JP2021526474A - 軌道計画 - Google Patents

Abstract

自律走行車（ＡＶ）による物体回避が開示される。方法は、ＡＶの走行可能領域の粗走行線に沿って第１の物体を検出するステップと、第１の物体の予測経路を受信するステップと、第１の物体の予測経路に基づいて、調整された走行可能領域を決定するステップと、調整された走行可能領域を通るＡＶの軌道を決定するステップとを含む。システムは、ＡＶの走行可能領域の粗走行線に沿って第１の物体を検出し、第１の物体の予測経路を受信し、第１の物体の予測経路に基づいて、調整された走行可能領域を決定し、調整された走行可能領域を通るＡＶの軌道を決定するように構成される軌道プランナを含む。

Description

本出願は、自律走行車に関するものであり、自律走行車の軌道計画のための方法、装置、システム、及び非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。

自律走行車の使用の増加によって、交通ネットワークを介して乗客及び積荷がより効率的に移動する可能性が生み出される。さらに、自律走行車の使用は、車両安全性の改善及び車両間のより効率的な通信をもたらし得る。しかしながら、自律走行車が静的物体を検出し、及び／又は近傍の他の動的物体の軌道を予測して、自律走行車が交通ネットワークを安全に横断し、そのような物体を回避し得るように軌道を計画し得ることが重要である。

本明細書には、車両の自律操作を遠隔支援するための態様、特徴、要素、及び実装が開示される。この実装は、既存のルートを目的地における代替終点まで拡張する遠隔操作を支援する。

開示された実装の一態様は、自律走行車（ＡＶ）による物体回避のための方法である。装置は、メモリとプロセッサとを含む。この方法は、ＡＶの走行可能領域の粗走行線に沿って第１の物体を検出するステップと、第１の物体の予測経路を受信するステップと、第１の物体の予測経路に基づいて、調整された走行可能領域を決定するステップと、調整された走行可能領域を通るＡＶの軌道を決定するステップとを含む。

開示された実装の一態様は、自律走行車（ＡＶ）による物体回避のためのシステムである。システムは、ＡＶの走行可能領域の粗走行線に沿って第１の物体を検出し、第１の物体の予測経路を受信し、第１の物体の予測経路に基づいて、調整された走行可能領域を決定し、調整された走行可能領域を通るＡＶの軌道を決定するように構成される軌道プランナを含む。

開示された実装の一態様は、自律走行車（ＡＶ）による物体回避のための方法である。この方法は、ＡＶの走行可能領域の粗走行線に沿って第１の物体を検出するステップと、調整された走行可能領域を決定するステップと、調整された走行可能領域を通るＡＶの軌道を決定するステップとを含む。調整された走行可能領域を決定するステップは、粗走行線の少なくとも一部をビンに分割することと、第１の物体を複数のビンの中の１つのビンに割り当てることと、１つのビンに基づいて調整された走行可能領域を決定することとを含む。

本開示のこうした特徴及びその他の特徴は、以下の実装の詳細な説明、添付の請求項及び添付の図面に開示されている。

本開示の技術は、添付の図面と併せて読む場合に、以下の詳細な説明から最良に理解される。慣行により、図面の様々な特徴は正確な縮尺ではないことを強調する。対照的に、様々な特徴の寸法は、明確のため任意に拡大又は縮小されている。さらに、別の注記がない限り、図面全体を通して、同じ参照番号は同じ要素を指している。

本明細書に開示の態様、特徴及び要素が実装され得る車両の一部の例示の図面である。

本明細書に開示の態様、特徴及び要素が実装され得る車両交通及び通信システムの一部の例示の図面である。

本開示の実装による予測可能な応答の状況の図である。

本開示の実装による自律車両用システムのコンポーネントの一例である。

本開示の実装による自律走行車の軌道プランナのレイヤの例である。

本開示の実装による粗走行線連結の例を示す図である。

本開示の実装による戦略的速度計画を決定する例である。

本開示の実施による走行可能領域及び離散時間速度計画を決定するための処理のフローチャート図である。

本開示の実装による走行可能領域及び離散時間速度計画を決定する図である。

本開示の実装による静的物体のための走行可能領域を調整する例である。 本開示の実装による静的物体のための走行可能領域を調整する例である。 本開示の実装による静的物体のための走行可能領域を調整する例である。

本開示による静的境界を決定するための処理のフローチャートである。

本開示の実装による動的境界を決定する例である。 本開示の実装による動的境界を決定する例である。 本開示の実装による動的境界を決定する例である。

本開示の実施による軌道計画のさらなる例を示す。

本開示による物体回避のための処理のフローチャートである。

自律走行車又は半自律走行車等の車両は、車両交通ネットワークの一部を横断する場合がある。車両交通ネットワークは、建物等の１つ以上の通行不能領域、駐車領域（例えば、駐車場、駐車スペース等）等の１つ以上の部分的通行可能領域、道路（車線、中央分離帯、交差点等を含む）の１つ以上の通行可能領域、又はこれらの組み合わせを含み得る。

車両は、１つ以上のセンサを含み得る。車両交通ネットワークを横断することは、車両の動作環境又はその一部に対応するデータ等のセンサデータを生成又は捕捉するセンサを含み得る。例えば、センサデータは、１つ以上の外部物体（又は単に物体）に対応する情報を含み得る。

外部物体は静的物体であり得る。静的物体とは、静止していて、数秒以内に移動することが予想されない物体である。静的物体の例としては、運転者のいない自転車、コールドビークル、空車、道路標識、壁、建物、穴等が含まれる。

外部物体は、停止した物体であってもよい。停止した物体とは、静止しているが、いつでも移動し得る物体である。停止物体の例としては、信号機で停止している車両、及び乗員（例えば、運転者）がいる道路側の車両等が含まれる。実装によっては、停止した物体は静的物体とみなされる。

外部物体は、歩行者、遠隔車両、自動二輪車、自転車等の動的（すなわち、移動）物体であってもよい。動的物体は、（車両に向かって）対向しているものであり、又は車両と同じ方向に移動していてもよい。動的物体は、車両に対して縦方向又は横方向に移動し得る。静的物体は動的物体になる可能性があり、その逆もしかりである。

一般に、車両交通ネットワークを横断する（例えば、その中を走行する）ことは、ロボット的な動作とみなされ得る。すなわち、特定の状況（例えば、交通状況又は道路状況）に対する車両の予測可能な応答は予想することが可能である。例えば、交通状況の観測者は、次の数秒間における車両の応答がどのようなものであるかを予想することが可能である。すなわち、例えば、走行環境（すなわち、車両交通ネットワーク、道路）が動的であっても、道路状態に対する車両（すなわち、人に運転される、遠隔操作されるもの等）による応答は予測／予想することが可能である。

（複数の）応答は、車両交通ネットワークを横断することが道路の規則（例えば、左折する車両は対向する交通に譲らなければならず、車両は車線の標示の間を走行しなければならない）、社会的慣習（例えば、停止標識において、右側の運転者が譲られるべきである）、及び物理的制約（例えば、静的物体が車両の進行方向に瞬間的に横方向に移動することはない）により支配されるので予測可能である。予測可能な応答のさらなる例が、図３に関して示されている。

本開示による実装は、静的物体の存在を検出し（例えば、感知、観測等）、車両交通ネットワークの他のユーザ（例えば、道路ユーザ、動的物体）の軌道を予想（すなわち、予測）することによって、自律走行車の軌道を決定する。本開示による実装は、自律走行車の円滑な制御（例えば、停止、待機、加速、減速、合流等）及び自律走行車の社会的に許容可能な挙動（例えば、操作）に寄与する動的物体（例えば、他の道路ユーザ）の軌道を正確かつ効率的に計画することが可能である。

以下にさらに説明するように、本開示による軌道プランナの実装は、例えば、ＨＤ地図データ、遠隔操作データ、及び他の入力データを受信すること、起点位置から目的地位置までの経路の速度プロファイルを決定するために、入力データを縦方向に縫い合わせ（例えば、融合、接続等）すること（例えば、起点位置から目的地位置までの経路の異なる区間に沿ってＡＶを走行し得る速度を指定する速度プロファイル）、及び離散的な時点において（例えば、数ミリ秒ごとに）、ＡＶのセンサデータに基づいて観測される静的及び動的物体に関連する制約を軌道プランナに処理させることにより、次の時間ウィンドウ（例えば、６秒の先読み時間）のためのＡＶの円滑な軌道を生成することによって、自律走行車（ＡＶ）のための円滑な軌道を起点位置から目的地位置まで生成し得る。

本明細書では自律走行車を参照して記載されているが、本明細書に記載の方法及び装置は、自律的又は半自律的動作が可能な任意の車両で実装されてもよい。車両交通ネットワークを参照して記載されているが、本明細書に記載の方法及び装置は、車両によって走行可能な任意の領域で自律走行車が動作することを含んでもよい。

本明細書の教示のいくつかの実装をより詳細に説明するために、まず、本開示が実装され得る環境を参照する。

図１は、本明細書に開示の態様、特徴及び要素が実装され得る車両１００の一部の例示の図面である。車両１００は、シャーシ１０２、パワートレイン１０４、コントローラ１１４、車輪１３２／１３４／１３６／１３８を含み、又は車両の任意の他の要素又は要素の組み合わせを含んでもよい。簡潔のため車両１００は４つの車輪１３２／１３４／１３６／１３８を含むように示されているが、プロペラ又はトレッド等の１つ以上の任意の他の推進装置が使用されてもよい。図１において、パワートレイン１０４、コントローラ１１４及び車輪１３２／１３４／１３６／１３８等の要素を相互接続する線は、データ又は制御信号等の情報、電力又はトルク等の力、又は情報及び電力の両方が各要素間で伝達され得ることを示している。例えば、コントローラ１１４は、パワートレイン１０４から電力を受信して、パワートレイン１０４、車輪１３２／１３４／１３６／１３８、又は両方と通信して、車両１００を制御してもよく、これは、車両１００を加速、減速、操縦又は他のやり方で制御することを含み得る。

パワートレイン１０４は、電源１０６、トランスミッション１０８、ステアリング装置１１０、車両アクチュエータ１１２を含み、サスペンション、駆動シャフト、アクセル若しくは排気システム等のパワートレインの任意の他の要素又は要素の組み合わせを含んでもよい。別々に示されているが、車輪１３２／１３４／１３６／１３８は、パワートレイン１０４に含まれてもよい。

電源１０６は、電気エネルギ、熱エネルギ又は運動エネルギ等のエネルギを提供するように動作する任意の装置又は装置の組み合わせであってもよい。例えば、電源１０６は、内燃エンジン、電気モータ又は内燃エンジン及び電気モータの組み合わせ等のエンジンを含み、車輪１３２／１３４／１３６／１３８の１つ以上に原動力として運動エネルギを提供するように動作する。いくつかの実施形態では、電源１０６は、ニッケルカドミウム（ＮｉＣｄ）、ニッケル亜鉛（ＮｉＺｎ）、ニッケル水素（ＮｉＭＨ）、リチウムイオン（Ｌｉ−ｉｏｎ）等の１つ以上の乾電池、太陽電池、燃料電池、又はエネルギを提供することが可能な任意の他の装置等のポテンシャルエネルギ装置を含む。

トランスミッション１０８は、電源１０６から運動エネルギ等のエネルギを受信して、原動力を提供するために車輪１３２／１３４／１３６／１３８にエネルギを送る。トランスミッション１０８は、コントローラ１１４、車両アクチュエータ１１２又は両方によって制御されてもよい。ステアリング装置１１０は、コントローラ１１４、車両アクチュエータ１１２又は両方によって制御され、車両を操縦するために車輪１３２／１３４／１３６／１３８を制御する。車両アクチュエータ１１２は、コントローラ１１４から信号を受信してもよく、車両１００を動作させるために電源１０６、トランスミッション１０８、ステアリング装置１１０又はこれらの任意の組み合わせを作動又は制御してもよい。

例示の実施形態では、コントローラ１１４は、位置決め装置１１６、電子通信装置１１８、プロセッサ１２０、メモリ１２２、ユーザインターフェース１２４、センサ１２６、及び電子通信インターフェース１２８を含む。単一の装置として示されているが、コントローラ１１４の任意の１つ以上の要素が任意の数の分離した物理装置に組み込まれてもよい。例えば、ユーザインターフェース１２４及びプロセッサ１２０は、第１の物理装置に組み込まれてもよく、メモリ１２２は、第２の物理装置に組み込まれてもよい。図１には示されていないが、コントローラ１１４は、バッテリ等の電源１２１０を含んでもよい。別個の要素として示されているが、位置決め装置１１６、電子通信装置１１８、プロセッサ１２０、メモリ１２２、ユーザインターフェース１２４、センサ１２６、電子通信インターフェース１２８、又はこれらの任意の組み合わせは、１つ以上の電子装置、回路又はチップに組み込まれ得る。

いくつかの実施形態では、プロセッサ１２０は、信号又は他の情報を操作又は処理することが可能な現存する又は今後開発される任意の装置又は装置の組み合わせ、例えば、光プロセッサ、量子プロセッサ、分子プロセッサ、又はそれらの組み合わせを含む。例えば、プロセッサ１２０は、１つ以上の専用プロセッサ、１つ以上のデジタル信号プロセッサ、１つ以上のマイクロプロセッサ、１つ以上のコントローラ、１つ以上のマイクロコントローラ、１つ以上の集積回路、１つ以上の特定用途向け集積回路、１つ以上のフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ、１つ以上のプログラマブル・ロジック・アレイ、１つ以上のプログラマブル・ロジック・コントローラ、１つ以上の状態機械、又はこれらの任意の組み合わせを含んでもよい。プロセッサ１２０は、位置決め装置１１６、メモリ１２２、電子通信インターフェース１２８、電子通信装置１１８、ユーザインターフェース１２４、センサ１２６、パワートレイン１０４、又はこれらの任意の組み合わせと動作可能に結合されてもよい。例えば、プロセッサは、通信バス１３０を介してメモリ１２２と動作可能に結合されてもよい。

プロセッサ１２０は、命令を実行するように構成されてもよい。このような命令は、オペレーションセンタを含む遠隔地から車両１００を操作するために使用され得る遠隔操作のための命令を含んでもよい。遠隔操作のための命令は、車両１００に記憶され、又は交通管理センタ又はクラウド型サーバコンピュータ装置を含むサーバコンピュータ装置等の外部ソースから受信されてもよい。遠隔操作は、２０１８年２月２１日に出願され、“ＲＥＭＯＴＥ ＯＰＥＲＡＴＩＯＮ ＥＸＴＥＮＤＩＮＧ ＡＮ ＥＸＩＳＴＩＮＧ ＲＯＵＴＥ ＴＯ Ａ ＤＥＳＴＩＮＡＴＩＯＮ”と題された米国仮特許出願第６２／６３３，４１４号で紹介されている。

メモリ１２２は、プロセッサ１２０によって使用される又はそれと接続される、機械可読命令又はそれに関連付けられる任意の情報を、例えば、保持、記憶、伝達又は搬送することが可能な任意の有形の非一時的コンピュータ使用可能又はコンピュータ可読媒体を含んでもよい。メモリ１２２は、例えば、１つ以上の半導体ドライブ、１つ以上のメモリカード、１つ以上のリムーバブル媒体、１つ以上の読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、１つ以上のランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、１つ以上のレジストリ、１つ以上の低電力ダブルデータレート（ＬＰＤＤＲ）メモリ、１つ以上のキャッシュメモリ、１つ以上のディスク（ハードディスク、フロッピーディスク、又は光学ディスクを含む）、磁気若しくは光学カード、又は電子情報を記憶するのに適した任意のタイプの非一時的な媒体、又はこれらの任意の組み合わせを含んでもよい。

電子通信インターフェース１２８は、図示のような無線アンテナ、有線通信ポート、光学通信ポート、又は有線若しくは無線電子通信媒体１４０とインターフェース接続することが可能な任意の他の有線若しくは無線装置であってもよい。

電子通信装置１１８は、電子通信インターフェース１２８等を介して、有線又は無線電子通信媒体１４０を介して信号を送信又は受信するように構成されてもよい。図１に明示されていないが、電子通信装置１１８は、無線周波数（ＲＦ）、紫外線（ＵＶ）、可視光、光ファイバ、有線回線、又はこれらの組み合わせ等の任意の有線又は無線通信媒体を介して送信、受信又は両方を行うように構成される。図１は、単一の電子通信装置１１８及び単一の電子通信インターフェース１２８を示しているが、任意の数の通信装置及び任意の数の通信インターフェースが使用されてもよい。いくつかの実施形態では、電子通信装置１１８は、専用の短距離通信（ＤＳＲＣ）装置、無線安全装置（ＷＳＵ）、ＩＥＥＥ８０２．１１ｐ（ＷｉＦｉ−Ｐ）、又はそれらの組み合わせを含み得る。

位置決め装置１１６は、限定されないが、車両１００の経度、緯度、高度、進行方向又は速さを含む地理情報を決定してもよい。例えば、位置決め装置は、広域補強システム（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ；ＷＡＡＳ）対応米国海洋電子機器協会（Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｍａｒｉｎｅ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ；ＮＭＥＡ）装置、無線三角測量装置、又はこれらの組み合わせ等の全地球測位システム（ＧＰＳ）装置を含む。位置決め装置１１６は、例えば、車両１００の現在の向き、２次元又は３次元での車両１００の現在地、車両１００の現在の角度方向、又はこれらの組み合わせを表す情報を取得するために使用され得る。

ユーザインターフェース１２４は、仮想キーパッド、物理キーパッド、タッチパッド、ディスプレイ、タッチスクリーン、スピーカ、マイクロホン、ビデオカメラ、センサ、及びプリンタのいずれかを含む、人間がインターフェースとして使用することが可能な任意の装置を含んでもよい。ユーザインターフェース１２４は、図示のようにプロセッサ１２０と、又はコントローラ１１４の任意の他の要素と動作可能に結合されてもよい。単一の装置として示されているが、ユーザインターフェース１２４は、１つ以上の物理装置を含み得る。例えば、ユーザインターフェース１２４は、人物との音声通信を行うための音声インターフェース、及び人物との視覚及びタッチに基づく通信を行うためのタッチディスプレイを含む。

センサ１２６は、車両を制御するために使用され得る情報を提供するように動作し得るセンサの配列等の１つ以上のセンサを含んでもよい。センサ１２６は、車両の現在の動作特徴又はその周囲に関する情報を提供し得る。センサ１２６は、例えば、速度センサ、加速度センサ、ステアリング角センサ、トラクション関連センサ、ブレーキ関連センサ、又は車両１００の現在の動的状況の何らかの態様に関する情報を報告するように動作可能な任意のセンサ若しくはセンサの組み合わせを含む。

いくつかの実施形態では、センサ１２６は、車両１００の周囲の物理環境に関する情報を取得するように動作可能なセンサを含む。例えば、１つ以上のセンサが、道路形状、及び固定妨害物、車両、サイクリスト及び歩行者等の妨害物を検出する。センサ１２６は、既知の又は後に開発される、１つ以上のビデオカメラ、レーザ感知システム、赤外線感知システム、音響感知システム、又は任意の他の適切なタイプの車載環境感知装置、又は装置の組み合わせであるか、又はこれらを含み得る。センサ１２６及び位置決め装置１１６は結合されてもよい。

別に示されてはいないが、車両１００は、軌道コントローラを含んでもよい。例えば、コントローラ１１４は、軌道コントローラを含んでもよい。軌道コントローラは、車両１００の現在の状態及び車両１００に対して計画された経路を記述する情報を取得し、この情報に基づいて、車両１００に対する軌道を決定及び最適化するように動作可能であってもよい。いくつかの実施形態では、軌道コントローラは、車両１００が軌道コントローラによって決定される軌道に従うように、車両１００を制御するように動作可能な信号を出力する。例えば、軌道コントローラの出力は、パワートレイン１０４、車輪１３２／１３４／１３６／１３８又は両方に供給され得る最適化された軌道であり得る。最適化された軌道は、一組のステアリング角等の制御入力であってもよく、各ステアリング角は１つの時点又は位置に対応する。最適化された軌道は、１つ以上の経路、線、曲線、又はこれらの組み合わせであり得る。

１つ以上の車輪１３２／１３４／１３６／１３８は、ステアリング装置１１０の制御下でステアリング角に枢動される操縦された車輪、トランスミッション１０８の制御下で車両１００を推進するためのトルクを与えられる推進された車輪、又は車両１００を操縦及び推進する操縦及び推進された車輪であってもよい。

車両は、エンクロージャ、ブルートゥース（登録商標）（登録商標）モジュール、周波数変調（ＦＭ）ラジオ装置、近距離無線通信（ＮＦＣ）モジュール、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）ディスプレイ装置、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）ディスプレイ装置、スピーカ、又はこれらの任意の組み合わせ等の図１に示されていない装置又は要素を含んでもよい。

図２は、本明細書に開示の態様、特徴及び要素が実装され得る車両交通及び通信システム２００の一部の例示の図面である。車両交通及び通信システム２００は、図１に示された車両１００等の車両２０２、及び図１に示された車両１００、歩行者、サイクリスト等の任意の交通手段の形態と共に建物等の任意の形態の構造を含み得る外部物体２０６等の１つ以上の外部物体を含む。車両２０２は、交通ネットワーク２０８の１つ以上の部分を介して移動してもよく、１つ以上の電子通信ネットワーク２１２を介して外部物体２０６と通信してもよい。図２には明示されていないが、車両は、オフロード領域等の交通ネットワークに明示的に又は完全には含まれていない領域を横断してもよい。いくつかの実施形態では、交通ネットワーク２０８は、誘導ループセンサ等の１つ以上の車両検出センサ２１０を含んでもよく、これは交通ネットワーク２０８において車両の移動を検出するために使用されてもよい。

電子通信ネットワーク２１２は、車両２０２、外部物体２０６及びオペレーションセンタ２３０の間の音声通信、データ通信、映像通信、メッセージング通信、又はこれらの組み合わせ等の通信を提供する多重アクセスシステムであってもよい。例えば、車両２０２又は外部物体２０６は、電子通信ネットワーク２１２を介してオペレーションセンタ２３０から交通ネットワーク２０８を表す情報等の情報を受信してもよい。

オペレーションセンタ２３０は、図１に示されたコントローラ１１４の特徴の一部又は全てを含むコントローラ装置２３２を含む。コントローラ装置２３２は、自律走行車を含む車両の移動を監視及び調整し得る。コントローラ装置２３２は、車両２０２等の車両及び外部物体２０６等の外部物体の状態又は状況を監視してもよい。コントローラ装置２３２は、車両速度、車両位置、車両動作状態、車両目的地、車両経路、車両センサデータ、外部物体速度、外部物体位置、外部物体動作状態、外部物体目的地、外部物体経路及び外部物体センサデータのいずれかを含む車両データ及びインフラストラクチャデータを受信し得る。

さらに、コントローラ装置２３２は、車両２０２等の１つ以上の車両又は外部物体２０６等の外部物体に対する遠隔制御を確立し得る。このようにして、コントローラ装置２３２は、遠隔地から車両又は外部物体を遠隔操作してもよい。コントローラ装置２３２は、無線通信リンク２２６等の無線通信リンク又は有線通信リンク２２８等の有線通信リンクを介して、車両２０２、外部物体２０６又はサーバコンピュータ装置２３４等の車両、外部物体又はコンピュータ装置と状態データを交換（送信又は受信）してもよい。

サーバコンピュータ装置２３４は、電子通信ネットワーク２１２を介して、車両２０２、外部物体２０６又はオペレーションセンタ２３０を含む１つ以上の車両又はコンピュータ装置と状態信号データを交換（送信又は受信）し得る１つ以上のサーバコンピュータ装置を含んでもよい。

いくつかの実施形態では、車両２０２又は外部物体２０６は、有線通信リンク２２８、無線通信リンク２１４／２１６／２２４、又は任意の数若しくはタイプの有線若しくは無線通信リンクの組み合わせを介して通信を行ってもよい。例えば、図示のように、車両２０２又は外部物体２０６は、陸上無線通信リンク２１４を介して、非陸上無線通信リンク２１６を介して、又はこれらの組み合わせを介して通信を行う。いくつかの実装では、陸上無線通信リンク２１４は、イーサネット（登録商標）リンク、シリアルリンク、ブルートゥース（登録商標）リンク、赤外線（ＩＲ）リンク、紫外線（ＵＶ）リンク、又は電子通信を可能にする任意のリンクを含む。

車両２０２等の車両又は外部物体２０６等の外部物体は、別の車両、外部物体又はオペレーションセンタ２３０と通信してもよい。例えば、ホスト又は物体の車両２０２が、直接通信リンク２２４を介して又は電子通信ネットワーク２１２を介して、オペレーションセンタ２３０から基本安全メッセージ（ｂａｓｉｃ ｓａｆｅｔｙ ｍｅｓｓａｇｅ；ＢＳＭ）等の１つ以上の自動車両間メッセージを受信してもよい。例えば、オペレーションセンタ２３０は、３００メートル等の既定のブロードキャスト範囲内のホスト車両に又は定義された地理領域にメッセージをブロードキャストしてもよい。いくつかの実施形態では、車両２０２は、信号リピータ（図示せず）又は別の遠隔車両（図示せず）等のサードパーティを介してメッセージを受信する。いくつかの実施形態では、車両２０２又は外部物体２０６は、１００ミリ秒等の既定の間隔に基づいて周期的に１つ以上の自動車両間メッセージを送信する。

車両２０２は、アクセスポイント２１８を介して電子通信ネットワーク２１２と通信してもよい。コンピュータ装置を含み得るアクセスポイント２１８は、無線又は有線通信リンク２１４／２２０を介して、車両２０２と、電子通信ネットワーク２１２と、オペレーションセンタ２３０と、又はこれらの組み合わせと通信するように構成される。例えば、アクセスポイント２１８は、基地局、ＢＴＳ（ｂａｓｅ ｔｒａｎｓｃｅｉｖｅｒ ｓｔａｔｉｏｎ）、Ｎｏｄｅ−Ｂ、ｅＮｏｄｅ−Ｂ（ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｎｏｄｅ−Ｂ）、ＨＮｏｄｅ−Ｂ（Ｈｏｍｅ Ｎｏｄｅ−Ｂ）、無線ルータ、有線ルータ、ハブ、リレー、スイッチ、又は任意の類似の有線若しくは無線装置である。単一の装置として示されているが、アクセスポイントは、任意の数の相互接続要素を含み得る。

車両２０２は衛星２２２又は他の非陸上通信装置を介して電子通信ネットワーク２１２と通信してもよい。コンピュータ装置を含み得る衛星２２２は、１つ以上の通信リンク２１６／２３６を介して、車両２０２と、電子通信ネットワーク２１２と、オペレーションセンタ２３０と、又はこれらの組み合わせと通信するように構成されてもよい。単一の装置として示されているが、衛星は、任意の数の相互接続要素を含み得る。

電子通信ネットワーク２１２は、音声、データ、又は任意の他のタイプの電子通信装置を提供するように構成される任意のタイプのネットワークであってもよい。例えば、電子通信ネットワーク２１２は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）、モバイル若しくはセルラ電話ネットワーク、インターネット、又は任意の他の電子通信システムを含む。電子通信ネットワーク２１２は、トランスミッション・コントロール・プロトコル（ＴＣＰ）、ユーザ・データグラム・プロトコル（ＵＤＰ）、インターネット・プロトコル（ＩＰ）、リアルタイム・トランスポート・プロトコル（ＲＴＰ）、ハイパー・テキスト・トランスポート・プロトコル（ＨＴＴＰ）、又はこれらの組み合わせ等の通信プロトコルを使用してもよい。単一の装置として示されているが、電子通信ネットワークは、任意の数の相互接続要素を含み得る。

いくつかの実施形態では、車両２０２は、電子通信ネットワーク２１２、アクセスポイント２１８又は衛星２２２を介して、オペレーションセンタ２３０と通信する。オペレーションセンタ２３０は、車両２０２等の車両からのデータ、外部物体２０６等の外部物体からのデータ、又はサーバコンピュータ装置２３４等のコンピュータ装置からのデータを交換（送信又は受信）し得る１つ以上のコンピュータ装置を含んでもよい。

いくつかの実施形態では、車両２０２は、交通ネットワーク２０８の一部又は状態を識別する。例えば、車両２０２は、速度センサ、車輪速度センサ、カメラ、ジャイロスコープ、光学センサ、レーザセンサ、レーダセンサ、音響センサ、又は交通ネットワーク２０８の一部若しくは状態を決定若しくは識別することが可能な任意の他のセンサ若しくはデバイス又はこれらの組み合わせを含む図１に示されたセンサ１２６等の１つ以上の車載センサ２０４を含んでもよい。

車両２０２は、交通ネットワーク２０８を表す情報、１つ以上の車載センサ２０４、又はこれらの組み合わせ等の電子通信ネットワーク２１２を介して伝達される情報を使用して、交通ネットワーク２０８の１つ以上の部分を横断してもよい。外部物体２０６は、車両２０２に関して先に記載された通信及びアクションの全て又は一部の能力を有してもよい。

簡潔のため、図２は、ホスト車両としての車両２０２、外部物体２０６、交通ネットワーク２０８、電子通信ネットワーク２１２、及びオペレーションセンタ２３０を示している。しかしながら、任意の数の車両、ネットワーク又はコンピュータ装置が使用されてもよい。いくつかの実施形態では、車両交通及び通信システム２００は、図２に示されていない装置、ユニット又は要素を含む。

電子通信ネットワーク２１２を介してオペレーションセンタ２３０と通信する車両２０２が示されているが、車両２０２（及び外部物体２０６）は、任意の数の直接又は間接通信リンクを介してオペレーションセンタ２３０と通信してもよい。例えば、車両２０２又は外部物体２０６は、ブルートゥース（登録商標）通信リンク等の直接通信リンクを介してオペレーションセンタ２３０と通信してもよい。簡潔のため、図２は１つの交通ネットワーク２０８及び１つの電子通信ネットワーク２１２を示しているが、任意の数のネットワーク又は通信装置が使用されてもよい。

外部物体２０６は、図２に第２の遠隔車両として示されている。外部物体は、他の車両に限定されない。外部物体は、オペレーションセンタ２３０にデータを送信する能力を有する任意のインフラストラクチャ要素、例えば、フェンス、標識、建物等であってもよい。データは、例えば、インフラストラクチャ要素からのセンサデータであってもよい。

図３は、本開示の実装による予測可能な応答の状況３００の図である。状況３００は、自律走行車（ＡＶ）３０２の応答を予測し得る状況３１０〜３６０、及び計画された軌道を含んでいる。

状況３００は、予測可能な状況及び道路ユーザの応答の例を表している。これらの状況は、遅い時間スケールで発生する（例えば、起こる、生じる）。すなわち、ＡＶ３０２が高速（例えば、時速６０マイル（ＭＰＨ））で進んでいる場合であっても、状況３１０〜３６０は、ＡＶ３０２の計算能力（例えば、図１のプロセッサ１２０等のプロセッサ及び／又は図１のコントローラ１１４等のコントローラの演算能力）のために、経過時間のサブ秒以内で外部物体の応答を予測し、自律走行車の軌道を決定し得るので、遅いシナリオであると考えられる。

ＡＶ３０２は、少なくともいくつかの検出された外部物体を追跡することが可能な世界モデル化モジュールを含み得る。世界モデル化モジュールは、複数の追跡対象物体の少なくとも一部の追跡対象物体ごとに、１つ以上の可能性のある仮説（すなわち、軌道、経路等）を予測し得る。ＡＶ３０２は、軌道計画システム（又は、単に軌道プランナ）を含んでもよく、このシステムは、プロセッサによって実行されて、（初期状態、所望のアクション、及び予測された軌道を有する少なくともいくつかの追跡対象物体を考慮して）衝突回避、法令遵守、快適応答（例えば、軌道、経路等）を生成し得る。

状況３１０において、ＡＶ３０２は、道路の側方にある駐車車両（静的物体）３０４を（すなわち、追跡コンポーネントによって）検出する。ＡＶ３０２（すなわち、ＡＶ３０２の軌道プランナ）は、以下にさらに説明するが、軌道３０６によって示されるように、ＡＶ３０２を駐車車両３０４の周りにナビゲートする経路（すなわち、軌道）を計画し得る。

状況３２０は、ＡＶ３０２が他の静的物体を検出する別の状況である。検出された静的物体は、穴３２２である。ＡＶ３０２は、ＡＶ３０２のタイヤのいずれもがポットホール３２２内を走行しないように、ポットホール３２２上を走行するような軌道３２４を計画し得る。

状況３３０において、ＡＶ３０２は、対向車両３３２及び対向車両３３２と同じ道路側の駐車車両３３４を検出する。対向車両３３２は移動している。したがって、対向車両３３２は動的物体である。対向車両３３２は、ＡＶ３０２と同じ（又は少なくとも実質的に同じである）前後方向に移動している。したがって、対向車両３３２は、以下にさらに説明するように、縦方向制約として分類し得る。対向車両３３２は、ＡＶ３０２とは逆方向に移動している。したがって、対向車両３３２は、対向縦方向制約として分類し得る。駐車車両３３４は、静的物体である。

ＡＶ３０２は、対向車両３３２が軌道３３６に追従して駐車車両３３４を回避（例えば、迂回）することを、（すなわち、予測コンポーネントによって）閾値を超えるある程度の確実性をもって予測し得る。軌道３３６は、道路の中心線３３７と重なる。対向車両３３２からの安全な距離を維持するために、ＡＶ３０２の軌道プランナは、位置３３９における曲率を含む軌道３３８を計画し得る。すなわち、ＡＶ３０２の計画軌道は、対向車両３３２の進路を予測してＡＶ３０２を右方に移動させる。

状況３４０において、ＡＶ３０２の追跡コンポーネントは、駐車車両３４２（静的物体）及び移動中の自転車３４４（すなわち、縦方向制約である動的物体）を検出し得る。予測コンポーネントは、自転車３４４が軌道３４６に沿って駐車車両３４２の周りを移動することをある程度確実に決定し得る。そのため、ＡＶ３０２は、ＡＶ３０２が一定距離後に停止して、自転車３４４が駐車車両３４２を通過することを可能にするように軌道３４８を決定（すなわち、計画、計算、選択、生成、又は他のやり方で決定）する。別の例では、ＡＶ３０２は、複数の可能な軌道を決定し得る。例えば、ＡＶ３０２は、上述したような第１の軌道と、自転車３４４が駐車車両を通過する前にＡＶ３０２が加速して自転車３４４を通過する第２の軌道と、自転車３４４が駐車車両３４２を通過しているときにＡＶ３０２が自転車３４４の周りを通過する第３の軌道とを決定し得る。次に、軌道プランナは、決定された可能な軌道の１つを選択する。

状況３５０では、ＡＶ３０２の追跡コンポーネントが対向車両３５２、第１の駐車車両３５６、第２の駐車車両３５７を検出する。ＡＶ３０２の予測コンポーネントは、対向車両３５２が軌道３５４を辿っていると決定する。ＡＶ３０２は、ＡＶ３０２が第１の駐車車両３５６を通過し、第１の駐車車両３５６と第２の駐車車両３５７との間で対向車両３５２が通過するまで待機した後で、第２の駐車車両３５７を通過するように軌道３５８を選択する。

状況３６０では、ＡＶ３０２の予測コンポーネントは、大型トラック３６２が右折する可能性が最も高いと判断する。軌道プランナは、（例えば、大型トラックの運動モデルに基づいて）大型トラックは大きな旋回半径を必要とするので、大型トラック３６２は軌道３６４を辿る可能性が高いと判断する。軌道３６４がＡＶ３０２の経路と干渉するので、ＡＶ３０２の軌道プランナは、大型トラック３６２が邪魔にならなくなるまでＡＶ３０２を停止させるようにＡＶ３６６の軌道３０２を決定する。

図４は、本開示の実装による自律走行車用システム４００のコンポーネントの一例である。システム４００は、図１の車両１００等の自律走行車のソフトウェアパイプラインを表す。システム４００は、世界モデルモジュール４０２と、経路計画モジュール４０４と、意思決定モジュール４０６と、軌道プランナ４０８と、反応軌道制御モジュール４１０とを含む。システム４００の他の例は、より多くの、より少ない、又は他のモジュールを含み得る。いくつかの例では、モジュールを組み合わせてもよく、他の例では、モジュールを１つ以上の他のモジュールに分割し得る。

世界モデルモジュール４０２は、図１のセンサ１２６等からセンサデータを受信し、センサデータから物体を決定する（例えば、変換する、検出する）。すなわち、例えば、世界モデルモジュール４０２は、受信したセンサデータから道路ユーザを決定する。例えば、世界モデルモジュール４０２は、光検出測距（ＬｉＤＡＲ）センサ（すなわち、センサ１２６のセンサ）から受信した点群を物体に変換し得る。複数のセンサからのセンサデータを融合して、物体を決定する（例えば、その正体を推測する）ことができる。物体の例としては、自転車、歩行者、車両等が含まれる。

世界モデルモジュール４０２は、検出された物体の少なくともいくつかについての追加情報を世界モデルモジュール４０２が計算及び維持することを可能にするセンサ情報を受信し得る。例えば、世界モデルモジュール４０２は、決定された物体の少なくともいくつかの状態を維持し得る。例えば、物体の状態には、ゼロ以上の速度、姿勢、ジオメトリ（幅、高さ、奥行き等）、分類（例えば、自転車、大型トラック、歩行者、道路標識等）、及び位置が含まれる。そのため、物体の状態は、離散状態情報（例えば、分類）及び連続状態情報（例えば、姿勢と速度）を含む。

世界モデルモジュール４０２は、センサ情報を融合し、物体を追跡し、動的物体のうちの少なくともいくつかについて仮説のリストを維持し（例えば、物体Ａは直進、右折、又は左折しているかもしれない）、各仮説について予測軌道を作成及び維持し、各仮説の可能性推定を維持する（例えば、物体Ａは、物体の姿勢／速度と軌道の姿勢／速度を考慮して、確率９０％で直進している）。一例では、世界モデルモジュール４０２は、軌道プランナのインスタンスを使用して、動的物体の少なくともいくつかについての各物体仮説に対する予測軌道を生成する。例えば、軌道プランナのインスタンスを使用して、車両、自転車、及び歩行者の予測軌道を生成し得る。別の例では、軌道プランナのインスタンスを使用して、車両及び自転車の予測軌道を生成することができ、異なる方法を使用して、歩行者の予測軌道を生成し得る。

世界モデルモジュール４０２によって維持される物体は、図３に関して説明したように、静的物体及び／又は動的物体を含み得る。

経路計画モジュール４０４は、例えば、道路レベル計画４１２に関して図示される道路レベル計画を決定する。例えば、出発地と目的地を考慮して、経路計画モジュール４０４は、出発地から目的地までの経路を決定する。例えば、経路計画モジュール４０４は、ＡＶが出発位置から目的位置までナビゲートするために従うべき道路のリスト（すなわち、道路レベル計画）を決定し得る。

経路計画モジュール４０４によって決定された道路レベル計画、及び世界モデルモジュール４０２によって維持される物体（及び対応する状態情報）は、意思決定モジュール４０６によって、道路レベル計画に沿った離散レベル決定を決定するために使用され得る。離散的決定４１４に関して、離散的決定に含まれる決定の例が示されている。離散レベル決定の例には、道路Ａと道路Ｂの間の交差点で停止すること、ゆっくりと前進すること、ある速度制限まで加速すること、一番右の車線に合流すること等が含まれる。

軌道プランナ４０８は、離散レベル決定、世界モデルモジュール４０２によって維持される物体（及び対応する状態情報）、及び世界モデルモジュール４０２からの外部物体の予測軌道及び可能性を受信し得る。軌道プランナ４０８は、受信した情報の少なくとも一部を使用して、自律走行車に関する詳細な計画軌道を決定し得る。

例えば、詳細な計画軌道４１６に関して図示されるように、軌道プランナ４０８は、次の数秒の軌道を決定する。したがって、次の数秒が次の６秒（すなわち、６秒の先読み時間）である例では、軌道プランナ４０８は、次の６秒における自律走行車の軌道及び位置を決定する。例えば、軌道プランナ４０８は、いくつかの時間間隔（例えば、１／４秒ごと、又は他の時間間隔）で自律走行車の予測位置を決定（例えば、予測、計算等）し得る。軌道プランナ４０８は、例えば、図３に関して説明したように、他の道路ユーザの予測可能な応答に基づいて、詳細な計画軌道を決定し得る。

反応軌道制御モジュール４１０は、自律走行車が遭遇するかもしれないが、軌道プランナ４０８によって予測できない（例えば、処理できない）状況を処理し得る。このような状況には、軌道プランナ４０８の詳細な計画軌道が、物体の誤分類及び／又はまれに起こる予期しない状況に基づいていた場合の状況が含まれる。例えば、反応軌道制御モジュール４１０は、自律走行車の左側の静的物体が誤分類されていると決定することに応答して、詳細な計画軌道を修正し得る。例えば、物体が大型トラックとして分類されている場合があるが、新しい分類では静的道路バリア壁であると判断される。別の例では、反応軌道制御モジュール４１０は、自律走行車の突然のタイヤのパンクに応答して詳細な計画軌道を修正し得る。予期しない状況の他の例としては、他の車両が突然（例えば、タイヤのパンク又は高速道路のオフランプに到達するための決定が遅れたため）ＡＶの車線から逸脱し、歩行者又は他の物体が後方の閉塞から突然現れることが含まれる。

図５は、本開示の実装による自律走行車の軌道プランナ５００のレイヤの例である。軌道プランナ５００は、図４の軌道プランナ４０８であり得るか、又はその一部であり得る。軌道プランナ５００は、走行目標５０１を受信し得る。軌道プランナ５００は、例えば、第１の位置を第２の位置に接続する一連の車線選択及び速度制限を表し得る一連の走行目標５０１を受信し得る。例えば、複数の走行目標５０１の中の１つの走行目標は、「位置ｘから開始し、制限速度ｙを遵守して、特定の識別子を有する車線（例えば、Ａ１２３と等しい識別子を持つ車線）を走行する」であってもよい。軌道プランナ５００は、走行目標５０１のシーケンスを達成する軌道を生成するために使用し得る。

軌道プランナ５００は、走行線データレイヤ５０２と、基準軌道生成レイヤ５０４と、物体回避レイヤ５０６と、軌道最適化レイヤ５０８とを含む。軌道プランナ５００は、最適化された軌道を生成する。軌道プランナ５００の他の例は、より多くのレイヤ、より少ないレイヤ、又は他のレイヤを含み得る。いくつかの例では、複数のレイヤを結合し得る。他の例では、レイヤは１つ以上の他のレイヤに分割され得る。

走行線データレイヤ５０２は、軌道プランナ５００によって使用され得る入力データを含む。（例えば、基準軌道生成レイヤ５０４によって）走行線データを使用して、第１の位置から第２の位置までの粗走行線を決定する（すなわち、生成する、計算する、選択する、又は他のやり方で決定する）ことできる。走行線は、ＡＶが道路に沿って移動するときに、ＡＶの縦軸が一致する道路の線と考え得る。したがって、走行線データは、走行線を決定するために使用され得るデータである。走行線は、この時点では粗いものであり、隣接する車線間の横方向への遷移に向けられたとき等の横方向の不連続性を含み得る。この時点での走行線も、以下にさらに説明するように、ＡＶが遭遇する物体に対してはまだ調整されていない。

一例では、走行線データレイヤ５０２は、高精細（ＨＤ）地図データ５１０、遠隔操作地図データ５１２、記録経路データ５１４、先行車両データ５１６、駐車場データ５１８、及び知覚経路データ５２０のうちの１つ以上を含み得る。

ＨＤ地図データ５１０は、自律走行車が利用可能な高精細（高精度）地図からのデータである。ＨＤ地図データ５１０は、数センチメートル以内までの車両交通ネットワークに関する正確な情報を含み得る。例えば、ＨＤ地図データ５１０は、道路車線、道路分割線、交通信号、交通標識、速度制限等に関する詳細を含み得る。

遠隔操作地図データ５１２は、比較的短い走行線データを含み得る。例えば、遠隔操作地図データ５１２は、長さ１００メートル〜２００メートルの走行線データとし得る。しかしながら、遠隔操作地図データ５１２は、必ずしもこれに限定されるものではない。遠隔操作地図データ５１２は、ＡＶが自動的に処理することができない例外的な状況に応答して、又はそれを予期して、遠隔オペレータによって手動で生成し得る。

走行線はリアルタイムで作成し得る。次に、走行線をリアルタイムで作成する例を示す。遠隔オペレータは、ＡＶ生センサデータを遠隔で観測していてもよい。例えば、遠隔オペレータは、（例えば、ＡＶのカメラによって捕捉される）工事区域のパイロンを（例えば、遠隔モニタ等で）見て、工事区域を通るＡＶの経路を描いてもよい。次に、遠隔オペレータは、フラグを持った人物がＡＶに前進許可を与えるのを見てもよく、その時点で、遠隔オペレータは、描かれた経路に沿ってＡＶを進行させ得る。

ＡＶが以前に遭遇した例外的な状況に到達したときに経路を手動で描く処理時間を短縮するために、走行線データを遠隔に記憶し、必要に応じてＡＶに送信し得る。

記録された経路データ５１４は、自律走行車が以前に辿った経路に関するデータを含み得る。一例では、自律走行車のオペレータ（例えば、運転者又は遠隔オペレータ）は、道路から家庭のガレージまでの経路を記録してもよい。

先行車両データ５１６は、自律走行車と略同じ軌道に沿って自律走行車に先行する１つ以上の車両から受信したデータであり得る。一例では、自律走行車と先行車両は、図２に関して説明したように、無線通信リンクを介して通信し得る。したがって、自律走行車は、無線通信リンクを介して先行車両から軌道及び／又は他の情報を受信し得る。また、先行車両データ５１６は、明示的な通信リンクなしでも知覚（例えば、追従）され得る。例えば、ＡＶは、先行車両を追跡することができ、追跡結果に基づいて先行車両の車両走行線を推定し得る。

駐車場データ５１８は、駐車場及び／又は駐車スペースの位置に関するデータを含む。一例では、駐車場データ５１８を使用して、他の車両の軌道を予測し得る。例えば、駐車場入口が他の車両に近接している場合、他の車両の予測された軌道の１つは、他の車両が駐車場に入ることであり得る。

状況によっては、地図（例えば、ＨＤ地図）情報が車両交通ネットワークの一部に対して利用できないことがある。したがって、知覚された経路データ５２０は、以前にマッピングされた情報がない走行線を表し得る。その代わりに、ＡＶは、より少ない、より多い車線標示、縁石、及び道路制限又はそれ以外のものを使用して、リアルタイムで走行線を検出し得る。例えば、ある地表タイプ（例えば、舗装）から他の地表タイプ（例えば、砂利又は草）への遷移に基づいて、道路の制限を検出し得る。リアルタイムで走行線を検出するには、他の方法も使用し得る。

基準軌道生成レイヤ５０４は、走行線連結モジュール５２２、戦略的速度計画モジュール５２４、及び走行線合成モジュール５２６を含み得る。基準軌道生成レイヤ５０４は、粗走行線（すなわち、基準走行線）を離散時間速度計画モジュール５２８に提供する。図６は、基準軌道生成レイヤ５０４の動作の一例を示す。

経路計画モジュール４０４は、第１の位置から第２の位置へ移動するために使用される車線ＩＤシーケンスを生成することができ、それによって走行目標５０１に対応する（例えば、提供する）。そのため、走行目標５０１は、車線の長さに応じて、例えば、数１００メートル離れていてもよい。例えば、ＨＤ地図データ５１０の場合、基準軌道生成レイヤ５０４は、位置（例えば、ＧＰＳの位置、３Ｄデカルト座標等）と車線（例えば、車線の識別子）との組み合わせを走行目標５０１のシーケンスに用いて、ＡＶの一連の姿勢として表される高解像度走行線を（例えば、ＨＤ地図５１０から）生成し得る。各姿勢は、既定の距離にあってもよい。例えば、姿勢は１〜２メートル離れていてもよい。姿勢は、座標（ｘ，ｙ，ｚ）、ロール角度、ピッチ角度、及び／又はヨー角度等、より多く、より少ない、又はその他の量で定義し得る。

上述したように、走行線データは、粗走行線を決定（例えば、生成、計算等）するために使用され得る。走行線連結モジュール５２２は、走行線データレイヤ５０２の入力データを連結（例えば、リンク、融合、合流、接続、統合、又はその他の連結）して、縦方向に沿って（例えば、自律走行車の経路に沿って）粗走行線を決定する。例えば、位置Ａ（例えば、職場）から位置Ｄ（例えば、自宅）に移動するように、粗走行線を決定するために、走行線連結モジュール５２２は、駐車場データ５１８からの入力データを使用して、職場駐車場から幹線道路に出る出口の位置を決定し、ＨＤ地図データ５１０からのデータを使用して、幹線道路から自宅までの経路を決定し、記録された経路データ５１４からのデータを使用して、自宅のガレージにナビゲートし得る。

粗走行線には速度情報は含まれない。しかしながら、いくつかの例では、粗走行線は、ＨＤ地図データ５１０から使用（例えば、抽出）し得る速度制限情報を含み得る。戦略的速度計画モジュール５２４は、粗走行線の異なる部分に沿った（複数の）特定の速度を決定する。例えば、戦略的速度計画モジュール５２４は、粗走行線の第１の直線区間において、自律走行車の速度をその第１の直線区間の速度制限に設定してもよく、その後の粗走行線の第２のカーブ区間では、自律走行車の速度をより遅い速度に設定することを決定し得る。そのため、戦略的速度計画モジュール５２４は、ＡＶの現在の状態（例えば、速度及び加速度）を考慮しているが、他の道路ユーザ又は静的物体は考慮せずに、粗走行線についての法令遵守（例えば、速度制限及び停止線の遵守）、快適性（例えば、肉体的及び精神的）、及び物理的に実現可能な速度プロファイル（例えば、走行線に沿った速度対距離）を計算する。

戦略的速度計画が戦略的速度計画モジュール５２４によって決定されると、走行線合成モジュール５２６は、粗走行線を横方向に調整し得る。戦略的な速度プロファイルと、横方向に不連続な粗走行線とを考慮して、走行線合成モジュール５２６は、車線変更の開始位置と終了位置を決定し、これらの位置を接続する走行線を合成する。車線変更の長さは、速度に依存し得る。

走行線合成モジュール５２６は、粗走行線における横方向に不連続な位置を連結する走行線を合成し得る。例えば、ＨＤ地図データ５１０は、道路の第１の車線上にある粗走行線の第１の区間と、同じ道路の第２の車線上にある粗走行線の第２の区間とを含むと仮定する。したがって、粗走行線には横方向の不連続性が存在する。走行線合成モジュール５２６は、まず、ＡＶが第１の車線から第２の車線に遷移すべき遷移距離（言い換えれば、開始位置と終了位置）を決定する。すなわち、開始位置は、第１の車線から第２の車線への移動を開始するように自律走行車を制御する場合の道路位置である。終了位置は、自律走行車が車線変更を完了した場合の道路位置である。次に、横方向連続性モジュールは、第１の車線における開始位置と第２の車線における終了位置とを結合する新しい走行線データを生成する。

走行線合成モジュール５２６によって決定される遷移は、速度に依存し得る。例えば、ＡＶがより高速で移動しているときよりも低速で移動している場合は、ＡＶが第１の車線から第２の車線に遷移するために、より短い遷移距離が必要とされ得る。例えば、自律走行車がより遅い速度（例えば、１５ＭＰＨ）で走行している交通混雑状況では、遷移のために２０ヤードが必要になることがある。しかしながら、自律走行車がより高速（例えば、６５ＭＰＨ）で走行している場合、遷移距離は１００ヤードであってもよい。そのため、走行線合成モジュール５２６は、ＡＶの速度に応じて遷移位置を決定し得る。

走行線合成モジュール５２６の出力は、物体回避レイヤ５０６に提供される。走行線合成モジュール５２６の出力は、粗走行線及び戦略的速度計画を含む。物体回避レイヤ５０６は、粗走行線において中期的な離散時間速度計画及び横方向制約を生成する。将来の離散的な時点について（言い換えれば、ＡＶの経路に沿った離散位置において）、離散時間速度計画モジュール５２８は、ＡＶのそれぞれの所望の速度を決定（すなわち、計算）する。

物体回避レイヤ５０６では、以下にさらに説明するように、粗走行線、近傍の静的物体、及び近傍の動的物体とそれらの予測軌道を使用して、物体回避レイヤ５０６は、ＡＶを安全に操作し得る走行可能領域を決定（例えば、抽出）する。（後述する）各ビンの左右の境界が決定される。ＡＶの現在の速度を考慮して、リアルタイム速度計画を生成し得る。リアルタイム速度計画は、ＡＶの将来の位置を推定するために使用し得る。ＡＶの将来の位置は、動的物体の将来の予想（例えば、予測）位置に対して評価し得る。ＡＶの走行可能領域は、動的物体の（例えば、オーバーラップ）位置に対応する走行可能領域の中の領域を除去するように調整される。

物体回避レイヤ５０６では、粗走行線が物体に対して評価及び／又は調整される。物体は、ＡＶの外部及び近位の物体であり得る。そのため、物体は、図４の世界モデルモジュール４０２に関して記載された物体であり得る。そのため、ＡＶの現在の速度を考慮して、物体回避レイヤ５０６は、リアルタイム速度計画を生成する。リアルタイム速度計画を使用して、物体回避レイヤ５０６は、離散的な将来の時点におけるＡＶの将来の位置を推定し得る。将来の位置は、物体（すなわち、世界モデルの物体）の位置に対して評価され、ＡＶの円滑な走行を提供（例えば、生成）し得る。円滑な走行（すなわち、円滑な軌道）を提供することは、以下にさらに説明するように、反復処理であり得る。

要約すると、最初に、粗走行線が生成され、次に、粗走行線から速度計画が生成され、そして、粗走行線及び速度計画を考慮して、ＡＶの世界モデルにおいて維持される他の物体を考慮して軌道が最適化されて、最適化された所望の軌道を提供する。軌道は調整された走行可能領域で最適化される。非走行可能領域（すなわち、他の物体のためにＡＶを安全に走行することができない領域）は、調整された走行可能領域を提供するためにデフォルトの走行可能領域から除去される。

図６は、本開示の実装による粗走行線連結の例６００を示す図である。例６００は、図５の基準軌道生成レイヤ５０４の動作の一例である。

ビュー６１０では、ＡＶ６１１は、車線６１２〜６１４を含む３車線道路の右端の車線６１４にある。ビュー６１０は、左側通行システム（すなわち、車線６１２〜６１４内の交通は、図６の下から上に向かって移動する）の例であることに留意されたい。経路計画モジュール４０４等のルートプランナは、図５のＨＤ地図データ５１０等のＨＤ地図データに基づいて、ＡＶ６１１が１車線道路の車線６１５へ右折することを決定してもよい。ＨＤ地図は、各車線の中心線（図示せず）を提供してもよい。

場合によっては、ＡＶの走行線は、車線又は道路の中心線と一致しないことがある。例えば、車線６１５は、車線６１５の左側に沿って駐車スペースを収容するために特別に広くてもよい。別の例では、ほとんどの運転者は中心線の少し左を運転することを好むことが分かっていてもよい。そのため、ＡＶ６１１の走行線は、車線６１５の中心線の左側に設定される。そのため、走行線連結モジュール５２２は、車線ジオメトリ（例えば、車線幅）を考慮して走行線を決定するために車線のジオメトリを決定する。例えば、粗走行線に旋回がある場合、走行線連結モジュール５２２は、車線の幅、旋回方向（例えば、右又は左）、旋回角度、及び／又は旋回速度に基づいて、走行線が（すなわち、車線の中心線から外れて）どこに移動されるかを決定する。すなわち、走行線連結モジュール５２２は、ＨＤ地図の中心線に基づいてＡＶの走行線を設定する。一例では、車線幅に基づいて走行線を設定し得る。

ＡＶの走行線を設定するために、走行線連結モジュール５２２は、粗走行線に沿った車線のジオメトリを決定する。一例では、走行線連結モジュール５２２は、粗走行線に沿った特定の距離（例えば、１００ｍ、２００ｍ、３００ｍ等）のジオメトリを決定する。ジオメトリを決定するために、走行線連結モジュール５２２は、粗走行線に沿ったポリゴン６１６等のポリゴンを決定してもよく、これは車線境界を定義するために使用され得る。

ビュー６２０は、車線の幅６２１に基づいて走行線（すなわち、粗走行線）を決定することを示す。ＨＤ地図からは、ＡＶ６１１が走行している車線の右端６２４、左端６２２及び中心線６２６を取得し得る。走行線連結モジュール５２２は、幅６２１に基づいて走行線６２８（すなわち、粗走行線）を決定する。したがって、走行線６２８は中心線６２６からずれている。

ビュー６３０は、走行線を決定するために、例えば、図５の遠隔操作地図データ５１２に関して記載した遠隔操作データを使用して説明する。上述したように、ＨＤ地図データは静的データであるのに対し、遠隔操作データは、道路状況及び／又は例外的状況に基づいてリアルタイム走行線を提供し得る。例えば、ＡＶ６１１の走行線６３２に沿って工事区域が存在する。工事区域は、パイロン６３６等の障害物によって囲まれており、この障害物は、工事計画６３４を取り囲んでいる。そのため、走行線連結モジュール５２２は、以下にさらに説明するように、遠隔操作データによって提供されるリアルタイム走行線を使用して、走行線６３２を走行線６３８（すなわち、粗走行線）に調整する。

ビュー６４０は、速度に依存する車線変更を示す。速度依存車線変更は、上述したように、図５の走行線合成モジュール５２６によって実装し得る。一例では、図４の意思決定モジュール４０６によって、車線６４２に沿って走行するＡＶ６１１は、例えば、車線６４２が終了するか、又はＡＶ６１１が左折するために、次に車線６４４に入ることになる。そのため、ＡＶ６１１は、ある時点で車線６４２から車線６４４に移動することになる。ＨＤ地図が車線遷移情報を提供しない場合があるので、ＡＶ６１１の基準軌道生成レイヤ５０４は車線遷移時間を決定する。上述のように、遷移は速度に依存し得る。

一例では、（基準軌道生成レイヤ５０４がその中の１つのレイヤである）軌道プランナ５００は、粗走行線に沿った点Ｘにおいて、（戦略的速度計画モジュール５２４によって決定されるように）ＡＶ６１１が速度Ｙで移動していることを決定し得る。ＡＶ６１１が低速（例えば、３５ｍＰＨ）で移動している場合、走行線合成モジュール５２６は、遷移が遅くなり得ると判断し得る。したがって、車線６４２から車線６４４に移動する経路は、経路６４６によって示されるようになり得る。一方、ＡＶ６１１が高速（例えば、６５ｍＰＨ）で走行している場合には、経路６４８に示すように、車線切り替えのための経路の距離は長くなる必要がある。

経路６４６及び６４８を辿るのに要する時間は同じであってもよい。しかしながら、距離は異なっている。ＡＶ６１１が第１の速度で走行しているときの車線遷移に必要な距離は、ＡＶ６１１が第１の速度よりも遅い第２の速度で走行しているときに必要な距離よりも長い。

速度に依存する車線変更を決定するために、車線変更率を使用し得る。すなわち、車線変更率は、車線６４２とビュー６４０の車線６４４等の２つの隣接する車線の間の接続を作成するために使用し得る。車線変更率は、「メートルごとに何メートルか」、すなわち、経路が縦１ｍで横に何ｍ移動するかで定義され得る。上記のように、目標は、ターゲット時間量において車線変更を完了することを達成する車線変更率を特定することである。すなわち、ＡＶが低速で走行している場合（例えば、ラッシュアワーの交通量が多いとき）、車線変更率は高く、短距離で（例えば、数十メートルのオーダーで）行われる。ＡＶが高速で（例えば、高速道路の速度で）走行している場合、車線変更率は遅く、長距離（例えば、数百メートルのオーダーで）で行われる。

図７は、本開示の実装による戦略的速度計画を決定する例７００である。例７００は、図５の戦略的速度計画モジュール５２４が戦略的速度計画７１４を決定するために使用し得る入力の例を示す。いくつかの実装形態では、戦略的速度計画モジュール５２４は、戦略的速度計画を決定するために、より多くの入力、より少ない入力、又は他の入力を使用し得る。

例７００では、速度制限入力及び加速度制限入力を使用し得る。速度制限は、道路速度制限７０２、曲率速度制限７０４、及びシームレスオートノマスモビリティ（ＳＡＭ）データ７０６のうちの少なくとも１つを含み得る。加速制限は、車両加速制限７１０及び快適性限界７１２を含み得る。速度制限及び／又は加速度制限は、より多くの入力、より少ない入力、又は他の入力を含み得る。

道路速度制限７０２は、速度制限標識等に掲示されている道路速度制限（例えば、２０ｍＰＨ、６５ｍＰＨ等）とし得る。一例では、道路速度制限７０２は、ＨＤ地図から取得し得る。曲率速度制限７０４は、例えばＡＶの粗走行線に沿った旋回等の旋回の曲率に対する車速に関するデータであってもよい。あるいは、曲率速度制限７０４は、道路曲率情報（例えば、湾曲の回転半径）のみを提供してもよい。曲率速度制限７０４は、ＡＶの横方向加速度に対する制限とし得る。そのため、速度計画は、ＡＶが曲がるときに、曲率速度制限７０４と一致する減少したＡＶ速度を含み得る。

ＳＡＭデータ７０６は、（自律的であるか否かにかかわらず）車両から（例えば、クラウドベースのシステムで）収集されたデータとし得る。このデータは、車両（ＡＶを含む）が路上で安全かつ円滑に動作することを可能にする。一例では、ＳＡＭデータ７０６は、道路の一部に沿って車両から収集された振動データを含み得る。振動データは、道路の異なる部分における振動レベルと速度とを相関させ得る。一例では、振動データは、ある道路位置について、車両が所定の速度を超えて走行しているときに（例えば、道路の一部の速度バンプに起因する）許容できないレベルの振動を示し得る。したがって、振動の影響を最小限に抑えるために、道路の一部でＡＶの速度を（所定の速度以下に）落とすべきである。一例では、ＳＡＭデータ７０６は、オペレーションセンタ２３０、サーバコンピューティング装置２３４、又は他の何らかのネットワーク装置等の中央サーバからＡＶによって受信され得る。一例では、ＳＡＭデータ７０６は、その場所に到着する自律走行車の特定の期間（例えば、１分、１０分、２０分等）内に他の車両から蓄積されたデータであり得る。一例では、ＡＶはＳＡＭデータ７０６をプルしてもよい。別の例では、ＳＡＭデータ７０６は、ＡＶがＳＡＭデータ７０６を提供するサーバにその位置を報告することに基づいて、ＡＶにプッシュし得る。

道路速度制限７０２、曲率速度制限７０４、及びＳＡＭデータ７０６を組み合わせて、生速度制限７０８を提供し得る。一例では、粗走行線に沿った特定の位置の各位置について（例えば、５ｍごと、１０ｍごと等）、その位置における道路速度制限７０２の最小速度、その位置における曲率速度制限７０４の速度、及びその位置におけるＳＡＭデータ７０６の速度が、その位置における生速度制限７０８の速度として使用される。

車両加速度制限７１０は、ＡＶのトルク及び出力に起因するＡＶ加速度制限とし得る。快適性限界７１２は、ＡＶの乗員がＡＶをどれだけ速く加速させたいか等の加速度に関する人間の快適性限界を含む。

基準軌道生成レイヤ５０４の戦略的速度計画モジュール５２４は、生速度制限７０８、車両加速制限７１０、及び快適性限界７１２を組み合わせて、円滑な速度計画である戦略的速度計画７１４を提供し得る。

上述したように、粗走行線に沿った位置では、道路速度制限７０２、曲率速度制限７０４、及びシームレスオートノマスモビリティＳＡＭデータ７０６の最小値をＡＶの速度制限として用い得る。車両加速度制限７１０及び快適性限界７１２は、加速度と速度とを関係付ける。そのため、一例では、車両加速度制限７１０と快適性限界７１２とは、２つの最大曲線（快適性、速度）の最小値を求めることによって組み合わせ得る。したがって、低速では、快適性がＡＶの最大加速度を制限し得る。一方、高速では、ＡＶの加速度制限（例えば、出力）がＡＶの加速度を制限し得る。速度プロファイルは、速度（走行線に沿った任意の位置における速度制限）と加速度（任意の速度における加速度制限）の制約を満たす粗走行線に沿った最速の速度プロファイルを解決することによって生成し得る。

また、上記以外の入力を用いて、戦略的スピード計画７１４を計算し得る。例えば、道路μ、最小巡航時間、近隣タイプ、又は他の入力のうちの１つ以上を使用し得る。道路μは、氷、雨、斜面等による道路の滑り易さに関連する。

最小巡航時間は、ＡＶの速度を一定速度に設定し得る最小時間長に関連する。例えば、道路の区間長が５００ｍであり、その区間の制限速度が４５ｍＰＨである仮定する。さらに、ＡＶの運動モデルを考慮して、ＡＶが停止位置から４５ｍＰＨの制限速度に達するためには２５０ｍを要し、４５ｍＰＨの現在の速度を考慮して、ＡＶが停止するためには２５０ｍが必要であると仮定する。ＡＶが道路区間の始点で停止位置にあり、道路区間の終点でＡＶを再び停止する場合、ＡＶが制限速度４５ｍＰＨに達すると、ＡＶは直ちに減速を開始しなければならない。このような速度プロファイルは、ＡＶの乗員にとって望ましくないかつ／又は自然なものでない場合がある。そのため、例えば、最小巡航時間は、ＡＶが減速（又は加速）を開始する前に、最小巡航時間（例えば、３秒）の間速度を維持しなければならないことを示し得る。したがって、より自然な速度プロファイルを提供し得る。

近隣タイプは、通常の人間の運転行動をモデル化するために使用することができ、これは、ＡＶが通過している近隣のタイプに依存し得る。例えば、人間の運転者は、たとえ両方の近隣地域が同じ掲示制限速度を有していても、住宅地（例えば、子供たちが通りで遊んでいることを観測し得る場所）においては掲示制限速度を下回る速度で運転してもよく、工業地域においては少なくとも掲示制限速度で運転し得る。

図８は、本開示の実装による走行可能領域及び離散時間速度計画を決定するための処理８００のフローチャートである。処理８００の一部又は全ての態様は、図１に示す車両１００及び図２に示す車両２０２を含む車両、又は図２に示すコントローラ装置２３２を含むコンピュータ装置で実装し得る。１つの実装では、処理８００のいくつかの又は全ての態様は、本開示に記載される特徴のいくつか又は全てを組み合わせたシステムで実施し得る。例えば、処理８００は、図５の物体回避レイヤ５０６によって利用され得る。

図９を参照して処理８００を説明する。図９は、本開示の実装による走行可能領域及び離散時間速度計画を決定する図である。図９は、走行可能領域（横方向制約）及び制限された速度プロファイルの生成を示しており、これは離散時間で表され得る。走行可能領域は、例えば、自律走行車が走行可能な車両交通ネットワークの領域であり得る。最初に（例えば、処理８００の開始時に）、走行可能領域は、ＡＶが安全に走行すると予測できない領域を含んでもよい。処理８００は、ＡＶが安全に走行すると予測できない領域の走行可能領域を調整する（例えば、切り取る）。処理８００は、調整された走行可能領域をもたらす。

動作８１０では、処理８００は、ＡＶに対して近傍の物体を識別する。一例では、近傍の物体は、世界モデルモジュール４０２によって維持される外部物体の少なくとも一部であってもよい。一例では、近傍の物体は、世界モデルモジュール４０２によって維持される全ての物体であり得る。別の例では、近傍の物体は、世界モデルモジュール４０２によって維持される物体のサブセットであり得る。例えば、近傍の物体は、ＡＶから所定の距離内の物体、ＡＶの予測到着時間内の物体、又は物体のサブセットを識別するための他の基準を満たす物体であり得る。例えば、図９のビュー９１０を参照すると、ＡＶ９１２に対して、静止車両９２０、静止車両９１４、動的対向車両９１８、及び動的車両９１６が識別される。１つの実装では、動作８１０は、図１０〜図１２に関して説明したように、物体を表すドット（すなわち、境界点）及び／又はドットのグループを識別する。

動作８２０において、処理８００は、走行可能領域を抽出する。走行可能領域は、ＡＶ９１２が（例えば、法的及び／又は物理的に）走行可能な領域であってもよい。一例では、走行可能領域を粗走行線から抽出し得る。例えば、走行可能領域は、粗走行線に沿って（例えば、縦方向に）ＡＶから所定の距離であり得る。図９のビュー９３０における走行可能領域９３２は、走行可能領域の一例である。一例では、走行可能領域９３２は、中央分離帯９３４と路肩９３６とによって（すなわち、横方向に）囲まれた領域であり得る。一例では、ＡＶ９１２の現在位置に基づいてＨＤ地図から走行可能領域を抽出し得る。走行可能領域は、ＡＶ９１２が配置されている車線（又は道路、又はその他の地域）の左右境界によって囲まれ得る。例えば、走行可能領域は道路の中心線をまたいでもよい。すなわち、逆方向の車線を走行可能領域に含め得る。そのため、ビュー９３０では、中央分離帯９３４が存在しない場合、走行可能領域は、走行可能領域９３８であってもよい。

処理８００は、次に、ＡＶが（例えば、安全に）走行できない部分を走行可能領域から除去する。「調整された走行可能領域」という用語は、本明細書に記載された静的及び／又は動的物体を考慮して領域が走行可能領域から除去された後の走行可能領域を指すために本明細書で使用される。静的及び／又は動的物体がＡＶの軌道に干渉しない場合、調整された走行可能領域は、走行可能領域と同じである。

動作８３０において、処理８００は、静的物体に対して走行可能領域を調整する。すなわち、処理８００は、静的物体が位置する走行可能領域の部分を走行可能領域から除去する（例えば、切り取る）。これは、ＡＶが静的物体の周囲をナビゲート（例えば、走行）するように制御されるためである。図９のビュー９４０は、走行可能領域の一部を切り取ることを示す。静止車両９１４を回避するために、処理８００は、走行可能領域９３２のカットアウト９４２を切り取る。カットアウト領域のサイズは、静的物体のサイズの推定値に基づいて決定し得る。カットアウト領域のサイズは、ＡＶが静的物体に近づきすぎないようにクリアランス領域を含み得る。

図１０〜図１２を参照して、静的物体の走行可能領域を調整する例をさらに説明する。以下、図１３を参照して、静的物体の走行可能領域の調整処理の一例を説明する。

動作８４０において、処理８００は、静的物体に関して離散時間速度計画を調整する。例えば、障害物又は他の道路ユーザがいない場合、離散時間速度計画は戦略的速度プロファイルに従う。例えば、調整された走行可能領域が静的物体を考慮した狭い経路を含む場合、戦略的プロファイルに逐語的に（すなわち、戦略的プロファイルに設定された通りに）従う（その速度を使用する）代わりに、処理８００は、ＡＶの速度を快適な速度まで減少させるように離散時間速度計画を調整する。例えば、静的物体を考慮して調整された走行可能領域が静的閉塞を含む場合、処理８００は、ＡＶが静的閉塞の前に所定の距離で停止するように離散時間速度計画を調整する。

動作８５０において、処理８００は、近くにある動的物体のそれぞれについて、それぞれの経路を識別する（例えば、予測する、計算する、生成する、受信する、又は他のやり方で識別する）。一例では、少なくともいくつかの動的物体のそれぞれの経路（すなわち、軌道）の予測は、図４の世界モデルモジュール４０２等の世界モデルで維持し得る。したがって、処理８００は、世界モデルからそれぞれの経路を受信してもよい（例えば、要求する、読み取る、又は他のやり方で受信する）。

例えば、処理８００は、動的対向車両９１８が静的車両９２０を迂回するように経路９２２を辿ること、及び動的車両９１６が静的車両９１４を通過した後で経路９２４を辿ることを予測する（例えば、予測を受信する、又は他のやり方で予測する）。１つの実装では、動作８２０は、処理８００のインスタンス（すなわち、実行）を使用して、動的物体の経路を識別する。一例では、処理８００は、動的物体の経路を予測するときに、ＡＶを動的物体の近傍の物体のリストから除外する。

一例では、動的物体の経路を予測することは、他の動的物体のそれぞれの速度及び動的物体間の進路権の推定に基づいてもよい。進路権の推定の一例では、第２の車両が車線内で第１の車両に追従している（すなわち、その後ろにある）場合、第２の車両の存在下で第１の車両がシミュレートされる（すなわち、第１の車両について経路が予測される）が、第２の車両は第１の車両が存在しない状態でシミュレートされる。

そのため、軌道プランナ５００のインスタンスは、軌道プランナ５００を含む自律走行車専用とすることができ、軌道プランナ５００の１つ以上の他のインスタンスは、自律走行車によって使用されて、自律走行車に対して可視である動的物体（例えば、世界モデルモジュール４０２によって維持される動的物体）の軌道を予測し得る。

動作８６０において、処理８００は、動的物体のための走行可能領域を調整する。すなわち、処理８００は、各動的物体のそれぞれの予測軌道に基づいて、走行可能領域の一部を切り取る。処理８００は、各動的物体の位置に関するタイミング情報を使用して、走行可能領域の追加部分を切り取る。動的物体のための走行可能領域内のカットアウトは、動的物体に対する予測のタイミングと、（動作８４０に関して説明したように）今度は静的物体を考慮している離散時間速度計画によって生成されるタイミングとを比較することによって生成される。すなわち、処理８００は、動的物体について、及び動的物体の予測された軌道に基づいて、動的物体が、同じ離散的時点におけるＡＶの位置に対して異なる離散的時点に位置する場所を予測し得る。図１４〜図１６を参照して、動的物体の走行可能領域を調整する例を以下にさらに説明する。図１８を参照して、動的物体の走行可能領域を調整する処理の一例を以下に説明する。

動的物体の位置は、ＡＶの予測された位置と一致させて、カットアウト部分を決定する。上述のように、ＡＶの予測位置は、動作８４０で調整された（すなわち、静的物体を考慮した）離散時間速度計画に基づく。カットアウトは、動的物体の現在の位置に対応しない場合があり得る。むしろ、カットアウトは、ＡＶ及び動的物体が出会うと予測される位置に基づいてもよい。動的物体の予測軌道が走行可能領域と干渉しない場合、動的物体に対して走行可能領域のいかなる部分も切り取られない。動的物体の予測された軌道が走行可能領域と干渉する場合、動的物体との潜在的な衝突を回避するために、走行可能領域の１つ以上の部分が切り取られる。

図９のビュー９５０は、動的物体に対して走行可能領域を調整する（すなわち、動作８６０の）例を示す。処理８００は、動的対向車両９１８が静的車両９２０を迂回する（例えば、避ける）ために経路９２２を辿ることを（動作８５０等によって）予測する。処理８００はさらに、ＡＶ９１２がその現在の軌道に沿って進み続ける場合、ＡＶ９１２と動的対向車両９１８とが位置９５４の周囲で出会うことを予測する。そのため、処理８００は、走行可能領域９３２からカットアウト９５６を切り取る。

動作８７０において、処理８００は、動的物体に対して離散時間速度計画を調整する。（この時点において静的物体と動的物体の両方を考慮して）調整された走行可能領域がＡＶと同じ方向に走行する動的物体を含む場合、動的物体は縦方向制約としてラベル付けされ、ＡＶが快適な速度及び距離でブロックしている物体に従うように離散時間速度計画が調整される。

図９のビュー９６０は、動的物体に対する離散時間速度計画を調整する例（すなわち、動作８７０）を示す。処理８００は、動的車両９１６がＡＶ９１２の調整された走行可能領域内にあり、ＡＶ９１２が動的車両９１６を通過することは、例えば、動的車両９１６の縁部と調整された走行可能領域の境界との間に安全なギャップが存在しないため、安全でないと判断する。このようにして、ＡＶ９１２は、動的車両９１６の後方を追従する。動的車両９１６が戦略的速度計画よりも遅く移動している場合、ＡＶが快適な速度及び距離で動的車両９１６に従うように離散時間速度計画が調整される。また、ビュー９６０は、ＡＶ９１２のための軌道９６２が、例えば、カットアウト９５６に基づいていることを示す。

別の例では、動的車両９１６自体が縦方向制約を有すると決定されると仮定する。例えば、第２の車両（図示せず）が動的車両９１６の前方にあってもよい。そのため、第２の車両自体も、ＡＶ９１２に対する別の縦方向制約とみなし得る。そのため、第１の離散時間速度計画（例えば、第１の減速計画）は、動的車両９１６に基づいてＡＶ９１２について決定してもよく、第２の離散時間速度計画（例えば、第２の減速計画）は、ＡＶ９１２について決定し得る。ＡＶの離散時間速度計画としては、第１の離散時間速度計画と減速度の大きい第２の離散時間速度計画のいずれかを選択し得る。より一般的には、ＡＶの制約に関して制約であると決定された物体自体をＡＶの制約として扱ってもよい。

調整された走行可能領域９６４は、処理８００の動作から生じる調整された走行可能領域を示す。

図１０〜図１２は、本開示の実装による静的物体のための走行可能領域を調整する例１０００、１１００、及び１２００である。例１０００、１１００、及び１２００は、走行可能領域の静的境界を決定することを示す。すなわち、図１０〜図１２は、図８の動作８３０に関して説明した静的物体の走行可能領域の調整例である。すなわち、例１０００、１１００及び１２００は、ＡＶの粗走行線に沿って、ＡＶが静的物体を参照して走行し得る場所を決定することを示す。

図１０の例１０００では、ＡＶ１００２の粗走行線は、粗走行線１００４によって表される。粗走行線１００４は、本明細書では、粗走行線とも呼ばれる。粗走行線１００４は、図５の基準軌道生成レイヤ５０４に関して説明したように決定（例えば、計算、生成等）し得る。例１０００は、ＡＶ１００２の走行可能領域の横方向境界を決定するための動作８３０の一例を示す。すなわち、例１０００は、静的物体を考慮して、例えば、ＡＶ１００２の走行可能領域の左右境界を決定することを示す。

このようにして、走行可能領域（すなわち、図９の走行可能領域９３２等の非調整の非カットアウト走行可能領域）が決定される。例えば、走行可能な領域はデフォルトの幅を有してもよい。デフォルトの幅は、ＡＶの現在の車線又は現在の道路に基づいてもよい。デフォルトの幅は、既定の幅（例えば、８メートル）によって定義され得る。したがって、走行可能領域は道路の中心線を横断し得る。なお、デフォルトの走行可能領域は、中央分離帯にあり得るバリア（例えば、コンクリートバリア）によって制限され得ることに留意されたい。そのようなバリアは静的物体であり、走行可能領域を制限する。

ＡＶ１００２の走行可能領域は、複数のビンに分割される。各ビンは、中心点１００６等の中心点を有する。中心点は等間隔に配置され得る。例えば、中心点は約２メートル離れていてもよい。各ビンの左右の境界は、粗走行線１００４のヘディングに関連させ得る。右境界１０１８及び左境界１０２０はビン１０２２の境界を示す。

境界点１００８等の境界点は、静的物体から発生する。例えば、境界点は、ＬｉＤＡＲセンサ、レーザポインタ、レーダ、又は図１のセンサ１２６等の任意の他のセンサからのデータから導出され得る。境界点は、占有されているか、そうでなければＡＶが侵入できない（ｘ，ｙ）座標を表し得る。静的物体に対応する各境界点は、境界点を含むビンに割り当てられる。例えば、境界点１００８は、ビン１０２２に割り当てられる。（例えば、ビン内で、又はビンの境界を越えて）隣接する境界点は、１つ以上の静的物体に対応し得る。

各ビンの左右の境界は、ビンに割り当てられた境界点に基づいて定義（すなわち、設定）し得る。例えば、ビン１０２４が境界点を含まないので、ビン１０２４の右境界１０１６及び左境界１０１０は、（調整されていない）走行可能領域と整合する。一方、ビン１０２６の左境界１０１２は、カットアウト１０２８が走行可能領域から除外されているため、走行可能領域と整合しておらず、ビン１０２６の右側境界１０１４も、カットアウト１０３０が走行可能領域から除外されているため、走行可能領域と整合していない。

調整された走行可能領域の境界は、調整された走行可能領域の左境界を形成する分割線１０３２と、調整された走行可能領域の右境界を形成する分割線１０３４とによって表される。図を明確にするために、分割線１０３２、１０３４は、実際の境界からオフセットして示されている。すなわち、例えば、分割線１０３２は境界１０１０及び境界１０１２と重なっているが、明確にするために、分割線１０３２は境界１０１０及び境界１０１２から僅かにオフセットされて示されている。分割線１０３２は、調整された走行可能領域の計算された左境界である。分割線１０３４は、調整された走行可能領域の計算された右境界である。

計算された左右の境界は、ＡＶ１００２が粗走行線１００４に沿って継続し得るかどうかを決定するために使用される。ＡＶ１００２を各ビンの中央まで（物理的にではなく、仮想的に又は計算上）前進させて、（コンピュータの境界を考慮した）ビンの幅は、ＡＶ１００２がビンを何とか安全に通り抜け得るようなものであるかどうかを決定し得る。例えば、ビン１０２２に関して、ＡＶ１００２は、ビンの左境界（すなわち、左側の計算された境界）を安全にクリアすることができない。したがって、以下にさらに説明するように、ＡＶ１００２の軌道は変更される。例えば、ＡＶ１００２を停止させ得る必要があるので、ＡＶ１００２の軌道は調整する必要がない場合があり、又はＡＶ１００２の軌道を他のやり方で変更し得る。

図１１は、静的境界を決定し、本開示の実装に従って離散時間速度計画を調整する際に考慮される閉塞を識別する例１１００を示す。例１１００では、粗走行線１１０３は、ＡＶ１１０２の粗走行線である。ＡＶ１１０２のデフォルトの走行可能領域は、左境界１１０４と右境界１１０６によって定義される。例１１００では、ＡＶ１１０２を含む車線の左車線境界１１０８及び右車線境界１１１０が示されている。例１１００では、走行可能領域はＡＶ１１０２の車線（すなわち、左車線境界１１０８及び右車線境界１１１０によって囲まれた車線）に限定されている。そのため、車線の左右の境界は静的物体用に調整される。

左境界１１０４及び右境界１１０６は、最大可能走行可能領域（すなわち、最大境界）を定義し得る。しかしながら、ＡＶ１１０２を車線内に維持することが好ましい場合があるので、左車線境界１１０８及び右車線境界１１１０は、走行可能領域の境界を定義する。一例では、ＡＶ１１０２が自身の車線内で（例えば、左車線境界１１０８と右車線境界１１１０との間で）安全に走行できない場合、ＡＶ１１０２が車線境界の外であるが最大境界の中で走行し得るかどうかを評価し得る。走行可能領域を拡張することは、「拡張走行可能領域検査」と呼ばれてもよい。

右車線境界１１１０は、部分１１１２を含む。この部分１１１２は、後述するように、走行可能領域のこの部分が調整されるため、破線として示されている。

図１０に関して説明したように、ＡＶ１１０２の走行可能領域は複数のビンに分割されており、ビン１１１６、１１１８等の各ビンには静的物体に対応する境界点が割り当てられている。ビン１１１６、１１１８の境界点は、大きな長方形の物体に対応しているように見えるので、その物体は（例えば、図４の世界モデルモジュール４０２によって）「トラック」として分類し得る。

物体（静的又は動的物体）に対応する（すなわち、それに基づいて定義される）境界は、ハード境界と呼ばれてもよい。ハード境界とは、例えば、計画した軌道がハード境界と交差する場合に、別の物体と衝突する可能性があるものである。一方、車線及び／又は道路標示は、ソフト境界と呼ばれ、合法的又は論理的な境界を表し得る。ソフト境界とは、例えば、計画された軌道がハード境界でもないソフト境界を横断する場合に、ＡＶの動きが違法であり、かつ／又は社会的に受け入れられないが、ＡＶは安全であり得るものである。例えば、図１１に示すように、左境界１１０４（すなわち、左側の走行可能領域の境界）は左ハード境界を定義し、左車線境界１１０８は左ソフト境界を定義する。右側のハード境界は、右側の境界１１０６（すなわち、右側の走行可能領域の境界）と境界１１１４で構成され、右側のソフト境界は、右側車線境界１１１０及び境界１１１４によって定義される。

ビンの左右のハード境界間の距離を考慮して、経路が存在するかどうかを決定するために詳細検査が行われ得る。境界１１１４と左車線境界１１０８との間の距離１１２０は、ＡＶ１１０２がその中を走行する（すなわち、通過する）には狭すぎると判断される。したがって、ビン１１１６に対応する位置１１２２は、静的閉塞としてマークされる。このため、ＡＶ１１０２は、ビン１１１６，１１１８の境界点で表される（複数の）物体を通過することができない。したがって、ＡＶ１１０２は、位置１１２２に対応する静的閉塞の前で停止することになる。したがって、モジュール５３０は、ＡＶが静的閉塞の前で停止するように離散時間速度計画を調整し得る。

別の例では、静的閉塞のために停止する代わりに、軌道プランナは、少なくともビン１１１６及び１１１８に対して、左車線境界１１０８を横切って、走行可能領域が延びるようにギャップ１１２４を通る軌道を決定する。例えば、左車線境界１１０８が道路の中心である場合、軌道プランナは、対向する動的物体が存在しないので、車線境界を横断しても安全であると判断し得る。

別の例では、静的閉塞の前でＡＶが停止するのに十分な距離がない場合、離散時間速度計画は、ＡＶを減速させることしかできないので、ＡＶが右ハード境界を横断して静的物体に衝突することを回避するために左ソフト境界を横断し得るように軌道を決定し得る。そのため、ハード境界とソフト境界の両方の認識を維持することにより、軌道プランナは、緊急状況下における物体回避操作へのシームレスな遷移を伴うほとんどの状況下で合法的かつ社会的に許容可能な走行である軌道を生成し得る。

一例では、ビンの境界は、ビン内の物体（例えば、境界点のグループ）の状態に基づいて調整され得る。例えば、ビン内の境界点を経時的に追跡し得る。ビン内の境界点のグループがわずかに（すなわち、移動の閾値レベル未満）移動していると判断される場合には、より高いレベルのクリアランスが要求され得る。すなわち、ＡＶ１１０２は、境界点が移動している場合には、境界点からさらに離れて走行し得る。一方、境界点が安定している（すなわち、移動していない）場合には、ＡＶ１１０２を境界点により近づけて走行し得る。そのため、ビンの境界（例えば、境界１１１４）は、ビン内の境界点の移動のレベルに応じて、経時的に調整し得る。

一例では、時間ｔにおいて境界点の移動が検出された場合、境界点の移動が継続しているか否かにかかわらず、境界点はその後（すなわち、後の時間ｔ＋ｘにおいて）移動しているとみなされる。

ビン内の境界点の移動に基づいてビンの境界を経時的に調整することは、フィルタされた横方向の限界と呼んでもよい。このコンテキストにおける「フィルタされる」とは、経時的に横方向の限界（例えば、ビン境界）が変更され得ることを意味する。

図１２は別の例であり、本開示の実装に従って静的境界を決定する例１２００である。例１２００では、粗走行線１２０３は、ＡＶ１２０２の粗走行線である。ＡＶ１２０２のデフォルトの走行可能領域は、左車線境界１２０４及び右車線境界１２０６によって定義される。走行可能領域からカットアウト１２０８とカットアウト１２１０が切り取られる。この例では、カットアウト１２１０は、走行可能領域の中央にある。

カットアウト領域の境界をデフォルトの走行可能領域の境界まで延長するかどうかは、カットアウト領域とデフォルトの走行可能領域の境界との間の距離に依存し得る。例えば、カットアウト１２１０の右端と右車線境界１２０６との間のギャップ１２１６に対応する距離が閾値距離未満である場合、カットアウト１２１０は、カットアウト１２１０の左境界１２１７から右車線境界１２０６に延びる領域によって定義し得る。一例では、閾値距離はＡＶ１２０２の幅に関連し得る。例えば、閾値距離は、ＡＶ１２０２の幅の１．５、２．０倍等とし得る。同様に、ビンの境界点のクラスタ（例えば、クラスタ１２０９）と車線境界（例えば、右車線境界１２０６）との間のギャップ（例えば、ギャップ１２０７）も決定される。ギャップ１２０７の場合、（ＡＶ１２０２がギャップを通過することができないように）ギャップ１２０７は閾値距離よりも小さくなるように決定されるため、カットアウト１２０８は右車線境界１２０６まで延長される。

ＡＶ１２０２の軌道プランナは、距離１２１２が、ＡＶ１２０２が距離１２１２に対応するギャップを通過し得るようなものであると決定してもよい。カットアウト１２１０が粗走行線１２０３に重なると、ＡＶ１２０２の軌道プランナは詳細検査を実行して、ＡＶ１２０２がそのギャップを通過し得るようにカットアウト１２１０の左又は右のギャップを決定する（例えば、見つける）。詳細検査の結果、ギャップが見つからない場合、ＡＶ１２０２はブロックされていると見なされ、停止しなければならない。

例１２００では、ギャップ１２１４及びギャップ１２１６は共に、ＡＶ１２０２がいずれかのギャップ１２１４、１２１６を通過し得るようになっている。一例では、ギャップ１２１４、１２１６のうちの１つがランダムに選択される。別の例では、軌道プランナは、カットアウト１２０８を通過するために左方向を既に選択しているため、ギャップ１２１４（すなわち、カットアウト１２１０の左側のギャップ）を選択する。

第２の物体に関して可能な２つの経路（例えば、物体の周りの左経路と右経路）を考慮し、かつ第１の物体に関する（例えば、右又は左に）第１の経路を考慮して、「多仮説追跡」は、第２の物体に関する第２の経路（例えば、軌道）を決定することを意味する。

図１３は、本開示による静的境界を決定するための処理１３００のフローチャートである。処理１３００の動作の一部又は全部は、処理８００の動作８３０で実行され得る。

動作１３１０では、処理１３００は、粗走行線に沿って境界点をビン内に編成する。境界点は、図１０〜図１２に関して説明したように、粗走行線に沿ってビンに編成される。

動作１３２０において、処理１３００は、粗走行線に照らしてビンの境界を検査する。ビンの境界は、粗走行線に照らして検査され、ＡＶが少なくとも１つのギャップを通過し得るようなギャップが存在するかどうかが決定される。一例では、動作１３２０は、動作１３２０＿２〜１３２０＿１２によって実行され得る。動作１３２０は、例えば、図１０のビン１０２６の左境界１０１２及び右境界１０１４に関して説明したようなビン境界点に基づいて、走行可能領域のビンの左右の境界を調整する。

動作１３２０＿２では、処理１３００は実際の走行線を推定する。例えば、カットアウト１２０８に関して説明したように、処理１３００は、カットアウト１２０８の左側にある実際の走行線を決定する。

動作１３２０＿４において、処理１３００は、通過可能なギャップを識別する。すなわち、処理１３００は、通過可能なギャップの数を識別する。例えば、図１１のビン１１１６の左右の境界を考慮して、処理１３００は、ＡＶ１１０２が距離１１２０によって定義されるギャップを通過し得るかどうかを決定する。その場合、一方のギャップが識別される。同様に、処理１３００は、ＡＶ１２０２が図１２の距離１２１２によって定義されるギャップを通過し得るかどうかを決定する。

動作１３２０＿６において、単一の（すなわち、一方の）ギャップが識別された場合、処理１３００は１３２０＿１２で終了する。すなわち、軌道はギャップを通過することを許可される。動作１３２０＿４で複数のギャップが識別された場合、処理１３００は動作１３２０＿８に進む。例えば、ＡＶ１２０２及びカットアウト１２１０に関して、処理１３００は、２つのギャップ、すなわち、カットアウト１２１０の右側のギャップ及び左側のギャップを識別する。

動作１３２０＿８において、処理１３００は、図１２のギャップ１２１４、１２１６に関して説明したように、他のギャップが利用可能であるかどうかを決定するために詳細検査を実行する。例えば、ギャップ１２１４が小さすぎてＡＶ１２０２がカットアウト１２１０の左側を通過できないと判断された場合、処理１３００は、ＡＶ１２０２がギャップ１２１６を通過し得るかどうかをテストし得る。動作１３２０＿８において、処理１３００は、左又は右のいずれかを選択し、どちらも可能でない場合、処理１３００は、静的閉塞が存在すると決定する。

動作１３２０＿１０において、先読み距離が完全に検査されると、処理１３００は、動作１３２０＿１２で終了する。そうでない場合、処理１３００は動作１３２０＿２に戻り、追加の障害物を検査する。

先読み距離は、ＡＶの速度によって変化する可能性があり得る。例えば、ＡＶの速度に応じて先読み距離を変化させることで、計算時間を短縮することが可能であり、その一方で、前方に障害物又は横方向制約が検出された場合に、ＡＶを停止させるか又は快適に（例えば、安全に）操縦するのに十分な時間を確保し得る。例えば、先読み時間の４秒が必要とされる場合、ＡＶが１２メートル／秒で移動しているとすると、適切な先読み距離は４８メートルになり得る。ＡＶが３０メートル／秒で移動している場合（例えば、高速道路を走行しているとき）、適切な距離は１２０メートルであろう。

再び図５を参照すると、離散時間速度計画モジュール５２８は、基準軌道生成レイヤ５０４によって（より詳細には、戦略的速度計画モジュール５２４によって）決定された戦略的速度計画から目標速度及び加速度を生成し得る。離散時間速度計画モジュール５２８は、縦方向制約から（例えば、それに基づいて）目標速度及び加速度を生成し得る。一例では、縦方向制約は、（後述する）停止線、（後述する）仮想停止線、静的障害物（すなわち、静的物体）、及び／又は動的障害物（すなわち、動的物体）を含み得る。離散時間速度計画モジュール５２８は、目標速度及び加速度を反復計算する。目標速度及び加速度は、先読み時間（すなわち、将来の計画対象期間）について計算される。一例では、先読み時間は６秒であり得る。

停止線は、ＡＶが進行する前に停止することが法律で義務付けられている線を表す。一例では、停止線は、道路上で塗料によってマーキングされ得る。別の例では、交差点構造及び停止標識位置に基づいて停止線を推定し得る。仮想停止線は、ＡＶによって、法律で義務付けられていないが、停止して交差情報を検査することが期待される重要な位置を表すために使用され得る。例えば、左折時に、ＡＶを停止させ、交差するトラフィックに譲らせるために、交差点の中央で仮想停止線が使用されてもよい。

離散時間速度計画モジュール５２８は、縦方向制約（すなわち、ＡＶの縦方向にある静的又は動的物体）に対するそれぞれの目標速度及び／又は縦方向制約に対するそれぞれの目標距離を計算する。

離散時間速度計画モジュール５２８は、静的及び／又は動的物体の少なくともいくつかに対して追跡モードを設定（すなわち、選択、決定、又は他のやり方の設定）し得る。例えば、追跡モードは、「ギャップ閉鎖」、「ギャップ維持」、「ギャップ開放」、「ブレーキ」、「追従」のいずれかであり得る。例えば、図９の動的車両９１６に関して、離散時間速度計画モジュール５２８は、「ギャップ閉鎖」の追跡モードを決定し得る。例えば、図１１のビン１１１６の物体に関しては、追跡モードを「ブレーキ」と決定し得る。利用可能な追跡モードには、より少ない、より多い、又はその他の追跡モードが含まれ得る。追跡モードは、離散時間速度計画モジュール５２８によって使用される調整パラメータのセットを選択するために使用し得る。調整パラメータは、目標加速度、ヒステリシスパラメータ、及び他の調整パラメータを含み得る。

次に、離散時間速度計画モジュール５２８の動作を説明するための例を示す。縦方向制約が見つからない場合、離散時間速度計画モジュール５２８は、（基準軌道生成レイヤ５０４によって決定されるように）ＡＶが戦略的速度計画に基づいて動作可能であると判断し得る。一方、追跡モードが「ブレーキ」であると決定された縦方向制約が（例えば、図１１のビン１１１６の物体に関して）検出された場合、離散時間速度計画モジュール５２８は、ＡＶを停止させるための速度プロファイルを計算する。すなわち、ＡＶを停止させるための減速速度プロファイルを計算する。

一例では、速度プロファイルは、ＡＶの現在の速度と縦方向制約への距離とを使用して、縦方向制約の前でＡＶを停止させる減速速度プロファイルを計算する。

図１４〜図１６は、本開示の実装に従って動的境界を決定する例１４００、１５００、及び１６００である。すなわち、図１４〜図１６は、図８の動作８５０に関して説明した動的物体の走行可能領域を調整する例である。すなわち、例１４００、１５００及び１６００は、ＡＶの粗走行線に沿って、ＡＶが動的物体を参照して走行され得る場所を決定することを示す。

各動的物体は、利用可能な複数のクラスのうちの少なくとも１つに分類し得る。例として、使用可能なクラスには、「横方向制約」、「縦方向制約」、「対向の横方向制約」、及び「対向の縦方向制約」が含まれる。他のクラスも利用可能である。

「横方向制約」として分類される動的物体は、ＡＶの速度ではなく経路に影響を与える。例えば、動的物体は、ＡＶのそれと略直交する方向に移動していてもよい。すなわち、動的物体は、ＡＶの経路を妨げる（すなわち閉塞）ことなく、ＡＶの左側又は右側のいずれかから移動していてもよい。したがって、図５の軌道プランナ５００等の軌道プランナは、動的物体を回避するためにＡＶの軌道を調整する必要があり得る。すなわち、ＡＶは動的物体との衝突を避けるために（左又は右に）移動する必要があり得る。

「縦方向制約」として分類される動的物体は、ＡＶの経路ではなく速度に影響を与える。例えば、動的物体は、ＡＶと略同じ方向に移動し、ＡＶの経路内にある場合があり得る。すなわち、縦方向制約物体は、ＡＶの現在の速度でＡＶの経路を妨げる（すなわち、遮る）ことになる。したがって、ＡＶの軌道プランナは、ＡＶの軌道を調整する必要はないが、動的物体との衝突を回避するためにＡＶの速度を（例えば、軌道プランナの離散時間速度計画モジュール５２８によって）調整する必要があり得る。縦方向制約の一例は、図９の動的車両９１６である。すなわち、縦方向制約物体は、ＡＶの前方にあり、かつＡＶよりも低速で移動している車両であり得る。そのため、動的物体との追突を回避するためにＡＶを減速させる必要があり得る。

対向する横方向制約物体は、横方向制約物体と同様であるが、対向する横方向制約物体がＡＶとは逆方向に移動する点が異なる。図９の動的対向車両９１８は、対向する横方向制約物体の一例である。このような場合、ＡＶは、（例えば、図９の軌道９６２に関して説明したように）減速することなく移動され得る。

対向する縦方向制約物体は、縦方向制約物体と同様であるが、対向する縦方向制約物体がＡＶとは逆方向に移動する点が異なる。この場合、図１６を参照してさらに説明するように、ＡＶは停止する。

そのため、図５の物体回避レイヤ５０６のモジュール５３２は、動的物体の分類に基づいてＡＶの離散速度計画を制約する（すなわち、制約を適用する）。例えば、ＡＶの軌道をブロックする対向する動的物体は、車線内（すなわち、ＡＶと同じ車線内の）静的物体として処理し得る。例えば、先行の動的物体（すなわち、ＡＶの前方にあり、ＡＶと同じ方向に移動している動的物体）は、離散時間速度計画では縦方向制約として処理され得る。例えば、ＡＶの計画された走行線の近くにある動的物体は、横方向制約として処理され得る。

図１４の例１４００では、ＡＶ１４０２が粗走行線１４０３に沿って移動している。静的物体は見あたらない。したがって、図１０〜図１２で説明したように、静的物体に合わせて算出された走行可能領域の境界である左境界１４１７及び右境界１４１８は、走行可能領域の境界と一致する。

車両１４０４が、道路の右路肩から（又は、ＡＶ１４０２を含む車線の右側の車線から）経路１４２０に沿ってＡＶの経路に移動していると予測される。そのため、車両１４０４は、最初に、横方向制約として分類される。車両１４０４の予測経路は経路１４２０であり、これは粗走行線１４０３の近くにある（例えば、隣接している）。したがって、モジュール５３２は、車両１４０４を横方向制約として分類し続ける。

モジュール５３２は、異なる離散的時点におけるＡＶ１４０２の位置を決定（例えば、予測）し得る。すなわち、モジュール５３２は、異なる時点で、粗走行線１４０３に沿って到着する位置を決定する。例えば、時間ｔにおいて（例えば、１秒で）、ＡＶ１４０２は位置１４０６にあると予測され、時間ｔ＋１において（例えば、２秒で）、ＡＶ１４０２は位置１４０８にあると予測され、時間ｔ＋２ において（例えば、３秒で）、ＡＶ１４０２は位置１４１０にあると予測される。

例１４００、１５００、及び１６００に関して将来の３秒後の位置（すなわち、３秒の時間ウインドウ）が示されているが、事前定義された時間ウィンドウを考慮して、より多くの又はより少ない位置が決定（例えば、予測、計算等）され得る。例えば、時間ウィンドウは６秒である。予測位置の頻度も変化し得る。一例では、時間ウィンドウは６秒であり、位置が半秒ごとに決定され得る。そのため、１２箇所が予測される。

上述のように、軌道プランナの第２のインスタンスは、車両１４０４を追跡（例えば、その軌道を予測）してもよい。そのため、第２の軌道プランナのモジュール５３２は、車両１４０４の位置を決定（例えば、予測）し得る。例えば、時間ｔにおいて（例えば、１秒で）、車両１４０４は位置１４１２にあると決定され、時間ｔ＋１において（例えば、２秒で）、車両１４０４は位置１４１４にあると決定され、時間ｔ＋２において（例えば、３秒で）、車両１４０４は位置１４１６にあると決定される。例として、ＡＶのインスタンス化された全ての軌道プランナについて、同じ時間ウィンドウと予測の頻度を同じにすることができまる。しかしながら、必ずしもその必要はない。時間ウィンドウと頻度は、動的物体のタイプ（例えば、自転車、歩行者、スポーツカー、セダン、大型トラック等）によって異なり得る。ＡＶ１４０２の走行可能領域は、車両１４０４の位置に対応する領域を除去するように調整される。

図１４の例１４００では、車両１４０４とＡＶ１４０２とが略同時に同じ位置にあると決定される。そのため、例えば、経路１４２２に対応するビンの（この例では右側の）境界を設定することによって、経路１４２２に対応する部分がＡＶ１４０２の走行可能領域から切り取られる。図１２の距離１２１２に関して説明したように、距離１４２４が、ＡＶ１４０２が距離１４２４によって定義されるギャップを何とか通り抜け得るようなものである場合、ＡＶ１４０２の走行線は、ギャップを通って調整される（すなわち、ＡＶ１４０２は左に押される）。

図１５の例１５００では、ＡＶ１５０２が粗走行線１５０３に沿って移動している。静的物体は見あたらない。したがって、走行可能領域の左境界１５１７及び右境界１５１８は、静的物体に対して調整されない。しかしながら、車両１５０４が、道路の右路肩から（又は、ＡＶ１５０２を含む車線の右側の車線から）経路１５２０に沿ってＡＶ１５０２の経路内へと移動していると予測される。

最初に、例えば、車両１５０４が最初に検出されたときに、それは横方向制約として分類し得る。したがって、図１４の車両１４０４に関して説明したように、車両１５０４に関して横方向制約を適用し得る。

図１５に関して説明したように、時間ｔ、ｔ＋１、及びｔ＋２におけるＡＶ１５０２の位置は、それぞれ位置１５０６、１５０８、及び１５１０であると予測され、時間ｔ、ｔ＋１、ｔ＋２における車両１５０４の位置はそれぞれ１５１２、１５１４、１５１６と予測される。そのため、車両１５０４の軌道（すなわち、経路１５２０）は、ＡＶ１５０２の粗走行線１５０３に重なると予測される。したがって、車両１５０４は縦方向制約として分類される。これにより、車両１５０４の分類が「横方向制約」から「縦方向制約」に変更される。したがって、軌道プランナは、（図１４に関して上述したように）ＡＶ１５０２が左に移動するように、ＡＶ１５０２の軌道を変更する必要はない。むしろ、離散時間速度計画モジュール５２８は、ＡＶ１５０２の粗走行線１５０３に縦方向制約を適用し得る。すなわち、離散時間速度計画モジュール５２８は、車両１５０４を先行車両として離散時間速度計画を計算する。「追従」の追跡モードは、離散時間速度計画モジュール５２８によって、ＡＶ１５０２が車両１５０４の後方に追従するように設定し得る。離散時間速度計画モジュール５２８はまた、例えば、ＡＶ１５０２が車両１５０４より前に位置１５０６に到着しないようにＡＶ１５０２を減速させる離散時間速度計画を決定し得る。

図１６の例１６００では、ＡＶ１６０２が粗走行ライン１６０３に沿って東方向に移動しており、車両１６０４が西方向に移動している。車両１６０４は、駐車車両１６０６を回避するために経路１６０９を辿ることが予測される。粗走行線１６０３に沿った時間ｔ、ｔ＋１、及びｔ＋２におけるＡＶ１６０２の位置は、それぞれ位置１６１０、１６１２、及び１６１４であると予測される。時間ｔ、ｔ＋１、及びｔ＋２における経路１６０９に沿った車両１６０４の位置は、それぞれ１６１６、１６１８、及び１６２０であると予測される。

軌道プランナは、ＡＶ１６０２と車両１６０４とが略同じ位置（すなわち、位置１６１２、１６１８に対応する交差位置）に同時に（すなわち、時間ｔ＋２において）存在すると予測されることを決定する。そのため、ＡＶ１６０２が粗走行線１６０３に沿って進み続けると、車両１６０４と衝突する可能性が非常に高い。

図１６には示されていないが、例１６００の走行可能領域は、図９のビュー９５６のカットアウト９５０に関して説明したように調整（すなわち、切り取り）される。すなわち、ＡＶ１６０２の走行可能領域は、例えば、経路１６０９に対応する（重なる）ビンの（この例では、左側の）境界を設定することによって、車両１６０４の位置に対応する領域を除去するように調整される。

交差位置（すなわち、位置１６１２、１６１８）で、軌道プランナは、交差点と走行可能領域の端との間の走行可能領域の幅を評価し得る。すなわち、軌道プランナは、距離１６２２を評価して、距離１６２２によって定義されるギャップが、ＡＶ１６０２が通過し得るほど十分に大きいかどうかを決定する。上述したように、距離１６２２は、交差点を含むビン１６０８の計算された境界間の距離である。

距離１６２２が十分に大きくない（すなわち、ギャップが小さすぎる）と判断された場合、軌道プランナは、ＡＶ１６０２が車両１６０４をクリアし得る位置を判断する。一例では、ＡＶ１６０２の予測された位置の少なくともいくつかについて、交差点（例えば、Ｘが正の整数である場合の時間ｔ＋Ｘ における位置）から開始し、時間的に後退し（例えば、時間ｔ＋Ｘ−１、ｔ＋Ｘ−２、．．．、ｔ−１、ｔにおける位置の少なくともいくつか）、軌道プランナは、その位置において、ＡＶ１６０２が車両１６０４をクリアし得るかどうかを決定する。例１６００では、軌道プランナは、ＡＶ１６０２が位置１６１０で車両１６０４をクリアし得ると判断し得る。

別の例では、車両１６０４の予測された位置の少なくともいくつかについて、交差点（例えば、Ｘが正の整数である場合の時間ｔ＋Ｘにおける位置）から開始し、時間的に前進し（例えば、時間ｔ＋Ｘ＋１、ｔ＋Ｘ＋２、．．．、ｔ＋Ｘ＋ｎにおける位置の少なくともいくつか）、軌道プランナは、その位置において、ＡＶ１６０２が車両１６０４をクリアし得るかどうかを決定する。

軌道プランナは、車両１６０４が位置１６２０にあるときにＡＶ１６０２が車両１６０４をクリアし得ると判断する。したがって、軌道プランナ（より詳細には、モジュール５３０）は、位置１６２４において静的閉塞を設定する。次に、軌道プランナ（より詳細には、離散時間速度計画モジュール５２８）は、速度及び／又は減速プロファイルを決定して、ＡＶ１６０２を位置１６２４で停止させる。このようにして、ＡＶ１６０２は、車両１６０４が位置１６２４に到着するまで、位置１６２４で停止させられ、その時点でＡＶ１６０２は、粗走行線１６０３に沿って進んでもよい。

距離１６２２が十分に大きいと決定された場合、軌道プランナは、図９のビュー９６２の軌道９６０に関して示されたように、ＡＶ１６０２が交差点位置で車両１６０４を避けるように左に移動するように粗走行線１６０３を調整し得る。

そのため、一例では、物体回避レイヤ５０６は、物体を系統的に処理する。物体が制約でない場合、それは物体回避レイヤ５０６によって無視され得る。

物体が静的物体であり、調整された走行可能領域が通過可能である場合（例えば、場合によっては、ＡＶが走行可能領域又は調整された走行可能領域内の１つ以上のギャップを通過し得る場合）、モジュール５３０は、静的制約（例えば、横方向制約）を適用して、例えば、図１２の距離１２１２に関して説明したように、調整された走行可能領域を決定し得る。

物体が静的物体であり、走行可能領域（又は調整された走行可能領域）が通過不能である場合、離散時間速度計画モジュール５２８は、例えば、図１１の位置１１２２に関して説明したように、離散時間速度プロファイルを調整し得る。

物体が動的物体であり、かつ物体が横方向制約である場合、モジュール５３２は、例えば、図１５に関して説明したように、走行可能領域（又は調整された走行可能領域）を調整し得る。

物体が動的物体であり、かつ物体が縦方向制約である場合、離散時間速度計画モジュール５２８は、例えば、図１６に関して説明したように、離散時間速度プロファイルを調整し得る。離散時間速度計画モジュール５２８は、制約を考慮して、将来のウインドウ（例えば、次の６秒間の速度計画）のための離散時間速度計画を生成し得る。

図５に戻ると、軌道最適化レイヤ５０８は、制約に基づいてＡＶのための最適軌道を決定するために、制約された動作等の（複数の）最適化動作を実行する。軌道最適化レイヤ５０８は、（すなわち、最適化動作への入力として）ＡＶの動作モデル（例えば、運動学的動作モデル）、粗走行線（例えば、図１０の粗走行線１００４、図１１の粗走行線１１０３、図１４の粗走行線１４０３等）、及び／又は、粗走行線に沿ったビンの中心点（例えば、中心点１００６）、離散時間速度計画、及び調整された走行可能領域（例えば、調整された走行可能領域の左右の境界）を使用して、ＡＶのための最適軌道を計算（例えば、決定、生成等）し得る。そのため、最適軌道は、粗走行線に沿って、静的及び動的物体を考慮して、粗走行線及び左側と右側の境界が考慮される。

図１７は、本開示の実装による軌道計画のさらなる例１７００を示す。以下の例の各々において、図５の軌道プランナ５００等の１つ以上の軌道プランナが、自律走行車内で実行され得る。軌道プランナの第１のインスタンスは、自律走行車自体の軌道を決定する。第２の軌道プランナインスタンスは、少なくとも１つの外部動的物体の軌道を予測する。いくつかの例では、第１のインスタンスが、自律走行車自体の軌道を決定することができ、外部動的物体の軌道を予測し得る。説明を簡単にするために、本明細書では、「軌道プランナ」は、第１のインスタンス及び／又は第２のインスタンスを参照するために使用される。

第１の例では、ＡＶ１７０２の軌道プランナは、対向車両１７０４が静的物体１７０５を回避するために軌道１７０６を辿ることを予測する。軌道プランナはさらに、図１６に関して説明したように、ＡＶ１７０２が対向車両１７０４の軌道と走行可能領域の右境界との間のギャップを通過できないことを決定する。そのため、軌道プランナは、対向車両１７０４が静的閉塞１７０８を通過するまでＡＶ１７０２を静的閉塞１７０８で停止させる速度計画を決定する。

第２の例では、ＡＶ１７１０は（すなわち、ＡＶの軌道プランナによって）動的物体１７１２が経路１７１４を辿ることを決定する。軌道プランナは、ＡＶ１７１０が、（図９の走行可能領域９３２に関して説明したように）走行可能領域の左ハード境界であり得る道路の中心線を横断せずに、動的物体１７１２を通過することができないと判断する。したがって、ＡＶ１７１０の軌道プランナは、ＡＶ１７１０を静的閉塞１７１６で停止させる速度計画を決定する。

第３の例では、ＡＶ１７２０は、対向する動的物体１７２２が軌道１７２４に従うことを決定する。ＡＶ１７２０はさらに、ＡＶ１７２０が軌道１７３０に沿って、第１の静的物体１７２６と第２の静的物体１７２８との間にナビゲートされ、そこでＡＶ１７２０は、静的閉塞１７３２で計算された秒数の間待機し、その後で進行するように、ＡＶ１７２０の軌道１７３０を決定する。計算された秒数は、図１６の位置１６２４に関して説明したように、対向する動的物体１７２２が静的閉塞１７３２の位置を通過するのに十分な時間である。

第４の例では、ＡＶ１７３４は、大型の動的物体１７３６が右折中であると決定する。ＡＶ１７３４の軌道プランナは、大型の動的物体１７３６の運動モデルを使用して、大型の動的物体１７３６が大きな回転半径を必要とし、したがって、大型の動的物体１７３６が軌道１７３８を辿ることを決定する。したがって、ＡＶ１７３４の経路が大きな動的物体１７３６からクリアされるまで静的閉塞１７４０においてＡＶ１７３４が停止するように、ＡＶ１７３４に対する速度計画が決定（例えば、計算、生成等）される。

要約すると、本開示による軌道プランナ（例えば、軌道プランナの走行線データレイヤ）は、基準となる（すなわち、粗い）走行線を決定（例えば、生成、計算、選択等）し得る。軌道プランナは、粗走行線を決定するためにいくつかの入力データを融合し得る。したがって、粗走行線は、（すなわち、複数のタイプの入力データからの）マルチソースされることを意味し得る。入力データは、ＨＤ地図データ、遠隔操作データ、記録経路データ、先行車データ、駐車場データ、局所知覚データを含み得る。軌道プランナは、より少ない入力、より多い入力、又は他の入力を使用し得る。

軌道プランナ（例えば、軌道プランナの粗走行線連結レイヤ）は、粗走行線に沿った特定の速度値を含む戦略的速度計画を生成（例えば、決定、計算等）し得る。軌道プランナは、戦略的速度計画を生成するために、道路曲率、道路μ、車両速度及び／又は加速度制限、最小巡航時間、近隣タイプの少なくとも１つ、ならびにより多く、より少なく、又は他の入力を使用し得る。

軌道プランナ（例えば、軌道プランナの粗走行線連結レイヤ）は、ハード境界（静的及び／又は動的物体に基づいて設定される）、ソフト境界（例えば、車線マーク）、フィルタされた横方向限界、多重仮説追跡、拡張可能な走行可能領域検査、及び動的物体分類（例えば、物体を対向車両、先行車、又は横方向制約として分類する）の少なくとも１つ以上に基づいて、ＡＶのための調整された走行可能領域を決定する。

軌道プランナ（例えば、軌道プランナの離散時間速度計画モジュール）は、例えば、自然加速度プロファイル（例えば、ＡＶの運動モデル）、先行車両加速度プロファイル、及び縦方向制約の限界の決定を用いて、離散時間速度計画を決定（例えば、計算）する。

軌道プランナ（例えば、軌道プランナの最適化された所望の軌道レイヤ）は、例えば、制約された最適化動作を使用して、ＡＶの最適化軌道を生成（例えば、計算、決定等）する。一例では、最適化動作は、二次ペナルティ関数に基づいてもよく、又はこれを含み得る。一例では、最適化動作は、対数バリア関数に基づいてもよく、又はこれを含み得る。例えば、二次ペナルティ関数はソフト制約とともに使用し得る。例えば、対数バリア関数は、ハード制約と共に使用し得る。

図１８は、本開示による物体回避のための処理１８００のフローチャート図である。処理１８００は、図５の軌道プランナ５００等の軌道プランナによって実行し得る。

動作１８１０では、処理１８００は、ＡＶの走行可能領域の粗走行線に沿って第１の物体を検出する。一例では、第１の物体を検出することは、物体に対応する図１０の境界点１００８等の境界点を検出すること意味し得る。一例では、物体を検出することは、例えば、図４の世界モデルモジュール４０２に関して説明したように、世界モデルから物体を（例えば、問い合わせることによって）受信することを意味し得る。粗走行線は、例えば、図１０の粗走行線１００４、図１１の粗走行線１１０３、図１２の粗走行線１２０３等に関して説明したものであってもよい。走行可能領域は、図９の走行可能領域９３２に関して説明したものであってもよい。

動作１８２０において、処理１８００は、第１の物体の予測経路を受信する。一例では、処理１８００は、第１の物体の分類及び第１の物体の運動モデルに基づいて、第１の物体の予測経路を決定する。別の例では、処理１８００は、第１の物体の経路を予測する軌道プランナから第１の物体の予測経路を受信する。予測される経路は、図３の軌道３３６、軌道３４６、軌道３５４、及び軌道３６４に関して説明したもの、すなわち、図１４の経路１４２０１４、図１５の経路１５２０、及び図１６の経路１６０９であってもよい。

動作１８３０において、処理１８００は、第１の物体の予測経路に基づいて、調整された走行可能領域を決定する。一例では、上述したように、走行可能領域から一部を切り取ることにより、調整された走行可能領域を生成し得る。別の例では、例えば、第１の対象物体が横制約でも縦方向制約でもない場合、上述したように、調整された走行可能領域は走行可能領域と同じであってもよい。

動作１８４０において、処理１８００は、調整された走行可能領域を通るＡＶの軌道を決定する。軌道は、図５の軌道最適化レイヤ５０８に関して説明したように決定し得る。

一例では、第１の物体の予測経路に基づいて、調整された走行可能領域を決定することは、粗走行線の少なくとも一部を複数のビンに分割すること、第１の物体を複数のビンの１つのビンに割り当てること、及び１つのビンに基づいて調整された走行可能領域を決定することを含み得る。ビンは、例えば、図１０に関して説明したものであってもよい。１つのビンに基づいて調整された走行可能領域を決定することは、上述したように、少なくとも１つのビンに対する境界を決定（例えば、計算）することを含み得る。

一例では、第１の物体の予測経路に基づいて調整された走行可能領域を決定することは、離散時間間隔で第１の物体の各物体位置を決定すること、離散時間間隔でＡＶの各ＡＶ位置を決定すること、及び各物体位置と各ＡＶ位置とに基づいて調整された走行可能領域を決定することを含み得る。第１の物体の各物体位置、ＡＶ位置、及び調整された走行可能領域の決定は、図１４〜図１６を参照して説明したものであってもよい。

一例では、処理１８００は、第１の物体を分類することを含み得る。別の例では、処理１８００は、世界モデルモジュール４０２等から第１の物体の分類を受信し得る。第１の物体が対向する縦方向制約として分類される場合、調整された走行可能領域を通るＡＶの軌道を決定することは、図１６に関して説明したように、第１の物体の物体位置がＡＶのＡＶ位置と出会う第１の時間に続く第２の時間までＡＶを停止することを含み得る。

第１の物体が縦方向制約として分類される場合、調整された走行可能領域を通るＡＶの軌道を決定することは、図１５に関して説明したように、第１の物体の後方を走行するようにＡＶを減速させることを含み得る。

一例では、処理１８００は、第１の物体を、横方向制約、縦方向制約、対向する横方向制約、又は対向する縦方向制約として分類することも含み得る。

一例では、調整された走行可能領域を通るＡＶの軌道を決定することは、図１６に関して説明したように、第１の物体が静的閉塞であることを決定して、ＡＶを停止させることを含み得る。

本明細書で使用される場合、「運転者」又は「オペレータ」という用語は、同じ意味で使用されてもよい。本明細書で使用される場合、「ブレーキ」又は「減速」という用語は、同じ意味で使用されてもよい。本明細書で使用される場合、「コンピュータ」又は「コンピュータ装置」という用語は、本明細書で開示の任意の方法を実行し得る任意のユニット又はユニットの組み合わせ、又はその任意の部分若しくは複数の部分を含む。

本明細書で使用される場合、「命令」という用語は、本明細書に開示の任意の方法を実行するための指示若しくは表現、又はその任意の部分若しくは複数の部分を含んでもよく、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの任意の組み合わせで実現されてもよい。例えば、命令は、本明細書に記載の各方法、アルゴリズム、態様又はこれらの組み合わせのいずれかを行うためにプロセッサによって実行され得るメモリに記憶されたコンピュータプログラム等の情報として実装されてもよい。いくつかの実装形態では、命令又はその一部は、本明細書に記載の任意の方法、アルゴリズム、態様又はその組み合わせを行うための専用ハードウェアを含み得る専用プロセッサ又は回路として実装されてもよい。いくつかの実装形態では、命令の部分は、直接的に又はローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、インターネット又はこれらの組み合わせ等のネットワークを介して通信し得る複数の装置又は単一の装置上の複数のプロセッサに分散されてもよい。

本明細書で使用される場合、「例示」、「実施形態」、「実装」、「態様」、「特徴」又は「要素」という用語は、用例、例示又は実例としての役割を果たすことを示している。特に明示されない限り、任意の例示、実施形態、実装、態様、特徴又は要素が、互いの例示、実施形態、実装、態様、特徴又は要素から独立しており、任意の他の例示、実施形態、実装、態様、特徴又は要素と組み合わせて使用されてもよい。

本明細書で使用される場合、「決定」及び「識別」又はこれらの任意の変形の用語は、図示の及び本明細書に記載の１つ以上の装置を使用するいかなるやり方で選択、確認、計算、検索、受信、決定、確立、取得、又は他のやり方で識別又は決定することを含んでいる。

本明細書で使用される場合、「又は」という用語は、排他的な「又は」ではなく包含的な「又は」を意味することが意図されている。すなわち、他に特に定めがない限り、又は特に文脈によって明示されない限り、「ＸがＡ又はＢを含む」は、任意の当然の包含的なそれの並べ替えを示すことが意図されている。ＸがＡを含む、ＸがＢを含む、又はＸがＡ及びＢの両方を含む場合、「ＸがＡ又はＢを含む」は、上記の例示のいずれかによって満たされる。さらに、本願及び添付の請求項の中で使用される“ａ”及び“ａｎ”という冠詞は、一般に、単数形を指していることが文脈から明確であるか又は他に特段の定めがない限り、「１つ以上の」を意味すると解釈されるべきである。

さらに、説明の簡潔のため、本明細書の図面及び説明は一連の動作又は段階又はシーケンスを含み得るが、本明細書に開示の方法の要素は、様々な順番で又は同時に起こってもよい。さらに、本明細書に開示の方法の要素は、本明細書に明示的に提示及び開示されていない他の要素と共に起こってもよい。さらに、本明細書に記載の方法の全ての要素が、本開示による方法を実装することを要求されるとは限らない。態様、特徴及び要素は特定の組み合わせで本明細書に記載されているが、各態様、特徴又は要素は、他の態様、特徴及び／又は要素と共に又はそれらなしで独立して又は様々な組み合わせで使用されてもよい。

本開示の技術は、特定の実施形態に関連して説明されてきたが、本開示の技術は、開示された実施形態に限定されるものではなく、逆に、添付の特許請求の範囲に含まれる様々な変更及び同等の構成を包含することを意図しており、その範囲は、全てのそのような変更及び同等の構成を包含するように、法律の下で許容される最も広い解釈に一致されるものである。

Claims (20)

1. 自律走行車（ＡＶ）による物体回避のための方法であって、
   前記ＡＶの走行可能領域の粗走行線に沿って第１の物体を検出するステップと、
   前記第１の物体の予測経路を受信するステップと、
   前記第１の物体の前記予測経路に基づいて、調整された走行可能領域を決定するステップと、
   前記調整された走行可能領域を通る前記ＡＶの軌道を決定するステップと
   を含む、方法。
2. 前記第１の物体の前記予測経路に基づいて、前記調整された走行可能領域を決定するステップは、
   前記粗走行線の少なくとも一部を複数のビンに分割すること、
   前記複数のビンの中の１つのビンに前記第１の物体を割り当てること、及び
   前記１つのビンに基づいて前記調整された走行可能領域を決定すること
   を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記第１の物体の前記予測経路に基づいて、前記調整された走行可能領域を決定するステップは、
   離散時間間隔で前記第１の物体の各物体位置を決定すること、
   前記離散時間間隔で前記ＡＶの各ＡＶ位置を決定すること、及び
   前記各物体位置と前記各ＡＶ位置とに基づいて前記調整された走行可能領域を決定すること
   を含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記第１の物体は、対向する縦方向制約であると決定され、
   前記調整された走行可能領域を通る前記ＡＶの軌道を決定するステップは、
   前記第１の物体の物体位置が前記ＡＶのＡＶ位置と一致する第１の時間に続く第２の時間まで前記ＡＶを停止すること
   を含む、請求項３に記載の方法。
5. 前記第１の物体は、縦方向制約であると決定され、
   前記調整された走行可能領域を通る前記ＡＶの軌道を決定するステップは、
   前記第１の物体の後方を走行するように前記ＡＶを減速させること
   を含む、請求項３に記載の方法。
6. 前記第１の物体を、横方向制約、縦方向制約、対向する横方向制約、又は対向する縦方向制約として分類するステップ
   をさらに含む、請求項２に記載の方法。
7. 前記調整された走行可能領域を通る前記ＡＶの軌道を決定するステップは、
   前記第１の物体が静的閉塞であることを決定すること、及び
   前記ＡＶを停止させること
   を含む、請求項１に記載の方法。
8. 第２の物体を検出するステップ
   をさらに含み、
   前記調整された走行可能領域を通る前記ＡＶの軌道を決定するステップは、
   前記第１の物体が第１の側を通過可能であることを決定すること、
   前記第２の物体が前記第１の側及び第２の側を通過可能であることを決定すること、及び
   前記第１の側において前記第１の物体を通過し、かつ前記第１の側において前記第２の物体を通過するように前記ＡＶを制御すること
   を含む、請求項１に記載の方法。
9. 自律走行車（ＡＶ）による物体回避のためのシステムであって、
   前記ＡＶの走行可能領域の粗走行線に沿って第１の物体を検出すること、
   前記第１の物体の予測経路を受信すること、
   前記第１の物体の前記予測経路に基づいて、調整された走行可能領域を決定すること、及び
   前記調整された走行可能領域を通る前記ＡＶの軌道を決定すること
   を行うように構成される軌道プランナを備える、システム。
10. 前記第１の物体の前記予測経路に基づいて、前記調整された走行可能領域を決定することは、
    前記粗走行線の少なくとも一部を複数のビンに分割すること、
    前記複数のビンの中の１つのビンに前記第１の物体を割り当てること、及び
    前記１つのビンに基づいて前記調整された走行可能領域を決定すること
    を含む、請求項９に記載のシステム。
11. 前記第１の物体の前記予測経路に基づいて、前記調整された走行可能領域を決定することは、
    離散時間間隔で前記第１の物体の各物体位置を決定すること、
    前記離散時間間隔で前記ＡＶの各ＡＶ位置を決定すること、及び
    前記各物体位置と前記各ＡＶ位置とに基づいて前記調整された走行可能領域を決定すること
    を含む、請求項１０に記載のシステム。
12. 前記第１の物体は、対向する縦方向制約であると決定され、
    前記調整された走行可能領域を通る前記ＡＶの軌道を決定することは、
    前記第１の物体の物体位置が前記ＡＶのＡＶ位置と一致する第１の時間に続く第２の時間まで前記ＡＶを停止すること
    を含む、請求項１１に記載のシステム。
13. 請求項１１に記載のシステム。
    前記第１の物体は、縦方向制約であると決定され、
    前記調整された走行可能領域を通る前記ＡＶの軌道を決定することは、〜を含む、
    前記第１の物体の後方を走行するように前記ＡＶを減速させること
14. 前記軌道プランナは、
    前記第１の物体を、横方向制約、縦方向制約、対向する横方向制約、又は対向する縦方向制約として分類すること
    を行うようにさらに構成される、請求項１０に記載のシステム。
15. 前記調整された走行可能領域を通る前記ＡＶの軌道を決定することは、
    前記第１の物体が静的閉塞であることを決定すること、及び
    前記ＡＶを停止させること
    を含む、請求項９に記載のシステム。
16. 前記軌道プランナは、第２の物体を検出するようにさらに構成され、
    前記調整された走行可能領域を通る前記ＡＶの軌道を決定することは、
    前記第１の物体が第１の側を通過可能であることを決定すること、
    前記第２の物体が前記第１の側及び第２の側を通過可能であることを決定すること、及び
    前記第１の側において前記第１の物体を通過し、かつ前記第１の側において前記第２の物体を通過するように前記ＡＶを制御すること
    を含む、請求項９に記載のシステム。
17. 自律走行車（ＡＶ）による物体回避のための方法であって、
    前記ＡＶの走行可能領域の粗走行線に沿って第１の物体を検出するステップと、
    調整された走行可能領域を決定するステップであって、前記粗走行線の少なくとも一部を複数のビンに分割すること、前記複数のビンの中の１つのビンに前記第１の物体を割り当てること、及び前記１つのビンに基づいて前記調整された走行可能領域を決定することを行うステップと、
    前記調整された走行可能領域を通る前記ＡＶの軌道を決定するステップと
    を含む、方法。
18. 前記調整された走行可能領域を通る前記ＡＶの軌道を決定するステップは、
    前記１つのビンの境界によって定義されるギャップは、前記ＡＶが前記ギャップを通り抜け得るものであるかどうかを決定すること
    を含む、請求項１７に記載の方法。
19. 前記ＡＶが前記ギャップを通り抜けられない場合、
    前記１つのビンに静的閉塞を設定するステップと、
    前記１つのビンの前で前記ＡＶを停止させるステップと
    をさらに含む、請求項１８に記載の方法。
20. 前記粗走行線に沿って第２の物体の検出するステップと、
    前記第２の物体を対向する縦方向制約として分類するステップと、
    第１の時間に続く第２の時間まで前記ＡＶを停止させるステップであって、前記ＡＶの第１の位置と前記第２の物体の第２の位置とが前記第１の時間で一致するステップと
    をさらに含む、請求項１７に記載の方法。
    

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