JP6588592B2 - 自動運転車両に用いられる衝突予測及びエアバッグ事前展開システム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は主に自動運転車両の処理に関する。具体的に、本発明の実施形態は自動運転車両に用いられるエアバッグ展開システムに関する。

車両が自動運転モード（例えば、無人運転）で走行している場合、乗員、特に運転手を運転に関連するいくつかの責任から解放することができる。自動運転モードで走行している場合、当該車両が車載センサを利用して様々な場所へ案内されることができ、それによりヒューマン・インタラクションの最も少ない場合、又は乗客なしの場合に走行することを可能にする。

自動運転において、運動計画と制御は重要な処理である。従来の車両において、衝突による衝撃に基づいて衝突を検出し（例えば、衝突の後）、及びエアバッグが衝突の後の数百ミリ秒内に展開される。このようなエアバッグの展開遅延は、運転者と乗客のけがを防止できない恐れがある。

本願の一態様は、自動運転車両を動作させるためのコンピュータ実施方法を提供し、この方法は、自動運転車両の周囲の運転環境が感知された感知データを受信するステップであって、前記感知データは前記自動運転車両の前方に位置する対象を感知することを含むステップと、前記感知データに基づいて前記対象と前記自動運転車両との相対速度及び距離を決定するステップと、前記自動運転車両に関する第一物理運転制限によって、前記自動運転車両と前記対象の衝突が回避可能か否かを判断するステップと、前記衝突が回避できないと判断されたことに応答し、前記対象と衝突する前に、前記自動運転車両に配置されるエアバッグを展開するステップと、を含む。

本願の他の態様は、コマンドが記憶されており、前記コマンドがプロセッサにより実行されると、前記プロセッサに以下の処理を実行させる、不発揮性の機械可読媒体を提供し、前記処理は、自動運転車両の周囲の運転環境が感知された感知データを受信し、前記感知データは前記自動運転車両の前方に位置する対象を感知し、前記感知データに基づいて前記対象と前記自動運転車両との相対速度及び距離を決定し、前記自動運転車両に関する第一物理運転制限によって、前記自動運転車両と前記対象の衝突が回避可能か否かを判断し、前記衝突が回避できないと判断されたことに応答し、前記対象と衝突する前に、前記自動運転車両に配置されるエアバッグを展開する、ことを含む。

本願の他の態様は、プロセッサと、前記プロセッサに連結されてコマンドを記憶するメモリと、を含み、前記メモリがプロセッサにより実行されると、前記プロセッサに以下の処理を実行させる、データ処理システムを提供し、前記処理は、自動運転車両の周囲の運転環境が感知された感知データを受信し、前記感知データは前記自動運転車両の前方に位置する対象を感知し、前記感知データに基づいて前記対象と前記自動運転車両との相対速度及び距離を決定し、前記自動運転車両に関する第一物理運転制限によって、前記自動運転車両と前記対象の衝突が回避可能か否かを判断し、前記衝突が回避できないと判断されたことに応答し、前記対象と衝突する前に、前記自動運転車両に配置されるエアバッグを展開する、ことを含む。

本発明の実施形態は図面の各図において限定的ではなく例示的な形態で示され、図面における同じ図面符号が類似した素子を示す。

本発明の一実施形態にかかるネットワークシステムを示したブロック図である。 本発明の一実施形態にかかる自動運転車両の例を示したブロック図である。

本発明の一実施形態にかかる自動運転車両と一緒に使用される感知及び企画システムの例を示したブロック図である。 自動運転車両と対象との相対位置を示したブロック図である。

本発明の一実施形態にかかる衝突を検出し及びエアバッグを展開する処理フローを示した図である。 本発明の一実施形態にかかる自動運転車両を処理する手順を示したフローチャートである。

一実施形態にかかるデータ処理システムを示したブロック図である。

以下、説明の詳細を参照しながら、本出願の様々な実施形態及び方法を説明し、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、本出願を説明するためのものであり、本出願を限定するものではない。本出願の様々な実施形態を完全に把握するために、多数の特定の詳細を説明する。なお、いくつかの例では、本出願の実施形態に対する簡単な説明を提供するために、周知又は従来技術の詳細について説明していない。

本明細書では「一実施形態」又は「実施形態」とは、当該実施形態について組み合わせて説明された特定特徴、構造又は特性が、本出願の少なくとも一実施形態に含まれてもよい。語句「一実施形態では」は、本明細書全体において同一の実施形態を指すとは限らない。

幾つかの実施形態によれば、衝突検出システムは、自動運転車両（ＡＤＶ）において必ず発生する衝突を検出し、及び実際の衝突の前に事前の動作としてエアバッグを展開することにより、ＡＤＶに乗る乗客がけがをする可能性を低減する。具体的に、衝突検出システムはＡＤＶがＡＤＶの前方の対象（例えば、他の車両、障害物）へ移動して接近していることを検出する。衝突システムは、ＡＤＶの物理運転制限（例えば、最大の制動能力）に応じて衝突を回避できるか否かを判断する。衝突を回避できないと判断された場合、衝突検出システムは、ＡＤＶとＡＤＶの前方の対象との間に発生可能な衝突が発生する前にＡＤＶのエアバッグを展開する。従って、ＡＤＶの乗客への潜在的な損傷を防止することができる。

一実施形態では、ＡＤＶの周囲の運転環境（ＡＤＶの前方の対象を感知する）が感知された感知データを受信する。衝突検出システムは、感知データに応答し、感知データに基づいてＡＤＶと対象の相対速度と距離を決定する。衝突検出システムは、ＡＤＶに関する物理運転制限に応じてＡＤＶと対象の衝突を回避できるか否かを判断する。物理運転制限は、生成され且つＡＤＶに与えられることができる最大制動能力又は最大減速率を含んでもよい。このような衝突を回避できないと判断された場合、エアバッグはＡＤＶと対象の衝突が発生する前に展開される。

一実施形態では、衝突を回避できるか否かを判断する時に、システムは、ＡＤＶの現在速度及びＡＤＶと対象の距離に基づいて対象との衝突を回避できるようにＡＤＶを減速するのに必要な減速率を決定する。必要な減速率は、ＡＤＶの物理運転制限に応じてＡＤＶに対して生成される最大減速率と比較する。必要な減速率が生成可能なＡＤＶの最大減速率よりも大きい場合に、衝突を回避できないことになる。言い換えれば、ＡＤＶの現在速度及びＡＤＶと対象の距離を考慮し、最大減速率に基づいてＡＤＶが対象と衝突する前に十分に速く減速できなければ、衝突を回避できないことになる。

他の実施形態によれば、衝突を回避できるか否かを判断する時に、システムはＡＤＶの現在速度を維持するとＡＤＶと対象の衝突が発生するまでの所要時間を算出する。システムは更に、最大減速率を与えるとＡＤＶと対象の衝突が発生するまでの所要時間を算出する。以下のような時間差分が所定の閾値よりも小さい場合に、衝突を回避できないと考えられ、ここで、当該時間差分は、動作が採用されない場合に対象の衝突が発生するまでの所要時間と、最大減速率を与える場合に対象の衝突が発生するまでの所要時間との差分である。注意すべきなのは、対象はＡＤＶの前方に移動する他の車両であってもよい。前記手順は、ＡＤＶと他の車両の相対速度及び両者の相対距離に基づいて適用されることもできる。

図１は本発明にかかる一実施形態にかかる自動運転車両のネットワーク配置を示すブロック図である。図２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動運転車両１０１を含む。１つの自動運転車両が示されているが、ネットワーク１０２によって複数の自動運転車両は互いに接続され、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。

自動運転車両とは、運転手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動運転モードに設置される車両である。このような自動運転車両は、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つ又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。自動運転車両１０１が手動モード、完全自動運転モード又は部分自動運転モードで運転されることができる。

一実施形態では、自動運転車両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、センサシステム１１５とを含むが、これらに制限されない。自動運転車両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、変速器等を更に含んでもよく、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多重（multiplex）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。

ここで、図２を参照して、一実施形態では、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、これらに制限されない。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、自動運転車両の位置に関する情報を提供するように処理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動運転車両の位置及び方向の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動運転車両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、更に対象の速度及び／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動運転車両の所在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つ以上の検出器を更に含んでもよい。カメラ２１１は、自動運転車両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、ステアリングセンサ、スロットルセンサ、ブレーキセンサ、及びオーディオセンサ（例えばマイクロフォン）を更に含んでもよい。オーディオセンサは、自動運転車両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ることができる。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。

一実施形態では、車両制御システム１１１は、ステアリングユニット２０１と、スロットルユニット２０２（加速ユニットとも呼ばれる）と、ブレーキユニット２０３とを含むが、これらに制限されない。ステアリングユニット２０１は、車両の方向又は走行方向を調整することに用いられる。スロットルユニット２０２は、モーター又はエンジンの速度を制御して、更に車両の速度及び加速度を制御することに用いられる。ブレーキユニット２０３は、摩擦を提供することによって車両の車輪又はタイヤをスローダウンして車両を減速させることに用いられる。注意すべきなのは、図２に示すような構成要素はハードウェア、ソフトウェア又はその組み合わせで実現されることができる。

図１を再び参照して、無線通信システム１１２は、自動運転車両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に通信することを可能にする。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に通信することができる。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することができる。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、表示装置、車両１０１内のスピーカー）に直接に通信することができる。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。

自動運転車両１０１の一部又は全ての機能は、特に自動運転モードで処理する場合、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を運転させる。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。

例えば、乗客であるユーザは、例えばユーザインターフェースによって旅程の出発位置及び目的位置を指定することができる。感知及び計画システム１１０は旅程関連データを取得する。例えば、感知及び計画システム１１０は、ＭＰＯＩサーバから位置及びルート情報を取得することができ、前記ＭＰＯＩサーバはサーバ１０３〜１０４の一部であってもよい。位置サーバは、位置サービスを提供し、かつＭＰＯＩサーバはマップサービス及びある位置のＰＯＩを提供する。あるいは、このような位置及びＭＰＯＩ情報は、感知及び計画システム１１０の不揮発性記憶装置にローカルにキャッシュされることができる。

自動運転車両１０１がルートに沿って走行する期間に、感知及び計画システム１１０は、更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、安全で効果的に指定した目的地に到達するように、最適なルートを計画し、かつ計画したルートにより例えば車両制御システム１１１を介して車両１０１を運転することができる。

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よい。一実施形態では、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（自動運転車両又は人間運転手が運転する一般車両）からの運転統計情報１２３を収集する。運転統計情報１２３は、発行された運転情報（例えば、スロットル、ブレーキ及び転向コマンド）、及び、異なる時点で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）を表す情報を含む。運転統計情報１２３は、異なる時点での環境記述情報、例えば、ルート（出発地及び目的地の位置）、ＭＰＯＩｓ、道路条件、天気条件等を更に含む。

機器学習エンジン１２２は、運転統計１２３に基づいて、複数種の目的についてルール、アルゴリズム及び／又は予測モデル１２４のセットを実行したり訓練したりする。例えば、ルール１２４は以下のようなルールを含んでもよい。当該ルールは、ＡＤＶが対象との衝突を回避するために減速したり停止したりするのに必要な減速率がＡＤＶの物理運転制限に基づいて生成可能な最大減速率よりも大きい場合に、衝突を回避することができないように規定される。ルール１２４は更に第一時間と第二時間の時間閾値を含んでもよく、ここで、第一時間は、ＡＤＶの現在速度及びＡＤＶと対象の距離に基づいて得られた、ＡＤＶと対象の衝突が発生するまでの所要時間であり、第二時間は、最大減速率を与える場合にＡＤＶと対象の衝突が発生するまでの所要時間である。ルール１２４は、第一時間と第二時間の時間差分が時間閾値よりも小さい場合に、衝突を回避できないように規定されてもよい。そして、ルール１２４は、ＡＤＶにロードされて回避できないの衝突をリアルタイムで検出することができる。

図３、本発明の一つの実施例にかかる自動車両とともに使用される感知及び計画システムの例を示すブロック図である。システム３００は、図１における自動運転車両１０１の一部として実現されることができるが、感知及び計画システム１１０、車両制御システム１１１、及びセンサシステム１１５に限定されない。図４を参照し、感知及び計画システム１１０は、位置決めモジュール３０１と、感知モジュール３０２と、決定モジュール３０３と、計画モジュール３０４と、制御モジュール３０５と、衝突検出器３０６と、エアバッグ展開器（deployer）３０７とを含むが、それらに限定されない。

モジュール３０１〜３０７の一部又はすべては、ソフトウェア、ハードウェア、又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が不揮発性の記憶装置３５２にインストールされ、メモリ３５１にロードされて１つ又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。一部又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における一部又はすべてのモジュールに通信可能に連結されたり、統合されたりしてもよい。また、モジュール３０１〜３０７の一部、１つの集積モジュールとして一体化されてもよい。

位置決めモジュール３０１は、自動運転車両３００（例えば、ＧＰＳユニット２１２を利用する）の現在の位置を決定し、ユーザの旅程又はルートに関する何れのデータを管理する。位置決めモジュール３０１（地図及びルーティングモジュールとも言われる）は、ユーザの旅程又は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ーフェースを介してログインするとともに旅程の出発位置及び目的位置を指定してもい。位置決めモジュール３０１は、旅程に関連するデータを取得するように、自動運転車両３００（システム）のその他の構成要素（例えば地図及びルート情報３１１）と通信する。例えば、位置決めモジュール３０１は、位置サーバと、地図及びＰＯＩ（ＭＰＯＩ）サーバから位置及びルート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、かつＭＰＯＩサーバは、地図サービスとある位置のＰＯＩとを提供し、地図及びルート情報３１１の一部としてキャッシュされてもよい。自動運転車両３００がルートに沿って走行する期間に、位置決めモジュール３０１は、更に交通情報システムやサーバからリアルタイム交通情報を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を決定する。感知情報は、普通の運転者が自分で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、例えば対象形式で現される車線配置（例えば、ストレート又はカーブ）、トラフィック信号、他の車両の相対位置、歩行者、建築物、横断歩道又はその他の交通関連標識（例えば、停止標識、譲り標識）などを含んでもよい。

感知モジュール３０２は、コンピュータビジョンシステム又はコンピュータビジョンシステムの機能を含んでもよく、自動運転車両環境における対象及び／又は特徴を認識するように、１つ以上のカメラによりキャプチャされた画像を処理及び分析することに用いられる。前記対象は交通信号、車道の境界線、他の車両、歩行者及び／又は障害物等を含んでもよい。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、ビデオトラッキング及びその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。いくつかの実施形態において、コンピュータビジョンシステムは、環境の地図を描き、対象を追跡し、かつ対象の速度を推定することなどができる。感知モジュール３０２は、その他のセンサ（例えばレーダー及び／又はＬＩＤＡＲ）により提供されたその他のセンサデータに基づいて対象を検出することもできる。

それぞれの対象に対して、決定モジュール３０３は、如何に対象を処理するかの決定をする。例えば、特定な対象（例えば、交差ルートにおける他の車両）及び対象を記述するメタデータ（例えば、速度、方向、ステアリング角）に対して、決定モジュール３０３は、遇う対象に如何に対応する（例えば、追い越し、道譲り、停止、通過）ことを決定する。決定モジュール３０３は、不揮発性の記憶装置３５２に記憶されてもよい１セットのルール（例えば交通ルール又は運転ルール３１２）に基づいてこのような決定をすることができる。

感知されたそれぞれの対象に対する決定に基づいて、計画モジュール３０４は、自動運転車両のためにルート又は経路及び運転パラメータ（例えば、距離、速度及び／又はステアリング角）を計画する。すなわち、所定対象に対して、決定モジュール３０３は前記対象に対して如何に対応するかを決定し、計画モジュール３０４は如何に実行するかを決定する。例えば、所定対象に対して、決定モジュール３０３は、前記対象を追い越すことを決定することができ、計画モジュール３０４は、前記対象の左側に追い越すか、右側に追い越すかを決定することができる。計画モジュール３０４は、計画及び制御データを生成し、車両３００が次の移動周期（例えば、次のルート／経路セグメント）に如何に移動するかを記述する情報を含む。例えば、計画及び制御データは車両３００が３０マイル／時間（ｍｐｈ）の速度で１０メートル移動し、次に２５ｍｐｈの速度で右車線に変更するように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り定義されたルート又は経路に基づいて、車両制御システム１１１へ適切なコマンド又は信号を送信することによって自動運転車両を制御及び運転する。前記ルート又は経路に沿って違う時点で適ときに適切な車両設置又は運転パラメータ（例えば、スロットル、ブレーキ及びステアリングコマンド）を使用して車両を第１点から第２点まで運転するように、計画及び制御データは十分な情報を含む。

注意すべきなのは、決定モジュール３０３及び計画モジュール３０４は、集積モジュールに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、自動運転車両の運転経路を決定するために、ナビゲーションシステム又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、自動運転車両が以下の経路に沿って移動することを実現するための一連の速度及び進行方向を決定することができ、前記経路は、最終目的地に至る道路に基づく経路に沿って自動運転車両を大体前進するとともに、感知された障害物を大体避けることができる。目的地はユーザインターフェースシステム１１３により実現されたユーザ入力に基づいて設定されることができる。ナビゲーションシステムは、自動運転車両が走行していると同とき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、自動運転車両用の走行経路を決定するように、ＧＰＳシステム及び１つ以上の地図からのデータを合併することができる。

決定モジュール３０３／計画モジュール３０４は、自動運転車両環境における潜在障害物を、認識・評価・回避又はその他の方式で迂回するために、衝突回避システム又は衝突回避システムの機能を更に含んでもよい。例えば、衝突回避システムは、以下の方式によって自動運転車両のナビゲーションにおける変更を実現することができ、制御システム１１１の中の１つ以上のサブシステムを動作してターン操縦、ステアリング操縦、ブレーキ操縦等を採る。衝突回避システムは、周辺の交通モード、道路状況等に基づいて障害物を回避可能な操縦を自動的に決定することができる。衝突回避システムは、その他のセンサシステムは、自動運転車両がターンして入ろうとする隣接領域における車両、建築障害物等が検出された際にターン操縦を採らないように配置されることができる。衝突回避システムは、使用可能でありかつ自動運転車両の乗員の安全性を最大化させる操縦を自動的に選択することができる。衝突回避システムは、自動運転車両の乗員室内で最小の加速度を出現させることが予測された回避操縦を選択することができる。

衝突検出器３０６は、上記のような衝突回避システムの一部として実現可能である。一実施形態では、衝突検出器３０６は、幾つかの環境においてＡＤＶの物理運転制限又は仕様に応じてＡＤＶと対象との間の潜在的な衝突が回避可能か否かを検出するように配置される。潜在的な衝突が回避できないと判断すれば、エアバッグ展開器３０７は衝突の前にエアバッグを展開するように配置される。

一実施形態によれば、図３と図４を参考し、衝突検出器３０６は感知モジュール３０２から感知データを受信する。感知データは、ＡＤＶ４０１の周囲の運転環境（ＡＤＶ４０１の前方に位置する対象４０２又はＡＤＶ４０１の運転車線の少なくとも一部を占める対象４０２を含む）を描画し及び感知する。衝突検出器３０６は、感知データに応答し、感知データに基づいてＡＤＶ４０１と対象４０２の相対速度及び距離を決定する。例えばＧＰＳセンサ、レーダ、ＬＩＤＡＲなどのような上記の複数種のセンサから取得されるセンサデータに基づいてＡＤＶ４０１と対象４０２の相対速度及び距離を測定することができる。

対象４０２は、他の車両のような移動対象又は固定障碍物（例えば、建物、道路標識など）であってもよい。衝突検出器３０６は、ＡＤＶに関する物理運転制限に応じてＡＤＶ４０１と対象４０２の衝突が回避可能であるかを判断し、ここで、ＡＤＶに関する物理運転制限は車両仕様５２０の一部であってもよい。物理運転制限には、ＡＤＶに与えられる最大制動能力又は最大減速率が含まれてもよく、ここで、最大制動能力又は最大減速率は、最大制動のパーセンテージで示されることができる。このような衝突を回避できないと判断された場合、衝突検出器３０６はエアバッグ展開信号をエアバッグ展開器３０７に送信してＡＤＶ４０１と対象４０２の衝突の前にエアバッグ５１０を展開する。

一実施形態では、衝突を回避可能であるかを判断する時に、衝突検出器３０６はＡＤＶ４０１の現在速度及びＡＤＶ４０１と対象４０２の距離に基づいてＡＤＶ４０１が減速して対象４０２との衝突を回避するのに必要な減速率を決定する。必要な減速率は、ＡＤＶの物理運転制限（車両仕様５２０から取得可能である）に応じてＡＤＶに対して生成される最大減速率と比較する。車両仕様５２０はルール１２４の一部として記憶可能である。必要な減速率が生成可能なＡＤＶ４０１の最大減速率よりも大きい場合に、衝突を回避することができない。言い換えれば、ＡＤＶ４０１の現在速度及びＡＤＶ４０１と対象４０２の距離を考慮し、最大減速率に応じて対象４０２と衝突する前にＡＤＶ４０１が十分に速く減速できないと、衝突を回避することができない。

他の実施形態によれば、衝突を回避可能であるかを判断する時に、衝突検出器３０６は、ＡＤＶ４０１の現在速度を維持すれば（例えば、付加の動作が行われていない）、ＡＤＶ４０１と対象４０２の衝突が発生するまでの所要時間を算出する。衝突検出器３０６は、最大減速率がＡＤＶ４０１に与えられるとＡＤＶ４０１と対象４０２の衝突が発生するまでの所要時間を更に算出する。衝突検出器３０６は、動作が実行されないとＡＤＶ４０１と対象４０２の衝突が発生するまでの所要時間と、最大減速率が与えられるとＡＤＶ４０１と対象４０２の衝突が発生するまでの所要時間との差分を算出する。差分が所定の閾値よりも小さい場合に、衝突を回避できないと考えられる。

注意すべきなのは、対象４０２は、例えばＡＤＶ４０１の前方に移動する他の車両のような移動対象であってもよい。上記の手順はＡＤＶ４０１と他の車両の相対速度及び両者の相対距離（Ｓ）に基づいて適用されてもよい。一実施形態によれば、例えば、上記の複数種のセンサを使用してＡＤＶ４０１の第一速度、及び車両４０２の第二速度を測定する。衝突検出器３０６は、ＡＤＶ４０１の第一速度（Ｖ１）と車両４０２の第二速度（Ｖ２）がそのままであれば、ＡＤＶ４０１と車両４０２の衝突が発生するまでの第一時間（Ｔ１）を算出する。衝突検出器３０６は、最大減速率がＡＤＶ４０１に与えられるとＡＤＶ４０１と車両４０２の衝突が発生するまでの第二時間Ｔ２を更に算出する。第一時間Ｔ１と第二時間Ｔ２との差分が所定の閾値よりも小さい場合に、衝突を回避できないと考えられる。

他の実施形態によれば、衝突検出器３０６は、最大減速率（Ａ１）がＡＤＶ４０１に与えられる同時に最大加速率（Ａ２）も車両４０２に与えられると、ＡＤＶ４０１と車両４０２の衝突が発生するまでの第二時間Ｔ２を算出する。衝突検出器３０６は車両４０２が感知された感知データに基づいて車両４０２のタイプを認識することができる。認識された車両４０２のタイプに基づいて最大加速率を推定することができる。一実施形態では、衝突検出器３０６はデータ構造又はテーブルに検索処理を実行することができる。当該データ構造又はテーブルは、車両のタイプを対応する最大加速率にマッピングし、ここで、データ構造又はテーブルは、車両仕様５２０の一部として記憶可能である。マッピングデータ構造は複数のマッピングエントリーを含んでもよく、ここで、各エントリーは特定の車両のタイプを最大加速率にマッピングする。

動作が行われていない場合に、時間Ｔ１は、Ｓ＝｜Ｖ１-Ｖ２｜×Ｔ１のような公式で導出可能である。最大加速度Ａ２が車両４０２に与えられ、及び最大減速度Ａ１がＡＤＶ４０１に与えられると、衝突時のＡＤＶ４０１の速度はＶ１-Ａ１×Ｔ２になる。衝突時の車両４０２の速度はＶ２＋Ａ２×Ｔ２になる。ＡＤＶ４０１の速度と車両４０２の速度の初期速度差分Ｖｄｉｆｆ１は｜Ｖ１-Ｖ２｜である。衝突時のＡＤＶ４０１の速度と車両４０２の速度の速度差分は｜（Ｖ１-Ａ１×Ｔ２）-（Ｖ２＋Ａ２×Ｔ２）｜である。時間帯Ｔ２内のＡＤＶ４０１と車両４０２の間の平均速度Ｖ_ａｖｇは以下のように確定され、
Ｖ_ａｖｇ＝｛（Ｖ１-Ｖ２）＋［（Ｖ１-Ａ１×Ｔ２）-（Ｖ２＋Ａ２×Ｔ２）］｝／２
Ｓ＝Ｖ_ａｖｇ×Ｔ２になるため、Ｔ２は以下の式で導出可能であり、
Ｓ＝Ｔ２×｛（Ｖ１-Ｖ２）＋［（Ｖ１-Ａ１×Ｔ２）-（Ｖ２＋Ａ２×Ｔ２）］｝／２

例えば、ＡＤＶ４０１の現在速度Ｖ１が３０メートル／秒（ｍｐｓ）、車両４０２の現在速度Ｖ２が１０ｍｐｓであると仮定する。現時点でＡＤＶ４０１と車両４０２の間の距離Ｓが４メートルであると仮定する。従って、ＡＤＶ４０１の現在速度Ｖ１と車両４０２の現在速度Ｖ２がそのまま維持すると、現時点から衝突までの時間は、Ｔ１＝４／（３０−１０）＝０．２秒のように導出可能である。従って、動作が行われないと、ＡＤＶ４０１と車両４０２の衝突が発生するまでの所要時間がおおよそ０．２秒である。

ＡＤＶ４０１の最大減速率Ａ１が５メートル／平方秒（ｍ／ｓ^２）、車両４０２の最大加速率Ａ２が３ｍ／ｓ^２であると仮定する。初期速度差又は現在速度差｜Ｖ１−Ｖ２｜は（３０−１０）＝２０ｍｐｓになる。衝突が発生する時にＡＤＶ４０１と車両４０２の速度差分は（３０−５×Ｔ２）−（１０＋３×Ｔ２）＝２０−８Ｔ２になる。衝突までの当該期間内の平均速度Ｖ_ａｖｇは（２０＋２０−８×Ｔ２）／２になる。従って、時間Ｔ２は以下の式で導出可能であり、
（２０＋（２０−８×Ｔ２））／２×Ｔ２＝４
上記の公式により、Ｔ２はおおよそ０．２２秒として導出可能である。

従って、最大減速率Ａ１がＡＤＶ４０１に与えられ、及び最大加速率Ａ２が車両４０２に与えられると、衝突が発生するまで０．２２秒がかかる。動作が行われない場合と、最大加速度及び最大減速率がそれぞれ車両４０２及びＡＤＶ４０１に与えられる場合との時間差（Ｔ２-Ｔ１）はおおよそ０．０２秒である。このような差分が所定の閾値よりも小さい場合に、衝突を回避できないと考えられる。所定の閾値は、大量の運転統計に基づいてデータ解析システム（例えば、データ解析システム１０３）によりオフラインで決定されたり、配置されたりしてもよい。

図６は、本発明の一実施形態にかかる自動運転車両を処理する手順を示したフローチャートである。プロセス６００は、ソフトウェア、ハードウェア又はそれらの組み合わせを含ませる処理ロジックにより実行可能である。例えば、プロセス６００は、衝突検出器３０６及び／又はエアバッグ展開器３０７により実行可能である。図６を参照し、処理６０１において、処理ロジックはＡＤＶの周囲の運転環境が感知された感知データを受信する。感知データは感知モジュールから受信されることができる。感知データは、上記のような複数種のセンサから採取されるセンサデータに基づいて生成可能である。感知データは、ＡＤＶの前方に位置する対象又はＡＤＶの移動する運転車線における運転空?の少なくとも一部を占める対象を感知する。

処理６０２において、処理ロジックは、感知データに基づいてＡＤＶと対象の相対速度及び距離を決定する。対象は、他の車両のような移動物体又は固定の障碍物（例えば、建築物、バリケードと道路標識）などであってもよい。処理６０３において、処理ロジックは、対象が他の車両である場合にＡＤＶと対象の物理運転制限に応じてＡＤＶと対象の衝突が回避可能か否かを判断する。ＡＤＶの物理運転制限は、ＡＤＶが生成可能な最大減速率であってもよい。対象で示される他の車両の物理運転制限は、車両により生成可能な最大加速率であってもよい。衝突が回避できないであると判断されたと、処理６０４において、エアバッグが衝突の発生する前に展開される。

注意すべきなのは、前記の示されたとともに記述された一部又は全部の構成要素は、ソフトウェア、ハードウェア又はその組み合わせで実現されることができる。例えば、このような構成要素は、永続記憶装置にインストールされるとともに記憶されたソフトウェアとして実現されてもよく、前記ソフトウェアは、本出願にわたって記載の手順又は動作を実施するように、プロセッサ（図示せず）でメモリにロードして実行されてもよい。あるいは、このような構成要素は、集積回路（例えば特定用途向けＩＣ又はＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、又はフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）にプログラミングされ又は嵌め込みされた専用ハードウェアにおける実行可能なコードとして実現されてもよく、前記実行可能なコードは、対応するドライバープログラム及び／又はオペレーティングシステムによってアプリケーションからアクセスされてもよい。なお、このような構成要素は、プロセッサ又はプロセッサコアにおける特定のハードウェアロジックとして実現されてもよく、ソフトウェア構成要素が一つ以上の特定コマンドによってアクセス可能なコマンドセットの一部とする。

図７は、本発明の一実施形態と組み合わせて使用されるデータ処理システムを例示的に示すブロック図である。例えば、システム１５００は、上記プロセス又は方法のいずれかを実行する上記任意のデータ処理システム（例えば、図２の感知及び計画システム１１０、及びサーバ１０３〜１０４のいずれか）を示してもよい。システム１５００は、多数の異なる構成要素を含んでもよい。これらの構成要素は、集積回路（ＩＣ）、集積回路の一部、分散型電子装置又は回路基板に適用された他のモジュール（例えばコンピュータシステムのマザーボード又はアドインカード）、又は他の方式でコンピュータシステムのシャシーに組み込まれた構成要素として実現されることできる。

更に、システム１５００は、コンピュータシステムの多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も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、更に、独立又は共同で一つ（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。

一実施形態では、システム１５００は、バス又は相互接続部材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）等のような一つ又は複数の汎用プロセッサであってもよい。より具体的には、プロセッサ１５０１は、複雑コマンドセット計算（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、更に、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）、ネットワークプロセッサ、グラフィックプロセッサ、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一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、コマンドを実行することにより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更に含んでもよく、グラフィックサブシステム１５０４は、表示コントローラ、グラフィックプロセッサ及び／又は表示装置を更に備えてもよい。

プロセッサ１５０１は、メモリ１５０３と通信してもよく、メモリ１５０３は、一実施形態では複数のメモリによって所定量のシステムメモリを提供する。メモリ１５０３は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、動的ＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、シンクロナスＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、静的ＲＡＭ（ＳＲＡＭ）又は他のタイプの記憶装置のような一つ又は複数の揮発性記憶（又はメモリ）装置を備えてもよい。メモリ１５０３は、プロセッサ１５０１又は任意の他の装置により実行されるコマンド列を含む情報を記憶することができる。例えば、複数種のオペレーティングシステム、装置ドライバー、ファームウェア（例えば、基本入出力システム又はＢＩＯＳ）及び／又はアプリケーションの実行可能なコード及び／又はデータはメモリ１５０３にロードされてもよく、プロセッサ１５０１により実行されてもよい。オペレーティングシステムは、ロボットオペレーティングシステム（ＲＯＳ）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）会社からのＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）オペレーティングシステム、アップル会社からのＭａｃ ＯＳ（登録商標）／ｉＯＳ（登録商標）、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）会社からのＡｎｄｒｏｉｄ（登録商標）、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、Ｕｎｉｘ（登録商標）又は他のリアルタイム又は組み込みオペレーティングシステムのような任意のタイプのオペレーティングシステムであってもよい。

システム１５００は、Ｉ／Ｏ装置、例えば装置１５０５〜１５０８を更に備えてもよく、ネットワークインターフェース装置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を備える。ネットワークインターフェース装置１５０５は、無線送受信機及び／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（それは表示装置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、抵抗、赤外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一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。

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更に備えてもよい。装置１５０７は、結像処理サブシステム（例えば、カメラ）を更に備えてもよく、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）によって相互接続部材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。

データ、アプリケーション、一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久記憶を提供するために、大容量記憶装置（図示せず）は、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且つシステムの応答能力を向上させるために、このような大容量記憶装置は、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、大容量記憶装置は、主にハードディスクドライブ（ＨＤＤ）で実現されてもよく、容量が小さいＳＳＤ記憶装置は、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永久記憶を実現し、それによりシステム動作が再開するときに通電を速く実現することができる。更に、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。

記憶装置１５０８は、任意の１種又は複数種の本明細書に記載の方法又は機能を体現する一つ又は複数のコマンドセット又はソフトウェア（例えば、モジュール、ユニット及び／又はロジック１５２８）が記憶されるコンピュータアクセス可能な記憶媒体１５０９（機械可読記憶媒体又はコンピュータ可読媒体とも呼ばれる）を備えてもよい。モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、感知モジュール３０２と、計画モジュール３０４と、制御モジュール３０５と、衝突検出器３０６及び/又はエアバッグ展開器３０７のような上記構成要素のいずれかを示してもよい。モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、更にデータ処理システム１５００により実行される期間にメモリ１５０３内及び／又はプロセッサ１５０１内に完全又は少なくとも部分的に存在してもよく、ここで、メモリ１５０３及びプロセッサ１５０１も、機器アクセス可能な記憶媒体を構成する。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、更にネットワークによってネットワークインターフェース装置１５０５を経由して送受信されてもよい。

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、前記一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、更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且つ前記機器に本出願の任意の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。更に、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構成要素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出願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、本出願の実施形態と共に使用されてもよい。

上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る、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、且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計算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計算装置は、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、且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。

本出願の実施形態は、更に本明細書における動作を実行するための装置に関する。このようなコンピュータプログラムは、不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。

上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、不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。

本出願の実施形態は、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出願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、本出願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出願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 (15)

1. 自動運転車両を動作させるためのコンピュータ実施方法であって、
   自動運転車両（ＡＤＶ）の周囲の運転環境が感知された感知データを受信するステップであって、前記感知データは前記自動運転車両の前方に位置する対象を感知することを含むステップと、
   前記感知データに基づいて前記対象と前記自動運転車両との相対速度及び距離を決定するステップと、
   前記自動運転車両に関する第一物理運転制限によって、前記自動運転車両と前記対象の衝突が回避可能か否かを判断するステップであって、前記第一物理運転制限は、前記自動運転車両に与えられることができる最大減速率を含む、ステップと、
   前記衝突が回避できないと判断されたことに応答し、前記対象と衝突する前に、前記自動運転車両に配置されるエアバッグを展開するステップと、を含み、
   前記自動運転車両と前記対象の衝突が回避可能か否かを判断するステップは、
   前記自動運転車両の現在速度を示す前記自動運転車両の第一速度を維持する場合の、前記自動運転車両と前記対象の衝突が発生するまでの所要の第一時間を算出するステップと、
   前記自動運転車両の第一物理運転制限による最大減速率が前記自動運転車両に与えられる場合の、前記自動運転車両と前記対象の衝突が発生するまでの所要の第二時間を算出するステップと、
   前記第一時間と前記第二時間との差分を比較し、前記第一時間と前記第二時間との差分が所定の閾値よりも小さい場合に、前記衝突が回避できないと判断されるステップと、を含み、
   前記方法は、
   前記感知データに基づいて、前記対象が前記自動運転車両の前方に移動する第一車両を認識するステップと、
   前記第一車両のタイプに関する第二物理運転制限に応じて最大加速率を推定するステップであって、前記第二物理運転制限は、前記第一車両により生成可能な最大加速率である、ステップと、
   前記最大加速率が前記第一車両に更に与えられる場合の、前記自動運転車両と前記第一車両の衝突が発生するまでの所要の第二時間を算出するステップと、を更に含む、
   ことを特徴とする方法。
2. 前記自動運転車両と前記対象の衝突が回避可能か否かを判断するステップは、
   前記自動運転車両の第一速度及び前記自動運転車両と前記対象との距離に基づいて、前記自動運転車両が前記対象との衝突を回避するために必要な減速率を決定するステップと、
   必要な減速率と、前記自動運転車両の第一物理運転制限によって前記自動運転車両が生成可能な最大減速率とを比較し、ここで、必要な減速率が前記自動運転車両の最大減速率よりも大きい場合に前記衝突が回避できないと判断するステップと、を含む、
   ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記自動運転車両の第一速度及び前記自動運転車両と前記対象との距離を考慮し、前記最大減速率に応じて、前記自動運転車両が前記対象と衝突する前に十分に減速できず、又は完全に停止できない場合に、前記衝突が回避できないと判断する、
   ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
4. 前記感知データに基づいて、前記対象が前記自動運転車両の前方に移動する第一車両を認識するステップと、
   前記第一車両の現在速度を示す第二速度を測定するステップと、
   前記第一車両の第二速度も維持する場合の、前記自動運転車両と前記第一車両の衝突が発生するまでの所要の第一時間を算出するステップと、を更に含む、
   ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
5. 前記自動運転車両の第一速度と前記第一車両の第二速度との第一速度差分を算出し、
   前記最大減速率及び前記最大加速率が与えられる場合の、前記自動運転車両の第三速度と前記第一車両の第四速度との第二速度差分を算出するステップと、
   前記第一速度差分及び前記第二速度差分の平均速度差分を算出し、前記第二時間は前記自動運転車両と前記第一車両の距離に応じて前記平均速度差分に基づいて決定されるステップと、を含む、
   ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
6. コマンドが記憶されており、前記コマンドがプロセッサにより実行されると、前記プロセッサに以下の処理を実行させる、不発揮性の機械可読媒体であって、
   前記処理は、
   自動運転車両の周囲の運転環境が感知された感知データを受信し、前記感知データは前記自動運転車両の前方に位置する対象を感知し、
   前記感知データに基づいて前記対象と前記自動運転車両との相対速度及び距離を決定し、
   前記自動運転車両に関する第一物理運転制限によって、前記自動運転車両と前記対象の衝突が回避可能か否かを判断し、前記第一物理運転制限は、前記自動運転車両に与えられることができる最大減速率を含み、
   前記衝突が回避できないと判断されたことに応答し、前記対象と衝突する前に、前記自動運転車両に配置されるエアバッグを展開する、ことを含み、
   前記自動運転車両と前記対象の衝突が回避可能か否かを判断することは、
   前記自動運転車両の現在速度を示す前記自動運転車両の第一速度を維持する場合の、前記自動運転車両と前記対象の衝突が発生するまでの所要の第一時間を算出し、
   前記自動運転車両の第一物理運転制限による最大減速率が前記自動運転車両に与えられる場合の、前記自動運転車両と前記対象の衝突が発生するまでの所要の第二時間を算出し、
   前記第一時間と前記第二時間との差分を比較し、前記第一時間と前記第二時間との差分が所定の閾値よりも小さい場合に、前記衝突が回避できないと判断される、ことを含み、
   前記処理は、
   前記感知データに基づいて、前記対象が前記自動運転車両の前方に移動する第一車両を認識し、
   前記第一車両のタイプに関する第二物理運転制限に応じて最大加速率を推定し、前記第二物理運転制限は、前記第一車両により生成可能な最大加速率であり、
   前記最大加速率が前記第一車両に更に与えられる場合の、前記自動運転車両と前記第一車両の衝突が発生するまでの所要の第二時間を算出する、ことを更に含む、
   ことを特徴とする機械可読媒体。
7. 前記自動運転車両と前記対象の衝突が回避可能か否かを判断することは、
   前記自動運転車両の第一速度及び前記自動運転車両と前記対象との距離に基づいて、前記自動運転車両が前記対象との衝突を回避するために必要な減速率を決定し、
   必要な減速率と、前記自動運転車両の第一物理運転制限によって前記自動運転車両が生成可能な最大減速率とを比較し、ここで、必要な減速率が前記自動運転車両の最大減速率よりも大きい場合に前記衝突が回避できないと判断する、ことを含む、
   ことを特徴とする請求項６に記載の機械可読媒体。
8. 前記自動運転車両の第一速度及び前記自動運転車両と前記対象との距離を考慮し、前記最大減速率に応じて、前記自動運転車両が前記対象と衝突する前に十分に減速できず、又は完全に停止できない場合に、前記衝突が回避できないと判断する、
   ことを特徴とする請求項７に記載の機械可読媒体。
9. 前記処理は、
   前記感知データに基づいて、前記対象が前記自動運転車両の前方に移動する第一車両を認識し、
   前記第一車両の現在速度を示す第二速度を測定し、
   前記第一車両の第二速度も維持する場合の、前記自動運転車両と前記第一車両の衝突が発生するまでの所要の第一時間を算出する、ことを更に含む、
   ことを特徴とする請求項６に記載の機械可読媒体。
10. 前記処理は、
    前記自動運転車両の第一速度と前記第一車両の第二速度との第一速度差分を算出し、
    前記最大減速率及び前記最大加速率が与えられる場合の、前記自動運転車両の第三速度と前記第一車両の第四速度との第二速度差分を算出し、
    前記第一速度差分及び前記第二速度差分の平均速度差分を算出し、前記第二時間は前記自動運転車両と前記第一車両の距離に応じて前記平均速度差分に基づいて決定される、ことを更に含む、
    ことを特徴とする請求項６に記載の機械可読媒体。
11. プロセッサと、
    前記プロセッサに連結されてコマンドを記憶するメモリと、を含み、
    前記メモリがプロセッサにより実行されると、前記プロセッサに以下の処理を実行させる、データ処理システムであって
    前記処理は、
    自動運転車両の周囲の運転環境が感知された感知データを受信し、前記感知データは前記自動運転車両の前方に位置する対象を感知し、
    前記感知データに基づいて前記対象と前記自動運転車両との相対速度及び距離を決定し、
    前記自動運転車両に関する第一物理運転制限によって、前記自動運転車両と前記対象の衝突が回避可能か否かを判断し、前記第一物理運転制限は、前記自動運転車両に与えられることができる最大減速率を含み、
    前記衝突が回避できないと判断されたことに応答し、前記対象と衝突する前に、前記自動運転車両に配置されるエアバッグを展開する、ことを含み、
    前記自動運転車両と前記対象の衝突が回避可能か否かを判断することは、
    前記自動運転車両の現在速度を示す前記自動運転車両の第一速度を維持する場合の、前記自動運転車両と前記対象の衝突が発生するまでの所要の第一時間を算出し、
    前記自動運転車両の第一物理運転制限による最大減速率が前記自動運転車両に与えられる場合の、前記自動運転車両と前記対象の衝突が発生するまでの所要の第二時間を算出し、
    前記第一時間と前記第二時間との差分を比較し、前記第一時間と前記第二時間との差分が所定の閾値よりも小さい場合に、前記衝突が回避できないと判断される、ことを含み、
    前記処理は、
    前記感知データに基づいて、前記対象が前記自動運転車両の前方に移動する第一車両を認識し、
    前記第一車両のタイプに関する第二物理運転制限に応じて最大加速率を推定し、前記第二物理運転制限は、前記第一車両により生成可能な最大加速率であり、
    前記最大加速率が前記第一車両に更に与えられる場合の、前記自動運転車両と前記第一車両の衝突が発生するまでの所要の第二時間を算出する、ことを更に含む、
    ことを特徴とするシステム。
12. 前記自動運転車両と前記対象の衝突が回避可能か否かを判断することは、
    前記自動運転車両の第一速度及び前記自動運転車両と前記対象との距離に基づいて、前記自動運転車両が前記対象との衝突を回避するために必要な減速率を決定し、
    必要な減速率と、前記自動運転車両の第一物理運転制限によって前記自動運転車両が生成可能な最大減速率とを比較し、ここで、必要な減速率が前記自動運転車両の最大減速率よりも大きい場合に前記衝突が回避できないと判断する、ことを含む、
    ことを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
13. 前記自動運転車両の第一速度及び前記自動運転車両と前記対象との距離を考慮し、前記最大減速率に応じて、前記自動運転車両が前記対象と衝突する前に十分に減速できず、又は完全に停止できない場合に、前記衝突が回避できないと判断する、
    ことを特徴とする請求項１２に記載のシステム。
14. 前記処理は、
    前記感知データに基づいて、前記対象が前記自動運転車両の前方に移動する第一車両を認識し、
    前記第一車両の現在速度を示す第二速度を測定し、
    前記第一車両の第二速度も維持する場合の、前記自動運転車両と前記第一車両の衝突が発生するまでの所要の第一時間を算出する、ことを更に含む、
    ことを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
15. 前記処理は、
    前記自動運転車両の第一速度と前記第一車両の第二速度との第一速度差分を算出し、
    前記最大減速率及び前記最大加速率が与えられる場合の、前記自動運転車両の第三速度と前記第一車両の第四速度との第二速度差分を算出し、
    前記第一速度差分及び前記第二速度差分の平均速度差分を算出し、前記第二時間は前記自動運転車両と前記第一車両の距離に応じて前記平均速度差分に基づいて決定される、ことを更に含む
    ことを特徴とする請求項１１に記載のシステム。