JP2024517167A - 系統的最適化を伴う車両案内 - Google Patents

Abstract

系統的最適化を伴う車両案内は、現在の車両によって、車両交通網の現在の部分に関する系統的効用車両案内データを取得すること、及び、現在の車両によって、系統的効用車両案内データに従って車両交通網の現在の部分を通行することにより、現在の車両によって、車両交通網を通行することを含む。系統的効用車両案内データを取得することは、車両交通網の領域に関する車両動作データを取得することであって、車両動作データは、領域内で動作する複数の車両に関する現在の動作データを含むこと、領域に関する系統的効用車両案内モデルを操作すること、車両動作データに応答して系統的効用車両案内モデルから領域に関する系統的効用車両案内データを取得すること、及び系統的効用車両案内データを現在の車両に出力することを含んでもよい。

Description

本開示は、系統的最適化を伴う車両案内を実行するための方法、装置、及び非一時的なコンピュータ可読媒体を含む車両動作に関する。

車両交通網内で動作する手動制御車両、半自律制御車両、又は自律走行車のような車両は、それぞれの車両について予測された動作効用を最大化することに基づいて特定された一連の個別の車両制御動作を実行することによって、車両交通網又はその一部を通行することがある。

本明細書には、系統的最適化を伴う車両案内の態様、特徴、要素、実装及び実施形態が開示されている。

開示された実施形態の一態様は、系統的最適化を伴う車両案内を使用する車両による車両交通網を通行する際に使用される方法である。この方法は、前記車両によって、前記車両交通網の現在の部分に関する系統的効用車両案内データを取得することを含むこと、及び前記車両によって、前記系統的効用車両案内データに従って、前記車両交通網の前記現在の部分を通行することを含む。

開示された実施形態の別の態様は、系統的最適化を伴う車両案内の方法である。この方法は、車両交通網の領域に関する車両動作データを取得することであって、前記車両動作データは、前記領域において動作している複数の車両の現在の動作データを含むこと、前記領域に関する系統的効用車両案内モデルを操作すること、前記車両動作データに応答して前記系統的効用車両案内モデルから前記領域に関する系統的効用車両案内データを取得すること、及び前記系統的効用車両案内データを出力することを含む。

開示された実施形態の別の態様は、系統的最適化を伴う車両案内の方法である。この方法は、前記車両によって、前記車両交通網の現在の部分に関する系統的効用車両案内データを取得すること、及び前記車両によって、前記系統的効用車両案内データに従って前記車両交通網の前記現在の部分を通行することを含む。前記系統的効用車両案内データを取得することは、車両交通網の領域に関する車両動作データを取得することであって、前記車両動作データは、前記領域において動作している複数の車両の現在の動作データを含むこと、前記領域に関する系統的効用車両案内モデルを操作すること、前記車両動作データに応答して前記系統的効用車両案内モデルから前記領域に関する系統的効用車両案内データを取得すること、及び前記系統的効用車両案内データを出力することを含む。

以下では、本明細書に開示された方法、装置、プロシージャ及びアルゴリズムのこうした及び他の態様、特徴、要素、実装及び実施形態の変形がさらに詳細に記載される。

本明細書に開示された方法及び装置の様々な態様は、以下の記載及び図面において提供される例示を参照することでより明らかになるであろう。

本明細書に開示の態様、特徴及び要素が実装され得る車両の一例を示す図である。

本明細書に開示の態様、特徴及び要素が実装され得る車両交通及び通信システムの一部の例示の図である。

車両交通網の一部の図である。

自律走行車動作管理システムの一例の図である。

本開示の実施形態による系統的最適化を伴う車両案内の一例を示すフロー図である。

手動制御車両、半自律制御車両、又は自律走行車のような車両交通網内で動作する車両は、車両制御アクション又はルート決定のような一連の個別の車両制御動作を実行することによって、車両交通網又はその一部を通行してもよい。個々の車両制御動作には、そのようなリスク（又は、逆に安全性）及び移動時間等の動作コストがある。動作コストは相互に関連していてもよい。例えば、速さを増加させる車両制御動作は、移動時間に関連する動作コストを低下させ、リスクに関連する動作コストを増加させてもよい。

車両制御動作に関連する動作コストの加重和は、車両制御動作のための動作効用として識別されてもよい。動作効用の最大化は、リスク（又は、逆に安全性）及び移動時間等の各動作コストの最小化とを平衡させる。ここでは、リスク及び移動時間に関して動作効用を説明するが、燃料利用等の他の動作コストを使用してもよい。車両制御動作を実行する車両に関する車両制御動作の動作効用は、車両固有の動作効用として識別されてもよい。

車両交通網内で動作する車両は、車両固有の動作効用を最大化するために、車両の現在の動作パラメータ及び車両の定義された距離内等の車両の現在の動作環境に応じて制御される。車両固有の動作効用を識別するために使用される情報は、車両の動作に影響を及ぼし得る一部の情報を省略し、又は誤って重み付けすることがある。例えば、一部の車両については、車両の現在の動作環境以外の領域の動作環境に関する情報等、車両の動作に影響を及ぼし得る一部の情報は、手動又は自律の車両又は車両のオペレータが利用できないか、又は利用可能であるが利用されていないか又は不適切に重み付けされ得る。別の例では、車両の動作に影響を及ぼし得る領域の事象又は発生から事象の検出までの時間的な遅延、又は事象を表すデータを示す応答遅延 は、事象に応答する車両制御動作の特定及びその車両制御動作の実行を通じて、車両制御動作の動作効用を制限する可能性がある。予測された動作効用と観察された動作効用との間の差異は、利用される動作情報及びその相対的な重み付けの差に対応し得る。

いくつかの車両については、車両固有の動作効用の最大化は、準最適な系統的効用と相関し得る。系統的効用は、車両交通網の定義された領域内で動作する車両に関する動作効用を平衡させる又は集約する。系統的効用の最大化には、車両固有の動作効用の最大化のために利用できない、それによって使用されない、又は不適切に重み付けされた情報を使用することを含んでもよい。準最適な系統的効用は、予測された車両固有の動作効用及び観察された車両固有の動作効用との差に対応してもよい。

系統的最適化を伴う車両案内には、車両交通網の定義された領域内の車両に関する車両動作及び環境データの取得が含まれる。車両の動作及び環境データは、領域内の各車両に対して車両ごとに実行される車両固有の動作効用の最大化のために利用できない、それによって使用されない、又は不適切に重み付けされた何らかのデータを含んでもよい。系統的最適化を伴う車両案内は、領域に関する系統的効用を最大化する系統的効用車両案内モデルを操作することを含む。系統的最適化を伴う車両案内は、領域に関する車両動作データ及び環境データに応答する領域に関する系統的効用車両案内モデルから車両ごとの系統的効用車両案内データを取得することを含む。系統的最適化を伴う車両案内には、領域内で動作する各参加車両に系統的効用車両案内データを提供することを含む。

系統的効用車両案内データを取得し、かつ系統的効用車両案内データに従って領域内の車両交通網の少なくとも一部を通行する領域内で動作する参加車両を含む領域は、参加車両を除外する領域と比較して、観察される領域に関する系統的効用が改善される。参加車両のような車両の動作は、参加車両の動作環境における非参加車両であり得る車両のような他の車両の動作に影響を与えるので、非参加車両に対する参加車両の１％のような比較的小さな割合は、効果的に領域に関する系統的効用を最大化してもよく、これは、参加車両及び非参加車両を含む車両の観察される車両固有の動作効用を改善してもよい。いくつかの実施形態では、領域の系統的効用の改善は、参加車両の割合と相関されてもよい。

図１は、本明細書に開示の態様、特徴及び要素が実装され得る車両の一例を示す図である。図示のように、車両１０００は、シャーシ１１００と、パワートレイン１２００と、コントローラ１３００と、車輪１４００とを含む。簡潔のため、車両１０００は４つの車輪１４００を含むように示されているが、プロペラ又はトレッド等の１つ以上の任意の他の推進装置が使用されてもよい。図１において、パワートレイン１２００、コントローラ１３００及び車輪１４００等の要素を相互接続する線は、データ又は制御信号等の情報、電力又はトルク等の力、又は情報及び電力の両方が各要素間で伝達され得ることを示している。例えば、コントローラ１３００は、パワートレイン１２００から電力を受信して、車両１０００を制御するためにパワートレイン１２００、車輪１４００、又はその両方と通信してもよく、これには、加速又は減速等による車両の運動状態の制御、操舵等による車両の方向状態の制御、又はその他のやり方による車両１０００の制御が含まれる。

図示のように、パワートレイン１２００は、電源１２１０と、トランスミッション１２２０と、操舵装置１２３０と、アクチュエータ１２４０とを含む。サスペンション、駆動シャフト、車軸、又は排気システム等のパワートレインの他の要素又は要素の組み合わせが含まれてもよい。別々に示されているが、車輪１４００は、パワートレイン１２００に含まれてもよい。

電源１２１０は、エンジン、バッテリ、又はこれらの組み合わせを含んでもよい。電源１２１０は、電気エネルギー、熱エネルギー又は運動エネルギー等のエネルギーを提供するように動作する任意のデバイス又はデバイスの組み合わせであってもよい。例えば、電源１２１０は、内燃エンジン、電気モータ又は内燃エンジン及び電気モータの組み合わせ等のエンジンを含んでもよく、１つ以上の車輪１２１０に原動力としての運動エネルギーを提供するように動作してもよい。電源１２１０は、ニッケルカドミウム（ＮｉＣｄ）、ニッケル亜鉛（ＮｉＺｎ）、ニッケル水素（ＮｉＭＨ）、リチウムイオン（Ｌｉ－ｉｏｎ）等の１つ以上の乾電池、太陽電池、燃料電池、又はエネルギーを提供することが可能な任意の他のデバイス等のポテンシャルエネルギー装置を含んでもよい。

トランスミッション１２２０は、電源１２１０から運動エネルギー等のエネルギーを受信してもよく、原動力を提供するために車輪１４００にエネルギーを送ってもよい。トランスミッション１２２０は、コントローラ１３００アクチュエータ１２４０又は両方によって制御されてもよい。操舵装置１２３０は、コントローラ１３００、アクチュエータ１２４０又はその両方によって制御され、車両を操縦するために車輪１４００を制御してもよい。アクチュエータ１２４０は、コントローラ１３００から信号を受信してもよく、車両１０００を動作させるために電源１２１０、トランスミッション１２２０、操舵装置１２３０又はこれらの任意の組み合わせを作動又は制御してもよい。

図示のように、コントローラ１３００は、位置決め装置１３１０、電子通信装置１３２０、プロセッサ１３３０、メモリ１３４０、ユーザインターフェース１３５０、センサ１３６０、電子通信インターフェース１３７０又はこれらの任意の組み合わせを含んでもよい。単一の装置として示されているが、コントローラ１３００の任意の１つ以上の要素が任意の数の分離した物理装置に組み込まれてもよい。例えば、ユーザインターフェース１３５０及びプロセッサ１３３０は、第１の物理装置に組み込まれてもよく、メモリ１３４０は、第２の物理装置に組み込まれてもよい。図１には示されていないが、コントローラ１３００は、バッテリ等の電源１２１０を含んでもよい。個別の要素として示されているが、位置決め装置１３１０、電子通信装置１３２０、プロセッサ１３３０、メモリ１３４０、ユーザインターフェース１３５０、センサ１３６０、電子通信インターフェース１３７０、又はこれらの任意の組み合わせは、１つ以上の電子デバイス、回路又はチップに組み込まれてもよい。

プロセッサ１３３０は、光プロセッサ、量子プロセッサ、分子プロセッサ又はこれらの組み合わせを含む現存する又は今後開発される信号又は他の情報を操作又は処理することが可能な任意のデバイス又はデバイスの組み合わせを含んでもよい。例えば、プロセッサ１３３０は、１つ以上の専用プロセッサ、１つ以上のデジタル信号プロセッサ、１つ以上のマイクロプロセッサ、１つ以上のコントローラ、１つ以上のマイクロコントローラ、１つ以上の集積回路、１つ以上の特定用途向け集積回路、１つ以上のフィールドプログラマブルゲートアレイ、１つ以上のプログラマブルロジックアレイ、１つ以上のプログラマブルロジックコントローラ、１つ以上の状態機械、又はこれらの任意の組み合わせを含んでもよい。プロセッサ１３３０は、位置決め装置１３１０、メモリ１３４０、電子通信インターフェース１３７０、電子通信装置１３２０、ユーザインターフェース１３５０、センサ１３６０、パワートレイン１２００、又はこれらの任意の組み合わせと動作可能に結合されてもよい。例えば、プロセッサは、通信バス１３８０を介してメモリ１３４０と動作可能に結合されてもよい。

メモリ１３４０は、プロセッサ１３３０によって使用される又はそれと接続される、機械可読命令又はそれに関連付けられる任意の情報を、例えば、保持、記憶、伝達又は搬送することが可能な任意の有形の非一時的なコンピュータ使用可能又はコンピュータ可読媒体を含んでもよい。メモリ１３４０は、例えば、１つ以上の半導体ドライブ、１つ以上のメモリカード、１つ以上のリムーバブル媒体、１つ以上の読み取り専用メモリ、１つ以上のランダムアクセスメモリ、ハードディスク、フロッピーディスク、光学ディスクを含む１つ以上のディスク、磁気若しくは光学カード、又は電子情報を記憶するのに適した任意のタイプの非一時的な媒体、又はこれらの任意の組み合わせであってもよい。

通信インターフェース１３７０は、図示のような無線アンテナ、有線通信ポート、光学通信ポート、又は有線若しくは無線電子通信媒体１５００とインターフェース接続することが可能な任意の他の有線若しくは無線装置であってもよい。図１は単一の通信リンクを介して通信を行う通信インターフェース１３７０が示されているが、通信インターフェースは、複数の通信リンクを介して通信を行うように構成されてもよい。図１は単一の通信インターフェース１３７０を示しているが、車両は、任意の数の通信インターフェースを含んでもよい。

通信装置１３２０は、通信インターフェース１３７０等を介して、有線又は無線電子通信媒体１５００を介して信号を送信又は受信するように構成されてもよい。図１に明示されていないが、通信装置１３２０は、無線周波数（ＲＦ）、紫外線（ＵＶ）、可視光、光ファイバ、有線回線、又はこれらの組み合わせ等の任意の有線又は無線通信媒体を介して送信、受信又は両方を行うように構成されてもよい。図１は、単一の通信装置１３２０及び単一の通信インターフェース１３７０を示しているが、任意の数の通信装置及び任意の数の通信インターフェースが使用されてもよい。いくつかの実施形態では、通信装置１３２０は、狭域通信（ＤＳＲＣ）装置、車載装置（ＯＢＵ）、又はこれらの組み合わせを含んでもよい。

位置決め装置１３１０は、車両１０００の経度、緯度、高度、進行方向又は速さ等の地理情報を決定してもよい。例えば、位置決め装置は、広域補強システム（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ；ＷＡＡＳ）対応米国海洋電子機器協会（Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｍａｒｉｎｅ－Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ；ＮＭＥＡ）装置、無線三角測量装置、又はこれらの組み合わせ等の全地球測位システム（ＧＰＳ）装置を含んでもよい。位置決め装置１３１０は、例えば、車両１０００の現在の向き、２次元又は３次元での車両１０００の現在地、車両１０００の現在の角度方向、又はこれらの組み合わせを表す情報を取得するために使用され得る。

ユーザインターフェース１３５０は、仮想又は物理キーパッド、タッチパッド、ディスプレイ、タッチディスプレイ、ヘッドアップディスプレイ、仮想ディスプレイ、拡張現実ディスプレイ、触覚ディスプレイ、視線追跡装置等の特徴追跡装置、スピーカ、マイクロホン、ビデオカメラ、センサ、プリンタ、又はこれらの任意の組み合わせ等、人物とインターフェースすることが可能な任意の装置を含んでもよい。ユーザインターフェース１３５０は、図示のようにプロセッサ１３３０と、又はコントローラ１３００の任意の他の要素と動作可能に結合されてもよい。単一の装置として示されているが、ユーザインターフェース１３５０は、１つ以上の物理装置を含んでもよい。例えば、ユーザインターフェース１３５０は、人物との音声通信を行うための音声インターフェース、及び人物との視覚及び接触に基づく通信を行うための接触ディスプレイを含んでもよい。ユーザインターフェース１３５０は、複数の物理的に分離した装置、単一の物理装置の中の複数の定義部分、又はこれらの組み合わせ等の複数のディスプレイを含んでもよい。

センサ１３６０は、車両を制御するために使用され得る情報を提供するように動作し得るセンサの配列等の１つ以上のセンサを含んでもよい。センサ１３６０は、車両１０００の現在の動作特徴に関する情報を提供してもよい。センサ１３６０は、例えば、速度センサ、加速度センサ、操舵角センサ、トラクション関連センサ、ブレーキ関連センサ、ハンドル位置センサ、視線追跡センサ、着座位置センサ、又は車両１０００の現在の動的状況の何らかの態様に関する情報を報告するように動作可能な任意のセンサ若しくはセンサの組み合わせを含み得る。

センサ１３６０は、車両１０００を取り囲む物理環境に関する情報を取得するように動作可能な１つ以上のセンサを含んでもよい。例えば、１つ以上のセンサが、車線等の道路の特徴及び形状、及び固定障害物、車両及び歩行者等の障害物を検出してもよい。センサ１３６０は、既知の又は後に開発される、１つ以上のビデオカメラ、レーザ感知システム、赤外線感知システム、音響感知システム、又は任意の他の適切なタイプの車載環境感知装置、又は装置の組み合わせであるか又はこれらを含み得る。いくつかの実施形態では、センサ１３６０及び位置決め装置１３１０は、結合された装置であってもよい。

別に示されてはいないが、車両１０００は、軌道コントローラを含んでもよい。例えば、コントローラ１３００が、軌道コントローラを含んでもよい。軌道コントローラは、車両１０００の現在の状態及び車両１０００に対して計画されたルートを記述する情報を取得し、この情報に基づいて、車両１０００に対する軌道を決定及び最適化するように動作可能であってもよい。いくつかの実施形態では、軌道コントローラは、車両１０００が軌道コントローラによって決定される軌道に従うように、車両１０００を制御するように動作可能な信号を出力してもよい。例えば、軌道コントローラの出力は、パワートレイン１２００、車輪１４００又はその両方に供給され得る最適化された軌道であり得る。いくつかの実施形態において、最適化された軌道は、一組の操舵角等の制御入力であってもよく、各操舵角は１つの時点又は位置に対応する。いくつかの実施形態において、最適化された軌道は、１つ以上の経路、線、曲線、又はこれらの組み合わせであり得る。

１つ以上の車輪１４００は、操舵装置１２３０の制御下で操舵角に枢動され得る操縦された車輪、トランスミッション１２２０の制御下で車両１０００を推進するためのトルクを与えられ得る推進された車輪、又は車両１０００を操縦及び推進し得る操縦及び推進された車輪であってもよい。

図１には示されていないが、車両は、エンクロージャ、ブルートゥース（登録商標）モジュール、周波数変調（ＦＭ）ラジオ装置、近距離無線通信（ＮＦＣ）モジュール、液晶表示（ＬＣＤ）ディスプレイ装置、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）ディスプレイ装置、スピーカ、又はこれらの任意の組み合わせ等の図１に示されていない装置又は要素を含んでもよい。

車両１０００は、交通網の一部を移動するように、直接的な人間の介入なしで、自律的に制御される自律走行車であってもよい。図１に別に示されていないが、自律走行車は、自律走行車の経路指定、ナビゲーション及び制御を行い得る自律走行車制御装置を含んでもよい。自律走行車制御装置は、車両の別の装置と一体化されてもよい。例えば、コントローラ１３００は、自律走行車制御装置を含んでもよい。

自律走行車制御装置は、現在の車両動作パラメータに従って車両交通網の一部を移動するように車両１０００を制御し又は動作させてもよい。自律走行車制御装置は、車両の駐車等の定義された動作又は操縦を行うように車両１０００を制御し又は動作させてもよい。自律走行車制御装置は、車両情報、環境情報、車両交通網を表す車両交通網データ、又はこれらの組み合わせに基づいて車両１０００の現在地等の出発地から目的地への移動経路を生成してもよく、経路に従って車両交通網を移動するように車両１０００を制御し又は動作させてもよい。例えば、自律走行車制御装置は、軌道コントローラに移動経路を出力してもよく、軌道コントローラは、生成された経路を使用して出発点から目的地に移動するように車両１０００を動作させてもよい。

図２は、本明細書に開示の態様、特徴及び要素が実装され得る車両交通及び通信システムの一部の例示の図面である。車両交通及び通信システム２０００は、図１に示される車両１０００等の１つ以上の車両２１００／２１１０を含んでもよく、これは１つ以上の車両交通網２２００の１つ以上の部分を移動してもよく、１つ以上の電子通信ネットワーク２３００を介して通信を行ってもよい。図２には明示されていないが、車両は、オフロード領域等の車両交通網に明示的に又は完全には含まれていない領域を移動してもよい。

電子通信ネットワーク２３００は、例えば、多重アクセスシステムであってもよく、車両２１００／２１１０と１つ以上の通信装置２４００／２４１０との間の音声通信、データ通信、映像通信、メッセージング通信、又はこれらの組み合わせ等の通信を提供してもよい。例えば、車両２１００／２１１０は、ネットワーク２３００を介して通信装置２４００から車両交通網２２００を表す情報等の情報を受信してもよい。別の例では、車両２１００／２１１０は直接無線通信を介して通信装置２４１０から車両交通網２２００を表す情報等の情報を受信してもよい。

いくつかの実施形態では、車両２１００／２１１０は、有線通信リンク（図示せず）、無線通信リンク２３１０／２３２０／２３７０／２３８０／２３８５、又は任意の数の有線若しくは無線通信リンクの組み合わせを介して通信してもよい。例えば、図示のように、車両２１１０／２１１０は、陸上無線通信リンク２３１０を介して、非陸上無線通信リンク２３２０を介して、又はこれらの組み合わせを介して通信してもよい。陸上無線通信リンク２３１０は、イーサネット（登録商標）リンク、シリアルリンク、ブルートゥース（登録商標）リンク、赤外線（ＩＲ）リンク、紫外線（ＵＶ）リンク、又は電子通信を提供可能な任意のリンクを含んでもよい。

車両２１００／２１１０は、インフラストラクチャ装置と通信してもよい。例えば、図２に示す通信装置２４００／２４１０は、インフラストラクチャ装置であってもよい。インフラストラクチャ装置は、車線、道路セグメント、道路セグメントの隣接するグループ、道路、又は交差点等の車両交通網の定義された領域、又はブロック、近隣、地区、郡、自治体、州、国等の定義された地理的領域又は別の定義された地理的領域に関連付けられてもよい。インフラストラクチャ装置は、集中型インフラストラクチャ装置又は分散型インフラストラクチャ装置であってもよい。例えば、通信装置２４００は集中型インフラストラクチャ装置であってもよく、通信装置２４１０は分散型インフラストラクチャ装置であってもよい。車両２１００／２１１０は、直接通信リンク２３８０／２３８５又はネットワーク２３００を介して通信装置２４１０と通信してもよい。直接通信リンク２３８０／２３８５は、無線通信リンクであってもよい。

車両２１００／２１１０は、別の車両２１００／２１１０と通信してもよい。例えば、ホスト又は対象の車両（ＨＶ）２１００が、直接通信リンク２３７０を介して又はネットワーク２３００を介して、遠隔又は標的車両（ＲＶ）２１１０から基本安全メッセージ（ｂａｓｉｃ ｓａｆｅｔｙ ｍｅｓｓａｇｅ；ＢＳＭ）等の１つ以上の自律走行車間メッセージを受信してもよい。例えば、リモート車両２１１０は、３００メートル等の定義されたブロードキャスト範囲内のホスト車両にメッセージをブロードキャストしてもよい。いくつかの実施形態では、ホスト車両２１００は、信号リピータ（図示せず）又は別のリモート車両（図示せず）等のサードパーティを介してメッセージを受信してもよい。車両２１００／２１１０は、例えば、１００ミリ秒等の定義された間隔に基づいて周期的に１つ以上の自動車両間メッセージを送信してもよい。直接通信リンク２３７０は、例えば、無線通信リンクであってもよい。

自動車両間メッセージは、車両識別情報、経度、緯度若しくは高度情報等の地理空間状態情報、地理空間位置精度情報、車両加速度情報、ヨーレート情報、速度情報、車両方位情報、制動システム状態情報、スロットル情報、ハンドル角度情報若しくは車両経路情報等の運動状態情報、又は送信車両状態に関連する車両サイズ情報、ヘッドライト状態情報、方向指示灯情報、ワイパー状態情報、トランスミッション情報若しくは任意の他の情報若しくは情報の組み合わせ等の車両動作状態情報を含んでもよい。例えば、トランスミッション状態情報は、送信車両のトランスミッションがニュートラル状態、駐車状態、前進状態又は後退状態に有るかどうかを示してもよい。

車両２１００は、アクセスポイント２３３０を介して通信ネットワーク２３００と通信してもよい。コンピュータ装置を含み得るアクセスポイント２３３０は、無線又は有線通信リンク２３１０／２３４０を介して、車両２１００と、通信ネットワーク２３００と、１つ以上の通信装置２４００／２４１０と、又はこれらの組み合わせと通信するように構成されてもよい。例えば、アクセスポイント２３３０は、基地局、ＢＴＳ（ｂａｓｅ ｔｒａｎｓｃｅｉｖｅｒ ｓｔａｔｉｏｎ）、Ｎｏｄｅ－Ｂ、ｅＮｏｄｅ－Ｂ（ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｎｏｄｅ－Ｂ）、ＨＮｏｄｅ－Ｂ（Ｈｏｍｅ Ｎｏｄｅ－Ｂ）、無線ルータ、有線ルータ、ハブ、リレー、スイッチ、又は任意の類似の有線若しくは無線装置であってもよい。図２には単一の装置として示されているが、アクセスポイントは、任意の数の相互接続要素を含んでもよい。

車両２１００は、衛星２３５０又は他の非陸上通信装置を介して通信ネットワーク２３００と通信してもよい。コンピュータ装置を含み得る衛星２３５０は、１つ以上の通信リンク２３２０／２３６０を介して、車両２１００と、通信ネットワーク２３００と、１つ以上の通信装置２４００／２４１０と、又はこれらの組み合わせと通信するように構成されてもよい。図２には単一の装置として示されているが、衛星は、任意の数の相互接続要素を含んでもよい。

電子通信ネットワーク２３００は、音声、データ、又は任意の他のタイプの電子通信装置を提供するように構成される任意のタイプのネットワークであってもよい。例えば、電子通信ネットワーク２３００は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）、モバイル若しくはセルラ電話ネットワーク、インターネット、又は任意の他の電子通信システムを含んでもよい。電子通信ネットワーク２３００は、トランスミッションコントロールプロトコル（ＴＣＰ）、ユーザデータグラムプロトコル（ＵＤＰ）、インターネットプロトコル（ＩＰ）、リアルタイムトランスポートプロトコル（ＲＴＰ）、ハイパーテキストトランスポートプロトコル（ＨＴＴＰ）、又はこれらの組み合わせ等の通信プロトコルを使用してもよい。図２には単一の装置として示されているが、電子通信ネットワークは、任意の数の相互接続要素を含んでもよい。通信装置２４００／２４１０は、通信リンク２３９０等を介して通信してもよい。

車両２１００は、車両交通網２２００の一部又は状態を識別してもよい。例えば、車両２１００は、速度センサ、車輪速度センサ、カメラ、ジャイロスコープ、光学センサ、レーザセンサ、レーダセンサ、音響センサ、又は車両交通網２２００の一部若しくは状態を決定若しくは識別することが可能な任意の他のセンサ若しくは装置又はこれらの組み合わせを含み得る図１に示されたセンサ１３６０等の１つ以上の車載センサ２１０５を含んでもよい。センサデータは、車線データ、リモート車両位置データ、又はその両方を含んでもよい。

車両２１００は、交通網２２００を表す情報、１つ以上の車載センサ２１０５、又はこれらの組み合わせ等のネットワーク２３００を介して伝達される情報を使用して、１つ以上の車両交通網２２００の一部又は複数の部分を通行してもよい。

簡潔のため、図２は２つの車両２１００、２１１０、１つの車両交通網２２００、１つの電子通信ネットワーク２３００及び２つの通信装置２４００／２４１０を示しているが、任意の数のネットワーク又はコンピュータ装置が使用されてもよい。車両交通及び通信システム２０００は、図２に示されていない装置、ユニット又は要素を含んでもよい。車両２１００は単一の装置として示されているが、車両は、任意の数の相互接続要素を含んでもよい。

ネットワーク２３００を介して通信装置２４００と通信する車両２１００が示されているが、車両２１００は、任意の数の直接又は間接通信リンクを介して通信装置２４００と通信してもよい。例えば、車両２１００は、ブルートゥース（登録商標）通信リンク等の直接通信リンクを介して通信装置２４００／２４１０と通信してもよい。

いくつかの実施形態では、車両２１００／２２１０は、車両の運転者、オペレータ、又は所有者等のエンティティ２５００／２５１０に関連付けられてもよい。いくつかの実施形態では、車両２１００／２１１０に関連付けられるエンティティ２５００／２５１０は、スマートフォン２５０２／２５１２又はコンピュータ２５０４／２５１４等の１つ以上のパーソナル電子デバイス２５０２／２５０４／２５１２／２５１４に関連付けられてもよい。いくつかの実施形態では、パーソナル電子デバイス２５０２／２５０４／２５１２／２５１４は、直接又は間接通信リンクを介して対応する車両２１００／２１１０と通信してもよい。１つのエンティティ２５００／２５１０が図２の車両２１００／２１１０に関連付けられるように示されているが、任意の数の車両が、エンティティに関連付けられてもよく、任意の数のエンティティが、車両に関連付けられてもよい。

図３は、本開示による車両交通網の一部の図である。車両交通網３０００は、建物等の１つ以上の通行不能領域３１００、駐車領域３２００等の１つ以上の部分的通行可能領域、道路３３００／３４００等の１つ以上の通行可能領域、又はこれらの組み合わせを含んでもよい。いくつかの実施形態では、図１に示される車両１０００等の自律走行車、図２に示される車両２１００／２１１０の１つ、半自律走行車、又は自律走行を実装する任意の他の車両が、車両交通網３０００の一部又は複数の部分を通行してもよい。

車両交通網３０００は、１つ以上の通行可能又は部分的通行可能エリア３２００／３３００／３４００の間に１つ以上のインターチェンジを含んでもよい。例えば、図３に示される車両交通網３０００の部分は、駐車エリア３２００と道路３４００との間にインターチェンジ３２１０を含む。駐車エリア３２００は、駐車場３２２０を含んでもよい。

道路３３００／３４００等の車両交通網３０００の一部は、１つ以上の車線３３２０／３３４０／３３６０／３４２０／３４４０を含んでもよく、１つ以上の進行方向に関連付けられてもよく、これは図３の矢印で示されている。

車両交通網又はその一部、例えば、図３に示される車両交通網３０００の部分は、車両交通網情報として表されてもよい。例えば、車両交通網データは、マークアップ言語要素等の要素の階層として表されてもよく、これはデータベース又はファイルに記憶されてもよい。簡単のために、本明細書の図面は、車両交通網の一部を図又はマップとして表す車両交通網データを示している。しかしながら、車両交通網データは、車両交通網又はその一部を表すことが可能な任意のコンピュータ使用可能な形式で表されてもよい。進行方向情報、速度制限情報、料金所情報、傾斜又は角度情報等の勾配情報、表面材料情報、審美的情報、定義された危険情報又はこれらの組み合わせ等の車両交通網データを含んでもよい。

車両交通網は、歩行者交通網に関連付けられ又はそれを含んでもよい。例えば、図３は、歩行者交通網の一部３６００を含み、これは歩行者の歩道であってもよい。図３には別に示されていないが、歩行者横断歩道等の歩行者通行可能領域は、車両交通網の通行可能領域又は部分的通行可能領域と対応してもよい。

車両交通網の一部又は複数の部分の組み合わせは、特定の場所又は目的地として識別されてもよい。例えば、車両交通網データは、通行不能エリア３１００及び隣接する部分的通行可能駐車エリア３２００等の建物を特定の場所として識別してもよく、車両は、特定の場所を目的地として識別してもよく、車両は、車両交通網を通行することにより出発地から目的地に移動してもよい。図３には通行不能領域３１００に関連付けられる駐車領域３２００が通行不能領域３１００に隣接するように示されているが、目的地は、例えば、建物に物理的に又は地理空間的に隣接していない建物及び駐車領域を含んでもよい。

目的地を識別することは、目的地に関する場所を識別することを含んでもよく、これは個々の一意に識別可能な地理的位置であってもよい。例えば、車両交通網は、目的地に関する所在地住所、住所、車両交通網アドレス、ＧＰＳアドレス、又はこれらの組み合わせ等の定義された場所を含んでもよい。

目的地は、図３に示される入口３５００等の１つ以上の入口に関連付けられてもよい。車両交通網データは、目的地に関連付けられる入口の地理的位置を識別する情報等の定義された入口位置情報を含んでもよい。

目的地は、図３に示されるドッキング位置３７００等の１つ以上のドッキング位置に関連付けられてもよい。ドッキング位置３７００は、乗客の乗り降り等のドッキング動作を行うことができるように自律走行車が停止、静止又は駐車し得る目的地に近接している指定の又は未指定の場所又は領域であってもよい。

車両交通網データは、目的地に関連付けられる１つ以上のドッキング位置３７００の地理的位置を識別する情報等のドッキング位置情報を含んでもよい。図３には別に示されていないが、ドッキング位置情報は、ドッキング位置３７００に関連付けられるドッキング動作のタイプを識別してもよい。例えば、目的地は、乗客を乗せるための第１のドッキング位置及び乗客を降ろすための第２のドッキング位置に関連付けられてもよい。自律走行車はドッキング位置に駐車してもよいが、目的地に関連付けられるドッキング位置は独立しており、目的地に関連付けられる駐車領域とは異なっていてもよい。

図４は、本開示の実施形態による自律走行車の動作管理システム４０００の例の図である。自律走行車の動作管理システム４０００は、図１に示される車両１０００、図２に示される車両２１００／２１１０、半自律走行車、又は自律走行を実装する任意の他の車両等の自律走行車において実装されてもよい。

図４に示されているように、自律走行車の動作管理システム４０００は、自律走行車の動作管理コントローラ４１００（ＡＶＯＭＣ）、動作環境モニタ４２００、及びシナリオ固有の動作制御評価モジュール４３００を含む。

自律走行車は、車両交通網又はその一部を移動してもよく、これは個別の車両動作シナリオを移動することを含んでもよい。個別の車両動作シナリオは、自律走行車の定義された時空的エリア又は動作環境内の自律走行車の動作に影響を及ぼし得る動作条件の任意の明確に識別可能な集合を含んでもよい。例えば、個別の車両動作シナリオは、自律走行車が定義された時空距離内を移動し得る道路、道路区分又は車線の数又は濃度に基づいてもよい。別の例では、個別の車両動作シナリオは、自律走行車の定義された時空的エリア又は動作環境内の自律走行車の動作に影響を及ぼし得る１つ以上の交通制御デバイスに基づいてもよい。別の例では、個別の車両動作シナリオは、自律走行車の定義された時空的エリア又は動作環境内の自律走行車の動作に影響を及ぼし得る１つ以上の識別可能な規則、規制又は法律に基づいてもよい。別の例では、個別の車両動作シナリオは、自律走行車の定義された時空的エリア又は動作環境内の自律走行車の動作に影響を及ぼし得る１つ以上の識別可能な外部物体に基づいてもよい。

簡潔性及び明瞭性のために、車両動作シナリオのタイプ又はクラスを参照して類似の車両動作シナリオが本明細書に記載されてもよい。車両動作シナリオのタイプ又はクラスは、シナリオの定義されたパターン又は定義されたパターンの集合を参照してもよい。例えば、交差点シナリオは、交差点を移動する自律走行車を含んでもよく、歩行者シナリオは、歩行者が自律走行車の予測経路を横断している、又は接近している等、１人以上の歩行者を含む、又は歩行者の定義された近接内にある車両交通網の一部を移動する自律走行車を含んでもよい。車線変更シナリオは、自律走行車が車線変更によって車両交通網の一部を移動することを含んでもよい。合流シナリオは、自律走行車が第１の車線から合流車線に合流することによって車両交通網の一部を移動することを含んでもよい。障害物通過シナリオは、自律走行車が妨害物又は障害物を通過することによって車両交通網の一部を移動することを含んでもよい。本明細書には歩行者の車両動作シナリオ、交差点の車両動作シナリオ、車線変更の車両動作シナリオ、合流の車両動作シナリオ、及び障害物通過の車両動作シナリオが記載されているが、任意の他の車両動作シナリオ又は車両動作シナリオのタイプが使用されてもよい。

ＡＶＯＭＣ４１００又は自律走行車の別の装置は、車両交通網又はその一部を通行するように自律走行車を制御してもよい。車両交通網を通行するように自律走行車を制御することは、自律走行車の動作環境を監視すること、個別の車両動作シナリオを識別又は検出すること、個別の車両動作シナリオに基づいて候補車両制御アクションを識別すること、１つ以上の候補車両制御アクション又はそれらの組み合わせに従って車両交通網の一部を通行するように自律走行車を制御することを含んでもよい。

ＡＶＯＭＣ４１００は、自律走行車又はその１つ以上の態様に関する動作環境を表す動作環境データを受信し、識別し、又は他のやり方でアクセスしてもよい。自律走行車の動作環境は、自律走行車の定義された時空的エリアの中で、自律走行車に関して識別されたルートの定義された時空的エリアの中で、又はこれらの組み合わせで、自律走行車の動作に影響を及ぼし得る動作条件の明確に識別可能な集合を含んでもよい。例えば、自律走行車の動作に影響を及ぼし得る動作条件は、センサデータ、車両交通網データ、経路データ、又は車両について定義又は決定された動作環境を表す任意の他のデータ又はデータの組み合わせに基づいて識別されてもよい。自律走行車の動作に影響を及ぼし得る動作条件は、自律走行車が通行し得る道路、道路セグメント、又は車線、自律走行車の動作に影響を及ぼし得る交通制御装置、自律走行車の動作に影響を及ぼし得る識別可能な規則、規制、又は法律、自律走行車の動作に影響を及ぼし得る識別可能な外部物体、自律走行車の動作状態、自律走行車の１人以上の乗客の動作状態、自律走行車の貨物の動作状態、又は自律走行車の動作に影響を及ぼし得る他の識別可能な条件、状態、又は事象を含んでもよい。

動作環境データは、自律走行車の地理空間的位置を示す情報、自律走行車の地理空間的位置を車両交通網を表す情報と相関させる情報、自律走行車の経路、自律走行車の速度、自律走行車の加速状態、自律走行車の乗客情報、又は自律走行車若しくは自律走行車の動作に関する任意の他の情報等の自律走行車に関する車両情報を含んでもよい。

動作環境データは、識別されたルートに沿った車両交通網の一部の３００メートル等の自律走行車の定義された空間距離内等の自律走行車に関して識別されたルートに近接する車両交通網を表す情報を含んでもよく、これは、車両交通網の１つ以上の側面の形状を示す情報、車両交通網の表面状態等の状態を示す情報、又はこれらの任意の組み合わせを含んでもよい。

動作環境データは、３００メートル等の自律走行車の定義された空間距離内等の自律走行車に近接する車両交通網を表す情報を含んでもよく、これは、車両交通網の１つ以上の側面の形状を示す情報、車両交通網の表面状態等の状態を示す情報、又はこれらの任意の組み合わせを含んでもよい。

動作環境データは、歩行者、非ヒト動物、自転車若しくはスケートボード等の非動力式移動手段、リモート車両等の動力式移動手段、又は自律走行車の動作に影響を及ぼす任意の他の外部物体若しくはエンティティを表す情報等の自律走行車の動作環境内の外部物体を表す情報を含んでもよい。

自律走行車の動作環境の側面が、それぞれ個別の車両動作シナリオの中で表されてもよい。例えば、相対的方向、軌道、予測経路又は外部物体が、それぞれの個別の車両動作シナリオの中で表されてもよい。別の例では、車両交通網の相対的形状が、それぞれ個別の車両動作シナリオの中で表されてもよい。

本明細書には歩行者の車両動作シナリオ、交差点の車両動作シナリオ、車線変更の車両動作シナリオ、合流の車両動作シナリオ、及び障害物通過の車両動作シナリオが記載されているが、任意の他の車両動作シナリオが使用されてもよい。

自律走行車は、動作環境内で複数の個別の車両動作シナリオを同時に通行してもよい。自律走行車動作管理システム４０００は、自律走行車の動作のために定義され又は生成され得る、安全制約、法的制約、物理的制約、ユーザ受容制約、又は任意の他の制約若しくは制約の組み合わせ等、定義された制約を受けて個別の車両動作シナリオを通行するように自律走行車を動作又は制御してもよい。

ＡＶＯＭＣ４１００は、自律走行車の動作環境又はその定義された側面を監視してもよい。自律走行車の動作環境を監視することは、外部物体を識別及び追跡すること、個別の車両動作シナリオを識別すること、又はこれらの組み合わせを含んでもよい。例えば、ＡＶＯＭＣ４１００は、自律走行車の動作環境で外部物体を識別及び追跡してもよい。外部物体を識別及び追跡することは、自律走行車に対するものであり得る各外部物体の時空的位置を識別すること、外部物体に関する速さ、軌道又は両方を識別することを含み得る各外部物体に関する１つ以上の予測経路を識別することを含んでもよい。簡潔性及び明瞭性のために、本明細書における位置、予測位置、経路、予測経路等の記載は、対応する位置及び経路が地理空間的及び時間的な構成要素を指しているという明示的な表示を省略する場合がある。しかしながら、本明細書で明示的に示されていない限り、又は文脈から一義的に明確でない限り、本明細書に記載されている位置、予測位置、経路、予測経路等は、地理空間的な構成要素、時間的な構成要素、又はその両方を含んでもよい。自律走行車の動作環境を監視することは、動作環境モニタ４２００から受信した動作環境データを使用することを含んでもよい。ＡＶＯＭＣ４１００は、動作環境データを監視、更新、又はその両方を行ってもよい。

動作環境モニタ４２００は、シナリオ非依存のモニタ、シナリオ固有のモニタ、又はこれらの組み合わせを含んでもよい。

ブロックモニタ４２１０等のシナリオ非依存のモニタは、自律走行車の動作環境を監視し、自律走行車の動作環境の側面を表す動作環境データを生成し、動作環境データを１つ以上のシナリオ固有のモニタ、ＡＶＯＭＣ４１００、又はそれらの組み合わせに出力してもよい。

歩行者モニタ４２２０、交差点モニタ４２３０、車線変更モニタ４２４０、合流モニタ４２５０、又は前方障害物モニタ４２６０等のシナリオ固有のモニタは、自律走行車の動作環境をモニタし、自律走行車の動作環境のシナリオ固有の側面を表す動作環境データを生成し、動作環境データを１つ以上のシナリオ固有の動作制御評価モジュール４３００、ＡＶＯＭＣ４１００、又はこれらの組み合わせに出力してもよい。例えば、歩行者モニタ４２２０は歩行者を監視するための動作環境モニタであってもよく、交差点モニタ４２３０は交差点を監視するための動作環境モニタであってもよく、車線変更モニタ４２４０は車線変更を監視するための動作環境モニタであってもよく、合流モニタ４２５０は合流のための動作環境モニタであってもよく、前方障害物モニタ４２６０は前方障害物を監視するための動作環境モニタであってもよい。自律走行車の動作管理システム４０００が任意の数の動作環境モニタ４２００を含み得ることを示すために、動作環境モニタ４２７０は破線を使用して示されている。

動作環境モニタ４２００は、自律走行車の１つ以上のセンサによって生成された又は捕捉された動作環境データ、車両交通網データ、車両交通網形状データ、経路データ、又はそれらの組合せ等の動作環境データを受信するか、又は他のやり方でそれにアクセスしてもよい。例えば、歩行者モニタ４２２０は、センサ情報等の情報を受信し又は他のやり方でアクセスしてもよく、これは自律走行車の動作環境における１人以上の歩行者を示し、それに対応し又は他のやり方で関連付けられてもよい。動作環境モニタ４２００は、動作環境データ又はその一部を動作環境、又はその側面と、例えば、歩行者、リモート車両等の外部物体、又は車両交通網の形状の側面と関連付けてもよい。

動作環境モニタ４２００は、歩行者、リモート車両等の外部物体、又は車両交通網の形状の側面等によって、動作環境の１つ以上の側面を表す情報を生成し又は識別してもよく、これは、動作環境データのフィルタリング、抽象化又は他の処理を含んでもよい。動作環境モニタ４２００は、例えば、ＡＶＯＭＣ４１００によってアクセス可能な自律走行車のメモリ、例えば、図１に示されるメモリ１３４０に動作環境の１つ以上の側面を表す情報を記憶すること、ＡＶＯＭＣ４１００に動作環境の１つ以上の側面を表す情報を送ること、又はこれらの組み合わせによって、動作環境の１つ以上の側面を、ＡＶＯＭＣ４１００に出力し、又はそれがアクセスするために出力してもよい。動作環境モニタ４２００は、ＡＶＯＭＣ４１００等の自律走行車動作管理システム４０００の１つ以上の要素に動作環境データを出力してもよい。図４には示されていないが、シナリオ固有の動作環境モニタ４２２０、４２３０、４２４０、４２５０、４２６０は、動作環境データを、ブロックモニタ４２１０等のシナリオ非依存の動作環境モニタに出力してもよい。

歩行者モニタ４２２０は、１人以上の歩行者のアクションを識別、追跡又は予測するために、動作環境データを相関させ、関連付け又は他のやり方で処理してもよい。例えば、歩行者モニタ４２２０は、１つ以上のセンサからセンサデータ等の情報を受信してもよく、これは１人以上の歩行者に対応してもよく、歩行者モニタ４２２０は、１人以上の識別された歩行者とセンサデータを関連付けてもよく、これは１人以上の識別された歩行者の各々に関する進行方向、予測経路等の経路、現在の又は予測される速度、現在の又は予測される加速度又はこれらの組み合わせを識別することを含んでもよく、歩行者モニタ４２２０は、識別された、関連付けられた又は生成された歩行者情報を、ＡＶＯＭＣ４１００に出力し又はそれがアクセスするために出力してもよい。

交差点モニタ４２３０は、自律走行車の動作環境における１つ以上のリモート車両のアクションを識別、追跡又は予測すること、自律走行車の動作環境における交差点又はその側面を識別すること、車両交通網の形状を識別すること、又はこれらの組み合わせを行うように、動作環境データを相関させ、関連付け、又は他のやり方で処理してもよい。例えば、交差点モニタ４３１０は、１つ以上のセンサからセンサデータ等の情報を受信してもよく、これは、自律走行車の動作環境における１つ以上のリモート車両、自律走行車の動作環境における交差点又はその１つ以上の側面、車両交通網形状、又はこれらの組み合わせに対応してもよく、交差点モニタ４３１０は、自律走行車の動作環境における１つ以上の識別されたリモート車両、自律走行車の動作環境における交差点又はその１つ以上の側面、車両交通網形状、又はこれらの組み合わせとセンサデータを関連付けてもよく、これは１つ以上の識別されたリモート車両の各々に関する現在の又は予測される進行方向、予測経路等の経路、現在の又は予測される速度、現在の又は予測される加速度又はこれらの組み合わせを識別することを含んでもよく、交差点モニタ４２３０は、識別された、関連付けられた又は生成された交差点情報を、ＡＶＯＭＣ４１００に出力し又はそれがアクセスするために出力してもよい。

車線変更モニタ４２４０は、地理空間的に車線変更動作に対応して、自律走行車の予測経路に沿って遅い又は静止しているリモート車両を示す情報等、自律走行車の動作環境における１つ以上のリモート車両のアクションを識別、追跡又は予測すること、自律走行車の動作環境における車両交通網の形状等の自律走行車の動作環境の１つ以上の側面を識別すること、又はこれらの組み合わせを行うように動作環境データを相関させ、関連付け又は他のやり方で処理してもよい。例えば、車線変更モニタ４２４０は、１つ以上のセンサからセンサデータ等の情報を受信してもよく、これは車線変更動作に地理空間的に対応して、自律走行車の動作環境における１つ以上のリモート車両、自律走行車の動作環境における自律走行車の動作環境の１つ以上の側面、又はこれらの組み合わせに対応してもよく、車線変更を監視するための動作環境モニタ４２４０は、車線変更動作に地理空間的に対応して、自律走行車の動作環境における交差点又はその１つ以上の識別されたリモート車両、自律走行車の動作環境の１つ以上の側面、又はこれらの組み合わせとセンサ情報を関連付けてもよく、これは１つ以上の識別されたリモート車両の各々に関する現在の又は予測される進行方向、予測経路等の経路、現在の又は予測される速度、現在の又は予測される加速度又はこれらの組み合わせを識別することを含んでもよく、車線変更モニタ４２４０は、識別された、関連付けられた又は生成された車線変更情報を、ＡＶＯＭＣ４１００に出力し又はそれがアクセスするために出力してもよい。

合流モニタ４２５０は、合流動作に地理空間的に対応して、自律走行車の動作環境における１つ以上のリモート車両のアクションを識別、追跡又は予測すること、自律走行車の動作環境における車両交通網形状等の自律走行車の動作環境の１つ以上の側面を識別すること、又はこれらの組み合わせを行うように動作環境データを相関させ、関連付け又は他のやり方で処理してもよい。例えば、合流モニタ４２５０は、１つ以上のセンサからセンサデータ等の情報を受信してもよく、これは合流動作に地理空間的に対応して、自律走行車の動作環境における１つ以上のリモート車両、自律走行車の動作環境における自律走行車の動作環境の１つ以上の側面、又はこれらの組み合わせに対応してもよく、合流を監視するための動作環境モニタ４２５０は、合流動作に地理空間的に対応して、自律走行車の動作環境における交差点又はその１つ以上の識別されたリモート車両、自律走行車の動作環境の１つ以上の側面、又はこれらの組み合わせとセンサ情報を関連付けてもよく、これは１つ以上の識別されたリモート車両の各々に関する現在の又は予測される進行方向、予測経路等の経路、現在の又は予測される速度、現在の又は予測される加速度又はこれらの組み合わせを識別することを含んでもよく、合流モニタ４２５０は、識別された、関連付けられた又は生成された合流情報を、ＡＶＯＭＣ４１００に出力し又はそれがアクセスするために出力してもよい。

前方障害物モニタ４２６０は、前方障害物通過動作に地理空間的に対応する自律走行車の動作環境の１つ以上の態様を識別するために、動作環境データを相関させ、関連付け、又は他のやり方で処理してもよい。例えば、前方障害物モニタ４２６０は、自律走行車の動作環境における車両交通網の形状を識別してもよい。前方障害物モニタ４２６０は、自律走行車の予測経路に沿った、又は自律走行車の識別されたルートに沿った低速又は静止したリモート車両等、自律走行車の動作環境における１つ以上の妨害物又は障害物を識別してもよい。また、前方障害物モニタ４２６０は、自律走行車の動作環境における１つ以上のリモート車両のアクションを識別、追跡、又は予測してもよい。例えば、前方障害物モニタ４２５０は、１つ以上のセンサからセンサデータ等の情報を受信してもよく、これは障害物通過動作に地理空間的に対応して、自律走行車の動作環境における１つ以上のリモート車両、自律走行車の動作環境における自律走行車の動作環境の１つ以上の側面、又はこれらの組み合わせに対応してもよく、障害物通過を監視するための前方障害物モニタ４２５０は、障害物通過動作に地理空間的に対応して、自律走行車の動作環境における交差点又はその１つ以上の識別されたリモート車両、自律走行車の動作環境の１つ以上の側面、又はこれらの組み合わせとセンサ情報を関連付けてもよく、これは１つ以上の識別されたリモート車両の各々に関する現在の又は予測される進行方向、予測経路等の経路、現在の又は予測される速度、現在の又は予測される加速度又はこれらの組み合わせを識別することを含んでもよく、前方障害物モニタ４２５０は、識別された、関連付けられた又は生成された前方障害物情報を、ＡＶＯＭＣ４１００に出力し又はそれがアクセスするために出力してもよい。

ブロックモニタ４２１０は、自律走行車に関する動作環境又はその側面を表す動作環境データを受信してもよい。ブロックモニタ４２１０は、自律走行車に近接する車両交通網の一部等の車両交通網の１つ以上の部分に関する各可用性確率又は対応するブロック可能性を決定してもよく、部分は自律走行車の現在の経路に基づいて識別される予測経路等の自律走行車の予測経路に対応する車両交通網の一部を含んでもよい。可用性確率又は対応するブロック確率は、自律走行車が、リモート車両又は歩行者等の外部物体によって妨げられない等、安全に交通網の一部又はその中の空間的位置を移動し得る確率又は可能性を示してもよい。ブロックモニタ４２１０は、継続的に又は周期的に可用性確率を決定又は更新してもよい。ブロックモニタ４２１０は、可用性確率又は対応するブロック可能性をＡＶＯＭＣ４１００に伝達してもよい。

ＡＶＯＭＣ４１００は、動作環境データによって表される動作環境の１つ以上の側面に基づいて１つ以上の個別の車両動作シナリオを識別してもよい。例えば、ＡＶＯＭＣ４１００は、１つ以上の動作環境モニタ４２００によって示される動作環境データに基づいて又はそれを識別することに応答して、個別の車両動作シナリオを識別してもよい。個別の車両動作シナリオは、経路データ、センサデータ、又はそれらの組み合わせに基づいて識別されてもよい。例えば、ＡＶＯＭＣ４１００は、ルートの識別に応答して、識別されたルートに対応する地図データ等に基づいて、車両に関して識別されたルートに対応する１つ以上の個別の車両動作シナリオを識別してもよい。動作環境データによって表される動作環境の１つ以上の側面に基づいて、複数の個別の車両動作シナリオが識別されてもよい。例えば、動作環境データは、歩行者が自律走行車に関する予測経路に沿って交差点に接近していることを表す情報を含んでもよく、ＡＶＯＭＣ４１００は、歩行者の車両動作シナリオ、交差点の車両動作シナリオ、又は両方を識別してもよい。

ＡＶＯＭＣ４１００は、動作環境データによって表される動作環境の１つ以上の側面に基づいて１つ以上のシナリオ固有の動作制御評価モジュール４３００の各インスタンスをインスタンス化してもよい。シナリオ固有の動作制御評価モジュール４３００は、歩行者ＳＳＯＣＥＭ４３１０、交差点ＳＳＯＣＥＭ４３２０、車線変更ＳＳＯＣＥＭ４３３０、合流ＳＳＯＣＥＭ４３４０、障害物通過ＳＳＯＣＥＭ４３５０、又はこれらの組み合わせ等のシナリオ固有の動作制御評価モジュール（ＳＳＯＣＥＭ）を含んでもよい。自律走行車の動作管理システム４０００が任意の数のＳＳＯＣＥＭ４３００を含み得ることを示すために、ＳＳＯＣＥＭ４３６０は破線を使用して示されている。例えば、ＡＶＯＭＣ４１００は、個別の車両動作シナリオを識別することに応答してＳＳＯＣＥＭ４３００のインスタンスをインスタンス化してもよい。ＡＶＯＭＣ４１００は、動作環境データによって表される動作環境の１つ以上の側面に基づいて１つ以上のＡＶＯＭＣ４３００の複数のインスタンスをインスタンス化してもよい。例えば、動作環境データは、自律走行車の動作環境における２人の歩行者を示してもよく、ＡＶＯＭＣ４１００は、動作環境データによって表される動作環境の１つ以上の側面に基づいて各歩行者に関する歩行者ＳＳＯＣＥＭ４３１０の各インスタンスをインスタンス化してもよい。

ＡＶＯＭＣ４１００は、ブロックモニタ４２１０等の自律走行車の別の装置又はＳＳＯＣＥＭ４３００の１つ以上のインスタンスに動作環境データ又はその１つ以上の側面を伝送、送信、又は共有メモリに記憶すること等、他のやり方で利用可能にしてもよい。例えば、ＡＶＯＭＣ４１００は、ブロックモニタ４２１０から受信した可用性確率、又は対応するブロック確率を、ＳＳＯＣＥＭ４３００のインスタンス化された各インスタンスに伝達してもよい。ＡＶＯＭＣ４１００は、動作環境データ又はその１つ以上の側面を、図１に示されるメモリ１３４０等の自律走行車のメモリ等に記憶してもよい。

車両交通網を通行するように自律走行車を制御することは、個別の車両動作シナリオに基づいて候補車両制御アクションを識別すること、１つ以上の候補車両制御アクション又はそれらの組み合わせに従って車両交通網の一部を通行するように自律走行車を制御することを含んでもよい。例えば、ＡＶＯＭＣ４１００は、ＳＳＯＣＥＭ４３００の各インスタンスから１つ以上の候補車両制御アクションを受信してもよい。ＡＶＯＭＣ４１００は、候補車両制御アクションから車両制御アクションを識別してもよく、車両制御アクションに従って車両交通網を通行するために、車両を制御してもよく、又は識別された車両制御アクションを別の車両制御装置に提供してもよい。

車両制御アクションは、車両制御アクション又は操縦、例えば、車両交通網の一部を通行することと併せて自律走行車によって行われ得る、車両の加速、減速又は停止等による車両の運動状態の制御、車両の操舵又は旋回停止等による車両の方向状態の制御、又は任意の他の車両動作若しくは車両動作の組み合わせを示してもよい。

例えば、「停止」車両制御アクションは、車両を停止させるか、又は他のやり方で静止状態になるか若しくは静止状態を維持するように車両を制御するように、運動制御ユニット、軌道制御ユニット、又は制御ユニットの組み合わせを制御することによって、車両交通網又はその一部を通行するように車両を制御することを含み得る。「譲る／停止」車両制御アクションは、車両を減速させるか、又はその他のやり方で定義された法定速度制限より低い又は以下であり得る定義された閾値又は範囲内の速度で移動するように車両を制御するように、運動制御ユニット、軌道制御ユニット、又は制御ユニットの組み合わせを制御することによって、車両交通網又はその一部を通行するように車両を制御することを含み得る。「方向調整」車両制御アクションは、定義された通行権境界線パラメータ内における遮蔽、外部物体、又はその両方に対して車両の方向を変更するように、運動制御ユニット、軌道制御ユニット、又は制御ユニットの組み合わせを制御することによって、車両交通網又はその一部を通行するように車両を制御することを含んでもよい。「加速」車両制御アクションは、定義された加速率で、又は定義された範囲内の加速率で加速するように、運動制御ユニット、軌道制御ユニット、又は制御ユニットの組み合わせを制御することによって、車両交通網又はその一部を通行するように車両を制御することを含んでもよい。「減速」車両制御アクションは、定義された減速率で、又は定義された範囲内の減速率で減速するように、運動制御ユニット、軌道制御ユニット、又は制御ユニットの組み合わせを制御することによって、車両交通網又はその一部を通行するように車両を制御することを含んでもよい。「維持」車両制御アクションは、現在の速度、現在の経路若しくはルート、又は現在の車線方向を維持すること等により現在の動作パラメータを維持するように、運動制御ユニット、軌道制御ユニット、又は制御ユニットの組み合わせを制御することによって、車両交通網又はその一部を通行するように車両を制御することを含んでもよい。「進行」車両制御アクションは、以前の識別された動作パラメータの集合を開始又は再開するように、運動制御ユニット、軌道制御ユニット、又は制御ユニットの組み合わせを制御することによって、車両交通網又はその一部を通行するように車両を制御することを含んでもよい。いくつかの車両制御アクションが本明細書に記載されているが、他の車両制御アクションが使用されてもよい。

車両制御アクションは、１つ以上の性能メトリックを含んでもよい。例えば、「停止」車両制御アクションは、性能メトリックとして減速度を含んでもよい。別の例では、「進行」車両制御アクションは、性能メトリックとして経路若しくは道情報、速度情報、加速度又はこれらの組み合わせを明示的に示してもよく、又は現在若しくは過去の識別された経路、速度、加速度又はこれらの組み合わせが維持され得ることを明示的又は暗示的に示してもよい。車両制御アクションは、複合車両制御アクションであってもよく、これは車両制御アクションのシーケンス、組み合わせ又は両方を含んでもよい。例えば、「方向調整」車両制御アクションは、「停止」車両制御アクション、定義された加速度に関連付けられる後続の「加速」車両制御アクション、及び定義された減速度に関連付けられる後続の「停止」車両制御アクションを示してもよく、それによって「方向調整」車両制御アクションに従う自律走行車の制御は、数インチ又はフィート等の短距離だけゆっくりと前進するように自律走行車を制御することを含む。

ＡＶＯＭＣ４１００は、ＳＳＯＣＥＭ４３００のインスタンスを非インスタンス化してもよい。例えば、ＡＶＯＭＣ４１００は、自律走行車に関する個別の車両動作シナリオを示すように動作条件の個別集合を識別し、個別の車両動作シナリオに関するＳＳＯＣＥＭモジュール４３００のインスタンスをインスタンス化し、動作条件を監視し、その後で１つ以上の動作条件は満了している又は定義された閾値より低い自律走行車の動作に影響を及ぼす可能性を有することを決定し、ＡＶＯＭＣ４１００は、ＳＳＯＣＥＭ４３００のインスタンスを非インスタンス化してもよい。

ＡＶＯＭＣ４１００は、危急メトリック、緊急性メトリック、効用メトリック、許容性メトリック、又はそれらの組み合わせ等の１つ以上の車両動作管理制御メトリックに基づいて、ＳＳＯＣＥＭ４３００のインスタンスをインスタンス化及び非インスタンス化してもよい。危急メトリックは、車両が、車両の現在の位置から、識別された各車両動作シナリオに対応する車両交通網の一部へと車両交通網を通行するための、空間的、時間的、又は時空的な距離又は近接性を示し、それを表し、又はそれに基づいてもよい。緊急度メトリックは、識別された各車両動作シナリオに対応する車両交通網の一部を通行するように車両を制御するために利用可能な空間的、時間的、又は時空的距離の測定値を示し、それを表し、又はそれに基づいてもよい。効用メトリックは、識別された各車両動作シナリオに対応するＳＳＯＣＥＭ４３００のインスタンスをインスタンス化する予測値を示し、表し、又はそれに基づいてもよい。許容性メトリックは、例えば、衝突回避を示すメトリック等の安全メトリック、車両交通網の規則及び規定への遵守を示すメトリック等の車両交通網制御遵守メトリック、車両の最大制動能力を示すメトリック等の物理能力メトリック、ユーザの好み等のユーザ定義メトリックであってもよい。他のメトリック又はメトリックの組み合わせを使用してもよい。車両動作管理制御メトリックは、定義された比率、範囲又は制限を示してもよい。例えば、許容性メトリックは、定義された目標減速率、定義された減速率の範囲、又は定義された最大減速率を示してもよい。

ＳＳＯＣＥＭ４３００は、それぞれ個別の車両動作シナリオの１つ以上のモデルを含んでもよい。自律走行車動作管理システム４０００は、任意の数のＳＳＯＣＥＭ４３００を含んでもよく、各ＳＳＯＣＥＭは、それぞれ個別の車両動作シナリオのモデルを含む。ＳＳＯＣＥＭ４３００は、１つ以上のタイプのモデルからの１つ以上のモデルを含んでもよい。例えば、ＳＳＯＣＥＭ４３００は、部分観測マルコフ決定過程（ＰＯＭＤＰ）モデル、マルコフ決定過程（ＭＤＰ）モデル、古典的プランニングモデル、部分観測確率ゲーム（ＰＯＳＧ）モデル、分散部分観測マルコフ決定過程（Ｄｅｃ－ＰＯＭＤＰ）モデル、強化学習（ＲＬ）モデル、人工ニューラルネットワークモデル、又はそれぞれ個別の車両動作シナリオの任意の他のモデルを含んでもよい。それぞれの異なるタイプのモデルは、精度及びリソース使用率に関してそれぞれの特性を有してもよい。例えば、定義されたシナリオに関するＰＯＭＤＰモデルは、定義されたシナリオに関するＭＤＰモデルよりも精度とリソース使用率が高くなり得る。ＳＳＯＣＥＭ４３００に含まれるモデルは、精度等に基づいて、例えば階層的に、順序付けられてもよい。例えば、ＳＳＯＣＥＭ４３００に含まれる最も精度の高いモデル等の指定モデルが、ＳＳＯＣＥＭ４３００に関する一次モデルとして識別されてもよく、ＳＳＯＣＥＭ４３００に含まれる他のモデルが二次モデルとして識別されてもよい。

一例では、ＳＳＯＣＥＭ４３００の１つ以上は、単一エージェントモデルであり、かつ部分的に観測可能な確率的環境における推論のための意思決定フレームワークであり得るＰＯＭＤＰモデルを含んでもよい。ＰＯＭＤＰモデルは、モデルのドメイン内の状態の集合、アクションの集合（Ａ）、観測の集合（Ω）、状態遷移確率の集合（Ｔ）、条件付き観測確率の集合（Ｏ）、報酬関数（Ｒ）、又はこれらの組み合わせを使用して、モデル化の不確実性を含む、個別の車両動作シナリオをモデル化してもよい。ＰＯＭＤＰモデルは、タプル＜Ｓ，Ａ，Ω、Ｔ，Ｏ，Ｒ＞として定義又は記述されてもよい。

状態の集合（Ｓ）からの１つの状態（ｓ）は、モデルのドメイン内の離散的な時間的位置における自律走行車の動作に確率的に影響を与え得る自律走行車の動作環境の、外部物体及び交通制御装置等のそれぞれ定義された側面の個別の状態を表してもよい。状態の各集合（Ｓ）は、個別の車両動作シナリオの各々に関して定義されてもよい。状態の集合（Ｓ）からの各状態（状態空間）は、１つ以上の定義された状態因子を含んでもよい。本明細書にはいくつかのモデルのための状態因子のいくつかの例が記載されているが、本明細書に記載されている任意のモデルを含むモデルは、任意の数又は濃度の状態因子を含んでもよい。各状態因子は、各シナリオの定義された側面を表してもよく、定義された各値の集合を有してもよい。本明細書にはいくつかの状態因子のための状態因子値のいくつかの例が記載されているが、本明細書に記載される任意の状態因子を含む状態因子は、任意の数又は濃度の値を含んでもよい。

アクションの集合（Ａ）からの１つのアクション（ａ）は、状態の集合（Ｓ）における各状態で利用可能な車両制御アクションを示してもよい。アクションの各集合は、個別の車両動作シナリオの各々に関して定義されてもよい。アクションの集合（Ａ）からの各アクション（アクション空間）は、１つ以上の定義されたアクション因子を含んでもよい。本明細書にはいくつかのモデルのためのアクション因子のいくつかの例が記載されているが、本明細書に記載されている任意のモデルを含むモデルは、任意の数又は濃度のアクション因子を含んでもよい。各アクション因子は、利用可能な車両制御アクションを表してもよく、定義された各値の集合を有してもよい。本明細書にはいくつかのアクション因子のためのアクション因子値のいくつかの例が記載されているが、本明細書に記載される任意のアクション因子を含むアクション因子は、任意の数又は濃度の値を含んでもよい。

観測の集合（Ω）からの１つの観測（ω）は、状態の集合（Ｓ）からの各状態についての利用可能な観測可能な、測定可能な又は決定可能なデータを示してもよい。観測の各集合は、個別の車両動作シナリオの各々に関して定義されてもよい。観測の集合（Ω）からの各観測（観測空間）は、１つ以上の定義された観測因子を含んでもよい。本明細書にはいくつかのモデルのための観測因子のいくつかの例が記載されているが、本明細書に記載されている任意のモデルを含むモデルは、任意の数又は濃度の観測因子を含んでもよい。各観測因子は、利用可能な観測を表してもよく定義された各値の集合を有してもよい。本明細書にはいくつかの観測因子のための観測因子値のいくつかの例が記載されているが、本明細書に記載される任意の観測因子を含む観測因子は、任意の数又は濃度の値を含んでもよい。

状態遷移確率の集合（Ｔ）からの１つの状態遷移確率は、Ｔ：Ｓ×Ａ×Ｓ→［０、１］として表され得るアクションの集合（Ａ）によって表される自律走行車のアクションに応答して、状態の集合（Ｓ）によって表される自律走行車の動作環境への変化を確率的に表してもよい。これは、状態Ｓの集合からの各状態ｓ（ｓ∈Ｓ）及びアクションＡの集合からのアクションａ（ａ∈Ａ）の、状態の集合（ｓ’∈Ｓ）から後続の状態ｓ’に遷移する各確率へのマッピングを表してもよい。状態遷移確率の各集合（Ｔ）は、各個別の車両動作シナリオに対して定義されてもよい。本明細書にはいくつかのモデルのための状態遷移確率のいくつかの例が記載されているが、本明細書に記載されている任意のモデルを含むモデルは、任意の数又は濃度の状態遷移確率を含んでもよい。例えば、状態、アクション、及び後続の状態の各組合せは、各状態遷移確率に関連付けられてもよい。

条件付き観測確率の集合（Ｏ）からの１つの条件付き観測確率は、Ｏ：Ａ×Ｓ×Ω→［０、１］で表され得るアクションの集合（Ａ）で表される自律走行車のアクションに応じて、状態の集合（Ｓ）で表される自律走行車の動作環境に基づいて、各観測（Ω）を行う確率を表してもよい。これは、状態Ｓの集合からの各状態ｓ（ｓ∈Ｓ）及びアクションＡの集合からのアクションａ（ａ∈Ａ）を、観測値を観測する各確率ω（ω∈Ω）にマッピングする観測関数を表してもよい。条件付き観測確率の各集合（Ｏ）は、各個別の車両動作シナリオに対して定義されてもよい。本明細書にはいくつかのモデルのための条件付き観測確率のいくつかの例が記載されているが、本明細書に記載されている任意のモデルを含むモデルは、任意の数又は濃度の条件付き観測確率を含んでもよい。例えば、アクション、後続の状態及び観測の各組合せは、各状態付き観測確率に関連付けられてもよい。

報酬関数（Ｒ）は、状態及びアクションの各組み合わせに関して獲得され得るそれぞれ正又は負の（コスト）値を決定してもよく、これは対応する車両制御アクションに従って対応する状態から自律走行車が後続の状態に車両交通網を通行する予測値を表してもよく、これは

と表されてもよい。これは、状態Ｓの集合からの各状態ｓ（ｓ∈Ｓ）及びアクションＡの集合からのアクションａ（ａ∈Ａ）の、状態の集合（ｓ’∈Ｓ）から後続の各状態ｓ’における期待される即時報酬へのマッピングを表してもよい。

簡潔及び明確化のために、本明細書に記載される状態因子値又は観測因子値等のモデルの値の例は、｛ｓｔａｒｔ，ｇｏａｌ｝又は｛ｓｈｏｒｔ，ｌｏｎｇ｝等のカテゴリ表現を含む。カテゴリ値は、定義された離散値を表してもよく、相対値であってもよい。例えば、時間的側面を表す状態因子は、集合｛ｓｈｏｒｔ，ｌｏｎｇ｝からの値を有してもよく、例えば、時間的側面を表す状態因子は、集合｛ｓｈｏｒｔ，ｌｏｎｇ｝からの値を有してもよく、値“ｓｈｏｒｔ”は、例えば３秒等の定義された閾値内の又はそれ未満の時間距離等の離散値を表してもよく、値“ｌｏｎｇ”は、少なくとも定義された閾値と等しい又はそれを超える時間距離等の離散値を表してもよい。それぞれのカテゴリ値について定義された閾値は、関連付けられた因子に関連して定義されてもよい。例えば、時間因子についての集合｛ｓｈｏｒｔ，ｌｏｎｇ｝に対する定義された閾値は、相対的な空間的位置因子値に関連付けられてもよく、時間因子についての集合｛ｓｈｏｒｔ，ｌｏｎｇ｝に対する別の定義された閾値は、別の相対的な空間的位置因子値に関連付けられてもよい。本明細書には因子値のカテゴリ表現が記載されているが、他の表現又は表現の組み合わせを使用してもよい。例えば、時間状態因子値の集合は、｛ｓｈｏｒｔ（３秒未満の値を表す）、４、５、６、ｌｏｎｇ（少なくとも７秒の値を表す）｝であってもよい。

ＰＯＭＤＰモデルを実装する実施形態等のいくつかの実施形態では、自律走行車動作制御シナリオをモデル化することは、遮蔽をモデル化することを含んでもよい。例えば、動作環境データは、自律走行車の動作環境において、センサ遮蔽等の１つ以上の遮蔽に対応する情報を含んでもよく、それにより動作環境データは、自律走行車の動作環境において遮蔽された１つ以上の外部物体を表す情報を省略してもよい。例えば、遮蔽は、定義された時空的位置において自律走行車から外部物体等の１つ以上の他の動作条件を遮蔽することが可能な、交通標識、建物、木、識別された外部物体、任意の他の動作条件又は動作条件の組み合わせ等の外部物体であってもよい。いくつかの実施形態では、動作環境モニタ４２００は、遮蔽を識別してもよく、識別された遮蔽によって外部物体が遮蔽される又は隠される確率を識別又は決定してもよく、ＡＶＯＭＣ４１００に出力され、ＡＶＯＭＣ４１００によって、各ＳＳＯＣＥＭ４３００へと伝達される動作環境データにおける遮蔽された車両確率情報を含んでもよい。

自律走行車の動作管理システム４０００は、任意の数又は組み合わせのモデルのタイプを含んでもよい。例えば、歩行者ＳＳＯＣＥＭ４３１０、交差点ＳＳＯＣＥＭ４３２０、車線変更ＳＳＯＣＥＭ４３３０、合流ＳＳＯＣＥＭ４３４０、及び障害物通過ＳＳＯＣＥＭ４３５０は、ＰＯＭＤＰモデルであってもよい。別の例では、歩行者ＳＳＯＣＥＭ４３１０はＭＤＰモデルであってもよく、交差点ＳＳＯＣＥＭ４３２０はＰＯＭＤＰモデルであってもよい。ＡＶＯＭＣ４１００は、動作環境データに基づいてＳＳＯＣＥＭ４３００の任意の数のインスタンスをインスタンス化してもよい。

ＳＳＯＣＥＭ４３００インスタンスをインスタンス化することは、ＳＳＯＣＥＭ４３００からモデルを識別すること及び識別されたモデルのインスタンスをインスタンス化することを含んでもよい。例えば、ＳＳＯＣＥＭ４３００は、それぞれの個別の車両動作シナリオのための一次モデル及び二次モデルを含んでもよく、ＳＳＯＣＥＭ４３００をインスタンス化することは、一次モデルを現在のモデルとして識別し、一次モデルのインスタンスをインスタンス化することを含んでもよい。モデルのインスタンス化には、モデルに関して解又はポリシーが使用可能かどうかを決定することが含まれてもよい。モデルのインスタンス化には、モデルに関して利用可能な解又はポリシーが部分的に解かれているか又は収束して解決されているかを決定することが含まれてもよい。ＳＳＯＣＥＭ４３００をインスタンス化することは、ＳＳＯＣＥＭ４３００について識別されたモデルに関する解又はポリシーのインスタンスをインスタンス化することを含んでもよい。

ＰＯＭＤＰモデル等のモデルを解くことは、モデルを定義する＜Ｓ，Ａ，Ω、Ｔ，Ｏ，Ｒ＞等のタプルの要素の可能な組み合わせを評価することによって決定され得る、累積報酬を最大化する関数であり得るポリシー又は解を決定することを含んでもよい。ポリシー又は解は、識別された信念状態データに基づいて、報酬最大化された又は最適な候補車両制御アクションを識別又は出力し得る。これは、状態（Ｓ）に対する確率分布であり得る信念状態Ｂ（ｂ∈β）の集合からの信念状態ｂを含み得る。識別された信頼状態データは、確率的であってもよく、各モデルに対する現在の状態値の集合、又は現在の状態値の集合に対する確率等の現在の状態データを示してもよく、各相対的時間位置に対応してもよい。例えば、ＭＤＰモデルを解くことには、状態の集合（Ｓ）からの状態の識別、アクションの集合（Ａ）からのアクションの識別、状態遷移確率に従うアクションをシミュレートした後における状態の集合（Ｓ）からの後続又は継承の状態の決定が含まれてもよい。各状態は、対応する有効性値に関連付けられてもよく、ＭＤＰモデルを解くことは、状態、アクション、及び後続の状態のそれぞれの可能な組み合わせに対応するそれぞれの有効性値を決定することを含んでもよい。後続の状態の有効性値は、報酬又はペナルティの対象となる識別された最大の有効性値として識別されてもよく、これは割引された報酬又はペナルティであり得る。ポリシーは、それぞれの状態に対する最大有効性値に対応するアクションを示してもよい。ＰＯＭＤＰモデルを解くことは、それぞれの状態に対する確率を表し、それぞれの状態に対する観測の生成に対応する観測確率に従って、信頼状態に基づくことを除いて、ＭＤＰモデルを解くことと同様であり得る。したがって、ＳＳＯＣＥＭモデルを解くことには、可能な状態－アクション－状態遷移の評価と、ベイズ規則の使用等、それぞれのアクション及び観測に基づいたそれぞれの信頼状態の更新が含まれる。

一例では、初期信念状態（ｂ_０∈β）を現在の信念状態（ｂ∈β）として識別し、アクション（ａ∈α）を実行し、観測値（ω∈Ω）を観察し、現在の信念状態（ｂ∈β）を更新して、更新された現在の信念状態（ｂ’∈β）を識別し、次のように正規化定数η＝Ｐｒ（ω｜ｂ，ｓ）^－１を使用して表されてもよい。
［式１］

各時間ステップ等の各増分では、現在の信念状態（ｂ∈β）に基づいてアクション（ａ∈α）が選択されてもよい。ポリシーπ：Ｂ→Ａは、信念状態（ｂ∈β）のアクション（ａ∈α）へのマッピングを表してもよい。値関数

は、各信念状態（ｂ∈β）の期待累積報酬を表してもよい。最適ポリシーπ^＊は、最適ポリシーに従ったアクションが現在の信念状態（ｂ∈β）に基づく将来の期待報酬を最大化するように、期待累積報酬を最大化してもよい。他のＰＯＭＤＰ解法が使用されてもよい。

図４には示されていないが、自律走行車は、自律走行車作動制御システム又は複数の自律走行車作動制御システムを含んでもよい。自律走行車作動制御システムは、自律走行車動作管理システム４０００等から車両制御アクションを受信してもよく、車両制御アクションを実行するために、操舵アクチュエータ、アクセル、制動システム又はそれらの組み合わせのような自律走行車の１つ以上の運動学的ユニットを制御してもよい。自律走行車作動制御システムは、識別された車両制御アクション及び自律走行車の動作環境に基づく車両応答のＰＯＭＤＰ又は他の自動制御モデルのような１つ以上の作動モデルを含んでもよく、作動モデルに基づいて、力の量又は操舵の程度のような低レベルの車両作動制御パラメータを決定してもよい。

図５は、本開示の実施形態による系統的最適化を伴う車両案内５０００の一例を示すフロー図である。系統的最適化を伴う車両案内５０００は、図１に示された車両１０００又は図２に示された車両２１００／２１１０のいずれかのような車両において実装され、又は部分的に実装され得る。いくつかの実施形態において、車両は、自律走行車、半自律運転車両、又は自律走行を実装する他の任意の車両であり得る。例えば、自律走行車は、図４に示される自律走行車の動作管理システム４０００等の自律走行車の動作管理システムを実装してもよい。いくつかの実施形態では、車両は、自律走行の実装を省略してもよく、又は自律走行が省略される動作モードにあってもよい。系統的最適化を伴う車両案内５０００の態様は、図２に示された１つ以上の通信装置２４００／２４１０のようなインフラストラクチャ装置に実装され得る。

図５に示されるように、系統的最適化を伴う車両案内５０００は、ステップ５１００で系統的効用車両案内データを取得し、ステップ５１１０で系統的効用車両案内データに従って車両交通網の一部を通行することを含む。

ステップ５１００における系統的効用車両案内データの取得は、ステップ５２００において領域に関する車両動作データを取得すること、ステップ５２１０において領域の系統的効用車両案内モデルを操作すること、ステップ５２２０において系統的効用車両案内データを生成すること、及びステップ５２３０において系統的効用車両案内データを出力することを含む。

いくつかの実施形態において、現在の車両のような車両は、系統的効用車両案内モデルを実装し又は解いてもよく、ステップ５１００における系統的効用車両案内データの取得は、ステップ５２００において現在の車両による領域に関する車両動作データを取得すること、ステップ５２１０において現在の車両による領域の系統的効用車両案内モデルを操作すること、ステップ５２２０において現在の車両による系統的効用車両案内データを生成すること、及びステップ５２３０において現在の車両による系統的効用車両案内データを出力することを含んでもよい。ステップ５２３０において現在の車両による系統的効用車両案内データを出力することは、系統的効用車両案内モデルを実装し又は操作する現在の車両のユニットから現在の車両の別のユニット又は構成要素に系統的効用車両案内データを出力することを含んでもよい。いくつかの実施形態では、ステップ５２３０における現在の車両による系統的効用車両案内データの出力は、図２に示す無線通信リンク２３１０／２３２０／２３７０／２３８０／２３８５のうちの１つ以上等の電子通信リンク等を介して、１つ以上のリモート車両、１つ以上のインフラストラクチャ装置、又はそれらの組み合わせのような１つ以上の外部装置に、現在の車両による系統的効用車両案内データを出力することを含んでもよい。

いくつかの実施形態では、図２に示すリモート車両２１１０のようなリモート車両は、系統的効用車両案内モデルを実装又は解決してもよく、ステップ５１００における現在の車両の系統的効用車両案内データの取得は、図２に示す無線通信リンク２３１０／２３２０／２３７０／２３８０／２３８５のうちの１つ以上等の電子通信リンク等を介して、リモート車両から系統的効用車両案内データを取得することを含んでもよい。例えば、現在の車両は、現在の車両の監視された通信ポートを介して、リモート車両から系統的効用車両案内データを自動的に受信してもよく、又は、現在の車両からリモート車両へ系統的効用車両案内データの要求を送信し、その要求に応答してリモート車両から現在の車両による系統的効用車両案内データを受信することによって受信してもよい。現在の車両の系統的効用車両案内データをステップ５１００で取得することがリモート車両から系統的効用車両案内データを取得することを含む実施形態では、リモート車両は、ステップ５２００で領域に関する車両動作データを取得し、ステップ５２１０で領域の系統的効用車両案内モデルを操作し、ステップ５２２０で系統的効用車両案内データを生成し、ステップ５２３０で系統的効用車両案内データを出力することを実装又は実行してもよい。図５には明示的に示されていないが、ステップ５２００で領域に関する車両動作データを取得し、ステップ５２１０で領域に関する系統的効用車両案内モデルを操作し、ステップ５２２０で系統的効用車両案内データを生成し、ステップ５２３０で系統的効用車両案内データを出力することの１つ以上は、系統的効用車両案内データの要求を受信することに応答して、定義された事象に応答して、又は定期的に、リモート車両によって実行され得る。図５には明示的に示されていないが、現在の車両は、定義された事象に応答して、又は定期的に、系統的効用車両案内データの１つ以上の要求を生成及び送信してもよい。

いくつかの実施形態では、図２に示された通信装置２４００／２４１０の１つのような、集中型インフラストラクチャ装置又は分散型インフラストラクチャ装置であり得るインフラストラクチャ装置は、系統的効用車両案内モデルを実装し又は解いてもよく、ステップ５１００において現在の車両の系統的効用車両案内データを取得することは、図２に示された無線通信リンク２３１０／２３２０／２３７０／２３８０／２３８５の１つ以上のような、電子通信リンク等を介して、インフラストラクチャ装置から系統的効用車両案内データを取得することを含んでもよい。例えば、現在の車両は、現在の車両の監視された通信ポートを介して、系統的効用車両案内データをインフラストラクチャ装置から自動的に受信してもよく、又は、現在の車両から系統的効用車両案内データの要求をインフラストラクチャ装置に送信し、その要求に応答して、現在の車両による系統的効用車両案内データをインフラストラクチャ装置から受信してもよい。現在の車両の系統的効用車両案内データをステップ５１００で取得することがインフラストラクチャ装置から系統的効用車両案内データを取得することを含む実施形態では、インフラストラクチャ装置又は複数のインフラストラクチャ装置の組み合わせは、ステップ５２００で領域に関する車両動作データを取得し、ステップ５２１０で領域の系統的効用車両案内モデルを操作し、ステップ５２２０で系統的効用車両案内データを生成し、ステップ５２３０で系統的効用車両案内データを出力することを実装又は実行してもよい。図５には別に示されていないが、ステップ５２００で領域に関する車両動作データを取得し、ステップ５２１０で領域に関する系統的効用車両案内モデルを操作し、ステップ５２２０で系統的効用車両案内データを生成し、ステップ５２３０で系統的効用車両案内データを出力することの１つ以上は、系統的効用車両案内データの要求を受信することに応答して、定義された事象に応答して、又は定期的に、インフラストラクチャ装置によって実行され得る。図５には明示的に示されていないが、現在の車両は、定義された事象に応答して、又は定期的に、系統的効用車両案内データの１つ以上の要求を生成及び送信してもよい。

いくつかの実施形態では、サーバ等の領域のための集中型インフラストラクチャ装置は、領域に関する系統的効用車両案内モデルを解く等の実装を行う。集中型インフラストラクチャ装置は、その領域内、その領域の近く、又は領域から任意の距離に物理的に配置されてもよい。

いくつかの実施形態では、（エッジサーバ等のその領域のための分散型インフラストラクチャ装置は、その領域のための系統的効用車両案内モデルを解く等の実装を行う。分散型インフラストラクチャ装置は、物理的にその領域内に配置されるか又はその領域に隣接してもよい。

ステップ５２００におけるその領域の車両動作データの取得は、その領域の車両交通網を表す車両交通網データを取得することを含む。例えば、車両交通網データは、停止線、交通信号（又はメータ）位置、料金所、譲歩、強制合流位置、車線分割位置、又は車両交通網データで表され得る車両交通網の領域を記述するその他のデータを含んでもよい。

ステップ５２００における領域に関する車両動作データの取得は、領域内で動作している車両の車両動作データ（現在の動作データ）の取得を含む。領域に関する車両動作データは、領域内の各車両から報告されるデータを含んでもよい。その領域に関する車両動作データは、その領域におけるインフラストラクチャ装置のセンサ等の１つ以上の車両外センサによって生成されるデータを含んでもよい。その領域内の各車両の車両動作データは、車両交通網における車両の位置を示す位置データ、例えば、道路識別子、道路セグメント識別子、車線識別子、又は車両交通網における車両の位置を示すその他のデータを含んでもよい。各車両の車両動作データは、各車両の方位を示してもよい。各車両の車両動作データは、各車両の速度データを示してもよい。各車両の車両動作データは、各車両の現在のルート、目的地、又はその両方を示してもよい。各車両の車両動作データは、車又はトラックの型式を示すデータのような車両型式データ、又は製造社、モデル、モデル年度、又は各車両を記述するその他のデータを示すデータのような、各車両の非作動データを含んでもよい。参加車両は、現在の有効なオプトインデータが特定されている車両動作データ以外の車両動作データの送信を省略してもよい。車両動作データは、インフラストラクチャセンサ、車載センサ、又はそれらの組み合わせ等の１つ以上のセンサを使用して取得されてもよい。例えば、インフラストラクチャセンサは、圧力センサ、カメラ、ライダセンサ、レーダセンサ、又は他の任意のタイプのインフラストラクチャセンサを含んでもよい。車両は、車載センサからのセンサデータを送信又はその他のやり方で利用可能にする等の報告を行ってもよい。

本明細書に記載されている参加車両は、その領域に関する系統的効用車両案内モデルから取得された系統的効用車両案内データに従って、車両交通網の領域の少なくとも一部を通行することに関して参加していると識別される車両、例えば現在の車両である。例えば、時間的位置において、系統的効用車両案内データは、定義された標的速さを示してもよく、参加車両は、自律走行車であってもよく、自律走行車は、定義された標的速さで、又はそれに合理的に近い速さで、車両交通網の領域を通行してもよく、又は、定義された標的速さは、車両の一次乗員又は運転者に表示されてもよい。

非参加車両は、その領域に関する系統的効用車両案内モデルから取得された系統的効用車両案内データが存在しない、それを参照しない、又はそれと一貫性がない車両交通網の領域の少なくとも一部を通行していると識別される車両である。

その領域に関する系統的効用車両案内モデルは、ステップ５２１０で操作される。系統的効用車両案内モデルの操作は、その領域に関する車両動作データを使用して系統的効用車両案内モデルを生成又は再生することを含む。いくつかの実施形態において、系統的効用車両案内モデルの生成は、以前に生成された系統的効用車両案内モデルを取得すること、及びその領域に関する車両動作データを使用して以前に生成された系統的効用車両案内モデルに基づいて系統的効用車両案内モデルを生成（再生）することを含んでもよい。いくつかの実施形態において、モデルは、以前の観測データ、以前のアクションデータ、又はそれらの組み合わせのような現在の車両動作の前に取得された車両又はシステム動作データ、又は状態遷移確率（Ｔ）、条件付き観測確率（Ｏ）、又はその両方の統計的近似のようなそれらの集約に基づいて生成又は再生されかつ解決され、ポリシーの生成は、ステップ５２００で取得された領域のための現在の車両動作データ又はその一部の使用を省略してもよい。いくつかの実施形態では、系統的効用車両案内モデルの生成又は再生は、その領域に対して以前に生成された系統的効用車両案内モデルの取得及び使用を含んでもよい。いくつかの実施形態では、モデルは、ステップ５２００でその領域に対する車両動作データを取得する前に取得された領域に対する車両動作データを使用して生成され、ステップ５２００で取得された領域に対する車両動作データを使用して再生されてもよい。

ステップ５２１０で系統的効用車両案内モデルを操作することは、系統的効用車両案内ポリシーのようなポリシーを得るために系統的効用車両案内モデルを最適に解決する、近似的に解決する、又は部分的に解決する等の解決を含み、これは、ｐｉ（Ｓ）＝［ａ_１，ａ_２，…，ａ_ｋ］のようにｐｉ（Ｓ）→Ａとして表現されてもよく、ここで、その領域に関する車両動作データは、その領域が（ｋ）参加車両を含むことを示し、（ａ_ｉ）はｉ番目の参加車両について特定されたアクションを示す。いくつかの実施形態では、系統的効用車両案内ポリシーの取得は、ステップ５２１０で動作させられるその領域に関する系統的効用車両案内モデルに対応する、以前に生成された系統的効用車両案内ポリシーの取得を含んでもよい。

系統的効用車両案内モデルは、車両交通網の領域のシステム動作態様の確率モデルである。例えば、車両交通網の領域に関する系統的効用車両案内モデルは、マルコフ決定過程（ＭＤＰ）モデル、確率的最短経路（ＳＳＰ）モデル、部分観測マルコフ決定過程（ＰＯＭＤＰ）モデル、マルコフゲーム（ＭＧ）モデル、部分観測マルコフゲーム（ＰＯＭＧ）モデル、又は分散型部分観測マルコフ決定過程（Ｄｅｃ－ＰＯＭＤＰ）モデルであってもよい。個別の領域は、それぞれの系統的効用車両案内モデルに関連付けられるか、又はそれによってモデル化されてもよい。車両交通網の領域は、車線、道路セグメント、連続する道路セグメントのグループ、道路、交差点、又はブロック、近隣、地区、郡、自治体、州、国、又は他の定義された地理的領域のような定義された地理的領域であってもよい。領域は、手動等、アドホックに定義されてもよい。いくつかの実施形態では、領域は非重複であってもよい。いくつかの実施形態では、２つ以上の領域が重複してもよい。重複する領域のためのそれぞれの系統的効用車両案内モデルは、同時に又は実質的に同時に操作されてもよい。いくつかの実施形態では、重複する領域に対応する車両交通網の一部で動作する参加車両は、場所、経路、又はそれらの組み合わせ等に基づいて、重複する領域等の候補から、通信装置、領域、又は対応する系統的効用車両案内モデルを選択する等の識別を行ってもよい。いくつかの実施形態では、重複する領域、又はそれに関連する通信装置は、領域の重複する部分で動作する車両のための領域であってもよい。いくつかの実施形態では、１つ以上重複する領域は、１つ以上の領域調整規則等に従って、領域固有の候補の間から、モデル、ポリシー、又は系統的効用車両案内データを識別するために通信してもよい。

いくつかの実施形態では、系統的効用車両案内モデルは、アドホック規則型のシステムを使用して実装されてもよく、これは、例えば、領域内の車両（ｖ）の集合の濃度又はカウント、及び参加車両（ｃ）の集合の濃度又はカウントを、マイル又はキロメートルのような、例えば時間ごとの単位時間当たりの移動距離で表され得る速度（ｓ）にマッピングするｆ（ｎ、ｃ）＝ｓのような関数を含んでもよい。

いくつかの実施態様において、モデルは、マルコフゲーム又は同様のゲーム理論構造として解くことができる。これにより、相関平衡、ナッシュ平衡又は定常マルコフ完全平衡が取得され、これにより、非参加車両等の他の車両が平衡から計算されたものとは異なるポリシーを選択したとしても、効用最大化アクションを保証する。

系統的効用車両案内モデルにより定義されるように、状態（Ｓ）の集合からの状態（ｓ）は、その領域に対する車両動作等の各定義された側面の別個の条件を表してもよい。状態（Ｓ）の各集合が定義される。状態の集合（Ｓ）からの各状態（状態空間）は、１つ以上の定義された状態因子を含んでもよい。例えば、系統的効用車両案内モデルは、車両ごとに、道路セグメント内の車線識別子等の領域内の位置データを示す確率状態因子（Ｓ＝×_ｉＳ_ｉ）を含んでもよい。確率状態因子の粒度又は特異性は、利用可能な車両交通網データの粒度又は詳細に対応してもよい。例えば、車両交通網データは、道路を記述するが車線データを省略する比較的低解像度のデータであってもよく、確率状態因子は、それに対応して道路位置を示し、車線データを省略してもよく、又は、車両交通網データは、道路及び車線を記述する比較的高解像度のデータを含んでもよく、確率状態因子は、それに対応して各車両の道路位置及び車線位置を示してもよい。各車両の確率状態因子は、方位データを含んでもよい。いくつかの実施形態では、各車両の確率状態因子は、車両に関する他のデータ、例えば、観測された速度、車両製造社、モデル、年度、自動車又はトラックのような型式、又は車両又はその動作を記述する他のデータを示してもよい。

系統的効用車両案内モデルは、アクション（Ａ）の集合からのアクション（ａ）を含み、状態（Ｓ）の集合の各状態で利用可能な車両制御アクション又はルート案内を示してもよい。アクションの集合（Ａ）からの各アクション（アクション空間）は、１つ以上の定義されたアクション因子を含んでもよい。例えば、アクション（Ａ＝×_ｊＡ_ｊ）は、標的車両制御アクション、標的速さ、標的車線、又は車両動作の他の標的可能な側面を示すために、それぞれの参加車両（ｊ）に送信されるか、又はその他のやり方で利用可能にされるように提供され得る。アクションは、参加車両について車両ごとに示され得る。いくつかの実施形態では、アクション空間は、非参加車両についての到達不能な標的アクションを含み得る。

状態遷移確率（Ｔ）の集合からの状態遷移確率は、車両（ｉ）がＳ_ｉで現在の状態に続いて、Ｓ_ｉで後続の状態に進行する可能性を確率的に表してもよく、これはその領域内の車両の密度に基づいてもよい。その領域内の車両の密度は、その領域内で動作する車両の数又は濃度、及び、例えば、移動可能な空間の観点からその領域の大きさの関数であってもよい。状態遷移確率は、（１ステップごとに）アクション因子に基づいて状態因子がどのように変化するかをモデル化する。例えば、２台の車両ａ及びｂの状態Ｓ_ａ及びＳ_ｂは、Ｓ_ａが道路上でＳ_ｂに遅れていることを示し、車両ａのアクション（Ａ_ａ）が６５ｍｐｈの標的速さを示し、車両ｂのアクション（Ａ_ｂ）が４５ｍｐｈの標的速さを示し、遷移確率（Ｔ）はＳ_ａがＳ_ｂを通過できないことを示す。したがって、後続の時間ステップ又は時間的位置における状態因子Ｓ_ａ’及びＳ_ｂ’の状態遷移は、この実施を反映する。状態遷移確率（Ｔ）は、参加車両及び非参加車両を含む車両が、参加車両の系統的効用車両案内データに基づいてどのように挙動し得るかを記述又はマッピングしてもよい。いくつかの実施形態では、状態遷移確率（Ｔ）は、確率のマトリクスであってもよい。いくつかの実施形態では、状態遷移確率（Ｔ）は、モンテカルロシミュレーションから生成されたモデルであってもよい。

系統的効用車両案内モデルは、報酬関数（Ｒ）を含み、これは、状態及びアクションの各組合せに対して発生し得るそれぞれの正又は負の（コスト）値を決定する。報酬は車線に沿って進む時間を表す。いくつかの実施形態では、車線に沿って進む時間は、過去の平均、車両が道路セグメントを通行するための時間スパン、又はそれらの定義されたシーケンス等の平均を示してもよい。いくつかの実施形態では、車線に沿って進む時間は、対応する速度制限で除算された道路セグメント又はそれらの定義されたシーケンスの通行距離、又は平均車速を示してもよい。車線に沿って進む時間は、車両ごとに識別されるか、又はその領域内で動作する車両の平均等の集約された値であってもよい。

例えば、系統的効用車両案内モデルはＭＤＰモデルであってもよく、報酬は車両の加重和であってもよい。別の例では、系統的効用車両案内モデルはＭＧであってもよく、報酬は車両ごとにあってもよい。報酬は、車線上で費やされた時間に対応する負の値であり、これは、マイル単位等での車線の長さであってもよく、これはマイル／時間等での車速で除算され、時間単位等での車線を通行する時間を示す。

系統的効用車両案内データは、系統的効用車両案内モデルによってステップ５２２０で生成される。系統的効用車両案内データの生成は、その領域内のそれぞれの参加車両に対するそれぞれのメッセージ又は信号の生成を含む。それぞれの参加車両に対するメッセージの生成は、メッセージ内で、ステップ５２１０におけるそれぞれの参加車両に対する系統的効用車両案内モデルによって識別されるアクションを示すことを含む。アクションとして記載されているが、系統的効用車両案内データ内のアクションの表示は、制御案内アクションの表示であってもよく、これは、提案されたアクション又は標的速さ等の提案された標的動作パラメータであってもよい。

一例では、車両交通網の領域は、車両交通網内の交差点であってもよく、これは、本明細書に記載されている他の領域と比較して比較的低い空間的範囲であってもよい。例えば、車両交通網内の交差点に対応する車両交通網の領域は、交差点の周囲１キロメートルの１／４以下のような定義された地理空間距離を含んでもよい。領域の系統的効用車両案内モデル（系統的効用交差点案内モデル）は、交差点を通行する車両のスループットを最適化してもよい。リスクが最小化されてもよい（安全性が最大化される）。例えば、車両交通網内の交差点に対応する車両交通網の領域のための系統的効用交差点案内モデルのための系統的効用車両案内ポリシーは、交差点のための通行権優先順位に対応する１つ以上の車両制御アクション、交差点に接近又は通行する各車両の速さに対応する１つ以上の車両制御アクション、又はその両方を示す系統的効用車両案内データを取得又は生成してもよい。

系統的効用車両案内データに従って交差点領域を通行する１台以上の参加車両の動作は、参加車両がいない場合に比べて交差点領域内で動作する車両の系統的効用を向上させ得る。例えば、系統的効用車両案内モデルは、車両固有の動作モデルよりも複雑であってもよく、系統的効用車両案内モデルのより高い精度に対応してもよい。非参加車両は、車両固有の動作効用を最大化するモデルを操作してもよく、又は手動制御を介して動作してもよく、これは、系統的効用車両案内モデルと比較して低い系統的効用車両に対応し得るその領域内で動作する１つ以上の他の車両の遅延の不確実性を示すデータ等の車両動作データを、利用不能等の理由により省略してもよい。いくつかの実施形態では、系統的効用車両案内モデルの状態遷移確率（Ｔ）は、車両固有の動作効用を最大化するモデルから省略されるか利用不可能であり得る通行権優先順位から逸脱するか又は異なる以前の車両動作として、統計平均等の集約に基づいて車両動作を表すことを含んでもよい。

系統的効用車両交差点案内モデルは、現在の車両、リモート車両、領域内又はその近くに位置する分散型インフラストラクチャ装置、又は集中型インフラストラクチャ装置によって実装されてもよい。

系統的効用車両交差点案内モデルは、車両ごとの状態因子を含んでもよい。例えば、車両ごとの車線状態因子は、車両交通網内の車両の位置に対応する車線、道路セグメント、又は道路を示し、これは系統的効用車両交差点案内モデルでは（Ｓ_ｉ ^ｌ）として表されてもよい。車線状態因子は、車線、道路セグメント、又は道路の識別子を示してもよく、これは領域又は車両交通網内で一意であるか、又は道路の名前、車線番号、及び道路に沿った定義された地点からの距離等のセマンティックな意味を有してもよい。

車線状態データに関して説明したが、いくつかの実施形態では、車両ごとの状態因子は他のデータを含んでもよい。例えば、車両ごとの状態因子は、ある場所における車両の時間スパンを示す時間的データ等の時間的データを含んでもよい。いくつかの実装では、車両ごとの状態因子は、速さ又は速度データを含んでもよい。いくつかの実装では、車両ごとの状態因子は、横加速度、縦加速度、又はその両方等の加速度データを含んでもよい。いくつかの実装では、車両ごとの状態因子は、集約された相対制御データを含んでもよい。集約された相対制御データは、例えば、機械学習分類器、及びそれぞれの車両の以前の車両制御データの定義された集合を使用して取得されてもよい。以前の車両制御データの定義された集合は、例えば、１分のような定義された時間スパンの車両制御データであってもよく、車両の速さデータ、速度データ、加速度データ、又はそれらの組み合わせのようなデータを含んでもよく、それらは横方向及び縦方向のデータを含んでもよい。集約された相対制御データは、入力車両制御データに対応する車両の動作の確率的分類又は測定を示してもよく、それは対応する標的制御データに相対的であってもよい。

系統的効用交差点案内モデルは、それぞれのモデルにおいて、集約状態因子又は車両ごとの状態因子として含まれる１つ以上の状態因子を含んでもよい。例えば、集約された速さ又は速度状態因子は、Ｓ^ｓとして表されてもよく、領域内の車両の平均又は中央値の速さ等、領域内の車速の集約された測定値を示してもよい。別の例では、Ｓ_ｉ ^ｓとして表され得る車両ごとの速さ又は速度状態因子は、それぞれの車両の報告又は観測された速さを示してもよい。集約された因子から車両ごとの因子へのように、系統的効用車両案内モデルの状態因子又は他の因子の空間的範囲を増加させることは、系統的効用車両案内モデルを解く精度、計算複雑性、又はその両方を増加させてもよい。速度データのような報告された車両動作データに関連する不確実性は、観察された車両動作データに関連する不確実性と異なってもよく、例えば、より小さくてもよい。本明細書において、データに関して「報告された」という用語は、車両の速さを識別する車両のセンサのような、データの主体によって識別されるデータを示す。本明細書において、データに関して「観察された」という用語は、交通制御装置の状態又は他の車両の速さを識別する車両のセンサのようなデータの主体以外の当事者によって、又は車両の速さを識別するインフラストラクチャ装置のセンサによって識別されるデータを示す。

系統的効用交差点案内モデルは、領域内の車両のための通行権優先順位を示す通行権優先順位状態因子を含んでもよく、これはＳ^ｏとして表現されてもよい。いくつかの実施形態では、通行権優先順位は、現在の通行権優先順位を有する車両を示してもよい。いくつかの実施形態では、通行権優先順位は、通行権優先順位に関する各車両の相対的な位置又は順序を示してもよい。

交差点を表す車両交通網の領域については、系統的効用交差点案内モデルの状態因子は、車両ごとの車線状態因子、集約速さ因子、及び集約優先因子を含んでもよく、これらはＳ＝×_ｉ（Ｓ_ｉ ^ｌ）×Ｓ^ｓ×Ｓ^ｏとして表されてもよい。

別の例では、交差点を表す車両交通網の領域については、系統的効用交差点案内モデルの状態因子は、車両ごとの車線状態因子、車両ごとの速さ因子、及び集約優先因子を含んでもよく、これらはＳ＝×_ｉ（Ｓ_ｉ ^ｌ×Ｓ_ｉ ^ｓ）×Ｓ^ｏとして表されてもよい。

系統的効用交差点案内モデルは、「停止」、「前進」及び「進行」車両制御案内アクションのような車両ごとの制御案内アクションを含んでもよい。

「停止」制御案内アクションは、本明細書に記載された「停止」車両制御アクションを実行するための案内を示してもよい。手動制御車両の場合、「停止」制御案内アクションは、車両の運転者のような乗員に提示されてもよい。自律走行車又は自律走行を実行する車両に関して、自律走行車は、「停止」制御案内アクションを含む系統的効用車両案内データの受信に応答して、「停止」車両制御アクションを実行してもよい。

「前進」制御案内アクションは、本明細書に記載される「前進」車両制御アクションを実行するための案内を示してもよい。手動制御車両の場合、「前進」制御案内アクションは、車両の運転者のような乗員に提示されてもよい。自律走行車又は自律走行を実行する車両に関して、自律走行車は、「前進」制御案内アクションを含む系統的効用車両案内データの受信に応答して、「前進」車両制御アクションを実行してもよい。

「進行」制御案内アクションは、本明細書に記載される「進行」車両制御アクションを実行するための案内を示してもよい。手動制御車両の場合、「進行」制御案内アクションは、車両の運転者のような乗員に提示されてもよい。自律走行車又は自律走行を実行する車両に関して、自律走行車は、「進行」制御案内アクションを含む系統的効用車両案内データの受信に応答して、「進行」車両制御アクションを実行してもよい。

系統的効用交差点案内モデルは、区分関数であり得る報酬関数（Ｒ）を含んでもよい。車両（ｉ）は優先度（Ｓ_ｉ ^ｏ）を有してもよく、報酬はゼロ（０）である。１のような正の報酬が使用されてもよい。それ以外の場合、報酬は車両ごとに観測された速さ（Ｓ_ｉ ^ｓ）であり、それによって通行権優先順位に違反して交差点を通行する車両は、車両の速さに比例して罰せられる。負の１等の固定の負の報酬又はコストが使用されてもよい。

一例では、車両交通網の領域は、車両交通網内の地理的に関連する道路又はその部分を含んでもよく、それらは本明細書に記載される他の領域と比較して比較的高い空間的範囲にあってもよい。領域のための系統的効用車両案内モデル（系統的効用車両ルーティング案内モデル）は、集中化されたインフラストラクチャ装置によって実装され得る。

系統的効用車両ルーティング案内モデルは、車両ごとの状態因子を含んでもよい。例えば、車両ごとの車線状態因子は、車両交通網内の車両の位置に対応する車線、道路セグメント、又は道路を示し、これは系統的効用車両ルーティング案内モデルでは（Ｓ_ｉ ^ｌ）として表されてもよい。車線状態因子は、車線、道路セグメント、又は道路の識別子を示してもよく、これは領域又は車両交通網内で一意であるか、又は道路の名前、車線番号、及び道路に沿って定義された地点からの距離等のセマンティックな意味を有してもよい。

系統的効用ルーティング案内モデルは、現在の車両の５０ ｍ以内等、それぞれの現在の車両の動作環境における車両の局所的な密度を示す車両ごとの密度状態因子を含んでもよく、これは（Ｓ_ｉ ^ｄ）として表されてもよい。

系統的効用ルーティング案内モデルは、車両ごとの速さ又は速度状態因子を含んでもよく、これは（Ｓ_ｉ ^ｓ）として表されてもよく、それぞれの車両の報告された又は観測された速さを示す。

系統的効用ルーティング案内モデルによって表される車両交通網の領域については、系統的効用ルーティング案内モデルの状態因子は、車両ごとの車線状態因子、車両ごとの速さ因子、及び車両ごとの車両密度因子を含んでもよく、これはＳ＝×_ｉ（Ｓ_ｉ ^ｌ×Ｓ_ｉ ^ｓ×Ｓ_ｉ ^ｄ）として表されてもよい。

系統的効用ルーティング案内モデルは、車両ごとの制御案内アクションを含んでもよく、これは車両ごとの速さ案内アクション（Ａ_ｉ ^ｓ）を示してもよく、各車両の標的速さを示してもよい。いくつかの実施形態では、アクション空間は、車両ごとの標的車線案内アクション（Ａ_ｉ ^ｌ）を含んでもよく、これは各車両の標的車線を示してもよい。いくつかの実施形態では、アクション空間は、車両ごとの標的ルート案内アクション（Ａ_ｉ ^ｒ）を含んでもよく、これは各車両の標的ルートを示してもよい。標的ルートは、各車両についてステップ５２００で取得された領域に関する車両動作データに示されるように、各車両の位置から各車両の標的目的地までのルートを示してもよい。

系統的効用ルーティング案内モデルは、領域内の車両の平均通行時間を反映し得る報酬関数（Ｒ）を含んでもよく、これは、車両ごとの車線又は道路、長さ及び車両ごとの観測された速さの差の和の負の値であってもよく、これはsum(lane_length(S_i ^l)/S_observed_speed for i in 1:k)として表されてもよく、ｋで割ることによって平均化されてもよく、ここで、ｋは、例えば、定義された標的平均速さを示してもよい。いくつかの実施形態では、報酬関数は、領域内で動作する車両間を通行する最大時間であってもよい。いくつかの実施形態では、道路セグメント又は交差点内の２台以上の車両に対する報酬関数は、同時に負の１であってもよく、他の動作車両が存在しない場合、道路セグメント又は交差点内の車両に対してはゼロであってもよい。

一例では、車両交通網の領域は、車両交通網内の道路又は道路セグメントの連続したシーケンスであってもよく、これは本明細書に記載されている他の領域と比較して中間の空間的範囲であってもよい。領域（流れ案内領域）に対する系統的効用車両案内モデル（系統的効用流れ案内モデル）は、分散型インフラストラクチャ装置又は集中型インフラストラクチャ装置によって実装されてもよい。

領域内で動作する車両の集合が参加車両を省略する流れ案内領域において、車両制御は、人間の運転者によって理解されるか、又は車両の自律プロセスによって決定される車両固有の動作効用に基づく。例えば、領域内の低車両密度部分で動作する車両は、例えば、相対的に最小の安全動作距離に又はその近くに車両間距離を最小にするために加速するか又は車線を変更し、それによって、これらの車両又は車両に対応する領域の部分の車両密度を最大にして、それに応じて後続車両又は領域の他の部分の車両密度を下させてもよい。車両に関して、低車両密度は、車両と現在の車線内で車両のすぐ前にある別の車両との間の相対距離が最小の安全動作距離よりも大きいことを示してもよい。動作環境の変化に応答する遅延（応答遅延）は、車両密度の関数として動作効用を低下させてもよい。したがって、現在の車両の動作効用は、現在の車両の動作環境で動作している車両の密度と少なくとも部分的に逆相関している。さらに、車両密度が比較的高く、したがって動作効用が比較的低い領域の一部で動作している車両の濃度又はカウントは、比較的高く、車両密度が比較的低い領域の一部で動作している車両の濃度又はカウントは、その部分の比較的高い動作効用に対応して比較的低く、そのため、その領域の平均のような系統的動作効用は準最適である。予測された車両ごとの動作効用は最大化されるが、それぞれの車両ごとの動作効用を最大化する他の車両の動作は、現在の車両の動作に影響を与え、その結果、観測された車両ごとの動作効用は、準最適の系統的効用に反映されるように低下する。この例は弾性輻輳と呼ばれ得る。弾性輻輳を参照して説明したが、車両ごとの動作効用のために最適化された他の車両動作も、準最適な系統的効用と相関し得る。

例えば、領域の低車両密度部分にあり得る複数の車両は、加速する等して、車両間距離を最小安全動作距離に最小化するようにそれぞれ動作し、それによって、領域の高車両密度部分に車両の高密度クラスタを形成してもよい。高密度クラスタ内の第１の車両は、制動によって減速してもよく、第１の車両と進行方向の第１の車両の直後にある第２の車両との間の距離は、第２の車両の応答遅延等によって減少してもよい。第１の車両と第２の車両との間の減少した距離は、最小安全動作距離未満であってもよい。応答遅延を受けて、第２の車両は減速してもよい。第１の車両と第２の車両との間の距離が最小安全動作距離、不確実性、又はその他の要因未満であることにより、第２の車両は第１の車両よりも急速に減速してもよい（応答増幅）。進行方向のさらに後の高密度クラスタ内の他の車両は、同様の応答遅延及び減速率のカスケード増加を有してもよい。高密度クラスタ内の車両の平均速さ又は他の集約測定値を低下させ、車両ごとのリスクを増加させ、それにより高車両密度部分の動作効用を低下させてもよい。

その領域内で動作する車両は１台以上の参加車両を含み、その領域は非参加車両を含み得る流れ案内領域において、参加車両は、その領域のための系統的動作効用を最適化するために識別され得る系統的効用車両案内データに従って識別される速度又は車線で動作してもよい。例えば、車両は、ステップ５２３０で出力される系統的効用車両案内データを受信し、又はその他のやり方でデータにアクセスしてもよく、これは、現在の車線における車両の直前の車両の速さ以下の標的速さを示してもよい。系統的効用車両案内データによって示される標的速さは、車両ごとの動作効用に基づいて識別される標的速さとは異なってもよい。系統的効用車両案内データに従って参加車両を動作させることは、弾性輻輳の影響を低減し、系統動作効用を増加させてもよい。

例えば、複数の車両が車両交通網の領域内で動作していてもよい。いくつかの非参加車両は、進行方向の先行車両に関するそれらの非参加車両の最小安全動作距離を条件として、車両間距離を最小化するように動作してもよい。系統的効用車両案内データに従って動作する参加車両は、進行方向における先行車両との車間距離を維持又は増加するように動作してもよい。系統的効用車両案内データに従って動作する参加車両は車間距離の最小化を省略するため、高密度クラスタを形成する車両の数が減少され得る。先頭の非参加車両と後続の参加車両との車間距離は、比較的大きくてもよい。先頭の非参加車両は制動により減速し、後続の参加車両の応答遅延等により、先頭の非参加車両と後続の参加車両との距離が減少されてもよい。減速前の車間距離が比較的大きいため、先頭の非参加車両と後続の参加車両との間で減少した車間距離は、最小安全動作距離よりも大きくてもよい。応答遅延を受けて、第２の車両は減速してもよい。先頭の非参加車両と後続の参加車両との間の車間距離が最小安全動作距離を超えているため、後続の参加車両は、先頭の非参加車両の減速率に実質的に類似した速度で減速してもよい。応答増幅が低減又は回避されてもよい。カスケード応答増幅の程度が低減されてもよく、車両ごとのリスクが維持されてもよく、車両の平均速さ又は他の集約測定値の低下が最小限に抑えられてもよく、その結果、その領域に対する相対的な系統的動作効用が維持又は増加される。

系統的効用流れ案内モデルは、車両ごとの状態因子を含んでもよい。例えば、車両ごとの車線状態因子は、車両交通網内の車両の位置に対応する車線、道路セグメント、又は道路を示し、これは系統的効用車両案内モデルでは（Ｓ_ｉ ^ｌ）として表されてもよい。車線状態因子は、車線、道路セグメント、又は道路の識別子を示してもよく、これは領域又は車両交通網内で一意であるか、又は道路の名前、車線番号、及び道路に沿って定義された地点からの距離等のセマンティックな意味を有してもよい。

系統的効用流れ案内モデルは、領域の１つ以上の集約状態因子を含んでもよい。例えば、集約された車両密度状態因子は、領域内の車両の密度を示し、これは（Ｓ^ｄ）として表されてもよい。領域内の車両の密度は、参加車両及び非参加車両を含む、領域内で動作する車両の数、カウント、又は濃度の関数であってもよく、これは、道路のマイルごと又はキロメートルごと、平方メートルごと等の単位距離ごとの車両の平均又は中央値等の集約値として表されてもよい。いくつかの実施形態では、集約された車両密度状態因子は、車両間の距離の平均又は中央値等の集約値を表してもよい。

系統的効用流れ案内モデルは、それぞれのモデルにおいて、集約状態因子又は車両ごとの状態因子として含まれる１つ以上の状態因子を含んでもよい。例えば、集約された速さ又は速度状態因子は、Ｓ^ｓとして表されてもよく、領域内の車両の平均又は中央値の速さ等、領域内の車速の集約された測定値を示してもよい。別の例では、（Ｓ^ｓ）として表され得る車両ごとの速さ又は速度状態因子は、それぞれの車両の報告された又は観測された速さを示してもよい。集約された因子から車両ごとの因子へのように、系統的効用車両案内モデルの状態因子又は他の因子の相対的な粒度又は分解能を増加させることは、系統的効用車両案内モデルを解く精度、計算複雑性、又はその両方を増加させてもよい。

系統的効用車両流れ案内モデルによって表される車両交通網の領域については、系統的効用車両流れ案内モデルの状態因子は、車両ごとの車線状態因子、集約された観測速さ因子、及び集約された車両密度因子を含んでもよく、Ｓ＝×_ｉ（Ｓ_ｉ ^ｌ）×Ｓ^ｓ×Ｓ^ｄとして表されてもよい。

系統的効用車両流れ案内モデルは、車両ごとの制御案内アクションを含んでもよく、これは各車両の標的速さを示してもよい。

系統的効用車両流れ案内モデルは、報酬関数（Ｒ）を含んでもよく、これは、車両の観測された速さ及びアクションによって示される標的速さの差の和の負であってもよく、sum(S_observed_speeds [i] -A_speed[i] for i in 1:k)として表されてもよい。系統的効用車両流れ案内モデルは、標的速さと観測された速さとの差を最小化するように最適化されてもよい。

ステップ５２３０において、系統的効用車両案内データが出力される。系統的効用車両案内データ又はその各部分は、その領域内の参加車両に送信されるか又はその他のやり方で利用可能にされてもよい。例えば、インフラストラクチャ装置は、通信リンク又は専用短距離通信の組み合わせを含む、本明細書に記載された任意の通信リンクを使用して、系統的効用車両案内データを領域内の各参加車両に送信してもよい。いくつかの実施形態では、例えば、現在の参加車両が系統的効用車両案内モデルを実装する実施形態において、系統的効用車両案内データを他の参加車両に送信することは省略されてもよい。

各参加車両に対してステップ５２３０で出力される系統的効用車両案内データは、ステップ５２００で取得された領域に関する車両動作データに応答して、ステップ５２１０で動作する系統的効用車両案内モデルからステップ５２２０で生成された車両ごとの制御案内アクションを示してもよい。いくつかの実施形態では、各参加車両に対してステップ５２３０で出力される系統的効用車両案内データは、ステップ５２１０で取得された系統的効用車両案内ポリシー、ステップ５２００で取得された領域に関する車両動作データ又はその一部、又はそれらの組み合わせを示してもよい。

この領域における車両交通網の一部は、ステップ５１１０において系統的効用車両案内データに従って通行される。例えば、車両は、ステップ５２３０で出力された系統的効用車両案内データを受信するか又はその他のやり方でデータにアクセスする等して取得してもよく、ステップ５１１０において系統的効用車両案内データに従って車両交通網の一部を通行してもよい。

いくつかの実施形態では、ステップ５１１０で系統的効用車両案内データに従って車両交通網の一部を通行することは、車両（現在の車両）の乗員に提示するために系統的効用車両案内データの少なくとも一部の表現を出力することを含む。例えば、系統的効用車両案内データは標的速さを示してもよく、系統的効用車両案内データに従って車両交通網の一部を通行することは、車両の速度計上の標的速さを強調表示することによって車両の運転者に提示するために標的速さの表現を出力することを含んでもよい。系統的効用車両案内データの視覚表現、音声表現、触覚表現、又はそれらの組み合わせのような他の表現が使用されてもよい。

いくつかの実施形態では、ステップ５１１０における系統的効用車両案内データに従って車両交通網の部分を通行することは、系統的効用車両案内データの受信に応答する等して、系統的効用車両案内データに従って自律走行を実行するように車両（現在の車両）を自律的に制御することを含む。例えば、系統的効用車両案内データは、標的速さを示してもよく、自律走行車は、標的速さで、又は略その速度で車両交通網の部分を通行するように加速又は減速してもよい。

いくつかの実施形態では、ステップ５１１０における系統的効用車両案内データに従って車両交通網の部分を通行することは、車両の乗員に提示するために系統的効用車両案内データの少なくとも一部の表現を出力すること、及び、系統的効用車両案内データの受信に応答する等して、系統的効用車両案内データに従って自律走行を実行するように車両を自律的に制御することを含む。例えば、系統的効用車両案内データは標的速さを示してもよく、自律走行車は標的速さで又は略標的速さで車両交通網の部分を通行するように加速又は減速してもよく、標的速さで車両交通網の部分を通行する理由又は説明の表示として系統的効用車両案内データの表現を出力してもよい。

いくつかの実施形態では、参加車両は、２つ以上の重複する領域から系統的効用車両案内データを受信してもよく、ステップ５１１０における系統的効用車両案内データに従って車両交通網の部分を通行することは、それぞれの系統的効用車両案内データについて、車両（現在の車両）の乗員に提示するために系統的効用車両案内データの少なくとも一部の表現を出力することを含み、ここで、選択された（又は選定された）系統的効用車両案内データは、系統的効用車両案内データを示すユーザ入力等の入力に応答して識別されてもよい。いくつかの実施形態において、車両は、選択された系統的効用車両案内データに従って、車両交通網の一部を自律的に通行してもよい。

本明細書に記載の系統的効用車両案内モデルについて、状態空間、アクション空間、遷移確率、及び報酬関数の態様が記載されているが、系統的効用車両案内モデルは、他の態様を実装してもよい。例えば、モデルの状態空間は、他の状態因子を含んでもよい。別の例では、モデルは、観測の集合（Ω）及び条件付き観測確率の集合（Ｏ）等の他の態様を含んでもよい。

本明細書で使用される場合、「コンピュータ」又は「コンピュータ装置」という用語は、本明細書で開示の任意の方法を実行し得る任意のユニット又はユニットの組み合わせ、又はその任意の部分若しくは複数の部分を含む。

本明細書で使用される場合、「プロセッサ」という用語は、１つ以上の専用プロセッサ、１つ以上のデジタル信号プロセッサ、１つ以上のマイクロプロセッサ、１つ以上のコントローラ、１つ以上のマイクロコントローラ、１つ以上のアプリケーションプロセッサ、１つ以上の特定用途向け集積回路、１つ以上の特定用途向け標準製、１つ以上のフィールドプログラマブルゲートアレイ、任意の他のタイプ又は組み合わせの集積回路、１つ以上の状態機械、又はこれらの任意の組み合わせ等の１つ以上のプロセッサを示す。

本明細書で使用される場合、「メモリ」という用語は、任意のプロセッサによって使用され得る又はそれと関連している任意の信号又は情報を有形に保持、記憶、通信、又は搬送し得る任意のコンピュータ使用可能又はコンピュータ可読媒体又は装置を示す。例えば、メモリは、１つ以上の読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、１つ以上のランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、１つ以上のレジスタ、低電力ＤＤＲ（ＬＰＤＤＲ）メモリ、１つ以上のキャッシュメモリ、１つ以上の半導体メモリデバイス、１つ以上の磁気媒体、１つ以上の光学媒体、１つ以上の磁気光学媒体、又はこれらの任意の組み合わせであってもよい。

本明細書で使用される場合、「命令」という用語は、本明細書に開示の任意の方法を実行するための指示若しくは表現、又はその任意の部分若しくは複数の部分を含んでもよく、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの任意の組み合わせで実現されてもよい。例えば、命令は、本明細書に記載の各方法、アルゴリズム、態様又はこれらの組み合わせのいずれかを行うためにプロセッサによって実行され得るメモリに記憶されたコンピュータプログラム等の情報として実装されてもよい。いくつかの実施形態では、命令又はその一部は、本明細書に記載の任意の方法、アルゴリズム、態様又はその組み合わせを行うための専用ハードウェアを含み得る専用プロセッサ又は回路として実装されてもよい。いくつかの実装形態では、命令の部分は、直接的に又はローカル領域ネットワーク、ワイド領域ネットワーク、インターネット又はこれらの組み合わせ等のネットワークを介して通信し得る複数の装置、単一の装置上の複数のプロセッサに分散されてもよい。

本明細書で使用される場合、「例示」、「実施形態」、「実装」、「態様」、「特徴」又は「要素」という用語は、用例、例示又は実例としての役割を果たすことを示している。明示されない限り、任意の例示、実施形態、実装、態様、特徴又は要素が、互いの例示、実施形態、実装、態様、特徴又は要素から独立しており、任意の他の例示、実施形態、実装、態様、特徴又は要素と組み合わせて使用されてもよい。

本明細書で使用される場合、「決定」及び「識別」又はこれらの任意の変形の用語は、図示の及び本明細書に記載の１つ以上の装置を使用するいかなるやり方で選択、確認、計算、検索、受信、決定、確立、取得、又は他のやり方で識別又は決定することを含んでいる。

本明細書で使用される場合、「又は」という用語は、排他的な「又は」ではなく包含的な「又は」を意味することが意図されている。すなわち、他に特に定めがない限り、又はコンテキストから明確であれば、「ＸがＡ又はＢを含む」は、任意の当然の包含的な並べ替えを示すことが意図されている。すなわち、ＸがＡを含む、ＸがＢを含む、又はＸがＡ及びＢの両方を含む場合、「ＸがＡ又はＢを含む」は、上記の例示のいずれかによって満たされる。さらに、本願及び添付の請求項の中で使用される“ａ”及び“ａｎ”という冠詞は、一般に、単数形を指していることが文脈から明確であるか又は他に特段の定めがない限り、「１つ以上の」を意味すると解釈されるべきである。

さらに、説明の簡潔のため、本明細書の図面及び説明は一連のステップ又は段階又はシーケンスを含み得るが、本明細書に開示の方法の要素は、様々な順番で又は同時に起こってもよい。さらに、本明細書に開示の方法の要素は、本明細書に明示的に提示及び開示されていない他の要素と共に起こってもよい。さらに、本明細書に記載の方法の全ての要素が、本開示による方法を実装することを要求されるとは限らない。態様、特徴及び要素は特定の組み合わせで本明細書に記載されているが、各態様、特徴又は要素は、他の態様、特徴及び要素と共に又はそれらなしで独立して又は様々な組み合わせで使用されてもよい。

上記の態様、例示及び実装は、本開示の理解を容易にするために記載されており、限定するものではない。対照的に、本開示は、添付の特許請求の範囲内に含まれる様々な修正及び等価な構成を包含しており、特許請求の範囲は、法的に認められている全てのこのような修正及び均等構造を包含するように最も広く解釈されるべきである。

Claims (20)

1. 車両交通網の通行に使用される方法において、
   前記方法は、現在の車両によって、車両交通網を通行することを含み、
   前記車両交通網を通行することは、
   前記現在の車両によって、前記車両交通網の現在の部分に関する系統的効用車両案内データを取得することを含むこと、及び
   前記現在の車両によって、前記系統的効用車両案内データに従って前記車両交通網の前記現在の部分を通行すること
   を含む、方法。
2. 前記系統的効用車両案内データに従って前記車両交通網の前記現在の部分を通行することは、
   前記現在の車両の乗員に提示するために前記系統的効用車両案内データの表現を出力すること
   を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記系統的効用車両案内データに従って前記車両交通網の前記現在の部分を通行することは、
   前記系統的効用車両案内データに従って自律走行を実行するように前記現在の車両を制御すること
   を含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記系統的効用車両案内データは、
   前記現在の車両が前記車両交通網の前記現在の部分を通行するための標的速さ、
   前記現在の車両が前記車両交通網の前記現在の部分を通行するための標的車線、
   前記現在の車両が前記現在の車両の現在の位置から標的目的地まで前記車両交通網の前記現在の部分を通行するための標的ルート、又は
   前記現在の車両が前記車両交通網内の交差点を通行するための標的通行権優先順位であって、前記車両交通網の前記現在の部分は前記交差点を含む、標的通行権優先順位
   の少なくとも１つを示す、請求項１に記載の方法。
5. 前記系統的効用車両案内データを取得することは、
   前記現在の車両によって、外部装置から前記系統的効用車両案内データを取得すること
   を含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記外部装置は、リモート車両であり、
   前記外部装置は、集中型インフラストラクチャ装置であり、又は
   前記外部装置は、分散型インフラストラクチャ装置である、請求項５に記載の方法。
7. 前記系統的効用車両案内データを取得することは、
   確率モデルのインスタンスから前記系統的効用車両案内データを取得すること
   を含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記確率モデルは、
   マルコフ決定過程モデル、
   確率的最短経路モデル、
   部分観測マルコフ決定過程モデル、
   マルコフゲームモデル、
   部分観測マルコフゲームモデル、又は
   分散型部分観測マルコフ決定過程モデルである、請求項７に記載の方法。
9. 前記系統的効用車両案内データを取得することは、
   前記現在の車両によって、前記確率モデルを操作すること
   を含む、請求項７に記載の方法。
10. 車両交通網の領域に関する車両動作データを取得することであって、前記車両動作データは、前記領域において動作している複数の車両の現在の動作データを含むこと、
    前記領域に関する系統的効用車両案内モデルを操作すること、
    前記車両動作データに応答して前記系統的効用車両案内モデルから前記領域に関する系統的効用車両案内データを取得すること、及び
    前記系統的効用車両案内データを出力すること
    を含む、方法。
11. 前記領域に関する系統的効用車両案内データを取得することは、前記領域における参加車両に関する車両ごとの系統的効用車両案内データを取得することを含む、請求項１０に記載の方法。
12. 系統的効用車両案内データを取得することは、前記系統的効用車両案内データが、
    車両が前記車両交通網の一部を通行するための標的速さ、
    前記車両が前記車両交通網の前記一部を通行するための標的車線、
    前記車両が前記車両の現在の位置から前記車両の標的目的地まで前記車両交通網の前記一部を通行するための標的ルート、又は
    前記車両が前記車両交通網内の交差点を通行するための標的通行権優先順位であって、前記車両交通網の前記一部は前記交差点を含む、標的通行権優先順位
    の少なくとも１つを含むように前記系統的効用車両案内データを取得することを含む、請求項１０に記載の方法。
13. 前記系統的効用車両案内モデルを操作することは、
    車両、
    集中型インフラストラクチャ装置、又は
    分散型インフラストラクチャ装置
    によって実行される、請求項１０に記載の方法。
14. 前記系統的効用車両案内モデルは、
    マルコフ決定過程モデル、
    確率的最短経路モデル、
    部分観測マルコフ決定過程モデル、
    マルコフゲームモデル、
    部分観測マルコフゲームモデル、又は
    分散型部分観測マルコフ決定過程モデルである、請求項１０に記載の方法。
15. 前記系統的効用車両案内モデルを操作することは、
    前記車両動作データを使用して前記系統的効用車両案内モデルを生成すること、及び
    前記系統的効用車両案内モデルを解いて系統的効用車両案内ポリシーを取得すること
    を含む、請求項１０に記載の方法。
16. 前記系統的効用車両案内データを取得することは、
    前記系統的効用車両案内ポリシーを使用して前記系統的効用車両案内データを生成すること
    を含む、請求項１５に記載の方法。
17. 車両交通網の通行に使用される方法において、
    前記方法は、現在の車両によって、車両交通網を通行することを含み、
    前記車両交通網を通行することは、
    前記現在の車両によって、前記車両交通網の現在の部分に関する系統的効用車両案内データを取得することであって、前記系統的効用車両案内データを取得することは、
    車両交通網の領域に関する車両動作データを取得することであって、前記車両動作データは、前記領域において動作している複数の車両の現在の動作データを含むこと、
    前記車両動作データに応答して前記領域に関する系統的効用車両案内モデルを操作すること、及び
    前記系統的効用車両案内モデルによって生成されたポリシーから、前記領域に関する前記系統的効用車両案内データを取得すること
    を含むこと、及び
    前記現在の車両によって、前記系統的効用車両案内データに従って前記車両交通網の前記現在の部分を通行すること
    を含む、方法。
18. 前記系統的効用車両案内データに従って前記車両交通網の前記現在の部分を通行することは、
    前記現在の車両の乗員に提示するために前記系統的効用車両案内データの表現を出力すること
    を含む、請求項１７に記載の方法。
19. 前記系統的効用車両案内データに従って前記車両交通網の前記現在の部分を通行することは、
    前記系統的効用車両案内データに従って自律走行を実行するように前記現在の車両を制御すること
    を含む、請求項１７に記載の方法。
20. 前記系統的効用車両案内データは、
    前記現在の車両が前記車両交通網の前記現在の部分を通行するための標的速さ、
    前記現在の車両が前記車両交通網の前記現在の部分を通行するための標的車線、
    前記現在の車両が前記現在の車両の現在の位置から標的目的地まで前記車両交通網の前記現在の部分を通行するための標的ルート、又は
    前記現在の車両が前記車両交通網内の交差点を通行するための標的通行権優先順位であって、
    前記車両交通網の前記現在の部分は前記交差点を含む、標的通行権優先順位
    の少なくとも１つを示す、請求項１７に記載の方法。
    

Images