JP2021501395A - 自律型車両のための交通の再方向付けの検出および対応 - Google Patents

Abstract

本技術は、自律運転モードにおいて車両を制御することに関し、本方法に関する。例えば、車両１００は、交通流の方向を識別する予め記憶された地図情報を使用して、自律運転モードにおいて操縦されてもよい。データは、地図情報が識別されていない交通の再方向付けに連する、車両の外部環境における物体を識別する車両の知覚システムから受信され得る。受信されたデータは、交通の再方向付けの１つ以上の通路９１０、９２０を識別するために使用され得る。１つ以上の通路のうちの１つは、選択された通路を通る交通流の方向に基づいて、選択され得る。次いで、車両は、１つ以上の通路の各々を通る交通流の判定された方向に基づいて、１つ以上の通路のうちの選択された通路に進入し、かつ進行するように、自律運転モードにおいて制御され得る。【選択図】図９

Description

関連出願の相互参照
本出願は、２０１７年１０月３１日に出願された、出願第１５／７９８，８８１号の継続であり、その開示全体が参照により本明細書に組み込まれる。本出願はまた、２０１７年１０月３１日に出願された、出願第１５／７９８，９２６号の継続であり、その開示全体が参照により本明細書に組み込まれる。

人間の運転手を必要としない車両などの自律型車両が、ある場所から他の場所への乗員または物品の輸送を支援するために使用される場合がある。かかる車両は、乗員が集荷または目的地などのいくつかの初期入力を提供することができ、かつ車両がその場所に車両自体を操縦する、完全な自律モードで動作することができる。

自律型車両または自律運転モードで動作する車両の堅牢な操作には、通常の交通流を変える構造などの、予期しない状況への適切な対応が必要とされる。換言すると、交通流は、工事または交通事故などにより、一時的に再方向付けされることがある。例えば、車線は、緊急車両、工事用標識、コーン、バレル、または他の物体などの物体で、車線の遮断によって閉鎖されることがある。同時に、他の車線が依然として開放され、および／またはコーンもしくは他のマーカが、新しい「車線」または反対の交通と分離する新しい通路を作成するために使用される。多くの場合、コーンまたは緊急車両などの再方向付けを知らせる特徴は、車両をナビゲートするための車両の制御コンピューティングデバイスによって使用される地図内に予め記録されることはない。したがって、安全かつ効果的な制御のために、そのような状況を識別して対応することは、これらの車両にとって重要な機能である。

本開示の一態様は、自律運転モードで車両を制御する方法を提供する。本方法は、１つ以上のプロセッサによって、交通流の方向を識別する予め記憶された地図情報を使用して、自律運転モードにおいて車両を操縦することと、１つ以上のプロセッサによって、地図情報が識別されていない、交通の再方向付けに関する、車両の外部環境における物体を識別する車両の知覚システムからのデータを受信することと、１つ以上のプロセッサによって、受信したデータを使用して、交通の再方向付けの１つ以上の通路を識別することと、１つ以上のプロセッサによって、選択された通路を通過する交通流の方向に基づいて、１つ以上の通路のうちの１つを選択することと、１つ以上のプロセッサによって、自律運転モードにおいて車両を制御して、１つ以上の通路のうちの選択された通路に進入し、これに追従することと、を含む。

一例では、本方法はまた、車両に対して反対の交通がどのようにして１つ以上の通路に進入し、通過するかを分析することによって、選択された通路を通る交通流の方向を判定することを含む。別の例では、本方法はまた、１つ以上の通路のうちのいずれかに近接する標識を分析することによって、選択された通路を通る交通流の方向を判定することを含む。別の例では、本方法はまた、１つ以上の通路のうちのいずれかを通る交通を観察することによって、選択された通路を通る交通流の方向を判定することを含む。別の例では、本方法はまた、１つ以上の通路を識別する第２の車両の１つ以上のコンピューティングデバイスから情報を受信することと、受信した情報に基づいて、選択された通路を通る交通流の方向を判定することと、を含む。別の例では、本方法はまた、受信したデータを使用して、１つ以上の通路を識別した後、車両から離れたコンピューティングデバイスに、進行方法に関する命令を求める要求を送信することと、命令を受信することと、を含み、１つ以上の通路のうちの選択された通路を選択することが、受信した命令にさらに基づいている。別の例では、本方法はまた、１つ以上の通路の各々を通る交通流の方向を判定することを含み、選択された通路を選択することは、任意の判定された交通流の方向にさらに基づく。別の例では、１つ以上の通路が、２つ以上の車線境界線によって画定されない。

本開示の別の態様は、自律運転モードにおいて車両を制御するためのシステムを提供する。本システムは、交通流の方向を識別する予め記憶された地図情報を使用して、自律運転モードにおいて車両を操縦することと、地図情報が識別されていない交通の再方向付けに関する、車両の外部環境における物体を識別する車両の知覚システムからのデータを受信することと、受信したデータを使用して、交通の再方向付けの１つ以上の通路を識別することと、選択された通路を通る交通流の方向に基づいて、１つ以上の通路のうちの１つを選択することと、かつ自律運転モードにおいて車両を制御して、１つ以上の通路のうちの選択された通路に進入し、追従することと、を行うように構成された、１つ以上のプロセッサを含む。

一例では、１つ以上のプロセッサは、車両に対して反対の交通がどのように１つ以上の通路に進入し、通過するかを分析することによって、選択された通路を通る交通流の方向を判定するようにさらに構成される。別の例では、１つ以上のプロセッサは、１つ以上の通路のうちのいずれかに近接する標識を分析することによって、選択された通路を通る交通流の方向を判定するようにさらに構成される。別の例では、１つ以上のプロセッサは、１つ以上の通路のうちのいずれかを通る交通を観察することによって、選択された通路を通る交通流の方向を判定するようにさらに構成される。別の例では、１つ以上のプロセッサは、１つ以上の通路を識別する第２の車両の１つ以上のコンピューティングデバイスから情報を受信することと、かつ受信した情報に基づいて、選択された通路を通る交通流の方向を判定することと、を行うようにさらに構成される。別の例では、１つ以上のプロセッサは、受信したデータを使用して、１つ以上の通路を識別した後、車両から離れたコンピューティングデバイスに、進行方法に関する命令を求める要求を送信することと、かつ命令を受信することと、を行うようにさらに構成され、１つ以上の通路のうちの選択された通路を選択することが、受信した命令にさらに基づいている。別の例では、１つ以上のプロセッサは、１つ以上の通路の各々を通る交通流の方向を判定するようにさらに構成され、選択された通路を選択することは、任意の判定された交通流の方向にさらに基づく。別の例では、１つ以上の通路が、２つ以上の車線境界線によって画定されない。他の例では、システムはまた、車両も含む。

本開示のさらなる態様は、命令が記憶される非一時的なコンピュータ可読媒体を提供する。命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されるとき、１つ以上のプロセッサに、自律運転モードにおいて車両を制御する方法を実行させる。本方法は、交通流の方向を識別する予め記憶された地図情報を使用して、自律運転モードにおいて車両を操縦することと、地図情報が識別されていない交通の再方向付けに関する車両の外部環境における物体を識別する、車両の知覚システムからのデータを受信することと、受信したデータを使用して、交通の再方向付けの１つ以上の通路を識別することと、選択された通路を通過する交通流の方向に基づいて、１つ以上の通路のうちの１つを選択することと、自律運転モードにおいて車両を制御して、１つ以上の通路のうちの選択された通路に進入し、追従することと、を含む。

一例では、本方法はまた、車両に対して反対の交通がどのように１つ以上の通路に進入し、通過するかを分析することによって、選択された通路を通る交通流の方向を判定することを含む。別の例では、本方法はまた、１つ以上の通路のうちのいずれかに近接する標識を分析することによって、選択された通路を通る交通流の方向を判定することを含む。別の例では、本方法はまた、１つ以上の通路のうちのいずれかを通る交通を観察することによって、選択された通路を通る交通流の方向を判定することを含む。別の例では、本方法はまた、１つ以上の通路を識別する第２の車両の１つ以上のコンピューティングデバイスから情報を受信することと、受信した情報に基づいて、選択された通路を通る交通流の方向を判定することと、を含む。別の例では、本方法はまた、受信したデータを使用して１つ以上の通路を識別した後、車両から離れたコンピューティングデバイスに、進行方法に関する命令を求める要求を送信することと、命令を受信することと、を含み、１つ以上の通路のうちの選択された通路を選択することが、受信した命令にさらに基づいている。別の例では、本方法はまた、１つ以上の通路の各々を通る交通流の方向を判定することを含み、選択された通路を選択することは、任意の判定された交通流の方向にさらに基づく。別の例では、１つ以上の通路が、２つ以上の車線境界線によって画定されない。

本開示の態様による、例示的な車両の機能図である。 本開示の態様による、詳細な地図情報の例示的な表現である。 本開示の態様による、車両の例示的な外観図である。 本開示の態様による、車両の例示的な外観図である。 本開示の態様による、車両の例示的な外観図である。 本開示の態様による、車両の例示的な外観図である。 本開示の態様による、システムの例示的な絵図である。 本開示の態様による、システムの例示的な機能図である。 本開示の態様による、車道の区分の図である。 本開示の態様による、車道の区分に関するセンサデータおよび他の情報の例である。 本開示の態様による、車道の区分のセンサデータおよび他の情報の別の例である。 本開示の態様による、車道の区分のセンサデータおよび他の情報の別の例である。 本開示の態様による、車道の区分のセンサデータおよび他の情報のさらなる例である。 本開示の態様による、フロー図である。

概要
多くの場合、交通流の再方向付けは、明確に定義される。しかしながら、場合によっては、再方向付けは、反対の交通を明確にまたは完全に分離しない、新しく作成された通路を含み得る。つまり、反対方向の交通からの交通が１つ以上の通路に進入する可能性があり得る。このような曖昧な場合において、自律型車両のコンピューティングデバイスが正しい通路を選択することが不可欠である。選択しない場合、車両はスタックするか、間違った方向に走行する通路に進入する可能性があり、これは付加的な安全上の懸念をもたらす。

加えて、これらの通路は、人間の運転者には容易に理解され得るが、車両のコンピューティングシステムには曖昧である。これは、車両のコンピューティングデバイスが、車両が検出できない非標準的な看板（例えば、手書きの矢印または右側通行／左側通行の標識）、または車両の感知範囲外であるが人間の感知範囲内にある合図など、を検出または識別できない重要な信号の存在が原因であり得る。他の場合では、車両の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が必要とするすべての信号であり得るが、適切な分析を実行して、進行方法を判定しなければならない。何が起こっているのかを完全に理解するには、コンピューティングデバイスが、最初に曖昧さがあり得ることを検出し、次いで、それを解決できる信号を探す必要がある。

車両が進入する通路を判定するために、車両のコンピューティングデバイスは、曖昧さが存在することを最初に識別しなければならない。これは、１つ以上の通路を識別するために、車両の知覚システムからのデータを処理することによって達成され得る。場合によっては、コンピューティングデバイスが２つ以上の可能性のある通路を識別する場合、どの通路に、車両が進入するべきであるか（左、右、中央など）とする曖昧さを作成してもよい。

次いで、コンピューティングデバイスは、１つ以上のアプローチを使用して曖昧さを解決して、通路を分析し、各通路を通る交通の適切な流れ（車両と同じまたは反対）を判定することを試みてもよい。１つの例示的なアプローチでは、コンピューティングデバイスは、通路を逆に分析してもよい。別のアプローチとして、コンピューティングデバイスは、任意の標識を分析することによって曖昧さを解決しようと試みてもよい。さらに別のアプローチとして、コンピューティングデバイスは、他の車両の挙動を観察することにより、各通路を通る交通の方向を判定しようと試みてもよい。別のアプローチとして、コンピューティングデバイスは、最近そのエリアを通過した他の車両によって提供された情報を使用してもよい。

上記のアクションのうちの１つ以上を使用して曖昧さが解決できない場合、コンピューティングデバイスは、進行方法に関する命令を提供するように人間のオペレータに要求を送信し得る。これには、検討のためにコンピューティングデバイスが識別した通路を識別する情報を送信すること、および進行方法に関する命令を受信することと、を含んでもよい。場合によっては、人間のオペレータが車両を単にルート変更するか、またはコンピューティングデバイスが、車両を周りに旋回させること、および／または車両のルート変更をすることによって、通路を完全に回避するために、車両を制御してもよい。

本明細書で記載された特徴により、自律運転モードで動作する車両が、１つ以上の通路を含む交通の再方向付けによって引き起こされる曖昧さ、状況に関する「理由」を識別し、および交通が通路を通って流れ、適切に応答する方法を識別することが可能になり得る。手動運転モードを備えた車両では、これにより自律運転モードの解除の発生を減少させることができる。

例示的システム
図１に示されるように、本開示の一態様による車両１００は、様々な構成要素を含む。本開示のある特定の態様は、特定のタイプの車両との接続に特に有用であるが、車両は、限定されるものではないが、乗用車、トラック、オートバイ、バス、レクリエーション用車両などを含む、任意のタイプの車両であってもよい。車両は、１つ以上のプロセッサ１２０、メモリ１３０、および汎用コンピューティングデバイスに典型的に存在する他の構成要素を含む、コンピューティングデバイス１１０などの１つ以上のコンピューティングデバイスを有してもよい。

メモリ１３０は、１つ以上のプロセッサ１２０によってアクセス可能である情報を記憶し、その情報には、プロセッサ１２０によって実行または別様に使用され得る命令１３２およびデータ１３４が含まれる。メモリ１３０は、プロセッサによってアクセス可能である情報を記憶することができる任意のタイプのメモリであってもよく、それらには、コンピューティングデバイス可読媒体、またはハードドライブ、メモリカード、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＤＶＤ、もしくは他の光ディスク、ならびに他の書き込み可能および読み取り専用メモリなどの電子デバイスを使って読み取ることができるデータを記憶する他の媒体が含まれる。システムおよび方法は、上記の異なる組み合わせを含んでもよく、それによって、命令およびデータの様々な部分が、様々なタイプの媒体に記憶される。

命令１３２は、プロセッサにより直接的に（マシンコードなど）または間接的に（スクリプトなど）実行される任意の組の命令であってもよい。例えば、命令は、コンピューティングデバイス可読媒体上のコンピューティングデバイスコードとして記憶されてもよい。その点において、「命令」および「プログラム」という用語は、本明細書では、区別なく使用され得る。命令は、プロセッサによる直接処理のための物体コード形式で、または要求に応じて解釈されるか、もしくは予めコンパイルされる独立したソースコードモジュールのスクリプトもしくはコレクションを含む、任意の他のコンピューティングデバイス言語で記憶されてもよい。命令の機能、方法、およびルーチンについては、以下でさらに詳細に説明される。

データ１３４は、命令１３２に従って、プロセッサ１２０によって検索、記憶、または修正されてもよい。一例として、メモリ１３０のデータ１３４は、所定のシナリオを記憶し得る。所与のシナリオは、物体のタイプ、車両に対する物体の場所の範囲、ならびに自律型車両が物体の周囲を操縦できるかどうか、物体が方向指示器を使用しているかどうか、物体の現在の場所に関連する信号機の状態、物体が一時停止標識に接近しているかどうかなどを含むシナリオ要求の一式を識別し得る。要求は、「右方向指示器がオン」または「右折専用車線」、または「車両１００の現在の経路から３０〜６０度オフセットされる角度で配向される進行方向を有する」などの別個の値を含み得る。いくつかの例では、所定のシナリオは、複数の物体に関する同様の情報を含んでもよい。

１つ以上のプロセッサ１２０は、市販されているＣＰＵなどの任意の従来のプロセッサであってもよい。代替的に、１つ以上のプロセッサは、ＡＳＩＣまたは他のハードウェアベースプロセッサなどの専用デバイスであってもよい。図１は、プロセッサ、メモリ、およびコンピューティングデバイス１１０の他の要素を同じブロック内にあるものとして機能的に例示しているが、プロセッサ、コンピューティングデバイス、またはメモリは、実際には、同じ物理的な筐体内に格納されていてもいなくてもよい、複数のプロセッサ、コンピューティングデバイス、またはメモリを含むことができることは、当業者により、理解されるであろう。一例として、内部電子ディスプレイ１５２は、高帯域幅または他のネットワーク接続を介してコンピューティングデバイス１１０とインターフェースし得る、それ自体のプロセッサまたは中央処理装置（ＣＰＵ）、メモリなどを有する専用コンピューティングデバイスによって制御され得る。いくつかの例では、このコンピューティングデバイスは、ユーザのクライアントデバイスと通信することができるユーザインターフェースコンピューティングデバイスであり得る。同様に、メモリは、コンピューティングデバイス１１０の筐体とは異なる筐体内に位置付けられたハードドライブ、または他の記憶媒体であってもよい。したがって、プロセッサまたはコンピューティングデバイスへの言及は、並行に動作してもしなくてもよいプロセッサまたはコンピューティングデバイスまたはメモリの集合体への言及を含むことを理解されたい。

コンピューティングデバイス１１０は、上述したプロセッサおよびメモリ、ならびにユーザ入力１５０（例えば、マウス、キーボード、タッチスクリーンおよび／またはマイクロフホン）、様々な電子ディスプレイ（例えば、スクリーン、または情報を表示するように動作可能である任意の他の電気デバイスを有するモニタ）などのコンピューティングデバイスと接続して通常使用されるすべての構成要素であってもよい。この例では、車両は、内部の電子ディスプレイ１５２、ならびに１つ以上のスピーカ１５４を含み、情報または音響映像体験を提供する。この点について、内部の電子ディスプレイ１５２は、車両１００の車内に位置付けられてもよく、コンピューティングデバイス１１０によって使用されて、車両１００内の乗員に情報を提供してもよい。内部スピーカに加えて、１つ以上のスピーカ１５４は、外部スピーカを含むことができ、車両１００の外部の物体に可聴通知を提供するために、車両上の様々な場所に配置される。

一例では、コンピューティングデバイス１１０は、車両１００に組み込まれた自律運転コンピューティングシステムであってもよい。自律運転コンピューティングシステムは、車両の様々な構成要素と通信することが可能であり得る。例えば、図１に戻ると、コンピューティングデバイス１１０は、車両の乗員からの連続的または定期的な入力を要求しない、または必要としない自律運転モードにおいて、メモリ１３０の命令１３２に従って車両１００の移動、速度などを制御するための、（車両の制動を制御するための）減速システム１６０、（車両の加速を制御するための）加速システム１６２、（車輪の配向および車両の方向を制御するための）ステアリングシステム１６４、（方向指示器を制御するための）シグナリングシステム１６６、（車両を場所または物体の周りにナビゲートするための）ナビゲーションシステム１６８、（車両の位置を判定するための）測位システム１７０、（車両の外部環境における物体を検出するための）知覚システム１７２、および電力システム１７４（例えば、バッテリおよび／またはガスもしくはディーゼルエンジン）などの、車両１００の様々なシステムと通信することができる。また、これらのシステムは、コンピューティングデバイス１１０の外部にあるものとして示されているが、実際には、これらのシステムもまた、車両１００を制御するための自律運転コンピューティングシステムとして再度、コンピューティングデバイス１１０の中に組み込まれてもよい。

コンピューティングデバイス１１０は、様々な構成要素を制御することによって車両の方向および速度を制御してもよい。例として、コンピューティングデバイス１１０は、地図情報およびナビゲーションシステム１６８からのデータを使用して、車両を目的地に完全に自律的にナビゲートし得る。コンピューティングデバイス１１０は、車両の場所を判定するために測位システム１７０を使用し、その場所に安全に到着する必要があるとき、物体を検出かつ物体に対応するために知覚システム１７２を使用してもよい。そうするために、コンピューティングデバイス１１０は、車両を、（例えば、加速システム１６２により、エンジンに供給される燃料または他のエネルギーを増やすことによって）加速させ、（例えば、エンジンに供給される燃料を減らし、ギヤを切り替え、および／または減速システム１６０によりブレーキをかけることによって）減速させ、（例えば、ステアリングシステム１６４により、車両１００の前輪または後輪の向きを変えることによって）方向を変更させ、（例えば、シグナリングシステム１６６の方向指示器を点灯することによって）かかる変更を伝えさせてもよい。このため、加速システム１６２および減速システム１６０は、車両のエンジンと車両の車輪との間に様々な構成要素を含む、動力伝達装置の一部であり得る。再び、これらのシステムを制御することによって、コンピューティングデバイス１１０はまた、車両を自律的に操縦するために、車両の動力伝達装置を制御してもよい。

一例として、コンピューティングデバイス１１０は、車両の速度を制御するために、減速システム１６０および加速システム１６２と相互作用してもよい。同様に、ステアリングシステム１６４は、車両１００の方向を制御するために、コンピューティングデバイス１１０によって使用され得る。例えば、車両１００が自動車またはトラックなどの道路上で使用するように構成されている場合、ステアリングシステムは、車両を転回するためにホイールの角度を制御するための構成要素を含み得る。シグナリングシステム１６６は、例えば、必要に応じて方向指示器またはブレーキライトを点灯させることによって、車両の意図を他の運転手または車両に伝えるために、コンピューティングデバイス１１０によって使用され得る。

ナビゲーションシステム１６８は、ある位置までのルートを判定および追従するために、コンピューティングデバイス１１０によって使用され得る。この点について、ナビゲーションシステム１６８および／またはデータ１３４は、地図情報、例えば、コンピューティングデバイス１１０が車両をナビゲートまたは制御するために使用することができる非常に詳細な地図を記憶してもよい。一例として、これらの地図は、車道、車線マーカ、交差点、横断歩道、速度制限、信号機、建物、標識、リアルタイムの交通情報、植生、または他のそのような物体ならびに情報の形状および標高を識別し得る。車線マーカは、実線または破線の、二重または単一の車線境界線、実線または破線の車線境界線、反射板などの特徴を含み得る。所与の車線は、車線の境界を画定する、左右の車線境界線または他の車線マーカと関連付けられ得る。このため、ほとんどの車線は、１つの車線境界線の左端と別の車線境界線の右端によって境界付けられてもよい。

知覚システム１７２はまた、他の車両、車道内の障害物、交通信号、標識、樹木などの車両の外部の物体を検出するために１つ以上の構成要素を含む。例えば、知覚システム１７２は、１つ以上のＬＩＤＡＲセンサ、ソナーデバイス、レーダーユニット、カメラ、および／またはコンピューティングデバイス１１０によって処理され得るデータを記録する任意の他の検出デバイスを含んでもよい。知覚システムのセンサは、物体、および、場所、配向、サイズ、形状、タイプ（例えば、車両、歩行者、自転車にのる人など）、進行方向、および移動速度などのそれらの特性を検出する。センサおよび／または前述の特性からの未加工データは、記述関数、ベクトル、および／または境界ボックスに定量化または配置され、知覚システム１７２によって生成されると、さらなる処理のために定期的かつ継続的にコンピューティングデバイス１１０に送信され得る。さらなる詳細を以下で考察するが、コンピューティングデバイス１１０は、車両の場所を判定するために測位システム１７０を使用し、その場所に安全に到着する必要があるとき、物体を検出かつ物体に対応するために知覚システム１７２を使用してもよい。

図２は、車道の区分に関する地図情報２００の実施例である。地図情報２００は、様々な道路特徴の形状、場所、および他の特性を識別する情報を含む。この例では、地図情報は、縁石２２０、車線境界線２２２、２２４、２２６、および縁石２２８によって境界付けられる３つの車線２１２、２１４、２１６を含む。車線２１２および２１４は、同じ方向の交通流（東向き）を有する一方で、車線２１６は、異なる交通流（西向き）を有する。加えて、車線２１２は、車線２１４よりも大幅に広く、例えば車両が縁石２２０に隣接して駐車することを可能にする。地図情報の例は、車道の性質を考慮すると、例えば、縁石、車線境界線、および車線などのいくつかの道路特徴のみを含むが、地図情報２００はまた、交通信号の光、横断歩道、歩道、一時停止標識、譲れの標識、速度制限標識、道路標識などの様々なほかの道路特徴を識別することができる。示されていないが、詳細な地図情報はまた、速度制限および他の法定交通要件を識別する情報、ならびに様々な日時における通常のおよび過去の交通状況を識別する履歴情報も含み得る。

本明細書では詳細な地図情報は、画像ベースの地図として描かれているが、地図情報は、完全に画像ベースである必要はない（例えば、ラスタ）。例えば、詳細な地図情報は、１つ以上の道路グラフ、または道路、車線、交差点、およびこれらの特徴間の接続などの情報のグラフネットワークを含むことができる。各特徴は、グラフデータとして記憶されてもよく、地理的場所などの情報と関連付けられてもよく、いずれにせよ、他の関連する特徴にリンクされ、例えば、一時停止標識は、道路や交差点などにリンクされてもよい。いくつかの例では、関連付けられたデータは、道路グラフのグリッドベースのインデックスを含んで、ある道路グラフの特徴の効率的な検索を可能にし得る。

図３Ａ〜図３Ｄは、車両１００の外観図の例である。これらの図からわかるように、車両１００は、ヘッドライト３０２、フロントガラス３０３、テールライト／方向指示灯３０４、リアガラス３０５、ドア３０６、サイドミラー３０８、タイヤおよびホイール３１０、ならびに方向指示／駐車灯３１２などの典型的な車両の多くの特徴を含む。ヘッドライト３０２、テールライト／方向指示灯３０４、および方向指示／駐車灯３１２は、シグナリングシステム１６６に関連付けられることができる。ライトバー３０７はまた、シグナリングシステム１６６に関連付けられることができる。筐体３１４は、知覚システム１７２のＬＩＤＡＲセンサ、ソナーデバイス、レーダーユニット、カメラなどの１つ以上のセンサを収容することができるが、かかるセンサはまた、同様に車両の他の領域に組み込むこともできる。

車両１００の１つ以上のコンピューティングデバイス１１０はまた、例えば無線ネットワーク接続１５６を使用して、他のコンピューティングデバイスとの間で情報を送受信することもできる。無線ネットワーク接続は、例えば、ブルートゥース（登録商標）、ブルートゥースＬＥ、ＬＴＥ、セルラー、近距離無線通信など、および前述のものの様々な組み合わせを含むことができる。図４および図５は、それぞれ、例示的なシステム４００の絵図および機能図であり、システムは、ネットワーク４６０を介して接続された複数のコンピューティングデバイス４１０、４２０、４３０、４４０、および記憶システム４５０を含む。システム４００はまた、車両１００、および車両１００と同様に構成され得る車両１００Ａを含む。簡潔にするため、いくつかの車両およびコンピューティングデバイスのみを図示しているが、典型的なシステムは、これよりもはるかに多くのものを含み得る。

図４に示されるように、コンピューティングデバイス４１０、４２０、４３０、４４０の各々は、１つ以上のプロセッサ、メモリ、データ、および命令を含むことができる。かかるプロセッサ、メモリ、データ、および命令は、コンピューティングデバイス１１０の１つ以上のプロセッサ１２０、メモリ１３０、データ１３４、および命令１３２と同様に構成されてもよい。

ネットワーク４６０および介在ノードは、１つ以上の企業が所有する通信プロトコル、イーサネット、ＷｉＦｉ、ＨＴＴＰ、および前述の様々な組み合わせを使用する、ブルートゥース（登録商標）、ブルートゥースＬＥ、インターネット、ワールドワイドウェブ、イントラネット、仮想プライベートネットワーク、ワイドエリアネットワーク、ローカルネットワーク、プライベートネットワークなどの短距離通信プロトコルを含む様々な構成およびプロトコルを含むことができる。そのような通信は、モデムおよび無線インターフェースなどの、他のコンピューティングデバイスとの間でデータを送受信することができる任意のデバイスによって容易に行われ得る。

一例では、１つ以上のコンピューティングデバイス１１０は、複数のコンピューティングデバイスを有するサーバ、例えば、負荷分散サーバファームを含んでもよく、負荷分散型サーバファームは、他のコンピューティングデバイスとの間でデータを受信、処理、および送信する目的で、ネットワークの異なるノードと情報を交換する。例えば、１つ以上のコンピューティングデバイス４１０は、ネットワーク４６０を介して、車両１００の１つ以上のコンピューティングデバイス１１０または車両１００Ａの同様のコンピューティングデバイス、ならびにクライアントコンピューティングデバイス４２０、４３０、４４０と通信することができる１つ以上のサーバコンピューティングデバイスを含み得る。例えば、車両１００および車両１００Ａは、サーバコンピューティングデバイスによって様々な場所に送り出され得る車両群の一部であり得る。この点について、車両群は、車両のそれぞれの測位システムにより提供される位置情報をサーバコンピューティングデバイスに定期的に送信してもよく、１つ以上のサーバコンピューティングデバイスは、車両の場所を追跡してもよい。

加えて、サーバコンピューティングデバイス４１０は、ネットワーク４６０を使用して、コンピューティングデバイス４２０、４３０、４４０のディスプレイ４２４、４３４、４４４などのディスプレイ上に、ユーザ４２２、４３２、４４２などのユーザに情報を送信および提示することができる。この点について、コンピューティングデバイス４２０、４３０、４４０は、クライアントコンピューティングデバイスと見なされてもよい。

図５に示されるように、各クライアントコンピューティングデバイス４２０、４３０、４４０は、ユーザ４２２、４３２、４４２が使用することを意図されたパーソナルコンピューティングデバイスであってもよく、１つ以上のプロセッサ（例えば、中央処理装置（ＣＰＵ））、データおよび命令を記憶するメモリ（例えば、ＲＡＭおよび内蔵ハードドライブ）、ディスプレイ４２４、４３４、４４４などのディスプレイ（例えば、画面を有するモニタ、タッチスクリーン、プロジェクタ、テレビ、または情報を表示するように動作可能である他のデバイス）、およびユーザ入力デバイス４２６、４３６、４４６（例えば、マウス、キーボード、タッチスクリーン、またはマイクロフォン）を含む、パーソナルコンピューティングデバイスと接続して通常使用されるすべての構成要素を有し得る。クライアントコンピューティングデバイスはまた、ビデオストリームを記録するためのカメラ、スピーカ、ネットワークインターフェースデバイス、およびこれらの要素を互いに接続するために使用されるすべての構成要素を含んでもよい。

クライアントコンピューティングデバイス４２０、４３０、および４４０は、各々、フルサイズのパーソナルコンピューティングデバイスを含んでもよいが、代替的に、インターネットなどのネットワークを介してサーバとデータを無線で交換することが可能であるモバイルコンピューティングデバイスを含んでもよい。ほんの一例として、クライアントコンピューティングデバイス４２０は、携帯電話、または無線対応ＰＤＡ、タブレットＰＣ、ウェアラブルコンピューティングデバイスもしくはシステムなどのデバイス、またはインターネットもしくは他のネットワークを介して情報を取得することができるネットブックであってもよい。別の例では、クライアントコンピューティングデバイス４３０は、図４において腕時計として示される、ウェアラブルコンピューティングシステムであってもよい。一例として、ユーザは、小型キーボード、キーパッド、マイクロフォンを使用して、カメラを用いた映像信号、またはタッチスクリーンを使用して、情報を入力し得る。

いくつかの例では、クライアントコンピューティングデバイス４４０は、コンシェルジュサービスをユーザ４２２および４３２などのユーザに提供するために、管理者によって使用されるコンシェルジュワークステーションであってもよい。例えば、リモートオペレータまたはコンシェルジュ４４２は、コンシェルジュワークステーション４４０を使用して、以下にさらに詳細に説明されるように車両１００および車両１００Ａの安全な動作およびユーザの安全性を確実とするために、それぞれのクライアントコンピューティングデバイスまたは車両１００もしくは車両１００Ａを通してユーザと電話または音声接続を介する通信を行うことができる。図４および図５には、単一のコンシェルジュワークステーション４４０のみが示されているが、典型的なシステムには、任意の数のかかるワークステーションが含まれてもよい。

記憶システム４５０は、以下でより詳細に説明されるように、様々なタイプの情報を記憶することができる。この情報は、本明細書で記載する特徴のうちのいくつかまたはすべてを実行するために、１つ以上のサーバコンピューティングデバイス４１０などのサーバコンピューティングデバイスによって検索または別様にアクセスされ得る。例えば、情報は、資格情報などのユーザアカウント情報（例えば、従来の単一要素認証の場合のユーザ名およびパスワード、ならびにランダムな識別子、生体認証などの多要素認証で典型的に使用される他のタイプの資格情報）を含み得、１つ以上のサーバコンピューティングデバイスに対してユーザを識別するために使用することができる。ユーザアカウント情報はまた、ユーザの名前、連絡先情報、ユーザのクライアントコンピューティングデバイス（または、同じユーザアカウントで複数のデバイスが使用されている場合はデバイス）の識別情報などの個人情報、ならびにユーザに関する１つ以上の固有の信号を含み得る。

記憶システム４５０はまた、場所間のルートを生成および評価するためのルーティングデータを記憶し得る。例えば、ルーティング情報は、第１の場所における車両が第２の場所に到達するのにかかる時間を推定するために使用されてもよい。この点について、ルーティング情報は、必ずしも上記の詳細な地図情報ほど詳細ではないが、道路、方向（片道、双方向など）、配向（北、南など）、速度制限などのそれらの道路に関する情報、ならびに予想される交通状況などを識別する交通情報を含む、地図情報を含むことができる。

記憶システム４５０はまた、ユーザに表示するためにクライアントコンピューティングデバイスに提供され得る情報を記憶してもよい。例えば、記憶システム４５０は、所与の集荷または目的地の場所について車両が停止する可能性が高いエリアを判定するための所定の距離情報を記憶し得る。記憶システム４５０はまた、以下で論じられるように、ユーザに表示され得る図式、アイコン、および他の項目を記憶し得る。

メモリ１３０と同様に、記憶システム４５０は、ハードドライブ、メモリカード、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＤＶＤ、ＣＤ‐ＲＯＭ、書き込み可能メモリ、および読み出し専用メモリなどの、サーバコンピューティングデバイス４１０によりアクセス可能である情報を記憶することができる、任意のタイプのコンピュータ化された記憶装置であり得る。さらに、記憶システム４５０は、同じまたは異なる地理的場所に物理的に位置付けられ得る、複数の異なる記憶デバイス上にデータが記憶される分散記憶システムを含み得る。記憶システム４５０は、図４に示されるようにネットワーク４６０を介してコンピューティングデバイスに接続されてもよく、および／またはコンピューティングデバイス１１０、４１０、４２０、４３０、４４０などのいずれかに直接接続または組み込まれてもよい。

例示的方法
上述し、図に示された動作に加えて、様々な動作が、ここで説明される。以下の動作は、下記に記載されたまさにその順序で実行される必要はないことを理解されたい。むしろ、様々な工程が、異なる順序で、または同時に処理されてもよく、工程もまた、追加または省略されてもよい。

図６は、図２の車道２１０に対応する車道６１０に沿って走行する車両１００の例示図である。それに関して、車線６１２、６１４、６１６は、車線２１２、２１４、２１６の形状および場所に対応し、縁石６２０、６２８は、縁石２２０の形状および場所に対応し、車線境界線６２２、６２４、６２６は、車線境界線２２２、２２４、２２６および縁石２２８の形状および場所に対応する。この実施例では、車両１００は、車線６１２を走行している。

車両が車線６１２に沿って移動すると、知覚システム１７２は、縁石６２０、６２８、車線境界線６２２、６２４、６２４、標識６５０、ならびに交通コーンＡ〜Ｒなどの、物体の形状および場所に関するセンサデータをコンピューティングデバイスに提供する。図７は、車両１００が図６に図示されるような状況にあるとき、コンピューティングデバイス１１０に利用可能な他の情報と組み合わせて、知覚システム１７２の様々なセンサによって知覚されるセンサデータを図示する。この実施例では、車両６４０、６４２、６４４は、コンピューティングデバイス１１０に知覚システム１７２から提供されるような境界ボックス７４０、７４２、７４４によって表現され、交通コーンＡ〜Ｒは、境界ボックス７Ａ〜７Ｒによって表現され、および標識６５０は、境界ボックス７５０によって表現される。もちろん、これらの境界ボックスは、空間の容積を表現しているにすぎず、その中物体に対応するデータポイントは、少なくとも近似的にその内部に境界付けられる。加えて、車両１００の実際の進行方向および境界ボックス７４０、７４２の推定進行方向は、それぞれ、矢印７７０、７６０、および７６２によって表現される。境界ボックス７４４は、非常にゆっくりと移動するかまたは全く移動していないように現れるため、コンピューティングデバイス１１０は、これらの境界ボックスによって表現される物体は、縁石６２８に隣接して動かないと判定してもよい。

車両が進入する通路を判定するために、車両のコンピューティングデバイスは、曖昧さが存在することを最初に識別しなければならない。これは、１つ以上の通路を識別するために、車両の知覚システムからのデータを処理することによって達成され得る。これらの１つ以上の通路の各々は、車道に沿った経路に対応するものであり、その経路は、車両の地図情報内ではまだ識別されていない。換言すると、経路は、概して、地図情報内で定義された交通の車線およびその車線の特性に対応しない。例えば、中央のターン車線が交差点を曲がること、および通過して進行することの両方に提供するために交通コーンを伴って構成される、東向きの交通の車線、西向きの交通の車線になり得、または経路が車線、交通、または地図情報内の２つの車線境界線（または他の車線マーカ）間のエリアに対応しないなど、交通車線の特性またはルールが変更される場合がある。

例えば、コーンやバレルなどの車線境界線以外の特定のタイプの物体は、通路の「境界」を判定するために、共にクラスタ化されてもよい。一例として、車両が２つのコーンの間を通過できない場合、これらの物体は、共にクラスタ化され、通路の一部であると仮定され得る。図７の画像内に示されるように、コンピューティングデバイス１１０は、車両１００がコーン間に嵌合できないか、またはコーンがバリアを形成するような方法で位置決めされるために、互いの近接度に基づいて、コーンＡ〜Ｎ（または境界ボックス７Ａ〜７Ｎ）を共にグループ化してもよい。加えて、コンピューティングデバイス１１０は、車両１００がコーン間に嵌合できないために、互いの近接度に基づいて、コーンＯ〜Ｑ（または境界ボックス７Ｏ〜７Ｑ）を共にグループ化してもよい。図８は、コーンＡ〜Ｎに対応するクラスタ８２０、ならびにコーン０〜Ｑに対応するクラスタ８１０を図示する。コーン７（または境界ボックス７Ｒ）は、クラスタ８１０または８２０のいずれにも含まれない。明確性かつ理解を容易にするために、図８は、境界ボックス７４０、７４２、７４４、または７４０を含まない。

これらの物体が共にクラスタ化されると、コンピューティングデバイス１１０は、クラスタおよび他の非クラスタ化物体を使用して、クラスタ化物体を回避するために、車両が追従する可能性のある１つ以上の通路を識別することができる。この点について、図９を参照すると、コンピューティングデバイスは、クラスタ８１０および８２０ならびにコーン７（または境界ボックス７Ｒ）の場所を考慮して、車両１１０が追従する可能性のあるオプションとして２つの通路、通路９１０および通路９２０を識別することができる。再び、明確性および理解を容易にするために、図９は、境界ボックス７４０、７４２、７４４または７４０を含まない。

加えて、または代替的に、これらの物体の場所の物理的な幾何学形状は、曖昧さを作り出す場合がある。例えば、コーンＡ（または境界ボックス７Ａ）の場合、車両は、通路９２０に進入するには左に、または通路９１０に進入するには右のいずれかに通過し得る。加えて、通路９２０内にいるとき、車両は、コーンＲ（または境界ボックス７Ｒ）の右または左のいずれかを通過することができ、これもまた、通路９２０の２つのサブ通路９２０Ａ、９２０Ｂの可能性を提供する。このため、進行に関して２つ以上の可能性がある。これにより、車両がどの通路に進入するべきか曖昧さを作り出す。換言すると、３つ以上の通路がある場合、車両には２つ以上の選択肢があり得る。別の同様の実施例では、２つのコーンが３つの別々の通路を描く場合、車両は、２つのコーン（または他の物体）の右側、２つのコーン（または他の物体）の間、または２つのコーンの左側（または他の物体）を進行し得る。このため、そのような実施例では、３つの可能な通路があり、より複雑な曖昧さを作り出す場合がある。

次いで、コンピューティングデバイスは、１つ以上のアプローチを使用することによって、曖昧さを解決して、通路を分析し、各通路を通る交通の適切な流れを判定することを試みてもよい。簡単に言えば、コンピューティングデバイス１１０は、各通路の交通流が、車両が現在走行している方向に継続しているか、または車両が現在走行している方向と実際に反対であるかを判断することができ、その点で、通路は、反対の交通を可能にするように構成される。再び、図９を参照すると、人間が走行するのに適切な通路がどれであるかを判定することは簡単かもしれないが、これは、車両１００などの車両のコンピューティングデバイスにとって必ずしも明確ではない。

１つの例示的な分析では、コンピューティングデバイスは、通路を逆に分析することができる。例えば、反対の交通について状況が曖昧でない場合、コンピューティングデバイスは、かかる通路が反対の交通のためであると判定し得る。換言すれば、反対の交通が１つまたは複数の通路を利用すべきかが容易に明らかである場合、１つまたは複数の通路は、車両に関する可能性として排除されてもよい。再度、図９に示されるように、コーン７（または境界ボックス７Ｎ）の相対位置に基づいて、通路９２０を追従することによって、反対の交通車線、ここでは車線６１６、を走行する車両が、車道６１０に沿って進行し得ると判定することがより単純となり得る。例えば、他の車両が、コーン７（または境界ボックス７Ｎ）を通過して走行するはずでありながら車線６１６内にとどまるので、その他の車両は、通路９２０を既に追従しているはずである。その点について、コンピューティングデバイス１１０は、サブ通路９２０Ａおよび９２０Ｂを含む通路９２０が、反対の交通のために構成されることを判定し得る。

消去のプロセスによって、コンピューティングデバイス１１０は、任意の残りの通路が、車両１１０が通過するのに適切であると判断することができる。この点について、通路のうちの１つは、通路を通る交通の判定されたフローに基づいて、選択され得る。例えば、識別された通路が２つのみであり、通路８２０が、反対の交通のために構成されるように判定されるので、コンピューティングデバイス１１０は、車両が通路８１０を進行するべきであると判定することができる。この点で、車両は、選択された通路に進入し、追従するために制御され得る。もちろん、上記のように、この技術を使用した後に２つ以上の通路が残っている場合は、追加のアプローチがまた使用されてもよい。

その点について、付加的にまたは代替的に、コンピューティングデバイスは、任意の標識を分析することによって、曖昧さを解決することを試みてもよい。一例として、再方向付けのエリアにおいて、どの通路が特定の方向から使用されるべきか、または使用しないほうがよいかを示す標識が存在し得る。このような標識は、左側通行の矢印または右側通行の矢印、進入禁止標識などを含んでもよい。場合によっては、これらの標識は、同じ通路を通って両方向に交通を方向付けている建設作業員によって保持される場合もある。これらの標識は、様々な画像認識および光学式文字認識技術を使用して検出され得る。再度、これらの標識は、いずれかの通路が、車両が通過するのに適しているかどうかを示し得る。例えば、コンピューティングデバイス１１０は、光学式文字認識技術を使用して、車両の知覚システム１７２のカメラによって捕捉された画像内の標識６５０のテキストを識別することができる。標識は、車両が「右側通行」、または「進入禁止」ということを示す場合がある。これは、車両１００が、通路８２０よりも通路８１０を追従するべきである可能性が高いことを示し得る。

標識の文脈に加えて、標識の場所および配向が、標識の「意味」についての手掛かりをコンピューティングデバイス１１０に提供し得る。例えば、標識がいずれかの通路と明確に関連付けられている場所にあるかどうか、標識がいずれかの通路に関連してコマンド（右側通行または左側通行の矢印など）を与えているかどうか、標識が影響を与えると予想される交通の方向などを示し得るように、標識の内容が交通のある方向から、または別の方向から視認可能であるかどうかなどである。例えば、通路８１０および通路８２０に対する標識６５０の場所、東方向交通に向かう標識の配向を考慮して、コンピューティングデバイス１１０は、車両１００が通路８２０よりも通路８１０を追従するべきである可能性が高いと判定してもよい。

このため、看板を使用することはまた、１つ以上の通路を通過する交通流の方向に関する情報をコンピューティングデバイス１１０に提供し、それによって、コンピューティングデバイス１１０が上記のように進入および追従するように選択するべきなのはどの通路であるかを示す。しかしながら、車両が進入することができる通路を識別するのに十分な看板が常にあるとは限らない。

さらに別のアプローチとして、コンピューティングデバイスは、他の車両の挙動を観察することにより、各通路を通る交通の方向を判定しようと試みてもよい。例えば、（車両と同じ、または反対の）いずれかの方向からの車両が、特定の方向において特定の通路を横断することが観察された場合、コンピューティングデバイスは、この情報を使用して、車両が進入するのに適切な通路があるかどうかを判定し得る。図１０を参照すると、車両６４０（または境界ボックス７４０）の場所および進行方向（矢印７６０）を考慮すると、その車両は、通路８２０、ここでは、サブ通路８２０Ａに続く可能性が最も高いようである。車両６４０が実際に車両１００に（反対の交通として）接近しているので、コンピューティングデバイス１１０は、この理由に沿って、またはこの付加的な理由により、通路８２０およびサブ通路８２０Ａが、反対の交通のために構成された通路であると判定し得る。同様に、車両６４０（または境界ボックス７４０）の場所および移動の欠如を考慮すると、その車両は、サブ通路８２０Ｂを遮断している可能性が最も高いようであり、コンピューティングデバイス１１０は、通路８２０Ｂが、車両１００または反対の交通にとって適切な通路ではない可能性があると判断し得る。このため、他の車両の挙動を使用することはまた、１つ以上の通路を通過する交通流の方向に関する情報をコンピューティングデバイス１１０に提供し、それによって、コンピューティングデバイス１１０が上記のように進入および追従するように選択するべきなのはどの通路であるかを示す。

上記のいずれかに加えてまたは代替として使用されるべき別のアプローチとして、コンピューティングデバイスは、路面状態を検出し、これを使用して、車両が特定の通路を回避すべきかどうかを判定することもできる。例えば、知覚システム１７２によって提供されるセンサデータを使用して、コンピューティングデバイスは、通路が開いた溝を含むか、または数インチ以上などの特定の高さの傾斜を含むかどうか、または通路が未舗装の路面を含むかどうかを判定し得る。そのような場合、コンピューティングデバイスは、車両がその通路を使用するべきではないことを判定することができる。

上記のいずれかに加えてまたはその代替として使用されるべき別のアプローチとして、コンピューティングデバイスは、最近そのエリアを通過した他の車両によって提供される情報を使用してもよい。例えば、自律運転モード（または自律運転ソフトウェアがバックグラウンドで実行されているが、車両を制御していない手動運転モード）において運転しているエリアを車両が通過する場合、この車両のコンピューティングデバイスは、曖昧さ、およびコンピューティングデバイスが、そのエリア内の他の車両と応答する方法に関する情報を供給してもよい。加えて、または代替的に、車両のコンピューティングデバイスがこのような通路と可能性のある曖昧さを識別する場合、コンピューティングデバイスは、この情報、ならびにカメラ画像またはライダーデータなどの任意のセンサ情報を送信し得る。これは、異なる方向または有利な地点から曖昧さに接近する可能性のある車両に特に有用であり得る。例えば、１つの車両が再方向付けせずに交差点を通過したが、左側通行、右側通行、進入禁止などの標識を、後で交差点の交差道路の１つに検出する場合、この情報は、その後その公差道路を運転する任意の車両のためになり得る。

上記のアプローチまたはアクションのうちの１つ以上を使用して曖昧さが解決できない場合、コンピューティングデバイスは、進行方法に関する命令を提供するように人間のオペレータに要求を送信し得る。例えば、コンピューティングデバイス１１０は、ネットワーク４６０を使用して、コンシェルジュワークステーション４４０を介し、コンシェルジュ４４２からの支援を要求することができる。これは、検討のためにコンピューティングデバイスが識別した通路を識別する情報の送信、および進行方法に関する命令（すなわち、１つまたは複数の通路のどの通路に、車両が進入するのが適切であるか）の受信を含み得る。場合によっては、例えば、曖昧さが人間のオペレータもまた不確実であるような場合、コンシェルジュ４４２は、単に車両をルート変更してもよい。コンシェルジュ４４２が利用できない、または自信を持って正しい答えを判定できない場合、例えば、関連する看板がはるか前に戻る、倒れた、不明であるなどの場合、コンピューティングデバイス１１０は、任意の通路を通過し続けることは受け入れられないと判定してもよい。その結果、コンピューティングデバイス１１０は、車両を周りに旋回させ、および／または車両を再度ルート変更することによって、通路を完全に回避するように車両を制御し得る。

図１１は、自律運転モードにおいて車両を制御するためのコンピューティングデバイス１１０の１つ以上のプロセッサ１２０などの、１つ以上のプロセッサによって実行され得るフロー図１１００である。ブロック１１０２において、車両は、交通流の方向を識別する予め記憶された地図情報を使用して、自律運転モードにおいて操縦される。ブロック１１０４において、地図情報が識別されていない交通の再方向付けに関する、車両の外部環境における物体を識別する車両の知覚システムからのデータが受信される。ブロック１１０６において、受信したデータを使用して、交通の再方向付けの１つ以上の通路を識別する。ブロック１１０８において、１つ以上の通路のうちの１つは、選択された通路を通る交通流の方向に基づいて、選択される。ブロック１１１０において、車両は、自律運転モードで制御されて、１つ以上の通路のうちの選択された通路に進入し、追従する。

特段の記述がない限り、前述の代替例は、相互に排他的ではないが、独自の利点を達成するために様々な組み合わせで実施することができる。上述した特徴のこれらおよび他の変形ならびに組み合わせは、特許請求の範囲によって定義される主題から逸脱せずに利用され得るため、前述の実施形態の説明は、特許請求の範囲によって定義された主題を限定するものとしてではなく、例示するものとして見なされるべきである。加えて、本明細書に記載された実施例、ならびに「など」、「含む」などとして表現された語句の提供は、特許請求の範囲の主題を特定の例に限定するものと解釈されるべきではなく、むしろ、それらの例は、多くの可能性のある実施形態のうちの単なる１つを例示することが意図されている。さらに、異なる図面中の同じ参照番号は、同じまたは類似の要素を識別することができる。

Claims (20)

1. 自律運転モードにおいて車両を制御する方法であって、
   １つ以上のプロセッサによって、交通流の方向を識別する予め記憶された地図情報を使用して、前記自律運転モードにおいて車両を操縦することと、
   前記１つ以上のプロセッサによって、前記地図情報が識別されていない、交通の再方向付けに関する、前記車両の外部環境における物体を識別する前記車両の知覚システムからのデータを受信することと、
   前記１つ以上のプロセッサによって、前記受信したデータを使用して、交通の再方向付けの１つ以上の通路を識別することと、
   前記１つ以上のプロセッサによって、前記選択された通路を通過する交通流の方向に基づいて、１つ以上の通路のうちの１つを選択することと、
   前記１つ以上のプロセッサによって、前記自律運転モードにおいて前記車両を制御して、前記１つ以上の通路のうちの前記選択された通路に進入し、進行することと、を含む、方法。
2. 前記車両に対して反対の交通がどのようにして前記１つ以上の通路に進入し、通過するかを分析することによって、前記選択された通路を通る交通流の前記方向を判定することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記１つ以上の通路のうちのいずれかに近接する標識を分析することによって、前記選択された通路を通る交通流の前記方向を判定することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記１つ以上の通路のうちのいずれかを通る交通を観察することによって、前記選択された通路を通る交通流の前記方向を判定することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記１つ以上の通路を識別する第２の車両の１つ以上のコンピューティングデバイスから情報を受信することと、
   前記受信された情報に基づいて、前記選択された通路を通る交通流の前記方向を判定することと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記受信されたデータを使用して、前記１つ以上の通路を識別した後、前記車両から離れたコンピューティングデバイスに、進行方法に関する命令を求める要求を送信することと、
   前記命令を受信することと、をさらに含み、前記１つ以上の通路のうちの前記選択された通路を選択することが、前記受信されたる命令にさらに基づいている、請求項１に記載の方法。
7. 前記１つ以上の通路の各々を通る交通流の方向を判定することをさらに含み、前記選択された通路を選択することが、任意の判定された交通流の方向にさらに基づいている、請求項１に記載の方法。
8. 前記１つ以上の通路が、２つ以上の車線境界線によって画定されていない、請求項１に記載の方法。
9. 自律運転モードにおいて車両を制御するためのシステムであって、
   交通流の方向を識別する予め記憶された地図情報を使用して、前記自律運転モードにおいて車両を操縦することと、
   前記地図情報が識別されていない交通の再方向付けに関する、前記車両の外部環境における物体を識別する前記車両の知覚システムからのデータを受信することと、
   前記受信されたデータを使用して、交通の再方向付けの１つ以上の通路を識別することと、
   前記選択された通路を通る交通流の方向に基づいて、前記１つ以上の通路のうちの１つを選択することと、かつ
   前記自律運転モードにおいて前記車両を制御して、前記１つ以上の通路のうちの前記選択された通路に進入し、進行することと、を行うように構成されている、１つ以上のプロセッサを備える、システム。
10. 前記１つ以上のプロセッサが、前記車両に対して反対の交通がどのように前記１つ以上の通路に進入し、通過するかを分析することによって、前記選択された通路を通る交通流の前記方向を判定するようにさらに構成されている、請求項９に記載のシステム。
11. 前記１つ以上のプロセッサが、前記１つ以上の通路のうちのいずれかに近接する標識を分析することによって、前記選択された通路を通る交通流の前記方向を判定するようにさらに構成されている、請求項９に記載のシステム。
12. 前記１つ以上のプロセッサが、前記１つ以上の通路のうちのいずれかを通る交通を観察することによって、前記選択された通路を通る交通流の前記方向を判定するようにさらに構成されている、請求項９に記載のシステム。
13. 前記１つ以上のプロセッサが、
    前記１つ以上の通路を識別する第２の車両の１つ以上のコンピューティングデバイスから情報を受信することと、
    前記受信された情報に基づいて、前記選択された通路を通る交通流の前記方向を判定することと、を行うようにさらに構成されている、請求項９に記載のシステム。
14. 前記１つ以上のプロセッサが、
    前記受信されたデータを使用して、前記１つ以上の通路を識別した後、前記車両から離れたコンピューティングデバイスに、進行方法に関する命令を求める要求を送信することと、
    前記命令を受信することと、を行うようにさらに構成されており、前記１つ以上の通路のうちの前記選択された通路を選択することが、前記受信された命令にさらに基づいている、請求項９に記載のシステム。
15. 前記１つ以上のプロセッサが、前記１つ以上の通路の各々を通る交通流の方向を判定するようにさらに構成されており、前記選択された通路を選択することが、任意の判定された交通流の方向にさらに基づいている、請求項９に記載のシステム。
16. 前記１つ以上の通路が、２つ以上の車線境界線によって画定されていない、請求項９に記載のシステム。
17. 前記車両をさらに備える、請求項９に記載のシステム。
18. 命令が記憶されている非一時的なコンピュータ可読媒体であって、前記命令が、１つ以上のプロセッサによって実行されるとき、前記１つ以上のプロセッサが、自律運転モードにおいて車両を制御する方法を実行させ、前記方法が、
    交通流の方向を識別する予め記憶された地図情報を使用して、前記自律運転モードにおいて車両を操縦することと、
    前記地図情報が識別されていない交通の再方向付けに関する、前記車両の外部環境における物体を識別する前記車両の知覚システムからのデータを受信することと、
    前記受信されたデータを使用して、交通の再方向付けの１つ以上の通路を識別することと、
    前記選択された通路を通る交通流の方向に基づいて、前記１つ以上の通路のうちの１つを選択することと、
    前記自律運転モードにおいて前記車両を制御して、前記１つ以上の通路のうちの前記選択された通路に進入し、追従することと、を含む、非一時的なコンピュータ可読媒体。
19. 前記方法が、前記車両に対して反対の交通がどのように前記１つ以上の通路に進入し、通過するかを分析することによって、前記選択された通路を通る交通流の前記方向を判定することをさらに含む、請求項１８に記載の媒体。
20. 前記方法が、前記１つ以上の通路のうちのいずれかを通る交通を観察することによって、前記選択された通路を通る交通流の前記方向を判定することをさらに含む、請求項１８に記載の方法。