JP2019535566A

JP2019535566A - 不測のインパルス変化衝突検出器

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Publication number: JP2019535566A
Application number: JP2019516481A
Authority: JP
Inventors: ファウスト，アレクサンドラ; フェアフィールド，ナサニエル
Original assignee: ウェイモエルエルシー
Priority date: 2016-10-07
Filing date: 2017-10-06
Publication date: 2019-12-12
Anticipated expiration: 2037-10-06
Also published as: CN109789777A; CN109789777B; KR20190042088A; US10311658B2; EP3523155B1; KR102205240B1; JP7263233B2; EP3523155A1; WO2018067951A1; US20180102001A1

Abstract

本発明は、車両衝突の検出方法及びシステムに関する。１つまたは複数のコンピューティングデバイスは、一定時間内の車両の加速度データおよび車両の予想加速度データを受信し得る。１つまたは複数のコンピューティングデバイスは、一定時間内の車両の加速度の変化を決定し得、一定時間内の車両の加速度の変化は、予想加速度データと加速度データとの差である。１つまたは複数のコンピューティングデバイスは、車両の加速度の変化が閾値より大きいときの事象を検出し、その事象を衝突カテゴリに割り当て得る。割り当てられた衝突カテゴリに基づいて、１つまたは複数のコンピューティングデバイスは、応答動作を実行し得る。【選択図】図５

Description

関連出願の相互参照

［0001］本願は、２０１６年１０月７日に出願された米国特許出願第１５／２８８，４６３号の継続出願であり、この開示内容を参照によって本願明細書に引用したものとする。

［0002］人間の運転手を必要としない車両のような自律走行車は、ある場所から別の場所への乗客または物品の輸送を支援するのに使用され得る。該車両は、乗客がピックアップ位置または目的位置のような何らかの初期入力を行い得、車両がその位置まで自身を誘導する完全自律式に動作し得る。

［0003］該車両は、典型的には、周囲環境の物体を検出するために、様々なタイプのセンサが装備されている。例えば、自律走行車は、車両の周囲環境からのデータを走査して記録するレーザ、ソーナ、レーダ、カメラ、および他のデバイスを含み得る。これらのデバイスのうちの１つまたは複数からのセンサデータは、物体およびその個々の特性（位置、形状、向き、速度など）を検出するのに使用され得る。これらの特性は、物体が今後の短い時間の間にどんな振る舞いをしそうであるかを予測するのに使用され、この予測は、これらの物体を避けるために、または衝突が避けられない場合に損傷を最小限に抑えるために車両を制御するのに使用され得る。したがって、検出、識別、および予測は、自律走行車の安全な動作にとって重要な機能である。

［0004］本開示内の実施形態は、全般的には、１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって、一定時間内の車両の加速度データを受信するステップと、１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって、一定時間内の車両の予想加速度データを受信するステップとを含む、車両衝突を検出するための方法に関する。１つまたは複数のコンピューティングデバイスは、一定時間内の車両の加速度の変化を決定し得、一定時間内の車両の加速度の変化は、予想加速度データと加速度データとの差である。１つまたは複数のコンピューティングデバイスは、車両の加速度の変化が閾値より大きいときの事象を検出し、その事象を衝突カテゴリに割り当て得る。割り当てられた衝突カテゴリに基づいて、１つまたは複数のコンピューティングデバイスは、応答動作を実行し得る。

［0005］いくつかの実施形態では、予想加速度データは、加速減速システムから受信され、加速度データは、測位システムから受信される。

［0006］いくつかの実施形態では、衝突カテゴリは、少なくとも高エネルギー衝突カテゴリと低エネルギー衝突カテゴリとを含む。

［0007］いくつかの実施形態では、事象は、高エネルギー衝突として分類され、１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって実行される応答動作は、エンジンを切ること、車両の乗員に警告すること、救急隊に警告すること、リモート・アシスタント・オペレータに警告すること、車両のドアをｙック解除ならびに／もしくは開放すること、および／または車両を路肩に寄せて停止させることのうちの１つまたは複数を含む。

［0008］いくつかの実施形態では、事象は、低エネルギー衝突として分類され、１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって実行される応答動作は、リモート・アシスタント・オペレータに自動的に警告すること、リモート・アシスタント・オペレータからの通信を受信することを含み、通信は、車両を自動的に路肩に寄せて停止させる、または運転を継続させる。

［0009］いくつかの実施形態では、車両の周囲環境の追加データは、一定時間の間にセンサによって取り込まれ、１つまたは複数のコンピューティングデバイスは、追加データに基づいて、一定時間の間に車両付近にあり、車両に接触し得る物体を決定し、物体の決定に基づいて、その事象を高忠実度低エネルギー衝突カテゴリに再分類し得る。

［0010］いくつかの実施形態では、事象は、高忠実度低エネルギー衝突として分類され、１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって実行される応答動作は、不必要な車両システムを自動的に終了させること、救急隊に警告すること、リモート・アシスタント・オペレータに警告すること、車両のドアをロック解除ならびに／もしくは開放することを含む。

［0011］別の態様は、車両の衝突を検出するためのシステムであって、１つまたは複数のプロセッサを備えるシステムを含む。１つまたは複数のプロセッサは、一定時間内の車両の加速度データを受信し、一定時間内の車両の予想加速度データを受信し、一定時間内の車両の加速度の変化を決定し、この場合、一定時間内の車両の加速度の変化は、予想加速度データと加速度データとの差であり、さらに車両の加速度の変化が閾値より大きいときの事象を検出し、その事象を衝突カテゴリに割り当てて、割り当てられた衝突カテゴリに基づいて応答動作を実行するように構成され得る。

［0012］いくつかの実施形態では、該システムはさらに車両を備える。

［0013］別の態様は、命令が記憶される非一時的なコンピュータ可読媒体を含み、命令は、１つまたは複数のプロセッサによって実行されたときに、１つまたは複数のプロセッサに、車両衝突を検出する方法を実行させる。該方法は、１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって、一定時間内の車両の加速度データを受信するステップと、１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって、一定時間内の車両の予想加速度データを受信するステップとを含み得る。１つまたは複数のコンピューティングデバイスは、一定時間内の車両の加速度の変化を決定し得、一定時間内の車両の加速度の変化は、予想加速度データと加速度データとの差である。１つまたは複数のコンピューティングデバイスは、車両の加速度の変化が閾値より大きいときの事象を検出し、その事象を衝突カテゴリに割り当て得る。

［0014］例示的な一実施形態に従う車両の一例の機能図である。［0015］本開示の態様に従う車両の外観図の例である。［0015］本開示の態様に従う車両の外観図の例である。［0015］本開示の態様に従う車両の外観図の例である。［0015］本開示の態様に従う車両の外観図の例である。［0016］本開示の態様に従うシステムの絵図である。［0017］本開示の態様に従う図３のシステムの機能図である。［0018］本開示の態様に従う、車両が自身の周囲環境を検知する様子を示した図である。［0019］本開示の態様に従うフロー図である。

概要
［0020］技術の態様は、車両と別の物体との衝突の検出に関する。一般に、車両内のセンサは、一定時間内の車両の加速度を継続的に検出する。短時間での車両の加速度の大きな予期外の変化は、車両が高衝撃力による重大な衝突に巻き込まれたことを示し得る。しかしながら、車両が経験する多くの衝突は、低衝撃力によって低速で発生する軽い衝突である。したがって、軽い衝突時にセンサから受信された加速度データは、衝突が実際に発生しかたどうかを明確に示すために一定時間内で十分な変化を示さない場合がある。さらに、センサから生成された加速度データは、車両の構造および車両の動作範囲の環境によるかなりの量の低レベルのノイズを含む場合が多い。この低レベルのノイズは、実際に、軽い衝突が記録されている加速度データの一部を隠すため、軽い衝突の検出を難しくし得る。

［0021］重大な衝突と軽い衝突の両方を検出するために、衝突検出システムは、一定時間内の閾値を満たす車両の加速度データの不測の変化の事象を分類し得る。この点に関して、コンピューティングデバイスは、衝突の兆候に対して一定時間内の車両センサからの加速度データおよび車両の予想加速度を継続的に分析し得る。

［0022］受信した予想加速度データに対する車両の加速度データの変化が閾値を満たすことを決定すると、コンピューティングデバイスは、事象が衝突であったかどうかを決定するために衝突検証プロセスを開始し得る。衝突検証プロセスは、車両の予想加速度に対する車両の加速度データの変化量に応じて、各々の事象を分類し得る。この点に関して、衝突検証プロセスは、事象の各々を２つのカテゴリまたはそれより多いもしくはそれ未満のカテゴリに分類し得る。各々のカテゴリは、高エネルギー衝突カテゴリおよび低エネルギー候補衝突カテゴリのような個々のカテゴリ内に分類される事象の強度を示し得る。

［0023］場合によっては、事象はさらに、衝突の可能性の増大を示す発生の時点で取り込まれた追加データに基づいて追加のカテゴリに分類され得る。例えば、車両の１つまたは複数のセンサは、車両の特定の半径の範囲内の車両の周囲環境からのデータを走査し、記録し得る。車両のコンピューティングデバイスは、センサデータを使用して、物体およびその個々の特性（位置、形状、向き、速度など）を検出し得る。個々の特性は、物体が今後の短い時間の間にどんな振る舞いをしそうであるかを予測するのに使用され得る。

［0024］コンピューティングデバイスは、車両付近の物体が車両に接触し得るかどうか、事象が発生する直前および／または発生した時点で車両の付近にあったかどうかを決定するために、センサデータを分析し得る。物体が車両付近にあって、車両と接触し得たことを示す発生の時点または発生付近で取り込まれたセンサデータを事象が含む場合、衝突検証プロセスは、事象を、より確実に衝突が発生したことを示し得る高忠実度低エネルギー衝突カテゴリのような別のカテゴリに再分類し得る。

［0025］コンピューティングデバイスは、事象の分類に基づいて応答動作を実行し得る。この点に関して、コンピューティングデバイスは、警告を出し、および／または車両の動作パラメータを調整し得る。例えば、コンピューティングデバイスは、車両に対して、路肩に寄せさせ、不必要なシステムを終了させ、救急隊に警告させ、リモート・アシスタント・オペレータに警告させ、車両のドアをロック解除させる／または開放させ得る。いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイスは、リモート・アシスタント・オペレータに警告し得る。リモート・アシスタント・オペレータは、事象周囲のデータを精査して、衝突が発生したかどうかを決定し得る。リモート・アシスタント・オペレータの決定に基づいて、車両は、特定の動作を実行する、または衝突が発生しなかったかのように機能を継続するように指示され得る。

［0026］本明細書に記載されている特徴により、自律走行車のような車両は、車両が衝突した時点を決定することができる。車両のデータに基づいて潜在的な衝突を分析することにより、適切な応答挙動が自動化され得る。さらに、上記特徴は、車両の現在利用可能なシステムを使用して、衝突分析を実行し、そのことにより追加のコストを避けることができる。システム例

［0027］図１に示されているように、本開示の一態様の車両１００は、さまざまなコンポーネントを含む。本開示の特定の態様は、車両の特定のタイプに関して特に有用であるが、車両は、これらに限定されないが、自動車、トラック、オートバイ、バス、ＲＶ車などを含む車両いずれかのタイプであり得る。車両は、１つまたは複数のプロセッサ１２０、メモリ１３０、および典型的に汎用コンピューティングデバイスに存在する他のコンポーネントを含むコンピューティングデバイス１１０のような１つまたは複数のコンピューティングデバイスを有し得る。

［0028］メモリ１３０は、１つまたは複数のプロセッサ１２０によって実行され得る、またはそれ以外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、または電子デバイスを用いて読み取られ得るデータを記憶する他の媒体を含む、プロセッサによってアクセス可能な情報を記憶することができる任意のタイプのメモリ、例えば、ハードドライブ、メモリカード、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＤＶＤもしくは他の光学ディスク、および他の書き込み可能かつ読み込み可能なメモリであり得る。システムおよび方法は、上述の様々な組み合わせを含み得るので、命令およびデータの様々な部分が様々なタイプの媒体上に記憶される。

［0029］命令１３２は、プロセッサによって直接実行される命令セット（例えば、機械コード）または間接的に実行される命令セット（例えば、スクリプト）の任意の命令セットであり得る。例えば、命令は、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・コードとして記憶され得る。この点に関して、用語「命令」および「プログラム」は、本明細書において区別なく使用され得る。命令は、プロセッサによって直接処理するためにオブジェクトコード形式で記憶され得るか、スクリプトまたは要求に応じて解釈されるもしくは予めコンパイルされた独立したソース・コード・モジュールの集合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され得る。命令の機能、方法、およびルーチンについて、以下でさらに詳細に説明する。

［0030］データ１３４は、命令１３２に従って、プロセッサ１２０よって取り込まれ、記憶され、または修正され得る。例えば、請求される主題は任意の特定のデータ構造によって制限されないが、データは、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、ＸＭＬ文書またはフラットファイルとして関係データベースで記憶され得る。データはさらに、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され得る。

［0031］１つまたは複数のプロセッサ１２０は、市販のＣＰＵのような任意の従来のプロセッサであり得る。あるいは、１つまたは複数のプロセッサは、ＡＳＩＣもしくは他のハードウェアベースのプロセッサのような専用のデバイスであり得る。図１は、プロセッサ、メモリ、および同一ブロック内にあるようなコンピューティングデバイス１１０の他の要素の機能図であるが、プロセッサ、コンピューティングデバイス、またはメモリは、実際に、複数のプロセッサ、コンピューティングデバイス、または同一の物理的筐体内に記憶される、もしくは記憶され得ないメモリを含み得ることは当業者によって理解されるであろう。例えば、メモリは、コンピューティングデバイス１１０とは異なる筐体内に配置されたハードドライブまたは他のストレージ媒体であり得る。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、同時に動作し得る、または同時に動作し得ないプロセッサまたは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ことが理解されるであろう。

［0032］コンピューティングデバイス１１０は、上述のプロセッサおよびメモリ、さらにユーザ入力装置１５０（例えば、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）および様々な電子ディスプレイ（例えば、スクリーンを有するモニタまたは情報を表示するように動作可能な電気デバイス）のように、通常はコンピューティングデバイスと共に使用されるコンポーネントの全てを含み得る。この実施例では、車両は、情報または視聴覚体験を提供するために車内電子ディスプレイ１５２および１つまたは複数のスピーカ１５４を含む。この点に関して、車内電子ディスプレイ１５２は、車両１００の車室内に配置され得、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によって使用され得る。

［0033］コンピューティングデバイス１１０はさらに、以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・デバイスのような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を含み得る。無線ネットワーク接続は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈｌｏｗｅｎｅｒｇｙ（ＬＥ）、セルラー接続、および様々な構成のような近距離通信プロトコル、およびＩｎｔｅｒｎｅｔ、ＷｏｒｌｄＷｉｄｅＷｅｂ、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専用の通信プロトコルを使用するプライベートネットワーク、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ、ＷｉＦｉおよびＨＴＴＰを含むプロトコル、およびこれらの様々な組み合わせを含み得る。

［0034］一実施例では、コンピューティングデバイス１１０は、車両１００に組み込まれた自律駆動コンピューティングシステムであり得る。自律駆動コンピューティングシステムは、車両の様々なコンポーネントと通信可能であり得る。例えば、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、加速、速度などを制御するために、減速システム１６０、加速システム１６２、操舵システム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、および知覚システム１７２のような車両１００の様々なシステムと通信状態であり得る。さらに、これらのシステムはコンピューティングデバイス１１０の外部のシステムとして図示されているが、車両１００を制御するための自律駆動コンピューティングシステムのように、コンピューティングデバイス１１０に組み込まれてもよい。

［0035］一実施例として、コンピューティングデバイス１１０は、車両の速度および加速を制御するために、減速システム１６０および加速システム１６２と相互作用し得る。例えば、加速システム１６２は、特定の割合で加速するために、エンジン１７４に信号を供給し得る。同様に、操舵システム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。例えば、車両１００が自動車またはトラックのように路上で使用するように構成されている場合、操舵システムは、車両の方向を変えるために車輪の角度を制御するためのコンポーネントを含み得る。シグナリングシステム１６６は、例えば、必要に応じて方向指示器またはブレーキライトを点灯させることによって、車両の意図を他の運転手または車両に知らせるために、コンピューティングデバイス１１０によって使用され得る。

［0036］操舵システム１６８は、ある位置までのルートを決定して、そのルートをたどるために、コンピューティングデバイス１１０によって使用され得る。この点に関して、ナビゲーションシステム１６８および／またはデータ１３４は、詳細なマップ情報（例えば、道路の形状および高度、車線境界線、交差点、横断歩道、制限速度、信号機、建物、標識、リアルタイムの交通情報、植生、または他のこのような物体ならびに情報を識別する非常に詳細なマップ）を記憶し得る。すなわち、この詳細なマップ情報は、道路およびこれらの道路の速度制限（法定最高速度）を含む車両の想定される環境の形状を画定し得る。

［0037］測位システム１７０は、マップ上もしくは地球上の車両の相対的もしくは絶対的な位置を決定するために、コンピューティングデバイス１１０によって使用され得る。例えば、測位システム１７０は、デバイスの緯度、経度、および／または海抜位置を決定するために、ＧＰＳ受信機を含み得る。レーザベースの位置決めシステム、慣性援用ＧＰＳ、またはカメラベースの位置決めシステムのような他の位置測定システムも車両の位置を特定するのに使用され得る。車両の位置は、緯度、経度、および海抜のような絶対的地理位置、さらにすぐ周囲の他の自動車に対する位置のような相対的位置情報を含み得、相対的位置情報は、絶対的地理位置よりも少ないノイズで決定され得ることが多い。

［0038］測位システム１７０はさらに、加速度計、ジャイロスコープまたは車両の方向および速度またはその変化を決定するための別の方向／速度検出デバイスのようなコンピューティングデバイス１１０と通信する他のデバイスを含み得る。単なる一例として、加速装置は、重力の向きまたは加速装置に垂直な平面に対するピッチ、ヨー、ロール（またはその変化）を決定し得る。該装置はさらに、速度上昇または低下およびそのような変化の向きを追跡し得る。本明細書で述べた該装置の位置および向きのデータの提供は、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これらの組み合わせに対して自動的に行われ得る。

［0039］知覚システム１７２はさらに、車両、道路の障害物、信号機、標識、樹木などのような車両の外側の物体を検出するための１つまたは複数のコンポーネントを含み得る。例えば、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レーザ、ソーナ、レーダ、カメラおよび／または他の検出デバイスを含み得る。車両が自動車のような小型の乗用車である場合、自動車は、屋根または他の都合の良い場所に取りつけられたレーザまたは他のセンサを含み得る。例えば、車両の知覚システムは、物体およびその特性（例えば、位置、向き、サイズ、形状、種類、移動の方向および速度など）を検出するために、ＬＩＤＡＲ、ソーナ、レーダ、カメラなどのような様々なセンサを使用し得る。センサからの生データおよび／または上記の特性は、コンピューティングデバイス１１０によって処理するために、記述関数またはベクトルに定量化され得る、またはまとめられ得る。以下でさらに詳細に説明するように、コンピューティングデバイス１１０は、車両の位置を決定するために測位システム１７０を使用し、その位置に安全に到達するのに必要な場合に物体を検出して物体に対処するために知覚システム１７２を使用し得る。

［0040］図２Ａ〜図２Ｄは、車両１００の外観図の例である。図示されているように、車両１００は、ヘッドライト２０２、フロントガラス２０３、テールランプ／方向指示器２０４、リヤウィンドウ２０５、ドア２０６、サイドミラー２０８、タイヤ・ホイール２１０、方向指示器／駐車灯２１２のような典型的な車両の多くの特徴を含む。ヘッドライト２０２、テールランプ／方向指示器２０４、および方向指示器／駐車灯２１２は、シグナリングシステム１６６に関連付けられ得る。さらに、ライトバー２０７もシグナリングシステム１６６に関連付けられ得る。

［0041］車両１００はさらに、知覚システム１７２のセンサを含む。例えば、ハウジング２１４は、３６０度またはそれより狭い視野を有するための１つまたは複数のレーザ素子、および１つまたは複数のカメラ装置を含み得る。ハウジング２１６、２１８は、例えば、１つまたは複数のレーダおよび／またはソーナ装置を含み得る。さらに、知覚システム１７２の装置は、テールランプ／方向指示器２０４および／またはサイドミラー２０８のような典型的な車両コンポーネントに組み込まれ得る。これらのレーダ装置、カメラ装置、およびレーザ装置は、知覚システム１７２の一部としてこれらの装置からのデータを処理し、コンピューティングデバイス１１０にセンサデータを提供する処理コンポーネントに関連付けられ得る。

［0042］データ１３４は、所定時間（例えば、１０秒またはそれより長い、もしくはそれより短い時間）の物体の今後の挙動を予測するために様々な挙動ー時間モデルを記憶し得る。一実施例では、挙動ー時間モデルは、知覚システム１７２から受信された物体のデータ、および特に別の道路使用者のデータ（以下でさらに詳細に説明する道路使用者の特性および追加の文脈情報を含む）を使用するように構成され得る。一実施例として、位置、向き、速度、および他の特性が知覚システム１７２からのデータに含まれる場合には、挙動ー時間モデルは、所定時間の間に物体がどのような挙動を取り得るかの１つまたは複数の予測のセット、および各々の予測に対応する尤度値を提供し得る。予測は、例えば、所定時間に対応する今後の様々な時点で物体が存在すると予想される場所である今後の位置セットを定義する軌跡を含み得る。尤度値は、どの予測が（互いに対して）発生する可能性が高いかを示し得る。この点に関して、最大尤度値の予測は、発生する可能性が最も高く、低い尤度値の予測は、発生する可能性が低くなり得る。

［0043］したがって、挙動−時間モデルは、特定の道路使用者または物体が特定の範囲または所定時間（例えば、１０秒）にわたってどのような振る舞いをするかについて起こり得る仮説のセット、および各々の仮説に対する相対的な尤度を生成するように構成され得る。これらのモデルは、その位置で観察された物体が過去にどのような挙動をしたかに関するデータ、直感などを使用してトレーニングされ得、さらに特定の種類の物体（例えば、車両、歩行者、オートバイ、自転車運転者など）に対して特別に指定され得る。コンピューティングデバイス１１０は、その後、車両の軌跡と相互作用し、考慮に値する十分な可能性のある仮説について推論し得る。

［0044］コンピューティングデバイス１１０は、様々なコンポーネントを制御することによって車両の方向および速度を制御し得る。例として、コンピューティングデバイス１１０は、詳細なマップ情報ナビゲーションシステム１６８からのデータを使用して、完全に自律的に車両を目的位置までナビゲートし得る。車両を操縦するために、コンピューティングデバイス１１０は、車両に、（例えば、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ーを増加させることによって）加速させ、（例えば、減速システム１６０によって、エンジンに供給される燃料を減少させることによって、ギアチェンジすることによって、および／またはブレーキをかけることによって）減速させ、（例えば、操舵システム１６４によって車両１００の前輪または後輪の方向を変えることによって）方向転換させ、（例えば、シグナリングシステム１６６の方向指示器を点灯させることによって）この方向転換を伝えさせ得る。したがって、加速システム１６２および減速システム１６０は、車両の動力系１７４（例えば、ガソリンもしくは電気エンジン）と車両の車輪との間の様々なコンポーネントを含むドライブトレインの一部であり得る。また、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はさらに、車両を自律的に操縦するために、車両のドライブトレインを制御し得る。

［0045］車両１００の１つまたは複数のコンピューティングデバイス１１０はさらに、他のコンピューティングデバイスから情報を受信し、他のコンピューティングデバイスに情報を送信し得る。図３および図４はそれぞれ、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を含むシステム例３００の絵図および機能図である。システム３００はさらに、車両１００および車両１００と同様に構成され得る車両１００Ａを含む。簡単にするためにほんの数台の車両およびコンピューティングデバイスしか示されていないが、典型的なシステムは、それよりもはるかに多いコンピューティングデバイス、車両、およびストレージシステムを含み得る。

［0046］図３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の各々は、１つまたは複数のプロセッサ、メモリ、データ、および命令を含み得る。このようなプロセッサ、メモリ、データ、および命令は、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、データ１３４、および命令１３２と同様に構成され得る。

［0047］ネットワーク３６０および介在ノードは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＢｌｕｅｔｏｏｔｈＬＥのような近距離通信プロトコル、Ｉｎｔｅｒｎｅｔ、ＷｏｒｌｄＷｉｄｅＷｅｂ、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専用の通信プロトコルを使用するプライベートネットワーク、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ、ＷｉＦｉならびにＨＴＴＰおよびこれらの様々な組み合わせを含む様々な構成およびプロトコルを含み得る。このような通信は、モデムおよび無線インターフェースのように、他のコンピューティングデバイスに対してデータを送信することができる任意のデバイスによって促進され得る。

［0048］一実施例では、１つまたは複数のコンピューティングデバイス３１０は、他のコンピューティングデバイスからデータを受信し、他のコンピューティングデバイスからのデータを処理し、他のコンピューティングデバイスにデータを送信するために、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（例えば、負荷分散サーバファーム）を含み得る。例えば、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１つまたは複数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、さらにクライアント・コンピューティング・デバイス３２０、３３０およびコンシェルジュ・コンピューティング・デバイス３４０と通信することができる１つまたは複数のサーバ・コンピューティング・デバイスを含み得る。例えば、車両１００、１００Ａは、サーバ・コンピューティング・デバイスによって監視され、様々な位置へ配車され得る車両群の一部であり得る。この点に関して、車両群の車両は、サーバ・コンピューティング・デバイスに、車両の個々の測位システムによって提供された位置情報を周期的に送信し得、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、車両の位置を追跡し得る。

［0049］さらに、サーバ・コンピューティング・デバイス３１０は、ネットワーク３６０を使用して、ユーザ３２２、３３２のようなユーザおよびリモート・アシスタント・オペレータ３４２に情報を送信して、コンピューティングデバイス３２０、３３０のディスプレイ３２４、３３４およびコンシェルジュ・コンピューティング・デバイス３４０のディスプレイ３４４のようなディスプレイ上に提示し得る。この点に関して、コンピューティングデバイス３２０、３３０はクライアント・コンピューティング・デバイスと見なされ、コンピューティングデバイス３４０はコンシェルジェ・コンピューティング・デバイスと見なされ得る。

［0050］図４に示されているように、各々のクライアント・コンピューティング・デバイス３２０、３３０、およびコンシェルジェ・コンピューティング・デバイス３４０は、ユーザ３２２、３３２またはリモート・アシスタント・オペレータ３４２によって使用されることを目的としたパーソナル・コンピューティング・デバイスであり得、１つまたは複数のプロセッサ（例えば、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、データならびに命令を記憶するメモリ（例えば、ＲＡＭならびに内蔵ハードドライブ）、ディスプレイ３２４、３３４、３４４のようなディスプレイ（例えば、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、または情報を表示するために動作可能な他のデバイス）、およびユーザ入力装置４２６、４３６、４４６（例えば、マウス、キーボード、タッチスクリーンもしくはマイク）を含む、通常はパーソナル・コンピューティング・デバイスと共に使用されるコンポーネントの全てを有し得る。クライアント・コンピューティング・デバイスはさらに、ビデオストリームを記録するためのカメラ、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互いに接続するのに使用されるコンポーネントの全てを含み得る。

［0051］クライアント・コンピューティング・デバイス３２０、３３０およびコンシェルジュ・コンピューティング・デバイス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・デバイスを備え得るが、代替形態として、Ｉｎｔｅｒｎｅｔのようなネットワークを介して、サーバと無線でデータを交換することができるモバイル・コンピューティング・デバイスを備え得る。ほんの例として、クライアント・コンピューティング・デバイス３２０は、携帯電話、またはＩｎｔｅｒｎｅｔもしくは他のネットワークを介して情報を取得することができる無線機器対応ＰＤＡ、タブレットＰＣ、ウェアラブル・コンピューティング・デバイスもしくはシステム、ラップトップ、またはネットブックのようなデバイスであり得る。別の実施例では、クライアント・コンピューティング・デバイス３３０は、「スマートウオッチ」のようなウェアラブル・コンピューティング・デバイスであり得る。一実施例として、ユーザは、キーボード、キーパッド、マルチファクション入力ボタン、マイク、カメラまたは他のセンサによる可視信号（例えば、手または他のジェスチャ）、タッチスクリーンなどを使用して情報を入力し得る。

［0052］いくつかの実施例では、コンシェルジュ・コンピューティング・デバイス３４０は、ユーザ３２２、３３２のようなユーザにコンシェルジュサービスを提供するために管理者によって使用されるコンシェルジュ・ワーク・ステーションであり得る。例えば、リモート・アシスタント・オペレータ３４２は、コンシェルジュ・ワーク・ステーション３４０を使用して、以下でさらに詳細に説明するように、車両１００もしくは車両１００Ａの安全な動作およびユーザの安全性を保証するために、ユーザの個々のクライアント・コンピューティング・デバイスまたは車両１００もしくは車両１００Ａによるユーザとの通話またはオーディオ接続を介して通信し得る。図３および図４には１つのコンシェルジュ・ワーク・ステーション３４０と１人のリモート・アシスタント・オペレータ３４２のみしか示されていないが、典型的なシステムには、任意の数のこのようなワークステーションおよびオペレータが含まれ得る。

［0053］ストレージシステム３５０は、様々なタイプの情報を記憶し得る。この情報は、本明細書に記載されている特徴のいくつかまたは全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のようなサーバ・コンピューティング・デバイスによって検索され、またはそれ以外の方法でアクセスされ得る。例えば、情報は、１つまたは複数のサーバ・コンピューティング・デバイスに対するユーザを識別するために使用され得る認証情報（例えば、単一要素認証の場合のユーザ名およびパスワード、およびランダムな識別子、生体認証などのような多要素認証で一般に使用される他のタイプの認証情報）のようなユーザアカウント情報を含み得る。ユーザアカウント情報はさらに、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で使用される場合には、複数のデバイス）の識別情報、およびユーザ用の１つまたは複数の固有信号のような個人情報を含み得る。

［0054］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、書き込み可能メモリ、読み取り専用メモリのようなサーバ・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することができる任意のタイプのコンピュータ化ストレージであり得る。さらに、ストレージシステム３５０は、物理的に同一または異なる地理的位置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み得る。ストレージシステム３５０は、図４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され得、および／またはコンピューティングデバイス３１０、３２０、３３０、３４０などのいずれかに直接接続され得る、もしくは組み込まれ得る。
方法例

［0055］図面に示されている上述の動作に加えて、様々な動作について説明する。以下の動作は以下で説明する正確な順序で実行される必要はないことを理解されたい。むしろ、様々なステップが、異なる順序で、もしくは同時に処理され得、さらにステップが追加され得る、または省略され得る。

［0056］重大な衝突と軽い衝突の両方を検出するために、コンピュータは、一定時間内の閾値を満たす車両の加速度データの不測の変化の事象を分類し得る。この点に関して、車両内のコンピューティングデバイスは、衝突の兆候に対する一定時間内の車両センサからの加速度データおよび車両の予想加速度を継続的に分析し得る。例えば、車両１００の測位システム１７０内の加速度計は、継続的に車両の加速度データをコンピューティングデバイス１１０のようなコンピューティングデバイスに提供し得る。さらに、予想加速度データは、車両内のコンピューティングデバイス１１０によって受信され得る。この点に関して、車両の速度を制御する車両の加速システム１６０および減速システム１６２は、車両の予想加速度を表す加速度データを車両のコンピューティングデバイス１１０に渡し得る。

［0057］コンピューティングデバイスは、車両の加速度の変化の不測の事象を決定するために車両の加速度データを継続的に分析し得る。例えば、コンピューティングデバイスは、継続的に移動する時間（例えば、１００分の２秒またはそれより長いもしくはそれより短い時間）にわたって車両の加速度を車両の予想加速度と比較し得る。コンピューティングデバイスが、一定時間にわたって、受信した予想加速度データと比較して車両１００の加速度が閾値（例えば、±８ｍ／ｓ^２以上もしくはそれ以下）より高いと決定すると、コンピューティングデバイス１１０は、事象が衝突であったかどうかを決定するために衝突検証プロセスを開始し得る。

［0058］例えば、図５に示されているように、車両１００は、第１の加速度で第１の方向５２０に走行し得る。車両１００よりも速く走行する第２の車両５１０は、後部で車両１００と衝突し得る。車両１００と車両５１０との衝突の力は、方向５２０の予想加速度よりも高い加速度で車両１００を移動させ得る。そのため、コンピューティングデバイス１１０は、０．０２５秒間で８ｍ／ｓ^２を超える車両の加速度データの変化の不測の事象を決定し、衝突検証プロセスを開始し得る。

［0059］衝突検証プロセスは、車両の予想加速度に対する車両の加速度データの変化量に応じて、各々の事象を分類し得る。この点に関して、コンピューティングデバイスは、衝突を２つ以上またはそれ未満のカテゴリに分類し得る。例えば、各々の事象は、車両の加速度と予想加速度との間の変化が閾値より大きい、または閾値未満である場合に、高エネルギー衝突カテゴリまたは低エネルギー候補衝突カテゴリに分類され得る。一実施例として、事象が０．０２５秒間の車両の予想加速度に対する±２０ｍ／ｓ^２の車両の加速度の変化に対応する場合に、事象は高エネルギー衝突カテゴリに分類され得る。事象が０．０２５秒間の車両の予想加速度と比較したときの±８ｍ／ｓ^２〜±２０ｍ／ｓ^２の車両の加速度の変化に対応する場合に、事象は低エネルギー衝突カテゴリに分類され得る。

［0060］各々のカテゴリは、個々のカテゴリ内に分類される事象の強度を示し得る。この点に関して、衝突強度は、一定時間内の車両の加速度の変化によって定義され得る。例えば、０．０２５秒間の±８ｍ／ｓ^２〜±２０ｍ／ｓ^２もしくはおよそ±８ｍ／ｓ^２〜±２０ｍ／ｓ^２の車両の加速度の変化は、軽い低エネルギー衝突を示し得る。さらに、０．０２５秒間の±２０ｍ／ｓ^２もしくはおよそ±２０ｍ／ｓ^２を越える車両の加速度の変化は、重大な高エネルギー衝突を示し得る。

［0061］いくつかの実施形態では、衝突検証プロセスは、車両の予想加速度に関係なく、事象を高エネルギー衝突カテゴリに分類し得る。この点に関して、０．０２５秒間の加速度の変化±２０ｍ／ｓ^２もしくはおよそ±２０ｍ／ｓ^２は、車両の通常動作の範囲から外れており、衝突を示し得る。したがって、コンピューティングデバイスは、車両の加速度と車両の予想加速度とを比較せずに、０．０２５秒間の±２０ｍ／ｓ^２の加速度の変化を伴ういずれの事象も高エネルギー衝突カテゴリに分類し得る。

［0062］さらに上記の図５の実施例では、決定された不測の事象は、０．０２５秒間の１０ｍ／ｓ^２であり得、これは、低エネルギー衝突カテゴリに対応する±８ｍ／ｓ^２〜±２０ｍ／ｓ^２の値である。したがって、コンピューティングデバイス１１０は、決定された不測の事象を低エネルギー衝突カテゴリに分類し得る。

［0063］低エネルギー衝突カテゴリに分類された事象はさらに、衝突の可能性の増大を示す発生の時点で取り込まれた追加データに基づいて、高忠実度低エネルギーカテゴリのような１つまたは複数の追加のカテゴリに分類され得る。車両の知覚システム１７２は、さらに図５に示されているように、車両の特定の半径の範囲内の車両の周囲環境からのデータを走査し、記録し得る。これらのデバイスのうちの１つまたは複数からのセンサデータは、車両１００のコンピューティングデバイス１１０に渡され得る。

［0064］車両１００のコンピューティングデバイス１１０は、センサデータを使用して、物体およびその個々の特性（位置、形状、向き、速度など）を検出し得る。個々の特性は、物体が今後の短い時間の間にどんな振る舞いをしそうであるかを予測するのに使用され得る。したがって、コンピューティングデバイスは、車両付近の物体が車両に接触し得るかどうか、事象の発生の直前および／または発生の時点で車両の付近にあったかどうかを決定するために、センサデータを分析し得る。

［0065］物体が車両付近にあり、車両と接触する可能性があったことを示す発生の時点または発生付近で取り込まれたセンサデータを事象が含む場合、衝突検証プロセスは、事象を高忠実度低エネルギー衝突カテゴリに再分類し得る。例えば、図５に示されているように、車両１００の知覚システム１７２は、第２の車両５１０が衝突の前に車両１００の付近の範囲内にあり、車両１００と接触する可能性があることを決定し得る。したがって、不測の衝突が高忠実度低エネルギー衝突カテゴリに再分類および／または下位分類され得る。いくつかの実施形態では、事象は、低エネルギー衝突カテゴリへの分類を擦り抜けて、直接高忠実度低エネルギーカテゴリ、または別のカテゴリに分類され得る。

［0066］コンピューティングデバイス１１０は、事象の分類に基づいて応答動作を実行し得る。この点に関して、コンピューティングデバイス１１０は、警告を出し、および／または車両の動作パラメータを調整し得る。例えば、事象が高エネルギー衝突に分類された場合、コンピューティングデバイスは、車両に、路肩に寄せる、不必要なシステムを終了する、救急隊に警告する、リモート・アシスタント・オペレータに警告する、車両のドアをロック解除する／または開放するなどのような１つまたは複数の動作を実行させ得る。

［0067］事象が低エネルギー衝突として分類された場合、コンピューティングデバイス１１０は、コンシェルジュ・ワーク・ステーション３４０にいるリモート・アシスタント・オペレータ３４２に警告し得る。例えば、コンピューティングデバイス１１０は、車両の加速度データ、車両の予想加速度データ、衝突カテゴリ、センサデータ、および衝突の周囲の他のこのようなデータを含む衝突データをリモート・アシスタント・オペレータに送信し得る。この点に関して、衝突の周囲のデータはさらに、サーバ３１０のようなサーバに送信され得る、または衝突データが直接リモート・アシスタント・オペレータ３４２のコンシェルジュ・ワーク・ステーション３４０に送信され得る。このようなデータの送信は、無線ネットワーク接続１５６のような無線ネットワーク接続を介してネットワーク３６０のようなネットワーク経由で発生し得る。

［0068］リモート・アシスタント・オペレータ３４２は、事象周囲のデータを精査して、衝突が発生したかどうかを決定し得る。リモート・アシスタント・オペレータの決定に基づいて、リモート・アシスタント・オペレータは、コンシェルジュ・ワーク・ステーション３４０に、車両を路肩に寄せる、不必要なシステムを終了する、救急隊に警告する、車両の乗員に警告する、車両のドアをロック解除する／または開放するなどの応答動作を実行するように車両１１０に指示させ得る。いくつかの実施形態では、コンシェルジュ・ワーク・ステーション３４０は、車両１００と直接、またはサーバ３１０を利用して通信し得る。

［0069］事象が高忠実度低エネルギー衝突として分類された場合、コンピューティングデバイスは、リモート・アシスタント・オペレータおよび／または衝突車両の乗員に自動的に警告し得る。さらに、コンピューティングデバイスは、車両を路肩に寄せる、不必要なシステムを終了する、救急隊に警告する、リモート・アシスタント・オペレータに警告する、車両のドアをロック解除するおよび／または開放するなどのような応答動作を車両に実行させ得る。リモート・アシスタント・オペレータは、車両に追加の応答動作を実行させ得る。

［0070］図６は、衝突を検出するために車両１００のコンピューティングデバイス１１０のような車両の１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって実行され得るフロー図６００の一例である。この実施例では、ブロック６１０に示されているように、車両１００の加速度データが一定時間にわたって受信され得る。さらに、ブロック６２０に示されているように、予想加速度データも一定時間にわたって受信され得る。ブロック６３０に示されているように、一定時間内の車両の加速度の変化（予想加速度データと加速度データとの差である）が決定され得る。ブロック６４０は、車両の加速度の変化が閾値より大きいときの事象の検出を示す。ブロック６５０に示されているように、事象は衝突カテゴリに割り当てられ得、ブロック６６０に示されているように、割り当てられた衝突カテゴリに基づいて応答動作が実行され得る。

［0071］特に明記しない限り、上述の代替の実施例は互いに排他的でなく、固有の利点を達成するために様々な組み合わせで実施され得る。上述した特徴の上記および他の変形形態および組み合わせは、請求項によって定義された主題から逸脱せずに利用され得、実施形態の上記説明は、請求項によって定義された主題を制限するものではなく、単なる例であると解釈すべきである。さらに、本明細書に記載されている実施例および「〜のような」、「〜を含む」などのような表現の節の提示は、請求項の主題を特定の実施例に制限するものであると解釈すべきでなく、むしろ、実施例は、多くの可能な実施形態のうちの単なる１つの実施形態を例示するものである。また、異なる図面内の同一の参照番号は、同一または同様の要素を特定し得る。

Claims

車両衝突を検出するためのコンピュータ実施方法であって、
１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって、一定時間内の車両の加速度データを受信するステップと、
前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって、前記一定時間内の前記車両の予想加速度データを受信するステップと、
前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって、前記一定時間内の車両の加速度の変化を決定するステップであって、前記一定時間内の前記車両の加速度の前記変化は、前記予想加速度データと前記加速度データとの差である、前記決定ステップと、
前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって、前記車両の加速度の前記変化が閾値より大きくなったときの事象を検出するステップと、
前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって、前記事象を衝突カテゴリに割り当てるステップと、
前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって、前記割り当てられた衝突カテゴリに基づいて、応答動作を実行するステップと
を含む、前記方法。
前記予想加速度データは、加速減速システムから受信され、前記加速度データは、測位システムから受信される、請求項１に記載の方法。
前記衝突カテゴリは、少なくとも高エネルギー衝突カテゴリと低エネルギー衝突カテゴリとを含む、請求項１に記載の方法。
前記事象が高エネルギー衝突として分類された場合に、前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって実行される前記応答動作は、エンジンを切ること、車両の乗員に警告すること、救急隊に警告すること、リモート・アシスタント・オペレータに警告すること、車両のドアをロック解除ならびに／もしくは開放すること、および／または車両を路肩に寄せて停止させることのうちの１つまたは複数を含む、請求項３に記載の方法。
前記事象が低エネルギー衝突として分類された場合に、前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって実行される前記応答動作は、リモート・アシスタント・オペレータに自動的に警告すること、および
前記リモート・アシスタント・オペレータからの通信を受信すること
を含み、前記通信は、前記車両に、自動的に路肩に寄せて停止させる、または運転を継続させる、請求項３に記載の方法。
前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって、前記一定時間の間にセンサによって取り込まれた前記車両の周囲環境の追加データを受信するステップと、
前記追加データに基づいて、前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって、前記一定時間の間に前記車両付近にあり、前記車両に接触し得る物体を決定するステップと、
前記物体の決定に基づいて、前記事象を高忠実度低エネルギー衝突カテゴリに再分類するステップと
をさらに含む、請求項５に記載の方法。
前記事象が高忠実度低エネルギー衝突として分類された場合、前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって実行される前記応答動作は、不必要な車両システムを自動的に終了させること、救急隊に警告すること、リモート・アシスタント・オペレータに警告すること、前記車両のドアをロック解除ならびに／もしくは開放することを含む、請求項３に記載の方法。
車両の衝突を検出するためのシステムであって、
一定時間内の車両の加速度データを受信し、
前記一定時間内の前記車両の予想加速度データを受信し、
前記一定時間内の前記車両の加速度の変化を決定し、前記一定時間内の前記車両の加速度の前記変化は、前記予想加速度データと前記加速度データとの差であり、
前記車両の加速度の前記変化が閾値より大きくなったときの事象を検出し、
前記事象を衝突カテゴリに割り当て、そして
前記割り当てられた衝突カテゴリに基づいて、応答動作を実行する
ように構成された１つまたは複数のプロセッサを備える、前記システム。
前記予想加速度データは、加速減速システムから受信され、前記加速度データは、測位システムから受信される、請求項８に記載のシステム。
前記衝突カテゴリは、少なくとも高エネルギー衝突カテゴリと低エネルギー衝突カテゴリとを含む、請求項８に記載のシステム。
前記事象が高エネルギー衝突として分類された場合に、前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって実行される前記応答動作は、エンジンを切ること、車両の乗員に警告すること、救急隊に警告すること、リモート・アシスタント・オペレータに警告すること、車両のドアをロック解除ならびに／もしくは開放すること、および／または車両を路肩に寄せて停止させることのうちの１つまたは複数を含む、請求項１０に記載のシステム。
前記事象が低エネルギー衝突として分類された場合に、実行される前記応答動作は、リモート・アシスタント・オペレータに自動的に警告すること、および
前記リモート・アシスタント・オペレータからの通信を受信すること
を含み、前記通信は、前記車両に、自動的に路肩に寄せて停止させる、または運転を継続させる、請求項１０に記載のシステム。
前記１つまたは複数のプロセッサはさらに、前記一定時間の間にセンサによって取り込まれた前記車両の周囲環境の追加データを受信するように構成され、
前記追加データに基づいて、前記一定時間の間に前記車両付近にあり、前記車両に接触し得る物体を決定し、
前記物体の決定に基づいて前記事象を高忠実度低エネルギー衝突カテゴリに再分類する
ように構成される、請求項１２に記載のシステム。
前記事象が高忠実度低エネルギー衝突として分類された場合、実行される前記応答動作は、不必要な車両システムを自動的に終了させること、救急隊に警告すること、リモート・アシスタント・オペレータに警告すること、前記車両のドアをロック解除ならびに／もしくは開放することを含む、請求項１０に記載のシステム。
前記システムはさらに、前記車両を備える、請求項１０に記載のシステム。
命令が記憶される非一時的なコンピュータ可読媒体であって、前記命令は、１つまたは複数のプロセッサによって実行されたときに、前記１つまたは複数のプロセッサに、車両衝突を検出する方法を実行させ、前記方法は、
一定時間内の車両の加速度データを受信するステップと、
前記一定時間内の前記車両の予想加速度データを受信するステップと、
前記一定時間内の前記車両の加速度の変化を決定するステップであって、前記一定時間内の前記車両の加速度の前記変化は、前記予想加速度データと前記加速度データとの差である、前記決定ステップと、
前記車両の加速度の前記変化が閾値より大きくなったときの事象を検出するステップと、
前記事象を衝突カテゴリに割り当てるステップと、
前記割り当てられた衝突カテゴリに基づいて、応答動作を実行するするステップと
を含む、非一時的なコンピュータ可読媒体。
前記予想加速度データは、加速減速システムから受信され、前記加速度データは、測位システムから受信される、請求項１６に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
前記衝突カテゴリは、少なくとも高エネルギー衝突カテゴリと低エネルギー衝突カテゴリとを含む、請求項１６に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
前記事象が高エネルギー衝突として分類された場合に、前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって実行される前記応答動作は、エンジンを切ること、車両の乗員に警告すること、救急隊に警告すること、リモート・アシスタント・オペレータに警告すること、車両のドアをロック解除ならびに／もしくは開放すること、および／または車両を路肩に寄せて停止させることのうちの１つまたは複数を含む、請求項１８に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
前記事象が低エネルギー衝突として分類された場合に、実行される前記応答動作は、リモート・アシスタント・オペレータに自動的に警告すること、および
前記リモート・アシスタント・オペレータからの通信を受信すること
を含み、前記通信は、前記車両に、自動的に路肩に寄せて停止させる、または運転を継続させる、請求項１８に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。