JP2019537530A - 自律走行車の停車位置のプランニング - Google Patents

Abstract

本開示の態様は、自律走行車の速度プランの作成に関する。一実施例では、車両１００は、予め記憶されているマップ情報を使用してルート６６０に沿って自律運転モードで操縦される。この情報は、車両が停車してはいけないが自律運転モードで通行することは可能である複数の駐停車禁止領域を識別する。複数の駐停車禁止領域の各々の駐停車禁止領域は、優先度値に関連付けられる。複数の駐停車禁止領域のサブセットは、ルートに基づいて識別される。サブセットの駐停車禁止領域に関連付けられた優先度値に基づいて、車両を停車させるための速度プランが作成される。速度プランは、車両を停車させる位置を識別する。速度プランは、車両をその位置で停車させるために使用される。【選択図】図７

Description

関連出願の相互参照

［0001］ 本願は、２０１６年１０月１４日に出願された米国特許出願第１５／２９３，５０３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自動車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］ 本開示の態様は、自律運転モードで車両を操縦する方法を提供する。該方法は、１つまたは複数のプロセッサによって、車両が停車してはいけないが自律運転モードで通行することは可能である複数の駐停車禁止（ｋｅｅｐ ｃｌｅａｒ）領域を識別する予め記憶されているマップ情報を使用して車両をルートに沿って自律運転モードで操縦するステップを含む。複数の駐停車禁止領域の各々の駐停車禁止領域は、優先度値に関連付けられる。該方法はさらに、１つまたは複数のプロセッサによって、ルートに基づいて複数の駐停車禁止領域のサブセットを識別するステップと、１つまたは複数のプロセッサによって、複数の駐停車禁止領域のサブセットの駐停車禁止領域に関連付けられた優先度値に基づいて車両を停車させるための速度プランであって、車両を停車させる位置を識別する速度プランを作成するステップと、１つまたは複数のプロセッサによって、速度プランを使用して車両を停車させるステップとを含む。

［0005］ 一実施例では、速度プランを決定するステップは、複数の駐停車禁止領域のサブセットの所与の駐停車禁止領域に対する初期設定の最低必要間隔値を調節するステップを含み、所与の駐停車禁止領域は、複数の駐停車禁止領域のサブセットの駐停車禁止領域の全てのうちで最低の優先度値を有し、初期設定の最低必要間隔値は、所与の駐停車禁止領域との重なりの許容量を定義する。別の実施例では、速度プランを決定するステップは、複数の駐停車禁止領域のサブセットの所与の駐停車禁止領域を調節するステップを含み、所与の駐停車禁止領域は、複数の駐停車禁止領域のサブセットの駐停車禁止領域の全てのうちで最低の優先度値を有する。別の実施例では、速度プランは、複数の駐停車禁止領域のサブセットの特定の駐停車禁止領域内での停車を回避し、特定の駐停車禁止領域は、複数の駐停車禁止領域のサブセットの駐停車禁止領域の全てのうちで最高の優先度値に関連付けられる。別の実施例では、複数の駐停車禁止領域のサブセットの少なくとも１つは、歩行者横断中の横断歩道に対応し、複数の駐停車禁止領域のサブセットの少なくとも１つは、歩行者横断中でない横断歩道に対応しており、歩行者横断中の横断歩道は歩行者横断中でない横断歩道よりも高い優先度値に関連付けられる。別の実施例では、複数の駐停車禁止領域のサブセットの少なくとも１つは、歩行者横断中の横断歩道に対応し、複数の駐停車禁止領域のサブセットの少なくとも１つは、交差点に対応しており、歩行者横断中の横断歩道は交差点よりも高い優先度値に関連付けられる。別の実施例では、複数の駐停車禁止領域のサブセットの少なくとも１つは、歩行者横断中でない横断歩道に対応し、複数の駐停車禁止領域のサブセットの少なくとも１つは、交差点に対応しており、交差点は歩行者横断中でない横断歩道よりも高い優先度値に関連付けられる。別の実施例では、複数の駐停車禁止領域のサブセットの少なくとも１つは、車線を横断するエリアに対応する。別の実施例では、複数の駐停車禁止領域のサブセットの少なくとも１つは、「ｋｅｅｐ Ｃｌｅａｒ」または「Ｄｏｎ’ｔ Ｂｌｏｃｋ ｔｈｅ Ｂｏｘ」の掲示エリアに対応する。別の実施例では、複数の駐停車禁止領域の少なくとも１つは、踏切に対応する。

［0006］ 本開示の別の態様は、自律運転モードで車両を操縦するためのシステムを提供する。該システムは、車両が停車してはいけないが自律運転モードで通行することは可能である複数の駐停車禁止領域を識別する予め記憶されているマップ情報を使用して車両をルートに沿って自律運転モードで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を含む。複数の駐停車禁止領域の各々の駐停車禁止領域は、優先度値に関連付けられる。１つまたは複数のプロセッサはさらに、ルートに基づいて複数の駐停車禁止領域のサブセットを識別し、複数の駐停車禁止領域のサブセットの駐停車禁止領域に関連付けられた優先度値に基づいて車両を停車させるための速度プランであって、車両を停車させる位置を識別する速度プランを作成するように構成される。

［0007］ 一実施例では、速度プランの決定は、複数の駐停車禁止領域のサブセットの所与の駐停車禁止領域に対する初期設定の最低必要間隔値の調節を含み、所与の駐停車禁止領域は、複数の駐停車禁止領域のサブセットの駐停車禁止領域の全てのうちで最低の優先度値を有し、初期設定の最低必要間隔値は、所与の駐停車禁止領域との重なりの許容量を定義する。別の実施例では、速度プランの決定は、複数の駐停車禁止領域のサブセットの所与の駐停車禁止領域の調節を含み、所与の駐停車禁止領域は、複数の駐停車禁止領域のサブセットの駐停車禁止領域の全てのうちで最低の優先度値を有する。別の実施例では、速度プランは、複数の駐停車禁止領域のサブセットの特定の駐停車禁止領域内での停車を回避し、特定の駐停車禁止領域は、複数の駐停車禁止領域のサブセットの駐停車禁止領域の全てのうちで最高の優先度値に関連付けられる。別の実施例では、複数の駐停車禁止領域のサブセットの少なくとも１つは、歩行者横断中の横断歩道に対応し、複数の駐停車禁止領域のサブセットの少なくとも１つは、歩行者横断中でない横断歩道に対応しており、歩行者横断中の横断歩道は歩行者横断中でない横断歩道よりも高い優先度値に関連付けられる。別の実施例では、複数の駐停車禁止領域のサブセットの少なくとも１つは、歩行者横断中の横断歩道に対応し、複数の駐停車禁止領域のサブセットの少なくとも１つは、交差点に対応しており、歩行者横断中の横断歩道は交差点よりも高い優先度値に関連付けられる。別の実施例では、複数の駐停車禁止領域のサブセットの少なくとも１つは、歩行者横断中でない横断歩道に対応し、複数の駐停車禁止領域のサブセットの少なくとも１つは、交差点に対応しており、交差点は、歩行者横断中でない横断歩道よりも高い優先度値に関連付けられる。別の実施例では、該システムはさらに、車両を含む。

［0008］ 本開示のさらに別の態様は、命令が記憶される非一時的なコンピュータ可読媒体を提供する。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、車両を自律運転モードで操縦する方法を実行させる。該方法は、１つまたは複数のプロセッサによって、車両が停車してはいけないが自律運転モードで通行することは可能である複数の駐停車禁止領域を識別する予め記憶されているマップ情報を使用して車両をルートに沿って自律運転モードで操縦するステップを含む。複数の駐停車禁止領域の各々の駐停車禁止領域は、優先度値に関連付けられる。該方法はさらに、ルートに基づいて複数の駐停車禁止領域のサブセットを識別するステップと、複数の駐停車禁止領域のサブセットの駐停車禁止領域に関連付けられた優先度値に基づいて車両を停車させるための速度プランであって、車両を停車させる位置を識別する速度プランを作成するステップと、速度プランを使用して車両を停車させるステップとを含む。

［0009］ 一実施例では、速度プランを決定するステップは、複数の駐停車禁止領域のサブセットの所与の駐停車禁止領域を調節するステップを含み、所与の駐停車禁止領域は、複数の駐停車禁止領域のサブセットの駐停車禁止領域の全てのうちで最低の優先度値を有する。

［0010］例示的な一実施形態に従う車両の一例の機能図である。 ［0011］例示的な一実施形態に従うマップ情報を示す図である。 ［0012］本開示の態様に従う車両の外観図の例である。 ［0012］本開示の態様に従う車両の外観図の例である。 ［0012］本開示の態様に従う車両の外観図の例である。 ［0012］本開示の態様に従う車両の外観図の例である。 ［0013］本開示の態様に従うシステムの絵図である。 ［0014］本開示の態様に従う図４のシステムの機能図である。 ［0015］本開示の態様に従う道路の一部を示す図である。 ［0016］本開示の態様に従う駐停車禁止領域ポリゴンを有する道路の一部を示す図である。 ［0017］本開示の態様に従う駐停車禁止領域ポリゴンを有する道路の一部を示す図である。 ［0017］本開示の態様に従う駐停車禁止領域ポリゴンを有する道路の一部を示す図である。 ［0018］本開示の態様に従うフロー図である。

概要
［0019］ 本技術の態様は、自律走行車を制御すること、および必要に応じてこれらの車両を停車させるのに最適な位置を決定することに関する。例えば、踏切、横断歩道、交差点、車線横断エリア、および停車禁止ゾーンとして特別に指定された領域（「Ｄｏｎ’ｔ Ｂｌｏｃｋ ｔｈｅ Ｂｏｘ」または「Ｋｅｅｐ Ｃｌｅａｒ」の標識または表示で指定されたエリア）のような車両が停車してはいけない特定の「駐停車禁止」領域が存在する。車両がこれらの領域を安全に走行しているときに、長時間この領域に停車することは、違法であるだけでなく、他の車両の乗客もしくは運転者、歩行者または自転車運転者のような他の道路使用者の安全および快適さを危険にさらす可能性があり得る。

［0020］ これらの位置を避けるために、車両のコンピューティングデバイスは、予め記憶されているマップ情報にアクセスし得る。したがって、予め記憶されているマップ情報は、車両の予想環境（車線境界線、信号機、一時停止標識など）の非常に詳細なマップおよび駐停車禁止領域の形状ならびに位置を識別する情報を含み得る。あるいは、いくつかの領域は、標識もしくは表示（例えば、道路上のマーク）を検出して、これらの標識および表示が追加の駐停車禁止領域に対応することを判断することによって、リアルタイムで検出され得る。

［0021］ コンピューティングデバイスは、予め記憶されているマップ情報の他に、車両の知覚システムによって検出された情報に依存し得る。例えば、車両のセンサは、車両の環境内の様々な物体、および位置、速度、向き、状態（すなわち、信号機の色）などのような情報を検出して識別し得る。

［0022］ 車両が目的地までのルートに沿って操縦されるときに、コンピューティングデバイスは、マップ情報と知覚システムからの情報とを組み合わせて、継続的に速度プランを作成し得る。例えば、速度プランは、他の車両との離間距離を維持すること、他の物体の予測位置と時間的かつ空間的に確実に重ならないようにすること、などのような複数の制約に基づいて作成され得る。

［0023］ この速度プランの一部として、コンピューティングデバイスは、車両が何らかの指定された空間領域または地点に時間内に到達する前に、またはマップ内で識別された駐停車禁止領域のいずれにも停車せずにルートに沿ったある程度の距離の範囲内で、車両が今後の短時間の間停車することができる理想的な位置を決定し得る。速度プランはさらに、その理想的な位置に到達するために車両の減速を制御するための情報（すなわち、車両の急停車の程度）を含み得る。

［0024］ コンピューティングデバイスは、車両が停車する必要がある（またはその可能性が非常に高い）と判断した場合、速度プランを決定し、その速度プランを使用して、速度プランの理想的な位置で車両を停車させるために車両を制御し得る。停車は、道路内の他の車両、物体、もしくはがれき、信号機、歩行者などによって必然的に生じる場合がある。

［0025］ 場合によっては、車両が短時間の間に、またはルートに沿った距離の範囲内で到達し得る多くの異なる関連駐停車禁止領域が存在し得る。この実施例では、駐停車禁止領域は、タイプに基づいて優先度付けされ得る。さらに、この情報は、各々の領域を有する詳細なマップ情報に記憶され得る。

［0026］ 複数の駐停車禁止領域が存在する速度プランを作成するために、コンピューティングデバイスは、車両の進路および現在位置に関連する駐停車禁止領域のサブセットを識別し得る。コンピューティングデバイスは、各々の関連駐停車禁止領域に対して、例えば、車両がその駐停車禁止領域で停車することができないという対応する制約を生成し得る。コンピューティングデバイスは、駐停車禁止制約の全てを解決する速度プランを作成することを試みる場合がある。これが不可能である場合、コンピューティングデバイスは、最低優先度の制約を緩和して、再度速度プランの作成を試みる場合がある。これは、実行可能な速度プランが作成されるまで、必要に応じて何度も繰り返され得る。場合によっては、制約を緩和しても、実行可能な速度プランが不可能である場合がある。この例では、高い優先度の領域を塞ぐことが避けられない場合、コンピューティングデバイスは、車線を変更する、後退する、脇に寄る、助けを求めるなどの何らかのタイプの調整措置を講じ得る。

［0027］ 本明細書に記載されている特徴は、車両が停車はしてはいけないが通行は許可されている領域での停車を避けることによって、自律運転モードでの車両の安全な動作を促進する。さらに、コンピューティングデバイスは、駐停車禁止領域を優先度付けすることによって、他の走行中では不必要であろう、より劇的な操縦（ブレーキをかける、または間際で車線変更する）の必要性を回避し得る。このことは、所与の状況で実際に危険性があるかどうかに関係なく、車両が停車してはいけない場所で停車したことを認識することによって生じる他の車両内の乗客の不快感および乗員の不快感を低減し得る。さらに、各々のタイプの駐停車禁止領域の外側で停車するために最大許容制動プロファイルを考慮することによって、車両は、特定の制約を緩和することによる後続車両との後部衝突の危険性を最小限に抑えることができる。また、車両故障の場合に、ある値の停車位置を考慮した速度プランを使用することによって、車両は、不適切なまたは危険な位置に位置する可能性が低くなる。
システム例

［0028］ 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。

［0029］ 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。

［0030］ 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。

［0031］ 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。

［0032］ 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。

［0033］ 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。

［0034］ 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、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ ｌｏｗ ｅｎｅｒｇｙ（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、Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ、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。

［0035］ 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、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、知覚システム１７２、および動力系１７４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。

［0036］ 一実施例として、コンピューティングデバイス１１０は、車両の速度を制御するために、減速システム１６０、加速システム１６２および／または動力系１７４（例えば、ガソリンもしくは電気エンジン）と相互作用し得る。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。

［0037］ 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。

［0038］ 図２は、交差点２０２およびポリゴン２０４で識別される駐停車禁止エリアを含む道路の一部のマップ情報２００の一例である。この実施例では、マップ情報２００は、車線境界線２１０、２１２、２１４、２１６、横断歩道２２０、２２２、２２４、歩道２４０、および一時停止標識２５０、２５２のような道路特徴の形状、位置、および他の特性を識別する情報を含む。図示されていないが、マップ情報はさらに、車両を運転することができる道路内の位置を画定する道路区分またはレールを識別し得る。一例として、レールは、２つの車線境界線間に、または車線の中央の近くに配置され、車線の形状および向き（通行方向）に沿って配置され得る。これらのレールは、その後、目的地までの経路を形成するためにコンピューティングデバイスによって結合され得る。

［0039］ 道路特徴に加えて、マップ情報は駐停車禁止領域および関連するタイプを識別し得る。これらの特徴は、車両１００が通行することができるが停車してはいけないエリアを画定し得る。各々の駐停車禁止領域は、関連するタイプと共に３つ以上の辺を有するそれポリゴンとしてマップ情報内で定義され得る。例えば、交差点２０２は、交差点２０２の形状に対応するポリゴン２６０によって識別される駐停車禁止領域に関連付けられ得る。この点に関して、ポリゴン２６０は、駐停車禁止領域タイプ「交差点」に関連付けられ得る。横断歩道２２０、２２２、２２４はそれぞれ、各々の横断歩道の長方形の形状に対応するポリゴン２７０、２７２、２７４で識別される駐停車禁止領域に関連付けられ得、したがって、駐停車禁止領域タイプ「横断歩道」にさらに関連付けられ得る。上述したように、駐停車禁止エリアは、駐停車禁止領域タイプ「駐停車禁止エリア」に関連付けられ得るポリゴン２０４によって識別される。他の駐停車禁止領域は、車両が別の車線に移るために車線を横断する場合のように（図８Ａおよび図８Ｂに関する以下の説明を参照）、車両が辿るルートに基づいて識別され得る。あるいは、いくつかの領域は、標識もしくは表示（例えば、道路上のマーク）を検出して、これらの標識および表示が追加の駐停車禁止領域に対応することを判断することによって、リアルタイムで検出され得る。

［0040］ 場合によっては、駐停車禁止領域は、その領域の構造に関するさらに詳細な情報に関連付けられ得る。例えば、ポリゴン２０４は、マップ情報２００内で「Ｋｅｅｐ Ｃｌｅａｒ」エリアを表し得る。しかしながら、マップ情報２００に対応する道路の一部の鳥瞰図を示す図６を参照すると、文字の向きおよび描かれた停止線は、前方の他の車両が停車した場合に、地点Ｂに向けて移動している地点Ａの車両は駐停車禁止エリアを塞いではいけないが、地点Ｃから地点Ｄに移動して駐停車禁止エリアに入っている第２の車両は、第２の車両のような車両のために「Ｋｅｅｐ Ｃｌｅａｒ」エリアが存在するので、この制限を順守する必要はないという意図を示している。この点に関して、ポリゴン２０４は、駐停車禁止エリア２０４を順守するのに必要な通行方向および駐停車禁止エリア２０４を順守する必要がない通行方向を識別するための情報に関連付けられ得る。

［0041］ 場合によっては、駐停車禁止領域は、タイプに基づいて優先度付けされ得る。すなわち、マップ情報の各々の駐停車禁止領域は、タイプに関連付けられ得る。当然、歩行者横断中の横断歩道および歩行者横断中でない横断歩道のようないくつかのタイプは、（歩行者横断中の横断歩道と歩行者横断中でない横断歩道のような）横断中のポリゴンと横断中でないポリゴンとを区別するために、マップ情報（横断歩道として駐停車禁止エリアポリゴンを識別する）および知覚システムからの情報（歩行者が横断歩道内または横断歩道の近くにいるかどうかを識別する）の両方に基づいてリアルタイムで決定され得る。この点に関して、歩行者横断中の横断歩道は、マップ情報に含まれる横断歩道を含み得、そしてそこで、知覚システム１７２からの情報は、コンピューティングデバイス１１０に、歩行者、横断歩道付近の歩行者、または所定距離から横断歩道に接近するというような歩行者が横断歩道に進入しようとすることを示す何らかの挙動を示す歩行者が存在することを示す。同様に、歩行者横断中でない横断歩道は、マップ情報に含まれる横断歩道を含み得、そしてそこで、知覚システム１７２からの情報は、コンピューティングデバイス１１０に、横断歩道内に、または横断歩道付近に歩行者が存在しないことを示す。

［0042］ さらに、データ１３４は、タイプを、他のタイプの駐停車禁止領域に対する駐停車禁止領域の重要度または優先度値に関連付けるテーブルまたは他の組織スキームを記憶し得る。テーブル１は、駐停車禁止領域の様々なタイプに対する優先度値の一例であり、ここでは、０．１〜０．７の範囲で示されている。当然、異なる値および／または尺度が使用されても良い。

例えば、踏切は、歩行者横断中の横断歩道よりも高い優先度値を有し得る。歩行者横断中の横断歩道は、車両が現在走行している車線の優先権を有する車線横断よりも高い優先度値を有し得、交差点は、車線横断よりも高い優先度を有し得、車線横断は、「Ｋｅｅｐ Ｃｌｅａｒ」または「Ｄｏｎ’ｔ Ｂｌｏｃｋ ｔｈｅ Ｂｏｘ」と掲示されたエリアよりも高い優先度値を有し得、「Ｋｅｅｐ Ｃｌｅａｒ」または「Ｄｏｎ’ｔ Ｂｌｏｃｋ ｔｈｅ Ｂｏｘ」と掲示されたエリアは、歩行者横断中でない横断歩道よりも高い優先度値を有し得、歩行者横断中でない横断歩道は、全ての中で最低の優先度値を有し得る。

［0043］ マップ情報は、本明細書では、画像ベースのマップとして示されているが、マップ情報は完全に画像ベース（例えば、ラスター）である必要はない。例えば、マップ情報は、１つまたは複数の道路グラフまたは情報（例えば、道路、車線、交差点、およびこれらの特徴間の接続）のグラフネットワークを含み得る。各々の特徴は、グラフデータとして記憶され、地理的位置のような情報に関連付けられ得、各々の特徴が他の関連特徴（例えば、一時停止標識）と関係しているかどうかは、道路および交差点などに関係し得る。いくつかの実施例では、関連データは、特定の道路グラフの特徴の効率的な参照を可能にするために、道路グラフのグリッドベースの指標を含み得る。

［0044］ 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。

［0045］ 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。

［0046］ 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。

［0047］ 図３Ａ〜図３Ｄ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３０２、フロントガラス３０３、テールランプ／方向指示器３０４、リヤウィンドウ３０５、ドア３０６、サイドミラー３０８、タイヤ・ホイール３１０、方向指示器／駐車灯３１２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３０２、テールランプ／方向指示器３０４、および方向指示器／駐車灯３１２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３０７もシグナリングシステム１６６に関連付けられ得る。

［0048］ 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３１４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３１６、３１８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３０４および／またはサイドミラー３０８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。

［0049］ 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、最大尤度値を有する予測は、発生する可能性が最も高く、低い尤度値を有する予測は、発生する可能性が低くなり得る。

［0050］ したがって、挙動ー時間モデルは、特定の道路使用者が特定の範囲または所定時間（例えば、１０秒）で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取っ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。

［0051］ 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、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によって動力系１７４の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、動力系１７４の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。

［0052］ 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４および図５はそれぞれ、ネットワーク４６０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４１０、４２０、４３０、４４０およびストレージシステム４５０を含むシステム例４００の絵図および機能図である。システム４００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車両およびコンピューティングデバイスを含み得る。

［0053］ 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４１０、４２０、４３０、４４０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。

［0054］ ネットワーク４６０および介在ノードは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ ＬＥのような近距離通信プロトコル、Ｉｎｔｅｒｎｅｔ、Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ、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。

［0055］ 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４１０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４１０は、ネットワーク４６０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４２０、４３０、４４０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、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。

［0056］ さらに、サーバ・コンピューティング・デバイス４１０は、ネットワーク４６０を使用して、ユーザ４２２、４３２、４４２のようなユーザに情報を送信して、コンピューティングデバイス４２０、４３０、４４０のディスプレイ４２４、４３４、４４４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４２０、４３０、４４０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得る。

［0057］ 図５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４２０、４３０、４４０は、ユーザ４２２、４３２、４４２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４２４、４３４、４４４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。

［0058］ クライアント・コンピューティング・デバイス４２０、４３０、４４０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。単なる例として、クライアント・コンピューティング・デバイス４２０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４３０は、図４に示されているような「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。

［0059］ いくつかの実施例では、クライアント・コンピューティング・デバイス４４０は、ユーザ４２２、４３２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、ユーザ４４２は、コンシェルジュ・ワーク・ステーション４４０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４および図５には１つのコンシェルジュ・ワーク・ステーション４４０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が含まれ得る。

［0060］ ストレージシステム４５０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４１０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。

［0061］ メモリ１３０と同様に、ストレージシステム４５０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４１０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４５０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４５０は、図４に示されているようにネットワーク４６０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１１０、４１０、４２０、４３０、４４０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

［0062］ 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。

［0063］ 一態様では、ユーザは、クライアント・コンピューティング・デバイスに、車両を要求するためのアプリケーションをダウンロードし得る。例えば、ユーザ４２２、４３２は、ウェブサイトから直接、またはアプリケーションストアから電子メール内のリンクを介して、クライアント・コンピューティング・デバイス４２０、４３０にアプリケーションをダウンロードし得る。例えば、クライアント・コンピューティング・デバイスは、ネットワーク経由で、例えば、１つまたは複数のコンピューティングデバイス４１０に、アプリケーションの要求を送信し、それに対して、アプリケーションを受信し得る。アプリケーションは、クライアント・コンピューティング・デバイスでローカルにインストールされ得る。

［0064］ ユーザは、その後、自身のクライアント・コンピューティング・デバイスを使用して、アプリケーションにアクセスし、車両を要求し得る。一実施例として、ユーザ４３２のようなユーザは、クライアント・コンピューティング・デバイス４３０を使用して、車両に対する１つまたは複数のサーバ・コンピューティング・デバイス４１０に要求を送信し得る。要求は、ピックアップ位置もしくはエリアおよび／または目的位置もしくはエリアを識別する情報を含み得る。これに対して、１つまたは複数のサーバ・コンピューティング・デバイス４１０は、例えば、予約状況および位置に基づいて、車両を識別し、ピックアップ位置まで車両を配車し得る。この配車は、車両をユーザ（および／またはユーザのクライアント・コンピューティング・デバイス）、ピックアップ位置、および目的位置もしくはエリアに割り当てるために、ユーザ（および／またはユーザのクライアントデバイス）を識別する車両に情報を送信することを伴い得る。

［0065］ 車両１００が車両の配車の情報を受信すると、車両の１つまたは複数のコンピューティングデバイス１１０は、上述の様々な特徴を使用して車両をピックアップ位置まで操縦し得る。ユーザ、ここでは乗客が安全に車両内に乗車すると、コンピューティングデバイス１１０は、車両を目的位置までルートに沿って自律的に制御するために、必要なシステムを始動させ得る。例えば、ナビゲーションシステム１６８は、データ１３４のマップ情報を使用してマップ情報２００の一連の接続レールに沿った目的位置までの進路またはルートを決定し得る。コンピューティングデバイス１１０は、その後、上述したように、目的地に向けてルートに沿って車両を自律的に（または自律運転モードで）操縦し得る。

［0066］ 上述したように、図６は、図２のマップ情報２００の道路の一部に対応する道路の一部の例の図６００である。この点に関して、交差点６０２は交差点２０２に対応し、車線境界線６１０、６１２、６１４、６１６は車線境界線２１０、２１２、２１４、２１６に対応し、横断歩道６２０、６２２、６２４は横断歩道２２０、２２２、２２４に対応し、歩道６４０は歩道２４０に対応し、一時停止標識６５０、６５２は一時停止標識２５０、２５２に対応する。この実施例では、車両１００は、目的地（図示せず）までルート６６０に沿って進んでいる。

［0067］ 車両が目的地までのルートに沿って操縦されるときに、コンピューティングデバイスは、マップ情報と車両の知覚システムからの情報とを組み合わせて、継続的に速度プランを作成し得る。上述したように、速度プランは、今後の短時間の間に（例えば、およそ１５秒）ルートを辿るために車両の加速度を制御する方法に関する情報を提供し得る。場合によっては、速度プランは、位置（例えば、車両を停車させるための時間内の物理的位置および地点）を識別し得る。当然、車両を制御するのに使用されるときに、車両が実際に停車する正確な位置は、わずかに異なる場合があり、さらに乗り心地、快適さなどの滑らかさのために最適化され得る。

［0068］ 一実施例として、速度プランは、他の車両との離間距離を維持すること、他の物体の予測位置と時間的かつ空間的に確実に重ならないようにすること、などのような複数の制約に基づいて作成され得る。場合によっては、この速度プランの一部として、コンピューティングデバイスは、車両が今後の短時間の間に、またはルートに沿ったある程度の距離の範囲内で停車することができる理想的な位置を決定し得る。例えば、図６を参照すると、車両のコンピューティングデバイスは、ルート６６０に沿って車両１００を操縦するために速度プランを周期的に決定し得る。そのためには、歩行者６７０および停車車両６７２を識別する情報を含む知覚システム１７２からの情報がコンピューティングデバイス１１０に提供され得る。

［0069］ 速度プランを作成する際に、コンピューティングデバイスは、マップ情報で識別された駐停車禁止領域のいずれにも停車させずに車両を制御する方法を決定し得る。例えば、コンピューティングデバイス１１０は、最初に、車両の進路および現在位置に関連する駐停車禁止領域のサブセットを識別し得る。これは、ルートに沿ったある一定の距離の範囲内にある車両のルートと交差する駐停車禁止領域を含み得る。すなわち、車両から離れすぎた、または車両の現在の進路に関連しない駐停車禁止領域を考慮することは、非効率的であり得る。

［0070］ 図７は、図６の実施例６００がマップ情報２００の駐停車禁止領域と重ね合わされた図である。この実施例では、駐停車禁止領域は、ポリゴン２６０、２７０、２７２、２７４、２０４で識別されている。コンピューティングデバイス１１０は、この情報を使用して、ルート６６０に関連するマップ情報２００の駐停車禁止領域のサブセットを識別し得る。例えば、ルート６６０は、ポリゴン２６０、２７０、２７２、２０４の駐停車禁止領域と交差する。さらに、車両１００はポリゴン２０４で識別された駐停車禁止領域を通って地点Ｃから地点Ｄへと移動するので、ポリゴン２０４で識別された駐停車禁止領域はルート６６０に関連しない。したがって、ルート６６０を辿る実施例６００の車両１００の位置に対して、コンピューティングデバイス１１０は、ポリゴン２６０、２７０、２７２で識別された駐停車禁止領域を含む駐停車禁止領域のサブセットを識別し得る。

［0071］ コンピューティングデバイスは、サブセットの各々の関連駐停車禁止領域に対して、例えば、車両がその駐停車禁止領域で停車することができないという対応する制約を生成し得る。したがって、コンピューティングデバイス１１０は、車両がポリゴン２６０、２７０、２７２で識別された駐停車禁止領域のいずれでも停車することができないという制約を生成し得る。

［0072］ コンピューティングデバイスは、駐停車禁止制約の全ておよび任意の他の制約（例えば、上述の制約）を解決する速度プランを作成することを試みる場合がある。例えば、コンピューティングデバイスは、最初に、駐停車禁止領域のサブセットの制約の全てを満たす実行可能な（または、過度に加速または減速させずに、乗客にとって安全で快適な）速度プランを見つけることを試みる場合がある。すなわち、図７に戻ると、車両のコンピューティングデバイスは、停車車両６７２を避けると同時に、さらに車両がポリゴン２６０、２７０、２７２で識別された駐停車禁止領域のいずれでも停車することができないという制約を満たすように車両１００を制御する方法を決定し得る。車両１００が横断歩道６２０に到達する前に車両が停車することができる速度で移動している場合、速度プランは地点Ｅで車両を停車させることを含み得る。

［0073］ これが不可能である場合、コンピューティングデバイスは、最低優先度の制約を緩和して、再度速度プランの作成を試みる場合がある。このようにサブセットの最低優先度値の駐停車禁止領域を無視することは、実行可能な速度プランが作成されるまで、必要に応じて何度も繰り返され得る。

［0074］ 上述したように、マップ情報で識別された各々の駐停車禁止領域は、優先度値に関連付けられ得る。これらの優先度値は、マップ情報の他の駐停車禁止領域に対する重要度または優先度を識別し得る。すなわち、車両が低い優先度値を有するエリアでの停車より、最高優先度値または高い優先度値を有するエリアでの停車を回避することがより重要であり得る。低い優先度値の駐停車禁止領域を避けることができない場合、コンピューティングデバイスは、駐停車禁止領域に対する制約を単に無視し得る（または、車両を停車させるための可能な位置として速度プラン内にこの領域を含め得る）。

［0075］ 図７の実施例に戻ると、サブセットは、ポリゴン２６０、２７０、２７２で識別された駐停車禁止領域を含む。ポリゴン２６０は、交差点２０２、６０２に対応し、ポリゴン２７０は、横断歩道２２０、６２０に対応し、ポリゴン２７０は、横断歩道２２０、６２０に対応する。この場合、歩行者６７０が歩道６４０から横断歩道６２２に接近しているので、横断歩道６２０は歩行者横断中でない横断歩道であるが、横断歩道６２２は歩行者横断中の横断歩道である。この点に関して、コンピューティングデバイスは、横断歩道６２０内の第１の距離（例えば、およそ１ｍ）の範囲内に歩行者がいない、または第２の距離（例えば、およそ３ｍ）の範囲から横断歩道６２０に接近している歩行者がいないので、横断歩道６２０を歩行者横断中でない横断歩道として識別し得る。同様に、コンピューティングデバイス１１０は、歩行者６７０が歩道６４０から横断歩道６２２に接近しているとの識別に基づいて、横断歩道６２２を歩行者横断中の横断歩道として識別し得る。上述したように、横断歩道６２２は歩行者横断中の横断歩道であるので、交差点６０２および歩行者横断中でない横断歩道６２０よりも高い優先度値を有し得る。さらに、交差点６０２は、横断歩道６２０よりも高い優先度値を有し得る。

［0076］ この実施例では、コンピューティングデバイスがサブセットの駐停車禁止領域の全ての制約を満たす速度プランを決定することができない場合、横断歩道２２０、６２０に対応するポリゴン２７２は、ポリゴン２７２に対応する駐停車禁止領域が最低優先度値を有するので無視され得る。したがって、コンピューティングデバイス１１０は、ポリゴン２６０、２７０内での停車を回避するが、ポリゴン２７２内では停車することができるという実行可能な速度プランを決定することを試みる場合がある。すなわち、コンピューティングデバイスは、歩行者横断中でない横断歩道（横断歩道６２２）を避けるためより、歩行者横断中の横断歩道（横断歩道６２０）または交差点（交差点６０２）を避けるために車両を急に減速させる可能性が高くなり得る。したがって、この実施例では、コンピューティングデバイスは、横断歩道６２０内の地点Ｆで車両１００を停車させることを含む速度プランを作成し得る。

［0077］ ここでも同様に、このようにサブセットの最低優先度値の駐停車禁止領域を無視することは、実行可能な速度プランが作成されるまで、必要に応じて何度も繰り返され得る。すなわち、このプロセスはサブセットが空になるまで繰り返され得る。

［0078］ しかしながら、場合によっては、実行可能な速度プランが不可能である場合がある。すなわち、図７の実施例に戻ると、コンピューティングデバイスは、サブセットの駐停車禁止領域の全てを無視している（すなわち、ポリゴン２６０、２７０、２７２によって識別された駐停車禁止領域の全てが無視されている）場合であっても、車両が停車車両６７２に到達する前に車両１００を安全に停車させることができる速度プランを作成することができない場合がある。この例では、高い優先度の領域を塞ぐことが避けられない場合、コンピューティングデバイスは、車線間で変更する、曲がる、後退する、脇に寄る、助けを求めるなどの何らかのタイプの調整措置を講じることを含む速度プランを作成し得る。

［0079］ コンピューティングデバイスは、速度プランを使用して車両を制御し得る。さらに、これは、車両の加速または減速を制御することを伴い得る。上述したように、場合によっては、速度プランは、速度プランで（空間的および／または時間的に）定義された位置で車両を停車させることを含み得る。当然、速度プランが車両を制御するのに使用されるときに、車両が実際に停車する正確な位置は、速度プランの位置とはわずかに異なる場合があり、さらに乗り心地、快適さなどの滑らかさのために最適化され得る。

［0080］ 停車は、例えば、他の物体（例えば、実施例６００の停車車両６７２、道路の物体もしくはがれき、信号機、歩行者など）、予測される物体位置（例えば、別の車両が停車しそうな位置）、遮蔽（例えば、コンピューティングデバイス１１０が別の物体の後にある物体の存在を除外することができない状況）、車両が停車しなければならないゾーン（例えば、建設エリア、マップ情報の縁部、料金所のような政策ゾーン、踏切など）、車両故障もしくは他のシステムの問題、車両を停車させるようにとの乗客もしくは遠隔の要求もしくはコマンドなどを含む様々な異なる理由から必然的に生じ得る。

［0081］ 速度プランは、周期的に、例えば、１秒ごとに、もしくはおよそ数秒ごとに複数回作成され得る。この点に関して、コンピューティングデバイスは、直近で作成された速度プランに従って車両を制御して、直近の速度プランに従う停車位置で車両を停車させ得る。

［0082］ 場合によっては、他の車両が停車しており、車両の前で物理的に重なっているので、車両は停車され得る。駐停車禁止領域の１つにおける停車を避けるために、速度プランの決定の一部として、コンピューティングデバイスは、他の車両の挙動を観察して、これらの他の車両が急停車した場合に停車しそうな場所を予測し得る。

［0083］ 各々の車両の停車場所を予想する以外に、車両のコンピューティングデバイスは、予測モデル（他の車両がまだ停車していない場合）に基づいて、車両の前の車両が互いに（または他の車両の前の別の車両）が停車する可能性も考慮し得る。コンピューティングデバイスは、他の車両が停車しそうであることを暗示するような事前の特徴がないまたは減速が見られない場合のように、上記の可能性が非常に低い場合に、停車している車両を無視することを選択し得る。

［0084］ コンピューティングデバイスは、予測を行うために、実際に観察された重なる車両の後部の形状およびサイズを考慮して車両の推定長さを提供するモデルを使用して、各々の重なる車両が個々に占有する距離および重なる車両間でどのくらいのスペースが空いているかを推定し得る。これらの予測は、その後、任意の関連駐停車禁止領域の優先度に従って停車するための適切な位置を見つける、または必要に応じて調整措置を講じることを試みるのに使用され得る。

［0085］ さらに別の実施例では、コンピューティングデバイスは、実際に、駐停車禁止領域に関連付けられた制約を単に無視するのではなく、駐停車禁止領域応じて初期設定を調節し得る。例えば、初期設定の最低必要間隔値、または駐停車禁止領域で、または駐停車禁止領域付近で停車したときの許容される重なりの許容量が存在し得る。この値は、負の距離（重なりがある）から正の距離（車両と領域との間の何らかのバッファゾーンとの重なりがない）の範囲であり得る。さらに、この値は、実行可能な停車プランを作成するために調節され得る。一実施例として、最低必要間隔値は、車両を低優先度の駐停車禁止領域のポリゴンに進入させることができるように調節され得る。代替形態として、または追加形態として、コンピューティングデバイスは、高い優先度の駐停車禁止領域との重なり量を低減するために車両と別の車両との離間距離を調節し得る。

［0086］ 初期設定応答を調節することによって、車両は、危険であり得る調整措置を講じる必要なく、２つの駐停車禁止領域間に、より十分に収まり得る。例えば、車両は、中央分離帯で左折する場合、車線を横断して停車するのを避けるために、２つの領域間で停車する必要が生じ得る。当然、領域の形状は、これらの領域間のエリアは車両が一方または両方の領域と重なることなく停車するのに不十分であることを意味し得る。例えば、図８Ａの実施例８００に示されているように、車両１００は、無防備に複数の車線を横断して左折しようとしている。そのためには、車両は、車線８３０、８３２、８３４をそれぞれ横断して停車することに対応するポリゴン８４０、８４２、８４４によって識別された駐停車禁止領域を通過しなければならない。この実施例では、サブセットは、ポリゴン８４０、８４２、８４４で識別された駐停車禁止領域を含み得る。これらのポリゴンの各々は、その後、上述したように、制約を生成し、速度プランを作成するのに使用され得る。

［0087］ 場合によっては、車両は、車線８３４からの接近する車両１１０が通行するのを待つために、曲がり終える前に停車しなければならない場合がある。車両が停車せず、別の車両または物体との衝突を引き起こすのを回避するために、コンピューティングデバイスは、車両が２つのポリゴン間で出来る限り収まることができるように、少しずつポリゴンの各々を調節し、同時にルートに対する車両の向きを少しずつ変化させ得る。例えば、コンピューティングデバイスは、図８Ｂの実施例８６０に示されているように、ポリゴン８４２、８４４の形状を調節し、車両１００を操縦し得る。この実施例では、車両は、ポリゴン８４０とポリゴン８４２との間で再配向されるように操縦されて、調節されたポリゴン８４２’とポリゴン８４４’との間で出来る限り収まるようになる。明確にするために、図８Ｂでは、ポリゴン８４２、８４４の元のサイズおよびお形状は、破線で示されている。したがって、車両１００のルート８１０は、ルート８７０にわずかに変更される。

［0088］ 図９は、車両１００を自律運転モードで操縦するために車両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９００の一例である。ブロック９１０において、車両は、予め記憶されているマップ情報を使用してルートに沿って自律運転モードで操縦される。この予め記憶されているマップ情報は、車両が停車してはいけないが自律運転モードで通行することは可能である複数の駐停車禁止領域を識別する。さらに、複数の駐停車禁止領域の各々の駐停車禁止領域は、優先度値に関連付けられる。ブロック９２０において、複数の駐停車禁止領域のサブセットは、ルートに基づいて識別される。ブロック９３０において、複数の駐停車禁止領域のサブセットの駐停車禁止領域に関連付けられた優先度値に基づいて、車両を停車させるための速度プランが作成され、速度プランは、車両を停車させる位置を識別する。ブロック９４０において、速度プランを使用して、車両をその位置で停車させる。

［0089］ 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。

［0090］ 本明細書に記載されている技術は、例えば、自律走行車の速度プランニングのような広範囲の産業上の利用可能性を有する。

Claims (20)

1. 自律運転モードで車両を操縦する方法であって、
   １つまたは複数のプロセッサによって、前記車両が停車してはいけないが自律運転モードで通行することは可能である複数の駐停車禁止領域を識別する予め記憶されているマップ情報を使用して前記車両をルートに沿って自律運転モードで操縦するステップと、
   前記１つまたは複数のプロセッサによって、前記複数の駐停車禁止領域のサブセットを前記ルートに基づいて識別するステップと、
   前記１つまたは複数のプロセッサによって、前記複数の駐停車禁止領域の前記サブセットの駐停車禁止領域に関連付けられた優先度値に基づいて前記車両を停車させるための速度プランであって、前記車両を停車させる位置を識別する速度プランを作成するステップと、
   前記１つまたは複数のプロセッサによって、前記速度プランを使用して、前記車両を停車させるステップと
   を含む、前記方法。
2. 前記速度プランを決定するステップは、前記複数の駐停車禁止領域の前記サブセットの所与の駐停車禁止領域に対する初期設定の最低必要間隔値を調節するステップを含み、前記所与の駐停車禁止領域は、前記複数の駐停車禁止領域の前記サブセットの駐停車禁止領域の全てのうちで最低の優先度値を有し、前記初期設定の最低必要間隔値は、前記所与の駐停車禁止領域との重なりの許容量を定義する、請求項１に記載の方法。
3. 前記速度プランを決定するステップは、前記複数の駐停車禁止領域の前記サブセットの所与の駐停車禁止領域を調節するステップを含み、前記所与の駐停車禁止領域は、前記複数の駐停車禁止領域の前記サブセットの駐停車禁止領域の全てのうちで最低の優先度値を有する、請求項１に記載の方法。
4. 前記速度プランは、前記複数の駐停車禁止領域の前記サブセットの特定の駐停車禁止領域内での停車を回避し、前記特定の駐停車禁止領域は、前記複数の駐停車禁止領域の前記サブセットの駐停車禁止領域の全てのうちで最高の優先度値に関連付けられる、請求項１に記載の方法。
5. 前記複数の駐停車禁止領域の前記サブセットの少なくとも１つは、歩行者横断中の横断歩道に対応し、前記複数の駐停車禁止領域の前記サブセットの少なくとも１つは、歩行者横断中でない横断歩道に対応しており、前記歩行者横断中の横断歩道は前記歩行者横断中でない横断歩道よりも高い優先度値に関連付けられる、請求項１に記載の方法。
6. 前記複数の駐停車禁止領域の前記サブセットの少なくとも１つは、歩行者横断中の横断歩道に対応し、前記複数の駐停車禁止領域の前記サブセットの少なくとも１つは、交差点に対応しており、前記歩行者横断中の横断歩道は前記交差点よりも高い優先度値に関連付けられる、請求項１に記載の方法。
7. 前記複数の駐停車禁止領域の前記サブセットの少なくとも１つは、歩行者横断中でない横断歩道に対応し、前記複数の駐停車禁止領域の前記サブセットの少なくとも１つは、交差点に対応しており、前記交差点は前記歩行者横断中でない横断歩道よりも高い優先度値に関連付けられる、請求項１に記載の方法。
8. 前記複数の駐停車禁止領域の前記サブセットの少なくとも１つは、車線を横断するエリアに対応する、請求項１に記載の方法。
9. 前記複数の駐停車禁止領域の前記サブセットの少なくとも１つは、「ｋｅｅｐ Ｃｌｅａｒ」または「Ｄｏｎ’ｔ Ｂｌｏｃｋ ｔｈｅ Ｂｏｘ」の掲示エリアに対応する、請求項１に記載の方法。
10. 前記複数の駐停車禁止領域の少なくとも１つは、踏切に対応する、請求項１に記載の方法。
11. 自律運転モードで車両を操縦するためのシステムであって、
    前記車両が停車してはいけないが自律運転モードで通行することは可能である複数の駐停車禁止領域を識別する予め記憶されているマップ情報を使用して前記車両をルートに沿って自律運転モードで操縦し、前記複数の駐停車禁止領域の各々の駐停車禁止領域は優先度値に関連付けられ、
    前記複数の駐停車禁止領域のサブセットを前記ルートに基づいて識別し、
    前記複数の駐停車禁止領域の前記サブセットの駐停車禁止領域に関連付けられた優先度値に基づいて前記車両を停車させるための速度プランであって、前記車両を停車させる位置を識別する速度プランを作成し、
    前記速度プランを使用して前記車両を停車させる
    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。
12. 前記速度プランの決定は、前記複数の駐停車禁止領域の前記サブセットの所与の駐停車禁止領域に対する初期設定の最低必要間隔値の調節を含み、前記所与の駐停車禁止領域は、前記複数の駐停車禁止領域の前記サブセットの駐停車禁止領域の全てのうちで最低の優先度値を有し、前記初期設定の最低必要間隔値は、前記所与の駐停車禁止領域との重なりの許容量を定義する、請求項１１に記載のシステム。
13. 前記速度プランの決定は、前記複数の駐停車禁止領域の前記サブセットの所与の駐停車禁止領域の調節を含み、前記所与の駐停車禁止領域は、前記複数の駐停車禁止領域の前記サブセットの駐停車禁止領域の全てのうちで最低の優先度値を有する、請求項１１に記載のシステム。
14. 前記速度プランは、前記複数の駐停車禁止領域の前記サブセットの特定の駐停車禁止領域内での停車を回避し、前記特定の駐停車禁止領域は、前記複数の駐停車禁止領域の前記サブセットの駐停車禁止領域の全てのうちで最高の優先度値に関連付けられる、請求項１１に記載のシステム。
15. 前記複数の駐停車禁止領域の前記サブセットの少なくとも１つは、歩行者横断中の横断歩道に対応し、前記複数の駐停車禁止領域の前記サブセットの少なくとも１つは、歩行者横断中でない横断歩道に対応しており、前記歩行者横断中の横断歩道は前記歩行者横断中でない横断歩道よりも高い優先度値に関連付けられる、請求項１１に記載のシステム。
16. 前記複数の駐停車禁止領域の前記サブセットの少なくとも１つは、歩行者横断中の横断歩道に対応し、前記複数の駐停車禁止領域の前記サブセットの少なくとも１つは、交差点に対応しており、前記歩行者横断中の横断歩道は前記交差点よりも高い優先度値に関連付けられる、請求項１１に記載のシステム。
17. 前記複数の駐停車禁止領域の前記サブセットの少なくとも１つは、歩行者横断中でない横断歩道に対応し、前記複数の駐停車禁止領域の前記サブセットの少なくとも１つは、交差点に対応しており、前記交差点は前記歩行者横断中でない横断歩道よりも高い優先度値に関連付けられる、請求項１１に記載のシステム。
18. 前記車両をさらに備える、請求項１１に記載のシステム。
19. 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り、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を自律運転モードで操縦する方法を実行させ、前記方法は、
    １つまたは複数のプロセッサによって、前記車両が停車してはいけないが自律運転モードで通行することは可能である複数の駐停車禁止領域を識別する予め記憶されているマップ情報を使用して前記車両をルートに沿って自律運転モードで操縦するステップと、
    前記１つまたは複数のプロセッサによって、前記複数の駐停車禁止領域のサブセットを前記ルートに基づいて識別するステップと、
    前記１つまたは複数のプロセッサによって、前記複数の駐停車禁止領域の前記サブセットの駐停車禁止領域に関連付けられた優先度値に基づいて前記車両を停車させるための速度プランであって、前記車両を停車させる位置を識別する速度プランを作成するステップと、
    前記１つまたは複数のプロセッサによって、前記速度プランを使用して、前記車両を停車させるステップと
    を含む、非一時的なコンピュータ可読媒体。
20. 前記速度プランを決定するステップは、前記複数の駐停車禁止領域の前記サブセットの所与の駐停車禁止領域の調節を含み、前記所与の駐停車禁止領域は、前記複数の駐停車禁止領域の前記サブセットの駐停車禁止領域の全てのうちで最低の優先度値を有する、請求項１９に記載の媒体。

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