JP2020525948A - 自律車両衝突軽減システムおよび方法 - Google Patents

自律車両衝突軽減システムおよび方法 Download PDF

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Abstract

自律車両を制御するためのシステムおよび方法が、提供される。一例示的実施形態では、コンピュータ実装方法が、自律性システムから、周辺環境を通した自律車両の計画軌道を示すデータを取得することを含む。本方法は、少なくとも部分的に、計画軌道に基づいて、周辺環境内の着目領域を決定することを含む。本方法は、１つ以上の第１のセンサを制御し、着目領域を示すデータを取得することを含む。本方法は、少なくとも部分的に、１つ以上の第１のセンサによって取得されたデータに基づいて、着目領域内の１つ以上の物体を識別することを含む。本方法は、少なくとも部分的に、着目領域内で識別された１つ以上の物体に基づいて、自律車両を制御することを含む。

Description

本開示は、概して、自律車両衝突軽減システムおよび方法に関する。
自律車両は、人間入力を伴わずにその環境を感知し、ナビゲートすることが可能な車両である。特に、自律車両は、種々のセンサを使用してその周辺環境を観察することができ、センサによって収集されたデータに対して種々の処理技法を実施することによって環境を理解するように試みることができる。その周辺環境の知識を前提として、自律車両は、そのような周辺環境を通した適切な運動経路を識別することができる。
本開示の実施形態の側面および利点が、以下の説明に部分的に記載されるであろう、または説明から学習され得る、または実施形態の実践を通して学習され得る。
本開示の一例示的側面は、自律車両を制御するためのコンピュータ実装方法を対象とする。本方法は、１つ以上のコンピューティングデバイスを備えるコンピューティングシステムによって、コンピューティングシステムとは別個である自律性システムから、周辺環境を通した自律車両の計画軌道を示すデータを取得することを含む。本方法は、コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、計画軌道に基づいて、周辺環境内の着目領域を決定することを含む。本方法は、コンピューティングシステムによって、１つ以上の第１のセンサを制御し、着目領域を示すデータを取得することを含む。本方法は、コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、１つ以上の第１のセンサによって取得されたデータに基づいて、着目領域内の１つ以上の物体を識別することを含む。本方法は、コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、着目領域内で識別された１つ以上の物体に基づいて、自律車両を制御することを含む。
本開示の別の例示的側面は、自律車両を制御するためのコンピューティングシステムを対象とする。コンピューティングシステムは、１つ以上のプロセッサと、１つ以上のプロセッサによって実行されると、コンピューティングシステムに動作を実施させる命令を集合的に記憶する、１つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体とを含む。動作は、１つ以上のプロセッサとは別個である自律性システムから、周辺環境を通した自律車両の計画軌道を示すデータを取得することを含む。動作は、少なくとも部分的に、計画軌道に基づいて、周辺環境内の着目領域を決定することを含む。動作は、１つ以上の第１のセンサを制御し、着目領域を示すデータを取得することを含む。動作は、少なくとも部分的に、１つ以上の第１のセンサによって取得されたデータに基づいて、着目領域内の１つ以上の物体を識別することを含む。動作は、少なくとも部分的に、着目領域内で識別された１つ以上の物体に基づいて、自律車両を制御することを含む。
本開示のさらに別の例示的側面は、自律車両を対象とする。自律車両は、１つ以上のプロセッサと、１つ以上のプロセッサによって実行されると、自律車両に動作を実施させる命令を集合的に記憶する、１つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体とを含む。動作は、１つ以上のプロセッサとは別個である自律性システムから、周辺環境を通した自律車両の計画軌道を示すデータを取得することを含む。動作は、少なくとも部分的に、計画軌道に基づいて、周辺環境内の着目領域を決定することを含む。動作は、１つ以上の第１のセンサを制御し、着目領域を示すデータを取得することを含む。動作は、少なくとも部分的に、１つ以上の第１のセンサによって取得されたデータに基づいて、着目領域内の１つ以上の物体を識別することを含む。動作は、少なくとも部分的に、着目領域内で識別された１つ以上の物体に基づいて、自律車両を制御することを含む。
本開示の他の例示的側面は、自律車両を制御するためのシステム、方法、車両、装置、有形非一過性コンピュータ可読媒体、およびメモリデバイスを対象とする。
種々の実施形態のこれらおよび他の特徴、側面、および利点が、以下の説明および添付される請求項を参照してより深く理解されるようになるであろう。本明細書に組み込まれ、その一部を構成する付随の図面は、本開示の実施形態を図示し、説明とともに、関連する原理を解説する役割を果たす。
当業者を対象とする実施形態の詳細な議論が、添付される図を参照する本明細書に記載される。
図１は、本開示の例示的実施形態による、例示的システム概観を描写する。
図２は、本開示の例示的実施形態による、自律車両を制御するための例示的車両制御システムを描写する。
図３Ａ−３Ｃは、本開示の例示的実施形態による、自律車両を制御する例示的実装を図示する、例示的図を描写する。
図４Ａ−４Ｃは、本開示の例示的実施形態による、自律車両を制御する例示的実装を図示する、例示的図を描写する。
図５Ａ−５Ｃは、本開示の例示的実施形態による、自律車両を制御する例示的実装を図示する、例示的図を描写する。
図６は、本開示の例示的実施形態による、自律車両を制御するフロー図を描写する。
図７は、本開示の例示的実施形態による、例示的システムサブシステムを描写する。
ここで、実施形態が詳細に参照され、その１つ以上の実施例が、図面に図示される。各実施例は、本開示の限定ではなく、実施形態の解説として提供される。実際に、種々の修正および変形例が、本開示の範囲または精神から逸脱することなく、実施形態に行われ得ることが、当業者に明白となるであろう。例えば、一実施形態の一部として例証または説明される特徴は、なおもさらなる実施形態をもたらすために別の実施形態と併用されることができる。したがって、本開示の側面は、そのような修正および変形例を網羅することを意図している。
本開示の例示的側面は、車両の安全性および正確度を改良するために、衝突軽減システムにおいて自律車両の運動計画データを使用することを対象とする。衝突軽減システムは、自律車両を動作させるとき、故障、欠点、および／または予測不可能な事象に対して保護することを意味する、自律車両にオンボードで位置する安全システムである。衝突軽減システムは、自律車両の周辺環境を示すデータを取得し、周辺環境内の物体を識別し、潜在的衝突を検出し、潜在的衝突を回避するために自律車両を制御することができる。
いくつかの実装では、衝突軽減システムは、１つ以上のセンサから周辺環境を示すデータを取得することができる。これらのセンサは、（例えば、自律ナビゲーションを計画するための）自律車両の自律性システムと関連付けられる１つ以上のセンサとは別個である。衝突軽減システムはまた、自律車両にオンボードで位置する１つ以上の他のシステムから、および／または自律車両から遠隔にある１つ以上の遠隔コンピューティングシステムから運動計画データを取得することができる。衝突軽減システムは、少なくとも部分的に、運動計画データに基づいて、周辺環境内の着目領域を決定し、着目領域内の物体との潜在的衝突を識別および／または検出することができる。例えば、自律車両の軌道が「前方に５００メートル進み、次いで、右折する」である場合、衝突軽減システムは、着目領域として前方右領域（自律車両に対して）を決定することができる。衝突軽減システムは、前方右領域内の１つ以上の物体を識別し、前方右領域内の物体との１つ以上の潜在的衝突を検出することができる。潜在的衝突が検出されると、衝突軽減システムは、潜在的衝突を回避するために自律車両を制御することができる。衝突軽減システムは、自律車両を制御するために、１つ以上の作動要求および／またはコマンドを１つ以上のアクチュエータに送信することができる。１つ以上のアクチュエータは、作動要求および／またはコマンドを受信し、それらのローカル動作定義の境界内でアクションを実行するローカルコントローラによって管理される。例えば、衝突軽減システムは、自律車両にオンボードの１つ以上の他のシステムに潜在的衝突に関する情報を提供するために、または車両制御システムを介して自律車両の運動を制御するために、１つ以上の制御信号を提供することができる。このように、自律車両は、冗長性を提供し、車両の安全性を改良するために、自律車両にオンボードで位置する１つ以上の他のシステムから独立して潜在的衝突を検出し得る衝突軽減システムを含むことができる。
いくつかの実装では、衝突軽減システムは、着目領域内の１つ以上の物体を示すデータを識別し、自律車両にオンボードで位置する１つ以上の他のシステムに提供することができる。例えば、衝突軽減システムは、自律車両にオンボードで位置する外部インジケータシステムに（例えば、自律車両のオペレータに警告するために）着目領域内の１つ以上の物体を示すデータを提供することができる。別の実施例では、衝突軽減システムは、自律車両にオンボードで位置する自律性コンピューティングシステムに（例えば、自律車両の軌道を調節するために）着目領域内の１つ以上の物体を示すデータを提供することができる。このように、自律車両は、自律車両が潜在的衝突を識別し得る正確度を改良するために、着目領域内の１つ以上の物体を示すデータを識別し、自律車両にオンボードで位置する１つ以上の他のシステムに提供し得る衝突軽減システムを含むことができる。
自律車両は、（例えば、自律車両上またはその中に位置する）自律車両にオンボードの種々のシステムを実装する車両コンピューティングシステムを含むことができる。例えば、車両コンピューティングシステムは、自律性コンピューティングシステム（例えば、自律ナビゲーションを計画するため）、衝突軽減システム（例えば、潜在的衝突を検出および回避するため）、および車両インターフェースシステム（例えば、制動、操向、パワートレイン等に関与する１つ以上の車両制御サブシステムを制御するため）を含むことができる。自律車両の車両インターフェースシステムは、自律車両を制御するための１つ以上の車両制御システムを含むことができる。例えば、車両インターフェースシステムは、制動サブシステム、加速サブシステム、操向サブシステム、パワートレインサブシステム等を含むことができる。車両インターフェースシステムは、自律車両にオンボードの１つ以上のシステムから１つ以上の車両制御信号を受信することができる。車両インターフェースシステムは、少なくとも部分的に、例えば、高度な衝突軽減システムを実装するための本明細書に説明される様式における１つ以上の車両制御信号に基づいて、自律車両を制御するように１つ以上の車両制御システムに命令することができる。
自律車両の自律性コンピューティングシステムは、自律ナビゲーションを計画および実行するための１つ以上の自律性サブシステムを含むことができる。例えば、自律性コンピューティングシステムは、他のサブシステムの中でもとりわけ、適宜、自律車両の運動を制御するために、自律車両の周辺環境を知覚し、１つ以上の意図される軌道（例えば、運動計画データ内に含まれる）を決定するように協働する、知覚サブシステム、予測サブシステム、および運動計画サブシステムを含むことができる。自律性コンピューティングシステムは、少なくとも部分的に、１つ以上のセンサ（例えば、光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）システム、無線検出および測距（ＲＡＤＲ）システム、１つ以上のカメラ（例えば、可視スペクトルカメラ、赤外線カメラ等）、運動センサ、および／または他のタイプの画像捕捉デバイスおよび／またはセンサ）に基づいて、自律車両の周辺環境を知覚することができる。これらのセンサは、自律車両の衝突軽減システムによって着目領域内の１つ以上の物体との潜在的衝突を識別および／または検出するための衝突軽減システムと関連付けられる１つ以上のセンサとは別個である。自律性コンピューティングシステムは、周辺環境内の１つ以上の物体の場所を識別および／または予測し、周辺環境内の自律車両の運動を制御するために運動計画データを決定することができる。自律性コンピューティングシステムは、自律車両にオンボードの１つ以上の他のシステムに運動計画データを提供することができる。例えば、自律性コンピューティングシステムは、衝突軽減システムが着目領域を決定し得るように、衝突軽減システムに運動計画データを提供することができる。
いくつかの実装では、自律性コンピューティングシステムは、少なくとも部分的に、自律車両の周辺環境内の１つ以上の物体に基づいて、自律車両の運動を制御することができる。例えば、自律性コンピューティングシステムは、物体の周囲で自律車両を移動させるために、または物体の前で自律車両を停止させるために、１つ以上の制御信号を提供することによって、周辺環境内で物体を回避するように自律車両を制御することができる。
いくつかの実装では、自律性コンピューティングシステムは、少なくとも部分的に、自律車両の周辺環境内の１つ以上の物体に基づいて、自律車両の１つ以上の設定を制御することができる。例えば、自律性コンピューティングシステムは、１つ以上の関連付けられるセンサ（例えば、第１のソース）に基づいて、および／または自律車両にオンボードの１つ以上の他のシステムによって提供されるデータ（例えば、第２のソース）に基づいて、周辺環境内の１つ以上の物体を識別することができる。自律性コンピューティングシステムは、第１のソースに基づいて識別された物体を、第２のソースに基づいて識別された物体と比較し、１つ以上の不一致を決定することができる。例えば、自律性コンピューティングシステムは、物体が、第２のソースに基づいてではなく、第１のソースに基づいて識別されるかどうか（逆もまた同様である）を決定することができる。自律性コンピューティングシステムは、１つ以上の不一致を低減させるために、物体を識別することと関連付けられる自律車両の１つ以上の設定を調節することができる。例えば、自律性コンピューティングシステムは、自律車両の１つ以上の物体識別アルゴリズムを改良するために、機械学習を実装することができる。
自律車両の衝突軽減システムは、１つ以上の潜在的衝突を検出および回避するための１つ以上のサブシステムを含むことができる。例えば、衝突軽減システムは、少なくとも部分的に、１つ以上のセンサ（例えば、無線検出および測距（ＲＡＤＡＲシステム）、１つ以上のカメラ、および／または他のタイプの画像捕捉デバイスおよび／またはセンサ）に基づいて、自律車両の周辺環境を知覚することができる。これらのセンサは、自律ナビゲーションを計画および実行するための自律性コンピューティングシステムと関連付けられる１つ以上のセンサとは別個である。衝突軽減システムは、衝突軽減システムと関連付けられるセンサを介して取得されたデータに基づいて、周辺環境内の１つ以上の物体との潜在的衝突を識別および／または検出することができる。
衝突軽減システムは、自律車両にオンボードの１つ以上の他のシステム（例えば、自律性コンピューティングシステム）から自律車両の運動計画データを取得することができる。運動計画データは、自律車両の１つ以上の意図／計画される軌道を含むことができる。衝突軽減システムは、少なくとも部分的に、運動計画データに基づいて、自律車両の周辺環境内の着目領域を決定することができる。例えば、自律車両の意図される軌道が「前方に５００メートル進み、次いで、右折する」場合、衝突軽減システムは、着目領域として前方右領域（自律車両に対して）を決定することができる。別の実施例として、自律車両の意図される軌道が「逆」である場合、衝突軽減システムは、着目領域として後方領域（自律車両に対して）を決定することができる。さらに別の実施例として、自律車両の意図される軌道が「中間車線に留まり、左折する」場合、衝突軽減システムは、着目領域として前方左領域および中間左領域（自律車両に対して）を決定することができる。
いくつかの実装では、衝突軽減システムは、その関連付けられるセンサのうちの１つ以上のものを着目領域に操向することができる。例えば、衝突軽減システムと関連付けられる、自律車両にオンボードの各センサは、対応する検出領域を規定することができる。特定のセンサに関する検出領域は、その中で衝突軽減システムが、その特定のセンサに基づいて、潜在的衝突を識別および／または検出し得る周辺環境内の１つ以上の領域を示すことができる。衝突軽減システムは、センサ毎の対応する検出領域が少なくとも部分的に着目領域と重複するように、そのセンサのうちの１つ以上のものを操向することができる。例えば、衝突軽減システムは、１つ以上のアクチュエータを介してセンサの物理的位置を制御することによってセンサを操向することができる。別の実施例では、衝突軽減システムは、センサによって提供されるデータから着目領域に対応するデータをフィルタリングすることによってセンサを操向することができる。
いくつかの実装では、衝突軽減システムは、少なくとも部分的に、着目領域内の１つ以上の物体に基づいて、自律車両を制御することができる。例えば、衝突軽減システムは、自律車両の周辺環境内の着目領域を示すデータを取得することができる。衝突軽減システムは、着目領域内の１つ以上の物体との潜在的衝突を識別および／または検出することができる。衝突軽減システムが着目領域内の物体との潜在的衝突を検出すると、衝突軽減システムは、制動操縦、操向操縦等を実行するように自律車両を制御することによって潜在的衝突を回避するために、１つ以上の制御信号を提供することができる。
いくつかの実装では、衝突軽減システムは、自律車両にオンボードの１つ以上の他のシステムに着目領域内の１つ以上の物体を示すデータを提供することができる。例えば、衝突軽減システムが着目領域内の物体を識別すると、衝突軽減システムは、物体を示すデータを自律性コンピューティングシステムに提供することができる。自律性コンピューティングシステムは、少なくとも部分的に、衝突軽減システムによって提供されるデータに基づいて、物体を回避するために自律車両を制御する、および／または自律車両の１つ以上の設定を調節することができる。
自律車両にオンボードの衝突軽減システムにおいて自律車両の運動計画データを使用するためのシステムおよび方法はまた、誤検出を低減させ、正確度および信頼性を改良する技術的効果を有することができる。自律車両の運動計画データを取得し得る衝突軽減システムを可能にすることによって、衝突軽減システムは、衝突軽減システムと関連付けられるセンサを識別し、自律車両の周辺環境内の着目領域に操向することができる。これは、衝突軽減システムが、潜在的衝突を含有する可能性が最も高い周辺環境内の領域に焦点を当て、自律車両の意図される軌道と関連付けられない１つ以上の領域内の潜在的衝突を除外することを可能にし、それによって、誤検出の数を低減させる。
加えて、衝突軽減システムが、自律性コンピューティングシステムと関連付けられるセンサとは別個であるセンサに基づいて、着目領域内の物体との潜在的衝突を識別および／または検出することを可能にすることによって、衝突軽減システムは、自律車両にオンボードの他のシステムから独立して潜在的衝突を検出することができる。これは、衝突軽減システムが、１つ以上の物体を示すデータを、データをその独自のデータと組み合わせる、および／または比較し得る自律性コンピューティングシステムに提供することを可能にし、それによって、自律車両が潜在的衝突を識別し得る正確度および信頼性を改良する。
本開示のシステムおよび方法はまた、自律車両コンピューティング技術等の車両コンピューティング技術の改良を提供する。例えば、本明細書におけるシステムおよび方法は、車両技術が、自律車両にオンボードの衝突軽減システム内で自律車両の運動計画データを使用することを可能にする。例えば、本システムおよび方法は、自律車両にオンボードの（例えば、衝突軽減システムの）１つ以上のコンピューティングデバイスが、自律車両の周辺環境内の着目領域を決定することを可能にすることができる。本明細書に説明されるように、自律車両は、自律車両の運動計画データおよび自律車両の周辺環境内の１つ以上の物体を示すデータを通信するように構成されることができる。コンピューティングデバイスは、少なくとも部分的に、運動計画データに基づいて、着目領域を決定し、少なくとも部分的に、着目領域内にある１つ以上の物体に基づいて、自律車両を制御することができる。これは、自律車両が、潜在的衝突を回避するために、自律車両にオンボードの１つ以上の他のシステムにより効果的に通知することを可能にする。
さらに、コンピューティングデバイスは、自律車両にオンボードの他のシステム（例えば、自律性コンピューティングシステム、車両インターフェースシステム）とは別個であり、離れた衝突軽減システム内に含まれることができる。したがって、衝突軽減システムは、アップグレードする、モード／冗長性チェックを実装すること等がより容易である簡略化されたハードウェアアーキテクチャを含むことができる。これはまた、コンピューティングデバイスが、他の車両機能（例えば、自律運動計画、運動計画実装）を実施するためにそのリソースを分配するのではなく、潜在的衝突を検出および回避することにそのコンピュータリソースを集中することを可能にすることができる。リソースのそのような使用は、コンピューティングデバイスが、より効率的な、信頼性のある、正確な応答を事象に提供することを可能にすることができる。加えて、自律車両にオンボードの他のシステムは、衝突軽減システムの機能にリソースを分配するのではなく、それらのコア機能に集中することができる。したがって、本開示のシステムおよび方法は、これらの他の車両システムのコンピュータリソースを節約しながら、衝突軽減システムの性能を向上させることができる。
ここで図を参照すると、本開示の例示的実施形態が、さらに詳細に議論されるであろう。図１は、本開示の例示的実施形態による、例示的システム１００を描写する。システム１００は、車両１０３と関連付けられる車両コンピューティングシステム１０２を含むことができる。いくつかの実装では、システム１００は、車両１０３から遠隔にある動作コンピューティングシステム１０４を含むことができる。
車両コンピューティングシステム１０２を組み込む車両１０３は、地上ベースの自律車両（例えば、自動車、トラック、バス）、空中ベースの自律車両（例えば、飛行機、ドローン、ヘリコプタ、または他の航空機）、または他のタイプの車両（例えば、船舶）であり得る。車両１０３は、人間運転者からの相互作用を殆どおよび／または全く伴わずに駆動、ナビゲート、動作等をし得る自律車両であり得る。例えば、車両１０３は、複数の動作モード１０６Ａ−Ｃにおいて動作するように構成されることができる。車両１０３は、車両１０３が車両１０３内に存在するユーザからのいかなる入力も伴わずに駆動およびナビゲートし得る、完全自律（例えば、自動運転）動作モード１０６Ａにおいて動作するように構成されることができる。車両１０３は、車両１０３が車両１０３内に存在するユーザからのある程度の入力を用いて動作し得る、半自律動作モード１０６Ｂにおいて動作するように構成されることができる。いくつかの実装では、車両１０３は、車両１０３がユーザ（例えば、人間オペレータ）によって完全に制御可能であり、自律ナビゲーション（例えば、自律運転）を実施することを禁止され得る、手動動作モード１０６Ｃに入ることができる。
車両コンピューティングシステム１０２は、車両１０３にオンボードで位置する（例えば、車両１０３上および／またはその中に位置する）１つ以上のコンピューティングデバイスを含むことができる。コンピューティングデバイスは、種々の動作および機能を実施するための種々のコンポーネントを含むことができる。例えば、コンピューティングデバイスは、１つ以上のプロセッサと、１つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体とを含むことができる。１つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、車両１０３（例えば、そのコンピューティングシステム、１つ以上のプロセッサ等）に、本明細書に説明されるもの等の動作および機能を実施させる命令を記憶することができる。
図１に示されるように、車両１０３は、１つ以上のセンサ１０８と、自律性コンピューティングシステム１１０と、車両制御システム１１２と、ヒューマンマシンインターフェースシステム１３４と、衝突軽減システム１３８とを含むことができる。これらのシステムのうちの１つ以上のものは、通信チャネルを介して相互に通信するように構成されることができる。通信チャネルは、１つ以上のデータバス（例えば、コントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ））、オンボード診断コネクタ（例えば、ＯＢＤ−ＩＩ）、および／または有線および／または無線通信リンクの組み合わせを含むことができる。オンボードシステムは、通信チャネルを介して相互の間でデータ、メッセージ、信号等を送信および／または受信することができる。
センサ１０８は、車両１０３に近接する（例えば、センサ１０８のうちの１つ以上のものの視野内の）１つ以上の物体と関連付けられるセンサデータ１１４を取得するように構成されることができる。センサ１０８は、光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）システム、無線検出および測距（ＲＡＤＡＲ）システム、１つ以上のカメラ（例えば、可視スペクトルカメラ、赤外線カメラ等）、運動センサ、および／または他のタイプの撮像捕捉デバイスおよび／またはセンサを含むことができる。センサデータ１１４は、画像データ、レーダデータ、ＬＩＤＡＲデータ、および／またはセンサ１０８によって取得される他のデータを含むことができる。物体は、例えば、歩行者、車両、自転車、および／または他の物体を含むことができる。物体は、車両１０３の正面、その後方、および／またはその側に位置することができる。センサデータ１１４は、１つ以上の時点における車両１０３の周辺環境内の物体と関連付けられる場所を示すことができる。センサ１０８は、センサデータ１１４を自律性コンピューティングシステム１１０に提供することができる。
図２に示されるように、自律性コンピューティングシステム１１０は、センサデータ１１４に加えて、マップデータ１１６を読み出す、または別様に取得することができる。マップデータ１１６は、車両１０３の周辺環境についての詳細情報を提供することができる。例えば、マップデータ１１６は、異なる道路、道路区画、建物、または他のアイテムまたは物体（例えば、街灯柱、横断歩道、縁石等）の識別および場所、交通車線の場所および方向（例えば、駐車車線、方向転換車線、自転車車線、または特定の道路または他の走行路内の他の車線、および／またはそれと関連付けられる１つ以上の境界マーキングの場所および方向）、交通制御データ（例えば、標識、交通信号、または他の交通制御デバイスの場所および命令）、および／または車両１０３がその周辺環境およびそれとのその関係を理解および知覚することを補助する情報を提供する任意の他のマップデータに関する情報を提供することができる。
自律性コンピューティングシステム１１０は、知覚システム１２０、予測システム１２２、運動計画システム１２４、および／または車両１０３の周辺環境を知覚し、それに応じて車両１０３の運動を制御するための運動計画を決定するように協働する他のシステムを含むことができる。例えば、自律性コンピューティングシステム１１０は、センサ１０８からセンサデータ１１４を受信し、センサデータ１１４（および／または他のデータ）に対して種々の処理技法を実施することによって周辺環境を理解するように試み、そのような周辺環境を通して適切な運動計画を生成することができる。自律性コンピューティングシステム１１０は、運動計画に従って車両１０３を動作させるために、１つ以上の車両制御システム１１２を制御することができる。
自律性コンピューティングシステム１１０は、少なくとも部分的に、センサデータ１１４および／またはマップデータ１１６に基づいて、車両１０３に近接する１つ以上の物体を識別することができる。例えば、知覚システム１２０は、車両１０３に近接する物体の現在の状態を記述する知覚データ１２６を取得することができる。物体毎の知覚データ１２６は、例えば、物体の現在の場所（位置とも称される）、現在の速さ（速度とも称される）、現在の加速度、現在の方位、現在の配向、サイズ／占有面積（例えば、境界ポリゴンによって表されるように）、クラス（例えば、歩行者クラス対車両クラス対自転車クラス）、および／または他の状態情報の推定を記述することができる。いくつかの実装では、知覚システム１２０は、いくつかの反復にわたって物体毎の知覚データ１２６を決定することができる。特に、知覚システム１２０は、各反復において物体毎に知覚データ１２６を更新することができる。したがって、知覚システム１２０は、経時的に自律車両１０３に近接する物体（例えば、車両、歩行者、自転車、および同等物）を検出および追跡することができる。知覚システム１２０は、知覚データ１２６を知覚システム１２２に（例えば、物体の移動を予測するために）提供することができる。
予測システム１２２は、車両１０３に近接する個別の１つ以上の物体のそれぞれと関連付けられる予測データ１２８を作成することができる。予測データ１２８は、各個別の物体の１つ以上の予測される将来の場所を示すことができる。予測データ１２８は、車両１０３の周辺環境内の少なくとも１つの物体の予測経路（例えば、予測軌道）を示すことができる。例えば、予測経路（例えば、軌道）は、それに沿って個別の物体が経時的に進行することが予測される経路（および／または物体が予測経路に沿って進行することが予測される速さ）を示すことができる。予測システム１２２は、物体と関連付けられる予測データ１２８を運動計画システム１２４に提供することができる。
運動計画システム１２４は、少なくとも部分的に、予測データ１２８（および／または他のデータ）に基づいて、車両１０３に関する運動計画を決定し、運動計画を運動計画データ１３０として保存することができる。運動計画データ１３０は、車両１０３に近接する物体に対する車両アクションおよび予測される移動を含むことができる。例えば、運動計画システム１２４は、存在する場合、運動計画データ１３０を構成する最適化された変数を決定するために、車両アクションおよび（例えば、速さ制限、交通信号等に基づく）他の目的関数と関連付けられるコストデータを考慮する最適化アルゴリズムを実装することができる。実施例として、運動計画システム１２４は、車両１０３が、車両１０３への潜在的リスクを増加させることなく、および／またはいかなる交通法規（例えば、速さ制限、車線境界、標識）にも違反することなく、あるアクションを実施し得る（例えば、物体を通過する）と決定することができる。運動計画データ１３０は、車両１０３の計画軌道、速さ、加速度等を含むことができる。
運動計画システム１２４は、１つ以上の車両アクション、計画軌道、および／または他の動作パラメータを示す運動計画データ１３０の少なくとも一部を車両制御システム１１２に提供し、車両１０３に関する運動計画を実装することができる。例えば、車両１０３は、運動計画データ１３０を命令に変換するように構成されるモビリティコントローラを含むことができる。実施例として、モビリティコントローラは、車両１０３の操向を「Ｘ」度調節する、ある大きさの制動力を印加する等のために、運動計画データ１３０を命令に変換することができる。モビリティコントローラは、命令を実行し、運動計画を実装するために、１つ以上の制御信号を関与する車両制御サブシステム（例えば、制動制御システム２１４、操向制御システム２１８、加速制御システム２１６）に送信することができる。
車両１０３は、車両コンピューティングシステム１０２（およびそのコンピューティングデバイス）が、（例えば、図１に示される）他のコンピューティングデバイスと通信することを可能にするように構成される、通信システム１３２を含むことができる。車両コンピューティングシステム１０２は、１つ以上のネットワークを経由して（例えば、１つ以上の無線信号接続を介して）動作コンピューティングシステム１０４および／または１つ以上の他の遠隔コンピューティングデバイスと通信するために、通信システム１３２を使用することができる。いくつかの実装では、通信システム１３２は、車両１０３にオンボードのシステムのうちの１つ以上のものの間の通信を可能にすることができる。通信システム１３２は、例えば、送信機、受信機、ポート、コントローラ、アンテナ、および／または通信を促進することに役立ち得る他の好適なサブシステムを含む、１つ以上のネットワークとインターフェースをとるための任意の好適なサブシステムを含むことができる。
車両１０３は、情報をユーザ（例えば、オペレータ）に通信する（および／またはそれから情報を受信する）ように構成される、ヒューマンマシンインターフェースシステム１３４を含むことができる。例えば、いくつかの実装では、ヒューマンマシンインターフェースシステム１３４は、ユーザによって閲覧され得るユーザインターフェースを表示するディスプレイデバイスを含むことができる。いくつかの実装では、ヒューマンマシンインターフェースシステム１３４は、１つ以上のインジケータ等の車両１０３の１つ以上の側面を制御することができる。例えば、ヒューマンマシンインターフェースシステム１３４は、車両１０３にオンボードで位置する視覚インジケータ２３６（例えば、ライト、ディスプレイ等）、触覚インジケータ２３８（例えば、超音波エミッタ、振動モータ等）、および可聴インジケータ２４０（例えば、スピーカ等）のうちの１つ以上のものを制御することができる。１つ以上のインジケータは、インジケーションを介して車両１０３の状態を示すことができる。例えば、視覚インジケータは、視覚インジケーション（例えば、警告灯、ディスプレイ等）を放出することができる、触覚インジケータは、触覚インジケーション（例えば、タッチ応答振動または超音波等）を放出することができる、および／または可聴インジケータは、可聴インジケーション（例えば、スピーカを介した音声等）を放出することができる。ヒューマンマシンインターフェースシステム１３４は、１つ以上のインジケータを制御するために、車両１０３にオンボードの１つ以上のシステムから制御信号を受信することができる。例えば、車両１０３の軌道が来る左折を含む場合、自律性コンピューティングシステム１１０は、車両１０３の左折信号灯をアクティブ化するために（例えば、１つ以上の制御信号を介して）ヒューマンマシンインターフェースシステム１３４を制御することができる。別の実施例では、人間運転者が、車両１０３の左折信号灯をアクティブ化するために（例えば、ウインカレバーを介して）ヒューマンマシンインターフェースシステム１３４を制御することができる。
衝突軽減システム１３８は、１つ以上のセンサ１４０と、センサ操向システム１４２と、識別システム１４４と、検出システム１４６と、回避システム１４８とを含むことができる。センサ１４０は、センサ１０８（例えば、ＬＩＤＡＲシステム）とは別個である。衝突軽減システム１３８は、センサ１４０（例えば、無線検出および測距（ＲＡＤＡＲ）システム、１つ以上のカメラ、および／または他のタイプの画像捕捉デバイスおよび／またはセンサ）を使用して、車両１０３の周辺環境を監視することができる。識別システム１４４は、少なくとも部分的に、センサ１４０によって提供される情報に基づいて、周辺環境内の１つ以上の物体を識別することができる。検出システム１４６は、識別システム１４４によって識別される物体との１つ以上の潜在的衝突を検出することができる。潜在的衝突が検出されると、回避システム１４８は、潜在的衝突を回避するために、車両１０３を制御することができる。例えば、車両１０３が自律モード１０６Ａにおいて動作しており、衝突軽減システム１３８が潜在的衝突を検出する場合、衝突軽減システム１３８は、潜在的衝突を回避するために、潜在的衝突に関する情報を、車両１０３の軌道を調節し得る自律性コンピューティングシステム１１０に提供することができる。別の実施例として、車両１０３が手動モード１０６Ｃにおいて動作しており、衝突軽減システム１３６が潜在的衝突を検出する場合、衝突軽減システム１３６は、ヒューマンマシンインターフェースシステム１３４を制御し、警告灯を車両１０３のオペレータに表示することができる。
いくつかの実装では、衝突軽減システム１３８は、潜在的衝突を回避するために、車両１０３の運動を制御することができる。例えば、潜在的衝突が、衝突軽減システム１３８が潜在的衝突と関連付けられる情報を自律性コンピューティングシステム１１０に提供した後のある時間にわたって持続する場合、衝突軽減システム１３８は、車両１０３を制御し、制動操縦を実行するために、１つ以上の制御信号を提供することができる。別の実施例として、潜在的衝突が、衝突軽減システム１３８が警告灯を表示するように車両１０３を制御した後のある時間にわたって持続する場合、衝突軽減システム１３８は、車両１０３を制御し、制動操縦を実行するために、１つ以上の制御信号を提供することができる。
いくつかの実装では、衝突軽減システム１３８は、車両１０３にオンボードの１つ以上の他のシステム（例えば、自律性コンピューティングシステム）から車両１０３の運動計画データを取得することができる。運動計画データは、車両１０３の１つ以上の意図される軌道を含むことができ、（例えば、車両制御システム１１２を介して運動計画を実装するために使用される）運動計画データ１３０と同一または類似し得る。衝突軽減システム１３８は、少なくとも部分的に、運動計画データに基づいて、車両１０３の周辺環境内の着目領域を決定することができる。例えば、車両１０３の意図される軌道が「前方に５００メートル進み、次いで、右折する」場合、衝突軽減システム１３８は、着目領域として前方右領域（自律車両に対して）を決定することができる。別の実施例として、車両１０３の意図される軌道が「逆」である場合、衝突軽減システム１３８は、着目領域として後方領域（車両１３８に対して）を決定することができる。さらに別の実施例として、車両１０３の意図される軌道が「中間車線に留まり、左折する」場合、衝突軽減システム１３８は、着目領域として前方左領域および中間左領域（車両１０３に対して）を決定することができる。
いくつかの実装では、センサ操向システム１４２は、センサ１４０のうちの１つ以上のものを着目領域に操向することができる。例えば、センサ１４０はそれぞれ、対応する検出領域を規定することができる。特定のセンサに関する検出領域は、衝突軽減システム１３８が、その特定のセンサに基づいて物体を識別する、および／または潜在的衝突を検出し得る、周辺環境内の１つ以上の領域を示すことができる。衝突軽減システム１３８は、センサ１４０のそれぞれに対応する検出領域が、少なくとも部分的に、着目領域と重複するであろうように、そのセンサ１４０のうちの１つ以上のものを操向することができる。例えば、衝突軽減システム１３８は、１つ以上のアクチュエータを介してセンサの物理的位置を制御することによってセンサを操向することができる。別の実施例では、衝突軽減システム１３８は、センサによって提供されるデータから着目領域に対応するデータをフィルタリングすることによってセンサを操向することができる。
図３−５は、本開示の例示的実施形態による、車両１０３を制御する例示的シナリオを描写する。各図３−５では、車両１０３は、真北に進行している。図３Ａに示されるように、車両１０３のセンサ１４０は、操向前に検出範囲３０４を有する。物体３０２が検出領域３０４内にあるため、衝突軽減システム１３８は、物体３０２を識別し、物体３０２に対する潜在的衝突を検出する。図３Ｂでは、衝突軽減システム１３８は、自律性コンピューティングシステム１１０から運動計画データ３１０を受信する。運動計画データ３１０は、車両１０３が次の交差点で右折するであろうことを示す。少なくとも部分的に、運動計画データ３１０に基づいて、衝突軽減システム１３８は、着目領域３０６を決定する。図３Ｃでは、センサ操向システム１４２は、検出領域３０８が着目領域３０６と最大限に重複するようにセンサ１４０を制御する。検出領域３０８は、物体３０２を含まない。このように、衝突軽減システム１３８によって検出される誤検出の潜在的衝突は、低減されることができる。
図４Ａに示されるように、車両１０３のセンサ１４０は、操向前に検出領域４０４を有する。検出領域４０４内にいかなる物体も存在しないため、衝突軽減システム１３８は、潜在的衝突を検出しない。図４Ｂでは、衝突軽減システム１３８は、自律性コンピューティングシステム１１０から運動計画データ４１０を受信する。運動計画データ４１０は、車両１０３が次の交差点で左折するであろうことを示す。少なくとも部分的に、運動計画データ４１０に基づいて、衝突軽減システム１３８は、着目領域４０６を決定する。図４Ｃでは、センサ操向サブシステム１４２は、検出領域４０８が着目領域４０６と最大限に重複するようにセンサ１４０を制御する。検出領域４０８は、物体４０２の少なくとも一部を含むため、衝突軽減システム１３８は、物体４０２を識別し、物体４０２に対する潜在的衝突を検出する。このように、未検出の潜在的衝突（例えば、検出されない潜在的衝突）は、低減されることができる。衝突軽減システム１３８は、本明細書に説明されるように潜在的衝突を回避するために１つ以上の制御信号を（例えば、自律性システム１１０、車両制御システム１１２等に）提供することができる。
図５Ａに示されるように、車両１０３のセンサ１４０は、操向の前に検出領域５０４を有する。物体５０２が検出領域５０４内にあるため、衝突軽減システム１３８は、物体５０２を識別し、物体５０２に対する潜在的衝突を検出する。図５Ｂでは、衝突軽減システム１３８は、自律性コンピューティングシステム１１０から運動計画データ５１０を受信する。運動計画データ５１０は、車両１０３が次の交差点で停止するであろうことを示す。少なくとも部分的に、運動計画データ５１０に基づいて、衝突軽減システム１３８は、着目領域５０６を決定する。図５Ｃでは、センサ操向システム１４２は、検出領域５０８が着目領域５０６と最大限に重複するようにセンサ１４０を制御する。検出領域５０８は、物体５０２を含まない。このように、衝突軽減システム１３８によって検出される誤検出の潜在的衝突は、低減されることができる。車両１０３が交差点を通して進むことになる場合では、着目領域は、本明細書に説明されるように、存在する場合、物体５０２との潜在的衝突が検出および回避されるであろうように、インタラクティブに（例えば、リアルタイムで）更新されることができる。
図６は、本開示の例示的実施形態による、車両１０３を制御する例示的方法６００のフロー図を描写する。方法６００の１つ以上の部分は、例えば、図７に示されるコンピューティングデバイス７０１等の１つ以上のコンピューティングデバイスによって実装されることができる。さらに、方法６００の１つ以上の部分は、例えば、車両１０３を制御するために、本明細書に説明される（例えば、図１および７のような）デバイスのハードウェアコンポーネントに対するアルゴリズムとして実装されることができる。図６は、図示および議論の目的のために特定の順序で実施される要素を描写する。当業者は、本明細書に提供される開示を使用して、本明細書に議論される（例えば、図６の）方法のうちのいずれかの要素が、本開示の範囲から逸脱することなく、種々の方法で適合される、再配列される、拡張される、省略される、組み合わせられる、および／または修正され得ることを理解するであろう。
（６０１）において、方法６００は、軌道情報を取得することを含むことができる。例えば、車両コンピューティングシステム１０２の衝突軽減システム１３８は、衝突軽減システム１３８とは別個である自律性コンピューティングシステム１１０から、周辺環境を通した自律車両の計画軌道を示すデータを取得することができる。
（６０２）において、方法６００は、車両１０３の周辺環境内の着目領域を決定することを含むことができる。例えば、衝突軽減システム１３８は、少なくとも部分的に、計画軌道に基づいて、周辺環境内の着目領域を決定することができる。
（６０３）において、方法６００は、１つ以上のセンサを決定された着目領域に操向することを含むことができる。例えば、衝突軽減システム１３８は、車両１０３のセンサ１４０を着目領域に向かって操向することができる。例えば、衝突軽減システム１３８は、着目領域と（例えば、最大限に、少なくとも部分的に等）重複するように、センサ１４０のそれぞれと関連付けられる検出領域を調節することができる。検出領域を調節することは、センサのそれぞれと関連付けられる１つ以上のアクチュエータを介してセンサ１４０のそれぞれを物理的に移動させることを含むことができる。
（６０４）において、方法６００は、着目領域を示すデータを取得することを含むことができる。例えば、衝突軽減システム１３８は、センサ１４０を制御し、着目領域を示すデータを取得することができる。センサ１４０を制御することは、着目領域に向かって操向されたセンサ１４０を制御し、着目領域を示すデータを取得することを含むことができる。
（６０５）において、方法６００は、着目領域内の物体を識別することを含むことができる。例えば、衝突軽減システム１３８は、少なくとも部分的に、センサ１４０によって取得されたデータに基づいて、着目領域内の１つ以上の物体を識別することができる。
（６０６）において、方法６００は、自律車両を制御することを含むことができる。例えば、衝突軽減システム１３８は、少なくとも部分的に、着目領域内で識別された１つ以上の物体に基づいて、車両１０３を制御することができる。いくつかの実装では、車両１０３を制御することは、車両１０３の運動を制御するために、１つ以上の制御信号を車両制御システム１１２に提供することを含むことができる。いくつかの実装では、車両１０３を制御することは、着目領域内の１つ以上の物体を示すデータを自律性コンピューティングシステム１１０に提供することを含むことができる。自律性コンピューティングシステム１１０は、物体を回避するために、車両１０３の軌道を調節することができる。いくつかの実装では、車両１０３を制御することは、物体を回避するために適切なアクションをとることができる人間運転者に物体を示すために、１つ以上の制御信号をヒューマンマシンインターフェースシステム１３４に提供することを含むことができる。いくつかの実装では、衝突軽減システム１３８は、物体に対する着目領域内の１つ以上の潜在的衝突を検出し、潜在的衝突に関する情報を自律性コンピューティングシステム１１０、ヒューマンマシンインターフェースシステム１３４、および／または車両１０３にオンボードの他のシステムに提供することができる。
図７は、本開示の例示的実施形態による、例示的コンピューティングシステム７００を描写する。図７に図示される例示的システム７００は、実施例としてのみ提供される。図７に図示されるコンポーネント、システム、接続、および／または他の側面は、随意であり、本開示を実装するために、要求されないが、可能であるものの実施例として提供される。例示的システム７００は、１つ以上のネットワーク７２０を経由して相互に通信可能に結合され得る、車両１０３の車両コンピューティングシステム１０２と、いくつかの実装では、車両１０３から遠隔にある１つ以上の遠隔コンピューティングデバイス（例えば、動作コンピューティングシステム１０４）を含む遠隔コンピューティングシステム７１０とを含むことができる。遠隔コンピューティングシステム７１０は、中央動作システムおよび／または、例えば、車両所有者、車両管理者、車隊オペレータ、サービスプロバイダ等の車両１０３と関連付けられるエンティティと関連付けられることができる。
車両コンピューティングシステム１０２のコンピューティングデバイス７０１は、プロセッサ７０２と、メモリ７０４とを含むことができる。１つ以上のプロセッサ７０２は、任意の好適な処理デバイス（例えば、プロセッサコア、マイクロプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、コントローラ、マイクロコントローラ等）であり得、１つのプロセッサまたは動作可能に接続される複数のプロセッサであり得る。メモリ７０４は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、１つ以上のメモリデバイス、フラッシュメモリデバイス等、およびそれらの組み合わせ等の１つ以上の非一過性コンピュータ可読記憶媒体を含むことができる。
メモリ７０４は、１つ以上のプロセッサ７０２によってアクセスされ得る情報を記憶することができる。例えば、車両１０３にオンボードのメモリ７０４（例えば、１つ以上の非一過性コンピュータ可読記憶媒体、メモリデバイス）は、１つ以上のプロセッサ７０２によって実行され得るコンピュータ可読命令７０６を含むことができる。命令７０６は、任意の好適なプログラミング言語で書き込まれたソフトウェアであり得る、またはハードウェアにおいて実装されることができる。加えて、または代替として、命令７０６は、プロセッサ７０２上の論理的および／または仮想的に別個のスレッドにおいて実行されることができる。
例えば、車両１０３にオンボードのメモリ７０４は、車両１０３にオンボードの１つ以上のプロセッサ７０２によって実行されると、１つ以上のプロセッサ７０２（車両コンピューティングシステム１０２）に、本明細書に説明されるような車両コンピューティングシステム１０２の動作および機能、車両１０３を制御するための動作（例えば、方法６００の１つ以上の部分）、および／または本明細書に説明される任意の他の動作および機能のうちのいずれか等の動作を実施させる、命令７０６を記憶することができる。
メモリ７０４は、取得される、受信される、アクセスされる、書き込まれる、操作される、作成される、および／または記憶され得るデータ７０８を記憶することができる。データ７０８は、例えば、車両の運動計画と関連付けられるデータ、車両の周辺環境および／または着目領域と関連付けられるデータ、車両の周辺環境および／または着目領域内で識別された１つ以上の物体と関連付けられるデータ、および／または本明細書に説明されるような他のデータ／情報を含むことができる。いくつかの実装では、コンピューティングデバイス７０１は、車両１０３から遠隔にある１つ以上のメモリデバイスからデータを取得することができる。
コンピューティングデバイス７０１はまた、車両１０３にオンボードの１つ以上の他のシステムと通信するために使用される通信インターフェース７０９および／または車両１０３から遠隔にある（例えば、遠隔コンピューティングシステム７１０の）遠隔コンピューティングデバイスを含むことができる。通信インターフェース７０９は、１つ以上のネットワーク（例えば、７２０）を介して通信するための任意の回路、サブシステム、ソフトウェア等を含むことができる。いくつかの実装では、通信インターフェース７０９は、例えば、データを通信するための通信コントローラ、受信機、送受信機、送信機、ポート、導体、ソフトウェア、および／またはハードウェアのうちの１つ以上のものを含むことができる。
ネットワーク７２０は、デバイスの間の通信を可能にする任意のタイプのネットワークまたはネットワークの組み合わせであり得る。いくつかの実施形態では、ネットワークは、ローカルエリアネットワーク、広域ネットワーク、インターネット、セキュアネットワーク、セルラーネットワーク、メッシュネットワーク、ピアツーピア通信リンク、および／またはそのある組み合わせのうちの１つ以上のものを含むことができ、任意の数の有線または無線リンクを含むことができる。ネットワーク７２０を経由する通信は、例えば、任意のタイプのプロトコル、保護スキーム、エンコーディング、フォーマット、パッケージング等を使用する通信インターフェースを介して遂行されることができる。
遠隔コンピューティングシステム７１０は、車両コンピューティングシステム１０２から遠隔にある１つ以上の遠隔コンピューティングデバイスを含むことができる。遠隔コンピューティングデバイスは、コンピューティングデバイス７０１に関して本明細書に説明されるものと類似するサブシステム（例えば、プロセッサ、メモリ、命令、データ）を含むことができる。さらに、遠隔コンピューティングシステム７１０は、本明細書に説明されるように、動作コンピューティングシステム１０４の１つ以上の動作を実施するように構成されることができる。
車両から遠隔のコンピューティングデバイスにおいて実施されるものとして本明細書で議論されるコンピューティングタスクは、代わりに、車両において（例えば、車両コンピューティングシステムを介して）実施されることができ、逆もまた同様である。そのような構成は、本開示の範囲から逸脱することなく実装されることができる。コンピュータベースのシステムの使用は、コンポーネントの間および中のタスクおよび機能性の多種多様な可能性として考えられる構成、組み合わせ、および分割を可能にする。コンピュータ実装動作は、単一のコンポーネント上で、または複数のコンポーネントを横断して実施されることができる。コンピュータ実装タスクおよび／または動作は、連続的に、または並行して実施されることができる。データおよび命令は、単一のメモリデバイス内に、または複数のメモリデバイスを横断して記憶されることができる。
本主題は、具体的な例示的実施形態およびその方法に関して詳細に説明されているが、当業者は、前述の理解を達成することに応じて、そのような実施形態の改変、変形例、および均等物を容易に生産し得ることを理解されたい。故に、本開示の範囲は、限定としてではなく、実施例としてのものであり、主題の開示は、当業者に容易に明白であろうように、本主題へのそのような修正、変形例、および／または追加の包含を除外しない。
種々の実施形態のこれらおよび他の特徴、側面、および利点が、以下の説明および添付される請求項を参照してより深く理解されるようになるであろう。本明細書に組み込まれ、その一部を構成する付随の図面は、本開示の実施形態を図示し、説明とともに、関連する原理を解説する役割を果たす。
本発明は、例えば、以下を提供する。
（項目１）
自律車両を制御するために実装されるコンピュータ実装方法であって、上記方法は、
１つ以上のコンピューティングデバイスを備えるコンピューティングシステムによって、上記コンピューティングシステムとは別個である自律性システムから、周辺環境を通した上記自律車両の計画軌道を示すデータを取得することと、
上記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、上記計画軌道に基づいて、上記周辺環境内の着目領域を決定することと、
上記コンピューティングシステムによって、１つ以上の第１のセンサを制御し、上記着目領域を示すデータを取得することと、
上記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、上記１つ以上の第１のセンサによって取得されたデータに基づいて、上記着目領域内の１つ以上の物体を識別することと、
上記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、上記着目領域内で識別された上記１つ以上の物体に基づいて、上記自律車両を制御することと
を含む、コンピュータ実装方法。
（項目２）
上記１つ以上の第１のセンサを制御することは、
上記自律車両の１つ以上の第１のセンサを上記着目領域に向かって操向することと、
上記着目領域に向かって操向された上記１つ以上の第１のセンサを制御し、上記着目領域を示すデータを取得することと
を含む、項目１に記載のコンピュータ実装方法。
（項目３）
上記１つ以上の第１のセンサを操向することは、上記１つ以上の第１のセンサのそれぞれと関連付けられる検出の領域を調節し、少なくとも部分的に、上記着目領域と重複させることを含む、項目２に記載のコンピュータ実装方法。
（項目４）
上記１つ以上の第１のセンサのそれぞれと関連付けられる検出の領域を調節することは、各第１のセンサと関連付けられる１つ以上のアクチュエータを介して各第１のセンサを物理的に移動させることを含む、項目３に記載のコンピュータ実装方法。
（項目５）
上記自律車両を制御することは、１つ以上の制御信号を１つ以上の車両制御システムに提供し、上記自律車両の運動を制御することを含む、上記項目のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
（項目６）
上記着目領域内の上記１つ以上の物体を示すデータを上記自律車両の自律性システムに提供することをさらに含む、上記項目のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
（項目７）
自律車両を制御するためのコンピューティングシステムであって、上記システムは、
１つ以上のプロセッサと、
１つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体であって、上記１つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体は、命令を集合的に記憶しており、上記命令は、上記１つ以上のプロセッサによって実行されると、上記コンピューティングシステムに、
上記１つ以上のプロセッサとは別個である自律性システムから、周辺環境を通して上記自律車両の計画軌道を示すデータを取得することと、
少なくとも部分的に、上記計画軌道に基づいて、上記周辺環境内の着目領域を決定することと、
１つ以上の第１のセンサを制御し、上記着目領域を示すデータを取得することと、
少なくとも部分的に、上記１つ以上の第１のセンサによって取得されたデータに基づいて、上記着目領域内の１つ以上の物体を識別することと、
少なくとも部分的に、上記着目領域内で識別された上記１つ以上の物体に基づいて、上記自律車両を制御することと
を含む動作を実施させる、１つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体と
を備える、コンピューティングシステム。
（項目８）
上記動作はさらに、
上記自律車両の１つ以上の第１のセンサを上記着目領域に向かって操向することと、
上記着目領域に向かって操向された上記１つ以上の第１のセンサを制御し、上記着目領域を示すデータを取得することと
を含む、項目７に記載のコンピューティングシステム。
（項目９）
上記動作はさらに、上記１つ以上の第１のセンサのそれぞれと関連付けられる検出の領域を調節し、少なくとも部分的に、上記着目領域と重複させることを含む、項目８に記載のコンピューティングシステム。
（項目１０）
上記動作はさらに、各第１のセンサと関連付けられる１つ以上のアクチュエータを介して各第１のセンサを物理的に移動させることを含む、項目９に記載のコンピューティングシステム。
（項目１１）
上記動作はさらに、１つ以上の制御信号を１つ以上の車両制御システムに提供し、上記自律車両の運動を制御することを含む、上記項目のいずれかに記載のコンピューティングシステム。
（項目１２）
上記動作はさらに、上記着目領域内の上記１つ以上の物体を示すデータを上記自律車両の自律性システムに提供することを含む、上記項目のいずれかに記載のコンピューティングシステム。
（項目１３）
上記自律性システムは、１つ以上の第２のセンサから上記自律車両の周辺環境を示すデータを取得し、少なくとも部分的に、上記１つ以上の第２のセンサからの上記周辺環境を示すデータに基づいて、上記周辺環境内の１つ以上の物体を識別し、上記周辺環境内の上記１つ以上の物体を上記着目領域内の上記１つ以上の物体と比較し、少なくとも部分的に、上記比較に基づいて、上記自律車両を制御するための１つ以上の制御信号を提供する、上記項目のいずれかに記載のコンピューティングシステム。
（項目１４）
上記自律性システムは、上記自律車両の周辺環境内の物体を識別することと関連付けられる１つ以上の設定を調節するために、１つ以上の制御信号を提供する、上記項目のいずれかに記載のコンピューティングシステム。
（項目１５）
自律車両であって、
１つ以上のプロセッサと、
１つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体であって、上記１つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体は、命令を集合的に記憶しており、上記命令は、上記１つ以上のプロセッサによって実行されると、上記自律車両に、
上記１つ以上のプロセッサとは別個である自律性システムから、周辺環境を通した上記自律車両の計画軌道を示すデータを取得することと、
少なくとも部分的に、上記計画軌道に基づいて、上記周辺環境内の着目領域を決定することと、
１つ以上の第１のセンサを制御し、上記着目領域を示すデータを取得することと、
少なくとも部分的に、上記１つ以上の第１のセンサによって取得されたデータに基づいて、上記着目領域内の１つ以上の物体を識別することと、
少なくとも部分的に、上記着目領域内で識別された上記１つ以上の物体に基づいて、上記自律車両を制御することと、
を含む動作を実施させる、１つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体と
を備える、自律車両。
（項目１６）
上記動作はさらに、
上記１つ以上の第１のセンサのそれぞれと関連付けられる検出の領域を調節し、少なくとも部分的に、上記着目領域と重複させることによって、上記自律車両の１つ以上の第１のセンサを上記着目領域に向かって操向することと、
上記着目領域に向かって操向された上記１つ以上の第１のセンサを制御し、上記着目領域を示すデータを取得することと
を含む、項目１５に記載の自律車両。
（項目１７）
上記動作はさらに、各第１のセンサと関連付けられる１つ以上のアクチュエータを介して各第１のセンサを物理的に移動させることを含む、項目１６に記載の自律車両。
（項目１８）
上記動作はさらに、１つ以上の制御信号を１つ以上の車両制御システムに提供し、上記自律車両の運動を制御することを含む、上記項目のいずれかに記載の自律車両。
（項目１９）
上記動作はさらに、上記着目領域内の上記１つ以上の物体を示すデータを上記自律車両の自律性システムに提供することを含む、上記項目のいずれかに記載のコンピューティングシステム。
（項目２０）
上記自律性システムは、１つ以上の第２のセンサから上記自律車両の周辺環境を示すデータを取得し、少なくとも部分的に、上記１つ以上の第２のセンサからの上記周辺環境を示すデータに基づいて、上記周辺環境内の１つ以上の物体を識別し、上記周辺環境内の上記１つ以上の物体を上記着目領域内の上記１つ以上の物体と比較し、少なくとも部分的に、上記比較に基づいて、上記自律車両を制御するための１つ以上の制御信号を提供する、上記項目のいずれかに記載のコンピューティングシステム。

Claims (20)

  1. 自律車両を制御するために実装されるコンピュータ実装方法であって、前記方法は、
    １つ以上のコンピューティングデバイスを備えるコンピューティングシステムによって、前記コンピューティングシステムとは別個である自律性システムから、周辺環境を通した前記自律車両の計画軌道を示すデータを取得することと、
    前記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、前記計画軌道に基づいて、前記周辺環境内の着目領域を決定することと、
    前記コンピューティングシステムによって、１つ以上の第１のセンサを制御し、前記着目領域を示すデータを取得することと、
    前記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、前記１つ以上の第１のセンサによって取得されたデータに基づいて、前記着目領域内の１つ以上の物体を識別することと、
    前記コンピューティングシステムによって、少なくとも部分的に、前記着目領域内で識別された前記１つ以上の物体に基づいて、前記自律車両を制御することと
    を含む、コンピュータ実装方法。
  2. 前記１つ以上の第１のセンサを制御することは、
    前記自律車両の１つ以上の第１のセンサを前記着目領域に向かって操向することと、
    前記着目領域に向かって操向された前記１つ以上の第１のセンサを制御し、前記着目領域を示すデータを取得することと
    を含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
  3. 前記１つ以上の第１のセンサを操向することは、前記１つ以上の第１のセンサのそれぞれと関連付けられる検出の領域を調節し、少なくとも部分的に、前記着目領域と重複させることを含む、請求項２に記載のコンピュータ実装方法。
  4. 前記１つ以上の第１のセンサのそれぞれと関連付けられる検出の領域を調節することは、各第１のセンサと関連付けられる１つ以上のアクチュエータを介して各第１のセンサを物理的に移動させることを含む、請求項３に記載のコンピュータ実装方法。
  5. 前記自律車両を制御することは、１つ以上の制御信号を１つ以上の車両制御システムに提供し、前記自律車両の運動を制御することを含む、前記請求項のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
  6. 前記着目領域内の前記１つ以上の物体を示すデータを前記自律車両の自律性システムに提供することをさらに含む、前記請求項のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
  7. 自律車両を制御するためのコンピューティングシステムであって、前記システムは、
    １つ以上のプロセッサと、
    １つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体であって、前記１つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体は、命令を集合的に記憶しており、前記命令は、前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記コンピューティングシステムに、
    前記１つ以上のプロセッサとは別個である自律性システムから、周辺環境を通して前記自律車両の計画軌道を示すデータを取得することと、
    少なくとも部分的に、前記計画軌道に基づいて、前記周辺環境内の着目領域を決定することと、
    １つ以上の第１のセンサを制御し、前記着目領域を示すデータを取得することと、
    少なくとも部分的に、前記１つ以上の第１のセンサによって取得されたデータに基づいて、前記着目領域内の１つ以上の物体を識別することと、
    少なくとも部分的に、前記着目領域内で識別された前記１つ以上の物体に基づいて、前記自律車両を制御することと
    を含む動作を実施させる、１つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体と
    を備える、コンピューティングシステム。
  8. 前記動作はさらに、
    前記自律車両の１つ以上の第１のセンサを前記着目領域に向かって操向することと、
    前記着目領域に向かって操向された前記１つ以上の第１のセンサを制御し、前記着目領域を示すデータを取得することと
    を含む、請求項７に記載のコンピューティングシステム。
  9. 前記動作はさらに、前記１つ以上の第１のセンサのそれぞれと関連付けられる検出の領域を調節し、少なくとも部分的に、前記着目領域と重複させることを含む、請求項８に記載のコンピューティングシステム。
  10. 前記動作はさらに、各第１のセンサと関連付けられる１つ以上のアクチュエータを介して各第１のセンサを物理的に移動させることを含む、請求項９に記載のコンピューティングシステム。
  11. 前記動作はさらに、１つ以上の制御信号を１つ以上の車両制御システムに提供し、前記自律車両の運動を制御することを含む、前記請求項のいずれかに記載のコンピューティングシステム。
  12. 前記動作はさらに、前記着目領域内の前記１つ以上の物体を示すデータを前記自律車両の自律性システムに提供することを含む、前記請求項のいずれかに記載のコンピューティングシステム。
  13. 前記自律性システムは、１つ以上の第２のセンサから前記自律車両の周辺環境を示すデータを取得し、少なくとも部分的に、前記１つ以上の第２のセンサからの前記周辺環境を示すデータに基づいて、前記周辺環境内の１つ以上の物体を識別し、前記周辺環境内の前記１つ以上の物体を前記着目領域内の前記１つ以上の物体と比較し、少なくとも部分的に、前記比較に基づいて、前記自律車両を制御するための１つ以上の制御信号を提供する、前記請求項のいずれかに記載のコンピューティングシステム。
  14. 前記自律性システムは、前記自律車両の周辺環境内の物体を識別することと関連付けられる１つ以上の設定を調節するために、１つ以上の制御信号を提供する、前記請求項のいずれかに記載のコンピューティングシステム。
  15. 自律車両であって、
    １つ以上のプロセッサと、
    １つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体であって、前記１つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体は、命令を集合的に記憶しており、前記命令は、前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記自律車両に、
    前記１つ以上のプロセッサとは別個である自律性システムから、周辺環境を通した前記自律車両の計画軌道を示すデータを取得することと、
    少なくとも部分的に、前記計画軌道に基づいて、前記周辺環境内の着目領域を決定することと、
    １つ以上の第１のセンサを制御し、前記着目領域を示すデータを取得することと、
    少なくとも部分的に、前記１つ以上の第１のセンサによって取得されたデータに基づいて、前記着目領域内の１つ以上の物体を識別することと、
    少なくとも部分的に、前記着目領域内で識別された前記１つ以上の物体に基づいて、前記自律車両を制御することと、
    を含む動作を実施させる、１つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体と
    を備える、自律車両。
  16. 前記動作はさらに、
    前記１つ以上の第１のセンサのそれぞれと関連付けられる検出の領域を調節し、少なくとも部分的に、前記着目領域と重複させることによって、前記自律車両の１つ以上の第１のセンサを前記着目領域に向かって操向することと、
    前記着目領域に向かって操向された前記１つ以上の第１のセンサを制御し、前記着目領域を示すデータを取得することと
    を含む、請求項１５に記載の自律車両。
  17. 前記動作はさらに、各第１のセンサと関連付けられる１つ以上のアクチュエータを介して各第１のセンサを物理的に移動させることを含む、請求項１６に記載の自律車両。
  18. 前記動作はさらに、１つ以上の制御信号を１つ以上の車両制御システムに提供し、前記自律車両の運動を制御することを含む、前記請求項のいずれかに記載の自律車両。
  19. 前記動作はさらに、前記着目領域内の前記１つ以上の物体を示すデータを前記自律車両の自律性システムに提供することを含む、前記請求項のいずれかに記載のコンピューティングシステム。
  20. 前記自律性システムは、１つ以上の第２のセンサから前記自律車両の周辺環境を示すデータを取得し、少なくとも部分的に、前記１つ以上の第２のセンサからの前記周辺環境を示すデータに基づいて、前記周辺環境内の１つ以上の物体を識別し、前記周辺環境内の前記１つ以上の物体を前記着目領域内の前記１つ以上の物体と比較し、少なくとも部分的に、前記比較に基づいて、前記自律車両を制御するための１つ以上の制御信号を提供する、前記請求項のいずれかに記載のコンピューティングシステム。
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