JP2019167091A - 自動運転車両の周辺車両の挙動に基づくリアルタイム感知調整と運転調整 - Google Patents

Abstract

【課題】自動運転の為のリアルタイム感知調整および補正、並びに運転適用方法を提供する。【解決手段】システムは、ＡＤＶの周囲の周辺車両の運転時の挙動を解析し、原始感知を改善することにより、更新された運転環境にも適応できることに利用される。センサーによって提供される感知情報に加えて、感知情報に基づいて周辺車両の挙動を解析する。システムは、周辺車両の挙動に基づいて、感知情報に基づいて認識していない障害物があり得ることを認識する。オプションとして、感知情報に基づいて決定された各障害物が、実際に存在しないこともあり得ることを、周辺車両の挙動に基づいて認識する。それに応じて、ＡＤＶ用に生成された経路を調整して、ＡＤＶの自動運転を改善する。【選択図】図９

Description

本発明の実施形態は、総体的に自動運転車両を操作することに関する。より具体的には、本発明の実施形態は、リアルタイム感知に基づいて自動運転車両の自動運転を調整することに関する。

自動運転モード（例えば、無人運転）で運転させる車両は、乗員、特に運転者を運転に関わる役割の一部から解放することが可能である。自動運転モードで運転させる場合に、車両は車載センサーを使用して、各位置へ案内されることにより、最少のヒューマンマシンインタラクションや乗員なし等の状況で走行することができる。

運動計画と制御は、自動運転の肝心な操作処理である。自動運転車両（ＡＤＶ）のセンサーにより取得されたＡＤＶの周辺運転環境を感知した感知情報に基づいて、ＡＤＶの経路（走行軌道）を計画と制御する。但し、ＡＤＶが現在のセンサーシステムのみを利用する場合は、感知が非常に制限される可能性がある。従来のセンサー技術を用いて、一定の距離内で周辺環境を感知することができる。

例えば、障害物は、ＡＤＶに取り付けられたセンサーを用いて検知できる為には、最低限の要件がある。その中に、道路の障害、例えば大きくて、広い（但し低い）石、或いは小さな動物があり得る。一般的には、障害物の位置、サイズ、種類等に対する誤検知がある。ＡＤＶが障害物を正確に検知できない場合は、緊急停止或いは一時停止等の他のエラーが発生する可能性がある。

本発明の実施形態は、図面の各図において限定的ではなく例示的に示されて、図面において同一の参照符号は、同様な素子を示す。
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。 一実施形態に係る自動運転車両の例を示すブロック図である。 一実施形態に係る自動運転車両と共に使用される感知・計画システムの例を示すブロック図である。 一実施形態に係る自動運転車両と共に使用される感知・計画システムの例を示すブロック図である。 一実施形態に係る計画モジュールの例を示す概略図である。 一実施形態に係る計画モジュールの例を示す概略図である。 一実施形態に係る経路計画のプロセスを示す概略図である。 一実施形態に係る運転シーンを示す概略図である。 一実施形態に係る運転シーンを示す概略図である。 別の一実施形態に係る運転シーンを示す概略図である。 別の一実施形態に係る運転シーンを示す概略図である。 別の一実施形態に係る運転シーンを示す概略図である。 別の一実施形態に係る運転シーンを示す概略図である。 一実施形態に係る自動運転車両を操作させるプロセスを示すフローチャートである。 幾つかの実施形態に係る周辺車両の運転時の挙動に基づいて経路を修正するプロセスを示すフローチャートである。 特定の実施形態に係る周辺車両の運転時の挙動に基づいて経路を修正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、検討する詳細を参照して、本発明の各実施形態及び態様を記載し、図面においては前記各実施形態を示す。下記記載及び図面は、本発明を説明するためのものであり、本発明を限定するものとして解釈されるべきではない。特定の詳細を多く記載することは、本発明の各実施形態を全面的に理解するためである。但し、本発明の実施形態を簡潔的に検討するために、周知または通常の詳細を記載しない場合がある。

本明細書において、「一実施形態」または「実施形態」を言及することは、当該実施形態による記載する特定の特徴、構成または特性が本発明の少なくとも一つの実施形態に含まれることを意味する。「一実施形態では」という語句について、本明細書における各箇所での記載のすべては、必ずしも同一の実施形態を指すことに限定されない。

幾つかの実施形態によれば、自動運転の為のリアルタイム感知調整および補正、並びに運転適用方法が提供される。当該システムは、ＡＤＶの周囲の周辺車両の運転時の挙動を解析して、当該解析に基づいて原始感知を改善させることにより、更新された運転環境にも適応することに利用される。一実施形態において、センサーによって提供される感知情報に加えて、当該システムは、さらに感知情報に基づいて周辺車両の挙動を解析する。システムは、周辺車両の挙動に基づいて、感知情報に基づいて認識していない障害物もあり得ることを認識することができる。オプションとして、システムは、周辺車両の挙動に基づいて、感知情報に基づいて決定された障害物が実際に存在しないことも認識することができる。それに応じて、ＡＤＶ用に生成された経路を調整して、ＡＤＶの自動運転を改善することができる。

一実施形態によれば、例えば、ＡＤＶに取り付けられた一つ以上のセンサーから、道路内の一つ以上の障害物を感知した第一感知情報が受信される。ＡＤＶの一つ以上の周辺車両を感知した第二感知情報を受信する。第一感知情報及び第二感知情報に基づいて、経路の第一セットを生成する。周辺車両の運転時の挙動を決定するために、第二感知情報に対して解析を実行する。周辺車両の運転時の挙動の解析に基づいて、第一セットの一つ以上の経路を修正する。第一セットの経路の修正に基づいて、経路の第二セットを生成する。一つ以上の経路選択規則または選択基準の一セットに基づいて、第二セットの経路のうちの一つを選択して、ＡＤＶを制御する。

一実施形態において、周辺車両に対して、（第二感知情報により決定された）周辺車両の現在位置及び（周辺車両の運転履歴により決定された）以前位置に基づいて周辺車両の移動方向が特定される。第一セットの経路を修正する場合、第一感知情報から観測された障害物と周辺車両の挙動に基づいて経路の経路コスト（経路代価）を調整することが可能であり、選択された経路は、第二セットの経路の中で最低の経路コストから選択される。

別の一実施形態によれば、システムは、周辺車両の挙動に基づいて、道路内の第一位置を回避するための周辺車両の一つ以上の迂回を認識する。システムは、さらに、障害物感知情報に基づいて、第一位置の所定の近隣範囲内に障害物が存在しないことを決定する。このシナリオでは、第一位置の周辺には必ず車両が迂回して回避しなければならない物体が存在する。従って、システムは第一位置の近隣範囲内において、少なくとも一つの仮想障害物を追加し、更に仮想障害物に基づいて経路の第二セットを生成する。追加された各仮想障害物に応じて、第一セットの経路内で第一位置または第一位置の所定の近隣範囲内を通過するいずれの経路の経路コストも増加させることが可能であり、経路コストは、その後の経路選択に利用することができる。オプションとして、第一セットの経路の内の少なくともいくつかの経路は第一位置に相対する相対位置または距離に基づいて調整される（例えば、経路コストを増加する）ことが可能である。

更なる一実施形態によれば、システムは、障害物感知情報に基づいて、道路内の第一位置に障害物が存在することを決定する。システムは更に、周辺車両の挙動に基づいて、一つ以上の周辺車両が第一位置或いは第一位置の所定の近隣範囲内を通過することを認識する。経路の第二セットを生成する前に道路上から障害物が取り除かれることができる。取り除かれた障害物に基づいて、第一位置または第一位置の所定の近隣範囲内を通過する経路の経路コストを削減することが可能であり、経路コストは、その後の経路選択に利用することができる。オプションとして、第一セットの経路の内の少なくともいくつかの経路は第一位置に相対する相対位置または距離に基づいて調整される（例えば、経路コストを削減する）ことが可能である。

図１は、本発明の一実施形態に係る自動運転車両のネットワーク構成を示すブロック図である。図１を参照すると、ネットワーク構成１００は、ネットワーク１０２を介して一つ以上のサーバー１０３〜１０４に対して通信可能に接続する自動運転車両（ＡＤＶ）１０１を備える。一つの自動運転車両のみを示すが、複数の自動運転車両は、ネットワーク１０２を介して相互に接続し、および／またはサーバー１０３〜１０４に接続可能である。ネットワーク１０２は、いずれのタイプのネットワークであってもよく、例えば、有線または無線のローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネットのような広域ネットワーク（ＷＡＮ）、セルラ網、衛星ネットワークまたはそれらの組み合せである。サーバー１０３〜１０４は、いずれの形式のサーバーまたはサーバークラスタであってもよく、例えば、ネットワークサーバーやクラウドサーバー、アプリケーションサーバー、バックエンドサーバーまたはそれらの組み合せである。サーバー１０３〜１０４は、データ解析サーバーやコンテンツサーバー、交通情報サーバー、地図と関心点（ＭＰＯＩ）サーバーまたは位置サーバーなどであってもよい。

自動運転車両とは、自動運転モードに配置可能な車両を指し、前記自動運転モードで、車両は、運転者からの入力が非常に少なく又は完全にない状況で、ナビゲートにより環境を通過する。そのような自動運転車両は、センサーシステムを備えることができ、前記センサーシステムは、車両運転環境に関する情報を検出可能に一つ以上のセンサーを有するように配置される。前記車両及び関連するコントローラは、検出された情報を使用して、ナビゲートにより前記環境を通過する。自動運転車両１０１は、手動モード、全自動運転モードまたは部分自動運転モードで運転させることが可能である。

一実施形態において、自動運転車両１０１は、感知・計画システム１１０と、車両制御システム１１１と、無線通信システム１１２と、ユーザインタフェースシステム１１３と、センサーシステム１１５とを備えるが、これに限定されない。自動運転車両１０１は、通常の車両に含まれる一部の汎用的な要素、例えば、エンジン、車輪、ステアリングホイール、変速機などを備えることが可能であり、前記要素は、車両制御システム１１１および／または感知・計画システム１１０により多種の通信信号および／または命令(commands)で制御され、当該多種の通信信号および／または命令(commands)は、例えば、加速信号または命令(commands)、減速信号または命令(commands)、方向転換信号または命令(commands)、ブレーキ信号または命令(commands)などである。

要素１１０〜１１５は、インターコネクト、バス、ネットワークまたはそれらの組合せを介して相互に通信可能に接続されることが可能である。例えば、要素１１０〜１１５は、コントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ）バスを介して相互に通信可能に接続されることが可能である。ＣＡＮバスは、マイクロコントローラと装置がホストなしの応用において相互に通信することを許容するように設計された車両バス規格である。それは、最初は自動車内部の多重化電気配線のために設計されたメッセージに基づくプロトコルであるが、様々な他の環境にも使用される。

図２を参照すると、一実施形態において、センサーシステム１１５は、一つ以上のカメラ２１１と、全地球測位システム（ＧＰＳ）ユニット２１２と、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）２１３と、レーダーユニット２１４と、光検出と測距（ＬＩＤＡＲ）ユニット２１５とを備えるが、これに限定されない。ＧＰＳユニット２１２は、自動運転車両の位置に関する情報を提供するように動操作可能な送受信器を備えることが可能である。ＩＭＵユニット２１３は、慣性加速度に基づいて自動運転車両の位置及び配方の変化を検知可能である。レーダーユニット２１４は、無線信号により自動運転車両のローカル環境における対象を検知するシステムを表すことが可能である。一部の実施形態では、検知対象に加え、レーダーユニット２１４は、更に対象の速度および／または前進方向を検知可能である。ＬＩＤＡＲユニット２１５は、レーザーにより自動運転車両が所在する環境における対象を検知することが可能である。ＬＩＤＡＲユニット２１５は、他のシステム要素に加え、一つ以上のレーザー光源、レーザースキャナ及び一つ以上の検出器を備えることが可能である。カメラ２１１は、自動運転車両の周囲環境の画像を撮像するための一つ以上の装置を備えることが可能である。カメラ２１１は、スチルカメラおよび／またはビデオカメラであってもよい。カメラは、機械的に移動可能なものであってもよく、例えば、カメラが回転および／または傾斜するステージに取り付けてもよい。

センサーシステム１１５は、例えば、ソナーセンサーや赤外線センサー、ステアリングセンサー、スロットルセンサー、ブレーキセンサー及びオーディオセンサー（例えば、マイクロホン）などの他のセンサーを備えることが可能である。オーディオセンサーは、自動運転車両の周囲環境から音声を収音するように配置可能である。ステアリングセンサーは、ステアリングホイール、車両の車輪またはそれらの組み合せのステアリング角度を検知するように配置可能である。スロットルセンサー及びブレーキセンサーは、それぞれ車両のスロットル位置及びブレーキ位置を検知する。スロットルセンサー及びブレーキセンサーは、集積式スロットル／ブレーキセンサーに集積される場合もある。

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と、スロットルユニット２０２（加速ユニットともいう）と、ブレーキユニット２０３とを備えるが、これに限定されない。ステアリングユニット２０１は、車両の方向または前進方向を調整するためのものである。スロットルユニット２０２は、モータまたはエンジンの速度を制御することにより、車両の速度及び加速度を制御することに使用される。ブレーキユニット２０３は、摩擦を与えることにより、車両の車輪またはタイヤを減速させて車両を減速させる。なお、図２に示す要素は、ハードウェア、ソフトウェアまたはそれらの組み合せで実現されることが可能である。

図１に戻って、無線通信システム１１２は、自動運転車両１０１と、例えば装置やセンサー、他の車両などの外部システムとの通信を許容する。例えば、無線通信システム１１２は、一つ以上の装置と直接に無線通信を行い、または通信ネットワークを介して無線通信を行うことが可能であり、例えば、ネットワーク１０２を介してサーバー１０３〜１０４と通信する。無線通信システム１１２は、いずれのセルラ通信ネットワークまたは無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）を使用可能であり、例えば、ＷｉＦｉを利用して他の要素やシステムと通信可能である。無線通信システム１１２は、例えば赤外線リンクやブルートゥース（登録商標）などを利用して装置（例えば、乗員のモバイル装置、表示装置、車両１０１内のスピーカ）と直接に通信可能である。ユーザインタフェースシステム１１３は、車両１０１内で実現された周辺装置の部分であることが可能であり、例えばキーボード、タッチパネル表示装置、マイクロホン及びスピーカなどを含む。

特に自動運転モードで操作される際に、自動運転車両１０１の機能の一部または全部は、感知・計画システム１１０により制御または管理されることが可能である。感知・計画システム１１０は、必要なハードウェア（例えば、プロセッサー、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・ルーティング（経路の手配）プログラム）を含み、センサーシステム１１５、制御システム１１１、無線通信システム１１２および／またはユーザインタフェースシステム１１３から情報を受信して、受信した情報を処理し、起点から目的地点までのルートまたは経路を計画した後、計画と制御情報に基づいて車両１０１を運転させる。或いは、感知・計画システム１１０は、車両制御システム１１１と集積されてもよい。

例えば、乗員であるユーザは、例えばユーザインタフェースを介して行程の出発地位置及び目的地を指定することが可能である。感知・計画システム１１０は、行程に関するデータを取得する。例えば、感知・計画システム１１０は、ＭＰＯＩサーバーから位置とルート情報を取得することが可能であり、前記ＭＰＯＩサーバーは、サーバー１０３〜１０４の一部であってもよい。位置サーバーは位置サービスを提供するとともに、ＭＰＯＩサーバーは地図サービス及び一部の位置のＰＯＩを提供する。その代わりに、そのような位置及びＭＰＯＩ情報は、感知・計画システム１１０の不揮発性記憶装置にローカルキャッシュされてもよい。

自動運転車両１０１がルートに沿って移動する際に、感知・計画システム１１０は、交通情報システムまたはサーバー（ＴＩＳ）からリアタイム交通情報を取得してもよい。なお、サーバー１０３〜１０４は、第三者エンティティにより操作されることが可能である。その代わりに、サーバー１０３〜１０４の機能は、感知・計画システム１１０に集積されてもよい。感知・計画システム１１０は、リアタイム交通情報、ＭＰＯＩ情報及び位置情報、並びサセンサーシステム１１５により検出または検知されたリアタイムローカル環境データ（例えば、障害物、対象、周辺の車両）に基づいて、最適ルートを計画して、計画したルートに基づいて、例えば制御システム１１１を介して車両１０１を運転させること可能であり、これにより、安全で且つ効率よく指定の目的地に到達することができる。

サーバー１０３は、データ解析システムであってもよく、各種のクライアントに対してデータ解析サービスを提供する。一実施形態では、データ解析システム１０３は、データ収集器１２１及び機械学習エンジン１２２を備える。データ収集器１２１は、各種の車両（自動運転車両または人間の運転者が運転させる通常の車両）から運転統計データ１２３を収集する。運転統計データ１２３は、発行する運転命令(commands)（例えば、スロットル、ブレーキ、ステアリング命令(commands)）及び車両のセンサーにより異なる時点で捕捉された車両の応答（例えば、速度、加速、減速、方向）を示す情報を含む。運転統計データ１２３は、異なる時点での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備える）、ＭＰＯＩ、道路状況、气候状況などを更に含むことが可能である。

機械学習エンジン１２２は、運転統計データ１２３に基づいて、各種の目的で、一セットの規則、アルゴリズムおよび／または予測モデル１２４を生成または学習する。一実施形態において、規則、アルゴリズムおよび／または予測モデル１２４は、周辺車両の運転時の挙動を決定するためにどのようにＡＤＶの周辺車両の感知情報を解析するかに関する情報を備える。規則、アルゴリズムおよび／または予測モデル１２４は、どのように周辺車両の運転時の挙動に基づいて、経路の経路コストを決定するかに関する情報を更に備えてもよい。「周辺車両」という用語は、特定ＡＤＶの前方または前（真正面または近隣する車線の前方）の車両を指す。

図３Ａ及び図３Ｂは一実施形態に係る自動運転車両とともに使用される感知・計画システムの例を示すブロック図である。システム３００は、図１の自動運転車両１０１の一部として実現されることが可能であり、感知・計画システム１１０と、制御システム１１１と、センサーシステム１１５とを備えるが、これに限定されない。図３Ａ〜図３Ｂを参照すると、感知・計画システム１１０は、位置計測モジュール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（経路の手配）モジュール３０７とを備えるが、これに限定されない。

モジュール３０１〜３０７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み合せにより実現されることが可能である。例えば、それらのモジュールは、永続的（不揮発性）記憶装置３５２にインストールされて、メモリ３５１にローディングされ、且つ一つ以上のプロセッサー（図示せず）により実行されることが可能である。なお、それらのモジュールの一部または全部は、図２の車両制御システム１１１のモジュールの一部または全部に対して通信可能に接続され、または集積される。モジュール３０１〜３０７の一部は、集積モジュールに集積されてもよい。

位置計測モジュール３０１は、自動運転車両３００の現在位置（例えば、ＧＰＳユニット２１２による）を特定するとともに、ユーザの行程やルートに関するデータ全体を管理する。位置計測モジュール３０１（地図及びルートモジュールともいう）は、ユーザの行程やルートに関するデータ全体を管理する。ユーザは、例えばユーザインタフェースを介してログインして、行程の出発地位置及び目的地を指定することができる。位置計測モジュール３０１は、自動運転車両３００の地図とルート情報３１１のような他の要素と通信して、行程に関するデータを取得する。例えば、位置計測モジュール３０１は、位置サーバーと地図及びＰＯＩ（ＭＰＯＩ）サーバーから位置とルート情報を取得することが可能である。位置サーバーは位置サービスを提供するとともに、ＭＰＯＩサーバーは地図サービス及び一部の位置のＰＯＩを提供することにより、それらを地図とルート情報３１１の一部としてキャッシュすることが可能である。自動運転車両３００がルートに沿って移動する際に、位置計測モジュール３０１は、交通情報システムまたはサーバーからリアタイム交通情報を取得することができる。

感知モジュール３０２は、センサーシステム１１５により提供されるセンサーデータ及び位置計測モジュール３０１により取得される位置計測情報に基づいて、周囲環境への感知を特定する。感知情報は、通常の運転者がその運転している車両の周囲から感知したものを示す。感知は、例えば対象式による車線配置（例えば、直線車線または湾曲車線）、信号機信号、他の車両の相対位置、歩行者、建物、横断歩道や他の交通に関する標識（例えば、止まれ標識、道譲れ標識）などを備えることが可能である。

感知モジュール３０２は、コンピュータビジョンシステムまたはコンピュータビジョンシステムの機能を含むことが可能であり、一つ以上のカメラにより撮像された画像を処理且つ解析することにより、自動運転車両環境における対象および／または特徴を認識する。前記対象は、交通信号、道路境界、他の車両、歩行者および／または障害物などを含むことが可能である。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可能である。一部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、対象の追跡、及び対象の速度の推定などを行うことが可能である。感知モジュール３０２は、レーダおよび／またはＬＩＤＡＲのような他のセンサーにより提供される他のセンサーデータに基づいて、対象を検出してもよい。

予測モジュール３０３は、各対象に対して、対象が現在の状況においてどのように動作するかを予測する。予測は、感知データに基づいて行われるものであり、当該感知データは、一セットの地図とルート情報３１１及び交通規則３１２の時点を考慮して、運転環境を感知したものである。例えば、対象が反対方向の車両であり且つ現在運転環境が交差点を含むと、予測モジュール３０３は、車両が直進するかまたは旋回を行うかを予測する。感知データは、交差点に信号機がないことを示すと、予測モジュール３０３は、車両が交差点に進入する前に完全に停止する必要があると予測することがある。感知データは、車両が現在で左折専用車線または右折専用車線にあることを示すと、予測モジュール３０３は、車両がそれぞれ左折または右折を行う可能性が高いと予測することがある。

決定モジュール３０４は、各対象に対して、どのように対象を対処するかを决定する。例えば、特定の対象（例えば、交差ルートにある他の車両）及び対象を記述するメタデータ（例えば、速度、方向、旋回角度）に対して、決定モジュール３０４は、前記対象に行き合う時にどうのように動作するか（例えば、追い越し、一時停止、停止、越え）を決定する。決定モジュール３０４は、例えば交通規則や運転規則３１２の規則集合に基づいて、そのような决定を行うことが可能であり、前記規則集合が不揮発性記憶装置３５２に記憶されることが可能である。

ルーティングモジュール３０７は、起点から目的地点までの一つ以上のルートや経路を提供するように配置される。出発地位置から目的地位置までの所定の行程について、例えばユーザから所定の行程を受信して、ルーティングモジュール３０７は、地図とルート情報３１１を取得して、出発地位置から目的地位置までのすべてのルートまたは経路を特定する。ルーティングモジュール３０７は、出発地位置から目的地位置までの各経路を決定した地形図式の基準線を生成することが可能である。基準線とは、例えば、他の車両、障害物や交通状況などの影響を全く受けない、理想的なルートまたは経路である。即ち、道路には他の車両、歩行者や障害物がないと、ＡＤＶは、正確または厳密に基準線に追従すべきである。そして、地形図を決定モジュール３０４および／または計画モジュール３０５に提供する。決定モジュール３０４および／または計画モジュール３０５は、すべてのルートをチェックして、他のモジュールにより提供される他のデータに基づいて、最適ルートの一つを選択して補正し、前記他のデータは、例えば、位置計測モジュール３０１からの交通状況、感知モジュール３０２により感知された運転環境、及び予測モジュール３０３により予測された交通状況である。その時点における特定の運転環境により、ＡＤＶを制御するための実際ルートまたは経路は、ルーティングモジュール３０７により提供される基準線に対して近接し、または相違する可能性がある。

感知された各対象に対する决定に基づいて、計画モジュール３０５は、ルーティングモジュール３０７により提供された基準線を基にして使用して、自動運転車両に対してルートまたは経路、及び運転パラメータ（例えば、距離、速度および／または旋回角度）を計画する。言い換えれば、所定の対象に対して、決定モジュール３０４は、当該対象が何をすべきかを決定する一方、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、前記対象を越えることを決定することが可能である一方、計画モジュール３０５は、前記対象の左側か右側かで越えることを決定することが可能である。計画と制御データは、計画モジュール３０５により生成されて、車両３００が次の移動サイクル（例えば、次のルート／経路セグメント）でどのように移動するかを記述する情報を含む。例えば、計画と制御データは、車両３００が３０ｍｐｈの速度で１０メートル移動した後、２５ｍｐｈの速度で右側の車線に変更することを指示可能である。

計画と制御データに基づいて、制御モジュール３０６は、計画と制御データにより限定されるルートまたは経路に応じて、適当な命令(commands)または信号を車両制御システム１１１に発信することにより、自動運転車両を制御し運転させる。前記計画と制御データは、ルートまたは経路に沿って、異なる時点で適当な車両配置または運転パラメータ（例えば、スロットル、ブレーキおよび旋回命令(commands)）を使用して車両をルートまたは経路の第一点から第二点に運転させるための十分な情報を含む。

一実施形態では、計画段階が複数の計画周期（命令(commands)周期ともいう）で実行され、例えば、各時間間隔が１００ミリ秒（ｍｓ）である周期で実行される。
計画周期または命令(command)周期の各々に対して、計画と制御データに基づいて一つ以上の制御命令(commands)を発行する。即ち、各々の１００ｍｓに対して、計画モジュール３０５は、次のルートセグメントまたは経路セグメントを計画し、例えば、目標位置、及びＡＤＶが目標位置に到達するのに必要な時間を含む。その代わりに、計画モジュール３０５は、具体的な速度、方向および／またはステアリング角などを規定してもよい。一実施形態では、計画モジュール３０５は、次の所定の期間（例えば、５秒）に対してルートセグメントまたは経路セグメントを計画する。各計画周期に対して、計画モジュール３０５は、前の周期で計画した目標位置に基づいて現在周期（例えば、次の５秒）のための目標位置を計画する。そして、制御モジュール３０６は、現在周期の計画と制御データに基づいて一つ以上の制御命令(commands)（例えば、スロットル、ブレーキ、ステアリング制御命令(commands)）を生成する。

なお、決定モジュール３０４と計画モジュール３０５は、集積モジュールとして集積されることが可能である。決定モジュール３０４／計画モジュール３０５は、自動運転車両の運転経路を決定するために、ナビゲーションシステムまたはナビゲーションシステムの機能を含むことが可能である。例えば、ナビゲーションシステムは、自動運転車両が最終目的地への車線に基づく経路に沿って前進すると同時に、感知した障害物を実質的に回避するような経路に沿って、自動運転車両が移動することを達成するための一連の速度及び前進方向を決定すること可能である。目的地は、ユーザインタフェースシステム１１３を介して行われるユーザの入力に基づいて設定可能である。ナビゲーションシステムは、自動運転車両を運転させると同時に、動的に運転経路を更新することが可能である。ナビゲーションシステムは、自動運転車両用の運転経路を決定するために、ＧＰＳシステム及び一つ以上の地図からのデータを合併する。

決定モジュール３０４／計画モジュール３０５は、自動運転車両の環境における潜在的な障害物を識別、評価して、回避しまたは他の方式で超えるために、衝突防止システムまたは衝突防止システムの機能を含むことが可能である。例えば、衝突防止システムは、制御システム１１１における一つ以上のサブシステムを操作することにより方向変化操作、旋回操作、ブレーキ操作などを取ることで、自動運転車両の案内中に変化を実現することが可能である。衝突防止システムは、周囲の交通モード、道路状況などに基づいて、自動的に実行可能な障害物回避操作を決定することが可能である。衝突防止システムは、自動運転車両が方向変化を行って進入しようとする隣接領域に位置する車両、建物のような障害物などを他のセンサーシステムが検出した際に、方向変化操作を取らないように、配置されることも可能である。衝突防止システムは、使用可能であるとともに自動運転車両の乗員の安全性を最大化する操作を自動的に選択することが可能である。衝突防止システムは、自動運転車両の車室内に最小限の加速度が発生するように予測される回避操作を選択することが可能である。

一実施形態によれば、ＡＤＶの運転統計データは、不揮発性記憶装置４０３に記憶された運転統計データ３１３の一部として取得され維持することが可能である。同様に、感知モジュール３０２により取得された感知情報も感知履歴３１４の一部として維持することが可能である。これらの情報は他の車両の挙動を決定し、それに応じてＡＤＶの経路を調整することが可能である。

図４Ａは、一実施形態に係る計画モジュールの例を示すブロック図である。図４Ｂは、一実施形態に係る計画モジュールの例を示すブロック図である。図４Ａ及び図４Ｂを参照すると、計画モジュール３０５は、車両挙動解析モジュール４１１と、経路生成モジュール４１２と、経路調整モジュール４１３と、経路選択モジュール４１４とを備えるが、これに限定されない。それらのモジュール４１１〜４１４は、メモリ４０２にローディングされ、且つ一つ以上のプロセッサー４０１により実行されることが可能である。モジュール４１１〜４１２は、より少ない集積モジュールに集積されることが可能である。

一実施形態によれば、感知モジュール３０２から第一感知情報（当該例示において、道路上の一つ以上の障害物を感知した障害物感知情報４３１）および第二感知情報（当該例示において、一つ以上の周辺車両の周辺車両感知情報４３２を感知）を受信する。感知情報４３１〜４３２に基づいて、経路生成モジュール４１２は、道路に関する一セットの交通規則および地図データに基づいて経路の第一セット４３３を生成するように配置される。車両挙動解析モジュール４１１は、少なくとも周辺車両感知情報を解析して、ＡＤＶの周辺車両の挙動を決定する。周辺車両の挙動に基づいて、経路調整モジュール４１３は、経路調整規則４２３に基づいて、経路の第一セット４３３のうちの一つ以上の経路を調整して、調整経路４３４として経路の第二セットを生成するように配置される。経路調整規則４２３は、経路をどのように調整するか、例えば、どの程度の経路コストを調整すべきか等を指定することが可能である。次に、経路選択モジュール４１４は、経路選択規則または経路選択基準を使用して経路の第二セット４３４のうちの一つを選択し、ここで、選択された経路４３５はＡＤＶを制御するために使用されることになる。経路選択規則または基準は、例えばどのように最低の経路コストに基づいて、経路をどのように選択すべきかを指定することが可能である。

一実施形態において、車両の運転時の挙動を解析する際に、各周辺車両に対して、車両挙動解析モジュール４１１は、車両感知情報４３２および／または障害物感知情報４３１に基づいて車両の（現在の計画サイクルの）現在位置を特定する。車両挙動解析モジュール４１１は更に車両に関する感知履歴３１４に基づいて取得される車両の（以前の計画サイクルの）以前の位置を特定する。次に、車両挙動解析モジュール４１１は、車両の運転時の挙動の一部として車両の移動方向を決定することができる。

一実施形態において、経路調整モジュール４１３は、経路の第一セット４３３の一つ以上の経路を修正する際に、第一感知情報４３１に基づいて検知された障害物および周辺車両の運転時の挙動により経路の経路コストを修正する。経路の修正された経路コストを使用して、経路の第二セット４３４を生成する。経路コストは、ＡＤＶを特定の経路で運転させる際に発生し得る、障害物と衝突のリスクまたは乗客の快適のレベルのコスト（代価）を表す。経路コストが高いほど、障害物と衝突する可能性や確率が高いこと、または乗客の不快感が高いことを表す。選択された経路４３５は、経路選択規則または経路選択基準の一セットに基づいて、調整経路４３４から選択される。特定の実施形態において、選択された経路４３５は、経路の第二セット４３４のうちの経路の中で最低の経路コストを有する。

ここで図５を参照すると、この例示において、地図データから取得できる三つの車線があると仮定する。各車線は、車線を構成する一連の基準点を含み、それらは計画モジュール３０５またはルーティング（経路手配）モジュール３０７により設定可能である。各基準点は、基準点コストに関連付けられる。経路コストは、経路に関連する基準点コストに基づいて、例えばすべての基準点コストを合計することにより等、所定の数学の公式を使用して計算される。

本例示において、道路上に障害物がないと仮定すると、経路生成モジュール４１２は感知情報４３１〜４３２に基づいて、経路の第一セット５０３〜５０５を生成する。従って、ＡＤＶ５０１は経路５０３〜５０４のいずれかに沿って運転させるように制御することができる。最終的は、経路選択規則または基準（例えば、最低の経路コスト等）に基づいて、経路５０３〜５０５のうちの一つを選択される。この例示において、経路５０４は基準点５１１および５２２〜５２４に基づいて生成される。経路５０３は基準点５１１〜５１４に基づいて生成される。経路５０５は基準点５１１および５３２〜５３４に基づいて生成される。ＡＤＶ１０１の現在位置に基づいて、基準点５１１〜５１４、５２２〜５２４、および５３２〜５３４のそれぞれに各基準点コストが割り当てられる。一実施形態において、基準点の基準点コストは、当該基準点と近隣障害物の間の距離に関連付けられる。例えば、基準点５２２〜５２４および５３２〜５３４のコストは、それらが道路の縁により近いため、基準点５１２〜５１４よりも高くなり得る。この例示において、道路の縁は、車両の安全性と乗客の快適性に影響を与えるため、障害物として認識される。従って、この例示において、経路コストが最も低くなるため、経路５０３を選択することができる。

一実施形態によれば、周辺車両の運転時の挙動に基づいて、車両挙動解析モジュール４１１は、道路上に障害物があると決定することができ、このような障害物が障害物感知情報４３１の一部として示されなくてもよい。この例示において、周辺車両の運転時の挙動に基づいて、経路調整モジュール４１３により、障害物５０２が道路内のその特定位置に存在すると決定される。障害物５０２を考慮して、経路調整モジュール４１３は、経路５０３〜５０５のうちの少なくともいくつかの基準点の少なくともいくつかのコストを修正する。ある特定の基準点のコストが増加することは、関連する基準点の近くに障害物があることを示す。一実施形態において、経路調整モジュール４１３は、基準点５３３〜５３４および５１４が障害物５０２により近いため、それらのコストを増加させることが可能である。オプションとして、障害物５０２の所定の近接範囲内のすべての基準点のコストは、障害物５０２に相対するそれぞれの相対位置または距離に基づいて比例的に調整することが可能である。修正された経路の第一セットは、修正後に経路の第二セット４３４になる。経路選択モジュール４１４が第二セットのうちから経路を選択する際に、経路５０３〜５０５の経路コストを修正するために経路５０４が選択される。

図６Ａは一実施形態に係る特定の運転シーンを示すものである。図６Ａを参照すると、ＡＤＶの周囲の周辺車両（この例示において、車両Ａ、Ｂ、およびＣ）が決定され、車線が全部右車線から左車線に変更される。障害物の感知情報に基づいて、右車線に障害物はない。但し、車両Ａ〜Ｃの運転時の挙動に基づいて、システムは、必ず右車線を塞ぐ物体が存在すると判定し得る。次に、図６Ｂに示すように、システムは、車両Ａ〜Ｃが回避しようとする位置に仮想障害物を追加する。従って、特定位置６１０または当該特定位置６１０の所定の近隣範囲内を通過する経路の経路コストを増加させることができる。コストが増加した経路は、その後の選択される機会が少なくなり、それによりＡＤＶは仮想障害物６１０と関連する当該特定位置を回避される。

図７Ａは別の一実施形態による別の運転シーンを示すものである。図７Ａを参照すると、この例示では時点７０１において、障害物感知情報４３１に基づいて障害物７１０が検出される。但し、時点７０２において、車両感知情報４３２に基づいて、車両Ａが障害物７１０または障害物７１０所定の近隣範囲内を通過していることが検出される。続いて、時点７０３において、車両Ｂも障害物７１０または障害物７１０所定の近隣範囲内を通過する。所定数を超える車両が障害物７１０の位置または障害物７１０所定の近隣範囲内を通過している場合、システムは、障害物７１０が存在しない可能性があると決定することが可能であり、図７Ｂに示すようにシステムは障害物７１０に接近する経路の経路コストを減らすことにより障害物７１０が取り除かれることが可能である。一実施形態において、全ての車両が障害物７１０の所定の近隣範囲内を通過した場合は、障害物７１０が完全に取り除かれることになる。周辺車両の大多数または全てが、障害物７１０を回避せずに迂回する車線または道路の中心線に沿って移動することができる場合、関連する経路の回避コスト等の特定種類のコストを削減することができる。このような状況は、部分的に渋滞する運転方案である。

一実施形態によれば、図８Ａおよび図８Ｂに示すように、上記の技術を利用して、周辺車両の運転時の挙動に基づいてＡＤＶをより早く計画することができる。図８Ａを参照すると、この例示において、知覚情報に基づいて障害物が検出されていないにも関わらず、システムは、ＡＤＶの前方の全ての車両が右車線から左車線に変更することを検出された。システムはまた、図８Ｂに示すように、当該車線の変更によりアラームを生成するか、または車の流れに従うように経路を変更して、最後に経路を再配置することを回避することができる。

図９は一実施形態による、周辺車両の運動挙動に基づいて自動運転車両を操作させるプロセスを示すフローチャートである。プロセス９００は、ソフトウェア、ハードウェアまたはそれらの組み合せを含むことができるプロセッサーにより実行されることができる。例えば、プロセス９００は計画モジュール３０５により実行されることが可能である。図９を参照すると、操作９０１において、例えば、感知モジュール３０２から第一感知情報を受信され、ＡＤＶの一つ以上のセンサーによる取得された道路または車線上の一つ以上の障害物を感知する。操作９０２において、ＡＤＶの周辺の一つ以上の車両を感知した第二感知情報が受信する。操作９０３において、例えば道路に関連する一セット交通規則および地図データを使用して、第一感知情報および第二感知情報に基づいて経路の第一セットが生成される。操作９０４において、周辺車両の運転時の挙動を決定するために、第二感知情報を解析する。操作９０５において、周辺車両の運転時の挙動の解析に基づいて、経路の第一セットの一つ以上の経路を修正する。それに応じて経路の第二セットを生成する。操作９０６において、一セットの一つ以上の経路選択規則（例えば、最低の経路コスト）に基づいて、経路の第二セットのうちの一つを選択して、ＡＤＶを制御する。

図１０Ａは一実施形態による、周辺車両の運転時の挙動に基づいて自動運転車両の経路を修正するプロセスを示すフローチャートである。プロセス１０００は、図９の操作９０５の一部として実行することができる。図１０Ａを参照すると、操作１００１において、処理ロジックは、周辺車両の挙動に基づいて、道路内の第一位置を回避するために一つ以上の周辺車両の迂回を認識する。操作１００２において、処理ロジックは、障害物感知情報に基づいて、第一位置の所定の近隣範囲内に障害物が存在しないことを決定する。操作１００３において、処理ロジックは、第一位置の所定の近隣範囲内に仮想障害物を追加する。操作１００４において、第一位置または第一位置の所定の近隣範囲内を通過するすべての経路について経路コストを増加させる。オプションとして、経路と第一位置の相対位置（例えば、経路と第一位置の間の距離）に基づいて、経路コストを比例的に増加させることが可能である。

図１０Ｂは別の一実施形態による、周辺車両の運転時の挙動に基づいて自動運転車両の経路を修正するプロセスを示すフローチャートである。プロセス１０５０は、図９の操作９０５の一部として実行することができる。図１０Ｂを参照すると、操作１０５１において、障害物感知情報に基づいて道路内の第一位置の所定の近隣範囲内に障害物が存在することを決定する。操作１０５２において、処理ロジックは、周辺車両の運転時の挙動に基づいて、一つ以上の周辺車両が第一位置或いは第一位置の所定の近隣範囲内を通過することを認識する。操作１０５３において、道路上から障害物が取り除かれる。操作１０５４において、第一位置または第一位置の所定の近隣範囲内を通過するすべての経路について経路コストを低減させる。オプションとして、経路と第一位置の相対位置（例えば、経路と第一位置の間の距離）に基づいて、経路コストを比例的に低減させることが可能である。

なお、上記のように記載された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み合せにより実現されることが可能である。例えば、このような要素は、不揮発性記憶装置にインストールして記憶されるソフトウェアとして実現されることが可能であり、前記ソフトウェアがプロセッサー（図示せず）によりメモリにローディングされて、メモリで実行されることで、本発明に記載のプロセスや操作を実行させる。その代わりに、このような要素は、専用ハードウェア（例えば、集積回路（例えば、専用集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタルシグナルプロセッサー（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、又は組み込まれる、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が、アプリケーションからの相応的なドライバおよび／またはオペレーティングシステムを介してアクセス可能である。また、このような要素は、プロセッサーまたはプロセッサー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ることが可能であり、ソフトウェア要素が一つ以上の特定命令(instruction)によりアクセス可能な命令(instruction)セットの一部とされる。

図１１は、本発明の一実施形態とともに使用可能なデータ処理システムの例示を示すブロック図である。例えば、システム１５００は、上述のように上記プロセスまたは方法のいずれか一つを実行する任意のデータ処理システム、例えば、図１の感知・計画システム１１０またはサーバー１０３〜１０４の任意の一つを示す。システム１５００は、様々の要素を備えることが可能である。これらの要素は、集積回路（ＩＣ）、集積回路の一部、個別の電子装置や回路基板（例えば、コンピュータシステムのマザーボードまたは挿入カード）に適用される他のモジュールとして実現され、又は、他の方式でコンピュータシステムのフレームに組み込まれる要素として実現されることが可能である。

なお、システム１５００は、コンピュータシステムの多くの要素の上位図を示すためである。しかしながら、一部の実施形態では、付加要素を有してもよく、また、他の実施形態では、図示する要素と異なる配置を有してもよいこと、を理解すべきである。システム１５００は、デスクトップ型コンピュータ、ラップトップ型コンピュータ、タブレット型コンピュータ、サーバー、携帯電話、メディアプレイヤ、携帯情報端末（ＰＤＡ）、スマートウォッチ、パーソナル通信機器、ゲーム装置、ルータやハブ機器、ワイヤレスアクセスポイント（ＡＰ）やリピーター、セットトップボックス、またはそれらの組み合せを示すことが可能である。また、単一の機器またはシステムのみを示すが、「機器」または「システム」という用語は、一つ（または複数）の命令(instruction)セットを単独的または共同的に実行することにより、本明細書で検討する任意の一つ以上の方法を実行する機器またはシステムの任意の集合を含むことを、理解されるべきである。

一実施形態において、システム１５００は、バスまたはインターコネクト１５１０を介して接続されるプロセッサー１５０１、メモリ１５０３及び装置１５０５〜１５０８を含む。プロセッサー１５０１は、単一のプロセッサーコア、または複数のプロセッサーコアの一つのプロセッサーや複数のプロセッサーを含むことを表すことが可能である。プロセッサー１５０１は一つ以上の汎用プロセッサー、例えば、マイクロプロセッサー、中央処理ユニット（ＣＰＵ）などを表すことが可能である。より具体的には、プロセッサー１５０１は、複合命令(instruction)セットコンピュータ（ＣＩＳＣ）方式のマイクロプロセッサー、縮小命令(instruction)セットコンピュータ（ＲＩＳＣ）方式のマイクロプロセッサー、超長命令(instruction)語（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサーや他の命令(instruction)セットを実行するプロセッサー、または命令(instruction)セットの組み合せを実行するプロセッサーであってもよい。プロセッサー１５０１は、一つ以上の専用プロセッサー、例えば、専用集積回路（ＡＳＩＣ）、セルラやベースバンドプロセッサー、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ー（ＤＳＰ）、ネットワークプロセッサー、グラフィックプロセッサー、通信プロセッサー、暗号化プロセッサー、コプロセッサー、組込み用途向けプロセッサー、または命令(instruction)を処理可能な任意の他のロジックであってもよい。

プロセッサー１５０１（低パワーマルチコアプロセッサーソケットインタフェース、例えば超低電圧プロセッサーであってもよい）は、前記システムの各種の要素と通信するためのメイン処理ユニット及び中央ハブとされることが可能である。このようなプロセッサーは、システムオンチップ（ＳｏＣ）として実現されることが可能である。プロセッサー１５０１は、本明細書で検討する操作及びステップを実行するための命令(instruction)を実行するように配置される。システム１５００は、選択可能なグラフィックサブシステム１５０４と通信可能なグラフィックインタフェースを更に含み、グラフィックサブシステム１５０４が、表示制御部、グラフィックプロセッサーおよび／または表示装置を備えることが可能である。

プロセッサー１５０１は、メモリ１５０３と通信可能であり、一実施形態において、メモリ１５０３が所定量のシステムメモリを提供するように、複数のメモリ装置により実現されることが可能である。メモリ１５０３は、一つ以上の揮発性記憶（またはメモリ）装置、例えば、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）または他のタイプの記憶装置を含むことが可能である。メモリ１５０３は、プロセッサー１５０１またはその他の任意の装置により実行される命令(instruction)列を含む情報を記憶可能である。例えば、各種の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、入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にローディングされてプロセッサー１５０１により実行されることが可能である。オペレーティングシステムは、任意のタイプのオペレーティングシステム、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ＭＡＣ ＯＳ（登録商標）／ＩＯＳ（登録商標）、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）社のＡｎｄｒｏｉｄ（登録商標）、ＬＩＮＵＸ、ＵＮＩＸ（登録商標）、または他のリアタイムや組み込み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、ＩＯ装置、例えばネットワークインタフェース装置１５０５、選択可能な入力装置１５０６及び他の選択可能なＩＯ装置１５０７を含む装置１５０５〜１５０８をさらに備えることが可能である。ネットワークインタフェース装置１５０５は、無線送受信器および／またはネットワークインタフェースカード（ＮＩＣ）を含むことが可能である。前記無線送受信器は、ＷｉＦｉ送受信器、赤外線送受信器、ブルートゥース（登録商標）送受信器、ＷｉＭａｘ送受信器、無線携帯電話送受信器、衛星送受信器（例えば、全地球測位システム（ＧＰＳ）送受信器）や他の無線周波数（ＲＦ）送受信器、またはそれらの組み合せであってもよい。ＮＩＣは、イーサネット（登録商標）カードであってもよい。

入力装置１５０６は、マウス、タッチパネル、タッチスクリーン（表示装置１５０４に集積されることが可能である）、ポインティングデバイス（例えば、スタイラスペン）および／またはキーボード（例えば、物理的な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る仮想的なキーボード）を含むことが可能である。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むことが可能である。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、例えば複数の種類のタッチセンシティブ技術（容量、電気抵抗、赤外線及び弾性表面波技術を含むが、これに限定されない）の任意の１種、及び他の近接センサーアレイまたはタッチスクリーンに接触する一つ以上の点を特定するための他の素子により、その接触、及び移動や間欠を検出する。

ＩＯ装置１５０７は、オーディオ装置を含むことが可能である。オーディオ装置は、音声を支持する機能、例えば音声認識、音声複製、ディジタル記録および／または電話機能を促すために、スピーカおよび／またはマイクロホンを含むことが可能である。他のＩＯ装置１５０７として、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フェース、バスブリッジ（例えば、ＰＣＩ−ＰＣＩブリッジ）、センサー（例えば、加速度計モーションセンサー、ジャイロ、磁力計、光センサー、コンパス、接近センサーなど）またはそれらの組み合せを含むことが可能である。装置１５０７は、カメラ機能（例えば、写真及び動画セグメントの記録）を促すための光学センサー、例えば電荷結合素子（ＣＣＤ）または相補型金属酸化物半導体（ＣＭＯＳ）光学センサーを備える撮像処理サブシステム（例えば、カメラ）をさらに含むことが可能である。一部のセンサーは、センサーハブ（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可能である一方、キーボードや感熱センサーなどの他の装置は、システム１５００の具体的な配置や設計に応じて、埋め込みコントローラ（図示せず）により制御されることが可能である。

例えばデータ、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的な記憶を提供するために、大容量記憶装置（図示せず）がプロセッサー１５０１に接続されてもよい。各種の実施形態では、薄型化且つ軽量化のシステム設計を実現するとともにシステムの応答性を改善するために、このような大容量記憶装置は、固体装置（ＳＳＤ）により実現されることが可能である。但し、他の実施形態では、大容量記憶装置は、主にハードディスクドライブ（ＨＤＤ）により実現されてもよく、このうち少量のＳＳＤ記憶装置は、ＳＳＤ用キャッシュとされることにより、停電期間でコンテキストの状態及び他の情報の不揮発性記憶を実現して、システム活動が再起動する際に急速通電を実現することができる。また、フラッシュメモリ装置は、例えばシリアルペリフェラルインタフェース（ＳＰＩ）を介してプロセッサー１５０１に接続されることが可能である。このようなフラッシュメモリ装置は、前記システムのＢＩＯＳ及び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を提供することが可能である。

記憶装置１５０８は、本明細書に記載の任意の一つ以上の方法や機能を実現する一つ以上の命令(instruction)セットやソフトウェア（例えば、モジュール、ユニットおよび／またはロジック１５２８）が記憶されてい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記憶媒体ともいう）を含むことが可能である。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、上記要素の任意の一つ、例えば計画モジュール３０５、制御モジュール３０６を表すことが可能である。また、処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、データ処理システム１５００、メモリ１５０３及びプロセッサー１５０１により実行されている期間において、全部または少なくとも一部がメモリ１５０３および／またはプロセッサー１５０１の中に貯留することができ、メモリ１５０３および／またはプロセッサー１５０１も機械アクセス可能な記憶媒体を構成する。更に、処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、ネットワークによりネットワークインタフェース装置１５０５を介して伝送または受信を行うことが可能である。

コンピュータ可読記憶媒体１５０９は、上述した一部のソフトウェア機能を永続的（非一時的、不揮発性）に記憶することが可能である。コンピュータ可読記憶媒体１５０９は、例示的な実施形態では単一の記憶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、前記一つ以上の命令(instruction)セットを記憶する単一の記憶媒体または複数の記憶媒体（例えば、集中または分散データベースおよび／または関連するキャッシュメモリ及びサーバー）を含む、と考えられる。「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、機械により実行されるとともに、前記機械が本発明の任意の一つ以上の方法を実行させる命令(instruction)セットを記憶またはコーディング可能な任意の記憶媒体を含む、と考えられる。従って、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、固体メモリ、光学記憶媒体及び磁気記憶媒体、または他の任意の不揮発性機械可読記憶媒体を含むが、これに限定されない、と考えられる。

本明細書に記載の処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８、要素及び他の特徴は、個別ハードウェア要素とされ、またはハードウェア要素（例えば、ＡＳＩＣＳ、ＦＰＧＡ、ＤＳＰまたは類似の装置）の機能に集積されるように、実現可能である。また、処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、ハードウェア装置におけるファームウェアまたは機能回路として実現されることが可能である。また、処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、ハードウェア装置とソフトウェア要素との任意の組み合せにより実現されることが可能である。

なお、システム１５００は、データ処理システムの各種の要素を備えるように示されるが、要素を相互に接続する任意の特定の構成または形態を示すためではない。このような詳細は、本発明の実施態様と密接な関係がないからである。さらに、より少ない要素またはより多い要素を有するネットワークコンピュータ、ハンディコンピュータ、携帯電話、サーバーおよび／または他のデータ処理システムも、本発明の実施形態とともに使用可能であることを、認識すべきである。

詳細に記載した前記内容の一部は、既にコンピュータメモリで行われるデータビットの演算のアルゴリズム及び符号表示に応じて表現された。これらのアルゴリズムの記載及び表示は、データ処理分野での技術者が使用する方式であり、技術者らの仕事の本質を効率よく本分野での他の技術者に伝達するためである。本明細書では、アルゴリズムは、通常に所望の結果を達成する自己矛盾なし操作シーケンスとして考えられる。これらの操作とは、物理量に対して物理的な操作を行う必要がある操作である。

ところで、これらの用語及びその類似する用語のすべては、適当な物理量に関連し、且つ単にこれらの物理量を便宜上に表記することに適用されることはいうまでもない。以上の検討において他の形態で明確に限定しない限り、本明細書全体において、用語（例えば、添付した特許請求の範囲に記載の用語）により検討されることは、コンピュータシステムや類似する電子計算装置の動作及び処理を指す。前記コンピュータシステムや類似する電子計算装置は、コンピュータシステムのレジスタ及びメモリでの物理（電子）量として表示されるデータを操作して、前記データをコンピュータシステムメモリやレジスタ、または他の情報記憶装置、伝送装置や表示装置での類似的に物理量として表示される他のデータを変換する。

本発明の実施形態は、本明細書における操作を実行するためのデバイスにさらに関する。このようなコンピュータプログラムは、不揮発性コンピュータ可読記憶媒体に記憶される。機械可読記憶媒体は、機械（例えば、コンピュータ）可読形態で情報を記憶する任意の機構を含む。例えば、機械可読（例えば、コンピュータ可読）記憶媒体は、機械（例えば、コンピュータ）可読記憶媒体（例えば、リードオンリー専用メモリ（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、フラッシュメモリ装置）を含む。

前記図面に記載のプロセスや方法は、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、不揮発性コンピュータ可読記憶媒体で体現される）またはそれらの組み合せを含む処理ロジックにより実行されることが可能である。前記プロセスや方法は、上記の内容において一部の順序操作に基づいて記載されているが、前記操作の一部が異なる順序で実行されてもよいことを、理解すべきである。また、一部の操作は、順序に実行されることではなく、並列に実行されてもよい。

本発明の実施形態は、いずれの特定のプログラミング言語を参照して記載されることではない。複数のプログラミング言語を使用して本明細書に記載の本発明の実施形態の教示を実行可能であることを、理解すべきである。

前記明細書の中で、本発明の具体的例示の実施形態を参照して、本発明の実施形態に対して説明した。本発明に添付する特許請求の範囲に記載のより広い要旨および範囲を逸脱しない状況で、本発明に様々な修正を加えることができることが明らかである。従って、明細書および図面は、制限的な意味ではなく、例示的な意味で理解されるべきである。

本発明の実施形態は、総体的に自動運転車両を操作することに関する。より具体的には、本発明の実施形態は、リアルタイム感知に基づいて自動運転車両の自動運転を調整することに関する。

自動運転モード（例えば、無人運転）で運転させる車両は、乗員、特に運転者を運転に関わる役割の一部から解放することが可能である。自動運転モードで運転させる場合に、車両は車載センサーを使用して、各位置へ案内されることにより、最少のヒューマンマシンインタラクションや乗員なし等の状況で走行することができる。

運動計画と制御は、自動運転の肝心な操作処理である。自動運転車両（ＡＤＶ）のセンサーにより取得されたＡＤＶの周辺運転環境を感知した感知情報に基づいて、ＡＤＶの経路（走行軌道）を計画と制御する。但し、ＡＤＶが現在のセンサーシステムのみを利用する場合は、感知が非常に制限される可能性がある。従来のセンサー技術を用いて、一定の距離内で周辺環境を感知することができる。

例えば、障害物は、ＡＤＶに取り付けられたセンサーを用いて検知できる為には、最低限の要件がある。その中に、道路の障害、例えば大きくて、広い（但し低い）石、或いは小さな動物があり得る。一般的には、障害物の位置、サイズ、種類等に対する誤検知がある。ＡＤＶが障害物を正確に検知できない場合は、緊急停止或いは一時停止等の他のエラーが発生する可能性がある。

本発明の一態様によれば、自動運転車両を操作させるためにコンピュータで実行される方法であって、自動運転車両（ＡＤＶ）の一つ以上のセンサーにより取得された、道路上の一つ以上の障害物を感知した第一感知情報を受信することと、前記自動運転車両の周辺の一つ以上の車両を感知した第二感知情報を受信することと、前記道路に関する交通規則と地図データの一セットに基づき、前記第一感知情報と前記第二感知情報に基づいて、経路の第一セットを生成することと、前記周辺車両の運転時の挙動を決定するために、前記第二感知情報を解析することと、前記周辺車両の前記運転時の挙動の前記解析に基づいて、前記第一セットの一つ以上の経路を修正して、経路の第二セットを生成することと、前記自動運転車両を制御するために、一つ以上の経路選択規則の一セットに基づいて、前記第二セット中の経路のうちの一つを選択すること、を備える方法を提供する。

本発明の別の一態様によれば、自動運転車両を操作する運転操作をプロセッサーに実行させる命令(instruction)が中に記憶され、前記命令(instruction)が、前記プロセッサーにより実行される場合、前記プロセッサーに前記自動運転車両を運転する運転操作を実行させる非一時的な機械可読記憶媒体であって、前記運転操作が、自動運転車両の一つ以上のセンサーにより取得された、道路上の一つ以上の障害物を感知した第一感知情報を受信することと、前記自動運転車両の周辺の一つ以上の車両を感知した第二感知情報を受信することと、前記道路に関する交通規則と地図データの一セットに基づき、前記第一感知情報と前記第二感知情報に基づいて、経路の第一セットを生成することと、前記周辺車両の運転時の挙動を決定するために、前記第二感知情報を解析することと、前記周辺車両の前記運転時の挙動の前記解析に基づいて、前記第一セットの一つ以上の経路を修正して、経路の第二セットを生成することと、前記自動運転車両を制御するために、一つ以上の経路選択規則の一セットに基づいて、前記第二セットの経路のうちの一つを選択すること、を含む機械可読記憶媒体を提供する。

本発明の更なる一態様によれば、データ処理システムであって、プロセッサーと、前記プロセッサーに接続され、命令(instruction)を記憶され、前記命令(instruction)が、前記プロセッサーにより実行される場合、前記プロセッサーに運転操作を実行させるメモリであって、前記運転操作が、自動運転車両の一つ以上のセンサーにより取得された、道路上の一つ以上の障害物を感知した第一感知情報を受信することと、前記自動運転車両の周辺の一つ以上の車両を感知した第二感知情報を受信することと、前記道路に関する交通規則と地図データの一セットに基づき、前記第一感知情報と前記第二感知情報に基づいて、経路の第一セットを生成することと、前記周辺車両の運転時の挙動を決定するために、前記第二感知情報を解析することと、前記周辺車両の前記運転時の挙動の前記解析に基づいて、前記第一セットの一つ以上の経路を修正して、経路の第二セットを生成することと、前記自動運転車両を制御するために、一つ以上の経路選択規則の一セットに基づいて、前記第二セットの経路のうちの一つを選択すること、を含むデータ処理システムを提供する。

本発明の実施形態は、図面の各図において限定的ではなく例示的に示されて、図面において同一の参照符号は、同様な素子を示す。
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。 一実施形態に係る自動運転車両の例を示すブロック図である。 一実施形態に係る自動運転車両と共に使用される感知・計画システムの例を示すブロック図である。 一実施形態に係る自動運転車両と共に使用される感知・計画システムの例を示すブロック図である。 一実施形態に係る計画モジュールの例を示す概略図である。 一実施形態に係る計画モジュールの例を示す概略図である。 一実施形態に係る経路計画のプロセスを示す概略図である。 一実施形態に係る運転シーンを示す概略図である。 一実施形態に係る運転シーンを示す概略図である。 別の一実施形態に係る運転シーンを示す概略図である。 別の一実施形態に係る運転シーンを示す概略図である。 別の一実施形態に係る運転シーンを示す概略図である。 別の一実施形態に係る運転シーンを示す概略図である。 一実施形態に係る自動運転車両を操作させるプロセスを示すフローチャートである。 幾つかの実施形態に係る周辺車両の運転時の挙動に基づいて経路を修正するプロセスを示すフローチャートである。 特定の実施形態に係る周辺車両の運転時の挙動に基づいて経路を修正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、検討する詳細を参照して、本発明の各実施形態及び態様を記載し、図面においては前記各実施形態を示す。下記記載及び図面は、本発明を説明するためのものであり、本発明を限定するものとして解釈されるべきではない。特定の詳細を多く記載することは、本発明の各実施形態を全面的に理解するためである。但し、本発明の実施形態を簡潔的に検討するために、周知または通常の詳細を記載しない場合がある。

本明細書において、「一実施形態」または「実施形態」を言及することは、当該実施形態による記載する特定の特徴、構成または特性が本発明の少なくとも一つの実施形態に含まれることを意味する。「一実施形態では」という語句について、本明細書における各箇所での記載のすべては、必ずしも同一の実施形態を指すことに限定されない。

幾つかの実施形態によれば、自動運転の為のリアルタイム感知調整および補正、並びに運転適用方法が提供される。当該システムは、ＡＤＶの周囲の周辺車両の運転時の挙動を解析して、当該解析に基づいて原始感知を改善させることにより、更新された運転環境にも適応することに利用される。一実施形態において、センサーによって提供される感知情報に加えて、当該システムは、さらに感知情報に基づいて周辺車両の挙動を解析する。システムは、周辺車両の挙動に基づいて、感知情報に基づいて認識していない障害物もあり得ることを認識することができる。オプションとして、システムは、周辺車両の挙動に基づいて、感知情報に基づいて決定された障害物が実際に存在しないことも認識することができる。それに応じて、ＡＤＶ用に生成された経路を調整して、ＡＤＶの自動運転を改善することができる。

一実施形態によれば、例えば、ＡＤＶに取り付けられた一つ以上のセンサーから、道路内の一つ以上の障害物を感知した第一感知情報が受信される。ＡＤＶの一つ以上の周辺車両を感知した第二感知情報を受信する。第一感知情報及び第二感知情報に基づいて、経路の第一セットを生成する。周辺車両の運転時の挙動を決定するために、第二感知情報に対して解析を実行する。周辺車両の運転時の挙動の解析に基づいて、第一セットの一つ以上の経路を修正する。第一セットの経路の修正に基づいて、経路の第二セットを生成する。一つ以上の経路選択規則または選択基準の一セットに基づいて、第二セットの経路のうちの一つを選択して、ＡＤＶを制御する。

一実施形態において、周辺車両に対して、（第二感知情報により決定された）周辺車両の現在位置及び（周辺車両の運転履歴により決定された）以前位置に基づいて周辺車両の移動方向が特定される。第一セットの経路を修正する場合、第一感知情報から観測された障害物と周辺車両の挙動に基づいて経路の経路コスト（経路代価）を調整することが可能であり、選択された経路は、第二セットの経路の中で最低の経路コストから選択される。

別の一実施形態によれば、システムは、周辺車両の挙動に基づいて、道路内の第一位置を回避するための周辺車両の一つ以上の迂回を認識する。システムは、さらに、障害物感知情報に基づいて、第一位置の所定の近隣範囲内に障害物が存在しないことを決定する。このシナリオでは、第一位置の周辺には必ず車両が迂回して回避しなければならない物体が存在する。従って、システムは第一位置の近隣範囲内において、少なくとも一つの仮想障害物を追加し、更に仮想障害物に基づいて経路の第二セットを生成する。追加された各仮想障害物に応じて、第一セットの経路内で第一位置または第一位置の所定の近隣範囲内を通過するいずれの経路の経路コストも増加させることが可能であり、経路コストは、その後の経路選択に利用することができる。オプションとして、第一セットの経路の内の少なくともいくつかの経路は第一位置に相対する相対位置または距離に基づいて調整される（例えば、経路コストを増加する）ことが可能である。

更なる一実施形態によれば、システムは、障害物感知情報に基づいて、道路内の第一位置に障害物が存在することを決定する。システムは更に、周辺車両の挙動に基づいて、一つ以上の周辺車両が第一位置或いは第一位置の所定の近隣範囲内を通過することを認識する。経路の第二セットを生成する前に道路上から障害物が取り除かれることができる。取り除かれた障害物に基づいて、第一位置または第一位置の所定の近隣範囲内を通過する経路の経路コストを削減することが可能であり、経路コストは、その後の経路選択に利用することができる。オプションとして、第一セットの経路の内の少なくともいくつかの経路は第一位置に相対する相対位置または距離に基づいて調整される（例えば、経路コストを削減する）ことが可能である。

図１は、本発明の一実施形態に係る自動運転車両のネットワーク構成を示すブロック図である。図１を参照すると、ネットワーク構成１００は、ネットワーク１０２を介して一つ以上のサーバー１０３〜１０４に対して通信可能に接続する自動運転車両（ＡＤＶ）１０１を備える。一つの自動運転車両のみを示すが、複数の自動運転車両は、ネットワーク１０２を介して相互に接続し、および／またはサーバー１０３〜１０４に接続可能である。ネットワーク１０２は、いずれのタイプのネットワークであってもよく、例えば、有線または無線のローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネットのような広域ネットワーク（ＷＡＮ）、セルラ網、衛星ネットワークまたはそれらの組み合せである。サーバー１０３〜１０４は、いずれの形式のサーバーまたはサーバークラスタであってもよく、例えば、ネットワークサーバーやクラウドサーバー、アプリケーションサーバー、バックエンドサーバーまたはそれらの組み合せである。サーバー１０３〜１０４は、データ解析サーバーやコンテンツサーバー、交通情報サーバー、地図と関心点（ＭＰＯＩ）サーバーまたは位置サーバーなどであってもよい。

自動運転車両とは、自動運転モードに配置可能な車両を指し、前記自動運転モードで、車両は、運転者からの入力が非常に少なく又は完全にない状況で、ナビゲートにより環境を通過する。そのような自動運転車両は、センサーシステムを備えることができ、前記センサーシステムは、車両運転環境に関する情報を検出可能に一つ以上のセンサーを有するように配置される。前記車両及び関連するコントローラは、検出された情報を使用して、ナビゲートにより前記環境を通過する。自動運転車両１０１は、手動モード、全自動運転モードまたは部分自動運転モードで運転させることが可能である。

一実施形態において、自動運転車両１０１は、感知・計画システム１１０と、車両制御システム１１１と、無線通信システム１１２と、ユーザインタフェースシステム１１３と、センサーシステム１１５とを備えるが、これに限定されない。自動運転車両１０１は、通常の車両に含まれる一部の汎用的な要素、例えば、エンジン、車輪、ステアリングホイール、変速機などを備えることが可能であり、前記要素は、車両制御システム１１１および／または感知・計画システム１１０により多種の通信信号および／または命令(commands)で制御され、当該多種の通信信号および／または命令(commands)は、例えば、加速信号または命令(commands)、減速信号または命令(commands)、方向転換信号または命令(commands)、ブレーキ信号または命令(commands)などである。

要素１１０〜１１５は、インターコネクト、バス、ネットワークまたはそれらの組合せを介して相互に通信可能に接続されることが可能である。例えば、要素１１０〜１１５は、コントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ）バスを介して相互に通信可能に接続されることが可能である。ＣＡＮバスは、マイクロコントローラと装置がホストなしの応用において相互に通信することを許容するように設計された車両バス規格である。それは、最初は自動車内部の多重化電気配線のために設計されたメッセージに基づくプロトコルであるが、様々な他の環境にも使用される。

図２を参照すると、一実施形態において、センサーシステム１１５は、一つ以上のカメラ２１１と、全地球測位システム（ＧＰＳ）ユニット２１２と、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）２１３と、レーダーユニット２１４と、光検出と測距（ＬＩＤＡＲ）ユニット２１５とを備えるが、これに限定されない。ＧＰＳユニット２１２は、自動運転車両の位置に関する情報を提供するように動操作可能な送受信器を備えることが可能である。ＩＭＵユニット２１３は、慣性加速度に基づいて自動運転車両の位置及び配方の変化を検知可能である。レーダーユニット２１４は、無線信号により自動運転車両のローカル環境における対象を検知するシステムを表すことが可能である。一部の実施形態では、検知対象に加え、レーダーユニット２１４は、更に対象の速度および／または前進方向を検知可能である。ＬＩＤＡＲユニット２１５は、レーザーにより自動運転車両が所在する環境における対象を検知することが可能である。ＬＩＤＡＲユニット２１５は、他のシステム要素に加え、一つ以上のレーザー光源、レーザースキャナ及び一つ以上の検出器を備えることが可能である。カメラ２１１は、自動運転車両の周囲環境の画像を撮像するための一つ以上の装置を備えることが可能である。カメラ２１１は、スチルカメラおよび／またはビデオカメラであってもよい。カメラは、機械的に移動可能なものであってもよく、例えば、カメラが回転および／または傾斜するステージに取り付けてもよい。

センサーシステム１１５は、例えば、ソナーセンサーや赤外線センサー、ステアリングセンサー、スロットルセンサー、ブレーキセンサー及びオーディオセンサー（例えば、マイクロホン）などの他のセンサーを備えることが可能である。オーディオセンサーは、自動運転車両の周囲環境から音声を収音するように配置可能である。ステアリングセンサーは、ステアリングホイール、車両の車輪またはそれらの組み合せのステアリング角度を検知するように配置可能である。スロットルセンサー及びブレーキセンサーは、それぞれ車両のスロットル位置及びブレーキ位置を検知する。スロットルセンサー及びブレーキセンサーは、集積式スロットル／ブレーキセンサーに集積される場合もある。

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と、スロットルユニット２０２（加速ユニットともいう）と、ブレーキユニット２０３とを備えるが、これに限定されない。ステアリングユニット２０１は、車両の方向または前進方向を調整するためのものである。スロットルユニット２０２は、モータまたはエンジンの速度を制御することにより、車両の速度及び加速度を制御することに使用される。ブレーキユニット２０３は、摩擦を与えることにより、車両の車輪またはタイヤを減速させて車両を減速させる。なお、図２に示す要素は、ハードウェア、ソフトウェアまたはそれらの組み合せで実現されることが可能である。

図１に戻って、無線通信システム１１２は、自動運転車両１０１と、例えば装置やセンサー、他の車両などの外部システムとの通信を許容する。例えば、無線通信システム１１２は、一つ以上の装置と直接に無線通信を行い、または通信ネットワークを介して無線通信を行うことが可能であり、例えば、ネットワーク１０２を介してサーバー１０３〜１０４と通信する。無線通信システム１１２は、いずれのセルラ通信ネットワークまたは無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）を使用可能であり、例えば、ＷｉＦｉを利用して他の要素やシステムと通信可能である。無線通信システム１１２は、例えば赤外線リンクやブルートゥース（登録商標）などを利用して装置（例えば、乗員のモバイル装置、表示装置、車両１０１内のスピーカ）と直接に通信可能である。ユーザインタフェースシステム１１３は、車両１０１内で実現された周辺装置の部分であることが可能であり、例えばキーボード、タッチパネル表示装置、マイクロホン及びスピーカなどを含む。

特に自動運転モードで操作される際に、自動運転車両１０１の機能の一部または全部は、感知・計画システム１１０により制御または管理されることが可能である。感知・計画システム１１０は、必要なハードウェア（例えば、プロセッサー、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・ルーティング（経路の手配）プログラム）を含み、センサーシステム１１５、制御システム１１１、無線通信システム１１２および／またはユーザインタフェースシステム１１３から情報を受信して、受信した情報を処理し、起点から目的地点までのルートまたは経路を計画した後、計画と制御情報に基づいて車両１０１を運転させる。或いは、感知・計画システム１１０は、車両制御システム１１１と集積されてもよい。

例えば、乗員であるユーザは、例えばユーザインタフェースを介して行程の出発地位置及び目的地を指定することが可能である。感知・計画システム１１０は、行程に関するデータを取得する。例えば、感知・計画システム１１０は、ＭＰＯＩサーバーから位置とルート情報を取得することが可能であり、前記ＭＰＯＩサーバーは、サーバー１０３〜１０４の一部であってもよい。位置サーバーは位置サービスを提供するとともに、ＭＰＯＩサーバーは地図サービス及び一部の位置のＰＯＩを提供する。その代わりに、そのような位置及びＭＰＯＩ情報は、感知・計画システム１１０の不揮発性記憶装置にローカルキャッシュされてもよい。

自動運転車両１０１がルートに沿って移動する際に、感知・計画システム１１０は、交通情報システムまたはサーバー（ＴＩＳ）からリアタイム交通情報を取得してもよい。なお、サーバー１０３〜１０４は、第三者エンティティにより操作されることが可能である。その代わりに、サーバー１０３〜１０４の機能は、感知・計画システム１１０に集積されてもよい。感知・計画システム１１０は、リアタイム交通情報、ＭＰＯＩ情報及び位置情報、並びサセンサーシステム１１５により検出または検知されたリアタイムローカル環境データ（例えば、障害物、対象、周辺の車両）に基づいて、最適ルートを計画して、計画したルートに基づいて、例えば制御システム１１１を介して車両１０１を運転させること可能であり、これにより、安全で且つ効率よく指定の目的地に到達することができる。

サーバー１０３は、データ解析システムであってもよく、各種のクライアントに対してデータ解析サービスを提供する。一実施形態では、データ解析システム１０３は、データ収集器１２１及び機械学習エンジン１２２を備える。データ収集器１２１は、各種の車両（自動運転車両または人間の運転者が運転させる通常の車両）から運転統計データ１２３を収集する。運転統計データ１２３は、発行する運転命令(commands)（例えば、スロットル、ブレーキ、ステアリング命令(commands)）及び車両のセンサーにより異なる時点で捕捉された車両の応答（例えば、速度、加速、減速、方向）を示す情報を含む。運転統計データ１２３は、異なる時点での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備える）、ＭＰＯＩ、道路状況、气候状況などを更に含むことが可能である。

機械学習エンジン１２２は、運転統計データ１２３に基づいて、各種の目的で、一セットの規則、アルゴリズムおよび／または予測モデル１２４を生成または学習する。一実施形態において、規則、アルゴリズムおよび／または予測モデル１２４は、周辺車両の運転時の挙動を決定するためにどのようにＡＤＶの周辺車両の感知情報を解析するかに関する情報を備える。規則、アルゴリズムおよび／または予測モデル１２４は、どのように周辺車両の運転時の挙動に基づいて、経路の経路コストを決定するかに関する情報を更に備えてもよい。「周辺車両」という用語は、特定ＡＤＶの前方または前（真正面または近隣する車線の前方）の車両を指す。

図３Ａ及び図３Ｂは一実施形態に係る自動運転車両とともに使用される感知・計画システムの例を示すブロック図である。システム３００は、図１の自動運転車両１０１の一部として実現されることが可能であり、感知・計画システム１１０と、制御システム１１１と、センサーシステム１１５とを備えるが、これに限定されない。図３Ａ〜図３Ｂを参照すると、感知・計画システム１１０は、位置計測モジュール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（経路の手配）モジュール３０７とを備えるが、これに限定されない。

モジュール３０１〜３０７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み合せにより実現されることが可能である。例えば、それらのモジュールは、永続的（不揮発性）記憶装置３５２にインストールされて、メモリ３５１にローディングされ、且つ一つ以上のプロセッサー（図示せず）により実行されることが可能である。なお、それらのモジュールの一部または全部は、図２の車両制御システム１１１のモジュールの一部または全部に対して通信可能に接続され、または集積される。モジュール３０１〜３０７の一部は、集積モジュールに集積されてもよい。

位置計測モジュール３０１は、自動運転車両３００の現在位置（例えば、ＧＰＳユニット２１２による）を特定するとともに、ユーザの行程やルートに関するデータ全体を管理する。位置計測モジュール３０１（地図及びルートモジュールともいう）は、ユーザの行程やルートに関するデータ全体を管理する。ユーザは、例えばユーザインタフェースを介してログインして、行程の出発地位置及び目的地を指定することができる。位置計測モジュール３０１は、自動運転車両３００の地図とルート情報３１１のような他の要素と通信して、行程に関するデータを取得する。例えば、位置計測モジュール３０１は、位置サーバーと地図及びＰＯＩ（ＭＰＯＩ）サーバーから位置とルート情報を取得することが可能である。位置サーバーは位置サービスを提供するとともに、ＭＰＯＩサーバーは地図サービス及び一部の位置のＰＯＩを提供することにより、それらを地図とルート情報３１１の一部としてキャッシュすることが可能である。自動運転車両３００がルートに沿って移動する際に、位置計測モジュール３０１は、交通情報システムまたはサーバーからリアタイム交通情報を取得することができる。

感知モジュール３０２は、センサーシステム１１５により提供されるセンサーデータ及び位置計測モジュール３０１により取得される位置計測情報に基づいて、周囲環境への感知を特定する。感知情報は、通常の運転者がその運転している車両の周囲から感知したものを示す。感知は、例えば対象式による車線配置（例えば、直線車線または湾曲車線）、信号機信号、他の車両の相対位置、歩行者、建物、横断歩道や他の交通に関する標識（例えば、止まれ標識、道譲れ標識）などを備えることが可能である。

感知モジュール３０２は、コンピュータビジョンシステムまたはコンピュータビジョンシステムの機能を含むことが可能であり、一つ以上のカメラにより撮像された画像を処理且つ解析することにより、自動運転車両環境における対象および／または特徴を認識する。前記対象は、交通信号、道路境界、他の車両、歩行者および／または障害物などを含むことが可能である。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可能である。一部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、対象の追跡、及び対象の速度の推定などを行うことが可能である。感知モジュール３０２は、レーダおよび／またはＬＩＤＡＲのような他のセンサーにより提供される他のセンサーデータに基づいて、対象を検出してもよい。

予測モジュール３０３は、各対象に対して、対象が現在の状況においてどのように動作するかを予測する。予測は、感知データに基づいて行われるものであり、当該感知データは、一セットの地図とルート情報３１１及び交通規則３１２の時点を考慮して、運転環境を感知したものである。例えば、対象が反対方向の車両であり且つ現在運転環境が交差点を含むと、予測モジュール３０３は、車両が直進するかまたは旋回を行うかを予測する。感知データは、交差点に信号機がないことを示すと、予測モジュール３０３は、車両が交差点に進入する前に完全に停止する必要があると予測することがある。感知データは、車両が現在で左折専用車線または右折専用車線にあることを示すと、予測モジュール３０３は、車両がそれぞれ左折または右折を行う可能性が高いと予測することがある。

決定モジュール３０４は、各対象に対して、どのように対象を対処するかを决定する。例えば、特定の対象（例えば、交差ルートにある他の車両）及び対象を記述するメタデータ（例えば、速度、方向、旋回角度）に対して、決定モジュール３０４は、前記対象に行き合う時にどうのように動作するか（例えば、追い越し、一時停止、停止、越え）を決定する。決定モジュール３０４は、例えば交通規則や運転規則３１２の規則集合に基づいて、そのような决定を行うことが可能であり、前記規則集合が不揮発性記憶装置３５２に記憶されることが可能である。

ルーティングモジュール３０７は、起点から目的地点までの一つ以上のルートや経路を提供するように配置される。出発地位置から目的地位置までの所定の行程について、例えばユーザから所定の行程を受信して、ルーティングモジュール３０７は、地図とルート情報３１１を取得して、出発地位置から目的地位置までのすべてのルートまたは経路を特定する。ルーティングモジュール３０７は、出発地位置から目的地位置までの各経路を決定した地形図式の基準線を生成することが可能である。基準線とは、例えば、他の車両、障害物や交通状況などの影響を全く受けない、理想的なルートまたは経路である。即ち、道路には他の車両、歩行者や障害物がないと、ＡＤＶは、正確または厳密に基準線に追従すべきである。そして、地形図を決定モジュール３０４および／または計画モジュール３０５に提供する。決定モジュール３０４および／または計画モジュール３０５は、すべてのルートをチェックして、他のモジュールにより提供される他のデータに基づいて、最適ルートの一つを選択して補正し、前記他のデータは、例えば、位置計測モジュール３０１からの交通状況、感知モジュール３０２により感知された運転環境、及び予測モジュール３０３により予測された交通状況である。その時点における特定の運転環境により、ＡＤＶを制御するための実際ルートまたは経路は、ルーティングモジュール３０７により提供される基準線に対して近接し、または相違する可能性がある。

感知された各対象に対する决定に基づいて、計画モジュール３０５は、ルーティングモジュール３０７により提供された基準線を基にして使用して、自動運転車両に対してルートまたは経路、及び運転パラメータ（例えば、距離、速度および／または旋回角度）を計画する。言い換えれば、所定の対象に対して、決定モジュール３０４は、当該対象が何をすべきかを決定する一方、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、前記対象を越えることを決定することが可能である一方、計画モジュール３０５は、前記対象の左側か右側かで越えることを決定することが可能である。計画と制御データは、計画モジュール３０５により生成されて、車両３００が次の移動サイクル（例えば、次のルート／経路セグメント）でどのように移動するかを記述する情報を含む。例えば、計画と制御データは、車両３００が３０ｍｐｈの速度で１０メートル移動した後、２５ｍｐｈの速度で右側の車線に変更することを指示可能である。

計画と制御データに基づいて、制御モジュール３０６は、計画と制御データにより限定されるルートまたは経路に応じて、適当な命令(commands)または信号を車両制御システム１１１に発信することにより、自動運転車両を制御し運転させる。前記計画と制御データは、ルートまたは経路に沿って、異なる時点で適当な車両配置または運転パラメータ（例えば、スロットル、ブレーキおよび旋回命令(commands)）を使用して車両をルートまたは経路の第一点から第二点に運転させるための十分な情報を含む。

一実施形態では、計画段階が複数の計画周期（命令(commands)周期ともいう）で実行され、例えば、各時間間隔が１００ミリ秒（ｍｓ）である周期で実行される。
計画周期または命令(command)周期の各々に対して、計画と制御データに基づいて一つ以上の制御命令(commands)を発行する。即ち、各々の１００ｍｓに対して、計画モジュール３０５は、次のルートセグメントまたは経路セグメントを計画し、例えば、目標位置、及びＡＤＶが目標位置に到達するのに必要な時間を含む。その代わりに、計画モジュール３０５は、具体的な速度、方向および／またはステアリング角などを規定してもよい。一実施形態では、計画モジュール３０５は、次の所定の期間（例えば、５秒）に対してルートセグメントまたは経路セグメントを計画する。各計画周期に対して、計画モジュール３０５は、前の周期で計画した目標位置に基づいて現在周期（例えば、次の５秒）のための目標位置を計画する。そして、制御モジュール３０６は、現在周期の計画と制御データに基づいて一つ以上の制御命令(commands)（例えば、スロットル、ブレーキ、ステアリング制御命令(commands)）を生成する。

なお、決定モジュール３０４と計画モジュール３０５は、集積モジュールとして集積されることが可能である。決定モジュール３０４／計画モジュール３０５は、自動運転車両の運転経路を決定するために、ナビゲーションシステムまたはナビゲーションシステムの機能を含むことが可能である。例えば、ナビゲーションシステムは、自動運転車両が最終目的地への車線に基づく経路に沿って前進すると同時に、感知した障害物を実質的に回避するような経路に沿って、自動運転車両が移動することを達成するための一連の速度及び前進方向を決定すること可能である。目的地は、ユーザインタフェースシステム１１３を介して行われるユーザの入力に基づいて設定可能である。ナビゲーションシステムは、自動運転車両を運転させると同時に、動的に運転経路を更新することが可能である。ナビゲーションシステムは、自動運転車両用の運転経路を決定するために、ＧＰＳシステム及び一つ以上の地図からのデータを合併する。

決定モジュール３０４／計画モジュール３０５は、自動運転車両の環境における潜在的な障害物を識別、評価して、回避しまたは他の方式で超えるために、衝突防止システムまたは衝突防止システムの機能を含むことが可能である。例えば、衝突防止システムは、制御システム１１１における一つ以上のサブシステムを操作することにより方向変化操作、旋回操作、ブレーキ操作などを取ることで、自動運転車両の案内中に変化を実現することが可能である。衝突防止システムは、周囲の交通モード、道路状況などに基づいて、自動的に実行可能な障害物回避操作を決定することが可能である。衝突防止システムは、自動運転車両が方向変化を行って進入しようとする隣接領域に位置する車両、建物のような障害物などを他のセンサーシステムが検出した際に、方向変化操作を取らないように、配置されることも可能である。衝突防止システムは、使用可能であるとともに自動運転車両の乗員の安全性を最大化する操作を自動的に選択することが可能である。衝突防止システムは、自動運転車両の車室内に最小限の加速度が発生するように予測される回避操作を選択することが可能である。

一実施形態によれば、ＡＤＶの運転統計データは、不揮発性記憶装置４０３に記憶された運転統計データ３１３の一部として取得され維持することが可能である。同様に、感知モジュール３０２により取得された感知情報も感知履歴３１４の一部として維持することが可能である。これらの情報は他の車両の挙動を決定し、それに応じてＡＤＶの経路を調整することが可能である。

図４Ａは、一実施形態に係る計画モジュールの例を示すブロック図である。図４Ｂは、一実施形態に係る計画モジュールの例を示すブロック図である。図４Ａ及び図４Ｂを参照すると、計画モジュール３０５は、車両挙動解析モジュール４１１と、経路生成モジュール４１２と、経路調整モジュール４１３と、経路選択モジュール４１４とを備えるが、これに限定されない。それらのモジュール４１１〜４１４は、メモリ４０２にローディングされ、且つ一つ以上のプロセッサー４０１により実行されることが可能である。モジュール４１１〜４１２は、より少ない集積モジュールに集積されることが可能である。

一実施形態によれば、感知モジュール３０２から第一感知情報（当該例示において、道路上の一つ以上の障害物を感知した障害物感知情報４３１）および第二感知情報（当該例示において、一つ以上の周辺車両の周辺車両感知情報４３２を感知）を受信する。感知情報４３１〜４３２に基づいて、経路生成モジュール４１２は、道路に関する一セットの交通規則および地図データに基づいて経路の第一セット４３３を生成するように配置される。車両挙動解析モジュール４１１は、少なくとも周辺車両感知情報を解析して、ＡＤＶの周辺車両の挙動を決定する。周辺車両の挙動に基づいて、経路調整モジュール４１３は、経路調整規則４２３に基づいて、経路の第一セット４３３のうちの一つ以上の経路を調整して、調整経路４３４として経路の第二セットを生成するように配置される。経路調整規則４２３は、経路をどのように調整するか、例えば、どの程度の経路コストを調整すべきか等を指定することが可能である。次に、経路選択モジュール４１４は、経路選択規則または経路選択基準を使用して経路の第二セット４３４のうちの一つを選択し、ここで、選択された経路４３５はＡＤＶを制御するために使用されることになる。経路選択規則または基準は、例えばどのように最低の経路コストに基づいて、経路をどのように選択すべきかを指定することが可能である。

一実施形態において、車両の運転時の挙動を解析する際に、各周辺車両に対して、車両挙動解析モジュール４１１は、車両感知情報４３２および／または障害物感知情報４３１に基づいて車両の（現在の計画サイクルの）現在位置を特定する。車両挙動解析モジュール４１１は更に車両に関する感知履歴３１４に基づいて取得される車両の（以前の計画サイクルの）以前の位置を特定する。次に、車両挙動解析モジュール４１１は、車両の運転時の挙動の一部として車両の移動方向を決定することができる。

一実施形態において、経路調整モジュール４１３は、経路の第一セット４３３の一つ以上の経路を修正する際に、第一感知情報４３１に基づいて検知された障害物および周辺車両の運転時の挙動により経路の経路コストを修正する。経路の修正された経路コストを使用して、経路の第二セット４３４を生成する。経路コストは、ＡＤＶを特定の経路で運転させる際に発生し得る、障害物と衝突のリスクまたは乗客の快適のレベルのコスト（代価）を表す。経路コストが高いほど、障害物と衝突する可能性や確率が高いこと、または乗客の不快感が高いことを表す。選択された経路４３５は、経路選択規則または経路選択基準の一セットに基づいて、調整経路４３４から選択される。特定の実施形態において、選択された経路４３５は、経路の第二セット４３４のうちの経路の中で最低の経路コストを有する。

ここで図５を参照すると、この例示において、地図データから取得できる三つの車線があると仮定する。各車線は、車線を構成する一連の基準点を含み、それらは計画モジュール３０５またはルーティング（経路手配）モジュール３０７により設定可能である。各基準点は、基準点コストに関連付けられる。経路コストは、経路に関連する基準点コストに基づいて、例えばすべての基準点コストを合計することにより等、所定の数学の公式を使用して計算される。

本例示において、道路上に障害物がないと仮定すると、経路生成モジュール４１２は感知情報４３１〜４３２に基づいて、経路の第一セット５０３〜５０５を生成する。従って、ＡＤＶ５０１は経路５０３〜５０４のいずれかに沿って運転させるように制御することができる。最終的は、経路選択規則または基準（例えば、最低の経路コスト等）に基づいて、経路５０３〜５０５のうちの一つを選択される。この例示において、経路５０４は基準点５１１および５２２〜５２４に基づいて生成される。経路５０３は基準点５１１〜５１４に基づいて生成される。経路５０５は基準点５１１および５３２〜５３４に基づいて生成される。ＡＤＶ１０１の現在位置に基づいて、基準点５１１〜５１４、５２２〜５２４、および５３２〜５３４のそれぞれに各基準点コストが割り当てられる。一実施形態において、基準点の基準点コストは、当該基準点と近隣障害物の間の距離に関連付けられる。例えば、基準点５２２〜５２４および５３２〜５３４のコストは、それらが道路の縁により近いため、基準点５１２〜５１４よりも高くなり得る。この例示において、道路の縁は、車両の安全性と乗客の快適性に影響を与えるため、障害物として認識される。従って、この例示において、経路コストが最も低くなるため、経路５０３を選択することができる。

一実施形態によれば、周辺車両の運転時の挙動に基づいて、車両挙動解析モジュール４１１は、道路上に障害物があると決定することができ、このような障害物が障害物感知情報４３１の一部として示されなくてもよい。この例示において、周辺車両の運転時の挙動に基づいて、経路調整モジュール４１３により、障害物５０２が道路内のその特定位置に存在すると決定される。障害物５０２を考慮して、経路調整モジュール４１３は、経路５０３〜５０５のうちの少なくともいくつかの基準点の少なくともいくつかのコストを修正する。ある特定の基準点のコストが増加することは、関連する基準点の近くに障害物があることを示す。一実施形態において、経路調整モジュール４１３は、基準点５３３〜５３４および５１４が障害物５０２により近いため、それらのコストを増加させることが可能である。オプションとして、障害物５０２の所定の近接範囲内のすべての基準点のコストは、障害物５０２に相対するそれぞれの相対位置または距離に基づいて比例的に調整することが可能である。修正された経路の第一セットは、修正後に経路の第二セット４３４になる。経路選択モジュール４１４が第二セットのうちから経路を選択する際に、経路５０３〜５０５の経路コストを修正するために経路５０４が選択される。

図６Ａは一実施形態に係る特定の運転シーンを示すものである。図６Ａを参照すると、ＡＤＶの周囲の周辺車両（この例示において、車両Ａ、Ｂ、およびＣ）が決定され、車線が全部右車線から左車線に変更される。障害物の感知情報に基づいて、右車線に障害物はない。但し、車両Ａ〜Ｃの運転時の挙動に基づいて、システムは、必ず右車線を塞ぐ物体が存在すると判定し得る。次に、図６Ｂに示すように、システムは、車両Ａ〜Ｃが回避しようとする位置に仮想障害物を追加する。従って、特定位置６１０または当該特定位置６１０の所定の近隣範囲内を通過する経路の経路コストを増加させることができる。コストが増加した経路は、その後の選択される機会が少なくなり、それによりＡＤＶは仮想障害物６１０と関連する当該特定位置を回避される。

図７Ａは別の一実施形態による別の運転シーンを示すものである。図７Ａを参照すると、この例示では時点７０１において、障害物感知情報４３１に基づいて障害物７１０が検出される。但し、時点７０２において、車両感知情報４３２に基づいて、車両Ａが障害物７１０または障害物７１０所定の近隣範囲内を通過していることが検出される。続いて、時点７０３において、車両Ｂも障害物７１０または障害物７１０所定の近隣範囲内を通過する。所定数を超える車両が障害物７１０の位置または障害物７１０所定の近隣範囲内を通過している場合、システムは、障害物７１０が存在しない可能性があると決定することが可能であり、図７Ｂに示すようにシステムは障害物７１０に接近する経路の経路コストを減らすことにより障害物７１０が取り除かれることが可能である。一実施形態において、全ての車両が障害物７１０の所定の近隣範囲内を通過した場合は、障害物７１０が完全に取り除かれることになる。周辺車両の大多数または全てが、障害物７１０を回避せずに迂回する車線または道路の中心線に沿って移動することができる場合、関連する経路の回避コスト等の特定種類のコストを削減することができる。このような状況は、部分的に渋滞する運転方案である。

一実施形態によれば、図８Ａおよび図８Ｂに示すように、上記の技術を利用して、周辺車両の運転時の挙動に基づいてＡＤＶをより早く計画することができる。図８Ａを参照すると、この例示において、知覚情報に基づいて障害物が検出されていないにも関わらず、システムは、ＡＤＶの前方の全ての車両が右車線から左車線に変更することを検出された。システムはまた、図８Ｂに示すように、当該車線の変更によりアラームを生成するか、または車の流れに従うように経路を変更して、最後に経路を再配置することを回避することができる。

図９は一実施形態による、周辺車両の運動挙動に基づいて自動運転車両を操作させるプロセスを示すフローチャートである。プロセス９００は、ソフトウェア、ハードウェアまたはそれらの組み合せを含むことができるプロセッサーにより実行されることができる。例えば、プロセス９００は計画モジュール３０５により実行されることが可能である。図９を参照すると、操作９０１において、例えば、感知モジュール３０２から第一感知情報を受信され、ＡＤＶの一つ以上のセンサーによる取得された道路または車線上の一つ以上の障害物を感知する。操作９０２において、ＡＤＶの周辺の一つ以上の車両を感知した第二感知情報が受信する。操作９０３において、例えば道路に関連する一セット交通規則および地図データを使用して、第一感知情報および第二感知情報に基づいて経路の第一セットが生成される。操作９０４において、周辺車両の運転時の挙動を決定するために、第二感知情報を解析する。操作９０５において、周辺車両の運転時の挙動の解析に基づいて、経路の第一セットの一つ以上の経路を修正する。それに応じて経路の第二セットを生成する。操作９０６において、一セットの一つ以上の経路選択規則（例えば、最低の経路コスト）に基づいて、経路の第二セットのうちの一つを選択して、ＡＤＶを制御する。

図１０Ａは一実施形態による、周辺車両の運転時の挙動に基づいて自動運転車両の経路を修正するプロセスを示すフローチャートである。プロセス１０００は、図９の操作９０５の一部として実行することができる。図１０Ａを参照すると、操作１００１において、処理ロジックは、周辺車両の挙動に基づいて、道路内の第一位置を回避するために一つ以上の周辺車両の迂回を認識する。操作１００２において、処理ロジックは、障害物感知情報に基づいて、第一位置の所定の近隣範囲内に障害物が存在しないことを決定する。操作１００３において、処理ロジックは、第一位置の所定の近隣範囲内に仮想障害物を追加する。操作１００４において、第一位置または第一位置の所定の近隣範囲内を通過するすべての経路について経路コストを増加させる。オプションとして、経路と第一位置の相対位置（例えば、経路と第一位置の間の距離）に基づいて、経路コストを比例的に増加させることが可能である。

図１０Ｂは別の一実施形態による、周辺車両の運転時の挙動に基づいて自動運転車両の経路を修正するプロセスを示すフローチャートである。プロセス１０５０は、図９の操作９０５の一部として実行することができる。図１０Ｂを参照すると、操作１０５１において、障害物感知情報に基づいて道路内の第一位置の所定の近隣範囲内に障害物が存在することを決定する。操作１０５２において、処理ロジックは、周辺車両の運転時の挙動に基づいて、一つ以上の周辺車両が第一位置或いは第一位置の所定の近隣範囲内を通過することを認識する。操作１０５３において、道路上から障害物が取り除かれる。操作１０５４において、第一位置または第一位置の所定の近隣範囲内を通過するすべての経路について経路コストを低減させる。オプションとして、経路と第一位置の相対位置（例えば、経路と第一位置の間の距離）に基づいて、経路コストを比例的に低減させることが可能である。

なお、上記のように記載された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み合せにより実現されることが可能である。例えば、このような要素は、不揮発性記憶装置にインストールして記憶されるソフトウェアとして実現されることが可能であり、前記ソフトウェアがプロセッサー（図示せず）によりメモリにローディングされて、メモリで実行されることで、本発明に記載のプロセスや操作を実行させる。その代わりに、このような要素は、専用ハードウェア（例えば、集積回路（例えば、専用集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタルシグナルプロセッサー（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、又は組み込まれる、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が、アプリケーションからの相応的なドライバおよび／またはオペレーティングシステムを介してアクセス可能である。また、このような要素は、プロセッサーまたはプロセッサー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ることが可能であり、ソフトウェア要素が一つ以上の特定命令(instruction)によりアクセス可能な命令(instruction)セットの一部とされる。

図１１は、本発明の一実施形態とともに使用可能なデータ処理システムの例示を示すブロック図である。例えば、システム１５００は、上述のように上記プロセスまたは方法のいずれか一つを実行する任意のデータ処理システム、例えば、図１の感知・計画システム１１０またはサーバー１０３〜１０４の任意の一つを示す。システム１５００は、様々の要素を備えることが可能である。これらの要素は、集積回路（ＩＣ）、集積回路の一部、個別の電子装置や回路基板（例えば、コンピュータシステムのマザーボードまたは挿入カード）に適用される他のモジュールとして実現され、又は、他の方式でコンピュータシステムのフレームに組み込まれる要素として実現されることが可能である。

なお、システム１５００は、コンピュータシステムの多くの要素の上位図を示すためである。しかしながら、一部の実施形態では、付加要素を有してもよく、また、他の実施形態では、図示する要素と異なる配置を有してもよいこと、を理解すべきである。システム１５００は、デスクトップ型コンピュータ、ラップトップ型コンピュータ、タブレット型コンピュータ、サーバー、携帯電話、メディアプレイヤ、携帯情報端末（ＰＤＡ）、スマートウォッチ、パーソナル通信機器、ゲーム装置、ルータやハブ機器、ワイヤレスアクセスポイント（ＡＰ）やリピーター、セットトップボックス、またはそれらの組み合せを示すことが可能である。また、単一の機器またはシステムのみを示すが、「機器」または「システム」という用語は、一つ（または複数）の命令(instruction)セットを単独的または共同的に実行することにより、本明細書で検討する任意の一つ以上の方法を実行する機器またはシステムの任意の集合を含むことを、理解されるべきである。

一実施形態において、システム１５００は、バスまたはインターコネクト１５１０を介して接続されるプロセッサー１５０１、メモリ１５０３及び装置１５０５〜１５０８を含む。プロセッサー１５０１は、単一のプロセッサーコア、または複数のプロセッサーコアの一つのプロセッサーや複数のプロセッサーを含むことを表すことが可能である。プロセッサー１５０１は一つ以上の汎用プロセッサー、例えば、マイクロプロセッサー、中央処理ユニット（ＣＰＵ）などを表すことが可能である。より具体的には、プロセッサー１５０１は、複合命令(instruction)セットコンピュータ（ＣＩＳＣ）方式のマイクロプロセッサー、縮小命令(instruction)セットコンピュータ（ＲＩＳＣ）方式のマイクロプロセッサー、超長命令(instruction)語（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサーや他の命令(instruction)セットを実行するプロセッサー、または命令(instruction)セットの組み合せを実行するプロセッサーであってもよい。プロセッサー１５０１は、一つ以上の専用プロセッサー、例えば、専用集積回路（ＡＳＩＣ）、セルラやベースバンドプロセッサー、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ー（ＤＳＰ）、ネットワークプロセッサー、グラフィックプロセッサー、通信プロセッサー、暗号化プロセッサー、コプロセッサー、組込み用途向けプロセッサー、または命令(instruction)を処理可能な任意の他のロジックであってもよい。

プロセッサー１５０１（低パワーマルチコアプロセッサーソケットインタフェース、例えば超低電圧プロセッサーであってもよい）は、前記システムの各種の要素と通信するためのメイン処理ユニット及び中央ハブとされることが可能である。このようなプロセッサーは、システムオンチップ（ＳｏＣ）として実現されることが可能である。プロセッサー１５０１は、本明細書で検討する操作及びステップを実行するための命令(instruction)を実行するように配置される。システム１５００は、選択可能なグラフィックサブシステム１５０４と通信可能なグラフィックインタフェースを更に含み、グラフィックサブシステム１５０４が、表示制御部、グラフィックプロセッサーおよび／または表示装置を備えることが可能である。

プロセッサー１５０１は、メモリ１５０３と通信可能であり、一実施形態において、メモリ１５０３が所定量のシステムメモリを提供するように、複数のメモリ装置により実現されることが可能である。メモリ１５０３は、一つ以上の揮発性記憶（またはメモリ）装置、例えば、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）または他のタイプの記憶装置を含むことが可能である。メモリ１５０３は、プロセッサー１５０１またはその他の任意の装置により実行される命令(instruction)列を含む情報を記憶可能である。例えば、各種の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、入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にローディングされてプロセッサー１５０１により実行されることが可能である。オペレーティングシステムは、任意のタイプのオペレーティングシステム、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ＭＡＣ ＯＳ（登録商標）／ＩＯＳ（登録商標）、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）社のＡｎｄｒｏｉｄ（登録商標）、ＬＩＮＵＸ、ＵＮＩＸ（登録商標）、または他のリアタイムや組み込み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、ＩＯ装置、例えばネットワークインタフェース装置１５０５、選択可能な入力装置１５０６及び他の選択可能なＩＯ装置１５０７を含む装置１５０５〜１５０８をさらに備えることが可能である。ネットワークインタフェース装置１５０５は、無線送受信器および／またはネットワークインタフェースカード（ＮＩＣ）を含むことが可能である。前記無線送受信器は、ＷｉＦｉ送受信器、赤外線送受信器、ブルートゥース（登録商標）送受信器、ＷｉＭａｘ送受信器、無線携帯電話送受信器、衛星送受信器（例えば、全地球測位システム（ＧＰＳ）送受信器）や他の無線周波数（ＲＦ）送受信器、またはそれらの組み合せであってもよい。ＮＩＣは、イーサネット（登録商標）カードであってもよい。

入力装置１５０６は、マウス、タッチパネル、タッチスクリーン（表示装置１５０４に集積されることが可能である）、ポインティングデバイス（例えば、スタイラスペン）および／またはキーボード（例えば、物理的な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る仮想的なキーボード）を含むことが可能である。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むことが可能である。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、例えば複数の種類のタッチセンシティブ技術（容量、電気抵抗、赤外線及び弾性表面波技術を含むが、これに限定されない）の任意の１種、及び他の近接センサーアレイまたはタッチスクリーンに接触する一つ以上の点を特定するための他の素子により、その接触、及び移動や間欠を検出する。

ＩＯ装置１５０７は、オーディオ装置を含むことが可能である。オーディオ装置は、音声を支持する機能、例えば音声認識、音声複製、ディジタル記録および／または電話機能を促すために、スピーカおよび／またはマイクロホンを含むことが可能である。他のＩＯ装置１５０７として、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フェース、バスブリッジ（例えば、ＰＣＩ−ＰＣＩブリッジ）、センサー（例えば、加速度計モーションセンサー、ジャイロ、磁力計、光センサー、コンパス、接近センサーなど）またはそれらの組み合せを含むことが可能である。装置１５０７は、カメラ機能（例えば、写真及び動画セグメントの記録）を促すための光学センサー、例えば電荷結合素子（ＣＣＤ）または相補型金属酸化物半導体（ＣＭＯＳ）光学センサーを備える撮像処理サブシステム（例えば、カメラ）をさらに含むことが可能である。一部のセンサーは、センサーハブ（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可能である一方、キーボードや感熱センサーなどの他の装置は、システム１５００の具体的な配置や設計に応じて、埋め込みコントローラ（図示せず）により制御されることが可能である。

例えばデータ、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的な記憶を提供するために、大容量記憶装置（図示せず）がプロセッサー１５０１に接続されてもよい。各種の実施形態では、薄型化且つ軽量化のシステム設計を実現するとともにシステムの応答性を改善するために、このような大容量記憶装置は、固体装置（ＳＳＤ）により実現されることが可能である。但し、他の実施形態では、大容量記憶装置は、主にハードディスクドライブ（ＨＤＤ）により実現されてもよく、このうち少量のＳＳＤ記憶装置は、ＳＳＤ用キャッシュとされることにより、停電期間でコンテキストの状態及び他の情報の不揮発性記憶を実現して、システム活動が再起動する際に急速通電を実現することができる。また、フラッシュメモリ装置は、例えばシリアルペリフェラルインタフェース（ＳＰＩ）を介してプロセッサー１５０１に接続されることが可能である。このようなフラッシュメモリ装置は、前記システムのＢＩＯＳ及び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を提供することが可能である。

記憶装置１５０８は、本明細書に記載の任意の一つ以上の方法や機能を実現する一つ以上の命令(instruction)セットやソフトウェア（例えば、モジュール、ユニットおよび／またはロジック１５２８）が記憶されてい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記憶媒体ともいう）を含むことが可能である。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、上記要素の任意の一つ、例えば計画モジュール３０５、制御モジュール３０６を表すことが可能である。また、処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、データ処理システム１５００、メモリ１５０３及びプロセッサー１５０１により実行されている期間において、全部または少なくとも一部がメモリ１５０３および／またはプロセッサー１５０１の中に貯留することができ、メモリ１５０３および／またはプロセッサー１５０１も機械アクセス可能な記憶媒体を構成する。更に、処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、ネットワークによりネットワークインタフェース装置１５０５を介して伝送または受信を行うことが可能である。

コンピュータ可読記憶媒体１５０９は、上述した一部のソフトウェア機能を永続的（非一時的、不揮発性）に記憶することが可能である。コンピュータ可読記憶媒体１５０９は、例示的な実施形態では単一の記憶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、前記一つ以上の命令(instruction)セットを記憶する単一の記憶媒体または複数の記憶媒体（例えば、集中または分散データベースおよび／または関連するキャッシュメモリ及びサーバー）を含む、と考えられる。「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、機械により実行されるとともに、前記機械が本発明の任意の一つ以上の方法を実行させる命令(instruction)セットを記憶またはコーディング可能な任意の記憶媒体を含む、と考えられる。従って、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、固体メモリ、光学記憶媒体及び磁気記憶媒体、または他の任意の不揮発性機械可読記憶媒体を含むが、これに限定されない、と考えられる。

本明細書に記載の処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８、要素及び他の特徴は、個別ハードウェア要素とされ、またはハードウェア要素（例えば、ＡＳＩＣＳ、ＦＰＧＡ、ＤＳＰまたは類似の装置）の機能に集積されるように、実現可能である。また、処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、ハードウェア装置におけるファームウェアまたは機能回路として実現されることが可能である。また、処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、ハードウェア装置とソフトウェア要素との任意の組み合せにより実現されることが可能である。

なお、システム１５００は、データ処理システムの各種の要素を備えるように示されるが、要素を相互に接続する任意の特定の構成または形態を示すためではない。このような詳細は、本発明の実施態様と密接な関係がないからである。さらに、より少ない要素またはより多い要素を有するネットワークコンピュータ、ハンディコンピュータ、携帯電話、サーバーおよび／または他のデータ処理システムも、本発明の実施形態とともに使用可能であることを、認識すべきである。

詳細に記載した前記内容の一部は、既にコンピュータメモリで行われるデータビットの演算のアルゴリズム及び符号表示に応じて表現された。これらのアルゴリズムの記載及び表示は、データ処理分野での技術者が使用する方式であり、技術者らの仕事の本質を効率よく本分野での他の技術者に伝達するためである。本明細書では、アルゴリズムは、通常に所望の結果を達成する自己矛盾なし操作シーケンスとして考えられる。これらの操作とは、物理量に対して物理的な操作を行う必要がある操作である。

ところで、これらの用語及びその類似する用語のすべては、適当な物理量に関連し、且つ単にこれらの物理量を便宜上に表記することに適用されることはいうまでもない。以上の検討において他の形態で明確に限定しない限り、本明細書全体において、用語（例えば、添付した特許請求の範囲に記載の用語）により検討されることは、コンピュータシステムや類似する電子計算装置の動作及び処理を指す。前記コンピュータシステムや類似する電子計算装置は、コンピュータシステムのレジスタ及びメモリでの物理（電子）量として表示されるデータを操作して、前記データをコンピュータシステムメモリやレジスタ、または他の情報記憶装置、伝送装置や表示装置での類似的に物理量として表示される他のデータを変換する。

本発明の実施形態は、本明細書における操作を実行するためのデバイスにさらに関する。このようなコンピュータプログラムは、不揮発性コンピュータ可読記憶媒体に記憶される。機械可読記憶媒体は、機械（例えば、コンピュータ）可読形態で情報を記憶する任意の機構を含む。例えば、機械可読（例えば、コンピュータ可読）記憶媒体は、機械（例えば、コンピュータ）可読記憶媒体（例えば、リードオンリー専用メモリ（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、フラッシュメモリ装置）を含む。

前記図面に記載のプロセスや方法は、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、不揮発性コンピュータ可読記憶媒体で体現される）またはそれらの組み合せを含む処理ロジックにより実行されることが可能である。前記プロセスや方法は、上記の内容において一部の順序操作に基づいて記載されているが、前記操作の一部が異なる順序で実行されてもよいことを、理解すべきである。また、一部の操作は、順序に実行されることではなく、並列に実行されてもよい。

本発明の実施形態は、いずれの特定のプログラミング言語を参照して記載されることではない。複数のプログラミング言語を使用して本明細書に記載の本発明の実施形態の教示を実行可能であることを、理解すべきである。

前記明細書の中で、本発明の具体的例示の実施形態を参照して、本発明の実施形態に対して説明した。本発明に添付する特許請求の範囲に記載のより広い要旨および範囲を逸脱しない状況で、本発明に様々な修正を加えることができることが明らかである。従って、明細書および図面は、制限的な意味ではなく、例示的な意味で理解されるべきである。

Claims (21)

1. 自動運転車両を操作させるためにコンピュータで実行される方法であって、
   自動運転車両（ＡＤＶ）の一つ以上のセンサーにより取得された、道路上の一つ以上の障害物を感知した第一感知情報を受信することと、
   前記自動運転車両の周辺の一つ以上の車両を感知した第二感知情報を受信することと、
   前記道路に関する交通規則と地図データの一セットに基づき、前記第一感知情報と前記第二感知情報に基づいて、経路の第一セットを生成することと、
   前記周辺車両の運転時の挙動を決定するために、前記第二感知情報を解析することと、
   前記周辺車両の前記運転時の挙動の前記解析に基づいて、前記第一セットの一つ以上の経路を修正して、経路の第二セットを生成することと、
   前記自動運転車両を制御するために、一つ以上の経路選択規則の一セットに基づいて、前記第二セット中の経路のうちの一つを選択すること、
   を備える方法。
2. 前記第二感知情報を解析することは、
   前記周辺車両の各々について、前記周辺車両の現在位置を決定することと、
   前記障害物の位置に基づき、前記周辺車両の前記現在位置および以前の位置に基づいて、前記周辺車両の移動方向を決定すること、
   を備える
   請求項１に記載の方法。
3. 前記第一セットの一つ以上の経路を修正することは、
   前記第一感知情報から観測された前記障害物および前記周辺車両の前記挙動に基づいて、前記経路の経路コストを調整することを備え、
   前記選択された経路が、前記第二セット中の前記経路の中で最低の経路コストに基づいて選択される、
   請求項１に記載の方法。
4. 前記第一セットの一つ以上の経路を修正することは、
   前記周辺車両の前記挙動に基づいて、前記道路内の第一位置を回避するために、前記周辺車両の一つ以上の迂回を認識することと、
   前記第一感知情報に基づいて、前記第一位置の所定の近隣範囲内に障害物が存在しないことを決定することと、
   前記第一位置の前記所定の近隣範囲内において、少なくとも一つの仮想障害物を追加し、更に前記仮想障害物に基づいて、前記経路の第二セットを生成すること、
   を備える
   請求項１に記載の方法。
5. 前記第一位置の前記所定の近隣範囲内を通過する、前記第一セットのいずれの前記経路の経路コストも増加させることを更に備え、
   前記選択された経路が、前記第二セット中の前記経路の中で最低の経路コストを有する、
   請求項４に記載の方法。
6. 前記選択された経路が、前記自動運転車両に、前記第一位置を回避させ且つ迂回させるように構成される、
   請求項４に記載の方法。
7. 前記第一セットの一つ以上の経路を修正することは、
   前記第一感知情報に基づいて、前記道路内の第一位置に位置する障害物が存在することを決定することと、
   前記周辺車両の前記挙動に基づいて、一つ以上の前記周辺車両が、前記第一位置の所定の近隣範囲内を通過することを認識することと、
   前記経路の第二セットを生成する前に、前記道路上の前記障害物が取り除かれること、
   を備える
   請求項１に記載の方法。
8. 前記第一位置の前記所定の近隣範囲内を通過する前記第一セット内のいずれの前記経路の経路コストも減少させることを更に備え、
   前記選択された経路が、前記第二セット中の前記経路の中で最低の経路コストを有する、
   請求項６に記載の方法。
9. 自動運転車両を操作する運転操作をプロセッサーに実行させる命令(instruction)が中に記憶され、前記命令(instruction)が、前記プロセッサーにより実行される場合、前記プロセッサーに前記自動運転車両を運転する運転操作を実行させる非一時的な機械可読記憶媒体であって、前記運転操作が、
   自動運転車両の一つ以上のセンサーにより取得された、道路上の一つ以上の障害物を感知した第一感知情報を受信することと、
   前記自動運転車両の周辺の一つ以上の車両を感知した第二感知情報を受信することと、
   前記道路に関する交通規則と地図データの一セットに基づき、前記第一感知情報と前記第二感知情報に基づいて、経路の第一セットを生成することと、
   前記周辺車両の運転時の挙動を決定するために、前記第二感知情報を解析することと、
   前記周辺車両の前記運転時の挙動の前記解析に基づいて、前記第一セットの一つ以上の経路を修正して、経路の第二セットを生成することと、
   前記自動運転車両を制御するために、一つ以上の経路選択規則の一セットに基づいて、前記第二セットの経路のうちの一つを選択すること、
   を含む機械可読記憶媒体。
10. 前記第二感知情報を解析することは、
    前記周辺車両の各々について、前記周辺車両の現在位置を決定することと、
    前記障害物の位置に基づき、前記周辺車両の前記現在位置および以前の位置に基づいて、前記周辺車両の移動方向を決定すること、
    を備える
    請求項９に記載の機械可読記憶媒体。
11. 前記第一セットの一つ以上の経路を修正することは、
    前記第一感知情報から観測された前記障害物および前記周辺車両の前記挙動に基づいて、前記経路の経路コストを調整することを備え、
    前記選択された経路が、前記第二セット中の前記経路の中で最低の経路コストに基づいて選択される、
    請求項９に記載の機械可読記憶媒体。
12. 前記第一セットの一つ以上の経路を修正することは、
    前記周辺車両の前記挙動に基づいて、前記道路内の第一位置を回避するための前記周辺車両の一つ以上の迂回を認識することと、
    前記第一感知情報に基づいて、前記第一位置の所定の近隣範囲内に障害物が存在しないことを決定することと、
    前記第一位置の前記所定の近隣範囲内において、少なくとも一つの仮想障害物を追加し、更に前記仮想障害物に基づいて、前記経路の第二セットを生成すること、
    を備える
    請求項９に記載の機械可読記憶媒体。
13. 前記運転操作が、前記第一位置の前記所定の近隣範囲内を通過する、前記第一セット内のいずれの前記経路の経路コストも増加させることを更に備え、
    前記選択された経路が、前記第二セット中の前記経路の中で最低の経路コストを有する、
    請求項１２に記載の機械可読記憶媒体。
14. 前記選択された経路が、前記自動運転車両に、前記第一位置を回避させ且つ迂回させるように構成される、
    請求項１２に記載の機械可読記憶媒体。
15. 前記第一セットの一つ以上の経路を修正することは、
    前記第一感知情報に基づいて、前記道路内の第一位置に位置する障害物が存在することを決定することと、
    前記周辺車両の前記挙動に基づいて、一つ以上の前記周辺車両が、前記第一位置の所定の近隣範囲内を通過することを認識することと、
    前記経路の第二セットを生成する前に、前記道路上の前記障害物が取り除かれること、
    を備える
    請求項９に記載の機械可読記憶媒体。
16. 前記運転操作が、前記第一位置の前記所定の近隣範囲内を通過する前記第一セット内のいずれの前記経路の経路コストも減少させることを更に備え、
    前記選択された経路が、前記第二セット中の前記経路の中で最低の経路コストを有する、
    請求項１４に記載の機械可読記憶媒体。
17. データ処理システムであって、
    プロセッサーと、
    前記プロセッサーに接続され、命令(instruction)を記憶され、前記命令(instruction)が、前記プロセッサーにより実行される場合、前記プロセッサーに運転操作を実行させるメモリであって、前記運転操作が、
    自動運転車両の一つ以上のセンサーにより取得された、道路上の一つ以上の障害物を感知した第一感知情報を受信することと、
    前記自動運転車両の周辺の一つ以上の車両を感知した第二感知情報を受信することと、
    前記道路に関する交通規則と地図データの一セットに基づき、前記第一感知情報と前記第二感知情報に基づいて、経路の第一セットを生成することと、
    前記周辺車両の運転時の挙動を決定するために、前記第二感知情報を解析することと、
    前記周辺車両の前記運転時の挙動の前記解析に基づいて、前記第一セットの一つ以上の経路を修正して、経路の第二セットを生成することと、
    前記自動運転車両を制御するために、一つ以上の経路選択規則の一セットに基づいて、前記第二セットの経路のうちの一つを選択すること、
    を含むデータ処理システム。
18. 前記第二感知情報を解析することは、
    前記周辺車両の各々について、前記周辺車両の現在位置を決定することと、
    前記障害物の位置に基づき、前記周辺車両の前記現在位置および以前の位置に基づいて、前記周辺車両の移動方向を決定すること、
    を備える
    請求項１７に記載のシステム。
19. 前記第一セットの一つ以上の経路を修正することは、
    前記第一感知情報から観測された前記障害物および前記周辺車両の前記挙動に基づいて、前記経路の経路コストを調整することを備え、
    前記選択された経路が、前記第二セット中の前記経路の中で最低の経路コストに基づいて選択される、
    請求項１７に記載のシステム。
20. 前記第一セットの一つ以上の経路を修正することは、
    前記周辺車両の前記挙動に基づいて、前記道路内の第一位置を回避するための前記周辺車両の一つ以上の迂回を認識することと、
    前記第一感知情報に基づいて、前記第一位置の所定の近隣範囲内に障害物が存在しないことを決定することと、
    前記第一位置の前記所定の近隣範囲内において、少なくとも一つの仮想障害物を追加し、更に前記仮想障害物に基づいて、前記経路の第二セットを生成すること、
    を備える
    請求項１７に記載のシステム。
21. 前記運転操作が、前記第一位置の前記所定の近隣範囲内を通過する、前記第一セット内のいずれの前記経路の経路コストも増加させることを更に備え、
    前記選択された経路が、前記第二セット中の前記経路の中で最低の経路コストを有する、
    請求項２０に記載のシステム。