JP2020535540A - 自律車両が乗車者のための要求されたサービスを提供し得るかどうかを決定するためのシステムおよび方法 - Google Patents
自律車両が乗車者のための要求されたサービスを提供し得るかどうかを決定するためのシステムおよび方法 Download PDFInfo
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Abstract
システムおよび方法は、乗車者から受信されたトリップ要求が自律車両によって実施されるように割り当てられ得るかどうかを決定することを対象とする。一実施例では、要求されたサービスを実施するように自律車両を割り当てるためのコンピュータ実装方法は、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、乗車者から車両サービス要求を取得することを含む。本方法はさらに、コンピューティングシステムによって、車両サービス要求を行う乗車者と関連付けられるデータを取得することを含む。本方法はさらに、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、乗車者と関連付けられるデータに基づいて、自律車両が車両サービス要求を実施するように割り当てられ得るかどうかを決定することを含む。
Description
本願は、その両方が、あらゆる目的のために、本明細書に参照することによってその全体として本明細書に組み込まれる、2017年9月28日の出願日を有する、米国仮出願第62/564,326号に基づき、その利益を主張する、2017年10月25日の出願日を有する、米国出願第15/792,964号に基づき、その利益を主張する。
本開示は、概して、サービスのプロビジョニングのための自律車両の動作に関する。より具体的には、本開示は、自律車両が乗車者によって要求されるサービスを実施するように割り当てられ得るかどうかを決定することを提供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。これは、自律車両が、人間の介入を伴わずにナビゲートすることを可能にし、ある場合には、人間運転者の使用を完全に省略することさえできる。しかしながら、いくつかの状況では、自律車両が乗車者のための要求されたサービスを提供することは、最適ではない場合がある。例えば、それらのコンピューティングデバイスのステータス等の乗車者と関連付けられる因子は、サービスを乗車者に提供するように自律車両を割り当てることを排除する場合がある。
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、要求されたサービスを実施するように自律車両を割り当て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、乗車者から車両サービス要求を取得することを含む。本方法はさらに、コンピューティングシステムによって、車両サービス要求を行う乗車者と関連付けられるデータを取得することを含む。本方法はさらに、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、乗車者と関連付けられるデータに基づいて、自律車両が車両サービス要求を実施するように割り当てられ得るかどうかを決定することを含む。本方法はさらに、自律車両が車両サービス要求を実施するように割り当てられ得ると決定することに応答して、コンピューティングシステムによって、トリップ要求データを自律車両に提供することを含む。
本方法はさらに、車両サービス要求を行う乗車者と関連付けられるデータを取得することが、乗車者と関連付けられるユーザデバイスから1つ以上のインジケーションを取得することを含むことを含んでもよい。本方法はさらに、乗車者と関連付けられるユーザデバイスからの1つ以上のインジケーションが、ユーザデバイスに関するバッテリ残量レベルのインジケーションを含むことを含んでもよい。本方法はさらに、自律車両が車両サービス要求を実施するように割り当てられ得るかどうかを決定することが、ユーザデバイスに関するバッテリ残量レベルが選択された閾値を上回るかどうかを決定することを含むことを含んでもよい。本方法はさらに、乗車者と関連付けられるユーザデバイスからの1つ以上のインジケーションが、ユーザデバイスの無線通信能力に関する1つ以上のインジケーションを含むことを含んでもよい。本方法はさらに、車両サービス要求を行う乗車者と関連付けられるデータを取得することが、車両サービス要求を行う乗車者と関連付けられる乗車者プロファイルを取得することを含むことを含んでもよい。本方法はさらに、乗車者プロファイルが、要求されたサービスを提供するために割り当てられるべき車両のタイプに関する情報を含むことを含んでもよい。
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、1つ以上のプロセッサに動作を実施させる命令を記憶する、1つ以上のメモリとを含む。動作は、乗車者から車両サービス要求を取得することを含む。動作はさらに、車両サービス要求を行う乗車者と関連付けられるデータを取得することを含む。動作はさらに、少なくとも部分的に、乗車者と関連付けられるデータに基づいて、自律車両が車両サービス要求を実施するように割り当てられ得るかどうかを決定することを含む。動作はさらに、自律車両が車両サービス要求を実施するように割り当てられ得ると決定することに応答して、トリップ要求データを自律車両に提供することを含む。
車両サービス要求を行う乗車者と関連付けられるデータを取得することは、乗車者と関連付けられるユーザデバイスから1つ以上のインジケーションを取得することを含んでもよい。乗車者と関連付けられるユーザデバイスからの1つ以上のインジケーションは、ユーザデバイスに関するバッテリ残量レベルのインジケーションを含んでもよい。自律車両が車両サービス要求を実施するように割り当てられ得るかどうかを決定することは、ユーザデバイスに関するバッテリ残量レベルが選択された閾値を上回るかどうかを決定することを含んでもよい。乗車者と関連付けられるユーザデバイスからの1つ以上のインジケーションは、ユーザデバイスの無線通信能力に関する1つ以上のインジケーションを含んでもよい。車両サービス要求を行う乗車者と関連付けられるデータを取得することは、車両サービス要求を行う乗車者と関連付けられる乗車者プロファイルを取得することを含んでもよい。乗車者プロファイルは、要求されたサービスを提供するために割り当てられるべき車両のタイプに関する情報を含んでもよい。
本開示の別の例示的側面は、1つ以上のプロセッサによって実行されると、1つ以上のプロセッサに動作を実施させるコンピュータ可読命令を記憶する、1つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体を対象とする。動作は、乗車者から車両サービス要求を取得することを含む。動作はさらに、車両サービス要求を行う乗車者と関連付けられるデータを取得することを含む。動作はさらに、少なくとも部分的に、乗車者と関連付けられるデータに基づいて、自律車両が車両サービス要求を実施するように割り当てられ得るかどうかを決定することを含む。動作はさらに、自律車両が車両サービス要求を実施するように割り当てられ得ると決定することに応答して、トリップ要求データを自律車両に提供することを含む。
車両サービス要求を行う乗車者と関連付けられるデータを取得することは、乗車者と関連付けられるユーザデバイスから1つ以上のインジケーションを取得することを含んでもよい。乗車者と関連付けられるユーザデバイスからの1つ以上のインジケーションは、ユーザデバイスに関するバッテリ残量レベルのインジケーションを含んでもよい。自律車両が車両サービス要求を実施するように割り当てられ得るかどうかを決定することは、ユーザデバイスに関するバッテリ残量レベルが選択された閾値を上回るかどうかを決定することを含んでもよい。乗車者と関連付けられるユーザデバイスからの1つ以上のインジケーションは、ユーザデバイスの無線通信能力に関する1つ以上のインジケーションを含んでもよい。車両サービス要求を行う乗車者と関連付けられるデータを取得することは、車両サービス要求を行う乗車者と関連付けられる乗車者プロファイルを取得することを含んでもよい。
本開示の他の側面は、種々のシステム、装置、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、本開示の例示的実施形態を図示し、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。
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、1つの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、乗車者のトリップ要求が自律車両に割り当てられ得るかどうかを決定することを対象とする。特に、本開示のシステムおよび方法は、乗車者の要求を自律車両または人間が動作させる車両のいずれかとマッチングさせる際に使用するための乗車者と関連付けられるデータを取得することができる。本開示のシステムおよび方法は、要求されたサービスを提供するために割り当てられるべき適切な車両を決定することを提供することができる。
特に、本開示のある側面によると、ユーザ(例えば、乗車者)は、自律車両および運転者が動作させる車両の両方を含む車両の車隊を維持する、サービスプロバイダ等のエンティティから車両サービスを要求してもよい。サービスプロバイダは、自律車両または運転者が動作させる車両が要求された車両サービスを実施するように割り当てられ得るかどうかの決定を行う際に使用され得る、乗車者と関連付けられるデータを取得してもよい。例えば、サービスプロバイダと関連付けられるオペレーションコンピューティングシステムは、要求されたサービスを実施するように割り当てられ得る車両のタイプを決定することに関連し得る、1つ以上のソースから乗車者と関連付けられるデータを取得してもよい。ある実施例では、オペレーションコンピューティングシステムは、自律車両割当決定に関連し得る、乗車者と関連付けられるユーザデバイスからの1つ以上のインジケーションを取得してもよい。別の実施例では、オペレーションコンピューティングシステムはまた、自律車両割当決定に関連し得る、1つ以上のプロファイル属性または設定を含み得るサービスプロバイダによって維持される、乗車者と関連付けられるユーザまたは乗車者プロファイルにアクセスしてもよい。
より具体的には、エンティティ(例えば、サービスプロバイダ、所有者、管理者)は、1つ以上の車両(例えば、地上ベースの車両)を使用し、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、配送サービス等の車両サービスを提供することができる。車両は、車両の動作を制御するように構成される種々のシステムおよびデバイスを含む、自律車両であり得る。例えば、自律車両は、車両を動作させるための(例えば、自律車両上またはその中に位置する)オンボード車両コンピューティングシステムを含むことができる。車両コンピューティングシステムは、車両にオンボードのセンサ(例えば、カメラ、LIDAR、RADAR)からセンサデータを受信し、センサ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車両の周辺環境を理解するように試み、車両の周辺環境を通した適切な運動計画を生成することができる。さらに、自律車両は、車両から遠隔にある1つ以上のコンピューティングデバイスと通信するように構成されることができる。例えば、自律車両は、エンティティと関連付けられ得るオペレーションコンピューティングシステムと通信することができる。オペレーションコンピューティングシステムは、エンティティが、車両の車隊を監視する、それと通信する、それを管理すること等に役立つことができる。さらに、オペレーションコンピューティングシステムは、乗車者のサービス要求に応答して、1つ以上のソースから乗車者関連データを取得し、乗車者のための要求されたサービスを実施するように自律車両を割り当てるかどうかを決定する際に乗車者関連データを考慮することができる。
本開示の例示的側面によると、サービスプロバイダと関連付けられるオペレーションコンピューティングシステムは、例えば、乗車者のユーザデバイス上で動作しているサービスプロバイダと関連付けられる車両サービスアプリケーションを通して、ユーザ(例えば、乗車者)から車両サービスに関する要求を受信することができる。オペレーションコンピューティングシステムは、乗車者と関連付けられるデータを取得することができ、これは、次いで、自律車両が乗車者のための要求されたサービスを実施するように割り当てられ得るかどうかを決定する際にオペレーションコンピューティングシステムによって考慮されることができる。例えば、オペレーションコンピューティングシステムによって取得された乗車者と関連付けられるデータは、自律車両が、要求されたサービスを実施するように割り当てられる場合、乗車者がトリップを完了することが可能であろうかどうかの決定を通知してもよい。
より具体的には、いくつかの実装では、オペレーションコンピューティングシステムは、自律車両が要求されたサービスを実施するように割り当てられ得るかどうかを決定することに関連し得るデータを乗車者のユーザデバイスから取得することができる。例えば、オペレーションコンピューティングシステムは、ユーザデバイスと関連付けられるパラメータまたは設定に関するインジケーションを乗車者のユーザデバイスから取得することができる。いくつかの実装では、オペレーションコンピューティングシステムは、乗車者のための要求されたサービスを提供するために割り当てられるべき車両を決定する際に考慮されるべき場所、バッテリレベル、無線通信可用性(例えば、Bluetooth(登録商標)可用性、Bluetooth(登録商標) Low Energy(BLE)可用性、近距離無線通信(NFC)可用性等)、無線通信ステータス(例えば、Bluetooth(登録商標)ステータス、BLEステータス、NFCステータス等)、および/または同等物のうちの1つ以上のものを含む、インジケーションを受信してもよい。いくつかの実装では、乗車者のカレンダ(例えば、来るイベント)、乗車者のソーシャルネットワークアクティビティ、および/または同等物等の乗車者と関連付けられる付加的データもまた、車両割当を決定する際に使用するためにユーザデバイスから取得されてもよい。
より具体的には、いくつかの実装では、乗車者のユーザデバイス上で動作するサービスプロバイダアプリケーションは、ユーザ認証、車両ロック解除コマンド、および/または同等物等の機能性を提供してもよく、これは、乗車者のユーザデバイスが、自律車両において車両サービスを開始するためにアクティブであることを要求する。したがって、オペレーションコンピューティングシステムは、自律車両が要求されたサービスを開始するために到着するようにスケジューリングされるときにユーザデバイスが動作している可能性が高い(例えば、自律車両が乗車者をピックアップし、サービスを開始するために到着する前にユーザデバイスの電源が切れないであろう十分なバッテリ残量寿命が存在する)と決定するために、ユーザデバイスからバッテリ残量レベルのインジケーションを取得してもよい。例えば、オペレーションコンピューティングシステムは、自律車両が要求されたサービスを実施するように割り当てられ得るかどうかを決定することの一部として、バッテリレベルがある閾値を上回るかどうかを決定するために、バッテリ残量レベルのインジケーションをある閾値と比較してもよい。
いくつかの実装では、要求されるバッテリレベル閾値は、要求されたサービスおよび自律車両の可用性と関連付けられる因子に基づいて決定されてもよい。例えば、バッテリレベル閾値は、自律車両が要求されたサービスを開始するために到着するようにスケジューリングされた後の少なくともある時間周期にわたってユーザデバイスがアクティブであり、したがって、ユーザデバイスが少なくとも乗車者ピックアップおよび要求されたサービスの開始のために確実にアクティブであるように選択されてもよい。そのような状況では、バッテリレベル閾値は、乗車者が進入するまでの時間(例えば、自律車両が到着し、乗車者が車両に進入し、サービスを開始するまでのタイムフレーム)の考慮に基づいて決定されてもよい。
別の実施例では、バッテリレベル閾値は、ユーザデバイスが要求されたサービスの全ライフサイクルの間にアクティブであろう(例えば、ユーザのデバイスがピックアップから下車までのサービスの持続時間にわたって確実にアクティブである)ように、例えば、乗車者のユーザデバイスがサービス全体を通してアクティブであり、乗車者と自律車両との間の相互作用を可能にすることを確実にするために選択されてもよい。そのような状況では、バッテリレベル閾値は、自律車両に関する進入までの時間および車両サービスの予期される持続時間の考慮に基づいて(例えば、ルート、交通、および/または同等物等の因子を考慮して)決定されてもよい。
いくつかの実装では、乗車者のユーザデバイス上で動作するサービスプロバイダアプリケーションは、例えば、ユーザ体験を改良するために、サービスプロバイダアプリケーションと自律車両との間の相互作用を提供するための無線通信(例えば、Bluetooth(登録商標)等)能力を使用してもよい。そのような実装では、オペレーションコンピューティングシステムは、乗車者のユーザデバイスが無線通信(例えば、Bluetooth(登録商標)等)能力を有するかどうか、およびユーザデバイス無線通信(例えば、Bluetooth(登録商標)等)サービスがアクティブであるかどうかのインジケーションを取得し、要求されたサービスのために自律車両を割り当てるかどうかを決定する際にこれらの因子を考慮してもよい。
いくつかの実装では、オペレーションコンピューティングシステムは、要求されたサービスを提供するために自律車両を割り当てるかどうかを決定する際に使用するための乗車者カレンダ情報を取得してもよい。例えば、乗車者が、次の約束を有している場合、オペレーションコンピューティングシステムは、これを考慮し、乗車者のために最も速いサービスを提供し得る車両を選択することを可能にしてもよい。
いくつかの実装では、オペレーションコンピューティングシステムは、要求されたサービスを提供するために自律車両を割り当てるかどうかを決定する際に使用するための乗車者ソーシャルネットワーク情報を取得してもよい。例えば、要求されたサービスが、乗車者が友人とともにイベントに参加することである場合、オペレーションコンピューティングシステムは、これを考慮し、乗車者の友人がトリップに加わることを可能にし得る車両を選択することを可能にしてもよい。
本開示の別の側面によると、いくつかの実装では、オペレーションコンピューティングシステムは、加えて、または代替として、自律車両が乗車者のための要求されたサービスを提供するために割り当てられ得るかどうかを決定することに関連し得る1つ以上のプロファイル属性または設定を含み得る、サービスプロバイダによって維持される乗車者と関連付けられる乗車者またはユーザプロファイルにアクセスしてもよい。例えば、乗車者プロファイルは、自律車両を使用する際の乗車者の快適性レベル(例えば、初めてまたは初心者の乗車者、経験のある乗車者、自律車両サービスを所望しない等)、乗車者が概して要求する車両のタイプ(例えば、車椅子アクセス可能、余剰貯蔵空間等)、カープールサービスの使用に関するデータを含んでもよい。乗車者プロファイルデータを車両決定の一部として考慮することによって、オペレーションコンピューティングシステムは、適切な車両が要求されたサービスを提供するために割り当てられることを確実にすることができる。
例えば、いくつかの実装では、オペレーションコンピューティングシステムは、記憶された乗車者プロファイル設定に基づいて、乗車者が、概して、車椅子アクセス可能性を有する車両を所望すると決定してもよい。オペレーションコンピューティングシステムは、次いで、要求されたサービスを提供するために割り当てられるべき車両を決定するときに車椅子アクセス可能性を考慮することができる。
いくつかの実装では、乗車者プロファイル属性または設定は、車両割当決定において使用するためのデフォルトデータを提供することができる。しかしながら、乗車者プロファイル設定はまた、具体的サービス要求に基づいて無効にされることができる。例えば、乗車者プロファイルデータは、乗車者が、概して、車両サービスにアクセスするために指定されたピックアップ場所に移動する意思があることを示すことができるが、乗車者はまた、要求において、本選択が現在の要求のために修正されるべきである(例えば、乗車者は、荷物を有しており、それらを指定されたピックアップ場所まで携行することを所望しない)ことを示し、それによって、要求されたサービスのために割り当てられるべき車両の決定に影響を及ぼすことができる。
いくつかの実装では、オペレーションコンピューティングシステムは、乗車者が自律車両における初めての乗車者である(または自律車両での経験を殆ど有していない)と決定してもよく、要求されたサービスを提供するために割り当てる車両を決定するときにこれを考慮することができる。したがって、オペレーションコンピューティングシステムは、決定において本因子を考慮し、例えば、要求されたサービスを提供するためにより乗車者に優しい車両(例えば、乗車者とのより多くの相互作用を提供するためにタブレットまたはスクリーンを伴う自律車両)を割り当ててもよい。
いくつかの実装では、オペレーションコンピューティングシステムは、乗車者が自律車両での経験が豊富であると決定してもよく、要求されたサービス提供するために割り当てる車両を決定するときにこれを考慮することができる。したがって、オペレーションコンピューティングシステムは、決定において本因子を考慮し、例えば、乗車者のための要求されたサービスを提供するために(例えば、乗車者が車隊内の異なる車両を経験することを可能にするために)新しいまたは異なる車両を割り当ててもよい。
別の実施例として、乗車者プロファイルは、乗車者が自律車両で快適ではないと示してもよく、オペレーションコンピューティングシステムは、これを考慮し、可能である場合、自律車両が割り当てられるべきではないと決定することができる。
本明細書に説明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。例えば、本開示に従って車両サービスを提供するために自律車両を割り当てるかどうかの決定を行うときに乗車者関連データを考慮することは、乗車者のための適切な車両サービスを可能にすることを提供し、それによって、自律車両−乗車者体験を改良することができる。車両決定において乗車者関連データを考慮することはまた、ユーザのためのより個人化され、改良された体験の利益を提供することができ、ユーザのためのより摩擦のない自律車両相互作用を提供する。加えて、乗車者プロファイル属性または設定の考慮は、乗車者−車両マッチング体験に関する改良を提供し得、具体的トリップ要求に基づいて車両選択を調整するためのさらなる背景的決定を可能にし得る。
本明細書に説明されるシステムおよび方法はまた、ルーティングおよびユーザ体験等の自律車両の動作を任務とするコンピューティング技術の結果として生じる改良を提供し得る。例えば、車両割当決定における乗車者関連データの使用によって、自律車両(例えば、車両コンピューティングシステム)は、乗車者−車両相互作用が迅速かつ効率的に実行され得ることを確実にすることによって、処理および効率を最適化することが可能であり得る。
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、自律車両102のナビゲーションを制御するための例示的システム100のブロック図を描写する。自律車両102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である。自律車両102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102は、1つ以上のモード、例えば、完全自律動作モード、半自律動作モード、および/または非自律動作モードにおいて動作するように構成されることができる。完全自律(例えば、自動運転)動作モードは、自律車用が、車両内に存在する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運転およびナビゲーション動作を提供し得るものであり得る。半自律(例えば、運転者補助)動作モードは、自律車両が、車両内に存在する人間運転者からのある程度の相互作用を用いて動作するものであり得る。
自律車両102は、1つ以上のセンサ104と、車両コンピューティングシステム106と、1つ以上の車両制御装置108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106は、自律車両102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106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て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106は、運動経路に従って自律車両102を動作させるために、1つ以上の車両制御装置108を制御することができる。
車両コンピューティングシステム106は、1つ以上のプロセッサ130と、少なくとも1つのメモリ132とを含むことができる。1つ以上のプロセッサ130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132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132は、データ134と、車両コンピューティングシステム106に動作を実施させるようにプロセッサ130によって実行される、命令136とを記憶することができる。いくつかの実装では、1つ以上のプロセッサ130および少なくとも1つのメモリ132は、車両コンピューティングシステム106内で、コンピューティングデバイス129等の1つ以上のコンピューティングデバイス内に構成されてもよい。
いくつかの実装では、車両コンピューティングシステム106はさらに、測位システム120に接続される、またはそれを含むことができる。測位システム120は、自律車両102の現在の地理的場所を決定することができる。測位システム120は、自律車両102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120は、衛星ナビゲーション測位システム(例えば、GPSシステム、ガリレオ測位システム、GLObalナビゲーション衛星システム(GLONASS)、BeiDou衛星ナビゲーションおよび測位システム)、慣性ナビゲーションシステム、推測航法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/または携帯電話中継塔またはWiFiホットスポットへの近接性を使用することによって、および/または位置を決定するための他の好適な技法を使用することによって実際または相対的位置を決定することができる。自律車両102の位置は、車両コンピューティングシステム106の種々のシステムによって使用されることができる。
図1に図示されるように、いくつかの実施形態では、車両コンピューティングシステム106は、自律車両102の周辺環境を知覚し、それに応じて自律車両102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、知覚システム110、予測システム112、および運動計画システム114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102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、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102の周辺環境内の物体の場所を説明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システムは、短いレーザパルスがセンサから物体に、そ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システムによって伝送される無線波(パルス化または連続)は、物体から反射し、RADARシステムの受信機に戻り、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。
したがって、1つ以上のセンサ104は、自律車両102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102に対する3次元空間内)を説明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は、自律車両102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118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118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106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。
知覚システム110は、1つ以上のセンサ104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118に基づいて、自律車両102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説明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、現在の進行方向(ともに速力とも称される)、現在の加速度、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説明することができる。
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102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。
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。
運動計画システム114は、少なくとも部分的に、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および/または知覚システム110によって提供される物体に関する状態データに基づいて、自律車両102に関する運動計画を決定することができる。別の言い方をすれば、物体の現在の場所および/または近接する物体の予測される将来の場所についての予測を前提として、運動計画システム114は、そのような場所における物体に対して自律車両102を最良にナビゲートする、自律車両102に関する運動計画を決定することができる。
一実施例として、いくつかの実装では、運動計画システム114は、少なくとも部分的に、物体の現在の場所および/または予測される将来の場所に基づいて、自律車両102に関する1つ以上の候補運動計画毎の費用関数を決定することができる。例えば、費用関数は、特定の候補運動計画に付随する費用(例えば、経時的)を説明することができる。例えば、費用関数によって説明される費用は、自律車両102が可能性として考えられる別の物体との衝突に接近する、および/または好ましい経路(例えば、事前承認された経路)から逸脱するときに増加し得る。
したがって、物体の現在の場所および/または予測される将来の場所についての情報を前提として、運動計画システム114は、特定の候補経路に付随する費用を決定することができる。運動計画システム114は、少なくとも部分的に、費用関数に基づいて、自律車両102に関する運動計画を選択または決定することができる。例えば、費用関数を最小限にする候補運動計画が、選択または別様に決定されることができる。運動計画システム114は、選択された運動計画を実行するために、1つ以上の車両制御装置108(例えば、ガス流、加速度、操向、制動等を制御するアクチュエータまたは他のデバイス)を制御する車両コントローラ116に選択された運動計画を提供することができる。
知覚システム110、予測システム112、運動計画システム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、運動計画システム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、運動計画システム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、運動計画システム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、自律車両をサービス要求に割り当てるかどうかを決定するための例示的方法200のフローチャート図を描写する。動作200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106、図5のコンピューティングシステム106および/または遠隔コンピューティングシステム、図6のサービスプラットフォームシステム604、および/または同等物等の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、動作200の1つ以上の部分は、例えば、自律車両が乗車者によって要求されるサービスを実施するように割り当てられ得るかどうかを決定することを提供するための、本明細書に説明される(例えば、図1、5、および6のような)デバイスのハードウェアコンポーネント上のアルゴリズムとして実装されることができる。
202において、コンピューティングシステム(例えば、オペレーションコンピューティングシステム、サービスプラットフォームシステム604、および/または同等物)内に含まれる1つ以上のコンピューティングデバイスが、乗車者から車両サービス要求(例えば、トリップ要求)を取得することができる。例えば、乗車者は、自律車両および運転者が動作させる車両の両方を含む車両の車隊を維持するサービスプロバイダから車両サービスを要求してもよい。サービスプロバイダと関連付けられるコンピューティングシステムは、例えば、乗車者のユーザデバイス上で動作しているサービスプロバイダと関連付けられる車両サービスアプリケーションを通して、乗車者から車両サービス要求を受信することができる。
204において、コンピューティングシステムは、自律車両または運転者が動作させる車両が乗車者のための要求された車両サービスを実施するように割り当てられ得るかどうかの決定を行うときに考慮され得る、乗車者と関連付けられるデータを取得することができる。例えば、いくつかの実装では、コンピューティングシステムは、自律車両割当決定に関連し得る1つ以上のインジケーションを乗車者と関連付けられるユーザデバイスから取得してもよい。乗車者と関連付けられるデータは、自律車両が、要求されたサービスを実施するように割り当てられる場合、乗車者がトリップを完了することが可能であろうかどうかの決定を通知してもよい。
例えば、いくつかの実装では、コンピューティングシステムは、自律車両が要求されたサービスを実施するように割り当てられ得るかどうかを決定することに関連し得る、ユーザデバイスと関連付けられるパラメータまたは設定に関するインジケーションを乗車者のユーザデバイスから取得することができる。いくつかの実装では、コンピューティングシステムは、乗車者のための要求されたサービスを提供するために割り当てられるべき車両を決定する際に考慮されるべき場所、バッテリレベル、無線通信可用性(例えば、Bluetooth(登録商標)可用性、BLE可用性、NFC可用性等)、無線通信ステータス(例えば、Bluetooth(登録商標)ステータス、BLEステータス、NFCステータス等)、および/または同等物のうちの1つ以上のものを含むインジケーションを取得してもよい。いくつかの実装では、乗車者のカレンダ(例えば、来るイベント)、乗車者のソーシャルネットワークアクティビティ、および/または同等物等の乗車者と関連付けられる付加的データもまた、車両割当を決定する際に使用するためにユーザデバイスから取得されてもよい。
別の実施例として、いくつかの実装では、コンピューティングシステムは、加えて、または代替として、サービスプロバイダによって維持される乗車者と関連付けられるユーザプロファイルにアクセスし、自律車両が乗車者のための要求されたサービスを提供するように割り当てられ得るかどうかを決定することに関連し得る1つ以上のプロファイル属性および/または設定を取得してもよい。
206において、コンピューティングシステムは、少なくとも部分的に、乗車者と関連付けられるデータに基づいて、自律車両が車両サービス要求を実施するように割り当てられ得るかどうかを決定することができる。例えば、いくつかの実装では、コンピューティングシステムは、ユーザデバイスと関連付けられるパラメータまたは設定に関する乗車者のユーザデバイスからの1つ以上のインジケーション等の乗車者と関連付けられるデータを、乗車者のための車両サービス要求を実施するように自律車両を割り当てることを可能にするために満たされるべき1つ以上の要件または閾値と比較することができる。
実施例として、いくつかの実装では、乗車者のユーザデバイス上で動作するサービスプロバイダアプリケーションは、ユーザ認証、車両ロック解除コマンド、および/または同等物等の機能性を提供してもよく、これは、乗車者のユーザデバイスが、自律車両において車両サービスを開始するためにアクティブであることを要求する。したがって、コンピューティングシステムは、自律車両が要求されたサービスを開始するために到着するようにスケジューリングされるときにユーザデバイスが動作している可能性が高い(例えば、自律車両が乗車者をピックアップし、サービスを開始するために到着する前にユーザデバイスの電源が切れないであろう十分なバッテリ残量寿命が存在する)と決定するために、乗車者のユーザデバイスからバッテリ残量レベルのインジケーションを取得することができる。いくつかの実装では、コンピューティングシステムは、自律車両が要求されたサービスを実施するように割り当てられ得るかどうかを決定することの一部として、バッテリレベルがある閾値にある、またはそれを上回るかどうかを決定し、したがって、ユーザデバイスがアクティブなままであることを可能にし得ると決定するために、乗車者のユーザデバイスからのバッテリ残量レベルのインジケーションをバッテリ閾値と比較することができる。
いくつかの実装では、バッテリ閾値は、要求されたサービスおよび自律車両の可用性と関連付けられる因子に基づいて決定されることができる。例えば、バッテリ閾値は、自律車両が要求されたサービスを開始するために到着するようにスケジューリングされた後の少なくともある時間周期にわたってユーザデバイスがアクティブであり、したがって、ユーザデバイスが少なくとも乗車者ピックアップおよび要求されたサービスの開始のために確実にアクティブであるように選択されることができる。そのような状況では、バッテリ閾値は、乗車者が進入するまでの時間(例えば、自律車両が到着し、乗車者が車両に進入し、サービスを開始するまでのタイムフレーム)の考慮に基づいて決定されることができる。別の実施例として、バッテリ閾値は、ユーザデバイスが要求されたサービスの全ライフサイクルの間にアクティブであろう(例えば、ユーザのデバイスがピックアップから下車までのサービスの持続時間にわたって確実にアクティブである)ように、例えば、乗車者のユーザデバイスがサービス全体を通してアクティブであり、乗車者と自律車両との間の相互作用を可能にすることを確実にするために選択されることができる。そのような状況では、バッテリ閾値は、自律車両に関する進入までの時間および車両サービスの予期される持続時間の考慮に基づいて(例えば、ルート、交通、および/または同等物等の因子を考慮して)決定されることができる。
いくつかの実装では、乗車者のユーザデバイス上で動作するサービスプロバイダアプリケーションは、例えば、ユーザ体験を改良するために、サービスプロバイダアプリケーションと自律車両との間の相互作用を提供するための無線通信(例えば、Bluetooth(登録商標) 、BLE、NFC等)能力を使用してもよい。そのような実装では、コンピューティングシステムは、乗車者のユーザデバイスが所望の無線通信(例えば、Bluetooth(登録商標)、BLE、NFC等)能力を有するかどうか、および/またはユーザデバイス無線通信(例えば、Bluetooth(登録商標)、BLE、NFC等)サービスが現在アクティブであるかどうかのインジケーションを取得し、要求されたサービスのために自律車両を割り当てるかどうかを決定する際にこれらの因子を考慮してもよい。
208において、自律車両が、要求されたサービスを乗車者に提供するように割り当てられ得ると決定される場合、動作は、210に続く。208において、自律車両が、要求されたサービスを乗車者に提供するように割り当てられることができないと決定される場合、動作は、212に進む。
210において、自律車両が要求されたサービスを実施するように割り当てられ得ると決定することに応答して、コンピューティングシステムは、自律車両をサービス要求に割り当て、関連付けられる要求/乗車者データを割り当てられた自律車両に提供することができる。
212において、自律車両が要求されたサービスを実施するように割り当てられることができないと決定することに応答して、コンピューティングシステムは、人間運転者によってアクセスされるべきサービス要求を提供することができる。
図3は、本開示の例示的実施形態による、自律車両をサービス要求に割り当てるかどうかを決定するための例示的方法300のフローチャート図を描写する。動作300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106、図5のコンピューティングシステム106および/または遠隔コンピューティングシステム、図6のサービスプラットフォームシステム604、および/または同等物等の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、動作300の1つ以上の部分は、例えば、自律車両が乗車者によって要求されるサービスを実施するように割り当てられ得るかどうかを決定することを提供するための、本明細書に説明される(例えば、図1、5、および6のような)デバイスのハードウェアコンポーネント上のアルゴリズムとして実装されることができる。
302において、コンピューティングシステム(例えば、オペレーションコンピューティングシステム、サービスプラットフォームシステム604、および/または同等物)内に含まれる1つ以上のコンピューティングデバイスが、乗車者から車両サービス要求(例えば、トリップ要求)を取得することができる。例えば、乗車者は、自律車両および運転者が動作させる車両の両方を含む車両の車隊を維持するサービスプロバイダから車両サービスを要求してもよい。サービスプロバイダと関連付けられるコンピューティングシステムは、例えば、乗車者のユーザデバイス上で動作しているサービスプロバイダと関連付けられる車両サービスアプリケーションを通して、乗車者から車両サービス要求を受信することができる。
304において、コンピューティングシステムは、自律車両または運転者が動作させる車両が乗車者のための要求された車両サービスを実施するように割り当てられ得るかどうかの決定を行うときに考慮され得る、乗車者と関連付けられる乗車者プロファイル(例えば、ユーザプロファイル)内に維持されるデータを取得することができる。例えば、コンピューティングシステムは、サービスプロバイダによって維持される乗車者と関連付けられる乗車者プロファイルにアクセスし、自律車両割当決定に関連し得る乗車者プロファイルから1つ以上のプロファイル属性および/または設定を取得することができる。例えば、乗車者プロファイルは、自律車両を使用する際の乗車者の快適性/経験レベル(例えば、初めてまたは初心者の乗車者、経験のある乗車者、自律車両サービスを所望しない乗車者等)、乗車者が概して要求する車両のタイプ(例えば、車椅子アクセス可能、余剰貯蔵空間、車両のクラス等)、カープールサービスの使用、および/または同等物に関するデータを含んでもよい。乗車者プロファイルデータを車両割当決定の一部として考慮することによって、コンピューティングシステムは、適切な車両が要求されたサービスを提供するために割り当てられることを確実にすることができる。
いくつかの実装では、例えば、コンピューティングシステムは、記憶された乗車者プロファイル設定/属性に基づいて、乗車者が、概して、車椅子アクセス可能性を有する車両を所望すると決定してもよい。コンピューティングシステムは、次いで、要求されたサービスを提供するために割り当てられるべき車両を決定するときに車椅子アクセス可能性を考慮することができる。いくつかの実装では、乗車者プロファイル属性および/または設定は、車両割当決定において使用するためのデフォルトデータを提供することができる。しかしながら、乗車者プロファイル設定はまた、乗車者からの具体的サービス要求に基づいて無効にされることができる。例えば、乗車者プロファイルデータは、乗車者が、概して、車両サービスにアクセスするために指定されたピックアップ場所に移動する意思があることを示すことができるが、乗車者はまた、要求において、本選択が現在の要求のために修正されるべきである(例えば、乗車者は、荷物を有しており、それらを指定されたピックアップ場所まで携行することを所望しない)ことを示し、それによって、要求されたサービスのために割り当てられるべき車両の決定に影響を及ぼすことができる。
別の実施例として、いくつかの実装では、コンピューティングシステムは、乗車者プロファイルデータに基づいて、乗車者が自律車両における初めての乗車者である(または自律車両での経験を殆ど有していない)と決定してもよく、要求されたサービスを提供するために割り当てる車両を決定するときにこれを考慮することができる。したがって、コンピューティングシステムは、決定において本因子を考慮し、例えば、要求されたサービスを提供するためにより乗車者に優しい車両(例えば、乗車者とのより多くの相互作用を提供するためにタブレットまたはスクリーンを伴う自律車両)を割り当ててもよい。
別の実施例として、いくつかの実装では、コンピューティングシステムは、乗車者プロファイルデータに基づいて、乗車者が自律車両での経験が豊富であると決定してもよく、要求されたサービスを提供するために割り当てる車両を決定するときにこれを考慮することができる。したがって、コンピューティングシステムは、決定において本因子を考慮し、例えば、乗車者のための要求されたサービスを提供するために(例えば、乗車者が車隊内の異なる車両を経験することを可能にするために)新しいまたは異なる車両を割り当ててもよい。
別の実施例として、いくつかの実装では、乗車者プロファイルは、乗車者が自律車両で快適ではないと示してもよく、コンピューティングシステムは、これを考慮し、例えば、可能である場合、自律車両が要求されたサービスを提供するために割り当てられるべきではないと決定することができる。
306において、コンピューティングシステムは、自律車両または運転者が動作させる車両が乗車者のための要求された車両サービスを実施するように割り当てられ得るかどうかの決定を行うときに考慮され得る、乗車者のユーザデバイスと関連付けられるデータを取得することができる。例えば、コンピューティングシステムは、自律車両割当決定に関連し得る1つ以上のインジケーションを乗車者と関連付けられるユーザデバイスから取得してもよい。乗車者と関連付けられるデータは、自律車両が、要求されたサービスを実施するように割り当てられる場合、乗車者がトリップを完了することが可能であろうかどうかの決定を通知してもよい。
例えば、いくつかの実装では、コンピューティングシステムは、図2に関して上記に議論されるように、自律車両が要求されたサービスを実施するように割り当てられ得るかどうかを決定することに関連し得る、ユーザデバイスと関連付けられるパラメータまたは設定に関するインジケーションを乗車者のユーザデバイスから取得することができる。例えば、いくつかの実装では、コンピューティングシステムは、乗車者のための要求されたサービスを提供するために割り当てられるべき車両を決定する際に考慮されるべき場所、バッテリレベル、無線通信可用性(例えば、Bluetooth(登録商標)可用性、BLE可用性、NFC可用性等)、無線通信ステータス(例えば、Bluetooth(登録商標)ステータス、BLEステータス、NFCステータス等)、および/または同等物のうちの1つ以上のものを含むインジケーションを取得してもよい。いくつかの実装では、乗車者のカレンダ(例えば、来るイベント)、乗車者のソーシャルネットワークアクティビティ、および/または同等物等の乗車者と関連付けられる付加的データもまた、車両割当を決定する際に使用するためにユーザデバイスから取得されてもよい。
308において、コンピューティングシステムは、少なくとも部分的に、乗車者プロファイルデータおよび乗車者のユーザデバイスデータに基づいて、自律車両が車両サービス要求を実施するように割り当てられ得るかどうかを決定することができる。例えば、いくつかの実装では、コンピューティングシステムは、1つ以上の乗車者プロファイル設定および/または選好ならびにユーザデバイスと関連付けられるパラメータまたは設定に関する乗車者のユーザデバイスからの1つ以上のインジケーション等の乗車者と関連付けられるデータを比較し、自律車両が乗車者のための車両サービス要求を実施するように割り当てられ得るかどうかを決定することができる。
310において、自律車両が、要求されたサービスを乗車者に提供するように割り当てられ得ると決定される場合、動作は、312に続く。310において、自律車両が、要求されたサービスを乗車者に提供するように割り当てられることができないと決定される場合、動作は、314に進む。
312において、自律車両が要求されたサービスを実施するように割り当てられ得ると決定することに応答して、コンピューティングシステムは、自律車両をサービス要求に割り当て、関連付けられる要求/乗車者データを割り当てられた自律車両に提供することができる。
314において、自律車両が要求されたサービスを実施するように割り当てられることができないと決定することに応答して、コンピューティングシステムは、人間運転者によってアクセスされるべきサービス要求を提供することができる。
図4は、本開示の例示的実施形態による、乗車者プロファイル(例えば、ユーザプロファイル)データ構造400の実施例を描写する。特に、いくつかの実装では、オペレーションコンピューティングシステム(例えば、自律車両と関連付けられるエンティティのコンピューティングシステム)は、特定のユーザと関連付けられる乗車者プロファイルを生成することができる。例えば、乗車者プロファイルを生成および/または維持する際に使用され得る情報が、ライドシェアリングアプリケーションプラットフォーム等の1つ以上のアプリケーションプラットフォームから、1つ以上の車両コンピューティングシステムから、またはユーザから直接(例えば、ユーザデバイス上に提示されるアプリケーションユーザインターフェースを通して)収集されてもよい。例えば、ユーザは、乗車者プロファイル内に記憶されるべき情報を提供するために、ユーザ入力をユーザデバイスに提供してもよい。ユーザプロファイルは、ユーザのために生成されてもよく、乗車者プロファイルは、例えば、ライドシェアリングアプリケーションプラットフォーム等のアプリケーションプラットフォームに関するユーザアカウントと関連付けられる、または代替として、その一部であってもよい。加えて、いくつかの実施形態では、アプリケーションプラットフォームは、自律車両と関連付けられるエンティティ(例えば、自律車両の所有者、自律車両を含む車隊の管理エンティティ等)と関連付けられてもよい。
より具体的には、図4は、ライドシェアリングサービス等のアプリケーションプラットフォームと関連付けられるサービスに関連する複数のユーザに関する選好/属性を記憶するために使用され得る、例示的乗車者プロファイルデータストア400を図示する。いくつかの実施形態では、ユーザ/乗車者プロファイルは、ユーザがアプリケーションプラットフォーム上でユーザアカウントを確立した後にユーザのために生成されてもよく、乗車者プロファイルデータストア400は、いくつかの実施形態では、ユーザのデータを記憶および編成するために使用されることができる。
図4に図示されるように、乗車者プロファイルデータストア400は、ライドシェアリングプラットフォーム等のアプリケーションプラットフォームのユーザに関する1つ以上の乗車者プロファイル(例えば、乗車者プロファイル402、404、および406)を含むことができる。乗車者プロファイル402、404、406は、ユーザと関連付けられ、アプリケーションプラットフォームによって提供されるサービスのユーザの使用と関連付けられる種々のデータを含むことができる。例えば、いくつかの実施形態では、乗車者プロファイル402は、アプリケーションプラットフォーム内でユーザを一意に識別するためのユーザ/乗車者識別データ408を含むことができる。一実施例として、ユーザ識別データは、アプリケーションプラットフォーム上のユーザのアカウントと関連付けられてもよく、セキュアに記憶されることができる。乗車者プロファイル404および406は、乗車者プロファイル402と同一の構造およびタイプのデータを含むことができ、したがって、簡潔にするために詳細に説明されないであろう。
加えて、乗車者プロファイル402は、例えば、以前の要求および/またはトリップ履歴等、アプリケーションプラットフォームおよび自律車両によって提供されるサービスのユーザの使用と関連付けられる種々の履歴データ410を含むことができる。乗車者プロファイル402は、ユーザにサービスを提供する自律車両の選択、設定、および挙動/動作に関するユーザ選好を識別するいくつかの属性412に関するデータを含むことができる。実施例として、乗車者プロファイル402は、ユーザに関して記憶される各ユーザ選好/属性の名称、タイプ、および/またはカテゴリ、各ユーザ選好/属性に関する設定インジケーション、および、いくつかの事例では、ユーザ選好/属性と関連付けられる1つ以上の条件を含むデータ構造を含むことができる。
特に、ユーザに関して記憶されるユーザ選好/属性毎に、乗車者プロファイル402は、ユーザの選好設定の1つ以上のインジケーションを含むことができる。例えば、乗車者プロファイルは、車両設定、運転、運転特性、自律車両経験レベル、ルート選好、停止、運転モード、好ましい車両タイプ、車両アクセス可能性要件、および/または同等物のうちの1つ以上のものに関する選好または属性を含んでもよい。
加えて、いくつかの実施形態では、乗車者プロファイル402は、ユーザ選好/属性のうちの1つ以上のものと関連付けられる1つ以上の条件を含むことができる。例えば、いくつかの実施形態では、乗車者プロファイル402は、通勤対社会的トリップ、平日選好対週末選好等と関連付けられる選好等の1つ以上のユーザ選好/属性と関連付けられる日時情報を含んでもよい。別の実施例として、乗車者プロファイル402はまた、冬の間の車両環境選好対夏の間の車両環境選好および同等物等の1つ以上のユーザ選好/属性と関連付けられる季節情報/条件を含んでもよい。
いくつかの実施形態では、サービスプロバイダと関連付けられるコンピューティングシステムは、乗車者プロファイルデータストア400内に維持される車両サービスを要求する乗車者と関連付けられる乗車者プロファイルにアクセスし、自律車両が乗車者のための要求されたサービスを提供するために割り当てられ得るかどうかを決定することに関連し得る、1つ以上のプロファイル属性または設定412を取得することができる。例えば、乗車者プロファイルは、自律車両を使用する際の乗車者の快適性/経験レベル(例えば、初めてまたは初心者の乗車者、経験のある乗車者、自律車両サービスを所望しない乗車者等)、乗車者が概して要求する車両のタイプ(例えば、車椅子アクセス可能、余剰貯蔵空間等)、乗車者がカープールサービスを利用するかどうか、および/または同等物に関するデータを含んでもよい。乗車者プロファイルデータを車両決定の一部として考慮することによって、コンピューティングシステムは、適切な車両が要求されたサービスを提供するために割り当てられることを確実にすることができる。
いくつかの実装では、プロファイル属性または設定412は、車両割当決定において使用するためのデフォルトデータを提供することができるが、しかしながら、そのようなデフォルトプロファイル設定は、乗車者による具体的サービス要求に基づいて無効にされることができる。例えば、プロファイルデータは、乗車者が、概して、車両サービスにアクセスするために指定されたピックアップ場所に移動する意思があることを示すことができるが、乗車者はまた、要求において、本選択が現在の要求のために修正されるべきである(例えば、乗車者は、荷物を有しており、それらを指定されたピックアップ場所まで携行することを所望しない)ことを示し、それによって、要求されたサービスのために割り当てられるべき車両の決定に影響を及ぼすことができる。
別の実施例として、いくつかの実装では、コンピューティングシステムは、プロファイルデータに基づいて、乗車者が自律車両における初めての乗車者である(または自律車両での経験を殆ど有していない)と決定してもよく、要求されたサービスを提供するために割り当てる車両を決定するときにこれを考慮することができる。したがって、コンピューティングシステムは、決定において本因子を考慮し、例えば、要求されたサービスを提供するためにより乗車者に優しい車両(例えば、乗車者とのより多くの相互作用を提供するためにタブレットまたはスクリーンを伴う自律車両)を割り当ててもよい。
別の実施例として、いくつかの実装では、コンピューティングシステムは、プロファイルデータに基づいて、乗車者が自律車両での経験が豊富であると決定してもよく、要求されたサービス提供するために割り当てる車両を決定するときにこれを考慮してもよい。したがって、オペレーションコンピューティングシステムは、決定において本因子を考慮し、例えば、乗車者のための要求されたサービスを提供するために(例えば、乗車者が車隊内の異なる車両を経験することを可能にするために)新しいまたは異なる車両を割り当ててもよい。
図5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500のブロック図を描写する。図5に図示される例示的コンピューティングシステム500は、実施例としてのみ提供される。図5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。例示的コンピューティングシステム500は、自律車両102の車両コンピューティングシステム106と、いくつかの実装では、1つ以上のネットワーク520を経由して相互に通信可能に結合され得る、自律車両102(例えば、オペレーションコンピューティングシステム)から遠隔にある遠隔コンピューティングデバイスを含む遠隔コンピューティングシステム510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510は、中央オペレーションシステムおよび/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自律車両102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106のコンピューティングデバイス129は、プロセッサ502と、メモリ504とを含むことができる。1つ以上のプロセッサ502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504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504は、1つ以上のプロセッサ502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、自律車両102にオンボードのメモリ504(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502によって実行され得るコンピュータ可読命令506を含むことができる。命令506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506は、プロセッサ502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、自律車両102にオンボードのメモリ504は、自律車両102にオンボードの1つ以上のプロセッサ502によって実行されると、1つ以上のプロセッサ502(車両コンピューティングシステム106)に、例えば、図2および/または図3の動作を含む、本明細書に説明されるようなコンピューティングデバイス129の、またはコンピューティングデバイス129が構成される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506を記憶することができる。
メモリ504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508を記憶することができる。データ508は、例えば、本明細書に説明されるように、センサデータ、マップデータ、現在の物体状態および予測される物体場所および/または軌道を含む検出された物体を識別するデータ、サービス要求データ(例えば、トリップおよび/またはユーザデータ)、運動計画等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129は、自律車両102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129はまた、自律車両102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1つ以上の通信インターフェース509および/または自律車両102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510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509は、1つ以上のネットワーク(例えば、520)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、通信インターフェース509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。
いくつかの実装では、車両コンピューティングシステム106はさらに、測位システム512を含むことができる。測位システム512は、自律車両102の現在の位置を決定することができる。測位システム512は、自律車両102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512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102の位置は、車両コンピューティングシステム106の種々のシステムによって使用されることができる。
ネットワーク520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520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510は、車両コンピューティングシステム106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129に関して本明細書に説明されるものと類似するコンポーネント(例えば、プロセッサ、メモリ、命令、データ等)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510は、例えば、図2および/または図3の動作を含む、本明細書に説明されるようなオペレーションコンピューティングシステムの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。
図6は、本開示の例示的実施形態による、例示的システム600のブロック図を描写する。図6に図示される例示的システム600は、実施例としてのみ提供される。図6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。図6は、1つ以上のネットワーク608を経由して相互に通信可能に結合され得、本開示のシステムおよび方法の例示的実施形態に従って1つ以上の動作を提供し得る、サービスプラットフォームシステム604と、車両コンピューティングシステム606と、ユーザデバイス602とを含む、例示的システム600を図示する。
図示されるように、ユーザデバイス602は、ユーザにサービスプロバイダによって維持されるライドシェアリングプラットフォーム等のアプリケーションプラットフォームへのアクセスを提供してもよく、ユーザがアプリケーションプラットフォームに関するユーザアカウントを確立/維持することを可能にしてもよく、アプリケーションプラットフォームと関連付けられるサービスを要求してもよく、および/または提供されるサービスに関する選好を含む乗車者プロファイルを確立/維持してもよい。ユーザデバイス602は、例えば、パーソナルコンピューティングデバイス(例えば、ラップトップ、デスクトップ等)、モバイルコンピューティングデバイス(例えば、スマートフォン、タブレット等)、ゲーミングコンソールまたはコントローラ、ウェアラブルコンピューティングデバイス、埋設コンピューティングデバイス、パーソナルアシスタントコンピューティングデバイス、または任意の他のタイプのコンピューティングデバイス等の任意のタイプのコンピューティングデバイスであり得る。
より具体的には、ユーザデバイス602は、1つ以上のプロセッサ610と、少なくとも1つのメモリ612とを含むことができる。1つ以上のプロセッサ610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612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612は、データ614と、ユーザデバイス602に本明細書に説明されるもの等の動作を実施させるようにプロセッサ610によって実行される、コンピュータ可読命令616とを記憶することができる。命令616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616は、プロセッサ610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。
いくつかの実装では、1つ以上のプロセッサ610および少なくとも1つのメモリ612は、ユーザデバイス602内の1つ以上のコンピューティングデバイス内に構成されてもよい。いくつかの実装では、ユーザデバイス602は、ユーザデバイス602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。
ユーザデバイス602はまた、ユーザから等の入力を受信し、ユーザへの表示および/または再生のため等の出力を提供するために使用され得る、1つ以上の入力/出力インターフェース620を含むことができる。入力/出力インターフェース620は、例えば、ディスプレイデバイス、タッチスクリーン、タッチパッド、マウス、データ入力キー、1つ以上のスピーカ等のオーディオ出力デバイス、マイクロホン、触覚フィードバックデバイス等のユーザから情報を受信する、またはユーザに情報を提供するためのデバイスを含むことができる。入力/出力インターフェース620は、例えば、ユーザデバイス602の動作を制御するためにユーザによって使用されることができる。
ユーザデバイス602はまた、例えば、サービスプラットフォームシステム604および/または同等物等のユーザデバイス602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1つ以上の通信インターフェース618を含むことができる。通信インターフェース618は、1つ以上のネットワーク(例えば、ネットワーク608)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、通信インターフェース618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608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608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。
さらに図示されるように、システム600は、例えば、ライドシェアリングプラットフォーム等のサービスプロバイダによって維持されるアプリケーションプラットフォームに関するサービスを提供し得る、サービスプラットフォームシステム604を含むことができる。例えば、サービスプラットフォームシステム604は、アプリケーションプラットフォームへのユーザアクセスを提供するために、1つ以上のユーザデバイス602と通信することができる。サービスプラットフォームシステム604はまた、ライドシェアリングプラットフォーム、配送サービスプラットフォーム、宅配サービスプラットフォーム、および/または他のサービスプラットフォーム等のアプリケーションプラットフォームと関連付けられるサービスをプロビジョニングするために、1つ以上の車両コンピューティングシステム606と通信することができる。サービスプラットフォームシステム604は、中央オペレーションシステムおよび/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自律車両および/またはアプリケーションプラットフォーム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。
より具体的には、サービスプラットフォームシステム604は、アプリケーションプラットフォームと関連付けられる動作を実施するために、1つ以上のコンピューティングデバイス605を含むことができる。コンピューティングデバイス605は、1つ以上のプロセッサ622と、少なくとも1つのメモリ624とを含むことができる。1つ以上のプロセッサ622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624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624は、データ626と、コンピューティングデバイス605に本明細書に説明されるもの等の動作を実施させるようにプロセッサ622によって実行される、コンピュータ可読命令628とを記憶することができる。命令628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628は、プロセッサ622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624は、1つ以上のプロセッサ622によって実行されると、1つ以上のプロセッサ622に、例えば、図2および/または図3の1つ以上の動作を含む、本明細書に説明される動作および/または機能のうちのいずれかを実施させる、命令628を記憶することができる。加えて、いくつかの実装では、メモリ624は、本明細書に説明されるもの等のデータを含み得るデータ626を記憶することができ、サービスプラットフォームシステム604は、例えば、自律車両内の車両コンピューティングシステム(例えば、図1の車両コンピューティングシステム106)および/またはユーザデバイス602等の1つ以上の遠隔コンピューティングシステムにデータの少なくとも一部を提供することができる。
いくつかの実装では、1つ以上のプロセッサ622および少なくとも1つのメモリ624は、サービスプラットフォームシステム604内の1つ以上のコンピューティングデバイス内に構成されてもよい。いくつかの実装では、サービスプラットフォームシステム604は、サービスプラットフォームシステム604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。
サービスプラットフォームシステム604内に含まれる1つ以上のコンピューティングデバイス605はまた、ユーザから等の入力を受信し、ユーザへの表示または再生のため等の出力を提供するために使用され得る、1つ以上の入力/出力インターフェース632を含むことができる。入力/出力インターフェース632は、例えば、ディスプレイデバイス、タッチスクリーン、タッチパッド、マウス、データ入力キー、1つ以上のスピーカ等のオーディオ出力デバイス、マイクロホン、触覚フィードバックデバイス等のユーザから情報を受信する、またはユーザに情報を提供するためのデバイスを含むことができる。入力/出力インターフェース632は、例えば、サービスプラットフォームシステム604内に含まれるコンピューティングデバイス605の動作を制御するためにユーザによって使用されることができる。
コンピューティングデバイス605はまた、例えば、ユーザデバイス602、車両コンピューティングシステム606、および/または同等物等のコンピューティングデバイス605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1つ以上の通信インターフェース630を含むことができる。通信インターフェース630は、1つ以上のネットワーク(例えば、ネットワーク608)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、通信インターフェース630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。
いくつかの実装では、サービスプラットフォームシステム604は、1つ以上のサーバコンピューティングデバイスを含むことができる。サービスプラットフォームシステム604が、複数のサーバコンピューティングデバイスを含む場合、そのようなサーバコンピューティングデバイスは、例えば、連続コンピューティングアーキテクチャ、並列コンピューティングアーキテクチャ、またはそれらのある組み合わせを含む、種々のコンピューティングアーキテクチャに従って動作することができる。
さらに図示されるように、システム600は、自律車両を制御するための動作を提供し得る車両コンピューティングシステム606(例えば、図1の自律車両102等の自律車両内に含まれる)を含むことができる。いくつかの実装では、車両コンピューティングシステム606は、本明細書に説明されるように、自律車両運動計画を実施し、自律車両の動作を可能にすることができる。
より具体的には、車両コンピューティングシステム606は、自律車両と関連付けられる動作を実施するために、1つ以上のコンピューティングデバイス607を含むことができる。コンピューティングデバイス607は、1つ以上のプロセッサ634と、少なくとも1つのメモリ636とを含むことができる。1つ以上のプロセッサ634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636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636は、データ638と、例えば、乗車者に要求されたサービスを提供するために自律車両の動作を提供することを含む、コンピューティングデバイス607に本明細書に説明されるもの等の動作を実施させるようにプロセッサ634によって実行される、コンピュータ可読命令640とを記憶することができる。命令640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640は、プロセッサ634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636は、1つ以上のプロセッサ634によって実行されると、1つ以上のプロセッサ634に、例えば、図2および/または図3の1つ以上の動作を含む、本明細書に説明される動作および/または機能のうちのいずれかを実施させる、命令640を記憶することができる。
いくつかの実装では、1つ以上のプロセッサ634および少なくとも1つのメモリ636は、車両コンピューティングシステム606内の1つ以上のコンピューティングデバイス内に構成されてもよい。いくつかの実装では、車両コンピューティングシステム606は、車両コンピューティングシステム606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。
車両コンピューティングシステム606内に含まれる1つ以上のコンピューティングデバイス607はまた、ユーザから等の入力を受信し、ユーザへの表示または再生のため等の出力を提供するために使用され得る、1つ以上の入力/出力インターフェース644を含むことができる。入力/出力インターフェース644は、例えば、ディスプレイデバイス、タッチスクリーン、タッチパッド、マウス、データ入力キー、1つ以上のスピーカ等のオーディオ出力デバイス、マイクロホン、触覚フィードバックデバイス等のユーザから情報を受信する、またはユーザに情報を提供するためのデバイスを含むことができる。入力/出力インターフェース644は、例えば、車両コンピューティングシステム606内に含まれるコンピューティングデバイス607の動作を制御するためにユーザによって使用されることができる。
コンピューティングデバイス607はまた、自律車両にオンボードのシステムおよびデバイスおよび、例えば、サービスプラットフォームシステム604、ユーザデバイス602、および/または同等物等のコンピューティングデバイス607および/または自律車両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1つ以上の通信インターフェース642を含むことができる。通信インターフェース642は、1つ以上のネットワーク(例えば、ネットワーク608)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、通信インターフェース642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。
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に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、または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、その種々の具体的な例示的実施形態に関して詳細に説明されたが、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。
Claims (20)
- 要求されたサービスを実施するように自律車両を割り当てるためのコンピュータ実装方法であって、
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によって、乗車者から車両サービス要求を取得することと、
前記コンピューティングシステムによって、前記車両サービス要求を行う前記乗車者と関連付けられる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、前記乗車者と関連付けられるデータに基づいて、自律車両が前記車両サービス要求を実施するように割り当てられ得るかどうかを決定することと、
自律車両が前記車両サービス要求を実施するように割り当てられ得ると決定することに応答して、前記コンピューティングシステムによって、トリップ要求データを前記自律車両に提供することと
を含む、コンピュータ実装方法。 - 前記車両サービス要求を行う前記乗車者と関連付けられるデータを取得することは、前記乗車者と関連付けられるユーザデバイスから1つ以上のインジケーションを取得することを含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記乗車者と関連付けられるユーザデバイスからの前記1つ以上のインジケーションは、前記ユーザデバイスに関するバッテリ残量レベルのインジケーションを含む、請求項2に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記自律車両が前記車両サービス要求を実施するように割り当てられ得るかどうかを決定することは、前記ユーザデバイスに関する前記バッテリ残量レベルが選択された閾値を上回るかどうかを決定することを含む、請求項3に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記乗車者と関連付けられるユーザデバイスからの前記1つ以上のインジケーションは、前記ユーザデバイスの無線通信能力に関する1つ以上のインジケーションを含む、請求項2−4のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
- 前記車両サービス要求を行う前記乗車者と関連付けられるデータを取得することは、前記車両サービス要求を行う前記乗車者と関連付けられる乗車者プロファイルを取得することを含む、請求項1−5のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
- 前記乗車者プロファイルは、前記要求されたサービスを提供するために割り当てられるべき車両のタイプに関する情報を含む、請求項6に記載のコンピュータ実装方法。
- コンピューティングシステムであって、
1つ以上のプロセッサと、
1つ以上のメモリであって、前記1つ以上のメモリは、命令を含み、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1つ以上のプロセッサに、動作を実施させ、前記動作は、
乗車者から車両サービス要求を取得することと、
前記車両サービス要求を行う前記乗車者と関連付けられるデータを取得することと、
少なくとも部分的に、前記乗車者と関連付けられるデータに基づいて、自律車両が前記車両サービス要求を実施するように割り当てられ得るかどうかを決定することと、
自律車両が前記車両サービス要求を実施するように割り当てられ得ると決定することに応答して、トリップ要求データを前記自律車両に提供することと
を含む、1つ以上のメモリと
を備える、コンピューティングシステム。 - 前記車両サービス要求を行う前記乗車者と関連付けられるデータを取得することは、前記乗車者と関連付けられるユーザデバイスから1つ以上のインジケーションを取得することを含む、請求項8に記載のコンピューティングシステム。
- 前記乗車者と関連付けられるユーザデバイスからの前記1つ以上のインジケーションは、前記ユーザデバイスに関するバッテリ残量レベルのインジケーションを含む、請求項9に記載のコンピューティングシステム。
- 前記自律車両が前記車両サービス要求を実施するように割り当てられ得るかどうかを決定することは、前記ユーザデバイスに関する前記バッテリ残量レベルが選択された閾値を上回るかどうかを決定することを含む、請求項10に記載のコンピューティングシステム。
- 前記乗車者と関連付けられるユーザデバイスからの前記1つ以上のインジケーションは、前記ユーザデバイスの無線通信能力に関する1つ以上のインジケーションを含む、請求項9−11のいずれかに記載のコンピューティングシステム。
- 前記車両サービス要求を行う前記乗車者と関連付けられるデータを取得することは、前記車両サービス要求を行う前記乗車者と関連付けられる乗車者プロファイルを取得することを含む、請求項8−12のいずれかに記載のコンピューティングシステム。
- 前記乗車者プロファイルは、前記要求されたサービスを提供するために割り当てられるべき車両のタイプに関する情報を含む、請求項13に記載のコンピューティングシステム。
- 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、コンピュータ可読命令を記憶しており、前記コンピュータ可読命令は、1つ以上のプロセッサによって実行されると、前記1つ以上のプロセッサに、動作を実施させ、前記動作は、
乗車者から車両サービス要求を取得することと、
前記車両サービス要求を行う前記乗車者と関連付けられるデータを取得することと、
少なくとも部分的に、前記乗車者と関連付けられるデータに基づいて、自律車両が前記車両サービス要求を実施するように割り当てられ得るかどうかを決定することと、
自律車両が前記車両サービス要求を実施するように割り当てられ得ると決定することに応答して、トリップ要求データを前記自律車両に提供することと
を含む、1つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体。 - 前記車両サービス要求を行う前記乗車者と関連付けられるデータを取得することは、前記乗車者と関連付けられるユーザデバイスから1つ以上のインジケーションを取得することを含む、請求項15に記載の1つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体。
- 前記乗車者と関連付けられるユーザデバイスからの前記1つ以上のインジケーションは、前記ユーザデバイスに関するバッテリ残量レベルのインジケーションを含む、請求項16に記載の1つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体。
- 前記自律車両が前記車両サービス要求を実施するように割り当てられ得るかどうかを決定することは、前記ユーザデバイスに関する前記バッテリ残量レベルが選択された閾値を上回るかどうかを決定することを含む、請求項17に記載の1つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体。
- 前記乗車者と関連付けられるユーザデバイスからの前記1つ以上のインジケーションは、前記ユーザデバイスの無線通信能力に関する1つ以上のインジケーションを含む、請求項16−18のいずれかに記載の1つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体。
- 前記車両サービス要求を行う前記乗車者と関連付けられるデータを取得することは、前記車両サービス要求を行う前記乗車者と関連付けられる乗車者プロファイルを取得することを含む、請求項15−19のいずれかに記載の1つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体。
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