JP2019138903A - 加速カーブの投影に用いられるシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】本願は、自動運転車を調整するナビゲーション方法、システム及び記憶媒体を提供する。【解決手段】前記方法は、自動運転車（ＡＤＶ）の障害物の軌跡によりＡＤＶに対してナビゲーションの調整が請求されるか否かを有効的に確定する。障害物の軌跡は、複数の順序の点{Ｐ０..ＰＭ}で示され、且つ、ＡＤＶの参照線路は、複数の順序の点{Ｒ０..ＲＮ}で示され、ただし、Ｎ＞Ｍである。障害物とＡＤＶとが同じ方向に進行していると、障害物の軌跡上の第一点Ｐ０に対して、ＡＤＶは、Ｐ０から参照線路まで最小距離になる点Ｓ０を{Ｒ０..ＲＮ}から捜しだす。残りの障害物の点における点Ｐｉのそれぞれに対して、最小距離の点Ｓｉに対する検索は、参照線路Ｓｉ−１からＲＮまでの部分に制限される。障害物とＡＤＶとが反対方向に進行していると、当該検索プロセスは、類似した方式でＰＭからＰ０まで実行することができる。【選択図】図６Ｃ

Description

本願は、全体として自動運転車の操作に関する。より具体的に、本願は、自動運転車（ＡＤＶ）の参照線路への障害物の軌跡の投影（ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）を確定することに関する。

車両が自動運転モード（例えば、無人運転）で走行する場合、乗員、特に運転手は、運転に係る複数の職責から解放されることができる。自動運転モードで走行する時に、車載センサを利用して車両を各位置に案内することによって、最少限のマンマシンインタフェースの場合又は如何なる乗員もいない若干の場合での車両の走行が可能となる。

車両は、参照線路を使用してナビゲーションを行うことができる。参照線路とは、自動運転車がその周辺に障害物がない際にそれを沿って走行すべき経路である。車線上における１つ又は複数の障害物は、何れも軌跡を有することができる。障害物のそれぞれに対してて、ＡＤＶは、障害物の軌跡に沿った複数の点における障害物とＡＤＶ参照線路との接近度に基づいて運転決定を行うように、ＡＤＶの参照線路への障害物の軌跡の投影を確定することができる。障害物の軌跡における点（ｘ，ｙ）からＡＤＶの参照線路における点への投影の計算に係る時間コストは、Ｏ（ｎ）のオーダであり、ここで、ｎは障害物の軌跡における点の数である。ＡＤＶの計画モジュールは、ＡＤＶと車線上における障害物のそれぞれとの安全運転距離の保持を確保するように、各障害物の軌跡をＡＤＶの参照線路へ投影する必要がある。例えば自動車に対する障害物の、ＡＤＶの参照線路への投影を確定することには、計算学的方面から考慮すると、高コストであり、且つ各障害物に対する投影の実行頻度を制限することが可能である。ＡＤＶの付近に大量な障害物（例えば、自動車、歩行者及び他の障害物）がある時、計算の複雑性が更なる複雑化となる。

本願の一方面は、自動運転車の障害物の軌跡により前記自動運転車に対してナビゲーションの調整が請求されるか否かを確定するコンピュータ実施方法を提供する。前記方法は、自動運転車の障害物の軌跡を確定するステップであって、前記軌跡は、複数の第一順序の点{Ｐ_０..Ｐ_Ｍ}で示される、ステップと、前記自動運転車のナビゲーションの参照線路を確定するステップであって、前記参照線路は、複数の第二順序の点{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}で示される、ステップと、前記障害物と前記自動運転車とが同じ方向に進行していることを確定したのに応じて、Ｐ_０からＳ_０までの距離がＰ_０から{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}における任意の点までの最小距離となるように、点Ｓ_０∈{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}を捜し出し、点Ｐ_ｉ∈{Ｐ_１..Ｐ_Ｍ}のそれぞれに対して、Ｐ_ｉからＳ_ｉまでの距離がＰ_ｉから{Ｓ_ｉ−１..Ｒ_Ｎ}における任意の点までの最小距離となるように、点Ｓ_ｉ∈{Ｓ_ｉ−１..Ｒ_Ｎ}を捜し出し、ただし、ｉ＝１〜Ｍである、ステップと、任意のｉ∈{０..Ｍ}に対するＰ_ｉとＳ_ｉとの間の距離が距離値の閾値より小さいことを確定したのに応じて、前記自動運転車のナビゲーションを調整するステップと、を含む。

本願の実施形態によれば、前記方法は、前記障害物と前記自動運転車とが反対方向に進行していることを確定したのに応じて、Ｐ_ＭからＳ_Ｍまでの距離がＰ_Ｍから{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}における任意の点までの最小距離となるように、点Ｓ_Ｍ∈{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}を捜し出し、点Ｐ_ｉ∈{Ｐ_０..Ｐ_Ｍ−１}のそれぞれに対して、Ｐ_ｉからＳ_ｉまでの距離がＰ_ｉから{Ｒ_０..Ｓ_ｉ+１}における任意の点までの最小距離となるように、{Ｒ_０..Ｓ_ｉ+１}から点Ｓ_ｉを捜し出し、ただし、ｉ＝Ｍ−１〜０である、ステップを更に含む。

本願の実施形態によれば、前記自動運転車に対する前記障害物の進行方向は、高解像度の地図を使用して、前記障害物の車線の方向及び前記自動運転車の車線の方向を確定するステップ、又は前記自動運転車の感知モジュールを使用して、前記障害物の進行方向θ_ＯＢＳ、前記自動運転車の進行方向θ_ＡＤＶを確定し、さらに、θ_ＡＤＶ−θ_ＯＢＳの絶対値が進行方向値の閾値より小さいと、前記障害物と前記自動運転車とが同じ方向に進行し、θ_ＡＤＶ−θ_ＯＢＳ−１８０°の絶対値が前記進行方向値の閾値より小さいと、前記障害物と前記自動運転車とが反対方向に進行していると確定するステップと、の中の少なくとも１つによって確定される。

本願の実施形態によれば、前記進行方向値の閾値は３０°〜４０°である。

本願の実施形態によれば、Ｍ＝１００且つＮ＝１０００である。

本願の実施形態によれば、前記方法は、ｉ＝１〜Ｍ−１に対して、{Ｐ_０..Ｐ_Ｍ}における各Ｐ_ｉとＰ_ｉ+１との間に

個の点を補間するステップと、Ｐ_ｉのそれぞれに対してＳ_ｉを捜し出すように、前記障害物の軌跡の反復カウンターとしてＭ＝Ｎを設定するステップであって、前記Ｐ_ｉのそれぞれに対してＳ_ｉを捜し出すことは、Ｐ_ｉ∈{Ｐ_１..Ｐ_Ｎ}のそれぞれに対して、Ｐ_ｉからＳ_ｉまでの距離がＰ_ｉから{Ｓ_ｉ−１..Ｒ_Ｎ}における任意の点までの最小距離となるように、点Ｓ_ｉ∈{Ｓ_ｉ−１..Ｒ_Ｎ}を捜し出し、ただし、ｉ＝１〜Ｎである、ステップをさらに含む。

本願の他の方面は、指令が記憶されている非一時的な機械可読媒体を提供する。前記指令がプロセッサによって実行される時に前記プロセッサに操作を実行させ、前記操作は、自動運転車の障害物の軌跡を確定するステップであって、前記軌跡は、複数の第一順序の点{Ｐ_０..Ｐ_Ｍ}で示される、ステップと、前記自動運転車のナビゲーションの参照線路を確定するステップであって、前記参照線路は、複数の第二順序の点{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}で示される、ステップと、前記障害物と前記自動運転車とが同じ方向に進行していることを確定したのに応じて、Ｐ_０からＳ_０までの距離がＰ_０から{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}における任意の点までの最小距離となるように、点Ｓ_０∈{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}を捜し出し、点Ｐ_ｉ∈{Ｐ_１..Ｐ_Ｍ}のそれぞれに対して、Ｐ_ｉからＳ_ｉまでの距離がＰ_ｉから{Ｓ_ｉ−１..Ｒ_Ｎ}における任意の点までの最小距離となるように、点Ｓ_ｉ∈{Ｓ_ｉ−１..Ｒ_Ｎ}を捜し出し、ただし、ｉ＝１〜Ｍである、ステップと、任意のｉ∈{０..Ｍ}に対するＰ_ｉとＳ_ｉとの間の距離が距離値の閾値より小さいことを確定したのに応じて、前記自動運転車のナビゲーションを調整するステップと、を含む。

本願のさらに他の方面は、プロセッサと、指令が記憶されるように、前記プロセッサに接続されているメモリとを含むデータ処理システムを提供する。前記指令がプロセッサによって実行される時に前記プロセッサに操作を実行させ、前記操作は、自動運転車の障害物の軌跡を確定するステップであって、前記軌跡は、複数の第一順序の点{Ｐ_０..Ｐ_Ｍ}で示される、ステップと、前記自動運転車のナビゲーションの参照線路を確定するステップであって、前記参照線路は、複数の第二順序の点{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}で示される、ステップと、前記障害物と前記自動運転車とが同じ方向に進行していることを確定したのに応じて、Ｐ_０からＳ_０までの距離がＰ_０から{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}における任意の点までの最小距離となるように、点Ｓ_０∈{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}を捜し出し、点Ｐ_ｉ∈{Ｐ_１..Ｐ_Ｍ}のそれぞれに対して、Ｐ_ｉからＳ_ｉまでの距離がＰ_ｉから{Ｓ_ｉ−１..Ｒ_Ｎ}における任意の点までの最小距離となるように、点Ｓ_ｉ∈{Ｓ_ｉ−１..Ｒ_Ｎ}を捜し出し、ただし、ｉ＝１〜Ｍである、ステップと、任意のｉ∈{０..Ｍ}に対するＰ_ｉとＳ_ｉとの間の距離が距離値の閾値より小さいことを確定したのに応じて、前記自動運転車のナビゲーションを調整するステップと、を含む。

本願の実施形態は、図面の各図において限定的ではなく例示的な形態で示され、図面における同じ図面符号は類似する素子を示す。
一実施形態によるネットワーク化システムを示すブロック図である。 一実施形態による自動運転車の例示を示すブロック図である。 複数の実施形態による自動運転車に使用される感知及び計画システムの例示を示すブロック図である 複数の実施形態による自動運転車に使用される感知及び計画システムの例示を示すブロック図である。 一実施形態による決定及び計画プロセスの例示を示すブロック図である。 一実施形態による決定モジュールの例示を示すブロック図である。 一実施形態による計画モジュールの例示を示すブロック図である。 一実施形態によるＡＤＶの障害物の軌跡によりＡＤＶに対してナビゲーションの調整が請求されるか否かを確定する例示を示す。 一実施形態によるＡＤＶの障害物の軌跡によりＡＤＶに対してナビゲーションの調整が請求されるか否かを確定する例示を示す。 一実施形態によるＡＤＶの障害物の軌跡によりＡＤＶに対してナビゲーションの調整が請求されるか否かを確定する例示を示す。 一実施形態によるＡＤＶの障害物の軌跡によりＡＤＶに対してナビゲーションの調整が請求されるか否かを確定する例示を示す。 一実施形態によるＡＤＶの障害物の軌跡によりＡＤＶに対してナビゲーションの調整が請求されるか否かを確定する例示を示す。 一実施形態によるＡＤＶの障害物の軌跡によりＡＤＶに対してナビゲーションの調整が請求されるか否かを確定する例示を示す。 一実施形態によるＡＤＶの障害物の軌跡によりＡＤＶに対してナビゲーションの調整が請求されるか否かを確定する方法を示すフローチャートである。 一実施形態によるＡＤＶの障害物の軌跡によりＡＤＶに対してナビゲーションの調整が請求されるか否かを確定する方法を示すフローチャートである。 一実施形態によるＡＤＶの障害物の軌跡によりＡＤＶに対してナビゲーションの調整が請求されるか否かを確定する方法を示すフローチャートである。 一実施形態によ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願の様々な実施形態及び態様を説明し、図面には、上記様々な実施形態が示される。以下の説明及び図面は、本願を例示するためのものであり、限定するものとして解釈されるべきではない。本願の様々な実施形態を全面的に理解するために、多くの特定の詳細を説明する。ところが、いくつかの場合には、本願の実施形態に対する簡単な説明を提供するために、周知又は従来技術の詳細について説明していない。
本明細書において、「一実施形態」又は「実施形態」とは、当該実施形態に組み合わせて説明された特定の特徴、構造又は特性が本願の少なくとも一実施形態に含まれてもよいと意味する。「一実施形態では」という表現は、本明細書全体において同一の実施形態を指すとは限らない。

複数の実施形態によれば、ＡＤＶは、障害物の軌跡によりＡＤＶに対してナビゲーションの調整が請求されるか否かを確定するための障害物処理モジュールを含む。障害物とは、ＡＤＶをナビゲーションする際にＡＤＶの感知及び計画モジュールにより考慮される必要がある物体（一般的に、移動している物体）である。障害物処理モジュールは、単一のＡＤＶに対して複数の障害物を処理することができる。ＡＤＶの感知及び計画モジュールは、障害物に従い、障害物の軌跡線路のそれぞれからＡＤＶまでの距離を確定する。障害物の軌跡線路は、例えば１００個の点で示されることができる。ＡＤＶの感知及び計画モジュールは、ＡＤＶに対してナビゲーション参照線路を生成することができ、当該ナビゲーション参照線路がＡＤＶ計画のルートに示される。ＡＤＶ参照線路は、例えば１０００個の点で示される。障害物の軌跡の点のそれぞれに対して、感知及び計画モジュールは、ＡＤＶ参照線路に最も近い点を確定することができ、それは、障害物の軌跡点からＡＤＶ参照線路までの最小距離を示す。数学用語で説明すれば、障害物の軌跡線路の各点がＡＤＶ参照線路の点へ投影される。障害物の軌跡線路の各点について、障害物の軌跡線路の点と、ＡＤＶ参照線路における点への当該点の投影との間の距離を確定する。仮に、障害物がその軌跡線路に従い且つＡＤＶがそのナビゲーション参照線路に従うと、障害物の軌跡の点とＡＤＶ参照線路における点への障害物の軌跡の点の投影との間の距離の最小値は、障害物がＡＤＶに最も近接している可能性がある場合に対応する。障害物がＡＤＶの最小閾値の距離内にある可能性があれば、障害物を回避するように、ＡＤＶに対してナビゲーションの調整を行わなければならない可能性がある。

一方面によれば、障害物がＡＤＶとほぼ同じ方向に進行しているか否かを確定し、又は、障害物がＡＤＶとほぼ反対方向に進行しているか否かを確定する方法とする。任意の場合に、ＡＤＶの感知及び計画モジュールは、障害物の軌跡、ＡＤＶのナビゲーション参照線路を確定することができ、且つ、障害物がその軌跡線路に従うとともにＡＤＶがそのナビゲーション参照線路に従う際に、障害物とＡＤＶとが隔てられる最小距離を有効的に確定する。障害物とＡＤＶとが同じ方向又は反対方向に進行していない場合、感知及び計画システムは、本明細書に記述された障害回避処理以外の他の障害回避処理を実行してもよい。

実施形態において、非一時的なコンピュータ可読媒体には実行可能な指令が記憶され、これらの指令が処理システムによって実行されると、任意の上記機能を実行することができる。

他の一実施形態において、実行可能な指令を利用してプログラミングされたメモリに接続した処理システムは、これらの指令が処理システムに実行される際に任意の上記機能を実行することができる。実施形態において、処理システムには、少なくとも１つのハードウェアプロセッサが含まれている。

図１は、本願の一実施形態に係る自動運転車のネットワーク構成を示すブロック図である。図１に示すように、ネットワーク構成１００は、ネットワーク１０２を介して１つ以上のサーバ１０３〜１０４に通信可能に接続される自動運転車１０１を含む。１つの自動運転車が示されているが、複数の自動運転車が、ネットワーク１０２を介して、互いに接続され、及び／又はサーバ１０３〜１０４に接続されてもよい。ネットワーク１０２は、任意のタイプのネットワークであってもよく、例えば、有線又は無線のローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネットなどのワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、セルラーネットワーク、衛星ネットワーク、又はこれらの組み合わせが挙げられる。サーバ１０３〜１０４は、任意のタイプのサーバ又はサーバクラスタであってもよく、例えば、ネットワーク又はクラウドサーバ、アプリケーションサーバ、バックエンドサーバ、又はこれらの組み合わせが挙げられる。サーバ１０３〜１０４は、データ解析サーバ、コンテンツサーバ、交通情報サーバ、地図及び関心地点（ＭＰＯＩ）サーバ、又は位置サーバなどであってもよい。

自動運転車とは、自動運転モードになるように構成可能な車両を示し、上記自動運転モードにおいて、車両が運転手からの入力がほとんど又は全くない場合に環境を通過するようにナビゲートされる。このような自動運転車は、車両動作環境に関連する情報を検出するように構成された１つ以上のセンサを有するセンサシステムを含んでもよい。上記車両及びその関連コントローラは、検出された情報を使用して上記環境を通過するようにナビゲートする。自動運転車１０１は、手動モード、全自動運転モード、又は部分自動運転モードで動作することができる。

一実施形態では、自動運転車１０１は、感知及び計画システム１１０、車両制御システム１１１、無線通信システム１１２、ユーザインターフェースシステム１１３、インフォテインメントシステム１１４、及びセンサシステム１１５を含むが、これらに限定されない。自動運転車１０１は更に、エンジン、車輪、ステアリングホイール、変速機などの従来の車両に含まれるいくつかの共通構成要素を含んでもよい。上記構成要素は、車両制御システム１１１及び／又は感知及び計画システム１１０によって様々な通信信号及び／又はコマンドで制御されることができ、これらの様々な通信信号及び／又はコマンドは、例えば加速信号又はコマンド、減速信号又はコマンド、ステアリング信号又はコマンド、ブレーキ信号又はコマンドなどを含む。

構成要素１１０〜１１５は、インターコネクト、バス、ネットワーク、又はこれらの組み合わせを介して互いに通信可能に接続することができる。例えば、構成要素１１０〜１１５は、コントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ）バスを介して互いに通信可能に接続することができる。ＣＡＮバスは、ホストコンピュータなしのアプリケーションでマイクロコントローラ及びデバイスが相互に通信できるように設計された車両バス規格である。これは、もともと自動車内の多重電気配線のために設計されたメッセージベースのプロトコルであるが、他の多くの環境でも使用される。

ここで、図２を参照すると、一実施形態では、センサシステム１１５は、１つ以上のカメラ２１１、全地球位置決めシステム（ＧＰＳ）ユニット２１２、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）２１３、レーダユニット２１４並びに光検出及び測距（ＬＩＤＡＲ）ユニット２１５を含むが、これらに限定されない。ＧＰＳユニット２１２は、自動運転車の位置に関する情報を提供するように動作可能な送受信機を含んでもよい。ＩＭＵユニット２１３は、慣性加速度に基づいて自動運転車の位置及び向きの変化を検知することができる。レーダユニット２１４は、無線信号を利用して自動運転車のローカル環境内のオブジェクトを検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では、オブジェクトを検知するだけでなく、レーダユニット２１４は、オブジェクトの速度及び／又は進行方向をさらに検知することができる。ＬＩＤＡＲユニット２１５は、レーザを使用して自動運転車の所在環境内のオブジェクトを検知することができる。ＬＩＤＡＲユニット２１５は、他のシステム構成要素のほかに、１つ以上のレーザ源、レーザスキャナ、及び１つ以上の検出器を更に含むことができる。カメラ２１１は、自動運転車の周囲の環境における画像を取り込むための１つ以上の装置を含むことができる。カメラ２１１は、スチルカメラ及び／又はビデオカメラであってもよい。カメラは、例えば、回転及び／又は傾斜のプラットフォームにカメラを取り付けることによって、機械的に移動されてもよい。

センサシステム１１５は、ソナーセンサ、赤外線センサ、ステアリングセンサ、スロットルセンサ、ブレーキセンサ、及びオーディオセンサ（例えば、マイクロフォン）などの他のセンサを更に含むことができる。オーディオセンサは、自動運転車の周囲の環境から音を取得するように構成されてもよい。ステアリングセンサは、ステアリングホイール、車両の車輪、又はそれらの組み合わせの操舵角を検知するように構成されてもよい。スロットルセンサ及びブレーキセンサそれぞれは、車両のスロットル位置及びブレーキ位置を検出する。場合によっては、スロットルセンサとブレーキセンサを統合型スロットル／ブレーキセンサとして一体化することができる。

一実施形態では、車両制御システム１１１は、ステアリングユニット２０１、スロットルユニット２０２（加速ユニットともいう）、及びブレーキユニット２０３を含むが、これらに限定されない。ステアリングユニット２０１は、車両の方向又は進行方向を調整するために用いられる。スロットルユニット２０２は、モータ又はエンジンの速度を制御するために用いられ、モータ又はエンジンの速度によって更に車両の速度及び加速度を制御する。ブレーキユニット２０３は、摩擦を提供することによって車両の車輪又はタイヤを減速させることで、車両を減速させる。なお、図２に示す構成要素は、ハードウェア、ソフトウェア、又はこれらの組み合わせで実現されることができる。

図１を再び参照して、無線通信システム１１２は、自動運転車１０１と、装置、センサ、他の車両などの外部システムとの間の通信を可能にするものである。例えば、無線通信システム１１２は、１つ以上の装置と無線で直接通信し、又は通信ネットワークを介して無線で通信することができ、例えば、ネットワーク１０２を介してサーバ１０３〜１０４と通信することができる。無線通信システム１１２は、任意のセルラー通信ネットワーク又は無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）を使用することができ、例えば、ＷｉＦｉ（登録商標）を使用して別の構成要素又はシステムと通信することができる。無線通信システム１１２は、例えば、赤外線リンク、ブルートゥース（登録商標）などを使用して、装置（例えば、乗客のモバイルデバイス、表示装置、車両１０１内のスピーカ）と直接通信することができる。ユーザインターフェースシステム１１３は、例えば、キーワード、タッチスクリーン表示装置、マイクロホン、及びスピーカなどを含む、車両１０１内に実現された周辺装置の部分であってもよい。

特に自動運転モードで動作するときに、自動運転車１０１の機能の一部又は全部は、感知及び計画システム１１０によって制御又は管理することができる。感知及び計画システム１１０は、必要なハードウェア（例えば、プロセッサ、メモリ、記憶装置）及びソフトウェア（例えば、オペレーティングシステム、計画及びルーティングプログラム）を備え、センサシステム１１５、制御システム１１１、無線通信システム１１２、及び／又はユーザインターフェースシステム１１３から情報を受信し、受信された情報を処理し、出発地から目的地までのルート又は経路を計画し、その後、計画及び制御情報に基づいて車両１０１を運転するようにする。あるいは、感知及び計画システム１１０を車両制御システム１１１と統合することができる。

例えば、乗客としてのユーザは、例えば、ユーザインターフェースを介して、行程の出発地及び目的地を指定することができる。感知及び計画システム１１０は、行程関連データを取得する。例えば、感知及び計画システム１１０は、ＭＰＯＩサーバから位置及びルート情報を取得することができ、上記ＭＰＯＩサーバはサーバ１０３〜１０４の一部であってもよい。位置サーバは位置サービスを提供し、ＭＰＯＩサーバは地図サービス及び特定の位置のＰＯＩを提供する。あるいは、そのような位置及びＭＰＯＩ情報は、感知及び計画システム１１０の永続性記憶装置にローカルキャッシュされることができる。

自動運転車１０１がルートに沿って移動するとき、感知及び計画システム１１０は交通情報システム又はサーバ（ＴＩＳ）からリアルタイム交通情報を得ることもできる。なお、サーバ１０３〜１０４は第三者エンティティによって動作されてもよい。あるいは、サーバ１０３〜１０４の機能は、感知及び計画システム１１０と統合することができる。リアルタイム交通情報、ＭＰＯＩ情報、及び位置情報、並びにセンサシステム１１５によって検出又は検知されたリアルタイムローカル環境データ（例えば、障害物、オブジェクト、周辺車両）に基づいて、感知及び計画システム１１０は、指定された目的地までに安全かつ効率的に到着するように、最適なルートを計画し、計画されたルートに従って、例えば、制御システム１１１によって車両１０１を運転するようにする。計画されたルートには、ナビゲーション参照線路が含まれてもよい。

サーバ１０３は、様々なクライアントに対してデータ解析サービスを行うためのデータ解析システムであってもよい。一実施形態では、データ解析システム１０３は、データコレクタ１２１と、機械学習エンジン１２２とを含む。データコレクタ１２１は、様々な車両（自動運転車又は人間の運転手によって運転される一般車両）から運転統計データ１２３を収集する。運転統計データ１２３は、発行された運転コマンド（例えば、スロットル、ブレーキ、ステアリングコマンド）及び車両のセンサによって異なるタイミングで取得された車両の応答（例えば、速度、加速度、減速度、方向）を示す情報を含む。運転統計データ１２３は、異なるタイミングにおける運転環境を記述する情報、例えば、ルート（出発地位置及び目的地位置を含む）、ＭＰＯＩ、道路状況、天気状況などを更に含んでもよい。

機械学習エンジン１２２は、運転統計データ１２３に基づいて、様々な目的で一組のルール、アルゴリズム及び／又は予測モデル１２４を生成又はトレーニングする。一実施形態において、例えば、アルゴリズム１２４には、経路計画及び速度計画を最適化するための最適化方法が含まれてもよい。当該最適化方法には、経路セグメント又は時間帯を示すコスト関数及び多項式関数のセットが含まれてもよい。これらのファンクションは、円滑経路をリアルタイムで生成するために自動運転車にアップデートされることができる。

図３Ａ及び図３Ｂは、一実施形態による自動運転車とともに使用される感知及び計画システムの例示を示すブロック図である。システム３００は、図１における自動運転車１０１の一部として実現され、感知及び計画システム１１０と、車両制御システム１１１と、センサシステム１１５とを含むことができるが、それらに限定されない。図３Ａ及び図３Ｂを参照し、感知及び計画システム１１０は、位置決めモジュール３０１と、感知モジュール３０２と、予測モジュール３０３と、決定モジュール３０４と、計画モジュール３０５と、制御モジュール３０６と、ルーティングモジュール（ｒｏｕｔｉｎｇ ｍｏｄｕｌｅ）３０７と、障害物処理モジュール３０８とを含むが、それらに限定されない。

モジュール３０１〜３０８の一部又はすべてのモジュールは、ソフトウェア、ハードウェア又はその組み合わせによって実現されてもよい。例えば、これらのモジュールが永続性記憶装置３５２にインストールされ、メモリ３５１にロードされ、１つ又は複数のプロセッサ（図示せず）によって実行されてもよい。注意すべきなのは、これらのモジュールの一部又は全部のモジュールは、図２の車両制御システム１１１の一部又は全部のモジュールに通信可能に接続されてもよく、あるいは、集積されてもよい。モジュール３０１〜３０８における複数のモジュールが集積モジュールとして集積されてもよい。例えば、決定モジュール３０４と計画モジュール３０５とが単一モジュールとして集積されてもよく、且つ、ルーティングモジュール３０７と障害物処理モジュール３０８とが単一モジュールとして集積されてもよい。。

位置決めモジュール３０１は、自動運転車３００の現在位置（例えば、ＧＰＳユニット２１２を利用し）を確定し、ユーザのトリップ又はルートに関する如何なるデータを管理する。位置決めモジュール３０１（マップ及びルートモジュールとも呼ばれる）は、ユーザのトリップ又はルートに関する如何なるデータを管理する。ユーザは、例えばユーザインターフェースを介して登録し、且つトリップの初期位置及び目的地を指定することができる。位置決めモジュール３０１は、トリップに関するデータ、例えばマップ及びルート情報３１１を取得するように、自動運転車３００の他の部品と通信する。例えば、位置決めモジュール３０１は、位置サーバとマップ及びＰＯＩ（ＭＰＯＩ）サーバから位置及びルート情報を取得することができる。位置サーバは、位置サービスを提供し、かつ、ＭＰＯＩサーバは、マップサービス及びある位置のＰＯＩを提供することによって、マップ及びルート情報３１１の一部としてキャッシュさてもよい。自動運転車３００がルートに沿って移動する時に、位置決めモジュール３０１は、交通情報システム又はサーバからリアルタイム交通情報を取得することができる。

センサシステム１１５に提供されたセンサデータ、及び位置決めモジュール３０１に取得られた位置決め情報に基づいて、感知モジュール３０２は、周辺環境に対する感知を確定する。感知情報は、一般運転手が自分で運転している車両周辺から感知されるものを示すことができる。感知情報は、例えば対象形式で現される車線配置（例えば、直線車線又は曲線車線）、交通信号機、他の車両の相対位置、歩行者、建築物、横断歩道又は他の交通関連標識（例えば、停止標識、譲り標識）などを含んでもよい。対象は、ＡＤＶ１０１のナビゲーション経路に対する障害物であってもよい。

感知モジュール３０２は、コンピュータビジョンシステム又はコンピュータビジョンシステムの機能を含んでもよく、自動運転車の環境における対象及び／又は特徴を認識するように、１つ又は複数のカメラによりキャプチャされた画像を処理及び解析することに用いられる。上記対象には、交通信号機、車道の境界線、他の車両、歩行者及び／又は障害物等が含まれてもよい。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、ビデオトラッキング及び他のコンピュータビジョン技術を使用することができる。複数の実施形態においては、コンピュータビジョンシステムは、環境のマップを描き、対象を追跡し、かつ対象の速度を推定することなどができる。感知モジュール３０２は、レーダー及び／又はＬＩＤＡＲを例としての他のセンサにより提供された他のセンサデータに基づいて対象を検出することもできる。

各対象に対し、予測モジュール３０３は、当該場合における対象の行為を予測する。ある時点で感知された運転環境の感知データに基づいて、マップ及びルート情報３１１及び交通ルール３１２のセットによって、上記予測を実行する。例えば、対象が反対方向の車両であり、かつ現在の運転環境に交差点があると、予測モジュール３０３は、車両が直線に前向きに移動するか、折れ曲がるか、を予測する。交差点に交通信号機がないと感知データが示す場合、予測モジュール３０３は、車両が交差点に進入する前にフルストップしなければならないことを予測する可能性がある。車両が現在に左折専用車線又は右折専用車線にあると感知データが示す場合、予測モジュール３０３は、それぞれの場合、車両が左折するか、右折するか、を予測してもよい。

各対象に対し、決定モジュール３０４は、対象を如何に処理するかの決定を行う。例えば、特定の対象（例えば、交差ルートにおける他の車両）及び対象を記述するメタデータ（例えば、速度、方向、操舵角）に対して、決定モジュール３０４は、対象と如何に遇う（例えば、追い越し、道譲り、停止、通過）ことを決定する。決定モジュール３０４は、交通ルール、又は永続性記憶装置３５２に記憶可能な１セットのルールである運転ルール３１２に基づいて、このような決定をすることができる。

感知された対象のそれぞれに対する决定に基づいて、計画モジュール３０５は、自動運転車のために経路又はルート及び運転パラメータ（例えば、距離、速度及び／又は操舵角）を計画する。感知及び計画システム１１０は、ナビゲーション経路又はルートに基づいて、自動運転車に対してナビゲーション参照線路を生成することができる。即ち、所定の対象に対して、決定モジュール３０４は当該対象に対して何をするかを決定し、計画モジュール３０５はどのようにするかを決定する。例えば、所定の対象に対して、決定モジュール３０４は、前記対象を追い越すことを決定することができ、計画モジュール３０５は、前記対象の左側から追い越すか、右側から追い越すか、を決定する。計画及び制御データは、計画モジュール３０５によって生成され、車両３００が次の移動周期（例えば、次のルート／経路セグメント）において如何に移動するかを記述する情報を含む。例えば、計画及び制御データは、車両３００が３０マイル／時間（ｍｐｈ）の速度で１０メートル移動し、次に２５ｍｐｈの速度で右車線に変更するように示すことができる。

計画及び制御データに基づいて、制御モジュール３０６は、計画及び制御データにより限定されたルート又は経路に従って、車両制御システム１１１へ適切なコマンド又は信号を送信することによって、自動運転車を制御し運転するようにする。前記ルート又は経路に沿って違う時点で適切な車両設置又は運転パラメータ（例えば、アクセル、ブレーキ及びステアリングコマンド）を使用して車両を第１点から第２点まで運転するように、計画及び制御データは十分な情報を含む。

一実施形態において、計画段階は、複数の計画周期（コマンド周期とも呼ばれる）に実行し、例えば、１００ミリ秒（ｍｓ）おきの周期に実行する。計画周期又はコマンド周期のそれぞれに対して、計画及び制御データに基づいて、１つ又は複数の制御コマンドを発出する。即ち、１００ｍｓごとに、計画モジュール３０５は、次のルートセグメント又は経路セグメントを計画し、例えば、目標位置及びＡＤＶの目標位置に到達するのに必要な時間が含まれる。その代わり、計画モジュール３０５は、さらに、具体的な速度、方向及び／又は操舵角等を指定することができる。一実施形態において、計画モジュール３０５は、次の所定の時間帯（例えば、５秒）に対してルートセグメント又は経路セグメントを計画する。計画周期のそれぞれに対して、計画モジュール３０５は、前の周期において計画された目標位置に基づいて、現在の周期（例えば、次の５秒）に対する目標位置を計画する。制御モジュール３０６は、次に、現在の周期の計画及び制御データに基づいて、１つ又は複数の制御コマンド（例えば、アクセル、ブレーキ、ステアリングの制御コマンド）を生成する。

注意すべきなのは、決定モジュール３０４及び計画モジュール３０５は、集積モジュールに一体化されてもよい。決定モジュール３０４／計画モジュール３０５には、自動運転車の運転経路を決定するために、ナビゲーションシステム又はナビゲーションシステムの機能が含まれてもよい。例えば、ナビゲーションシステムは、自動運転車が経路に沿って移動することを実現するための一連の速度及び進行方向を決定することができ、前記経路において、最終目的地に至る車線に基づく経路に沿って自動運転車を進行させるとともに、感知された障害物を大体避けることができる。目的地は、ユーザインターフェースシステム１１３により実現されたユーザ入力に基づいて設定されることができる。ナビゲーションシステムは、自動運転車が挙動していると同時に走行経路を動的に更新することができる。ナビゲーションシステムは、自動運転車用の走行経路を決定するように、ＧＰＳシステム及び１つ又は複数のマップからのデータを合併することができる。

決定モジュール３０４／計画モジュール３０５は、自動運転車環境における潜在障害物を、認識・評価・回避又はその他の方式で迂回するように、衝突回避システム又は衝突回避システムの機能を更に含んでもよい。例えば、衝突回避システムは、制御システム１１１の中の１つ又は複数のサブシステムを動作してターン操縦、ステアリング操縦、ブレーキ操縦等をすることによって、自動運転車のナビゲーションにおける変更を実現することができる。衝突回避システムは、周辺の交通モード、道路状況等に基づいて、障害物を回避可能な操縦を自動的に決定することができる。衝突回避システムは、自動運転車がターンして入る隣接領域における車両、建築障害物等がその他のセンサシステムにより検出された際にターン操縦しないように配置されることができる。衝突回避システムは、使用可能でありかつ自動運転車の乗員の安全性を最大化する操縦を自動的に選択することができる。衝突回避システムは、自動運転車の乗員室内で最小限の加速度を出現させることが予測された回避操縦を選択することができる。

ルーティングモジュール３０７は、例えばマップ情報（例えば、ルートセグメント、ルートセグメントの車線及び車線の縁石からの距離の情報）から参照ルートを生成することができる。例えば、道路は、三つのルートセグメントを示すように、{Ａ、ＢとＣ}のセクター又はセグメントに区画される。ルートセグメントＡの三つの車線は、{Ａ１、Ａ２とＡ３}と挙げられる。参照線路に沿って参照点を生成することによって、ナビゲーション参照線路又はナビゲーション参照ルートを生成する。例えば、車線に対して、ルーティングモジュール３０７は、マップデータによって提供された車線における二つの対向の縁石又は道路沿線の中点を連結することができる。前に異なる時点で車線上に走行している車両の収集されたデータ点を示す中点及び機械学習データに基づいて、ルーティングモジュール３０７は、車線の所定の近接範囲内で收集されたデータ点のサブセットを選択し、收集されたデータ点のサブセットによって中点に円滑関数を適用することによって、参照点を算出することができる。

参照点又は車線参照点に基づいて、ルーティングモジュール３０７は、参照点に対して補間処理を行うことによって、参照線路を生成し、車線上のＡＤＶを制御するための参照線路として生成された参照線路を用いられるようにする。複数の実施形態において、ＡＤＶがＡＤＶの地理位置及び運転方向に基づいて参照線路を生成するように、参照線路を代表する参照点テーブル及びルートセグメントテーブルがＡＤＶにリアルタイムでダウンロードされることができる。例えば、一実施形態において、ＡＤＶは、前方に来かかるルートセグメントを示す経路セグメントの識別コード、及び／又はＡＤＶに基づくＧＰＳ位置を利用して、経路セグメントに用いられるルーティングサービスを要求することにより、参照線路を生成することができる。経路セグメントの識別コードに基づいて、ルーティングサービスは、ＡＤＶの参照点テーブルに戻ることができる。前記ＡＤＶの参照点テーブルには、注目ルートセグメントに用いられるすべての車線の参照点が含まれている。ＡＤＶは、経路セグメントの車線の参照点を調べて、車線上のＡＤＶを制御するための参照線路を生成することができる。

障害物処理モジュール３０８は、自動運転車のナビゲーション経路における障害物について自動運転車のナビゲーションの調整が請求されるか否かを確定することができる。必要な場合、感知及び計画システム１１０は、適切なナビゲーション変更を決定することができる。障害物処理モジュール３０８は、感知及び計画システム１１０により感知された物体又は障害物のそれぞれに対して、軌跡線路を生成することができる。実施形態において、障害物の軌跡の線路は、点の集合（例えば、１１０個の点）で示す。上記ように、計画モジュール３０５は、自動運転車のためにナビゲーション参照線路を生成することができる。ナビゲーション参照線路は、点の集合（例えば、１０００個の点）で示す。障害物処理モジュール３０８は、障害物の軌跡線路中における点のそれぞれに対して、ナビゲーション参照線路上において障害物の軌跡の点に離れる最小距離を有する点を決定することができる。数学用語で説明すれば、障害物処理モジュール３０８は、障害物の軌跡線路の点のそれぞれを自動運転車のナビゲーション線路上へ投影したのに近似することを行う。「投影したのに近似する」というのは、ナビゲーション線路が不連続であり、且つナビゲーション線路が点の集合で示されるからである。よって、障害物の軌跡上における、ナビゲーション参照線路の点集合における単一の点に離れる最小距離を有する点が、障害物の軌跡の点のナビゲーション参照線路上への投影に近似している。障害物は、車両の自動運転時、即ち、障害物の軌跡の点がナビゲーション参照線路点上へ投影した距離の値が最も小さい時に最も近接している可能性がある。当該最小値が閾値より小さいと、計画モジュール３０５は、自動運転車のナビゲーションを調整して障害物を回避するよう必要となる可能性がある。

上記ように、ルート又はルーティングモジュール３０７は、ユーザのトリップ又はルートに関する如何なるデータを管理する。ＡＤＶのユーザは、出発位置及び目的地位置を指定してトリップに関するデータを取得する。トリップに関するデータには、ルートセグメント及びルートセグメントの参照線路又は参照点が含まれる。例えば、ルートマップ情報３１１に基づいて、ルートモジュール３０７は、ルート又はルートセグメントテーブル及び参照点テーブルを生成する。参照点は、ルートセグメントテーブルにおけるルートセグメント及び／又は車線に関する。参照点は、ＡＤＶを制御するための１つ又は複数の参照線路を形成するように補間される。参照点は、ルートセグメント及び／又はルートセグメントの具体車線に限られても良い。

例えば、ルートセグメントテーブルは、ルートセグメントＡ〜Ｄの前の車線及び次の車線が含まれるように、名称と値のペアにしてもよい。例えば、車線１を有するルートセグメントＡ〜Ｄについて、ルートセグメントテーブルは{（Ａ１，Ｂ１），（Ｂ１，Ｃ１），（Ｃ１，Ｄ１）}であってもよい。参照点テーブルには、ルートセグメント車線に用いられるｘ−ｙの座標形式の参照点、例えば{（Ａ１，（ｘ１，ｙ１）），（Ｂ１，（ｘ２，ｙ２）），（Ｃ１，（ｘ３，ｙ３）），（Ｄ１，（ｘ４，ｙ４））}が含まれてもよく、ここで、Ａ１〜Ｄ１は、ルートセグメントＡ〜Ｄの車線１を示し、且つ（ｘ１，ｙ１）〜（ｘ４，ｙ４）は、相応する現実世界における座標である。一実施形態において、ルートセグメント及び／又は車線は、所定の長さ、例えば約２００メートルのルートセグメント／車線で区画されている。他の実施形態において、道路の曲率を例とする道路条件によって、ルートセグメント及び／又は車線は、長さ可変な段／車線で区画されている。複数の実施形態において、ルートセグメント及び／又は車線のそれぞれには、若干の参照点が含まれてもよい。複数の実施形態において、参照点については、例えば、緯度と経度のような他の座標系に転換されてもよい。

複数の実施形態において、参照点について、相対座標系における、例えば基点−横変位（ＳＬ）の座標に転換されてもい。基点−横変位の座標系は、固定の参照点を参照して参照線路に従う座標系である。例えば、（Ｓ，Ｌ）＝（１，０）という座標は、０メートルの横変位を有する参照線路上における基点（即ち、参照点）から１メートル前を示すことができる。（Ｓ，Ｌ）＝（２，１）という参照点は、参照線路に沿う固定の参照点から２メートル前、且つ、参照線路から１メートルの横変位を有すること、例えば、左側に１メートル変位したことを示すことができる。

一実施形態において、決定モジュール３０４は、ルーティングモジュール３０７に提供された参照線路とともに、ＡＤＶにより感知されたＡＤＶの周辺の障害物及び／又は交通情報に基づいて、初期経路配置ファイルを生成する。初期経路配置ファイルは、経路／速度配置ファイル３１３の一部であってもよく、前記初期経路配置ファイルは、永続性記憶装置３５２に記憶されることができる。初期経路配置ファイルは、参照線路に沿って点を選択することで生成されてもよい。点のそれぞれについて、他の点が一定に保持される場合、決定モジュール３０４は、前記対象と如何に遇うかのに関する１つ又は複数の障害物決定に基づいて、当該点を参照線路の左側又は右側へ移動（例えば、候補移動）する。前記候補移動は、候補経路に対して動的計画を使用することで反復的に実行され、ただし、図３Ａにおけるコスト関数３１５の一部であるコスト関数を使用して最小経路コストを有する候補経路を検索することで、初期経路配置ファイルを生成する。コスト関数の例示として、ルート経路の曲率、ＡＤＶから感知された障害物までの距離及びＡＤＶから参照線路までの距離という項目に基づくコストが含まれる。一実施形態において、生成された初期経路配置ファイルには基点−横変位図が含まれ、前記基点−横変位図は、ＳＬ図／ＳＴ図３１４の一部とするように、永続性記憶装置３５２に記憶されてもよい。

一実施形態において、決定モジュール３０４は、生成された初期経路配置ファイル（経路／速度配置ファイル３１３の一部である）に基づいて、初期速度配置ファイルを生成する。初期速度配置ファイルは、特定の時点でＡＤＶの最適な速度を制御することを示す。初期経路配置ファイルと類似するように、動的計画を使用して異なる時点での候補速度を反復し、ただし、ＡＤＶにより感知された障害物によって、コスト関数（図３Ａのコスト関数３１５の一部である）に基づいて、最小速度コストを有する候補速度（例えば、加速又は減速）を検索する。初期速度配置ファイルは、ＡＤＶが障害物を追い越すべきか、回避すべきかを決定し、さらに、障害物の左側へ走行すべきか、右側へ走行すべきかを決定する。一実施形態において、初期速度配置ファイルには、基点−時間（ＳＴ）図（ＳＬ図／ＳＴ図３１４の一部である）が含まれている。基点−時間図は、走行の距離と時間との関係を示す。

一実施形態において、計画モジュール３０５は、障害物決定及び／又は人為的障害に基づいて、初期経路配置ファイルを改めて算出することで、計画モジュール３０５により前記障害の幾何学的空間が検索されることを禁止する。例えば、初期速度配置ファイルによって左側から障害物に掠れることが確定されたと、計画モジュール３０５は、ＡＤＶに対する右側から障害物に掠れる計算を防止するように、障害物の右側に障害（障害物の形式で）を設置することができる。一実施形態において、二次計画（ＱＰ）を使用して経路コスト関数（コスト関数３１５の一部である）に対して最適化を行うことで、初期経路配置ファイルを改めて算出する。一実施形態において、改めて算出された初期経路配置ファイルには、基点−横変位図（ＳＬ図／ＳＴ図３１４の一部である）が含まれている。

一実施形態において、計画モジュール３０５は、二次計画（ＱＰ）を使用して初期速度配置ファイル改めて算出することで、速度コスト関数（コスト関数３１５の一部である）に対して最適化を行う。禁じされた幾つかの速度をＱＰオプティマイザが検索することを禁止するように、類似する速度障害制約を追加することができる。一実施形態において、改めて算出された初期速度配置ファイルには、基点−時間図（ＳＬ図／ＳＴ図３１４の一部である）が含まれている。

注意すべきなのは、前文に示されたとともに記述された一部又は全部の部品は、ソフトウェア、ハードウェア又はその組み合わせで実現されることができる。例えば、このような部品は、永続性記憶装置にインストールされるとともに記憶されたソフトウェアとして実現されてもよく、前記ソフトウェアは、本出願にわたって記載のプロセス又は操作を実施するように、プロセッサ（図示せず）でメモリにロードして実行されてもよい。あるいは、このような部品は、専用ハードウェア（例えば、集積回路（例えば特定用途向け集積回路又はＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、又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又は嵌め込みさ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プログラム及び／又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されてもよい。なお、このような部品は、プロセッサ又はプロセッサコアにおける特定のハードウェアロジックとして実現されてもよく、ソフトウェア部品が一つ以上の特定コマンドによってアクセス可能なコマンドセットの一部とする。

図４は、一実施形態による決定及び計画プロセスの例示を示すブロック図である。図５Ａは、一実施形態による決定モジュールの例示を示すブロック図である。図５Ｂは、一実施形態による計画モジュールの例示を示すブロック図である。図４を参照すれば、決定及び計画プロセス４００には、ルーティングモジュール３０７と、障害物処理モジュール３０８（ルーティングモジュール３０７と集積可能）と、位置決め／感知データ４０１と、経路決定プロセス４０３と、速度決定プロセス４０５と、経路計画プロセス４０７と、速度計画プロセス４０９と、アグリゲーター４１１と、軌跡計算器４１３が含まれている。

経路決定プロセス４０３及び速度決定プロセス４０５は、図５Ａにおける決定モジュール３０４の経路決定モジュール５０１及び速度決定モジュール５０３によってそれぞれ実行される。図４及び図５Ａを参照すれば、経路決定プロセス４０３又は経路決定モジュール５０１には、経路状態装置５０５と、経路交通ルール５０７と、基点−横変位図生成器５０９が含まれている。経路決定プロセス４０３又は経路決定モジュール５０１は、経路計画プロセス４０７及び速度計画プロセス４０９の初期制約として、動的計画を使用して初期経路配置ファイルを生成する。一実施形態において、経路状態装置５０５は、クルーズ状態、車線変更状態及び待機状態との少なくとも三種の状態を含む。経路状態装置５０５は、この前の計画結果及び重要な情報を提供し、例えば、ＡＤＶがクルーズしたか、車線変更したか、を提供する。図３Ａにおける運転／交通ルール３１２の一部である経路交通ルール５０７には、経路決定モジュールによる結果に影響を与えられる交通ルールが含まれる。例えば、経路交通ルール５０７には、例えば工事交通標識の交通情報が含まれてもよく、これによって、ＡＤＶがこのような工事標識を有する車線を回避することができる。通過状態、交通ルール、ルーティングモジュール３０７に提供された参照線路及びＡＤＶにより感知された障害物に基づいて、経路決定プロセス４０３は、感知された障害物を如何に処理（即ち、無視、追い越し、道譲り、ストップ、通過）するか、を決定することができる。前記决定は、初期経路配置ファイルの一部とする。

例えば、一実施形態において、初期経路配置ファイルがコスト関数によって生成され、前記コスト関数には、経路の曲率に基づくコストと、参照線路及び／又は参照点から障害物までの距離に基づくコストとが含まれている。候補経路を示す候補移動として、参照線路上における点を選択し、参照線路上における点を参照線路の左側又は右側に移動する。候補移動のそれぞれは、関連コストを備える。参照線路上における１つ又は複数の点の候補移動による関連コストは、最適なコストが得られるように、動的計画を使用して順次に（毎回に一個の点）求めされる。一実施形態において、ＳＬ図生成器５０９は、初期経路配置ファイルの一部として、基点−横変位図を生成する。前記基点−横変位図は、ＡＤＶにより感知された障害物情報が含まれている二次元の幾何学的地図（ｘ−ｙ座標面に類似）である。ＳＬ図から、経路決定プロセス４０３は、障害物決定に従うＡＤＶ経路を案配することができる。動的計画（又は動的最適化）が数学最適化方法であり、当該方法は、求めようとする問題を一連の価値関数に分割し、一度にこれらの価値関数における１つの関数だけを解決してその解答を記憶する。次に同じな価値関数が現る時に、解答を改めて算出する必要なく、前に算出された解答を検索するだけで済み、再計算に掛かる時間を節約することができる。

速度決定プロセス４０５又は速度決定モジュール５０３には、速度状態装置５１１と、速度交通ルール５１３と、基点−時間図生成器５１５が含まれている。速度決定プロセス４０５又は速度決定モジュール５０３は、経路計画プロセス４０７及び速度計画プロセス４０９の初期制約として、動的計画を使用して初期速度配置ファイルを生成することができる。一実施形態において、速度状態装置５１１には、加速状態と減速状態との少なくとも二種の状態が含まれている。図３Ａの運転／交通ルール３１２の一部である速度交通ルール５１３には、速度決定モジュールによる結果に影響を与えられる交通ルールが含まれている。例えば、速度交通ルール５１３には、例えば赤／青の交通信号と、交差点ルートにおける他の車両などの交通情報が含まれてもよい。速度状態装置の状態、速度交通ルール、決定プロセス４０３に生成された初期経路配置ファイル／ＳＬ図及び感知された障害物によって、速度決定プロセス４０５は、初期速度配置ファイルを生成してＡＤＶがいつ加速及び／又は減速するかを制御する。基点−時間図生成器５１５は、初期速度配置ファイルの一部として、基点−時間図を生成することができる。

図４及び図５Ｂを参照すれば、経路計画プロセス４０７又は経路計画モジュール５２１には、基点−横変位図５２５と、幾何的スムーザー（ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｓｍｏｏｔｈｅｒ）５２７と、経路コストモジュール５２９が含まれている。基点−横変位図５２５には、経路決定プロセス４０３のＳＬ図生成器５０９に生成された基点ー横変位図が含まれてもよい。経路計画プロセス４０７又は経路計画モジュール５２１は、二次計画を使用して最適な参照線路を改めて算出するように、初期制約として初期経路配置ファイル（例えば、基点−横変位図）を使用することができる。二次計画は、境界、線形等式及び／又は不等式制約の制限で目的関数（例えば、若干の変数を有する二次関数）を最小化又は最大化させることに関する。動的計画と二次計画との１つの差異は、二次計画が、参照線路上におけるすべての点に用いられるすべての候補移動を一度限りに最適化させることにある。幾何的スムーザー５２７は、出力された基点−横変位図に平滑化アルゴリズム（例えば、Ｂ−ｓｐｌｉｎｅ又はリターン）を適用することができる。経路コストモジュール５２９は、（図３Ａのコスト関数３１５の一部である）経路コスト関数を利用して参照線路を改めて算出することができ、例えば、ＱＰモジュール５４０に実行されたＱＰ最適化を使用して参照点の候補移動の総計コストに対して最適化を行う。

速度計画プロセス４０９又は速度計画モジュール５２３には、基点−時間図５３１と、タイミングスムーザー（ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｓｍｏｏｔｈｅｒ）５３３と、速度コストモジュール５３５が含まれている。基点−時間図５３１には、速度決定プロセス４０５のＳＴ図生成器５１５によって生成された基点−時間（ＳＴ）の図が含まれてもよい。速度計画プロセス４０９又は速度計画モジュール５２３は、最適な基点−時間のカーブを算出するように、初期速度配置ファイル（例えば、基点−時間図）及び経路計画プロセス４０７による結果を初期制約として使用してもよい。タイミングスムーザー５３３は、点の時系列に平滑化アルゴリズム（例えば、Ｂ−ｓｐｌｉｎｅ又はリターン）を適用することができる。速度コストモジュール５３５は、（図３Ａのコスト関数３１５の一部である）速度コスト関数を利用してＳＴ図を改めて算出することができ、異なる時点の候補移動（例えば、加速／減速）の総計コストを最適化させる。

アグリゲーター４１１は、経路計画結果と速度計画結果を集合する機能を実現する。例えば、一実施形態において、アグリゲーター４１１は、二次元のＳＴ図とＳＬ図を三次元のＳＬＴ図に組み合わせる。他の実施形態において、アグリゲーター４１１は、ＳＬ参照線路又はＳＴカーブにおける２つの連続点に基づいて内挿補間を行う（又は付加点を充填する）ことができる。他の実施形態において、アグリゲーター４１１は、参照点を（Ｓ，Ｌ）座標から（ｘ，ｙ）座標に転換することができる。軌跡生成器４１３は、ＡＤＶを制御するための最終軌跡を算出することができる。例えば、アグリゲーター４１１により提供されたＳＬＴ図に基づいて、軌跡生成器４１３は１列の（ｘ，ｙ，Ｔ）点を算出し、前記（ｘ，ｙ，Ｔ）点は、ＡＤＶは、特定の（ｘ，ｙ）座標をいつ通過すべきかを示す。

よって、図４を再び参照すれば、経路決定プロセス４０３及び速度決定プロセス４０５は、障害物及び／又は交通状况を考慮した上で初期経路配置ファイル及び初期速度配置ファイルを生成する。障害物に関するすべての経路決定及び速度決定に基づいて、経路計画プロセス４０７及び速度計画プロセス４０９は、最小経路コスト及び／又は速度コストを有する最適な軌跡を生成するするように、前記障害物に従ってＱＰ計画を使用して初期経路配置ファイル及び速度配置ファイルに対して最適化を行う。

図６Ａ〜図６Ｃは、一実施形態によるＡＤＶの障害物の軌跡によりＡＤＶに対してナビゲーションの調整が請求されるか否かを確定する例示を示す。図６Ａ〜図６Ｃの例示において、障害物の進行方向６１２とＡＤＶの進行方向６０７とがほぼ同じである。下記のように、図９Ａを参照して図６Ａ〜図６Ｃに記述された方法を説明する。

図６Ａを参照すれば、ＡＤＶ６０５は、図１を参照して記述された上記ＡＤＶ１０１であってもよい。例えば車両６１０である障害物は、点Ｐ_０、Ｐ_１、Ｐ_２、Ｐ_３ ... Ｐ_Ｍで示される障害物の軌跡６１５を有する。実施形態において、Ｍは１００であってもよい。実施形態において、障害物の軌跡６１５における点Ｐ_０...Ｐ_Ｍは、順序集合{Ｐ_０..Ｐ_Ｍ}を形成することができる。ＡＤＶ感知及び計画システム１１０は、障害物６１０の軌跡を確定することができる。ＡＤＶ６０５は、ＡＤＶ感知及び計画システム１１０を利用してＡＤＶ６０５の参照ナビゲーション線路６２０を確定することができる。ＡＤＶ参照線路６２０は、点Ｒ_０..Ｒ_Ｎで示される。実施形態において、Ｎは１０００であってもよい。実施形態において、ＡＤＶ参照線路６２０における点Ｒ_０..Ｒ_Ｎは、順序集合{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}を形成することができる。

ＡＤＶが障害物６１０を回避するようにナビゲーションを調整する必要があるか否かを確定するために、感知及び計画モジュール１１０の障害物処理モジュール３０８は、障害物６１０がＡＤＶ６０５に近接できる程度を確定し、障害物６１０が軌跡６１５上に進行し続け且つＡＤＶ６０５が参照線路６２０上に進行し続けると仮設する。障害物の軌跡６１５の{Ｐ_０..Ｐ_Ｍ}における点Ｐ_ｉ（ｉ＝０〜Ｍ）のそれぞれに対して、障害物処理モジュール３０８は、{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}における点Ｓ_ｉを確定することができ、当該点Ｓ_ｉは、Ｐ_ｉからＡＤＶ参照線路６２０の{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}における任意の点Ｓ_ｉまでの最小距離を有する。障害物の軌跡６１５の点Ｐ_０について、Ｐ_０から{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}における点のそれぞれまでの距離を算出する。ＡＤＶ参照線路の点Ｓ_０は、{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}におけるＰ_０までの距離が最も小さい点である。よって、Ｐ_０距離からの距離が最も短いＳ_０を捜し出すために、{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}におけるすべての点を検索してもよい。ＡＤＶ参照線路６２０の後続点Ｓ_ｉ（ｉ＝１〜Ｍ）を捜し出すために、下記のように図６Ｂを参照して記述されるように、ＡＤＶ参照線路６２０の{Ｒ０..ＲＮ}からより少ない点を検索してもよい。仮に{Ｐ_０..Ｐ_Ｍ}における点Ｐ_ｉのそれぞれが（ｘ，ｙ）座標ペアに示され、且つ{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}における点Ｓ_ｉのそれぞれも（ｘ，ｙ）座標ペアに示されば、Ｐ_ｉとＳ_ｉとの間の距離は、

に示されることが可能である。他の座標系について、例えば点の極座標で示される他の距離数式を使用してもよい。

ここで、図６Ｂを参照すれば、障害物の軌跡６１５の{Ｐ_１..Ｐ_Ｍ}における後続点Ｐ_ｉ（ｉ＝１〜Ｍ）について、{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}における点Ｓ_ｉから障害物の軌跡の点Ｐ_ｉまでに対する検索はＲ_０から開始する必要がない。逆に、後続点Ｓｉに対する検索は、最終に確定されたＳ_ｉ（即ち、Ｓ_ｉ−１）から開始されてもよい。例えば、障害物の軌跡線路６１５の点Ｐ_１について、Ｒ_０でＡＤＶ参照線路６２０の出発位置から検索することではなく、ＡＤＶ参照線路６２０における、障害物の軌跡６１５のＰ_１までの距離が最も短い点Ｓ_１に対する検索は、最終に確定されたＳ_ｉ（即ち、Ｓ_０）から開始することができる。よって、ｉ＝１且つＰ_ｉ＝Ｐ_１について、Ｓ_ｉ＝Ｓ_１に対する検索は、ＡＤＶ参照線路６２０上における点Ｓ_ｉ−１＝Ｓ_０から開始する。障害物の軌跡６１５の{Ｐ_１..Ｐ_Ｍ}におけるＰ_ｉのそれぞれからＡＤＶ参照線路６２０上における点Ｓ_ｉまでの最短距離を確定するように、インデックス変数“ｉ”の値のそれぞれに対してて当該プロセスを重複することができる。

上記ように、ＡＤＶ６０５の進行方向６０７と障害物６１０の進行方向６１２とがほぼ同じ方向であると、図６Ａ及び図６Ｂにおいて記述されたプロセスを使用する。障害物６１０の進行方向θ_ＯＢＳからＡＤＶ６０５の進行方向θ_ＡＤＶを引いた絶対値が閾値より小さく、即ち、|θ_ＯＢＳ−θ_ＡＤＶ|＜閾値となると、ＡＤＶ６０５と障害物６１０とがほぼ同じ方向に進行している。実施形態において、閾値は、３０°〜４０°であってもよい。実施形態において、ＡＤＶ６０５及び障害物６１０の両方の高密度（ＨＤ）地図における位置はＡＤＶ６０５と障害物６１０とが車行線の同一側の同一又は異なる車線にあることを示し、且つ、ＨＤ地図は車線が同じ方向に交通を実現すること示すと、ＡＤＶ６０５と障害物６１０とが同じ方向に進行していることが確定される。下記のように図７Ａ及び図７Ｃを参照してＡＤＶ６０５と障害物６１０とがほぼ反対方向に進行している実施形態を記述する。

図６Ｃは、ＡＤＶ参照線路６２０において点の集合{Ｓ_０..Ｓ_Ｍ}を捜し出すプロセスの完全反復を示し、ただし、ｉ＝０〜Ｍについて、{Ｓ_０..Ｓ_Ｍ}におけるＳ_ｉのそれぞれから{Ｐ_０..Ｐ_Ｍ}におけるＰ_ｉまでの距離が最も短くなる。

図７Ａ〜図７Ｃは、一実施形態によるＡＤＶの障害物の軌跡によりＡＤＶに対してナビゲーションの調整が請求されるか否かを確定する例示を示す。図７Ａ〜図７Ｃの例示において、障害物７１０の進行方向７１２とＡＤＶ７０５の進行方向７０７とがほぼ反対となる。下記のように図９Ｂを参照して図７Ａ〜図７Ｃに記述された方法を記述する。

図７Ａを参照すれば、ＡＤＶ７０５は、図１を参照して記述された上記ＡＤＶ１０１であってもよい。例えば車両７１０である障害物は、点Ｐ０、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３ ... ＰＭに示される障害物の軌跡７１５を有する。ＡＤＶ感知及び計画システム１１０は、障害物７１０の軌跡を確定することができる。ＡＤＶ７０５は、ＡＤＶ感知及び計画システム１１０を利用してＡＤＶ７０５の参照ナビゲーション線路７２０を確定することができる。実施形態において、障害物の軌跡７１５は、点Ｐ０...ＰＭに示される線であってもよい。実施形態において、Ｍは１００であってもよい。実施形態において、障害物の軌跡７１５の点Ｐ_０...Ｐ_Ｍは、順序集合{Ｐ_０...Ｐ_Ｍ}を形成することができる。ＡＤＶ参照線路７２０は、点Ｒ_０..Ｒ_Ｎで示される。実施形態において、Ｎは１０００であってもよい。実施形態において、ＡＤＶ参照線路７２０の点Ｒ_０..Ｒ_Ｎは、順序集合{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}を形成することができる。

ＡＤＶが障害物７１０を回避するようにナビゲーションを調整する必要があるか否かについて確定するために、感知及び計画モジュール１１０の障害物処理モジュール３０８は、障害物７１０が軌跡７１５上に進行し続け且ＡＤＶ７０５が参照線路７２０上に進行し続ける場合に、障害物７１０がＡＤＶ７０５に何程近接できるか、を確定することができる。障害物の軌跡７１５の{Ｐ_０..Ｐ_Ｍ}における点Ｐ_ｉ（ｉ＝０〜Ｍ）のそれぞれに対して、障害物処理モジュール３０８は、{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}における点Ｓ_ｉを確定することができ、当該点Ｓ_ｉは、Ｐ_ｉからＡＤＶ参照線路７２０の{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}における任意の点Ｓ_ｉまでの最小距離を有する。障害物の軌跡７１５の点Ｐ_Ｍについて、Ｐ_Ｍから{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}における点のそれぞれまでの距離を算出する。ＡＤＶ参照線路点Ｓ_Ｍは、{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}におけるＰ_Ｍまでの距離が最も小さい点である。よって、Ｐ_Ｍからの距離が最も短いＳ_Ｍを捜し出すために、{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}におけるすべての点を検索してもよい。{Ｐ_０..Ｐ_Ｍ−１}における後続点Ｐｉについて、ＡＤＶ参照線路７２０の後続点Ｓ_ｉ（ｉ＝Ｍ−１〜０）を捜し出すために、ＡＤＶ参照線路７２０の{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}からより少ない点を検索してもよい。

ここで、図７Ｂを参照すれば、障害物の軌跡７１５の{Ｐ_０..Ｐ_Ｍ−１}における後続点Ｐ_ｉ（ｉ＝Ｍ−１〜０）について、{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}における最も近い点Ｓ_ｉに対する検索がＲ_Ｎから開始する必要がない。逆に、後続点Ｓ_ｉに対する検索は、最終に確定されたＳ_ｉ（即ち、Ｓ_ｉ+１）から開始されてもよい。例えば、障害物の軌跡線路７１５の点Ｐ_ｉ＝Ｐ_Ｍ−１（ただし、ｉ＝Ｍ−１）について、Ｒ_ＮでＡＤＶ参照線路７２０の出発位置から検索することではなく、ＡＤＶ参照線路７２０における、障害物の軌跡７１５のＰ_Ｍ−１までの距離が最も短い点Ｓ_ｉ＝Ｓ_Ｍ−１に対する検索は、最終に確定されたＳ_ｉ+１＝Ｓ_Ｍから開始することができる。よって、ｉ＝Ｍ−１且つＰ_ｉ＝Ｐ_Ｍ−１について、Ｓ_ｉ＝Ｓ_Ｍ−１に対する検索は、ＡＤＶ参照線路７２０上における点Ｓ_ｉ+１＝Ｓ_Ｍから開始する。ＡＤＶ参照線路７２０上において障害物の軌跡７１５の{Ｐ_０..Ｐ_Ｍ−１}におけるＰ_ｉ（ただし、ｉ＝Ｍ−１〜０）のそれぞれからの距離が最も短い点Ｓ_ｉを捜し出すように、インデックス変数“ｉ”の値それぞれについて当該プロセスを重複することができる。

ＡＤＶ７０５と障害物７１０とがほぼ反対方向に進行している時に、図７Ａ及び図７Ｂに記述されたプロセスを使用する。実施形態において、θ_ＯＢＳからθ_ＡＤＶを引いさらに１８０°を引いた絶対値が閾値より小さく、即ち、|θ_ＯＢＳ−θ_ＡＤＶ−１８０°|＜閾値となると、障害物７１０とＡＤＶ７０５とがほぼ反対方向に進行している。実施形態において、ＡＤＶ７０５及び障害物７１０の両方のＨＤ地図における位置はＡＤＶ７０５が第一方向に沿って進行する車線における第一側車行線の車線に位置し、かつ障害物７１０がＡＤＶ７０５と大体反対方向に沿って走行する車線における第二側車行線に位置することを示すと、ＡＤＶ７０５と障害物７１０とが反対方向に進行していることが確定される。

ＡＤＶ７０５と障害物７１０とがほぼ反対方向に進行している実施形態は、上記ように図７Ａ及び図７Ｂに記述されたプロセスに類似する。下記のように図９Ａを参照して図６Ａ〜図６Ｃのプロセスを記述する。下記のように図９Ｂを参照して、ＡＤＶと障害物とが反対方向に進行している際のプロセスを記述する。

図７Ｃは、ＡＤＶ参照線路７２０において障害物の軌跡線路７１５の点の集合{Ｐ_０..Ｐ_Ｍ}における点のそれぞれまでの距離が最も短い点の集合{Ｓ_０..Ｓ_Ｍ}を捜し出すプロセスの完全反復を示す。

図８は、一実施形態によるＡＤＶの障害物の軌跡によりＡＤＶに対してナビゲーションの調整が請求されるか否かを確定する方法８００を示すフローチャートである。同一の障害物６１０又は７１０に対して方法８００を複数回実行することができる。ＡＤＶ６０５又は７０５についての複数の障害物６１０又は７１０のそれぞれに対して、方法８００を一回又は複数回実行してもよい。

処理８０５において、感知及び計画モジュール１１０は、ＡＤＶの障害物の軌跡を確定することができる。軌跡は、Ｍ個の分散点の集合{Ｐ_０..Ｐ_Ｍ}で示される。実施形態において、Ｍ＝１００である。実施形態において、Ｍ個の分散点の集合が点の順序集合を形成する。

処理８１０において、感知及び計画モジュール１１０は、ＡＤＶのナビゲーション参照線路を確定することができる。ナビゲーション参照線路は、Ｎ個の分散点の集合{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}で示される。実施形態において、Ｎ＝１０００である。実施形態において、Ｎ個の分散点の集合が順序集合であってもよい。

処理８１５において、感知及び計画モジュール１１０は、ＡＤＶに対する障害物の相対方向を確定することができる。以上で図６Ａ〜図６Ｃ及び図７Ａ〜図７Ｃを参照して記述したように、障害物とＡＤＶとの相対方向について、多種の方式で確定される。

処理８１５において、ＡＤＶと障害物とが、ほぼ同じ方向又はほぼ反対方向に進行するか、或いは同じでもなく反対でもない方向に進行するかを確定することができる。ＡＤＶの進行方向θ_ＡＤＶと障害物の進行方向θ_ＯＢＳとの間の差の絶対値が閾値より小さくなると、ＡＤＶと障害物とがほぼ同じ方向に進行している。実施形態において、ＡＤＶによって検索された高解像度（ＨＤ）地図が、ＡＤＶ及び障害物の両者がともに同じ方向を示す車線で進行していることを示すと、ＡＤＶと障害物とが同じ方向に進行している。実施形態において、θ_ＡＤＶ−θ_ＯＢＳ−１８０°の絶対値が閾値より小さくなると、ＡＤＶと障害物とがほぼ反対方向に進行している。実施形態において、閾値は、３０°〜４０°であってもよい。実施形態において、ＡＤＶによって検索されたＨＤ地図が、ＡＤＶ及び障害物が反対方向を有する車線を占めたことを示すと、ＡＤＶと障害物とがほぼ反対方向に進行している。

処理８２０において、ＡＤＶと障害物とが、同じ又はほぼ同じ方向に進行しているか否かを確定することができる。そうであれば、方法８００は処理９００で継続し、そうでなければ、方法８００は処理８２５で継続する。

処理８２５において、ＡＤＶと障害物とが、反対又はほぼ反対方向に進行しているか否かを確定することができる。そうであれば、方法８００は処理９５０で継続し、そうでなければ、方法８００は処理８３０で継続する。

処理８３０において、ＡＤＶと障害物とが、同じ方向又は反対方向に進行していないことが確定された。そのため、感知及び計画モジュール１１０の他の処理（方法８００には、この処理が記述されず）によって、障害物によりＡＤＶに対してナビゲーションの調整が請求されるか否かを確定し、且つ、方法８００を終了する。

処理９００において、下記のように図９Ａを参照して記述する方法９００によって、ＡＤＶ参照線路上において、障害物の相応点{Ｐ_０..Ｐ_Ｍ}からの距離が最も短い点の集合{Ｓ_０..Ｓ_Ｍ}をそれぞれ確定する。方法８００は、処理８３５で継続する。

処理９５０において、下記のように図９Ｂを参照して記述する方法９５０によって、ＡＤＶ参照線路上において、障害物の相応点{Ｐ_０..Ｐ_Ｍ}からの距離が最も短い点の集合{Ｓ_０..Ｓ_Ｍ}をそれぞれ確定する。方法８００は、処理８３５で継続する。

処理８３５において、すべての、Ｐ_ｉとＳ_ｉ（ただし、ｉ＝０..Ｍ）との間の距離の最小値を確定する。障害物がその軌跡を維持し且つＡＤＶがＡＤＶ参照線路によってナビゲーションを維持すると仮定し、当該最小距離は、障害物がＡＤＶに最も近接している可能性がある場合に対応する。実施形態において、処理８３５において確定された当該最小値を、処理９００又は処理９５０の一部として確定してもよい。

処理８４０において、障害物からＡＤＶまでの最小距離が閾値の安全量より小さくなるか否かを確定することができる。そうであれば、感知及び計画モジュール１１０は、ＡＤＶに対してナビゲーションの調整を行うことを決定する。方法８００は終了する。

図９Ａ及び図９Ｂは、一実施形態によるＡＤＶの障害物の軌跡によりＡＤＶに対してナビゲーションの調整が請求されるか否かを確定する方法を示すフローチャートである。

図９Ａは、障害物とＡＤＶとがほぼ同じ方向に進行している際にＡＤＶナビゲーション線路の{Ｓ_０..Ｓ_Ｍ}における点Ｓ_ｉを確定する方法９００を示し、ただし、ｉ＝０..Ｍのそれぞれについて、{Ｓ_０..Ｓ_Ｍ}における任意の点Ｓ_ｉも{Ｐ_０..Ｐ_Ｍ}におけるＰ_ｉまでの最も短い距離を有する。

処理９０５において、{Ｐ_０..Ｐ_Ｍ}における第一点Ｐ_０について、Ｐ_０まで最小距離になる点Ｓ_０を{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}から捜し出すように、参照線路{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}におけるすべての点を検索する。

処理９１０において、ｉ＝１〜Ｍのそれぞれについて、処理９１５を実行することができる。サイクルが終了した際に、ｉ＞Ｍとなると、方法９００は、方法８００の処理８３５にリターンする。

処理９１５において、ループカウンターｉの値及び障害物の軌跡点Ｐ_ｉについて、参照線路での検索された部分における任意の点からＰ_ｉまでの距離が最も小さいＳ_ｉを捜し出すように、ナビゲーション参照線路の一部を検索する。参照線路での検索された部分が、一番新しく捜し出したＳ_ｉ（即ち、Ｓ_ｉ−１）から参照線路の終端Ｒ_Ｎまでの部分であってもよい。そのため、参照線路でのＳ_ｉを検索した部分が{Ｓ_ｉ−１..Ｒ_Ｎ}となる。

図９Ｂは、障害物とＡＤＶとがほぼ反対方向に進行している際にＡＤＶナビゲーション線路の{Ｓ_Ｍ..Ｓ_０}における点Ｓ_ｉを確定する方法９５０を示し、ただし、ｉ＝Ｍ..０のそれぞれについて、Ｓ_ｉのそれぞれが{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}における任意の点から{Ｐ_Ｍ..Ｐ_０}におけるＰ_ｉまでの最も短い距離を有する。

処理９５５において、{Ｐ_Ｍ..Ｐ_０}における第一点Ｐ_Ｍについて、Ｐ_Ｍまでの距離が最も小さい点Ｓ_Ｍを{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}から捜し出すように、参照線路{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}におけるすべての点を検索する。

処理９６０において、ｉ＝Ｍ−１〜０のそれぞれについて、処理９６５を実行することができる。サイクルが終了した際に、ｉ＜０となると、方法９００が方法８００の処理８３５にリターンする。

処理９６５において、ループカウンターｉの値及び障害物の軌跡点Ｐ_ｉについて、参照線路での検索された部分における任意の点からＰ_ｉまでの距離が最も小さいＳ_ｉを捜し出すように、ナビゲーション参照線路の一部を検索する。参照線路での検索された部分が、一番新しく捜し出したＳ_ｉ（即ち、Ｓ_ｉ+１）から参照線路の終端Ｒ_０までの部分であってもよい。そのため、参照線路でのＳ_ｉを検索した部分が{Ｒ_０..Ｓ_ｉ+１}となる。

図１０は、本願の一実施形態と共に使用可能なデータ処理システムの例を示すブロック図である。例えば、システム１０００は、上記プロセス又は方法のいずれかを実行する上記データ処理システムのいずれか（例えば、図１の感知及び計画システム１１０、又はサーバ１０３〜１０４のいずれか）を表すことができる。システム１０００は、複数の異なる構成要素を含むことができる。これらの構成要素は、集積回路（ＩＣ）、集積回路の一部、ディスクリート型電子デバイス、又は回路基板（例えば、コンピュータシステムのマザーボード若しくはアドインカード）に適するその他のモジュールとして実現されることができ、又は、他の形態でコンピュータシステムのシャーシ内に組み込まれる構成要素として実現されることができる。

なお、システム１０００は、コンピュータシステムの複数の構成要素の高レベルビューを示すことを意図している。しかしながら、理解すべきのは、特定の実施例において付加的構成要素が存在してもよく、また、その他の実施例において示された構成要素を異なる配置にすることが可能である。システム１０００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、メディアプレイヤー、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、スマートウォッチ、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ー又はハブ、無線アクセスポイント（ＡＰ）又はリピーター、セット・トップボックス、又はこれらの組み合わせを表すことができる。さらに、単一の機器又はシステムのみが示されたが、「機器」又は「システム」という用語は、本明細書で説明されるいずれか一種以上の方法を実現するための、単独で又は共同で１つ（又は複数）のコマンドセットを実行する機器又はシステムのいずれかの組み合わせも含まれると解釈されるものとする。

一実施形態では、システム１０００は、バス又はインターコネクト１５１０を介して接続される、プロセッサ１００１と、メモリ１００３と、装置１００５〜１００８とを含む。プロセッサ１００１は、単一のプロセッサコア又は複数のプロセッサコアが含まれる単一のプロセッサ又は複数のプロセッサを表すことができる。プロセッサ１００１は、マイクロプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）などのような、一つ以上の汎用プロセッサを表すことができる。より具体的には、プロセッサ１００１は、複雑コマンドセットコンピューティング（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小コマンドセットコンピューティング（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長コマンド語（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサ、又はその他のコマンドセットを実行するプロセッサ、又はコマンドセットの組み合わせを実行するプロセッサであってもよい。プロセッサ１００１は更に、例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、セルラー又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）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、ネットワークプロセッサ、グラフィックプロセッサ、通信プロセッサ、暗号化プロセッサ、コプロセッサ、組込みプロセッサ、又はコマンドを処理可能な任意の他のタイプのロジックのような、一つ以上の専用プロセッサであってもよい。

プロセッサ１００１は、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く、上記システムの様々な構成要素と通信するための主処理ユニット及び中央ハブとして機能することができる。このようなプロセッサは、システムオンチップ（ＳｏＣ）として実現されることができる。プロセッサ１００１は、本明細書で説明される動作及びステップを実行するためのコマンドを実行するように構成される。システム１０００は、さらに所望によるグラフィックサブシステム１００４と通信するグラフィックインターフェースを含むことができ、グラフィックサブシステム１００４は、表示コントローラ、グラフィックプロセッサ、及び／又は表示装置を含むことができる。

プロセッサ１００１は、メモリ１００３と通信することができ、メモリ１００３は、一実施形態では、所定量のシステムメモリを提供するための複数のメモリ装置によって実現されることができる。メモリ１００３は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、シンクロナスＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、又はその他のタイプの記憶装置のような、一つ以上の揮発性記憶（又はメモリ）装置を含むことができる。メモリ１００３は、プロセッサ１００１又はその他の任意の装置により実行されるコマンドシーケンスを含む情報を記憶することができる。例えば、様々なオペレーティングシステム、デバイスドライバ、ファームウェア（例えば、ベーシックインプット／アウトプットシステム又はＢＩＯＳ）、及び／又はアプリケーションの実行可能なコード及び／又はデータは、メモリ１００３にロードされ、プロセッサ１００１により実行されることができる。オペレーティングシステムは、例えば、ロボットオペレーティングシステム（ＲＯＳ）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）社のＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）オペレーティングシステム、アップル社のＭａｃＯＳ（登録商標）／ｉＯＳ（登録商標）、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）社のＡｎｄｒｏｉｄ（登録商標）、ＬＩＮＵＸ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）、又はその他のリアルタイム若しくは組込みオペレーティングシステムのような、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１０００は、さらに、ネットワークインターフェース装置１００５、所望による入力装置１００６、及びその他の所望によるＩ／Ｏ装置１００７を含む装置１００５〜１００８のようなＩ／Ｏ装置を含むことができる。ネットワークインターフェース装置１００５は、無線送受信機及び／又はネットワークインターフェースカード（ＮＩＣ）を含むことができる。上記無線送受信機は、ＷｉＦｉ送受信機、赤外線送受信機、ブルートゥース送受信機、ＷｉＭａｘ（登録商標）送受信機、無線携帯電話送受信機、衛星送受信機（例えば、全地球位置決めシステム（ＧＰＳ）送受信機）、又はその他の無線周波数（ＲＦ）送受信機、又はこれらの組み合わせであってもよい。ＮＩＣは、イーサネット（登録商標）カード（Ｅｔｈｅｒｎｅｔｃａｒｄ）であってもよい。

入力装置１００６は、マウス、タッチパネル、タッチスクリーン（表示装置１００４と統合されてもよい）、ポインター装置（例えば、スタイラス）、及び／又はキーボード（例えば、物理キーボード又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）を含むことができる。例えば、入力装置１００６は、タッチスクリーンと接続するタッチスクリーンコントローラを含むことができる。タッチスクリーン及びタッチスクリーンコントローラは、例えば、様々なタッチ感応技術（コンデンサ、抵抗、赤外線、及び表面音波の技術を含むが、これらに限定されない）のいずれか、並びにその他の近接センサアレイ、又は、タッチスクリーンと接触する一つ以上の点を決定するためのその他の素子を用いて、それらの接触及び移動又は間欠を検出することができる。

Ｉ／Ｏ装置１００７は、音声装置を含むことができる。音声装置は、音声認識、音声複製、デジタル記録、及び／又は電話機能のような音声サポート機能を促進するために、スピーカ及び／又はマイクロフォンを含んでもよい。その他のＩ／Ｏ装置１００７は、さらに、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）ポート、パラレルポート、シリアルポート、プリンタ、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、加速度計のようなモーションセンサ、ジャイロスコープ、磁力計、光センサ、コンパス、近接センサなど）、又はこれらの組み合わせを含むことができる。装置１００７は、さらに結像処理サブシステム（例えば、カメラ）を含むことができ、上記結像処理サブシステムは、写真及びビデオ断片の記録のようなカメラ機能を促進するための、電荷結合素子（ＣＣＤ）又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含むことができる。特定のセンサは、センサハブ（図示せず）を介してインターコネクト１５１０に接続されることができ、キーボード又はサーマルセンサのようなその他の装置はシステム１０００の具体的な配置又は設計により、組込みコントローラ（図示せず）により制御されることができる。

データ、アプリケーション、一つ以上のオペレーティングシステムなどの情報の永続性記憶を提供するために、プロセッサ１００１には、大容量記憶装置（図示せず）が接続されることができる。様々な実施形態において、より薄くて軽量なシステム設計を可能にしながら、システムの応答性を向上するために、このような大容量記憶装置は、ソリッドステート装置（ＳＳＤ）によって実現されることができる。しかしながら、その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）を使用して実現することができ、より小さい容量のＳＳＤ記憶装置をＳＳＤキャッシュとして機能することで、停電イベントの間にコンテキスト状態及び他のそのような情報の不揮発性記憶を可能にし、それによりシステム動作が再開するときに通電を速く実現することができる。また、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）を介してプロセッサ１００１に接続されることができる。このようなフラッシュデバイスは、上記システムのＢＩＯＳ及びその他のファームウェアを含むシステムソフトウェアの不揮発性記憶のために機能することができる。

記憶装置１００８は、コンピュータアクセス可能な記憶媒体１００９（機械可読記憶媒体又はコンピュータ可読媒体ともいう）を含むことができ、上記コンピュータアクセス可能な記憶媒体１００９には、本明細書で記載されたいずれか一種以上の方法又は機能を具体化する一つ以上のコマンドセット又はソフトウェア（例えば、モジュール、ユニット、及び／又はロジック１０２８）が記憶されている。処理モジュール／ユニット／ロジック１０２８は、計画モジュール３０５、制御モジュール３０６などの上記構成要素のいずれかを表すことができる。処理モジュール／ユニット／ロジック１０２８は、さらに、データ処理システム１０００、メモリ１００３、及びプロセッサ１００１による実行中に、メモリ１００３内及び／又はプロセッサ１００１内に完全的に又は少なくとも部分的に存在してもよく、データ処理システム１０００、メモリ１００３、及びプロセッサ１００１も機械アクセス可能な記憶媒体を構成する。処理モジュール／ユニット／ロジック１０２８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１００５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１００９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するために用いることができる。コンピュータ可読記憶媒体１００９は、例示的な実施形態において単一の媒体として示されるが、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、上記一つ以上のコマンドセットが記憶される単一の媒体又は複数の媒体（例えば、集中型又は分散型データベース、及び／又は関連するキャッシュとサーバ）を含むと解釈されるものとする。また、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、コマンドセットを記憶又は符号化できる任意の媒体を含むと解釈されるものであり、上記コマンドセットは機械により実行され、本願のいずれか一種以上の方法を上記機械に実行させるためのものである。それゆえに、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、ソリッドステートメモリ、光学媒体及び磁気媒体、又はその他の任意の非一時的な機械可読媒体を含むが、これらに限定されないと解釈されるものとする。

本明細書に記載の処理モジュール／ユニット／ロジック１０２８、構成要素及びその他の特徴は、ディスクリートハードウェア構成要素として実現されてもよく、又はハードウェア構成要素（例えば、ＡＳＩＣＳ、ＦＰＧＡ、ＤＳＰ又は類似の装置）の機能に統合されてもよい。さらに、処理モジュール／ユニット／ロジック１０２８は、ハードウェア装置におけるファームウェア又は機能性回路として実現されてもよい。さらに、処理モジュール／ユニット／ロジック１０２８は、ハードウェア装置とソフトウェア構成要素の任意の組み合わせで実現されてもよい。

なお、システム１０００は、データ処理システムの様々な構成要素を有するものとして示されているが、構成要素を相互接続する任意の特定のアーキテクチャ又は方式を表すことを意図するものではなく、そのような詳細は、本願の実施形態と密接な関係がない。また、より少ない構成要素又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、及び／又はその他のデータ処理システムも、本願の実施形態と共に使用することができることを理解されたい。

上記具体的な説明の一部は、既に、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と記号表現で示される。これらのアルゴリズムの説明及び表現は、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。本明細書では、一般的に、アルゴリズムは、所望の結果につながるセルフコンシステントシーケンスと考えられる。これらの動作は、物理量の物理的処置が必要なものである。

しかしながら、念頭に置くべきのは、これらの用語及び類似の用語の全ては、適切な物理量に関連付けられるものであり、これらの量を標識しやすくするためのものに過ぎない。以上の説明で他に明示的に記載されていない限り、本明細書の全体にわたって理解すべきのは、用語（例えば、添付された特許請求の範囲に記載のもの）による説明とは、コンピュータシステム、又は類似の電子計算装置の動作又はプロセスを指し、上記コンピュータシステム又は電子計算装置は、コンピュータシステムのレジスタ及びメモリにおける物理（電子）量として示されたデータを制御するとともに、上記データをコンピュータシステムメモリ又はレジスタ又はこのようなその他の情報記憶装置、伝送又は表示装置において同様に物理量として示された別のデータに変換する。

本願の実施形態は、本明細書の動作を実行するための装置にも関する。このようなコンピュータプログラムは、非一時的なコンピュータ可読媒体に記憶される。機械可読媒体は、機械（例えば、コンピュータ）により読み取り可能な形式で情報を記憶するための任意のメカニズムを含む。例えば、機械可読（例えば、コンピュータ可読）媒体は、機械（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、光学記憶媒体、フラッシュメモリ装置）を含む。

上述した図面において説明されたプロセス又は方法は、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジックなど）、ソフトウェア（例えば、非一時的なコンピュータ可読媒体に具現化されるもの）、又は両方の組み合わせを含む処理ロジックにより実行されることができる。上記プロセス又は方法は、以上で特定の順序に応じて説明されたが、上記動作の一部が異なる順序で実行されてもよいことを理解されたい。また、一部の動作は、順番ではなく並行して実行されてもよい。

本願の実施形態は、いずれの特定のプログラミング言語を参照することなく記載されている。理解すべきのは、本明細書に記載の本願の実施形態の教示を実現するために、様々なプログラミング言語を使用することができる。

上記明細書において、本願の実施形態は、既にその具体的な例示的な実施形態を参照しながら記載された。明らかなように、添付された特許請求の範囲に記載された本願のより広い趣旨及び範囲を逸脱しない限り、本発明に対して様々な変更を行うことができる。それゆえに、本明細書及び図面は、限定的な意味でなく、例示的な意味で理解されるべきである。

Claims (18)

1. 自動運転車の障害物の軌跡により前記自動運転車に対してナビゲーションの調整が請求されるか否かを確定するコンピュータ実施方法であって、
   自動運転車の障害物の軌跡を確定するステップであって、前記軌跡は、複数の第一順序の点{Ｐ_０..Ｐ_Ｍ}で示される、ステップと、
   前記自動運転車のナビゲーションの参照線路を確定するステップであって、前記参照線路は、複数の第二順序の点{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}で示される、ステップと、
   前記障害物と前記自動運転車とが同じ方向に進行していることを確定したのに応じて、
   Ｐ_０からＳ_０までの距離がＰ_０から{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}における任意の点までの最小距離となるように、点Ｓ_０∈{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}を捜し出し、
   点Ｐ_ｉ∈{Ｐ_１..Ｐ_Ｍ}のそれぞれに対して、Ｐ_ｉからＳ_ｉまでの距離がＰ_ｉから{Ｓ_ｉ−１..Ｒ_Ｎ}における任意の点までの最小距離となるように、点Ｓ_ｉ∈{Ｓ_ｉ−１..Ｒ_Ｎ}を捜し出し、ただし、ｉ＝１〜Ｍである、ステップと、
   任意のｉ∈{０..Ｍ}に対するＰ_ｉとＳ_ｉとの間の距離が距離値の閾値より小さいことを確定したのに応じて、前記自動運転車のナビゲーションを調整するステップと、
   を含むことを特徴とする方法。
2. 前記障害物と前記自動運転車とが反対方向に進行していることを確定したのに応じて、
   Ｐ_ＭからＳ_Ｍまでの距離がＰ_Ｍから{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}における任意の点までの最小距離となるように、点Ｓ_Ｍ∈{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}を捜し出し、
   点Ｐ_ｉ∈{Ｐ_０..Ｐ_Ｍ−１}のそれぞれに対して、Ｐ_ｉからＳ_ｉまでの距離がＰ_ｉから{Ｒ_０..Ｓ_ｉ+１}における任意の点までの最小距離となるように、{Ｒ_０..Ｓ_ｉ+１}から点Ｓ_ｉを捜し出し、ただし、ｉ＝Ｍ−１〜０である、ステップを更に含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記自動運転車に対する前記障害物の進行方向は、
   高解像度の地図を使用して、前記障害物の車線の方向及び前記自動運転車の車線の方向を確定するステップ、又は
   前記自動運転車の感知モジュールを使用して、前記障害物の進行方向θ_ＯＢＳ、前記自動運転車の進行方向θ_ＡＤＶを確定し、さらに、
   θ_ＡＤＶ−θ_ＯＢＳの絶対値が進行方向値の閾値より小さいと、前記障害物と前記自動運転車とが同じ方向に進行し、
   θ_ＡＤＶ−θ_ＯＢＳ−１８０°の絶対値が前記進行方向値の閾値より小さいと、前記障害物と前記自動運転車とが反対方向に進行していると確定するステップと、
   の中の少なくとも１つによって確定されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
4. 前記進行方向値の閾値は３０°〜４０°であることを特徴とする請求項３に記載の方法。
5. Ｍ＝１００且つＮ＝１０００であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
6. ｉ＝１〜Ｍ−１に対して、{Ｐ_０..Ｐ_Ｍ}における各Ｐ_ｉとＰ_ｉ+１との間に
   

   

   個の点を補間するステップと、
   Ｐ_ｉのそれぞれに対してＳ_ｉを捜し出すように、前記障害物の軌跡の反復カウンターとしてＭ＝Ｎを設定するステップであって、前記Ｐ_ｉのそれぞれに対してＳ_ｉを捜し出すことは、Ｐ_ｉ∈{Ｐ_１..Ｐ_Ｎ}のそれぞれに対して、Ｐ_ｉからＳ_ｉまでの距離がＰ_ｉから{Ｓ_ｉ−１..Ｒ_Ｎ}における任意の点までの最小距離となるように、点Ｓ_ｉ∈{Ｓ_ｉ−１..Ｒ_Ｎ}を捜し出し、ただし、ｉ＝１〜Ｎである、ステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
7. 指令が記憶されている非一時的な機械可読媒体であって、前記指令がプロセッサによって実行される時に前記プロセッサに操作を実行させ、前記操作は、
   自動運転車の障害物の軌跡を確定するステップであって、前記軌跡は、複数の第一順序の点{Ｐ_０..Ｐ_Ｍ}で示される、ステップと、
   前記自動運転車のナビゲーションの参照線路を確定するステップであって、前記参照線路は、複数の第二順序の点{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}で示される、ステップと、
   前記障害物と前記自動運転車とが同じ方向に進行していることを確定したのに応じて、
   Ｐ_０からＳ_０までの距離がＰ_０から{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}における任意の点までの最小距離となるように、点Ｓ_０∈{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}を捜し出し、
   点Ｐ_ｉ∈{Ｐ_１..Ｐ_Ｍ}のそれぞれに対して、Ｐ_ｉからＳ_ｉまでの距離がＰ_ｉから{Ｓ_ｉ−１..Ｒ_Ｎ}における任意の点までの最小距離となるように、点Ｓ_ｉ∈{Ｓ_ｉ−１..Ｒ_Ｎ}を捜し出し、ただし、ｉ＝１〜Ｍである、ステップと、
   任意のｉ∈{０..Ｍ}に対するＰ_ｉとＳ_ｉとの間の距離が距離値の閾値より小さいことを確定したのに応じて、前記自動運転車のナビゲーションを調整するステップと、
   を含むことを特徴とする非一時的な機械可読媒体。
8. 前記操作は、
   前記障害物と前記自動運転車とが反対方向に進行していることを確定したのに応じて、
   Ｐ_ＭからＳ_Ｍまでの距離がＰ_Ｍから{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}における任意の点までの最小距離となるように、点Ｓ_Ｍ∈{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}を捜し出し、
   点Ｐ_ｉ∈{Ｐ_０..Ｐ_Ｍ−１}のそれぞれに対して、Ｐ_ｉからＳ_ｉまでの距離がＰ_ｉから{Ｒ_０..Ｓ_ｉ+１}における任意の点までの最小距離となるように、{Ｒ_０..Ｓ_ｉ+１}から点Ｓ_ｉを捜し出し、ただし、ｉ＝Ｍ−１〜０である、ステップを更に含むことを特徴とする請求項７に記載の媒体。
9. 前記自動運転車に対する前記障害物の進行方向は、
   高解像度の地図を使用して、前記障害物の車線の方向及び前記自動運転車の車線の方向を確定するステップ、又は
   前記自動運転車の感知モジュールを使用して、前記障害物の進行方向θ_ＯＢＳ、前記自動運転車の進行方向θ_ＡＤＶを確定し、さらに、
   θ_ＡＤＶ−θ_ＯＢＳの絶対値が進行方向値の閾値より小さいと、前記障害物と前記自動運転車とが同じ方向に進行し、
   θ_ＡＤＶ−θ_ＯＢＳ−１８０°の絶対値が前記進行方向値の閾値より小さいと、前記障害物と前記自動運転車とが反対方向に進行していると確定するステップと、
   の中の少なくとも１つによって確定されることを特徴とする請求項７に記載の媒体。
10. 前記進行方向値の閾値は３０°〜４０°であることを特徴とする請求項９に記載の媒体。
11. Ｍ＝１００且つＮ＝１０００であることを特徴とする請求項７に記載の媒体。
12. 前記操作は、
    ｉ＝１〜Ｍ−１に対して、{Ｐ_０..Ｐ_Ｍ}における各Ｐ_ｉとＰ_ｉ+１との間に
    

    

    個の点を補間するステップと、
    Ｐ_ｉのそれぞれに対してＳ_ｉを捜し出すように、前記障害物の軌跡の反復カウンターとしてＭ＝Ｎを設定するステップであって、前記Ｐ_ｉのそれぞれに対してＳ_ｉを捜し出すことは、Ｐ_ｉ∈{Ｐ_１..Ｐ_Ｎ}のそれぞれに対して、Ｐ_ｉからＳ_ｉまでの距離がＰ_ｉから{Ｓ_ｉ−１..Ｒ_Ｎ}における任意の点までの最小距離となるように、点Ｓ_ｉ∈{Ｓ_ｉ−１..Ｒ_Ｎ}を捜し出し、ただし、ｉ＝１〜Ｎである、ステップをさらに含むことを特徴とする請求項７に記載の媒体。
13. プロセッサと、
    指令が記憶されるように、前記プロセッサに接続されているメモリとを含むデータ処理システムであって、
    前記指令がプロセッサによって実行される時に前記プロセッサに操作を実行させ、前記操作は、
    自動運転車の障害物の軌跡を確定するステップであって、前記軌跡は、複数の第一順序の点{Ｐ_０..Ｐ_Ｍ}で示される、ステップと、
    前記自動運転車のナビゲーションの参照線路を確定するステップであって、前記参照線路は、複数の第二順序の点{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}で示される、ステップと、
    前記障害物と前記自動運転車とが同じ方向に進行していることを確定したのに応じて、
    Ｐ_０からＳ_０までの距離がＰ_０から{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}における任意の点までの最小距離となるように、点Ｓ_０∈{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}を捜し出し、
    点Ｐ_ｉ∈{Ｐ_１..Ｐ_Ｍ}のそれぞれに対して、Ｐ_ｉからＳ_ｉまでの距離がＰ_ｉから{Ｓ_ｉ−１..Ｒ_Ｎ}における任意の点までの最小距離となるように、点Ｓ_ｉ∈{Ｓ_ｉ−１..Ｒ_Ｎ}を捜し出し、ただし、ｉ＝１〜Ｍである、ステップと、
    任意のｉ∈{０..Ｍ}に対するＰ_ｉとＳ_ｉとの間の距離が距離値の閾値より小さいことを確定したのに応じて、前記自動運転車のナビゲーションを調整するステップと、
    を含むことを特徴とするデータ処理システム。
14. 前記操作は、
    前記障害物と前記自動運転車とが反対方向に進行していることを確定したのに応じて、
    Ｐ_ＭからＳ_Ｍまでの距離がＰ_Ｍから{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}における任意の点までの最小距離となるように、点Ｓ_Ｍ∈{Ｒ_０..Ｒ_Ｎ}を捜し出し、
    点Ｐ_ｉ∈{Ｐ_０..Ｐ_Ｍ−１}のそれぞれに対して、Ｐ_ｉからＳ_ｉまでの距離がＰ_ｉから{Ｒ_０..Ｓ_ｉ+１}における任意の点までの最小距離となるように、{Ｒ_０..Ｓ_ｉ+１}から点Ｓ_ｉを捜し出し、ただし、ｉ＝Ｍ−１〜０である、ステップを更に含むことを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
15. 前記自動運転車に対する前記障害物の進行方向は、
    高解像度の地図を使用して、前記障害物の車線の方向及び前記自動運転車の車線の方向を確定するステップ、又は
    前記自動運転車の感知モジュールを使用して、前記障害物の進行方向θ_ＯＢＳ、前記自動運転車の進行方向θ_ＡＤＶを確定し、さらに、
    θ_ＡＤＶ−θ_ＯＢＳの絶対値が進行方向値の閾値より小さいと、前記障害物と前記自動運転車とが同じ方向に進行し、
    θ_ＡＤＶ−θ_ＯＢＳ−１８０°の絶対値が前記進行方向値の閾値より小さいと、前記障害物と前記自動運転車とが反対方向に進行していると確定するステップと、
    の中の少なくとも１つによって確定されることを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
16. 前記進行方向値の閾値は３０°〜４０°であることを特徴とする請求項１５に記載のシステム。
17. Ｍ＝１００且つＮ＝１０００であることを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
18. 前記操作は、
    ｉ＝１〜Ｍ−１に対して、{Ｐ_０..Ｐ_Ｍ}における各Ｐ_ｉとＰ_ｉ+１との間に
    

    

    個の点を補間するステップと、
    Ｐ_ｉのそれぞれに対してＳ_ｉを捜し出すように、前記障害物の軌跡の反復カウンターとしてＭ＝Ｎを設定するステップであって、前記Ｐ_ｉのそれぞれに対してＳ_ｉを捜し出すことは、Ｐ_ｉ∈{Ｐ_１..Ｐ_Ｎ}のそれぞれに対して、Ｐ_ｉからＳ_ｉまでの距離がＰ_ｉから{Ｓ_ｉ−１..Ｒ_Ｎ}における任意の点までの最小距離となるように、点Ｓ_ｉ∈{Ｓ_ｉ−１..Ｒ_Ｎ}を捜し出し、ただし、ｉ＝１〜Ｎである、ステップをさらに含むことを特徴とする請求項１３に記載のシステム。

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