JP6837570B2 - 車両の横方向運動を制御するシステム及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、概して、自律運転及び先進運転者支援システムに関し、さらに詳しくは、他の車両の運動によってもたらされる危険性を考慮して車両の横方向運動を制御することに関する。

信頼性の高い位置特定及び運動予測は、自律運転及び先進運転支援システム（ＡＤＡＳ）の重要な構成要素である。例えば、自律走行車及びＡＤＡＳの１つの構成要素にモーションプランナーがある。これは、周囲の情報を取得し、多くの場合、移動障害物がある場合に目的位置に向かって誘導するための軌道プロファイルを計算する。別の例として、車線変更システム等のＡＤＡＳは、現時点でも将来の或る時点でも、他の車両の位置に関する正確な情報を必要とする。

そのために、現代の自動車は時々、衝突警報又は回避を可能にするために使用される物体検出センサー及び他の能動的安全アプリケーションを使用する脅威の評価及び／又は衝突回避システムを含む。物体検出センサーは、例えば、短距離レーダー、長距離レーダー、画像処理を備えたカメラ、レーザー又はＬｉＤＡＲ、超音波等の多くの技術のいずれかを使用することができる。物体検出センサーは、自車両の経路内の車両及び他の物体を検出し、アプリケーションソフトウェアが、物体検出情報を使用して警告を発したり、必要に応じて行動を起こしたりする。多くの車両において、物体検出センサーは、車両のフロントバンパー又は他のダッシュボード内に直接一体化されている。

しかしながら、自車両の横方向運動を計画する際の脅威の評価及び／又は衝突回避は困難な作業である。例えば、特許文献１に記載のシステムは、最適な車両状態を生成し、それらの最適状態に基づいて脅威の評価を生成することにより、脅威の評価を検討している。しかしながら、最適な経路を計算することは、特に複雑な環境では、計算上不可能になる可能性がある。

特許文献２では、脅威の評価は、車両の運動動特性と検出された車両の複数の戻り走査点とを用い、自車両の予測経路と交差する各々の検出された車両の危険度を計算する、自車両の予測軌道に基づいている。しかしながら、自車両の横方向運動の各々の可能な軌道と他の車両の各々の可能な軌道との交差を予測することは、計算上不可能であり得る。

米国特許第８５４３２６１号 米国特許出願公開第２０１６／０１０９５７１号

したがって、計算上効率的な方法で他の車両の運動によってもたらされる危険性を考慮して、車両の横方向運動を制御するシステム及び方法が必要とされている。

いくつかの実施の形態は、車両の横方向の動きが異なる軌道に従って制御され得るという理解に基づく。例えば、車線変更操作は、横方向変位の変化率の異なる値を有する複数の軌道によって達成することができる。そのために、横方向運動の異なる目標に対して異なる軌道を事前計算し、車両の運動をリアルタイムで制御しながら現在の交通状況についてそれらの軌道の実現可能性をテストすることが望ましい場合がある。

しかしながら、いくつかの実施の形態は、それらの軌道を事前計算しテストすることは、依然として計算上困難なタスクであり得るという理解に基づいている。具体的には、右から左への車線変更、左から右への車線変更、右からの通過、又は左からの通過等の横方向運動の各々の目標に対して、可能な軌道の数は無限ではないにしても巨大になる可能性がある。加えて、障害物が軌道のほんの一点でさえも軌道と交差する場合、軌道全体を廃棄する必要があり、それによって計算資源及びメモリ資源を浪費する。

いくつかの実施の形態は、多数の軌道及び部分衝突に対する軌道の全ての点の感度の理由は、軌道の全ての点の時間的な相互依存性にあるという認識に基づいている。具体的には、軌道は、点のシーケンスだけでなく、点間の遷移も時間の関数として特定する時間の関数である。これらの遷移は、軌道の各点における車両の状態と動特性とを支配し、車両を軌道に従って移動させる。２つの隣接する点間の同じ横方向変位は、異なる時間遷移で達成され得る。ひいては、異なる時間遷移は、それらの２つの隣接点において車両の異なる状態を課し、各軌道を一意的かつ相互依存的にする。

いくつかの実施の形態は、車両の横方向変位の値間の時間相互依存性を破ることによって、車両の横方向運動に対する無衝突軌道の計算を単純化することができるという認識に基づいている。いくつかの実施の形態は、或る領域内の或る状態を有する車両が領域内でその状態を維持することができるように決定された横方向動特性の状態の制御不変の組を規定する各々の横方向変位について領域を構成することによって横方向変位の異なる値を互いに切り離すことができるという認識に基づく。

いくつかの実施の形態は、領域内で車両の状態を維持することが可能であるとき、異なる時点での異なる障害物とのその領域の衝突を他の領域の衝突評価とは別に独立して評価できるという認識に基づく。評価が完了した後、所望の客観的な横方向の動きに従って、空間的及び時間的に領域のユニオンを形成する無衝突の領域のシーケンスを規定する時系列を選択することが可能である。より比喩的に言うと、所望の領域のシーケンスは、時間の無衝突スレッドでつながれている。時間の無衝突スレッドを変更することによって、異なる無衝突軌道を形成することができる。

いくつかの実施の形態では、車両の横方向動特性の状態の領域の組は、車両が移動した路上の横方向の変位を規定する対応する点の組に対して決定される。横方向動特性の各々の状態は、車両の横方向変位、横方向変位の変化率、横方向方位、及び横方向方位の変化率を含む。各々の領域は、或る領域内の或る状態を有する車両がその領域内にその状態を維持することができるように決定された横方向動特性の状態の制御不変の組を規定する。

いくつかの実施の形態では、領域は互いに交差している。このようにして、空間及び時間における無衝突領域のユニオンは、領域の外側の遷移を評価することなく形成することができる。

いくつかの実施の形態では、領域の組は、車両の進行方向動特性を考慮せずに、車両の横方向動特性について予め決定されている。そのような分離は、異なる時点における異なる領域の衝突を決定するために、車両の異なる進行方向変位に対して同じ領域の組を再使用することを可能にする。

代替の実施の形態では、領域の組は、車両の進行方向動特性を考慮して、車両の横方向動特性に対して予め決定されている。例えば、１つの実施の形態では、車両の進行方向速度の異なる値に対して異なる組の領域が決定される。この実施の形態は、車両の現在の進行方向速度及び／又は所望の進行方向速度に対応する領域の組を選択することを可能にする。

様々な実施の形態では、領域の組は、制御システムのメモリに記憶されている。例えば、１つの実施の形態では、領域の組は、道路状況の全ての可能な変動に対して事前計算される。この実施の形態では、車両の横方向動特性に影響を与える道路の形状の変化は、モーションコントローラーによって操作される。

代替の一実施の形態では、制御システムは、車両の現在位置を送信し、送信に応答して、道路の現在の形状について決定された一組の領域を受信する送受信機を備える。

したがって、１つの実施の形態は、一組の移動物体と共有される道路上を走行する車両の運動を制御する車両の制御システムであって、車両が走行した道路上の横方向変位を規定する一組の平衡点を記憶し、一組の平衡点に対応する車両の横方向動特性の状態の一組の領域を記憶するメモリであって、横方向動特性の各々の状態は、横方向変位、横方向変位の変化率、横方向方位、及び横方向方位の変化率を含み、各々の領域は、或る領域内で或る状態を有する車両が領域内でその状態を維持することができるように決定された横方向動特性の状態の制御不変の組を規定し、各々の領域は、対応する平衡点を含み、少なくとも１つの隣接する領域と交差するものと、一組の移動物体内の各々の物体の運動軌道を示す時系列信号を生成する少なくとも１つのセンサーと、制御の時間ステップにおける物体の運動軌道が、制御の時間ステップにおける車両の進行方向変位と、領域の横方向変位の値の範囲とによって規定される空間と交差するとき、計画対象期間内の制御の各時間ステップにおいて少なくとも１つの物体との各領域の衝突を検出して、制御の異なる時間ステップにおいて無衝突領域を示すデータ構造を生成する衝突検出器と、初期変位を含む領域と目標変位を含む領域とを接続する空間及び時間内の領域のユニオンを形成する領域の無衝突シーケンスを規定する時系列を決定して、初期変位を目標変位に接続するユニオン内に軌道を生成する経路プランナーと、軌道に従って車両を制御するコントローラーとを備える、制御システムを開示する。

別の実施の形態は、一組の移動物体と共有される道路上を走行する車両の運動を制御する方法であって、本方法は、本方法を実施する記憶された命令と結合されたプロセッサを使用し、このプロセッサによって実行されたときに、この命令は本方法の少なくともいくつかのステップを実行する、方法を開示する。本方法は、一組の平衡点に対応する車両の横方向動特性の状態の一組の領域をメモリから検索することであって、横方向動特性の各々の状態は、横方向変位、横方向変位の変化率、横方向方位、及び横方向方位の変化率を含み、各々の領域は、或る領域内で或る状態を有する車両が領域内でその状態を維持することができるように決定された横方向動特性の状態の制御不変の組を規定し、各々の領域は、対応する平衡点を含み、少なくとも１つの隣接する領域と交差するものと、一組の移動物体内の各々の物体の運動軌道を示す時系列信号を生成することと、制御の時間ステップにおける物体の軌道が、制御の時間ステップにおける車両の進行方向変位と、領域の横方向変位の値の範囲とによって規定される空間と交差するとき、計画対象期間内の制御の各時間ステップにおいて少なくとも１つの物体との各領域の衝突を検出して、制御の異なる時間ステップにおいて無衝突領域を示すデータ構造を生成することと、初期変位を含む領域と目標変位を含む領域とを接続する空間及び時間内の領域のユニオンを形成する領域の無衝突シーケンスを規定する時系列を決定して、初期変位を目標変位に接続するユニオン内に軌道を生成することと、軌道に従って車両を制御することとを含む。

更に別の実施の形態は、方法を実行するプロセッサによって実行可能なプログラムを具現化した非一時的コンピューター可読記憶媒体を開示する。本方法は、一組の平衡点に対応する車両の横方向動特性の状態の一組の領域をメモリから検索することであって、横方向動特性の各々の状態は、横方向変位、横方向変位の変化率、横方向方位、及び横方向方位の変化率を含み、各々の領域は、或る領域内で或る状態を有する車両が領域内でその状態を維持することができるように決定された横方向動特性の状態の制御不変の組を規定し、各々の領域は、対応する平衡点を含み、少なくとも１つの隣接する領域と交差するものと、一組の移動物体内の各々の物体の運動軌道を示す時系列信号を生成することと、制御の時間ステップにおける物体の軌道が、制御の時間ステップにおける車両の進行方向変位と、領域の横方向変位の値の範囲とによって規定される空間と交差するとき、計画対象期間内の制御の各時間ステップにおいて少なくとも１つの物体との各領域の衝突を検出して、制御の異なる時間ステップにおいて無衝突領域を示すデータ構造を生成することと、初期変位を含む領域と目標変位を含む領域とを接続する空間及び時間内の領域のユニオンを形成する領域の無衝突シーケンスを規定する時系列を決定して、初期変位を目標変位に接続するユニオン内に軌道を生成することと、軌道に従って車両を制御することとを含む。

車両が２車線道路の左車線を移動する例示的な状況を示す図である。 車両の横方向運動のためにいくつかの実施の形態によって採用される原理を示す概略図である。 一組の移動障害物と共有される道路上を走行する車両を制御する方法のフローチャートである。 いくつかの実施の形態による、一組の移動物体と共有される道路上を走行する車両の運動を制御する制御システムのブロック図である。 １つの実施の形態に係る制御システムの一般的な構造を示す図である。 車両の運動目標の概略図である。 いくつかの実施の形態に係る制御不変領域の利点を示す図である。 いくつかの実施の形態によって使用される例示的な制御不変領域の概略図である。 いくつかの実施の形態に係る、一組の制御不変領域を通って目標位置へと移動するシナリオを示す図である。 いくつかの実施の形態に係る、車両のフレーム内の車両制御をモデル化する一例を示す図である。 いくつかの実施の形態によって使用される車両の状態のモデルの概略図である。 制御不変の組に対するシステムの物理的制約の影響の一例を示す図である。 制御不変の組に対するシステムの物理的制約の影響の一例を示す図である。 平衡点間の接続を決定する代替の一例を示す図である。 いくつかの実施の形態に係る、障害物を考慮することなく、制御の異なる時間ステップについて異なる領域に対応する平衡点間の可能な遷移を規定する状態遷移グラフの一例を示す図である。 いくつかの実施の形態に係る、無衝突領域を示すデータ構造を形成するために障害物を検出することに応答して更新された図６Ａのグラフである。 いくつかの実施の形態によって使用される状態遷移グラフを表すデータ構造の概略図である。 安全領域７００ａの一部が予測される障害物と交差する状況を示す図である。 １つの実施の形態に係る確率論的に無衝突領域を決定する概略図である。 １つの実施の形態に係る、無衝突領域を示すデータ構造を決定するための衝突検出器の例示的な一実施態様を示す図である。 いくつかの実施の形態に係る、実現可能な軌道を生成し、或る領域との交差のその確率を決定する方法のフローチャートである。 いくつかの実施の形態に係る仮想運転者の様々な意図を列挙した表である。 図８Ｂの方法の反復を説明する状態遷移のシーケンスを示す図である。 １つの実施の形態に係る、サンプリングされた状態の組を決定することの例示的な一実施態様のフローチャートである。 サンプリングされた状態が図８Ｃに示される運転者の意図と一致する確率を更新する方法のフローチャートである。 確率密度関数（ＰＤＦ）の各々の個々のセクションに対して１つの状態を生成する方法の反復の簡略概略図である。 図８Ｇの第１の反復における５つの状態の可能な割り当て確率を示す図である。 １つの実施の形態によって使用される総確率密度関数のグラフである。 車両の可能性のある実現可能な軌道の一例を示す図である。 車両の運転者の意図を判断するためにいくつかの実施の形態によって使用される、車両のステアリングホイールの操舵軌道及び車両の加速度軌道の時系列信号を示す図である。 いくつかの実施の形態に係る、サブセットからの実現可能な軌道と時系列信号からの車両の意図との一貫性に基づいて、追従されるべき各実現可能な軌道の確率を更新する方法の例示的な一実施態様のフローチャートである。

本発明のいくつかの実施の形態は、車両の横方向運動は異なる軌道に従って制御することができ、車両は、一般的に、例えば、乗用車、バス、トラック等のような路上走行車両であるという理解に基づいている。例えば、車線変更操作は、横方向変位の変化率の異なる値を有する複数の軌道によって達成することができる。特定の交通状況及び車両の乗員の好みに応じて、異なる軌道が他の軌道よりも適切であり得る。そのために、横方向運動の異なる目標に対して異なる軌道を事前計算し、車両の運動をリアルタイムで制御しながら現在の交通状況についてそれらの軌道の実現可能性をテストすることが望ましい場合がある。

図１Ａは、車両１０１ａが道路境界１１０ａ及び車線分割線１２０ａを有する２車線道路の左車線を移動する例示的な状況を示す。目的は、車線を右車線１３０ａに変更することである。車線変更に対応する運動は、いくつかの運動１４０ａのうちのいずれかであり得る。周囲に他の車両があるかどうかに応じて、軌道１４０ａのうちのいくつかは実行するのに適していないか、又は差し迫った衝突に起因して不可能でさえあり得る。

一般的に、軌道１４０ａの数は多くてもよい。したがって、実現可能性について軌道を事前計算してテストすることは、困難で計算上要求が多いタスクになる可能性がある。具体的には、右から左への車線変更、左から右への車線変更、右からの通過、又は左からの通過等の横方向運動の各々の目標に対して、可能な軌道の数は無限ではないにしても巨大になる可能性がある。加えて、障害物が軌道のほんの一点でさえも軌道と交差する場合、軌道全体を廃棄する必要があり、それによって計算資源及びメモリ資源を浪費する。

図１Ｂは、車両の横方向運動のためにいくつかの実施の形態によって採用される原理を示す概略図を示す。例えば、４つの時間ステップでの初期横方向位置１１０ｂから目標横方向位置１２０ｂへの移動の概略図を示す、図１Ｂの左側部分を考察する。これを行うために、軌道は点１１１ｂ間の状態遷移１１３ｂによって規定される車両の運動から構成され、４つの時間ステップ後に１２０ｂにおいて終端する。ここで、状態軌道とは、時間経過に伴う車両の位置及び進行方向、すなわち車両の速度を含む。別の車両１２１ｂが計算された軌道１１３ｂと交差する場合、その軌道１１３ｂはもはや有効ではなく、新たな軌道を計算して障害物１２１ｂとの衝突を再度チェックするか、又は、事前計算された軌道のライブラリから取得する必要がある。

多数の軌道及び部分衝突に対する軌道の全ての点の感度の理由の一部は、軌道の全ての点１１１ｂの時間的な相互依存性にある。具体的には、軌道１１３ｂは、点１１１ｂのシーケンスだけでなく、点間の遷移も時間の関数として特定する時間の関数である。これらの遷移は、軌道の各点における車両の状態と動特性とを支配し、車両を軌道に従って移動させる。２つの隣接する点間の同じ横方向変位は、異なる時間遷移で達成され得る。ひいては、異なる時間遷移は、それらの２つの隣接点において車両の異なる状態を課し、各軌道を一意的かつ相互依存的にする。

いくつかの実施の形態は、車両の横方向変位の値間の時間相互依存性を破ること（１４０ｂ）によって、車両の横方向運動に対する無衝突軌道の計算を著しく単純化することができるという認識に基づいている。いくつかの実施の形態は、或る領域内の或る状態を有する車両が領域内でその状態を維持することができ、かつ維持することになるように決定された領域を構成することによって横方向変位の異なる値を互いに切り離すことができるという認識に基づく。

例えば、図１Ｂの右側部分は、目的が初期横方向変位１１０ｂから目標横方向変位１２０ｂまで車両を制御することである場合の状況を示している。点１１１ｂ及び点間の対応する状態遷移を画定する軌道１１３ｂを決定する代わりに、１つの実施の形態は、車両がいる場所が安全である領域を構成することによって１１０ｂから目標横方向変位１２０ｂに達することができることを実現する。これらの領域は重なり合っており、衝突が回避されるように、領域内の最初の点１１０ｂから最後の横方向変位１２０ｂまでの領域の安全な通路内を移動することが可能であることを意味している。その結果、特定の軌道の代わりにその領域を使用することによって、その領域の安全な通路にある安全な軌道を決定することができ、それによって、障害物１２１ｂが特定の時間窓において特定の領域１３０ｂと交差する場合、その領域は安全でないとマークされ、他の安全な領域を代わりに使用できることが保証される。

図２は、一組の移動する障害物又は物体と共有される道路上を走行する車両を制御する方法のフローチャートを示し、障害物又は物体という語は、以下では車両という語と同義で示される。本方法は、本方法のステップを実施するために必要な情報を記憶するメモリを使用する。本方法は、メモリ１０９から、道路上の車両の横方向変位及び方位を規定する一組の平衡点と、平衡点に対応する車両の横方向動特性の状態の一組の領域とを検索する（１１０）。ここで、横方向動特性の各々の状態は、横方向変位、横方向変位の変化率、横方向方位、及び横方向方位の変化率を含む。各々の領域は、或る領域内の或る状態を有する車両がその領域内でその状態を維持することができるように決定された横方向動特性の状態の制御不変の組を規定する。いくつかの実施態様では、各々の領域は対応する平衡点を含み、少なくとも１つの隣接する領域と交差する。

本方法は、車両に直接接続されているか又は車両に遠隔接続されている少なくとも１つのセンサーからの情報１１９を使用して、センサーによって検出された一組の移動物体内の各物体の動きを示す時系列信号１２１を生成する（１２０）。測定値は、カメラ測定値又はレーザー／ＬＩＤＡＲ測定値を含み得る。測定値は、車車間通信（vehicle to vehicle communication）の測定値を含むことができ、測定値はＧＰＳデータを含むことができる。測定シーケンスの長さは、車両ごとに異なり得る。

時系列信号１２１及びメモリから検索された情報１１１を使用して、本方法は、制御の異なる時間ステップにおける無衝突領域を示すデータ構造を決定する（１３０）。決定１３０において、衝突検出器は、制御の時間ステップにおける物体の軌道が、制御の時間ステップにおける車両の進行方向変位及び領域の横方向変位の値の範囲によって規定される空間と交差するとき、計画対象期間内の制御の各時間ステップにおいて少なくとも１つの物体との各領域の衝突を検出する。次に、決定されたデータ構造１３１を使用して、本方法は、経路プランナーを使用することで、初期変位を含む領域を、目標変位を含む領域と接続する、空間及び時間における領域のユニオンを形成する領域の無衝突シーケンスを規定する時系列を決定して（１４０）、初期変位を、目標変位と接続するユニオン内に軌道１４１を生成する。最後に、本方法は、軌道１４１に従って車両を制御して（１５０）、車両運動１５１を生成する。

図３Ａは、いくつかの実施の形態に係る、一組の移動物体と共有される道路上を走行する車両３００の運動を制御する制御システム２９９のブロック図を示す。車両はまた、制御システム２９９のコマンドを無効にする外部入力３１０を受信することができる。そのような場合、車両は半自律型車両である。

制御システム２９９は、車両が走行した道路上の横方向変位を規定する一組の平衡点を記憶し、一組の平衡点に対応する車両の横方向動特性の状態の一組の領域を記憶するメモリ３２０を備え、横方向動特性の各々の状態は、横方向変位、横方向変位の変化率、横方向方位、及び横方向方位の変化率を含み、各々の領域は、或る領域内で或る状態を有する車両が領域内でその状態を維持することができるように決定された横方向動特性の状態の制御不変の組を規定し、各々の領域は、対応する平衡点を含み、少なくとも１つの隣接する領域と交差する。

制御システムは、環境３７０内を走行する一組の車両内の各車両の動きを示す時系列信号３３１を生成する少なくとも１つのセンサーを含む感知システム３３０を備える。例えば、感知システム３３０は、全地球測位システム（ＧＰＳ）情報を用いて位置を測定することができ、及び／又は慣性測定装置（ＩＭＵ）を用いて慣性運動を測定することができる。例えば、ＩＭＵは、３軸加速度計（複数の場合もある）、３軸ジャイロスコープ（複数の場合もある）、及び／又は磁力計（複数の場合もある）を含むことができる。ＩＭＵは、加速度、速度、方位、及び／又は他の位置関連情報を制御システム２９９の他の構成要素に提供することができる。

制御システム２９９は、制御の時間ステップにおける物体の軌道が制御の時間ステップでの車両の進行方向変位及び横方向変位の値の範囲によって規定される空間と交差するときに、計画対象期間内の制御の各時間ステップにおいてメモリ３２０に記憶された各領域と少なくとも１つの物体との衝突を検出する衝突検出器３４０を備える。衝突検出器は、制御の異なる時間ステップにおける無衝突領域を示すデータ構造を出力する（３４１）。データ構造３４１は、制御システム２９９に組み込まれた経路プランナー３５０によって使用され、それは、初期変位を含む領域を、目標変位を含む領域と接続する、空間及び時間における領域のユニオンを形成する領域の無衝突シーケンスを規定する時系列を決定して、初期変位を、目標変位と接続するユニオン内の軌道を生成する。決定された軌道３５１は、軌道に従って車両を制御するために車両の少なくとも１つのコントローラー３６０によって使用される。

図３Ｂは、１つの実施の形態に係る制御システム２９９の一般的構造を示す。制御システム２９９は、衝突検出及び経路計画のモジュールを実行する少なくとも１つのプロセッサ３９０を備える。プロセッサ３９０は、車両が走行した道路上の横方向変位及び横方向方位を規定する一組の平衡点３８１と、その一組の平衡点に対応する車両の横方向動特性の状態の一組の領域３８２とを記憶するメモリ３８０に接続される（３９１）。横方向動特性の各々の状態は、横方向変位、横方向変位の変化率、横方向方位、及び横方向方位の変化率を含み、各々の領域は、或る領域内の或る状態を有する車両がその領域内でその状態を維持することができるように決定された横方向動特性の状態の制御不変の組を規定し、各々の領域は対応する平衡点を含み、少なくとも１つの隣接する領域と交差する。

図４Ａは、車両４００が左車線から右車線への車線変更を開始する車両の運動目標の概略図を示しており、目的は右車線の中央で終わることである。車線変更を開始することは、制御システムによって、又は制御システムへの外部入力によって行うことができる。例えば、車両の運転者は、車両のダッシュボードから車線変更を開始することができる。いくつかの実施の形態は、車両の最終目標横方向変位をもたらすことができるいくつかの軌道があるという認識に基づいている。軌道４１９を規定する状態遷移は、位置４２０で右車線の中央に到達するように車両４００を導くのに対して、軌道４０９は、位置４１０で右車線の中央に到達することをもたらす。４１９及び４０９が無衝突であることを決定することは、多数の障害物を伴う環境並びに多数の軌道４０９及び４１９を伴う環境においては計算上不可能である可能性がある。例えば、４１０と４２０との間の任意の位置は異なる軌道をもたらし、したがって最終的に所望の横方向変位に至る無限の数の可能な軌道をもたらす。しかしながら、車両の所望の横方向変位に至る正確な軌道は、車両が実際に所望の横方向変位に到達するよりも重要性が低い。

図４Ｂは、いくつかの実施の形態に係る制御不変領域の利点を示す。領域４３０は、或る領域内の或る状態を有する車両がその領域内でその状態を維持することができ、かつ維持することになるように決定されている。代わりに領域を考慮することによって、軌道４０９及び４１９を決定することなく、物体がその領域内の全ての軌道４０９及び４１９を除外するために領域４３０と交差するかどうかを決定することで十分である。

したがって、１つの実施の形態は、車両の横方向変位に関連する領域を決定し、各領域は、車両が取り得る多数の状態遷移及び対応する軌道を含み、横方向変位は、車両の平衡点を規定する。例えば、１つの実施の形態は、横方向変位に関連する車両の横方向動特性の状態の制御不変の組として領域を決定する。制御不変の組は、車両の横方向動特性の平衡点、すなわち静止点に関連する領域、及び、車両の横方向運動を制御するコントローラーである。領域の大きさは、車両の横方向動特性のパラメーターと、車両の横方向動特性を制御するために使用されるコントローラーとに依存する。コントローラーを使用して車両の横方向運動を制御する場合、制御不変の組をコントローラーと道路上の車両の平衡点、すなわち横方向変位とに関連付けることができる。

図４Ｃは、いくつかの実施の形態によって使用される例示的な制御不変領域の概略図を示す。車両の初期状態３９９ｃは、制御不変の組４１０ｃ内にある。目的、すなわち運動又は横方向の操縦の目標は、コントローラーを使用して車両を位置４００ｃに制御することである。したがって、初期状態３９９ｃは制御不変の組によって規定される領域４１０ｃ内にあるので、目標変位４００ｃに車両を制御することから生じる軌道４２０ｃは、所望の変位が変わらない限り、領域内にあることが保証される。

いくつかの実施の形態において、横方向変位は、対応する領域が交差するように決定される。このようにして、領域の通路は、領域が物体と交差しないときに、横方向変位及び関連する軌道の安全なシーケンスを提供して車両を初期横方向変位から目標横方向変位に移動させるように構成される。

図４Ｄは、いくつかの実施の形態に係る、一組の制御不変領域を通って目標位置４４０ｄに至る運動のシナリオを示す。４４０ｄに関連付けられた領域４２０ｄは、初期位置３９９ｃを含む領域４１０ｃと交差しない。このために、１つの実施の形態は、領域４１０ｃ及び領域４２０ｄと交差する関連領域４１０ｄを有する位置４３０ｄによって示される別の横方向変位を決定する。したがって、軌道４５０ｄが少なくとも２つの領域と共有される領域の一部４６０ｄの内側にあるとき、中間目標位置４００ｃは、最初に４３０ｄに変更され、次に最終目標位置４４０ｄに変更されて、領域のユニオンの安全な通路内に包含される軌道を生成することができる。

図５Ａは、いくつかの実施の形態に係る車両のフレーム内の車両制御をモデル化する一例を示す。図５Ａを参照すると、１つの実施の形態では、グローバルフレーム内の代わりに車両のフレーム内で車両５００ａの制御をモデル化することによって、表現がかなり単純化されることが理解される。しかしながら、車両のローカルフレームにおけるモデル化のために、平衡点はまた、グローバルフレームからローカルフレームに進むときの慣性効果を考慮するために、横方向変位に加えて横方向方位を有する可能性がある。この例では、運動目標は、車両を横方向変位５００ａから最終横方向変位５１０ａに移動させることである。例えば、グローバルフレーム５２０ａ内の道路のモデル化は、数学的に表現することが困難である複雑な形状を有する領域５４０ａに至る制御不変の組につながる。代わりに、数値的で近似的なアプローチを使用する必要がある。しかしながら、車両のローカルフレーム５３０内でモデル化を行うことによって、制御不変の組は楕円５５０ａ等の単純な形を有し、それは厳密に、したがってより正確に表すことができる。

様々な実施の形態によって使用されるように、制御不変の組は、車両の前方及び横方向の次元の領域である。しかしながら、一般的に、これらの組はより高次元であり、平衡点の周囲の車両の状態を取り込み、横方向動特性の各々の状態は、横方向変位、横方向変位の変化率、横方向方位、及び横方向方位の変化率を含み、各々の領域は、或る領域内の或る状態を有する車両がその領域内にその状態を維持することができるように決定された横方向動特性の状態の制御不変の組を規定する。車両のモデルは、いくつかの形態を取ることができる。１つの実施の形態では、車両モデルは、力が無視される運動学的モデルである。そのようなモデルは、限られた運転条件下で適している。別の実施の形態では、車両モデルはニュートン力−質量のバランスからの動的システムとして表現される。

図５Ｂは、いくつかの実施の形態によって使用される車両の状態のモデルの概略図を示す。例えば、状態は、

でモデル化され、ここでｅ_y及びｅ_ψ＝ψ−ψ_ｄは、道路に位置合わせされた座標フレームにおける横方向位置及び車両方位をそれぞれ示し、ψ_ｄは、慣性フレーム５１０ｂに対する道路の接線の角度である。車両モデルは線形力学系

として書くことができ、ここで項

は、グローバルフレームからローカルフレームへの座標系の変化から来る車両モデルに作用する外乱である。１つの実施の形態では、この外乱は、制御不変の組を構成するために使用されるコントローラーによって相殺される。

図５Ｃ及び図５Ｄは、制御不変の組に対するシステムの物理的制約の影響の例を示す。具体的には、制御不変の組は、システムの物理的制約に応じて形状及び形態を変えることができる。例えば、左側の図５Ｃは、時点０における制御不変の組５１０ｃを示し、ここで領域のサイズは、障害物５２０ｃと交差しないように制限されている。また、時点０の領域は、時点１の領域５３０ｃと交差しており、これは、５０９ｃから５２９ｃに１つの時間ステップで移動することが可能であることを意味する。しかしながら、車両の操舵に対する制限も設定されている場合、制限された作動に起因して、もはや広い領域に留まることを保証することは不可能であるため、制御不変の組はより小さくなり得る。したがって、図５Ｄに示されるように、制御不変の組５１０ｃは５１０ｄに縮小され、もはや５３０ｃと交差しない。したがって、５０９ｃから５２９ｃまでに無衝突軌道を見つけることはできない。

いくつかの実施の形態では、領域の組は、車両の進行方向動特性を考慮せずに、車両の横方向動特性について予め決定されている。そのような分離は、異なる時点における異なる領域の衝突を決定するために、車両の異なる進行方向変位に対して同じ領域の組を再使用することを可能にする。代替の実施の形態では、領域の組は、車両の進行方向動特性を考慮して、車両の横方向動特性に対して予め決定されている。例えば、１つの実施の形態では、車両の進行方向速度の異なる値に対して異なる組の領域が決定される。この実施の形態は、車両の現在の進行方向速度及び／又は所望の進行方向速度に対応する領域の組を選択することを可能にする。

図５Ｅは、平衡点間の接続を決定する代替の一例を示す。一般的に、時間が増すにつれて、状態は制御不変の組内に維持されるだけでなく平衡点に収束し、これは時間が変化するにつれて有効な制御不変の組がサイズを変えることを意味する。したがって、１つの実施の形態では、安全な通路の決定は、時間が増すにつれて安全領域のサイズを縮小することに基づいて行われる。例えば、図５Ｅでは、目的は５０９ｅから５２９ｅに移動することであり、それぞれの不変の組は５１０ｅ及び５３０ｅで示される。制御の１つの時間ステップにおいて、不変の組５３０ｅはサイズを５４０ｅに変更し、これは５４０ｅに含まれる全ての状態が制御の１つの時間ステップにおいて不変の組５３０ｅに到達できることを意味する。しかしながら、組５４０ｅは組５１０ｅを含まないので、５１０ｅ内の全ての状態が５３０ｅに達することができることは確実ではない。しかしながら、制御の更に別の時間ステップでは、組５３０ｅは５５０ｅにサイズが増加し、これは５１０ｅを含む。したがって、制御の２つの時間ステップでは、５１０ｅの任意の状態から平衡点５２９ｅに関連する不変の組５３０ｅに到達することが可能であり、これは、したがって制御の２つの時間ステップで５０９ｅから５２９ｅに移動することが可能であることを意味する。

図６Ａは、いくつかの実施の形態に係る、障害物を考慮することなく、制御の異なる時間ステップについて異なる領域に対応する平衡点間の可能な遷移を規定する状態遷移グラフの一例を示す。図６Ａの例では、車両は横方向変位６００ａに対応する領域内にあり、運動目標は横方向変位６１０ａに移動することである。例えば、制御の各時間ステップについて道路上に３つの横方向変位、平衡点がある。所望の横方向変位に達するための可能な時系列を形成する可能な遷移６２０ａは、状態遷移グラフを形成し、この状態遷移グラフはメモリに記憶される。図６Ａから、横方向変位６１０ａに到達する可能な遷移を評価することができ、６３０ａに対応する状態時系列は、最小時間である２つの時間ステップの制御で横方向変位に到達する平衡点のシーケンスであり、軌道６４０ａの生成につながる。

図６Ｂは、いくつかの実施の形態に係る、無衝突領域を示すデータ構造を形成するために障害物を検出することに応答して更新された図６Ａのグラフを示す。例えば、図６Ｂは、衝突検出器が障害物６３０ｂを検出し、遷移６４０ｂを無効にする状況を示す。

いくつかの実施の形態では、状態遷移グラフは障害物がないと仮定して予め決定され、衝突検出器は障害物の検出に応答してグラフ上の少なくともいくつかの遷移を無効にし、経路プランナーはグラフの有効な遷移を検索して領域のユニオンを見つける。例えば、経路プランナーは、最小時系列６５０ｂを検索し、これはここでは、３つの時間ステップの制御である。付加的又は代替的に、いくつかの実施の形態では、状態遷移グラフがマルコフ連鎖であるように、遷移は不確実性を含む。

１つの実施の形態では、一組の領域は、道路状況のあり得る全ての変動に対して事前計算され、制御システムのメモリに記憶される。この実施の形態では、車両の横方向動特性に影響を与える道路の形状の変化は、運動制御装置、例えば、制御不変の組に関連する運動制御によって処理される。

図６Ｃは、いくつかの実施の形態によって使用される状態遷移グラフを表すデータ構造の概略図を示す。例えば、１つの実施の形態は、状態遷移グラフを示す制御の時間ステップにわたる平衡点の組を、上部ブロック対角行列として記憶し、可能な遷移をもたらす全ての要素は非ゼロである。そして、不可能な遷移をもたらす全ての要素はゼロである。例えば、制御の時間ステップの数がＮであり、平衡点の数がＭである場合、行列は図６Ｃのような構造でサイズＭＮ×ＭＮとなり、ここで非ゼロ要素の値は、本発明の他の実施の形態によって説明されるように、或る平衡点から別の平衡点へ移動するコストによって決定される。各要素６００ｃはＭ個の要素を含み、全部でＮ個の要素６００ｃがある。対角線より下の全ての要素は、１つの時間ステップより短い時間で平衡点に達することができないので、すなわちシステムが時間因果関係を有するので、ゼロである。不変の組のサイズは限られているため、行列の右側までの要素はゼロである。

衝突検出器３４０は、物体の動きを表す時系列信号に基づいて将来の動きを推定する。１つの実施の形態では、衝突検出器は、物体の将来の動きが横方向変位に関連する各領域と交差するかどうかを判定する。

図７Ａは、安全領域７００ａの部分７１０ａが予測された障害物７２０ａと交差し、したがって衝突検出器が領域７１０ａに対応するグラフ上の遷移を無効にする状況を示す。このようにして、経路プランナーは、初期変位を含む領域と目標変位を含む領域とを接続する空間及び時間内の領域のユニオンを形成する領域の無衝突シーケンスを規定する時系列を決定し、初期変位を目標変位と接続するユニオン内に軌道を生成する。例えば、領域７３５ａと７４５ａとのユニオンは、空間及び時間内において状態又は平衡点７３０ａと７４０ａとを接続して、無衝突通路を提供する。その通路内の任意の軌道は無衝突である。

例えば、１つの実施の形態では、経路プランナーは、ユニオン内での車両の運動のコスト関数を最適化することによって軌道を決定する。付加的又は代替的に、１つの実施の形態では、経路プランナーは、ユニオンを形成する最短時系列を決定する。例えば、経路プランナーは、初期変位と目標変位とを規定する平衡点を接続する軌道を決定することができる。

いくつかの実施の形態では、障害物の予測軌道は、少なくとも経路、速度、及び方位／進行方向を含むが、回転速度、加速度、及び操舵等の更なるエンティティも含むことができる。さらに、運動は、運動が或る特定の時間において或る特定の場所にある確率を測定する確率密度関数（ＰＤＦ）として表すことができる。

いくつかの実施の形態では、衝突検出器は、物体の動きを示す時系列信号と一致する物体の将来の軌道を推定し、制御の各々の時間ステップにおいて将来の軌道と各々の領域との交差確率を推定し、交差確率が閾値を下回る場合には、制御の時間ステップにおいて領域を無衝突として検出する。

図７Ｂは、１つの実施の形態に係る確率論的に無衝突領域を決定する概略図を示す。例えば、図７Ｂにおいて、制御の１つの時間ステップにおける障害物７００ｂの推定位置及びその位置の関連するＰＤＦ７１０ｂは、制御の１つの時間ステップにおける平衡点７３０ｂに対応する領域７２０ｂと交差する。安全領域の境界７２１ｂと交差する確率が閾値７４０ｂを上回る場合、平衡点７３０ｂに至る遷移は無効化され、対応する上部ブロック対角行列の対応する要素を設定することによって経路プランナーのグラフ検索から除外される。

いくつかの実施の形態は、自車両と共有される環境内を走行する車両が、自車両の軌道と交差する軌道に沿って移動しているときにのみ自車両に対して脅威をもたらすという認識に基づく。しかしながら、この記述を逆にすると、自車両の軌道と交差する仮想軌道は、その仮想軌道に沿って走行する別の車両がある場合にのみ自車両に対して脅威をもたらすという理解につながることができる。

いくつかの実施の形態は、自車両に対する他の車両の動きの危険性を評価するよりもむしろ、自車両に対する軌道の危険性を評価することが可能であり、計算上より効率的であるという認識に基づく。これは、運転可能領域、道路交通、及び／又は環境の地図によって課せられる実現可能な軌道の数が限られているためである。これらの実現可能な軌道は、計算上効率的な方法で事前計算することができ、移動中の車両について全ての可能な軌道を生成するよりもむしろ車両が事前計算された軌道を追従するかどうかをテストする方が容易である。このようにして、最適な軌道を生成する問題は、割り当て及び／又は分類の問題と置き換えられ、これは計算上より効率的である。

いくつかの実施の形態は、実現可能な軌道と自車両の軌道との交差が確率論的に決定され得るという認識に基づく。このようにして、実現可能な軌道は、運転可能領域のより広い空間を網羅する確率密度関数によって表すことができ、それによって生成する実現可能な軌道の数を減らすことができる。同様に、実現可能な軌道への車両の割り当てもまた、運動の測定値の不確実性、車両の運転者の運転意図の急激な変化の可能性、及び複数の軌道に属するセグメントに沿った運動の可能性を表すために確率論的に決定され得る。

そのために、いくつかの実施の形態は、実現可能な軌道が自車両の軌道と交差する確率と、実現可能な軌道が少なくとも１つの車両によって追従される確率との組み合わせとして、実現可能な軌道のリスクレベルを決定する。

図８Ａは、１つの実施の形態に係る、無衝突領域を示すデータ構造を決定する（１３０）ための衝突検出器の例示的な一実施態様を示す。例示的な実施態様は、車両の運転領域内を移動する仮想物体の実現可能な軌道の組を決定する（８１０）。次に、例示的な実施態様は、制御の各時間ステップで各実現可能な軌道が各領域と交差する確率を決定する（８２０）。次いで、例示的な実施態様は、時系列信号を使用して、各実現可能な軌道が少なくとも１つの物体によって追従される確率を決定する。最後に、制御の各時間ステップで各領域と交差する実現可能な軌道の確率と、実現可能な軌道が少なくとも１つの物体によって追従される確率との組み合わせとしての各時間ステップでの各実現可能な軌道の各領域との交差のリスクレベルが決定され、例示的な実施態様は、制御の時間ステップにおける全ての実現可能な軌道の領域との交差のリスクレベルが閾値を下回る場合、制御の時間ステップにおける領域を無衝突として検出することで終了する。

いくつかの実施の形態では、実現可能な軌道は、仮想車両の運動の運動学的モデルを使用して、例えば、一組の運転意図から選択された異なる運転意図で走行する仮想車両の、環境の異なる位置における異なる速度に対して実現可能な軌道を生成することによって、決定される。

付加的又は代替的に、いくつかの実施の形態は、実現可能な軌道を、仮想物体の状態空間を反復的にサンプリングし、サンプリングされた状態が運動の意図と一致するときに、仮想物体の運動の意図に対して実現可能な軌道内にサンプリングされた状態を追加することによって決定する。

図８Ｂは、いくつかの実施の形態に係る、実現可能な軌道を生成し、領域との交差の確率を決定する方法８１０のフローチャートを示す。本方法は、例えば、仮想運転者の様々な意図を満たしながら、車両の初期仮想状態から車両の目標車線への車両の動きを特定する状態のシーケンスを反復的に決定する。異なる実施の形態では、初期仮想状態は過去に観測された車両の状態であり、及び／又は初期仮想状態は本方法の以前の反復中に決定された対応する状態である。

図８Ｃは、いくつかの実施の形態に係る仮想運転者の様々な意図を列挙した表を示す。例えば、いくつかの実施の形態は、仮想車両を自車両の運転領域に移動させる、環境によって許容される異なる運転意図を実行する各々の仮想車両についての実現可能な軌道を決定する。例えば、運転意図の組は、左折意図、右折意図、直進走行意図、左車線変更意図、右車線変更意図、ブレーキ意図、加速意図、及び速度維持意図のうちの１つ又は組み合わせを含む。

運動は、車両の状態を接続する状態遷移によって規定される。各々の状態は、位置、速度、及び車両の進行方向を含む。運動は、例えば、或る期間、所定の反復回数、又は実現可能な軌道が関心領域内にある限り、終了条件が満たされるまで反復的に決定される。終了条件は、経路プランナー３５０内の計画対象期間に関連して設定することができる。手動運転車両の場合、終了条件は、道路区間の視界に関連して設定することができる。

図８Ｄは、図８Ｂの方法の反復を説明する状態遷移のシーケンスを示す。本方法は、状態及び遷移が車両の状態に対する静的制約及び動的制約を満たすように、初期状態８００ｄから開始して、サンプリングされた状態８２０ｄ及び８７０ｄの組、並びに対応する状態遷移８２１ｄの組を決定する（８００ｂ）。例えば、本方法は、障害物８９０ｄを回避し、環境の地図からの車両の動きに関する制約８３０ｄを満たしながら、状態８８０ｄで開始し、図８Ｄの状態８６０ｄ及び状態遷移８８１ｄを決定する。

図８Ｅは、１つの実施の形態に係る、サンプリングされた状態の組を決定すること（８００ｂ）の例示的な一実施態様のフローチャートを示す。決定８００ｂは、環境、以前の反復を使用して決定された状態、及び図８Ｃの運転者の意図についての情報を使用する。以前の状態の例は、図８Ｄのノード８８０ｄ、８７０ｄ、８２０ｄ、及び初期状態８００ｄを含む。

例示的な実施態様は、状態の初期決定８０１ｅを実行する。それが本方法の最初の反復である場合、初期状態はそれに関連する不確実性を伴う、車両の現在の仮想状態である。不確実性は信頼区間の形でも、いくつかの可能な場所の形でも構わない。そのようなシナリオは、例えば、感知システムが非常に不確実な測定値を提供する場合、又はマップが不確実である場合に起こり得る。それ以外の場合、初期状態は本方法の以前の反復によって決定される。

本方法は、車両の運動に関する制約を満たすＮ個の予測状態の組

をサンプリングする（８０２ｅ）。ここで、Ｎは予め決定されているか、又は適応的にされることができる。本発明のいくつかの実施の形態では、状態８０２ｅは、動的システムの架空のノイズ源から、すなわちｗ_ｋから、入力の平均値として公称入力ｕ_ｋを用いて生成される。例えば、ｗ_ｋは、ガウス分布ｗ_ｋ〜Ｎ（ｕ_ｋ，Ｑ_ｋ）から生じるものとして選択することができ、又は実現可能な軌道に関連する特定の意図に合わせて調整された確率密度関数（ＰＤＦ）として選択することができる。

本発明の他の実施の形態では、サンプリングされた状態８０２ｅは、図８Ｃの意図を使用することによって生成される。運転者の意図は前もって知られており、動的システムのノイズ源から生成された状態は、意図をよりよく満たすように修正される。例えば、確率関数ｑ（ｘ_ｋ＋１｜ｘ_ｋ，ｙ_ｋ＋１）を用いて状態を生成することができる。ここで、ｑは、時間インデックスｋでの状態と時間インデックスｋ＋１での仕様とを所与とすると、時間インデックスｋ＋１における状態の関数である。

特定の一例として、ｗ_ｋ及びｅ_ｋの両方が加法的である場合、ガウスＰＤＦ、ｑは、

として選択することができる。ここで、

である。つまり、状態は、動的システムのノイズ源からランダムサンプルとして生成され、車両の数学的記述を通じて伝播され、意図からの偏差を考慮するために決定論的項で修正される。対応する状態は、この修正された項を使用して予測される。

１つの実施の形態では、サンプリングされた状態８０２ｅの生成及び対応する状態の予測はループ内で実行され、ここで反復回数は事前に決定される。別の実施の形態では、状態８０２ｅの生成は、時間的に先行する意図された軌道のＴ個の時間ステップに基づいて行われる。例えば、反復回数Ｔは、固定ステップ数として決定することができ、又は反復は、感知システム３３０のセンサーの分解能の関数として決定することができる。８０２ｅがＴ個の時間ステップで実行されると、状態は、時間インデックスｋ＋１から時間インデックスｋ＋Ｔまでの意図した軌道に対応する全ての位置に従って、すなわち、ｑ（ｘ_ｋ＋１｜ｘ_ｋ，ｙ_ｋ＋１，…，ｙ_ｋ＋Ｔ）として生成される。

図８Ｆは、サンプリングされた状態が図８Ｃに示される運転者の意図と一致する確率を更新する方法のフローチャートを示す。具体的には、本方法は、サンプリングされた状態が、運転者の意図と一致する目標状態をもたらす状態と一致するかどうかを判定し（８１２ｆ）、一貫性の評価に基づいて状態の確率を更新する（８１３ｆ）。例えば、運転者の意図が左車線への変更である場合、目標状態は左車線の中央にあることができ、目標状態に至る中間状態は運転者の意図と一致するが、他の状態は運転者の意図と一致しない。

いくつかの実施の形態では、決定８１２ｅは、意図／制約のＰＤＦ

、次の状態、及び前の反復中に決定された状態の確率

の組み合わせとして行われる。例えば、状態が車両の動的モデルに従って生成される場合、確率は仕様のＰＤＦに比例し、すなわち、

である。別の例として、状態のサンプリングが

に従って行われる場合、確率は意図する軌道のＰＤＦの予測に比例し、すなわち、

である。１つの実施の形態では、確率は、それらがＰＤＦを表すように正規化される。

１つの実施の形態において、非ゼロであるが低い確率を有する状態は、いくつかの時間ステップにおいて、より高い確率を有する状態と置き換えられる。例えば、１つの実施の形態は、

を生成する確率が

となるように新しい状態の組を生成する。別の実施の形態では、確率の逆二乗和が所定の閾値を下回るたびに置換が行われる。このようにすることで、おそらく良好な状態のみが使用されることが保証される。

状態の決定８２０ｂはいくつかの方法で行うことができる。例えば、１つの実施の形態は、重み付き平均関数を使用して状態を決定し、状態を

として生成する。別の実施の形態は、状態を最も高い確率を有する状態、すなわち、

として決定する。付加的又は代替的に、１つの実施の形態は、サンプリングされた状態の固定数ｍ＜Ｎにわたって平均することによって状態を決定する。

図８Ｇは、ＰＤＦの個々のセクションごとに１つの状態を生成する方法の反復の簡略概略図を示す。この例では、状態８２３ｇ及び８２４ｇが単一の反復に対して選択されている。少なくとも１回の反復のための複数の状態の選択は、車両の現在の状態を車両の目標状態に接続する運動の組をもたらす。そのために、１つの実施の形態は、運動の組からコスト関数を最適化する運動を選択する。

図８Ｈは、図８Ｇの第１の反復における５つの状態の可能な割り当て確率を示す。これらの確率８２１ｈ、８２２ｈ、８２３ｈ、８２４ｈ、及び８２５ｈは、状態８２１ｇ、８２２ｇ、８２３ｇ、８２４ｇ、及び８２５ｇを示すドットのサイズの選択に反映される。

図８Ｇに戻って参照すると、状態８２３ｇ及び８２４ｇは、初期状態から次の状態への車両の５つのサンプリングされた状態遷移を再び生成する次の反復のための初期状態になる。

図８Ｉは、１つの実施の形態によって使用される総確率密度関数のグラフを示す。例えば、実現可能な軌道が制御の時間ステップの各領域と交差する確率を決定するために、実現可能な軌道は、決定８１０ｂからの確率分布を含む。１つの実施の形態では、図８Ｉを参照すると、実現可能な軌道は、総確率密度から最も高い確率を有する軌道８１０ｉとして決定され、１つの実施の形態では、それは密度にわたる集約状態８２０ｉとして決定される。１つの実施の形態では、確率は、特定の時点でのＰＤＦの部分８３０ｉが特定の時間ステップで領域と交差している大きさの程度として決定される。例えば、ＰＤＦ全体が交差している場合、確率は１である。

実現可能な軌道が自車両の意図された軌道と交差する確率は、実現可能な軌道を追従する車両があるかどうか分からないので、実現可能な軌道のリスクレベルを決定するのに十分ではない。

図９は、車両の実現可能と考えられる軌道の一例を示す。図９を考察すると、そこには、車両９１０が追従するべき８つの可能な軌道がある。仮想の軌道９２０は測定された車両９１０と一致しないので、実現可能な軌道のサブセットは９３０を含む。９３０と自車両の軌道との交差の確率が決定されたと仮定する。次に、１つの実施の形態では、リスクレベルは、実現可能な軌道が自車両の軌道と交差する確率と、実現可能な軌道が少なくとも１つの車両によって追従される確率との組み合わせとして決定される。

１つの実施の形態は、車両の時系列信号を分類して車両の運転意図を生成し、サブセットからの実現可能な軌道と車両の意図との一貫性に基づいてサブセットからの各々の実現可能な軌道の確率を更新する。着想は、以前に観測されたデータを使用して将来行われる決定を予測できるということである。例えば、車線を変更するドライバの特性が何であるかを学習することによって、将来の車線変更が予測できる。

図１０Ａは、車両の運転者の意図を判断するためにいくつかの実施の形態によって使用される、車両のステアリングホイールの操舵軌道及び車両の加速度軌道の時系列信号を示す。運転者は時点１０１０ａで車線変更を開始する。しかしながら、車線変更の前に、少しの間操舵角のわずかな増加１０２０ａがあることに留意することができる。これは、例えば、車両の運転者が死角に車両があるかどうかを見るために肩越しに見ていることが原因であり得る。さらに、加速度１０３０ａは、車線変更が開始される前にゆっくり増加し始め、次に車線変更を通して維持されることが分かる。したがって、記録されたデータからの情報は将来の意図を予測するために使用することができる。

図１０Ｂは、いくつかの実施の形態に係る、サブセットからの実現可能な軌道と時系列信号からの車両の意図との一貫性に基づいて追従されるべき各々の実現可能な軌道の確率８３０を更新する方法１０１０ｂの例示的な一実施態様のフローチャートを示す。本方法は、車両の意図を決定する（１０１０ｂ）。例えば、図８Ｃに例示されるように、１つの実施の形態は以下の意図、すなわち、左折する（８１０ｃ）、右折する（８２０ｃ）、直進する（８３０ｃ）、左車線に変更する（８４０ｃ）、右車線に変更する（８５０ｃ）、さらに、ブレーキをかける（８６０ｃ）、加速する（８７０ｃ）、又は速度を維持する（８８０ｃ）、を考慮する。いくつかの実施の形態は、多くの車両の挙動を観察することによって意図を選択する方法を学習する。例えば、１つの実施の形態は、ディープディシジョンツリーに基づくランダムフォレストアルゴリズムを訓練するために既知の意図を有する車両データを使用し、別の実施の形態は、サポートベクトルマシンを訓練し、第３の実施の形態は、ニューラルネットワークを訓練する。

次に、本方法は、実現可能な軌道が車両によって追従される確率を更新する（１０２０ｂ）。１つの実施の形態では、確率は、８１０ｉから生成された実現可能な軌道の確率８１０ｉ、すなわち最も可能性の高い軌道の確率によって更新される。別の実施の形態では、更新は、実現可能な軌道のＰＤＦ上の加重平均８２０ｉによって行われる。

１つの実施の形態は、実現可能な軌道が追従される確率と交差する実現可能な軌道の確率を取り、これらの確率を一緒に重み付けする。例えば、１つの実施の形態は確率の加重平均を使用する。

本発明のいくつかの実施の形態は、リスクレベルを使用して、自車両の軌道を調整する。例えば、１つの実施の形態では、リスクレベルが或る閾値を上回る場合、車両の実現可能な軌道と自車両のモーションプランナーの軌道との間の衝突までの時間が計算される。１つの実施の形態は、警告音、ダッシュボード上の信号、又はその両方として車両の運転者へ衝突までの時間としてのリスクレベルを与え、次いで、運転者から受信した入力コマンド上のコマンドに応答して軌道を調整する。別の実施の形態では、閾値を超えるリスクレベルは、自車両の衝突回避モジュールに伝播され、衝突回避モジュールから受信した入力コマンドに応答して軌道を調整する。例えば、衝突回避モジュールは、モーションプランナー３５０、又は車両の別のコントローラー３６０とすることができる。入力コマンドは、ステアリングホイール及びスロットルコマンドを含むことができる。

いくつかの実施の形態では、経路プランナーは、ユニオン内での車両の運動のコスト関数を最適化することによって、点の時系列及び対応する軌道を見つける。例えば、図６Ａに概説されているように、１つのコスト関数は横方向変位に達するための最小時間である。別のコスト関数は、例えば、乗員に快適な乗り心地を提供する必要性に起因して、車両の動きの滑らかさを最適化することとすることができる。

時系列６３０ａに対応する軌道６４０ａは、いくつかの方法で決定することができる。１つの実施の形態では、軌道は、図４Ｄ及び図６Ａに示すように、平衡点を追跡し、経路プランナーによって決定された制御の時間ステップで平衡点間を切り替えることによって決定される。

他の実施の形態では、制御システムは、車両の進行方向速度を測定する速度計を含み、衝突検出器は、制御の時間ステップに対応する期間と進行方向速度との積に基づいて、制御の時間ステップにおける車両の進行方向変位を決定する。しかしながら、１つの実施の形態は速度計を想定せず、代わりに、例えば、車両の指令された進行方向速度から推定される等速に衝突検出を基づかせる。

更に別の実施の形態では、ＧＰＳ等の位置センサーが車両の現在位置を決定するために車両に装備され、別の実施の形態は、送受信機を使用して車両の現在位置を送信し、送信に応答して現在位置を含む道路の形状に対して決定された領域の組を受信する。

本発明の上記の実施の形態は、数多くの方法のいずれにおいても実現することができる。例えば、それらの実施の形態は、ハードウェア、ソフトウェア又はその組み合わせを用いて実現することができる。ソフトウェアにおいて実現されるとき、そのソフトウェアコードは、単一のコンピューター内に設けられるにしても、複数のコンピューター間に分散されるにしても、任意の適切なプロセッサ、又はプロセッサの集合体において実行することができる。そのようなプロセッサは集積回路として実現することができ、集積回路構成要素内に１つ以上のプロセッサが含まれる。一方、プロセッサは、任意の適切な構成における回路を用いて実現することができる。

付加的又は代替的に、上述の実施の形態は、種々の実施の形態の方法を実行するプロセッサによって実行可能なプログラムを具現化した非一時的コンピューター可読記憶媒体として実現することができる。

また、本明細書において概説される種々の方法又はプロセスは、種々のオペレーティングシステム又はプラットフォームのいずれか１つを利用する１つ以上のプロセッサ上で実行可能であるソフトウェアとしてコード化することができる。さらに、そのようなソフトウェアは、いくつかの適切なプログラミング言語及び／又はプログラミングツール若しくはスクリプト記述ツールのいずれかを用いて書くことができ、フレームワーク又は仮想機械上で実行される実行可能機械語コード又は中間コードとしてコンパイルすることもできる。通常、プログラムモジュールの機能は、種々の実施の形態において望ましいように、組み合わせることもできるし、分散させることもできる。

また、本発明の実施の形態は方法として具現することができ、その一例が提供されてきた。その方法の一部として実行される動作は、任意の適切な方法において順序化することができる。したがって、例示的な実施の形態において順次の動作として示される場合であっても、例示されるのとは異なる順序において動作が実行される実施の形態を構成することもでき、異なる順序は、いくつかの動作を同時に実行することを含むことができる。

Claims (20)

1. 一組の移動物体と共有される道路上を走行する車両の運動を制御する車両の制御システムであって、
   前記車両が走行した前記道路上の横方向変位を規定する一組の平衡点を記憶し、前記一組の平衡点に対応する前記車両の横方向動特性の状態の一組の領域を記憶するメモリであって、横方向動特性の各々の状態は、横方向変位、前記横方向変位の変化率、横方向方位、及び前記横方向方位の変化率を含み、各々の領域は、或る領域内で或る状態を有する前記車両が前記領域内でその状態を維持することができるように決定された横方向動特性の前記状態の制御不変の組を規定し、各々の領域は、対応する平衡点を含み、少なくとも１つの隣接する領域と交差するものと、
   前記一組の移動物体内の各々の物体の運動軌道を示す時系列信号を生成する少なくとも１つのセンサーと、
   制御の時間ステップにおける前記物体の前記運動軌道が、制御の前記時間ステップにおける前記車両の進行方向変位と、前記領域の前記横方向変位の値の範囲とによって規定される空間と交差するとき、計画対象期間内の制御の各時間ステップにおいて少なくとも１つの物体との各領域の衝突を検出して、制御の異なる時間ステップにおいて無衝突領域を示すデータ構造を生成する衝突検出器と、
   初期変位を含む領域と目標変位を含む領域とを接続する空間及び時間内の領域のユニオンを形成する領域の無衝突シーケンスを規定する時系列を決定して、前記初期変位を前記目標変位に接続する前記ユニオン内に軌道を生成する経路プランナーと、
   前記軌道に従って前記車両を制御するコントローラーと、
   を備える、制御システム。
2. 前記メモリは、障害物を考慮せずに制御の異なる時間ステップに対する領域間の可能な遷移を規定する状態遷移グラフを表すデータ構造を記憶し、前記衝突検出器は、前記障害物の検出に応答して前記グラフ上の少なくともいくつかの遷移を無効にして、前記無衝突領域を示す前記データ構造を形成し、前記経路プランナーは、前記グラフの有効な遷移を探索して領域の前記ユニオンを見つける、請求項１に記載のシステム。
3. 前記状態遷移グラフがマルコフ連鎖であるように、前記遷移は不確実性を含む、請求項２に記載のシステム。
4. 前記状態遷移グラフを表す前記データ構造は、上部ブロック対角行列を含む、請求項２に記載のシステム。
5. 前記衝突検出器は、前記物体の前記運動を示す前記時系列信号と一致する前記物体の将来の軌道を推定し、制御の各々の時間ステップにおいて前記将来の軌道と各々の領域との交差確率を推定し、前記交差確率が閾値を下回る場合には、制御の前記時間ステップにおいて前記領域を無衝突として検出する、請求項１に記載のシステム。
6. 前記衝突検出器は、
   前記車両の運転領域内を移動する仮想車両の一組の実現可能な軌道を決定し、
   制御の各々の時間ステップにおいて各々の実現可能な軌道が各々の領域と交差する確率を決定し、
   前記時系列信号を使用して、各々の実現可能な軌道が前記一組の移動物体内の少なくとも１つの物体によって追従される確率を決定し、
   制御の各々の時間ステップにおいて各々の実現可能な軌道が各々の領域と交差するリスクレベルを、制御の各々の時間ステップにおいて前記実現可能な軌道が各々の領域と交差する確率と、前記実現可能な軌道が前記一組の移動物体内の少なくとも１つの物体によって追従される確率との組み合わせとして決定し、
   全ての実現可能な軌道と制御の時間ステップにおける領域との交差の前記リスクレベルが閾値を下回る場合、制御の前記時間ステップにおける前記領域を無衝突として検出する、
   ように構成される、請求項１に記載のシステム。
7. 前記実現可能な軌道は、前記仮想車両の運動の運動学的モデルを使用して決定され、
   一組の運転意図から選択された異なる運転意図で走行する前記仮想車両の、環境の異なる位置における異なる速度に対して前記実現可能な軌道を生成する、
   ことを含む、請求項６に記載のシステム。
8. 前記仮想車両の位置は、前記環境の地図に従って選択され、
   前記一組の運転意図は、左折意図、右折意図、直進走行意図、左車線変更意図、右車線変更意図、ブレーキ意図、加速意図、及び速度維持意図のうちの１つ又は組み合わせを含み、
   前記実現可能な軌道は、前記仮想車両を自車両の前記運転領域内に移動させる、前記環境によって許容される異なる運転意図を実行する各々の仮想車両に対して決定される、請求項７に記載のシステム。
9. 誤差のマージン内で前記車両の前記時系列信号と一致する実現可能な軌道のサブセットに車両を割り当て、
   前記実現可能な軌道によって表される運転意図に関する統計に基づいて、前記サブセットから各々の実現可能な軌道に前記車両が追従する確率を決定する、
   ことを更に含む、請求項６に記載のシステム。
10. 前記実現可能な軌道は、仮想物体の状態空間を反復的にサンプリングし、サンプリングされた状態が前記運動の意図と一致するときに、前記仮想物体の運動の意図に対して実現可能な軌道内に前記サンプリングされた状態を追加することによって決定される、請求項６に記載のシステム。
11. 前記経路プランナーは、前記ユニオン内での前記車両の前記運動のコスト関数を最適化することによって前記軌道を決定する、請求項１に記載のシステム。
12. 前記経路プランナーは、前記ユニオンを形成する最短時系列を決定する、請求項１に記載のシステム。
13. 前記経路プランナーは、前記初期変位と前記目標変位とを規定する前記平衡点を接続する前記軌道を決定する、請求項１に記載のシステム。
14. 前記車両の進行方向速度を測定する速度計を更に備え、前記衝突検出器は、制御の前記時間ステップに対応する期間と前記進行方向速度との積に基づいて、制御の前記時間ステップにおける前記車両の前記進行方向変位を決定する、請求項１に記載のシステム。
15. 前記車両の現在位置を決定する位置センサーと、
    前記車両の前記現在位置を送信し、前記送信に応答して、前記現在位置を含む前記道路の形状について決定された前記一組の領域を受信する送受信機と、
    を更に備える、請求項１に記載のシステム。
16. 前記一組の領域は、前記車両の進行方向動特性を考慮せずに前記車両の前記横方向動特性に対して予め決定されている、請求項１に記載のシステム。
17. 一組の移動物体と共有される道路上を走行する車両の運動を制御する方法であって、前記方法を実施する記憶された命令と結合されたプロセッサを使用し、前記プロセッサによって実行されたときに、前記命令は前記方法の少なくともいくつかのステップを実行し、前記方法は、
    一組の平衡点に対応する前記車両の横方向動特性の状態の一組の領域をメモリから検索するステップであって、横方向動特性の各々の状態は、横方向変位、前記横方向変位の変化率、横方向方位、及び前記横方向方位の変化率を含み、各々の領域は、或る領域内で或る状態を有する前記車両が前記領域内でその状態を維持することができるように決定された横方向動特性の前記状態の制御不変の組を規定し、各々の領域は、対応する平衡点を含み、少なくとも１つの隣接する領域と交差するものと、
    前記一組の移動物体内の各々の物体の運動軌道を示す時系列信号を生成するステップと、
    制御の時間ステップにおける前記物体の軌道が、制御の前記時間ステップにおける前記車両の進行方向変位と、前記領域の前記横方向変位の値の範囲とによって規定される空間と交差するとき、計画対象期間内の制御の各時間ステップにおいて少なくとも１つの物体との各領域の衝突を検出して、制御の異なる時間ステップにおいて無衝突領域を示すデータ構造を生成するステップと、
    初期変位を含む領域と目標変位を含む領域とを接続する空間及び時間内の領域のユニオンを形成する領域の無衝突シーケンスを規定する時系列を決定して、前記初期変位を前記目標変位に接続する前記ユニオン内に軌道を生成するステップと、
    前記軌道に従って前記車両を制御するステップと、
    を含む、方法。
18. 障害物を考慮せずに、制御の異なる時間ステップについて領域間の起こり得る遷移を規定する状態遷移グラフを表すデータ構造を検索することと、
    前記無衝突領域を示す前記データ構造を形成するために前記障害物を検出することに応答して前記グラフ上の少なくともいくつかの遷移を無効にすることと、
    前記グラフの有効な遷移を探索して、領域のユニオンを見つけることと、
    を更に含む、請求項１７に記載の方法。
19. 前記車両の運転領域内を移動する仮想物体の一組の実現可能な軌道を決定することと、
    制御の各々の時間ステップにおいて各々の実現可能な軌道が各々の領域と交差する確率を決定することと、
    前記時系列信号を使用して、各々の実現可能な軌道が少なくとも１つの物体によって追従される確率を決定することと、
    制御の各々の時間ステップにおいて各々の実現可能な軌道が各々の領域と交差するリスクレベルを、制御の各々の時間ステップにおいて前記実現可能な軌道が各々の領域と交差する確率と、前記実現可能な軌道が少なくとも１つの物体によって追従される確率との組み合わせとして決定することと、
    全ての実現可能な軌道と制御の時間ステップにおける領域との交差の前記リスクレベルが閾値を下回る場合、制御の前記時間ステップにおける前記領域を無衝突として検出することと、
    を更に含む、請求項１７に記載の方法。
20. 方法を実行するプロセッサによって実行可能なプログラムを具現化した非一時的コンピューター可読記憶媒体であって、前記方法は、
    一組の平衡点に対応する車両の横方向動特性の状態の一組の領域をメモリから検索することであって、横方向動特性の各々の状態は、横方向変位、前記横方向変位の変化率、横方向方位、及び前記横方向方位の変化率を含み、各々の領域は、或る領域内で或る状態を有する前記車両が前記領域内でその状態を維持することができるように決定された横方向動特性の前記状態の制御不変の組を規定し、各々の領域は、対応する平衡点を含み、少なくとも１つの隣接する領域と交差するものと、
    前記一組の移動物体内の各々の物体の運動軌道を示す時系列信号を生成することと、
    制御の時間ステップにおける前記物体の軌道が、制御の前記時間ステップにおける前記車両の進行方向変位と、前記領域の前記横方向変位の値の範囲とによって規定される空間と交差するとき、計画対象期間内の制御の各時間ステップにおいて少なくとも１つの物体との各領域の衝突を検出して、制御の異なる時間ステップにおいて無衝突領域を示すデータ構造を生成することと、
    初期変位を含む領域と目標変位を含む領域とを接続する空間及び時間内の領域のユニオンを形成する領域の無衝突シーケンスを規定する時系列を決定して、前記初期変位を前記目標変位に接続する前記ユニオン内に軌道を生成することと、
    前記軌道に従って前記車両を制御することと、
    を含む、非一時的コンピューター可読記憶媒体。

Images