されたルート動作１３４に沿ったものなどの、目的地オブジェクティブデータ２２４によって設定された目的地４１２などの、ミッションに到達するためのチェックポイントを規定するように動作することができる。

図６は、カオス評価に基づいた自律ビークルのルーティング用の例示用のプロセス６００を示している。動作６０２において、プロセスは、現時点の自律ビークル位置データとの関係において、目的地オブジェクティブデータに基づいて複数のルート選択肢を生成している。

動作６０４において、複数のルート選択肢のそれぞれは、動作６０６において、関連するカオスレベルについて評価されており、且つ、動作６０８において、関連するカオスレベルに基づいて、プロセスは、自律的協働性メトリックを生成している。

ルート選択肢データは、マップ層データに基づいたものであってもよく、マップ層データは、ビークル制御ユニット１１０によるマップ層データ要求１５０（図２）に応答して提供されてもよい。ルート選択肢データは、自律及び非自律ビークルが混合された環境におけるカオスレベルを通知するように動作することができる。理解されうるように、カオスレベルが大きいほど、自律協働性は、低くなる。換言すれば、正常な（即ち、目的地を実現するための）自律動作は、カオスの様々なレベルに対処する機能であってもよい。例えば、第三者衝突は、交通渋滞を生成しうるが、更なる要因は、いまやすべての車線が衝突に起因して閉鎖されているのかと、自律ビークルが、リルーティングするための、或いは、衝突が解消される時点まで選択されたルート選択肢上において単に留まるための、能力を有しているのかと、を含む。換言すれば、人工知能エンジンの成長及び／又は成熟の程度は、様々な自律ビークルの間において変動しうる。

その他のカオスの例は、ビークルの故障、タイヤの障害、手動動作しているビークルの位置の突然の且つ／又は予期しない変化、道路上の速度、落石などを含みうる。

動作６１０において、複数のルート選択肢のそれぞれが評価され、且つ、自律協働性メトリックが生成された際に、プロセスは、動作６１２において、好ましい自律協働性メトリックを含む複数のルート選択肢のうちの１つのルート選択肢を自律的に選択することにより、継続している。即ち、複数のルート選択肢のそれぞれごとに、カオスレベル評価は、関連するカオスレベルを評価し、関連するカオスレベルに基づいて自律的協働性メトリックを生成し、且つ、評価済みのルート選択肢を生成するように、動作することができる。

理解されうるように、様々な基準を使用してルート選択肢を選択することができる。例は、個々の相対的に小さな自律協働性メトリックを有するルートを選ぶことを含みうる。別の例は、自律ビークル用の自律協働性メトリック閾値を使用するというものであってもよい。評価済みのルート選択肢３１２は、自律協働性メトリックが閾値３１６内に入っている際などのような、自律協働性メトリック閾値３１６と好ましい方式によって比較される自律協働性メトリックを含む。このような閾値の一例は、ビークル制御ユニット１１０及び／又はビークル１００のその他の制御ユニットを介して提供されうる、自律ビークル１００（図１）の自律能力に関係したものであってもよい。人工知能（ＡＩ）エンジンや適合能力などのようなビークルの自律能力が進化するほど、ビークル制御ユニット１１０が、ミッション目的、即ち、目的地への到達、を実現するべく、対応しうるカオスレベルも高くなる。

動作６１４において、動作６１２において選択されたルート選択肢に基づいて、自律ミッション記述データが生成されてもよい。自律ミッション記述データ２２０は、目的地オブジェクティブデータによって定義されている目的地に自律的に従事するためのパワートレーン制御を提供するべく、ビークル１００のその他のモジュールに送信されてもよい。

次いで、動作６１６において、自律ミッション記述データは、目的地オブジェクティブデータによって定義されている目的地に自律的に従事するべく、送信されてもよい。又、理解されうるように、本開示において記述されているプロセス６００は、リモートで提供されてもよく、且つ、自律ビークル１００のビークル制御ユニット１１０に送信されてもよい。

又、複数の選択されたルート選択肢が、自律協働性メトリック閾値内に入りうる、或いは、類似の関連するカオスレベルを有しうる、場合には、ルート選択肢は、移動時間パラメータ及び／又は移動距離パラメータとの間の好ましい比較に基づいて、更に選択されてもよい。このようなパラメータは、（燃料及び／又はエネルギーリソースなどを最適化するための）最適化アルゴリズムに基づいたものであってもよく、或いは、（ヘッドユニットディスプレイやハンドヘルドモバイル装置アプリケーションなどのような）人間−機械インターフェイスを介したビークルユーザ入力に基づいたものであってもよい。

当業者は、本開示において使用されうる「結合された（ｃｏｕｐｌｅｄ）」という用語は、直接的な結合と、別のコンポーネント、要素、回路、又はモジュールを介した間接的な結合と、を含み、この場合に、間接的結合の場合には、介在するコンポーネント、要素、回路、又はモジュールは、信号の情報を変更することはないが、その電流レベル、電圧レベル、及び／又はパワーレベルを調節しうることを更に理解しうるであろう。又、当業者は、推定された結合（即ち、１つの要素が、推定により、別の要素に結合されている場合）は、「結合された」と同一の方式により、２つの要素の間における直接的及び間接的結合を含むことを理解するであろう。

当業者は、本開示において使用されうる「好ましい方式によって比較される（ｃｏｍｐａｒｅｓ ｆａｖｏｒａｂｌｙ）」という用語は、２つ以上の要素、項目、信号などの間の比較が、望ましい関係を提供することを通知していることを更に理解するであろう。

「モジュール」という用語が図面の説明において使用されるのに伴って、モジュールは、出力信号を生成するべく入力信号の処理などの１つ又は複数の機能を実行するハードウェア、ソフトウェア、及び／又はファームウェアにおいて実装された機能ブロックを含む。本開示において使用されているモジュールは、それ自体がモジュールであるサブモジュールを収容しうる。

上述の説明は、現時点において最も実際的な実施形態であると見なされているものに関係している。但し、本開示は、これらの実施形態に限定されるものではなく、逆に、添付の請求項の精神及び範囲に含まれる様々な変更及び等価な構成を含むことが意図されており、この範囲には、法の下において許容される、すべてのこのような変更及び等価な構造を包含するように、最も広い解釈の付与を要することを理解されたい。

Claims (20)

1. 自律ビークルのルーティングの方法であって、
   現時点の自律ビークル位置データに対する目的地オブジェクティブデータに基づいて複数のルート選択肢を生成することと、
   前記複数のルート選択肢のそれぞれごとに、
   関連するカオスレベルを評価し、且つ、
   前記関連するカオスレベルに基づいて自律協働性メトリックを生成する
   ことと、
   好ましい自律協働性メトリックを含む前記複数のルート選択肢のうちの１つのルート選択肢を自律的に選択することと、
   前記好ましい自律協働性メトリックを含む前記ルート選択肢に基づいて自律ミッション記述データを生成することと、
   前記目的地オブジェクティブデータによって定義されている目的地に自律的に従事するべく、前記自律ミッション記述データを送信することと、
   を含む方法。
2. 前記好ましい自律協働性メトリックは、自律協働性メトリック閾値内に入っている請求項１に記載の方法。
3. 前記好ましい自律協働性メトリックは、移動時間パラメータ内に更に入っている請求項２に記載の方法。
4. 前記好ましい自律協働性メトリックは、前記複数のルート選択肢の個々のもの内に更に入っている請求項２に記載の方法。
5. 前記複数のルート選択肢を生成することは、
   第１の基準及び第２の基準に基づいて前記複数のルート選択肢をランク付けすること、
   を更に含む請求項１に記載の方法。
6. 前記第１の基準は、移動距離パラメータを含み、且つ、前記第２の基準は、移動時間パラメータを含む請求項５に記載の方法。
7. 前記第１の基準及び前記第２の基準は、ユーザの好みとして提供される請求項５に記載の方法。
8. 前記関連するカオスレベルは、
   マップ層データ、
   準リアルタイム群ソースデータ、
   準リアルタイムビークルメトリックデータ、及び、
   履歴群ソースデータ、
   のうちの少なくとも１つを含むルート状態データに基づいている請求項１に記載の方法。
9. 自律ビークルのルーティングの方法であって、
   現時点の自律ビークル位置データに対する目的地オブジェクティブデータに基づいて複数のルート選択肢を生成することと、
   セクションデータセットを形成するべく、前記複数のルート選択肢のそれぞれを解析することと、
   前記複数のルート選択肢のそれぞれごとに、
   前記セクションデータセットのそれぞれごとに、関連するカオスレベルを評価し、
   前記セクションデータセットのそれぞれに対応する複数の重み付けされたカオスレベルを生成するべく、上昇したカオスレベルを含む前記セクションデータセットのそれぞれごとに前記関連するカオスレベルを重み付けし、
   前記セクションデータセットのそれぞれの前記重み付けされたカオスレベルに基づいて前記セクションデータセットのルートカオスレベルを生成し、且つ、
   前記重み付けされたカオスレベルに基づいて前記セクションデータセットの自律協働性メトリックを生成する
   ことと、
   好ましい自律協働性メトリックを含む前記複数のルート選択肢のうちの１つのルート選択肢を自律的に選択することと、
   前記好ましい自律協働性メトリックを含む前記ルート選択肢に基づいて自律ミッション記述データを生成することと、
   前記目的地オブジェクティブデータによって定義されている目的地に自律的に従事するべく、前記自律ミッション記述データを送信することと、
   を含む方法。
10. 前記好ましい自律協働性メトリックは、自律協働性メトリック閾値内に入っている請求項９に記載の方法。
11. 前記好ましい自律協働性メトリックは、移動時間パラメータ内に更に入っている請求項１０に記載の方法。
12. 前記好ましい自律協働性メトリックは、前記複数のルート選択肢のそれぞれの個々のもの内に更に入っている請求項１０に記載の方法。
13. 前記複数のルート選択肢を生成することは、
    第１の基準及び第２の基準に基づいて前記複数のルート選択肢をランク付けすること、
    を更に含む請求項９に記載の方法。
14. 前記第１の基準は、移動距離パラメータを含み、且つ、前記第２の基準は、移動時間パラメータを含む請求項１３に記載の方法。
15. 前記第１の基準及び前記第２の基準は、ユーザの好みとして提供される請求項１３に記載の方法。
16. 前記関連するカオスレベルは、
    マップ層データ、
    準リアルタイム群ソースデータ、
    準リアルタイムビークルメトリックデータ、及び、
    履歴群ソースデータ、
    のうちの少なくとも１つを含むルート状態データに基づいている請求項９に記載の方法。
17. ビークル制御ユニットであって、
    ビークルネットワークとの間の通信を提供するための無線通信インターフェイスと、
    前記無線通信インターフェイスに通信自在に結合されたプロセッサと、
    前記プロセッサに通信自在に結合されたメモリであって、
    ルート生成モジュールであって、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、
    現時点の自律ビークル位置データに対する目的地オブジェクティブデータに基づいて複数のルート選択肢を生成することと、
    前記複数のルート選択肢のそれぞれごとに、
    関連するカオスレベルを評価し、且つ、
    評価済みのルート選択肢を生成するべく、前記関連するカオスレベルに基づいて自律協働性メトリックを生成することと、
    を行わせる命令を含むルート生成モジュールと、
    自律ミッション記述モジュールであって、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、
    前記複数のルート選択肢のそれぞれごとに、前記評価済みのルート選択肢を受け取ることと、
    選択されたルート選択肢を生成するべく、好ましい自律協働性メトリックを含む前記複数のルート選択肢のそれぞれの前記評価済みのルート選択肢を自律的に選択することと、
    前記目的地オブジェクティブデータによって定義されている目的地に自律的に従事するべく、送信のために、前記選択されたルート選択肢に基づいて自律ミッション記述データを生成することと、
    を行わせる命令を含む自律ミッション記述モジュールと、
    を保存するメモリと、
    を含む、ビークル制御ユニット。
18. 前記自律協働性メトリックは、自律協働性メトリック閾値内に入っている請求項１７に記載のビークル制御ユニット。
19. 前記選択されたルート選択肢は、移動時間パラメータ内に更に入っている請求項１８に記載のビークル制御ユニット。
20. 前記関連するカオスレベルは、
    マップ層データ、
    準リアルタイム群ソースデータ、
    準リアルタイムビークルメトリックデータ、及び、
    履歴群ソースデータ、
    のうちの少なくとも１つを含むルート状態データに基づいている請求項１７に記載のビークル制御ユニット。