JP2023071168A - 自律マシン・アプリケーションのための粒子ベース危険検出 - Google Patents

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Abstract

【課題】自律マシン・アプリケーションのための粒子ベース危険検出に関するシステム及び方法を提供する。【解決手段】危険検出システムは、複数センサからの出力を経時的に融合させて、静止物体又は危険が１つの位置に存在する確率を決定し、次に、センサ・データを使用して検出物体の検出境界形状を計算し、境界形状を使用して、物体が対応する位置に存在する信頼性値をそれぞれ含む粒子のセットを生成し得る。システムは、次に、第１のセンサ・データをキャプチャするために使用されるセンサとは異なるエゴ・マシンの１つ又は複数のセンサによって、追加のセンサ・データをキャプチャし得る。粒子の信頼度の精度を改善するため、システムは、第１のセンサ・データと追加のセンサ・データ（深度センサ・データなど）との対応関係を決定することができ、これは、粒子の一部分をフィルタ処理して取り除き、物体に対応する深度予測を改善するために使用され得る。【選択図】図１

Description

本発明は、自律マシン・アプリケーションのための粒子ベース危険検出に関するものである。
車道で危険を安全に検出及び回避する能力は、どのような自律又は半自律運転システムにとっても重要なタスクである。これらの運転システムは、エゴ・マシンに対する危険の３次元（３Ｄ）位置及び危険の分類に関する決定をしばしば必要とする。従来のシステムの中には、危険検出用に構成されたものもあるが、これらのシステムは、妥当でない信頼度レベルの検出をしばしばもたらす。
たとえば、高度な一眼カメラ検出システムは、２次元（２Ｄ）画像平面上の危険のサイズ、タイプ、及び位置を推定できることがある。それでも、これらの一眼カメラ検出システムは、正確な深度推定を確実に提供するわけではない。そのようなものとして、これらのシステムは、分類のためだけに頼られることが多い。追加の実例として、ＬｉＤＡＲシステムが、危険の深度推定を提供することができるが、これらのシステムは、危険のサイズ及び形状を決定するには不十分な小物体の低密度サンプルを提供することが多い。その上、これらのＬｉＤＡＲシステムからの出力が、３Ｄポイントのクラスタ（たとえば、３Ｄポイント・クラウド）を表現するので、これらのシステムは、危険の有用な分類を提供できないことが多い。
米国特許出願第１６／１０１，２３２号
本開示の実施例は、自律マシン・アプリケーションのための粒子ベース危険検出に関する。静止物体又は危険が１つの位置に存在する確率を決定するシステム及び方法が開示される。
上記で説明されたものなどの従来のシステムとは対照的に、本開示のシステム及び方法は、複数センサからの出力を経時的に融合させて、静止物体又は危険が１つの位置に存在する確率を決定する。たとえば、エゴ・マシンが車道に沿って進むとき、エゴ・マシンのシステムは、キャプチャされたセンサ・データを分析して静的物体を検出することができる。次に、システムは、センサ・データを使用して、検出物体のそれぞれの境界形状を計算することができ、境界形状を使用して、物体が対応する位置に存在する信頼性値をそれぞれが含む粒子のセットを生成することができる。システムは、次に、第１のセンサ・データをキャプチャするために使用されるセンサとは異なるエゴ・マシンの１つ又は複数のセンサによって、追加のセンサ・データをキャプチャすることができる。時間ｔ＋１における粒子の信頼度の精度を改善するために、システムは、第１のセンサ・データと追加のセンサ・データ（たとえば、深度センサ・データ）との間の対応関係を決定することができ、この対応関係は、物体に対応する深度予測を改善するために使用され得る。
第１のセンサ・データと追加のセンサ・データとの間の決定された対応関係は、各検出された潜在的危険に関する粒子のセット内の各粒子に関連する重みを調節するために使用され得、対応関係が存在する場合、重みを増加させ、対応関係がないかそれに近い場合、重みを減少させる。重みが更新されると、閾値信頼性値は、閾値信頼性未満の粒子をフィルタ処理して取り除くために使用され得る。システムは、これらの動作を経時的に繰り返し、運転環境を継続的にリサンプリングして、追加のセンサ・データを融合させることができる。各追加の時間ステップ及びデータ・サンプリングに基づいて、システムは、さらに、粒子の位置に危険が存在する又は存在しないという高度の信頼度を生成するために、粒子の対応する重みを調節することによって粒子をフィルタ処理することができる。システムが閾値信頼度レベルに達すると、システムは、エゴ・マシンの他のシステムによって使用され得る検出された危険の指標を出力することができる。結果として、環境内の危険又は静的物体位置のより正確な表現を生成するために、複数センサ出力タイプが使用され得、表現は、各センサ・タイプの組み合わされた恩恵を利用しつつ、個々のセンサ・タイプの欠点を考慮に入れることができる。
自律マシン・アプリケーションのための粒子ベース危険検出のための本システム及び方法が、添付の図面を参照しながら、下記で詳しく説明される。
本開示のいくつかの実施例による、粒子ベース危険検出システムの実例のデータ・フロー図である。 本開示のいくつかの実施例による、物体検出プロセスの実例の可視化された図である。 本開示のいくつかの実施例による、粒子フィルタリング・プロセスの実例の可視化された図である。 本開示のいくつかの実施例による、粒子ベース危険検出のための方法を示す流れ図である。 本開示のいくつかの実施例による、粒子ベース危険検出のための方法を示す流れ図である。 本開示のいくつかの実施例による、例示的自律型車両のイラストレーションである。 本開示のいくつかの実施例による、図６Ａの例示的自律型車両のカメラ位置及び視野の実例である。 本開示のいくつかの実施例による、図６Ａの例示的自律型車両の例示的システム・アーキテクチャのブロック図である。 本開示のいくつかの実施例による、クラウドベースのサーバと図６Ａの例示的自律型車両との間の通信のシステム図である。 本開示のいくつかの実施例の実装において使用するのに適した例示的計算デバイスのブロック図である。 本開示のいくつかの実施例の実装において使用するのに適した例示的データ・センタのブロック図である。
自律マシン・アプリケーションのための粒子ベース危険検出に関するシステム及び方法が開示される。本開示は、例示的自律型車両６００（代替として、本明細書で「車両６００」又は「エゴ車両６００」と称され、その実例は図６Ａ～図６Ｄを参照して説明される）に関して説明されることがあるが、これは限定を意図していない。たとえば、本明細書に記載のシステム及び方法は、制限なしに、非自律型車両、半自律型車両（たとえば、１つ又は複数の適応型運転者支援システム（ＡＤＡＳ：ａｄａｐｔｉｖｅ ｄｒｉｖｅｒ ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ ｓｙｓｔｅｍ）におけるもの）、操縦される若しくは操縦されないロボット若しくはロボット・プラットフォーム、倉庫車両、オフロード車両、１つ若しくは複数のトレーラに連結された車両、飛行船舶、ボート、シャトル、緊急対応車両、オートバイ、電気若しくは原動機付自転車、航空機、建設車両、潜水艦、ドローン、及び／又は他の車両タイプによって使用され得る。加えて、本開示は、自律型車両アプリケーションにとっての危険を検出することに関して説明され得るが、これは限定を意図しておらず、本明細書に記載のシステム及び方法は、拡張現実、仮想現実、複合現実、ロボット工学、セキュリティ及び監視、自律若しくは半自律マシン・アプリケーション、並びに／又は、知覚システムが使用され得る任意の他の技術空間において使用され得る。
これらの従来のシステムの欠陥に対処するために、本開示のシステム及び方法は、複数センサからの出力を経時的に融合させて、静止物体又は危険が１つの位置に存在する確率を決定する。いくつかの実施例では、エゴ・マシンが車道に沿って進むとき、エゴ・マシンの１つ又は複数のセンサ（たとえば、カメラ、ＬｉＤＡＲセンサ、ＲＡＤＡＲセンサ、超音波センサなど）は、運転環境－たとえば、エゴ・マシンの経路及び／又はエゴ・マシンの周辺エリアを含む－のセンサの視野又は感覚フィールドを表すセンサ・データをキャプチャすることができる。次に、エゴ・マシンのシステムが、センサ・データを分析して静的物体を検出することができる。たとえば、カメラは、画像データをキャプチャすることができ、システムは、物体検出技法－たとえば、ニューラル・ネットワーク、コンピュータ・ビジョン、機械学習モデルなど－を使用して、画像データ内の１つ又は複数の危険を検出／識別することができる。
いくつかの実施例において、システムは、検出物体のそれぞれの検出境界形状を計算することができ、境界形状を使用して（たとえば、２Ｄ画像空間において）は、物体又は危険の位置の確率を表す３Ｄ世界空間に（たとえば、包括的な鳥瞰図で）投影された確率表現（たとえば、確率分布関数（ＰＤＦ））を生成することができる。確率表現を使用して、システムは、表現内に（及び／又は表現に隣接して）粒子のセット（たとえば、４００、５５０、６００など）を生成することができ、粒子のそれぞれに信頼度を割り当てることができる。そのようなものとして、信頼度は、物体又は危険が粒子の位置にあるかどうかを示すものであり得る。そのようなものとして、最初に（たとえば、時間ｔ＝０に）、システムは、センサ・データ（たとえば、画像データ）の第１のセットに基づいて、各検出された潜在的危険に対する粒子のクラスタを出力することができる。
いくつかの実施例において、システムは、次に、第１のセンサ・データをキャプチャするために使用されるセンサとは異なるエゴ・マシンの１つ又は複数のセンサによって、追加のセンサ・データをキャプチャすることができる。たとえば、カメラが時間ｔにおいて画像データをキャプチャするために使用されるとき、ＬｉＤＡＲセンサは、ＬｉＤＡＲセンサの感覚フィールドの３Ｄポイント・クラウドを生成するために使用され得る測定値をキャプチャするために、ｔ＋１において使用され得る。システムは、次に、異なるセンサ・タイプからのセンサ・データが、異なる時間間隔でキャプチャされ得るので、第１のセンサ・データ及び追加のセンサ・データを処理して、これらのセンサ・データのタイムスタンプを並べることができる。たとえば、システムはエゴ・モーションを使用し、時間ｔにおいて画像データから生成された粒子のクラスタを用いて、ｔ＋１における粒子のクラスタの位置を予測することができる。エゴ・モーション予測に内在する誤差（及び／又はエゴ・マシンのセンサの内因性又は外因性パラメータ）に基づいて、粒子に対応する時間ｔからの信頼度は、時間ｔ＋１において更新され得る。
時間ｔ＋１における粒子の信頼度の精度を改善するために、深度センサ・データ（たとえば、ＬｉＤＡＲセンサ、ＲＡＤＡＲセンサなどからのもの）が、物体に対応する深度予測を改善するために使用され得る。たとえば、深度センサ・データ、深度センサ・データ及び画像データに対応するタイムスタンプ、並びにエゴ・モーション情報を使用して、深度検出（たとえば、ＲＡＤＡＲ追跡、ＬｉＤＡＲポイント・クラウドなど）は、画像データによって表された境界形状又は他の物体検出表現と比較されるように２Ｄ画像空間に投影され得る。そのようなものとして、タイムスタンプを並べること、並びに内因性及び／又は外因性センサ・パラメータだけでなくタイムスタンプ間のエゴ・モーションを使用することによって、深度検出は、相関されたタイムスタンプにおける境界形状と比較され得る。深度検出は、確率分布－たとえば、エゴ・モーション推定の誤差及びセンサ相関誤差を考慮に入れたもの－を使用して画像空間に投影され得、境界形状内部に入るポイント、追跡、又は他の深度検出が、時間ｔ＋１における粒子に関連する信頼度を更新するための深度情報として使用され得る。そのようなものとして、より大きい表面積上で信頼度が最初に高くなり得る場合、信頼度は、－たとえば、深度情報がより正確になり得るので－物体又は危険の実際の位置においてより高くなり得る。
そのようなものとして、画像データと深度データとの間の決定された対応関係は、各検出された潜在的危険に関する粒子のクラスタ内の各粒子に関連する重みを調節するために使用され得、対応関係が存在する場合、重みを増加させ、対応関係がないかそれに近い場合、重みを減少させる。高レベルの実例として、時間ｔにおける潜在的危険に関する粒子クラスタを生成するために画像データが使用される場合、システムは、時間ｔ＋１においてキャプチャされた画像データ及びＬｉＤＡＲデータを使用して、画像データとＬｉＤＡＲデータとの間の関連付けを決定することができる（たとえば、システムは、どの粒子がＬｉＤＡＲデータからの３Ｄポイントと交わるかを決定することができる）。この関連付けに基づいて、システムは、粒子のクラスタ内の粒子のそれぞれの重みを更新することができる。重みが更新されると、閾値信頼性未満の粒子をフィルタ処理して取り除くために、閾値信頼性値が使用され得る。そのようなものとして、残りの粒子は、環境内の静的物体又は危険の位置をより正確に表すことができる。このようにして、エゴ・マシンは、物体又は危険を避ける又は回避することができる。
いくつかの実施例において、システムは、上記の動作を経時的に繰り返し、運転環境を継続的にリサンプリングして、追加のセンサ・データを融合させることができる。各追加の時間ステップ及びデータ・サンプリングに基づいて、システムは、さらに、粒子の位置に危険が存在する又は存在しないという高度の信頼度を生成するために、粒子の対応する重みを調節することによって粒子をフィルタ処理することができる。システムが閾値信頼度レベルに達すると、システムは、エゴ・マシンの他のシステムによって使用され得る検出された危険の指標を出力することができる。指標は、危険の３Ｄ位置（たとえば、エゴ・マシンに対するもの及び／又はＨＤマップ上のもの）、危険の分類（たとえば、車道の障害物、駐車車両、及び他の静的物体／構造物）、１つ又は複数の信頼度レベル、並びに危険に関連する任意の追加のメタデータを含むことができる。上記の実例は、ＬｉＤＡＲセンサからのポイント・クラウドを有する単一のカメラからの画像データの使用を主に論じているが、本開示は、この組合せに限定されるものと解釈されるべきではない。いくつかの実施例では、システムは、一眼カメラからの境界形状、セグメント化画像からのシルエット、ステレオ・カメラからの視差マップ、画像化レーダーからの２Ｄ画像、サーモグラフィ・カメラからの熱画像などの、任意の数の組合せを融合させることができる。その上、様々なセンサからの各出力が、異なる利点を含み得るので、システムは、異なる利点を活用し、危険検出のシステムの信頼度レベルを向上させるために、任意の数の異なるセンサ・タイプからのセンサ・データを融合させることができる。
図１を参照すると、図１は、本開示のいくつかの実施例による、粒子ベース危険検出システム１００の実例のデータ・フロー図である。本明細書に記載のこの及び他の配置は、単に実例として説明されていることを理解されたい。他の構成及び要素（たとえば、マシン、インターフェース、機能、順番、機能のグループ化など）が、図示されたものに加えて又はそれらの代わりに使用され得、いくつかの要素は、完全に省略され得る。さらに、本明細書に記載の要素の多数は、個別の若しくは分散された構成要素として又は他の構成要素と併せて、並びに任意の適切な組合せ及び場所において実装され得る機能エンティティである。エンティティによって実行されるものとして本明細書に記載された様々な機能は、ハードウェア、ファームウェア、及び／又はソフトウェアによって実施され得る。たとえば、様々な機能は、メモリに記憶された命令を実行するプロセッサによって実施され得る。いくつかの実施例では、システム１００は、図６Ａ～図６Ｄの例示的自律型車両６００、図７の例示的計算デバイス７００、並びに／又は図８の例示的データ・センタ８００のものと同様の構成要素、特徴、及び／若しくは機能を使用して実装され得る。
図１のデータ・フロー図１００は、エゴ・モーション１０２、センサ・データ１１０Ａ／Ｂ／Ｃ（本明細書で「センサ・データ１１０」と総称される）、危険検出器１１２Ａ／Ｂ／Ｃ（本明細書で「危険検出器１１２」と総称される）、中レベル融合器１１４Ａ／Ｂ、時間融合器１１６、及び危険出力１１８を含む。
センサ・データ１１０を生成するセンサが、車両上に又はそうでなければ車両に関連付けられて配置される場合などの非限定的な実例として、センサ・データ１１０は、制限なしに、全地球的航法衛星システム・センサ６５８（たとえば、グローバル・ポジショニング・システム・センサ）、ＲＡＤＡＲセンサ６６０、超音波センサ６６２、ＬＩＤＡＲセンサ６６４、慣性計測装置（ＩＭＵ：ｉｎｅｒｔｉａｌ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｕｎｉｔ）センサ６６６（たとえば、加速度計、ジャイロスコープ、磁気コンパス、磁力計など）、マイクロフォン６９６、ステレオ・カメラ６６８、ワイドビュー・カメラ６７０（たとえば、魚眼カメラ）、赤外線カメラ６７２、サラウンド・カメラ６７４（たとえば、３６０度カメラ）、長距離及び／若しくは中距離カメラ６９８、スピード・センサ６４４（たとえば、車両６００のスピードを測定するためのもの）、並びに／又は他のセンサ・タイプによって生成されたデータを含み得る。
操作中、車両６００が車道に沿って進むとき、車両６００の１つ又は複数のセンサ（たとえば、カメラ、ＬｉＤＡＲセンサ、ＲＡＤＡＲセンサ、超音波センサなど）は、運転環境－たとえば、エゴ・マシンの経路及び／又はエゴ・マシンの周辺エリアを含む－のセンサの視野又は感覚フィールドを表すセンサ・データ１１０をキャプチャすることができる。センサ・データ１１０は、次に、危険検出器１１２に渡され得る。
次に、危険検出器１１２は、センサ・データ１１０Ａを分析して静的物体を検出することができる。たとえば、車両６００のカメラが、センサ・データ１１０Ａ（たとえば、画像データ）をキャプチャすることができ、危険検出器１１２は、ニューラル・ネットワーク、コンピュータ・ビジョン、機械学習モデルなどを使用した物体検出技法に基づいて、センサ・データ１１０における１つ又は複数の危険を検出／識別することができる。いくつかの実施例では、危険検出器１１２は、センサ・データ１１０Ａを処理して、検出物体のそれぞれの検出境界形状－図２の境界形状２０２など－を計算することができる。
図３に一時的に移ると、危険検出器１１２は、物体又は危険の位置の確率を表した、（たとえば、包括的な鳥瞰図で）３Ｄ世界空間に投影された確率表現３０２を、境界形状を使用して生成することができる。確率表現３０２を使用して、危険検出器１１２は、確率表現３０２の位置内に（及び／又は位置に隣接して）粒子３０４を生成することができる。危険検出器１１２は、粒子３０４のうちの１つの粒子の位置に物体又は危険があるかどうかを示し得る粒子３０４のそれぞれに信頼度を割り当てることができる。そのようなものとして、最初に（たとえば、時間ｔ＝０において）、危険検出器１１２は、第１のセンサ・データ１１０Ａ（たとえば、画像データ）に基づいて、各検出された潜在的危険に関する粒子３０４を出力することができる。
図１に戻ると、いくつかの実施例において、システム１００は、次に、センサ・データ１１０Ａをキャプチャするために使用されるセンサとは異なる車両６００の１つ又は複数のセンサによってセンサ・データ１１０Ｂをキャプチャすることができる。たとえば、カメラが、時間ｔにおいてセンサ・データ１１０Ａをキャプチャするために使用されるとき、ＬｉＤＡＲセンサが、センサ・データ１１０Ｂをキャプチャするために、ｔ＋１において使用され得る。次に、危険検出器１１２Ｂは、センサ・データ１１０Ｂを使用して、ＬｉＤＡＲセンサの感覚フィールドの３Ｄポイント・クラウドを生成することができる。次に、中レベル融合器１１４Ａは、－たとえば、異なるセンサ・タイプからのセンサ・データ１１０が、異なる時間間隔でキャプチャされ得るので－センサ・データ１１０Ａ及びセンサ・データ１１０Ｂを処理して、センサ・データ１１０に対応するタイムスタンプを並べることができる。たとえば、システムは、エゴ・モーション１０２を使用し、時間ｔにおいて危険検出器１１２Ａによって生成された粒子３０４を用いて、ｔ＋１における粒子３０４の位置を予測することができる。エゴ・モーション予測に内在する誤差（及び／又は車両６００のセンサの内因性若しくは外因性パラメータ）に基づいて、粒子３０４に対応する時間ｔからの信頼度は、時間ｔ＋１において更新され得る。
いくつかの実施例において、時間ｔ＋１における粒子の信頼度の精度を改善するために、センサ・データ１１０Ｂは、（たとえば、ＬｉＤＡＲセンサ、ＲＡＤＡＲセンサなどからの）深度情報を表すセンサ・データを含むことができる。このセンサ・データ１１０Ｂは、物体に対応する深度予測を改善するために使用され得る。たとえば、及び図２に一時的に移ると、センサ・データ１１０Ｂ、センサ・データ１１０Ｂ及びセンサ・データ１１０Ａに対応するタイムスタンプ、並びにエゴ・モーション１０２を使用して、深度検出２０４Ａ／Ｂ／Ｃ／Ｄ（本明細書で「深度検出２０４」と総称される）が、センサ・データ１１０Ａによって表される境界形状２０２又は他の物体検出表現と比較されるように２Ｄ画像空間２００に投影され得る。そのようなものとして、タイムスタンプを並べること、並びに内因性及び／又は外因性センサ・パラメータだけでなくタイムスタンプ間のエゴ・モーション１０２も使用することによって、深度検出２０４は、相関されたタイムスタンプにおける境界形状２０２と比較され得る。深度検出２０４は、確率分布－たとえば、エゴ・モーション推定の誤差及びセンサ相関誤差を考慮に入れたもの－を使用して画像空間２００に投影され得る。図２に示されているように、深度検出２０４Ａ及び２０４Ｂ－又は検出２０４Ａ及び２０４Ｂの少なくとも一部分－は、境界形状２０２内部に入っている。したがって、深度検出２０４Ａ及び２０４Ｂに関連する深度情報は、２０４Ａ及び２０４Ｂに関連する信頼性値を増加させるために使用され得る。さらに、深度検出２０４Ｃ及び２０４Ｄは境界形状２０２内部に入っていないので、深度検出２０４Ｃ及び２０４Ｄに関連する信頼性値は減少され得る。いくつかの実施例では、深度検出２０４に関連する深度値は、深度検出２０４が（少なくとも部分的に）境界形状２０２内部に入っているかどうかに単に基づいて、増加又は減少され得る。さらに、深度値は、境界形状２０２からの深度検出２０４のそれぞれの距離に基づいて調節され得る。そのようなものとして、センサ・データ１１０Ａ（たとえば、画像データ）とセンサ・データ１１０Ｂ（たとえば、深度データ）との間で決定された対応関係は、各検出された潜在的危険に関する粒子のクラスタ内の各粒子に関連する重みを調節するために、中レベル融合器１１４Ａによって処理され得、対応関係が存在すると中レベル融合器１１４Ａが決定した場合、重みを増加させ、対応関係がないかそれに近いと中レベル融合器１１４Ａが決定した場合、重みを減少させる。
いくつかの実施例において、システムは、時間融合器１１６を使用した時間融合のプロセスを通じて、本明細書に記載の動作を経時的に繰り返し、運転環境を継続的にリサンプリングして、追加のセンサ・データ１１０を融合させることができる。各追加の時間ステップ及びデータ・サンプリングに基づいて、システムは、さらに、粒子の対応する重みを調節して、粒子の位置に危険が存在する又は存在しないという高度の信頼度を生成することによって粒子をフィルタ処理することができる。図３に移ると、高レベルの実例として、時間ｔにおける潜在的危険の確率分布３０２を決定するために、画像データが使用され得る。次に、確率分布３０２は、ｔにおける潜在的危険に関する粒子クラスタ３０４を生成するために使用され得、この場合、各粒子は、信頼性値（たとえば、重み）に対応し得る。次に、粒子クラスタ３０８として表されたｔ＋１における粒子クラスタ３０４の位置を予測するために、エゴ・モーション・データが使用され得る。次に、画像データとＬｉＤＡＲデータとの間の決定された関連付け（実施例において、図２に関して説明されたものと同様のもの）に基づく確率分布３０６を決定するために、ｔ＋１においてキャプチャされた画像データ及びＬｉＤＡＲデータが使用され得る。確率分布３０６を使用して、システムは、確率分布３０６に関する粒子のクラスタ３０８における粒子のそれぞれの位置に基づいて、粒子クラスタ３０８における粒子のそれぞれの重みを更新することができる。たとえば、粒子３１０Ｂに関連する重みは、粒子３１０Ｂが、確率分布の外側にある粒子３１０Ａと比較されるような確率分布３０６内にあるので、粒子３１０Ａと比較して増加され得る。粒子のクラスタ３０８における粒子のそれぞれの重みが更新されると、閾値信頼性未満の粒子のクラスタ３０８の一部分をフィルタ処理して取り除き、粒子のフィルタ処理されたクラスタ３１２を生成するために、閾値信頼性値が使用され得る。そのようなものとして、粒子のフィルタ処理されたクラスタ３１２は、環境内の静的物体又は危険の位置を、より正確に表現することができる。
いくつかの実施例において、追加のセンサ・データ・タイプ－センサ・データ１１０Ａ及び１１０Ｂとは異なるセンサ・データ・タイプを含み得るセンサ・データ１１０Ｃなど－が、時間融合器１１６によって時間融合プロセスにおいて使用され得る。たとえば、センサ・データ１１０Ｃ（たとえば、ステレオ画像データ）は、センサ・データ１１０Ｃにおいて検出された危険に対応する指標（たとえば、境界形状、粒子、確率分布など）を生成するために、危険検出器１１２Ｃによって使用され得る。次に、この指標は、検出された危険に対応する粒子の信頼性値を決定するために、中レベル融合器１１４Ｂによって危険検出器１１２Ｂ及び／又は１１２Ａからの出力と融合されることが可能である。次に、これらの粒子及び信頼性値は、時間融合プロセス１１６の一部として、粒子の信頼性値をさらに調節するために使用され得る。
図１に戻ると、システム１００が、本明細書に記載のプロセスを通じて、閾値信頼度レベルに達するのに十分なセンサ・データ１１０を融合させると、車両６００の他のシステム－障害物回避システム、自動ブレーキ・システム、マップ・ヘルス・システムなど－によって使用され得る検出された危険の指標として、危険出力１１８が生成され得る。危険出力１１８は、危険の３Ｄ位置（たとえば、車両６００に対するもの及び／又はＨＤマップ上のもの）、危険の分類（たとえば、車道の障害物、駐車車両、及び他の静的物体／構造物）、１つ又は複数の信頼度レベル、並びに危険に関連する任意の追加のメタデータを含むことができる。
ここで図４及び図５を参照すると、本明細書に記載される、方法４００及び５００の各ブロックは、任意の組合せのハードウェア、ファームウェア、及び／又はソフトウェアを使用して実行することができる計算プロセスを含む。たとえば、様々な機能が、メモリに記憶された命令を実行するプロセッサによって実施され得る。方法４００及び５００はまた、コンピュータ記憶媒体に記憶されたコンピュータ使用可能命令として実施され得る。方法４００及び５００は、いくつか例を挙げると、独立型アプリケーション、サービス若しくはホスト型サービス（独立型の若しくは別のホスト型サービスと組み合わせた）、又は別の製品へのプラグインによって、提供され得る。加えて、方法４００及び５００は、例として、図１のシステム１００に関して説明されている。しかしながら、これらの方法は、追加で又は別法として、本明細書に記載のものを含むがこれらに限定されない、任意の１つのシステム、又は任意の組合せのシステムによって実行され得る。
図４は、本開示のいくつかの実施例による、粒子ベース危険検出のための方法４００を示す流れ図である。方法４００は、ブロックＢ４０２において、エゴ・マシンの画像センサを使用して第１の時間に生成された画像を表す第１のセンサ・データに少なくとも基づいて、環境内の物体を検出することを含む。たとえば、エゴ・マシンが車道に沿って進むと同時に、エゴ・マシンのシステムは、キャプチャされたセンサ・データを分析して静的物体を検出することができる。
方法４００は、ブロックＢ４０４において、物体の検出に少なくとも部分的に基づいて、３次元（３Ｄ）世界空間における物体の位置に対応する第１の確率分布を決定することを含む。たとえば、システムは、検出物体のそれぞれの検出境界形状を計算することができ、（たとえば、２Ｄ画像空間における）境界形状を使用して、物体又は危険の位置の確率を表す（たとえば、包括的な鳥瞰図での）３Ｄ世界空間における投影された確率表現（たとえば、確率分布関数（ＰＤＦ））を生成することができる。
方法４００は、ブロックＢ４０６において、物体が第１の位置に存在するかどうかを示す第１の信頼性値を有する第１の確率分布内の第１の位置における粒子のセットを生成することを含む。たとえば、確率表現を使用して、システムは、表現内に（及び／又は表現に隣接して）粒子のセット（たとえば、４００、５００、６００など）を生成することができ、粒子のそれぞれに信頼度を割り当てることができる。
方法４００は、ブロックＢ４０８において、第１の時間の後の第２の時間において、第１の位置、及び第１の時間と第２の時間との間のエゴ・マシンの動きに少なくとも部分的に基づいて、第２の位置における粒子のセットを生成することを含み、第２の位置における粒子のセットは、物体が第２の位置に存在するかどうかを示す第２の信頼性値を含む。たとえば、システムはエゴ・モーションを使用して、時間ｔにおいて画像データから生成された粒子のクラスタを、ｔ＋１における粒子のクラスタの将来の位置に投影することができる。エゴ・モーション予測に内在する誤差（及び／又はエゴ・マシンのセンサの内因性若しくは外因性パラメータ）に基づいて、粒子に対応する時間ｔからの信頼度は、時間ｔ＋１において更新され得る。
方法４００は、ブロックＢ４１０において、第３の時間にエゴ・マシンの深度センサを使用して生成された１つ又は複数の深度検出を表す第２のセンサ・データに、第１のセンサ・データを相関させることを含む。たとえば、システムは、上記の動作を経時的に繰り返し、運転環境を継続的にリサンプリングして、追加のセンサ・データを融合させることができる。
方法４００は、ブロックＢ４１２において、相関に少なくとも部分的に基づいて、粒子のセットの第２の信頼性値を、物体が第２の位置に存在するかどうかを示す第３の信頼性値に更新することを含む。たとえば、深度センサからの深度検出は、深度予測の点でそれほど正確でないセンサ・タイプ（たとえば、カメラ）からのセンサ・データを使用して予測されるような粒子の信頼度を更新するために使用され得る。
方法４００は、ブロックＢ４１４において、粒子のサブセットを決定するために、閾値信頼性値未満の関連する第３の信頼性値を有する粒子のセットのうちの１つ又は複数をフィルタ処理して取り除くことを含む。たとえば、各追加の時間ステップ及びデータ・サンプリングに基づいて、システムは、粒子の対応する重みを調節して、粒子の位置に危険が存在する又は存在しないという高度の信頼度を生成することによって、粒子をさらにフィルタ処理することができる。
図５は、本開示のいくつかの実施例による、粒子ベース危険検出のための方法５００を示す流れ図である。方法５００は、ブロックＢ５０２において、第１の時間における物体に対応する粒子の第１の粒子位置、及び第１の時間と第２の時間との間のエゴ・マシンの動きを使用して、第２の時間における物体に対応する粒子の第２の粒子位置を決定することを含み、粒子が、物体が第２の粒子位置に存在するかどうかを示す関連する第１の信頼度を有し、第１の粒子位置が、画像センサを使用して生成された第１のセンサ・データを使用して決定される。たとえば、システムは、エゴ・モーションを使用し、時間ｔにおいて画像データから生成された粒子のクラスタを用いて、ｔ＋１における粒子のクラスタの位置を予測することができる。エゴ・モーション予測に内在する誤差（及び／又はエゴ・マシンのセンサの内因性若しくは外因性パラメータ）に基づいて、粒子に対応する時間ｔからの信頼度が、時間ｔ＋１において更新され得る。
方法５００は、ブロックＢ５０４において、深度センサを使用して生成された第２のセンサ・データに、画像センサを使用して生成された第１のセンサ・データを相関させることを含む。たとえば、システムは、上記の動作を経時的に繰り返し、運転環境を継続的にリサンプリングして、追加のセンサ・データを融合させることができる。
方法５００は、ブロックＢ５０６において、相関させることに少なくとも部分的に基づいて、第２のセンサ・データからの１つ又は複数の深度検出を、第１のセンサ・データによって表されるような物体に対応する境界形状と比較することを含む。たとえば、深度センサ・データ、深度センサ・データ及び画像データに対応するタイムスタンプ、並びにエゴ・モーション情報を使用して、深度検出（たとえば、ＲＡＤＡＲ追跡、ＬｉＤＡＲポイント・クラウドなど）が、画像データによって表された境界形状又は他の物体検出表現と比較されるように２Ｄ画像空間に投影され得る。
方法５００は、ブロックＢ５０８において、境界形状内部にある１つ又は複数の深度検出のセットを決定することを含む。たとえば、深度検出は、確率分布－たとえば、エゴ・モーション推定の誤差及びセンサ相関誤差を考慮に入れたもの－を使用して画像空間に投影され得、境界形状内部に入るポイント、追跡、又は他の深度検出が、時間ｔ＋１における粒子に関連する信頼度を更新するための深度情報として使用され得る。
方法５００は、ブロックＢ５１０において、１つ又は複数の深度検出のセットに少なくとも部分的に基づいて、第１の信頼度を第２の信頼度に更新することを含む。たとえば、画像データと深度データとの間の決定された対応関係は、各検出された潜在的危険に関する粒子のクラスタ内の各粒子に関連する重みを調節するために使用され得、対応関係が存在する場合、重みを増加させ、対応関係がないかそれに近い場合、重みを減少させる。
方法５００は、ブロックＢ５１２において、第２の信頼度を使用して物体の位置を決定することを含む。たとえば、システムが閾値信頼度レベルに達すると、システムは、エゴ・マシンの他のシステムによって使用され得る検出された危険の指標を出力することができる。指標は、危険の３Ｄ位置（たとえば、エゴ・マシンに対するもの及び／又はＨＤマップ上のもの）、危険の分類（たとえば、車道の障害物、駐車車両、及び他の静的物体／構造物）、１つ又は複数の信頼度レベル、並びに危険に関連する任意の追加のメタデータを含むことができる。
例示的自律型車両
図６Ａは、本開示のいくつかの実施例による、例示的自律型車両６００の図である。自律型車両６００（本明細書で別法として「車両６００」と称する）は、旅客車両、たとえば、乗用車、トラック、バス、ファースト・レスポンダ車両、シャトル、電気若しくは原動機付自転車、オートバイ、消防車、警察車両、救急車、ボート、建設車両、潜水艦、ドローン、トレーラに連結された車両、及び／又は別のタイプの車両（たとえば、無人の及び／又は１人若しくは複数の乗客を乗せた）、を含み得るが、これらに限定されない。自律型車両は、一般に、米国運輸省道路交通安全局（ＮＨＴＳＡ：Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｈｉｇｈｗａｙ Ｔｒａｆｆｉｃ Ｓａｆｅｔｙ Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ）、米国運輸省の部署、及び自動車技術者協会（ＳＡＥ：Ｓｏｃｉｅｔｙ ｏｆ Ａｕｔｏｍｏｔｉｖｅ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ）「Ｔａｘｏｎｏｍｙ ａｎｄ Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎｓ ｆｏｒ Ｔｅｒｍｓ Ｒｅｌａｔｅｄ ｔｏ Ｄｒｉｖｉｎｇ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ ｆｏｒ Ｏｎ－Ｒｏａｄ Ｍｏｔｏｒ Ｖｅｈｉｃｌｅ」（２０１８年６月１５日に公開された規格番号Ｊ３０１６－２０１８０６、２０１６年９月３０日に公開された規格番号Ｊ３０１６－２０１６０９、及びこの規格の前の及び未来のバージョン）によって定義される、自動化レベルに関して記述される。車両６００は、自律運転レベルのレベル３～レベル５のうちの１つ又は複数による機能の能力を有し得る。たとえば、車両６００は、実施例に応じて、条件付き自動化（レベル３）、高度自動化（レベル４）、及び／又は完全自動化（レベル５）の能力を有し得る。
車両６００は、車両のシャシ、車体、車輪（たとえば、２、４、６、８、１８など）、タイヤ、車軸、及び他の構成要素などの構成要素を含み得る。車両６００は、内部燃焼エンジン、ハイブリッド動力装置、完全な電気式エンジン、及び／又は別の推進システム・タイプなど、推進システム６５０を含み得る。推進システム６５０は、車両６００の推進力を有効にするために、トランスミッションを含み得る、車両６００のドライブ・トレインに接続され得る。推進システム６５０は、スロットル／加速装置６５２からの信号の受信に応答して制御され得る。
ハンドルを含み得る、ステアリング・システム６５４は、推進システム６５０が動作しているときに（たとえば、車両が移動中のときに）車両６００のかじを取る（たとえば、所望の進路又はルートに沿って）ために使用され得る。ステアリング・システム６５４は、ステアリング・アクチュエータ６５６から信号を受信することができる。ハンドルは、完全自動化（レベル５）機能のオプションでもよい。
ブレーキ・センサ・システム６４６は、ブレーキ・アクチュエータ６４８及び／又はブレーキ・センサからの信号の受信に応答して車両ブレーキを動作させるために使用され得る。
１つ又は複数のシステム・オン・チップ（ＳｏＣ：ｓｙｓｔｅｍ ｏｎ Ｃｈｉｐ）６０４（図６Ｃ）及び／又はＧＰＵを含み得る、コントローラ６３６は、車両６００の１つ若しくは複数の構成要素及び／又はシステムに信号（たとえば、コマンドの表現）を提供することができる。たとえば、コントローラは、１つ又は複数のブレーキ・アクチュエータ６４８を介して車両ブレーキを動作させて、１つ又は複数のステアリング・アクチュエータ６５６を介してステアリング・システム６５４を動作させて、１つ又は複数のスロットル／加速装置６５２を介して推進システム６５０を動作させるために、信号を送ることができる。コントローラ６３６は、センサ信号を処理する、並びに律的運転を可能にするために及び／又は運転者の車両６００の運転を支援するために動作コマンド（たとえば、コマンドを表す信号）を出力する、１つ又は複数の搭載された（たとえば、統合された）計算デバイス（たとえば、スーパーコンピュータ）を含み得る。コントローラ６３６は、自律運転機能のための第１のコントローラ６３６、機能的安全性機能のための第２のコントローラ６３６、人工知能機能（たとえば、コンピュータ・ビジョン）のための第３のコントローラ６３６、インフォテインメント機能のための第４のコントローラ６３６、緊急状態における冗長性のための第５のコントローラ６３６、及び／又は他のコントローラを含み得る。いくつかの実例では、単一のコントローラ６３６が、前述の機能のうちの２個以上を処理することができ、２個以上のコントローラ６３６が、単一の機能、及び／又はその任意の組合せを処理することができる。
コントローラ６３６は、１つ又は複数のセンサから受信したセンサ・データ（たとえば、センサ入力）に応答して車両６００の１つ若しくは複数の構成要素及び／又はシステムを制御するための信号を提供することができる。センサ・データは、たとえば、そして制限なしに、全地球的航法衛星システム・センサ６５８（たとえば、グローバル・ポジショニング・システム・センサ）、ＲＡＤＡＲセンサ６６０、超音波センサ６６２、ＬＩＤＡＲセンサ６６４、慣性計測装置（ＩＭＵ：ｉｎｅｒｔｉａｌ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｕｎｉｔ）センサ６６６（たとえば、加速度計、ジャイロスコープ、磁気コンパス、磁力計など）、マイクロフォン６９６、ステレオ・カメラ６６８、ワイドビュー・カメラ６７０（たとえば、魚眼カメラ）、赤外線カメラ６７２、サラウンド・カメラ６７４（たとえば、３６０度カメラ）、長距離及び／又は中距離カメラ６９８、スピード・センサ６４４（たとえば、車両６００のスピードを測定するための）、振動センサ６４２、ステアリング・センサ６４０、ブレーキ・センサ（たとえば、ブレーキ・センサ・システム６４６の一部としての）、及び／又は他のセンサ・タイプから受信され得る。
コントローラ６３６のうちの１つ又は複数のコントローラは、車両６００の計器群６３２から入力（たとえば、入力データによって表される）を受信し、出力（たとえば、出力データ、表示データなどによって表される）をヒューマン・マシン・インターフェース（ＨＭＩ：ｈｕｍａｎ－ｍａｃｈｉｎｅ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）ディスプレイ６３４、可聴式アナンシエータ、ラウドスピーカ、及び／又は車両６００の他の構成要素を介して提供することができる。出力は、車両ベロシティ、スピード、時間、マップ・データ（たとえば、図６ＣのＨＤマップ６２２）、位置データ（たとえば、マップ上などの、車両６００の位置）、方向、他の車両の位置（たとえば、占有グリッド）、コントローラ６３６によって把握されるものとしての物体及び物体の状況に関する情報などの、情報を含み得る。たとえば、ＨＭＩディスプレイ６３４は、１つ又は複数の物体（たとえば、道路標識、警告標識、交通信号の変化など）の存在、及び／又は車両が行った、行っている、又は行うであろう運転操作（たとえば、今、車線変更をしていること、３．２２ｋｍ（２マイル）内の出口３４Ｂを出ることなど）に関する情報を表示することができる。
車両６００はさらに、１つ若しくは複数のワイヤレス・アンテナ６２６及び／又はモデムを使用して１つ若しくは複数のネットワークを介して通信することができるネットワーク・インターフェース６２４を含む。たとえば、ネットワーク・インターフェース６２４は、ＬＴＥ、ＷＣＤＭＡ（登録商標）、ＵＭＴＳ、ＧＳＭ、ＣＤＭＡ２０００などを介する通信の能力を有し得る。ワイヤレス・アンテナ６２６はまた、ブルートゥース（登録商標）、ブルートゥースＬＥ、Ｚ－Ｗａｖｅ、ＺｉｇＢｅｅなどのローカル・エリア・ネットワーク、及び／又はＬｏＲａＷＡＮ、ＳｉｇＦｏｘなどのロー・パワー・ワイドエリア・ネットワーク（ＬＰＷＡＮ：ｌｏｗ ｐｏｗｅｒ ｗｉｄｅ－ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）を使用し、環境内の物体（たとえば、車両、モバイル・デバイスなど）の間の通信を可能にすることができる。
図６Ｂは、本開示のいくつかの実施例による、図６Ａの例示的自律型車両６００のカメラ位置及び視野の実例である。カメラ及びそれぞれの視野は、１つの例示的実施例であり、制限することは意図されていない。たとえば、追加の及び／又は代替カメラが含まれ得る、及び／又はカメラは車両６００の異なる位置に置かれ得る。
カメラのカメラ・タイプは、車両６００の構成要素及び／又はシステムと使用するようになされ得るデジタル・カメラを含み得るが、これに限定されない。カメラは、自動車安全整合性レベル（ＡＳＩＬ：ａｕｔｏｍｏｔｉｖｅ ｓａｆｅｔｙ ｉｎｔｅｇｒｉｔｙ ｌｅｖｅｌ）Ｂにおいて及び／又は別のＡＳＩＬにおいて動作することができる。カメラ・タイプは、実施例に応じて、６０フレーム／秒（ｆｐｓ）、１２０ｆｐｓ、２４０ｆｐｓなど、任意の画像キャプチャ・レートの能力を有し得る。カメラは、ロール・シャッタ、グローバル・シャッタ、別のタイプのシャッタ、又はその組合せを使用する能力を有し得る。いくつかの実例では、カラー・フィルタ・アレイは、ＲＣＣＣ（ｒｅｄ ｃｌｅａｒ ｃｌｅａｒ ｃｌｅａｒ）カラー・フィルタ・アレイ、ＲＣＣＢ（ｒｅｄ ｃｌｅａｒ ｃｌｅａｒ ｂｌｕｅ）カラー・フィルタ・アレイ、ＲＢＧＣ（ｒｅｄ ｂｌｕｅ ｇｒｅｅｎ ｃｌｅａｒ）カラー・フィルタ・アレイ、Ｆｏｖｅｏｎ Ｘ３カラー・フィルタ・アレイ、Ｂａｙｅｒセンサ（ＲＧＧＢ）カラー・フィルタ・アレイ、モノクロ・センサ・カラー・フィルタ・アレイ、及び／又は別のタイプのカラー・フィルタ・アレイを含み得る。一部の実施例では、ＲＣＣＣ、ＲＣＣＢ、及び／又はＲＢＧＣカラー・フィルタ・アレイを有するカメラなどのクリア画素カメラは、光感度を上げるための取り組みにおいて使用され得る。
いくつかの実例では、カメラのうちの１つ又は複数が、高度運転者支援システム（ＡＤＡＳ：ａｄｖａｎｃｅｄ ｄｒｉｖｅｒ ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ ｓｙｓｔｅｍ）機能（たとえば、冗長又はフェイルセーフ設計の一部として）を実行するために使用され得る。たとえば、多機能モノ・カメラは、車線逸脱警報、交通標識アシスト及びインテリジェント・ヘッドランプ制御を含む機能を提供するために設置され得る。カメラのうちの１つ又は複数（たとえば、すべてのカメラ）が、画像データ（たとえば、ビデオ）を同時に記録及び提供することができる。
カメラのうちの１つ又は複数は、カメラの画像データ・キャプチャ能力を妨げることがある自動車内からの迷光及び反射（たとえば、フロントガラスのミラーにおいて反射されたダッシュボードからの反射）を取り除くために、カスタム設計された（３Ｄ印刷された）部品などの取付部品において取り付けられ得る。サイドミラー取付部品を参照すると、サイドミラー部品は、カメラ取付板がサイドミラーの形状に合うように、カスタム３Ｄ印刷され得る。いくつかの実例では、カメラは、サイドミラー内に統合され得る。サイドビュー・カメラについては、カメラはまた、キャビンの各角にある４個の支柱内に統合され得る。
車両６００の前の環境の部分を含む視野を有するカメラ（たとえば、前向きのカメラ）は、前向きの進路及び障害物の識別を助け、１つ若しくは複数のコントローラ６３６及び／又は制御ＳｏＣの助けにより、占有グリッドの生成及び／又は好ましい車両進路の決定に不可欠な情報の提供の提供を助けるための、サラウンド・ビューのために使用され得る。前向きのカメラは、緊急ブレーキ、歩行者検出、及び衝突回避を含む、ＬＩＤＡＲと同じＡＤＡＳ機能の多くを実行するために使用され得る。前向きのカメラはまた、車線逸脱警報（ＬＤＷ：Ｌａｎｅ Ｄｅｐａｒｔｕｒｅ Ｗａｒｎｉｎｇ）、自律的クルーズ制御（ＡＣＣ：Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｃｒｕｉｓｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ）、及び／又は交通標識認識などの他の機能を含むＡＤＡＳ機能及びシステムのために使用され得る。
様々なカメラが、たとえば、ＣＭＯＳ（ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ ｍｅｔａｌ ｏｘｉｄｅ ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）カラー画像化装置を含む単眼カメラ・プラットフォームを含む、前向きの構成において使用され得る。別の実例は、周辺（たとえば、歩行者、交差する交通又は自転車）からのビューに入る物体を把握するために使用され得るワイドビュー・カメラ６７０でもよい。図６Ｂにはワイドビュー・カメラは１つだけ示されているが、車両６００には任意の数のワイドビュー・カメラ６７０が存在し得る。加えて、長距離カメラ６９８（たとえば、ロングビュー・ステレオ・カメラ・ペア）が、特に、ニューラル・ネットワークがまだトレーニングされていない物体について、深度ベースの物体検出のために使用され得る。長距離カメラ６９８はまた、物体検出及び分類、並びに基本物体追跡のために使用され得る。
１つ又は複数のステレオ・カメラ６６８もまた、前向きの構成に含まれ得る。ステレオ・カメラ６６８は、単一のチップ上に統合されたＣＡＮ又はイーサネット（登録商標）・インターフェースを有するプログラマブル論理（ＦＰＧＡ）及びマルチコア・マイクロプロセッサを提供し得る、拡張可能な処理ユニットを備えた統合された制御ユニットを含み得る。そのようなユニットは、画像内のすべてのポイントの距離推定値を含む、車両の環境の３Ｄマップを生成するために使用され得る。代替ステレオ・カメラ６６８は、２個のカメラ・レンズ（左と右に１つずつ）と、車両から対象物体までの距離を測定する及び生成された情報（たとえば、メタデータ）を使用して自律的緊急ブレーキ及び車線逸脱警報機能をアクティブにすることができる画像処理チップとを含み得る、コンパクト・ステレオ・ビジョン・センサを含み得る。他のタイプのステレオ・カメラ６６８が、本明細書に記載のものに加えて、又はそれらの代わりに、使用されてもよい。
車両６００の側面に対する環境の部分を含む視野を有するカメラ（たとえば、サイドビュー・カメラ）が、占有グリッドを作成及び更新するために並びに側面衝撃衝突警報を生成するために使用される情報を提供する、サラウンド・ビューのために使用され得る。たとえば、サラウンド・カメラ６７４（たとえば、図６Ｂに示されるような４個のサラウンド・カメラ６７４）は、車両６００上に位置付けられ得る。サラウンド・カメラ６７４は、ワイドビュー・カメラ６７０、魚眼カメラ、３６０度カメラ、及び／又は同類のものを含み得る。たとえば、４個の魚眼カメラが、車両の前、後ろ、及び側面に配置され得る。代替配置において、車両は、３個のサラウンド・カメラ６７４（たとえば、左、右、及び後部）を使用してもよく、第４のサラウンド・ビュー・カメラとして１つ又は複数の他のカメラ（たとえば、前向きのカメラ）を活用してもよい。
車両６００の後ろに対する環境の部分を含む視野を有するカメラ（たとえば、後方確認カメラ）が、駐車支援、サラウンド・ビュー、後部衝突警報、並びに占有グリッドの作成及び更新のために使用され得る。本明細書に記載のように、前向きのカメラ（たとえば、長距離及び／又は中距離カメラ６９８、ステレオ・カメラ６６８）、赤外線カメラ６７２など）としても適したカメラを含むがこれらに限定されない、多種多様なカメラが使用され得る。
図６Ｃは、本開示のいくつかの実施例による、図６Ａの例示的自律型車両６００の例示的システム・アーキテクチャのブロック図である。本明細書に記載されているこの及び他の配置は単に実例として説明されていることを理解されたい。他の配置及び要素（たとえば、マシン、インターフェース、機能、順番、機能のグループ分けなど）が、示されたものに加えて又はこれらに代わって使用されてもよく、いくつかの要素はともに除外されてもよい。さらに、本明細書に記載の要素の多くは、個別の又は分散された構成要素として又は他の構成要素と併せて、並びに任意の適切な組合せ及び場所において、実装され得る機能エンティティである。エンティティによって実行されるものとして本明細書に記載された様々な機能は、ハードウェア、ファームウェア、及び／又はソフトウェアによって実施され得る。たとえば、様々な機能が、メモリに記憶された命令を実行するプロセッサによって実施され得る。
図６Ｃの車両６００の構成要素、特徴、及びシステムのそれぞれは、バス６０２を介して接続されるものとして図示されている。バス６０２は、コントローラ・エリア・ネットワーク（ＣＡＮ）データ・インターフェース（或いは、「ＣＡＮバス」と称される）を含み得る。ＣＡＮは、ブレーキ、加速度、ブレーキ、ステアリング、フロントガラス・ワイパなどの作動など、車両６００の様々な特徴及び機能の制御を助けるために使用される車両６００内のネットワークでもよい。ＣＡＮバスは、それぞれが独自の一意の識別子（たとえば、ＣＡＮ ＩＤ）を有する、数ダース又は数百ものノードを有するように構成され得る。ＣＡＮバスは、ハンドル角度、対地速度、１分間のエンジン回転（ＲＰＭ：ｒｅｖｏｌｕｔｉｏｎｓ ｐｅｒ ｍｉｎｕｔｅ）、ボタン位置、及び／又は他の車両状況指標を見つけるために読み取られ得る。ＣＡＮバスは、ＡＳＩＬ Ｂ準拠でもよい。
バス６０２は、ＣＡＮバスであるものとして本明細書に記載されているが、これは制限することを意図されていない。たとえば、ＣＡＮバスに加えて、又はこのその代替として、ＦｌｅｘＲａｙ及び／又はイーサネット（登録商標）が使用されてもよい。加えて、単一の線が、バス６０２を表すために使用されているが、これは制限することを意図されていない。たとえば、１つ若しくは複数のＣＡＮバス、１つ若しくは複数のＦｌｅｘＲａｙバス、１つ若しくは複数のイーサネット（登録商標）・バス、及び／又は異なるプロトコルを使用する１つ若しくは複数の他のタイプのバスを含み得る、任意の数のバス６０２が存在し得る。いくつかの実例では、２個以上のバス６０２が、異なる機能を実行するために使用され得る、及び／又は冗長性のために使用され得る。たとえば、第１のバス６０２は衝突回避機能のために使用されてもよく、第２のバス６０２は作動制御のために使用されてもよい。任意の実例において、各バス６０２は、車両６００の構成要素のいずれかと通信し得、２個以上のバス６０２が同じ構成要素と通信し得る。いくつかの実例では、車両内の各ＳｏＣ６０４、各コントローラ６３６、及び／又は各コンピュータは、同じ入力データ（たとえば、車両６００のセンサからの入力）へのアクセスを有し得、ＣＡＮバスなどの共通バスに接続され得る。
車両６００は、図６Ａに関して本明細書で説明されるものなど、１つ又は複数のコントローラ６３６を含み得る。コントローラ６３６は、様々な機能のために使用され得る。コントローラ６３６は、車両６００の様々な他の構成要素及びシステムのいずれかに連結されてもよく、車両６００、車両６００の人工知能、車両６００のためのインフォテインメント、及び／又は同類のものの制御のために使用され得る。
車両６００は、システム・オン・チップ（ＳｏＣ）６０４を含み得る。ＳｏＣ６０４は、ＣＰＵ６０６、ＧＰＵ６０８、プロセッサ６１０、キャッシュ６１２、加速装置６１４、データ・ストア６１６、及び／又は図示されていない他の構成要素及び特徴を含み得る。ＳｏＣ６０４は、様々なプラットフォーム及びシステム内の車両６００を制御するために使用され得る。たとえば、ＳｏＣ６０４は、１つ又は複数のサーバ（たとえば、図６Ｄのサーバ６７８）からネットワーク・インターフェース６２４を介してマップのリフレッシュ及び／又は更新を取得することができるＨＤマップ６２２を有するシステム（たとえば、車両６００のシステム）において結合され得る。
ＣＰＵ６０６は、ＣＰＵクラスタ又はＣＰＵ複合体（或いは、「ＣＣＰＬＥＸ」とも称される）を含み得る。ＣＰＵ６０６は、複数のコア及び／又はＬ２キャッシュを含み得る。たとえば、一部の実施例では、ＣＰＵ６０６は、コヒーレント・マルチプロセッサ構成内の８個のコアを含み得る。一部の実施例では、ＣＰＵ６０６は、４個のデュアルコア・クラスタを含むことができ、各クラスタが専用のＬ２キャッシュ（たとえば、２ＭＢＬ２キャッシュ）を有する。ＣＰＵ６０６（たとえば、ＣＣＰＬＥＸ）は、ＣＰＵ６０６のクラスタの任意の組合せが任意の所与の時間にアクティブになることを可能にする同時クラスタ動作をサポートするように構成され得る。
ＣＰＵ６０６は、以下の特徴のうちの１つ又は複数を含む電力管理能力を実装することができる：個別ハードウェア・ブロックが、動的電力を節約するためにアイドル状態のときに自動的にクロック・ゲーティングされ得る、各コア・クロックは、ＷＦＩ／ＷＦＥ命令の実行により命令をコアがアクティブに実行していないときにゲーティングされ得る、各コアは、独立してパワー・ゲーティングされ得る、各コア・クラスタは、すべてのコアがクロック・ゲーティングされる若しくはパワー・ゲーティングされるときに、独立してクロック・ゲーティングされ得る、及び／又は、各コア・クラスタは、すべてのコアがパワー・ゲーティングされるときに、独立してパワー・ゲーティングされ得る。ＣＰＵ６０６は、電力状態を管理するための強化されたアルゴリズムをさらに実装することができ、そこでは、許容される電力状態及び予想されるウェイクアップ時間が指定され、ハードウェア／マイクロ・コードが、コア、クラスタ、及びＣＣＰＬＥＸに入力するための最良の電力状態を決定する。処理コアは、作業がマイクロ・コードにオフロードされたソフトウェアにおける簡略化された電力状態入力シーケンスをサポートすることができる。
ＧＰＵ６０８は、統合されたＧＰＵ（或いは本明細書において「ｉＧＰＵ」と称される）を含み得る。ＧＰＵ６０８は、プログラマブルになり得、並行のワークロードに効率的になり得る。一部の実例では、ＧＰＵ６０８は、強化されたテンソル命令セットを使用することができる。ＧＰＵ６０８は、１つ又は複数のストリーミング・マイクロプロセッサを含み得、そこで、各ストリーミング・マイクロプロセッサは、Ｌ１キャッシュ（たとえば、少なくとも９６ＫＢ記憶容量を有するＬ１キャッシュ）を含み得、ストリーミング・マイクロプロセッサのうちの２個以上が、キャッシュ（たとえば、５１２ＫＢ記憶容量を有するＬ２キャッシュ）を共用し得る。一部の実施例では、ＧＰＵ６０８は、少なくとも８個のストリーミング・マイクロプロセッサを含み得る。ＧＰＵ６０８は、計算アプリケーション・プログラミング・インターフェース（ＡＰＩ）を使用することができる。加えて、ＧＰＵ６０８は、１つ若しくは複数の並行のコンピューティング・プラットフォーム及び／又はプログラミング・モデル（たとえば、ＮＶＩＤＩＡのＣＵＤＡ）を使用することができる。
ＧＰＵ６０８は、自動車の及び組み込まれた使用事例における最高のパフォーマンスのために電力最適化され得る。たとえば、ＧＰＵ６０８は、ＦｉｎＦＥＴ（Ｆｉｎ ｆｉｅｌｄ－ｅｆｆｅｃｔ ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ）上に製造され得る。しかしながら、これは制限することを意図されておらず、ＧＰＵ６０８は、他の半導体製造プロセスを使用し、製造され得る。各ストリーミング・マイクロプロセッサは、複数のブロックに区切られたいくつかの混合精度処理コアを組み込むことができる。限定ではなく、たとえば、６４ ＰＦ３２コア及び３２ ＰＦ６４コアは、４個の処理ブロックに区切られてもよい。そのような実例では、各処理ブロックは、１６ ＦＰ３２コア、８ ＦＰ６４コア、１６ ＩＮＴ３２コア、深層学習行列演算のための２個の混合精度ＮＶＩＤＩＡテンソル・コア、Ｌ０命令キャッシュ、ワープ・スケジューラ、発送ユニット、及び／又は６４ＫＢレジスタ・ファイルを割り当てられ得る。加えて、ストリーミング・マイクロプロセッサは、計算及びアドレス指定演算の混合を有するワークロードの効率的な実行を提供するための独立した並行の整数及び浮動小数点データ進路を含み得る。ストリーミング・マイクロプロセッサは、並行スレッドの間のより高い細粒度の同期及び連携を可能にするために、独立したスレッド・スケジューリング能力を含み得る。ストリーミング・マイクロプロセッサは、プログラミングを単純化しつつ性能を向上させるために、結合されたＬ１データ・キャッシュ及び共用メモリ・ユニットを含み得る。
ＧＰＵ６０８は、一部の実例では、９００ＧＢ／秒のピーク・メモリ帯域幅に関して、提供するための高帯域幅メモリ（ＨＢＭ：ｈｉｇｈ ｂａｎｄｗｉｄｔｈ ｍｅｍｏｒｙ）及び／又は１６ＧＢＨＢＭ２メモリ・サブシステムを含み得る。いくつかの実例では、ＨＢＭメモリに加えて、又はこれの代わりに、グラフィックス・ダブル・データ・レート・タイプ５同期ランダム・アクセス・メモリ（ＧＤＤＲ５：ｇｒａｐｈｉｃｓ ｄｏｕｂｌｅ ｄａｔａ ｒａｔｅ ｔｙｐｅ ｆｉｖｅ ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ｒａｎｄｏｍ－ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）などの同期グラフィックス・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＧＲＡＭ：ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ｇｒａｐｈｉｃｓ ｒａｎｄｏｍ－ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）が使用され得る。
ＧＰＵ６０８は、メモリ・ページに最も頻繁にアクセスするプロセッサへのそれらのメモリ・ページのより正確な移動を可能にするためにアクセス・カウンタを含む統一されたメモリ技術を含むことができ、それにより、プロセッサ間で共用される記憶範囲の効率を向上させる。いくつかの実例では、アドレス変換サービス（ＡＴＳ：ａｄｄｒｅｓｓ ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ ｓｅｒｖｉｃｅ）サポートが、ＧＰＵ６０８がＣＰＵ６０６ページ・テーブルに直接アクセスすることを可能にするために使用され得る。そのような実例では、ＧＰＵ６０８メモリ管理ユニット（ＭＭＵ：ｍｅｍｏｒｙ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｕｎｉｔ）がミスを経験するとき、アドレス変換要求が、ＣＰＵ６０６に送信され得る。応答して、ＣＰＵ６０６は、アドレスの仮想対現実マッピングのためのそのページ・テーブルを調べることができ、ＧＰＵ６０８に変換を送り返す。そのようなものとして、統一されたメモリ技術は、ＣＰＵ６０６とＧＰＵ６０８との両方のメモリの単一統一仮想アドレス空間を可能にすることができ、それによりＧＰＵ６０８へのアプリケーションのＧＰＵ６０８プログラミング及び移植を単純化する。
加えて、ＧＰＵ６０８は、他のプロセッサのメモリへのＧＰＵ６０８のアクセスの頻度を記録することができるアクセス・カウンタを含み得る。アクセス・カウンタは、メモリ・ページが最も頻繁にそのページにアクセスしているプロセッサの物理メモリに移動されることを確実にするのを助けることができる。
ＳｏＣ６０４は、本明細書に記載のものを含む任意の数のキャッシュ６１２を含み得る。たとえば、キャッシュ６１２は、ＣＰＵ６０６とＧＰＵ６０８との両方に利用可能な（たとえば、ＣＰＵ６０６とＧＰＵ６０８との両方に接続された）Ｌ３キャッシュを含み得る。キャッシュ６１２は、キャッシュ・コヒーレンス・プロトコル（たとえば、ＭＥＩ、ＭＥＳＩ、ＭＳＩなど）を使用することなどによって、線の状態を記録することができるライトバック・キャッシュを含み得る。Ｌ３キャッシュは、より小さいキャッシュ・サイズが使用されてもよいが、実施例に応じて、４ＭＢ以上を含み得る。
ＳｏＣ６０４は、車両６００の様々なタスク又は動作のいずれか（たとえば、処理ＤＮＮ）に関して処理を実行する際に活用され得る論理演算ユニット（ＡＬＵ：ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）を含み得る。加えて、ＳｏＣ６０４は、システム内で数学演算を実行するための浮動小数点演算ユニット（ＦＰＵ：ｆｌｏａｔｉｎｇ ｐｏｉｎｔ ｕｎｉｔ）（又は他のマス・コプロセッサ又は数値演算コプロセッサ・タイプ）を含み得る。たとえば、ＳｏＣ１０４は、ＣＰＵ６０６及び／又はＧＰＵ６０８内の実行ユニットとして統合された１つ又は複数のＦＰＵを含み得る。
ＳｏＣ６０４は、１つ又は複数の加速装置６１４（たとえば、ハードウェア・加速装置、ソフトウェア・加速装置、又はその組合せ）を含み得る。たとえば、ＳｏＣ６０４は、最適化されたハードウェア加速装置及び／又は大きなオンチップ・メモリを含み得る、ハードウェア加速クラスタを含み得る。大きなオンチップメモリ（たとえば、４ＭＢのＳＲＡＭ）は、ハードウェア加速クラスタがニューラル・ネットワーク及び他の演算を加速することを可能にし得る。ハードウェア加速クラスタは、ＧＰＵ６０８を補完するために及びＧＰＵ６０８のタスクの一部をオフロードするために（たとえば、他のタスクを実行するためのＧＰＵ６０８のより多くのサイクルを解放するために）使用され得る。一実例として、加速装置６１４は、加速に適するように十分に安定している対象ワークロード（たとえば、知覚、畳み込みニューラル・ネットワーク（ＣＮＮ：ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ）など）のために使用され得る。本明細書では、「ＣＮＮ」という用語は、領域ベースの又は領域的畳み込みニューラル・ネットワーク（ＲＣＮＮ：ｒｅｇｉｏｎａｌ ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ）及び高速ＲＣＮＮ（たとえば、物体検出のために使用されるものとしての）を含む、すべてのタイプのＣＮＮを含み得る。
加速装置６１４（たとえば、ハードウェア加速クラスタ）は、深層学習加速装置（ＤＬＡ：ｄｅｅｐ ｌｅａｒｎｉｎｇ ａｃｃｅｌｅｒａｔｏｒ）を含み得る。ＤＬＡは、深層学習アプリケーション及び推論のために１秒あたり追加の１０兆の動作を提供するように構成することができる１つ又は複数のテンソル処理ユニット（ＴＰＵ：Ｔｅｎｓｏｒ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）を含み得る。ＴＰＵは、画像処理機能（たとえば、ＣＮＮ、ＲＣＮＮなどの）を実行するように構成及び最適化された加速装置でもよい。ＤＬＡはさらに、特定のセットのニューラル・ネットワーク・タイプ及び浮動小数点演算、並びに推論のために最適化され得る。ＤＬＡの設計は、汎用ＧＰＵよりも１ミリメートルあたりより多くのパフォーマンスを提供することができ、ＣＰＵのパフォーマンスを大きく超える。ＴＰＵは、たとえば、特徴と重みとの両方についてＩＮＴ８、ＩＮＴ１６、及びＦＰ１６データ・タイプをサポートする、単一インスタンス畳み込み機能、並びにポストプロセッサ機能を含む、いくつかの機能を実行することができる。
ＤＬＡは、以下を含むがこれらに限定されない、様々な機能のいずれかのために処理済み又は未処理のデータでニューラル・ネットワーク、特にＣＮＮ、を迅速に及び効率的に実行することができる：カメラ・センサからのデータを使用する物体識別及び検出のためのＣＮＮ、カメラ・センサからのデータを使用する距離推定のためのＣＮＮ、マイクロフォンからのデータを使用する緊急車両検出及び識別及び検出のためのＣＮＮ、カメラ・センサからのデータを使用する顔認識及び車両所有者識別のためのＣＮＮ、及び／又は、セキュリティ及び／又は安全性関連イベントのためのＣＮＮ。
ＤＬＡは、ＧＰＵ６０８の任意の機能を実行することができ、そして、推論加速装置を使用することによって、たとえば、設計者は、任意の機能のためにＤＬＡ又はＧＰＵ６０８のいずれかを対象にすることができる。たとえば、設計者は、ＤＬＡ上のＣＮＮ及び浮動小数点演算の処理に重点的に取り組み、他の機能をＧＰＵ６０８及び／又は他の加速装置６１４に任せることができる。
加速装置６１４（たとえば、ハードウェア加速クラスタ）は、或いはコンピュータ・ビジョン加速装置と本明細書で称され得るプログラマブル・ビジョン加速装置（ＰＶＡ：ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｖｉｓｉｏｎ ａｃｃｅｌｅｒａｔｏｒ）を含み得る。ＰＶＡは、高度運転者支援システム（ＡＤＡＳ：ａｄｖａｎｃｅｄ ｄｒｉｖｅｒ ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ ｓｙｓｔｅｍ）、自律運転、及び／又は拡張現実（ＡＲ：ａｕｇｍｅｎｔｅｄ ｒｅａｌｉｔｙ）及び／又は仮想現実（ＶＲ：ｖｉｒｔｕａｌ ｒｅａｌｉｔｙ）アプリケーションのためのコンピュータ・ビジョン・アルゴリズムを加速するように設計及び構成され得る。ＰＶＡは、パフォーマンスと柔軟性との間のバランスをもたらすことができる。たとえば、各ＰＶＡは、たとえば、任意の数の縮小命令セット・コンピュータ（ＲＩＳＣ：ｒｅｄｕｃｅｄ ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｓｅｔ ｃｏｍｐｕｔｅｒ）コア、直接メモリ・アクセス（ＤＭＡ：ｄｉｒｅｃｔ ｍｅｍｏｒｙ ａｃｃｅｓｓ）、及び／又は任意の数のベクトル・プロセッサを含み得るが、これらに限定されない。
ＲＩＳＣコアは、画像センサ（たとえば、本明細書に記載のカメラのうちのいずれかのカメラの画像センサ）、画像信号プロセッサ、及び／又は同類のものと相互作用することができる。それぞれのＲＩＳＣコアは、任意の量のメモリを含み得る。ＲＩＳＣコアは、実施例に応じて、いくつかのプロトコルのいずれかを使用することができる。いくつかの実例では、ＲＩＳＣコアは、リアルタイム・オペレーティング・システム（ＲＴＯＳ：ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ ｏｐｅｒａｔｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ）を実行することができる。ＲＩＳＣコアは、１つ若しくは複数の集積回路デバイス、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、及び／又はメモリ・デバイスを使用して、実装され得る。たとえば、ＲＩＳＣコアは、命令キャッシュ及び／又はしっかりと結合されたＲＡＭを含み得る。
ＤＭＡは、ＣＰＵ６０６から独立したシステム・メモリにＰＶＡの構成要素がアクセスすることを可能にし得る。ＤＭＡは、多次元アドレス指定及び／又は循環アドレス指定をサポートすることを含むがこれに限定されないＰＶＡに最適化をもたらすために使用される任意の数の特徴をサポートすることができる。いくつかの実例では、ＤＭＡは、ブロック幅、ブロック高さ、ブロック深度、水平ブロック・ステッピング、垂直ブロック・ステッピング、及び／又は深度ステッピングを含み得る、６次元まで又はそれ以上のアドレス指定をサポートすることができる。
ベクトル・プロセッサは、コンピュータ・ビジョン・アルゴリズムのプログラミングを効率的に柔軟に実行する及び信号処理能力を提供するように設計され得るプログラマブル・プロセッサでもよい。いくつかの実例では、ＰＶＡは、ＰＶＡコア及び２個のベクトル処理サブシステム・パーティションを含み得る。ＰＶＡコアは、プロセッサ・サブシステム、ＤＭＡエンジン（たとえば、２個のＤＭＡエンジン）、及び／又は他の周辺装置を含み得る。ベクトル処理サブシステムは、ＰＶＡの１次的処理エンジンとして動作することができ、ベクトル処理ユニット（ＶＰＵ：ｖｅｃｔｏｒ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）、命令キャッシュ、及び／又はベクトル・メモリ（たとえば、ＶＭＥＭ）を含み得る。ＶＰＵコアは、たとえば、単一の命令、複数のデータ（ＳＩＭＤ）、超長命令語（ＶＬＩＷ：ｖｅｒｙ ｌｏｎｇ ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｗｏｒｄ）デジタル信号プロセッサなど、デジタル信号プロセッサを含み得る。ＳＩＭＤ及びＶＬＩＷの組合せは、スループット及びスピードを高めることができる。
それぞれのベクトル・プロセッサは、命令キャッシュを含み得、専用のメモリに連結され得る。結果として、一部の実例では、それぞれのベクトル・プロセッサは、他のベクトル・プロセッサから独立して実行するように構成され得る。他の実例において、特定のＰＶＡに含まれるベクトル・プロセッサは、データ並列処理を用いるように構成され得る。たとえば、一部の実施例では、単一のＰＶＡに含まれる複数のベクトル・プロセッサは、同じコンピュータ・ビジョン・アルゴリズムを、しかし画像の異なる領域上で、実行することができる。他の実例において、特定のＰＶＡに含まれるベクトル・プロセッサは、異なるコンピュータ・ビジョン・アルゴリズムを、同じ画像上で、同時に実行することができ、或いは順次画像又は画像の部分で異なるアルゴリズムを実行することさえできる。特に、任意の数のＰＶＡは、ハードウェア加速クラスタに含まれ得、任意の数のベクトル・プロセッサは、それぞれのＰＶＡに含まれ得る。加えて、ＰＶＡは、全体的システム安全性を高めるために、追加のエラー訂正コード（ＥＣＣ：ｅｒｒｏｒ ｃｏｒｒｅｃｔｉｎｇ ｃｏｄｅ）メモリを含み得る。
加速装置６１４（たとえば、ハードウェア加速クラスタ）は、加速装置６１４のための高帯域幅、低レイテンシＳＲＡＭを提供するための、コンピュータ・ビジョン・ネットワーク・オンチップ及びＳＲＡＭを含み得る。いくつかの実例では、オンチップ・メモリは、たとえば、そして制限ではなく、ＰＶＡとＤＬＡとの両方によってアクセス可能でもよい、８個のフィールド構成可能なメモリ・ブロックから成る、少なくとも４ＭＢのＳＲＡＭを含み得る。各ペアのメモリ・ブロックは、高度周辺バス（ＡＰＢ：ａｄｖａｎｃｅｄ ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ ｂｕｓ）インターフェース、構成回路、コントローラ、及びマルチプレクサを含み得る。任意のタイプのメモリが、使用され得る。ＰＶＡ及びＤＬＡは、メモリへの高速アクセスを有するＰＶＡ及びＤＬＡを提供するバックボーンを介してメモリにアクセスすることができる。バックボーンは、（たとえば、ＡＰＢを使用して）ＰＶＡ及びＤＬＡをメモリに相互接続するコンピュータ・ビジョン・ネットワーク・オンチップを含み得る。
コンピュータ・ビジョン・ネットワーク・オンチップは、ＰＶＡとＤＬＡとの両方が作動可能及び有効信号を提供することを、任意の制御信号／アドレス／データの送信の前に、決定するインターフェースを含み得る。そのようなインターフェースは、制御信号／アドレス／データを送信するための別個のフェーズ及び別個のチャネル、並びに連続的データ転送のためのバーストタイプの通信を提供することができる。このタイプのインターフェースは、ＩＳＯ２６２６２又はＩＥＣ６１５０８規格に従うことができるが、他の規格及びプロトコルが使用されてもよい。
いくつかの実例では、ＳｏＣ６０４は、２０１８年８月１０日に出願された米国特許出願第１６／１０１，２３２号に記載されるような、リアルタイム・レイトレーシング・ハードウェア加速装置を含み得る。リアルタイム・レイトレーシング・ハードウェア加速装置は、ＲＡＤＡＲ信号解釈のための、音響伝播合成及び／又は分析のための、ＳＯＮＡＲシステムのシミュレーションのための、一般波伝播シミュレーションのための、ローカリゼーション及び／又は他の機能を目的とするＬＩＤＡＲデータに対する比較のための、及び／又は他の使用のための、リアルタイム視覚化シミュレーションを生成するために、（たとえば、世界モデル内の）物体の位置及び規模を迅速に効率的に決定するために使用され得る。一部の実施例では、１つ又は複数の木の走査ユニット（ＴＴＵ：ｔｒｅｅ ｔｒａｖｅｒｓａｌ ｕｎｉｔ）が、１つ又は複数のレイトレーシング関連動作を実行するために使用され得る。
加速装置６１４（たとえば、ハードウェア加速装置クラスタ）は、自律運転のための多様な用途を有する。ＰＶＡは、ＡＤＡＳ及び自律型車両における極めて重要な処理段階に使用され得るプログラマブル・ビジョン加速装置でもよい。ＰＶＡの能力は、低電力及び低レイテンシにおいて、予測可能な処理を必要とするアルゴリズムの領域にふさわしい。言い換えれば、ＰＶＡは、低レイテンシ及び低電力とともに予測可能な実行時間を必要とする、小さなデータ集合上でも、半高密度の又は高密度の通常の計算で上手く機能する。それ故に、ＰＶＡは、物体検出及び整数計算での動作において効率的であるので、自律型車両のためのプラットフォームとの関連で、ＰＶＡは、クラシック・コンピュータ・ビジョン・アルゴリズムを実行するように設計される。
たとえば、本技術の１つの実施例によれば、ＰＶＡは、コンピュータ・ステレオ・ビジョンを実行するために使用される。半グローバルなマッチングベースのアルゴリズムが、一部の実例では使用され得るが、これは制限することを意図されていない。レベル３～５の自律運転のための多数のアプリケーションは、動き推定／ステレオ・マッチング・オンザフライ（たとえば、ＳＦＭ（ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｆｒｏｍ ｍｏｔｉｏｎ）、歩行者認識、レーン検出など）を必要とする。ＰＶＡは、２個の単眼カメラからの入力でコンピュータ・ステレオ・ビジョン機能を実行することができる。
いくつかの実例では、ＰＶＡは、高密度のオプティカル・フローを実行するために使用され得る。処理されたＲＡＤＡＲを提供するために未加工のＲＡＤＡＲデータを処理する（たとえば、４Ｄ高速フーリエ変換を使用して）ことによる。他の実例において、ＰＶＡは、たとえば、飛行データの未加工の時間を処理して飛行データの処理済み時間を提供することにより、飛行深度処理の時間に使用される。
ＤＬＡは、たとえば、各物体検出の信頼性の測定値を出力するニューラル・ネットワークを含む、制御及び運転安全性を強化するために任意のタイプのネットワークを実行するために使用され得る。そのような信頼性値は、確率として、又は他の検出と比較した各検出の相対的「重み」を提供するものとして、解釈され得る。この信頼性値は、どの検出が誤判定検出ではなくて真陽性検出と考えられるべきであるかに関するさらなる決定をシステムが行うことを可能にする。たとえば、システムは、信頼性の閾値を設定し、真陽性検出としての閾値を超える検出のみを考慮することができる。自動非常ブレーキ（ＡＥＢ：ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ ｂｒａｋｉｎｇ）システムにおいて、誤判定検出は、車両に非常ブレーキを自動で実行させることになり、これは明らかに望ましくない。したがって、最も確信のある検出のみが、ＡＥＢのトリガとして考えられるべきである。ＤＬＡは、信頼性値を回帰するニューラル・ネットワークを実行し得る。ニューラル・ネットワークは、境界ボックス次元、（たとえば、別のサブシステムから）取得されたグラウンド・プレーン推定、ニューラル・ネットワーク及び／又は他のセンサ（たとえば、ＬＩＤＡＲセンサ６６４又はＲＡＤＡＲセンサ６６０）から取得された物体の車両６００方位、距離、３Ｄ位置推定と相関する慣性計測装置（ＩＭＵ：ｉｎｅｒｔｉａｌ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｕｎｉｔ）センサ６６６出力、その他など、少なくともいくつかのサブセットのパラメータをその入力として受け取ることができる。
ＳｏＣ６０４は、データ・ストア６１６（たとえば、メモリ）を含み得る。データ・ストア６１６は、ＳｏＣ６０４のオンチップ・メモリでもよく、ＧＰＵ及び／又はＤＬＡで実行されることになるニューラル・ネットワークを記憶することができる。いくつかの実例では、データ・ストア６１６は、冗長性及び安全性のためにニューラル・ネットワークの複数のインスタンスを記憶するのに十分な大きさの容量を有し得る。データ・ストア６１２は、Ｌ２又はＬ３キャッシュ６１２を備え得る。データ・ストア６１６の参照は、本明細書に記載のような、ＰＶＡ、ＤＬＡ、及び／又は他の加速装置６１４に関連するメモリの参照を含み得る。
ＳｏＣ６０４は、１つ又は複数のプロセッサ６１０（たとえば、組み込まれたプロセッサ）を含み得る。プロセッサ６１０は、ブート電力及び管理能力及び関連するセキュリティ施行を処理するための専用のプロセッサ及びサブシステムでもよいブート及び電力管理プロセッサを含み得る。ブート及び電力管理プロセッサは、ＳｏＣ６０４ブート・シーケンスの一部でもよく、実行時間電力管理サービスを提供することができる。ブート電力及び管理プロセッサは、クロック及び電圧プログラミング、システム低電力状態移行の支援、ＳｏＣ６０４熱及び温度センサの管理、及び／又はＳｏＣ６０４電力状態の管理を提供することができる。各温度センサは、その出力頻度が温度に比例するリング発振器として実装されてもよく、ＳｏＣ６０４は、リング発振器を使用してＣＰＵ６０６、ＧＰＵ６０８、及び／又は加速装置６１４の温度を検出することができる。温度が、閾値を超えたと判定された場合、ブート及び電力管理プロセッサは、温度障害ルーティンに入り、ＳｏＣ６０４をより低い電力状態に置く及び／又は車両６００をショーファーの安全停止モードにする（たとえば、車両６００を安全停止させる）ことができる。
プロセッサ６１０は、オーディオ処理エンジンの機能を果たし得る１セットの組み込まれたプロセッサをさらに含み得る。オーディオ処理エンジンは、複数のインターフェースを介するマルチチャネル・オーディオの完全なハードウェア・サポートとオーディオＩ／Ｏインターフェースの広く柔軟な範囲とを可能にするオーディオ・サブシステムでもよい。いくつかの実例では、オーディオ処理エンジンは、専用のＲＡＭを有するデジタル信号プロセッサを有する専用のプロセッサ・コアである。
プロセッサ６１０は、低電力センサ管理及びウェイク使用事例をサポートするための必要なハードウェア特徴を提供することができる常時オンのプロセッサ・エンジンをさらに含み得る。常時オンのプロセッサ・エンジンは、プロセッサ・コア、しっかりと結合されたＲＡＭ、支援周辺装置（たとえば、タイマ及び割り込みコントローラ）、様々なＩ／Ｏコントローラ周辺装置、及びルーティング論理を含み得る。
プロセッサ６１０は、自動車のアプリケーションの安全性管理を処理するために専用のプロセッサ・サブシステムを含む安全性クラスタ・エンジンをさらに含み得る。安全性クラスタ・エンジンは、２個以上のプロセッサ・コア、しっかりと結合されたＲＡＭ、サポート周辺装置（たとえば、タイマ、割り込みコントローラなど）、及び／又はルーティング論理を含み得る。安全性モードにおいて、２個以上のコアは、ロックステップ・モードにおいて動作し、それらの動作の間の何らかの差を検出するための比較論理を有する単一のコアとして機能することができる。
プロセッサ６１０は、リアルタイム・カメラ管理を処理するための専用のプロセッサ・サブシステムを含み得るリアルタイム・カメラ・エンジンをさらに含み得る。
プロセッサ６１０は、カメラ処理パイプラインの一部であるハードウェア・エンジンである画像信号プロセッサを含み得る高ダイナミック・レンジ信号プロセッサをさらに含み得る。
プロセッサ６１０は、プレイヤ・ウインドウのための最終的画像を生み出すためにビデオ再生アプリケーションによって必要とされるビデオ処理後機能を実装する処理ブロック（たとえば、マイクロプロセッサに実装された）でもよいビデオ画像合成器を含み得る。ビデオ画像合成器は、ワイドビュー・カメラ６７０で、サラウンド・カメラ６７４で、及び／又はキャビン内監視カメラ・センサでレンズ歪み補正を実行することができる。キャビン内監視カメラ・センサは好ましくは、キャビン内イベントを識別し、適切に応答するように構成された、高度ＳｏＣの別のインスタンス上で実行するニューラル・ネットワークによって監視される。キャビン内システムは、セルラ・サービスをアクティブにする及び電話をかける、電子メールを書き取らせる、車両の目的地を変更する、車両のインフォテインメント・システム及び設定をアクティブにする又は変更する、或いは音声起動型ウェブ・サーフィンを提供するために、読唇術を実行することができる。ある特定の機能は、自律モードで動作しているときにのみ運転者に利用可能であり、そうでない場合には無効にされる。
ビデオ画像合成器は、空間的ノイズ低減及び時間的ノイズ低減の両方のための強化された時間的ノイズ低減を含み得る。たとえば、動きがビデオ内で生じた場合、ノイズ低減は、隣接するフレームによって提供される情報の重みを減らし、空間的情報に適切に重みを加える。画像又は画像の一部が動きを含まない場合、ビデオ画像合成器によって実行される時間的ノイズ低減は、前の画像からの情報を使用して現在の画像におけるノイズを減らすことができる。
ビデオ画像合成器はまた、入力ステレオ・レンズ・フレーム上でステレオ・レクティフィケーションを実行するように構成され得る。ビデオ画像合成器はさらに、オペレーティング・システム・デスクトップが使用中であるときにユーザ・インターフェース合成のために使用することができ、ＧＰＵ６０８は、新しい表面を連続してレンダリングために必要とされない。ＧＰＵ６０８の電源が入れられ、３Ｄレンダリングをアクティブに行っているときでも、ビデオ画像合成器は、ＧＰＵ６０８をオフロードしてパフォーマンス及び反応性を向上させるために使用され得る。
ＳｏＣ６０４は、カメラからビデオ及び入力を受信するためのモバイル・インダストリ・プロセッサ・インターフェース（ＭＩＰＩ：ｍｏｂｉｌｅ ｉｎｄｕｓｔｒｙ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）カメラ・シリアル・インターフェース、高速インターフェース、及び／又は、カメラ及び関連画素入力機能のために使用され得るビデオ入力ブロックをさらに含み得る。ＳｏＣ６０４は、ソフトウェアによって制御され得る、及び特定の役割にコミットされていないＩ／Ｏ信号を受信するために使用され得る、入力／出力コントローラをさらに含み得る。
ＳｏＣ６０４は、周辺装置、オーディオ・コーデック、電力管理、及び／又は他のデバイスとの通信を可能にするために、広範囲の周辺インターフェースをさらに含み得る。ＳｏＣ６０４は、（たとえば、ギガビット・マルチメディア・シリアル・リンク及びイーサネット（登録商標）を介して接続された）カメラからのデータ、センサ（たとえば、イーサネット（登録商標）を介して接続され得るＬＩＤＡＲセンサ６６４、ＲＡＤＡＲセンサ６６０など）、バス６０２からのデータ（たとえば、車両６００のスピード、ハンドル位置など）、（たとえば、イーサネット（登録商標）又はＣＡＮバスを介して接続された）ＧＮＳＳセンサ６５８からのデータを処理するために使用され得る。ＳｏＣ６０４は、独自のＤＭＡエンジンを含み得る及びルーティン・データ管理タスクからＣＰＵ６０６を解放するために使用され得る専用の高性能大容量記憶コントローラをさらに含み得る。
ＳｏＣ６０４は、自動化レベル３～５に広がる柔軟なアーキテクチャを有する終端間プラットフォームでもよく、それによって、多様性及び冗長性のためにコンピュータ・ビジョン及びＡＤＡＳ技法を活用し、効率的に使用し、深層学習ツールとともに、柔軟な、信頼できる運転ソフトウェア・スタックのためのプラットフォームを提供する、総合的機能的安全性アーキテクチャを提供する。ＳｏＣ６０４は、従来のシステムよりも高速で、信頼でき、さらにエネルギ効率がよく、空間効率がよくなり得る。たとえば、加速装置６１４が、ＣＰＵ６０６と結合されるとき、ＧＰＵ６０８、及びデータ・ストア６１６は、レベル３～５の自律型車両のための高速で効率的なプラットフォームを提供することができる。
したがって、本技術は、従来のシステムによって達成することができない能力及び機能性をもたらす。たとえば、コンピュータ・ビジョン・アルゴリズムは、多種多様な視覚的データにわたり多種多様な処理アルゴリズムを実行するために、Ｃプログラミング言語などの高レベルのプログラミング言語を使用して構成され得る、ＣＰＵで実行され得る。しかしながら、ＣＰＵは、しばしば、たとえば、実行時間及び電力消費に関連するものなど、多数のコンピュータ・ビジョン・アプリケーションの性能要件を満たすことができない。具体的には、多数のＣＰＵは、車両内ＡＤＡＳアプリケーションの要件及び実際のレベル３～５の自律型車両の要件である、リアルタイムでの複合物体検出アルゴリズムを実行することができない。
従来のシステムとは対照的に、ＣＰＵ複合体、ＧＰＵ複合体、及びハードウェア加速クラスタを提供することによって、本明細書に記載の技術は、複数のニューラル・ネットワークが同時に及び／又は連続して実行されることと、レベル３～５の自律運転機能を可能にするために結果が結合されることとを可能にする。たとえば、ＤＬＡ又はｄＧＰＵ（たとえば、ＧＰＵ６２０）で実行するＣＮＮは、ニューラル・ネットワークが具体的にトレーニングされていない標識を含む、交通標識をスーパーコンピュータが読み取る及び理解することを可能にする、テキスト及び単語認識を含み得る。ＤＬＡは、標識の意味論的理解を識別、解釈、及び提供することと、ＣＰＵ複合体で実行する進路計画立案モジュールに意味論的理解を渡すこととを行うことができる、ニューラル・ネットワークをさらに含み得る。
別の実例として、複数のニューラル・ネットワークは、レベル３、４、又は５の運転に必要とされるように、同時に実行され得る。たとえば、電光とともに、「注意：点滅光は、凍った状態を示す」から成る警告標識は、いくつかのニューラル・ネットワークによって独立して又は集合的に解釈され得る。標識自体は、第１の配備されたニューラル・ネットワーク（たとえば、トレーニングされてあるニューラル・ネットワーク）によって交通標識として識別され得、テキスト「点滅光は、凍った状態を示す」は、点滅光が検出されるときには凍った状態が存在することを車両の進路計画立案ソフトウェア（好ましくはＣＰＵ複合体上で実行する）に知らせる、第２の配備されたニューラル・ネットワークによって解釈され得る。点滅光は、点滅光の存在（又は無いこと）を車両の進路計画立案ソフトウェアに知らせ、複数のフレームを介して第３の配備されたニューラル・ネットワークを動作させることによって識別され得る。すべての３個のニューラル・ネットワークは、ＤＬＡ内及び／又はＧＰＵ６０８上などで、同時に実行することができる。
いくつかの実例では、顔認識及び車両所有者識別のためのＣＮＮは、カメラ・センサからのデータを使用して車両６００の正規の運転者及び／又は所有者の存在を識別することができる。常時オンのセンサ処理エンジンは、所有者が運転席側のドアに近づくときに車両を解錠する及び明かりをつけるために、並びに、セキュリティ・モードにおいて、所有者が車両を離れるときに車両の動作を停止させるために、使用され得る。このようにして、ＳｏＣ６０４は、盗難及び／又は車の乗っ取りに対するセキュリティをもたらす。
別の実例では、緊急車両検出及び識別のためのＣＮＮは、マイクロフォン６９６からのデータを使用して緊急車両サイレンを検出及び識別することができる。一般分類子を使用してサイレンを検出する及び特徴を手動で抽出する従来のシステムとは対照的に、ＳｏＣ６０４は、環境の及び都市の音の分類、並びに視覚的データの分類のためにＣＮＮを使用する。好ましい一実施例では、ＤＬＡ上で実行するＣＮＮは、（たとえば、ドップラー効果を使用することによって）緊急車両の相対的終速度を識別するようにトレーニングされる。ＣＮＮはまた、ＧＮＳＳセンサ６５８によって識別されるように、車両が稼働しているローカル・エリアに特有の緊急車両を識別するようにトレーニングされ得る。それ故に、たとえば、欧州で稼働しているとき、ＣＮＮは、欧州のサイレンを検出しようとすることになり、そして、米国にあるとき、ＣＮＮは、北米のサイレンのみを識別しようとすることになる。緊急車両が検出された後は、制御プログラムが、緊急車両が通過するまで、超音波センサ６６２の支援を受けて、車両を減速する、道の端に停止させる、車両を駐車する、及び／又は車両をアイドリングさせる、緊急車両安全性ルーティンを実行するために使用され得る。
車両は、高速相互接続（たとえば、ＰＣＩｅ）を介してＳｏＣ６０４に連結され得るＣＰＵ６１８（たとえば、個別のＣＰＵ、又はｄＣＰＵ）を含み得る。ＣＰＵ６１８は、たとえば、Ｘ８６プロセッサを含み得る。ＣＰＵ６１８は、たとえば、ＡＤＡＳセンサとＳｏＣ６０４との間の潜在的に不整合の結果を調停すること、及び／又はコントローラ６３６及び／又はインフォテインメントＳｏＣ６３０の状況及び調子を監視することを含む、様々な機能のいずれかを実行するために使用され得る。
車両６００は、高速相互接続（たとえば、ＮＶＩＤＩＡのＮＶＬＩＮＫ）を介してＳｏＣ６０４に連結され得るＧＰＵ６２０（たとえば、個別のＧＰＵ、又はｄＧＰＵ）を含み得る。ＧＰＵ６２０は、冗長及び／又は異なるニューラル・ネットワークを実行することなどによって、付加的人工知能機能をもたらすことができ、車両６００のセンサからの入力（たとえば、センサ・データ）に基づいてニューラル・ネットワークをトレーニング及び／又は更新するために使用され得る。
車両６００は、１つ又は複数のワイヤレス・アンテナ６２６（たとえば、セルラ・アンテナ、ブルートゥース・アンテナなど、異なる通信プロトコルのための１つ又は複数のワイヤレス・アンテナ）を含み得るネットワーク・インターフェース６２４をさらに含み得る。ネットワーク・インターフェース６２４は、インターネットを介するクラウドとの（たとえば、サーバ６７８及び／又は他のネットワーク・デバイスとの）、他の車両との、及び／又は計算デバイス（たとえば、乗客のクライアント・デバイス）とのワイヤレス接続を使用可能にするために使用され得る。他の車両と通信するために、直接リンクが２個の車両の間に確立され得る、及び／又は、間接リンクが（たとえば、ネットワークを通じて及びインターネットを介して）確立され得る。直接リンクは、車両対車両通信リンクを使用し、提供され得る。車両対車両通信リンクは、車両６００に近接する車両（たとえば、車両６００の前の、横の、及び／又は後ろの車両）に関する車両６００情報を提供することができる。この機能は、車両６００の共同適応クルーズ制御機能の一部でもよい。
ネットワーク・インターフェース６２４は、変調及び復調機能を提供する及びコントローラ６３６がワイヤレス・ネットワークを介して通信することを可能にする、ＳｏＣを含み得る。ネットワーク・インターフェース６２４は、ベースバンドから無線周波数へのアップコンバージョン、及び無線周波数からベースバンドへのダウンコンバージョンのための無線周波数フロントエンドを含み得る。周波数コンバージョンは、よく知られているプロセスを通して実行することができ、及び／又はスーパーヘテロダイン・プロセスを用いて実行することができる。いくつかの実例では、無線周波数フロントエンド機能は、別個のチップによって提供され得る。ネットワーク・インターフェースは、ＬＴＥ、ＷＣＤＭＡ（登録商標）、ＵＭＴＳ、ＧＳＭ、ＣＤＭＡ２０００、ブルートゥース（登録商標）、ブルートゥースＬＥ、Ｗｉ－Ｆｉ、Ｚ－Ｗａｖｅ、ＺｉｇＢｅｅ、ＬｏＲａＷＡＮ、及び／又は他のワイヤレス・プロトコルを介して通信するためのワイヤレス機能を含み得る。
車両６００は、チップ外の（たとえば、ＳｏＣ６０４外の）ストレージを含み得るデータ・ストア６２８をさらに含み得る。データ・ストア６２８は、ＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ＶＲＡＭ、フラッシュ、ハードディスク、及び／又は、少なくとも１ビットのデータを記憶することができる他の構成要素及び／又はデバイスを含む、１つ又は複数の記憶素子を含み得る。
車両６００は、ＧＮＳＳセンサ６５８をさらに含み得る。ＧＮＳＳセンサ６５８（たとえば、ＧＰＳ、支援されたＧＰＳセンサ、ディファレンシャルＧＰＳ（ＤＧＰＳ）センサなど）は、マッピング、知覚、占有グリッド生成、及び／又は進路計画策定機能を支援する。たとえば、シリアル（ＲＳ－２３２）ブリッジへのイーサネット（登録商標）を有するＵＳＢコネクタを使用するＧＰＳを含むが、これに限定されない、任意の数のＧＮＳＳセンサ６５８が、使用され得る。
車両６００は、ＲＡＤＡＲセンサ６６０をさらに含み得る。ＲＡＤＡＲセンサ６６０は、暗闇及び／又は厳しい気象条件においても、長距離車両検出のために車両６００によって使用され得る。ＲＡＤＡＲ機能安全性レベルは、ＡＳＩＬ Ｂでもよい。一部の実例では、ＲＡＤＡＲセンサ６６０は、未加工のデータにアクセスするためのイーサネット（登録商標）へのアクセスを用いて、制御のために及び物体追跡データにアクセスするために（たとえば、ＲＡＤＡＲセンサ６６０によって生成されたデータを送信するために）ＣＡＮ及び／又はバス６０２を使用することができる。多種多様なＲＡＤＡＲセンサ・タイプが、使用され得る。たとえば、そして制限なしに、ＲＡＤＡＲセンサ６６０は、前部、後部、及び側部ＲＡＤＡＲ使用に適し得る。一部の実例では、パルス・ドップラーＲＡＤＡＲセンサが使用される。
ＲＡＤＡＲセンサ６６０は、狭い視野を有する長距離、広い視野を有する短距離、短距離側部カバレッジなど、異なる構成を含み得る。いくつかの実例では、長距離ＲＡＤＡＲは、適応クルーズ制御機能のために使用され得る。長距離ＲＡＤＡＲシステムは、２５０ｍの範囲内など、２個以上の独立したスキャンによって実現される広い視野を提供することができる。ＲＡＤＡＲセンサ６６０は、静的物体と動く物体との区別を助けることができ、緊急ブレーキ・アシスト及び前方衝突警報のためのＡＤＡＳシステムによって使用され得る。長距離ＲＡＤＡＲセンサは、複数の（たとえば、６つ以上の）固定ＲＡＤＡＲアンテナと高速ＣＡＮ及びＦｌｅｘＲａｙインターフェースとを有するモノスタティック・マルチモーダルＲＡＤＡＲを含み得る。６つのアンテナを有する一実例では、中央の４個のアンテナは、隣接レーン内の交通からの干渉を最小限にして高速で車両６００の周囲を記録するように設計された、集束ビーム・パターンを作成し得る。他の２個のアンテナは、視野を広げることができ、車両６００のレーンに入る又はこれを去る車両を迅速に検出することを可能にする。
一実例として、中距離ＲＡＤＡＲシステムは、６６０ｍ（前）又は８０ｍ（後）までの範囲、及び４２度（前）又は６５０度（後）までの視野を含み得る。短距離ＲＡＤＡＲシステムは、後部バンパの両端に設置されるように設計されたＲＡＤＡＲセンサを含み得るが、これに限定されない。後部バンパの両端に設置されるとき、そのようなＲＡＤＡＲセンサ・システムは、車両の後ろ及び隣の死角を常に監視する２個のビームを作成することができる。
短距離ＲＡＤＡＲシステムは、死角検出及び／又はレーン変更アシストのためにＡＤＡＳシステムにおいて使用され得る。
車両６００は、超音波センサ６６２をさらに含み得る。車両６００の前部、後部、及び／又は側部に位置付けられ得る、超音波センサ６６２は、駐車アシストのために及び／又は占有グリッドの作成及び更新のために使用され得る。多種多様な超音波センサ６６２が使用され得、異なる超音波センサ６６２が、異なる範囲の検出（たとえば、２．５ｍ、４ｍ）のために使用され得る。超音波センサ６６２は、ＡＳＩＬ Ｂの機能的安全性レベルにおいて動作することができる。
車両６００はＬＩＤＡＲセンサ６６４を含み得る。ＬＩＤＡＲセンサ６６４は、物体及び歩行者検出、緊急ブレーキ、衝突回避、及び／又は他の機能のために使用され得る。ＬＩＤＡＲセンサ６６４は、機能的安全性レベルＡＳＩＬ Ｂでもよい。いくつかの実例では、車両６００は、（たとえば、ギガビット・イーサネット（登録商標）・スイッチにデータを提供するために）イーサネット（登録商標）を使用することができる複数の（たとえば、２個、４個、６個などの）ＬＩＤＡＲセンサ６６４を含み得る。
いくつかの実例では、ＬＩＤＡＲセンサ６６４は、物体及び３６０度視野のそれらの距離のリストを提供する能力を有し得る。市販のＬＩＤＡＲセンサ６６４は、たとえば、２ｃｍ～３ｃｍの精度を有し、６００Ｍｂｐｓイーサネット（登録商標）接続のサポートを有して、約６００ｍの広告された範囲を有し得る。いくつかの実例では、１つ又は複数の非突出したＬＩＤＡＲセンサ６６４が、使用され得る。そのような実例では、ＬＩＤＡＲセンサ６６４は、車両６００の前部、後部、側部、及び／又は角に組み込まれ得る小さいデバイスとして実装され得る。そのような実例では、ＬＩＤＡＲセンサ６６４は、低反射物体についても２００ｍの範囲を有し、１２０度水平及び３５度垂直視野まで提供することができる。前部に取り付けられたＬＩＤＡＲセンサ６６４は、４５度と１３５度との間の水平視野向けに構成され得る。
いくつかの実例では、３ＤフラッシュＬＩＤＡＲなどのＬＩＤＡＲ技術もまた使用され得る。３ＤフラッシュＬＩＤＡＲは、約２００ｍまで車両の周囲を照らすために、送信元としてレーザーのフラッシュを使用する。フラッシュＬＩＤＡＲユニットは、車両から物体までの範囲に順番に対応する、レーザー・パルス走行時間及び各画素上の反射光を記録する、レセプタを含む。フラッシュＬＩＤＡＲは、周囲の高精度の及び歪みのない画像があらゆるレーザー・フラッシュで生成されることを可能にし得る。いくつかの実例では、４個のフラッシュＬＩＤＡＲセンサが、車両６００の各側面に１つずつ、配備され得る。利用可能な３ＤフラッシュＬＩＤＡＲシステムは、送風機以外に動く部分を有さないソリッドステート３Ｄステアリング・アレイＬＩＤＡＲカメラ（たとえば、非スキャン型ＬＩＤＡＲデバイス）を含む。フラッシュＬＩＤＡＲデバイスは、１フレームにつき５ナノ秒クラスＩ（目に安全な）レーザー・パルスを使用することができ、３Ｄ範囲点群及び共記載された強度データの形で反射レーザー光をキャプチャし得る。フラッシュＬＩＤＡＲを使用することによって、また、フラッシュＬＩＤＡＲは、動く部分を有さないソリッドステート・デバイスであるので、ＬＩＤＡＲセンサ６６４は、モーション・ブラー、振動、及び／又は衝撃の影響を受けにくくなり得る。
車両は、ＩＭＵセンサ６６６をさらに含み得る。一部の実例では、ＩＭＵセンサ６６６は、車両６００の後部車軸の中央に位置付けられ得る。ＩＭＵセンサ６６６は、たとえば、加速度計、磁力計、ジャイロスコープ、磁気コンパス、及び／又は他のセンサ・タイプを含み得るが、これらに限定されない。いくつかの実例では、６軸アプリケーションなどにおいて、ＩＭＵセンサ６６６は、加速度計及びジャイロスコープを含み得るが、９軸アプリケーションにおいて、ＩＭＵセンサ６６６は、加速度計、ジャイロスコープ、及び磁力計を含み得る。
一部の実施例では、ＩＭＵセンサ６６６は、マイクロ電気機械システム（ＭＥＭＳ：ｍｉｃｒｏ－ｅｌｅｃｔｒｏ－ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ ｓｙｓｔｅｍ）慣性センサ、高感度ＧＰＳレシーバ、及び高度カルマン・フィルタリング・アルゴリズムを結合して位置、ベロシティ、及び姿勢の推定値を提供するミニチュア、高性能ＧＰＳ支援型慣性航行システム（ＧＰＳ／ＩＮＳ：ＧＰＳ－Ａｉｄｅｄ Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）として実装され得る。そのようなものとして、一部の実例では、ＩＭＵセンサ６６６は、ＧＰＳからＩＭＵセンサ６６６までのベロシティの変化を直接観測すること及び関連付けることによって、磁気センサからの入力を必要とせずに進行方向を車両６００が推定することを可能にし得る。いくつかの実例では、ＩＭＵセンサ６６６及びＧＮＳＳセンサ６５８は、単一の統合されたユニットにおいて結合され得る。
車両は、車両６００内及び／又は周囲に置かれたマイクロフォン６９６を含み得る。マイクロフォン６９６は、中でも、緊急車両検出及び識別のために使用され得る。
車両は、ステレオ・カメラ６６８、ワイドビュー・カメラ６７０、赤外線カメラ６７２、サラウンド・カメラ６７４、長距離及び／又は中距離カメラ６９８、及び／又は他のカメラ・タイプを含む、任意の数のカメラ・タイプをさらに含み得る。カメラは、車両６００の全外面の周りの画像データをキャプチャするために使用され得る。使用されるカメラのタイプは、車両６００の実施例及び要件に応じて決まり、任意の組合せのカメラ・タイプが、車両６００の周りの必要なカバレッジを実現するために使用され得る。加えて、カメラの数は、実施例に応じて異なり得る。たとえば、車両は、６個のカメラ、７個のカメラ、１０個のカメラ、１２個のカメラ、及び／又は別の数のカメラを含み得る。カメラは、一実例として、ギガビット・マルチメディア・シリアル・リンク（ＧＭＳＬ：Ｇｉｇａｂｉｔ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｓｅｒｉａｌ Ｌｉｎｋ）及び／又はギガビット・イーサネット（登録商標）をサポートし得るが、これに限定されない。それぞれのカメラは、図６Ａ及び図６Ｂに関連して本明細書においてさらに詳しく説明される。
車両６００は、振動センサ６４２をさらに含み得る。振動センサ６４２は、車軸など、車両の構成要素の振動を測定することができる。たとえば、振動の変化は、道路の表面の変化を示し得る。別の実例では、２個以上の振動センサ６４２が使用されるとき、振動の差は、道路表面の摩擦又は滑りを判定するために使用され得る（たとえば、振動の差が電力駆動車軸と自由回転車軸との間であるとき）。
車両６００は、ＡＤＡＳシステム６３８を含み得る。一部の実例では、ＡＤＡＳシステム６３８は、ＳｏＣを含み得る。ＡＤＡＳシステム６３８は、自律／適応／自動クルーズ制御（ＡＣＣ：ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ／ａｄａｐｔｉｖｅ／ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｃｒｕｉｓｅ ｃｏｎｔｒｏｌ）、共同適応クルーズ制御（ＣＡＣＣ：ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅ ａｄａｐｔｉｖｅ ｃｒｕｉｓｅ ｃｏｎｔｒｏｌ）、前方衝突警報（ＦＣＷ：ｆｏｒｗａｒｄ ｃｒａｓｈ ｗａｒｎｉｎｇ）、自動緊急ブレーキ（ＡＥＢ：ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ ｂｒａｋｉｎｇ）、車線逸脱警報（ＬＤＷ：ｌａｎｅ ｄｅｐａｒｔｕｒｅ ｗａｒｎｉｎｇ）、レーン・キープ・アシスト（ＬＫＡ：ｌａｎｅ ｋｅｅｐ ａｓｓｉｓｔ）、死角警報（ＢＳＷ：ｂｌｉｎｄ ｓｐｏｔ ｗａｒｎｉｎｇ）、後部交差交通警報（ＲＣＴＷ：ｒｅａｒ ｃｒｏｓｓ－ｔｒａｆｆｉｃ ｗａｒｎｉｎｇ）、衝突警報システム（ＣＷＳ：ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ ｗａｒｎｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ）、レーン・センタリング（ＬＣ：ｌａｎｅ ｃｅｎｔｅｒｉｎｇ）、及び／又は他の特徴及び機能を含み得る。
ＡＣＣシステムは、ＲＡＤＡＲセンサ６６０、ＬＩＤＡＲセンサ６６４、及び／又はカメラを使用し得る。ＡＣＣシステムは、縦ＡＣＣ及び／又は横ＡＣＣを含み得る。縦ＡＣＣは、車両６００の直ぐ前の車両までの距離を監視及び制御し、前方の車両からの安全距離を維持するために車両速度を自動的に調整する。横ＡＣＣは、距離の保持を実行し、必要なときにレーンを変更するように車両６００にアドバイスする。横ＡＣＣは、ＬＣＡ及びＣＷＳなどの他のＡＤＡＳアプリケーションに関連する。
ＣＡＣＣは、ワイヤレス・リンクを介して他の車両からネットワーク・インターフェース６２４及び／又はワイヤレス・アンテナ６２６を介して、或いは間接的にネットワーク接続を介して（たとえば、インターネットを介して）、受信することができる、他の車両からの情報を使用する。直接リンクは、車両対車両（Ｖ２Ｖ：ｖｅｈｉｃｌｅ－ｔｏ－ｖｅｈｉｃｌｅ）通信リンクによって提供され得、一方、間接リンクは、インフラストラクチャ対車両（Ｉ２Ｖ：ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ－ｔｏ－ｖｅｈｉｃｌｅ）通信リンクでもよい。一般に、Ｖ２Ｖ通信概念は、直前の車両（たとえば、車両６００と同じレーン内にある、車両６００の直ぐ前の車両）に関する情報を提供し、一方、Ｉ２Ｖ通信概念は、さらに前の交通に関する情報を提供する。ＣＡＣＣシステムは、Ｉ２Ｖ情報ソースとＶ２Ｖ情報ソースとのいずれか又は両方を含み得る。車両６００の前方の車両の情報を所与として、ＣＡＣＣは、より高信頼になり得、ＣＡＣＣは、交通の流れをよりスムーズにし、道路の渋滞を減らす可能性を有する。
運転者が修正行動を取ることができるように、ＦＣＷシステムは、危険を運転者に警告するように設計される。ＦＣＷシステムは、ディスプレイ、スピーカ、及び／又は振動部品など、運転者フィードバックに電気的に連結された、専用のプロセッサ、ＤＳＰ、ＦＰＧＡ、及び／又はＡＳＩＣに連結された、前向きのカメラ及び／又はＲＡＤＡＲセンサ６６０を使用する。ＦＣＷシステムは、音響、視覚的警報、振動及び／又はクイック・ブレーキ・パルスなどの形で、警報を提供することができる。
ＡＥＢシステムは、別の車両又は他の物体との差し迫った前方衝突を検出し、運転者が指定された時間又は距離パラメータ内に修正行動を取らない場合に、ブレーキを自動的に適用することができる。ＡＥＢシステムは、専用のプロセッサ、ＤＳＰ、ＦＰＧＡ、及び／又はＡＳＩＣに連結された、前向きのカメラ及び／又はＲＡＤＡＲセンサ６６０を使用することができる。ＡＥＢシステムが危険を検出するとき、ＡＥＢシステムは通常は、先ず、衝突を回避するための修正行動を取るように運転者に警告し、運転者が修正行動を取らない場合、ＡＥＢシステムは、予測される衝突の影響を防ぐ、又は少なくとも軽減するための努力の一環としてブレーキを自動的に適用することができる。ＡＥＢシステムは、ダイナミック・ブレーキ・サポート及び／又は衝突切迫ブレーキなどの技法を含み得る。
ＬＤＷシステムは、ハンドル又はシートの振動など、視覚的、可聴式、及び／又は触覚的警報を提供して、車両６００が車線区分線を越えたときに運転者に警告する。ＬＤＷシステムは、運転者が、方向指示器を起動することによって、意図的な車線逸脱を指示するときには、起動しない。ＬＤＷシステムは、ディスプレイ、スピーカ、及び／又は振動部品など、運転者フィードバックに電気的に連結された、専用のプロセッサ、ＤＳＰ、ＦＰＧＡ、及び／又はＡＳＩＣに連結された、前側を向いたカメラを使用することができる。
ＬＫＡシステムは、ＬＤＷシステムの変更形態である。ＬＫＡシステムは、車両６００が車線をはみ出し始めた場合に車両６００を修正するためにステアリング入力又はブレーキを提供する。
ＢＳＷシステムは、自動車の死角において車両の運転者に検出及び警告する。ＢＳＷシステムは、合流又はレーンの変更が安全ではないことを指示するために視覚的、可聴式、及び／又は触覚的警告を提供することができる。システムは、運転者が方向指示器を使用するとき、付加的警報を提供し得る。ＢＳＷシステムは、運転者フィードバック、たとえば、ディスプレイ、スピーカ、及び／又は振動部品、に電気的に連結された、専用プロセッサ、ＤＳＰ、ＦＰＧＡ、及び／又はＡＳＩＣに連結された、後ろ側を向いたカメラ及び／又はＲＡＤＡＲセンサ６６０を使用し得る。
ＲＣＴＷシステムは、車両６００がバックしているときにリアカメラの範囲外で物体が検出されると視覚的、可聴式、及び／又は触覚的通知を提供することができる。いくつかのＲＣＴＷシステムは、衝突を回避するために車両ブレーキが適用されることを確実にするために、ＡＥＢを含む。ＲＣＴＷシステムは、運転者フィードバック、たとえば、ディスプレイ、スピーカ、及び／又は振動部品、に電気的に連結された、専用プロセッサ、ＤＳＰ、ＦＰＧＡ、及び／又はＡＳＩＣに連結された、１つ又は複数の後ろを向いたＲＡＤＡＲセンサ６６０を使用することができる。
従来のＡＤＡＳシステムは、運転者に警告し、安全状態が本当に存在するかどうかを運転者が判定し、それに応じて行動することを可能にするので、従来のＡＤＡＳシステムは、通常は壊滅的ではないが、運転者を悩ませている及び気を散らせていることがある誤判定結果を生み出す傾向にあることがあった。しかしながら、自律型車両６００では、結果が矛盾する場合には、車両６００自体が、１次的コンピュータ又は２次的コンピュータ（たとえば、第１のコントローラ６３６又は第２のコントローラ６３６）からの結果を聞き入れるかどうかを決定しなければならない。たとえば、一部の実施例では、ＡＤＡＳシステム６３８は、知覚情報をバックアップ・コンピュータ合理性モジュールに提供するためのバックアップ及び／又は２次的コンピュータでもよい。バックアップ・コンピュータ合理性モニタは、ハードウェア構成要素で冗長な多様なソフトウェアを実行して、知覚及び動的運転タスクにおいて障害を検出することができる。ＡＤＡＳシステム６３８からの出力は、監督ＭＣＵに提供され得る。１次的コンピュータ及び２次的コンピュータからの出力が矛盾する場合、監督ＭＣＵは、安全な動作を確実にするためにその矛盾をどのように調整するかを決定する必要がある。
いくつかの実例では、１次的コンピュータは、選択された結果における１次的コンピュータの信頼性を指示する、信頼性スコアを監督ＭＣＵに提供するように構成され得る。信頼性スコアが閾値を超えた場合、監督ＭＣＵは、２次的コンピュータが矛盾する又は不整合の結果を与えるかどうかにかかわらず、１次的コンピュータの指示に従い得る。信頼性スコアが閾値を満たさない場合、及び１次的及び２次的コンピュータが異なる結果を示す（たとえば、矛盾する）場合、監督ＭＣＵは、コンピュータの間で調停して適切な結果を決定することができる。
監督ＭＣＵは、２次的コンピュータが誤ったアラームを提供する状態を、１次的コンピュータ及び２次的コンピュータからの出力に基づいて、判定するようにトレーニング及び構成されたニューラル・ネットワークを実行するように構成され得る。したがって、監督ＭＣＵ内のニューラル・ネットワークは、２次的コンピュータの出力が信頼され得るとき、及びそれが信頼され得ないときを学習することができる。たとえば、２次的コンピュータがＲＡＤＡＲベースのＦＣＷシステムであるとき、監督ＭＣＵ内のニューラル・ネットワークは、アラームをトリガする下水溝の鉄格子又はマンホールの蓋など、実際には危険ではない金属製の物をいつＦＣＷが識別しているかを学習することができる。同様に、２次的コンピュータがカメラベースのＬＤＷシステムであるとき、監督ＭＣＵ内のニューラル・ネットワークは、自転車に乗った人又は歩行者が存在し、車線逸脱が、実際には、最も安全な操作であるときに、ＬＤＷを無視することを学習することができる。監督ＭＣＵ上で実行中のニューラル・ネットワークを含む実施例では、監督ＭＣＵは、関連メモリを有するニューラル・ネットワークを実行するのに適したＤＬＡ又はＧＰＵのうちの少なくとも１つを含み得る。好ましい実施例において、監督ＭＣＵは、ＳｏＣ６０４の構成要素を備え得る、及び／又はＳｏＣ６０４の構成要素として含まれ得る。
他の実例において、ＡＤＡＳシステム６３８は、コンピュータ・ビジョンの従来のルールを使用するＡＤＡＳ機能を実行する２次的コンピュータを含み得る。そのようなものとして、２次的コンピュータは、古典的コンピュータ・ビジョン・ルール（ｉｆ－ｔｈｅｎ）を使用することができ、監督ＭＣＵ内のニューラル・ネットワークの存在は、信頼性、安全性及び性能を向上させることができる。たとえば、多様な実装形態及び意図的な非同一性は、特にソフトウェア（又はソフトウェア－ハードウェア・インターフェース）機能によって引き起こされる障害に対して、システム全体をよりフォールトトレラントにする。たとえば、１次的コンピュータで実行中のソフトウェア内にソフトウェア・バグ又はエラーが存在し、２次的コンピュータで実行中の同一でないソフトウェア・コードが同じ総合的結果を提供する場合、監督ＭＣＵは、総合的結果は正しく、１次的コンピュータ上のソフトウェア又はハードウェア内のバグは重大なエラーを引き起こしていないというより大きな確信を有し得る。
いくつかの実例では、ＡＤＡＳシステム６３８の出力は、１次的コンピュータの知覚ブロック及び／又は１次的コンピュータの動的運転タスク・ブロックに供給され得る。たとえば、ＡＤＡＳシステム６３８が、直ぐ前の物体が原因で、前方衝突警報を示した場合、知覚ブロックは、物体を識別するときに、この情報を使用することができる。他の実例において、２次的コンピュータは、本明細書に記載のように、トレーニングされ、それ故に誤判定のリスクを減らす、独自のニューラル・ネットワークを有し得る。
車両６００は、インフォテインメントＳｏＣ６３０（たとえば、車両内のインフォテインメント・システム（ＩＶＩ：ｉｎ－ｖｅｈｉｃｌｅ ｉｎｆｏｔａｉｎｍｅｎｔ ｓｙｓｔｅｍ））をさらに含み得る。ＳｏＣとして図示及び記述されているが、インフォテインメント・システムは、ＳｏＣでなくてもよく、２個以上の個別の構成要素を含み得る。インフォテインメントＳｏＣ６３０は、オーディオ（たとえば、音楽、携帯情報端末、ナビゲーション命令、ニュース、無線など）、ビデオ（たとえば、ＴＶ、映画、ストリーミングなど）、電話（たとえば、ハンズフリー通話）、ネットワーク接続（たとえば、ＬＴＥ、Ｗｉ－Ｆｉなど）、及び／又は情報サービス（たとえば、ナビゲーション・システム、後方駐車支援、無線データシステム、燃料レベル、総移動距離、ブレーキ燃料レベル、オイル・レベル、ドアを開ける／閉じる、エア・フィルタ情報などの車両関連情報）を車両６００に提供するために使用され得るハードウェア及びソフトウェアの組合せを含み得る。たとえば、インフォテインメントＳｏＣ６３０は、無線、ディスク・プレイヤ、ナビゲーション・システム、ビデオ・プレイヤ、ＵＳＢ及びブルートゥース接続、カーピュータ、車内エンターテイメント、Ｗｉ－Ｆｉ、ハンドル・オーディオ制御装置、ハンズ・フリー音声制御、ヘッドアップ・ディスプレイ（ＨＵＤ：ｈｅａｄｓ－ｕｐ ｄｉｓｐｌａｙ）、ＨＭＩディスプレイ６３４、テレマティックス・デバイス、制御パネル（たとえば、様々な構成要素、特徴、及び／又はシステムを制御する及び／又はこれと相互に作用するための）、及び／又は他の構成要素でもよい。インフォテインメントＳｏＣ６３０は、ＡＤＡＳシステム６３８からの情報、計画された車両操作などの自律運転情報、軌道、周囲環境情報（たとえば、交差点情報、車両情報、道路情報など）、及び／又は他の情報など、車両のユーザへの情報（たとえば、視覚的及び／又は可聴式の）を提供するためにさらに使用され得る。
インフォテインメントＳｏＣ６３０は、ＧＰＵ機能性を含み得る。インフォテインメントＳｏＣ６３０は、バス６０２（たとえば、ＣＡＮバス、イーサネット（登録商標）など）を介して、車両６００の他のデバイス、システム、及び／又は構成要素と通信することができる。いくつかの実例では、インフォテインメント・システムのＧＰＵが、１次的コントローラ６３６（たとえば、車両６００の１次的及び／又はバックアップ・コンピュータ）が故障した場合に、いくつかのセルフドライブ機能を実行することができるように、インフォテインメントＳｏＣ６３０は、監督ＭＣＵに連結され得る。そのような実例では、インフォテインメントＳｏＣ６３０は、本明細書に記載のように、車両６００をショーファーの安全停止モードにすることができる。
車両６００は、計器群６３２（たとえば、デジタル・ダッシュ、電子計器群、デジタル計器パネルなど）をさらに含み得る。計器群６３２は、コントローラ及び／又はスーパーコンピュータ（たとえば、個別のコントローラ又はスーパーコンピュータ）を含み得る。計器群６３２は、スピードメーター、燃料レベル、油圧、タコメーター、オドメーター、方向指示器、ギアシフト位置インジケータ、シート・ベルト警告灯、パーキングブレーキ警告灯、エンジン故障灯、エアバッグ（ＳＲＳ）システム情報、照明制御装置、安全システム制御装置、ナビゲーション情報など、１セットの器具類を含み得る。いくつかの実例では、情報は、インフォテインメントＳｏＣ６３０及び計器群６３２の間で表示及び／又は共有され得る。言い換えれば、計器群６３２は、インフォテインメントＳｏＣ６３０の一部として含まれてもよく、逆もまた同様である。
図６Ｄは、本開示のいくつかの実施例による、図６Ａのクラウドベースのサーバと例示的自律型車両６００との間の通信のシステム図である。システム６７６は、サーバ６７８、ネットワーク６９０、及び、車両６００を含む車両を含み得る。サーバ６７８は、複数のＧＰＵ６８４（Ａ）～６８４（Ｈ）（本明細書でＧＰＵ６８４と総称される）、ＰＣＩｅスイッチ６８２（Ａ）～６８２（Ｈ）（本明細書でＰＣＩｅスイッチ６８２と総称される）、及び／又はＣＰＵ６８０（Ａ）～６８０（Ｂ）（本明細書でＣＰＵ６８０と総称される）を含み得る。ＧＰＵ６８４、ＣＰＵ６８０、及びＰＣＩｅスイッチは、たとえば、ＮＶＩＤＩＡによって開発されたＮＶＬｉｎｋインターフェース６８８及び／又はＰＣＩｅ接続６８６などの、これらに限定されない、高速相互接続で相互に接続され得る。いくつかの実例では、ＧＰＵ６８４は、ＮＶＬｉｎｋ及び／又はＮＶＳｗｉｔｃｈ ＳｏＣを介して接続され、ＧＰＵ６８４及びＰＣＩｅスイッチ６８２は、ＰＣＩｅ相互接続を介して接続される。８個のＧＰＵ６８４、２個のＣＰＵ６８０、及び２個のＰＣＩｅスイッチが図示されているが、これは制限を意図されていない。実施例に応じて、それぞれのサーバ６７８は、任意の数のＧＰＵ６８４、ＣＰＵ６８０、及び／又はＰＣＩｅスイッチを含み得る。たとえば、サーバ６７８は、それぞれ、８個、１６個、３２個、及び／又はそれ以上のＧＰＵ６８４を含み得る。
サーバ６７８は、最近開始された道路工事など、予想外の又は変更された道路状態を示す画像を表す画像データを、ネットワーク６９０を介して、車両から、受信することができる。サーバ６７８は、ニューラル・ネットワーク６９２、更新されたニューラル・ネットワーク６９２、及び／又は、交通及び道路状態に関する情報を含むマップ情報６９４をネットワーク６９０を介して車両に送信することができる。マップ情報６９４の更新は、建設現場、くぼみ、迂回路、洪水、及び／又は他の障害物に関する情報など、ＨＤマップ６２２の更新を含み得る。いくつかの実例では、ニューラル・ネットワーク６９２、更新されたニューラル・ネットワーク６９２、及び／又はマップ情報６９４は、環境において任意の数の車両から受信されたデータにおいて表された新しいトレーニング及び／又は経験から、及び／又は（たとえば、サーバ６７８及び／又は他のサーバを使用する）データ・センタにおいて実行されたトレーニングに基づいて、生じた可能性がある。
サーバ６７８は、トレーニング・データに基づいてマシン学習モデル（たとえば、ニューラル・ネットワーク）をトレーニングするために使用され得る。トレーニング・データは、車両によって生成され得る、及び／又は（たとえば、ゲーム・エンジンを使用して）シミュレーションにおいて生成され得る。いくつかの実例では、トレーニング・データは、タグ付けされる（たとえば、ニューラル・ネットワークが、監督された学習の恩恵を受ける場合）及び／又は他の事前処理を受けるが、他の実例において、トレーニング・データは、タグ付け及び／又は事前処理されない（たとえば、ニューラル・ネットワークが、監督された学習を必要としない場合）。トレーニングは、たとえば以下のクラスを含むがこれらに限定されない、任意の１つ又は複数のクラスのマシン学習技法に従って、実行され得る：監視されたトレーニング、半監視されたトレーニング、監視されていないトレーニング、自己学習、強化学習、連合型学習、転移学習、特徴学習（主要構成要素及びクラスタ分析を含む）、マルチ線形部分空間学習、多様体学習、表現学習（予備辞書学習を含む）、ルールに基づくマシン学習、異常検出、及びそれらの変更形態若しくは組合せ。マシン学習モデルがトレーシングされた後は、マシン学習モデルは、車両によって使用され得（たとえば、ネットワーク６９０を介して車両に送信される）、及び／又は、マシン学習モデルは、車両を遠隔監視するために、サーバ６７８によって使用され得る。
いくつかの実例では、サーバ６７８は、車両からデータを受信し、リアルタイムのインテリジェント推論のために最新のリアルタイムのニューラル・ネットワークにデータを適用することができる。サーバ６７８は、ＮＶＩＤＩＡによって開発されたＤＧＸ及びＤＧＸステーション・マシンなど、ＧＰＵ６８４によって電力供給される深層学習スーパーコンピュータ及び／又は専用のＡＩコンピュータを含み得る。しかしながら、一部の実例では、サーバ６７８は、ＣＰＵ電源式データ・センタのみを使用する深層学習インフラストラクチャを含み得る。
サーバ６７８の深層学習インフラストラクチャは、高速のリアルタイム推論の能力を有することでき、その能力を使用して車両６００内のプロセッサ、ソフトウェア、及び／又は関連ハードウェアの調子を評価及び検証することができる。たとえば、深層学習インフラストラクチャは、車両６００がそのシーケンスの画像内に位置したシーケンスの画像及び／又は物体など、車両６００からの定期的更新を受信することができる（たとえば、コンピュータ・ビジョン及び／又は他のマシン学習物体分類技法を介して）。深層学習インフラストラクチャは、物体を識別し、車両６００によって識別された物体とそれらを比較するために、独自のニューラル・ネットワークを実行することができ、結果が一致せず、インフラストラクチャが、車両６００内のＡＩは正常に機能していないという結論を下した場合、サーバ６７８は、制御を推測し、乗客に通知し、安全な駐車操作を完了するように車両６００のフェイルセーフ・コンピュータに命じる車両６００への信号を送信することができる。
推論のために、サーバ６７８は、ＧＰＵ６８４及び１つ又は複数のプログラマブル推論加速装置（たとえば、ＮＶＩＤＩＡのＴｅｎｓｏｒＲＴ）を含み得る。ＧＰＵ電源式サーバ及び推論加速の組合せは、リアルタイムの反応性を可能にすることができる。パフォーマンスがさほど必要とされない場合など、他の実例では、ＣＰＵ、ＦＰＧＡ、及び他のプロセッサによって電力供給されるサーバが、推論のために使用され得る。
例示的計算デバイス
図７は、本開示のいくつかの実施例の実装に使用するのに適した計算デバイス７００の一実例のブロック図である。計算デバイス７００は、以下のデバイスを間接的に又は直接的につなぐ相互接続システム７０２を含み得る：メモリ７０４、１つ又は複数の中央処理装置（ＣＰＵ）７０６、１つ又は複数のグラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）７０８、通信インターフェース７１０、入力／出力（Ｉ／Ｏ）ポート７１２、入力／出力構成要素７１４、電力供給装置７１６、１つ又は複数の提示構成要素７１８（たとえば、ディスプレイ）、及び１つ又は複数の論理ユニット７２０。少なくとも１つの実施例において、計算デバイス７００は、１つ又は複数の仮想マシン（ＶＭ）を含み得る、及び／又は、その構成要素のいずれかは、仮想構成要素（たとえば、仮想ハードウェア構成要素）を含み得る。非限定的実例として、ＧＰＵ７０８のうちの１つ又は複数は、１つ又は複数のｖＧＰＵを含み得、ＣＰＵ７０６のうちの１つ又は複数は、１つ又は複数のｖＣＰＵを含み得、及び／又は、論理ユニット７２０のうちの１つ又は複数は、１つ又は複数の仮想論理ユニットを含み得る。そのようなものとして、計算デバイス７００は、個別の構成要素（たとえば、計算デバイス７００専用の全ＧＰＵ）、仮想構成要素（たとえば、計算デバイス７００専用のＧＰＵの一部分）、又はその組合せを含み得る。
図７の様々なブロックは、線で相互接続システム７０２を介して接続しているように示されているが、これは制限することを意図されておらず、単に分かりやすくするためである。たとえば、一部の実施例では、表示デバイスなどの提示構成要素７１８は、Ｉ／Ｏ構成要素７１４と考えられ得る（たとえば、ディスプレイがタッチ・スクリーンである場合）。別の実例として、ＣＰＵ７０６及び／又はＧＰＵ７０８はメモリを含み得る（たとえば、メモリ７０４は、ＧＰＵ７０８、ＣＰＵ７０６、及び／又は他の構成要素のメモリに加えた記憶デバイスを表し得る）。言い換えれば、図７の計算デバイスは、単に例示である。「ワークステーション」、「サーバ」、「ラップトップ」、「デスクトップ」、「タブレット」、「クライアント・デバイス」、「モバイル・デバイス」、「ハンドヘルド・デバイス」、「ゲーム機」、「電子制御ユニット（ＥＣＵ：ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｃｏｎｔｒｏｌ ｕｎｉｔ）」、「仮想現実システム」、及び／又は他のデバイス若しくはシステム・タイプなどのカテゴリはすべて、図７の計算デバイスの範囲内にあることが意図されているので、これらは区別されない。
相互接続システム７０２は、１つ又は複数のリンク又はバス、たとえば、アドレス・バス、データ・バス、制御バス、又はその組合せ、を表し得る。相互接続システム７０２は、１つ又は複数のバス又はリンク・タイプ、たとえば、業界標準アーキテクチャ（ＩＳＡ：ｉｎｄｕｓｔｒｙ ｓｔａｎｄａｒｄ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）バス、拡張業界標準アーキテクチャ（ＥＩＳＡ：ｅｘｔｅｎｄｅｄ ｉｎｄｕｓｔｒｙ ｓｔａｎｄａｒｄ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）バス、ＶＥＳＡ（ｖｉｄｅｏ ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ ｓｔａｎｄａｒｄｓ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）バス、周辺構成要素相互接続（ＰＣＩ：ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ）バス、周辺構成要素相互接続エクスプレス（ＰＣＩｅ：ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ ｅｘｐｒｅｓｓ）バス、及び／又は別のタイプのバス若しくはリンク、を含み得る。一部の実施例では、構成要素の間に直接接続が存在する。一実例として、ＣＰＵ７０６は、メモリ７０４に直接接続され得る。さらに、ＣＰＵ７０６は、ＧＰＵ７０８に直接接続され得る。構成要素の間に直接、又はポイント対ポイント接続が存在する場合、相互接続システム７０２は、接続を実施するためのＰＣＩｅリンクを含み得る。これらの実例では、ＰＣＩバスは、計算デバイス７００に含まれる必要はない。
メモリ７０４は、様々なコンピュータ可読媒体のいずれかを含み得る。コンピュータ可読媒体は、計算デバイス７００によってアクセスすることができる任意の利用可能な媒体でもよい。コンピュータ可読媒体は、揮発性及び不揮発性媒体の両方、及び取り外し可能な及び取り外し不可能な媒体を含み得る。例として、しかし限定ではなく、コンピュータ可読媒体は、コンピュータ記憶媒体及び通信媒体を備え得る。
コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造体、プログラム・モジュール、及び／又は他のデータ・タイプなどの情報の記憶のための任意の方法又は技術において実装された揮発性及び不揮発性媒体及び／又は取り外し可能な及び取り外し不可能な媒体の両方を含み得る。たとえば、メモリ７０４は、オペレーティング・システムなど、（たとえば、プログラム及び／又はプログラム要素を表す）コンピュータ可読命令を記憶することができる。コンピュータ記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ又は他のメモリ技術、ＣＤ－ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ：ｄｉｇｉｔａｌ ｖｅｒｓａｔｉｌｅ ｄｉｓｋ）又は他の光ディスク・ストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク・ストレージ又は他の磁気記憶デバイス、或いは、所望の情報を記憶するために使用し得る及び計算デバイス７００によってアクセスし得る任意の他の媒体を含み得るが、これらに限定されない。本明細書では、コンピュータ記憶媒体は、信号自体を含まない。
コンピュータ記憶媒体は、搬送波などの変調データ信号又は他の移送機構においてコンピュータ可読命令、データ構造体、プログラム・モジュール、及び／又は他のデータ・タイプを実施することができ、任意の情報配信媒体を含む。「変調データ信号」という用語は、その特性セットのうちの１つ又は複数を有する或いは信号内の情報をエンコードするような方式で変化した信号を指し得る。例として、しかし限定せず、コンピュータ記憶媒体は、ワイヤード・ネットワーク又は直接ワイヤード接続などのワイヤード媒体と、音響、ＲＦ、赤外線及び他のワイヤレス媒体などのワイヤレス媒体とを含み得る。前述のいずれかの組合せもまた、コンピュータ可読媒体の範囲に含まれるべきである。
ＣＰＵ７０６は、コンピュータ可読命令のうちの少なくともいくつかを実行して計算デバイス７００の１つ又は複数の構成要素を制御して本明細書に記載の方法及び／又はプロセスのうちの１つ又は複数を実行するように構成され得る。ＣＰＵ７０６は、多数のソフトウェア・スレッドを同時に処理する能力を有する１つ又は複数の（たとえば、１個、２個、４個、８個、２８個、７２個などの）コアをそれぞれ含み得る。ＣＰＵ７０６は、任意のタイプのプロセッサを含み得、実装された計算デバイス７００のタイプに応じて、異なるタイプのプロセッサを含み得る（たとえば、モバイル・デバイスのためのより少数のコアを有するプロセッサ、及びサーバのためのより多数のコアを有するプロセッサ）。たとえば、計算デバイス７００のタイプに応じて、プロセッサは、縮小命令セット計算（ＲＩＳＣ：Ｒｅｄｕｃｅｄ Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ Ｓｅｔ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）を使用して実装されたＡｄｖａｎｃｅｄ ＲＩＳＣ Ｍａｃｈｉｎｅｓ（ＡＲＭ）プロセッサ、又は複合命令セット計算（ＣＩＳＣ：Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ Ｓｅｔ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）を使用して実装されたｘ８６プロセッサでもよい。計算デバイス７００は、計算コプロセッサなど、１つ又は複数のマイクロプロセッサ又は補助コプロセッサ内の１つ又は複数のＣＰＵ７０６を含み得る。
ＣＰＵ７０６に加えて又はその代わりに、ＧＰＵ７０８は、コンピュータ可読命令のうちの少なくともいくつかを実行して計算デバイス７００の１つ又は複数の構成要素を制御して本明細書に記載の方法及び／又はプロセスのうちの１つ又は複数を実行するように構成され得る。ＧＰＵ７０８のうちの１つ若しくは複数は、統合されたＧＰＵ（たとえば、ＣＰＵ７０６のうちの１つ又は複数とでもよく、及び／又はＧＰＵ７０８のうちの１つ若しくは複数は、離散ＧＰＵでもよい。実施例では、ＧＰＵ７０８のうちの１つ又は複数は、ＣＰＵ７０６のうちの１つ又は複数のコプロセッサでもよい。ＧＰＵ７０８は、グラフィックス（たとえば、３Ｄグラフィックス）をレンダリングする又は汎用計算を実行するために、計算デバイス７００によって使用され得る。たとえば、ＧＰＵ７０８は、ＧＰＵによる汎用計算（ＧＰＧＰＵ：Ｇｅｎｅｒａｌ－Ｐｕｒｐｏｓｅ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｏｎ ＧＰＵ）のために使用され得る。ＧＰＵ７０８は、同時に数百又は数千のソフトウェア・スレッドを処理する能力を有する数百又は数千のコアを含み得る。ＧＰＵ７０８は、レンダリング・コマンド（たとえば、ホスト・インターフェースを介して受信されたＣＰＵ７０６からのレンダリング・コマンド）に応答して、出力画像のための画素データを生成することができる。ＧＰＵ７０８は、画素データ又は任意の他の適切なデータ、たとえばＧＰＧＰＵデータ、を記憶するためのグラフィックス・メモリ、たとえば表示メモリ、を含み得る。表示メモリは、メモリ７０４の一部として含まれ得る。ＧＰＵ７０８は、並行して動作する（たとえば、リンクを介して）２個以上のＧＰＵを含み得る。リンクは、ＧＰＵに直接接続することができ（たとえば、ＮＶＬＩＮＫを使用して）、又はスイッチを介して（たとえば、ＮＶＳｗｉｔｃｈを使用して）ＧＰＵを接続することができる。ともに結合されるとき、各ＧＰＵ７０８は、出力の異なる部分の又は異なる出力の画素データ又はＧＰＧＰＵデータ（たとえば、第１の画像の第１のＧＰＵ及び第２の画像の第２のＧＰＵ）を生成することができる。各ＧＰＵは、独自のメモリを含むことができ、又は他のＧＰＵとメモリを共有することができる。
ＣＰＵ７０６及び／又はＧＰＵ７０８に加えて又はその代わりに、論理ユニット７２０は、コンピュータ可読命令のうちの少なくともいくつかを実行して計算デバイス７００のうちの１つ又は複数を制御して本明細書に記載の方法及び／又はプロセスのうちの１つ又は複数を実行するように構成され得る。実施例では、ＣＰＵ７０６、ＧＰＵ７０８、及び／又は論理ユニット７２０は、方法、プロセス及び／又はその部分の任意の組合せを離散的に又は合同で実行することができる。論理ユニット７２０のうちの１つ若しくは複数は、ＣＰＵ７０６及び／若しくはＧＰＵ７０８のうちの１つ若しくは複数の一部でもよく及び／又はそこで統合されてもよく、及び／又は、論理ユニット７２０のうちの１つ若しくは複数は、ＣＰＵ７０６及び／若しくはＧＰＵ７０８に対する離散構成要素であっても若しくは他の方法でそれらの外部にあってもよい。実施例では、論理ユニット７２０のうちの１つ又は複数は、ＣＰＵ７０６のうちの１つ若しくは複数及び／又はＧＰＵ７０８のうちの１つ若しくは複数のコプロセッサでもよい。
論理ユニット７２０の実例は、１つ又は複数の処理コア及び／又はその構成要素、たとえば、データ処理ユニット（ＤＰＵ：Ｄａｔａ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、テンソル・コア（ＴＣ：Ｔｅｎｓｏｒ Ｃｏｒｅ）、テンソル処理ユニット（ＴＰＵ：Ｔｅｎｓｏｒ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、画素ビジュアル・コア（ＰＶＣ：Ｐｉｘｅｌ Ｖｉｓｕａｌ Ｃｏｒｅ）、ビジョン処理ユニット（ＶＰＵ：Ｖｉｓｉｏｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、グラフィックス処理クラスタ（ＧＰＣ：Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｃｌｕｓｔｅｒ）、テクスチャ処理クラスタ（ＴＰＣ：Ｔｅｘｔｕｒｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｃｌｕｓｔｅｒ）、ストリーミング・マルチプロセッサ（ＳＭ：Ｓｔｒｅａｍｉｎｇ Ｍｕｌｔｉｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、木の走査ユニット（ＴＴＵ：Ｔｒｅｅ Ｔｒａｖｅｒｓａｌ Ｕｎｉｔ）、人工知能加速装置（ＡＩＡ：Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ Ａｃｃｅｌｅｒａｔｏｒ）、深層学習加速装置（ＤＬＡ：Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ａｃｃｅｌｅｒａｔｏｒ）、論理演算ユニット（ＡＬＵ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、浮動小数点演算ユニット（ＦＰＵ）、入力／出力（Ｉ／Ｏ）エレメント、周辺構成要素相互接続（ＰＣＩ）又は周辺構成要素相互接続エクスプレス（ＰＣＩｅ）エレメント、及び／又は同類のもの、を含む。
通信インターフェース７１０は、ワイヤード及び／又はワイヤレス通信を含む、電子通信ネットワークを介して計算デバイス７００が他の計算デバイスと通信することを可能にする、１つ又は複数のレシーバ、トランスミッタ、及び／又はトランシーバを含み得る。通信インターフェース７１０は、ワイヤレス・ネットワーク（たとえば、Ｗｉ－Ｆｉ、Ｚ－Ｗａｖｅ、ブルートゥース（登録商標）、ブルートゥースＬＥ、ＺｉｇＢｅｅなど）、ワイヤード・ネットワーク（たとえば、イーサネット（登録商標）又はＩｎｆｉｎｉＢａｎｄを介して通信すること）、低電力ワイド・エリア・ネットワーク（たとえば、ＬｏＲａＷＡＮ、ＳｉｇＦｏｘなど）、及び／又はインターネットなどの、いくつかの異なるネットワークのうちのいずれかを介する通信を可能にするための構成要素及び機能を含み得る。１つ又は複数の実施例では、論理ユニット７２０及び／又は通信インターフェース７１０は、ネットワークを介して及び／又は相互接続システム７０２を通じて直接受信されたデータを、１つ又は複数のＧＰＵ７０８（たとえば、のメモリ）に伝送するための１つ又は複数のデータ処理ユニット（ＤＰＵ）を含み得る。
Ｉ／Ｏポート７１２は、そのうちのいくつかは計算デバイス７００に内蔵（たとえば、統合）され得る、Ｉ／Ｏ構成要素７１４、提示構成要素７１８、及び／又は他の構成要素を含む、他のデバイスに計算デバイス７００が論理的に連結されることを可能にすることができる。例示的なＩ／Ｏ構成要素７１４は、マイクロフォン、マウス、キーボード、ジョイスティック、ゲーム・パッド、ゲーム・コントローラ、サテライト・ディッシュ、スキャナ、プリンタ、ワイヤレス・デバイスなどを含む。Ｉ／Ｏ構成要素７１４は、エア・ジェスチャ、音声、又は、ユーザによって生成される他の生理的入力を処理する自然ユーザ・インターフェース（ＮＵＩ：ｎａｔｕｒａｌ ｕｓｅｒ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を提供することができる。場合によっては、入力は、さらなる処理のための適切なネットワーク要素に送信され得る。ＮＵＩは、音声認識、スタイラス認識、顔認識、生体認識、画面上での及び画面の隣でのジェスチャ認識、エア・ジェスチャ、頭部及び視標追跡、並びに計算デバイス７００のディスプレイに関連するタッチ認識（さらに詳しく後述するような）の任意の組合せを実装し得る。計算デバイス７００は、ジェスチャ検出及び認識のための、ステレオスコープ・カメラ・システム、赤外線カメラ・システム、ＲＧＢカメラ・システム、タッチ画面技術、及びこれらの組合せなど、深度カメラを含み得る。追加で、計算デバイス７００は、動きの検出を可能にする加速度計又はジャイロスコープを含み得る（たとえば、慣性測定ユニット（ＩＭＵ：ｉｎｅｒｔｉａ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｕｎｉｔ）の一部として）。いくつかの実例では、加速度計又はジャイロスコープの出力は、没入型拡張現実又は仮想現実をレンダリングするために、計算デバイス７００によって使用され得る。
電力供給装置７１６は、ハードワイヤード電力供給装置、バッテリ電力供給装置、又はその組合せを含み得る。電力供給装置７１６は、計算デバイス７００の構成要素が動作することを可能にするために計算デバイス７００に電力を提供することができる。
提示構成要素７１８は、ディスプレイ（たとえば、モニタ、タッチ画面、テレビジョン画面、ヘッドアップ表示装置（ＨＵＤ）、他のディスプレイタイプ、又はその組合せ）、スピーカ、及び／又は他の提示構成要素を含み得る。提示構成要素７１８は、他の構成要素（たとえば、ＧＰＵ７０８、ＣＰＵ７０６、ＤＰＵなど）からデータを受信し、データを（たとえば、画像、ビデオ、音響などとして）出力することができる。
例示的データ・センタ
図８は、本開示の少なくとも１つの実施例において使用され得る例示的データ・センタ８００を示す。データ・センタ８００は、データ・センタ・インフラストラクチャ層８１０、フレームワーク層８２０、ソフトウェア層８３０、及び／又はアプリケーション層８４０を含み得る。
図８に示すように、データ・センタ・インフラストラクチャ層８１０は、資源オーケストレータ８１２、グループ化された計算資源８１４、及びノード計算資源（「ノードＣ．Ｒ．」）８１６（１）～８１６（Ｎ）を含み得、そこで、「Ｎ」は、任意の整数の、自然数を表す。少なくとも１つの実施例において、ノードＣ．Ｒ．８１６（１）～８１６（Ｎ）は、任意の数の中央処理装置（ＣＰＵ）又は他のプロセッサ（ＤＰＵ、加速装置、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、グラフィックス・プロセッサ若しくはグラフィックス・プロセッシング・ユニット（ＧＰＵ）などを含む）、メモリ・デバイス（たとえば、動的リード・オンリ・メモリ）、記憶デバイス（たとえば、ソリッドステート若しくはディスク・ドライブ）、ネットワーク入力／出力（ＮＷ Ｉ／Ｏ）デバイス、ネットワーク・スイッチ、仮想マシン（ＶＭ）、電力モジュール、及び／又は冷却モジュールなどを含み得るが、これらに限定されない。いくつかの実施例において、ノードＣ．Ｒ．８１６（１）～８１６（Ｎ）のうちの１つ又は複数のノードＣ．Ｒ．は、前述の計算資源のうちの１つ又は複数を有するサーバに対応し得る。加えて、いくつかの実施例において、ノードＣ．Ｒ．８１６（１）～８１６１（Ｎ）は、１つ若しくは複数の仮想構成要素、たとえば、ｖＧＰＵ、ｖＣＰＵ、及び／若しくは同類のもの、を含み得る、並びに／又は、ノードＣ．Ｒ．８１６（１）～８１６（Ｎ）のうちの１つ若しくは複数は、仮想マシン（ＶＭ）に対応し得る。
少なくとも１つの実施例において、グループ化された計算資源８１４は、１つ又は複数のラック（図示せず）内に収容された別個のグループのノードＣ．Ｒ．８１６、或いは様々な地理的場所（やはり図示せず）にあるデータ・センタに収容された多数のラックを含み得る。グループ化された計算資源８１４内の別個のグループのノードＣ．Ｒ．８１６は、１つ又は複数のワークロードをサポートするように構成する又は割り当てることができる、グループ化された計算、ネットワーク、メモリ又はストレージ資源を含み得る。少なくとも１つの実施例において、ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＤＰＵ、及び／又は他のプロセッサを含むいくつかのノードＣ．Ｒ．８１６は、１つ又は複数のワークロードをサポートするための計算資源を提供するために、１つ又は複数のラック内にグループ化され得る。１つ又は複数のラックはまた、任意の組合せで、任意の数の電力モジュール、冷却モジュール、及び／又はネットワーク・スイッチを含み得る。
資源オーケストレータ８１２は、１つ若しくは複数のノードＣ．Ｒ．８１６（１）～８１６（Ｎ）及び／又はグループ化された計算資源８１４を構成又は他の方法で制御することができる。少なくとも１つの実施例において、資源オーケストレータ８１２は、データ・センタ８００のソフトウェア設計インフラストラクチャ（ＳＤＩ）管理エンティティを含み得る。資源オーケストレータ８１２は、ハードウェア、ソフトウェア、又はその何らかの組合せを含み得る。
少なくとも１つの実施例において、図８に示すように、フレームワーク層８２０は、ジョブ・スケジューラ８３２、構成マネージャ８３４、資源マネージャ８３６、及び／又は分散型ファイル・システム８３８を含み得る。フレームワーク層８２０は、ソフトウェア層８３０のソフトウェア８３２及び／又はアプリケーション層８４０の１つ若しくは複数のアプリケーション８４２をサポートするためにフレームワークを含み得る。ソフトウェア８３２又はアプリケーション８４２は、ウェブベースのサービス・ソフトウェア又はアプリケーション、たとえば、アマゾン・ウェブ・サービス、グーグル・クラウド及びＭｉｃｒｏｓｏｆｔ Ａｚｕｒｅによって提供されるもの、をそれぞれ含み得る。フレームワーク層８２０は、大規模データ処理（たとえば、「ビッグ・データ」）のための分散型ファイル・システム８３８を使用し得るＡｐａｃｈｅ Ｓｐａｒｋ（商標）（以下「Ｓｐａｒｋ」）などのフリー及びオープン・ソース・ソフトウェア・ウェブ・アプリケーション・フレームワークのタイプでもよいが、これに限定されない。少なくとも１つの実施例において、ジョブ・スケジューラ８３２は、データ・センタ８００の様々な層によってサポートされるワークロードのスケジューリングを容易にするために、Ｓｐａｒｋドライバを含み得る。構成マネージャ８３４は、異なる層、たとえば、ソフトウェア層８３０と、大規模データ処理をサポートするためのＳｐａｒｋ及び分散型ファイル・システム８３８を含むフレームワーク層８２０、を構成する能力を有し得る。資源マネージャ８３６は、分散型ファイル・システム８３８及びジョブ・スケジューラ８３２のサポートのためにマップされた又は割り当てられたクラスタ化された又はグループ化された計算資源を管理する能力を有し得る。少なくとも１つの実施例において、クラスタ化された又はグループ化された計算資源は、データ・センタ・インフラストラクチャ層８１０にグループ化された計算資源８１４を含み得る。資源マネージャ８３６は、資源オーケストレータ８１２と調整して、これらのマップされた又は割り当てられた計算資源を管理することができる。
少なくとも１つの実施例において、ソフトウェア層８３０に含まれるソフトウェア８３２は、ノードＣ．Ｒ．８１６（１）～８１６（Ｎ）の少なくとも部分、グループ化された計算資源８１４、及び／又はフレームワーク層８２０の分散型ファイル・システム８３８によって使用されるソフトウェアを含み得る。１つ又は複数のタイプのソフトウェアは、インターネット・ウェブ・ページ検索ソフトウェア、電子メール・ウイルス・スキャン・ソフトウェア、データベース・ソフトウェア、及びストリーミング・ビデオ・コンテンツ・ソフトウェアを含み得るが、これらに限定されない。
少なくとも１つの実施例において、アプリケーション層８４０に含まれるアプリケーション８４２は、ノードＣ．Ｒ．８１６（１）～８１６（Ｎ）の少なくとも部分、グループ化された計算資源８１４、及び／又はフレームワーク層８２０の分散型ファイル・システム８３８によって使用される１つ又は複数のタイプのアプリケーションを含み得る。１つ又は複数のタイプのアプリケーションは、任意の数のゲノミクス・アプリケーション、認知計算、並びに、トレーニング若しくは推論ソフトウェア、マシン学習フレームワーク・ソフトウェア（たとえば、ＰｙＴｏｒｃｈ、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ、Ｃａｆｆｅなど）、及び／又は１つ若しくは複数の実施例と併せて使用される他のマシン学習アプリケーションを含む、マシン学習アプリケーションを含み得るが、これらに限定されない。
少なくとも１つの実施例において、構成マネージャ８３４、資源マネージャ８３６、及び資源オーケストレータ８１２のうちのいずれかは、任意の技術的に可能な方式で取得される任意の量及びタイプのデータに基づいて任意の数及びタイプの自己書換え型アクションを実装することができる。自己書換え型アクションは、よくない可能性のある構成決定を行うこと並びにデータ・センタの十分に活用されていない及び／又は実行の不十分な部分を恐らく回避することからデータ・センタ８００のデータ・センタ・オペレータを解放し得る。
データ・センタ８００は、１つ又は複数のマシン学習モデルをトレーニングする或いは本明細書に記載の１つ又は複数の実施例による１つ又は複数のマシン学習モデルを使用して情報を予測する又は推論するために、ツール、サービス、ソフトウェア或いは他の資源を含み得る。たとえば、マシン学習モデルは、データ・センタ８００に関して前述されたソフトウェア及び／又は計算資源を使用するニューラル・ネットワーク・アーキテクチャによる重量パラメータの計算によって、トレーニングされ得る。少なくとも１つの実施例において、１つ又は複数のニューラル・ネットワークに対応するトレーニングされた又は配備されたマシン学習モデルは、たとえば、本明細書に記載のものに限定されない、１つ又は複数のトレーニング技法を介して計算された重量パラメータを使用することによって、データ・センタ８００に関して前述された資源を使用して情報を推論又は予測するために使用され得る。
少なくとも１つの実施例において、データ・センタ８００は、前述の資源を使用するトレーニング及び／又は推論の実行のために、ＣＰＵ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、ＧＰＵ、ＦＰＧＡ、及び／又は他のハードウェア（若しくはそれに対応する仮想計算資源）を使用することができる。さらに、前述の１つ又は複数のソフトウェア及び／又はハードウェア資源は、情報の推論をユーザがトレーニング又は実行することを可能にするためのサービス、たとえば、画像認識、音声認識、又は他の人工知能サービス、として構成され得る。
例示的ネットワーク環境
本開示の実施例の実装において使用するのに適したネットワーク環境は、１つ若しくは複数のクライアント・デバイス、サーバ、ネットワーク接続型ストレージ（ＮＡＳ：ｎｅｔｗｏｒｋ ａｔｔａｃｈｅｄ ｓｔｏｒａｇｅ）、他のバックエンド・デバイス、及び／又は他のデバイス・タイプを含み得る。クライアント・デバイス、サーバ、及び／又は他のデバイス・タイプ（たとえば、各デバイス）は、図７の計算デバイス７００の１つ又は複数のインスタンスで実装され得、たとえば、各デバイスは、計算デバイス７００の類似の構成要素、特徴、及び／又は機能性を含み得る。加えて、バックエンド・デバイス（たとえば、サーバ、ＮＡＳなど）が、実装される場合、バックエンド・デバイスは、データ・センタ８００の一部として含まれ得、その実例は、図８に関して本明細書でさらに詳述される。
ネットワーク環境の構成要素は、ワイヤード、ワイヤレス、又はその両方でもよい、ネットワークを介して互いに通信し得る。ネットワークは、複数のネットワーク、又はネットワークのネットワークを含み得る。実例として、ネットワークは、１つ若しくは複数のワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、１つ若しくは複数のローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、１つ若しくは複数のパブリック・ネットワーク、たとえば、インターネット及び／若しくは公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）、並びに／又は１つ若しくは複数のプライベート・ネットワークを含み得る。ネットワークが、ワイヤレス電気通信ネットワークを含む場合、構成要素、たとえば、基地局、通信塔、或いはアクセス・ポイント（並びに他の構成要素）、は、ワイヤレス接続を提供し得る。
互換性のあるネットワーク環境は、１つ又は複数のピア・ツー・ピア・ネットワーク環境（その場合、サーバはネットワーク環境に含まれないことがある）と、１つ又は複数のクライアント・サーバ・ネットワーク環境（その場合、１つ又は複数のサーバがネットワーク環境に含まれ得る）とを含み得る。ピア・ツー・ピア・ネットワーク環境では、サーバに関して本明細書に記載した機能性は、任意の数のクライアント・デバイスで実装され得る。
少なくとも１つの実施例において、ネットワーク環境は、１つ又は複数のクラウドベースのネットワーク環境、分散型計算環境、その組合せなどを含み得る。クラウドベースのネットワーク環境は、フレームワーク層、ジョブ・スケジューラ、資源マネージャ、並びに、１つ若しくは複数のコア・ネットワーク・サーバ及び／又はエッジ・サーバを含み得る、サーバのうちの１つ又は複数で実装された分散型ファイル・システムを含み得る。フレームワーク層は、ソフトウェア層のソフトウェア及び／又はアプリケーション層の１つ若しくは複数のアプリケーションをサポートするために、フレームワークを含み得る。ソフトウェア又はアプリケーションは、それぞれ、ウェブベースのサービス・ソフトウェア又はアプリケーションを含み得る。実施例において、クライアント・デバイスのうちの１つ又は複数は、ウェブベースのサービス・ソフトウェア又はアプリケーションを使用し得る（たとえば、１つ又は複数のアプリケーション・プログラミング・インターフェース（ＡＰＩ）を介してサービス・ソフトウェア及び／又はアプリケーションにアクセスすることによって）。フレームワーク層は、たとえば大規模データ処理（たとえば、「ビッグ・データ」）のための分散型ファイル・システムを使用し得る、フリー及びオープン・ソース・ソフトウェア・ウェブ・アプリケーション・フレームワークのタイプでもよいが、これに限定されない。
クラウドベースのネットワーク環境は、本明細書に記載の計算及び／又はデータ・ストレージ機能（又は１つ若しくは複数のその部分）の任意の組合せを実施するクラウド計算及び／又はクラウド・ストレージを提供し得る。これらの様々な機能のいずれも、セントラル又はコア・サーバ（たとえば、州、領域、国、世界にわたって分散され得る１つ又は複数のデータ・センタなどの）から複数の場所に分散され得る。ユーザ（たとえば、クライアント・デバイス）への接続が、エッジ・サーバに比較的近い場合、コア・サーバは、機能性の少なくとも一部分をエッジ・サーバに任じ得る。クラウドベースのネットワーク環境は、プライベート（たとえば、単一の組織に制限される）でもよく、パブリック（たとえば、多数の組織に利用可能）、及び／又はその組合せ（たとえば、ハイブリッド・クラウド環境）でもよい。
クライアント・デバイスは、図７に関して本明細書に記載の例示的計算デバイス７００の構成要素、特徴、及び機能性のうちの少なくともいくつかを含み得る。実例として、及び制限ではなく、クライアント・デバイスは、パーソナル・コンピュータ（ＰＣ）、ラップトップ・コンピュータ、モバイル・デバイス、スマートフォン、タブレット・コンピュータ、スマート・ウォッチ、ウェアラブル・コンピュータ、パーソナル・デジタル・アシスタント（ＰＤＡ）、ＭＰ３プレイヤ、仮想現実ヘッドセット、全地球測位システム（ＧＰＳ）又はデバイス、ビデオ・プレイヤ、ビデオカメラ、監視デバイス又はシステム、車両、ボート、飛行船、仮想マシン、ドローン、ロボット、ハンドヘルド通信デバイス、病院デバイス、ゲーミング・デバイス又はシステム、娯楽システム、車両コンピュータ・システム、組み込み型システム・コントローラ、リモート制御、器具、民生用電子デバイス、ワークステーション、エッジ・デバイス、これらの描写されたデバイスの任意の組合せ、或いは任意の他の適切なデバイスとして実施され得る。
本開示は、コンピュータ又は、携帯情報端末若しくは他のハンドヘルド・デバイスなどの、他のマシンによって実行されている、プログラム・モジュールなどのコンピュータ実行可能命令を含む、コンピュータ・コード又はマシン使用可能命令との一般的関連において説明されることがある。一般に、ルーティン、プログラム、オブジェクト、構成要素、データ構造体などを含むプログラム・モジュールは、特定のタスクを実行する又は特定の抽象データ・タイプを実装するコードを指す。本開示は、ハンドヘルド・デバイス、家電製品、汎用コンピュータ、より特殊な計算デバイスなどを含む、様々な構成で実施され得る。本開示はまた、通信ネットワークを介してリンクされた遠隔処理デバイスによってタスクが実行される分散型コンピューティング環境において実施され得る。
本明細書では、２個以上の要素に関する「及び／又は」の記述は、１つの要素のみ、又は要素の組合せを意味すると解釈されるべきである。たとえば、「要素Ａ、要素Ｂ、及び／又は要素Ｃ」は、要素Ａのみ、要素Ｂのみ、要素Ｃのみ、要素Ａ及び要素Ｂ、要素Ａ及び要素Ｃ、要素Ｂ及び要素Ｃ、或いは、要素Ａ、Ｂ、及びＣを含み得る。加えて、「要素Ａ又は要素Ｂのうちの少なくとも１つ」は、要素Ａの少なくとも１つ、要素Ｂの少なくとも１つ、或いは、要素Ａの少なくとも１つ及び要素Ｂの少なくとも１つを含み得る。さらに、「要素Ａ及び要素Ｂのうちの少なくとも１つ」は、要素Ａのうちの少なくとも１つ、要素Ｂのうちの少なくとも１つ、或いは、要素Ａのうちの少なくとも１つ及び要素Ｂのうちの少なくとも１つを含み得る。
本開示の主題は、法定の要件を満たすために特異性を有して記述されている。しかしながら、その記述自体が本開示の範囲を制限することは意図されていない。そうではなくて、本発明者は、請求されている主題が、他の現在の又は未来の技術と併せて、異なるステップ又は本文書に記載されたものと類似のステップの組合せを含むように、他の形で実施され得ることを意図している。さらに、「ステップ」及び／又は「ブロック」という用語は、使用される方法の異なる要素を含意するように本明細書で使用され得るが、これらの用語は、個別のステップの順番が明示的に記載されていない限り及びそのように記載されているときを除いて本明細書で開示される様々なステップの間に何らかの特定の順番を暗示するものとして解釈されるべきではない。

Claims (21)

  1. エゴ・マシンの画像センサを使用して第１の時間に生成された画像を表す第１のセンサ・データに少なくとも基づいて環境内の物体を検出することと、
    前記物体の前記検出に少なくとも部分的に基づいて、３次元（３Ｄ）世界空間における前記物体の位置に対応する第１の確率分布を決定することと、
    前記物体が１つ又は複数の第１の位置に存在するかどうかを示す１つ又は複数の第１の信頼性値を有する前記第１の確率分布内の前記１つ又は複数の第１の位置における粒子のセットを生成することと、
    前記第１の時間の後の第２の時間において、前記１つ又は複数の第１の位置、及び前記第１の時間と前記第２の時間との間の前記エゴ・マシンの動きに少なくとも部分的に基づいて、１つ又は複数の第２の位置における粒子の前記セットを生成することであって、前記１つ又は複数の第２の位置における粒子の前記セットが、前記物体が前記１つ又は複数の第２の位置に存在するかどうかを示す１つ又は複数の第２の信頼性値を含む、生成することと、
    第３の時間に前記エゴ・マシンの深度センサを使用して生成された１つ又は複数の深度検出を表す第２のセンサ・データに前記第１のセンサ・データを相関させることと、
    前記相関に少なくとも部分的に基づいて、粒子の前記セットの前記１つ又は複数の第２の信頼性値を、前記物体が前記１つ又は複数の第２の位置に存在するかどうかを示す１つ又は複数の第３の信頼性値に更新することと、
    前記粒子のサブセットを決定するために、閾値信頼性値未満の関連する１つ又は複数の第３の信頼性値を有する粒子の前記セットのうちの１つ又は複数をフィルタ処理して取り除くことと
    を行うための１つ又は複数の処理ユニットを備える、プロセッサ。
  2. 前記１つ又は複数の処理ユニットが、前記画像センサと前記深度センサとの間の推定されるセンサ較正誤差、又は前記エゴ・マシンの前記動きの予測の１つ若しくは複数の推定誤差のうちの少なくとも１つに少なくとも部分的に基づいて、前記１つ又は複数の第２の確率分布を決定する、請求項１に記載のプロセッサ。
  3. 前記１つ又は複数の処理ユニットが、
    前記第１のセンサ・データに対応する第１のタイムスタンプ及び前記第２のセンサ・データに対応する第２のタイムスタンプを決定することと、
    前記第１のタイムスタンプと前記第２のタイムスタンプとの間の前記エゴ・マシンの動きに少なくとも部分的に基づいて、前記深度検出を前記画像と並べることと
    によって、前記第２のセンサ・データに前記第１のセンサ・データを相関させる、請求項１に記載のプロセッサ。
  4. 前記１つ又は複数の処理ユニットが、前記画像センサ及び前記深度センサの内因性パラメータ又は外因性パラメータのうちの少なくとも１つをさらに使用することによって、前記深度検出を前記画像と並べる、請求項３に記載のプロセッサ。
  5. 前記１つ又は複数の処理ユニットが、さらに、前記粒子の前記サブセットを使用して１つ又は複数の動作を実施することになる、請求項１に記載のプロセッサ。
  6. 前記１つ又は複数の処理ユニットが、
    １つ又は複数の第２の確率分布として前記１つ又は複数の深度検出を前記画像に投影することと、
    前記投影に少なくとも部分的に基づいて、前記画像内の前記物体の前記検出に関連する少なくとも前記１つ又は複数の深度検出のセットを決定することと
    によって前記第２のセンサ・データに前記第１のセンサ・データを相関させる、請求項１に記載のプロセッサ。
  7. 前記物体の前記検出が、境界形状を使用して表現され、前記１つ又は複数の処理ユニットが、前記１つ又は複数の第２の確率分布のどちらが前記境界形状内部にあるかを決定することによって、前記画像内の前記物体の前記検出に関連する少なくとも前記１つ又は複数の深度検出の前記セットを決定する、請求項６に記載のプロセッサ。
  8. 前記第２の信頼性値が、前記エゴ・マシンの動きに対応する推定誤差に少なくとも部分的に基づく前記第１の信頼性値とは異なる、請求項１に記載のプロセッサ。
  9. 前記プロセッサが、
    自律若しくは半自律マシンのための制御システム、
    自律若しくは半自律マシンのための知覚システム、
    シミュレーション動作を実施するためのシステム、
    深層学習動作を実施するためのシステム、
    エッジ・デバイスを使用して実装されるシステム、
    ロボットを使用して実装されるシステム、
    １つ若しくは複数の仮想マシン（ＶＭ）を組み込むシステム、
    データ・センタに少なくとも部分的に実装されるシステム、又は
    クラウド・コンピューティング資源を使用して少なくとも部分的に実装されるシステム
    のうちの少なくとも１つに備えられる、請求項１に記載のプロセッサ。
  10. 画像センサと、
    深度センサと、
    １つ又は複数の処理ユニットと、
    １つ又は複数のメモリ・ユニットであって、前記１つ又は複数の処理ユニットによって実行されると、
    第１の時間における物体に対応する１つ又は複数の粒子の１つ又は複数の第１の粒子位置、及び前記第１の時間と第２の時間との間のエゴ・マシンの動きを使用して、前記第２の時間における物体に対応する前記粒子の１つ又は複数の第２の粒子位置を決定することであって、前記粒子が、前記物体が前記１つ又は複数の第２の粒子位置にあるかどうかを示す１つ又は複数の関連する第１の信頼度を有し、前記１つ又は複数の第１の粒子位置が、前記画像センサを使用して生成された第１のセンサ・データを使用して決定される、決定すること、
    前記深度センサを使用して生成された第２のセンサ・データに、前記画像センサを使用して生成された前記第１のセンサ・データを相関させること、
    前記相関させることに少なくとも部分的に基づいて、前記第２のセンサ・データからの１つ又は複数の深度検出を、前記第１のセンサ・データによって表されるような前記物体に対応する境界形状と比較すること、
    前記境界形状内部にある前記１つ又は複数の深度検出のセットを決定すること、
    前記１つ又は複数の深度検出の前記セットに少なくとも部分的に基づいて、前記１つ又は複数の第１の信頼度を１つ又は複数の第２の信頼度に更新すること、及び
    前記１つ又は複数の第２の信頼度を使用して前記物体の位置を決定すること
    を含む動作を前記１つ又は複数の処理ユニットに実行させる命令を記憶する、前記１つ又は複数のメモリ・ユニットとを備える、システム。
  11. 前記１つ又は複数の第１の粒子位置及び前記１つ又は複数の第２の粒子位置が、３次元（３Ｄ）世界空間において表現される、請求項１０に記載のシステム。
  12. 前記比較することが、３次元（３Ｄ）世界空間からの前記１つ又は複数の深度検出を２次元（２Ｄ）画像空間に投影すること、及び２Ｄ画像空間における前記比較を実施することを含む、請求項１０に記載のシステム。
  13. 前記１つ又は複数の深度検出が、確率分布関数として投影される、請求項１２に記載のシステム。
  14. 前記物体の前記位置を前記決定することが、閾値未満の１つ又は複数の関連する第２の信頼度を有する前記粒子のうちの１つ又は複数をフィルタ処理して取り除くことを含む、請求項１０に記載のシステム。
  15. 前記１つ又は複数の第１の粒子位置が、前記画像センサを使用して生成された画像内の前記物体の検出を使用して生成された確率分布関数を使用して決定される、請求項１０に記載のシステム。
  16. 前記システムが、
    自律若しくは半自律マシンのための制御システム、
    自律若しくは半自律マシンのための知覚システム、
    シミュレーション動作を実施するためのシステム、
    深層学習動作を実施するためのシステム、
    エッジ・デバイスを使用して実装されるシステム、
    ロボットを使用して実装されるシステム、
    １つ若しくは複数の仮想マシン（ＶＭ）を組み込むシステム、
    データ・センタに少なくとも部分的に実装されるシステム、又は
    クラウド・コンピューティング資源を使用して少なくとも部分的に実装されるシステム
    のうちの少なくとも１つに備えられる、請求項１０に記載のシステム。
  17. エゴ・マシンの画像センサを使用して第１の時間に生成された画像を表す第１のセンサ・データに少なくとも基づいて、環境内の物体を検出するステップと、
    前記物体を前記検出することに少なくとも部分的に基づいて、３次元（３Ｄ）世界空間における前記物体の位置に対応する第１の確率分布を決定するステップと、
    前記物体が１つ又は複数の第１の位置に存在するかどうかを示す１つ又は複数の第１の信頼性値を有する前記第１の確率分布内の前記１つ又は複数の第１の位置における粒子のセットを生成するステップと、
    前記第１の時間の後の第２の時間において、前記１つ又は複数の第１の位置、及び前記第１の時間と前記第２の時間との間の前記エゴ・マシンの動きに少なくとも部分的に基づいて、１つ又は複数の第２の位置における粒子の前記セットを生成するステップであって、前記１つ又は複数の第２の位置における粒子の前記セットが、前記物体が前記１つ又は複数の第２の位置に存在するかどうかを示す１つ又は複数の第２の信頼性値を含む、ステップと、
    第３の時間に前記エゴ・マシンの深度センサを使用して生成された１つ又は複数の深度検出を表す第２のセンサ・データに前記第１のセンサ・データを相関させるステップと、
    前記相関させることに少なくとも部分的に基づいて、粒子の前記セットの前記１つ又は複数の第２の信頼性値を、前記物体が前記１つ又は複数の第２の位置に存在するかどうかを示す１つ又は複数の第３の信頼性値に更新するステップと、
    前記粒子のサブセットを決定するために、閾値信頼性値未満の１つ又は複数の関連する第３の信頼性値を有する粒子の前記セットのうちの１つ又は複数をフィルタ処理して取り除くステップとを含む、方法。
  18. 前記１つ又は複数の第２の確率分布が、前記画像センサと前記深度センサとの間の推定されるセンサ較正誤差、又は前記エゴ・マシンの前記動きの予測の推定誤差のうちの少なくとも１つに少なくとも部分的に基づいて決定される、請求項１７に記載の方法。
  19. 前記第２のセンサ・データに前記第１のセンサ・データを前記相関させるステップが、
    前記第１のセンサ・データに対応する第１のタイムスタンプ及び前記第２のセンサ・データに対応する第２のタイムスタンプを決定するステップと、
    前記第１のタイムスタンプと前記第２のタイムスタンプとの間の前記エゴ・マシンの動きに少なくとも部分的に基づいて、前記深度検出を前記画像と並べるステップと
    を含む、請求項１７に記載の方法。
  20. 前記第２のセンサ・データに前記第１のセンサ・データを相関させることが、
    １つ又は複数の第２の確率分布として前記１つ又は複数の深度検出を前記画像に投影することと、
    前記投影に少なくとも部分的に基づいて、前記画像内の前記物体の前記検出に関連する前記少なくとも１つ又は複数の深度検出のセットを決定することと
    を含む、請求項１７に記載のシステム。
  21. 危険の位置における信頼度を示す関連する信頼度レベルを有する粒子のセットを使用して前記危険の前記位置を決定するための処理回路機器であって、前記関連する信頼度レベルが、エゴ・マシンの複数の異なるセンサ・タイプからのセンサ・データに少なくとも部分的に基づいて計算される、処理回路機器
    を備える、プロセッサ。
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