JP2023522960A - 地形ベースの車両ナビゲーション及び制御 - Google Patents

Abstract

道路情報、車両情報、及び車両乗員情報に基づいてルートを選択するための幅広いツールを提供するための様々なシステム及び方法が開示される。同様に開示されるのは、車両構成要素上の損耗、乗員の不快感、走行期間の増大、及び効率損失を含む様々な選定に関連付けられ得るコスト及びトレードオフである。

Description

関連出願
本出願は、米国特許法第１１９条（ｅ）の下で、２０２０年４月２３日に出願された、米国仮特許出願第６３／０１４，２１０号の利益を主張する。同出願の開示はその全体が本明細書において参照により組み込まれる。

分野
開示される実施形態は、路面を通過（traverse）している間に収集された路面情報、車両情報、及び車両乗員情報に少なくとも部分的に基づく車両制御及びルート選択に関する。

背景
今日使用されているＧＮＳＳベースのナビゲーションシステムは、目的地に到達するための１つ以上のルートを推奨するものであり得る。このようなシステムは、目的地まで走行するための最速ルートを指示し、運転者が所望のルートを選択することを可能にし、運転者に、所望の目的地に到達するためにどのような道路を進むべきかについて指導し得る。

概要
道路情報、車両情報、及び車両乗員情報に基づいてルートを選択するための幅広いツールを提供するための様々なシステム及び方法が開示される。

本開示の態様によれば、車両を運行する方法であって、第１の場所と第２の場所との間の２つ以上のルートに関する情報を受信することと、車両に関する車両固有情報を受信することと、受信された情報に少なくとも部分的に基づいて、２つ以上のルートの中からルートを選択することと、車両を運転すること、又は自律的に運行することによって、選択されたルートに沿って走行することと、を含む方法が提供される。実施形態によっては、２つ以上のルートのうちの一部は互いに少なくとも部分的に重なり得る。実施形態によっては、受信される情報のうちの一部は、２つ以上のルートの少なくとも部分の路面に関する情報を含み得る。実施形態によっては、受信される情報は、車両の場所に関するＧＮＳＳ（例えば、ＧＰＳ）及び／又は地形ベースの場所特定システムからのデータを含み得る。実施形態によっては、第１の場所は車両の現在の場所であり得、第２の場所は車両の目的地であり得る。実施形態によっては、車両は、自律走行車、半自律走行車、及び手動運転車であり得る。受信される情報は、車両のサスペンションシステムの伝達関数に関する情報又はその出力を含み得る。実施形態によっては、車両のサスペンションシステムはアクティブサスペンションシステムであり得る。実施形態によっては、受信される情報は車両の重心の位置に関する情報を含み得る。実施形態によっては、受信される情報は車両の推定速度に関する情報を含み得る。実施形態によっては、受信される情報は、２つ以上のルートの少なくとも部分に沿って走行している時の車両の推定又は予期速度に関する情報を含み得る。実施形態によっては、本方法は、受信された路面情報、及びそれらのルートの少なくとも部分上における車両の推定速度に少なくとも部分的に基づいて、２つ以上のルートを通過している時の推定道路誘発外乱を決定することと、次に、誘発外乱に関する情報に少なくとも部分的に基づいてルートを選択又は推奨することと、を含み得る。実施形態によっては、車両に関して受信される情報は、車両の重量、車両乗員に関する情報（例えば、乗り物酔いに対する少なくとも１人の車両乗員の感受性に関する情報、活動（例えば、読書、コンピュータマウスの操作等）を遂行している間の乗り物酔いに対する少なくとも１人の車両乗員の感受性に関する情報、及び／又は少なくとも１人の車両乗員による推定活動に関する情報を含み得る。実施形態によっては、道路、車両、及び／又は車両乗員に関して受信された情報に少なくとも部分的に基づいて、選択されたルートのための速度範囲が決定される。次に、車両は、選択されたルートの少なくとも部分上で、決定された速度範囲内で運行される。

本開示の態様によれば、車両を運行する方法であって、第１の場所と第２の場所との間の少なくとも２つのルートに関する情報を受信することと、ユーザインターフェースからの情報を受信することと、少なくとも２つのルートの中からルートを選択することであって、選択が、ルートに関して、及びユーザインターフェースを介して受信された情報に少なくとも部分的に基づく、選択することと、車両（例えば、手動運転又は自律走行車）によって、選択されたルートに沿って走行することと、を含む方法が提供される。実施形態によっては、ユーザインターフェースは車両に搭載されて配置され得る。実施形態によっては、ユーザインターフェースから受信される情報は、タイヤの摩耗の低減が選好事項若しくは優先事項である、車両乗員における乗り物酔いの低減が選好事項若しくは優先事項である、車体の横加速度の低減が選好事項若しくは優先事項である、及び／又は車体の鉛直加速度の低減が選好事項若しくは優先事項であるとの指示を含み得る。実施形態によっては、本方法は、道路に関して、及びユーザインターフェースから受信された情報に少なくとも部分的に基づいて、選択されたルートの少なくとも部分のための速度を選択することを含み得る。実施形態によっては、本方法は、道路に関してユーザインターフェースから受信された情報に少なくとも部分的に基づいて、選択されたルートの少なくとも部分のための最大速度を選択することを含み得る。実施形態によっては、本方法は、道路に関してユーザインターフェースから受信された情報に少なくとも部分的に基づいて、選択されたルートの少なくとも部分に沿って走行している間の最小速度を選択又は決定することを含み得る。実施形態によっては、本方法は、選択されたルートの複車線部分内の車線を選択することを含み得る。実施形態によっては、道路に関して受信される情報は路面情報を含み得る。実施形態によっては、道路に関して受信される情報はクラウドソースの情報を含み得る。

本開示の態様によれば、車両を運行する方法であって、現在の場所と目的地との間の少なくとも２つのルートに関する情報を受信することと、車両に関する車両固有情報を受信することと、ルート及び車両情報に基づいて、構成要素の摩耗がより少ないこと、乗り物酔いがより少ないこと、走行時間がより短いこと、及び／又はエネルギー効率がより高いことを達成するために少なくとも２つのルートの中からルートを選択することと、選択されたルートに沿って走行することと、を含む方法が提供される。

上述の概念、及び後述されるさらなる概念は、本開示はこの点において限定されないため、任意の好適な組み合わせで構成され得ることを理解されたい。さらに、添付の図面に関連して考慮したときに、様々な非限定的実施形態の以下の詳細な説明から、本開示の他の利点及び新規の特徴が明らかになるであろう。

図面の簡単な説明
図１は車両のコントローラシステムの一実施形態の概略図である。

詳細な説明
発明者らは、車両に搭載されたナビゲーションシステム及び／又は１つ以上のマイクロプロセッサベースのコントローラが、場所データに加えて、データをユーザに提供するために用いられ得ることを認識した。このような追加のデータは、例えば、走行時間、料金、及び他の因子を含み得る。この追加のデータは、例えば、路面データと組み合わせて運行者（例えば、車両運転者、車両乗員、及び／又は自律走行車コントローラ）に提供され得る。この追加のデータは、例えば、道路成分、道路特徴、及び様々な他の道路特性を含み得る。発明者らは、車両に搭載された１つ以上のマイクロプロセッサベースのコントローラは、例えば、以下のものを含み得るデータを車載又は遠隔データベースから受信し得ることをさらに認識した：
（ｉ）地形ベースの情報及び／又はＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System（全地球的航法衛星システム））から導出され得る車両固有場所特定データ（すなわち、車両の場所に関する、又はそれを指示するデータ）、
（ｉｉ）例えば、例として、車両質量若しくは重量、車両サスペンション伝達関数、重心の場所、タイヤ、ダンパ、ブッシングなどの様々な構成要素の種類／型式、及び／又は様々な構成要素の摩耗度を含む、車両の状態に関する車両固有情報、
（ｉｉｉ）例えば、例として、乗員の選好事項、年齢、疲労レベル、運転技術レベル、及び／又は乗り物酔いに対する感受性などの、１人以上の車両乗員に関する車両固有情報、
（ｉｖ）１人以上の車両乗員が行っている可能性がある活動に関する車両固有情報、
（ｖ）路面異変又は異常（例えば、ポットホール、凸凹、亀裂、排水格子、伸縮継手）に関する、及び／又は路面上の積雪及び／又は積氷に関する情報を含む、車両が利用可能な道路選択に関する道路固有情報、
（ｖｉ）例えば、道路のむくり、道路の傾斜、高さ（elevation）、及び／又は曲率などの、道路固有の道路幾可形状情報、
（ｖｉｉ）例えば、時刻、気象条件、視程、又は季節の関数であり得る、岩盤すべり、洪水、事故の可能性などの、リスク因子に関する道路固有情報、及び／又は
（ｖｉｉｉ）推定又は測定された局地的温度及び／又は降水量データを含み得る気象データ。

実施形態によっては、一部又は全てのこのようなデータに基づいて、１つ以上のマイクロプロセッサを含み得る、１つ以上のコントローラが、運転者及び／又は車両コントローラを支援し得る情報又は推奨を提供するために用いられ得る。このような情報は、例えば、推奨される道路、ルート及び／又は車線選択、及び／又は走行速度を含み得る。このような情報は、例えば、先進運転支援、アクティブ若しくはセミアクティブサスペンション、制動、推進、及び／又は操向システムなどの、１つ以上の車両システムを動作させるために１つ以上のコントローラによって用いられ得る。

図１は、先進運転支援システム（ＡＤＡＳ（Advanced Driver-Assistance System））１０４を介して運転者に、或いは例えば、自律走行車コントローラ、アクティブ若しくはセミアクティブサスペンションシステム、制動システム、安定制御システム、及び／又は操向システムなどの、様々な他の車両システム１０６に情報又は推奨を提供するために用いられ得るマイクロプロセッサベースのコントローラ１０２を含む車両制御システム１００を示す。コントローラ１０２によって提供される情報及び推奨は、例えば、路面データ、及び／又は事故統計などのリスク因子情報を含む、情報を提供し得る道路固有データソース１０８、局地的温度、降水量、及び／又は視程データを含み得る、気象データソース１１０、並びに様々なシステムのメーカ、型式、及び動作特性などの車両に関する情報（例えば、伝達関数、車両荷重、重心、車両動特性、様々なシステムの現在の状態（例えば、タイヤ及び／又はダンパの摩耗状態））、及び／又は１人以上の車両乗員に関する情報（例えば、乗り物酔いに対する感受性、運転技術、及び／又は活動の種類）を含み得る、車両固有データソース１１２などの、様々な車載又は遠隔ソースからの情報に基づき得る。これらのデータソースは車載若しくは遠隔データベース（例えば、クラウドベースのもの）及び／又はセンサ１１４～１２１からの情報を受信し得る。このようなセンサは、車両に搭載されて、他の車両に搭載されて配置され得るか、又はインフラストラクチャの部分であり得る。

実施形態によっては、例えば、走行時間、料金等などの、他の情報に加えて、道路外形、道路曲率、道路種別、及び道路事象情報を含み得る高解像度（ＨＤ（High Definition））地図を作成するために、クラウドソースの道路地形地図作成システムが用いられ得る。システムは、例えば、ＧＰＳ、車両速度センサ、加速度計、及び／又は車両ごとに異なり得る様々な他の車両ベースのセンサなどの、センサ又はセンサシステムを含むセンサセットを用いて、接続された車両から道路情報を獲得し得る。実施形態によっては、システムは、例えば、道路外形周波数成分、道路のむくり、道路特性、並びにポットホール、スピードバンプ、亀裂、隆起、及び他の路面特徴、異変若しくは異常などの道路事象、並びにまた、例えば、（例えば、ヨー方向に対応する、車両の鉛直軸の周りの）面内方向の道路曲率などの、地形情報を算出し得る。実施形態によっては、様々な車両からの情報を照合することが、例えば、１つ以上の道路区間のための地図メタデータなどの、この追加の情報を含むＨＤ地図を作成するために用いられ得る。

実施形態によっては、道路成分、道路品質及び／又は条件に関する情報が、ＨＤ地図から、及び／又は気象情報、地方自治体情報、ウェブリソース、ユーザ報告、他の車両（Ｖ２Ｖ）、及び／又はユーザフィードバックなどの他の関連若しくは非関連ソースから導出され得る。

実施形態によっては、このような追加の情報は、ナビゲーションシステム及び／又は他の車載システムに、例えば、ルート及び／又は速度選択を改善するための、追加の入力を提供するために用いられ得る。その結果、この最適化は、走行時間を含む変数に基づき得るが、特定のユーザに関連し得る、使用事例に応じた、より幅広い変数にも基づき得る。実施形態によっては、このような追加の情報を他のパラメータと組み合わせて用いることによって、エンドユーザ、例えば、エンドユーザ車両、及び／又はエンドユーザ車両の乗員若しくは運転者に合わせてカスタマイズされたルートナビゲーションを作成することが可能になり得る。道路成分に関連する複数の因子が用いられ得、実施形態によっては、個別化及び／又はカスタマイズされたルート案内を提供するため、或いは追加の情報をエンドユーザに提供するために組み合わせられ得る。

例えば、道路成分は、空間周波数成分の観点から言うと、車両の速度に比例する様態で車両に影響を及ぼし得る。例えば、路面上の長さ１０ｍの波は、車両が１０ｍ／ｓで走行している場合には、１Ｈｚの入力又は外乱を作り出し得るが、車両が３０ｍ／ｓで走行している場合には、３Ｈｚの入力を作り出し得る。低い速度では、この特定の波は、例えば、例として、１．０～１．５Ｈｚの範囲内などの、車体固有周波数を励起し、それゆえ、大きな入力として感じられ得、その一方で、より高い速度、例えば、幹線道路の速度では、同じ波が、例えば、１．５Ｈｚ～５Ｈｚ以上の範囲内の、中間周波数を励起し得る。このようなより高い周波数では、一部の車両は入力又は外乱をより効果的に絶縁し得、それゆえ、道路入力は車両乗員によって、より小さい、又はより影響の少ない外乱として知覚又は感知され得る。

実施形態によっては、車両又は様々な車両システムは、規定、測定、又は推測され得、時間、環境、パラメータ設定、並びに温度、湿度、又は気圧などの環境因子によって変化し得る、特定の道路入力に対する応答を有し得る。このようなシステムの例としては、温度又は経年数に応じて異なって挙動し得る、サスペンションシステムの構成要素、例えば、ダンパ及び／又はブッシング、摩耗度、温度、湿度、及び雪、氷、若しくは雨の存在により異なって挙動する、タイヤ、並びにエンジンマウントブッシングなどの他のシステム、又はエンジン排気若しくは触媒コンバータシステムなどのシステムを挙げることができる。車両の伝達関数、又は近似伝達関数と称され得る、このような応答の知識は、所与の道路入力が、快適性に関して、及び／又は車両の操縦性、快適性、耐久性、及び／又は車両の１つ以上の構成要素の耐久性に対するその影響に関して、車両及び乗員にどのように影響を及ぼすことになるのかを推測するために用いられ得る。

実施形態によっては、線形伝達関数がシステムの線形応答に基づき得、非線形効果を無視しつつ所与の入力又は入力のセットへのシステムの応答を推測するために用いられ得る。線形伝達関数は、動作点の周りの応答を線形化することによって非線形システムの動作を推測するために用いられ得る。応答が全体的には非線形である広範囲にわたる応答を推測するために、複数の線形応答が複数の動作点において用いられてもよい。例えば、車両の本体共振周波数又はその付近の入力（例えば、車両によっては、前又は後車軸については１．０Ｈｚ～１．５Ｈｚの範囲内、前車軸について１．２Ｈｚの周波数、後車軸について１．４Ｈｚの周波数、ロール方向において２Ｈｚ～３Ｈｚの範囲内の周波数、又はロール方向において２．５Ｈｚの周波数）は、車両に、道路外乱によって生じるサスペンション偏位ゆえにそのサスペンショントラベルを超えさせ得、それゆえ、例えば、サスペンションバンプ若しくはリバウンドストッパと係合することによって、又は事象の間にタイヤに過荷重をかけることによって、サスペンション構成要素を劣化させ得る。しかし、本開示はそのように限定されないため、以上において指示された範囲を上回るもの及び下回るものの両方の本体共振周波数が企図される。

実施形態によっては、応答又は伝達関数は異なる入力方向のために異なり得る。例えば、ロール方向（車両の左及び右側で異なる道路成分によって励起され得る）、ねじり方向（道路入力の少なくとも部分が、一方の前輪及び対角線的に対向した後輪の下の道路は同じ方向に動き、他の２つのタイヤは位相がずれ、反対方向に動くパターンに従うときに励起され得る）、ヒーブ方向（道路入力の少なくとも部分が全ての４つの車輪に等しく加わるときに励起され得る）、及びピッチ方向（前輪を後輪と反対方向に少なくとも部分的に運動させる道路成分によって励起され得る）、或いはこれらの方向の任意の組み合わせにおけるものである。伝達関数の指向性は様々な組み合わせで説明され得、ここでの説明は上述の組み合わせに限定されない。本開示はそのように限定されないため、他の方向、及び方向の組み合わせも定義され得ることが理解される。

実施形態によっては、道路外形情報は、例えば、中でも、タイヤ、サスペンションダンパ、又は操向システムなどの、車両構成要素の１つ以上のセット上の損耗を推測するために用いられ得る。粗い道路は車両構成要素上の損耗を増大させ得、車両の寿命を通じてより高い修復コストをもたらし得、破局的故障の可能性も増大させ得る。例えば、ポットホール又はスピードバンプなどの、様々な表面異変又は異常を有する道路もこのような劣化に寄与し得る。このような劣化は、例えば、所与の車種のための履歴データに基づいて、決定及び／又は予測され得るか、或いは車両製造会社によって指針として提供され得る。実施形態によっては、例えば、タイヤ製造会社は、タイヤを、例えば、１．５ｍ／ｋｍ以下の国際ラフネス指数（ＩＲＩ（international roughness index））を有すると認定された、良質の道路上での特定のロードマイル数のために、又は例えば、２．５ｍ／ｋｍ以上のＩＲＩを有すると認定された、より低いラフロードマイル数のために認定し得る。本開示はそのように限定されないため、上述されたものを上回るもの及び下回るものの両方の他の道路ラフネス又は道路品質指数及び範囲が企図される。

実施形態によっては、ダンパ寿命が、研究所内で耐久試験を行うことによって決定又は計算され得る。例えば、サンプルダンパが、それらの予想故障率を決定するために、例えば、２～３ｍ／ｓの範囲内の、高速事象を含み得る既定の試験シーケンス又はシーケンス群に曝露され得る。しかし、本開示はそのように限定されないため、２～３ｍ／ｓを上回るもの及び下回るものの両方の速度範囲が企図される。ダンパモデルが故障までに経験し得る事象の数が、その寿命期間を推測するために用いられ得る。実施形態によっては、このような情報は、このようなダンパを有する車両が特定のルートにわたって運行される場合における、同じモデルのダンパの劣化度を決定又は予測するために用いられ得る。

実施形態によっては、ナビゲーションシステムは、通過されるべき良質の、中等の、及び粗い道路のマイル数を積算し、それらを、タイヤ寿命、又はダンパ寿命、或いは別の構成要素の寿命に関してスケーリングし得る。実施形態によっては、ユーザ選択設定が、所与のユーザに対する１つ以上の構成要素の寿命、例えば、タイヤ寿命の重要性を定め得る。実施形態によっては、設定は、構成要素、例えば、タイヤに関連付けられた重要性のレベルを、このような構成要素の推測残存有効寿命に基づいて定め得る。例えば、タイヤ製造会社は、低質、中等、及び良質としての道路の等級付けのための適切な方略に基づいて、例えば、道路の関連ＩＲＩに基づいて、タイヤの有効寿命を、良質の道路上で５０，０００マイル、又は中等の道路上で４０，０００マイル、又は低質の道路上で２０，０００マイルであると指定し得る。例えば、タイヤが、低質の道路上で１０，０００マイル、及び良質の道路上で２０，０００マイルにわたって駆動された場合には、このとき、有効推測残存寿命は１０％になり得る（式（１００－１００＊（１０，０００／２０，０００＋２０，０００／５０，０００））を用い、それを１００％と比較することによって決定される）。実施形態によっては、例えば、システム、遠隔又は車載マイクロプロセッサベースのコントローラは、タイヤ寿命を節約するために、より長いが、より良質のルート、又は代替的に、時間を節約するために、より短いが、より低質の道路を自動的に選択又は推奨し得る。

加えて、又は代替的に、実施形態によっては、例えば、サスペンション又はシャーシの構成要素などの、他の構成要素の摩耗モデルが、構成要素の寿命を道路パラメータの関数として予測するために用いられ得る。実施形態によっては、予想寿命モデルは、例えば、所与の周波数範囲内の道路成分の関数であり得る。道路成分は、走行された距離の関数として定義され得ること、並びに周波数への（つまり、時間上の関数としての）変換は、実際の、又は予想される走行速度の関数になり得ることが留意される。

実施形態によっては、摩耗モデルはポットホール衝突などの事象の関数であり得る。実施形態によっては、構成要素の（又は車両の）摩耗モデルは、特定のパラメータに対する、例えば、遭遇したポットホールのサイズ、及び遭遇時における車両の速度に対する感受性を含み得る。このような摩耗モデルは、遭遇した所与の種類の事象の数及び／又は遭遇の速度に基づいて所与の構成要素への総損傷を推測するために用いられ得る。各事象遭遇は、ＨＤ地図内の事象及び車両の速度に関連付けられたパラメータに基づいて、及び／又は例えば、車両ベースのセンサを用いた、加速度又は力の測定に基づいて、重大度スコアを付与され得る。実施形態によっては、所与の道路区間を通過することによる１つ以上の構成要素への損傷の推測は、より多くの情報に基づくナビゲーション案内を提供するために用いられ得る。例えば、いくつかの大きな、及び／又は不可避のポットホールに遭遇し得るナビゲーション経路は、より長い走行時間をもたらすが、例えば、ポットホールなどの、有害な道路事象との遭遇を最小限に抑えるナビゲーション経路よりも好ましからざるものであり得る。実施形態によっては、構成要素の損傷又は故障モデルが、破局的故障の確率を予測するために用いられ得る。損傷又は故障モデルは、例えば、構成要素が曝露される実際の応力又は歪みの決定及び追跡、（例えば、例として、同じ又は同様の型式の車両内の同じ又は同様の構成要素のためのクラウドソースの摩耗データを含み得る）摩耗又は損傷を様々な応力への曝露に関係付ける実験的シミュレーション、及び／又は製造会社の推奨又は仕様に基づき得る。

実施形態によっては、例えば、快適性モデルを用いることによって、道路入力によって誘導される不快感のレベルが考慮され得る。実施形態によっては、考慮され得る道路入力は、例えば、予測運転速度の関数としての、ポットホール、スピードバンプ、及び／又は道路の起伏との相互作用を含み得る。このような因子は、乗員の快適性又は知覚される快適性を著しく低化させ得る。実施形態によっては、車種及び運転速度に関する情報が、道路入力と共に、全体的快適性又は不快性メトリックを作成するために考慮され得る。実施形態によっては、ユーザは、自分の現在の状態及び／又は自分の所望の快適性レベルに最もふさわしい道路及び速度を選定することを選好し得る。

実施形態によっては、考慮され得る別の因子は燃料又は電気エネルギー消費である。異なる道路種別、及び特に、異なる道路プロファイルは、異なる燃料又はエネルギー消費をもたらし得る。実施形態によっては、ナビゲーション又は車両制御システムは、予想燃料消費を精緻化するために道路プロファイル情報を用い、最適ルート案内を提供する際にその情報を用い得る。

実施形態によっては、乗り物酔いが、ルート選択又は推奨を行う際に考慮され得る。予期又は計画速度での特定の道路上における乗り物酔いの可能性又は予期重大度が、ルート選択又は推奨プロセスを精緻化するために用いられ得る。実施形態によっては、このプロセスは車両の１人以上の乗員の感受性を考慮し得る。実施形態によっては、ルート選択又は推奨のために乗り物酔いに与えられる考慮又は重みは、道路種別又はプロファイルに加えて、乗員の識別、乗り物酔いに対する彼らの感受性に関する情報、及び／又は彼らが行っている、若しくは行うつもりである可能性のある活動にも依存し得る。実施形態によっては、乗り物酔いモデルは、所与の車両乗員のための、同様の道路上で収集された経験的データ、及び予期速度に基づき得る。車両の乗員が、感受性が高くないと知られており、及び／又は読書などの活動を行うつもりがない、若しくは行っていない場合には、このとき、乗り物酔いは考慮されなくてもよいか、又は重みをほとんど若しくは全く与えられなくてもよい。しかし、１人以上の乗員が、乗り物酔いに対する感受性が高い場合には、乗り物酔いは追加の重みを与えられ得る。

実施形態によっては、乗り物酔いの感受性に関するこの情報は、例えば、現在の交通状況、ひいては可能性の高い横断速度についての情報と共に、相対的乗り物酔いスコアを、提案されたルートの各区間に付与するために用いられ得る。このような情報は、走行時間、燃料消費、及び他の因子、例えば、１人以上の乗員の感受性を前提とした、提案されたルートが乗り物酔いを誘発する傾向など、の組み合わせ又は部分セットのためにルートを最適化するために用いられ得る。実施形態によっては、車両の運転者が唯一の乗員である場合には、運転者が乗り物酔いを感じる傾向は低いと認識されているため、最適ルート選択のこの構成要素は無視されてもよい。また、車両が、乗員が運転していない共有又は自律走行車である場合には、乗員は、例えば、走行時間、燃料消費、又は全体的快適性などの、他の因子の増大のために、乗り物酔いの低減を引き換えにすることを選好し得ることも留意される。実施形態によっては、車両は、車両乗員が、例えば、構成要素の摩耗、快適性、乗り物酔いの軽減、燃料経済性、走行期間、及び／又は安全性などの因子の重要性の順位付けなどの、自分の選好事項を宣言し得る、ユーザインターフェースを含み得る。実施形態によっては、このような因子の重要性の順位付けはマイクロプロセッサベースのコントローラによって完全に、又は部分的に遂行され得る。

実施形態によっては、スポーツカーの低い最低地上高などの、特殊な車両特性がルート選択又は推奨において考慮され得る。低い最低地上高を有する車両は、例えば、鋭い路面遷移又はスピードバンプによって損傷をより受けやすくなり得、扁平タイヤを有する車両は、例えば、ポットホールによって損傷を受ける可能性がより高くなり得るため、このような車両のためのルート案内は、道路成分、及び遭遇されることになる事象の種類を考慮し得る。このような路面情報を含む地図レイヤを用いて、実施形態によっては、ルート選択又は推奨は所与の車両又は車種のために少なくとも部分的にカスタマイズされ得る。このような選択は車両の種類又はクラスごとの道路評定に基づき得る。

発明者らは、道路区間の曲率が車両及び車両システムの制御のための有用な情報になり得ることをさらに認識した。実施形態によっては、車両が道路区間を通過している可能性がある時に、道路区間の曲率は、複数の車両から、及び／又は単一の車両によるその道路区間にわたる複数のトリップの間に収集されたクラウドソースのデータを用いることによって推測又は決定され得る。本明細書で使用する時、用語「道路曲率」は、通常、道路区間上を走行する車両の「ヨー」自由度に関連付けられる、路面と平行な方向における曲率を指す。道路曲率は、車両が、道路をたどるために通過し得る面内軌道を決定するために用いられ得る。その値は、運転者（又は自律走行車コントローラ）が提供し得る入力を評価するとともに、この入力からの任意の逸脱を決定するために用いられ得る。本明細書で使用する時、用語「地点における平均道路曲率」は、車両が、車線を変更するか、又は不規則に運転することなく、道路区間上の所与の地点を所与の方向に通過している２つ以上の事例によって取られた経路の平均曲率を指す。地点における平均道路曲率は、所与の期間にわたって所与の道路区間上を走行する車両の全て又は部分セットからの経路及び進行方向情報を収集することによって算出され得る。

発明者らは、実施形態によっては、曲率の算出は地図上の所与の道路区間の単純な緯度及び経度情報から可能ではあり得るが、実際には、この情報は、通例、実際の、及び典型的な道路区間の遷移と急カーブとを区別するために十分な品質、解像度、及び／又は精度のものになり得ないことを認識した。例えば、道路地図は、実際の車両が所与の道路区間に沿ってどのように走行し得るのかを考慮し得ない。例えば、運転者又は自律コントローラは、例えば、所与の速度において乗員によって感じられる横加速度を低減するために、カーブを「ちゃんと曲がらない」ことがあるので、地図上の多くの急カーブの曲がり具合は現実にはかなり緩やかであり得る。実施形態によっては、所与の道路区間を通過している、関与する車両のためのヨーレート、速度、及び横加速度の全て又は部分セットを記録するためのクラウドソースの方法を、ＧＰＳ情報及び／又は他の場所特定方法と共に用いることで、例えば、地図上の各道路区間に沿った地点の部分セットにおける、平均車両進行方向が決定され得る。実施形態によっては、走行のための所与の場所における所与の車両の進行方向角度の正弦を、同じ場所を通過している車両の全て又は適切な部分セットのための進行方向角度の正弦の総和に加算し、所与の走行のための同じ場所における所与の車両の進行方向角度の余弦を、車両の進行方向角度の余弦角度の総和、又は同じ場所で通過している車両の全て又は適切な部分セットに別個に加算し、次に、正弦の和と余弦の和との比を用いて平均角度を算出することによって、平均進行方向が決定され得る。本方法は、道路の所与の場所の各通過又は横断の選択された部分セットのための正規化された進行方向ベクトルのベクトル和の角度を算出することと同等になり得る。

実施形態によっては、前方の道路における平均曲率に関する情報を有することは、予期される横加速度が任意の所与の速度のために推測され、最適速度が選択されることを可能にする。これは、例えば、現在の速度における予想横加速度が現在の道路又は気象条件における安全性限界を超え得るため、及び／又は加速度が乗員のための快適性限界を超えるであろうため、及び／又は加速度の変化があまりにも急激なものと知覚され、それゆえ、安全性又は快適性の欠如の知覚を生み出し得るために、来たるカーブを適切にナビゲートするために速度の低減が必要である場合に有用になり得る。代替的に、又は加えて、道路曲率に関する情報は、例えば、１つ以上のセミアクティブダンパの減衰率を調整することによって、或いは１つ以上のアクティブサスペンション又は能動ロール制御アクチュエータを用いて能動的又は受動的力を印加することによって、所与の速度における車体のロールを制御するために用いられ得る。実施形態によっては、最適又は所望速度を決定することはまた、カーブにおける予期気象条件にも基づき得る。例えば、氷、雪、雨、及び／又は風の効果が考慮され得る。実施形態によっては、道路曲率及び気象情報へのアクセスは、スピンアウトを回避するための適切な速度を選定する助けになり得る。自律走行及び／又は運転車はこのような情報から恩恵を受け得る。実施形態によっては、道路曲率に関する情報はまた、ルートの選択又は推奨においてナビゲーションシステム又は制御システムによって用いられ得る。

実施形態によっては、前方の道路区間の道路曲率に関する情報は、路面条件の所与のセットの下における特定の車両のための運転速度のための安全限界を決定するために、車両のタイヤのうちの１つ以上の路面グリップに関する情報と組み合わせられ得る。実施形態によっては、路面グリップ情報は、例えば、自治体の道路評価からの測定量、先行車両の車載グリップ推定器からのクラウドソースの情報、（例えば、所与の運転速度における、例えば、１２Ｈｚの（若しくは１０～１５Ｈｚの範囲内の）タイヤホップ周波数内のラフネスに焦点を合わせた）道路ラフネスに関する情報、道路上の雪又は氷を指示することが可能であろう、最近通過された道路区間に基づく、及び／又は来たる区間を最近通過した車両からのクラウドソースの方法に基づく、路面変質に関する情報を含む、複数のソースからのデータに基づき得る。これらの情報ソースのうちの一部又は全てを、例えば、上述されたとおりのクラウドソースの方法からの、又はさらに、単純に、道路区間の地図からの道路曲率の知識、及び／又は車両に関する情報と共に組み合わせることで、運転者又は自律走行オペレータを、過剰なリスクを取るよう誘導しないためにいくらかの余裕をもって、最大安全運転速度が決定され得る。実施形態によっては、制御システムはこのような情報を、（例えば、警告灯、ヘッドアップディスプレイ、若しくは車両ディスプレイ機能を通じて、又は例えば、ナビゲーションのために用いられる電話アプリ上で）間接的に、或いは（速度の制御を担当する車両のコンピュータ、例えば、巡行制御システム、アンチロック制動システム、車両ドメインコントローラ、又は自律走行車の場合には、運転コントローラと通信することによって）直接提供し得る。この限界速度は、道路整備員、自治体、又は道路を管理する国の当局によって提供されたとおりの、掲示された速度限界よりも、道路区間のための最大安全速度の正確な表現になり得る。実施形態によっては、本方法は、例えば、場所、気象、道路ラフネス、及びタイヤグリップ条件とともに急速に変化し得、及び／又は特定の車両に固有であり得る条件を考慮し得る。例えば、例として、気象条件の特定のセットの下で道路の特定の区間を通過している特定の車両のための、マイクロプロセッサベースのコントローラによって決定される、推奨最大速度は、その車両のサスペンションシステムに関する（例えば、その伝達関数によって推測されたとおりの）情報、そのタイヤのうちの１つ以上の状態、車両の荷重、及び／又はその重心、並びに他の因子に基づき得る。

所与の道路区間のための予想横加速度は運転速度に依存し得ることが留意される。運転速度が速度限界及び現在の交通条件に基づいてかなり正確に推測され得る場合には、これは、所与の走行上で遭遇されることになる横加速量の推測を可能にする。横加速量は、全体的な乗員快適性のための、及び乗り物酔いを誘発する可能性の面でのどちらの因子にもなるとともに、車両構成要素、例えば、タイヤ、ブッシング、及びダンパ上の損耗の因子になり得る。例えば、選定が、目的地までの第１のルートと、第１のルートよりも高い横加速度の区間を含む第２のルートとの間のものである場合には、例えば、不快感、乗員の乗り物酔い、及び／又はタイヤの摩耗等を軽減するために、例えば、走行時間の増大を犠牲にしてでも、より小さい横加速度を有する第１のルートが選ばれ得る。実施形態によっては、ルート及び／又は速度の選択又は推奨はまた、１人以上の乗員が行っている可能性がある活動にも依存し得る。例えば、１人以上の乗員がキーボードでタイプしている、コンピュータマウスを使用している、及び／又は紙にものを書いているか、或いはその可能性があるという情報に基づいて、車両速度及び／又はルートは、横加速度を、事前設定された限界未満に維持するように選択され得る。

実施形態によっては、特定の車両（例えば、大型トラック、若しくはレクリエーション用トレーラを牽引する個人用車両などの、トレーラを牽引する車両、及びレクリエーション用車両（ＲＶ（recreational vehicle））などの、長いホイールベースを有する車両）は、道路における急カーブによってより厳しい困難に見舞われ得る。実施形態によっては、事前通知がこのような車両に提供され得、及び／又は道路の特定のルート若しくは区分が全部回避され得る。実施形態によっては、動力学的な、又は快適性の理由で急カーブ又は増大した横加速度によって困難に見舞われるこのような車両又は他の車両のためのナビゲーション案内及び推奨速度限界は、予期又は予測される横加速度に少なくとも部分的に基づき得る。

実施形態によっては、所与の道路区間上の所与の地点における平均曲率はまた、例えば、車両によってたどられている経路の現在の曲率を、その区間のために以前に決定された平均又は予想曲率と比較することによって、車線離脱又は車線変更を、正確に、及び少ない待ち時間で推測するために用いられ得る。車線を変更する際の初期ステップが、横方向の逸脱が生じる前の走行方向の変化になり得るため、これは、経路からの横方向の逸脱を認識する方法（例えば、車線区分線の視覚認識に基づく方法、又は道路の地形を認識することに基づく方法など）とは対照的に、経路からの逸脱の即時又は実効的に即時の認識を可能にする。しばしば、例えば、視程が気象又は照明のゆえに悪くなり得るとき、道路標識が不十分であり得るとき、又は大部分の運転者が取る実際の運転ルートが道路上の標識から逸脱しているとき、ビジョンシステム又は他の同様のシステムは道路曲率情報を提供することができない。例えば、ナビゲーションを支援するために用いられ得るセンサは、劣悪な気象条件（例えば、霧若しくは雪）の間に、及び／又はがれき若しくは泥が道路上に存在し得る場合に、及び／又は消えかかった、若しくは存在しない車線区分線が車線認識を困難にしているときに、阻害されるか、又は無効にされ得る。車両の現在の推測進行方向を用い、それを平均進行方向と比較すること（又は現在の曲率を用い、それを平均曲率と比較すること）は、予想経路からの任意の著しい逸脱の識別を可能にする。例えば、進行方向の著しい逸脱は１～３度以上逸脱することもあり得、進行方向の逸脱の距離の積分が、生じた横方向オフセットを決定するために用いられ得、かくして、操縦時に横断された車線の数が推測されることを可能にする。同じ技法はまた、車両が１つの道路から別のものに入った時、又は車両が、通常の走行車線と平行であり得る出口車線に進入しつつある可能性がある時にそれを決定するためにも適用され得る。車両が出口車線内にいる可能性がある時にそれを決定することは、ＧＰＳの解像度が、運転者が出口車線に進入した時に（又は逆に、運転者が出口車線内にいたはずであるが、出なかった時に）それを認識するのに不十分になり得る幹線道路上で有用になり得る。

実施形態によっては、道路区間に関する情報（例えば、道路プロファイル、道路曲率、道路グリップ、及び／又は現在の気象条件）が、車両（例えば、幾可形状、重心、種別、サスペンションシステムの能力（例えば、伝達関数）、及び／又は動力学的能力）、車両構成要素（例えば、タイヤの種類及び摩耗度及び／又はダンパの種類及び摩耗度）に関する情報、並びに他の関連情報と共に、推奨平均速度、推奨瞬間速度、最大推奨速度、及び最小推奨速度のうちの１つ以上を算出するために用いられ得る。

推奨速度は、運転者への指針として、又は自律走行若しくは半自律走行車運行システム又はコントローラへの入力として有用になり得る。例えば、現在の道路条件（例えば、雨若しくは雪に起因する低グリップ）、車両の１つ以上のタイヤの種類及び状態（例えば、１つ以上の激しく摩耗したタイヤ）、或いは道路プロファイル又は道路の種類（例えば、劣悪な修復状態の、又は車両の横滑りを生じさせ得る小起伏を有する道路、又は特定の種類の車両に横グリップを失わせ得る多数の低周波数の隆起を有する道路）、或いは車両の種類（例えば、より低い安全横加速度限界を有し得る、バス又はＳＵＶなどの長いホイールベース及び／又は高重心の車両）のゆえに、推奨速度は所与の道路上の速度限界から逸脱し得る。

実施形態によっては、道路区間のための推奨最大速度は、その区間が一部となり得る道路上の掲示された速度限界を下回り得、その一方で、推奨最小速度は、道路成分が、より低い速度に対してより高い速度で通過されたとき、苦情を受けにくくなるか、或いは車両への損傷又は車両乗員への不快感を生じさせにくくなり得る道路区間上で有用になり得る。例えば、スピードバンプを過度に低い速度で通過することは、誇張された鉛直運動を生じさせ得、例えば、不快感及び／又は乗り物酔いを引き起こし、その一方で、それらを過度に高い速度で通過することは、例えば、車両又は構成要素への損傷を生じさせ得る。このような状況下では、最小の望ましい速度と最大安全速度との間の速度範囲が推奨され得る。実施形態によっては、特定の種類の車両のための掲示された速度限界に関する情報が取得され得、推奨最大速度は、掲示された速度以下になり得る。実施形態によっては、推奨最大速度は、加えて、路面への損傷を最小限に抑えるなどするために、車軸当たりの車両重量の関数になり得る。

実施形態によっては、推奨速度は車両の動特性に基づき得る。車両のホイールベース及び軌道幅に応じて、特定の種類の道路入力は一部の速度において他のものよりも悪くなり得る。例えば、車両のホイールベースは、自動車へのどのような空間周波数の入力が、車両の前部及び後部において車両が同程度に上下運動する、ヒーブ振動、或いは車両の前部及び後部が位相を異にして運動する、ピッチ振動を作り出すのかを決定する。例えば、車両のホイールベースよりも著しく長いものであり得る地面の隆起は、主としてヒーブ運動を、又はヒーブ運動のみを励起し得、その一方で、ホイールベースの２倍に等しい波長を有する地面の隆起は、主としてピッチ運動を誘導し得る。発明者らは、しかし、車両が曝露され得る外乱の周波数は車両速度によって決定され得ることを認識した。車両の動特性を所与とすると、したがって、例えば、ヒーブ、ロール、又はピッチ共振、或いは２つ以上の種類の共振の組み合わせを車両内に励起し得る速度が存在する。例えば、実施形態によっては、外乱が特定の速度又は範囲の速度において車両の一次ヒーブ共振を励起し得、この場合には、車両の運動は特に苦情を受けやすくなり得る。したがって、任意の所与の運動方向における車両の動特性を励起する速度で運転すること、例えば、所与の車両のホイールベースに近い波長における多くの道路成分を有する道路を、苦情を受けやすくなり得る様態で車両を励振する入力周波数を生じさせる速度で通過することを回避することが望ましくなり得る。実施形態によっては、このような速度は、走行速度を推奨するときに回避され得る。例えば：
１．第１の道路区間は、共通モード（車両の左側及び右側の下の路面プロファイルが同様であることを意味する）による、６メートルの波長を有する、正弦曲線状の空間道路プロファイルを有し得る。
２．第１の車両は、例えば、動的共振のゆえに、１．５Ｈｚにおけるピッチ入力に対して劣悪に応答し得る。

第１の車両が、Ｖｘ＝２０．１ｍｐｈ＝９ｍ／ｓの速度で上述の例における第１の道路区間を通過する場合には、このとき、上述された正弦波の道路は、周波数ｆ＝９ｍ／ｓ ／ ６ｍ／サイクル＝１．５サイクル／秒＝１．５Ｈｚにおけるピッチ入力を作り出すであろう。車両が１．５Ｈｚのピッチ入力周波数に対して感受性を有する場合には、２０ｍｐｈ又はその付近の速度でこの第１の道路に沿って走行することを回避することが望ましくなり得る。同じ車両が、例えば、３Ｈｚにおけるピッチ入力に対してはるかにより小さい感受性を有した場合には、このとき、ｆ＝４０＊１．６／３．６／６＝２．９６Ｈｚにおけるピッチ入力を生じさせるであろう、４０ｍｐｈの運転速度がより望ましくなり得る。同時に、４．５ｍのより長いホイールベースを有する車両が同じ道路を通過した場合には、それは著しいピッチ入力を発生することはなく、したがって、この道路区間のピッチ成分に対して感受性を有し得ない（その一方で、異なる運転速度においては他の成分に対して感受性を有し、異なる推奨、最大推奨、又は最小推奨速度をもたらす）。

実施形態によっては、車両の速度を選択することによって車輪不均衡の効果が軽減され得る。発明者らは、道路車両の車輪は、それらの有効転がり半径及び車両の前進速度に基づいて算出され得る速度で回転することを認識した。タイヤの動特性のゆえに、タイヤの有効転がり半径は、概して、実際の自由半径よりも若干小さいが、タイヤの圧縮半径よりも大きい。完全に膨張したタイヤの半径は、例えば、３３８ｍｍであり得、地面上方の車輪中心の、車両重量がその上に乗ったときの高さは大幅に小さくなり得、例えば、３１５ｍｍ（これはタイヤの「圧縮半径」と呼ばれ得る）になり得るが、ハブの完全回転ごとに車輪中心によって走行される距離は３３０ｍｍになり得る（これにより、タイヤの有効半径はおよそ５２．５ｍｍになり得る）。車両が加速していない、カーブを切っていない、又は減速していない典型的な運転条件下では、車輪スリップはほとんど又は全く存在し得ず、例えば、１％未満であり得る。本明細書で使用する時、用語「車輪スリップ」は、車両の前進速度と、車輪の有効転がり半径と車輪の角速度との積との差を指す。

実施形態によっては、所与の角部におけるサスペンション、及び関連タイヤは、タイヤホップ又はホイールホップとしばしば呼ばれる、共振固有周波数を有するように設計され得る。この共振周波数は、ばね下質量（これは、独立サスペンションにおいては、車輪、及び車輪と共に、車両シャーシに対して運動するよう運動学的にリンクされたサスペンションの任意の関連運動構成要素の組み合わせの質量と等しくなり得、非独立サスペンションにおいては、その種類のサスペンション及び車輪を支配する動特性に従って定義され得る）のシステムの特性であり得る。発明者らは、車両のタイヤは、転動中のエネルギー損失を最小限に抑えるために、鉛直方向に受ける減衰が軽く（すなわち、それらは、路面と垂直であり得る方向に路面によって印加される入力によって圧縮及び復元された時に、大量のエネルギーを散逸させない）、それゆえ、鉛直方向において、主として、及び実効的に、ばねとして機能することを認識した。したがって、タイヤのばねと組み合わせたばね下質量の共振は、例えば、基となる応答よりも５～１０倍大きくなり得る共振ピークを有して、非常に顕著になり得、共振時、車輪は、例えば、典型的な車両については、１２Ｈｚにおける、又は１０～１５Ｈｚの範囲内の、タイヤホップ周波数又はその付近の入力にさらされた時に、励振され、多量に弾まされ得る。

実施形態によっては、タイヤ及び車輪は高速に回転し得（例えば、３１８ｍｍの有効転がり半径を有するタイヤを用いて６０ｍｐｈで走行している際には、車輪は５０５５ｒｐｍで回転していることになり得る）、それゆえ、タイヤ又は車輪の任意の小欠陥、例えば、１つの箇所においてリムに追加された１０ｇの偏心質量の等価物が、ばね下質量に印加され得る著しい鉛直力外乱を生じさせ得る。この理由のために、車輪は、しばしば、小さいカウンタマスを用いて均衡を取られ、時として、車輪と測定デバイスとの間の測定合力を用いて力の均衡を取られる。実施形態によっては、１つ以上の車輪が不均衡のままになり得、それらが回転した際に、この不均衡は、タイヤ及びサスペンションに印加される力に振動を誘導し得る。例えば、リムを若干曲げる縁石衝突に起因する、車輪又はリム上の質量分布における欠陥は、リム上のその箇所が道路に近づき得るたびに鉛直荷重における力の変化を生じさせ得る。実施形態によっては、例えば、タイヤを取り付ける際に技術者によって適用された１つ以上のカウンタマスの損失の結果生じ得る、タイヤ又は車輪上の任意の質量不均衡は、回転速度に２乗のオーダーで依存し、車輪の１回転ごとに１度鉛直方向上方に向き得る、車輪の中心に向いた力（向心力）を生じさせ得る。それゆえ、これらの種類の力の入力は、車両の運転速度に比例し得、各車輪上に存在する欠陥量に比例し得る周波数で出現していることになり得る。

発明者らは、各車輪における欠陥量は、各車輪の鉛直加速度の空間周波数（走行距離の関数としての波長の逆数）の成分を分析することによって推測され得ることを認識した。実施形態によっては、時間の関数としての各車輪の鉛直加速度の周波数成分が分析され得る。発明者らは、どちらの量も、例えば、車両内の特定の構成要素の状態を決定するための診断として用いられ得ることを認識した。例えば、タイヤホップ周波数の大きな変化、例えば、１Ｈｚ以上の変化は、タイヤの問題の指示になり得、その一方で、所与の車輪上の不均衡の大きな変化は修復を必要とし得、破裂を生じさせ得ると考えられるタイヤ又はトレッドへのあり得る損傷に対する先行指標になり得るであろう。加えて、その固有周波数を励起する速度で駆動される不均衡な車輪は、乗員によって認められ得る車両内の相当の震動の原因となり得るため、この情報は、どの速度が快適性のために最適になり得るかに関する指示を運転者又は車両コントローラに提供するために用いられ得る。発明者らは、特定の条件下において、より高速で、又はより低速で運転することで、この不快感を効果的に低減し得ることを認識した。

実施形態によっては、車両内の１つ以上のシステムが、所与のトリップにおいて経験される乗り心地に関して、顧客、車両乗員に、及び／又は車両所有者若しくは運行者に報告し得る。これは、例えば、第１に、測定された車両運動を分析することによって、第２に、車両によって見られたとおりの道路の既知の形状、又は道路の推測された形状に基づいて車両によって通過された道路プロファイルを分析することによって、並びに第３に、有利に、通過された道路成分に、及び車両の最適挙動のモデルに基づいて、測定された車両運動を、予想された運動と比較することによって、複数の仕方で行われ得る。これは、車両の状態の推測、及び車両における任意の劣化の推測、並びに乗員によって経験される不快感の推測を可能にし得る。それは、特別な種類の貨物のための、例えば、新鮮な農産物又は壊れやすい電子機器のための品質の指示になり得る、貨物によって経験される振動量の推測を可能にし得る。本方法はまた、上述されたように、所与の速度における予想道路成分、及び運ばれている所与の貨物に対するそれの予想影響の推測に基づいて最適ルート案内を提供するために本質的に適用され得る。例えば、新鮮なイチゴの貨物は、果物の損傷をもたらす振動レベルに対して特に敏感になり得るであろう。実施形態によっては、発明者らは、道路プロファイル、予想運転速度、及び車両の少なくとも推測されたモデルを知ることで、所与のルート上を走行している間に貨物がさらされ得る振動レベルが先験的に推測され得ることを認識した。実施形態によっては、このような情報はまた、貨物を最適に保護するためのインテリジェントなルート案内を提供するためにも用いられ得る。

実施形態によっては、一般的な運転者プロファイルが１つ以上の可能な入力に基づいて作成され得る。例えば、運転者プロファイルは、運転される車両に合わせて一般的に仕立てられ得（例えば、スポーツカーは、コンパクトカーよりも積極的な開始運転者プロファイルを有し得る）、運転者は、記憶された個人プロファイルにアクセスするために、ログインの形式の識別、又は例えば、顔認識、指紋ＩＤ、若しくは携帯電話への接続などの、何らかの他の形式の識別を提供し得、事前にプログラムされた設定は、例えば、時刻、走行される道路の種類、気象などの環境因子、並びに通勤ルート及び典型的な走行に基づく履歴データなどの、外部情報を考慮し得る。

運転者プロファイルは、快適性、他の因子、例えば、快適性、車両摩耗若しくは損傷、及び以上において列挙された他の因子など、に対する総走行時間の相対的重要性に関連する個人的（又は一般的）選好事項を記憶するように設計され得る。この情報は、車両の運転者若しくは乗員によって明示的に提供されるか、又は以前のトリップの間に車両センサによって自動的に収集され得る。

実施形態によっては、実際の現在の条件及び運転者挙動が、現在の運転者のための運転者プロファイルを変更、更新、又は生成するために用いられ得る。複数の観測及び測定された実体が考慮され得る。例えば、運転者が車線をしばしば切り替えるか、いつもよりも高い、又は大部分の他の運転者よりも高い速度で運転するか、或いは彼らが自分の目的地へより速く着こうと試みていることを他の仕方で暗に示す場合には、このとき、走行時間が自動的に快適性よりも優先され得る。同様に、運転者の、若しくは他の乗員の識別若しくはログオン認証情報、及び／又は彼らの電子カレンダーを用いることで、ナビゲーション支援コントローラ又は他のマイクロプロセッサベースのコントローラは、次のカレンダーイベントがいつ、及びどこで起きるかを考慮し、快適性、料金コスト、乗り物酔い、又は車両摩耗若しくは損傷などの他の考慮事項を優先して走行時間の優先順位付けを相対的に上げる、又は下げるよう運転者の選好事項を変更することを求めるか、又は自動的にそれを行い得る。代替的に、時刻、走行方向、及び／又は場所に基づいて、運転者が仕事の行き帰りの通勤中であると仮定され得る場合には、このとき、例えば、摩耗又は累積的車両損傷の重要性が走行時間に対して優先順位を相対的に上げられるか、又は下げられ得、その一方で、長距離トリップの間には、乗り物酔いの軽減及び快適性の重要性が上がり得る。

実施形態によっては、上述された方法のうちの１つ以上が組み合わせられ得る。以上において提示された複数の因子が、システムがこのような組み合わせられたメトリックに従って走行ルートをランク付けし、最適なものを選択することを可能にする単一のメトリックに組み合わせられ得る。

実施形態によっては、メトリックは複数の因子の組み合わせに基づき得る。各因子は０～１の相対スケールにスケーリングされ得、１が、最高と考えられる値とされ、０が、最低と考えられる値とされる。例えば、タイヤの摩耗を考慮するときには、完全に平坦な道路を上回るタイヤ摩耗の顕著な増大を生じさせることのない道路成分、例えば、タイヤホップ周波数付近において非常に低い成分を有する道路には０のスケーリング係数が付与され得、その一方で、タイヤの劣化を１．５～３倍に加速し得る道路のためには１のスケーリング係数が用いられ得る。加えて、又は代替的に、実施形態によっては、乗り物酔いに対する因子は、平坦な道路のためには、又は乗員のうち乗り物酔いに対する感受性が高い者がいないときには、０とし、例えば、少なくとも１人の乗員において、半時間の運転のうちに明らかな吐き気を誘発する可能性が高い道路のためには、１とすることができるであろう。因子ごとのスケールは、例えば、システム設計者によって、又は車両の製造会社によって、又は道路プロファイルツールの製造会社によって設定され得る。実施形態によっては、相対的重み付けが１つ以上の因子に適用され得る。この重み付けは、所与の車両及びその構成要素の種類、状態、及び履歴の知識の、上述されたものなどの考慮事項に、並びに一般的な、及び時として、また、特定の運転者プロファイルに関する考慮事項に基づき得る。実施形態によっては、値ごとの重み付けを用い、重み付けに因子ごとのスケーリングされた数値を乗算し、全因子を合計することによって、合計数値が道路区間ごとに決定され得る。このように、最適化されたルート計画が達成され得、最適は、個人的選好事項、又は上述された考慮事項のうちの一部に基づいて変更され得る重み付け係数を各々有する、いくつかの因子の部分セットに基づいて決定され得る。実施形態によっては、この合計数値は、道路区間を互いに対してランク付けし、最も低い合計スコアを有するルートを、現在の運転者、車両、道路条件、及び交通、及び／又は現在の状況のための最適として選択するためのメトリックとして用いられ得る。

実施形態によっては、例えば、運転の楽しみ（それゆえ、例えば、高曲率及び高速度の道路を重要因子として、並びに快適性及び乗り物酔いをさほど重要でないものとして重み付ける）、快適性（例えば、快適性及び乗り物酔いを重要なものとして、並びに走行時間をさほど重要でないものとして重み付ける）、経済性（例えば、燃料消費及び構成要素の摩耗を重要なものとして、並びに他の因子をより低いものとして重み付ける）、或いはさらに、「私は遅れている」（走行時間を他の全てのものよりも優先する）、又は「私は疲れている」（より小さい曲率及びより少数のカーブを有する道路を優先する）などの、特定の目的を目指した組み合わせを優先するために組み合わせられた、重み付けの複数の事前に選択された組み合わせが、例えば、車両内、又はセルフォンなどのデバイス上の、ユーザインターフェース、又はグラフィカルインターフェースを介して、運転者に選択として提示され得る。

実施形態によっては、重み付けは、例えば、ユーザインターフェース又はセルフォンを介して、消費者によって、因子ごとに、又は因子のグループのために、個別化された仕方で設定され得、これらの重みは、ユーザの選定又は命令に基づいて、ユーザプロファイル内に記憶されるか、又は現在の走行セッションにのみ適用され得る。

考慮され得る一部の因子が以上において列挙されたが、他の因子も考慮され得ることが理解される。以上において列挙された因子の中には、走行時間、（現在の、若しくは予想される）交通条件、局地的気象条件、路面グリップ、及び予想運転速度における予想グリップ、（速度限界又は現在の交通速度に対立するものとしての）推奨速度、交通信号灯、車線を横切る方向転換（米国のような国では、左折）、横断歩道、料金、狭い、若しくはゆとりの少ない道路、空間周波数道路成分、予想快適性レベル、現在の走行にわたる快適性の履歴、予想される構成要素の摩耗、構成要素の摩耗の現在の状態、道路事象の数及び種類、全体的不快感、燃料消費、乗り物酔いの発生、最低地上高の問題、道路曲率、道路の形状及び道路のむくりに起因する予想横加速度、車輪不均衡、及び現在予想される運転速度でそれを励振する各道路の傾向、貨物種別、及び振動に対するその貨物の感受性、一般的運転者プロファイル、及び現在の運転者のプロファイル若しくは変更、並びに顧客選好がある。

実施形態によっては、第１の地点から第２の地点へのルートに沿って走行することに関連付けられる特定の望ましくない効果の発生及び／又は重大度を定量化するために、費用関数が用いられ得る。望ましくない効果は、限定するものではないが、乗り物酔い、車両構成要素の摩耗（例えば、タイヤの摩耗、ブッシングの摩耗、及びダンパの摩耗）、並びに非効率性を含み得る。乗員を有する車両が路面上を走行する際には、費用関数が車両の運行に関連付けられ得る。このような費用関数は、（ｉ）道路固有データ、例えば、路面データ及び／又はリスク因子、（ｉｉ）例えば、車両のサスペンションシステム、制動システム、操向システムの伝達関数若しくはモデル、又はばね、ダンパ、ブッシング、若しくはタイヤなどの様々な構成要素の摩耗モデルなどの、車両固有データに関連するか、又はそれらの関数になり得る。費用関数は、研究所において、コンピュータシミュレーションを通じて、クラウドソースのデータ、及び／又は構成要素若しくは車両の製造会社によって提供された情報に基づいて開発され得る。第１の地点と第２の地点との間を走行するためのいくつかのルートの間の選定に直面したとき、選択されるルートは、最も低い費用関数を有するルートになり得る。

本教示は様々な実施形態及び例に関連して説明されたが、本教示がこのような実施形態又は例に限定されることは意図されていない。逆に、当業者によって理解されるであろうように、本教示は様々な代替例、変更例、及び等価物を包含する。したがって、上述の説明及び図面は単なる一例としてのものにすぎない。

技法が回路機構及び／又はコンピュータ実行可能命令の形で実施される実施形態が説明された。一部の実施形態は、少なくとも１つの例が提供された、方法の形のものであり得ることを理解されたい。本方法の部分として遂行される行為は任意の好適な仕方で順序付けられ得る。したがって、例示されたのとは異なる順序で行為が遂行される実施形態が構築され得る。これは、いくつかの行為を、例示の実施形態では順次的な行為として示されていても、同時に遂行することを含み得る。

上述された実施形態の様々な態様は、単独で、組み合わせて、又は以上において説明された実施形態において具体的に議論されていない種々の構成で用いられ得、したがって、その適用において、上述の説明において記載された、又は図面において示された構成要素の詳細及び配置に限定されない。例えば、一実施形態において説明された態様は、他の実施形態において説明された態様と任意の仕方で組み合わせられ得る。

クレーム要素を修飾するための請求項における「第１」、「第２」、「第３」等などの序数用語の使用は、それ自体では、クレーム要素の、別のものに対するいかなる優先順位、席次、若しくは順位も、又は方法の行為が遂行される時間的順序を含意せず、単に、特定の名称を有する１つのクレーム要素を、（序数用語の使用がなければ）同じ名称を有する別の要素と区別し、クレーム要素を区別するためのラベルとして使用されているにすぎない。

また、本明細書において使用される術語及び専門用語は説明の目的のためのものであり、限定と見なされるべきでない。本明細書における「含む（including）」、「有する（having）」、「包含する（containing）」、「伴う（involving）」、及びこれらの変形の使用は、その後に列挙される項目、及びそれらの等価物、並びに追加の項目を包含することを意図される。

単語「例示的（exemplary）」は、本明細書において、例、実例、又は例示の役割を果たすことを意味するように使用される。したがって、本明細書において例示として説明される任意の実施形態、実装形態、プロセス、特徴等は、例示的な例であると理解されるべきであり、別途記載のない限り、好ましい、又は有利な例であると理解されるべきでない。

このように、少なくとも１つの実施形態のいくつかの態様を説明したので、当業者は様々な改変、変更、及び改善に容易に想到するであろうことを理解されたい。このような改変、変更、及び改善は、本開示の一部となることを意図されており、本明細書において説明される原理の趣旨及び範囲に含まれることを意図されている。したがって、上述の説明及び図面は単なる一例としてのものにすぎない。

Claims (30)

1. 車両を運行する方法であって、前記方法が、
   （ａ）第１の場所と第２の場所との間の少なくとも２つのルートに関する情報を受信することと、
   （ｂ）前記車両に関する車両固有情報を受信することと、
   （ｃ）前記少なくとも２つのルートの中からルートを選択することであって、前記選択が、ステップ（ａ）、及びステップ（ｂ）において受信された前記情報に少なくとも部分的に基づく、選択することと、
   （ｄ）前記車両によって、ステップ（ｃ）において選択された前記ルートに沿って走行することと、
   を含む方法。
2. 前記少なくとも２つのルートが第１のルート及び第２のルートを含み、前記第１のルート及び前記第２のルートが互いに少なくとも部分的に重なる、請求項１に記載の方法。
3. ステップ（ａ）における前記情報が路面データを含む、請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記車両の場所に関する情報を受信することをさらに含み、前記車両の前記場所が、ＧＮＳＳ及び地形ベースの場所特定システムからなる群から選択される場所特定システムを用いて決定される、請求項１～３のいずれか一項に記載の方法。
5. 前記車両の前記場所が前記第１の場所である、請求項４に記載の方法。
6. 前記車両が、自律走行車、半自律走行車、及び手動運転車からなる群から選択される、請求項１～５のいずれか一項に記載の方法。
7. ステップ（ｂ）における前記車両固有情報が前記車両のサスペンションシステムの伝達関数に関する情報を含む、請求項１～６のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記車両の前記サスペンションシステムがアクティブサスペンションシステムである、請求項７に記載の方法。
9. ステップ（ｂ）における前記情報が前記車両の重心の位置に関する情報を含む、請求項１～８のいずれか一項に記載の方法。
10. 前記少なくとも２つのルートの少なくとも部分に沿って走行している時の前記車両の推定速度に関する情報を受信することをさらに含む、請求項１～９のいずれか一項に記載の方法。
11. ステップ（ａ）における前記情報、及び前記１つ以上のルートの少なくとも部分を通過している間の前記車両の前記推定速度に少なくとも部分的に基づいて、前記２つ以上のルートを横断している間の推定される道路誘発外乱を決定することをさらに含み、ステップ（ｃ）における前記選択が前記推定される道路誘発外乱にも少なくとも部分的に基づく、請求項１０に記載の方法。
12. ステップ（ｂ）において受信される前記車両固有情報が前記車両の重量に関する情報を含む、請求項１１に記載の方法。
13. ステップ（ｂ）において受信される前記車両固有情報が少なくとも１人の車両乗員に関する情報を含む、請求項１～１２のいずれか一項に記載の方法。
14. 前記少なくとも１人の車両乗員に関する前記情報が乗り物酔いに対する前記少なくとも１人の車両乗員の感受性に関する情報を含む、請求項１３に記載の方法。
15. 前記少なくとも１人の車両乗員に関する前記情報が、読書及びコンピュータマウスの操作からなる群から選択される活動を遂行している間における乗り物酔いに対する前記少なくとも１人の車両乗員の感受性に関する情報を含む、請求項１３に記載の方法。
16. ステップ（ｂ）において受信される前記情報が前記少なくとも１人の車両乗員による、推定活動に関する情報を含む、請求項１３に記載の方法。
17. ステップ（ａ）において受信された前記情報及びステップ（ｂ）において受信された前記車両固有情報に少なくとも部分的に基づいて、ステップ（ｄ）において前記ルートに沿って走行している間の運行速度範囲を決定し、ステップ（ｃ）において決定された前記運行速度で前記路面上を走行することをさらに含む、請求項１～１６のいずれか一項に記載の方法。
18. 車両を運行する方法であって、前記方法が、
    （ａ）第１の場所と第２の場所との間の少なくとも２つのルートに関する情報を受信することと、
    （ｂ）ユーザインターフェースからの情報を受信することと、
    （ｃ）前記少なくとも２つのルートの中からルートを選択することであって、前記選択が、ステップ（ａ）、及びステップ（ｂ）において受信された前記情報に少なくとも部分的に基づく、選択することと、
    （ｄ）前記車両によって、ステップ（ｃ）において選択された前記ルートに沿って走行することと、
    を含む方法。
19. 前記ユーザインターフェースが前記車両に搭載されている、請求項１８に記載の方法。
20. ステップ（ｂ）において受信される前記情報が、タイヤの摩耗の低減が選好事項であるとの指示を含む、請求項１８又は１９に記載の方法。
21. ステップ（ｂ）において受信される前記情報が、乗り物酔いの低減が選好事項であるとの指示を含む、請求項１８又は１９に記載の方法。
22. ステップ（ｂ）において受信される前記情報が、車体の横加速度の低減が選好事項であるとの指示を含む、請求項１８又は１９に記載の方法。
23. ステップ（ｂ）において受信される前記情報が、車体の鉛直加速度の低減が選好事項であるとの指示を含む、請求項１８又は１９に記載の方法。
24. ステップ（ａ）及び（ｂ）において受信された前記情報に少なくとも部分的に基づいてステップ（ｃ）において選択された前記ルートの少なくとも部分のための速度を選択することをさらに備える、請求項２０～２３のいずれか一項に記載の方法。
25. ステップ（ａ）及び（ｂ）において受信された前記情報に少なくとも部分的に基づいてステップ（ｃ）において選択された前記ルートの少なくとも部分のための最大速度を選択することをさらに備える、請求項２０～２３のいずれか一項に記載の方法。
26. ステップ（ａ）及び（ｂ）において受信された前記情報に少なくとも部分的に基づいてステップ（ｃ）において選択された前記ルートの少なくとも部分に沿って走行する間の最小速度を選択することをさらに備える、請求項２０～２３のいずれか一項に記載の方法。
27. ステップ（ｃ）における選択が、前記選択されたルートの複車線部分内の車線を選択することを含む、請求項１８～２６のいずれか一項に記載の方法。
28. ステップ（ａ）において受信される前記情報が路面情報を含む、請求項１８～２７のいずれか一項に記載の方法。
29. ステップ（ａ）において受信される前記情報がクラウドソースの情報を含む、請求項１８～２７のいずれか一項に記載の方法。
30. 車両を運行する方法であって、前記方法が、
    （ａ）現在の場所と目的地との間の少なくとも２つのルートに関する情報を受信することと、
    （ｂ）前記車両に関する車両固有情報を受信することと、
    （ｃ）ステップ（ａ）及びステップ（ｂ）において受信された前記情報に基づいて、構成要素の摩耗がより少ないこと、乗り物酔いがより少ないこと、走行時間がより短いこと、エネルギー効率がより高いことからなる群から選択される効果を達成するために前記少なくとも２つのルートの中からルートを選択することと、
    （ｄ）ステップ（ｃ）において選択された前記ルートに沿って走行することと、
    を含む方法。
    

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