JP2020015490A - 冗長超音波レーダを備える自律走行車｛ ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｄｒｉｖｉｎｇ ｖｅｈｉｃｌｅｓ ｗｉｔｈ ｒｅｄｕｎｄａｎｔ ｕｌｔｒａｓｏｎｉｃ ｒａｄａｒ ｝ - Google Patents

冗長超音波レーダを備える自律走行車｛ ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｄｒｉｖｉｎｇ ｖｅｈｉｃｌｅｓ ｗｉｔｈ ｒｅｄｕｎｄａｎｔ ｕｌｔｒａｓｏｎｉｃ ｒａｄａｒ ｝ Download PDF

Info

Publication number
JP2020015490A
JP2020015490A JP2019110851A JP2019110851A JP2020015490A JP 2020015490 A JP2020015490 A JP 2020015490A JP 2019110851 A JP2019110851 A JP 2019110851A JP 2019110851 A JP2019110851 A JP 2019110851A JP 2020015490 A JP2020015490 A JP 2020015490A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
autonomous vehicle
ultrasonic
sensors
sensor
ultrasonic sensor
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2019110851A
Other languages
English (en)
Other versions
JP7102370B2 (ja
Inventor
ファン・ジュ
Fan Zhu
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Baidu USA LLC
Original Assignee
Baidu USA LLC
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Baidu USA LLC filed Critical Baidu USA LLC
Publication of JP2020015490A publication Critical patent/JP2020015490A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7102370B2 publication Critical patent/JP7102370B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0255—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using acoustic signals, e.g. ultra-sonic singals
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
    • B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/86—Combinations of radar systems with non-radar systems, e.g. sonar, direction finder
    • G01S13/865—Combination of radar systems with lidar systems
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0234—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using optical markers or beacons
    • G05D1/0236—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using optical markers or beacons in combination with a laser
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/08—Active safety systems predicting or avoiding probable or impending collision or attempting to minimise its consequences
    • B60W30/095—Predicting travel path or likelihood of collision
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/14—Adaptive cruise control
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/18—Propelling the vehicle
    • B60W30/18009—Propelling the vehicle related to particular drive situations
    • B60W30/18072—Coasting
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/86—Combinations of radar systems with non-radar systems, e.g. sonar, direction finder
    • G01S13/862—Combination of radar systems with sonar systems
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S15/00—Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems
    • G01S15/87—Combinations of sonar systems
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S15/00—Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems
    • G01S15/88—Sonar systems specially adapted for specific applications
    • G01S15/93—Sonar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S15/931—Sonar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/89—Lidar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G01S17/90—Lidar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging using synthetic aperture techniques
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/0088—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots characterized by the autonomous decision making process, e.g. artificial intelligence, predefined behaviours
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G05D1/0214—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory in accordance with safety or protection criteria, e.g. avoiding hazardous areas
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G05D1/0221—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory involving a learning process
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G05D1/0223—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory involving speed control of the vehicle
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0238—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using obstacle or wall sensors
    • G05D1/024—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using obstacle or wall sensors in combination with a laser
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0242—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using non-visible light signals, e.g. IR or UV signals
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0246—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0257—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using a radar
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0259—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using magnetic or electromagnetic means
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0276—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0276—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle
    • G05D1/0278—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle using satellite positioning signals, e.g. GPS
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0276—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle
    • G05D1/028—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle using a RF signal
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2420/00—Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
    • B60W2420/40—Photo, light or radio wave sensitive means, e.g. infrared sensors
    • B60W2420/408—Radar; Laser, e.g. lidar
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2420/00—Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
    • B60W2420/54—Audio sensitive means, e.g. ultrasound
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2510/00—Input parameters relating to a particular sub-units
    • B60W2510/06—Combustion engines, Gas turbines
    • B60W2510/0638—Engine speed
    • B60W2510/0647—Coasting condition
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/93—Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S17/931—Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G01S2013/9318—Controlling the steering
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G01S2013/93185—Controlling the brakes
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G01S2013/9319—Controlling the accelerator
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S15/00—Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems
    • G01S15/88—Sonar systems specially adapted for specific applications
    • G01S15/93—Sonar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S15/931—Sonar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G01S2015/937—Sonar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles sensor installation details
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S15/00—Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems
    • G01S15/88—Sonar systems specially adapted for specific applications
    • G01S15/93—Sonar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S15/931—Sonar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G01S2015/937—Sonar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles sensor installation details
    • G01S2015/938—Sonar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles sensor installation details in the bumper area

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
  • Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)

Abstract

【課題】自動運転における動作の計画及び制御に必要な様々なセンサデータを取得する冗長超音波レーダを備える自律走行車を提供する。【解決手段】自律走行車（ＡＤＶ）は、ＡＤＶの各位置に装着された複数のセンサを備えるセンサシステムを含む。センサは、ＬＩＤＡＲユニット、ＩＭＵユニット、ＲＡＤＡＲユニットおよび超音波センサアレイを含む。超音波センサアレイは、ＡＤＶの前方端部において各検出方向に配置されている。ＡＤＶは、センサシステムに接続されている感知モジュールと計画モジュールを含む。感知モジュールは、センサシステムのセンサから受信されたセンサデータに基づいて、ＡＤＶの周囲の走行環境を感知する。センサデータは、超音波センサから取得された超音波センサデータを含む。計画モジュールは、感知モジュールから走行環境を感知して得られた感知データに基づいて、ＡＤＶを走行させるための軌跡を計画するように構成される。【選択図】図６

Description

本願は、主に自律走行車に関する。より具体的に、本願は、冗長超音波レーダの設計を備える自律走行車に関する。
自動運転モード（例えば、ドライバーレス）で走行している車両は、乗員、特に運転手をいくつかの運転関連職務から解放することができる。自動運転モードで走行するとき、車両は搭載されたセンサを使用して様々な場所へナビゲートすることができるので、ヒューマンコンピュータインタラクションが最小限に抑えられた場合、又は乗客のいない状況などで車両を走行させることができる。
動作の計画及び制御は、自動運転における重要な操作である。多くの計画及び制御動作は、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）、光検出及び測距（ＬＩＤＡＲ）ユニット及びレーダ（ＲＡＤＡＲ）センサなどのような様々なセンサから取得されたセンサデータに基づいて実行される。しかしながら、いくつかの場合（例えば、特定の天気状況）において、これらのセンサが十分ではない場合がある。
本願の実施形態は、図面の各図において限定的ではなく例示的な形態で示され、図面における同じ図面符号は類似する素子を示す。
図１は、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。 図２は、一実施形態に係る自律走行車の例を示すブロック図である。 図３Ａは、一実施形態に係る自律走行車とともに使用される感知及び計画システムの例を示すブロック図である。 図３Ｂは、一実施形態に係る自律走行車とともに使用される感知及び計画システムの例を示すブロック図である。 図４は、一実施形態に係る自律走行車の例を示す図である。 図５は、一実施形態に係る自律走行車の例を示す図である。 図６は、一実施形態に係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。 図７は、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、説明の詳細を参照しながら本願の様々な実施形態及び態様を説明し、図面には、上記様々な実施形態が示される。以下の説明及び図面は、本願を例示するためのものであり、限定するものとして解釈されるべきではない。本願の様々な実施形態を全面的に理解するために、多くの特定の詳細を説明する。ところが、いくつかの場合には、本願の実施形態に対する簡単な説明を提供するために、周知又は従来技術の詳細について説明していない。
本明細書において、「一実施形態」又は「実施形態」とは、当該実施形態に組み合わせて説明された特定の特徴、構造又は特性が本願の少なくとも一実施形態に含まれてもよいと意味する。「一実施形態において」という表現は、本明細書全体において同一の実施形態を指すとは限らない。
本願の一態様によると、より良好な自律走行動作を実現するために、上述したセンサに加えて、その補足として冗長センサシステムを利用する。冗長センサシステムは、例えば、自律走行車（ＡＤＶ）の各位置に接続された一つ又は複数の超音波センサのセットを含む。超音波センサは、ＡＤＶの前方端部及び／又は後方端部に装着されることができる。超音波センサは、上述した他のセンサよりも精度が低い可能性があるが、価格が相対的に安価である。自律走行のための補足的測定を行うように、超音波センサを冗長センサとして使用することができる。
一実施形態によると、ＡＤＶは、ＡＤＶの各位置に装着された複数のセンサを備えるセンサシステムを含む。センサは、ＬＩＤＡＲユニット、ＩＭＵユニット、ＲＡＤＡＲユニットおよび超音波センサアレイを含む。超音波センサアレイは、ＡＤＶの前方端部において各検出方向に設置されている。ＡＤＶは、センサシステムに接続されている感知及び計画システムをさらに含む。感知及び計画システムは、感知モジュールと計画モジュールを含む。感知モジュールは、センサシステムのセンサから受信されたセンサデータに基づいて、ＡＤＶの周囲の走行環境を感知するように構成される。センサデータは、超音波センサから取得された超音波センサデータを含む。計画モジュールは、感知モジュールからの走行環境を感知して得られた感知データに基づいて、ＡＤＶを走行させるための軌跡を計画するように構成される。
一実施形態において、超音波センサは、ＡＤＶの中心に対して実質的に対称になるように、ＡＤＶの前方端部に設置されている。互いに隣接する超音波センサ同士間の距離は、約１７ｃｍないし１８ｃｍの範囲内である。複数の超音波センサのうち、ＡＤＶの最も左側の位置に設けられる第１の超音波センサと、複数の超音波センサのうち、ＡＤＶの最も右側の位置に設けられる第２の超音波センサとの間の距離は、約１．２ｍないし１．４ｍの範囲内である。互いに隣接する超音波センサ同士間の距離は、ＡＤＶの車幅に基づいて決定される。他の一実施形態によると、複数の超音波センサのうち、ＡＤＶの最も左側の位置に設けられる第１の超音波センサと、複数の超音波センサのうち、ＡＤＶの最も右側の位置に設けられる第２の超音波センサとの間の距離は、ＡＤＶの車幅に基づいて決定される。具体的な実施形態において、第１の超音波センサと第２の超音波センサとの間の距離は、ＡＤＶの車幅の約８０％である。
一実施形態によると、超音波センサのそれぞれの検出方向は、ＡＤＶの中心に対して対称になるように、ＡＤＶの前方端部から外方へ向けて配置されている。超音波センサのそれぞれの検出方向は、ＡＤＶの前方端部の前縁に設定された所定の曲線に従って配置されている。超音波センサのそれぞれの検出方向は、所定の曲線と直交する。超音波センサのそれぞれは、所定の曲線に従って配置されている。具体的な実施形態において、所定の曲線とＡＤＶの前縁との間の最大距離は、約５ｃｍである。複数の超音波センサのうち、ＡＤＶの最も左側の位置に設けられる第１の超音波センサと、複数の超音波センサのうち、ＡＤＶの最も右側の位置に設けられる第２の超音波センサとの間の距離は、ＡＤＶの車幅に基づいて決定される。第１の超音波センサと第２の超音波センサとの間の距離は、ＡＤＶの車幅の約８０％である。所定の曲線とＡＤＶの前縁との間の最大距離は、第１の超音波センサと第２の超音波センサとの間の距離の約４％ないし５％の範囲内である。
図１は、本願の一実施形態に係る自律走行車のネットワーク構成を示すブロック図である。図１を参照すると、ネットワーク構成１００は、ネットワーク１０２を介して１つ以上のサーバ１０３〜１０４に通信可能に接続される自律走行車１０１を含む。一台の自律走行車が示されているが、複数の自律走行車が、ネットワーク１０２を介して、互いに接続され、及び／又はサーバ１０３〜１０４に接続されてもよい。ネットワーク１０２は、任意のタイプのネットワークであってもよく、例えば、有線又は無線のローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネットなどのワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、セルラーネットワーク、衛星ネットワーク、又はこれらの組み合わせが挙げられる。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であってもよく、例えば、ネットワーク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、又はこれらの組み合わせが挙げられる。サーバ１０３〜１０４は、データ解析サーバ、コンテンツサーバ、交通情報サーバ、地図及び関心地点（ＭＰＯＩ）サーバ、又は位置サーバなどであってもよい。
自律走行車とは、自動運転モードになるように構成可能な車両を指し、上記自動運転モードにおいて、車両が運転手からの入力がほとんど又は全くない場合に環境を通過するようにナビゲートされる。このような自律走行車は、車両動作環境に関連する情報を検出するように構成された一つ以上のセンサを有するセンサシステムを含んでもよい。上記車両及びその関連コントローラは、検出された情報を使用して上記環境を通過するようにナビゲートする。自律走行車１０１は、手動モード、全自動運転モード、又は部分自動運転モードで動作することができる。
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、車両制御システム１１１、無線通信システム１１２、ユーザインターフェースシステム１１３、インフォティメントシステム１１４及びセンサシステム１１５を含むが、これらに限定されない。自律走行車１０１は更に、エンジン、車輪、ステアリングホイール、変速機などの従来の車両に含まれるいくつかの共通構成要素を含んでもよい。上記構成要素は、車両制御システム１１１及び／又は感知及び計画システム１１０によって様々な通信信号及び／又はコマンドで制御されることができ、これらの様々な通信信号及び／又はコマンドは、例えば加速信号又はコマンド、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などを含む。
構成要素１１０〜１１５は、インターコネクト、バス、ネットワーク、又はこ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、ホストコンピュータなしのアプリケーションでマイクロコントローラ及びデバイスが相互に通信できるように設計された車両バス規格である。これは、もともと自動車内の多重電気配線のために設計されたメッセージベースのプロトコルであるが、他の多くの環境でも使用される。
ここで、図２を参照すると、一実施形態において、センサシステム１１５は、一つ以上のカメラ２１１、全地球測位システム（ＧＰＳ）ユニット２１２、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）２１３、レーダユニット２１４並びに光検出及び測距（ＬＩＤＡＲ）ユニット２１５を含むが、これらに限定されない。ＧＰＳユニット２１２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可能な送受信機を含んでもよい。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向きの変化を検知することができる。レーダユニット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オブジェクトを検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、オブジェクトを検知するだけでなく、レーダユニット２１４は、オブジェクトの速度及び／又は進行方向をさらに検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環境内のオブジェクトを検知することができる。ＬＩＤＡＲユニット２１５は、他のシステム構成要素のほかに、一つ以上のレーザ源、レーザスキャナ、及び一つ以上の検出器を更に含むことができる。カメラ２１１は、自律走行車の周囲の環境における画像を取り込むための一つ以上の装置を含むことができる。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カメラを取り付けることによって、機械的に移動されてもよい。
名称のとおり、超音波センサ２１６は、超音波を利用して距離を測定する。センサヘッドは、超音波を射出し、目標から反射される波を受信する。超音波センサ２１６は、射出と受信の間の時間を測定することで目標との距離を測定する。
センサシステム１１５は、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、マイクロホン）などの他のセンサを更に含むことができる。オーディオセンサは、自律走行車の周囲の環境から音を取得するように構成されてもよい。ステアリングセンサは、ステアリングホイール、車両の車輪、又はそれらの組み合わせの操舵角を検知するように構成されてもよい。スロットルセンサ及びブレーキセンサそれぞれは、車両のスロットル位置及びブレーキ位置を検出する。場合によっては、スロットルセンサとブレーキセンサを統合型スロットル／ブレーキセンサとして一体化することができる。
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、スロットルユニット２０２（加速ユニットともいう）、及びブレーキユニット２０３を含むが、これらに限定されない。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ために用いられる。スロットルユニット２０２は、モータ又はエンジンの速度を制御するために用いられ、モータ又はエンジンの速度によって更に車両の速度及び加速度を制御する。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減速させることで、車両を減速させる。なお、図２に示す構成要素は、ハードウェア、ソフトウェア、又はこれらの組み合わせで実現されることができる。
図１を再び参照すると、無線通信システム１１２は、自律走行車１０１と、装置、センサ、他の車両などの外部システムとの間の通信を可能にするものである。例えば、無線通信システム１１２は、一つ以上の装置と無線で直接通信するか、又は通信ネットワークを介して無線で通信することができ、例えば、ネットワーク１０２を介してサーバ１０３〜１０４と通信することができる。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）を使用することができ、例えば、ＷｉＦｉを使用して別の構成要素又はシステムと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（登録商標）などを使用して、装置（例えば、乗客のモバイルデバイス、表示装置、車両１０１内のスピーカ）と直接通信することができる。ユーザインターフェースシステム１１３は、例えば、キーボード、タッチスクリーン表示装置、マイクロホン、及びスピーカなどを含む、車両１０１内に実現された周辺装置の部分であってもよい。
特に自動運転モードで動作するときに、自律走行車１０１の機能の一部又は全部は、感知及び計画システム１１０によって制御又は管理することができる。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、記憶装置）及びソフトウェア（例えば、オペレーティングシステム、計画及びルーティングプログラム）を備え、センサシステム１１５、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又は経路を計画し、その後、計画及び制御情報に基づいて車両１０１を走行させるようにする。あるいは、感知及び計画システム１１０を車両制御システム１１１と一体に統合することができる。
例えば、乗客としてのユーザは、例えば、ユーザインターフェースを介して、旅程の出発地及び目的地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ルート情報を取得することができ、上記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、ＭＰＯＩサーバは地図サービス及び特定の位置のＰＯＩを提供する。あるいは、そのような位置及びＭＰＯＩ情報は、感知及び計画システム１１０の永続性記憶装置にローカル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とき、感知及び計画システム１１０は交通情報システム又はサーバ（ＴＩＳ）からリアルタイム交通情報を得ることもできる。なお、サーバ１０３〜１０４は第三者エンティティによって動作されてもよい。あるいは、サーバ１０３〜１０４の機能は、感知及び計画システム１１０と統合することができる。リアルタイム交通情報、ＭＰＯＩ情報、及び位置情報、並びにセンサシステム１１５によって検出又は検知されたリアルタイムローカル環境データ（例えば、障害物、オブジェクト、周辺車両）に基づいて、感知及び計画システム１１０は、指定された目的地までに安全かつ効率的に到着するように、最適なルートを計画し、計画されたルートに従って、例えば、制御システム１１１によって車両１０１を走行させるようにする。
サーバ１０３は、様々なクライアントに対してデータ解析サービスを行うためのデータ解析システムであってもよい。一実施形態において、データ解析システム１０３は、データコレクタ１２１と機械学習エンジン１２２とを含む。データコレクタ１２１は、自律走行車又は人間の運転手によって運転される一般車両を含む様々な車両から運転統計データ１２３を収集する。運転統計データ１２３は、発行された運転コマンド（例えば、スロットル、ブレーキ、ステアリングコマンド）及び車両のセンサによって異なるタイミングで取得された車両の応答（例えば、速度、加速度、減速度、方向）を示す情報を含む。運転統計データ１２３は、異なるタイミングにおける走行環境を記述する情報、例えば、ルート（出発地位置及び目的地位置を含む）、ＭＰＯＩ、道路状況、天気状況などを更に含んでもよい。
運転統計データ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／又はモデル１２４のセットを生成又は訓練する。一実施形態において、アルゴリズム１２４は、超音波センサを利用して距離を測定するためのアルゴリズムを含んでもよい。そして、アルゴリズム１２４は、自律走行中にリアルタイムで使用されるためにＡＤＶにアップロードされてもよい。
図３Ａ及び図３Ｂは、一実施形態に係る自律走行車と共に使用される感知及び計画システムの例を示すブロック図である。システム３００は、図１の自律走行車１０１の一部として実現することができ、感知及び計画システム１１０、制御システム１１１、及びセンサシステム１１５を含むが、これらに限定されない。図３Ａ〜図３Ｂに示すように、感知及び計画システム１１０は、測位モジュール３０１、感知モジュール３０２、予測モジュール３０３、決定モジュール３０４、計画モジュール３０５、制御モジュール３０６及びルート選択モジュール３０７を含むが、これらに限定されない。
モジュール３０１〜３０７のうちの一部又は全部は、ソフトウェア、ハードウェア又はこれらの組み合わせで実現されてもよい。例えば、これらのモジュールは、永続性記憶装置３５２にインストールされ、メモリ３５１にロードされ、一つ以上のプロセッサ（図示せず）によって実行されることができる。なお、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のモジュールの一部又は全部と通信可能に接続され、又は一体化されてもよい。モジュール３０１〜３０７の一部は、集積モジュールとして一体化されることができる。
測位モジュール３０１は、自律走行車３００の現在の位置を（例えば、ＧＰＳユニット２１２により）決定し、ユーザの旅程又はルートに関連する如何なるデータを管理する。測位モジュール３０１（地図及びルートモジュールともいう）は、ユーザの旅程又はルートに関連する如何なるデータを管理する。ユーザは、例えば、ユーザインターフェースなどを介してログインして、旅程の出発地位置及び目的地を指定することができる。測位モジュール３０１は、自律走行車３００の地図及びルート情報３１１のような他の構成要素と通信して、旅程関連データを取得する。例えば、測位モジュール３０１は、位置サーバ並びに地図及びＰＯＩ（ＭＰＯＩ）サーバから位置及びルート情報を取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、地図サービス及び特定の位置のＰＯＩを提供し、地図及びルート情報３１１の一部としてキャッシュすることができる。自律走行車３００がルートに沿って移動するとき、測位モジュール３０１は交通情報システム又はサーバからリアルタイム交通情報を得ることもできる。
感知モジュール３０２は、センサシステム１１５により（超音波センサ２１６を使用することも含む）提供されたセンサデータと、測位モジュール３０１により取得された測位情報とに基づいて、周囲環境に対する感知を確定する。感知情報は、一般的な運転手が運転手により運転されている車両の周囲で感知すべきものを示すことができる。感知は、例えばオブジェクトの形態を採用する車線構成、信号機信号、他の車両の相対位置、歩行者、建築物、横断歩道、又は他の交通関連標識（例えば、止まれ標識、ゆずれ標識）などを含むことができる。車線構成は、例えば、車線の形状（例えば、直線又は曲線の形）、車線の幅、道路に含まれる車線の数、一方通行又は双方向通行、合流車線又は分岐車線、出口車線などを含む、一つ又は複数の車線を説明する情報を含む。
感知モジュール３０２は、一つ以上のカメラによって取得された画像を処理及び解析して、自律走行車の環境内のオブジェクト及び／又は特徴を認識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を含むことができる。上記オブジェクトは、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むことができる。コンピュータビジョンシステムは、オブジェクト認識アルゴリズム、ビデオトラッキング、及び他のコンピュータビジョン技術を使用することができる。いくつかの実施形態において、コンピュータビジョンシステムは、環境地図を描き、オブジェクトを追跡し、オブジェクトの速度などを推定することができる。感知モジュール３０２は、レーダ及び／又はＬＩＤＡＲのような他のセンサによって提供された他のセンサデータに基づいてオブジェクトを検出することもできる。
各オブジェクトについて、予測モジュール３０３は、各場合にオブジェクトがどのように挙動するかを予測する。この予測は、地図及びルート情報３１１と交通ルール３１２のセット、及び各タイミングで走行環境を感知して得られた感知データに基づいて実行される。例えば、オブジェクトが反対方向の車両であり、かつ現在の走行環境が交差点を含む場合、予測モジュール３０３は、車両が直進するか、又はカーブ走行するかを予測する。感知データが、交差点に信号機がないと示す場合、予測モジュール３０３は、交差点に入る前に車両が完全に停止する必要があると予測する可能性がある。感知データが、車両が現在に左折専用車線又は右折専用車線にあると示す場合、予測モジュール３０３は、車両がそれぞれ左折又は右折する可能性がより高いと予測することができる。
オブジェクトごとに対して、決定モジュール３０４は、オブジェクトをどのように対応するかを決定する。例えば、特定のオブジェクト（例えば、交差のルートにおける他の車両）及びオブジェクトを記述するメタデータ（例えば、速度、方向、操舵角）について、決定モジュール３０４はオブジェクトと遇うときに如何に対応するか（例えば、追い越し、道譲り、停止、追い抜き）を決定する。決定モジュール３０４は、交通ルール又は運転ルール３１２のようなルールセットに基づいてそのような決定を行うことができ、上記ルールセットは永続性記憶装置３５２に記憶されることができる。
ルート選択モジュール３０７は、出発地から目的地までの一つ以上のルート又は経路を提供するように構成される。ルート選択モジュール３０７は、例えば、ユーザから受信された、出発地位置から目的地位置までの所定の旅程について、地図及びルート情報３１１を取得し、出発地位置から目的地位置までのすべての可能なルート又は経路を決定する。ルート選択モジュール３０７は、確定された出発地位置から目的地位置までの各ルートに対して地形図形態の基準線を生成することができる。基準線とは、他の車両、障害物、又は交通状況などからの如何なる干渉を受けない理想的なルート又は経路を表す。つまり、道路に他の車両、歩行者又は障害物がない場合、ＡＤＶは基準線に正確に又は近接的に従うべきである。そして、地形図は決定モジュール３０４及び／又は計画モジュール３０５に提供される。決定モジュール３０４及び／又は計画モジュール３０５は、他のモジュールにより提供された他のデータ（例えば、測位モジュール３０１からの交通状况、感知モジュール３０２により感知された走行環境及び予測モジュール３０３により予測された交通状况）を考慮し、全ての走行可能なルートを検査して最適なルートのうちの一つを選択及び補正する。あるタイミングにおける特定の走行環境に応じて、ＡＤＶを制御するための実際の経路又はルートは、ルート選択モジュール３０７によって提供された基準線に近いか又は異なっていてもよい。
感知されたオブジェクトのそれぞれに対する決定に基づいて、計画モジュール３０５は、ルート選択モジュール３０７によって提供された基準線を基に、自律走行車に対して経路又はルート並びに走行パラメータ（例えば、距離、速度及び／又は操舵角）を計画する。言い換えれば、特定のオブジェクトについて、決定モジュール３０４は当該オブジェクトに対して何をするかを決定し、計画モジュール３０５はどのようにするかを決定する。例えば、特定のオブジェクトについて、決定モジュール３０４は上記オブジェクトを追い抜くかを決定することができ、計画モジュール３０５は上記オブジェクトを左側から追い抜くか又は右側から追い抜く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３０５により生成され、車両３００が次の移動周期（例えば、次のルート／経路区間）でどのように移動するかを記述する情報を含む。例えば、計画及び制御データは、車両３００に時速３０マイル（ｍｐｈ）で１０ｍ移動し、次に時速２５マイル（ｍｐｈ）で右車線に変更するように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３０６は、計画及び制御データにより限定されたルート又は経路に基づいて、適当なコマンド又は信号を車両制御システム１１１に送信することにより、自律走行車を制御及び走行させるようにする。上記計画及び制御データは、経路又はルートに沿って異なるタイミングで適当な車両配置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）を使用することにより車両をルート又は経路の第１点から第２点まで走行させるのに十分な情報を含む。
一実施形態において、計画段階は、複数の計画周期（走行サイクルともいう）で実行され、例えば、１００ミリ秒（ｍｓ）である時間間隔ごとに実行される。複数の計画周期又は走行サイクルのそれぞれについて、計画及び制御データに基づいて一つ以上の制御コマンドを発出する。すなわち、１００ｍｓごとに、計画モジュール３０５は、次のルート区間又は経路区間（例えば、目標位置及びＡＤＶが目標位置に到着するのに必要な時間を含む）を計画する。あるいは、計画モジュール３０５は、特定の速度、方向、及び／又は操舵角などをさらに特定することができる。一実施形態において、計画モジュール３０５は、次の所定期間（例えば、５秒）のルート区間又は経路区間を計画する。各計画周期について、計画モジュール３０５は、前の周期で計画された目標位置に応じて、現在の周期のための目標位置（例えば、次の５秒）を計画する。そして、制御モジュール３０６は、現在の周期における計画及び制御データに基づいて一つ以上の制御コマンド（例えば、スロットル、ブレーキ、ステアリング制御コマンド）を生成する。
なお、決定モジュール３０４及び計画モジュール３０５は、集積モジュールとして一体化されてもよい。決定モジュール３０４／計画モジュール３０５は、自律走行車の走行経路を決定するためのナビゲーションシステム又は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、自律走行車の経路に沿う移動に影響を与える一連の速度及び進行方向を決定することができ、上記経路では、最終的な目的地につながる走行車線ベースの経路に沿って自律走行車を前進させる間に、感知された障害物を実質的に回避できる。目的地は、ユーザインターフェースシステム１１３を介したユーザ入力に従って設定することができる。ナビゲーションシステムは、自律走行車が走行している間に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経路を決定するために、ＧＰＳシステム及び一つ以上の地図からのデータを取り入れることができる。
図４は、一実施形態に係る自律走行車の構成を示す図である。図４（ＡＤＶの上面図）を参照すると、ＩＭＵ、ＬＩＤＡＲ、ＲＡＤＡＲなどのような通常のセンサに加えて、超音波センサ４００Ａ〜４００Ｃのアレイ（超音波センサ４００と総称される）もＡＤＶの前方端部に装着されている。
図５は、一実施形態に係る自律走行車の上面図を示す図（図４の拡大図）である。ＡＤＶ５００は、上述したＡＤＶの一部として実現することができる。図５を参照すると、超音波センサ４００のアレイは、ＡＤＶ５００の前方端部に装着することができる。一実施形態において、超音波センサ４００は、ＡＤＶの中心に対して実質的に対称になるようにＡＤＶの前方端部に配置される。特定の実施形態において、隣接する超音波センサ（例えば、超音波センサ４００Ａ〜４００Ｂ）同士間の距離は、約１７ｃｍないし１８ｃｍの範囲内である。
複数の超音波センサのうち、ＡＤＶ５００の最も左側の位置に設けられる第１の超音波センサ（例えば、センサ４００Ａ）と、複数の超音波センサのうち、ＡＤＶ５００の最も右側の位置に設けられる第２の超音波センサ（例えば、センサ４００Ｃ）との間の距離５０１は、約１．２ｍないし１．４ｍの範囲内である。一実施形態において、互いに隣接する超音波センサ（例えば、センサ４００Ａ〜４００Ｂ）同士間の距離は、ＡＤＶ５００の車幅に基づいて決定される。もう一つの実施形態によると、最も左側のセンサ４００Ａと最も右側のセンサ４００Ｃとの間の距離５０１は、ＡＤＶ５００の車幅に基づいて決定される。具体的な実施形態において、センサ４００Ａとセンサ４００Ｃとの間の距離５０１は、ＡＤＶ５００の車幅の約８０％である。
一実施形態によると、超音波センサ４００のそれぞれの検出方向（例えば、前方に向かう矢印で示す）は、ＡＤＶ５００の中心に対して対称になるように配置され、ＡＤＶ５００の前方端部から外方に向けて配置される。超音波センサのそれぞれの検出方向は、ＡＤＶ５００の前方端部の前縁に設けられた所定の曲線に従って配置される。超音波センサ４００のそれぞれの検出方向は、所定の曲線５１０と直交する。超音波センサ４００のそれぞれは、所定の曲線５１０に従って配置される。
具体的な実施形態において、所定の曲線とＡＤＶの前縁との間の最大距離５０２は、約５ｃｍである。ＡＤＶ５００の最も左側のセンサ４００Ａと、最も右側のセンサ４００Ｃとの間の距離５０１は、ＡＤＶ５００の車幅に基づいて決定される。超音波センサ４００Ａと超音波センサ４００Ｃとの間の距離５０１は、ＡＤＶ５００の車幅の約８０％である。一実施形態において、所定の曲線５１０とＡＤＶ５００の前縁との間の最大距離５０２は、第１の超音波センサ４００Ａと第２の超音波センサ４００Ｃとの間の距離５０１の約４％ないし５％の範囲内である。
図６は、一実施形態に係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。プロセス６００は、ソフトウェア、ハードウェア、又はそれらの組み合わせを含む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６００は、上述したＡＤＶ３００によって実行されることができる。図６を参照すると、処理６０１において、複数のセンサが提供され、複数のセンサは、ＡＤＶの複数の位置に配置される。センサは、ＬＩＤＡＲユニット、ＩＭＵユニット、ＲＡＤＡＲユニットおよび超音波センサアレイを含む。超音波センサアレイは、ＡＤＶの前方端部において複数の検出方向に設置される。処理６０２において、処理ロジックは、センサシステムのセンサから受信されたセンサデータ（超音波センサから取得された超音波センサデータを含む）に基づいて、ＡＤＶの周囲の走行環境を感知する。処理６０３において、処理ロジックは、感知モジュールからの、走行環境を感知して得られた感知データに基づいて、ＡＤＶを走行させるための軌跡を計画する。
なお、以上に例示及び説明された構成要素の一部又は全ては、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されることができる。例えば、このような構成要素は、永続性記憶装置にインストールされ記憶されたソフトウェアとして実現されてもよく、上記ソフトウェアは、本願にわたって記載されたプロセス又は動作を実現するように、プロセッサ（図示せず）でメモリにロードして実行されてもよい。あるいは、このような構成要素は、集積回路（例えば、特定用途向け集積回路又はＡＳＩＣ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、又はフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）のような専用ハードウェアにプログラミング又は埋め込まれた実行可能なコードとして実現されてもよく、上記実行可能なコードはアプリケーションからの対応するドライバー及び／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、このような構成要素は、ソフトウェア構成要素が一つ以上の特定の命令によってアクセス可能な命令セットの一部として、プロセッサ又はプロセッサコアにおける特定のハードウェアロジックとして実現されることができる。
図７は、本願の一実施形態と共に使用可能なデータ処理システムの例を示すブロック図である。例えば、システム１５００は、上記プロセス又は方法のいずれかを実行する上記データ処理システムのいずれか（例えば、図１の感知及び計画システム１１０、又はサーバ１０３〜１０４のいずれか）を表すことができる。システム１５００は、複数の異なる構成要素を含むことができる。これらの構成要素は、集積回路（ＩＣ）、集積回路の一部、ディスクリート型電子デバイス、又は回路基板（例えば、コンピュータシステムのマザーボード若しくはアドインカード）に適するその他のモジュールとして実現されることができ、又は、他の形態でコンピュータシステムのシャーシ内に組み込まれる構成要素として実現されることができる。
なお、システム１５００は、コンピュータシステムの複数の構成要素の高レベルビューを示すことを意図している。しかしながら、理解すべきのは、いくつかの実施例において付加的構成要素が存在してもよく、また、その他の実施例において示された構成要素を異なる配置にすることが可能である。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、メディアプレヤー、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、スマートウォッチ、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ー又はハブ、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、又はこれらの組み合わせを表すことができる。さらに、単一の機械又はシステムのみが示されたが、「機械」又は「システム」という用語は、本明細書で説明されるいずれか一種以上の方法を実現するための、単独で又は共同で一つ（又は複数）の命令セットを実行する機械又はシステムのいずれかの組み合わせも含まれると解釈されるものとする。
一実施形態において、システム１５００は、バス又はインターコネクト１５１０を介して接続される、プロセッサ１５０１と、メモリ１５０３と、装置１５０５〜１５０８とを含む。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が含まれる単一のプロセッサ又は複数のプロセッサを表すことができる。プロセッサ１５０１は、マイクロプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）などのような、一つ以上の汎用プロセッサを表すことができる。より具体的には、プロセッサ１５０１は、複雑命令セットコンピューティング（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小命令セットコンピューティング（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長命令語（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサ、又はその他の命令セットを実行するプロセッサ、又は命令セットの組み合わせを実行するプロセッサであってもよい。プロセッサ１５０１は更に、例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、セルラー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）、デジタルシグナルプロセッサ（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、暗号化プロセッサ、コプロセッサ、組込みプロセッサ、又は命令を処理可能な任意の他のタイプのロジックのような、一つ以上の専用プロセッサであってもよい。
プロセッサ１５０１は、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く、上記システムの様々な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機能することができる。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、本明細書で説明される動作及びステップを実行するための命令を実行するように構成される。システム１５００は、さらに所望による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含むことができ、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／又は表示装置を含むことができる。
プロセッサ１５０１は、メモリ１５０３と通信することができ、メモリ１５０３は、一実施形態において、所定量のシステムメモリを提供するための複数のメモリ装置によって実現されることができる。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）、又はその他のタイプの記憶装置のような、一つ以上の揮発性記憶（又はメモリ）装置を含むことができる。メモリ１５０３は、プロセッサ１５０１又はその他の任意の装置により実行される命令シーケンスを含む情報を記憶することができる。例えば、様々なオペレーティングシステム、デバイスドライバ、ファームウェア（例えば、ベーシックインプット／アウトプットシステム又は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、プロセッサ１５０１により実行されることができる。オペレーティングシステムは、例えば、ロボットオペレーティングシステム（ＲＯＳ）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）社のＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）オペレーティングシステム、アップル社のＭａｃＯＳ（登録商標）／ｉＯＳ（登録商標）、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）社のＡｎｄｒｏｉｄ（登録商標）、ＬＩＮＵＸ、ＵＮＩＸ（登録商標）、又はその他のリアルタイム若しくは組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、さらに、ネットワークインターフェース装置１５０５、所望による入力装置１５０６、及びその他の所望によるＩ／Ｏ装置１５０７を含む装置１５０５〜１５０８のようなＩ／Ｏ装置を含むことができる。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）を含むことができる。上記無線送受信機は、ＷｉＦｉ送受信機、赤外線送受信機、ブルートゥース（登録商標）送受信機、ＷｉＭａｘ送受信機、無線携帯電話送受信機、衛星送受信機（例えば、全地球測位システム（ＧＰＳ）送受信機）、又はその他の無線周波数（ＲＦ）送受信機、又はこれらの組み合わせであってもよい。ＮＩＣは、イーサネット（登録商標）カードであってもよい。
入力装置１５０６は、マウス、タッチパネル、タッチスクリーン（表示装置１５０４と統合されてもよい）、ポインター装置（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）を含むことができる。例えば、入力装置１５０６は、タッチスクリーンと接続するタッチスクリーンコントローラを含むことができる。タッチスクリーン及びタッチスクリーンコントローラは、例えば、様々なタッチ感応技術（コンデンサ、抵抗、赤外線、及び表面弾性波の技術を含むが、これらに限定されない）のいずれか、並びにその他の近接センサアレイ、又は、タッチスクリーンと接触する一つ以上の点を確定するためのその他の素子を用いて、それらの接触及び移動又は間欠を検出することができる。
Ｉ／Ｏ装置１５０７は、音声装置を含むことができる。音声装置は、音声認識、音声複製、デジタル記録、及び／又は電話機能のような音声サポート機能を促進するために、スピーカ及び／又はマイクロホンを含んでもよい。その他のＩ／Ｏ装置１５０７は、さらに、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）ポート、パラレルポート、シリアルポート、プリンタ、ネットワークインターフェース、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、コンパス、近接センサのようなモーションセンサなど）、又はこれらの組み合わせを含むことができる。装置１５０７は、さらに結像処理サブシステム（例えば、カメラ）を含むことができ、上記結像処理サブシステムは、写真及びビデオ断片の記録のようなカメラ機能を促進するための、電荷結合素子（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含むことができる。いくつかのセンサは、センサハブ（図示せず）を介してインターコネクト１５１０に接続されることができ、キーボード又はサーマルセンサのようなその他の装置はシステム１５００の具体的な配置又は設計により、組込みコントローラ（図示せず）により制御されることができる。
データ、アプリケーション、一つ以上のオペレーティングシステムなどの情報の永続性記憶を提供するために、プロセッサ１５０１には、大容量記憶装置（図示せず）が接続されることができる。様々な実施形態において、より薄くてより軽量なシステム設計を可能にしながら、システムの応答性を向上するために、このような大容量記憶装置は、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。しかしながら、その他の実施形態において、大容量記憶装置は、主にハードディスクドライブ（ＨＤＤ）を使用して実現することができ、より小さい容量のＳＳＤ記憶装置をＳＳＤキャッシュとして機能することで、停電イベントの間にコンテキスト状態及び他のそのような情報の不揮発性記憶を可能にし、それによりシステム動作が再開するときに通電を速く実現することができる。また、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）を介してプロセッサ１５０１に接続されることができる。このようなフラッシュデバイスは、上記システムのＢＩＯＳ及びその他のファームウェアを含むシステムソフトウェアの不揮発性記憶のために機能することができる。
記憶装置１５０８は、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媒体ともいう）を含むことができ、上記コンピュータアクセス可能な記憶媒体１５０９には、本明細書で記載されたいずれか一種以上の方法又は機能を具現化する一つ以上の命令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）が記憶されている。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、感知モジュール３０２、計画モジュール３０５及び／又は制御モジュール３０６などの上記構成要素のいずれかを表すことができる。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、メモリ１５０３、及びプロセッサ１５０１による実行中に、メモリ１５０３内及び／又はプロセッサ１５０１内に完全的に又は少なくとも部分的に存在してもよく、データ処理システム１５００、メモリ１５０３、及びプロセッサ１５０１も機械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を永続的に記憶するために用いることができる。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るが、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、上記一つ以上の命令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とサーバ）を含むと解釈されるものとする。また、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、命令セットを記憶又は符号化できる任意の媒体を含むと解釈されるものであり、上記命令セットは機械により実行され、本願のいずれか一種以上の方法を上記機械に実行させるためのものである。それゆえに、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、ソリッドステートメモリ、光学媒体及び磁気媒体、又はその他の任意の非一時的な機械可読媒体を含むが、これらに限定されないと解釈されるものとする。
本明細書に記載の処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８、構成要素及びその他の特徴は、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又は類似の装置）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、ハードウェア装置におけるファームウェア又は機能性回路として実現されてもよい。さらに、処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、ハードウェア装置と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様々な構成要素を有するものとして示されているが、構成要素を相互接続する任意の特定のアーキテクチャ又は方式を表すことを意図するものではなく、そのような詳細は、本願の実施形態とは密接な関係がない。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／又はその他のデータ処理システムも、本願の実施形態と共に使用することができることを理解されたい。
上記具体的な説明の一部は、既に、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と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る、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。本明細書では、一般的に、アルゴリズムは、所望の結果につながるセルフコンシステントシーケンスと考えられる。これらの動作は、物理量の物理的処置が必要なものである。
しかしながら、念頭に置くべきことは、これらの用語及び類似の用語の全ては、適切な物理量に関連付けられるものであり、これらの量を標識しやすくするためのものに過ぎない。以上の説明で他に明示的に記載されていない限り、本明細書の全体にわたって理解すべきことは、用語（例えば、添付された特許請求の範囲に記載のもの）による説明とは、コンピュータシステム、又は類似の電子計算装置の動作及びプロセスを指し、上記コンピュータシステム又は電子計算装置は、コンピュータシステムのレジスタ及びメモリにおける物理（電子）量として示されたデータを制御するとともに、上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このようなその他の情報記憶装置、伝送又は表示装置において同様に物理量として示された別のデータに変換する。
本願の実施形態は、本明細書の動作を実行するための装置にも関する。このようなコンピュータプログラムは、非一時的なコンピュータ可読媒体に記憶される。機械可読媒体は、機械（例えば、コンピュータ）により読み取り可能な形式で情報を記憶するための任意のメカニズムを含む。例えば、機械可読（例えば、コンピュータ可読）媒体は、機械（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、光学記憶媒体、フラッシュメモリ装置）を含む。
上述した図面において説明されたプロセス又は方法は、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジックなど）、ソフトウェア（例えば、非一時的なコンピュータ可読媒体に具現化されるもの）、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ることができる。上記プロセス又は方法は、以上で特定の順序に応じて説明されたが、上記動作の一部が異なる順序で実行されてもよいことを理解されたい。また、一部の動作は、順番ではなく並行して実行されてもよい。
本願の実施形態は、いずれの特定のプログラミング言語を参照することなく記載されている。理解すべきことは、本明細書に記載の本願の実施形態の教示を実現するために、様々なプログラミング言語を使用することができる。
上記明細書において、本願の実施形態は、既にその具体的な例示的な実施形態を参照しながら記載された。明らかなように、添付された特許請求の範囲に記載された本願のより広い趣旨及び範囲を逸脱しない限り、本発明に対して様々な変更を行うことができる。それゆえに、本明細書及び図面は、限定的な意味でなく、例示的な意味で理解されるべきである。
本願は、主に自律走行車に関する。より具体的に、本願は、冗長超音波レーダの設計を備える自律走行車に関する。
自動運転モード（例えば、ドライバーレス）で走行している車両は、乗員、特に運転手をいくつかの運転関連職務から解放することができる。自動運転モードで走行するとき、車両は搭載されたセンサを使用して様々な場所へナビゲートすることができるので、ヒューマンコンピュータインタラクションが最小限に抑えられた場合、又は乗客のいない状況などで車両を走行させることができる。
動作の計画及び制御は、自動運転における重要な操作である。多くの計画及び制御動作は、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）、光検出及び測距（ＬＩＤＡＲ）ユニット及びレーダ（ＲＡＤＡＲ）センサなどのような様々なセンサから取得されたセンサデータに基づいて実行される。しかしながら、いくつかの場合（例えば、特定の天気状況）において、これらのセンサが十分ではない場合がある。
本願の一実施形態は、自律走行車であって、自律走行車（ＡＤＶ）の複数の位置に装着された複数のセンサを備えるセンサシステムであって、前記複数のセンサは、光検出及び測距（ＬＩＤＡＲ）ユニットと、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）と、レーダ（ＲＡＤＡＲ）ユニットと、超音波センサアレイとを含み、前記超音波センサアレイは、前記自律走行車の前方端部において複数の検出方向に配置されているセンサシステムと、前記センサシステムに接続されている感知及び計画システムであって、前記感知及び計画システムは、前記センサシステムの前記複数のセンサから受信された、前記超音波センサから取得された超音波センサデータを含むセンサデータに基づいて、前記自律走行車の周囲の走行環境を感知するように構成される感知モジュールと、前記感知モジュールから前記走行環境を感知して得られた感知データに基づいて、前記自律走行車を走行させるための軌跡を計画するように構成される計画モジュールとを含む感知及び計画システムと、を備える自律走行車を提供する。
本願のもう一つの実施形態は、自律走行車を動作させるための方法であって、自律走行車（ＡＤＶ）の複数の位置に装着された複数のセンサを提供するステップであって、前記複数のセンサは、光検出及び測距（ＬＩＤＡＲ）ユニットと、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）と、レーダ（ＲＡＤＡＲ）ユニットと、超音波センサアレイとを含み、前記超音波センサアレイは、前記自律走行車の前方端部において複数の検出方向に配置されているステップと、感知モジュールにより、前記センサシステムの前記複数のセンサから受信されたセンサデータに基づいて、前記自律走行車の周囲の走行環境を感知するステップであって、前記センサデータは、前記超音波センサから取得された超音波センサデータを含むステップと、前記感知モジュールからの前記走行環境を感知して得られた感知データに基づいて、前記自律走行車を走行させるための軌跡を計画モジュールによって計画するステップと、を含む自律走行車を動作させるための方法を提供する。
本願の実施形態は、図面の各図において限定的ではなく例示的な形態で示され、図面における同じ図面符号は類似する素子を示す。
図１は、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。 図２は、一実施形態に係る自律走行車の例を示すブロック図である。 図３Ａは、一実施形態に係る自律走行車とともに使用される感知及び計画システムの例を示すブロック図である。 図３Ｂは、一実施形態に係る自律走行車とともに使用される感知及び計画システムの例を示すブロック図である。 図４は、一実施形態に係る自律走行車の例を示す図である。 図５は、一実施形態に係る自律走行車の例を示す図である。 図６は、一実施形態に係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。 図７は、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、説明の詳細を参照しながら本願の様々な実施形態及び態様を説明し、図面には、上記様々な実施形態が示される。以下の説明及び図面は、本願を例示するためのものであり、限定するものとして解釈されるべきではない。本願の様々な実施形態を全面的に理解するために、多くの特定の詳細を説明する。ところが、いくつかの場合には、本願の実施形態に対する簡単な説明を提供するために、周知又は従来技術の詳細について説明していない。
本明細書において、「一実施形態」又は「実施形態」とは、当該実施形態に組み合わせて説明された特定の特徴、構造又は特性が本願の少なくとも一実施形態に含まれてもよいと意味する。「一実施形態において」という表現は、本明細書全体において同一の実施形態を指すとは限らない。
本願の一態様によると、より良好な自律走行動作を実現するために、上述したセンサに加えて、その補足として冗長センサシステムを利用する。冗長センサシステムは、例えば、自律走行車（ＡＤＶ）の各位置に接続された一つ又は複数の超音波センサのセットを含む。超音波センサは、ＡＤＶの前方端部及び／又は後方端部に装着されることができる。超音波センサは、上述した他のセンサよりも精度が低い可能性があるが、価格が相対的に安価である。自律走行のための補足的測定を行うように、超音波センサを冗長センサとして使用することができる。
一実施形態によると、ＡＤＶは、ＡＤＶの各位置に装着された複数のセンサを備えるセンサシステムを含む。センサは、ＬＩＤＡＲユニット、ＩＭＵユニット、ＲＡＤＡＲユニットおよび超音波センサアレイを含む。超音波センサアレイは、ＡＤＶの前方端部において各検出方向に設置されている。ＡＤＶは、センサシステムに接続されている感知及び計画システムをさらに含む。感知及び計画システムは、感知モジュールと計画モジュールを含む。感知モジュールは、センサシステムのセンサから受信されたセンサデータに基づいて、ＡＤＶの周囲の走行環境を感知するように構成される。センサデータは、超音波センサから取得された超音波センサデータを含む。計画モジュールは、感知モジュールからの走行環境を感知して得られた感知データに基づいて、ＡＤＶを走行させるための軌跡を計画するように構成される。
一実施形態において、超音波センサは、ＡＤＶの中心に対して実質的に対称になるように、ＡＤＶの前方端部に設置されている。互いに隣接する超音波センサ同士間の距離は、約１７ｃｍないし１８ｃｍの範囲内である。複数の超音波センサのうち、ＡＤＶの最も左側の位置に設けられる第１の超音波センサと、複数の超音波センサのうち、ＡＤＶの最も右側の位置に設けられる第２の超音波センサとの間の距離は、約１．２ｍないし１．４ｍの範囲内である。互いに隣接する超音波センサ同士間の距離は、ＡＤＶの車幅に基づいて決定される。他の一実施形態によると、複数の超音波センサのうち、ＡＤＶの最も左側の位置に設けられる第１の超音波センサと、複数の超音波センサのうち、ＡＤＶの最も右側の位置に設けられる第２の超音波センサとの間の距離は、ＡＤＶの車幅に基づいて決定される。具体的な実施形態において、第１の超音波センサと第２の超音波センサとの間の距離は、ＡＤＶの車幅の約８０％である。
一実施形態によると、超音波センサのそれぞれの検出方向は、ＡＤＶの中心に対して対称になるように、ＡＤＶの前方端部から外方へ向けて配置されている。超音波センサのそれぞれの検出方向は、ＡＤＶの前方端部の前縁に設定された所定の曲線に従って配置されている。超音波センサのそれぞれの検出方向は、所定の曲線と直交する。超音波センサのそれぞれは、所定の曲線に従って配置されている。具体的な実施形態において、所定の曲線とＡＤＶの前縁との間の最大距離は、約５ｃｍである。複数の超音波センサのうち、ＡＤＶの最も左側の位置に設けられる第１の超音波センサと、複数の超音波センサのうち、ＡＤＶの最も右側の位置に設けられる第２の超音波センサとの間の距離は、ＡＤＶの車幅に基づいて決定される。第１の超音波センサと第２の超音波センサとの間の距離は、ＡＤＶの車幅の約８０％である。所定の曲線とＡＤＶの前縁との間の最大距離は、第１の超音波センサと第２の超音波センサとの間の距離の約４％ないし５％の範囲内である。
図１は、本願の一実施形態に係る自律走行車のネットワーク構成を示すブロック図である。図１を参照すると、ネットワーク構成１００は、ネットワーク１０２を介して１つ以上のサーバ１０３〜１０４に通信可能に接続される自律走行車１０１を含む。一台の自律走行車が示されているが、複数の自律走行車が、ネットワーク１０２を介して、互いに接続され、及び／又はサーバ１０３〜１０４に接続されてもよい。ネットワーク１０２は、任意のタイプのネットワークであってもよく、例えば、有線又は無線のローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネットなどのワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、セルラーネットワーク、衛星ネットワーク、又はこれらの組み合わせが挙げられる。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であってもよく、例えば、ネットワーク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、又はこれらの組み合わせが挙げられる。サーバ１０３〜１０４は、データ解析サーバ、コンテンツサーバ、交通情報サーバ、地図及び関心地点（ＭＰＯＩ）サーバ、又は位置サーバなどであってもよい。
自律走行車とは、自動運転モードになるように構成可能な車両を指し、上記自動運転モードにおいて、車両が運転手からの入力がほとんど又は全くない場合に環境を通過するようにナビゲートされる。このような自律走行車は、車両動作環境に関連する情報を検出するように構成された一つ以上のセンサを有するセンサシステムを含んでもよい。上記車両及びその関連コントローラは、検出された情報を使用して上記環境を通過するようにナビゲートする。自律走行車１０１は、手動モード、全自動運転モード、又は部分自動運転モードで動作することができる。
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、車両制御システム１１１、無線通信システム１１２、ユーザインターフェースシステム１１３、インフォティメントシステム１１４及びセンサシステム１１５を含むが、これらに限定されない。自律走行車１０１は更に、エンジン、車輪、ステアリングホイール、変速機などの従来の車両に含まれるいくつかの共通構成要素を含んでもよい。上記構成要素は、車両制御システム１１１及び／又は感知及び計画システム１１０によって様々な通信信号及び／又はコマンドで制御されることができ、これらの様々な通信信号及び／又はコマンドは、例えば加速信号又はコマンド、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などを含む。
構成要素１１０〜１１５は、インターコネクト、バス、ネットワーク、又はこ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、ホストコンピュータなしのアプリケーションでマイクロコントローラ及びデバイスが相互に通信できるように設計された車両バス規格である。これは、もともと自動車内の多重電気配線のために設計されたメッセージベースのプロトコルであるが、他の多くの環境でも使用される。
ここで、図２を参照すると、一実施形態において、センサシステム１１５は、一つ以上のカメラ２１１、全地球測位システム（ＧＰＳ）ユニット２１２、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）２１３、レーダユニット２１４並びに光検出及び測距（ＬＩＤＡＲ）ユニット２１５を含むが、これらに限定されない。ＧＰＳユニット２１２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可能な送受信機を含んでもよい。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向きの変化を検知することができる。レーダユニット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オブジェクトを検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、オブジェクトを検知するだけでなく、レーダユニット２１４は、オブジェクトの速度及び／又は進行方向をさらに検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環境内のオブジェクトを検知することができる。ＬＩＤＡＲユニット２１５は、他のシステム構成要素のほかに、一つ以上のレーザ源、レーザスキャナ、及び一つ以上の検出器を更に含むことができる。カメラ２１１は、自律走行車の周囲の環境における画像を取り込むための一つ以上の装置を含むことができる。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カメラを取り付けることによって、機械的に移動されてもよい。
名称のとおり、超音波センサ２１６は、超音波を利用して距離を測定する。センサヘッドは、超音波を射出し、目標から反射される波を受信する。超音波センサ２１６は、射出と受信の間の時間を測定することで目標との距離を測定する。
センサシステム１１５は、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、マイクロホン）などの他のセンサを更に含むことができる。オーディオセンサは、自律走行車の周囲の環境から音を取得するように構成されてもよい。ステアリングセンサは、ステアリングホイール、車両の車輪、又はそれらの組み合わせの操舵角を検知するように構成されてもよい。スロットルセンサ及びブレーキセンサそれぞれは、車両のスロットル位置及びブレーキ位置を検出する。場合によっては、スロットルセンサとブレーキセンサを統合型スロットル／ブレーキセンサとして一体化することができる。
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、スロットルユニット２０２（加速ユニットともいう）、及びブレーキユニット２０３を含むが、これらに限定されない。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ために用いられる。スロットルユニット２０２は、モータ又はエンジンの速度を制御するために用いられ、モータ又はエンジンの速度によって更に車両の速度及び加速度を制御する。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減速させることで、車両を減速させる。なお、図２に示す構成要素は、ハードウェア、ソフトウェア、又はこれらの組み合わせで実現されることができる。
図１を再び参照すると、無線通信システム１１２は、自律走行車１０１と、装置、センサ、他の車両などの外部システムとの間の通信を可能にするものである。例えば、無線通信システム１１２は、一つ以上の装置と無線で直接通信するか、又は通信ネットワークを介して無線で通信することができ、例えば、ネットワーク１０２を介してサーバ１０３〜１０４と通信することができる。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）を使用することができ、例えば、ＷｉＦｉを使用して別の構成要素又はシステムと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（登録商標）などを使用して、装置（例えば、乗客のモバイルデバイス、表示装置、車両１０１内のスピーカ）と直接通信することができる。ユーザインターフェースシステム１１３は、例えば、キーボード、タッチスクリーン表示装置、マイクロホン、及びスピーカなどを含む、車両１０１内に実現された周辺装置の部分であってもよい。
特に自動運転モードで動作するときに、自律走行車１０１の機能の一部又は全部は、感知及び計画システム１１０によって制御又は管理することができる。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、記憶装置）及びソフトウェア（例えば、オペレーティングシステム、計画及びルーティングプログラム）を備え、センサシステム１１５、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又は経路を計画し、その後、計画及び制御情報に基づいて車両１０１を走行させるようにする。あるいは、感知及び計画システム１１０を車両制御システム１１１と一体に統合することができる。
例えば、乗客としてのユーザは、例えば、ユーザインターフェースを介して、旅程の出発地及び目的地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ルート情報を取得することができ、上記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、ＭＰＯＩサーバは地図サービス及び特定の位置のＰＯＩを提供する。あるいは、そのような位置及びＭＰＯＩ情報は、感知及び計画システム１１０の永続性記憶装置にローカル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とき、感知及び計画システム１１０は交通情報システム又はサーバ（ＴＩＳ）からリアルタイム交通情報を得ることもできる。なお、サーバ１０３〜１０４は第三者エンティティによって動作されてもよい。あるいは、サーバ１０３〜１０４の機能は、感知及び計画システム１１０と統合することができる。リアルタイム交通情報、ＭＰＯＩ情報、及び位置情報、並びにセンサシステム１１５によって検出又は検知されたリアルタイムローカル環境データ（例えば、障害物、オブジェクト、周辺車両）に基づいて、感知及び計画システム１１０は、指定された目的地までに安全かつ効率的に到着するように、最適なルートを計画し、計画されたルートに従って、例えば、制御システム１１１によって車両１０１を走行させるようにする。
サーバ１０３は、様々なクライアントに対してデータ解析サービスを行うためのデータ解析システムであってもよい。一実施形態において、データ解析システム１０３は、データコレクタ１２１と機械学習エンジン１２２とを含む。データコレクタ１２１は、自律走行車又は人間の運転手によって運転される一般車両を含む様々な車両から運転統計データ１２３を収集する。運転統計データ１２３は、発行された運転コマンド（例えば、スロットル、ブレーキ、ステアリングコマンド）及び車両のセンサによって異なるタイミングで取得された車両の応答（例えば、速度、加速度、減速度、方向）を示す情報を含む。運転統計データ１２３は、異なるタイミングにおける走行環境を記述する情報、例えば、ルート（出発地位置及び目的地位置を含む）、ＭＰＯＩ、道路状況、天気状況などを更に含んでもよい。
運転統計データ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／又はモデル１２４のセットを生成又は訓練する。一実施形態において、アルゴリズム１２４は、超音波センサを利用して距離を測定するためのアルゴリズムを含んでもよい。そして、アルゴリズム１２４は、自律走行中にリアルタイムで使用されるためにＡＤＶにアップロードされてもよい。
図３Ａ及び図３Ｂは、一実施形態に係る自律走行車と共に使用される感知及び計画システムの例を示すブロック図である。システム３００は、図１の自律走行車１０１の一部として実現することができ、感知及び計画システム１１０、制御システム１１１、及びセンサシステム１１５を含むが、これらに限定されない。図３Ａ〜図３Ｂに示すように、感知及び計画システム１１０は、測位モジュール３０１、感知モジュール３０２、予測モジュール３０３、決定モジュール３０４、計画モジュール３０５、制御モジュール３０６及びルート選択モジュール３０７を含むが、これらに限定されない。
モジュール３０１〜３０７のうちの一部又は全部は、ソフトウェア、ハードウェア又はこれらの組み合わせで実現されてもよい。例えば、これらのモジュールは、永続性記憶装置３５２にインストールされ、メモリ３５１にロードされ、一つ以上のプロセッサ（図示せず）によって実行されることができる。なお、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のモジュールの一部又は全部と通信可能に接続され、又は一体化されてもよい。モジュール３０１〜３０７の一部は、集積モジュールとして一体化されることができる。
測位モジュール３０１は、自律走行車３００の現在の位置を（例えば、ＧＰＳユニット２１２により）決定し、ユーザの旅程又はルートに関連する如何なるデータを管理する。測位モジュール３０１（地図及びルートモジュールともいう）は、ユーザの旅程又はルートに関連する如何なるデータを管理する。ユーザは、例えば、ユーザインターフェースなどを介してログインして、旅程の出発地位置及び目的地を指定することができる。測位モジュール３０１は、自律走行車３００の地図及びルート情報３１１のような他の構成要素と通信して、旅程関連データを取得する。例えば、測位モジュール３０１は、位置サーバ並びに地図及びＰＯＩ（ＭＰＯＩ）サーバから位置及びルート情報を取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、地図サービス及び特定の位置のＰＯＩを提供し、地図及びルート情報３１１の一部としてキャッシュすることができる。自律走行車３００がルートに沿って移動するとき、測位モジュール３０１は交通情報システム又はサーバからリアルタイム交通情報を得ることもできる。
感知モジュール３０２は、センサシステム１１５により（超音波センサ２１６を使用することも含む）提供されたセンサデータと、測位モジュール３０１により取得された測位情報とに基づいて、周囲環境に対する感知を確定する。感知情報は、一般的な運転手が運転手により運転されている車両の周囲で感知すべきものを示すことができる。感知は、例えばオブジェクトの形態を採用する車線構成、信号機信号、他の車両の相対位置、歩行者、建築物、横断歩道、又は他の交通関連標識（例えば、止まれ標識、ゆずれ標識）などを含むことができる。車線構成は、例えば、車線の形状（例えば、直線又は曲線の形）、車線の幅、道路に含まれる車線の数、一方通行又は双方向通行、合流車線又は分岐車線、出口車線などを含む、一つ又は複数の車線を説明する情報を含む。
感知モジュール３０２は、一つ以上のカメラによって取得された画像を処理及び解析して、自律走行車の環境内のオブジェクト及び／又は特徴を認識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を含むことができる。上記オブジェクトは、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むことができる。コンピュータビジョンシステムは、オブジェクト認識アルゴリズム、ビデオトラッキング、及び他のコンピュータビジョン技術を使用することができる。いくつかの実施形態において、コンピュータビジョンシステムは、環境地図を描き、オブジェクトを追跡し、オブジェクトの速度などを推定することができる。感知モジュール３０２は、レーダ及び／又はＬＩＤＡＲのような他のセンサによって提供された他のセンサデータに基づいてオブジェクトを検出することもできる。
各オブジェクトについて、予測モジュール３０３は、各場合にオブジェクトがどのように挙動するかを予測する。この予測は、地図及びルート情報３１１と交通ルール３１２のセット、及び各タイミングで走行環境を感知して得られた感知データに基づいて実行される。例えば、オブジェクトが反対方向の車両であり、かつ現在の走行環境が交差点を含む場合、予測モジュール３０３は、車両が直進するか、又はカーブ走行するかを予測する。感知データが、交差点に信号機がないと示す場合、予測モジュール３０３は、交差点に入る前に車両が完全に停止する必要があると予測する可能性がある。感知データが、車両が現在に左折専用車線又は右折専用車線にあると示す場合、予測モジュール３０３は、車両がそれぞれ左折又は右折する可能性がより高いと予測することができる。
オブジェクトごとに対して、決定モジュール３０４は、オブジェクトをどのように対応するかを決定する。例えば、特定のオブジェクト（例えば、交差のルートにおける他の車両）及びオブジェクトを記述するメタデータ（例えば、速度、方向、操舵角）について、決定モジュール３０４はオブジェクトと遇うときに如何に対応するか（例えば、追い越し、道譲り、停止、追い抜き）を決定する。決定モジュール３０４は、交通ルール又は運転ルール３１２のようなルールセットに基づいてそのような決定を行うことができ、上記ルールセットは永続性記憶装置３５２に記憶されることができる。
ルート選択モジュール３０７は、出発地から目的地までの一つ以上のルート又は経路を提供するように構成される。ルート選択モジュール３０７は、例えば、ユーザから受信された、出発地位置から目的地位置までの所定の旅程について、地図及びルート情報３１１を取得し、出発地位置から目的地位置までのすべての可能なルート又は経路を決定する。ルート選択モジュール３０７は、確定された出発地位置から目的地位置までの各ルートに対して地形図形態の基準線を生成することができる。基準線とは、他の車両、障害物、又は交通状況などからの如何なる干渉を受けない理想的なルート又は経路を表す。つまり、道路に他の車両、歩行者又は障害物がない場合、ＡＤＶは基準線に正確に又は近接的に従うべきである。そして、地形図は決定モジュール３０４及び／又は計画モジュール３０５に提供される。決定モジュール３０４及び／又は計画モジュール３０５は、他のモジュールにより提供された他のデータ（例えば、測位モジュール３０１からの交通状况、感知モジュール３０２により感知された走行環境及び予測モジュール３０３により予測された交通状况）を考慮し、全ての走行可能なルートを検査して最適なルートのうちの一つを選択及び補正する。あるタイミングにおける特定の走行環境に応じて、ＡＤＶを制御するための実際の経路又はルートは、ルート選択モジュール３０７によって提供された基準線に近いか又は異なっていてもよい。
感知されたオブジェクトのそれぞれに対する決定に基づいて、計画モジュール３０５は、ルート選択モジュール３０７によって提供された基準線を基に、自律走行車に対して経路又はルート並びに走行パラメータ（例えば、距離、速度及び／又は操舵角）を計画する。言い換えれば、特定のオブジェクトについて、決定モジュール３０４は当該オブジェクトに対して何をするかを決定し、計画モジュール３０５はどのようにするかを決定する。例えば、特定のオブジェクトについて、決定モジュール３０４は上記オブジェクトを追い抜くかを決定することができ、計画モジュール３０５は上記オブジェクトを左側から追い抜くか又は右側から追い抜く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３０５により生成され、車両３００が次の移動周期（例えば、次のルート／経路区間）でどのように移動するかを記述する情報を含む。例えば、計画及び制御データは、車両３００に時速３０マイル（ｍｐｈ）で１０ｍ移動し、次に時速２５マイル（ｍｐｈ）で右車線に変更するように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３０６は、計画及び制御データにより限定されたルート又は経路に基づいて、適当なコマンド又は信号を車両制御システム１１１に送信することにより、自律走行車を制御及び走行させるようにする。上記計画及び制御データは、経路又はルートに沿って異なるタイミングで適当な車両配置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）を使用することにより車両をルート又は経路の第１点から第２点まで走行させるのに十分な情報を含む。
一実施形態において、計画段階は、複数の計画周期（走行サイクルともいう）で実行され、例えば、１００ミリ秒（ｍｓ）である時間間隔ごとに実行される。複数の計画周期又は走行サイクルのそれぞれについて、計画及び制御データに基づいて一つ以上の制御コマンドを発出する。すなわち、１００ｍｓごとに、計画モジュール３０５は、次のルート区間又は経路区間（例えば、目標位置及びＡＤＶが目標位置に到着するのに必要な時間を含む）を計画する。あるいは、計画モジュール３０５は、特定の速度、方向、及び／又は操舵角などをさらに特定することができる。一実施形態において、計画モジュール３０５は、次の所定期間（例えば、５秒）のルート区間又は経路区間を計画する。各計画周期について、計画モジュール３０５は、前の周期で計画された目標位置に応じて、現在の周期のための目標位置（例えば、次の５秒）を計画する。そして、制御モジュール３０６は、現在の周期における計画及び制御データに基づいて一つ以上の制御コマンド（例えば、スロットル、ブレーキ、ステアリング制御コマンド）を生成する。
なお、決定モジュール３０４及び計画モジュール３０５は、集積モジュールとして一体化されてもよい。決定モジュール３０４／計画モジュール３０５は、自律走行車の走行経路を決定するためのナビゲーションシステム又は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、自律走行車の経路に沿う移動に影響を与える一連の速度及び進行方向を決定することができ、上記経路では、最終的な目的地につながる走行車線ベースの経路に沿って自律走行車を前進させる間に、感知された障害物を実質的に回避できる。目的地は、ユーザインターフェースシステム１１３を介したユーザ入力に従って設定することができる。ナビゲーションシステムは、自律走行車が走行している間に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経路を決定するために、ＧＰＳシステム及び一つ以上の地図からのデータを取り入れることができる。
図４は、一実施形態に係る自律走行車の構成を示す図である。図４（ＡＤＶの上面図）を参照すると、ＩＭＵ、ＬＩＤＡＲ、ＲＡＤＡＲなどのような通常のセンサに加えて、超音波センサ４００Ａ〜４００Ｃのアレイ（超音波センサ４００と総称される）もＡＤＶの前方端部に装着されている。
図５は、一実施形態に係る自律走行車の上面図を示す図（図４の拡大図）である。ＡＤＶ５００は、上述したＡＤＶの一部として実現することができる。図５を参照すると、超音波センサ４００のアレイは、ＡＤＶ５００の前方端部に装着することができる。一実施形態において、超音波センサ４００は、ＡＤＶの中心に対して実質的に対称になるようにＡＤＶの前方端部に配置される。特定の実施形態において、隣接する超音波センサ（例えば、超音波センサ４００Ａ〜４００Ｂ）同士間の距離は、約１７ｃｍないし１８ｃｍの範囲内である。
複数の超音波センサのうち、ＡＤＶ５００の最も左側の位置に設けられる第１の超音波センサ（例えば、センサ４００Ａ）と、複数の超音波センサのうち、ＡＤＶ５００の最も右側の位置に設けられる第２の超音波センサ（例えば、センサ４００Ｃ）との間の距離５０１は、約１．２ｍないし１．４ｍの範囲内である。一実施形態において、互いに隣接する超音波センサ（例えば、センサ４００Ａ〜４００Ｂ）同士間の距離は、ＡＤＶ５００の車幅に基づいて決定される。もう一つの実施形態によると、最も左側のセンサ４００Ａと最も右側のセンサ４００Ｃとの間の距離５０１は、ＡＤＶ５００の車幅に基づいて決定される。具体的な実施形態において、センサ４００Ａとセンサ４００Ｃとの間の距離５０１は、ＡＤＶ５００の車幅の約８０％である。
一実施形態によると、超音波センサ４００のそれぞれの検出方向（例えば、前方に向かう矢印で示す）は、ＡＤＶ５００の中心に対して対称になるように配置され、ＡＤＶ５００の前方端部から外方に向けて配置される。超音波センサのそれぞれの検出方向は、ＡＤＶ５００の前方端部の前縁に設けられた所定の曲線に従って配置される。超音波センサ４００のそれぞれの検出方向は、所定の曲線５１０と直交する。超音波センサ４００のそれぞれは、所定の曲線５１０に従って配置される。
具体的な実施形態において、所定の曲線とＡＤＶの前縁との間の最大距離５０２は、約５ｃｍである。ＡＤＶ５００の最も左側のセンサ４００Ａと、最も右側のセンサ４００Ｃとの間の距離５０１は、ＡＤＶ５００の車幅に基づいて決定される。超音波センサ４００Ａと超音波センサ４００Ｃとの間の距離５０１は、ＡＤＶ５００の車幅の約８０％である。一実施形態において、所定の曲線５１０とＡＤＶ５００の前縁との間の最大距離５０２は、第１の超音波センサ４００Ａと第２の超音波センサ４００Ｃとの間の距離５０１の約４％ないし５％の範囲内である。
図６は、一実施形態に係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。プロセス６００は、ソフトウェア、ハードウェア、又はそれらの組み合わせを含む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６００は、上述したＡＤＶ３００によって実行されることができる。図６を参照すると、処理６０１において、複数のセンサが提供され、複数のセンサは、ＡＤＶの複数の位置に配置される。センサは、ＬＩＤＡＲユニット、ＩＭＵユニット、ＲＡＤＡＲユニットおよび超音波センサアレイを含む。超音波センサアレイは、ＡＤＶの前方端部において複数の検出方向に設置される。処理６０２において、処理ロジックは、センサシステムのセンサから受信されたセンサデータ（超音波センサから取得された超音波センサデータを含む）に基づいて、ＡＤＶの周囲の走行環境を感知する。処理６０３において、処理ロジックは、感知モジュールからの、走行環境を感知して得られた感知データに基づいて、ＡＤＶを走行させるための軌跡を計画する。
なお、以上に例示及び説明された構成要素の一部又は全ては、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されることができる。例えば、このような構成要素は、永続性記憶装置にインストールされ記憶されたソフトウェアとして実現されてもよく、上記ソフトウェアは、本願にわたって記載されたプロセス又は動作を実現するように、プロセッサ（図示せず）でメモリにロードして実行されてもよい。あるいは、このような構成要素は、集積回路（例えば、特定用途向け集積回路又はＡＳＩＣ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、又はフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）のような専用ハードウェアにプログラミング又は埋め込まれた実行可能なコードとして実現されてもよく、上記実行可能なコードはアプリケーションからの対応するドライバー及び／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、このような構成要素は、ソフトウェア構成要素が一つ以上の特定の命令によってアクセス可能な命令セットの一部として、プロセッサ又はプロセッサコアにおける特定のハードウェアロジックとして実現されることができる。
図７は、本願の一実施形態と共に使用可能なデータ処理システムの例を示すブロック図である。例えば、システム１５００は、上記プロセス又は方法のいずれかを実行する上記データ処理システムのいずれか（例えば、図１の感知及び計画システム１１０、又はサーバ１０３〜１０４のいずれか）を表すことができる。システム１５００は、複数の異なる構成要素を含むことができる。これらの構成要素は、集積回路（ＩＣ）、集積回路の一部、ディスクリート型電子デバイス、又は回路基板（例えば、コンピュータシステムのマザーボード若しくはアドインカード）に適するその他のモジュールとして実現されることができ、又は、他の形態でコンピュータシステムのシャーシ内に組み込まれる構成要素として実現されることができる。
なお、システム１５００は、コンピュータシステムの複数の構成要素の高レベルビューを示すことを意図している。しかしながら、理解すべきのは、いくつかの実施例において付加的構成要素が存在してもよく、また、その他の実施例において示された構成要素を異なる配置にすることが可能である。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、メディアプレヤー、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、スマートウォッチ、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ー又はハブ、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、又はこれらの組み合わせを表すことができる。さらに、単一の機械又はシステムのみが示されたが、「機械」又は「システム」という用語は、本明細書で説明されるいずれか一種以上の方法を実現するための、単独で又は共同で一つ（又は複数）の命令セットを実行する機械又はシステムのいずれかの組み合わせも含まれると解釈されるものとする。
一実施形態において、システム１５００は、バス又はインターコネクト１５１０を介して接続される、プロセッサ１５０１と、メモリ１５０３と、装置１５０５〜１５０８とを含む。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が含まれる単一のプロセッサ又は複数のプロセッサを表すことができる。プロセッサ１５０１は、マイクロプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）などのような、一つ以上の汎用プロセッサを表すことができる。より具体的には、プロセッサ１５０１は、複雑命令セットコンピューティング（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小命令セットコンピューティング（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長命令語（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサ、又はその他の命令セットを実行するプロセッサ、又は命令セットの組み合わせを実行するプロセッサであってもよい。プロセッサ１５０１は更に、例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、セルラー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）、デジタルシグナルプロセッサ（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、暗号化プロセッサ、コプロセッサ、組込みプロセッサ、又は命令を処理可能な任意の他のタイプのロジックのような、一つ以上の専用プロセッサであってもよい。
プロセッサ１５０１は、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く、上記システムの様々な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機能することができる。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、本明細書で説明される動作及びステップを実行するための命令を実行するように構成される。システム１５００は、さらに所望による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含むことができ、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／又は表示装置を含むことができる。
プロセッサ１５０１は、メモリ１５０３と通信することができ、メモリ１５０３は、一実施形態において、所定量のシステムメモリを提供するための複数のメモリ装置によって実現されることができる。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）、又はその他のタイプの記憶装置のような、一つ以上の揮発性記憶（又はメモリ）装置を含むことができる。メモリ１５０３は、プロセッサ１５０１又はその他の任意の装置により実行される命令シーケンスを含む情報を記憶することができる。例えば、様々なオペレーティングシステム、デバイスドライバ、ファームウェア（例えば、ベーシックインプット／アウトプットシステム又は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、プロセッサ１５０１により実行されることができる。オペレーティングシステムは、例えば、ロボットオペレーティングシステム（ＲＯＳ）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）社のＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）オペレーティングシステム、アップル社のＭａｃＯＳ（登録商標）／ｉＯＳ（登録商標）、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）社のＡｎｄｒｏｉｄ（登録商標）、ＬＩＮＵＸ、ＵＮＩＸ（登録商標）、又はその他のリアルタイム若しくは組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、さらに、ネットワークインターフェース装置１５０５、所望による入力装置１５０６、及びその他の所望によるＩ／Ｏ装置１５０７を含む装置１５０５〜１５０８のようなＩ／Ｏ装置を含むことができる。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）を含むことができる。上記無線送受信機は、ＷｉＦｉ送受信機、赤外線送受信機、ブルートゥース（登録商標）送受信機、ＷｉＭａｘ送受信機、無線携帯電話送受信機、衛星送受信機（例えば、全地球測位システム（ＧＰＳ）送受信機）、又はその他の無線周波数（ＲＦ）送受信機、又はこれらの組み合わせであってもよい。ＮＩＣは、イーサネット（登録商標）カードであってもよい。
入力装置１５０６は、マウス、タッチパネル、タッチスクリーン（表示装置１５０４と統合されてもよい）、ポインター装置（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）を含むことができる。例えば、入力装置１５０６は、タッチスクリーンと接続するタッチスクリーンコントローラを含むことができる。タッチスクリーン及びタッチスクリーンコントローラは、例えば、様々なタッチ感応技術（コンデンサ、抵抗、赤外線、及び表面弾性波の技術を含むが、これらに限定されない）のいずれか、並びにその他の近接センサアレイ、又は、タッチスクリーンと接触する一つ以上の点を確定するためのその他の素子を用いて、それらの接触及び移動又は間欠を検出することができる。
Ｉ／Ｏ装置１５０７は、音声装置を含むことができる。音声装置は、音声認識、音声複製、デジタル記録、及び／又は電話機能のような音声サポート機能を促進するために、スピーカ及び／又はマイクロホンを含んでもよい。その他のＩ／Ｏ装置１５０７は、さらに、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）ポート、パラレルポート、シリアルポート、プリンタ、ネットワークインターフェース、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、コンパス、近接センサのようなモーションセンサなど）、又はこれらの組み合わせを含むことができる。装置１５０７は、さらに結像処理サブシステム（例えば、カメラ）を含むことができ、上記結像処理サブシステムは、写真及びビデオ断片の記録のようなカメラ機能を促進するための、電荷結合素子（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含むことができる。いくつかのセンサは、センサハブ（図示せず）を介してインターコネクト１５１０に接続されることができ、キーボード又はサーマルセンサのようなその他の装置はシステム１５００の具体的な配置又は設計により、組込みコントローラ（図示せず）により制御されることができる。
データ、アプリケーション、一つ以上のオペレーティングシステムなどの情報の永続性記憶を提供するために、プロセッサ１５０１には、大容量記憶装置（図示せず）が接続されることができる。様々な実施形態において、より薄くてより軽量なシステム設計を可能にしながら、システムの応答性を向上するために、このような大容量記憶装置は、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。しかしながら、その他の実施形態において、大容量記憶装置は、主にハードディスクドライブ（ＨＤＤ）を使用して実現することができ、より小さい容量のＳＳＤ記憶装置をＳＳＤキャッシュとして機能することで、停電イベントの間にコンテキスト状態及び他のそのような情報の不揮発性記憶を可能にし、それによりシステム動作が再開するときに通電を速く実現することができる。また、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）を介してプロセッサ１５０１に接続されることができる。このようなフラッシュデバイスは、上記システムのＢＩＯＳ及びその他のファームウェアを含むシステムソフトウェアの不揮発性記憶のために機能することができる。
記憶装置１５０８は、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媒体ともいう）を含むことができ、上記コンピュータアクセス可能な記憶媒体１５０９には、本明細書で記載されたいずれか一種以上の方法又は機能を具現化する一つ以上の命令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）が記憶されている。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、感知モジュール３０２、計画モジュール３０５及び／又は制御モジュール３０６などの上記構成要素のいずれかを表すことができる。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、メモリ１５０３、及びプロセッサ１５０１による実行中に、メモリ１５０３内及び／又はプロセッサ１５０１内に完全的に又は少なくとも部分的に存在してもよく、データ処理システム１５００、メモリ１５０３、及びプロセッサ１５０１も機械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を永続的に記憶するために用いることができる。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るが、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、上記一つ以上の命令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とサーバ）を含むと解釈されるものとする。また、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、命令セットを記憶又は符号化できる任意の媒体を含むと解釈されるものであり、上記命令セットは機械により実行され、本願のいずれか一種以上の方法を上記機械に実行させるためのものである。それゆえに、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、ソリッドステートメモリ、光学媒体及び磁気媒体、又はその他の任意の非一時的な機械可読媒体を含むが、これらに限定されないと解釈されるものとする。
本明細書に記載の処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８、構成要素及びその他の特徴は、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又は類似の装置）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、ハードウェア装置におけるファームウェア又は機能性回路として実現されてもよい。さらに、処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、ハードウェア装置と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様々な構成要素を有するものとして示されているが、構成要素を相互接続する任意の特定のアーキテクチャ又は方式を表すことを意図するものではなく、そのような詳細は、本願の実施形態とは密接な関係がない。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／又はその他のデータ処理システムも、本願の実施形態と共に使用することができることを理解されたい。
上記具体的な説明の一部は、既に、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と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る、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。本明細書では、一般的に、アルゴリズムは、所望の結果につながるセルフコンシステントシーケンスと考えられる。これらの動作は、物理量の物理的処置が必要なものである。
しかしながら、念頭に置くべきことは、これらの用語及び類似の用語の全ては、適切な物理量に関連付けられるものであり、これらの量を標識しやすくするためのものに過ぎない。以上の説明で他に明示的に記載されていない限り、本明細書の全体にわたって理解すべきことは、用語（例えば、添付された特許請求の範囲に記載のもの）による説明とは、コンピュータシステム、又は類似の電子計算装置の動作及びプロセスを指し、上記コンピュータシステム又は電子計算装置は、コンピュータシステムのレジスタ及びメモリにおける物理（電子）量として示されたデータを制御するとともに、上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このようなその他の情報記憶装置、伝送又は表示装置において同様に物理量として示された別のデータに変換する。
本願の実施形態は、本明細書の動作を実行するための装置にも関する。このようなコンピュータプログラムは、非一時的なコンピュータ可読媒体に記憶される。機械可読媒体は、機械（例えば、コンピュータ）により読み取り可能な形式で情報を記憶するための任意のメカニズムを含む。例えば、機械可読（例えば、コンピュータ可読）媒体は、機械（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、光学記憶媒体、フラッシュメモリ装置）を含む。
上述した図面において説明されたプロセス又は方法は、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジックなど）、ソフトウェア（例えば、非一時的なコンピュータ可読媒体に具現化されるもの）、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ることができる。上記プロセス又は方法は、以上で特定の順序に応じて説明されたが、上記動作の一部が異なる順序で実行されてもよいことを理解されたい。また、一部の動作は、順番ではなく並行して実行されてもよい。
本願の実施形態は、いずれの特定のプログラミング言語を参照することなく記載されている。理解すべきことは、本明細書に記載の本願の実施形態の教示を実現するために、様々なプログラミング言語を使用することができる。
上記明細書において、本願の実施形態は、既にその具体的な例示的な実施形態を参照しながら記載された。明らかなように、添付された特許請求の範囲に記載された本願のより広い趣旨及び範囲を逸脱しない限り、本発明に対して様々な変更を行うことができる。それゆえに、本明細書及び図面は、限定的な意味でなく、例示的な意味で理解されるべきである。

Claims (21)

  1. 自律走行車であって、
    自律走行車（ＡＤＶ）の複数の位置に装着された複数のセンサを備えるセンサシステムであって、前記複数のセンサは、
    光検出及び測距（ＬＩＤＡＲ）ユニットと、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）と、レーダ（ＲＡＤＡＲ）ユニットと、超音波センサアレイとを含み、前記超音波センサアレイは、
    前記自律走行車の前方端部において複数の検出方向に配置されているセンサシステムと、
    前記センサシステムに接続されている感知及び計画システムであって、前記感知及び計画システムは、
    前記センサシステムの前記複数のセンサから受信された、前記超音波センサから取得された超音波センサデータを含むセンサデータに基づいて、前記自律走行車の周囲の走行環境を感知するように構成される感知モジュールと、
    前記感知モジュールからの前記走行環境を感知して得られた感知データに基づいて、前記自律走行車を走行させるための軌跡を計画するように構成される計画モジュールと、を含む
    感知及び計画システムと、
    を備える自律走行車。
  2. 前記超音波センサは、前記自律走行車の中心に対して対称になるように、前記自律走行車の前方端部に配置されている請求項１に記載の自律走行車。
  3. 互いに隣接する超音波センサ同士間の距離は、１７ｃｍないし１８ｃｍの範囲内である請求項１に記載の自律走行車。
  4. 前記超音波センサのうち、前記自律走行車の最も左側の位置に設けられる第１の超音波センサと、前記超音波センサのうち、前記自律走行車の最も右側の位置に設けられる第２の超音波センサとの間の距離は、１．２ｍないし１．４ｍの範囲内である請求項１に記載の自律走行車。
  5. 互いに隣接する超音波センサ同士間の距離は、前記自律走行車の車幅に基づいて決定される請求項１に記載の自律走行車。
  6. 前記超音波センサのうち、前記自律走行車の最も左側の位置に設けられる第１の超音波センサと、前記超音波センサのうち、前記自律走行車の最も右側の位置に設けられる第２の超音波センサとの間の距離は、前記自律走行車の車幅に基づいて決定される請求項１に記載の自律走行車。
  7. 前記第１の超音波センサと前記第２の超音波センサの間の距離は、前記自律走行車の車幅の８０％である請求項６に記載の自律走行車。
  8. 前記超音波センサのそれぞれの検出方向は、前記自律走行車の中心に対して対称になるように、前記自律走行車の前方端部から外方へ向けて配置されている請求項１に記載の自律走行車。
  9. 前記超音波センサのそれぞれの検出方向は、前記自律走行車の前方端部の前縁に設けられた所定の曲線に基づいて配置されている請求項８に記載の自律走行車。
  10. 前記超音波センサのそれぞれの検出方向は、前記所定の曲線と直交している請求項９に記載の自律走行車。
  11. 前記超音波センサのそれぞれは、前記所定の曲線に従って配置されている請求項９に記載の自律走行車。
  12. 前記所定の曲線と前記自律走行車の前縁との間の最大距離は５ｃｍである請求項１１に記載の自律走行車。
  13. 前記超音波センサのうち、前記自律走行車の最も左側の位置に設けられる第１の超音波センサと、前記超音波センサのうち、前記自律走行車の最も右側の位置に設けられる第２の超音波センサとの間の距離は、前記自律走行車の車幅に基づいて決定される請求項１１に記載の自律走行車。
  14. 前記第１の超音波センサと前記第２の超音波センサの間の距離は、前記自律走行車の車幅の８０％である請求項１３に記載の自律走行車。
  15. 前記所定の曲線と前記自律走行車の前縁との間の最大距離は、前記第１の超音波センサと前記第２の超音波センサとの間の距離の４％ないし５％の範囲内である請求項１４に記載の自律走行車。
  16. 自律走行車を動作させるための方法であって、
    自律走行車（ＡＤＶ）の複数の位置に装着された複数のセンサを提供するステップであって、前記複数のセンサは、
    光検出及び測距（ＬＩＤＡＲ）ユニットと、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）と、レーダ（ＲＡＤＡＲ）ユニットと、超音波センサアレイとを含み、前記超音波センサアレイは、
    前記自律走行車の前方端部において複数の検出方向に配置されている、
    ステップと、
    感知モジュールにより、前記センサシステムの前記複数のセンサから受信されたセンサデータに基づいて、前記自律走行車の周囲の走行環境を感知するステップであって、前記センサデータは、
    前記超音波センサから取得された超音波センサデータを含む、
    ステップと、
    前記感知モジュールからの前記走行環境を感知して得られた感知データに基づいて、前記自律走行車を走行させるための軌跡を計画モジュールによって計画するステップと、
    を含む自律走行車を動作させるための方法。
  17. 前記超音波センサは、前記自律走行車の中心に対して対称になるように、前記自律走行車の前方端部に配置されている請求項１６に記載の方法。
  18. 互いに隣接する超音波センサ同士間の距離は、１７ｃｍないし１８ｃｍの範囲内である請求項１６に記載の方法。
  19. 前記超音波センサのうち、前記自律走行車の最も左側の位置に設けられる第１の超音波センサと、前記超音波センサのうち、前記自律走行車の最も右側の位置に設けられる第２の超音波センサとの間の距離は、１．２ｍないし１．４ｍの範囲内である請求項１６に記載の方法。
  20. 互いに隣接する超音波センサ同士間の距離は、前記自律走行車の車幅に基づいて決定される請求項１６に記載の方法。
  21. 前記超音波センサのうち、前記自律走行車の最も左側の位置に設けられる第１の超音波センサと、前記超音波センサのうち、前記自律走行車の最も右側の位置に設けられる第２の超音波センサとの間の距離は、前記自律走行車の車幅に基づいて決定される請求項１６に記載の方法。
JP2019110851A 2018-06-28 2019-06-14 冗長超音波レーダを備える自律走行車｛ ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｄｒｉｖｉｎｇ ｖｅｈｉｃｌｅｓ ｗｉｔｈ ｒｅｄｕｎｄａｎｔ ｕｌｔｒａｓｏｎｉｃ ｒａｄａｒ ｝ Active JP7102370B2 (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US16/022,672 US20200004265A1 (en) 2018-06-28 2018-06-28 Autonomous driving vehicles with redundant ultrasonic radar
US16/022,672 2018-06-28

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2020015490A true JP2020015490A (ja) 2020-01-30
JP7102370B2 JP7102370B2 (ja) 2022-07-19

Family

ID=69054643

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019110851A Active JP7102370B2 (ja) 2018-06-28 2019-06-14 冗長超音波レーダを備える自律走行車｛ ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｄｒｉｖｉｎｇ ｖｅｈｉｃｌｅｓ ｗｉｔｈ ｒｅｄｕｎｄａｎｔ ｕｌｔｒａｓｏｎｉｃ ｒａｄａｒ ｝

Country Status (4)

Country Link
US (1) US20200004265A1 (ja)
JP (1) JP7102370B2 (ja)
KR (1) KR102223270B1 (ja)
CN (1) CN110727267B (ja)

Families Citing this family (45)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10848590B2 (en) 2005-10-26 2020-11-24 Cortica Ltd System and method for determining a contextual insight and providing recommendations based thereon
US20160321253A1 (en) 2005-10-26 2016-11-03 Cortica, Ltd. System and method for providing recommendations based on user profiles
US11403336B2 (en) 2005-10-26 2022-08-02 Cortica Ltd. System and method for removing contextually identical multimedia content elements
US9646005B2 (en) 2005-10-26 2017-05-09 Cortica, Ltd. System and method for creating a database of multimedia content elements assigned to users
US11361014B2 (en) 2005-10-26 2022-06-14 Cortica Ltd. System and method for completing a user profile
US11019161B2 (en) 2005-10-26 2021-05-25 Cortica, Ltd. System and method for profiling users interest based on multimedia content analysis
US20140156901A1 (en) 2005-10-26 2014-06-05 Cortica Ltd. Computing device, a system and a method for parallel processing of data streams
US8326775B2 (en) 2005-10-26 2012-12-04 Cortica Ltd. Signature generation for multimedia deep-content-classification by a large-scale matching system and method thereof
US10742340B2 (en) 2005-10-26 2020-08-11 Cortica Ltd. System and method for identifying the context of multimedia content elements displayed in a web-page and providing contextual filters respective thereto
US11604847B2 (en) 2005-10-26 2023-03-14 Cortica Ltd. System and method for overlaying content on a multimedia content element based on user interest
US11216498B2 (en) 2005-10-26 2022-01-04 Cortica, Ltd. System and method for generating signatures to three-dimensional multimedia data elements
US10949773B2 (en) 2005-10-26 2021-03-16 Cortica, Ltd. System and methods thereof for recommending tags for multimedia content elements based on context
US11386139B2 (en) 2005-10-26 2022-07-12 Cortica Ltd. System and method for generating analytics for entities depicted in multimedia content
US11032017B2 (en) 2005-10-26 2021-06-08 Cortica, Ltd. System and method for identifying the context of multimedia content elements
US20160085733A1 (en) 2005-10-26 2016-03-24 Cortica, Ltd. System and method thereof for dynamically associating a link to an information resource with a multimedia content displayed in a web-page
US11620327B2 (en) 2005-10-26 2023-04-04 Cortica Ltd System and method for determining a contextual insight and generating an interface with recommendations based thereon
US11537636B2 (en) 2007-08-21 2022-12-27 Cortica, Ltd. System and method for using multimedia content as search queries
US11037015B2 (en) 2015-12-15 2021-06-15 Cortica Ltd. Identification of key points in multimedia data elements
US11195043B2 (en) 2015-12-15 2021-12-07 Cortica, Ltd. System and method for determining common patterns in multimedia content elements based on key points
US11760387B2 (en) 2017-07-05 2023-09-19 AutoBrains Technologies Ltd. Driving policies determination
US11899707B2 (en) 2017-07-09 2024-02-13 Cortica Ltd. Driving policies determination
US10846544B2 (en) 2018-07-16 2020-11-24 Cartica Ai Ltd. Transportation prediction system and method
US11613261B2 (en) 2018-09-05 2023-03-28 Autobrains Technologies Ltd Generating a database and alerting about improperly driven vehicles
US11126870B2 (en) * 2018-10-18 2021-09-21 Cartica Ai Ltd. Method and system for obstacle detection
US10839694B2 (en) 2018-10-18 2020-11-17 Cartica Ai Ltd Blind spot alert
US20200133308A1 (en) 2018-10-18 2020-04-30 Cartica Ai Ltd Vehicle to vehicle (v2v) communication less truck platooning
US11392738B2 (en) 2018-10-26 2022-07-19 Autobrains Technologies Ltd Generating a simulation scenario
US10748038B1 (en) 2019-03-31 2020-08-18 Cortica Ltd. Efficient calculation of a robust signature of a media unit
US11904863B2 (en) 2018-10-26 2024-02-20 AutoBrains Technologies Ltd. Passing a curve
US11244176B2 (en) 2018-10-26 2022-02-08 Cartica Ai Ltd Obstacle detection and mapping
US10789535B2 (en) 2018-11-26 2020-09-29 Cartica Ai Ltd Detection of road elements
US11170647B2 (en) 2019-02-07 2021-11-09 Cartica Ai Ltd. Detection of vacant parking spaces
US11643005B2 (en) 2019-02-27 2023-05-09 Autobrains Technologies Ltd Adjusting adjustable headlights of a vehicle
US11285963B2 (en) 2019-03-10 2022-03-29 Cartica Ai Ltd. Driver-based prediction of dangerous events
US11694088B2 (en) 2019-03-13 2023-07-04 Cortica Ltd. Method for object detection using knowledge distillation
US11132548B2 (en) 2019-03-20 2021-09-28 Cortica Ltd. Determining object information that does not explicitly appear in a media unit signature
US11908242B2 (en) 2019-03-31 2024-02-20 Cortica Ltd. Efficient calculation of a robust signature of a media unit
US10776669B1 (en) 2019-03-31 2020-09-15 Cortica Ltd. Signature generation and object detection that refer to rare scenes
US11222069B2 (en) 2019-03-31 2022-01-11 Cortica Ltd. Low-power calculation of a signature of a media unit
US11704292B2 (en) 2019-09-26 2023-07-18 Cortica Ltd. System and method for enriching a concept database
US11593662B2 (en) 2019-12-12 2023-02-28 Autobrains Technologies Ltd Unsupervised cluster generation
US11590988B2 (en) 2020-03-19 2023-02-28 Autobrains Technologies Ltd Predictive turning assistant
US11827215B2 (en) 2020-03-31 2023-11-28 AutoBrains Technologies Ltd. Method for training a driving related object detector
CN111123957B (zh) * 2020-03-31 2020-09-04 北京三快在线科技有限公司 一种轨迹规划的方法及装置
CN111531549A (zh) * 2020-06-18 2020-08-14 北京海益同展信息科技有限公司 一种机器人系统及定位导航方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013086560A (ja) * 2011-10-13 2013-05-13 Toyota Infotechnology Center Co Ltd 障害物通知システムおよび障害物通知方法
US20170123429A1 (en) * 2015-11-04 2017-05-04 Zoox, Inc. Adaptive autonomous vehicle planner logic

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4042579B2 (ja) * 2002-01-28 2008-02-06 松下電工株式会社 車両用障害物検出警報システム
DE102012016866A1 (de) * 2012-08-25 2014-02-27 Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh Verfahren zur verbesserten Ansteuerung von Ultraschallsensoren, Fahrerassistenzeinrichtung und Kraftfahrzeug
US9672446B1 (en) * 2016-05-06 2017-06-06 Uber Technologies, Inc. Object detection for an autonomous vehicle
US10712746B2 (en) * 2016-08-29 2020-07-14 Baidu Usa Llc Method and system to construct surrounding environment for autonomous vehicles to make driving decisions
CN106314327A (zh) * 2016-08-30 2017-01-11 陈武强 防地面误测误报的汽车超声波盲区探测装置及探测方法
KR102395283B1 (ko) * 2016-12-14 2022-05-09 현대자동차주식회사 자율 주행 제어 장치, 그를 포함한 시스템 및 그 방법

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013086560A (ja) * 2011-10-13 2013-05-13 Toyota Infotechnology Center Co Ltd 障害物通知システムおよび障害物通知方法
US20170123429A1 (en) * 2015-11-04 2017-05-04 Zoox, Inc. Adaptive autonomous vehicle planner logic

Also Published As

Publication number Publication date
CN110727267A (zh) 2020-01-24
KR102223270B1 (ko) 2021-03-09
US20200004265A1 (en) 2020-01-02
KR20200011344A (ko) 2020-02-03
CN110727267B (zh) 2023-04-28
JP7102370B2 (ja) 2022-07-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7102370B2 (ja) 冗長超音波レーダを備える自律走行車｛ ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｄｒｉｖｉｎｇ ｖｅｈｉｃｌｅｓ ｗｉｔｈ ｒｅｄｕｎｄａｎｔ ｕｌｔｒａｓｏｎｉｃ ｒａｄａｒ ｝
CN110667591B (zh) 用于自动驾驶车辆的规划驾驶感知系统
JP6567617B2 (ja) 自律走行車の安定性を向上させるための方法、媒体、及びシステム
KR102062608B1 (ko) 자율 주행 차량의 제어 피드백에 기초한 맵 업데이트 방법 및 시스템
CN110621541B (zh) 用于生成轨迹以操作自动驾驶车辆的方法和系统
EP3694756B1 (en) Spiral curve based vertical parking planner system for autonomous driving vehicles
US20200334985A1 (en) Parking management architecture for parking autonomous driving vehicles
JP7009490B2 (ja) 自動運転車両のための制御主導型の３ポイントターン計画
US11221405B2 (en) Extended perception based on radar communication of autonomous driving vehicles
JP2021501921A (ja) 自動運転車両のための螺旋経路に基づく３ポイントターン計画
JP2020083306A (ja) 自動運転車両を動作させるための所定のキャリブレーションテーブルに基づく車両制御システム
EP3697656B1 (en) A mutual nudge algorithm for self-reverse lane of autonomous driving
WO2020132956A1 (en) Torque feedback based vehicle longitudinal automatic calibration system for autonomous driving vehicles
KR20200037123A (ko) 에뮬레이션 기반의 자율 주행 차량의 3점 방향 전환 계획
EP3697659B1 (en) Method and system for generating reference lines for autonomous driving vehicles

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20190723

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20190723

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20200714

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20201014

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20210323

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20210622

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20211109

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20220208

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20220621

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20220706

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7102370

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150