JP6083882B2 - 複数の情報源を用いる検出区域検出のための、方法、非一時的コンピュータ可読媒体、及び、制御システム - Google Patents

Description

発明の詳細な説明

関連出願の相互参照
本願は２０１２年９月５日に出願の米国特許出願番号第１３／６０３,６１３号の優先権を主張し、それは参照によって全体が本明細書に組み込まれている。
背景

自律型車両は、一つの場所から他の場所まで乗客を輸送するのを支援する様々なコンピュータ・システムを用いる。幾つかの自律型車両は、オペレーター（例えばパイロット、ドライバー又は乗客）からの或る初期入力又は連続入力を必要とすることがある。システムが連動したときだけ、他のシステム（例えば自動操縦装置システム）が使われることもあり、オペレーターに手動モード（オペレーターが車両の動作における高度な制御を行う）から自律型モード（車両がそれ自体を基本的に駆動する）へ、その間の何処かのモードへ切り換えることを可能にさせる。
概要

本願は、複数の情報源を用いる建設区域の検出に関する実施形態を開示する。一つの態様においては、本願は方法を説明する。この方法は、複数の情報源から、車両を制御するように構成されたコンピュータにおいて、車両が走行している道路における建設区域の検出に関する情報を受信することを含み得る。複数の情報源の各々の情報源には、その情報源から受信されるそれぞれの情報に基づく建設区域の検出の信頼性のレベルを示すそれぞれの信頼性測定基準が割り当てられることもある。この方法は、コンピュータを用いて、複数の情報源の情報とそれぞれの信頼性測定基準とに基づいて、道路における建設区域の存在の可能性を判定することを含むこともある。この方法は、コンピュータを用いて、可能性に基づいて、車両の駆動挙動に関連した制御計画を修正することを含むこともある。更に、コンピュータを用いて、修正された制御計画に基づいて車両を制御することを含むこともある。

他の態様では、本願は、コンピュータに機能を実行させるために車両のコンピュータにより実行可能な指令が記憶された非一時的なコンピュータ可読媒体を説明する。この機能は、複数の情報源から、車両が走行している道路における建設区域の検出に関する情報を受信することを含むこともある。複数の情報源の各々の情報源は、その情報源から受信されるそれぞれの情報に基づく建設区域の検出の信頼のレベルを示すそれぞれの信頼性測定基準を割り当てられることもある。この機能は、複数の情報源の情報とそれぞれの信頼性測定基準に基づいて、道路における建設区域の存在の可能性を判定することを含むこともある。この機能は更に、可能性に基づいて、車両の駆動挙動に関連した制御計画を修正することを含むこともある。この機能は、修正された制御計画に基づいて車両を制御することを含むこともある。

更に他の態様では、本願は車両のための制御システムを説明する。この制御システムは、コンピュータ・デバイスを含み得る。このコンピュータ・デバイスは、複数の情報源から、車両が走行している道路における建設区域の検出に関する情報を受信するように構成し得る。複数の情報源の各々の情報源は、その情報源から受信されるそれぞれの情報に基づいて建設区域の検出の信頼性のレベルを示すそれぞれの信頼性測定基準を割り当てられることもある。コンピュータ・デバイスは、複数の情報源の情報とそれぞれの信頼性測定基準とに基づいて、道路における建設区域の存在の可能性を判定するように構成されることもある。このコンピュータ・デバイスは更に、可能性に基づいて車両の駆動挙動に関連した制御計画を修正し、及び、修正された制御計画に基づいて車両を制御するように構成されることもある。

上述の概要は、例示のみであって、如何なる方式であれ限定を意図とするものではない。上述した例示的態様、実施形態、及び特徴に加えて、更なる態様、実施形態、及び特徴は、図面及び以下の詳細な説明を参照することによって明らかになろう。

図１は例示的実施形態による例示的自動車の単純化されたブロック図である。

図２は例示的実施形態により例示的自動車を図解する。

図３は例示的実施形態による情報の複数の情報源を用いる建設区域の検出のための方法のフローチャートである。

図４は例示的実施形態による建設区域に接近している車両を図解する。

図５は例示的実施形態による建設区域標識の検出のための方法のフローチャートである。

図６Ａ−６Ｂは例示的実施形態による道路と車両が走行している道路の付近を図解する。

図６Ｃ−６Ｄは例示的実施形態による道路と予め規定された高さ範囲の道路の側を表す道路の付近の部分の画像の部分を図解する。

図７は例示的実施形態によるＬＩＤＡＲ型情報を用いる建設区域標識の検出のための方法のフローチャートである。

図８Ａは例示的実施形態による道路表面から閾値高さよりも高い高さにおける区域における建設区域標識のＬＩＤＡＲ型検出を図解する。

図８Ｂは例示的実施形態による道路の表面から閾値高さよりも高い高さにおける区域を表しているＬＩＤＡＲ型画像を図解する。

図９は例示的実施形態によるＬＩＤＡＲ型情報を用いる建設区域物体の検出のための方法のフローチャートである。

図１０Ａは例示的実施形態による道路の表面から閾値距離内の区域における建設区域円錐のＬＩＤＡＲ型の検出を図解する。

図１０Ｂは例示的実施形態による道路の表面から閾値距離内の区域を表しているＬＩＤＡＲ型画像を図解する。

図１０Ｃは例示的実施形態による車線境界を形成する建設区域円錐のＬＩＤＡＲ型検出を図解する。

図１０Ｄは例示的実施形態による車両境界を形成する建設区域円錐を表すＬＩＤＡＲ型画像を図解する。

図１１は例示的実施形態によるコンピュータ・プログラムの概念上の部分図を図解する概略図である。

詳細な説明
以下の詳細な説明は、添付図面を参照して開示されたシステム及び方法の様々な特徴及び機能を説明する。図においては、文脈が示さない限り、類似した符号は類似した構成要素を特定する。ここに説明された例示的システム及び方法実施形態は、限定を意味するものではない。開示されたシステム及び方法の特定の態様は、多種多様な異なる構成に配置及び組み合わせることができ、その全てはここに予期されていることは容易に理解されるであろう。

道路上で作動している自律型車両は、ナビゲーションのために地図に依存するように構成されることもある。或る例においては、道路における建設区域の存在に起因する変化は、地図には反映されないこともある。従って、自律型車両は建設区域を検出して、建設区域を安全に通り抜けて運転されるように構成されることもある。

一つの例においては、車両を制御するように構成されたコンピュータ・デバイスは、車両が走行している道路における建設区域の検出に関して、複数の源から情報を受信するように構成されることもある。また、コンピュータ・デバイスは、情報に基づいて、道路における建設区域の存在の可能性を判定するように構成されることもある。更に、コンピュータ・デバイスは、可能性に基づいて、車両の駆動挙動と関連した制御計画を修正して、その修正された制御計画に基づいて車両を制御するように構成されることもある。

例示的車両制御システムは自動車内に実装されるか又は自動車の形態を採ることもある。或いは、車両制御システムは他の車両（例えば乗用車、トラック、オートバイ、バス、ボート、飛行機、ヘリコプター、芝刈り機、レクリエーショナル・ビークル、遊園地車両、農機具、建設装置、路面電車、ゴルフ・カート、電車、及びトロリー）内に実装されるか又はそれらの車両の形態を採ることもある。他の車両も同様に可能である。

更に、例示的システムは非一時的コンピュータ可読媒体の形態を採ることもあり、それはそこに記憶されたプログラム指令をし、これは本明細書に記載された機能を与えるために少なくとも一つのプロセッサにより実行可能である。例示的システムは、自動車の形態又は上述のような記憶されたプログラム指令を有する上述のような非一時的コンピュータ可読媒体を含む自動車のサブシステムの形態を採ることもある。

ここで図面を参照すると、図１は例示的実施形態による例示的自動車１００の単純化されたブロック図である。自動車１００に結合されるか又は含められた構成要素は、推進システム１０２、センサー・システム１０４、制御システム１０６、周辺機器１０８、電源１１０、コンピュータ・デバイス１１１、及びユーザ・インタフェース１１２を含み得る。コンピュータ・デバイス１１１は、プロセッサ１１３及びメモリ１１４を含み得る。メモリ１１４は、プロセッサ１１３により実行可能な指令１１５を含むことがあり、地図データ１１６も記憶することがある。自動車１００の構成要素は、互いに相互接続された形態及び／又は他の構成要素がそれぞれのシステムに結合して相互接続された形態で作動するように構成されることもある。例えば、電源１１０は自動車１００の全ての構成要素へ電力を供給することもある。コンピュータ・デバイス１１１は、推進システム１０２、センサー・システム１０４、制御システム１０６、及び周辺機器１０８から情報を受信して、それらを制御するように構成されることもある。コンピュータ・デバイス１１１はユーザ・インタフェース１１２に画像の表示を生成して、かつ、ユーザ・インタフェース１１２からの入力を受信するように構成されることもある。

他の例においては、自動車１００は、より多いか、より少ないか、異なるシステムを含むことがあり、各々のシステムは、より多いか、より少ないか、異なる構成要素を含むことがある。更に、図示されたシステム及び構成要素は、幾つもの方式で結合又は分割されることがある。

推進システム１０２は、自動車１００のための動力を与えられた運動を提供するように構成されることもある。図示のように、推進システム１０２は、エンジン／モータ１１８、エネルギー源１２０、変速機１２２、及び車輪／タイヤ１２４を含む。

エンジン／モータ１１８は、内燃機関、電気モータ、蒸気機関、及びスターリング・エンジンの任意の組合せとするか、又はこれを含むこともある。他のモータ及びとエンジンも同様に可能である。幾つかの例においては、推進システム１０２は、エンジン及び／又はモータの複数の種類を含むことができた。例えば、ガス−電気ハイブリッド車は、ガソリン・エンジンと電気モータとを含むことができた。他の例も可能である。

エネルギー源１２０は、エンジン／モータ１１８を完全に又は部分的に駆動するエネルギー源である場合がある。即ち、エンジン／モータ１１８は、エネルギー源１２０を機械的エネルギーに変換するように構成されることもある。エネルギー源１２０の例は、ガソリン、ディーゼル、他の石油系燃料、プロパン、他の圧縮ガス系燃料、エタノール、太陽電池パネル、バッテリー、及び他の電力源を含む。エネルギー源１２０は、これに加えて又はこれに代えて、燃料タンク、バッテリー、キャパシタ、及び／又ははずみ車の任意の組合せを含むことができる。或る例においては、エネルギー源１２０は、自動車１００の他のシステムに同様にエネルギーを提供することもある。

変速機１２２は、エンジン／モータ１１８から車輪／タイヤ１２４へ機械的動力を伝達するように構成されることもある。このためには、変速機１２２は、ギアボックス、クラッチ、差動装置、駆動軸、及び／又は他の要素を含み得る。変速機１２２が駆動軸を含む例においては、これらの駆動軸は、車輪／タイヤ１２４に結合するように構成された一つ以上の車軸を含むことができる。

自動車１００の車輪／タイヤ１２４は、一輪車、自転車／オートバイ、三輪車、又は車／トラック四輪形態を含む様々な形態に構成することができる。他の車輪／タイヤ形態も同様に可能であり、例えば六つ以上の車輪を含むものである。自動車１００の車輪／タイヤ１２４は、他の車輪／タイヤ１２４に関して異なって回転するように構成されることもある。或る例においては、車輪／タイヤ１２４は、変速機１２２に固定して取り付けられた少なくとも一つの車輪と、駆動表面に接触することができる車輪の縁に結合する少なくとも一つのタイヤとを含むことがある。車輪／タイヤ１２４は、金属とラバーとの任意の組合せ又は他の材料の組合せを含むこともある。

推進システム１０２は、図示されたもの以外の構成要素を付加的に又は代替的に含むことがある。

センサー・システム１０４は、自動車１００が位置する環境に関する情報を検知するように構成された幾つかのセンサーを含むことがある。図示のように、センサー・システムのセンサーは、全地球位置測定システム（ＧＰＳ）モジュール１２６、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）１２８、無線方向探知（ＲＡＤＡＲ）ユニット１３０、レーザー測距器及び／又は光探知及び測距（ＬＩＤＡＲ）ユニット１３２、カメラ１３４、及びセンサーの位置及び／又は方位を変更するように構成されたアクチュエータ１３６を含む。このセンサー・システム１０４は、例えば、自動車１００の内部システムを監視するセンサー（例えば、Ｏ_２検出器、燃料計、エンジン油温度など）を含めて、更なるセンサーを同様に含み得る。他のセンサーも同様に可能である。

ＧＰＳモジュール１２６は、自動車１００の地理的な位置を推定するように構成された任意のセンサーである場合もある。このためには、ＧＰＳモジュール１２６は、衛星型位置決めデータに基づいて地球に関して自動車１００の位置を推定するように構成されたトランシーバーを含むことがある。一つの例においては、コンピュータ・デバイス１１１は、地図データ１１６との組み合わせでＧＰＳモジュール１２６を使用して、自動車１００が移動している道路における車線境界の位置を推定するように構成されることがある。ＧＰＳモジュール１２６は、同様に他の形態を採り得る。

ＩＭＵ１２８は、慣性加速に基づいて自動車１００の位置及び方位変化を検知するように構成されたセンサーの任意の組合せである場合がある。或る例においては、センサーの組合せは、例えば、加速度計とジャイロスコープとを含み得る。センサーの他の組合せも同様に可能である。

ＲＡＤＡＲユニット１３０は、物体の特性（例えば、物体の範囲、高度、方向又は速度）を判定するためにラジオ波を使用するように構成し得る物体検出システムと見做し得る。ＲＡＤＡＲユニット１３０は、波の経路における任意の対象から反射し得るラジオ波又はマイクロ波のパルスを送信するように構成し得る。物体は、波のエネルギーの一部を受信機（例えば、皿又はアンテナ）へ返すことがあり、その受信機は同様にＲＡＤＡＲユニット１３０の一部とし得る。ＲＡＤＡＲユニット１３０は、受信信号（物体から反射する）のデジタル信号処理を実行するように構成されることもあり、物体を特定するように構成されることがある。

ＲＡＤＡＲに類似した他のシステムが電磁スペクトルの他の部分で用いられてきた。一つの例はＬＩＤＡＲ（光検出及び測距）であり、これはラジオ波よりもむしろレーザーからの可視光を用いるように構成し得る。

ＬＩＤＡＲユニット１３２は、自動車１００が位置する環境における物体を光を用いて検知若しくは検出するように構成されたセンサーを含むことがある。一般に、ＬＩＤＡＲは、目標を光で照明することにより、目標までの距離又は目標の他の特性を測定することができる光学的遠隔検知技術である。その光はレーザーのような任意の種類の電磁波とすることができる。例えば、ＬＩＤＡＲユニット１３２は、レーザー源及び／又はレーザーのパルスを発するように構成されて、かつ、そのレーザーの反射を受信するように構成されたレーザー・スキャナを含み得る。例えば、ＬＩＤＡＲユニット１３２は回転ミラーにより反射されたレーザー測距器を含むことがあり、レーザーは、指定された角度間隔で距離寸法を集めて、一又は二次元において、デジタル化されている光景の周りで走査する。幾つかの例においては、ＬＩＤＡＲユニット１３２は、光（例えば、レーザー）源、スキャナ及び光学機器、光検出及び受信電子機器、位置及びナビゲーション・システムのような構成要素を含むことがある。

一つの例においては、ＬＩＤＡＲユニット１３２は、紫外線（ＵＶ）、可視光、又は赤外線光を用いて物体を画像化するように構成されることがあり、非金属物体を含む広範囲に亘って用いることができる。一例においては、狭細なレーザー・ビームは、高解像度で物体の物理的な特徴を明瞭に描くのに用いることができる。

例においては、約１０マイクロメートル（赤外線）から約２５０ｎｍ（ＵＶ）の範囲の波長を用いることができた。一般的に、光は後方散乱を介して反射される。異なる種類の散乱が異なるＬＩＤＡＲ用途のために用いられ、例えばレイリー散乱、ミー散乱及びラマン散在、並びに蛍光である。異なる種類の後方散乱に基づいて、それに応じてＬＩＤＡＲは、例としてレイリーＬＩＤＡＲ、ミーＬＩＤＡＲ、ラマンＬＩＤＡＲ及びＮＡ／Ｆｅ／Ｋ蛍光ＬＩＤＡＲと称することができる。波長の適宜な組合せは、例えば、反射された信号の強度の波長依存変化を探すことにより、物体の遠隔マッピングを可能にすることができる。

３次元（３Ｄ）イメージングは、走査と非走査ＬＩＤＡＲシステムの両方を使用し達成することができる。「３Ｄゲート型視覚レーザー・レーダー」は、パルス型レーザー及び高速ゲート型カメラ（ｆａｓｔ ｇａｔｅｄ ｃａｍｅｒａ）を適用する非ス走査レーザー測距システムの例である。イメージングＬＩＤＡＲは、高速検出器の配列を用いて実行することができ、変調感知検出器配列は代表的にはＣＭＯＳ（相補型金属酸化物-半導体）及びハイブリッドＣＭＯＳ／ＣＣＤ（電荷結合デバイス）製作技術を用いて単独のチップ上に構築される。これらのデバイスでは、各々のピクセルが高速で復調又はゲート制御により局所的に処理されて、配列がカメラからの画像を表すように処理できるようにし得る。この技術を用いて、何千ピクセルも同時に獲得して、ＬＩＤＡＲユニット１３２により検出された物体又は光景を表す３Ｄ点クラウドを生成することがある。

点クラウドは、３Ｄ座標系における頂点の集合を含み得る。これらの頂点は例えばＸ，Ｙ，及びＺ座標系によって規定されることもあり、物体の外面を表すこともある。ＬＩＤＡＲユニット１３２は物体の表面における多数の点を測定することにより、点クラウドを生成するように構成されることがあり、点クラウドをデータ・ファイルとして出力することがある。ＬＩＤＡＲユニット１３２による物体の３Ｄ走査処理の結果として、点クラウドは、物体を特定して視覚化するのに用いることができる。

一つの例においては、点クラウドは、物体を視覚化するために、直接にレンダーリングすることができる。他の例においては、点クラウドは、表面再構築と称し得る処理によって、多角形又は三角形メッシュ・モデルに変換されることがある。点クラウドを３Ｄ面に変換することの例示的技術は、ドロネー三角分割法、アルフ形状、及びボール旋回を含み得る。これらの技術は、点クラウドの既存の頂点上に三角形のネットワークを構築することを含む。他の例示的技術は、点クラウドを容積距離場に変換して、潜在的な表面を再構築してマーチング・キューブ・アルゴリズムによって規定されることを含み得る。

カメラ１３４は、自動車１００が位置する環境の画像を撮るように構成された任意のカメラ（例えば、スチル・カメラ、ビデオ・カメラなど）とし得る。このためには、カメラは可視光を検出するように構成されることもあるか、スペクトルの他の部分の光、例えば赤外線又は紫外線光を検出するように構成されることもある。他の種類のカメラも同様に可能である。カメラ１３４は二次元の検出器である場合があるか、３次元空間範囲を有することもある。或る例においては、カメラ１３４は、例えば、カメラ１３４から環境における幾つかの点までの距離を示している二次元画像を生成するように構成された距離検出器であることがある。このためには、カメラ１３４は、一つ以上の距離検出技術を用いることがある。例えば、カメラ１３４は、自動車１００が環境における物体を予め定められた光パターン、例えば格子又はチェッカーボード・パターンで照明して、カメラ１３４を物体からの予め規定された光パターンの反射を検出ために用いる構造光技術を用いるように構成されることがある。反射光パターンにおける歪曲に基づいて、自動車１００は物体上における点までの距離を測定するように構成されることもある。予め定められた光パターンは赤外線、又は他の波長の光からなることがある。

アクチュエータ１３６は、例えば、センサーの位置及び／又は方位を変更するように構成されることがある。

センサー・システム１０４は、付加的に又は代替的に、図示されたもの以外の構成要素を更に含むことがある。

制御システム１０６は、自動車１００及びその構成要素の作動を制御するように構成し得る。このためには、制御システム１０６は、ステアリング・ユニット１３８、スロットル１４０、ブレーキ・ユニット１４２、センサー融合アルゴリズム１４４、コンピュータ視覚システム１４６、ナビゲーション及び経路付けシステム１４８、及び障害物回避システム１５０を含むことがある。

ステアリング・ユニット１３８は、自動車１００の方位又は方向を調節するように構成された機構の任意の組合せとし得る。

スロットル１４０は、エンジン／モータ１１８の操作速度及び加速、ひいては自動車１００の速度及び加速を制御するように構成された機構の任意の組合せとし得る。

ブレーキ・ユニット１４２は、自動車１００を減速するように構成された機構の任意の組合せとし得る。例えば、ブレーキ・ユニット１４２は、車輪／タイヤ１２４を遅くするために、摩擦を用いることがある。他の例としては、ブレーキ・ユニット１４２は、再生式で車輪／タイヤ１２４の運動エネルギーを電流に変換するように構成されることがある。ブレーキ・ユニット１４２は同様に他の形態を採ることがある。

センサー融合アルゴリズム１４４は、例えば、コンピュータ・デバイス１１１により実行可能アルゴリズム（又はアルゴリズムを記憶しているコンピュータ・プログラム製品）を含むことがある。センサー融合アルゴリズム１４４は、センサー・システム１０４からのデータを入力として許容するように構成されることがある。このデータは、例えば、センサー・システム１０４のセンサーにおいて検知された情報を表すデータを含むことがある。センサー融合アルゴリズム１４４は、例えば、カルマン・フィルタ、ベイジアン・ネットワーク、又は他のアルゴリズムを含むことがある。センサー融合アルゴリズム１４４は、自動車１００が位置する環境、特定の状況の評価及び／又は特定の状況に基づく可能性がある影響の評価において、個々の物体及び／又は特徴の評価を含めて、センサー・システム１０４からのデータに基づいて様々な評価を提供するように更に構成されることがある。他の評価も同様に可能である。

コンピュータ視覚システム１４６は、自動車１００が位置する環境における物体及び／又は特徴（例えば、道路情報、交通信号及び障害物を含む）を特定する目的でカメラ１３４により撮られた画像を処理及び分析するように構成された任意のシステムとし得る。このためには、コンピュータ視覚システム１４６は、物体認識アルゴリズム、運動からの構造（ＳＭＦ）アルゴリズム、ビデオ追跡又は他のコンピュータ視覚技術を用いることもある。幾つかの例においては、コンピュータ視覚システム１４６は、環境にマップして、物体を追跡し、物体の速度を推定するなどをなすように更に構成されることがある。

ナビゲーション及び経路付けシステム１４８は、自動車１００のための駆動経路を判定するように構成された任意のシステムとし得る。ナビゲーション及び経路付けシステム１４８は、自動車１００が運転中の間に、駆動経路を動的に更新するように更に構成されることがある。或る例においては、ナビゲーション及び経路付けシステム１４８は、センサー融合アルゴリズム１４４、ＧＰＳモジュール１２６、及び一つ以上の予め規定された地図からデータを取り込んで、自動車１００のための駆動経路を判定するように構成されることがある。

障害物回避システム１５０は、自動車１００が位置する環境における障害を特定、評価、及び回避、さもなければ通り抜けるように構成された任意のシステムとし得る。

制御システム１０６は、図示されたもの以外の構成要素を付加的に又は代替的に含むことがある。

周辺機器１０８は、自動車１００を外部センサー、他の自動車、及び／又はユーザーと相互作用させるように構成されることがある。このためには、周辺機器１０８は、例えば、無線通信システム１５２、タッチスクリーン１５４、マイクロフォン１５６及び／又はスピーカー１５８を含むことがある。

無線通信システム１５２は、一つ以上の他の自動車、センサー、又は他の実体に、直接に又は通信ネットワークを介するかの何れかで無線で結合するように構成された任意のシステムとし得る。このためには、無線通信システム１５２は、他の自動車、センサー、又は他の実体に、直接に又はエアインターフェース上の何れかで通信するために、アンテナ及びチップセットを含むことがある。チップセット又は無線通信システム１５２は、一般に、他の可能性においてもとりわけブルートゥース、ＩＥＥＥ８０２．１（任意のＩＥＥＥ ８０２．１１改訂版を含む）に記載された通信プロコトル、セルラー技術（例えばＧＳＭ、ＣＤＭＡ、ＵＭＴＳ、ＥＶ−ＤＯ、ＷｉＭＡＸ、又はＬＴＥ）、ＺｉｇＢｅｅ、専用短範囲通信（ＤＳＲＣ）、及び無線周波数識別（ＲＦＩＤ）通信のような一つ以上の他の種類の無線通信（例えば、プロトコル）によって通信するために配置されることがある。無線通信システム１５２は同様に他の形態を採ることがある。

タッチスクリーン１５４は、ユーザーによってコマンドを自動車１００へ入力するために用いられることがある。このためには、タッチスクリーン１５４は、他の可能性においてもとりわけ、容量性感知、抵抗感知、又は弾性表面波処理を介してユーザーの指の少なくとも一つの位置及び動作を感知するように構成し得る。タッチスクリーン１５４は、タッチスクリーン面に対して平行若しくは平坦な方向において、タッチスクリーン面に対して垂直な方向において、又はその両方において、指の運動を感知することができることがあり、タッチスクリーン面に加えられた圧力のレベルを感知することができることもある。タッチスクリーン１５４は、一つ以上の半透明又は透明な絶縁層と一つ以上の半透明又は透明な導電層とから形成されることがある。タッチスクリーン１５４は同様に他の形態を採ることがある。

マイクロフォン１５６は、自動車１００のユーザーからオーディオ（例えば、音声コマンド又は他の音声入力）を受信するように構成されることがある。同様に、スピーカー１５８は自動車１００のユーザーへオーディオを出力するように構成されることがある。

周辺機器１０８は、図示されたもの以外の構成要素を付加的に又は代替的に含み得る。

電源１１０は、動力を自動車１００の構成要素の一部若しくは全部へ供給するように構成されることがある。このためには、電源１１０は、例えば、充電式のリチウムイオン又は鉛酸蓄電池を含むことがある。幾つかの例においては、バッテリーの一つ以上の列は、電力を提供するように構成することができた。他の電源材料及び構成が同様に可能である。幾つかの例においては、電源１１０及びエネルギー源１２０は、幾つかの純電気自動車の場合のように、一緒に実装されることがある。

コンピュータ・デバイス１１１に含まれたプロセッサ１１３は、一つ以上の汎用プロセッサ及び／又は一つ以上の特殊用途プロセッサ（例えば、画像プロセッサ、デジタル信号プロセッサなど）を含むことがある。プロセッサ１１３が複数のプロセッサを含むまで、そのようなプロセッサは個別に又は組合せで作動することができた。コンピュータ・デバイス１１１は、例えば、ユーザ・インタフェース１１２を通じて受信された入力に基づいて自動車１００の機能を制御するように構成されることがある。

メモリ１１４は、次に、一つ以上の揮発性及び／又は一つ以上の不揮発性記憶構成要素、例えば光学的、磁気的及び／又は有機ストレージを含むことがあり、このメモリ１１４は全部又は一部においてプロセッサ１１３と統合されることがある。このメモリ１１４は、様々な自動車機能を実行するために、プロセッサ１１３により実行可能な指令１１５（例えば、プログラム論理）を含むことがある。

自動車１００の構成要素は、それらのそれぞれのシステムの範囲内及び／又はその外側で他の構成要素に相互接続した方式で働くように構成することができた。このためには、自動車１００の構成要素とシステムは、システムバス、ネットワーク及び／又は他の接続機構（図示せず）により一緒に通信的にリンクされることがある。

構成要素及びシステムの各々は、自動車１００に集積されて図示されているが、幾つかの例においては、一つ以上の構成要素又はシステムが有線又は無線接続を用いて自動車１００へ取り外し可能に装着されるか、さもなければ接続（機械的に又は電気的に）されることがある。

自動車１００は、図示されたものに加えて又はそれらに代えて、一つ以上の要素を含むことがある。例えば、自動車１００は一つ以上の更なるインターフェース及び／又は電源を含むことがある。他の更なる構成要素が同様に可能である。これらの例においては、メモリ１１４はプロセッサ１１３により実行可能な指令を更に含み、更なる構成要素を制御及び／又はその構成要素と通信することがある。

図２は実施形態に従って、図２は例示的自動車２００を例示する。特に、図２は自動車２００の右側側面図、正面図、後面図、及び上面図を示す。自動車２００は図２には乗用車として描かれているが、他の例が可能である。例えば、自動車２００は、他の例においてはとりわけ、トラック、バン、半トレーラー、オートバイ、ゴルフ・カート、オフロード車又は農場車両を表すことができる。図示のように、自動車２００は第１のセンサー・ユニット２０２、第２のセンサー・ユニット２０４、第３のセンサー・ユニット２０６、無線通信システム２０８、及びカメラ２１０を含む。

第１、第２、及び第３のセンサー・ユニット２０２-２０６の各々は汎地球測位システム・センサー、慣性測定ユニット、ＲＡＤＡＲユニット、ＬＩＤＡＲユニット、カメラ、通路検出センサー、及び音響のセンサーの任意の組合せを含むことがある。他の種類のセンサーが同様に可能である。

第１、第２、及び第３のセンサー・ユニット２０２が自動車２００における特定の場所に搭載されるように図示されているが、或る例においては、センサー・ユニット２０２は自動車２００の何処か他の場所、自動車２００の内側か外側の何れかに搭載されることもある。更に、三つだけのセンサー・ユニットが図示されているが、或る例においては、より多いか少ないセンサー・ユニットが自動車２００に含まれることがある。

或る例においては、第１、第２、及び第３のセンサー・ユニット２０２−２０６の一つ以上は一つ以上の可動マウントを含むことがあり、これにはセンサーが可動に搭載される。この可動マウントは、例えば、回転プラットホームを含むことがある。回転プラットホームに搭載されたセンサーは回転することができるので、これらのセンサーは自動車２００の周りの各々の方向から情報を得られることがある。これに代えて又はこれに加えて、可動マウントは、傾斜プラットホームを含むことがある。傾斜プラットホームに搭載されたセンサーは角度及び／又は方位の特定の範囲内で傾斜することができるので、これらのセンサーは様々な角度から情報を得られることがある。可動マウントは同様に他の形態を採ることがある。

更に、或る例においては、第１、第２、及び第３のセンサー・ユニット２０２−２０６の一つ以上は、センサー及び／又は可動マウントを動かすことによって、センサー・ユニットにおけるセンサーの位置及び／又は方位を調節するように構成された一つ以上のアクチュエータを含むことがある。例示的なアクチュエータは、モータ、空気圧アクチュエータ、油圧ピストン、リレー、ソレノイド、及び圧電アクチュエータを含む。他のアクチュエータが同様に可能である。

無線通信システム２０８は、直接に又は図１における無線通信システム１５２に関して上述したような通信ネットワークを介しての何れかで、他の自動車、センサー又は他の実体の一つ以上に無線で接続するように構成された任意のシステムであることがある。無線通信システム２０８は自動車２００の屋根に配置されるように図示されているが、他の例においては、無線通信システム２０８は、完全に又は部分的に、何処か他の場所に配置することができる。

カメラ２１０は、自動車２００が位置する環境の画像を撮るように構成された任意のカメラ（例えば、スチル・カメラ、ビデオ・カメラなど）であることがある。このためには、カメラは、図１におけるカメラ１３４に関して上述した形態の何れかを採ることがある。カメラ２１０は自動車２００のフロントガラスの内側に搭載されるように図示されているが、他の例においては、カメラ２１０は自動車２００における何処か他の場所に、自動車２００の内側又は外側の何れかに搭載されることがある。

自動車２００は、図示されたものに加えて又はそれらに代えて、一つ以上の他の構成要素を含むことがある。

自動車２００の制御システムは、複数の可能な制御計画のうちの一つの制御計画に従って自動車２００を制御するように構成されることがある。この制御システムは、自動車２００に（自動車２００上で又は離れて）結合するセンサーから情報を受信して、情報に基づく制御計画（及び関連した駆動挙動）を修正して、この修正された制御計画に従って自動車２００を制御するように構成されることがある。この制御システムは、センサーから受信された情報を監視して、連続的に駆動状態を評価するように更に構成されることがあり、また、駆動状態の変化に基づいて制御計画及び駆動挙動を修正するように構成されることもある。

図３は、例示的実施形態により、複数の情報源を用いる建設区域の検出のための方法３００のフローチャートである。図４は、方法３００を例示するために、実施形態により、建設区域に接近している車両を図解する。図３及び４は一緒に説明される。

この方法３００は、ブロック３０２-３０８の一つ以上によりで例示されるように、一つ以上の操作、機能又は措置を含むことがある。ブロックは連続した順序で例示されているが、これらのブロックは或る例においては平行に、及び／又はここに記載為れたものとは異なる順序で実行されることがある。また、様々なブロックは、より少ないブロックへ組み合わされたり、更なるブロックへ分割されたり、及び／又は、望ましい実施に基づいて削除されたりすることがある。

更に、この方法３００及び本明細書に開示された他の処理及び方法については、フローチャートは本実施形態の一つの可能な実施の機能及び操作を表す。これに関して、各々のブロックはプログラム・コードのモジュール、区画、又は一部を表すことがあり、これは、処理における特定の論理的機能又はステップを実施するために、プロセッサにより実行可能な一つ以上の指令を含む。プログラム・コードは、任意の種類のコンピュータ可読媒体又はメモリ、例えば、ディスク又はハード・ドライブを含む記憶デバイスなどに記憶されることがある。コンピュータ可読媒体は、非一時的コンピュータ可読媒体、例えば、レジスター・メモリのようにデータを短期間記憶するコンピュータ可読媒体、プロセッサ・キャッシュ及びランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）などを含むことがある。コンピュータ可読媒体は、非一時的媒体又はメモリ、例えば二次的又は持続的長期間ストレージ、例えば、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、光学的又は磁気ディスク、コンパクト−ディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ―ＲＯＭ）などを含むこともある。コンピュータ可読媒体は、任意の他の揮発性又は不揮発性ストレージ・システムであることもある。コンピュータ可読媒体は、例えば、コンピュータ可読記憶媒体、実体的ストレージ・デバイス、又は他の製造品と考えられることがある。

更に、この方法３００及び本明細書に開示された他の処理及び方法については、図３における各々のブロックは、処理における特定の論理的機能を実行するために配線された回路を表すことがある。

ブロック３０２で、この方法３００は、車両を制御するように構成されたコンピュータ・デバイスにおいて、複数の情報源から、車両が走行している道路における建設区域の検出に関する情報を受信することを含み、複数の情報源の各々の情報源は、その情報源から受信された情報に基づく建設区域の検出の信頼性のレベルを示すそれぞれの信頼性基準を割り当て得る。コンピュータ・デバイスは車両に搭載されることもあり、又は搭載されないこともあるが、これは例えば、車両との無線通信にある。また、コンピュータ・デバイスは自律型又は半自律型の操作モードにおいて車両を制御するように構成されることもある。更に、コンピュータ・デバイスは、車両に結合するセンサーから、例えば、車両のシステム及びサブシステムの状態、駆動状態、道路状況などに関連した情報を受信するように構成し得る。

図４は、道路４０４において建設区域に接近している車両４０２を図解する。車両４０２を制御するように構成されたコンピュータ・デバイスは、建設区域の検出に関する情報を受信するように構成し得る。情報は複数の情報源から受信されることがある。例えば、情報は、コンピュータ・デバイスへ結合された画像撮像デバイス又はカメラ（例えば、図１におけるカメラ１３４又は図２におけるカメラ２１０）から受信される画像型情報を含むことがある。一つの例においては、画像撮像デバイスは、車両４０２に搭載されていることがあるが、他の例においては、画像撮像デバイスは搭載されていないことがある（例えば、交通信号柱に結合された所定のカメラ）。画像型情報は、例えば、建設区域円錐標識４０６、建設区域バレル４０８、建設機器４１０Ａ−Ｂ、建設区域標識４１２Ａ−Ｂ等などの道路に関して一つ以上の静的物体の位置を示し得る。建設区域円錐標識４０６は、以下では単独の円錐又はグループ／一連の円錐を指すために用いられる。画像型情報は、建設区域に関連した他の物体、例えばオレンジ・ベスト及び山形袖章を示すこともある。画像型情報は、道路幾何形状（例えば、カーブ、車線など）を示すこともある。

他の例においては、建設区域の検出に関する情報は、車両４０２へ結合されてコンピュータ・デバイスと通信している光検出及び測距（ＬＩＤＡＲ）センサー（例えば、図１におけるＬＩＤＡＲユニット１３２）から受信されたＬＩＤＡＲ型情報を含み得る。このＬＩＤＡＲセンサーは、道路４０４及び道路４０４の近傍の３次元（３Ｄ）点クラウドを与えるように構成されることがある。コンピュータ・デバイスは、例えば、３Ｄ点クラウドにおける点のセットにより表現された物体（例えば、建設区域円錐標識４０６、建設区域バレル４０８、建設機器４１０Ａ−Ｂ、建設区域標識４１２Ａ−Ｂなど）を特定するように構成されることがある。

更に他の例においては、情報は、車両４０２に結合されてコンピュータ・デバイスと通信しているラジオ検出及び測距（ＲＡＤＡＲ）センサー（例えば、図１におけるＲＡＤＡＲユニット１３０）から受信されたＲＡＤＡＲ型情報を含むことがある。例えば、ＲＡＤＡＲセンサーは、ラジオ波を射出して、道路４０４上又は道路４０４の近傍における物体で跳ね返って戻る射出ラジオ波を受信するように構成されることがある。受信信号又はＲＡＤＡＲ型の情報は、ラジオ波が跳ね返って離れた物体の特徴を示すことがある。この特徴は、例えば、物体の寸法特徴、物体と車両４０２との間の距離、更に運動の速度及び方向に加えて、物体は静止しているか動いているかどうかを含み得る。

更に他の例においては、情報は交通情報を含み得る。交通情報は、道路４０４における他の車両（例えば車両４１４Ａ−Ｂ）の挙動を示すことがある。一例として、交通情報は車両４１４Ａ−Ｂに結合した全地球測位衛星（ＧＰＳ）デバイスから受信されることもある。それぞれのＧＰＳデバイスから受信されたＧＰＳ情報は、衛星型測位データに基づいて、地球に関してそれぞれのＧＰＳデバイスを含むそれぞれの車両の位置を示し得る。

他の例においては、車両４１４Ａ−Ｂは、場所／位置及び速度情報を道路インフラストラクチャー・デバイス（例えば、道路４０４の上のポストにおけるデバイス）に伝えるように構成されることがあり、このインフラストラクチャー・デバイスは、そのような交通情報をコンピュータ・デバイスに通信し得る。この通信は、車両対インフラストラクチャー通信と称し得る。車両対インフラストラクチャー通信は、車両（例えば、車両４０２及び車両４１４Ａ−Ｂ）と道路インフラストラクチャーとの間で重要な安全及び操作上のデータの無線交換を含むことがあり、広範囲に亘る安全、機動性、道路状態、交通、及び環境情報を有効にすることが意図されている。車両対インフラストラクチャー通信は、全ての車両型式及び全ての道路に適用され、例えば車両４０２に結合したコンピュータ・デバイスにより、特定の対抗策を通じて運転者へ警報及び警告をもたらすリスクの高い状況を事前に認識し得る計算を実行するために、車両とインフラストラクチャー要素との間で交換されるデータを用いるアルゴリズムの編入を通じてインフラストラクチャー機器を「高性能インフラストラクチャー」に変換し得る。一例として、道路４０４上の交通信号システムは、信号位相及びタイミング（ＳＰＡＴ）情報を車両４０２へ通信して、能動的な交通情報、安全報告、及び警告を車両４０２若しくは車両４０２の運転者へ伝えるように構成し得る。

更に他の例として、交通情報は、直接車両対車両通信から受信されることもある。この例では、車両４０２及び４１４Ａ−Ｂの所有者は車両の間の共有情報の登録又は解除のオプションを与えられることもある。道路４０４上の車両４１４Ａ−Ｂはデバイス（例えば、車両４１４Ａ−Ｂに結合されたＧＰＳデバイス又は車両４１４Ａ−Ｂの運転者により使用された携帯電話）を含むことがあり、これは車両４０２を制御するように構成されたコンピュータ・デバイスへ追跡可能な信号を与えるように構成し得る。このコンピュータ・デバイスは、この追跡可能な信号を受信して、例えば、車両４１４Ａ−Ｂの交通情報及び挙動情報を抽出するように構成し得る。

更に他の例においては、交通情報は、交通報告放送（例えば、ラジオ交通サービス）から受信されることもある。依然として更に他の例においては、コンピュータ・デバイスは、車両４０２を制御するように構成されたコンピュータと通信する搭載又は非搭載センサーから交通情報を受信されるように構成し得る。一例として、レーザー型センサーはハイウェイの車線を通過する車両の速度統計を提供することができ、そのような情報をコンピュータ・デバイスへ通信する。

交通情報に基づいて、コンピュータ・デバイスは、道路４０４における他の車両、例えば車両４１４Ａ−Ｂの交通の公称速度及び交通量を推定するように構成し得る。一つの例においては、コンピュータ・デバイスは、交通情報に基づいて車両４１４Ａ―Ｂの交通の公称速度及び交通量の変化を判定して、車両４１４Ａ−Ｂの挙動における変化を、所定の建設区域に接近することに関連した交通変化の予め定められた又は典型的パターンと比較するように構成し得る。

更に他の例においては、建設区域の検出に関する情報は、先行若しくは既存の地図に関連した地図情報を含むことがある。例えば、地図情報は、交通標識４１６Ａ−Ｂ、道路４０４における車線の数、車線境界の位置などに関連した情報を含むことがある。先行の地図は、既存の標識を手動で又は既存の標識の電子的検出を通じて、追加し得る。しかしながら、この地図情報は、道路車線に変化を引き起こし得る一時的な道路作業に起因する最近の道路変化に関する情報を含まないことがある。例えば、地図情報は、建設区域標識４１２Ａ−Ｂのような一時的建設区域標識に関するそれぞれの情報を含まないことがある。

更に、複数の情報源の各々の情報源には、それぞれの信頼性測定基準を割り当てられることがある。この信頼性測定基準は、その情報源から受信されたそれぞれの情報に基づいて建設区域の検出の信頼性のレベルを示すことがある。説明のための一例として、交通情報は、建設区域の検出において、ＲＡＤＡＲ型情報よりも信頼できる場合があり、換言すれば、コンピュータ・デバイスは、交通情報に基づいて、ＲＡＤＡＲ型情報に基づく建設区域の検出の信頼性のそれぞれのレベルよりも高い信頼性のレベルを有する建設区域の存在を検出するように構成し得る。この例では、交通情報源はＲＡＤＡＲユニットより高い信頼性測定基準を割り当てられることもあり、それはＲＡＤＡＲ型情報源である場合がある。例においては、この信頼性測定基準は、複数の駆動状況から既に収集されたデータに基づいて判定されることがある。

図３へ戻って参照すると、ブロック３０４において、方法３００は、コンピュータ・デバイスを用いて、複数の情報源の情報とそれぞれの信頼性測定基準に基づいて、道路における建設区域の存在の可能性を判定することを含む。一例として、図４において、建設区域の検出に関して情報に基づいて、車両４０２を制御するように構成されるコンピュータで複数の源から受け取られて、コンピュータ・デバイスは道路４０４の建設区域の存在の可能性を判定するように構成されることもある。

一つの例においては、コンピュータ・デバイスは、画像撮像デバイスから受信された画像型情報から、建設区域に起因する道路幾何形状の変化を判定するように構成されることがあり、判定された変化に基づいて可能性を割り当てることがある。例えば、コンピュータ・デバイスは、判定された変化を典型的な建設区域に関連した典型的変化と比較して、その比較に基づいて可能性を判定するように構成し得る。他の例としては、コンピュータ・デバイスは、当該技術分野で知られている画像認識技術を用いて、画像撮像デバイスにより撮像された画像に表された建設区域物体（例えば、建設区域円錐標識４０６、建設区域バレル４０８、建設区域標識４１２Ａ−Ｂ、建設機器４１０Ａ−Ｂ、又は任意の他の建設区域指標）を特定するように構成し得る。一例においては、コンピュータ・デバイスは、建設区域物体を特定することに関連した信頼性のレベルを示し得る識他のそれぞれの可能性を割り当てて、建設区域物体のための識他のそれぞれの可能性に基づいて建設区域の存在の可能性を判定するように構成し得る。

同様に、コンピュータ・デバイスは、ＬＩＤＡＲ型及び／又はＲＡＤＡＲ型情報に基づいて建設区域物体を特定するように構成し得る。一例として、コンピュータ・デバイスは、ＬＩＤＡＲセンサーにより提供された３Ｄ点クラウドの一組の点により表された候補建設区域物体（候補建設区域円錐標識、バレル、又は標識）を特定するように構成されることがあり、かつ、コンピュータ・デバイスは、物体の識別についての信頼性のそれぞれのレベルに基づいて、候補建設区域物についての識他のそれぞれの可能性を割り当てるように構成し得る。

一つの例として、コンピュータ・デバイスは、候補建設区域物の形状（画像型情報、ＬＩＤＡＲ型情報又はＲＡＤＡＲ型情報において特定される）を典型的建設区域物体の一つ以上の予め定められた形状と比較するように構成されることがあり、また、候補建設区域物が所定の予め定められた形状にどれぐらい類似しているか（例えば、候補物体の形状の寸法特徴と所定の予め定められた形状と間の整合の割合）を示す整合測定基準を判定するように構成されることがある。このコンピュータ・デバイスは、整合測定基準に基づく可能性を判定するように構成されることがある。このコンピュータ・デバイスは、図９に関して以下に説明された技術の何れかを用いて、建設区域物体を検出及び／又は特定するようにも構成し得る。

一つの例においては、コンピュータ・デバイスは、道路４０４に関連した地図情報を受信するように構成されることもあり、その地図情報は道路４０４における既存の標識（例えば、標識４１６Ａ−Ｂ）の位置及び型式を含むことがある。コンピュータ・デバイスは、候補建設区域標識（例えば、建設区域標識４１２Ａ−Ｂの一方又は両方）の存在を判定するように更に構成されることもあり、これは地図情報から失われている場合がある。一例においては、地図情報から失われている候補建設区域標識は、候補建設区域標識の一過性を示すことがあるので、その候補建設区域標識がおそらく建設区域標識であることを示し得る。従って、コンピュータ・デバイスは、候補建設区域標識に関連しているそれぞれの標識情報及び道路における建設区域の存在の可能性を含むように地図情報を更新するように構成されることがあり、道路４０４における所定の建設区域の存在の可能性があることを道路４０４における他の車両又は運転者に用心させることを可能にする。コンピュータ・デバイスは、図５及び図７に関して以下に説明される技術の何れかを用いて、建設区域標識を検出及び／又は特定するように構成されることもある。

更に他の例においては、コンピュータ・デバイスは、道路４０４における他の車両４１４Ａ−Ｂの挙動を示す交通情報を受信するように構成されることがある。この例においては、可能性を判定するために、コンピュータ・デバイスは、交通情報に基づいて、他の車両４１４Ａ−Ｂの公称速度及び交通量における変化を判定するように構成されることがある。コンピュータ・デバイスは、他の車両４１４Ａ−Ｂの挙動における変化を所定の建設区域に接近することに関連した交通変化の予め定められた若しくは典型的なパターンと比較するように構成されることがあり、かつ、コンピュータ・デバイスは、この比較に基づいて可能性を判定するように構成されることがある。一つの例においては、コンピュータ・デバイスは、この比較に基づいて可能性を判定する際に、それぞれの建設区域に接近することに関連した交通におけるそれぞれの変化から事故現場に関連した交通における所定の変化を識別するように構成し得る。例えば、事故現場は、一旦混雑点を通り過ぎるならば、車両が減速又は加速し得る混雑点により特徴付けられることもあり、或いは、建設区域は、交通の速度及び交通量のより長い道路区画により特徴付けられることもある。他の例においては、コンピュータ・デバイスは、事故方法サービスから受信された事故情報に基づいて建設区域から事故現場を識別するように構成し得る。

一つの例においては、コンピュータ・デバイスは、各々の種類又は情報源（例えば、画像型情報、ＬＩＤＡＲ型情報、ＲＡＤＡＲ型情報、地図情報、及び交通情報）についての建設区域の存在のそれぞれの可能性を割り当て又は判定するように構成されることがあり、更に、それぞれの可能性の組み合わせ（例えば、それぞれの可能性の重み付け組み合わせ）に基づいて単独の可能性を判定するように構成されることがある。例えば、複数の情報源の各々の情報源に割り当てられたそれぞれの可能性は、その情報源に割り当てられる信頼性測定基準に基づき得る。また、一例においては、複数の情報源の一つの情報源について判定されたそれぞれの可能性に基づいて、コンピュータ・デバイスは、車両４０２に結合されたセンサー又はモジュールを有効にして、他の情報源から情報を受信して、建設区域の存在を確認するように構成されることがある。

他の例においては、コンピュータ・デバイスは、複数の源から受信された建設区域の検出及び複数の源に割り当てられたそれぞれの信頼性測定基準に関する情報に基づいて、確率モデル（例えば、ガウス分布）を生成して、建設区域の存在の可能性を判定するように構成されることがある。例えば、建設区域の存在の可能性は、複数の源及びそれぞれの信頼性測定基準からの情報に基づいて判定された一組のパラメータ値の関数として判定されることがある。この例においては、可能性は、それらのパラメータ値を与えられる観察された結果（建設区域の存在）の可能性に等しいとして規定されることがある。当業者は、可能性関数を判定することは、離散確率分布、連続確率分布、連続−離散混合分布の間の区別を含むことに関することがあり、かつ、数種類の可能性が例えばログ可能性、相対的な可能性、条件つきの可能性、限界可能性、プロファイル可能性、及び部分的可能性が存在することを理解するであろう。

更に他の例においては、コンピュータ・デバイスは、分類を通じて複数の源からの情報及びそれぞれの信頼性測定基準を処理して、可能性を判定するように構成されることがある。その分類は、地図が情報（例えば、建設区域の検出及びそれぞれの信頼性測定基準に関する情報）をクラス（例えば、建設区域の存在）へ入力する分類アルゴリズムによって実施されたアルゴリズム又は数学的な機能と定義することができる。

分類は、既知のクラスで観察（又は例）を包含するデータのトレーニング・セットに基づいて、新しい観察が一連のクラス（例えば、建設区域の有無）の何れに属し得るかを特定することに関係し得る。個々の観察は、様々な説明的な変数又は特徴として知られている一組の定量化可能な特性に分析されることがある。一例として、分類は、建設区域の検出に関して受信された情報（例えば、画像型情報、ＬＩＤＡＲ型情報、ＲＡＤＡＲ型情報、地図情報、交通情報など）によって示されるように、それぞれの可能性を「建設区域の存在」又は「建設区域の非存在」クラスに割り当てることを含むことがある。

一つの例においては、分類は可能性に基づく分類を含むことがある。可能性分類アルゴリズムは、可能なクラス、即ち「建設区域の存在」又は「建設区域の非存在」の各々の構成要素となる例の可能性（例えば、建設区域の検出に関して受信した情報によって示される駆動状況又は一群の観察）を出力することがある。建設区域の存在の可能性を判定することは、各々のクラスへ割り当てられた可能性に基づき得る。また、可能性に基づく分類は、建設区域の存在に関連した信頼性値を出力することができる。

例示的分類アルゴリズムは、線形分類子（例えば、フィッシャーの線形判別式、ロジスティック回帰、ナイーブ・ベイズ、及びパーセプトロン）、サポート・ベクター・マシン（例えば、最小二乗法サポート・ベクター・マシン）、二次分類子、カーネル評価（例えばｋ近傍法）、ブースティング、決定木（例えば、ランダム・フォレスト）、ニューラル・ネットワーク、遺伝子発現プログラム、ベイジアン・ネットワーク、隠れマルコフ・モデル、及び学習ベクトル量子化を含み得る。他の例示的分類子も可能である。

説明のための例として、線形分類子は、内積を用いて、例（例えば、駆動状況）の特徴ベクトル（建設区域の検出に関し、複数の源及びそれぞれの信頼性測定基準から受信されたパラメータのベクトル）を重さのベクトルと結合することによって、得点又は可能性を各々の可能なクラスｋ（例えば、「建設区域の存在」又は「建設区域の非存在」）に割り当てる一次関数として表現されることがある。より高い得点又は可能性をもつクラスは、予測されたクラスとして選択されることがある。この種の得点関数は線形予測関数として知られており、以下の一般的種類を有することがある。

ここでＸ_ｉは例ｉについての特徴ベクトル、β_ｋはカテゴリーｋに対応する重さのベクトルであり、得点（Ｘ_ｉ，ｋ）は例ｉをカテゴリーｋに割り当てることに関連した得点である。

一例として、トレーニング・コンピュータ・デバイスは、所定の車両の複数の駆動状況についてのトレーニング・データを受信するように構成されることがある。例えば、複数の駆動状況の各々について、それぞれのトレーニング・データは、それぞれの画像型情報、それぞれのＬＩＤＡＲ型情報、それぞれのＲＡＤＡＲ型情報、それぞれの交通情報、及びそれぞれの地図情報を含むことがある。また、トレーニング・コンピュータ・デバイスは、駆動状況の各々についてのそれぞれのトレーニング・データに対応しているそれぞれの建設区域の存在の肯定的又は否定的な指標を受信するように構成し得る。更に、トレーニング・コンピュータ・デバイスは、各々の駆動状況について、肯定的又は否定的な指標をそれぞれのトレーニング・データに関連させるように構成されることがあり、複数の駆動状況についての相関関係に基づいて分類子のパラメータ（例えば、式１についての重みのベクトル）を判定する。更に、一例においては、トレーニング・コンピュータ・デバイスは、相関関係に基づいて各々の情報源についてのそれぞれの信頼性測定基準を判定するように構成されることがある。複数の情報源のパラメータ及びそれぞれの信頼性測定基準は、車両４０２を制御するように構成されたコンピュータ・デバイスへ与えられることがあり、コンピュータ・デバイスが複数の情報源から建設区域の検出に関する情報を受信するにつれて、コンピュータ・デバイスは、分類子の判定されたパラメータを用いて分類子を通じて情報を処理して、可能性を判定するように構成されることがある。

一つの例においては、可能性は質的に例えば「低い」、「中間」、又は「高い」とすることもあり、或いは、例えば、スケールにおける番号のような数であることがある。他の例も可能である。

図３に戻って参照すると、ブロック３０６において、方法３００は、コンピュータ・デバイスを用いて、可能性に基づいて、車両の駆動挙動に関連した制御計画を修正することを含む。

車両の制御システムは、車両の駆動環境における変化に予め定められているか又は適応可能であり得る多重制御計画及び関連した駆動挙動を支持することがある。通常、制御計画は、例えば建設区域に接近することのような様々な駆動状況に相互作用する、交通に関連した規則のセットを含むことがある。この制御計画は、車両の速度及び車両が走行し得る車線を判定する規則を含むことがある一方、安全及び交通規則並びに懸念事項（例えば、建設区域の存在に起因する道路幾何形状の変化、交差点において停車された車両及び減速状況における好機到来、車線追随、速度制御、道路上の他の車両からの距離、通過する他の車両、交通渋滞における待機、及び対向車線のような非安全な挙動をもたらし得る領域を避けること）を考慮に入れる。例えば、建設区域に接近する際に、コンピュータ・デバイスは、建設区域の存在の判定された可能性に基づいて、制御計画（車両速度を他の物体との距離を安全に維持して制御し、建設区域の存在に起因して道路変化を与えられて最も安全であると考えられる車線を選択する措置のための規則からなる）を修正又は選択するように構成されることがある。

一例として、図４において、建設区域の存在の可能性が高い（例えば、予め定められた閾値を越える）のであれば、コンピュータ・デバイスは、ナビゲーションの判定をなす際に、建設区域に関する情報及び変化を含まないであろう既存の地図情報よりもむしろ、車両４０２の搭載センサー又はコンピュータ・デバイスと通信している非搭載センサーから受信されたセンサー情報を利用するように構成し得る。同様に、コンピュータ・デバイスは、既存の地図情報よりもむしろセンサー情報を利用して車線境界を推定するように構成し得る。例えば、図４を参照すると、コンピュータ・デバイスは、道路４０４上の車線標識４１８よりはむしろ、建設区域標識（例えば、建設区域円錐標識４０６）の位置を判定して、車線境界を推定して追従するように構成されることがある。他の例として、コンピュータ・デバイスは建設作業者４２０の検出のために一つ以上のセンサーを起動させるように構成されることがあり、その検出に基づいてナビゲーション判定をなす。

一例においては、第１の制御計画はデフォルト駆動挙動を含むことがあり、第２の制御計画は防御駆動挙動を含むこともある。防御駆動挙動の特性は、例えば、車両４１４Ａ−Ｂの一台の車両に続いて、デフォルト駆動挙動で維持される距離よりも大きいことがある車両４１４Ａ−Ｂとの予め定められた安全な距離を維持し、ライトを点灯して、車両４０２を減速し、車両４０２を停車させることである。この例においては、車両４０２のコンピュータ・デバイスは判定された可能性を閾値可能性と比較するように構成されることがあり、かつ、コンピュータ・デバイスは、その比較に基づいて、第１又は第２の制御計画を選択するように構成されることがある。例えば、判定された可能性が閾値可能性よりも大きいならば、コンピュータ・デバイスは第２の駆動挙動（例えば、防御駆動挙動）を選択するように構成されることがある。判定された可能性が閾値可能性より小さいならば、コンピュータ・デバイスは、第１の制御計画に対する制御計画を修正するように構成されることがある（例えば、デフォルト駆動挙動を選択する）。

更に他の例では、別々の制御計画（例えば、第１の制御計画と第２の制御計画）の間の移行に代えて又はそれに加えて、コンピュータ・デバイスは、判定された可能性に基づいて駆動モード又は状態の連続体から選択するように構成されることがある。更に他の例においては、コンピュータ・デバイスは個別の制御計画を選択するように構成されることがあり、その選択された個別の制御計画の範囲内でモードを駆動する連続体から駆動モードを選択するように構成されることもある。この例では、所定の制御計画は駆動規則の複数のセットを含むことがあり、一つのセットの駆動規則は車両４０２の速度及び方向の制御のための措置を記述する。コンピュータ・デバイスは、判定された可能性に基づいて、複数の駆動規則の所定のセットから駆動規則の他のセットへの円滑な移行を引き起こすように更に構成されることがある。円滑な移行は、規則の所定のセットから他への移行が、例えば車両４０２の速度又は方向における突然の又はぎくしゃくした変化として車両４０２の乗客によって認識されないであろうことを示し得る。

一つの例においては、所定の制御計画は、プログラム又はコンピュータ指令を含むことがあり、これは判定された可能性に基づいて、車両４０２を制御するアクチュエータ（例えば、スロットル、ステアリングギア、ブレーキ、アクセラレータ、又は伝達シフター）を特徴付ける。所定の制御計画は、優先順位によってランクを付けられた措置セットを含むことがあり、その措置セットは、車両４０２が仕事（例えば、一つの場所から他の場所まで駆動する）を達成するために採り得る代替的な措置を含むことがある。この代替的な措置は、例えば、判定された可能性に基づいて、ランクを付けられることがある。また、コンピュータ・デバイスは、実行されて、選択的に、判定された可能性に基づいて修正される措置を選択するように構成されることがある。

他の例では、複数の制御計画（例えば、プログラム）は、コンピュータ・デバイスに措置を連続的に提案することがある。コンピュータ・デバイスは、何れの計画を選択し得るかを決定するように構成されることがあるか、或いは、例えば、目標の重み付けセット（安全、速度など）に基づいて制御計画を修正するように構成されることもがある。目標の重み付けセットの重みは、判定された可能性の関数である場合がある。目標の重み付けセットの評価に基づいて、コンピュータ・デバイスは、例えば、複数の制御計画及びそれぞれの措置セットにランクを付けて、そのランキングに基づいて所定の計画及びそれぞれの措置セットを選択又は修正するように構成されることがある。

これらの例及び駆動状況は例示のみのためである。他の例並びに制御計画及び駆動挙動が同様に可能である。

図３に戻って参照すると、ブロック３０８において、方法３００は、コンピュータ・デバイスを用いて、修正された制御計画に基づいて車両を制御することを含む。一つの例においては、コンピュータ・デバイスは、修正された制御計画に関係している措置セット又は規則セットを用いて車両のアクチュエータを制御するように構成されることがある。例えば、コンピュータ・デバイスは、修正された駆動挙動に基づいて、車両の並進運動速度、又は回転速度、又はそれらの両方を調節するように構成されることがある。

例えば、図４において、車両４０２を制御することは、可能性に基づいて、車両の望ましい経路を判定することを含むことがある。一例においては、コンピュータ・デバイスは、車両４０２が移動している道路４０４に建設区域が存在するという高い可能性を判定していることがある。この例においては、コンピュータ・デバイスは、望ましい経路を判定するとき、柔軟な制約（即ち、より安全な経路が判定されるならば、車線境界を侵犯することができる）として道路４０４における車線標識４１８により示される車線境界を考慮するように構成されることがある。コンピュータ・デバイスは従って、変更された車線境界を形成し得る建設区域円錐標識４０６の数と場所とを判定するように構成されることもあり、車線標識４１８により示された車線境界に代えて、変更された車線境界を固守するように構成されることがある。

図４に図示するように、車両４０２は道路４０４における建設区域に接近していることがあり、コンピュータ・デバイスは、建設区域を安全に進むために防御駆動挙動に従って車両４０２を制御するように構成されることがある。例えば、コンピュータ・デバイスは、予め定められた安全な距離を保ちながら、車両４０２の速度を減速して、車両４０２が車線を変更して、建設区域円錐４０６によって形成された変更された車線境界を固守するように、車両４１４Ａの背後の位置へ移って、車両４１４Ａに続くように構成されることがある。

一例においては、建設区域の存在の可能性を判定することに加えて、コンピュータ・デバイスは、建設区域の存在に起因する道路４０４の変化の重大性を判定若しくは推定するように構成されることがある。コンピュータ・デバイスは、変化の重大性に更に基づいて、制御計画を修正するように構成されることがある。一つの例として、図４においては、コンピュータ・デバイスは、建設機器４１０Ａ−Ｂ、建設区域円錐標識４０６及びバレル４０８の位置と場所、道路４０４に対する変化がどれくらい重要か（例えば、車線閉鎖、移動など）について判定して、防御駆動挙動に従って車両４０２を制御するように構成されることがある。他の例においては、建設区域は、より少ない重要性を含むように構成こともある。例えば、建設区域は、道路４０４の側におけるカーブ車線を塗ることがある作業車を含むことがある。この例においては、道路４０４に対する変化が、図４に描かれた変化より重要性が少ないことがあり、コンピュータ・デバイスは、例えば、車両４０２を停車させるか、又は車両４０２を車線変更させるのとは対照的に車両４０２の速度を減速するように構成されることがある。

これらの制御措置及び駆動状況は例示のみのためである。他の措置及び状況が同様に可能である。一例においては、コンピュータ・デバイスは、人間の運転者が車両の制御をなすことができるまで、臨時制御として、修正された制御計画に基づいて車両を制御するように構成されることがある。

図３及び図４を参照して上述したように、コンピュータ・デバイスは、建設区域を示す場合がある建設区域標識（例えば、建設区域標識４１２Ａ）の識別又は検出に基づいて、建設区域の存在の可能性を判定するように構成されることがある。

図５は例示的実施形態による建設区域標識の検出のための方法５００のフローチャートである。図６Ａ−６Ｂは例示的実施形態による車両が走行している道路及び道路の近傍の画像を図解し、図６Ｃ−６Ｄは例示的実施形態による所定の高さ範囲における道路の側部を表す道路及び道路の近傍の画像の部分を図解する。図５及び図６Ａ−６Ｄは一緒に説明される。

この方法５００は、一つ以上のブロック５０２-５１２により例示されるように、一つ以上の操作、機能、又は措置を含むことがある。ブロックは連続した順序で例示されているが、これらのブロックは或る例では並行に、及び／又はここに説明されたものとは異なる順序で実行されることがある。また、様々なブロックはより少ないブロックに組み合わされたり、更なるブロックへ分割されたり、及び／又は望ましい実施に基づいて除去されることがある。

ブロック５０２において、この方法５００は、車両を制御するように構成されたコンピュータ・デバイスにおいて、コンピュータ・デバイスへ結合された画像取得デバイスから、車両が走行している道路の付近の一つ以上の画像を受信することを含む。コンピュータ・デバイスは車両に搭載されていることもあり、又は非搭載であるが、例えば、車両と無線通信されていることがある。また、コンピュータ・デバイスは自律型又は半自律型操作モードで車両を制御するように構成されることがある。更に、画像取得デバイス（例えば、図１におけるカメラ１３４又は図２におけるカメラ２１０）は、車両に結合してコンピュータ・デバイスと通信することがある。画像取得デバイスは、車両が走行している道路及び道路の付近の画像若しくはビデオを撮るように構成し得る。

図６Ａ-６Ｂは、例えば、図４における車両４０２に結合された画像取得デバイスにより撮られた例示的画像６０２及び６０４をそれぞれ図解する。一つの例においては、画像取得デバイスは、静止画像を或いは静止画像を抽出することができるビデオを連続的に撮るように構成されることがある。一例においては、一つ以上の画像取得デバイスは車両４０２に結合されることがあり、この一つ以上の画像取得デバイスは、全ての方向からの車両４０２及び道路路状態の周囲環境を考慮するように複数の視野解から画像を撮るように構成されることがある。

図５へ戻って参照すると、ブロック５０４において、この方法５００は、コンピュータ・デバイスを用いて、一つ以上の画像における一つ以上の画像部分を判定することを含み、その一つ以上の画像部分は予め定められた高さ範囲における道路の側部を表し得る。或る例においては、予め定められた高さ範囲は、建設区域標識のために典型的に用いられる高さ範囲に対応することがある。多くの管轄地では、道路における建設区域は標準的仕様及び規則によって定められており、それを、予め定められた高さ範囲を規定するのに用いられることがある。例示的な規則は、道路における建設区域の存在を示している建設区域標識は、３日よりも長く連続的に所定の場所に設置されることがあり、道路の一側の柱に装着されることがあると述べることがある。更に、他の規則は、一時的な警告建設区域標識のために高所に掲げられている最小限の標識は、例えば、道路地上より上方１フット（３０．４８ｃｍ）である場合があることを指定することがある。他の例においては、高所に掲げられている最小限の標識に加えて又はそれに代えて、高さ範囲を指定することができ、即ち、一時的な警告建設区域標識のための高さ範囲は、例えば１フット（３０．４８ｃｍ）と６フィート（１８２．８８ｃｍ）の間にあることがある。建設区域標識が交通安全ドラム又は一時的遮蔽のような交通管制デバイスの背後に位置し得る或る場所では、最小限の高さは、更なる視認性を与えるために、５フィート（１５２．４ｃｍ）へ上昇されることがある。それに加えて又はそれに代えて、高さ範囲は、例えば、５フィート（１５２．４ｃｍ）と１１フィート（３３５．２８ｃｍ）との間になるように指定することができる。これらの数及び規則は例示のみのためである。他の標準及び規則が可能である。或る例では、予め定められた高さ範囲又は典型的建設区域標識の最小限の高さは、所在地に依存している場合がある（例えば、地理的領域、アメリカ合衆国における何れの州か、国など）。

コンピュータ・デバイスは、画像取得デバイスにより撮られた画像における部分を判定するように構成されることがあり、これは、標準仕様に従って典型的建設区域標識の予め定められた高さ範囲における道路側部を表し得る。例として、図６Ａにおいて、コンピュータ・デバイスは、標準仕様に従って典型的建設区域標識のために指定された予め定められた高さ範囲の道路４０４の一側部を表している画像６０２において部分６０６を判定するように構成されることがある。同様に、図６Ｂにおいて、コンピュータ・デバイスは、予め定められた高さ範囲における道路４０４の他方の側部を表している画像６０４において部分６０８を判定するように構成されることがある。図６Ｃは、図６Ａに図解された画像６０２の画像部分６０６を図解し、図６Ｄは図６Ｂに図解された画像６０４の画像部分６０８を図解する。

図５に戻って参照すると、ブロック５０６において、この方法５００は、コンピュータ・デバイスを用いて、一つ以上の画像部分における建設区域標識を検出することを含む。標準仕様は、典型的建設区域標識の形状、色、パターン、及び再帰反射特性のための規則を含むこともある。説明のための例として、標準仕様は、典型的建設区域標識は、標準的な種類の反射するシートを有するオレンジ背景におけるシンボルの黒体文字による４８インチ（１２．９２ｃｍ）×４８インチ（１２１．９２ｃｍ）のダイヤモンド形状である場合があることを指定することがある。これらの仕様は例示のみのためであり、他の仕様が可能である。

例えば、図６Ａ-６Ｄを参照すると、コンピュータ・デバイスは候補建設区域標識（例えば、それぞれ画像部分６０８及び６０６における標識４１２Ａ及び標識４１６Ｂ）を検出するように構成されることがある。コンピュータ・デバイスは、例えば当技術分野で知られている画像認識技術を用いて、典型的建設区域標識の標準仕様と比較した候補建設区域標識の形状、色、パターン、及び再帰反射特性の一つ以上に基づいて、候補建設区域標識が建設区域に関するものか否かを判定するように更に構成されることがある。例えば、コンピュータ・デバイスは、その比較に基づいて、標識４１２Ａは建設区域標識であり、一方、標識４１６Ｂはそうでないと判定するように構成されることがある。

画像認識の使用を例示する例においては、コンピュータ・デバイスは、検出された物体を、一つ以上の画像部分において、典型的建設区域標識のテンプレートと比較するように構成されることがある。例えば、コンピュータ・デバイスは、物体の特徴、例えば、一つ以上の画像部分における物体の色、形状、縁、及び隅の特徴を特定するように構成されることがある。次いで、コンピュータ・デバイスは、これらの特徴を典型的建設区域標識のオレンジ／黄色、鋭い縁を有するダイヤモンド形状、及び隅（即ち、「隅標識」）と比較するように構成されることがある。コンピュータ・デバイスは、分類子を通じて物体の特徴（例えば、色、形状など）又は物体の特徴を表すパラメータを処理して、物体の特徴が典型的建設区域標識の典型的特徴に整合するか否かを判定するように構成されることがある。分類子は、入力された情報（例えば、物体の特徴）を分類（例えば、物体は建設区域標識を表す）にマップすることができる。分類子、トレーニング・データ、及び分類アルゴリズムの例は、図３に例示された方法３００のブロック３０４に関して上述されている。

一つの例においては、コンピュータ・デバイスは、画像取得デバイスから受信された画像型情報に加えて、車両４０２に結合された他のセンサー又はユニットから受信された情報を用いて、建設区域標識の検出を確認若しくは確証するように構成されることがある。例えば、コンピュータ・デバイスは、画像型情報に基づいて、画像部分内の候補建設区域標識が建設区域に関するものであるという第１の可能性を割り当て又は判定するように構成し得る。更に、コンピュータ・デバイスは、車両４０２に結合されてコンピュータ・デバイスと通信するＬＩＤＡＲセンサー（例えば、図１におけるＬＩＤＡＲユニット１３２）から、候補建設区域標識（例えば、標識４１２Ａ）を表している画像部分（例えば、画像部分６０８）に対応する３Ｄ点クラウドを含むＬＩＤＡＲ型情報を受信するように構成されることがある。この３Ｄ点クラウドは、ＬＩＤＡＲから射出されて、候補建設区域標識の表面から反射される光に基づく一組の点を含むことがある。コンピュータ・デバイスは、ＬＩＤＡＲ型情報に基づいて、候補建設区域標識が建設区域に関するものであるという第２の可能性を判定して、第１の可能性と第２の可能性とに基づいて、建設区域標識の存在若しくは検出を確認するように構成されることがある。

他の例においては、ＬＩＤＡＲ型情報の受信に加えて又はそれに代えて、コンピュータ・デバイスは、このコンピュータ・デバイスに結合されたＲＡＤＡＲセンサー（例えば、図１におけるＲＡＤＡＲユニット）から、候補建設区域標識の場所及び特徴に関連するＲＡＤＡＲ型情報を受信するように構成し得る。このＲＡＤＡＲセンサーは、ラジオ波を射出して、候補建設区域標識の表面から反射して戻ってきた射出ラジオ波を受信するように構成されることがある。受信信号又はＲＡＤＡＲ型情報は、例えば、候補建設区域標識の寸法特徴を示す場合があり、候補建設区域標識が静止していることを示し得る。コンピュータ・デバイスは、ＲＡＤＡＲ型情報に基づいて、例えば候補建設区域標識の特徴と典型的建設区域標識の標準的な特徴との比較に基づいて、候補建設区域標識が建設区域に関するものであるという第３の可能性を判定するように構成されることがある。更に、コンピュータ・デバイスは、建設区域標識を第１の可能性、第２の可能性、及び第３の可能性に基づいて検出されるように構成されることがある。

例として、コンピュータ・デバイスは、第１の可能性、第２の可能性、及び第３の可能性の関数である全体的な可能性（例えば、第１の可能性、第２の可能性と第３の可能性の重み付けられた組合せ）を判定するように構成されることがあり、かつ、コンピュータ・デバイスは、建設区域標識を全体的な可能性に基づいて検出するように構成されることがある。

一例では、コンピュータ・デバイスは、複数の情報源、例えば画像取得デバイス、ＬＩＤＡＲセンサー、及びＲＡＤＡＲセンサーから受信される情報に基づいて建設区域標識を検出するように構成されることがあるが、他の例においては、コンピュータ・デバイスは、複数の源のサブセットから受信された情報のサブセットに基づいて建設区域標識を検出するように構成されることがある。例えば、画像取得デバイスにより撮られた画像は、画像取得デバイスの機能不全に起因してぼやけることもある。他の例としては、道路４０４の詳細は、霧のために画像において不明瞭になることもある。これらの例においては、コンピュータ・デバイスはＬＩＤＡＲ及び／又はＲＡＤＡＲユニットから受信された情報に基づいて建設区域標識を検出するように構成されることがあり、かつ、画像取得デバイスから受信された情報を無視するように構成されることがある。

他の例においては、車両４０２は、或る電気的な雑音又は妨害信号が存在するであろう道路４０４の一部を走行することがあるので、従って、ＬＩＤＡＲ及び／又はＲＡＤＡＲ信号は正しく作動しないことがある。この場合、コンピュータ・デバイスは、画像取得デバイスから受信された情報に基づいて建設区域標識を検出するように構成されることがあり、かつ、ＬＩＤＡＲ及び／又はＲＡＤＡＲユニットから受信された情報を無視するように構成されることがある。

一例を挙げれば、コンピュータ・デバイスは、道路４０４の状態（例えば、霧、電子的妨害など）に基づいて及び／又は複数の源の各々の源へ割り当てられたそれぞれの信頼性測定基準に基づいて、複数の情報源をランク付けするように構成されることがある。このランキングは、何れのセンサーに頼るべきであるか、建設区域標識を検出する際により多くの重みを与えるべきかについて示すことがある。例として、霧が道路の一部に存在するならば、ＬＩＤＡＲ及びＲＡＤＡＲセンサーは画像型デバイスよりも高いランクを付けられることがあり、ＬＩＤＡＲ及び／又はＲＡＤＡＲセンサーから受信された情報は画像取得デバイスから受信されたそれぞれの情報より多くの重みを与えられることがある。

図５へ戻って参照すると、ブロック５０８において、この方法５００は、コンピュータ・デバイスを用いて、一つ以上の画像部分における建設区域標識の種類を判定することを含む。様々な種類の建設区域標識が存在することもある。一つの建設区域標識種類は、道路における建設区域に接近して通過するとき、速度制限を規制することに関係していることがある。他の建設区域標識種類は、車線変化、閉鎖、縮小、併合等に関係していることがある。更に他の建設区域標識種類は、道路における移動方向の一時的な変化に関係していることがある。建設区域標識の例示的種類は、以下を含むことがある。即ち、「右車線閉鎖この先」、「道路工事この先」、「停車準備せよ」、「道路建設１５００フィート（４５７．２ｍ）」、「一車線道路この先」、「減速限界３０」、「路肩工事」等である。他の例示的種類が可能である。

一つの例においては、車両のコンピュータ・デバイスは、建設区域標識の形状、色、書体などに基づいて、検出された建設区域の種類を判定するように構成されることがある。例として、コンピュータ・デバイスは、検出された建設区域標識の画像から種類（例えば、建設区域標識の形状、又はそれに記載された語句）を、画像認識技術を用いて特定するように構成されることがある。

ブロック５０６に関して上述したように、コンピュータ・デバイスは、画像認識技術を利用して物体を典型的建設区域標識のテンプレートと比較して建設区域標識を検出するように構成されることがある。一つの例においては、検出された建設区域標識の種類を判定するために、コンピュータ・デバイスは検出された建設区域標識の部分を典型的建設区域標識の下位テンプレートと比較するように構成されることがある。一例を挙げれば、コンピュータ・デバイスは、検出された建設区域標識に記載された個々の語句又は文字を特定して、特定された語句又は文字を典型的建設区域標識の対応する下位テンプレートと比較するように構成されることがある。他の例においては、コンピュータ・デバイスは、文字又は語句の間の間隔、及び／又は語句と検出された建設区域標識の縁との間の間隔を判定するように構成されることがある。更に他の例においては、コンピュータ・デバイスは、検出された建設区域標識に語句又は文字が印刷されるフォントを特定して、この特定されたフォントを典型的建設区域標識に関係したフォント下位テンプレートと比較するように構成されることがある。

例として、コンピュータ・デバイスは、検出された建設区域標識にタイプされた語句「この先、道路工事」を有する建設区域標識を検出するように構成されることがある。このコンピュータ・デバイスは、一つ以上の画像部分における個々の文字又は語句「道路」、「工事」、「この先」を抽出して、これらの語句とこれらの語句の特徴（例えば、フォント、文字の大きさなど）を対応する下位テンプレート典型的建設区域標識と比較するように構成されることがある。また、コンピュータ・デバイスは三つの単語の間の間隔及びこれらの語句を形成する文字の間の間隔を対応する下位テンプレートと比較するように構成されることがある。更に、コンピュータ・デバイスは、単語「道路」と検出された建設区域標識の左縁との間の間隔及び単語「この先」と検出された建設区域標識の右縁との間の間隔を対応する下位テンプレート比較するように構成されることがある。これらの比較に基づいて、コンピュータ・デバイスは検出された建設区域標識の種類を判定するように構成されることがある。

これらの特徴（例えば、文字、語句、フォント、間隔など）は例示のための例であって、他の特徴を用いて典型的建設区域標識の典型的特徴（即ち、下位テンプレート）と比較して、検出された建設区域標識の種類を判定することができる。

一例を挙げれば、画像認識を用いるのに加えて又はそれに代えて、ＲＡＤＡＲ型情報に基づいて、コンピュータ・デバイスは、建設区域標識の形状及び寸法を判定して、この判定された形状及び寸法から種類及び関連する道路変化を推論するように構成されえることがある。他の例が可能である。

ブロック５１０において、この方法５００は、コンピュータ・デバイスを用いて、建設区域標識の種類に基づいて、車両の駆動挙動に関連した制御計画を修正することを含む。道路における建設区域の存在に起因する道路変化は、建設区域の前方に存在する建設区域標識の種類により示されることがある。コンピュータ・デバイスは、建設区域標識の判定された種類に基づいて車両の制御計画を修正するように構成されることがある。

制御計画修正の例は、図３に示された方法３００のブロック３０６に関して上述された。例として、コンピュータ・デバイスは、種類によって示されるように車線移動及び／又は速度変更が必要とされるか否かを判定し、ナビゲーション判定をする際に、既存の地図情報よりはむしろ、搭載又は非搭載のセンサーから受信されたセンサー情報を利用し、車線境界を推定するために、既存の地図情報よりもむしろセンサー情報を利用し、道路における車線マーカーよりもむしろ建設区域円錐標識又はバレルの位置を判定して車線境界を推定して追従し、及び、建設作業車の検出のために一つ以上のセンサーを起動して、その検出に基づいてナビゲーション判定をなすように構成し得る。これらの例及び駆動状況は例示のみのためである。他の例並びに制御計画及び駆動挙動が同様に可能である。

ブロック５１２において、この方法５００は、コンピュータ・デバイスを用いて、修正された制御計画に基づいて車両を制御することを含む。修正された制御計画に基づいて車両を制御することの例は、図３に例示された方法３００のブロック３０８に関して上述された。例として、コンピュータ・デバイスは、他の車両に追従するために、修正された駆動挙動に基づいて車両の並進速度、又は回転速度、又はその両方を調節し、他の車両との予め定められた安全距離を維持し、ライトを点灯し、車両の速度を減速し、車線を移動し、及び車両を停車させるように構成し得る。これらの制御措置及び駆動状況は例示のみのためである。他の措置及び状況が同様に可能である。

図５に例示された方法５００のブロック５０６に関して説明されたように、コンピュータ・デバイスは、車両に結合されてコンピュータ・デバイスと通信するＬＩＤＡＲセンサーから受信された情報に基づいて建設区域標識の検出を検知若しくは確認するように構成されることがある。

図７は、例示的実施形態によるＬＩＤＡＲ型情報を用いる建設区域標識の検出のための方法７００のフローチャートである。図８Ａは、例示的実施形態による道路の表面からの閾値高さよりも高い高さにおける建設区域標識のＬＩＤＡＲ型検出を図解する。図８Ｂは、例示的実施形態による道路の表面からの閾値高さよりも高い高さにおける領域を表しているＬＩＤＡＲ型画像を図解する。図７と図８Ａ-８Ｂとは一緒に説明される。

この方法７００は、一つ以上のブロック７０２-７１２により例示されるように、一つ以上の操作、機能、又は措置を含むことがある。それらのブロックは連続した順序で描かれているが、これらのブロックは或る例では並行に、及び／又はここに説明されたものとは異なる順序で実行し得る。また、様々なブロックはより少ないブロックへ結合、更なるブロックへ分割、及び／又は望ましい実施に基づいて除去することが可能である。

ブロック７０２において、この方法７００は、車両を制御するように構成されたコンピュータ・デバイスにおいて、コンピュータ・デバイスに結合された光検出及び測距（ＬＩＤＡＲ）センサーからＬＩＤＡＲ型情報を受信することを含み、このＬＩＤＡＲ型情報は、（ｉ）車両が走行している道路の近傍の３次元（３Ｄ）点クラウドであり、この３Ｄ点クラウドはＬＩＤＡＲから射出されて、道路の近傍の一つ以上の物体から反射された光に対応する点を含み得る３Ｄ点クラウドと、（ｉｉ）それらの点についての反射光の強度値とからなる。ＬＩＤＡＲセンサー又はユニット（例えば、図１におけるＬＩＤＡＲユニット１３２）は、車両に結合されて、車両を制御するように構成されたコンピュータ・デバイスと通信することが可能である。図１におけるＬＩＤＡＲユニット１３２に関して説明されるように、ＬＩＤＡＲ操作は、散乱光の測定特性が遠くの目標の距離及び／又は他の情報を検出することを可能にする光学的遠隔検知技術に関わることがある。ＬＩＤＡＲセンサー／ユニットは、例えば、ビームとしてレーザー・パルスを射出して、ビームを走査して二次元又は三次元値域マトリックスを生成するように構成されることもある。一つの例として、値域マトリックスは、パルスの伝送とそれぞれの反射信号の検出との間の時間遅延を測定することにより、物体又は表面までの距離を判定するのに用いられることがある。

他の例においては、ＬＩＤＡＲセンサーは、車両を取り巻く環境を三次元で迅速に走査するように構成されることもある。或る例においては、一つよりも多くのＬＩＤＡＲセンサーは、車両の完全な３６０°水平線を走査するために車両に結合されることがある。ＬＩＤＡＲセンサーは、道路及び道路の近傍における物体（これには既にレーザーが当たっている）を表す点データのクラウドをコンピュータ・デバイスへ与えるように構成されることがある。これらの点は、車両に固定された局所座標フレームに対して（Ｘ，Ｙ，Ｚ）点データへ変換する値域に加えて、方位角及び仰角を単位としてＬＩＤＡＲセンサーにより描写することが可能である。更に、このＬＩＤＡＲセンサーは、コンピュータ・デバイスに物体を反射した光又はレーザーの強度値を与えるように構成することが可能である。

ブロック７０４において、この方法７００は、コンピュータ・デバイスを用いて、道路の表面からの閾値高さよりも高い高さにおける領域を表す３Ｄ点クラウドの一組の点を決定することを含む。方法５００に関して説明したように、道路における建設区域は標準仕様及び規則によって規定されることがある。高所に掲げられている最小限の標識は、例えば、典型的建設区域標識のために指定されることがある。図８Ａは、道路４０４を走行していて、建設区域標識４１２Ａにより示される建設区域に接近している車両４０２を図解する。この車両４０２に結合されたＬＩＤＡＲセンサーは、水平線を走査して、コンピュータ・デバイスに道路４０４及び道路４０４の近傍（例えば、側部）の３Ｄ点クラウドを与えることが可能である。更に、コンピュータ・デバイスは、閾値高さ８０４よりも高い高さにおける領域８０２を判定するように構成されることがあり、その閾値高さ８０４は、例えば、建設区域の標準仕様に従って典型的建設区域標識のために指定された高所に掲げられている最小限の標識である場合がある。図８Ｂは、判定された領域８０２を表すか若しくはそれに対応する一組の点（例えば、３Ｄ点クラウドのサブセット）を含むＬＩＤＡＲ型画像８０６を図解する。

図７に戻って参照すると、ブロック７０６において、この方法７００は、コンピュータ・デバイスを用いて、一組の点に関連した形状を推定することを含む。コンピュータ・デバイスは、閾値高さよりも高い高さにおける領域を表している一組の点により描かれる形状を特定又は推定するように構成されることがある。例えば、コンピュータ・デバイスは形状の寸法特性を推定するように構成されることもある。一つの例においては、コンピュータ・デバイスは、予め定められた形状を一組の点で描かれた形状に適合させて、その形状を推定するように構成されることがある。例として、図８Ｂにおいて、コンピュータ・デバイスは、ＬＩＤＡＲ型画像８０６に含まれる一組の点でダイヤモンド形状８０８を推定するように構成されることがある。

図７へ戻って参照すると、ブロック７０８において、この方法７００は、コンピュータ・デバイスを用いて、一組の点に関して推定された形状及びそれぞれの強度値に基づいて、一組の点が建設区域標識を描くという可能性を判定することを含む。一つの例においては、図８Ｂを参照すると、コンピュータ・デバイスは、推定された形状８０８を典型的建設区域標識の一つ以上の形状に整合させるか又は比較するように構成されることがあり、かつ、このコンピュータ・デバイスは、推定された形状８０８が所定の予め定められた形状にどれくらい類似しているかを示す整合測定基準（例えば、推定された形状８０８の寸法特性と典型的建設区域標識のダイヤモンド形状との間の整合のパーセンテージ）を決定するように構成されることがある。一例を挙げれば、コンピュータ・デバイスは、推定された形状８０８の縁を特定して、典型的建設区域標識の典型的ダイヤモンド形状に対する縁により形成された形状に整合させるように構成されることがある。可能性は、例えば、整合測定基準に基づいて判定されることもある。

更に、典型的建設区域標識は、ビーズ又はプリズムのような再帰反射するシート材料からなるとされる建設区域の標準仕様により要求されることがあり、コンピュータ・デバイスは、推定された形状を形成する点の強度値を再帰反射シート材料の閾値強度値と比較するように構成されることがある。この比較に基づいて、このコンピュータ・デバイスは、推定された形状８０８が所定の建設区域標識を表し得ることを確認するように構成されることがある。例えば、強度値が閾値強度値の予め定められた値に近いか又はその範囲内にあるならば、このコンピュータ・デバイスは、推定された形状８０８は建設区域標識を表し得る高い可能性を判定するように構成されることがある。

一つの例においては、このコンピュータ・デバイスは、推定された形状８０８の典型的建設区域標識の予め定められた形状との比較に基づいて第１の可能性を判定するように構成されることがあり、かつ、強度値の閾値強度値との比較に基づいて第２の可能性を判定するように構成されることがある。このコンピュータ・デバイスは、第１の可能性と第２の可能性とを組み合わせて、一組の点（これは推定された形状８０８を形成する点を含む）が建設区域標識を表すという単独の可能性を判定するように構成されることがある。

他の例では、このコンピュータ・デバイスは、推定された形状８０８（例えば、推定された形状８０８の寸法特性）と強度値に基づいて確率モデル（例えば、ガウス分布）を生成し、一組の点が建設区域標識を描く可能性を判定するように構成されることがある。例えば、この可能性は、推定された形状８０８の寸法とそれぞれの強度値とに基づいて決定された一組のパラメータ値の関数として判定されることがある。この例において、この可能性は、それらのパラメータ値を与える観察された結果（推定された形状８０８は建設区域標識を表す）の可能性に等しいものとして定義されることがある。

更に他の例においては、このコンピュータ・デバイスは更に、ＬＩＤＡＲ型画像８０６に描写されている点（例えば、推定された形状８０８を形成する）を、点の位置又は点の相互の相対的な位置に基づいて集めて一緒にクラスタにするように構成されることもがある。コンピュータ・デバイスは、点のクラスタから一組の特徴（例えば、推定された形状８０８の寸法特性、及び推定された形状８０８を形成する点の強度値）を抽出するように構成されることがある。このコンピュータ・デバイスは、この一組の特徴を分類子を通じて処理して、可能性を判定するように構成されることがある。その分類子は、入力情報（例えば、点のクラスタから抽出された一組の特徴）をクラス（例えば、クラスタは建設区域標識を表す）にマップすることができる。分類子、トレーニング・データ、及び分類アルゴリズムの例は、図３に例示された方法３００のブロック３０４に関して上述された。

一例を挙げれば、可能性は質的に例えば「低い」、「中間」、「高い」とする場合があれば、例えば、スケール上の数とする場合がある。他の例が可能である。

図７に戻って参照すると、ブロック７１０において、この方法７００は、コンピュータ・デバイスを用いて、可能性に基づいて、車両の駆動挙動に関連した制御計画を修正することを含む。可能性（例えば、可能性が予め定められた閾値を上回る）に基づいて、コンピュータ・デバイスは接近している建設区域を示す建設区域標識の存在を判定するように構成されることがある。更に、コンピュータ・デバイスは、一種の建設区域標識を判定して、道路における建設区域の存在に起因する道路変化の重要性判定するように構成されることがある。例えば、コンピュータ・デバイスは、建設区域標識の判定された形式に基づいて車両の制御計画を修正するように構成されることがある。

図５の方法５００のブロック５０８に関して上述したように、様々な形式の建設区域標識の形式は、例えば、建設区域に接近して通過するときに、速度制限を管理し、車線変更、閉鎖、縮小、併合などを表し、例えば、道路における移動方向の一時的な変化を表すために存在することがある。車両のコンピュータ・デバイスは、検出された建設区域標識の形式を検出された建設区域標識の形状、色、書体、語句などに基づいて判定するように構成されることがある。

制御計画修正の例は、図３に例示された方法３００のブロック３０６に関して上述した。

ブロック７１２において、方法７００は、コンピュータを用いて、修正された制御計画に基づいて車両を制御することを含む。車両を制御することは、修正された駆動挙動に基づく車両の並進速度又は回転速度、又はその両方を調節することを含むことがある。修正された制御計画に基づく車両の制御の例は、図３に例示された方法３００のブロック３０８に関して上述した。

ＬＩＤＡＲ型情報を用いた建設区域標識の検出に加えて又はそれに代えて、コンピュータ・デバイスは、ＬＩＤＡＲ型情報を用いて、建設区域物体（例えば、円錐、バレル、機器、ベスト、山形袖章など）を検出するように構成されることがある。

図９は、例示的実施形態によるＬＩＤＡＲ型情報を用いる建設区域物体の検出のための方法のフローチャートである。図１０Ａは例示的実施形態による道路の表面からの閾値距離範囲内の領域における建設区域円錐標識のＬＩＤＡＲ型の検出を図解する。図１０Ｂは例示的実施形態による道路の表面からの閾値距離範囲内の領域を描いているＬＩＤＡＲ型画像を図解する。図１０Ｃは例示的実施形態による車線境界を形成する建設区域円錐標識のＬＩＤＡＲ型検出を図解する。図１０Ｄは例示的実施形態による車線境界を形成する建設区域円錐標識を描いているＬＩＤＡＲ型画像を図解する。図９及び図１０Ａ-１０Ｄは一緒に説明される。建設区域円錐標識の検出が、ここでは方法９００を例示するために用いられているが、他の建設区域物体（例えば、建設区域バレル、機器、ベスト、山形袖章など）が同様に方法９００を用いて検出することができる。

方法９００は一つ以上のブロック９０２-９１４により例示されるように、一つ以上の操作、機能又は措置を含むことがある。ブロックは連続した順序で例示されているが、これらのブロックは或る例においては、並行に、及び／又はここに説明されたものとは異なる順序で実行されることがある。また、様々なブロックはより少ないブロックに組み合わされ、更なるブロックに分割され、及び／又は、望ましい実施に基づいて除去されることがある。

ブロック９０２において、この方法９００は、車両を制御するように構成されたコンピュータ・デバイスにおいて、コンピュータ・デバイスに結合された光検出及び測距（ＬＡＩＤＡＲ）センサーから、車両が走行する道路の３次元（３Ｄ）点クラウドに関するＬＩＤＡＲ型情報を受信することを含み、その３Ｄ点クラウドは、ＬＩＤＡＲから射出されて道路における一つ以上の物体から反射された光に対応する点を含み得る。ＬＩＤＡＲセンサー若しくはユニット（例えば、図１におけるＬＩＤＡＲユニット１３２）は、車両に結合してコンピュータ・デバイスと通信し得る。図１におけるＬＩＤＡＲユニット１３２、及び図７に例示された方法７００のブロック７０２に関して上述したように、ＬＩＤＡＲセンサーは、道路及び道路の近傍における物体を表す点データのクラウドをコンピュータ・デバイスに与えるように構成し得る。この点は、範囲に加えて、方位角及び抑角に関してＬＩＤＡＲセンサーにより表されることがあり、これは車両に固定された局所座標フレームに対して、（Ｘ，Ｙ，Ｚ）点データに変換することができる。

ブロック９０４において、 この方法９００は、コンピュータ・デバイスを用いて、道路の表面からの閾値距離範囲内の領域を表す３Ｄ点クラウドにおける一組以上の点を決定することを含む。方法５００及び７００に関して上述したように、道路における建設区域は、標準仕様及び規則によって規定されることがある。一例として、交通安全円錐標識は建設区域作業領域を通過する交通を分離して誘導するのに用いられることがある。円錐標識は、例えば、高さ約１８インチ（４５．７２ｃｍ）に指定されることがある。他の例では、交通の高速及び高い交通量又は夜間活動のために、円錐標識は高さ２８インチ（７１．１２ｃｍ）で、再帰反射するように、又は再帰反射材料からなるバンドを含むように指定されることがある。これらの例は例示目的のみであって、他の例が可能である。

図１０Ａは、道路４０４を走行して、建設区域円錐標識４０６により示される建設区域に接近している車両４０２を図解する。車両４０２に結合されたＬＩＤＡＲセンサーは、水平線を走査して、コンピュータ・デバイスに道路４０４及び道路４０４の近傍の３Ｄ点クラウドを与えるように構成されることがある。更に、コンピュータ・デバイスは道路４０４の表面の閾値距離１００４範囲内の領域１００２を決定するように構成されることがある。例えば、閾値距離１００４は、標準化された長さ（例えば、１８インチ（４５．７２ｃｍ）又は２８インチ（７１．１２ｃｍ））の円錐を含む約３０インチ（７６．２ｃｍ）インチ以上である場合がある。他の閾値距離は、特定の建設区域を管理する標準仕様に基づいて可能である。図１０Ｂは、領域１００２における対象を表している一組の点を含むＬＩＤＡＲ型画像１００６を図解する。

図９に戻って参照すると、ブロック９０６において、方法９００は一組以上の点における建設区域物体を特定することを含む。例えば、コンピュータ・デバイスは、ＬＩＤＡＲ型の３Ｄ点クラウドの複数組の点で表される物体の形状を特定するように構成されることがある。例えば、コンピュータ・デバイスは一組の点によって描かれた物体の形状の特徴（例えば、寸法特徴）を推定するように構成されることがあり、予め定められた形状をその形状に適合させて、物体を特定するように構成されることがある。一例として、図１０Ｂにおいて、コンピュータ・デバイスはＬＩＤＡＲ型画像１００６内で建設区域円錐標識１００８を特定するように構成されることがある。

一例においては、複数組の点における建設区域物体を特定するために、コンピュータ・デバイスは、特定された建設区域物体の各々について、特定のそれぞれの可能性を判定するように構成されることがある。例えば、図１０Ｂにおいて、コンピュータ・デバイスは、代表的な円錐標識１００８を表している一組の点によって規定される円錐標識１００８の形状を判定するように構成されることがある。更に、コンピュータ・デバイスは、この形状を標準的な建設区域円錐の一つ以上の形状に整合させるように構成されることがある。コンピュータ・デバイスは、その形状が典型的建設区域円錐標識の所定の標準的な形状にどれくらい類似しているかを示す整合測定基準（例えば、形状と所定の標準的な形状の寸法特徴との間の整合の試合のパーセンテージ）を判定するように構成されることがある。各々の可能性は整合基準に基づいて判定されることがある。

他の例においては、形状に基づいて円錐標識１００８を特定することに加えて又はそれに代えて、コンピュータ・デバイスは、点の位置又は点の互いの相対位置に基づいて、ＬＩＤＡＲ型画像１００６内に描かれたクラスタ点（例えば、円錐標識１００８を形成する点）を一緒にクラスタにするように構成されることがある。コンピュータ・デバイスは更に、一組の特徴（例えば、点の最小高さ、点の最大高さ、点の数、点のクラスタの幅、変動する高さにおける点の一般的統計など）を点のクラスタから抽出するように構成されることがある。コンピュータ・デバイスは、分類子を通じてこの一組の特徴を処理して、点のクラスタが所定の建設区域円錐標識を表すか否かを判定するように構成されることがある。分類器は、入力情報（例えば、点のクラスタから抽出された一組の特徴）をクラスにマップすることができる（例えば、クラスタは建設区域円錐標識を表す）。分類子、トレーニング・データ、及び分類アルゴリズムの例は、図３に例示された方法３００のブロック３０４に関して上述された。

更に、典型的建設区域円錐標識は建設区域の標準仕様により再帰反射シート材料、例えばガラスのビーズ又はプリズムのような材料とされることを要求されることがあり、かつ、コンピュータ・デバイスは、円錐１００８を形成する点の強度値を再帰反射シート材料の閾値強度値に比較するように構成されることがある。この比較に基づいて、コンピュータ・デバイスは、例えば、円錐標識１００８の特定を確認するように構成されることがある。

或る例においては、コンピュータ・デバイスは、道路から所定の距離だけ離れている円錐標識を除外するように構成されることがあり、これはそのような円錐が道路から離れており、交通には影響を及ぼさないことを示し得るためである。また、一例においては、コンピュータ・デバイスは、典型的建設区域円錐標識の典型的寸法と比べた寸法（例えば、建設区域円錐標識であるにはあまり大きいか又はあまり小さい）に基づいて、明らかに建設区域円錐標識ではない物体を表す複数組の点を除外するように構成されることがある。

一つの例においては、建設区域円錐標識の信頼できる特定のために、コンピュータ・デバイスは、ＬＩＤＡＲによる二つの（又はより多くの）連続的な走査から受信されたＬＩＤＡＲ型情報に基づいて建設区域円錐標識を特定して、特定を確認し、単独の走査における電子的若しくは信号雑音に起因する誤った特定を除去するように構成されることがある。

図９に戻って参照すると、ブロック９０８において、この方法９００は、コンピュータ・デバイスを用いて、一つ以上の建設区域物体の数及び位置を判定することを含む。一例として、典型的建設区域円錐標識の寸法特徴及び反射特性を指定することに加えて、建設区域のための標準仕様も、円錐標識の数とそれらの間の間隔の必要条件を指定することもある。一例として、幾つかの状況下で、より密な間隔が指定されて、車両及び運転者の案内を強化する。表１は、速度制限に基づく建設区域円錐標識の間の最小限の間隔の例を例示する。

これらの例は、例示のみのためであって、間隔条件の他の例が同様に可能である。

一例においては、特定された円錐標識の特定のためのそれぞれの可能性が閾値可能性を上回るならば、コンピュータ・デバイスは更に、特定された円錐標識の数及び位置を判定するように構成されることもある。図１０Ｃにおいて、コンピュータ・デバイスは、ＬＩＤＡＲ型情報に基づいて、円錐標識４０６を検出又は特定するように構成されることがあり、円錐標識４０６の数並びに円錐標識４０６の互いに関しての位置又は相対的な位置を判定することもある。例えば、コンピュータ・デバイスは、円錐標識の間の距離１０１０を判定して、距離１０１０を標準仕様において指定された予め定められた距離（又は間隔）と比較するように構成されることがある。

図１０Ｄは、代表的な建設区域円錐標識１０１２Ａ―Ｄを表す複数組の点を含むＬＩＤＡＲ型画像１０１１を図解する。ＬＩＤＡＲ型画像１０１１における建設区域円錐１０１２西暦を検出するか、確認することに加えて、コンピュータ・デバイスは円錐の組の間のそれぞれの距離を推定するように構成されることもある。

図９に戻って参照すると、ブロック９１０において、この方法９００は、コンピュータ・デバイスを用いて、一つ以上の建設区域物体の数と位置に基づいて建設区域の存在の可能性を判定することを含む。一例として、道路の側部における単独の円錐標識は、活動中の建設区域を示さない場合がある。従って、道路における円錐標識の存在の検出又はその特定に加えて、コンピュータ・デバイスは、例えば、円錐標識の数及び位置（例えば、相対的な距離）に基づいて、円錐標識が車線境界形成して互いに予め定められた距離範囲内にある（これは道路変化を引き起こす活動中の建設区域を示し得る）ことを判定するように構成されることがある。コンピュータ・デバイスは、円錐標識の判定された数及び位置に基づいて、円錐標識が建設区域を示すということについて、その可能性を判定又はそのことを確認するように構成されることがある。

一つの例においては、コンピュータ・デバイスは、ＬＩＤＡＲ型情報に基づいて、建設領域円錐標識の数及び位置を判定して、特定された建設区域円錐標識により形成されたパターンを典型的建設区域において典型的建設区域標識円錐により形成された典型的パターン（例えば、車線境界を形成する円錐標識のパターン）と比較するように構成されることがある。コンピュータ・デバイスは、この比較に基づいて、検出された建設区域円錐標識が建設区域に関連していると判定し、従って可能性を判定するように構成されることがある。

他の例においては、コンピュータ・デバイスは、円錐標識の判定された数及び位置に基づいて、確率モデル（例えば、ガウス分布）を生成し、建設区域の存在の可能性を判定するように構成されることがある。例えば、この可能性は、特定された円錐標識の数及び位置に基づいて判定される一組のパラメータ値の関数として判定されることがある。この例では、この可能性は、それらのパラメータ値を与えられる観察された結果の可能性（円錐標識は道路における建設区域を示す）の可能性に等しいものとして定義し得る。

更に他の例においては、コンピュータ・デバイスは、分類子を通じて円錐標識の数及び位置に関する情報を処理して可能性を判定するように構成されることがある。分類子は、入力情報（例えば、円錐の数及び位置）をクラス（例えば、建設区域の存在）にマップすることができる。分類子と分類アルゴリズムとの例は、図３に例示される方法３００のブロック３０４に関して上述された。

一つの例として、トレーニング・コンピュータ・デバイスは、所定の車両の複数の駆動状況についてのトレーニング・データを受信するように構成されることがある。例えば、それぞれのトレーニング・データは、複数の駆動状況の各々について、それぞれの道路のそれぞれの３Ｄ点クラウドに関するそれぞれのＬＩＤＡＲ型情報を含むことがある。それぞれのトレーニング・データのそれぞれのＬＩＤＡＲ型の情報に基づいて、コンピュータ・デバイスは、それぞれの円錐標識のそれぞれの数及び位置を判定するのみならず、それぞれの円錐標識を特定するように構成されることがある。また、コンピュータ・デバイスは、駆動状況の各々についてのそれぞれのトレーニング・データに対応するそれぞれの建設区域のそれぞれの存在の肯定的又は否定的な指標を受信するように構成されることがある。更に、トレーニング・コンピュータ・デバイスは、駆動状況の各々について、それぞれのトレーニング・データに関連する肯定的又は否定的指標を相互に関連付けて、複数の駆動状況についての相関関係に基づいて分類子のパラメータ（例えば、式１についての重み付けのベクトル）を判定するように構成されることがある。これらのパラメータは、車両を制御するように構成されたコンピュータ・デバイスへ与えられて、このコンピュータ・デバイスがＬＩＤＡＲ型情報を受信して、このコンピュータ・デバイスが、分類子の判定されたパラメータを用いて、分類子を通じてＬＩＤＡＲ型情報を処理して、可能性を判定するように構成されることがある。

一例を挙げれば、可能性は質的に「低い」、「中間」、「高い」などの場合があるか、又は、例えば、スケール上における数などの数値である場合がある。他の例が可能である。

図９に戻って参照すると、ブロック９１２において、この方法９００は、コンピュータ・デバイスを用いて、道路における建設区域の存在の可能性に基づいて、車両の駆動挙動に関連した制御計画を修正することを含む。コンピュータ・デバイスは、建設区域の存在の判定された可能性に基づいて、他の物体との距離を安全に維持する車両速度を制御する措置のための規則を含み、建設区域の存在に起因して最も安全な道路変化を与えられていると考えられる車線を選択する制御計画を修正又は選択するように構成されることがある。可能性に基づく制御計画を修正することの例は、図３に例示される方法３００のブロック３０６に関して上述された。

ブロック９１４において、この方法９００は、コンピュータ・デバイスを用いて、修正された制御計画に基づいて車両を制御することを含む。車両の制御は、修正された駆動挙動に基づいて車両の並進速度さ又は回転速度又はその両方を調節することを含み得る。修正された制御計画に基づいて車両を制御することの例は、図３に例示された方法３００のブロック３０８に関して上述された。

或る実施形態においては、これらの開示された方法は、機械可読可読フォーマットにおけるコンピュータ可読記憶媒体、又は、他の非一時的な媒体又は製造物にコード化されたコンピュータ・プログラム指令として実装されることがある。図１１は、ここに提示された少なくとも幾つかの実施形態により配置されたコンピュータ・デバイスにおいてコンピュータ処理を実行するためのコンピュータ・プログラムを含む例示的コンピュータ・プログラム製品１１００の概念的な部分図を概略的に図解する。一つの実施形態において、例示的コンピュータ・プログラム製品１１００は、信号伝搬媒体１１０１を用いて与えられる。この信号伝搬媒体１１０１は、一つ以上のプログラム指令１１０２を含むことがあり、これは一つ以上のプロセッサにより実行されたとき、図１−図１０に関して上述された機能性の機能性又は部分を与えることがある。このように、例えば、図３、５、７、及び９に図示された実施形態を参照すると、信号伝搬媒体１１０１に関連した一つ以上の指令によって、ブロック３０２-３０８、５０２-５１２、７０２-７１２、及び９０２-９１４の一つ以上の特徴が開始されることがある。更に、図１１におけるプログラム指令１１０２は、同様に例示的指令を記述する。

或る例においては、信号伝搬媒体１１０１は、コンピュータ可読媒体１１０３を含むことがあり、これは例えばハード・ディスク・ドライブ、コンパクトディスク（ＣＤ）、ディジタル・ビデオ・ディスク（ＤＶＤ）、デジタル・テープ、メモリその他であるが、これらに限定されるものではない。或る実装例においては、信号伝搬媒体１１０１は、コンピュータ記録可能媒体１１０４を含むことがあり、これは例えばメモリ、読込み／書込み（Ｒ／Ｗ）ＣＤ、Ｒ／Ｗ ＤＶＤその他であるが、これらに限定されるものではない。或る実装例においては、信号伝搬媒体１１０１は、通信媒体１１０５を含むことがあり、これは例えばデジタル及び／又はアナログ通信媒体（例えば、光ファイバー・ケーブル、導波管、有線通信リンク、無線通信リンクなど）であるが、これに限定されるものではない。このように、例えば、信号伝搬媒体１１０１は、通信媒体１１０５（例えば、ＩＥＥＥ ８０２.１１標準又は他の伝達プロトコルに従っている無線通信媒体）の無線形態により伝達されることがある。

一つ以上のプログラミング指令１１０２は、例えば、コンピュータ実行可能及び／又は論理実装指令である。或る例においては、コンピュータ・デバイス、例えば図１−１０に関して説明したコンピュータ・デバイスは、コンピュータ可読媒体１１０３、コンピュータ記録可能な媒体１１０４、及び／又は通信媒体１１０５の一つ以上によりコンピュータ・デバイスへ伝達されたプログラミング指令１１０２に応じて様々な操作、機能又は措置を与えるように構成されることがある。ここに説明された配置構成は例示のみの目的であることを理解されたい。そのように、当業者は、他の配置構成及び他の要素（例えば、機械、インターフェース、機能、命令、及び機能の分類など）を代わりに使用することができ、かつ、幾つかの要素は望ましい結果により全く省略し得ることを理解するであろう。更に、説明された要素の多くは機能的な実体であって、これは任意の適宜な組合せ及び場所における離散型若しくは分散型構成要素分として又は他の構成要素とともに実装されることがある。

様々な態様及び実施形態を本明細書に開示したが、他の態様及び実施形態が当業者にとって明らかである。本明細書に開示された様々な態様及び実施形態は、例示の目的であって、以下の請求項によって示されている真の範囲の限定を意図するものではなく、そのような請求項が権利を与えられる均等物の完全な範囲に沿うものである。本明細書において用いられた用語は特定の実施形態のみを記述する目的であって、制限することを意図するものではないことも理解されたい。

Claims (20)

1. 車両を制御するように構成されたコンピュータ・デバイスにおいて、複数の情報源から、車両が走行している道路における建設区域の検出に関する情報を受信し、その複数の情報源の各々の情報源は、その情報源から受信されるそれぞれの情報に基づいて前記建設区域の検出の信頼性のレベルを示すそれぞれの信頼性測定基準を割り当てられており、
   前記コンピュータ・デバイスを用いて、前記複数の情報源の情報及びそれぞれの信頼性測定基準に基づいて、道路における前記建設区域の存在の可能性を判定し、
   前記可能性が所定の閾値を超えていることに応じて、１つ又は複数の建設区域物体を検出し、
   前記１つ又は複数の建設区域物体の数及び位置に基づいて、前記建設区域の前記存在に起因する道路変化の重要性を判定し、
   前記コンピュータ・デバイスを用いて、前記可能性及び前記道路変化の重要性に基づいて、前記車両の駆動挙動に関連した制御計画を修正し、及び、
   前記コンピュータ・デバイスを用いて、前記修正された制御計画に基づいて前記車両を制御することを含む方法。
2. 請求項１の方法において、前記可能性を判定することは、既に収集されたトレーニング・データにより訓練された分類子により前記情報を処理することを含み、その分類子の訓練は、
   前記車両の複数の駆動状況からトレーニング・データを受信して、そのトレーニング・データは、前記複数の駆動状況の各々について、（ｉ）それぞれの画像型情報、（ｉｉ）それぞれのＬＩＤＡＲ型情報、（ｉｉｉ）それぞれのＲＡＤＡＲ型情報、（ｉｖ）それぞれの交通情報、及び（ｖ）それぞれの地図情報の一つ以上を含み、
   前記駆動状況の各々について、それぞれのトレーニング・データに対応するそれぞれの建設区域のそれぞれの存在を示す肯定的又は否定的指標を受信し、
   各々の駆動状況について、前記肯定的又は否定的指標を前記それぞれのトレーニング・データに関連させ、及び、
   前記複数の駆動状況についての相関関係に基づいて前記分類子のパラメータを判定することを含む方法。
3. 請求項１の方法において、前記車両は自律型操作モードにある方法。
4. 請求項１の方法において、前記複数の情報源から受信される前記情報は、
   （ｉ) 画像型情報、
   （ｉｉ） ＬＩＤＡＲ型情報、
   （ｉｉｉ）ＲＡＤＡＲ型情報、
   （ｉｖ) 交通情報、及び、
   （Ｖ）地図情報の一つ以上を含む方法。
5. 請求項４の方法において、前記画像型情報は、前記コンピュータ・デバイスに結合された一つ以上の画像取得デバイスから受信され、その画像型情報は、（ｉ）道路に関する一つ以上の静的物体の位置と、（ｉｉ）道路幾何形状とを示す方法。
6. 請求項１の方法において、前記修正された制御計画に基づいて前記車両を制御することは、（ｉ）ナビゲーション判定をなす際に、既存の地図情報よりもむしろ、搭載又は非搭載センサーから受信されたセンサー情報を利用し、（ｉｉ）前記既存の地図情報よりもむしろ前記センサー情報を利用して車線境界を推定し、（ｉｉｉ）道路における車線標識よりもむしろ、建設区域標識の位置を判定して、車線境界を推定して追従し、（ｉｖ）建設作業者の検出のために一つ以上のセンサーを起動させ、その検出に基づいてナビゲーション判定をなし、（ｖ）他の車両を追従し、（ｖｉ）他の車両との予め定められた安全距離を維持し、（ｖｉｉ）ライトを点灯し、（ｖｉｉｉ）前記車輌の速度を減速し、及び（ｉｘ）車両を停車させることの一つ以上からなる方法。
7. 非一時的コンピュータ可読媒体であって、それに記憶され、車両のコンピュータ・デバイスにより実行可能であり、前記コンピュータ・デバイスに機能を実行させる指令を有し、その機能は、
   複数の情報源から、車両が走行する道路における建設区域の検出に関する情報を受信し、前記複数の情報源の各々の情報源は、その情報源から受信されたそれぞれの情報に基づいて前記建設区域の前記検出の信頼性レベルを示すそれぞれの信頼性測定基準を割り当てられ、
   前記複数の情報源の情報及びそれぞれの信頼性測定基準に基づいて、前記道路における前記建設区域の存在の可能性を判定し、
   前記可能性が所定の閾値を超えていることに応じて、１つ又は複数の建設区域物体を検出し、
   前記１つ又は複数の建設区域物体の数及び位置に基づいて、前記建設区域の前記存在に起因する道路変化の重要性を判定し、
   前記可能性及び前記道路変化の重要性に基づいて、前記車両の駆動挙動に関連した制御計画を修正し、及び、
   前記修正された制御計画に基づいて前記車両を制御することを含む非一時的コンピュータ可読媒体。
8. 請求項７の非一時的コンピュータ可読媒体において、前記可能性を判定することは、既に収集されたトレーニング・データにより訓練された分類子により前記情報を処理することを含み、その分類子の訓練は、
   前記車両の複数の駆動状況からトレーニング・データを受信して、そのトレーニング・データは、前記複数の駆動状況の各々について、（ｉ）それぞれの画像型情報、（ｉｉ）それぞれのＬＩＤＡＲ型情報、（ｉｉｉ）それぞれのＲＡＤＡＲ型情報、（ｉｖ）それぞれの交通情報、及び（ｖ）それぞれの地図情報の一つ以上を含み、
   前記駆動状況の各々について、それぞれのトレーニング・データに対応するそれぞれの建設区域のそれぞれの存在を示す肯定的又は否定的指標を受信し、
   各々の駆動状況について、前記肯定的又は否定的指標を前記それぞれのトレーニング・データに関連させ、及び、
   前記複数の駆動状況についての相関関係に基づいて前記分類子のパラメータを判定することを含む非一時的コンピュータ可読媒体。
9. 請求項７の非一時的コンピュータ可読媒体において、前記車両は自律型操作モードにある非一時的コンピュータ可読媒体。
10. 請求項７の非一時的コンピュータ可読媒体において、前記複数の情報源から受信される前記情報は、
    （ｉ) 画像型情報、
    （ｉｉ） ＬＩＤＡＲ型情報、
    （ｉｉｉ）ＲＡＤＡＲ型情報、
    （ｉｖ) 交通情報、及び、
    （Ｖ）地図情報の一つ以上を含む非一時的コンピュータ可読媒体。
11. 請求項１０の非一時的コンピュータ可読媒体において、前記交通情報は前記道路における他の車両の挙動を示し、（ｉ）前記道路における前記他の車両内の全地球測位衛星（ＧＰＳ）デバイス、（ｉｉ）車両対インフラストラクチュア通信、（ｉｉｉ）車両対車両通信、（ｉｖ）交通報告放送、及び（ｖ）前記コンピュータ・デバイスと通信する搭載型又は非搭載型センサーの一つ以上から受信したそれぞれの情報を含む非一時的コンピュータ可読媒体。
12. 請求項１０の非一時的コンピュータ可読媒体において、前記情報は前記交通情報を含み、前記可能性を判定する前記機能は、前記交通情報に基づいて前記道路における他の車両の公称速度の変化及び交通量を判定することを含む非一時的コンピュータ可読媒体。
13. 請求項１２の非一時的コンピュータ可読媒体において、前記可能性を判定する前記機能は、前記交通情報に基づいて、前記道路における事故現場を前記道路における前記建設区域から識別することを含む非一時的コンピュータ可読媒体。
14. 車両のための制御システムであって、コンピュータ・デバイスを備え、このコンピュータ・デバイスは、
    複数の情報源から、車両が走行している道路における建設区域の検出に関する情報を受信し、その複数の情報源の各々の情報源は、その情報源から受信されるそれぞれの情報に基づいて前記建設区域の検出の信頼性のレベルを示すそれぞれの信頼性測定基準を割り当てられており、
    前記複数の情報源の情報及びそれぞれの信頼性測定基準に基づいて、道路における前記建設区域の存在の可能性を判定し、
    前記可能性が所定の閾値を超えていることに応じて、１つ又は複数の建設区域物体を検出し、
    前記１つ又は複数の建設区域物体の数及び位置に基づいて、前記建設区域の前記存在に起因する道路変化の重要性を判定し、
    前記可能性及び前記道路変化の重要性に基づいて、前記車両の駆動挙動に関連した制御計画を修正し、及び、
    前記修正された制御計画に基づいて前記車両を制御するように構成されていることを含む制御システム。
15. 請求項１４のシステムにおいて、 前記可能性を判定することは、既に収集されたトレーニング・データにより訓練された分類子により前記情報を処理することを含み、その分類子の訓練は、
    前記車両の複数の駆動状況からトレーニング・データを受信して、そのトレーニング・データは、前記複数の駆動状況の各々について、（ｉ）それぞれの画像型情報、（ｉｉ）それぞれのＬＩＤＡＲ型情報、（ｉｉｉ）それぞれのＲＡＤＡＲ型情報、（ｉｖ）それぞれの交通情報、及び（ｖ）それぞれの地図情報の一つ以上を含み、
    前記駆動状況の各々について、それぞれのトレーニング・データに対応するそれぞれの建設区域のそれぞれの存在を示す肯定的又は否定的指標を受信し、
    各々の駆動状況について、前記肯定的又は否定的指標を前記それぞれのトレーニング・データに関連させ、及び、
    前記複数の駆動状況についての相関関係に基づいて前記分類子のパラメータを判定することを含むシステム。
16. 請求項１４のシステムにおいて、前記コンピュータ・デバイスは更に、前記車両を自律型操作モードで制御するように構成されているシステム。
17. 請求項１４のシステムにおいて、前記複数の情報源から受信される前記情報は、
    （ｉ) 画像型情報、
    （ｉｉ） ＬＩＤＡＲ型情報、
    （ｉｉｉ）ＲＡＤＡＲ型情報、
    （ｉｖ) 交通情報、及び、
    （Ｖ）地図情報の一つ以上を含むシステム。
18. 請求項１７のシステムにおいて、前記コンピュータ・デバイスは前記地図情報を受信するように構成されており、その地図情報は、前記道路において存在する標識の場所及び種類に関する標識情報を含み、かつ、前記可能性を判定することは、地図情報から欠落している予想される建設区域標識の存在を判定することを含むシステム。
19. 請求項１８のシステムにおいて、前記コンピュータ・デバイスは更に、前記地図情報を更新して、前記予想される建設区域標識に関連したそれぞれの標識情報及び前記道路における前記建設区域の前記存在の前記可能性を含めるように構成されているシステム。
20. 請求項１７のシステムにおいて、前記コンピュータ・デバイスに結合されて、前記コンピュータ・デバイスに画像情報を提供するように構成された一つ以上の画像取得デバイスを更に備え、その画像型情報は、（ｉ）前記道路に関する一つ以上の静的物体の位置と、（ｉｉ）道路幾何形状とを示すシステム。

Images