JP2022190646A - 自律マシン・アプリケーションのための複数の周波数範囲にわたる電圧監視 - Google Patents

Abstract

【課題】自律マシン・アプリケーションのための複数の周波数範囲にわたる電圧監視を提供する。【解決手段】様々な実例において、電圧モニタは、２つのセットの閾値－たとえば、高周波数過電圧（ＯＶ）閾値、高周波数不足電圧（ＵＶ）閾値、低周波数ＯＶ閾値、及び低周波数ＵＶ閾値－を使用して、計算システムの少なくとも１つ構成要素に供給される電圧が安全かどうかを判定することができる。高周波数電圧エラー検出器は、供給又は入力電圧を高周波数ＯＶ閾値及びＵＶ閾値と比較することができ、低周波数電圧エラー検出器は、供給電圧をフィルタ処理してノイズを除去又は低減することができ、次いで、フィルタ処理された電圧を低周波数ＯＶ閾値及びＵＶ閾値と比較することができる。電圧エラーを検出したとき、安全モニタは、少なくとも１つ構成要素の動作状態への変更を引き起こすことができる。【選択図】図１

Description

安全に動作するために、自律及び半自律マシンの安全重視の及び運転上重要なコンピュータ・システムは、これらのコンピュータ・システムがタイムリーで正確な決定を行うこと並びにマシンの安全な動作のための適切なアクションを取ることを確実に行い得るのに役立つある特定の安全要件を満たす必要がある。多数の安全注意事項の中で、これらのコンピュータ・システムに供給される電圧は、適切な電圧レベルが供給されることを確実にするために、監視され得る。たとえば、国際標準化機構（ＩＳＯ：Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｔａｎｄａｒｄｉｚａｔｉｏｎ Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ）規格ＩＳＯ２６２６２などの機能的安全性規格は、少なくともある特定の安全目標のためには、故障の少なくとも９９％が検出されることを要求する。

自律及び半自律マシン内のコンピュータ・システムは、複雑性を増し続けているので－たとえば、処理及び電力需要の増加により－、複数の動作モード並びに対応する電力消費率及び／又は要件を切り替えることができる電力供給装置は、ますます一般的になっている。そのような電力供給装置の欠点は、それらが、交流（ＡＣ：ａｌｔｅｒｎａｔｉｎｇ ｃｕｒｒｅｎｔ）ノイズをコンピュータ・システムに供給される標準的直流（ＤＣ：ｄｉｒｅｃｔ ｃｕｒｒｅｎｔ）電圧内に誘導し得るということである。前のシステムでは、障害検出又は診断範囲は、通常は、電力供給装置によってコンピュータ・システムに供給される入力電圧と比較するために、単一の過電圧（ＯＶ：ｏｖｅｒ－ｖｏｌｔａｇｅ）閾値及び単一の不足電圧（ＵＶ：ｕｎｄｅｒ－ｖｏｌｔａｇｅ）閾値のみを提供する。しかしながら、この診断範囲は、非常に低い、検出されない故障率を要求する厳しい安全要件を満たすには不十分であることがある。たとえば、単一のＯＶ閾値が、比較的高い値（広い範囲の許容電圧を示す、比較的低い値に設定された対応する単一のＵＶ閾値を有する）に設定される場合、誤検出は低減されることになるが、低周波数故障は、検出されないことになり、それによって、許容限度未満に診断範囲を低減することになる。もう１つの実例として、単一のＯＶ閾値が、比較的低い値（狭い範囲の許容電圧を示す、比較的高い値に設定された対応する単一のＵＶ閾値を有する）に設定された場合、誤検出が、供給電圧におけるＡＣノイズにより蔓延することになり、それによって、システムの性能が制限される－たとえば、入力電圧がコンピュータ・システムにとって許容可能である場合でも、システム状態変更が行われることが原因による。ＡＣノイズが、狭い範囲の閾値を適用する前にフィルタ処理される場合、障害検出は、低周波数障害のみに限定されることになり、高周波数障害は検出されず、それにより、システム故障が検出されないことになる可能性がある。

米国特許出願第１６／１０１，２３２号

本開示の実施例は、自律マシン・アプリケーション、たとえば、自律若しくは半自律型車両、ロボット、及び／又はロボット・プラットフォーム、のための包括的電圧モニタに関する。電圧モニタを介して低周波数アプリケーションと高周波数アプリケーションとの両方において電圧エラーを識別する、システム及び方法が、開示される。識別された電圧エラーに基づいて、安全マネージャは、電圧が供給される電子デバイスの動作状態を変更することができる。

従来のシステム、たとえば、前述のもの、とは対照的に、本システム及び方法は、電子システムに供給される電圧が安全かどうかを判定するために複数のセットの閾値を使用する－例示的な、非限定的な実施例では、これらのセットの閾値は、高周波数過電圧（ＯＶ）閾値、高周波数不足電圧（ＵＶ）閾値、低周波数ＯＶ閾値、及び低周波数ＵＶ閾値を含み得る。本開示の実施例は、供給又は入力電圧を高周波数ＯＶ閾値及びＵＶ閾値と比較することができる高周波数電圧エラー検出器と、任意のＡＣノイズを除去又は低減するために供給電圧をフィルタ処理することができ、次いで、フィルタ処理された電圧を低周波数ＯＶ閾値及びＵＶ閾値と比較することができる、低周波数電圧エラー検出器とを含む。そのような配置では、誤検出の率を低く保ちながら、低周波数エラーと高周波数エラーとの両方を検出することができ、それによって、少なくとも供給電圧に関して、システムの性能を増強又は最適化しながら、コンピュータ・システムの診断範囲要件を満たすことができる。

自律マシン・アプリケーションのための包括的電圧モニタのための本システム及び方法について、添付の図面を参照して、以下に詳しく説明する。

本開示のいくつかの実施例による、コンピュータ・システムと連結された電力供給装置との間の電圧モニタを示すハードウェア・システム図である。 本開示のいくつかの実施例による、低及び高周波数で電圧エラーを検出するように構成された電圧モニタを示すハードウェア図である。 本開示のいくつかの実施例による、低周波数電圧エラー検出器を介するものとして、狭い範囲の許容電圧を有する電圧モニタのグラフィック表現である。 本開示のいくつかの実施例による、高周波数電圧エラー検出器を介するものとして、広い範囲の許容電圧を有する電圧モニタのグラフィック表現である。 本開示のいくつかの実施例による、図３Ａ及び図３Ｂの組合せとして、２つのセットの閾値を有する電圧モニタのグラフィック表現である。 本開示のいくつかの実施例による、電圧監視の方法を示す流れ図である。 本開示のいくつかの実施例による、電圧監視の方法を示す流れ図である。 本開示のいくつかの実施例による、例示的自律型車両のイラストレーションである。 本開示のいくつかの実施例による、図７Ａの例示的自律型車両のカメラ位置及び視野の実例である。 本開示のいくつかの実施例による、図７Ａの例示的自律型車両の例示的システム・アーキテクチャのブロック図である。 本開示のいくつかの実施例による、クラウドベースのサーバと図７Ａの例示的自律型車両との間の通信のシステム図である。 本開示のいくつかの実施例の実装において使用するのに適した例示的コンピューティングデバイスのブロック図である。 本開示のいくつかの実施例の実装において使用するのに適した例示的データ・センタのブロック図である。

自律マシン・アプリケーションの包括的電圧監視に関するシステム及び方法について、開示する。本開示は、例示的自律型車両７００（本明細書で別法として「車両７００」又は「エゴマシン７００」と称され、その実例は図７Ａ～７Ｄを参照して説明される）に関して説明されることがあるが、これは限定を意図していない。たとえば、本明細書に記載のシステム及び方法は、制限なしに、非自律型車両、半自律型車両（たとえば、１つ又は複数の適応型運転者支援システム（ＡＤＡＳ：ａｄａｐｔｉｖｅ ｄｒｉｖｅｒ ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ ｓｙｓｔｅｍ）における）、操縦される若しくは操縦されないロボット若しくはロボット・プラットフォーム、倉庫車両、オフロード車両、１つ又は複数のトレーラに連結された車両、飛行船舶、ボート、シャトル、緊急対応車両、オートバイ、電気若しくは原動機付自転車、航空機、建設車両、潜水艦、ドローン、及び／又は他の車両タイプによって使用され得る。加えて、本開示は、安全アプリケーションにおいてコンピュータ・システムに提供される電圧を監視することに関して説明されることがあるが、これは限定を意図しておらず、本明細書に記載のシステム及び方法は、拡張現実、仮想現実、複合現実、ロボット工学、セキュリティ及び監視、自律若しくは半自律マシン・アプリケーション、及び／又は、安全アプリケーションが使用され得る任意の他の技術空間において使用され得る。

本開示の実施例は、安全重視のアプリケーション－たとえば、自律又は半自律マシン・アプリケーション－において電圧エラーを検出するように構成されたコンピュータ・システムに関する。いくつかの実施例において、コンピュータ・システムは、電圧モニタ及び／又は安全マネージャを含み得る通信可能に及び／又は電気的に連結された安全システムに関連し得る。電圧モニタは、コンピュータ・システムの１つ又は複数の電子的構成要素に電力供給装置によって供給される入力電圧において障害を検出することができ、一方、安全マネージャは、電圧モニタからの検出された障害を使用して様々な救済アクション－たとえば、コンピュータ・システムをセーフ・モード、低電力モード、シャットオフ・モードにすること、及び／又はコンピュータ・システムの動作モードを他の方法で変更すること－のいずれかを行うことができる。

本開示の実施例において、コンピュータ・システムは、電子的構成要素、電力供給装置、電圧モニタ、及び／又は安全マネージャを広く含み得る。電子的構成要素は、電力が供給される様々なハードウェア構成要素のいずれか、たとえば、限定せずに、プロセッサ、システム・オン・チップ（ＳｏＣ）、マイクロコントローラ、センサ、及び／又は類似のもの、でもよい。電子的構成要素はまた、個々の構成要素、集積回路、又は他の電力レセプタのセット又は群を含むことができ、そこで、電力供給装置は、１つ又は複数の母線を介して電子的構成要素に電力を供給することができる（たとえば、異なる構成要素は、異なる入力電圧を必要とすることがあり、電力供給装置は、任意の数の母線にわたって様々な入力電圧を供給することができる）。電子的構成要素は、１つ又は複数の動作モード、たとえば、完全自律動作モード、半自律動作モード、運転者制御モード、運転者警告モード、セーフ・モード、低電力モード、及び／又は電力オフ・モード、を有し得る。障害が、電圧モニタを使用して、検出された後は、安全マネージャは、（たとえば、メッセージ又は信号を介して電子的構成要素に）指示することができる、又は直接電子的構成要素を別の動作モードにすることができる。そのようなものとして、安全マネージャは、電子的構成要素（誤った電圧を供給されている）による潜在的に問題のある計算（又は他の動作）がシステムの安全性の問題を引き起こすのを防ぐことができる。たとえば、電子的構成要素が完全自律動作モードにある場合に、誤った電圧が検出されたとき、電子的構成要素は、誤った電圧による誤った決定を行っている可能性があるので、安全マネージャは、電子的構成要素を運転者制御モードに変更することができる。運転者制御モードは、運転者が適切な制御決定を行うことができる－少なくとも電圧の問題が対処されるまで－ように、運転者によるマシンの制御を行うことができる。

電力供給装置は、電力を電子的構成要素に提供するように構成され得る。電力は、バッテリ、交流機、及び／又は他の電源によって供給され得る。いくつかの実施例において、電力供給装置は、切り替えモード電力供給装置、線形電力供給装置、又はその組合せでもよい。たとえば、いくつかの実施例において、同タイプ又は異なるタイプの第１の電力供給装置及び第２の電力供給装置－たとえば、切り替えモード電力供給装置及び線形電力供給装置－を含む１セットの電力供給装置が存在し得る。他の組合せ及び／又はタイプの電力供給装置が、本開示の範囲を逸脱せずに、使用され得る。

安全マネージャは、電圧モニタによって電圧障害を検出したときに電子的構成要素の動作モードを変更するように構成され得る。実施例において、安全マネージャは、電圧モニタ及び電子的構成要素に通信可能に及び／又は電気的に連結され得る。安全マネージャは、電圧モニタから電圧障害の指示を受信することができ、応答して電子的構成要素の動作状態の変更を引き起こすことができる。たとえば、電圧モニタが、電力供給装置からの入力電圧が高周波数ＯＶ閾値より大きい電圧又は低周波数ＯＶ閾値未満の電圧のうちの少なくとも１つであること、或いはフィルタ処理された入力電圧が低周波数ＯＶ閾値より大きい電圧又は低周波数ＵＶ閾値未満の電圧のうちの少なくとも１つであることを検出したとき、安全マネージャは、１つ又は複数の動作－たとえば、電子的構成要素の現在の動作状態の変化を引き起こすこと－を実行することができる。

本開示の実施例は、電力供給装置から電子的構成要素への入力又は供給電圧における電圧障害を検出するように構成された電圧モニタに関する。電圧モニタは、電力供給装置と電子的構成要素との間に電気的に配置された電圧メーター（たとえば、電圧計）を含み得る。実施例において、電圧モニタは、電力供給装置及び電子的構成要素とは別個の構成要素に含まれ得る、及び／又は、電力供給装置、電子的構成要素、及び／又は安全マネージャの構成要素として－たとえば、電子的構成要素を有する集積回路上に－含まれ得る。

実施例において、電圧モニタは、制限なしに、同じ供給電圧において低周波数及び／又は高周波数障害を検出するように並行して動作することができる、低周波数電圧エラー検出器及び高周波数電圧エラー検出器を含み得る。

低周波数電圧エラー検出器は、入力電圧をフィルタ処理してフィルタ処理された入力電圧を生み出すためにフィルタ（たとえば、ローパス・フィルタ）を含み得る。基礎電圧におけるドリフトが、フィルタ処理された入力電圧の分析において識別され得るように、フィルタは、供給電圧におけるＡＣノイズの少なくとも一部分を取り除くことができる。フィルタ処理された入力電圧は、次いで、フィルタ処理された入力電圧を低周波数ＵＶ閾値及び低周波数ＯＶ閾値と比較することができる低周波数電圧エラー検出器の比較器を通過し得る。高周波数電圧エラー検出器は、高周波数ＯＶ閾値及び高周波数ＵＶ閾値と入力電圧（たとえば、フィルタ処理を有する又はフィルタ処理を有さない）を比較するように構成された比較器を含み得る。

電圧モニタは、安全マネージャと通信可能に連結され得る。電圧障害を検出したとき、電圧モニタは、安全マネージャが電子的構成要素の動作モードを変更することができるように、安全マネージャに警告する（たとえば、信号、メッセージなどを送る）ことができる。電圧モニタは、検出された障害を示す情報、たとえば、検出された電圧、超過された閾値、タイム・スタンプ、他の動作状態、関連する電力供給装置、及び／又は他の情報、を送信することができる。安全マネージャは、この受信した情報を記憶する及び／又はどの救済アクションを取るべきか（たとえば、電子的構成要素をどの動作モードにすべきか）を決定するためにその情報を使用することができる。

本開示のいくつかの実施例において、低周波数ＯＶ閾値、低周波数ＵＶ閾値、高周波数ＯＶ閾値、又は高周波数ＵＶ閾値のうちの少なくとも１つは、それぞれの閾値がある特定の構成、ハードウェア、レイアウト、及び／又は状態に基づいて変更されることを可能にするために、プログラマブル又は他の方法で可変になり得る。

そのようなものとして、本システム及び方法は、電力供給装置によって供給される入力電圧を高周波数閾値と並びに、フィルタ処理してフィルタ処理された入力信号を生成した後に、低周波数閾値と比較するように構成され得る。たとえば、電圧モニタは、入力電圧を高周波数ＯＶ閾値、高周波数ＵＶ閾値、低周波数ＯＶ閾値（フィルタ処理後）、及び低周波数ＵＶ閾値（フィルタ処理後）と比較することができる。入力電圧を過電圧閾値及び不足電圧閾値の両方、並びに高周波数及び低周波数閾値と比較することによって、様々な障害タイプのそれぞれが、入力電圧におけるＡＣノイズを説明しつつ、検出され得る。加えて、閾値は、フィルタ処理された入力電圧レベルとフィルタ処理されていない入力電圧レベルとの両方を説明する電圧モニタの能力により、制限されなくてもよいので、システムの性能は、高められ得る。

図１を参照すると、図１は、本開示のいくつかの実施例による、例示的電圧監視システム１００（或いは「システム１００」と称される）である。本明細書に記載のこの及び他の配置は、単に実例として説明されていることを理解されたい。他の構成及び要素（たとえば、マシン、インターフェース、機能、順番、機能のグループ化など）が、図示されたものに加えて又はそれらの代わりに使用され得、いくつかの要素は、完全に省略され得る。さらに、本明細書に記載の要素の多数は、個別の若しくは分散された構成要素として又は他の構成要素と併せて、並びに任意の適切な組合せ及び場所において実装され得る機能エンティティである。エンティティによって実行されるものとして本明細書に記載された様々な機能は、ハードウェア、ファームウェア、及び／又はソフトウェアによって実施され得る。たとえば、様々な機能は、メモリに記憶された命令を実行するプロセッサによって実施され得る。たとえば、いくつかの実施例において、システム１００は、図７Ａ～７Ｄの例示的自律型車両７００、図８の例示的計算デバイス８００、及び／又は図９の例示的データ・センタ９００のそれらと類似の特徴、機能性、及び／又は構成要素を含み得る。

図１に示すように、システム１００は、コンピュータ・システム１０２、電力供給装置１０４、電圧モニタ１０６、及び安全マネージャ１０８を広く含み得る。電力供給装置１０４は、１つ又は複数の線１１０（たとえば、母線）に沿ってコンピュータ・システム１０２の様々な電子的構成要素１１２に電力を提供することができる。提供された電力は、関連電圧を有することができ、電力の電圧は、電圧がそれぞれの電子的構成要素１１２について高すぎる及び／又は低すぎるかを判定するために、電圧モニタ１０６によって試験され得る。電圧が、本明細書に記載のような、許容閾値外である場合、電圧モニタ１０６は、安全マネージャ１０８にメッセージを送信する又は他の方法で警告することができる。安全マネージャ１０８は、次いで、コンピュータ・システム１０２及び／又は電子的構成要素１１２の動作状態を変更することを含む、様々な救済アクションのいずれかを取ることができる。これは、誤った電圧が、コンピュータ・システム１０２によって実行されている計算及び他の機能に、これらの計算及び他の機能を安全状況において信頼することができないように、影響を及ぼし得るためである。コンピュータ・システム１０２の動作状態を変更することは、コンピュータ・システム１０２と車両７００との間の通信を妨げて１つ又は複数の計算、演算、及び他の機能の実行を阻むことを含み得る。したがって、コンピュータ・システム１０２及び／又は電子的構成要素１１２の動作状態を変更することは、この潜在的に安全でない状況を阻むことができる。

本開示の実施例において、システムは、以下のうちの少なくとも１つの構成要素でもよく、又はこれに他の方法で関連し得る：自律又は半自律マシンのための制御システム、自律又は半自律マシンのための知覚システム、シミュレーション動作を実行するためのシステム、深層学習動作を実行するためのシステム、エッジ・デバイスを使用して実装されるシステム、ロボットを使用して実装されるシステム、１つ又は複数の仮想マシン（ＶＭ：ｖｉｒｔｕａｌ ｍａｃｈｉｎｅ）を組み込むシステム、データ・センタにおいて少なくとも部分的に実装されるシステム、或いはクラウド計算資源を使用して少なくとも部分的に実装されるシステム。

コンピュータ・システム１０２は、たとえば図７Ａ～７Ｄに関して図示及び説明される、自律型車両７００内の計算システム８００でもよい。コンピュータ・システム１０２は、様々な安全関連機能、たとえば、マシンの安全な動作が依存する機能、方法、又はプロセス、のいずれかを制御することができる。たとえば、自律して動作している自律型車両７００は、障害物の周りの多くの観測を行っている及びそれらの障害物を回避するために車両が実行する多数のアクションを決定しているコンピュータ・システム１０２を含み得る。車両及びあらゆる乗客の安全は、障害物の正しい識別及び回避に依存するので、この自律制御は、安全関連機能の実例である。

コンピュータ・システム１０２は、１つ又は複数の電子的構成要素１１２を含み得る。非限定的な実例として、図１は、４つの電子的構成要素１１２を示す。しかしながら、本開示の実施例は、より多数又は少数の電子的構成要素１１２を含み得る。電子的構成要素１１２は、システム１００又はコンピュータ・システム１０２の１つ又は複数の安全関連機能を実行することができる。実施例において、電子的構成要素１１２は、コンピュータ・システム１０２から独立していてもよく、コンピュータ・システム１０２の構成要素でもよく、及び／又はコンピュータ・システム１０２全体でもよい。

電子的構成要素１１２は、電力供給装置１０４から電力を受信する様々なハードウェア構成要素のいずれかでもよい。たとえば、本開示のいくつかの実施例では、図７Ｃ及び８に関して説明されるように、電子的構成要素１１２は、プロセッサ又はシステム・オン・チップ（ＳｏＣ）のうちの少なくとも１つ、たとえば、ＣＰＵ７０６、ＣＰＵ７１８、ＣＰＵ８０６、ＧＰＵ７０８、ＧＰＵ７２０、ＧＰＵ８０８、ＳｏＣ７０４Ａ、ＳｏＣ７０４Ｂ、データ処理ユニット（ＤＰＵ）、テンソル処理ユニット（ＴＰＵ）、ベクトル処理ユニット（ＶＰＵ）、及び／又は類似のもの、を含み得る。もう１つの実例として、本開示のいくつかの実施例において、電子的構成要素１１２は、図７Ａ～７Ｄ、８、及び／又は９に示す構成要素のいずれか、或いはそのような構成要素の任意の組合せでもよい。

電力供給装置１０４は、電子的構成要素１１２を直接的に又は間接的に含む、電気負荷に電気的に連結され得る。電力供給装置１０４は、本明細書で論じる電力供給装置８１６又は別の電力供給装置タイプでもよく、電力供給装置１０４は、必要とされる電圧、電流、周波数、又は電気負荷の他の特徴にソースを変換又は他の方法で変更することができる。ソースは、バッテリ、内部燃焼エンジン、及び／又は別のソース・タイプでもよい。いくつかの実施例において、電力供給装置１０４は、別個の構成要素を含むことができ（図１に示すように）、一方、他の実施例では、電力供給装置１０４は、コンピュータ・システム１０２の構成要素でもよい－たとえば、同じ集積回路に組み込まれてもよい。電力供給装置１０４は、電力（たとえば、電子の形の）が電力供給装置１０４から電子的構成要素１１２に流れることができるように、１つ又は複数の線１１０によって電子的構成要素１１２に接続され得る。

いくつかの実施例において、電力供給装置１０４は、切り替えモード電力供給装置１１４（ＳＭＰＳ：ｓｗｉｔｃｈｉｎｇ ｍｏｄｅ ｐｏｗｅｒ ｓｕｐｐｌｙ）及び／又は線形電力供給装置１１６（ＬＰＳ：ｌｉｎｅａｒ ｐｏｗｅｒ ｓｕｐｐｌｙ）を含み得る。実施例において、第１の電力供給装置は、切り替えモード電力供給装置１１４であり、第２の電力供給装置は、線形電力供給装置１１６である。電力供給装置は、他の構成、たとえば、複数のＳＭＰＳ１１４、複数のＬＰＳ１１６、又は他の組合せ、でもよい。実施例において、システム１００は、第１の電子的構成要素１１２に電気的に連結された第１の電力供給装置１０４と、第２の電子的構成要素１１２に電気的に連結された第２の電力供給装置１０４とを－たとえば、別の入力電圧を第２の電子的構成要素１１２に提供するために－含む。いくつかの実施例において、第２の電力供給装置１０４から第２の電子的構成要素１１２への入力電圧は、第１の入力電圧と同じであっても又は異なってもよい。

切り替えモード電力供給装置１１４は、ＯＮ／ＯＦＦスイッチ（連続可変抵抗器ではなくて）として半導体を使用して電圧を提供する電力供給装置１０４のタイプである。ＳＭＰＳ１１４は、運転者／コントローラ１１８、外部補償ネットワーク１２０、インダクタ１２２、コンデンサ１２４、及び／又は他の構成要素を含み得る。運転者／コントローラ１１８は、理想的には無損失の記憶素子、たとえば、インダクタ１２２及びコンデンサ１２４、を切り替える。インダクタ１２２及びコンデンサ１２４は、損失を有し得るが、損失は、本明細書で論じるようにＬＰＳ１１６と比較して低減され得る。外部補償ネットワーク１２０は、出力電圧を調節することができ、外部補償ネットワーク１２０は、実例として、ＴｙｐｅＩ、ＴｙｐｅＩＩ、又はＴｙｐｅＩＩＩフィードバック増幅器ネットワークでもよい。

線形電力供給装置１１６は、超過電力の散逸、たとえば、抵抗器における又は熱として、を介して出力電圧を提供するために線形調整器を使用することができる。超過電圧（たとえば、電源からＬＰＳ１１６への電圧入力と電圧出力との差）は、失われ得る又は消耗され得る。

電力供給装置１０４は、特定の電子的構成要素１１２によって必要とされるレベルで電子的構成要素１１２への入力電圧を提供することができる。入力電圧は、電子的構成要素１１２において提供される電圧としての電圧ドレイン（ＶＤ：ｖｏｌｔａｇｅ ｄｒａｉｎ）として図１には示されている。実施例において、様々な電子的構成要素１１２が、固有の入力電圧を必要とすることがあり、そのような入力電圧の固有の許容閾値を有し得る。したがって、電力供給装置１０４は、それぞれの電子的構成要素１１２への多数の異なる入力電圧を－たとえば、別個の電子的構成要素１１２への別個の線１１０（たとえば、母線）で図１に示されるように－提供することができる。線１１０は、電圧試験のために電圧モニタ１０６に入力電圧を向けるスプリット１２６を含み得る。線１１０はまた、超過電荷を蓄えるためにスプリット１２６の後に１つ又は複数のコンデンサ１２８を含み得る。

電圧モニタ１０６は、入力１３０において入力電圧を受信するためにスプリット１２６に沿って配置され得る。実施例において、電圧モニタ１０６は、電力供給装置１０４と電子的構成要素１１２との間に配置され得、検出された電圧エラーを安全マネージャ１０８に報告するように構成された出力１３２を含み得る。安全マネージャ１０８はまた、たとえば、外部通信を無効にすること及び／又はコンピュータ・システム１００の能力を弱めることによってコンピュータ・システム１００全体を安全な状態にすることによって、本明細書で論じるように、検出された電圧エラーに応答して電子的構成要素１１２の動作状態を変更する（コンピュータ・システム１００全体の動作状態の変更を含み得る）ように構成された出力１３４も含み得る。

電圧モニタ１０６は、自律又は半自律マシンのための制御システム、自律又は半自律マシンのための知覚システム、シミュレーション動作を実行するためのシステム、深層学習動作を実行するためのシステム、エッジ・デバイスを使用して実装されるシステム、ロボットを使用して実装されるシステム、１つ又は複数の仮想マシン（ＶＭ）を組み込むシステム、データ・センタにおいて少なくとも部分的に実装されるシステム、或いはクラウド計算資源を使用して少なくとも部分的に実装されるシステムの構成要素でもよく、或いは他の方法でこれと関連し得る。そのようなシステムのいくつかの実例が、図７Ａ～９に示されており、本明細書で論じられる。

図２を見ると、電圧モニタ１０６は、１つ又は複数の入力線２０２（たとえば、母線）において入力電圧を受信するように構成された電圧モニタ・チップ２００と、検出された電圧エラーを処理する及び安全マネージャ１０８（図１に示すような）に警告するためのコントローラ２０４とを含み得る。電圧モニタ１０６は、低周波数電圧エラー検出器２０６及び高周波数電圧エラー検出器２０８を含むことができ、入力電圧は、低周波数電圧エラー検出器２０６及び高周波数電圧エラー検出器２０８へと分割され得る。

電圧モニタ１０６は、電子的構成要素１１２に電気的に連結された電力供給装置１０４から入力電圧を受信するための並びに低周波数電圧エラー検出器と高周波数電圧エラー検出器との両方を使用して入力電圧を１つ又は複数の閾値と比較するための様々な回路（たとえば、本明細書に記載の）を含み得る。さらに具体的には、電圧モニタ１０６は、高周波数電圧エラー検出器を使用して、高周波数過電圧（ＯＶ）閾値又は高周波数不足電圧（ＵＶ）閾値のうちの少なくとも１つと入力電圧を比較することと、低周波数電圧エラー検出器を使用して、入力電圧をフィルタ処理してフィルタ処理された入力電圧を生成することと、フィルタ処理された電圧を低周波数ＯＶ閾値又は低周波数ＵＶ閾値のうちの少なくとも１つと、低周波数電圧エラー検出器を使用して、比較することとを行うことができる。

低周波数電圧エラー検出器は、ローパス・フィルタ２１０と、不足電圧（ＵＶ）閾値２１４及び過電圧（ＯＶ）閾値２１６に関連する比較器２１２とを含み得る。ローパス・フィルタ２１０は、入力電圧の少なくとも一部分をフィルタ処理してフィルタ処理された入力電圧を生成することができる。たとえば、ローパス・フィルタ２１０は、ノイズの少なくとも一部分を入力電圧から（たとえば、入力電圧内の交流電流ノイズから）取り除いて、フィルタ処理された入力電圧を生成することができる。ローパス・フィルタ２１０は、ある特定のカットオフ周波数よりも低い周波数を有する信号の通過を許可する及び／又はカットオフ周波数よりも高い周波数を有する信号を弱めることができる。ローパス・フィルタの実例は、抵抗器－コンデンサ・フィルタ（ＲＣフィルタ：ｒｅｓｉｓｔｏｒ－ｃａｐａｃｉｔｏｒ ｆｉｌｔｅｒ）、抵抗器－インダクタ・フィルタ（ＲＬフィルタ：ｒｅｓｉｓｔｏｒ－ｉｎｄｏｃｔｏｒ ｆｉｌｔｅｒ）、抵抗器－インダクタ－コンデンサ・フィルタ（ＲＬＣフィルタ：ｒｅｓｉｓｔｏｒ－ｉｎｄｏｃｔｏｒ－ｃａｐａｃｉｔｏｒ ｆｉｌｔｅｒ）、高次受動フィルタ、能動ローパス・フィルタ、及び／又は他のタイプのフィルタを含み得る。ローパス・フィルタ２１０を通過した後、比較器２１２は、フィルタ処理された入力電圧を低周波数ＵＶ閾値２１４及び低周波数ＯＶ閾値２１６と比較することができる。

低周波数電圧エラー検出器のグラフィック表現が、図３Ａに示されている。図３Ａは、電圧軸（ｙ軸として）及び時間軸（ｘ軸として）を含む。調整器公称電圧（Ｖ_ｎｏｍ）線が、ある特定の電圧レベル（たとえば、図３Ａでは水平）に配置されており、Ｖ_ｎｏｍプラス調整器許容差ラインが、Ｖ_ｎｏｍラインの上に配置されている。Ｖ_ｎｏｍプラス調整器許容差ラインに関連するのは、低周波数ＯＶ閾値である。Ｖ_ｎｏｍラインの下に配置されたのは、Ｖ_ｎｏｍマイナス調整器許容差ラインである。Ｖ_ｎｏｍマイナス調整器許容差ラインに関連するのは、低周波数ＵＶ閾値である。いくつかの実施例において、低周波数ＯＶ閾値は、図３Ａに示すようにＶ_ｎｏｍプラス調整器許容差と関連していないことがあり、低周波数閾値は、Ｖ_ｎｏｍマイナス調整器許容差と関連していないことがある。２つの例示的なフィルタ処理されていない電圧測定値（ＯＶ閾値に近い１つ及びＵＶ閾値に近い１つ）が、例示的電圧測定値として示されている。ローパス・フィルタなしで、低周波数電圧エラー検出器は、誤検出結果を返すことができ、上昇又は下降電圧ドリフトが、変動にかかわらず、検出され得るように、ローパス・フィルタは、図３Ａに示す変動を取り除く。

高周波数電圧エラー検出器は、入力電圧（たとえば、フィルタ処理を有する又は有さない）を高周波数ＵＶ閾値２２０及び高周波数ＯＶ閾値２２２と比較するように構成された比較器２１８を含み得る。比較器２１８は、低周波数電圧エラー検出器の比較器２１２のように、入力電圧をそれぞれの閾値と比較するデバイスでもよい。比較器２１８は、基本的に、アナログ・デジタル・コンバータとして１ビット量子化を実行している。したがって、入力電圧の比較は、第１の比較器を使用して実行されてもよく、フィルタ処理された入力電圧の比較は、第２の比較器を使用して実行されてもよく、それぞれの比較器は、別個の閾値に関連付けられ得る。

本開示のいくつかの実施例において、高周波数ＯＶ閾値２２２、高周波数ＵＶ閾値２２０、低周波数ＯＶ閾値２１６、及び低周波数ＵＶ閾値２１４のうちの少なくとも１つは、プログラマブルであり得る。それぞれの閾値は、コントローラ２０４又は他の外部コンピュータ・システムによってプログラマブルであり得る。本開示のさらに他の実施例において、閾値のうちの１つ又は複数は、静的であり得る。

高周波数電圧エラー検出器のグラフィック表現が、図３Ｂに示されている。図３Ｂは、電圧軸（ｙ軸として）及び時間軸（ｘ軸として）を含む。１つ又は複数の実施例において、調整器公称電圧（Ｖ_ｎｏｍ）ラインは、ある特定の電圧レベル（たとえば、図３Ａでは水平）に配置される。図示するように、Ｖ_ｎｏｍプラス調整器許容差ラインは、Ｖ_ｎｏｍラインの上に配置され、高周波数ＯＶ閾値はＶ_ｎｏｍプラス調整器許容差ラインの上に配置されている。図示するように、Ｖ_ｎｏｍマイナス調整器許容差ラインは、Ｖ_ｎｏｍラインの下に配置され、高周波数ＵＶ閾値はＶ_ｎｏｍラインの下に配置されている。２つの例示的電圧測定値（ＯＶ閾値に近い１つ及びＵＶ閾値に近い１つ）は、例示的電圧測定値として示されている。ＯＶ閾値及びＵＶ閾値は、供給電圧における自然及び許容ノイズがそれぞれの閾値を乗り越えないように、設定される。

電圧モニタ１０６は、検出された電圧エラー（たとえば、記載の閾値のうちの１つを超える電圧）をコントローラ２０４に渡すＯＲゲート２２４を含み得る。ＯＲゲート２２４は物理ハードウェア構成要素及び／又は論理回路として実装され得ることを理解されたい。同様に、低周波数電圧エラー検出器２０６及び高周波数電圧エラー検出器２０８は、物理ハードウェア構成要素及び／又は論理回路としてやはり実装され得る、ＵＶ閾値及びＯＶ閾値（図示せず）のそれぞれに由来するＯＲゲートをそれぞれ含み得る。

高周波数電圧エラー検出器又は低周波数電圧エラー検出器のいずれかを介して電圧エラーを識別するＯＲゲート２２４のグラフィック表現が、図４に示されている。図４は、図３Ａ及び３Ｂのように、電圧軸（ｙ軸として）及び時間軸（ｘ軸として）を含む。１つ又は複数の実施例において、調整器公称電圧（Ｖ_ｎｏｍ）ラインは、ある特定の電圧レベル（たとえば、図３Ａでは水平）において配置される。図示するように、Ｖ_ｎｏｍプラス調整器許容差ラインは、Ｖ_ｎｏｍラインの上に配置されており、Ｖ_ｎｏｍマイナス調整器許容差ラインは、Ｖ_ｎｏｍラインの下に配置されている。４つの総合的閾線も図示されている。図４に示すように、上から下へ、これらの閾線は、高周波数ＯＶ閾値、低周波数ＯＶ閾値、低周波数ＵＶ閾値、及び高周波数ＵＶ閾値である。

２つの例示的なフィルタ処理されていない電圧測定値（Ｖ_ｎｏｍプラス調整器許容差ラインの近くの１つ及びＶ_ｎｏｍマイナス調整器許容差ラインの近くの１つ）は、例示的電圧測定値として示されている。フィルタ処理されていない電圧測定値は、高周波数ＯＶ閾値及び高周波数ＵＶ閾値と比較される。フィルタ処理された電圧（図示せず）は、低周波数ＯＶ閾値及び低周波数ＵＶ閾値と比較される。したがって、高周波数ＯＶ閾値及び高周波数ＵＶ閾値は、変動するフィルタ処理されていない電圧における一時的障害を識別することができ、低周波数ＯＶ閾値及び低周波数ＵＶ閾値は、フィルタ処理された電圧における漸進的障害を識別し、その安定性は高まる。

電圧モニタ１０６は、電圧エラー指示を安全マネージャ１０８に送るように構成された出力２２６を含み得る。入力電圧が高周波数ＯＶ閾値より大きい又は高周波数ＵＶ閾値未満であること或いはフィルタ処理された入力電圧が低周波数ＯＶ閾値より大きい又は低周波数ＵＶ閾値未満であることのうちの少なくとも１つに基づいて電圧エラーを検出したとき、電圧モニタ１０６は、電圧エラーをシステム１００の安全マネージャ１０８に指示することができる。他の実施例において、電圧モニタ１０６は、安全マネージャ１０８の１つ又は複数の機能、たとえば、電子的構成要素１１２の動作状態を変更すること、を実行することができる。

図１に戻ると、安全マネージャ１０８は、マイクロコントローラ又は他の処理要素、たとえば、論理ユニット８２０、でもよい。実施例において、安全マネージャ１０８は、それが、誤っている可能性のある電圧のいずれかによって影響されることなくコンピュータ・システム１０２の動作を監視及び制御することができるように、コンピュータ・システム１０２とは別個の構成要素でもよい。安全マネージャ１０８は、たとえば、本明細書で論じる閾値のうちの１つ又は複数の設定及び／又は再プログラミングによって、電圧モニタ１０６を構成することができる。安全マネージャ１０８は、たとえば、集積回路間（Ｉ^２Ｃ：ｉｎｔｅｒ－ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ）などのインターフェース（たとえば、実施例において、安全マネージャ１０８及び電圧モニタ１０６内に配置されてもよく、或いは安全マネージャ１０８及び／又は電圧モニタ１０６の構成要素でもよい）を介して発見された障害を読み取ることによって、電圧モニタ１０６を監視することができる。他の実施例において、安全マネージャ１０８は、コンピュータ・システム１０２の構成要素、ＳｏＣの構成要素、電力供給装置１０４の構成要素、及び／又は類似のものでもよい。安全マネージャ１０８は、直接的に又は間接的に、電圧モニタ１０６及び／又は電子的構成要素１１２に通信可能に連結され得る。いくつかの実施例において、安全マネージャ１０８は、電圧モニタ１０６からの直接通信なしに電圧モニタ１０６において電圧エラーを検出する。これらの実施例において、電圧モニタ１０６は、受動電圧モニタと称され得る。他の実施例において、安全マネージャ１０８は、電圧エラーを示す電圧モニタ１０６からのメッセージを受信し得る。メッセージは、電圧エラーに関連する電子的構成要素１１２、超過された特定の閾値、現在の電圧レベル、それぞれの閾値を上回る又は下回る量、電圧エラーの存続期間、電圧エラーのタイム・スタンプ、臨界レベル、又は他の情報に関連する又は他の方法でこれを示す情報を含み得る。これらの実施例において、電圧モニタ１０６は、能動電圧モニタと称され得る。いずれの実施例でも、電圧エラーの指示は、安全マネージャ１０８に通信可能に連結された少なくとも１つ電子的構成要素１１２への変更を引き起こし得る。

安全マネージャ１０８は、電力供給装置１０４からの入力電圧が高周波数ＯＶ閾値より大きい又は低周波数ＯＶ閾値未満のうちの少なくとも１つであること或いはフィルタ処理された入力電圧が低周波数ＯＶ閾値より大きい又は低周波数ＵＶ閾値未満のうちの少なくとも１つであることを電圧モニタ１０６が検出したときに電子的構成要素１１２の動作状態への変更を引き起こすように構成され得る。動作状態は、電子的構成要素１１２、コンピュータ・システム１０２、又は車両７００（若しくは他のマシン）に特有でもよい。

ここで図５及び６を参照すると、本明細書に記載される、方法５００及び６００の各ブロックは、任意の組合せのハードウェア、ファームウェア、及び／又はソフトウェアを使用して実行することができる計算プロセスを含む。たとえば、様々な機能が、メモリに記憶された命令を実行するプロセッサによって実施され得る。方法５００及び６００はまた、コンピュータ記憶媒体に記憶されたコンピュータ使用可能命令として実施され得る。方法５００及び６００は、いくつか例を挙げると、独立型アプリケーション、サービス若しくはホスト型サービス（独立型の若しくは別のホスト型サービスと組み合わせた）、又は別の製品へのプラグインによって、提供され得る。加えて、方法５００及び６００は、例として、図１のシステム１００及び／又は図２の電圧モニタ１０６に関して説明されている。しかしながら、これらの方法は、追加で又は別法として、本明細書に記載のものを含むがこれらに限定されない、任意の１つのシステム、又は任意の組合せのシステムによって実行され得る。

ここで図５を参照すると、図５は、本開示のいくつかの実施例による、電子的構成要素１１２に供給される電圧を監視するための方法５００を示す流れ図である。方法５００は、ブロックＢ５０２において、入力電圧を電子的構成要素１１２に、電力供給装置１０４を使用して、提供することを含む。電子的構成要素１１２は、プロセッサ又はシステム・オン・チップ（ＳｏＣ）のうちの少なくとも１つを含み得る。電力供給装置１０４は、入力電圧にいくつかの交流電流（ＡＣ）ノイズ及び／又は変動を含む切り替えモード電力供給装置１１４でもよい。

方法５００は、ブロックＢ５０４において、高周波数電圧エラー検出器を使用して、入力電圧を高周波数過電圧（ＯＶ）閾値又は高周波数不足電圧（ＵＶ）閾値のうちの少なくとも１つと比較することを含む。高周波数電圧エラー検出器は、ＡＣノイズ変動における電圧エラーを検出する。

方法５００は、ブロック５０６において、入力電圧を、低周波数電圧エラー検出器のローパス・フィルタを使用して、フィルタ処理して、フィルタ処理された入力電圧を生成することを含む。ローパス・フィルタは、ＡＣノイズの少なくとも一部分を入力電圧から取り除いて、フィルタ処理された入力電圧を生成することができる。

方法５００は、ブロック５０８において、低周波数電圧エラー検出器を使用して、フィルタ処理された電圧を低周波数ＯＶ閾値又は低周波数ＵＶ閾値のうちの少なくとも１つと比較することを含む。低周波数電圧エラー検出器は、基礎フィルタ処理済み電圧のより安定したドリフトにおける電圧エラーを検出する。いくつかの実施例において、高周波数電圧エラー検出器及び低周波数エラー検出器は、並行して配置され得る。これらの実施例において、高周波数電圧エラー検出器を使用して比較する動作及び低周波数電圧エラー検出器を使用して比較する動作は、少なくとも部分的に同時に実行され得る。

方法５００は、ブロック５１０において、安全マネージャ１０８を使用して、入力電圧が高周波数ＯＶ閾値より大きいこと又は高周波数ＵＶ閾値未満であること或いはフィルタ処理された入力電圧が低周波数ＯＶ閾値より大きい又は低周波数ＵＶ閾値未満であることのうちの少なくとも１つに基づいて電圧エラーを判定することを含む。

方法５００は、ブロック５１２において、電圧エラーを判定することに少なくとも部分的に基づいて電子的構成要素１１２の動作モードへの変更を引き起こすことを含む。そのような変更は、電圧エラーが車両又は他のマシンで安全でない状況を引き起こす可能性が低くなるように、安全プログラムを終了することができる。

図６を参照すると、図６は、本開示のいくつかの実施例による、電子的構成要素１１２に供給される電圧を監視するための方法６００を示す流れ図である。方法６００は、ブロック６０２において、電子的構成要素１１２に電気的に連結された電力供給装置１０４から入力電圧を受信することを含む。電力供給装置１０４はまた、入力電圧を電子的構成要素１１２に提供する。

方法６００は、ブロック６０４において、高周波数電圧エラー検出器を使用して、入力電圧を高周波数過電圧（ＯＶ）閾値又は高周波数不足電圧（ＵＶ）閾値のうちの少なくとも１つと比較することを含む。

方法６００は、ブロック６０６において、入力電圧を、低周波数電圧エラー検出器を使用して、フィルタ処理してフィルタ処理された入力電圧を生成することを含む。

方法６００は、ブロック６０８において、低周波数電圧エラー検出器を使用して、フィルタ処理された電圧を低周波数ＯＶ閾値又は低周波数ＵＶ閾値のうちの少なくとも１つと比較することを含む。

方法６００は、ブロック６１０において、電圧エラーを安全マネージャに指示することを含む。たとえば、入力電圧が高周波数ＯＶ閾値より大きい又は高周波数ＵＶ閾値未満であること或いはフィルタ処理された入力電圧が低周波数ＯＶ閾値より大きい又は低周波数ＵＶ閾値未満であることのうちの少なくとも１つに基づいて電圧エラーを検出したとき、安全マネージャ１０８が、入力電圧が供給される電子的構成要素１１２の動作状態を変更することなど、任意の様々な救済アクションを取ることができるように、電圧エラーが、システム１００の安全マネージャ１０８に指示され得る。

例示的自律型車両
図７Ａは、本開示のいくつかの実施例による、例示的自律型車両７００の図である。自律型車両７００（本明細書で別法として「車両７００」と称する）は、旅客車両、たとえば、乗用車、トラック、バス、ファースト・レスポンダ車両、シャトル、電気若しくは原動機付自転車、オートバイ、消防車、警察車両、救急車、ボート、建設車両、潜水艦、ドローン、トレーラに連結された車両、及び／又は別のタイプの車両（たとえば、無人の及び／又は１人若しくは複数の乗客を乗せた）、を含み得るが、これらに限定されない。自律型車両は、一般に、米国運輸省道路交通安全局（ＮＨＴＳＡ：Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｈｉｇｈｗａｙ Ｔｒａｆｆｉｃ Ｓａｆｅｔｙ Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ）、米国運輸省の部署、及び自動車技術者協会（ＳＡＥ：Ｓｏｃｉｅｔｙ ｏｆ Ａｕｔｏｍｏｔｉｖｅ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ）「Ｔａｘｏｎｏｍｙ ａｎｄ Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎｓ ｆｏｒ Ｔｅｒｍｓ Ｒｅｌａｔｅｄ ｔｏ Ｄｒｉｖｉｎｇ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ ｆｏｒ Ｏｎ－Ｒｏａｄ Ｍｏｔｏｒ Ｖｅｈｉｃｌｅ」（２０１８年６月１５日に公開された規格番号Ｊ３０１６－２０１８０６、２０１６年９月３０日に公開された規格番号Ｊ３０１６－２０１６０９、及びこの規格の前の及び未来のバージョン）によって定義される、自動化レベルに関して記述される。車両７００は、自律運転レベルのレベル３～レベル５のうちの１つ又は複数による機能の能力を有し得る。たとえば、車両７００は、実施例に応じて、条件付き自動化（レベル３）、高度自動化（レベル４）、及び／又は完全自動化（レベル５）の能力を有し得る。

車両７００は、車両のシャシ、車体、車輪（たとえば、２、４、６、８、１８など）、タイヤ、車軸、及び他の構成要素などの構成要素を含み得る。車両７００は、内部燃焼エンジン、ハイブリッド動力装置、完全な電気式エンジン、及び／又は別の推進システム・タイプなど、推進システム７５０を含み得る。推進システム７５０は、車両７００の推進力を有効にするために、トランスミッションを含み得る、車両７００のドライブ・トレインに接続され得る。推進システム７５０は、スロットル／加速装置７５２からの信号の受信に応答して制御され得る。

ハンドルを含み得る、ステアリング・システム７５４は、推進システム７５０が動作しているときに（たとえば、車両が移動中のときに）車両７００のかじを取る（たとえば、所望の進路又はルートに沿って）ために使用され得る。ステアリング・システム７５４は、ステアリング・アクチュエータ７５６から信号を受信することができる。ハンドルは、完全自動化（レベル５）機能のオプションでもよい。

ブレーキ・センサ・システム７４６は、ブレーキ・アクチュエータ７４８及び／又はブレーキ・センサからの信号の受信に応答して車両ブレーキを動作させるために使用され得る。

１つ又は複数のシステム・オン・チップ（ＳｏＣ：ｓｙｓｔｅｍ ｏｎ Ｃｈｉｐ）７０４（図７Ｃ）及び／又はＧＰＵを含み得る、コントローラ７３６は、車両７００の１つ若しくは複数の構成要素及び／又はシステムに信号（たとえば、コマンドの表現）を提供することができる。たとえば、コントローラは、１つ又は複数のブレーキ・アクチュエータ７４８を介して車両ブレーキを動作させて、１つ又は複数のステアリング・アクチュエータ７５６を介してステアリング・システム７５４を動作させて、１つ又は複数のスロットル／加速装置７５２を介して推進システム７５０を動作させるために、信号を送ることができる。コントローラ７３６は、センサ信号を処理する、並びに律的運転を可能にするために及び／又は運転者の車両７００の運転を支援するために動作コマンド（たとえば、コマンドを表す信号）を出力する、１つ又は複数の搭載された（たとえば、統合された）計算デバイス（たとえば、スーパーコンピュータ）を含み得る。コントローラ７３６は、自律運転機能のための第１のコントローラ７３６、機能的安全性機能のための第２のコントローラ７３６、人工知能機能（たとえば、コンピュータ・ビジョン）のための第３のコントローラ７３６、インフォテインメント機能のための第４のコントローラ７３６、緊急状態における冗長性のための第５のコントローラ７３６、及び／又は他のコントローラを含み得る。いくつかの実例では、単一のコントローラ７３６が、前述の機能のうちの２個以上を処理することができ、２個以上のコントローラ７３６が、単一の機能、及び／又はその任意の組合せを処理することができる。

コントローラ７３６は、１つ又は複数のセンサから受信したセンサ・データ（たとえば、センサ入力）に応答して車両７００の１つ若しくは複数の構成要素及び／又はシステムを制御するための信号を提供することができる。センサ・データは、たとえば、そして制限なしに、全地球的航法衛星システム・センサ７５８（たとえば、グローバル・ポジショニング・システム・センサ）、ＲＡＤＡＲセンサ７６０、超音波センサ７６２、ＬＩＤＡＲセンサ７６４、慣性計測装置（ＩＭＵ：ｉｎｅｒｔｉａｌ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｕｎｉｔ）センサ７６６（たとえば、加速度計、ジャイロスコープ、磁気コンパス、磁力計など）、マイクロフォン７９６、ステレオ・カメラ７６８、ワイドビュー・カメラ７７０（たとえば、魚眼カメラ）、赤外線カメラ７７２、サラウンド・カメラ７７４（たとえば、３６０度カメラ）、長距離及び／又は中距離カメラ７９８、スピード・センサ７４４（たとえば、車両７００のスピードを測定するための）、振動センサ７４２、ステアリング・センサ７４０、ブレーキ・センサ（たとえば、ブレーキ・センサ・システム７４６の一部としての）、及び／又は他のセンサ・タイプから受信され得る。

コントローラ７３６のうちの１つ又は複数のコントローラは、車両７００の計器群７３２から入力（たとえば、入力データによって表される）を受信し、出力（たとえば、出力データ、表示データなどによって表される）をヒューマン・マシン・インターフェース（ＨＭＩ：ｈｕｍａｎ－ｍａｃｈｉｎｅ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）ディスプレイ７３４、可聴式アナンシエータ、ラウドスピーカ、及び／又は車両７００の他の構成要素を介して提供することができる。出力は、車両ベロシティ、スピード、時間、マップ・データ（たとえば、図７ＣのＨＤマップ７２２）、位置データ（たとえば、マップ上などの、車両７００の位置）、方向、他の車両の位置（たとえば、占有グリッド）、コントローラ７３６によって把握されるものとしての物体及び物体の状況に関する情報などの、情報を含み得る。たとえば、ＨＭＩディスプレイ７３４は、１つ又は複数の物体（たとえば、道路標識、警告標識、交通信号の変化など）の存在、及び／又は車両が行った、行っている、又は行うであろう運転操作（たとえば、今、車線変更をしていること、３．２２ｋｍ（２マイル）内の出口３４Ｂを出ることなど）に関する情報を表示することができる。

車両７００はさらに、１つ若しくは複数のワイヤレス・アンテナ７２６及び／又はモデムを使用して１つ若しくは複数のネットワークを介して通信することができるネットワーク・インターフェース７２４を含む。たとえば、ネットワーク・インターフェース７２４は、ＬＴＥ、ＷＣＤＭＡ（登録商標）、ＵＭＴＳ、ＧＳＭ、ＣＤＭＡ２０００などを介する通信の能力を有し得る。ワイヤレス・アンテナ７２６はまた、ブルートゥース（登録商標）、ブルートゥース（登録商標）ＬＥ、Ｚ－Ｗａｖｅ、ＺｉｇＢｅｅなどのローカル・エリア・ネットワーク、及び／又はＬｏＲａＷＡＮ、ＳｉｇＦｏｘなどのロー・パワー・ワイドエリア・ネットワーク（ＬＰＷＡＮ：ｌｏｗ ｐｏｗｅｒ ｗｉｄｅ－ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）を使用し、環境内の物体（たとえば、車両、モバイル・デバイスなど）の間の通信を可能にすることができる。

図７Ｂは、本開示のいくつかの実施例による、図７Ａの例示的自律型車両７００のカメラ位置及び視野の実例である。カメラ及びそれぞれの視野は、１つの例示的実施例であり、制限することは意図されていない。たとえば、追加の及び／又は代替カメラが含まれ得る、及び／又はカメラは車両７００の異なる位置に置かれ得る。

カメラのカメラ・タイプは、車両７００の構成要素及び／又はシステムと使用するようになされ得るデジタル・カメラを含み得るが、これに限定されない。カメラは、自動車安全整合性レベル（ＡＳＩＬ：ａｕｔｏｍｏｔｉｖｅ ｓａｆｅｔｙ ｉｎｔｅｇｒｉｔｙ ｌｅｖｅｌ）Ｂにおいて及び／又は別のＡＳＩＬにおいて動作することができる。カメラ・タイプは、実施例に応じて、６０フレーム／秒（ｆｐｓ）、１２０ｆｐｓ、２４０ｆｐｓなど、任意の画像キャプチャ・レートの能力を有し得る。カメラは、ロール・シャッタ、グローバル・シャッタ、別のタイプのシャッタ、又はその組合せを使用する能力を有し得る。いくつかの実例では、カラー・フィルタ・アレイは、ＲＣＣＣ（ｒｅｄ ｃｌｅａｒ ｃｌｅａｒ ｃｌｅａｒ）カラー・フィルタ・アレイ、ＲＣＣＢ（ｒｅｄ ｃｌｅａｒ ｃｌｅａｒ ｂｌｕｅ）カラー・フィルタ・アレイ、ＲＢＧＣ（ｒｅｄ ｂｌｕｅ ｇｒｅｅｎ ｃｌｅａｒ）カラー・フィルタ・アレイ、Ｆｏｖｅｏｎ Ｘ３カラー・フィルタ・アレイ、Ｂａｙｅｒセンサ（ＲＧＧＢ）カラー・フィルタ・アレイ、モノクロ・センサ・カラー・フィルタ・アレイ、及び／又は別のタイプのカラー・フィルタ・アレイを含み得る。一部の実施例では、ＲＣＣＣ、ＲＣＣＢ、及び／又はＲＢＧＣカラー・フィルタ・アレイを有するカメラなどのクリア画素カメラは、光感度を上げるための取り組みにおいて使用され得る。

いくつかの実例では、カメラのうちの１つ又は複数が、高度運転者支援システム（ＡＤＡＳ：ａｄｖａｎｃｅｄ ｄｒｉｖｅｒ ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ ｓｙｓｔｅｍ）機能（たとえば、冗長又はフェイルセーフ設計の一部として）を実行するために使用され得る。たとえば、多機能モノ・カメラは、車線逸脱警報、交通標識アシスト及びインテリジェント・ヘッドランプ制御を含む機能を提供するために設置され得る。カメラのうちの１つ又は複数（たとえば、すべてのカメラ）が、画像データ（たとえば、ビデオ）を同時に記録及び提供することができる。

カメラのうちの１つ又は複数は、カメラの画像データ・キャプチャ能力を妨げることがある自動車内からの迷光及び反射（たとえば、フロントガラスのミラーにおいて反射されたダッシュボードからの反射）を取り除くために、カスタム設計された（３Ｄ印刷された）部品などの取付部品において取り付けられ得る。サイドミラー取付部品を参照すると、サイドミラー部品は、カメラ取付板がサイドミラーの形状に合うように、カスタム３Ｄ印刷され得る。いくつかの実例では、カメラは、サイドミラー内に統合され得る。サイドビュー・カメラについては、カメラはまた、キャビンの各角にある４個の支柱内に統合され得る。

車両７００の前の環境の部分を含む視野を有するカメラ（たとえば、前向きのカメラ）は、前向きの進路及び障害物の識別を助け、１つ若しくは複数のコントローラ７３６及び／又は制御ＳｏＣの助けにより、占有グリッドの生成及び／又は好ましい車両進路の決定に不可欠な情報の提供の提供を助けるための、サラウンド・ビューのために使用され得る。前向きのカメラは、緊急ブレーキ、歩行者検出、及び衝突回避を含む、ＬＩＤＡＲと同じＡＤＡＳ機能の多くを実行するために使用され得る。前向きのカメラはまた、車線逸脱警報（「ＬＤＷ（Ｌａｎｅ Ｄｅｐａｒｔｕｒｅ Ｗａｒｎｉｎｇ）」）、自律的クルーズ制御（「ＡＣＣ（Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｃｒｕｉｓｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ）」）、及び／又は交通標識認識などの他の機能を含むＡＤＡＳ機能及びシステムのために使用され得る。

様々なカメラが、たとえば、ＣＭＯＳ（ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ ｍｅｔａｌ ｏｘｉｄｅ ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）カラー画像化装置を含む単眼カメラ・プラットフォームを含む、前向きの構成において使用され得る。別の実例は、周辺（たとえば、歩行者、交差する交通又は自転車）からのビューに入る物体を把握するために使用され得るワイドビュー・カメラ７７０でもよい。図７Ｂにはワイドビュー・カメラは１つだけ示されているが、車両７００には任意の数のワイドビュー・カメラ７７０が存在し得る。加えて、長距離カメラ７９８（たとえば、ロングビュー・ステレオ・カメラ・ペア）が、特に、ニューラル・ネットワークがまだトレーニングされていない物体について、深度ベースの物体検出のために使用され得る。長距離カメラ７９８はまた、物体検出及び分類、並びに基本物体追跡のために使用され得る。

１つ又は複数のステレオ・カメラ７６８もまた、前向きの構成に含まれ得る。ステレオ・カメラ７６８は、単一のチップ上に統合されたＣＡＮ又はイーサネット（登録商標）・インターフェースを有するプログラマブル論理（ＦＰＧＡ）及びマルチコア・マイクロプロセッサを提供し得る、拡張可能な処理ユニットを備えた統合された制御ユニットを含み得る。そのようなユニットは、画像内のすべてのポイントの距離推定値を含む、車両の環境の３Ｄマップを生成するために使用され得る。代替ステレオ・カメラ７６８は、２個のカメラ・レンズ（左と右に１つずつ）と、車両から対象物体までの距離を測定する及び生成された情報（たとえば、メタデータ）を使用して自律的緊急ブレーキ及び車線逸脱警報機能をアクティブにすることができる画像処理チップとを含み得る、コンパクト・ステレオ・ビジョン・センサを含み得る。他のタイプのステレオ・カメラ７６８が、本明細書に記載のものに加えて、又はそれらの代わりに、使用されてもよい。

車両７００の側面に対する環境の部分を含む視野を有するカメラ（たとえば、サイドビュー・カメラ）が、占有グリッドを作成及び更新するために並びに側面衝撃衝突警報を生成するために使用される情報を提供する、サラウンド・ビューのために使用され得る。たとえば、サラウンド・カメラ７７４（たとえば、図７Ｂに示されるような４個のサラウンド・カメラ７７４）は、車両７００上に位置付けられ得る。サラウンド・カメラ７７４は、ワイドビュー・カメラ７７０、魚眼カメラ、３６０度カメラ、及び／又は同類のものを含み得る。たとえば、４個の魚眼カメラが、車両の前、後ろ、及び側面に配置され得る。代替配置において、車両は、３個のサラウンド・カメラ７７４（たとえば、左、右、及び後部）を使用してもよく、第４のサラウンド・ビュー・カメラとして１つ又は複数の他のカメラ（たとえば、前向きのカメラ）を活用してもよい。

車両７００の後ろに対する環境の部分を含む視野を有するカメラ（たとえば、後方確認カメラ）が、駐車支援、サラウンド・ビュー、後部衝突警報、並びに占有グリッドの作成及び更新のために使用され得る。本明細書に記載のように、前向きのカメラ（たとえば、長距離及び／又は中距離カメラ７９８、ステレオ・カメラ７６８）、赤外線カメラ７７２など）としても適したカメラを含むがこれらに限定されない、多種多様なカメラが使用され得る。

図７Ｃは、本開示のいくつかの実施例による、図７Ａの例示的自律型車両７００の例示的システム・アーキテクチャのブロック図である。本明細書に記載されているこの及び他の配置は単に実例として説明されていることを理解されたい。他の配置及び要素（たとえば、マシン、インターフェース、機能、順番、機能のグループ分けなど）が、示されたものに加えて又はこれらに代わって使用されてもよく、いくつかの要素はともに除外されてもよい。さらに、本明細書に記載の要素の多くは、個別の又は分散された構成要素として又は他の構成要素と併せて、並びに任意の適切な組合せ及び場所において、実装され得る機能エンティティである。エンティティによって実行されるものとして本明細書に記載された様々な機能は、ハードウェア、ファームウェア、及び／又はソフトウェアによって実施され得る。たとえば、様々な機能が、メモリに記憶された命令を実行するプロセッサによって実施され得る。

図７Ｃの車両７００の構成要素、特徴、及びシステムのそれぞれは、バス７０２を介して接続されるものとして図示されている。バス７０２は、コントローラ・エリア・ネットワーク（ＣＡＮ）データ・インターフェース（或いは、「ＣＡＮバス」と称される）を含み得る。ＣＡＮは、ブレーキ、加速度、ブレーキ、ステアリング、フロント・ガラス・ワイパなどの作動など、車両７００の様々な特徴及び機能の制御を助けるために使用される車両７００内のネットワークでもよい。ＣＡＮバスは、それぞれが独自の一意の識別子（たとえば、ＣＡＮ ＩＤ）を有する、数ダース又は数百ものノードを有するように構成され得る。ＣＡＮバスは、ハンドル角度、対地速度、１分間のエンジン回転（ＲＰＭ：ｒｅｖｏｌｕｔｉｏｎｓ ｐｅｒ ｍｉｎｕｔｅ）、ボタン位置、及び／又は他の車両状況指標を見つけるために読み取られ得る。ＣＡＮバスは、ＡＳＩＬ Ｂ準拠でもよい。

バス７０２は、ＣＡＮバスであるものとして本明細書に記載されているが、これは制限することを意図されていない。たとえば、ＣＡＮバスに加えて、又はこのその代替として、ＦｌｅｘＲａｙ及び／又はイーサネット（登録商標）が使用されてもよい。加えて、単一の線が、バス７０２を表すために使用されているが、これは制限することを意図されていない。たとえば、１つ若しくは複数のＣＡＮバス、１つ若しくは複数のＦｌｅｘＲａｙバス、１つ若しくは複数のイーサネット（登録商標）・バス、及び／又は異なるプロトコルを使用する１つ若しくは複数の他のタイプのバスを含み得る、任意の数のバス７０２が存在し得る。いくつかの実例では、２個以上のバス７０２が、異なる機能を実行するために使用され得る、及び／又は冗長性のために使用され得る。たとえば、第１のバス７０２は衝突回避機能のために使用されてもよく、第２のバス７０２は作動制御のために使用されてもよい。任意の実例において、各バス７０２は、車両７００の構成要素のいずれかと通信し得、２個以上のバス７０２が同じ構成要素と通信し得る。いくつかの実例では、車両内の各ＳｏＣ７０４、各コントローラ７３６、及び／又は各コンピュータは、同じ入力データ（たとえば、車両７００のセンサからの入力）へのアクセスを有し得、ＣＡＮバスなどの共通バスに接続され得る。

車両７００は、図７Ａに関して本明細書で説明されるものなど、１つ又は複数のコントローラ７３６を含み得る。コントローラ７３６は、様々な機能のために使用され得る。コントローラ７３６は、車両７００の様々な他の構成要素及びシステムのいずれかに連結されてもよく、車両７００、車両７００の人工知能、車両７００のためのインフォテインメント、及び／又は同類のものの制御のために使用され得る。

車両７００は、システム・オン・チップ（ＳｏＣ）７０４を含み得る。ＳｏＣ７０４は、ＣＰＵ７０６、ＧＰＵ７０８、プロセッサ７１０、キャッシュ７１２、加速装置７１４、データ・ストア７１６、及び／又は図示されていない他の構成要素及び特徴を含み得る。ＳｏＣ７０４は、様々なプラットフォーム及びシステム内の車両７００を制御するために使用され得る。たとえば、ＳｏＣ７０４は、１つ又は複数のサーバ（たとえば、図７Ｄのサーバ７７８）からネットワーク・インターフェース７２４を介してマップのリフレッシュ及び／又は更新を取得することができるＨＤマップ７２２を有するシステム（たとえば、車両７００のシステム）において結合され得る。

ＣＰＵ７０６は、ＣＰＵクラスタ又はＣＰＵ複合体（或いは、「ＣＣＰＬＥＸ」とも称される）を含み得る。ＣＰＵ７０６は、複数のコア及び／又はＬ２キャッシュを含み得る。たとえば、一部の実施例では、ＣＰＵ７０６は、コヒーレント・マルチプロセッサ構成内の８個のコアを含み得る。一部の実施例では、ＣＰＵ７０６は、４個のデュアルコア・クラスタを含むことができ、各クラスタが専用のＬ２キャッシュ（たとえば、２ＭＢＬ２キャッシュ）を有する。ＣＰＵ７０６（たとえば、ＣＣＰＬＥＸ）は、ＣＰＵ７０６のクラスタの任意の組合せが任意の所与の時間にアクティブになることを可能にする同時クラスタ動作をサポートするように構成され得る。

ＣＰＵ７０６は、以下の特徴のうちの１つ又は複数を含む電力管理能力を実装することができる：個別ハードウェア・ブロックが、動的電力を節約するためにアイドル状態のときに自動的にクロック・ゲーティングされ得る、各コア・クロックは、ＷＦＩ／ＷＦＥ命令の実行により命令をコアがアクティブに実行していないときにゲーティングされ得る、各コアは、独立してパワー・ゲーティングされ得る、各コア・クラスタは、すべてのコアがクロック・ゲーティングされる若しくはパワー・ゲーティングされるときに、独立してクロック・ゲーティングされ得る、及び／又は、各コア・クラスタは、すべてのコアがパワー・ゲーティングされるときに、独立してパワー・ゲーティングされ得る。ＣＰＵ７０６は、電力状態を管理するための強化されたアルゴリズムをさらに実装することができ、そこでは、許容される電力状態及び予想されるウェイクアップ時間が指定され、ハードウェア／マイクロ・コードが、コア、クラスタ、及びＣＣＰＬＥＸに入力するための最良の電力状態を決定する。処理コアは、作業がマイクロ・コードにオフロードされたソフトウェアにおける簡略化された電力状態入力シーケンスをサポートすることができる。

ＧＰＵ７０８は、統合されたＧＰＵ（或いは本明細書において「ｉＧＰＵ」と称される）を含み得る。ＧＰＵ７０８は、プログラマブルになり得、並行のワークロードに効率的になり得る。一部の実例では、ＧＰＵ７０８は、強化されたテンソル命令セットを使用することができる。ＧＰＵ７０８は、１つ又は複数のストリーミング・マイクロプロセッサを含み得、そこで、各ストリーミング・マイクロプロセッサは、Ｌ１キャッシュ（たとえば、少なくとも９６ＫＢ記憶容量を有するＬ１キャッシュ）を含み得、ストリーミング・マイクロプロセッサのうちの２個以上が、キャッシュ（たとえば、５１２ＫＢ記憶容量を有するＬ２キャッシュ）を共用し得る。一部の実施例では、ＧＰＵ７０８は、少なくとも８個のストリーミング・マイクロプロセッサを含み得る。ＧＰＵ７０８は、計算アプリケーション・プログラミング・インターフェース（ＡＰＩ）を使用することができる。加えて、ＧＰＵ７０８は、１つ若しくは複数の並行のコンピューティング・プラットフォーム及び／又はプログラミング・モデル（たとえば、ＮＶＩＤＩＡのＣＵＤＡ）を使用することができる。

ＧＰＵ７０８は、自動車の及び組み込まれた使用事例における最高のパフォーマンスのために電力最適化され得る。たとえば、ＧＰＵ７０８は、ＦｉｎＦＥＴ（Ｆｉｎ ｆｉｅｌｄ－ｅｆｆｅｃｔ ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ）上に製造され得る。しかしながら、これは制限することを意図されておらず、ＧＰＵ７０８は、他の半導体製造プロセスを使用し、製造され得る。各ストリーミング・マイクロプロセッサは、複数のブロックに区切られたいくつかの混合精度処理コアを組み込むことができる。限定ではなく、たとえば、６４ ＰＦ３２コア及び３２ ＰＦ６４コアは、４個の処理ブロックに区切られてもよい。そのような実例では、各処理ブロックは、１６ ＦＰ３２コア、８ ＦＰ６４コア、１６ ＩＮＴ３２コア、深層学習行列演算のための２個の混合精度ＮＶＩＤＩＡテンソル・コア、Ｌ０命令キャッシュ、ワープ・スケジューラ、発送ユニット、及び／又は６４ＫＢレジスタ・ファイルを割り当てられ得る。加えて、ストリーミング・マイクロプロセッサは、計算及びアドレス指定演算の混合を有するワークロードの効率的な実行を提供するための独立した並行の整数及び浮動小数点データ進路を含み得る。ストリーミング・マイクロプロセッサは、並行スレッドの間のより高い細粒度の同期及び連携を可能にするために、独立したスレッド・スケジューリング能力を含み得る。ストリーミング・マイクロプロセッサは、プログラミングを単純化しつつ性能を向上させるために、結合されたＬ１データ・キャッシュ及び共用メモリ・ユニットを含み得る。

ＧＰＵ７０８は、一部の実例では、９００ＧＢ／秒のピーク・メモリ帯域幅に関して、提供するための高帯域幅メモリ（ＨＢＭ：ｈｉｇｈ ｂａｎｄｗｉｄｔｈ ｍｅｍｏｒｙ）及び／又は１６ＧＢＨＢＭ２メモリ・サブシステムを含み得る。いくつかの実例では、ＨＢＭメモリに加えて、又はこれの代わりに、グラフィックス・ダブル・データ・レート・タイプ５同期ランダム・アクセス・メモリ（ＧＤＤＲ５：ｇｒａｐｈｉｃｓ ｄｏｕｂｌｅ ｄａｔａ ｒａｔｅ ｔｙｐｅ ｆｉｖｅ ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ｒａｎｄｏｍ－ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）などの同期グラフィックス・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＧＲＡＭ：ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ｇｒａｐｈｉｃｓ ｒａｎｄｏｍ－ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）が使用され得る。

ＧＰＵ７０８は、メモリ・ページに最も頻繁にアクセスするプロセッサへのそれらのメモリ・ページのより正確な移動を可能にするためにアクセス・カウンタを含む統一されたメモリ技術を含むことができ、それにより、プロセッサ間で共用される記憶範囲の効率を向上させる。いくつかの実例では、アドレス変換サービス（ＡＴＳ：ａｄｄｒｅｓｓ ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ ｓｅｒｖｉｃｅ）サポートが、ＧＰＵ７０８がＣＰＵ７０６ページ・テーブルに直接アクセスすることを可能にするために使用され得る。そのような実例では、ＧＰＵ７０８メモリ管理ユニット（ＭＭＵ：ｍｅｍｏｒｙ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｕｎｉｔ）がミスを経験するとき、アドレス変換要求が、ＣＰＵ７０６に送信され得る。応答して、ＣＰＵ７０６は、アドレスの仮想対現実マッピングのためのそのページ・テーブルを調べることができ、ＧＰＵ７０８に変換を送り返す。そのようなものとして、統一されたメモリ技術は、ＣＰＵ７０６とＧＰＵ７０８との両方のメモリの単一統一仮想アドレス空間を可能にすることができ、それによりＧＰＵ７０８へのアプリケーションのＧＰＵ７０８プログラミング及び移植を単純化する。

加えて、ＧＰＵ７０８は、他のプロセッサのメモリへのＧＰＵ７０８のアクセスの頻度を記録することができるアクセス・カウンタを含み得る。アクセス・カウンタは、メモリ・ページが最も頻繁にそのページにアクセスしているプロセッサの物理メモリに移動されることを確実にするのを助けることができる。

ＳｏＣ７０４は、本明細書に記載のものを含む任意の数のキャッシュ７１２を含み得る。たとえば、キャッシュ７１２は、ＣＰＵ７０６とＧＰＵ７０８との両方に利用可能な（たとえば、ＣＰＵ７０６とＧＰＵ７０８との両方に接続された）Ｌ３キャッシュを含み得る。キャッシュ７１２は、キャッシュ・コヒーレンス・プロトコル（たとえば、ＭＥＩ、ＭＥＳＩ、ＭＳＩなど）を使用することなどによって、線の状態を記録することができるライトバック・キャッシュを含み得る。Ｌ３キャッシュは、より小さいキャッシュ・サイズが使用されてもよいが、実施例に応じて、４ＭＢ以上を含み得る。

ＳｏＣ７０４は、車両７００の様々なタスク又は動作のいずれか（たとえば、処理ＤＮＮ）に関して処理を実行する際に活用され得る論理演算ユニット（ＡＬＵ：ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）を含み得る。加えて、ＳｏＣ７０４は、システム内で数学演算を実行するための浮動小数点演算ユニット（ＦＰＵ：ｆｌｏａｔｉｎｇ ｐｏｉｎｔ ｕｎｉｔ）（又は他のマス・コプロセッサ又は数値演算コプロセッサ・タイプ）を含み得る。たとえば、ＳｏＣ１０４は、ＣＰＵ７０６及び／又はＧＰＵ７０８内の実行ユニットとして統合された１つ又は複数のＦＰＵを含み得る。

ＳｏＣ７０４は、１つ又は複数の加速装置７１４（たとえば、ハードウェア・加速装置、ソフトウェア・加速装置、又はその組合せ）を含み得る。たとえば、ＳｏＣ７０４は、最適化されたハードウェア加速装置及び／又は大きなオンチップ・メモリを含み得る、ハードウェア加速クラスタを含み得る。大きなオンチップメモリ（たとえば、４ＭＢのＳＲＡＭ）は、ハードウェア加速クラスタがニューラル・ネットワーク及び他の演算を加速することを可能にし得る。ハードウェア加速クラスタは、ＧＰＵ７０８を補完するために及びＧＰＵ７０８のタスクの一部をオフロードするために（たとえば、他のタスクを実行するためのＧＰＵ７０８のより多くのサイクルを解放するために）使用され得る。一実例として、加速装置７１４は、加速に適するように十分に安定している対象ワークロード（たとえば、知覚、畳み込みニューラル・ネットワーク（ＣＮＮ：ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ）など）のために使用され得る。本明細書では、「ＣＮＮ」という用語は、領域ベースの又は領域的畳み込みニューラル・ネットワーク（ＲＣＮＮ：ｒｅｇｉｏｎａｌ ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ）及び高速ＲＣＮＮ（たとえば、物体検出のために使用されるものとしての）を含む、すべてのタイプのＣＮＮを含み得る。

加速装置７１４（たとえば、ハードウェア加速クラスタ）は、深層学習加速装置（ＤＬＡ：ｄｅｅｐ ｌｅａｒｎｉｎｇ ａｃｃｅｌｅｒａｔｏｒ）を含み得る。ＤＬＡは、深層学習アプリケーション及び推論のために１秒あたり追加の１０兆の動作を提供するように構成することができる１つ又は複数のテンソル処理ユニット（ＴＰＵ：Ｔｅｎｓｏｒ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）を含み得る。ＴＰＵは、画像処理機能（たとえば、ＣＮＮ、ＲＣＮＮなどの）を実行するように構成及び最適化された加速装置でもよい。ＤＬＡはさらに、特定のセットのニューラル・ネットワーク・タイプ及び浮動小数点演算、並びに推論のために最適化され得る。ＤＬＡの設計は、汎用ＧＰＵよりも１ミリメートルあたりより多くのパフォーマンスを提供することができ、ＣＰＵのパフォーマンスを大きく超える。ＴＰＵは、たとえば、特徴と重みとの両方についてＩＮＴ８、ＩＮＴ１６、及びＦＰ１６データ・タイプをサポートする、単一インスタンス畳み込み機能、並びにポストプロセッサ機能を含む、いくつかの機能を実行することができる。

ＤＬＡは、以下を含むがこれらに限定されない、様々な機能のいずれかのために処理済み又は未処理のデータでニューラル・ネットワーク、特にＣＮＮ、を迅速に及び効率的に実行することができる：カメラ・センサからのデータを使用する物体識別及び検出のためのＣＮＮ、カメラ・センサからのデータを使用する距離推定のためのＣＮＮ、マイクロフォンからのデータを使用する緊急車両検出及び識別及び検出のためのＣＮＮ、カメラ・センサからのデータを使用する顔認識及び車両所有者識別のためのＣＮＮ、及び／又は、セキュリティ及び／又は安全性関連イベントのためのＣＮＮ。

ＤＬＡは、ＧＰＵ７０８の任意の機能を実行することができ、そして、推論加速装置を使用することによって、たとえば、設計者は、任意の機能のためにＤＬＡ又はＧＰＵ７０８のいずれかを対象にすることができる。たとえば、設計者は、ＤＬＡ上のＣＮＮ及び浮動小数点演算の処理に重点的に取り組み、他の機能をＧＰＵ７０８及び／又は他の加速装置７１４に任せることができる。

加速装置７１４（たとえば、ハードウェア加速クラスタ）は、或いはコンピュータ・ビジョン加速装置と本明細書で称され得るプログラマブル・ビジョン加速装置（ＰＶＡ：ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｖｉｓｉｏｎ ａｃｃｅｌｅｒａｔｏｒ）を含み得る。ＰＶＡは、高度運転者支援システム（ＡＤＡＳ：ａｄｖａｎｃｅｄ ｄｒｉｖｅｒ ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ ｓｙｓｔｅｍ）、自律運転、及び／又は拡張現実（ＡＲ：ａｕｇｍｅｎｔｅｄ ｒｅａｌｉｔｙ）及び／又は仮想現実（ＶＲ：ｖｉｒｔｕａｌ ｒｅａｌｉｔｙ）アプリケーションのためのコンピュータ・ビジョン・アルゴリズムを加速するように設計及び構成され得る。ＰＶＡは、パフォーマンスと柔軟性との間のバランスをもたらすことができる。たとえば、各ＰＶＡは、たとえば、任意の数の縮小命令セット・コンピュータ（ＲＩＳＣ：ｒｅｄｕｃｅｄ ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｓｅｔ ｃｏｍｐｕｔｅｒ）コア、直接メモリ・アクセス（ＤＭＡ：ｄｉｒｅｃｔ ｍｅｍｏｒｙ ａｃｃｅｓｓ）、及び／又は任意の数のベクトル・プロセッサを含み得るが、これらに限定されない。

ＲＩＳＣコアは、画像センサ（たとえば、本明細書に記載のカメラのうちのいずれかのカメラの画像センサ）、画像信号プロセッサ、及び／又は同類のものと相互作用することができる。それぞれのＲＩＳＣコアは、任意の量のメモリを含み得る。ＲＩＳＣコアは、実施例に応じて、いくつかのプロトコルのいずれかを使用することができる。いくつかの実例では、ＲＩＳＣコアは、リアルタイム・オペレーティング・システム（ＲＴＯＳ：ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ ｏｐｅｒａｔｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ）を実行することができる。ＲＩＳＣコアは、１つ若しくは複数の集積回路デバイス、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、及び／又はメモリ・デバイスを使用して、実装され得る。たとえば、ＲＩＳＣコアは、命令キャッシュ及び／又はしっかりと結合されたＲＡＭを含み得る。

ＤＭＡは、ＣＰＵ７０６から独立したシステム・メモリにＰＶＡの構成要素がアクセスすることを可能にし得る。ＤＭＡは、多次元アドレス指定及び／又は循環アドレス指定をサポートすることを含むがこれに限定されないＰＶＡに最適化をもたらすために使用される任意の数の特徴をサポートすることができる。いくつかの実例では、ＤＭＡは、ブロック幅、ブロック高さ、ブロック深度、水平ブロック・ステッピング、垂直ブロック・ステッピング、及び／又は深度ステッピングを含み得る、６次元まで又はそれ以上のアドレス指定をサポートすることができる。

ベクトル・プロセッサは、コンピュータ・ビジョン・アルゴリズムのプログラミングを効率的に柔軟に実行する及び信号処理能力を提供するように設計され得るプログラマブル・プロセッサでもよい。いくつかの実例では、ＰＶＡは、ＰＶＡコア及び２個のベクトル処理サブシステム・パーティションを含み得る。ＰＶＡコアは、プロセッサ・サブシステム、ＤＭＡエンジン（たとえば、２個のＤＭＡエンジン）、及び／又は他の周辺装置を含み得る。ベクトル処理サブシステムは、ＰＶＡの１次的処理エンジンとして動作することができ、ベクトル処理ユニット（ＶＰＵ：ｖｅｃｔｏｒ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）、命令キャッシュ、及び／又はベクトル・メモリ（たとえば、ＶＭＥＭ）を含み得る。ＶＰＵコアは、たとえば、単一の命令、複数のデータ（ＳＩＭＤ）、超長命令語（ＶＬＩＷ：ｖｅｒｙ ｌｏｎｇ ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｗｏｒｄ）デジタル信号プロセッサなど、デジタル信号プロセッサを含み得る。ＳＩＭＤ及びＶＬＩＷの組合せは、スループット及びスピードを高めることができる。

それぞれのベクトル・プロセッサは、命令キャッシュを含み得、専用のメモリに連結され得る。結果として、一部の実例では、それぞれのベクトル・プロセッサは、他のベクトル・プロセッサから独立して実行するように構成され得る。他の実例において、特定のＰＶＡに含まれるベクトル・プロセッサは、データ並列処理を用いるように構成され得る。たとえば、一部の実施例では、単一のＰＶＡに含まれる複数のベクトル・プロセッサは、同じコンピュータ・ビジョン・アルゴリズムを、しかし画像の異なる領域上で、実行することができる。他の実例において、特定のＰＶＡに含まれるベクトル・プロセッサは、異なるコンピュータ・ビジョン・アルゴリズムを、同じ画像上で、同時に実行することができ、或いは順次画像又は画像の部分で異なるアルゴリズムを実行することさえできる。特に、任意の数のＰＶＡは、ハードウェア加速クラスタに含まれ得、任意の数のベクトル・プロセッサは、それぞれのＰＶＡに含まれ得る。加えて、ＰＶＡは、全体的システム安全性を高めるために、追加のエラー訂正コード（ＥＣＣ：ｅｒｒｏｒ ｃｏｒｒｅｃｔｉｎｇ ｃｏｄｅ）メモリを含み得る。

加速装置７１４（たとえば、ハードウェア加速クラスタ）は、加速装置７１４のための高帯域幅、低レイテンシＳＲＡＭを提供するための、コンピュータ・ビジョン・ネットワーク・オンチップ及びＳＲＡＭを含み得る。いくつかの実例では、オンチップ・メモリは、たとえば、そして制限ではなく、ＰＶＡとＤＬＡとの両方によってアクセス可能でもよい、８個のフィールド構成可能なメモリ・ブロックから成る、少なくとも４ＭＢのＳＲＡＭを含み得る。各ペアのメモリ・ブロックは、高度周辺バス（ＡＰＢ：ａｄｖａｎｃｅｄ ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ ｂｕｓ）インターフェース、構成回路、コントローラ、及びマルチプレクサを含み得る。任意のタイプのメモリが、使用され得る。ＰＶＡ及びＤＬＡは、メモリへの高速アクセスを有するＰＶＡ及びＤＬＡを提供するバックボーンを介してメモリにアクセスすることができる。バックボーンは、（たとえば、ＡＰＢを使用して）ＰＶＡ及びＤＬＡをメモリに相互接続するコンピュータ・ビジョン・ネットワーク・オンチップを含み得る。

コンピュータ・ビジョン・ネットワーク・オンチップは、ＰＶＡとＤＬＡとの両方が作動可能及び有効信号を提供することを、任意の制御信号／アドレス／データの送信の前に、決定するインターフェースを含み得る。そのようなインターフェースは、制御信号／アドレス／データを送信するための別個のフェーズ及び別個のチャネル、並びに連続的データ転送のためのバーストタイプの通信を提供することができる。このタイプのインターフェースは、ＩＳＯ２６２６２又はＩＥＣ６１５０８規格に従うことができるが、他の規格及びプロトコルが使用されてもよい。

いくつかの実例では、ＳｏＣ７０４は、特許文献１に記載されるような、リアルタイム・レイトレーシング・ハードウェア加速装置を含み得る。リアルタイム・レイトレーシング・ハードウェア加速装置は、ＲＡＤＡＲ信号解釈のための、音響伝播合成及び／又は分析のための、ＳＯＮＡＲシステムのシミュレーションのための、一般波伝播シミュレーションのための、ローカリゼーション及び／又は他の機能を目的とするＬＩＤＡＲデータに対する比較のための、及び／又は他の使用のための、リアルタイム視覚化シミュレーションを生成するために、（たとえば、世界モデル内の）物体の位置及び規模を迅速に効率的に決定するために使用され得る。一部の実施例では、１つ又は複数の木の走査ユニット（ＴＴＵ：ｔｒｅｅ ｔｒａｖｅｒｓａｌ ｕｎｉｔ）が、１つ又は複数のレイトレーシング関連動作を実行するために使用され得る。

加速装置７１４（たとえば、ハードウェア加速装置クラスタ）は、自律運転のための多様な用途を有する。ＰＶＡは、ＡＤＡＳ及び自律型車両における極めて重要な処理段階に使用され得るプログラマブル・ビジョン加速装置でもよい。ＰＶＡの能力は、低電力及び低レイテンシにおいて、予測可能な処理を必要とするアルゴリズムの領域にふさわしい。言い換えれば、ＰＶＡは、低レイテンシ及び低電力とともに予測可能な実行時間を必要とする、小さなデータ集合上でも、半高密度の又は高密度の通常の計算で上手く機能する。それ故に、ＰＶＡは、物体検出及び整数計算での動作において効率的であるので、自律型車両のためのプラットフォームとの関連で、ＰＶＡは、クラシック・コンピュータ・ビジョン・アルゴリズムを実行するように設計される。

たとえば、本技術の１つの実施例によれば、ＰＶＡは、コンピュータ・ステレオ・ビジョンを実行するために使用される。半グローバルなマッチングベースのアルゴリズムが、一部の実例では使用され得るが、これは制限することを意図されていない。レベル３～５の自律運転のための多数のアプリケーションは、動き推定／ステレオ・マッチング・オンザフライ（たとえば、ＳＦＭ（ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｆｒｏｍ ｍｏｔｉｏｎ）、歩行者認識、レーン検出など）を必要とする。ＰＶＡは、２個の単眼カメラからの入力でコンピュータ・ステレオ・ビジョン機能を実行することができる。

いくつかの実例では、ＰＶＡは、高密度のオプティカル・フローを実行するために使用され得る。処理されたＲＡＤＡＲを提供するために未加工のＲＡＤＡＲデータを処理する（たとえば、４Ｄ高速フーリエ変換を使用して）ことによる。他の実例において、ＰＶＡは、たとえば、飛行データの未加工の時間を処理して飛行データの処理済み時間を提供することにより、飛行深度処理の時間に使用される。

ＤＬＡは、たとえば、各物体検出の信頼性の測定値を出力するニューラル・ネットワークを含む、制御及び運転安全性を強化するために任意のタイプのネットワークを実行するために使用され得る。そのような信頼性値は、確率として、又は他の検出と比較した各検出の相対的「重み」を提供するものとして、解釈され得る。この信頼性値は、どの検出が誤判定検出ではなくて真陽性検出と考えられるべきであるかに関するさらなる決定をシステムが行うことを可能にする。たとえば、システムは、信頼性の閾値を設定し、真陽性検出としての閾値を超える検出のみを考慮することができる。自動非常ブレーキ（ＡＥＢ：ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ ｂｒａｋｉｎｇ）システムにおいて、誤判定検出は、車両に非常ブレーキを自動で実行させることになり、これは明らかに望ましくない。したがって、最も確信のある検出のみが、ＡＥＢのトリガとして考えられるべきである。ＤＬＡは、信頼性値を回帰するニューラル・ネットワークを実行し得る。ニューラル・ネットワークは、境界ボックス次元、（たとえば、別のサブシステムから）取得されたグラウンド・プレーン推定、ニューラル・ネットワーク及び／又は他のセンサ（たとえば、ＬＩＤＡＲセンサ７６４又はＲＡＤＡＲセンサ７６０）から取得された物体の車両７００方位、距離、３Ｄ位置推定と相関する慣性計測装置（ＩＭＵ：ｉｎｅｒｔｉａｌ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｕｎｉｔ）センサ７６６出力、その他など、少なくともいくつかのサブセットのパラメータをその入力として受け取ることができる。

ＳｏＣ７０４は、データ・ストア７１６（たとえば、メモリ）を含み得る。データ・ストア７１６は、ＳｏＣ７０４のオンチップ・メモリでもよく、ＧＰＵ及び／又はＤＬＡで実行されることになるニューラル・ネットワークを記憶することができる。いくつかの実例では、データ・ストア７１６は、冗長性及び安全性のためにニューラル・ネットワークの複数のインスタンスを記憶するのに十分な大きさの容量を有し得る。データ・ストア７１２は、Ｌ２又はＬ３キャッシュ７１２を備え得る。データ・ストア７１６の参照は、本明細書に記載のような、ＰＶＡ、ＤＬＡ、及び／又は他の加速装置７１４に関連するメモリの参照を含み得る。

ＳｏＣ７０４は、１つ又は複数のプロセッサ７１０（たとえば、組み込まれたプロセッサ）を含み得る。プロセッサ７１０は、ブート電力及び管理能力及び関連するセキュリティ施行を処理するための専用のプロセッサ及びサブシステムでもよいブート及び電力管理プロセッサを含み得る。ブート及び電力管理プロセッサは、ＳｏＣ７０４ブート・シーケンスの一部でもよく、実行時間電力管理サービスを提供することができる。ブート電力及び管理プロセッサは、クロック及び電圧プログラミング、システム低電力状態移行の支援、ＳｏＣ７０４熱及び温度センサの管理、及び／又はＳｏＣ７０４電力状態の管理を提供することができる。各温度センサは、その出力頻度が温度に比例するリング発振器として実装されてもよく、ＳｏＣ７０４は、リング発振器を使用してＣＰＵ７０６、ＧＰＵ７０８、及び／又は加速装置７１４の温度を検出することができる。温度が、閾値を超えたと判定された場合、ブート及び電力管理プロセッサは、温度障害ルーティンに入り、ＳｏＣ７０４をより低い電力状態に置く及び／又は車両７００をショーファーの安全停止モードにする（たとえば、車両７００を安全停止させる）ことができる。

プロセッサ７１０は、オーディオ処理エンジンの機能を果たし得る１セットの組み込まれたプロセッサをさらに含み得る。オーディオ処理エンジンは、複数のインターフェースを介するマルチチャネル・オーディオの完全なハードウェア・サポートとオーディオＩ／Ｏインターフェースの広く柔軟な範囲とを可能にするオーディオ・サブシステムでもよい。いくつかの実例では、オーディオ処理エンジンは、専用のＲＡＭを有するデジタル信号プロセッサを有する専用のプロセッサ・コアである。

プロセッサ７１０は、低電力センサ管理及びウェイク使用事例をサポートするための必要なハードウェア特徴を提供することができる常時オンのプロセッサ・エンジンをさらに含み得る。常時オンのプロセッサ・エンジンは、プロセッサ・コア、しっかりと結合されたＲＡＭ、支援周辺装置（たとえば、タイマ及び割り込みコントローラ）、様々なＩ／Ｏコントローラ周辺装置、及びルーティング論理を含み得る。

プロセッサ７１０は、自動車のアプリケーションの安全性管理を処理するために専用のプロセッサ・サブシステムを含む安全性クラスタ・エンジンをさらに含み得る。安全性クラスタ・エンジンは、２個以上のプロセッサ・コア、しっかりと結合されたＲＡＭ、サポート周辺装置（たとえば、タイマ、割り込みコントローラなど）、及び／又はルーティング論理を含み得る。安全性モードにおいて、２個以上のコアは、ロックステップ・モードにおいて動作し、それらの動作の間の何らかの差を検出するための比較論理を有する単一のコアとして機能することができる。

プロセッサ７１０は、リアルタイム・カメラ管理を処理するための専用のプロセッサ・サブシステムを含み得るリアルタイム・カメラ・エンジンをさらに含み得る。

プロセッサ７１０は、カメラ処理パイプラインの一部であるハードウェア・エンジンである画像信号プロセッサを含み得る高ダイナミック・レンジ信号プロセッサをさらに含み得る。

プロセッサ７１０は、プレイヤ・ウインドウのための最終的画像を生み出すためにビデオ再生アプリケーションによって必要とされるビデオ処理後機能を実装する処理ブロック（たとえば、マイクロプロセッサに実装された）でもよいビデオ画像合成器を含み得る。ビデオ画像合成器は、ワイドビュー・カメラ７７０で、サラウンド・カメラ７７４で、及び／又はキャビン内監視カメラ・センサでレンズ歪み補正を実行することができる。キャビン内監視カメラ・センサは好ましくは、キャビン内イベントを識別し、適切に応答するように構成された、高度ＳｏＣの別のインスタンス上で実行するニューラル・ネットワークによって監視される。キャビン内システムは、セルラ・サービスをアクティブにする及び電話をかける、電子メールを書き取らせる、車両の目的地を変更する、車両のインフォテインメント・システム及び設定をアクティブにする又は変更する、或いは音声起動型ウェブ・サーフィンを提供するために、読唇術を実行することができる。ある特定の機能は、自律モードで動作しているときにのみ運転者に利用可能であり、そうでない場合には無効にされる。

ビデオ画像合成器は、空間的ノイズ低減及び時間的ノイズ低減の両方のための強化された時間的ノイズ低減を含み得る。たとえば、動きがビデオ内で生じた場合、ノイズ低減は、隣接するフレームによって提供される情報の重みを減らし、空間的情報に適切に重みを加える。画像又は画像の一部が動きを含まない場合、ビデオ画像合成器によって実行される時間的ノイズ低減は、前の画像からの情報を使用して現在の画像におけるノイズを減らすことができる。

ビデオ画像合成器はまた、入力ステレオ・レンズ・フレーム上でステレオ・レクティフィケーションを実行するように構成され得る。ビデオ画像合成器はさらに、オペレーティング・システム・デスクトップが使用中であるときにユーザ・インターフェース合成のために使用することができ、ＧＰＵ７０８は、新しい表面を連続してレンダリングために必要とされない。ＧＰＵ７０８の電源が入れられ、３Ｄレンダリングをアクティブに行っているときでも、ビデオ画像合成器は、ＧＰＵ７０８をオフロードしてパフォーマンス及び反応性を向上させるために使用され得る。

ＳｏＣ７０４は、カメラからビデオ及び入力を受信するためのモバイル・インダストリ・プロセッサ・インターフェース（ＭＩＰＩ：ｍｏｂｉｌｅ ｉｎｄｕｓｔｒｙ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）カメラ・シリアル・インターフェース、高速インターフェース、及び／又は、カメラ及び関連画素入力機能のために使用され得るビデオ入力ブロックをさらに含み得る。ＳｏＣ７０４は、ソフトウェアによって制御され得る、及び特定の役割にコミットされていないＩ／Ｏ信号を受信するために使用され得る、入力／出力コントローラをさらに含み得る。

ＳｏＣ７０４は、周辺装置、オーディオ・コーデック、電力管理、及び／又は他のデバイスとの通信を可能にするために、広範囲の周辺インターフェースをさらに含み得る。ＳｏＣ７０４は、（たとえば、ギガビット・マルチメディア・シリアル・リンク及びイーサネット（登録商標）を介して接続された）カメラからのデータ、センサ（たとえば、イーサネット（登録商標）を介して接続され得るＬＩＤＡＲセンサ７６４、ＲＡＤＡＲセンサ７６０など）、バス７０２からのデータ（たとえば、車両７００のスピード、ハンドル位置など）、（たとえば、イーサネット（登録商標）又はＣＡＮバスを介して接続された）ＧＮＳＳセンサ７５８からのデータを処理するために使用され得る。ＳｏＣ７０４は、独自のＤＭＡエンジンを含み得る及びルーティン・データ管理タスクからＣＰＵ７０６を解放するために使用され得る専用の高性能大容量記憶コントローラをさらに含み得る。

ＳｏＣ７０４は、自動化レベル３～５に広がる柔軟なアーキテクチャを有する終端間プラットフォームでもよく、それによって、多様性及び冗長性のためにコンピュータ・ビジョン及びＡＤＡＳ技法を活用し、効率的に使用し、深層学習ツールとともに、柔軟な、信頼できる運転ソフトウェア・スタックのためのプラットフォームを提供する、総合的機能的安全性アーキテクチャを提供する。ＳｏＣ７０４は、従来のシステムよりも高速で、信頼でき、さらにエネルギ効率がよく、空間効率がよくなり得る。たとえば、加速装置７１４が、ＣＰＵ７０６と結合されるとき、ＧＰＵ７０８、及びデータ・ストア７１６は、レベル３～５の自律型車両のための高速で効率的なプラットフォームを提供することができる。

したがって、本技術は、従来のシステムによって達成することができない能力及び機能性をもたらす。たとえば、コンピュータ・ビジョン・アルゴリズムは、多種多様な視覚的データにわたり多種多様な処理アルゴリズムを実行するために、Ｃプログラミング言語などの高レベルのプログラミング言語を使用して構成され得る、ＣＰＵで実行され得る。しかしながら、ＣＰＵは、しばしば、たとえば、実行時間及び電力消費に関連するものなど、多数のコンピュータ・ビジョン・アプリケーションの性能要件を満たすことができない。具体的には、多数のＣＰＵは、車両内ＡＤＡＳアプリケーションの要件及び実際のレベル３～５の自律型車両の要件である、リアルタイムでの複合物体検出アルゴリズムを実行することができない。

従来のシステムとは対照的に、ＣＰＵ複合体、ＧＰＵ複合体、及びハードウェア加速クラスタを提供することによって、本明細書に記載の技術は、複数のニューラル・ネットワークが同時に及び／又は連続して実行されることと、レベル３～５の自律運転機能を可能にするために結果が結合されることとを可能にする。たとえば、ＤＬＡ又はｄＧＰＵ（たとえば、ＧＰＵ７２０）で実行するＣＮＮは、ニューラル・ネットワークが具体的にトレーニングされていない標識を含む、交通標識をスーパーコンピュータが読み取る及び理解することを可能にする、テキスト及び単語認識を含み得る。ＤＬＡは、標識の意味論的理解を識別、解釈、及び提供することと、ＣＰＵ複合体で実行する進路計画立案モジュールに意味論的理解を渡すこととを行うことができる、ニューラル・ネットワークをさらに含み得る。

別の実例として、複数のニューラル・ネットワークは、レベル３、４、又は５の運転に必要とされるように、同時に実行され得る。たとえば、電光とともに、「注意：点滅光は、凍った状態を示す」から成る警告標識は、いくつかのニューラル・ネットワークによって独立して又は集合的に解釈され得る。標識自体は、第１の配備されたニューラル・ネットワーク（たとえば、トレーニングされてあるニューラル・ネットワーク）によって交通標識として識別され得、テキスト「点滅光は、凍った状態を示す」は、点滅光が検出されるときには凍った状態が存在することを車両の進路計画立案ソフトウェア（好ましくはＣＰＵ複合体上で実行する）に知らせる、第２の配備されたニューラル・ネットワークによって解釈され得る。点滅光は、点滅光の存在（又は無いこと）を車両の進路計画立案ソフトウェアに知らせ、複数のフレームを介して第３の配備されたニューラル・ネットワークを動作させることによって識別され得る。すべての３個のニューラル・ネットワークは、ＤＬＡ内及び／又はＧＰＵ７０８上などで、同時に実行することができる。

いくつかの実例では、顔認識及び車両所有者識別のためのＣＮＮは、カメラ・センサからのデータを使用して車両７００の正規の運転者及び／又は所有者の存在を識別することができる。常時オンのセンサ処理エンジンは、所有者が運転席側のドアに近づくときに車両を解錠する及び明かりをつけるために、並びに、セキュリティ・モードにおいて、所有者が車両を離れるときに車両の動作を停止させるために、使用され得る。このようにして、ＳｏＣ７０４は、盗難及び／又は車の乗っ取りに対するセキュリティをもたらす。

別の実例では、緊急車両検出及び識別のためのＣＮＮは、マイクロフォン７９６からのデータを使用して緊急車両サイレンを検出及び識別することができる。一般分類子を使用してサイレンを検出する及び特徴を手動で抽出する従来のシステムとは対照的に、ＳｏＣ７０４は、環境の及び都市の音の分類、並びに視覚的データの分類のためにＣＮＮを使用する。好ましい一実施例では、ＤＬＡ上で実行するＣＮＮは、（たとえば、ドップラー効果を使用することによって）緊急車両の相対的終速度を識別するようにトレーニングされる。ＣＮＮはまた、ＧＮＳＳセンサ７５８によって識別されるように、車両が稼働しているローカル・エリアに特有の緊急車両を識別するようにトレーニングされ得る。それ故に、たとえば、欧州で稼働しているとき、ＣＮＮは、欧州のサイレンを検出しようとすることになり、そして、米国にあるとき、ＣＮＮは、北米のサイレンのみを識別しようとすることになる。緊急車両が検出された後は、制御プログラムが、緊急車両が通過するまで、超音波センサ７６２の支援を受けて、車両を減速する、道の端に停止させる、車両を駐車する、及び／又は車両をアイドリングさせる、緊急車両安全性ルーティンを実行するために使用され得る。

車両は、高速相互接続（たとえば、ＰＣＩｅ）を介してＳｏＣ７０４に連結され得るＣＰＵ７１８（たとえば、個別のＣＰＵ、又はｄＣＰＵ）を含み得る。ＣＰＵ７１８は、たとえば、Ｘ８６プロセッサを含み得る。ＣＰＵ７１８は、たとえば、ＡＤＡＳセンサとＳｏＣ７０４との間の潜在的に不整合の結果を調停すること、及び／又はコントローラ７３６及び／又はインフォテインメントＳｏＣ７３０の状況及び調子を監視することを含む、様々な機能のいずれかを実行するために使用され得る。

車両７００は、高速相互接続（たとえば、ＮＶＩＤＩＡのＮＶＬＩＮＫ）を介してＳｏＣ７０４に連結され得るＧＰＵ７２０（たとえば、個別のＧＰＵ、又はｄＧＰＵ）を含み得る。ＧＰＵ７２０は、冗長及び／又は異なるニューラル・ネットワークを実行することなどによって、付加的人工知能機能をもたらすことができ、車両７００のセンサからの入力（たとえば、センサ・データ）に基づいてニューラル・ネットワークをトレーニング及び／又は更新するために使用され得る。

車両７００は、１つ又は複数のワイヤレス・アンテナ７２６（たとえば、セルラ・アンテナ、ブルートゥース（登録商標）・アンテナなど、異なる通信プロトコルのための１つ又は複数のワイヤレス・アンテナ）を含み得るネットワーク・インターフェース７２４をさらに含み得る。ネットワーク・インターフェース７２４は、インターネットを介するクラウドとの（たとえば、サーバ７７８及び／又は他のネットワーク・デバイスとの）、他の車両との、及び／又は計算デバイス（たとえば、乗客のクライアント・デバイス）とのワイヤレス接続を使用可能にするために使用され得る。他の車両と通信するために、直接リンクが２個の車両の間に確立され得る、及び／又は、間接リンクが（たとえば、ネットワークを通じて及びインターネットを介して）確立され得る。直接リンクは、車両対車両通信リンクを使用し、提供され得る。車両対車両通信リンクは、車両７００に近接する車両（たとえば、車両７００の前の、横の、及び／又は後ろの車両）に関する車両７００情報を提供することができる。この機能は、車両７００の共同適応クルーズ制御機能の一部でもよい。

ネットワーク・インターフェース７２４は、変調及び復調機能を提供する及びコントローラ７３６がワイヤレス・ネットワークを介して通信することを可能にする、ＳｏＣを含み得る。ネットワーク・インターフェース７２４は、ベースバンドから無線周波数へのアップコンバージョン、及び無線周波数からベースバンドへのダウンコンバージョンのための無線周波数フロントエンドを含み得る。周波数コンバージョンは、よく知られているプロセスを通して実行することができ、及び／又はスーパーヘテロダイン・プロセスを用いて実行することができる。いくつかの実例では、無線周波数フロントエンド機能は、別個のチップによって提供され得る。ネットワーク・インターフェースは、ＬＴＥ、ＷＣＤＭＡ（登録商標）、ＵＭＴＳ、ＧＳＭ、ＣＤＭＡ２０００、ブルートゥース（登録商標）、ブルートゥース（登録商標）ＬＥ、Ｗｉ－Ｆｉ、Ｚ－Ｗａｖｅ、ＺｉｇＢｅｅ、ＬｏＲａＷＡＮ、及び／又は他のワイヤレス・プロトコルを介して通信するためのワイヤレス機能を含み得る。

車両７００は、チップ外の（たとえば、ＳｏＣ７０４外の）ストレージを含み得るデータ・ストア７２８をさらに含み得る。データ・ストア７２８は、ＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ＶＲＡＭ、フラッシュ、ハードディスク、及び／又は、少なくとも１ビットのデータを記憶することができる他の構成要素及び／又はデバイスを含む、１つ又は複数の記憶素子を含み得る。

車両７００は、ＧＮＳＳセンサ７５８をさらに含み得る。ＧＮＳＳセンサ７５８（たとえば、ＧＰＳ、支援されたＧＰＳセンサ、ディファレンシャルＧＰＳ（ＤＧＰＳ）センサなど）は、マッピング、知覚、占有グリッド生成、及び／又は進路計画策定機能を支援する。たとえば、シリアル（ＲＳ－２３２）ブリッジへのイーサネット（登録商標）を有するＵＳＢコネクタを使用するＧＰＳを含むが、これに限定されない、任意の数のＧＮＳＳセンサ７５８が、使用され得る。

車両７００は、ＲＡＤＡＲセンサ７６０をさらに含み得る。ＲＡＤＡＲセンサ７６０は、暗闇及び／又は厳しい気象条件においても、長距離車両検出のために車両７００によって使用され得る。ＲＡＤＡＲ機能安全性レベルは、ＡＳＩＬ Ｂでもよい。一部の実例では、ＲＡＤＡＲセンサ７６０は、未加工のデータにアクセスするためのイーサネット（登録商標）へのアクセスを用いて、制御のために及び物体追跡データにアクセスするために（たとえば、ＲＡＤＡＲセンサ７６０によって生成されたデータを送信するために）ＣＡＮ及び／又はバス７０２を使用することができる。多種多様なＲＡＤＡＲセンサ・タイプが、使用され得る。たとえば、そして制限なしに、ＲＡＤＡＲセンサ７６０は、前部、後部、及び側部ＲＡＤＡＲ使用に適し得る。一部の実例では、パルス・ドップラーＲＡＤＡＲセンサが使用される。

ＲＡＤＡＲセンサ７６０は、狭い視野を有する長距離、広い視野を有する短距離、短距離側部カバレッジなど、異なる構成を含み得る。いくつかの実例では、長距離ＲＡＤＡＲは、適応クルーズ制御機能のために使用され得る。長距離ＲＡＤＡＲシステムは、２５０ｍの範囲内など、２個以上の独立したスキャンによって実現される広い視野を提供することができる。ＲＡＤＡＲセンサ７６０は、静的物体と動く物体との区別を助けることができ、緊急ブレーキ・アシスト及び前方衝突警報のためのＡＤＡＳシステムによって使用され得る。長距離ＲＡＤＡＲセンサは、複数の（たとえば、６つ以上の）固定ＲＡＤＡＲアンテナと高速ＣＡＮ及びＦｌｅｘＲａｙインターフェースとを有するモノスタティック・マルチモーダルＲＡＤＡＲを含み得る。６つのアンテナを有する一実例では、中央の４個のアンテナは、隣接レーン内の交通からの干渉を最小限にして高速で車両７００の周囲を記録するように設計された、集束ビーム・パターンを作成し得る。他の２個のアンテナは、視野を広げることができ、車両７００のレーンに入る又はこれを去る車両を迅速に検出することを可能にする。

一実例として、中距離ＲＡＤＡＲシステムは、７６０ｍ（前）又は８０ｍ（後）までの範囲、及び４２度（前）又は７５０度（後）までの視野を含み得る。短距離ＲＡＤＡＲシステムは、後部バンパの両端に設置されるように設計されたＲＡＤＡＲセンサを含み得るが、これに限定されない。後部バンパの両端に設置されるとき、そのようなＲＡＤＡＲセンサ・システムは、車両の後ろ及び隣の死角を常に監視する２個のビームを作成することができる。

短距離ＲＡＤＡＲシステムは、死角検出及び／又はレーン変更アシストのためにＡＤＡＳシステムにおいて使用され得る。

車両７００は、超音波センサ７６２をさらに含み得る。車両７００の前部、後部、及び／又は側部に位置付けられ得る、超音波センサ７６２は、駐車アシストのために及び／又は占有グリッドの作成及び更新のために使用され得る。多種多様な超音波センサ７６２が使用され得、異なる超音波センサ７６２が、異なる範囲の検出（たとえば、２．５ｍ、４ｍ）のために使用され得る。超音波センサ７６２は、ＡＳＩＬ Ｂの機能的安全性レベルにおいて動作することができる。

車両７００はＬＩＤＡＲセンサ７６４を含み得る。ＬＩＤＡＲセンサ７６４は、物体及び歩行者検出、緊急ブレーキ、衝突回避、及び／又は他の機能のために使用され得る。ＬＩＤＡＲセンサ７６４は、機能的安全性レベルＡＳＩＬ Ｂでもよい。いくつかの実例では、車両７００は、（たとえば、ギガビット・イーサネット（登録商標）・スイッチにデータを提供するために）イーサネット（登録商標）を使用することができる複数の（たとえば、２個、４個、６個などの）ＬＩＤＡＲセンサ７６４を含み得る。

いくつかの実例では、ＬＩＤＡＲセンサ７６４は、物体及び３６０度視野のそれらの距離のリストを提供する能力を有し得る。市販のＬＩＤＡＲセンサ７６４は、たとえば、２ｃｍ～３ｃｍの精度を有し、７００Ｍｂｐｓイーサネット（登録商標）接続のサポートを有して、約７００ｍの広告された範囲を有し得る。いくつかの実例では、１つ又は複数の非突出したＬＩＤＡＲセンサ７６４が、使用され得る。そのような実例では、ＬＩＤＡＲセンサ７６４は、車両７００の前部、後部、側部、及び／又は角に組み込まれ得る小さいデバイスとして実装され得る。そのような実例では、ＬＩＤＡＲセンサ７６４は、低反射物体についても２００ｍの範囲を有し、１２０度水平及び３５度垂直視野まで提供することができる。前部に取り付けられたＬＩＤＡＲセンサ７６４は、４５度と１３５度との間の水平視野向けに構成され得る。

いくつかの実例では、３ＤフラッシュＬＩＤＡＲなどのＬＩＤＡＲ技術もまた使用され得る。３ＤフラッシュＬＩＤＡＲは、約２００ｍまで車両の周囲を照らすために、送信元としてレーザーのフラッシュを使用する。フラッシュＬＩＤＡＲユニットは、車両から物体までの範囲に順番に対応する、レーザー・パルス走行時間及び各画素上の反射光を記録する、レセプタを含む。フラッシュＬＩＤＡＲは、周囲の高精度の及び歪みのない画像があらゆるレーザー・フラッシュで生成されることを可能にし得る。いくつかの実例では、４個のフラッシュＬＩＤＡＲセンサが、車両７００の各側面に１つずつ、配備され得る。利用可能な３ＤフラッシュＬＩＤＡＲシステムは、送風機以外に動く部分を有さないソリッドステート３Ｄステアリング・アレイＬＩＤＡＲカメラ（たとえば、非スキャン型ＬＩＤＡＲデバイス）を含む。フラッシュＬＩＤＡＲデバイスは、１フレームにつき５ナノ秒クラスＩ（目に安全な）レーザー・パルスを使用することができ、３Ｄ範囲点群及び共記載された強度データの形で反射レーザー光をキャプチャし得る。フラッシュＬＩＤＡＲを使用することによって、また、フラッシュＬＩＤＡＲは、動く部分を有さないソリッドステート・デバイスであるので、ＬＩＤＡＲセンサ７６４は、モーション・ブラー、振動、及び／又は衝撃の影響を受けにくくなり得る。

車両は、ＩＭＵセンサ７６６をさらに含み得る。一部の実例では、ＩＭＵセンサ７６６は、車両７００の後部車軸の中央に位置付けられ得る。ＩＭＵセンサ７６６は、たとえば、加速度計、磁力計、ジャイロスコープ、磁気コンパス、及び／又は他のセンサ・タイプを含み得るが、これらに限定されない。いくつかの実例では、６軸アプリケーションなどにおいて、ＩＭＵセンサ７６６は、加速度計及びジャイロスコープを含み得るが、９軸アプリケーションにおいて、ＩＭＵセンサ７６６は、加速度計、ジャイロスコープ、及び磁力計を含み得る。

一部の実施例では、ＩＭＵセンサ７６６は、マイクロ電気機械システム（ＭＥＭＳ：ｍｉｃｒｏ－ｅｌｅｃｔｒｏ－ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ ｓｙｓｔｅｍ）慣性センサ、高感度ＧＰＳレシーバ、及び高度カルマン・フィルタリング・アルゴリズムを結合して位置、ベロシティ、及び姿勢の推定値を提供するミニチュア、高性能ＧＰＳ支援型慣性航行システム（ＧＰＳ／ＩＮＳ：ＧＰＳ－Ａｉｄｅｄ Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）として実装され得る。そのようなものとして、一部の実例では、ＩＭＵセンサ７６６は、ＧＰＳからＩＭＵセンサ７６６までのベロシティの変化を直接観測すること及び関連付けることによって、磁気センサからの入力を必要とせずに進行方向を車両７００が推定することを可能にし得る。いくつかの実例では、ＩＭＵセンサ７６６及びＧＮＳＳセンサ７５８は、単一の統合されたユニットにおいて結合され得る。

車両は、車両７００内及び／又は周囲に置かれたマイクロフォン７９６を含み得る。マイクロフォン７９６は、中でも、緊急車両検出及び識別のために使用され得る。

車両は、ステレオ・カメラ７６８、ワイドビュー・カメラ７７０、赤外線カメラ７７２、サラウンド・カメラ７７４、長距離及び／又は中距離カメラ７９８、及び／又は他のカメラ・タイプを含む、任意の数のカメラ・タイプをさらに含み得る。カメラは、車両７００の全外面の周りの画像データをキャプチャするために使用され得る。使用されるカメラのタイプは、車両７００の実施例及び要件に応じて決まり、任意の組合せのカメラ・タイプが、車両７００の周りの必要なカバレッジを実現するために使用され得る。加えて、カメラの数は、実施例に応じて異なり得る。たとえば、車両は、６個のカメラ、７個のカメラ、１０個のカメラ、１２個のカメラ、及び／又は別の数のカメラを含み得る。カメラは、一実例として、ギガビット・マルチメディア・シリアル・リンク（ＧＭＳＬ：Ｇｉｇａｂｉｔ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｓｅｒｉａｌ Ｌｉｎｋ）及び／又はギガビット・イーサネット（登録商標）をサポートし得るが、これに限定されない。それぞれのカメラは、図７Ａ及び図７Ｂに関連して本明細書においてさらに詳しく説明される。

車両７００は、振動センサ７４２をさらに含み得る。振動センサ７４２は、車軸など、車両の構成要素の振動を測定することができる。たとえば、振動の変化は、道路の表面の変化を示し得る。別の実例では、２個以上の振動センサ７４２が使用されるとき、振動の差は、道路表面の摩擦又は滑りを判定するために使用され得る（たとえば、振動の差が電力駆動車軸と自由回転車軸との間であるとき）。

車両７００は、ＡＤＡＳシステム７３８を含み得る。一部の実例では、ＡＤＡＳシステム７３８は、ＳｏＣを含み得る。ＡＤＡＳシステム７３８は、自律／適応／自動クルーズ制御（ＡＣＣ：ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ／ａｄａｐｔｉｖｅ／ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｃｒｕｉｓｅ ｃｏｎｔｒｏｌ）、共同適応クルーズ制御（ＣＡＣＣ：ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅ ａｄａｐｔｉｖｅ ｃｒｕｉｓｅ ｃｏｎｔｒｏｌ）、前方衝突警報（ＦＣＷ：ｆｏｒｗａｒｄ ｃｒａｓｈ ｗａｒｎｉｎｇ）、自動緊急ブレーキ（ＡＥＢ：ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ ｂｒａｋｉｎｇ）、車線逸脱警報（ＬＤＷ：ｌａｎｅ ｄｅｐａｒｔｕｒｅ ｗａｒｎｉｎｇ）、レーン・キープ・アシスト（ＬＫＡ：ｌａｎｅ ｋｅｅｐ ａｓｓｉｓｔ）、死角警報（ＢＳＷ：ｂｌｉｎｄ ｓｐｏｔ ｗａｒｎｉｎｇ）、後部交差交通警報（ＲＣＴＷ：ｒｅａｒ ｃｒｏｓｓ－ｔｒａｆｆｉｃ ｗａｒｎｉｎｇ）、衝突警報システム（ＣＷＳ：ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ ｗａｒｎｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ）、レーン・センタリング（ＬＣ：ｌａｎｅ ｃｅｎｔｅｒｉｎｇ）、及び／又は他の特徴及び機能を含み得る。

ＡＣＣシステムは、ＲＡＤＡＲセンサ７６０、ＬＩＤＡＲセンサ７６４、及び／又はカメラを使用し得る。ＡＣＣシステムは、縦ＡＣＣ及び／又は横ＡＣＣを含み得る。縦ＡＣＣは、車両７００の直ぐ前の車両までの距離を監視及び制御し、前方の車両からの安全距離を維持するために車両速度を自動的に調整する。横ＡＣＣは、距離の保持を実行し、必要なときにレーンを変更するように車両７００にアドバイスする。横ＡＣＣは、ＬＣＡ及びＣＷＳなどの他のＡＤＡＳアプリケーションに関連する。

ＣＡＣＣは、ワイヤレス・リンクを介して他の車両からネットワーク・インターフェース７２４及び／又はワイヤレス・アンテナ７２６を介して、或いは間接的にネットワーク接続を介して（たとえば、インターネットを介して）、受信することができる、他の車両からの情報を使用する。直接リンクは、車両対車両（Ｖ２Ｖ：ｖｅｈｉｃｌｅ－ｔｏ－ｖｅｈｉｃｌｅ）通信リンクによって提供され得、一方、間接リンクは、インフラストラクチャ対車両（Ｉ２Ｖ：ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ－ｔｏ－ｖｅｈｉｃｌｅ）通信リンクでもよい。一般に、Ｖ２Ｖ通信概念は、直前の車両（たとえば、車両７００と同じレーン内にある、車両７００の直ぐ前の車両）に関する情報を提供し、一方、Ｉ２Ｖ通信概念は、さらに前の交通に関する情報を提供する。ＣＡＣＣシステムは、Ｉ２Ｖ情報ソースとＶ２Ｖ情報ソースとのいずれか又は両方を含み得る。車両７００の前方の車両の情報を所与として、ＣＡＣＣは、より高信頼になり得、ＣＡＣＣは、交通の流れをよりスムーズにし、道路の渋滞を減らす可能性を有する。

運転者が修正行動を取ることができるように、ＦＣＷシステムは、危険を運転者に警告するように設計される。ＦＣＷシステムは、ディスプレイ、スピーカ、及び／又は振動部品など、運転者フィードバックに電気的に連結された、専用のプロセッサ、ＤＳＰ、ＦＰＧＡ、及び／又はＡＳＩＣに連結された、前向きのカメラ及び／又はＲＡＤＡＲセンサ７６０を使用する。ＦＣＷシステムは、音響、視覚的警報、振動及び／又はクイック・ブレーキ・パルスなどの形で、警報を提供することができる。

ＡＥＢシステムは、別の車両又は他の物体との差し迫った前方衝突を検出し、運転者が指定された時間又は距離パラメータ内に修正行動を取らない場合に、ブレーキを自動的に適用することができる。ＡＥＢシステムは、専用のプロセッサ、ＤＳＰ、ＦＰＧＡ、及び／又はＡＳＩＣに連結された、前向きのカメラ及び／又はＲＡＤＡＲセンサ７６０を使用することができる。ＡＥＢシステムが危険を検出するとき、ＡＥＢシステムは通常は、先ず、衝突を回避するための修正行動を取るように運転者に警告し、運転者が修正行動を取らない場合、ＡＥＢシステムは、予測される衝突の影響を防ぐ、又は少なくとも軽減するための努力の一環としてブレーキを自動的に適用することができる。ＡＥＢシステムは、ダイナミック・ブレーキ・サポート及び／又は衝突切迫ブレーキなどの技法を含み得る。

ＬＤＷシステムは、ハンドル又はシートの振動など、視覚的、可聴式、及び／又は触覚的警報を提供して、車両７００が車線区分線を越えたときに運転者に警告する。ＬＤＷシステムは、運転者が、方向指示器を起動することによって、意図的な車線逸脱を指示するときには、起動しない。ＬＤＷシステムは、ディスプレイ、スピーカ、及び／又は振動部品など、運転者フィードバックに電気的に連結された、専用のプロセッサ、ＤＳＰ、ＦＰＧＡ、及び／又はＡＳＩＣに連結された、前側を向いたカメラを使用することができる。

ＬＫＡシステムは、ＬＤＷシステムの変更形態である。ＬＫＡシステムは、車両７００が車線をはみ出し始めた場合に車両７００を修正するためにステアリング入力又はブレーキを提供する。

ＢＳＷシステムは、自動車の死角において車両の運転者に検出及び警告する。ＢＳＷシステムは、合流又はレーンの変更が安全ではないことを指示するために視覚的、可聴式、及び／又は触覚的警告を提供することができる。システムは、運転者が方向指示器を使用するとき、付加的警報を提供し得る。ＢＳＷシステムは、運転者フィードバック、たとえば、ディスプレイ、スピーカ、及び／又は振動部品、に電気的に連結された、専用プロセッサ、ＤＳＰ、ＦＰＧＡ、及び／又はＡＳＩＣに連結された、後ろ側を向いたカメラ及び／又はＲＡＤＡＲセンサ７６０を使用し得る。

ＲＣＴＷシステムは、車両７００がバックしているときにリアカメラの範囲外で物体が検出されると視覚的、可聴式、及び／又は触覚的通知を提供することができる。いくつかのＲＣＴＷシステムは、衝突を回避するために車両ブレーキが適用されることを確実にするために、ＡＥＢを含む。ＲＣＴＷシステムは、運転者フィードバック、たとえば、ディスプレイ、スピーカ、及び／又は振動部品、に電気的に連結された、専用プロセッサ、ＤＳＰ、ＦＰＧＡ、及び／又はＡＳＩＣに連結された、１つ又は複数の後ろを向いたＲＡＤＡＲセンサ７６０を使用することができる。

従来のＡＤＡＳシステムは、運転者に警告し、安全状態が本当に存在するかどうかを運転者が判定し、それに応じて行動することを可能にするので、従来のＡＤＡＳシステムは、通常は壊滅的ではないが、運転者を悩ませている及び気を散らせていることがある誤判定結果を生み出す傾向にあることがあった。しかしながら、自律型車両７００では、結果が矛盾する場合には、車両７００自体が、１次的コンピュータ又は２次的コンピュータ（たとえば、第１のコントローラ７３６又は第２のコントローラ７３６）からの結果を聞き入れるかどうかを決定しなければならない。たとえば、一部の実施例では、ＡＤＡＳシステム７３８は、知覚情報をバックアップ・コンピュータ合理性モジュールに提供するためのバックアップ及び／又は２次的コンピュータでもよい。バックアップ・コンピュータ合理性モニタは、ハードウェア構成要素で冗長な多様なソフトウェアを実行して、知覚及び動的運転タスクにおいて障害を検出することができる。ＡＤＡＳシステム７３８からの出力は、監督ＭＣＵに提供され得る。１次的コンピュータ及び２次的コンピュータからの出力が矛盾する場合、監督ＭＣＵは、安全な動作を確実にするためにその矛盾をどのように調整するかを決定する必要がある。

いくつかの実例では、１次的コンピュータは、選択された結果における１次的コンピュータの信頼性を指示する、信頼性スコアを監督ＭＣＵに提供するように構成され得る。信頼性スコアが閾値を超えた場合、監督ＭＣＵは、２次的コンピュータが矛盾する又は不整合の結果を与えるかどうかにかかわらず、１次的コンピュータの指示に従い得る。信頼性スコアが閾値を満たさない場合、及び１次的及び２次的コンピュータが異なる結果を示す（たとえば、矛盾する）場合、監督ＭＣＵは、コンピュータの間で調停して適切な結果を決定することができる。

監督ＭＣＵは、２次的コンピュータが誤ったアラームを提供する状態を、１次的コンピュータ及び２次的コンピュータからの出力に基づいて、判定するようにトレーニング及び構成されたニューラル・ネットワークを実行するように構成され得る。したがって、監督ＭＣＵ内のニューラル・ネットワークは、２次的コンピュータの出力が信頼され得るとき、及びそれが信頼され得ないときを学習することができる。たとえば、２次的コンピュータがＲＡＤＡＲベースのＦＣＷシステムであるとき、監督ＭＣＵ内のニューラル・ネットワークは、アラームをトリガする下水溝の鉄格子又はマンホールの蓋など、実際には危険ではない金属製の物をいつＦＣＷが識別しているかを学習することができる。同様に、２次的コンピュータがカメラベースのＬＤＷシステムであるとき、監督ＭＣＵ内のニューラル・ネットワークは、自転車に乗った人又は歩行者が存在し、車線逸脱が、実際には、最も安全な操作であるときに、ＬＤＷを無視することを学習することができる。監督ＭＣＵ上で実行中のニューラル・ネットワークを含む実施例では、監督ＭＣＵは、関連メモリを有するニューラル・ネットワークを実行するのに適したＤＬＡ又はＧＰＵのうちの少なくとも１つを含み得る。好ましい実施例において、監督ＭＣＵは、ＳｏＣ７０４の構成要素を備え得る、及び／又はＳｏＣ７０４の構成要素として含まれ得る。

他の実例において、ＡＤＡＳシステム７３８は、コンピュータ・ビジョンの従来のルールを使用するＡＤＡＳ機能を実行する２次的コンピュータを含み得る。そのようなものとして、２次的コンピュータは、古典的コンピュータ・ビジョン・ルール（ｉｆ－ｔｈｅｎ）を使用することができ、監督ＭＣＵ内のニューラル・ネットワークの存在は、信頼性、安全性及び性能を向上させることができる。たとえば、多様な実装形態及び意図的な非同一性は、特にソフトウェア（又はソフトウェア－ハードウェア・インターフェース）機能によって引き起こされる障害に対して、システム全体をよりフォールトトレラントにする。たとえば、１次的コンピュータで実行中のソフトウェア内にソフトウェア・バグ又はエラーが存在し、２次的コンピュータで実行中の同一でないソフトウェア・コードが同じ総合的結果を提供する場合、監督ＭＣＵは、総合的結果は正しく、１次的コンピュータ上のソフトウェア又はハードウェア内のバグは重大なエラーを引き起こしていないというより大きな確信を有し得る。

いくつかの実例では、ＡＤＡＳシステム７３８の出力は、１次的コンピュータの知覚ブロック及び／又は１次的コンピュータの動的運転タスク・ブロックに供給され得る。たとえば、ＡＤＡＳシステム７３８が、直ぐ前の物体が原因で、前方衝突警報を示した場合、知覚ブロックは、物体を識別するときに、この情報を使用することができる。他の実例において、２次的コンピュータは、本明細書に記載のように、トレーニングされ、それ故に誤判定のリスクを減らす、独自のニューラル・ネットワークを有し得る。

車両７００は、インフォテインメントＳｏＣ７３０（たとえば、車両内のインフォテインメント・システム（ＩＶＩ：ｉｎ－ｖｅｈｉｃｌｅ ｉｎｆｏｔａｉｎｍｅｎｔ ｓｙｓｔｅｍ））をさらに含み得る。ＳｏＣとして図示及び記述されているが、インフォテインメント・システムは、ＳｏＣでなくてもよく、２個以上の個別の構成要素を含み得る。インフォテインメントＳｏＣ７３０は、オーディオ（たとえば、音楽、携帯情報端末、ナビゲーション命令、ニュース、無線など）、ビデオ（たとえば、ＴＶ、映画、ストリーミングなど）、電話（たとえば、ハンズフリー通話）、ネットワーク接続（たとえば、ＬＴＥ、Ｗｉ－Ｆｉなど）、及び／又は情報サービス（たとえば、ナビゲーション・システム、後方駐車支援、無線データシステム、燃料レベル、総移動距離、ブレーキ燃料レベル、オイル・レベル、ドアを開ける／閉じる、エア・フィルタ情報などの車両関連情報）を車両７００に提供するために使用され得るハードウェア及びソフトウェアの組合せを含み得る。たとえば、インフォテインメントＳｏＣ７３０は、無線、ディスク・プレイヤ、ナビゲーション・システム、ビデオ・プレイヤ、ＵＳＢ及びブルートゥース（登録商標）接続、カーピュータ、車内エンターテインメント、Ｗｉ－Ｆｉ、ハンドル・オーディオ制御装置、ハンズ・フリー音声制御、ヘッドアップ・ディスプレイ（ＨＵＤ：ｈｅａｄｓ－ｕｐ ｄｉｓｐｌａｙ）、ＨＭＩディスプレイ７３４、テレマティックス・デバイス、制御パネル（たとえば、様々な構成要素、特徴、及び／又はシステムを制御する及び／又はこれと相互に作用するための）、及び／又は他の構成要素でもよい。インフォテインメントＳｏＣ７３０は、ＡＤＡＳシステム７３８からの情報、計画された車両操作などの自律運転情報、軌道、周囲環境情報（たとえば、交差点情報、車両情報、道路情報など）、及び／又は他の情報など、車両のユーザへの情報（たとえば、視覚的及び／又は可聴式の）を提供するためにさらに使用され得る。

インフォテインメントＳｏＣ７３０は、ＧＰＵ機能性を含み得る。インフォテインメントＳｏＣ７３０は、バス７０２（たとえば、ＣＡＮバス、イーサネット（登録商標）など）を介して、車両７００の他のデバイス、システム、及び／又は構成要素と通信することができる。いくつかの実例では、インフォテインメント・システムのＧＰＵが、１次的コントローラ７３６（たとえば、車両７００の１次的及び／又はバックアップ・コンピュータ）が故障した場合に、いくつかのセルフドライブ機能を実行することができるように、インフォテインメントＳｏＣ７３０は、監督ＭＣＵに連結され得る。そのような実例では、インフォテインメントＳｏＣ７３０は、本明細書に記載のように、車両７００をショーファーの安全停止モードにすることができる。

車両７００は、計器群７３２（たとえば、デジタル・ダッシュ、電子計器群、デジタル計器パネルなど）をさらに含み得る。計器群７３２は、コントローラ及び／又はスーパーコンピュータ（たとえば、個別のコントローラ又はスーパーコンピュータ）を含み得る。計器群７３２は、スピードメーター、燃料レベル、油圧、タコメーター、オドメーター、方向指示器、ギアシフト位置インジケータ、シート・ベルト警告灯、パーキングブレーキ警告灯、エンジン故障灯、エアバッグ（ＳＲＳ）システム情報、照明制御装置、安全システム制御装置、ナビゲーション情報など、１セットの器具類を含み得る。いくつかの実例では、情報は、インフォテインメントＳｏＣ７３０及び計器群７３２の間で表示及び／又は共有され得る。言い換えれば、計器群７３２は、インフォテインメントＳｏＣ７３０の一部として含まれてもよく、逆もまた同様である。

図７Ｄは、本開示のいくつかの実施例による、図７Ａのクラウドベースのサーバと例示的自律型車両７００との間の通信のシステム図である。システム７７６は、サーバ７７８、ネットワーク７９０、及び、車両７００を含む車両を含み得る。サーバ７７８は、複数のＧＰＵ７８４（Ａ）～７８４（Ｈ）（本明細書でＧＰＵ７８４と総称される）、ＰＣＩｅスイッチ７８２（Ａ）～７８２（Ｈ）（本明細書でＰＣＩｅスイッチ７８２と総称される）、及び／又はＣＰＵ７８０（Ａ）～７８０（Ｂ）（本明細書でＣＰＵ７８０と総称される）を含み得る。ＧＰＵ７８４、ＣＰＵ７８０、及びＰＣＩｅスイッチは、たとえば、ＮＶＩＤＩＡによって開発されたＮＶＬｉｎｋインターフェース７８８及び／又はＰＣＩｅ接続７８６などの、これらに限定されない、高速相互接続で相互に接続され得る。いくつかの実例では、ＧＰＵ７８４は、ＮＶＬｉｎｋ及び／又はＮＶＳｗｉｔｃｈ ＳｏＣを介して接続され、ＧＰＵ７８４及びＰＣＩｅスイッチ７８２は、ＰＣＩｅ相互接続を介して接続される。８個のＧＰＵ７８４、２個のＣＰＵ７８０、及び２個のＰＣＩｅスイッチが図示されているが、これは制限を意図されていない。実施例に応じて、それぞれのサーバ７７８は、任意の数のＧＰＵ７８４、ＣＰＵ７８０、及び／又はＰＣＩｅスイッチを含み得る。たとえば、サーバ７７８は、それぞれ、８個、１６個、３２個、及び／又はそれ以上のＧＰＵ７８４を含み得る。

サーバ７７８は、最近開始された道路工事など、予想外の又は変更された道路状態を示す画像を表す画像データを、ネットワーク７９０を介して、車両から、受信することができる。サーバ７７８は、ニューラル・ネットワーク７９２、更新されたニューラル・ネットワーク７９２、及び／又は、交通及び道路状態に関する情報を含むマップ情報７９４をネットワーク７９０を介して車両に送信することができる。マップ情報７９４の更新は、建設現場、くぼみ、迂回路、洪水、及び／又は他の障害物に関する情報など、ＨＤマップ７２２の更新を含み得る。いくつかの実例では、ニューラル・ネットワーク７９２、更新されたニューラル・ネットワーク７９２、及び／又はマップ情報７９４は、環境において任意の数の車両から受信されたデータにおいて表された新しいトレーニング及び／又は経験から、及び／又は（たとえば、サーバ７７８及び／又は他のサーバを使用する）データ・センタにおいて実行されたトレーニングに基づいて、生じた可能性がある。

サーバ７７８は、トレーニング・データに基づいてマシン学習モデル（たとえば、ニューラル・ネットワーク）をトレーニングするために使用され得る。トレーニング・データは、車両によって生成され得る、及び／又は（たとえば、ゲーム・エンジンを使用して）シミュレーションにおいて生成され得る。いくつかの実例では、トレーニング・データは、タグ付けされる（たとえば、ニューラル・ネットワークが、監督された学習の恩恵を受ける場合）及び／又は他の事前処理を受けるが、他の実例において、トレーニング・データは、タグ付け及び／又は事前処理されない（たとえば、ニューラル・ネットワークが、監督された学習を必要としない場合）。トレーニングは、たとえば以下のクラスを含むがこれらに限定されない、任意の１つ又は複数のクラスのマシン学習技法に従って、実行され得る：監視されたトレーニング、半監視されたトレーニング、監視されていないトレーニング、自己学習、強化学習、連合型学習、転移学習、特徴学習（主要構成要素及びクラスタ分析を含む）、マルチ線形部分空間学習、多様体学習、表現学習（予備辞書学習を含む）、ルールに基づくマシン学習、異常検出、及びそれらの変更形態若しくは組合せ。マシン学習モデルがトレーシングされた後は、マシン学習モデルは、車両によって使用され得（たとえば、ネットワーク７９０を介して車両に送信される）、及び／又は、マシン学習モデルは、車両を遠隔監視するために、サーバ７７８によって使用され得る。

いくつかの実例では、サーバ７７８は、車両からデータを受信し、リアルタイムのインテリジェント推論のために最新のリアルタイムのニューラル・ネットワークにデータを適用することができる。サーバ７７８は、ＮＶＩＤＩＡによって開発されたＤＧＸ及びＤＧＸステーション・マシンなど、ＧＰＵ７８４によって電力供給される深層学習スーパーコンピュータ及び／又は専用のＡＩコンピュータを含み得る。しかしながら、一部の実例では、サーバ７７８は、ＣＰＵ電源式データ・センタのみを使用する深層学習インフラストラクチャを含み得る。

サーバ７７８の深層学習インフラストラクチャは、高速のリアルタイム推論の能力を有することでき、その能力を使用して車両７００内のプロセッサ、ソフトウェア、及び／又は関連ハードウェアの調子を評価及び検証することができる。たとえば、深層学習インフラストラクチャは、車両７００がそのシーケンスの画像内に位置したシーケンスの画像及び／又は物体など、車両７００からの定期的更新を受信することができる（たとえば、コンピュータ・ビジョン及び／又は他のマシン学習物体分類技法を介して）。深層学習インフラストラクチャは、物体を識別し、車両７００によって識別された物体とそれらを比較するために、独自のニューラル・ネットワークを実行することができ、結果が一致せず、インフラストラクチャが、車両７００内のＡＩは正常に機能していないという結論を下した場合、サーバ７７８は、制御を推測し、乗客に通知し、安全な駐車操作を完了するように車両７００のフェイルセーフ・コンピュータに命じる車両７００への信号を送信することができる。

推論のために、サーバ７７８は、ＧＰＵ７８４及び１つ又は複数のプログラマブル推論加速装置（たとえば、ＮＶＩＤＩＡのＴｅｎｓｏｒＲＴ）を含み得る。ＧＰＵ電源式サーバ及び推論加速の組合せは、リアルタイムの反応性を可能にすることができる。パフォーマンスがさほど必要とされない場合など、他の実例では、ＣＰＵ、ＦＰＧＡ、及び他のプロセッサによって電力供給されるサーバが、推論のために使用され得る。

例示的計算デバイス
図８は、本開示のいくつかの実施例の実装に使用するのに適した計算デバイス８００の一実例のブロック図である。計算デバイス８００は、以下のデバイスを間接的に又は直接的につなぐ相互接続システム８０２を含み得る：メモリ８０４、１つ又は複数の中央処理装置（ＣＰＵ）８０６、１つ又は複数のグラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）８０８、通信インターフェース８１０、入力／出力（Ｉ／Ｏ）ポート８１２、入力／出力構成要素８１４、電力供給装置８１６、１つ又は複数の提示構成要素８１８（たとえば、ディスプレイ）、及び１つ又は複数の論理ユニット８２０。少なくとも１つの実施例において、計算デバイス８００は、１つ又は複数の仮想マシン（ＶＭ）を含み得る、及び／又は、その構成要素のいずれかは、仮想構成要素（たとえば、仮想ハードウェア構成要素）を含み得る。非限定的実例として、ＧＰＵ８０８のうちの１つ又は複数は、１つ又は複数のｖＧＰＵを含み得、ＣＰＵ８０６のうちの１つ又は複数は、１つ又は複数のｖＣＰＵを含み得、及び／又は、論理ユニット８２０のうちの１つ又は複数は、１つ又は複数の仮想論理ユニットを含み得る。そのようなものとして、計算デバイス８００は、個別の構成要素（たとえば、計算デバイス８００専用の全ＧＰＵ）、仮想構成要素（たとえば、計算デバイス８００専用のＧＰＵの一部分）、又はその組合せを含み得る。

図８の様々なブロックは、線で相互接続システム８０２を介して接続しているように示されているが、これは制限することを意図されておらず、単に分かりやすくするためである。たとえば、一部の実施例では、表示デバイスなどの提示構成要素８１８は、Ｉ／Ｏ構成要素８１４と考えられ得る（たとえば、ディスプレイがタッチ・スクリーンである場合）。別の実例として、ＣＰＵ８０６及び／又はＧＰＵ８０８はメモリを含み得る（たとえば、メモリ８０４は、ＧＰＵ８０８、ＣＰＵ８０６、及び／又は他の構成要素のメモリに加えた記憶デバイスを表し得る）。言い換えれば、図８の計算デバイスは、単に例示である。「ワークステーション」、「サーバ」、「ラップトップ」、「デスクトップ」、「タブレット」、「クライアント・デバイス」、「モバイル・デバイス」、「ハンドヘルド・デバイス」、「ゲーム機」、「電子制御ユニット（ＥＣＵ：ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｃｏｎｔｒｏｌ ｕｎｉｔ）」、「仮想現実システム」、及び／又は他のデバイス若しくはシステム・タイプなどのカテゴリはすべて、図８の計算デバイスの範囲内にあることが意図されているので、これらは区別されない。

相互接続システム８０２は、１つ又は複数のリンク又はバス、たとえば、アドレス・バス、データ・バス、制御バス、又はその組合せ、を表し得る。相互接続システム８０２は、１つ又は複数のバス又はリンク・タイプ、たとえば、業界標準アーキテクチャ（ＩＳＡ：ｉｎｄｕｓｔｒｙ ｓｔａｎｄａｒｄ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）バス、拡張業界標準アーキテクチャ（ＥＩＳＡ：ｅｘｔｅｎｄｅｄ ｉｎｄｕｓｔｒｙ ｓｔａｎｄａｒｄ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）バス、ＶＥＳＡ（ｖｉｄｅｏ ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ ｓｔａｎｄａｒｄｓ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）バス、周辺構成要素相互接続（ＰＣＩ：ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ）バス、周辺構成要素相互接続エクスプレス（ＰＣＩｅ：ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ ｅｘｐｒｅｓｓ）バス、及び／又は別のタイプのバス若しくはリンク、を含み得る。一部の実施例では、構成要素の間に直接接続が存在する。一実例として、ＣＰＵ８０６は、メモリ８０４に直接接続され得る。さらに、ＣＰＵ８０６は、ＧＰＵ８０８に直接接続され得る。構成要素の間に直接、又はポイント対ポイント接続が存在する場合、相互接続システム８０２は、接続を実施するためのＰＣＩｅリンクを含み得る。これらの実例では、ＰＣＩバスは、計算デバイス８００に含まれる必要はない。

メモリ８０４は、様々なコンピュータ可読媒体のいずれかを含み得る。コンピュータ可読媒体は、計算デバイス８００によってアクセスすることができる任意の利用可能な媒体でもよい。コンピュータ可読媒体は、揮発性及び不揮発性媒体の両方、及び取り外し可能な及び取り外し不可能な媒体を含み得る。例として、しかし限定ではなく、コンピュータ可読媒体は、コンピュータ記憶媒体及び通信媒体を備え得る。

コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造体、プログラム・モジュール、及び／又は他のデータ・タイプなどの情報の記憶のための任意の方法又は技術において実装された揮発性及び不揮発性媒体及び／又は取り外し可能な及び取り外し不可能な媒体の両方を含み得る。たとえば、メモリ８０４は、オペレーティング・システムなど、（たとえば、プログラム及び／又はプログラム要素を表す）コンピュータ可読命令を記憶することができる。コンピュータ記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ又は他のメモリ技術、ＣＤ－ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ：ｄｉｇｉｔａｌ ｖｅｒｓａｔｉｌｅ ｄｉｓｋ）又は他の光ディスク・ストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク・ストレージ又は他の磁気記憶デバイス、或いは、所望の情報を記憶するために使用し得る及び計算デバイス８００によってアクセスし得る任意の他の媒体を含み得るが、これらに限定されない。本明細書では、コンピュータ記憶媒体は、信号自体を含まない。

コンピュータ記憶媒体は、搬送波などの変調データ信号又は他の移送機構においてコンピュータ可読命令、データ構造体、プログラム・モジュール、及び／又は他のデータ・タイプを実施することができ、任意の情報配信媒体を含む。「変調データ信号」という用語は、その特性セットのうちの１つ又は複数を有する或いは信号内の情報をエンコードするような方式で変化した信号を指し得る。例として、しかし限定せず、コンピュータ記憶媒体は、ワイヤード・ネットワーク又は直接ワイヤード接続などのワイヤード媒体と、音響、ＲＦ、赤外線及び他のワイヤレス媒体などのワイヤレス媒体とを含み得る。前述のいずれかの組合せもまた、コンピュータ可読媒体の範囲に含まれるべきである。

ＣＰＵ８０６は、コンピュータ可読命令のうちの少なくともいくつかを実行して計算デバイス８００の１つ又は複数の構成要素を制御して本明細書に記載の方法及び／又はプロセスのうちの１つ又は複数を実行するように構成され得る。ＣＰＵ８０６は、多数のソフトウェア・スレッドを同時に処理する能力を有する１つ又は複数の（たとえば、１個、２個、４個、８個、２８個、７２個などの）コアをそれぞれ含み得る。ＣＰＵ８０６は、任意のタイプのプロセッサを含み得、実装された計算デバイス８００のタイプに応じて、異なるタイプのプロセッサを含み得る（たとえば、モバイル・デバイスのためのより少数のコアを有するプロセッサ、及びサーバのためのより多数のコアを有するプロセッサ）。たとえば、計算デバイス８００のタイプに応じて、プロセッサは、縮小命令セット計算（ＲＩＳＣ：Ｒｅｄｕｃｅｄ Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ Ｓｅｔ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）を使用して実装されたＡｄｖａｎｃｅｄ ＲＩＳＣ Ｍａｃｈｉｎｅｓ（ＡＲＭ）プロセッサ、又は複合命令セット計算（ＣＩＳＣ：Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ Ｓｅｔ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）を使用して実装されたｘ８６プロセッサでもよい。計算デバイス８００は、計算コプロセッサなど、１つ又は複数のマイクロプロセッサ又は補助コプロセッサ内の１つ又は複数のＣＰＵ８０６を含み得る。

ＣＰＵ８０６に加えて又はその代わりに、ＧＰＵ８０８は、コンピュータ可読命令のうちの少なくともいくつかを実行して計算デバイス８００の１つ又は複数の構成要素を制御して本明細書に記載の方法及び／又はプロセスのうちの１つ又は複数を実行するように構成され得る。ＧＰＵ８０８のうちの１つ若しくは複数は、統合されたＧＰＵ（たとえば、ＣＰＵ８０６のうちの１つ又は複数とでもよく、及び／又はＧＰＵ８０８のうちの１つ若しくは複数は、離散ＧＰＵでもよい。実施例では、ＧＰＵ８０８のうちの１つ又は複数は、ＣＰＵ８０６のうちの１つ又は複数のコプロセッサでもよい。ＧＰＵ８０８は、グラフィックス（たとえば、３Ｄグラフィックス）をレンダリングする又は汎用計算を実行するために、計算デバイス８００によって使用され得る。たとえば、ＧＰＵ８０８は、ＧＰＵによる汎用計算（ＧＰＧＰＵ：Ｇｅｎｅｒａｌ－Ｐｕｒｐｏｓｅ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｏｎ ＧＰＵ）のために使用され得る。ＧＰＵ８０８は、同時に数百又は数千のソフトウェア・スレッドを処理する能力を有する数百又は数千のコアを含み得る。ＧＰＵ８０８は、レンダリング・コマンド（たとえば、ホスト・インターフェースを介して受信されたＣＰＵ８０６からのレンダリング・コマンド）に応答して、出力画像のための画素データを生成することができる。ＧＰＵ８０８は、画素データ又は任意の他の適切なデータ、たとえばＧＰＧＰＵデータ、を記憶するためのグラフィックス・メモリ、たとえば表示メモリ、を含み得る。表示メモリは、メモリ８０４の一部として含まれ得る。ＧＰＵ８０８は、並行して動作する（たとえば、リンクを介して）２個以上のＧＰＵを含み得る。リンクは、ＧＰＵに直接接続することができ（たとえば、ＮＶＬＩＮＫを使用して）、又はスイッチを介して（たとえば、ＮＶＳｗｉｔｃｈを使用して）ＧＰＵを接続することができる。ともに結合されるとき、各ＧＰＵ８０８は、出力の異なる部分の又は異なる出力の画素データ又はＧＰＧＰＵデータ（たとえば、第１の画像の第１のＧＰＵ及び第２の画像の第２のＧＰＵ）を生成することができる。各ＧＰＵは、独自のメモリを含むことができ、又は他のＧＰＵとメモリを共有することができる。

ＣＰＵ８０６及び／又はＧＰＵ８０８に加えて又はその代わりに、論理ユニット８２０は、コンピュータ可読命令のうちの少なくともいくつかを実行して計算デバイス８００のうちの１つ又は複数を制御して本明細書に記載の方法及び／又はプロセスのうちの１つ又は複数を実行するように構成され得る。実施例では、ＣＰＵ８０６、ＧＰＵ８０８、及び／又は論理ユニット８２０は、方法、プロセス及び／又はその部分の任意の組合せを離散的に又は合同で実行することができる。論理ユニット８２０のうちの１つ若しくは複数は、ＣＰＵ８０６及び／若しくはＧＰＵ８０８のうちの１つ若しくは複数の一部でもよく及び／又はそこで統合されてもよく、及び／又は、論理ユニット８２０のうちの１つ若しくは複数は、ＣＰＵ８０６及び／若しくはＧＰＵ８０８に対する離散構成要素であっても若しくは他の方法でそれらの外部にあってもよい。実施例では、論理ユニット８２０のうちの１つ又は複数は、ＣＰＵ８０６のうちの１つ若しくは複数及び／又はＧＰＵ８０８のうちの１つ若しくは複数のコプロセッサでもよい。

論理ユニット８２０の実例は、１つ又は複数の処理コア及び／又はその構成要素、たとえば、データ処理ユニット（ＤＰＵ：Ｄａｔａ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、テンソル・コア（ＴＣ：Ｔｅｎｓｏｒ Ｃｏｒｅ）、テンソル処理ユニット（ＴＰＵ：Ｔｅｎｓｏｒ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、画素ビジュアル・コア（ＰＶＣ：Ｐｉｘｅｌ Ｖｉｓｕａｌ Ｃｏｒｅ）、ビジョン処理ユニット（ＶＰＵ：Ｖｉｓｉｏｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、グラフィックス処理クラスタ（ＧＰＣ：Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｃｌｕｓｔｅｒ）、テクスチャ処理クラスタ（ＴＰＣ：Ｔｅｘｔｕｒｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｃｌｕｓｔｅｒ）、ストリーミング・マルチプロセッサ（ＳＭ：Ｓｔｒｅａｍｉｎｇ Ｍｕｌｔｉｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、木の走査ユニット（ＴＴＵ：Ｔｒｅｅ Ｔｒａｖｅｒｓａｌ Ｕｎｉｔ）、人工知能加速装置（ＡＩＡ：Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ Ａｃｃｅｌｅｒａｔｏｒ）、深層学習加速装置（ＤＬＡ：Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ａｃｃｅｌｅｒａｔｏｒ）、論理演算ユニット（ＡＬＵ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、浮動小数点演算ユニット（ＦＰＵ）、入力／出力（Ｉ／Ｏ）エレメント、周辺構成要素相互接続（ＰＣＩ）又は周辺構成要素相互接続エクスプレス（ＰＣＩｅ）エレメント、及び／又は同類のもの、を含む。

通信インターフェース８１０は、ワイヤード及び／又はワイヤレス通信を含む、電子通信ネットワークを介して計算デバイス８００が他の計算デバイスと通信することを可能にする、１つ又は複数のレシーバ、トランスミッタ、及び／又はトランシーバを含み得る。通信インターフェース８１０は、ワイヤレス・ネットワーク（たとえば、Ｗｉ－Ｆｉ、Ｚ－Ｗａｖｅ、W（登録商標）、ブルートゥース（登録商標）ＬＥ、ＺｉｇＢｅｅなど）、ワイヤード・ネットワーク（たとえば、イーサネット（登録商標）又はＩｎｆｉｎｉＢａｎｄを介して通信すること）、低電力ワイド・エリア・ネットワーク（たとえば、ＬｏＲａＷＡＮ、ＳｉｇＦｏｘなど）、及び／又はインターネットなどの、いくつかの異なるネットワークのうちのいずれかを介する通信を可能にするための構成要素及び機能を含み得る。１つ又は複数の実施例において、論理ユニット８２０及び／又は通信インターフェース８１０は、ネットワークを介して及び／又は相互接続システム８０２を介して受信されたデータを１つ又は複数のＧＰＵ８０８（たとえば、そのメモリ）に直接的に送信するために、１つ又は複数のデータ処理ユニット（ＤＰＵ）を含み得る。

Ｉ／Ｏポート８１２は、そのうちのいくつかは計算デバイス８００に内蔵（たとえば、統合）され得る、Ｉ／Ｏ構成要素８１４、提示構成要素８１８、及び／又は他の構成要素を含む、他のデバイスに計算デバイス８００が論理的に連結されることを可能にすることができる。例示的なＩ／Ｏ構成要素８１４は、マイクロフォン、マウス、キーボード、ジョイスティック、ゲーム・パッド、ゲーム・コントローラ、サテライト・ディッシュ、スキャナ、プリンタ、ワイヤレス・デバイスなどを含む。Ｉ／Ｏ構成要素８１４は、エア・ジェスチャ、音声、又は、ユーザによって生成される他の生理的入力を処理する自然ユーザ・インターフェース（ＮＵＩ：ｎａｔｕｒａｌ ｕｓｅｒ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を提供することができる。場合によっては、入力は、さらなる処理のための適切なネットワーク要素に送信され得る。ＮＵＩは、音声認識、スタイラス認識、顔認識、生体認識、画面上での及び画面の隣でのジェスチャ認識、エア・ジェスチャ、頭部及び視標追跡、並びに計算デバイス８００のディスプレイに関連するタッチ認識（さらに詳しく後述するような）の任意の組合せを実装し得る。計算デバイス８００は、ジェスチャ検出及び認識のための、ステレオスコープ・カメラ・システム、赤外線カメラ・システム、ＲＧＢカメラ・システム、タッチ画面技術、及びこれらの組合せなど、深度カメラを含み得る。追加で、計算デバイス８００は、動きの検出を可能にする加速度計又はジャイロスコープを含み得る（たとえば、慣性測定ユニット（ＩＭＵ：ｉｎｅｒｔｉａ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｕｎｉｔ）の一部として）。いくつかの実例では、加速度計又はジャイロスコープの出力は、没入型拡張現実又は仮想現実をレンダリングするために、計算デバイス８００によって使用され得る。

電力供給装置８１６は、ハードワイヤード電力供給装置、バッテリ電力供給装置、又はその組合せを含み得る。電力供給装置８１６は、計算デバイス８００の構成要素が動作することを可能にするために計算デバイス８００に電力を提供することができる。

提示構成要素８１８は、ディスプレイ（たとえば、モニタ、タッチ画面、テレビジョン画面、ヘッドアップ表示装置（ＨＵＤ）、他のディスプレイタイプ、又はその組合せ）、スピーカ、及び／又は他の提示構成要素を含み得る。提示構成要素８１８は、他の構成要素（たとえば、ＧＰＵ８０８、ＣＰＵ８０６など）からデータを受信し、データを（たとえば、画像、ビデオ、音響などとして）出力することができる。

例示的データ・センタ
図９は、本開示の少なくとも１つの実施例において使用され得る例示的データ・センタ９００を示す。データ・センタ９００は、データ・センタ・インフラストラクチャ層９１０、フレームワーク層９２０、ソフトウェア層９３０、及び／又はアプリケーション層９４０を含み得る。

図９に示すように、データ・センタ・インフラストラクチャ層９１０は、資源オーケストレータ９１２、グループ化された計算資源９１４、及びノード計算資源（「ノードＣ．Ｒ．」）９１６（１）～９１６（Ｎ）を含み得、そこで、「Ｎ」は、任意の整数の、自然数を表す。少なくとも１つの実施例において、ノードＣ．Ｒ．９１６（１）～９１６（Ｎ）は、任意の数の中央処理装置（ＣＰＵ）又は他のプロセッサ（ＤＰＵ、加速装置、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、グラフィックス・プロセッサ若しくはグラフィックス・プロセッシング・ユニット（ＧＰＵ）などを含む）、メモリ・デバイス（たとえば、動的リード・オンリ・メモリ）、記憶デバイス（たとえば、ソリッドステート若しくはディスク・ドライブ）、ネットワーク入力／出力（ＮＷ Ｉ／Ｏ）デバイス、ネットワーク・スイッチ、仮想マシン（ＶＭ）、電力モジュール、及び／又は冷却モジュールなどを含み得るが、これらに限定されない。いくつかの実施例において、ノードＣ．Ｒ．９１６（１）～９１６（Ｎ）のうちの１つ又は複数のノードＣ．Ｒ．は、前述の計算資源のうちの１つ又は複数を有するサーバに対応し得る。加えて、いくつかの実施例において、ノードＣ．Ｒ．９１６（１）～９１６１（Ｎ）は、１つ若しくは複数の仮想構成要素、たとえば、ｖＧＰＵ、ｖＣＰＵ、及び／若しくは同類のもの、を含み得る、並びに／又は、ノードＣ．Ｒ．９１６（１）～９１６（Ｎ）のうちの１つ若しくは複数は、仮想マシン（ＶＭ）に対応し得る。

少なくとも１つの実施例において、グループ化された計算資源９１４は、１つ又は複数のラック（図示せず）内に収容された別個のグループのノードＣ．Ｒ．９１６、或いは様々な地理的場所（やはり図示せず）にあるデータ・センタに収容された多数のラックを含み得る。グループ化された計算資源９１４内の別個のグループのノードＣ．Ｒ．９１６は、１つ又は複数のワークロードをサポートするように構成する又は割り当てることができる、グループ化された計算、ネットワーク、メモリ又はストレージ資源を含み得る。少なくとも１つの実施例において、ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＤＰＵ、及び／又は他のプロセッサを含むいくつかのノードＣ．Ｒ．９１６は、１つ又は複数のワークロードをサポートするための計算資源を提供するために、１つ又は複数のラック内にグループ化され得る。１つ又は複数のラックはまた、任意の組合せで、任意の数の電力モジュール、冷却モジュール、及び／又はネットワーク・スイッチを含み得る。

資源オーケストレータ９１２は、１つ若しくは複数のノードＣ．Ｒ．９１６（１）～９１６（Ｎ）及び／又はグループ化された計算資源９１４を構成又は他の方法で制御することができる。少なくとも１つの実施例において、資源オーケストレータ９１２は、データ・センタ９００のソフトウェア設計インフラストラクチャ（ＳＤＩ）管理エンティティを含み得る。資源オーケストレータ９１２は、ハードウェア、ソフトウェア、又はその何らかの組合せを含み得る。

少なくとも１つの実施例において、図９に示すように、フレームワーク層９２０は、ジョブ・スケジューラ９３２、構成マネージャ９３４、資源マネージャ９３６、及び／又は分散型ファイル・システム９３８を含み得る。フレームワーク層９２０は、ソフトウェア層９３０のソフトウェア９３２及び／又はアプリケーション層９４０の１つ若しくは複数のアプリケーション９４２をサポートするためにフレームワークを含み得る。ソフトウェア９３２又はアプリケーション９４２は、ウェブベースのサービス・ソフトウェア又はアプリケーション、たとえば、アマゾン・ウェブ・サービス、グーグル・クラウド及びＭｉｃｒｏｓｏｆｔ Ａｚｕｒｅによって提供されるもの、をそれぞれ含み得る。フレームワーク層９２０は、大規模データ処理（たとえば、「ビッグ・データ」）のための分散型ファイル・システム９３８を使用し得るＡｐａｃｈｅ Ｓｐａｒｋ（商標）（以下「Ｓｐａｒｋ」）などのフリー及びオープン・ソース・ソフトウェア・ウェブ・アプリケーション・フレームワークのタイプでもよいが、これに限定されない。少なくとも１つの実施例において、ジョブ・スケジューラ９３２は、データ・センタ９００の様々な層によってサポートされるワークロードのスケジューリングを容易にするために、Ｓｐａｒｋドライバを含み得る。構成マネージャ９３４は、異なる層、たとえば、ソフトウェア層９３０と、大規模データ処理をサポートするためのＳｐａｒｋ及び分散型ファイル・システム９３８を含むフレームワーク層９２０、を構成する能力を有し得る。資源マネージャ９３６は、分散型ファイル・システム９３８及びジョブ・スケジューラ９３２のサポートのためにマップされた又は割り当てられたクラスタ化された又はグループ化された計算資源を管理する能力を有し得る。少なくとも１つの実施例において、クラスタ化された又はグループ化された計算資源は、データ・センタ・インフラストラクチャ層９１０にグループ化された計算資源９１４を含み得る。資源マネージャ９３６は、資源オーケストレータ９１２と調整して、これらのマップされた又は割り当てられた計算資源を管理することができる。

少なくとも１つの実施例において、ソフトウェア層９３０に含まれるソフトウェア９３２は、ノードＣ．Ｒ．９１６（１）～９１６（Ｎ）の少なくとも部分、グループ化された計算資源９１４、及び／又はフレームワーク層９２０の分散型ファイル・システム９３８によって使用されるソフトウェアを含み得る。１つ又は複数のタイプのソフトウェアは、インターネット・ウェブ・ページ検索ソフトウェア、電子メール・ウイルス・スキャン・ソフトウェア、データベース・ソフトウェア、及びストリーミング・ビデオ・コンテンツ・ソフトウェアを含み得るが、これらに限定されない。

少なくとも１つの実施例において、アプリケーション層９４０に含まれるアプリケーション９４２は、ノードＣ．Ｒ．９１６（１）～９１６（Ｎ）の少なくとも部分、グループ化された計算資源９１４、及び／又はフレームワーク層９２０の分散型ファイル・システム９３８によって使用される１つ又は複数のタイプのアプリケーションを含み得る。１つ又は複数のタイプのアプリケーションは、任意の数のゲノミクス・アプリケーション、認知計算、並びに、トレーニング若しくは推論ソフトウェア、マシン学習フレームワーク・ソフトウェア（たとえば、ＰｙＴｏｒｃｈ、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ、Ｃａｆｆｅなど）、及び／又は１つ若しくは複数の実施例と併せて使用される他のマシン学習アプリケーションを含む、マシン学習アプリケーションを含み得るが、これらに限定されない。

少なくとも１つの実施例において、構成マネージャ９３４、資源マネージャ９３６、及び資源オーケストレータ９１２のうちのいずれかは、任意の技術的に可能な方式で取得される任意の量及びタイプのデータに基づいて任意の数及びタイプの自己書換え型アクションを実装することができる。自己書換え型アクションは、よくない可能性のある構成決定を行うこと並びにデータ・センタの十分に活用されていない及び／又は実行の不十分な部分を恐らく回避することからデータ・センタ９００のデータ・センタ・オペレータを解放し得る。

データ・センタ９００は、１つ又は複数のマシン学習モデルをトレーニングする或いは本明細書に記載の１つ又は複数の実施例による１つ又は複数のマシン学習モデルを使用して情報を予測する又は推論するために、ツール、サービス、ソフトウェア或いは他の資源を含み得る。たとえば、マシン学習モデルは、データ・センタ９００に関して前述されたソフトウェア及び／又は計算資源を使用するニューラル・ネットワーク・アーキテクチャによる重量パラメータの計算によって、トレーニングされ得る。少なくとも１つの実施例において、１つ又は複数のニューラル・ネットワークに対応するトレーニングされた又は配備されたマシン学習モデルは、たとえば、本明細書に記載のものに限定されない、１つ又は複数のトレーニング技法を介して計算された重量パラメータを使用することによって、データ・センタ９００に関して前述された資源を使用して情報を推論又は予測するために使用され得る。

少なくとも１つの実施例において、データ・センタ９００は、前述の資源を使用するトレーニング及び／又は推論の実行のために、ＣＰＵ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、ＧＰＵ、ＦＰＧＡ、及び／又は他のハードウェア（若しくはそれに対応する仮想計算資源）を使用することができる。さらに、前述の１つ又は複数のソフトウェア及び／又はハードウェア資源は、情報の推論をユーザがトレーニング又は実行することを可能にするためのサービス、たとえば、画像認識、音声認識、又は他の人工知能サービス、として構成され得る。

例示的ネットワーク環境
本開示の実施例の実装において使用するのに適したネットワーク環境は、１つ若しくは複数のクライアント・デバイス、サーバ、ネットワーク接続型ストレージ（ＮＡＳ：ｎｅｔｗｏｒｋ ａｔｔａｃｈｅｄ ｓｔｏｒａｇｅ）、他のバックエンド・デバイス、及び／又は他のデバイス・タイプを含み得る。クライアント・デバイス、サーバ、及び／又は他のデバイス・タイプ（たとえば、各デバイス）は、図８の計算デバイス８００の１つ又は複数のインスタンスで実装され得、たとえば、各デバイスは、計算デバイス８００の類似の構成要素、特徴、及び／又は機能性を含み得る。加えて、バックエンド・デバイス（たとえば、サーバ、ＮＡＳなど）が、実装される場合、バックエンド・デバイスは、データ・センタ９００の一部として含まれ得、その実例は、図９に関して本明細書でさらに詳述される。

ネットワーク環境の構成要素は、ワイヤード、ワイヤレス、又はその両方でもよい、ネットワークを介して互いに通信し得る。ネットワークは、複数のネットワーク、又はネットワークのネットワークを含み得る。実例として、ネットワークは、１つ若しくは複数のワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、１つ若しくは複数のローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、１つ若しくは複数のパブリック・ネットワーク、たとえば、インターネット及び／若しくは公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）、並びに／又は１つ若しくは複数のプライベート・ネットワークを含み得る。ネットワークが、ワイヤレス電気通信ネットワークを含む場合、構成要素、たとえば、基地局、通信塔、或いはアクセス・ポイント（並びに他の構成要素）、は、ワイヤレス接続を提供し得る。

互換性のあるネットワーク環境は、１つ又は複数のピア・ツー・ピア・ネットワーク環境（その場合、サーバはネットワーク環境に含まれないことがある）と、１つ又は複数のクライアント・サーバ・ネットワーク環境（その場合、１つ又は複数のサーバがネットワーク環境に含まれ得る）とを含み得る。ピア・ツー・ピア・ネットワーク環境では、サーバに関して本明細書に記載した機能性は、任意の数のクライアント・デバイスで実装され得る。

少なくとも１つの実施例において、ネットワーク環境は、１つ又は複数のクラウドベースのネットワーク環境、分散型計算環境、その組合せなどを含み得る。クラウドベースのネットワーク環境は、フレームワーク層、ジョブ・スケジューラ、資源マネージャ、並びに、１つ若しくは複数のコア・ネットワーク・サーバ及び／又はエッジ・サーバを含み得る、サーバのうちの１つ又は複数で実装された分散型ファイル・システムを含み得る。フレームワーク層は、ソフトウェア層のソフトウェア及び／又はアプリケーション層の１つ若しくは複数のアプリケーションをサポートするために、フレームワークを含み得る。ソフトウェア又はアプリケーションは、それぞれ、ウェブベースのサービス・ソフトウェア又はアプリケーションを含み得る。実施例において、クライアント・デバイスのうちの１つ又は複数は、ウェブベースのサービス・ソフトウェア又はアプリケーションを使用し得る（たとえば、１つ又は複数のアプリケーション・プログラミング・インターフェース（ＡＰＩ）を介してサービス・ソフトウェア及び／又はアプリケーションにアクセスすることによって）。フレームワーク層は、たとえば大規模データ処理（たとえば、「ビッグ・データ」）のための分散型ファイル・システムを使用し得る、フリー及びオープン・ソース・ソフトウェア・ウェブ・アプリケーション・フレームワークのタイプでもよいが、これに限定されない。

クラウドベースのネットワーク環境は、本明細書に記載の計算及び／又はデータ・ストレージ機能（又は１つ若しくは複数のその部分）の任意の組合せを実施するクラウド計算及び／又はクラウド・ストレージを提供し得る。これらの様々な機能のいずれも、セントラル又はコア・サーバ（たとえば、州、領域、国、世界にわたって分散され得る１つ又は複数のデータ・センタなどの）から複数の場所に分散され得る。ユーザ（たとえば、クライアント・デバイス）への接続が、エッジ・サーバに比較的近い場合、コア・サーバは、機能性の少なくとも一部分をエッジ・サーバに任じ得る。クラウドベースのネットワーク環境は、プライベート（たとえば、単一の組織に制限される）でもよく、パブリック（たとえば、多数の組織に利用可能）、及び／又はその組合せ（たとえば、ハイブリッド・クラウド環境）でもよい。

クライアント・デバイスは、図８に関して本明細書に記載の例示的計算デバイス８００の構成要素、特徴、及び機能性のうちの少なくともいくつかを含み得る。実例として、及び制限ではなく、クライアント・デバイスは、パーソナル・コンピュータ（ＰＣ）、ラップトップ・コンピュータ、モバイル・デバイス、スマートフォン、タブレット・コンピュータ、スマート・ウォッチ、ウェアラブル・コンピュータ、パーソナル・デジタル・アシスタント（ＰＤＡ）、ＭＰ３プレイヤ、仮想現実ヘッドセット、全地球測位システム（ＧＰＳ）又はデバイス、ビデオ・プレイヤ、ビデオカメラ、監視デバイス又はシステム、車両、ボート、飛行船、仮想マシン、ドローン、ロボット、ハンドヘルド通信デバイス、病院デバイス、ゲーミング・デバイス又はシステム、娯楽システム、車両コンピュータ・システム、組み込み型システム・コントローラ、リモート制御、器具、民生用電子デバイス、ワークステーション、エッジ・デバイス、これらの描写されたデバイスの任意の組合せ、或いは任意の他の適切なデバイスとして実施され得る。

本開示は、コンピュータ又は、携帯情報端末若しくは他のハンドヘルド・デバイスなどの、他のマシンによって実行されている、プログラム・モジュールなどのコンピュータ実行可能命令を含む、コンピュータ・コード又はマシン使用可能命令との一般的関連において説明されることがある。一般に、ルーティン、プログラム、オブジェクト、構成要素、データ構造体などを含むプログラム・モジュールは、特定のタスクを実行する又は特定の抽象データ・タイプを実装するコードを指す。本開示は、ハンドヘルド・デバイス、家電製品、汎用コンピュータ、より特殊な計算デバイスなどを含む、様々な構成で実施され得る。本開示はまた、通信ネットワークを介してリンクされた遠隔処理デバイスによってタスクが実行される分散型コンピューティング環境において実施され得る。

本明細書では、２個以上の要素に関する「及び／又は」の記述は、１つの要素のみ、又は要素の組合せを意味すると解釈されるべきである。たとえば、「要素Ａ、要素Ｂ、及び／又は要素Ｃ」は、要素Ａのみ、要素Ｂのみ、要素Ｃのみ、要素Ａ及び要素Ｂ、要素Ａ及び要素Ｃ、要素Ｂ及び要素Ｃ、或いは、要素Ａ、Ｂ、及びＣを含み得る。加えて、「要素Ａ又は要素Ｂのうちの少なくとも１つ」は、要素Ａの少なくとも１つ、要素Ｂの少なくとも１つ、或いは、要素Ａの少なくとも１つ及び要素Ｂの少なくとも１つを含み得る。さらに、「要素Ａ及び要素Ｂのうちの少なくとも１つ」は、要素Ａのうちの少なくとも１つ、要素Ｂのうちの少なくとも１つ、或いは、要素Ａのうちの少なくとも１つ及び要素Ｂのうちの少なくとも１つを含み得る。

本開示の主題は、法定の要件を満たすために特異性を有して記述されている。しかしながら、その記述自体が本開示の範囲を制限することは意図されていない。そうではなくて、本発明者は、請求されている主題が、他の現在の又は未来の技術と併せて、異なるステップ又は本文書に記載されたものと類似のステップの組合せを含むように、他の形で実施され得ることを意図している。さらに、「ステップ」及び／又は「ブロック」という用語は、使用される方法の異なる要素を含意するように本明細書で使用され得るが、これらの用語は、個別のステップの順番が明示的に記載されていない限り及びそのように記載されているときを除いて本明細書で開示される様々なステップの間に何らかの特定の順番を暗示するものとして解釈されるべきではない。

Claims (20)

1. 電子的構成要素と、
   前記電子的構成要素に電気的に連結された電力供給装置であり、入力電圧を前記電子的構成要素に提供するための前記電力供給装置と、
   前記電力供給装置と前記電子的構成要素との間に配置された電圧モニタと
   を備えるシステムであって、前記電圧モニタが、
   前記入力電圧を第１の過電圧（ＯＶ）閾値及び第１の不足電圧（ＵＶ）閾値と比較するための高周波数電圧エラー検出器と、
   前記入力電圧をフィルタ処理してフィルタ処理された入力電圧を生成し、前記フィルタ処理された入力電圧を第２のＵＶ閾値及び第２のＯＶ閾値と比較するための低周波数電圧エラー検出器と、
   前記電圧モニタ及び前記電子的構成要素に通信可能に連結された安全マネージャであって、
   前記入力電圧が前記第１のＯＶ閾値より大きいこと、
   前記入力電圧が前記第１のＵＶ閾値未満であること、
   前記フィルタ処理された入力電圧が前記第２のＯＶ閾値より大きいこと、又は
   前記フィルタ処理された入力電圧が前記第２のＵＶ閾値未満であること
   のうちの少なくとも１つを前記電圧モニタが検出したときに前記電子的構成要素の動作状態への変更を引き起こすための安全マネージャと
   を含む、システム。
2. 前記電子的構成要素が、プロセッサ又はシステム・オン・チップ（ＳｏＣ）のうちの少なくとも１つを含み、前記電力供給装置が、切り替えモード電力供給装置又は線形電力供給装置のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
3. 前記低周波数電圧エラー検出器が、
   ノイズの少なくとも一部分を前記入力電圧から取り除いて前記フィルタ処理された入力電圧を生成するためのローパス・フィルタと、
   前記第１のＯＶ閾値及び前記第１のＵＶ閾値との前記フィルタ処理された入力電圧の前記比較を実行するための第１の比較器と
   を含み、
   前記高周波数電圧エラー検出器が、前記第２のＯＶ閾値及び前記第２のＵＶ閾値との前記入力電圧の前記比較を実行するための第２の比較器を含む、
   請求項１に記載のシステム。
4. 前記高周波数電圧エラー検出器が、前記低周波数電圧エラー検出器と並列しており、
   前記高周波数電圧エラー検出器が、前記低周波数電圧エラー検出器を使用して実行される前記入力電圧と前記第２のＯＶ閾値又は前記第２のＵＶ閾値のうちの少なくとも１つとの比較と少なくとも部分的に同時に前記入力電圧と前記第１のＯＶ閾値又は前記第１のＵＶ閾値のうちの少なくとも１つとを比較するように構成されている、
   請求項１に記載のシステム。
5. 前記第１のＯＶ閾値、前記第１のＵＶ閾値、前記第２のＯＶ閾値、又は前記第２のＵＶ閾値のうちの少なくとも１つが、再プログラム可能である、請求項１に記載のシステム。
6. 前記電圧モニタが、前記電力供給装置又は前記電子的構成要素のうちの少なくとも１つの外部にある、請求項１に記載のシステム。
7. 別の電子的構成要素と、
   前記別の電子的構成要素に電気的に連結された別の電力供給装置であって、別の入力電圧を前記第２の電子的構成要素に提供するための別の電力供給装置と
   をさらに備え、
   前記電圧モニタがさらに、前記別の入力電圧を前記第１のＯＶ閾値、前記第１のＵＶ閾値、前記第２のＯＶ閾値、及び前記第２のＵＶ閾値と比較するように構成され、
   前記安全マネージャがさらに、
   前記別の入力電圧が前記第１のＯＶ閾値より大きいこと、
   前記別の入力電圧が前記第１のＵＶ閾値未満であること、
   前記別のフィルタ処理された入力電圧が前記第２のＯＶ閾値より大きいこと、又は
   前記フィルタ処理された入力電圧が前記第２のＵＶ閾値未満であること
   のうちの少なくとも１つを前記電圧モニタが検出したときに、前記別の電子的構成要素の動作状態への変更を引き起こすように構成されている、
   請求項１に記載のシステム。
8. 前記第１の電力供給装置が、切り替えモード電力供給装置であり、
   前記第２の電力供給装置が、線形電力供給装置である、
   請求項７に記載のシステム。
9. 前記システムが、
   自律若しくは半自律マシンのための制御システム、
   自律若しくは半自律マシンのための知覚システム、
   シミュレーション動作を実行するためのシステム、
   深層学習動作を実行するためのシステム、
   エッジ・デバイスを使用して実装されるシステム、
   ロボットを使用して実装されるシステム、
   １つ若しくは複数の仮想マシン（ＶＭ）を組み込むシステム、
   データ・センタにおいて少なくとも部分的に実装されるシステム、又は
   クラウド計算資源を使用して少なくとも部分的に実装されるシステム
   のうちの少なくとも１つに含まれる、請求項１に記載のシステム。
10. 電力供給装置を使用して、入力電圧を電子的構成要素に提供するステップと、
    高周波数電圧エラー検出器を使用して、前記入力電圧を高周波数過電圧（ＯＶ）閾値又は高周波数不足電圧（ＵＶ）閾値のうちの少なくとも１つと比較するステップと、
    低周波数電圧エラー検出器のローパス・フィルタを使用して、前記入力電圧をフィルタ処理してフィルタ処理された入力電圧を生成するステップと、
    前記低周波数電圧エラー検出器を使用して、前記フィルタ処理された電圧を低周波数ＯＶ閾値又は低周波数ＵＶ閾値のうちの少なくとも１つと比較するステップと、
    安全マネージャを使用して、前記入力電圧が前記高周波数ＯＶ閾値より大きいこと、前記入力電圧が前記高周波数ＵＶ閾値未満であること、前記フィルタ処理された入力電圧が前記低周波数ＯＶ閾値より大きいこと、又は前記フィルタ処理された入力電圧が前記低周波数ＵＶ閾値未満であることのうちの少なくとも１つに基づいて電圧エラーを判定するステップと、
    前記電圧エラーを判定するステップに少なくとも部分的に基づいて、前記電子的構成要素の動作モードへの変更を引き起こすステップと
    を含む、方法。
11. 前記電子的構成要素が、プロセッサ又はシステム・オン・チップ（ＳｏＣ）のうちの少なくとも１つを含む、請求項１０に記載の方法。
12. 前記電力供給装置が、切り替えモード電力供給装置であり、
    前記入力電圧が、直流（ＤＣ）に対応し、
    前記ローパス・フィルタが、交流（ＡＣ）ノイズの少なくとも一部分を前記入力電圧から取り除いて前記フィルタ処理された入力電圧を生成する、
    請求項１０に記載の方法。
13. 前記高周波数電圧エラー検出器及び前記低周波数エラー検出器が、並列して配置され、
    前記高周波数電圧エラー検出器を使用して比較するステップ及び前記低周波数電圧エラー検出器を使用して比較するステップが、少なくとも部分的に同時に実行される、
    請求項１０に記載の方法。
14. 前記高周波数ＯＶ閾値、前記高周波数ＵＶ閾値、前記低周波数ＯＶ閾値、及び前記低周波数ＵＶ閾値のうちの少なくとも１つが、再プログラム可能である、請求項１０に記載の方法。
15. 入力電圧を、電子的構成要素に電気的に連結された電力供給装置であって、前記入力電圧を前記電子的構成要素に提供する電力供給装置から受信し、
    高周波数電圧エラー検出器を使用して、前記入力電圧を高周波数過電圧（ＯＶ）閾値又は高周波数不足電圧（ＵＶ）閾値のうちの少なくとも１つと比較し、
    低周波数電圧エラー検出器を使用して、前記入力電圧をフィルタ処理してフィルタ処理された入力電圧を生成し、
    前記低周波数電圧エラー検出器を使用して、前記フィルタ処理された電圧を低周波数ＯＶ閾値又は低周波数ＵＶ閾値のうちの少なくとも１つと比較し、
    前記入力電圧が前記高周波数ＯＶ閾値より大きいこと、前記入力電圧が前記高周波数ＵＶ閾値未満であること、前記フィルタ処理された入力電圧が前記低周波数ＯＶ閾値より大きいこと、又は前記フィルタ処理された入力電圧が前記低周波数ＵＶ閾値未満であることのうちの少なくとも１つに基づいて電圧エラーを検出したときに、前記システムの安全マネージャに前記電圧エラーを指示する
    ための回路を備える、電圧モニタ。
16. 前記電圧エラーの前記指示が、前記安全マネージャに通信可能に連結された電子的構成要素への変更を引き起こす、請求項１５に記載の電圧モニタ。
17. 前記電力供給装置が、切り替えモード電力供給装置であり、
    前記入力電圧が、直流（ＤＣ）に対応し、
    前記ローパス・フィルタが、交流（ＡＣ）ノイズの少なくとも一部分を前記入力電圧から取り除いて、前記フィルタ処理された入力電圧を生成する、
    請求項１５に記載の電圧モニタ。
18. 前記フィルタ処理された入力電圧が、前記低周波数電圧エラー検出器のローパス・フィルタを使用して生成される、請求項１５に記載の電圧モニタ。
19. 前記入力電圧の前記比較が、第１の比較器を使用して実行され、前記フィルタ処理された入力電圧の前記比較が、第２の比較器を使用して実行される、請求項１５に記載の電圧モニタ。
20. 前記電圧モニタが、
    自律若しくは半自律マシンのための制御システム、
    自律若しくは半自律マシンのための知覚システム、
    シミュレーション動作を実行するためのシステム、
    深層学習動作を実行するためのシステム、
    エッジ・デバイスを使用して実装されるシステム、
    ロボットを使用して実装されるシステム、
    １つ若しくは複数の仮想マシン（ＶＭ）を組み込むシステム、
    データ・センタにおいて少なくとも部分的に実装されるシステム、又は、
    クラウド計算資源を使用して少なくとも部分的に実装されるシステム
    のうちの少なくとも１つに含まれる、請求項１に記載の電圧モニタ。

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