JP6963158B2 - 集中型共有自律走行車動作管理 - Google Patents

Description

本開示は、自律走行車の動作管理及び自立運転に関する。

自律走行車は、車両交通ネットワークを横断してもよく、これには、個別の車両動作シナリオに遭遇することが含まれ得る。自律走行車は、現在の個別の車両動作シナリオのモデルに対するポリシー又はソリューションを使用して、現在の個別の車両動作シナリオを横断し得る。自律走行車は、個別の車両動作シナリオを識別し、対応するポリシーを生成又は最適化するための限られたリソースを有し得る。したがって、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理のためのシステム、方法及び装置が有利である。

本明細書には、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理の態様、特徴、要素、実装及び実施形態が開示されている。

開示された実施形態の一態様は、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理において使用される方法である。方法は、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理は、自律走行車からの共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データを集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置で受信すること、共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データを検証すること、共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データに基づいて、現在の個別の車両動作シナリオを識別すること、現在の個別の車両動作シナリオに基づいて、共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データを生成すること、及び共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データの送信することを含む。

開示された実施形態の別の態様は、非一時的なコンピュータ可読媒体と、非一時的なコンピュータ可読媒体に記憶された命令を実行して、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理に使用される方法を実装するように構成されたプロセッサとを含む装置である。方法は、集中型共有シナリオ固有の動作管理は、自律車両からの共有シナリオ固有運転制御管理入力データを集中共有シナリオ固有運転制御管理装置で受信すること、共有シナリオ固有の動作管理の入力データを検証すること、共有シナリオ固有の運行管理の入力データに基づいて、現在の個別車両運行シナリオを識別すること、現在の個別車両運転シナリオに基づいて、共通シナリオ固有運転制御管理出力データを生成すること、及び共有シナリオ固有の動作制御管理出力データの送信することを含む。

開示された実施形態の別の態様は、プロセッサによって実行されると、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理において使用される方法の実行を促進する実行可能命令を含む、非一時的なコンピュータ可読媒体である。方法は、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理は、自律走行車からの共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データを集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置で受信すること、共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データを検証すること、共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データに基づいて、現在の個別の車両動作シナリオを識別すること、現在の個別の車両動作シナリオに基づいて、共通シナリオ固有の動作制御管理の出力データを生成すること、及び共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データの送信することを含む。

以下では、本明細書に開示された方法、装置、プロシージャ及びアルゴリズムのこうした及び他の態様、特徴、要素、実装及び実施形態の変形がさらに詳細に記載される。

本明細書に開示された方法及び装置の様々な態様は、以下の記載及び図面において提供される例示を参照することでより明らかになるであろう。

本明細書に開示の態様、特徴及び要素が実装され得る車両の一例の図面である。

本明細書に開示の態様、特徴及び要素が実装され得る車両交通及び通信システムの一部の例示の図面である。

本開示による車両交通ネットワークの一部の図である。

本開示の実施形態による車両動作管理システムの例の図である。

本開示の実施形態による自律走行車の動作管理の例のフロー図である。

本開示の実施形態による共有シナリオ固有の動作制御管理データ通信を伴う自律走行車動作管理の例のフロー図である。

本明細書に開示する態様、特徴、及び要素を実装し得る集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置の例を示す図である。

本開示の実施形態による集中型共有シナリオ固有の動作制御管理の例のフロー図である。

本開示の実施形態によるポリシーデータ検証の例のフロー図である。

本開示の実施形態による経験データ検証の例のフロー図である。

自律走行車又は半自律走行車等の車両は、車両交通ネットワークを横断し得る。車両交通ネットワークを横断することは、歩行者シナリオ、交差点シナリオ、車線変更シナリオ、又は任意の他の車両動作シナリオ又は車両動作シナリオの組み合わせ等の１つ以上の個別の車両動作シナリオを横断することを含み得る。

自律走行車は、各個別の車両動作シナリオの部分観測マルコフ決定過程（ＰＯＭＤＰ）モデル等のモデルに対するポリシー又はソリューションに基づいて、現在の個別の車両動作シナリオを横断し得る。自律走行車は、それぞれの個別の車両動作シナリオを識別し、個別の車両動作シナリオの対応するモデルを解決するための限られたリソース利用可能性を有し得る。自律走行車は、個別の車両動作シナリオを識別し、個別の車両動作シナリオの各モデルについて対応するポリシーデータを識別するために、外部の集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置と電子通信し得る。

集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、様々な個別の車両動作シナリオを定義又は記述するデータ、対応する個別の車両動作シナリオを横断する各車両によって生成される経験データ、各個別の車両動作シナリオをモデル化するモデルデータ、各モデルに関するポリシー又はソリューションを含むポリシーデータ、又は集中型共有シナリオ固有の動作制御管理に使用され得る任意の他のデータ又はデータの組合せを含み得る、個別の車両動作シナリオデータを含む車両データ及び車両交通ネットワークデータを維持してもよい。

集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、車両交通ネットワークを横断する車両によって生成された経験データ、ポリシーデータ、又はその両方を受信してもよく、受信したデータを、予め記憶された共有シナリオ固有の動作制御管理データと統合してもよく、これには、データを検証しかつコンパクト化するためのデータ処理が含まれ得る。集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、対応する個別の車両動作シナリオを横断する際に使用するために、ポリシーデータを各自律走行車に配信してもよい。集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、対応するポリシーデータを生成するために利用可能なリソースを有する各自律走行車に経験データを配信してもよい。

本明細書では自律走行車を参照して記載されているが、本明細書に記載の方法及び装置は、自律的又は半自律的動作が可能な任意の車両で実装されてもよい。車両交通ネットワークを参照して記載されているが、本明細書に記載の方法及び装置は、自律走行車が車両によって運転可能な任意のエリアで動作することを含んでもよい。

図１は、本明細書に開示の態様、特徴及び要素が実装され得る車両の一例の図面である。図示のように、車両１０００は、シャーシ１１００と、パワートレイン１２００と、コントローラ１３００と、車輪１４００とを含む。簡潔のため、車両１０００は４つの車輪１４００を含むように示されているが、プロペラ又はトレッド等の１つ以上の任意の他の推進装置が使用されてもよい。図１において、パワートレイン１２００、コントローラ１３００及び車輪１４００等の要素を相互接続する線は、データ又は制御信号等の情報、電力又はトルク等の力、又は情報及び電力の両方が各要素間で伝達され得ることを示している。例えば、コントローラ１３００は、パワートレイン１２００から電力を受信して、パワートレイン１２００、車輪１４００、又は両方と通信して、車両１０００を制御してもよく、これは、車両１０００を加速、減速、操縦又は他のやり方で制御することを含み得る。

図示のように、パワートレイン１２００は、電源１２１０と、トランスミッション１２２０と、ステアリング装置１２３０と、アクチュエータ１２４０とを含む。サスペンション、駆動シャフト、車軸、又は排気システム等のパワートレインの他の要素又は要素の組み合わせを含んでもよい。別々に示されているが、車輪１４００は、パワートレイン１２００に含まれてもよい。

電源１２１０は、エンジン、バッテリ、又はこれらの組み合わせを含んでもよい。電源１２１０は、電気エネルギ、熱エネルギ又は運動エネルギ等のエネルギを提供するように動作する任意の装置又は装置の組み合わせであってもよい。例えば、電源１２１０は、内燃エンジン、電気モータ又は内燃エンジン及び電気モータの組み合わせ等のエンジンを含んでもよく、１つ以上の車輪１２１０に原動力としての運動エネルギを提供するように動作してもよい。電源１２１０は、ニッケルカドミウム（ＮｉＣｄ）、ニッケル亜鉛（ＮｉＺｎ）、ニッケル水素（ＮｉＭＨ）、リチウムイオン（Ｌｉ−ｉｏｎ）等の１つ以上の乾電池、太陽電池、燃料電池、又はエネルギを提供することが可能な任意の他の装置等のポテンシャルエネルギ装置を含んでもよい。

トランスミッション１２２０は、電源１２１０から運動エネルギ等のエネルギを受信してもよく、原動力を提供するために車輪１４００にエネルギを送ってもよい。トランスミッション１２２０は、コントローラ１３００、アクチュエータ１２４０又は両方によって制御されてもよい。ステアリング装置１２３０は、コントローラ１３００、アクチュエータ１２４０又は両方によって制御され、車両を操縦するために車輪１４００を制御してもよい。アクチュエータ１２４０は、コントローラ１３００から信号を受信してもよく、車両１０００を動作させるために電源１２１０、トランスミッション１２２０、ステアリング装置１２３０又はこれらの任意の組み合わせを作動又は制御してもよい。

図示のように、コントローラ１３００は、位置決め装置１３１０、電子通信装置１３２０、プロセッサ１３３０、メモリ１３４０、ユーザインターフェース１３５０、センサ１３６０、電子通信インターフェース１３７０又はこれらの任意の組み合わせを含んでもよい。単一の装置として示されているが、コントローラ１３００の任意の１つ以上の要素が任意の数の分離した物理装置に組み込まれてもよい。例えば、ユーザインターフェース１３５０及びプロセッサ１３３０は、第１の物理装置に組み込まれてもよく、メモリ１３４０は、第２の物理装置に組み込まれてもよい。図１には示されていないが、コントローラ１３００は、バッテリ等の電源１２１０を含んでもよい。別個の要素として示されているが、位置決め装置１３１０、電子通信装置１３２０、プロセッサ１３３０、メモリ１３４０、ユーザインターフェース１３５０、センサ１３６０、電子通信インターフェース１３７０、又はこれらの任意の組み合わせは、１つ以上の電子装置、回路又はチップに組み込まれてもよい。

プロセッサ１３３０は、光プロセッサ、量子プロセッサ、分子プロセッサ又はこれらの組み合わせを含む現存する又は今後開発される信号又は他の情報を操作又は処理することが可能な任意の装置又は装置の組み合わせを含んでもよい。例えば、プロセッサ１３３０は、１つ以上の専用プロセッサ、１つ以上のデジタル信号プロセッサ、１つ以上のマイクロプロセッサ、１つ以上のコントローラ、１つ以上のマイクロコントローラ、１つ以上の集積回路、１つ以上の特定用途向け集積回路、１つ以上のフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ、１つ以上のプログラマブル・ロジック・アレイ、１つ以上のプログラマブル・ロジック・コントローラ、１つ以上の状態機械、又はこれらの任意の組み合わせを含んでもよい。プロセッサ１３３０は、位置決め装置１３１０、メモリ１３４０、電子通信インターフェース１３７０、電子通信装置１３２０、ユーザインターフェース１３５０、センサ１３６０、パワートレイン１２００、又はこれらの任意の組み合わせと動作可能に結合されてもよい。例えば、プロセッサは、通信バス１３８０を介してメモリ１３４０と動作可能に結合されてもよい。

メモリ１３４０は、プロセッサ１３３０によって使用される又はそれと接続される、機械可読命令又はそれに関連付けられる任意の情報を、例えば、保持、記憶、伝達又は搬送することが可能な任意の有形の非一時的コンピュータ使用可能又はコンピュータ可読媒体を含んでもよい。メモリ１３４０は、例えば、１つ以上の半導体ドライブ、１つ以上のメモリカード、１つ以上のリムーバブル媒体、１つ以上の読み取り専用メモリ、１つ以上のランダムアクセスメモリ、ハードディスク、フロッピーディスク、光学ディスクを含む１つ以上のディスク、磁気若しくは光学カード、又は電子情報を記憶するのに適した任意のタイプの非一時的な媒体、又はこれらの任意の組み合わせであってもよい。

通信インターフェース１３７０は、図示のような無線アンテナ、有線通信ポート、光学通信ポート、又は有線若しくは無線電子通信媒体１５００とインターフェース接続することが可能な任意の他の有線若しくは無線装置であってもよい。図１は単一の通信リンクを介して通信を行う通信インターフェース１３７０が示されているが、通信インターフェースは、複数の通信リンクを介して通信を行うように構成されてもよい。図１は単一の通信インターフェース１３７０を示しているが、車両は、任意の数の通信インターフェースを含んでもよい。

通信装置１３２０は、通信インターフェース１３７０等を介して、有線又は無線電子通信媒体１５００を介して信号を送信又は受信するように構成されてもよい。図１に明示されていないが、通信装置１３２０は、無線周波数（ＲＦ）、紫外線（ＵＶ）、可視光、光ファイバ、有線回線、又はこれらの組み合わせ等の任意の有線又は無線通信媒体を介して送信、受信又は両方を行うように構成されてもよい。図１は、単一の通信装置１３２０及び単一の通信インターフェース１３７０を示しているが、任意の数の通信装置及び任意の数の通信インターフェースが使用されてもよい。いくつかの実施形態では、通信装置１３２０は、狭域通信（ＤＳＲＣ）装置、車載装置（ＯＢＵ）、又はこれらの組み合わせを含んでもよい。

位置決め装置１３１０は、車両１０００の経度、緯度、高度、進行方向又は速さ等の地理情報を決定してもよい。例えば、位置決め装置は、広域補強システム（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ；ＷＡＡＳ）対応米国海洋電子機器協会（Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｍａｒｉｎｅ−Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ；ＮＭＥＡ）装置、無線三角測量装置、又はこれらの組み合わせ等の全地球測位システム（ＧＰＳ）装置を含んでもよい。位置決め装置１３１０は、例えば、車両１０００の現在の向き、２次元又は３次元での車両１０００の現在地、車両１０００の現在の角度方向、又はこれらの組み合わせを表す情報を取得するために使用され得る。

ユーザインターフェース１３５０は、仮想又は物理キーパッド、タッチパッド、ディスプレイ、タッチディスプレイ、ヘッドアップディスプレイ、仮想ディスプレイ、拡張現実ディスプレイ、触覚ディスプレイ、視線追跡装置等の特徴追跡装置、スピーカ、マイクロホン、ビデオカメラ、センサ、プリンタ、又はこれらの任意の組み合わせ等、人物とインターフェースすることが可能な任意の装置を含んでもよい。ユーザインターフェース１３５０は、図示のようにプロセッサ１３３０と、又はコントローラ１３００の任意の他の要素と動作可能に結合されてもよい。単一の装置として示されているが、ユーザインターフェース１３５０は、１つ以上の物理装置を含んでもよい。例えば、ユーザインターフェース１３５０は、人物との音声通信を行うための音声インターフェース、及び人物との視覚及びタッチに基づく通信を行うためのタッチディスプレイを含んでもよい。ユーザインターフェース１３５０は、複数の物理的に分離した装置、単一の物理装置の中の複数の定義部分、又はこれらの組み合わせ等の複数のディスプレイを含んでもよい。

センサ１３６０は、車両を制御するために使用され得る情報を提供するように動作し得るセンサの配列等の１つ以上のセンサを含んでもよい。センサ１３６０は、車両１０００の現在の動作特徴に関する情報を提供してもよい。センサ１３６０は、例えば、速度センサ、加速度センサ、ステアリング角センサ、トラクション関連センサ、ブレーキ関連センサ、ハンドル位置センサ、視線追跡センサ、着座位置センサ、又は車両１０００の現在の動的状況の何らかの態様に関する情報を報告するように動作可能な任意のセンサ若しくはセンサの組み合わせを含み得る。

センサ１３６０は、車両１０００を取り囲む物理環境に関する情報を取得するように動作可能な１つ以上のセンサを含んでもよい。例えば、１つ以上のセンサが、車線等の道路の特徴及び形状、及び固定障害物、車両及び歩行者等の障害物を検出してもよい。センサ１３６０は、既知の又は後に開発される、１つ以上のビデオカメラ、レーザ感知システム、赤外線感知システム、音響感知システム、又は任意の他の適切なタイプの車載環境感知装置、又は装置の組み合わせであるか、又はこれらを含み得る。いくつかの実施形態では、センサ１３６０及び位置決め装置１３１０は、結合された装置であってもよい。

別に示されてはいないが、車両１０００は、軌道コントローラを含んでもよい。例えば、コントローラ１３００が、軌道コントローラを含んでもよい。軌道コントローラは、車両１０００の現在の状態及び車両１０００に対して計画された経路を記述する情報を取得し、この情報に基づいて、車両１０００に対する軌道を決定及び最適化するように動作可能であってもよい。いくつかの実施形態では、軌道コントローラは、車両１０００が軌道コントローラによって決定される軌道に従うように、車両１０００を制御するように動作可能な信号を出力してもよい。例えば、軌道コントローラの出力は、パワートレイン１２００、車輪１４００又は両方に供給され得る最適化された軌道であり得る。いくつかの実施形態では、最適化された軌道は、一組のステアリング角等の制御入力であってもよく、各ステアリング角は１つの時点又は位置に対応する。いくつかの実施形態では、最適化された軌道は、１つ以上の経路、線、曲線、又はこれらの組み合わせであり得る。

１つ以上の車輪１４００は、ステアリング装置１２３０の制御下でステアリング角に枢動され得る操縦された車輪、トランスミッション１２２０の制御下で車両１０００を推進するためのトルクを与えられ得る推進された車輪、又は車両１０００を操縦及び推進し得る操縦及び推進された車輪であってもよい。

図１には示されていないが、車両は、エンクロージャ、ブルートゥース（登録商標）モジュール、周波数変調（ＦＭ）ラジオ装置、近距離無線通信（ＮＦＣ）モジュール、液晶表示（ＬＣＤ）ディスプレイ装置、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）ディスプレイ装置、スピーカ、又はこれらの任意の組み合わせ等の図１に示されていない装置又は要素を含んでもよい。

車両１０００は、交通ネットワークの一部を横断するように、直接的な人間の介入なしで、自律的に制御される自律走行車であってもよい。図１に別に示されていないが、自律走行車は、自律走行車の経路指定、ナビゲーション及び制御を行い得る自律走行車制御装置を含んでもよい。自律走行車制御装置は、車両の別の装置と一体化されてもよい。例えば、コントローラ１３００は、自律走行車制御装置を含んでもよい。

自律走行車制御装置は、現在の車両動作パラメータに従って車両交通ネットワークの一部を横断するように車両１０００を制御し又は動作させてもよい。自律走行車制御装置は、車両の駐車等の定義された動作又は操縦を行うように車両１０００を制御し又は動作させてもよい。自律走行車制御装置は、車両情報、環境情報、車両交通ネットワークを表す車両交通ネットワークデータ、又はこれらの組み合わせに基づいて車両１０００の現在地等の出発地から目的地への移動経路を生成してもよく、経路に従って車両交通ネットワークを横断するように車両１０００を制御し又は動作させてもよい。例えば、自律走行車制御装置は、軌道コントローラに移動経路を出力してもよく、軌道コントローラは、生成された経路を使用して出発点から目的地に移動するように車両１０００を動作させてもよい。

図２は、本明細書に開示の態様、特徴及び要素が実装され得る車両交通及び通信システムの一部の例示の図面である。車両交通及び通信システム２０００は、図１に示される車両１０００等の１つ以上の車両２１００／２１１０を含んでもよく、これは１つ以上の車両交通ネットワーク２２００の１つ以上の部分を移動してもよく、１つ以上の電子通信ネットワーク２３００を介して通信を行ってもよい。図２には明示されていないが、車両は、オフロードエリア等の車両交通ネットワークに明示的に又は完全には含まれていないエリアを横断してもよい。

電子通信ネットワーク２３００は、例えば、多重アクセスシステムであってもよく、車両２１００／２１１０と１つ以上の通信装置２４００との間の音声通信、データ通信、映像通信、メッセージング通信、又はこれらの組み合わせ等の通信を提供してもよい。例えば、車両２１００／２１１０は、ネットワーク２３００を介して通信装置２４００から車両交通ネットワーク２２００を表す情報等の情報を受信してもよい。

いくつかの実施形態では、車両２１００／２１１０は、有線通信リンク（図示せず）、無線通信リンク２３１０／２３２０／２３７０、又は任意の数の有線若しくは無線通信リンクの組み合わせを介して通信してもよい。例えば、図示のように、車両２１１０／２１１０は、陸上無線通信リンク２３１０を介して、非陸上無線通信リンク２３２０を介して、又はこれらの組み合わせを介して通信してもよい。陸上無線通信リンク２３１０は、イーサネット（登録商標）リンク、シリアルリンク、ブルートゥース（登録商標）リンク、赤外線（ＩＲ）リンク、紫外線（ＵＶ）リンク、又は電子通信を提供可能な任意のリンクを含んでもよい。

車両２１００／２１１０は、別の車両２１００／２１１０と通信してもよい。例えば、ホスト又は目標の車両（ＨＶ）２１００が、直接通信リンク２３７０を介して又はネットワーク２３００を介して、遠隔又は目標車両（ＲＶ）２１１０から基本安全メッセージ（ｂａｓｉｃ ｓａｆｅｔｙ ｍｅｓｓａｇｅ；ＢＳＭ）等の１つ以上の自動車両間メッセージを受信してもよい。例えば、遠隔車両２１１０は、３００メートル等の定義されたブロードキャスト範囲内のホスト車両にメッセージをブロードキャストしてもよい。いくつかの実施形態では、ホスト車両２１００は、信号リピータ（図示せず）又は別の遠隔車両（図示せず）等のサードパーティを介してメッセージを受信してもよい。車両２１００／２１１０は、例えば、１００ミリ秒等の定義された間隔に基づいて周期的に１つ以上の自動車両間メッセージを送信してもよい。

自動車両間メッセージは、車両識別情報、経度、緯度若しくは高度情報等の地理空間状態情報、地理空間位置精度情報、車両加速度情報、ヨーレート情報、速度情報、車両方位情報、ブレーキシステム状態情報、スロットル情報、ハンドル角度情報若しくは車両経路情報等の運動状態情報、又は送信車両状態に関連する車両サイズ情報、ヘッドライト状態情報、方向指示器情報、ワイパー状態情報、トランスミッション情報若しくは任意の他の情報若しくは情報の組み合わせ等の車両動作状態情報を含んでもよい。例えば、トランスミッション状態情報は、送信車両のトランスミッションがニュートラル状態、駐車状態、前進状態又は後退状態に有るかどうかを示してもよい。

車両２１００は、アクセスポイント２３３０を介して通信ネットワーク２３００と通信してもよい。コンピュータ装置を含み得るアクセスポイント２３３０は、無線又は有線通信リンク２３１０／２３４０を介して、車両２１００と、通信ネットワーク２３００と、１つ以上の通信装置２４００と、又はこれらの組み合わせと通信するように構成されてもよい。例えば、アクセスポイント２３３０は、基地局、ＢＴＳ（ｂａｓｅ ｔｒａｎｓｃｅｉｖｅｒ ｓｔａｔｉｏｎ）、Ｎｏｄｅ−Ｂ、ｅＮｏｄｅ−Ｂ（ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｎｏｄｅ−Ｂ）、ＨＮｏｄｅ−Ｂ（Ｈｏｍｅ Ｎｏｄｅ−Ｂ）、無線ルータ、有線ルータ、ハブ、リレー、スイッチ、又は任意の類似の有線若しくは無線装置であってもよい。図２には単一の装置として示されているが、アクセスポイントは、任意の数の相互接続要素を含んでもよい。

車両２１００は、衛星２３５０又は他の非陸上通信装置を介して通信ネットワーク２３００と通信してもよい。コンピュータ装置を含み得る衛星２３５０は、１つ以上の通信リンク２３２０／２３６０を介して、車両２１００と、通信ネットワーク２３００と、１つ以上の通信装置２４００と、又はこれらの組み合わせと通信するように構成されてもよい。図２には単一の装置として示されているが、衛星は、任意の数の相互接続要素を含んでもよい。

電子通信ネットワーク２３００は、音声、データ、又は任意の他のタイプの電子通信装置を提供するように構成される任意のタイプのネットワークであってもよい。例えば、電子通信ネットワーク２３００は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）、モバイル若しくはセルラ電話ネットワーク、インターネット、又は任意の他の電子通信システムを含んでもよい。電子通信ネットワーク２３００は、トランスミッション・コントロール・プロトコル（ＴＣＰ）、ユーザ・データグラム・プロトコル（ＵＤＰ）、インターネット・プロトコル（ＩＰ）、リアルタイム・トランスポート・プロトコル（ＲＴＰ）、ハイパー・テキスト・トランスポート・プロトコル（ＨＴＴＰ）、又はこれらの組み合わせ等の通信プロトコルを使用してもよい。図２には単一の装置として示されているが、電子通信ネットワークは、任意の数の相互接続要素を含んでもよい。

車両２１００は、車両交通ネットワーク２２００の一部又は状態を識別車両してもよい。例えば、車両２１００は、速度センサ、車輪速度センサ、カメラ、ジャイロスコープ、光学センサ、レーザセンサ、レーダセンサ、音響センサ、又は車両交通ネットワーク２２００の一部若しくは状態を決定若しくは識別することが可能な任意の他のセンサ若しくは装置又はこれらの組み合わせを含み得る図１に示されたセンサ１３６０等の１つ以上の車載センサ２１０５を含んでもよい。センサデータは、車線データ、遠隔車両位置データ、又はその両方を含んでもよい。

車両２１００は、交通ネットワーク２２００を表す情報、１つ以上の車載センサ２１０５、又はこれらの組み合わせ等のネットワーク２３００を介して伝達される情報を使用して、１つ以上の車両交通ネットワーク２２００の一部又は複数の部分を横断してもよい。

簡潔のため、図２は２つの車両２１００、２１１０、１つの車両交通ネットワーク２２００、１つの電子通信ネットワーク２３００及び１つの通信ネットワーク２４００を示しているが、任意の数のネットワーク又はコンピュータ装置が使用されてもよい。車両交通及び通信システム２０００は、図２に示されていない装置、ユニット又は要素を含んでもよい。車両２１００は単一の装置として示されているが、車両は、任意の数の相互接続要素を含んでもよい。

ネットワーク２３００を介して通信装置２４００と通信する車両２１００が示されているが、車両２１００は、任意の数の直接又は間接通信リンクを介して通信装置２４００と通信してもよい。例えば、車両２１００は、ブルートゥース（登録商標）通信リンク等の直接通信リンクを介して通信装置２４００と通信してもよい。

いくつかの実施形態では、車両２１００／２２１０は、車両の運転者、オペレータ、又は所有者等のエンティティ２５００／２５１０に関連付けられてもよい。いくつかの実施形態では、車両２１００／２１１０に関連付けられるエンティティ２５００／２５１０は、スマートフォン２５０２／２５１２又はコンピュータ２５０４／２５１４等の１つ以上のパーソナル電子装置２５０２／２５０４／２５１２／２５１４に関連付けられてもよい。いくつかの実施形態では、パーソナル電子装置２５０２／２５０４／２５１２／２５１４は、直接又は間接通信リンクを介して対応する車両２１００／２１１０と通信してもよい。１つのエンティティ２５００／２５１０が図２の車両２１００／２１１０に関連付けられるように示されているが、任意の数の車両が、エンティティに関連付けられてもよく、任意の数のエンティティが、車両に関連付けられてもよい。

図３は、本開示による車両交通ネットワークの一部の図である。車両交通ネットワーク３０００は、建物等の１つ以上の通行不能エリア３１００、駐車エリア３２００等の１つ以上の部分的通行可能エリア、道路３３００／３４００等の１つ以上の通行可能エリア、又はこれらの組み合わせを含んでもよい。いくつかの実施形態では、図１に示される車両１０００等の自律走行車、図２に示される車両２１００／２１１０の１つ、半自律走行車、又は自律運転を実装する任意の他の車両が、車両交通ネットワーク３０００の一部又は複数の部分を横断してもよい。

車両交通ネットワーク３０００は、１つ以上の通行可能又は部分的通行可能エリア３２００／３３００／３４００の間に１つ以上のインターチェンジを含んでもよい。例えば、図３に示される車両交通ネットワーク３０００の部分は、駐車エリア３２００と道路３４００との間にインターチェンジ３２１０を含む。駐車エリア３２００は、駐車場３２２０を含んでもよい。

道路３３００／３４００等の車両交通ネットワーク３０００の一部は、１つ以上の車線３３２０／３３４０／３３６０／３４２０／３４４０を含んでもよく、１つ以上の進行方向に関連付けられてもよく、これは図３の矢印で示されている。

車両交通ネットワーク又はその一部、例えば、図３に示される車両交通ネットワーク３０００の部分は、車両交通ネットワーク情報として表されてもよい。例えば、車両交通ネットワークデータは、マークアップ言語要素等の要素の階層として表されてもよく、これはデータベース又はファイルに記憶されてもよい。簡潔のため、本明細書の図面は、車両交通ネットワークの部分を表す車両交通ネットワークデータを図又は地図として描いているが、車両交通ネットワークデータは、車両交通ネットワーク又はその一部を表すことが可能な任意のコンピュータ使用可能形態で表されてもよい。進行方向情報、速度制限情報、料金所情報、傾斜又は角度情報等の勾配情報、表面材料情報、審美的情報、定義された危険情報又はこれらの組み合わせ等の車両交通ネットワークデータを含んでもよい。

車両交通ネットワークは、歩行者交通ネットワークに関連付けられ又はそれを含んでもよい。例えば、図３は、歩行者交通ネットワークの一部３６００を含み、これは歩行者の歩道であってもよい。図３には別に示されていないが、歩行者横断歩道等の歩行者通行可能エリアは、車両交通ネットワークの通行可能エリア又は部分的通行可能エリアと対応してもよい。

車両交通ネットワークの一部又は部分の組み合わせは、特定の場所又は目的地として識別されてもよい。例えば、車両交通ネットワークデータは、通行不能エリア３１００及び隣接する部分的通行可能駐車エリア３２００等の建物を特定の場所として識別してもよく、車両は、特定の場所を目的地として識別してもよく、車両は、車両交通ネットワークを横断することにより出発地から目的地に移動してもよい。図３には通行不能エリア３１００に関連付けられる駐車エリア３２００が通行不能エリア３１００に隣接するように示されているが、目的地は、例えば、建物に物理的に又は地理空間的に隣接していない建物及び駐車エリアを含んでもよい。

目的地を識別することは、目的地に関する場所を識別することを含んでもよく、これは個々の一意に識別可能な地理的位置であってもよい。例えば、車両交通ネットワークは、目的地に関する所在地住所、住所、車両交通ネットワークアドレス、ＧＰＳアドレス、又はこれらの組み合わせ等の定義された場所を含んでもよい。

目的地は、図３に示される入口３５００等の１つ以上の入口に関連付けられてもよい。車両交通ネットワークデータは、目的地に関連付けられる入口の地理的位置を識別する情報等の定義された入口位置情報を含んでもよい。

目的地は、図３に示されるドッキング位置３７００等の１つ以上のドッキング位置に関連付けられてもよい。ドッキング位置３７００は、乗客の乗り降り等のドッキング動作を行うことができるように自律走行車が停止、静止又は駐車し得る目的地に近接している指定の又は未指定の場所又はエリアであってもよい。

車両交通ネットワークデータは、目的地に関連付けられる１つ以上のドッキング位置３７００の地理的位置を識別する情報等のドッキング位置情報を含んでもよい。図３には別に示されていないが、ドッキング位置情報は、ドッキング位置３７００に関連付けられるドッキング動作のタイプを識別してもよい。例えば、目的地は、乗客を乗せるための第１のドッキング位置及び乗客を降ろすための第２のドッキング位置に関連付けられてもよい。自律走行車はドッキング位置に駐車してもよいが、目的地に関連付けられるドッキング位置は独立しており、目的地に関連付けられる駐車エリアとは異なっていてもよい。

図４は、本開示の実施形態による自律走行車の動作管理システム４０００の例の図である。自律走行車の動作管理システム４０００は、図１に示される車両１０００、図２に示される車両２１００／２１１０、半自律走行車、又は自立運転を実装する任意の他の車両等の自律走行車において実装されてもよい。

自律走行車は、車両交通ネットワーク又はその一部を横断してもよく、これは個別の車両動作シナリオを横断することを含んでもよい。個別の車両動作シナリオは、自律走行車の定義された時空的エリア又は動作環境内の自律走行車の動作に影響を及ぼし得る動作条件の任意の明確に識別可能な集合を含んでもよい。例えば、個別の車両動作シナリオは、自律走行車が定義された時空距離内を横断し得る道路、道路区分又は車線の数又は濃度に基づいてもよい。別の例では、個別の車両動作シナリオは、自律走行車の定義された時空的エリア又は動作環境内の自律走行車の動作に影響を及ぼし得る１つ以上の交通制御装置に基づいてもよい。別の例では、個別の車両動作シナリオは、自律走行車の定義された時空的エリア又は動作環境内の自律走行車の動作に影響を及ぼし得る１つ以上の識別可能な規則、規制又は法律に基づいてもよい。別の例では、個別の車両動作シナリオは、自律走行車の定義された時空的エリア又は動作環境内の自律走行車の動作に影響を及ぼし得る１つ以上の識別可能な外部オブジェクトに基づいてもよい。

簡潔性及び明瞭性のために、車両動作シナリオのタイプ又はクラスを参照して類似の車両動作シナリオが本明細書に記載されてもよい。車両動作シナリオのタイプ又はクラスは、シナリオの定義されたパターン又は定義されたパターンの集合を参照してもよい。例えば、交差点シナリオは、交差点を横断する自律走行車を含んでもよく、歩行者シナリオは、自律走行車の予測経路を横切る又は近づいている場合等、歩行者等の１人以上の歩行者を含むか又はその定義された近接内にある車両交通ネットワークの一部を横断する自律走行車を含んでもよく、車線変更シナリオは、車線を変更することにより、自律走行車が車両交通ネットワークの一部を横断することを含んでもよく、合流シナリオは、最初の車線から合流車線に合流することにより、自律走行車が車両交通ネットワークの一部を横断することを含んでもよく、障害物通過シナリオには、自律走行車が障害物又は妨害物を通過することにより車両交通ネットワークの一部を通過することを含んでもよい。本明細書には歩行者の車両動作シナリオ、交差点の車両動作シナリオ、車線変更の車両動作シナリオ、合流の車両動作シナリオ、及び障害通過の車両動作シナリオが記載されているが、任意の他の車両動作シナリオ又は車両動作シナリオのタイプが使用されてもよい。

図４に示されているように、自律走行車の動作管理システム４０００は、自律走行車の動作管理コントローラ４１００（ＡＶＯＭＣ）、動作環境モニタ４２００、及び動作制御評価モジュール４３００を含む。

ＡＶＯＭＣ４１００又は自律走行車の別の装置は、車両交通ネットワーク又はその一部を横断するように自律走行車を制御してもよい。車両交通ネットワークを横断するように自律走行車を制御することは、自律走行車の動作環境を監視すること、個別の車両動作シナリオを識別又は検出すること、個別の車両動作シナリオに基づいて候補車両制御アクションを識別すること、１つ以上の候補車両制御アクション又はそれらの組み合わせに従って車両交通ネットワークの一部を横断するように自律走行車を制御することを含んでもよい。

ＡＶＯＭＣ４１００は、自律走行車又はその１つ以上の態様に関する動作環境を表す動作環境データを受信し、識別し、又は他のやり方でアクセスしてもよい。自律走行車の動作環境は、自律走行車の定義された時空的エリアの中で、自律走行車に関して識別された経路の定義された時空的エリアの中で、又はこれらの組み合わせで、自律走行車の動作に影響を及ぼし得る動作条件の明確に識別可能な集合を含んでもよい。例えば、自律走行車の動作に影響を及ぼし得る動作条件は、センサデータ、車両交通ネットワークデータ、経路データ、又は車両について定義又は決定された動作環境を表す任意の他のデータ又はデータの組み合わせに基づいて識別されてもよい。

動作環境データは、自律走行車の地理空間的位置を示す情報、自律走行車の地理空間的位置を車両交通ネットワークを表す情報と相関させる情報、自律走行車の経路、自律走行車の速度、自律走行車の加速状態、自律走行車の乗客情報、又は自律走行車若しくは自律走行車の動作に関する任意の他の情報等の自律走行車に関する車両情報を含んでもよい。動作環境データは、識別された経路に沿った車両交通ネットワークの部分の３００メートル等の自律走行車の定義された空間距離内等の自律走行車に関して識別された経路に近接する車両交通ネットワークを表す情報を含んでもよく、これは、車両交通ネットワークの１つ以上の側面の形状を示す情報、車両交通ネットワークの表面状態等の状態を示す情報、又はこれらの任意の組み合わせを含んでもよい。動作環境データは、３００メートル等の自律走行車の定義された空間距離内等の自律走行車に近接する車両交通ネットワークを表す情報を含んでもよく、これは、車両交通ネットワークの１つ以上の側面の形状を示す情報、車両交通ネットワークの表面状態等の状態を示す情報、又はこれらの任意の組み合わせを含んでもよい。動作環境データは、歩行者、非ヒト動物、自転車若しくはスケートボード等の非動力式移動手段、遠隔車両等の動力式移動手段、又は自律走行車の動作に影響を及ぼす任意の他の外部オブジェクト若しくはエンティティを表す情報等の自律走行車の動作環境内の外部オブジェクトを表す情報を含んでもよい。

自律走行車の動作環境の側面が、それぞれ個別の車両動作シナリオの中で表されてもよい。例えば、相対的方向、軌道、予測経路又は外部オブジェクトが、それぞれの個別の車両動作シナリオの中で表されてもよい。別の例では、車両交通ネットワークの相対的形状が、それぞれ個別の車両動作シナリオの中で表されてもよい。

一例として、第１の個別の車両動作シナリオは、歩行者が横断歩道を横断していることに対応してもよく、右から左に横断することに対して、左から右に横断すること等、歩行者の相対的方向及び予測経路が第１の個別の車両動作シナリオの中で表されてもよい。第２の個別の車両動作シナリオは、歩行者が横断歩道のないところで道路を横断していることに対応してもよく、右から左に横断することに対して、左から右に横断すること等、歩行者の相対的方向及び予測経路が第２の個別の車両動作シナリオの中で表されてもよい。

自律走行車が動作環境の中で複数の個別の車両動作シナリオを横断してもよく、これは複合車両動作シナリオの側面であってもよい。自律走行車動作管理システム４０００は、自律走行車の動作のために定義され又は生成され得る、安全制約、法的制約、物理的制約、ユーザ受容制約、又は任意の他の制約若しくは制約の組み合わせ等、定義された制約を受けて個別の車両動作シナリオを横断するように自律走行車を動作又は制御してもよい。

ＡＶＯＭＣ４１００は、自律走行車の動作環境又はその定義された側面を監視してもよい。自律走行車の動作環境を監視することは、外部オブジェクトを識別及び追跡すること、個別の車両動作シナリオを識別すること、又はこれらの組み合わせを含んでもよい。例えば、ＡＶＯＭＣ４１００は、自律走行車の動作環境で外部オブジェクトを識別及び追跡してもよい。外部オブジェクトを識別及び追跡することは、自律走行車に対するものであり得る各外部オブジェクトの時空的位置を識別すること、外部オブジェクトに関する速さ、軌道又は両方を識別することを含み得る各外部オブジェクトに関する１つ以上の予測経路を識別することを含んでもよい。簡潔性及び明瞭性のために、本明細書に記載の位置、予測位置、経路、予測経路及び同類は、対応する位置及び経路が地理空間的及び時間的成分を意味する明示的な指示を省いている場合があるが、本明細書に明示的に示されていなければ、又は文脈から一義的に明確でなければ、本明細書に記載の位置、予測位置、経路、予測経路及び同類は、地理空間的成分、時間的成分又は両方を含んでもよい。自律走行車の動作環境を監視することは、動作環境モニタ４２００から受信した動作環境データを使用することを含んでもよい。

動作環境モニタ４２００は、シナリオ非依存のモニタ、シナリオ固有のモニタ、又はこれらの組み合わせを含んでもよい。ブロックモニタ４２１０等のシナリオ非依存のモニタは、自律走行車の動作環境を監視し、自律走行車の動作環境の側面を表す動作環境データを生成し、動作環境データを１つ以上のシナリオ固有のモニタ、ＡＶＯＭＣ４１００、又はそれらの組み合わせに出力してもよい。歩行者モニタ４２２０、交差点モニタ４２３０、車線変更モニタ４２４０、合流モニタ４２５０、又は前方障害物モニタ４２６０等のシナリオ固有のモニタは、自律走行車の動作環境をモニタし、自律走行車の動作環境のシナリオ固有の側面を表す動作環境データを生成し、動作環境データを１つ以上のシナリオ固有の動作制御評価モジュール４３００、ＡＶＯＭＣ４１００、又はこれらの組み合わせに出力してもよい。例えば、歩行者モニタ４２２０は歩行者を監視するための動作環境モニタであってもよく、交差点モニタ４２３０は交差点を監視するための動作環境モニタであってもよく、車線変更モニタ４２４０は車線変更を監視するための動作環境モニタであってもよく、合流モニタ４２５０は合流のための動作環境モニタであってもよく、前方障害物モニタ４２６０は前方障害物を監視するための動作環境モニタであってもよい。自律走行車の動作管理システム４０００が任意の数の動作環境モニタ４２００を含み得ることを示すために、動作環境モニタ４２７０は破線を使用して示されている。

動作環境モニタ４２００は、自律走行車の１つ以上のセンサによって生成された又は捕捉された動作環境データ、車両交通ネットワークデータ、車両交通ネットワーク形状データ、経路データ、又はそれらの組合せ等の動作環境データを受信するか、又は他のやり方でそれにアクセスしてもよい。例えば、歩行者モニタ４２２０は、センサ情報等の情報を受信し又は他のやり方でアクセスしてもよく、これは自律走行車の動作環境における１人以上の歩行者を示し、それに対応し又は他のやり方で関連付けられてもよい。動作環境モニタ４２００は、動作環境データ又はその一部を動作環境、又はその側面と、例えば、歩行者、遠隔車両等の外部オブジェクト、又は車両交通ネットワーク形状の側面と関連付けてもよい。

動作環境モニタ４２００は、歩行者、遠隔車両等の外部オブジェクト、又は車両交通ネットワーク形状の側面等によって、動作環境の１つ以上の側面を表す情報を生成し又は識別してもよく、これは、動作環境データのフィルタリング、抽象化又は他の処理を含んでもよい。動作環境モニタ４２００は、例えば、ＡＶＯＭＣ４１００によってアクセス可能な自律走行車のメモリ、例えば、図１に示されるメモリ１３４０に動作環境の１つ以上の側面を表す情報を記憶すること、ＡＶＯＭＣ４１００に動作環境の１つ以上の側面を表す情報を送ること、又はこれらの組み合わせによって、動作環境の１つ以上の側面を、ＡＶＯＭＣ４１００に出力し、又はそれがアクセスするために出力してもよい。動作環境モニタ４２００は、ＡＶＯＭＣ４１００等の自律走行車動作管理システム４０００の１つ以上の要素に動作環境データを出力してもよい。図４には示されていないが、シナリオ固有の動作環境モニタ４２２０、４２３０、４２４０、４２５０、４２６０は、動作環境データを、ブロックモニタ４２１０等のシナリオ非依存の動作環境モニタに出力してもよい。

行者モニタ４２２０は、１人以上の歩行者のアクションを識別、追跡又は予測するために、動作環境データを相関させ、関連付け又は他のやり方で処理してもよい。例えば、歩行者モニタ４２２０は、１つ以上のセンサからセンサデータ等の情報を受信してもよく、これは１人以上の歩行者に対応してもよく、歩行者モニタ４２２０は、１人以上の識別された歩行者とセンサデータを関連付けてもよく、これは１人以上の識別された歩行者の各々に関する進行方向、予測経路等の経路、現在の又は予測される速度、現在の又は予測される加速度又はこれらの組み合わせを識別することを含んでもよく、歩行者モニタ４２２０は、識別された、関連付けられた又は生成された歩行者情報を、ＡＶＯＭＣ４１００に出力し又はそれがアクセスするために出力してもよい。

交差点モニタ４２３０は、自律走行車の動作環境における１つ以上の遠隔車両のアクションを識別、追跡又は予測すること、自律走行車の動作環境における交差点又はその側面を識別すること、車両交通ネットワーク形状を識別すること、又はこれらの組み合わせを行うように、動作環境データを相関させ、関連付け、又は他のやり方で処理してもよい。例えば、交差点モニタ４３１０は、１つ以上のセンサからセンサデータ等の情報を受信してもよく、これは、自律走行車の動作環境における１つ以上の遠隔車両、自律走行車の動作環境における交差点又はその１つ以上の側面、車両交通ネットワーク形状、又はこれらの組み合わせに対応してもよく、交差点モニタ４３１０は、自律走行車の動作環境における１つ以上の識別された遠隔車両、自律走行車の動作環境における交差点又はその１つ以上の側面、車両交通ネットワーク形状、又はこれらの組み合わせとセンサデータを関連付けてもよく、これは１つ以上の識別された遠隔車両の各々に関する現在の又は予測される進行方向、予測経路等の経路、現在の又は予測される速度、現在の又は予測される加速度又はこれらの組み合わせを識別することを含んでもよく、交差点モニタ４２３０は、識別された、関連付けられた又は生成された交差点情報を、ＡＶＯＭＣ４１００に出力し又はそれがアクセスするために出力してもよい。

車線変更モニタ４２４０は、車線変更動作に地理空間的に対応して、自律走行車の予測経路に沿って遅い又は静止している遠隔車両を示す情報等、自律走行車の動作環境における１つ以上の遠隔車両のアクションを識別、追跡又は予測すること、自律走行車の動作環境における車両交通ネットワーク形状等の自律走行車の動作環境の１つ以上の側面を識別すること、又はこれらの組み合わせを行うように動作環境データを相関させ、関連付け又は他のやり方で処理してもよい。例えば、車線変更モニタ４２４０は、１つ以上のセンサからセンサデータ等の情報を受信してもよく、これは車線変更動作に地理空間的に対応して、自律走行車の動作環境における１つ以上の遠隔車両、自律走行車の動作環境における自律走行車の動作環境の１つ以上の側面、又はこれらの組み合わせに対応してもよく、車線変更を監視するための動作環境モニタ４２４０は、車線変更動作に地理空間的に対応して、自律走行車の動作環境における交差点又はその１つ以上の識別された遠隔車両、自律走行車の動作環境の１つ以上の側面、又はこれらの組み合わせとセンサ情報を関連付けてもよく、これは１つ以上の識別された遠隔車両の各々に関する現在の又は予測される進行方向、予測経路等の経路、現在の又は予測される速度、現在の又は予測される加速度又はこれらの組み合わせを識別することを含んでもよく、車線変更モニタ４２４０は、識別された、関連付けられた又は生成された車線変更情報を、ＡＶＯＭＣ４１００に出力し又はそれがアクセスするために出力してもよい。

合流モニタ４２５０は、合流動作に地理空間的に対応して、自律走行車の動作環境における１つ以上の遠隔車両のアクションを識別、追跡又は予測すること、自律走行車の動作環境における車両交通ネットワーク形状等の自律走行車の動作環境の１つ以上の側面を識別すること、又はこれらの組み合わせを行うように動作環境情報を相関させ、関連付け又は他のやり方で処理してもよい。例えば、合流モニタ４２５０は、１つ以上のセンサからセンサデータ等の情報を受信してもよく、これは合流動作に地理空間的に対応して、自律走行車の動作環境における１つ以上の遠隔車両、自律走行車の動作環境における自律走行車の動作環境の１つ以上の側面、又はこれらの組み合わせに対応してもよく、合流を監視するための動作環境モニタ４２５０は、合流動作に地理空間的に対応して、自律走行車の動作環境における交差点又はその１つ以上の識別された遠隔車両、自律走行車の動作環境の１つ以上の側面、又はこれらの組み合わせとセンサ情報を関連付けてもよく、これは１つ以上の識別された遠隔車両の各々に関する現在の又は予測される進行方向、予測経路等の経路、現在の又は予測される速度、現在の又は予測される加速度又はこれらの組み合わせを識別することを含んでもよく、合流モニタ４２５０は、識別された、関連付けられた又は生成された合流情報を、ＡＶＯＭＣ４１００に出力し又はそれがアクセスするために出力してもよい。

前方障害物モニタ４２６０は、前方障害物通過動作に地理空間的に対応する自律走行車の動作環境の１つ以上の態様を識別するために、動作環境情報を相関させ、関連付け、又は他のやり方で処理してもよい。例えば、前方障害物モニタ４２６０は、自律走行車の動作環境における車両交通ネットワークの形状を識別してもよく、前方障害物モニタ４２６０は、自律走行車の予測経路に沿った、又は自律走行車に関して識別された経路に沿った低速の又は静止した遠隔車両等の自律走行車の動作環境における１つ以上の障害物又は妨害物を識別してもよく、前方障害物モニタ４２６０は、自律走行車の動作環境における１つ以上の遠隔車両のアクションを識別、追跡、又は予測してもよい。例えば、前方障害物モニタ４２５０は、１つ以上のセンサからセンサデータ等の情報を受信してもよく、これは障害物通過動作に地理空間的に対応して、自律走行車の動作環境における１つ以上の遠隔車両、自律走行車の動作環境における自律走行車の動作環境の１つ以上の側面、又はこれらの組み合わせに対応してもよく、障害物通過を監視するための前方障害物モニタ４２５０は、障害物通過動作に地理空間的に対応して、自律走行車の動作環境における交差点又はその１つ以上の識別された遠隔車両、自律走行車の動作環境の１つ以上の側面、又はこれらの組み合わせとセンサ情報を関連付けてもよく、これは１つ以上の識別された遠隔車両の各々に関する現在の又は予測される進行方向、予測経路等の経路、現在の又は予測される速度、現在の又は予測される加速度又はこれらの組み合わせを識別することを含んでもよく、前方障害物モニタ４２５０は、識別された、関連付けられた又は生成された前方障害物情報を、ＡＶＯＭＣ４１００に出力し又はそれがアクセスするために出力してもよい。

ブロックモニタ４２１０は、自律走行車に関する動作環境又はその側面を表す動作環境データを受信してもよい。ブロックモニタ４２１０は、自律走行車に近接する車両交通ネットワークの部分等の車両交通ネットワークの１つ以上の部分に関する各可用性確率又は対応するブロック可能性を決定してもよく、部分は自律走行車の現在の経路に基づいて識別される予測経路等の自律走行車の予測経路に対応する車両交通ネットワークの部分を含んでもよい。可用性確率又は対応するブロック可能性は、自律走行車が、遠隔車両又は歩行者等の外部オブジェクトによって妨げられない等、安全に交通ネットワークの一部又はその中の空間的位置を横断し得る確率又は可能性を示してもよい。ブロックモニタ４２１０は、継続的に又は周期的に可用性確率を決定又は更新してもよい。ブロックモニタ４２１０は、可用性確率又は対応するブロック可能性をＡＶＯＭＣ４１００に伝達してもよい。

ＡＶＯＭＣ４１００は、動作環境データによって表される動作環境の１つ以上の側面に基づいて１つ以上の個別の車両動作シナリオを識別してもよい。例えば、ＡＶＯＭＣ４１００は、１つ以上の動作環境モニタ４２００によって示される動作環境データに基づいて又はそれを識別することに応答して、個別の車両動作シナリオを識別してもよい。個別の車両動作シナリオは、経路データ、センサデータ、又はそれらの組み合わせに基づいて識別されてもよい。例えば、ＡＶＯＭＣ４１００は、経路の識別に応答して、識別された経路に対応する地図データ等に基づいて、車両に関して識別された経路に対応する１つ以上の個別の車両動作シナリオを識別してもよい。動作環境データによって表される動作環境の１つ以上の側面に基づいて、複数の個別の車両動作シナリオが識別されてもよい。例えば、動作環境データは、歩行者が自律走行車に関する予測経路に沿って交差点に接近していることを表す情報を含んでもよく、ＡＶＯＭＣ４１００は、歩行者の車両動作シナリオ、交差点の車両動作シナリオ、又は両方を識別してもよい。

ＡＶＯＭＣ４１００は、動作環境データによって表される動作環境の１つ以上の側面に基づいて１つ以上の動作制御評価モジュール４３００の各インスタンスをインスタンス化してもよい。動作制御評価モジュール４３００は、歩行者ＳＳＯＣＥＭ４３１０、交差点ＳＳＯＣＥＭ４３２０、車線変更ＳＳＯＣＥＭ４３３０、合流ＳＳＯＣＥＭ４３４０、障害物通過ＳＳＯＣＥＭ４３５０、又はこれらの組み合わせ等のシナリオ固有の動作制御評価モジュール（ＳＳＯＣＥＭ）を含んでもよい。自律走行車の動作管理システム４０００が任意の数のＳＳＯＣＥＭ４３００を含み得ることを示すために、ＳＳＯＣＥＭ４３６０は破線を使用して示されている。例えば、ＡＶＯＭＣ４１００は、個別の車両動作シナリオを識別することに応答してＳＳＯＣＥＭ４３００のインスタンスをインスタンス化してもよい。ＡＶＯＭＣ４１００は、動作環境データによって表される動作環境の１つ以上の側面に基づいて１つ以上のＡＶＯＭＣ４３００の複数のインスタンスをインスタンス化してもよい。例えば、動作環境データは、自律走行車の動作環境における２人の歩行者を示してもよく、ＡＶＯＭＣ４１００は、動作環境データによって表される動作環境の１つ以上の側面に基づいて各歩行者に関する歩行者ＳＳＯＣＥＭ４３１０の各インスタンスをインスタンス化してもよい。

ＡＶＯＭＣ４１００は、ブロックモニタ４２１０等の自律走行車の別の装置又はＳＳＯＣＥＭ４３００の１つ以上のインスタンスに動作環境データ又はその１つ以上の側面を送信してもよい。例えば、ＡＶＯＭＣ４１００は、ブロックモニタ４２１０から受信した可用性確率、又は対応するブロック確率を、ＳＳＯＣＥＭ４３００のインスタンス化された各インスタンスに伝達してもよい。ＡＶＯＭＣ４１００は、動作環境データ又はその１つ以上の側面を、図１に示されるメモリ１３４０等の自律走行車のメモリ等に記憶してもよい。

車両交通ネットワークを横断するように自律走行車を制御することは、個別の車両動作シナリオに基づいて候補車両制御アクションを識別すること、１つ以上の候補車両制御アクション又はそれらの組み合わせに従って車両交通ネットワークの一部を横断するように自律走行車を制御することを含んでもよい。例えば、ＡＶＯＭＣ４１００は、ＳＳＯＣＥＭ４３００の各インスタンスから１つ以上の候補車両制御アクションを受信してもよい。ＡＶＯＭＣ４１００は、候補車両制御アクションから車両制御アクションを識別してもよく、車両制御アクションに従って車両交通ネットワークを横断するために、車両を制御してもよく、又は識別された車両制御アクションを別の車両制御装置に提供してもよい。

車両制御アクションは、車両交通ネットワークの一部を横断することと併せて自律走行車によって行われ得る、加速、減速、旋回、停止、又は任意の他の車両動作若しくは車両動作の組み合わせ等、車両制御アクション又は操縦を示してもよい。例えば、「前進」車両制御アクションは、数インチ又は１フィート等の短距離だけゆっくりと前進させることを含んでもよい。「加速」車両制御アクションは、定義された加速度又は定義された範囲内の加速度で加速することを含んでもよく、「減速」 車両制御アクションは、定義された減速率又は定義された範囲内の減速率で減速することを含んでもよく、「維持」 車両制御アクションは、現在の速度、現在の経路若しくは道、又は現在の車線方向を維持すること等によって、現在の動作パラメータを維持することを含んでもよく、「進行」車両制御アクションには、以前に識別された動作パラメータの集合を開始又は再開することを含んでもよい。いくつかの車両制御アクションが本明細書に記載されているが、他の車両制御アクションが使用されてもよい。

車両制御アクションは、１つ以上の性能メトリックを含んでもよい。例えば、「停止」車両制御アクションは、性能メトリックとして減速度を含んでもよい。別の例では、「進行」車両制御アクションは、性能メトリックとして経路若しくは道情報、速度情報、加速度又はこれらの組み合わせを明示的に示してもよく、又は現在若しくは過去の識別された経路、速度、加速度又はこれらの組み合わせが維持され得ることを明示的又は暗示的に示してもよい。車両制御アクションは、複合車両制御アクションであってもよく、これは車両制御アクションのシーケンス、組み合わせ又は両方を含んでもよい。例えば、「前進」車両制御アクションは、「停止」車両制御アクション、定義された加速度に関連付けられる後続の「加速」車両制御アクション、及び定義された減速度に関連付けられる後続の「停止」車両制御アクションを示してもよく、それによって「前進」車両制御アクションに従う自律走行車の制御は、数インチ又はフィート等の短距離だけゆっくりと前進するように自律走行車を制御することを含む。

ＡＶＯＭＣ４１００は、ＳＳＯＣＥＭ４３００のインスタンスを非インスタンス化してもよい。例えば、ＡＶＯＭＣ４１００は、自律走行車に関する個別の車両動作シナリオを示すように動作条件の個別集合を識別し、個別の車両動作シナリオに関するＳＳＯＣＥＭモジュール４３００のインスタンスをインスタンス化し、動作条件を監視し、その後で１つ以上の動作条件は満了している又は定義された閾値より低い自律走行車の動作に影響を及ぼす可能性を有することを決定し、ＡＶＯＭＣ４１００は、ＳＳＯＣＥＭ４３００のインスタンスを非インスタンス化してもよい。

ＡＶＯＭＣ４１００は、危急メトリック、緊急性メトリック、ユーティリティメトリック、許容性メトリック、又はそれらの組み合わせ等の１つ以上の車両動作管理制御メトリックに基づいて、ＳＳＯＣＥＭ４３００のインスタンスをインスタンス化及び非インスタンス化してもよい。危急メトリックは、車両が、車両の現在位置から、識別された各車両動作シナリオに対応する車両交通ネットワークの部分へと車両交通ネットワークを横断するための、空間的、時間的、又は時空的な距離又は近接性を示し、それを表し、又はそれに基づいてもよい。緊急度メトリックは、識別された各車両動作シナリオに対応する車両交通ネットワークの部分を横断するように車両を制御するために利用可能な空間的、時間的、又は時空的距離の測定値を示し、それを表し、又はそれに基づいてもよい。ユーティリティメトリックは、識別された各車両動作シナリオに対応するＳＳＯＣＥＭ４３００のインスタンスをインスタンス化する予測値を示し、表し、又はそれに基づいてもよい。許容性メトリックは、例えば、衝突回避を示すメトリック等の安全メトリック、車両交通ネットワークの規則及び規定への遵守を示すメトリック等の車両交通ネットワーク制御遵守メトリック、車両の最大制動能力を示すメトリック等の物理能力メトリック、ユーザの好み等のユーザ定義メトリックであってもよい。他のメトリック又はメトリックの組み合わせを使用してもよい。車両動作管理制御メトリックは、定義された比率、範囲又は制限を示してもよい。例えば、許容性メトリックは、定義された目標減速率、定義された減速率の範囲、又は定義された最大減速率を示してもよい。

ＳＳＯＣＥＭ４３００は、それぞれ個別の車両動作シナリオの１つ以上のモデルを含んでもよい。自律走行車動作管理システム４０００は、任意の数のＳＳＯＣＥＭ４３００を含んでもよく、各ＳＳＯＣＥＭは、それぞれ個別の車両動作シナリオのモデルを含む。ＳＳＯＣＥＭ４３００は、１つ以上のタイプのモデルからの１つ以上のモデルを含んでもよい。例えば、ＳＳＯＣＥＭ４３００は、部分観測マルコフ決定過程（ＰＯＭＤＰ）モデル、マルコフ決定過程（ＭＤＰ）モデル、古典的プランニングモデル、部分観測確率ゲーム（ＰＯＳＧ）モデル、分散部分観測マルコフ決定過程（Ｄｅｃ−ＰＯＭＤＰ）モデル、強化学習（ＲＬ）モデル、人工ニューラルネットワークモデル、又はそれぞれ個別の車両動作シナリオの任意の他のモデルを含んでもよい。それぞれの異なるタイプのモデルは、精度及びリソース使用率に関してそれぞれの特性を有してもよい。例えば、定義されたシナリオに関するＰＯＭＤＰモデルは、定義されたシナリオに関するＭＤＰモデルよりも精度とリソース使用率が高くなり得る。ＳＳＯＣＥＭ４３００に含まれるモデルは、精度等に基づいて、例えば階層的に、順序付けられてもよい。例えば、ＳＳＯＣＥＭ４３００に含まれる最も精度の高いモデル等の指定モデルが、ＳＳＯＣＥＭ４３００に関する一次モデルとして識別されてもよく、ＳＳＯＣＥＭ４３００に含まれる他のモデルが二次モデルとして識別されてもよい。

一例では、１つ以上のＳＳＯＣＥＭ４３００は、単一エージェントモデルであり得るＰＯＭＤＰモデルを含んでもよい。ＰＯＭＤＰモデルは、状態の集合（Ｓ）、アクションの集合（Ａ）、観測の集合（Ω）、状態遷移確率の集合（Ｔ）、条件付き観測確率の集合（Ｏ）、報酬関数（Ｒ）、又はこれらの組み合わせを使用して、モデル化の不確実性を含む、個別の車両動作シナリオをモデル化してもよい。ＰＯＭＤＰモデルは、タプル＜Ｓ、Ａ、Ω、Ｔ、Ｏ、Ｒ＞として定義又は記述されてもよい。

状態の集合（Ｓ）からの１つの状態は、離散的な時間的位置における自律走行車の動作に確率的に影響を与え得る自律走行車の動作環境の、外部オブジェクト及び交通制御装置等のそれぞれ定義された側面の個別の状態を表してもよい。状態の各集合（Ｓ）は、個別の車両動作シナリオの各々に関して定義されてもよい。状態の集合（Ｓ）からの各状態（状態空間）は、１つ以上の定義された状態係数を含んでもよい。本明細書にはいくつかのモデルのための状態係数のいくつかの例が記載されているが、本明細書に記載されている任意のモデルを含むモデルは、任意の数又は濃度の状態係数を含んでもよい。各状態係数は、各シナリオの定義された側面を表してもよく、定義された各値の集合を有してもよい。本明細書にはいくつかの状態係数のための状態係数値のいくつかの例が記載されているが、本明細書に記載される任意の状態係数を含む状態係数は、任意の数又は濃度の値を含んでもよい。

アクションの集合（Ａ）からの１つのアクションは、状態の集合（Ｓ）における各状態で利用可能な車両制御アクションを示してもよい。アクションの各集合は、個別の車両動作シナリオの各々に関して定義されてもよい。アクションの集合（Ａ）からの各アクション（アクション空間）は、１つ以上の定義されたアクション係数を含んでもよい。本明細書にはいくつかのモデルのためのアクション係数のいくつかの例が記載されているが、本明細書に記載されている任意のモデルを含むモデルは、任意の数又は濃度のアクション係数を含んでもよい。各アクション係数は、利用可能な車両制御アクションを表してもよく、定義された各値の集合を有してもよい。本明細書にはいくつかのアクション係数のためのアクション係数値のいくつかの例が記載されているが、本明細書に記載される任意のアクション係数を含むアクション係数は、任意の数又は濃度の値を含んでもよい。

観測の集合（Ω）からの１つの観測は、状態の集合（Ｓ）からの各状態についての利用可能な観測可能な、測定可能な又は決定可能なデータを示してもよい。観測の各集合は、個別の車両動作シナリオの各々に関して定義されてもよい。観測の集合（Ω）からの各観測（観測空間）は、１つ以上の定義された観測係数を含んでもよい。本明細書にはいくつかのモデルのための観測係数のいくつかの例が記載されているが、本明細書に記載されている任意のモデルを含むモデルは、任意の数又は濃度の観測係数を含んでもよい。各観測係数は、利用可能な観測を表してもよく、定義された各値の集合を有してもよい。本明細書にはいくつかの観測係数のための観測係数値のいくつかの例が記載されているが、本明細書に記載される任意の観測係数を含む観測係数は、任意の数又は濃度の値を含んでもよい。

状態遷移確率の集合（Ｔ）からの１つの状態遷移確率は、Ｔ：Ｓ×Ａ×Ｓ→［０、１］として表され得るアクションの集合（Ａ）によって表される自律走行車のアクションに応答して、状態の集合（Ｓ）によって表される自律走行車の動作環境への変化を確率的に表してもよい。状態遷移確率の各集合（Ｔ）は、各個別の車両動作シナリオに対して定義されてもよい。本明細書にはいくつかのモデルのための状態遷移確率のいくつかの例が記載されているが、本明細書に記載されている任意のモデルを含むモデルは、任意の数又は濃度の状態遷移確率を含んでもよい。例えば、状態、アクション、及び後続の状態の各組合せは、各状態遷移確率に関連付けられてもよい。

条件付き観測確率の集合（Ｏ）からの１つの条件付き観測確率は、Ｏ：Ａ×Ｓ×Ω→［０、１］で表され得るアクションの集合（Ａ）で表される自律走行車のアクションに応じて、状態の集合（Ｓ）で表される自律走行車の動作環境に基づいて、各観測（Ω）を行う確率を表してもよい。条件付き観測確率の各集合（Ｏ）は、各個別の車両動作シナリオに対して定義されてもよい。本明細書にはいくつかのモデルのための条件付き観測確率のいくつかの例が記載されているが、本明細書に記載されている任意のモデルを含むモデルは、任意の数又は濃度の条件付き観測確率を含んでもよい。例えば、アクション、後続の状態及び観測の各組合せは、各状態付き観測確率に関連付けられてもよい。

報酬関数（Ｒ）は、状態及びアクションの各組み合わせに関して獲得され得るそれぞれ正又は負の（コスト）値を決定してもよく、これは対応する車両制御アクションに従って対応する状態から自律走行車が後続の状態に車両交通ネットワークを横断する予測値を表してもよく、これは以下のように表されてもよい。

簡潔及び明確化のために、本明細書に記載される状態係数値又は観測係数値等のモデルの値の例は、｛ｓｔａｒｔ、ｇｏａｌ｝又は｛ｓｈｏｒｔ、ｌｏｎｇ｝等のカテゴリ表現を含む。カテゴリ値は、定義された離散値を表してもよく、相対値であってもよい。例えば、時間的側面を表す状態係数は、集合｛ｓｈｏｒｔ、ｌｏｎｇ｝からの値を有してもよく、値“ｓｈｏｒｔ”は、例えば３秒等の規定された閾値内の又はそれ未満の時間距離等の離散値を表してもよく、値“ｌｏｎｇ”は、少なくとも規定された閾値と等しい又はそれを超える時間距離等の離散値を表してもよい。それぞれのカテゴリ値について定義された閾値は、関連付けられた係数に関連して定義されてもよい。例えば、時間係数についての集合｛ｓｈｏｒｔ、ｌｏｎｇ｝に対する定義された閾値は、相対的な空間的位置係数値に関連付けられてもよく、時間係数についての集合｛ｓｈｏｒｔ、ｌｏｎｇ｝に対する別の定義された閾値は、別の相対的な空間的位置係数値に関連付けられてもよい。本明細書には係数値のカテゴリ表現が記載されているが、他の表現又は表現の組み合わせを使用してもよい。例えば、時間状態係数値の集合は、｛ｓｈｏｒｔ（３秒未満の値を表す）、４、５、６、ｌｏｎｇ（少なくとも７秒の値を表す）｝であってもよい。

ＰＯＭＤＰモデルを実装する実施形態等のいくつかの実施形態では、自律走行車動作制御シナリオをモデル化することは、閉塞をモデル化することを含んでもよい。例えば、動作環境データは、自律走行車の動作環境において、センサ閉塞等の１つ以上の閉塞に対応する情報を含んでもよく、それにより動作環境データは、自律走行車の動作環境において閉塞された１つ以上の外部オブジェクトを表す情報を省略してもよい。例えば、閉塞は、定義された時空的位置において自律走行車から外部オブジェクト等の１つ以上の他の動作条件を閉塞することが可能な、交通標識、建物、木、識別された外部オブジェクト、任意の他の動作条件又は動作条件の組み合わせ等の外部オブジェクトであってもよい。いくつかの実施形態では、動作環境モニタ４２００は、閉塞を識別してもよく、識別された閉塞によって外部オブジェクトが閉塞される又は隠される確率を識別又は決定してもよく、ＡＶＯＭＣ４１００に出力され、ＡＶＯＭＣ４１００によって、各ＳＳＯＣＥＭ４３００へと伝達される動作環境データにおける閉塞された車両確率情報を含んでもよい。

自律走行車の動作管理システム４０００は、任意の数又は組み合わせのモデルのタイプを含んでもよい。例えば、歩行者ＳＳＯＣＥＭ４３１０、交差点ＳＳＯＣＥＭ４３２０、車線変更ＳＳＯＣＥＭ４３３０、合流ＳＳＯＣＥＭ４３４０、及び障害物通過ＳＳＯＣＥＭ４３５０は、ＰＯＭＤＰモデルであってもよい。別の例では、歩行者ＳＳＯＣＥＭ４３１０はＭＤＰモデルであってもよく、交差点ＳＳＯＣＥＭ４３２０はＰＯＭＤＰモデルであってもよい。ＡＶＯＭＣ４１００は、動作環境データに基づいてＳＳＯＣＥＭ４３００の任意の数のインスタンスをインスタンス化してもよい。

ＳＳＯＣＥＭ４３００インスタンスをインスタンス化することは、ＳＳＯＣＥＭ４３００からモデルを識別すること、及び識別されたモデルのインスタンスをインスタンス化することを含んでもよい。例えば、ＳＳＯＣＥＭ４３００は、それぞれの個別の車両動作シナリオのための一次モデル及び二次モデルを含んでもよく、ＳＳＯＣＥＭ４３００をインスタンス化することは、一次モデルを現在のモデルとして識別し、一次モデルのインスタンスをインスタンス化することを含んでもよい。モデルのインスタンス化には、モデルに関してソリューション又はポリシーが使用可能かどうかを判断することが含まれてもよい。モデルのインスタンス化には、モデルに関して利用可能なソリューション又はポリシーが部分的に解決されているか、又は収束して解決されているかを判断することが含まれてもよい。ＳＳＯＣＥＭ４３００をインスタンス化することは、ＳＳＯＣＥＭ４３００について識別されたモデルに関するソリューション又はポリシーのインスタンスをインスタンス化することを含んでもよい。

ＰＯＭＤＰモデル等のモデルを解決することは、モデルを定義する＜Ｓ、Ａ，Ω、Ｔ、Ｏ、Ｒ＞等のタプルの要素の可能な組み合わせを評価することによって決定され得る、累積報酬を最大化する関数であり得るポリシー又はソリューションを決定することを含んでもよい。ポリシー又はソリューションは、識別された信頼状態データに基づいて、報酬が最大化された、又は最適な候補車両制御アクションを識別又は出力してもよい。識別された信頼状態データは、確率的であってもよく、各モデルに対する現在の状態値の集合、又は現在の状態値の集合に対する確率等の現在の状態データを示してもよく、各相対的時間位置に対応してもよい。例えば、ＭＤＰモデルの解決には、状態の集合（Ｓ）からの状態の識別、アクションの集合（Ａ）からのアクションの識別、状態遷移確率に従うアクションをシミュレートした後における状態の集合（Ｓ）からの後続又は継承の状態の決定が含まれてもよい。各状態は、対応する効用値に関連付けられてもよく、ＭＤＰモデルを解決することは、状態、アクション、及び後続の状態のそれぞれの可能な組み合わせに対応するそれぞれの効用値を決定することを含んでもよい。後続の状態の効用値は、報酬又はペナルティの対象となる識別された最大の効用値として識別されてもよく、これは割引された報酬又はペナルティであり得る。ポリシーは、それぞれの状態に対する最大効用値に対応するアクションを示してもよい。ＰＯＭＤＰモデルを解くことは、それぞれの状態に対する確率を表し、それぞれの状態に対する観測の生成に対応する観測確率に従って、信頼状態に基づくことを除いて、ＭＤＰモデルを解くことと同様であり得る。したがって、ＳＳＯＣＥＭモデルの解決には、可能な状態−アクション−状態遷移の評価と、ベイズ規則の使用等、それぞれのアクションと観測に基づいたそれぞれの信頼状態の更新が含まれる。

いくつかの実装形態では、ＭＤＰモデル又はＰＯＭＤＰモデル等のモデルは、その中でモデル化された状態、信頼状態、又はその両方を評価して、それぞれの状態、信頼状態、又はその両方に対応する省略され得る計算を識別し、識別された計算の実行を省略することによって、対応するモデルの解決に関連するリソース利用率を低減してもよく、これには、それぞれの状態、信頼状態、又はその両方について、利用の上限及び下限等の現在の品質の測定値を取得又は維持することが含まれてもよい。いくつかの実装形態では、モデルを解くことは、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）を含み得る複数のプロセッサコア又は複数のプロセッサを使用する並列処理等の並列処理を含んでもよい。いくつかの実装形態では、モデルを解くことは、モデルの近似を得ることを含んでもよく、これは、モデルを解く効率を改善し得る。

図５は、本開示の実施形態による自律走行車の動作管理５０００の例のフロー図である。自律走行車の動作管理５０００は、図１に示される車両１０００、図２に示される車両２１００／２１１０、半自律走行車、又は自立運転を実装する任意の他の車両等の自律走行車において実装されてもよい。例えば、自律走行車は、図４に示される自律走行車の動作管理システム４０００等の自律走行車の動作管理システムを実装してもよい。

図５に示すように、自律走行車動作管理５０００は、自律走行車動作管理システムを実装する又は動作させることを含み、自律走行車動作管理システムは、その１つ以上のモジュール又はコンポーネントを含み、これは、例えば図４に示すＡＶＯＭＣ４１００等の自律走行車動作管理コントローラ（ＡＶＯＭＣ）５１００を動作させること、図４に示される１つ以上の動作環境モニタ５２００等の動作環境モニタ４３００を動作させること、及び図４に示されるＳＳＯＣＥＭ４３００のインスタンス等のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス（ＳＳＯＣＥＭインスタンス）５３００を動作させることを含んでもよい。

工程５１１０において、ＡＶＯＭＣ５１００は、自律走行車の動作環境又はその定義された側面を監視して、自律走行車の動作環境又はその側面を識別してもよい。例えば、動作環境モニタ５２００は、動作環境のシナリオ固有の側面を監視し、動作環境を表す動作環境データをＡＶＯＭＣ５１００に送信してもよい。自律走行車の動作環境を監視することは、工程５１１０で外部オブジェクトを識別及び追跡すること、工程５１２０で個別の車両動作シナリオを識別すること、又はこれらの組み合わせを含んでもよい。例えば、ＡＶＯＭＣ５１００、動作環境モニタ５２００、又はその両方は、センサデータ、車両データ、経路データ、車両交通ネットワークデータ、以前に識別された動作環境データ、又は動作環境の１つ以上の態様を記述する任意の他の利用可能なデータ、又はデータの組み合わせに基づいて、動作環境データを識別してもよい。

動作環境を識別することは、動作環境を表す動作環境データを識別すること、又はその１つ以上の側面を識別することを含んでもよい。条件付き観測確率の集合（Ｏ）からの１つの条件付き観測確率は、Ｏ：Ａ×Ｓ×Ω→［０、１］で表され得るアクションの集合（Ａ）で表される自律走行車のアクションに応じて、状態の集合（Ｓ）で表される自律走行車の動作環境に基づいて、各観測（Ω）を行う確率を表してもよい。センサ情報は、自律走行車のセンサ情報処理装置から処理されたセンサ情報等の処理されたセンサ情報であってもよく、これは自律走行車のセンサからセンサ情報を受信してもよく、センサ情報に基づいて処理されたセンサ情報を生成してもよい。

動作環境データを識別することは、図１に示されるセンサ１３６０又は図２に示される車載センサ２１０５等の自律走行車のセンサから動作環境の１つ以上の側面を示す情報を受信することを含んでもよい。自律走行車のセンサ又は別の装置は、自律走行車の図１に示されるメモリ１３４０等のメモリにセンサ情報を記憶してもよく、ＡＶＯＭＣ５１００はメモリからセンサ情報を読み取ってもよい。

動作環境データを識別することは、車両交通ネットワークデータから動作環境の１つ以上の側面を示す情報を識別することを含んでもよい。例えば、ＡＶＯＭＣ５１００は、自律走行車が交差点に接近していることを示す、又は他のやり方で自律走行車から３００メートル以内等の自律走行車に近接している車両交通ネットワークの形状又は構成を記述する車両交通ネットワークデータを読み取り又は他のやり方で受信してもよい。

工程５１１０で動作環境データを識別することは、遠隔車両又は自律走行車の外部の他の遠隔装置から動作環境の１つ以上の側面を示す情報を識別することを含んでもよい。例えば、自律走行車は、無線電子通信リンクを介して、遠隔車両から、遠隔車両に関する遠隔車両地理空間状態情報、遠隔車両運動状態情報又は両方を示す遠隔車両情報を含む遠隔車両メッセージを受信してもよい。

動作環境データを識別することは、自律走行車について識別された経路を表す経路データから動作環境の１つ以上の側面を示す情報を識別することを含んでもよい。例えば、ＡＶＯＭＣ５１００は、ユーザ入力に応答して識別された経路等、自律走行車について識別された経路を表す車両交通ネットワークデータを読み取り又は他のやり方で受信してもよい。

ＡＶＯＭＣ５１００及び動作環境モニタ５２００は、工程５１１０、５１１２及び５２１０に示すように、動作環境情報を識別するために通信してもよい。代替的又は追加的に、動作環境モニタ５２００は、自律走行車のセンサ等の自律走行車の別のコンポーネントから、又は別の動作環境モニタ５２００から、動作環境データを受信してもよく、又は動作環境モニタ５２００は、自律走行車のメモリから動作環境データを読み出してもよい。

ＡＶＯＭＣ５１００は、例えば、工程５１２０で識別された動作環境データによって表される動作環境の１つ以上の側面に基づいて、工程５１１０において、１つ以上の個別の車両動作シナリオを検出又は識別してもよい。

ＡＶＯＭＣ５１００は、例えば、工程５１２０において個別の車両動作シナリオを識別することに応答して、工程５１３０において動作環境データによって表される動作環境の１つ以上の態様に基づいてＳＳＯＣＥＭインスタンス５３００をインスタンス化してもよい。図５には１つのＳＳＯＣＥＭインスタンス５３００が示されているが、ＡＶＯＭＣ５１００は、複数のＳＳＯＣＥＭインスタンス５３００を、工程５１１０で識別された動作環境データによって表される動作環境の１つ以上の側面に基づいてインスタンス化してもよく、各ＳＳＯＣＥＭインスタンス５３００は、工程５１２０で検出されたそれぞれの個別の車両動作シナリオ、又は工程５１１０で識別された個別の外部オブジェクトと工程５１２０で検出されたそれぞれの個別の車両動作シナリオとの組み合わせに対応する。工程５１３０において、ＳＳＯＣＥＭインスタンス５３００をインスタンス化することは、工程５１３２で示されるように自律走行車に関する動作環境を表す動作環境データをＳＳＯＣＥＭインスタンス５３００に送信することを含んでもよい。ＳＳＯＣＥＭインスタンス５３００は、工程５３１０において、自律走行車に関する動作環境又はその１つ以上の側面を表す動作環境データを受信してもよい。工程５１３０でＳＳＯＣＥＭインスタンス５３００をインスタンス化することは、個別の車両動作シナリオの一次モデル又は二次モデル等のモデルを識別すること、モデルのインスタンスをインスタンス化すること、モデルに対応するソリューション又はポリシーを識別すること、ソリューション又はポリシーのインスタンスをインスタンス化すること、又はそれらの組み合わせを含んでもよい。

動作環境モニタ５２００は、図４に示すブロックモニタ４２１０等のブロックモニタを含んでもよく、これは、工程５２２０において、自律走行車に近接する車両交通ネットワークの部分等の車両交通ネットワークの１つ以上の部分に関する各可用性確率（ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ａｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙ；ＰＯＡ）又は対応するブロック可能性を決定してもよく、部分は自律走行車の現在の経路に基づいて識別される予測経路等の自律走行車の予測経路に対応する車両交通ネットワークの部分を含んでもよい。ブロックモニタは、工程５２２０で識別された可用性確率を、工程５２２２においてＳＳＯＣＥＭインスタンス５３００に送信してもよい。代替的に又は追加的に、ブロックモニタは、自律走行車のメモリに工程５２２０において識別された可用性確率を記憶してもよい。図５には明示されていないが、ブロックモニタは、ＳＳＯＣＥＭインスタンス５３００に可用性確率を送信することに加えて又はその代わりに、工程５２２２において、ＡＶＯＭＣ５１００に工程５２２０において識別された可用性確率を送信してもよい。ＳＳＯＣＥＭインスタンス５３００は、工程５３２０において可用性確率を受信してもよい。

ＳＳＯＣＥＭインスタンス５３００は、工程５３３０において、候補車両制御アクションを生成又は識別してもよい。例えば、ＳＳＯＣＥＭインスタンス５３００は、工程５３１０における動作環境データの受信、工程５３２０における可用性確率データの受信、又はその両方に応答して、工程５３３０において、候補車両制御アクションを生成又は識別してもよい。例えば、個別の車両動作シナリオのモデルのために工程５３１０でインスタンス化されたソリューション又はポリシーのインスタンスは、動作環境データ、可用性確率データ、又はその両方に基づいて、候補車両制御アクションを出力することができる。ＳＳＯＣＥＭインスタンス５３００は、工程５３３０で識別された候補車両制御アクションを工程５３３２でＡＶＯＭＣ５１００に送信してもよい。代替的に又は追加的に、ＳＳＯＣＥＭインスタンス５３００は、自律走行車のメモリに工程５３３０において識別された候補車両制御アクションを記憶してもよい。

ＡＶＯＭＣ ５１００は、ステップ５１４０において、候補車両制御アクションを受信してもよい。例えば、ＡＶＯＭＣ５１００は、工程５１４０において、ＳＳＯＣＥＭインスタンス５３００から候補車両制御アクションを受信してもよい。代替的に又は追加的に、ＡＶＯＭＣ５１００は、自律走行車のメモリから候補車両制御アクションを読み取ってもよい。

ＡＶＯＭＣ５１００は、工程５１５０において、候補車両制御アクションを承認し、又は他のやり方で車両交通ネットワークを横断するように自律走行車を制御するための車両制御アクションとして候補車両制御アクションを識別してもよい。工程５１５０において候補車両制御アクションを承認することは、候補車両制御アクションに従って車両交通ネットワークの一部を横断するべきかどうかを決定することを含んでもよい。

ＡＶＯＭＣ５１００は、工程５１５０において識別された車両制御アクションに従って、工程５１６０において、車両交通ネットワーク又はその一部を横断するように自律走行車を制御し又は別の車両装置に識別された車両制御アクションを提供してもよい。

ＡＶＯＭＣ５１００は、工程５１７０で自律走行車の動作環境又はその側面を識別してもよい。工程５１７０において動作環境又はその側面を識別することは、工程５１１０において自律走行車の動作環境を識別することに類似していてもよく、以前に識別された動作環境データを更新することを含んでもよい。

ＡＶＯＭＣ５１００は、工程５１８０において、個別の車両動作シナリオが解決されたか又は解決されていないかを決定又は検出してもよい。例えば、ＡＶＯＭＣ５１００は、上記のように、連続的に又は周期的に動作環境情報を受信してもよい。ＡＶＯＭＣ５１００は、動作環境データを評価して、個別の車両動作シナリオが解決たかどうかを決定してもよい。

ＡＶＯＭＣ５１００は、工程５１８０においてＳＳＯＣＥＭインスタンス５３００に対応する個別の車両動作シナリオが解決されていないことを決定してもよく、ＡＶＯＭＣ５１００は、工程５１７０において識別された動作環境データを工程５１８５において示されたＳＳＯＣＥＭインスタンス５３００に送信してもよく、工程５１８０においてＳＳＯＣＥＭインスタンス５３００を非インスタンス化することが省略されるか又は異なってもよい。

ＡＶＯＭＣ５１００は、工程５１８０において、個別の車両動作シナリオが解決されていることを決定してもよく、工程５１８０において解決されると決定された個別の車両動作シナリオに対応するＳＳＯＣＥＭインスタンス５３００を、工程５１９０において非インスタンス化してもよい。例えば、ＡＶＯＭＣ５１００は、工程５１２０において、自律走行車に関する個別の車両動作シナリオを形成する動作条件の個別集合を識別してもよく、工程５１８０において、１つ以上の動作条件が満了した又は定義された閾値を下回る自律走行車の動作に影響を及ぼす確率を有することを決定してもよく、対応するＳＳＯＣＥＭインスタンス５３００を非インスタンス化してもよい。

図５には明示されていないが、ＡＶＯＭＣ５１００は、工程５１８０において個別の車両動作シナリオが解決されたかどうかを決定することが個別の車両動作シナリオが解決されたこと決定することを含むまで、工程５１７０において、動作環境データを識別又は更新すること、工程５１８０において、個別の車両動作シナリオが解決されたかどうかを決定すること、及び工程５１８０において個別の車両動作シナリオが未解決であるとの決定に応答して、工程５１８５において示されたＳＳＯＣＥＭインスタンス５３００に工程５１７０において識別された動作環境データを送信することを連続的に又は周期的に反復してもよい。

図６は、本開示の実施形態による共有シナリオ固有の動作制御管理データ通信６０００を伴う自律走行車動作管理の一例のフロー図である。共有シナリオ固有の動作制御管理データ通信６０００を伴う自律走行車動作管理は、図１に示される車両１０００、図２に示される車両２１００／２１１０、半自律走行車、又は自立運転を実装する任意の他の車両等の自律走行車において実装されてもよい。例えば、自律走行車は、図４に示す自律走行車動作管理システム４０００等の自律走行車動作管理システムを実装してもよく、このシステムは、本開示の実施形態に従って、共有シナリオ固有の動作制御管理データ通信６０００を伴う自律走行車管理を実装することを含んでもよい。共有シナリオ固有の動作制御管理データ通信６０００を伴う自律走行車動作管理は、本明細書に記載されているか、又は他の文脈から明らかである場合を除いて、図５に示される自律走行車動作管理５０００と同様であってもよい。

図６に示すように、共有シナリオ固有の動作制御管理データ通信６０００を伴う自律走行車動作管理は、自律走行車動作管理システム６１００を実装又は動作させる自律走行車を含み、そのモジュール又はコンポーネントは、図４に示すＡＶＯＭＣ４１００又は図５に示すＡＶＯＭＣ５１００等のＡＶＯＭＣ６２００を動作させること、動作環境モニタ（図示せず）を動作させること、及び図４に示されたＳＳＯＣＥＭ４３００のインスタンス等のＳＳＯＣＥＭインスタンス６３００を動作させることを含んでもよい。

ＡＶＯＭＣ６２００は、共有シナリオ固有の動作制御管理データを外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００と通信してもよい。共有シナリオ固有の動作制御管理データを外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００と通信することは、共有シナリオ固有の動作制御管理データ又はその一部を外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００に伝達又は送信すること、共有シナリオ固有の動作制御管理データ又はその一部を外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００から受信すること、又は共有シナリオ固有の動作制御管理データの各部分を外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００に伝達又は送信し、共有シナリオ固有の動作制御管理データの各部分を外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００から受信することの組み合わせを含んでもよい。

自律走行車動作管理システム６１００は、駐車中又は充電中等の非アクティブ又は静止モードで動作してもよい。非アクティブモードで動作することは、工程６２０２に示されるように、共有シナリオ固有の動作制御管理データを外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００と通信することを含んでもよい。

工程６２０２に示されるように、共有シナリオ固有の動作制御管理データを、非アクティブモードで外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００と通信することは、ＡＶＯＭＣ６２００が、外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００から、１つ以上の個別の車両動作シナリオについてのソリューション又はポリシーデータ、経験データ、又はその両方を含み得る共有シナリオ固有の動作制御管理データを受信することを含んでもよい。ＡＶＯＭＣ６２００は、システム更新に従って、車両交通ネットワーク情報更新等に従って、プッシュ通知等として、共有シナリオ固有の動作制御管理データを受信してもよい。

工程６２０２に示されるように、共有シナリオ固有の動作制御管理データを、非アクティブモードで外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００と通信することは、ＡＶＯＭＣ６２００が、外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００から、１つ以上の識別された個別の車両動作シナリオについてのソリューション又はポリシーデータ、経験データ、又はその両方を含み得る共有シナリオ固有の動作制御管理データに対する要求を受信することを含んでもよい。要求には、個別の車両動作シナリオを識別する情報が含まれてもよい。

工程６２０２に示されるように、共有シナリオ固有の動作制御管理データを、非アクティブモードで外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００と通信することは、ＡＶＯＭＣ６２００が、外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００へ、１つ以上の個別の車両動作シナリオについて、最近生成された、例えば、以前に送信されていないソリューション又はポリシーデータ、経験データ、又はその両方を含み得る共有シナリオ固有の動作制御管理データを送信又は受信することを含んでもよい。ＡＶＯＭＣ６２００は、共有シナリオ固有の動作制御管理データを、例えば、定期的に、イベントに応じて、又はその両方で、自動的に送信してもよい。例えば、ＡＶＯＭＣ６２００は、外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００からの個別の車両動作シナリオに関する共有シナリオ固有の動作制御管理データに対する要求を受信したことに応じて、個別の車両動作シナリオに関する共有シナリオ固有の動作制御管理データを外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００に送信してもよい。別の例では、ＡＶＯＭＣ６２００は、充電中に、最近生成された共有シナリオ固有の動作制御管理データを外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００に送信してもよい。

自律走行車動作管理システム６１００は、電源投入、起動、又は現在の目的地を示す情報の受信 に応答して、例えば、ユーザ入力に応答して、アクティブモードで動作してもよい。アクティブモードでの動作には、工程６２１０での自律走行車の動作環境の監視、工程６２２０での個別の車両動作シナリオの検出、工程６２３０での外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００との通信、工程６２４０でのＳＳＯＣＥＭインスタンス６３００のインスタンス化、工程６２５０での車両交通ネットワークの横断、工程６２６０での自律走行車の動作環境の識別、工程６２７０での個別の車両動作シナリオが解決されるかどうかの判断、工程６２８０でのＳＳＯＣＥＭインスタンス６３００の非インスタンス化、及び工程６２９０での外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００との通信が含まれてもよい。

工程６２１０において、ＡＶＯＭＣ６２００は、自律走行車の動作環境又はその定義された側面を監視して、自律走行車の動作環境又はその側面を識別してもよい。例えば、動作環境モニタは、動作環境のシナリオ固有の側面を監視し、動作環境を表す動作環境データをＡＶＯＭＣ６２００に送信してもよい。動作環境データを識別することは、自律走行車について識別された経路を表す経路データから動作環境の１つ以上の側面を示す情報を識別することを含んでもよい。例えば、ＡＶＯＭＣ６２００は、ユーザ入力に応答して識別された経路等、自律走行車について識別された経路を表す車両交通ネットワークデータを読み取り又は他のやり方で受信してもよい。

別の例では、ＡＶＯＭＣ６２００は、例えばユーザの入力に応答して、現在の目的地を示す情報を受信してもよく、現在の目的地を示す情報を、工程６２１２で示されるように、外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００に送信してもよい。いくつかの実装形態では、ＡＶＯＭＣ６２００は、工程６２１２で示されるように、自律走行車の現在位置から目的地までの経路を示す情報を、外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００から受信してもよい。

別の例では、ＡＶＯＭＣ６２００は、例えばユーザの入力に応答して、ＡＶＯＭＣ６２００は、自律走行車の現在の位置から目的地までの経路を決定してもよく、現在の目的地を示す情報を受信してもよく、経路を示す情報を、工程６２１２で示されるように、外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００に送信してもよい。

ＡＶＯＭＣ６２００は、工程６２２０において、１つ以上の個別の車両動作シナリオを検出又は識別してもよい。例えば、ＡＶＯＭＣ６２００は、工程６２１０で識別された動作環境データによって表される動作環境の１つ以上の側面に基づいて、工程６２２０において、１つ以上の個別の車両動作シナリオを検出又は識別してもよい。ＡＶＯＭＣ６２００は、工程６２２２で示されるように、外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００に個別の車両動作シナリオを示す情報を送信してもよい。

別の例では、ＡＶＯＭＣ６２００は、工程６２２２で示されるように、外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００から個別の車両動作シナリオを示す情報を受信してもよい。

工程６２３０における共有シナリオ固有の動作制御管理データを外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００と通信することは、工程６２３０において、例えば、共有シナリオ固有の動作制御管理計画データ部等の共有シナリオ固有の動作制御管理データ又はその一部を、外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００に送信又は伝達することを含んでもよい。

共有シナリオ固有の動作制御管理計画データ部を外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００に送信することは、共有シナリオ固有の動作制御管理計画データ要求を外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００に送信することを含んでもよい。共有シナリオ固有の動作制御管理計画データ要求は、工程６２２０で識別された１つ以上の個別の車両動作シナリオに対応する、ポリシーデータ、経験データ、又はそれらの組合せ等の共有シナリオ固有の動作制御管理計画データに対する要求を示してもよい。自律走行車動作管理システム６１００は、例えば、工程６２０２に示すように、又は要求を開始するユーザ入力等の入力の受信に応答して等の他の時に、共有シナリオ固有の動作制御管理計画データ要求を送信してもよい。

経験、履歴、又はエピソードデータは、自律走行車の動作に従って生成、識別又は決定された状態データ、信頼データ、アクションデータ、観測データ又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。経験データは、経験データを時間シーケンスとして識別する時間情報等の時間情報を含んでもよい。

工程６２３０において共有シナリオ固有の動作制御管理データを外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００と通信することは、外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００へ、個別の車両動作シナリオに対応するソリューション又はポリシーデータ、経験データ、又はその両方を含み得る共有シナリオ固有の動作制御管理データ部を送信又は伝達することを含んでもよい。例えば、自律走行車動作管理システム６１００は、工程６２２０で識別された個別の車両動作シナリオに対応する、以前に生成されたソリューション又はポリシー、以前に生成された予測データ、又はその両方を識別してもよく、自律走行車動作管理システム６１００は、工程６２３０において、以前に生成されたデータを含む共有シナリオ固有の動作制御管理動作データ部を外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００に送信してもよい。

共有シナリオ固有の動作制御管理動作データ部は、プライバシー保護データを含んでもよい。例えば、共有シナリオ固有の動作制御管理動作データ部は、信頼データ、アクションデータ、車両動作シナリオタイプデータ等の経験データを含んでもよく、ユーザ識別データ又は車両識別データを省略してもよい。いくつかの実装形態では、地理空間データ、時間的データ、又はその両方が、共有シナリオ固有の動作制御管理動作データ部に含まれてもよい。

工程６２３０における共有シナリオ固有の動作制御管理データを外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００と通信することは、例えば、受信した共有シナリオ固有の動作制御管理データ部等の共有シナリオ固有の動作制御管理データ又はその一部を、外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００から受信することを含んでもよい。例えば、自律走行車動作管理システム６１００は、共有シナリオ固有の動作制御管理計画データ要求の送信に対する応答として受信した共有シナリオ固有の動作制御管理データ部を受信してもよく、又は自律走行車動作管理システム６１００は、受信した共有シナリオ固有の動作制御管理データ部を、自律走行車システム更新又は車両交通ネットワークデータ配信に従ったものであり得るプッシュ通知として受信してもよい。

工程６２３０における共有シナリオ固有の動作制御管理データを外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００と通信することは、外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００から共有シナリオ固有の動作制御管理データ要求部を受信することを含んでもよい。受信した共有シナリオ固有の動作制御管理データ要求は、個別の車両動作シナリオと、識別された個別の車両動作シナリオに対応するソリューション又はポリシーデータ、経験データ、又はその両方に対する要求とを示してもよい。受信した共有シナリオ固有の動作制御管理データ要求は、工程６２３０において、共有シナリオ固有の動作制御管理データを外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００に送信又は伝達することに応答して受信されてもよい。図６には明示的に示されていないが、受信した共有シナリオ固有の動作制御管理データ要求は、工程６２２０において、定義された車両動作シナリオを検出することとは無関係に、自律走行車動作管理システム６１００によって受信されてもよい。

外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００から共有シナリオ固有の動作制御管理データを受信することは、受信した共有シナリオ固有の動作制御管理データ部に悪意データが含まれているかどうかを判断することを含んでもよい。受信した共有シナリオ固有の動作制御管理データ部に悪意データが含まれているかどうかを判断することは、受信した共有シナリオ固有の動作制御管理データ部に悪意データが含まれている確率を決定すること、及び受信した共有シナリオ固有の動作制御管理データ部に悪意データが含まれている確率が所定のセキュリティ閾値を超えているかどうかを決定することを含んでもよい。

受信された共有シナリオ固有の動作制御管理データ部は、工程６２２０で識別された個別の車両動作シナリオのモデルのためのソリューション又はポリシーを含んでもよく、受信した共有シナリオ固有の動作制御管理データ部が悪意データを含むかどうかを判断する工程は、ソリューション又はポリシーを検証することを含んでもよい。

ソリューション又はポリシーの検証は、関連する定義されたメトリックに基づいて、ソリューション又はポリシーに示されたデータを評価することを含んでもよい。例えば、ソリューション又はポリシーは、それぞれの信頼状態に関連付けられた効用値を含んでもよく、ソリューション又はポリシーを検証することは、対応する信頼状態について、効用値が、定義された最小閾値以上、定義された最大閾値以下等の関連する定義された範囲内にあるかどうかを決定することを含んでもよい。別の例では、ソリューション又はポリシーは、利用可能なアクションに関連付けられたインデックス又は一意の識別子等のアクションデータを含んでもよく、ソリューション又はポリシーを検証することは、アクションデータが有効であるかどうかを判断することを含んでもよい。例えば、モデルは、３つの利用可能なアクションを含んでもよく、これらのアクションは、それぞれ、０、１及び２のアクションインデックス値を有してもよく、０、１又は２のアクションインデックス値を有するソリューション又はポリシーからのアクションデータを、有効なアクションデータとして識別してもよく、０、１又は２以外のアクションインデックス値を有するソリューション又はポリシーからのアクションデータを、無効として識別してもよい。別の例では、ソリューション又はポリシーは、利用可能な状態に関連付けられたインデックス又は一意の識別子等の状態データを含んでもよく、ソリューション又はポリシーを検証することは、状態データが有効であるかどうかを決定することを含んでもよく、これは、アクションデータを検証することと同様であり得る。別の例では、ソリューション又はポリシーは、利用可能な信頼状態に関連するインデックス又は一意の識別子等の信頼状態データを含んでもよく、ソリューション又はポリシーを検証することは、信頼状態データが有効であるかどうかを決定することを含んでもよく、これは、アクションデータを検証することと同様であり得る。別の例では、ソリューション又はポリシーは、利用可能な観測に関連付けられたインデックス又は一意の識別子等の観測データを含んでもよく、ソリューション又はポリシーを検証することは、観測データが有効であるかどうかを決定することを含んでもよく、これは、アクションデータを検証することと同様であり得る。

ソリューション又はポリシーは、信頼データを含んでもよく、ソリューション又はポリシーを検証することは、信頼データを検証することを含んでもよい。例えば、受信した信頼データは、状態遷移確率及び受信された信頼データに対応する観測確率に基づいて、対応する計算された信頼データを決定することによって検証されてもよい。計算された信頼データと異なる受信した信頼データは、無効又は悪意データとして識別されてもよい。

ソリューション又はポリシーを検証することは、ポリシーが、各信頼状態に対応し、対応するペナルティ又は負の報酬を有し、定義された閾値を超えるアクションを示すかどうかを決定することを含んでもよい。関連する定義された閾値を超えるペナルティがあるアクションを示すポリシーは、無効データ又は悪意データとして識別されてもよい。

ソリューション又はポリシーの検証には、１つ以上の定義された条件に基づいてポリシーを評価することが含まれてもよい。定義された条件は、状態又は信頼状態を明示的に識別してもよく、識別された状態又は信頼状態に関連する１つ以上の無効なアクションを示してもよい。例えば、定義された条件は、障害物が自律走行車の経路をブロックしていることを状態データが示すことを示してもよく、加速動作を無効動作として示してもよい。定義された条件で無効なアクションとして識別されたアクションを示すポリシーは、無効データ又は悪意データとして識別されてもよい。

ソリューション又はポリシーの検証には、１つ以上の空間的制約に基づいたポリシーの評価が含まれてもよい。例えば、ポリシーに示される信頼状態は、車両の第１の相対的空間位置、及び車両の軌道及び速度情報等の対応する動作条件に対応してもよく、ポリシーに示される後続の信頼状態は、車両の第２の相対的空間位置に対応してもよく、空間的制約に基づいたポリシーの評価は、第１の空間位置と第２の空間位置との間の差が、対応する動作条件及びアクションに基づいて決定され得る最大運動値等の閾値を超えるかどうかを決定することを含んでもよい。

ソリューション又はポリシーの検証には、ソリューション又はポリシーと別のソリューション又はポリシーとの相違を識別することが含まれてもよい。例えば、自律走行車動作管理システム６１００は、個別の車両動作シナリオのＰＯＭＤＰモデルのためのソリューション又はポリシーを受信してもよく、自律走行車動作管理システム６１００は、個別の車両動作シナリオのＭＤＰモデルのためのソリューション又はポリシーを識別してもよく、これは、以前に生成されたソリューション又はポリシーを識別すること又はソリューション又はポリシーを生成することを含んでもよく、ＰＯＭＤＰモデルのためのソリューション又はポリシーを検証することは、ＭＤＰモデルのソリューション又はポリシーからのアクションと、ＰＯＭＤＰポリシーのためのソリューション又はポリシーからの同等のアクションとの比率（比較比率）を決定することを含んでもよく、ここで、それぞれのアクションは、ＭＤＰモデルのそれぞれの状態とＰＯＭＤＰモデルの崩壊信頼状態との間の対応関係に基づいて相関される。閾値以下等の定義された閾値の範囲内の比較比率を有するソリューション又はポリシーは、有効なソリューション又はポリシーとして識別されてもよく、閾値以上等の定義された閾値を超える比較比率を有するソリューション又はポリシーは、無効なポリシーとして識別されてもよい。

ソリューション又はポリシーの検証には、ポリシーに基づいてシミュレートされた経験データを生成すること、及び経験データを検証することが含まれてもよい。

受信した共有シナリオ固有の動作制御管理データ部は、シナリオ固有の動作制御管理経験データを含んでもよく、受信した共有シナリオ固有の動作制御管理データ部に悪意データが含まれているか否かを判断することは、シナリオ固有の動作制御管理経験データを検証することを含んでもよい。

シナリオ固有の動作制御管理経験データの検証には、時間的検証が含まれてもよい。時間的検証は、シナリオ固有の動作制御管理経験データから動作状態及び対応する時間的位置を識別すること、シナリオ固有の動作制御管理経験データから識別された動作状態から後続の動作状態への移行に関連する車両制御アクションを識別すること、シナリオ固有の動作制御管理経験データから後続の動作状態に関連する時間的位置を識別すること、第１の時間的位置と第２の時間的位置との間の相違を決定すること、及び第１の時間的位置と第２の時間的位置との間の相違が識別された車両制御アクションに従って第１の動作状態から後続の動作状態への移行に関連する定義された時間的移行の範囲内にあるかどうかを決定することを含んでもよい。定義された時間遷移範囲の最小値未満、又は定義された時間遷移範囲の最大値より大きい等、定義された時間遷移範囲外の時間差は、悪意データを示すものとして識別されてもよい。定義された時間遷移範囲の最小値以上かつ定義された時間遷移範囲の最大値以下等、定義された時間遷移範囲内の時間差は、悪意データの欠如又は不存在を示すものとして識別されてもよい。

受信した共有シナリオ固有の動作制御管理データ部が悪意データを含むとの判断に応答して、例えば、受信した共有シナリオ固有の動作制御管理データ部が悪意データを含む確率が定義されたセキュリティ閾値を超えるとの判断に応答して、ＡＶＯＭＣ６２００は、受信した共有シナリオ固有の動作制御管理データ部の使用を省略してもよい。例えば、ＡＶＯＭＣ６２００は、受信した共有シナリオ固有の動作制御管理データ部に悪意データが含まれている旨の指示と共に受信した共有シナリオ固有の動作制御管理データ部を記憶してもよく、ＡＶＯＭＣ６２００は、受信した共有シナリオ固有の動作制御管理データ部を削除してもよい。

ＡＶＯＭＣ６２００は、例えば、工程６２２０において個別の車両動作シナリオを識別することに応答して、工程６２４０において動作環境データによって表される動作環境の１つ以上の態様に基づいてＳＳＯＣＥＭインスタンス６３００をインスタンス化してもよい。

工程６２４０においてＳＳＯＣＥＭインスタンス６３００をインスタンス化することは、工程６２２０で識別された個別の車両動作シナリオのモデルに対するソリューション又はポリシーを識別することを含んでもよい。

工程６２２０で識別された個別の車両動作シナリオのモデルのためのソリューション又はポリシーを識別することは、受信した共有シナリオ固有の動作制御管理データ部が工程６２２０で識別された個別の車両動作シナリオのモデルに対応するソリューション又はポリシーを含むかどうかを決定することを含んでもよい。例えば、受信した共有シナリオ固有の動作制御管理データ部が悪意データを含む確率が、定義されたセキュリティ閾値の範囲内であるという決定に応答して、シナリオ固有の動作制御評価モデルのためのソリューションを識別することは、受信した共有シナリオ固有の動作制御管理データ部が、工程６２２０で識別された個別の車両動作シナリオのモデルに対応するソリューション又はポリシーを含むかどうかを決定することを含んでもよい。受信したソリューション又はポリシーは、それぞれのモデルのタイプ又は分類に基づいて、工程６２２０で識別された個別の車両動作シナリオのモデルに対応するものとして識別されてもよい。例えば、受信した共有シナリオ固有の動作制御管理データ部は、四方向停止交差点シナリオのＰＯＭＤＰモデルに対するソリューション又はポリシーを含んでもよく、工程６２２０において識別された個別の車両動作シナリオは、四方向停止交差点シナリオであってもよく、受信した共有シナリオ固有の動作制御管理データ部に含まれるソリューション又はポリシーは、工程６２２０で識別された個別の車両動作シナリオに対応するものとして識別されてもよい。受信した共有シナリオ固有の動作制御管理データ部に含まれるソリューション又はポリシーは、工程６２２０で識別された個別の車両動作シナリオから地理空間的に、時間的に、又はその両方である個別の車両動作シナリオに基づいて生成されたソリューション又はポリシーであってもよい。いくつかの実施形態では、他のデータを使用して、工程６２２０で識別された個別の車両動作シナリオを、地理データ、時間的データ、又はその両方等の受信された共有シナリオ固有の動作制御管理データ部に示されたソリューション又はポリシーに相関させてもよい。

受信された共有シナリオ固有の動作制御管理データ部は、工程６２２０で識別された個別の車両動作シナリオのモデルに対応するソリューション又はポリシーを含んでもよく、工程６２４０でＳＳＯＣＥＭインスタンス６３００をインスタンス化することは、工程６２２０で識別されたシナリオ固有の動作制御評価モデルに関するソリューション又はポリシーとして、受信された共有シナリオ固有の動作制御管理データ部に示されたソリューション又はポリシーを識別すること、及び工程６２２０で識別されたシナリオ固有の動作制御評価モデルのソリューション又はポリシーのインスタンスをインスタンス化することを含んでもよい。

工程６２２０で識別された個別の車両動作シナリオのモデルのためのソリューション又はポリシーを識別することは、受信した共有シナリオ固有の動作制御管理データ部が工程６２２０で識別された個別の車両動作シナリオのモデルに対応する経験データを含むかどうかを決定することを含んでもよい。例えば、受信した共有シナリオ固有の動作制御管理データ部が悪意データを含む確率が、定義されたセキュリティ閾値の範囲内であるという決定に応答して、シナリオ固有の動作制御評価モデルのためのソリューションを識別することは、受信した共有シナリオ固有の動作制御管理データ部が、工程６２２０で識別された個別の車両動作シナリオのモデルに対応する経験データを含むかどうかを決定することを含んでもよい。

工程６２４０においてＳＳＯＣＥＭインスタンス６３００をインスタンス化することは、工程６２２０で識別されるシナリオ固有の動作制御評価モデルのためのソリューション又はポリシーを生成することを含んでもよい。例えば、ＡＶＯＭＣ６２００は、工程６２２０で識別されたシナリオ固有の動作制御評価モデルのためのソリューション又はポリシーを生成するために、時間等の利用可能なリソースを識別してもよく、ＡＶＯＭＣ６２００は、工程６２４０においてＳＳＯＣＥＭインスタンス６３００をインスタンス化することが、工程６２２０で識別されたシナリオ固有の動作制御評価モデルのためのソリューション又はポリシーを生成することを含むように、工程６２４０においてＳＳＯＣＥＭインスタンス６３００をインスタンス化してもよい。

例えば、受信された共有シナリオ固有の動作制御管理データ部は、工程６２２０で識別された個別の車両動作シナリオのモデルに対応する経験データを含んでもよく、工程６２４０においてＳＳＯＣＥＭインスタンス６３００をインスタンス化することは、受信された共有シナリオ固有の動作制御管理データ部に含まれる経験データを用いて、工程６２２０で識別されたシナリオ固有の動作制御評価モデルのためのソリューション又はポリシーを生成すること、及び工程６２２０で識別されたシナリオ固有の動作制御評価モデルのために生成されたソリューション又はポリシーのインスタンスをインスタンス化することを含んでもよい。受信した共有シナリオ固有の動作制御管理データ部に含まれる経験データを使用してソリューション又はポリシーを生成することは、以前に解決された、又は部分的に解決されたソリューション又はポリシーが自律走行車で利用できないことを決定することを含んでもよい。受信された共有シナリオ固有の動作制御管理データ部に含まれる経験データを使用してソリューション又はポリシーを生成することは、以前に解決された、又は部分的に解決されたソリューション又はポリシーが自律走行車において利用可能であることを決定すること、及び以前に解決された、又は部分的に解決されたソリューション又はポリシー及び受信された共有シナリオ固有の動作制御管理データ部に含まれる経験データを使用してソリューション又はポリシーを生成することを含んでもよい。受信した共有シナリオ固有の動作制御管理データ部に含まれる経験データを用いてソリューション又はポリシーを生成することは、自律走行車で利用可能な以前に生成又は受信した経験データを識別すること、以前に生成又は受信した経験データ及び受信した共有シナリオ固有の動作制御管理データ部に含まれる経験データを用いてソリューション又はポリシーを生成することを含んでもよい。

自律走行車動作制御管理システム６１００は、外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００に、工程６３１０において最近生成された例えば未送信のソリューション又はポリシーデータを含み得る共有シナリオ固有の動作制御管理データを送信又は伝達してもよい。

いくつかの実装形態では、ＡＶＯＭＣ６２００は、例えば、外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００からソリューション又はポリシーの要求又は生成命令を受信することに応答して、対応するソリューション又はポリシーを生成すために、ＳＳＯＣＥＭインスタンス６３００をインスタンス化してもよい。

いくつかの実装形態では、ＡＶＯＭＣ６２００は、対応する個別の車両動作シナリオに対するソリューション又はポリシーを取得することに応答して、ＳＳＯＣＥＭインスタンス６３００を一時停止又は非インスタンス化してもよい。例えば、ＡＶＯＭＣ６２００は、外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００からソリューション又はポリシーの要求又は生成命令を受信することに応答して、対応するソリューション又はポリシーを生成するためにＳＳＯＣＥＭインスタンス６３００をインスタンス化してもよく、対応する個別の車両動作シナリオに対するソリューション又はポリシーを取得することに応答して、ＳＳＯＣＥＭインスタンス６３００を一時停止又は非インスタンス化してもよい。別の例では、ＡＶＯＭＣ６２００は、自律走行車の現在位置と、個別の車両動作シナリオに関連する位置との間の差が、定義された閾値を超えるという決定に応答して、ＳＳＯＣＥＭインスタンス６３００を一時停止又は非インスタンス化してもよい。ＡＶＯＭＣ６２００は、自律走行車の現在位置と、個別の車両動作シナリオに関連する位置との間の差が、定義された閾値内にあるという決定に応答して、ＳＳＯＣＥＭインスタンス６３００を再開又は再インスタンス化してもよい。

ＳＳＯＣＥＭインスタンス６３００は、工程６３１０において、候補車両制御アクションを生成又は識別してもよい。ＳＳＯＣＥＭインスタンス６３００は、工程６３１０で識別された候補車両制御アクションをＡＶＯＭＣ６２００に送信してもよい。

ＡＶＯＭＣ６２００は、候補車両制御アクションを車両交通ネットワークを横断するための車両制御アクションとして識別し、識別された車両制御アクションに従って、工程６２５０において、車両交通ネットワーク又はその一部を横断するように自律走行車を制御するために自律走行車の他の車両制御装置に識別された車両制御アクションを提供するか、又は制御してもよい。工程６２５０で車両交通ネットワーク又はその一部を横断することは、ＳＳＯＣＥＭインスタンス６３００のそれぞれのポリシーに対応する最近の経験データ等の経験データを生成することを含んでもよい。

ＡＶＯＭＣ６２００は、工程６２６０で自律走行車の動作環境又はその側面を識別してもよい。工程６２６０において動作環境又はその側面を識別することは、工程６２１０において自律走行車の動作環境を識別することに類似していてもよく、以前に識別された動作環境データを更新することを含んでもよい。ＡＶＯＭＣ６２００は、工程６２７０において、個別の車両動作シナリオが解決されたか又は解決されていないかを決定又は検出してもよい。例えば、ＡＶＯＭＣ６２００は、上述したように、連続的に又は周期的に動作環境情報を受信してもよい。ＡＶＯＭＣ６２００は、動作環境データを評価して、個別の車両動作シナリオが解決たかどうかを決定してもよい。ＡＶＯＭＣ６２００は、工程６２７０においてＳＳＯＣＥＭインスタンス６３００に対応する個別の車両動作シナリオが解決されていないことを決定してもよく、ＡＶＯＭＣ６２００は、工程６２６０において識別された動作環境データを示されたＳＳＯＣＥＭインスタンス６３００に送信してもよく、工程６２８０においてＳＳＯＣＥＭインスタンス６３００を非インスタンス化することが省略されるか又は異なってもよい。ＡＶＯＭＣ６２００は、工程６２７０において、個別の車両動作シナリオが解決されていることを決定してもよく、工程６２７０において解決されると決定された個別の車両動作シナリオに対応するＳＳＯＣＥＭインスタンス６３００を、工程６２８０において非インスタンス化してもよい。

自律走行車動作管理システム６１００は、外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００に、工程６２５０において最近生成された例えば未送信の経験データを含み得る共有シナリオ固有の動作制御管理データを送信又は伝達してもよい。

図７は、本明細書に開示する態様、特徴、及び要素を実装し得る集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置等のコンピュータ通信装置の一例を示す図である。図示のように、コンピュータ通信装置７０００、例えば図４に示す通信装置２４００は、電源７１００、電子通信ユニット７２００、プロセッサ７３００、メモリ７４００、ユーザインターフェース７５００、センサ７６００、及び通信バス７７００を含む。単一の装置として示されているが、コンピュータ通信装置７０００の任意の１つ以上の要素が任意の数の分離した物理装置に組み込まれてもよい。例えば、ユーザインターフェース７５００及びプロセッサ７３００は、第１の物理装置に組み込まれてもよく、メモリ７４００は、第２の物理装置に組み込まれてもよい。個別の要素として示されているが、電源７１００、電子通信装置７２００、プロセッサ７３００、メモリ７４００、ユーザインターフェース７５００、センサ７６００、通信バス７７００、又はこれらの任意の組み合わせは、１つ以上の電子装置、回路又はチップに組み込まれてもよい。いくつかの実施形態では、コンピュータ通信装置７０００は、図示された要素の１つ以上を省略してもよい。例えば、センサ７６００を省略してもよい。

電源７１００は、外部電源インターフェース、電力スカベンジャ、電力受信機、ポテンシャルエネルギ装置、又はそれらの組み合わせを含み得る。電源７１００は、本明細書に示されている場合、又は文脈から明らかである場合を除き、電源１２１０と同様であってもよい。電源７１００は、電気エネルギ等のエネルギを提供するように動作する任意の装置又は装置の組み合わせであってもよい。

プロセッサ７３００は、光プロセッサ、量子プロセッサ、分子プロセッサ又はこれらの組み合わせを含む現存する又は今後開発される信号又は他の情報を操作又は処理することが可能な任意の装置又は装置の組み合わせを含んでもよい。プロセッサ７３００は、本明細書に示されるか、又は文脈から明らかである場合を除いて、図１に示されるプロセッサ１３３０と同様であってもよい。プロセッサ７３００は、電源７１００、メモリ７４００、電子通信ユニット７２００、ユーザインターフェース７５００、センサ７６００、通信バス７７００、又はこれらの任意の組み合わせと動作可能に結合されてもよい。例えば、プロセッサは、通信バス７７００を介してメモリ７４００と動作可能に結合されてもよい。

メモリ７４００は、プロセッサ７３００によって使用される又はそれと接続される、機械可読命令又はそれに関連付けられる任意の情報を、例えば、保持、記憶、伝達又は搬送することが可能な任意の有形の非一時的コンピュータ使用可能又はコンピュータ可読媒体を含んでもよい。メモリ７４００は、本明細書に示されるか、又は文脈から明らかである場合を除いて、図１に示されるメモリ１３４０と同様であってもよい。

通信ユニット７２００は、本明細書に示されるか、又は文脈から明らかである場合を除いて、図１に示される通信ユニット１３２０と同様であってもよい。通信ユニット７２００は、通信インターフェース７２１０を含んでもよい。通信ユニット７２００は、有線又は無線の電子通信媒体７８００、例えば通信インターフェース７２１０を介して信号を送信又は受信してもよい。図７に明示されていないが、通信装置７２００は、無線周波数（ＲＦ）、紫外線（ＵＶ）、可視光、光ファイバ、有線回線、又はこれらの組み合わせ等の任意の有線又は無線通信媒体を介して送信、受信又は両方を行うように構成されてもよい。図７は、単一の通信装置７２００及び単一の通信インターフェース７２１０を示しているが、任意の数の通信装置及び任意の数の通信インターフェースが使用されてもよい。

通信インターフェース７２１０は、図示のような無線アンテナ、有線通信ポート、光学通信ポート、又は有線若しくは無線電子通信媒体７８００とインターフェース接続することが可能な任意の他の有線若しくは無線装置であってもよい。通信インターフェース７２１０は、本明細書に示されるか、又は文脈から明らかである場合を除いて、図１に示される電子通信インターフェース１３７０と同様であってもよい。図７は単一の通信リンクを介して通信を行う通信インターフェース７２１０が示されているが、通信インターフェースは、複数の通信リンクを介して通信を行うように構成されてもよい。

ユーザインターフェース７５００は、仮想又は物理キーパッド、タッチパッド、ディスプレイ、タッチディスプレイ、ヘッドアップディスプレイ、仮想ディスプレイ、拡張現実ディスプレイ、触覚ディスプレイ、視線追跡装置等の特徴追跡装置、スピーカ、マイクロホン、ビデオカメラ、センサ、プリンタ、又はこれらの任意の組み合わせ等、人物とインターフェースすることが可能な任意の装置を含んでもよい。ユーザインターフェース７５００は、本明細書に示されているか、又は文脈から明らかである場合を除いて、図１に示されているユーザインターフェース１３５０と同様であってもよい。

センサ７６００は、本明細書に示されるか、又は文脈から明らかである場合を除いて、図１に示されるセンサ１３６０と同様であってもよい。

図７には示されていないが、コンピュータ通信装置７０００は、エンクロージャ、ブルートゥース（登録商標）モジュール、周波数変調（ＦＭ）ラジオ装置、近距離無線通信（ＮＦＣ）モジュール、液晶表示（ＬＣＤ）ディスプレイ装置、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）ディスプレイ装置、スピーカ、又はこれらの任意の組み合わせ等の図７に示されていない装置又は要素を含んでもよい。

図８は、本開示の実施形態による集中型共有シナリオ固有の動作制御管理８０００の一例のフロー図である。共有シナリオ固有の動作制御管理８０００は、図７に示されるコンピュータ通信装置７０００、又は図２に示される通信装置２４００等のコンピュータ通信装置で実装されてもよい。例えば、共有シナリオ固有の動作制御管理８０００を実装するコンピュータ通信装置は、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置であってもよく、本明細書に示されるか、又は文脈から明らかである場合を除いて、図６に示されている外部の共有シナリオ固有の動作制御管理システム６４００と同様であってもよい。集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、共有シナリオ固有の動作制御管理のための人工知能ユニットを実装してもよい。

共有シナリオ固有の動作制御管理８０００は、図１に示される車両１０００、図２に示される車両２１００／２１１０のうちの１つ等の自律走行車等の１つ以上の外部装置との共有シナリオ固有の動作制御管理データ通信を含んでもよく、本明細書に記載されるか、又は文脈から明らかである場合を除き、図６の工程６２０２、６２１２、６２２２、６２３０、６３１０及び６２９０に示される共有シナリオ固有の動作制御管理データ通信と類似してもよい。

図８に示すように、共有シナリオ固有の動作制御管理８０００は、工程８１００において共有シナリオ固有の動作制御管理（ＳＳＳＯＣＭ）入力データを受信すること、工程８２００において共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データを検証すること、工程８３００において現在の個別の車両動作シナリオを識別すること、工程８４００において共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データを生成すること、及び工程８５００において共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データ又はその一部を送信することを含む。

集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、共有シナリオ固有の動作制御管理データを維持してもよい。例えば、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置のデータベース等のデータ記憶部、構造又は装置に共有シナリオ固有の動作制御管理データを書き込み又は記憶してもよく、データ記憶部から共有シナリオ固有の動作制御管理データを読み出し又はアクセスしてもよい。共有シナリオ固有の動作制御管理データは、個別の車両動作シナリオ定義データ等の個別の車両動作シナリオデータ、対応する個別の車両動作シナリオデータに関連付けられ得るモデルデータ、対応するモデルデータに関連付けられ得るポリシーデータ、対応するポリシーデータに関連付けられ得る経験データ、又は任意の他の共有シナリオ固有の動作制御管理データを含んでもよい。

工程８１００において、共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データを受信してもよい。例えば、共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データは、自律走行車等の１つ以上の外部装置から電子通信を介して、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置によって受信されてもよい。共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データを受信することは、共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データを現在の車両、現在の装置、又は現在の自律走行車として受信する外部装置を識別することを含んでもよい。

受信された共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データは、ポリシーデータ、経験データ、ポリシー利用可能データ、経験利用可能データ、経路データ、出発地データ、目的地データ、個別の車両動作シナリオデータ、車両構成データ、車両動作状態データ、又は共有シナリオ固有の動作制御管理に使用され得る任意の他のデータ又はデータの組み合わせを含んでもよい。

ポリシーデータは、個別の車両動作シナリオのためのポリシー又はソリューションを含んでもよい。経験、履歴、又はエピソードデータは、自律走行車の動作に従って生成、識別又は決定された状態データ、信頼データ、アクションデータ、観測データ又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。経験データは、経験データを時間シーケンスとして識別する時間情報等の時間情報を含んでもよい。ポリシー利用可能性データは、個別の車両動作シナリオのためのポリシーが自律走行車において利用可能であるという指示を含んでもよい。経験利用可能データは、個別の車両動作シナリオに関する経験データが自律走行車で利用可能であることを示してもよい。経路データは、自律走行車が出発地から目的地まで車両交通ネットワークを横断するための経路を示してもよい。出発地データは、自律走行車の現在の地理空間位置等の車両交通ネットワーク内の地理空間位置を示してもよく、時間的データを含んでもよい。目的地データは、車両交通ネットワーク内の目標地理空間位置を示してもよく、目標到着時間等の時間的データを含んでもよい。個別の車両動作シナリオデータは、経路に沿った個別の車両動作シナリオ等の自律走行車によって識別される１つ以上の個別の車両動作シナリオを示してもよい。車両構成データは、例えば、自律走行車に関するセンサ能力情報を示してもよい。車両の動作状態データは、自律走行車の現在の状態、例えば、トランスミッション状態、加速状態、方向制御状態、電源状態等を示してもよい。

例えば、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、周期的に、イベントに応じて、又は集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置からの要求に応じて、経験データ、ポリシーデータ、又はこれらの組み合わせを含む共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データを受信してもよい。別の例では、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、１つ以上の異なる車両動作シナリオに関するポリシーデータ等の共有シナリオ固有の動作制御管理データに対する要求を示す共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データを受信してもよい。

工程８１００で受信した共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データは、工程８２００で検証されてもよい。共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データを検証することは、工程８１００で受信した共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データに悪意データが含まれているかどうかを判断することを含んでもよい。共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データに悪意データが含まれているかどうかを判断することは、共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データに悪意データが含まれている確率を決定すること、及び共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データに悪意データが含まれている確率が所定のセキュリティ閾値を超えているかどうかを決定することを含んでもよい。

例えば、共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データは、ポリシーデータを含んでもよく、共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データの検証は、ポリシーデータの検証を含んでもよい。ポリシーデータの検証例を図９に示す。別の例では、共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データは、経験データを含んでもよく、共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データを検証することは、経験データを検証することを含んでもよい。経験データの検証例を図１０に示す。

工程８３００において、現在の個別の車両動作シナリオを識別してもよい。現在の個別の車両動作シナリオは、共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データに基づいて識別されてもよい。例えば、共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データは、現在の個別の車両動作シナリオを示す個別の車両動作シナリオ識別子を含んでもよい。別の例では、共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データは、ポリシーデータ、経験データ、又はその両方を含んでもよく、現在の個別の車両動作シナリオは、ポリシーデータ、経験データ、又はそれらの組み合わせに基づいて識別されてもよい。

共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データは、工程８１００で受信された状態データ、例えば、車両状態データ、車両動作環境状態データ、又はそれらの組み合わせを含んでもよく、工程８３００で現在の個別の車両動作シナリオを識別することは、状態データに基づいて現在の個別の車両動作シナリオを識別することを含んでもよく、これは、本明細書に記載されているか、又は文脈から明らかである場合を除き、図５の工程５１２０で示されたシナリオを検出することと同様であってもよい。

共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データは、出発地データ及び目的地データを含んでもよく、工程８３００で現在の個別の車両動作シナリオを識別することは、ソース自律走行車が出発地データによって示される出発地から目的地データによって示される目的地まで車両交通ネットワークを横断するための１つ以上の経路を示す経路データを生成することを含んでもよい。

例えば、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データに出発地識別子と目的地識別子とが含まれていると判断してもよい。出発地識別子は、車両交通ネットワーク内の地理的位置等の出発地位置を示してもよい。目的地識別子は、車両交通ネットワーク内の地理的位置等の目的地位置を示してもよい。集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データが経路を省略していると判断してもよく、工程８３００において、現在の個別の車両動作シナリオを識別することは、車両交通ネットワークを出発地位置から目的地位置まで横断するために、自律走行車であり得る車両のための現在の経路を生成することを含んでもよい。

共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データは、出発地位置に関連付けられた時間位置データを含んでもよく、経路の生成は、対応する時間位置に従って、出発地位置から出発する車両に基づいて経路を生成することを含んでもよい。共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データは、目的地位置に関連付けられた時間位置データを含んでもよく、経路の生成は、目的地位置における車両の予測される到着が対応する時間位置に一致するように経路を生成することを含んでもよい。

共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データは、経路データを含んでもよく、又は経路データは、共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データに基づいて生成されてもよく、工程８３００において現在の個別の車両動作シナリオを識別することは、経路データに基づいて１つ以上の個別の車両動作シナリオを識別することを含んでもよい。例えば、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データに経路が含まれていると判断し、その経路を現在の経路として識別してもよい。

工程８３００において現在の個別の車両動作シナリオを識別することは、現在の経路に基づいて現在の個別の車両動作シナリオを識別することを含んでもよい。例えば、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、経路に沿った個別の車両動作シナリオを識別するために、車両交通ネットワーク地図データを評価してもよい。

いくつかの実施形態では、共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データは、自律走行車によって識別された１つ以上の個別の車両動作シナリオを示す個別の車両動作シナリオデータを含んでもよく、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、自律走行車によって識別された個別の車両動作シナリオを検証するために車両交通ネットワーク地図データを評価してもよく、これは、自律走行車によって識別された個別の車両動作シナリオ以外の経路に沿った１つ以上の個別の車両動作シナリオを識別することを含んでもよい。

逐次的に示されているが、工程８２００で入力データを検証すること、及び工程８３００で現在の個別の車両動作シナリオを識別することは、重複していてもよく、又は組み合わされてもよい。

工程８３００で現在の個別の車両動作シナリオを識別することは、共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データがポリシーオーバーライドを示すかどうかを決定することを含んでもよい。例えば、共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データは、個別の車両動作シナリオに関するポリシーについてのポリシーオーバーライドの指示を含んでもよく、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データが個別の車両動作シナリオに関するポリシーについてのポリシーオーバーライドの指示を含み得ると判断してもよい。

ポリシーオーバーライドは、ポリシーオーバーライドによって示される個別の車両動作シナリオによって示される車両制御アクションとは異なる車両制御アクションを実行することによって、ソース自律走行車が個別の車両動作シナリオを以前に横断したことを示してもよい。簡潔及び明確化のために、ポリシーオーバーライドによって示される個別の車両動作シナリオを本明細書ではソースシナリオと呼び、ソースシナリオに対するポリシーを本明細書ではソースポリシーと呼ぶ場合がある。

集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、ソースシナリオに関するシナリオ分岐メトリックを決定してもよい。例えば、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、個別の車両動作シナリオ毎に１つ以上のシナリオ分岐メトリックを読み取り、又は他のやり方でアクセスしてもよい。それぞれの個別の車両動作シナリオのためのシナリオ分岐メトリックにアクセスすることは、それぞれの個別の車両動作シナリオに関連する以前に識別された経験データに基づいて、それぞれの個別の車両動作シナリオのためのシナリオ分岐メトリックを生成することを含んでもよい。シナリオ分岐メトリックは、それぞれの個別の車両動作シナリオ、対応する最新性情報、対応する頻度情報等について、以前に受信したポリシーオーバーライド指示の濃度を含んでもよい。集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、現在の個別の車両動作シナリオに関するシナリオ分岐メトリックにおける共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データに示されたポリシーオーバーライドデータを含んでもよい。

集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、シナリオ分岐メトリックがシナリオ分岐閾値内にあるかどうかを判断してもよい。例えば、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、個別の車両動作シナリオに対するポリシーオーバーライドの濃度が、シナリオ分岐閾値によって示されるポリシーオーバーライドの定義された濃度よりも大きいか、例えば超えるか否かを判断してもよい。

集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、シナリオ分岐メトリックがシナリオ分岐閾値の範囲内である、例えば未満であることを判断してもよく、ソースシナリオを現在の個別の車両動作シナリオとして識別してもよい。

別の例では、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、シナリオ分岐メトリックが、シナリオ分岐閾値より大きい、例えば超えていると判断し、ソースシナリオに基づいて、現在の個別の車両動作シナリオを識別してもよい。

ソースシナリオに基づいて現在の個別の車両動作シナリオを識別することは、ポリシーオーバーライドに関連するソースシナリオの態様、又はポリシーオーバーライドに関連する動作条件等の分岐要因を識別することを含んでもよい。例えば、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、ラッシュアワー等の交通量の多い期間等の定義された時間期間内のポリシーオーバーライドの濃度が、シナリオ分岐閾値を超えていると判断してもよい。別の例では、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、定義された地理空間的位置におけるソースシナリオのインスタンスに対するポリシーオーバーライドの濃度が、シナリオ分岐閾値を超えていると判断してもよい。別の例では、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、定義された気象条件に関連付けられたポリシーオーバーライドの濃度がシナリオ分岐閾値を超えていると判断してもよい。他の分岐要因、又は分岐要因の組み合わせを使用してもよい。一例では、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、ポリシーオーバーライドに関連付けられた経験データを、ソースポリシーに関連付けられた他の経験データと比較して、状態データ、信頼状態データ、又はその両方を識別し、ポリシーオーバーライド経験データ間で類似し、他の経験データ間で類似し、ポリシーオーバーライド経験データと他の経験データ間で異なる分岐要因を識別してもよい。

ソースシナリオに基づいて現在の個別の車両動作シナリオを識別することは、ソースシナリオに対応しかつ分岐要因を省略する個別の車両動作シナリオがソースシナリオとして識別可能であり、ソースシナリオに対応しかつ分岐要因を含む個別の車両動作シナリオが現在の個別の車両動作シナリオとして識別可能であるように、ソースシナリオを分岐、コピー、又はクローニングすることによって現在の個別の車両動作シナリオを生成すること、及び分岐要因に基づいて現在の個別の車両動作シナリオを修正することを含んでもよい。集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、現在の分岐した個別の車両動作シナリオを、ソースの個別の車両動作シナリオとは別に記憶するか、又は他のやり方で維持してもよい。分岐した個別の車両動作シナリオを生成することは、ソースシナリオに関連する経験データ、ソースシナリオに関連するモデルデータ、又はその両方をコピーすることを含んでもよい。ソースシナリオのモデルの状態遷移確率及び観測確率等の確率は、分岐シナリオに関するモデルの対応する確率と異なってもよい。

工程８４００において、共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データ又はその一部を生成してもよい。工程８４００での共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データの生成は、図８の工程８１００での共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データの受信に続いて示されているが、工程８１００での共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データの受信の前に、工程８１００での共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データの受信に続いて、工程８４００で共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データ、又はその一部を生成してもよい。

工程８４００において、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データ又はその一部を生成してもよい。例えば、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、周期的に、又はイベントに応じて、ポリシーデータ、モデルデータ、経験データ、又は共有シナリオ固有の動作制御管理に使用され得る任意の他のデータ等の共有シナリオ固有の動作制御管理データを配信してもよい。別の例では、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、要求されたポリシーデータを共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データに含めることにより、ポリシーデータに対する要求に応答してもよい。別の例では、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データ内の現在の個別の車両動作シナリオに対するポリシーデータを生成する要求を含んでもよい。

工程８４００において共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データを生成することは、現在の個別の車両動作シナリオに対する現在のポリシーが利用可能であることを決定すること、及び共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データに現在のポリシーを含めることを含んでもよい。工程８４００において共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データを生成することは、現在の個別の車両動作シナリオに対する現在の経験データが利用可能であるかどうかを判断することを含んでもよい。例えば、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、現在の個別の車両動作シナリオに関連付けられた情報記憶装置を読み取り、又は他のやり方でアクセスして、現在の経験データが利用可能であるかどうかを判断してもよい。集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、現在の個別の車両動作シナリオに関する現在の経験データが利用可能であると判断し、共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データに現在の個別の車両動作シナリオに関する現在の経験データを含めてもよい。

工程８４００において共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データ又はその一部を生成することは、例えば、現在の車両と現在の個別の車両動作シナリオとの関連を示す情報を記憶、記録、又は他のやり方で維持することによって、工程８１００で識別された現在の車両を、工程８３００で識別された現在の個別の車両動作シナリオに関連付けることを含んでもよい。現在の車両と現在の個別の車両動作シナリオとの間の関連付けを示す情報は、関連付けのための時間的有効期間を示す情報等の時間的情報を含んでもよい。

工程８４００において共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データ又はその一部を生成することは、現在の個別の車両動作シナリオに現在関連付けられている自律走行車等の他の車両を識別することを含んでもよく、これには、例えば、他の車両と現在の個別の車両動作シナリオとの間のそれぞれの関連を示す以前に記憶された情報を読み取るか又は他のやり方でアクセスすることによって、現在の車両を識別することが含まれてもよく、これには、関連情報が期限切れになっていない等、時間的に有効であると判断することが含まれてもよい。現在の個別の車両動作シナリオに関連する自律走行車を識別することは、時間的近接性、空間的近接性、又はそれらの組み合わせ等の１つ以上のグループ化又はクラスタリング基準に基づいて自律走行車を識別することを含んでもよい。

例えば、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、第１の自律走行車から、第１の自律走行車の経路を示す共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データを受信してもよい。集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、第１の自律走行車に関する経路に沿って個別の車両動作シナリオを識別してもよい。集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、第２の自律走行車から、第２の自律走行車に関する経路を示す共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データを受信してもよい。第１の自律走行車に関する経路は、第２の自律走行車に関する経路と地理的に重複していてもよく、又は第１の自律走行車に関する経路は、第２の自律走行車に関する経路と地理的に異なっていてもよい。集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、第２の自律走行車に関する経路に基づいて、第２の自律走行車に関する個別の車両動作シナリオを識別してもよい。第１の自律走行車に関する経路に基づいて第１の自律走行車に対して識別された１つ以上の個別の車両動作シナリオは、第２の自律走行車に関する経路に基づいて第２の自律走行車に対して識別された個別の車両動作シナリオからの個別の車両動作シナリオに対応してもよく、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、第１の自律走行車及び第２の自律走行車を、それぞれの個別の車両動作シナリオに関連付けられた自律走行車として識別してもよい。

工程８４００において共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データ又はその一部を生成することは、現在の個別の車両動作シナリオに対する現在のポリシーが利用可能であるかどうかを決定することを含んでもよい。例えば、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、現在の個別の車両動作シナリオに関連付けられた情報記憶装置を読み取り、又は他のやり方でアクセスして、現在のポリシーが利用可能であるかどうかを判断してもよい。現在のポリシーが利用可能であるかどうかを決定することは、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置によって以前に識別された現在の個別の車両動作シナリオに対するポリシーが期限切れになっているか、又は十分に最適化されていないかどうかを決定することを含んでもよい。例えば、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、以前に識別されたポリシーの生成に対応する時間的位置が、現在の個別の車両動作シナリオについて受信された経験データに対応する時間的位置に先行することを決定してもよく、以前に識別されたポリシーが期限切れであることを決定してもよい。

工程８４００において共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データ又はその一部を生成することは、現在のポリシーを生成するために予測される複雑性メトリックを決定することを含んでもよい。例えば、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、現在の個別の車両動作シナリオに対する現在のポリシーが利用不可能であると判断してもよく、現在のポリシーを生成するために予測される複雑性メトリックを判断してもよい。予測される複雑性メトリックは、現在の個別の車両動作シナリオのためのポリシーを生成するための、プロセッサリソース、時間的リソース、又はそれらの組み合わせ等の予測されるリソースの量を示してもよい。予測される複雑性メトリックは、例えば、現在の個別の車両動作シナリオのモデルのタイプに基づいて決定されてもよい。

工程８４００で共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データ又はその一部を生成することは、現在のポリシーを生成するために十分な利用可能なリソースが現在の車両で利用可能であるか、又は現在の個別の車両の動作シナリオに関連する１つ以上の他の車両で利用可能であるかを決定することを含んでもよい。例えば、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、予測される複雑性メトリックに基づいて、現在のポリシーを生成するためのリソースを識別してもよく、識別されたリソース可用性情報に基づいて、それぞれの車両で利用可能なリソースを識別してもよい。利用可能なリソースは、通信帯域幅、データ記憶リソース、処理リソース、各車両と現在の個別の車両動作シナリオとの間の時間的距離等の時間的リソース、又はポリシーを生成するために使用され得る任意の他のリソースを含み得るリソースであってもよい。

図８には別に示されていないが、共有シナリオ固有の動作制御管理８０００は、共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データ又はその一部を生成して送信すること、現在の車両及び現在の個別の車両動作シナリオに関連付けられた他の車両等の１つ以上の車両にリソース可用性情報に対する要求を示すこと、現在の車両又は現在の個別の車両動作シナリオに関連付けられた他の車両等の１つ以上の車両から、それぞれの車両の現在のリソース可用性情報を示す共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データを受信することを含んでもよい。

工程８４００において共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データ又はその一部を生成することは、利用可能なリソースが十分にある目標自律走行車を識別すること、及び共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データにおいて現在のポリシーを生成するための目標自律走行車に対する要求を含めることを含んでもよい。例えば、車両間のリソース利用が均一に分散されるように、目標自律走行車を識別することを含んでもよい。別の例では、十分な利用可能なリソースを有し、かつ現在の個別の車両動作シナリオへの最小近接性を有する車両を、目標自律走行車として識別してもよい。

いくつかの実施形態では、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、複数の車両から時間的に重複する経路指定情報を受信してもよい。集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、個別の車両動作シナリオの共通性等の共通性を決定してもよい。集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、複数の異なる車両動作シナリオに対するそれぞれのポリシーを生成するための目標自律走行車をそれぞれ識別してもよく、共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データにそれぞれのポリシーを生成するための要求を含めてもよい。

工程８４００において共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データ又はその一部を生成すること は、利用可能なリソースが十分にある目標自律走行車が利用不可能であると判断することを含んでもよく、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、現在のポリシーを生成してもよい。いくつかの実施形態では、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、利用可能なリソースの識別を省略してもよく、現在のポリシーを生成してもよい。

現在のポリシーを生成することは、本明細書に記載されるか、又は文脈から明らかである場合を除いて、図６に示されるポリシー生成と同様であってもよい。現在のポリシーを生成することは、現在の個別の車両動作シナリオの定義されたモデル、（例えば、ＰＯＭＤＰモデルを識別することを含んでもよい。例えば、現在のポリシーを生成することは、１つ以上の自律走行車から以前に受信した経験データ等の現在の個別の車両動作シナリオについて以前に受信又は取得した経験データを識別すること、及び以前に取得した経験データに基づいてモデルを解くことを含んでもよい。集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、現在の個別の車両動作シナリオの定義されたモデルについて以前に識別されたポリシー又はソリューションを識別してもよく、識別されたポリシーを使用して生成されたデータであるその後に生成された経験データを識別してもよく、その後に生成された経験データに基づいて以前に識別されたポリシー又はソリューションを更新することによって（強化又はモデル学習）、現在のポリシー又はソリューションを生成してもよい。現在のポリシーを生成することは、関数近似を実行することを含んでもよく、これは、信頼状態のグループを識別すること、信頼の集合をより小さな信頼の集合にマップし得る信頼点圧縮を実行することを含んでもよい。

いくつかの実施形態では、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、自律走行車等の複数の外部装置をクラスタとして識別してもよく、共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データ内に現在のポリシーを生成するためのクラスタに対する要求を含んでもよい。この要求は、それぞれの車両に対するそれぞれの信頼点データを示してもよい。

工程８４００で生成される共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データは、プライバシー保護されたデータを含んでもよく、保護されていないデータを省略してもよい。

工程８５００において、共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データ又はその一部が送信されてもよい。例えば、共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データは、有線又は無線の電子通信媒体を介して、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置から自律走行車等の外部装置に出力、送信、伝達、又は他のやり方で通信されてもよい。

集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、工程８４００において、共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データを生成してもよく、工程８５００において、共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データ又はその一部を、１つ以上の自律走行車に電子的に送信、伝達、又は他のやり方で通信してもよい。例えば、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データにおいて現在のポリシーを生成する要求を含んでもよく、共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データを送信することは、工程８４００で識別された目標車両に、共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データ又はその一部を送信することを含んでもよい。

別の例では、工程８１００で受信した共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データは、現在の自律走行車からの現在の個別の車両動作シナリオに関するポリシーデータに対する要求を含んでもよく、工程８３００において集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、現在の個別の車両動作シナリオに対する利用可能なポリシーデータを識別してもよく、工程８４００で集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データにおいて現在の個別の車両動作シナリオに対するポリシーデータを含めてもよく、工程８５００において集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データ又はその一部をソース自律走行車に対して電子的に出力、送信、伝達、又は他のやり方で通信してもよい。

一例として、共有シナリオ固有の動作制御管理８０００は、自律走行車が、工程８４００において、未報告データ等の自律走行車が以前に生成した経験データを含む共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データ又はその一部を生成すること、工程８５００において、共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データ又はその一部を集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置に送信することを含んでもよい。

例えば、自律走行車は、対応する個別の車両動作シナリオを横断した後に、共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データ又はその一部を生成して送信してもよく、又は自律走行車は、周期的に、又は駐車中又は充電中等の非アクティブモード又は静止モード等のイベントに応答して、出力を生成して送信してもよい。工程８４００で生成され、工程８５００で自律走行車により送信され、工程８１００で集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置により共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データとして受信された共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データ又はその一部は、複数の異なる車両動作シナリオにそれぞれ関連付けられた経験データを含んでもよい。例えば、経験データの第１の部分は、第１の個別の車両動作シナリオに関連付けられてもよく、経験データの第２の部分は、第２の個別の車両動作シナリオに関連付けられてもよい。経験データの各部分は、工程８２００及び工程８３００に示すように検証及び処理されてもよく、入力経験データの各部分に対するそれぞれの処理された経験データは、工程８４００及び工程８５００に示すように配信されてもよい。

工程８５００において自律走行車によって送信されたデータは、工程８１００において共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データとして集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置で受信されてもよい。集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、工程８２００において、共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データを検証してもよい。工程８２００で経験データを検証することは、工程８３００での経験データに対応する個別の車両動作シナリオを識別することを含んでもよい。共有シナリオ固有の動作管理の入力データの検証には、経験データの統合が含まれてもよい。例えば、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、入力経験データを統合した処理された経験データを生成してもよい。

集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、処理された経験データを１つ以上の車両に配信してもよく、これは、工程８４００における処理された経験データを含む、共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データ、又はその一部を生成すること、及び工程８５００における共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データ、又はその一部を１つ以上の車両に送信することを含んでもよい。

一例では、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、工程８１００において、車両交通ネットワークの一部について、以前に未識別の個別の車両動作シナリオを示す共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データを受信してもよい。いくつかの実施形態では、共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データは、共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データが車両交通ネットワークの一部に関して以前に未識別の個別の車両動作シナリオを含むことを明示的に示してもよい。例えば、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、外部のインフラストラクチャラ装置又はシステムから共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データを受信してもよく、共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データは、車両交通ネットワークにおいて、永久的又は一時的な変化であり得る変化を示してもよく、これは計画的又は予期しない変化であってもよい。以前に未識別の個別の車両動作シナリオを示す共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データを受信することに応答して、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、工程８２００において共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データを検証し、工程８３００において個別の車両動作シナリオを識別し、工程８４００において個別の車両動作シナリオに対するポリシーを取得し、工程８４００においてポリシー及び個別の車両動作シナリオデータを配信するための目標車両を識別し、工程８５００においてポリシーデータ、個別の車両動作シナリオデータ、又はその両方を目標車両に送信してもよい。いくつかの実装形態では、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、以前に未識別の個別の車両の動作シナリオを含むか、又は定義された閾値を超える動作シナリオを含む可能性を有する経路において、現在の動作状態を有する車両等のいくつかの車両に対する送信を優先してもよい。

別の例では、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、工程８３００で分岐することによって、個別の車両動作シナリオを生成してもよい。工程８３００で分岐することによって個別の車両動作シナリオを生成することに応答して、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、工程８４００で分岐した個別の車両動作シナリオのためのポリシーを取得してもよく、工程８４００でポリシー及び個別の車両動作シナリオデータを配信するための目標車両を識別してもよく、工程８５００でポリシーデータ、分岐した個別の車両動作シナリオデータ、又はその両方を目標車両に送信してもよい。いくつかの実装形態では、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、分岐した個別の車両の動作シナリオを含むか、又は定義された閾値を超える動作シナリオを含む可能性を有する経路において、現在の動作状態を有する車両等のいくつかの車両に対する送信を優先してもよい。

図８には別に示されていないが、現在の自律走行車は、工程８１００でソース自律走行車から共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データを受信してもよく、共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データは、異なる車両動作シナリオに関するポリシーに対する要求を含んでもよく、工程８２００で現在の自律走行車は、共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データを検証してもよく、工程８３００で、現在の自律走行車は、共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データに示された異なる車両動作シナリオを現在の異なる車両動作シナリオとして識別してもよく、現在の自律走行車は、異なる車両動作シナリオに対する利用可能なポリシーを識別してもよく、現在の自律走行車は、利用可能なポリシーを含む、共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データ又はその一部を生成してもよく、工程８５００で、現在の自律走行車は、共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データ又はその一部をソース自律走行車に送信してもよい。

図８には別に示されていないが、現在の自律走行車は、現在の個別の車両動作シナリオを識別してもよく、現在の自律走行車は、現在の個別の車両動作シナリオに近接する１つ以上の近接自律走行車を識別してもよく、現在の自律走行車は、工程８４００において、現在の個別の車両動作シナリオに関するポリシーに対する要求を含む、共有されたシナリオ固有の動作制御管理の出力データ、又はその一部を生成してもよく、現在の自律走行車は、工程８５００において、共有されたシナリオ固有の動作制御管理の出力データ、又はその一部を、１つ以上の近接自律走行車に送信してもよい。これに応答して、現在の自律走行車は、工程８１００において、１つ以上の近接自律走行車から、現在の個別の車両動作シナリオに対するポリシーを含む、共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データを受信してもよく、工程８２００において、現在の自律走行車は、共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データを検証してもよく、現在の自律走行車は、受信したポリシーを使用して、現在の個別の車両動作シナリオを横断してもよい。

図９は、本開示の実施形態によるポリシーデータ検証９０００の一例のフロー図である。ポリシーデータ検証９０００は、図７に示されるコンピュータ通信装置７０００又は図２に示される通信装置２４００等の集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置において実装されてもよい。例えば、図８の工程８２００に示す検証は、ポリシーデータ検証９０００を含んでもよい。図９に示されるポリシーデータ検証９０００は、本明細書に示されるか、又は文脈から明らかである場合を除いて、図６の工程６２３０に示されるソリューション又はポリシーの検証と同様であってもよい。

図９に示すように、ポリシーデータ検証９０００は、工程９１００において、図８の工程８１００に示すように受信された共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データ等の共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データがポリシーデータを含むかどうかを判断することを含む。例えば、工程９１００において、共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データがポリシーデータを含むかどうかを判断することは、共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データからのポリシーデータから、現在の個別の車両動作シナリオの定義されたモデルに対するソリューション又はポリシーを識別することを含んでもよい。

共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データは、現在の個別の車両動作シナリオの定義されたモデルに対するソリューション又はポリシー等のポリシーデータを含んでもよく、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データがポリシーデータを含むことを決定してもよく、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、工程９２００においてポリシーデータを検証してもよい。

工程９２００でポリシーデータを検証することは、ポリシーデータが有効であるか無効であるかを決定することを含んでもよい。工程９２００でポリシーデータを検証することは、関連する定義されたメトリックに基づいて、ソリューション又はポリシーに示されたデータを評価することを含んでもよい。例えば、ソリューション又はポリシーは、それぞれの信頼状態に関連付けられた効用値を含んでもよく、ソリューション又はポリシーを検証することは、対応する信頼状態について、効用値が、定義された最小閾値以上、定義された最大閾値以下等の関連する定義された範囲内にあるかどうかを決定することを含んでもよい。

別の例では、工程９１００で識別されたソリューション又はポリシーは、利用可能なアクションに関連付けられたインデックス又は一意の識別子等のアクションデータを含んでもよく、ソリューション又はポリシーを検証することは、アクションデータが有効であるかどうかを判断することを含んでもよい。例えば、モデルは、３つの利用可能なアクションを含んでもよく、これらのアクションは、それぞれ、０、１及び２のアクションインデックス値を有してもよく、０、１又は２のアクションインデックス値を有するソリューション又はポリシーからのアクションデータを、有効なアクションデータとして識別してもよく、０、１又は２以外のアクションインデックス値を有するソリューション又はポリシーからのアクションデータを、無効として識別してもよい。

別の例では、工程９１００で識別されたソリューション又はポリシーは、利用可能な状態に関連付けられたインデックス又は一意の識別子等の状態データを含んでもよく、ソリューション又はポリシーを検証することは、状態データが有効であるかどうかを決定することを含んでもよく、これは、アクションデータを検証することと同様であり得る。別の例では、ソリューション又はポリシーは、利用可能な信頼状態に関連するインデックス又は一意の識別子等の信頼状態データを含んでもよく、ソリューション又はポリシーを検証することは、信頼状態データが有効であるかどうかを決定することを含んでもよく、これは、アクションデータを検証することと同様であり得る。別の例では、ソリューション又はポリシーは、利用可能な観測に関連付けられたインデックス又は一意の識別子等の観測データを含んでもよく、ソリューション又はポリシーを検証することは、観測データが有効であるかどうかを決定することを含んでもよく、これは、アクションデータを検証することと同様であり得る。

工程９１００で識別されたソリューション又はポリシーは、信頼データ（受信した信頼データ）を含んでもよく、ソリューション又はポリシーを検証することは、信頼データを検証することを含んでもよい。例えば、受信した信頼データは、状態遷移確率及び受信された信頼データに対応する観測確率に基づいて、対応する計算された信頼データを決定することによって検証されてもよい。計算された信頼データと異なる受信した信頼データは、無効又は悪意データとして識別されてもよい。

工程９２００において、工程９１００で識別されたソリューション又はポリシーを検証することは、ポリシーが、各信頼状態に対応し、対応するペナルティ又は負の報酬を有し、定義された閾値を超えるアクションを示すかどうかを決定することを含んでもよい。関連する定義された閾値を超えるペナルティがあるアクションを示すポリシーは、無効データ又は悪意データとして識別されてもよい。

工程９２００において、工程９１００で識別されたソリューション又はポリシーを検証することは、１つ以上の定義された条件に基づいてポリシーを評価することを含んでもよい。定義された条件は、状態又は信頼状態を明示的に識別してもよく、識別された状態又は信頼状態に関連する１つ以上の無効なアクションを示してもよい。例えば、定義された条件は、障害物が自律走行車の経路をブロックしていることを状態データが示すことを示してもよく、加速動作を無効動作として示してもよい。定義された条件で無効なアクションとして識別されたアクションを示すポリシーは、無効データ又は悪意データとして識別されてもよい。

工程９２００において、工程９１００で識別されたソリューション又はポリシーを検証することは、１つ以上の空間的制約に基づいてポリシーを評価することを含んでもよい。例えば、ポリシーに示される信頼状態は、車両の第１の相対的空間位置、及び車両の軌道及び速度情報等の対応する動作条件に対応してもよく、ポリシーに示される後続の信頼状態は、車両の第２の相対的空間位置に対応してもよく、空間的制約に基づいたポリシーの評価は、第１の空間位置と第２の空間位置との間の差が、対応する動作条件及びアクションに基づいて決定され得る最大運動値等の閾値を超えるかどうかを決定することを含んでもよい。

工程９２００において、工程９１００で識別されたソリューション又はポリシーの検証には、ソリューション又はポリシーと別のソリューション又はポリシーとの相違を識別することが含まれてもよい。例えば、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、個別の車両動作シナリオのＰＯＭＤＰモデルのためのソリューション又はポリシーを受信してもよく、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、個別の車両動作シナリオのＭＤＰモデルのためのソリューション又はポリシーを識別してもよく、これは、以前に生成されたソリューション又はポリシーを識別すること又はソリューション又はポリシーを生成することを含んでもよく、ＰＯＭＤＰモデルのためのソリューション又はポリシーを検証することは、ＭＤＰモデルのソリューション又はポリシーからのアクションと、ＰＯＭＤＰポリシーのためのソリューション又はポリシーからの同等のアクションとの比率（比較比率）を決定することを含んでもよく、ここで、それぞれのアクションは、ＭＤＰモデルのそれぞれの状態とＰＯＭＤＰモデルの崩壊信頼状態との間の対応関係に基づいて相関される。閾値以下等の定義された閾値の範囲内の比較比率を有するソリューション又はポリシーは、有効なソリューション又はポリシーとして識別されてもよく、閾値以上等の定義された閾値を超える比較比率を有するソリューション又はポリシーは、無効なポリシーとして識別されてもよい。

ソリューション又はポリシーの検証には、ポリシーに基づいてシミュレートされた経験データを生成すること、及びシミュレートされた経験データを検証することが含まれてもよい。

集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、ポリシーデータが無効であると判断してもよく、ポリシーデータを無視、削除、破棄、隔離、フラグ付け、又は共有シナリオ固有の動作制御管理におけるポリシーデータの使用を省略してもよい。

集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、ポリシーデータ又は対応するポリシーが有効であると判断してもよく、図８の工程８３００に示すように識別された現在の個別の車両動作シナリオ等の現在の個別の車両動作シナリオにポリシーを関連付けてもよい。

図１０は、本開示の実施形態による経験データ検証１００００の一例のフロー図である。経験データ検証１００００は、図７に示されるコンピュータ通信装置７０００又は図２に示される通信装置２４００等の集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置において実装されてもよい。例えば、図８の工程８２００に示す検証は、経験データ検証１００００を含んでもよい。図１０に示される経験データ検証１００００は、本明細書に示されるか、又は文脈から明らかである場合を除いて、図６の工程６２３０に示されるシナリオ固有の動作制御管理経験データを検証することと同様であってもよい。

図１０に示すように、経験データ検証１００００は、工程１０１００において、図８の工程８１００に示すように受信された共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データ等の共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データが、図８の工程８３００に示すように識別された現在の個別の車両動作シナリオ等の現在の個別の車両動作シナリオに関連する現在の経験データ等の経験データを含むかどうかを判断することを含む。

例えば、共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データは、現在の個別の車両動作シナリオに関連する経験データを含んでもよく、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データが経験データを含むと判断してもよく、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、工程１０１００において、経験データを受信した経験データとして識別して、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、工程１０２００において、経験データを検証してもよい。

工程１０２００で経験データを検証することは、経験データが有効であるか無効（悪意）であるかを決定することを含んでもよい。工程１０２００で、工程１０１００で識別された受信した経験データを検証することは、時間的検証を含んでもよい。時間的検証は、シナリオ固有の動作制御管理経験データから動作状態及び対応する時間的位置を識別すること、シナリオ固有の動作制御管理経験データから識別された動作状態から後続の動作状態への移行に関連する車両制御アクションを識別すること、シナリオ固有の動作制御管理経験データから後続の動作状態に関連する時間的位置を識別すること、第１の時間的位置と第２の時間的位置との間の相違を決定すること、及び第１の時間的位置と第２の時間的位置との間の相違が識別された車両制御アクションに従って第１の動作状態から後続の動作状態への移行に関連する定義された時間的移行の範囲内にあるかどうかを決定することを含んでもよい。定義された時間遷移範囲の最小値未満、又は定義された時間遷移範囲の最大値より大きい等、定義された時間遷移範囲外の時間差は、悪意データを示すものとして識別されてもよい。定義された時間遷移範囲の最小値以上かつ定義された時間遷移範囲の最大値以下等、定義された時間遷移範囲内の時間差は、悪意データの欠如又は不存在を示すものとして識別されてもよい。

集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、経験データが無効であると判断してもよく、経験データを無視、削除、破棄、隔離、フラグ付け、又は共有シナリオ固有の動作制御管理における経験データの使用を省略してもよい。

集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、工程１０３００において、経験データが有効であると判断してもよく、経験データを統合するか、又は他のやり方で保持してもよい。経験データの統合は、現在の又は受信された経験データを、現在の個別の車両動作シナリオに関連する以前に統合された経験データと統合することを含んでもよい。

現在の経験データを、現在の個別の車両動作シナリオに関連する以前に統合された経験データに統合することは、現在の経験データとの決定された類似性に基づいて、以前に統合された経験データから類似の経験データを識別することと、類似の経験データ及び現在の経験データに基づいて、現在の個別の車両動作シナリオに関連する更新された経験データの集合を生成することとを含んでもよい。

更新された経験データの集合を生成することは、現在の個別の車両動作シナリオに対する経験データを枝刈り（ｐｒｕｎｉｎｇ）することを含んでもよい。例えば、現在の経験データを含む現在の個別の車両動作シナリオに関する同様の経験データは、定義された枝刈り閾値を超える濃度を有してもよく、経験データの枝刈りは、現在の個別の車両動作シナリオに関連する経験データから類似の経験データの一部を削除又は除去することを含んでもよい。

図８には別に示されていないが、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、周期的に、又は経験データの受信以外のイベントに応答して、１つ以上の個別の車両動作シナリオに関連する経験データを枝刈りしてもよい。いくつかの実施形態では、経験データを受信することに応答して経験データを枝刈りすることを省略してもよい。

更新された経験データの集合を生成することは、現在の経験データを同様の経験データと合併することを含んでもよい。現在の経験データを類似の経験データと合併することは、経験データに対する平均確率値等の平均値を決定すること、及び平均値を記憶することを含んでもよい。

図８には別に示されていないが、集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置は、周期的に、又は経験データの受信以外のイベントに応答して、１つ以上の個別の車両動作シナリオに関連する経験データを合併してもよい。いくつかの実施形態では、経験データを受信することに応答して経験データを合併することを省略してもよい。

本明細書で使用される場合、「コンピュータ」又は「コンピュータ装置」という用語は、本明細書で開示の任意の方法を実行することができる任意のユニット又はユニットの組み合わせ、又はその任意の部分若しくは複数の部分を含む。

本明細書で使用される場合、「プロセッサ」という用語は、１つ以上の専用プロセッサ、１つ以上のデジタル信号プロセッサ、１つ以上のマイクロプロセッサ、１つ以上のコントローラ、１つ以上のマイクロコントローラ、１つ以上のアプリケーションプロセッサ、１つ以上の特定用途向け集積回路、１つ以上の特定用途向け汎用集積回路、１つ以上のフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ、任意の他のタイプ又は組み合わせの集積回路、１つ以上の状態機械、又はこれらの任意の組み合わせ等の１つ以上のプロセッサを示す。

本明細書で使用される場合、「メモリ」という用語は、任意のプロセッサによって使用され得る又はそれと関連している任意の信号又は情報を有形に保持、記憶、通信、又は搬送することができる任意のコンピュータ使用可能又はコンピュータ可読媒体又は装置を示す。例えば、メモリは、１つ以上の読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、１つ以上のランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、１つ以上のレジスタ、低電力ＤＤＲ（ＬＰＤＤＲ）メモリ、１つ以上のキャッシュメモリ、１つ以上の半導体メモリ装置、１つ以上の磁気媒体、１つ以上の光学媒体、１つ以上の磁気光学媒体、又はこれらの任意の組み合わせであってもよい。

本明細書で使用される場合、「命令」という用語は、本明細書に開示の任意の方法を実行するための指示若しくは表現、又はその任意の部分若しくは複数の部分を含んでもよく、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの任意の組み合わせで実現されてもよい。例えば、命令は、本明細書に記載の各方法、アルゴリズム、態様又はこれらの組み合わせのいずれかを行うためにプロセッサによって実行され得るメモリに記憶されたコンピュータプログラム等の情報として実装されてもよい。いくつかの実施形態では、命令又はその一部は、本明細書に記載の任意の方法、アルゴリズム、態様又はその組み合わせを行うための専用ハードウェアを含み得る専用プロセッサ又は回路として実装されてもよい。いくつかの実装形態では、命令の部分は、直接的に又はローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、インターネット又はこれらの組み合わせ等のネットワークを介して通信し得る複数の装置又は単一の装置上の複数のプロセッサに分散されてもよい。

本明細書で使用される場合、「例示」、「実施形態」、「実装」、「態様」、「特徴」又は「要素」という用語は、用例、例示又は実例としての役割を果たすことを示している。明示されない限り、任意の例示、実施形態、実装、態様、特徴又は要素が、互いの例示、実施形態、実装、態様、特徴又は要素から独立しており、任意の他の例示、実施形態、実装、態様、特徴又は要素と組み合わせて使用されてもよい。

本明細書で使用される場合、「決定」及び「識別」又はこれらの任意の変形の用語は、図示の及び本明細書に記載の１つ以上の装置を使用するいかなるやり方で選択、確認、計算、検索、受信、決定、確立、取得、又は他のやり方で識別又は決定することを含んでいる。

本明細書で使用される場合、「又は」という用語は、排他的な「又は」ではなく包含的な「又は」を意味することが意図されている。すなわち、他に特に定めがない限り、又は文脈から明確であれば、「ＸがＡ又はＢを含む」は、任意の当然の包含的な並べ替えを示すことが意図されている。すなわち、ＸがＡを含む、ＸがＢを含む、又はＸがＡ及びＢの両方を含む場合、「ＸがＡ又はＢを含む」は、上記の例示のいずれかによって満たされる。さらに、本願及び添付の請求項の中で使用される“ａ”及び“ａｎ”という冠詞は、一般に、単数形を指していることが文脈から明確であるか又は他に特段の定めがない限り、「１つ以上の」を意味すると解釈されるべきである。

さらに、説明の簡潔のため、本明細書の図面及び説明は一連のステップ又は段階又はシーケンスを含み得るが、本明細書に開示の方法の要素は、様々な順番で又は同時に起こってもよい。さらに、本明細書に開示の方法の要素は、本明細書に明示的に提示及び開示されていない他の要素と共に起こってもよい。さらに、本明細書に記載の方法の全ての要素が、本開示による方法を実装することを要求されるとは限らない。態様、特徴及び要素は特定の組み合わせで本明細書に記載されているが、各態様、特徴又は要素は、他の態様、特徴及び要素と共に又はそれらなしで独立して又は様々な組み合わせで使用されてもよい。

上記の態様、例示及び実装は、本開示の理解を容易にするために記載されており、限定するものではない。対照的に、本開示は、添付の特許請求の範囲内に含まれる様々な修正及び等価な構成を包含しており、特許請求の範囲は、法的に認められている全てのこのような修正及び均等構造を包含するように最も広く解釈されるべきである。

Claims (15)

1. 集中型共有シナリオ固有の動作制御管理において使用される方法であって、
   集中型共有シナリオ固有の動作制御管理装置によって集中型共有シナリオ固有の動作制御管理を実行するステップ
   を含む方法であって、
   集中型共有シナリオ固有の動作制御管理は、
   自律走行車から共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データを受信するステップと、
   前記共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データを検証するステップと、
   前記共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データに基づいて、現在の個別の車両動作シナリオを識別するステップと、
   前記現在の個別の車両動作シナリオに基づいて、共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データを生成するステップと、
   前記共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データを送信するステップと
   を含む、方法。
2. 前記現在の個別の車両動作シナリオを識別するステップは、
   前記共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データが経路を省略し、かつ出発地識別子及び目的地識別子を含んでおり、前記出発地識別子は、車両交通ネットワークにおける出発地位置を示し、前記目的地識別子は、前記車両交通ネットワークにおける目的地位置を示しているという決定に応答して、前記自律走行車が前記出発地位置から前記目的地位置まで前記車両交通ネットワークを横断するための前記経路を生成するステップと、
   前記共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データが経路を含んでいるとの決定に応答して、前記経路を現在の経路として識別するステップと、
   前記自律走行車による前記経路の横断が、前記現在の個別の車両動作シナリオの横断を含むように、前記現在の経路に基づいて前記現在の個別の車両動作シナリオを識別するステップと
   を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データを生成するステップは、
   複数の自律走行車の中に前記自律走行車を含んでいることであって、前記複数の自律走行車の中の各自律走行車は前記現在の個別の車両動作シナリオに現在関連付けられていること、及び
   前記現在の個別の車両動作シナリオの定義されたモデルに関する現在のポリシーが利用不可能であるという決定に応答して、
   前記定義されたモデルに基づいて前記現在のポリシーを生成するための予測される複雑性メトリックを決定すること、
   前記予測される複雑性メトリックに基づいて、十分な利用可能なリソースを有する前記複数の自律走行車の中の目標自律走行車が利用可能であるという決定に応答して、前記共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データにおいて前記現在のポリシーを生成する要求を含めること、及び
   前記予測される複雑性メトリックに基づいて十分な利用可能なリソースを有する前記複数の自律走行車の中の目標自律走行車が利用不可能であるという決定に応答して、前記現在のポリシーを生成すること
   を含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データを生成するステップは、
   前記現在の個別の車両動作シナリオについて以前に受信した経験データを識別すること、及び
   前記共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データにおいて前記以前に受信した経験データを含めること
   を含む、請求項３に記載の方法。
5. 前記共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データを送信するステップは、
   前記共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データにおいて前記現在のポリシーを生成する要求を含めることに応答して、前記共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データを前記目標自律走行車に送信すること
   を含む、請求項３に記載の方法。
6. 前記共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データを検証するステップは、
   前記共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データが前記現在の個別の車両動作シナリオに関するポリシーを含むという決定に応答して、
   前記ポリシーを検証すること、及び
   前記ポリシーが有効であるとの決定に応答して、前記ポリシーを前記現在の個別の車両作動シナリオに関連付けること
   を含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データを検証するステップは、
   前記共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データが前記現在の個別の車両動作シナリオに関連する現在の経験データを含むという決定に応答して、
   前記現在の経験データを検証すること、及び
   前記現在の経験データが有効であるという決定に応答して、前記現在の経験データを前記現在の個別の車両動作シナリオに関連する経験データの集合に統合すること
   を含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記現在の経験データを前記現在の個別の車両動作シナリオに関連する経験データの集合に統合することは、
   前記現在の経験データとの決定された類似性に基づいて前記経験データの集合から類似の経験データを識別すること、及び
   前記類似の経験データ及び前記現在の経験データに基づいて、前記現在の個別の車両動作シナリオに関連する更新された経験データの集合を生成すること
   を含む、請求項７に記載の方法。
9. 前記更新された経験データの集合を生成することは、前記経験データの集合を枝刈りすることを含む、請求項８に記載の方法。
10. 前記更新された経験データの集合を生成することは、前記現在の経験データを前記類似の経験データと合併することを含む、請求項８に記載の方法。
11. 前記現在の個別の車両動作シナリオを識別するステップは、
    前記共有シナリオ固有の動作制御管理の入力データが、個別の車両動作シナリオに関するポリシーに対するポリシーオーバーライドを示すという決定に応答して、
    前記個別の車両動作シナリオに関するシナリオ分岐メトリックを決定すること、
    前記シナリオ分岐メトリックがシナリオ分岐閾値内にあるという決定に応答して、前記個別の車両動作シナリオを前記現在の個別の車両動作シナリオとして識別すること、及び
    前記シナリオ分岐メトリックがシナリオ分岐閾値を超えているという決定に応答して、前記個別の車両動作シナリオに基づいて前記現在の個別の車両動作シナリオを識別すること
    を含む、請求項１に記載の方法。
12. 前記共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データを生成するステップは、
    前記現在の個別の車両動作シナリオに関する現在のポリシーが利用可能であるという決定に応答して、前記共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データにおいて前記現在のポリシーを含めること
    を含む、請求項１に記載の方法。
13. 前記共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データを生成するステップは、
    前記現在の個別の車両動作シナリオに関する前記現在の経験データが利用可能であるという決定に応答して、前記共有シナリオ固有の動作制御管理の出力データにおいて前記現在の経験データを含めること
    を含む、請求項１に記載の方法。
14. 非一時的なコンピュータ可読媒体と、
    前記非一時的なコンピュータ可読媒体に記憶された命令を実行して、請求項１に記載の方法を実装するように構成されるプロセッサと
    を備える、装置。
15. プロセッサによって実行されると、請求項１に記載の方法の実行を促進する実行可能命令を含む、非一時的なコンピュータ可読媒体。

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