JP6791290B2 - 車両制御方法 - Google Patents

Description

（関連出願への相互参照）
本出願は、「Remote Vehicle Control at Intersections」と題し、２０１８年４月１
３日に出願された米国特許出願第１５／９５３，３６０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。

本開示は、交差点を走行する車両の制御方法に関する。

交差点における車両間の競合する移動は、事故および交通障害を含めて、現代の市街地運転に重大な問題を引き起こす。交差点における交通を管理するために、交通信号が一般に設置されて使用される。交通信号は、一時停止標識などの静的解決策よりも安全性を改善することができる一方、それらには大きな制限がある。

例えば、交通信号は、交通流を中断させて、競合する交通流が交差点を横切ることを可能にするように、意図的に設計される。これは、特に、ラッシュアワーなどの１日のうちの交通量の多い時間帯に、道路渋滞および燃料使用を増加させる。

加えて、交通信号は、政府、納税者、または利害関係者が設置し維持するのに非常に高価となり得る。

最近、交通信号を使用することなく交差点で接続されたおよび／または自律型の車両を制御することができる、さまざまな自律型交差点管理システム（ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｓｙｓｔｅｍ：ＡＩＭＳ）が利用可能となっている一方、これらのＡＩＭＳは、より良い代替物を必要とする重大な欠点を有する。例えば、特許文献１は、自律型交差点において車両を制御するための装置および方法を開示する。方法は、交通流を制御する交通信号の助けなしで交差点における交通を制御する。しかしながら、特許文献１の方法の下では、すべての車両が接続されて自動化されなければならない。加えて、集中型制御装置は、交差点における車両交通を制御するために交差点におけるすべての車両についての完全知識およびそれらの制御を有さなければならず、それは、車両の異なる製造元および型式の数、道路上に存在する自律型車両、接続車両、および未接続車両の混合を考慮すると非実用的である。

別の例で、特許文献２は、車車間通信に基づく車車間交差点ナビゲーション制御を提供する自律型交差点ナビゲーション制御システムを開示する。このシステムでは、１つのホスト車両が他の車両の交差点到着データを収集し、それらのそれぞれに優先度を割り当てて、交通信号の助けなしでそれらが安全に交差点を通過するのを支援する。しかしながら、このシステムは、交差点におけるすべての車両が接続されて無線通信装置を装備していることを依然として必要とし、すべての車両は、システムの命令に正確に従うことを必要とされ、それは上記の通り非実用的である。加えるに、特許文献２は、接続された車両を用いた自律型交差点管理のための枠組を提案するにすぎず、渋滞の緩和または燃料使用の低減などの、交差点における処理能力をどのように達成し得るかについて説明しない。

さまざまな他の研究は、異なる最適化アルゴリズムを使用して、接続されたおよび自律型の車両で交差点における交通処理能力を最適化すると言われている、信号機なしの交差点制御システムについて説明する。しかしながら、上の解決策のように、これらの研究は、交差点周辺のすべての車両がその他の車両および／または車両インフラストラクチャと
情報を共有することができるように、すべての関与車両が接続されたおよび自律型の車両であることを必要とする。そのようなものとして、システムは、交差点におけるすべての車両の挙動を完全に制御する権限を有さなければならない。この要求は、交差点における車両が、内蔵自己制御、車車間通信、車両からインフラストラクチャへの通信などのために、（例えば、何もなしから完全に自律型までの範囲の）さまざまな能力を有する世界で、あまりにも厳格である。

接続されたおよび自律型の車両を使用する、さまざまな他の交差点管理ソリューションは、解決策が交差点の交通状況を推定し、交差点の処理能力を改善する最適な信号位相調整および時間調整計画を捜すことができるように、ある一定のパーセンテージの接続されたおよび自律型の車両が存在することを必要とする。しかしながら、これらの解決策は、交差点に交通信号が存在することを必要とし、接続されたおよび自律型の車両は、交通信号を制御する信号伝達システムと通信することができなければならず、したがって交通信号が使用されない実施形態に適用できない。

米国特許出願公開第２０１３／００１８５７２号明細書 米国特許第９８１８２９９号明細書

本明細書に説明される革新的な非自明の技術は、接続車両を遠隔制御して、交通信号の支援なしで交差点処理能力を最適化することができる。本技術は、運転環境において接続車両と未接続車両の混合を取り扱うことができる。それは、接続車両の動的情報を利用して所与の交差点におけるすべての車両の遅延を予測する、交差点遅延予測モデルを有利に適用することができる。いくつかの事例で、本システムは、信号機のない場合がある交差点において接続車両の動特性（例えば、速度など）を制御することのみによって、交差点における全体的な遅延を最小化することができる。

１つの革新的な実施態様によれば、方法は、道路の２本以上の車線の交差点の１つまたは複数の特性を決定し、交差点に接近している車両の許容される移動オプションを表す複数の両立可能移動グループを決定する。方法はさらに、両立可能移動グループに対して、それぞれ遅延を算出し、遅延に基づいて複数の両立可能移動グループから両立可能移動グループを選択し、その両立可能移動グループと関連付けられた交差点の制御領域内の車両のセットに制御命令を提供して、セットの車両が交差点を横切るときセットの車両のそれぞれの１つまたは複数の動特性を制御する。

別の革新的な実施態様によれば、システムは、１つまたは複数のプロセッサ、ならびに、１つまたは複数のプロセッサによって実行されたとき、道路の２本以上の車線の交差点の１つまたは複数の特性を決定することと、交差点に接近している車両の許容される移動オプションを表す複数の両立可能移動グループを決定することと、両立可能移動グループに対して、それぞれ、遅延を算出することと、遅延に基づいて複数の両立可能移動グループから両立可能移動グループを選択することと、その両立可能移動グループと関連付けられた交差点の制御領域内の車両のセットに制御命令を提供して、セットの車両が交差点を横切るときセットの車両のそれぞれの１つまたは複数の動特性を制御することと、を含む動作をシステムに行わせる命令を格納する１つまたは複数の非一時的メモリを含む。

一般に、例として、これらの実施態様または他の実施態様は、次の特徴、すなわち、許
容される移動オプションの各移動オプションと関連付けられた車両の車両移動を予測することと、制御命令を生成することは、予測された車両移動にさらに基づいていることと、許容される移動オプションの各移動オプションと関連付けられた１台または複数台の車両に対する車両遅延を予測することと、遅延のそれぞれは、その両立可能移動グループの許容される移動オプションの各移動オプションと関連付けられた１台または複数台の車両の車両遅延に基づいて算出されることと、交差点の制御領域内の車両に含まれる接続車両を監視することと、予測された車両移動は、監視に基づいて決定されることと、接続車両を監視することは、時間ｔに対する動的車両データを受信することを含むことと、時間ｔにおける車両から１台または複数台の未接続車両の１つまたは複数の車両動特性を算出することと、両立可能移動グループに対する遅延値を算出することは、接続車両および未接続車両の解放出発時間を推定することと、各両立可能移動グループの移動オプションと関連付けられた車両に対する解放遅延を算出することとを含むことと、両立可能移動グループに対する遅延値を算出することは、接続車両および未接続車両の停止出発時間を推定することと、各両立可能移動グループの移動オプションと関連付けられた車両の停止遅延を算出することとを含むことと、のうちの１つまたは複数を任意選択で含み得る。

本開示の一の態様に係る車両制御方法は、車両制御システムに接続された１台または複数台の接続車両を制御する車両制御方法であって、道路の２本以上の車線の交差点の１つまたは複数の特性を決定することと、前記交差点に接近している各車両についての移動オプションのうち両立可能な移動オプションのグループを表す複数の両立可能移動グループを決定することと、前記複数の両立可能移動グループそれぞれに対して遅延値を算出することと、前記遅延値に基づいて前記複数の両立可能移動グループから制御対象となる両立可能移動グループを選択することと、前記制御対象となる両立可能移動グループと関連付けられた前記交差点の制御領域内の車両のセットに含まれる前記接続車両１つまたは複数に制御命令を提供して、前記セットの前記車両が前記交差点を横切るとき前記セットに含まれる前記接続車両の１つまたは複数の動特性を制御することと、を含んでもよい。
また、本開示の一の態様に係る車両制御方法は、前記複数の両立可能移動グループにおける各移動オプションと関連付けられた各車両の車両移動を予測することをさらに含み、前記制御対象となる両立可能移動グループと関連付けられた各車両について予測された前記車両移動に基づいて前記制御命令を生成してもよい。
また、本開示の一の態様に係る車両制御方法は、前記複数の両立可能移動グループにおける各移動オプションと関連付けられた各車両に対する車両遅延を予測することをさらに含んでもよい。このとき、前記遅延値は、前記複数の両立可能移動グループにおける各移動オプションと関連付けられた各車両の前記車両遅延に基づいて算出されてもよい。
また、本開示の一の態様に係る車両制御方法は、前記交差点の前記制御領域内の前記車両に含まれる前記接続車両を監視することをさらに含んでもよい。このとき、前記監視に基づいて前記車両移動を予測してもよい。
また、前記接続車両を監視することは、時間ｔに対する前記接続車両についての動的車両データを受信することを含んでもよい。このとき、本開示の一の態様に係る車両制御方法は、前記時間ｔにおける前記接続車両についての動的車両データから、１台または複数台の前記車両制御システムに接続されていない未接続車両の１つまたは複数の車両動特性を算出すること、をさらに含んでもよい。
また、前記複数の両立可能移動グループそれぞれに対する前記遅延値を算出することは、各両立可能移動グループにおける各移動オプションと関連付けられた前記交差点の前記制御領域内の前記車両の解放出発時間を推定することと、前記解放出発時間に基づいて、各両立可能移動グループにおける各移動オプションと関連付けられた各車両の解放遅延を算出することと、を含んでもよい。
また、前記複数の両立可能移動グループそれぞれに対する前記遅延値を算出することは、各両立可能移動グループにおける各移動オプションと関連付けられた前記交差点の前記制御領域内の前記車両の停止出発時間を推定することと、前記停止出発時間に基づいて、
各両立可能移動グループにおける各移動オプションと関連付けられた各車両の停止遅延を算出することと、を含んでもよい。
本開示の一の態様に係る車両制御方法において、前記両立可能移動グループの前記遅延値は、前記両立可能移動グループの移動オプションに関連付けられた各車両が前記交差点の競合ゾーンを横切るのに必要とされる時間の量を反映した値であってもよい。

本明細書に説明される技術は、背景技術に説明された手法と比べていくつかの利益を提供し、それらは、交通信号、一時停止標識、環状交差点などを含む、路傍インフラストラクチャの助けなしで交差点の処理能力を改善すること、（そうすることができない既存の信号機なしの交差点制御システムと比較して）接続車両および未接続車両の両方を含む交差点における車両混合を管理することができること、既存の交差点管理システムよりも効率的かつ安価に交通を制御することができること、および、車両遅延を最小化すること、燃料使用を低減すること、事故の危険を減少させることなどのさまざまな目的を満たすように容易に構成することができること、などを含むがこれに限定されない。

本開示は、限定としてではなく例として、添付の図面の図で例示され、図中で同様な参照符号は類似の要素を参照するために使用される。

車両交通を管理するための例示的システムのブロック図である。 例示的計算システムのブロック図である。 例示的交差点に対して車両動特性を遠隔制御するための例示的方法のフローチャートである。 交差点のさらなるグラフィック表現を描写する。 両立可能移動オプションおよび競合移動オプションの例示的な変形形態を描写する。 両立可能移動オプションおよび競合移動オプションの例示的な変形形態を描写する。 両立可能移動オプションおよび競合移動オプションの例示的な変形形態を描写する。 所与の交差点に対する例示的移動遅延予測方法のフローチャートである。

本発明は、交通信号なしで自律型交差点管理を実現し、交差点における車両遅延を最小化して道路渋滞を緩和するための集中型車両制御システムを開発する。本システムは、接続車両が集まった車両マイクロクラウド、または交差点におけるエッジサーバのいずれかにおいて実施され、システムとすべての接続車両との間に双方向通信が確立される。

既存の信号機なしの交差点制御と異なり、提案されるシステムは、部分的に接続された環境で交差点のために機能することができ、道路上の車両のある一定のパーセンテージを制御することのみによって交差点の処理能力を改善することができる。

図１は、車両交通を管理するための例示的システム１００のブロック図である。示されるように、システム１００は、ネットワーク１０５を介して電子通信のために結合された、集中型サーバ１０１、１つまたは複数の車両プラットフォーム１０３ａ…１０３ｎ、および１つまたは複数の局在型サーバ１０７を含む。図１および残りの図で、参照番号の後の文字、例えば「１０３ａ」は、その特定の参照番号を有する要素への参照を表す。後に続く文字がない本文中の参照番号、例えば「１０３」は、その参照番号をもつ要素のインスタンスへの一般的な参照を表す。図１に描写されるシステム１００は、例として提供さ
れ、本開示によって意図されるシステム１００および／またはさらなるシステムは、追加のおよび／またはより少ない構成要素を含むことができ、構成要素を組み合わせること、および／または構成要素の１つもしくは複数を追加の構成要素に分割することなどができることを理解するべきである。例えば、システム１００は、任意の数の車両プラットフォーム１０３、ネットワーク１０５、またはサーバ１０１および／または１０７を含むことができる。

ネットワーク１０５は、有線および／または無線の従来タイプとすることができ、星状構成、トークンリング構成、または他の構成を含む、多数の異なる構成を有することができる。例えば、ネットワーク１０５は、１つまたは複数のローカル・エリア・ネットワーク（ｌｏｃａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ：ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ｗｉｄｅ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ：ＷＡＮ）（例えばインターネット）、パーソナル・エリア・ネットワーク（ｐｅｒｓｏｎａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ：ＰＡＮ）、公共ネットワーク、私設ネットワーク、仮想ネットワーク、仮想私設ネットワーク、ピアツーピアネットワーク、近距離無線ネットワーク（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＮＦＣなど）、車両ネットワーク、および／または、複数のデバイスがそれを渡って通信することができる、他の相互接続されたデータ経路を含むことができる。

ネットワーク１０５は、同様に、さまざまな異なる通信プロトコルでデータを送るための通信ネットワークの部分に結合されるかまたはこれらを含むことができる。例示的プロトコルは、伝送制御プロトコル／インターネットプロトコル（ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ
ｃｏｎｔｒｏｌ ｐｒｏｔｏｃｏｌ／Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｐｒｏｔｏｃｏｌ：ＴＣＰ／ＩＰ）、ユーザ・データグラム・プロトコル（ｕｓｅｒ ｄａｔａｇｒａｍ ｐｒｏｔｏｃｏｌ：ＵＤＰ）、伝送制御プロトコル（ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ ｃｏｎｔｒｏｌ ｐｒｏｔｏｃｏｌ：ＴＣＰ）、ハイパーテキスト転送プロトコル（ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｐｒｏｔｏｃｏｌ：ＨＴＴＰ）、安全なハイパーテキスト転送プロトコル（ｓｅｃｕｒｅ ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｐｒｏｔｏｃｏｌ：ＨＴＴＰＳ）、ＨＴＴＰ上の動的適応ストリーミング（ｄｙｎａｍｉｃ ａｄａｐｔｉｖｅ ｓｔｒｅａｍｉｎｇ ｏｖｅｒ ＨＴＴＰ：ＤＡＳＨ）、リアルタイム・ストリーミング・プロトコル（ｒｅａｌ−ｔｉｍｅ ｓｔｒｅａｍｉｎｇ ｐｒｏｔｏｃｏｌ：ＲＴＳＰ）、リアルタイム・トランスポート・プロトコル（ｒｅａｌ−ｔｉｍｅ ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｐｒｏｔｏｃｏｌ：ＲＴＰ）およびリアルタイムトランスポート制御プロトコル（ｒｅａｌ−ｔｉｍｅ ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｃｏｎｔｒｏｌ ｐｒｏｔｏｃｏｌ：ＲＴＣＰ）、ボイス・オーバ・インターネット・プロトコル（ｖｏｉｃｅ ｏｖｅｒ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｐｒｏｔｏｃｏｌ：ＶＯＩＰ）、ファイル転送プロトコル（ｆｉｌｅ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｐｒｏｔｏｃｏｌ：ＦＴＰ）、ＷｅｂＳｏｃｋｅｔ（ＷＳ）、無線アクセスプロトコル（ｗｉｒｅｌｅｓｓ ａｃｃｅｓｓ ｐｒｏｔｏｃｏｌ：ＷＡＰ）、さまざまなメッセージ通信プロトコル（ＳＭＳ、ＭＭＳ、ＸＭＳ、ＩＭＡＰ、ＳＭＴＰ、ＰＯＰ、ＷｅｂＤＡＶなど）、または他の適切なプロトコルを含むがこれに限定されない。いくつかの実施形態で、ネットワーク１０５は、専用狭域通信（Ｄｅｄｉｃａｔｅｄ Ｓｈｏｒｔ Ｒａｎｇｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ：ＤＳＲＣ）、ＷＡＶＥ、８０２．１１ｐ、３Ｇ、４Ｇ、５Ｇ＋ネットワーク、ＷｉＦｉ（商標）、衛星ネットワーク、車車間（Ｖ２Ｖ）ネットワーク、車両からインフラストラクチャへ／インフラストラクチャから車両への（Ｖ２Ｉ／Ｉ２Ｖ）ネットワーク、車両からインフラストラクチャへ／車両からすべてのものへの（Ｖ２Ｉ／Ｖ２Ｘ）ネットワーク、または任意の他の無線ネットワークなどの接続を使用する無線ネットワークとすることができる。いくつかの実施形態で、ネットワーク１０５は、例えば、かなりの伝送レイテンシを引き起こす場合がある限定された通信帯域幅など、限定されたリソースを有する車両無線ネットワークとすることができる。図１は、集中型サーバ１０１、車両プラットフォーム１０３、および局在型サーバ１０７に結合するネットワーク１０５のために単一のブロックを例示しているが、ネットワーク
１０５は、実際は上に指摘したようにいくつものネットワークの組合せを含み得ることを理解するべきである。

車両プラットフォーム１０３は、センサ１１３、プロセッサ１１５、メモリ１１７、通信ユニット１１９、車両データ格納部１２１、および交通管理エンジン１２０を有する計算装置１５２を含む。計算装置１５２の実施例は、仮想的または物理的なコンピュータプロセッサ、制御ユニット、マイクロコントローラなどを含むことができ、それらは、１つまたは複数のセンサ１１３、アクチュエータ１２８（例えば、アクチュエータ、モーチベータなど）などの、車両プラットフォーム１０３の他の構成要素に結合される。車両プラットフォーム１０３は、信号線１４１を介してネットワーク１０５に結合することができ、他の車両プラットフォーム１０３、局在型サーバ１０７、および／または集中型サーバ１０１とデータを送受信することができる。いくつかの実施形態で、車両プラットフォーム１０３は、１つの地点から別の地点まで移動することができる。車両プラットフォーム１０３の非限定的な実施例は、車両、自動車、農業機械、オートバイ、自転車、バス、船舶、飛行機、バイオニックインプラント、ロボット、または非一時的コンピュータ電子装置（例えば、プロセッサ、メモリまたは非一時的コンピュータ電子装置の任意の組合せ）を有する任意の他のプラットフォームを含む。車両プラットフォーム１０３は、本明細書では車両と呼ぶことができる。

車両プラットフォーム１０３は、１つの地点から別の地点まで移動することができる。車両プラットフォーム１０３は、本明細書では車両と呼ぶことができる。車両プラットフォーム１０３は、道路を走行するとき、道路の異なる連続的な区間と関連付けられた局在型サーバ１０７間を飛び越えることができる。例えば、車両プラットフォーム１０３ｎは、第１の道路区間に沿って運転しているとき、局在型サーバ１０７ａに（例えば、ネットワーク１０５を通して、専用局在型サーバアクセスポイントを介してなど）無線接続してこれと通信することができ、そして次に、後続の道路区間に沿って運転しているとき、第２の局在型サーバ１０７ｎに接続してこれと通信することができる。他の実施形態で、接続は、セルラデータ、Ｗｉ−Ｆｉ（商標）、衛星データ、および／または他のタイプの無線ネットワーク接続を含み得るが、場合によっては、車両１０３は、車両１０３に任意の適用可能なデータへのアクセスを提供し、車両１０３が任意の適切な目的でデータを送信することを可能にする、Ｖ２Ｉ接続を使用することができる。これらの接続は、車両が移動している間に瞬間的に情報を送受信すること（例えば、任意の適切なインターネットベースのサービスにアクセスすることなど）ができるように、車両が接続されることを同様に可能にする。

いくつかの実施形態で、各車両プラットフォーム１０３は、その車両プラットフォーム１０３が特定の時点で現在接続されている局在型サーバ１０７を通してネットワーク１０５を介して、または他のネットワークデータ接続を介して、他の車両プラットフォーム１０３、他の局在型サーバ１０７、および／またはサーバ１０１にデータを送信し、これらからデータを受信することができる。

プロセッサ１１５は、さまざまな入力／出力、論理的、および／または数学的オペレーションを行うことによって、ソフトウェア命令（例えば、タスク）を実行することができる。プロセッサ１１５は、データ信号を処理するためのさまざまな計算アーキテクチャを有することができる。プロセッサ１１５は、物理的および／または仮想的であってもよく、単一のコアまたは複数の処理ユニットおよび／もしくはコアを含むことができる。車両プラットフォーム１０３との関連において、他のタイプのプラットフォームが同様に可能であり意図されるが、プロセッサは、車などの車両プラットフォーム１０３で実施される電子制御ユニット（ＥＣＵ）とすることができる。いくつかの実施形態で、ＥＣＵは、交通車両動作データとしてセンサデータを受信し、管理エンジン１２０によるアクセスおよ
び／または読出しのために、車両データ格納部１２１に格納することができる。例えば、ＥＣＵは、検出された物体のコンパクト表現を生成するように、または検出された物体の場所を識別するように訓練される、モデル、機械学習ロジック（例えば、ソフトウェア、コードなど）を実施することができる。別の例として、ＥＣＵは、動的道路地図生成および更新を実施することができる。いくつかの実装で、プロセッサ１１５は、電子表示信号を生成して入力／出力装置へ提供すること、画像の表示をサポートすること、画像を取り込んで送信すること、さまざまなタイプの物体認識および特徴抽出を含む複雑なタスクを行うことなどができる。いくつかの実装で、プロセッサ１１５は、バス１５４を介してメモリ１１７に結合されて、メモリ１１７からのデータおよび命令にアクセスしメモリ１１７にデータを格納することができる。バス１５４は、例えば、センサ１１３、メモリ１１７、通信ユニット１１９、および／または車両データ格納部１２１を含む、車両プラットフォーム１０３の他の構成要素にプロセッサ１１５を結合することができる。

交通管理エンジン１２０は、接続された、および未接続の車両プラットフォーム１０３を含む交通を管理するために実行可能なソフトウェアおよび／またはハードウェアロジックである。図１に例示されるように、サーバ１０１および１０７、ならびに車両プラットフォーム１０３ａ…１０３ｎは、交通管理エンジン１２０のインスタンス１２０ａ、１２０ｂ、１２０ｃ、１２０ｄ、…１２０ｎを含み得る。いくつかの実施形態で、各インスタンス１２０ａ…１２０ｎは、図２に描写される交通管理エンジン１２０の１つまたは複数の構成要素を含むことができ、そのインスタンスがどこに位置するかに応じて、本明細書に説明される機能性を完全にまたは部分的に行うように構成され得る。

いくつかの実施形態で、交通管理エンジン１２０は、１つまたは複数のコンピュータ装置の１つまたは複数のプロセッサによって実行可能なソフトウェアを使用して、例えばフィールドプログラマブル・ゲート・アレイ（ｆｉｅｌｄ−ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）などだがこれに限定されない、ハードウェアを使用して、ならびに／またはハードウェアおよびソフトウェアの組合せなどを使用して、実施することができる。交通管理エンジン１２０は、センサデータおよび／または車両データを受信して処理し、プロセッサ１１５、メモリ１１７、通信ユニット１１９、車両データ格納部１２１など、他の制御装置など、車両プラットフォーム１０３の他の要素とバス１５４を介して通信することができる。交通管理エンジン１２０は、少なくとも図２〜図５を参照して以下に詳細に説明される。

メモリ１１７は、プロセッサ１１５による、またはプロセッサ１１５に関連した処理のために、命令、データ、コンピュータプログラム、ソフトウェア、コード、ルーチンなどを収容し、格納し、通信し、伝播し、または伝送することができる、任意の有形の非一時的機器または装置とすることができる、非一時的コンピュータ使用可能（例えば、読み出し可能、書き込み可能など）媒体を含む。例えば、メモリ１１７は、交通管理エンジン１２０のインスタンス、ならびに／またはそれによって使用されるおよび／もしくは作り出されるデータを格納することができる。いくつかの実装で、メモリ１１７は、揮発性メモリおよび不揮発性メモリのうちの１つまたは複数を含み得る。例えば、メモリ１１７は、ダイナミック・ランダム・アクセス・メモリ（ｄｙｎａｍｉｃ ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ：ＤＲＡＭ）デバイス、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ｓｔａｔｉｃ ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ：ＳＲＡＭ）デバイス、分離したメモリデバイス（例えば、ＰＲＯＭ、ＦＰＲＯＭ、ＲＯＭ）、ハード・ディスク・ドライブ、光ディスクドライブ（ＣＤ、ＤＶＤ、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）など）のうちの１つまたは複数を含み得るがこれに限定されない。メモリ１１７は単一デバイスであってもよく、または複数タイプのデバイスおよび構成を含んでもよいことを理解するべきである。

通信ユニット１１９は、それが無線および／または有線接続を使用して（例えば、ネットワーク１０５を介して）通信的に結合されている他の計算装置とデータを送受信する。通信ユニット１１９は、データを送受信するために１つまたは複数の有線インタフェースおよび／または無線送受信機を含み得る。通信ユニット１１９は、ネットワーク１０５に結合することができ、他の車両プラットフォーム１０３、集中型サーバ１０１、および／または局在型サーバ１０７などの、他の計算ノードと通信することができる。通信ユニット１１９は、上に論じたものなどの、標準的な通信方式を使用して他の計算ノードとデータを交換することができる。

センサ１１３は、車両プラットフォーム１０３に適した任意のタイプのセンサを含む。センサ１１３は、車両プラットフォーム１０３の特性および／または車両プラットフォーム１０３の内外の環境を決定するのに適した任意のタイプの信号データを収集するように構成することができる。センサ１１３の非限定的な実施例は、さまざまな光学センサ（ＣＣＤ、ＣＭＯＳ、２Ｄ、３Ｄ、光検知測距（ｌｉｇｈｔ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｒａｎｇｉｎｇ：ＬＩＤＡＲ）、カメラなど）、音声センサ、動き検出センサ、気圧計、高度計、熱電対、湿度センサ、赤外線（ＩＲ）センサ、レーダセンサ、他の光センサ、ジャイロスコープ、加速度計、速度計、ステアリングセンサ、制動センサ、スイッチ、車両表示器センサ、ワイパーセンサ、地理的位置センサ、方位センサ、無線送受信機（例えば、セルラ、ＷｉＦｉ（商標）、近距離無線など）、ソナーセンサ、超音波センサ、タッチセンサ、近接センサ、距離センサなどを含む。いくつかの実施形態で、１つまたは複数のセンサ１１３は、車両プラットフォーム１０３を取り巻く状況的背景を取り込むために車両プラットフォーム１０３の前側、後側、右側、左側、底部、および／または上部に設けられた、外部に面したセンサを含み得る。

いくつかの実施形態で、センサ１１３は、ビデオ画像および静止画像を含む画像を記録するように構成された１つまたは複数の画像センサ（例えば、光学センサ）を含むことができ、任意の適用可能なフレームレートを使用してビデオストリームのフレームを記録することができ、任意の適用可能な方法を使用して取り込んだビデオおよび静止画像を符号化し、および／または処理することができる。いくつかの実施形態で、画像センサ１１３は、それらのセンサ範囲内で、周辺環境の奥行きおよび／またはステレオ画像を取り込むことができる。例えば、車両プラットフォームとの関連において、画像センサ１１３は、道路、建築物、路傍構造物、インフラストラクチャ（例えば、路傍標識、事故、路傍建物、交通信号灯など）、静的道路物体、および／または動的道路物体（例えば、車両プラットフォーム１０３、歩行者、自転車、動物など）などを含む、車両プラットフォーム１０３の周りの環境を取り込むことができる。いくつかの実施形態で、画像センサ１１３は、車両プラットフォーム１０３の移動方向に対して任意の方向で（前方、後方、側方、上方、下方に向かってなど）感知するように、車両屋根上および／または車両プラットフォーム１０３の内部に取り付けることができる。いくつかの実施形態で、画像センサ１１３は、多方向（例えば、ＬＩＤＡＲ）とすることができる。いくつかの実施形態で、異なる車両プラットフォーム１０３上に設置された画像センサ１１３は、異なる視点および／または視野角を有してもよく、異なる設定、設置、および／または構成を用いて構成されてもよい。

アクチュエータ１２８は、動きを作り出すか、または抑制することができる機械装置および／または電気装置を含む。アクチュエータ１２８は、電気式、空気圧式、油圧式、機械式、熱力学的、および／もしくは磁気式、ならびに／または前述の組合せとすることができる。非限定的な例示的アクチュエータ１２８は、電動モータ、モータ付きリンク機構、信号伝達部品、サーボ機構、油圧シリンダ、空気圧アクチュエータ、対応する伝動装置、コネクタ、および運動学的部品、燃焼エンジン、ジェットエンジンなどを含む。アクチ
ュエータは、リンク機構、変速機、駆動系、油圧、ならびに／または、車両１０３を加速し、減速し、操舵することができる、車輪、支柱、ターボファン、送風機、噴射口、および／もしくは他の構成要素を含むものなどの他のアセンブリを介して、構成要素に結合される。

車両データ格納部１２１は、さまざまなタイプのデータを格納する非一時的記憶媒体を含む。例えば、車両データ格納部１２１は、コントローラ・エリア・ネットワーク（ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ：ＣＡＮ）バスなどのバスを使用して所与の車両プラットフォーム１０３の異なる構成要素間で通信されている車両データを格納することができる。いくつかの実施形態で、車両データは、車両プラットフォーム１０３の異なる構成要素にこれらの構成要素の動作状態、例えば、変速機、速度、加速度、減速度、車輪速度（毎分回転数−ＲＰＭ）、操舵角、制動力などを監視するために結合された、複数のセンサ１１３から収集された車両動作データを含み得る。いくつかの実施形態で、車両データは、移動方向、車両プラットフォーム１０３の地理的場所を示す車両地理位置情報（例えば、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）座標）、安全装置状態（例えば、エアバッグ、衝撃／衝突状態など）などを含み得る。いくつかの実施形態で、車両データは、車両プラットフォーム１０３を一意的に識別する車両識別子（ＩＤ）（例えば、車両識別番号（Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｎｕｍｂｅｒ：ＶＩＮ）を含み得る。いくつかの実施形態で、車両データは、（例えば、他の路傍ユニット、他の車両、任意の局在型サーバなどから）送受信機によって受信される、および／または交通管理エンジン１２０によって作り出されて格納される、任意のデータおよび情報を含み得る。

いくつかの実施形態で、車両データは、車両プラットフォーム１０３の１つまたは複数の画像センサ１１３によって取り込まれた内外情景画像およびこれらの画像と関連付けられた画像データも含み得る。いくつかの実施形態で、画像データは、画像が取り込まれる日時を示す画像タイムスタンプ、センサ位置、およびセンサ方位、画像センサ１１３の設定、ならびに／または他のカメラ、カメラ位置、車両プラットフォームセンサ、ＣＡＮなど、画像を取り込むときのデータを含み得る。いくつかの実施形態で、画像データは、画像中に検出された１つまたは複数の物体も記述することができる。例えば、画像データは、画像中の各検出物体のモダリティ特徴、初期表現、および／またはコンパクト表現を含み得る。

サーバ１０１および１０７は、プロセッサ、メモリ、およびネットワーク通信機能（例えば、通信ユニット）を含む、１つまたは複数のハードウェアおよび／または仮想サーバを含む。いくつかの実施形態で、サーバ１０１は、場合によってはシステム１００の他の実体（例えば、車両プラットフォーム１０３）よりも大きい計算能力および計算リソースを有することができる。サーバ１０１または１０７は、信号線１４５または１４７ａもしくは１４７ｎに反映されるように、ネットワーク１０５に通信的に結合することができる。いくつかの実施形態で、サーバ１０１または１０７は、システム１００の他の実体、例えば、１つまたは複数の車両プラットフォーム１０３、１つまたは複数のサーバ１０１および／または１０７とデータを送受信することができる。描写されるように、サーバ１０１および１０７は、交通管理エンジン１２０のインスタンスをそれぞれ含む。

サーバ１０１は、これらのアプリケーションによるアクセスおよび／または読出しのためにさまざまなタイプのデータを格納するデータ格納部１２４も含み得る。いくつかの実施形態で、サーバ１０１は、データ格納部１２４のインスタンスまたはその変形も含み得る。

他の変形形態および／または組合せが同様に可能であり意図される。図１に例示される
システム１００は、例示的システムを表すものであり、さまざまな異なるシステム環境および構成が意図され、本開示の範囲内であることを理解するべきである。例えば、さまざまな行為および／または機能性は、サーバからクライアントに移動してもよく、または逆もまた同様であり、データは、単一のデータ格納部に統一するか、または追加のデータ格納部にさらに分けてもよく、いくつかの実装は、追加の、またはより少ない、計算装置、サービス、および／またはネットワークを含んでもよく、さまざまな機能性クライアントまたはサーバ側を実施してもよい。さらに、システムのさまざまな実体は、単一の計算装置もしくはシステムに統合してもよく、または追加の計算装置もしくはシステムなどに分割してもよい。

図２は、交通管理エンジン１２０の例示的インスタンスのブロック図である。図１の計算装置は、使用事例に応じて、アクチュエータ１２８、さまざまなセンサ１１３などがない、サーバ１０１または１０７のアーキテクチャに似ている場合がある。例えば、理解されるように、サーバ１０１または１０７は、プロセッサ、メモリ、通信ユニット、１つまたは複数の入力または出力装置（例えば、ディスプレイ、ボタン、キーボード、ポインティングデバイスなど）など、および／または、通信バスなどを介して結合される、任意の他の既知のもしくは適切な構成要素を含んでもよい。

描写されるように、交通管理エンジン１２０は、競合認識装置２２０、車両監視装置２２２、遅延予測装置２２４、両立可能移動グループ選択装置２２６（以下、「ＣＭグループ選択装置２２６」と称する場合もある。）、および／または車両動特性制御装置２２８を含み得る。交通管理エンジン１２０は、例えば機械学習エンジン、エンジン制御ユニット、ナビゲーションアプリケーション、暗号化／復号化エンジンなどだがこれに限定されない、追加の構成要素を含んでもよく、および／またはこれらのさまざまな構成要素は、単一の構成要素中に組み合わせても追加の構成要素に分割してもよいことを理解するべきである。

交通管理エンジン１２０および／またはその構成要素の１つもしくは複数は、ソフトウェア、ハードウェア、または前述の組合せとして実施することができる。いくつかの実施形態で、交通管理エンジン１２０、競合認識装置２２０、車両監視装置２２２、遅延予測装置２２４、ＣＭグループ選択装置２２６、および／または車両動特性制御装置２２８は、バス１５４および／またはプロセッサ１１５によって、互いに、および／または計算装置１５２の他の構成要素に、通信的に結合することができる。いくつかの実施形態で、交通管理エンジン１２０、競合認識装置２２０、車両監視装置２２２、遅延予測装置２２４、ＣＭグループ選択装置２２６、および／または車両動特性制御装置２２８のうちの１つまたは複数は、それらの機能性を提供するためにプロセッサ１１５によって実行可能な命令のセットである。さらなる実施形態で、交通管理エンジン１２０、競合認識装置２２０、車両監視装置２２２、遅延予測装置２２４、ＣＭグループ選択装置２２６、および／または車両動特性制御装置２２８のうちの１つまたは複数は、メモリ１１７に格納可能であり、それらの機能性を提供するためにプロセッサ１１５によってアクセス可能かつ実行可能である。前述の実施形態のいずれかで、交通管理エンジン１２０、競合認識装置２２０、車両監視装置２２２、遅延予測装置２２４、ＣＭグループ選択装置２２６、および／または車両動特性制御装置２２８は、プロセッサ１１５および計算装置１５２の他の構成要素との協調および通信に適合することができる。交通管理エンジン１２０およびその構成要素（競合認識装置２２０、車両監視装置２２２、遅延予測装置２２４、ＣＭグループ選択装置２２６、および／または車両動特性制御装置２２８）について、以下により詳細に説明する。

図３は、例示的交差点３５０に対して車両動特性を遠隔制御するための例示的方法３００のフローチャートである。両立可能移動グループのセットを交差点３５０に対して定義
し、データ格納部１２４および／または別の非一時的メモリに格納することができる。セットの各両立可能移動グループは、交差点のさまざまな交差点幾何構造および車線属性に基づいて定義することができる。ここで、両立可能移動グループとは、後述するとおり、各車両についての移動オプションのうち両立可能な移動オプションのグループである。

図４は、交差点３５０のさらなるグラフィック表現を描写する。交差点３５０は、２つ以上の車線３５２が交差するか、または集まるエリアを含み得る。例えば、交差点３５０は、４つの交差する車線３５２ａ、３５２ｂ、３５２ｃ、および３５２ｄを含む。各車線の交通は、特定の方向に流れる。実例として、各車線（３５２ａ、３５２ｂ、３５２ｃ、および３５２ｄ）は、車両タイプの混合を含む。特に、各車線（３５２ａ、３５２ｂ、３５２ｃ、および３５２ｄ）は、１台または複数台の接続車両および１台または複数台の未接続車両を含む。ここで、接続車両とは、システム１００に接続された車両、すなわち、ネットワーク１０５を介してサーバ１０１、１０７と通信を行う車両である。また、未接続車両とは、システム１００に接続されていない車両、すなわち、サーバ１０１、１０７との通信を行わない車両である。各車線においては、接続車両と未接続車両とがそれぞれ混在した状態で走行している。

交通管理エンジン１２０は、交差点３５０の制御領域３５６に位置しているか、または近接している、車両プラットフォーム１０３から動的データを受信するように構成することができる。制御領域３５６は、交差点３５０と関連付けられた車線３５２の上流部分、交差部分、および下流部分を網羅するエリアを含む。車線３５２が交差する、交差点３５０の特定の領域は競合ゾーンと呼ばれる。図４に示されるように、各車線は、その車線の車両交通が交差交通に先を譲る、停止する、そこから進み続けるなどし得る、競合ゾーンに近接した（例えば、境を接して隣り合った）接近領域を含む。

交差点に進入するとき、各車両プラットフォーム１０３は、交差点３５０において交差または対向車両の移動オプションと競合する１つまたは複数の移動オプションを有する場合がある。別の言い方をすれば、競合ゾーンに入る車両は、１つまたは複数の他の車線の１つまたは複数の経路と潜在的に競合する経路をたどる場合がある。例として、交差点３５０は、（経路または経路オプションとも呼ばれる）８つの車両移動オプション｛ｐ_１，ｐ_２，ｐ_３，ｐ_４，ｐ_５，ｐ_６，ｐ_７，ｐ_８｝を有する。

ブロック３０４で、競合認識装置２２０は、交差点３５０の交差点幾何構造および車線属性などの、１つまたは複数の交差点特性を決定することができる。例えば、競合認識装置２２０は、（全体の、各方向での、などの）車線の数、車線の幅、車線の流れ、車線上の任意の時間または走行制約など、車線が交差点で交わる方式、交わる前または後にいずれかの車線が合流するかどうか、などを識別することができ、この情報を使用して、各車線に対する移動オプション（例えば、直進する、左折または右折する、隣り合った車線と合流する、など）を判断することができる。

所与の交差点の車線幾何構造および属性は、予め決定してデータ格納部１２４の車線プロファイルに格納することができ、データ格納部１２４に格納されたグラフィック地図データから処理することができ、交差点を通過した、または通過している車両の車両センサによって取り込まれた画像から処理することができ、または任意の他の適切な変形形態とすることができる。

いくつかの実施形態で、交通管理エンジン１２０は、交差点の衛星画像、交差点に位置しているか、または交差点を通過している、インフラストラクチャまたは車両カメラによって取り込まれたストリートレベル画像などから収集されたグラフィック地図データを処理することができる。交通管理エンジン１２０は、特徴検出技術を使用して画像を処理し
て車線を識別することができ、フレームからフレームへ交通流を検出すること、既知の車両幅平均に基づいて車線幅を推定することなど、画像からの視覚特性を使用して、各方向に流れる車線の数、車線幅、車線タイプ（曲がる、直進、両方など）などの車線属性を推定することができる。

ブロック３０６で、競合認識装置２２０は、交差点３５０と関連付けられた両立可能移動グループＣＧ１…ＣＧＮを決定することができる。いくつかの実施形態で、移動オプションを使用して、競合認識装置２２０は、両立することができるさまざまな可能な移動オプション間の移動オプションを表す、両立可能移動グループを識別することができる。例えば、交差点３５０に対する移動オプションを使用して、競合認識装置２２０は、図４に描写される移動オプション｛ｐ_１，ｐ_２，ｐ_３，ｐ_４，ｐ_５，ｐ_６，ｐ_７，ｐ_８｝を使用して、４つの両立可能移動グループのセット｛ｇ_１（ｐ_１，ｐ_５），ｇ_２（ｐ_２，ｐ_６），ｇ_３（ｐ_３，ｐ_７），ｇ_４（ｐ_４，ｐ_８）｝を識別することができる。この実施例で、ｇ_１は、２つの両立可能なオプションｐ_５およびｐ_１を含み、ここでｐ_５は、車線３５２ｃの接近領域で西へ向かう車両にとって左折であり、ｐ_１は、車線３５２ａの接近領域で東へ向かう交通にとって左折である。両方の移動は、それぞれの車両間の実質的な干渉なしで（例えば、処理能力に著しく影響を与えること、衝突の危険、移動の複雑さ、移動を行う時間を増大させることなどなく）確実に行うことができるので、これらのオプションは両立可能である。

図４Ｂ〜図４Ｄは、両立可能移動オプションおよび競合移動オプションのさらなる例示的な変形形態を描写する。

図４Ｂの第１の段階４００で、車両の第１のセット４０４および車両の第２のセット４０６がそれぞれ交差点４３０で並んでいる。車両の第１のセット４０４は、移動オプションｐ_５に反映されるように左折をするために待っている。同じく、車両の第２のセット４０６は、移動オプションｐ_１に反映されるように左折をするために同様に待っている。ｐ_５およびｐ_１は、競合認識装置２２０によって両立可能と決定され、対応する両立可能移動グループＧ１に分類されるので、交通管理エンジン１２０は、それぞれの移動オプションｐ_５およびｐ_１に従って交差点の中を進むように第１および第２のセット４０４および４０６の車両にそれぞれ指示する特定の時点を決定することができる。命令を受信することに応答して、第２の段階４０２に示されるように、第１および第２のセット４０４および４０６の車両は、移動オプションｐ_５およびｐ_１に対応する軌道に沿って移動することによって、交差点４３０をそれぞれ横切る。

図４Ｃは、移動オプションが競合する別の例示的シナリオを描写する。特に、第１の段階４００’で、車両の第１のセット４０８は、交差点４３０で並んで、移動オプションｐ_６に沿って西の方向に交差点の中を進むのを待っており、車両の第２のセット４０６は、車両の第１のセット４０８に対面して交差点４３０で並んで、移動オプションｐ_１に沿って北の方向に左折するのを待っている。競合認識装置２２０は、これらの移動オプションｐ_１およびｐ_６が競合すると決定して、したがってそれらを両立可能移動グループに分類しなかった。セット４０６および４０８の車両が移動オプションと一致する軌道に沿って進んだ場合、第２の例示的段階４０２’に反映されるように、セット４０６および４０８のさまざまな車両間の競合が生じることになる可能性が高く、それは、衝突、交差点を横切る際の遅延の増加、回避策をとる必要性などにつながるおそれがある。

図４Ｄは、３つの移動オプションｐ_１、ｐ_６’’、およびｐ_６’を伴う別の例示的シナリオを描写する。このシナリオで、上で論じた移動オプションｐ_６は、２つの異なる移動オプションに分離され、ここで、右折している交通および直進している交通は、それぞれ、異なる移動オプションｐ_６’’およびｐ_６’に対応する。図４Ｃの実施例に類似して、
移動オプションｐ_６’およびｐ_１は競合するが、一方移動オプションｐ_１およびｐ_６’’は競合しない。そのようなものとして、競合認識装置２２０は、移動オプションｐ_１およびｐ_６’’を両立可能移動グループに分類することができ、その結果、交通管理エンジン１２０は、本明細書の他の場所で論じたように、交差点４３０を通る交通の管理の一部として、同時にそれらの移動グループに対応する車両を解放すること、および止めることができる。特に、第１の段階４００’’で、車両の第１のセット４１０’は、移動オプションｐ_６’に従って西の方向に交差点４３０を通過するために並んでおり、車両の第２のセット４０６は、移動オプションｐ_１に従って左折するために交差点４３０で並んでおり、車両の第３のセット４１０’’は、移動オプションｐ_６’’に従って交差点４３０で右折するために並んでいる。第２の段階４０２’’で、車両の第２および第３のセット４０６および４１０’’は、本明細書の他の場所で論じたように、それらが第２の両立可能移動グループに属し、交通管理エンジン１２０によって交差点４３０の中を次に進むための基準を満たすと決定されているので、移動オプションｐ_１およびｐ_６’’に反映されるそれぞれのルートに沿って進むように交通管理エンジン１２０によって指示される。

いくつかの実施形態で、所与の交差点に対する両立可能移動グループのセットは、交差点の構造が変化しない限り固定とすることができ、交通管理エンジン１２０によって一度事前定義されるかまたは計算されると、交差点に対する交差点プロファイルと関連してデータ格納部１２４に格納することができる。交差点プロファイルは、交差点に対する一意的識別子、交差点の場所を指定している地理位置情報データ（例えば、番地、地理位置決定システム座標など）を含み得る。

ブロック３１０ａ…３１０ｎで、競合認識装置２２０は、各両立可能移動グループに対してグループ遅延値を算出することができる。両立可能移動グループのグループ遅延値は、ある一定の時点に対して、両立可能移動グループの移動オプションと関連付けられた、接続された、および未接続の車両が交差点の競合ゾーンを横切るのに必要とされる時間の量を反映することができる。グループ遅延値は、交差点に接近する新しい車両の動特性に基づいて更新することができる。

競合認識装置２２０は、競合グループの移動を行うと決定される接続車両から経時的に受信されている動的車両データに基づいて所与の競合グループに対するグループ遅延値を計算することができる。いくつかの実施形態で、車両監視装置２２２は、交差点の制御領域内の車両からの動的車両データを受信して監視することができ、遅延予測装置は、動的車両データを処理して車両のさまざまな動的パラメータ（例えば、車両の速度、車両の速度変化率、競合ゾーンへの車両の到着時間、車両が現在位置から交差点を横切るのに必要とされる時間など）を予測することができる。

実例として、ブロック３２０で、車両監視装置２２２は、交差点と関連付けられた接続車両を監視し、交差点の制御領域内の接続された、および未接続の車両１０３の動的車両パラメータを決定する。例えば、任意の時間ステップｔで、接続車両は、交差点で無線アクセス可能な、車両マイクロクラウド、エッジサーバなどを介して、それらの車両の交差点までの現在の距離、現在の速度、ならびに制御領域に入る時間および速度を含めて、それらの車両の動特性を交通管理エンジン１２０と共有することができる。

ブロック３２２で、遅延予測装置２２４は、交差点の制御領域内の接続された、および未接続の車両１０３の決定された動的車両パラメータに基づいて、所与の時点（例えば、（例えば、予め決定する、動的に決定する、などできる）将来の期間Δｔ）に関して各車両に対する車両遅延３２４および車両移動３２６を予測する。

競合認識装置２２０は、予測された車両遅延を受信することができ、それを使用して、
ブロック３１０ａでＣＧ１に対するグループ遅延、およびブロック３１０ｎでＣＧＮに対するグループ遅延（ならびに、適用可能な場合、任意の介在するまたはその後の制御グループに対するグループ遅延）を算出することができる。より具体的には、さらなる実施例として図４Ａからの両立可能移動グループを使用して、競合認識装置２２０は、移動オプションｐ_５およびｐ_１と関連していると決定された車両に対する車両パラメータ（例えば、車両遅延３２４）に基づいてｇ_１に対する遅延値を計算することができる。これらの車両は、接続車両および未接続車両を含み得る。

いくつかの実施形態で、競合認識装置２２０は、交差点に対する一意的識別子を使用してデータ格納部１２４から、両立可能移動グループのセットおよび対応する遅延値などの、所与の交差点に対する競合データを読み出すことができ、処理のためにＣＭグループ選択装置２２６に両立可能移動グループのセットを提供することができる。いくつかの実施形態で、ＣＭグループ選択装置２２６は、競合データが（例えば、競合認識装置２２０によって）アクセスのために格納され得るデータ格納部１２４または他の非一時的メモリから競合データを読み出すことができる。

図５は、所与の交差点に対する例示的移動遅延予測方法５００のフローチャートである。

ブロック５０２で、車両監視装置２２２は、交差点の制御領域内で接続車両の動特性を反映する動的車両データを受信する。動的車両データは、車両の地理位置情報と、速度、速度変化率（例えば、加速度、減速度など）、操舵角、（例えば、もしあれば制動のレベルを反映する）制動値などの、他の動的車両パラメータとを指定することができる。

ブロック５０８で、車両監視装置２２２は、各接続車両１０３に対する進入時間をその車両１０３の動的車両データおよび車両１０３の現在位置に基づいて決定することができる。所与の接続車両１０３に対する進入時間は、接続車両１０３が特定の時間に交差点の競合ゾーンに入ることができるときの推定を反映することができる。例えば、車両１０３の現在位置、車両１０３の進行方向、車両１０３の速度、および車両１０３の速度の変化率などを知って、交通管理エンジン１２０は、車両１０３が交差点の競合ゾーンに入ることができる時間を計算することができる。さらに、動的車両データの新しいセットが受信されるとき、所与の車両に対する進入時間推定は、交通管理エンジン１２０によって更新することができる。

ブロック５１０で、車両監視装置２２２は、各接続車両１０３の進入速度をその車両１０３の動的車両データおよび車両１０３の現在位置に基づいて決定することができる。進入時間と同様に、所与の接続車両１０３に対する進入速度は、接続車両１０３がブロック５０８で推定された時間に交差点の競合ゾーンに入ることができる速度の推定を反映することができる。例えば、車両１０３の現在位置、車両１０３の進行方向、車両１０３の速度、および車両１０３の速度の変化率などを知って、交通管理エンジン１２０は、車両１０３が交差点の競合ゾーンに入ることができる速度を計算することができる。さらに、動的車両データの新しいセットが受信されるとき、所与の車両に対する進入速度推定は、交通管理エンジン１２０によって更新することができる。

ブロック５１２で、車両監視装置２２２は、交差点の各移動オプションに対して速度−流れ関係を決定することができる。速度−流れ関係は、一方では特定の移動と関連付けられた車両の数、それらの速度、およびそれらの距離と、他方ではそれらの車両が移動を行うのにかかることになる時間（移動遅延）との間のマッピングを含み得る。例えば、低速で走行している車両の高い密度は、より高い速度で走行している車両のより低い密度と比べてより高い移動遅延をもたらす。システム１００によってサポートされる各交差点は、
車線の数、幾何構造（例えば、サイズ、形状など）などの交差点の特性に合わせて調整される、速度−流れ関係を有することができる。場合によっては、交通管理エンジン１２０は、グラフィック画像（例えば、衛星画像、車両による取込み画像など）を処理することに応答して交差点を特定の速度−流れ関係と関連付けることができる。さらに場合によっては、交差点は、速度−流れ関係で（例えば、管理者などによって）タグ付けされてもよい。他の変形形態が同様に可能であり意図される。

ブロック５１４で、各経路に対応する速度−流れ関係、ならびにブロック５０８および５１０で決定された時間および速度を使用して、車両監視装置２２２は、制御領域の接近区間の各移動に対する累積流量を推定することができる。累積流量は、その接近区間からの移動または経路に対する接続車両の流れを反映することができる。

ブロック５１６で、車両監視装置２２２は、累積流を使用して任意の２台の連続した接続車両（図５では「ＣＶ」と称する。）間の未接続車両（図５では「未ＣＶ」と称する。）の数を決定することができる。いくつかの実施形態で、車両監視装置２２２は、累積流の中の接続車両の位置を識別し、接続車両間の空間を識別し、未接続車両１０３がその空間にはまり得るかどうかを決定することができる。

車両監視装置２２２は、加えてまたは代わりに、接続車両１０３からのセンサデータを利用して、未接続車両１０３がその空間に位置し得るかどうかを決定および／または確認することができる。例えば、車両監視装置２２２は、接続車両１０３の前方、側方、および／または後方に面した画像センサからの画像データを処理して、隣り合った未接続車両１０３の存在または不在を検出することができる。別の実施例で、車両監視装置２２２は、接続車両１０３の近接センサからの近接センサデータを処理して、接続車両１０３間の（例えば、それらは移動しているので未接続車両であると想定される）介在する物体が検出されるかどうかを決定することができる。他の変形形態が同様に可能であり意図される。

前述に加えて、またはその代わりに、ブロック５０４で、車両監視装置２２２は、車両の現在の場所と、接続車両１０３が接近している競合ゾーンの端とに基づいて、接続車両１０３の競合ゾーンまでの距離を計算することができる。ブロック５０６で、車両監視装置２２２は、（それらの接続車両１０３の動的車両データに反映され得る）接続車両１０３の現在の速度を決定することができる。

ブロック５１８で、車両監視装置２２２は、それらの間に未接続車両を有する接続車両の進入速度および進入時間、ならびに／または他の動特性および／もしくはパラメータを、ブロック５１６からの累積流の決定を利用するキネマティック・ウェーブ・モデルに入力することができる。

ブロック５２０で、車両監視装置２２２は、キネマティック・ウェーブ・モデルを使用して未接続車両（未ＣＶ）の動特性を予測することができる。未接続車両の予測される動特性は、制御領域に入るそれらの時間、現在の速度、競合ゾーンへの距離、競合ゾーンに入る推定時間などを含み得る。

キネマティック・ウェーブ・モデルは、物理的保存則に基づく単一方程式または連立方程式を含み得る。交差点に入って出て行く、または場合によっては、移動オプションに入って出て行く車両の数は、本質的に同じままであるから、数量は保存されると考えられ、それにより、モデルが将来の時点での密度、速度、パターンなどを予測することが可能になる。さらなる例として、キネマティック・ウェーブ・モデルは、交通密度および車両速度を関係付ける次式に基づくことができ、
ρ_ｔ（ｘ，ｔ）＋（ρ（ｘ，ｔ）ｖ（ｘ，ｔ））_ｘ＝０、
式中、ρは密度であり、ｖは速度であり、ｘは位置／地点であり、ｔは時間である。この方程式の下で、初期密度および速度場が既知である場合、将来の交通密度を予測することができる。密度に依存する交通流モデルのための速度関数を選択することができる。このようなモデルについてのさらなる情報は、Ｋａｃｈｒｏｏ，Ｐ．、Ａｌ−ｎａｓｕｒ，Ｓ．、Ａｍｉｎ Ｗａｄｏｏ，Ｓ．およびＳｈｅｎｄｅ，Ａ．による、「Ｐｅｄｅｓｔｒｉａｎ Ｄｙｎａｍｉｃｓ」（２００８）、ベルリン、ハイデルベルク：シュプリンガー・フェアラーク・ベルリン・ハイデルベルクに見いだすことができ、それは、全体として参照により本明細書に援用される。

ブロック５２２で、交通管理エンジン１２０は、交通制御がアクティブであるかどうかを決定することができる。非アクティブであることは、接続車両がその交差点に対する制御命令を受信していないこと（およびその交通が（例えば、制限速度で、またはその近くで）交差点に接近していること）を意味する。アクティブであることは、交通管理エンジン１２０が、（例えば、アクティブな両立可能移動グループの）１つまたは複数のアクティブな移動オプションによって定義された軌道に沿って移動している制御領域内の接続車両に、それらの移動を続けるように現在指示しており、アクティブな移動オプションと関連していない制御領域内の接続車両に、それらが関連付けられている非アクティブな移動オプションに従って競合ゾーン入口に並ぶように現在指示していることを意味する。さらなる例として、移動オプションｐ_５およびｐ_１をアクティブにすることができ、その移動オプションと関連付けられた車両がそれらのオプションに従って交差点の中を進む命令を受信することを意味し、一方他の移動オプションｐ_２、ｐ_３、ｐ_４、ｐ_６、ｐ_７、ｐ_８、ｐ_９、ｐ_１０などは非アクティブであり、それらのオプションと関連付けられた交通は、停止するように指示される。

ブロック５２２における決定が否定的である場合、遅延予測装置２２４は、競合ゾーンに、または競合ゾーンで接近している車両に対する解放出発時間を各移動オプションに対して推定することができる。解放出発時間は、所与の移動オプションに従って移動している車両が、速度制御が適用されない（仮想青信号が移動に割り当てられる）場合に交差点の競合ゾーンの中を進み、出て行くのにかかる時間である。（接続されているか未接続かにかかわらず）各車両の予測された解放出発時間は、ブロック５０４で決定された、競合ゾーンの入口からの各車両の距離、およびそれらの現在の速度を使用して、キネマティック・ウェーブ・モデルから導出することができる。

さらなる例として、最適な両立可能移動グループを推定し解放するために使用される期間としてΔｔを考える。Δｔ毎に、競合認識装置２２０は、交差点における総車両遅延を最小化するために最適な両立可能移動グループを捜すことができる。選択されたグループに従って、車両動特性制御装置２２８は、同時に制御領域内のすべての接続車両に動作制御命令を提供することができる。

例えば、車両ｋに対して、前方の車の数はｋ−１であると想定する。時間ステップｎ、ｔ_ｎの始めに、遅延予測装置２２４は、解放および停止出発時間を予測することができる。

解放出発時間に対して、（ｔ_ｎ，ｔ_ｎ＋Δｔ）の間に仮想青信号が適用されると想定する。したがって、予想解放出発時間は、

と設定される。

式中、ｖ_ｆは道路制限速度であり、ｖ_ｑは青信号が割り当てられるとき先頭から最後尾までの待機行列解放速度であり、ｘ_ｋは車両ｋの交差点までの距離であり、Ｌ_ｃは車両の平均長である。方程式の第１の部分は、車両が道路制限速度で走行しており、それを遅らせる前方に停止している他の車両が何もない場合の出発時間である。第２の部分は、キネマティック・ウェーブ・モデルから導出される、車両が前方の車両によって遅れる出発時間である。

別の実施例で、交差点の競合ゾーンに入る車線で後方の第３の車両である車両は、その前の車両よりも高い解放出発時間を有し得る。待機行列中の未接続車両（未ＣＶ）および接続車両（ＣＶ）の両方の動特性（例えば、現在の速度、位置など）は、計算されており利用可能であるから、未接続車両（未ＣＶ）および接続車両（ＣＶ）の両方に対する解放出発時間は、（例えば、キネマティック・ウェーブ・モデルまたは別の適切な交通流モデルを使用して）ブロック５２４で推定することができる。

いくつかの実施形態で、各車線の最前部の車両である、先頭車両は、接続車両とすることができ、それらを受動的または能動的に制御してそれらの後ろの車両の速度を調節することができ、それによって、交差点の競合ゾーンを通る車両の待機行列の解放速度および流れを一貫して制御することができる。例えば、接続車両１０３は、接近区間内で、ならびに／または競合ゾーンを通して、および／もしくはこれを出て、ある一定の速度で走行するように指示される場合がある（例えば、公表制限速度まである一定の加速度を有する、ある一定の速度を維持する、など）。

ブロック５２６で、遅延予測装置２２４は、各移動オプションに対して、その移動オプションの各車両の予想走行時間と自由流走行時間との差の合計である、解放遅延を予測することができる。自由流走行時間は、車両が（例えば、公表制限速度で他の交通に制約されず）交差点を通って自由に走行することができた場合に移動を行うために必要とされる時間の量を反映する。予想停止時間は、その予想解放出発時間と制御領域に入る時間との差である。

ブロック５２２における決定が肯定的である場合、遅延予測装置２２４は、ブロック５２８で、交差点の制御領域内の車両（ＣＶおよび未ＣＶ）に対する停止出発時間を推定することができる。交通を制御するとき、交通管理エンジン１２０は、交差点を通る交通を調節するために両立可能移動グループを循環させる。交差点で止められている移動オプションの車両の待機行列には、より多くの車両が溜まるので、それらの移動オプションに対応する遅延は、同様に増大する。

停止出発時間は、所与の移動オプションに従って移動している車両が、速度制御が適用される（仮想赤信号が移動に割り当てられる）場合に交差点の競合ゾーンの中を進み、出て行くのにかかる時間である。遅延予測装置２２４は、先頭車両１０３の距離および停止出発時間に基づいて、接続された、および未接続の車両１０３の停止出発時間を予測することができる。

例えば、上記の実施例を続けて、停止出発時間に対して、（ｔ_ｎ，ｔ_ｎ＋Δｔ）の間に仮想赤信号が適用され、移動に青信号が適用され得る最も早い時間はｔ_ｎ＋Δｔであると考える。この場合、停止出発時間は、

である。

式中、方程式の第１の部分は、依然として、車両が道路制限速度で走行しており、それを遅らせる前方に停止している他の車両が何もない場合の出発時間である。第２の部分は、移動タイプに対する第１の車両が時間ｔ_ｎ＋Δｔに解放されるという仮定に基づく、車両が前方の車両によって遅れる出発時間である。

ブロック５３０で、遅延予測装置２２４は、各移動オプションに対して、その移動オプションの各車両の予想走行時間と自由流走行時間との差の合計である、停止遅延を予測することができる。自由流走行時間は、車両が（例えば、公表制限速度で他の交通に制約されず）交差点を通って自由に走行することができた場合に移動を行うために必要とされる時間の量を反映する。予想停止時間は、その予想停止出発時間と制御領域に入る時間との差である。

次の実施例は、各両立可能移動グループの停止および解放遅延をさらに例示するために提供される。最初に時間ｔ_ｎに、各両立可能移動グループ内のすべての車両の解放および停止遅延が計算され、次の表１および表２に示されている。表中、各グループの解放遅延は、グループ内のすべての車両の解放遅延の合計であり、各グループの停止遅延は、グループ内のすべての車両の停止遅延の合計である。

遅延予測装置２２４は、次に、各両立可能移動グループの解放を評価することによって、交差点の総車両遅延を予測することができる。

遅延予測装置２２４は、ＣＧ１が最小予測総遅延を有する最適グループであると決定することができ、その場合、車両動特性制御装置２２８は、ＣＧ１内の車両を解放し、他のグループ内のすべての車両を拘束することができる。

この実施例で、ＣＧ１内のすべての接続車両に対して、それらの勧告的制限速度を道路制限速度ｖ_ｆと設定して、仮想青信号効果を再現する。他のグループ内のすべての接続車両に対して、それらの勧告的制限速度を

と設定して、

仮想赤信号の効果を再現する。

図３を再び参照すると、ブロック３１２で、ＣＭグループ選択装置２２６は、各両立可能移動グループＣＧ１…ＣＧＮに対して競合認識装置２２０によって計算された停止および解放遅延値を使用して、特定の両立可能移動グループを選択することができ、車両動特性制御装置２２８は、それを使用して、交差点における車両１０３の１台または複数台の車両動特性を制御することができる。

いくつかの実施形態で、ＣＭグループ選択装置２２６は、次の期間で交差点の予測総車両遅延を最小化するために最適な両立可能移動グループを捜して選択するように構成することができる。例えば、ＣＭグループ選択装置２２６は、最初に全体の交差点遅延を１つの両立可能移動グループｇ、ｇ＝１，２，…，Ｇの中のすべての移動の解放遅延およびすべての他の両立可能移動グループの中のすべての移動の停止遅延の合計と推定することができる。最小交差点遅延を有する両立可能移動グループｇ^＊を最適グループとして選択することができる。

ブロック３２８で、車両動特性制御装置２２８は、ＣＭグループ選択装置２２６によっ
て選択される識別された最適グループを用いて、交差点内の接続車両に対する勧告的制限速度を算出する。例えば、選択された両立可能移動グループのすべての移動における任意の接続車両ｋに対して、その勧告的制限速度は、制限速度ｖ_ｆ、すなわち

と設定することができる。他のグループの移動における任意の接続車両ｊに対して、その制限速度は、

と設定することができる。

ブロック３２８で、車両動特性制御装置２２８は、車両の１つまたは複数の動特性を制御する命令を提供する。いくつかの実施形態で、車両動特性制御装置が決定し適用する勧告的制限速度は、次の期間において接続車両１０３に対して適用される。応答で、交通管理エンジン１２０によって提供される遠隔制御が有効であるために勧告的速度閾値に正確に従うことは必要とされないが、交差点の処理能力を最適化するために、運転者または自律型車両制御装置がそれらの速度を勧告的制限速度以下に維持することが望ましい。有利には、車両動特性制御装置２２８によって指示される速度制御は、交差点で車両を制御することの難しさを軽減し、人間誘導車両および自律誘導車両の両方に適用可能でありアクセス可能である。

以上の説明では、本発明を十分に理解できるように、多くの詳細について説明した。しかしながら、各実施形態はこれらの具体的な詳細無しでも実施でき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、本実施形態は、データおよびコマンドを受信する任意のタイプのコンピュータシステム、および、サービスを提供する任意の周辺機器について適用できる。

以上の詳細な説明の一部は、非一時的（non-transitory）なコンピュータ可読記憶媒体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（また一般に）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。必ずしも必須ではないが、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また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・キャラクタ・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）」「判断」「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また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。

本発明は、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、磁気または光学式カード、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。

発明の具体的な実施形態は、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。
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。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また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）装置は、例えばキーボード、ディスプレイ、ポインティング装置などであるが、これらは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。

データ処理システムが、介在するプライベートネットワークおよび／またはパブリックネットワークを介して、他のデータ処理システム、ストレージデバイス、リモートプリンタなどに結合されるようになることを可能にするために、ネットワークアダプタもシステムに結合されうる。ワイヤレス（たとえば、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標））トランシーバ、イーサネット（登録商標）アダプタ、およびモデムは、ネットワークアダプタのほんの数例に過ぎない。プライベートネットワークおよびパブリックネットワークは、任意の数の構成および／またはトポロジを有しうる。データは、たとえば、様々なインターネットレイヤ、トランスポートレイヤ、またはアプリケーションレイヤのプロトコルを含む、様々な異なる通信プロトコルを使用して、ネットワークを介してこれらのデバイス間で送信されうる。たとえば、データは、伝送制御プロトコル／インターネットプロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）、ユーザデータグラムプロトコル（ＵＤＰ）、伝送制御プロトコル（ＴＣＰ）、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）、セキュアハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰＳ）、動的適応ストリーミングオーバーＨＴＴＰ（ＤＡＳＨ）、リアルタイム
ストリーミングプロトコル（ＲＴＳＰ）、リアルタイムトランスポートプロトコル（ＲＴＰ）およびリアルタイムトランスポート制御プロトコル（ＲＴＣＰ）、ボイスオーバーインターネットプロトコル（ＶＯＩＰ）、ファイル転送プロトコル（ＦＴＰ）、ウェブソケット（ＷＳ）、ワイヤレスアクセスプロトコル（ＷＡＰ）、様々なメッセージングプロトコル（ＳＭＳ、ＭＭＳ、ＸＭＳ、ＩＭＡＰ、ＳＭＴＰ、ＰＯＰ、ＷｅｂＤＡＶなど）、または他の既知のプロトコルを使用して、ネットワークを介して送信されうる。

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本発明の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。

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。本発明は、上記の開示にしたがって、種々の変形が可能である。本発明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。本発明の技術に詳しい者であれば、本発明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本発明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、本発明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、モジュール・処理・特徴・属性・方法およびその他の本発明の態様は、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。また、本発明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。

１００ システム
１０１ 集中型サーバ
１０３、１０３ａ、１０３ｎ 車両プラットフォーム
１０５ ネットワーク
１０７ 局在型サーバ
１１３ センサ
１１５ プロセッサ
１１７ メモリ
１１９ 通信ユニット
１２０、１２０ａ、１２０ｂ、１２０ｃ、１２０ｄ、１２０ｎ 交通管理エンジン
１２１ 車両データ格納部
１２４ データ格納部
１２８ アクチュエータ
１４１、１４５、１４７ａ、１４７ｎ 信号線
１５２ 計算装置
１５４ バス
２２０ 競合認識装置
２２２ 車両監視装置
２２４ 遅延予測装置
２２６ 両立可能移動グループ選択装置（ＣＭグループ選択装置）
２２８ 車両動特性制御装置
３０４、３０６、３１０ａ、３１０ｎ、３１２、３２０、３２２、３２８、５０２、５０４、５０６、５０８、５１０、５１２、５１４、５１６、５１８、５２０、５２２、５２４、５２６、５２８、５３０ ブロック
３２４ 車両遅延
３２６ 車両移動
３５０、４３０ 交差点
３５２ 車線
３５６ 制御領域
４００、４００’、４００’’ 第１の段階
４０２、４０２’、４０２’’ 第２の段階
４０４、４０８、４１０’ 車両の第１のセット
４０６ 車両の第２のセット
４１０’’ 車両の第３のセット
５００ 移動遅延予測方法
ｐ_１、ｐ_２、ｐ_３、ｐ_４、ｐ_５、ｐ_６、ｐ_７、ｐ_８、ｐ_９、ｐ_１０ 移動オプション

Claims (8)

1. 車両制御システムに接続された１台または複数台の接続車両を制御する車両制御方法であって、
   交差点に接近している車両についての移動オプションであって、車両間の干渉なしで前記交差点内を移動するグループそれぞれにおいて異なる移動オプションに従う車両についての移動オプションのグループを表す複数の両立可能移動グループを、前記交差点の幾何構造を含む交差点特性に基づいて決定することと、
   前記複数の両立可能移動グループそれぞれに対して遅延値を算出することと、
   前記遅延値に基づいて前記複数の両立可能移動グループから制御対象となる両立可能移動グループを選択することと、
   前記制御対象となる両立可能移動グループと関連付けられた前記交差点の制御領域内の車両のセットに含まれる前記接続車両１つまたは複数に制御命令を提供して、前記セットの前記車両が前記交差点を横切るとき前記セットに含まれる前記接続車両の１つまたは複数の動特性を制御することと、
   を含む車両制御方法。
2. 前記複数の両立可能移動グループにおける各移動オプションと関連付けられた各車両の車両移動を予測することをさらに含み、
   前記制御対象となる両立可能移動グループと関連付けられた各車両について予測された前記車両移動に基づいて前記制御命令を生成する、請求項１に記載の車両制御方法。
3. 前記複数の両立可能移動グループにおける各移動オプションと関連付けられた各車両に対する車両遅延を予測することをさらに含み、前記遅延値は、前記複数の両立可能移動グループにおける各移動オプションと関連付けられた各車両の前記車両遅延に基づいて算出される、請求項２に記載の車両制御方法。
4. 前記交差点の前記制御領域内の前記車両に含まれる前記接続車両を監視することをさらに含み、
   前記監視に基づいて前記車両移動を予測する、請求項２に記載の車両制御方法。
5. 前記接続車両を監視することは、時間ｔに対する前記接続車両についての動的車両データを受信することを含み、前記車両制御方法は、
   前記時間ｔにおける前記接続車両についての動的車両データから、１台または複数台の前記車両制御システムに接続されていない未接続車両の１つまたは複数の車両動特性を算出すること、
   をさらに含む、請求項４に記載の車両制御方法。
6. 前記複数の両立可能移動グループそれぞれに対する前記遅延値を算出することは、
   各両立可能移動グループにおける各移動オプションと関連付けられた前記交差点の前記制御領域内の前記車両の解放出発時間を推定することと、
   前記解放出発時間に基づいて、各両立可能移動グループにおける各移動オプションと関連付けられた前記車両の解放遅延を算出することと、
   を含む、請求項１に記載の車両制御方法。
7. 前記複数の両立可能移動グループそれぞれに対する前記遅延値を算出することは、
   各両立可能移動グループにおける各移動オプションと関連付けられた前記交差点の前記制御領域内の前記車両の停止出発時間を推定することと、
   前記停止出発時間に基づいて、各両立可能移動グループにおける各移動オプションと関連付けられた前記車両の停止遅延を算出することと、
   を含む、請求項１に記載の車両制御方法。
8. 前記両立可能移動グループの前記遅延値は、前記両立可能移動グループの移動オプションに関連付けられた各車両が前記交差点の競合ゾーンを横切るのに必要とされる時間の量を反映した値である、請求項１から７のいずれか一項に記載の車両制御方法。

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