JP2020534202A - 自律車両における運動制御のためのコンテキスト特有公差 - Google Patents

Abstract

本開示は、自律車両の運動制御のための車両制御精度のレベルを定義する公差値を採用するシステムおよび方法を提供する。より具体的には、車両コントローラは、自律車両に関する提案された運動経路を記述する軌道を取得することができる。車両制御精度のレベルを定義する１つ以上の公差値（例えば、縦方向公差値および／または側方公差値）の制約セットが、決定される、または別様に取得されることができる。自律車両の運動は、制約セットによって識別される１つ以上の公差値（例えば、縦方向公差値および／または側方公差値）内の軌道を辿るように制御されることができる。公差値の調節可能な制約セットを含む自律車両のための運動制御フレームワークを作成することによって、自律車両は、異なる運転状況のための異なる精度要件をより効果的に実装することができる。

Description

（優先権の主張）
本願は、参照することによって本明細書に組み込まれる、２０１７年９月１５日の出願日を有する米国特許出願第１５／７０５，５０７号に基づき、その利益を主張する。

本開示は、概して、自律車両に関する。より具体的には、本開示は、自律車両の運動制御のための車両制御精度のレベルを定義する公差値を採用するシステムおよび方法に関する。

自律車両は、人間の入力を殆どまたは全く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て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、以下の記述に部分的に記載されるであろう、または記述から学習されることができる、または実施形態の実践を通して学習されることができる。

本開示の一例示的側面は、回路を備える車両コントローラを対象とする。回路は、自律車両に関する提案された運動経路を記述する軌道を取得するように構成される。回路はさらに、軌道に対する自律車両に関する許容される逸脱のレベルを定義する１つ以上の公差値を取得するように構成される。１つ以上の公差値は、自律車両の動作と関連付けられる現在のコンテキストに基づいて決定される。回路はさらに、少なくとも部分的に、公差値に基づいて、１つ以上の車両アクチュエータコマンドを生成するように構成される。１つ以上の車両アクチュエータコマンドは、自律車両の運動を制御し、１つ以上の公差値内の軌道を辿るように構成される。

本開示の別の例示的側面は、コンピューティングシステムと、車両コントローラと、１つ以上のアクチュエータとを含む、自律車両を対象とする。コンピューティングシステムは、１つ以上のコンピューティングデバイスを含む。車両コントローラは、コンピューティングシステムによって実装され、自律車両に関する提案された運動経路を記述する軌道および車両制御精度のレベルを定義する１つ以上の公差値の制約セットを取得するように構成される。車両コントローラはさらに、少なくとも部分的に、１つ以上の公差値の制約セットに基づいて、縦方向アクチュエータコマンドおよび側方アクチュエータコマンドを生成するように構成される。１つ以上のアクチュエータは、縦方向アクチュエータコマンドおよび側方アクチュエータコマンドを受信し、自律車両の運動を制御し、１つ以上の公差値の制約セットによって定義された車両制御精度のレベルに従って軌道を辿るように構成される。

本開示の別の例示的側面は、自律車両の運動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、自律車両に関する提案された運動経路を記述する軌道を取得するステップを含む。本方法はまた、コンピューティングシステムによって、車両制御精度のレベルを定義する１つ以上の公差値の制約セットを取得するステップを含む。本方法はまた、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、制約セットの１つ以上の公差値に基づいて、１つ以上の車両アクチュエータコマンドを生成するステップを含む。本方法はまた、自律車両が制約セットによって識別される１つ以上の公差値内の軌道を辿るように、１つ以上の車両アクチュエータコマンドに従って自律車両の運動を制御するステップを含む。

本開示の他の側面は、種々のシステム、装置（例えば、車両、車両コントローラ、コンピューティングシステム）、非一過性コンピュータ可読媒体、ユーザインターフェース、および電子デバイスを対象とする。

本開示の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、以下の記述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、本開示の例示的実施形態を図示し、記述とともに、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、例示的自律車両のブロック図を提供する。

図２は、本開示の例示的実施形態による、例示的車両コントローラのブロック図を提供する。

図３は、本開示の例示的実施形態による、例示的公差パラメータジェネレータのブロック図を提供する。

図４Ａおよび４Ｂは、本開示の例示的実施形態による、自律車両の動作と関連付けられる現在のコンテキストの第１の例示的側面を描写する。

図５Ａおよび５Ｂは、本開示の例示的実施形態による、自律車両の動作と関連付けられる現在のコンテキストの第２の例示的側面を描写する。

図６は、本開示の例示的側面による、自律車両の運動を制御するための方法のフローチャート図を提供する。

図７は、本開示の例示的側面による、車両アクチュエータコマンドを生成するための方法のフローチャート図を提供する。

図８は、本開示の例示的実施形態による、例示的システムコンポーネントのブロック図を提供する。

概して、本開示は、自律車両の運動制御のための車両制御精度のレベルを定義する公差値を採用する車両コントローラシステムおよび方法を対象とする。より具体的には、車両コントローラは、自律車両に関する提案された運動経路を記述する軌道を取得することができる。車両制御精度のレベルを定義する１つ以上の公差値の制約セットが、決定される、または別様に取得されることができる。例えば、公差値は、軌道に対する自律車両に関する縦方向における許容される逸脱のレベルを定義する縦方向公差値および／または軌道に対する自律車両に関する側方方向における許容される逸脱のレベルを定義する側方公差値を含むことができる。自律車両の運動は、制約セットによって識別される１つ以上の公差値（例えば、縦方向公差値および／または側方公差値）内の軌道を辿るように制御されることができる。公差値の調節可能な制約セットを含む自律車両のための運動制御フレームワークを作成することによって、自律車両は、異なる運転状況のための異なる精度要件をより効果的に実装することができる。

より具体的には、いくつかの実装では、自律車両は、自律車両を制御することを補助する１つ以上のコンピューティングデバイスを含む、コンピューティングシステムを含むことができる。自律車両は、地上ベースの自律車両（例えば、自動車、トラック、バス等）、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。いくつかの実装では、コンピューティングシステムは、自律車両の動的周辺環境を知覚し、自律車両に関する提案された運動経路を記述する軌道を決定するように協働する、知覚システム、予測システム、および運動プランナを含むことができる。コンピューティングシステムは、加えて、１つ以上の車両制御装置（例えば、ガス流（推進）、操向、制動等を制御するアクチュエータ）を制御し、軌道を辿るように自律車両の運動を実行するように制御される、車両コントローラを含むことができる。

特に、いくつかの実装では、知覚システムは、自律車両に結合される、または別様にその中に含まれる１つ以上のセンサからセンサデータを受信することができる。実施例として、１つ以上のセンサは、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）、および／または他のセンサを含むことができる。センサデータは、自律車両の周辺環境内の物体の場所を記述する情報を含むことができる。

センサデータに加えて、知覚システムは、自律車両の周辺環境についての詳細な情報を提供する、マップデータを読み出す、または別様に取得することができる。マップデータは、異なる道路、道路区画、建物、または他のアイテムの識別および場所、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、または特定の道路内の他の車線の場所および方向）、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／またはコンピューティングシステム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。

本開示のある側面によると、知覚システムは、１つ以上のセンサから受信されるセンサデータおよび／またはマップデータに基づいて、自律車両に近接する１つ以上の物体を識別することができる。特に、いくつかの実装では、知覚システムは、物体毎に、そのような物体の現在の状態を記述する状態データを提供することができる。実施例として、物体毎の状態データは、物体の現在の場所（位置とも称される）、現在の速度（速力とも称される）、現在の加速度、現在の進行方向、現在の配向、サイズ／占有面積（例えば、境界多角形によって表されるような）、クラス（例えば、車両対歩行者対自転車）、および／または他の状態情報の推定値を記述することができる。

本開示のある側面によると、予測システムは、状態データを受信することができ、知覚システムによって識別される物体に関する１つ以上の将来の場所を予測することができる。例えば、種々の予測技法が、知覚システムによって識別される物体に関する１つ以上の将来の場所を予測するために使用されることができる。予測システムは、物体の予測された将来の場所を運動プランナに提供することができる。

運動プランナは、自律車両に関する提案された運動経路を記述する軌道を決定することができる。軌道は、少なくとも部分的に、知覚システムによって提供される状態データおよび／または物体に関する予測された１つ以上の将来の場所に基づいて、運動プランナによって決定されることができる。別の言い方をすれば、近接する物体の現在の場所についての情報および／または近接する物体の将来の場所についての予測を前提として、運動プランナは、それらの現在および／または将来の場所における物体に対して車両を（例えば、１つ以上の費用関数に基づいて）最良にナビゲートする、自律車両に関する軌道を決定することができる。運動プランナは、全ての静的および移動する物体を回避し、物理的限界および快適性の限界に関して計画車両運動を最適化しながら動的環境をナビゲートする軌道を決定することができる。

より具体的には、いくつかの実装では、運動プランナによって決定される軌道は、一連の所望の車両状態を含むことができる。いくつかの実装では、一連の所望の車両状態は、一連の異なる時点として決定される。車両状態は、例えば、複数の車両状態パラメータによって記述されることができる。車両状態パラメータは、限定ではないが、周辺環境内の所望の車両位置および配向、車両速力、加速度、および加速度の導関数を含むことができ、速力および加速度は、並進軸および角度軸の両方を指し得る。

いくつかの実装では、運動プランナはまた、車両制御精度のレベルを定義する１つ以上の公差値の制約セットを決定することができる。例えば、１つ以上の公差値は、軌道に対する自律車両に関する縦方向における許容される逸脱のレベルを定義する縦方向公差値および／または軌道に対する自律車両に関する側方方向における許容される逸脱のレベルを定義する側方公差値を含むことができる。

いくつかの実装では、制約セット内に提供される１つ以上の公差値は、少なくとも部分的に、自律車両の動作と関連付けられる現在のコンテキストに基づいて決定される。例えば、現在のコンテキストは、以下、すなわち、自律車両が現在動作している環境（例えば、都市街路、州間幹線道路、特定の地理的エリア（例えば、市、州、または同等物））、自律車両が現在従事している、または従事しようとしている操縦（例えば、交差点を通した運転、２つの車両の間の通過）、自律車両の現在の状態についての情報、自律車両に近接する車両または他の物体の現在または予測される将来の状態についての情報、または他の好適な情報、のうちの１つ以上のものを記述する情報を提供し得る。

自律車両の動作と関連付けられる現在のコンテキストに対する公差値を定義することによって、異なる公差値が、安全な動作のために必要とされる異なるレベルの制約または車両制御精度に基づいて提供されることができる。例えば、いかなる対面交通も伴わない交差点を通して進行する車両は、対面交通をナビゲートしながら同一の交差点を通して進行する車両と異なる公差値を有し得る。同様に、隣接する車線に交通を伴わない複数車線幹線道路に沿って進行する車両は、１つ以上の隣接する車線において車両に近接する交通を伴う複数車線幹線道路に沿って進行する車両と異なる公差値を有し得る。

公差値は、種々の様式で車両動作と関連付けられる現在のコンテキストから決定されることができる。例えば、自律性システムの運動プランナまたは他のコンポーネントは、軌道において規定されるような経時的な自律車両場所からの物体の相対的距離に基づいて、公差値を算出することができる。言い換えると、公差値は、物体からの最小距離を尊重する全ての候補軌道のセット内に留まるように自律車両を制約するために決定されることができる。別の実施例では、自律車両内の専用コンテキストコンポーネント（例えば、知覚システム、予測システム、または運動プランナ内のコンテキストコントローラ）は、現在のコンテキスト（例えば、自律車両が、マップデータと比較した車両の現在の場所に従って交差点内にある、または３つの物体が、自律車両の２０フィート以内に位置する、または自律車両に最近傍の物体が、Ｘ〜Ｙフィート離れている）と関連付けられる情報の特定のサブセットを記述するコンテキスト情報を生成することができる。所定の公差値が、ルックアップテーブルから取得される、または別様に専用コンテキストコンポーネントによって生成されるコンテキスト情報に基づいて決定されることができる。

本開示の別の側面によると、軌道および制約セットは、運動プランナから車両コントローラに提供されることができる。いくつかの実装では、車両コントローラは、他のコンピューティングシステムコンポーネント（例えば、知覚システム、予測システム、運動プランナ等）において利用可能であるものと同一のレベルの移動の所望の経路の周囲の環境および障害物についての情報を有していない場合がある、線形コントローラであり得る。それにもかかわらず、車両コントローラは、自律車両を軌道に適度に近接した状態に保つように機能することができる。所与の動作コンテキストにおいて要求される、軌道に近接する程度を厳密に記述する車両制御精度のレベルが、制約セット内の１つ以上の公差値によって定義されることができる。

より具体的には、車両コントローラは、自律車両の運動を制御し、制約セットによって識別される１つ以上の公差値内の軌道を辿るように構成されることができる。制約セットによって識別される縦方向公差値に関して、車両コントローラは、縦方向公差値内の軌道を辿るように自律車両の推進および制動のうちの１つ以上のものを制御することができる。制約セットによって識別される側方公差値に関して、車両コントローラは、側方公差値内の軌道を辿るように自律車両の操向を制御することができる。

いくつかの実装では、車両コントローラは、１つ以上のアクチュエータコマンド（例えば、少なくとも１つの側方車両アクチュエータコマンドおよび少なくとも１つの縦方向車両アクチュエータコマンド）を生成し、さらに、アクチュエータコマンドに従って１つ以上の車両アクチュエータを制御するように構成されることができる。車両アクチュエータは、例えば、操向アクチュエータ、制動アクチュエータ、および／または推進アクチュエータを含むことができる。いくつかの実装では、車両アクチュエータは、さらなる低レベル制御論理を含むことができる。例えば、付加的低レベル制御論理は、車両コントローラが操向モータを直接制御しない場合に、車両コントローラによって命令されるように所望の位置に操向ラックを保つように操向モータを制御するために有益であり得る。

いくつかの実装では、車両コントローラによって生成される車両アクチュエータコマンドは、少なくとも部分的に、公差パラメータ（例えば、縦方向公差パラメータおよび側方公差パラメータ）に基づくことができる。公差パラメータは、車両コントローラによって、少なくとも部分的に、公差値の制約セット、軌道、現在の車両状態、および／または追跡誤差に基づいて決定されることができる。いくつかの実装では、車両アクチュエータコマンドは、１つ以上の調節可能パラメータに基づいて決定されることができ、公差パラメータは、調節可能パラメータを改変するために使用される。例えば、いくつかの実装では、縦方向および／または側方公差パラメータは、所与の範囲（例えば、０〜１の範囲）内で変動し得るスカラ値であり得る。そのような実施例では、公差パラメータは、ある様式で車両コントローラ内にコントローラ調整を実装するために使用されることができ、それによって、公差パラメータは、調節可能パラメータの２つのセット（例えば、最小調節可能パラメータのセットおよび最大調節可能パラメータのセット）の間を補間する（例えば、線形に補間する）ために使用されることができる。

１つ以上の車両アクチュエータによるアクチュエータコマンドの実装は、自律車両に作用する力をもたらし得、これは、空力抵抗および摩擦等の他の力と併せて、車両状態の変化（例えば、現在の速力の変化等）を決定する。いくつかの実装では、自律車両の現在の状態を表す１つ以上の状態変数が、運動センサ（例えば、慣性測定ユニット（ＩＭＵ））または自律車両内の他のコンポーネントによって取得されることができる。１つ以上の状態変数は、軌道と関連付けられる所望の状態からの自律車両の逸脱を記述する追跡誤差を決定するために、所望の軌道に対して分析されることができる。

本開示の別の側面によると、いくつかの実装では、車両コントローラは、公差フィードバックを生成することができる。公差フィードバックは、制約セットによって識別される１つ以上の公差値内の軌道を辿るための車両コントローラの現在の能力を記述することができる。

いくつかの実装では、公差フィードバックは、少なくとも部分的に、追跡誤差チェックに基づいて生成されることができる。例えば、自律車両に関する現在の測定された追跡誤差は、予期されるコントローラ性能データからの予期される追跡誤差と比較されることができる。現在の測定された追跡誤差が、予期されるコントローラ性能データからの予期される追跡誤差と有意に異なる場合、コントローラ利得を選定することに対するモデルベースのアプローチは、あまり正確ではない場合がある。加えて、現在の測定された追跡誤差および／または予期される追跡誤差が、最小／最大限界に接近している場合、車両コントローラは、もはや制約セット満足を保証することができず、公差フィードバックにおいてそのように示すことができる。

いくつかの実装では、公差フィードバックは、加えて、または代替として、少なくとも部分的に、積極性限界チェックに基づいて生成されることができる。例えば、制約セットにおいて提供される公差値は、対応する最大レベル（例えば、所定の値）の積極性を有することができる。本最大レベルに到達し、本最大レベルが、依然として、制約セット満足を達成するために十分ではないとき、車両コントローラは、公差フィードバックにおいてそのように示すことができる。

本明細書に記述されるシステムおよび方法は、いくつかの技術的効果および利益を提供し得る。本明細書に記述されるように、自律性システムの車両コントローラ内に公差機能性を含むことによって、側方制御（例えば、操向）および／または縦方向制御（例えば、推進／制動）に関する異なる精度要件が、実装されることができる。本公差機能性は、少なくとも部分的に、軌道および１つ以上の公差値の制約セットの両方を運動プランナから車両コントローラに中継することによって提供されることができる。軌道は、自律車両に関する提案された運動経路を記述することができる一方、１つ以上の公差値の制約セットは、軌道に対する自律車両に関する（例えば、側方方向および／または縦方向における）許容される逸脱のレベルを定義することができる。これは、車両コントローラが、より精密な制御が要求されるときの、およびより快適な制御がより適切である動作コンテキストを判別することを可能にする。本強化された構成は、概して、車両コントローラの動作を改良し、したがって、より平滑かつより安全な方式で自律車両の全体的運動制御を強化することができる。

開示されるシステムおよび方法は、自律車両の自律性システム内の運動プランナの有効性を改良する付加的技術的効果および利益を提供することができる。より具体的には、制約セットによって識別される１つ以上の公差値内の軌道を辿るための車両コントローラの現在の能力を記述する公差フィードバックが、（例えば、車両コントローラにおいて）生成されることができる。本公差フィードバックは、次いで、運動プランナに提供されることができる。その結果、運動計画層は、車両コントローラの精度能力を認識することができ、これは、高い精度が要求される軌道を計画するための運動プランナの信頼性に影響を及ぼすであろう。自律性システムコンポーネントの間の本強化されたフィードバック協調は、運動プランナの動作を改良し、したがって、自律車両の一般的ナビゲーション機能を強化することができる。

開示されるシステムおよび方法は、提供される公差機能性内に柔軟性およびカスタマイズをもたらすことによって、付加的技術的効果および利益を提供することができる。所望の軌道からの車両状態の最大逸脱（例えば、追跡誤差）と、追跡誤差を拒絶するために適用される車両コマンドの積極性によって影響を受ける、乗車者快適性との間の良好なトレードオフを達成する様式で車両コントローラを設計および調整することは、困難であり得る。本明細書に記述されるような公差変動を提供することによって、公差値によって記述される精度のレベルは、異なる運転状況に関してカスタマイズされることができる。例えば、高い精度が、自律車両が複数の物体の間で、または交差点を通して操縦しているとき等の運転状況のために維持されることができる。逆に、より低い精度が、動作があまり制約されないときにもたらされることができ、それによって、自律車両の性能を人間乗車者にとってより自然な感覚にすることによって、乗車者の快適性のレベルを増加させる。

本明細書に記述されるシステムおよび方法はまた、結果として生じるコンピューティング技術の改良を提供し得る。特に、本開示は、コンピューティングシステムが、既存のコンピュータまたは制御システムを使用していてはこれまで取得不可能であった操縦で自律車両制御を実施することを可能にする技法を提供する。したがって、本開示は、自律車両コンピューティングシステムおよびこれが制御する自律車両の動作を改良する。

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、例示的自律車両１００のブロック図を描写する。自律車両１００は、人間の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である。自律車両１００は、地上ベースの自律車両（例えば、自動車、トラック、バス等）、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。

自律車両１００は、車両コンピューティングシステム１０２と、１つ以上のセンサ１０４と、１つ以上の車両制御装置１０６とを含む。車両コンピューティングシステム１０２は、自律車両１００を制御することを補助することができる。特に、車両コンピューティングシステム１０２は、１つ以上のセンサ１０４からセンサデータを受信し、センサ１０４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た適切な運動経路を生成することができる。車両コンピューティングシステム１０２は、運動経路に従って自律車両１００を動作させるように１つ以上の車両制御装置１０６を制御することができる。

図１に図示されるように、車両コンピューティングシステム１０２は、自律車両１００を制御することを補助する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。車両コンピューティングシステム１０２は、自律車両１００の動的周辺環境を知覚し、自律車両１００に関する提案された運動経路を記述する軌道を決定するように協働する、知覚システム１１０、予測システム１１２、および運動プランナ１１４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、加えて、１つ以上の車両制御装置１０６（例えば、ガス流（推進）、操向、制動等を制御するアクチュエータ）を制御し、軌道を辿るように自律車両１００の運動を実行するように構成される、車両コントローラ１１６を含むことができる。

特に、いくつかの実装では、知覚システム１１０は、自律車両１００に結合される、または別様にその中に含まれる、１つ以上のセンサ１０４からセンサデータを受信することができる。実施例として、１つ以上のセンサ１０４は、光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）システム１２２、無線検出および測距（ＲＡＤＡＲ）システム１２４、１つ以上のカメラ１２６（例えば、可視スペクトルカメラ、赤外線カメラ等）、および／または他のセンサを含むことができる。センサデータは、自律車両１００の周辺環境内の物体の場所を記述する情報を含むことができる。

一実施例として、ＬＩＤＡＲシステム１２２に関して、センサデータは、測距レーザを反射した物体に対応するいくつかの点の場所（例えば、ＬＩＤＡＲシステム１２２に対する３次元空間内）を含むことができる。例えば、ＬＩＤＡＲシステム１２２は、短いレーザパルスがセンサから物体に進行して戻るように進行するためにかかる飛行時間（ＴＯＦ）を測定し、既知の光速から距離を計算することによって、距離を測定することができる。

別の実施例として、ＲＡＤＡＲシステム１２４に関して、センサデータは、測距無線波を反射した物体に対応するいくつかの点の場所（例えば、ＲＡＤＡＲシステム１２４に対する３次元空間内）を含むことができる。例えば、ＲＡＤＡＲシステム１２４によって伝送される無線波（例えば、パルス化または連続）は、物体から反射し、ＲＡＤＡＲシステム１２４の受信機に戻り、物体の場所および速度についての情報を与えることができる。したがって、ＲＡＤＡＲシステム１２４は、物体の現在の速度についての有用な情報を提供することができる。

さらに別の実施例として、１つ以上のカメラ１２６に関して、種々の処理技法（例えば、運動から構造、立体照明、ステレオ三角測量、および／または他の技法等、例えば、範囲撮像技法）が、１つ以上のカメラ１２６によって捕捉される像内に描写される物体に対応するいくつかの点の場所（例えば、１つ以上のカメラ１２６に対する３次元空間内）を識別するために実施されることができる。他のセンサシステムも、物体に対応する点の場所を同様に識別することができる。

別の実施例として、１つ以上のセンサ１０４は、測位システム１２８を含むことができる。測位システム１２８は、自律車両１００の現在の位置を決定することができる。測位システム１２８は、自律車両１００の位置を分析するための任意のデバイスまたは回路であり得る。例えば、測位システム１２８は、慣性センサのうちの１つ以上のものを使用することによって、衛星測位システムを使用することによって、ＩＰアドレスに基づいて、三角測量および／またはネットワークアクセスポイントまたは他のネットワークコンポーネント（例えば、携帯電話中継塔、ＷｉＦｉアクセスポイント等）への近接性を使用することによって、および／または他の好適な技法を使用することによって位置を決定することができる。自律車両１００の位置は、車両コンピューティングシステム１０２の種々のシステムによって使用されることができる。

したがって、１つ以上のセンサ１０４は、自律車両１００の周辺環境内の物体に対応する点の場所（例えば、自律車両１００に対する３次元空間内）を記述する情報を含むセンサデータを収集するために使用されることができる。

センサデータに加えて、知覚システム１１０、予測システム１１２、および／または運動プランナ１１４は、自律車両１００の周辺環境についての詳細な情報を提供するマップデータ１３０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１３０は、異なる進行路（例えば、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進行路内の他の車線の場所および方向）、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／または車両コンピューティングシステム１０２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。

加えて、本開示のある側面によると、マップデータ１３０は、世界中の有意な数の公称経路を記述する情報を含むことができる。実施例として、いくつかの事例では、公称経路は、概して、１つ以上の車線（例えば、道路または他の進行路上の車線）に沿った車両進行の一般的パターンに対応することができる。例えば、車線を通した公称経路は、概して、そのような車線の中心線に対応することができる。

知覚システム１１０は、１つ以上のセンサ１０４から受信されたセンサデータおよび／またはマップデータ１３０に基づいて、自律車両１００に近接する１つ以上の物体を識別することができる。特に、いくつかの実装では、知覚システム１１０は、物体毎に、そのような物体の現在の状態を記述する状態データを決定することができる。実施例として、物体毎の状態データは、物体の現在の場所（位置とも称される）、現在の速度（速力とも称される）、現在の加速度、現在の進行方向、現在の配向、サイズ／占有面積（例えば、境界多角形または多面体等の境界形状によって表されるような）、クラス（例えば、車両対歩行者対自転車対その他）、ヨーレート、および／または他の状態情報の推定値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１１０は、いくつかの反復にわたって物体毎に状態データを決定することができる。特に、知覚システム１１０は、各反復において物体毎に状態データを更新することができる。したがって、知覚システム１１０は、経時的に自律車両１００に近接する物体（例えば、車両）を検出および追跡することができる。

予測システム１１２は、知覚システム１１０から状態データを受信し、そのような状態データに基づいて、物体毎の１つ以上の将来の場所を予測することができる。例えば、予測システム１１２は、各物体が次の５秒、１０秒、２０秒等以内に位置するであろう場所を予測することができる。一実施例として、物体が、その現在の速度に従って、その現在の軌道に従うことが予測されることができる。別の実施例として、他のより洗練された予測技法またはモデル化も、使用されることができる。

運動プランナ１１４は、自律車両１００に関する提案された運動経路を記述する軌道１３２を決定することができる。軌道１３２は、少なくとも部分的に、知覚システム１１０によって提供される状態データおよび／または予測システム１１２によって提供される物体に関する予測される１つ以上の将来の場所に基づいて、運動プランナ１１４によって決定されることができる。別の言い方をすれば、近接する物体の現在の場所についての情報および／または近接する物体の将来の場所についての予測を前提として、運動プランナ１１４は、それらの現在および／または将来の場所における物体に対して自律車両１００を（例えば、１つ以上の費用関数に基づいて）最良にナビゲートする、自律車両１００に関する軌道１３２を決定することができる。運動プランナ１１４は、全ての静的および移動する物体を回避し、物理および快適性の限界に関して計画車両運動を最適化しながら動的環境をナビゲートする軌道１３２を決定することができる。

より具体的には、いくつかの実装では、運動プランナ１１４によって決定される軌道１３２は、一連の所望の車両状態を含むことができる。いくつかの実装では、一連の所望の車両状態は、一連の異なる時点として決定される。車両状態は、例えば、複数の車両状態パラメータによって記述されることができる。車両状態パラメータは、限定ではないが、周辺環境内の所望の車両位置および配向、車両速力、加速度、および加速度の導関数を含むことができ、速力および加速度は、並進軸および角度軸の両方を指し得る。

いくつかの実装では、運動プランナは、軌道と関連付けられる総費用を最適化する（例えば、局所的に最適化する）軌道１３２を識別するために、最適化アルゴリズムを最適化に適用する最適化プランナを含むことができる。最適化問題の種々の好適な最適化アルゴリズムおよび定式化が、最適化問題と関連付けられる費用関数を最適化する軌道１３２を見出すために適用されることができる。

いくつかの実装では、運動プランナ１１４はまた、車両制御精度のレベルを定義する１つ以上の公差値の制約セット１３４を決定することができる。例えば、１つ以上の公差値は、軌道１３２に対する自律車両１００に関する縦方向における許容される逸脱のレベルを定義する縦方向公差値および／または軌道１３２に対する自律車両１００に関する側方方向における許容される逸脱のレベルを定義する側方公差値を含むことができる。

いくつかの実装では、制約セット１３４内に提供される１つ以上の公差値は、少なくとも部分的に、自律車両１００の動作と関連付けられる現在のコンテキストに基づいて決定される。例えば、現在のコンテキストは、以下、すなわち、自律車両１００が現在動作している環境（例えば、都市街路、州間幹線道路、特定の地理的エリア（例えば、市、州、または同等物））、自律車両１００が現在従事している、または従事しようとしている操縦（例えば、交差点を通した運転、２つの車両の間の通過）、自律車両１００の現在の状態についての情報、自律車両１００に近接する車両または他の物体の現在または予測される将来の状態についての情報、または他の好適な情報、のうちの１つ以上のものを記述する情報を提供し得る。

自律車両１００の動作と関連付けられる現在のコンテキストに対する公差値を定義することによって、制約セット１３４内の異なる公差値が、自律車両１００の安全な動作のために必要とされる異なるレベルの制約または車両制御精度に基づいて提供されることができる。例えば、いかなる対面交通も伴わない交差点を通して進行する車両は、対面交通をナビゲートしながら同一の交差点を通して進行する車両と異なる公差値を有し得る。同様に、隣接する車線に交通を伴わない複数車線幹線道路に沿って進行する車両は、１つ以上の隣接する車線において車両に近接する交通を伴う複数車線幹線道路に沿って進行する車両と異なる公差値を有し得る。

制約セット１３４内の公差値は、種々の様式で車両動作と関連付けられる現在のコンテキストから決定されることができる。例えば、車両コンピューティングシステム１０２の運動プランナ１１４または他のコンポーネントは、軌道１３２において規定されるような経時的な自律車両１００の場所からの物体の相対的距離に基づいて、公差値を算出することができる。言い換えると、制約セット１３４内の公差値は、近傍の物体からの最小距離を尊重する候補軌道のセット内に留まるように自律車両１００を制約するために決定されることができる。別の実施例では、自律車両１００内の専用コンテキストコンポーネント（例えば、知覚システム１１０、予測システム１１２、または運動プランナ１１４内のコンテキストコントローラ）は、現在のコンテキスト（例えば、自律車両が、マップデータと比較した車両の現在の場所に従って交差点内にある、または３つの物体が、自律車両の２０フィート以内に位置する、または自律車両に最近傍の物体が、Ｘ〜Ｙフィート離れている）と関連付けられる情報の特定のサブセットを記述するコンテキスト情報を生成することができる。所定の公差値が、車両コンピューティングシステム１０２のメモリ内に記憶されるルックアップテーブルから取得される、または別様に専用コンテキストコンポーネントによって生成されるコンテキスト情報に基づいて決定されることができる。

本開示の別の側面によると、軌道１３２および制約セット１３４は、運動プランナ１１４から車両コントローラ１１６に提供されることができる。いくつかの実装では、車両コントローラ１１６は、他のコンピューティングシステムコンポーネント（例えば、知覚システム１１０、予測システム１１２、運動プランナ１１４等）において利用可能であるものと同一のレベルの移動の所望の経路の周囲の環境および障害物についての情報を有していない場合がある、線形コントローラであり得る。それにもかかわらず、車両コントローラ１１６は、自律車両１００を軌道１３２に適度に近接した状態に保つように機能することができる。所与の動作コンテキストにおいて要求される、厳密に軌道１３２に近接する程度を記述する車両制御精度のレベルが、制約セット１３４内の１つ以上の公差値によって定義されることができる。

より具体的には、車両コントローラ１１６は、自律車両１００の運動を制御し、制約セット１３４によって識別される１つ以上の公差値内の軌道１３２を辿るように構成されることができる。制約セット１３４によって識別される縦方向公差値に関して、車両コントローラ１１６は、縦方向公差値内の軌道１３２を辿るように自律車両の推進および制動のうちの１つ以上のものを制御することができる。制約セット１３４によって識別される側方公差値に関して、車両コントローラ１１６は、側方公差値内の軌道１３２を辿るように自律車両１００の操向を制御することができる。

いくつかの実装では、車両コントローラ１１６は、１つ以上の車両アクチュエータコマンド１３６（例えば、少なくとも１つの側方車両アクチュエータコマンドおよび少なくとも１つの縦方向車両アクチュエータコマンド）を生成し、さらに、車両アクチュエータコマンド１３６に従って車両制御装置１０６内に提供される１つ以上の車両アクチュエータを制御するように構成されることができる。車両制御装置１０６内の車両アクチュエータは、例えば、操向アクチュエータ、制動アクチュエータ、および／または推進アクチュエータを含むことができる。いくつかの実装では、車両制御装置１０６内の車両アクチュエータは、さらなる低レベル制御論理を含むことができる。例えば、付加的低レベル制御論理は、車両コントローラ１１６が操向モータを直接制御しない場合に、車両コントローラ１１６によって命令されるように所望の位置に操向ラックを保つように操向モータを制御するために有益であり得る。

車両制御装置１０６内の１つ以上の車両アクチュエータによる車両アクチュエータコマンド１３６の実装は、自律車両１００に作用する力をもたらし得、これは、空力抵抗および摩擦等の他の力と併せて、車両状態の変化（例えば、現在の速力の変化等）を決定する。いくつかの実装では、自律車両の現在の状態を表す１つ以上の状態変数が、運動センサ（例えば、慣性測定ユニット（ＩＭＵ））または自律車両１００内の他のコンポーネントによって取得されることができる。１つ以上の状態変数は、本明細書に記述されるような制約セット１３４および／または車両アクチュエータコマンド１３６を決定するために、運動プランナ１１４および／または車両コントローラ１１６によって部分的に使用されることができる。

依然として図１を参照すると、いくつかの実装では、車両コントローラ１１６は、例えば、運動プランナ１１４に提供される公差フィードバック１３８を生成することができる。公差フィードバック１３８は、制約セット１３４によって識別される１つ以上の公差値内の軌道１３２を辿るための車両コントローラ１１６の現在の能力を記述することができる。車両コントローラ１１６に関するより具体的な詳細が、図２および３に関して提示される。

知覚システム１１０、予測システム１１２、運動プランナ１１４、および車両コントローラ１１６はそれぞれ、所望の機能性を提供するために利用されるコンピュータ論理を含むことができる。いくつかの実装では、知覚システム１１０、予測システム１１２、運動プランナ１１４、および車両コントローラ１１６はそれぞれ、汎用プロセッサを制御するハードウェア、ファームウェア、および／またはソフトウェアにおいて実装されることができる。例えば、いくつかの実装では、知覚システム１１０、予測システム１１２、運動プランナ１１４、および車両コントローラ１１６はそれぞれ、記憶デバイス上に記憶され、メモリにロードされ、１つ以上のプロセッサによって実行されるプログラムファイルを含む。他の実装では、知覚システム１１０、予測システム１１２、運動プランナ１１４、および車両コントローラ１１６はそれぞれ、ＲＡＭ、ハードディスク、または光学または磁気媒体等の有形コンピュータ可読記憶媒体内に記憶される、コンピュータ実行可能命令の１つ以上のセットを含む。

図２は、本開示の例示的実施形態による、例示的車両コントローラのブロック図を描写する。より具体的には、例示的車両コントローラ１１６は、公差パラメータジェネレータ２０２と、側方コントローラ２０４と、縦方向コントローラ２０６とを含むことができる。いくつかの実装では、車両コントローラ１１６によって生成される車両アクチュエータコマンド（例えば、図１の車両アクチュエータコマンド１３６）は、側方アクチュエータコマンド２１０および／または縦方向アクチュエータコマンド２１２を含むことができる。側方アクチュエータコマンド２１０は、自律車両の側方運動を変化させる操向アクチュエータを制御するように構成されることができる。縦方向アクチュエータコマンド２１２は、自律車両の縦方向運動を変化させる制動アクチュエータおよび／または推進アクチュエータを制御するように構成されることができる。側方コントローラ２０４および縦方向コントローラ２０６は、制御されるべき対応する運動（縦方向または側方）のコンテキストにおける所望の状態に対する車両の逸脱を計算するための制御論理を含有することができる。

車両アクチュエータコマンド（例えば、図１の車両アクチュエータコマンド１３６および／または図２の側方アクチュエータコマンド２１０および縦方向アクチュエータコマンド２１２）は、少なくとも部分的に、公差パラメータ（例えば、側方公差パラメータ２１４および縦方向公差パラメータ２１６）に基づくことができる。公差パラメータ２１４、２１６は、車両コントローラ１１６によって（例えば、公差パラメータジェネレータ２０２によって）、少なくとも部分的に、公差値の制約セット１３４、軌道１３２、車両状態２１８、および／または追跡誤差２２０に基づいて決定されることができる。車両状態２１８は、例えば、車両の現在の場所（位置とも称される）、現在の速度（速力とも称される）、現在の加速度、現在の進行方向、現在の配向、および／または他の状態情報を記述する１つ以上のパラメータに対応することができる。追跡誤差２２０は、例えば、現在の車両状態（例えば、１つ以上の測定された状態変数によって決定されるような）と軌道と関連付けられる所望の状態との間の差異に対応することができる。公差パラメータジェネレータ２０２はまた、図３に対してより詳細に議論されるように、公差フィードバック１３８を生成することができる。

いくつかの実装では、車両アクチュエータコマンド（例えば、図１の車両アクチュエータコマンド１３６および／または図２の側方アクチュエータコマンド２１０および縦方向アクチュエータコマンド２１２）は、１つ以上の調節可能パラメータに基づいて決定されることができ、公差パラメータ（例えば、側方公差パラメータ２１４および縦方向公差パラメータ２１６）は、調節可能パラメータを改変するために使用される。例えば、いくつかの実装では、側方公差パラメータ２１４および縦方向公差パラメータ２１６は、所与の範囲（例えば、０〜１の範囲）内で変動し得るスカラ値であり得る。そのような実施例では、公差パラメータ２１４、２１６は、ある様式で車両コントローラ１１６内にコントローラ調整を実施するために使用されることができ、それによって、公差パラメータ２１４、２１６は、調節可能パラメータの２つのセット（例えば、最小調節可能パラメータのセットおよび最大調節可能パラメータのセット）の間を補間する（例えば、線形に補間する）ために使用されることができる。

公差パラメータジェネレータ２０２、側方コントローラ２０４、および縦方向コントローラ２０６はそれぞれ、所望の機能性を提供するために利用されるコンピュータ論理を含むことができる。いくつかの実装では、公差パラメータジェネレータ２０２、側方コントローラ２０４、および縦方向コントローラ２０６はそれぞれ、汎用プロセッサを制御するハードウェア、ファームウェア、および／またはソフトウェアにおいて実装されることができる。例えば、いくつかの実装では、公差パラメータジェネレータ２０２、側方コントローラ２０４、および縦方向コントローラ２０６はそれぞれ、記憶デバイス上に記憶され、メモリにロードされ、１つ以上のプロセッサによって実行されるプログラムファイルを含む。他の実装では、公差パラメータジェネレータ２０２、側方コントローラ２０４、および縦方向コントローラ２０６はそれぞれ、ＲＡＭ、ハードディスク、または光学または磁気媒体等の有形コンピュータ可読記憶媒体内に記憶される、コンピュータ実行可能命令の１つ以上のセットを含む。

図３は、本開示の例示的実施形態による、例示的公差パラメータジェネレータのブロック図を提供する。より具体的には、例示的公差パラメータジェネレータ２０２は、データベースのコントローラ特性評価システム３０２と、コントローラ特性評価システムの反転３０４と、公差パラメータ限定システム３０６と、公差フィードバックジェネレータ３０８とを含むことができる。

いくつかの実装では、データベースのコントローラ特性評価システム３０２は、追跡誤差２２０、車両状態２１８、および軌道１３２を受信するように構成されるモデルを提供することができる。少なくとも部分的に、そのような変数に基づいて、データベースのコントローラ特性評価システム３０２は、予期されるコントローラ性能データ３１０を生成するように構成されることができる。予期されるコントローラ性能データ３１０は、例えば、コントローラ特性評価に従って超えられないであろう閾値逸脱量（例えば、側方および／または縦方向逸脱）の表現に対応することができる。例えば、閾値逸脱量のそのような表現は、それぞれ、車両状態２１８によって、および軌道１３２によって記述されるような現在および／または所望の車両状態を前提として、閾値逸脱量を下回ったままである確率として表されることができる。いくつかの実装では、データベースのコントローラ特性評価システム３０２によって提供されるモデルは、予期されるコントローラ性能データ３１０の対応する標識と合致する追跡誤差２２０および車両状態２１８の訓練データ実施例を含む、グラウンドトルスデータのセットを使用して訓練される機械学習モデルであり得る。

いくつかの実装では、コントローラ特性評価システムの反転３０４は、予期されるコントローラ性能データ３１０および公差値の制約セット１３４を受信するように構成されることができる。コントローラ特性評価システムの反転３０４は、所望の公差パラメータ３１２の値を出力するために、予期されるコントローラ性能データ３１０および制約セット１３４を使用することができる。コントローラ精度が制約セット１３４によって識別される精度レベル内（例えば、逸脱限界を超えない）であることを可能にする一方、また、コントローラ調整（例えば、図２の側方公差パラメータ２１４および縦方向公差パラメータ２１６を介した側方コントローラ２０４および縦方向コントローラ２０６の調整）が現在の制約セット１３４を前提として許容な限り快適であることを可能にするであろう公差パラメータの決定をもたらすであろう、コントローラ特性評価システムの反転３０４によって生成される所望の公差パラメータ３１２の出力値が、生成されることができる。

いくつかの実装では、公差パラメータ限定システム３０６は、側方および縦方向公差パラメータ２１４、２１６を取得するために、所望の公差パラメータ３１２の値に限界を適用することができる。側方および縦方向公差パラメータがスカラ値であるときの例示的実装では、公差パラメータ限定システム３０６を介して適用される限界は、公差パラメータ値のクランピング動作として、コントローラ（例えば、図２の側方コントローラ２０４および縦方向コントローラ２０６）によって許容可能なパラメータの範囲、すなわち、［０，１］に実装されることができる。いくつかの実装では、公差パラメータ限定システム３０６はまた、公差パラメータの出力を平滑化し、所望の公差パラメータ３１２への更新における雑音をフィルタ処理して除去し、および１つ以上の所定の時間長にわたってより積極的なコントローラ設定を維持するために、非対称レート限定を実装することができる。

公差フィードバックジェネレータ３０８は、制約セット１３４によって識別される１つ以上の公差値内の軌道１３２を辿るための車両コントローラの現在の能力を記述し得る、公差フィードバック１３８を生成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、公差フィードバック１３８は、側方および縦方向公差パラメータ２１４、２１６（公差パラメータ限定システム３０６によって限定されるような）、予期されるコントローラ性能データ３１０、追跡誤差２２０、および制約セット１３４に基づくことができる。

いくつかの実装では、公差フィードバックジェネレータ３０８によって生成される公差フィードバック１３８は、少なくとも部分的に、追跡誤差チェックに基づいて生成されることができる。例えば、自律車両に関する現在の測定された追跡誤差２２０が、予期されるコントローラ性能データ３１０からの予期される追跡誤差と比較されることができる。現在の測定された追跡誤差２２０が、予期されるコントローラ性能データ３１０からの予期される追跡誤差と有意に異なる場合、コントローラ利得を選定することに対するモデルベースのアプローチは、あまり正確ではない場合がある。加えて、現在の測定された追跡誤差２２０および／または予期される追跡誤差が、最小／最大限界に接近している場合、車両コントローラは、もはや制約セット満足を保証することができず、公差フィードバック１３８においてそのように示すことができる。

いくつかの実装では、公差フィードバックジェネレータ３０８によって生成される公差フィードバック１３８は、加えて、または代替として、少なくとも部分的に、積極性限界チェックに基づいて生成されることができる。例えば、制約セット１３４において提供される公差値は、対応する最大レベル（例えば、所定の値）の積極性を有することができる。本最大レベルに到達し、本最大レベルが、依然として、制約セット満足を達成するために十分ではないとき、車両コントローラは、公差フィードバック１３８においてそのように示すことができる。

データベースのコントローラ特性評価システム３０２、コントローラ特性評価システムの反転３０４、公差パラメータ限定システム３０６、および公差フィードバックジェネレータ３０８はそれぞれ、所望の機能性を提供するために利用されるコンピュータ論理を含むことができる。いくつかの実装では、データベースのコントローラ特性評価システム３０２、コントローラ特性評価システムの反転３０４、公差パラメータ限定システム３０６、および公差フィードバックジェネレータ３０８はそれぞれ、汎用プロセッサを制御するハードウェア、ファームウェア、および／またはソフトウェアにおいて実装されることができる。例えば、いくつかの実装では、データベースのコントローラ特性評価システム３０２、コントローラ特性評価システムの反転３０４、公差パラメータ限定システム３０６、および公差フィードバックジェネレータ３０８はそれぞれ、記憶デバイス上に記憶され、メモリにロードされ、１つ以上のプロセッサによって実行されるプログラムファイルを含むことができる。他の実装では、データベースのコントローラ特性評価システム３０２、コントローラ特性評価システムの反転３０４、公差パラメータ限定システム３０６、および公差フィードバックジェネレータ３０８はそれぞれ、ＲＡＭ、ハードディスク、または光学または磁気媒体等の有形コンピュータ可読記憶媒体内に記憶される、コンピュータ実行可能命令の１つ以上のセットを含む。

図４Ａおよび４Ｂは、本開示の例示的実施形態による、自律車両の動作と関連付けられる現在のコンテキストの第１の例示的側面を描写する。より具体的には、図４Ａおよび４Ｂは、第１の車線４０２と、第２の車線４０４と、第３の車線４０６と、第４の車線４０８とを含む、複数車線道路４００に沿ってナビゲートする自律車両の視覚実施例を描写する。第１の車線４０２および第２の車線４０４は、第１の方向における進行のためのものである一方、第３の車線４０６および第４の車線４０８は、概して、第１の方向と対向する第２の方向における進行のためのものである。

図４Ａでは、自律車両４１０は、第２の車線４０４内の軌道４１２に沿って現在進行している。現在のコンテキストが、隣接する進行車線（例えば、第１の進行車線４０２、第３の進行車線４０６、および／または第４の進行車線４０８）内に、または別様に自律車両４１０に近接する、いかなる他の車両または他の物体も存在していないという事実を示すデータを提供すると、公差値の制約セットは、軌道４１２に対する側方方向（例えば、左および右）における自律車両４１０のさらなる逸脱を適応させてもよい。公差値の制約セットによって定義されるさらなる量の逸脱は、図４Ａに描写される現在のコンテキストを前提として許容可能であるとき、自律車両４１０に関するより平滑な制御およびさらなるレベルの乗車者快適性を適応させてもよい。

図４Ｂでは、側方方向における許容される逸脱量は、自律車両４１０が図４Ａに描写されるような同一の軌道４１２に沿ってであるが、異なる現在のコンテキスト内で進行しているとき、図４Ａと非常に異なり得る。例えば、図４Ｂに描写される現在のコンテキストは、第１の車線４０２内で進行する第１の車両４１４および第３の車線４０６内で進行する第２の車両４１６を示すデータによって記述され得る。そのようなデータによって定義される現在のコンテキストは、軌道４１２に対する側方方向（例えば、左および右）における自律車両４１０に関するはるかに低いレベルの許容される逸脱を要求する公差値の制約セットをもたらし得る。側方方向におけるより低いレベルの許容される逸脱が、一時的により厳しい制御をもたらし得るが、自律車両４１０は、第１および第２の車両４１４と４１６との間の軌道４１２に沿った安全なナビゲーションをより良好に確実にすることができる。

図５Ａおよび５Ｂは、本開示の例示的実施形態による、自律車両の動作と関連付けられる現在のコンテキストの第２の例示的側面を描写する。より具体的には、図５Ａおよび５Ｂは、第１の車線５０２と、第２の車線５０４と、第３の車線５０６と、第４の車線５０８とを含む、交差点５００の視覚実施例を描写する。第１の車線５０２は、第１の方向における進行のためのものである一方、第２の車線５０４は、概して、第１の方向と対向する第２の方向における進行のためのものである。第３の車線５０６は、第３の方向における進行のためのものである一方、第４の車線５０８は、概して、第３の方向と対向する第４の方向における進行のためのものである。図５Ａおよび５Ｂの特定の実施例では、第１および第２の車線５０２、５０４の第１および第２の方向は、第３および第４の車線５０６、５０８の第３および第４の方向に略垂直である。

図５Ａでは、自律車両５１０は、交差点５００を通して第１の車線５０２内の軌道５１２に沿って現在進行している。現在のコンテキストが、交差点５００内に、または別様に自律車両５１０に近接する、いかなる他の車両または他の物体も存在していないという事実を示すデータを提供すると、公差値の制約セットは、軌道５１２に対する縦方向（例えば、前および後）における自律車両５１０のさらなる逸脱を適応させてもよい。公差値の制約セットによって定義されるさらなる量の逸脱（例えば、交差点５００を通した減速または加速）は、図５Ａに描写される現在のコンテキストを前提として許容可能であるとき、自律車両５１０に関するより平滑な制御およびさらなるレベルの乗車者快適性を適応させてもよい。

図５Ｂでは、縦方向における許容される逸脱量は、自律車両５１０が図５Ａに描写されるような同一の軌道５１２に沿ってであるが、異なる現在のコンテキスト内で進行しているとき、図５Ａのものと非常に異なり得る。例えば、図５Ｂに描写される現在のコンテキストは、交差点５００を通した自律車両５１０のナビゲーションに関する軌道５１２と関連付けられるものと近接する時間および／または場所における交差点５００を通して第３の車線５０６において進行する車両５１４を示すデータによって記述され得る。そのようなデータによって定義される現在のコンテキストは、軌道５１２に対する縦方向における自律車両５１０に関するはるかに低いレベルの許容される逸脱を要求する公差値の制約セットをもたらし得る。縦方向におけるより低いレベルの許容される逸脱が、一時的により厳しい制御をもたらし得るが、自律車両５１０は、例えば、自律車両５１０が車両５１４がナビゲートする前に交差点５００を通してナビゲートし得るように、自律車両５１０が交差点５００を通して進行しながら有意に減速しないことを確実にすることによって、車両５１４に対する軌道５１２に沿った安全なナビゲーションをより良好に確実にすることができる。

図６は、本開示の例示的側面による、自律車両の運動を制御するための方法６００のフローチャート図を提供する。方法６００の１つ以上の部分は、例えば、図１の車両コンピューティングシステム１０２または図８のコンピューティングシステム８１０および／または８３０等の１つ以上のコンピューティングシステムまたはデバイスによって実装されることができる。

６０２において、コンピューティングシステム内の１つ以上のコンピューティングデバイスは、自律車両に関する提案された運動経路を記述する軌道を決定する、または別様に取得することができる。いくつかの実装では、軌道は、運動プランナによって決定され、車両コントローラに中継される。例えば、図１は、軌道１３２が運動プランナ１１４によって決定され、車両コントローラ１１６によって取得される様子を記述する。

６０４において、コンピューティングシステム内の１つ以上のコンピューティングデバイスは、６０２において決定／取得される軌道に対する自律車両に関する許容される逸脱のレベルを定義する１つ以上の公差値の制約セットを決定する、または別様に取得することができる。いくつかの実装では、６０４において決定／取得される１つ以上の公差値は、６０２において決定／取得される軌道に対する自律車両に関する縦方向における許容される逸脱のレベルを定義する縦方向公差値および／または６０２において決定／取得される軌道に対する自律車両に関する側方方向における許容される逸脱のレベルを定義する側方公差値を含むことができる。いくつかの実装では、公差値の制約セットは、運動プランナによって決定され、車両コントローラに中継される。例えば、図１は、制約セット１３４が運動プランナ１１４によって決定され、続けて、車両コントローラ１１６によって取得される様子を記述する。

より具体的には、いくつかの実装では、６０４において決定／取得される公差値の制約セットは、自律車両の動作と関連付けられる現在のコンテキストに基づいて決定されることができる。例えば、現在のコンテキストは、自律車両が現在動作している環境、自律車両が現在従事している、または従事しようとしている操縦、自律車両の現在の状態、または自律車両に近接する物体の現在または予測される将来の状態のうちの１つ以上のものを記述する情報を提供することができる。いくつかの実装では、６０４において決定／取得される１つ以上の公差値の制約セットは、軌道において規定されるような経時的な自律車両の場所からの物体の相対的距離に基づいて決定されることができる。いくつかの実装では、６０４において決定／取得される１つ以上の公差値の制約セットは、自律車両内に提供される専用コンテキストコントローラによって生成される現在のコンテキスト情報に基づいて、ルックアップテーブルから所定の公差値を取得することによって決定されることができる。

６０６において、コンピューティングシステム内の１つ以上のコンピューティングデバイスは、少なくとも部分的に、６０４において決定／取得される公差値の制約セットに基づいて、１つ以上の車両アクチュエータコマンドを生成することができる。例えば、６０６において生成される車両アクチュエータコマンドは、自律車両内の推進アクチュエータおよび／または制動アクチュエータを制御するための縦方向アクチュエータコマンドを含むことができる。６０６において生成される車両アクチュエータコマンドはまた、自律車両内の操向アクチュエータを制御するための側方アクチュエータコマンドを含むことができる。いくつかの実装では、６０６において生成される１つ以上の車両アクチュエータコマンドは、１つ以上の調節可能パラメータに基づいて決定されることができる。公差パラメータは、図７により具体的に記述されるように生成され、車両アクチュエータコマンドと関連付けられる調節可能パラメータを改変するために使用されることができる。

６０８において、コンピューティングシステム内の１つ以上のコンピューティングデバイスは、自律車両が、６０４において決定／取得される１つ以上の公差値に従って６０２において決定／取得される軌道を辿るように、６０６において生成される車両アクチュエータコマンドに従って自律車両の運動を制御することができる。

６１０において、コンピューティングシステム内の１つ以上のコンピューティングデバイスは、６０４において決定／取得される制約セット内の１つ以上の公差値に従って、６０２において決定／取得される軌道を辿るための車両コントローラの現在の能力を記述する公差フィードバックを生成することができる。いくつかの実装では、公差フィードバックは、少なくとも部分的に、自律車両に関する現在の測定された追跡誤差を予期される追跡誤差と比較する追跡誤差チェックから６１０において生成されることができる。いくつかの実装では、公差フィードバックは、少なくとも部分的に、１つ以上の公差値を１つ以上の所定の限界値と比較する積極性限界チェックから６１０において生成されることができる。

図７は、本開示の例示的側面による、車両アクチュエータコマンドを生成するための方法のフローチャート図を提供する。方法７００の１つ以上の部分は、例えば、図１の車両コンピューティングシステム１０２または図８のコンピューティングシステム８１０および／または８３０等の１つ以上のコンピューティングシステムまたはデバイスによって実装されることができる。そのような車両アクチュエータコマンドの生成と関連付けられるより具体的な側面もまた、図２および３に関して理解されることができる。

７０２において、コンピューティングシステム内の１つ以上のコンピューティングデバイスは、自律車両の現在の状態を表す１つ以上の状態変数を決定する、または別様に取得することができる。７０２において決定／取得される状態変数は、例えば、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）または自律車両内に提供される他の運動センサによって取得されることができる。

７０４において、コンピューティングシステム内の１つ以上のコンピューティングデバイスは、少なくとも部分的に、７０２において決定／取得される１つ以上の状態変数に基づいて、追跡誤差を決定する、または別様に取得することができる。７０４において決定／取得される追跡誤差は、現在の軌道（例えば、図６の６０２において決定／取得される軌道）と関連付けられる所望の状態からの自律車両の逸脱を記述することができる。

７０６において、コンピューティングシステム内の１つ以上のコンピューティングデバイスは、少なくとも部分的に、軌道、公差値の制約セット、現在の車両状態、および／または追跡誤差に基づいて、１つ以上の公差パラメータを生成することができる。いくつかの実装では、７０６において生成される１つ以上の公差パラメータは、縦方向公差パラメータおよび／または側方公差パラメータを含むことができる。７０６において生成される公差パラメータは、時として、所与の範囲（例えば、０〜１の範囲）内で変動し得るスカラ値であり得る。

７０８において、コンピューティングシステム内の１つ以上のコンピューティングデバイスは、７０６において生成される１つ以上の公差パラメータに基づいて、１つ以上の車両アクチュエータコマンド（例えば、図６の６０６において生成される車両アクチュエータコマンド）を決定するために使用される、または別様にそれと関連付けられる、調節可能パラメータの値を改変することができる。７０６において生成される公差パラメータは、したがって、ある様式で７０８においてコントローラ調整を実装するために使用されることができ、それによって、７０６において生成される公差パラメータは、調節可能パラメータの２つのセット（例えば、最小調節可能パラメータのセットおよび最大調節可能パラメータのセット）の間を補間するために使用される。

図６および７は、それぞれ、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ステップを描写するが、本開示の方法は、特に図示される順序または配列に限定されない。方法６００および７００の種々のステップは、本開示の範囲から逸脱することなく、種々の方法で省略される、再配列される、組み合わせられる、および／または適合されることができる。

図８は、本開示の例示的実施形態による、例示的システムコンポーネントのブロック図を提供する。より具体的には、図８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８００のブロック図を提供する。コンピューティングシステム８００は、自律車両と関連付けられる車両コンピューティングシステム８１０と、遠隔コンピューティングシステム８３０とを含むことができる。車両コンピューティングシステム８１０および遠隔コンピューティングシステム８３０は、ネットワーク８５０を経由して通信可能に結合されることができる。

自律車両と関連付けられる車両コンピューティングシステム８１０は、いくつかの実施例では、図１を参照して記述されるように、自律車両１００と関連付けられる車両コンピューティングシステム１０２に対応することができる。車両コンピューティングシステム８１０は、それぞれ、１つ以上のプロセッサ８１２と、少なくとも１つのメモリ８１３とを含む、１つ以上の明確に異なる物理コンピューティングデバイス８１１を含むことができる。１つ以上のプロセッサ８１２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、ＣＰＵ、ＧＰＵ、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８１３は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリデバイス、磁気ディスク等、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８１３は、データ８１４および車両コンピューティングシステム８１０に動作を実施させるようにプロセッサ８１２によって実行される命令８１５を記憶することができる。命令８１５は、任意の好適なプログラミング言語において書き込まれる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８１５は、プロセッサ８１２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、メモリ８１３は、１つ以上のプロセッサ８１２によって実行されると、１つ以上のプロセッサ８１２に、例えば、図６の動作６０２−６１０および／または図７の動作７０２−７０８を含む、本明細書に記述される動作および／または機能のうちのいずれかを実施させる、命令８１５を記憶することができる。車両コンピューティングシステム８１０はまた、車両コンピューティングシステム８１０から遠隔に位置するシステムまたはデバイスを含む、１つ以上のシステムまたはデバイスと通信するために使用される、ネットワークインターフェース８１６を含むことができる。ネットワークインターフェース８１６は、１つ以上のネットワーク（例えば、ネットワーク８５０）と通信するための任意の回路、コンポーネント、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、ネットワークインターフェース８１６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。

遠隔コンピューティングシステム８３０は、例えば、図１の自律車両１００を含む車両の車隊を介して１つ以上の車両サービスを複数のユーザに提供するエンティティ（例えば、サービスプロバイダ）と関連付けられる動作コンピューティングシステムに対応することができる。車両サービスは、輸送サービス（例えば、ライドシェアサービス）、宅配サービス、配送サービス、および／または他のタイプのサービスを含むことができる。車両サービスは、乗車者および、限定ではないが、食料、動物、貨物、購入商品等のアイテムを輸送および／または送達することができる。遠隔コンピューティングシステム８３０は、それぞれ、１つ以上のプロセッサ８３２と、少なくとも１つのメモリ８３３とを含む、１つ以上の明確に異なる物理コンピューティングデバイス８３１を含むことができる。１つ以上のプロセッサ８３２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、ＣＰＵ、ＧＰＵ、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８３３は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリデバイス、磁気ディスク等、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８３３は、データ８３４と、動作コンピューティングシステム８３０に動作を実施させるようにプロセッサ８３２によって実行される命令８３５とを記憶することができる。命令８３５は、任意の好適なプログラミング言語において書き込まれる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８３５は、プロセッサ８３２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、メモリ８３３は、１つ以上のプロセッサ８３２によって実行されると、１つ以上のプロセッサ８３２に、本明細書に記述される動作および／または機能のうちのいずれか、例えば、図６の動作６０２−６１０および／または図７の動作７０２−７０８のうちの１つ以上のものを実施させる、命令８３５を記憶することができる。動作コンピューティングシステム８３０はまた、遠隔コンピューティングシステム８３０から遠隔に位置するシステムまたはデバイスを含む、１つ以上のシステムまたはデバイスと通信するために使用される、ネットワークインターフェース８３６を含むことができる。ネットワークインターフェース８３６は、１つ以上のネットワーク（例えば、ネットワーク８５０）と通信するための任意の回路、コンポーネント、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、ネットワークインターフェース８３６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８５０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／またはそれら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８５０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ネットワークインターフェースを介して遂行されることができる。

図８は、本開示を実装するために使用され得る一例示的システム８００を図示する。他のコンピューティングシステムも、同様に使用されることができる。加えて、コンピューティングシステム８１０および／または８３０のうちの１つに含まれるものとして図示および／または議論されるコンポーネントは、代わりに、コンピューティングシステム８１０および／または８３０のうちの別のものに含まれることができる。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。

本明細書に議論される技術は、サーバ、データベース、ソフトウェアアプリケーション、および他のコンピュータベースのシステム、およびそのようなシステムに、およびそのようなシステムからとられるアクションおよび送信される情報に言及する。コンピュータベースのシステムの本質的な柔軟性は、コンポーネントの間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。例えば、本明細書に議論されるプロセスは、単一のデバイスまたはコンポーネントまたは組み合わせて機能する複数のデバイスまたはコンポーネントを使用して実装されることができる。データベースおよびアプリケーションは、単一のシステム上で実装される、または複数のシステムを横断して分散されることができる。分散されたコンポーネントは、連続的に、または並行して動作することができる。

本主題は、その種々の具体的な例示的実施形態に関して詳細に記述されたが、各実施例は、本開示の限定ではなく、解説として提供される。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することができる。故に、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。例えば、１つの実施形態の一部として例証または記述される特徴は、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、本開示は、そのような改変、変形例、および均等物を網羅することを意図している。

本開示の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、以下の記述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、本開示の例示的実施形態を図示し、記述とともに、関連する原理を解説する役割を果たす。
例えば、本願は以下の項目を提供する。
（項目１）
車両コントローラであって、上記車両コントローラは、回路を備え、上記回路は、
自律車両に関する提案された運動経路を記述する軌道を取得することと、
上記軌道に対する上記自律車両に関する許容される逸脱のレベルを定義する１つ以上の公差値を取得することであって、上記１つ以上の公差値は、上記自律車両の動作と関連付けられる現在のコンテキストに基づいて決定される、ことと、
少なくとも部分的に、上記公差値に基づいて、１つ以上の車両アクチュエータコマンドを生成することであって、上記１つ以上の車両アクチュエータコマンドは、上記自律車両の運動を制御し、上記１つ以上の公差値内の上記軌道を辿るように構成される、ことと
を行うように構成される、車両コントローラ。
（項目２）
１つ以上の公差値は、上記軌道に対する上記自律車両に関する縦方向における許容される逸脱のレベルを定義する縦方向公差値と、上記軌道に対する上記自律車両に関する側方方向における許容される逸脱のレベルを定義する側方公差値とを含む、項目１に記載の車両コントローラ。
（項目３）
上記現在のコンテキストは、上記自律車両が現在動作している環境、上記自律車両が現在従事しているかまたは従事しようとしている操縦、上記自律車両の現在の状態、または、上記自律車両に近接する物体の現在または予測される将来の状態のうちの１つ以上のものを記述する情報を提供する、上記項目のいずれかに記載の車両コントローラ。
（項目４）
上記回路はさらに、上記車両コントローラの現在の能力を記述する公差フィードバックを生成し、上記１つ以上の公差値に従って上記軌道を辿るように構成される、上記項目のいずれかに記載の車両コントローラ。
（項目５）
上記公差フィードバックは、少なくとも部分的に、上記自律車両に関する現在の測定された追跡誤差を予期される追跡誤差と比較する追跡誤差チェックから生成される、上記項目のいずれかに記載の車両コントローラ。
（項目６）
上記公差フィードバックは、少なくとも部分的に、上記１つ以上の公差値を１つ以上の所定の限界値と比較する積極性限界チェックから生成される、上記項目のいずれかに記載の車両コントローラ。
（項目７）
上記１つ以上の車両アクチュエータコマンドは、１つ以上の調節可能パラメータに基づいて決定され、
上記回路はさらに、上記調節可能パラメータを改変するために使用される１つ以上の公差パラメータを生成するように構成される、
上記項目のいずれかに記載の車両コントローラ。
（項目８）
上記回路はさらに、超えられないであろう閾値逸脱量を記述する予期されるコントローラ性能データを生成するように構成され、
上記１つ以上の公差パラメータは、少なくとも部分的に、上記予期されるコントローラ性能データに基づいて生成される、
上記項目のいずれかに記載の車両コントローラ。
（項目９）
上記回路はさらに、公差パラメータ限界を上記１つ以上の公差パラメータに適用し、上記公差パラメータの出力を平滑化するように構成される、上記項目のいずれかに記載の車両コントローラ。
（項目１０）
自律車両であって、
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と、
上記コンピューティングシステムによって実装される車両コントローラであって、上記車両コントローラは、
上記自律車両に関する提案された運動経路を記述する軌道および車両制御精度のレベルを定義する１つ以上の公差値の制約セットを取得することと、
少なくとも部分的に、上記１つ以上の公差値の制約セットに基づいて、縦方向アクチュエータコマンドおよび側方アクチュエータコマンドを生成することと
を行うように構成される、車両コントローラと、
１つ以上のアクチュエータであって、上記１つ以上のアクチュエータは、上記縦方向アクチュエータコマンドおよび上記側方アクチュエータコマンドを受信し、上記自律車両の運動を制御し、上記１つ以上の公差値の制約セットによって定義された上記車両制御精度のレベルに従って上記軌道を辿るように構成される、１つ以上のアクチュエータと
を備える、自律車両。
（項目１１）
上記コンピューティングシステムによって実装される運動プランナをさらに備え、上記運動プランナは、上記自律車両に関する提案された運動経路を記述する軌道を生成するように構成され、上記運動プランナは、上記１つ以上の公差値の制約セットを生成するように構成される、上記項目のいずれかに記載の自律車両。
（項目１２）
上記運動プランナは、上記軌道において規定されるような経時的な上記自律車両の場所からの物体の相対的距離に基づいて、上記１つ以上の公差値の制約セットを生成するように構成される、上記項目のいずれかに記載の自律車両。
（項目１３）
上記運動プランナは、上記自律車両内に提供される専用コンテキストコントローラによって生成されるコンテキスト情報に基づいて、ルックアップテーブルから所定の公差値を取得することによって、上記１つ以上の公差値の制約セットを生成するように構成される、上記項目のいずれかに記載の自律車両。
（項目１４）
上記車両コントローラはさらに、上記車両コントローラの現在の能力を記述する公差フィードバックを決定し、上記１つ以上の公差値内の上記軌道を辿り、上記公差フィードバックを上記運動プランナに提供するように構成される、上記項目のいずれかに記載の自律車両。
（項目１５）
上記少なくとも１つの側方車両アクチュエータコマンドおよび上記少なくとも１つの縦方向車両アクチュエータコマンドは、それぞれ、１つ以上の調節可能パラメータに基づいて決定され、
上記車両コントローラはさらに、上記少なくとも１つの側方車両アクチュエータコマンドおよび上記少なくとも１つの縦方向車両アクチュエータコマンドを決定するために使用される上記調節可能パラメータの値を改変するために使用される縦方向公差パラメータおよび側方公差パラメータを生成するように構成される、
上記項目のいずれかに記載の自律車両。
（項目１６）
上記車両コントローラは、少なくとも部分的に、上記縦方向アクチュエータコマンドおよび上記側方アクチュエータコマンドを生成するために使用される１つ以上の公差パラメータを生成するように構成される公差パラメータジェネレータを備え、上記公差パラメータジェネレータは、
超えられないであろう閾値逸脱量を記述する予期されるコントローラ性能データを生成するように構成されるデータベースのコントローラ特性評価システムと、
上記予期されるコントローラ性能データを受信し、少なくとも部分的に、上記予期されるコントローラ性能データに基づいて、上記１つ以上の公差パラメータを生成するコントローラ特性評価システムの反転と
を備える、上記項目のいずれかに記載の自律車両。
（項目１７）
上記公差パラメータジェネレータはさらに、上記１つ以上の公差パラメータの出力を平滑化するために、非対称レート制限を実装する公差パラメータ限定システムを備える、上記項目のいずれかに記載の自律車両。
（項目１８）
自律車両の運動を制御するための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、上記自律車両に関する提案された運動経路を記述する軌道を取得することと、
上記コンピューティングシステムによって、車両制御精度のレベルを定義する１つ以上の公差値の制約セットを取得することと、
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、上記制約セットの１つ以上の公差値に基づいて、１つ以上の車両アクチュエータコマンドを生成することと、
上記自律車両が上記制約セットによって識別される上記１つ以上の公差値内の上記軌道を辿るように、上記１つ以上の車両アクチュエータコマンドに従って上記自律車両の運動を制御することと
を含む、方法。
（項目１９）
上記コンピューティングシステムによって、上記自律車両の現在の状態を表す１つ以上の状態変数を取得することと、
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つ以上の状態変数および上記軌道に基づいて、上記軌道と関連付けられる所望の状態からの上記自律車両の逸脱を記述する追跡誤差を決定することと
をさらに含み、
車両制御精度のレベルを定義する１つ以上の公差値の制約セットは、少なくとも部分的に、上記１つ以上の状態変数および上記追跡誤差から決定される、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２０）
上記１つ以上の公差値は、上記軌道に対する上記自律車両に関する縦方向における許容される逸脱のレベルを定義する縦方向公差値と、上記軌道に対する上記自律車両に関する側方方向における許容される逸脱のレベルを定義する側方公差値とを含み、
上記１つ以上の車両アクチュエータコマンドは、上記縦方向公差値内の上記軌道を辿るために上記自律車両を制御するための縦方向アクチュエータコマンドと、上記側方公差値内の上記軌道を辿るために上記自律車両を制御するための側方アクチュエータコマンドとを含む、
上記項目のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。

Claims (20)

1. 車両コントローラであって、前記車両コントローラは、回路を備え、前記回路は、
   自律車両に関する提案された運動経路を記述する軌道を取得することと、
   前記軌道に対する前記自律車両に関する許容される逸脱のレベルを定義する１つ以上の公差値を取得することであって、前記１つ以上の公差値は、前記自律車両の動作と関連付けられる現在のコンテキストに基づいて決定される、ことと、
   少なくとも部分的に、前記公差値に基づいて、１つ以上の車両アクチュエータコマンドを生成することであって、前記１つ以上の車両アクチュエータコマンドは、前記自律車両の運動を制御し、前記１つ以上の公差値内の前記軌道を辿るように構成される、ことと
   を行うように構成される、車両コントローラ。
2. １つ以上の公差値は、前記軌道に対する前記自律車両に関する縦方向における許容される逸脱のレベルを定義する縦方向公差値と、前記軌道に対する前記自律車両に関する側方方向における許容される逸脱のレベルを定義する側方公差値とを含む、請求項１に記載の車両コントローラ。
3. 前記現在のコンテキストは、前記自律車両が現在動作している環境、前記自律車両が現在従事しているかまたは従事しようとしている操縦、前記自律車両の現在の状態、または、前記自律車両に近接する物体の現在または予測される将来の状態のうちの１つ以上のものを記述する情報を提供する、前記請求項のいずれかに記載の車両コントローラ。
4. 前記回路はさらに、前記車両コントローラの現在の能力を記述する公差フィードバックを生成し、前記１つ以上の公差値に従って前記軌道を辿るように構成される、前記請求項のいずれかに記載の車両コントローラ。
5. 前記公差フィードバックは、少なくとも部分的に、前記自律車両に関する現在の測定された追跡誤差を予期される追跡誤差と比較する追跡誤差チェックから生成される、前記請求項のいずれかに記載の車両コントローラ。
6. 前記公差フィードバックは、少なくとも部分的に、前記１つ以上の公差値を１つ以上の所定の限界値と比較する積極性限界チェックから生成される、前記請求項のいずれかに記載の車両コントローラ。
7. 前記１つ以上の車両アクチュエータコマンドは、１つ以上の調節可能パラメータに基づいて決定され、
   前記回路はさらに、前記調節可能パラメータを改変するために使用される１つ以上の公差パラメータを生成するように構成される、
   前記請求項のいずれかに記載の車両コントローラ。
8. 前記回路はさらに、超えられないであろう閾値逸脱量を記述する予期されるコントローラ性能データを生成するように構成され、
   前記１つ以上の公差パラメータは、少なくとも部分的に、前記予期されるコントローラ性能データに基づいて生成される、
   前記請求項のいずれかに記載の車両コントローラ。
9. 前記回路はさらに、公差パラメータ限界を前記１つ以上の公差パラメータに適用し、前記公差パラメータの出力を平滑化するように構成される、前記請求項のいずれかに記載の車両コントローラ。
10. 自律車両であって、
    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と、
    前記コンピューティングシステムによって実装される車両コントローラであって、前記車両コントローラは、
    前記自律車両に関する提案された運動経路を記述する軌道および車両制御精度のレベルを定義する１つ以上の公差値の制約セットを取得することと、
    少なくとも部分的に、前記１つ以上の公差値の制約セットに基づいて、縦方向アクチュエータコマンドおよび側方アクチュエータコマンドを生成することと
    を行うように構成される、車両コントローラと、
    １つ以上のアクチュエータであって、前記１つ以上のアクチュエータは、前記縦方向アクチュエータコマンドおよび前記側方アクチュエータコマンドを受信し、前記自律車両の運動を制御し、前記１つ以上の公差値の制約セットによって定義された前記車両制御精度のレベルに従って前記軌道を辿るように構成される、１つ以上のアクチュエータと
    を備える、自律車両。
11. 前記コンピューティングシステムによって実装される運動プランナをさらに備え、前記運動プランナは、前記自律車両に関する提案された運動経路を記述する軌道を生成するように構成され、前記運動プランナは、前記１つ以上の公差値の制約セットを生成するように構成される、前記請求項のいずれかに記載の自律車両。
12. 前記運動プランナは、前記軌道において規定されるような経時的な前記自律車両の場所からの物体の相対的距離に基づいて、前記１つ以上の公差値の制約セットを生成するように構成される、前記請求項のいずれかに記載の自律車両。
13. 前記運動プランナは、前記自律車両内に提供される専用コンテキストコントローラによって生成されるコンテキスト情報に基づいて、ルックアップテーブルから所定の公差値を取得することによって、前記１つ以上の公差値の制約セットを生成するように構成される、前記請求項のいずれかに記載の自律車両。
14. 前記車両コントローラはさらに、前記車両コントローラの現在の能力を記述する公差フィードバックを決定し、前記１つ以上の公差値内の前記軌道を辿り、前記公差フィードバックを前記運動プランナに提供するように構成される、前記請求項のいずれかに記載の自律車両。
15. 前記少なくとも１つの側方車両アクチュエータコマンドおよび前記少なくとも１つの縦方向車両アクチュエータコマンドは、それぞれ、１つ以上の調節可能パラメータに基づいて決定され、
    前記車両コントローラはさらに、前記少なくとも１つの側方車両アクチュエータコマンドおよび前記少なくとも１つの縦方向車両アクチュエータコマンドを決定するために使用される前記調節可能パラメータの値を改変するために使用される縦方向公差パラメータおよび側方公差パラメータを生成するように構成される、
    前記請求項のいずれかに記載の自律車両。
16. 前記車両コントローラは、少なくとも部分的に、前記縦方向アクチュエータコマンドおよび前記側方アクチュエータコマンドを生成するために使用される１つ以上の公差パラメータを生成するように構成される公差パラメータジェネレータを備え、前記公差パラメータジェネレータは、
    超えられないであろう閾値逸脱量を記述する予期されるコントローラ性能データを生成するように構成されるデータベースのコントローラ特性評価システムと、
    前記予期されるコントローラ性能データを受信し、少なくとも部分的に、前記予期されるコントローラ性能データに基づいて、前記１つ以上の公差パラメータを生成するコントローラ特性評価システムの反転と
    を備える、前記請求項のいずれかに記載の自律車両。
17. 前記公差パラメータジェネレータはさらに、前記１つ以上の公差パラメータの出力を平滑化するために、非対称レート制限を実装する公差パラメータ限定システムを備える、前記請求項のいずれかに記載の自律車両。
18. 自律車両の運動を制御するための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、前記自律車両に関する提案された運動経路を記述する軌道を取得することと、
    前記コンピューティングシステムによって、車両制御精度のレベルを定義する１つ以上の公差値の制約セットを取得することと、
    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、前記制約セットの１つ以上の公差値に基づいて、１つ以上の車両アクチュエータコマンドを生成することと、
    前記自律車両が前記制約セットによって識別される前記１つ以上の公差値内の前記軌道を辿るように、前記１つ以上の車両アクチュエータコマンドに従って前記自律車両の運動を制御することと
    を含む、方法。
19. 前記コンピューティングシステムによって、前記自律車両の現在の状態を表す１つ以上の状態変数を取得することと、
    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つ以上の状態変数および前記軌道に基づいて、前記軌道と関連付けられる所望の状態からの前記自律車両の逸脱を記述する追跡誤差を決定することと
    をさらに含み、
    車両制御精度のレベルを定義する１つ以上の公差値の制約セットは、少なくとも部分的に、前記１つ以上の状態変数および前記追跡誤差から決定される、前記請求項のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
20. 前記１つ以上の公差値は、前記軌道に対する前記自律車両に関する縦方向における許容される逸脱のレベルを定義する縦方向公差値と、前記軌道に対する前記自律車両に関する側方方向における許容される逸脱のレベルを定義する側方公差値とを含み、
    前記１つ以上の車両アクチュエータコマンドは、前記縦方向公差値内の前記軌道を辿るために前記自律車両を制御するための縦方向アクチュエータコマンドと、前記側方公差値内の前記軌道を辿るために前記自律車両を制御するための側方アクチュエータコマンドとを含む、
    前記請求項のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。