JP2022529105A - 自律車両サービスの立ち往生およびスコーピング分析 - Google Patents

Abstract

本開示の態様は、自律車両輸送サービスのサービス領域内の問題のある領域を特定することを提供する。例えば、サービスについての乗客または貨物の潜在的なピックアップ地に対応するサービス領域内の出発地が特定されることができる。サービス領域内の目的地が特定されることができる。シミュレーションは、シミュレートされた車両が出発地と目的地との間を移動するためのルート７１０を判定するために実行されることができる。ルートは、特定のタイプの操縦が判定されることができることを含む。シミュレートされた車両が特定のタイプの操縦を完了することを可能にすることなく新たなシミュレーションが実行されることができる。新たなシミュレーションにおいてシミュレートされた車両が目的地に到達するかどうかが判定されることができる。新たなシミュレーションにおいてシミュレートされた車両が目的地に到達するかどうかの判定に基づいて、出発地および目的地に潜在的に問題のある領域としてフラグが立てられることができる。【選択図】図１

Description

関連出願の相互参照
本出願は、２０１９年４月１７日に出願された米国出願第１６／３８７，０９８号の利益を主張し、その開示全体は参照により本明細書に組み込まれる。

人間の運転者を必要としない車両などの自律車両は、ある場所から別の場所への乗客または物品の輸送を支援するために使用されることができる。そのような車両は、ユーザがピックアップ地または目的地などのいくつかの初期入力を提供することができ、且つ車両がその場所へ車両自体を操縦する、完全な自律モードで動作することができる。人（またはユーザ）が車両を介して２つの場所間で物理的に輸送されるかおよび／または商品を輸送するのを望む場合、彼らは任意の数のタクシーまたは配達サービスを使用することができる。現在に至るまで、これらのサービスは、通常、ユーザおよび／または商品をピックアップおよびドロップオフする場所への派遣命令を与えられる人間の運転者を伴う。多くの場合、人間の運転者は、目的地までの最速または最も直接的なルートをとる傾向があり得る。しかしながら、自律車両の場合、何らかの理由で一部の領域が「立ち入り禁止」になり得る場合、これが常に可能であるとは限らず、立ち往生したり、むしろ車両がその目的地またはいくつかの他の場所に到達することができない状況が発生したりする場合がある。

本開示の一態様は、自律車両輸送サービスのサービス領域内の問題のある領域を特定する方法を提供する。この方法は、１つ以上のプロセッサによって、サービスのための乗客または貨物の潜在的なピックアップ地に対応するサービス領域内の出発地を特定することと、１つ以上のプロセッサによって、出発地についてのサービス領域内の目的地を特定することと、１つ以上のプロセッサによって、シミュレーションを実行して、シミュレートされた車両が出発地と目的地との間を移動するためのルートを判定することと、１つ以上のプロセッサによって、判定されたルートが特定のタイプの操縦を含むことを判定することと、１つ以上のプロセッサによって、シミュレートされた車両が特定のタイプの操縦を完了することを可能にすることなく新たなシミュレーションを実行することと、１つ以上のプロセッサによって、シミュレートされた車両が新たなシミュレーションにおいて目的地に到達するかどうかを判定することと、シミュレートされた車両が新たなシミュレーションにおいて目的地に到達するかどうかの判定に基づいて、１つ以上のプロセッサによって、潜在的に問題のある領域として出発地または目的地のうちの少なくとも１つにフラグを立てることと、を含む。

一例では、この方法はまた、出発地についての複数の目的地を特定し、出発地と複数の目的地のそれぞれとの間のルートを判定することによって、出発地についての一連のシミュレーションを実行することと、特定のタイプの操縦を含む、判定されたルートの１つを特定することと、シミュレートされた車両が特定のタイプの操縦を完了することを可能にすることなく一連の新たなシミュレーションを実行することと、シミュレートされた車両が一連の新たなシミュレーションのそれぞれにおいて目的地に到達するかどうかを判定することと、を含み、フラグを立てることは、さらに、シミュレートされた車両が一連の新たなシミュレーションのそれぞれにおいて目的地に到達するかどうかの判定に基づいている。この例では、出発地にフラグを立てることは、シミュレートされた車両が目的地を閾値にしないいくつかの新たなシミュレーションの比較にさらに基づいている。別の例では、サービス領域は、シミュレートされた車両が横断することができない境界を含み、新たなシミュレーションにおいてシミュレートされた車両が目的地に到達するかどうかの判定は、シミュレートされた車両が境界によって立ち往生するかどうかに基づいている。別の例では、出発地は、サービス領域内の場所をランダムに選択することによって特定される。別の例では、出発地は、サービス領域内の複数の所定のピックアップ地およびドロップオフ地から特定される。この例では、出発地は、複数の所定のピックアップ地およびドロップオフ地からランダムに特定される。あるいは、出発地は、サービス領域内の特定の領域をテストするために、複数の所定のピックアップ地およびドロップオフ地から特定される。別の例では、目的地は、サービス領域内の複数の所定のピックアップ地およびドロップオフ地から特定される。別の例では、自律車両のルーティングシステムソフトウェアスタックを使用してシミュレーションが実行され、判定されたルートを判定する。別の例では、特定のタイプの操縦は車線変更である。別の例では、この方法はまた、複数の問題のある領域にフラグを立てることと、複数の問題のある領域および出発地の周りに多角形を描くことと、を含む。

本開示の別の態様は、自律車両輸送サービスのサービス領域内の問題のある領域を特定するためのシステムを提供する。システムは、サービスの乗客または貨物の潜在的なピックアップ地に対応するサービス領域内の出発地を特定し、出発地のサービス領域内の目的地を特定し、シミュレーションを実行して、シミュレートされた車両が出発地と目的地との間を移動するルートを判定し、判定されたルートが特定のタイプの操縦を含むことを判定し、シミュレートされた車両が特定のタイプの操縦を完了することを可能にすることなく新たなシミュレーションを実行し、シミュレートされた車両が新たなシミュレーションにおいて目的地に到達するかどうかを判定し、シミュレートされた車両が新たなシミュレーションにおいて目的地に到達するかどうかの判定に基づいて、潜在的に問題のある領域として出発地または目的地の少なくとも１つにフラグを立てるように構成された１つ以上のプロセッサを有する１つ以上のサーバコンピューティングデバイスを含む。

一例では、１つ以上のプロセッサは、さらに、出発地についての複数の目的地を特定し、出発地と複数の目的地のそれぞれとの間のルートを判定することによって、出発地についての一連のシミュレーションを実行し、特定のタイプの操縦を含む、判定されたルートの１つを特定し、シミュレートされた車両が特定のタイプの操縦を完了することを可能にすることなく一連の新たなシミュレーションを実行し、シミュレートされた車両が一連の新たなシミュレーションのそれぞれにおいて目的地に到達するかどうかを判定するように構成され、フラグを立てることは、さらに、シミュレートされた車両が一連の新たなシミュレーションのそれぞれにおいて目的地に到達するかどうかの判定に基づいている。別の例では、サービス領域は、シミュレートされた車両が横断することができない境界を含み、新たなシミュレーションにおいてシミュレートされた車両が目的地に到達するかどうかの判定は、シミュレートされた車両が境界によって立ち往生するかどうかに基づいている。別の例では、出発地は、サービス領域内の場所をランダムに選択することによって特定される。別の例では、出発地は、サービス領域内の複数の所定のピックアップ地およびドロップオフ地から特定される。別の例では、目的地は、サービス領域内の複数の所定のピックアップ地およびドロップオフ地から特定される。別の例では、自律車両のルーティングシステムソフトウェアスタックを使用してシミュレーションが実行され、判定されたルートを判定する。別の例では、１つ以上のプロセッサは、複数の問題のある領域にフラグを立て、複数の問題のある領域および出発地の周りに多角形を描くようにさらに構成される。

図１は、例示的な実施形態にかかる例示的な車両の機能図である。 図２Ａは、本開示の態様にかかる地図情報の例である。 図２Ｂは、本開示の態様にかかる地図情報の例である。 図２Ｃは、本開示の態様にかかる地図情報の例である。 図３は、本開示の態様にかかる車両の例示的な外観図である。 図４は、本開示の態様にかかる例示的なシステムのイラスト図である。 図５は、本開示の態様にかかる図４のシステムの機能図である。 図６は、本開示の態様にかかる例示的なフロー図である。 図７は、本開示の態様にかかる地図情報の例である。 図８は、本開示の態様にかかる地図情報の例である。 図９は、本開示の態様にかかる地図情報、問題のある場所、および多角形の例である。

概要
この技術は、自律車両のサービス領域の実行可能性の評価に関連している。これは、車両が目的地に到達することができない潜在的な立ち往生状況の特定を可能にすることができる。例えば、曲がるための車線変更などの特定の操縦は、人間の運転者が試行しようとする意思があり得る安全でない状況を回避するように構成されることができる自律車両にとっては困難である可能性がある。さらに、自律車両は、地理的な制限を受ける場合があり、例えば、人間の運転者は、通常はそのような制限の対象にはならないが、車両はサービス領域内にとどまる必要があり得る。このため、場合によっては、自律車両は、立ち往生する場合があり、これは、そのような車両が安全でない操縦を回避するようにプログラムされている場合があり、地理的な制限のためにもはや目的地に向かって前進することができなくなる場合があるためである。車両が貨物または乗客を輸送している場合、これは、他の問題につながる可能性がある。この場合も、そのような状況を減らすために、シミュレーションを実行して問題のある領域を特定することにより、サービス領域は、「テスト」されることができる。

前述のシミュレーションを実行するために、複数のピックアップ地およびドロップオフ地が特定されることができる。各ピックアップ地は、乗客および／または貨物をピックアップするための場所を表すことができ、各ドロップオフ地は、目的地または乗客および／または貨物をドロップオフするための場所を表すことができる。シミュレーションのための複数の出発地は、ピックアップ地および／またはドロップオフ地から選択されることができる。選択された出発位置ごとに、複数の目的地が複数のピックアップ地および／またはドロップオフ地から選択されることができる。

そして、出発地および目的地のペアごとにルートを判定することにより、各シミュレーションが「実行」されることができる。これは、自律車両によって使用されるルーティングシステムのソフトウェアスタックに出発地および目的地の各ペアを入力することを含むことができる。ルーティングシステムは、各出発地と目的地との間の全体的なルートを判定することができる。これらのルートのそれぞれは、特定のタイプの操縦を含むことができる。

特定のタイプの操縦を含むシミュレーションのサブセットが特定されることができる。一例として、特定のタイプの操縦は、右折および左折、保護されていない左折、車線変更、多点転回などを含むことができる。シミュレーションのサブセットについては、複数の新たなシミュレーションが実行されることができる。これらの新たなシミュレーションのそれぞれは、車両が操縦を完了することができず、そのシミュレーションの目的地に再ルーティング自体を有するという仮定に基づいて実行されることができる。

目的地に到達しない新たなシミュレーションのいずれかが特定されることができる。特定された新たなシミュレーションのそれぞれについて、目的地に到達することができないときに（元の）選択された出発地にフラグが立てられることができる。この情報は、エンジニアが特定のサービス領域の実用性を視覚化するのに役立つことができる。

本明細書に記載される特徴は、自律車両についてのサービス領域またはソフトウェアが制限された操縦の実行可能性を評価するのに役立つことができる。これは、車両がその目的地に到達することができない場合、または車両がその目的地に到達する可能性が低い場合、潜在的な立ち往生状況の特定を可能にすることができ、ひいては、これらの領域を「切り分ける」ために使用されることができる。その結果、立ち往生の数が劇的に減少することができ、乗客またはユーザ体験が向上されることができる。

例示的なシステム
図１に示されるように、本開示の一態様にかかる車両１００は、様々な構成要素を含む。本開示の特定の態様は、特定のタイプの車両に関して特に有用であるが、車両は、これらに限定されるものではないが、乗用車、トラック、オートバイ、バス、レクリエーション用車両などを含む任意のタイプの車両とすることができる。車両は、１つ以上のプロセッサ１２０、メモリ１３０、および汎用コンピューティングデバイスに典型的に存在する他の構成要素を含むコンピューティングデバイス１１０などの１つ以上の制御コンピューティングデバイスを有することができる。

メモリ１３０は、１つ以上のプロセッサ１２０によってアクセス可能な情報を記憶し、その情報は、プロセッサ１２０によって実行または別様に使用されることができる命令１３２およびデータ１３４を含む。メモリ１３０は、プロセッサによってアクセス可能な情報を記憶することができる任意のタイプのメモリであってもよく、それらは、コンピューティングデバイス可読媒体、またはハードドライブ、メモリカード、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＤＶＤ、もしくは他の光ディスク、ならびに他の書き込み可能および読み取り専用メモリなどの電子デバイスを用いて読み取ることができるデータを記憶する他の媒体を含む。システムおよび方法は、前述の様々な組み合わせを含むことができ、それにより、命令およびデータの様々な部分が様々なタイプの媒体に記憶される。

命令１３２は、プロセッサによって直接的に（マシンコードなど）または間接的に（スクリプトなど）実行される任意の命令セットであってもよい。例えば、命令は、コンピューティングデバイス可読媒体上にコンピューティングデバイスコードとして記憶されてもよい。その点について、「ソフトウェア」、「命令」、および「プログラム」という用語は、本明細書では、互換的に使用されることができる。命令は、プロセッサによる直接処理のためのオブジェクトコード形式で、または要求に応じて解釈されるか、もしくは予めコンパイルされるスクリプトもしくは独立したソースコードモジュールの集合を含む、任意の他のコンピューティングデバイス言語で記憶されてもよい。命令の機能、方法、およびルーチンについては、以下に詳細に説明される。

データ１３４は、命令１３２にしたがって、プロセッサ１２０によって検索、記憶、または修正されることができる。例えば、特許請求の範囲の主題は、いかなる特定のデータ構造にも限定されるものではないが、データは、コンピューティングデバイスレジスタ内に、すなわち、複数の異なるフィールドおよびレコードを有する表、ＸＭＬドキュメント、またはフラットファイルとしてリレーショナルデータベース内に記憶されてもよい。データはまた、任意のコンピューティングデバイス可読形式でフォーマットされてもよい。

１つ以上のプロセッサ１２０は、市販のＣＰＵなど任意の従来のプロセッサであってもよい。あるいは、１つ以上のプロセッサは、ＡＳＩＣまたは他のハードウェアベースプロセッサなどの専用デバイスであってもよい。図１は、プロセッサ、メモリ、およびコンピューティングデバイス１１０の他の要素を同じブロック内にあるものとして機能的に示しているが、プロセッサ、コンピューティングデバイス、またはメモリは、実際には、同じ物理的な筐体内に記憶されていてもいなくてもよい、複数のプロセッサ、コンピューティングデバイス、またはメモリを含むことができることは、当業者により、理解されるであろう。例えば、メモリは、ハードドライブ、またはコンピューティングデバイス１１０の筐体とは異なる筐体内に位置する他の記憶媒体であってもよい。したがって、プロセッサまたはコンピューティングデバイスへの言及は、並列に動作してもしなくてもよいプロセッサまたはコンピューティングデバイスまたはメモリの集合体への言及を含むことが理解されよう。

コンピューティングデバイス１１０は、上述したプロセッサおよびメモリ、ならびにユーザ入力装置１５０（例えば、マウス、キーボード、タッチスクリーン、および／またはマイクロフォン）および様々な電子ディスプレイ（例えば、スクリーンを有するモニタ、または情報を表示するように動作可能である任意の他の電気デバイス）などの、コンピューティングデバイスと接続して通常使用される全ての構成要素を含むことができる。この例では、車両は、情報または視聴覚体験を提供するために、内部電子ディスプレイ１５２、ならびに１つ以上のスピーカ１５４を含む。この点について、内部電子ディスプレイ１５２は、車両１００の車内に位置していてもよく、コンピューティングデバイス１１０によって使用されて、車両１００内の乗客に情報を提供してもよい。

コンピューティングデバイス１１０はまた、１つ以上の無線ネットワーク接続１５６も含み、以下に詳細に説明するクライアントコンピューティングデバイスおよびサーバコンピューティングデバイスなどの他のコンピューティングデバイスとの通信を容易にすることができる。無線ネットワーク接続は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈローエネルギー（ＬＥ）、携帯電話接続などの短距離通信プロトコル、ならびにインターネット、Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ、イントラネット、仮想プライベートネットワーク、ワイドエリアネットワーク、ローカルネットワーク、１つ以上の企業に専用の通信プロトコルを使用するプライベートネットワーク、イーサネット、ＷｉＦｉ、およびＨＴＴＰを含む様々な構成およびプロトコル、ならびに上記の様々な組み合わせを含むことができる。

一例では、コンピューティングデバイス１１０は、自律運転コンピューティングシステムの制御コンピューティングデバイスであってもよく、または車両１００に組み込まれてもよい。この自律運転コンピューティングシステムは、以下にさらに説明されるように、メモリ１３０の自律車両制御ソフトウェアにしたがって車両１００の動きを制御するために、車両の様々な構成要素と通信することが可能とすることができる。例えば、図１に戻ると、コンピューティングデバイス１１０は、メモリ１３０の命令１３２にしたがって車両１００の動き、速度などを制御するために、減速システム１６０、加速システム１６２、ステアリングシステム１６４、シグナリングシステム１６６、プランニングシステム１６８、ルーティングシステム１７０、測位システム１７２、認知システム１７４、およびパワーシステム１７６（すなわち、車両のエンジンまたはモータ）など、車両１００の様々なシステムと通信することができる。これらのシステムのそれぞれは、これらのシステムが様々なタスクを実行することができるようにするために、ソフトウェアだけでなく、様々なハードウェア（プロセッサ１２０およびメモリ１３０と同様のプロセッサおよびメモリ）を含むことができる。この場合も、これらのシステムは、コンピューティングデバイス１１０の外部にあるものとして示されているが、実際には、これらのシステムもまた、車両１００を制御するための自律運転コンピューティングシステムとしてここでも、コンピューティングデバイス１１０の中に組み込まれてもよい。

一例として、コンピューティングデバイス１１０は、車両の速度を制御するために、車両のブレーキ、アクセルペダル、および／またはエンジンもしくはモータなど、減速システム１６０および／または加速システム１６２の１つ以上のアクチュエータと相互作用することができる。同様に、ハンドル、操縦シャフト、ならびに／またはラックアンドピニオンシステムのピニオンおよびラックなど、ステアリングシステム１６４の１つ以上のアクチュエータは、車両１００の方向を制御するために、コンピューティングデバイス１１０によって使用されることができる。例えば、乗用車またはトラックなどの車両１００が道路上で使用するために構成されている場合、ステアリングシステムは、車両の向きを変えるために車輪の角度を制御するための１つ以上のアクチュエータを含むことができる。シグナリングシステム１６６は、例えば、必要に応じて方向指示器またはブレーキライトを点灯させることによって、車両の意図を他の運転者または車両に知らせるために、コンピューティングデバイス１１０によって使用されることができる。

プランニングシステム１６８は、ルーティングシステム１７０によって生成されたある場所までのルートを判定し、これをたどるために、コンピューティングデバイス１１０によって使用されることができる。例えば、ルーティングシステム１７０は、地図情報を使用して、車両の現在の場所から目的地までのルートを判定することができる。プランニングシステム１７２は、目的地までのルートをたどるために、定期的に軌道、または将来のある期間にわたって車両を制御するための短期計画を生成することができる。この点について、プランニングシステム１６８、ルーティングシステム１７０および／またはデータ１３４は、詳細な地図情報、例えば、道路の形状および高さ、車線、交差点、横断歩道、速度制限、交通信号、建物、標識、リアルタイム交通情報、植生、または他のそのような物体および情報を特定する高度に詳細な地図を記憶してもよい。

図２Ａ、図２Ｂ、および図２Ｃは、車両１００などの自律車両のサービス領域に対応する道路のセクションの地図情報２００の例である。図２Ａに目を向けると、地図情報２００は、破線２１０、２１２、２１４および実線２１６、２１８によって表される車線を含む、様々な特徴の形状、場所、および他の特性を特定する情報を含む。これらの車線は、道路、または車線２２０、２２２、２２４、２２６および袋小路２３０などの運転可能な領域を指定することができる。地図情報はまた、交差点２４０、２４２、２４４、影付き領域２５０、２５２、２５４によって表される運転不可能な領域（建物、公園など）、ならびに線路２６０などの他の特徴も特定する。少数の特徴のみが示されて特定されているが、地図情報２００は、非常に詳細とすることができ、例えば、以下にさらに記載されるように、妨害物の場所および境界を含む、様々な追加の特徴を含むことができる。

図２Ｂに示されるように、地図情報はまた、サービス領域の境界２７０を特定することができる。示されているように、境界は矩形であるが、境界は、多角形または任意の他の形状として描かれることができ、物理的または他のタイプの障壁または車両の制限によって定義されることができる。この境界は、例えば、車両が地図に依存することができ、境界が地図化された領域と地図化されていない領域とを区別することができるため、固定されることができる。境界はまた、線路を横断しない、駐車場を横断しない、サークル（または環状交差点）に入らない、Ｕターンしないなど、車両の他の制限に基づくこともできる。これらの制限は、地図情報および／または自律車両のルーティングシステムソフトウェアモジュールに符号化されることができる。例えば、地図情報は、１つの特定の車線に問題があることを符号化することができる（例えば、車両１００が達成することができない特定の転回がある）、ルーティングシステムは、地図情報の内容に基づいて一部の道路に問題があると判定することができる（例えば、高速道路は＞４５の制限速度を有するため、ルータはそれを許可しない）。例として、境界２７０は、線路２６０によって部分的に定義される。さらに、この例では、サービス領域は、地図情報２００の全てをカバーしているわけではないが、場合によっては、地図情報の範囲は境界を定義することができる。

図２Ｃに目を向けると、地図情報２００は、境界２７０（図示せず）内の複数の所定のピックアップ地およびドロップオフ地Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆを含むことができる。例えば、各ピックアップ地は、乗客および／または貨物をピックアップするための場所を表すことができ、各ドロップオフ地は、目的地または乗客および／または貨物をドロップオフするための場所を表すことができる。多くの場合、ピックアップ地はまた、ドロップオフ地とすることができ、その逆もある。この点について、場所Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、およびＦのそれぞれは、ピックアップ地またはドロップオフ地のいずれか、あるいはその双方を表すことができる。これらのピックアップ地および／またはドロップオフ地は、手動で選択されるか、または複数のヒューリスティックを使用して自動的に特定されることができる。例えば、ピックアップ地および／またはドロップオフ地は、低速道路（例えば、時速３５マイル未満）のみとすることができ、停止ゾーンまたは立ちゾーンではなく（例えば、消火栓の前ではない）、特定の領域（例えば、高速道路についてのオンまたはオフランプ上）ではない。この点について、ピックアップ地および／またはドロップオフ地のそれぞれが実行可能である必要があり、それは、乗客をピックアップおよびドロップオフするための合理的な場所であり、ならびに「到達可能」、すなわち、地図化されたサービス領域の一部である。

本明細書では、地図情報は画像ベースの地図として描かれているが、地図情報は、完全に画像ベースである必要はない（例えば、ラスタ）。例えば、地図情報は、１つ以上の道路グラフ、または道路、車線、交差点、およびこれらの特徴間の接続などの情報のグラフネットワークを含むことができる。各特徴は、グラフデータとして記憶されることができ、地理的位置などの情報と関連付けられることができ、いずれにせよ、他の関連する特徴にリンクされ、例えば、一時停止標識は、道路および交差点などにリンクされることができる。いくつかの例では、関連付けられたデータは、道路グラフのグリッドベースのインデックスを含み、特定の道路グラフの特徴の効率的な検索を可能にすることができる。

測位システム１７２は、コンピューティングデバイス１１０により、地図上または地球上の車両の相対的または絶対的位置を判定するために使用されることができる。例えば、測位システム１７２は、デバイスの緯度、経度、および／または高度の位置を判定するためのＧＰＳ受信機を含むことができる。レーザベースの位置特定システム、慣性支援ＧＰＳ、またはカメラベースの位置特定などの他の位置特定システムもまた、車両の場所を特定するために使用されることができる。車両の場所は、緯度、経度、高度などの絶対的な地理的位置、ならびに多くの場合に絶対的な地理的位置よりも少ないノイズで判定されることができるすぐ周りの他の車両に対する場所などの相対的な位置情報を含むことができる。

測位システム１７２はまた、加速度計、ジャイロスコープ、または別の方向／速度検出デバイスなどの、コンピューティングデバイス１１０と通信する他のデバイスも含み、車両の方向および速度、またはそれらの変化を判定することができる。例示に過ぎないが、加速デバイスは、重力の方向、または重力に対して垂直な平面に対する車両の縦揺れ、偏揺れ、または横揺れ（またはそれらの変化）を判定してもよい。このデバイスはまた、速度の増減、およびそのような変化の方向を追跡することもできる。本明細書に記載されるような、デバイスによる位置および配向データの提供は、コンピューティングデバイス１１０、他のコンピューティングデバイス、および上記の組み合わせに自動的に提供されてもよい。

認知システム１７４はまた、他の車両、車道内の障害物、交通信号、標識、樹木などの車両の外部にある物体を検出するために１つ以上の構成要素を含む。例えば、認知システム１７４は、レーザ、ソナー、レーダ、カメラ、および／またはコンピューティングデバイス１１０が処理することができるデータを記録する任意の他の検出デバイスを含んでもよい。車両がミニバンなどの乗用車である場合には、ミニバンは、屋根または他の都合の良い位置に搭載されるレーザまたは他のセンサを含んでもよい。例えば、図３は、車両１００の例示的な外観図である。この例では、ルーフ上部筐体３１０およびドーム状筐体３１２は、ＬＩＤＡＲセンサ、ならびに様々なカメラおよびレーダユニットを含むことができる。加えて、車両１００の前端部に位置する筐体３２０、ならびに車両の運転手側および助手席側の筐体３３０、３３２は、それぞれ、ＬＩＤＡＲセンサを格納することができる。例えば、筐体３３０は、運転者ドア３５０の前部に位置している。車両１００はまた、これも車両１００のルーフ上に位置するレーダユニットおよび／またはカメラのための筐体３４０、３４２を含む。追加のレーダユニットおよびカメラ（図示せず）は、車両１００の前端および後端に、ならびに／またはルーフもしくはルーフ上部筐体３１０に沿った他の位置上に位置することができる。車両１００はまた、ドア３５０、３５２、車輪３６０、３６２などの典型的な乗用車両の多くの特徴を含む。

車両の様々なシステムは、どのように車両を制御するかを判定するためおよび制御するために、自律車両制御ソフトウェアを使用して機能することができる。一例として、認知システム１７４の認知システムソフトウェアモジュールは、カメラ、ＬＩＤＡＲセンサ、レーダユニット、ソナーユニットなどの自律車両の１つ以上のセンサによって生成されたセンサデータを使用して、物体およびそれらの特性を検出および識別することができる。これらの特性は、場所、タイプ、進行方向、配向、速度、加速度、加速度の変化、サイズ、形状などを含むことができる。場合によっては、オブジェクトタイプに基づいて様々なモデルを使用する動作予測システムソフトウェアモジュールに特徴を入力して、検出されたオブジェクトの予測される将来の動作を出力する。他の例では、特性は、車両の１つ以上のセンサによって生成されたセンサデータから建設ゾーンを検出するように構成された建設ゾーン検出システムソフトウェアモジュール、ならびに車両のセンサによって生成されたセンサデータから緊急車両を検出するように構成された緊急車両検出システムなどの１つ以上の検出システムソフトウェアモジュールに入れることができる。これらの検出システムソフトウェアモジュールのそれぞれは、様々なモデルを使用して、建設ゾーンまたはオブジェクトが緊急車両である可能性を出力することができる。検出された物体、予測された将来の行動、検出システムソフトウェアモジュールからの様々な可能性、車両の環境を識別する地図情報、車両の位置および方位を識別する測位システム１７２からの位置情報、車両の目的地、ならびに（ルーティングシステム１７０によって生成されたルートを含む）車両の様々な他のシステムからのフィードバックがプランニングシステム１６８のプランニングシステムソフトウェアモジュールに入力されることができる。プランニングシステムは、この入力を使用して、車両が将来のある短い期間にわたってたどる軌道を生成することができる。コンピューティングデバイス１１０の制御システムソフトウェアモジュールは、例えば、軌道をたどるために、車両の制動、加速、およびステアリングを制御することによって、車両の動きを制御するように構成されることができる。

コンピューティングデバイス１１０は、様々な構成要素を制御することによって自律的に車両の方向および速度を制御してもよい。そうするために、コンピューティングデバイス１１０は、車両を、加速させ（例えば、加速システム１６２により、エンジンに提供される燃料または他のエネルギーを増加させることによって）、減速させ（例えば、エンジンに供給される燃料を減少させ、ギヤを切り替え、および／または減速システム１６０により制動をかけることによって）、方向転換させ（例えば、ステアリングシステム１６４により、車両１００の前輪または後輪の向きを変えることによって）、これらの変更を合図（例えば、シグナリングシステム１６６の方向指示器を点灯することによって）させることができる。したがって、加速システム１６２および減速システム１６０は、車両のエンジンと、車両の車輪との間の様々な構成要素を含むドライブトレインの一部であってもよい。ここでも、これらのシステムを制御することによって、コンピューティングデバイス１１０はまた、車両を自律的に操縦するために、車両の動力伝達装置を制御することができる。

車両１００のコンピューティングデバイス１１０はまた、輸送サービスの一部であるコンピューティングデバイスならびに他のコンピューティングデバイスのような他のコンピューティングデバイスとの間で情報を受信または転送することもできる。図４および図５は、それぞれ、例示的なシステム４００のイラスト図および機能図であり、例示的なシステム４００は、ネットワーク４６０を介して接続された複数のコンピューティングデバイス４１０、４２０、４３０、４４０、および記憶システム４５０を含む。システム４００はまた、車両１００、および車両１００と同じまたは同様に構成されることができる車両１００Ａも含む。簡潔にするため、いくつかの車両およびコンピューティングデバイスのみを図示しているが、典型的なシステムは、これよりもはるかに多くのものを含むことができる。

図５に示されるように、コンピューティングデバイス４１０、４２０、４３０、４４０のそれぞれは、１つ以上のプロセッサ、メモリ、データ、および命令を含むことができる。そのようなプロセッサ、メモリ、データ、および命令は、コンピューティングデバイス１１０の１つ以上のプロセッサ１２０、メモリ１３０、データ１３４、および命令１３２と同様に構成されてもよい。

ネットワーク４６０および仲介ノードは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ ＬＥ、インターネット、Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ、イントラネット、仮想プライベートネットワーク、ワイドエリアネットワーク、ローカルネットワーク、１つ以上の企業に専用の通信プロトコルを使用するプライベートネットワーク、イーサネット、ＷｉＦｉ、およびＨＴＴＰ、ならびに上記の様々な組み合わせなどの短距離通信プロトコルを含む様々な構成およびプロトコルを含んでもよい。そのような通信は、モデムおよび無線インターフェースなどの、他のコンピューティングデバイスとの間でデータを送信することができる任意のデバイスによって容易に行われることができる。

一例では、１つ以上のコンピューティングデバイス４１０は、他のコンピューティングデバイスとの間でデータを受信、処理、および送信する目的で、ネットワークの異なるノードと情報を交換する、例えば、負荷分散サーバファームなど、複数のコンピューティングデバイスを有する１つ以上のサーバコンピューティングデバイスを含んでもよい。例えば、１つ以上のコンピューティングデバイス４１０は、ネットワーク４６０を介して、車両１００のコンピューティングデバイス１１０、または車両１００Ａの同様のコンピューティングデバイス、ならびにコンピューティングデバイス４２０、４３０、４４０と通信することが可能である１つ以上のサーバコンピューティングデバイスを含んでもよい。例えば、車両１００、１００Ａは、サーバコンピューティングデバイスによって様々な場所に配車されることができる車両群の一部とすることができる。この点について、サーバコンピューティングデバイス４１０は、乗客をピックアップおよびドロップオフするために、車両１００および車両１００Ａのような車両を異なる場所に派遣するために使用されることができる派遣サーバコンピューティングシステムとして機能することができる。加えて、サーバコンピューティングデバイス４１０は、ネットワーク４６０を使用して、コンピューティングデバイス４２０、４３０、４４０のディスプレイ４２４、４３４、４４４などのディスプレイ上に、ユーザ４２２、４３２、４４２などのユーザに情報を送信および提示することができる。この点について、コンピューティングデバイス４２０、４３０、４４０は、クライアントコンピューティングデバイスとみなされることができる。

図５に示されるように、各クライアントコンピューティングデバイス４２０、４３０、４４０は、ユーザ４２２、４３２、４４２が使用することを意図されたパーソナルコンピューティングデバイスであってもよく、１つ以上のプロセッサ（例えば、中央処理装置（ＣＰＵ））、データおよび命令を記憶するメモリ（例えば、ＲＡＭおよび内蔵ハードドライブ）、ディスプレイ４２４、４３４、４４４などのディスプレイ（例えば、画面を有するモニタ、タッチスクリーン、プロジェクタ、テレビ、または情報を表示するように動作可能である他のデバイス）、およびユーザ入力デバイス４２６、４３６、４４６（例えば、マウス、キーボード、タッチスクリーン、またはマイクロフォン）を含む、パーソナルコンピューティングデバイスと接続して通常使用される全てのコンポーネントを有することができる。クライアントコンピューティングデバイスはまた、ビデオストリームを記録するためのカメラ、スピーカ、ネットワークインターフェースデバイス、およびこれらの要素を互いに接続するために使用される全ての構成要素を含むことができる。

クライアントコンピューティングデバイス４２０、４３０、および４４０は、それぞれ、フルサイズのパーソナルコンピューティングデバイスを備えてもよいが、代替的に、インターネットなどのネットワークを介してサーバとデータを無線で交換することができるモバイルコンピューティングデバイスを備えてもよい。単なる例として、クライアントコンピューティングデバイス４２０は、携帯電話、または無線対応ＰＤＡ、タブレットＰＣ、ウェアラブルコンピューティングデバイスもしくはシステムなどのデバイス、またはインターネットもしくは他のネットワークを介して情報を取得することができるネットブックであってもよい。別の例では、クライアントコンピューティングデバイス４３０は、図４に示されるように、腕時計として示されるウェアラブルコンピューティングシステムであってもよい。一例として、ユーザは、小型キーボード、キーパッド、マイクロフォンを使用して、カメラを用いる映像信号、またはタッチスクリーンを使用して、情報を入力することができる。

メモリ１３０と同様に、記憶システム４５０は、ハードドライブ、メモリカード、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＤＶＤ、ＣＤ－ＲＯＭ、書き込み可能メモリ、および読み出し専用メモリなどの、サーバコンピューティングデバイス４１０によりアクセス可能である情報を記憶することができる、任意のタイプのコンピュータ化された記憶装置とすることができる。加えて、記憶システム４５０は、データが、同じまたは異なる地理的位置に物理的に位置することができる複数の異なる記憶デバイス上に記憶される分散型記憶システムを含んでもよい。記憶システム４５０は、図４および図５に示すように、ネットワーク４６０を介してコンピューティングデバイスに接続されてもよく、および／またはコンピューティングデバイス１１０、４１０、４２０、４３０、４４０などのいずれかに直接接続されるか、もしくは組み込まれてもよい。

記憶システム４５０は、以下により詳細に説明されるように、様々なタイプの情報を記憶することができる。この情報は、本明細書で記載する特徴のうちのいくつかまたは全てを実行するために、１つ以上のサーバコンピューティングデバイス４１０などのサーバコンピューティングデバイスによって検索または別様にアクセスされることができる。例えば、記憶システム４５０は、境界２７０を含む地図情報２００のバージョンを記憶することができる。もちろん、この境界および／または地図情報が更新されると、記憶システム４５０内のバージョンも更新されることができる。

記憶システム４５０はまた、前述のルーティングシステム１７０のためのソフトウェアスタックまたはモジュール、ならびに履歴トリップ情報を記憶することができる。ソフトウェアモジュールは、地図情報を与えられた２つの場所間のルートを判定するためにプログラムされることができる。場合によっては、ソフトウェアモジュールは、ルートを判定するときに、短すぎる距離で車線を変更したり、Ｕターンしたりするなど、特定のタイプの操縦を制限するようにプログラムされることができる。

例示的な方法
上述され且つ図に示された動作に加えて、様々な動作がここで記載される。以下の動作は、以下に説明する正確な順序で実行される必要がないことを理解されたい。むしろ、様々なステップが、異なる順序で、または同時に処理されてもよく、ステップはまた、追加または省略されてもよい。

この技術は、自律車両のサービス領域の実行可能性の評価に関連している。これは、車両が目的地に到達することができない潜在的な立ち往生状況の特定を可能にすることができる。例えば、曲がるための車線変更などの特定の操縦は、人間の運転者が試行する意思があり得るリスキーなまたは危険な操縦を回避するように構成されることができる自律車両にとって困難である可能性がある。その結果、自律車両が立ち往生する場合がある。車両が貨物または乗客を輸送している場合、これは、他の問題につながる可能性がある。この場合も、そのような状況を減らすために、シミュレーションを実行して問題のある領域を特定することにより、サービス領域は、「テスト」されることができる。

図６は、コンピューティングデバイス４１０のプロセッサなどの１つ以上のプロセッサによって実行されることができる自律車両両輸送サービスについて、境界２７０によって定義されるものなど、サービス領域内の問題のある領域を特定するためのいくつかの例の例示的なフロー図６００を含む。例えば、ブロック６１０において、サービスのための乗客または貨物のための潜在的なピックアップ地に対応するサービス領域内の出発地が特定されることができる。一例として、出発地は、図２Ｃの場所Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、およびＦのいずれかなどの、ピックアップ地および／またはドロップオフ地とすることができる。

シミュレーションのための複数の出発地は、ピックアップ地および／またはドロップオフ地から選択されることができる。例えば、１０平方マイルの領域の場合、１０，０００のピックアップ地が出発地として選択されることができる。この選択はランダムとすることができるか、または、特定の近隣、新たに地図化された領域、以前に立ち往生が発生した領域など、テストされる特定の領域に焦点を当てることもできる。

選択された出発地ごとに、複数の目的地が、複数のピックアップ地／ドロップオフ地から選択されることができる。例えば、図６に戻ると、ブロック６２０において、サービス領域内の目的地が出発地について特定される。上記の例に戻ると、選択された１０，０００のピックアップ地について、５０のドロップオフ地が目的地として選択されることができる。この点について、上記の例の数を使用すると、シミュレーションのために選択された出発地および目的地のペアの総数は５００，０００とすることができる。この場合も、この選択は、ランダムとすることができるか、または特定の近隣、新たに地図化された領域、以前に立ち往生が発生した領域など、テストされる特定の領域に焦点を当てることもできる。例えば、場所Ａは、ピックアップ地として選択されることができ、ドロップオフ地として、場所Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、およびＦのそれぞれ、またはその中の任意のサブセットとペアにされることができる。

そして、出発地および目的地のペアごとにルートを判定することにより、各シミュレーションが「実行」されることができる。例えば、図６のブロック６３０に示すように、シミュレーションは、シミュレートされた車両が出発地と目的地との間を移動するためのルートを判定するために実行されることができる。一例として、シミュレーションは、前述の５００，０００ペアのそれぞれについて、またはＡからＢ、ＡからＣ、ＡからＤ、ＡからＥ、およびＡからＦについて実行されることができる。これは、記憶システム４５０に記憶されているものなどの自律車両によって使用されるルーティングシステム１７０のソフトウェアスタックに出発地および目的地の各ペアを入力することを含むことができる。ルーティングシステムは、各出発地と目的地との間の全体的なルートを判定することができる。例えば、図７は、場所Ａと場所Ｂとの間のルート７１０を示している。

これらのルートのそれぞれは、特定のタイプの操縦を含むことができる。これらの特定のタイプの操縦は、右折および左折、保護されていない左折、車線変更、多点転回などを含むことができる。例えば、ルート７１０は、袋小路車線２２０からの保護されていない左折、交差点２４０における車線２２２への保護された右折、車線２２２と車線２２４との間の車線変更、交差点２４２における車線２２４への保護された左折（図２Ａを参照）、および交差点２４４における車線２２８への保護されていない左折を行うシミュレートされた（または実際の）車両を含む。

特定のタイプの操縦を含むシミュレーションのサブセットが特定されることができる。図６のブロック６４０に示すように、判定されたルートは、特定のタイプの操縦を含むことが判定される。例えば、車線変更または保護されていない転回を含む、ルート７１０を生成したシミュレーションなどのシミュレーションは、サブセットに含まれることができる。このサブセットは、そのような操縦を有する全てのシミュレーション（例えば、全ての車線変更または全ての保護されていない転回）、または自律車両が操縦を完了することができない可能性が高いシミュレーションの一部のみを含むことができる。一例として、車線変更成功率のモデルが使用されて、車両が完了することができない可能性が高い車線変更を有する特定のシミュレーションを選択することができる。このモデルは、特定の距離（例えば、多かれ少なかれ０．５マイル未満）または特定の時間（例えば、多かれ少なかれ６０秒）内で発生する必要がある車線変更を特定することができる。この点について、モデルは、車線変更の機会の長さ、時刻などを含む特徴を使用する場合がある。例えば、モデルは、車線変更の機会が長いほど、車線変更の可能性が高くなると推定する場合がある。モデル自体は、過去の成功したおよび失敗した車線変更を使用してトレーニングされた機械学習モデルとすることができる。あるいは、モデルは、手動調整モデルとすることもできる。

シミュレーションのサブセットについては、複数の新たなシミュレーションが実行されることができる。例えば、図６のブロック６５０に示されているように、新たなシミュレーションは、シミュレートされた車両が特定のタイプの操縦を完了することを可能にすることなく実行される。これらの新たなシミュレーションのそれぞれは、車両が操縦を完了することができず、そのシミュレーションの目的地に再ルーティング自体を有するという仮定に基づいて実行されることができる。例えば、サブセットの出発地および目的地のペアの場合、それらの出発地および目的地は固定されたままとすることができ、シミュレートされた車両が操縦の場所を通過したときにシミュレートされた車両を再ルーティングすることによって新たなシミュレーションが実行されることができる。

例えば、ルーティングシステムがルート７１０に沿った車線２２２と２２４との間の車線変更を許可することを禁止する新たなシミュレーションが実行されることができる。図８に目を向けると、ルート７１０における車線変更の地点で、ルーティングシステムは、車線変更が不可能であるという仮定に依存しなければならず、したがって、場所Ｂに到達するように車両を再ルーティングする。この点について、ルーティングシステムは、新たなルート８１０を生成することができる。ルート８１０上の場所８２０まで、ルート８１０は、ルート７１０と同じである。しかしながら、場所８２０の後、ルートは、場所Ｂに継続しない。この点について、例えば、車両１００に対応するシミュレートされた車両は、交差点２４２において停止され、場所８３０において立ち往生する。換言すれば、境界２７０は、シミュレートされた車両が線路２６０を横断すること、または場所Ｂに向かってさらに前進することを妨げる。どちらかといえば、シミュレートされた車両は、交差点２４２において右折することができるが、車両は、依然として場所Ｂに到達することができないか、またはそれに向かって進むことができる。

あるいは、新たなシミュレーションは、操縦の場所と目的地を過ぎた新たな出発地を使用して実行されることができる。この点について、目的地は、元の目的地とすることができるか、またはむしろ元のシミュレーションから変更されなくすることができる。換言すれば、ルートは、場所Ａではなく、場所８２０（または車線２２２をさらに下って交差点２４２に向かう場所など、場所８２０を超えた他の場所）から始まる。

車両が目的地に到達することのない新たなシミュレーションのいずれかが特定されることができる。図６に戻ると、シミュレートされた車両が新たなシミュレーションにおいて目的地に到達するかどうかがブロック６６０において判定される。これは、例えば、シミュレートされた車両がサービス領域を離れることを回避することができない場合（例えば、図８のルート８１０の例のように境界を横断する場合）、またはいくつかの他の許可されない操縦を行う場合（例えば、Ｕターンを行う場合）に発生することができる。

特定された新たなシミュレーションのそれぞれについて、（元の）選択された出発地には、目的地に到達することができないものとしてフラグが立てられることができ、目的地には、（元の）選択された出発地から到達することができないものとしてフラグが立てられることができる。例えば、ブロック６７０において、シミュレートされた車両が新たなシミュレーションにおいて目的地に到達するかどうかの判定に基づいて、出発地または目的地の少なくとも１つに潜在的に問題のある領域のフラグが立てられる。例えば、場所Ａなどのこれらの選択された出発地は、地図上で「ピン」として特定されることができるか、または立ち往生を引き起こす可能性が多かれ少なかれある領域、またはむしろ車両が目的地またはいくつかの他の場所に向かって進行することができない場所のヒートマップを生成するために使用されることができる。この情報は、エンジニアが特定のサービス領域の実用性を視覚化するのに役立つことができる。

場合によっては、特定の選択された出発地についての目的地に到達しない新たなシミュレーションの数がかなり多い場合がある。そのような場合、そのような選択された出発地の領域を「切り出す」か、むしろ、自律車両がそのような領域内の乗客または貨物をピックアップすることができないようにすることが有用である場合がある。そうするために、選択された出発地ごとに、その選択された出発地についての目的地の１つに到達しない新たなシミュレーション（もしあれば）の数が閾値と比較されることができる。閾値が満たされているかもしくは満たされていない場合、または障害が多すぎる場合、選択された出発地および／または目的地は、問題のあるピックアップ地であると特定されることができる。例えば、選択した出発地についての新たなシミュレーションの５０％（または多かれ少なかれ）が目的地に到達しない場合、これは、選択された出発地が問題のあるピックアップ地であることおよび目的地も問題のあるドロップオフ地であることを示すことができる。

複数の問題のあるピックアップ地は、例えば、問題のあるピックアップ地の周りに多角形を描くことによって、一緒にグループ化されることができる。この描画は、手動で実行されてもよく、または互いに一定の距離内にある問題のあるピックアップ地の全てを含む最小のまたは他のタイプの領域を計算することによって自動化されてもよい。例えば、図９は、場所Ａおよび場所Ｐを含む、問題があると特定された複数のピックアップ地を含むことができる。多角形９００は、例えば、ピックアップ地および／またはドロップオフ地の地図情報の問題のある領域を「分離」するために、これらのポイントの周りに手動で描画されている。別の例として、地図は、固定サイズの正方形または他のグリッドセルなどのセクションに分割されてもよい。そして、いかなる問題のあるピックアップ地もない最大の接続された正方形のセットは、問題なく使用されることができる最大の隣接するサービス領域とすることができる。使用される方法に関係なく、任意の分離された問題のある領域は、車両が乗客または貨物をピックアップしたり、何らかの理由で問題のある領域に入れたりすることが防止されるように、サービス領域から差し引かれることができる。したがって、これらの分離された領域ではピックアップもしくはドロップオフまたはそのいずれかが防止されるため、自律車両は、立ち往生イベントに遭遇する可能性が低くなることができる。

前述のシミュレーションは、必要に応じて再実行されることができる。例えば、毎回サービス領域が更新されているか、または問題のある領域が許可されていないたびに、シミュレーションが再実行されて、それらの変更を行うという二次効果を判定することができる。同様に、シミュレーションは、サービス領域（またはむしろ、境界２７０の場合）、ルーティングシステム、および／または地図情報が変更または更新されるたびに再実行されることができる。例えば、ルーティングシステムのソフトウェアスタックを変更することは、特定の操縦を実行する車両の能力の向上をもたらすことができるか、またはルーティングシステムが生成するルートを完全に変更することができる。

本明細書に記載される特徴は、自律車両についてのサービス領域またはソフトウェアが制限された操縦の実行可能性を評価するのに役立つことができる。これは、車両がその目的地に到達することができない場合、または車両がその目的地に到達する可能性が低い場合、潜在的な立ち往生状況の特定を可能にすることができ、ひいては、これらの領域を「切り分ける」ために使用されることができる。その結果、立ち往生の数が劇的に減少することができ、乗客またはユーザ体験が向上されることができる。

特段の記述がない限り、前述の代替的な例は、相互に排他的ではないが、独自の有益点を達成するために様々な組み合わせで実装されることができる。上述した特徴のこれらおよび他の変形および組み合わせは、特許請求の範囲によって定義される主題から逸脱することなく利用することができるため、実施形態の前述の説明は、特許請求の範囲によって定義される主題を限定するものとしてではなく、例示としてみなされるべきである。加えて、本明細書に記載された例、ならびに「など」、「含む」などと表現された語句の提供は、特許請求の範囲の主題を特定の例に限定するものと解釈されるべきではなく、むしろ、例は、多くの可能な実施形態のうちの１つだけを例示することが意図される。さらに、異なる図面の同じ参照符号は、同じまたは類似の要素を特定することができる。

Claims (20)

1. 自律車両輸送サービスのサービス領域内の問題のある領域を特定する方法であって、
   １つ以上のプロセッサによって、前記サービスの乗客または貨物の潜在的なピックアップ地に対応する前記サービス領域内の出発地を特定することと、
   前記１つ以上のプロセッサによって、前記出発地についての前記サービス領域内の目的地を特定することと、
   前記１つ以上のプロセッサによって、シミュレーションを実行して、シミュレートされた車両が前記出発地と前記目的地との間を移動するためのルートを判定することと、
   前記１つ以上のプロセッサによって、前記判定されたルートが特定のタイプの操縦を含むことを判定することと、
   前記１つ以上のプロセッサによって、前記シミュレートされた車両が前記特定のタイプの操縦を完了することを可能にすることなく新たなシミュレーションを実行することと、
   前記１つ以上のプロセッサによって、前記シミュレートされた車両が前記新たなシミュレーションにおいて前記目的地に到達するかどうかを判定することと、
   前記シミュレートされた車両が前記新たなシミュレーションにおいて前記目的地に到達するかどうかの前記判定に基づいて、前記１つ以上のプロセッサによって、潜在的に問題のある領域として前記出発地または前記目的地のうちの少なくとも１つにフラグを立てることと、を備える、方法。
2. 前記出発地についての複数の目的地を特定し、前記出発地と前記複数の目的地のそれぞれとの間のルートを判定することによって、前記出発地についての一連のシミュレーションを実行することと、
   前記特定のタイプの操縦を含む、前記判定されたルートの１つを特定することと、
   前記シミュレートされた車両が前記特定のタイプの操縦を完了することを可能にすることなく一連の新たなシミュレーションを実行することと、
   前記シミュレートされた車両が前記一連の新たなシミュレーションにおいて前記目的地に到達するかどうかを判定することと、をさらに備え、フラグを立てることが、前記シミュレートされた車両が前記一連の新たなシミュレーションのそれぞれにおいて前記目的地に到達するかどうかの前記判定にさらに基づいている、
   請求項１に記載の方法。
3. 前記出発地にフラグを立てることが、前記シミュレートされた車両が前記目的地を閾値にしないいくつかの新たなシミュレーションの比較にさらに基づいている、請求項２に記載の方法。
4. 前記サービス領域が、前記シミュレートされた車両が横断することができない境界を含み、前記シミュレートされた車両が前記新たなシミュレーションにおいて前記目的地に到達するかどうかを判定することが、前記シミュレートされた車両が前記境界によって立ち往生するかどうかに基づいている、請求項１に記載の方法。
5. 前記出発地が、前記サービス領域内の場所をランダムに選択することによって特定される、請求項１に記載の方法。
6. 前記出発地が、前記サービス領域内の複数の所定のピックアップ地およびドロップオフ地から特定される、請求項１に記載の方法。
7. 前記出発地が、前記複数の所定のピックアップ地およびドロップオフ地からランダムに特定される、請求項６に記載の方法。
8. 前記出発地が、前記サービス領域内の特定の領域をテストするために、前記複数の所定のピックアップ地およびドロップオフ地から特定される、請求項６に記載の方法。
9. 前記目的地が、前記サービス領域内の複数の所定のピックアップ地およびドロップオフ地から特定される、請求項１に記載の方法。
10. 前記シミュレーションが、自律車両についてのルーティングシステムソフトウェアスタックを使用して実行され、前記判定されたルートを判定する、請求項１に記載の方法。
11. 前記特定のタイプの操縦が車線変更である、請求項１に記載の方法。
12. 複数の問題のある領域にフラグを立てることと、
    前記複数の問題のある領域および前記出発地の周りに多角形を描画することと、
    をさらに備える、請求項１に記載の方法。
13. 自律車両輸送サービスのサービス領域内の問題のある領域を特定するためのシステムであって、
    １つ以上のプロセッサを有する１つ以上のサーバコンピューティングデバイスであって、
    前記サービスの乗客または貨物の潜在的なピックアップ地に対応する前記サービス領域内の出発地を特定し、
    前記出発地についての前記サービス領域内の目的地を特定し、
    シミュレーションを実行して、シミュレートされた車両が前記出発地と前記目的地との間を移動するためのルートを判定し、
    前記判定されたルートが特定のタイプの操縦を含むことを判定し、
    前記シミュレートされた車両が前記特定のタイプの操縦を完了することを可能にすることなく新たなシミュレーションを実行し、
    前記シミュレートされた車両が前記新たなシミュレーションにおいて前記目的地に到達するかどうかを判定し、
    前記シミュレートされた車両が前記新たなシミュレーションにおいて前記目的地に到達するかどうかの前記判定に基づいて、潜在的に問題のある領域として前記出発地または前記目的地のうちの少なくとも１つにフラグを立てる、ように構成された１つ以上のサーバコンピューティングデバイスと、を備える、システム。
14. 前記１つ以上のプロセッサが、
    前記出発地についての複数の目的地を特定し、前記出発地と前記複数の目的地のそれぞれとの間のルートを判定することによって、前記出発地についての一連のシミュレーションを実行し、
    前記特定のタイプの操縦を含む、前記判定されたルートの１つを特定し、
    前記シミュレートされた車両が前記特定のタイプの操縦を完了することを可能にすることなく一連の新たなシミュレーションを実行し、
    前記シミュレートされた車両が前記一連の新たなシミュレーションにおいて前記目的地に到達するかどうかを判定する、ようにさらに構成されており、フラグを立てることが、前記シミュレートされた車両が前記一連の新たなシミュレーションのそれぞれにおいて前記目的地に到達するかどうかの判定にさらに基づいている、請求項１３に記載のシステム。
15. 前記サービス領域が、前記シミュレートされた車両が横断することができない境界を含み、前記シミュレートされた車両が前記新たなシミュレーションにおいて前記目的地に到達するかどうかを判定することが、前記シミュレートされた車両が前記境界によって立ち往生するかどうかに基づいている、請求項１３に記載のシステム。
16. 前記出発地が、前記サービス領域内の場所をランダムに選択することによって特定される、請求項１３に記載のシステム。
17. 前記出発地が、前記サービス領域内の複数の所定のピックアップ地およびドロップオフ地から特定される、請求項１３に記載のシステム。
18. 前記目的地が、前記サービス領域内の複数の所定のピックアップ地およびドロップオフ地から特定される、請求項１３に記載のシステム。
19. 前記シミュレーションが、自律車両についてのルーティングシステムソフトウェアスタックを使用して実行され、前記判定されたルートを判定する、請求項１３に記載のシステム。
20. 前記１つ以上のプロセッサが、
    複数の問題のある領域にフラグを立て、
    前記複数の問題のある領域および前記出発地の周りに多角形を描画する、ようにさらに構成されている、請求項１３に記載のシステム。

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