JP2019515821A - 自律走行モードへ再進入する自律走行車の制御のための方法及びシステム - Google Patents

Abstract

自律走行車（ＡＤＶ）が手動走行モードから自律走行モードに転換されることを検出される。前のコマンドサイクルでＡＤＶの速度に対応する第１のペダル値が決定され、その中で、前記前のコマンドサイクル期間において、ＡＤＶが手動走行モードで動作する。第２ペダル値は現在のコマンドサイクルでＡＤＶの目標速度に基づいて決定され、その中で、前記現在のコマンドサイクル期間において、ＡＤＶが自律走行モードで動作する。ペダル値はスロットルペダル又はブレーキペダルが中立位置から最大ペダル圧力又は最大ペダル加圧距離のペダル割合を示す。ＡＤＶが手動走行モードから自律走行モードに転換する前後に類似する加速度で走行するように、速度コマンドが第１のペダル値と第２のペダル値とに基づいてＡＤＶに生成されて発行される。【選択図】図８

Description

本発明の実施形態は、一般的に、自律走行車を動作させることに関する。より具体的には、本発明の実施形態は、手動走行モードから自律走行モードに再進入するとき、自律走行車を制御することに関する。

自律モード（例えば、運転者（ｈｕｍａｎ ｄｒｉｖｅｒｓ）なしに）で動作する車両において、乗員、特に運転者は、いくつかの運転と関連する担当事項から逸脱することができる。自律モードで動作するとき、車はオンボードセンサを使用してさまざまな位置にナビゲートすることができ、その結果、最小限のヒューマンコンピュータインタラクションで、又は、ある場合には乗客なしに車両が移動することが許容される。

一般的に、自律走行車（ＡＤＶ）は、手動走行モード又は自律走行モードで運行される。手動走行モードでは、運転者が車両を制御する。車両が運行中であり、自律走行モードに再進入すべきであるにもかかわらず、ＡＤＶが自律走行モードから逸脱する場合がある。車両が手動走行モードから自律走行モードに再進入するとき、乗客は、走行モードの転換の間に、突然の加速又は減速を体験する可能性がある。これは、走行モードの転換の間に速度や加速／減速基準の急激な変化（ｊｕｍｐ）によるものである。最終的には、コントローラの出力の不連続性の原因となり、したがって走行モードの転換において、急激な加速又は減速の変化を誘発する。このような再進入段階において、急激な速度変化のようなガタ（ｂｕｍｐ）が起こり、乗客に不快を与えることが可能である。

本発明の実施形態は、自律走行車を作動させるためのコンピュータ実現方法、非一時的機械可読媒体及びデータ処理システムを提供する。

本発明の一実施形態では、自律走行車を動作させるためのコンピュータ実現方法は、前記自律走行車（ＡＤＶ）が手動走行モードから自律走行モードに転換されることを検出するステップと、前のコマンドサイクルで発行された速度制御コマンドに応答して、前記ＡＤＶの速度に対応する第１のペダル値を決定するステップであって、前記前のコマンドサイクル期間において前記ＡＤＶが前記手動走行モードで動作する、ステップと、現在のコマンドサイクルでの前記ＡＤＶの目標速度に基づいて、第２ペダル値を決定するステップであって、前記現在のコマンドサイクル期間において前記ＡＤＶが前記自律走行モードで動作する、ステップと、前記ＡＤＶが前記手動走行モードから前記自律走行モードに転換する前後に類似の加速度で走行するように前記第１のペダル値と前記第２のペダル値とに基づいて前記ＡＤＶに速度制御コマンドを発行するステップとを含む。

本発明の他の実施形態では、コマンドを記憶し、前記コマンドは、プロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに動作を実行させる、非一時的機械可読媒体であって、前記動作は、前記自律走行車（ＡＤＶ）が手動走行モードから自律走行モードに転換されることを検出することと、前のコマンドサイクルで発行された速度制御コマンドに応答して、前記ＡＤＶの速度に対応する第１のペダル値を決定することであって、前記前のコマンドサイクル期間において前記ＡＤＶが前記手動走行モードで動作する、ことと、前記ＡＤＶが前記自律走行モードで動作する現在のコマンドサイクルで前記ＡＤＶの目標速度に基づいて、第２ペダル値を決定することと、前記ＡＤＶが前記手動走行モードから前記自律走行モードに転換する前後に類似の加速度で走行するように前記第１のペダル値と前記第２のペダル値とに基づいて前記ＡＤＶに速度制御コマンドを発行することとを含む。

本発明の別の実施形態では、データ処理システムは、プロセッサと、前記プロセッサに連接されてコマンドを記憶するメモリとを含み、前記コマンドは、前記プロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに動作を実行させ、前記動作は、前記自律走行車（ＡＤＶ）が手動走行モードから自律走行モードに転換されることを検出することと、前のコマンドサイクルで発行された速度制御コマンドに応答して、前記ＡＤＶの速度に対応する第１のペダル値を決定することであって、前記前のコマンドサイクル期間において前記ＡＤＶが前記手動走行モードで動作する、ことと、現在のコマンドサイクルでの前記ＡＤＶの目標速度に基づいて、第２ペダル値を決定することであって、前記現在のコマンドサイクル期間において前記ＡＤＶが前記自律走行モードで動作する、ことと、前記ＡＤＶが前記手動走行モードから前記自律走行モードに転換する前後に類似の加速度で走行するように前記第１のペダル値と前記第２のペダル値とに基づいて前記ＡＤＶに速度制御コマンドを発行することとを含む。

本発明の実施形態は、同一の符号（参照番号）が同一の要素を示す添付図面において例示として説明されるが、これに限定されない。
本発明の一実施形態に係るネットワークシステムを示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係る自律走行車の一例を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係る自律走行車と一緒に使用される感知及び計画システムの一例を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係る自律走行車の走行モードの転換を示す図である。 本発明の一実施形態に係る速度制御モジュールの一例を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係る速度制御モジュールのプロセスを示す処理フローチャートである。 本発明の一実施形態に係る速度閉ループコントローラの一例を示すブロック図である。 本発明の一実施形態にかかる自律走行車を動作させ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、詳細説明を参照しながら本発明の様々な実施形態及び態様を説明し、添付の図面は、前記様々な実施形態を示す。以下の説明及び図面は、本発明の例示であり、本発明を限定するものとして解釈されるべきではない。本発明の様々な実施形態の完全な理解を提供するために、多くの詳細説明が記載されている。しかしながら、場合によって、本発明の実施形態の説明の簡潔さから、周知又は従来の詳細説明は記載しない。

本明細書において、「一実施形態」又は「実施形態」とは、当該実施形態に説明された特定の特徴、構造、又は特性が本発明の少なくとも１つの実施形態に含まれていることを意味する。本明細書にわたって記載の「一実施形態では」という語句は、必ずしもすべて同一の実施形態を指すとは限らない。

一部の実施形態によれば、コントローラプリセット（ｐｒｅｓｅｔ）システムは、自律走行車の速度制御器を算出かつ予め設定するのに使用され、速度コントローラの出力（例えば、速度制御コマンド、ペダル割合）がＡＤＶの手動走行モードから自律走行モードに転換し始めるときに、既存の速度のみを考慮しながら、徐々に変更されるように保証する。その結果、走行モードの転換途中の急激な速度や速度の変化が最小限に抑えられる。

一実施形態によれば、ＡＤＶが手動走行モードから自律走行モードに転換されることを検出したとき、ＡＤＶの速度に対応する第１のペダル（ｐｅｄａｌ）値が決定される。前のコマンドサイクルで発行された速度制御コマンドに応答して、ＡＤＶの速度（例えば、現在速度）が車両プラットフォーム（ｐｌａｔｆｏｒｍ）から測定され、その中で、前記前のコマンドサイクル期間において、ＡＤＶが手動走行モードで動作する。第２ペダル値は現在のコマンドサイクルでＡＤＶの目標速度に基づいて決定され、その中で、前記現在のコマンドサイクル期間において、ＡＤＶが自律走行モードで動作する。ペダル値はスロットルペダル又はブレーキペダルが中立位置（ニュートラル・ポジション）から加圧されたり、押された最大ペダル圧力又は最大ペダル距離とのペダル割合を示す。ＡＤＶが手動走行モードから自律走行モードに転換する前後に類似する速度や加速度で走行するように、速度コマンドが第１のペダル値と第２のペダル値とに基づいてＡＤＶに生成して発行される。

一実施形態では、プリセット値は、第１のペダル値と第２のペダル値とに基づいて算出される。プリセット値は、閉ループコントローラの正常動作うちの一部又は全部を通過させることにより、ＡＤＶからのペダルフィードバックを示す閉ループコントローラの出力の主な又は相当部分に使用される。第２ペダル値は目標速度を基づき、オープンループコントローラを使用して決定される。第２ペダル値は異なるコマンドサイクルで要求された目標速度との間の差に基づいて決定することができる。そして、最終ペダル値は、プリセット値と第２のペダル値とに基づいて算出され、速度制御コマンドは、最終ペダル値に基づいて生成される。最終ペダル値は、走行モードが転換する前に、ＡＤＶが類似する速度又は加速度を維持するために要求されたペダルの割合を示す。

図１は本発明に係る一実施形態に係る自律走行車のネットワーク配置を示すブロック図である。図１を参照して、ネットワーク配置１００はネットワーク１０２によって１つ以上のサーバ１０３〜１０４に通信可能に接続することができる自律走行車１０１を含む。１つの自律走行車を示すが、ネットワーク１０２によって複数の自律走行車は互いに接続され、及び／又はサーバ１０３〜１０４に接続されることができる。ネットワーク１０２は、任意のタイプのネットワーク、例えば有線又は無線のローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、例えばインターネット、セルラーネットワーク、衛星ネットワークの広域ネットワーク（ＷＡＮ）又はその組み合わせであってもよい。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、例えばＷｅｂサーバ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その組み合わせであってもよい。サーバ１０３〜１０４は、データ分析サーバ、内容サーバ、交通情報サーバ、地図（マップ）及び興味のあるポイント（ＭＰＯＩ）サーバ又は位置サーバ等であってもよい。

自律走行車とは、自律走行モードで運転者からの入力がほとんどない、又は全くないときにも、車両が周辺環境の間でナビゲートすることができるように構成された車両を指す。これらの自律走行車は、車両が運行している環境に関する情報を検出するように構成された複数のセンサを有するセンサシステムを含む。車両及び関連コントローラは、検出された情報を利用して、周囲の環境の間でナビゲートする。自律走行車１０１は、手動モード、完全自律モード又は部分自律モードで運行することができる。

一実施形態において、自律走行車１０１は、感知及び計画システム１１０と、車両制御システム１１１と、無線通信システム１１２と、ユーザインターフェースシステム１１３と、センサシステム１１５とを含むが、これらに制限されない。自律走行車１０１は、通常の車両に含まれるある一般的な構成要素（部材）、例えばエンジン、車輪、ハンドル、変速器等をさらに含んでもよく、前記構成要素は、車両制御システム１１１及び／又は感知及び計画システム１１０により多種の通信信号及び／又はコマンド（例えば加速度信号又はコマンド、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等）を使用して制御することができる。

構成要素１１０〜１１５は、相互接続部材、バス、ネットワーク又はそ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、コントローラローカル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、マイクロコントローラ及び装置がホストコンピューターのない使用において互いに通信することを許可するような車両バス標準として設計される。それはメッセージに基づくプロトコルであり、最初に自動車内における複数の電線のために設計されたが、数多くのその他の環境（状況）にも用いられる。

現在、図２に示すように、一実施形態において、センサシステム１１５は、１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、ＬＩＤＡＲ（光検出及び測距）ユニット２１５とを含むが、これらに制限されない。ＧＰＳシステム２１２は、送受信機を含んでもよく、前記送受信機は、自律走行車の位置に関する情報を提供するように動作することができる。ＩＭＵユニット２１３は、慣性加速度に基づいて自律走行車の位置及び方向変化を感知することができる。レーダーユニット２１４は、無線信号を利用して自律走行車のローカル環境内の対象を感知するシステムを示すことができる。いくつかの実施形態において、対象を感知する以外、レーダーユニット２１４は、さらに対象の速度及び／又は進行方向を感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律走行車の所在する環境における対象を感知することができる。その他のシステム構成要素以外、ＬＩＤＡＲユニット２１５は１つ以上のレーザ光源、レーザースキャナ及び１つ以上の検出器をさらに含んでもよい。カメラ２１１は、自律走行車の周辺環境の画像をキャプチャするための１つ以上の装置を含んでもよい。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取り付けられる、機械的に移動可能なものであってもよい。

センサシステム１１５は、その他のセンサ、例えばソナーセンサ、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）をさらに含んでもよい。オーディオセンサは、自律走行車周辺の環境から音をキャプチャするように配置されてもよい。ステアリングセンサは、ハンドル、車両の車輪又はその組み合わせのステアリング角を感知するように配置できる。スロットルセンサ及びブレーキセンサは、それぞれ車両のスロットル位置及びブレーキ位置を感知する。いくつかの場合、スロットルセンサ及びブレーキセンサは、集積型スロットル／ブレーキセンサに一体化されてもよい。センサシステム１１５は、車両のペダル割合、トルク及び速度を測定することができるセンサをさらに含んもよい。

一実施形態において、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（加速ユニットとも呼ばれる）と、ブレーキユニット２０３とを含むが、これらに制限されない。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ことに用いられる。スロットルユニット２０２は、モーター又はエンジンの速度を制御して、続いて車両の速度及び加速度を制御することに用いられる。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スローダウンして車両を減速させることに用いられる。注意すべきなのは、図２に示すような構成要素はハードウェア、ソフトウェア又はそ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、自律走行車１０１と、例えば装置、センサ、その他の車両等の外部システムとの間に通信することを可能にする。例えば、無線通信システム１１２は、１つ以上の装置に直接に又は通信ネットワークを介して無線通信し、例えばネットワーク１０２によってサーバ１０３〜１０４に通信できる。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）（例えばＷｉＦｉ）を使用して他の構成要素やシステムに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、ブルートゥース等を使用して装置（例えば、乗客の移動装置、表示装置、車両１０１内のスピーカー）に直接に通信できる。ユーザインターフェースシステム１１３は、車両１０１内で実行される周辺装置の一部であってもよく、例えばキーボード、タッチスクリーンディスプレイ装置、マイクロフォン、及びスピーカー等を含む。

自律走行車１０１の一部又は全ての機能は、特に自律運転モードで操作する場合、感知及び計画システム１１０により制御したり管理したりすることができる。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、メモリ）、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）を含み、センサシステム１１５、車両制御システム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や経路を計画し、そして計画及び制御情報に基づいて車両１０１を運転させる。あるいは、感知及び計画システム１１０と車両制御システム１１１とは一体化されてもよい。

例えば、乗客であるユーザとして、例えばユーザインターフェースによって旅程の出発位置及び目的位置を指定することができる。感知及び計画システム１１０は旅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経路情報を取得することができ、前記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、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。あるいは、このような位置及びＭＰＯＩ情報は、感知及び計画システム１１０の永続的記憶装置にローカルでキャッシュされることができる。

自律走行車１０１がルートに沿って移動する時に、感知及び計画システム１１０は、さらに交通情報システムやサーバ（ＴＩＳ）からリアルタイム交通情報を取得することができる。注意すべきなのは、サーバ１０３〜１０４は、第三者エンティティにより動作されることができる。あるいは、サーバ１０３〜１０４の機能は、感知及び計画システム１１０と一体化されてもよい。リアルタイム交通情報、ＭＰＯＩ情報、位置情報、及びセンサシステム１１５が検出又は感知したリアルタイムなローカル環境データ（例えば、障害物、対象、付近車両）に基づいて、感知及び計画システム１１０は、安全で効果的に指定した目的地に到達するように、最適なルートを計画し、かつ計画したルートにより例えば車両制御システム１１１を介して車両１０１を運転することができる。

サーバ１０３は、様々なクライアントにデータ分析サービスを実行するためのデータ分析システムであってもよい。一実施形態では、データ分析システム１０３は、データコレクタ１２１と機械学習エンジン１２２を含む。データコレクタ１２１は、自律走行車や運転者によって運行される一般的な車両を含む、様々な車両からの走行統計１２３を収集する。走行統計１２３は、異なる時点で発行された走行コマンド（例えば、スロットルコマンド、ブレーキコマンド、ステアリングコマンド）と、車両のセンサによってキャプチャされた車両の応答（例えば、速度、加速、減速、方向）を示す情報を含む。走行統計１２３は、異なる時点での走行環境、例えば、ルート（出発と目的地の位置を含む）、ＭＰＯＩ、道路状態、天候状態などを説明する情報をさらに含んでもよい。

走行統計１２３に基づいて、機械学習エンジン１２２は、様々な目的のために、ルール、アルゴリズム及び／又は予測モデルのセット１２４を実行したり、訓練させる。例えば、ルール１２４は、オープンループコントローラにより使用される目標速度に基づいてペダル値を決定するルールを含んでもよい。ルール１２４は、車両プラットフォームから測定されたトルクに基づいてペダル値を決定するルールを含んでもよい。アルゴリズム１２４は、ペダル値に基づいて閉ループコントローラを構成するためのプリセット値を算出するアルゴリズムを含んでもよい。ルール及びアルゴリズム１２４は、その次に、自律走行車にアップロードされて車両をリアルタイムで運行させるために使用することができる。特に、ルール又はアルゴリズム１２４は、車両が手動走行モードから自律走行モードに転換するときに、走行モード切替が可能な限りスムーズに行われるように使用される。

図３は、本発明の一実施形態に係る自律走行車と一緒に使用される感知及び計画システムの一例を示すブロック図である。システム３００は、図１の自律走行車１０１の一部として実装することができ、感知及び計画システム１１０、制御システム１１１と、センサシステム１１５を含むが、これに限定されない。図３に示すように、感知及び計画システム１１０は、位置決め（ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ）モジュール３０１は、感知モジュール３０２、決定モジュール３０３、計画モジュール３０４、制御モジュール３０５、及び走行モード検出器３０６を含むが、これらに限定されない。

モジュール３０１〜３０６の一部又は全部は、ソフトウェア、ハードウェア、又はこれらの組み合わせにより実現することができる。例えば、これらのモジュールは、永続記憶装置３５２に設置され、メモリ３５１にロードされ、複数のプロセッサ（図示せず）によって実行されることができる。これらのモジュールの一部又は全部は、図２の車両制御システム１１１の一部又はすべてのモジュールと通信可能に連接又は一体化されることができる。モジュール３０１〜３０６の一部は、統合モジュールとして一体化されることができる。

位置決めモジュール３０１は、（例えば、ＧＰＳユニット２１２を利用して）自律走行車３００の現在の位置を決定し、ユーザの行程やルートに関連する任意のデータを管理する。位置決めモジュール３０１（地図及び経路モジュールとも呼ばれる）は、ユーザの行程やルートに関連する任意のデータを管理する。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位置と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、地図及び経路情報３１１のような自律走行車３００の他の構成要素と通信して行程関連データを取得する。例えば、位置決めモジュール３０１は、位置サーバ、及び、地図及びＰＯＩ（ＭＰＯＩ）サーバから位置と経路情報を獲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、ＭＰＯＩサーバは、地図サービスと地図及び経路情報３１１の一部としてキャッシュすることができる特定の位置のＰＯＩを提供する。自律走行車３００がルートに沿って移動する間に、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の交通情報も取得することができる。

センサシステム１１５で提供されたセンサデータと、位置決めモジュール３０１によって取得された位置決め情報とに基づいて、感知モジュール３０２によって周辺環境の感知が決定される。感知情報は、通常の運転者が、自分が運転する車両の周囲をどのように感知するかを示すことができる。感知は、車線構成（例えば、直線又は曲線車線）、信号灯の信号、他の車両の相対的な位置、歩行者、建物、横断歩道又は他の交通関連の標識（例えば、停止標識、譲歩標識）などを、例えば、対象の形態で含むことができる。

感知モジュール３０２は、自律走行車の環境で対象及び／又は特徴を識別するために、１つ以上のカメラによってキャプチャされた画像を処理し、分析する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が含まれてもよい。対象は、交通信号、道路境界、他の車両、歩行者、及び／又は障害物などを含んでもよい。コンピュータビジョンシステムは、対象感知アルゴリズム、ビデオ、追跡、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。一部の実施形態では、コンピュータビジョンシステムは、環境をマッピングして、対象を追跡し、対象の速度推定などを行うことができる。感知モジュール３０２は、レーダー及び／又はＬＩＤＡＲのような他のセンサによって提供される他のセンサのデータに基づいて対象を検出することもできる。

各対象について、決定モジュール３０３は、対象をどのように扱うかに関する決定をする。例えば、特定の対象（例えば、交差ルートにある他の車）だけでなく、対象を記述するメタデータ（例えば、速度、方向、ステアリング角度）に対して、決定モジュール３０３は、対象をどの方式で対処するかを決定する（例えば、追い越し、譲歩、停止、通過）。決定モジュール３０３は、永続記憶装置３５２に保存することができる交通ルール又は走行ルール３１２のようなルールのセットに基づいて、このような決定を下すことができる。

感知された各対象に対する決定に基づいて、計画モジュール３０４は、自律走行車への経路又はルートだけでなく、走行パラメータ（例えば、距離、速度、及び／又は回転角度）を計画する。つまり、与えられた対象については、決定モジュール３０３は、対象の処理を決定し、計画モジュール３０４は、それをどのように行うかを決定する。例えば、与えられた対象については、決定モジュール３０３は、対象を通過すると決定することができ、これに対し、計画モジュール３０４は、対象の左側又は右側から通過するかを決定することができる。計画及び制御データは、計画モジュール３０４によって生成され、自律走行車３００が、次の移動のサイクル（例えば、次のルート／経路セグメント）でどのように動くのかを記述する情報を含む。例えば、計画及び制御データは、自律走行車３００が時速３０マイル（ｍｐｈ）の速度で１０ｍ移動し、２５ ｍｐｈの速度で右側車線に変更するよう指示することができる。

計画及び制御データに基づいて、制御モジュール３０５は、計画及び制御データによって定義されたルート又は経路に沿って、車両制御システム１１１に適切なコマンド又は信号を送信することにより、自律走行車を制御し走行させる。計画及び制御データには、経路又はルート上の異なる時間点において、適切な車両設定又は走行パラメータ（例えば、スロットル、ブレーキ、及びステアリングコマンド）を使用して、ルート又は経路の第１地点から第２地点まで車両を走行させることができる十分な情報が含まれている。

決定モジュール３０３及び計画モジュール３０４は、統合モジュールとして一体化されることができる。決定モジュール３０３／計画モジュール３０４は、自律走行車の走行ルートを決定するためのナビゲーションシステムやナビゲーションシステムの機能を含んでもよい。例えば、ナビゲーションシステムは、一連の速度及び進行方向（ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ ｈｅａｄｉｎｇ）を決定して、大体において最終的な目的地に至る車線経路に沿って自律走行車を進ませる同時に、感知された障害物を実質的に避ける経路に沿って自律走行車を移動することができる。目的地は、ユーザインタフェースシステム１１３を介してユーザ入力に応じて設定されることができる。ナビゲーションシステムは、自律走行車が運行されている間、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、自律走行車のための走行ルートを決定するためにＧＰＳシステム、及び１つ又は複数の地図からのデータを統合することができる。

決定モジュール３０３／計画モジュール３０４は、自律走行車の環境での潜在的な障害物を識別、評価、回避したり交渉するための衝突回避システム又は衝突回避システムの機能をさらに含むことができる。例えば、衝突回避システムは、緊急回避操作、ステアリング操作、制動操作などを行うために、制御システム１１１の複数のサブシステムを操作して、自律走行車のナビゲーションの変化を行うことができる。衝突回避システムは、周辺の交通パターン、道路状況等に基づいて、実現可能な障害物回避操作を自動的に決定することができる。衝突回避システムは、自律走行車が緊急回避して進入すべき隣接領域において、車両、建築の障害物などを、他のセンサシステムが検出したときに、緊急回避操作が行われないように構成することができる。衝突回避システムが、使用可能であり、自律走行車両の乗員の安全性を最大限にする操作を自動的に選択することができる。衝突回避システムは、自律走行車両の乗客室に最低限の加速を引き起こすと予想される回避操作を選択することができる。

一実施形態では、制御モジュール３０５は、車両の速度を制御する速度制御モジュール３１０を含む。速度制御モジュール３１０は、現在のコマンドサイクルの目標速度と、前のコマンドサイクルからの速度フィードバックとに基づいて速度制御コマンドを生成するように構成されている。コマンドサイクルは、制御コマンドが車両に発行される期間を指す。コマンドサイクルは、制御コマンドがどのくらいの頻度で発行されるかを示す。例えば、０．１秒ごとに制御コマンドが発行されると、コマンドサイクルは０．１秒と呼ばれる。

上記のように、ＡＤＶは、手動走行モード又は自律走行モードで運行させることができ、これは走行モード検出器３０６によって検出されたり検知されることができる。通常、手動走行モード又は自律走行モードをターンオン又はターンオフするためには、運転者の到達範囲内にスイッチやボタンが配置される。これらのスイッチの動作は、走行モード検出器３０６によって検出することができる。手動走行モードでは、運転者は、車両の加速、減速、ステアリング及びバックアップなどを含む、車両の制御を掌握することができる。車両の速度は、運転者がどれだけ深くスロットルペダル又はブレーキペダルを加圧するか、踏むかによって制御され、これはペダルの距離やペダルの圧力で表すことができる。自律走行モードの期間に、車両の動作は、かなりのユーザの介入なしに、感知及び計画システム１１０によって実質的に制御される。車両の速度は、速度制御モジュール３１０によって生成される速度制御コマンドによって制御される。

典型的には、自律走行モードの期間に、速度制御モジュール３１０は、計画モジュール３０４によって要求された現在のコマンドサイクルの目標速度と、車両の車両プラットフォームから測定されフィードバックされた車両の現在速度とに基づいて、速度制御コマンドを決定する。現在の速度は、前のコマンドサイクルで発行された速度制御コマンドに応答して、車両プラットフォームから測定することができる。目標速度は、予め計画及び制御データを考慮した走行環境の感知（感知）に基づいて計画モジュール３０４によって計画されて決定される。ＡＤＶが手動走行モードで運行され、手動走行モードから自律走行モードに転換するときに、計画モジュール３０４は、車両が手動モードで運行されているので以前の走行統計データに基づいて決定されるたものではない目標速度を要求する。その結果、図４に示すように、車両が手動走行モードから自律走行モードに転換するときに、現在のコマンドサイクルの目標速度と、前のコマンドサイクルに対応する実際速度との間に顕著な差が存在する可能性がある。

さらに、図４に示すように、Ｖｍ（手動モード速度）とも呼ばれる、手動走行モードで、速度４０１にて車両が走行していると仮定する。車両が手動走行モードから自律走行モードに転換するときに、計画モジュール３０４は、直後のコマンドサイクル、すなわち現在のコマンドサイクルの車両の目標速度を計画して決定する。計画モジュール３０４は、本明細書で自律走行のための速度としてＶａと呼ばれる現在のコマンドサイクルの自律走行のための目標速度を決定すると仮定する。図４に示すように、手動走行モードと自律走行モードからの転換において、ＶｍとＶａの間には差がある。これらの差は、加速又は減速の形式で車両の速度の急な変化を引き起こすことができる。これらの急な速度変化は、乗客の不快感の原因となる。

計画モジュール３０４は、走行履歴データの一部として前の１つ又は複数のコマンドサイクルにおいて、車両の目標速度及び／又は目標位置のような、以前の計画及び制御データに基づいて目標速度を決定することができる。駆動履歴データは、永続記憶装置に記憶され、維持されることができる。車両が手動走行モードで運行されているので、このような過去の計画及び制御データを使用することができない、又は不正確である（例えば、最新の情報ではない）可能性がある。その結果、計画モジュール３０４によって生成された目標速度は、走行モードの転換の時間点での車両の実際速度と大きく異なる可能性がある。したがって、この例での転換の時間ｔ１において、目標速度４０２は、その時点での車両４０１の実際速度よりもかなり低い。車両が計画された目標速度４０２に基づいて設定されると、車両は自律走行モードに入るときに急な減速を体験する。同様に、目標速度４０２が、実際速度４０１よりかなり高い場合には、車両は自律走行モードに進入するときに突然の加速を体験する。これらの急な減速や突然の加速は、乗客を不快にする可能性がある。したがって、本発明の実施形態は、リアルタイムで測定された実際のフィードバックに基づいて、コントローラを構成することにより、目標速度４０２が、実際速度４０１に、より近くなるように調整するものである。目標とする実際速度は、この例では、速度４０３になるだろう。その結果、急激な加速又は急激な減速を減少することができる。

図５は、本発明の一実施形態に係る速度制御モジュールの一例を示すブロック図である。図５に示すように、速度制御モジュール３１０は、速度オープンループ（ｖｅｌｏｃｉｔｙ ｏｐｅｎ−ｌｏｏｐ、 ＶＯＬ）コントローラ５０１、速度閉ループ（ｖｅｌｏｃｉｔｙ ｃｌｏｓｅ−ｌｏｏｐ、 ＶＣＬ）コントローラ５０２、速度調節器プリセット（ｖｅｌｏｃｉｔｙ ｒｅｇｕｌａｔｏｒ ｐｒｅｓｅｔ、 ＶＲＰ）モジュール５０３とトルク−ペダル（トルク／ペダル）コンバータ５０４を含む。構成要素５０１−５０４は、ソフトウェア、ハードウェア、又はこれらの組み合わせで実現することができる。一実施形態では、ＶＯＬコントローラ５０１は、目標速度に基づいてペダル割合を示すペダル値を決定するように構成されている。ＶＣＬコントローラ５０２は、は、目標速度（例えば、達成すべき次の速度）と、車両の実際速度（例えば、現在速度）との間の誤差又は差に基づいてペダル値を決定するように構成されている。トルク／ペダルコンバータ５０４は、車両プラットフォームから測定されたトルクをペダル割合（つまり、測定されたトルクを生成するためのペダル割合）を示すペダル値に変換するように構成され、これはＶＣＬコントローラ５０２を構成又は予め設定することに使用することができる。

図６は、本発明の一実施形態に係る速度制御モジュールのプロセスを示す処理フローチャートである。図６に示すように、計画モジュール３０４によって決定された目標速度に応答して、ＶＯＬコントローラ５０１は、目標速度６０１に基づいて、ペダル値６０２を決定する。一実施形態では、ＶＯＬコントローラ５０１は、所定時間（例えば、デルタ時間、又はΔｔ）にわたる速度差に基づいて、ペダル値６０２を決定することができる。例えば、ＶＯＬコントローラ５０１は、異なるコマンドサイクルで計画された２つの目標速度との差を決定する。目標速度の差に基づいて、ペダルの割合を示すペダル値が決定される。つまり、ＶＯＬコントローラ５０１は、加速又は減速であることができる、目標速度の変化を達成するために、スロットル／ガソリンペダル又はブレーキペダルがどのくらい加圧されるべきかを決定する。一実施形態では、ＶＯＬコントローラ５０１は、例えば、予めに決定されたアルゴリズム又はルックアップテーブルを使用して速度差を、目標速度の変化を達成するために必要とされるトルクに変換する。該トルクにより、ＶＯＬコントローラ５０１は、例えば、予め決定されたアルゴリズム又はルックアップテーブルを使用して、該トルクをペダル値（ペダルの割合を示す）に変換する。

また、ＶＣＬコントローラ５０２は、計画モジュール３０４から受信された目標速度６０１と、車両プラットフォーム５１０から測定された現在の実際速度６０４との間の差に基づいてペダル割合を示すペダル値６０３を生成する。実際速度６０４は、前のコマンドサイクルで発行された速度制御コマンドに応答した車両の実際速度を示す。走行モードが手動走行モードから自律走行モードに転換する間、前のコマンドサイクルで発行された速度制御コマンドは、車両が手動走行モードで動作した間の運転者の動作を示す。例えば、速度制御コマンドは、運転者がスロットルペダル又はブレーキペダルを踏んだり、加圧するときの距離又は力を表すことができる。ペダル値６０３は、フィードバックペダル値を示す。そして、ペダル値６０２と６０３は、車両の速度を制御するのに使用される。一実施形態では、最終ペダル値６０５は、ペダル値６０２とペダル値６０３に基づいて算出され、この例では、ペダル値６０２と６０３の合計に基づいて算出される。一実施形態では、最終ペダル値６０５は、ペダル値６０２とペダル値６０３の加重和に基づいて決定される。ペダル値６０２とペダル値６０３のそれぞれは、以前の走行統計に基づいて、データ分析法１０３のようなデータ分析システムによってオフラインで決定される特定の加重（重み）因数又は加重係数と関連している。

一実施形態では、ＶＣＬコントローラ５０２は、比例・積分・微分（ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ−ｉｎｔｅｇｒａｌ−ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ、ＰＩＤ）コントローラ（図示せず）を含む。ＰＩＤコントローラは比例、積分、及び微分係数としてモデル化される。これらの係数は、例えば、次のようなデータ分析システム又はサーバ１０３のような多くの走行統計に基づいて、データ分析システムによってオフラインで初期設定されることができる。

ここで、Ｋｐ、Ｋｉ、及びＫｄは、ＰＩＤコントローラの比例、積分、及び微分係数である。

ＰＩＤは、産業用制御システムで一般的に使用される制御ループフィードバック機構（コントローラ）である。ＰＩＤコントローラは、希望する設定点と測定されたプロセス変数との間の差として誤差値を連続的に算出し、比例（Ｋｐ）、積分（Ｋｉ）と微分（Ｋｄ）項に基づく校正を適用する。ＰＩＤコントローラは、希望する設定点と測定されたプロセス変数との間の差として誤差値を連続的に算出し、比例、積分、及び微分項に基づく校正を適用する。コントローラは、制御変数を加重和によって決定された新しい値に調整することにより、時間に伴う誤差を最小限に抑えるように意図する。再び図６に示すように、ＰＩＤコントローラの入力としてエラーｅ（ｔ）は、計画モジュール３０４によって提供される目標速度６０１と、車両プラットフォーム５１０から測定された実際速度６０４との間の差を示す。

車両が手動走行モードで運行されるとき、運転者が車両を制御しているため、ＶＯＬコントローラ５０１、ＶＣＬコントローラ５０２は、車両の速度を制御するのに利用されない。車両が手動走行モードから自律走行モードに転換するときに、計画モジュール３０４は、計画を開始し、車両の目標速度は、この例では、目標速度６０１を生成する。基準として利用可能な前の走行データがないので、計画された目標速度６０１は、不正確、又は目標から逸脱されたものである可能性がある。その結果、目標速度６０１と、その時点での車両の実際速度６０４との間の差は顕著に異なる可能性がある。ＶＣＬコントローラ５０２は、目標速度６０１と実際速度６０４との間の差に基づいて、ペダル値フィードバック６０３を生成するので、ＶＣＬコントローラ５０２の出力６０３は、計画モジュール３０４によって提供されるオフ―ターゲット（ｏｆｆ−ｔａｒｇｅｔ）の目標速度６０１によってエラーを含む可能性がある。

一実施形態では、ＶＲＰモジュール５０３は、ＶＯＬコントローラ５０１から生成されたペダル値６０２と、トルク／ペダルコンバータ５０４によって生成されたペダル値６０７とに基づいて、ＶＣＬコントロール５０２へのフィードバックペダル値６０６を生成するように構成されている。ペダル値６０７は、その時点での実際速度を維持するために車両プラットフォーム５１０に適用された実際のペダル割合を示す。一実施形態では、トルク／ペダルコンバータ５０４は、例えば、車両のＣＡＮバスを介して車両プラットフォーム５１０から測定されたトルク６０８をペダル値６０７に変換する。一実施形態では、トルク／ペダルコンバータ５０４は、ペダル値６０７を導出するために測定されたトルク６０８に基づいて、トルク／ペダルマッピングテーブルでルックアップ演算を実行する。一実施形態では、トルク／ペダルマッピングテーブルは、複数のマッピングエントリを含む。各マッピングエントリは、特定のトルク値又はトルク値の範囲をペダル値にマッピングする。ＶＲＰモジュール５０３は、ＶＯＬコントローラ５０１によって提供されるペダル値６０２とトルク／ペダルコンバータ５０４によって提供されるペダル値６０７とに基づいて、ＶＣＬコントローラ５０２の出力６０３を構成するように、予めに設定されたペダル値６０６を算出する。

例示のために、現在の時刻又はコマンドサイクルを時間ｔとする場合には、前の時間又は前のコマンドサイクルは、時間（ｔ−Δｔ）となる。時間（ｔ−Δｔ）のペダル値は、ｐ（ｔ−Δｔ）で表示され、対照的に、時間ｔのペダル値はｐ（ｔ）で表示される。目標は、車両プラットフォーム５１０に適用されるｐ（ｔ）６０５を、できるだけｐ（ｔ−Δｔ）に近くなるように生成することである。トルク／ペダルコンバータ５０４は、車両プラットフォーム５１０から測定されたトルク６０８をｐ（ｔ−Δｔ）を示すペダル値６０７に変換する。ＶＲＰモジュール５０３は、ＶＯＬコントローラ５０１によって提供されｐ（ｔ）６０２とトルク／ペダルコンバータ５０４により提供されたｐ（ｔ−Δｔ）６０７に基づいて、プリセットペダル値６０６を算出する。

一実施形態では、ペダル値又はフィードバックペダル値６０３を示すプリセットペダル値６０６は、トルク／ペダルコンバータ５０４により提供されたｐ（ｔ−Δｔ）６０７とＶＯＬコントローラ５０１により提供されたｐ（ｔ）６０２の差は、例えば、約ｐ（ｔ−Δｔ）―ｐ（ｔ）に基づいて決定される。一実施形態では、プリセットペダル値６０６は、ペダル値６０３とペダル値６０７との間の加重された差に基づいて決定することができる。ペダル値６０３とペダル値６０７のそれぞれは、特定の加重因数又は加重係数と関連付けることができる。算出されたプリセットペダル値６０６は、ＶＣＬコントローラ５０２の内部動作の一部又は全部を迂回して、ペダル値のフィードバックを示すＶＣＬコントローラ５０２の出力６０３の重要な又は実質的な部分として使用される。車両プラットフォーム５１０に適用される最終ペダル値６０５は、例えば、ペダル値ｐ（ｔ）６０２とペダル値（ｐ（ｔ−Δｔ）−ｐ（ｔ））６０３の和になり、ここで最終ペダル値６０５は、ｐ（ｔ−Δｔ）に近接する。つまり、現在の時間（ｔ）の間に、最終ペダル値ｐ（ｔ）６０５は、前のコマンドサイクルのｐ（ｔ−Δｔ）に近接する。走行モードが手動走行モードから自律走行モードに転換する間、前のコマンドサイクルで発行された速度制御コマンドは、スロットルペダル又はブレーキペダルを踏む行動のような、運転者の動作を示す。結果として、最終ペダル値ｐ（ｔ）と以前最終ペダル値ｐ（ｔ−Δｔ）との間の差に起因する突然の加速又は減速を減少することができる。その後、速度基準ｐ（ｔ）は、速度フィードバックｐ（ｔ−Δｔ）から徐々に逸脱する。

図７は、本発明の一実施形態に係る速度閉ループコントローラの一例を示すブロック図である。図７に示すように、ＶＣＬコントローラ５０２は、ＰＩＤコントローラ７０１とセレクタ７０２を含む。セレクタ７０２は、ＰＩＤコントローラ７０１からの出力又はＶＲＰモジュール５０３からの出力６０６のいずれかを選択するように構成されている。一実施形態では、ＶＲＰモジュール５０３だけでなく、前述のような他の構成要素は、手動走行モード又は自律走行モードのいずれかにおいて、車両が運行されている間、プリセットペダル値６０６Ａを常時又は定期的で算出する。通常の自律走行モードの間、セレクタ７０２は、ＰＩＤコントローラ７０１の出力を選択して、ＶＣＬコントローラ５０２の出力になるようにする。

走行モード検出器３０６によって検出することができる、手動走行モードから自律走行モードに変化する走行モードの検出に応答して、トリガ信号６０６Ｂがセレクタ７０２に送信され、ＶＲＰモジュール５０３の出力を選択するようにセレクタ７０２に指示される。つまり、プリセットペダル値６０６Ａは、ＶＣＬコントローラ５０２の出力６０３になるようにする。トリガ信号６０６Ｂは、論理的にローレベル、論理的にハイレベル、立ち上がりエッジ又は立ち下がりエッジのいずれかの選択信号である。論理レベル又はエッジのうちの１つは、セレクタ７０２がＰＩＤコントローラ７０１又はＶＲＰモジュール５０３の１つの出力を選択するように指示するのに使用される。他の実施形態では、ＶＲＰモジュール５０３は、プリセットペダル値６０６Ａだけを提供するのに対し、走行モード検出器３０６は、選択信号（例えば、信号６０６Ｂ）を提供するようにセレクタ７０２に直接接続することができる。一実施形態では、プリセット値６０６Ａは、例えば、ＰＩＤコントローラ７０１のＫｉ係数のような、ＰＩＤコントローラ７０１の複数の係数又はパラメータを修正するために使用することができる。これは、実際にＰＩＤコントローラ７０１の積分項（ｉｎｔｅｇｒａｌ ｔｅｒｍ）のような、特定の項をプリセットする。

図８は、本発明の一実施形態に基づいて自律走行車を動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８００は、ソフトウェア、ハードウェア、又はこれらの組み合わせを含むことができる処理ロジックによって実行されることができる。例えば、プロセス８００は、図３の制御モジュール３０５によって実行されることができる。図８に示すように、ステップ８０１において、処理ロジックは、ＡＤＶが手動運行モードから自律走行モードに転換されることを検出する。検出に応答して、ステップ８０２において、処理ロジックは、前のコマンドサイクル（ｔ−Δｔ）で発行された速度制御コマンドに応答してＡＤＶの速度に対応する第１のペダル値を決定する。走行モードが手動走行モードから自律走行モードに転換する間、前のコマンドサイクルで発行された速度制御コマンドは、スロットルペダル又はブレーキペダルを踏む行動のような、運転者の動作を示す。ペダル値はペダル（例えば、スロットルペダル又はブレーキペダル）が加圧される最大距離又は圧力のペダル割合を示す。例えば、第１のペダル値はペダルフィードバックの一部としてＶＲＰモジュール５０３及び／又はトルク／ペダルコンバータ５０４によって生成されることができる。ステップ８０３において、処理ロジックは、現在のコマンドサイクル（ｔ）でＡＤＶの目標速度に基づいて、第２ペダル値を決定し、その中で、前記現在のコマンドサイクル期間において、ＡＤＶが自律走行モードで動作する。ステップ８０４において、処理ロジックは、ＡＤＶが手動走行モードから自律走行モードに転換する前後の類似する速度や加速度で動作するように、第１のペダル値と第２のペダル値とから決定された最終ペダル値に基づいて、ＡＤＶの速度制御コマンドを発行する。

上記図示された構成要素の一部又は全部は、ソフトウェア、ハードウェア、又はこれらの組み合わせにより実現されることができる。例えば、これらの構成要素は、本明細書全体に記載されたプロセス又はステップを実行するためには、プロセッサ（図示せず）によってメモリにロードされて実行されることができる永続記憶装置にインストールされて記憶されるソフトウェアとして実現ことができる。代替的に、これらの構成要素は、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（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ、 ＦＰＧＡ）のような専用のハードウェアにプログラムされたり内蔵された実行可能コードとして実現されることができ、これは、アプリケーションから対応するドライバ及び／又はオペレーティングシステムを介してアクセスすることができる。さらに、これらの構成要素は１つ以上の特定のコマンドを使用してソフトウェア構成要素によってアクセス可能なコマンドセットの一部としてプロセッサ又はプロセッサコアの特定のハードウェアロジックとして実現することができる。

図９は、本発明の一実施形態と一緒に使用することができるデータ処理システムの一例を示すブロック図である。例えば、システム（１５００）は、例えば、図４のシステム４００及び／又は図１の任意のサーバ１０３〜１０４又は感知や計画システム１１０のような、上述された任意のプロセス又は方法を実行する上述したデータ処理システムのうちの任意のものを示すことができる。システム（１５００）は、多数の異なる構成要素を含んでもよい。これらの構成要素は、集積回路（ＩＣ）、集積回路（ＩＣ）の一部であり、個別の電子装置、又はコンピュータシステムのマザーボード又はアドインカードなどの回路基板に適用される他のモジュールとして実現されることがあるか、コンピュータシステムのシャーシ内に含まれる他の構成要素として実現されることができる。

さらに、システム１５００は、コンピュータシステムの多数の構成要素の高レベルビューを示すことを目的とする。しかしながら、いくつかの実現形態では、付加的構成要素が存在する場合があることを理解すべきである。また、他の実現形態において示される構成要素が異なる配置を有してもよい。システム１５００は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、サーバ、携帯電話、メディアプレーヤー、パーソナルディジタルアシスタント（ＰＤＡ）、スマート腕時計、パーソナルコミュニケーター、ゲーム装置、ネットワークルータ又はハブ、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、又はそれらの組み合わせを示してもよい。また、単一の機器又はシステムのみを示したが、用語「機器」又は「システム」は、さらに、独立又は共同で１つ（又は複数）のコマンドセットを実行することにより本明細書に説明される任意の１種又は複数種の方法を実行する機器又はシステムの任意のセットを含むことを理解すべきである。

一実施形態において、システム１５００は、バス又は相互接続部材１５１０によって接続されたプロセッサ１５０１、メモリ１５０３及び装置１５０５〜１５０８を備える。プロセッサ１５０１は、単一のプロセッサコア又は複数のプロセッサコアを含む単一のプロセッサ又は複数のプロセッサであってもよい。プロセッサ１５０１は、マイクロプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）等のような１つ又は複数の汎用プロセッサであってもよい。より具体的には、プロセッサ１５０１は、複雑コマンドセット算出（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小コマンドセットコンピュータ（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、又は他のコマンドセットを実現するプロセッサ、又はコマンドセットの組み合わせを実現するプロセッサであってもよい。プロセッサ１５０１は、さらに、専用集積回路（ＡＳＩＣ）、セルラ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）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、ネットワークプロセッサ、グラフィックプロセッサ、通信プロセッサ、暗号プロセッサ、コプロセッサ、組み込みプロセッサのような１つ又は複数の専用プロセッサ、あるいはコマンド処理可能な任意の他のタイプのロジックであってもよい。

プロセッサ１５０１（超低電圧プロセッサのような低電力マルチコアプロセッサソケットであってもよい）は、前記システムの各種の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用いられてもよい。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１５０１は、本明細書に説明されるステップ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。また、システム１５００は、選択可能なグラフィックサブシステム１５０４と通信するグラフィックインターフェースをさらに含み、グラフィックサブシステム１５０４は、表示コントローラ、グラフィックプロセッサ及び／又は表示装置をさらに備えてもよい。

プロセッサ１５０１は、メモリ１５０３と通信してもよく、メモリ１５０３は、一実施形態において複数のメモリによって所定量のシステムメモリを提供する。メモリ１５０３は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、シンクロナスＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）又は他のタイプのメモリのような１つ又は複数の揮発性記憶装置（又はメモリ）を備えてもよい。メモリ１５０３は、プロセッサ１５０１又は任意の他の装置により実行されるコマンド列を含む情報を記憶できる。例えば、複数種のオペレーティングシステム、装置運転者、ファームウェア（例えば、基本入出力システム又は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１５０３にロードされてもよく、プロセッサ１５０１により実行される。オペレーティングシステムは、ロボットオペレーティングシステム（ＲＯＳ）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ^(R)会社からのＷｉｎｄｏｗｓ^(R)オペレーティングシステム、アップル会社からのＭａｃ ＯＳ^(R)／ｉＯＳ^(R)、Ｇｏｏｇｌｅ^(R)会社からのＡｎｄｒｏｉｄ^(R)、Ｌｉｎｕｘ、Ｕｎｉｘ又は他のリアルタイム又は組み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１５００は、ＩＯ装置、例えば装置１５０５〜１５０８をさらに備えてもよく、ネットワークインターフェース装置１５０５、選択可能な入力装置１５０６及び他の選択可能なＩＯ装置１５０７を備えてもよい。ネットワークインターフェース装置１５０５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）を備えてもよい。前記無線送受信機は、ＷｉＦｉ送受信機、赤外送受信機、ブルートゥース送受信機、ＷｉＭａｘ送受信機、無線セルラーホン送受信機、衛星送受信機（例えば、全地球測位システム（ＧＰＳ）送受信機）又は他の無線周波数（ＲＦ）送受信機又はそれらの組み合わせであってもよい。ＮＩＣはイーサネットカードであってもよい。

入力装置１５０６は、マウス、タッチパッド、タッチスクリーン（それは表示装置１５０４と一体化されてもよい）、ポインタデバイス（例えばスタイラス）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）を備えてもよい。例えば、入力装置１５０６は、タッチスクリーンに接続されるタッチスクリーンコントローラを含んでもよい。タッチスクリーン及びタッチスクリーンコントローラは、例えば複数種のタッチ感度技術（静電容量技術、抵抗技術、赤外技術及び表面音波技術を含むが、それらに限定されない）のいずれか、及びタッチスクリーンの１つ又は複数の接触点を決定するための他の近接センサアレイ又は他の素子を用いてそのタッチ点及び移動又は断続を検出することができる。

ＩＯ装置１５０７は音声装置を備えてもよい。音声装置は、スピーカ及び／又はマイクロホンを含んでもよく、それにより音声感知、音声コピー、デジタル記録及び／又は電話機能のような音声サポートの機能を促進する。他のＩＯ装置１５０７は、汎用シリアルバス（ＵＳＢ）ポート、パラレルポート、シリアルポート、印刷機、ネットワークインターフェース、バスブリッジ（例えば、ＰＣＩ−ＰＣＩブリッジ）、センサ（例えば、加速度計、ジャイロスコープ、磁力計、光センサ、コン経路、近接センサ等のような動きセンサ）又はそれらの組み合わせをさらに備えてもよい。装置１５０７は、結像処理サブシステム（例えば、カメラ）をさらに備えてもよく、前記結像処理サブシステムは、カメラ機能（例えば、写真及びビデオ断片の記録）を促進するための電荷カップリング装置（ＣＣＤ）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備えてもよい。あるセンサは、センサハブ（図示せず）によって相互接続部材１５１０に接続されてもよく、キーボード又は熱センサのような他の装置は、組み込みコントローラ（図示せず）により制御されてもよく、これはシステム１５００の特定配置又は設計により決められる。

データ、アプリケーション、１つ又は複数のオペレーティングシステム等のような情報の永続記憶を提供するために、大容量メモリ（図示せず）は、プロセッサ１５０１に接続されてもよい。様々な実施形態において、薄型化と軽量化のシステム設計を実現しかつシステムの応答能力を向上させるために、このような大容量メモリは、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。なお、他の実施形態において、大容量メモリは、主にハードディスクドライブ（ＨＤＤ）で実現されてもよく、少量のＳＳＤ記憶量は、ＳＳＤキャッシュとして、停電イベント期間にコンテキスト状態及び他のこのような情報の不揮発性記憶を実現し、それによりシステム動作が再開する時に通電を速く実現することができる。さらに、フラッシュデバイスは、例えばシリアルペリフェラルインターフェース（ＳＰＩ）によってプロセッサ１５０１に接続されてもよい。このようなフラッシュデバイスは、システムソフトウェアの不揮発性記憶に用いられてもよく、前記システムソフトウェアは、前記システムのＢＩＯＳ及び他のファームウェアを備える。

記憶装置１５０８は、任意の１種又は複数種の本明細書に記載の方法又は機能を実現する１つ又は複数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１５２８）が記憶されるコンピュータアクセス可能な記憶媒体１５０９（機械可読記憶媒体又はコンピュータ可読記憶媒体とも呼ばれる）を備えてもよい。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、例えば、制御モジュール３０５又は機械学習エンジン１２２のような上記構成要素のいずれかを示してもよい。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、さらにデータ処理システム１５００により実行される期間にメモリ１５０３内及び／又はプロセッサ１５０１内に完全又は少なくとも部分的に存在してもよく、ここで、メモリ１５０３及びプロセッサ１５０１も、機器アクセス可能な記憶媒体を構成する。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、さらにネットワークによってネットワークインターフェース装置１５０５を経由して送受信されてもよい。

コンピュータ可読記憶媒体１５０９は、以上に説明されたいくつかのソフトウェア機能の一部を永続的に記憶してもよい。コンピュータ可読記憶媒体１５０９は、例示的な実施形態において単一の媒体として示されたが、用語「コンピュータ可読記憶媒体」は、前記１つ又は複数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及びサーバ）を備えることを理解すべきである。用語「コンピュータ可読記憶媒体」は、さらにコマンドセットを記憶又はコーディング可能な任意の媒体を備えることを理解すべきであり、前記コマンドセットは、機器により実行されかつ前記機器に本発明の任意の１種又は複数種の方法を実行させる。従って、用語「コンピュータ可読記憶媒体」は、ソリッドステートメモリ及び光学媒体と磁気媒体又は任意の他の非一時的機械可読媒体を備えるが、それらに限定されないことを理解すべきである。

本明細書に記載の処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８、構成要素及び他の特徴は、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１５２８は、ハードウェア装置内のファームウェア又は機能回路として実現されてもよい。また、処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、ハードウェア装置及び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１５００は、データ処理システムの各種の構成要素を有するように示されているが、構成要素に相互接続させる任意の具体的な構造又は方式を限定するものではないことに注意すべき、それは、このような詳細が本発明の実施形態に密接な関係がないためである。また、より少ない構成要素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／又は他のデータ処理システムは、本発明の実施形態と共に使用されてもよい。

上記詳細な説明の一部は、コンピュータメモリにおけるデータビットに対する演算のアルゴリズム及び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、それらの作業実質を所属分野の他の当業者に最も効果的に伝達する方法である。ここで、アルゴリズムは、通常、所望の結果につながる首尾一貫した動作列（ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｏｆ ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ）と考えられる。これらの動作とは、物理量に対して物理的動作を行う必要となるステップを指す。

ただし、これらの全ての及び類似の用語は、いずれも適切な物理量に関連付けられ、かつただこれらの量に適用される適切なラベルであることに注意すべきである。特に断らない限り、本出願の全体にわたって用語（例えば、添付している特許請求の範囲に説明された用語）による説明とは、コンピュータシステム又は類似の電子算出装置の動作及び処理であり、前記コンピュータシステム又は電子算出装置は、コンピュータシステムのレジスタ及びメモリに物理（例えば、電子）量としてデータを示し、かつ前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他のこのような情報メモリ、伝送又は表示装置内において類似に物理量として示される他のデータに変換する。

本発明の実施形態は、さらに本明細書における動作を実行するためのコンピュータプログラムに関する。このようなコンピュータプログラムは、非一時的コンピュータ可読記憶媒体に記憶される。機器可読媒体は、機器（例えば、コンピュータ）可読な形態で情報を記憶する任意の機構を備える。例えば、機器可読（例えば、コンピュータ可読）媒体は、機器（例えば、コンピュータ）可読記憶媒体（例えば、読み出し専用メモリ（「ＲＯＭ」）、ランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」）、磁気ディスク記憶媒体、光記憶媒体、フラッシュメモリメモリ）を備える。

上記図面に示される手順又は方法は、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジック等）、ソフトウェア（例えば、非一時的コンピュータ可読記憶媒体に具現化される）、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てもよい。前記手順又は方法は、本明細書において特定の順序に応じて説明されるが、説明された動作の一部は、異なる順序に応じて実行されてもよい。また、いくつかの動作は、順番ではなく並行に実行されてもよい。

本発明の実施形態は、いずれかの特定のプログラミング言語を参照して説明されていないが、複数種のプログラミング言語で本明細書に記載の本発明の実施形態の教示を実現できることを理解すべきである。

以上の明細書では、本発明の具体的な例示的な実施形態を参照してその実施形態を説明した。明らかなように、添付している特許請求の範囲に記載の本発明のより広い趣旨及び範囲を逸脱しない限り、様々な変形が可能である。従って、限定的なものではなく例示的なものとして本明細書及び図面を理解すべきである。

Claims (24)

1. 自律走行車を動作させるためのコンピュータ実現方法であって、
   前記自律走行車（ＡＤＶ）が手動走行モードから自律走行モードに転換されることを検出するステップと、
   前のコマンドサイクルで発行された速度制御コマンドに応答して、前記ＡＤＶの速度に対応する第１のペダル値を決定するステップであって、前記前のコマンドサイクル期間において前記ＡＤＶが前記手動走行モードで動作する、ステップと、
   現在のコマンドサイクルでの前記ＡＤＶの目標速度に基づいて、第２ペダル値を決定するステップであって、前記現在のコマンドサイクル期間において前記ＡＤＶが前記自律走行モードで動作する、ステップと、
   前記ＡＤＶが前記手動走行モードから前記自律走行モードに転換する前後に類似の加速度で走行するように、前記第１のペダル値と前記第２のペダル値とに基づいて、前記ＡＤＶに速度制御コマンドを発行するステップとを含む、方法。
2. 第１のペダル値を決定するステップは、
   前記前のコマンドサイクルで前記ＡＤＶからのセンサデータに基づいて、第１のトルク値を測定するステップと、
   予め決定されたアルゴリズムを使用して、前記ＡＤＶの第１のトルク値に基づいて前記第１のペダル値を決定するステップとを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記第１のトルク値に基づいて前記第１のペダル値を決定するステップは、
   トルク／ペダルマッピングテーブルでルックアップ動作を実行するステップを含み、前記トルク／ペダルマッピングテーブルは、複数のマッピングエントリを含み、それぞれのマッピングエントリは、特定のトルク値を、特定のペダル値にマッピングする、請求項２に記載の方法。
4. 前記ＡＤＶの目標速度に基づいて、第２ペダル値を決定するステップは、
   前記前のコマンドサイクルの目標速度を決定するステップと、
   前記現在のコマンドサイクルの前記目標速度と前記前のコマンドサイクルの前記目標速度との差に基づいて前記第２のペダル値を決定するステップとを含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記前のコマンドサイクルから前記現在のコマンドサイクルに前記目標速度を変更するのに必要なトルクを示すトルク値を算出するステップと、
   トルク／ペダルマッピングテーブルを使用して、前記トルク値を前記第２のペダル値に変換するステップをさらに含む、請求項４に記載の方法。
6. 前記第１のペダル値と前記第２のペダル値とに基づいて、プリセット値を算出するステップであって、前記プリセット値は、前記ＡＤＶからのペダルフィードバックを示す閉ループコントローラの出力として利用される、ステップと、
   前記プリセット値と前記第２のペダル値とに基づいて、最終ペダル値を算出するステップであって、前記速度制御コマンドは、前記最終ペダル値に基づいて発行される、ステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記閉ループコントローラは、前記自律走行モード期間において、前記現在のコマンドサイクルの前記目標速度、及び前記ＡＤＶが前のコマンドサイクルで発行された速度制御コマンドに応答する実際速度に基づいて、前記ペダルフィードバックを生成する、請求項６に記載の方法。
8. 前記プリセット値は、前記ＡＤＶが前記手動走行モードから前記自律走行モードに転換されることを検出することに応答して、前記目標速度及び前記実際速度に基づいて算出された前記ペダルフィードバックの代わりに、前記閉ループコントローラによって使用される、請求項７に記載の方法。
9. ペダル値は、前記ＡＤＶの速度制御のためのスロットルペダル又はブレーキペダルの最大ペダル値との割合を示す、請求項１に記載の方法。
10. 非一時的機械可読媒体であって、
    コマンドを記憶し、
    前記コマンドは、プロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに動作を実行させ、
    前記動作は、
    前記自律走行車（ＡＤＶ）が手動走行モードから自律走行モードに転換されることを検出すること、
    前のコマンドサイクルで発行された速度制御コマンドに応答して、前記ＡＤＶの速度に対応する第１のペダル値を決定することであって、前記前のコマンドサイクル期間において前記ＡＤＶが前記手動走行モードで動作する、ことと、
    現在のコマンドサイクルでの前記ＡＤＶの目標速度に基づいて、第２ペダル値を決定することであって、前記現在のコマンドサイクル期間において前記ＡＤＶが前記自律走行モードで動作する、ことと、
    前記ＡＤＶが前記手動走行モードから前記自律走行モードに転換する前後に類似の加速度で走行するように、前記第１のペダル値と前記第２のペダル値とに基づいて前記ＡＤＶに速度制御コマンドを発行することとを含む、機械可読媒体。
11. 前記第１のペダル値を決定することは、
    前記前のコマンドサイクルで前記ＡＤＶからのセンサデータに基づいて、第１のトルク値を測定することと、
    予め決定されたアルゴリズムを使用して、前記ＡＤＶの第１のトルク値に基づいて前記第１のペダル値を決定することとを含む、請求項１０に記載の機械可読媒体。
12. 前記第１のトルク値に基づいて前記第１のペダル値を決定することは、
    トルク／ペダル（ｔｏｒｑｕｅ ｔｏ ｐｅｄａｌ）マッピングテーブルでルックアップ動作を実行することを含み、前記トルク／ペダルマッピングテーブルは、複数のマッピングエントリを含み、それぞれのマッピングエントリは、特定のトルク値を、特定のペダル値にマッピングする、請求項１１に記載の機械可読媒体。
13. 前記ＡＤＶの目標速度に基づいて、第２ペダル値を決定することは、
    前記前のコマンドサイクルの目標速度を決定することと、
    前記現在のコマンドサイクルの前記目標速度と前記前のコマンドサイクルの前記目標速度との差に基づいて前記第２のペダル値を決定することとを含む、請求項１０に記載の機械可読媒体。
14. 前記動作は、
    前記前のコマンドサイクルから前記現在のコマンドサイクルに前記目標速度を変更するのに必要なトルクを示すトルク値を算出することと、
    トルク／ペダルマッピングテーブルを使用して、前記トルク値を前記第２のペダル値に変換することとをさらに含む、請求項１３に記載の機械可読媒体。
15. 前記動作は、
    前記第１のペダル値と前記第２のペダル値とに基づいて、プリセット値を算出することであって、前記プリセット値は、前記ＡＤＶからのペダルフィードバックを示す閉ループコントローラの出力として利用される、ことと、
    前記プリセット値と前記第２のペダル値とに基づいて、最終ペダル値を算出することであって、前記速度制御コマンドは、前記最終ペダル値に基づいて発行される、こととをさらに含む、請求項１０に記載の機械可読媒体。
16. 前記閉ループコントローラは、前記自律走行モード期間において、前記現在のコマンドサイクルの前記目標速度、及び前記ＡＤＶが前のコマンドサイクルで発行された速度制御コマンドに応答する実際速度に基づいて、前記ペダルフィードバックを生成する、請求項１５に記載の機械可読媒体。
17. 前記プリセット値は、前記ＡＤＶが前記手動走行モードから前記自律走行モードに転換されることを検出することに応答して、前記目標速度及び前記実際速度に基づいて算出された前記ペダルフィードバックの代わりに、前記閉ループコントローラによって使用される、請求項１６に記載の機械可読媒体。
18. データ処理システムであって、
    プロセッサと、
    前記プロセッサに連接されてコマンドを記憶するメモリとを含み、
    前記コマンドは、前記プロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに動作を実行させ、
    前記動作は、
    前記自律走行車（ＡＤＶ）が手動走行モードから自律走行モードに転換されることを検出することと、
    前のコマンドサイクルで発行された速度制御コマンドに応答して、前記ＡＤＶの速度に対応する第１のペダル値を決定することであって、前記前のコマンドサイクル期間において前記ＡＤＶが前記手動走行モードで動作する、ことと、
    現在のコマンドサイクルでの前記ＡＤＶの目標速度に基づいて、第２ペダル値を決定することであって、前記現在のコマンドサイクル期間において前記ＡＤＶが前記自律走行モードで動作する、ことと、
    前記ＡＤＶが前記手動走行モードから前記自律走行モードに転換する前後に類似の加速度で走行するように、前記第１のペダル値と前記第２のペダル値とに基づいて前記ＡＤＶに速度制御コマンドを発行することとを含む、データ処理システム。
19. 第１のペダル値を決定することは、
    前記前のコマンドサイクルで前記ＡＤＶからのセンサデータに基づいて、第１のトルク値を測定することと、
    予め決定されたアルゴリズムを使用して、前記ＡＤＶの第１のトルク値に基づいて前記第１のペダル値を決定することとを含む、請求項１８に記載のデータ処理システム。
20. 前記第１のトルク値に基づいて前記第１のペダル値を決定することは、
    トルク／ペダル（ｔｏｒｑｕｅ ｔｏ ｐｅｄａｌ）マッピングテーブルでルックアップ動作を実行することを含み、前記トルク／ペダルマッピングテーブルは、複数のマッピングエントリを含み、それぞれのマッピングエントリは、特定のトルク値を、特定のペダル値にマッピングする、請求項１９に記載のデータ処理システム。
21. 前記ＡＤＶの目標速度に基づいて、第２ペダル値を決定することは、
    前記前のコマンドサイクルの前記目標速度を決定することと、
    前記現在のコマンドサイクルの前記目標速度と前記前のコマンドサイクルの前記目標速度との差に基づいて前記第２のペダル値を決定することとを含む、請求項１８に記載のデータ処理システム。
22. 前記動作は、
    前記前のコマンドサイクルから前記現在のコマンドサイクルに前記目標速度を変更するのに必要なトルクを示すトルク値を算出することと、
    トルク／ペダルマッピングテーブルを使用して、前記トルク値を前記第２のペダル値に変換することとをさらに含む、請求項２１に記載のデータ処理システム。
23. 前記動作は、
    前記第１のペダル値と前記第２のペダル値とに基づいて、プリセット値を算出することであって、前記プリセット値は、前記ＡＤＶからのペダルフィードバックを示す閉ループコントローラの出力として利用される、ことと、
    前記プリセット値と前記第２のペダル値とに基づいて最終ペダル値を算出することであって、前記速度制御コマンドは、前記最終ペダル値に基づいて発行される、こととをさらに含む、請求項１８に記載のデータ処理システム。
24. 前記閉ループコントローラは、前記自律走行モード期間において、前記現在のコマンドサイクルの前記目標速度、及び前記ＡＤＶが前のコマンドサイクルで発行された速度制御コマンドに応答する実際速度に基づいて、前記ペダルフィードバックを生成する、請求項２３に記載のデータ処理システム。