JP2021511995A - 自動運転車の高速計画のための多項式フィッティングベースの基準線平滑化方法 - Google Patents

自動運転車の高速計画のための多項式フィッティングベースの基準線平滑化方法 Download PDF

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Abstract

【解決手段】様々な実施形態によれば、自動運転車の基準線を平滑化するためのシステム及び方法を説明した。例示的な方法において、高解像度地図及びルーティング定式化結果に従って最初の基準線を生成することができ、所定の式に基づいて最初の基準線を分割することができる。分割された最初の基準線は、複数の点を含むことができ、各点は、グローバル座標系における自動運転車の位置を表す。複数の点は、ローカル座標系における点に転換されることができ、ローカル座標系で前記点に最もフィッティングする多項式曲線を生成する。その後、複数の点の各点の水平座標に対して、多項式曲線を使用して新しい垂直座標を生成することができる。新しい垂直座標及び対応する水平座標は、グローバル座標系に転換し直すことができる。多項式曲線は、グローバル座標系中の各点の進行方向、ｋａｐｐａ及びｄｋａｐｐａを導出するために使用されることができる。【選択図】図７

Description

本開示の実施形態は、概して、自動運転車の操作に関する。より具体的に、本開示の実施形態は、自動運転車における基準線平滑化方法に関する。
自動運転モード（例えば、無人運転）で動作する車両は、運転に関連する義務から乗客（特に、運転者）を開放することができる。自動運転モードで動作する場合、車両は、オンボードセンサーと高解像度地図を使用して各位置にナビゲートすることができ、車両が最少のヒューマンインタラクションの状況、または乗客のない状況で運転できるようにする。
自動運転車（ＡＤＶ）は、様々なモジュールに依存して軌跡を計画する。通常、計画された各軌跡に対して、地形図の形式で基準線を生成することができ、基準線は、他の車両、障害物、または交通状況などの干渉のない、理想的なルートまたはパスを表すことができる。快適な走行のために、様々な技術を使用して基準線を平滑化することができる。
しかし、ＡＤＶが高速で移動する場合、特定の求心加速度を維持するために、経路点の曲率及びそれらの導関数に対する要求がより高い。一般に、既存の平滑化技術は、高速環境の要求を満たすことができない。
本開示の態様において、本開示の実施形態は、自動運転車（ＡＤＶ）のために生成された、複数の離散点を含む基準線を、グローバル座標系からローカル座標系に転換するステップと、基準線上の各点の水平座標に対して、複数の点に最もフィッティングする多項式曲線を使用して、新しい垂直座標を決定するステップと、各新しい垂直座標及びそれに対応する水平座標で表される点をグローバル座標系に転換し直すステップと、及び多項式曲線を使用して各転換点の進行方向、ｋａｐｐａ及びｄｋａｐｐａを決定するステップとを含む自動運転車を操作するためのコンピュータ実施方法を提供する。
本開示の他の態様において、本開示の実施形態は、指令が記憶された非一時的な機械可読媒体であって、前記指令がプロセッサによって実行されると、前記プロセッサに操作を実行させ、前記操作は、自動運転車（ＡＤＶ）のために生成された、複数の離散点を含む基準線を、グローバル座標系からローカル座標系に転換するステップと、基準線上の各点の水平座標に対して、複数の点に最もフィッティングする多項式曲線を使用して、新しい垂直座標を決定するステップと、各新しい垂直座標及びそれに対応する水平座標で表される点をグローバル座標系に転換し直すステップと、及び多項式曲線を使用して各転換点の進行方向、ｋａｐｐａ及びｄｋａｐｐａを決定するステップとを含む非一時的な機械可読媒体を提供する。
本開示の他の態様において、本開示の実施形態は、プロセッサと、及び指令を記憶するために前記プロセッサに接続されたメモリとを含むデータ処理システムであって、前記指令がプロセッサによって実行されると、前記プロセッサに操作を実行させ、前記操作は、自動運転車（ＡＤＶ）のために生成された、複数の離散点を含む基準線を、グローバル座標系からローカル座標系に転換するステップと、基準線上の各点の水平座標に対して、複数の点に最もフィッティングする多項式曲線を使用して、新しい垂直座標を決定するステップと、各新しい垂直座標及びそれに対応する水平座標で表される点をグローバル座標系に転換し直すステップと、及び多項式曲線を使用して各転換点の進行方向、ｋａｐｐａ及びｄｋａｐｐａを決定するステップとを含むデータ処理システムを提供する。
本発明の実施形態は、添付されたそれぞれの図面において限定ではなく、例示として示され、図面において類似の参照符号は類似の素子を指す。
一実施形態に係るネットワーク化されたシステムを示すブロック図である。
一実施形態に係る自動運転車の例示を示すブロック図である。
一実施形態に係る自動運転車と一緒に使用される感知及び計画システムの例示を示すブロック図である。 一実施形態に係る自動運転車と一緒に使用される感知及び計画システムの例示を示すブロック図である。
実施形態に係る多項式フィッティングベースの基準線平滑化コンポーネントがＡＤＶで操作される環境を示す。
実施形態に係る多項式フィッティングベースの基準線平滑化コンポーネントをさらに示す。
実施形態に係る多項式フィッティングベースの基準線平滑化方法をグラフで示す。 実施形態に係る多項式フィッティングベースの基準線平滑化方法をグラフで示す。 実施形態に係る多項式フィッティングベースの基準線平滑化方法をグラフで示す。 実施形態に係る多項式フィッティングベースの基準線平滑化方法をグラフで示す。 実施形態に係る多項式フィッティングベースの基準線平滑化方法をグラフで示す。
実施形態に係る基準線を平滑化する例示のプロセスを示すフローチャートである。
一実施形態と一緒に使用可能なデータ処理システムの例示を示すブロック図である。
本開示の様々な実施形態及び態様は、以下で議論される詳細を参照して説明され、図面は前記様々な実施形態を示す。以下の説明及び図面は、本開示を説明するものであり、限定するものとして解釈されるべきではない。本開示の様々な実施形態の包括的な理解を提供するために、多くの特定の詳細が記載されている。しかし、本開示の実施形態の簡単な説明を提供するために、周知または通常の詳細は説明されていない。
本明細書における「一実施形態」または「実施形態」の列挙は、当該実施形態に結び付いて説明される特定の特徴、構造、または特性が本開示の少なくとも一つの実施形態に含まれ得ることを意味する。「一実施形態において」は、本明細書の各所に記載は、必ずしもすべて同じ実施形態を指していることではない。
いくつかの実施形態によれば、多項式フィッティング曲線を使用して基準線を平滑化するシステム及び方法を説明する。例示的な方法において、高解像度地図及びルーティング定式化結果に従って最初の基準線を生成することができ、所定の式に基づいて最初の基準線を分割することができる。分割された最初の基準線は、複数の点を含むことができ、各点は、グローバル座標系における自動運転車の位置を表す。複数の点は、ローカル座標系における点に転換されることができ、ローカル座標系で前記点に最も多項式曲線を生成する。
その後、複数の点の各点の水平座標に対して、多項式曲線を使用して新しい垂直座標を生成することができる。新しい垂直座標及び対応する水平座標は、グローバル座標系に転換し直すことができる。多項式曲線は、グローバル座標系中の各点の進行方向、ｋａｐｐａ及びｄｋａｐｐａを導出するために使用されることができる。転換点及び各点の進行方向、ｋａｐｐａ及びｄｋａｐｐａは、ＡＤＶのために新しい基準線を作成するために使用される。
実施形態において、多項式曲線の一次導関数、二次導関数及び三次導関数を使用して各転換点の進行方向、ｋａｐｐａ及びｄｋａｐｐａをそれぞれ計算することができる。多項式曲線は、連続して、平滑で且つ切り目のない線であるため、その一次導関数、二次導関数及び三次導関数も平滑であり、従って転換点の進行方向、ｋａｐｐａ及びｄｋａｐｐａを平滑且つ連続にする。
従って、上記の方法を使用して生成された基準線は、より滑らかでより快適な運転を可能にする。本開示で説明される実施形態は、高速道路条件で移動するように設計されたＡＤＶに特に適用される。
実施形態において、最初の基準線は、複数の運転／計画サイクルを含み得る計画段階のために生成されることができる。最初の基準線上の各点は、計画サイクル期間内の特定の時点にあるＡＤＶの位置を表すことができる。
実施形態において、多項式曲線はＹ＝Ｃ＿３＊Ｘ＾３＋Ｃ＿２＊Ｘ＾２＋Ｃ＿１＊Ｘ＾１＋Ｃ＿０＊Ｘ＾０の形式であることができる。ＡＤＶが所定の値を超える速度で移動する場合、上記の基準線平滑化方法を使用することができる。ＡＤＶが所定の値と同じ、または低い速度で移動する場合、ＡＤＶは、異なる基準線平滑化方法を実施する他のプロセスに自動的に切り替えることができる。
自動運転車
図１は、本開示の一実施形態に係る自動運転車ネットワーク構成のブロック図である。図１を参照すると、ネットワーク構成１００は、ネットワーク１０２を介して一つまたは複数のサーバ１０３乃至１０４に通信可能に接続され得る自動運転車１０１を含む。一つの自動運転車を示すが、複数の自動運転車がネットワーク１０２を介してお互いにおよび／またはサーバ１０３乃至１０４に接続されることができる。ネットワーク１０２は、有線または無線ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、セルラーネットワーク、衛星ネットワークまたはそれらの組合せなどのウェブのワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）のような任意のタイプのネットワークであってもよい。サーバ１０３乃至１０４は、ネットワークまたはクラウドサーバ、アプリケーションサーバ、バックエンドサーバまたはそれらの組合せなどの任意のタイプのサーバまたはサーバのクラスターであってもよい。サーバ１０３乃至１０４は、データ分析サーバ、コンテンツサーバ、交通情報サーバ、地図及びポイントオブインタレスト（ＭＰＯＩ）サーバまたはロケーションサーバなどであってもよい。
自動運転車とは、運転者からの入力がほとんどまたは全くない環境をナビゲートする自動運転モードに設定可能な車両を指す。このような自動運転車は、センサーシステムを含むことができ、前記センサーシステムは、車両運転環境に関連する情報を検出するように構成される一つまたは複数のセンサーを備える。前記車両とそれに関連するコントローラーは、検出された情報を使用して環境をナビゲートする。自動運転車１０１は、手動モード、完全自動運転モードまたは部分的自動運転モードで動作する。
一実施形態において、自動運転車１０１は、感知及び計画システム１１０、車両制御システム１１１、無線通信システム１１２、ユーザインターフェースシステム１１３、インフォテインメントシステム１１４及びセンサーシステム１１５を含むが、これらに限定されない。自動運転車１０１は、エンジン、ホイール、ステアリングホイール、変速機などの通常の車両に含まれる特定の共通コンポーネントをさらに含むことができ、前記コンポーネントは、車両制御システム１１１および／または感知及び計画システム１１０によって、様々な通信信号および／または命令を使用して制御されることができ、当該様々な通信信号および／または命令は、加速信号または命令、減速信号または命令、ステアリング信号または命令、ブレーキ信号または命令などであってもよい。
コンポーネント１１０乃至１１５は、相互接続コンポーネント、バス、ネットワークまたはそれらの組合せを介してお互いに通信可能に接続されることができる。例えば、コンポーネント１１０乃至１１５は、コントローラーローカルエリアネットワーク（ＣＡＮ）バスを介してお互いに通信可能に接続されることができる。ＣＡＮバスは、ホストコンピューターなしでアプリケーションでマイクロコントローラーとデバイスが相互に通信できるように設計された車両バス標準である。これは、最初は自動車内の多重電気配線用に設計されたメッセージベースのプロトコルであるが、他の多くの環境でも使用される。
図２を参照すると、一実施形態において、センサーシステム１１５は、一つまたは複数のカメラ２１１、全地球測位システム（ＧＰＳ）ユニット２１２、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）２１３、レーダーユニット２１４及び光検出と測距（ＬＩＤＡＲ）ユニット２１５を含むが、これらに限定されない。ＧＰＳシステム２１２は、自動運転車の位置に関連する情報を提供するように操作可能なトランシーバを含む。ＩＭＵユニット２１３は、慣性加速度に基づいて自動運転車の位置及び配向変更を感知することができる。レーダーユニット２１４は、無線信号を利用して自動運転車のローカル環境内の対象を検知するシステムを表すことができる。いくつかの実施形態において、対象の検知以外に、レーダーユニット２１４は、対象の速度および／または進行方向をさらに検知することができる。ＬＩＤＡＲユニット２１５は、レーザーを使用して自動運転車が配置されている環境中の対象を検知することができる。他のシステムコンポーネント以外に、ＬＩＤＡＲユニット２１５は、一つまたは複数のレーザー源、レーザースキャナー及び一つまたは複数の検出器をさらに含むことができる。カメラ２１１は、自動運転車周囲環境の画像を収集するための一つまたは複数のデバイスを含むことができる。カメラ２１１は、スチルカメラおよび／またはビデオカメラであることができる。カメラは、回転および／または傾斜されたプラットフォームにカメラを取り付けることにより、機械的に移動可能であってもよい。
センサーシステム１１５は、ソナーセンサー、赤外線センサー、ステアリングセンサー、スロットルセンサー、ブレーキセンサー、及び音声センサー（例えば、マイク）などの他のセンサーをさらに含むことができる。オーディオセンサーは、自動運転車を取り巻く環境からの音をキャプチャするように構成されることができる。ステアリングセンサーは、ステアリングホイール、車両のホイールまたはそれらの組合せのステアリング角度を感知するように構成されることができる。アクセルセンサーとブレーキセンサーは、車両のアクセル位置とブレーキ位置をそれぞれ感知する。場合によって、アクセルセンサーとブレーキセンサーは、アクセル／ブレーキセンサーとして統合されることができる。
一実施形態において、車両制御システム１１１は、ステアリングユニット２０１、アクセルユニット２０２（加速ユニットとも呼ばれる）とブレーキユニット２０３を含むが、これらに限定されない。ステアリングユニット２０１は、車両の方向または進行方向を調整するために使用される。アクセルユニット２０２は、モーターまたはエンジンの速度を制御するために使用され、モーターまたはエンジンの速度は、さらに車両の速度と加速度を制御する。ブレーキユニット２０３は、摩擦を提供することにより車両のホイールまたはタイヤを減速させて、車両を減速させる。注意すべきことは、図２に示されたコンポーネントは、ハードウェア、ソフトウェアまたはそれらの組合せで実装することができる。
図１に戻ると、無線通信システム１１２は、自動運転車１０１とデバイス、センサー、他の車両などのような外部システムとの間の通信を可能にするものである。例えば、無線通信システム１１２は、一つまたは複数のデバイスと直接に無線通信することができ、または通信ネットワークを介して無線通信することができ、例えば、ネットワーク１０２とサーバ１０３乃至１０４を介して通信する。無線通信システム１１２は、他のコンポーネントまたはシステムと通信するために、ＷｉＦｉ（登録商標）のような任意のセルラーネットワークまたは無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）を使用することができる。無線通信システム１１２は、例えば赤外線リンク、ブルートゥース（登録商標）などを使用して、デバイス（例えば、乗客のモバイルデバイス、ディスプレイデバイス、車両１０１内のスピーカー）と直接通信することができる。ユーザインターフェースシステム１１３は、例えば、キーボード、タッチスクリーンディスプレイデバイス、マイクロフォン、およびスピーカーなどを含む車両１０１内で実装される周辺デバイスの一部であることができる。
自動運転車１０１の機能中の一部または全部は、特に、自動運転モードで操作する場合、感知及び計画システム１１０によって制御または管理することができる。感知及び計画システム１１０は、センサーシステム１１５、制御システム１１１、無線通信システム１１２および／またはユーザインターフェースシステム１１３から情報を受信し、受信した情報を処理し、出発地点から目的地点までの経路または経路を計画し、その後、計画及び制御情報に基づいて車両１０１を運転するために、必要なハードウェア（例えば、プロセッサ、メモリ、ストレージ）とソフトウェア（例えば、操作システム、計画及びルーティングプログラム）を含む。
例えば、乗客としてのユーザーは、例えばユーザーインターフェースを介して、旅程の開始位置と目的地を指定することができる。感知及び計画システム１１０は、旅程に関連するデータを取得する。例えば、感知及び計画システム１１０は、ＭＰＯＩサーバから位置とルート情報を取得することができ、前記ＭＰＯＩサーバは、サーバ１０３乃至１０４の一部であることができる。ロケーションサーバは、ロケーションサービスを提供し、ＭＰＯＩサーバは地図サービスと特定の位置のＰＯＩを提供する。代替的に、このような位置及びＭＰＯＩ情報は、感知及び計画システム１１０の永続的記憶装置にローカルにキャッシュされてもよい。
自動運転車１０１がルートを沿って移動する場合、感知及び計画システム１１０は、交通情報システムまたはサーバ（ＴＩＳ）からリアルタイム交通情報を取得することもできる。注意すべきことは、サーバ１０３乃至１０４は、サードパーティのエンティティによって操作されることができる。代替的に、サーバ１０３乃至１０４の機能は、感知及び計画システム１１０と統合されることができる。リアルタイム交通情報、ＭＰＯＩ情報と位置情報及びセンサーシステム１１５によって検出または感知されたリアルタイムローカル環境データ（例えば、障害物、オブジェクト、近くの車両）に基づいて，感知及び計画システム１１０は、最適なルートを計画することができ、計画されたルートは、指定された目的地に安全かつ効率的に到達するために、例えば制御システム１１１を介して車両１０１を運転することができる。
サーバ１０３は、様々なクライアントのためのデータ分析サービスを実行するためのデータ分析システムであることができる。一実施形態において、データ分析システム１０３は、データ収集器１２１及び機械学習エンジン１２２を含む。データ収集器１２１は、様々な車両（自動運転車または人間運転者によって運転される通常の車両）から運転統計テータ１２３を収集する。運転統計テータ１２３は、異なるタイミングで送信された運転命令（例えば、アクセル命令、ブレーキ命令、ステアリング命令）及び車両のセンサーによって捕捉された車両の応答（例えば、速度、加速、減速、方向）を表す情報を含む。運転統計テータ１２３は、例えばルート（開始位置と目的地位置を含む）、ＭＰＯＩ、道路状況、天気状況などの異なるタイミングでの運転環境を説明する情報をさらに含むことができる。
運転統計テータ１２３に基づいて、機械学習エンジン１２２は、さまざまな目的のために、規則、アルゴリズム、および／または予測モデル１２４のセットを生成または訓練する。一実施形態において、アルゴリズム１２４は、感知、計画、及び制御プロセスのアルゴリズムを含むことができ、これについては以下でさらに詳細に説明する。そして、アルゴリズム１２４をＡＤＶにアップロードして、自動運転中にリアルタイムで使用することができる。
図３Ａと図３Ｂは、一実施形態による自動運転車と一緒に使用される感知及び計画システムの例示を示すブロック図である。システム３００は、図１の自動運転車１０１の一部として実装されることができ、感知及び計画システム１１０、制御システム１１１及びセンサーシステム１１５を含むが、これらに限定されない。図３Ａ乃至図３Ｂを参照すると、感知及び計画システム１１０は、ローカリゼーションモジュール３０１、感知モジュール３０２、予測モジュール３０３、決定モジュール３０４、計画モジュール３０５、制御モジュール３０６、及びルーティングモジュール３０７を含むが、これらに限定されない。
一部または全部モジュール３０１乃至３０７は、ソフトウェア、ハードウェアまたはそれらの組合せで実現されることができる。例えば、これらのモジュールは、永続的記憶装置３５２にインストールされ、メモリ３５１にロードされ、一つまたは複数のプロセッサ（図示せず）によって実行されることができる。注意すべきことは、これらの一部または全部モジュールは、図２の車両制御システム１１１の一部または全部モジュールに通信可能に接続または統合されることができる。一部のモジュール３０１乃至３０７は、統合モジュールとして統合されることができる。
ローカリゼーションモジュール３０１は、自動運転車３００の現在の位置（例えば、ＧＰＳユニット２１２を利用する）を確定し、ユーザーの旅程またはルートに関連する任意のデータを管理する。ローカリゼーションモジュール３０１（地図とルートモジュールとも呼ばれる）は、ユーザーの旅程またはルートに関連する任意のデータを管理する。ユーザーは、例えば、ユーザーインターフェースにログインして、旅程の開始位置と目的地を指定することができる。ローカリゼーションモジュール３０１は、自動運転車３００の地図とルート情報３１１などの他のコンポーネントと通信して、旅程に関連するデータを取得する。例えば、ローカリゼーションモジュール３０１は、ロケーションサーバと地図及びＰＯＩ（ＭＰＯＩ）サーバから位置とルート情報を取得することができる。ロケーションサーバは、ロケーションサービスを提供し、ＭＰＯＩサーバは地図サービスと特定の位置のＰＯＩを提供して、地図とルート情報３１１の一部としてキャッシュされることができる。自動運転車３００がルートを沿って移動する場合、ローカリゼーションモジュール３０１は、交通情報システムまたはサーバからリアルタイム交通情報を取得することもできる。
センサーシステム１１５によって提供されたセンサーデータと、ローカリゼーションモジュール３０１によって取得されたローカリゼーション情報に基づいて、感知モジュール３０２は、周囲環境に対する感知を確定する。感知情報は、通常の運転者が運転中の車両の周囲で感知されるものを表すことができる。感知は、例えば、オブジェクトの形式を使用した車線構成、信号機、別の車両の相対位置、歩行者、建物、横断歩道、またはその他の交通関連標識（例えば、一時停止標識、譲れの標識）などを含むことができる。車線配置は、例えば、車線の形状（例えば、直線または曲率）、車線の幅、道路内の車線の数、片道または双方向車線、合流車線または迂回車線、出口車線などの一つまたは複数の車線を説明する情報を含む。
感知モジュール３０２は、自動運転車環境中のオブジェクトおよび／または特徴を認識するために、一つまたは複数のカメラによってキャプチャされた画像を処理及び分析するコンピュータビジョンシステムまたはコンピュータビジョンシステムの機能を含むことができる。前記オブジェクトは、交通信号、道路の境界、他の車両、歩行者、および／または障害物などを含むことができる。コンピュータビジョンシステムは、オブジェクト認識アルゴリズム、ビデオ追跡、及び他のコンピュータビジョン技術を使用することができる。いくつかの実施形態において、コンピュータビジョンシステムは、環境をマッピングし、オブジェクトを追跡し、オブジェクトの速度などを推定することができる。感知モジュール３０２は、レーダーおよび／またはＬＩＤＡＲなどの他のセンサーによって提供される他のセンサーデータに基づいてオブジェクトを検出することもできる。
それぞれのオブジェクトについて、予測モジュール３０３は、前記状況で前記オブジェクトがどのような動作をするかを予測する。特定のタイミングで感知された運転環境の感知データに基づいて、地図／ルート情報３１１及び交通ルール３１２のセットに従って前記予測を実行する。例えば、オブジェクトが反対方向の車両であり、現在の運転環境が交差点を含む場合、予測モジュール３０３は、当該車両が前に直進するか、曲がるかを予測する。感知データが交差点に信号機がないと示す場合、予測モジュール３０３は、当該車両が交差点に入る前に完全に停止することを予測することができる。感知データが当該車両が現在左折専用車線または右折専用車線にあることを示す場合、予測モジュール３０３は、当該車両が左折する可能性が高いか、右折する可能性が高いかをそれぞれ予測することができる。
それぞれのオブジェクトについて、決定モジュール３０４は、オブジェクトをどのように扱うかを決定する。例えば、特定のオブジェクト（例えば、交差ルートでの他の車両）及びオブジェクトを説明するメタデータ（例えば、速度、方向、回転角度）について、決定モジュール３０４は、前記オブジェクトとどのように遭遇する（例えば、追い越し、譲れ、停止、経過）かを決定する。決定モジュール３０４は、永続的記憶装置３５２に記憶されることができる交通ルールまたは運転ルール３１２のルールのセットに従って、このような決定を行うことができる。
ルーティングモジュール３０７は、出発点から目的地までの一つまたは複数のルートまたは経路を提供するように構成される。例えば、ユーザーから受信された開始位置から目的地位置までの所定の旅程について、ルーティングモジュール３０７は、地図とルート情報３１１を取得し、開始位置から目的地位置に到達するすべての可能なルートまたは経路を確定する。ルーティングモジュール３０７は、出発点から目的地までのルート中のそれぞれの基準線を生成することができる。基準線は、例えば、他の車両、障害物または交通状況の他の干渉のない理想的なルートまたは理想的な経路を表す。即ち、道路に他の車両、歩行者または障害物がない場合、ＡＤＶは、正確にまたは厳密に基準線を従う必要がある。その後、決定モジュール３０４および／または計画モジュール３０５に地形図を提供することができる。他のモジュールによって提供された他のデータ（例えば、ローカリゼーションモジュール３０１からの交通情報、感知モジュール３０２によって感知された運転環境と予測モジュール３０３によって予測された交通状況）に従って、決定モジュール３０４および／または計画モジュール３０５は、考えられるすべてのルートを検査して、最適なルート中の一つを選択及び修正する。ＡＤＶを制御するための実際の経路または経路は、ルーティングモジュール３０７によって提供される基準線に近いか、または異なるかは、その時点での特定の運転環境に依存する。
感知されたオブジェクトに対するそれぞれの決定に基づいて、計画モジュール３０５は、ルーティングモジュール３０７によって提供された基準線路をベースとして使用し、自動運転車のために経路またはルート及び運転パラメータ（例えば、距離、速度および／または回転角度）を計画する。即ち、あるオブジェクトについて、決定モジュール３０４は、当該オブジェクトに何をするかを決定し、計画モジュール３０５は、どのようにするかを決定する。例えば、あるオブジェクトについて、決定モジュール３０４は、前記オブジェクトを追い越すことを決定することができ、計画モジュール３０５は、前記オブジェクトの左側を通過するか右側を通過するかを決定することができる。計画及び制御データは、計画モジュール３０５によって生成され、車両３００が次の移動サイクルの（例えば、次のルート／経路セグメント）でどのように移動するかを説明する情報を含む。例えば、計画及び制御データは、車両３００が３０マイルの時速（ｍｐｈ）の速度で１０メートルを移動し、２５ｍｐｈの速度で右側の車線に変更することを示すことができる。
計画及び制御データに基づいて、制御モジュール３０６は、計画及び制御データによって定義されたルートまたは経路に従って、適切な命令または信号を車両制御システム１１１に送信して、自動運転車を制御及び運転する。前記計画及び制御データは、十分な情報を含み、経路またはルートに沿って異なるタイミングで適切な車両の設置または運転パラメータ（例えば、アクセル、ブレーキ及びステアリング命令）を使用して、車両をルートまたは経路の第１点から第２点に運転する。
一実施形態において、計画段階は、複数の計画サイクル（運転サイクルとも呼ばれる）で実行され、例えば、１００ミリ秒（ｍｓ）の時間間隔ごとなどで実行される。それぞれの計画サイクルまたは運転サイクルは、計画及び制御データに基づいて一つまたは複数の制御命令を送信する。即ち、１００ｍｓごとに、計画モジュール３０５が次のルートセグメントまたは経路セグメントを計画し、例えば、目標位置とＡＤＶが当該目標位置に到達するのに必要な時間を含む。代替的に、計画モジュール３０５は、具体的な速度、方向および／またはステアリング角度などを指定することもできる。一実施形態において、計画モジュール３０５は、次の所定の期間（例えば、５秒）でルートセグメントまたは経路セグメントを計画する。それぞれの計画サイクルについて、計画モジュール３０５は、前のサイクルで計画した目標位置に基づいて現在のサイクル（例えば、次の５秒）のために目標位置を計画する。その後、制御モジュール３０６は、その後現在のサイクルの計画及び制御データに基づいて一つまたは複数の制御命令（例えば、アクセル制御命令、ブレーキ制御命令、ステアリング制御命令）を生成する。
注意すべきことは、決定モジュール３０４と計画モジュール３０５は、統合モジュールに統合されることができる。決定モジュール３０４／計画モジュール３０５は、自動運転車の運転経路を決定するためのナビゲーションシステムまたはナビゲーションシステム機能を含むことができる。例えば、ナビゲーションシステムは、自動運転車が以下の経路に沿って移動する一連のことを実現するための速度と進行方向を決定する。前記経路は、自動運転車を最終目的地に至る車線の経路に沿って前進すると同時に、感知された障害物を基本的に回避する。目的地は、ユーザインターフェースシステム１１３を介して行われるユーザーの入力によって設定されることができる。ナビゲーションシステムは、自動運転車が動作すると同時に、動的に運転経路を更新することができる。ナビゲーションシステムは、自動運転車の運転経路を決定するために、ＧＰＳシステム及び一つまたは複数の地図からのデータを組み込むことができる。
注意すべきことは、上記で示して説明したコンポーネントの一部または全部は、ソフトウェア、ハードウェアまたはそれらの組合せで実装されることができる。例えば、このようなコンポーネントは、永続的記憶装置にインストールされ且つ記憶されるソフトウェアとして実装されることができ、前記ソフトウェアは、プロセッサ（図示せず）を介してメモリにロードされ、メモリで実行されて、本発明の全文で説明されたプロセスまたは操作を実装することができる。代替的に、このようなコンポーネントは、集積回路（例えば、特定用途向け集積回路またはＡＳＩＣ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）またはフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）などの専用ハードウェアにプログラムまたは埋め込まれた実行可能なコードとして実装されることができ、前記実行可能なコードは、アプリケーションから対応するドライバーおよび／または操作システムを介してアクセスすることができる。なお、このようなコンポーネントは、一つまたは複数の特定の指令を介してソフトウェアコンポーネントからアクセス可能な指令セットの一部として、プロセッサまたはプロセッサコアの特定のハードウェアロジックとして実装されることができる。
多項式フィッティングベースの基準線の平滑化
図４は、実施形態に係る多項式フィッティングベースの基準線平滑化コンポーネントがＡＤＶで操作される環境を示す。図４に示すように、感知及び計画システム１１０のルーティングモジュール３０７は、汎用基準線平滑化コンポーネント４０１及び多項式フィッティングベースの基準線平滑化コンポーネント４０３を含むことができる。使用される基準線平滑化コンポーネントは、特定の道路セグメントでのＡＤＶの予想速度を含む複数の要因に基づくことができる。
例えば、ＡＤＶが１時間あたり７０マイルの制限速度で高速道路に走行する場合、ＡＤＶは１マイルあたり３５マイルの制限速度でローカル道路セグメントを走行することよりも高速で高速走行することを期待することができる。従って、ＡＤＶは、多項式フィッティングベースの基準線平滑化コンポーネント４０３を呼び出して、高速道路の道路セグメントに対して生成された基準線を平滑化することができる。
本明細書で使用されるように、一実施形態において、基準線は、ルーティングモジュール３０７によって確定された出発点から目的地までの可能な経路ごとに地形図の形態で作成されることができる。
ＡＤＶが高速道路を降りて、所定の値（例えば、４５マイル／時）より低い制限速度で道路セグメントを走行し始めたことが検出された場合、ＡＤＶは、基準線を平滑化するための汎用基準線平滑化コンポーネント４０１に切り替えることができる。多項式フィッティングベースの基準線平滑化コンポーネント４０３は、多項式曲線を使用して、より平滑でより正確な基準線を生成するプロセスを実現することができる。
図５は、実施形態に係る多項式フィッティングベースの基準線平滑化コンポーネントをさらに示す。一実施形態において、基準線の平滑化処理は、多項式フィッティングベースの基準線平滑化コンポーネント４０３によって実現することができる。平滑化処理は、基準線を生成するように構成された複数の操作を含むことができ、高速環境でのより快適な運転体験を提供することができる。
図５に示すように、ＡＤＶが高速道路セグメントに進入したことを検出すると、ルーティングモジュール３０７によってグローバル座標系５０１における最初の基準線を生成することができる。最初の基準線５０１は、一連の離散点を含むことができ、これらの離散点は、計画段階（例えば、３０秒）の開始位置から目的地位置まで連結する線を生成する。実施形態において、１００ミリ秒（ｍｓ）の時間間隔で、複数の計画サイクルで計画段階を実行することができる。ＡＤＶのルーティング結果と高解像度地図に基づいて、一連の点を生成することができる。一実施形態において、ルーティング結果は、開始位置から目的地位置までの様々な可能なルートを含むことができる。最初の基準線上の各点は、グローバル座標系でのＡＤＶの位置を表しているため、経度の値と緯度の値によって参照されることができる。
図５にさらに示すように、分割された最初の基準線５０３になるように最初の基準５０１を分割することができる。所定の式に基づいて分割することができる。一例示において、分割された最初の基準線は、式「現在の速度＊１２秒＋３０メートル」を使用して計算された長さを有することができる。１２秒と３０メートルの数値は履歴データに基づいて評価され、他の数値セットに変更されることができる。
分割された基準線５０３は、ローカル座標系で分割された最初の基準線５０５を作成するために、ローカル座標系における一連の離散点に転換されることができ、ここで、ｘ軸は、計画段階の開始時のＡＤＶの進行方向である。ローカル座標系において、分割された基準線上の各離散点ごとに、座標セット（例えば、水平座標Ｘ及び垂直座標Ｙ）が存在する。一連の離散点に最もフィッティングする多項式曲線５０７を認識することができ、多項式曲線５０７を使用して各水平座標の新しい垂直座標５０９を計算することができる。各新しく計算された垂直座標及びそれに対応する水平座標は、多項式曲線で表される新しい平滑化された基準線上の点に対応する。平滑化された基準線上の各点は、グローバル座標系の対応位置５１１に転換し直せることができる。
ＡＤＶが新しく生成された基準線で使用するようにするために、多項式曲線とローカル座標系から転換し直された点に従って、各点に対して複数のパラメータを決定し、前記パラメータは、位置、進行方向、ｋａｐｐａ及びｄｋａｐｐａを含む。
実施形態において、各点の位置は、経度の値と緯度の値によって表されることができる。各点の進行方向は、フィッティングされた多項式曲線から導出することができ、例えば、式ｙ＝ａｔａｎ２（３＊Ｃ３＊ｎｅｗｘ＊ｎｅｗ＿ｘ＋２＊Ｃ２＊ｎｅｗ＿ｘ＋Ｃ２，１）−ｔａｒｇｅｔ＿ｈｅａｄｉｎｇ＋ｎｅｗ＿ｈｅａｄｉｎｇ）を使用して導出する。上記の式において、新しいｙを生成する最適な曲線に同じｘが提供される場合、「ｎｅｗ＿ｘ」はｘと同じであり、「ｎｅｗ＿ｈｅａｄｉｎｇ」は、元のグローバル座標系における第１点の進行方向であり、及び「ｔａｒｇｅｔ＿ｈｅａｄｉｎｇ」は、対応する座標系における第１点の進行方向であり、常に０であることができる。
実施形態において、ｋａｐｐａ情報は、例えば、式（２＊Ｃ２＋６＊Ｃ３＊ｎｅｗ＿ｘ）を使用して、フィッティングされた多項式曲線から導出することができる。ｄｋａｐｐａ情報は、例えば、式（６＊Ｃ３）を使用して、フィッティングされた多項式曲線から導出することができる。
実施形態において、ａｔａｎ２（ｙ，ｘ）は、２つの数値ｘ及びｙのアークタンジェントを返す関数である。結果は、ラジアンで表された角度である。上記の例において、ａｔａｎ２の第１パラメータ３＊Ｃ３＊ｎｅｗｘ＊ｎｅｗ＿ｘ＋２＊Ｃ２＊ｎｅｗ＿ｘ＋Ｃ２は、最適なフィッティング曲線の一次導関数である。各点のｋａｐｐａ情報を計算するために使用される式は、最適なフィッティング曲線の二次導関数である。各点のｄｋａｐｐａ情報を計算するために使用される式は、最適なフィッティング曲線の三次導関数である。実施形態において、点のｋａｐｐａは曲率であることができ、当該点のｄｋａｐｐａは曲率の割合（ｄｋａｐｐａ／ｄｔ）であることができる。
多項式曲線は平滑であるので、異なる次数の微分も平滑である。このような平滑な基準線は、特定の加速度を維持するために曲率に対するより高い要件が必要な高速環境で、より平滑で快適な運転体験を提供する。求心加速度の大きさはＶ２／Ｒで表すことができる。上記の式で、ＶはＡＤＶの速度であり、Ｒは特定の点での曲率半径である。
図６Ａ乃至図６Ｅは、実施形態に係る多項式フィッティングベースの基準線平滑化方法をグラフで示す。図６Ａにおいて、最初の基準線は、ＡＤＶのルーティングモジュールによって生成される。最初の基準線は、グローバル座標系の一連の離散点を含み、ここで、離散点は、計画段階で開始位置から目的地位置まで連結する線に形成される。図６Ｂにおいて、所定の式に基づいて、最初の基準線を分割して分割された最初の基準線５１５を作成し、分割された最初の基準線５１５は、一連の離散点５０５乃至５１３を含むことができる。各点は、経度の値と緯度の値によって参照されることができる。図６Ｃにおいて、一連の離散点５０５乃至５１３をローカル座標系に転換することができ、ここで、ｘ軸は、計画段階の開始時または座標変更時のＡＤＶの進行方向であることができる。図６Ｄは、ローカル座標系の一連の離散点５０５乃至５１３に最もフィッティングする多項式曲線を示す。図６Ｄに示すように、最適なフィッティング多項式曲線は、＝Ｃ３＊Ｘ３＋Ｃ２＊Ｘ２＋Ｃ１＊Ｘ１＋Ｃ０＊Ｘ０の形式であることができる。図６Ｅは、グローバル座標系の一連の新しい点５１５乃至５２３を示す。一連の新しい点５１５乃至５２３のそれぞれは、ローカル座標系の最適なフィッティング多項式曲線上の点に対応することができる。ルーティングモジュールは、最適なフィッティング多項式曲線を使用して、最適なフィッティング曲線上の各離散点の進行方向、ｋａｐｐａ及びｄｋａｐｐａを計算することができる。計算情報を有する一連の離散点は、高速環境での平滑な基準線を表す。
図７は、実施形態に係る基準線を平滑化する例示のプロセスを示すフローチャートである。プロセス７００は、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジック、プログラマブルロジック、プロセッサ、処理デバイス、中央処理装置（ＣＰＵ）、システムオンチップ（ＳｏＣ）など）、ソフトウェア（例えば、処理デバイスで実行／実行する指令）、ファームウェア（例えば、マイクロコードなど）、またはそれらの組み合わせを含む処理ロジックによって実行される。いくつかの実施形態において、プロセス７００は、図３Ａと図３Ｂに示された感知モジュール３０２、計画モジュール３０５及びルーティングモジュール３０７中の一つまたは複数によって実行されてもよい。
図７を参照すると、処理７０１において、自動運転車のために生成された基準線をグローバル座標系からローカル座標系に転換する。基準線は、計画段階において高解像度地図と計画情報に基づいてＡＤＶのルーティングモジュールによって生成された最初の基準線の一部であることができる。最初の基準線は、一連の離散点を含むことができ、各点は、計画段階のある時点での予想位置を表し、各点は、経度の値と緯度の値によって参照される。基準線をグローバル座標系からローカル座標系に転換することにより、ＡＤＶのルーティングモジュールは、各離散点の位置値をグローバル座標形式（例えば、経度の値と緯度の値）からローカル座標形式（例えば、垂直座標と水平座標）に転換する。転換を実行する場合、ルーティングモジュールはＡＤＶの進行方向をｘ軸として使用する。
処理７０３において、分割された基準線上の一連の点中の各点の水平座標に対して、分割された基準線上の離散点に最もフィッティングまたはマッチングする多項式曲線を使用して、ローカル座標系の新しい垂直座標を決定することができる。実施形態において、回帰および交差検証技術を使用して最適合なフィッティング曲線を見つけることができ、上記最適合なフィッティング曲線は三次多項式関数であってもよい。
処理７０５において、新しい垂直座標と対応する水平座標によって表される一連の点をグローバル座標系に転換し直すことができる。
処理７０７において、最適なフィッティング多項式曲線を使用して、各転換点の進行方向、ｋａｐｐａ及びｄｋａｐｐａを決定する。グローバル座標系に転換し直された一連の点と各点の上記で決定された情報は、より高い曲率要件がある高速環境で、より平滑で快適な運転体験を提供するために、ＡＤＶに十分な情報を提供することができる。
注意すべきことは、上記で示して説明したコンポーネントの一部または全部は、ソフトウェア、ハードウェアまたはそれらの組合せで実装されることができる。例えば、このようなコンポーネントは、永続的記憶装置にインストールされ且つ記憶されるソフトウェアとして実装されることができ、前記ソフトウェアは、プロセッサ（図示せず）を介してメモリにロードされ、メモリで実行されて、本発明の全文で説明されたプロセスまたは操作を実装することができる。代替的に、このようなコンポーネントは、集積回路（例えば、特定用途向け集積回路またはＡＳＩＣ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）またはフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）などの専用ハードウェアにプログラムまたは埋め込まれた実行可能なコードとして実装されることができ、前記実行可能なコードは、アプリケーションから対応するドライバーおよび／または操作システムを介してアクセスすることができる。なお、このようなコンポーネントは、一つまたは複数の特定の指令を介してソフトウェアコンポーネントからアクセス可能な指令セットの一部として、プロセッサまたはプロセッサコアの特定のハードウェアロジックとして実装されることができる。
図８は、本発明の一実施形態と一緒に使用され得るデータ処理システムの例を示すブロック図である。例えば、システム１５００は、図３Ａのルーティングモジュール３０７のような上記のプロセスまたは方法中のいずれかを実行する任意のデータ処理システムを表すことができる。システム１５００は、複数の異なるコンポーネントを含むことができる。これらのコンポーネントは、集積回路（ＩＣ）、集積回路の一部、ディスクリート電子デバイスまたはコンピューターシステムのマザーボードまたはアドインカードなどの回路基板に適した他のモジュールとして実装され、または他の方法でコンピューターシステムのシャーシ内に組み込まれるコンポーネントとして実装されることができる。
さらに注意すべきことは、システム１５００は、コンピューターシステムを示す複数のコンポーネントの高レベルビューを示す。しかし、特定の実施形態では追加のコンポーネントが存在する可能性があり、なお、他の実施形態では示されたコンポーネントの異なる配置がある可能性があることを理解されたい。システム１５００は、デスクトップ、ラップトップ、タブレット、サーバ、携帯電話、メディアプレーヤー、携帯情報端末（ＰＤＡ）、スマートウォッチ、パーソナルコミュニケーター、ゲームデバイス、ネットワークルーターまたはハブ、ワイヤレスアクセスポイント（ＡＰ）またはリピーター、セットトップボックス、またはそれらの組み合わせを表すことができる。なお、単一の機器またはシステムのみを示すが、「機器」または「システム」という用語は、一つ（または複数）の指令を個別にまたは共同で実行して本明細書で議論されたいずれかの一つまたは複数の方法の機器またはシステムの任意のセットを含むものとみなされる。
一実施形態において、システム１５００は、バスまたは相互接続コンポーネント１５１０を介して接続されるプロセッサ１５０１、メモリ１５０３及びデバイス１５０５乃至１５０８を含む。プロセッサ１５０１は、単一のプロセッサコアまたは複数のプロセッサコアを含む単一のプロセッサまたは複数のプロセッサを表すことができる。プロセッサ１５０１は、マイクロプロセッサ、中央処理ユニット（ＣＰＵ）などの一つまたは複数の汎用プロセッサを表すことができる。さらに具体的に、プロセッサ１５０１は、複雑な指令セットコンピューティング（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小指令セットコンピューティング（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長指令ワード（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサ、または他の指令セットを実装するプロセッサ、または指令セットの組合せを実装するプロセッサであることができる。プロセッサ１５０１は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、セルラーまたはベースバンドプロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、ネットワークプロセッサ、グラフィックスプロセッサ、通信プロセッサ、暗号化プロセッサ、コプロセッサ、組み込みプロセッサ、または指令を処理できる任意の他のタイプのロジックのような一つまたは複数の専用プロセッサであることができる。
プロセッサ１５０１は、超低電圧プロセッサなどの低電力マルチコアプロセッサソケットであってもよく、前記システムの様々なコンポーネントと通信するためのメイン処理ユニット及び中央ハブとして機能してもよい。このようなプロセッサは、システムオンチップ（ＳｏＣ）として実装されることができる。プロセッサ１５０１は、本明細書で議論される操作及びステップを実行するための指令を実行するように構成される。システム１５００は、ディスプレイコントローラ、グラフィックプロセッサ、および／またはディスプレイデバイスを含むことができる選択可能なグラフィックサブシステム１５０４と通信するグラフィックインターフェースをさらに含むことができる。
プロセッサ１５０１は、メモリ１５０３と通信することができ、メモリ１５０３は、一実施形態において、所与の量のシステムメモリを提供するために、複数のメモリデバイスを介して実装されることができる。メモリ１５０３は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、同期ＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、または他のタイプの記憶装置などの一つまたは複数の揮発性ストレージ（またはメモリ）デバイスを含むことができる。メモリ１５０３は、プロセッサ１５０１または他のデバイスによって実行される指令のシーケンスを含む情報を記憶することができる。例えば、様々な操作システム、デバイスドライバ、ファームウェア（例えば、入出力基本システムまたはＢＩＯＳ）および／またはアプリケーションの実行可能なコードおよび／またはデータをメモリ１５０３にロードし、プロセッサ１５０１によって実行する。操作システムは、任意のタイプの操作システム，例えば、ロボット操作システム（ＲＯＳ）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）社からのＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）操作システム、アップル社からのＭａｃ ＯＳ（登録商標）／ｉＯＳ（登録商標）、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）社からのＡｎｄｒｏｉｄ（登録商標）、ＬＩＮＵＸ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標），または他のリアルタイムまたは組み込み操作システムであることができる。
システム１５００は、ネットワークインターフェースデバイス１５０５、選択可能な入力デバイス１５０６、及び他の選択可能なＩＯデバイス１５０７をさらに含むことができる。ネットワークインターフェースデバイス１５０５は、ワイヤレストランシーバおよび／またはネットワークインターフェイスカード（ＮＩＣ）を含むことができる。前記ワイヤレストランシーバは、ＷｉＦｉ（登録商標）トランシーバ、赤外線トランシーバ、ブルートゥース（登録商標）トランシーバ、ＷｉＭａｘトランシーバ、ワイヤレスセルラーテレフォニートランシーバ、衛星トランシーバ（例えば、全地球測位システム（ＧＰＳ）トランシーバ）または他の無線周波数（ＲＦ）トランシーバまたはそれらの組合せであることができる。ＮＩＣは、イーサネット（登録商標）カードであることができる。
入力デバイス１５０６は、マウス、タッチパッド、タッチセンシティブスクリーン（ディスプレイデバイス１５０４と統合されることができる）、スタイラスなどのポインタデバイス、および／またはキーボード（例えば、物理キーボードまたはタッチセンシティブ画面の一部として表示される仮想キーボード）を含むことができる。
例えば、入力デバイス１５０６は、タッチスクリーンに接続されたタッチスクリーンコントローラを含むことができる。タッチスクリーンとタッチスクリーンコントローラーは、例えば、容量性、抵抗性、赤外線、および表面音響波技術を含むがこれらに限定されない複数のタッチセンシティブ技術のいずれか、及び他の近接センサーアレイまたはタッチスクリーンとの一つまたは複数の接触点を決定するためのその他の要素を使用して、その接触及び移動または破損を検出することができる。
ＩＯデバイス１５０７は、オーディオデバイスを含むことができる。オーディオデバイスは、音声認識、音声複製、デジタル記録、および／または電話機能などの音声対応機能を容易にするために、スピーカーおよび／またはマイクを含むことができる。他のＩＯデバイス１５０７は、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）ポート、パラレルポート、シリアルポート、プリンタ、ネットワークインターフェース、バスブリッジ（例えば、ＰＣＩ−ＰＣＩブリッジ）、センサー（例えば、加速度計、ジャイロスコープ、磁力計、光センサー、コンパス、近接センサーなどのモーションセンサー）、またはそれらの組み合わせをさらに含むことができる。デバイス１５０７は、カメラ機能を促進するために利用される電荷接続素子（ＣＣＤ）または相補型金属酸化物半導体（ＣＭＯＳ）光学センサなどの光学センサを含むことができる撮像処理サブシステム（例えばカメラ）をさらに含むことができる。特定のセンサーは、センサーハブ（図示せず）を介して相互接続コンポーネント１５１０に接続されることができるが、キーボードまたは熱センサーなどの他のデバイスは、システム１５００の具体的な構成または設計に応じて、組み込みコントローラー（図示せず）によって制御されることができる。
データ、アプリケーション、一つまたは複数の操作システムなどの情報の永続的なストレージを提供するために、大容量ストレージ（図示せず）もプロセッサ１５０１に接続することができる。様々な実施形態において、より薄くて軽いシステム設計を実現し、システムの応答性を改善するために、この大容量ストレージは、ソリッドステートデバイス（ＳＳＤ）を介して実装されることができる。しかし、他の実施形態において、大容量ストレージは主に、パワーダウンイベント中にコンテキスト状態やその他の情報の不揮発性ストレージを有効にするＳＳＤキャッシュとして機能するＳＳＤストレージの少ないハードディスクドライブ（ＨＤＤ）を使用して実装され、そのため、システムアクティビティの再起動時に高速電源投入を実現することができる。また、フラッシュデバイスは、例えば、シリアル周辺インターフェース（ＳＰＩ）を介してプロセッサ１５０１に接続されることができる。このフラッシュデバイスは、前記システムのＢＩＯＳ及び他のファームウェアを含むシステムソフトウェアの不揮発性ストレージを提供することができる。
記憶装置１５０８は、一つまたは複数の命令セットまたはソフトウェア（例えば、モジュール、ユニット、および／またはロジック１５２８）が記憶されるコンピュータ可読記憶媒体１５０９（機械可読記憶媒体またはコンピュータ可読媒体としても知られる）を含むことができる。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、例えば、計画モジュール３０５、制御モジュール３０６、またはキャリブレーションテーブルジェネレータ１２５などの上記のコンポーネントのいずれかを表すことができる。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８はさらに、データ処理システム１５００、メモリ１５０３及びプロセッサ１５０１によって実行される期間にメモリ１５０３内および／またはプロセッサ１５０１内に完全にまたは少なくとも部分的に留まることができ、データ処理システム１５００、メモリ１５０３及びプロセッサ１５０１は、機械アクセス可能記憶媒体も構成する。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８はさらに、ネットワークを介してネットワークインターフェースデバイス１５０５によって送信または受信することができる。
コンピュータ可読記憶媒体１５０９はまた、上記のいくつかのソフトウェア機能を永続的に記憶するために使用されることができる。例示的な実施形態では、コンピュータ可読記憶媒体１５０９が単一の媒体であるように示されたが、用語「コンピュータ可読記憶媒体」は、単一の媒体または複数の媒体（例えば、集中型または分散型データベース、および／または関連するキャッシュとサーバ）が一つまたは複数の命令セットを記憶するとみなされるべきである。用語「コンピューター可読記憶媒体」は、機械による実行のための命令セットを記憶またはエンコードすることができ、機械が本発明で開示されたいずれかの一つまたは複数の方法を実行させる任意の媒体も含むものとみなされるべきである。従って、用語「コンピュータ可読記憶媒体」は、ソリッドステートメモリ、光学及び磁気媒体、またはその他の非一時的な機械可読媒体を含むと解釈されるが、これらに限定されない。
本明細書で説明する処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８、コンポーネント、及びその他の特徴は、個別のハードウェアコンポーネントとして実装されるか、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＤＳＰ、または類似のデバイスなどのハードウェアコンポーネントの機能に統合されることができる。なお、処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、ハードウェアデバイス内のファームウェアまたは機能回路として実装されることができる。なお、処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、ハードウェアデバイスとソフトウェアコンポーネントの任意の組み合わせで実装されることができる。
システム１５００は、データ処理システムの様々なコンポーネントを有すると示されたが、コンポーネントを相互接続する特定のアーキテクチャまたは方法を表すことを意図していないことに留意されたい。このような詳細は、本開示の実施形態と密接な関係がないためである。より少ないコンポーネントまたはより多くのコンポーネントを有するネットワークコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、携帯電話、サーバ、および／または他のデータ処理システムも本開示の実施形態と一緒に使用できることも認識されるべきである。
前述の詳細な説明の一部は、コンピューターメモリ内のデータビットに対する操作のアルゴリズム及び記号表現によって提示されている。これらのアルゴリズムの説明と表現は、データ処理の分野の当業者が自分の仕事の内容を他の当業者に最も効果的に伝えるために使用する方法である。本明細書において、アルゴリズムは、一般的に望ましい結果を導く一貫した操作のシーケンスであると考えられる。これらの操作は、物理量を物理的に操作するための操作を指す。
しかし、これらの用語及び類似の用語はすべて、適切な物理量に関連するものであり、これらの量に適用される単なる便利なラベルであることに留意されたい。上記の議論で他の方法で明確に指定されていない限り、全体の明細書において、以下の特許請求の範囲に記載されている用語などの用語を使用する議論は、コンピューターシステムまたは同様の電子コンピューティングデバイスのアクション及びプロセスを指し、前記コンピューターシステムまたは電子計算デバイスは、コンピューターシステムのレジスター及びメモリー内の物理（電子）量として表されるデータを制御し、前記データをコンピューターシステムメモリまたはレジスターまたは他のこのタイプの情報ストレージに変換し、デバイス内の物理量として類似的に表される他のデータを伝送または表示することを理解すべきである。
本開示の実施形態は、本明細書の操作を実行するための装置にも関する。このようなコンピュータープログラムは、非一時的なコンピューター可読媒体に記憶される。機械可読媒体は、機械（例えば、コンピューター）によって読み取り可能な形式で情報を記憶するための任意のメカニズムを含む。例えば、機械可読（例えば、コンピューター可読）媒体は、機械（例えば、コンピューター）可読記憶媒体（例えば、読み取り専用メモリー（「ＲＯＭ」）、ランダムアクセスメモリー（「ＲＡＭ」）、磁気ディスク記憶媒体、光学記憶媒体、フラッシュメモリデバイスを含む。
上記の図に示されたプロセスまたは方法は、ハードウェア（たとえば、回路、専用ロジックなど）、ソフトウェア（たとえば、非一時的なコンピューター可読媒体上で実装される）、またはそれらの組み合わせを含む処理ロジックによって実行されることができる。前記プロセスまたは方法は、いくつかのシーケンシャル操作に応じて上で説明したが、前記操作のいくつかは異なる順序で実行されてもよいことを理解すべきである。なお、一部の操作は、順序にではなく並行して実行されることができる。
本開示の実施形態は、特定のプログラミング言語を参照して説明されていない。本明細書で説明する本開示の実施形態の教示を実装するために、様々なプログラミング言語を使用できることを理解すべきである。
上記の明細書において、本開示の実施形態は、具体的な例示的実施形態を参照して説明された。添付の特許請求の範囲に記載される本開示のより広い精神及び範囲から逸脱することなく、本開示に様々な修正を加えることができることは明らかであろう。従って、本明細書及び図面は、制限的な意味ではなく、例示的な意味で見なされるべきである。
一実施形態において、自動運転車１０１は、感知及び計画システム１１０、車両制御システム１１１、無線通信システム１１２、ユーザインターフェースシステム１１３及びセンサーシステム１１５を含むが、これらに限定されない。自動運転車１０１は、エンジン、ホイール、ステアリングホイール、変速機などの通常の車両に含まれる特定の共通コンポーネントをさらに含むことができ、前記コンポーネントは、車両制御システム１１１および／または感知及び計画システム１１０によって、様々な通信信号および／または命令を使用して制御されることができ、当該様々な通信信号および／または命令は、加速信号または命令、減速信号または命令、ステアリング信号または命令、ブレーキ信号または命令などであってもよい。
図２を参照すると、一実施形態において、センサーシステム１１５は、一つまたは複数のカメラ２１１、全地球測位システム（ＧＰＳ）ユニット２１２、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）２１３、レーダーユニット２１４及び光検出と測距（ＬＩＤＡＲ）ユニット２１５を含むが、これらに限定されない。ＧＰＳユニット２１２は、自動運転車の位置に関連する情報を提供するように操作可能なトランシーバを含む。ＩＭＵユニット２１３は、慣性加速度に基づいて自動運転車の位置及び配向変更を感知することができる。レーダーユニット２１４は、無線信号を利用して自動運転車のローカル環境内の対象を検知するシステムを表すことができる。いくつかの実施形態において、対象の検知以外に、レーダーユニット２１４は、対象の速度および／または進行方向をさらに検知することができる。ＬＩＤＡＲユニット２１５は、レーザーを使用して自動運転車が配置されている環境中の対象を検知することができる。他のシステムコンポーネント以外に、ＬＩＤＡＲユニット２１５は、一つまたは複数のレーザー源、レーザースキャナー及び一つまたは複数の検出器をさらに含むことができる。カメラ２１１は、自動運転車周囲環境の画像を収集するための一つまたは複数のデバイスを含むことができる。カメラ２１１は、スチルカメラおよび／またはビデオカメラであることができる。カメラは、回転および／または傾斜されたプラットフォームにカメラを取り付けることにより、機械的に移動可能であってもよい。
図５にさらに示すように、分割された最初の基準線５０３になるように最初の基準線５０１を分割することができる。所定の式に基づいて分割することができる。一例示において、分割された最初の基準線は、式「現在の速度＊１２秒＋３０メートル」を使用して計算された長さを有することができる。１２秒と３０メートルの数値は履歴データに基づいて評価され、他の数値セットに変更されることができる。
図６Ａ乃至図６Ｅは、実施形態に係る多項式フィッティングベースの基準線平滑化方法をグラフで示す。図６Ａにおいて、最初の基準線は、ＡＤＶのルーティングモジュールによって生成される。最初の基準線は、グローバル座標系の一連の離散点を含み、ここで、離散点は、計画段階で開始位置から目的地位置まで連結する線に形成される。図６Ｂにおいて、所定の式に基づいて、最初の基準線を分割して分割された最初の基準線５１５を作成し、分割された最初の基準線５１５は、一連の離散点５０５乃至５１３を含むことができる。各点は、経度の値と緯度の値によって参照されることができる。図６Ｃにおいて、一連の離散点５０５乃至５１３をローカル座標系に転換することができ、ここで、ｘ軸は、計画段階の開始時または座標変更時のＡＤＶの進行方向であることができる。図６Ｄは、ローカル座標系の一連の離散点５０５乃至５１３に最もフィッティングする多項式曲線を示す。図６Ｄに示すように、最適なフィッティング多項式曲線は、Ｙ＝Ｃ３＊Ｘ３＋Ｃ２＊Ｘ２＋Ｃ１＊Ｘ１＋Ｃ０＊Ｘ０の形式であることができる。図６Ｅは、グローバル座標系の一連の新しい点５１５乃至５２３を示す。一連の新しい点５１５乃至５２３のそれぞれは、ローカル座標系の最適なフィッティング多項式曲線上の点に対応することができる。ルーティングモジュールは、最適なフィッティング多項式曲線を使用して、最適なフィッティング曲線上の各離散点の進行方向、ｋａｐｐａ及びｄｋａｐｐａを計算することができる。計算情報を有する一連の離散点は、高速環境での平滑な基準線を表す。

Claims (20)

  1. 自動運転車を操作するためのコンピュータ実施方法であって、
    自動運転車（ＡＤＶ）のために生成された、複数の離散点を含む基準線を、グローバル座標系からローカル座標系に転換するステップと、
    前記基準線上の各点の水平座標に対して、前記複数の離散点に最もフィッティングする多項式曲線を使用して、新しい垂直座標を決定するステップと、
    各新しい垂直座標及びそれに対応する水平座標で表される点を、前記グローバル座標系に転換し直すステップと、及び
    前記多項式曲線を使用して各転換点の進行方向、ｋａｐｐａ及びｄｋａｐｐａを決定するステップとを含むことを特徴とする自動運転車を操作するためのコンピュータ実施方法。
  2. 前記転換点及び各転換点の前記進行方向、前記ｋａｐｐａ及び前記ｄｋａｐｐａは、前記ＡＤＶの新しい基準線を生成するために使用されることを特徴とする請求項１に記載の自動運転車を操作するためのコンピュータ実施方法。
  3. 前記基準線は、計画段階のために生成された最初の基準線の一部であり、前記基準線は、所定の条件セットに基づいて前記最初の基準線を分割することによって作成されることを特徴とする請求項１に記載の自動運転車を操作するためのコンピュータ実施方法。
  4. 前記基準線上の各点は、前記計画段階での特定の時点で前記ＡＤＶが存在する位置を表すことを特徴とする請求項３に記載の自動運転車を操作するためのコンピュータ実施方法。
  5. 前記多項式曲線は、Ｙ＝Ｃ３＊Ｘ３＋Ｃ２＊Ｘ２＋Ｃ１＊Ｘ１＋Ｃ０＊Ｘ０の形式であることを特徴とする請求項１に記載の自動運転車を操作するためのコンピュータ実施方法。
  6. 前記ＡＤＶは、所定の値を超える速度で移動することを特徴とする請求項１に記載の自動運転車を操作するためのコンピュータ実施方法。
  7. 前記ＡＤＶが前記所定の値と同じ、または低い速度で移動する場合、前記ＡＤＶは、異なる基準線平滑化方法を実施する他のプロセスに切り替えることを特徴とする請求項６に記載の自動運転車を操作するためのコンピュータ実施方法。
  8. 指令が記憶されている非一時的な機械可読媒体であって、
    前記指令がプロセッサによって実行されると、前記プロセッサに操作を実行させ、前記操作は、
    自動運転車（ＡＤＶ）のために生成された、複数の離散点を含む基準線を、グローバル座標系からローカル座標系に転換するステップと、
    前記基準線上の各点の水平座標に対して、前記複数の離散点に最もフィッティングする多項式曲線を使用して、新しい垂直座標を決定するステップと、
    各新しい垂直座標及びそれに対応する水平座標で表される点を、前記グローバル座標系に転換し直すステップと、及び
    前記多項式曲線を使用して各転換点の進行方向、ｋａｐｐａ及びｄｋａｐｐａを決定するステップとを含むことを特徴とする非一時的な機械可読媒体。
  9. 前記転換点及び各転換点の前記進行方向、前記ｋａｐｐａ及び前記ｄｋａｐｐａは、前記ＡＤＶの新しい基準線を生成するために使用されることを特徴とする請求項８に記載の非一時的な機械可読媒体。
  10. 前記基準線は、計画段階のために生成された最初の基準線の一部であり、前記基準線は、所定の条件セットに基づいて前記最初の基準線を分割することによって作成されることを特徴とする請求項８に記載の非一時的な機械可読媒体。
  11. 前記基準線上の各点は、前記計画段階での特定の時点で前記ＡＤＶが存在する位置を表すことを特徴とする請求項１０に記載の非一時的な機械可読媒体。
  12. 前記多項式曲線は、Ｙ＝Ｃ３＊Ｘ３＋Ｃ２＊Ｘ２＋Ｃ１＊Ｘ１＋Ｃ０＊Ｘ０の形式であることを特徴とする請求項８に記載の非一時的な機械可読媒体。
  13. 前記ＡＤＶは、所定の値を超える速度で移動することを特徴とする請求項８に記載の非一時的な機械可読媒体。
  14. 前記ＡＤＶが前記所定の値と同じ、または低い速度で移動する場合、前記ＡＤＶは、異なる基準線平滑化方法を実施する他のプロセスに切り替えることを特徴とする請求項１３に記載の非一時的な機械可読媒体。
  15. プロセッサと、及び
    指令を記憶するために前記プロセッサに接続されたメモリとを含むデータ処理システムであって、
    前記指令がプロセッサによって実行されると、前記プロセッサに操作を実行させ、前記操作は、
    自動運転車（ＡＤＶ）のために生成された、複数の離散点を含む基準線を、グローバル座標系からローカル座標系に転換するステップと、
    前記基準線上の各点の水平座標に対して、前記複数の離散点に最もフィッティングする多項式曲線を使用して、新しい垂直座標を決定するステップと、
    各新しい垂直座標及びそれに対応する水平座標で表される点を、前記グローバル座標系に転換し直すステップと、及び
    前記多項式曲線を使用して各転換点の進行方向、ｋａｐｐａ及びｄｋａｐｐａを決定するステップとを含むことを特徴とするデータ処理システム。
  16. 前記転換点及び各転換点の前記進行方向、前記ｋａｐｐａ及び前記ｄｋａｐｐａは、前記ＡＤＶの新しい基準線を生成するために使用されることを特徴とする請求項１５に記載のデータ処理システム。
  17. 前記基準線は、計画段階のために生成された最初の基準線の一部であり、前記基準線は、所定の条件セットに基づいて前記最初の基準線を分割することによって作成されることを特徴とする請求項１５に記載のデータ処理システム。
  18. 前記基準線上の各点は、前記計画段階での特定の時点で前記ＡＤＶが存在する位置を表すことを特徴とする請求項１７に記載のデータ処理システム。
  19. 前記多項式曲線は、Ｙ＝Ｃ３＊Ｘ３＋Ｃ２＊Ｘ２＋Ｃ１＊Ｘ１＋Ｃ０＊Ｘ０の形式であることを特徴とする請求項１５に記載のデータ処理システム。
  20. 前記ＡＤＶは、所定の値を超える速度で移動し、前記ＡＤＶが前記所定の値と同じ、または低い速度で移動する場合、前記ＡＤＶは、異なる基準線平滑化方法を実施する他のプロセスに切り替えることを特徴とする請求項１５に記載のデータ処理システム。
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