JP6737324B2 - 車両向けの正確性判定システム - Google Patents

Description

（関連出願への相互参照）
本出願は、「ACCURACY SYSTEM FOR CONNECTED VEHICLES」と題し、２０１８年１月３１日に出願された米国特許出願第１５／８８５，８０５号の優先権を主張する。これらの特許出願は、その全体が参照によって本願明細書に援用される。

本明細書は、車両向けの正確性判定システムに関する。本明細書に記載された一実施形態は、車両の１つまたは複数のセンサによって記録されたセンサ測定値の正確性を判定する正確性判定システムに関する。

車両制御システムの普及がますます進んでいる。車両制御システムの一例は、先進運転支援システム（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｄｒｉｖｅｒ Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ Ｓｙｓｔｅｍ）（「ＡＤＡＳシステム」）である。

ＡＤＡＳシステムが適切に機能するか否かは、非常に正確なセンサデータが利用可能か否かにかかっている。センサデータが正確であればあるほど、車両またはＡＤＡＳシステムに対する設計エンジニアの意図通りに、正確に、ＡＤＡＳシステムは機能する。センサデータが正確でなければ、設計エンジニアの意図通りに正確にはＡＤＡＳシステムは機能しない。したがって、最も正確なセンサデータが利用可能なＡＤＡＳシステムを提供することが求められている。

特願２０１０−２３７９３４号公報

コネクテッド車両の１つまたは複数のセンサによって記録されたセンサ測定値の正確性を判定するシステム、方法およびコンピュータプログラム製品を含む実施形態が記載される。

一実施形態では、センサデータの２つの情報源が存在する。センサデータの第１の情報源はエゴ車両（ｅｇｏ ｖｅｈｉｃｌｅ、自車両ともいう）のローカルセンサである。本明細書では、この第１の情報源を介して提供されるセンサデータを、「ローカルセンサデータ」と称する。センサデータの第２の情報源は、エゴ車両から遠隔の位置にある他の車両のセンサを含む。これらの遠隔車両（ｒｅｍｏｔｅ ｖｅｈｉｃｌｅ）は、専用狭域通信（Ｄｅｄｉｃａｔｅｄ Ｓｈｏｒｔ Ｒａｎｇｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ：「ＤＳＲＣ」）または他の無線通信方式によって、それらの遠隔車両のセンサデータをエゴ車両に無線で送信してもよい。本明細書では、この第２の情報源を介して提供されるセンサデータを、「遠隔センサデータ」と称する。遠隔センサデータは、ＤＳＲＣメッセージの中に含まれていてもよく、そのため、ＤＳＲＣデータと呼ばれる。例えば、図４Ａおよび４Ｂを参照されたい。いくつかの状況では、ローカルセンサデータの方が遠隔センサデータよりも正確である。他の状況では、遠隔センサデータの方が、ローカルセンサデータよりも正確なことがある。

一実施形態では、エゴ車両と遠隔車両のうちの１台以上の車両とは、ＤＳＲＣ搭載車両（ＤＳＲＣ−ｅｑｕｉｐｐｅｄ ｖｅｈｉｃｌｅ）である。ＤＳＲＣ搭載車両は、以下の
うちの１つまたは複数の要素を含む車両を含んでもよい：ＤＳＲＣメッセージを符号化および送信するのに必要なＤＳＲＣトランシーバおよびソフトウェアまたはハードウェア；ＤＳＲＣメッセージを受信および復号するのに必要なＤＳＲＣ受信器およびソフトウェアまたはハードウェア；及び、ＤＳＲＣ対応（ＤＳＲＣ−ｃｏｍｐｌｉａｎｔ）全地球測位システム（「ＤＳＲＣ対応ＧＰＳユニット」）。

ＤＳＲＣ対応ＧＰＳユニットは、車両の位置を車線レベルの正確性で示す車両位置データを提供することができる。車線レベルの正確性とは、車両の位置が、屋外で走行しているときに車両の走行車線が正確に決定されるくらいの正確性で表されることを意味してもよい（例えば、当該車両の実際の位置からプラスまたはマイナス１．５メートルの範囲）。従来のＧＰＳシステムは、車両の位置を車線レベルの正確性で決定することはできない。例えば、車道の一般的な車線の幅は約３メートルである。しかしながら、従来のＧＰＳシステムは、車両の実際の位置に対してプラスまたはマイナス１０メートルの正確性しか持たないことがある。

ＤＳＲＣ対応ＧＰＳユニットは、ＤＳＲＣ規格に対応する精度で車両の位置を示す車両位置データを取り出すためにＧＰＳ衛星と無線通信するハードウェアを含んでもよい。ＤＳＲＣ規格は、車両位置データが、２台の車両が同じ車線上にあるか否かを推定するのに十分な精度を有していることを要求している。ＤＳＲＣ対応ＧＰＳユニットは、屋外における時間の６８％で、ＤＳＲＣ対応ＧＰＳユニットの実際の位置から１．５メートル以内の範囲で、ＤＳＲＣ対応ＧＰＳユニットの２次元位置を識別、監視および追跡してもよい。車道の車線の幅は通常３メートル以上であるため、車両位置データの２次元誤差が１．５メートル未満であるときには常に、本明細書に記載された正確性判定システムは、ＤＳＲＣ対応ＧＰＳユニットによって提供された車両位置データを解析し、当該車両が当該車道のどの車線を走行しているのかを、当該車道上の車両の相対位置に基づいて決定してもよい。このようにして、ＤＳＲＣ対応ＧＰＳユニットは、車両位置データを車線レベルの正確性で有益に提供し、それにより、正確性判定システムが、より正確な車両位置データをエゴ車両のＡＤＡＳシステムに提供することを可能にし、それにより、ＡＤＡＳシステムの機能を向上させることができる。

一実施形態では、車両以外のデバイスにＤＳＲＣが搭載されていてもよい。これらのＤＳＲＣ搭載デバイスは、ＤＳＲＣメッセージを介して遠隔センサデータをエゴ車両に中継するために使用されてもよい。例えば、以下の要素のうちの１つまたは複数の要素を含んでいるのであれば、路側機（ｒｏａｄｓｉｄｅ ｕｎｉｔ：「ＲＳＵ」）または他の通信デバイスはＤＳＲＣを搭載していると言える：ＤＳＲＣメッセージを符号化および送信するのに必要なＤＳＲＣトランシーバおよびソフトウェアまたはハードウェア；及び、ＤＳＲＣメッセージを受信および復号するのに必要なＤＳＲＣ受信器およびソフトウェアまたはハードウェア。

本明細書に記載された実施形態では、ＤＳＲＣメッセージまたは基本安全メッセージ（Ｂａｓｉｃ Ｓａｆｅｔｙ Ｍｅｓｓａｇｅ：「ＢＳＭ」）などの無線メッセージを介した遠隔センサデータのエゴ車両への無線送信を利用してもよい。当該遠隔センサデータは、ＤＳＲＣメッセージまたはＢＳＭの中に含まれているＤＳＲＣデータに含まれている。

一部の情報は安全上重要であり、リアルタイムで利用可能でなければならないことがあるため、ＤＳＲＣは、そのＢＳＭ要件とともに、計算に必要な性能および根底をなすネットワークプロトコルを提供する。これは、ＤＳＲＣが、モビリティおよび車両用途向けに設計されているためである。ＤＳＲＣ使用可能デバイス（ＤＳＲＣ−ｅｎａｂｌｅｄ ｄｅｖｉｃｅ）は、それらのデバイスが交換するフレームのヘッダにワイルドカードＢＳＳＩＤ（全て「１」の値）を使用し、通信チャネルに到達したらすぐにそれらのデータフレ
ームの送受信を開始してもよい。これが、車両用途に対してＤＳＲＣが適当であり、他のタイプの無線通信が車両用途に対してあまり適当でないことの理由の一例である。

エゴ車両は、ＡＤＡＳシステムのセットを含んでもよい。当該ＡＤＡＳシステムのセットは１つまたは複数のＡＤＡＳシステムを含む。

一実施形態では、当該正確性判定システムを含むエゴ車両は、自律走行車両である。米国の国家道路交通安全局（Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｈｉｇｈｗａｙ Ｔｒａｆｆｉｃ Ｓａｆｅｔｙ Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ：「ＮＨＴＳＡ」）は、異なる自律走行車両「レベル」、例えば、レベル０、レベル１、レベル２、レベル３、レベル４およびレベル５を規定している。１台の車両が別の車両よりも高いレベルを有する場合（例えば、レベル３は、レベル２または１よりも高いレベルを有する）、よりレベルの高い車両は、よりレベルの低い車両に比べて、自律走行の特徴を、より多くの組合せおよびより多くの量で要求する。以下に、当該異なる自律走行車両レベルが簡単に説明される。

レベル０：エゴ車両に設置されたＡＤＡＳシステムのセットは、車両制御（ｖｅｈｉｃｌｅ ｃｏｎｔｒｏｌ）を有さないが、エゴ車両の運転者に警告を発することはできる。車両制御は、エゴ車両のＡＤＡＳシステムによって提供される特徴または機能を指し、これは、例えば、ＡＤＡＳシステムによって提供される「自律走行特徴」または「自律走行機能」を含む。

レベル１：運転者は常に、エゴ車両を制御できる状態になければならない。エゴ車両に設置されたＡＤＡＳシステムのセットは、車間距離制御（Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｃｒｕｉｓｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ：「ＡＣＣ」）、及び、ハンドル操作が自動化された駐車支援（Ｐａｒｋｉｎｇ Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ）および車線維持支援（Ｌａｎｅ Ｋｅｅｐｉｎｇ Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ：「ＬＫＡ」）タイプＩＩのうちの１つまたは複数などの自律走行特徴を、任意の組合せで提供してもよい。

レベル２：運転者は、車道環境内の物体および事象を検出すること、およびエゴ車両に設置されたＡＤＡＳシステムのセットが適正に反応することに失敗した場合に（運転者の主観的な判断に基づいて）反応することが強制される。車両に設置されたＡＤＡＳシステムのセットは、加速、制動およびハンドル操作を実行する。エゴ車両に設置されたＡＤＡＳシステムのセットは、運転者に運転を引き継いだ直後に動作を停止することができる。

レベル３：（高速道路などの）既知の限られた環境内で、運転者は、安全に運転任務から注意をそらすことができるが、それでもなお、必要なときにはエゴ車両を制御できるように備えていなければならない。

レベル４：エゴ車両に設置されたＡＤＡＳシステムのセットは、荒天などの少数の環境を除く全ての環境でエゴ車両を制御することができる。運転者は、（エゴ車両に設置されたＡＤＡＳシステムのセットからなる）自律走行システムを使用可能にしても安全であるときに限り、当該システムを使用可能にできる。当該自律走行システムが使用可能にされているときには、エゴ車両が、安全にかつ一般に受け入れられた規範と調和して動くのに、運転者の注意は必要とされない。

レベル５：行き先を設定することおよびシステムを始動することを除いて、人間の介入は必要とされない。当該自律走行システムは、当該システムが運転することおよび決定を下すことが合法である（これは、エゴ車両が位置する法域（ｊｕｒｉｓｄｉｃｔｉｏｎ）に基づいて異なることがある）任意の場所まで運転することができる。

一実施形態では、エゴ車両は、高度自律走行車両（Ｈｉｇｈｌｙ Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｖｅｈｉｃｌｅ）（「ＨＡＶ」）である。ＨＡＶは、上で説明されたまたは２０１６年９月に発表された「Ｆｅｄｅｒａｌ Ａｕｔｏｍａｔｅｄ Ｖｅｈｉｃｌｅｓ Ｐｏｌｉｃｙ：Ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｎｇ ｔｈｅ Ｎｅｘｔ Ｒｅｖｏｌｕｔｉｏｎ ｉｎ Ｒｏａｄｗａｙ Ｓａｆｅｔｙ」という表題のＮＨＴＳＡの政策資料の９ページにＮＨＴＳＡによって規定されたレベル３以上で動作するＡＤＡＳシステムのセットを含む車両（例えば、ＤＳＲＣ使用可能エゴ車両）である。

ＡＤＡＳシステムの例は、以下のシステムのうちの１つまたは複数のシステムを含む：ＡＣＣシステム；適応ハイビームシステム；適応光制御システム；自動駐車システム；自動車夜間視界システム；ブラインドスポットモニタ；衝突回避システム；横風安定化システム；運転者居眠り検出システム；運転者監視システム；緊急運転者支援システム；前方衝突警告システム；交差点支援システム；インテリジェントスピード適応システム；車線逸脱警告システム；歩行者保護システム；道路標識認識システム；ターニングアシスタント（ｔｕｒｎｉｎｇ ａｓｓｉｓｔａｎｔ）；および逆走警告システム。これらの例示的なＡＤＡＳシステムはそれぞれ、それらのシステム自体の特徴および機能を提供し、本明細書では、それらの特徴および機能がそれぞれ、「ＡＤＡＳ特徴」または「ＡＤＡＳ機能」と呼ばれることがある。本明細書において、これらの例示的なＡＤＡＳシステムによって提供される当該特徴および機能はそれぞれ、「自律走行特徴」または「自律走行機能」とも呼ばれる。

一実施形態では、エゴ車両はＤＳＲＣ無線ユニットを含む。当該ＤＳＲＣ無線ユニットは、ＤＳＲＣトランシーバおよびＤＳＲＣ受信器を含む。ＤＳＲＣ無線ユニットは、ＤＳＲＣデータを含むＤＳＲＣメッセージを受信する。当該ＤＳＲＣデータはとりわけ、第１の遠隔車両によって測定されたセンサ情報を含む。当該ＤＳＲＣメッセージは第１の遠隔車両によって送信される。エゴ車両は、電子制御ユニット（ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｃｏｎｔｒｏｌ ｕｎｉｔ：「ＥＣＵ」）などの車載車両コンピュータを含む。当該車載車両コンピュータは、本明細書に記載された正確性判定システムを含む。当該正確性判定システムは、車載車両コンピュータによって実行されたときに、利用可能な全ての情報を車載車両コンピュータに解析させ、ＤＳＲＣデータに含まれるセンサ情報が正確か否かのリアルタイムまたはほぼリアルタイムの計算を提供するコード（ｃｏｄｅ）およびルーチンを含む。例えば、第１の遠隔車両の１つまたは複数のセンサが故障、損傷しており、または較正、修復、交換またはソフトウェア更新を必要としている場合など、当該センサ情報は正確でないことがある。センサ情報が正確でないと判定された場合、正確性判定システムは、当該ＤＳＲＣデータを消去または無視する。

一実施形態では、将来的に発生する当該特定の第１の遠隔車両からのＤＳＲＣデータは、正確か否かを判定せずに消去または無視される。例えば、第１の遠隔車両が正確性判定システムによって信用できない（ｕｎｔｒｕｓｔｗｏｒｔｈｙ）と判定されると、この特定の第１の遠隔車両の固有の車両識別子を含む全ての無線メッセージはエゴ車両によって消去または無視される。

一実施形態では、センサ情報が正確か否かを判定するときに正確性判定システムによって考慮される情報は、例えば、以下のうちの１つまたは複数の情報を含む：（１）信頼できることが知られているまたは信頼できると考えられるエゴ車両の車載センサセットによって測定された対応するセンサ情報；（２）他のコネクテッド車両（すなわち第２の遠隔車両）から受信された情報であり、第１の遠隔車両によって生成されたセンサ情報の正確性を示す情報；および（３）第１の遠隔車両によって生成されたセンサ情報（例えば、第１の遠隔車両によってブロードキャストで送信または送信されたＤＳＲＣメッセージのパート１に含まれるＤＳＲＣデータ）。例示的なＤＳＲＣメッセージのパート１およびパー
ト２は図４Ｂに示されている。

本明細書に記載された正確性判定システムは、既存の解決策の複数の欠点を解決する。次に、これらの欠点が説明される。

第１に、既存の解決策は常に、（第１の遠隔車両などの）サードパーティ（ｔｈｉｒｄ−ｐａｒｔｙ）コネクテッド車両から受信されたセンサ情報は信頼できると仮定する。これらの既存の解決策は、サードパーティ源からセンサ情報を受信し、このセンサ情報に基づく動作決定を自動的に行う。しかしながら、このセンサ情報が常に信頼できるわけでないことは経験から知られている。なぜなら、保守、較正またはソフトウェア更新を車両センサが必要としている車両は常に存在し、そのような車両によって生成されるセンサ情報は不正確であるかまたは一貫性がない。本明細書に記載された正確性判定システムは、信頼できない車両（ｕｎｒｅｌｉａｂｌｅ ｖｅｈｉｃｌｅ）を識別し、これらの信頼できない車両から受信されたセンサ情報を排除することによってこの問題を解決する。当該正確性判定システムを含むエゴ車両によってセンサ情報を含む無線メッセージが受信されたとき、正確性判定システムは、利用可能な関連データをリアルタイムで（またはほぼリアルタイムで）解析して、サードパーティ車両から受信されたセンサ情報の正確性を決定し、さらにオプションとして当該サードパーティ車両自体に対する「信用レベル（ｔｒｕｓｔ ｌｅｖｅｌ）」を決定する。この解析は、エゴ車両に対する動作決定を実施するために当該センサ情報がエゴ車両のＡＤＡＳシステムによって使用される前に実施される。その結果として、当該正確性判定システムは、信頼できない情報源から受信されたセンサ情報を排除することにより、コネクテッド車両の動作決定の質を有益に向上させる。これに比べて、既存の解決策は、信頼できない情報源から受信されたセンサ情報を排除せず、したがって、本明細書に記載された正確性判定システムを含む車両によって実施される車両動作決定に比べて劣った車両動作決定をする可能性が高い。当該正確性判定システムによって可能にされる改善された動作決定は、車両の安全性を高め、命を救う可能性がある。

第２に、一実施形態では、本明細書に記載された正確性判定システムは、サードパーティ車両の壊れたセンサまたは不正確なセンサを検出し、そのサードパーティ車両が修復を求めることを支援する。例えば、当該正確性判定システムは、そのセンサ情報が不正確または一貫性がない車両を、上記で説明された手法で検出する。これらの車両を、「非信頼車両」と称する。一実施形態では、当該正確性判定システムは、非信頼車両に、当該非信頼車両のセンサが保守、較正またはソフトウェア更新を必要としているようであることを通知する無線メッセージを送信することをエゴ車両に実行させる機能を含む。当該非信頼車両は次いで、当該非信頼車両のセンサがサービス作業を必要としていることを運転者に通知するステップを実行してもよい。

または、当該正確性判定システムは、非信頼車両を識別する無線メッセージおよび当該車両が非信頼車両であることを示すために正確性判定システムによって使用されたデータを、当該非信頼車両の製造業者のサーバに送信することもできる。当該サーバは、これらのデータを解析して、当該車両が「信頼できない」車両であるか否かを確認することができる。当該車両が「信頼できない」車両であるとの判定が当該サーバによって確認された場合、当該製造業者は、運転者に（例えば、電子メール、ＳＭＳまたは都合のよい他の何らかの手段を介して）メッセージを送る、または、当該車両をメンテナンスに出すよう運転者を促すメッセージを当該車両自体に表示させる、等の措置をとることができる。当該車両が「信頼できない」車両であるとの判定が当該サーバによって確認されない場合、当該サーバは次いで、正確性判定システムの動作および機能を向上させる正確性判定システムのソフトウェア更新を生成するのに役立つデータを集める措置をとることができる。

第３に、当該正確性判定システムは、他の車両が不正確なセンサ測定値を記録する可能
性がある悪意ある攻撃（ｍａｌｉｃｉｏｕｓ ａｔｔａｃｋ）を検出することにより、当該他の車両のセキュリティを向上させることがある。例えば、非信頼車両は、悪意ある個人または悪意あるコンピュータプログラムによってハッキングされていることにより、不正確なセンサ情報または一貫性のないセンサ情報を生成していることがある。上記で説明されたとおり、当該正確性判定システムは、（１）センサ情報が不正確または一貫性がない車両を検出すること、および（２）当該非信頼車両に、この問題を通知する無線メッセージを送信すること、ができる。これらの車両は最終的に、サービス作業のために販売店または整備工に持ち込まれ、そこで当該ハッキング問題が発見される。

または、当該正確性判定システムは、非信頼車両を識別する無線メッセージおよび当該車両が非信頼車両であることを示すために正確性判定システムによって使用されたデータを、当該非信頼車両の製造業者のサーバに送信することもできる。当該サーバは、これらのデータを解析することができる。当該サーバはさらに、当該サードパーティ車両自体から他の診断データを取り出すこともできる。このようにすると、当該サーバは、当該サードパーティ車両がハッキングされているか否かの確認を試みることができる。当該サードパーティ車両がハッキングされている場合、当該サーバは、路肩（または安全かつ合法であることが知られている他の何らかの位置）まで安全に運転し、動作を停止することを当該サードパーティ車両のＡＤＡＳシステムに実行させる無線メッセージを当該サードパーティ車両に送信するなど、緊急の措置をとることができる。当該サーバは、この問題を運転者に通知する追加の措置、および運転者を支援する他の措置をとることができる。一実施形態では、当該サーバはクラウドサーバである。

動作時に１つまたは複数のコンピュータのシステムに特定の操作を実行させるソフトウェア、ファームウェア、ハードウェアまたはこれらの組合せを当該システムにインストールすることにより、当該システムを、当該動作または操作を実行するように構成することができる。データ処理装置によって実行されたときに当該装置にその操作を実行させる命令を含むことにより、１つまたは複数のコンピュータプログラムを、当該動作または操作を実行するように構成することができる。

一般的な一態様は、ＡＤＡＳシステムを含むエゴ車両のための方法を含む。当該方法は、第１の遠隔車両に関する情報を示すＤＳＲＣデータであり、当該第１の遠隔車両によって記録されたセンサ測定値を含むＤＳＲＣデータを受信すること、当該ＤＳＲＣデータが、エゴ車両の１つまたは複数のセンサによって測定されたローカルセンサデータと一致していないと判定すること、遠隔車両のセットに、当該遠隔車両のセットによって決定された第１の遠隔車両のセンサ測定値の正確性を示す遠隔正確性データを要求すること、エゴ車両によって決定された第１の遠隔車両に対する正確性レベルを示す、第１の遠隔車両に対するエゴ正確性データを、遠隔車両のセットから受信された遠隔正確性データに基づいて決定すること、及び、当該ＤＳＲＣデータをＡＤＡＳシステムに入力するか否かを、エゴ正確性データによって表された正確性レベルに基づいて判定して、ＡＤＡＳシステムに不正確な情報が入力されないように、およびＡＤＡＳシステムの性能が向上するようにすることを含む。この態様の他の実施形態は、対応するコンピュータシステム、装置、および１つまたは複数のコンピュータ記憶デバイス上に記録されたコンピュータプログラムを含み、それらはそれぞれ、当該方法の当該操作を実行するように構成されている。一実施形態では、エゴ正確性データは、ＤＳＲＣデータに含まれる特定のセンサ測定値（例えば位置、スピード、進行方向（ｈｅａｄｉｎｇ）など）が正確か否かを示す。

実施態様は、以下の特徴のうちの１つまたは複数の特徴を含んでもよい。当該方法では、ＤＳＲＣデータは、ブロードキャストで送信されたメッセージを介して受信される。当該方法では、ＤＳＲＣデータは、ＤＳＲＣスペクトルのチャネル１７２を介して受信されたメッセージに含まれる。当該方法では、ＤＳＲＣデータは、特定の時刻における第１の
遠隔車両の位置、当該特定の時刻における当該遠隔車両の速度、および、当該特定の時刻における当該遠隔車両の進行方向のうちの１つまたは複数を示す。当該方法では、遠隔正確性データを要求することは、遠隔正確性データを要求するリクエストを含むメッセージを、遠隔車両のセットに含まれる１台または複数台の第２の遠隔車両にブロードキャストで送信することを含む。当該方法では、ＤＳＲＣデータおよび遠隔正確性データのうちの１つまたは複数のデータは、ＲＳＵによって提供された無線メッセージに入れられて受信される。当該方法では、エゴ正確性データをしきい値と比較して、当該しきい値が満たされているか否かを判定することをさらに含み、当該ＤＳＲＣデータをＡＤＡＳシステムに入力するか否かを判定することは、当該しきい値が満たされているときにはＤＳＲＣデータをＡＤＡＳシステムに入力し、当該しきい値が満たされていないときにはＤＳＲＣデータをＡＤＡＳシステムに入力しないことを含む。当該方法では、エゴ車両は高度自律走行車両である。記載された技法の実施態様は、ハードウェア、方法またはプロセス、またはコンピュータアクセス可能媒体上のコンピュータソフトウェアを含んでもよい。

一般的な一態様は、エゴ車両を含むシステムを含む。当該エゴ車両は、ＡＤＡＳシステムと、当該ＡＤＡＳシステムに通信可能に接続された車載車両コンピュータシステムとを含む。当該車載車両コンピュータシステムは、コンピュータコードを記憶した非一時的メモリを含む。当該コンピュータコードは、車載車両コンピュータシステムによって実行されたときに、第１の遠隔車両に関する情報を示すＤＳＲＣデータであり、当該第１の遠隔車両によって記録されたセンサ測定値を含むＤＳＲＣデータを受信すること、当該ＤＳＲＣデータがローカルセンサデータと一致していないと判定すること、遠隔車両のセットに、第１の遠隔車両のセンサ測定値の正確性を示す遠隔正確性データを要求すること、第１の遠隔車両に対する正確性レベルを示す、第１の遠隔車両に対するエゴ正確性データを、遠隔車両のセットから受信された遠隔正確性データに基づいて決定すること、および、当該ＤＳＲＣデータをＡＤＡＳシステムに入力するか否かを、エゴ正確性データによって表された正確性レベルに基づいて判定して、ＡＤＡＳシステムに不正確な情報が入力されないようにすることを車載車両コンピュータシステムに実行させる。この態様の他の実施形態は、対応するコンピュータシステム、装置、および１つまたは複数のコンピュータ記憶デバイス上に記録されたコンピュータプログラムを含み、それらはそれぞれ、当該方法の当該操作を実行するように構成されている。

実施態様は、以下の特徴のうちの１つまたは複数の特徴を含んでもよい。当該システムでは、ＤＳＲＣデータはＤＳＲＣメッセージに含まれており、エゴ正確性データは、ＤＳＲＣデータのパート１の正確性を示す。当該システムでは、ＤＳＲＣデータは、特定の時刻における第１の遠隔車両の位置、当該特定の時刻における当該遠隔車両の速度、および、当該特定の時刻における当該遠隔車両の進行方向のうちの１つまたは複数を示す。当該システムでは、遠隔正確性データを要求することは、遠隔正確性データを要求するリクエストを含むメッセージを、遠隔車両のセットに含まれる１台または複数台の第２の遠隔車両にブロードキャストで送信することを含む。当該システムでは、ＤＳＲＣデータおよび遠隔正確性データのうちの１つまたは複数のデータは、ＲＳＵによって提供された無線メッセージに入れられて受信される。当該システムでは、ローカルセンサデータは、車載車両コンピュータシステムに通信可能に接続されたエゴ車両のセンサセットによって測定された、特定の時刻における第１の遠隔車両の位置、当該特定の時刻における当該遠隔車両の速度、および当該特定の時刻における当該遠隔車両の進行方向のうちの１つまたは複数を示す。当該システムでは、前記非一時的メモリが追加のコンピュータコードを記憶しており、当該追加のコンピュータコードが、車載車両コンピュータシステムによって実行されたときに、前記エゴ正確性データをしきい値と比較して、当該しきい値が満たされているか否かを判定することを、車載車両コンピュータシステムに実行させ、ＤＳＲＣデータをＡＤＡＳシステムに入力するか否かを判定することが、当該しきい値が満たされているときにはＤＳＲＣデータをＡＤＡＳシステムに入力し、当該しきい値が満たされていない
ときにはＤＳＲＣデータをＡＤＡＳシステムに入力しないことを含む。当該システムでは、エゴ車両は自律走行車両である。記載された技法の実施態様は、ハードウェア、方法またはプロセス、またはコンピュータアクセス可能媒体上のコンピュータソフトウェアを含んでもよい。

一般的な一態様は、コンピュータ実行可能コードを記憶した、エゴ車両の車載車両コンピュータシステムの非一時的メモリを含むコンピュータプログラム製品を含む。当該コンピュータ実行可能コードは、プロセッサによって実行されたときに、第１の遠隔車両に関する情報を示すＤＳＲＣデータであり、当該第１の遠隔車両によって記録されたセンサ測定値を含むＤＳＲＣデータを受信すること、当該ＤＳＲＣデータがローカルセンサデータと一致していないと判定すること、遠隔車両のセットに、第１の遠隔車両のセンサ測定値の正確性を示す遠隔正確性データを要求すること、第１の遠隔車両に対する正確性レベルを示す、第１の遠隔車両に対するエゴ正確性データを、遠隔車両のセットから受信された遠隔正確性データに基づいて決定すること、および当該ＤＳＲＣデータをＡＤＡＳシステムに入力するか否かを、エゴ正確性データによって表された正確性レベルに基づいて判定して、ＡＤＡＳシステムに不正確な情報が入力されないようにすることを、当該プロセッサに実行させる。この態様の他の実施形態は、対応するコンピュータシステム、装置、および１つまたは複数のコンピュータ記憶デバイス上に記録されたコンピュータプログラムを含み、それらはそれぞれ、当該方法の当該操作を実行するように構成されている。

実施態様は、以下の特徴のうちの１つまたは複数の特徴を含んでもよい。当該コンピュータプログラム製品では、ＤＳＲＣデータはＤＳＲＣメッセージに含まれており、エゴ正確性データは、ＤＳＲＣデータのパート１の正確性を示す。当該コンピュータプログラム製品では、遠隔正確性データを要求することは、遠隔正確性データを要求するリクエストを含むメッセージを、遠隔車両のセットに含まれる１台または複数台の第２の遠隔車両にブロードキャストで送信することを含む。当該コンピュータプログラム製品では、エゴ車両および第１の遠隔車両のうちの１台または複数台の車両は自律走行車両である、当該コンピュータプログラム製品。記載された技法の実施態様は、ハードウェア、方法またはプロセス、またはコンピュータアクセス可能媒体上のコンピュータソフトウェアを含んでもよい。

本発明の一態様は、ＡＤＡＳシステムを含む車両の、ＡＤＡＳシステムと通信可能に接続されたコンピュータが、第１の車両に関する情報を示すデータであって、第１の車両によって記録されたセンサ測定値を含む第１のデータを受信し、記第１のデータが、自車両の少なくとも１つのセンサによって測定されたローカルセンサデータと一致していないことを判定し、複数の第２の車両に、第２の車両が決定した当該第１の車両のセンサ測定値の正確性を示す第２の正確性データを要求し、自車両が決定した当該第１の車両の正確性レベルを示す第１の正確性データを、当該複数の第２の車両から受信された当該第２の正確性データに基づいて決定し、当該第１のデータを当該ＡＤＡＳシステムに入力するか否かを、第１の正確性データによって示される正確性レベルに基づいて判定する、方法である。

実施態様は、以下の特徴のうちの１つまたは複数の特徴を含んでもよい。当該方法では、第１のデータは、所定の時刻における第１の車両の位置、速度、及び、進行方向のうちの少なくとも１つを含んでもよい。当該方法では、当該第１の正確性データをしきい値と比較し、当該しきい値が満たされているか否かを判定することをさらに含み、当該しきい値が満たされているときには当該第１のデータをＡＤＡＳシステムに入力し、当該しきい値が満たされていないときには当該第１のデータをＡＤＡＳシステムに入力しないことを判定してもよい。当該方法では、当該車両は、高度自律走行車両であってもよい。

本発明の他の一態様は、ＡＤＡＳシステムと、当該ＡＤＡＳシステムと通信可能に接続された制御部と、を含む車両である。当該制御部は、第１の車両に関する情報を示すデータであって、当該第１の車両によって記録されたセンサ測定値を含む第１のデータを受信し、当該第１のデータが、自車両の少なくとも１つのセンサによって測定されたローカルセンサデータと一致していないことを判定し、複数の第２の車両に、第２の車両が決定した当該第１の車両のセンサ測定値の正確性を示す第２の正確性データを要求し、自車両が決定した当該第１の車両の正確性レベルを示す第１の正確性データを、当該複数の第２の車両から受信された当該第２の正確性データに基づいて決定し、当該第１のデータをＡＤＡＳシステムに入力するか否かを、第１の正確性データによって示される正確性レベルに基づいて判定する。

実施態様は、以下の特徴のうちの１つまたは複数の特徴を含んでもよい。当該車両では、当該第１のデータは、ＤＳＲＣメッセージに含まれるＤＳＲＣデータであり、当該第１の正確性データは、当該ＤＳＲＣデータのパート１の正確性を示してもよい。当該車両では、当該第１のデータは、所定の時刻における第１の車両の位置、速度、および、進行方向のうちの少なくとも１つを含んでもよい。当該車両では、当該ローカルセンサデータは、当該車両の複数のセンサによって測定された、所定の時刻における第１の車両の位置、速度、および、進行方向のうちの少なくとも１つを含んでもよい。当該車両では、当該制御部は、当該第１の正確性データをしきい値と比較して、当該しきい値が満たされているか否かを判定し、当該しきい値が満たされている場合に、当該第１のデータをＡＤＡＳシステムに入力し、当該しきい値が満たされていない場合に、当該第１のデータをＡＤＡＳシステムに入力しないことを判定してもよい。当該車両は、自律走行車両であってもよい。

本発明の他の態様の一つは、ＡＤＡＳシステムを含む車両の、ＡＤＡＳシステムと通信可能に接続されたコンピュータに、第１の車両に関する情報を示すデータであって、当該第１の車両によって記録されたセンサ測定値を含む第１のデータを受信させ、当該第１のデータが、自車両の少なくとも１つのセンサによって測定されたローカルセンサデータと一致していないことを判定させ、複数の第２の車両に、第２の車両が決定した当該第１の車両のセンサ測定値の正確性を示す第２の正確性データを要求させ、自車両が決定した当該第１の車両の正確性レベルを示す第１の正確性データを、当該複数の第２の車両から受信された当該第２の正確性データに基づいて決定させ、当該第１のデータをＡＤＡＳシステムに入力するか否かを、第１の正確性データによって示される正確性レベルに基づいて判定させる、ためのプログラムである。

実施態様は、以下の特徴のうちの１つまたは複数の特徴を含んでもよい。当該プログラムでは、当該第１のデータは、ＤＳＲＣメッセージに含まれるＤＳＲＣデータであり、当該第１の正確性データは、当該ＤＳＲＣデータのパート１の正確性を示してもよい。当該車両および当該第１の車両の少なくともいずれか一方は、自律走行車両であってもよい。

本開示は、限定のためではなく、例示のために、添付図面中の図において示されている。これらの図では、同様の要素を指すために同様の参照符号が使用されている。

一実施形態に係る正確性判定システムの動作環境を示すブロック図である。 一実施形態に係る正確性判定システムを含む例示的なコンピュータシステムを示すブロック図である。 一実施形態に係る、第１の遠隔車両によって提供されたＤＳＲＣデータをエゴ車両のＡＤＡＳシステムに提供するか否かを判定する例示的な方法のフローチャートである。 一実施形態に係るＤＳＲＣデータの例を示すブロック図である。 一実施形態に係るＤＳＲＣデータの例を示すブロック図である。 一実施形態に係る正確性判定システムの例示的な使用事例を示すブロック図である。 一実施形態に係る正確性判定システムの例示的な使用事例を示すブロック図である。 一実施形態に係る正確性判定システムの例示的な使用事例を示すブロック図である。

本明細書では、運転者の車両は、「エゴ車両」と呼ばれることがある。エゴ車両はＡＤＡＳシステムを含むことを想定する。エゴ車両はさらに、ローカルセンサデータを捕捉するセンサセットを含み、当該ローカルセンサデータは、当該センサセットによって記録されたセンサ測定値を示す。エゴ車両はさらに、遠隔車両のセンサによって記録された遠隔センサデータを受信してもよい。一実施形態では、遠隔センサデータは、ＤＳＲＣメッセージを介して送信されたＤＳＲＣデータに含まれる。ローカルセンサデータと遠隔センサデータはともに、エゴ車両と１台または複数台の遠隔車両の両方を含む車道環境を示すデータを含んでもよい。例えば、ローカルセンサデータおよび遠隔センサデータは、特定の時点における特定の遠隔車両の位置、速度および進行方向を含む。例えば、図４Ｂに示されたＤＳＲＣデータのパート１を参照されたい。

ＡＤＡＳシステムによって提供される機能は、ＡＤＡＳシステムがその機能を提供しているときにＡＤＡＳシステムによって利用されるセンサデータの正確性に左右される。そのため、ＡＤＡＳシステムが有益なのは、そのデータがローカルセンサデータであるのかまたは遠隔データであるのかを問わず、どんな状況でも利用可能な最も正確なセンサデータが、ＡＤＡＳシステムに常に提供される場合であろう。例えば、エゴ車両は、エゴ車両をＨＡＶにするＡＤＡＳシステムのセットを含み、当該ＡＤＡＳシステムのセットは、特定の遠隔車両との衝突を回避するために正確な遠隔センサデータを必要とする。エゴ車両は、当該特定の遠隔車両から受信された遠隔センサデータ（当該遠隔センサデータはＤＳＲＣデータに含まれていてもよい）の正確性を判定し、当該遠隔センサデータが正確か否かに基づいて、当該遠隔センサデータを当該ＡＤＡＳシステムのセットに入力するか否かを判定することによってこの問題を解決する正確性判定システムを含んでもよい。

遠隔センサデータは、１つまたは複数の遠隔の情報源から供給されてもよい。遠隔の情報源の例は、遠隔車両および路側機（「ＲＳＵ」）を含む。例えば、遠隔車両がエゴ車両のＤＳＲＣ範囲外にある場合には、ＲＳＵは、遠隔センサデータをエゴ車両に中継してもよい。任意選択で、ＲＳＵは、当該ＲＳＵ自体の遠隔センサデータを記録するセンサのセットを含んでもよく、当該遠隔センサデータは、ＤＳＲＣまたは他の何らかの無線通信プロトコルによってエゴ車両に関係づけられてもよい。

一実施形態では、正確性判定システムは、所与の時刻または時間枠にローカルセンサデータと遠隔センサデータのどちらがより正確であるかを知らせる通知を車両の運転者に提供してもよい。当該車両の運転者に提供される当該通知は、グラフィカルユーザインタフェース（「ＧＵＩ」）などの視覚的通知、１つまたは複数のスピーカによって出力される音声などの音声通知、または、同時にまたは同時期に提供される視覚的通知と音声通知の組合せを含んでもよい。

視覚的通知は、ヘッドアップディスプレイユニットまたは電子パネルによって提供されてもよい。当該ヘッドアップディスプレイユニットは、２０１６年３月２４日に出願された「Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｄａｔａ Ｓｈａｒｉｎｇ Ｂｅｔｗｅｅｎ ａ Ｍｏｂｉｌｅ
Ｃｌｉｅｎｔ Ｄｅｖｉｃｅ ａｎｄ ａ Ｔｈｒｅｅ−Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ Ｈｅａｄｓ−Ｕｐ Ｄｉｓｐｌａｙ Ｕｎｉｔ」という名称の米国特許出願第１５／０８０，４３３号に記載されているものなどの３次元ヘッドアップディスプレイユニットを含んでもよい。この文献はその全体が参照によって本明細書に組み込まれている。当該電子パネルは、車両内に設置されたヘッドユニット（ｈｅａｄ−ｕｎｉｔ）またはインフォテインメント（ｉｎｆｏｔａｉｎｍｅｎｔ）システムの要素であってもよい。

音声通知は、車両のヘッドユニット、インフォテインメントシステムまたはナビゲーションシステムによって操作された１つまたは複数のスピーカによって提供されてもよい。

＜遠隔センサデータを含む無線メッセージの例＞
ＤＳＲＣを搭載した車両がますます増えている。ＤＳＲＣを搭載した車両は、「ＤＳＲＣ搭載」または「ＤＳＲＣ使用可能」車両と呼ばれることがある。ＤＳＲＣ搭載車両は、ＤＳＲＣアンテナと、ＤＳＲＣメッセージを送受信し、ＤＳＲＣメッセージを生成し、ＤＳＲＣメッセージを読むのに必要なハードウェア又はソフトウェアと、を含んでもよい。例えば、ＤＳＲＣ搭載車両は、ＤＳＲＣメッセージを受信し、当該ＤＳＲＣメッセージに含まれるデータを取り出し、当該ＤＳＲＣメッセージに含まれる当該データを読むのに必要なハードウェアまたはソフトウェアを含んでもよい。当該ＤＳＲＣアンテナは、当該車両（例えばエゴ車両）が位置する法域において５．９ＧＨｚ帯の７５ＭＨｚスペクトルにわたってＤＳＲＣメッセージを合法的に送受信するＤＳＲＣトランシーバおよびＤＳＲＣ受信器を含む。

一実施形態では、ＤＳＲＣ通信のための１次割当て（ｐｒｉｍａｒｙ ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ）は、以下のチャネルを含む５．８５０ＧＨｚから５．９２５ＧＨｚである：ＢＳＭおよび車両−インフラストラクチャ間安全性アプリケーションの小セットを送受信するために使用される、チャネル１７２；インフラストラクチャ−車両間メッセージのためと、チャネル１７２とのチャネル間干渉の回避のためと、に使用される、チャネル１７４；歩行者安全性メッセージとセキュリティ証明書管理とのために使用される、チャネル１７６；ワイヤレスアクセスインビークラエンバイロンメンツ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ａｃｃｅｓｓ ｉｎ Ｖｅｈｉｃｕｌａｒ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ：ＷＡＶＥ）サービスの広告のため（すなわち特定の地理的領域に対してＷＡＶＥサービスが利用可能であることを車両に通知するため）に使用される、チャネル１７８；ＢＳＭに関係しない車両−車両間安全性メッセージおよびモビリティメッセージのために使用される、チャネル１８０；インフラストラクチャ−車両間安全性メッセージおよびモビリティメッセージのために使用される、チャネル１８２；および公共安全性（ｐｕｂｌｉｃ ｓａｆｅｔｙ）メッセージ用に指定される、チャネル１８４。これらのチャネルに対して示された当該説明は例示的であることが意図されており、排他的であることは意図されていない。

一実施形態では、ＤＳＲＣメッセージは、遠隔車両からエゴ車両に遠隔センサデータを送信するために使用される。ＤＳＲＣメッセージには様々なタイプがある。ＤＳＲＣメッセージのタイプの一つはＢＳＭとして知られている。ＤＳＲＣ搭載車両は、ＢＳＭを一定の周期でブロードキャストで送信する。一実施形態では、当該周期はユーザによって調整可能である。

ＢＳＭはＤＳＲＣデータを含む。ＤＳＲＣデータは、ＢＳＭの送信元である車両の属性を示す。ＤＳＲＣを搭載した車両は、調整可能な周期でＢＳＭをブロードキャストで送信する。一実施形態では、当該周期は０．１０秒ごとに１回である。ＢＳＭは、とりわけ以下のうちの１つまたは複数を示すＤＳＲＣデータを含む：（１）特定の時刻を示すタイムスタンプ；（２）当該タイムスタンプによって示された時刻に当該ＢＳＭを送信する車両の位置を示す車両位置データ（「全地球測位システムデータ」または「ＧＰＳデータ」と
呼ばれることもある）；（３）当該タイムスタンプによって示された時刻に当該ＢＳＭを送信する車両の速度；および（４）当該タイムスタンプによって示された時刻に当該ＢＳＭを送信する車両の進行方向。後述の図４Ａおよび図４Ｂは、一実施形態に係るＤＳＲＣデータの一例を示す。ＤＳＲＣデータのパート１は一実施形態に係る遠隔センサデータを含む。例えば、図４Ｂを参照されたい。

一実施形態では、ＤＳＲＣ搭載車両は、車道に沿った他のＤＳＲＣ搭載車両／デバイスの現在および将来の状態を示す情報を得るために当該車両／デバイスを調べる。当該情報は、当該車両／デバイスが受信または生成した当該車両／デバイスの経路履歴、将来の経路および遠隔センサデータを含む。この情報は、「ＤＳＲＣプローブ（ｐｒｏｂｅ）データ」と表現される。ＤＳＲＣプローブデータは、ＤＳＲＣプローブを介して受信されたデータまたはＤＳＲＣプローブに応答して受信されたデータを含んでもよい。

ＤＳＲＣメッセージは、ＤＳＲＣベースのデータを含んでもよい。当該ＤＳＲＣベースのデータは、ＤＳＲＣデータまたはＤＳＲＣプローブデータを含んでもよい。一実施形態では、ＤＳＲＣメッセージに含まれるＤＳＲＣベースのデータは、複数のＤＳＲＣ搭載車両（または他のＤＳＲＣ搭載デバイス）から受信されたＤＳＲＣデータまたはＤＳＲＣプローブデータを含んでもよい。このＤＳＲＣデータまたはＤＳＲＣプローブデータは、当該データの送信元の識別子および当該送信元の位置、または当該ＤＳＲＣデータまたはＤＳＲＣプローブデータによって表された交通事象を含んでもよい。一実施形態では、ＤＳＲＣプローブデータは、ＤＳＲＣデータのパート１に含まれるような遠隔センサデータを含む。

一実施形態では、ＤＳＲＣ使用可能車両は、ＤＳＲＣ対応ＧＰＳユニットを含むこともある。ＤＳＲＣデータまたはＤＳＲＣプローブデータは、車両の走行スピードおよび経路履歴に加え、車両が走行している車線も示してもよい。ＤＳＲＣデータまたはＤＳＲＣプローブデータはさらに、以下のうちの１つまたは複数を示してもよい：１つまたは複数の異なる時刻、または、１つまたは複数の異なる位置における当該車両の速度；１つまたは複数の異なる時刻、または、１つまたは複数の異なる位置における当該車両の進行方向；および、１つまたは複数の異なる時刻、または、１つまたは複数の異なる位置における当該車両の加速度。

無線メッセージの他のタイプは、２０１４年８月２８日に出願された「Ｆｕｌｌ−Ｄｕｐｌｅｘ Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ」という名称の米国特許出願第１４／４７１，３８７号に記載された全二重無線メッセージである。この文献はその全体が参照によって本明細書に組み込まれている。

＜車線レベルの正確性の例＞
ＧＰＳベースのナビゲーションシステムを含む車両の製造も増えている。ＧＰＳベースのナビゲーションシステムは、車両位置データおよび渋滞情報に基づくナビゲーションルートを運転者に提供してもよい。

車線レベルの正確性は、車両の走行車線が正確に決定されるほどの正確性で当該車両の位置が示されることを意味してもよい。正確性判定システムの状況において、正確性判定システムは、車線レベルの正確性によって、エゴ車両のリージョンＩＤをより正確に決定することができ、これによって、ローカルセンサデータまたは遠隔センサデータが所与の時刻または時間枠においてより正確か否かをより正確に判定することができる。従来のＧＰＳシステムは、車両の位置を車線レベルの正確性で決定することができない。例えば、車道の一般的な車線の幅は約３メートルである。しかしながら、従来のＧＰＳシステムは、車両の実際の位置に対してプラスまたはマイナス１０メートルの正確性しか持たないこ
とがある。

ＤＳＲＣ対応ＧＰＳユニットは、車両の位置を車線レベルの正確性で示す車両位置データを提供することができる。ＤＳＲＣ対応ＧＰＳユニットは、ＤＳＲＣ規格に対応する精度で車両の位置を示す車両位置データを取り出すためにＧＰＳ衛星と無線通信するハードウェアを含んでもよい。ＤＳＲＣ規格は、車両位置データが、２台の車両が同じ車線上にあるか否かを推定するのに十分な精度を有していることを要求している。当該車線は車道の車線であってもよい。ＤＳＲＣ対応ＧＰＳユニットは、屋外における時間の６８％で、ＤＳＲＣ対応ＧＰＳユニットの実際の位置から１．５メートル以内の範囲で、ＤＳＲＣ対応ＧＰＳユニットの２次元位置を識別、監視および追跡してもよい。車道の車線の幅は通常３メートル以上であるため、車両位置データの２次元誤差が１．５メートル未満であるときには常に、本明細書に記載された正確性判定システムは、ＤＳＲＣ対応ＧＰＳユニットによって提供された車両位置データを解析し、当該車両が当該車道のどの車線を走行しているのかを、当該車道上の車両の相対位置に基づいて決定してもよい。

本明細書に記載された正確性判定システムは、遠隔車両のリージョンＩＤを、ＤＳＲＣ対応ＧＰＳユニットによって提供された車両位置データに基づいて決定してもよい。

＜ＡＤＡＳシステム＞
本明細書に記載されたエゴ車両は、ＡＤＡＳシステムのセットを含む。当該ＡＤＡＳシステムのセットは１つまたは複数のＡＤＡＳシステムを含む。ＡＤＡＳシステムの例は、エゴ車両の以下の要素のうちの１つまたは複数の要素を含んでもよい：ＡＣＣシステム；適応ハイビームシステム；適応光制御システム；自動駐車システム；自動車夜間視界システム；ブラインドスポットモニタ；衝突回避システム；横風安定化システム；運転者居眠り検出システム；運転者監視システム；緊急運転者支援システム；前方衝突警告システム；交差点支援システム；インテリジェントスピード適応システム；車線逸脱警告システム；歩行者保護システム；道路標識認識システム；ターニングアシスタント；および逆走警告システム。

当該ＡＤＡＳシステムはさらに、エゴ車両に含まれるソフトウェアまたはハードウェアであって、そのエゴ車両を自律走行車両または半自律走行車両たらしめるソフトウェアまたはハードウェアを含んでもよい。

＜ディジタルデータ＞
本明細書には、例えば、ローカルセンサデータ及び遠隔センサデータなどのセンサデータ、ＤＳＲＣデータ、遠隔正確性データ、エゴ正確性データおよびしきい値データを含むさまざまなタイプのデータが開示されている。これらのタイプのディジタルデータおよび本明細書に記載された他のタイプのデータは、非一時的メモリ上にディジタルで記憶可能なディジタルデータを指す。

＜例示的な概要＞
図１は、正確性判定システム１９９の動作環境１００を示す図である。動作環境１００は、エゴ車両１２３、第１の遠隔車両１２４、１台または複数台の第２の遠隔車両を含む遠隔車両セット１２６、および路側機１０４（「ＲＳＵ １０４」）のうちの１つまた複数の要素を含んでもよい。動作環境１００のこれらの要素は、ネットワーク１０５に通信可能に接続されていてもよい。図１には示されていないが、一実施形態では、動作環境１００には、エゴ車両１２３、第１の遠隔車両１２４および遠隔車両セット１２６に含まれる第２の遠隔車両のうちの１種または数種の車両の製造業者によって運営されているサーバが含まれる。

ネットワーク１０５は、従来のタイプの有線または無線ネットワークでもよく、スター構成、トークンリング構成または他の構成を含む複数の異なる構成を有してもよい。さらに、ネットワーク１０５は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）（例えばインターネット）、または複数のデバイスおよび／または構成要素がそれを通じて通信する相互接続された他のデータパスを含んでもよい。一実施形態では、ネットワーク１０５は、ピアツーピアネットワークを含む。ネットワーク１０５はさらに、異なるさまざまな通信プロトコルでデータを送信する電気通信ネットワークの一部に接続されていてもよく、またはそのような電気通信ネットワークの一部を含んでいてもよい。一実施形態では、ネットワーク１０５は、データを送受信するためにＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）通信ネットワークまたはセルラ方式通信ネットワークを含み、このデータの送受信は、ショートメッセージングサービス（ＳＭＳ）、マルチメディアメッセージングサービス（ＭＭＳ）、ハイパーテキストトランスファプロトコル（ＨＴＴＰ）、直接データ接続、ワイヤレスアプリケーションプロトコル（ＷＡＰ）、電子メール、ＤＳＲＣ、全二重無線通信などによってデータを送受信することを含む。ネットワーク１０５はさらに、３Ｇ、４Ｇ、ＬＴＥ、ＶｏＬＴＥを含むモバイルデータネットワーク、または他のセルラ方式ネットワーク、モバイルデータネットワークまたはモバイルデータネットワークの組合せを含んでもよい。ネットワーク１０５はさらに、１つまたは複数のＩＥＥＥ ８０２．１１無線ネットワークを含んでもよい。

一実施形態では、エゴ車両１２３、第１の遠隔車両１２４、遠隔車両セット１２６に含まれる１台または複数台の第２の遠隔車両およびＲＳＵ １０４のうちの１つまたは複数は、ＤＳＲＣを搭載する。ネットワーク１０５は、エゴ車両１２３および１つまたは複数の他の無線通信デバイス（例えば、１台または複数台の第１の遠隔車両１２４、１台または複数台の第２の遠隔車両、１つまたは複数のＲＳＵ １０４、１つまたは複数のサーバ１０３など）の間で共用される１つまたは複数の通信チャネルを含んでもよい。当該通信チャネルは、ＤＳＲＣ、全二重無線通信または他の無線通信プロトコルを含んでもよい。例えば、ネットワーク１０５は、ＤＳＲＣデータ１９５を含む、ＤＳＲＣメッセージ、ＤＳＲＣプローブ、または、ＢＳＭをエゴ車両１２３に送信するために使用されてもよい。

エゴ車両１２３、第１の遠隔車両１２４および遠隔車両セット１２６に含まれる１台または複数台の第２の遠隔車両は、同じ要素または同様の要素を含んでもよい。エゴ車両１２３、第１の遠隔車両１２４および第２の遠隔車両のうちの２種類以上の車両は、組織（ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ）または団体（ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）が共通していてもよい。例えば、エゴ車両１２３と第１の遠隔車両１２４が、共通の製造業者（例えば、Ｔｏｙｏｔａ）であってもよい。本明細書に記載された機能が、この共通の製造業者の車両だけに提供されてもよい。

エゴ車両１２３は、自動車、トラック、スポーツユーティリティ車両、バス、セミトラック（ｓｅｍｉ−ｔｒｕｃｋ）、ドローンまたは他の車道ベースの乗物を含んでもよい。一実施形態では、エゴ車両１２３は、自律走行車両または半自律走行車両を含む。例えば、エゴ車両１２３はＡＤＡＳシステムを含んでもよい。一実施形態では、エゴ車両１２３はＨＡＶである。

エゴ車両１２３は、センサセット１８２、プロセッサ１２５、メモリ１２７、通信ユニット１４５、ＤＳＲＣ対応ＧＰＳユニット１７０、ＡＤＡＳシステム１８０、および、正確性判定システム１９９のうちの１つまたは複数の要素を含んでもよい。一実施形態では、ＡＤＡＳシステム１８０は、複数のＡＤＡＳシステム１８０を含むＡＤＡＳシステムセットの要素である。エゴ車両１２３のこれらの要素はバス１２０を介して互いに通信可能に接続されていてもよい。

一実施形態では、プロセッサ１２５およびメモリ１２７は、車載車両コンピュータシステム（図示せず）の要素であってもよい。当該車載車両コンピュータシステムは、正確性判定システム１９９を動作させてもよく、または正確性判定システム１９９の動作を制御してもよい。当該車載車両コンピュータシステムは、正確性判定システム１９９または正確性判定システム１９９の要素に本明細書に記載された機能を提供するために、メモリ１２７上に記憶されたデータにアクセスし、そのデータを実行してもよい。例えば、エゴ車両１２３は、車両用途に特化された電子制御ユニット（ＥＣＵ）または他の何らかの車載ユニットを含み、このプロセッサベースのコンピューティングデバイスは車載車両コンピュータシステムである。

センサセット１８２は、エゴ車両１２３の外部の物理環境を測定する１つまたは複数のセンサを含んでもよい。センサセット１８２は、例えば、エゴ車両１２３の周囲の物理環境の１つまたは複数の物理特性を記録してもよい。

一実施形態では、センサセット１８２は、カメラ、ライダ（ＬＩＤＡＲ）センサ、レーザ高度計、ナビゲーションセンサ（例えば、ＤＳＲＣ対応ＧＰＳユニット１７０の全地球測位システムセンサ）、赤外線検出器、モーション検出器、サーモスタット、音検出器、一酸化炭素センサ、二酸化炭素センサ、酸素センサ、質量空気流量センサ、エンジン冷却剤温度センサ、スロットル位置センサ、クランクシャフト位置センサ、自動車エンジンセンサ、バルブタイマ、空燃比計、ブラインドスポットメータ（ｂｌｉｎｄ ｓｐｏｔ ｍｅｔｅｒ）、カーブフィーラ（ｃｕｒｂ ｆｅｅｌｅｒ）、欠陥検出器、ホール効果センサ、マニホルド絶対圧力センサ、パーキングセンサ、レーダガン、スピードメータ、スピードセンサ、タイヤ圧力監視センサ、トルクセンサ、トランスミッション流体温度センサ；タービンスピードセンサ（ＴＳＳ）、可変磁気抵抗センサ、車両スピードセンサ（ＶＳＳ）、水センサ、車輪スピードセンサ、および他のタイプの自動車センサ等の車両センサのうちの１つまたは複数の車両センサを含む。

センサセット１８２は、以下のうちの１つまたは複数を示すローカルセンサデータ１９１を記録してもよい：１つまたは複数の異なる時刻における第１の遠隔車両１２４の１つまたは複数の位置；当該１つまたは複数の異なる時刻における第１の遠隔車両１２４の速度；当該１つまたは複数の異なる時刻における第１の遠隔車両１２４の進行方向；および当該１つまたは複数の異なる時刻を示すタイムスタンプ。ローカルセンサデータ１９１はメモリ１２７に記憶される。

一実施形態では、センサセット１８２は、ＤＳＲＣデータ１９５に含まれる情報を示すディジタルデータを記録する１つまたは複数のセンサを含む。例えば、図４Ａおよび４Ｂを参照されたい。

プロセッサ１２５は、演算を実行し、電子表示信号をディスプレイデバイスに提供するための算術論理ユニット、マイクロプロセッサ、汎用コントローラまたは他の何らかのプロセッサアレイを含む。プロセッサ１２５は、データ信号を処理し、複雑命令セットコンピュータ（ＣＩＳＣ）アーキテクチャ、縮小命令セットコンピュータ（ＲＩＳＣ）アーキテクチャ、または命令セットの組合せを実施するアーキテクチャを含む、さまざまなコンピューティングアーキテクチャを含んでもよい。図１では単一のプロセッサ１２５が示されているが、複数のプロセッサが含まれていてもよい。他のプロセッサ、オペレーティングシステム、センサ、ディスプレイおよび物理構成も採用することができる。

メモリ１２７は、プロセッサ１２５によって実行されてもよい命令またはデータを記憶する。当該命令またはデータは、本明細書に記載された技法を実行するためのコードを含んでもよい。メモリ１２７は、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）デバイ
ス、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）デバイス、フラッシュメモリまたは他の何らかのメモリデバイスであってもよい。一実施形態では、メモリ１２７はさらに、不揮発性メモリまたは同種の永続性記憶デバイスおよび媒体を含み、当該永続性記憶デバイスおよび媒体は、ハードディスクドライブ、フロッピーディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭデバイス、ＤＶＤ−ＲＯＭデバイス、ＤＶＤ−ＲＡＭデバイス、ＤＶＤ−ＲＷデバイス、フラッシュメモリデバイス、または情報をより永続的に記憶するための他の何らかの大容量記憶デバイスを含む。

図１に示されているように、一実施形態では、メモリ１２７は、ローカルセンサデータ１９１、ＤＳＲＣデータ１９５、正確性データセット１９４およびエゴ正確性データ１９０のうちの１つまたは複数を記憶する。一実施形態では、ＤＳＲＣデータ１９５は、正確性データセット１９４の要素である。

ローカルセンサデータ１９１については、センサセット１８２に関して上記で説明されており、そのため、ここでその説明は繰り返されない。ローカルセンサデータ１９１は、とりわけ第１の遠隔車両１２４に関する情報を示すディジタルデータであり、例えば１つまたは複数の時刻における第１の遠隔車両１２４の位置、速度および進行方向を示すディジタルデータである。このように、ローカルセンサデータ１９１は、エゴ車両１２３のローカルセンサによって記録された、第１の遠隔車両１２４に関する情報を示す。

ＤＳＲＣデータ１９５は、第１の遠隔車両１２４の車載センサによって記録された第１の遠隔車両１２４に関する情報を示すディジタルデータである。例えば、第１の遠隔車両１２４は、センサセット１８２を含み、これらのセンサは、とりわけ第１の遠隔車両１２４に関する情報を示すＤＳＲＣデータ１９５、例えば、１つまたは複数の時刻における第１の遠隔車両１２４の位置、速度および進行方向を示すＤＳＲＣデータ１９５を記録する。ＤＳＲＣデータ１９５については後に、図４Ａおよび４Ｂを参照してより詳細に説明される。第１の遠隔車両１２４は、ＤＳＲＣ使用可能車両であり、ＢＳＭを所定の周期でブロードキャストで送信する。当該ＢＳＭはＤＳＲＣデータ１９５を含む。エゴ車両１２３の通信ユニット１４５は当該ＢＳＭを受信し、このようにしてエゴ車両１２３はＤＳＲＣデータ１９５を受信する。

一実施形態では、第１の遠隔車両１２４によってエゴ車両１２３に送信される他の何らかのタイプのＤＳＲＣメッセージの中にＤＳＲＣデータ１９５が含まれる。

正確性データセット１９４は、遠隔正確性データ１９３の１つまたは複数を記憶したデータ構造体である。遠隔正確性データ１９３は、第１の遠隔車両１２４によって提供されたＤＳＲＣデータ１９５が正確か否かを示すディジタルデータである。例えば、遠隔車両セット１２６に含まれる第２の遠隔車両はそれぞれ正確性判定システム１９９を含む。これらの第２の遠隔車両の正確性判定システム１９９はそれぞれ、以下のステップのうちの１つまたは複数のステップを実行する：（１）これらの第２の遠隔車両の車載センサによって記録されたこれらの第２の遠隔車両自体のローカルセンサデータ１９１に基づいて、第１の遠隔車両１２４によって提供されているＤＳＲＣデータ１９５が正確か否か（例えば、ＤＳＲＣデータ１９５に含まれる位置情報が、特定の時刻における第１の遠隔車両１２４の位置に関して正確か否か、ＤＳＲＣデータ１９５に含まれる速度情報が、特定の時刻における第１の遠隔車両の速度に関して正確か否か、ＤＳＲＣデータ１９５に含まれる進行方向情報が、特定の時刻における第１の遠隔車両の速度に関して正確か否かなど）を判定するステップ；（２）第１の遠隔車両１２４が第１の遠隔車両１２４に関して正確なＤＳＲＣデータ１９５を提供しているか否かについての、第２の遠隔車両の判定結果を示す遠隔正確性データ１９３を生成するステップ；（３）遠隔正確性データ１９３を要求するリクエストをエゴ車両１２３から受信するステップ；および（４）遠隔正確性データ１
９３をエゴ車両１２３に提供するステップ。このようにして、エゴ車両１２３の正確性判定システム１９９は、複数の遠隔正確性データ１９３を遠隔車両セット１２６から受信し、当該１台または複数台の第２の遠隔車両から受信された遠隔正確性データ１９３に基づいて正確性データセット１９４を構築する。

一実施形態では、第１の遠隔車両１２４について示す遠隔正確性データ１９３は、第２の遠隔車両によって異なる。例えば、１台の第２の遠隔車両は、第１の遠隔車両１２４は正確なまたは信用できるＤＳＲＣデータ１９５を提供していると判定し、その一方で、他の第２の遠隔車両が、第１の遠隔車両１２４は正確なまたは信用できるＤＳＲＣデータ１９５を提供していないと判定することがある。このように、正確性データセット１９４は、第１の遠隔車両１２４によって提供されているＤＳＲＣデータ１９５の正確性の表現に関して、および第１の遠隔車両１２４が信用できるか否かに関して均質ではない。本明細書において、「信用できる」とは、第１の遠隔車両１２４の車載センサが正確なＤＳＲＣデータ１９５を提供しているか否かに関する。ＤＳＲＣデータ１９５が正確である場合、第１の遠隔車両１２４は信用できる。ＤＳＲＣデータ１９５が正確でない場合、第１の遠隔車両１２４は信用できない。

エゴ正確性データ１９０は、エゴ車両の正確性判定システム１９９によって判定された、第１の遠隔車両１２４が正確なＤＳＲＣデータ１９５を提供しているか否かを示すディジタルデータである。一実施形態では、正確性判定システム１９９は、第１の遠隔車両１２４に関するローカルセンサデータ１９１、第１の遠隔車両１２４に関するＤＳＲＣデータ１９５、および、第１の遠隔車両１２４に関する１つ又は複数の遠隔正確性データ１９３を含む正確性データセット１９４、のうちの１つまたは複数を入力として受信する。一実施形態では、正確性判定システム１９９は、エゴ車両１２３のプロセッサ１２５によって実行されたときに、これらの入力を受信すること、これらの入力に基づいてエゴ正確性データ１９０を決定すること、および、エゴ正確性データ１９０に基づいて、ＤＳＲＣデータ１９５を入力としてＡＤＡＳシステム１８０に提供するか否かを判定することを、プロセッサ１２５に実行させるコードおよびルーチンを、含む。

一実施形態では、第１の遠隔車両１２４から受信されたＤＳＲＣデータ１９５が不正確であることをエゴ正確性データ１９０が示している場合、ＤＳＲＣデータ１９５は入力としてＡＤＡＳシステム１８０に提供されない。任意選択で、将来、第１の遠隔車両１２４から受信された全てのＤＳＲＣデータ１９５は、ＤＳＲＣデータ１９５は正確か否かをさらに解析されずに廃棄されるか、ＡＤＡＳシステム１８０に提供されない。これは例えば、第１の遠隔車両１２４が信用できないためである。任意選択で、第１の遠隔車両１２４のローカルセンサのサービス作業、交換または更新を第１の遠隔車両１２４に受けさせて、第１の遠隔車両１２４のＤＳＲＣデータ１９５が将来において正確となるようにするステップが実行されてもよい。第１の遠隔車両１２４から受信されたＤＳＲＣデータ１９５が正確であることをエゴ正確性データ１９０が示している場合、ＤＳＲＣデータ１９５は入力としてＡＤＡＳシステム１８０に提供される。

一実施形態では、エゴ正確性データ１９０は、第１の遠隔車両１２４によって提供されたＤＳＲＣデータ１９５に対する正確性レベル、および第１の遠隔車両１２４が信用できるか否かを示す。当該正確性レベルは数値である。第１の遠隔車両１２４が信用できるということをエゴ正確性データ１９０が示すために、当該正確性レベルが所定のしきい値を満たすことが要求されてもよい。メモリ１２７は、当該所定のしきい値を示すしきい値データを記憶する。図１に、当該しきい値データは示されていない。一実施形態では、正確性データセット１９４に含まれる遠隔正確性データ１９３は、さらに、第１の遠隔車両１２４によって提供されたＤＳＲＣデータ１９５に対する、遠隔車両セット１２６に含まれる１台または複数台の第２の遠隔車両の正確性判定システム１９９によって決定された、
１つまたは複数の正確性レベルを示す。例えば、図５〜図７を参照されたい。図５〜図７では、複数の遠隔正確性データ１９３（Ｐ_５，１、Ｐ_５，２、Ｐ_５，３、Ｐ_５，４）に部分的に基づいて、エゴ正確性データ１９０（図７では「Ｐ_５，０」として示されている）が決定される。図５〜図７のＸ_０が付されたブロックはエゴ車両１２３の例示的な実施形態であり、Ｘ_５が付されたブロックは第１の遠隔車両１２４の例示的な実施形態、Ｘ_１、Ｘ_２、Ｘ_３およびＸ_４が付されたブロックは、遠隔車両セット１２６に含まれる第２の遠隔車両の例である。エゴ車両１２３の正確性判定システム１９９は、エゴ正確性データ１９０をしきい値データと比較して、所定のしきい値が満たされているか否かを判定し、このようにして、エゴ車両１２３の正確性判定システム１９９は、第１の遠隔車両１２４に対するＤＳＲＣデータ１９５を入力としてＡＤＡＳシステム１８０に提供するか否かを判定する。

一実施形態では、エゴ正確性データ１９０は、ＤＳＲＣデータ１９５に含まれる特定のセンサ測定値（例えば、位置、スピード、進行方向など）が正確か否かを示す。

図１に戻って、通信ユニット１４５は、ネットワーク１０５または他の通信チャネルについて、データを送受信する。一実施形態では、通信ユニット１４５は、ＤＳＲＣトランシーバ、ＤＳＲＣ受信器、および、エゴ車両１２３をＤＳＲＣ使用可能デバイスにするのに必要な他のハードウェアまたはソフトウェアを含む。

一実施形態では、通信ユニット１４５は、ネットワーク１０５または他の通信チャネルに直接物理接続するためのポートを含む。例えば、通信ユニット１４５は、ネットワーク１０５と有線通信するためのＵＳＢ、ＳＤ、ＣＡＴ−５または同種のポートを含む。一実施形態では、通信ユニット１４５は、以下の無線通信方式を含む１つまたは複数の無線通信方式を使用してネットワーク１０５または他の通信チャネルとデータを交換するための無線トランシーバを含む：ＩＥＥＥ ８０２．１１；ＩＥＥＥ ８０２．１６（ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標））；ＥＮ ＩＳＯ １４９０６：２００４ エレクトロニックフィーコレクション（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｆｅｅ Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ）−アプリケーションインタフェース；ＥＮ １１２５３：２００４ 専用狭域通信−５．８ＧＨｚのマイクロ波を使用した物理層（レビュー）；ＥＮ １２７９５：２００２ 専用狭域通信（ＤＳＲＣ）−ＤＳＲＣデータリンク層：メディアアクセスおよび論理リンク制御（レビュー）；ＥＮ １２８３４：２００２ 専用狭域通信−アプリケーション層（レビュー）；ＥＮ １３３７２：２００４ 専用狭域通信（ＤＳＲＣ）−ＲＴＴＴアプリケーションのためのＤＳＲＣプロファイル（レビュー）；２０１４年８月２８日に出願された「Ｆｕｌｌ−Ｄｕｐｌｅｘ Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ」という名称の米国特許出願第１４／４７１，３８７号に記載された通信方式；または他の適当な無線通信方式。

一実施形態では、通信ユニット１４５は、２０１４年８月２８日に出願された「Ｆｕｌｌ−Ｄｕｐｌｅｘ Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ」という名称の米国特許出願第１４／４７１，３８７号に記載された全二重調整システムを含む。

一実施形態では、通信ユニット１４５は、セルラ方式通信ネットワークを介してデータを送受信するためのセルラ方式通信トランシーバを含み、このデータの送受信は、ショートメッセージングサービス（ＳＭＳ）、マルチメディアメッセージングサービス（ＭＭＳ）、ハイパーテキストトランスファプロトコル（ＨＴＴＰ）、直接データ接続、ＷＡＰ、電子メールまたは他の適当なタイプの電子通信によってデータを送受信することを含む。一実施形態では、通信ユニット１４５が、有線ポートおよび無線トランシーバを含む。通信ユニット１４５はさらに、ＴＣＰ／ＩＰ、ＨＴＴＰ、ＨＴＴＰＳおよびＳＭＴＰを含む標準ネットワークプロトコル、ミリメートル波、ＤＳＲＣなどを使用してファイルまたは媒体オブジェクト（ｍｅｄｉａ ｏｂｊｅｃｔ）を配布するためのネットワーク１０５へ
の他の従来の接続を提供する。

図１には示されていないが、一実施形態では、第１の遠隔車両１２４、第２の遠隔車両およびＲＳＵは、通信ユニット１４５を含む。一実施形態では、通信ユニット１４５は、ＤＳＲＣデータ１９５を含む無線メッセージを構築し、当該無線メッセージをネットワーク１０５に送信するコードまたはルーチンを含む。例えば、第１の遠隔車両１２４、１台または複数台の第２の遠隔車両またはＲＳＵ １０４は、ＤＳＲＣデータ１９５を含む無線メッセージがエゴ車両１２３に送信されるようにする通信ユニット１４５を含む。当該無線メッセージは、ＤＳＲＣメッセージ、ＤＳＲＣプローブ、ＢＳＭまたは全二重無線メッセージ、または他の無線通信方式またはプロトコルによって送信された他のタイプの無線メッセージを含んでもよい。エゴ車両１２３の通信ユニット１４５は、ＤＳＲＣデータ１９５を含む当該無線メッセージを受信してもよい。

一実施形態では、エゴ車両１２３の通信ユニット１４５は、ＤＳＲＣデータ１９５を正確性判定システム１９９に提供し、またはＤＳＲＣデータ１９５をメモリ１２７上に記憶してもよい。

ＤＳＲＣ対応ＧＰＳユニット１７０は、エゴ車両１２３の位置を示す車両位置データを取り出すためにＧＰＳ衛星と無線通信するハードウェアを含んでもよい。一実施形態では、ＤＳＲＣ対応ＧＰＳユニット１７０は、エゴ車両１２３の位置を車線レベルの精度で示す車両位置データを提供する。この車両位置データは、ＤＳＲＣデータ１９５のパート１に含まれている。ＤＳＲＣ規格は、車両位置データが、２台の車両（例えばエゴ車両１２３とエゴ車両１２３と同じ車道上の他の車両）が同じ車線上にあるか否かを推定するのに十分な精度を有していることを要求している。ＤＳＲＣ対応ＧＰＳユニット１７０は、屋外における時間の６８％で、ＤＳＲＣ対応ＧＰＳユニット１７０の実際の位置から１．５メートル以内の範囲で、ＤＳＲＣ対応ＧＰＳユニット１７０の２次元位置を識別、監視および追跡してもよい。車道の車線の幅は通常３メートル以上であるため、車両位置データの２次元誤差が１．５メートル未満であるときには常に、正確性判定システム１９９は、ＤＳＲＣ対応ＧＰＳユニット１７０によって提供された車両位置データを解析し、エゴ車両１２３が当該車道のどの車線を走行しているのかを、当該車道上の車両の相対位置に基づいて決定してもよい。

これに比べて、ＤＳＲＣ規格に対応していないＧＰＳユニットの正確性は、ＤＳＲＣ対応ＧＰＳユニット１７０の正確性よりもはるかに低く、ＤＳＲＣ規格に対応していないＧＰＳユニットは、ＤＳＲＣ対応ＧＰＳユニット１７０のように車線レベルの正確性を確実に提供することができない。例えば、非ＤＳＲＣ対応ＧＰＳユニットは１０メートル程度の正確性を有することがあり、この正確性では、ＤＳＲＣ対応ＧＰＳユニット１７０によって提供される車線レベルの精度を提供するには精度において十分とは言えない。例えば、車線の幅は３メートルほどの狭さであることがあるため、ＤＳＲＣ規格は、ＤＳＲＣ対応ＧＰＳユニット１７０が、１．５メートル程度の正確性を有することを要求することがあり、この正確性は、上述の非ＤＳＲＣ対応ＧＰＳユニットよりも精度においてかなり高い。

ＡＤＡＳシステム１８０は、上で説明されたような先進運転支援システムである。

一実施形態では、ＡＤＡＳシステム１８０は、エゴ車両１２３の１つまたは複数の動作を、エゴ車両１２３が「自律走行」または「半自律走行」車両となるように制御するハードウェアまたはソフトウェアを含む。例えば、エゴ車両１２３は、エゴ車両１２３を、レベル１自律走行車両、レベル２自律走行車両、レベル３自律走行車両、レベル４自律走行車両、レベル５自律走行車両およびＨＡＶのうちの１つの車両にするＡＤＡＳシステム１
８０のセットを含む。

一実施形態では、正確性判定システム１９９は、プロセッサ１２５によって実行されたときに、後述の図３を参照して説明されるステップのうちの１つまたは複数のステップをプロセッサ１２５に実行させるコードおよびルーチンを含む。一実施形態では、正確性判定システム１９９は、プロセッサ１２５によって実行されたときに、後述の図５〜図７を参照して説明されるステップのうちの１つまたは複数のステップをプロセッサ１２５に実行させるコードおよびルーチンを含む。

一実施形態では、正確性判定システム１９９は、プロセッサ１２５によって実行されたときに、以下のステップのうちの１つまたは複数のステップをプロセッサ１２５に実行させるコードおよびルーチンを含む：（１）第１の遠隔車両１２４に関するＤＳＲＣデータ１９５を受信するステップ；（２）センサセット１８２に含まれるローカルセンサにローカルセンサデータ１９１を生成させるステップ；（３）ローカルセンサデータ１９１とＤＳＲＣデータ１９５とが第１の遠隔車両１２４に関して異なって示している（例えば、所与の時刻における第１の遠隔車両１２４の位置が異なって示されている、当該所与の時刻における第１の遠隔車両１２４の速度が異なって示されている、当該所与の時刻における第１の遠隔車両１２４の進行方向が異なって示されているなど）と判定するステップ；（４）遠隔車両セット１２６に含まれる第２の遠隔車両に遠隔正確性データ１９３を要求するステップ；（５）１台または複数台の第２の遠隔車両から遠隔正確性データ１９３を受信するステップ；（６）当該１台または複数台の第２の遠隔車両から受信された遠隔正確性データ１９３に基づいて正確性データセット１９４を構築するステップ；（７）ＤＳＲＣデータ１９５、ローカルセンサデータ１９１および当該１台または複数台の第２の遠隔車両から受信された遠隔正確性データ１９３のうちの１つまたは複数のデータに基づいてエゴ正確性データ１９０を決定するステップ；及び、（８）第１の遠隔車両１２４から受信されたＤＳＲＣデータ１９５をＡＤＡＳシステム１８０に提供するか否かをエゴ正確性データ１９０に基づいて判定するステップ。

一実施形態では、正確性判定システム１９９は、フィールドプログラマブルゲートアレイ（「ＦＰＧＡ」）または特定用途向け集積回路（「ＡＳＩＣ」）を含むハードウェアを使用して実装される。他の実施形態では、正確性判定システム１９９は、ハードウェアとソフトウェアとの組合せを使用して実装される。正確性判定システム１９９は、複数のデバイス（例えば、サーバまたは他のデバイス）の組合せ、または、当該複数デバイスのうちの１つのデバイスに記憶されていてもよい。

正確性判定システム１９９は、後述の図２、図３および図５〜図７を参照してより詳細に説明される。

図１には示されていないが、一実施形態では、エゴ車両１２３は、２０１４年８月２８日に出願された「Ｆｕｌｌ−Ｄｕｐｌｅｘ Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ」という名称の米国特許出願第１４／４７１，３８７号に記載された全二重調整システムを含む。一実施形態では、エゴ車両１２３の当該全二重調整システムは、ＤＳＲＣデータ１９５を含む全二重無線メッセージを受信する。

第１の遠隔車両１２４は、エゴ車両１２３と同様の要素を含み、そのため、ここでそれらの要素の説明は繰り返されない。第１の遠隔車両１２４はとりわけ、ＤＳＲＣデータ１９５と正確性判定システム１９９とを記憶した非一時的メモリを含む。第１の遠隔車両１２４の正確性判定システム１９９は、ＤＳＲＣデータ１９５をネットワーク１０５を介してエゴ車両１２３（および遠隔車両セット１２６の第２の遠隔車両などの他のコネクテッド車両）に提供する（通信ユニット１４５と同様の）通信ユニットを含む。第１の遠隔車
両１２４は、ＤＳＲＣデータ１９５を構成するのに必要な情報を示すセンサデータを測定する（センサセット１８２と同様の）センサセットを含む。例えば、第１の遠隔車両１２４のセンサセットは、所与の時刻における第１の遠隔車両１２４の位置、当該所与の時刻における第１の遠隔車両１２４の速度、および当該所与の時刻における第１の遠隔車両１２４の進行方向を示すセンサデータを測定する。このセンサデータは次いで、第１の遠隔車両１２４の通信ユニットまたは第１の遠隔車両１２４の正確性判定システム１９９によって、ＤＳＲＣメッセージ（例えばＢＳＭ）の中にＤＳＲＣデータ１９５として格納される。当該ＤＳＲＣメッセージは、第１の遠隔車両１２４の通信ユニットによってネットワーク１０５に提供される。このようにして、第１の遠隔車両１２４は、第１の遠隔車両１２４に関する情報を示すＤＳＲＣデータ１９５をエゴ車両１２３に提供する。

一実施形態では、第１の遠隔車両１２４は、図２に示されているようなコンピュータシステム２００を含む。

遠隔車両セット１２６は、１台または複数台の第２の遠隔車両を含む。当該第２の遠隔車両の例は、図５〜図７に示されている。遠隔車両セット１２６の当該１台または複数台の第２の遠隔車両はエゴ車両１２３と同様の要素を含み、そのため、ここでそれらの要素の説明は繰り返されない。一実施形態では、当該第２の遠隔車両はそれぞれ、図２に示されているようなコンピュータシステム２００を含む。

遠隔車両セット１２６はとりわけ、１台または複数台の第２の遠隔車両を含む。一実施形態では、当該第２の遠隔車両がそれぞれ、正確性判定システム１９９と遠隔正確性データ１９３とを記憶した非一時的メモリを含む。次に、遠隔車両セット１２６に含まれる当該１台または複数台の第２の遠隔車両を参照することにより、遠隔車両セット１２６が説明される。単純にするために、１台の第２の遠隔車両が参照されることもある。しかしながら、当該第２の遠隔車両はそれぞれ同様の要素を含み、そのため、１台の第２の遠隔車両について説明することが、遠隔車両セット１２６の機能を全体として説明するのに役立つことが理解される。

一実施形態では、第２の遠隔車両は、遠隔正確性データ１９３（および遠隔正確性データ１９３を生成する目的に使用されるセンサデータおよび他のディジタルデータ）と正確性判定システム１９９とを記憶した非一時的メモリを含む。当該第２の遠隔車両は、遠隔正確性データ１９３をネットワーク１０５を介してエゴ車両１２３に提供する（通信ユニット１４５と同様の）通信ユニットを含む。当該第２の遠隔車両は、当該第２の遠隔車両の正確性判定システム１９９が遠隔正確性データ１９３を決定するのに必要な情報を示すセンサデータを測定する（センサセット１８２と同様の）センサセットを含む。例えば、当該第２の遠隔車両のセンサセットは、所与の時刻における第１の遠隔車両１２４の位置、当該所与の時刻における第１の遠隔車両１２４の速度、および当該所与の時刻における第１の遠隔車両１２４の進行方向を示すセンサデータを測定する。このセンサデータは次いで、第２の遠隔車両の正確性判定システム１９９によって、遠隔正確性データ１９３を決定するために使用される。一実施形態では、エゴ車両１２３の正確性判定システム１９９によってエゴ正確性データ１９０が決定される手法と同様の手法で、遠隔正確性データ１９３が決定モジュール２０４によって決定される。遠隔正確性データ１９３の決定の詳細については後述される。一実施形態では、遠隔正確性データ１９３は、当該第２の遠隔車両の通信ユニットによってネットワーク１０５を介してエゴ車両１２３に送信される無線メッセージの中に格納される。このようにして、１台または複数台の第２の遠隔車両は、第２の遠隔車両の遠隔正確性データ１９３をエゴ車両１２３に提供する。エゴ車両１２３の正確性判定システム１９９は、遠隔車両セット１２６の当該１台または複数台の第２の遠隔車両によって提供された遠隔正確性データ１９３の１つまたは複数に基づいて正確性データセット１９４を構築する。

ＲＳＵ １０４は、遠隔正確性データ１９３、ＤＳＲＣデータ１９５と正確性判定システム１９９とを記憶した非一時的メモリを含む。ＲＳＵ １０４はさらに、（通信ユニット１４５と同様の）通信ユニットを含む。ＲＳＵ １０４はさらに、ＤＳＲＣデータ１９５と、遠隔正確性データ１９３を生成するのに必要なデータとを測定する（センサセット１８２と同様の）センサセットを含んでもよい。ＲＳＵ １０４自体のセンサセットを使用してＤＳＲＣデータ１９５を直接記録する代わりに、ＲＳＵ １０４は、第１の遠隔車両１２４からのＤＳＲＣデータ１９５をエゴ車両１２３に中継してもよい。例えば、エゴ車両１２３が第１の遠隔車両１２４の通信範囲外にある場合には、ＲＳＵ １０４は、ＤＳＲＣデータ１９５を含む無線メッセージをエゴ車両１２３に中継してもよい。同様に、ＲＳＵ １０４は、第２の遠隔車両からの遠隔正確性データ１９３をエゴ車両１２３に中継してもよい。

次に、図２は、一実施形態に係る正確性判定システム１９９を含む例示的なコンピュータシステム２００を示すブロック図である。

一実施形態では、コンピュータシステム２００は、図３を参照して後述される方法３００または図５〜図７を参照して後述されるプロセスの１つまたは複数のステップを実行するようにプログラムされた専用コンピュータシステムを含む。

一実施形態では、コンピュータシステム２００は、エゴ車両１２３、第１の遠隔車両１２４、第２の遠隔車両のうちの１台または複数台の車両、および、ＲＳＵ １０４のうちの１つまたは複数のデバイスの要素である。

一実施形態では、コンピュータシステム２００は、エゴ車両１２３、第１の遠隔車両１２４、第２の遠隔車両のうちの１台または複数台の車両、および、ＲＳＵ １０４のうちの１つまたは複数のデバイスなどのデバイスの車載車両コンピュータである。

一実施形態では、コンピュータシステム２００は、エゴ車両１２３、第１の遠隔車両１２４、および第２の遠隔車両のうちの１台または複数台の車両のうちの１種または数種の車両などの車両のエンジン制御ユニット、ヘッドユニットまたは他の何らかのプロセッサベースのコンピューティングデバイスを含む。

いくつかの例によれば、コンピュータシステム２００は、正確性判定システム１９９、プロセッサ１２５、通信ユニット１４５、センサセット１８２、ＤＳＲＣ対応ＧＰＳユニット１７０、ＡＤＡＳシステム１８０、メモリ１２７および記憶装置２４１のうちの１つまたは複数の要素を含む。コンピュータシステム２００の当該構成要素はバス２２０によって通信可能に接続されている。

図示された実施形態では、プロセッサ１２５は、信号線２３８を介してバス２２０に通信可能に接続されている。通信ユニット１４５は、信号線２４６を介してバス２２０に通信可能に接続されている。センサセット１８２は、信号線２４８を介してバス２２０に通信可能に接続されている。ＤＳＲＣ対応ＧＰＳユニット１７０は、信号線２４９を介してバス２２０に通信可能に接続されている。ＡＤＡＳシステム１８０は、信号線２３９を介してバス２２０に通信可能に接続されている。記憶装置２４１は、信号線２４２を介してバス２２０に通信可能に接続されている。メモリ１２７は、信号線２４４を介してバス２２０に通信可能に接続されている。

コンピュータシステム２００の以下の要素については図１を参照して上で説明されており、そのため、ここでそれらの要素の説明は繰り返されない：正確性判定システム１９９
；プロセッサ１２５；通信ユニット１４５；センサセット１８２；ＤＳＲＣ対応ＧＰＳユニット１７０；ＡＤＡＳシステム１８０；およびメモリ１２７。

メモリ１２７は、本明細書に記載された任意のディジタルデータを記憶してもよい。

記憶装置２４１は、本明細書に記載された機能を提供するデータを記憶する非一時的記憶媒体である。記憶装置２４１は、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）デバイス、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）デバイス、フラッシュメモリまたは他の何らかのメモリデバイスであってもよい。一実施形態では、記憶装置２４１がさらに、不揮発性メモリまたは同種の永続性記憶デバイスおよび媒体を含み、当該永続性記憶デバイスおよび媒体は、ハードディスクドライブ、フロッピーディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭデバイス、ＤＶＤ−ＲＯＭデバイス、ＤＶＤ−ＲＡＭデバイス、ＤＶＤ−ＲＷデバイス、フラッシュメモリデバイス、または情報をより永続的に記憶するための他の何らかの大容量記憶デバイスを含む。

図２に示された図示の実施形態では、正確性判定システム１９９は、通信モジュール２０２および決定モジュール２０４を含む。正確性判定システム１９９のこれらの構成要素は、バス２２０を介して互いに通信可能に接続されている。一実施形態では、正確性判定システム１９９の構成要素を、単一のサーバまたはデバイスに記憶することができる。他の実施形態では、正確性判定システム１９９の構成要素を、複数のサーバまたはデバイスにわたって分散させ、記憶することができる。例えば、正確性判定システム１９９の当該構成要素のうちの一部の構成要素は、１つまたは複数のサーバ、ＲＳＵおよびエゴ車両１２３にわたって分散されていてもよい。

通信モジュール２０２を、正確性判定システム１９９とコンピュータシステム２００の他の構成要素との間の通信を処理するルーチンを含むソフトウェアとすることができる。一実施形態では、通信モジュール２０２を、プロセッサ１２５によって実行可能な命令のセットであって、正確性判定システム１９９とコンピュータシステム２００の他の構成要素との間の通信を処理する後に説明される機能を提供する命令のセットとすることができる。

通信モジュール２０２は、動作環境１００の１つまたは複数の要素に通信ユニット１４５を介してデータを送信し、動作環境１００の１つまたは複数の要素から通信ユニット１４５を介してデータを受信する。例えば、通信モジュール２０２は、ＤＳＲＣデータ１９５；遠隔正確性データ１９３；および遠隔正確性データ１９３を要求するリクエストを含む本明細書に記載された無線メッセージのうちの１つまたは複数の要素を、通信ユニット１４５を介して受信または送信する。

一実施形態では、通信モジュール２０２は、正確性判定システム１９９の構成要素からデータを受信し、記憶装置２４１とメモリ１２７のうちの１つまたは複数に当該データを記憶する。例えば、通信モジュール２０２は、上述のディジタルデータを（例えば、ネットワーク１０５、ＤＳＲＣメッセージ、ＢＳＭ、ＤＳＲＣプローブ、全二重無線メッセージなどを介して）受信し、このデータをメモリ１２７に（またはバッファとして動作する記憶装置２４１に一時的に）記憶する。

一実施形態では、決定モジュール２０４は、通信モジュール２０２に、コンピュータシステム２００の他の要素と通信させてもよい。

例えば、決定モジュール２０４は、通信モジュール２０２を使用してセンサセット１８２と通信し、センサセット１８２に、ローカルセンサデータ１９１を記録させてもよい。
他の例では、決定モジュール２０４は、通信モジュール２０２を使用してＤＳＲＣ対応ＧＰＳユニット１７０と通信し、ＤＳＲＣ対応ＧＰＳユニット１７０に、車両位置データを取り出させてもよい。他の例では、決定モジュール２０４は、通信モジュール２０２を使用して、特定の第１の遠隔車両１２４に関する遠隔正確性データ１９３をメモリ１２７から取り出し、この特定の第１の遠隔車両１２４に関する遠隔正確性データ１９３に基づいて正確性データセット１９４を構築してもよい。さらに他の例では、通信ユニット１４５は、ネットワーク１０５からＤＳＲＣデータ１９５を受信し、決定モジュール２０４は、通信モジュール２０２に、ＤＳＲＣデータ１９５をメモリ１２７に記憶することを実行させてもよい。これらの例は例示が目的であり、限定を意図するものではない。

一実施形態では、コンピュータシステム２００のメモリ１２７に通信モジュール２０２を記憶することができ、通信モジュール２０２を、プロセッサ１２５によってアクセス可能および実行可能な通信モジュールとすることができる。通信モジュール２０２は、信号線２２２を介してプロセッサ１２５およびコンピュータシステム２００の他の構成要素と協調および通信するように適合されていてもよい。

決定モジュール２０４は、プロセッサ１２５によって実行されたときに、以下のステップを含む１つまたは複数のステップをプロセッサ１２５に実行させるルーチンを含むソフトウェアであってもよい：（１）第１の遠隔車両１２４に関するＤＳＲＣデータ１９５を受信するステップ；（２）センサセット１８２に含まれるローカルセンサにローカルセンサデータ１９１を生成させるステップ；（３）ローカルセンサデータ１９１とＤＳＲＣデータ１９５とが示す第１の遠隔車両１２４に関する内容が異なっていることを（例えば、所与の時刻における第１の遠隔車両１２４の位置が異なっている、当該所与の時刻における第１の遠隔車両１２４の速度が異なっている、当該所与の時刻における第１の遠隔車両１２４の進行方向が異なっているなど）と判定するステップ；（４）遠隔車両セット１２６に含まれる第２の遠隔車両に遠隔正確性データ１９３を要求するステップ；（５）１台または複数台の第２の遠隔車両から遠隔正確性データ１９３を受信するステップ；（６）当該１台または複数台の第２の遠隔車両から受信された遠隔正確性データ１９３に基づいて正確性データセット１９４を構築するステップ；（７）ＤＳＲＣデータ１９５、ローカルセンサデータ１９１および当該１台または複数台の第２の遠隔車両から受信された遠隔正確性データ１９３のうちの１つまたは複数のデータに基づいてエゴ正確性データ１９０を決定するステップ；及び（８）第１の遠隔車両１２４から受信されたＤＳＲＣデータ１９５をＡＤＡＳシステム１８０に提供するか否かをエゴ正確性データ１９０に基づいて判定するステップ。

決定モジュール２０４を、プロセッサ１２５によって実行されたときに、センサセット１８２に含まれるセンサのうちの１つまたは複数のセンサを使用してローカルセンサデータ１９１を生成することをプロセッサ１２５に実行させるルーチンを含むソフトウェアとすることができる。例えば、決定モジュール２０４は、センサセット１８２に含まれるセンサのうちの１つまたは複数のセンサを、コンピュータシステム２００の近くの物理環境（例えばエゴ車両１２３および第１の遠隔車両１２４を含む車道環境）の測定値を記録するように動作させることを、プロセッサ１２５によって実行されたときにプロセッサ１２５に実行させるコードおよびルーチンを含んでもよい。

一実施形態では、決定モジュール２０４は、センサセット１８２の当該測定値を示すローカルセンサデータ１９１を生成するようにしてもよい。決定モジュール２０４は、ローカルセンサデータ１９１をメモリ１２７に記憶させてもよい。

一実施形態では、通信ユニット１４５は、ネットワーク１０５からＤＳＲＣデータ１９５を受信し、決定モジュール２０４は、通信モジュール２０２に、ＤＳＲＣデータ１９５
をメモリに記憶することを実行させてもよい。

一実施形態では、決定モジュール２０４を、プロセッサ１２５によって実行されたときに、以下のステップのうちの１つまたは複数のステップをプロセッサ１２５に実行させるルーチンを含むソフトウェアとすることができる：（１）センサセット１８２の中の１つまたは複数のセンサを実行してローカルセンサデータ１９１を生成するステップ；（２）ローカルセンサデータ１９１をメモリ１２７に記憶するステップ；（３）１台または複数台の第１の遠隔車両１２４の１つまたは複数のセンサ、または、１つまたは複数のＲＳＵ
１０４の１つまたは複数のセンサによって生成されたＤＳＲＣデータ１９５を受信するために、通信ユニット１４５に問い合わせるステップ；および（４）ＤＳＲＣデータ１９５をメモリ１２７に記憶するステップ。

一実施形態では、コンピュータシステム２００は、第１の遠隔車両１２４の要素である。コンピュータシステム２００のメモリ１２７は、第１の遠隔車両１２４示すＤＳＲＣデータ１９５と正確性判定システム１９９とを記憶している。コンピュータシステム２００の通信ユニット１４５は、ＤＳＲＣデータ１９５をネットワーク１０５を介してエゴ車両１２３（および遠隔車両セット１２６の第２の遠隔車両などの他のコネクテッド車両）に提供する。コンピュータシステム２００の決定モジュール２０４は、プロセッサ１２５によって実行されたときに、ＤＳＲＣデータ１９５を構成するのに必要な情報を示すセンサデータを測定することをセンサセット１８２に実行させるようにセンサセット１８２の動作を制御するコードおよびルーチンを含む。例えば、コンピュータシステム２００のセンサセット１８２は、所与の時刻における第１の遠隔車両１２４の位置、当該所与の時刻における第１の遠隔車両１２４の速度、および当該所与の時刻における第１の遠隔車両１２４の進行方向を示すセンサデータを測定する。このセンサデータは次いで、通信モジュール２０２または通信ユニット１４５によってＤＳＲＣメッセージ（例えばＢＳＭ）の中にＤＳＲＣデータ１９５として格納される。通信モジュール２０２は、プロセッサ１２５によって実行されたときに、ＤＳＲＣメッセージをネットワーク１０５に提供することを通信ユニット１４５に実行させるように通信ユニット１４５の動作を制御することを当該プロセッサに実行させるコードおよびルーチンを含む。このようにして、第１の遠隔車両１２４は、第１の遠隔車両１２４に関する情報を示すＤＳＲＣデータ１９５をエゴ車両１２３に提供する。

一実施形態では、コンピュータシステム２００は第２の遠隔車両の要素である。コンピュータシステム２００のメモリ１２７は、遠隔正確性データ１９３（および遠隔正確性データ１９３を生成する目的に使用されるセンサデータおよび他のディジタルデータ）と正確性判定システム１９９とを記憶している。第２の遠隔車両のコンピュータシステム２００はさらに通信ユニット１４５を含む。通信モジュール２０２は、プロセッサ１２５によって実行されたときに、遠隔正確性データ１９３をネットワーク１０５を介してエゴ車両１２３に提供することを通信ユニット１４５に実行させるコードおよびルーチンを含む。例えば、通信ユニット１４５は、遠隔正確性データ１９３を要求するリクエストをネットワーク１０５から受信し（これは例えばこのようなリクエストがエゴ車両１２３によって送信されたためである）、通信モジュール２０２は、このリクエストを決定モジュール２０４に提供する。第２の遠隔車両のコンピュータシステム２００はセンサセット１８２を含む。決定モジュール２０４は、プロセッサ１２５によって実行されたときに、決定モジュール２０４が遠隔正確性データ１９３を決定するのに必要な情報を示すセンサデータを測定することをセンサセット１８２に実行させるようにセンサセット１８２の動作を制御するコードおよびルーチンを含む。例えば、コンピュータシステム２００のセンサセット１８２は、所与の時刻における第１の遠隔車両１２４の位置、当該所与の時刻における第１の遠隔車両１２４の速度、および当該所与の時刻における第１の遠隔車両１２４の進行方向を示すセンサデータを測定する。このセンサデータは次いで、決定モジュール２０４
によって、遠隔正確性データ１９３を決定するために使用される。一実施形態では、エゴ車両１２３によってエゴ正確性データ１９０が決定される手法と同様の手法で、遠隔正確性データ１９３が、第２の遠隔車両の正確性判定システム１９９によって決定される。遠隔正確性データ１９３の決定の詳細については後述される。一実施形態では、遠隔正確性データ１９３は、コンピュータシステム２００の通信モジュール２０２によって無線メッセージの中に格納される。通信モジュール２０２は次いで、当該無線メッセージをネットワーク１０５を介してエゴ車両１２３に提供することを、コンピュータシステム２００の通信ユニット１４５に実行させる。エゴ車両１２３も、コンピュータシステム２００の実施形態を含み、エゴ車両１２３の決定モジュールは、当該１台または複数台の第２の遠隔車両によって提供された遠隔正確性データ１９３に基づいて正確性データセット１９４を構築するソフトウェアを含む。

一実施形態では、コンピュータシステム２００のメモリ１２７に決定モジュール２０４を記憶することができ、決定モジュール２０４を、プロセッサ１２５によってアクセス可能および実行可能なモジュールとすることができる。決定モジュール２０４は、信号線２２４を介してプロセッサ１２５およびコンピュータシステム２００の他の構成要素と協調および通信するように適合されていてもよい。

次に、図３は、一実施形態に係る、第１の遠隔車両によって提供されたＤＳＲＣデータをエゴ車両のＡＤＡＳシステムに提供するか否かを判定する例示的な方法３００のフローチャートである。本明細書に記載された方法３００のステップのうちの１つまたは複数のステップは、１つまたは複数の正確性判定システムによって実行されてもよい。

ステップ３０１では、第１の遠隔車両からＤＳＲＣデータが受信される。当該ＤＳＲＣデータは第１の遠隔車両に関する情報を示す。

ステップ３０３では、ローカルセンサデータが生成される。当該ローカルセンサデータは第１の遠隔車両に関する情報を示す。

ステップ３０５では、ローカルセンサデータに基づいて、ＤＳＲＣデータに含まれる情報の見かけの正確性が決定される。例えば、ＤＳＲＣデータに含まれる第１の遠隔車両に関する情報の見かけの正確性を決定するために、ＤＳＲＣデータに含まれる第１の遠隔車両に関する情報は、ローカルセンサデータに含まれる第１の遠隔車両に関する情報と比較される。一実施形態では、エゴ車両の車載センサの状態が既知であり、良好であると仮定されるため、ローカルセンサデータは正確であると仮定される。一実施形態では、ローカルセンサデータは正確であるとは仮定されず、ステップ３０５では、ＤＳＲＣデータとローカルセンサデータの間の差異（ｖａｒｉａｎｃｅ）が検出される。差異は、ＤＳＲＣデータがローカルセンサデータと一致していないときに生じる。

ステップ３０７では、遠隔車両のセットに対して遠隔正確性データが要求される。当該遠隔車両のセットは、１台または複数台の第２の遠隔車両を含む。第２の遠隔車両は、第１の遠隔車両に対する正確性レベルを示す遠隔正確性データ、すなわち第１の遠隔車両によって提供されたＤＳＲＣデータが第１の遠隔車両に関する情報を正確に示しているか否かを示す遠隔正確性データを決定する。当該遠隔車両のセットに含まれるそれぞれの第２の遠隔車両は、それぞれの第２の遠隔車両による第１の遠隔車両に対する正確性レベルを示す遠隔正確性データを提供する。このようにして、エゴ車両は、複数の遠隔正確性データを受信する。

ステップ３０８では、当該遠隔車両のセットから受信された複数の遠隔正確性データに基づいて正確性データセットが構築される。当該遠隔車両のセットは、第１の遠隔車両と
は異なる１台または複数台の第２の遠隔車両を含む。一実施形態では、それぞれの第２の遠隔車両は、第１の遠隔車両に対する当該第２の遠隔車両自体による正確性レベルを決定する。そのため、異なる第２の遠隔車両が、他の第２の遠隔車両によって決定された第１の遠隔車両に対する正確性レベルに関して、第１の遠隔車両に対する異なる正確性レベルを決定することがある。例えば、第２の遠隔車両Ｘ_１が、第１の遠隔車両に対する第１の正確性レベルを決定し、第２の遠隔車両Ｘ_２が、当該第１の遠隔車両に対する第２の正確性レベルを決定し、当該第１の正確性レベルと当該第２の正確性レベルとは等しくない。

ステップ３０９では、（１）ローカルセンサデータ；（２）第１の遠隔車両から受信されたＤＳＲＣデータのパート１；および（３）正確性データセットのうちの１つまたは複数に基づいてエゴ正確性データが決定される。当該エゴ正確性データは、一実施形態に係る方法３００を実行するエゴ車両によって決定された第１の遠隔車両に対する正確性レベルを示す。

ステップ３１１では、当該エゴ正確性データに部分的に基づいてエゴ車両の動作が制御される。例えば、エゴ車両のＡＤＡＳシステムはエゴ車両の動作を制御する。ＤＳＲＣデータをＡＤＡＳシステムに提供するか否かに関する判定は、当該エゴ正確性データに少なくとも部分的に基づいて実施される。このようにして、エゴ車両の動作が、エゴ正確性データに部分的に基づいて制御される。

一実施形態では、ステップ３０３〜３１１が、ステップ３０１でのＤＳＲＣデータの受信に関してリアルタイムでまたは実質的にリアルタイムで実行される。このことは有益である。これは例えば、このことが、エゴ車両の動作を制御するときにＡＤＡＳシステムが正確な情報だけを考慮することを保証することによって、エゴ車両のＡＤＡＳシステムの性能を向上させるためである。エゴ車両が、ＡＤＡＳシステムの動作によって命が失われる可能性があるような自動化または半自動化された車両である場合には、このことが特に重要である。

次に、図４Ａは、一実施形態に係るＤＳＲＣデータ１９５の一例を示すブロック図である。

ＤＳＲＣメッセージは、５．９ＧＨｚのＤＳＲＣ帯で、ブロードキャストで送信または送信されてもよい。ＢＳＭはブロードキャストで送信され、他のＤＳＲＣメッセージはユニキャスト送信（ｕｎｉｃａｓｔ）される。ＤＳＲＣ範囲は実質的に１，０００メートルであってもよい。一実施形態では、ＤＳＲＣ範囲は、実質的に１００メートルから実質的に１，０００メートルの範囲を含む。当該範囲は、他の自動車、樹木、丘および建造物などの障害物の存在に基づいて変化しうる。例えば、平坦な土地を有する農村環境におけるＤＳＲＣ範囲は都市におけるＤＳＲＣ範囲よりも大きい。これは、都市には建造物およびより多くの自動車が存在するためである。

一実施形態では、ＤＳＲＣメッセージはＢＳＭである。ＢＳＭを送信する所定の周期は、ユーザによって設定可能であってもよい。一実施形態では、この周期のデフォルト設定は、０．１０秒または実質的に０．１０秒ごとにＢＳＭを送信することである。

次に、図４Ｂは、一実施形態に係るＤＳＲＣデータ１９５の一例を示すブロック図である。

ＤＳＲＣメッセージは２つのパートを含んでもよい。これらの２つのパートは、図４Ｂに示される異なるＤＳＲＣデータ１９５を含んでもよい。

ＤＳＲＣデータ１９５のパート１は、車両位置、車両進行方向、車両スピード、車両加速度、車両ハンドル角および車両サイズのうちの１つまたは複数を示してもよい。

ＤＳＲＣデータ１９５のパート２は、任意選択の要素のリストの中から選出されたデータ要素の可変セットを含んでもよい。ＢＳＭのパート２に含まれるＤＳＲＣデータ１９５の一部は、事象トリガに基づいて選出される。例えば、アンチロックブレーキシステム（「ＡＢＳ」）の作動が、車両のＡＢＳシステムに関連したＤＳＲＣデータ１９５の選出を誘起してもよい。

一実施形態では、帯域幅を節約するために、パート２の要素の一部がより低い頻度で送信される。

一実施形態では、ＤＳＲＣメッセージ（例えばＢＳＭ）に含まれるＤＳＲＣデータ１９５は、車道網に沿って走行している車両の現在のスナップショットを含む。

一実施形態では、エゴ正確性データ１９０は、ＤＳＲＣデータ１９５に含まれる特定のセンサ測定値（例えば位置、スピード、進行方向など）が正確か否かを示す。

図５〜図７は、一実施形態に係る正確性判定システムの例示的な使用事例を示すブロック図である。図５〜図７のＸ_０でラベル付けされたブロックはエゴ車両１２３の例示的な実施形態であり、Ｘ_５でラベル付けされたブロックは第１の遠隔車両１２４の例示的な実施形態、Ｘ_１、Ｘ_２、Ｘ_３およびＸ_４でラベル付けされたブロックは、遠隔車両セット１２６に含まれる第２の遠隔車両の例である。エゴ車両１２３の正確性判定システム１９９は、エゴ正確性データ１９０をしきい値データと比較して、所定のしきい値が満たされているか否かを判定し、このようにして、エゴ車両１２３の正確性判定システム１９９は、第１の遠隔車両１２４に関するＤＳＲＣデータ１９５を入力としてＡＤＡＳシステム１８０に提供するか否かを判定する。

Ｘ_０、Ｘ_１、Ｘ_２、Ｘ_３、Ｘ_４およびＸ_５はそれぞれノード（ｎｏｄｅ）とみなしてもよい。ノードは通常、車両だが、インフラストラクチャ内のＲＳＵなどのデバイスとすることもできる。ノードは、ＤＳＲＣまたは他の何らかの無線通信方式によって互いに通信することができる。

次に、図５は、一実施形態に係る正確性判定システムの例示的な使用事例を示すブロック図である。

ブロック５０１では、エゴ車両（Ｘ_０）は、第１の遠隔車両（Ｘ_５）からＤＳＲＣデータを受信する。当該ＤＳＲＣデータは、第１の遠隔車両に関する情報を示す。第１の遠隔車両に対する正確性レベルはエゴ車両によって知られていない。これは、例えば、エゴ車両が、これより前に第１の遠隔車両からＤＳＲＣデータを受信していないためである。エゴ車両の正確性判定システムは、エゴ車両のセンサセットに、第１の遠隔車両を示すローカルセンサデータを生成させる。エゴ車両の正確性判定システムは、ＤＳＲＣデータをローカルセンサデータと比較し、ＤＳＲＣデータとローカルセンサデータの間の差異を識別する。（例えば、ＢＳＭは０．１０秒間隔でブロードキャストで送信されるので）複数のＤＳＲＣデータが受信される場合には、当該複数のＤＳＲＣデータは互いに一致していないことがあり、これも差異を示すことになる。

ブロック５０２では、エゴ車両は、複数の第２の遠隔車両（Ｘ_１、Ｘ_２、Ｘ_３およびＸ_４）に、第１の遠隔車両に関する遠隔正確性データを要求する。

ブロック５０３では、エゴ車両は、当該複数の第２の遠隔車両から、第１の遠隔車両に関する遠隔正確性データを含む無線メッセージを受信する。エゴ車両の正確性判定システムは、当該遠隔正確性データに部分的に基づいてエゴ正確性データを決定する。

次に、一実施形態に係る、正確性判定システムに含まれる例示的な関数であって、エゴ正確性データを決定するための例示的な関数について、説明される。これらの関数のいくつかの定義は以下のものを含む。

Ｘ_ｉ：ノードｉ。ノードは通常、車両だが、インフラストラクチャ内のＲＳＵなどのデバイスとすることもできる。

Ｒ_ｉ：ノードｉに対する要求フラグ。

Ｓ_ｉ：ノードｉに対する送信フラグ。

Ｐ_ｉ，ｊ：ノードｊからのノードｉに対する正確性レベル。この正確性レベルは、特定の情報に対するものとすることができ、または、一般に、特定のノードｉのＤＳＲＣデータに含まれる全ての情報に適用することができる。

Ｔ：タイムアウトまでの時間。

一実施形態では、それぞれのノードＸ_０が、（１）要求関数（ｒｅｑｕｅｓｔ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）と（２）提供関数（ｐｒｏｖｉｄｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）の２つの基本関数を有する。当該要求関数は、Ｘ_ｉの正確性レベルを要求するメッセージをブロードキャストで送信する（すなわち、第２の遠隔車両などの他の遠隔ノードに遠隔正確性データを要求する）。当該提供関数は、Ｘ_ｉに関するエゴ正確性データを提供する。エゴ正確性データが計算済みの場合、Ｘ_０は、そのエゴ正確性データを直接ブロードキャストで送信し、エゴ正確性データがまだ計算されていない場合、Ｘ_０は、最初に要求関数を呼び出し、次いでエゴ正確性データをブロードキャストで送信する。

次に、要求関数について説明される。

次に、一実施形態に係る要求関数の６行目および７行目について、より詳細に説明される。６行目に関しては、Ｘ_０は、Ｘ_ｊ１、Ｘ_ｊ２、．．．、Ｘ_ｊＮからＮ個の応答を受信すると仮定する。ここで、それぞれのＰ_ｊｋ，０は正の数であり（Ｐ_ｊｋ，０が正でない場合、これはカウントしない）、Ｐ_ｉ，０＝（Ｐ_ｉ，ｊ１×Ｐ_ｊ１，０＋Ｐ_ｉ，ｊ２×Ｐ_ｊ２，０＋．．．＋Ｐ_ｉ，ｊＮ×Ｐ_ｊＮ，０）／（Ｐ_ｊ１，０＋Ｐ_ｊ２，０＋．．．＋Ｐ_ｊＮ，０）である。７行目に関しては、Ｐ_ｉ，０×Ｐ_ｉ，ｊｋ＜０の場合、Ｐ_ｊｋ，０＝ｍａｘ（−１，Ｐ_ｊｋ，０−｜Ｐ_ｉ，０−Ｐ_ｉ，ｊｋ｜）である。

次に、提供関数が説明される。

一実施形態に係る、正確性判定システムを含む全てのノードＸ_０が当該要求関数および提供関数を実行することができることに留意されたい。これは、これらの関数が、一実施形態に係る正確性判定システムのためのソフトウェアに含まれているためである。ここで
、Ｐ_ｉ，０の添数０は「ノード自体」を意味し、要求関数を最初から実行するノードＸ_０を意味しない。当該全体プロセスは、提供関数を実行しているノードが、Ｘ_ｉの信用情報を有していなくてもよい再帰的方法である。この場合（提供関数の３行目以降）、提供関数も要求関数を呼び出し、残りのノードに遠隔正確性データを要求する。

一実施形態では、正確性レベルＰ_ｉ，０が（所定のしきい値に比べて）高い場合、Ｘ_０の正確性判定システムは、ローカルセンサデータに誤りがあり、Ｘ_０に潜在的なセンサエラーが存在すると判定する。正確性レベルＰ_ｉ，０が低い場合、Ｘ_０の正確性判定システムは、ＤＳＲＣデータに誤りがあり、潜在的なセキュリティ攻撃が存在すると判定する。

一実施形態では、上述の解析を、リアルタイムでまたはほぼリアルタイムで実行することができる。オーバヘッド（ｏｖｅｒｈｅａｄ）はノード間の通信によって発生する。可能な最も小さなオーバヘッドを有しリアルタイムに最も近いシナリオは、当該通信が２つのノード間の通信であるとき、すなわち１つのノードが正確性レベルを要求し、１つのノードが正確性レベルを提供するときに生じる。言い換えると、第２の遠隔車両が１台だけであり、複数の第２の遠隔車両がないときに、エゴ車両の正確性判定システムの機能の実行はよりリアルタイムに近くなる。より複雑な状況は、タイムアウトまでの時間、変数「Ｔ」に依存する。タイムアウトは、当該ノードが他のノードからのフィードバックをどのくらいの時間待つかを規定する。これらの状況はトレードオフの関係にある。すなわち、変数「Ｔ」が長いほど多くのフィードバックが集められ、変数「Ｔ」が短いほど、エゴ車両の正確性判定システムによるエゴ正確性データの決定が早くなる。

図６および図７は、エゴ車両のＡＤＡＳシステムが協調型車間距離制御（Ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｃｒｕｉｓｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ：ＣＡＣＣ）システムである場合の正確性判定システムの具体例を示す。図６は第１のシナリオを示し、図７は第２の例を示す。図５が一般的な例を説明しているため、図６および図７の例は例示が目的であり、限定を意図するものではない。

図６および図７では、２台の車両（一般化されたシナリオではこれを一団の車両とすることができる）が存在し、第１の遠隔車両（Ｘ_５として示されている）が先行し、エゴ車両（Ｘ_０として示されている）が追従している。エゴ車両は、第１の遠隔車両の加速度、スピードおよび位置を考慮して、第１の遠隔車両に対するエゴ車両自体の目標とする間隔、目標とする速度および目標とする加速度を決定する。第１の遠隔車両の加速度、速度および位置は、第１の遠隔車両によって送信され、第１の遠隔車両に追従しているエゴ車両によって受信される。この情報は、ＢＳＭなどのＤＳＲＣメッセージを介して第１の遠隔車両によってエゴ車両に提供されるＤＳＲＣデータに含まれる。エゴ車両はさらに、第１の遠隔車両の加速度、スピードおよび位置を感知する（例えば、第１の遠隔車両を示すローカルセンサデータを生成する）。ＤＳＲＣデータが、エゴ車両の速度を毎時６０マイルとしており、ローカルセンサデータが、エゴ車両の速度を毎時９０マイルとしていると仮定すると、エゴ車両の正確性判定システムは、ＤＳＲＣデータに含まれる速度情報をＣＡＣＣシステムに提供するために信頼するか否かを判定することができる。次に、図６および図７について説明される。本段落に含まれる情報は状況説明として図６および図７に提供される。

次に図６を参照する。ブロック６０１では、エゴ車両（Ｘ_０）が、第１の遠隔車両（Ｘ_５）からＤＳＲＣデータを受信する。当該ＤＳＲＣデータは、第１の遠隔車両の速度など、第１の遠隔車両に関する情報を示す。この例では、ＤＳＲＣデータは、第１の遠隔車両の速度が毎時６０マイルであることを示している。第１の遠隔車両の正確性レベルはエゴ車両によって知られていない。これは例えば、エゴ車両が、これより前に第１の遠隔車両からＤＳＲＣデータを受信していないためである。エゴ車両の正確性判定システムは、エ
ゴ車両のセンサセットに、第１の遠隔車両に関するローカルセンサデータを生成させる。この例では、ローカルセンサデータは、第１の遠隔車両の速度が毎時９０マイルであることを示している。エゴ車両の正確性判定システムは、ＤＳＲＣデータをローカルセンサデータと比較し、ＤＳＲＣデータとローカルセンサデータの間の差異を検出する。

ブロック６０２でで、エゴ車両は、複数の第２の遠隔車両（Ｘ_１、Ｘ_２、Ｘ_３およびＸ_４）に、第１の遠隔車両に関する遠隔正確性データを要求する。この要求はブロードキャストで送信されてもよい。例えば、エゴ車両は、遠隔正確性データを要求するリクエストをブロードキャストで送信する。

ブロック６０３では、エゴ車両は、当該複数の第２の遠隔車両から、第１の遠隔車両に関する遠隔正確性データを含む無線メッセージを受信する。エゴ車両の正確性判定システムは、当該遠隔正確性データに部分的に基づいてエゴ正確性データを決定する。ここで、受信される遠隔正確性データはＰ_５，１、Ｐ_５，２、Ｐ_５，３およびＰ_５，４である。Ｐ_５，１は、第２の遠隔車両Ｘ_１から受信される。Ｐ_５，２は、第２の遠隔車両Ｘ_２から受信される。Ｐ_５，３は、第２の遠隔車両Ｘ_３から受信される。Ｐ_５，４は、第２の遠隔車両Ｘ_４から受信される。

ブロック６０４では、エゴ車両は、第２の遠隔車両に対する正確性レベルを決定する。ここで、信用レベルＰ_１，０は、Ｘ_１に対する正確性レベルに対応し、信用レベルＰ_２，０は、Ｘ_２に対する正確性レベルに対応し、信用レベルＰ_３，０は、Ｘ_３に対する正確性レベルに対応し、信用レベルＰ_４，０は、Ｘ_４に対する正確性レベルに対応する。

ブロック６０５では、第１の遠隔車両に対するエゴ正確性データが以下のように決定される：Ｎ＝４、ｊ１＝１、ｊ２＝２、ｊ３＝３、ｊ４＝４であり、Ｐ_５，０＝（１×１＋１×０．９＋（−１）×０．４＋０．９×１）／（１＋０．９＋０．４＋１）＝０．７２７である。ブロック６０５において適用されるルールは、一実施形態に係る要求関数の６行目に関して上記で説明されている。

ブロック６０６では、Ｘ_３に対する正確性レベルがＰ_３，０＝−１に更新される。ブロック６０６において適用されるルールは、一実施形態に係る要求関数の７行目に関して上記で説明されている。

この第１のシナリオにおいて、エゴ車両（Ｘ_０）は、第１の遠隔車両（Ｘ_５）からの速度情報が高い正確性レベルを有しており、エゴ車両のセンサは壊れているかまたは不正確である可能性が高いと判断することができる。提案された当該手法が使用されず、エゴ車両が、エゴ車両自体のローカルセンサデータを信用した場合には、事故が発生する危険性がある。本明細書に記載された正確性判定システムはこの危険性を排除する。

次に図７を参照する。ブロック７０１では、エゴ車両（Ｘ_０）が、第１の遠隔車両（Ｘ_５）からＤＳＲＣデータを受信する。当該ＤＳＲＣデータは、第１の遠隔車両の速度など、第１の遠隔車両に関する情報を示す。この例では、ＤＳＲＣデータは、第１の遠隔車両の速度が毎時６０マイルであることを示している。第１の遠隔車両に対する正確性レベルはエゴ車両によって知られていない。これは例えば、エゴ車両は、これより前に第１の遠隔車両からＤＳＲＣデータを受信していないためである。エゴ車両の正確性判定システムが、エゴ車両のセンサセットに、第１の遠隔車両を示すローカルセンサデータを生成させる。この例では、ローカルセンサデータは、第１の遠隔車両の速度が毎時９０マイルであることを示している。エゴ車両の正確性判定システムは、ＤＳＲＣデータをローカルセンサデータと比較し、ＤＳＲＣデータとローカルセンサデータの間の差異を識別する。

ブロック７０２では、エゴ車両は、複数の第２の遠隔車両（Ｘ_１、Ｘ_２、Ｘ_３およびＸ_４）に、第１の遠隔車両を示す遠隔正確性データを要求する。この要求はブロードキャストで送信されてもよい。例えば、エゴ車両は、遠隔正確性データを要求するリクエストをブロードキャストで送信する。

ブロック７０３では、エゴ車両は、当該複数の第２の遠隔車両から、第１の遠隔車両に対する遠隔正確性データを含む無線メッセージを受信する。エゴ車両の正確性判定システムは、当該遠隔正確性データに部分的に基づいてエゴ正確性データを決定する。ここで、受信される遠隔正確性データはＰ_５，１、Ｐ_５，２、Ｐ_５，３およびＰ_５，４である。Ｐ_５，１は、第２の遠隔車両Ｘ_１から受信される。Ｐ_５，２は、第２の遠隔車両Ｘ_２から受信される。Ｐ_５，３は、第２の遠隔車両Ｘ_３から受信される。Ｐ_５，４は、第２の遠隔車両Ｘ_４から受信される。

ブロック７０４では、エゴ車両は、第２の遠隔車両に対する正確性レベルを決定する。ここで、信用レベルＰ_１，０は、Ｘ_１に対する正確性レベルに対応し、信用レベルＰ_２，０は、Ｘ_２に対する正確性レベルに対応し、信用レベルＰ_３，０は、Ｘ_３に対する正確性レベルに対応し、信用レベルＰ_４，０は、Ｘ_４に対する正確性レベルに対応する。

ブロック７０５では、第１の遠隔車両に対するエゴ正確性データが以下のように決定される：Ｎ＝４、ｊ１＝１、ｊ２＝２、ｊ３＝３、ｊ４＝４であり、Ｐ_５，０＝（（−１）×１＋（−１）×０．９＋（−１）×０．４＋（−０．９）×１）／（１＋０．９＋０．４＋１）＝−０．９７０である。ブロック７０５において適用される当該ルールは、一実施形態に係る要求関数の６行目に関して上記で説明されている。

この第２のシナリオにおいて、エゴ車両（Ｘ_０）は、第１の遠隔車両（Ｘ_５）からの速度情報が低い正確性レベルを有し（これは例えば、０である所定のしきい値が−０．９７０よりも大きく、−０．９７０が当該しきい値を満たしていないためである）、そのため、第１の遠隔車両のセンサは壊れているかまたは不正確である可能性が高いと判断することができる。当該正確性判定システムによって提供される機能が使用されず、エゴ車両が、ＤＳＲＣデータに含まれる速度情報を信用した場合には、事故が発生する危険性がある。これは、第１の遠隔車両のスピードが、ローカルセンサデータによって表された毎時９０マイルにより近い可能性がより高いときに、ＤＳＲＣデータが、第１の遠隔車両のスピードを毎時６０マイルとしているため、第１の遠隔車両（すなわち先行する車両）とエゴ車両（すなわちこの例では第１の遠隔車両に追従している車両）との間のギャップがより大きいと考えられるためである。本明細書に記載された正確性判定システムはこの危険性を排除する。

一実施形態では、当該所定のしきい値が０であり、そのため、０よりも小さい正確性レベルは、エゴ車両の正確性判定システムにより、十分に正確とは言えないと判定される。一実施形態では、正確性レベル「１」が、可能な最良の正確性レベルであり、最も正確であることを意味する。

図６のブロック６０４および図７のブロック７０４を参照すると、第２の遠隔車両の正確性レベルを、ブロック６０４および７０４を実行することができるように初期化する複数の実施態様が存在する。次に、３つの例示的な実施態様が説明される。

第２の遠隔車両の正確性レベルを初期化する第１の例示的な実施態様として、保守または検査中にセンサを較正することができる。較正後、特定の第２の遠隔車両の正確性レベルを１に設定し、これを、ネットワーク１０５を介して正確性レベルをエゴ車両に提供するクラウドサーバに登録することができる。この例では、「１」が、高い信用レベルまた
は可能な最良の信用レベルであると仮定される。当該クラウドサーバおよび当該クラウドサーバの対応するデバイスも、動作環境１００内のノードとすることができることに留意されたい。さらなる更新がなされない場合、エゴ車両の正確性判定システムは、当該保守または検査事象の日付から時間が経過するにつれて、当該特定の第２の遠隔車両の正確性レベルを自動的に引き下げる。このようにすると、複数の第２の遠隔車両に対する正確性レベルを自動的に知り、更新することができる。正確性レベルを自動的に引き下げるために正確性判定システムによって適用される１つの例示的なルーチンが、ｍａｘ（１−２ｔ，０）である。ここで、ｔは、最後の保守または検査からその時点までの年数である。このルーチンは、年に１度、ある所定の日に（例えば毎年１月１日に）実行することができる。

第２の遠隔車両の正確性レベルを初期化する第２の例示的な実施態様として、エゴ車両などのノードが利用することができる公開鍵インフラストラクチャがある。初期セキュリティ鍵の交換が認証局（ｃｅｒｔｉｆｉｃａｔｅ ａｕｔｈｏｒｉｔｙ）によって完了された場合、認証局または当該セキュリティ鍵交換に関与した他のノードにおいて、ノードの正確性レベルを「１」に設定することができる。セキュリティ鍵交換がなされない場合には、ノードの信用レベルを０（または所定のしきい値に基づく十分に正確とは言えない他の何らかの値）に設定することができる。

第２の遠隔車両の正確性レベルを初期化する第３の例示的な実施態様として、上の２つ段落で説明された第１の例と第２の例が結合される。可能な操作は、上述の例示的な２つの実施態様の平均、最小および最大のうちの１つまたは複数を含む。

以上の説明では、本明細書を十分に理解できるように、多くの具体的な詳細について説明した。しかしながら、これらの具体的な詳細無しでも実施可能であることは当業者にとって明らかであろう。また、説明が不明瞭になることを避けるために、構造や装置をブロック図の形式で表すこともある。たとえば、一実施形態は、ユーザインタフェースおよび特定のハードウェアとともに説明される。しかし、上述の実施形態は、データおよびコマンドを受信可能な任意のタイプのコンピュータシステムおよび任意の周辺機器について適用できる。

本明細書における「一実施形態」又は「ある実施形態」等という用語は、その実施形態と関連づけて説明される特定の特徴、構造、性質が少なくとも本明細書の一つの実施形態に含まれることを意味する。「一実施形態では」等という用語は本明細書内で複数用いられるが、これらは必ずしも同一の実施形態を示すものとは限らない。

以上の詳細な説明の一部は、コンピュータメモリに記憶されたデータビットに対する動作のアルゴリズムおよび記号的表現として提供される。これらのアルゴリズム的な説明および表現は、データ処理技術分野の当業者によって、他の当業者に対して自らの成果の本質を最も効果的に説明するために用いられるものである。なお、本明細書において、及び、一般的に、アルゴリズムとは、所望の結果を得るための論理的な手順を意味する。処理のステップは、物理量を物理的に操作するものである。必須ではないが、通常は、これらの量は記憶、伝送、結合、比較、およびその他の処理が可能な電気的又は磁気的信号の形式を取る。通例にしたがって、これらの信号をビット、値、要素、エレメント、シンボル、特徴、項、数値などとして称することが簡便である。

なお、これらの用語および類似する用語はいずれも、適切な物理量と関連付いているものであり、これら物理量に対する簡易的なラベルに過ぎないということに留意する必要がある。以下の説明から明らかなように、特に断らない限りは、本明細書において「処理」「計算」「コンピュータ計算（処理）」「判定」「表示」等の用語を用いた説明は、コン
ピュータシステムや類似の電子的計算装置の動作および処理であって、コンピュータシステムのレジスタやメモリ内の物理的（電子的）量を、他のメモリやレジスタ又は同様の情報ストレージや通信装置、表示装置内の物理量として表される他のデータへ操作および変形する動作および処理を意味する。

本明細書の実施形態は、本明細書で説明される動作を実行する装置にも関する。この装置は要求される目的のために特別に製造されるものであっても良いし、汎用コンピュータを用いて構成しコンピュータ内に格納されるプログラムによって選択的に実行されたり再構成されたりするものであっても良い。このようなコンピュータプログラムは、コンピュータのシステムバスに接続可能な、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、光ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気ディスクなど任意のタイプのディスク、読み込み専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気又は光学式カード、ＵＳＢキーを含む不揮発性フラッシュメモリ、電子的命令を格納するために適した任意のタイプの媒体などの、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体に記憶される。ただし、これらに限定されない。

本明細書は、完全にハードウェアによって実現されるものでも良いし、完全にソフトウェアによって実現されるものでも良いし、ハードウェアとソフトウェアの両方によって実現されるものでも良い。好ましい実施形態は、ソフトウェアによって実現される。ここでソフトウェアとは、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードやその他のソフトウェアを含むものである。ただし、これらに限定されない。

さらに、ある実施形態は、コンピュータが利用あるいは読み込み可能な記憶媒体からアクセス可能なコンピュータプログラムプロダクトの形態を取る。この記憶媒体は、コンピュータや任意の命令実行システムによってあるいはそれらと共に利用されるプログラムコードを提供する。明細書の目的によって、コンピュータが利用あるいは読み込み可能な記憶媒体とは、命令実行システムや装置によってあるいはそれらと共に利用されるプログラムを、保持、格納、通信、伝搬および転送可能な任意の装置を指す。

プログラムコードを格納、実行するために適したデータ処理システムは、システムバスを介して記憶素子に直接又は間接的に接続された少なくとも１つのプロセッサを有する。記憶素子は、プログラムコードの実際の実行に際して使われるローカルメモリや、大容量記憶装置や、実行中に大容量記憶装置からデータを取得する回数を減らすためにいくつかのプログラムコードを一時的に記憶するキャッシュメモリなどを含む。

入力／出力（Ｉ／Ｏ）装置（キーボード、ディスプレイ、ポインティング装置などを含み、これらに限定されない）は、Ｉ／Ｏコントローラを介して直接あるいは間接的にシステムに接続される。

システムにはネットワークアダプタも接続されており、これにより、私的ネットワークや公共ネットワークを介して、他のデータ処理システムやリモートにあるプリンタや記憶装置に接続される。モデム、ケーブルモデム、イーサネット（登録商標）カードは、現在利用可能なネットワークアダプタのほんの一例である。

最後に、本明細書において提示されるアルゴリズムおよび表示は特定のコンピュータや他の装置と本来的に関連するものではない。本明細書における説明にしたがったプログラムを有する種々の汎用システムを用いることができるし、また要求された処理ステップを実行するための特定用途の装置を製作することが適した場合もある。これら種々のシステムに要求される構成は、以上の説明において明らかにされる。さらに、本発明は、特定のプログラミング言語と関連づけられるものではない。本明細書で説明される教示内容を実
装するために種々のプログラミング言語を利用できることは明らかであろう。

本明細書の実施形態の前述の説明は、例示と説明を目的として行われたものである。したがって、開示された実施形態が本発明の全てではないし、本発明を上記の実施形態に限定するものでもない。上記の開示にしたがって、種々の変形が可能である。本開示の範囲は上述の実施形態に限定解釈されるべきではなく、特許請求の範囲にしたがって解釈されるべきである。当該技術に詳しい者であれば、本明細書はその思想や本質的特徴から離れることなくその他の種々の形態で実現できることを理解できるであろう。同様に、モジュール、処理、特徴、属性、方法およびその他の態様に関する名前付けや分割方法は必須なものでものないし重要でもない。また、本明細書やその特徴を実装する機構は異なる名前や分割方法や構成を備えていても構わない。さらに、当業者であれば、モジュール、処理、特徴、属性、方法およびその他の本開示の態様は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェアもしくはこれらの組合せとして実装できることを理解できるであろう。また、本明細書をソフトウェアとして実装する場合には、モジュールなどの各要素は、どのような様式で実装されても良い。例えば、スタンドアローンのプログラム、大きなプログラムの一部、異なる複数のプログラム、静的あるいは動的なリンクライブラリー、カーネルローダブルモジュール、デバイスドライバー、その他コンピュータプログラミングの当業者にとって現在又は未来において既知な方式として実装することができる。さらに、本発明の実装は特定のプログラミング言語に限定されるものではないし、特定のオペレーティングシステムや環境に限定されるものでもない。以上のように、上記の本開示は限定的なものではなく例示的なものであり、本明細書の範囲は添付の特許請求の範囲にしたがって定められる。

１００ 正確性判定システム１９９のための動作環境
１０３ サーバ
１０４ 路側機（ＲＳＵ）
１０５ ネットワーク
１２０ バス
１２３ エゴ車両
１２４ 第１の遠隔車両
１２５ プロセッサ
１２６ 遠隔車両セット
１２７ メモリ
１４５ 通信ユニット
１７０ ＤＳＲＣ対応ＧＰＳユニット
１７２ チャネル
１７４ チャネル
１７６２ チャネル
１７８ チャネル
１８０ チャネル
１８２ チャネル
１８４ チャネル
１８０ ＡＤＡＳシステム
１８２ センサセット
１９０ エゴ正確性データ
１９１ ローカルセンサデータ
１９３ 遠隔正確性データ
１９４ 正確性データセット
１９５ ＤＳＲＣデータ
１９９ 正確性判定システム
２００ コンピュータシステム
２２０ バス
２２２ 信号線
２２４ 信号線
２３８ 信号線
２３９ 信号線
２４２ 信号線
２４４ 信号線
２４６ 信号線
２４８ 信号線
２４９ 信号線
２０２ 通信モジュール
２０４ 決定モジュール
２４１ 記憶装置
３００ 方法

Claims (13)

1. ＡＤＡＳ（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｄｒｉｖｅｒ Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ Ｓｙｓｔｅｍ）システムを含む車両の、前記ＡＤＡＳシステムと通信可能に接続されたコンピュータが、
   第１の車両に関する情報を示すデータであって、前記第１の車両によって記録されたセンサ測定値を含む第１のデータを受信し、
   前記第１のデータが、自車両の少なくとも１つのセンサによって測定されたローカルセンサデータと一致していないことを判定し、
   複数の第２の車両に、第２の車両が決定した前記第１の車両のセンサ測定値の正確性を示す第２の正確性データを要求し、
   自車両が決定した前記第１の車両の正確性レベルを示す第１の正確性データを、前記複数の第２の車両から受信された前記第２の正確性データに基づいて決定し、
   前記第１のデータを前記ＡＤＡＳシステムに入力するか否かを、前記第１の正確性データによって示される正確性レベルに基づいて判定する、
   方法。
2. 前記第１のデータは、所定の時刻における前記第１の車両の位置、速度、及び、進行方向のうちの少なくとも１つを含む、
   請求項１に記載の方法。
3. 前記第１の正確性データをしきい値と比較し、前記しきい値が満たされているか否かを判定することをさらに含み、
   前記しきい値が満たされているときには前記第１のデータを前記ＡＤＡＳシステムに入力し、前記しきい値が満たされていないときには前記第１のデータを前記ＡＤＡＳシステムに入力しないことを判定する、
   請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記車両は、高度自律走行車両である、
   請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
5. ＡＤＡＳ（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｄｒｉｖｅｒ Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ Ｓｙｓｔｅｍ）
   システムと、
   前記ＡＤＡＳシステムと通信可能に接続された制御部と、
   を含み、
   前記制御部は、
   第１の車両に関する情報を示すデータであって、前記第１の車両によって記録されたセンサ測定値を含む第１のデータを受信し、
   前記第１のデータが、自車両の少なくとも１つのセンサによって測定されたローカルセンサデータと一致していないことを判定し、
   複数の第２の車両に、第２の車両が決定した前記第１の車両のセンサ測定値の正確性を示す第２の正確性データを要求し、
   自車両が決定した前記第１の車両の正確性レベルを示す第１の正確性データを、前記複数の第２の車両から受信された前記第２の正確性データに基づいて決定し、
   前記第１のデータを前記ＡＤＡＳシステムに入力するか否かを、前記第１の正確性データによって示される正確性レベルに基づいて判定する、
   車両。
6. 前記第１のデータは、ＤＳＲＣ（Ｄｅｄｉｃａｔｅｄ Ｓｈｏｒｔ Ｒａｎｇｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）メッセージに含まれるＤＳＲＣデータであり、
   前記第１の正確性データは、前記ＤＳＲＣデータのパート１の正確性を示し、
   前記ＤＳＲＣデータの前記パート１は、車両位置、車両進行方向、および、車両サイズのうちの１つ又は複数を含む、
   請求項５に記載の車両。
7. 前記第１のデータは、所定の時刻における前記第１の車両の位置、速度、および、進行方向のうちの少なくとも１つを含む、
   請求項５又は６に記載の車両。
8. 前記ローカルセンサデータは、前記車両の複数のセンサによって測定された、所定の時刻における前記第１の車両の位置、速度、および、進行方向のうちの少なくとも１つを含む、
   請求項５から７のいずれか一項に記載の車両。
9. 前記制御部は、
   前記第１の正確性データをしきい値と比較して、前記しきい値が満たされているか否かを判定し、
   前記しきい値が満たされている場合に、前記第１のデータを前記ＡＤＡＳシステムに入力し、前記しきい値が満たされていない場合に、前記第１のデータを前記ＡＤＡＳシステムに入力しないことを判定する、
   請求項５から８のいずれか一項に記載の車両。
10. 前記車両は、自律走行車両である、
    請求項５から９のいずれか一項に記載の車両。
11. ＡＤＡＳ（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｄｒｉｖｅｒ Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ Ｓｙｓｔｅｍ）システムを含む車両の、前記ＡＤＡＳシステムと通信可能に接続されたコンピュータに、
    第１の車両に関する情報を示すデータであって、前記第１の車両によって記録されたセンサ測定値を含む第１のデータを受信させ、
    前記第１のデータが、自車両の少なくとも１つのセンサによって測定されたローカルセンサデータと一致していないことを判定させ、
    複数の第２の車両に、第２の車両が決定した前記第１の車両のセンサ測定値の正確性を
    示す第２の正確性データを要求させ、
    自車両が決定した前記第１の車両の正確性レベルを示す第１の正確性データを、前記複数の第２の車両から受信された前記第２の正確性データに基づいて決定させ、
    前記第１のデータを前記ＡＤＡＳシステムに入力するか否かを、前記第１の正確性データによって示される正確性レベルに基づいて判定させる、
    ためのプログラム。
12. 前記第１のデータは、ＤＳＲＣ（Ｄｅｄｉｃａｔｅｄ Ｓｈｏｒｔ Ｒａｎｇｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）メッセージに含まれるＤＳＲＣデータであり、
    前記第１の正確性データは、前記ＤＳＲＣデータのパート１の正確性を示し、
    前記ＤＳＲＣデータの前記パート１は、車両位置、車両進行方向、および、車両サイズのうちの１つ又は複数を含む、
    請求項１１に記載のプログラム。
13. 前記車両および前記第１の車両の少なくともいずれか一方は、自律走行車両である、
    請求項１１又は１２に記載のプログラム。

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