JP6784794B2 - 自動運転車の経路計画用のドリフト補正の方法 - Google Patents

Description

本願の実施形態は、総体的に自動運転車の操作に関し、より具体的には、自動運転車用のゼロ・ドリフトの経路計画に関する。

自動運転モード（例えば、ドライバーレス）で走行している車両は、乗員、特に人間の運転手をいくつかの運転に関する役割から解放できる。自動運転モードで走行しているとき、車両は、車載センサを使用して様々な位置までにナビゲートされることが可能であり、最小限のヒューマンコンピュータインタラクションや乗客がいないなどの状況で走行することが可能となった。

行動計画と制御は、自動運転の中の肝要な操作である。しかし、ドリフトは、自動運転車（ＡＤＶ）の経路計画に重大な影響を及ぼす系列的問題である。ドリフトは、複数の要素によって引き起こされる可能性があり、タイヤ摩耗、ホイールアライメント、タイヤ圧、道路状況などが含まれるが、これらに限定されない。このようなドリフトは、経路計画の精度に影響を与える。経路計画の時に、ＡＤＶのドリフトを考慮した精密で有効な方法はなかった。

本発明の一実施形態は、自動運転車の運転経路を計画するためのコンピュータ実装方法であって、自動運転車（ＡＤＶ）に取り付けられた複数のセンサーから取得したセンサーデータに基づき、前記ＡＤＶの現在位置を特定することと、前記現在位置から前記ＡＤＶを所定の期間運転するための現走行周期の経路を計画することと、前の走行周期において決められた前の経路に基づいて計算された前記ＡＤＶの予期位置を特定することと、
前記ＡＤＶの前記現在位置と前記予期位置との間のドリフト誤差を計算することと、
前記ドリフト誤差に基づき、少なくとも前記現走行周期に対して計画された経路の起点を修正し、修正された経路を生成することと、前記修正された経路に従って前記ＡＤＶの走行を制御することとを含む自動運転車の経路の計画用のコンピュータ実装方法に関する。

本発明の他の一実施形態は、指令を記憶している非一時的機械可読メディアであって、前記指令は、プロセッサーによって実行される場合に、自動運転車（ＡＤＶ）に取り付けられた複数のセンサーから取得したセンサーデータに基づき、前記ＡＤＶの現在位置を特定することと、
前記現在位置から前記ＡＤＶを所定の期間運転するための現走行周期の経路を計画することと、
前の走行周期において決められた前の経路に基づいて計算された前記ＡＤＶの予期位置を特定することと、前記ＡＤＶの前記現在位置と前記予期位置との間のドリフト誤差を計算することと、前記ドリフト誤差に基づき、少なくとも前記現走行周期に対して計画された経路の起点を修正し、修正された経路を生成することと、前記修正された経路に従って前記ＡＤＶの走行を制御することと、を含む、自動運転車を操作するため操作を前記プロセッサーに実行させる、非一時的機械可読メディアに関する。

本発明の他の一実施形態は、データ処理システムであって、プロセッサーと、前記プロセッサーに接続され、命令を記憶するメモリとを含み、前記指令は、プロセッサーによって実行される場合に、自動運転車（ＡＤＶ）に取り付けられた複数のセンサーから取得したセンサーデータに基づき、前記ＡＤＶの現在位置を特定することと、前記現在位置から前記ＡＤＶを所定の時間運転するための現走行周期の経路を計画することと、前の走行周期において決められた前の経路に基づき計算された前記ＡＤＶの予期位置を特定することと、前記ＡＤＶの前記現在位置と前記予期位置との間のドリフト誤差を計算することと、
前記ドリフト誤差に基づき、少なくとも前記現走行周期に対して計画された経路の起点を修正し、修正された経路を生成することと、前記修正された経路に従って前記ＡＤＶの走行を制御することとを、前記プロセッサーを実行させるようにさせるデータ処理システムに関する。

本発明の実施態様は図面の各図において限定的ではなく例示的に示され、図面において同一の参照符号が同様な素子を示す。
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。 一実施形態に係る自動運転車両の一例を示すブロック図である。 図３Ａは、一実施形態に係る自動運転車両と共に使用される感知・計画システムの一例を示すブロック図である。 図３Ｂは、一実施形態に係る自動運転車両と共に使用される感知・計画システムの一例を示すブロック図である。 一実施形態に係る、ドリフト補正による経路の最適化を行うプロセスを示す図である。 他の一実施形態に係る、ドリフト誤差を特定するプロセスを示す図である。 一実施形態に係る、ドリフト補正による経路の最適化を行うプロセスを示すフローチャート図である。 一実施形態に係る、ドリフト補正による経路の最適化を行うプロセスを示すフローチャート図である。 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、説明の詳細を参照しながら本発明の様々な実施形態及び態様を説明し、前記様々な実施形態が図面に示される。以下の説明及び図面は、本発明を例示するためのものであり、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を全面的に理解するために、多くの特定の詳細を説明する。なお、本発明の実施形態を簡潔的に説明するように、周知又は従来技術の詳細について説明していない場合もある。

本明細書において、「一実施形態」又は「実施形態」とは、当該実施形態に基づいて説明された特定の特徴、構造又は特性が本発明の少なくとも一実施形態に含まれてもよいと意味する。「一実施形態では」という表現は、本明細書の全体において全てが同一の実施形態を指すとは限らない。

典型的に、自動運転プロセスは、計画周期または走行周期（例えば、１００から２００ミリ秒の周期）で実行され、以下、これについては更に詳しく説明する。各走行周期において、経路は、続きの所定の距離または所定の期間に用いられるように計画される。各走行周期が終了する時に、ＡＤＶの新しい走行周期に対し新しい経路が計画される。一実施形態により、現走行周期の経路を（ＡＤＶの次の所定の期間における走行を制御するために）計画する時に、前の走行周期に引き起こされたＡＤＶのドリフト誤差を特定する。ドリフト誤差に基づいてドリフト補正因子を決める。ドリフト補正因子に基づいて、少なくとも現走行周期に対して計画された経路の起点を修正または補正する。これにより、ＡＤＶは、より理想状況（すなわち、ドリフトがない状況）に近い経路に沿って走行することができる。計画段階でＡＤＶのドリフトを周期的に補正することにより、ＡＤＶは、比較的長い期間においてより計画経路に近い経路に沿って走行することができる。

一実施形態により、ＡＤＶに対して現走行周期（または計画周期）の経路を計画する時に、ＡＤＶに取り付けられた各種のセンサー（例えば、ＬＩＤＡＲ、ＲＡＤＡＲ、カメラ）により提供されたセンサーデータに基づいてＡＤＶの現在位置を特定する。現在位置からＡＤＶが所定の期間走行するための現走行周期の経路を生成する。経路は、ＡＤＶの運転環境を感知した感知データに基づいて生成可能であり、当該感知データは、センサーデータに基づいて決められる。なお、前の経路に基づいてＡＤＶの予期位置を計算し、当該前の経路は、前の走行周期（例えば、最後の走行周期）の期間で生成されるものである。ＡＤＶが理想的な運転条件でドリフトなく走行する場合に、ＡＤＶの予期位置は、前の経路の目標位置である。しかし、前記の各種の要因により、ＡＤＶの実際位置（例えば、ＡＤＶの現在位置）は、例えばドリフト誤差のため、予期位置と異なる。次いで、ＡＤＶの予期位置と現在位置に基づいて、ドリフト誤差を動的に計算する。このようなドリフト誤差は、異なる時刻の特定の運転環境（例えば、道路条件、天気条件、タイヤ圧、ホイールアライメント）によって異なる場合がある。ドリフト誤差に基づいて少なくとも現走行周期の経路の起点を修正し、修正された経路を生成する。そして修正された経路に従ってＡＤＶを制御する。

一実施形態において、ドリフト誤差は、ＡＤＶの予期位置と現在位置との間の（例えば、横方向における）差異に基づいて計算される。ドリフト誤差に基づいて、所定のドリフト補正アルゴリズムを使用してドリフト補正因子を計算する。そして、ドリフト補正因子に基づいて経路を修正する。一実施形態において、現走行周期において計算されたドリフト誤差に照らして、前の走行周期において計算された前のドリフト補正因子に基づいてドリフト補正因子を計算する。他の一実施形態により、少なくとも経路の起点を修正する時に、経路は、ステーション横方向（ｓｔａｔｉｏｎ−ｌａｔｅｒａｌ、ＳＬ）空間またはＳＬ地図にＳＬ曲線として投影される。ＳＬ曲線は、経路に沿う経路点のＡＤＶの走行する車道の基準線に対する相対位置を表す。そして、ドリフト補正因子に基づいてＳＬ曲線の起点を少なくとも横方向にシフトする。ＡＤＶのドリフト誤差を補正するように、シフトされたＳＬ曲線を利用して経路を修正する。

図１は、本発明の一実施形態に係る自動運転車両のネットワーク構成を示すブロック図である。図１に示すように、ネットワーク構成１００は、ネットワーク１０２を介して一つ以上のサーバ１０３〜１０４に通信可能に接続される自動運転車両１０１を含む。一つの自動運転車両のみが示されているが、複数の自動運転車両が、ネットワーク１０２を介して、互いに接続され、及び／又はサーバ１０３〜１０４に接続されてもよい。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）、インターネットのようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、セルラーネットワーク、衛星ネットワーク又はそれらの組み合わせであってもよい。サーバ１０３〜１０４は、如何なるタイプのサーバ又はサーバクラスタであってもよく、例えば、ネットワーク又はクラウドサーバ、アプリサーバ、バックエンドサーバ又はそれらの組み合わせが挙げられる。サーバ１０３〜１０４は、データ解析サーバ、コンテンツサーバ、交通情報サーバ、地図及び関心地点（ＭＰＯＩ）サーバ、又は位置サーバなどであってもよい。

自動運転車両とは、自動運転モードになるように構成可能な車両を指し、前記自動運転モードにおいて、車両が運転手からの入力がほとんど又は全くない場合に環境を通過するようにナビゲートされる。このような自動運転車両は、車両動作環境に関連する情報を検出するように構成された一つ以上のセンサを有するセンサシステムを含んでもよい。前記車両及びその関連コントローラは、検出された情報を使用して前記環境を通過するようにナビゲートする。自動運転車両１０１は、手動モード、全自動運転モード、又は部分自動運転モードで動作することができる。

一実施形態では、自動運転車両１０１は、感知・計画システム１１０、車両制御システム１１１、無線通信システム１１２、ユーザインターフェースシステム１１３、及びセンサシステム１１５を含むが、それらに限定されない。自動運転車両１０１は更に、エンジン、車輪、ステアリングホイール、変速機などの従来の車両に含まれるいくつかの共通構成要素を含んでもよい。前記構成要素は、車両制御システム１１１及び／又は感知・計画システム１１０によって様々な通信信号及び／又は命令で制御されることができ、これらの様々な通信信号及び／又は命令は、例えば加速信号又は命令、減速信号又は命令、ステアリング信号又は命令、ブレーキ信号又は命令などを含む。

構成要素１１０〜１１５は、インターコネクト、バス、ネットワーク、又はこ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、ホストコンピュータなしのアプリケーションでマイクロコントローラ及びデバイスが相互に通信できるように設計された車両バス規格である。それは、もともと自動車内の多重電気配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、他の多くの環境にも用いられる。

ここで図２を参照すると、一実施形態では、センサシステム１１５は、一つ以上のカメラ２１１、全地球測位システム（ＧＰＳ）ユニット２１２、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）２１３、レーダユニット２１４並びに光検出及び測距（ＬＩＤＡＲ）ユニット２１５を含むが、それらに限定されない。ＧＰＳユニット２１２は、自動運転車両の位置に関する情報を提供するように動作可能な送受信機を含んでもよい。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配向の変化を検知することができる。レーダユニット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オブジェクトを検知するシステムを表すことができる。いくつかの実施形態では、オブジェクトを検知することに加えて、レーダユニット２１４は、オブジェクトの速度及び／又は進行方向を更に検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環境内のオブジェクトを検知することができる。ＬＩＤＡＲユニット２１５は、他のシステム構成要素のほかに、一つ以上のレーザ源、レーザスキャナ、及び一つ以上の検出器を更に含むことができる。カメラ２１１は、自動運転車両の周囲の環境における画像を取り込むための一つ以上の装置を含むことができる。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カメラを取り付けることによって、機械的に移動されてもよい。

センサシステム１１５は、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）などの他のセンサを更に含むことができる。オーディオセンサは、自動運転車両の周囲の環境から音を取得するように構成されてもよい。ステアリングセンサは、ステアリングホイール、車両の車輪、又はそれらの組み合わせの操舵角を検知するように構成されてもよい。スロットルセンサ及びブレーキセンサそれぞれは、車両のスロットル位置及びブレーキ位置を検知する。場合によっては、スロットルセンサとブレーキセンサを統合型スロットル／ブレーキセンサとして一体化することができる。

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、スロットルユニット２０２（加速ユニットともいう）、及びブレーキユニット２０３を含むが、それらに限定されない。ステアリングユニット２０１は、車両の方向又は進行方向を調整するために用いられる。スロットルユニット２０２は、モータ又はエンジンの速度を制御するために用いられ、モータ又はエンジンの速度によって更に車両の速度及び加速度を制御する。ブレーキユニット２０３は、摩擦を与えることによって車両の車輪又はタイヤを減速させることで、車両を減速させる。なお、図２に示す構成要素は、ハードウェア、ソフトウェア、又はそれら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、装置、センサ、他の車両などの外部システムとの間の通信を可能にするものである。例えば、無線通信システム１１２は、直接又は通信ネットワークを介して一つ以上の装置と無線通信することができ、例えば、ネットワーク１０２を介してサーバ１０３〜１０４と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）を使用することができ、例えば、ＷｉＦｉを使用して別の構成要素又はシステムと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）などを使用して、装置（例えば、乗客のモバイルデバイス、表示装置、車両１０１内のスピーカ）と直接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内に実現された周辺装置の部分（例えば、キーボード、タッチスクリーン表示装置、マイクロホン、及びスピーカなどを含む）であってもよい。

特に自動運転モードで動作しているときに、自動運転車両１０１の機能の一部又は全部は、感知・計画システム１１０によって制御又は管理することができる。感知・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）を備え、センサシステム１１５、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、受信した情報を処理し、出発地から目的地までのルート又は経路を計画し、その後、計画・制御情報に基づいて車両１０１を運転する。
あるいは、感知・計画システム１１０を車両制御システム１１１と統合することができる。

例えば、乗客としてのユーザは、例えば、ユーザインターフェースを介して、旅程の出発地位置及び目的地を指定することができる。感知・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・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、ＭＰＯＩサーバは地図サービス及び特定の位置のＰＯＩを提供する。あるいは、そのような位置及びＭＰＯＩ情報は、感知・計画システム１１０の永続的記憶装置にローカルキャッシュされることが可能である。

自動運転車両１０１がルートに沿って移動するとき、感知・計画システム１１０は交通情報システム又はサーバ（ＴＩＳ）からリアルタイム交通情報を取得することもできる。なお、サーバ１０３〜１０４は第三者エンティティによって操作されることが可能である。あるいは、サーバ１０３〜１０４の機能は、感知・計画システム１１０と統合することができる。リアルタイム交通情報、ＭＰＯＩ情報、及び位置情報、並びにセンサシステム１１５によって検出又は検知されたリアルタイムローカル環境データ（例えば、障害物、オブジェクト、周辺車両）に基づいて、感知・計画システム１１０は、指定された目的地までに安全かつ効率的に到着するように、最適なルートを計画し、計画されたルートに従って、例えば、制御システム１１１によって車両１０１を運転する。

サーバー１０３は、様々なクライアントにデータ解析サービスを提供するデータ解析システムであってもよい。本発明の一実施形態において、データ解析システム１０３は、データコレクタ１２１及び機械学習エンジン１２２を備える。データコレクタ１２１は、様々な車両（自動運転車、又は操作者が運転する普通車両）から運転統計データ１２３を収集する。運転統計データ１２３は、発された運転命令（例えば、変速、ブレーキ、ステアリング命令等）を指示する情報や、車載センサーが異なる時点で採集した車両の応答（例えば、速度、加速度、減速度、方向等）を含む。運転統計データ１２３は、ルート（出発地位置と目的位置）、ＭＰＯＩ、天気状況、道路状況のような異なる時点の運転環境を記述する情報を含んでも良い。

機械学習エンジン１２２は、運転統計データ１２３に基づいて様々な目的で、１組のルール、アルゴリズム及び／又は予測モデル１２４を生成、トレーニングする。一実施形態において、アルゴリズム１２４は、前の走行周期と現走行周期との間におけるＡＤＶのドリフト誤差を検出と計算するアルゴリズムを含む。アルゴリズム１２４は、ドリフト補正因子（ドリフト補正係数とも呼ばれる）を計算するアルゴリズムと、現走行周期の経路を修正するアルゴリズムとを更に含むことができる。その後、アルゴリズム１２４は、リアルタイムの自動運転の期間でドリフト補正に用いられるように、ＡＤＶにアップロードされることが可能である。

図３Ａ及び図３Ｂは、一実施形態に係る自動運転車両と共に使用される感知・計画システムの一例を示すブロック図である。システム３００は、図１の自動運転車１０１の一部分として実装することができ、感知・計画システム１１０と、制御システム１１１と、センサーシステム１１５とを含むが、これらに限定されない。図３Ａと図３Ｂに示すように、感知・計画システム１１０は、測位モジュール３０１と、感知モジュール３０２と、予測モジュール３０３と、決定モジュール３０４と、計画モジュール３０５と、制御モジュール３０６と、ルーティングモジュール３０７と、ドリフト補正モジュール３０８とを含むが、これらに限定されない。

モジュール３０１〜３０８のうちの一部又は全部は、ソフトウェア、ハードウェア又はそれらの組み合わせで実現されてもよい。例えば、これらのモジュールは、永続的記憶装置３５２にインストールされ、メモリ３５１にロードされ、一つ以上のプロセッサ（図示せず）によって実行されることができる。なお、これらのモジュールの一部又は全部は、図２の車両制御システム１１１のモジュールの一部又は全部と通信可能に接続されるか、又は一体化されてもよい。モジュール３０１〜３０９のいくつかは、集積モジュールとして一体化されてもよい。モジュール３０１〜３０８の中の幾つかは、一体に集積モジュールとして集積されても良い。

測位モジュール３０１は、自動運転車両３００の現在の位置（例えば、ＧＰＳユニット２１２を利用して）を特定し、ユーザの旅程又はルートに関連する如何なるデータを管理する。測位モジュール３０１（地図及びルーティングモジュールともいう）は、ユーザの旅程又はルートに関連する如何なるデータを管理する。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して、旅程の出発地位置及び目的地を指定することができる。測位モジュール３０１は、自動運転車両３００の地図・ルート情報３１１のような他の構成要素と通信して、旅程関連データを取得する。例えば、測位モジュール３０１は、位置サーバ並びに地図及び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、ＭＰＯＩサーバは、地図サービス及び特定の位置のＰＯＩを提供し、地図・ルート情報３１１の一部としてキャッシュすることができる。自動運転車両３００がルートに沿って移動するとき、測位モジュール３０１は交通情報システム又はサーバからリアルタイム交通情報を得ることもできる。

感知モジュール３０２は、センサシステム１１５により提供されたセンサデータと、測位モジュール３０１により取得された測位情報とに基づいて、周囲環境への感知を特定する。感知情報は、一般的な運転手が運転手により運転されている車両の周囲で感知すべきものを表すことができる。感知は、例えばオブジェクトの形態を採用する車線構成（例えば、直進車線又はカーブ車線）、信号機信号、他の車両の相対位置、歩行者、建築物、横断歩道、又は他の交通関連標識（例えば、止まれ標識、ゆずれ標識）などを含んでもよい。

感知モジュール３０２は、一つ以上のカメラによって取り込まれた画像を処理及び解析して、自動運転車両の環境内のオブジェクト及び／又は特徴を認識するための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むことができる。前記オブジェクトは、交通信号、道路境界、他の車両、歩行者及び／又は障害物などを含むことができる。コンピュータビジョンシステムは、オブジェクト認識アルゴリズム、ビデオトラッキング、及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。いくつかの実施形態では、コンピュータビジョンシステムは、環境地図を描き、オブジェクトを追跡し、オブジェクトの速度などを推定することができる。感知モジュール３０２は、レーダ及び／又はＬＩＤＡＲのような他のセンサによって提供される他のセンサデータに基づいてオブジェクトを検出することもできる。

各オブジェクトについて、予測モジュール３０３は、その環境ではオブジェクトがどのように挙動するかを予測する。予測とは、地図・ルート情報３１１と交通ルール３１２のセットを考慮して、当該時点における運転環境を感知する感知データに基づいて実行される。例えば、オブジェクトが反対方向の車両であり、かつ現在の運転環境が交差点を含む場合に、予測モジュール３０３は、車両が直進するか、又は旋回するかを予測する。感知データが、交差点に信号機がないことを示す場合、予測モジュール３０３は、交差点に入る前に車両が完全に停止する必要があると予測する可能性がある。感知データが、車両が現在左折専用車線又は右折専用車線にあることを示す場合、予測モジュール３０３は、車両がそれぞれ左折又は右折する可能性がより高いと予測することができる。

それぞれのオブジェクトに対して、決定モジュール３０４はオブジェクトをどのように処理するかを決定する。例えば、特定のオブジェクト（例えば、交差のルートにおける他の車両）及びオブジェクトを記述するメタデータ（例えば、速度、方向、操舵角）について、決定モジュール３０４は前記オブジェクトと遇うときに如何に対応するか（例えば、追い越し、道譲り、停止、追い抜き）を決定する。決定モジュール３０４は、交通ルール又は運転ルール３１２のようなルールセットに基づいてそのような決定を行うことができ、前記ルールセットは永続的記憶装置３５２に記憶することができる。

ルーティングモジュール３０７は、出発地から目的地までの一つ以上のルート又は経路を提供するように構成される。ルーティングモジュール３０７は、出発地位置から目的地位置までの所与の行程（例えば、ユーザから受信された所与の旅程）について、地図・ルート情報３１１を取得し、出発地位置から目的地位置までのすべての可能なルート又は経路を決定する。ルーティングモジュール３０７は、出発地位置から目的地位置までの各ルートを決定する地形図の形の基準線を生成することができる。基準線とは、他の車両、障害物、又は交通状況などからの如何なる干渉を受けていない理想的なルート又は経路を指す。つまり、道路に他の車両、歩行者又は障害物がない場合、ＡＤＶは基準線に精確的に又は密接的に従うべきである。そして、地形図を決定モジュール３０４及び／又は計画モジュール３０５に提供する。決定モジュール３０４及び／又は計画モジュール３０５は、他のモジュールにより提供された他のデータ（例えば測位モジュール３０１からの交通状况、感知モジュール３０２により感知された運転環境及び予測モジュール３０３により予測された交通状况）に応じて、全ての走行可能なルートを検査して最適ルートのうちの一つを選択及び補正する。特定時点における特定の運転環境に応じて、ＡＤＶを制御するための実際の経路又はルートは、ルーティングモジュール３０７によって提供される基準線に近いか又は異なっていてもよい。

感知されたオブジェクトのそれぞれに対する決定に基づいて、計画モジュール３０５は、ルーティングモジュール３０７によって提供される基準線をベースとし、自動運転車両に対して経路又はルート並びに運転パラメータ（例えば、距離、速度及び／又は操舵角）を計画する。言い換えれば、特定のオブジェクトについて、決定モジュール３０４は当該オブジェクトに対して何をするかを決定し、計画モジュール３０５はどのようにするかを決定する。例えば、特定のオブジェクトについて、決定モジュール３０４は前記オブジェクトを追い抜くかを決定することができ、計画モジュール３０５は前記オブジェクトを左側から追い抜くか又は右側から追い抜くかを決定することができる。計画・制御データは、計画モジュール３０５により生成され、車両３００が次の移動周期（例えば、次のルート／経路区間）にはどのように移動するかを記述する情報を含む。例えば、計画・制御データは、車両３００に時速３０マイル（ｍｐｈ）で１０ｍ移動し、次に２５マイル（ｍｐｈ）で右車線に変更するように指示することができる。

制御モジュール３０６は、計画・制御データに基づいて、計画・制御データにより限定されたルート又は経路に応じて適当な命令又は信号を車両制御システム１１１に送信することにより自動運転車両を制御及び運転する。前記計画・制御データは、経路又はルートに沿って異なる時点で適切な車両配置又は運転パラメータ（例えば、スロットル、ブレーキ、及びステアリング命令）を使用して、車両をルート又は経路の第１の点から第２の点まで運転するのに十分な情報を含む。

一実施形態では、計画段階は、例えば、時間間隔が１００ミリ秒（ｍｓ）の周期など、複数の計画周期（命令周期ともいう）で実行される。計画周期又は命令周期のそれぞれについて、計画・制御データに基づいて一つ以上の制御命令を発する。すなわち、１００ｍｓごとに、計画モジュール３０５は、次のルート区間又は経路区間（例えば、目標位置及びＡＤＶが目標位置に到着するのに必要な時間が含まれる）を計画する。あるいは、計画モジュール３０５は、具体的な速度、方向、及び／又は操舵角などを更に指定することができる。一実施形態では、計画モジュール３０５は、次の所定期間（例えば、５秒）のルート区間又は経路区間を計画する。計画周期のそれぞれに対し、計画モジュール３０５は、前の周期で計画された目標位置に基づいて、現在の周期（例えば、次の５秒）のための目標位置を計画する。次に、制御モジュール３０６は、現在の周期の計画・制御データに基づいて、一つ以上の制御命令（例えば、スロットル、ブレーキ、ステアリング制御命令）を生成する。

なお、決定モジュール３０４及び計画モジュール３０５は、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３０４／計画モジュール３０５は、自動運転車両の走行経路を決定するための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、自動運転車両の以下の経路に沿った移動を達成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る。前記経路では、自動運転車両が最終的な目的地に通じる走行車線ベースの経路に沿って前進するとともに、感知した障害物を実質的に回避できる。目的地は、ユーザインターフェースシステム１１３を介したユーザ入力に従って設定することができる。ナビゲーションシステムは、自動運転車両が走行してい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、自動運転車両のための走行経路を決定するために、ＧＰＳシステム及び一つ以上の地図からのデータを取り入れることができる。

一実施形態において、ＡＤＶに対して現走行周期（または計画周期）の経路を計画する時、ＡＤＶの現在位置は、ＡＤＶに取り付けられた各種のセンサー（例えば、ＬＩＤＡＲ、ＲＡＤＡＲ、カメラ）によって提供されたセンサーデータに基づいて特定されることが可能である。ＡＤＶの現在位置は、測位モジュール３０１及び／または感知モジュール３０２によって特定することができる。計画モジュール３０５は、その後、制御モジュール３０６が現在位置からＡＤＶを所定の期間運転することができるように、現走行周期の経路を計画する。経路は、ＡＤＶの運転環境を感知した感知データに基づいて生成することができ、運転環境は、センサーデータに基づいて確定することができる。

一実施形態において、計画の際に、ドリフト補正モジュール３０８を呼び出して、前の経路計算によるＡＤＶの予期位置を特定する。ドリフト補正モジュール３０８は、計画モジュール３０５の一部分として実現されても良い。前の経路は、前の走行周期（例えば、直前の走行周期）の期間において計画モジュール３０５によって生成することができる。ＡＤＶが理想的な運転条件の下でドリフトすることなく走行する場合に、ＡＤＶの予期位置は、前の経路の目標位置である。しかし、例えば、ドリフト誤差などの前記の各種の要因のために、ＡＤＶの実際位置（例えば、現運転周期のＡＤＶの現在位置）は、前の走行周期で予期した位置と異なることがある。そして、ドリフト補正モジュール３０８は、ＡＤＶの予期位置と現在位置に基づき、動的にドリフト誤差を計算する。このようなドリフト誤差は、異なる時刻の特定の運転環境（例えば、道路条件、天気条件、タイヤ圧、ホイールアライメント等）によって異なる場合がある。ドリフト誤差に基づき、計画モジュール３０５は、少なくとも現走行周期の経路の起点を修正し、修正された経路を生成する。そして、制御モジュール３０６は、現走行周期の修正された経路に従って、例えば、修正された経路に沿う異なる時刻で適切な制御命令（例えば、スロットル、ブレーキ、ステアリング命令）を発行することにより、ＡＤＶを制御する。

なお、過去経路及び予期位置に関する情報は、運転統計データ３１３の一部分として保持されることが可能である。なお、前記の通り、ＡＤＶの自動運転中に、前の経路に沿うＡＤＶの位置、速度及び進行方向は、採集されて運転統計データ３１３の一部分として記憶されることが可能である。後続する走行周期の経路計画の時、運転統計データ３１３を使用することができる。

一実施形態において、ドリフト補正モジュール３０８は、ＡＤＶの予期位置と現在位置との間の（例えば、横方向における）差異に基づいてドリフト誤差を計算するように配置される。ドリフト誤差に基づいて、ドリフト補正モジュール３０８は、所定のドリフト補正アルゴリズムを使用して更にドリフト補正因子を計算する。そして、ドリフト補正因子に基づいて、計画モジュール３０５により経路を修正する。一実施形態において、現走行周期において計算されたドリフト誤差に応じて、前の走行周期において計算された前のドリフト補正因子に基づいてドリフト補正因子を計算する。前のドリフト補正因子は、ドリフト補正因子３１４の一部として保持することができる。他の一実施形態により、少なくとも経路の起点を修正する時に、計画モジュール３０５は、経路をＳＬ空間またはＳＬ地図にＳＬ曲線として投影またはマッピングされる。ＳＬ曲線は、経路に沿う経路点のＡＤＶの走行する車道の基準線に対する相対位置を表す。そして、ドリフト補正因子に基づいてＳＬ曲線の起点を少なくとも横方向にシフトする。そして、ＡＤＶのドリフト誤差を補正するように、シフトされたＳＬ曲線を利用して経路を修正する。

図４に示すように、説明するために、ＡＤＶが時刻ｔ１において位置４０１に位置すると仮定する。時刻ｔ１において、計画モジュール３０５は、第１の走行周期の第１の軌跡４１１を計画する。第１の走行周期が終了すると、時刻ｔ２において、計画モジュール３０５は、次の走行周期となる第２の走行周期の新軌跡を計画することになる。故に、時刻ｔ１において、ＡＤＶは、軌跡４１１に従って前に向かって走行するように制御される。時刻ｔ２において、ＡＤＶは、軌跡４１２に従って前に向かって走行するように制御され、軌跡４１１は捨てられることになる。時刻ｔ２において、第１の走行周期の軌跡４１１に基づき、ＡＤＶが位置４０２に位置すると予期される。しかし、ドリフトに起因して、位置４０３においてＡＤＶはドリフト誤差４０５を持って走行が終了する。ドリフト誤差４０５を考慮せずに新軌跡を生成する場合、新軌跡は、軌跡４１２となる。図４に示すように、ドリフト誤差４０５に起因して、時刻ｔ１から開始された第１の走行周期の軌跡４１１と、時刻ｔ２から開始されて第２の走行周期の軌跡４１２は、平滑的に連結していない。このような、二つの走行周期の間の軌跡の非平滑的な連結は、乗客に不安全及び／または不快をもたらすことがある。

一実施形態において、計画モジュール４０５が時刻ｔ２において軌跡４１２を計画する時、時刻ｔ２におけるＡＤＶの現在位置４０３と、軌跡４１１に基づくＡＤＶの予期位置４０２に基づき、ドリフト誤差４０５を検出し計算するように、ドリフト補正モジュール３０８は、呼び出される。前の走行周期となる第１の走行周期において軌跡４１１を計画する時、予期位置４０２を特定し、予期位置４０２は、例えば走行統計データ３１３の一部分として、永続的記憶装置に保持され記憶されることが可能である。一実施形態において、ドリフト補正モジュール３０８は、時刻ｔ２におけるＡＤＶの現在位置４０３と、軌跡４１１に基づくＡＤＶの時刻ｔ２における予期位置４０２との間の差（メートル）に基づき、ドリフト誤差４０５を計算する。

一実施形態において、予期位置４０２（Ｌ_{ｅｘｐｅｃｔｅｄ}）の横方向座標から、実際位置４０３（Ｌ_{ａｃｔｕａｌ}）の横方向座標を引くことによって、ドリフト誤差４０５を計算する。すなわち、ドリフト誤差４０５＝Ｌ_{ｅｘｐｅｃｔｅｄ}−Ｌ_{ａｃｔｕａｌ}。図４に示すように、ドリフト誤差４０５は、正の値であっても良く、負の値であっても良い。ドリフト誤差４０５の正の値は、ＡＤＶの実際位置が前の走行周期の予期位置の右側に位置することを表す。ドリフト誤差４０５の負の値は、ＡＤＶの実際位置が前の走行周期の予期位置の左側に位置することを表す。

ドリフト誤差４０５に基づき、ドリフト補正因子（ドリフト補正値とも呼ばれる）を計算する。一実施形態において、前の走行周期においてで決められたドリフト補正因子（ｙ＿ｏｌｄ）に照らして、ドリフト誤差４０５（ｋ）に基づき、ドリフト補正因子（ｙ＿ｎｅｗ）を計算する。特定の実施形態において、現走行周期のドリフト補正因子ｙ＿ｎｅｗ＝ｙ＿ｏｌｄ＋ｋ／ｔｉｍｅ＿ｗｉｎｄｏｗ、ただし、ｔｉｍｅ＿ｗｉｎｄｏｗは所定の期間である。一実施形態において、ｔｉｍｅ＿ｗｉｎｄｏｗの範囲は、１００から２００までであり、直接的にまたは間接的に運転周期の持続時間（例えば、１００−２００ｍｓ）を表すことができる。ドリフト誤差４０５（ｋ）と同様に、ＡＤＶが予期位置に対する相対位置によって、ドリフト補正因子ｙ＿ｎｅｗとｙ＿ｏｌｄは、正の値であっても良く、負の値であっても良い。

一実施形態により、ドリフト補正因子に基づき、ドリフト誤差を補正するように、少なくとも軌跡４１２の起点を横方向にシフトする。例えば、図４に示すように、ＡＤＶの実際位置４０３が予期位置４０２の右側に位置しているとドリフト補正因子が示すと、図５に示すように、少なくとも軌跡の起点または軌跡４１２全体をドリフト補正因子に基づいて左へシフトする。一方、ＡＤＶの実際位置４０３が予期位置４０２の左側に位置しているとドリフト補正因子が示すと、少なくとも軌跡の起点または軌跡４１２全体をドリフト補正因子に基づいて右へシフトする。

図６は、一実施形態に係る、軌跡を計画する時にドリフトを特定して補正するプロセスを示すブロック図である。プロセス６００は、処理ロジックによって実行することができ、処理ロジックは、ソフトウェア、ハードウェアまたはその組み合わせを含むことができる。例えば、プロセス６００は、ドリフト補正モジュール３０８、計画モジュール３０５及び／または制御モジュール３０６により実行されることが可能である。図６に示すように、操作６０１において、処理ロジックは、各種センサー（例えば、ＬＩＤＡＲ、ＲＩＤＡＲ、ＧＰＳ、カメラ）から取得したセンサーデータに基づき、ＡＤＶの現在位置（例えば、実際位置）を特定する。操作６０２において、処理ロジックは、ＡＤＶを現在位置から既定時間（例えば、走行周期の持続時間）運転するための現走行周期の経路を計画する。操作６０３において、処理ロジックは、前の走行周期において決められた前の経路に基づき計算されたＡＤＶの予期位置を特定する。操作６０４において、処理ロジックは、ＡＤＶの現在位置と予期位置との間のドリフト誤差を計算する。処理６０５において、処理ロジックは、ドリフト誤差に基づき、少なくとも現走行周期の経路の起点を修正して、修正された経路を生成する。操作６０６において、処理ロジックは、修正された経路に従ってＡＤＶを制御する。

図７は、一実施形態にかかる、ドリフト補正を利用した経路の最適化を行うプロセスを示すフローチャート図である。図７に示すように、操作７０１において、最初に、前の計画周期と関連するドリフト補正値（ｙ＿ｏｌｄ）はゼロに設定される。操作７０２において、現計画周期に対して経路を計画する。操作７０３において、ＡＤＶの現在位置と、前の計画周期で特定されたＡＤＶの予期位置とを比較して、ドリフト誤差（ｋ）を特定する。操作７０４において、現計画周期のドリフト補正値ｙ＿ｎｅｗは、ｙ＿ｎｅｗ＝ ｙ＿ｏｌｄ ＋ ｋ ／ ｔｉｍｅ＿ｗｉｎｄｏｗのように更新される。操作７０５において、現計画周期のドリフト補正値ｙ＿ｎｅｗに基づき、経路を修正する。より多い計画周期がさらに存在する場合に、操作７０６において、現計画周期のドリフト補正値を前の計画周期のドリフト補正値とし、次の計画周期に対して前記プロセスを繰り返す。

なお、以上に例示及び説明された構成要素の一部又は全ては、ソフトウェア、ハードウェア、又はそれらの組み合わせで実現されることが可能である。例えば、このような構成要素は、永続的記憶装置にインストールされるとともに記憶される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、本願にわたって記載されたプロセス又は動作を実現するように、プロセッサ（図示せず）によって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、特定用途向け集積回路又はＡＳＩＣ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、又はフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）のような専用ハードウェアにプログラミング又は埋め込まれた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、アプリケーションからの対応するドライバー及び／又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。また、このような構成要素は、ソフトウェア構成要素が一つ以上の特定の命令によってアクセス可能な命令セットの一部として、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ることができる。

図８は、本発明の一実施形態と共に使用可能なデータ処理システムの一例を示すブロック図である。例えば、システム１５００は、前記プロセス又は方法のいずれかを実行する前記データ処理システムのいずれか（例えば、図１の感知・計画システム１１０、又はサーバ１０３〜１０４のいずれか）を表すことができる。システム１５００は、いくつか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、ディスクリート型電子デバイス、又は回路基板（例えば、コンピュータシステムのマザーボード若しくはアドインカード）に適するその他のモジュールとして実現されることが可能であり、又は、他の形態でコンピュータシステムのシャーシ内に組み込まれる構成要素として実現されることが可能である。

なお、システム１５００は、コンピュータシステムのいくつかの構成要素の高レベルビューを示すことを意図している。しかしながら、特定の実施例において付加的構成要素が存在してもよく、また、その他の実施例において示された構成要素を異なる配置にすることが可能であると理解すべきである。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、メディアプレヤー、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、スマートウォッチ、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ー又はハブ、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、又はそれらの組み合わせを表すことができる。また、単一の機械又はシステムのみが示されたが、「機械」又は「システム」という用語は、本明細書で説明されるいずれか一種以上の方法を実現するための、単独で又は共同で一つ（又は複数）の命令セットを実行する機械又はシステムのいずれかの組み合わせも含まれると解釈されるべきである。

一実施形態では、システム１５００は、バス又はインターコネクト１５１０を介して接続される、プロセッサ１５０１と、メモリ１５０３と、装置１５０５〜１５０８とを含む。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が含まれる単一のプロセッサ又は複数のプロセッサを表すことができる。プロセッサ１５０１は、マイクロプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）などのような、一つ以上の汎用プロセッサを表すことができる。より具体的には、プロセッサ１５０１は、複雑命令セットコンピューティング（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小命令セットコンピューティング（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長命令語（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサ、又はその他の命令セットを実行するプロセッサ、又は命令セットの組み合わせを実行するプロセッサであってもよい。プロセッサ１５０１は更に、例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、セルラー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）、デジタルシグナルプロセッサ（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、暗号化プロセッサ、コプロセッサ、組込みプロセッサ、又は命令を処理可能な任意の他のタイプのロジックのような、一つ以上の専用プロセッサであってもよい。

プロセッサ１５０１は、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く、前記システムの様々な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機能することができる。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、本明細書で説明される動作及びステップを実行するための命令を実行するように構成される。システム１５００は、更に所望による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含むことができ、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／又は表示装置を含むことができる。

プロセッサ１５０１は、メモリ１５０３と通信することができ、メモリ１５０３は、一実施形態では、所定量のシステムメモリを提供するための複数のメモリ装置によって実現されることができる。メモリ１５０３は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、シンクロナスＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、又はその他のタイプの記憶装置のような、一つ以上の揮発性記憶（又はメモリ）装置を含むことができる。メモリ１５０３は、プロセッサ１５０１又はその他の任意の装置により実行される命令シーケンスを含む情報を記憶することができる。例えば、様々なオペレーティングシステム、デバイスドライバ、ファームウェア（例えば、ベーシックインプット／アウトプットシステム又は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、プロセッサ１５０１により実行されることができる。オペレーティングシステムは、例えば、ロボットオペレーティングシステム（ＲＯＳ）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）社のＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）オペレーティングシステム、アップル社のＭａｃＯＳ（登録商標）／ｉＯＳ（登録商標）、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）社のＡｎｄｒｏｉｄ（登録商標）、ＬＩＮＵＸ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）、又はその他のリアルタイム若しくは組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、更に、ネットワークインターフェース装置１５０５、所望による入力装置１５０６、及びその他の所望によるＩ／Ｏ装置１５０７を含む装置１５０５〜１５０８のようなＩ／Ｏ装置を含むことができる。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）を含むことができる。前記無線送受信機は、ＷｉＦｉ送受信機、赤外線送受信機、ブルートゥース送受信機、ＷｉＭａｘ送受信機、無線携帯電話送受信機、衛星送受信機（例えば、全地球測位システム（ＧＰＳ）送受信機）、又はその他の無線周波数（ＲＦ）送受信機、又はそれらの組み合わせであってもよい。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、タッチパネル、タッチスクリーン（表示装置１５０４と統合されてもよい）、ポインター装置（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）を含むことができる。例えば、入力装置１５０６は、タッチスクリーンと接続するタッチスクリーンコントローラを含むことができる。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、様々なタッチ感応技術（コンデンサ、抵抗、赤外線、及び表面弾性波の技術を含むが、それらに限定されない）のいずれか、並びにその他の近接センサアレイ、又は、タッチスクリーンと接触する一つ以上の点を決定するためのその他の素子を用いて、それらの接触及び移動又は間欠を検出することができる。

Ｉ／Ｏ装置１５０７は、音声装置を含むことができる。音声装置は、音声認識、音声複製、デジタル記録、及び／又は電話機能のような音声サポート機能を促進するために、スピーカ及び／又はマイクロフォンを含んでもよい。その他のＩ／Ｏ装置１５０７は、更に、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）ポート、パラレルポート、シリアルポート、プリンタ、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、加速度計のようなモーションセンサ、ジャイロスコープ、磁力計、光センサ、コンパス、近接センサなど）、又はそれらの組み合わせを含むことができる。装置１５０７は、更に結像処理サブシステム（例えば、カメラ）を含むことができ、前記結像処理サブシステムは、写真及びビデオ断片の記録のようなカメラ機能を促進するための、電荷結合素子（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含むことができる。特定のセンサは、センサハブ（図示せず）を介してインターコネクト１５１０に接続されることができ、キーボード又はサーマルセンサのようなその他の装置はシステム１５００の具体的な配置又は設計により、組込みコントローラ（図示せず）により制御されることができる。

データ、アプリケーション、一つ以上のオペレーティングシステムなどの情報の永続的記憶を提供するために、プロセッサ１５０１には、大容量記憶装置（図示せず）が接続されることができる。様々な実施形態において、より薄くてより軽量なシステム設計を可能にしながら、システムの応答性を向上するために、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。しかしながら、その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）を使用して実現することができ、より小さい容量のＳＳＤ記憶装置をＳＳＤキャッシュとして機能することで、停電イベントの間にコンテキスト状態及び他のそのような情報の不揮発性記憶を可能にし、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。また、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）を介してプロセッサ１５０１に接続されることができる。このようなフラッシュデバイスは、前記システムのＢＩＯＳ及びその他のファームウェアを含むシステムソフトウェアの不揮発性記憶のために機能することができる。

記憶装置１５０８は、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記憶媒体ともいう）を含むことができ、前記コンピュータアクセス可能な記憶媒体１５０９には、本明細書で記載されたいずれか一種以上の方法又は機能を具現化する一つ以上の命令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）が記憶されている。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、例えば、図３Ａにおけるドリフト補正モジュール３０８のような、前記構成要素のいずれかを表すことができる。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、更に、データ処理システム１５００、メモリ１５０３、及びプロセッサ１５０１による実行中に、メモリ１５０３内及び／又はプロセッサ１５０１内に完全的に又は少なくとも部分的に存在してもよく、データ処理システム１５００、メモリ１５０３、及びプロセッサ１５０１も機械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するために用いることができる。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るが、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、前記一つ以上の命令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とサーバ）を含むと解釈されるものとする。「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、更に、命令セットを記憶又は符号化できる任意の媒体を含むと解釈されるものであり、前記命令セットは機械により実行され、本発明のいずれか一種以上の方法を前記機械に実行させるためのものである。それゆえに、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、ソリッドステートメモリ、光学媒体及び磁気媒体、又はその他の任意の非一時的な機械可読媒体を含むが、それらに限定されないと解釈されるものとする。

本明細書に記載の処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８、構成要素及びその他の特徴は、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又は類似の装置）の機能に統合されてもよい。また、処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、ハードウェア装置におけるファームウェア又は機能性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、ハードウェア装置とソフトウェア構成要素の任意の組み合わ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様々な構成要素を有するものとして示されているが、構成要素を相互接続する任意の特定のアーキテクチャ又は方式を表すことを意図するものではなく、そのような詳細は、本発明の実施形態と密接な関係がない。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／又はその他のデータ処理システムも、本発明の実施形態と共に使用することができることを理解されたい。

前記具体的な説明の一部は、既に、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と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。本明細書では、一般的に、アルゴリズムは、所望の結果につながるセルフコンシステントシーケンスと考えられる。これらの動作は、物理量の物理的処置が必要なものである。

しかしながら、念頭に置くべきなのは、これらの用語及び類似の用語の全ては、適切な物理量に関連付けられるものであり、これらの量を標識しやすくするためのものに過ぎない。以上の説明で他に明示的に記載されていない限り、本明細書の全体にわたって理解すべきなのは、用語（例えば、添付された特許請求の範囲に記載のもの）による説明とは、コンピュータシステム、又は類似の電子式計算装置の動作又はプロセスを指し、前記コンピュータシステム又は電子式計算装置は、コンピュータシステムのレジスタ及びメモリにおける物理（電子）量として示されたデータを制御するとともに、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このようなその他の情報記憶装置、伝送又は表示装置において同様に物理量として示された別のデータに変換する。

本発明の実施形態は、本明細書の動作を実行するための装置にも関する。このようなコンピュータプログラムは、非一時的なコンピュータ可読媒体に記憶される。機械可読媒体は、機械（例えば、コンピュータ）により可読な形式で情報を記憶するための任意のメカニズムを含む。例えば、機械可読（例えば、コンピュータ可読）媒体は、機械（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、光学記憶媒体、フラッシュメモリ装置）を含む。

上述した図面において説明されたプロセス又は方法は、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジックなど）、ソフトウェア（例えば、非一時的なコンピュータ可読媒体に具現化されるもの）、又は両方の組み合わせを含む処理ロジックにより実行されることができる。前記プロセス又は方法は、以上で特定の順序に応じて説明されたが、前記動作の一部が異なる順序で実行されてもよいことを理解されたい。また、一部の動作は、順番ではなく並行して実行されてもよい。

本発明の実施形態は、いずれの特定のプログラミング言語を参照することなく記載されている。理解すべきなのは、本明細書に記載の本発明の実施形態の教示を実現するために、様々なプログラミング言語を使用することができる。

前記明細書において、本発明の実施形態は、既にその具体的な例示的な実施形態を参照しながら記載された。明らかなように、添付された特許請求の範囲に記載された本発明のより広い趣旨及び範囲を逸脱しない限り、本発明に対して様々な変更を行うことができる。それゆえに、本明細書及び図面は、限定的な意味でなく、例示的な意味で理解されるべきである。

Claims (22)

1. 自動運転車の運転経路を計画するためのコンピュータ実装方法であって、
   自動運転車（ＡＤＶ）に取り付けられた複数のセンサーから取得したセンサーデータに基づき、前記ＡＤＶの現在位置を特定することと、
   前記現在位置から前記ＡＤＶを所定の期間運転するための現走行周期の経路を計画することと、
   前の走行周期において決められた前の経路に基づいて計算された前記ＡＤＶの予期位置を特定することと、
   前記ＡＤＶの前記現在位置と前記予期位置との間のドリフト誤差を計算することと、
   前記ドリフト誤差に基づき、少なくとも前記現走行周期に対して計画された経路の起点を修正し、修正された経路を生成することと、
   前記修正された経路に従って前記ＡＤＶの走行を制御することとを含む自動運転車の経路の計画用のコンピュータ実装方法。
2. 前記ドリフト誤差は、前記ＡＤＶの前記予期位置と前記現在位置との間の差異を表す請求項１に記載の方法。
3. 所定のドリフト補正アルゴリズムを利用し、前記ドリフト誤差に基づき、ドリフト補正因子を計算することと、
   前記ドリフト補正因子に基づき、少なくとも前記計画された経路の起点を修正することとを更に含む請求項１に記載の方法。
4. 前記ドリフト補正因子は、現在のドリフト補正因子を表し、
   前記現在のドリフト補正因子は、前記前の走行周期において決められた前のドリフト補正因子と、前記現走行周期において特定された前記ドリフト誤差とに基づいて計算される請求項３に記載の方法。
5. 前記現在のドリフト補正因子（ｙ_{ｃｕｒｒｅｎｔ}）は、下記の式（１）により計算し、
   ｙ_{ｃｕｒｒｅｎｔ}＝ｙ_{ｐｒｉｏｒ}＋ｋ／ｔｉｍｅ＿ｗｉｎｄｏｗ＿ｖａｌｕｅ （１）
   ただし、ｋは、前記ドリフト誤差を表し、ｔｉｍｅ＿ｗｉｎｄｏｗ＿ｖａｌｕｅは、所定の時間ウィンドウの時間間隔を表す、請求項４に記載の方法。
6. 前記ｔｉｍｅ＿ｗｉｎｄｏｗ＿ｖａｌｕｅは、２００〜４００の範囲内にある請求項５に記載の方法。
7. 前記少なくとも前記現走行周期に対して計画された経路の起点を修正することは、
   前記経路をＳＬ曲線としてステーション横方向（ＳＬ）地図に投影し、前記ＳＬ曲線は、前記経路の複数の経路点の、前記ＡＤＶの走行している車道の基準線に対する相対位置を表すことと、
   ドリフト補正因子に基づき、ＳＬ曲線の起点を少なくとも横方向にシフトし、シフトされたＳＬ曲線を利用して前記経路を修正することと、を含む請求項１に記載の方法。
8. 指令を記憶している非一時的機械可読メディアであって、
   前記指令は、プロセッサーによって実行される場合に、
   自動運転車（ＡＤＶ）に取り付けられた複数のセンサーから取得したセンサーデータに基づき、前記ＡＤＶの現在位置を特定することと、
   前記現在位置から前記ＡＤＶを所定の期間運転するための現走行周期の経路を計画することと、
   前の走行周期において決められた前の経路に基づいて計算された前記ＡＤＶの予期位置を特定することと、
   前記ＡＤＶの前記現在位置と前記予期位置との間のドリフト誤差を計算することと、
   前記ドリフト誤差に基づき、少なくとも前記現走行周期に対して計画された経路の起点を修正し、修正された経路を生成することと、
   前記修正された経路に従って前記ＡＤＶの走行を制御することと、
   を含む、自動運転車を操作するため操作を前記プロセッサーに実行させる、非一時的機械可読メディア。
9. 前記ドリフト誤差は、前記ＡＤＶの前記予期位置と前記現在位置との間の差異を表す請求項８に記載の非一時的機械可読メディア。
10. 前記操作は、
    所定のドリフト補正アルゴリズムを利用し、前記ドリフト誤差に基づき、ドリフト補正因子を計算することと、
    前記ドリフト補正因子に基づき、少なくとも前記計画された経路の起点を修正することとを更に含む請求項８に記載の非一時的機械可読メディア。
11. 前記ドリフト補正因子は、現在のドリフト補正因子を表し、
    前記現在のドリフト補正因子は、前記前の走行周期において決められた前のドリフト補正因子と、現走行周期において特定された前記ドリフト誤差に基づいて計算される請求項１０に記載の非一時的機械可読メディア。
12. 前記現在のドリフト補正因子（ｙ_{ｃｕｒｒｅｎｔ}）は、下記の式（１）により計算し、
    ｙ_{ｃｕｒｒｅｎｔ}＝ｙ_{ｐｒｉｏｒ}＋ｋ／ｔｉｍｅ＿ｗｉｎｄｏｗ＿ｖａｌｕｅ
    ただし、ｋは、前記ドリフト誤差を表し、ｔｉｍｅ＿ｗｉｎｄｏｗ＿ｖａｌｕｅは、所定の時間ウィンドウの時間間隔を表す、請求項１１に記載の非一時的機械可読メディア。
13. 前記ｔｉｍｅ＿ｗｉｎｄｏｗ＿ｖａｌｕｅは、２００〜４００の範囲内にある、請求項１２に記載の非一時的機械可読メディア。
14. 前記少なくとも前記現走行周期に対して計画された経路の起点を修正することは、
    前記経路をＳＬ曲線としてステーション横方向（ＳＬ）地図に投影し、前記ＳＬ曲線は、前記経路の複数の経路点の、ＡＤＶの走行している車道の基準線に対する相対位置を表すことと、
    ドリフト補正因子に基づき、ＳＬ曲線の起点を少なくとも横方向にシフトし、シフトされたＳＬ曲線を利用して前記経路を修正することと、を含む請求項８に記載の非一時的機械可読メディア。
15. データ処理システムであって、
    プロセッサーと、
    前記プロセッサーに接続され、命令を記憶するメモリとを含み、
    前記指令は、プロセッサーによって実行される場合に、
    自動運転車（ＡＤＶ）に取り付けられた複数のセンサーから取得したセンサーデータに基づき、前記ＡＤＶの現在位置を特定することと、
    前記現在位置から前記ＡＤＶを所定の時間運転するための現走行周期の経路を計画することと、
    前の走行周期において決められた前の経路に基づき計算された前記ＡＤＶの予期位置を特定することと、
    前記ＡＤＶの前記現在位置と前記予期位置との間のドリフト誤差を計算することと、
    前記ドリフト誤差に基づき、少なくとも前記現走行周期に対して計画された経路の起点を修正し、修正された経路を生成することと、
    前記修正された経路に従って前記ＡＤＶの走行を制御することとを、
    前記プロセッサーを実行させるようにさせるデータ処理システム。
16. 前記ドリフト誤差は、前記ＡＤＶの前記予期位置と前記現在位置との間の差異を表す請求項１５に記載のシステム。
17. 前記操作は、
    所定のドリフト補正アルゴリズムを利用し、前記ドリフト誤差に基づき、ドリフト補正因子を計算することと、
    前記ドリフト補正因子に基づき、少なくとも前記計画された経路の起点を修正することとを更に含む請求項１５に記載のシステム。
18. 前記ドリフト補正因子は、現在のドリフト補正因子を表し、
    前記現在のドリフト補正因子は、前記前の走行周期において決められた前のドリフト補正因子と、現走行周期において特定された前記ドリフト誤差に基づき計算される請求項１７に記載のシステム。
19. 前記現在のドリフト補正因子（ｙ_{ｃｕｒｒｅｎｔ}）は、下記の式（１）により計算し、
    ｙ_{ｃｕｒｒｅｎｔ}＝ｙ_{ｐｒｉｏｒ}＋ｋ／ｔｉｍｅ＿ｗｉｎｄｏｗ＿ｖａｌｕｅ（１）
    ただし、ｋは、前記ドリフト誤差を表し、ｔｉｍｅ＿ｗｉｎｄｏｗ＿ｖａｌｕｅは、所定の時間ウィンドウの時間間隔を表す、請求項１８に記載のシステム。
20. 前記ｔｉｍｅ＿ｗｉｎｄｏｗ＿ｖａｌｕｅは、２００〜４００の範囲内にある、請求項１９に記載のシステム。
21. 前記少なくとも現走行周期に対して計画された経路の起点を修正することは、
    前記経路をＳＬ曲線としてステーション横方向（ＳＬ）地図に投影し、前記ＳＬ曲線は、前記経路の複数の経路点の、ＡＤＶの走行している車道の基準線に対する相対位置を表すことと、
    ドリフト補正因子に基づき、ＳＬ曲線の起点を少なくとも横方向にシフトし、シフトされたＳＬ曲線を利用して前記経路を修正することと、を含む請求項１５に記載のシステム。
22. コンピュータプログラムであって、
    前記コンピュータプログラムがプロセッサにより実行されると、請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法を実現させるコンピュータプログラム。

Images