JP2020529080A - ロボット車両のリモート操作のためのシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

【解決手段】本開示の態様に従う自律ロボット車両は、陸上車両輸送システムと、周囲環境情報および／または車両サブシステム情報を含む情報をキャプチャするよう構成されているセンサシステムと、リモート人間オペレータ管理システムと通信するよう構成されている通信システムと、少なくとも１つのプロセッサと、命令を格納するメモリと、を備える。命令は、プロセッサによって実行されると、自律ロボット陸上車両に、自律的に、キャプチャされた情報に基づいて、リモート人間オペレータを要求すると決定させ、リモート人間オペレータが陸上車両輸送システムの制御を担うことを求める要求をリモート人間オペレータ管理システムへ通信させ、要求は、キャプチャされた情報の少なくとも一部を含む。【選択図】図１

Description

関連出願の相互参照
本願は、２０１７年７月２８日出願の米国仮出願第６２／５３８，５３８号に基づく優先権を主張し、その出願は、参照によってその全体が本明細書に組み込まれる。

本願は、自律車両に関し、特に、人間のオペレータによる自律車両のリモート操作に関する。

完全自律型および／または半自律型ロボットの分野は、成長中のイノベーション分野である。ロボットは、倉庫の在庫品業務、家庭用掃除機ロボット、病院搬送ロボット、衛生ロボット、ならびに、軍事または防衛用途など、多くの目的に利用されている。

消費者市場において、自律車両による商品およびサービスの取り扱いおよび配達は、様々な意味で社会を改善しうる。例えば、時間を掛けて店舗へ行くのではなく、その代わり、人は、自律車両が商品および／またはサービスを配達するのを待つ間に生産的な仕事に従事できる。道路に車両が少なくなり、交通状態も改善することになる。例えば、数人の人がそれぞれ運転して店舗へ行くのではなく、１台の自律車両が、商品および／またはサービスをそれらの人々に配達することにより、道路上の車両の数を削減できる。自律車両のその他の利用および応用が、技術の進歩と共に可能になる。したがって、自律車両のための技術開発に関心が持たれている。

本開示は、完全自律型および／または半自律型ロボットフリートに関し、特に、非構造化屋外環境または閉鎖環境のいずれかにおけるロボット車両のフリートに関する。一態様において、本開示は、人間のオペレータによる自律走行車のリモート操作のため、および、様々な要因に基づいて、リモートの人間の操作について特定の自律走行車を優先するためのシステムおよび方法を提供する。様々な実施形態において、自律車両は、人、貨物、商品、もしくは、その他の物体または物質を運ぶよう構成されている陸上車両など、任意の陸上車両であってよい。

本開示の態様によれば、自律ロボット陸上車両は、陸上車両輸送システムと、周囲環境情報および／または車両サブシステム情報を含む情報をキャプチャするよう構成されているセンサシステムと、リモート人間オペレータ管理システムと通信するよう構成されている通信システムと、１または複数のプロセッサと、命令を格納するメモリと、を備える。命令は、１または複数のプロセッサによって実行されると、自律ロボット陸上車両に、自律的に、キャプチャされた情報に基づいて、リモート人間オペレータを要求すると決定させ、リモート人間オペレータが陸上車両輸送システムの制御を担うことを求める要求をリモート人間オペレータ管理システムへ通信させ、要求は、キャプチャされた情報の少なくとも一部を含む。

様々な実施形態において、リモート人間オペレータを要求すると決定する際に、命令は、１または複数のプロセッサによって実行されると、自律ロボット陸上車両に、車両サブシステム情報に基づいて、少なくとも１つのサブシステムが適切に機能していないと判定させる。

様々な実施形態において、リモート人間オペレータを要求すると決定する際に、命令は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、自律ロボット陸上車両に、キャプチャされた情報に基づいて、次の操縦を自律的に決定できないと判定させる。

様々な実施形態において、リモート人間オペレータを要求すると決定する際に、命令は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、自律ロボット陸上車両に、周囲環境情報に基づいて、周囲環境状況が認識されていないと判定させる。

様々な実施形態において、リモート人間オペレータを要求すると決定する際に、命令は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、自律ロボット陸上車両に、リモート人間オペレータの要求が必要であると予め定められた所定の状況または所定の道路にアクセスさせ、キャプチャされた情報に基づいて、所定の状況または所定の道路の内の少なくとも１つに遭遇したと判定させる。

様々な実施形態において、リモート人間オペレータを要求すると決定する際に、命令は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、自律ロボット陸上車両に、周囲環境情報に基づいて、周囲環境状況への対処を自律的に行うべきではないと判定させる。

様々な実施形態において、リモート人間オペレータを要求すると決定する際に、命令は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、自律ロボット陸上車両に、車両サブシステム情報に基づいて、少なくとも１つのサブシステムの状況が認識されていないと判定させる。

様々な実施形態において、リモート人間オペレータを要求すると決定する際に、命令は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、自律ロボット陸上車両に、所定の動作地域にアクセスさせ、周囲環境情報に基づいて、自律ロボット陸上車両が所定の動作地域外にあると判定させる。

様々な実施形態において、リモート人間オペレータを要求すると決定する際に、命令は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、自律ロボット陸上車両に、キャプチャされた情報に基づいて、自律操縦を実行するための複数の試みが失敗したと判定させる。

様々な実施形態において、命令は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、自律ロボット陸上車両に、キャプチャされた情報に基づいてリスク評価を決定させる。

様々な実施形態において、キャプチャされた情報に基づいてリスク評価を決定する際に、命令は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、自律ロボット陸上車両に、リモート人間オペレータが制御を担うのを待つ間に実施できる自律的なリスク軽減手順の推定安全性に基づいてリスク評価を決定させる。

様々な実施形態において、自律的なリスク軽減手順の推定安全性に基づいてリスク評価を決定する際に、命令は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、自律ロボット陸上車両に、リスク軽減手順にアクセスさせ、キャプチャされた情報に基づいて、リスク軽減手順を実行する際の成功確率を推定させ、推定された成功確率に基づいて、リスク評価を決定させる。

様々な実施形態において、リスク軽減手順を実行する際の成功確率を推定する際に、命令は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、自律ロボット陸上車両に、道路速度制限、現在の車両速度、周囲の車両の現在の速度、周囲の車両の数、周囲の歩行者の数、周囲の物体の数、道幅、気象条件、対処に利用できる時間、または、周囲の車両への近接、の内の少なくとも１つに基づいて、成功確率を推定させる。その他の要因が、本開示の範囲内で想定される。

様々な実施形態において、命令は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、自律ロボット陸上車両に、リモート人間オペレータが制御を担うのを待つ間に、リスクを軽減するように陸上車両輸送システムを制御させる。

様々な実施形態において、リスクを軽減するように陸上車両輸送システムを制御する際に、命令は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、自律ロボット陸上車両に、路上に駐車する、駐車場に駐車する、駐車場を探して道路を移動する、または、計画ルートから逸れて、より低いリスクを有する道路へ向かう、の内の少なくとも１つを実行させる。

様々な実施形態において、リスクを軽減するように陸上車両輸送システムを制御する際に、命令は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、自律ロボット陸上車両に、リスクのない移動速度よりも遅い速度で移動させる。

様々な実施形態において、自律ロボット陸上車両は、人間の乗員または人間オペレータが自律ロボット陸上車両内に存在するための空間を全く備えない。

本開示の態様において、リモート人間オペレータを自律陸上車両に割り当てるためのシステムは、複数のリモート人間オペレータに関する経験情報を含むデータベースと、リモート自律陸上車両と通信するよう構成されている通信システムと、１または複数のプロセッサと、命令を格納するメモリと、を備える。命令は、１または複数のプロセッサによって実行されると、システムに、通信システムを介して、リモート人間オペレータが制御を担うことを求める要求をリモート自律陸上車両から受信させ、要求の各々は、対応するリモート自律陸上車両によって生成されたリスク情報を含み、要求の数が、利用可能なリモート人間オペレータの数よりも多いと判定させ、要求に関連するリスク評価にアクセスさせ、リスク評価は、リモート自律陸上車両によって生成されたリスク情報に基づいてシステムによって決定された評価、または、リモート自律陸上車両によって決定されて、リモート自律陸上車両によって生成されたリスク情報に含められた評価、の内の少なくとも１つを含み、リスク評価、または、リモート人間オペレータに関する経験情報、の内の少なくとも１つに基づいて、利用可能なリモート人間オペレータの少なくとも一部をリモート自律陸上車両の少なくとも一部に割り当てさせる。

様々な実施形態において、利用可能なリモート人間オペレータの少なくとも一部をリモート自律陸上車両の少なくとも一部に割り当てる際に、命令は、１または複数のプロセッサによって実行されると、システムに、最高のリスク評価を有するリモート自律陸上車両への利用可能なリモート人間オペレータの割り当てを優先させる。

様々な実施形態において、経験情報は、経験量を含み、最高のリスク評価を有するリモート自律陸上車両への利用可能なリモート人間オペレータの割り当てを優先する際に、命令は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、システムに、より多い経験量を有する利用可能なリモート人間オペレータを選好させる。

様々な実施形態において、経験情報は、特定の地域での運転経験を含み、利用可能なリモート人間オペレータの少なくとも一部をリモート自律陸上車両の少なくとも一部に割り当てる際に、命令は、１または複数のプロセッサによって実行されると、システムに、経験情報に基づいて、リモート自律陸上車両の１台が位置する特定の地域での運転経験を有する利用可能なリモート人間オペレータのグループを決定させ、グループからリモート人間オペレータの１人をリモート陸上車両の１車両に割り当てさせる。

様々な実施形態において、経験情報は、特定の状況での運転経験を含み、要求の各々は、リスク状況の示唆を含む。

様々な実施形態において、リスク状況は、車両サブシステムが適切に機能していないことを含み、利用可能なリモート人間オペレータの少なくとも一部をリモート自律陸上車両の少なくとも一部に割り当てる際に、命令は、１または複数のプロセッサによって実行されると、システムに、経験情報に基づいて、車両サブシステムが適切に機能していない１車両をリモート操作した経験を有する利用可能なリモート人間オペレータのグループを決定させ、グループからリモート人間オペレータの１人をリモート陸上車両の１車両に割り当てさせる。様々な実施形態において、適切に機能していない車両サブシステムは、ナビゲーションシステムである。

様々な実施形態において、リスク状況は、周囲環境状況を含み、利用可能なリモート人間オペレータの少なくとも一部をリモート自律陸上車両の少なくとも一部に割り当てる際に、命令は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、システムに、経験情報に基づいて、周囲環境状況にある１車両をリモート操作した経験を有する利用可能なリモート人間オペレータのグループを決定させ、グループからリモート人間オペレータの１人をリモート陸上車両の１車両に割り当てさせる。様々な実施形態において、周囲環境状況は、未認識の物体、緊急信号を出している緊急サービス車両、交通整理をする人、もしくは、過度の数の歩行者または車両、の内の１以上を含む。

本開示の典型的な実施形態のさらなる詳細および態様については、添付の図面を参照しつつ以下で詳述する。

参照による引用
本明細書で言及するすべての出版物、特許、および、特許出願は、各出版物、特許、または、特許出願が、参照によって組み込まれることを具体的かつ個々に示された場合と同じ程度まで、参照によって本明細書に組み込まれる。

開示された技術が利用されている実施形態を説明する以下の詳細な説明と、添付の図面とを参照することで、本技術の特徴および利点のより良い理解が得られる。

フリートまたはサブフリート内の各車両に実体のブランドを付けることができる自律ロボットフリートを例示する図。

車両内のセキュリティ保護可能なコンパートメントを示す、自律ロボットフリートの一部であるロボット車両を例示する等角図。

平均的な人の身長と比較して示す、自律ロボットフリートの一部であるロボット車両を例示する正面図。

各々がセキュリティ保護可能なコンパートメントを閉じる２つの大きいサイドドアを備えた構成を示す、自律ロボットフリートの一部であるロボット車両を例示する右側面図。

平均的な人の身長と比較して示す、自律ロボットフリートの一部であるロボット車両を例示する左側面図。

自律ロボットフリートの一部であるロボット車両を例示する後面図。

任意のブランド企業のための自律型ランチ配達車両を示す、自律ロボットフリートの一部であるロボット車両を例示する等角図。

任意のブランド企業のための自律型ピザ配達車両を示す、自律ロボットフリートの一部であるロボット車両を例示する等角図。

任意のブランド企業のための自律型コーヒー配達車両を示す、自律ロボットフリートの一部であるロボット車両を例示する等角図。

照明付きの内部を備えた任意のブランド企業のための自律型夕方／夜間配達車両を示す、自律ロボットフリートの一部であるロボット車両を例示する等角図。

ロボットフリートのための中央サーバに関連するフリート管理制御モジュールのためのロジックを例示するフローチャート。

フリート管理制御モジュールからロボットプロセッサを通してロボットの様々なシステムおよびモジュールに至るロジックの流れを例示するフローチャート。

リモート人間オペレータシステムの一例を示す図。

図１３のリモート人間オペレータシステムの視覚ディスプレイの一例を示す図。

自律航空機によって自律陸上車両を視覚化する構成の一例を示す図。

リモート人間オペレータに動作を担うことを要求するための自律車両の動作の一例を示すフローチャート。

リモート人間オペレータを自律車両に割り当てるためのリモート人間オペレータ管理システムの動作の一例を示すフローチャート。

本開示は、完全自律型および／または半自律型ロボットフリートに関し、特に、開放的な非構造化屋外環境または閉鎖環境のいずれかで人物または配達物を輸送または回収するためのロボット車両に関する。一態様において、本開示は、人間のオペレータによる自律車両のリモート操作のため、および、様々な要因に基づいて、リモートの人間の操作について特定の自律車両を優先するためのシステムおよび方法を提供する。完全自律または半自律車両のリモート操作は、様々な状況で適切でありうる。例えば、自律車両が、完全には地図化されていない宛先（例えば、大規模な企業または大学キャンパス、もしくは、公共公園など）へ行くことを要求された場合、自律車両は、どのように宛先に到達するのかを決定できない場合がある。他のシナリオにおいて、自律車両は、状況を認識しないか、または、自律的に状況に対処すべきではないと決定する場合がある。したがって、人間のオペレータが自律車両をリモート操作することができれば、長所になる。しかしながら、自律フリートが増加するにつれて、車両の数が、リモートの人間オペレータの数を大きく上回ることになる。本開示の態様によれば、様々な要因に基づいてリモートの人間オペレータを自律車両に割り当てるためのシステムおよび方法が開示されている。

本明細書では、完全自律的または半自律的に動作するロボット車両と、ロボットフリートの調整のためのフリート管理モジュールとを有するロボットフリートが提供されており、ここで、フリート内の各ロボットは、商品またはサービスを輸送、配達、または、回収するよう構成され、非構造化開放または閉鎖環境内で動作できる。各ロボットは、電力システムと、輸送システムと、ナビゲーションモジュールと、物品を保持するための少なくとも１つのセキュリティ保護可能なコンパートメントまたは複数のセキュリティ保護可能なコンパートメントと、割り当て可能な顧客、市場内の顧客グループ、または、提供者に、セキュリティ保護可能なコンパートメントの各々を関連付け、許可された時にエントリ（利用）を許すよう構成されているコントローラと、通信モジュールと、輸送システム、ナビゲーションモジュール、センサシステム、通信モジュール、および、コントローラを管理するよう構成されているプロセッサと、を備えうる。

本明細書で用いられているように、「自律的」という用語は、完全自律、半自律、および、車両が人の介在なしに或る期間にわたって制御された方法で動作できる任意の構成、を含む。

本明細書で用いられているように、「フリート」、「サブフリート」などの用語は、一緒に動作するかまたは同じ所有者の下で動作する複数の陸上車両を示すために用いられる。いくつかの実施形態において、フリートまたはサブフリートは、同じ活動に従事する。いくつかの実施形態において、フリートまたはサブフリートは、同様の活動に従事する。いくつかの実施形態において、フリートまたはサブフリートは、異なる活動に従事する。

本明細書で用いられているように、「ロボット」、「ロボット車両」、「ロボットフリート」、「車両」、「全地形対応車」などの用語は、人、貨物、物品、および／または、商品を輸送する移動機械を示すために用いられる。典型的な車両は、陸上車両の中でも、乗用車、ワゴン、バン、無人自動車（例えば、三輪車、トラック、トレーラー、バスなど）、無人列車（例えば、列車、路面電車など）を含む。

本明細書で用いられているように、「ユーザ」、「オペレータ」、「フリートオペレータ」などの用語は、ロボットフリートを所有するか、または、管理および操作する責任のある実体を指すために用いられる。

本明細書で用いられているように、「顧客」という用語は、ロボットフリートを条件としてサービスを要求する実体を指すために用いられる。

本明細書で用いられているように、「提供者」、「企業」、「販売業者」、「サードパーティ販売業者」などの用語は、ロボットフリートのサービスを利用して、提供者の事業拠点または中継地から提供者の製品を配達する、および／または、そこへ製品を返送するために、フリートの所有者またはオペレータと協調して働く実体を示すために用いられる。

本明細書で用いられているように、「サーバ」、「コンピュータサーバ」、「中央サーバ」、「メインサーバ」などの用語は、フリート資源（すなわち、ロボット車両）を管理するネットワーク上のコンピュータまたはデバイスを示すために用いられる。

本明細書で用いられているように、「コントローラ」などの用語は、コンピュータから周辺デバイスへ、および、その逆への、データの転送を制御するデバイスを示すために用いられる。例えば、ディスクドライブ、ディスプレイスクリーン、キーボード、および、プリンタはすべて、コントローラを必要とする。パーソナルコンピュータにおいては、コントローラは、しばしば、シングルチップである。本明細書で用いられているように、コントローラは、一般に、ロボットの構成要素（セキュリティ保護可能なコンパートメントなど）へのアクセスを管理するために用いられる。

本明細書で用いられているように、「メッシュネットワーク」は、各ノードがネットワークのためのデータを中継するネットワークトポロジである。すべてのメッシュノードが、ネットワークにおけるデータの分配に協力する。有線および無線ネットワークの両方に適用されうる。無線メッシュネットワークは、或る種の「無線アドホック」ネットワークと見なすことができる。したがって、無線メッシュネットワークは、モバイルアドホックネットワーク（ＭＡＮＥＴ）と密接に関連している。ＭＡＮＥＴは、特定のメッシュネットワークトポロジに制限されず、無線アドホックネットワークまたはＭＡＮＥＴは、任意の形態のネットワークトポロジを取りうる。メッシュネットワークは、フラッディング技術またはルーティング技術のいずれかを用いてメッセージを中継できる。ルーティングでは、メッセージは、その宛先に到達するまで、ノードからノードへホッピングすることによって、パスに沿って伝搬される。そのパスのすべてが利用可能であることを保証するために、ネットワークは、連続的な接続を可能にすると共に、自己修復アルゴリズム（最短パスブリッジングなど）を用いて、壊れたパスの周りで自身を再構成しなければならない。自己修復は、ノードが壊れた場合、または、接続が信頼できなくなった場合に、ルーティングベースのネットワークが動作することを可能にする。結果として、しばしば、ネットワーク内でのソースと宛先との間に２以上の経路があるので、ネットワークは、通例、かなり信頼できるようになる。この概念は、有線ネットワークおよびソフトウェアのやりとり（相互作用）にも適用できる。ノードすべてが互いに接続されているメッシュネットワークが、完全に接続されたネットワークである。

本明細書で用いられているように、「モジュール」などの用語は、中央サーバの内蔵ハードウェアコンポーネントを示すために用いられ、中央サーバは、ソフトウェアモジュールを備える。ソフトウェアにおいて、モジュールは、プログラムの一部である。プログラムは、プログラムがリンクされるまで組み合わせられない１または複数の独立して開発されたモジュールで構成される。単一のモジュールが、１または複数のルーチン、または複数の、特定のタスクを実行するプログラムのセクションを含みうる。本明細書で用いられているように、フリート管理モジュールは、ロボットフリートの様々な側面および機能を管理するためのソフトウェアモジュールを備える。

本明細書で用いられているように、「プロセッサ」、「デジタル処理デバイス」などの用語は、マイクロプロセッサまたは中央処理装置（ＣＰＵ）を示すために用いられる。ＣＰＵは、命令によって特定される四則演算、論理、制御、および、入力／出力（Ｉ／Ｏ）動作を実行することにより、コンピュータプログラムの命令を実行するコンピュータ内の電子回路である。

本明細書の記載によれば、適切なデジタル処理デバイスは、非限定的な例として、サーバコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、ノートブックコンピュータ、サブノートブックコンピュータ、ネットブックコンピュータ、ネットパッドコンピュータ、セットトップコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、インターネット家電、モバイルスマートフォン、タブレットコンピュータ、パーソナルデジタルアシスタント、ビデオゲームコンソール、および、車両を含む。当業者であれば、多くのスマートフォンが本明細書に記載のシステムでの利用に適していることがわかる。適切なタブレットコンピュータは、ブックレット、スレート、および、当業者に周知の同義の構成備えたものを含む。

いくつかの実施形態において、デジタル処理デバイスは、実行可能な命令を実行するよう構成されているオペレーティングシステムを備える。オペレーティングシステムは、例えば、プログラムおよびデータを含むソフトウェアであり、デバイスのハードウェアを管理し、アプリケーションの実行のためのサービスを提供する。当業者であれば、適切なサーバオペレーティングシステムは、非限定的な例として、ＦｒｅｅＢＳＤ、ＯｐｅｎＢＳＤ、ＮｅｔＢＳＤ（登録商標）、Ｌｉｎｕｘ、Ａｐｐｌｅ（登録商標）Ｍａｃ ＯＳ Ｘ Ｓｅｒｖｅｒ（登録商標）、Ｏｒａｃｌｅ（登録商標）Ｓｏｌａｒｉｓ（登録商標）、Ｗｉｎｄｏｗｓ Ｓｅｒｖｅｒ（登録商標）、および、Ｎｏｖｅｌｌ（登録商標）ＮｅｔＷａｒｅ（登録商標）を含むことがわかる。当業者であれば、適切なパーソナルコンピュータオペレーティングシステムは、非限定的な例として、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）、Ａｐｐｌｅ（登録商標）Ｍａｃ ＯＳ Ｘ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）、および、ＵＮＩＸ様オペレーティングシステム（ＧＮＵ／Ｌｉｎｕｘ（登録商標）など）を含むことがわかる。いくつかの実施形態において、オペレーティングシステムは、クラウドコンピューティングによって提供される。当業者であれば、適切なモバイルスマートフォンオペレーティングシステムは、非限定的な例として、Ｎｏｋｉａ（登録商標）Ｓｙｍｂｉａｎ（登録商標）ＯＳ、Ａｐｐｌｅ（登録商標）ｉＯＳ（登録商標）、Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｉｎ Ｍｏｔｉｏｎ（登録商標）ＢｌａｃｋＢｅｒｒｙ ＯＳ（登録商標）、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）Ａｎｄｒｏｉｄ（登録商標）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）Ｗｉｎｄｏｗｓ Ｐｈｏｎｅ（登録商標）ＯＳ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）Ｗｉｎｄｏｗｓ Ｍｏｂｉｌｅ（登録商標）ＯＳ、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、および、Ｐａｌｍ（登録商標）ＷｅｂＯＳ（登録商標）を含むことがわかる。

いくつかの実施形態において、デバイスは、ストレージおよび／またはメモリデバイスを備える。ストレージおよび／またはメモリデバイスは、一時的または永続的にデータまたはプログラムを格納するために用いられる１または複数の物理装置である。いくつかの実施形態において、デバイスは、揮発性メモリであり、格納された情報を維持するために電力を必要とする。いくつかの実施形態において、デバイスは、不揮発性メモリであり、デジタル処理デバイスが電力供給されていない時に、格納された情報を保持する。いくつかの実施形態において、不揮発性メモリは、フラッシュメモリを含む。いくつかの実施形態において、不揮発性メモリは、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）を含む。いくつかの実施形態において、不揮発性メモリは、強誘電体ランダムアクセスメモリ（ＦＲＡＭ（登録商標））を含む。いくつかの実施形態において、不揮発性メモリは、相変化ランダムアクセスメモリ（ＰＲＡＭ）を含む。いくつかの実施形態において、デバイスは、非限定的な例として、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、フラッシュメモリデバイス、磁気ディスクドライブ、磁気テープドライブ、光学ディスクドライブ、および、クラウドコンピューティングベースのストレージを含む、ストレージデバイスである。いくつかの実施形態において、ストレージおよび／またはメモリデバイスは、複数のデバイス（本明細書に開示したデバイスなど）の組み合わせである。

いくつかの実施形態において、デジタル処理デバイスは、ユーザに視覚情報を送信するためのディスプレイを備える。いくつかの実施形態において、ディスプレイは、ブラウン管（ＣＲＴ）である。いくつかの実施形態において、ディスプレイは、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）である。いくつかの実施形態において、ディスプレイは、薄膜トランジスタ液晶ディスプレイ（ＴＦＴ−ＬＣＤ）である。いくつかの実施形態において、ディスプレイは、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）ディスプレイである。様々な実施形態において、ＯＬＥＤディスプレイは、パッシブマトリクスＯＬＥＤ（ＰＭＯＬＥＤ）またはアクティブマトリクスＯＬＥＤ（ＡＭＯＬＥＤ）ディスプレイである。いくつかの実施形態において、ディスプレイは、プラズマディスプレイである。いくつかの実施形態において、ディスプレイは、ビデオプロジェクタである。いくつかの実施形態において、ディスプレイは、ユーザ相互作用／ジェスチャ／応答などを検出できるインタラクティブなディスプレイである（例えば、タッチスクリーン、もしくは、カメラ、３Ｄセンサ、ＬｉＤＡＲ、レーダなどのセンサを有する）。また、いくつかの実施形態において、ディスプレイは、複数のデバイス（本明細書に開示したデバイスなど）の組み合わせである。

ロボット車両のフリート
本明細書では、図１に示すようなロボットフリート１００が提供されており、ロボットフリート１００は、ロボット車両１０１を有しており、各ロボット車両１０１は、完全自律的または半自律的に動作する。

図３〜図６に示すように、ロボット１０１の構成の一例は、陸上走行用に構成されている車両（小型完全自律（または半自律）自動車など）である。完全自律（または半自律）自動車の例は、幅が狭く（すなわち、２〜５フィート（０．６１〜１．５２メートル）幅）、軽量で、安定のために低重心であり、１または複数の顧客、小売業者、および／または、販売業者に割り当て可能な複数のセキュリティ保護可能なコンパートメントを有し、市街および住宅地の運転速度に対応するために中程度の作業速度範囲（すなわち、１．０（１．６ｋｍ／ｈ）〜４５．０ｍｐｈ（７２．４ｋｍ／ｈ）に向けて設計されている。さらに、いくつかの実施形態において、フリート内の陸上車両ロボットユニットは、高速での州内または州間の運転のために１．０ｍｐｈ〜約９０．０ｍｐｈ（１４４．８ｋｍ／ｈ）の最高速度範囲を持つよう構成される。フリート内の各ロボットは、どこに安全に進むことができるのか、どのような他の物体が各ロボットの周りにあるのか、および、何をしてもよいのか、を常に決定するために、オンボードセンサ１７０（例えば、（ビデオと同様に、高フレームレートで動作する）カメラ、ＬｉＤＡＲ、レーダ、超音波センサ、マイクなど）と、内部コンピュータ処理と、を備える。

いくつかの実施形態において、ロボットフリートは、完全自律型である。

いくつかの実施形態において、ロボットフリートは、半自律型である。いくつかの実施形態において、前もって予測できない問題（例えば、ナビゲーションモジュールとの誤作動、提供者の在庫の問題、不測の交通または道路条件、もしくは、ロボットが顧客の位置に到着した後の直接的な顧客との相互作用）に対処するために、ロボット１０１と、フリートオペレータ２００、提供者２０４、および／または、顧客２０２との間で、人間とのやりとり（相互作用）を行う必要がありうる。

いくつかの実施形態において、ロボットフリート１００は、ユーザ２００によって直接制御される。いくつかの実施形態において、メンテナンスの問題（機械的故障、電気的故障、または、交通事故など）に対処するために、ロボット１０１および／またはフリートオペレータ２００の間で、直接的な人間とのやりとり（相互作用）を行う必要がありうる。人間のオペレータによるロボット車両のリモート操作に関する本開示の態様については、図１３〜図１７に関連して詳述する。

いくつかの実施形態において、ロボットフリートは、陸上走行用に構成される。いくつかの実施形態において、フリート内の各ロボット陸上車両は、１３．０ｍｐｈ（２０．９２ｋｍ／ｈ）から４５．０ｍｐｈの作業速度範囲を持つよう構成される。いくつかの実施形態において、フリート内の陸上車両ロボットユニットは、１３．０ｍｐｈ〜約９０．０ｍｐｈの最高速度範囲を持つよう構成される。

ロボットフリートのいくつかの実施形態において、フリート内の自律ロボットは、サードパーティ販売業者／サービス提供者のために運転される。

例えば、フリート管理サービスが、サードパーティ飲料／食品提供者のための移動配達サービス（例えば、サードパーティ販売業者（すなわち、スターバックス）のためのコーヒーサービス／体験）を提供するために構築される。フリート管理サービスは、完全自律的または半自律的のいずれかで動作してこのサービスを提供するように、サードパーティ飲料／食品提供者のロゴおよび製品を運ぶ「ホワイトラベル」車両のサブフリートを提供することが想定される。

ロボットフリートのいくつかの実施形態において、フリート内の自律ロボットは、さらに、自律ロボットのサブフリートの一部であるように構成され、各サブフリートは、独立的に、または、２以上のサブフリート（１００−ａ、１００−ｂ）を有する複数のサブフリートとタンデムで動作するよう構成される。

例えば、荷物配達サービスは、「即時専用急行サービス」、「午前／午後配達保証サービス」、または、「一般配達サービス」など、複数レベルサービスを提供するよう構成される。そして、サービス提供者は、車両フリート全体の中で、サービスの各タイプに専用の配達車両のサブフリートを持つことができる。さらに別の例では、サードパーティが、フリート内の特定数の車両の優先権を有する。そうすることで、特定レベルの応答性を保証できる。それらのサードパーティが車両を利用しない時、車両は、フリート内の一般サービスに（例えば、他のサードパーティのために）利用される。

いくつかの実施形態において、ロボットフリートは、ユーザによって直接制御される。

いくつかの実施形態において、車両が故障した場合、内部システムまたはモジュールの故障を有する場合、または、メンテナンスの必要がある場合がありうる。例えば、ナビゲーションモジュールが故障した場合、フリート内の各ロボットは、修理のために基地ステーションへ車両を安全に帰還させることができるように、フリートオペレータによる輸送システムセンサシステム（すなわち、カメラなど）のオーバーライド操作に向けてロボットのプロセッサの直接制御を可能にするよう構成可能である。

動作環境
いくつかの実施形態において、非構造化開放環境は、通行可能な経路によってアクセス可能な閉ざされていない地理的領域であり、例えば、公道、私道、自転車専用道路、野原、開けた公有地、開けた私有地、歩道、湖、河川、または、水路を含む。

いくつかの実施形態において、閉鎖環境は、通行可能な経路によってアクセス可能な閉じられた、閉鎖的、または、半閉鎖的な構造であり、例えば、構造または障害物が存在しまたは存在しない商業施設内の開放的な領域または部屋、構造または障害物が存在しまたは存在しない商業施設内の開放的な領域または部屋の中の空間、公的または専用通路、廊下、トンネル、ランプ、エレベータ、コンベヤ、または、歩道を含む。

いくつかの実施形態において、ナビゲーションモジュールは、非構造化開放または閉鎖環境においてフリート内のロボットの輸送システムのルーティングを制御する。

フリート管理モジュール
ロボットフリート１００のいくつかの実施形態において、フリートは、ロボットフリート１００の調整およびフリート内の各ロボット１０１へのタスクの割り当てのために（中央サーバに関連する）フリート管理モジュール１２０を備える。フリート管理モジュールは、フリート内の各ロボットの活動および配置を調整する。ロボットフリート、フリート所有者／オペレータ、および／または、ユーザとの通信に加えて、フリート管理モジュールは、システム全体の挙動を最適化するために、提供者／販売業者／企業および顧客とも通信する。

フリート管理モジュールは、フリート所有者２００によって所有または管理される中央運営施設に通例は配置される中央サーバ１１０と協働する。

図１１に示すように、一実施形態において、メインサーバ１１０（通例は、フリート所有者の位置またはフリート管理者の位置に配置される）に要求が送信され、次いで、メインサーバは、フリート管理モジュール１２０と通信する。次いで、フリート管理モジュールは、サービスの適切な提供者２０４（例えば、レストラン、デリバリサービス、販売業者、または、小売業者）と、フリート内の適切なロボット１０１とに、要求を中継する。次いで、地理的領域内のフリートの中で通例はサービス提供者に最も近い１または複数の最適なロボットが、タスクを割り当てられ、その後、サービスの提供者２０４は、事業所でそのロボット１０１とやりとり（相互作用）する（例えば、必要であれば、ロボットに商品を積み込む）。次いで、ロボットは、顧客２０２の所まで移動し、顧客は、商品またはサービス（例えば、注文した商品）を受け取るためにロボットと相互作用する。相互作用は、顧客のアプリを通してまたはロボット自身のユーザインターフェースを通して（例えば、ＲＦＩＤリーダおよび顧客の電話、タッチパッド、キーパッド、音声コマンド、視覚ベースの個人認識などを用いて）、そのコンパートメント１０２、１０４を開くようロボットに要求することを含みうる。配達（または、適切であれば、回収）が完了すると、ロボットは、任務の完了を報告し、再割り当てに向けてフリート管理モジュールに報告を返す。

上述し、図１２でさらに示すように、いくつかの実施形態において、フリート管理モジュール１２０は、ロボットフリート１００の調整およびフリート内の各ロボット１０１へのタスクの割り当てを扱う。フリート管理モジュールは、フリート内の各ロボットの活動および配置を調整する。また、フリート管理モジュールは、システム全体の挙動を最適化するために、販売業者／企業２０４および顧客２０２と通信する。フリート管理モジュールは、ロボットのプロセッサ１２５を利用して、フリート内の各ロボットの様々な機能を効果的に管理および調整するように、ロボットのシステムおよびモジュール（輸送システム１３０、電力システム１３５、ナビゲーションモジュール１４０、センサシステム１７０、１７５、通信モジュール１６０、および、コントローラ１５０など）の各々からの様々な入力および出力を処理することによって、この通信を行う。

いくつかの実施形態において、ロボットは、別の当事者へ配達する目的で物品（例えば、文書）の受け取りを要求されうる。このシナリオにおいて、フリート管理モジュールは、特定の位置に行くようロボットを割り当て、物品の受け取りのためのセキュリティ保護可能なコンパートメントを割り当て、第１当事者からフリート管理モジュールへの受け取りを確認し、その後、第２位置に進み、そこで、情報を得た受け取り側が、適切なＰＩＮまたはその他の認識コードを用いてセキュリティ保護可能なコンパートメントへアクセスすることでロボットから物品を回収する。次いで、ロボットは、任務の完了を報告し、再割り当てに向けてフリート管理モジュールに報告を返す。

輸送システム
フリート内の各ロボット車両１０１は、輸送システム１３０（例えば、推進エンジン、車輪、無限軌道、翼、ロータ、ブロワ、ロケット、プロペラ、ブレーキなどを備えた駆動システム）を備える。

上述のように、ロボットフリートは、陸上移動用に構成可能である。典型的な車両は、陸上車両の中でも、乗用車、ワゴン、バン、無人自動車（例えば、三輪車、トラック、トレーラー、バスなど）、無人列車（例えば、列車、路面電車など）を含む。

典型的な一実施形態では、ロボット陸上車両１０１が、従来のステアリングシステムおよびブレーキシステムを備えた従来の四輪自動車構成で構成される。駆動系は、標準的な二輪駆動または四輪オールテレーン駆動のために構成可能である。推進システム（エンジン）は、ガスエンジン、タービンエンジン、電気モータ、および／または、ハイブリッドガス／電気エンジンとして構成可能である。あるいは、ロボットは、バックアップ非常用電力または小規模低電力サブシステムのための電力を供給するために補助太陽光発電システム１３５を備えるよう構成されてもよい。

推進エンジンを備えたトータル駆動システムに代わる構成要素の別の構成は、車輪、無限軌道、ロータ、ブレーキなどを備えてもよい。

電力システム
いくつかの実施形態において、ロボットフリートの各ロボットは、１または複数の電源を備えるよう構成され、電源は、電力システム１３５（例えば、バッテリ、ソーラ、ガソリン、プロパンなど）を含む。

ナビゲーションモジュール
フリート内の各ロボットは、さらに、非構造化開放環境または閉鎖環境内でのナビゲーションのためのナビゲーションモジュール１４０（例えば、デジタルマップ、ＨＤマップ、ＧＰＳなど）を備える。いくつかの実施形態において、フリート１００は、ユーザ、オペレータ、または、フリートオペレータによって生成された、具体手には、ロボットがそこで動作するよう構成されている意図した環境を網羅するように作成されたマップに頼る。そうして、これらのマップは、フリート内の各ロボットの全般的な誘導に用いられ、ロボットは、様々なオンボードセンサ（カメラ、ＬｉＤＡＲ、高度計、または、レーダなど）を用いて、その相対地理位置および高度を確認することによって、この環境の理解を補う。

いくつかの実施形態において、ナビゲーションのために、ロボットのフリートは、内部マップを利用して、ロボットが進んでいる場所および道路環境の構造（例えば、レーンなど）に関する情報を提供し、この情報をオンボードセンサ（例えば、カメラ、ＬｉＤＡＲ、レーダ、超音波、マイクなど）および内部コンピュータ処理と組み合わせて、ロボットがどこに安全に進むことができるのか、どのような他の物体が各ロボットの周りにあるのか、および、何をしてもよいのか、を常に決定する。さらに別の実施形態において、フリートは、オンラインマップを組み込んで、内部マップを増補する。次いで、この情報は、ロボットがたどるための安全でロバストな軌道を決定するために組み合わせられ、その後、これは、ロボット上の低レベルアクチュエータによって実行される。

いくつかの実施形態において、フリートは、ユーザが、２４時間、すべての天候条件で、世界中のどこでも、正確な位置、速度、および、時間を決定することを可能にするグローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）に依存する。

いくつかの実施形態において、ロボットのフリートは、内部マップ、センサ、および、ＧＰＳシステムの組み合わせを用いて、相対的な地理位置および高度を確認する。

いくつかの実施形態において、自律フリートは、既知の需要を予期して、地位的領域にわたって戦略的に配置される。

時間と共に、ユーザ２００および／または販売業者２０４は、領域の様々な地域から、一日の特定の時間に、どれだけの注文（およびどのようなタイプの注文）がなされたかに関するデータを蓄積することによって、ロボットサービスへの需要を予測できるようになる。これは、ソース（例えば、レストラン、食料品店、一般企業など）および宛先（例えば、顧客、他の企業など）の両方に対してなされうる。次いで、特定の現在日時について、この蓄積されたデータを用いて、予測された需要を所与としてフリートの最適な位置がどこであるかを決定する。より具体的には、予測されたソース位置が、システムに新しい注文の入る可能性が最も高い位置であることを予期して、それらのソース位置の可能な限り近くにフリートを配置することができる。さらにより具体的には、その後の１時間に各可能なソースからの注文回数を評価し、この回数で各ソース位置に重み付けすることが可能である。そうして、フリートがこれらの回数に基づいて重み付けされた位置を最適に網羅するように、フリートを配置することができる。

ロボットフリートのいくつかの実施形態において、ロボットの配置は、以下に基づいてカスタマイズできる。利用予測、行動履歴のパターン、または、運ばれている具体的な商品。

センサシステム
上述のように、各ロボットは、どこに安全に進むことができるのか、どのような他の物体が各ロボットの周りにあるのか、および、すぐ周辺の範囲内で何をしてもよいのか、を常に決定するために、最低限の数のオンボードセンサ（例えば、カメラ（例えば、ビデオと同様に、高フレームレートで動作するカメラ）、ＬｉＤＡＲ、レーダ、超音波センサ、マイクなど）を含むセンサシステム１７０と、内部計算処理１２５と、を備える。

いくつかの実施形態において、ロボットフリートのロボットは、さらに、輸送システムセンサ１７５を備えており、輸送システムセンサ１７５は、駆動メカニズムの性能（例えば、推進エンジン）を監視するように、電力システムレベル１３５（例えば、バッテリ、ソーラ、ガソリン、プロパンなど）を監視するように、もしくは、駆動系の性能（例えば、トランスミッション、タイヤ、ブレーキ、ロータなど）を監視するように構成される。

通信モジュール
フリート内の各ロボットは、さらに、フリート管理モジュールに対して、ユーザに対して、フリート管理モジュール１２０との間で、フリート１００内のロボットとの間で、データを受信、格納、および、送信するよう構成可能な通信モジュール１６０を備える。いくつかの実施形態において、データは、例えば、スケジュールされた要求または注文、オンデマンドの要求または注文、もしくは、非構造化開放または閉鎖環境内で予測される需要に基づいたロボットフリートの自己ポジショニングの必要性など、少なくともユーザのやりとり（相互作用）およびロボットフリートのやりとり（相互作用）に関連する。

いくつかの実施形態において、フリート内の各ロボットは、データを受信、格納、および、送信するよう、ならびに、将来的なデータ転送または手動ダウンロードのためにメモリデバイスにそのデータを格納するよう構成可能な少なくとも１つの通信モジュールを備える。

いくつかの実施形態において、各企業２０４および顧客２０２は、フリートオペレータ２００と通信するための自身のアプリ／インターフェース（例えば、電話上にある顧客用の「Ｎｕｒｏ ｃｕｓｔｏｍｅｒ ａｐｐ」、タブレットまたは電話または内部コンピュータシステム上にあるビジネス用の「Ｎｕｒｏ ｖｅｎｄｏｒ ａｐｐ」など）を有する。

いくつかの実施形態において、ユーザおよびフリート内のロボットへの、フリートのロボット間の、ならびに、ユーザとフリート内のロボットとの間の通信は、無線伝送で行われる。

いくつかの実施形態において、ユーザの無線伝送のやりとり（相互作用）およびロボットフリート無線伝送のやりとり（相互作用）は、モバイルアプリケーションを介して行われ、電子デバイスによって送信されて、中央サーバ、フリート管理モジュール、および／または、メッシュネットワークを介して通信モジュールに転送される。

いくつかの実施形態において、１つの好ましい通信方法は、フリート管理者とロボットのフリートとの間でセルラー通信（例えば、３Ｇ、４Ｇ、５Ｇなど）を用いる方法である。あるいは、フリート管理モジュールとロボットとの間の通信は、衛星通信システムを介してなされてもよい。

いくつかの実施形態において、顧客は、（携帯電話、ラップトップ、タブレット、コンピュータ、または、任意のインタラクティブデバイスのいずれかの上の）アプリを用いて、サービス（例えば、オンデマンド食品注文、または、移動店舗ロボットを呼ぶ注文）を要求する。

いくつかの実施形態において、電子デバイスは、以下を含む。電話、個人用モバイルデバイス、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、メインフレームコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、および／または、ウェアラブルコンピュータデバイス（通信ヘッドセット、スマートメガネ、コンタクトレンズ、デジタル時計、ブレスレット、リング、ジュエリー、または、それらの組みあわせなど）。

本開示の態様によれば、各ロボット車両の通信モジュール１６０は、リモートの人間オペレータと通信するよう構成されうる。例えば、通信モジュール１６０は、高フレームレートで動作するカメラによってキャプチャされた環境のビデオをリモートのオペレータに通信することにより、リモートの人間オペレータが車両の環境を見ることを可能にすることができる。さらに、通信モジュール１６０は、ロボット車両を移動させるように輸送システムを制御するためにリモートの人間オペレータから命令を受信できる。人間オペレータによって自律車両をリモート操作するさらなる態様については、図１３〜図１８に関連して詳述する。

商品およびサービス
いくつかの実施形態において、ユーザは、フリート管理者、下請け販売業者、サービス提供者、顧客、企業体、個人、または、サードパーティを含む。

いくつかの実施形態において、サービスは、以下を含む。定期購入サービス、処方サービス、マーケティングサービス、広告サービス、通知サービス、もしくは、要求、発注、または、スケジュールされた配達サービス。特定の実施形態において、スケジュールされた配達サービスは、例として、食料品、処方薬、飲料、手紙、文書など、特別な繰り返しの配達を含む。

いくつかの実施形態において、サービスは、さらに、以下を含む。ユーザが、同じやりとり（相互作用）（例えば、署名された文書）の範囲内で同じまたは類似の商品を受け取って返品するサービス、ユーザが、同じやりとり（相互作用）の範囲内で１セットの商品を受け取り、別のセットの商品を返すサービス（例えば、製品の交換／返品、食料品、商品、書籍、記録、ビデオ、動画、支払い取引など）、サードパーティユーザが、別の位置の原理ユーザへの商品を準備、輸送、配達、および／または、回収するように、商品またはサービスの提供者に指示および／または許可を与えるサービス。

いくつかの実施形態において、サービスは、さらに、以下を含む。広告サービス、土地測量サービス、パトロールサービス、監視サービス、交通調査サービス、標識および信号調査サービス、建築構造物または道路のインフラ調査サービス。

いくつかの実施形態で、少なくとも１つのロボットが、さらに、商品を処理または加工するよう構成される。

いくつかの実施形態において、処理または加工される商品は、以下を含む。調味料を入れるまたは入れない飲料（コーヒー、紅茶、炭酸飲料など）、様々なファストフード、もしくは、電子レンジ食品。

いくつかの実施形態において、フリート内のロボットには、金融取引のための機能が装備される。これらは、デビット／クレジットカードリーダなど周知の取引方法を用いて達成されうる。

セキュリティ保護可能なコンパートメント
図２に示すように、フリート内のロボットは各々、商品またはサービスを輸送、配達、または、回収するために構成され、非構造化開放環境または閉鎖環境内で動作できる。いくつかの実施形態において、車両１０１は、小型の全地形対応車が陸上で移動できるどのような場所でも実際的に移動するよう構成される一方で、少なくとも１つ、好ましくは２つの大きい収納コンパートメント１０２を提供し、より好ましくは、少なくとも１つの大きいコンパートメント１０２は、配達されるまたは顧客から回収する必要のある個々の物品を運ぶために、可変構成の小さい内部セキュリティ保護可能なコンパートメント１０４を備えるよう構成される。

あるいは、いくつかの実施形態において、車両は、少なくとも１つ、好ましくは２つの大きい収納コンパートメントを提供するよう構成されてもよく、より好ましくは、少なくとも１つの大きいコンパートメントは、配達されるまたは顧客から回収する必要のある個々の物品を運ぶために、可変構成の小さい内部セキュリティ保護可能なコンパートメントを備えるよう構成される。

さらにまた、いくつかの実施形態において、車両１０１は、ホバリング移動用に構成されてもよく、少なくとも１つ、好ましくは２つの大きい収納コンパートメントを提供し、より好ましくは、少なくとも１つの大きいコンパートメントは、配達されるまたは顧客から回収する必要のある個々の物品を運ぶために、可変構成の小さい内部セキュリティ保護可能なコンパートメントを備えるよう構成される。

いくつかの実施形態において、車両１０１は、空中ドローンまたは空中ホバリング移動用に構成されてもよく、少なくとも１つ、好ましくは２つの大きい収納コンパートメントを提供し、より好ましくは、少なくとも１つの大きいコンパートメントは、配達されるまたは顧客から回収する必要のある個々の物品を運ぶために、可変構成の小さい内部セキュリティ保護可能なコンパートメントを備えるよう構成される。

図７〜図１０に示すように、いくつかの実施形態において、セキュリティ保護可能なコンパートメントは、例えば、温かい商品、冷たい商品、湿った商品、乾いた商品、もしくは、それらの組みあわせまたは変形例のために湿度および温度が制御される。さらに、図８〜図１０に示すように、１または複数のコンパートメントは、夜間配達用のコンパートメント照明および調味料ディスペンサなど、様々なアメニティを備えるよう構成可能である。

いくつかの実施形態において、セキュリティ保護可能なコンパートメントは、様々な商品用に構成可能である。かかる構成および商品は、以下を含む。書籍のための本棚、文書のための薄い引き出し、小包のための大型の箱状の引き出し、ならびに、ベンディングマシン、コーヒーメーカー、ピザオーブン、および、ディスペンサにサイズを合わせたコンパートメント。

いくつかの実施形態において、セキュリティ保護可能なコンパートメントは、以下に基づいて可変的に構成可能である。予測される需要、行動のパターン、サービスエリア、または、輸送される商品のタイプ。

さらにまた、各ロボットは、上述の商品、または、上述のサービスに関連する物品を保持するためのセキュリティ保護可能なコンパートメントと、セキュリティ保護可能なコンパートメント１０２、１０４の各々を割り当て可能な顧客２０２または提供者２０４に関連付け、許可された時にエントリ（利用）を許すよう構成可能なコントローラ１５０と、を備え、各ロボット車両は、さらに、輸送システム、ナビゲーションモジュール、センサシステム、フリート管理モジュールからの命令、通信モジュール、および、コントローラを管理するよう構成されている少なくとも１つのプロセッサを備える。

上述のように、各ロボットは、セキュリティ保護可能なコンパートメントを備えるよう構成される。あるいは、ロボットが、１セットの商品、または、移動店舗（ホテルのミニバーのようなもの）をも含むよう構成可能である。

ロボットが顧客２０２に割り当てられると、コンパートメント１０２、１０４の内の１または複数も、その顧客に割り当てられる。大きいコンパートメント１２の各々が別個に確保され、別個のセットの顧客２０２へ安全に商品を輸送できる。

顧客の宛先にロボットが到着すると、顧客は、ロボットで身元確認を行うことによって、それぞれのコンパートメントを開くことができる。これは、以下を含むがそれらに限定されない様々なアプローチを通してなされうる：
１．顧客は、最初の要求／注文をする時に、ＰＩＮ（例えば、４桁の数字）を与えられうる。そうして、顧客は、ロボットのタッチスクリーンまたはキーパッドを用いてロボットにこのｐｉｎを入力できる。
２．顧客は、携帯電話およびロボット上のＲＦＩＤリーダを用いて本人確認を行うことができる。
３．顧客は、ロボットに話しかける声と個人のキーワードまたはキーフレーズとを用いて本人確認を行うことができる。
４．顧客は、ロボット上のカメラおよび顔認証もしくは磁気リーダを用いて、顔、政府ＩＤ、または、ビジネスＩＤバッチを通して本人確認を行うことができる。
５．顧客は、電話上のボタンまたは所定のコードを押すことで、携帯電話を用いて本人確認を行うことができる。（そして、システムは、電話からのＧＰＳ位置を用いて、顧客がロボットの近くにいることを任意選択的に検出できる）。

様々な実施形態において、各ロボット車両の内部空間は、セキュリティ保護可能なコンパートメントで内部空間を満たすよう構成され、その結果、ロボット車両は、人間オペレータが車両内から自律車両を操作するための内部空間を全く備えない。むしろ、図１３〜図１７に関連して後に説明するように、人間オペレータは、自律車両をリモート操作できる。

コントローラおよびプロセッサ
いくつかの実施形態において、ロボットフリート内の各ロボットは、処理のための高レベルの計算およびハードウェアを制御するための低レベルのセーフティクリティカルな計算能力の両方が可能な１または複数のプロセッサ１２５を備えられる。少なくとも１つのプロセッサは、輸送システム、ナビゲーションモジュール、センサシステム、フリート管理モジュールからの命令、通信モジュール、および、コントローラを管理するよう構成される。

さらに、いくつかの実施形態において、ロボットフリート内の各ロボットは、割り当て可能な顧客２０２または提供者２０４にセキュリティ保護可能なコンパートメント１０２、１０４の各々を関連付け、許可された時にエントリ（利用）を許すよう構成可能なコントローラ１５０を備える。

以下では、人間オペレータによるロボット車両のリモート操作に関連する制御および処理について記載する。上述のように、完全自律または半自律車両のリモート操作は、様々な状況で適切でありうる。人間オペレータが自律車両をリモート操作できれば、人間オペレータが自律車両をローカルに操作できる場合でも有利である。この機能は、自律車両の内部空間が、商業的な積載量を最大化するように構成され、人間オペレータが自律車両の中から車両をローカルに操作するための空間を含まない場合に、はるかに重要になる。

様々な実施形態において、本開示の態様に従った自律車両は、自律車両をローカルに制御する際に人間オペレータを保持するための内部空間を備えるが、リモートの人間オペレータによってリモート制御されることもできる。様々な実施形態において、本開示の態様に従った自律車両は、自律車両をローカルに制御するために人間オペレータを保持する内部空間を備えない。むしろ、本開示の態様によれば、人間オペレータが、自律車両をリモート操作できる。かかる構成は、独自の考慮事項を提供する。自律車両に乗っている人間オペレータが危険を回避するために自律動作をオーバーライドして手動操作を行うことができる既存の構成と対照的に、本開示の様々な実施形態は、人間オペレータのための空間を自律車両内に備えない。本開示の態様は、自律車両がリモートの人間オペレータを要求するため、および、リモートの人間オペレータが様々な要因に基づいて自律車両に割り当てられるためのシステムおよび方法を提供する。

ここで、図１２を参照すると、本明細書で上述したように、自律車両は、自律車両の様々なシステムおよびモジュールを制御するためのプロセッサ１２５およびコントローラ１５０を備え、外部システムと通信するための通信モジュール１６０を備える。本開示の一態様において、通信モジュール１６０は、リモート人間オペレータシステムと通信することができ、リモート人間オペレータシステムは、フリート管理モジュール１２０の一部であってもよいし、別個であってもよい。

図１３は、リモート人間オペレータシステム３００の実施形態の一例を示しており、リモート人間オペレータシステム３００は、通信／処理装置３１０および人間オペレータステーション３２０を備える。人間オペレータステーション３２０は、典型的な自動車内の運転手ステーションに似ていてよく、運転席３２２と、ハンドル３２４と、アクセルおよびブレーキペダル３２６と、シフトノブ３２８と、視覚インターフェース３３０と、を備えてよい。図の実施形態において、視覚インターフェース３３０は、仮想現実（ＶＲ）または拡張現実（ＡＲ）ヘッドセットの形態である。様々な実施形態において、視覚インターフェースは、ＬＥＤ、ＬＣＤ、および／または、ＯＬＥＤディスプレイスクリーンなど、１または複数のディスプレイスクリーンを備えてよい。様々な実施形態において、人間オペレータステーション３２０は、自動車内の実際の運転手ステーションに似た接触応答を有するよう構成できる。例えば、ハンドル３２４は、自動車のパワーステアリングの接触応答を有するよう構成でき、ペダル３２６は、実際の自動車のペダルの抵抗に似せるよう構成できる。

人間オペレータステーション３２０の機器３２４〜３２８は、通信／処理装置３１０に接続または結合されてよく、通信／処理装置３１０は、人間オペレータステーション３２０と自律車両との間の通信を可能にする。図の実施形態において、人間オペレータステーション３２０は、物理ケーブルによって通信／処理装置３１０に接続されている。様々な実施形態において、人間オペレータステーション３２０は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈなどの技術を用いて、通信／処理装置３１０に無線接続されてよい。様々な実施形態において、人間オペレータステーション３２０は、通信／処理装置３１０へ直接的に接続される必要はなく、中間デバイスおよび／またはネットワークを通して通信／処理装置３１０に接続されてもよい。

様々な実施形態において、通信／処理装置３１０は、例えば、ＩＥＥＥ ８０２．１１ｘ（ＷｉＦｉ）、セルラー３Ｇ／４Ｇ／５Ｇ、有線通信、および／または、その他の有線または無線通信プロトコルなど、様々な通信技術を用いて通信を確立できる。通信／処理装置３１０は、視覚インターフェース３３０による表示に向けて視覚情報を処理するために、１または複数のプロセッサ、メモリ、機械命令、および／または、ハードウェアを備える。当業者であれば、視覚情報を通信、処理、および、表示する様々な方法がわかる。

通信／処理装置３１０は、さらに、人間オペレータステーション３２０からの信号を処理して、それらの信号を、自律車両を制御するための制御命令（移動を実行するよう自律車両の輸送システム（図１２の１３０）を制御するための制御命令など）に変換する。このように、人間オペレータがハンドル３２４を回すと、通信／処理装置３１０は、車両に曲がるよう命令するために、対応する制御命令を自律車両へ送信する。別の例として、人間オペレータが、人間オペレータステーション３２０のペダル３２６を用いて、加速または減速する時、通信／処理装置３１０は、それぞれ、車両に加速または減速するよう命令するために、対応する制御命令を自律車両へ送信する。図１３の実施形態は例示であり、その他の構成および変形例が本開示の範囲内で想定される。例えば、自律車両が鉄道車両である場合、リモート人間オペレータシステム３００は、同じまたは類似のタイプの典型的な非自律車両上の実際のオペレータステーションを反映する人間オペレータステーション３２０を有してよい。

さらに図１４を参照すると、視覚ディスプレイの一例の図が示されており、視覚ディスプレイは、ＶＲ／ＡＲヘッドセットまたはディスプレイスクリーンもしくはその他の方法で表示されうる。本明細書で上述したように、各ロボット車両は、カメラ（例えば、ビデオと同様に高フレームレートで動作するカメラなど）およびその他のセンサを備えると共に、どのような他の物体が各ロボットの周りにあるのかを決定するために、内部コンピュータ処理を備えうるセンサシステムを設けられている。本開示の態様によれば、自律車両のセンサシステムによってキャプチャされたこの視覚情報は、視覚インターフェース３３０上に表示するために、処理されてリモート人間オペレータシステム３００に通信されうる。様々な実施形態において、視覚ディスプレイは、表示されるコンテンツが運転手の頭部の回転と共に向きを変えるように、人間オペレータの視点から自律車両の周囲環境を提示することができる。様々な実施形態において、人間オペレータステーション３２０は、人間オペレータステーションを取り囲む複数のディスプレイスクリーン（図示せず）を備えてよく、それらのディスプレイスクリーンは、自律車両の周囲環境を同時に表示できる。その他の構成および変形例が、本開示の範囲内で想定される。

例えば、様々な実施形態において、視覚ディスプレイは、自律車両の俯瞰映像（図示せず）を提示できる。さらに図１５を参照すると、様々な実施形態において、自律航空機４１０が、１または複数の自律陸上車両４２０と関連付けられてよく、俯瞰的な視点から自律陸上車両４２０の画像または動画をキャプチャできる。キャプチャされた画像または動画は、視覚インターフェース３３０上に表示するために、リモート人間オペレータシステム３００に通信されうる。このように、俯瞰的な視点により、人間オペレータは、自律車両４２０の周囲環境を見ることが容易になることで、リモートで自律車両４２０をより良好に操作できる。

様々な実施形態において、自律航空機４１０は、障害物（数ある中でも特に、信号機または高速道路の高架など）のない高度を飛行できる。様々な実施形態において、自律航空機によって提供された視覚情報は、様々な程度で自律陸上車両４１０の周囲にズームインするよう処理されうる。様々な実施形態において、自律航空機４１０は、自律陸上車両４２０の移動を追跡できるが、自律陸上車両４２０がトンネルに入った時など、移動を安全に追跡できない場合には、撤退できる。様々な実施形態において、自律航空機４１０を特定の陸上車両４２０と動的に関連付けることができる不定の自律航空機４１０のフリートが存在してもよい。かかる動的な関連付けは、リモート人間オペレータシステム３００に通信されてよく、その結果、リモート人間オペレータシステム３００は、自律陸上車両４２０によって提供される視覚情報と、自律航空機４１０によって提供される視覚情報との間で切り替えを行いつつ、自律陸上車両４２０のリモート操作を維持することができる。

続けて図１４を参照すると、視覚ディスプレイは、特定の条件を人間オペレータに知らせる様々な表示（インジケータ）を備えうる。一例として、視覚ディスプレイは、自律車両が自律モードで動作中なのかリモート操作モードで動作中なのかを示すモードインジケータ３３２を備えうる。自律モードでは、人間オペレータと人間オペレータステーション３２０との相互作用は、自律車両４２０の動きに影響しない。リモート操作モードでは、人間オペレータが、人間オペレータステーション３２０とのやりとり（相互作用）によって自律車両４２０の動きを制御する。様々な実施形態において、人間オペレータステーションは、物理スイッチまたはタッチインターフェースボタン、音声コマンド、もしくは、別のメカニズムなど、自律モードとリモート操作モードとの間の切り替えのためのメカニズム（図示せず）を備えてよい。図の視覚的表示は、さらに、人間オペレータに様々な条件を警告することができる警告インジケータ３３４を備える。様々な実施形態において、警告インジケータ３３４は、人間オペレータステーション３２０と自律車両４２０との間の、通信ロスもしくは弱いまたは不安定な接続を、人間オペレータに警告できる。例えば、警告インジケータ３３４は、通信ロスが或る期間（例えば、３秒間または別の期間）にわたって発生した場合に現れてよい。様々な実施形態において、警告インジケータ３３４は、通信接続が、高待ち時間、高エラー率、または、高パケットロス率を示す場合に現れてもよく、ここで、所定の閾値を超えた場合に、程度が「高い」とすることができる。

図１４の視覚ディスプレイのレイアウトおよび構成は単に例示であり、変形例が本開示の範囲内で想定される。例えば、自律車両が鉄道車両である場合、リモート人間オペレータシステム３００の視覚インターフェースは、かかる車両を操作するための視覚的要素に合わせて変更されてよい。

続けて図１４を参照すると、様々な実施形態において、人間オペレータシステム３００の視覚ディスプレイ３３０は、信号機または道路標識を強調表示する、もしくは、グラフィックアイコンとしてそれらを表示するなど、潜在的な危険条件に関連する物体を視覚ディスプレイ上で強調表示することができる。様々な実施形態において、人間オペレータシステム３００の視覚ディスプレイ３３０は、数ある中でも特に、車両、歩行者、自転車に乗る人、障害物、信号、標識、車線境界線、屈折車線、および、縁石のような周囲の物体など、他の潜在的な危険条件を強調表示する。これらの特徴は、検出された物体に基づいて、自律車両および／またはリモート人間オペレータシステム３００によって動的に実行されうる。様々な実施形態において、自律車両および／またはリモート人間オペレータシステム３００は、周囲の物体を避ける推奨経路を決定することができ、人間オペレータへの示唆を推奨経路の案内として提供できる。様々な実施形態において、示唆は、リモート人間オペレータシステムのハンドルを通した触覚フィードバックおよび／または視覚ディスプレイ３３０上に表示される提案経路を含みうる。

その他の変形例が、本開示の範囲内で想定される。 例えば、様々な実施形態において、人間オペレータシステム３００の視覚ディスプレイ３３０は、速度制限を表示できる。様々な実施形態において、人間オペレータシステム３００の視覚ディスプレイ３３０は、後続の密接車両および／または後方衝突の警告を表示できる。例えば、警告は、後続車両の速度および自律車両の速度に基づいて、後続の密接車両が接近しすぎている時、および／または、リモートの人間オペレータがブレーキをかけて、後方衝突を引き起こしうる後続車両または後続の密接車両が存在する時に、表示されうる。

様々な実施形態において、人間オペレータシステム３００の視覚ディスプレイ３３０は、通信の接続または条件が悪いことが検出された時に、警告メッセージ３３４を表示できる。様々な実施形態において、人間オペレータシステム３００の視覚ディスプレイ３３０は、例えば、数ある中でも特に、事故、警察官による交通整理、道路閉鎖、または、パレードなど、異常または特殊な状況が検出された時に、警告メッセージ３３４を表示できる。

様々な実施形態において、人間オペレータシステム３００の視覚ディスプレイ３３０は、表示された自律車両の環境上にオーバーレイされる矢印など、ナビゲーション方向（図示せず）を表示できる。様々な実施形態において、ナビゲーション方向は、視覚ディスプレイ３３０の特定の領域（視覚ディスプレイ３３０の左上の領域または別の領域など）に表示される道路の二次元画像表現であってよい。

再び図１２を参照すると、本開示の態様によれば、自律車両は、キャプチャされた情報に基づいて、リモートの人間オペレータが要求されるべき時を決定するよう構成されてよい。本明細書で上述したように、センサシステム１７０は、自律車両の周囲環境に関する情報をキャプチャできる。例えば、センサシステム１７０は、周囲環境の画像および／またはビデオをキャプチャする高フレームレートカメラを備えうる。ＬｉＤＡＲ情報またはその他のセンサ情報など、他の情報がキャプチャされてもよい。様々な実施形態において、センサシステム１７０は、ナビゲーションシステムまたは電力システムの適切な機能など、車両のシステムおよびモジュールの機能に関する情報をキャプチャできる。例えば、ナビゲーションシステムは、ＧＰＳ機能に基づいてテストされてよく、電力システムは、電圧センサに基づいてテストされてよい。プロセッサ１２５は、キャプチャされた情報を解析し、リモートの人間オペレータを要求する理由とする任意の条件または状況が存在するか否かを判定できる。プロセッサ１２５がリモートの人間オペレータを要求すべきであると判定した場合、自律車両は、通信モジュール１６０を介してリモート人間オペレータ管理システムへ要求する。リモート人間オペレータシステムについては、図１７に関連して本明細書で詳述する。

図１６は、リモート人間オペレータを要求するための自律車両の動作の一例を示すフローチャートである。工程５０２において、自律車両は、センサ情報をキャプチャする。様々な実施形態において、キャプチャされたセンサ情報は、周囲環境情報および／または車両サブシステム情報を含みうる。工程５０４において、自律車両は、キャプチャされたセンサ情報に基づいて、リモート人間オペレータを要求することを決定する。様々な実施形態において、自律車両は、ナビゲーションサブシステムなどの車両サブシステムが適切に機能していないことに基づいて、リモート人間オペレータを要求すると決定してよい。様々な実施形態において、自律車両は、周囲環境状況を認識していないことに基づいて、リモート人間オペレータを要求すると決定してもよい。例えば、自律車両は、周囲環境内の物体（一時的な道路封鎖ブロックなど）を認識していない場合があり、車両の制御を担うようリモート人間オペレータに要求してよい。様々な実施形態において、自律車両は、周囲環境を認識して、周囲環境状況へ自律的に対処すべきではないと決定してもよい。例えば、自律車両は、状況の中でも特に、緊急サービス車両が緊急信号を発している、人間が交通整理をしている、構造物が存在する、交通パターンが変わったまたは乱れた、気象条件が安全ではない、および／または、過剰な数の歩行者または車両が存在する、と判定した時に、リモート人間オペレータを要求することを決定してよい。当業者であれば、機械学習技術など、自律車両の周囲環境内の物体を識別するための技術がわかる。様々な実施形態において、過剰な数の歩行者または車両は、歩行者または車両の数が閾値数を超えることに基づいて判定されてよい。

様々な実施形態において、自律車両は、選択または実行すべき次の操縦を自律的に決定することができない時に、リモート人間オペレータを要求することを決定してもよい。例えば、自律車両は、すべての物体および状況を認識しうるが、次にどのような操縦を実行すべきかを決定できない場合がある。いくつかの状況は、例えば、状況の中でも、特に困難な建設地域または厳しい気象条件を含みうる。

様々な実施形態において、自律車両は、所定の状況または所定の道路に遭遇した時に、リモート人間オペレータを要求することを決定してもよい。例えば、所定の状況または所定の道路は、状況または道路の中でも、特に困難な道路、特定のタイプの曲がり角、または、緊急車両の存在、を含みうる。様々な実施形態において、自律車両は、車両のサブシステムに関する状況を認識していない時に、リモート人間オペレータを要求すると決定してもよい。様々な実施形態において、自律車両は、所定の動作地域外に移動した時に、リモート人間オペレータを要求すると決定してもよい。例えば、事故または工事により、車両が迂回して、指定動作地域外に移動することを余儀なくされる場合がある。様々な実施形態において、自律車両は、自律操縦を実行するための複数の試みが失敗した時に、リモート人間オペレータを要求すると決定してもよい。例えば、かかる状況は、車両が非保護左折を行おうと試みたものの一定数分後に左折していない場合に、発生しうる。上述した状況は例示であり、リモート人間オペレータを要求するためのその他の状況が想定される。

工程５０６において、自律車両は、キャプチャした情報に基づいて、リスク評価を決定する。リスク評価は、キャプチャした情報によって反映される特定の状況に依存しうる。様々な実施形態において、リスク評価は、以下の３つのレベルを含みうる。低リスク評価、高リスク評価、および、中リスク評価。様々な実施形態において、リスク評価は、２つのレベルまたは４以上のレベルを含んでもよい。

様々な実施形態において、自律車両は、安全に状況へ対処するのにどれだけの時間を利用できるのかに基づいて、リスク評価を決定してよい。自律車両は、リスク軽減手順にアクセスし、リスク軽減手順を実行する際の成功確率を推定し、推定した成功確率に基づいてリスク評価を決定できる。様々な実施形態において、リスク軽減手順は、手順の中でも特に、停止する場所を見つけること、リモート人間オペレータを待つ間により容易またはゆっくり移動するための道を見つけること、または、交通を妨げずに路上で停止すること、を含みうる。様々な実施形態において、リスク軽減手順を実行する際の成功確率を推定することは、例えば、道路速度制限、現在の車両速度、周囲の車両の現在の速度、周囲の車両の数、周囲の歩行者の数、周囲の物体の数、道幅、気象条件、対処に利用できる時間、および／または、周囲の車両への近接など、１または複数の要因に基づいてよい。様々な実施形態において、その他の要因が考慮されてもよい。様々な実施形態において、より低い成功確率が、より高いリスク評価に対応してよく、より高い成功確率が、より低いリスク評価に対応してよい。したがって、自律車両は、リスク評価を動的かつ多次元的に決定できる。

一例として、緊急車両が通過しようとし、自律車両が、停止する空き地のある低速道路上にある場合、リスク評価は、低リスク評価であると決定されうる。別の例として、自律車両のサブシステムが、停止する余地のない高速道路上で故障した場合、リスク評価は、最高リスクであると決定されうる。

工程５０８において、自律車両は、リモート人間オペレータが制御を担うために、リモート人間オペレータ管理システムへ要求を通信する。その要求は、リスク評価と、キャプチャされた情報の少なくとも一部と、を含む。例えば、キャプチャされた情報が、画像またはビデオ情報を含む場合、少なくとも画像の一部または動画の一部が、リモート人間オペレータ管理システムに通信されうる。リモート人間オペレータ管理システム（図１７に関連して詳述する）は、要求内のリスク評価および／またはキャプチャされた情報を用いて、要求にリモート人間オペレータを割り当てることができる。様々な実施形態において、要求は、位置情報および／またはリモート人間オペレータの要請を促す特定の状況を示す情報など、さらなる情報を含んでもよい。様々な実施形態において、要求は、状況の中でも特に、車両サブシステムが適切に機能していないことを示す情報、もしくは、緊急サービス車両が緊急信号を発している、人が交通整理をしている、および／または、過剰な数の歩行者または車両が存在していることを示す情報、を含んでもよい。

工程５１０において、自律車両は、リモート人間オペレータが制御を担うのを待つ間に、リスクを軽減するよう輸送システムを制御できる。様々な実施形態において、自律車両は、以下を含む様々なリスク軽減方法を評価できる。路上に駐車する、駐車場に駐車する、駐車場を探して道路を移動する、リスクのない移動速度よりも遅い速度で移動する、または、計画ルートから逸れて、より低いリスクを有する道路へ向かう。適所で完全に停止する、または、リモート人間オペレータが制御を担うまで他の車両についていくなど、その他のリスク軽減方法も想定される。自律車両は、状況に対するリスクを軽減するのに最も効果的なオプションを決定して実行できる。例えば、状況が、ナビゲーションシステムが適切に機能しないことを含む場合、自律車両は、路上に駐車するか、または、駐車場を探して道路上を移動することができる。状況が、緊急サービス車両が緊急信号を発していることを含む場合、自律車両は、前の車両について行くことができる。状況が、人間が交通整理をしていることを含む場合、自律車両は、低速で移動できる。状況が、過剰な数の歩行者または車両を含む場合、自律車両は、適所に停止できる。上述したリスク軽減のオプションおよび選択は例示であり、その他のリスク軽減のオプションおよび選択も想定される。

工程５０６を再び参照すると、様々な実施形態において、自律車両は、利用可能なリスク軽減オプションにも基づいて、リスク評価を決定できる。例えば、安全に実行できる少なくとも１つのリスク軽減オプションが存在する場合、リスク評価が下げられてもよい。一方、安全に実行できるリスク軽減オプションがない場合、リスク評価が上げられてもよい。

図１６の動作は例示であり、リモート人間オペレータを要求するため、および、リモート人間オペレータが制御を担うのを待つ間にリスクを軽減するための他の実施例も想定される。

ここで、図１７を参照すると、リモート人間オペレータ管理システムの動作例のフローチャートが示されている。リモート人間オペレータ管理システムは、自律車両およびリモート人間オペレータシステム（図１３の３００）と通信し、リモート人間オペレータを要求する自律車両にリモート人間オペレータを割り当てるよう動作する。本開示の態様によれば、リモート人間オペレータ管理システムは、リモート人間オペレータについての経験情報のデータベースを備えるか、または、かかるデータベースへアクセスできる。経験情報は、リモート人間オペレータが、特定の地域（特定の国、都市、町、または、近所など）で運転した経験、および／または、特定の状況（状況の中でも特に、車両サブシステムが適切に機能していない、緊急車両が緊急信号を発している、人が交通整理をしている、および／または、過剰な数の歩行者または車両が存在する、など）に対処した経験、などの情報を含みうる。

様々な実施形態において、図１１も参照すると、リモート人間オペレータ管理システムおよび／またはデータベースは、中央サーバ１１０および／またはフリート管理モジュール１２０の一部であってよい。様々な実施形態において、リモート人間オペレータ管理システムおよび／またはデータベースは、中央サーバ１１０およびフリート管理モジュール１２０とは別個であってもよい。

続けて図１７を参照すると、工程６０２において、リモート人間オペレータ管理システムは、リモート人間オペレータが制御を担うことを求める要求をリモート自律陸上車両から受信する。上述のように、各要求は、対応するリモート自律陸上車両によって生成されたリスク評価を含んでよく、センサシステムによってキャプチャされた情報、位置情報、および／または、特定の状況を示す情報など、その他の情報を含んでよい。様々な実施形態において、要求は、リスク評価を含まなくてもよいが、自律車両によって生成されたリスク情報を含みうる。かかる状況において、リモート人間オペレータ管理システムは、自律車両によって生成されたリスク情報に基づいて、リスク評価を決定できる。工程６０４において、リモート人間オペレータ管理システムは、リモート人間オペレータを求める自律車両からの要求の数が利用可能なリモート人間オペレータの数を超えると判定する。工程６０６において、リモート人間オペレータ管理システムは、リスク評価および／またはデータベース内の経験情報に基づいて、利用可能なリモート人間オペレータの少なくとも一部をリモート自律陸上車両の少なくとも一部に割り当てる。様々な実施形態において、リモート人間オペレータ管理システムは、最高のリスク評価を有する自律車両への利用可能なリモート人間オペレータの割り当てを優先する。様々な実施形態において、リモート人間オペレータ管理システムは、より多くの経験を有するリモート人間オペレータを、最高のリスク評価に対して割り当てることができる。様々な実施形態において、リモート人間オペレータ管理システムは、特定の地域での運転経験を有する利用可能なリモート人間オペレータを、それらの地域に位置するリモート自律車両に割り当てることができる。様々な実施形態において、リモート人間オペレータ管理システムは、車両サブシステムの故障に対処した経験を有する利用可能なリモート人間オペレータを、サブシステムの故障を有するリモート自律車両に割り当てることができる。様々な実施形態において、リモート人間オペレータ管理システムは、特定の状況の経験を有する利用可能なリモート人間オペレータを、かかる状況に直面したリモート自律車両に割り当てることができる。例えば、状況は、緊急車両が緊急信号を発していること、人が交通整理をしていること、および／または、過剰な数の歩行者または車両が存在すること、を含みうる。かかる経験情報は、上述のように、データベースに格納されうる。

図１７の動作は例示であり、変形例が本開示の範囲内で想定される。例えば、様々な実施形態において、リモート人間オペレータ管理システムは、利用可能なリモート人間オペレータの数がリモート人間オペレータに対する自律車両からの要求の数よりも多いと判定しうる。この状況において、リモート人間オペレータ管理システムは、各リモート人間オペレータに要求のリストを提示し、リモート人間オペレータがリストから要求を選択することを可能にしてもよい。リストは、リモート人間オペレータシステム３００（図１３）の視覚インターフェース３３０上に提示されてよい。様々な実施形態において、各リモート人間オペレータに提示される要求は、データベース内の経験情報に基づいてよい。様々な実施形態において、各リモート人間オペレータに提示される要求は、リモート人間オペレータが対処を経験したいと思う新しい状況に基づいてもよい。リモート人間オペレータは、かかる新しい経験に対する選好を示してよく、選好は、データベースに格納されてよい。

図１３〜図１７に関連して開示した実施形態は、様々な方法で組み合わせ可能であることが想定される。したがって、図示および記載した実施形態は例示にすぎず、本開示の範囲を限定するものではない。

さらなる特徴
いくつかの実施形態において、ロボットフリートは、さらに、以下を含む精選されたコンテンツのためのデジタルディスプレイを有する少なくとも１つのロボットを備える。提供サービス、マーケティング／販売促進、サービス提供エリアの地域／場所、顧客の詳細、地域環境を含む、広告（すなわち、特定ユーザおよび一般大衆の両方のための広告）、迷い人、尋ね人、または、発見された人、公共広告、日付、時刻、もしくは、気象。

本明細書に開示された実施形態は、開示の例であり、様々な形態で具現化されてよい。例えば、本明細書のいくつかの実施形態は、別個の実施形態として記載されているが、本明細書の実施形態の各々が、本明細書の他の実施形態の内の１以上と組み合わせられてもよい。本明細書に開示された具体的な構造および機能の詳細は、限定として解釈されるべきではなく、請求項の根拠として、および、実質的に任意の適切に詳述された構造で本開示を様々に利用するよう当業者に教示するための代表的な根拠として解釈される。同じ符号は、図面の記載にわたって類似または同一の要素に言及しうる。

「一実施形態において」、「実施形態において」、「様々な実施形態において」、「いくつかの実施形態において」、または、「別の実施形態において」という表現は各々、本開示に従った同じまたは異なる実施形態の内の１以上に言及しうる。「ＡまたはＢ」の形態の表現は、「（Ａ）、（Ｂ）、または、（ＡおよびＢ）」を意味する。「Ａ、Ｂ、または、Ｃの少なくとも１つ」という形態の表現は、「（Ａ）；（Ｂ）；（Ｃ）；（ＡおよびＢ）；（ＡおよびＣ）；（ＢおよびＣ）；または、（Ａ，Ｂ、および、Ｃ）」を意味する。

本明細書に記載した方法、プログラム、アルゴリズム、または、コードはいずれも、プログラミング言語またはコンピュータプログラムに変換されるか、または、それらで表現されてよい。本明細書で用いられる「プログラミング言語」および「コンピュータプログラム」という用語は各々、コンピュータへの命令を記述するために用いられる任意の言語を含み、以下の言語およびそれらの派生物を含む（ただし、これらに限定されない）。アセンブラ、ベーシック、バッチファイル、ＢＣＰＬ、Ｃ、Ｃ＋、Ｃ＋＋、デルファイ、フォートラン、Ｊａｖａ、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ、マシンコード、オペレーティングシステムコマンド言語、パスカル、パール、ＰＬ１、スクリプト言語、ビジュアルベーシック、それら自身がプログラムを記述するメタ言語、および、すべての第１、第２、第３、第４、第５、または、さらなる世代のコンピュータ言語。また、データベースおよびその他のデータスキーマならびに任意のその他のメタ言語も含まれる。解釈される、コンパイルされる、または、コンパイルおよび解釈アプローチの両方に利用される言語は区別されない。プログラムのコンパイルバージョンおよびソースバージョンは区別されない。したがって、プログラムへの言及は、（ここで、プログラミング言語は、２以上の状態（ソース、コンパイル、オブジェクト、または、リンクなど）で存在しうる）、ありとあらゆるかかる状態への言及である。プログラムへの言及は、実際の命令および／またはそれらの命令の意図を含みうる。

本明細書に記載のシステムは、１または複数のコントローラを用いて、様々な情報を受信し、受信した情報を変換して出力を生成してもよい。コントローラは、メモリに格納された一連の命令を実行できる任意のタイプのコンピュータデバイス、計算回路、もしくは、任意のタイプのプロセッサまたは処理回路を備えてよい。コントローラは、マルチプロセッサおよび／またはマルチコア中央処理装置（ＣＰＵ）を備えてよく、任意のタイプのプロセッサ（マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、マイクロコントローラ、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）など）を備えてよい。コントローラは、１または複数のプロセッサによって実行された時に、１または複数のプロセッサに、１または複数の方法および／またはアルゴリズムを実行させるデータおよび／または命令を格納するメモリも備えてよい。

本明細書に記載した方法、プログラム、アルゴリズム、または、コードはいずれも、プログラミング言語またはコンピュータプログラムに変換されるか、または、それらで表現されてよい。本明細書で用いられる「プログラミング言語」および「コンピュータプログラム」という用語は各々、コンピュータへの命令を記述するために用いられる任意の言語を含み、以下の言語およびそれらの派生物を含む（ただし、これらに限定されない）。アセンブラ、ベーシック、バッチファイル、ＢＣＰＬ、Ｃ、Ｃ＋、Ｃ＋＋、デルファイ、フォートラン、Ｊａｖａ、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ、マシンコード、オペレーティングシステムコマンド言語、パスカル、パール、ＰＬ１、スクリプト言語、ビジュアルベーシック、それら自身がプログラムを記述するメタ言語、および、すべての第１、第２、第３、第４、第５、または、さらなる世代のコンピュータ言語。また、データベースおよびその他のデータスキーマならびに任意のその他のメタ言語も含まれる。解釈される、コンパイルされる、または、コンパイルおよび解釈アプローチの両方に利用される言語は区別されない。プログラムのコンパイルバージョンおよびソースバージョンは区別されない。したがって、プログラムへの言及は、（ここで、プログラミング言語は、２以上の状態（ソース、コンパイル、オブジェクト、または、リンクなど）で存在しうる）、ありとあらゆるかかる状態への言及である。プログラムへの言及は、実際の命令および／またはそれらの命令の意図を含みうる。

上述の記載は、本開示の単に例示にすぎないことを理解されたい。様々な代替例および変形例が、本開示から逸脱することなしに当業者によって考案されうる。したがって、本開示は、すべてのかかる代替例、変形例、および、変更例を含むよう意図される。添付の図面を参照しつつ説明された実施形態は、本開示の特定の例を示す目的でのみ提示されたものである。上述したものおよび／または添付の請求項に記載したものと実質的に異ならない他の要素、工程、方法、および、技術も、本開示の範囲内に含まれるよう意図される。

Claims (26)

1. 自律ロボット陸上車両であって、
   陸上車両輸送システムと、
   周囲環境情報または車両サブシステム情報の内の少なくとも一方を含む情報をキャプチャするよう構成されているセンサシステムと、
   リモート人間オペレータ管理システムと通信するよう構成されている通信システムと、
   少なくとも１つのプロセッサと、
   命令を格納するメモリと、
   を備え、
   前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記自律ロボット陸上車両に、自律的に、
   前記キャプチャされた情報に基づいて、リモート人間オペレータを要求すると決定させ、
   リモート人間オペレータが前記陸上車両輸送システムの制御を担うことを求める要求を前記リモート人間オペレータ管理システムへ通信させ、前記要求は、前記キャプチャされた情報の少なくとも一部を含む、自律ロボット陸上車両。
2. 請求項１に記載の自律ロボット陸上車両であって、リモート人間オペレータを要求すると決定する際に、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記自律ロボット陸上車両に、前記車両サブシステム情報に基づいて、少なくとも１つのサブシステムが適切に機能していないと判定させる、自律ロボット陸上車両。
3. 請求項１に記載の自律ロボット陸上車両であって、リモート人間オペレータを要求すると決定する際に、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記自律ロボット陸上車両に、前記キャプチャされた情報に基づいて、次の操縦を自律的に決定できないと判定させる、自律ロボット陸上車両。
4. 請求項１に記載の自律ロボット陸上車両であって、リモート人間オペレータを要求すると決定する際に、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記自律ロボット陸上車両に、前記周囲環境情報に基づいて、周囲環境状況が認識されていないと判定させる、自律ロボット陸上車両。
5. 請求項４に記載の自律ロボット陸上車両であって、リモート人間オペレータを要求すると決定する際に、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記自律ロボット陸上車両に、
   リモート人間オペレータの要求が必要であると予め定められた所定の状況または所定の道路にアクセスさせ、
   前記キャプチャされた情報に基づいて、前記所定の状況または前記所定の道路の内の少なくとも１つに遭遇したと判定させる、自律ロボット陸上車両。
6. 請求項１に記載の自律ロボット陸上車両であって、リモート人間オペレータを要求すると決定する際に、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記自律ロボット陸上車両に、前記周囲環境情報に基づいて、周囲環境状況への対処を自律的に行うべきではないと判定させる、自律ロボット陸上車両。
7. 請求項６に記載の自律ロボット陸上車両であって、リモート人間オペレータを要求すると決定する際に、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記自律ロボット陸上車両に、前記車両サブシステム情報に基づいて、少なくとも１つのサブシステムの状況が認識されていないと判定させる、自律ロボット陸上車両。
8. 請求項６に記載の自律ロボット陸上車両であって、リモート人間オペレータを要求すると決定する際に、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記自律ロボット陸上車両に、
   所定の動作地域にアクセスさせ、
   前記周囲環境情報に基づいて、前記自律ロボット陸上車両が前記所定の動作地域外にあると判定させる、自律ロボット陸上車両。
9. 請求項６に記載の自律ロボット陸上車両であって、リモート人間オペレータを要求すると決定する際に、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記自律ロボット陸上車両に、前記キャプチャされた情報に基づいて、自律操縦を実行するための複数の試みが失敗したと判定させる、自律ロボット陸上車両。
10. 請求項１に記載の自律ロボット陸上車両であって、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記自律ロボット陸上車両に、前記キャプチャされた情報に基づいてリスク評価を決定させる、自律ロボット陸上車両。
11. 請求項１０に記載の自律ロボット陸上車両であって、前記キャプチャされた情報に基づいてリスク評価を決定する際に、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記自律ロボット陸上車両に、リモート人間オペレータが制御を担うのを待つ間に実施できる自律的なリスク軽減手順の推定安全性に基づいて前記リスク評価を決定させる、自律ロボット陸上車両。
12. 請求項１１に記載の自律ロボット陸上車両であって、自律的なリスク軽減手順の推定安全性に基づいて前記リスク評価を決定する際に、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記自律ロボット陸上車両に、
    前記リスク軽減手順にアクセスさせ、
    前記キャプチャされた情報に基づいて、前記リスク軽減手順を実行する際の成功確率を推定させ、
    前記推定された成功確率に基づいて、前記リスク評価を決定させる、自律ロボット陸上車両。
13. 請求項１１に記載の自律ロボット陸上車両であって、前記リスク軽減手順を実行する際の前記成功確率を推定する際に、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記自律ロボット陸上車両に、道路速度制限、現在の車両速度、周囲の車両の現在の速度、周囲の車両の数、周囲の歩行者の数、周囲の物体の数、道幅、気象条件、対処に利用できる時間、または、周囲の車両への近接、の内の少なくとも１つに基づいて、前記成功確率を推定させる、自律ロボット陸上車両。
14. 請求項１０に記載の自律ロボット陸上車両であって、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記自律ロボット陸上車両に、リモート人間オペレータが制御を担うのを待つ間にリスクを軽減するように前記陸上車両輸送システムを制御させる、自律ロボット陸上車両。
15. 請求項１４に記載の自律ロボット陸上車両であって、リスクを軽減するように前記陸上車両輸送システムを制御する際に、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記自律ロボット陸上車両に、路上に駐車する、駐車場に駐車する、駐車場を探して道路を移動する、または、計画ルートから逸れて、より低いリスクを有する道路へ向かう、の内の少なくとも１つを実行させる、自律ロボット陸上車両。
16. 請求項１４に記載の自律ロボット陸上車両であって、リスクを軽減するように前記陸上車両輸送システムを制御する際に、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記自律ロボット陸上車両に、前記リスクのない移動速度よりも遅い速度で移動させる、自律ロボット陸上車両。
17. 請求項１に記載の自律ロボット陸上車両であって、前記自律ロボット陸上車両は、人間の乗員または人間オペレータが前記自律ロボット陸上車両内に存在するための空間を全く備えない、自律ロボット陸上車両。
18. リモート人間オペレータを自律陸上車両に割り当てるためのシステムであって、
    複数のリモート人間オペレータに関する経験情報を含むデータベースと、
    複数のリモート自律陸上車両と通信するよう構成されている通信システムと、
    少なくとも１つのプロセッサと、
    命令を格納するメモリと、
    を備え、
    前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記システムに、
    前記通信システムを介して、リモート人間オペレータが制御を担うことを求める要求を前記リモート自律陸上車両から受信させ、前記要求の各々は、対応するリモート自律陸上車両によって生成されたリスク情報を含み、
    前記要求の数が、利用可能なリモート人間オペレータの数よりも多いと判定させ、
    前記要求に関連するリスク評価にアクセスさせ、前記リスク評価は、前記リモート自律陸上車両によって生成された前記リスク情報に基づいて前記システムによって決定された評価、または、前記リモート自律陸上車両によって決定されて、前記リモート自律陸上車両によって生成された前記リスク情報に含められた評価、の内の少なくとも１つを含み、
    前記リスク評価、または、前記複数のリモート人間オペレータに関する前記経験情報、の内の少なくとも１つに基づいて、前記利用可能なリモート人間オペレータの少なくとも一部を前記リモート自律陸上車両の少なくとも一部に割り当てさせる、システム。
19. 請求項１８に記載のシステムであって、前記利用可能なリモート人間オペレータの少なくとも一部を前記リモート自律陸上車両の少なくとも一部に割り当てる際に、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記システムに、最高のリスク評価を有するリモート自律陸上車両への前記利用可能なリモート人間オペレータの割り当てを優先させる、システム。
20. 請求項１９に記載のシステムであって、前記経験情報は、経験量を含み、最高のリスク評価を有するリモート自律陸上車両への前記利用可能なリモート人間オペレータの割り当てを優先する際に、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記システムに、より多い経験量を有する利用可能なリモート人間オペレータを選好させる、システム。
21. 請求項１８に記載のシステムであって、前記経験情報は、特定の地域での運転経験を含み、前記利用可能なリモート人間オペレータの少なくとも一部を前記リモート自律陸上車両の少なくとも一部に割り当てる際に、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記システムに、
    前記経験情報に基づいて、前記リモート自律陸上車両の１台が位置する特定の地域での運転経験を有する前記利用可能なリモート人間オペレータのグループを決定させ、
    前記グループから前記リモート人間オペレータの１人を前記リモート陸上車両の前記１台に割り当てさせる、システム。
22. 請求項１８に記載のシステムであって、前記経験情報は、特定の状況での運転経験を含み、前記要求の各々は、リスク状況の示唆を含む、システム。
23. 請求項２２に記載のシステムであって、前記リスク状況は、車両サブシステムが適切に機能していないことを含み、前記利用可能なリモート人間オペレータの少なくとも一部を前記リモート自律陸上車両の少なくとも一部に割り当てる際に、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記システムに、
    前記経験情報に基づいて、前記車両サブシステムが適切に機能していない車両をリモート操作した経験を有する前記利用可能なリモート人間オペレータのグループを決定させ、
    前記グループから前記リモート人間オペレータの１人を前記リモート陸上車両の前記車両に割り当てさせる、システム。
24. 請求項２３に記載のシステムであって、適切に機能していない車両サブシステムは、ナビゲーションシステムである、システム。
25. 請求項２２に記載のシステムであって、前記リスク状況は、周囲環境状況を含み、前記利用可能なリモート人間オペレータの少なくとも一部を前記リモート自律陸上車両の少なくとも一部に割り当てる際に、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記システムに、
    前記経験情報に基づいて、前記周囲環境状況にある車両をリモート操作した経験を有する前記利用可能なリモート人間オペレータのグループを決定させ、
    前記グループから前記リモート人間オペレータの１人を前記リモート陸上車両の前記車両に割り当てさせる、システム。
26. 請求項２５に記載のシステムであって、前記周囲環境状況は、未認識の物体、緊急信号を出している緊急サービス車両、交通整理をする人、もしくは、過度の数の歩行者または車両、の内の少なくとも１つを含む、システム。