JP2019532257A - 乗客の安楽のために経路および運転スタイルを判定し、動的に更新する方法およびシステム - Google Patents

Abstract

本開示は、乗客の安楽のために経路を判定し、判定された経路に従って車両を動作させる方法を提供する。まず、開始位置から終了位置までの経路のセットを判定することができる。各経路は、１つまたは複数の部分を含む。経路のセットの経路ごとに、総乗物酔値が、所与の部分のそれぞれの左右揺乗物酔値、前後揺乗物酔値、および上下揺乗物酔値に基づいて判定される。経路の総乗物酔値は、ユーザが経路に沿った車両内にいる間に乗物酔を経験する尤度を反映する。その後、経路を、経路のセットの各経路の総乗物酔値に基づいて経路のセットから選択することができ、車両を、選択された経路に従って操縦することができる。【選択図】図７

Description

関連出願の相互参照
［0001］ 本願は、その開示が参照によって本明細書に組み込まれている、２０１６年８月１９日に出願した米国特許仮出願第６２／３７７２００号の出願日の利益を主張する、２０１６年１０月５日に出願した米国特許出願第１５／２８６１５３号の継続出願である。

［0002］ 人間の運転手を必要としない車両などの自律車両を使用して、ある位置から別の位置への乗客または品目の輸送を助けることができる。そのような車両は、乗客が乗車位置または目的地位置などのなんらかの初期入力を提供でき、車両がその位置までそれ自体を操縦する、完全自律モードで動作することができる。

［0003］ 一部の乗客は、車両に乗っている間に乗物酔で苦しむ場合がある。一例として、乗物酔の症状は、吐き気、頭痛、および胃のむかつきを含む可能性がある。したがって、乗物酔を有する乗客は、あるレベルの不快を経験する可能性があり、この不快は、車両での小旅行を、その乗客ならびにその車両内のすべての他の乗客にとって不愉快なものにする可能性がある。

［0004］ 本開示の諸態様は、１つまたは複数のプロセッサによって、開始位置から終了位置までの経路のセットを判定することであって、経路のセットの各経路は、１つまたは複数の部分を含む、判定することと、経路のセットの所与の経路ごとに、１つまたは複数のプロセッサによって、所与の経路の１つまたは複数の部分のそれぞれの左右揺乗物酔値、前後揺乗物酔値、および上下揺乗物酔値に基づいて総乗物酔値を判定することであって、経路の総乗物酔値は、ユーザが経路に沿った車両内にいる間に乗物酔を経験する尤度を反映する、判定することと、１つまたは複数のプロセッサによって、経路のセットの各経路の総乗物酔値に基づいて経路のセットの第１の経路を選択することと、１つまたは複数のプロセッサによって、第１の経路に従って車両を操縦することとを含む方法を提供する。

［0005］ 一例では、この方法は、１つまたは複数のプロセッサによって、車両が第１の運転スタイルを使用して動作している間にユーザが乗物酔の症状を経験していることを示すユーザ入力を受け取ることと、１つまたは複数のプロセッサによって、第２の運転スタイルを使用して車両を動作させることであって、第２の運転スタイルは、第１の運転スタイルより非積極的である、動作させることとをも含む。別の例では、経路のセットの第１の経路は、各総乗物酔値をしきい値と比較することによって、経路のセットの各経路の総乗物酔値に基づいて選択される。さらに別の例では、経路のセットは、少なくとも１つのそれぞれの総乗物酔値の指示と共に表示される。

［0006］ さらなる例では、この方法は、１つまたは複数のプロセッサによって、経路のセットの所与の経路の複数の総乗物酔値を判定することであって、所与の経路の各総乗物酔値は、複数の運転スタイルのうちの所与の運転スタイルに関する、判定することをも含む。この例では、経路のセットの第１の経路を選択することは、第１の運転スタイルを選択することを含み、第１の経路および第１の運転スタイルの組合せは、組合せに関して判定された総乗物酔値がしきい値未満であり、組合せの推定到着時刻が経路および運転スタイルのすべての他の組合せより早い時に選択される。

［0007］ 別の例では、この方法は、所与の経路の１つまたは複数の部分の部分ごとに、所与の運転スタイルに基づいて所与の部分の左右揺乗物酔値、前後揺乗物酔値、および上下揺乗物酔値を判定することをも含む。部分ごとの総乗物酔値は、この例では、少なくとも左右揺乗物酔値、前後揺乗物酔値、および上下揺乗物酔値の重み付き組合せである。さらなる例では、この方法は、所与の運転スタイルに基づいて所与の部分のロール乗物酔値、ヨー乗物酔値、およびピッチ乗物酔値を判定することをも含む。所与の部分のそれぞれの総乗物酔値は、この例では、ロール乗物酔値、ヨー乗物酔値、およびピッチ乗物酔値にも基づく。

［0008］ さらに別の例では、この方法は、１つまたは複数のプロセッサによって、小旅行での安楽のレベルに関するユーザ入力を受け取ることと、１つまたは複数のプロセッサによって、少なくともユーザ入力を使用してしきい値を判定することとをも含む。第１の経路は、この例では、しきい値に基づいて選択される。別の例では、所与の経路分ごとの総乗物酔値は、車両内の座席の位置にも基づく。

［0009］ 本開示の他の態様は、車両を自律的に動作させる命令を記憶するメモリと、１つまたは複数のプロセッサとを含むシステムを提供する。１つまたは複数のプロセッサは、開始位置から終了位置までの経路のセットを判定するように構成され、経路のセットの各経路は、１つまたは複数の部分を含み、経路のセットの所与の経路ごとに、所与の経路の１つまたは複数の部分のそれぞれの左右揺乗物酔値、前後揺乗物酔値、および上下揺乗物酔値に基づいて総乗物酔値を判定するように構成され、経路の総乗物酔値は、ユーザが経路に沿った車両内にいる間に乗物酔を経験する尤度を反映し、経路のセットの各経路の総乗物酔値に基づいて経路のセットの第１の経路を選択するように構成され、第１の経路に従って車両を操縦するように構成される。

［0010］ 一例では、１つまたは複数のプロセッサは、車両が第１の運転スタイルを使用して動作している間にユーザが乗物酔の症状を経験していることを示すユーザ入力を受け取り、第２の運転スタイルを使用して車両を動作させるようにさらに構成され、第２の運転スタイルは、第１の運転スタイルより非積極的である。別の例では、経路のセットの第１の経路は、各総乗物酔値をしきい値と比較することによって、経路のセットの各経路の総乗物酔値に基づいて選択される。さらに別の例では、経路のセットは、少なくとも１つのそれぞれの総乗物酔値の指示と共に表示される。

［0011］ さらなる例では、１つまたは複数のプロセッサは、経路のセットの所与の経路の複数の総乗物酔値を判定するようにも構成され、所与の経路の各総乗物酔値は、複数の運転スタイルのうちの所与の運転スタイルに関する。この例では、経路のセットの第１の経路を選択することは、第１の運転スタイルを選択することを含み、第１の経路および第１の運転スタイルの組合せは、組合せに関して判定された総乗物酔値がしきい値未満であり、組合せの推定到着時刻が経路および運転スタイルのすべての他の組合せより早い時に選択される。

［0012］ 別の例では、１つまたは複数のプロセッサは、所与の経路の１つまたは複数の部分の部分ごとに、所与の運転スタイルに基づいて所与の部分の左右揺乗物酔値、前後揺乗物酔値、および上下揺乗物酔値を判定するようにも構成される。部分ごとの総乗物酔値は、この例では、少なくとも左右揺乗物酔値、前後揺乗物酔値、および上下揺乗物酔値の重み付き組合せである。さらなる例では、このシステムは、車両をも含む。

［0013］ 本開示のさらなる態様は、プログラムのコンピュータ可読命令がその上に記憶される非一時的有形コンピュータ可読記憶媒体を提供する。コンピュータ可読命令は、１つまたは複数のプロセッサによって実行される時に、１つまたは複数のプロセッサに方法を実行させる。この方法は、開始位置から終了位置までの経路のセットを判定することであって、経路のセットの各経路は、１つまたは複数の部分を含む、判定することと、経路のセットの所与の経路ごとに、所与の経路の１つまたは複数の部分のそれぞれの左右揺乗物酔値、前後揺乗物酔値、および上下揺乗物酔値に基づいて総乗物酔値を判定することであって、経路の総乗物酔値は、ユーザが経路に沿った車両内にいる間に乗物酔を経験する尤度を反映する、判定することと、経路のセットの各経路の総乗物酔値に基づいて経路のセットの第１の経路を選択することと、第１の経路に従って車両を操縦することと、を含む。

［0014］ 一例では、この方法は、車両が第１の運転スタイルを使用して動作している間にユーザが乗物酔の症状を経験していることを示すユーザ入力を受け取ることと、第２の運転スタイルを使用して車両を動作させることであって、第２の運転スタイルは、第１の運転スタイルより非積極的である、動作させることとをも含む。

［0015］本開示の態様による例の車両を示す機能図である。 ［0016］本開示の態様による車両を示す例の外観図である。 ［0016］本開示の態様による車両を示す例の外観図である。 ［0016］本開示の態様による車両を示す例の外観図である。 ［0016］本開示の態様による車両を示す例の外観図である。 ［0017］例示的実施形態による例のシステムを示す機能図である。 ［0018］本開示の態様による図３のシステムを示す絵図である。 ［0019］本開示の態様による例の地図を示す図である。 ［0020］本開示の態様による例の経路を示す図である。 ［0021］本開示の態様による経路のある部分の乗物酔値の判定を示す例の流れ図である。 ［0022］本開示の態様による例の表示を示す図である。 ［0023］本開示の態様による経路および運転スタイルの判定を示す別の例の流れ図である。

概要
［0024］ 本技術は、乗客が小旅行中に乗物酔を経験する尤度を下げるために車両の経路および運転スタイルを判定することに関する。たとえば、ある種の道路は、より多くの方向変化を有し、したがってより多くの加速度を有する可能性がある。さらに、ある種の運転スタイルは、乗客を異なる量およびタイプの加速度にさらす。乗客が、様々なタイプおよび量の加速度に起因して乗物酔を経験する可能性があるので、一部の経路は、他の経路より乗客にとって安楽である可能性がある。したがって、所与の運転スタイルに関する総乗物酔値を判定するのに使用される所与の経路の加速度、および乗物酔値を、経路プラニングおよび／または自律車両の動作に使用することができる可能性がある。

［0025］ 小旅行の乗物酔値を判定し、これらの値を使用して小旅行の経路を計画しまたは選択するために、開始位置から終了位置までの１つまたは複数の経路を判定することができる。開始位置は、ユーザ・デバイスの検出された現在位置とすることができ、あるいは、ユーザ・デバイスから受信されたユーザ入力に基づいて選択され得る。終了位置は、ユーザ・デバイスから受信されたユーザ入力に基づいて選択され得る。経路のセットの各経路は、１つまたは複数の部分を含むことができる。

［0026］ 経路のセットの各経路の各部分は、複数の運転スタイルの運転スタイルごとに経路の各部分の左右揺（ｓｗａｙ）乗物酔値、前後揺（ｓｕｒｇｅ）乗物酔値、および上下揺（ｈｅａｖｅ）乗物酔値を組み合わせることによって乗物酔値を割り当てられ得る。乗物酔値は、乗客が経路の特定の部分および特定の運転スタイルから乗物酔を経験する可能性がある尤度を示すことができる。各経路の各部分の特性を使用することによって、左右揺、前後揺、および上下揺の乗物酔値を、判定されたものに基づくものとすることができる。左右揺乗物酔値を、車両の横加速度すなわち横運動の変化の速度に基づいて判定することができ、前後揺乗物酔値を、車両の前後加速度すなわち前後運動の変化の速度に基づいて判定することができ、上下揺乗物酔値を、車両加速度すなわち車両のピッチ軸の回りの変化の速度に基づいて判定することができる。

［0027］ 各部分の乗物酔値を組み合わせて、経路のセットの各経路の運転スタイルごとに総乗物酔値を判定することができる。複数の運転スタイルに３つの運転スタイルがある場合に、各経路は、３つの総乗物酔値を有することができる。所与の運転スタイルの経路ごとの総乗物酔値は、たとえば、所与の運転スタイルの部分ごとの乗物酔値の合計または平均値とすることができる。

［0028］ 経路および／または運転スタイルを、総乗物酔値に基づいて選択することができる。経路と運転スタイルとのペアリングを、経路と運転スタイルとの別のペアリングより低い総乗物酔値を有するように選択することができる。所与の運転スタイルが、好ましい運転スタイルとしてセットされる時に、長い経路の総乗物酔値より高い総乗物酔値を有する短い経路ではなく、ある総乗物酔値を有する長い経路を選択することができる。最短経路のプリファレンスが示される時には、より非積極的な運転スタイルを有する最短経路を選択することができる。乗客が、乗物に酔いやすいと判定される時には、最小の総乗物酔値を有する経路および運転スタイルを選択することができる。その後、自律車両を、経路および運転スタイルの選択されたペアリングを使用して終了位置までナビゲートするように動作させることができる。

［0029］ さらに、下で詳細に議論するように、本明細書で説明される特徴は、様々な代替案を可能にする。
例のシステム

［0030］ 図１に示されているように、本開示の一態様による車両１００は、様々な構成要素を含む。本開示のある種の態様は、特定のタイプの車両に関連して特に有用であるが、車両は、自動車、トラック、モーターサイクル、バス、レクリエーショナル・ビークル、その他を含むがこれに限定されない任意のタイプの車両とすることができる。車両は、１つまたは複数のプロセッサ１２０、メモリ１３０、および汎用コンピューティング・デバイス内に通常存在する他の構成要素を含むコンピューティング・デバイス１１０など、１つまたは複数のコンピューティング・デバイスを有することができる。

［0031］ メモリ１３０は、プロセッサ１２０によって実行されまたは他の形で使用され得る命令１３２およびデータ１３４を含む、１つまたは複数のプロセッサ１２０によってアクセス可能な情報を記憶する。メモリ１３０は、コンピューティング・デバイス可読媒体または、ハードドライブ、メモリ・カード、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＤＶＤまたは他の光ディスクなど、電子デバイスの助けを得て読み取ることのできるデータを記憶する他の媒体、ならびに他の書込可能メモリおよび読取専用メモリを含む、プロセッサによってアクセス可能な情報を記憶できる任意のタイプのメモリとすることができる。システムおよび方法は、前述の異なる組合せを含むことができ、これによって、命令およびデータの異なる部分が異なるタイプの媒体に記憶される。

［0032］ 命令１３２は、プロセッサによって直接に（機械コードなど）または間接に（スクリプトなど）実行される命令の任意のセットとすることができる。たとえば、命令を、コンピューティング・デバイス可読媒体上にコンピューティング・デバイス・コードとして記憶することができる。それに関して、用語「命令」および「プログラム」は、本明細書で交換可能に使用される場合がある。命令を、プロセッサによる直接処理のためのオブジェクト・コード・フォーマットで、または、オン・デマンドで解釈されもしくは前もってコンパイルされる独立なソース・コード・モジュールのスクリプトまたはコレクションを含む任意の他のコンピューティング・デバイス言語で記憶することができる。命令の関数、メソッド、およびルーチンは、下でより詳細に説明される。

［0033］ データ１３４を、命令１３２に従ってプロセッサ１２０によって取り出し、記憶し、または変更することができる。たとえば、請求される主題は、どの特定のデータ構造によっても限定されないが、データを、コンピューティング・デバイス・レジスタ内に、複数の異なるフィールドおよびレコードを有するテーブルとしてリレーショナル・データベース内に、ＸＭＬ文書内に、またはフラット・ファイル内に記憶することができる。データを、任意のコンピューティング・デバイス可読フォーマットでフォーマットすることもできる。データ１３４は、詳細な地図情報１３６、たとえば、道路、交差点、横断歩道、制限速度、交通信号、建物、標識、予測された道路情報、リアルタイムの道路情報、または他のそのような物体および情報の特性を識別する非常に詳細な地図を含むことができる。道路の特性は、形状（丘、カーブ、曲がり方の度合など）、高さ、および地勢を含むことができる。いくつかの例では、詳細な地図情報は、それに沿ってコンピューティング・デバイス１１０が車両１００を操縦できる所定の仮想レールを含むことができる。したがって、これらのレールを、レールがその中に現れる車線の方向（または、交通がその車線内で移動すべき方向）を示す方向情報に関連付けることができる。レールに従うことによって、ある経路に沿った車両１００の将来の位置を、高い度合の精度で予測することができる。

［0034］ さらに、コンピューティング・デバイス１１０のデータ１３４は、様々な制御因子データを記憶することができる。制御因子は、経路に沿った詳細な地図情報（たとえば、道路地図対車線境界線、カーブなどの位置の非常に詳細な地図）の可用性、現在のデータ・フィードからの入力（たとえば、交通、工事、事故情報、および気象データを含む）、問題区域を報告する他の自律車両からのデータ、および履歴データ（過去の交通データ、危険な区域または高い事故率の区域、霧、明るい日光などの気象条件を含む）を含むことができる。

［0035］ データは、車両１００の動作に関する複数の運転スタイルをも記憶することができる。運転スタイルは、速度および加速の割合など、車両がそれによって動作するパラメータのセットを表すことができる。言い換えると、運転スタイルは、車両がどれほど積極的に操縦するのかを表すことができる。運転スタイルが積極的であればあるほど、乗客が経験する加速の割合が高くなる。したがって、積極的な運転スタイルは、乗客に乗物酔を経験させる可能性がより高い。複数の運転スタイルは、穏健な運転スタイル、積極的な運転スタイル、および用心深い運転スタイルを含むことができる。穏健な運転スタイルに関して、車両は、掲示された制限速度よりわずかに下、たとえば、掲示された制限速度より５〜１０マイル毎時だけ下で動作することができ、一定の割合で加速することができる。積極的な運転スタイルに関して、車両は、掲示された制限速度で動作することができ、穏健な運転スタイルで動作する車両より速い割合で加速することができる。用心深い運転スタイルに関して、車両は、掲示された制限速度の半分など、より遅い速度で動作することができ、穏健な運転スタイルで動作する車両より遅い割合で加速することができる。

［0036］ １つまたは複数のプロセッサ１２０は、市販のＣＰＵなど、任意の従来のプロセッサとすることができる。その代わりに、１つまたは複数のプロセッサを、ＡＳＩＣまたは他のハードウェアベースのプロセッサなど、専用デバイスとすることができる。図１は、機能的には、同一ブロック内にあるものとしてプロセッサ、メモリ、およびコンピューティング・デバイス１１０の他の要素を示すが、当業者は、プロセッサ、コンピューティング・デバイス、またはメモリが、実際には、同一の物理ハウジング内に保管されてもされなくてもよい複数のプロセッサ、コンピューティング・デバイス、またはメモリを含むことができることを理解しよう。たとえば、メモリを、コンピューティング・デバイス１１０のハウジングとは異なるハウジング内に配置された、ハードドライブまたは他の記憶媒体とすることができる。したがって、プロセッサまたはコンピューティング・デバイスへの言及は、並列に動作してもしなくてもよいプロセッサ、コンピューティング・デバイス、またはメモリの集合への言及を含むと理解される。

［0037］ コンピューティング・デバイス１１０は、上で説明したプロセッサおよびメモリならびにユーザ入力１５０（たとえば、マウス、キーボード、タッチ・スクリーン、および／またはマイクロフォン）および様々な電子ディスプレイ（たとえば、スクリーンを有するモニタまたは情報を表示できる任意の他の電子デバイス）など、コンピューティング・デバイスに関連して普通に使用される構成要素のすべてを含むことができる。この例では、車両は、情報またはオーディオ・ビジュアル経験を提供するために、内部電子ディスプレイ１５２ならびに１つまたは複数のスピーカ１５４を含む。これに関して、内部電子ディスプレイ１５２を、車両１００のキャビン内に配置することができ、車両１００内の乗客に情報を提供するためにコンピューティング・デバイス１１０によって使用することができる。

［0038］ コンピューティング・デバイス１１０は、下で詳細に説明するクライアント・コンピューティング・デバイスおよびサーバ・コンピューティング・デバイスなどの他のコンピューティング・デバイスとの通信を容易にするために１つまたは複数の無線ネットワーク接続１５６を含むこともできる。無線ネットワーク接続は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ ｌｏｗ ｅｎｅｒｇｙ（ＬＥ）、セルラ接続などの短距離通信プロトコル、ならびにインターネット、ワールド・ワイド・ウェブ、イントラネット、仮想プライベート・ネットワーク、広域ネットワーク、ローカル・ネットワーク、１つまたは複数の会社の独占的通信プロトコルを使用する私有ネットワーク、イーサネット、ＷｉＦｉ、ＨＴＴＰ、および前述の様々な組合せを含む様々な構成およびプロトコルを含むことができる。

［0039］ 一例では、コンピューティング・デバイス１１０を、車両１００に組み込まれた自律運転コンピューティング・システムとすることができる。自律運転コンピューティング・システムは、車両の様々な構成要素と通信できるものとすることができる。たとえば、図１に戻ると、コンピューティング・デバイス１１０は、メモリ１３０の命令１３２に従って車両１００の移動、速度、その他を制御するために、減速システム１６０、加速システム１６２、ステアリング・システム１６４、シグナリング・システム１６６、ナビゲーション・システム１６８、測位システム１７０、知覚システム１７２、および保護システム１７４など、車両１００の様々なシステムと通信しているものとすることができる。やはり、これらのシステムが、コンピューティング・デバイス１１０の外部として示されているが、実際には、これらのシステムを、やはり車両１００を制御する自律運転コンピューティング・システムとして、コンピューティング・デバイス１１０に組み込むこともできる。コンピューティング・デバイス１１０と同様に、これらのシステムのそれぞれは、プロセッサ１２０、メモリ１３０、命令１３２、およびデータ１３４と同様に、１つまたは複数のプロセッサならびにデータおよび命令を記憶するメモリを含むこともできる。

［0040］ 一例として、コンピューティング・デバイス１１０は、車両の速度を制御するために減速システム１６０および加速システム１６２と相互作用することができる。同様に、ステアリング・システム１６４は、車両１００の方向を制御するためにコンピューティング・デバイス１１０によって使用され得る。たとえば、車両１００が、自動車またはトラックなど、道路上での使用のために構成される場合に、ステアリング・システムは、車両を旋回させるために車輪の角度を制御する構成要素を含むことができる。シグナリング・システム１６６は、たとえば必要な時に方向指示器またはブレーキ・ライトを点灯することによって、他の運転者または車両に車両の意図を知らせるためにコンピューティング・デバイス１１０によって使用され得る。

［0041］ ナビゲーション・システム１６８は、ある位置への経路を判定し、これに従うために、コンピューティング・デバイス１１０によって使用され得る。これに関して、ナビゲーション・システム１６８およびデータ１３４は、詳細な地図情報、たとえば、道路の形状および高さ、車線境界線、交差点、横断歩道、制限速度、交通信号、建物、標識、リアルタイム道路情報、草木、または他のそのような物体および情報を識別する非常に詳細な地図を記憶することができる。

［0042］ 測位システム１７０は、地図上または地球上の車両の相対位置または絶対位置を判定するために、コンピューティング・デバイス１１０によって使用され得る。たとえば、測位システム１７０は、デバイスの緯度、経度、および／または高度位置を判定するためにＧＰＳ受信器を含むことができる。レーザベースの定位システム、慣性支援（ｉｎｅｒｔｉａｌ−ａｉｄｅｄ）ＧＰＳ、またはカメラベースの定位などの他のロケーション・システムを使用して、車両の位置を識別することもできる。車両の位置は、緯度、経度、および高度などの絶対地理位置ならびにしばしば絶対地理位置より少ない雑音を伴って判定され得る、車両の周囲に隣接する他の自動車に対する相対的な位置などの相対位置情報を含むことができる。

［0043］ 測位システム１７０は、車両の方向および速度またはその変化を判定するために、加速度計、ジャイロスコープ、または別の方向／速度検出デバイスなど、コンピューティング・デバイス１１０と通信している他のデバイスをも含むことができる。例のみとして、加速度デバイスは、重力の方向またはこれに垂直な平面に対する相対的なピッチ、ヨー、またはロール（またはその変化）を判定することができる。このデバイスは、速度の増減およびそのような変化の方向を追跡することもできる。本明細書で示される位置データおよび方位データのこのデバイスによる提供は、コンピューティング・デバイス１１０、他のコンピューティング・デバイス、および前述の組合せに自動的に提供され得る。

［0044］ 知覚システム１７２は、他の車両、道路内の障害物、交通信号、標識、木、その他などの車両の外部の物体を検出する１つまたは複数の構成要素を含むこともできる。たとえば、知覚システム１７２は、コンピューティング・デバイス１１０によって処理され得るデータを記録するレーザ、ソナー、レーダ、カメラ、および／または任意の他の検出デバイスを含むことができる。車両が自動車などの小型乗用車である場合に、自動車は、屋根または他の便利な位置に取り付けられたレーザ２１４（図２Ａ〜図２Ｄに図示）または他のセンサを含むことができる。

［0045］ 知覚システム１７２のこれらのセンサは、車両の環境内の物体ならびにその位置、機首方位、サイズ（長さ、高さ、および幅）、タイプ、および近似重心などのこれらの物体の特性を検出することができる。たとえば、知覚システムは、歩行者（または人間）として識別された物体の高さを使用して、その物体の近似重心を推定することができる。これに関して、知覚システムは、物体の特性を既知の擬人化データと比較して、近似重心を判定することができる。他の物体タイプに関して、近似重心を、様々な既知の統計分析を使用して物体の特性から判定することができる。これらの判定に必要なデータおよび情報を、たとえばメモリ１３０内または知覚システムの異なるメモリ内に記憶することができる。

［0046］ コンピューティング・デバイス１１０は、様々な構成要素を制御することによって車両の方向および速度を制御することができる。たとえば、コンピューティング・デバイス１１０は、詳細な地図情報およびナビゲーション・システム１６８からのデータを使用して、車両を目的地位置へ完全に自律的にナビゲートすることができる。コンピューティング・デバイス１１０は、測位システム１７０を使用して、車両の位置を判定し、知覚システム１７２を使用して、位置に安全に到達するのに必要な時に物体を検出し、これに応答することができる。それを行うために、コンピューティング・デバイス１１０は、車両に、加速させ（たとえば、加速システム１６２によってエンジンに供給される燃料または他のエネルギを増やすことによって）、減速させ（たとえば、エンジンに供給される燃料を減らすこと、ギアを変更すること、および／または減速システム１６０によってブレーキを適用することによって）、方向を変更させ（たとえば、ステアリング・システム１６４によって車両１００の前輪または後輪の向きを変えることによって）、そのような変更をシグナリングさせる（たとえば、シグナリング・システム１６６の方向指示器を点灯することによって）ことができる。したがって、加速システム１６２および減速システム１６０を、車両のエンジンと車両の車輪との間の様々な構成要素を含むドライブトレーンの一部とすることができる。やはり、これらのシステムを制御することによって、コンピューティング・デバイス１１０は、車両を自律的に操縦するために、車両のドライブトレーンをも制御することができる。

［0047］ 図２Ａ〜図２Ｄは、車両１００の外観図の例である。図からわかるように、車両１００は、ヘッドライト２０２、ウィンドシールド２０３、テールライト／方向指示器２０４、リア・ウィンドシールド２０５、ドア２０６、サイド・ミラー２０８、タイヤおよび車輪２１０、ならびに方向指示器／パーキング・ライト２１２など、通常の車両の多数の特徴を含む。ヘッドライト２０２、テールライト／方向指示器２０４、および方向指示器／パーキング・ライト２１２を、シグナリング・システム１６６に関連付けることができる。ライト・バー２０７をも、シグナリング・システム１６６に関連付けることができる。

［0048］ 車両１００のコンピューティング・デバイス１１０は、他のコンピューティング・デバイスとの間で情報を受信しまたは転送することもできる。図３および図４は、ネットワーク３６０を介して接続された複数のコンピューティング・デバイス３１０、３２０、３３０、３４０およびストレージ・システム３５０を含む例のシステム３００の、それぞれ絵図および機能図である。システム３００は、車両１００と車両１００に類似して構成され得る車両１００Ａとをも含む。単純さのために、少数の車両およびコンピューティング・デバイスだけが図示されているが、通常のシステムは、かなりより多くを含むことができる。

［0049］ 図４に示されているように、コンピューティング・デバイス３１０、３２０、３３０、３４０のそれぞれは、１つまたは複数のプロセッサ、メモリ、データ、および命令を含むことができる。そのようなプロセッサ、メモリ、データ、および命令を、コンピューティング・デバイス１１０の１つまたは複数のプロセッサ１２０、メモリ１３０、命令１３２、およびデータ１３４に類似して構成することができる。

［0050］ ネットワーク３６０および介在するノードは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ ＬＥなどの短距離通信プロトコル、インターネット、ワールド・ワイド・ウェブ、イントラネット、仮想プライベート・ネットワーク、広域ネットワーク、ローカル・ネットワーク、１つまたは複数の会社の独占的通信プロトコルを使用する私有ネットワーク、イーサネット、ＷｉＦｉ、ＨＴＴＰ、および前述の様々な組合せを含む様々な構成およびプロトコルを含むことができる。そのような通信を、モデムおよび無線インターフェースなど、他のコンピューティング・デバイスとの間でデータを伝送することのできる任意のデバイスによって容易にすることができる。

［0051］ 一例では、１つまたは複数のコンピューティング・デバイス１１０は、他のコンピューティング・デバイスとの間でデータを受信し、処理し、送信するためにネットワークの異なるノードと情報を交換する複数のコンピューティング・デバイスを有するサーバ、たとえば、負荷平衡化されたサーバ・ファームを含むことができる。これらのサーバ・コンピューティング・デバイスは、集中化された急派システムの一部を形成することができる。たとえば、１つまたは複数のコンピューティング・デバイス３１０は、ネットワーク３６０を介して車両１００のコンピューティング・デバイス１１０または車両１００Ａの同様のコンピューティング・デバイスならびにコンピューティング・デバイス３２０、３３０、３４０と通信することのできる１つまたは複数のサーバ・コンピューティング・デバイスを含むことができる。たとえば、車両１００および１００Ａを、サーバ・コンピューティング・デバイスによって様々な位置に急派され得る車両隊の一部とすることができる。これに関して、隊の車両は、その車両のそれぞれの測位システムによって供給される位置情報をサーバ・コンピューティング・デバイスに周期的に送信することができ、１つまたは複数のサーバ・コンピューティング・デバイスは、車両の位置を追跡することができる。

［0052］ さらに、サーバ・コンピューティング・デバイス３１０は、情報を送信し、コンピューティング・デバイス３２０、３３０、３４０のディスプレイ３２４、３３４、３４４などのディスプレイ上でユーザ３２２、３３２、３４２などのユーザにその情報を提示するのにネットワーク３６０を使用することができる。これに関して、コンピューティング・デバイス３２０、３３０、３４０を、クライアント・コンピューティング・デバイスと考えることができる。

［0053］ 図３に示されているように、各クライアント・コンピューティング・デバイス３２０、３３０、３４０は、ユーザ３２２、３３２、３４２による使用を意図されたパーソナル・コンピューティング・デバイスとすることができ、１つまたは複数のプロセッサ（たとえば、中央処理装置（ＣＰＵ））、データおよび命令を記憶するメモリ（たとえば、ＲＡＭおよび内蔵ハードドライブ）、ディスプレイ３２４、３３４、３４４などのディスプレイ（たとえば、スクリーンを有するモニタ、タッチ・スクリーン、プロジェクタ、テレビジョン、または情報を表示するように動作可能な他のデバイス）、およびユーザ入力デバイス３２６、３３６、３４６（たとえば、マウス、キーボード、タッチ・スクリーン、またはマイクロフォン）を含む、パーソナル・コンピューティング・デバイスに関連して普通に使用される構成要素のすべてを有する。クライアント・コンピューティング・デバイスは、ビデオ・ストリームを記録するカメラ、スピーカ、ネットワーク・インターフェース・デバイス、およびこれらの要素をお互いに接続するのに使用される構成要素のすべてをも含むことができる。

［0054］ さらに、クライアント・コンピューティング・デバイス３２０および３３０は、クライアント・コンピューティング・デバイスの位置および方位を判定する構成要素３２８および３３８をも含むことができる。たとえば、これらの構成要素は、車両１００の測位システム１７０に関して上で説明したように、デバイスの緯度、経度、および／または高度を判定するＧＰＳ受信器ならびに加速度計、ジャイロスコープ、または別の方向／速度検出デバイスを含むことができる。

［0055］ クライアント・コンピューティング・デバイス３２０、３３０、３４０は、それぞれ、フルサイズのパーソナル・コンピューティング・デバイスを含むことができるが、これらは、その代わりに、インターネットなどのネットワークを介してサーバとデータを無線で交換できるモバイル・コンピューティング・デバイスを含むことができる。例のみとして、クライアント・コンピューティング・デバイス３２０は、インターネットまたは他のネットワークを介して情報を入手することのできる、携帯電話機または、無線対応ＰＤＡ、タブレットＰＣ、ウェアラブル・コンピューティング・デバイス、ウェアラブル・コンピューティング・システム、またはネットブックなどのデバイスとすることができる。別の例では、クライアント・コンピューティング・デバイス３３０は、図３でヘッドマウント・コンピューティング・システムとして図示された、ウェアラブル・コンピューティング・システムとすることができる。一例として、ユーザは、小型キーボード、キーパッド、マイクロフォン、カメラを用いる視覚的信号の使用、またはタッチ・スクリーンを使用して情報を入力することができる。

［0056］ いくつかの例では、クライアント・コンピューティング・デバイス３４０は、ユーザ３２２および３３２などのユーザにコンシェルジェ・サービスを提供する、管理者によって使用されるコンシェルジェ・ワーク・ステーションとすることができる。たとえば、コンシェルジェ３４２は、下でさらに詳細に説明するように、車両１００および１００Ａの安全な動作およびユーザの安全性を促進するために、それぞれのクライアント・コンピューティング・デバイスまたは車両１００もしくは１００Ａを介してユーザと電話呼またはオーディオ接続を介して通信するのにコンシェルジェ・ワーク・ステーション３４０を使用することができる。単一のコンシェルジェ・ワーク・ステーション３４０だけが図３および図４に示されているが、任意の個数のそのようなワーク・ステーションを通常のシステムに含めることができる。

［0057］ ストレージ・システム３５０は、下でより詳細に説明するように、様々なタイプの情報を記憶することができる。この情報を、本明細書で説明される特徴の一部またはすべてを実行するために、１つまたは複数のサーバ・コンピューティング・デバイス３１０などのサーバ・コンピューティング・デバイスによって取り出すか他の形でアクセスすることができる。たとえば、この情報は、１つまたは複数のサーバ・コンピューティング・デバイスに対してユーザを識別するのに使用できる証明書（たとえば、伝統的な単一要素認証の場合にユーザ名およびパスワード、ならびにランダム識別子、生体認証その他など、多要素認証で通常使用される他のタイプの証明書）などのユーザ・アカウント情報を含むことができる。ユーザ・アカウント情報は、ユーザの氏名、連絡先情報、ユーザのクライアント・コンピューティング・デバイス（または複数のデバイスが同一のユーザ・アカウントを用いて使用される場合には複数のデバイス）の識別情報、ならびにユーザの１つまたは複数の一意信号などの個人情報をも含むことができる。

［0058］ ストレージ・システム３５０は、位置の間の経路を生成し、評価するためのルーティング・データを記憶することもできる。たとえば、ルーティング情報を使用して、第１の位置にある車両が第２の位置に到達するのにどれほどの時間を要するのかを推定することができる。これに関して、ルーティング情報は、必ずしも上で説明した詳細な地図情報ほど詳細ではないが、道路を含む地図情報、ならびに方向（一方通行、両方向など）、方位（北、南など）、制限速度などの道路に関する情報、ならびに期待される交通条件を識別する道路情報を含むことができる。ストレージ・システム３５０は、性質において詳細な地図情報１３６に類似する詳細な地図情報、様々な制御因子データ、および自律車両の動作に関する運転スタイルをも含むことができる。

［0059］ メモリ１３０と同様に、ストレージ・システム３５０は、ハードドライブ、メモリ・カード、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、書込可能メモリ、および読取専用メモリなど、サーバ・コンピューティング・デバイス３１０によってアクセス可能な情報を記憶できる任意のタイプのコンピュータ化されたストレージとすることができる。さらに、ストレージ・システム３５０は、同一の地理位置または異なる地理位置に物理的に配置され得る複数の異なるストレージ・デバイス上にデータが記憶される分散ストレージ・システムを含むことができる。ストレージ・システム３５０を、図３に示されているようにネットワーク３６０を介してコンピューティング・デバイスに接続することができ、かつ／またはコンピューティング・デバイス１１０、３１０、３２０、３３０、３４０などのいずれかに直接に接続しもしくはこれに組み込むことができる。
例の方法

［0060］ 上で説明し、図面に示した動作に加えて、様々な動作をこれから説明する。以下の動作が、下で説明される正確な順序で実行される必要がないことを理解されたい。そうではなく、様々なステップを異なる順序でまたは同時に処理することができ、ステップを追加しまたは省略することもできる。

［0061］ 自律車両での小旅行の経路および運転スタイルを判定するために、開始位置から終了位置への１つまたは複数の経路を判定することができる。メモリ１３０またはストレージ・システム３５０内に記憶された地図情報などの道路網地図を利用する既知のルーティング技法を使用して、開始位置と終了位置との間の経路のセットを識別することができる。これに関して、ルーティングは、タイミング、距離、地勢、街路のタイプ、交通管制システム、交通渋滞、および制限速度などの様々な要因を考慮することができる。経路のセットは、５つの最短（時間および／または距離において）などのかなり小さいもの、または１００個の最短（時間および／または距離において）などの多少大きいものとすることができる。開始位置は、クライアント・コンピューティング・デバイス３２０または３３０などのユーザ・デバイスの検出された現在位置とすることができ、あるいは、ユーザ・デバイスから受信されたユーザ入力に基づいて選択され得る。終了位置は、ユーザ・デバイスから受信されたユーザ入力に基づいて選択され得る。図５に示されているように、開始位置Ａと目的地位置Ｂとの間の２つの経路すなわち経路１および経路２が、地図情報を使用して２つの最短経路であると判定される５００。経路１は、長さ１０．１マイルの距離を有し、経路２は、長さ１０．３マイルの距離として有する。

［0062］ 経路のセットの各経路は、１つまたは複数の部分を含む場合がある。たとえば、経路の第１部分は、地図の第１の街路上の距離とすることができ、経路の第２部分は、地図の第１の街路および地図の第２の街路からの経路の曲がり角とすることができ、経路の第３部分は、地図の第２の街路上の距離とすることができる。経路の第１部分は、開始位置と経路上の第１の点との間とすることができ、経路の第２部分は、経路上の第１の点と第２の点との間とすることができ、経路の第３部分は、経路上の第２の点と目的地との間とすることができる。図６の図６００に示されているように、経路２は、曲がり角部分Ｐ１、街路部分Ｐ２、曲がり角部分Ｐ３、街路部分Ｐ４、曲がり角部分Ｐ５、および街路部分Ｐ６を含む。

［0063］ 図７は、所与の運転スタイルに関して経路の所与の部分の乗物酔値をどのようにして判定できるのかを示す流れ図７００である。複数の運転スタイルの運転スタイルごとに、経路の各部分の左右揺乗物酔値、前後揺乗物酔値、または上下揺乗物酔値のうちの１つまたは複数を組み合わせることによって、経路のセットの各経路の各部分に、乗客が乗物酔を経験し得る尤度を示す乗物酔値を割り当てることができる。

［0064］ 経路の所与の部分に沿った予測される加速度を、所与の運転スタイル、履歴データ、および詳細な地図情報を使用して判定することができる。運転スタイルに関して、予測される加速度は、積極的な運転スタイルを使用する時に車両が穏健な運転スタイルより高い速度およびより素早い加速度で移動するので、積極的な運転スタイルに関して、穏健な運転スタイルより高くなる可能性がある。予測される加速度は、用心深い運転スタイルを使用する時に車両がさらにより低い速度およびより遅い加速度で移動するので、用心深い運転スタイルに関して、より少なくなる可能性がある。

［0065］ 履歴データは、履歴道路情報を含むことができる。履歴交通が、ある範囲の道路が混雑に起因する交通渋滞を有したことを示す場合には、より大量の前後加速度を予測することができる。

［0066］ カーブ、曲がり角、丘、交差点、一時停止標識、および交通信号灯の量など、詳細な地図情報１３６からの道路の特性も、予測される加速度の判定に情報を与えることができる。車両は、カーブまたは曲がり角でより大量の横加速度を経験する可能性がある。車両は、道路に沿った一時停止標識または交通信号灯などでの停止および発進に起因して、より大量の前後加速度を経験する可能性がある。したがって、予測される加速度は、図７に示されているように、横加速度７１０、前後加速度７１２、および垂直加速度７１４などの異なる方向の加速度を含む可能性がある。下でさらに詳細に議論するように、予測される加速度を使用して、下でさらに議論するように左右揺乗物酔値、前後揺乗物酔値、および上下揺乗物酔値を判定することができる。

［0067］ 図６に戻ると、経路２の曲がり角部分Ｐ１、Ｐ３、およびＰ５など。たとえば、経路２の街路部分Ｐ４は、５つの交差点を含み、これらの交差点は、街路部分Ｐ４の前後加速度の予測される量を増やす。

［0068］ 経路の所与の部分の横加速度、前後加速度、および垂直加速度に、乗物酔に関する１つまたは複数のフィルタを通過させることができる。１つまたは複数のフィルタ７２０を、人間が感じない加速度を除去し、人間が感じる加速度を保持するように構成することができる。異なるタイプの加速度に関して、異なるフィルタを使用することができる。したがって、入力の横加速度、前後加速度、および垂直加速度は、フィルタリングされた横加速度、前後加速度、および垂直加速度より広範囲の加速度を有する可能性がある。

［0069］ フィルタリングされた横加速度、前後加速度、および垂直加速度を処理して、経路の所与の部分の左右揺乗物酔値、前後揺乗物酔値、および上下揺乗物酔値を判定することができる。７３０で入力されるフィルタリングされた横加速度、前後加速度、および垂直加速度のそれぞれと、左右揺乗物酔値７４０、前後揺乗物酔値７４２、および上下揺乗物酔値７４４とに関して、が出力される。一例として、左右揺乗物酔値を、二乗された横加速度の積分の平方根をとることによって計算することができ、前後揺乗物酔値を、二乗された前後加速度の積分の平方根をとることによって計算することができ、上下揺乗物酔値を、二乗された垂直加速度の積分の平方根をとることによって計算することができる。もちろん、他の計算を使用してこれらの値を判定することもできる。

［0070］ 運転スタイルごとの左右揺乗物酔値、前後揺乗物酔値、および上下揺乗物酔値を、重みを付けた形で集計して、経路の所与の部分の乗物酔値を判定することができる。乗数７５０すなわち重みが、左右揺乗物酔値７４０、前後揺乗物酔値７４２、または上下揺乗物酔値７４４のそれぞれに適用される。各乗数は、乗物酔値のタイプに特有とすることができる。言い換えると、左右揺乗物酔値７４０に適用される乗数は、前後揺乗物酔値７４２に適用される乗数とは異なるものとすることができ、前後揺乗物酔値７４２に適用される乗数は、上下揺乗物酔値７４４に適用される乗数とは異なるものとすることができる。いくつかの場合に、横運動の変化が、乗客の乗物酔を誘導する可能性がより高い可能性があるので、横乗物酔値には、前後乗物酔値および上下乗物酔値より大きい重みを付けることができる。これに関して、一例として、左右揺乗物酔値、前後揺乗物酔値、および上下揺乗物酔値に、それぞれ０．６７、０．２２、および０．１１の重みを用いて重みを付けることができる。

［0071］ 経路の所与の部分の重みを付けられた左右揺乗物酔値、前後揺乗物酔値、および上下揺乗物酔値をブロック７６０で合計して、所与の部分の乗物酔値７７０を判定することができる。経路２に関して、曲がり角部分Ｐ１の乗物酔値は、Ｐ１の左右揺乗物酔値、Ｐ１の前後揺乗物酔値、およびＰ１の上下揺乗物酔値の合計によって判定される。穏健な運転スタイルを使用するＰ１の左右揺乗物酔値を、たとえば０．５とすることができる。穏健な運転スタイルを使用するＰ１の前後揺乗物酔値を、０．３とすることができる。穏健な運転スタイルを使用するＰ１の上下揺乗物酔値を、０．１とすることができる。それぞれ左右揺乗物酔値、前後揺乗物酔値、および上下揺乗物酔値の０．６７、０．２２、および０．１１という重みを使用すると、Ｐ１の乗物酔値を、０．６７＊０．５＋０．２２＊０．２５＋０．１１＊０．１とすることができ、これは０．４０である。部分Ｐ２〜Ｐ６の乗物酔値を、経路２のそれぞれの部分に特有の左右揺乗物酔値、前後揺乗物酔値、および上下揺乗物酔値を使用して同様に計算することができる。

［0072］ 部分ごとの乗物酔値を組み合わせて、経路のセットの各経路の運転スタイルごとの総乗物酔値を判定することができる。複数の運転スタイルに３つの運転スタイルがある場合に、各経路は、３つの総乗物酔値を有することができる。所与の運転スタイルの経路ごとの総乗物酔値は、たとえば、所与の運転スタイルの経路の諸部分の乗物酔値の合計、平均値、または重み付き組合せとすることができる。重み付き組合せの重みは、各部分の長さおよび経路の全長の比率に対する相対的なものとすることができる。したがって、経路のセットが５つの異なる経路を含み、３つの異なる運転スタイルがある場合には、結果は、１５（５×３）個の総乗物酔値になるはずである。

［0073］ 図６の例に戻って、経路２に関して、穏健な運転スタイルの部分Ｐ１〜Ｐ６の乗物酔値を組み合わせて、経路２の穏健な運転スタイルの総乗物酔値を判定することができる。穏健な運転スタイルに関して、Ｐ１〜Ｐ６の乗物酔値を、それぞれ０．４０、０．１５、０．４０、０．３０、０．４０、および０．１５とすることができる。したがって、経路２の穏健な運転スタイルのこれらの総乗物酔値は、Ｐ１〜Ｐ６の乗物酔値の平均値すなわち０．３とすることができる。積極的な運転スタイルの部分Ｐ１〜Ｐ６の乗物酔値の平均をとって、経路２の積極的な運転スタイルの総乗物酔値を判定することもでき、用心深い運転スタイルの値の平均をとって、用心深い運転スタイルの総乗物酔値を判定することもできる。積極的、穏健、および用心深い運転スタイルの経路１の総乗物酔値を、同様に判定することができる。同様の判定を、運転スタイルのそれぞれに関して経路１について行うことができる。

［0074］ したがって、経路１および２と、３つの運転スタイルとに関して、合計６つの総乗物酔値を判定することができる。図８のルーティング・オプション８１０によれば、経路１を採用すると、積極的な運転スタイルについて２９分の移動時間および０．８の乗物酔値を有し、穏健な運転スタイルについて３１分の移動時間および０．５の乗物酔値を有し、用心深い運転スタイルについて３３分の移動時間および０．２の乗物酔値を有すると予測される。ルーティング・オプション８２０は、その一方で、経路２を採用すると、積極的な運転スタイルについて３２分の移動時間および０．４の乗物酔値を有し、穏健な運転スタイルについて３５分の移動時間および０．３の乗物酔値を有し、用心深い運転スタイルについて３７分の移動時間および０．１の乗物酔値を有すると予測されることを示す。

［0075］ 経路および／または運転スタイルを、総乗物酔値に基づいて選択することができる。経路と運転スタイルとのペアリングを、経路と運転スタイルとの別のペアリングより低い総乗物酔値を有するように選択することができる。所与の運転スタイルを、好ましい運転スタイルとしてセットすることができる。穏健な運転スタイルなど、所与の運転スタイルが、好ましい運転スタイルとしてセットされる時には、ある総乗物酔値を有する長い経路が、その長い経路の総乗物酔値より高い総乗物酔値を有する短い経路の代わりに選択され得る。乗客は、最短経路のプリファレンスを示すことができ、この場合には、より非積極的な運転スタイルを有する最短経路が選択され得る。乗客が、乗物に酔いやすい場合には、最小の総乗物酔値を有する経路および運転スタイルを選択することができる。乗物酔に対する乗客の感受性を、一連の質問を含む乗客の評価を使用して判定することができる。この評価は、それに加えてまたはその代わりに、視覚技術を使用して、年齢、性別、人種など、乗物酔に対する感受性に関する可能性がある乗客の特性を検出することを含むことができる。

［0076］ 図８に示されたルーティング・オプションに関して、穏健な運転スタイルが好ましい運転スタイルとしてセットされる場合には、経路２での穏健な運転スタイルに関する総乗物酔値が０．３であり、これが、経路１での穏健な運転スタイルに関する総乗物酔値、０．５より小さいので、経路２が選択され得る。経路１は経路２より短いので、ユーザ・プリファレンスとして最短経路が示される時には、経路１および用心深い運転スタイルが選択され得る。乗客が、乗物に酔いやすいと判定される状況では、経路２および用心深い運転スタイルが、最小の乗物酔値、０．１を生じるので、この組合せが選択され得る。

［0077］ その後、自律車両を動作させて、上で説明したように選択された経路および運転スタイルを使用して終了位置までナビゲートすることができる。

［0078］ 図９は、上で説明した態様の一部による、乗客の安楽のために車両を動作させる方法を含む例の流れ図９００である。たとえば、ブロック９１０では、開始位置から終了位置までの経路のセットを判定することができる。経路のセットの各経路は、１つまたは複数の部分を含むことができる。所与の経路の１つまたは複数の部分は、街路および曲がり角など、経路の異なるセクションに対応することができる。

［0079］ ブロック９２０では、経路のセットの経路ごとに総乗物酔値を判定することができる。総乗物酔値は、所与の経路の１つまたは複数の部分のそれぞれの乗物酔値に基づいて判定され得る。左右揺乗物酔値、前後揺乗物酔値、および上下揺乗物酔値を含む所与の部分の乗物酔値。所与の経路の部分ごとの乗物酔値は、所与の経路の総乗物酔値を判定するために集計され得る。

［0080］ ブロック９３０では、経路のセットの第１の経路が、経路のセットの各経路の総乗物酔値に基づいて選択される。第１の経路は、たとえば、最小の総乗物酔値を有する経路、しきい値を超えない最大の総乗物酔値を有する最速の経路、または最小の総乗物酔値を有する最短経路になるように選択され得る。その後、ブロック９４０では、車両を、選択された第１の経路に従って自律的に操縦することができる。

［0081］ さらなる例では、選択される経路および運転スタイルを、更新された経路特性および／または乗客の入力に基づいてリアルタイムで変更することができる。更新された経路特性は、たとえば、車両が目的地への経路内にある間に検出された実際の交通渋滞および交通パターンを含むことができる。したがって、ある経路の部分に関する実際の乗物酔値が、更新された経路特性に起因してその経路のその部分に関して判定された乗物酔値より大きくなる場合がある。実際の乗物酔値がより大きい状況では、自律車両は、より小さい実際の乗物酔値を達成するためおよび／または経路全体に関する判定された総乗物酔値と一致させるために、より非積極的な運転スタイルを使用する動作を自動的に開始し、かつ／または異なる経路を採用することができる。いくつかの例では、自律車両は、より大きい実際の乗物酔値が多数の急停止を含む交通パターンに起因する場合に、先行する車両からのより長い車間距離を保って動作することができる。代替案では、自律車両は、より混雑していない街路を使用するために経路を自動的に変更することができる。

［0082］ 乗客からの入力を、異なる経路および／または運転スタイルの選択とすることができる。入力を、乗客が乗物酔の症状を経験していることの指示とすることもできる。たとえば、乗客は、「気分が悪い」という音声入力を提供することができ、あるいは、乗客の身体的な反応を視覚的に検出して、彼または彼女は気分が悪くなりかけているか現在気分が悪くなっていると判定することができる。乗客が乗物酔の症状を経験していることの指示が受け取られる時に、自律車両は、より非積極的な運転スタイルを使用する動作を自動的に開始することができる。いくつかの例では、自律車両は、より低い速度で動作することができる。

［0083］ 経路および／または運転スタイルの選択を、経路の総乗物酔値のしきい値に基づくものとすることもできる。経路のセットの各経路の総乗物酔値を、しきい値と比較することができる。本来の感度または一時的な感度のいずれかに基づいて、乗客が乗物に酔いやすい時に、より小さいしきい値をセットすることができる。一時的な感度は、吐き気を引き起こす病気である可能性がある。その一方で、乗客が乗物に酔いやすくない時には、より大きいしきい値をセットすることができる。しきい値は、デフォルト数とすることができる。デフォルト数は、乗客が経路上で乗物酔を経験しない可能性がより高い時を表すことができる。代替案では、しきい値を、乗客がセットすることができ、あるいは、乗客の評価に基づいて判定することができる。乗客の評価は、小旅行中および／または小旅行後に乗客からフィードバックを収集することを含むことができる。フィードバックは、乗車がどれほど安楽であるのかのレーティングまたは安楽のレベルを含むことができ、乗客のカスタムしきい値を判定するために経時的に平均をとられ得る。フィードバックが乗客から受け取られるたびに、しきい値を更新することができる。しきい値を超える総乗物酔値を有するルーティング・オプションを、選択中に考慮から除外することができる。たとえば、総乗物酔値のしきい値に０．５がセットされる場合に、ルート１の積極的な運転スタイルを、選択中に考慮から除外することができる。

［0084］ 車両内に複数の乗客がいる時には、経路および／または運転スタイルの選択を、最も乗物に酔いやすい乗客のしきい値に基づくものとすることができる。

［0085］ 経路の部分のしきい値を使用して、経路の部分ごとに運転スタイルを判定することもできる。経路の部分のしきい値を、総乗物酔値のしきい値とは異なるものとすることができる。いくつかの実施態様では、運転スタイルを、経路全体ではなく各経路の部分ごとに個別に選択することができる。したがって、各経路の部分ごとに、所与の部分の乗物酔値がセットされたしきい値を超えないように、運転スタイルを選択することができる。たとえば、経路２に関して、用心深い運転スタイルを、Ｐ１に関して選択することができ、積極的な運転スタイルを、Ｐ２に関して選択することができる。他の例では、総乗物酔値がセットされた総乗物酔値のしきい値を超えないように、経路の部分ごとに運転スタイルを判定することができる。

［0086］ 経路または経路の部分の総乗物酔値のしきい値を使用して、選択される経路および運転スタイルをリアルタイムで変更することができる。小旅行の前に、総乗物酔値が経路の総乗物酔値のしきい値未満になるように、選択される経路および運転スタイルを経路に関して選択することができる。小旅行中に、経路の部分に沿った実際の乗物酔値が、経路のその部分に沿った判定された乗物酔値より大きくなることが検出される場合がある。その結果、選択された経路の残りの部分が選択された運転スタイルを用いて実行される場合に、経路全体の実際の乗物酔値が、しきい値を超えると判定される場合がある。これに応答して、選択された経路および運転スタイルを、前に説明したようにリアルタイムで変更することができる。代替案では、経路の所与の部分の実際の乗物酔値が、その所与の部分の判定された乗物酔値を超える時に、選択された経路および運転スタイルをリアルタイムで変更することができる。

［0087］ 複数の運転スタイルのそれぞれの、１つまたは複数の経路に関する総乗物酔値を、表示のために提供することができる。具体的には、選択のために考慮されている各経路の運転スタイルを表示することができる。図８の表示８００を、コンピューティング・デバイス１１０によって車両１００のディスプレイ上に、またはクライアント・コンピューティング・デバイス３２０もしくは３３０によってディスプレイ３２４もしくは３３４上にレンダリングすることができる。図示されているように、表示８００は、それぞれ経路１および経路２のルーティング・オプション８１０および８２０と、経路１および経路２を示す地図８３０とを含む。各ルーティング・オプションは、運転スタイル情報８８２、８８４、８８６、８６２、８６４、および８６６を含む。他の例では、経路および運転スタイルの推奨されるペアリングを提供することもできる。

［0088］ 経路および／または運転スタイルの選択を、ユーザ・デバイスで受け取られるユーザ入力に基づくものとすることもできる。例の表示８００では、表示される運転スタイル・オプション８８２、８８４、８８６、８６２、８６４、および８６６を、運転スタイルごとの対応する乗物酔値に基づいて表示のために選択される、運転スタイル・オプションのサブセットとすることができる。経路ごとの各運転スタイル・オプションは、ユーザ入力を受け取るために選択ボタンを含む。ユーザ入力を、経路および運転スタイルのペアリングを示す、選択ボタンのうちの１つで受け取ることができる。選択ボタン８４０も、選択された経路および運転スタイルのペアリングに従って車両の動作を開始するユーザ入力を受け取るために、表示８００内に含まれる。

［0089］ もう１つの代替案では、カスタム運転スタイルを、ユーザの入力に基づいてユーザに関して判定することができる。ユーザの入力は、速度および加速度など、ユーザが車両を運転している時にユーザから収集されたデータを含むことができる。カスタム運転スタイルを、デフォルト運転スタイルとしてセットすることができ、経路を、デフォルト運転スタイルおよび乗物酔値に基づいて複数の経路から選択することができる。

［0090］ 各経路の部分ごとの乗物酔値を、さらに、たとえばロール加速度、ヨー加速度、およびピッチ加速度に基づくものとすることができる。ロール乗物酔値を、車両のロール加速度すなわちロール軸の回りの変化の速度に基づいて判定することができる。ヨー乗物酔値を、車両のヨー加速度すなわちヨー軸の回りの変化の速度に基づいて判定することができる。ピッチ乗物酔値を、車両のピッチ加速度すなわちピッチ軸の回りの変化の速度に基づいて判定することができる。いくつかの例では、ロール乗物酔値を、ロール加速度の変化の速度の平方根をとることによって計算することができ、ヨー乗物酔値を、ヨー加速度の変化の速度の平方根をとることによって計算することができ、ピッチ乗物酔値を、ピッチ加速度の変化の速度の平方根をとることによって計算することができる。

［0091］ さらに、各経路の部分ごとの乗物酔値を、車両内の座席位置に基づくものとすることができる。座席の軌道および座席上の加速度は、車両内の座席の位置に依存して異なる。たとえば、車両の前部に近い座席は、車両の後部に近い座席より、１０％小さい左右加速度または横加速度など、より小さい加速度を経験する可能性がある。乗物酔値を、座席位置ごとに判定することができる。座席ごとに判定された乗物酔値に基づいて、乗客の座席位置に関する推奨を提供することができる。この推奨は、乗客のプリファレンスおよび／またはしきい値を考慮に入れることもできる。経路および運転スタイルに対するリアルタイム変更を、乗客が座っている座席の座席位置に基づくものとすることができる。

［0092］ 車載エンターテインメント・オプションを、経路の部分ごとに判定された乗物酔値に基づいて調整することができる。たとえば、より大きい乗物酔値またはセットされたしきい値を超える乗物酔値を有する経路の部分上で、乗客が見つめているスクリーンを、流れる景色が乗客の視野内になるように位置決めすることができる。他の例では、下を見ず、かつ／または読書しないように乗客に奨励するために、乗客に警告を再生しまたは送ることができる。

［0093］ 上で説明した特徴は、ナビゲーション中に乗客の安楽のために車両の経路および運転スタイルを判定するシステムを提供することができる。車両の加速度および乗物酔の尤度を考慮に入れることによって、自律車両を、乗物酔を防ぐか減らす形で動作させることができる。乗客は、会話、食事、飲酒、読書、ラップトップ／タブレットでの作業、その他などの他の活動により簡単にかかわることができる。さらに、乗客は、より落ち着いてくつろいだ乗車を入手するためまたは他の場合により素早く時間効率のよい乗車を選択するために車両を簡単に制御することができる。乗客は、自律車両内で繰り返される小旅行を行うか、自律車両への乗車を推奨する可能性が高い可能性がある。車両内での小旅行は、乗客の不快に起因する停車または他の中断がより少ない可能性がある。さらに、乗客は、車両内で具合が悪くなる可能性がより低い可能性がある。その結果、車内の具合が悪い人の後始末をしなければならなくなる可能性をより低くすることができる。

［0094］ 本明細書で説明される例は、自律運転モードで動作する時の車両の使用に関するが、そのような特徴は、手動モードまたは半自律モードで動作する車両または手動運転モードおよび半自律運転モードだけを有する車両にも有用である可能性がある。

［0095］ そうではないと述べられない限り、前述の代替の例は、相互に排他的であるのではなく、独自の利点を達成するために様々な組合せで実施され得る。上で議論した特徴のこれらおよび他の変形形態および組合せを、特許請求の範囲によって定義される主題から逸脱せずに利用することができるので、諸実施形態の前述の説明は、決して特許請求の範囲によって定義される主題の限定ではなく、例示と解釈されなければならない。さらに、本明細書で説明する例の提供ならびに「など」、「を含む」などと表現される句は、特許請求の範囲の主題を特定の例に限定するものとして解釈されてはならず、例は、１つまたは複数の可能な実施形態のうちの１つのみを示すことが意図されている。さらに、異なる図面の同一の符号は、同一のまたは類似する要素を識別することができる。

Claims (20)

1. １つまたは複数のプロセッサによって、開始位置から終了位置までの経路のセットを判定することであって、経路の前記セットの各経路は、１つまたは複数の部分を含む、判定することと、
   経路の前記セットの所与の経路ごとに、前記１つまたは複数のプロセッサによって、前記所与の経路の前記１つまたは複数の部分のそれぞれの左右揺乗物酔値、前後揺乗物酔値、および上下揺乗物酔値に基づいて総乗物酔値を判定することであって、経路の前記総乗物酔値は、ユーザが前記経路に沿った車両内にいる間に乗物酔を経験する尤度を反映する、判定することと、
   前記１つまたは複数のプロセッサによって、経路の前記セットの各経路の前記総乗物酔値に基づいて経路の前記セットの第１の経路を選択することと、
   前記１つまたは複数のプロセッサによって、前記第１の経路に従って前記車両を操縦することと
   を含む方法。
2. 前記１つまたは複数のプロセッサによって、前記車両が第１の運転スタイルを使用して動作している間にユーザが乗物酔の症状を経験していることを示すユーザ入力を受け取ることと、
   前記１つまたは複数のプロセッサによって、第２の運転スタイルを使用して前記車両を動作させることであって、前記第２の運転スタイルは、前記第１の運転スタイルより非積極的である、動作させることと
   をさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 経路の前記セットの各経路の前記総乗物酔値に基づいて経路の前記セットの前記第１の経路を選択することは、各総乗物酔値をしきい値と比較することを含む、請求項１に記載の方法。
4. 経路の前記セットは、少なくとも１つのそれぞれの総乗物酔値の指示と共に表示される、請求項１に記載の方法。
5. 前記１つまたは複数のプロセッサによって、経路の前記セットの所与の経路の複数の総乗物酔値を判定することであって、前記所与の経路の各総乗物酔値は、複数の運転のうちの所与の運転スタイルに関する、判定することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
6. 経路の前記セットの前記第１の経路を選択することは、第１の運転スタイルを選択することを含み、
   前記第１の経路および前記第１の運転スタイルの組合せは、前記組合せに関して判定された総乗物酔値がしきい値未満であり、前記組合せの推定到着時刻が経路および運転スタイルのすべての他の組合せより早い時に選択される
   請求項５に記載の方法。
7. 前記所与の経路の前記１つまたは複数の部分の部分ごとに、所与の運転スタイルに基づいて所与の部分の前記左右揺乗物酔値、前記前後揺乗物酔値、および前記上下揺乗物酔値を判定することをさらに含み、
   部分ごとの前記総乗物酔値は、少なくとも前記左右揺乗物酔値、前記前後揺乗物酔値、および前記上下揺乗物酔値の重み付き組合せである
   請求項１に記載の方法。
8. 所与の運転スタイルに基づいて前記所与の部分のロール乗物酔値、ヨー乗物酔値、およびピッチ乗物酔値を判定することをさらに含み、
   部分ごとの前記総乗物酔値は、前記ロール乗物酔値、前記ヨー乗物酔値、および前記ピッチ乗物酔値にさらに基づく
   請求項７に記載の方法。
9. 前記１つまたは複数のプロセッサによって、小旅行での安楽のレベルに関するユーザ入力を受け取ることと、
   前記１つまたは複数のプロセッサによって、少なくとも前記ユーザ入力を使用してしきい値を判定することと
   をさらに含み、前記第１の経路を選択することは、前記しきい値にさらに基づく
   請求項１に記載の方法。
10. 部分ごとの前記総乗物酔値は、前記車両内の座席の位置にさらに基づく、請求項１に記載の方法。
11. 車両を自律的に動作させる命令を記憶するメモリと、
    開始位置から終了位置までの経路のセットを判定するように構成され、経路の前記セットの各経路は、１つまたは複数の部分を含み、
    経路の前記セットの所与の経路ごとに、前記所与の経路の前記１つまたは複数の部分のそれぞれの左右揺乗物酔値、前後揺乗物酔値、および上下揺乗物酔値に基づいて総乗物酔値を判定するように構成され、経路の前記総乗物酔値は、ユーザが前記経路に沿った前記車両内にいる間に乗物酔を経験する尤度を反映し、
    経路の前記セットの各経路の前記総乗物酔値に基づいて経路の前記セットの第１の経路を選択するように構成され、
    前記第１の経路に従って前記車両を操縦するように構成された
    １つまたは複数のプロセッサと
    を含むシステム。
12. 前記１つまたは複数のプロセッサは、
    前記車両が第１の運転スタイルを使用して動作している間にユーザが乗物酔の症状を経験していることを示すユーザ入力を受け取るようにさらに構成され、
    第２の運転スタイルを使用して前記車両を動作させるようにさらに構成され、前記第２の運転スタイルは、前記第１の運転スタイルより非積極的である
    請求項１１に記載のシステム。
13. 経路の前記セットの各経路の前記総乗物酔値に基づいて経路の前記セットの前記第１の経路を選択することは、各総乗物酔値をしきい値と比較することを含む、請求項１１に記載のシステム。
14. 経路の前記セットは、少なくとも１つのそれぞれの総乗物酔値の指示と共に表示される、請求項１１に記載のシステム。
15. 前記１つまたは複数のプロセッサは、経路の前記セットの所与の経路の複数の総乗物酔値を判定するようにさらに構成され、前記所与の経路の各総乗物酔値は、複数の運転のうちの所与の運転スタイルに関する、請求項１１に記載のシステム。
16. 経路の前記セットの前記第１の経路を選択することは、第１の運転スタイルを選択することを含み、
    前記第１の経路および前記第１の運転スタイルの組合せは、前記組合せに関して判定された総乗物酔値がしきい値未満であり、前記組合せの推定到着時刻が経路および運転スタイルのすべての他の組合せより早い時に選択される
    請求項１５に記載のシステム。
17. 前記１つまたは複数のプロセッサは、前記所与の経路の前記１つまたは複数の部分の部分ごとに、所与の運転スタイルに基づいて所与の部分の前記左右揺乗物酔値、前記前後揺乗物酔値、および前記上下揺乗物酔値を判定するようにさらに構成され、
    部分ごとの前記総乗物酔値は、少なくとも前記左右揺乗物酔値、前記前後揺乗物酔値、および前記上下揺乗物酔値の重み付き組合せである
    請求項１１に記載のシステム。
18. 前記車両をさらに含む、請求項１１に記載のシステム。
19. プログラムのコンピュータ可読命令がその上に記憶される非一時的有形コンピュータ可読記憶媒体であって、前記コンピュータ可読命令は、１つまたは複数のプロセッサによって実行される時に、前記１つまたは複数のプロセッサに方法を実行させ、前記方法は、
    開始位置から終了位置までの経路のセットを判定することであって、経路の前記セットの各経路は、１つまたは複数の部分を含む、判定することと、
    経路の前記セットの所与の経路ごとに、前記所与の経路の前記１つまたは複数の部分のそれぞれの左右揺乗物酔値、前後揺乗物酔値、および上下揺乗物酔値に基づいて総乗物酔値を判定することであって、経路の前記総乗物酔値は、ユーザが前記経路に沿った車両内にいる間に乗物酔を経験する尤度を反映する、判定することと、
    経路の前記セットの各経路の前記総乗物酔値に基づいて経路の前記セットの第１の経路を選択することと、
    前記第１の経路に従って前記車両を操縦することと
    を含む、非一時的有形コンピュータ可読記憶媒体。
20. 前記方法は、
    前記車両が第１の運転スタイルを使用して動作している間にユーザが乗物酔の症状を経験していることを示すユーザ入力を受け取ることと、
    第２の運転スタイルを使用して前記車両を動作させることであって、前記第２の運転スタイルは、前記第１の運転スタイルより非積極的である、動作させることと
    をさらに含む、請求項１１に記載の媒体。

Images