JP2022151633A - 追い越し車両のための車両行動計画 - Google Patents

Abstract

【課題】自車両が追い越し車線を走行している別の車両を追い抜くときに生じるアンダーテイク操作を回避可能な軌道を生成し、その軌道に従って自車両を走行させる。【解決手段】本明細書に記載されたシステム、方法、及び他の実施形態は、車両行動計画を改善して、アンダーテイク操作を回避することに関する。一実施形態では、方法は、自車両の周囲環境に関するセンサデータから運転状況を生成することを含む。運転状況は、車道の車線と車線内の自車両の位置を特定する。方法は、運転状況及び近傍車両の状態が合流閾値を満たすとの決定に応答して、近傍車両をアンダーテイクすることを回避する自車両の軌道を生成することを含む。方法は、軌道に従って自車両を制御することを含む。【選択図】図３

Description

本明細書で説明される主題は、概して、軌道計画のためのシステム及び方法に関連し、より具体的には、大型車両をアンダーテイクすることに関連する運転状況を識別すること、並びに合流及びオーバーテイクを可能にする軌道を生成することに関する。

第１の車両が内側の車線上で別の車両を追い抜く（例えば、追い越し車線を走行している車両を追い抜く）ときに生じるアンダーテイク操作は、事故のリスクを高める可能性がある。

一般に、リスクの増加は、同じ車線の車よりもゆっくりと移動する追い越し車線の車両、追い越される車両の対応する側面に沿った死角の増加、内側車線での追い越し車を予期する運転者の傾向の低下、などから生じる可能性がある。いずれにせよ、このリスクは、大型トラックや標準的な乗用車よりも大きい車両など、追い越される車両が大きい状況ではさらに悪化する可能性がある。例えば、ボックストラック、配達用トラック、ダンプトラック、バス、大型トラックなどはすべて、アンダーテイク操作に対するリクスを増加させることに関連する可能性がある長さの長い車両を表す。従って、自律的又は半自律的な制御に従って動作する車両の場合、知らずにアンダーテイク操作を実行することは重大な危険を表す可能性がある。つまり、そのような車両は、リスクの増加を認識せずに、アンダーテイク操作を実行に移す可能性がある。このように、アンダーテイク操作のインスタンスを識別して回避することには、難題が残されている。

一実施形態において、アンダーテイク操作を回避するように車両行動計画を改善することに関連する例示的なシステム及び方法が開示される。前述のように、アンダーテイク操作は、重大な安全上のリスクを表す可能性がある。つまり、内側車線上で別の車両を追い越すことは、そのような操作が一般的ではなく、及び／又は一部の管轄区域では違法とさえ言えるため、追い越される車両が追い越す車両の存在に気づかない可能性があるので、追い越しをする車両が追加のリスクにさらされる可能性がある。さらに、追い越される車両が大型トラック（すなわち、セミトラック）又は別の大型車両である場合、このリスクは、拡張された死角及びその他の困難のために増強される可能性がある。

従って、一実施形態では、開示されるアプローチは、自車両が、追い越し車線（すなわち、隣接の外側車線）を走行している近傍車両に遭遇したときを決定し、自車両によるアンダーテイク操作を回避する軌道を生成することを含む。例えば、少なくとも１つの構成では、自車両はセンサデータを取得して分析し、運転状況を決定する。運転状況は、概して、自車両が走行している道路のタイプ（例えば、複数車線対単一車線）、車線間の自車両の位置（例えば、追い越し車線、走行車線など）、近傍車両の位置、及び、近傍車両のタイプ（例えば、車両クラス）を特定する。さらなる構成において、運転状況は、アクティブなターンシグナルから識別され得るような、近傍車両が、今まさに車線変更を試みているかどうかなど、近傍車両の状態も特定することができる。

この情報から、自車両は、アンダーテイク操作が発生する可能性のある状況を識別し、アンダーテイク操作を回避する車両の自律的又は半自律的制御のための軌道を生成することができる。例えば、自車両が走行車線（つまり、低速車線又は内側車線）にいるときに、近傍車両が複数車線道路の追い越し車線を走行しており、進行することがアンダーテイク操作の結果となることを自車両が識別した場合、自車両は、アンダーテイク操作を避けるために進路を調整するか、又はそのまま進むかをさらに検討することができる。少なくとも１つの構成において、自車両は、近傍車両のクラス、及び、ターンシグナルがアクティブかどうかを識別することによって近傍車両が車線変更を試みているかどうかを考慮する。そして、近傍車両が合流閾値を満たしている（例えば、ターンシグナルがアクティブなクラス４又はそれよりも大きな車両である）場合、自車両は、近傍車両の合流に十分なスペースを提供すると同時に、自車両の車線変更を行う軌道を生成して、近傍車両のオーバーテイク操作を行うことができる。このようにして、自車両は、アンダーテイク操作を回避するように行動計画を改善する。

一実施形態において、合流システムが開示される。合流システムは、１つ以上のプロセッサと、１つ以上のプロセッサに通信可能に結合されるメモリとを含む。メモリは、1つ以上のプロセッサによる実行時に、1つ以上のプロセッサに自車両の周囲環境に関するセンサデータから運転状況を生成させる命令を含む制御モジュールを格納する。運転状況は、車道の車線と車線内の自車両の位置を特定する。制御モジュールは、運転状況及び近傍車両の状態が合流閾値を満たすとの決定に応答して、近傍車両をアンダーテイクすることを回避する自車両の軌道を生成するための命令を含む。制御モジュールは、軌道に従って自車両を制御するための命令を含む。

一実施形態において、非一時的なコンピュータ可読媒体が開示される。コンピュータ可読媒体は、１つ以上のプロセッサによる実行時に、１つ以上のプロセッサに開示された機能を実行させる命令を格納する。命令は、自車両の周囲環境に関するセンサデータから運転状況を生成するための命令を含む。運転状況は、車道の車線と車線内の自車両の位置を特定する。命令は、運転状況及び近傍車両の状態が合流閾値を満たすとの決定に応答して、近傍車両をアンダーテイクすることを回避する自車両の軌道を生成するための命令を含む。命令は、軌道に従って自車両を制御するための命令を含む。

一実施形態において、方法が開示される。一実施形態では、方法は、自車両の周囲環境に関するセンサデータから運転状況を生成することを含む。運転状況は、車道の車線と車線内の自車両の位置を特定する。方法は、運転状況及び近傍車両の状態が合流閾値を満たすとの決定に応答して、近傍車両をアンダーテイクすることを回避する自車両の軌道を生成することを含む。この方法は、軌道に従って自車両を制御することを含む。

本明細書に組み込まれ、その一部を構成する添付の図面は、本開示の様々なシステム、方法、及び他の実施形態を示す。図中の図示された要素境界（例えば、ボックス、ボックスのグループ、又は他の形状）は、境界の一実施形態を表すことが理解されよう。いくつかの実施形態では、１つの要素が複数の要素として設計されても良いし、又は複数の要素が１つの要素として設計されても良い。いくつかの実施形態では、別の要素の内部コンポーネントとして示される要素は、外部コンポーネントとして実装されても良く、逆もまた同様である。さらに、要素は縮尺通りに描かれない場合がある。

本明細書に開示される例示的なシステム及び方法が動作し得る車両の構成の一実施形態を示す。 車両がアンダーテイク操作を回避するために、適合的に軌道を生成することに関連する合流システムの一実施形態を示す。 車両の操作を計画することに関連する方法の一実施形態を示す。 大型トラック及び自車両を含む運転状況の一例を示す。

アンダーテイク操作を回避するため、車両行動計画を改善することに関連するシステム、方法、及び他の実施形態が開示される。前述のように、アンダーテイク操作は重大な安全上のリスクを表す可能性がある。つまり、内側車線上の別の車両を追い越すことは、死角や予期しない操作の性質などによるリスクを高める可能性がある。さらに、追い越される車両が大型トラック（すなわち、セミトラック）又は他の大型車両である場合、拡張された死角及び他の難題のためにリスクが増強される可能性がある。

従って、一実施形態において、開示されるアプローチは、自車両が追い越し車線（すなわち、隣接する外側車線）を走行している近傍車両に遭遇するときを判定すること、及び、自車両によるアンダーテイク操作を回避する軌道を生成することを含む。例えば、少なくとも1つの構成では、自車両はセンサデータを取得して分析し、運転状況を決定する。運転状況は、概して、自車両が走行している道路のタイプ（例えば、複数車線対単一車線）、車線間の自車両の位置（例えば、追い越し車線、走行車線など）、近傍車両の位置、及び近傍車両のタイプ（例えば、車両クラス）を特定する。タイプは、通常、クラスに従って様々なサイズの車両を定義する。例えば、標準的な乗用車はクラス２の車両、市バスはクラス４の車両、セミトラック（大型トラックとも呼ばれる）はクラス８以上の車両としても良い。いずれにせよ、車両の特定のクラスは、アンダーテイク操作に関連するリスクのさらなる情報を与える。さらに、運転状況は、アクティブなターンシグナル及び別個の近傍車両の特定の車線から識別され得る、近傍車両が今まさに車線変更を試みているかどうかなど、近傍車両の状態も特定することができる。

この情報から、自車両は、アンダーテイク操作が発生する可能性のある状況を識別することができる。例えば、自車両が走行車線（つまり、低速車線又は内側車線）にいるときに、近傍車両が複数車線道路の追い越し車線を走行していることを自車両が識別した場合、自車両は、アンダーテイク操作を避けるために進路を調整するか、又はそのまま進むかをさらに検討することができる。少なくとも１つの構成において、自車両は、ターンシグナルがアクティブかどうか、及びクラスが定義された合流閾値を超えているかを識別することによって、近傍車両のクラス、及び、近傍車両が車線変更を試みているかどうかを考慮する。近傍車両が合流閾値を満たしており（例えば、ターンシグナルがアクティブなクラス４又はそれよりも大きな車両である）、積極的に車線変更を示している場合、自車両は、近傍車両の合流に十分なスペースを与えると同時に、自車両の車線を変更する軌道を生成して、近傍車両のオーバーテイク操作を実行することができる。この事象によれば、自車両は、少なくとも１つのアプローチにおいて、自律制御、半自律制御、又はアンダーテイク操作を回避する運転者への単なる案内のための軌道を生成する。このようにして、自車両は、アンダーテイク操作を回避するように行動計画を改善する。

図１を参照すると、車両１００の例が示されている。本明細書で使用される場合、「車両」は、動力で動く任意の形態の輸送手段である。１つ以上の実装形態では、車両１００は自動車である。本明細書では、構成が自動車に関して説明されるが、実施形態は自動車に限定されないことが理解されよう。いくつかの実装形態では、車両１００は、例えば、他の車両と一緒に複数車線の道路を走行する任意の形態の輸送手段であっても良く、従って、本明細書で論じられる機能から利益を得る。

車両１００は、様々な要素も含む。様々な実施形態において、車両１００は、図１に示される要素のすべてを有しなくても良いことが理解されよう。車両１００は、図１に示される様々な要素の異なる組み合わせを有することができる。さらに、車両１００は、図１に示されるものに対しての追加の要素を有することができる。いくつかの構成では、車両１００は、図１に示される１つ以上の要素なしで実施され得る。様々な要素が、図１において、車両１００内に配置されているように示されているが、これらの要素のうちの１つ以上が、車両１００の外部に配置され得ることが理解されよう。さらに、示されている要素は、物理的に遠く離されて、リモートサービス（例えば、クラウドコンピューティングサービス）として提供されても良い。

車両１００の可能性のある要素のいくつかが図１に示されており、以降の図とともに説明される。図１の多くの要素の説明は、この説明を簡潔にするために、図２－４の説明の後になされる。加えて、説明を単純化及び明確化するために、適宜、対応する、類似の、又は同様の要素を示すために、異なる図の間で参照番号が繰り返されていることが理解されよう。さらに、本明細書に記載の実施形態は、記載された要素の様々な組み合わせを使用して実施できることを理解されたい。

いずれの場合も、車両１００は、アンダーテイク操作を含む状況に関連する行動計画（すなわち、軌道生成）を改善するように機能する合流システム１７０を含む。さらに、独立した構成要素として示されているが、１つ以上の実施形態では、合流システム１７０は、他のシステム／モジュールの機能を容易にするため、支援システム１６０、車両１００の別の同様のシステムと統合される。記載される機能と方法は、図のさらなる説明でより明らかとなる。

さらに、支援システム１６０は、多くの異なる形態をとることができるが、一般に、車両１００の運転者に何らかの形態の自動化された支援を提供する。例えば、支援システム１６０は、車線維持機能、アダプティブクルーズコントロール、衝突回避、緊急ブレーキなどの様々な先進運転支援システム（ＡＤＡＳ）機能を含むことができる。さらなる態様では、支援システム１６０は、車両１００を部分的又は完全に制御することができる半自律的又は完全に自律的なシステムであっても良い。従って、支援システム１６０は、いずれの形態であれ、センサシステム１２０のセンサと連携して機能し、様々な機能を提供するために追加の決定を導き出すことができる周囲環境についての観測結果を取得する。さらに、合流システム１７０は、一般に、支援システム１６０に関連して論じられるが、合流システム１７０は、少なくとも１つの構成において、車両の横方向又は前後方向の制御を直接引き起こすことなく、制御サポートを提供し得る。すなわち、合流システム１７０は、代わりに、警告、アラート、視覚的ガイダンス、又は他の非侵襲的支援を提供して、自車両１００の行動を改善しても良い。

さらなる態様として、車両１００は、通信システム１８０も含む。一実施形態において、通信システム１８０は、１つ以上の通信規格に従って通信する。例えば、通信システム１８０は、異なる周波数で、それぞれのプロトコルに従って通信するための、複数の異なるアンテナ／トランシーバ及び／又は他のハードウェア要素を含むことができる。通信システム１８０は、１つの構成では、ブルートゥース（Bluetooth：登録商標）、ＷｉＦｉ、又は車両１００と他の近傍デバイス（例えば、他の車両）との間で通信するための別の適切なプロトコルなどの近距離通信を介して通信する。さらに、通信システム１８０は、１つの構成では、モバイル通信用のグローバルシステム（ＧＳＭ）、ＧＳＭエボリューション用の拡張データレート（ＥＤＧＥ）、又は車両とクラウドベースのリソースとの通信を提供する別の通信技術などの長距離プロトコルに従ってさらに通信する。いずれの場合も、システム１７０は、様々な無線通信技術を活用して、近傍車両（例えば、Ｖ２Ｖ（Vehicle-to-Vehicle））、近隣のインフラストラクチャ要素（例えば、Ｖ２Ｉ（Vehicle-to-Infrastructure））などとの通信を容易にすることができる。例えば、１つ以上の構成では、近傍車両は、アクティブなウィンカーを表示することなく、自車両１００の車線に合流する意図を伝達することができる。このようにして、自車両１００は、センサデータによる直接的な観測結果を利用せずとも、近傍車両の状態に関する情報を取得する。

図２を参照すると、合流システム１７０の一実施形態がさらに示されている。示されるように、合流システム１７０は、プロセッサ１１０を含む。このように、プロセッサ１１０は、合流システム１７０の一部であっても良いし、又は合流システム１７０は、データバス又は別の通信経路を介してプロセッサ１１０にアクセスしても良い。１つ以上の実施形態では、プロセッサ１１０は、制御モジュール２２０に関連する機能を実行するように構成された特定用途向け集積回路である。より一般的には、１つ以上の態様において、プロセッサ１１０は、合流システム１７０に関連するコード化された機能を実行するときに、本明細書に記載の様々な機能を実行することができるマイクロプロセッサなどの電子プロセッサである。

一実施形態では、合流システム１７０は、制御モジュール２２０を格納するメモリ２１０を含む。メモリ２１０は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリ、又はモジュール２２０を格納するための他の適切なメモリである。モジュール２２０は、例えば、プロセッサ１１０による実行時に、プロセッサ１１０に本明細書に開示される様々な機能を実行させるコンピュータ可読命令である。１つ以上の実施形態では、モジュール２２０は、メモリ２１０に具体化された命令であるが、さらなる態様では、モジュール２２０は、記載された機能の１つ以上を独立して実行するための処理コンポーネント（例えば、コントローラ）、回路などのハードウェアを含む。

さらに、一実施形態では、合流システム１７０は、データストア２３０を含む。データストア２３０は、１つの構成では、情報を格納するための電子ベースのデータ構造である。例えば、１つのアプローチにおいて、データストア２３０は、メモリ２１０又は別の適切な媒体に格納され、格納されたデータを分析し、格納されたデータを提供し、格納されたデータを体系づけるなどのためにプロセッサ１１０によって実行され得るルーチンとともに構成されるデータベースである。いずれにせよ、一実施形態では、データストア２３０は、様々な機能を実行する際にモジュール２２０によって使用されるデータを格納する。一実施形態では、データストア２３０は、例えば、制御モジュール２２０によって使用される他の情報とともに、運転状況２４０、及びセンサデータ２５０を含む。

このように、制御モジュール２２０は、概して、センサデータ２５０を形成する車両１００の１つ以上のセンサからのデータ入力を取得するよう、プロセッサ１１０を制御するように機能する命令を含む。一般に、センサデータ２５０は、車両１００の周囲環境の観察結果を具体化した情報を含む。様々な実施形態において、周囲環境の観察結果は、車線、車道の近傍、駐車場内、ガレージ構造、私道、又は車両１００が走行又は駐車している別のエリア内に存在する可能性がある、周囲の車線、車両、物体、障害物などを含むことができる。

制御モジュール２２０は、センサデータ２５０を提供する様々なセンサを制御するものとして説明されているが、１つ以上の実施形態では、制御モジュール２２０は、能動的又は受動的のいずれかである、センサデータ２５０を取得するための他の技術を使用することができる。例えば、制御モジュール２２０は、様々なセンサによって提供される、車両１００内の別のコンポーネントへの電子情報のストリームからセンサデータ２５０を受動的にスニッフィングしても良い。さらに、制御モジュール２２０は、センサデータ２５０を提供するときに、複数のセンサからのデータを融合するための様々なアプローチを行うことができる。このように、一実施形態では、センサデータ２５０は、複数のセンサ及び／又は車両１００の他の態様から取得した感知の組み合わせを表す。例えば、さらなる構成において、センサデータ２５０は、他の車両及び／又はインフラストラクチャデバイスからの交通の平均速度に関するデータなど、通信システム１８０を介して取得した情報を含むことができる。

センサデータ２５０が単一のセンサ、複数のセンサから得られたものであろうと、他の手段を通じて取得されたものであろうと、センサデータ２５０は、制御モジュール２２０が運転状況２４０、近傍車両の車両状態などを決定することを容易にする様々な情報から構成される。さらに、センサデータ２５０と運転状況２４０は、少なくとも１つのアプローチにおいて、自車両１００の周りの３６０度を含む、自車両１００の周りの周囲環境の評価を含む。このようにして、運転状況２４０は、車両１００の軌道の調整を妨げる可能性のある交通及び／又は他の危険を考慮するために、自車両１００の前方だけでなく側方及び後方の領域を評価する。

制御モジュール２２０は、センサデータ２５０を分析して、運転状況２４０を決定する。様々なアプローチにおいて、制御モジュール２２０は、機械学習アルゴリズム（例えば、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）などの深層ニューラルネットワーク）、ポリシー、ヒューリスティック、及び他の処理メカニズムを実装し、センサデータ２５０を分析して、そこから運転状況２４０及び他の有用な情報（例えば、車両状態）を導出する。運転状況２４０は、概して、近傍車両の存在、近傍車両の状態、車両のクラスなどのような周囲環境の他の態様とともに、自車両１００が走行している道路のタイプを定義する。道路のタイプに関して、運転状況２４０は、車線の数、車線のタイプ（例えば、追い越し車線、走行車線、出口車線など）、高速道路又は市街地などを示す。

本開示において使用される場合、内側車線は走行車線（低速車線とも呼ばれる）と見なされ、一方、追い越し車線（高速車線とも呼ばれる）は、通常、他の車両の追い越し／オーバーテイクに使用されることに留意されたい。さらに、これらの車線の特定の方向は、特定の国の運転規則によって異なる場合がある（例えば、右側通行と左側通行）。例として、右側通行の国（例えば、米国）では、追い越し車線が左側にあり、走行車線が右側にある。同じ方向に２車線ある複数車線道路の場合、左車線又は外側車線が追い越し車線であり、右車線又は内側車線が走行／低速車線である。車線数が特定の方向に２を超える状況では、この使用法は通常、車両の位置に対して適用される。つまり、追い越される近傍車両に対して、右側の車線は低速車線と呼ばれる内側車線であり、左側の車線は外側車線、すなわち追い越し車線である。もちろん、近傍車両が最も左側の車線にいる場合、近傍車両は外側／追い越し車線を走行しており、内側／低速車線が追い越しの唯一の選択肢となる可能性がある。左側通行の場合、記載されている構成が単に入れ替えられる。

いずれの場合でも、制御モジュール２２０は、周囲の環境を評価するために、センサデータ２５０を取得し、運転状況を生成する。運転状況２４０を生成するさらなる態様として、制御モジュール２２０は、任意の近傍車両の車両状態をさらに決定する。車両の状態は、位置、クラスサイズ、車線変更ステータス、及び近傍車両の他の側面（例えば、軌道など）を示す。位置は、一般に、車線位置と自車両１００からの距離である。クラスサイズは、長さを特に重視して、近傍車両がどの程度の大きさかを示す。前述のように、より長い長さの車両は、アンダーテイク操作の増大するリスクに関連するため、制御モジュール２２０は、近傍車両を分類して、長さ、従って、アンダーテイク操作を行うリスクを定量化する。

車両のクラスは、車両総重量（ＧＶＷＲ）に基づいて割り当てられた等級であり、通常は車両の長さに対応する。従って、制御モジュール２２０は、クラス１から１３までの車両を定義する連邦ハイウェイ管理局（ＦＨＷＡ）の車両分類などの規格に従って、近傍車両を分類することができる。クラスには、クラス１－オートバイ、クラス２－乗用車、クラス３－ピックアップトラック／バン、クラス４－バス、クラス５－２軸トラックなどが含まれる。このように、クラス等級が４を超える車両は、通常、長さが長い車両である。もちろん、制御モジュール２２０はクラス等級を適用することができるが、制御モジュール２２０は、代替又は追加の構成において、車両１００の長さを別個に決定することができる。ただし、交通状況や近傍車両を監視する能力によっては、この決定が困難な場合がある。従って、制御モジュール２２０は、例えば、長さを正確に決定することなく、車両の特定のタイプの推定に従ってクラス等級を適用することができる。

いずれの場合でも、制御モジュール２２０は、運転状況２４０を使用して、自車両１００のための軌道の計画方法を決定する。自車両１００が走行しているとき、制御モジュール２２０は、近傍車両を識別し、運転状況２４０を決定して、車両が進行した場合にアンダーテイク操作が発生するかどうかを評価する。すなわち、制御モジュール２２０は、外側車線に近傍車両がいる複数車線道路を自車両が走行していることを識別すると、制御モジュール２２０は、そのまま進むべきか、アンダーテイク操作を回避するために軌道を調整すべきかをさらに評価する。

かくして、制御モジュール２２０は、１つ以上の構成において、運転状況２４０及び近傍車両の車両状態が、合流閾値を満たすかどうかを判定し、どのように進むかを決定する。例えば、１つ以上の構成において、合流閾値は、状況の様々な側面の基本値を定義し、それを超えると、アンダーテイク操作を避けるために、制御モジュール２２０は自車両１００の軌道を変更する。このように、合流閾値は、概して、都市又は高速道路のいずれかである複数車線道路、複数車線道路の車線間の自車両１００に対する近傍車両の相対位置（例えば、隣接する外側車線に対して）、近傍車両の長さ（例えば、クラス４以上）、及び、近傍車両が自車両１００の車線に戻って合流するもしくはその可能性が高いかどうかを示すさらなる特性などの運転状況２４０の側面を定義する。

さらなる特性は、近傍車両が速度を低下させること、自車両１００の車線に向けてターンシグナルを作動させること、及び／又は、車線変更の意図に関する通信をＶ２Ｖ又は別の通信機構を介して与えることを含んでも良い。そして、運転状況２４０及び近傍車両の状態が合流閾値を満たす（例えば、自車両１００がアンダーテイク操作と関連する状況にあり、近傍車両が車線変更を意図する）と判定したことに応答して、制御モジュール２２０は現在の進路を変更する、自車両の軌道を生成する。

１つのアプローチにおいて、制御モジュール２２０は、近傍車両が自車両１００の前方に合流するためのギャップを提供するように軌道を生成する。従って、制御モジュール２２０は、近傍車両の長さに応じた近傍車両が適するギャップを提供するために、最初に自車両１００を減速する軌道を生成することができる。そして、制御モジュール２２０は、ギャップサイズを決定するために、近傍車両のクラス判定又は長さの明白な判定を使用することができる。このようにして、近傍車両は走行車線に戻って合流することができ、制御モジュール２２０は、さらに、自車両１００がアンダーテイク操作の代わりにオーバーテイク操作を行うことができ、それにより安全性を向上するように、近傍車両が合流する前又は後のいずれかに車線変更を実行する軌道を生成することができる。

制御モジュール２２０が軌道を生成すると、制御モジュール２２０は、１つのアプローチにおいて、（例えば、支援システム１６０を介して）自車両を軌道に従わせる前後方向及び横方向制御を生成することによって、自車両１００を制御する軌道を実行する。もちろん、自車両が完全又は半自律的でない場合には、制御モジュール２２０は、代わりに、軌道の実行を容易にするために、ヘッドアップディスプレイ又は別のマンマシンインターフェース（ＨＭＩ）を介して運転者に指示を提供しても良い。

車両のシステム条件に応じた協調制御を提供する追加の態様が、図３に関連して説明される。図３は、車両の操作を計画することに関連する方法３００を示す。方法３００は、図１の合流システム１７０の観点から説明される。方法３００は、合流システム１７０と組み合わせて説明されるが、方法３００は、合流システム１７０内で実行されることに限定されず、むしろ、方法３００を実行することができるシステムの一例にすぎないことを理解されたい。

３１０で、制御モジュール２２０は、センサデータ２５０を取得する。一実施形態では、センサデータ２５０を取得することは、車両１００の周囲環境についての観測結果を生成するために、車両１００の１つ以上のセンサを制御することを含む。制御モジュール２２０は、１つ以上の実施形態において、センサシステム１２０の１つ以上のセンサからセンサデータ２５０を繰り返し取得する。センサデータ２５０は、自車両１００の周囲環境の観察結果を含み、これには、近傍車両の識別に関連する特定の領域、及びアンダーテイク操作を回避することに関連する側面が含まれる。さらに、センサデータ２５０は、車両１００が、例えば、他の車両と衝突したり、他の困難に遭遇したりすることなく、車線変更操作のための軌道を決定できるように、車両１００の軌道を生成することに関連する交通及び他の危険に関する情報をさらに含む。

３２０で、制御モジュール２２０は、運転状況２４０を決定する。１つの構成では、制御モジュール２２０は、センサデータ２５０を分析して、車道の車線の構成及び車線間の自車両１００の位置を決定することによって、運転状況２４０を決定する。さらなる態様として、制御モジュール２２０は、１台以上の近傍車両の車両状態も決定することもできる。車両の状態は、前述のように、近傍車両（複数可）、及び近傍車両（複数可）が少なくともクラス４の車両であるかどうかを識別する。さらなる態様では、車両状態は、軌道、ターンシグナル状態なども示す。

３３０で、制御モジュール２２０は、運転状況２４０が合流閾値を満たすかどうかを判定する。１つのアプローチでは、制御モジュール２２０は、最初に、運転状況２４０が、車道が複数車線道路（例えば、同じ方向に少なくとも２車線）であるかどうか、近傍車両が隣接する外側車線に位置するかどうかなど、合流閾値の一般条件を満たすかどうかを判定する。記載された条件が満たされる場合、制御モジュール２２０は、３４０で、続いて、近傍車両の状態を判定する。そうでなければ、制御モジュール２２０は、３１０に進み、センサデータ２５０を取得するとともに、記載された機能を繰り返す。

３４０で、制御モジュール２２０は、さらに、近傍車両の車両状態を判定することができる。制御モジュール２２０は、運転状況２４０の一部として、又は運転状況が合流閾値を満たすとの判定時に別個に、車両状態を判定することができる。いずれにせよ、車両の状態は、アンダーテイク操作の対象となる近傍車両に固有の側面を定義する。例えば、１つの構成では、制御モジュール２２０は、近傍車両が自車両１００の車線に合流しようとしているかどうかについてのインジケータを判定する。インジケータには、近傍車両の減速、近傍車両のターンシグナル作動、車線変更に関連する横方向の軌道などが含まれても良い。さらに、車両状態の一部として、制御モジュール２２０は、近傍車両の長さ及び／又はクラスも識別しても良い。

３５０で、制御モジュール２２０は、車両状態が合流閾値を満たすかどうかを決定する。１つの構成では、制御モジュール２２０は、近郷車両のクラスが少なくともサイズクラス４であるかどうかを判定する。言い換えれば、制御モジュール２２０は、近傍車両の長さが合流閾値を超えるかどうか（例えば、２５フィートより大きい）を判定する。車両状態が合流閾値を満たすかどうかを決定するさらなる態様として、制御モジュール２２０は、近傍車両が車線変更を意図しているかどうかを判定しても良い。１つの構成では、制御モジュール２２０は、ターンシグナル、軌道、Ｖ２Ｖ通信などの上記の特性に従って車線変更についての意図を判定する。このように、車両状態がクラス／長さ及び車線変更の意図に関して記載された特性を示す場合、制御モジュール２２０は、車両状態が合流閾値を満たしていると判定し、続いて、３６０で軌道を生成する。そうでなければ、制御モジュールは方法３００を再開する。

３６０で、制御モジュール２２０は、近傍車両をアンダーテイクすることを回避する自車両１００の軌道を生成する。少なくとも１つの構成において、軌道を生成することは、近傍車両の長さを決定すること、及び長さに備えて、近傍車両が合流できるギャップを自車両１００の前方に有する軌道を生成することを含む。制御モジュール２２０は、以前の判定からの長さをすでに認識している場合があり、又は制御モジュール２２０は、前述のように長さ／サイズを能動的に決定することができる。さらに別の態様では、制御モジュール２２０は、近傍車両に対して現在の車線でのギャップを維持しながら、近傍車両が走行していた／走行している隣接車線への車線変更操作を伴う軌道を生成する。車線変更操作を伴う軌道を生成することは、車線変更の速度／タイミングを調整するために、車線変更に影響を与える可能性のある交通（例えば、後方から接近する交通）を特定することも含み得る。

３７０で、制御モジュール２２０は、軌道に従って自車両を制御する。１つの構成では、制御モジュール２２０は、軌道に従って自車両１００の進路を制御するために、自車両１００に制御入力を与える。支援システム１６０は、軌道に応じた制御モジュール２２０からの要求に従って制御を開始することができる。制御は、自車両１００の特定のモード（例えば、自律、半自律など）に応じて変化し得るが、車両１００を軌道に従わせる、自動ブレーキ／加速を提供するなどの横方向の制御を含むことができる。このようにして、合流システム１７０は、アンダーテイク操作を回避することによって安全上のリスクを避ける。

本開示のシステム及び方法がどのように機能するかのさらなる説明として、図４を検討する。図４は、複数車線道路４００を示しており、これは、高速道路又は複数車線を有する都市の路面道路であり得る。示されるように、自車両１００は、追い越し／高速車線にいる大型トラック４１０の内側の走行車線内を走行している。そして、自車両１００は、現在のところ、アンダーテイク操作となる軌道４２０上にある。しかしながら、合流システム１７０は、運転状況２４０が、上記のアプローチに対応する、隣接する外側車線に近傍車両が存在する複数車線道路を含むことを認識する。従って、自車両１００が近づくにつれて、合流システム１７０は、大型トラック４１０が合流閾値によって示されるクラスを満たし、また、大型トラックが自車両１００の車線に合流することを意図していることをさらに判定することができる。かくして、合流システム１７０は、大型トラック４１０が合流すると自車両１００が大型トラック４１０をオーバーテイクすることができるように、大型トラック５１０が合流するためのギャップを与え、また、自車両１００が車線変更を実行するための軌道４３０を生成する。このようにして、自車両１００は、安全性を改善すると同時に、大型トラック４１０が車線を変更することを可能にすることによって交通の流れを潜在的に改善する。

加えて、図１の合流システム１７０は、別個の集積回路及び／又は電子チップを用いて様々な配置で構成することができることを理解されたい。そのような実施形態では、制御モジュール２２０は、別個の集積回路として具現化される。別個の回路間での信号の通信を提供するため、回路は接続パスを介して接続される。もちろん、別個の集積回路が説明されているが、様々な実施形態において、回路は、共通の集積回路及び／又は集積回路基板に統合されても良い。さらに、集積回路は、より少ない数の集積回路に結合されるか、又はより多くの数の集積回路に分割されても良い。別の実施形態では、モジュール２２０に関連する機能の一部は、非一時的メモリに格納され、プロセッサによって実行可能なファームウェアとして具現化されても良い。さらに別の実施形態では、モジュール２２０は、プロセッサ１１０のハードウェアコンポーネントとして統合される。

別の実施形態では、説明された方法及び／又はそれらの同等物は、コンピュータ実行可能命令で実施され得る。例えば、一実施形態では、非一時的なコンピュータ可読媒体が、マシン（例えば、プロセッサ、コンピュータなど）による実行時に、マシン（及び／又は関連するコンポーネント）に方法を実行させる、格納されたコンピュータ実行可能命令を備えるように構成される。

説明を簡単にするために、図に示される方法は一連のブロックとして示され、説明されているが、いくつかのブロックは、示され、説明されているものとは異なる順序で、及び／又は他のブロックと同時に行い得るので、方法はブロックの順序によって制限されないことを理解されたい。さらに、例示的な方法を実施するために、例示されたすべてのブロックよりも少ないブロックが使用されても良い。ブロックは、結合されても良いし、複数のコンポーネントに分離されても良い。さらに、追加及び／又は代替の方法は、図示されていない追加のブロックを使用することができる。

次に、本明細書に開示されるシステム及び方法が動作し得る例示的な環境として、図１を詳細に説明する。場合によっては、車両１００は、自律モード、１つ以上の半自律動作モード、及び／又は手動モードの間で選択的に切り替えるように構成される。このような切り替えは、適切な方法で実施することができる。「手動モード」とは、車両の航行及び／又は操作のすべて又は大部分が、ユーザ（例えば、人間の運転者）から受け取った入力に従って実行されることを意味する。

１つ以上の実施形態では、車両１００は自律型車両である。本明細書で使用される場合、「自律型車両」は、自律モードで動作する車両を指す。「自律モード」は、１つ以上のコンピューティングシステムを使用して走行経路に沿って車両１００を航行及び／又は操作し、人間の運転者からの最小限の入力で、又は全く入力なしで車両１００を制御することを指す。１つ以上の実施形態では、車両１００は完全に自動化される。一実施形態では、車両１００は、１つ以上のコンピューティングシステムが走行経路に沿った車両１００の航行及び／又は操作の一部を実行し、車両の操作者（すなわち、運転者）が走行経路に沿った車両１００の航行及び／又は操作の一部を実行するために車両に入力を与える、１つ以上の半自律動作モードを備えるように構成される。そのような半自律動作は、車両１００が定義された状態制約内に留まることを保証するために、合流システム１７０によって実行される監視制御を含むことができる。

車両１００は、１つ以上のプロセッサ１１０を含むことができる。１つ以上の構成において、プロセッサ（複数可）１１０は、車両１００のメインプロセッサであり得る。例えば、プロセッサ（複数可）１１０は、電子制御ユニット（ＥＣＵ）であり得る。車両１００は、１つ以上のタイプのデータを格納するための１つ以上のデータストア１１５（例えば、データストア２３０）を含むことができる。データストア１１５は、揮発性及び／又は不揮発性メモリを含むことができる。適切なデータストア１１５の例には、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、フラッシュメモリ、ＲＯＭ（読み取り専用メモリ）、ＰＲＯＭ（プログラム可能読み取り専用メモリ）、ＥＰＲＯＭ（消去可能プログラム可能読み取り専用メモリ）、ＥＥＰＲＯＭ（電気的消去可能プログラム可能読み取り専用メモリ）、レジスタ、磁気ディスク、光ディスク、ハードドライブ、又は任意の他の適切な記憶媒体、あるいはそれらの任意の組み合わせが含まれる。データストア１１５は、プロセッサ（複数可）１１０の構成要素であり得る、又はデータストア１１５は、プロセッサによる使用のためにプロセッサ（複数可）１１０に動作可能に接続され得る。この説明を通して使用される「動作可能に接続される」という用語は、直接的な物理的接触のない接続を含む、直接又は間接的な接続を含むことができる。

１つ以上の構成において、１つ以上のデータストア１１５は、地図データを含むことができる。地図データは、1つ以上の地理的領域の地図を含むことができる。いくつかの例において、地図データは、１つ以上の地理的領域における道路、交通管制装置、道路標示、構造、特徴、及び／又はランドマークに関する情報（例えば、メタデータ、ラベルなど）を含むことができる。いくつかの例において、地図データは、空中／衛星ビューを含むことができる。いくつかの例において、地図データは、３６０度の地上ビューを含む、領域の地上ビューを含むことができる。地図データは、地図データに含まれる１つ以上のアイテムの、及び／又は、地図データに含まれる他のアイテムに対する、測定値、寸法、距離、及び／又は、情報を含むことができる。地図データは、道路の形状に関する情報を有するデジタル地図を含むことができる。地図データは、建物、縁石、ポールなどの相対的な位置に関する情報など、特徴ベースの地図データをさらに含むことができる。１つ以上の構成では、地図データは、１つ以上の地形地図を含むことができる。１つ以上の構成では、地図データは、１つ以上の静止障害物地図を含むことができる。静止障害物地図は、１つ以上の地理的領域内に位置する１つ以上の静止障害物に関する情報を含むことができる。「静止障害物」は、ある期間にわたって位置が変化しないか、又は実質的に変化しない、及び／又は、ある期間にわたって大きさが変化しないか、又は実質的に変化しない物理的物体である。静止障害物の例には、木、建物、縁石、柵、手すり、中央分離帯、電柱、彫像、記念碑、看板、ベンチ、家具、郵便受け、大きな岩、丘などが含まれる。静止障害物は、地面より上に伸びる物体であり得る。

１つ以上のデータストア１１５は、センサデータ（例えば、センサデータ２５０）を含むことができる。この文脈において、「センサデータ」は、そのようなセンサに関する能力及び他の情報を含む、車両１００が装備しているセンサからの任意の情報を意味する。

上記のように、車両１００は、センサシステム１２０を含むことができる。センサシステム１２０は、１つ以上のセンサを含むことができる。「センサ」とは、何かを検出、認識、及び／又は感知できる任意のデバイス、コンポーネント、及び／又はシステムを意味する。１つ以上のセンサは、リアルタイムで動作するように構成することができる。本明細書で使用される場合、「リアルタイム」という用語は、ユーザ又はシステムが特定のプロセス又は決定が行われるのに十分に即時であると感じる、又はプロセッサが何らかの外部プロセスに遅れを取らないことを可能にする処理応答性のレベルを意味する。

センサシステム１２０が複数のセンサを含む構成では、センサは互いに独立して動作することができる。あるいは、２つ以上のセンサを互いに組み合わせて動作させることもできる。このような場合、２つ以上のセンサがセンサネットワークを形成することができる。センサシステム１２０及び／又は１つ以上のセンサは、プロセッサ（複数可）１１０、データストア（複数可）１１５、及び／又は車両１００の別の要素（図１に示される要素のいずれかを含む）に動作可能に接続することができる。センサシステム１２０は、車両１００の外部環境の少なくとも一部のデータを取得することができる。

センサシステム１２０は、任意の適切なタイプのセンサを含むことができる。本明細書では、異なるタイプのセンサの様々な例を説明する。しかしながら、実施形態は、説明された特定のセンサに限定されないことが理解されよう。センサシステム１２０は、１つ以上の車両センサ１２１を含むことができる。車両センサ（複数可）１２１は、車両１００自体又は車両１００の内部乗員室に関する情報を検出、決定、及び／又は感知することができる。１つ以上の構成では、車両センサ（複数可）１２１は、例えば、慣性加速度に基づいてなど、車両１００の位置及び向きの変化を検出及び／又は感知するように構成することができる。１つ以上の構成では、車両センサ（複数可）１２１は、１つ以上の加速度計、１つ以上のジャイロスコープ、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）、推測航法システム、グローバルナビゲーション衛星システム（ＧＮＳＳ）、グローバ測位システム（ＧＰＳ）、ナビゲーションシステム、及び／又は他の適切なセンサを含むことができる。車両センサ（複数可）１２１は、車両１００の１つ以上の特性を検出及び／又は感知するように構成することができる。１つ以上の構成では、車両センサ（複数可）１２１は、車両１００の現在の速度を決定するための速度計を含むことができる。さらに、車両センサシステム１２１は、座席内の圧力／重量センサ、シートベルトセンサ、カメラなどのような、乗員室全体にわたるセンサを含むことができる。

代替的に、又は追加して、センサシステム１２０は、運転環境データを取得及び／又は感知するように構成された１つ以上の環境センサ１２２を含むことができる。「運転環境データ」には、自律型車両が置かれている外部環境に関するデータ又は情報、もしくはそれらの１つ以上の部分が含まれる。例えば、１つ以上の環境センサ１２２は、車両１００の外部環境の少なくとも一部における障害物、及び／又は、そのような障害物に関する情報／データを検出及び／又は感知するように構成することができる。そのような障害物は、静止物体及び／又は動的物体であり得る。１つ以上の環境センサ１２２は、例えば、車線マーカー、標識、信号機、交通標識、車線、横断歩道、車両に近接する縁石、道路外物体などの、車両１００の外部環境内の他のものを検出及び／又は感知するように構成することができる。

本明細書では、センサシステム１２０のセンサの様々な例が説明される。例示的なセンサは、１つ以上の環境センサ１２２及び／又は１つ以上の車両センサ１２１の一部であっても良い。しかしながら、実施形態は、説明された特定のセンサに限定されないことが理解されよう。一例として、１つ以上の構成において、センサシステム１２０は、１つ以上のレーダーセンサ、１つ以上のＬＩＤＡＲセンサ、１つ以上のソナーセンサ、及び／又は１つ以上のカメラを含むことができる。１つ以上の構成において、１つ以上のカメラは、ハイダイナミックレンジ（ＨＤＲ）カメラ又は赤外線（ＩＲ）カメラであり得る。

車両１００は、入力システム１３０を含むことができる。「入力システム」には、限定されないが、情報／データをマシンに入力することを可能にするデバイス、コンポーネント、システム、要素、又はそれらの取り合わせもしくはグループが含まれる。入力システム１３０は、車両の乗員（例えば、運転者又は乗員）からの入力を受け取ることができる。車両１００は、出力システム１４０を含むことができる。「出力システム」は、情報／データを車両の乗員（例えば、人、車両の乗客など）に提示することを可能にする任意のデバイス、コンポーネント、またはそれらの取り合わせもしくはグループを含む。

車両１００は、１つ以上の車両システム１５０を含むことができる。１つ以上の車両システム１５０の様々な例が図１に示されている。しかしながら、車両１００は、提供された例に示されているものとは異なるシステムの組み合わせを含むことができる。一例では、車両１００は、推進システム、ブレーキシステム、ステアリングシステム、スロットルシステム、トランスミッションシステム、シグナリングシステム、ナビゲーションシステムなどを含むことができる。記載されたシステムは、別個に又は組み合わせて、１つ以上のデバイス、コンポーネント、及び／又はそれらの組み合わせを含むことができる。

例として、ナビゲーションシステムは、車両１００の地理的位置を決定するように、及び／又は車両１００の走行経路を決定するように構成された１つ以上のデバイス、アプリケーション、及び／又はそれらの組み合わせを含むことができる。ナビゲーションシステムは、車両１００の走行経路を決定するための１つ以上のマッピングアプリケーションを含むことができる。ナビゲーションシステムは、全地球測位システム、ローカル測位システム、又はジオロケーションシステムを含むことができる。

プロセッサ（複数可）１１０、合流システム１７０、及び／又は支援システム１６０は、様々な車両システム１５０及び／又はその個々の構成要素と通信するように動作可能に接続され得る。例えば、図１に戻ると、プロセッサ（複数可）１１０及び／又は支援システム１６０は、車両１００の動き、速度、操作、進行方向、方向などを制御するために、様々な車両システム１５０と情報を送信及び／又は受信するために通信することができる。プロセッサ（複数可）１１０、合流システム１７０、及び／又は支援システム１６０は、これらの車両システム１５０の一部又はすべてを制御することができ、従って、部分的又は完全に自律的であり得る。

プロセッサ（複数可）１１０、合流システム１７０、及び／又は支援システム１６０は、１つ以上の車両システム１５０及び／又はその構成要素を制御することによって、車両１００の航行及び／又は操作を制御するように動作可能であっても良い。例えば、自律モードで動作する場合、プロセッサ（複数可）１１０、合流システム１７０、及び／又は支援システム１６０は、車両１００の方向及び／又は速度を制御することができる。プロセッサ（複数可）１１０、合流システム１７０、及び／又は支援システム１６０は、車両１００を加速（例えば、エンジンに提供されるエネルギーの供給を増加させることによって）、減速（例えば、エンジンへのエネルギーの供給を減少させることによって及び／又はブレーキをかけることによって）、及び／又は方向を変更（例えば、２つの前輪の向きを変えることによって）させることができる。

さらに、合流システム１７０及び／又は支援システム１６０は、様々な運転関連タスクを実行するように機能することができる。車両１００は、１つ以上のアクチュエータを含むことができる。アクチュエータは、プロセッサ（複数可）１１０及び／又は支援システム１６０からの信号又は他の入力の受信に応答して、車両システム又はその構成要素の１つ以上を修正、調整、及び／又は変更するように動作可能な任意の要素又は要素の組み合わせであり得る。任意の適切なアクチュエータが使用され得る。例えば、１つ以上のアクチュエータは、いくつかの可能性を挙げるとすると、モーター、空気圧アクチュエータ、油圧ピストン、リレー、ソレノイド、及び／又は圧電アクチュエータを含むことができる。

車両１００は、１つ以上のモジュールを含むことができ、その少なくともいくつかは本明細書に記載される。モジュールは、プロセッサ１１０による実行時に、本明細書で説明される様々なプロセスのうちの１つ以上を実行するコンピュータ可読プログラムコードとして実現することができる。１つ以上のモジュールは、プロセッサ（複数可）１１０の構成要素であり得るか、又は１つ以上のモジュールは、プロセッサ（複数可）１１０が動作可能に接続されている他の処理システム上で実行され、及び／又は他の処理システムに分散され得る。モジュールは、１つ以上のプロセッサ１１０によって実行可能な命令（例えば、プログラムロジック）を含むことができる。代替的に 又は追加して、１つ以上のデータストア１１５は、そのような命令を含んでも良い。

１つ以上の構成において、本明細書に記載の１つ以上のモジュールは、人工又は計算知能要素、例えば、ニューラルネットワーク、ファジー論理又は他の機械学習アルゴリズムを含むことができる。さらに、１つ以上の構成では、１つ以上のモジュールを、本明細書に記載の複数のモジュールに分散させることができる。１つ以上の構成では、本明細書に記載の２つ以上のモジュールを組み合わせて単一のモジュールにすることができる。

車両１００は、支援システム１６０を形成する１つ以上のモジュールを含むことができる。支援システム１６０は、センサシステム１２０、及び／又は、車両１００及び／又は車両１００の外部環境に関連する情報をキャプチャすることができる任意の他のタイプのシステムからデータを受信するように構成することができる。１つ以上の構成では、支援システム１６０は、そのようなデータを使用して、１つ以上の運転シーンモデルを生成することができる。支援システム１６０は、車両１００の位置及び速度を決定することができる。支援システム１６０は、障害物の位置、又は交通標識、樹木、低木、隣接車両、歩行者などを含む他の環境的特徴を決定することができる。

支援システム１６０は、車両１００の位置及び向きを推定するべく、プロセッサ（複数可）１１０及び／又は本明細書に記載の１つ以上のモジュールによる使用のために、車両１００の外部環境内の障害物の位置情報、複数の衛星からの信号に基づくグローバル座標における車両位置、又は、車両１００の現在の状態を決定するため、もしくは地図を生成すること及び地図データに関して車両１００の位置を決定することのいずれかでの使用のために、環境に対する車両１００の位置を決定するために使用され得る任意の他のデータ及び／又は信号、を受信及び／又は決定するように構成することができる。

支援システム１６０は、独立して、又は合流システム１７０と組み合わせて、センサシステム１２０によって取得されたデータ、運転シーンモデル、及び／又はセンサデータ２５０からの決定のような任意の他の適切なソースからのデータに基づいて、走行経路、車両１００の現在の自律運転操作、将来の自律運転操作、及び／又は現在の自律運転操作の変更を決定するように構成することができる。「運転操作」とは、車両の動きに影響を与える1つ以上のアクションを意味する。運転操作の例には、いくつかの可能性を挙げするとすれば、加速、減速、ブレーキ、旋回、車両１００の横方向への移動、走行車線の変更、走行車線への合流、及び／又は後退が含まれる。支援システム１６０は、決定された運転操作を実施するように構成することができる。支援システム１６０は、直接的又は間接的に、そのような自律運転操作を実施させることができる。本明細書で使用される場合、「させる」又は「させている」とは、イベント又はアクションが生じるように、又は少なくともそのようなイベント又はアクションが、直接的又は間接的な手法のいずれかで、生じ得る状態となるように、強制する、命令する、指示する、及び／又は可能にすることを意味する。支援システム１６０は、様々な車両機能を実行するように、及び／又は車両１００もしくはその１つ以上のシステム（例えば、１つ以上の車両システム１５０）にデータを送信し、そこからデータを受信し、相互作用し、及び／又はそれを制御するように、構成することができる。

詳細な実施形態が本明細書に開示される。しかし、開示された実施形態は例としてのみ意図されていることを理解されたい。従って、本明細書で開示される特定の構造及び機能の詳細は、限定として解釈されるべきではなく、単に特許請求の範囲の基礎として、及び、実質的に任意の適切な詳細構造において本明細書の態様を様々に採用することを当業者に教示するための代表的な基礎として解釈されるべきである。さらに、本明細書で使用される用語及び語句は、限定することを意図するものではなく、可能な実施例の理解可能な説明を提供することを意図している。種々の実施形態が図１から図４に示されているが、実施形態は、図示された構造又は用途に限定されない。

図中のフローチャート及びブロック図は、様々な実施形態によるシステム、方法、及びコンピュータプログラム製品の可能な実施例のアーキテクチャ、機能、及び動作を示している。これに関して、フローチャート又はブロック図の各ブロックは、特定の論理機能を実行するための１つ以上の実行可能な命令を含むモジュール、セグメント、又はコードの一部を表すことができる。いくつかの代替の実施例では、ブロックに示された機能が、図に記載されている順序以外で発生する可能性があることにも注意されたい。例えば、連続して示された２つのブロックが、実際には、実質的に同時に実行されても良く、又はそれらのブロックが、関連する機能に応じて、ときには逆の順序で実行されても良い。

上述したシステム、コンポーネント、及び／又はプロセスは、ハードウェア又はハードウェアとソフトウェアの組み合わせで実現でき、１つの処理システムにおいて中央集権方式で、又は相互接続された複数の処理システムに異なる要素が分散された分散方式で実現することができる。本明細書に記載の方法を実行するように適合されたあらゆる種類の処理システム又は別の装置が適する。ハードウェア及びソフトウェアの組み合わせは、ロードされ、実行されるときに、本明細書に記載の方法を実行するように処理システムを制御する、コンピュータで使用可能なプログラムコードを備えた処理システムであり得る。システム、コンポーネント、及び／又はプロセスは、本明細書に記載された方法及びプロセスを実行するためにマシンによって実行可能な命令のプログラムを目に見える方法で具体化した、マシンによって読み取り可能な、コンピュータプログラム製品又は他のデータプログラムストレージデバイスなどのコンピュータ読み取り可能なストレージに埋め込むこともできる。これらの要素は、本明細書で説明した方法の実行を可能にするすべての特徴を備えた、処理システムにロードされたときにこれらの方法を実行することができるアプリケーション製品に組み込むこともできる。

さらに、本明細書で説明された構成は、例えば記憶されるなどして、具体化されたコンピュータ可読プログラムコードを有する１つ以上のコンピュータ可読媒体に具現化されるコンピュータプログラム製品の形態をとることができる。１つ以上のコンピュータ可読媒体の任意の組み合わせが利用されてもよい。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読信号媒体又はコンピュータ可読記憶媒体であり得る。「コンピュータ可読記憶媒体」という語句は、非一時的な記憶媒体を意味する。コンピュータ可読媒体は、限定されるものではないが、不揮発性媒体及び揮発性媒体を含む形態をとることができる。不揮発性媒体には、例えば、光ディスク、磁気ディスクなどが含まれる。揮発性媒体には、例えば、半導体メモリ、ダイナミックメモリなどが含まれる。そのようなコンピュータ可読媒体の例には、限定されるものではないが、フロッピーディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、他の磁気媒体、ＡＳＩＣ、ＣＤ、他の光学媒体、ＲＡＭ、ＲＯＭ、メモリチップ又はカード、メモリスティック、及び、コンピュータ、プロセッサ、又は他の電子デバイスが読み取ることが可能な他の媒体が含まれる。この明細書の文脈において、コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行システム、装置、又はデバイスによって、もしくはそれらと接続して使用するためのプログラムを含む、又は格納できる任意の有形の媒体であってもよい。

以下は、本明細書で使用される選択された用語の定義を含む。定義には、用語の範囲内にあり、様々な実施例に使用できるコンポーネントの様々な例、及び／又は形式が含まれる。これらの例は限定することを意図していない。用語の単数形と複数形の両方が定義内に含まれる場合がある。

「一実施形態」、「実施形態」、「一例」、「例」などへの言及は、そのように記載された実施形態又は例が、特定の特徴、構造、特性、特質、要素、又は限定を含むかもしれないが、すべての実施形態又は例が、必ずしも、その特定の特徴、構造、特性、特質、要素、又は限定を含むわけではない。さらに、「一実施形態において」という語句の繰り返しの使用は、同じ実施形態を指す場合もあるが、必ずしもそうとは限らない。

本明細書で使用される「モジュール」には、機能又はアクションを実行するように構成された、及び／又は、別のロジック、方法、及び／又はシステムから機能又はアクションを引き起こすように構成された、コンピュータ又は電気ハードウェアコンポーネント、ファームウェア、命令を保存する非一時的なコンピュータ可読媒体、及び／又は、これらのコンポーネントの組み合わせが含まれる。モジュールには、アルゴリズムによって制御されるマイクロプロセッサ、ディスクリートロジック回路（ＡＳＩＣなど）、アナログ回路、デジタル回路、プログラムされたロジックデバイス、実行時にアルゴリズムを実行する命令を含むメモリデバイスなどが含まれてもよい。モジュールは、１つ以上の実施形態において、１つ以上のＣＭＯＳゲート、ゲートの組み合わせ、又は他の回路部品を含む。複数のモジュールが説明されている場合、１つ以上の実施形態は、複数のモジュールを１つの物理的なモジュールコンポーネントに組み込むことを含む。同様に、単一のモジュールが説明されている場合、１つ以上の実施形態は、単一のモジュールを複数の物理的コンポーネントに分散してもよい。

さらに、本明細書で使用されるモジュールには、特定のタスクを実行したり、特定のデータタイプを実現したりするルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などが含まれる。さらなる態様において、メモリは一般に、言及されたモジュールを格納する。モジュールに関連付けられるメモリは、プロセッサ内に埋め込まれたバッファ又はキャッシュ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、又は別の適切な電子記憶媒体であってもよい。さらに別の態様では、本開示によって想定されるモジュールは、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、システムオンチップ（ＳｏＣ）のハードウェアコンポーネント、プログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）、又は開示された機能を実行するための定義された設定セット（例えば、命令）が埋め込まれた別の適切なハードウェアコンポーネントとして実現される。

１つ以上の構成において、本明細書に記載のモジュールの１つ以上は、人工又はコンピュータ知能要素、例えばニューラルネットワーク、ファジー論理、又は他の機械学習アルゴリズムを含むことができる。さらに、１つ以上の構成において、モジュールの１つ以上を、本明細書に記載の複数のモジュールに分散させることができる。１つ以上の構成では、本明細書に記載のモジュールの２つ以上が、単一のモジュールに組み合わせることができる。

コンピュータ可読媒体に具現化されるプログラムコードは、限定されるものではないが、無線、有線、光ファイバー、ケーブル、ＲＦなど、又はこれらの任意の適切な組み合わせを含む、任意の適切な媒体を使用して送信されてもよい。本構成の態様の動作を実行するためのコンピュータプログラムコードは、ｊａｖａ（登録商標）、スモールトーク、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語、及び「Ｃ」プログラミング言語又は同様のプログラミング言語などの従来の手続き型プログラミング言語を含む、１つ以上のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されてもよい。プログラムコードは、スタンドアロンソフトウェアパッケージとして、完全にユーザのコンピュータ上で、部分的にユーザのコンピュータ上で、あるいは、一部をユーザのコンピュータ上でかつ一部を遠隔コンピュータ上で、もしくは、完全に遠隔コンピュータ又はサーバ上で実行されてもよい。後者のシナリオでは、遠隔コンピュータは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）又はワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意のタイプのネットワークを介してユーザのコンピュータに接続されてもよいし、又は、その接続は、外部コンピュータになされてもよい（例えば、インターネットサービスプロバイダを使用したインターネット経由）。

本明細書で使用される「ａ」及び「ａｎ」という用語は、１つではなく、１つ以上として定義される。本明細書で使用される「複数」という用語は、２つではなく、２つ以上として定義される。本明細書で使用される「別の」という用語は、少なくとも２番目又はそれ以上として定義される。本明細書で使用される「含む」及び／又は「有する」という用語は、包含する（すなわち、オープン言語）と定義される。本明細書で使用される「...及び...の少なくとも１つ」というフレーズは、関連する列挙されたアイテムの１つ以上の任意の及び全ての可能な組み合わせを指し、包含する。例として、「Ａ、Ｂ、及びＣの少なくとも１つ」というフレーズは、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、又はそれらの任意の組み合わせ（たとえば、ＡＢ、ＡＣ、ＢＣ又はＡＢＣ）を含む。

本明細書の態様は、その主旨又は本質的な特質から逸脱することなく、他の形態で具現化することができる。従って、本明細書の範囲を示すものとして、前述の明細書よりもむしろ、以下の特許請求の範囲を参照すべきである。

１００：自車両、１１０：プロセッサ、１１５：データストア、１２０：センサシステム、１２１：車両センサ、１２２：環境センサ、１３０：入力システム、１４０：出力システム、１５０：車両システム、１６０：支援システム、１７０：合流システム、１８０：通信システム、２１０：メモリ、２２０：制御モジュール、２３０：データストア、２４０：運転状況、２５０：センサデータ

Claims (20)

1. １つ以上のプロセッサと、
   １つ以上のプロセッサに通信可能に結合されるメモリと、を備え、
   メモリは、1つ以上のプロセッサによる実行時に、1つ以上のプロセッサに、
   自車両の周囲環境に関するセンサデータから運転状況を生成させる命令と、
   運転状況は、車道の車線と車線内の自車両の位置を特定するものであり、
   運転状況及び近傍車両の状態が合流閾値を満たすとの決定に応答して、近傍車両をアンダーテイクすることを回避する自車両の軌道を生成させる命令と、及び、
   軌道に従って自車両を制御させる命令と、を含む制御モジュールを格納する合流システム。
2. 制御モジュールの軌道を生成する命令は、近傍車両の長さを決定し、その長さに備えて、近傍車両が合流できるギャップを自車両の前方に有する軌道を生成する命令を含む、請求項１の合流システム。
3. 制御モジュールの軌道を生成する命令は、近傍車両に対して現在の車線でのギャップを維持しながら、近傍車両の隣接車線への車線変更操作を伴う軌道を生成する命令を含む、請求項１の合流システム。
4. 制御モジュールの運転状況を生成する命令は、センサデータを分析し、道路の車線の構成及び車線間の自車両の位置を決定する命令を含む、請求項１の合流システム。
5. 制御モジュールは、自車両の位置が、自車両の外側位置に少なくとも１つの追い越し車線を備える道路の走行車線内であることを特定する命令を含む、運転状況が合流閾値を満たすことを判定する命令を含む、請求項１の合流システム。
6. 制御モジュールは、近傍車両のクラスが少なくともサイズクラス４であり、かつ近傍車両が隣接する外側車線を走行していることを識別する命令を含む、近傍車両の状態が合流閾値を満たすことを判定する命令を含む、請求項１の合流システム。
7. 制御モジュールの運転状況を生成する命令は、近傍車両及び近傍車両が少なくともクラス４の車両であることを識別する命令を含む、請求項１の合流システム。
8. 制御モジュールは、少なくとも１つのセンサを使用して、自車両の周囲環境に関するセンサデータを取得する命令を含み、及び、
   制御モジュールは、自車両を軌道に従わせる前後方向及び横方向制御を生成することによって、軌道に従って自車両を制御する命令を含む、請求項１の合流システム。
9. １つ以上のプロセッサによる実行時に、１つ以上のプロセッサに、
   自車両の周囲環境に関するセンサデータから運転状況を生成させる命令と
   運転状況は、車道の車線と車線内の自車両の位置を特定するものであり、
   運転状況及び近傍車両の状態が合流閾値を満たすとの決定に応答して、近傍車両をアンダーテイクすることを回避する自車両の軌道を生成させる命令と、及び、
   軌道に従って自車両を制御させる命令と、を格納する非一時的なコンピュータ可読媒体。
10. 軌道を生成する命令は、近傍車両の長さを決定し、その長さに備えて、近傍車両が合流できるギャップを自車両の前方に有する軌道を生成する命令を含む、請求項９の非一時的なコンピュータ可読媒体。
11. 軌道を生成する命令は、近傍車両に対して現在の車線でのギャップを維持しながら、近傍車両の隣接車線への車線変更操作を伴う軌道を生成する命令を含む、請求項９の非一時的なコンピュータ可読媒体。
12. 運転状況を生成する命令は、センサデータを分析し、道路の車線の構成及び車線間の自車両の位置を決定する命令を含む、請求項９の非一時的なコンピュータ可読媒体。
13. 自車両の周囲環境に関するセンサデータから運転状況を生成すること、
    運転状況は、車道の車線と車線内の自車両の位置を特定するものであり、
    運転状況及び近傍車両の状態が合流閾値を満たすとの決定に応答して、近傍車両をアンダーテイクすることを回避する自車両の軌道を生成すること、及び、
    軌道に従って自車両を制御すること、を備える方法。
14. 軌道を生成することは、近傍車両の長さを決定し、その長さに備えて、近傍車両が合流できるギャップを自車両の前方に有する軌道を生成することを含む、請求項１３の方法。
15. 軌道を生成することは、近傍車両に対して現在の車線でのギャップを維持しながら、近傍車両の隣接車線への車線変更操作を伴う軌道を生成することを含む、請求項１３の方法。
16. 運転状況を生成することは、センサデータを分析し、道路の車線の構成及び車線間の自車両の位置を決定することを含む、請求項１３の方法。
17. 運転状況が合流閾値を満たすことを判定することは、自車両の位置が、自車両の外側位置に少なくとも１つの追い越し車線を備える道路の走行車線内であることを特定することを含む、請求項１３の方法。
18. 近傍車両の状態が合流閾値を満たすと判定することは、近傍車両のクラスが少なくともサイズクラス４であり、かつ近傍車両が隣接する外側車線を走行していることを識別することを含む、請求項１３の方法。
19. 運転状況を生成することは、近傍車両及び近傍車両が少なくともクラス４の車両であることを識別することを含む、請求項１３の方法。
20. 少なくとも１つのセンサを使用して、自車両の周囲環境に関するセンサデータを取得することをさらに備え、
    軌道に従って自車両を制御することは、自車両を軌道に従わせる前後方向及び横方向制御を生成することを含む、請求項１３の方法。

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