JP6499806B2 - 自律走行車のステアリング率の動的調整 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、一般的に、自律走行車を走行させることに関するものである。特に、本発明の実施形態は、自律走行車のステアリング率を動的に調整することに関するものである。

自律走行モード（例えば、運転者なしに）で動作している車両において、搭乗者、特に運転者は、運転に関連する担当事項の一部を軽減することができる。自律走行モードで動作する際、車両はオンボードセンサを用いて様々な位置へナビゲートすることができ、その結果、最小限の人間とのインタラクションで、又は、一部の場合、乗客なしに車両の移動が可能となる。

モーション計画と制御は、自律走行において重要な動作である。しかし、従来のモーション計画動作は、与えられたルートを完了する難しさを、さまざまなタイプの車両の機能の違いを考慮せずに、主にルートの曲率（ｃｕｒｖａｔｕｒｅ）と速度により推定する。同じモーション計画と制御は、すべてのタイプの車両に適用されるが、これはいくつかの状況では、正確かつ円滑でない可能性がある。

また、ステアリング制御は、自律走行の重要なステップである。ステアリング制御精度を要求するとき、一般的に高いステアリング率（ステアリング移動速度とも呼ばれる）が要求される。しかし、より高いステアリング率は運行中のオーバーシュート（ｏｖｅｒｓｈｏｏｔ）だけでなく、車両ステアリングシステムと乗客の両方に危険を与えられる。

本開示の実施形態は、同様の参照番号で同様の要素を示す添付の図面において、例示として説明され、これに限定されない。

本発明の一実施形態に係るネットワークシステムを示すブロック図である。

本発明の一実施形態に係る自律走行車の一例を示すブロック図である。

本発明の一実施形態に係る自律走行車とともに使用される感知及び計画システムの一例を示すブロック図である。

本発明の一実施形態に係る制御モジュールを示すブロック図である。

本発明の一実施形態に係るステアリング率を決定するプロセスを示すデータ構造である。

本発明の一実施形態に係る自律走行車を動作させるためのステアリング率を決定するプロセスを示すフローチャートである。

本発明の他の実施形態に係る自律走行車を動作させるためのステアリング率を決定するプロセスを示すフローチャートである。

一実施形態に係るデータ処理システムを示すブロック図である。

以下、検討した詳細を参照して本発明の様々な実施形態及び態様を説明し、添付の図面は、前記様々な実施形態を示す。以下の説明及び図面は、本発明の例示であり、本発明を限定するものとして解釈されるべきではない。本発明の様々な実施形態の完全な理解を提供するために、多くの詳細が記載されている。しかしながら、場合によって、本発明の実施形態の説明の簡潔さから、周知又は従来の詳細は記載されていない。

本明細書において、「一実施形態」又は「実施形態」とは、当該実施形態に説明した特定の特徴、構造、又は特性を本発明の少なくとも１つの実施形態に含めることができることを意味する。本明細書を通じて使用される「一実施形態においては」という語句は、必ずしもすべて同じ実施形態を指すとは限らない。

一部の実施形態によると、ステアリング率判定システムまたは予測モデルは、その時点で計画された車両制御情報に基づいてステアリング率を決定または提供するようにする。ステアリング速度決定システムまたは予測モデルは、様々な運転条件下で駆動される様々な車両からキャプチャされた走行統計の大規模なセットに基づいて生成され、これはマシンラーニングシステムを使用して訓練することができる。車両制御情報は、現在の目標ステアリング位置、現在のステアリング位置、過去の目標ステアリング位置、過去のステアリング位置、および／またはその時点での現在の車両速度を含んでもよい。車両制御情報は、車両が動く間、リアルタイムでの車両の様々なセンサによって付加的にキャプチャすることができる。システムまたは予測モデルの出力は、推奨ステアリング率（目標ステアリング率とも呼ばれる）を示し、これは、後続のコマンドサイクルまたはサイクルに対してステアリング制御コマンドを生成するために使用されることができる。ステアリング率は、例えば、毎秒角度の方式で表現された、自動車のステアリングホイールの回転速度をいう。

一実施形態においては、ステアリング率の候補セットが決定されるが、これは特定の自律走行車、または特定のタイプの自律走行車の可能なステアリング率を示す。ステアリング率候補セットは、予め決定されることができ、車両ごとに異なってもよい。ステアリング率候補のそれぞれについて、１つ以上のコスト関数を使用してステアリング率候補に対する１つ以上の個別のコストが算出される。各コスト関数は、複数の後続のコマンドサイクルの目標ステアリング率を決定する際に考慮すべきコストのカテゴリーのうちの１つに該当する。総コストは、それぞれのステアリング率候補の個別のコストを基づいて算出される。すべてのステアリング率候補の総コストがすべて決定された後で、最も低い総コストを有するステアリング率候補うちの１つが、後続のコマンドサイクルまたはサイクルの目標ステアリング率として選択される。

図１は本発明に係る一実施形態に係る自律走行車のネットワーク配置を示すブロック図である。図１を参照して、ネットワーク配置１００は、ネットワーク１０２によって１つ以上のサーバ１０３〜１０４に通信可能に接続することができる自律走行車１０１を含む。１つの自律走行車を示すが、ネットワーク１０２によって、複数の自律走行車は互いに接続され、及び／又はサーバ１０３〜１０４に接続されることができる。ネットワーク１０２は、任意のタイプのネットワーク、例えば有線又は無線のローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、例えばインターネットのようなの広域ネットワーク（ＷＡＮ）、セルラーネットワーク、衛星ネットワーク又はその組み合わせであってもよい。サーバ１０３〜１０４は、任意のタイプのサーバ又はサーバクラスタ、例えばＷｅｂサーバ又はクラウドサーバ、アプリケーションサーバ、バックエンドサーバ又はその組み合わせであってもよい。サーバ１０３〜１０４は、データ分析サーバ、内容サーバ、交通情報サーバ、地図（マップ）及び興味のあるポイント（ＭＰＯＩ）サーバ又は位置サーバ等であってもよい。

自律走行車とは、運転者からの入力が非常に少ない又はない場合に案内して環境を通過する自律走行モードに設置される車両である。自律走行車は、車両が走行している環境にかかる情報を検出するように配置される１つまたは複数のセンサを含むセンサシステムを備える。車両及びその関連しているコントローラが、検出された情報で案内して環境を通過する。自律走行車１０１が手動モード、完全自律走行モードまたは部分自律走行モードで運転されることができる。

一実施形態において、自律走行車１０１は、感知及び計画システム１１０と、車両制御システム１１１と、無線通信システム１１２と、ユーザインターフェースシステム１１３と、インフォテイメントシステム１１４と、センサシステム１１５とを含むが、これらに限定されない。自律走行車１０１は、通常の車両に含まれるある一般的な構成要素（部材）、例えばエンジン、車輪、ハンドル、変速器等をさらに含んでもよく、前記構成要素は、車両制御システム１１１及び／又は感知及び計画システム１１０により多種の通信信号及び／又はコマンド（例えば、加速信号又はコマンド、減速信号又はコマンド、ステアリング信号又はコマンド、ブレーキ信号又はコマンド等）を使用して制御されることができる。

構成要素１１０〜１１５は、インターコネクト、バス、ネットワーク又はそれらの組み合わせを介して互いに通信可能に接続することができる。例えば、構成要素１１０〜１１５は、コントローラローカルエリアネットワーク（ＣＡＮ）バスを介して互いに通信可能に接続することができる。ＣＡＮバスは、マイクロコントローラ及び装置がホストコンピューターのない応用において互いに通信することを許可するような車両バス標準として設計される。それは、最初に自動車内における複数の電線のために設計されたメッセージに基づくプロトコルであるが、他のたくさんの環境（状況）にも用いられる。

図２を参照すると、一実施形態において、センサシステム１１５は、１つ以上のカメラ２１１と、全地球測位システム（ＧＰＳ）ユニット２１２と、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）２１３と、レーダーユニット２１４と、光検出及び測距（ＬＩＤＡＲ）ユニット２１５とを含むが、これらに限定されない。ＧＰＳシステム２１２は、送受信機を含んでもよく、前記送受信機は、自律走行車の位置に関する情報を提供するように操作されることができる。ＩＭＵユニット２１３は、慣性加速度に基づいて自律走行車の位置及び方向変化を感知することができる。レーダーユニット２１４は、無線信号を利用して自律走行車のローカル環境内の対象を感知するシステムを示すことができる。いくつかの実施形態において、対象を感知する以外、レーダーユニット２１４は、さらに対象の速度及び／又は走行方向を感知することができる。ＬＩＤＡＲユニット２１５は、レーザを使用して自律走行車の位置する環境における対象を感知することができる。その他のシステム構成要素以外、ＬＩＤＡＲユニット２１５は、１つ以上のレーザ光源、レーザースキャナ及び１つ以上の検出器をさらに含んでもよい。カメラ２１１は、自律走行車の周辺環境の画像をキャプチャするための１つ以上の装置を含んでもよい。カメラ２１１は、スチルカメラ及び／又はビデオカメラであってもよい。カメラは、例えば回転及び／又は傾斜のプラットフォームに取り付けられる、機械的に移動可能なものであってもよい。

センサシステム１１５は、その他のセンサ、例えばソナーセンサ、赤外線センサ、ステアリング（転向）センサ、スロットルセンサ、ブレーキ（制動）センサ、及びオーディオセンサ（例えばマイクロフォン）をさらに含んでもよい。オーディオセンサは、自律走行車周辺の環境から音をキャプチャするように配置されてもよい。ステアリングセンサは、ハンドル、車両の車輪又はその組み合わせのステアリング角を感知するように配置されてもよい。スロットルセンサ及びブレーキセンサは、それぞれ車両のスロットル位置及びブレーキ位置を感知する。いくつかの場合、スロットルセンサ及びブレーキセンサは、集積型スロットル／ブレーキセンサに一体化されてもよい。

図２を参照すると、一実施形態において、センサシステム１１５は、１つ以上のカメラ２１１と、全地球測位システム（ＧＰＳ）ユニット２１２と、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）２１３と、レーダーユニット２１４と、光検出及び測距（ＬＩＤＡＲ）ユニット２１５とを含むが、これらに限定されない。ＧＰＳユニット２１２は、送受信機を含んでもよく、前記送受信機は、自律走行車の位置に関する情報を提供するように操作されることができる。ＩＭＵユニット２１３は、慣性加速度に基づいて自律走行車の位置及び方向変化を感知することができる。レーダーユニット２１４は、無線信号を利用して自律走行車のローカル環境内の対象を感知するシステムを示すことができる。いくつかの実施形態において、対象を感知する以外、レーダーユニット２１４は、さらに対象の速度及び／又は走行方向を感知することができる。ＬＩＤＡＲユニット２１５は、レーザを使用して自律走行車の位置する環境における対象を感知することができる。その他のシステム構成要素以外、ＬＩＤＡＲユニット２１５は、１つ以上のレーザ光源、レーザースキャナ及び１つ以上の検出器をさらに含んでもよい。カメラ２１１は、自律走行車の周辺環境の画像をキャプチャするための１つ以上の装置を含んでもよい。カメラ２１１は、スチルカメラ及び／又はビデオカメラであってもよい。カメラは、例えば回転及び／又は傾斜のプラットフォームに取り付けられる、機械的に移動可能なものであってもよい。

図１を再び参照すると、無線通信システム１１２は、自律走行車１０１と、例えば装置、センサ、その他の車両等の外部システムとの間の通信を可能にする。例えば、無線通信システム１１２は、１つ以上の装置に直接に又は通信ネットワークを介して無線通信し、例えばネットワーク１０２によってサーバ１０３〜１０４に通信できる。無線通信システム１１２は、任意のセルラー通信ネットワーク又は無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）（例えばＷｉＦｉ（登録商標））を使用して他の構成要素やシステムに通信できる。無線通信システム１１２は、例えば赤外線リンク、ブルートゥース（登録商標）等を使用して装置（例えば、乗客の移動装置、車両１０１内の表示装置、スピーカー）に直接に通信できる。ユーザインターフェースシステム１１３は、車両１０１内で実行される周辺装置の一部であってもよく、例えばキーワード、タッチスクリーンディスプレイ装置、マイクロフォン、及びスピーカー等を含む。

自律走行車１０１の一部又は全ての機能は、特に自律走行モードで動作する場合、感知及び計画システム１１０により制御されたり管理されたりすることができる。感知及び計画システム１１０は、必要なハードウェア（例えば、プロセッサ、メモリ、記憶装置）、及びソフトウェア（例えば、オペレーティングシステム、計画及びルーティングプログラム）を含み、センサシステム１１５、車両制御システム１１１、無線通信システム１１２、及び／又はユーザインターフェースシステム１１３から情報を受信し、受信された情報を処理し、出発地から目的地までのルートや経路を計画し、そして計画及び制御情報に基づいて車両１０１を走行させる。あるいは、感知及び計画システム１１０と車両制御システム１１１とは一体化されてもよい。

図１を再び参照すると、無線通信システム１１２は、自律走行車１０１と、例えば装置、センサ、その他の車両等の外部システムとの間の通信を可能にする。例えば、無線通信システム１１２は、１つ以上の装置に直接に又は通信ネットワークを介して無線通信し、例えばネットワーク１０２によってサーバ１０３〜１０４に通信できる。無線通信システム１１２は、任意のセルラー通信ネットワーク又は無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）（例えばＷｉＦｉ（登録商標））を使用して他の構成要素やシステムに通信できる。無線通信システム１１２は、例えば赤外線リンク、ブルートゥース（登録商標）等を使用して装置（例えば、乗客の移動装置、車両１０１内の表示装置、スピーカー）に直接に通信できる。ユーザインターフェースシステム１１３は、車両１０１内で実行される周辺装置の一部であってもよく、例えばキーボード、タッチスクリーンディスプレイ装置、マイクロフォン、及びスピーカー等を含む。

自律走行車１０１が経路に沿って走行する期間に、感知及び計画システム１１０は、さらに交通情報システムやサーバ（ＴＩＳ）からリアルタイム交通情報を取得できる。注意すべきなのは、サーバ１０３〜１０４は、第三者のエンティティにより動作されることができる。あるいは、サーバ１０３〜１０４の機能は、感知及び計画システム１１０と一体化されてもよい。リアルタイム交通情報、ＭＰＯＩ情報、位置情報、及びセンサシステム１１５が検出又は感知したリアルタイムなローカル環境データ（例えば、障害物、対象、付近車両）に基づいて、感知及び計画システム１１０は、指定された目的地に安全で効果的に到達するように、最適な経路を計画し、かつ計画した経路により、例えば車両制御システム１１１を介して車両１０１を走行させることができる。

サーバ１０３は、様々のクライアントにデータ分析サービスを提供するデータ分析システムであっても良い。１つの実施形態において、データ分析システム１０３は、データ収集部１２１と、機器学習エンジン１２２とを含む。データ収集部１２１は、様々の車両（自律走行車又は人間運転者による一般車両）からの走行統計１２３を収集する。走行統計１２３は、異なる時点で発行された運転コマンド（例えば、スロットル、ブレーキ及びステアリングコマンド）及び車両のセンサにより取得された車両のレスポンス（例えば、速度、加速度、減速度、方向）を含む。走行統計１２３は、異なる時点での運転環境情報、例えば、経路（出発地及び目的地の位置）、ＭＰＯＩ、道路状態、天気状態等を更に含む。

走行統計１２３に基づいて、マシンラーニングエンジン１２２は、様々な目的のために、アルゴリズムまたは予測モデル１２４のセットを実行したり訓練させる。一実施形態においては、マシンラーニングエンジン１２２は、目標とする特定のステアリング率に対するコストを決定または予測するために、１つ以上のコスト関数またはコスト予測モデル１２４のセットを生成する。コスト関数１２４は、１つ以上のコストカテゴリーの１つ以上の個別のコストを算出するための、１つ以上の個別のコスト関数を含んでもよい。コスト関数１２４は、特定のステアリング率を目標とする個別のコストを算出するように設計される。一実施形態においては、コスト関数１２４は、目標ステアリング位置と現在ステアリング位置に基づいて、第１のコストを決定するための第１のコスト関数を含む。コスト関数１２４は、過去のコマンドサイクルにおける過去の目標ステアリング位置と過去のステアリング位置に基づいて、第２のコストを決定するための第２のコスト関数をさらに含んでもよい。コスト関数１２４は、現在の車両速度に基づいて、第３のコストを決定するための第３のコスト関数をさらに含んでもよい。コスト関数１２４は、目標ステアリング率に基づいて、第４のコストを決定するための第４のコスト関数をさらに含んでもよい。

一実施形態においては、コスト関数１２４は、様々な車両から収集された走行統計１２３に基づいて、マシンラーニングエンジン１２２によって決定され、生成される。マシンラーニングエンジン１２２は、自律走行の走行統計を調査し、これを同じまたは類似する走行状況下で人間運転者によって走行される車両の走行統計と比較する。人間の運転者と同じまたは類似の結果を得るために、自律走行と人間運転者との間の差を使用して、例えば、ステアリング速度である走行パラメータのコストを決定することができる。一実施形態においては、自律走行と人間運転者との間の差が小さいと、コストはより低い可能性があり、その逆である可能性もある。一旦、コスト関数１２４が生成されると、車両の旋回がより快適で円滑になるように、自律走行車にアップロードされて、リアルタイムで計画された通りステアリング率を動的に調整するために使用することができる。

図３は、一実施形態に係る自律走行車とともに使用される感知及び計画システムの一例を示すブロック図である。システム３００Ａは、図１の自律走行車１０１の一部として実装することができ、感知および計画システム１１０、制御システム１１１と、センサシステム１１５を含むが、これに限定されない。図３を参照すると、感知及び計画システム１１０は、ローカリゼーション（位置決め）モジュール３０１は、感知モジュール３０２、決定モジュール３０３、計画モジュール３０４、及び制御モジュール３０５を含むが、これらに限定されない。

モジュール３０１〜３０７の一部または全部は、ソフトウェア、ハードウェア、またはそれらの組み合わせによって実現されてもよい。例えば、これらのモジュールは、永続記憶装置３５２にインストールされ、メモリ３５１にロードされて１つまたは複数のプロセッサ（図示せず）によって実行されてもよい。注意すべきなのは、一部またはすべてのモジュールは、図２に示す車両制御システム１１１における一部またはすべてのモジュールに通信可能に接続されたり、統合されたりしてもよい。また、モジュール３０１〜３０７の一部は、１つの集積モジュールとして一体化されてもよい。

ローカリゼーションモジュール３０１（マップ及びルートモジュールとも呼ばれる）は、ユーザの行程やルートに関連する任意のデータを管理する。ユーザは、例えば、ユーザインタフェースを介してログインして行程の出発位置と目的地を指定することができる。位置決めモジュール３０１は、マップ及び経路情報３１１のような自律走行車３００の他の構成要素と通信して行程関連データを取得する。たとえば、位置決めモジュール３０１は、位置サーバ、およびマップとＰＯＩ（ＭＰＯＩ）サーバから位置と経路情報を取得することができる。位置サーバは、位置サービスを提供し、ＭＰＯＩサーバは、マップサービスと、マップ及び経路情報３１１との一部としてキャッシュすることができる特定位置のＰＯＩとを提供する。自律走行車３００が経路に沿って移動する間に、位置決め（ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ）モジュール３０１は、交通情報システム、またはサーバからリアルタイムの交通情報も取得することができる。

センサシステム１１５により提供されたセンサデータ、及び位置決めモジュール３０１により得られた位置決め情報に基づいて、感知モジュール３０２は周辺環境に対する感知（ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ）を決定する。感知情報は、普通の運転者が運転している車両周辺から感知したもの（状況）を示すことができる。感知情報は、例えば対象の形式で現される車線配置（例えば、直線又はカーブ）、トラフィック信号、他の車両の相対位置、歩行者、建物、横断歩道又はその他の交通関連標識（例えば、停止標識、譲歩標識）などを含んでもよい。例えば、対象の形により含んでもよい。

感知モジュール３０２は、自律走行車の環境で対象および／または特徴を識別するように、１つ以上のカメラによってキャプチャされた画像を処理及び分析するためのコンピュータビジョンシステム、またはコンピュータビジョンシステムの機能を含んでもよい。対象は、交通信号、道路境界、他の車両、歩行者、および／または障害物などを含んでもよい。コンピュータビジョンシステムは、対象認識アルゴリズム、ビデオ追跡、および他のコンピュータビジョン技術を使用することができる。一部の実施形態において、コンピュータビジョンシステムは、環境をマッピングし、対象を追跡し、対象の速度推定などを行うことができる。感知モジュール３０２は、レーダーおよび／またはＬＩＤＡＲのような他のセンサによって提供される他のセンサのデータに基づいて対象を検出することもできる。

それぞれの対象については、決定モジュール３０３は、対象をどのように処理するかを決定する。例えば、特定の対象（例えば、クロスロードにある他の車）だけでなく、対象を記述するメタデータ（例えば、速度、方向、転回角度）に対して、決定モジュール３０３は、対象をどの方式で対処するかを決定する（例えば、追い越し、譲歩、停止、通過）。決定モジュール３０３は、永続記憶装置３５２に記憶できる交通規則や運転規則３１２のような規則のセットに基づいて、これらの決定を下すことができる。

感知された各対象に対する決定に基づいて、計画モジュール３０４は、自律走行車に対するルートまたは経路だけでなく、走行パラメータ（例えば、距離、速度、および／または転回角度）を計画する。つまり、与えられた対象について、決定モジュール３０３は、対象の処理を決定し、計画モジュール３０４は、それをどのように実行するかを決定する。例えば、与えられた対象について、決定モジュール３０３は、対象を通過することに決定し、これに対し、計画モジュール３０４は、対象の左側または右側から通過するかを決定することができる。計画及び制御データは、計画モジュール３０４によって生成され、車両３００が次の移動のサイクル（例えば、次のルート／経路セグメント）でどのように動くのかを記述する情報を含む。たとえば、計画および制御データは、車両３００が時速３０マイル（ｍｐｈ）の速度で１０ ｍ移動し、２５ ｍｐｈの速度で右側車線に変更するよう指示することができる。

計画及び制御データに基づいて、制御モジュール３０５は、計画及び制御データによって定義された経路またはルートに沿って、車両制御システム１１１に適切なコマンドまたは信号を送信することにより、自律走行車を制御し走行させる。計画及び制御データには、ルートまたは経路上の異なる時点において、適切な車両設定または走行パラメータ（例えば、スロットル、ブレーキ、およびステアリングコマンド）を使用して、経路またはルートの第１の地点から第２の地点まで車両を走行させることができる十分な情報が含まれている。

注意すべきなのは、決定モジュール３０３と計画モジュール３０４は、１つの集積モジュールとして一体化されてもよい。決定モジュール３０３／計画モジュール３０４は、自律走行車の走行経路を決定するためのナビゲーションシステムまたはナビゲーションシステムの機能を含んでもよい。例えば、ナビゲーションシステムは、一連の速度と進行方向（ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ ｈｅａｄｉｎｇ）を決定して、感知された障害物を実質的に避ける経路に沿って自律走行車の移動を行いながら、大体的に最終的な目的地に至る道によるルートに沿って、自律走行車を走行させることができる。目的地は、ユーザインタフェースシステム１１３を介するユーザ入力に応じて設定されることができる。ナビゲーションシステムは、自律走行車が動作される間に、走行経路を動的に更新することができる。ナビゲーションシステムは、自律走行車の走行経路を決定するために、ＧＰＳシステムおよび１つまたは複数のマップからのデータを統合することができる。

決定モジュール３０３／計画モジュール３０４は、自律走行車の環境における潜在的な障害物を識別、評価、回避したり、その他の方式で迂回するための衝突回避システムまたは衝突回避システムの機能をさらに含んでもよい。例えば、衝突回避システムは、方向転換操作、転回操作、ブレーキ操作などを行うために、制御システム１１１の１つまたは複数のサブシステムを操作して、自律走行車のナビゲーションの変化を実行することができる。衝突回避システムは、周辺の交通パターン、道路状況等に基づいて、実現可能な障害物回避操作を自動的に決定することができる。衝突回避システムは、自律走行車が方向転換して進入する隣接領域で、他のセンサシステムにより車両、建物の障害物などが検出されたときに、方向転換操作を行わないように構成することができる。衝突回避システムは、使用可能であり、自律走行車の乗員の安全を最大限にする操作を自動的に選択することができる。衝突回避システムは、自律走行車の乗客室において最低限の加速を引き起こすと予想される回避操作を選択することができる。

一実施形態によると、制御モジュール３０５は、車両のハンドルを制御するためのステアリング制御モジュール３０６を含む。計画モジュール３０４によって計画される車両の方向を変更するための要求に応答して、ステアリング制御モジュール３０６は、潜在的な目標ステアリング率として複数のステアリング率候補のセットを決定する。ステアリング率候補者は、車両や車両の種類について予め決定することができ、永続記憶装置３５２に記憶することができる。ステアリング率候補のそれぞれについて、ステアリング制御モジュール３０６は、複数のコスト関数１２４を使用して、潜在的な目標ステアリング率としてのステアリング率候補に基づくステアリング制御コマンドを発行するコストを決定する。その後、ステアリング制御モジュール３０６は、総コストが最小のステアリング率候補のうちの１つを、後続のコマンドサイクルの目標ステアリング率として選択する。

ステアリング率候補に関連するコストは、車両が状況に応じて計画通りに旋回できる難しさを示す。高コストは、当該ステアリング候補に基づいて旋回目標を達成するためには、車両がより高い難しさを要することを示している。代替的には、コストは、状況に応じる当該ステアリング率候補に基づいて、車両が旋回されるとき、乗客が感じる快適程度を示す。低コストは、当該ステアリング率候補に基づいて、車両が旋回するとき、乗客がより快適な感じを受けることができることを示す。

図４は、本発明の一実施形態に係る制御モジュールを示すブロック図である。図４を参照すると、制御モジュール３０５は、ステアリング制御モジュール３０６、現在位置に基づくコストモジュール４０１、過去の位置に基づくコストモジュール４０２、車両速度に基づくコストモジュール４０３及び目標速度に基づくコストモジュール４０４を含む。コストモジュール４０１−４０４のそれぞれは、現在の位置のコスト関数４１１、過去の位置のコスト関数４１２、車両速度のコスト関数４１３および目標速度のコスト関数４１４のようなコスト関数のうち対応する１つのを使用して、特定のコストカテゴリに基づく個別のコストを算出する。コスト関数４１１−４１４は、図１のマシンラーニングエンジン１２２のようなマシンラーニングエンジンによる過去の走行の統計に基づいて生成される。４つの異なるコストカテゴリを示す４つのコスト関数のみ有しているが、より多いとか、より少ないコスト関数を適用してもよい。

一実施形態においては、ステアリング率を決定するための要求に応答して、１つ以上のステアリング率候補のセットが決定され選択される。ステアリング率候補のそれぞれについて、ステアリング制御モジュール３０６は、１つ以上のコスト関数４１１−４１４を使用して、それぞれのコストカテゴリーに対する１つ以上の個別のコストを算出するために、１つ以上のコストモジュール４０１−４０４を呼び出す。次に、ステアリング率の総コストは、コスト関数４１１−４１４の少なくとも一部を使用するコストモジュール４０１−４０４によって生成された個別のコストに基づいて算出される。最低の総コストを有するステアリング率候補うちの１つが、後続のコマンドサイクルの目標ステアリング率として選択される。

図４は、本発明の一実施形態に係る制御モジュールを示すブロック図である。図４を参照すると、制御モジュール３０５は、ステアリング制御モジュール３０６、現在位置に基づくコストモジュール４０１、過去の位置に基づくコストモジュール４０２、車両速度に基づくコストモジュール４０３及び目標速度に基づくコストモジュール４０４を含む。コストモジュール４０１−４０４のそれぞれは、現在の位置によるコスト関数４１１、過去の位置によるコスト関数４１２、車両速度によるコスト関数４１３および目標速度によるコスト関数４１４のようなコスト関数のうち対応する１つのを使用して、特定のコストカテゴリに基づく個別のコストを算出する。コスト関数４１１−４１４は、図１のマシンラーニングエンジン１２２のようなマシンラーニングエンジンによる過去の走行の統計に基づいて生成される。４つの異なるコストカテゴリを示す４つのコスト関数のみ有しているが、より多いとか、より少ないコスト関数を適用してもよい。

ここで、図５を参照すると、ステアリング率候補５０１のセットに対する異なるコスト関数を使用して算出されたコストを示すデータ構造が示されており、コスト５０２は、ステアリング率候補５０１について算出される。この例では、現在のコマンドサイクルにおける現在ステアリング位置と目標ステアリング位置との間の差が３００であると仮定する。したがって、前述したように、現在位置によるコスト関数４１１に基づいて、潜在的な目標ステアリング率としての１００のステアリング率候補については、３００という差が１００という潜在的な目標ステアリング率よりも大きいので、コストは２００である（つまり、３００の差から目標ステアリング率１００を減ずる）。同様に、２００というステアリング率候補に対応するコストは、１００となるが、３００、４００、および５００である候補に対応するコストは、３００の差よりも以上であるため、０になる。

一実施形態によると、過去の位置に基づくコスト関数４１２は、過去のコマンドサイクルにおける過去の目標ステアリング位置と過去のステアリング位置、すなわち、過去のコマンドサイクルの目標ステアリング位置と「現在」のステアリング位置の間の差に基づいて、コストを算出するものである。一実施形態においては、過去のコマンドサイクルは、現在のコマンドサイクルの直前の最後のコマンドサイクルを指す。追加の実施形態においては、コストは、現在のステアリング率候補と最大ステアリング率候補間の関係に基づいて算出される。一実施形態においては、指定されたステアリング率候補に対し、過去の位置に基づくコスト５０３は、次のように算出される。
コスト＝差＊（最大候補−現在候補）／最大候補

ここで、差は、過去のコマンドサイクルにおける目標ステアリング位置と「現在」のステアリング位置との間の差を指す。「現在」の候補は、コストが算出される候補を指す。

図５を参照すると、この例では、過去のステアリング目標位置と過去ステアリング位置の間の差が１００であると仮定する。ステアリング率が１００の場合には、コストは１００＊（５００−１００）／５００＝８０であり、この例では、最大ステアリング率候補は５００である。２００、３００、４００、および５００の残りの候補のコストは、上述したアルゴリズムを使用して、６０、４０、２０、および０として算出される。

一実施形態によると、車両速度に基づくコスト５０４は、現在のステアリング率候補を考慮した現在の車両速度に基づいて算出される。特定の実施形態においては、コストは次のように算出することができる。
コスト＝現在の車両速度＊現在ステアリング率候補／１００
図５を再度参照すると、現在の車両速度は、時速３０マイル（ｍｐｈ）であると仮定する。したがって、１００の候補に対応するコストは、３０＊１００／１００＝３０となる。同様に、２００、３００、４００、および５００の候補に対応するコストは、それぞれ６０、９０、１２０、および１５０である。

一実施形態によると、目標速度に基づくコスト５０５は、線形コスト関数を使用して算出できる。コストが目標ステアリング率またはステアリング速度に比例するということの根拠は、ステアリング率が高いほど、コストが高くなるためである。簡単に説明すると、一実施形態においては、指定されたステアリング率候補のコストについて、図５に示すように、目標速度に基づくコスト５０５は、ステアリング率候補そのものと同じである。

すべての個別のコスト５０２−５０５が、ステアリング率候補５０１のそれぞれについて算出された後、ステアリング率候補５０１のそれぞれの総コスト５０６が、例えば、個別のコスト５０２−５０５を合算することにより、算出される。次に、総コストが最も低い（この例では、１００の候補）ステアリング率候補５０１のうちの１つがステアリング制御後続のコマンドサイクルの目標ステアリング率として選択される。

図６は、本発明の一実施形態に係る自律走行車を動作させるためのステアリング率を決定するプロセスを示すフローチャートである。プロセス６００は、ソフトウェア、ハードウェア、またはこれらの組み合わせを含む処理ロジックによって実行される。例えば、プロセス６００は、制御モジュール３０５によって実行されてもよい。図６を参照すると、ステップ６０１において、処理ロジックは、ＡＤＶのステアリング制御のためのステアリング率候補を決定する。それぞれのステアリング率候補については、ステップ６０２において、処理ロジックは、複数のコスト関数を適用して、ＡＤＶを操作するときのステアリング率候補の影響を示す１つ以上のコストを算出する。各コスト関数は、コストのカテゴリーうちの１つに該当する。ステップ６０３において、総コストは、各ステアリング率候補の個別のコストに基づいて決定される。ステップ６０４で、全体のコストが最も低いステアリング率候補のうちの１つがＡＤＶのステアリング制御用後続のコマンドサイクルの目標ステアリング率として選択される。動作６０５において、ステアリング制御コマンドは、目標ステアリング率に基づいて生成され、ＡＤＶのステアリングホイールを制御する。

図７は、本発明の他の実施形態に係る自律走行車を動作させるためのステアリング率を決定するプロセスを示すフローチャートである。プロセス７００は、ソフトウェア、ハードウェア、またはこれらの組み合わせを含む処理ロジックによって実行される。例えば、プロセス７００は、図６のステップ６０２−６０３の一部として制御モジュール３０５によって実行されてもよい。図７を参照すると、ステップ７０１において、処理ロジックは、第１のコスト関数を使用して（現在のコマンドサイクルの）目標ステアリング位置と現在ステアリング位置に基づいて、第１のコストを算出する。目標ステアリング位置と現在ステアリング位置との間の差が目標ステアリング速度（例えば、対応する現在のステアリング率候補）よりも小さい場合には、第１のコストは０である。さもなければ、第１のコストは、目標と現在ステアリング位置の差と同じである。ステップ７０２において、処理ロジックは、第２のコスト関数を使用して、過去の目標ステアリング位置と、過去のコマンドサイクルの過去ステアリング位置に基づいて、第２のコストを算出する。ステップ７０３において、処理ロジックは、第３のコスト関数を使用してＡＤＶの現在の車両速度に基づいて、第３のコストを算出する。ステップ７０４において、処理ロジックは、第４のコスト関数を使用して目標ステアリング率（例えば、当該ステアリング率候補）に基づいて、第４のコストを算出する。ステップ７０５において、総コストは、第１のコスト、第２コスト、第３コスト及び第４のコストに基づいて算出される。

注意すべきな点は、前記図示された構成要素の一部または全部は、ソフトウェア、ハードウェア、またはこれらの組み合わせにより実現されることができる。たとえば、これらの構成要素は、本明細書全体に記載されたプロセスまたはステップを実行するために、プロセッサ（図示せず）によってメモリにロードされて実行されることができる永続記憶装置にインストールされて記憶されるソフトウェアとして実現ことができる。代案として、これらの構成要素は、集積回路（例えば、特定用途向け集積回路またはＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）またはフィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ、ＦＰＧＡ）のような専用のハードウェアにプログラムされたり内蔵された実行可能コードとして実現されることができ、これは、アプリケーションから対応するドライバおよび／またはオペレーティングシステムを介してアクセスすることができる。さらに、これらの構成要素は、１つ以上の特定のコマンドを使用してソフトウェアコンポーネントによってアクセス可能なコマンドセットの一部であり、プロセッサまたはプロセッサコアの特定のハードウェアロジックとして実現することができる。

図７は、本発明の他の実施形態に係る自律走行車を動作させるためのステアリング率を決定するプロセスを示すフローチャートである。プロセス７００は、ソフトウェア、ハードウェア、またはこれらの組み合わせを含む処理ロジックによって実行される。例えば、プロセス７００は、図６のステップ６０２−６０３の一部として制御モジュール３０５によって実行されてもよい。図７を参照すると、ステップ７０１において、処理ロジックは、第１のコスト関数を使用して（現在のコマンドサイクルの）目標ステアリング位置と現在ステアリング位置に基づいて、第１のコストを算出する。目標ステアリング位置と現在ステアリング位置との間の差が目標ステアリング速度（例えば、対応する現在のステアリング率候補）よりも小さい場合には、第１のコストは０である。さもなければ、第１のコストは、目標と現在ステアリング位置の差からステアリング率候補を減じた値と同じである。ステップ７０２において、処理ロジックは、第２のコスト関数を使用して、過去の目標ステアリング位置と、過去のコマンドサイクルの過去ステアリング位置に基づいて、第２のコストを算出する。ステップ７０３において、処理ロジックは、第３のコスト関数を使用してＡＤＶの現在の車両速度に基づいて、第３のコストを算出する。ステップ７０４において、処理ロジックは、第４のコスト関数を使用して目標ステアリング率（例えば、当該ステアリング率候補）に基づいて、第４のコストを算出する。ステップ７０５において、総コストは、第１のコスト、第２コスト、第３コスト及び第４のコストに基づいて算出される。

さらに、システム１５００は、コンピュータシステムの複数の構成要素の高レベルビューを示すことを目的とする。しかしながら、いくつかの実現形態では、付加的構成要素が存在する場合があることを理解すべきである。また、他の実現形態において示される構成要素が異なる配置を有してもよい。システム１５００は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、サーバ、携帯電話、メディアプレーヤー、パーソナルディジタルアシスタント（ＰＤＡ）、スマート腕時計、パーソナルコミュニケーター、ゲーム装置、ネットワークルータ又はハブ、無線アクセスポイント（ＡＰ）又はリピーター、セットトップボックス、又はそれらの組合せを示してもよい。また、単一の機器又はシステムのみを示したが、用語「機器」又は「システム」は、さらに、独立又は共同で１つ（又は複数）のコマンドセットを実行することにより本明細書に説明される任意の１種又は複数種の方法を実行する機器又はシステムの任意のセットを含むことを理解すべきである

一実施形態において、システム１５００は、バス又はインターコネクト１５１０によって接続されたプロセッサ１５０１、メモリ１５０３及び装置１５０５〜１５０８を備える。プロセッサ１５０１は、単一のプロセッサコア又は複数のプロセッサコアを含む単一のプロセッサ又は複数のプロセッサを示してもよい。プロセッサ１５０１は、マイクロプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）等のような１つ又は複数の汎用プロセッサを示してもよい。より具体的には、プロセッサ１５０１は、複雑コマンドセット算出（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小コマンドセットコンピュータ（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長コマンド語（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサ、又は他のコマンドセットを実現するプロセッサ、又はコマンドセットの組合せを実現するプロセッサであってもよい。プロセッサ１５０１は、さらに、専用集積回路（ＡＳＩＣ）、セルラ又はベースバンドプロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、グラフィックプロセッサ、ネットワークプロセッサ、通信プロセッサ、ネットワークプロセッサ、暗号プロセッサ、コプロセッサ、組み込みプロセッサのような１つ又は複数の専用プロセッサ、あるいはコマンド処理可能な任意の他のタイプのロジックであってもよい。

プロセッサ１５０１（超低電圧プロセッサのような低電力マルチコアプロセッサソケットであってもよい）は、前記システムの各種の構成要素と通信するための主処理ユニット及び中央ハブとして用いられてもよい。このようなプロセッサは、システムオンチップ（ＳｏＣ）として実現されることができる。プロセッサ１５０１は、本明細書に説明される動作及びステップを実行するためのコマンドを実行するように構成される。また、システム１５００は、選択可能なグラフィックサブシステム１５０４と通信するグラフィックインターフェースをさらに含んでもよく、グラフィックサブシステム１５０４は、ディスプレイコントローラ、グラフィックプロセッサ及び／又はディスプレイデバイスをさらに備えてもよい。

一実施形態において、システム１５００は、バス又はインターコネクト１５１０によって接続されたプロセッサ１５０１、メモリ１５０３及び装置１５０５〜１５０８を備える。プロセッサ１５０１は、単一のプロセッサコア又は複数のプロセッサコアを含む単一のプロセッサ又は複数のプロセッサを示してもよい。プロセッサ１５０１は、マイクロプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）等のような１つ又は複数の汎用プロセッサを示してもよい。より具体的には、プロセッサ１５０１は、複雑コマンドセット算出（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小コマンドセットコンピュータ（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長コマンド語（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサ、又は他のコマンドセットを実現するプロセッサ、又はコマンドセットの組合せを実現するプロセッサであってもよい。プロセッサ１５０１は、さらに、専用集積回路（ＡＳＩＣ）、セルラ又はベースバンドプロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、グラフィックプロセッサ、ネットワークプロセッサ、通信プロセッサ、暗号プロセッサ、コプロセッサ、組み込みプロセッサのような１つ又は複数の専用プロセッサ、あるいはコマンド処理可能な任意の他のタイプのロジックであってもよい。

システム１５００は、ＩＯ装置、例えば装置１５０５〜１５０８をさらに備えてもよく、ネットワークインターフェースデバイス１５０５、選択可能な入力装置１５０６及び他の選択可能なＩＯ装置１５０７を備えてもよい。ネットワークインターフェースデバイス１５０５は、無線送受信機（無線トランシーバ）及び／又はネットワークインターフェースカード（ＮＩＣ）を備えてもよい。前記無線送受信機は、ＷｉＦｉ送受信機、赤外送受信機、ブルートゥース送受信機、ＷｉＭａｘ送受信機、無線セルラーホン送受信機、衛星送受信機（例えば、全地球測位システム（ＧＰＳ）送受信機）又は他の無線周波数（ＲＦ）送受信機又はそれらの組合せであってもよい。ＮＩＣは、イーサネット（登録商標）カードであってもよい。

入力装置１５０６は、マウス、タッチパッド、タッチスクリーン（それはディスプレイデバイス１５０４と集積されてもよい）、ポインタデバイス（例えばスタイラス）及び／又はキーボード（例えば、物理キーボード、又はタッチスクリーンの一部として表示された仮想キーボード）を備えてもよい。例えば、入力装置１５０６は、タッチスクリーンに接続されるタッチスクリーンコントローラを含んでもよい。タッチスクリーン及びタッチスクリーンコントローラは、例えば複数種のタッチ感度技術（容量式、抵抗式、赤外式及び表面音波の技術を含むが、それらに限定されない）のいずれか、及びタッチスクリーンの１つ又は複数の接触点を決定するための他の近接センサアレイ又は他の素子を用いて、そのタッチ点及び移動又は断続を検出することができる。

システム１５００は、Ｉ／Ｏ装置、例えば装置１５０５〜１５０８をさらに備えてもよく、ネットワークインターフェースデバイス１５０５、選択可能な入力装置１５０６及び他の選択可能なＩ／Ｏ装置１５０７を備えてもよい。ネットワークインターフェースデバイス１５０５は、無線送受信機（無線トランシーバ）及び／又はネットワークインターフェースカード（ＮＩＣ）を備えてもよい。前記無線送受信機は、ＷｉＦｉ送受信機、赤外送受信機、ブルートゥース送受信機、ＷｉＭａｘ送受信機、無線セルラーホン送受信機、衛星送受信機（例えば、全地球測位システム（ＧＰＳ）送受信機）又は他の無線周波数（ＲＦ）送受信機又はそれらの組合せであってもよい。ＮＩＣは、イーサネット（登録商標）カードであってもよい。

データ、アプリケーション、１つ又は複数のオペレーティングシステム等のような情報の永続記憶を提供するために、大容量メモリ（図示せず）が、プロセッサ１５０１に接続されてもよい。様々な実施形態において、薄型化と軽量化のシステム設計を実現しかつシステムの応答能力を向上させるために、このような大容量メモリは、ソリッドステート装置（ＳＳＤ）によって実現されることができる。なお、他の実施形態において、大容量メモリは、主にハードディスクドライブ（ＨＤＤ）で実現されてもよく、少量のＳＳＤ記憶量は、ＳＳＤキャッシュとして、停電イベント期間にコンテキスト状態及び他のこのような情報の不揮発性記憶を実現し、それによりシステム動作が再開する時に通電を速く実現することができる。さらに、フラッシュデバイスは、例えばシリアルペリフェラルインターフェース（ＳＰＩ）によってプロセッサ１５０１に接続されてもよい。このようなフラッシュデバイスは、システムソフトウェアの不揮発性記憶に用いられてもよく、前記システムソフトウェアは、前記システムのＢＩＯＳ及び他のファームウェアを備える。

Ｉ／Ｏ装置１５０７は、音声装置を備えてもよい。音声装置は、スピーカ及び／又はマイクロホンを含んでもよく、それにより音声認識、音声コピー、デジタル記録及び／又は電話機能のような音声サポートの機能を促進する。他のＩ／Ｏ装置１５０７は、汎用シリアルバス（ＵＳＢ）ポート、パラレルポート、シリアルポート、印刷機、ネットワークインターフェース、バスブリッジ（例えば、ＰＣＩ〜ＰＣＩブリッジ）、センサ（例えば、加速度計、ジャイロスコープ、磁力計、光センサ、コンパス、近接センサ等のような動きセンサ）又はそれらの組合せをさらに備えてもよい。装置１５０７は、結像処理サブシステム（例えば、カメラ）をさらに備えてもよく、前記結像処理サブシステムは、カメラ機能（例えば、写真及びビデオ断片の記録）を促進するための電荷カップリング装置（ＣＣＤ）又は相補型金属酸化物半導体（ＣＭＯＳ）光学センサのような光学センサを備えてもよい。あるセンサは、センサハブ（図示せず）によってインターコネクト１５１０に接続されてもよく、キーボード又は熱センサのような他の装置は、組み込みコントローラ（図示せず）により制御されてもよく、これはシステム１５００の特定配置又は設計により決められる。

コンピュータ可読記憶媒体１５０９は、以上に説明されたいくつかのソフトウェア機能の一部を永続的に記憶してもよい。コンピュータ可読記憶媒体１５０９は、例示的な実施形態において単一の媒体として示されたが、用語「コンピュータ可読記憶媒体」は、前記１つ又は複数のコマンドセットが記憶される単一の媒体又は複数の媒体（例えば、集中型又は分散型データベース、及び／又は関連するキャッシュ及びサーバ）を備えることを理解すべきである。用語「コンピュータ可読記憶媒体」は、さらにコマンドセットを記憶又はコーディング可能な任意の媒体を備えることを理解すべきであり、前記コマンドセットは、機器により実行されかつ前記機器に本発明の任意の１種又は複数種の方法を実行させる。従って、用語「コンピュータ可読記憶媒体」は、ソリッドステートメモリ及び光学媒体と磁気媒体又は任意の他の非一時的機械可読媒体を備えるが、それらに限定されないことを理解すべきである。

本明細書に記載の処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８、構成要素及び他の特徴は、ディスクリートハードウェア構成要素として実現されてもよく、又はハードウェア構成要素（例えばＡＳＩＣＳ、ＦＰＧＡ、ＤＳＰ又は類似装置）の機能に統合されてもよい。さらに、処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、ハードウェア装置内のファームウェア又は機能回路として実現されてもよい。また、処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、ハードウェア装置及びソフトウェアコンポーネントの任意の組合せで実現されてもよい。

なお、システム１５００は、データ処理システムの各種の構成要素を有するように示されているが、構成要素の相互接続のいかなる特定のアーキテクチャー又は方式を示すものではないことに注意すべきであり、それは、このような詳細が本発明の実施形態に密接な関係がないためである。また、より少ない構成要素又はより多くの構成要素を有するネットワークコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、携帯電話、サーバ及び／又は他のデータ処理システムは、本発明の実施形態と共に使用されてもよい。

前記詳細な説明の一部は、コンピュータメモリにおけるデータビットに対する演算のアルゴリズム及び記号表現で示される。これらのアルゴリズムの説明及び表現は、データ処理分野における当業者によって使用され、それらの作業実質を所属分野の他の当業者に最も効果的に伝達する方法である。ここで、アルゴリズムは、通常、所望の結果につながる首尾一貫した動作列（ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｏｆ ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ）と考えられる。これらの動作とは、物理量に対して物理的動作を行う必要となるステップを指す。

ただし、これらの全ての及び類似の用語は、いずれも適切な物理量に関連付けられ、かつただこれらの量に適用される適切なラベルであることに注意すべきである。特に断らない限り、本出願の全体にわたって用語（例えば、添付している特許請求の範囲に説明された用語）による説明とは、コンピュータシステム又は類似の電子算出装置の動作及び処理であり、前記コンピュータシステム又は電子算出装置は、コンピュータシステムのレジスタ及びメモリに物理（例えば、電子）量としてデータを示し、かつ前記データをコンピュータシステムメモリ又はレジスタ又は他のこのような情報記憶装置、伝送又は表示装置内において類似に物理量として示される他のデータに変換する。

本発明の実施形態は、さらに本明細書における動作を実行するためのコンピュータプログラムに関する。このようなコンピュータプログラムは、非揮発性のコンピュータ可読媒体に記憶される。機器可読媒体は、機器（例えば、コンピュータ）可読な形態で情報を記憶する任意の機構を備える。例えば、機器可読（例えば、コンピュータ可読）媒体は、機器（例えば、コンピュータ）可読記憶媒体（例えば、読み出し専用メモリ（「ＲＯＭ」）、ランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」）、磁気ディスク記憶媒体、光記憶媒体、フラッシュメモリメモリ）を備える。

前記図面に示される手順又は方法は、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジック等）、ソフトウェア（例えば、非揮発性のコンピュータ可読媒体に具現化される）、又は両方の組合せを含む処理ロジックにより実行されてもよい。前記手順又は方法は、本明細書において特定の順序に応じて説明されるが、説明された動作の一部は、異なる順序に応じて実行されてもよい。また、いくつかの動作は、順番ではなく並行に実行されてもよい。

本発明の実施形態は、いずれかの特定のプログラミング言語を参照して説明されていないが、複数種のプログラミング言語で本明細書に記載の本発明の実施形態の教示を実現できることを理解すべきである。

以上の明細書では、本発明の具体的な例示的な実施形態を参照してその実施形態を説明した。明らかなように、添付している特許請求の範囲に記載の本発明のより広い趣旨及び範囲を逸脱しない限り、様々な変形が可能である。従って、限定的なものではなく例示的なものとして本明細書及び図面を理解すべきである。

Claims (24)

1. 自律走行車を動作させるステアリング率を決定するためのコンピュータ実施方法であって、
   自律走行車を動作させるステアリング制御コマンドに対して、複数のステアリング率候補を決定するステップと、
   前記ステアリング率候補のそれぞれについて、
   複数のコスト関数を適用することにより、前記ステアリング率候補に対する複数の個別のコストを算出し、ここで、各コスト関数は、複数のコストカテゴリのうちの１つに対応し、
   前記コスト関数によって生成された前記個別のコストに基づいて、前記ステアリング率候補に対する総コストを算出する、ステップと、
   前記ステアリング率候補のうち最低の総コストを有するステアリング率候補を目標ステアリング率として選択するステップと、
   前記自律走行車のステアリングホイールを制御するために、前記選択されたステアリング率候補に基づいて、ステアリング制御コマンドを生成するステップと、を含む、方法。
2. 請求項１に記載の方法において、
   前記ステアリング率候補に対する個別のコストを算出するステップは、
   第１のコスト関数を使用して、前記自律走行車の目標ステアリング位置と現在ステアリング位置との間の差に基づいて、第１の個別のコストを算出するステップを含む、方法。
3. 請求項２に記載の方法において、
   前記ステアリング率候補が、前記目標ステアリング位置と前記現在ステアリング位置との間の差よりも小さい場合には、前記第１の個別のコストを、前記差から前記ステアリング率候補を減じた値に割り当てるステップと、
   前記ステアリング率候補が前記差以上であれば、前記第１の個別のコストを０に割り当てるステップと、をさらに含む、方法。
4. 請求項１に記載の方法において、
   前記ステアリング率候補に対する個別のコストを算出するステップは、
   第２のコスト関数を使用して、過去のコマンドサイクルに対する前記自律走行車の過去のステアリング位置と過去の目標ステアリング位置との間の差に基づいて、第２の個別のコストを算出するステップを含む、方法。
5. 請求項４に記載の方法において、
   前記第２の個別のコストは、前記過去の目標ステアリング位置と前記過去のステアリング位置との間の差を考慮して、前記ステアリング率候補と最高のステアリング率候補との間の差に基づいて算出される、方法。
6. 請求項１に記載の方法において、
   前記ステアリング率候補に対する個別のコストを算出するステップは、
   第３のコスト関数を使用して、目標ステアリング率として前記ステアリング率候補を考慮して、前記自律走行車の現在の車両速度に基づいて、第３の個別のコストを算出するステップを含む、方法。
7. 請求項６に記載の方法において、
   前記第３の個別のコストは、前記車両速度と、前記ステアリング率候補を定数で割った値とを乗じて算出される、方法。
8. 請求項１に記載の方法において、
   前記ステアリング率候補に対する個別のコストを算出するステップは、
   第４のコスト関数を使用して、目標ステアリング率として前記ステアリング率候補に基づいて、第４の個別のコストを算出するステップを含む、方法。
9. コマンドを記憶し、
   前記コマンドがプロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに動作を実行するようにする、非一時的機械可読媒体であって、
   前記動作は、
   自律走行車を動作させるステアリング制御コマンドに対して、複数のステアリング率候補を決定することと、
   ステアリング率候補のそれぞれについて、
   複数のコスト関数を適用することにより、前記ステアリング率候補に対する複数の個別のコストを算出し、ここで、各コスト関数は、複数のコストカテゴリのうちの１つに対応し、
   前記コスト関数によって生成された前記個別のコストに基づいて、前記ステアリング率候補に対する総コストを算出する、ことと、
   前記ステアリング率候補のうち最低の総コストを有するステアリング率候補を目標ステアリング率として選択することと、
   前記自律走行車のステアリングホイールを制御するために、前記選択されたステアリング率候補に基づいて、ステアリング制御コマンドを生成することと、を含む、機械可読媒体。
10. 請求項９に記載の機械可読媒体において、
    前記ステアリング率候補に対する個別のコストを算出することは、
    第１のコスト関数を使用して、前記自律走行車の目標ステアリング位置と現在ステアリング位置との間の差に基づいて、第１の個別のコストを算出することを含む、機械可読媒体。
11. 請求項１０に記載の機械可読媒体において、
    前記動作は、
    前記ステアリング率候補が、前記目標ステアリング位置と前記現在ステアリング位置との間の差よりも小さい場合には、前記第１の個別のコストを、前記差から前記ステアリング率候補を減じた値に割り当てることと、
    前記ステアリング率候補が前記差以上であれば、前記第１の個別のコストを０に割り当てることと、をさらに含む、機械可読媒体。
12. 請求項９に記載の機械可読媒体において、
    前記ステアリング率候補に対する個別のコストを算出することは、
    第２のコスト関数を使用して、過去のコマンドサイクルに対する前記自律走行車の過去のステアリング位置と過去の目標ステアリング位置との間の差に基づいて、第２の個別のコストを算出することを含む、機械可読媒体。
13. 請求項１２に記載の機械可読媒体において、
    前記第２の個別のコストは、前記過去の目標ステアリング位置と前記過去のステアリング位置との間の差を考慮して、前記ステアリング率候補と最高のステアリング率候補との間の差に基づいて算出される、機械可読媒体。
14. 請求項９に記載の機械可読媒体において、
    前記ステアリング率候補に対する個別のコストを算出することは、
    第３のコスト関数を使用して、目標ステアリング率として前記ステアリング率候補を考慮して、前記自律走行車の現在の車両速度に基づいて、第３の個別のコストを算出することを含む、機械可読媒体。
15. 請求項１４に記載の機械可読媒体において、
    前記第３の個別のコストは、前記車両速度と、前記ステアリング率候補を定数で割った値とを乗じて算出される、機械可読媒体。
16. 請求項９に記載の機械可読媒体において、
    前記ステアリング率候補に対する個別のコストを算出することは、
    第４のコスト関数を使用して、目標ステアリング率として前記ステアリング率候補に基づいて、第４の個別のコストを算出することを含む、機械可読媒体。
17. プロセッサと、
    前記プロセッサに接続されてコマンドを記憶するメモリとを含み、
    前記コマンドが前記プロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに動作を実行するようにする、データ処理システムであって、
    前記動作は、
    自律走行車を動作させるステアリング制御コマンドに対して、複数のステアリング率候補を決定することと、
    それぞれのステアリング率候補について、
    複数のコスト関数を適用することにより、前記ステアリング率候補に対する複数の個別のコストを算出し、ここで、各コスト関数は、複数のコストカテゴリのうちの１つに対応し、
    前記コスト関数によって生成された前記個別のコストに基づいて、前記ステアリング率候補に対する総コストを算出する、ことと、
    前記ステアリング率候補のうち最低の総コストを有するステアリング率候補を目標ステアリング率として選択することと、
    前記自律走行車のステアリングホイールを制御するために、前記選択されたステアリング率候補に基づいて、ステアリング制御コマンドを生成することと、を含む、データ処理システム。
18. 請求項１７に記載のデータ処理システムにおいて、
    前記ステアリング率候補に対する個別のコストを算出することは、
    第１のコスト関数を使用して、前記自律走行車の目標ステアリング位置と現在ステアリング位置との間の差に基づいて、第１の個別のコストを算出することを含む、データ処理システム。
19. 請求項１８に記載のデータ処理システムにおいて、前記動作は、
    前記ステアリング率候補が、前記目標ステアリング位置と前記現在ステアリング位置との間の差よりも小さい場合には、前記第１の個別のコストを、前記差から前記ステアリング率候補を減じた値に割り当てることと、
    前記ステアリング率候補が前記差以上であれば、前記第１の個別のコストを０に割り当てることと、をさらに含む、データ処理システム。
20. 請求項１７に記載のデータ処理システムにおいて、
    前記ステアリング率候補に対する個別のコストを算出することは、
    第２のコスト関数を使用して、過去のコマンドサイクルに対する前記自律走行車の過去のステアリング位置と過去の目標ステアリング位置との間の差に基づいて、第２の個別のコストを算出することを含む、データ処理システム。
21. 請求項２０に記載のデータ処理システムにおいて、
    前記第２の個別のコストは、前記過去の目標ステアリング位置と前記過去のステアリング位置との間の差を考慮して、前記ステアリング率候補と最高のステアリング率候補との間の差に基づいて算出される、データ処理システム。
22. 請求項１７に記載のデータ処理システムにおいて、
    前記ステアリング率候補の個別のコストを算出することは、
    第３のコスト関数を使用して、目標ステアリング率として前記ステアリング率候補を考慮して、前記自律走行車の現在の車両速度に基づいて、第３の個別のコストを算出することを含む、データ処理システム。
23. 請求項２２に記載のデータ処理システムにおいて、
    前記第３の個別のコストは、前記車両速度と、前記ステアリング率候補を定数で割った値とを乗じて算出される、データ処理システム。
24. 請求項１７に記載のデータ処理システムにおいて、
    前記ステアリング率候補に対する個別のコストを算出することは、
    第４のコスト関数を使用して、目標ステアリング率として前記ステアリング率候補に基づいて、第４の個別のコストを算出することを含む、データ処理システム。