JP2022513808A - 軌道検証を用いた衝突回避システム - Google Patents

Abstract

車両は、主要システムと、主要システムの動作を検証し、衝突を回避するために車両を制御する副次システムとを含み得る。例えば、副次システムは、主要システムから主要軌道と、減速または他の操作に関連付けられた臨時の副次軌道などのような多様な軌道を受信し得る。副次システムは、軌道が衝突の可能性に関連付けられているかどうか、軌道が現在または以前の姿勢と一致しているかどうか、軌道が車両の性能と適合しているかどうか、などを決定し得る。副次システムは、有効であれば主要軌道を、主要軌道が無効であれば副次軌道を、主要軌道および副次軌道が無効であれば副次システムが生成した別の軌道を選択し得る。有効な軌道が決定されない場合、車両は最大速度で減速し得る。

Description

本開示は、軌道検証を用いた衝突回避システムに関する。

本ＰＣＴ国際出願は、２０１８年１２月１２日に出願された米国特許出願第１６/２１８１８２号の継続出願であり、その優先権の利益を主張するものであって、参照により本明細書に組み込まれる。

車両の乗客や、車両に近接する他の人や物体の安全性は、最も重要である。このような安全性は、衝突の可能性を正確に検出し、安全対策をタイムリーに展開することが前提となることが多い。自律車両には、効果の高い衝突検出システムが実装されていることが多いが、まれにこれらのシステムが作動しなかったり、無効であったりすることがある。例えば、車両上のシステムの比較的長い処理パイプラインにエラーが発生し、物体と衝突する軌道をシステムに生成させ、および／または車両の現在の姿勢および／または車両の性能を考慮すると不可能または受け入れられない方法で車両を操作させ得る。このような場合、システムは所望の効果が動作せず、不安全な挙動を取り得る。

米国特許出願第１６／１８９７２６号明細書 米国特許出願第１５／６２２９０５号明細書 米国特許出願第１５／８３３７１５号明細書 米国特許出願第１５／８２０２４５号明細書

詳細な説明は、添付の図面を参照して行われる。図中において、符号の一番左の数字は、その符号が最初に現れる図面を示している。異なる図面で同じ符号を使用することは、類似または同一の構成要素または機能を示す。

本明細書で説明した技術が実装される可能性のある環境の例を示している。 車両の主要システムと副次システムの詳細を例示した図である。 車両の軌道が有効か無効かを決定する処理の一例を示す図である。 車両の軌道が有効か無効かを決定する処理の一例を示す図である。 車両の軌道が有効か無効かを決定する処理の一例を示す図である。 副次システムで実装され得る状態の階層の例を示している。 本明細書で論じられる技術を実行するためのプロセスの例を示している。 本明細書で論じられる技術を実行するためのプロセスの例を示している。 本明細書で説明される技術を実装するためのシステムの例を示すブロック図である。

本開示は、車両を制御するための主要システムと、主要システムの動作を検証するために車両上で動作し、衝突を回避するために車両を制御する副次システムとを含む車両に向けられている。例えば、副次システムは、主要軌道および副次軌道（例えば、減速または他の操作に関連する臨時の軌道）など、主要システムから多様な軌道を受信し得る。副次システムは、各軌道を検証し得る（例えば、エラーが存在するかどうかを決定する）。例えば、副次システムは、主要システムによって生成された軌道が衝突の可能性に関連しているかどうか、軌道が車両の現在または以前の姿勢と一致しているかどうか、軌道が車両の性能と適合しているかどうか、などを決定し得る。主要軌道が有効である場合、副次システムは主要軌道に従って車両を制御し得る。主要軌道が無効であり、副次軌道が有効である場合、副次システムは、副次軌道に従って車両を制御し得る。主要軌道と副次軌道の両方が無効である場合、副次システムは、第２の軌道に沿って減速する軌道や別の操作を実行する軌道など、別の軌道を用いて車両を制御し得る。例では、副次システムが、主要軌道が将来的に衝突を引き起こすことを検出した場合、副次システムは、そのような状況を示すメッセージを主要システムに送信し得る。これは、そのような予測された任意の衝突を回避するために主要軌道を調整する機会を、主要システムに供給し得る。

主要システムは、通常、環境内での車両の操作方法を制御するための処理を実行し得る。主要システムは、機械学習などの様々な人工知能（ＡＩ）技術を実装し、車両周辺の環境を理解、および／または環境内での移動を車両に指示し得る。例えば、主要システムはＡＩ技術を実装し、車両をローカライズし、車両周辺の物体を検出し、センサーデータをセグメント化し、物体の分類を決定し、物体の軌道を予測し、車両の軌道を生成するなどをし得る。一例では、主要システムは、車両を制御するための主要軌道と、車両を制御するための副次的な臨時軌道を生成し、主要軌道と副次軌道を副次システムに提供する。臨時の軌道は、車両が停止するように、および／または別の操作（例えば、車線変更など）を行うように制御し得る。

副次システムは、通常、主要システムが利用可能なデータ（例えば、センサーデータ）の少なくともサブセットを使用して、主要システムを評価し得る。例えば、副次システムは、車両が置かれている環境内の点、および／または物体に対する、車両の位置、および／または方向（姿勢と共に）を決定することにより、車両を独立してローカライズし得る。また、副次システムは、車両周辺の物体を独立して検出、および／または物体の軌道を予測し得る。副次システムは、車両の姿勢および／または物体の予測された軌道を用いて、副次システムから提供された車両の軌道を評価し、その軌道を車両の制御に用いるべきかどうかを決定し得る。このようなローカライゼーション、および／または検出は、その出力を検証するために主要システムで用いられる同様の技術を用いてもよく、そのような出力の一貫性および検証性を確保するために、異なる技術を使用してもよい。

車両の軌道を評価するために、副次システムは、軌道を評価（または検証）するための１つまたは複数の操作を行い得る。例えば、副次システムは、軌道が閾値未満の時間前に生成されたかどうか、軌道が車両の現在または以前の姿勢と一致するかどうか（例えば、軌道は、車両の現在の姿勢を与えて、可能な位置に車両を位置させるように制御する）、軌道が車両の性能（例えば、操作限界、加速限界など）と適合するかどうか、などを確認し得る。さらに、副次システムは、軌道が衝突に関連しているかどうかを確認し得る。例えば、副次システムは、主要システムによって提供された車両の軌道が、副次システムによって決定された物体の軌道と交差し、物体と車両が同時に（または時間のウインドウで）交差点で会うかどうかを確認し得る。すなわち、副次システムは、主要システムが提供する軌道に沿って車両を維持した場合に、車両が物体と衝突するかどうかを決定し得る。このような衝突の確認は、移動の直接的な運動解析、および／または１つまたは複数の付加技術によって決定される運動の予測のいずれか１つまたは複数に基づき得る。

例では、副次システムは、主要システムによって提供される車両の各軌道を評価し得る。例えば、副次システムは、主要システムによって生成された主要軌道（例えば、最上位の軌道）と、主要システムによって生成された副次軌道（例えば、次の最上位の軌道）とを評価し得る。副次軌道は、主要軌道が無効である場合に使用され得る臨時の軌道であり得る。さらに、例では、副次システムは、車両の三次軌道（例えば、次の最上位の軌道）を生成し、三次軌道を評価し得る。三次軌道は、主要軌道および副次軌道が無効である場合に使用され得る、さらなる臨時の軌道であり得る。三次軌道は、車両を副次軌道（または、場合によっては主要軌道）に沿って停止させたり、別の操作（例えば、車線変更、旋回など）を実行させたりし得る。いくつかの例では、三次軌道は、副次軌道の最小限の修正（縦方向の加速度、操舵角、横方向の加速度などの修正）に少なくとも部分的に基づいて決定され得る。

副次システムは、軌道の評価に基づいて、車両の制御に使用する軌道を決定し得る。例えば、副次システムは、主要軌道の状態が、主要軌道は衝突していない、または「遠い」将来の衝突に関連している（例えば、主要軌道が一時的に有効である）ことを示している場合、主要システムによって提供される主要軌道を選択し得る。さらに、副次システムは、主要軌道が、衝突が差し迫っていることを示す状態と関連付けられており、副次軌道が衝突のないことを示す状態と関連付けられている場合、主要システムが提供する副次軌道を選択し得る。さらに、副次システムは、主要軌道が、衝突が差し迫っていることを示す状態と関連付けられており、副次軌道が衝突を示す状態と関連付けられている場合、副次システムが生成した三次軌道を選択し得る。軌道を選択すると、副次システムは、軌道に基づいて車両を制御させるために、システムコントローラに信号を送信し得る。少なくともいくつかの例では、どの軌道も衝突していない場合、副次システムは、例えば、緊急ブレーキの作動および／またはシートベルトのプリテンショニングなど、１つまたは複数の操作を車両に行わせ得る。

例では、副次システムは、選択された軌道から制御を解除する信号が受信されるまで、選択された軌道に基づいて車両の制御を維持し得る。例えば、副次システムは、必要に応じていつでも低レベルの軌道に移行し、高レベルの軌道への制御を解除する信号を受信するまで、高レベルの軌道に戻って移行することを控え得る。例示すると、主要軌道が衝突に関連しているために副次システムが副次軌道を選択した場合、遠隔操作システム（例えば、オペレータに関連するシステム）からより高いレベルの軌道への制御を解除する信号を受信するまで、副次軌道（または、さらに低いレベルの軌道）に沿って車両の制御を維持し得る。こうすることにより、車両は軌道間の頻繁な変更を避け得る。

さらに、例では、副次システムは、主要システムによって提供された軌道のエラーを示すメッセージを主要システムに提供し得る。例えば、要システムによって提供される主要軌道に沿って車両が進んだ場合に、副次システムが、主車両が直ちにブレーキをかける必要がない（例えば、閾値以上の時間離れている）程度に十分遠い将来に衝突が発生すると推定されると決定した場合、副次システムは、主要システムに警告するためのメッセージを主要システムに送信し得る。これは、主要システムが、衝突が発生する前に主要軌道を調整することを与え得る。

例では、本明細書で論じられる技術および／またはシステムは、車両の乗客および／または車両に近接する他の人の安全性を高め得る。例えば、副次システムは、主要システムによって提供された軌道のエラーを検出し、衝突を回避するために安全に減速、停止、および／または別の操作を実行するように車両を制御し得る。例では、副次システムは、衝突を回避するために別の形式の評価が行われるよう、主要システムから比較的独立して動作し得る。例えば、副次システムは、車両に近接する物体を独立して検出、および／または、主要システムによって生成された軌道を評価し得る。さらに、例では、副次システムは、主要システムよりも高い整合性（例えば、より検証できる）、および／またはより複雑でないシステムであり得る。例えば、副次システムは、主要システムよりも少ないデータを処理するように設計され、主要システムよりも短い処理パイプラインを含み、主要システムの技術よりも容易に検証できる技術に従って動作するなど、様々な工夫がなされ得る。

例では、本明細書で論じられる技術は、２０１８年１１月１１日に出願され、「Ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ Ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ Ａｖｏｉｄａｎｃｅ」と題された特許文献１で論じられる技術を実装してもよく、その内容全体は、参照により本明細書に組み込まれる。

本明細書に記載されている方法、装置、およびシステムは、多くの方法で実装され得る。例示的な実装は、以下の図面を参照し、以下に提供される。自律車両のコンテキストで論じられているが、いくつかの例では、本明細書で説明する方法、装置、およびシステムは、様々なシステムに適用され得る。別の例では、方法、装置、およびシステムは、航空または航海のコンテキストで利用されてもよい。さらに、または代わりに、本明細書で述べられている技術は、実データ（例えば、センサーを使用してキャプチャされたもの）、シミュレーションデータ（例えば、シミュレータによって生成されたもの）、またはそれらの任意の組み合わせで使用され得る。

図１は、本明細書で論じられる技術が実装され得る例示的な環境１００を示している。例示的な環境１００は、センサー１０４、主要システム１０６、副次システム１０８、およびシステムコントローラ１１０を含む自律車両１０２を示している。主要システム１０６は、一般に、人工知能（例えば、ＡＩ技術１１２）を実装して、様々な操作を実行し得り、副次システム１０８は、一般に、異なる技術を実装して、主要システム１０６を評価し、必要に応じて制御を引き継ぎ得る。例えば、主要システム１０６は、センサー１０４からのセンサーデータ１１４を処理して、主要軌道１１６および副次軌道１１８を生成する。主要システム１０６は、主要軌道１１６および副次軌道１１８を副次システム１０８に送信し得る。副次システム１０８は、主要軌道１１６および／または副次軌道１１８を評価するために、センサー１０４からのセンサーデータ１２０を処理し得る。上述のように、副次システム１０８によって実行された技術は、主要システム１０６によって採用される技術と同様の技術を備え得、結果は類似性を決定するために比較され得る。いくつかの例では、副次システム１０８は、類似の結果が両システムの正しい機能を示すように、主要システム１０６のものとは異なる技術を使用し得る。評価に基づいて、副次システム１０８は出力軌道１２２を選択し、自律車両１０２を制御するために出力軌道１２２をシステムコントローラ１１０に送信し得る。出力軌道１２２は、以下に詳述するように、主要軌道１１６、副次軌道１１８、および／または副次システム１０８によって生成される軌道などとは別の軌道を含み得る。

技術の多くは、副次システム１０８がシステムコントローラ１１０に信号を送信する（例えば、出力軌道１２２を送信する）コンテキストで論じられるが、主要システム１０６は、場合によっては、代替的に、または付加的に、システムコントローラ１１０に信号を送信し得る。

センサー１０４は、光検出と測距（ＬＩＤＡＲ）センサー、ＲＡＤＡＲセンサー、超音波トランスデューサ、ソナーセンサー、位置センサー（例えば、グローバルナビゲーション衛星システム（ＧＮＳＳ）（グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）を含む）、コンパスなど）、慣性センサー（例えば、慣性センサー（例えば、ＩＭＵ（慣性測定ユニット）、加速度計、磁力計、ジャイロスコープなど）、カメラ（例えば、ＲＧＢ（ｒｅｄ－ｇｒｅｅｎ－ｂｌｕｅ）、赤外線（ＩＲ）、強度、深度など）、ｔｉｍｅ ｏｆ ｆｌｉｇｈｔセンサー、マイク、ホイールエンコーダ、環境センサー（例えば、温度センサー、湿度センサー、光センサー、圧力センサーなど）など、様々なセンサーを含み得る。

上述したように、通常、主要システム１０６はセンサーデータ１１４を処理し得、副次システム１０８はセンサーデータ１２０を処理し得る。いくつかの例では、センサーデータ１２０は、センサーデータ１１４のサブセットを含む。例示すると、センサーデータ１１４は、位置データ、慣性データ、ＬＩＤＡＲデータ、ＲＡＤＡＲデータ、画像データ、音声データ、環境データ、深度データなど、多種多様なセンサー１０４からのデータを含み得る。一方、センサーデータ１２０は、ＬＩＤＡＲデータ、ＲＡＤＡＲデータ、および／またはｔｉｍｅ ｏｆ ｆｌｉｇｈｔデータなど、センサー１０４のより限定されたセットからのデータを含み得る。他の例では、センサーデータ１２０は、位置データ、慣性データ、ＬＩＤＡＲデータ、ＲＡＤＡＲデータ、画像データ、音声データ、環境データ、および／または深度データのうちの１つまたは複数など、センサーデータ１１４と同じか、或いはそれ以上のデータを含む。

主要システム１０６は、通常の動作中に車両を制御し得る。多くの例において、主要システム１０６は、自律車両１０２上のメインコンピューティングシステムであり得る。主要システム１０６は、ＡＩ技術１１２を実装して、自律車両１０２の周辺の環境を理解、および／または自律車両１０２に環境内での移動を指示し得る。ＡＩ技術１１２は、１つまたは複数のニューラルネットワークなどの機械学習（一般に、機械学習モデルとも呼ばれる）を含見得る。例えば、主要システム１０６は、センサーデータ１１４を解析し、自律車両１０２をローカライズ、自律車両１０２の周辺の物体を検出、センサーデータ１１４をセグメント化、物体の分類を決定、物体の軌道を予測、自律車両１０２の主要軌道１１６および／または副次軌道１１８を生成するなどし得る。図１の例では、主要システム１０６は、自律車両１０２を制御するために主要軌道１１６を生成し、主要軌道１１６が無効であるか、さもなければ受け入れられない場合に、主要軌道の代わりに使用される臨時の（例えば、バックアップ）軌道として、或いはハードウェアまたはソフトウェアの故障などの場合に実行される、副次軌道１１８を生成する。例では、副次軌道１１８は、自律車両１０２を減速して停止するように制御し得る（例えば、自律車両１０２で可能な最大減速度よりも小さい減速度に関連する緩やかな停止）。

例では、軌道は、自律車両１０２の操舵角、および／または加速度の制御を備える。さらに、軌道は、自律車両１０２の予測された将来の経路を表す時間と車両の状態（例えば、姿勢）のシーケンスを備え得る。例えば、軌道は、自律車両１０２がある時間のウインドウ（例えば、１ミリ秒、半秒、２秒、１０秒など）の間に取るであろう経路を制御し得る。軌道は、自律車両１０２の動きを制御するために、時間をかけて継続的に更新されて得る。

副次システム１０８は、主要システム１０６を評価し、主要システム１０６に問題がある場合に自律車両１０２の制御を引き継ぎ得る。副次システム１０８は、自律車両１０２、および／または自律車両１０２の周辺の物体の位置、速度、加速度等に基づく副次技術（例えば、確率的な技術、ＡＩ技術１１２とは異なる技術等）を実装し得る。例えば、副次システム１０８は、カルマンフィルタ、拡張カルマンフィルタ（ＥＫＧ）、粒子フィルタ、および／またはトラッキングアルゴリズムを実装して、センサーデータの処理、センサーデータのセグメント化、物体の分類の識別、物体の軌道の予測等を行い得る。例では、副次システム１０８は、あらゆる形態のＡＩ技術を実行しなくともよい。いくつかの例では、ＡＩ技術１１２は、ニューラルネットワークを使用し得、一方、副次システム１０８は、そのようなニューラルネットワークの使用を控え得る。他の例では、副次システム１０８は、主要システム１０６によって実装された機械学習モデルとは異なる（または、いくつかの例では同じ）機械学習モデルを実装するなど、ＡＩ技術を実行し得る。単一の副次システム１０８が図示されているが、例では、副次システム１０８は、多様なハードウェア／ソフトウェアシステムなど、多様なシステムとして実装され得る。

例では、主要システム１０６を評価するために、副次システム１０８は、センサーデータ１２０を処理して、環境内の点、および／または物体に対する自律車両１０２の位置、および／または方向（姿勢と共に）を決定し得る。さらに、副次システム１０８は、センサーデータ１２０を処理して、自律車両１０２の周辺の物体を検出、物体を経時的に追跡、および／または物体の軌道の予測をし得る。いくつかの例では、副次システム１０８は、主要システム１０６によって検出された物体の足跡、および／または物体の予測された軌道を示す情報を主要システム１０６から受信し得る。物体の足跡は、物体が移動した経路を含み得る。物体の足跡は、一定期間（例えば、５秒）にわたる物体の現在または以前の位置、速度、加速度、方向、および／または進路を表し得る（または、それに基づき得る）。副次システム１０８は、自律車両１０２の周辺で検出された各物体の軌道、および／または予測された軌道を維持し得る。図１の例では、副次システム１０８は、物体１２６に対する軌道１２４を推定する。ここでは、物体１２６は人を表しているが、物体１２６は、他の車両、構造物（例えば、建物など）、動物、標識など、任意の種類の物体を表し得る。

副次システム１０８は、主要軌道１１６、および／または副次軌道１１８を評価するために、姿勢、足跡、および／または予測された軌道を使用し得る。図示されているように、副次システム１０８は、主要軌道１１６、副次軌道１１８、および／または衝突回避軌道（例えば、自律車両１０２を減速して停止させる軌道であり、主要軌道１１６または副次軌道１１８のいずれかの修正版であってもよい）などの副次システム１０８によって生成される軌道を検証するために、１つまたは複数の検証動作を実行する軌道管理コンポーネント１２８を含み得る。例では、軌道管理コンポーネント１２８は、主要軌道１１６、副次軌道１１８、および／または副次システム１０８が並行して生成する軌道（例えば、衝突回避軌道）のうちの１つまたは複数を検証し得る。ただし、任意のこのような軌道は、連続または別の方法で検証されてもよい。

例では、軌道管理コンポーネント１２８は、１つまたは複数の検証動作を実行し、軌道が比較的新しいかどうか、自律車両１０２の状態と一致しているかどうか、および／または自律車両１０２の制限でもっともらしいかどうかを決定し得る。例えば、軌道管理コンポーネント１２８は、軌道が閾値未満の時間前に生成されたかどうか（例えば、軌道が比較的新しく、使用されるべきであることを示しているか）、軌道が車両の現在または以前の姿勢と一致するかどうか（例えば、軌道が自律車両１０２の現在の姿勢を与えて、可能な場所に自律車両１０２を位置させるように制御する）、軌道が自律車両１０２の性能（例えば、操舵限界、加速限界など）と適合するかどうか、などを決定し得る。

さらに、例では、軌道管理コンポーネント１２８は、１つまたは複数の検証動作を実行して、軌道が図１に示される衝突１３０などの衝突に関連するかどうかを決定し得る。例えば、軌道管理コンポーネント１２８は、主要システム１０６によって提供された軌道が、副次システム１０８によって決定された物体の軌道と交差するかどうかを決定し得る。すなわち、軌道管理コンポーネント１２８は、自律車両１０２が軌道に沿って進んだ場合に、自律車両１０２が物体と衝突するかどうかを決定し得る（例えば、主要システム１０６によって潜在的に見逃された衝突を検出する）。例では、軌道管理コンポーネント１２８は、直線近似を用いて物体の軌道を予測し得る。

１つまたは複数の検証動作に基づいて、軌道管理コンポーネント１２８は、軌道に対する状態を決定し得る。例えば、軌道管理コンポーネント１２８は、軌道が閾値未満の時間前に生成される場合、軌道が自律車両１０２の現在または以前の姿勢と一致する場合、軌道が自律車両１０２の性能と適合する場合、および／または軌道が閾値以上の時間で衝突がないか、または衝突に関連する場合に、軌道に対して有効な状態を決定し得る。さらに、軌道管理コンポーネント１２８は、軌道が閾値以上の時間前に生成された場合、軌道が自律車両１０２の現在または以前の姿勢と矛盾している場合、軌道が自律車両１０２の性能と適合しない場合、および／または軌道が衝突に関連している場合に、軌道に対して無効な状態を決定し得る。

次に、軌道管理コンポーネント１２８は、軌道の状態に基づいて、システムコントローラ１１０に提供する出力軌道１２２を決定し得る。例えば、軌道管理コンポーネント１２８は、通常、主要軌道１１６が有効である（例えば、主要軌道１１６が最上位に関連付けられている）場合、出力軌道１２２として、主要軌道116を選択するように求め得る。主要軌道１１６が無効である場合、軌道管理コンポーネント１２８は、出力軌道１２２として、副次軌道１１８（例えば、副次軌道１１８が、次の最上位に関連付けられている）を選択し得る。主要軌道１１６および副次軌道１１８が共に無効である場合、軌道管理コンポーネント１２８は、出力軌道１２２として、自律車両１０２を主要軌道１１６または副次軌道１１８の修正版に沿って停止させる（例えば、潜在的な衝突を回避するための）衝突回避軌道など、副次システム１０８によって生成される軌道を選択し得る。例えば、軌道管理コンポーネント１２８は、自律車両１０２を停止させるために、主要軌道１１６または副次軌道１１８に関連付けられた加速度パラメータを修正しながら、主要軌道１１６または副次軌道１１８に関連付けられた操舵制御を使用し得る。

いくつかの例では、軌道管理コンポーネント１２８が衝突を回避する軌道を選択または生成することができない場合、軌道管理コンポーネント１２８（または駆動管理コンポーネントなどの別のコンポーネント）は、自律車両１０２が自律車両１０２にとって利用可能な最大の減速度（例えば、利用できる多様な減速度の中から）で停止するようにする最大減速軌道を生成し得る。これは、衝突の可能性がある場合の被害を軽減することを支援し得る。

例では、軌道管理コンポーネント１２８は、出力軌道１２２から制御を解除する信号を受信するまで、出力軌道１２２に基づいて自律車両１０２の制御を維持し得る。例えば、軌道管理コンポーネント１２８は、必要に応じていつでも低レベルの軌道に移行し、高レベルの軌道に制御を解除する信号を受信するまで、高レベルの軌道に戻って移行するのを控え得る。例示すると、主要軌道１１６が無効であるために軌道管理コンポーネント１２８が副次軌道１１８を選択した場合、遠隔操作システム（例えば、操作者に関連するシステム）からより高レベルの軌道への制御を解除する信号を受信するまで、副次軌道１１８（またはより低レベルの軌道）に沿って自律車両１０２の制御を維持し得る。こうすることにより、自律車両１０２は、軌道間の頻繁な変更を回避し得る。

さらに、例では、軌道管理コンポーネント１２８は、主要システムによって提供された軌道のエラーを示すメッセージを主要システム１０６に提供し得る。例えば、自律車両１０２が直ちにブレーキをかける必要が無いほど十分に遠い将来（例えば、閾値以上離れた時間）に主要軌道１１６について衝突が発生すると推定されると軌道管理コンポーネント１２８が決定した場合、軌道管理コンポーネント１２８は主要システム１０６に警告するために、主要システム１０６にメッセージ１３２を送信し得る。メッセージ１３２は、主要軌道１１６が衝突に関連している、および／または主要軌道１１６に基づいて自律車両１０２が維持されている場合、自律車両１０２の制御が副次システム１０８に引き継がれることを示し得る。これは、衝突が発生する前に、主要システム１０６が主要軌道１１６を調整することを与え得る。

システムコントローラ１１０は、自律車両１０２の操舵、推進、ブレーキ、安全、エミッタ、通信、および／または他のシステムを制御し得る。システムコントローラ１１０は、自律車両１０２の駆動システムおよび／または他のコンポーネントが対応するシステムと通信および／または制御し得る。いくつかの例では、システムコントローラ１１０は、選択された軌道を、自律車両１０２に軌道を横切らせるために駆動システムによって使用可能な命令に変換し得る。

図２は、図１の自律車両１０２の主要システム１０６と副次システム１０８の詳細を例示している。

この例では、主要システム１０６は、ローカライゼーションコンポーネント２０２、知覚コンポーネント２０４、予測コンポーネント２０６、および計画コンポーネント２０８を含む。ローカライゼーションコンポーネント２０２、知覚コンポーネント２０４、予測コンポーネント２０６、および／または計画コンポーネント２０８は、集合的および／または個別に、さまざまな機能を果たすニューラルネットワークなどの１つまたは複数の機械学習モデルを実装する処理パイプラインを含み得る。各処理パイプラインは、データを受信し、出力を提供し得る。一例では、知覚コンポーネント２０４は、処理パイプラインにおいて１つまたは複数のニューラルネットワークを実装し、このように検出された物体の予測された動きを決定することに加えて（またはそれに代えて）、物体の検出、セグメント化、および／または分類を実行する。パイプラインの各ステージは、パイプラインの別のステージに送り込むことができる知覚のいくつかの側面（例えば、物体検出、分類、バウンディングボックス生成など）を提供し得る。例では、主要システム１０６は、数千または数十万時間の車両訓練データを用いて訓練された多様なニューラルネットワークを実装する。さらに、多様なニューラルネットワークは、無数の複雑なシナリオを知覚し、それらのシナリオを考慮して自律車両１０２を制御するように構成され得る。例では、主要システム１０６は、（例えば、ＧＰＵで）並列コンピューティングを使用し、副次システム１０８は使用しない。他の例では、主要システム１０６および／または副次システム１０８において並列コンピューティングが使用される。

本明細書で説明されるように、例示的なニューラルネットワークは、入力データを一連の接続された層に通して出力を生成する、生物学的にインスピレーションを得たアルゴリズムである。ニューラルネットワークの各層はまた、別のニューラルネットワークを備えてもよく、或いは任意の数の層（畳み込みであるか否かを問わない）を構成してもよい。本開示のコンテキストで理解されるように、ニューラルネットワークは、機械学習を利用してもよく、これは、学習されたパラメータに基づいて出力が生成される、そのようなアルゴリズムの広範なクラスを言い得る。

ニューラルネットワークのコンテキストで論じられているが、本開示と一致する任意の種類の機械学習が使用され得る。例えば、機械学習アルゴリズムは、回帰アルゴリズム（例えば、通常の最小二乗回帰（ＯＬＳＲ）、線形回帰、ロジスティック回帰、ステップワイズ回帰、多変量適応回帰スプライン（ＭＡＲＳ）、局所的に重み付けされた散布図平滑化（ＬＯＥＳＳ））、インスタンスベースのアルゴリズム（例えば、リッジ回帰、最小絶対縮退選択演算子(ＬＡＳＳＯ)、弾性ネット、最小角回帰(ＬＡＲＳ))、決定木アルゴリズム(例えば、分類回帰木（ＣＡＲＴ）、反復二分木３（ＩＤ３）、カイ二乗自動相互作用検出（ＣＨＡＩＤ）、決定スタンプ、条件付き決定木）、ベイジアンアルゴリズム（例えば、ナイーブベイズ、ガウスナイーブベイズ、多項ナイーブベイズ、平均一従属性分類器（ＡＯＤＥ）、ベイジアンビリーフネットワーク（ＢＮＮ）、ベイジアンネットワーク）、クラスタリングアルゴリズム（例えば、ｋ－ｍｅａｎｓ、ｋ－ｍｅｄｉａｎｓ、期待値最大化（ＥＭ）、階層型クラスタリング）、相関ルール学習アルゴリズム（例えば、パーセプトロン、バックプロパゲーション、ホップフィールドネットワーク、Ｒａｄｉａｌ Ｂａｓｉｓ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＲＢＦＮ））、深層学習アルゴリズム（Ｄｅｅｐ Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ Ｍａｃｈｉｎｅ（ＤＢＭ）、Ｄｅｅｐ Ｂｅｌｉｅｆ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ（ＤＢＮ）、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、Ｓｔａｃｋｅｄ Ａｕｔｏ－Ｅｎｃｏｄｅｒｓ）、次元削減アルゴリズム（例えば、主成分分析（ＰＣＡ）、主成分回帰（ＰＣＲ）、部分最小二乗回帰（ＰＬＳＲ）、サモンマッピング、多次元尺度法（ＭＤＳ）、Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ Ｐｕｒｓｕｉｔ、線形判別分析（ＬＤＡ）、混合判別分析（ＭＤＡ）、二次判別分析（ＱＤＡ）、フレキシブル判別分析（ＦＤＡ））、アンサンブルアルゴリズム（例えば、Ｂｏｏｓｔｉｎｇ、Ｂｏｏｔｓｔｒａｐｐｅｄ Ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ(Ｂａｇｇｉｎｇ)、ＡｄａＢｏｏｓｔ、Ｓｔａｃｋｅｄ Ｇｅｎｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎ(Ｂｌｅｎｄｉｎｇ)、Ｇｒａｄｉｅｎｔ Ｂｏｏｓｔｉｎｇ Ｍａｃｈｉｎｅｓ(ＧＢＭ)、Ｇｒａｄｉｅｎｔ Ｂｏｏｓｔｅｄ Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ Ｔｒｅｅｓ(ＧＢＲＴ)、Ｒａｎｄｏｍ Ｆｏｒｅｓｔ)、ＳＶＭ(Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ)、教師付き学習、教師なし学習、半教師付き学習、などを含み得るが、これらに限定はされない。アーキテクチャの追加例としては、ＲｅｓＮｅｔ５０、ＲｅｓＮｅｔ１０１、ＶＧＧ、ＤｅｎｓｅＮｅｔ、ＰｏｉｎｔＮｅｔなどのニューラルネットワークがある。

ローカライゼーションコンポーネント２０２は、自律車両１０２の姿勢（例えば、位置および／または方向）、および／または自律車両１０２を取り囲む環境のマップを決定するために、１つまたは複数のセンサー１０４（図２には図示せず）からセンサーデータ１１４を受信する機能を含み得る。例えば、ローカライゼーションコンポーネント２０２は、環境のマップを決定および／または受信し、マップ内の自律車両１０２の位置を連続的に決定し得る。マップは、位相幾何学的マップ、占有グリッド、ポイントマップ、ランドマークマップ、メッシュ、姿勢制約のグラフ、および／または任意の他の適切なマップを備え得る。いくつかの例では、ローカライゼーションコンポーネント２０２は、ＳＬＡＭ（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｍａｐｐｉｎｇ）またはＣＬＡＭＳ（ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ, ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｍａｐｐｉｎｇ, ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓｌｙ）を利用して、画像データ、ＬＩＤＡＲデータ、ＲＡＤＡＲデータ、ＩＭＵデータ、ＧＰＳデータ、ホイールエンコーダデータなどを受信し、自律車両１０２の位置／姿勢を正確に決定し得る。自律車両１０２の位置は、マップ内の点および／または物体に対する自律車両１０２の相対的な位置および／または方向、ローカル座標および／またはグローバル座標（例えば、ＧＰＳ座標）を含む姿勢を備え得る。追加または代替の例では、方向は、基準平面に対する、および／またはマップ内の点および／または物体に対する自律車両１０２のヨー、ロール、および／またはピッチの表示を含み得る。位置および/または方向を合わせて「姿勢」を記述し得る。

いくつかの例では、ローカライゼーションコンポーネント２０２は、自律車両１０２の様々なコンポーネントにデータを提供し得る。例えば、ローカライゼーションコンポーネント２０２は、後述するように、自律車両１０２の姿勢を計画コンポーネント２０８に提供し、軌道を生成し得る。他の例では、ローカライゼーションコンポーネント２０２は、自律車両１０２の姿勢を、知覚コンポーネント２０４および／または予測コンポーネント２０６などの自律車両１０２の他のコンポーネントに提供し得る。

知覚コンポーネント２０４は、物体の検出、セグメント化、および／または分類を実行する機能を含み得る。いくつかの例では、知覚コンポーネント２０４は、センサーデータ１１４を入力として受信し、自律車両１０２に近接している物体の存在を示す主要知覚データ、および／または物体を物体の種類（例えば、自動車、歩行者、自転車、建物、木、路面、縁石、歩道、不明などのセマンティックラベル）としての分類を出力し得る。さらに、または代わりに、知覚コンポーネント２０４は、検出された物体および／または物体が配置されている環境に関連する１つまたは複数の特性を示す、処理済みセンサーデータを提供し得る。いくつかの例では、物体に関連する特性は、ｘ－位置（例えば、グローバル位置、相対位置など）、ｙ－位置（例えば、グローバル位置、相対位置など）、ｚ－位置（例えば、グローバル位置、相対位置など）、方向、物体の種類（例えば、分類）、物体の速度、物体の範囲（サイズ）などを含むが、これらに限定はされない。いくつかの例では、物体の速度は、ＲＡＤＡＲ処理および／または他の技術から決定され得る。環境に関連する特性には、環境内の別の物体の存在、環境内の別の物体の状態、時間帯、曜日、季節、天候、暗さ/明るさの表示などが含まれ得るが、これらに限定はされない。

いくつかの例では、知覚コンポーネント２０４は、主要知覚データおよび／または処理されたセンサーデータを、自律車両１０２の様々なコンポーネントに提供し得る。例えば、知覚コンポーネント２０４は、主要知覚データおよび／または処理されたセンサーデータを、計画コンポーネント２０８および／または予測コンポーネント２０６に提供し得る。他の例では、知覚コンポーネント２０４は、主要知覚データおよび／または処理されたセンサーデータを、ローカライゼーションコンポーネント２０２など、自律車両１０２の他のコンポーネントに提供し得る。例では、主要知覚データおよび／または処理されたセンサーデータは、物体のリストおよび／または物体の各々に対する特性を含む主要物体リストの形式であり得る。

予測コンポーネント２０６は、検出された物体に足跡を関連付け、および／または物体の軌道を予測し得る。物体の足跡は、履歴的な物体の位置、速度、加速度、および／または方向を含み得る。いくつかの例では、予測コンポーネント２０６は、履歴的な物体の足跡を、知覚コンポーネント２０４によって最近検出された物体に関連付けるかどうかを決定し得る。例えば、予測コンポーネント２０６は、最近検出された物体が、履歴的な足跡に関連付けられた物体の以前の位置の閾値距離、履歴的な足跡に関連付けられた物体の以前の速度の閾値速度などの範囲内にあるかどうかを決定し得る。いくつかの例では、予測コンポーネント２０６は、照明状態（例えば、ウィンカー検出）、物体の速度／加速度、マップデータ（例えば、妥当な運転挙動を示す車線情報）、および／または学習した物体の行動に基づいて、環境内の物体の行動を予測する機械学習モデルを含み得る。いくつかの例では、予測コンポーネント２０６は、例えば、物体の以前、現在、および／または予測された位置、速度、加速度、および／または方向の確率的な決定、またはマルチモーダル分布に基づいて、知覚コンポーネント２０４によって検出された特定の物体に対する１つまたは複数の予測された物体の軌道を予測し得る。

いくつかの例では、予測コンポーネント２０６は、物体の足跡、予測された物体の軌道（例えば、１つまたは複数の軌道および関連する不確実性）、および／または他のデータに関するデータを、自律車両１０２の様々なコンポーネントに提供し得る。例えば、予測コンポーネント２０６は、そのようなデータを計画コンポーネント２０８に提供し得る。いくつかの例では、予測コンポーネント２０６は、物体の予測された動きに関連するヒートマップを生成し、そのようなヒートマップを計画コンポーネント２０８に提供し得る。他の例では、予測コンポーネント２０６は、物体に関するデータを、ローカライゼーションコンポーネント２０２および／または知覚コンポーネント２０４など、自律車両１０２の他のコンポーネントに提供し得る。さらに、いくつかの例では、物体に関するデータは副次システム１０８に提供され得る。例では、物体に関するデータは、主要物体リストに格納され得る。

いくつかの例では、知覚コンポーネント２０４および／または予測コンポーネント２０６は、「Ｖｏｘｅｌ Ｂａｓｅｄ Ｇｒｏｕｎｄ Ｐｌａｎｅ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｏｂｊｅｃｔ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ」と題され、２０１７年６月１４日に出願された特許文献２、「Ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｔｈｉｒｄ－Ｐａｒｔｙ Ｏｂｊｅｃｔｓ Ｕｓｉｎｇ Ｔｅｍｐｏｒａｌ Ｌｏｇｉｃａｎｄ Ｔｒｅｅ Ｓｅａｒｃｈ」と題され、２０１７年１２月６日に出願された特許文献３、および「Ｓｅｎｓｏｒ Ｄａｔａ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ」と題され、２０１７年１１月２１日に出願された特許文献４で論じられる技術を実装してもよく、これらすべての内容全体が参照により本明細書に組み込まれる。

計画コンポーネント２０８は、自律車両１０２が環境を横切るために従うべき経路および／または軌道を決定し得る。例えば、計画コンポーネント２０８は、様々な経路および／または軌道、ならびに様々なレベルの詳細を決定し得る。例えば、計画コンポーネント２０８は、第１の場所（例えば、現在の場所）から第２の場所（例えば、目標の場所）まで移動するルートを決定し得る。例では、ルートは、２つの場所の間を移動するためのウェイポイントのシーケンスであってもよい。非限定的な例として、ウェイポイントは、街路、交差点、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）座標などを含む。さらに、計画コンポーネント２０８は、第１の場所から第２の場所へのルートの少なくとも一部に沿って自律車両１０２を案内するための命令を生成し得る。少なくとも１つの例では、計画コンポーネント２０８は、自律車両１０２を、ウェイポイントのシーケンスにおける第１のウェイポイントから、ウェイポイントのシーケンスにおける第２のウェイポイントまで案内する方法を決定し得る。いくつかの例では、命令は、軌道、または軌道の一部を備え得る。

例では、計画コンポーネント２０８は、主要軌道１１６を生成し、および／または主要軌道１１６を副次システム１０８に送信し得る。例えば、計画コンポーネント２０８は、ｒｅｃｅｄｉｎｇ ｈｏｒｉｚｏｎ技術に従って、および／または主要システム１０６の他のコンポーネントから受信したデータに少なくとも部分的に基づいて、多様な軌道を実質的に同時に（例えば、技術的な許容範囲内で）生成し得る。いくつかの例では、計画コンポーネント２０８は、副次システム１０８に送信する主要軌道１１６を特定するために、多様な軌道上でコストベースの探索（または、自律車両１０２の動きを制御するための適切な軌道を特定するための他の適切なアルゴリズム）を行い得る。

例では、計画コンポーネント２０８は、副次軌道１１８を生成、および／または副次軌道１１８を副次システム１０８に送信し得る。例えば、計画コンポーネント２０８は、多様な臨時の軌道を生成し、臨時の軌道の１つを選択して副次軌道１１８とし得る。副次軌道１１８は、主要軌道１１６が無効であるか、さもなければ受け入れられない場合に使用されるバックアップ軌道を表し得る。副次軌道１１８は、主要軌道１１６と異なっていてもよい。一例では、主要軌道１１６は、自律車両１０２を加速させたり、特定の速度を維持させたりし得るが、副次軌道１１８は、自律車両１０２を減速させて、（後述するように）緩やかな停止などの停止をさせ得る。別の例では、主要軌道１１６は、自律車両１０２に車線変更をさせ得、一方、副次軌道１１８は、自律車両１０２を同じ車線に留まらせ得る。さらに別の例では、主要軌道１１６が自律車両１０２に現在の速度および操舵角を維持させ得るのに対し、副次軌道１１８が自律車両１０２を車道の路肩に寄せさせ得る。

例では、緩やかな停止は、所定の速度、第１の速度（例えば、最大ブレーキ速度）よりも小さい速度、第２の速度（例えば、最小ブレーキ速度）よりも大きい速度、複数の利用可能な速度の中から実質的に中間の速度（例えば、５つの速度の中の第３の速度）、複数の速度の中から最小の速度など、特定の速度でブレーキをかけることを含み得る。減速度とは、毎秒のメートル数やフィートの２乗（ｍ／ｓ＾２）など、時間経過に伴う測定単位を言い得る。一例では、緩やかな停止は、自律車両１０２が停止するまで、２乗秒あたり５フィートまたは１０フィートの速度で減速することを含み得る。

ローカライゼーションコンポーネント２０２、知覚コンポーネント２０４、および予測コンポーネント２０６は、多くの例では、互いに（または主要システム１０６の他のコンポーネント）に出力を提供するものとして論じられているが、これらのコンポーネントはいずれも、いくつかの例では、副次システム１０８に出力を提供し得る。

図示されているように、副次システム１０８は、ローカライゼーションコンポーネント２１０、知覚／予測コンポーネント２１２、軌道管理コンポーネント１２８、およびモニターコンポーネント２１４を含む。例では、ローカライゼーションコンポーネント２１０、知覚／予測コンポーネント２１２、軌道管理コンポーネント１２８、および／またはモニターコンポーネント２１４は、物理および／または統計（例えば、自律車両１０２および／または車両周辺の物体の位置、速度、加速度など）に基づくモデルを実装し得る。いくつかの例では、そのようなモデルは、確率的モデルを組み込み得る。例えば、副次システム１０８は、カルマンフィルタ（線形二次推定（ＬＱＥ）とも呼ばれる）（例えば、拡張カルマンフィルタ（ＥＫＦ）、アンセンテッドカルマンフィルタ（ＵＫＦ）など）、粒子フィルタ、ベイズフィルタなどを実装し得る。例示すると、知覚／予測コンポーネント２１２は、カルマンフィルタまたは粒子フィルタを実装し得る。いくつかの例では、副次システム１０８は、主要システム１０６とは対照的に、機械学習モデルの使用を除外するように、または機械学習モデルの数を減らすように構成され得る。他の例では、副次システム１０８は、主要システム１０６のものとは異なる（或いは類似、または同一の）１つまたは複数の機械学習モデルを含み得る。いくつかの例では、副次システム１０８は、主要システム１０６とは異なるハードウェア（例えば、プロセッサおよびメモリ）を使用し得る。

例では、副次システム１０８は、計算負荷が少なく、および／またはより高い整合性のレベルで動作するように設計され得る。例えば、副次システム１０８の処理パイプラインは、より少ないセンサーデータに依存すること、より複雑でないパイプラインコンポーネントを含むこと、全体としてより少ないパイプラインコンポーネントを含むこと、より少ないデータを出力すること、および／または機械学習モデルの使用を除外および／または制限することによって、より単純化され得る。いくつかの例では、副次システム１０８は、厳しい動作公差を達成、および／または検査（検証）される能力を有することにより、「高品位」システムであり得る。例では、副次システム１０８は、主要システム１０６よりも高いレベルの信頼性および／または検証性を有し得る。例えば、副次システム１０８のサブコンポーネントの出力は、完全な精度またはほぼ完全な精度（例えば、シナリオの９９．９９％、或いはそれ以上）で動作することが認証され得る。いくつかの例では、副次システム１０８は、ＡＳＩＬ（Ａｕｔｏｍｏｔｉｖｅ Ｓａｆｅｔｙ Ｉｎｔｅｇｒｉｔｙ Ｌｅｖｅｌ）Ｄ認証を備え得る。

ローカライゼーションコンポーネント２１０は、センサー１０４からのセンサーデータ１２０を処理して、自律車両１０２の位置および／または方向（姿勢と共に）のうちの１つまたは複数を決定し得る。ここで、位置および／または方向は、自律車両１０２が位置する環境内の点および／または物体に対するものであってよい。例では、方向は、基準平面に対する、および／または点、および／または物体に対する自律車両１０２のヨー、ロール、および／またはピッチの指示を含み得る。例において、ローカライゼーションコンポーネント２１０は、主要システム１０６のローカライゼーションコンポーネント２０２よりも少ない処理を実行し得る（例えば、より高レベルのローカライゼーション）。例えば、ローカライゼーションコンポーネント２１０は、マップに対する自律車両１０２の姿勢を決定するのではなく、自律車両１０２の周辺で検出された物体および／または表面に対する自律車両１０２の姿勢（例えば、グローバルな位置ではなくローカルな位置）、および／または自律車両１０２の以前の姿勢に対する姿勢を決定するだけであってもよい。このような位置いおよび／または姿勢は、例えば、センサーデータ１２０の一部または全てを用い、例えばベイズフィルタ（カルマンフィルタ、拡張カルマンフィルタ、アンスケンテッドカルマンフィルタなど）などの確率的フィルタリング技術を用いて決定され得る。

ローカライゼーションコンポーネント２１０は、自律車両１０２の位置および／または方向を、知覚／予測コンポーネント２１２、軌道管理コンポーネント１２８など、副次システム１０８の様々なコンポーネントに提供し得る。

知覚／予測コンポーネント２１２は、物体の検出、物体のセグメント化、物体の分類、足跡の決定、および／または各物体の１つまたは複数の軌道の予測（例えば、不確実性を含む）などを実行する機能を含み得る。いくつかの例では、知覚／予測コンポーネント２１２は、入力データとして、１つまたは複数のセンサー１０４からのセンサーデータ１２０、ローカライゼーションコンポーネント２１０からの自律車両１０２の姿勢、自律車両１０２の進行方向を示すデータ、自律車両１０２の速度を示すデータ、自律車両１０２の加速度を示すデータ、自律車両１０２のヨーレートを示すデータ、ヨー加速度を示すデータ、および／または自律車両１０２の操舵角を示すデータを受信し得る。さらに、いくつかの例では、知覚／予測コンポーネント２１２は、入力データとして、知覚コンポーネント２０４からの主要物体リスト、自律車両１０２の姿勢、主要システム１０６によって決定された１つまたは複数の物体の足跡などの、主要システム１０６からのデータを受信し得る。上述したように、主要システム１０６からの物体リストは、主要知覚データ、処理されたセンサーデータ、物体の足跡／軌道に関するデータなどを含み得る。そのような例では、知覚／予測コンポーネント２１２は、データの関連付けを実行して（例えば、確率的フィルタ、クラスタリング、最近接点分析などを使用して）、センサーデータを足跡に関連付けてもよい。

知覚／予測コンポーネント２１２は、入力データを処理して副次知覚データを決定し得る。副次知覚データは、自律車両１０２に近接する物体の存在や、物体に関連する特性などを示し得る。ここで、物体に関連する特性は、自律車両１０２に対する物体の位置、自律車両１０２に対する物体の方向、物体の速度、物体の加速度、物体の範囲（物体の大きさ）などを含み得る。多くの例では、副次知覚データに含まれる特性は、対象物の分類（例えば、セマンティックラベル）を含まない。いくつかの例においてだが、副次知覚データは、分類を示し得る。

知覚／予測コンポーネント２１２は、入力データを処理して、物体の１つまたは複数の足跡を決定してもよい。上述したように、物体の足跡は、履歴的な位置、速度、加速度、および／または方向などを含み得る。一例では、知覚／予測コンポーネント２１２は、第１の時間に環境内の物体を決定し、第２の時間に環境内の物体を決定し、第１の時間および第２の時間における物体のオーバーラップを決定し、物体の足跡を生成し得る。別の例では、知覚／予測コンポーネント２１２は、第１の時間における物体の速度を決定し、物体の予測された動きを第２の時間における物体のキャプチャされたデータと比較し、オーバーラップを決定し、物体の足跡を生成し得る。知覚／予測コンポーネント２１２は、自律車両１０２の周囲で検出された各物体の足跡を決定し得る。いくつかの例では、知覚／予測コンポーネント２１２は、主要システム１０６から受信したデータから独立して、物体の足跡を決定し得る（例えば、主要システム１０６から受信した主要物体リストおよび／または自律車両１０２の姿勢を使用しない）。一方、他の例では、知覚／予測コンポーネント２１２は、主要システム１０６から受信したデータを使用し得る。

知覚／予測コンポーネント２１２はまた、入力データを処理して、物体の１つまたは複数の予測軌道を決定し得る。例えば、物体の現在の位置と、数秒の期間における物体の速度とに基づいて、知覚／予測コンポーネント２１２は、物体が今後数秒間に移動する経路を予測し得る。いくつかの例では、そのような予測された経路は、直線近似を使用するなど、位置、方向、速度、および／または方向が与えられた動きの線形近似を使用することを備え得る。他の例では、そのような予測された経路は、拡張カルマンフィルタ（ＥＫＦ）伝搬、物体の挙動のモデル、または他の予測技術を使用するなど、より複雑な分析を備え得る。

知覚／予測コンポーネント２１２は、副次知覚データおよび／または物体に関するデータ（例えば、足跡、軌道など）を、軌道管理コンポーネント１２８および／または副次システム１０８の他のコンポーネントに出力し得る。例では、副次知覚データおよび／または物体のデータは、副次物体リストで表される。例えば、物体リストは、各物体について、物体の特性および／または物体の足跡／軌道を示し得る。例では、知覚／予測コンポーネント２１２は、副次知覚データおよび／または物体のデータを、主要システム１０６に出力し得る。

図示を簡便にするために、知覚／予測コンポーネント２１２（および主要システム１０６および副次システム１０８の他のコンポーネント）は、単一のブロックで図示されている。しかし、知覚／予測コンポーネント２１２（および／または主要システム１０６および副次システム１０８の他のコンポーネント）は、任意の数のブロックとして実装され得、各ブロックは、１つ以上のシステムまたはサブシステムに配置される。

軌道管理コンポーネント１２８は、問題が検出された場合、主要システムを評価し、自律車両１０２の制御を引き継ぎ得る。例えば、軌道管理コンポーネント１２８は、主要軌道１１６および／または副次軌道１１８を評価して、主要軌道１１６および／または副次軌道１１８を使用すべきか、または別の軌道を使用すべきかを決定し得る。図示されるように、軌道管理コンポーネント１２８は、衝突検出コンポーネント２１６（１）～（２）、軌道検証コンポーネント２１８（１）～（３）、軌道選択コンポーネント２２０、および解除コンポーネント２２２を含み得る。

衝突検出コンポーネント検出コンポーネント２１６は、潜在的な衝突を検出するために、主要軌道１１６および副次軌道１１８を評価し得る。例えば、衝突検出コンポーネント２１６（１）は、主要軌道１１６が物体の予測された軌道（例えば、知覚／予測コンポーネント２１２によって決定された）と交差するかどうか、および物体と自律車両１０２が同時に（または、時間のウインドウで）交差点で会うかどうかを決定し得る。これらの決定は、検出された任意の数の物体について繰り返され得る。さらに、このような決定は、自律車両１０２の軌道だけでなく、物体の軌道の１つまたは複数の不確実性に関する情報を追加または代替的に含み得る。衝突検出コンポーネント２１６（２）は、副次軌道１１８が（例えば、知覚／予測コンポーネント２１２によって決定された）物体の予測された軌道と交差する（および／または、衝突の閾値の確実性を満たす、或いは超える）かどうか、および物体と自律車両１０２が同時に（または、時間のウインドウで）交差点で会うかどうかを決定し得る。

衝突検出コンポーネント２１６は、自律車両１０２によって検出された任意の数の物体について、自律車両１０２の軌道が現在の時間または将来の時間に交差するかどうかを検出し得る。いくつかの例では、これは、予測された物体の軌道と車両の軌道とが交差する、および／または互いに閾値距離（例えば、近接の場所）内に入るかを決定すること、予測された物体の軌道に沿った物体と、車両の軌道に沿った自律車両１０２とが、任意の交差点または近接の場所で同時にまたは時間のウインドウで会うかを決定すること、および／または物体のバウンディングボックスが、任意の交差点または近接の場所の周辺の自律車両１０２のバウンディングボックスと重なるかを決定することを含み得る。さらに、例では、各バウンディングボックスの周辺に安全マージン（例えば、バウンディングボックスの長さ／幅／高さを調整するなどして、特定の量だけ拡大されたバウンディングボックスを表す安全バウンディングボックス）を設けて、同じ処理を実行してもよい。バウンディングボックスは、物体の空間的な位置、方向、および/または大きさ(例えば、範囲)を表し得る。例えば、バウンディングボックスは、８つの角で定義された物体（例えば、立方体）の表現であり、位置、方向、長さ、幅、および／または高さを有するものであってもよい。例としては、バウンディングボックスは、物体を包含する最小体積の立方体であってもよい。

衝突検出コンポーネント２１６は、衝突の検出を示すデータを軌道検証コンポーネント２１８に提供し得る。さらに、図示されているように、衝突検出コンポーネント２１６（１）は、主要軌道１１６（「ＰＴ１１６」として示される）を軌道検証コンポーネント２１８（１）に渡し得る。衝突検出コンポーネント２１６（２）は、副次軌道１１８（「ＳＴ１１８」として示される）を軌道検証コンポーネント２１８（２）および軌道検証コンポーネント２１８（３)に渡し得る。

図２においては、２つの衝突検出コンポーネント２１６が図示されているが、単一の衝突検出コンポーネント２１６や２つ以上の衝突検出コンポーネント２１６（例えば、さらなる主要／副次軌道のため）など、任意の数の衝突検出コンポーネント２１６が実装され得る。

例では、軌道検証コンポーネント２１８は、軌道が有効であるかどうかを決定するために、１つまたは複数の検証動作を実行し得る。いくつかの例では、軌道検証コンポーネント２１８（１）は、図３を参照して後述する１つ以上の検証動作を実行することによって、主要軌道１１６が有効であるかどうかを決定し得る。さらに、いくつかの例では、軌道検証コンポーネント２１８（２）は、図４を参照して後述する１つ以上の検証動作を実行することによって、副次軌道１１８が有効であるかどうかを決定し得る。

さらに、いくつかの例では、軌道検証コンポーネント２１８（３）は、副次軌道１１８が有効であるかどうかを決定し得る。副次軌道１１８が無効である場合、軌道検証コンポーネント２１８（３）は、別の軌道を生成し、別の軌道が有効であるかどうかを決定し得る。軌道検証コンポーネント２１８（３）によって生成された軌道は、潜在的な衝突を回避または軽減しようとして自律車両１０２を減速させて停止させる衝突回避軌道を含み得る。例えば、衝突回避軌道は、副次軌道１１８（または、場合によっては主要軌道１１６）に沿った減速を含み得る。いくつかの例では、衝突回避軌道は、副次軌道１１８で検出された潜在的な衝突を緩和するために、副次軌道１１８の摂動を備え得る。軌道検証コンポーネント２１８（３）は、自律車両１０２の姿勢に関する情報（例えば、ローカライゼーションコンポーネント２１０によって提供される）、物体に関する情報（例えば、知覚／予測コンポーネント２１２によって提供される足跡または軌道の情報）、主要システム１０６によって提供される情報、および／または副次システム１０８が利用可能な他の情報に基づいて、衝突回避軌道を生成し得る。いくつかの例では、軌道検証コンポーネント２１８（３）は、図５を参照して後述する検証動作のうちの１つ以上を実行し得る。

軌道検証コンポーネント２１８は、軌道の有効性を示すデータを軌道選択コンポーネント２２０に出力し得る。例えば、軌道検証コンポーネント２１８（１）は、主要軌道１１６が有効か無効かを示す主要軌道１１６の状態を決定し、軌道選択コンポーネント２２０に出力し得る。さらに、軌道検証コンポーネント２１８（２）は、副次軌道１１８が有効か無効かを示す副次軌道１１８の状態を決定し、その状態を軌道選択コンポーネント２２０に出力し得る。さらに、軌道検証コンポーネント２１８（３）は、衝突回避軌道（例えば、修正された副次軌道１１８または副次軌道１１８）の状態を決定し、その状態を軌道選択コンポーネント２２０に出力し得る。

図２では３つの軌道検証コンポーネント２１８が図示されているが、単一の軌道検証コンポーネント２１８や３つ以上の軌道検証コンポーネント２１８（例えば、さらなる軌道のため）など、任意の数の軌道検証コンポーネント２１８が実装され得る。

例では、軌道管理コンポーネント１２８は、軌道の状態（例えば、有効または無効）を示すメッセージを計画コンポーネント２０８（または、主要システム１０６の別のコンポーネント）に提供し得る。例えば、軌道検証コンポーネント２１８の１つまたは複数は、軌道が有効か無効かを示すメッセージを計画コンポーネント２０８に送信し得る。例では、メッセージは、衝突までの時間、衝突の可能性に関連する物体の範囲、物体の速度、物体の位置、または衝突点（例えば、検出された衝突の位置）のうちの１つまたは複数を示し得る。

軌道選択コンポーネント２２０は、システムコントローラ１１０に送信する出力軌道を決定し得る。軌道選択コンポーネント２２０は、通常、主要軌道１１６、副次軌道１１８、衝突回避軌道（または、副次システム１０８によって生成された別の軌道）、および／または最大減速軌道を選択し得る。そのような選択は、軌道検証コンポーネント２１８によって提供される１つまたは複数の軌道に対する、１つまたは複数の状態に基づき得る。主要軌道１１６は、副次軌道１１８よりも高いレベルを有し得、副次軌道１１８は、衝突回避軌道よりも高いレベルを有し得、衝突回避軌道は、最大減速軌道よりも高いレベルを有し得る。多くの例では、低いレベルの軌道は、高いレベルの軌道よりも高い減速度と関連し得る。例えば、衝突回避軌道は、副次軌道１１８よりも高い減速度（例えば、より多くの毎秒のフィート）と関連付け得る。軌道選択コンポーネント２２０は、一般に、有効な最高レベルの軌道を選択し得る。これは、自律車両１０２が、衝突を回避するために最小の減速度で減速し、乗客に比較的快適な乗り心地を提供すること与え得る。

例では、最大減速軌道（急停止または緊急停止とも呼ばれる）は、所定の速度、閾値よりも大きい速度（例えば、最大ブレーキ速度）、複数の利用可能な速度の中から最大の速度など、特定の速度でブレーキすることを含み得る。一例では、最大減速軌道は、自律車両１０２が停止するまで、毎秒１５フィートまたは２０フィートの速度で減速することを含み得る。

例では、軌道選択コンポーネント２２０は、主要軌道１１６が有効である場合、出力軌道として主要軌道１１６を選択し得る。主要軌道１１６が無効である場合、軌道選択コンポーネント２２０は、出力軌道として副次軌道１１８を選択し得る。主要軌道１１６と副次軌道１１８の両方が無効である場合、軌道選択コンポーネント２２０は、出力軌道として、衝突回避軌道を選択し得る。主要軌道１１６、副次軌道１１８、および衝突回避軌道が全て無効である場合、軌道選択コンポーネント２２０は、最大減速軌道を選択し得る。軌道選択コンポーネント２２０が軌道を選択すると、軌道選択コンポーネント２２０は、自律車両１０２を制御するために使用する軌道を示す信号を駆動管理コンポーネント２２４（または、図１のシステムコントローラ１１０）に送信し得る。

例では、出力軌道が減速に関連している場合、軌道選択コンポーネント２２０は、そのような減速に備えるために自律車両１０２の他のコンポーネントに信号を送信し得る。例えば、衝突の可能性が高いために最大減速軌道が選択された場合、軌道選択コンポーネント２２０は、他のコンポーネントが衝突に備えるように（例えば、シートベルトのプリテンション、エアバッグの展開準備など）、他のコンポーネントに警告する信号を出力し得る。

例では、軌道選択コンポーネント２２０は、選択された軌道（例えば、出力軌道）を示すデータを維持する。例えば、軌道選択コンポーネント２２０は、軌道に関連する状態をそれぞれ移行させる状態マシンを維持し得る。軌道選択コンポーネント２２０によって実装され得る例示的な状態は、図６を参照して後述される。例では、軌道選択コンポーネント２２０は、低レベルの状態に移行してもよく、低レベルの状態から制御を解除する信号を受信するまで、高レベルの状態に移行しなくてもよい。

解除コンポーネント２２２は、現在の状態から制御を解除する（例えば、軌道から制御を解除する）ために、軌道選択コンポーネント２２０に信号を送信し得る。一例では、遠隔操作システムは、現在の状態から制御を解除するための信号を副次システム１０８に提供し得、これに応答して、解除コンポーネント２２２は、現在の状態から制御を解除するための信号を軌道選択コンポーネント２２０に送信し得る。遠隔操作システムは、自動化システム、オペレータ（例えば、ユーザ）に関連する遠隔操作システム、および／または別のエンティティを備え得る。オペレータは、自律車両１０２の走行の中断（例えば、予期せぬ停止）などの問題が発生したときに、自律車両１０２の管理を支援し得る。一例では、主要軌道１１６以外の軌道に関連する状態に移行すると、オペレータは自律車両１０２の乗客と通信したり、自律車両１０２に関連するデータを分析したりするなどして、自律車両１０２が通常の動作を再開する（または異なる状態に移行する）ことに問題がないかどうかを決定し得る。ここで、オペレータは、自律車両１０２が通常の動作を再開する（または異なる状態に移行する）ことが明確であると決定した場合に、現在の状態から制御を解除するための信号を、副次システム１０８に送信させ得る。別の例では、自律車両１０２のコンポーネントが、自律車両１０２が通常の動作を再開する（または異なる状態に移行する）ことが明確であると決定するための処理を実行し、現在の状態から制御を解除するための信号を解除コンポーネント２２２に送信させ得る。

モニターコンポーネント２１４は、主要システム１０６、副次システム１０８、および／または自律車両１０２の他のコンポーネントを監視し、エラーがあるかどうかを決定し得る。多くの例では、モニターコンポーネント２１４は、軌道管理コンポーネント１２８よりもグローバルに主要システム１０６をモニターし得る（例えば、単なる軌道ではなくグローバルな車両状態情報をモニターする）。例では、モニターコンポーネント２１４は、主要システム１０６、副次システム１０８、および／または別のコンポーネントのハードウェアおよび／またはソフトウェアの障害が発生した場合に、エラーが発生したと決定し得る（例えば、自律車両１０２のセンサー１０４、アクチュエータ、または他のコンポーネントの故障）、主要システム１０６、副次システム１０８、および／または他のコンポーネントへの電力が途絶された場合、主要システム１０６、副次システム１０８、および／または他のコンポーネントから信号がしばらくの間（例えば、主要システム１０６が問題を経験していることを示す期間よりも長い期間）受信されなかった場合などに、エラーが発生したと決定し得る。そのような決定は、主要システム１０６からの信号、主要システム１０６／副次システム１０８のコンポーネントからの信号、駆動管理コンポーネント２２４（または、駆動管理コンポーネント２２４と通信し得るアクチュエータ（ブレーキ、ステアリングなど））からの信号、および／またはハードウェアまたはソフトウェアの障害を示すサービスプロバイダ（例えば、リモートデバイス）からの信号（例えば、診断情報）に基づき得る。さらに、または代替的に、そのような決定は、自律車両１０２のバッテリまたは電力供給に関連する他のコンポーネントからの、主要システム１０６／副次システム１０８（または主要システム１０６／副次システム１０８のコンポーネント）に電力が供給されているか否かを示す信号に基づき得る。図２に示されるように、モニターコンポーネント２１４は、駆動管理コンポーネント２２４から信号を受信し得る。そのような信号は、駆動管理コンポーネント２２４および／またはアクチュエータなどの駆動管理コンポーネント２２４と通信しているコンポーネントのエラーを示し得る。さらに、モニターコンポーネント２１４は、計画コンポーネント２０８と通信して、計画コンポーネント２０８とのエラーを示す信号を受信し、および／または監視に関する情報（例えば、エラーが発生したことを示す自律車両１０２の状態）を送信し得る。

モニターコンポーネント２１４が主要システム１０６のエラーを決定した場合、モニターコンポーネント２１４は、そのようなエラーを示す信号を軌道管理コンポーネント１２８（例えば、軌道選択コンポーネント２２０）に送信し得る。自律車両１０２が、減速に関連する軌道（例えば、副次軌道１１８、衝突回避軌道、または最大減速軌道）によって既に制御されていない場合、軌道選択コンポーネント２２０は、減速に関連する軌道を選択し、自律車両１０２を制御する（例えば、停止する）ための信号をシステムコントローラ１１０に送信し得る。

駆動管理コンポーネント２２４は、（例えば、軌道選択コンポーネント２２０から）軌道を受信、および／または自律車両１０２を制御するためのコマンド／命令を生成し得る。例えば、駆動管理コンポーネント２２４は、自律車両１０２の操舵、推進、ブレーキ、安全性、エミッタ、通信、および／または他のシステムを制御し得る。いくつかの例では、駆動管理コンポーネント２２４は、自律車両１０２に軌道を横切らせるために、選択された軌道を駆動システムによって使用可能な命令に変換し得る。例では、駆動管理コンポーネント２２４は、システムコントローラ１１０の代わりに、または協力して実装される。さらに、例では、駆動管理コンポーネント２２４は、システムコントローラ１１０と置き換えられ得る。例では、駆動管理コンポーネント２２４は、ローカライゼーションコンポーネント２１０から姿勢情報を受信する。さらに、駆動管理コンポーネント２２４は、アクチュエータのエラーを示すアクチュエータ診断データなどのデータをモニターコンポーネント２１４に提供し得る。

いくつかの例では、副次システム１０８または別のシステムは、センサーデータ１２０に対して地面削除技術を実行する。これは、センサーデータ１２０が副次システム１０８のコンポーネントによって使用される前に行われ得る。例えば、副次システム１０８は、ＬＩＤＡＲデータまたはＬＩＤＡＲデータに関連するボクセルデータを分析し、ＬＩＤＡＲデータまたはボクセルが地面を表しているかどうかを決定し得る。いくつかの例では、地面は、車両によって走行可能な表面に対応し得る。いくつかの例では、副次システム１０８は、ＬＩＤＡＲシステムを搭載する装置の高さ次元（例えば、基準方向）のベクトルと、共通の座標系で表される法線ベクトル（ボクセル毎の固有値分解に基づいて決定され得るような）との間の内積を決定し得る。このような例では、内積が、例えば、約１５度の閾値を満たす或いは超えると、そのボクセルが地面を備えていないことを示し得る。一方、内積が閾値より小さい場合は、ボクセルが地面を備えていることを示し得る。さらに、いくつかの例では、副次システム１０８は、地面に対応する表面を成長させるために、局所的に平坦なボクセルであると決定されたボクセルをクラスタリングし得る。例では、センサーデータにおいて地表が識別されると、地表に関連するデータがセンサーデータから除去され、残りのデータが処理され得る（例えば、物体の検出、セグメント化、分類など）。いくつかの例では、主要システム１０６、副次システム１０８、および／または別のシステムは、「Ｖｏｘｅｌ Ｂａｓｅｄ Ｇｒｏｕｎｄ Ｐｌａｎｅ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｏｂｊｅｃｔ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ」と題され、２０１７年６月１４日に出願された、特許文献２で論じられる地面除去技術を実行してもよく、その内容全体は参照により本明細書に組み込まれる。

主要システム１０６および／または副次システム１０８のコンポーネントは、ハードウェアおよび／またはソフトウェアのコンポーネントを表し得る。ソフトウェアのコンテキストでは、コンポーネントの１つまたは複数は、１つまたは複数のプロセッサによって実行可能な命令を含み得る。ハードウェアのコンテキストでは、コンポーネントの１つまたは複数は、集積回路（例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）など）、ゲートアレイ（例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）など）などとして実装され得る。少なくともいくつかの例では、主要システム１０６と副次システム１０８のハードウェアとソフトウェアの両方が異なり得る。

図３、図４、および図５は、１つまたは複数の検証動作を実行するための例示的なプロセス３００、４００、および５００を示している。プロセス３００、４００、および５００は、論理的なフローグラフとして図示されており、その各動作は、ハードウェア、ソフトウェア、またはそれらの組み合わせで実装され得る動作のシーケンスを表している。ソフトウェアのコンテキストでは、動作は、１つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体に格納されたコンピュータ実行可能な命令を表し、１つまたは複数のプロセッサによって実行されると、記載された動作を実行する。一般的に、コンピュータ実行可能な命令には、特定の機能を実行するもの、または特定の抽象的なデータタイプを実装するルーチン、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。説明されている動作の順序は、制限として解釈されることを意図したものではなく、説明されている動作の任意の数が、任意の順序および／または並列に組み合わされて、プロセスが実装され得る。プロセス３００、４００、および／または５００は、自律車両１０２、サービスプロバイダ（例えば、サービスプロバイダのコンピューティングデバイス）、または任意の他のデバイスなど、任意のデバイスまたはコンポーネントによって実行され得る。

図３は、車両の軌道が有効か無効かを決定する例示的なプロセス３００を示している。いくつかの例では、プロセス３００は、主要軌道に対して実行され得る。例えば、プロセス３００は、図２の軌道検証コンポーネント２１８（１）によって実行され得る。他の例では、プロセス３００は、副次軌道、衝突回避軌道、および／または任意の他の軌道など、他の軌道に対して実行され得る。

動作３０２において、システムは、車両のための軌道が、閾値未満の時間（例えば、現在の時間からの閾値）前に生成されたかどうかを決定し得る。例えば、システムは、現在の時間と、軌道が生成された時間とを参照し得る（例えば、軌道に関連するデータおよび／またはデータストア内のデータから）。システムが、軌道は閾値未満の時間前に生成されたと決定した場合（例えば、軌道が古くないことを示す場合）、プロセス３００は動作３０４に進み得る。あるいは、システムが、軌道が閾値未満の時間前に生成されなかったと決定した場合（例えば、軌道が古いことを示す）、プロセス３００は、動作３０６に進み得る。

動作３０４で、システムは、軌道が車両の現在または以前の姿勢と一致するかどうかを決定し得る。例えば、システムは、軌道が、現在の姿勢および／または１つまたは複数の以前の姿勢に閾値以上の変化（例えば、方向、位置、進路などの閾値以上の変化）を引き起こすかどうかを決定し得る。いくつかの例では、軌道は、直近の３つの軌道など、多様な以前の軌道と比較され、以前の軌道のそれぞれから閾値以上の変化があるかどうかを決定し得る。システムは、１つまたは複数の以前の軌道を参照してもよいように、経時的に軌道を格納し得る。システムが、軌道は車両の現在または以前の姿勢と一致すると決定した場合、プロセス３００は動作３０８に進み得る。あるいは、軌道が車両の現在または以前の姿勢と一致しないとシステムが決定した場合、プロセス３００は、動作３０６に進み得る。

動作３０８において、システムは、軌道が車両の性能と適合するかどうかを決定し得る。車両の性能は、自律車両１０２のハードウェアおよび／またはソフトウェアコンポーネント、および／またはそれらのコンポーネントの制限に基づき得る。一例では、システムは、最大操舵角、ある操舵角から別の操舵角に変更する時間、最大加速度など、自律車両１０２の性能を特定し得る。軌道が、最大操舵角を超える変化を必要とする場合、操舵角の調整に必要な時間よりも早く操舵を変更することを必要とする場合、および／または最大加速度を超える加速度を必要とする場合、システムは、軌道が車両の性能と適合しないと決定し得る。システムが、軌道が車両の性能と適合すると決定した場合、プロセス３００は、動作３１０に進み得る。あるいは、軌道が車両の性能と適合しないとシステムが決定した場合、プロセス３００は動作３０６に進み得る。

動作３１０において、システムは、軌道が衝突のないものであるかどうかを決定し得る。例えば、システムは、車両軌道に沿って移動する車両が、物体軌道に沿って移動する物体と衝突するかどうかを決定し得る。そうである場合、軌道は衝突と関連づけられる。いくつかの例では、システムは、車両が物体と衝突する確率を決定し、その確率が確率閾値を満たすか、または超えるかを決定し得る。確率が確率閾値を満たすまたは超える場合、システムは、車両が物体と衝突すると決定し得る。例では、動作３１０は、車両の周辺で検出された各物体に対して実行され得る（例えば、１つまたは複数の衝突を確認するため）。

システムが、軌道が衝突のないものであると決定した場合、プロセス３００は、動作３１２に進み得る。あるいは、システムが、軌道が衝突のないものではない（例えば、衝突に関連するものである）と決定した場合、プロセス３００は、動作３１４に進み得る。

動作３１４において、システムは、衝突が閾値以上の時間で発生するかどうかを決定し得る。例えば、システムは、物体と衝突する前の最後の秒のブレーキまでの時間（ＴＴＬＳＢ）を決定し得る。最後の秒のブレーキまでの時間は、車両が物体との衝突を回避するために最大減速軌道を開始する必要がある最後の可能な時間であってもよい。最後の秒のブレーキまでの時間が比較的遠い将来（例えば、閾値以上の時間）であれば、車両が軌道を修正して最大減速軌道の開始を回避する時間が存在し得る。すなわち、システムは、まだ最大減速軌道を開始する必要はない。例を挙げると、物体に対する最後の秒のブレーキまでの時間が１０ミリ秒単位である場合、システムは、閾値未満の時間で衝突が発生すると決定し得る。反対に、最後の秒のブレーキまでの時間が２秒である場合、システムは、閾値以上の時間で衝突が発生すると決定し得る。例では、システムは、車両の周辺の各物体（例えば、物体リストの中の各物体）との衝突の可能性を評価し得る。

システムが、閾値以上の時間で衝突が発生すると決定した場合（例えば、最後の秒のブレーキまでの時間までにまだ時間がある場合）、プロセス３００は動作３１６に進み得る。あるいは、システムが、衝突が閾値の時間または閾値未満の時間で発生すると決定した場合、プロセス３００は、動作３０６に進み得る。

動作３０６において、システムは、軌道が無効であると決定し得る。例では、システムは、軌道が無効であることを示すために、軌道の状態を更新し得る。いくつかの例では、状態は、軌道が無効である理由（例えば、衝突に関連している、衝突が発生する時間、車両の現在／以前の姿勢と矛盾している、車両の性能と適合しない、など）を示し得る。

いくつかの例では、プロセス３００は、動作３０６を実行した後、動作３１８に進み得る。動作３１８において、システムは、軌道が無効であることを示すメッセージを送信し得る。例えば、システムは、副次システムであって、主要システムにメッセージを送信し、主要システムによって生成された軌道が無効であることを通知し得る。例では、メッセージは、軌道が無効である理由を示し得る。

動作３１６において、システムは、軌道が衝突に関連付けられていることを示すメッセージを送信し得る。例えば、システムは、副次システムであって、主要システムにメッセージを送信し、主要システムによって生成された軌道が将来の衝突に関連することを主要システムに通知し得る。例では、メッセージは、衝突までの時間、衝突の可能性に関連する物体の範囲、物体の速度、物体の位置、または衝突点（例えば、検出された衝突の位置）の１つまたは複数を示し得る。

動作３１２において、システムは、軌道が有効であると決定し得、および／または軌道を格納し得る。例では、システムは、軌道が有効であることを示すために、軌道の状態を更新し得る（例えば、衝突していないなど）。

一例では、午前１１時３０分４０秒に、評価中の軌道を使用した場合、システムは、車両が５秒後（午前１１時３０分４５秒）に物体と衝突すると決定し得る。また、システムは、（例えば、最大減速軌道を用いて）車両を停止させ、物体との衝突を回避するために必要な時間が、（例えば、車両および／または物体の速度に基づいて）３秒であると決定し得る。システムは、そのような情報を使用して、車両が衝突を回避するために最大減速軌道を開始する必要がある最後の可能な時間（最後の秒のブレーキまでの時間（ＴＴＬＳＢ）とも呼ばれる）を決定し得る。この例では、最後の秒のブレーキまでの時間は、午前１１時３０分４２秒である。ここで、システムは、衝突が閾値以上の時間で発生すると決定し、その旨を示すメッセージを送信し、軌道が今のところ有効として指示し得る。午前１１時３０分４２秒（２秒後の将来）に、システムは、車両に衝突の可能性があるかどうか（例えば、車両が、軌道または新しい軌道に基づいて物体と衝突するコース上にまだあるかどうか）を決定し得る。衝突の可能性が検出された場合、システムは、衝突を回避するために最大減速軌道（または別の操作）を開始し得る。

図４は、車両の軌道が有効か無効かを決定する例示的なプロセス４００を示す。いくつかの例では、プロセス４００は、図２の軌道検証コンポーネント２１８（２）によって実行され得る。他の例では、プロセス４００は、他のコンポーネントによって、および／または他の軌道に対して実行され得る。

動作４０２において、システムは、車両のための副次軌道が閾値未満の時間前に生成されたかどうかを決定し得る。例えば、システムは、主要システムによって現在出力されている副次軌道が、閾値未満の時間前に生成されたかどうかを決定し得る。システムが、副次軌道が閾値未満の時間前に生成されたと決定した場合、プロセス４００は動作４０４に進み得る。あるいは、システムが、副次軌道は閾値未満の時間前に生成されなかったと決定した場合、プロセス４００は動作４０６に進み得る。

動作４０４において、システムは、評価する軌道を選択し得る。一例では、主要軌道が車両を制御するために現在使用されている場合、システムは、動作４０２における評価に合格した副次軌道（例えば、閾値未満の時間前に生成された副次軌道）を選択し得る。別の例では、現在使用されている軌道が、主要軌道よりも低いレベルの軌道（例えば、副次軌道、衝突回避軌道、またはその他の低いレベルの軌道）を有しており、主要軌道への制御を解除するための解除信号が受信された場合、システムは、動作４０２での評価に合格した副次軌道を選択し得る。さらに別の例では、以前の副次軌道から制御を解除するための解除信号が受信されていない場合、システムは以前の副次軌道を選択し得る。

このように、動作４０４においてシステムは、以前に格納された副次軌道または主要システムから現在出力されている副次軌道を選択し得る。これを行うために、システムは、選択された状態（例えば、主要軌道状態、副次軌道状態、衝突回避軌道状態など）を決定し、より高いレベルの軌道に制御を解除するための解除信号を受信したか否かを決定し得る。例えば、別の副次軌道が先にラッチされていない場合や、解除信号を受信した場合には、主要システムが現在出力している副次軌道が選択され得る。さらに、以前に主要システムによって出力された副次軌道は、そのような副次軌道がラッチオンされており、会場信号が受信されていない場合に選択され得る。

動作４０８において、システムは、選択された軌道が車両の現在または以前の姿勢と一致するかどうかを決定し得る。システムが、選択された軌道は車両の現在または以前の姿勢と一致すると決定した場合、プロセス４００は、動作４１０に進み得る。あるいは、軌道が車両の現在または以前の姿勢と一致しないとシステムが決定した場合、プロセス４００は動作４０６に進み得る。

動作４１０において、システムは、選択された軌道が車両の性能と適合するかどうかを決定し得る。システムが、選択された軌道は車両の性能と適合すると決定した場合、プロセス４００は動作４１２に進み得る。あるいは、選択された軌道が車両の性能と適合しないとシステムが決定した場合、プロセス４００は動作４０６に進み得る。

動作４１２において、システムは、軌道が衝突のないものであるかどうかを決定し得る。システムが、軌道は衝突のないものであると決定した場合、プロセス４００は、動作４１４に進み得る。あるいは、システムが、軌道は衝突のないものではない（例えば、衝突に関連している）と決定した場合、プロセス４００は、動作４１６に進み得る。

動作４１６において、システムは、衝突が閾値未満の時間で発生するかどうかを決定し得る。システムが、衝突は閾値以上の時間で発生すると決定した場合（例えば、最後の秒のブレーキまでにまだ時間がある場合）、プロセス４００は、動作４１４に進み得る。いくつかの例では、経路に沿って動作４１４に進むとき、システムは、図３の動作３１６と同様に、軌道が衝突に関連していることを示すメッセージを送信し得る。あるいは、システムが、衝突が閾値の時間に起こるか、または閾値未満の時間に起こると決定した場合、プロセス４００は、動作４０６に進み得る。

動作４０６において、システムは、選択された軌道が無効であると決定し得る。例では、システムは、選択された軌道が無効であることを示すために、選択された軌道の状態を更新し得る。いくつかの例では、状態は、選択された軌道が無効である理由を示し得る。

いくつかの例では、プロセス４００は、動作４０６を実行した後、動作４１８に進み得る。動作４１８では、システムは、軌道が無効であることを示すメッセージを送信し得る。例えば、システムは、副次システムであって、主要システムにメッセージを送信し、主要システムによって生成された軌道が無効であることを主要システムに通知し得る。例では、メッセージは、軌道が無効である理由を示し得る。

動作４１４において、システムは、選択された軌道が有効であることを決定、および／または選択された軌道を格納し得る。例では、システムは、選択された軌道が有効であることを示すために、選択された軌道の状態を更新し得る。少なくともいくつかの例では、そのような決定は、副次軌道が有効であることを示す主要システムにも送信され得る。

図５は、車両の軌道が有効か無効かを決定する例示的なプロセス５００を示している。いくつかの例では、プロセス５００は、図２の軌道検証コンポーネント２１８（３）によって実行され得る。他の例では、プロセス５００は、他のコンポーネントによって、および／または他の軌道に対して実行され得る。

動作５０２において、システムは、車両のための副次軌道が閾値未満の時間前に生成されたかどうかを決定し得る。例えば、システムは、主要システムによって現在出力されている副次軌道が、閾値未満の時間前に生成されたかどうかを決定し得る。システムが、副次軌道は閾値未満の時間前に生成されたと決定した場合、プロセス５００は動作５０４に進み得る。あるいは、システムが、副次軌道が閾値未満の時間前に生成されなかったと決定した場合、プロセス５００は、動作５０６に進み得る。

動作５０４において、システムは、評価する軌道を選択し得る。一例では、主要軌道が車両を制御するために現在使用されている場合、システムは、動作５０２における評価に合格した副次軌道（例えば、閾値未満の時間前に生成された副次軌道）を選択し得る。別の例では、現在使用されている軌道が、主要軌道よりも低いレベルの軌道（例えば、副次軌道、衝突回避軌道、または他の低レベルの軌道）を有しており、主要軌道への制御を解除するための解除信号が受信された場合、システムは、動作５０２における評価に合格した副次軌道を選択し得る。さらに別の例では、以前の衝突回避軌道から制御を解除するための解除信号が受信されていない場合、システムは以前の衝突回避軌道を選択し得る。

このように、動作５０４においてシステムは、以前に格納された衝突回避軌道または主要システムから現在出力されている副次軌道を選択し得る。これを行うために、システムは、選択された状態（例えば、主要軌道状態、副次軌道状態、衝突回避軌道状態など）を決定し、より高いレベルの軌道への制御を解除するための解除信号を受信したか否かを決定し得る。例えば、別の副次軌道が以前にラッチオンされていない場合、解除信号が受信された場合、またはシステムが追加の更新を無視すべきと決定した場合（例えば、システムが追加の副次軌道の整合性を検証し得ない場合）、主要システムによって現在出力されている副次が選択され得る。さらに、以前の衝突回避軌道がラッチオンされており、解除信号が受信されていない場合には、以前の衝突回避軌道が選択され得る。いくつかの例では、（後述するようにプロセス５００によって決定／出力された）衝突回避軌道は、副次軌道であり得る。他の例では、（プロセス５００によって決定／出力された）衝突回避軌道は、修正された副次軌道であり得る。

動作５０８において、システムは、選択された軌道が車両の現在または以前の姿勢と一致するかどうかを決定し得る。システムが、選択された軌道が車両の現在または以前の姿勢と一致すると決定した場合、プロセス５００は動作５１０に進み得る。あるいは、軌道が車両の現在または以前の姿勢と一致しないとシステムが決定した場合、プロセス５００は動作５０６に進み得る。

動作５１０において、システムは、選択された軌道が車両の性能と適合するかどうかを決定し得る。システムが、選択された軌道が車両の性能と適合すると決定した場合、プロセス５００は動作５１２に進み得る。あるいは、選択された軌道が車両の性能と適合しないとシステムが決定した場合、プロセス５００は動作５０６に進み得る。

動作５１２において、システムは、軌道が衝突のないものであるかどうかを決定し得る。システムが、軌道は衝突のないものであると決定した場合、プロセス５００は、動作５１４に進み得る。あるいは、システムが、軌道は衝突のないものではない（例えば、衝突に関連している）と決定した場合、プロセス５００は、動作５１６に進み得る。

動作５１６で、システムは、衝突が閾値以上の時間で発生するかどうかを決定し得る。システムが、衝突が閾値以上の時間で発生すると決定した場合（例えば、最後の秒のブレーキを行う時間までにまだ時間がある場合）、プロセス５００は動作５１４に進み得る。あるいは、システムが、衝突は閾値の時間または閾値未満の時間で発生すると決定した場合、プロセス５００は、動作５０６に進み得る。

図５に示されているが、いくつかの例では、動作５１６は実行されなくてもよい。例えば、軌道が衝突に関連付けられている場合、プロセス５００は動作５０６に進んでもよい。

動作５１４において、システムは、選択された軌道が有効であることを決定、および／または選択された軌道を格納し得る。例では、システムは、選択された軌道が有効であることを示すために、選択された軌道の状態を更新し得る。

動作５０６において、システムは、反復制限（制限と呼ばれることもある）が満足されるかどうかを決定し得る。反復制限は、システムが反復回数内で許容可能な衝突回避軌道を決定できない場合に、衝突回避軌道が無効であるとみなされるように使用され得る。これは、許容可能な衝突回避軌道を求めるために費やす時間を制限し得る。例では、反復制限は、最後の秒のブレーキまでの時間に基づいてもよい（例えば、最後の秒のブレーキまでに到達することが可能な反復の数に設定される）。例では、各反復において、動作５２０が実行される。

反復制限が満足されているとシステムが決定した場合、プロセス５００は動作５１８に進み得る。あるいは、システムが、反復制限は満足されていないと決定した場合、プロセス５００は動作５２０に進み得る。

動作５２０で、システムは、選択された軌道を修正し、動作５０８の実行に戻るなどし得る。いくつかの例では、システムは、物体と衝突する前に車両を停止させるために必要な量の減速度を追加し得る。これは、車両の現在の速度、物体の予測された軌道、および／または物体の現在の速度または予測された速度に基づいてもよい。代わりに、または付加的に、システムは、操舵角の変更、加速度の追加など、別の方法で選択された軌道を修正してもよい。これは、物体との衝突を回避し得る。例では、選択された軌道を修正することで、衝突回避軌道を作成してもよい。

動作５１８において、システムは、選択された軌道が無効であると決定し得る。例では、システムは、選択された軌道が無効であることを示すために、選択された軌道の状態を更新し得る。いくつかの例では、状態は、選択された軌道が無効である理由を示し得る。

いくつかの例では、プロセス５００は、動作５１８を実行した後、動作５２２に進み得る。動作５２２において、システムは、選択された軌道が無効であることを示すメッセージを送信し得る。例えば、システムは、副次システムであって、軌道が無効であることを主要システムに通知するために、メッセージを主要システムに送信し得る。例では、メッセージは、軌道が無効である理由を示してもよい。

例では、動作５１４で有効であると判定された軌道は、動作５２０で適用された減速（または他の修正）のない副次軌道であってもよい。例えば、動作５０４で選択された副次軌道に修正が必要ない場合、副次軌道が動作５０８、５１０、５１２での確認を合格するので、副次軌道はプロセス５００によって決定／出力されてもよい。他の例では、動作５１４で有効であると決定された軌道は、減速（または他の修正）が適用された副次軌道であってもよい。例では、プロセス５００を実行することによって決定／出力される（および／または将来の参照のために格納される）いずれかの種類の軌道は、衝突回避軌道と呼ばれ得る。

例では、最大量の減速／修正が選択された軌道に適用され（例えば、車両の性能を考慮して、動作５２０を１回以上実行することによって）、選択された軌道が依然として衝突に関連している場合、システムは、検出された衝突を上書きし、動作５１４で選択された軌道が有効であるとの決定に進み得る。これは、修正された軌道（これは、最大量の減速／修正が適用された衝突回避軌道である）を使用すること与え得る。例では、これは、修正された軌道を無効と指示して、最大減速軌道（例えば、緊急停止軌道）を開始するよりも有益であり得、それは、最大減速軌道は、車両の操舵角をロックし得る一方で、衝突回避軌道は、横方向の足跡を維持し得る（例えば、車両を衝突回避軌道に沿って継続させる）からである。例では、最大量の減速／修正が適用された衝突回避軌道が使用されるように選択された場合（例えば、プロセス５００から決定／出力された場合）、信号が、シートベルトのプリテンション、エアバッグの展開準備などのために、車両の１つまたは複数のコンポーネントに送信され得る。

図６は、軌道選択コンポーネント２２０などの副次システムによって実装され得る状態６０２から６０８の例示的な階層６００を示している。例えば、主要軌道状態６０２は、車両を制御するために主要軌道が選択されたときにアクティブであり得、副次軌道状態６０４は、副次軌道が選択されたときにアクティブであり得、衝突回避軌道状態６０６は、衝突回避軌道が選択されたときにアクティブであり得、最大減速軌道状態６０８は、最大減速軌道（例えば、緊急停止軌道）が選択されたときにアクティブであり得る。図６では、階層６００は、レベルに応じて順序付けられており、最高レベルの状態が最上位（主要軌道状態６０２）にあり、最低レベルの状態が最下位（最大減速軌道状態６０８）にある。

副次システムは、通常、上位の状態が無効であることが決定した場合に、下位の状態に移行し得る。副次システムは、線が下がることで示されるように、現在の状態から任意の下位の状態へと移行し得る。少なくともいくつかの例では、現在の状態は、下に無効な状態がない最も高い有効な状態と関連し得る（例えば、副次軌道状態６０４が無効であり、なおかつ衝突回避軌道状態が無効である場合、そのようなシステムは、最大減速軌道状態６０８にデフォルトで移行し得る）。さらに、例では、階層６００を上に移行するために、副次システムは、下位の状態から制御を解除する信号を受信するのを待ってもよい。例えば、副次システムが現在、衝突回避軌道に基づいて車両を制御しており、これに伴って、副次システムが衝突回避軌道状態６０６で動作している場合、副次システムは、主要軌道状態６０２に戻って制御を解除する信号を受信したとき、主要軌道状態６０２に戻るように移行し得る（ここでは、車両は主要軌道に基づいて制御される）。

図７Ａから図７Ｂは、本明細書で論じた技術を実行するための例示的なプロセス７００を示している。プロセス７００は、論理的なフローブラフとして図示されており、その各動作は、ハードウェア、ソフトウェア、またはそれらの組み合わせで実装され得る動作のシーケンスを表す。ソフトウェアのコンテキストでは、動作は、１つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体に格納されたコンピュータ実行可能な命令を表し、１つまたは複数のプロセッサによって実行されると、記載された動作を実行する。通常、コンピュータ実行可能な命令は、特定の機能を実行したり、特定の抽象的なデータタイプを実装するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含む。説明されている動作の順序は、制限として解釈されることを意図したものではなく、説明されている動作の任意の数が、プロセスを実装するために任意の順序でおよび／または並行して組み合わされ得る。プロセス７００は、自律車両１０２、サービスプロバイダ（例えば、サービスプロバイダのコンピューティングデバイス）、または任意の他のデバイスなど、任意のデバイスまたはコンポーネントによって実行され得る。

説明を簡便にするために、プロセス７００は、第１のシステム７０２（第１のコンポーネントと呼ばれることもある）および第２のシステム７０４（第２のコンポーネントと呼ばれることもある）によって実行されるものとして論じられる。例えば、第１のシステム７０２は、図１および図２の主要システム１０６を備える得、一方、第２のシステム７０４は、図１および図２の副次システム１０８を備え得る。

図７Ａでは、動作７０６において、第１のシステム７０２は、第１のセンサーデータを受信し得る。例えば、第１のシステム７０２は、車両のセンサーから、ＬＩＤＡＲデータ、ＲＡＤＡＲデータ、画像データ、深度データ（ｔｉｍｅ ｏｆ ｆｌｉｇｈｔ、ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ ｌｉｇｈｔなど）、ホイールエンコーダデータ、ＩＭＵデータなどの１つまたは複数を受信し得る。

動作７０８において、第１のシステム７０２は、車両の第１の軌道および車両の第２の軌道を決定し得る。例えば、第１のシステム７０２は、第１のセンサーデータを解析し、第１の軌道および第２の軌道を生成し得る。例では、第１のシステム７０２は、第１および第２の軌道を生成するために、ローカライゼーション、知覚、予測、および／または計画の動作を実行し得る。例では、第２の軌道は、第１の軌道の臨時の軌道であり得る。

動作７１０において、第１のシステム７０２は、第１および第２の軌道を第２のシステム７０４に送信し得る。

動作７１２において、第２のシステム７０４は、第２のセンサーデータを受信し得る。例えば、第２のシステム７０４は、車両のセンサーから、ＬＩＤＡＲデータ、ＲＡＤＡＲデータ、画像データ、ホイールエンコーダデータ、ＩＭＵデータ、深度データ（ｔｉｍｅ ｏｆ ｆｌｉｇｈｔ、ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ ｌｉｇｈｔなど）などの１つまたは複数を受信し得る。いくつかの例では、第２のセンサーは、ＬＩＤＡＲデータ、ＲＡＤＡＲデータ、ホイールエンコーダデータ、ＩＭＵデータ、ＧＰＳデータ、および／またはｔｉｍｅ ｏｆ ｆｌｉｇｈｔデータなど、第１のセンサーデータのサブセットを含み得る。他の例では、第２のセンサーデータは、第１のセンサーデータと同じであってもよいし、より多くのデータを含んでいてもよい。

動作７１４において、第２のシステム７０４は、第１のシステム７０２から第１および第２の軌道を受信し得る。

動作７１６において、第２のシステム７０４は、環境内の物体を決定、および／または物体のための物体軌道を決定し得る。例えば、第２のシステム７０４は、第２のセンサーデータに基づいて物体を検出、および／または物体のための物体軌道を予測し得る。

動作７１８において、第２のシステム７０４は、第１の軌道で１つまたは複数の第１の検証動作を実行し得る。例えば、第２のシステム７０４は、第１の軌道に関連する第１の状態を決定するために、車両のための第１の軌道および物体のための物体軌道を用いて、１つまたは複数の第１の検証動作を実行し得る。例では、１つ以上の第１の検証動作は、第１の軌道が閾値未満の時間前に生成されたかどうかを決定すること、第１の軌道が車両の現在または以前の姿勢と一致するかどうかを決定すること、第１の軌道が車両の性能と適合するかどうかを決定すること、および／または第１の軌道に沿って動く車両が、物体軌道に沿って動く物体と衝突するかどうかを決定すること（例えば、第１の衝突検出を実行すること）を備える。例では、第１の状態は、第１の軌道が有効であること、第１の軌道が無効であること、または推定された衝突が閾値以上の時間で発生するために第１の軌道が無効になることを示す。例では、第２のシステム７０４は、環境内で検出された各物体について第１の軌道を評価し得る（例えば、検出された各物体について衝突の可能性があるかどうかを決定する）。ここで、第１の軌道は、衝突がない場合に有効であり得、衝突が１つだけある場合に無効であり得る。少なくともいくつかの例では、衝突検出のために選択された物体は、最も近い（すなわち、最も近接した衝突の可能性がある）ものから最も遠いものへと順に決定され得る。

動作７２０において、第２のシステム７０４は、第２の軌道で１つまたは複数の第２の検証動作を実行し得る。例えば、第２のシステム７０４は、第２の軌道に関連する第２の状態を決定するために、車両のための第２の軌道および物体のための物体軌道を用いて、１つまたは複数の第２の検証動作を実行し得る。例では、１つまたは複数の第２の検証動作は、第２の軌道が閾値未満の時間前に生成されたかどうかを決定すること、第２の軌道が車両の現在または以前の姿勢と一致するかどうかを決定すること、第２の軌道が車両の性能と適合するかどうかを決定すること、および／または第２の軌道に沿って動く車両が物体軌道に沿って動く物体と衝突するかどうかを決定すること（例えば、第２の衝突検出を実行すること）を備える。例では、第２の状態は、第２の軌道が有効であること、第２の軌道が無効であること、または推定された衝突が閾値以上の時間で発生するために第２の軌道が無効になることを示す。例では、第２のシステム７０４は、環境内で検出された各物体について、第２の軌道を評価し得る。

動作７２２において、第２のシステム７０４は、車両のための第３の軌道を生成し得る。例えば、第２のシステム７０４は、第２の軌道（または、場合によっては第１の軌道）に基づいて第３の軌道を生成し得る。第３の軌道は、第２の軌道に沿った減速または他の修正、または他の操作（例えば、衝突回避軌道）を備え得る。例では、第２のシステム７０４は、反復制限に基づいて任意の回数、第２の軌道に減速／修正を適用してもよく、および／または、適用可能な減速／修正の最大量まで減速／修正を適用してもよい。

動作７２４において、第２のシステム７０４は、第３の軌道で１つまたは複数の第３の検証動作を実行し得る。例えば、第２のシステム７０４は、第３の軌道に関連する第３の状態を決定するために、車両のための第３の軌道および物体のための物体軌道を用いて、１つまたは複数の第３の検証動作を実行し得る。例では、１つ以上の第３の検証動作は、第３の軌道が閾値未満の時間前に生成されたかどうかを判定すること、第３の軌道が車両の現在または以前の姿勢と一致するかどうかを決定すること、第３の軌道が車両の性能と適合するかどうかを決定すること、および／または第３の軌道に沿って動く車両が物体軌道に沿って動く物体と衝突するかどうかを決定すること（例えば、第３の衝突検出を実行すること）を備える。例では、第２の状態は、第３の軌道が有効であること、第３の軌道が無効であること、または閾値以上の時間で発生する推定された衝突のために第３の軌道が無効になることを示している。

例では、１つまたは複数の第１の検証動作、１つまたは複数の第２の検証動作、および／または１つまたは複数の第３の検証動作の任意の数が同じであってもよい。他の例では、検証動作の任意の数が異なってもよい。

動作７２６において、第２のシステム７０４は、第１のシステム７０２、第２のシステム７０４、および／または車両のコンポーネントをモニターし得る。モニターに基づいて、第２のシステム７０４は、第１のシステム７０２、第２のシステム、および／または車両のコンポーネントのエラーを決定し得る。

動作７２８において、第２のシステム７０４は、車両の第４の軌道を決定し得る。例えば、第２のシステム７０４は、第１の状態、第２の状態、および／または第３の状態に基づいて、第４の軌道として、第１の軌道、第２の軌道、第３の軌道、または第５の軌道（例えば、最大減速軌道）を選択し得る。

例では、第１の状態が第１の軌道は有効であることを示しているとき、第１の軌道を選択し得る。さらに、例では、第２のシステム７０４は、（ｉ）第１の状態が第１の軌道は無効であることを示し（例えば、閾値未満の時間での推定された衝突に関連する）、第２の状態が第２の軌道は有効であることを示すとき、または（ｉｉ）第１のシステム７０２、第２のシステム７０４、および／または車両のコンポーネントでエラーが検出され、第２の状態が第２の軌道が有効であることを示すときに、第２のシステム７０４は第２の軌道を選択し得る。

さらに、例では、（ｉ）第１の状態が第１の軌道は無効であることを示し、第２の状態が第２の軌道は無効であることを示し、第３の状態が第３の軌道は有効であることを示すとき、（ｉｉ）第１のシステム７０２、第２のシステム７０４、および／または車両のコンポーネントでエラーが検出され、第２の状態が第２の軌道は無効であることを示し、第３の状態が第３の軌道は有効であることを示すとき、または（ｉｉｉ）第１の状態が第１の軌道は無効であることを示し、第２の状態が第２の軌道が無効であることを示し、第３の軌道が衝突に関連しており、第３の軌道が最大量の減速／修正に関連しており、第３の軌道に減速／修正を適用する際に反復制限が満たされていないときに、第２のシステム７０４は第３の軌道（例えば、衝突回避軌道）を選択し得る。このように、いくつかの例では、第２のシステム７０４は、第３の軌道を生成するために最大量の減速／修正が適用されたかどうか、および／または反復制限が満たされたかどうかを決定し得る。

さらに、例では、第２のシステム７０４は、第１の軌道、第２の軌道、または第３の軌道が上述のように選択されていない（例えば、第１の軌道が無効、第２の軌道が無効、第３の軌道が無効である）場合に、最大減速軌道（例えば、緊急停止軌道）を選択し得る。上述したように、第３の軌道は、第３の軌道に減速／修正を適用する際に反復制限が満たされることにより、無効となり得る。

図７Ｂでは、動作７３０において第２のシステム７０４は、（例えば、軌道が無効である場合）第１のシステム７０２にメッセージを送信し得る。 メッセージは、軌道が無効である、および／または軌道に基づいて車両の制御が維持される場合に、第２のシステム７０４が介入することを示し得る。いくつかの例では、メッセージは送信されなくてもよい（例えば、第１の軌道が選択される場合）。少なくともいくつかの例では、そのようなメッセージデータは、例えば、衝突までの時間、衝突点、衝突する可能性のある物体に関する情報（例えば、物体の範囲、物体の識別子、物体の位置、物体の速度のいずれか１つまたは複数）などを含み得る。

さらに、または代わりに、例では、動作７２８で最大減速軌道または衝突回避軌道（最大量の減速／修正が適用される）が選択された場合、メッセージまたは信号が車両の１つまたは複数のコンポーネントに送信され、シートベルトのプリテンション、エアバッグの展開準備などが行われ得る。

動作７３２において、第１のシステム７０２は、第２のシステム７０４からメッセージを受信し得る。例では、第１のシステム７０２は、メッセージに基づいて、主要軌道などの軌道を調整し得る。

動作７３４において、第２のシステム７０４は、第４の軌道に基づいて車両を制御し得る。例えば、第２のシステム７０４は、第４の軌道に基づいて車両を制御することを指示する信号を、駆動管理コンポーネント、システムコントローラなどに送信し得る。

動作７３６において、第２のシステム７０４は、第４の軌道に基づいて車両の制御を維持し得る。例えば、第２のシステム７０４は、第２の軌道、第３の軌道、および／または最大減速軌道にラッチされた状態で維持し得、これは、システムコントローラに信号を送り続けることを含み得る。

動作７３８において、第２のシステム７０４は、第４の軌道から車両の制御を解除する信号を受信し得る。例では、信号は、遠隔操作システムまたは別のシステムから受信され得る。信号は、車両が衝突を免れたこと、またはそうでなければ通常の動作に戻ることができることを示し得る。例えば、第４の軌道により、衝突の可能性があるために車両が停止した場合、信号は、車両が再び動くことが安全であることを示し得る。

動作７４０において、第１のシステム７０２は、第６の軌道を生成し得る。第６の軌道は、主要／メインの軌道を備え得る。

動作７４２において、第１のシステム７０２は、第６の軌道を第２のシステム７０４に送信し得る。

動作７４４において、第２のシステム７０４は、第１のシステム７０２から第６の軌道を受信し得る。

動作７４６において、第２のシステム７０４は、動作７１６に戻り、第６の軌道を評価し、有効であれば第６の軌道に基づいて車両を制御する。

図８は、本明細書で説明される技術を実装するための例示的なシステム８００のブロック図を示している。いくつかの実施形態では、システム８００は、図１の自律車両１０２に対応することができる車両８０２を含み得る。いくつかの例では、車両８０２は、米国高速道路交通安全局が発行したレベル５の分類に従って動作するように構成される自律車両であってよく、この分類は、運転者（または乗員）がいつでも車両を制御することを期待されない状態で、移動全体のためにすべての安全上重要な機能を実行することができる車両を説明している。しかし、他の例では、自律車両８０２は、任意の他のレベルまたは分類を有する完全または部分的な自律車両であってもよい。さらに、いくつかの例では、本明細書で説明される技術は、非自律的な車両によっても同様に使用され得る。

車両８０２は、第１のシステム８０４（例えば、第１のコンピューティングデバイス）、第２のシステム８０６（例えば、第２のコンピューティングデバイス）、１つまたは複数のセンサー８０８、１つまたは複数のエミッタ８１０、１つまたは複数の通信接続部８１２、１つまたは複数の駆動システム８１４、および／または直接接続部８１６（例えば、データを交換するため、および／または電力を供給するために車両８０２を物理的に結合するため）を含み得る。

いくつかの例では、センサー８０８は、光検出と測距（ＬＩＤＡＲ）センサー、ＲＡＤＡＲセンサー、超音波トランスデューサ、ソナーセンサー、位置センサー（例えば、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）、コンパスなど）、慣性センサー（例えば、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）、加速度計、磁力計、ジャイロスコープなど）、カメラ（ｒｅｄ－ｇｒｅｅｎ－ｂｌｕｅ（ＲＧＢ）、赤外線（ＩＲ）、強度、深度、ｔｉｍｅ ｏｆ ｆｌｉｇｈｔなど）、マイク、ホイールエンコーダ、環境センサー（温度センサー、湿度センサー、光センサー、圧力センサーなど）などを含み得る。センサー８０８は、これらまたは他の種類のセンサーのそれぞれの多様なインスタンスを含み得る。例えば、ＬＩＤＡＲセンサーは、車両８０２の角部、前部、後部、側面、および／または上部に配置された個々のＬＩＤＡＲセンサーを含み得る。別の例として、カメラは、車両８０２の外部および／または内部に関する様々な場所に配置された複数のカメラを含み得る。センサー８０８は、第１のシステム８０４および／または第２のシステム８０６に入力を提供し得る。

車両８０２は、上述したように、光および／または音を放出するためのエミッタ８１０を含んでもよい。この例のエミッタ８１０は、車両８０２の乗客と通信するための内部の音声および映像エミッタを含み得る。例示であって限定ではないが、内部エミッタは、スピーカ、ライト、サイン、ディスプレイスクリーン、タッチスクリーン、触覚エミッタ（例えば、振動および／またはフォースフィードバック）、機械的アクチュエータ（例えば、シートベルトテンショナー、シートポジショナー、ヘッドレストポジショナーなど）などを含み得る。本例におけるエミッタ８１０は、外部エミッタも含み得る。限定されるものではないが、この例の外部エミッタは、進行方向または車両の動作の他の指示器を知らせるためのライト（例えば、方向指示器、標識、ライトアレイなど）、および歩行者または他の近くの車両と音声通信するための１つまたは複数の音声エミッタ（例えば、スピーカ、スピーカアレイ、ホーンなど）を含み、そのうちの１つまたは複数は、音響ビームステアリング技術を備える。

車両８０２は、車両８０２と１つまたは複数の他のローカルまたはリモートのコンピューティングデバイスとの間の通信を可能にする通信接続部８１２を含んでもよい。例えば、通信接続部８１２は、車両８０２および／または駆動システム８１４上の他のローカルコンピューティングデバイスとの通信を容易にし得る。また、通信接続部８１２は、付加的または代替的に、車両８０２が他の近くのコンピューティングデバイス（例えば、他の近くの車両、交通信号など）と通信することを有してもよい。通信接続部８１２は、付加的または代替的に、車両８０２がコンピューティングデバイス８１８と通信することを有し得る。

通信接続部８１２は、第１のシステム８０４および／または第２のシステム８０６を、別のコンピューティングデバイスまたはネットワーク８２０などのネットワークに接続するための物理的および／または論理的なインターフェースを含み得る。例えば、通信接続部８１２は、ＩＥＥＥ ８００．１１規格で定義された周波数を介したようなＷｉ－Ｆｉベースの通信、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの短距離無線周波数、セルラー通信（例えば、２Ｇ、３Ｇ、４Ｇ、４Ｇ ＬＴＥ、５Ｇなど）、またはそれぞれのコンピューティングデバイスが他のコンピューティングデバイスとインターフェースすることを有する任意の適切な有線または無線通信プロトコルを有し得る。いくつかの例では、第１のシステム８０４、第２のシステム８０６、および／またはセンサー８０８は、ネットワーク８２０を介して、特定の周波数で、所定の期間の経過後、ほぼリアルタイムなどで、センサーデータをコンピューティングデバイス８１８に送信し得る。

いくつかの例では、車両８０２は、駆動システム８１４を含み得る。いくつかの例では、車両８０２は、単一の駆動システムを有し得る。いくつかの例では、駆動システム８１４は、駆動システム８１４および／または車両８０２の周辺の状態を検出するための１つまたは複数のセンサーを含み得る。例示であり限定ではないが、駆動システム８１４のセンサーは、駆動モジュールの車輪の回転を感知するための１つまたは複数のホイールエンコーダ（例えば、ロータリーエンコーダ）、慣性センサー（例えば、慣性測定ユニット、加速度計、ジャイロスコープ、磁力計など）、カメラなどのイメージセンサー、駆動モジュールの周辺にある物体を音響的に検出する超音波センサー、ＬＩＤＡＲセンサー、ＲＡＤＡＲセンサーなどを含み得る。ホイールエンコーダのようないくつかのセンサーは、駆動システム８１４に固有のものであってもよい。場合によっては、駆動システム８１４上のセンサーは、車両８０２の対応するシステム（例えば、センサー８０８）と重複または補完してもよい。

駆動システム８１４は、高電圧バッテリ、車両を推進するためのモータ、バッテリからの直流を他の車両システムで使用するために交流に変換するインバータ、ステアリングモータおよびステアリングラック（電気式であってもよい）を含むステアリングシステム、油圧または電気アクチュエータを含むブレーキシステム、油圧および／または空気圧コンポーネントを含むサスペンションシステム、トラクションの損失を軽減し制御を維持するためにブレーキ力を分配するための安定性制御システム、ＨＶＡＣシステム、照明（例えば、車両の外部周辺を照らすヘッド／テールライトなどの照明）、および１つまたは複数の他のシステム（例えば、冷却システム、安全システム、車載充電システム、ＤＣ／ＤＣコンバータ、高電圧ジャンクション、高電圧ケーブル、充電システム、充電ポートなどの電子部品）を含む、多くの車両システムを含み得る。さらに、駆動システム８１４は、センサーからデータを受信して前処理し、様々な車両システムの動作を制御するための駆動システムコントローラを含み得る。いくつかの例では、駆動システムコントローラは、１つまたは複数のプロセッサと、１つまたは複数のプロセッサと通信を有するように結合されたメモリとを含み得る。メモリは、駆動システム８１４の様々な機能を実行するための１つまたは複数のモジュールを格納し得る。さらに、駆動システム８１４は、それぞれの駆動システムが１つまたは複数の他のローカルまたはリモートのコンピューティングデバイスと通信することを有する１つまたは複数の通信接続部を含み得る。

第１のシステム８０４は、１つまたは複数のプロセッサ８２２と、1つまたは複数のプロセッサ８２２との通信を有するように結合されたメモリ８２４とを含み得る。第２のシステム８０６は、１つまたは複数のプロセッサ８２６と、１つまたは複数のプロセッサ８２６との通信を有するように結合されたメモリ８２８とを含み得る。また、コンピューティングデバイス８１８は、プロセッサ８３０および／またはプロセッサ８３０との通信を有するように結合されたメモリ８３２を含み得る。プロセッサ８２２、８２６、および／または８３０は、データを処理し、本明細書で説明される動作を実行する命令を行うことができる任意の適切なプロセッサであってもよい。限定ではなく例として、プロセッサ８２２、８２６、および／または８３０は、１つまたは複数の中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィック処理装置（ＧＰＵ）、集積回路（例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）など）、ゲートアレイ（例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）など）、および／または電子データを処理して、その電子データをレジスタおよび／またはメモリに格納され得る他の電子データに変換する任意の他の装置または装置の一部を含み得る。

メモリ８２４、８２８、および／または８３２は、非一時的コンピュータ可読媒体の例であり得る。メモリ８２４、８２８、および／または８３２は、本明細書に記載で説明される方法および様々なシステムに帰属する機能を実装するために、動作システムおよび１つまたは複数のソフトウェアアプリケーション、命令、プログラム、および／またはデータを格納し得る。様々な実装において、メモリは、ｓｔａｔｉｃ ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ（ＳＲＡＭ）、ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ｄｙｎａｍｉｃ ＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、不揮発性／フラッシュメモリ、または情報を格納することを有する他の種類のメモリなど、任意の適切なメモリ技術を使用して実装され得る。本明細書で論じられるアーキテクチャ、システム、および個々の要素は、他の多くの論理的、プログラム的、および物理的なコンポーネントを含み得る。

例では、第１のシステム８０４のメモリ８２４は、１つまたは複数のコンポーネント８３４を格納し得る。例えば、第１のシステム８０４は、図１および図２の主要システム１０６に対応し、ローカライゼーションコンポーネント２０２、知覚コンポーネント２０４、予測コンポーネント２０６、および／または計画コンポーネント２０８を格納し得る。プロセッサ８２２は、１つまたは複数のコンポーネント８３４を実行して、第１のシステム８０４に、本明細書で論じられる様々な動作を行わせ得る。

例では、第２のシステム８０６のメモリ８２８は、１つまたは複数のコンポーネント８３６を格納し得る。例えば、第２のシステム８０６は、図１および図２の副次システム１０８に対応し、ローカライゼーションコンポーネント２１０、知覚／予測コンポーネント２１２、軌道管理コンポーネント１２８、モニターコンポーネント２１４、および／または駆動管理コンポーネント２２４を格納し得る。プロセッサ８２６は、１つまたは複数のコンポーネント８３６を実行して、第２のシステム８０６に本明細書で論じられる様々な動作を行わせ得る。

図８では、例示の目的で、メモリ８２４および／またはメモリ８２８に存在するものとして描かれているが、コンポーネント８３４および／またはコンポーネント８３６は、付加的にまたは代替的に、コンピューティングデバイス８１８へのアクセスを有し得る（例えば、遠隔地に格納されている）ことが企図されている。例えば、メモリ８３２は、コンポーネント８３４の少なくとも一部に対応する第１のシステムコンポーネント８３８を格納、および／またはコンポーネント８３６の少なくとも一部に対応する第２のシステムコンポーネント８４０を格納し得る。付加的にまたは代替的に、メモリ８３２は１つまたは複数のマップ８４２を格納し得る。

少なくとも１つの例では、第１のシステム８０４および／または第２のシステム８０６は、１つまたは複数のシステムコントローラ８４４を含み得、これらのシステムコントローラは、車両８０２の操舵、推進、ブレーキ、安全、エミッタ、通信、およびその他のシステムを制御するように構成され得る。例では、システムコントローラ８４４は、メモリ８２４および／またはメモリ８２８に格納され得る。システムコントローラ８４４は、駆動システム８１４の対応するシステムおよび／または車両８０２の他のコンポーネントと通信および／または制御をし得る。いくつかの例では、システムコントローラ８４４は、第１のシステム８０４によって生成、第２のシステム８０６によって生成、および／または第２のシステム８０６によって選択された軌道を、駆動システム８１４によって使用できる命令に変換し、車両８０２に軌道を横切らせ得る。

いくつかの例では、第１のシステム８０４、第２のシステム８０６、システムコントローラ８４４、および／またはその任意のコンポーネントは、上述のようにセンサーデータを処理し得、ネットワーク８２０を介してコンピューティングデバイス８１８にそれぞれの出力を送信し得る（例えば、特定の周波数、所定の期間の経過後、ほぼリアルタイムで、など）。

第１のシステム８０４および／または第２のシステム８０６は、環境内をナビゲートするために車両８０２によって使用され得る１つまたは複数のマップ８４６を格納し得る。この議論の目的のために、マップは、２次元、３次元、またはＮ次元でモデル化された任意の数のデータで特徴づけられ、トポロジー（交差点など）、街路、山脈、道路、地形、および一般的な環境などの、環境に関する情報を提供することを有するものであり得る。いくつかの例では、限定されないが、マップは、テクスチャ情報（例えば、色情報（例えば、ＲＧＢ色情報、Ｌａｂ色情報、ＨＳＶ/ＨＳＬ色情報）など）、強度情報（例えば、ＬＩＤＡＲ情報、ＲＡＤＡＲ情報など）、空間情報（例えば、メッシュに投影された画像データ、個々の「サーフェル」（例えば、個々の色および／または強度に関連付けられたポリゴン））、反射率情報（例えば、鏡面反射性情報、再帰反射率情報、ＢＲＤＦ情報、ＢＳＳＲＤＦ情報など）を含み得る。一例では、マップは、環境の３次元メッシュを含み得る。いくつかの例では、マップは、マップの個々のタイルが環境の離散的な部分を表すようなタイルフォーマットで格納され得、必要に応じて作業メモリにロードされ得る。いくつかの例では、マップは、占有グリッド、ポイントマップ、ランドマークマップ、および／またはポーズ制約のグラフを含み得る。いくつかの例では、車両５０２は、マップ５４６に少なくとも部分的に基づいて制御され得る。すなわち、マップ５４６は、第１のシステム５０４のローカライゼーションコンポーネント（および／または、いくつかの例では、第２のシステム５０６のローカライゼーションコンポーネント）と組み合わせて使用され、車両５０２の位置を決定し、環境内の物体を識別し、および／または環境内をナビゲートするためのルートおよび／または軌道を生成し得る。

いくつかの例では、本明細書で論じられるコンポーネントの一部またはすべての側面は、任意のモデル、アルゴリズム、および／または機械学習アルゴリズムを含み得る。例えば、メモリ８２４（および／またはメモリ８２８、または８３２）内のコンポーネント８３４は、ニューラルネットワークとして実装され得る。

図８は分散システムとして図示されているが、代替例では、車両８０２のコンポーネントがコンピューティングデバイス８１８に関連付けられてもよく、および／またはコンピューティングデバイス８１８のコンポーネントが車両８０２に関連付けられてもよいことに留意すべきである。すなわち、車両８０２は、コンピューティングデバイス８１８に関連付けられた１つまたは複数の機能を実行してもよく、その逆もまた然りである。

いくつかの例では、１つまたは複数のコンポーネント８３６（および／または１つまたは複数のコンポーネント８３４）は、車両８０２の進行方向、車両８０２の速度、車両８０２の加速度、車両８０２のヨーレート、ヨー加速度、および／または車両８０２の操舵角を決定する推定・検証コンポーネントを含む。例では、そのような情報は、システムコントローラ８４４、駆動システム８１４などからの信号に基づき得る。推定・検証コンポーネントは、そのような情報の１つまたは複数を示すデータを生成し、そのデータを第２のシステム８０６および／または第１のシステム８０４の様々なコンポーネントに提供し得る。

さらに、いくつかの例では、１つまたは複数のコンポーネント８３６（および／または１つまたは複数のコンポーネント８３４）は、センサーデータをフィルタリングして低減された量のデータを生成するためのデータ処理コンポーネントを含み得る。一例では、データ処理コンポーネントは、特定の範囲外にあるデータをセンサーデータから削除し得る。これは、車両８０２の速度または加速度、物体の足跡、物体の速度または加速度などに基づき得る（例えば、比較的低速で走行しているときは相当量のデータを削除し、比較的高速で走行しているときはより少ないデータを削除する）。例示すると、車両８０２が時速１５マイルで走行しており、自律車両１０２に向かって走行している車両がない場合、データ処理コンポーネントは、２００フィート離れたデータを削除し得るが、それは、このデータが、軌道を評価したり、差し迫った衝突の可能性を識別したりするために必要でない可能性が高いからである。別の例では、データ処理コンポーネントは、車両８０２が配置される環境の種類に基づいて、センサーデータからデータを削除し得る。例えば、車両８０２が、多様な車両、道路、道路交差点などを有する都市部にある場合、データ処理コンポーネントは、センサーデータからデータを削除しなくてよい（または、限られた量を削除する）。しかし、車両８０２が、車両、道路、道路交差点などが比較的少ない農村部や都市環境のまばらな地域にある場合、データ処理コンポーネントは、センサーデータからより多くのデータを削除し得る。例では、センサーデータの量を減らすことで、削減されたセンサーデータを処理する可能性のある第２のシステム８０６が、より迅速に動作し得る（例えば、より少ないデータを処理することで、計算時間が短縮される）。

例示項
Ａ.車両システムであって、１つまたは複数の第１のプロセッサを備えた第１のシステムと、１つまたは複数の第１のメモリであって、１つまたは複数の第１のプロセッサによって実行されると、１つまたは複数のセンサーからセンサーデータを受信することと、センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、自律車両に対する第１軌道と自律車両に対する第２軌道を生成することとを１つまたは複数の第１のプロセッサに行わせる命令を備えた１つまたは複数の第１のメモリと、１つまたは複数の第２のプロセッサを備えた第２のシステムと、１つまたは複数の第２のメモリであって、１つまたは複数の第２のプロセッサによって実行されると、第１のシステムから第１の軌道および第２の軌道を受信することと、センサーデータの少なくとも一部を受信することと、センサーデータの少なくとも一部に基づいて、環境内の物体を決定することと、物体に対して物体軌道を決定することと、第１の軌道に関連する第１の状態を決定するために、第１の軌道と物体軌道で第１の衝突検出を実行することと、第２の軌道に関連する第２の状態を決定するために、第２の軌道と物体軌道で第２の衝突検出を実行することと、第１の状態および第２の状態に少なくとも部分的に基づいて、自律車両の第３の軌道を決定することであって、第３の軌道は、第２のシステムによって生成された第１の軌道、第２の軌道、または第４の軌道のうちの少なくとも１つを備えることと、第３の軌道に少なくとも部分的に基づいて自律車両を制御することとを、１つまたは複数の第１のプロセッサに行わせる命令を備えた１つまたは複数の第２のメモリとを備えた車両システム。

Ｂ.例Ａの車両システムであって、第１の衝突検出は、第１の軌道および物体軌道に少なくとも部分的に基づいて、車両が物体と衝突するか否かを決定することを備え、第２の衝突検出は、第２の軌道および物体軌道に少なくとも部分的に基づいて、車両が物体に衝突するか否かを決定することを備えた車両システム。

Ｃ．例Ａまたは例Ｂの車両システムであって、第１の状態は、第１の軌道が推定された衝突に関連していることを示し、第２のシステムの１つまたは複数の第２のメモリは、１つまたは複数の第2のプロセッサによって実行されると、第１の状態に少なくとも部分的に基づいて、衝突までの時間、物体の範囲、物体の速度、物体の位置、または衝突点のうちの１つまたは複数を示すメッセージを、第１のシステムに送信することを１つまたは複数の第２のプロセッサに行わせる命令をさらに備えた車両システム。

Ｄ．例Ａから例Ｃのいずれかの車両システムであって、第１の状態が、第１の軌道は第１の推定された衝突に関連していることを示すか、または第２の状態が、第２の軌道は第２の推定された衝突に関連していることを示しすかの少なくとも１つであるとき、第３の軌道は、第２の軌道または第４の軌道の少なくとも１つを備え、第２のシステムの１つまたは複数の第２のメモリは、１つまたは複数の第２のプロセッサによって実行されると、第３の軌道に少なくとも部分的に基づいて自律車両の制御を維持することと、第３の軌道から自律車両の制御を解除する信号を受信することと、第１のシステムから第５の軌道を受信することと、第５の軌道と信号に少なくとも部分的に基づいて自律車両を制御することとを、１つまたは複数の第２のプロセッサに行わせる命令をさらに備えた車両システム。

Ｅ．方法であって、第１のコンポーネントから、車両に対する第１の軌道および車両に対する第２の軌道を受信することと、第２のコンポーネントによって、センサーデータの少なくとも一部を受信することと、第２のコンポーネントによって、センサーデータの少なくとも一部に基づいて、環境内の物体を決定することと、第２のコンポーネントによって、センサーデータの少なくとも一部に基づいて、物体の物体軌道を特定することと、第２のコンポーネントによって、第１の軌道に関連する第１の状態を決定するために、第１の軌道に対して１つまたは複数の第１の検証動作を実行することと、第２のコンポーネントによって、第２の軌道に関連する第２の状態を決定するために、第２の軌道に対して１つまたは複数の第２の検証動作を実行することと、第２のコンポーネントによって、第１の状態および第２の状態に少なくとも部分的に基づいて、車両の第３の軌道を決定することであって、第３の軌道は、第２のコンポーネントによって生成された第１の軌道、第２の軌道、または第４の軌道のうちの少なくとも１つを備えることと、第３の軌道に少なくとも部分的に基づいて車両を制御することとを備えた方法。

Ｆ．例Ｅの方法であって、１つまたは複数の第１の検証動作を実行することは、第１の軌道が現在の時間から閾値未満の時間で生成されたかどうかを決定すること、第１の軌道が車両の現在または以前の姿勢と一致するかどうかを決定すること、第１の軌道が車両の性能と適合するかどうかを決定すること、または第１の軌道に沿って動く車両が物体軌道に沿って動く物体と衝突するかどうかを決定することのうちの少なくとも１つを備えた方法。

Ｇ．例Ｅまたは例Ｆの方法であって、１つまたは複数の第２の検証動作を実行することは、第２の軌道が現在の時間から閾値未満の時間で生成されたかどうかを決定すること、第２の軌道が車両の現在または以前の姿勢と一致するかどうかを決定すること、第２の軌道が車両の性能と適合するかどうかを決定すること、または第２の軌道に沿って動く車両が物体軌道に沿って動く物体と衝突するかどうかを決定することの少なくとも１つを備えた方法。

Ｈ．例Ｅから例Ｇのいずれかの方法であって、第１の状態が、第１の軌道は無効であることを示し、第２の状態が、第２の軌道は無効であることを示し、方法は、第２のコンポーネントによって、第２の軌道に少なくとも部分的に基づいて第４の軌道を生成することであって、第４の軌道は、第２の軌道の修正を備えることと、第２のコンポーネントによって、第４の軌道および物体軌道を用いて１つまたは複数の第３の検証動作を実行し、第４の軌道に関連する第３の状態を決定することであって、第３の状態は、第４の軌道が有効であることを示すこととを備え、車両に対する第３の軌道を決定することは、第３の軌道として、第３の状態に少なくとも部分的に基づいて第４の軌道を決定することを備えた方法。

Ｉ．例Ｅから例Ｈのいずれかの方法であって、第１の状態が、第１の軌道は無効であることを示し、第２の状態が、第２の軌道は無効であることを示し、第２のコンポーネントによって、第２の軌道に少なくとも部分的に基づいて第５の軌道を生成することと、第２のコンポーネントによって、第５の軌道および物体軌道に対して１つまたは複数の第３の検証動作を実行し、第５の軌道に関連付けられた第３の状態を決定することであって、第３の状態は、第５の軌道が無効であることを示すことを備え、第２のコンポーネントによって、第４の軌道を生成することであって、第４の軌道は、最大減速度と関連付けられており、第３の軌道を決定することは、前記第３の軌道として、かつ第３の状態に少なくとも部分的に基づいて、第４の軌道を決定することを備えた方法。

Ｊ．例Ｅから例Ｉのいずれかの方法であって、第５の軌道を生成することは、第５の軌道を生成する限界まで第２の軌道を１回以上修正することを備え、１つまたは複数の第３の検証動作を実行することは、修正された第５の軌道を用いて１つまたは複数の第３の検証動作を回数未満で実行することを備え、回数が満足されていることを決定することであって、第４の軌道を生成することは、回数が満たされていることを決定することに少なくとも部分的に基づいていることを備えた方法。

Ｋ．例Ｅから例Ｊのいずれかの方法であって、シートベルトのプリテンションまたはエアバッグの展開準備の少なくとも１つを行うために、１つまたは複数の車両のコンポーネントに信号を送信することさらに備えた方法。

Ｌ．例Ｅから例Ｋのいずれかの方法であって、第１の状態が、第1の軌道がは無効であることを示し、第２の状態が、第2の軌道は無効であることを示すとき、第２のコンポーネントによって、第２の軌道に少なくとも部分的に基づいて、第２の軌道に最大量の修正を適用して第４の軌道を生成することと、第３の状態が、第４の軌道が無効であることを示すとき、第４の軌道に関連付けられた第３の状態を決定するため、第２のコンポーネントによって、第４の軌道および物体軌道を用いて１つまたは複数の第３の検証動作を実行することと、第３の状態が、前記第4の軌道が無効であることを示していると決定することであって、第３の軌道を決定することが、第３の軌道として、かつ第３の状態に少なくとも部分的に基づいて、第４の軌道を決定することを備えること、を備えた方法。

Ｍ．例Ｅから例Ｌのいずれかの方法であって、第３の軌道を決定することは、第３の軌道として、第１の状態が、第１の軌道は閾値以上の時間で推定された衝突に関連づけられていることを示しているか、または衝突がないことを示している場合に、第１の軌道を選択すること、第３の軌道として、第１の状態が、第１の軌道は閾値未満の時間で推定された衝突に関連づけられていることを示しており、第２の状態が、第２の軌道は衝突がないことを示している場合に、第２の軌道を選択すること、または、第３の軌道として、第１の状態が、第１の軌道が閾値未満の時間で第１の推定された衝突に関連付けられていることを示し、第２の状態が、第2の軌道が第2の推定衝突に関連付けられていることを示す場合に、第４の軌道を選択することの少なくとも１つを備えた方法。

Ｎ．１つまたは複数の非一時的なコンピュータ可読媒体であって、実行されると、第１のシステムから、車両の第１の軌道および車両の第２の軌道を受信することと、第１の軌道が第１の衝突に関連付けられているかどうかを示す第１の状態を決定することと、第２の軌道が第２の衝突に関連付けられているかどうかを示す第２の状態を決定することと、第２の軌道および第２の状態に少なくとも部分的に基づいて、車両に対する第３の軌道を決定することと、第１の状態および第２の状態に少なくとも部分的に基づいて、車両に対する第４の軌道を決定することであって、第４の軌道は、第１の軌道、第２の軌道、または第３の軌道のうちの少なくとも１つを備えることと、第４の軌道に少なくとも部分的に基づいて車両を制御することとを備えた行為を、１つまたは複数のプロセッサに行わせる命令を格納する非一時的なコンピュータ可読媒体。

Ｏ．例Ｎの１つまたは複数の非一時的なコンピュータ可読媒体であって、第１の軌道が第１の衝突に関連付けられているかどうかを示す第１の状態を決定することは、第１の軌道が第１の衝突に関連付けられていると決定することとを備え、行為は、第１のシステムに衝突までの時間、衝突の位置、衝突に関連付けられた物体の位置、衝突に関連付けられた物体の速度、または衝突に関連付けられた物体の大きさのうちの１つまたは複数を備えたメッセージを送信することをさらに備えた非一時的なコンピュータ可読媒体。

Ｐ．例ＮまたはＯの１つまたは複数の非一時的なコンピュータ可読媒体であって、第４の軌道は、第２の軌道または第３の軌道の少なくとも１つを備え、行為は、第４の軌道に少なくとも部分的に基づいて車両の制御を維持することと、第４の軌道から車両の制御を解放する信号を受信することと、第５の軌道を受信することと、第５の軌道および信号に少なくとも部分的に基づいて車両を制御することとをさらに備えた非一時的なコンピュータ可読媒体。

Ｑ．例Ｎから例Ｐのいずれかの１つまたは複数の非一時的なコンピュータ可読媒体であって、第４の軌道から車両の制御を解除する信号は、遠隔操作システムまたは別のシステムの少なくとも１つから受信される非一時的なコンピュータ可読媒体。

Ｒ．例Ｎから例Ｑのいずれかの１つまたは複数の非一時的なコンピュータ可読媒体であって、第１の軌道が第１の衝突に関連付けられているかどうかを示す第１の状態を決定することは、第１の軌道が第１の衝突に関連付けられていることを決定することを備え、第２の軌道が第２の衝突に関連付けられているかどうかを示す第２の状態を決定することは、第２の軌道が第２の衝突に関連付けられていることを決定することを備え、行為は、第２の軌道に少なくとも部分的に基づいて、第５の軌道を生成することであって、第５の軌道は、第２の軌道の修正を備えていることと、第５の軌道が、第１の衝突、第２の衝突、または第３の衝突のうちの少なくとも１つに関連付けられていると決定することと、第３の軌道を生成することであって、第３の軌道は最大減速度と関連付けられており、第４の軌道を決定することが、第４の軌道として、第５の軌道が第１の衝突、第２の衝突、または第３の衝突の少なくとも１つに関連付けられていると決定することに少なくとも部分的に基づいて、第３の軌道を決定することとを備えた非一時的なコンピュータ可読媒体。

Ｓ．例Ｎから例Ｒのいずれかの１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読媒体であって、
第５の軌道を生成することは、第５の軌道を生成するための限界までの１回以上の回数で第２の軌道を修正することを備え、第５の軌道が第１の衝突、第２の衝突、または第３の衝突の少なくとも１つに関連付けられていることを決定することは、第５の軌道に少なくとも部分的に基づいており、行為は、制限が満たされていることを決定することであって、第３の軌道を生成することが、制限が満たされていることを決定することに少なくとも部分的に基づいていることとをさらに備えた非一時的コンピュータ可読媒体。

Ｔ．例Ｎから例Ｓのいずれかの１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読媒体であって、行為は、第１のシステムまたは車両のコンポーネントの１つまたは複数をモニターすることと、モニターに少なくとも部分的に基づいて、エラーが発生したことを決定することとであって、第４の軌道を決定することが、第４の軌道として、エラーに少なくとも部分的に基づいて、第２の軌道または第３の軌道のうちの少なくとも１つを決定することとをさらに備えた非一時的コンピュータ可読媒体。

上述の例示項は、特定の実装に関して説明されているが、本文書のコンテキストでは、例示項の内容は、方法、装置、システム、コンピュータ可読媒体、および／または別の実装を介して実装することが可能であることを理解すべきである。

結論
本明細書で説明される技術の１つまたは複数の例を説明してきたが、その様々な代替、追加、順列、および等価物は、本明細書で説明される技術の範囲内に含まれる。

例示では、参照は本明細書の一部を形成する添付図面に対してなされ、請求された主題の特定の例を例示として示している。他の例を使用してもよく、構造的な変更などの変更または代替を行ってもよいことが理解されるべきである。そのような例、変更または代替は、意図された請求項の主題に関する範囲から必ずしも逸脱するものではない。本明細書の手順は一定の順序で提示され得るが、場合によっては、記載されたシステムおよび方法の機能を変更することなく、特定の入力が異なるタイミングまたは異なる順序で提供されるように順序を変更されてもよい。開示された手順を異なる順序で実行されてもよい。さらに、本明細書に記載されている様々な計算は、開示されている順序で実行される必要はなく、計算の代替的な順序を用いた他の例も容易に実施されてよい。順序を変えることに加えて、計算は、同じ結果のサブ計算に分解されてもよい。

主題は、構造的特徴および／または方法論的行為に特有の言葉で説明されてきたが、添付の請求項で定義される主題は、必ずしも説明された特定の特徴または行為に限定されないことを理解されたい。むしろ、特定の特徴や動作は、特許請求の範囲を実施するための例示的な形態として開示されている。

本明細書に記載されているコンポーネントは、任意の種類のコンピュータ可読媒体に格納されてもよい命令を表し、ソフトウェアおよび／またはハードウェアで実装されてもよい。上述したすべての方法およびプロセスは、１つ以上のコンピュータまたはプロセッサ、ハードウェア、またはそれらのいくつかの組み合わせによって実行されるソフトウェアコードモジュールおよび／またはコンピュータ実行可能命令で具現化され、それらを介して完全に自動化されてもよい。方法の一部またはすべては、代替的に、特殊なコンピュータハードウェアで具現化されてもよい。

特に、「し得る」、「であろう」、「してよい」、または「だろう」などの条件付き言語は、特に別段の記載がない限り、コンテキストの中で、特定の例が特定の特徴、要素、および／またはステップを含む一方で、他の例が含まないことを提示するものと理解される。したがって、このような条件付き言語は、一般的に、特定の特徴、要素、および／またはステップが１つまたは複数の例に何らかの形で必要であること、または１つまたは複数の例が、特定の特徴、要素、および／またはステップが含まれるかどうか、または特定の例で実行されるかどうかを、ユーザー入力またはプロンプトの有無にかかわらず決定するための論理を必ず含むことを意味するように意図されていない。

「Ｘ、Ｙ、またはＺのうち少なくとも１つ」というフレーズのような接続詞的な言葉は、特に別段の記載がない限り、項目、用語などがＸ、Ｙ、またはＺのいずれか、または各要素の倍数を含むそれらの任意の組み合わせであり得ることを提示するように理解されるべきである。明確に単数形と記載されていない限り、「a」は単数形および複数形を意味する。

本明細書に記載されたおよび／または添付の図に描かれたフロー図における任意のルーチンの記述、要素又はブロックは、ルーチンにおける特定の論理的な機能又は要素を実施するための１つ以上のコンピュータ実行可能な命令を含むコードのモジュール、セグメントまたは部分を表す可能性があると理解すべきである。当業者であれば理解できるように、関係する機能に応じて、要素または機能は削除したり、実質的に同期させたり、逆の順序で実行したり、追加の操作を行ったり、または操作を省略するなど、図示または議論されたものとは異なる順序で実行され得る代替の実装が、本明細書に記載された例の範囲内に含まれる。

上述した例には、多くの変更および修正を加えてもよく、その要素は、他の許容可能な例の１つであると理解されるべきである。そのようなすべての修正および変更は、本開示の範囲内で本明細書に含まれることを意図しており、以下の請求項によって保護される。

Claims (15)

1. 車両システムであって、
   １つまたは複数のプロセッサと、
   前記１つまたは複数のプロセッサによって実行されたとき、
   第１のシステムから、車両に対する第１の軌道および前記車両に対する第２の軌道を受信することと、
   センサーデータを受信することと、
   前記センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、環境内の物体を決定することと、
   前記物体に対して物体軌道を決定することと、
   前記第１の軌道に関連付けられた第１の状態を決定するために、前記第１の軌道および前記物体軌道を用いて第１の衝突検出を実行することと、
   前記第２の軌道に関連付けられた第２の状態を決定するために、前記第２の軌道および前記物体軌道を用いて第２の衝突検出を実行することと、
   前記第１の状態および前記第２の状態に少なくとも部分的に基づいて、前記車両に対する第３の軌道を決定することであって、前記第３の軌道は、前記第１の軌道、前記第２の軌道、または第２のシステムによって生成された第４の軌道の少なくとも１つを備えることと、
   前記第３の軌道に少なくとも部分的に基づいて、前記車両を制御することと、
   を前記車両システムに行わせる命令を備えた１つまたは複数のメモリと、
   を備えた、車両システム。
2. 前記第１の衝突検出は、前記第１の軌道および前記物体軌道に少なくとも部分的に基づいて、前記車両と前記物体が衝突するか否かを決定することを備え、
   前記第２の衝突検出は、前記第２の軌道および前記物体軌道に少なくとも部分的に基づいて、前記車両と前記物体が衝突するか否かを決定することを備えた、請求項１に記載の車両システム。
3. 前記第１の状態は、前記第１の軌道は推定された衝突に関連付けられていることを示し、
   前記１つまたは複数のメモリは、前記１つまたは複数のプロセッサによって実行されたとき、第１のシステムに対して、前記第１の状態に少なくとも部分的に基づいて、衝突までの時間、前記物体の範囲、前記物体の速度、前記物体の位置、または衝突点の１つまたは複数を示すメッセージを送信することを前記車両に行わせる命令を更に備えた、請求項１または２のいずれか１項に記載の車両システム。
4. 前記第１の状態が、前記第１の軌道は第１の推定された衝突と関連付けられていることを指示すか、または前記第２の状態が、前記第２の軌道は第２の推定された衝突と関連付けられていることを示すかの少なくとも１つであるとき、
   前記第３の軌道が、前記第２の軌道または前記第４の軌道の少なくとも１つを備え、
   前記１つまたは複数のメモリが、前記１つまたは複数のプロセッサによって実行されたとき、
   前記第３の軌道に少なくとも部分的に基づいて、前記車両の制御を維持することと、
   前記第３の軌道から前記車両の制御を解除するための信号を受信することと、
   前記第１のシステムから第５の軌道を受信することと、
   前記第５の軌道および前記信号の少なくとも部分的に基づいて、前記車両を制御することと、
   を前記車両システムに行わせる命令をさらに備えた、請求項１から３のいずれか１項に記載の車両システム。
5. 前記車両の制御を解除するための前記信号が、遠隔操作システムから受信される請求項４に記載の車両システム。
6. 方法であって、
   第１のコンポーネントから車両に対する第１の軌道および前記車両に対する第２の軌道を受信することと、
   第２のコンポーネントによって、センサーデータの少なくとも一部を受信することと、
   前記第２のコンポーネントによって、且つ前記センサーデータの少なくとも前記一部に、少なくとも部分的に基づいて、環境内の物体を決定することと、
   前記第２のコンポーネントによって、且つ前記センサーデータの少なくとも前記一部に、少なくとも部分的に基づいて、前記物体の物体軌道を特定することと、
   前記第２のコンポーネントによって、前記第１の軌道と関連付けられた第１の状態を決定するために、前記第１の軌道を用いて１つまたは複数の第１の検証動作を実行することと、
   前記第２のコンポーネントによって、前記第２の軌道と関連付けられた第２の状態を決定するために、前記第２の軌道を用いて１つまたは複数の第２の検証動作を実行することと、
   前記第２のコンポーネントによって、且つ前記第１の状態および前記第２の状態の少なくとも部分的に基づいて、前記車両に対する第３の軌道を決定することであって、前記第３の軌道は、前記第１の軌道、前記第２の軌道、または前記第２のコンポーネントによって生成される第４の軌道の少なくとも１つを備えていることと、
   前記第３の軌道に少なくとも部分的に基づいて、前記車両を制御することと、
   を備えた方法。
7. 前記１つまたは複数の第１の検証動作を実行することは、
   前記第１の軌道が、現在の時間から閾値未満の時間で生成されたかどうかを決定することと、
   前記第１の軌道が、前記車両の現在および以前の姿勢と一致するかどうかを決定することと、
   前記第１の軌道が、前記車両の性能と適合するかどうかを決定することと、
   前記第１の軌道に沿って動く車両が、前記物体軌道に沿って動く物体と衝突するかどうかを決定することと、
   の少なくとも１つを備えた、請求項６に記載の方法。
8. 前記１つまたは複数の第１の検証動作を実行することは、
   前記第２の軌道が、現在の時間から閾値未満の時間で生成されたかどうかを決定することと、
   前記第２の軌道が、前記車両の現在および以前の姿勢と一致するかどうかを決定することと、
   前記第２の軌道が、前記車両の性能と適合するかどうかを決定することと、
   前記第２の軌道に沿って動く車両が、前記物体軌道に沿って動く物体と衝突するかどうかを決定することと、
   の少なくとも１つを備えた、請求項６または７のいずれか１項に記載の方法。
9. 前記第１の状態が、前記第１の軌道は無効であることを示し、且つ前記第２の状態が、前記第２の軌道は無効であることを示し、前記方法は、
   前記第２のコンポーネントによって、且つ前記第２の軌道に少なくとも部分的に基づいて、前記第４の軌道を生成することであって、前記第４の軌道は前記第２の軌道の修正を備えることと、
   前記第２のコンポーネントによって、前記第４の軌道と関連付けられた第３の状態を決定するために、前記第４の軌道と前記物体軌道を用いて１つまたは複数の第３の検証動作を実行することであって、前記第３の状態が、前記第４の軌道は有効であると示すことと、
   を更に備え、
   前記車両に対する第３の軌道を決定することが、前記第３の軌道として、且つ前記第３の状態に少なくとも部分的に基づいて、前記第４の軌道を決定することを備える、請求項６から８のいずれか１項に記載の方法。
10. 前記第１の状態が、前記第１の軌道は無効であることを示し、且つ前記第２の状態が、前記第２の軌道は無効であることを示し、前記方法は、
    前記第２のコンポーネントによって、且つ前記第２の軌道に少なくとも部分的に基づいて、第５の軌道を生成することであって、前記第５の軌道が前記第２の軌道の修正を備えることと、
    前記第２のコンポーネントによって、前記第５の軌道と関連付けられた第３の状態を決定するために、前記第４５軌道と前記物体軌道を用いて１つまたは複数の第３の検証動作を実行することであって、前記第３の状態が、前記第５の軌道は有効であると示すことと、
    前記第２のコンポーネントによって、前記第４の軌道を生成することであって、前記第４の軌道が、最大減速度と関連付けられていることと、
    をさらに備え、
    前記第３の軌道を決定することは、前記第３の軌道として、且つ前記第３の状態に少なくとも部分的に基づいて前記第４の軌道を決定することを備える、請求項６から８のいずれか１項に記載の方法。
11. 前記第５の軌道を生成することは、前記第５の軌道を生成する限界まで前記第２の軌道を１回以上修正することを備え、
    前記１つまたは複数の第３の検証動作を実行することは、前記修正された第５の軌道を用いて前記１つまたは複数の第３の検証動作を回数未満で実行することを備え、前記方法は、
    前記回数が満足されていることをと決定すること、
    をさらに備え、
    前記第４の軌道を生成することは、前記回数が満足されていることを決定することに少なくとも部分的に基づいている、請求項１０に記載の方法。
12. 前記車両の１つまたは複数のコンポーネントに対して、シートベルトのプリテンションまたはエアバッグの展開準備の少なくとも１つを行うための信号を送信することを更に備えた、請求項１０に記載の方法。
13. 前記第１の状態が、前記第１の軌道は無効であることを示し、且つ前記第２の状態が、第２の軌道は無効であることを示し、前記方法は、
    前記第２のコンポーネントによって、且つ前記第２の軌道に少なくとも部分的に基づいて、前記第２の軌道に最大量の修正を適用することによって前記第４の軌道を生成することと、
    前記第２のコンポーネントによって、前記第４の軌道と関連付けられた第３の状態を決定するために、前記第４の軌道および前記物体軌道を用いて１つまたは複数の第３の検証動作を実行することであって、前記第３の状態が、前記第４の軌道は無効であることを示すことと、
    前記第３の状態が、前記第４の軌道が無効であることを示すことを決定することと、
    をさらに備え、
    前記第３の軌道を決定することは、前記第３の軌道として、且つ前記第３の状態に少なくとも部分的に基づいて、前記第４の軌道を決定することを備える、
    請求項６から８のいずれか１項に記載の方法。
14. 前記第３の軌道を決定することは、
    前記第３の軌道として、前記第１の状態が、前記第１の軌道は閾値以上の時間において推定された衝突と関連付けられている、または衝突なしであると指示するとき、前記第１の軌道を選択することと、
    前記第３の軌道として、前記第１の状態が、前記第１の軌道は閾値未満の時間において推定された衝突と関連付けられていることを示し、且つ前記第２の状態が、前記第２の軌道は衝突なしであることを示すとき、前記第２の軌道を選択することと、
    前記第３の軌道として、前記第１の状態が、前記第１の軌道は閾値未満の時間において推定された衝突と関連付けられていることを示し、且つ前記第２の状態が、前記第２の軌道は第２の推定された衝突と関連付けられていることを示すとき、前記第４の軌道を選択することと、
    の少なくとも１つを備えた、請求項６から１３のいずれか１項に記載の方法。
15. 実行されると、１つまたは複数のプロセッサに請求項６から１４のいずれか１項に記載の方法を実行させる命令を格納する、１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読媒体。

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