JP2020508252A - 自律走行車の動作管理 - Google Patents

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ステファン ウィトウィッキ、
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シュロモ ジルバーシュタイン、
シュロモ ジルバーシュタイン、
リアム ペダーセン、
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ニッサン ノース アメリカ,インク
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Abstract

自律走行車動作管理は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断することを含んでもよい。車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させるために自律走行車動作制御環境を生成することを含んでもよい。シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、各シナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであってもよい。シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、それぞれ個別の車両動作シナリオをモデル化してもよい。シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、対応する各個別の車両動作シナリオに応じて、各候補車両制御アクションを生成してもよい。車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させること、第1のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから第1の候補車両制御アクションを受信すること、及び第1の候補車両制御アクションに基づいて、車両交通ネットワークの一部を横断することを含んでもよい。

Description

本開示は、自律走行車の動作管理及び自立運転に関する。
自律走行車等の車両は、車両交通ネットワークの一部を横断する場合がある。車両交通ネットワークの一部を横断することは、車両のセンサ等によって、車両の動作環境又はその一部を表すデータ等のデータを生成又は捕捉することを含む場合がある。したがって、自律走行車の動作管理のためのシステム、方法及び装置が有利であり得る。
本明細書には、自律走行車の動作管理の態様、特徴、要素、実装及び実施形態が開示されている。
開示された実施形態の一態様は、車両交通ネットワークの横断に使用される方法であり、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含んでもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させること、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクションを受信すること、及び前記候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの一部を横断することを含む。
開示された実施形態の別の態様は、車両交通ネットワークの横断に使用される方法であり、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含んでもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させること、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクションを受信すること、及び前記候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの一部を横断することを含み、前記車両交通ネットワークの前記一部を横断することは、識別された経路に従って、前記車両交通ネットワークの前記一部を横断することを含む。
開示された実施形態の別の態様は、車両交通ネットワークの横断に使用される方法であり、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含んでもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させることであって、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、前記自律走行車から定義された距離内の外部オブジェクトに関連付けられること、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクションを受信すること、及び前記候補車両制御アクションに基づいて前記車両交通ネットワークの一部を横断することを含む。
開示された実施形態の別の態様は、車両交通ネットワークの横断に使用される方法であり、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含んでもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させることであって、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の1つのシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであること、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクションを受信すること、及び前記候補車両制御アクションに基づいて前記車両交通ネットワークの一部を横断することを含む。
開示された実施形態の別の態様は、車両交通ネットワークの横断に使用される方法であり、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含んでもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させることであって、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の1つのシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり、前記複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の各シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、個別の車両動作シナリオをモデル化すること、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクションを受信すること、及び前記候補車両制御アクションに基づいて前記車両交通ネットワークの一部を横断することを含む。
開示された実施形態の別の態様は、車両交通ネットワークの横断に使用される方法であり、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含んでもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させることであって前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させることは、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスによって、個別の車両動作シナリオをモデル化することを含むこと、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクションを受信すること、及び前記候補車両制御アクションに基づいて前記車両交通ネットワークの一部を横断することを含む。
開示された実施形態の別の態様は、車両交通ネットワークの横断に使用される方法であり、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含んでもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させることであって、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させることは、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスによって、個別の車両動作シナリオをモデル化することを含み、前記個別の車両動作シナリオをモデル化することは、センサ不確実性をモデル化すること、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクションを受信すること、及び前記候補車両制御アクションに基づいて前記車両交通ネットワークの一部を横断することを含む。
開示された実施形態の別の態様は、車両交通ネットワークの横断に使用される方法であり、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含んでもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させることを含み、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させることは、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスによって、個別の車両動作シナリオをモデル化することを含み、前記個別の車両動作制御シナリオをモデル化することは、前記自律走行車のセンサからセンサ情報を受信すること、及び前記センサ情報に基づいて、前記個別の車両動作制御シナリオをモデル化することを含む。前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させることは、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクションを受信すること、及び前記候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの一部を横断することを含む。
開示された実施形態の別の態様は、車両交通ネットワークの横断に使用される方法であり、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含んでもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させることを含み、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させることは、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスによって、個別の車両動作シナリオをモデル化することを含み、前記個別の車両動作制御シナリオをモデル化することは、前記自律走行車のセンサからセンサ情報を受信すること、及び前記センサ情報に基づいて、前記個別の車両動作制御シナリオをモデル化することを含む。前記個別の車両動作制御シナリオをモデル化することは、前記車両交通ネットワークを表す車両交通ネットワーク情報を受信すること、及び前記センサ情報及び前記車両交通ネットワーク情報に基づいて、前記個別の車両動作制御シナリオをモデル化することを含む。前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させることは、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクションを受信すること、及び前記候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの一部を横断することを含む。
開示された実施形態の別の態様は、車両交通ネットワークの横断に使用される方法であり、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含んでもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させることを含み、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させることは、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスによって、個別の車両動作シナリオをモデル化することを含み、前記個別の車両動作制御シナリオをモデル化することは、ブロックモニタインスタンスから、前記車両交通ネットワークの前記一部に関する可用性確率を受信すること、及び前記可用性確率に基づいて、前記個別の車両動作制御シナリオをモデル化することを含む。前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させることは、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクションを受信すること、及び前記候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの一部を横断することを含む。
開示された実施形態の別の態様は、車両交通ネットワークの横断に使用される方法であり、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含んでもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させることであって、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクションを受信すること、及び前記自律走行車から定義された距離内の第2の外部オブジェクトに関連付けられる第2のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスをインスタンス化すること、及び前記第2のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから第2の候補車両制御アクションを受信すること、及び前記候補車両制御アクションに基づいて前記車両交通ネットワークの一部を横断することを含む。
開示された実施形態の別の態様は、車両交通ネットワークの横断に使用される方法であり、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含んでもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させること、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクションを受信すること、前記自律走行車から定義された距離内の第2の外部オブジェクトに関連付けられる第2のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスをインスタンス化すること、及び前記第2のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから第2の候補車両制御アクションを受信すること、及び前記候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの一部を横断することを含み、前記車両交通ネットワークの一部を横断することは、前記候補車両制御アクション及び前記第2の候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの前記一部を横断することを含む。
開示された実施形態の別の態様は、車両交通ネットワークの横断に使用される方法であり、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含んでもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させること、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクションを受信することであって、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の第1のシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり、前記複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の各シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、個別の車両動作シナリオをモデル化すること、前記自律走行車から定義された距離内の第2の外部オブジェクトに関連付けられる第2のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスをインスタンス化すること、及び前記第2のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから第2の候補車両制御アクションを受信すること、及び前記候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの一部を横断することを含み、前記車両交通ネットワークの前記一部を横断することは、前記候補車両制御アクション及び前記第2の候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの前記一部を横断することを含む。
開示された実施形態の別の態様は、車両交通ネットワークの横断に使用される方法であり、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含んでもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させること、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクションを受信することであって、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の第1のシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり、前記複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の各シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、個別の車両動作シナリオをモデル化すること、前記自律走行車から定義された距離内の第2の外部オブジェクトに関連付けられる第2のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスをインスタンス化することであって、前記第2のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、前記第1のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの第2のインスタンスであること、及び前記第2のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから第2の候補車両制御アクションを受信すること、及び前記候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの一部を横断することを含み、前記車両交通ネットワークの一部を横断することは、前記候補車両制御アクション及び前記第2の候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの前記一部を横断することを含む。
開示された実施形態の別の態様は、車両交通ネットワークの横断に使用される方法であり、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含んでもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させること、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクションを受信することであって、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の第1のシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり、前記複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の各シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、個別の車両動作シナリオをモデル化すること、前記自律走行車から定義された距離内の第2の外部オブジェクトに関連付けられる第2のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスをインスタンス化することであって、前記第2のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、前記第1のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの第2のインスタンスであること、及び前記第2のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、前記自律走行車から前記定義された距離内の第2の外部オブジェクトに関連付けられること、及び前記第2のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから第2の候補車両制御アクションを受信すること、及び前記候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの一部を横断することを含み、前記車両交通ネットワークの一部を横断することは、前記候補車両制御アクション及び前記第2の候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの前記一部を横断することを含む。
開示された実施形態の別の態様は、車両交通ネットワークの横断に使用される方法であり、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含んでもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させること、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクションを受信することであって、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の第1のシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり、前記複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の各シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、個別の車両動作シナリオをモデル化すること、前記自律走行車から定義された距離内の第2の外部オブジェクトに関連付けられる第2のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスをインスタンス化することであって、前記第2のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、前記複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の第2のシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであること、及び前記第2のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから第2の候補車両制御アクションを受信すること、及び前記候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの一部を横断することを含み、前記車両交通ネットワークの一部を横断することは、前記候補車両制御アクション及び前記第2の候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの前記一部を横断することを含む。
開示された実施形態の別の態様は、車両交通ネットワークの横断に使用される方法であり、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含んでもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させること、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクションを受信することであって、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の第1のシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり、前記複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の各シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、個別の車両動作シナリオをモデル化すること、前記自律走行車から定義された距離内の第2の外部オブジェクトに関連付けられる第2のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスをインスタンス化することであって、前記第2のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、前記複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の第2のシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであること、及び前記第2のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから第2の候補車両制御アクションを受信することであって、前記第2のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、前記自律走行車から前記定義された距離内の第2の外部オブジェクトに関連付けられること、及び前記候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの一部を横断することを含み、前記車両交通ネットワークの一部を横断することは、前記候補車両制御アクション及び前記第2の候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの前記一部を横断することを含む。
開示された実施形態の別の態様は、車両交通ネットワークの横断に使用される方法であり、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含んでもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させること、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクションを受信することであって、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の第1のシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり、前記複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の各シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、個別の車両動作シナリオをモデル化すること、前記自律走行車から定義された距離内の第2の外部オブジェクトに関連付けられる第2のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスをインスタンス化することであって、前記第2のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、前記複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の第2のシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであること、及び前記第2のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから第2の候補車両制御アクションを受信することであって、前記第2のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、前記外部オブジェクトに関連付けられること、及び前記候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの一部を横断することを含み、前記車両交通ネットワークの一部を横断することは、前記候補車両制御アクション及び前記第2の候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの前記一部を横断することを含む。
開示された実施形態の別の態様は、車両交通ネットワークの横断に使用される方法であり、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含んでもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させるために自律走行車動作制御環境を生成することであって、各シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、各シナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり、各シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、各個別の車両動作シナリオをモデル化し、かつ各シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、対応する各個別の車両動作シナリオに応じて、各候補車両制御アクションを生成することを含む。車両交通ネットワークを横断することは、第1のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させること、前記第1のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから第1の候補車両制御アクションを受信すること、及び前記第1の候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの一部を横断することを含んでもよい。
開示された実施形態の別の態様は、自律走行車動作管理用の自律走行車である。前記自律走行車は、プロセッサを含み、前記プロセッサは、非一時的なコンピュータ可読媒体に記憶されている命令を実行して、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させること、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクションを受信すること、及び前記候補車両制御アクションに従って、前記車両交通ネットワークの一部を横断することを行うように構成される。
以下では、本明細書に開示された方法、装置、プロシージャ及びアルゴリズムのこうした及び他の態様、特徴、要素、実装及び実施形態の変形がさらに詳細に記載される。
本明細書に開示された方法及び装置の様々な態様は、以下の記載及び図面において提供される例示を参照することでより明らかになるであろう。
本明細書に開示の態様、特徴及び要素が実装され得る車両の一例の図面である。
本明細書に開示の態様、特徴及び要素が実装され得る車両交通及び通信システムの一部の例示の図面である。
本開示による車両交通ネットワークの一部の図である。
本開示の実施形態による車両動作管理システムの例の図である。
本開示の実施形態による自律走行車の動作管理の例のフロー図である。
本開示の実施形態によるブロックシーンの例の図である。
本開示の実施形態による歩行者シナリオを含む歩行者シーンの例の図である。
本開示の実施形態による交差点シナリオを含む交差点シーンの例の図である。
本開示の実施形態による車線変更シナリオを含む車線変更シーンの例の図である。
自律走行車又は半自律走行車等の車両は、車両交通ネットワークの一部を横断する場合がある。車両は1つ以上のセンサを含んでもよく、車両交通ネットワークを横断することは、センサが車両の動作環境又はその一部に対応するデータ等のセンサデータを生成又は捕捉することを含んでもよい。例えば、センサデータは、車両動作環境、車両交通ネットワーク形状、又はこれらの組み合わせの中の歩行者、遠隔車両、他のオブジェクト等の1つ以上の外部オブジェクト対応する情報を含んでもよい。
自律走行車は、自律走行車の動作管理システムを含んでもよく、これは、自律走行車に関するセンサデータ等の動作環境情報を処理し得る1つ以上の動作環境モニタを含んでもよい。動作環境モニタは、自律走行車に時空的に近接している車両交通ネットワークの部分に関する可用性確率情報を決定し得るブロックモニタを含んでもよい。
自律走行車の動作管理システムは、自律走行車の動作管理コントローラ又は実行部を含んでもよく、外部オブジェクトに対応する、歩行者シナリオ、交差点シナリオ、車線変更シナリオ、又は任意の他の車両動作シナリオ又は車両動作シナリオの組み合わせ等の1つ以上の動作シナリオを検出してもよい。
自律走行車の動作管理システムは、1つ以上のシナリオ固有の動作制御評価モジュールを含んでもよい。各シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、各動作シナリオの、部分観測マルコフ決定過程(POMDP)等のモデルであってもよい。自律走行車の動作管理コントローラは、対応する動作シナリオの検出に応答して、シナリオ固有の動作制御評価モジュールの各インスタンスを作成してもよい。
自律走行車の動作管理コントローラは、インスタンス化された各シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクションを受信してもよく、候補車両制御アクションから車両制御アクションを識別してもよく、識別された車両制御アクションに従って車両交通ネットワークの一部を横断するように自律走行車を制御してもよい。
本明細書では自律走行車を参照して記載されているが、本明細書に記載の方法及び装置は、自律的又は半自律的動作が可能な任意の車両で実装されてもよい。車両交通ネットワークを参照すると、記載されているが、本明細書に記載の方法及び装置は、自律走行車が車両によって運転可能な任意のエリアで動作することを含んでもよい。
本明細書で使用される場合、「コンピュータ」又は「コンピュータデバイス」という用語は、本明細書で開示の任意の方法を実行することができる任意のユニット又はユニットの組み合わせ、又はその任意の部分若しくは複数の部分を含む。
本明細書で使用される場合、「プロセッサ」という用語は、1つ以上の専用プロセッサ、1つ以上のデジタル信号プロセッサ、1つ以上のマイクロプロセッサ、1つ以上のコントローラ、1つ以上のマイクロコントローラ、1つ以上のアプリケーションプロセッサ、1つ以上の特定用途向け集積回路、1つ以上の特定用途向け汎用集積回路、1つ以上のフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ、任意の他のタイプ又は組み合わせの集積回路、1つ以上の状態機械、又はこれらの任意の組み合わせ等の1つ以上のプロセッサを示す。
本明細書で使用される場合、「メモリ」という用語は、任意のプロセッサによって使用され得る又はそれと関連している任意の信号又は情報を有形に保持、記憶、通信、又は搬送することができる任意のコンピュータ使用可能又はコンピュータ可読媒体又はデバイスを示す。例えば、メモリは、1つ以上の読み取り専用メモリ(ROM)、1つ以上のランダムアクセスメモリ(RAM)、1つ以上のレジスタ、低電力DDR(LPDDR)メモリ、1つ以上のキャッシュメモリ、1つ以上の半導体メモリデバイス、1つ以上の磁気媒体、1つ以上の光学媒体、1つ以上の磁気光学媒体、又はこれらの任意の組み合わせであってもよい。
本明細書で使用される場合、「命令」という用語は、本明細書に開示の任意の方法を実行するための指示若しくは表現、又はその任意の部分若しくは複数の部分を含んでもよく、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの任意の組み合わせで実現されてもよい。例えば、命令は、本明細書に記載の各方法、アルゴリズム、態様又はこれらの組み合わせのいずれかを行うためにプロセッサによって実行され得るメモリに記憶されたコンピュータプログラム等の情報として実装されてもよい。命令又はその一部は、本明細書に記載の任意の方法、アルゴリズム、態様又はその組み合わせを行うための専用ハードウェアを含み得る専用プロセッサ又は回路として実装されてもよい。いくつかの実装では、命令の部分は、直接的に又はローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、インターネット又はこれらの組み合わせ等のネットワークを介して通信し得る複数のデバイス又は単一のデバイス上の複数のプロセッサに分散されてもよい。
本明細書で使用される場合、「例示」、「実施形態」、「実装」、「態様」、「特徴」又は「要素」という用語は、用例、例示又は実例としての役割を果たすことを示している。明示されない限り、任意の例示、実施形態、実装、態様、特徴又は要素が、互いの例示、実施形態、実装、態様、特徴又は要素から独立しており、任意の他の例示、実施形態、実装、態様、特徴又は要素と組み合わせて使用されてもよい。
本明細書で使用される場合、「決定」及び「識別」又はこれらの任意の変形の用語は、図示の及び本明細書に記載の1つ以上のデバイスを使用するいかなるやり方で選択、確認、計算、検索、受信、決定、確立、取得、又は他のやり方で識別又は決定することを含んでいる。
本明細書で使用される場合、「又は」という用語は、排他的な「又は」ではなく包含的な「又は」を意味することが意図されている。すなわち、他に特に定めがない限り、又は文脈から明確であれば、「XがA又はBを含む」は、任意の当然の包含的な並べ替えを示すことが意図されている。すなわち、XがAを含む、XがBを含む、又はXがA及びBの両方を含む場合、「XがA又はBを含む」は、上記の例示のいずれかによって満たされる。さらに、本願及び添付の請求項の中で使用される“a”及び“an”という冠詞は、一般に、単数形を指していることが文脈から明確であるか又は他に特段の定めがない限り、「1つ以上の」を意味すると解釈されるべきである。
さらに、説明の簡潔のため、本明細書の図面及び説明は一連のステップ又は段階又はシーケンスを含み得るが、本明細書に開示の方法の要素は、様々な順番で又は同時に起こってもよい。さらに、本明細書に開示の方法の要素は、本明細書に明示的に提示及び開示されていない他の要素と共に起こってもよい。さらに、本明細書に記載の方法の全ての要素が、本開示による方法を実装することを要求されるとは限らない。態様、特徴及び要素は特定の組み合わせで本明細書に記載されているが、各態様、特徴又は要素は、他の態様、特徴及び要素と共に又はそれらなしで独立して又は様々な組み合わせで使用されてもよい。
図1は、本明細書に開示の態様、特徴及び要素が実装され得る車両の一例の図面である。図示のように、車両1000は、シャーシ1100、パワートレイン1200、コントローラ1300、車輪1400を含み、又は車両の任意の他の要素又は要素の組み合わせを含んでもよい。簡潔のため車両1000は4つの車輪1400を含むように示されているが、プロペラ又はトレッド等の1つ又は複数の任意の他の推進デバイスが使用されてもよい。図1において、パワートレイン1200、コントローラ1300及び車輪1400等の要素を相互接続する線は、データ又は制御信号等の情報、電力又はトルク等の力、又は情報及び電力の両方が各要素間で伝達され得ることを示している。例えば、コントローラ1300は、パワートレイン1200から電力を受信して、パワートレイン1200、車輪1400、又は両方と通信して、車両1000を制御してもよい。これは、車両1000を加速、減速、操縦又は他のやり方で制御することを含み得る。
パワートレイン1200は、電源1210、トランスミッション1220、ステアリング装置1230、アクチュエータ1240、又はサスペンション、駆動シャフト、アクセル若しくは排気システム等のパワートレインの任意の他の要素又は要素の組み合わせを含んでもよい。別々に示されているが、車輪1400は、パワートレイン1200に含まれてもよい。
電源1210は、エンジン、バッテリ、又はこれらの組み合わせを含んでもよい。電源1210は、電気エネルギ、熱エネルギ又は運動エネルギ等のエネルギを提供するように動作する任意のデバイス又はデバイスの組み合わせであってもよい。例えば、電源1210は、内燃エンジン、電気モータ又は内燃エンジン及び電気モータの組み合わせ等のエンジンを含んでもよく、車輪1210の1つ以上に原動力としての運動エネルギを提供するように動作してもよい。電源1210は、ニッケルカドミウム(NiCd)、ニッケル亜鉛(NiZn)、ニッケル水素(NiMH)、リチウムイオン(Li−ion)等の1つ以上の乾電池、太陽電池、燃料電池、又はエネルギを提供することが可能な任意の他のデバイス等のポテンシャルエネルギ装置を含んでもよい。
トランスミッション1220は、電源1210から運動エネルギ等のエネルギを受信してもよく、原動力を提供するために車輪1400にエネルギを送ってもよい。トランスミッション1220は、コントローラ1300、アクチュエータ1240又は両方によって制御されてもよい。ステアリング装置1230は、コントローラ1300、アクチュエータ1240又は両方によって制御され、車両を操縦するために車輪1400を制御してもよい。アクチュエータ1240は、コントローラ1300から信号を受信してもよく、車両1000を動作させるために電源1210、トランスミッション1220、ステアリング装置1230又はこれらの任意の組み合わせを作動又は制御してもよい。
コントローラ1300は、位置決め装置1310、電子通信装置1320、プロセッサ1330、メモリ1340、ユーザインターフェース1350、センサ1360、電子通信インターフェース1370又はこれらの任意の組み合わせを含んでもよい。単一の装置として示されているが、コントローラ1300の任意の1つ以上の要素が任意の数の分離した物理装置に組み込まれてもよい。例えば、ユーザインターフェース1350及びプロセッサ1330は、第1の物理装置に組み込まれてもよく、メモリ1340は、第2の物理装置に組み込まれてもよい。図1には示されていないが、コントローラ1300は、バッテリ等の電源1210を含んでもよい。別個の要素として示されているが、位置決め装置1310、電子通信装置1320、プロセッサ1330、メモリ1340、ユーザインターフェース1350、センサ1360、電子通信インターフェース1370、又はこれらの任意の組み合わせは、1つ以上の電子装置、回路又はチップに組み込まれてもよい。
プロセッサ1330は、光プロセッサ、量子プロセッサ、分子プロセッサ又はこれらの組み合わせを含む現存する又は今後開発される信号又は他の情報を操作又は処理することが可能な任意のデバイス又はデバイスの組み合わせを含んでもよい。例えば、プロセッサ1330は、1つ以上の専用プロセッサ、1つ以上のデジタル信号プロセッサ、1つ以上のマイクロプロセッサ、1つ以上のコントローラ、1つ以上のマイクロコントローラ、1つ以上の集積回路、1つ以上の特定用途向け集積回路、1つ以上のフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ、1つ以上のプログラマブル・ロジック・アレイ、1つ以上のプログラマブル・ロジック・コントローラ、1つ以上の状態機械、又はこれらの任意の組み合わせを含んでもよい。プロセッサ1330は、位置決め装置1310、メモリ1340、電子通信インターフェース1370、電子通信装置1320、ユーザインターフェース1350、センサ1360、パワートレイン1200、又はこれらの任意の組み合わせと動作可能に結合されてもよい。例えば、プロセッサは、通信バス1380を介してメモリ1340と動作可能に結合されてもよい。
メモリ1340は、プロセッサ1330によって使用される又はそれと接続される、機械可読命令又はそれに関連付けられる任意の情報を、例えば、保持、記憶、伝達又は搬送することが可能な任意の有形の非一時的コンピュータ使用可能又はコンピュータ可読媒体を含んでもよい。メモリ1340は、例えば、1つ以上の半導体ドライブ、1つ以上のメモリカード、1つ以上のリムーバブル媒体、1つ以上の読み取り専用メモリ、1つ以上のランダムアクセスメモリ、ハードディスク、フロッピーディスク、光学ディスクを含む1つ以上のディスク、磁気若しくは光学カード、又は電子情報を記憶するのに適した任意のタイプの非一時的な媒体、又はこれらの任意の組み合わせであってもよい。
通信インターフェース1370は、図示のような無線アンテナ、有線通信ポート、光学通信ポート、又は有線若しくは無線電子通信媒体1500とインターフェース接続することが可能な任意の他の有線若しくは無線装置であってもよい。図1は単一の通信リンクを介して通信を行う通信インターフェース1370が示されているが、通信インターフェースは、複数の通信リンクを介して通信を行うように構成されてもよい。図1は単一の通信インターフェース1370を示しているが、車両は、任意の数の通信インターフェースを含んでもよい。
通信装置1320は、通信インターフェース1370等を介して、有線又は無線電子通信媒体1500を介して信号を送信又は受信するように構成されてもよい。図1に明示されていないが、通信装置1320は、無線周波数(RF)、紫外線(UV)、可視光、光ファイバ、有線回線、又はこれらの組み合わせ等の任意の有線又は無線通信媒体を介して送信、受信又は両方を行うように構成されてもよい。図1は、単一の通信装置1320及び単一の通信インターフェース1370を示しているが、任意の数の通信装置及び任意の数の通信インターフェースが使用されてもよい。通信装置1320は、狭域通信(DSRC)装置、車載装置(OBU)、又はこれらの組み合わせを含んでもよい。
位置決め装置1310は、車両1000の経度、緯度、高度、進行方向又は速さ等の地理情報を決定してもよい。例えば、位置決め装置は、広域補強システム(Wide Area Augmentation System;WAAS)対応米国海洋電子機器協会(National Marine−Electronics Association;NMEA)装置、無線三角測量装置、又はこれらの組み合わせ等の全地球測位システム(GPS)装置を含んでもよい。位置決め装置1310は、例えば、車両1000の現在の向き、2次元又は3次元での車両1000の現在地、車両1000の現在の角度方向、又はこれらの組み合わせを表す情報を取得するために使用され得る。
ユーザインターフェース1350は、仮想又は物理キーパッド、タッチパッド、ディスプレイ、タッチディスプレイ、ヘッドアップディスプレイ、仮想ディスプレイ、拡張現実ディスプレイ、触覚ディスプレイ、視線追跡デバイス等の特徴追跡デバイス、スピーカ、マイクロホン、ビデオカメラ、センサ、プリンタ、又はこれらの任意の組み合わせ等、人物とインターフェースすることが可能な任意の装置を含んでもよい。ユーザインターフェース1350は、図示のようにプロセッサ1330と、又はコントローラ1300の任意の他の要素と動作可能に結合されてもよい。単一の装置として示されているが、ユーザインターフェース1350は、1つ以上の物理装置を含んでもよい。例えば、ユーザインターフェース1350は、人物との音声通信を行うための音声インターフェース、及び人物との視覚及びタッチに基づく通信を行うためのタッチディスプレイを含んでもよい。ユーザインターフェース1350は、複数の物理的に分離した装置、単一の物理装置の中の複数の定義部分、又はこれらの組み合わせ等の複数のディスプレイを含んでもよい。
センサ1360は、車両を制御するために使用され得る情報を提供するように動作し得るセンサの配列等の1つ以上のセンサを含んでもよい。センサ1360は、車両の現在の動作特徴に関する情報を提供してもよい。センサ1360は、例えば、速度センサ、加速度センサ、ステアリング角センサ、トラクション関連センサ、ブレーキ関連センサ、ハンドル位置センサ、視線追跡センサ、着座位置センサ、又は車両1000の現在の動的状況の何らかの態様に関する情報を報告するように動作可能な任意のセンサ若しくはセンサの組み合わせを含み得る。
センサ1360は、車両1000の周囲の物理環境に関する情報を取得するように動作可能なセンサを含んでもよい。例えば、1つ以上のセンサが、道路形状、及び固定障害物、車両及び歩行者等の障害物を検出してもよい。センサ1360は、既知の又は後に開発される、1つ以上のビデオカメラ、レーザ感知システム、赤外線感知システム、音響感知システム、又は任意の他の適切なタイプの車載環境感知デバイス、又はデバイスの組み合わせであるか又はこれらを含み得る。いくつかの実施形態では、センサ1360及び位置決め装置1310が結合されてもよい。
別に示されてはいないが、幾つかの実施形態では、車両1000は、軌道コントローラを含んでもよい。例えば、コントローラ1300が、軌道コントローラを含んでもよい。軌道コントローラは、車両1000の現在の状態及び車両1000に対して計画された経路を記述する情報を取得し、この情報に基づいて、車両1000に対する軌道を決定及び最適化するように動作可能であってもよい。軌道コントローラは、車両1000が軌道コントローラによって決定される軌道に従うように、車両1000を制御するように動作可能な信号を出力してもよい。例えば、軌道コントローラの出力は、パワートレイン1200、車輪1400又は両方に供給され得る最適化された軌道であり得る。いくつかの実施形態では、最適化された軌道は、一組のステアリング角等の制御入力であってもよく、各ステアリング角は1つの時点又は位置に対応する。いくつかの実施形態では、最適化された軌道は、1つ以上の経路、線、曲線、又はこれらの組み合わせであり得る。
1つ以上の車輪1400は、ステアリング装置1230の制御下でステアリング角に枢動され得る操縦された車輪、トランスミッション1220の制御下で車両1000を推進するためのトルクを与えられ得る推進された車輪、又は車両1000を操縦及び推進し得る操縦及び推進された車輪であってもよい。
図1には示されていないが、車両は、エンクロージャ、ブルートゥース(登録商標)モジュール、周波数変調(FM)ラジオ装置、近距離無線通信(NFC)モジュール、液晶ディスプレイ(LCD)ディスプレイ装置、有機発光ダイオード(OLED)ディスプレイデバイス、スピーカ、又はこれらの任意の組み合わせ等の図1に示されていない装置又は要素を含んでもよい。
車両1000は自律走行車であってもよい。自律走行車は、車両交通ネットワークの一部を横断するように、直接的な人間の介入なしで、自律的に制御されてもよい。図1に別に示されていないが、いくつかの実装では、自律走行車は、自律走行車のルーティング、ナビゲーション及び制御を行い得る自律走行車制御装置を含んでもよい。いくつかの実装では、自律走行車制御装置は、車両の別の装置と一体化されてもよい。例えば、コントローラ1300は、自律走行車制御装置を含んでもよい。
いくつかの実装では、自律走行車制御装置は、現在の車両動作パラメータに従って車両交通ネットワークの一部を横断するように車両1000を制御し又は動作させてもよい。別の例では、自律走行車制御装置は、車両の駐車等の定義された動作又は操縦を行うように車両1000を制御し又は動作させてもよい。別の例では、自律走行車制御装置は、車両情報、環境情報、車両交通ネットワークを表す車両交通ネットワーク情報、又はこれらの組み合わせに基づいて車両1000の現在地等の出発地から目的地への移動経路を生成してもよく、経路に従って車両交通ネットワークを横断するように車両1000を制御し又は動作させてもよい。例えば、自律走行車制御装置は、生成された経路を使用して出発点から目的地に移動するように車両1000を動作させ得る軌道コントローラに移動経路を出力してもよい。
図2は、本明細書に開示の態様、特徴及び要素が実装され得る車両交通及び通信システムの一部の例示の図面である。車両交通及び通信システム2000は、図1に示される車両1000等の1つ以上の車両2100/2110を含んでもよく、これは1つ以上の車両交通ネットワーク2200の1つ以上の部分を移動してもよく、1つ以上の電子通信ネットワーク2300を介して通信を行ってもよい。図2には明示されていないが、車両は、オフロードエリア等の車両交通ネットワークに明示的に又は完全には含まれていないエリアを横断してもよい。
電子通信ネットワーク2300は、例えば、多重アクセスシステムであってもよく、車両2100/2110と1つ以上の通信デバイス2400との間の音声通信、データ通信、映像通信、メッセージング通信、又はこれらの組み合わせ等の通信を提供してもよい。例えば、車両2100/2110は、ネットワーク2300を介して通信デバイス2400から車両交通ネットワーク2200を表す情報等の情報を受信してもよい。
車両2100/2110は、有線通信リンク(図示せず)、無線通信リンク2310/2320/2370、又は任意の数の有線若しくは無線通信リンクの組み合わせを介して通信してもよい。例えば、図示のように、車両2110/2110は、陸上無線通信リンク2310を介して、非陸上無線通信リンク2320を介して、又はこれらの組み合わせを介して通信してもよい。いくつかの実装では、陸上無線通信リンク2310は、イーサネット(登録商標)リンク、シリアルリンク、ブルートゥースリンク、赤外線(IR)リンク、紫外線(UV)リンク、又は電子通信を提供可能な任意のリンクを含んでもよい。
車両2100/2110は、別の車両2100/2110と通信してもよい。例えば、ホスト又は対象の車両(HV)2100が、直接通信リンク2370を介して又はネットワーク2300を介して、遠隔又はターゲット車両(RV)2110から基本安全メッセージ(basic safety message;BSM)等の1つ以上の自動車両間メッセージを受信してもよい。例えば、遠隔車両2110は、300メートル等の定義されたブロードキャスト範囲内のホスト車両にメッセージをブロードキャストしてもよい。いくつかの実施形態では、ホスト車両2100は、信号リピータ(図示せず)又は別の遠隔車両(図示せず)等のサードパーティを介してメッセージを受信してもよい。いくつかの実施形態では、車両2100/2110は、例えば、100ミリ秒等の定義された間隔に基づいて周期的に1つ以上の自動車両間メッセージを送信してもよい。
自動車両間メッセージは、車両識別情報、経度、緯度若しくは高度情報等の地理空間状態情報、地理空間位置精度情報、車両加速度情報、ヨーレート情報、速度情報、車両方位情報、ブレーキシステム状態情報、スロットル情報、ハンドル角度情報若しくは車両ルート情報等の運動状態情報、又は送信車両状態に関連する車両サイズ情報、ヘッドライト状態情報、方向指示器情報、ワイパー状態情報、トランスミッション情報若しくは任意の他の情報若しくは情報の組み合わせ等の車両動作状態情報を含んでもよい。例えば、トランスミッション状態情報は、送信車両のトランスミッションがニュートラル状態、パーキング状態、前進状態又は後退状態に有るかどうかを示してもよい。
車両2100は、アクセスポイント2330を介して通信ネットワーク2300と通信してもよい。コンピュータデバイスを含み得るアクセスポイント2330は、無線又は有線通信リンク2310/2340を介して、車両2100と、通信ネットワーク2300と、1つ以上の通信デバイス2400と、又はこれらの組み合わせと通信するように構成されてもよい。例えば、アクセスポイント2330は、基地局、BTS(base transceiver station)、Node−B、eNode−B(enhanced Node−B)、HNode−B(Home Node−B)、無線ルータ、有線ルータ、ハブ、リレー、スイッチ、又は任意の類似の有線若しくは無線デバイスであってもよい。単一の装置として示されているが、アクセスポイントは、任意の数の相互接続要素を含んでもよい。
車両2100は、衛星2350又は他の非陸上通信デバイスを介して通信ネットワーク2300と通信してもよい。コンピュータデバイスを含み得る衛星2350は、1つ以上の通信リンク2320/2360を介して、車両2100と、通信ネットワーク2300と、1つ以上の通信デバイス2400と、又はこれらの組み合わせと通信するように構成されてもよい。単一の装置として示されているが、衛星は、任意の数の相互接続要素を含んでもよい。
電子通信ネットワーク2300は、音声、データ、又は任意の他のタイプの電子通信装置を提供するように構成される任意のタイプのネットワークであってもよい。例えば、電子通信ネットワーク2300は、ローカルエリアネットワーク(LAN)、ワイドエリアネットワーク(WAN)、仮想プライベートネットワーク(VPN)、モバイル若しくはセルラ電話ネットワーク、インターネット、又は任意の他の電子通信システムを含んでもよい。電子通信ネットワーク2300は、トランスミッション・コントロール・プロトコル(TCP)、ユーザ・データグラム・プロトコル(UDP)、インターネット・プロトコル(IP)、リアルタイム・トランスポート・プロトコル(RTP)、ハイパー・テキスト・トランスポート・プロトコル(HTTP)、又はこれらの組み合わせ等の通信プロトコルを使用してもよい。単一の装置として示されているが、電子通信ネットワークは、任意の数の相互接続要素を含んでもよい。
車両2100は、車両交通ネットワーク2200の一部又は状態を識別車両してもよい。例えば、車両は、速度センサ、車輪速度センサ、カメラ、ジャイロスコープ、光学センサ、レーザセンサ、レーダセンサ、音響センサ、又は車両交通ネットワーク2200の一部若しくは状態を決定若しくは識別することが可能な任意の他のセンサ若しくはデバイス又はこれらの組み合わせを含み得る図1に示されたセンサ1360等の1つ以上の車載センサ2105を含んでもよい。
車両2100は、交通ネットワーク2200を表す情報、1つ以上の車載センサ2105、又はこれらの組み合わせ等のネットワーク2300を介して伝達される情報を使用して、1つ以上の車両交通ネットワーク2200の一部又は複数の部分を横断してもよい。
簡潔のため、図2は1つの車両2100、1つの車両交通ネットワーク2200、1つの電子通信ネットワーク2300及び1つの通信ネットワーク2400を示しているが、任意の数のネットワーク又はコンピュータデバイスが使用されてもよい。いくつかの実施形態では、車両交通及び通信システム2000は、図2に示されていないデバイス、装置又は要素を含んでもよい。車両2100は単一の装置として示されているが、車両は、任意の数の相互接続要素を含んでもよい。
ネットワーク2300を介して通信デバイス2400と通信する車両2100が示されているが、車両2100は、任意の数の直接又は間接通信リンクを介して通信デバイス2400と通信してもよい。例えば、車両2100は、ブルートゥース通信リンク等の直接通信リンクを介して通信デバイス2400と通信してもよい。
車両2100/2210は、車両の運転者、オペレータ、又は所有者等のエンティティ2500/2510に関連付けられてもよい。車両2100/2110に関連付けられるエンティティ2500/2510は、スマートフォン2502/2512又はコンピュータ2504/2514等の1つ以上のパーソナル電子デバイス2502/2504/2512/2514に関連付けられてもよい。パーソナル電子デバイス2502/2504/2512/2514は、直接又は関節通信リンクを介して対応する車両2100/2110と通信してもよい。1つのエンティティ2500/2510が図2の車両2100/2110に関連付けられるように示されているが、任意の数の車両が、エンティティに関連付けられてもよく、任意の数のエンティティが、車両に関連付けられてもよい。
図3は、本開示による車両交通ネットワークの一部の図である。車両交通ネットワーク3000は、建物等の1つ以上の通行不能エリア3100、駐車エリア3200等の1つ以上の部分的通行可能エリア、道路3300/3400等の1つ以上の通行可能エリア、又はこれらの組み合わせを含んでもよい。図1に示される車両1000等の自律走行車、図2に示される車両2100/2110の1つ、半自律走行車、又は自律運転を実装する任意の他の車両が、車両交通ネットワーク3000の一部又は複数の部分を横断してもよい。
車両交通ネットワークは、1つ以上の通行可能又は部分的通行可能エリア3200/3300/3400の間に1つ以上のインターチェンジを含んでもよい。例えば、図3に示される車両交通ネットワークの部分は、駐車エリア3200と道路3400との間にインターチェンジ3210を含む。いくつかの実施形態では、駐車エリア3200は、駐車場3220を含んでもよい。
道路3300/3400等の車両交通ネットワークの一部は、1つ以上の車線3320/3340/3360/3420/3440を含んでもよく、1つ以上の進行方向に関連付けられてもよく、これは図3の矢印で示されている。
車両交通ネットワーク又はその一部、例えば、図3に示される車両交通ネットワークの部分は、車両交通ネットワーク情報として表されてもよい。例えば、車両交通ネットワーク情報は、マークアップ言語要素等の要素の階層として表されてもよく、これはデータベース又はファイルに記憶されてもよい。簡潔のため、本明細書の図面は、車両交通ネットワークの部分を表す車両交通ネットワーク情報を図又は地図として描いているが、車両交通ネットワーク情報は、車両交通ネットワーク又はその一部を表すことが可能な任意のコンピュータ使用可能形態で表されてもよい。進行方向情報、速度制限情報、料金所情報、傾斜又は角度情報等の勾配情報、表面材料情報、審美的情報又はこれらの組み合わせ等の車両交通ネットワーク制御情報を含んでもよい。
車両交通ネットワークの一部又は部分の組み合わせは、特定の場所又は目的地として識別されてもよい。例えば、車両交通ネットワーク情報は、通行不能エリア3100及び隣接する部分的通行可能駐車エリア3200等の建物を特定の場所として識別してもよく、自律走行車は、特定の場所を目的地として識別してもよく、自律走行車は、車両交通ネットワークを横断することにより出発地から目的地に移動してもよい。図3には通行不能エリア3100に関連付けられる駐車エリア3200が通行不能エリア3100に隣接するように示されているが、目的地は、例えば、建物に物理的に又は地理空間的に隣接していない建物及び駐車エリアを含んでもよい。
目的地を識別することは、目的地に関する場所を識別することを含んでもよく、これは個々の一意に識別可能な地理的場所であってもよい。例えば、車両交通ネットワークは、目的地に関する所在地住所、住所、車両交通ネットワークアドレス、GPSアドレス、又はこれらの組み合わせ等の定義された場所を含んでもよい。
目的地は、図3に示される入口3500等の1つ以上の入口に関連付けられてもよい。車両交通ネットワーク情報は、目的地に関連付けられる入口の地理的場所を識別する情報等の定義された入口位置情報を含んでもよい。本明細書に記載されるように、予測される入口位置情報が決定されてもよい。
車両交通ネットワークは、歩行者交通ネットワークに関連付けられ又はそれを含んでもよい。例えば、図3は、歩行者交通ネットワークの一部3600を含み、これは歩行者の歩道であってもよい。歩行者交通ネットワーク又はその一部、例えば、図3に示される歩行者交通ネットワークの部分3600は、歩行者交通ネットワーク情報として表されてもよい。車両交通ネットワーク情報は、歩行者交通ネットワーク情報を含んでもよい。歩行者交通ネットワークは、歩行者通行可能エリアを含んでもよい。歩行者の歩道又は道端等の歩行者通行可能エリアは、車両交通ネットワークの非通行可能エリアに対応してもよい。図3には別に示されていないが、歩行者横断歩道等の歩行者通行可能エリアは、車両交通ネットワークの通行可能エリア又は部分的通行可能エリアと対応してもよい。
目的地は、図3に示されるドッキング位置3700等の1つ以上のドッキング位置に関連付けられてもよい。ドッキング位置3700は、乗客の乗り降り等のドッキング動作を行うことができるように自律走行車が停止、静止又は駐車し得る目的地に近接している指定の又は未指定の場所又はエリアであってもよい。
車両交通ネットワーク情報は、目的地に関連付けられる1つ以上のドッキング位置3700の地理的場所を識別する情報等のドッキング位置情報を含んでもよい。ドッキング位置情報は定義されたドッキング位置情報であってもよく、これは、車両交通ネットワーク情報に手動で含まれるドッキング位置情報であってもよい。例えば、定義されたドッキング位置情報は、ユーザ入力に基づく車両交通ネットワーク情報に含まれてもよい。ドッキング位置情報は、本明細書に記載のように自動生成されたドッキング位置情報であってもよい。図3には別に示されていないが、ドッキング位置情報は、ドッキング位置3700に関連付けられるドッキング動作のタイプを識別してもよい。例えば、目的地は、乗客を乗せるための第1のドッキング位置及び乗客を降ろすための第2のドッキング位置に関連付けられてもよい。自律走行車はドッキング位置に駐車してもよいが、目的地に関連付けられるドッキング位置は独立しており、目的地に関連付けられる駐車エリアとは異なっていてもよい。
一例では、自律走行車は、目的地として通行不能エリア3100、駐車エリア3200及び入口3500を含み得る特定の場所を識別してもよい。自律走行車は、特定の場所に関する一次目的地として通行不能エリア3100又は入口3500を識別してもよく、二次目的地として駐車エリア3200を識別してもよい。自律走行車は、一次目的地に関するドッキング位置としてドッキング位置3700を識別してもよい。自律走行車は、出発地(図示せず)からドッキング位置3700への経路を生成してもよい。自律走行車は、経路を使用して出発地からドッキング位置3700へと車両交通ネットワークを横断してもよい。自律走行車は、乗客の乗り降りを行うことができるようにドッキング位置3700で停止又は駐車してもよい。自律走行車は、ドッキング位置3700から駐車エリア3200への後続経路を生成してもよく、後続経路を使用してドッキング位置3700から駐車エリア3200へと車両交通ネットワークを横断してもよく、駐車エリア3200に駐車してもよい。
図4は、本開示の実施形態による自律走行車の動作管理システム4000の例の図である。自律走行車の動作管理システム4000は、図1に示される車両1000、図2に示される車両2100/2110、半自律走行車、又は自立運転を実装する任意の他の車両等の自律走行車において実装されてもよい。
自律走行車は、車両交通ネットワーク又はその一部を横断してもよく、これは個別の車両動作シナリオを横断することを含んでもよい。個別の車両動作シナリオは、自律走行車の定義された時空的エリア又は動作環境内の自律走行車の動作に影響を及ぼし得る動作条件の任意の明確に識別可能なセットを含んでもよい。例えば、個別の車両動作シナリオは、自律走行車が定義された時空距離内を横断し得る道路、道路区分又は車線の数又は濃度に基づいてもよい。別の例では、個別の車両動作シナリオは、自律走行車の定義された時空的エリア又は動作環境内の自律走行車の動作に影響を及ぼし得る1つ以上の交通制御デバイスに基づいてもよい。別の例では、個別の車両動作シナリオは、自律走行車の定義された時空的エリア又は動作環境内の自律走行車の動作に影響を及ぼし得る1つ以上の識別可能な規則、規制又は法律に基づいてもよい。別の例では、個別の車両動作シナリオは、自律走行車の定義された時空的エリア又は動作環境内の自律走行車の動作に影響を及ぼし得る1つ以上の識別可能な外部オブジェクトに基づいてもよい。
個別の車両動作シナリオの例は、自律走行車が交差点を横断している個別の車両動作シナリオ、歩行者が自律走行車の予測経路に接近している又はそれを横断している個別の車両動作シナリオ、及び自律走行車が車線を変更している個別の車両動作シナリオを含む。
簡潔性及び明瞭性のために、車両動作シナリオのタイプ又はクラスを参照して類似の車両動作シナリオが本明細書に記載されてもよい。例えば、歩行者を含む車両動作シナリオは、歩行者を含む車両動作シナリオのタイプ又はクラスを意味する歩行者シナリオとして本明細書で参照されてもよい。一例として、第1の歩行者の車両動作シナリオは、歩行者が横断歩道で道路を横断していることを含んでもよく、第2の歩行者の車両動作シナリオとして、歩行者が横断歩道のないところで道路を横断していることを含んでもよい。本明細書には歩行者の車両動作シナリオ、交差点の車両動作シナリオ、及び車線変更の車両動作シナリオが記載されているが、任意の他の車両動作シナリオ又は車両動作シナリオのタイプが使用されてもよい。
自律走行車の動作環境の側面が、それぞれ個別の車両動作シナリオの中で表されてもよい。例えば、相対的方向、軌道、予測経路又は外部オブジェクトが、それぞれの個別の車両動作シナリオの中で表されてもよい。別の例では、車両交通ネットワークの相対的形状が、それぞれ個別の車両動作シナリオの中で表されてもよい。
一例として、第1の個別の車両動作シナリオは、歩行者が横断歩道を横断していることに対応してもよく、右から左に横断することに対して、左から右に横断すること等、歩行者の相対的方向及び予測経路が第1の個別の車両動作シナリオの中で表されてもよい。第2の個別の車両動作シナリオは、歩行者が横断歩道のないところで道路を横断していることに対応してもよく、右から左に横断することに対して、左から右に横断すること等、歩行者の相対的方向及び予測経路が第2の個別の車両動作シナリオの中で表されてもよい。
自律走行車が動作環境の中で複数の個別の車両動作シナリオを横断してもよく、これは複合車両動作シナリオの側面であってもよい。例えば、歩行者が、交差点を横断する自律走行車に関する予測経路に接近してもよい。
自律走行車動作管理システム4000は、自律走行車の動作のために定義され又は生成され得る、安全制約、法的制約、物理的制約、ユーザ受容制約、又は任意の他の制約若しくは制約の組み合わせ等、定義された制約を受けて個別の車両動作シナリオを横断するように自律走行車を動作又は制御してもよい。
個別の車両動作シナリオを横断するように自律走行車を制御することは、個別の車両動作シナリオを識別又は検出すること、個別の車両動作シナリオに基づいて候補車両制御アクションを識別すること、1つ以上の候補車両制御アクション又はそれらの組み合わせに従って車両交通ネットワークの一部を横断するように自律走行車を制御することを含んでもよい。
車両制御アクションは、車両交通ネットワークの一部を横断することと併せて自律走行車によって行われ得る、加速、減速、旋回、停止、又は任意の他の車両動作若しくは車両動作の組み合わせ等、車両制御動作又は操縦を示してもよい。
自律走行車の動作管理コントローラ4100又は自律走行車の別の装置は、車両制御アクションに従って、車両交通ネットワーク又はその一部を横断するように自律走行車を制御してもよい。
例えば、自律走行車の動作管理コントローラ4100は、自律走行車を停止させる又は自律走行車を動かなくする又はじっとして動かないように他のやり方で制御することによる「停止」車両制御アクションに従って、車両交通ネットワーク又はその一部を横断するように自律走行車を制御してもよい。
別の例では、自律走行車の動作管理コントローラ4100は、数インチ又はフィート等の短距離だけゆっくりと前進させることによる「前進」車両制御アクションに従って、車両交通ネットワーク又はその一部を横断するように自律走行車を制御してもよい。
別の例では、自律走行車の動作管理コントローラ4100は、定義された加速度又は定義された範囲内の加速度で加速することによる「加速」車両制御アクションに従って、車両交通ネットワーク又はその一部を横断するように自律走行車を制御してもよい。
別の例では、自律走行車の動作管理コントローラ4100は、定義された減速度又は定義された範囲内の減速度で減速することによる「減速」車両制御アクションに従って、車両交通ネットワーク又はその一部を横断するように自律走行車を制御してもよい。
別の例では、自律走行車の動作管理コントローラ4100は、現在の速度を維持すること、現在の経路又は道を維持すること、現在の車線方向を維持すること等の現在の動作パラメータに従って、車両交通ネットワーク又はその一部を横断するように自律走行車を制御することによる「維持」車両制御アクションに従って、車両交通ネットワーク又はその一部を横断するように自律走行車を制御してもよい。
別の例では、自律走行車の動作管理コントローラ4100は、1つ以上の他の車両制御アクションに従って、車両交通ネットワーク又はその一部を横断するように自律走行車を制御することを含み得る、以前に識別された動作パラメータのセットを開始又は再開させることにより、車両交通ネットワーク又はその一部を横断するように自律走行車を制御することによる「続行」車両制御アクションに従って、車両交通ネットワーク又はその一部を横断するように自律走行車を制御してもよい。例えば、自律走行車は交差点で静止していてもよく、自律走行車に関して識別された経路は交差点を横断することを含んでもよく、「続行」車両制御アクションに従って自律走行車を制御することは、識別された経路に従って定義された加速度で定義された速度まで加速するように自律走行車を制御することを含んでもよい。別の例では、自律走行車は、定義された速度で車両交通ネットワークの一部を横断していてもよく、車線変更が、自律走行車に関して識別されてもよく、「続行」車両制御アクションに従って自律走行車を制御することは、自律走行車が識別された車線変更動作を行うように、定義された車線変更パラメータに従って軌道調節のシーケンスを行うように自律走行車を制御することを含んでもよい。
車両制御アクションは、1つ以上の性能測定基準を含んでもよい。例えば、「停止」車両制御アクションは、性能測定基準として減速度を含んでもよい。別の例では、「続行」車両制御アクションは、性能測定基準として経路若しくは道情報、速度情報、加速度又はこれらの組み合わせを明示的に示してもよく、又は現在若しくは過去の識別された経路、速度、加速度又はこれらの組み合わせが維持され得ることを明示的又は暗示的に示してもよい。
車両制御アクションは、複合車両制御アクションであってもよく、これは車両制御アクションのシーケンス、組み合わせ又は両方を含んでもよい。例えば、「前進」車両制御アクションは、「停止」車両制御アクション、定義された加速度に関連付けられる後続の「加速」車両制御アクション、及び定義された減速度に関連付けられる後続の「停止」車両制御アクションを示してもよく、それによって「前進」車両制御アクションに従う自律走行車の制御は、数インチ又はフィート等の短距離だけゆっくりと前進するように自律走行車を制御することを含む。
自律走行車の動作管理システム4000は、自律走行車の動作管理コントローラ4100、ブロックモニタ4200、動作環境モニタ4300、シナリオ固有の動作制御評価モジュール4400又はこれらの組み合わせを含んでもよい。別に記載されるが、ブロックモニタ4200は、動作環境モニタ4300の1つ又は複数のインスタンスであってもよい。
自律走行車の動作管理コントローラ4100は、現在の動作環境又は予測動作環境、又はこれらの1つ以上の側面等、自律走行車に関する動作環境を表す動作環境情報を受信し、識別し、又は他のやり方でアクセスしてもよい。自律走行車の動作環境は、自律走行車の定義された時空的エリアの中で自律走行車の動作に影響を及ぼし得る動作条件の明確に識別可能なセットを含んでもよい。
例えば、動作環境情報は、自律走行車の地理空間的位置を示す情報、自律走行車の地理空間的位置を車両交通ネットワークを表す情報と相関させる情報、自律走行車の経路、自律走行車の速度、自律走行車の加速状態、自律走行車の乗客情報、又は自律走行車若しくは自律走行車の動作に関する任意の他の情報等の自律走行車に関する車両情報を含んでもよい。
別の例では、動作環境情報は、300メートル等の自律走行車の定義された空間距離内等の自律走行車に近接する車両交通ネットワークを表す情報、車両交通ネットワークの1つ以上の側面の形状を示す情報、車両交通ネットワークの表面状態等の状態を示す情報、又はこれらの任意の組み合わせを含んでもよい。
別の例では、動作環境情報は、歩行者、非ヒト動物、自転車若しくはスケートボード等の非動力式移動手段、遠隔車両等の動力式移動手段、又は自律走行車の動作に影響を及ぼす任意の他の外部オブジェクト若しくはエンティティを表す情報等の自律走行車の動作環境内の外部オブジェクトを表す情報を含んでもよい。
自律走行車の動作管理コントローラ4100は、自律走行車の動作環境又はその定義された側面を監視してもよい。自律走行車の動作環境を監視することは、外部オブジェクトを識別及び追跡すること、個別の車両動作シナリオを識別すること、又はこれらの組み合わせを含んでもよい。
例えば、自律走行車の動作管理コントローラ4100は、自律走行車の動作環境で外部オブジェクトを識別及び追跡してもよい。外部オブジェクトを識別及び追跡することは、自律走行車に対するものであり得る各外部オブジェクトの時空的位置を識別すること、外部オブジェクトに関する速さ、軌道又は両方を識別することを含み得る各外部オブジェクトに関する1つ以上の予測経路を識別することを含んでもよい。簡潔性及び明瞭性のために、本明細書に記載の位置、予測位置、経路、予測経路及び同類は、対応する位置及び経路が地理空間的及び時間的成分を意味する明示的な指示を省いている場合があるが、本明細書に明示的に示されていなければ、又は文脈から一義的に明確でなければ、本明細書に記載の位置、予測位置、経路、予測経路及び同類は、地理空間的成分、時間的成分又は両方を含んでもよい。
動作環境モニタ4300は、歩行者を監視するための動作環境モニタ4310(歩行者モニタ)、交差点を監視するための動作環境モニタ4320(交差点モニタ)、車線変更を監視するための動作環境モニタ4330(車線変更モニタ)、又はこれらの組み合わせを含んでもよい。自律走行車の動作管理システム4000が任意の数の動作環境モニタ4300を含み得ることを示すために、動作環境モニタ4340は破線を使用して示されている。
各動作環境モニタ4300によって、1つ以上の個別の車両動作シナリオが監視されてもよい。例えば、歩行者モニタ4310は、複数の歩行者の車両動作シナリオに対応する動作環境情報を監視してもよく、交差点モニタ4320は、複数の交差点の車両動作シナリオに対応する動作環境情報を監視してもよく、車線変更モニタ4330は、複数の車線変更の車両動作シナリオに対応する動作環境情報を監視してもよい。
動作環境モニタ4300は、自律走行車の1つ以上のセンサによって生成又は補足される動作環境情報等の動作環境情報、車両交通ネットワーク情報、車両交通ネットワーク形状情報、又はこれらの組み合わせを受信し又は他のやり方でアクセスしてもよい。例えば、歩行者を監視するための動作環境モニタ4310は、センサ情報等の情報を受信し又は他のやり方でアクセスしてもよく、これは自律走行車の動作環境における1以上の歩行者を示し、それに対応し又は他のやり方で関連付けられてもよい。
動作環境モニタ4300は、動作環境情報又はその一部を動作環境、又はその側面と、例えば、歩行者、遠隔車両等の外部オブジェクト、又は車両交通ネットワーク形状の側面と関連付けてもよい。
動作環境モニタ4300は、歩行者、遠隔車両等の外部オブジェクト、又は車両交通ネットワーク形状の側面等によって、動作環境の1つ以上の側面を表す情報を生成し又は識別してもよく、これは、動作環境情報のフィルタリング、抽象化又は他の処理を含んでもよい。
動作環境モニタ4300は、例えば、自律走行車の動作管理コントローラ4100によってアクセス可能な自律走行車のメモリ、例えば、図1に示されるメモリ1340に動作環境の1つ以上の側面を表す情報を記憶すること、自律走行車の動作管理コントローラ4100に動作環境の1つ以上の側面を表す情報を送ること、又はこれらの組み合わせによって、動作環境の1つ以上の側面を、自律走行車の動作管理コントローラ4100に出力し、又はそれがアクセスするために出力してもよい。動作環境モニタ4300は、動作環境の1つ以上の側面を表す情報を、ブロックモニタ4200等の自律走行車の動作管理システム4000の1つ以上の要素に出力してもよい。
例えば、歩行者を監視するための動作環境モニタ4310は、1以上の歩行者のアクションを識別、追跡又は予測するために、動作環境情報を相関させ、関連付け又は他のやり方で処理してもよい。例えば、歩行者を監視するための動作環境モニタ4310は、1つ以上のセンサからセンサ情報等の情報を受信してもよく、これは1以上の歩行者に対応してもよく、歩行者を監視するための動作環境モニタ4310は、1以上の識別された歩行者とセンサ情報を関連付けてもよく、これは1以上の識別された歩行者の各々に関する進行方向、予測経路等の経路、現在の又は予測される速度、現在の又は予測される加速度又はこれらの組み合わせを識別することを含んでもよく、歩行者を監視するための動作環境モニタ4310は、識別された、関連付けられた又は生成された歩行者情報を、自律走行車の動作管理コントローラ4100に出力し又はそれがアクセスするために出力してもよい。
別の例では、交差点を監視するための動作環境モニタ4320は、自律走行車の動作環境における1つ以上の遠隔車両のアクションを識別、追跡又は予測すること、自律走行車の動作環境における交差点又はその側面を識別すること、車両交通ネットワーク形状を識別すること、又はこれらの組み合わせを行うように、動作環境情報を相関させ、関連付け、又は他のやり方で処理してもよい。例えば、交差点を監視するための動作環境モニタ4310は、1つ以上のセンサからセンサ情報等の情報を受信してもよく、これは、自律走行車の動作環境における1つ以上の遠隔車両、自律走行車の動作環境における交差点又はその1つ以上の側面、車両交通ネットワーク形状、又はこれらの組み合わせに対応してもよく、交差点を監視するための動作環境モニタ4310は、自律走行車の動作環境における1つ以上の識別された遠隔車両、自律走行車の動作環境における交差点又はその1つ以上の側面、車両交通ネットワーク形状、又はこれらの組み合わせとセンサ情報を関連付けてもよく、これは1以上の識別された遠隔車両の各々に関する現在の又は予測される進行方向、予測経路等の経路、現在の又は予測される速度、現在の又は予測される加速度又はこれらの組み合わせを識別することを含んでもよく、交差点を監視するための動作環境モニタ4320は、識別された、関連付けられた又は生成された交差点情報を、自律走行車の動作管理コントローラ4100に出力し又はそれがアクセスするために出力してもよい。
別の例では、車線変更を監視するための動作環境モニタ4330は、現在の又は予測される車線変更動作に地理空間的に対応して、自律走行車の予測経路に沿って遅い又は静止している遠隔車両を示す情報等、自律走行車の動作環境における1つ以上の遠隔車両のアクションを識別、追跡又は予測すること、自律走行車の動作環境における車両交通ネットワーク形状等の自律走行車の動作環境の1つ以上の側面を識別すること、又はこれらの組み合わせを行うように動作環境情報を相関させ、関連付け又は他のやり方で処理してもよい。例えば、車線変更を監視するための動作環境モニタ4330は、1つ以上のセンサからセンサ情報等の情報を受信してもよく、これは現在の又は予測される車線変更動作に地理空間的に対応して、自律走行車の動作環境における1つ以上の遠隔車両、自律走行車の動作環境における自律走行車の動作環境の1つ以上の側面、又はこれらの組み合わせに対応してもよく、車線変更を監視するための動作環境モニタ4330は、現在の又は予測される車線変更動作に地理空間的に対応して、自律走行車の動作環境における交差点又はその1つ以上の識別された遠隔車両、自律走行車の動作環境の1つ以上の側面、又はこれらの組み合わせとセンサ情報を関連付けてもよく、これは1以上の識別された遠隔車両の各々に関する現在の又は予測される進行方向、予測経路等の経路、現在の又は予測される速度、現在の又は予測される加速度又はこれらの組み合わせを識別することを含んでもよく、交差点を監視するための動作環境モニタ4330は、識別された、関連付けられた又は生成された車線変更情報を、自律走行車の動作管理コントローラ4100に出力し又はそれがアクセスするために出力してもよい。
自律走行車の動作管理コントローラ4100は、動作環境情報によって表される動作環境の1つ以上の側面に基づいて1つ以上の個別の車両動作シナリオを識別してもよい。例えば、自律走行車の動作管理コントローラ4100は、1つ以上の動作環境モニタ4300によって示される動作環境情報に基づいて又はそれを識別することに応答して、個別の車両動作シナリオを識別してもよい。
自律走行車の動作管理コントローラ4100は、動作環境情報によって表される動作環境の複数の側面に基づいて1つ以上の個別の車両動作シナリオを識別してもよい。例えば、動作環境情報は、歩行者が自律走行車に関する予測経路に沿って交差点に接近していることを表す情報を含んでもよく、自律走行車動作管理コントローラ4100は、歩行者の車両動作シナリオ、交差点の車両動作シナリオ、又は両方を識別してもよい。
自律走行車の動作管理コントローラ4100は、動作環境情報によって表される動作環境の1つ以上の側面に基づいて1つ以上のシナリオ固有の動作制御評価モジュール4400の各インスタンスをインスタンス化してもよい。例えば、自律走行車の動作管理コントローラ4100は、個別の車両動作シナリオを識別することに応答して、シナリオ固有の動作制御評価モジュール4400の各インスタンスをインスタンス化してもよい。
自律走行車の動作管理コントローラ4100は、動作環境情報によって表される動作環境の1つ以上の側面に基づいて1つ以上のシナリオ固有の動作制御評価モジュール4400の複数のインスタンスをインスタンス化してもよい。例えば、動作環境情報は、自律走行車の動作環境における2人の歩行者を示してもよく、自律走行車の動作管理コントローラ4100は、動作環境情報によって表される動作環境の1つ以上の側面に基づいて各歩行者に関する歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュール4410の各インスタンスをインスタンス化してもよい。
歩行者シナリオ、交差点シナリオ、又は車線変更シナリオ等のシナリオに対応する歩行者又は遠隔車両等の識別された外部オブジェクトの濃度、数又はカウントは、定義された閾値を超えてもよく、これは定義されたシナリオ固有の閾値であってもよく、自律走行車の動作管理コントローラ4100は、1つ以上の識別された外部オブジェクトに対応するシナリオ固有の動作制御評価モジュール4400のインスタンスのインスタンス化を省略してもよい。
例えば、動作環境モニタ4300によって示される動作環境情報は、自律走行車の動作環境における25人の歩行者を示してもよく、歩行者シナリオに関して定義された閾値は、10等の歩行者の定義された濃度であってもよく、自律走行車の動作管理コントローラ4100は、自律走行車と収束する予測経路を有する自律走行車に地理空間的に最接近している10人の歩行者等、最も関連性の高い歩行者を識別してもよく、自律走行車の動作管理コントローラ4100は、10人の最も関連性の高い歩行者に関する歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュール4410の10個のインスタンスをインスタンス化してもよく、自律走行車の動作管理コントローラ4100は、15人の他の歩行者に関する歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュール4410のインスタンスのインスタンス化を省略してもよい。
別の例では、動作環境モニタ4300によって示される動作環境情報は、北行きの道路セグメント、南行きの道路セグメント、東行きの道路セグメント及び西行きの道路セグメント等の4つの道路セグメントを含み、かつ北行きの道路セグメントに対応する5つの遠隔車両、南行きの道路セグメントに対応する3つの遠隔車両、東行きの道路セグメントに対応する4つの遠隔車両、及び西行きの道路セグメントに対応する2つの遠隔車両を示す交差点を示してもよく、交差点シナリオに関して定義された閾値は、2等の道路セグメントごとの遠隔車両の定義された濃度であってもよく、自律走行車の動作管理コントローラ4100は、道路セグメントごとの自律走行車と収束する予測経路を有する交差点に地理空間的に最接近する2つの遠隔車両等の道路セグメントごとの2つの最も関連性の高い遠隔車両を識別してもよく、自律走行車の動作管理コントローラ4100は、北行きの道路セグメントに対応する2つの最も関連性の高い遠隔車両に関する交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール4420の2つのインスタンス、南行きの道路セグメントに対応する2つの最も関連性の高い交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール4420の2つのインスタンス、東行きの道路セグメントに対応する2つの最も関連性の高い交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール4420の2つのインスタンス、西行きの道路セグメントに対応する2つの最も関連性の高い交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール4420の2つのインスタンスを作成してもよく、自律走行車の動作管理コントローラ4100は、北行きの道路セグメント3つの他の遠隔車両、南行きの道路セグメントに対応する3つの他の遠隔車両、東行きの道路セグメントに対応する2つの他の遠隔車両に関する交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール4420のインスタンスのインスタンスを省略してもよい。代替的に又は追加的に、交差点に関して定義された閾値は、8等の定義された濃度の交差点ごとの遠隔車両であってもよく、自律走行車の動作管理コントローラ4100は、自律走行車と収束する予測経路を有する交差点に地理空間的に最接近する8つの遠隔車両等の交差点ごとの8つの最も関連性の高い遠隔車両を識別してもよく、自律走行車の動作管理コントローラ4100は、8つの最も関連性の高い遠隔車両に関する交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール4420の8つのインスタンスをインスタンス化してもよく、自律走行車の動作管理コントローラ4100は、6つの他の遠隔車両に関する交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール4420のインスタンスのインスタンス化を省略してもよい。
自律走行車の動作管理コントローラ4100は、ブロックモニタ4200等の自律走行車の別の装置又はシナリオ固有の動作制御評価モジュール4400の1つ以上のインスタンスに動作環境情報又はその1つ以上の側面を送信してもよい。
自律走行車の動作管理コントローラ4100は、動作環境情報又はその1つ以上の側面を、図1に示されるメモリ1340等の自律走行車のメモリ等に記憶してもよい。
自律走行車の動作管理コントローラ4100は、シナリオ固有の動作制御評価モジュール4400の各インスタンスから候補車両制御アクションを受信してもよい。例えば、第1のシナリオ固有の動作制御評価モジュール4400の第1のインスタンスからの候補車両制御アクションは、「停止」車両制御アクションを示してもよく、第2のシナリオ固有の動作制御評価モジュール4400の第2のインスタンスからの候補車両制御アクションは、「前進」車両制御アクションを示してもよく、第3のシナリオ固有の動作制御評価モジュール4400の第3のインスタンスからの候補車両制御アクションは、「続行」車両制御アクションを示してもよい。
自律走行車の動作管理コントローラ4100は、1つ以上の候補車両制御アクションに従って車両交通ネットワークの一部を横断するべきかどうかを決定してもよい。例えば、自律走行車動作管理コントローラ4100は、シナリオ固有の動作制御評価モジュール4400の複数のインスタンスから複数の候補車両制御アクションを受信してもよく、候補車両制御アクションから車両制御アクションを識別してもよく、車両制御アクションに従って車両交通ネットワークを横断してもよい。
自律走行車の動作管理コントローラ4100は、1つ以上の定義された車両制御アクション識別測定基準に基づいて候補車両制御アクションから車両制御アクションを識別してもよい。
定義された車両制御アクション識別測定基準は、車両制御アクションの各タイプに関連付けられる優先度、重み又はランクを含んでもよく、候補車両制御アクションから車両制御アクションを識別することは、候補車両制御アクションから最も高い優先度を識別することを含んでもよい。例えば、「停止」車両制御アクションは、高優先度に関連付けられてもよく、「前進」車両制御アクションは、高い優先度よりも低い中間優先度に関連付けられてもよく、「続行」車両制御アクションは、中間の優先度よりも低い低優先度に関連付けられてもよい。一例では、候補車両制御アクションは、1つ以上の「停止」車両制御アクションを含んでもよく、「停止」車両制御アクションが、車両制御アクションとして識別されてもよい。別の例では、候補車両制御アクションは、「停止」車両制御アクションを省略してもよく、1つ以上の「前進」車両制御アクションを含んでもよく、「前進」車両制御アクションが、車両制御アクションとして識別されてもよい。別の例では、候補車両制御アクションは、「停止」車両制御アクションを省略してもよく、「前進」車両制御アクションを省略してもよく、1つ以上の「続行」車両制御アクションを含んでもよく、「続行」車両制御アクションが、車両制御アクションとして識別されてもよい。
候補車両制御アクションから車両制御アクションを識別することは、定義された車両制御アクション識別測定基準、インスタンス化されたシナリオ、インスタンス化されたシナリオに関連付けられる重み、候補車両制御アクション、候補車両制御アクションに関連付けられる重み、又はこれらの組み合わせに基づいて車両制御アクションの各タイプに関する加重平均を生成又は計算することを含んでもよい。
例えば、候補車両制御アクションから車両制御アクションを識別することは、分類問題の教師あり学習等の機械学習コンポーネントを実装すること、及び対応する車両動作シナリオの1000例等の例示を使用して機械学習コンポーネントを訓練することを含んでもよい。別の例では、候補車両制御アクションから車両制御アクションを識別することは、マルコフ決定過程又は部分観測マルコフ決定過程を実装することを含んでもよく、これは各候補車両制御アクションが後続の候補車両制御アクションに影響するかを記述してもよく、各車両制御アクションに関する正の又は負の報酬を出力する報酬関数を含んでもよい。
自律走行車の動作管理コントローラ4100は、シナリオ固有の動作制御評価モジュール4400のインスタンスを非インスタンス化してもよい。例えば、自律走行車の動作管理コントローラ4100は、自律走行車に関する個別の車両動作シナリオを示すように動作条件の個別セットを識別し、個別の車両動作シナリオに関するシナリオ固有の動作制御評価モジュール4400のインスタンスをインスタンス化し、動作条件を監視し、その後で1つ以上の動作条件は満了している又は定義された閾値より低い自律走行車の動作に影響を及ぼす可能性を有することを決定し、自律走行車の動作管理コントローラ4100は、シナリオ固有の動作制御評価モジュール4400のインスタンスを非インスタンス化してもよい。
ブロックモニタ4200は、自律走行車に関する動作環境又はその側面を表す動作環境情報を受信してもよい。例えば、ブロックモニタ4200は、自律走行車の動作管理コントローラ4100から、自律走行車のセンサから、遠隔車両又はインフラストラクチャデバイス等の外部デバイスから、又はこれらの組み合わせから動作環境情報を受信してもよい。いくつかの実施形態では、ブロックモニタ4200は、図1に示されるメモリ1340等の自律走行車のメモリ等のメモリから動作環境情報又はその一部を読み取ってもよい。
図4に明示されてはいないが、自律走行車の動作管理システム4000は、予測情報を生成してブロックモニタ4200に送信してもよく、ブロックモニタ4200は、1つ以上の動作環境モニタ4300に可用性確率情報を出力してもよい。
ブロックモニタ4200は、自律走行車に近接する車両交通ネットワークの部分等の車両交通ネットワークの1つ以上の部分に関する各可用性確率又は対応するブロック可能性を決定してもよく、部分は自律走行車の現在の経路に基づいて識別される予測経路等の自律走行車の予測経路に対応する車両交通ネットワークの部分を含んでもよい。
可用性確率又は対応するブロック可能性は、自律走行車が、遠隔車両又は歩行者等の外部オブジェクトによって妨げられない等、安全に交通ネットワークの一部又はその中の空間的位置を横断し得る確率又は可能性を示してもよい。例えば、車両交通ネットワークの一部は、静止オブジェクト等の障害物を含んでもよく、車両交通ネットワークの一部に関する可用性確率は、0%等のように低くてもよく、これは、車両交通ネットワークの一部に関する100%等のような高いブロック可能性として表されてもよい。
ブロックモニタ4200は、自律走行車の300メートル以内等の動作環境内の車両交通ネットワークの複数の部分の各々に関する各可用性確率を識別してもよい。
ブロックモニタ4200は、自律走行車に関する動作情報、1つ以上の外部オブジェクトに関する動作情報、車両交通ネットワークを表す車両交通ネットワーク情報、又はこれらの組み合わせに基づいて、車両交通ネットワークの一部及び対応する可用性確率を識別してもよい。自律走行車に関する動作情報は、車両交通ネットワークにおける自律走行車の地理空間的位置を示す情報を含んでもよく、これは、自律走行車に関する予測経路に基づいて識別される予測位置等の予測位置又は現在地であってもよい。外部オブジェクトに関する動作情報は、車両交通ネットワーク内の又はそれに近接する1つ以上の外部オブジェクトの各地理空間的位置を示してもよく、これは、各外部オブジェクトに関する予測経路に基づいて識別される予測位置等の予測位置又は現在地であってもよい。
可用性確率は、自律走行車の動作環境における各外部オブジェクトに対応するブロックモニタ4200によって示されてもよく、地理空間的エリアは、複数の外部オブジェクトに対応する複数の可用性確率に関連付けられてもよい。合計可用性確率は、歩行者の可用性確率及び遠隔車両に関する可用性確率等の自律走行車の動作環境における外部オブジェクトの各タイプに対応するブロックモニタ4200によって示されてもよく、地理空間的エリアは、複数の外部オブジェクトタイプに対応する複数の可用性確率に関連付けられてもよい。いくつかの実施形態では、ブロックモニタ4200は、各地理空間的位置に関する1つの合計可用性確率を示してもよく、これは、地理的位置に関する複数の時間的可用性確率を含んでもよい。
ブロックモニタ4200は、外部オブジェクトを識別し、外部オブジェクトを追跡し、外部オブジェクトに関する位置情報、経路情報若しくは両方を推定し、又はこれらの組み合わせを行ってもよい。例えば、ブロックモニタ4200は、外部オブジェクトを識別してもよく、外部オブジェクトに関する予測経路を識別してもよく、これは、予測空間的位置、予想時間的位置、及び対応する可能性のシーケンスを示してもよい。
ブロックモニタは、外部オブジェクトの現在地を示す情報、外部オブジェクトに関する現在の軌道を示す情報、外部オブジェクトを歩行者又は遠隔車両として分類する情報等の外部オブジェクトの分類のタイプを示す情報等の動作環境情報、車両交通ネットワークが外部オブジェクトに近接する横断歩道を含んでいることを示す情報等の車両交通ネットワーク情報、過去に識別された又は追跡された外部オブジェクトに関連付けられる情報、又はこれらの任意の組み合わせに基づいてオブジェクトに関する予測経路を識別してもよい。例えば、外部オブジェクトは、遠隔車両として識別されてもよく、遠隔車両に関する予測経路は、遠隔車両の現在地を示す情報、遠隔車両の現在の軌道を示す情報、遠隔車両の現在の速度を示す情報、遠隔車両に対応する車両交通ネットワーク情報、法的又は規制情報、又はこれらの組み合わせに基づいて識別されてもよい。
ブロックモニタ4200は、継続的に又は周期的に可用性確率を決定又は更新してもよい。外部オブジェクトの1つ以上のクラス又はタイプは、優先的ブロックと識別されてもよく、優先的にブロックしている外部オブジェクトの予測経路は、別の優先的にブロックしている外部オブジェクトの予測経路と空間的及び時間的に重複してもよい。例えば、歩行者の予測経路は、別の歩行者の予測経路と重複してもよい。外部オブジェクトの1つ以上のクラス又はタイプは、恭順的ブロックと識別されてもよく、恭順的にブロックしている外部オブジェクトの予測経路はブロックされてもよく、例えば、他の外部オブジェクトによって妨害されるか又は他のやり方で影響されてもよい。例えば、遠隔車両に関する予測経路は、別の遠隔車両又は歩行者によってブロックされてもよい。
ブロックモニタ4200は、歩行者等の外部オブジェクトを優先的にブロックするために予測経路を識別してもよく、外部オブジェクトを優先的にブロックするための予測経路を受けて、遠隔車両等の外部オブジェクトを恭順的にブロックするために予測経路を識別してもよい。ブロックモニタ4200は、可用性確率又は対応するブロック可能性を自律走行車の動作管理コントローラ4100に伝達してもよい。自律走行車の動作管理コントローラ4100は、可用性確率又は対応するブロック可能性をシナリオ固有の動作制御評価モジュール4400の生成された各インスタンスに伝達してもよい。
各シナリオ固有の動作制御評価モジュール4400は、それぞれ個別の車両動作シナリオをモデル化してもよい。自律走行車の動作管理システム4000は、任意の数のシナリオ固有の動作制御評価モジュール4400を含んでもよく、各々がそれぞれ個別の車両動作シナリオをモデル化する。
シナリオ固有の動作制御評価モジュール4400によって個別の車両動作シナリオをモデル化することは、個別の車両動作シナリオに対応する自律走行車の動作環境の側面を表す状態情報を生成、維持又は両方を行うこと、対応する状態のそれぞれのモデル化された側面の中から潜在的相互作用を識別すること、及びモデルを解決する候補車両制御アクションを決定することを含んでもよい。いくつかの実施形態では、個別の車両動作シナリオに対応する自律走行車の動作環境の側面の定義されたセット以外の自律走行車の動作環境の側面はモデルから省略されてもよい。
自律走行車の動作管理システム4000は、解決独立的であってもよく、シングルエージェントモデル、マルチエージェントモデル、学習モデル、1つ以上の車両動作シナリオの任意の他のモデル等の個別の車両動作シナリオの任意のモデルを含んでもよい。
1つ以上のシナリオ固有の動作制御評価モジュール4400は、古典的プランニング(Classical Planning;CP)モデルであってもよく、これはシングルエージェントモデルであってもよく、定義された入力状態に基づいて個別の車両動作シナリオをモデル化してもよく、シナリオ固有の動作制御評価モジュール4400によってモデル化される個別の車両動作シナリオに関する自律走行車の動作環境の要素のそれぞれの非確率的状態を示してもよい。古典的プランニングモデルでは、時間的位置に関連付けられる外部オブジェクト等のモデル化要素の地理空間的位置等の1つ以上の側面が、例えば、定義された又は固定された量だけ、非確率的に、直後の時間的位置等の別の時間的位置に関連付けられる対応する側面とは異なってもよい。例えば、第1の時間的位置において、遠隔車両は、第1の地理空間的位置を有してもよく、直後の第2の時間的位置において、遠隔車両は、遠隔車両に関する予測経路に沿って、定義されたメートル数等の定義された地理空間的距離だけ第1の地理空間的位置とは異なる第2の地理空間的位置を有してもよい。
1つ以上のシナリオ固有の動作制御評価モジュール4400は、マルコフ決定過程(MDP)モデル等の離散時間確率制御処理であってもよく、これはシングルエージェントモデルであってもよく、定義された入力状態に基づいて個別の車両動作シナリオをモデル化してもよい。外部オブジェクトに関する位置の変化等の自律走行車の動作環境の変化、例えば、外部オブジェクトに関する位置の変化は、確率的変化としてモデル化されてもよい。マルコフ決定過程モデルは、より多くの処理リソースを利用してもよく、古典的プランニング(CP)モデルよりも正確に個別の車両動作シナリオをモデル化してもよい。
マルコフ決定過程モデルは、現在の状態、予測される将来の状態、又は両方等の対応する状態によって、現在の時間的位置、将来の時間的位置、又は両方等の時間的位置のシーケンスとして個別の車両動作シナリオをモデル化してもよい。各時間的位置において、モデルは状態を有してもよく、これは予測状態であってもよく、これは1つ以上の候補車両制御アクションに関連付けられてもよい。モデルは、自律走行車をエージェントとして表してもよく、これは、現在の状態に関して識別されたアクション、及び識別されたアクションが現在の状態から後の状態に状態を遷移させる確率に従って、時間的位置のシーケンスに沿って、ある状態(現在の状態)から別の状態(後の状態)に遷移してもよい。
モデルは、報酬を獲得してもよく、これは各アクションに従ってある状態から別の状態に遷移することに対応して、正又は負の値であってもよい。モデルは、累積的報酬を最大化する時間的位置のシーケンスにおける各状態に対応するアクションを識別することにより、個別の車両動作シナリオを解決してもよい。モデルを解決することは、モデル化シナリオ及び動作環境情報に応答して車両制御アクションを識別することを含んでもよい。
マルコフ決定過程モデルは、状態のセット、アクションのセット、状態遷移確率のセット、報酬関数、又はこれらの組み合わせを使用して個別の車両動作シナリオをモデル化してもよい。いくつかの実施形態では、個別の車両動作シナリオをモデル化することは、割引係数を使用することを含んでもよく、これは後の時間的期間に適用される報酬関数の出力を調節するか又は割引きしてもよい。
状態のセットは、マルコフ決定過程モデルの現在の状態、マルコフ決定過程モデルの1つ以上の可能な後の状態、又はこれらの組み合わせを含んでもよい。状態は、識別された条件を表してもよく、これは、離散時間的位置において自律走行車の動作に確率的に影響を及ぼし得る自律走行車の動作環境の、外部オブジェクト及び交通制御デバイス等のそれぞれの定義された側面の予測条件であってもよい。例えば、自律走行車の近くで動作している遠隔車両は、自律走行車の動作に影響を及ぼしてもよく、マルコフ決定過程モデルで表されてもよく、これは遠隔車両の識別される又は予測される地理空間的位置、自律走行車の識別される又は予測される経路、方位又は両方、遠隔車両の識別される又は予測される速度、遠隔車両の識別される又は予測される加速度又は減速度、又は各時間的位置に対応するこれらの組み合わせを表すことを含んでもよい。インスタンス化時に、マルコフ決定過程モデルの現在の状態は、動作環境の同時状態又は条件に対応してもよい。状態の各セットは、個別の車両動作シナリオの各々に関して定義されてもよい。
任意の数の又は濃度の状態が使用されてもよいが、モデルに含まれる状態の数又は濃度は、300の状態等の定義された状態の最大数に制限されてもよい。例えば、モデルは、対応するシナリオに関して最も可能性の高い300の状態を含んでもよい。
アクションのセットは、状態のセットの中の各状態においてマルコフ決定過程モデルに利用可能な車両制御アクションを含んでもよい。アクションの各セットは、個別の車両動作シナリオの各々に関して定義されてもよい。
状態遷移確率のセットは、アクションに応答して、状態によって示される自律走行車の動作環境に対する潜在的な又は予測される変化を確率的に表してもよい。例えば、状態遷移確率は、自律走行車の動作環境が、各アクションに従って、現在の状態から自律走行車が車両交通ネットワークを横断することに応答して、現在の状態に対応する現在の時間的位置の直後の各時間的位置における各状態に対応する確率を示してもよい。
状態遷移確率のセットは、動作環境情報に基づいて識別されてもよい。例えば、動作環境情報は、都市又は地方等のエリアタイプ、時刻、周辺光レベル、気象条件、交通条件、ラッシュアワー条件、イベント関連交通渋滞、若しくは休日関連の運転者行動条件等の予測される交通条件を含み得る交通条件、道路条件、国、州若しくは地方自治体条件等の管轄条件、又は自律走行車の動作に影響を及ぼし得る任意の他の条件若しくは条件の組み合わせを含んでもよい。
歩行者の車両動作シナリオに関連付けられる状態遷移確率の例は、歩行者が横断歩道のないところを横断する定義された確率であって、歩行者と各道路セグメントとの間の地理空間的距離に基づき得るもの;歩行者が交差点で止まる定義された確率;歩行者が横断歩道で横断する定義された確率;歩行者が横断歩道で自律走行車に譲る定義された確率;歩行者の車両動作シナリオに関連付けられる任意の他の定義された確率を含んでもよい。
交差点の車両動作シナリオに関連付けられる状態遷移確率の例は、遠隔車両が交差点に到着する定義された確率;遠隔車両が自律走行車の進行を妨げる定義された確率;例えば、通行権がない場合に交差点を横断する第2の遠隔車両の直後に又はそれに極めて接近して遠隔車両が交差点を横断する定義された確率(ピギーバッキング);交差点を横断する前に、交通制御デバイス、規制又は通行権の他の指示に従って、遠隔車両が交差点に隣接して停止する定義された確率;遠隔車両が交差点を横断する定義された確率;遠隔車両が交差点に近接する予測経路から逸れる定義された確率;遠隔車両が予測される通行優先権から逸れる定義された確率;交差点の車両動作シナリオに関連付けられる任意の他の確率を含んでもよい。
車線変更の車両動作シナリオに関連付けられる状態遷移確率の例は、自律走行車の後ろの遠隔車両が速度を上げる又は自律走行車の前の遠隔車両が速度を下げる定義された確率等、遠隔車両が速度を変化させる定義された確率;自律走行車の前の遠隔車両が車線を変更する定義された確率;自律走行車の近接する遠隔車両が自律走行車を車線に合流させるために速度を変化させる定義された確率;又は車線変更の車両動作シナリオに関連付けられる任意の他の確率を含んでもよい。
報酬関数は、状態及びアクションの各組み合わせに関して獲得され得るそれぞれ正又は負の(コスト)値を決定してもよく、これは対応する車両制御アクションに従って対応する状態から自律走行車が後続の状態に車両交通ネットワークを横断する予測値を表してもよい。
報酬関数は、動作環境情報に基づいて識別されてもよい。例えば、動作環境情報は、都市又は地方等のエリアタイプ、時刻、周辺光レベル、気象条件、交通条件、ラッシュアワー条件、イベント関連交通渋滞、若しくは休日関連の運転者行動条件等の予測される交通条件を含み得る交通条件、道路条件、国、州若しくは地方自治体条件等の管轄条件、又は自律走行車の動作に影響を及ぼし得る任意の他の条件若しくは条件の組み合わせを含んでもよい。
1つ以上のシナリオ固有の動作制御評価モジュール4400は、部分観測マルコフ決定過程(POMDP)モデルであってもよく、これはシングルエージェントであってもよい。部分観測マルコフ決定過程モデルが不確かな状態のモデル化を含み得る点を除いて、部分観測マルコフ決定過程モデルはマルコフ決定過程モデルに類似していてもよい。部分観測マルコフ決定過程モデルは、確実性、センサ信頼性、注意を逸らすもの、ノイズ、センサ不確実性等の不確実性又は同類を含んでもよい。部分観測マルコフ決定過程モデルは、より多くの処理リソースを利用してもよく、マルコフ決定過程モデルよりも正確に個別の車両動作シナリオをモデル化してもよい。
部分観測マルコフ決定過程モデルは、状態のセット、状態のセット、アクションのセット、状態遷移確率のセット、報酬関数、観測のセット、条件付き観測確率のセット、又はこれらの組み合わせを使用して個別の車両動作シナリオをモデル化してもよい。状態のセット、アクションのセット、状態遷移確率のセット、及び報酬関数は、マルコフ決定過程モデルに関して先に記載されたものと類似していてもよい。
観測のセットは、個々の状態に対応する観測を含んでもよい。観測は、個々の状態の属性に関する情報を提供してもよい。観測は、個々の時間的位置と一致してもよい。観測は、センサ情報等の動作環境情報を含んでもよい。観測は、期待又は予測される動作環境情報を含んでもよい。
例えば、部分観測マルコフ決定過程モデルは、第1の状態に対応する第1の時間的位置及び第1の地理空間的位置において自律走行車を含んでもよく、モデルは、第1の時間的位置の直後の第2の時間的位置において第1の地理空間的位置から第2の地理空間的位置において車両交通ネットワークを横断するための車両制御アクションを識別しかつ実行し、又は実行しようとし得ることを示してもよく、第2の時間的位置に対応する観測のセットは、自律走行車に関する地理空間的位置情報、1つ以上の外部オブジェクトに関する地理空間的位置情報、可用性確率、予測経路情報又は同類等の第2の時間的位置に対応して識別され得る動作環境情報を含んでもよい。
条件付き観測確率は、自律走行車の動作環境に基づいて個々の観測を行う確率を含んでもよい。例えば、自律走行車が、第1の道路を横断することにより交差点に接近してもよく、同時に、遠隔車両が、第2の道路を横断することにより交差点に接近してもよく、自律走行車は、交差点に対応するセンサ情報等の動作環境情報を識別及び評価してもよく、これは遠隔車両に対応する動作環境情報を含んでもよい。いくつかの実施形態では、動作環境情報は、不正確であり、不完全であり又は誤っていてもよい。マルコフ決定過程モデルでは、自律走行車は、遠隔車両を非確率的に識別してもよく、これは遠隔車両の位置、遠隔車両の予測経路、又は同類を含んでもよく、不正確な動作環境情報に基づく遠隔車両の識別位置等の識別情報は、不正確であり又は誤っていてもよい。部分観測マルコフ決定過程モデルでは、自律走行車は、遠隔車両を確率的に識別する情報を識別してもよく、これは、遠隔車両が交差点に接近しているかもしれないことを示す位置情報等の遠隔車両に関する位置情報を確率的に識別することを含んでもよい。遠隔車両の位置を観測すること又は確率的に識別することに対応する条件付き観測確率は、識別された動作環境情報が遠隔車両の位置を正確に表す確率を表してもよい。
条件付き観測確率のセットは、動作環境情報に基づいて識別されてもよい。例えば、動作環境情報は、都市又は地方等のエリアタイプ、時刻、周辺光レベル、気象条件、交通条件、ラッシュアワー条件、イベント関連交通渋滞、若しくは休日関連の運転者行動条件等の予測される交通条件を含み得る交通条件、道路条件、国、州若しくは地方自治体条件等の管轄条件、又は自律走行車の動作に影響を及ぼし得る任意の他の条件若しくは条件の組み合わせを含んでもよい。
部分観測マルコフ決定過程モデルを実装する実施形態等のいくつかの実施形態では、自律走行車動作制御シナリオをモデル化することは、閉塞をモデル化することを含んでもよい。例えば、動作環境情報は、自律走行車の動作環境において、センサ閉塞等の1つ以上の閉塞に対応する情報を含んでもよく、それにより動作環境情報は、自律走行車の動作環境において閉塞された1つ以上の外部オブジェクトを表す情報を省略してもよい。例えば、閉塞は、定義された時空的位置において自律走行車から外部オブジェクト等の1つ以上の他の動作条件を閉塞することが可能な、交通標識、建物、木、識別された外部オブジェクト、任意の他の動作条件又は動作条件の組み合わせ等の外部オブジェクトであってもよい。動作環境モニタ4300は、閉塞を識別してもよく、識別された閉塞によって外部オブジェクトが閉塞される又は隠される確率を識別又は決定してもよく、自律走行車の動作管理コントローラ4100に出力され、自律走行車の動作管理コントローラ4100によって、各シナリオ固有の動作制御評価モジュール4400へと伝達される動作環境情報における閉塞された車両確率情報を含んでもよい。
1つ以上のシナリオ固有の動作制御評価モジュール4400は、分散的部分観測マルコフ決定過程(Dec−POMDP)モデルであってもよく、これはマルチエージェントであってもよく、これは個別の車両動作シナリオをモデル化してもよい。部分観測マルコフ決定過程モデルが自律走行車及び外部オブジェクトの1つ等のサブセットをモデル化してもよく、分散部分観測マルコフ決定過程モデルが自律走行車及び外部オブジェクトのセットをモデル化し得るという点を除いて、分散部分観測マルコフ決定過程モデルは、部分観測マルコフ決定過程モデルと類似していてもよい。
1つ以上のシナリオ固有の動作制御評価モジュール4400は、部分観測確率ゲーム(POSG)モデルであってもよく、これはマルチエージェントであってもよく、これは個別の車両動作シナリオをモデル化してもよい。部分観測確率ゲームモデルは、分散部分観測マルコフ決定過程モデルが自律走行車に関する報酬関数を含んでもよく、部分観測確率ゲームモデルが自律走行車に関する報酬関数及び各外部オブジェクトに関する各報酬関数を含み得るという点を除いて分散的部分観測マルコフ決定過程モデルに類似していてもよい。
1つ以上のシナリオ固有の動作制御評価モジュール4400は、強化学習(RL)モデルであってもよく、これは学習モデルであってもよく、これは個別の車両動作シナリオをモデル化してもよい。強化学習モデルは、定義された状態遷移確率、観測確率、報酬関数、又はこれらの任意の組み合わせがモデルから省略され得る点を除いて、マルコフ決定過程モデル又は部分観測マルコフ決定過程モデルに類似してもよい。
強化学習モデルは、モデルに基づく強化学習モデルであってもよく、これは、1つ以上のモデル化又は観測されたイベントに基づいて、状態遷移確率、観測確率、報酬関数、又はこれらの任意の組み合わせを生成することを含んでもよい。
強化学習モデルでは、モデルは、1つ以上のイベント又は相互作用を評価してもよく、これは、交差点を横断すること、歩行者の近くの車両交通ネットワークを横断すること、又は車線変更すること等のシミュレートされたイベントであってもよく、各イベントに応答して、対応するモデル又はその解決策を生成又は修正してもよい。例えば、自律走行車は、強化学習モデルを使用して交差点を横断してもよい。強化学習モデルは、交差点を横断するための候補車両制御アクションを示してもよい。自律走行車は、時間的位置に関する車両制御アクションとして候補車両制御アクションを使用して交差点を横断してもよい。自律走行車は、候補車両制御アクションを使用して交差点を横断した結果を決定してもよく、結果に基づいてモデルを更新してもよい。
一例では、第1の時間的位置において、遠隔車両は、赤信号等の通行禁止の指示がある交差点で静止していてもよく、強化学習モデルは、第1の時間的位置に関して「続行」候補車両制御アクションを示してもよく、強化学習モデルは、識別された候補車両制御アクションに従って車両交通ネットワークを横断した後で、後の時間的位置において動作環境情報を識別する確率を含み、第1の時間的位置に対応する遠隔車両の地理空間的位置が第2の時間的位置に対応する遠隔車両の地理空間的位置とは異なることを示してもよく、これは0/100のように低い。自律走行車は、識別された候補車両制御アクションに従って車両交通ネットワークを横断してもよく、その後で第1の時間的位置に対応する遠隔車両の地理空間的位置が第2の時間的位置に対応する遠隔車両の地理空間的位置とは異なることを決定してもよく、1/101のように確率を修正又は更新して識別されたイベントを組み込んでもよい。
別の例では、強化学習モデルは、確率的であり得る識別された動作環境情報に従って及び識別された車両制御アクションに従って第1の時間的位置から第2の時間的位置へと車両交通ネットワークを横断するために定義された予測報酬を示してもよい。自律走行車は、識別された車両制御アクションに従って車両交通ネットワークを横断してもよい。自律走行車は、確率的であり得る後で識別された動作環境情報に基づいて、第2の時間的位置に対応する動作環境情報が第1の時間的位置に対応して識別された動作環境情報に実質的に類似していると決定してもよく、これは、識別された車両制御アクションに従って車両交通ネットワークを横断する時間等のコストを示してもよく、強化学習モデルは対応する予測報酬を減らしてもよい。
自律走行車の動作管理システム4000は、任意の数又は組み合わせのモデルのタイプを含んでもよい。例えば、歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュール4410、交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール4410、及び車線変更シナリオ固有の動作制御評価モジュール4430は、部分観測マルコフ決定過程モデルであってもよい。別の例では、歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュール4410はマルコフ決定過程モデルであってもよく、交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール4410、及び車線変更シナリオ固有の動作制御評価モジュール4430は、部分観測マルコフ決定過程モデルであってもよい。
自律走行車の動作管理コントローラ4100は、動作環境情報に基づいてシナリオ固有の動作制御評価モジュール4400の任意の数のインスタンスをインスタンス化してもよい。
例えば、動作環境情報は、歩行者が自律走行車に関する予測経路に沿って交差点に接近していることを表す情報を含んでもよく、自律走行車動作管理コントローラ4100は、歩行者の車両動作シナリオ、交差点の車両動作シナリオ、又は両方を識別してもよい。自律走行車の動作管理コントローラ4100は、歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュール4410のインスタンス、交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール4420のインスタンス、又は両方をインスタンス化してもよい。
別の例では、動作環境情報は、自律走行車に関する予測経路に沿った交差点における又はその近くの複数の歩行者を表す情報を含んでもよい。自律走行車の動作管理コントローラ4100は、1以上の歩行者、交差点車両動作シナリオ、又はこれらの組み合わせ対応する歩行者動作シナリオを識別してもよい。自律走行車の動作管理コントローラ4100は、歩行者動作シナリオの一部又は全てに関する歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンス、歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュール4410のインスタンス、交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール4420のインスタンス、又はこれらの組み合わせをインスタンス化してもよい。
歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュール4410は、歩行者(歩行者シナリオ)に近接する車両交通ネットワークの一部を横断する自律走行車を含む自律走行車動作制御シナリオのモデルであってもよい。歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュール4410は、自律走行車の動作管理コントローラ4100から、歩行者を監視するための動作環境モニタ4310によって生成される歩行者情報等の動作環境情報を受信してもよい。
歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュール4410は、歩行者が車両交通ネットワークの一部を横断する又は他のやり方で自律走行車の動作に確率的に影響を及ぼすことに対応する歩行者の挙動をモデル化してもよい。歩行者のシナリオ固有の動作制御評価モジュール4410は、可能性のある歩行者の挙動を表す歩行者モデル規則に従って行動するように歩行者をモデル化してもよい。例えば、歩行者モデル規則は、車両交通ネットワーク規制、歩行者交通ネットワーク規制、予測される歩行者の挙動、社会規範、又はこれらの組み合わせを表してもよい。例えば、歩行者モデル規則は、歩行者が横断歩道又は他の定義された歩行者アクセスエリアを介して車両交通ネットワークの一部を横断し得る確率を示してもよい。歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、例えば、横断歩道のないところを渡る等、定義された車両交通ネットワーク規制、歩行者交通ネットワーク規制、又は両方とは無関係に行動するように歩行者をモデル化してもよい。
歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュール4410は、「停止」候補車両制御アクション、「前進」候補車両制御アクション、又は「続行」候補車両制御アクションを出力してもよい。候補車両制御アクションは、複合車両制御アクションであってもよい。例えば、候補車両制御アクションは、「前進」車両制御アクションを含んでもよく、これは間接シグナル歩行者通信車両制御アクションであってもよく、直接シグナル歩行者通信制御アクション、例えば、自律走行車のヘッドライトを点滅させること又は自律走行車のクラクションを鳴らすこと等を含んでもよい。図7には、歩行者に近接する車両交通ネットワークの一部を横断する自律走行車を含む自律走行車動作制御シナリオの例が示されている。
交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール4420は、交差点を含む車両交通ネットワークの一部を横断する自律走行車を含む自律走行車動作制御シナリオのモデルであってもよい。交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール4420は、車両交通ネットワークにおける交差点を横断する又は他のやり方で交差点を横断する自律走行車の動作に確率的に影響を及ぼす遠隔車両の挙動をモデル化してもよい。交差点は、車両がある道路から別の道路に移ることができる車両交通ネットワークの任意の部分を含んでもよい。
自律走行車が交差点を含む車両交通ネットワークの一部を横断することを含む自律走行車動作制御シナリオをモデル化することは、例えば、遠隔車両とネゴシエーションすることによって、車両が交差点を横断するための通行順を決定することを含んでもよい。
自律走行車が交差点を含む車両交通ネットワークの一部を横断することを含む自律走行車動作制御シナリオをモデル化することは、停止標識、譲れ標識、交通信号機、又は任意の他の交通制御デバイス、規制、信号又はこれらの組み合わせ等の1つ以上の交通制御をモデル化することを含んでもよい。
自律走行車が交差点を含む車両交通ネットワークの一部を横断することを含む自律走行車動作制御シナリオをモデル化することは、「前進」候補車両制御アクションを出力すること、自律走行車が「前進」候補車両制御アクションを行うことに応答して、センサ情報等の情報を受信すること、及び受信した情報に基づいて後続の候補車両制御アクションを出力することを含んでもよい。
自律走行車が交差点を含む車両交通ネットワークの一部を横断することを含む自律走行車動作制御シナリオをモデル化することは、車両交通ネットワーク規制に従って遠隔車両が交差点を横断し得る確率をモデル化することを含んでもよい。自律走行車が交差点を含む車両交通ネットワークの一部を横断することを含む自律走行車動作制御シナリオをモデル化することは、遠隔車両が、例えば、通行権を有する別の遠隔車両の直ぐ後ろについて行くこと又はピギーバッキングすること等、1つ以上の車両交通ネットワーク規制とは無関係に交差点を横断し得る確率をモデル化することを含んでもよい。
交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール4420は、「停止」候補車両制御アクション、「前進」候補車両制御アクション、又は「続行」候補車両制御アクションを出力してもよい。候補車両制御アクションは、複合車両制御アクションであってもよい。例えば、候補車両制御アクションは「続行」車両制御アクション及び自律走行車の方向指示器の点滅等のシグナル通信車両制御アクションを含んでもよい。図8には、自律走行車が交差点を横断することを含む自律走行車動作制御シナリオの例が示されている。
車線変更シナリオ固有の動作制御評価モジュール4430は、自律走行車が車線変更動作を行うことにより車両交通ネットワークの一部を横断すること含む自律走行車動作制御シナリオのモデルであってもよい。車線変更シナリオ固有の動作制御評価モジュール4430は、車線変更を横断する自律走行車の動作に確率的に影響を及ぼす遠隔車両の挙動をモデル化してもよい。
自律走行車車線変更を行うことにより車両交通ネットワークの一部を横断することを含む自律走行車動作制御シナリオをモデル化することは、「維持」候補車両制御アクション、「続行」車両制御アクション、「加速」車両制御アクション、「減速」車両制御アクション、又はこれらの組み合わせを出力することを含んでもよい。図9には、自律走行車が車線を変更することを含む自律走行車動作制御シナリオの例が示されている。
1つ以上の自律走行車動作管理コントローラ4100、ブロックモニタ4200、動作環境モニタ4300又はシナリオ固有の動作制御評価モジュール4400が、例えば、10ヘルツ(10Hz)の周波数で周期的に又は連続的に動作してもよい。例えば、自律走行車動作管理コントローラ4100は、毎秒10回等、複数回の車両制御アクションを識別してもよい。自律走行車の動作管理システム4000の各コンポーネントの動作周波数は同期又は非同期化されてもよく、1つ以上の自律走行車の動作管理コントローラ4100、ブロックモニタ4200、動作環境モニタ4300又はシナリオ固有の動作制御評価モジュール4400の動作速度は、別の1つ以上の自律走行車の動作管理コントローラ4100、ブロックモニタ4300、動作環境モニタ4300又はシナリオ固有の動作制御評価モジュール4400から独立していてもよい。
シナリオ固有の動作制御評価モジュール4400のインスタンスによって出力される候補車両制御アクションは、状態情報、時間情報又は両方等の動作環境情報を含んでもよく又はそれに関連付けられてもよい。例えば、候補車両制御アクションは、可能性のある将来の状態、将来の時間的位置又は両方を表す動作環境情報に関連付けられてもよい。自律走行車の動作管理コントローラ4100は、過去の時間的位置、最小閾値を下回る発生確率を有する状態、又は選ばれない候補車両制御アクションを表す無効な候補車両制御アクションを識別してもよく、無効な候補車両制御アクションを削除、省略又は無視してもよい。
図5は、本開示の実施形態による自律走行車の動作管理5000の例のフロー図である。自律走行車の動作管理5000は、図1に示される車両1000、図2に示される車両2100/2110、半自律走行車、又は自立運転を実装する任意の他の車両等の自律走行車において実装されてもよい。例えば、自律走行車は、図4に示される自律走行車の動作管理システム4000等の自律走行車の動作管理システムを実装してもよい。
自律走行車の動作管理5000は、1つ以上のモジュール又はコンポーネントを実装すること又は動作させることを含んでもよく、これは図4に示される自律走行車の動作管理コントローラ4100等の自律走行車動作管理コントローラ又は実行器5100、図4に示されるブロックモニタ4200等のブロックモニタ5200、図4に示されるシナリオ固有の動作制御評価モジュール4400のインスタンス等のゼロ以上のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス(SSOCEMI)5300、又はこれらの組み合わせを動作させることを含んでもよい。
図5に別に示されていないが、実行器5100は、自律走行車の動作環境又はその定義された側面を監視してもよい。自律走行車の動作環境を監視することは、工程5110で外部オブジェクトを識別及び追跡すること、工程5120で個別の車両動作シナリオを識別すること、又はこれらの組み合わせを含んでもよい。
実行器5100は、工程5110で自律走行車の動作環境又はその側面を識別してもよい。動作環境を識別することは、動作環境又はその1つ以上の側面を表す動作環境情報を識別することを含んでもよい。動作環境情報は、自律走行車に関する車両情報、自律走行車に近接している車両交通ネットワーク又はその1つ以上の側面を表す情報、自律走行車の動作環境内の外部オブジェクト又はその1つ以上の側面を表す情報、又はこれらの組み合わせを含んでもよい。
実行器5100は、センサ情報、車両交通ネットワーク情報、過去に識別された動作環境情報、動作環境の1つ又は複数の側面を記述する任意の他の情報又は情報の組み合わせを識別してもよい。センサ情報は、自律走行車のセンサ情報処理装置から処理済みセンサ情報等の処理済みセンサ情報であってもよく、これは自律走行車のセンサからセンサ情報を受信してもよく、センサ情報に基づいて処理済みセンサ情報を生成してもよい。
工程5110で動作環境情報を識別することは、図1に示されるセンサ1360又は図2に示される車載センサ2105等の自律走行車のセンサから動作環境の1つ以上の側面を示す情報を受信することを含んでもよい。例えば、センサは、自律走行車から300メートル等の定義された距離内の自律走行車の外部の歩行者、車両又は任意の他のオブジェクト等の外部オブジェクトを検出してもよく、センサは、実行器5100に外部オブジェクトを示す又は表すセンサ情報を送信してもよい。自律走行車のセンサ又は別の装置は、自律走行車の図1に示されるメモリ1340等のメモリにセンサ情報を記憶してもよく、自律走行車の動作管理コントローラ5100はメモリからセンサ情報を読み取ってもよい。
センサ情報によって示される外部オブジェクトは不確定であってもよく、自律走行車の動作管理コントローラ5100は、センサ情報、別のセンサからの情報等の他の情報、過去に識別されたオブジェクトに対応する情報、又はこれらの組み合わせに基づいて、オブジェクトタイプ等のオブジェクト情報を識別してもよい。自律走行車のセンサ又は別の装置は、オブジェクト情報を識別してもよく、オブジェクト識別情報を自律走行車の動作管理コントローラ5100に送信してもよい。
センサ情報は、道路条件、道路特徴又はこれらの組み合わせを示してもよい。例えば、センサ情報は、濡れた道路条件、凍った道路条件、又は任意の他の1つ又は複数の道路条件等の道路条件を示してもよい。別の例では、センサ情報は、車線等の路面標識、道路形状の側面、又は任意の他の1つ又は複数の道路特徴を示してもよい。
工程5110で動作環境情報を識別することは、車両交通ネットワーク情報から動作環境の1つ以上の側面を示す情報を識別することを含んでもよい。例えば、自律走行車の動作管理コントローラ5100は、自律走行車が交差点に接近していることを示す、又は他のやり方で自律走行車から300メートル以内等の自律走行車に近接している車両交通ネットワークの形状又は構成を記述する車両交通ネットワーク情報を読み取り又は他のやり方で受信してもよい。
工程5110で動作環境情報を識別することは、遠隔車両又は自律走行車の外部の他の遠隔装置から動作環境の1つ以上の側面を示す情報を識別することを含んでもよい。例えば、自律走行車は、無線電子通信リンクを介して、遠隔車両から、遠隔車両に関する遠隔車両地理空間的状態情報、遠隔車両運動状態情報又は両方を示す遠隔車両情報を含む遠隔車両メッセージを受信してもよい。
実行器5100は、1つ以上のシナリオ固有のモニタモジュールインスタンスを含んでもよい。例えば、実行器5100は、歩行者を監視するためのシナリオ固有のモニタモジュールインスタンス、交差点を監視するためのシナリオ固有のモニタモジュールインスタンス、車線変更を監視するためのシナリオ固有のモニタモジュールインスタンス、又はこれらの組み合わせを含んでもよい。各シナリオ固有のモニタモジュールインスタンスは、各シナリオに対応する動作環境情報を受信するか又は他のやり方でそれにアクセスしてもよく、各シナリオに対応する専用モニタ情報を、実行器5100、ブロックモニタ5200、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス5300又はこれらの組み合わせに、又はそれによってアクセスするために送信、記憶又は他のやり方で出力してもよい。
実行器5100は、工程5112において自律走行車に関する動作環境を表す動作環境情報をブロックモニタ5200に送信してもよい。代替的に又は追加的に、ブロックモニタ5200は、自律走行車の別のコンポーネントから、例えば、自律走行車のセンサから自律走行車に関する動作環境を表す動作環境情報を受信してもよく、ブロックモニタ5200は、自律走行車のメモリから自律走行車に関する動作環境を表す動作環境情報を読み取ってもよく、又はこれらの組み合わせであってもよい。
実行器5100は、工程5120において、1つ以上の個別の車両動作シナリオを検出又は識別してもよい。実行器5100は、工程5110において識別された動作環境情報によって表される動作環境の1つ以上の側面に基づいて、工程5120において個別の車両動作シナリオを検出してもよい。
実行器5100は、工程5120において、複数の個別の車両動作シナリオを識別してもよく、これは複合車両動作シナリオの側面であってもよい。例えば、動作環境情報は、歩行者が自律走行車に関する予測経路に沿って交差点に接近していることを表す情報を含んでもよく、実行器5100は、工程5120において、歩行者の車両動作シナリオ、交差点の車両動作シナリオ、又は両方を識別してもよい。別の例では、動作環境情報によって表される動作環境は、複数の外部オブジェクトを含んでもよく、実行器5100は、工程5120において、各外部オブジェクトに対応する個別の車両動作シナリオを識別してもよい。
実行器5100は、工程5130において、動作環境情報によって表される動作環境の1つ以上の側面に基づいてシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス5300をインスタンス化してもよい。例えば、実行器5100は、工程5120において個別の車両動作シナリオを識別することに応答して、工程5130において、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス5300をインスタンス化してもよい。
図5には1つのシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス5300が示されているが、実行器5100は、工程5110において識別された動作環境情報によって表される動作環境の1つ以上の側面に基づいて、複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス5300をインスタンス化してもよく、各シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス5300は、工程5120において検出されたそれぞれ個別の車両動作シナリオ、又は工程5110において識別された個別の外部オブジェクト及び工程5120において検出されたそれぞれ個別の車両動作シナリオの組み合わせに対応する。
例えば、工程5110において識別された動作環境情報によって表される動作環境は複数の外部オブジェクトを含んでもよく、実行器5100は、複数の個別の車両動作シナリオを検出してもよく、これは工程5110において識別された動作環境情報によって表される動作環境に基づいて、工程5120において、複合車両動作シナリオの側面であってもよく、実行器5100は、個別の車両動作シナリオ及び外部オブジェクトのそれぞれ個別の組み合わせに対応するシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス5300をインスタンス化してもよい。
工程5120において識別された個別の車両動作シナリオに対応するシナリオ固有の動作制御評価モジュールは、利用不可能であってもよく、工程5130においてシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス5300をインスタンス化することは、工程5120において識別された個別の車両動作シナリオに対応するシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンス5300を生成、解決及びインスタンス化することを含んでもよい。例えば、工程5120において識別された個別の車両動作シナリオは、停止標識等の停止交通制御信号を有する2つの車線及び譲れ標識等の譲れ交通制御信号を有する2つの車線を含む交差点を示してもよく、利用可能なシナリオ固有の動作制御評価モジュールは、停止交通制御信号を有する4つの車線を含む交差点シナリオをモデル化する部分観測マルコフ決定過程シナリオ固有の動作制御評価モジュール等、工程5120において識別された個別の車両動作シナリオとは異なる部分観測マルコフ決定過程シナリオ固有の動作制御評価モジュールを含んでもよく、実行器5100は、工程5130において停止標識等の停止交通制御信号を有する2つの車線及び譲れ交通制御信号を有する2つの車線を含む交差点をモデル化するマルコフ決定過程シナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンス5300を生成、解決及びインスタンス化してもよい。
工程5130においてシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスをインスタンス化することは、自律走行車に関する情報、動作環境情報又はこれらの組み合わせに基づいて時空間収束の収束確率を識別することを含んでもよい。時空間収束の収束確率を識別することは、自律走行車に関する予測経路を識別すること、遠隔車両に関する予測経路を識別すること、並びに、予測経路情報に基づいて自律走行車及び遠隔車両が収束又は衝突し得る確率を示す自律走行車及び遠隔車両に関する収束確率を識別することを含んでもよい。シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、定義された最大許容収束確率等の定義された閾値を収束確率が超えることを決定することに応答してインスタンス化されてもよい。
工程5130においてシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス5300をインスタンス化することは、工程5132において示されるようにシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス5300に自律走行車に関する動作環境を表す動作環境情報を送信することを含んでもよい。
シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス5300は、工程5310において、自律走行車に関する動作環境又はその1つ以上の側面を表す動作環境情報を受信してもよい。例えば、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス5300は、工程5132において、自律走行車に関する動作環境又はその1つ以上の側面を表す動作環境情報を受信してもよい。代替的に又は追加的に、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス5300は、自律走行車の別のコンポーネントから、例えば、自律走行車のセンサから又はブロックモニタ5200から自律走行車に関する動作環境を表す動作環境情報を受信してもよく、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス5300は、自律走行車のメモリから自律走行車に関する動作環境を表す動作環境情報を読み取ってもよく、又はこれらの組み合わせであってもよい。
ブロックモニタ5200は、工程5210において、自律走行車に関する動作環境又はその側面を表す動作環境情報を受信してもよい。例えば、ブロックモニタ5200は、工程5112において、実行器5100によって送信される動作環境情報又はその側面を受信してもよい。ブロックモニタ5200は、自律走行車のセンサから、遠隔車両又はインフラストラクチャデバイス等の外部デバイスから、又はこれらの組み合わせから動作環境情報又はその側面を受信してもよい。ブロックモニタ5200は、自律走行車のメモリ等のメモリから動作環境情報又はその側面を読み取ってもよい。
ブロックモニタ5200は、工程5220において、自律走行車に近接する車両交通ネットワークの部分等の車両交通ネットワークの1つ以上の部分に関する各可用性確率(probability of availability;POA)又は対応するブロック可能性を決定してもよく、部分は自律走行車の現在の経路に基づいて識別される予測経路等の自律走行車の予測経路に対応する車両交通ネットワークの部分を含んでもよい。
工程5220において各可用性確率を決定することは、外部オブジェクトを識別すること、外部オブジェクトを追跡すること、外部オブジェクトに関する位置情報を推定すること、外部オブジェクトに関する経路情報を推定すること、又はこれらの組み合わせを含んでもよい。例えば、ブロックモニタ5200は、外部オブジェクトを識別してもよく、外部オブジェクトに関する予測経路を識別してもよく、これは、予測空間的位置、予想時間的位置、及び対応する可能性のシーケンスを示してもよい。
ブロックモニタ5200は、外部オブジェクトの現在地を示す情報、外部オブジェクトに関する現在の軌道を示す情報、外部オブジェクトを歩行者又は遠隔車両として分類する情報等の外部オブジェクトの分類のタイプを示す情報等の動作環境情報、車両交通ネットワークが外部オブジェクトに近接する横断歩道を含んでいることを示す情報等の車両交通ネットワーク情報、過去に識別された又は追跡された外部オブジェクトに関連付けられる情報、又はこれらの任意の組み合わせに基づいてオブジェクトに関する予測経路を識別してもよい。例えば、外部オブジェクトは、遠隔車両として識別されてもよく、遠隔車両に関する予測経路は、遠隔車両の現在地を示す情報、遠隔車両の現在の軌道を示す情報、遠隔車両の現在の速度を示す情報、遠隔車両に対応する車両交通ネットワーク情報、法的又は規制情報、又はこれらの組み合わせに基づいて識別されてもよい。
ブロックモニタ5200は、工程5222において、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス5300に工程5220において識別された可用性確率を送信してもよい。代替的に又は追加的に、ブロックモニタ5200は、自律走行車のメモリに又はこれらの組み合わせに工程5220において識別された可用性確率を記憶してもよい。図5には明示されていないが、ブロックモニタ5200は、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス5300に可用性確率を送信することに加えて又はその代わりに、工程5212において、実行器5100に工程5220において識別された可用性確率を送信してもよい。
シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス5300は、工程5320において可用性確率を受信してもよい。例えば、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス5300は、工程5222においてブロックモニタ5200によって送信された可用性確率を受信してもよい。シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス5300は、自律走行車のメモリ等のメモリから可用性確率を読み取ってもよい。
シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス5300は、工程5330において、対応する個別の車両動作シナリオのモデルを解決してもよい。いくつかの実施形態では、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス5300は、工程5330において、候補車両制御アクションを生成又は識別してもよい。
シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス5300は、工程5332において、実行器5100に工程5330において識別された候補車両制御アクションを送信してもよい。代替的に又は追加的に、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス5300は、自律走行車のメモリに工程5330において識別された候補車両制御アクションを記憶してもよい。
実行器5100は、工程5140において、候補車両制御アクションを受信してもよい。例えば、実行器5100は、工程5140において、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス5300から候補車両制御アクションを受信してもよい。代替的に又は追加的に、実行器5100は、自律走行車のメモリから候補車両制御アクションを読み取ってもよい。
実行器5100は、工程5150において、候補車両制御アクションを承認し、又は他のやり方で車両交通ネットワークを横断するように自律走行車を制御するための車両制御アクションとして候補車両制御アクションを識別してもよい。例えば、実行器5100は、工程5120において、1つの個別の車両動作シナリオを識別し、工程5130において、1つのシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス5300をインスタンス化し、工程5140において、1つの候補車両制御アクションを受信し、工程5150において、その候補車両制御アクションを承認してもよい。
実行器5100は、工程5120において、複数の個別の車両動作シナリオを識別し、工程5130において、複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス5300をインスタンス化し、工程5140において、複数の候補車両制御アクションを受信し、工程5150において、1つ以上の候補車両制御アクションを承認してもよい。追加的に又は代替的に、自律走行車動作管理5000は、1つ以上の以前にインスタンス化されたシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス(明示せず)を動作させることを含んでもよく、実行器は、工程5130においてインスタンス化されたシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから、及び1つ以上の以前にインスタンス化されたシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから、工程5140において、候補車両制御アクションを受信してもよく、工程5150において、1つ以上の候補車両制御アクションを承認してもよい。
工程5150において候補車両制御アクションを承認することは、候補車両制御アクションに従って車両交通ネットワークの一部を横断するべきかどうかを決定することを含んでもよい。
実行器5100は、工程5150において識別された車両制御アクションに従って、工程5160において、車両交通ネットワーク又はその一部を横断するように自律走行車を制御してもよい。
実行器5100は、工程5170で自律走行車の動作環境又はその側面を識別してもよい。工程5170において動作環境又はその側面を識別することは、工程5110において自律走行車の動作環境を識別することに類似していてもよく、以前に識別された動作環境情報を更新することを含んでもよい。
実行器5100は、5180において、個別の車両動作シナリオが解決されたか又は解決されていないかを決定又は検出してもよい。例えば、実行器5100は、上記のように、連続的に又は周期的に動作環境情報を受信してもよい。実行器5100は、動作環境情報を評価して、個別の車両動作シナリオが解決たかどうかを決定してもよい。
実行器5100は、工程5180においてシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス5300に対応する個別の車両動作シナリオが解決されていないことを決定してもよく、実行器5100は、工程5170において識別された動作環境情報を工程5185において示されたシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス5300に送信してもよく、工程5180においてシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス5300を非インスタンス化することが省略されるか又は異なってもよい。
実行器5100は、工程5180において、個別の車両動作シナリオが解決されていることを決定してもよく、工程5180において解決されると決定された個別の車両動作シナリオに対応するシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス5300を、工程5190において非インスタンス化してもよい。例えば、実行器5100は、工程5120において、自律走行車に関する個別の車両動作シナリオを形成する動作条件の個別セットを識別してもよく、工程5180において、1つ以上の動作条件が満了した又は定義された閾値を下回る自律走行車の動作に影響を及ぼす確率を有することを決定してもよく、対応するシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス5300を非インスタンス化してもよい。
図5には明示されていないが、実行器5100は、工程5180において個別の車両動作シナリオが解決されたかどうかを決定することが個別の車両動作シナリオが解決されたこと決定することを含むまで、工程5170において、動作環境情報を識別又は更新すること、工程5180において、個別の車両動作シナリオが解決されたかどうかを決定すること、及び工程5180において個別の車両動作シナリオが未解決であるとの決定に応答して、工程5185において示されたシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス5300に工程5170において識別された動作環境情報を送信することを連続的に又は周期的に反復してもよい。
図6は、本開示の実施形態によるブロックシーン6000の例の図である。図5に示された自律走行車動作管理5000等の自律走行車動作管理は、ブロックシーン6000に対応する車両交通ネットワークの一部又はエリアに関して、可用性確率又は対応するブロック確率を決定するために、図1に示された車両1000等の自律走行車6100、図2に示された車両2100/2110の1つ、半自律走行車、又は、図4に示されたブロックモニタ4200又は図5に示されたブロックモニタ5200等のブロックモニタを含む図4に示された自律走行車動作管理システム4000等の自律走行車動作管理システムを動作させる、任意の他の車両実装自律運転を含んでもよい。定義された自律走行車動作制御シナリオと併せて又は無関係に、ブロックモニタは動作してもよく、可用性確率は決定されてもよい。
図6に示されるブロックシーン6000に対応する車両交通ネットワークの部分は、第1の道路6200を横断しながら第2の道路6220との交差点6210に接近している自律走行車6100を含む。交差点6210は、横断歩道6300を含む。歩行者6400が横断歩道6300に接近している。遠隔車両6500が、第2の道路6220を横断しながら交差点6210に接近している。自律走行車6100に関する予測経路6110は、自律走行車6100が第1の道路6200から第2の道路6220へと右折することにより交差点6210を横断し得ることを示す。破線を使用して示される自律走行車6100に関する代替予測経路6120は、自律走行車6100が第1の道路6200から第2の道路6220へと左折することにより交差点6210を横断し得ることを示す。
ブロックモニタは、歩行者6400に関する予測経路6410を識別してもよい。例えば、センサ情報は、閾値を超える速度及び横断歩道6300と交差する軌道を有することを示してもよく、車両交通ネットワーク情報は、車両による調整制御に従って交差点を横断することが横断歩道にいる歩行者に道を譲るように、交差点が調整制御を含むことを示してもよく、又は交差点6210は、歩行者6400に関する通行許可信号を示す1つ以上の交通制御デバイス(図示せず)を含んでもよく、歩行者6400に関する予測経路6410は、1.0又は100%等の高確率で横断歩道6300を横断している歩行者6400を含むと識別されてもよい。
ブロックモニタは、遠隔車両6500に関する予測経路6510、6520を識別してもよい。例えば、センサ情報は、遠隔車両6500が交差点6210に接近していることを示してもよく、車両交通ネットワーク情報は、遠隔車両6500が交差点6210を直進して横断し得ること又は交差点6210で第1の道路6200に右折し得ることを示してもよく、ブロックモニタは、遠隔車両6500に関して交差点を直進する第1の予測経路6510、及び交差点を右折する第2の予測経路6520を識別してもよい。
ブロックモニタは、例えば、遠隔車両6500に関する動作情報に基づいて、予測経路6510、6520の各々に関する確率を識別してもよい。例えば、遠隔車両6500に関する動作情報は、最大曲がり閾値を超える遠隔車両に関する速度を示してもよく、第1の予測経路6510は、0.9又は90%等の高確率で識別されてもよく、第2の予測経路6520は、0.1又は10%等の低確率で識別されてもよい。
別の例では、遠隔車両6500に関する動作情報は、最大曲がり閾値以内の遠隔車両に関する速度を示してもよく、第1の予測経路6510は、0.1又は10%等の低確率で識別されてもよく、第2の予測経路6520は、0.9又は90%等の高確率で識別されてもよい。
ブロックモニタは、歩行者の予測経路6410から数フィート、例えば、3フィート以内に近接する、横断歩道6300と一致し得る第2の道路6220の部分又はエリアに関する可用性確率を0%のように低く識別してもよく、これは第2の道路6220の対応部分が横断歩道6300を横断する歩行者6400に対応する一時期間にわたりブロックされていることを示す。
ブロックモニタは、遠隔車両6500に関する第1の予測経路6510及び自律走行車6100の予測経路が、歩行者6400が横断歩道6300を横断することに対応する一時期間と同時に歩行者によってブロックされることを決定してもよい。
図7は、本開示の実施形態による歩行者シナリオを含む歩行者シーン7000の例の図である。図5に示された自律走行車動作管理等の自律走行車動作管理は、ブロック場面6000に対応する車両交通ネットワークの一部又はエリアに関して、可用性確率又は対応するブロック確率を決定するために、図1に示された車両1000等の自律走行車7100、図2に示された車両2100/2110の1つ、半自律走行車、又は、歩行者に近接する車両交通ネットワークの一部を横断する自律走行車7100を含む自律走行車動作制御シナリオのモデルであり得る、図4に示された歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュール4410等の歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり得る歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを含む、図4に示された自律走行車動作管理4000等の自律走行車動作管理システムを動作させる、任意の他の車両実装自律運転を含んでもよい。簡潔及び明確のため、図7に示される歩行者シーン7000に対応する車両交通ネットワークの部分は、上側が北で右側が東の方位である。
図7に示される歩行者シーン7000に対応する車両交通ネットワークの部分は、第1の道路7200の車線内の道路セグメントに沿って北に移動しながら第2の道路7220との交差点7210に接近している自律走行車7100を含む。交差点7210は、第1の道路7200を渡る第1の横断歩道7300及び第2の道路7220を渡る第2の横断歩道7310を含む。第1の歩行者7400が、第1の道路7200で非歩行者アクセスエリアを東に移動している(横断歩道のないところを渡っている)。第2の歩行者7410が、第1の横断歩道7300に近接しており、西北西に移動している。第3の歩行者7420が、西から第1の横断歩道7300に接近している。第4の歩行者7430が、北から第2の横断歩道7310に接近している。
自律走行車動作管理システムは、図4に示された自律走行車動作管理コントローラ4100等の自律走行車動作管理コントローラ又は図5に示された実行器5100、及び図4に示されたブロックモニタ4200又は図5に示されたブロックモニタ5200等のブロックモニタを含んでもよい。自律走行車7100は、1つ以上のセンサ、1つ以上の動作環境モニタ又はこれらの組み合わせを含んでもよい。
自律走行車動作管理システムは、例えば、時間的位置のシーケンスにおける各時間的位置において、周期的に又は連続的に動作してもよい。簡潔及び明確のため、自律走行車7100、第1の歩行者7400、第2の歩行者7410、第3の歩行者7420及び第4の歩行者7430の地理空間的位置は、時間的位置のシーケンスの中から第1の時間的に最先の時間的位置に従って示されている。簡潔及び明確のため時間的位置のシーケンスを参照して記載されているが、自律走行車動作管理システムの各装置は、任意の周波数で動作してもよく、各装置の動作は、同期又は非同期化されてもよく、動作は、1つ以上の時間的位置の1つ以上の部分と同時に行われてもよい。簡潔及び明確のため、本明細書に記載の複数の時間的位置間の時間的位置等の1つ以上の時間的位置の各記述は、本開示から省略されてもよい。
1つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車7100のセンサは、自律走行車7100の動作環境に対応する情報、例えば、1以上の歩行者7400、7410、7420、7430に対応する情報を検出してもよい。
1つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理システムは、自律走行車7100に関する予測経路7500、自律走行車7100に関する経路7510又は両方を識別してもよい。第1の時間的位置に従って、自律走行車7100に関する予測経路7500は、第1の道路7200に沿って北に進むことにより交差点7210を横断し得ることを示す。自律走行車7100に関する経路7510は、自律走行車7100が第2の道路7220に右折し得ることを示す。
1つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車7100の動作環境モニタは、例えば、歩行者7400、7410、7420に対応するセンサ情報を受信することに応答して、自律走行車7100の動作環境又はその側面を表す動作環境情報を識別又は生成してもよく、これは歩行者7400、7410、7420、7430とセンサ情報を関連付けることを含んでもよく、自律走行車動作管理コントローラに歩行者7400、7410、7420、7430を表す情報を含み得る動作環境情報を出力してもよい。
1つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、ブロックモニタは、車両交通ネットワークの1つ以上のエリア又は部分に関する各可用性確率を示す可用性確率情報を生成してもよい。例えば、第1の時間的位置に従って、ブロックモニタは、第1の歩行者7400に関する予測経路7520、及び第1の歩行者7400に関する予測経路7520と自律走行車7100に関する予測経路7500又は経路7510との間の収束点に近接している車両交通ネットワークのエリア又は部分に関する可用性確率を決定してもよい。
別の例では、ブロックモニタは、第2の歩行者7410に関する予測経路7530、第3の歩行者7420に関する予測経路7540、及び第1の横断歩道7300に近接している車両交通ネットワークのエリア又は部分に関する可用性確率を決定してもよい。第1の横断歩道7300に近接している車両交通ネットワークのエリア又は部分に関する可用性確率を識別することは、優先的にブロックしている外部オブジェクトとして第2の歩行者7410及び第3の歩行者7420を識別すること及び対応する予測経路7530、7540が空間的及び時間的に重複し得ることを決定することを含んでもよい。
別の例では、ブロックモニタは、1つ以上の外部オブジェクトに関する複数の予測経路を決定してもよい。例えば、ブロックモニタは、第2の歩行者7410に関する第1の予測経路7530を高確率で識別してもよく、第2の歩行者7410に関する第2の予測経路7532を低確率で識別してもよい。
別の例では、ブロックモニタは、第4の歩行者7430に関する予測経路7550、及び第2の横断歩道7310に近接している車両交通ネットワークのエリア又は部分に関する可用性確率を決定してもよい。
可用性確率情報を生成することは、時間的位置のシーケンスから複数の時間的位置に対応する車両交通ネットワークの各エリア又は部分に関する可用性確率を生成することを含んでもよい。ブロックモニタは、自律走行車動作管理コントローラに又はそれによってアクセスするために可用性確率情報を出力してもよい。
各時間的位置等の1つ以上の時間的位置において、自律走行車動作管理コントローラは、動作環境情報を生成し、又は以前に生成された動作環境情報を更新してもよく、これは動作環境情報又はその一部を受信することを含んでもよい。
1つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理コントローラは、動作環境情報によって表される動作環境等の1つ以上の個別の車両動作シナリオを検出又は識別してもよく、これは動作環境モニタによって出力される動作環境情報、ブロックモニタによって出力される可用性確率情報、又はこれらの組み合わせを含んでもよい。例えば、第1の時間的位置に従って、自律走行車動作管理コントローラは、第1の歩行者7400を含む第1の歩行者シナリオ、第2の歩行者7410を含む第2の歩行者シナリオ、第3の歩行者7420を含む第3の歩行者シナリオ、及び第4の歩行者7430を含む第4の歩行者シナリオの1つ以上を検出又は識別してもよい。
1つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理コントローラは、1つ以上の以前に未検出の車両動作シナリオを検出してもよい。例えば、第1の時間的位置に従って、自律走行車動作管理コントローラは、第1の車両動作シナリオを検出し、第1の時間的位置の後の時間的位置等の時間的位置のシーケンスから第2の時間的位置に従って、自律走行車動作管理コントローラは、第2の車両動作シナリオを検出してもよい。
1つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理コントローラは、第1の歩行者7400を含む第1の歩行者シナリオ、第2の歩行者7410を含む第2の歩行者シナリオ、第3の歩行者7420を含む第3の歩行者シナリオ、又は第4の歩行者7430を含む第4の歩行者シナリオの1つ以上を検出又は識別することに応答して、1つ以上の歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスをインスタンス化してもよい。
例えば、第1の時間的位置に従って、自律走行車動作管理コントローラは、第1の歩行者7400を含む第1の歩行者シナリオを検出してもよく、第1の歩行者シナリオに対応する歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールが利用可能であることを決定してもよく、第1の歩行者7400を含む第1の歩行者シナリオを検出することに応答して、第1の歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスをインスタンス化してもよい。
別の例では、自律走行車動作管理コントローラは、第1の歩行者7400を含む第1の歩行者シナリオを検出し、第1の歩行者シナリオに対応する歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールが利用不可能であることを決定し、歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールを生成して第1の歩行者シナリオに対応する歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールを解決し、第1の歩行者7400を含む第1の歩行者シナリオを検出することに応答して、第1の歩行者シナリオに対応する歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスをインスタンス化してもよい。
自律走行車動作管理コントローラは、実質的に同時に1つ以上の歩行者シナリオを検出又は識別してもよい。例えば、自律走行車動作管理コントローラは、第2の歩行者7410を含む第2の歩行者シナリオ及び第3の歩行者7420を含む第3の歩行者シナリオを実質的に同時に検出又は識別してもよい。
自律走行車動作管理コントローラは、各歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールの2つ以上の各インスタンスを実質的に同時にインスタンス化してもよい。例えば、自律走行車動作管理コントローラは、第2の歩行者7410を含む第2の歩行者シナリオ及び第3の歩行者7420を含む第3の歩行者シナリオを実質的に同時に検出又は識別し、第3の歩行者シナリオに対応する歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスをインスタンス化することと実質的に同時に第2の歩行者シナリオに対応する歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスをインスタンス化してもよい。
別の例では、自律走行車動作管理コントローラは、第2の歩行者7410に関する第1の予測経路7530を含む第2の歩行者シナリオ及び第2の歩行者7410に関する第2の予測経路7532を含む第5の歩行者シナリオを実質的に同時に検出又は識別し、第5の歩行者シナリオに対応する歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスをインスタンス化することと実質的に同時に第2の歩行者シナリオに対応する歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスをインスタンス化してもよい。
1つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理コントローラは、以前にインスタンス化された又は動作しているシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスに新しい又は更新された動作環境情報等の動作環境情報を送信し又は他のやり方で利用可能にしてもよい。
シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスをインスタンス化し又は更新することは、例えば、動作環境情報又はその一部を各シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスに送信すること又は各シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスによってアクセスするために動作環境情報又はその一部を記憶することによって、各シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスにセンサ情報又は可用性確率等の動作環境情報又はその一部を提供することを含んでもよい。
1つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、各歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、各自律走行車動作制御シナリオに対応する動作環境情報を受信し又は他のやり方でそれにアクセスしてもよい。例えば、第1の時間的位置に従って、第1の歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、第1の歩行者シナリオに対応する動作環境情報を受信してもよく、これは第1の歩行者7400に関する予測経路7520と自律走行車7100に関する予測経路7500又は経路7510との間の収束点に近接している車両交通ネットワークのエリア又は部分に関する可用性確率情報を含んでもよい。
歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、自律走行車7100に関する時空間位置、各歩行者7400、7410、7420、7430に関する時空間位置、及び対応するブロック確率を表す状態等を含むように歩行者シナリオをモデル化してもよい。歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、「停止」(又は「待機」)、「前進」、及び「続行」等のアクションを含むように歩行者シナリオをモデル化してもよい。歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、各歩行者に関連付けられる予測経路を横断すること等により、各歩行者が自律走行車の予測経路に侵入する確率を表す状態遷移確率を含むように歩行者シナリオをモデル化してもよい。状態遷移確率は、動作環境情報に基づいて決定されてもよい。歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、交通制御規制に違反することに対して負の値の報酬を含みかつ歩行者シナリオを完了することに対して正の値の報酬を含むように歩行者シナリオをモデル化してもよい。
1つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、インスタンス化された各歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスが、モデル化された各シナリオ及び対応する動作環境情報に基づいて、「停止」、「前進」、又は「続行」等の各候補車両制御アクションを生成してもよく、例えば、各候補車両制御アクションを自律走行車動作管理コントローラに送信すること又は自律走行車動作管理コントローラによってアクセスされる各候補車両制御アクションを記憶することにより、各候補車両制御アクションを自律走行車動作管理コントローラに出力してもよい。
1つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理コントローラは、インスタンス化された各歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクションを受信してもよく、対応する時間的位置において自律走行車7100を制御するために受信した候補車両制御アクションに基づいて車両制御アクションを識別してもよく、識別された車両制御アクションに従って、車両交通ネットワーク又はその一部を横断するように自律走行車を制御してもよい。
1つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理コントローラは、検出された車両動作シナリオの1つ以上が満了したかどうかを決定してもよく、車両動作シナリオが満了していることに応答して、対応する歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを非インスタンス化してもよい。
図8は、本開示の実施形態による交差点シナリオを含む交差点シーン8000の例の図である。図5に示された自律走行車動作管理5000等の自律走行車動作管理は、図1に示された車両1000等の自律走行車8100、図2に示された車両2100/2110の1つ、半自律走行車、又は、交差点を含む車両交通ネットワークの一部を横断する自律走行車8100を含む自律走行車動作制御シナリオのモデルであり得る、図4に示された交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール4420等の交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり得る交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを含む、図4に示された自律走行車動作管理4000等の自律走行車動作管理システムを動作させる、任意の他の車両実装自律運転を含んでもよい。簡潔及び明確のため、図8に示される交差点シーン8000に対応する車両交通ネットワークの部分は、上側が北で右側が東の方位である。
図8に示される交差点シーン8000に対応する車両交通ネットワークの部分は、第1の道路8200を西から東に横断する自律走行車8100が第2の道路8220との交差点8210に接近していることを含む。自律走行車8100に関する予測経路8110は、自律走行車8100が交差点8210を直進し得ることを示す。破線を使用して示される自律走行車8100に関する第1の代替予測経路8120は、自律走行車8100が第1の道路8200から第2の道路8220へと右折することにより交差点8210を横断し得ることを示す。破線を使用して示される自律走行車8100に関する第2の代替予測経路8130は、自律走行車8100が第1の道路8200から第2の道路8220へと左折することにより交差点8210を横断し得ることを示す。
第1の遠隔車両8300が、第2の道路8220の第1の南行き車線に沿って南進しながら交差点8210に接近していることが示されている。第2の遠隔車両8310が、第2の道路8220の第1の北行き車線に沿って北進しながら交差点8210に接近していることが示されている。第3の遠隔車両8320が、第2の道路8220の第2の北行き車線に沿って北進しながら交差点8210に接近していることが示されている。第4の遠隔車両8330が、第2の道路8220の第1の北行き車線に沿って北進しながら交差点8210に接近していることが示されている。
自律走行車動作管理システムは、図4に示された自律走行車動作管理コントローラ4100等の自律走行車動作管理コントローラ又は図5に示された実行器5100、及び図4に示されたブロックモニタ4200又は図5に示されたブロックモニタ5200等のブロックモニタを含んでもよい。自律走行車8100は、1つ以上のセンサ、1つ以上の動作環境モニタ又はこれらの組み合わせを含んでもよい。
自律走行車動作管理システムは、例えば、時間的位置のシーケンスにおける各時間的位置において、周期的に又は連続的に動作してもよい。簡潔及び明確のため、自律走行車8100、第1の遠隔車両8300、第2の遠隔車両8310、第3の遠隔車両8320及び第4の遠隔車両8330の地理空間的位置は、時間的位置のシーケンスの中から第1の時間的に最先の時間的位置に従って示されている。簡潔及び明確のため時間的位置のシーケンスを参照して記載されているが、自律走行車動作管理システムの各装置は、任意の周波数で動作してもよく、各装置の動作は、同期又は非同期化されてもよく、動作は、1つ以上の時間的位置の1つ以上の部分と同時に行われてもよい。簡潔及び明確のため、本明細書に記載の複数の時間的位置間の時間的位置等の1つ以上の時間的位置の各記述は、本開示から省略されてもよい。
1つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車8100のセンサは、自律走行車8100の動作環境に対応する情報、例えば、1以上の遠隔車両8300、8310、8320、8330に対応する情報を検出してもよい。
1つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理システムは、自律走行車8100に関する予測経路8110、8120、8130、自律走行車8100に関する経路(図示せず)又は両方を識別してもよい。
1つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車8100の動作環境モニタは、例えば、遠隔車両8300、8310、8320、8330に対応するセンサ情報を受信することに応答して、自律走行車8100の動作環境又はその側面を表す動作環境情報を識別又は生成してもよく、これは遠隔車両8300、8310、8320、8330とセンサ情報を関連付けることを含んでもよく、自律走行車動作管理コントローラに遠隔車両8300、8310、8320、8330を表す情報を含み得る動作環境情報を出力してもよい。
1つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、ブロックモニタは、車両交通ネットワークの1つ以上のエリア又は部分に関する各可用性確率を示す可用性確率情報を生成してもよい。例えば、ブロックモニタは、第1の遠隔車両8300に関する1つ以上の可能な予測経路8400、8402、第2の遠隔車両8310に関する1つ以上の可能な予測経路8410、8412、第8400の遠隔車両8320に関する1つ以上の可能な予測経路8420、8422、及び第4の遠隔車両8330に関する予測経路8430を決定してもよい。ブロックモニタは、自律走行車8100に関する予測経路8110、自律走行車8100に関する第1の代替予測経路8120、又は自律走行車8100に関する第2の代替予測経路8130の1つ以上に対応する車両交通ネットワークの1つ以上のエリア又は部分に関する各可用性確率を示す可用性確率情報を生成してもよい。
可用性確率情報を生成することは、時間的位置のシーケンスから複数の時間的位置に対応する車両交通ネットワークの各エリア又は部分に関する可用性確率を生成することを含んでもよい。ブロックモニタは、自律走行車動作管理コントローラに又はそれによってアクセスするために可用性確率情報を出力してもよい。
各時間的位置等の1つ以上の時間的位置において、自律走行車動作管理コントローラは、動作環境情報を生成し、又は以前に生成された動作環境情報を更新してもよく、これは動作環境情報又はその一部を受信することを含んでもよい。
1つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理コントローラは、動作環境情報によって表される動作環境等の1つ以上の個別の車両動作シナリオを検出又は識別してもよく、これは動作環境モニタによって出力される動作環境情報、ブロックモニタによって出力される可用性確率情報、又はこれらの組み合わせを含んでもよい。例えば、自律走行車動作管理コントローラは、第1の遠隔車両8300を含む第1の交差点シナリオ、第2の遠隔車両8310を含む第2の交差点シナリオ、第3の遠隔車両8320を含む第3の交差点シナリオ、及び第4の遠隔車両8330を含む第4の交差点シナリオの1つ以上を検出又は識別してもよい。
1つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理コントローラは、1つ以上の以前に未検出の車両動作シナリオを検出してもよい。例えば、第1の時間的位置に従って、自律走行車動作管理コントローラは、第1の交差点シナリオを検出し、第1の時間的位置の後の時間的位置等の時間的位置のシーケンスから第2の時間的位置に従って、自律走行車動作管理コントローラは、第2の交差点シナリオを検出してもよい。
1つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理コントローラは、第1の交差点シナリオ、第2の交差点シナリオ、第3の交差点シナリオ、又は第4の交差点シナリオの1つ以上を検出又は識別することに応答して、1つ以上の交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスをインスタンス化してもよい。
自律走行車動作管理コントローラは、実質的に同時に1つ以上の交差点シナリオを検出又は識別してもよい。例えば、自律走行車動作管理コントローラは、第2の交差点シナリオ及び第3の交差点シナリオを実質的に同時に検出又は識別してもよい。
自律走行車動作管理コントローラは、各交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュールの2つ以上の各インスタンスを実質的に同時にインスタンス化してもよい。例えば、自律走行車動作管理コントローラは、第2の交差点シナリオ及び第3の交差点シナリオを実質的に同時に検出又は識別し、第3の交差点シナリオに対応する交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスをインスタンス化することと実質的に同時に第2の交差点シナリオに対応する交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスをインスタンス化してもよい。
別の例では、自律走行車動作管理コントローラは、第1の遠隔車両8300に関する第1の予測経路8400を含む第2の交差点シナリオ及び第1の遠隔車両8300に関する第2の予測経路8402を含む第5の交差点シナリオを実質的に同時に検出又は識別し、第5の交差点シナリオに対応する交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスをインスタンス化することと実質的に同時に第2の交差点シナリオに対応する交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスをインスタンス化してもよい。
1つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理コントローラは、以前にインスタンス化された又は動作しているシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスに新しい又は更新された動作環境情報等の動作環境情報を送信し又は他のやり方で利用可能にしてもよい。
シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスをインスタンス化し又は更新することは、例えば、動作環境情報又はその一部を各シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスに送信すること又は各シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスによってアクセスするために動作環境情報又はその一部を記憶することによって、各シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスにセンサ情報又は可用性確率等の動作環境情報又はその一部を提供することを含んでもよい。
動作環境情報は、地理空間的位置情報、速度情報、加速度情報、未決情報、優先度情報又はこれらの組み合わせ等の自律走行車8100に関する動作情報、及び地理空間的位置情報、速度情報、加速度情報、未決情報、優先度情報又はこれらの組み合わせ等の遠隔車両8300、8310、8320、8330の1つ以上に関する動作情報を示してもよい。未決情報は、各車両が交差点で静止していた期間等、各車両及び各地理的位置に対応する一時期間を示してもよい。優先度情報は、交差点シーン8000において他の車両に対して各車両に対応する優先通行権を示してもよい。
交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、自律走行車8100に関する時空間位置、各遠隔車両8300、8310、8320、8330に関する時空間位置、未決情報、優先度情報、及び対応するブロック確率を表す状態等を含むように交差点シナリオをモデル化してもよい。交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、「停止」(又は「待機」)、「前進」、及び「続行」等のアクションを含むように交差点シナリオをモデル化してもよい。交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、各交差点に関連付けられる予測経路を横断すること等により、各交差点が自律走行車の予測経路に侵入する確率を表す状態遷移確率を含むように交差点シナリオをモデル化してもよい。状態遷移確率は、動作環境情報に基づいて決定されてもよい。交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、交通制御規制に違反することに対して負の値の報酬を含み、かつ交差点シナリオを完了することに対して正の値の報酬を含むように交差点シナリオをモデル化してもよい。
1つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、各交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、各交差点シナリオに対応する動作環境情報を受信し又は他のやり方でそれにアクセスしてもよい。例えば、第1の時間的位置に従って、第1の交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、第1の交差点シナリオに対応する動作環境情報を受信してもよく、これは遠隔車両8300に関する第1の予測経路8400と自律走行車8100に関する予測経路8110との間の収束点に近接している車両交通ネットワークのエリア又は部分に関する可用性確率情報を含んでもよい。
1つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、インスタンス化された各交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスが、モデル化された各シナリオ及び対応する動作環境情報に基づいて、「停止」、「前進」、又は「続行」等の各候補車両制御アクションを生成してもよく、例えば、各候補車両制御アクションを自律走行車動作管理コントローラに送信すること又は自律走行車動作管理コントローラによってアクセスされる各候補車両制御アクションを記憶することにより、各候補車両制御アクションを自律走行車動作管理コントローラに出力してもよい。
1つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理コントローラは、インスタンス化された各交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクションを受信してもよく、対応する時間的位置において自律走行車8100を制御するために受信した候補車両制御アクションに基づいて車両制御アクションを識別してもよく、識別された車両制御アクションに従って、車両交通ネットワーク又はその一部を横断するように自律走行車8100を制御してもよい。
1つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理コントローラは、検出された交差点シナリオの1つ以上が満了したかどうかを決定してもよく、交差点シナリオが満了していることに応答して、対応する交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを非インスタンス化してもよい。
図9は、本開示の実施形態による車線変更シナリオを含む車線変更シーン9000の例の図である。図5に示された自律走行車動作管理5000等の自律走行車動作管理は、図1に示された車両1000等の自律走行車9100、図2に示された車両2100/2110の1つ、半自律走行車、又は、車線変更を行うことにより車両交通ネットワークの一部を横断する自律走行車9100を含む自律走行車動作制御シナリオのモデルであり得る、図4に示された車線変更シナリオ固有の動作制御評価モジュール4430等の車線変更シナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり得る車線変更シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを含む、図4に示された自律走行車動作管理4000等の自律走行車動作管理システムを動作させる、任意の他の車両実装自律運転を含んでもよい。簡潔及び明確のため、図9に示される車線変更シーン9000に対応する車両交通ネットワークの部分は、上側が北で右側が東の方位である。
図9に示される車線変更シーン9000に対応する車両交通ネットワークの部分は、第1の道路9200に沿って北進する自律走行車9100を含む。第1の道路9200は、東側北行き車線9210及び西側北行き車線9220を含む。自律走行車9100に関する現在の予測経路9110は、自律走行車9100が東側北行き車線9210で北進していることを示す。破線を使用して示される自律走行車9100に関する代替予測経路9120は、東側北行き車線9210から西側北行き車線9220に車線変更を行うことにより車両交通ネットワークを横断し得ることを示す。
第1の遠隔車両9300は、自律走行車9100の前方(北)で東側北行き車線9210に沿って北進していることが示されている。第2の遠隔車両9400は、自律走行車9100の後方(南)で西側北行き車線9220に沿って北進していることが示されている。
自律走行車動作管理システムは、図4に示された自律走行車動作管理コントローラ4100等の自律走行車動作管理コントローラ又は図5に示された実行器5100、及び図4に示されたブロックモニタ4200又は図5に示されたブロックモニタ5200等のブロックモニタを含んでもよい。自律走行車9100は、1つ以上のセンサ、1つ以上の動作環境モニタ又はこれらの組み合わせを含んでもよい。
自律走行車動作管理システムは、例えば、時間的位置のシーケンスにおける各時間的位置において、周期的に又は連続的に動作してもよい。簡潔及び明確のため、自律走行車9100、第1の遠隔車両9300及び第2の遠隔車両9400の地理空間的位置は、時間的位置のシーケンスの中から第1の時間的に最先の時間的位置に従って示されている。簡潔及び明確のため時間的位置のシーケンスを参照して記載されているが、自律走行車動作管理システムの各装置は、任意の周波数で動作してもよく、各装置の動作は、同期又は非同期化されてもよく、動作は、1つ以上の時間的位置の1つ以上の部分と同時に行われてもよい。簡潔及び明確のため、本明細書に記載の複数の時間的位置間の時間的位置等の1つ以上の時間的位置の各記述は、本開示から省略されてもよい。
1つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車9100のセンサは、自律走行車9100の動作環境に対応する情報、例えば、1以上の遠隔車両9300、9400に対応する情報を検出してもよい。
1つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理システムは、自律走行車9100に関する予測経路9110、9120、自律走行車9100に関する経路(図示せず)又は両方を識別してもよい。
1つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車9100の動作環境モニタは、例えば、遠隔車両9300、9400に対応するセンサ情報を受信することに応答して、自律走行車9100の動作環境又はその側面を表す動作環境情報を識別又は生成してもよく、これは遠隔車両9300、9400とセンサ情報を関連付けることを含んでもよく、自律走行車動作管理コントローラに遠隔車両9300、9400を表す情報を含み得る動作環境情報を出力してもよい。
1つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、ブロックモニタは、車両交通ネットワークの1つ以上のエリア又は部分に関する各可用性確率を示す可用性確率情報を生成してもよい。例えば、ブロックモニタは、第1の遠隔車両9300に関する1つ以上の可能な予測経路9310、9320、及び第2の遠隔車両9400に関する1つ以上の可能な予測経路9410、9420を決定してもよい。第1の遠隔車両9300に関する第1の可能な予測経路9310は、第1の遠隔車両9300が東側北行き車線9210における車両交通ネットワークの対応部分を横断することを示す。第1の遠隔車両9300に関して破線を使用して示された第2の可能な予測経路9320は、第1の遠隔車両9300が西側北行き車線9220への車線変更を行って車両交通ネットワークの対応部分を横断することを示す。第2の遠隔車両9400に関する第1の可能な予測経路9410は、第2の遠隔車両9400が西側北行き車線9220における車両交通ネットワークの対応部分を横断することを示す。第2の遠隔車両9400に関して破線を使用して示される第2の可能な予測経路9420は、第2の遠隔車両9400が東側北行き車線9210への車線変更を行って車両交通ネットワークの対応部分を横断することを示す。
ブロックモニタは、自律走行車9100に関する予測経路9110、又は自律走行車9100に関する代替予測経路9120の1つ以上に対応する車両交通ネットワークの1つ以上のエリア又は部分に関する各可用性確率を示す可用性確率情報を生成してもよい。
可用性確率情報を生成することは、時間的位置のシーケンスから複数の時間的位置に対応する車両交通ネットワークの各エリア又は部分に関する可用性確率を生成することを含んでもよい。ブロックモニタは、自律走行車動作管理コントローラに又はそれによってアクセスするために可用性確率情報を出力してもよい。
各時間的位置等の1つ以上の時間的位置において、自律走行車動作管理コントローラは、動作環境情報を生成し、又は以前に生成された動作環境情報を更新してもよく、これは動作環境情報又はその一部を受信することを含んでもよい。
1つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理コントローラは、動作環境情報によって表される動作環境等の1つ以上の個別の車両動作シナリオを検出又は識別してもよく、これは動作環境モニタによって出力される動作環境情報、ブロックモニタによって出力される可用性確率情報、又はこれらの組み合わせを含んでもよい。例えば、自律走行車動作管理コントローラは、第1の遠隔車両9300を含む第1の車線変更シナリオ、第2の遠隔車両9400を含む第2の車線変更シナリオの1つ以上を検出又は識別してもよい。
1つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理コントローラは、第1の車線変更シナリオ又は第2の車線変更の1つ以上を検出又は識別することに応答して、1つ以上の交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスをインスタンス化してもよい。
1つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理コントローラは、以前にインスタンス化された又は動作しているシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスに新しい又は更新された動作環境情報等の動作環境情報を送信し又は他のやり方で利用可能にしてもよい。
シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスをインスタンス化し又は更新することは、例えば、動作環境情報又はその一部を各シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスに送信すること又は各シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスによってアクセスするために動作環境情報又はその一部を記憶することによって、各シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスにセンサ情報又は可用性確率等の動作環境情報又はその一部を提供することを含んでもよい。
動作環境情報は、地理空間的位置情報、速度情報、加速度情報、優先度情報又はこれらの組み合わせ等の自律走行車9100に関する動作情報、及び地理空間的位置情報、速度情報、加速度情報、優先度情報又はこれらの組み合わせ等の遠隔車両9300、9400の1つ以上に関する動作情報を示してもよい。
車線変更シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、自律走行車9100に関する時空間位置、各遠隔車両9300、9400に関する時空間位置、及び対応するブロック確率を表す状態等を含むように車線変更シナリオをモデル化してもよい。車線変更シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、「維持」、「加速」、「減速」、及び「続行」(車線変更)等のアクションを含むように車線変更シナリオをモデル化してもよい。車線変更シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、各遠隔車両9300、9400が自律走行車9100の予測経路9110、9120に侵入する確率を表す状態遷移確率を含むように車線変更シナリオをモデル化してもよい。例えば、遠隔車両9300は、自律走行車9100の速度よりも低速で第1の遠隔車両9300に関する代替予測経路9320を横断することにより自律走行車9100の代替予測経路9120に侵入してもよい。別の例では、第2の遠隔車両9400は、自律走行車9100の速度よりも高速で第2の遠隔車両9400に関する予測経路9410を横断することにより自律走行車9100の代替予測経路9120に侵入してもよい。状態遷移確率は、動作環境情報に基づいて決定されてもよい。車線変更シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、交通制御規制に違反することに対して負の値の報酬を含み、かつ車線変更シナリオを完了することに対して正の値の報酬を含むように車線変更シナリオをモデル化してもよい。
1つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、各車線変更シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、各車線変更シナリオに対応する動作環境情報を受信し又は他のやり方でそれにアクセスしてもよい。例えば、第2の車線変更シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、第2の車線変更シナリオに対応する動作環境情報を受信してもよく、これは第2の遠隔車両9400に関する第2の予測経路9410と自律走行車9100に関する代替予測経路9120との間の収束点に近接している車両交通ネットワークのエリア又は部分に関する可用性確率情報を含んでもよい。
1つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、インスタンス化された各車線変更シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスが、モデル化された各シナリオ及び対応する動作環境情報に基づいて、「維持」、「加速」、「減速」、又は「続行」等の各候補車両制御アクションを生成してもよく、例えば、各候補車両制御アクションを自律走行車動作管理コントローラに送信すること又は自律走行車動作管理コントローラによってアクセスされる各候補車両制御アクションを記憶することにより、各候補車両制御アクションを自律走行車動作管理コントローラに出力してもよい。
1つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理コントローラは、インスタンス化された各車線変更シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクションを受信してもよく、対応する時間的位置において自律走行車9100を制御するために受信した候補車両制御アクションに基づいて車両制御アクションを識別してもよく、識別された車両制御アクションに従って、車両交通ネットワーク又はその一部を横断するように自律走行車9100を制御してもよい。
1つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理コントローラは、検出された車線変更シナリオの1つ以上が満了したかどうかを決定してもよく、車線変更シナリオが満了していることに応答して、対応する車線変更シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを非インスタンス化してもよい。
上記の態様、例示及び実装は、本開示の理解を容易にするために記載されており、限定するものではない。対照的に、本開示は、添付の特許請求の範囲内に含まれる様々な修正及び等価な構成を包含しており、特許請求の範囲は、法的に認められている全てのこのような修正及び均等構造を包含するように最も広く解釈されるべきである。

Claims (20)

  1. 車両交通ネットワークの横断に使用される方法であって、
    前記方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含み、
    前記車両交通ネットワークを横断することは、
    シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させること、
    前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクションを受信すること、及び
    前記候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの一部を横断すること
    を含む、方法。
  2. 前記車両交通ネットワークの前記一部を横断することは、識別された経路に従って前記車両交通ネットワークの前記一部を横断することを含む、請求項1に記載の方法。
  3. 前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、前記自律走行車から定義された距離内の外部オブジェクトに関連付けられる、請求項1に記載の方法。
  4. 前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の1つのシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスである、請求項1に記載の方法。
  5. 前記複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の各シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、個別の車両動作シナリオをモデル化する、請求項4に記載の方法。
  6. 前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させることは、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスによって、個別の車両動作シナリオをモデル化することを含む、請求項1に記載の方法。
  7. 前記個別の車両動作シナリオをモデル化することは、センサ不確実性をモデル化することを含む、請求項6に記載の方法。
  8. 前記個別の車両動作制御シナリオをモデル化することは、
    前記自律走行車のセンサからセンサ情報を受信すること、及び
    前記センサ情報に基づいて、前記個別の車両動作制御シナリオをモデル化すること
    を含む、請求項6に記載の方法。
  9. 前記個別の車両動作制御シナリオをモデル化することは、
    前記車両交通ネットワークを表す車両交通ネットワーク情報を受信すること、及び
    前記センサ情報及び前記車両交通ネットワーク情報に基づいて、前記個別の車両動作制御シナリオをモデル化すること
    を含む、請求項8に記載の方法。
  10. 前記個別の車両動作制御シナリオをモデル化することは、
    ブロックモニタインスタンスから、前記車両交通ネットワークの前記一部に関する可用性確率を受信すること、及び
    前記可用性確率に基づいて、前記個別の車両動作制御シナリオをモデル化すること
    を含む、請求項6に記載の方法。
  11. 前記自律走行車から定義された距離内の第2の外部オブジェクトに関連付けられる第2のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスをインスタンス化するステップと、
    前記第2のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから第2の候補車両制御アクションを受信するステップと
    をさらに含む、請求項1に記載の方法。
  12. 前記車両交通ネットワークの一部を横断することは、前記候補車両制御アクション及び前記第2の候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの前記一部を横断することを含む、請求項11に記載の方法。
  13. 前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の第1のシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり、前記複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の各シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、個別の車両動作シナリオをモデル化する、請求項12に記載の方法。
  14. 前記第2のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、前記第1のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの第2のインスタンスである、請求項13に記載の方法。
  15. 前記第2のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、前記自律走行車から前記定義された距離内の第2の外部オブジェクトに関連付けられる、請求項14に記載の方法。
  16. 前記第2のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、前記複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の第2のシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスである、請求項13に記載の方法。
  17. 前記第2のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、前記自律走行車から前記定義された距離内の第2の外部オブジェクトに関連付けられる、請求項16に記載の方法。
  18. 前記第2のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、外部オブジェクトに関連付けられる、請求項16に記載の方法。
  19. 車両交通ネットワークの横断に使用される方法であって、
    前記方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含み、
    前記車両交通ネットワークを横断することは、
    シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させるために自律走行車動作制御環境を生成することであって、各シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、各シナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり、各シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、各個別の車両動作シナリオをモデル化し、かつ各シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、対応する各個別の車両動作シナリオに応じて、各候補車両制御アクションを生成すること、
    第1のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させること、
    前記第1のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから第1の候補車両制御アクションを受信すること、及び
    前記第1の候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの一部を横断すること
    を含む、方法。
  20. プロセッサを備え、前記プロセッサは、非一時的なコンピュータ可読媒体に記憶されている命令を実行して、
    シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させること、
    前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクションを受信すること、及び
    前記候補車両制御アクションに従って、車両交通ネットワークの一部を横断すること
    を行うように構成される、自律走行車。
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