JP2022543936A - 道路環境情報の自動化クラウドソーシング - Google Patents

道路環境情報の自動化クラウドソーシング Download PDF

Info

Publication number
JP2022543936A
JP2022543936A JP2021521791A JP2021521791A JP2022543936A JP 2022543936 A JP2022543936 A JP 2022543936A JP 2021521791 A JP2021521791 A JP 2021521791A JP 2021521791 A JP2021521791 A JP 2021521791A JP 2022543936 A JP2022543936 A JP 2022543936A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
lane
vehicle
specific data
location
specific
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2021521791A
Other languages
English (en)
Other versions
JP7362733B2 (ja
Inventor
ブラディメロウ ブラディメロス
Original Assignee
トヨタ モーター エンジニアリング アンド マニュファクチャリング ノース アメリカ，インコーポレイティド
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by トヨタ モーター エンジニアリング アンド マニュファクチャリング ノース アメリカ，インコーポレイティド filed Critical トヨタ モーター エンジニアリング アンド マニュファクチャリング ノース アメリカ，インコーポレイティド
Publication of JP2022543936A publication Critical patent/JP2022543936A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7362733B2 publication Critical patent/JP7362733B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/588—Recognition of the road, e.g. of lane markings; Recognition of the vehicle driving pattern in relation to the road
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/38—Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
    • G01C21/3804—Creation or updating of map data
    • G01C21/3807—Creation or updating of map data characterised by the type of data
    • G01C21/3815—Road data
    • G01C21/3822—Road feature data, e.g. slope data
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • B60W40/04—Traffic conditions
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/3453—Special cost functions, i.e. other than distance or default speed limit of road segments
    • G01C21/3461—Preferred or disfavoured areas, e.g. dangerous zones, toll or emission zones, intersections, manoeuvre types, segments such as motorways, toll roads, ferries
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/36—Input/output arrangements for on-board computers
    • G01C21/3626—Details of the output of route guidance instructions
    • G01C21/3658—Lane guidance
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0276—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle
    • G05D1/0278—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle using satellite positioning signals, e.g. GPS
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • G08G1/0112—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from the vehicle, e.g. floating car data [FCD]
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • G08G1/012—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from other sources than vehicle or roadside beacons, e.g. mobile networks
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0137—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications
    • G08G1/0141—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications for traffic information dissemination
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/015—Detecting movement of traffic to be counted or controlled with provision for distinguishing between two or more types of vehicles, e.g. between motor-cars and cycles
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/017—Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/04—Detecting movement of traffic to be counted or controlled using optical or ultrasonic detectors
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • G08G1/167—Driving aids for lane monitoring, lane changing, e.g. blind spot detection
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2552/00—Input parameters relating to infrastructure
    • B60W2552/35—Road bumpiness, e.g. potholes

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

道路関連情報をクラウドソーシングする方法およびシステム。クラウドソーシングされた道路関連情報は、車線レベルの警察の存在および／または動けない道路脇の車両の存在に関する特定車線データを含むことができる。クラウドソーシングされた道路関連情報は、車線レベルの車両間隔情報を含みうる。特定車線データを、クラウドソーシングされた道路状況サーバに通信で送ることは、１つのモードにおいては自動的に起こり得、他のモードにおいては、ユーザからの認可後のみに起こり得る。【選択図】図１

Description

本出願は、２０１９年８月１５日に出願された、米国非仮特許出願第１６／５４１，６５２号の優先権を主張するＰＣＴ国際特許出願であり、その主題全体を組み入れている。
実施形態は全体的には、車両自動化クラウドソーシングに関する。特に、実施形態は、道路環境情報の自動化クラウドソーシングに関する。
運転者は、車両ナビゲーションアプリケーションからしばしば支援を受けることができる。これらの車両ナビゲーションアプリケーションは、更新されたリアルタイムの情報の不足、特定車線情報(lane-specific information)の不足、および／または、特定道路環境情報の不足により悪影響を受け得る。
１つの実施形態においては、道路関連情報をクラウドソーシングするシステムは、車両センサシステム、および車両センサシステムに結合されている通信装置を含んでいる。車両センサシステムは、特定車線データを得るように構成されている。通信装置は、特定車線データをサーバに通信で送り、サーバから特定車線状況を受信するように構成されている。特定車線データは、車線レベルの警察の存在(lane-level police presence)を含んでいる。
システムの幾つかの実現形態においては、特定車線データは、少なくとも車線レベルの車両間隔情報を示す。
システムの幾つかの実現形態においては、特定車線データをサーバに通信で送ることは、１つのモードにおいては自動的に起こり、他のモードにおいては、ユーザからの認可後のみに起こる。
システムの幾つかの実現形態においては、車両センサシステムは、車両カメラ、車両レーダー、および車両位置検出システム(vehicle location system)の１つ以上を含み、車両位置検出システムは、全地球測位システムを含んでいる。
システムの幾つかの実現形態においては、特定車線データは、少なくとも動けない(disabled)道路脇の車両の存在を示す。
システムの幾つかの実現形態においては、特定車線データは、複数の車線の何れの車線に状況が当てはまるかに関する情報と、車線の位置、車線の幅、車線の縁、車線の縁の長さ、縁石の位置、縁石の幅、縁石の長さ、ガードレールの位置、ガードレールのサイズ、ガードレールの長さ、プルオーバ車線(pull-over lane)の位置、プルオーバ車線の幅、プルオーバ車線の長さ、路肩の位置、路肩の幅、および路肩の長さの１つ以上に関する情報を含んでいる。
システムの幾つかの実現形態においては、特定車線データは、複数の車線の何れの車線に状況が当てはまるかに関する情報と、開放されている、および閉鎖されている車線の状況、事故の位置、動けない車両の位置、道路上の穴(pothole)の状況、氷の張った道路の状況、交通渋滞状況、および車両速度状況の１つ以上に関する情報を含んでいる。
他の実施形態においては、少なくとも１つのコンピュータ可読格納媒体は、演算システムにより実行されると、演算システムに、車両センサシステムを介して、特定車線データを得るようにさせ、車両センサシステムに結合されている通信装置を介して、特定車線データをサーバに通信で送らせ、通信装置を介して、サーバから特定車線状況を受信させる実行可能プログラム命令のセットを含んでいる。特定車線データは、車線レベルの警察の存在を含んでいる。
コンピュータ可読格納媒体の幾つかの実現形態においては、特定車線データをサーバに通信で送ることは、１つのモードにおいては自動的に起こり、他のモードにおいては、ユーザからの認可後のみに起こる。
コンピュータ可読格納媒体の幾つかの実現形態においては、特定車線データは、少なくとも車線レベルの車両間隔情報を示す。
コンピュータ可読格納媒体の幾つかの実現形態においては、車両センサシステムは、車両カメラ、車両レーダー、および車両位置検出システムの１つ以上を含み、車両位置検出システムは、全地球測位システムを含んでいる。
コンピュータ可読格納媒体の幾つかの実現形態においては、特定車線データは、少なくとも動けない道路脇の車両の存在を示す。
コンピュータ可読格納媒体の幾つかの実現形態においては、特定車線データは、複数の車線の何れの車線に状況が当てはまるかに関する情報と、車線の位置、車線の幅、車線の縁、車線の縁の長さ、縁石の位置、縁石の幅、縁石の長さ、ガードレールの位置、ガードレールのサイズ、ガードレールの長さ、プルオーバ車線の位置、プルオーバ車線の幅、プルオーバ車線の長さ、路肩の位置、路肩の幅、および路肩の長さの１つ以上に関する情報を含んでいる。
コンピュータ可読格納媒体の幾つかの実現形態においては、特定車線データは、複数の車線の何れの車線に状況が当てはまるかに関する情報と、開放されている、および閉鎖されている車線の状況、衝突事故の位置、動けない車両の位置、道路上の穴の状況、氷の張った道路の状況、交通渋滞状況、および車両速度状況の１つ以上に関する情報を含んでいる。
更に他の実施形態においては、道路関連情報をクラウドソーシングする方法は、車両センサシステムを介して、特定車線データを得ることと、車両センサシステムに結合されている通信装置を介して、特定車線データをサーバに通信で送ることと、通信装置を介して、サーバから特定車線データを受信することを含んでいる。特定車線データは、車線レベルの警察の存在を含んでいる。
方法の幾つかの実現形態においては、特定車線データをサーバに通信で送ることは、１つのモードにおいては自動的に起こり、他のモードにおいては、ユーザからの認可後のみに起こる。
方法の幾つかの実現形態においては、特定車線データは、少なくとも車線レベルの車両間隔情報を示す。
方法の幾つかの実現形態においては、車両センサシステムは、車両カメラ、車両レーダー、および車両位置検出システムの１つ以上を含み、車両位置検出システムは、全地球測位システムを含んでいる。
方法の幾つかの実現形態においては、特定車線データは、少なくとも動けない道路脇の車両の存在を示す。
方法の幾つかの実現形態においては、特定車線データは、複数の車線の何れの車線に状況が当てはまるかに関する情報と、車線の位置、車線の幅、車線の縁、車線の縁の長さ、縁石の位置、縁石の幅、縁石の長さ、ガードレールの位置、ガードレールのサイズ、ガードレールの長さ、プルオーバ車線の位置、プルオーバ車線の幅、プルオーバ車線の長さ、路肩の位置、路肩の幅、および路肩の長さの１つ以上に関する情報を含んでいる。
本発明の実施形態の種々の利点は、下記の明細書および付随する請求項を読み、下記の図面を参照することにより、この技術における当業者には明白になるであろう。
実施形態に係る、車両の特定車線案内システムの例のブロック図である。 実施形態に係る、特定車線案内システムを利用する車両の例の図である。 実施形態に係る、車両の特定車線案内システムを動作させる方法の例のフローチャートである。 例としての実施形態に係る、特定車線案内システムの実現形態の例としてのスクリーンショットである。 例としての実施形態に係る、特定車線案内システムの幾つかの実現形態の例としてのスクリーンショットである。
上記のように、運転者は、車両ナビゲーションアプリケーションからしばしば支援を受けることができる。これらの車両ナビゲーションアプリケーションは、更新されたリアルタイムの情報の不足、特定車線情報の不足、および／または、特定道路環境情報の不足により悪影響を受け得る。
下記により詳細に記述されるように、ここにおいて開示される幾つかの実現形態においては、より良好な交通案内を提供するシステムは、複数の車両からの、個々の車両車線に関連する道路環境情報を自動的に送る。例えば、複数の車両は、複数のセンサから収集された道路環境情報を送ることができる。複数の車両は、道路環境情報をクラウドソーシングするために、指定されたデータベース（例えば、クラウドデータベース）に道路環境情報を送ることができる。そのような実現形態においては、複数の車両および複数のセンサ（例えば、レーダー、ライダー、ソナー、および／またはカメラを使用して）からのデータにより、特定車線道路状況を確認できる。複数の車両および複数のセンサからのこの未処理データは、クラウドソーシングされた(crowd sourced)道路状況データベースにアップロードできる。
幾つかの例においては、個々の車両車線に関連する道路状況情報の自動化クラウドソーシングのためのシステムは、下記の、車線の速度、車線の密度、車線の幅、車線の縁、車線の縁の長さ、プルオーバ車線の幅、ガードレールなど、および／またはそれらの組み合わせの１つ以上に関する情報を含むことができる。個々の車両車線に関連するそのような道路環境情報は、より良好な交通案内を提供するために、指定されたデータベースに情報を送る複数の車両および複数のセンサから得ることができる。そのような道路環境情報は、特定車線案内を車両の運転者に出力するために、クラウドソーシングされた道路状況アプリケーションが随意的に利用できる。下記により詳細に記述されるように、車両は、車線識別を実行でき（または、車線識別は代替的に、クラウドデータベースから遠隔的に実行できる）、観測された隣接車線の速度、密度など、および／またはそれらの組み合わせをクラウドデータベースにアップロードする。車線レベルの交通マップは、少なくとも部分的には、クラウドデータベースにアップロードされた特定車線情報に基づいて実装(populate)できる。
ここにおいて使用されているように、「車線レベル(lane-level)」および／または「特定車線(lane-specific)」という用語は、全体としての車道ではなく、個々の車線、路肩、縁石領域などのように、車道の特定のより細かい部分と関連付けられている交通状況、道路状況、および／または、マップ案内のことを指している。
より具体的には、道路関連情報をクラウドソーシングする技術を提供できる方法およびシステムが下記に記述される。幾つかの実現形態においては、クラウドソーシングされた道路関連情報は、車線レベルの警察の存在に関する特定車線データを含むことができる。追加的に、または代替的に、クラウドソーシングされた道路関連情報は、車線レベルの車両間隔情報を含むことができる。更に、特定車線データを、クラウドソーシングされた道路状況サーバに通信で送ることは、１つのモードにおいては自動的に起こり得、他のモードにおいては、ユーザからの認可後のみに起こり得る。
ここで図１を参照すると、車両（例えば、自動車、タクシー、シャトル、トラック、バン、スポーツ汎用車（ＳＵＶ）、飛行機など）の一部は、特定車線案内システム１００を含むことができる。ある実施形態においては、特定車線案内システム１００は、道路関連情報をクラウドソーシングするために利用できる。例えば、特定車線案内システム１００は、ネットワーククラウド１０６上で、無線通信１０４を介して、特定車線データを通信で送ることができる（例えば、特定車線データをサーバ１０２（例えば、クラウドソーシングされた道路状況サーバ）に通信で送ることができる）。
幾つかの例においては、特定車線案内システム１００からクラウドソーシングされた道路状況サーバ１０２に、特定車線データを通信で送ることは、１つのモード（例えば、自動モード）においては自動的に起こることができる。代替的に、特定車線案内システム１００からクラウドソーシングされた道路状況サーバ１０２に、特定車線データを通信で送ることは、他のモード（例えば、ユーザ認可モード）においては、ユーザからの認可後のみに起こることができる。例えば、自動モードをデフォルトモードとして設定でき、ユーザは、自動モードではなく、ユーザ認可モードを使用することを選択できる。逆に、ユーザ認可モードをデフォルトモードとして設定でき、ユーザは、ユーザ認可モードをデフォルトモードではなく、自動モードを使用することを選択できる。
幾つかの例においては、クラウドソーシングされた道路状況サーバ１０２は、クラウドデータベース１０８に情報を格納できる。クラウドソーシングされた道路状況サーバ１０２は、クラウドソーシングされた道路状況アプリケーション１１０をサポートできる。例えば、クラウドソーシングされた道路状況アプリケーション１１０は、特定車線案内を車両の運転者に提示するために、特定車線案内システム１００と関連付けることができる。クラウドソーシングされた道路状況アプリケーション１１０は、ＷＡＺＥTM、ＧＡＳＢＵＤＤＹTM、Ｇｏｏｇｌｅ ＭａｐｓTM、Ａｐｐｌｅ ＭａｐｓTM、ソーシャルメディアタイプ道路状況アプリケーション、または、類似のマップアプリケーションの修正版を含むことができ、またはそれと関連付けることができる。
例示されている実現形態においては、特定車線案内システム１００は、車両搭載型、手持ち型、デスクトップ型の何れであってもよく、または、単一演算装置の他の形状であってよく、または、多数の演算装置から構成されてもよい。例えば、特定車線案内システム１００は、情報を編集または処理できる、中央演算装置および／または他のタイプの類似の装置、または多数の装置のような、１つ以上のプロセッサ１１２を含むことができる。特定車線案内システム１００は、ランダムアクセスメモリデバイス（ＲＡＭ）または、他の適切なタイプの格納装置などのようなメモリ１１４を含むことができる。示されている例においては、メモリ１１４は、バス１１６を使用してプロセッサ１１２がアクセスできるクラウドソーシングされた道路状況アプリケーション１１０を随意的に含むことができる。
幾つかの例においては、特定車線案内システム１００は、特定車線データを得るために車両センサシステム１２０を含んでいる。例えば、車両センサシステム１２０は、１台以上の車両カメラ１２２、車両レーダー１２４（および／またはライダー、またはソナー）、車両位置検出システム１２６など、および／または、それらの組み合わせを含むことができる。１つの例においては、車両位置検出システム１２６は、全地球測位システム（ＧＰＳ）を含むことができる。
例示されている実現形態においては、特定車線案内システム１００は、車両センサシステム１２０に結合されている通信装置１３０を含むことができる。動作においては、通信装置１３０は、特定車線データを、クラウドソーシングされた道路状況サーバ１０２に通信で送ることができ、無線通信１０４を介して、クラウドソーシングされた道路状況サーバ１０２から特定車線状況を受信できる。１つの例においては、通信装置は、無線通信１０４を促進するために車内ナビゲーションシステム１３２を含むことができる。追加的に、または、代替的に、通信装置は、無線通信１０４を促進するためにモバイルフォン１３４（例えば、パーソナルセルフォン）を含むことができる。例示されている実現形態においては、クラウドソーシングされた道路状況アプリケーション１１０は、代替的に、または追加的に、特定車線案内を車両の運転者に提示するためにモバイルフォン上で作動できる。示されている例においては、そのような特定車線案内は、車両の表示インタフェース１３６を介して、車両の運転者に提示できる。
幾つかの例においては、クラウドソーシングされた道路状況サーバ１０２は、対応する複数の車両センサシステム（例えば、対応する複数の車両と関連付けられている複数のセンサシステム１２０）を有する複数の車両から特定車線データを受信するために動作できる。クラウドソーシングされた道路状況サーバ１０２は、特定車線データをクラウドデータベース１０８に格納するために動作できる。そして、クラウドソーシングされた道路状況サーバ１０２は、複数の車両からの受信特定車線データに応答して、特定車線交通マップを更新できる。クラウドソーシングされた道路状況サーバ１０２は、複数の車両からの受信特定車線データに応答して、個々の運転者に特定車線案内を提供できる。
示されている例においては、特定車線案内システム１００は、自己運転車両システムがなくても動作するように構成できる。例えば、特定車線案内システム１００は、自己運転機能を含んでいない車両において実現できる。他の例においては、特定車線案内システム１００は、そのような自己運転車両システムと連携して動作するように構成できる。
図２は、特定車線案内システム１００を利用している、例としての車両２００の図を示している。例示されている実現形態においては、特定車線案内システム１００は、複数の車線（例えば、第１車線２０２、第２車線２０４、および第３車線２０６）の何れの車線に状況が当てはまるかに関する情報を検出できる。
示されている例においては、特定車線案内システム１００は、車線レベルの警察の存在を検出する。例えば、特定車線案内システム１００は、車両カメラ１２２および／または車両ライダー２２４からの、光学式文字認識（ＯＣＲ）、コンピュータビジョンなど、および／またはそれらの組み合わせの処理データを介して、警察車両２０７を検出および識別できる。例えば、特定車線案内システム１００は、図５に関して下記により詳細に記述されるように、道路脇、路肩上などの警察車両２０７の存在を検出および識別できる。特定車線案内システム１００は、警察の存在と関連付けられている車線レベルの位置を割り当てることができる。警察車両２０７は、例えば、中央分離帯２１６、車線２０２／２０４／２０６、プルオーバ車線２１０、路肩２１２、および／または縁石２１４において検出、識別でき、および位置を検出できる。追加的に、または代替的に、特定車線案内システム１００は、そのエリアにおいては、レーダー速度検出が使用されていることを示す、車両レーダー１２４からの情報を介して、警察車両２０７を検出および識別できる。更に、特定車線案内システム１００は、運転者に、警察による停止、警察による召喚、警察による逮捕など、および／またはそれらの組み合わせに関する履歴データに基づく警察の存在を例示している特定車線データを提示できる。
追加的に、または代替的に、特定車線案内システム１００は、車線レベルの車両間隔状況を検出できる。例えば、特定車線案内システム１００は、車両ライダー２２４（および／またはレーダーまたはソナー）および／または車両カメラ１２２からのコンピュータビジョン処理データを介して、車両間隔情報２０９を検出および決定できる。特定車線案内システム１００は、車両間隔情報２０９と関連付けられている車線レベルの位置を割り当てることができる。車両間隔情報２０９は、例えば、車線２０２／２０４／２０６、プルオーバ車線２１０、および／または路肩２１２において、検出、識別でき、および位置を検出できる。交通が通常の速度で移動していても、複数の車両の中には、安全でない停止距離で続いている多くの車両が含まれていることもあり得る。そのような状況においては、運転者は、通信で送られてきているそのような車線レベルの車両間隔状況に基づいて、速度を落とすことを決定できる。同様に、運転者は、車両の自動航行安全機能を起動することを決定でき、例えば、感知された先行車両との距離に応じて航行速度を自動的に落とすことができる。
幾つかの例においては、特定車線データは、車線の位置、車線の幅、車線の縁、車線の縁の長さ、縁石の位置、縁石の幅、縁石の長さ、ガードレールの位置、ガードレールのサイズ、ガードレールの長さ、プルオーバ車線の位置、プルオーバ車線の幅、プルオーバ車線の長さ、路肩の位置、路肩の幅、路肩の長さなど、および／またはそれらの組み合わせの１つ以上を含むことができる。示されている例においては、特定車線案内システム１００は、例えば、車線２０２／２０４／２０６、ガードレール２０８、プルオーバ車線２１０、路肩２１２、および／または縁石２１４の検出および識別から、車線レベルの車両間隔情報を検出できる。
追加的に、または代替的に、特定車線データは、車線レベルの開放されている、および閉鎖されている車線の状況、車線レベルの衝突事故の位置、車線レベルの動けない車両の位置、車線レベルの交通渋滞状況、車線レベルの道路上の穴の状況、車線レベルの氷の張った道路の状況、車線レベルの交通渋滞状況、車線レベルの車両速度状況など、および／またはそれらの組み合わせの１つ以上を含むことができる。例えば、特定車線案内システム１００は、車両カメラ１２２および／または車両ライダー２２４からの、光学式文字認識（ＯＣＲ）、コンピュータビジョン、および／またはそれらの組み合わせの処理データを介して特定車線データを検出および識別できる。
図３は、道路関連情報をクラウドソーシングするために特定車線案内システム１００を動作させる方法３００を示している。ある実施形態においては、方法３００は、ロジック命令（例えば、ソフトウェア）、設定可能ロジック、固定機能ハードウェアロジックなど、またはそれらの任意の組み合わせにおいて実現できる。方法３００においては、特定車線案内システム１００のある部分が例示されており、図１の特定車線案内システム１００の他の部分は、方法の説明を簡略化するために意図的に除去されている。
例示されている処理動作３０２においては、特定車線データを得ることができる。例えば、特定車線データは、車両センサシステム１２０を介して得ることができる。特定車線案内システム１００は、車線識別を実行できる。代替的に、車線識別は、遠隔的に実行でき、例えば、クラウドソーシングされた道路状況サーバまたは、クラウドデータベースと通信する他のシステムにより実行できる。
幾つかの実現形態においては、特定車線案内システム１００は、周囲の車両のような、周囲の対象物についての情報を使用して、車線識別を実行できる。ここにおいて使用されているように、「周囲の車両」という用語は、特定車線案内システム１００を利用している車両のセンサ範囲内に位置している車両または対象物を意味する。例えば、特定車線案内システム１００を利用している車両は、特定車線案内システム１００を利用している車両に先行する、および／または、後続する周囲の車両を追尾できる。周囲の車両の位置データは、時間の経過において追尾できる。周囲の車両のそのような追尾された位置データを使用して、特定車線案内システム１００を利用している車両の現在の位置を推定できる。例えば、特定車線案内システム１００を利用している車両の現在の位置は、追尾されている周囲の車両の１つの位置とほぼ縦方向に同じ位置であると推定できる。例えば、車両の現在の位置は、周囲の車両または対象物の以前の位置とほぼ縦方向に同じ位置であると決定することに応答して、車両の現在の位置と、周囲の車両または対象物の以前の位置との間の横方向のオフセットを決定できる。横方向のオフセットは、特定車線案内システム１００を利用している車両の現在の走行車線を識別し、車線の交差を決定し、走行車線確率分布を決定するなど、および／またはそれらの組み合わせを実行するために使用できる。
追加的に、または代替的に、特定車線案内システム１００は車線識別を、車両が車道の複数の車線の特別な車線にいる確率を示す、車線識別信頼性の判断を生成することにより実行できる。車線識別信頼性の判断は、任意の検出された車線の交差、車道における車線の数、車両の現在の位置における車両の左側および右側の車線標識のタイプ、および／または、車両の走行の前方方向における車両の現在の位置の前方の車線標識のタイプ、および／または、瞬間的な車線識別信頼性の判断と、現在のサンプリング時間期間に先行する車線識別信頼性の判断との重み付け平均に基づくことができる。幾つかの実現形態においては、車線識別信頼性の判断は、現在のサンプリング時間に先行する車線識別信頼性の判断の関数、最後の距離リセットから車両が走行した距離、現在のサンプリング時間の間に車両が走行した距離、および、現在のサンプリング時間の間に、車道における車両の瞬間的な位置において計算された瞬間的な車線識別信頼性の判断ベクトル確率に少なくとも部分的に基づいて計算できる。
例示されている処理動作３０４においては、ユーザからのユーザの認可を催促および記録できる。例えば、特定車線データを、クラウドソーシングされた道路状況サーバ１０２に通信で送ることは、１つのモードにおいては、ユーザからの認可の後のみに起こることができる。他のモードにおいては、特定車線データを、クラウドソーシングされた道路状況サーバ１０２に通信で送ることは自動的に起こることができる。
例示されている処理動作３０６においては、特定車線データを通信で送ることができる。例えば、特定車線データは、通信装置（図１参照）を介して、クラウドソーシングされた道路状況アプリケーション１１０からクラウドソーシングされた道路状況サーバ１０２に通信で送ることができる。
例示されている処理動作３０８においては、特定車線データを、対応する複数の車両センサシステムを有している複数の車両から受信および格納できる。例えば、クラウドソーシングされた道路状況サーバ１０２は特定車線データを受信でき、それをクラウドデータベース（図１参照）に格納できる。
例示されている処理動作３１０においては、特定車線交通マップを、複数の車両からの受信特定車線データに応じて更新できる。例えば、クラウドソーシングされた道路状況サーバ１０２は、複数の車両からの受信特定車線データに応じて特定車線交通マップを更新できる。
例示されている処理動作３１２においては、特定車線状況を、複数の車両からの受信特定車線データに応じて提供できる。例えば、クラウドソーシングされた道路状況サーバ１０２は、クラウドソーシングされた道路状況アプリケーション１１０を介して、運転者に特定車線案内を提供できる。
例示されている処理動作３１４においては、局所特定車線マップを、受信した特定車線状況に応じて更新できる。例えば、クラウドソーシングされた道路状況アプリケーション１１０は、受信した特定車線状況に応じて、局所車両と関連付けられている局所特定車線マップを更新できる。１つの例においては、局所特定車線マップを、車道の特別な車線または部分と関連付けられている警察の存在を含むために更新できる。
例示されている処理動作３１６においては、特定車線案内を運転者に提供できる。例えば、更新された局所特定車線マップを、表示インタフェース１３６上に表示できる。他の例においては、表示インタフェースは、特定車線案内に応じて、可聴警告、提案、および／または命令を提供する。
幾つかの実現形態においては、更新された局所特定車線マップを含んでいる特定車線案内は、類似の車両からのクラウド情報に基づいて、最も速い／最も遅い交通の車線の識別を提供できる。追加的に、または代替的に、更新された局所特定車線マップを含んでいる特定車線案内は、各車線からの交通の意図されている目的地の識別を提供できる。
図４は、クラウドソーシングされた道路関連情報に基づいてユーザに案内を発行する特定車線案内システム（図１）の例としてのスクリーンショット４００を示している。示されている例においては、スクリーンショット４００は、Ａ地点とＢ地点との間の、第１ルート４０２と第２ルート４０４の表示を示している。
例えば、第１ルート４０２は、斜線で示され、２つの車線の何れが推奨されるかを示している特定車線であってよい。追加的に、第１ルート４０２と第２ルート４０４は、警察の存在４０６の例示されている通知画像により互いに区別することができ、この画像は、特定車線の警察の存在を示している。例えば、ユーザは、警察の存在４０６が特別な車線の交通を遅くさせ得るとの心配から、第１ルート４０２に沿う車線を変更することを選択できる。代替的に、ユーザは、警察の存在４０６が、第１ルート４０２の道路全体に沿う交通を遅くさせ得るとの心配から、第１ルート４０２を回避するために第２ルート４０４を選択できる。上記に検討したように、そのような特定車線の警察の存在は、クラウドソーシングする車両カメラ、車両ライダー、および／または車両レーダー情報から決定できる。追加的に、または代替的に、そのような特定車線の警察の存在は、警察による停止、警察による召喚、警察による逮捕など、および／またはそれらの組み合わせに関する履歴データに基づいて決定できる。
図５は、クラウドソーシングされた道路関連情報に基づいてユーザに案内を発行する特定車線案内システム（図１）の幾つかの実現形態の例としてのスクリーンショットを示している。示されている例においては、スクリーンショット５００は、例示されている通知画像５０２に対しては、特別な車線における警察の存在の表示を示しており、例示されている通知画像５０４に対しては、路肩に沿う警察の存在の表示を示しており、例示されている通知画像５０６に対しては、路肩に直交している警察の存在の表示を示しており、例示されている通知画像５０８に対しては、前方の路肩上で停止している車両の表示を示している。
例えば、図４の警察の存在４０６の通知画像は、決定された警察の存在の詳細により、特別な車線における警察の存在５０２として、路肩に沿う警察の存在５０４として、路肩に直交している警察の存在５０６としてなど、またはそれらの組み合わせとして提示できる。示されている例においては、例示されている通知画像５０２、５０４、５０６、および／または５０８のそれぞれは、幾つかの構成要素を含むことができる。例えば、例示されている通知画像５０２、５０４、５０６および／または５０８のそれぞれは、例示されている車両構成要素５１０（例えば、例示されている警察車両、例示されている停止車両、例示されている衝突車両、例示されている緊急車両など、またはそれらの組み合わせ）、アイコン表現構成要素５１２（例えば、バッジタイプのアイコン、サイレンタイプのアイコンなど、またはそれらの組み合わせ）、および／またはテキストによる通知構成要素５１４（例えば、右側車線上の前方に警察、路肩上の前方に警察、右側路肩上の前方に停止車両、など）を含むことができる。追加的に、または代替的に、例示されている通知画像５０２、５０４、５０６、および／または５０８のそれぞれは、何れの車線、路肩、または他の位置に、警察車両（または他の車両）が位置しているか、または、何れの車線、路肩、または他の位置に沿って走行しているかを示す矢印構成要素（例示されていない）を含むことができる。
「結合されている」という用語は、ここにおいては、関与する構成要素間の直接または間接的な任意のタイプの関係のことを指すために使用でき、電気的、機械的、流体的、光学的、電磁気的、電気機械的、または他の接続に適用できる。加えて、「第１」、「第２」などのような用語は、ここにおいては、検討を容易するためのみに使用でき、別途示されない限り、特別な時間的または時系列的意味は有していない。
この技術における当業者は、前述の記述から、本発明の実施形態の広い範囲の技術を、様々な形式で実現できるということを認識するであろう。従って、この発明の実施形態は、その特別な例と関連して記述されてきたが、当業者が図面、明細書、および下記の請求項を研究すれば、他の修正例が彼らには明白となるので、発明の実施形態の真の範囲はそのように制限されるべきではない。

Claims (20)

  1. 道路関連情報をクラウドソーシングするシステムであって、
    特定車線データを得る車両センサシステムと、
    前記車両センサシステムに結合され、前記特定車線データをサーバに通信で送り、前記サーバから特定車線状況を受信する通信装置を備え、
    前記特定車線データは、少なくとも車線レベルの警察の存在を示す、
    システム。
  2. 前記特定車線データは、少なくとも車線レベルの車両間隔情報を示す、請求項１に記載のシステム。
  3. 前記特定車線データを前記サーバに通信で送ることは、１つのモードにおいては自動的に起こり、他のモードにおいては、ユーザからの認可後のみに起こる、請求項１に記載のシステム。
  4. 前記車両センサシステムは、車両カメラ、車両レーダー、および車両位置検出システムの少なくとも１つ以上を備えており、
    前記車両位置検出システムは、全地球測位システムを備えている、請求項１に記載のシステム。
  5. 前記特定車線データは、少なくとも動けない道路脇の車両の存在を示す、請求項１に記載のシステム。
  6. 前記特定車線データは、複数の車線の何れの車線に状況が当てはまるかに関する情報と、車線の位置、車線の幅、車線の縁、車線の縁の長さ、縁石の位置、縁石の幅、縁石の長さ、ガードレールの位置、ガードレールのサイズ、ガードレールの長さ、プルオーバ車線の位置、プルオーバ車線の幅、プルオーバ車線の長さ、路肩の位置、路肩の幅、および路肩の長さの１つ以上に関する情報を備えている、請求項１に記載のシステム。
  7. 前記特定車線データは、複数の車線の何れの車線に状況が当てはまるかに関する情報と、開放されている、および閉鎖されている車線の状況、事故の位置、動けない車両の位置、道路上の穴の状況、氷の張った道路の状況、交通渋滞状況、および車両速度状況の１つ以上に関する情報を備えている、請求項１に記載のシステム。
  8. 少なくとも１つのコンピュータ可読格納媒体であって、演算システムにより実行されると、前記演算システムに、
    車両センサシステムを介して、特定車線データを収集させ、
    前記車両センサシステムに結合されている通信装置を介して、前記特定車線データをサーバに通信で送らせ、
    前記通信装置を介して、前記サーバから特定車線状況を受信させる、
    実行可能プログラム命令のセットを備えており、
    前記特定車線データは、少なくとも車線レベルの警察の存在を示す、少なくとも１つのコンピュータ可読格納媒体。
  9. 前記特定車線データを前記サーバに通信で送ることは、１つのモードにおいては自動的に起こり、他のモードにおいては、ユーザからの認可後のみに起こる、請求項８に記載の少なくとも１つのコンピュータ可読格納媒体。
  10. 前記特定車線データは、少なくとも車線レベルの車両間隔情報を示す、請求項８に記載の少なくとも１つのコンピュータ可読格納媒体。
  11. 前記車両センサシステムは、車両カメラ、車両レーダー、および車両位置検出システムの１つ以上を備え、
    前記車両位置検出システムは、全地球測位システムを備えている、請求項８に記載の少なくとも１つのコンピュータ可読格納媒体。
  12. 前記特定車線データは、少なくとも動けない道路脇の車両の存在を示す、請求項８に記載の少なくとも１つのコンピュータ可読格納媒体。
  13. 前記特定車線データは、複数の車線の何れの車線に状況が当てはまるかに関する情報と、車線の位置、車線の幅、車線の縁、車線の縁の長さ、縁石の位置、縁石の幅、縁石の長さ、ガードレールの位置、ガードレールのサイズ、ガードレールの長さ、プルオーバ車線の位置、プルオーバ車線の幅、プルオーバ車線の長さ、路肩の位置、路肩の幅、および路肩の長さの１つ以上に関する情報を備えている、請求項８に記載の少なくとも１つのコンピュータ可読格納媒体。
  14. 前記特定車線データは、複数の車線の何れの車線に状況が当てはまるかに関する情報と、開放されている、および閉鎖されている車線の状況、衝突事故の位置、動けない車両の位置、道路上の穴の状況、氷の張った道路の状況、交通渋滞状況、および車両速度状況の１つ以上に関する情報を備えている、請求項８に記載の少なくとも１つのコンピュータ可読格納媒体。
  15. 道路関連情報をクラウドソーシングする方法であって、
    車両センサシステムを介して、特定車線データを得ることと、
    前記車両センサシステムに結合されている通信装置を介して、前記特定車線データをサーバに通信で送ることと、
    前記通信装置を介して、前記サーバから特定車線状況を受信することと、
    を有し、
    前記特定車線データは、少なくとも車線レベルの警察の存在を示す、方法。
  16. 前記特定車線データを前記サーバに通信で送ることは、１つのモードにおいては自動的に起こり、他のモードにおいては、ユーザからの認可後のみに起こる、請求項１５に記載の方法。
  17. 前記特定車線データは、少なくとも車線レベルの車両間隔情報を示す、請求項１５に記載の方法。
  18. 前記車両センサシステムは、車両カメラ、車両レーダー、および車両位置検出システムの１つ以上を備え、
    前記車両位置検出システムは、全地球測位システムを備えている、請求項１５に記載の方法。
  19. 前記特定車線データは、少なくとも動けない道路脇の車両の存在を示す、請求項１５に記載の方法。
  20. 前記特定車線データは、複数の車線の何れの車線に状況が当てはまるかに関する情報と、車線の位置、車線の幅、車線の縁、車線の縁の長さ、縁石の位置、縁石の幅、縁石の長さ、ガードレールの位置、ガードレールのサイズ、ガードレールの長さ、プルオーバ車線の位置、プルオーバ車線の幅、プルオーバ車線の長さ、路肩の位置、路肩の幅、および路肩の長さの１つ以上に関する情報を備えている、請求項１５に記載の方法。
JP2021521791A 2019-08-15 2020-08-11 道路環境情報の自動化クラウドソーシング Active JP7362733B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US16/541,652 2019-08-15
US16/541,652 US11195027B2 (en) 2019-08-15 2019-08-15 Automated crowd sourcing of road environment information
PCT/US2020/045802 WO2021030366A1 (en) 2019-08-15 2020-08-11 Automated crowd sourcing of road environment information

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2022543936A true JP2022543936A (ja) 2022-10-17
JP7362733B2 JP7362733B2 (ja) 2023-10-17

Family

ID=74567264

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2021521791A Active JP7362733B2 (ja) 2019-08-15 2020-08-11 道路環境情報の自動化クラウドソーシング

Country Status (4)

Country Link
US (1) US11195027B2 (ja)
JP (1) JP7362733B2 (ja)
CN (1) CN112740224A (ja)
WO (1) WO2021030366A1 (ja)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20210053572A1 (en) * 2019-08-23 2021-02-25 Magna Electronics Inc. Vehicular driving assist system with traffic jam probability determination
US11680804B2 (en) * 2019-12-02 2023-06-20 Toyota Motor North America, Inc. System and method for verifying roads
US11823565B2 (en) * 2020-12-18 2023-11-21 Yunex Llc System and method for vehicle queue length detection in a connected vehicle infrastructure environment
US11663909B1 (en) * 2022-12-16 2023-05-30 HansaTekNetics LLC Traffic jam avoidance system that assigns vehicles to lanes based on driver comfort levels

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2001074102A1 (fr) * 2000-03-31 2001-10-04 Ntt Docomo, Inc. Procede pour communiquer des informations de position et terminal de communication mobile
JP2005242943A (ja) * 2004-02-27 2005-09-08 Yupiteru Ind Co Ltd 交通取締り警告装置
JP2008090829A (ja) * 2006-09-05 2008-04-17 Xanavi Informatics Corp 交通情報収集・配信方法、交通情報収集・配信システム、センタ装置および車載端末装置
JP2014502724A (ja) * 2010-12-31 2014-02-03 トムトム ベルギー ネムローゼ フエンノートシャップ ナビゲーションの方法及びシステム
JP2018055455A (ja) * 2016-09-29 2018-04-05 株式会社東芝 道路交通状況推定システム、および、道路交通状況推定方法
JP2018152068A (ja) * 2018-03-12 2018-09-27 株式会社ユピテル システム及びプログラム
JP2019008433A (ja) * 2017-06-22 2019-01-17 株式会社東芝 情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9373149B2 (en) 2006-03-17 2016-06-21 Fatdoor, Inc. Autonomous neighborhood vehicle commerce network and community
US9132773B2 (en) * 2009-12-07 2015-09-15 Cobra Electronics Corporation Mobile communication system and method for analyzing alerts associated with vehicular travel
US9187099B2 (en) * 2013-10-17 2015-11-17 Richard M. Powers Systems and methods for predicting weather performance for a vehicle
US9459340B2 (en) * 2014-01-06 2016-10-04 Ford Global Technologies, Llc Method and system for a head unit application host for a radar detector
WO2015130970A1 (en) 2014-02-26 2015-09-03 Analog Devices, Inc. Systems for providing intelligent vehicular systems and services
US9460624B2 (en) 2014-05-06 2016-10-04 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Method and apparatus for determining lane identification in a roadway
KR102113816B1 (ko) 2016-01-05 2020-06-03 한국전자통신연구원 차량 자율주행 서비스 시스템 및 이를 위한 클라우드 서버 및 그 동작 방법
US9672734B1 (en) * 2016-04-08 2017-06-06 Sivalogeswaran Ratnasingam Traffic aware lane determination for human driver and autonomous vehicle driving system
CN105957342B (zh) * 2016-05-30 2018-05-29 武汉大学 基于众包时空大数据的车道级道路测图方法及系统
US20180143033A1 (en) 2016-06-30 2018-05-24 Faraday&Future Inc. Method and system for lane-based vehicle navigation
CA3029124A1 (en) 2016-07-21 2018-01-25 Mobileye Vision Technologies Ltd. Crowdsourcing and distributing a sparse map, and lane measurements for autonomous vehicle navigation
GB2556427A (en) 2016-10-06 2018-05-30 Ford Global Tech Llc Vehicle with environmental context analysis
US20180113450A1 (en) 2016-10-20 2018-04-26 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Autonomous-mode traffic lane selection based on traffic lane congestion levels
CA2993575A1 (en) * 2017-02-03 2018-08-03 Richard Pollock Active driving map for self-driving road vehicle
US10657811B2 (en) 2017-10-04 2020-05-19 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Travel lane identification without road curvature data
US20190286151A1 (en) * 2018-03-14 2019-09-19 GM Global Technology Operations LLC Automated driving systems and control logic for cloud-based scenario planning of autonomous vehicles

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2001074102A1 (fr) * 2000-03-31 2001-10-04 Ntt Docomo, Inc. Procede pour communiquer des informations de position et terminal de communication mobile
JP2005242943A (ja) * 2004-02-27 2005-09-08 Yupiteru Ind Co Ltd 交通取締り警告装置
JP2008090829A (ja) * 2006-09-05 2008-04-17 Xanavi Informatics Corp 交通情報収集・配信方法、交通情報収集・配信システム、センタ装置および車載端末装置
JP2014502724A (ja) * 2010-12-31 2014-02-03 トムトム ベルギー ネムローゼ フエンノートシャップ ナビゲーションの方法及びシステム
JP2018055455A (ja) * 2016-09-29 2018-04-05 株式会社東芝 道路交通状況推定システム、および、道路交通状況推定方法
JP2019008433A (ja) * 2017-06-22 2019-01-17 株式会社東芝 情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法
JP2018152068A (ja) * 2018-03-12 2018-09-27 株式会社ユピテル システム及びプログラム

Also Published As

Publication number Publication date
US20210049373A1 (en) 2021-02-18
JP7362733B2 (ja) 2023-10-17
US11195027B2 (en) 2021-12-07
WO2021030366A1 (en) 2021-02-18
CN112740224A (zh) 2021-04-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3299921B1 (en) Location specific assistance for an autonomous vehicle control system
CN107339997B (zh) 自主车辆的路径规划装置及方法
US10259457B2 (en) Traffic light anticipation
CN108437986B (zh) 车辆驾驶辅助系统及辅助方法
US9734390B2 (en) Method and device for classifying a behavior of a pedestrian when crossing a roadway of a vehicle as well as passenger protection system of a vehicle
JP7362733B2 (ja) 道路環境情報の自動化クラウドソーシング
EP3045868B1 (en) Route selection and automatic driving device
US9889847B2 (en) Method and system for driver assistance for a vehicle
US9727820B2 (en) Vehicle behavior prediction device and vehicle behavior prediction method, and driving assistance device
US20200174470A1 (en) System and method for supporting autonomous vehicle
US20210241624A1 (en) Edge-assisted alert system
CN111919211A (zh) 用于改进转弯操纵中的空间和情景感知的转弯路径可视化
CN111009146B (zh) 服务器、信息处理方法和存储程序的非暂时性存储介质
JP6500724B2 (ja) 危険情報報知システム、サーバ及びコンピュータプログラム
JP2017045130A (ja) 運転支援装置、コンピュータプログラム及び運転支援システム
CN113272877B (zh) 用于车辆的控制系统
CN111724627A (zh) 检测前方车辆向后滑动的自动告警系统
CN110869702A (zh) 驾驶员辅助系统和方法
JP2020157830A (ja) 走行制御装置、走行制御方法、およびプログラム
CN111746274A (zh) 车辆用显示装置、显示控制方法以及存储介质
JP6245186B2 (ja) 合流支援装置
EP2797027A1 (en) A vehicle driver alert arrangement, a vehicle and a method for alerting a vehicle driver
WO2019127076A1 (en) Automated driving vehicle control by collision risk map
US11390282B2 (en) System and method for intersection communication
CN112950995A (zh) 泊车辅助装置、辅助装置、相应方法及车辆和服务器

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20211228

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20221213

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20230313

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20230905

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20231004

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7362733

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150