JP7070737B2 - 車両の乗員に警報を提供するためのシステムおよび方法 - Google Patents

Description

本明細書における開示は、一般に、車両から出るときの危険を回避するために車両の乗員に警報を提供するためのシステムおよび方法に関する。

提供された背景技術の説明は、開示のおおよその概要を示している。この背景技術の項で説明される範囲における発明者の活動、および、出願時において先行技術と見なされない説明の側面は、この技術に対する先行技術として、明示的にも、または、黙示的にも、自認されたものではない。

車両は、車両の乗員を保護するために、様々な安全システムを採用することができる。これらの様々な安全システムは、エアバッグ、能動的／受動的拘束装置、自動制御支援（たとえば、アンチロックブレーキシステム（ＡＢＳ））などの安全システムを含むことができる。これらのシステムは乗員の安全性を向上させるが、一般に、外部の危険からの乗員の安全性を向上させるようには機能しない。すなわち、記載されたシステムは、車両の衝突防止および／または乗員の負傷からの保護を容易にするが、たとえば車両から出るときに乗員を助けるものではない。

したがって、乗員は、一般に、車両の周囲に存在する潜在的な危険に関して、車両から出るときに自身の直感に委ねられる。さらに、一部のシステムは近くの車両について乗員に警報を提供する場合があるが、そのようなシステムは、様々な潜在的または遅れて生じる危険を考慮することができない。たとえば、様々なシステムは、近くの車両を検知すると警報を発することができる。しかしながら、システムは、車両と、対向車が危険物となるのを妨げる可能性のある物体との間の空きスペースなど、車両を取り巻く環境の様々な態様を考慮していない。

このセクションは一般的に開示を要約したものであり、その全範囲またはそのすべての機能を包括的に説明するものではない。

一実施形態では、車両の乗員に警報を提供するためのシステムは、ひとつ以上のプロセッサと、ひとつ以上のプロセッサと通信するメモリと、を含む。メモリは、空きスペース検出モジュール、ターゲット検出モジュール、経路予測モジュール、作動閾値モジュール、および警報モジュールを格納することができる。モジュールは、ひとつ以上のプロセッサによって実行されると、ひとつ以上のプロセッサに、様々な動作のうちのいずれかひとつを実行させる命令を含むことができる。

この例では、空きスペース検出モジュールは、ひとつ以上のプロセッサに、ひとつ以上のセンサからのセンサデータに基づいて、車両の側面に隣接して位置する空きスペースのひとつ以上の寸法を決定させることができる。ターゲット検出モジュールは、ひとつ以上のプロセッサに、センサデータに基づいて、車両の外部にあるひとつ以上のターゲットのひとつ以上の寸法を決定させることができる。経路予測モジュールは、ひとつ以上のプロセッサに、ひとつ以上のターゲットのひとつ以上の方向、ひとつ以上のターゲットのひとつ以上の寸法、および空きスペースのひとつ以上の寸法に基づいて、ひとつ以上のターゲットのひとつ以上の予測経路を決定させることができる。

作動閾値モジュールは、ひとつ以上のプロセッサに、ひとつ以上の予測経路に基づき、ひとつ以上のターゲットが空きスペースに入る可能性に応じて、警報を提供するための作動閾値を選択的に調整させることができる。警報モジュールは、ひとつ以上のプロセッサに、ひとつ以上のターゲットが作動閾値内にある場合に、ひとつ以上のターゲットに関連する危険を乗員に知らせるために警報を作動させることができる。

別の実施形態では、車両の乗員に警報を提供するための方法は、車両の側面に隣接して位置する空きスペースのひとつ以上の寸法を決定するステップと、ひとつ以上のターゲットのひとつ以上の寸法を決定するステップと、ひとつ以上のターゲットのひとつ以上の方向、ひとつ以上のターゲットのひとつ以上の寸法、および空きスペースのひとつ以上の寸法に基づいて、ひとつ以上のターゲットのひとつ以上の予測経路を決定するステップと、ひとつ以上の予測経路に基づき、ひとつ以上のターゲットが空きスペースに入る可能性に応じて、警報を提供するための作動閾値を選択的に調整するステップと、ひとつ以上のターゲットが作動閾値内にある場合に、ひとつ以上のターゲットに関連する危険を乗員に知らせるために警報を作動するステップと、を含むことができる。

さらに別の実施形態では、車両の乗員に警報を提供するための命令を格納する非一時的コンピュータ可読媒体は、ひとつ以上のプロセッサによって実行されると、ひとつ以上のプロセッサに、車両の側面に隣接して位置する空きスペースのひとつ以上の寸法を決定させ、ひとつ以上のターゲットのひとつ以上の寸法を決定させ、ひとつ以上のターゲットのひとつ以上の方向、ひとつ以上のターゲットのひとつ以上の寸法、および空きスペースのひとつ以上の寸法に基づいて、ひとつ以上のターゲットのひとつ以上の予測経路を決定させ、ひとつ以上の予測経路に基づき、ひとつ以上のターゲットが空きスペースに入る可能性に応じて、警報を提供するための作動閾値を選択的に調整させ、ひとつ以上のターゲットが作動閾値内にある場合に、ひとつ以上のターゲットに関連する危険を乗員に知らせるために警報を作動させる。

適用可能なさらなる領域、および、開示される技術を拡張する様々な方法が、提供されている説明から明らかにされる。この概要における説明および特定の実施形態は、図示のためだけを意図されており、この開示の範囲を限定するものではない。

本明細書に組み込まれ、その一部を構成する添付図面は、本開示の様々なシステム、方法、および他の実施形態を示している。図中の図示された要素の境界（たとえば、ボックス、ボックスのグループ、または他の形状）は、境界の一実施形態を表すことが理解されるであろう。いくつかの実施形態では、ひとつの要素が複数の要素として設計されてもよく、または複数の要素がひとつの要素として設計されてもよい。いくつかの実施形態では、別の要素の内部コンポーネントとして示される要素は、外部コンポーネントとして実装されてもよく、その逆もあり得る。さらに、要素は縮尺どおりに描かれない場合がある。
本明細書に開示された例示的なシステムおよび方法が動作する車両の構成の一実施形態を示す。 車両から出るときの危険について乗員へ警告することの関連するシステムの一例を示す。 警告システムをいつ作動させるかを決定するための状況を示す。 警告システムをいつ作動させるかを決定するための状況を示す。 警告システムをいつ作動させるかを決定するための状況を示す。 警告システムをいつ作動させるかを決定するための状況を示す。 警告システムをいつ作動させるかを決定するための状況を示す。 警告システムをいつ作動させるかを決定するための状況を示す。 車両の乗員に警報を提供する方法を示す。

対象車両から出るときの危険についての乗員への警報（警告）を改善することに関連するシステム、方法、および他の実施形態が開示される。前述したように、接近して通過する車両のような外部の危険は、車両から出るときに乗員が識別するのが困難な場合がある。さらに、警報システムが誤って警報を作動させたり、危険に対する警報を作動させなかったりする状況は、警報システムへの信頼を低下させ、それによって全体的な安全性を低下させる可能性のあるさらなる困難を表し得る。

一例では、車両を出るときに潜在的な危険が存在することを車両の乗員に知らせるためにいつ警報を作動させるかを決定するシステムは、一般に、車両内に配置されたプロセッサおよびひとつ以上のセンサを含む。センサは、車両が動作する環境にある物体を検出できる様々なセンサを含むことができる。プロセッサは、センサから受信した情報に基づいて、車両に隣接して位置する空きスペースを決定することができる。空きスペースは、ドアを含む車両の側面に位置してもよい。空きスペースは、一方のサイドを車両によって境界を定め、他方のサイドを別の車両または物体によって境界を定めてもよい。あるいは、他の物体が存在しない場合、空きスペースは、車両の一側面から延びる所定の領域として定義されてもよい。

プロセッサは、また、ターゲットと呼ばれる他の移動物体に関する情報をセンサから受信する。プロセッサは、センサから情報を受信し、ターゲットの一般的な幅を決定し、これを空きスペースの幅と比較することができる。ターゲットの幅が空きスペースの幅よりも大きい場合、プロセッサは、ターゲットが空きスペースに入らないと判断し、作動閾値を調整することができる。作動閾値は、ターゲットが空きスペースに入り、降車する乗員に危険をもたらす可能性を示す。この調整可能な閾値に基づいて、システムは、移動するターゲットが車両から出る乗員を脅かすものではなく、したがって、車両から出るときまたは出る前に、乗員に警報を提供しないと判断してもよい。

逆に、プロセッサが、空きスペースの幅が移動ターゲットの幅を収容できると判断した場合、プロセッサは、移動ターゲットが空きスペースに入り、乗員が車両から出る場合に乗員に潜在的な危険をもたらす可能性が高いことを示す閾値を調整することができる。この場合、システムは、潜在的な危険について乗員に警報を提供する。このように、システムは、ターゲットの幅と空きスペースの幅の知識を利用して、ターゲットが空きスペースに入り、したがって、車両の乗員にとって危険な懸念となる一般的な可能性を決定する。

図１を参照すると、車両１００の例が示されている。本明細書で使用される場合、「車両」とは、あらゆる形態の動力輸送機である。ひとつ以上の実施形態において、車両１００は自動車である。本明細書では、自動車に関する構成について説明するが、実施形態は自動車に限定されないことを理解されたい。いくつかの実施形態では、車両１００は、たとえば乗員を輸送する動力輸送機の任意の形態であってもよく、従って、本明細書で説明される機能性からの利益を得る。さらに、車両１００は、自律型車両、半自律型車両、非自律型車両、またはそれらの組み合わせであってもよい。

車両１００はまた、様々な要素を含む。様々な実施形態において、車両１００は、図１に示される要素のすべてを有していなくてもよいことが理解されよう。車両１００は、図１に示される様々な要素の異なる組み合わせを有することができる。さらに、車両１００は、図１に示す要素に対して追加の要素を有することができる。いくつかの構成では、車両１００は、図１に示されるひとつ以上の要素なしで実現されてもよい。図１では、様々な要素が車両１００内に位置するものとして示されているが、これらの要素のひとつ以上を車両１００の外部に配置できることが理解されよう。さらに、示されている要素は、物理的に長い距離で分離され、リモートサービス（たとえば、クラウドコンピューティングサービス）として提供されてもよい。

車両１００の考えられる要素のいくつかが図１に示されており、後続の図面とともに説明される。図１の多くの要素の説明は、この説明を簡潔にするために、図２～図７の説明の後になされる。加えて、説明を単純かつ明確にするために、参照番号が適宜、対応する、類似の、または同様の要素を示すために異なる図面間で繰り返されていることが理解されよう。さらに、本明細書に記載の実施形態は、記載された要素の様々な組み合わせを使用して実施できることを理解されたい。

いずれにせよ、車両１００は、車両１００の乗員の安全性を向上させるように機能する警告システム１６０を含む。車両１００の乗員は、車両の乗客を含むことができるが、車両１００の運転者を含むこともできる。単独の構成要素として示されているが、ひとつ以上の実施形態において、警告システム１６０は、車両１００がそのように装備されている場合には、半自律型、自律型、または他の車両制御システムのような、車両１００の別のコンポーネント内に統合されてもよい。記載される機能と方法は、図をさらに検討することで一層明らかとなる。

図２を参照すると、警告システム１６０の一実施形態がさらに示されている。図示のように、警告システム１６０は、プロセッサ１１０を含む。プロセッサ１１０は警告システム１６０の一部であってもよく、または、警告システム１６０は、データバスまたは別の通信経路を介してプロセッサ１１０にアクセスしてもよい。ひとつ以上の実施形態において、プロセッサ１１０は、空きスペース検出モジュール２２０、ターゲット検出モジュール２２１、経路予測モジュール２２２、作動閾値モジュール２２３、および／または警報モジュール２２４に関連する機能を実施するように構成された特定用途向け集積回路である。より一般的には、ひとつ以上の態様において、プロセッサ１１０は、前述したモジュール２２０～２２４をロードし、それに関連する符号化された機能を実行する際に、本明細書に記載される様々な機能を実行することができるマイクロプロセッサなどの電子プロセッサである。

一実施形態では、警告システム１６０は、空きスペース検出モジュール２２０、ターゲット検出モジュール２２１、経路予測モジュール２２２、作動閾値モジュール２２３、および／または警報モジュール２２４を格納するメモリ２１０を含む。メモリ２１０は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリ、またはモジュール２２０～２２４を格納するための他の適切なメモリである。モジュール２２０～２２４は、たとえば、プロセッサ１１０によって実行されると、プロセッサ１１０に、本明細書に開示される様々な機能を実行させるコンピュータ可読命令である。ひとつ以上の実施形態では、モジュール２２０～２２４はメモリ２１０内に具現化された命令であるが、さらなる態様では、モジュール２２０～２２４は、記載されたひとつ以上の機能を独立して実行するための処理コンポーネント（たとえば、コントローラ）、回路などのハードウェアを含む。

さらに、一実施形態では、警告システム１６０は、データストア２４０を備える。データストア２４０は、一実施形態では、情報を格納するための電子ベースのデータ構造である。少なくともひとつのアプローチでは、データストア２４０は、メモリ２１０または別の適切な媒体に格納され、格納されたデータの分析、格納されたデータの提供、格納されたデータの整理などのために、プロセッサ１１０によって実行可能なルーチンで構成されるデータベースである。いずれの場合でも、一実施形態では、データストア２４０は、様々な機能を実行する際にモジュール２２０～２２４によって使用されるデータを格納する。一実施形態では、データストア２４０は、たとえば、モジュール２２０～２２４によって使用されるおよび／または生成される他の情報とともに、センサデータ２５０および作動閾値２６０（たとえば、作動ゾーン、タイミング閾値、定義された空きスペースなど）を含む。

したがって、空きスペース検出モジュール２２０は、一般に、プロセッサ１１０を制御して、センサシステム１２０を構成するセンサ、特に車両１００が動作する環境内に位置する物体を検出することができる環境センサ１２２などの、ひとつ以上のセンサからデータ入力を取得するように機能する命令を含む。環境センサ１２２を構成するセンサは、様々なセンサのうちのいずれかひとつを含むことができる。一例では、センサは、ＬＩＤＡＲセンサ１２３、カメラ１２４、レーダセンサ１２５、および／またはソナーセンサ１２６を含むことができる。

環境センサ１２２から情報を受信すると、空きスペース検出モジュール２２０は、プロセッサ１１０に、ひとつ以上の環境センサ１２２からのセンサデータに基づいて、車両１００の側面（サイド、側部）に隣接して位置する空きスペースのひとつ以上の寸法を決定させることができる。また、空きスペース（フリースペース）が何を意味するかをよりよく視覚化するために、図３Ａ～図３Ｃおよび図４～図６を参照する。図３Ａ～図３Ｃにおいて、空きスペース３０３は、車両１００の側面１０２に隣接して位置している。ここで、空きスペース３０３は、幅３０４を有してもよい。これらの例における空きスペース３０３は、一方の側が車両１００の側面１０２によって境界を定められ、他方の側が物体３０２によって境界を定められる領域であってもよい。物体３０２は、図５に示す車両３２０のような移動物体であってもよいし、図３Ａ～図３Ｃに示すような静的物体であってもよい。したがって、物体３０２は、壁、縁石、建物、標識などであってもよい。同様に、物体３０２は、別の車両、歩行者、スクーター、オートバイ、自転車などの移動物体であってもよい。移動物体は、能動的に移動していてもよいし、駐車していてもよい。繰り返しになるが、物体３０２は、任意の静的物体または動的物体であり得ることを理解されたい。

また、空きスペース検出モジュール２２０は、車両１００の側面１０２によって空きスペースの一方の側の境界を定め、次いで、この空きスペース３０３の他方の側を、距離をおいて境界を定めてもよい。たとえば、図６を参照すると、ここで、空きスペース３０３は、一方の側が車両１００の側面１０２によって定義されるが、他方の側は、空きスペース３０３の幅３０４の距離に等しい距離に基づいて定義される。

このように、空きスペース検出モジュール２２０は、一般に、車両１００の側面１０２によって境界付けられる一方の側と、物体または車両１００の側面１０２からのある設定距離によって境界付けられる他方の側とを有する空きスペース３０３を決定する。空きスペース３０３は、また、車両１００の前部から物体３０２まで延びる線、車両１００の後部から物体３０２まで延びる別の線、および車両１００の側面１０２と物体３０２によって定義されるふたつの実質的に平行な線によって定義されるボックスを形成して空きスペースを画定するように、車両１００の前部および後部を用いて境界付けられてもよい。しかしながら、空きスペース３０３を定義するために、様々な方法論のいずれかを利用できることを理解されたい。さらに、空きスペース３０３は、図示のように必ずしも長方形である必要はなく、任意の形状であり得ることを理解されたい。さらに、空きスペース３０３は、図示のように、必ずしも２次元の空きスペースである必要はなく、３次元の空きスペースであってもよい。

空きスペース検出モジュール２２０は、プロセッサ１１０に、空きスペース３０３のひとつ以上の寸法を決定させることができる。一例では、この空きスペース３０３のひとつ以上の寸法は、この空きスペース３０３の幅３０４であってもよい。幅３０４は、車両１００の側面１０２と物体３０２との間の距離、または、図６に示すようなある設定距離（所定距離）として定義されてもよい。本開示で後に詳細に説明するように、空きスペース３０３の幅３０４は、ターゲット３００が空きスペース３０３を通って移動し、乗員が車両１００から出る（降りる）ときに乗員にとって潜在的に危険となる可能性を決定するために利用することができる。

ターゲット検出モジュール２２１は、一般に、プロセッサ１１０を制御して、センサデータ２５０を形成する車両１００のひとつ以上のセンサ（たとえば、センサシステム１２０）からデータ入力を取得するように機能する命令を含む。一般に、センサデータ２５０は、車両１００の周囲環境の観測を具体化する情報を含む。周囲環境の観測は、様々な実施形態において、道路に近接した車線内、駐車場、ガレージ構造、ドライブウェイ、または車両１００が走行および／または駐車している他の領域内に存在し得る、周辺車線、ターゲット（たとえば、動的物体）、静的物体、障害物、および環境の他の態様を含むことができる。

ターゲット検出モジュール２２１は、センサデータ２５０を提供するために様々なセンサを制御するものとして説明されるが、ひとつ以上の実施形態では、空きスペース検出モジュール２２０は、センサデータ２５０を取得するために能動的または受動的である他の技術を使用することができる。たとえば、空きスペース検出モジュール２２０は、様々なセンサによって車両１００内のさらなるコンポーネントに提供される電子情報のストリームからセンサデータ２５０を受動的に探知してもよい。さらに、空きスペース検出モジュール２２０は、複数のセンサからのデータ、ひとつ以上の周囲車両との無線通信リンク（たとえば、車車間（Ｖ２Ｖ））からのデータ、および／または、ひとつ以上のインフラベースのセンサ（たとえば、路車間（Ｖ２Ｉ））からのデータ、を融合するための様々なアプローチを行うことができる。したがって、センサデータ２５０は、一実施形態では、複数のセンサおよび／またはソースから取得された観測結果の組み合わせを示す。

周囲のターゲット３００の位置に加えて、センサデータ２５０は、たとえば、レーンマーク、周囲のターゲット３００の速度、位置などに関する情報も含み得る。さらに、一実施形態では、ターゲット検出モジュール２２１は、周囲環境の包括的な評価を提供するために、車両１００の周囲３６０度を含む領域についてのセンサデータ２５０を取得するようにセンサを制御する。したがって、センサデータ２５０は、空きスペース検出モジュール２２０が単一タイプのセンサ（たとえば、レーダセンサ）から導出する、または複数のソース、たとえば、図１のＬＩＤＡＲセンサ１２３、カメラ１２４、レーダセンサ１２５、および／またはソナーセンサ１２６などからのセンサデータを融合することから導出する、周囲環境についての様々な形態の観測を含むことができる。いずれの場合でも、センサデータ２５０は、ターゲット３００の検出、識別、および位置特定をサポートするために、周囲環境の観測を提供し、少なくともひとつの実施形態では、ターゲット３００の経路／軌道に影響を与える可能性のある環境の態様を提供する。

このように、ターゲット検出モジュール２２１は、センサデータ２５０を処理して、周囲の物体を検出し、特定の物体（たとえば、車両１００に隣接するレーンを走行する物体）をターゲット３００として追跡する。前述したように、ターゲット３００は、様々なタイプの車両物体（たとえば、自動車、トラック、オートバイなど）、非車両物体（たとえば、歩行者、動物、自転車など）などの動的物体を含む。検出されたターゲット３００を構成する物体が何であれ、警告システム１６０は、一般に、車両１００のドアのひとつを介して降りる（車外に出る）ことができる乗員に対する危険を判断し、その危険に関する警報（アラート）を提供するように機能する。

さらに、本開示は、警告システム１６０を、単一のターゲット３００を検出し、ターゲット３００に関して警報を提供するという文脈内で一般的に説明しているが、警告システム１６０は、周囲環境内の任意の数のターゲット３００を検出し、警報を提供することができることを理解されたい。たとえば、様々な例において、警告システム１６０は、車両および他のタイプの動的物体を含む、ふたつ、３つ、４つ、またはそれ以上のターゲット３００を検出することができる。

いずれの場合でも、ターゲット検出モジュール２２１は、前述したように、一般に、センサデータ２５０からターゲットを検出し、ターゲットの特性を決定するように機能する。特性は、一般に、ターゲット３００のひとつ以上のディメンジョン（次元）における方向、速度である。たとえば、ターゲット３００のひとつ以上の寸法は、ターゲット３００の幅を含むことができる。後で説明するように、ターゲット３００の幅および空きスペース３０３の幅３０４は、ターゲット３００が空きスペース３０３に入り、乗員が車両１００から出るとき／出る場合に、乗員に潜在的な危険をもたらす可能性を決定するために利用される。

経路予測モジュール２２２は、ひとつ以上のプロセッサ１１０によって実行されると、ひとつ以上のプロセッサ１１０に、ひとつ以上のターゲット３００のひとつ以上の方向、ひとつ以上のターゲット３００のひとつ以上の寸法、および空きスペース３０３のひとつ以上の寸法に基づいて、ひとつ以上のターゲット３００のひとつ以上の予測経路を決定させる命令を含むことができる。ターゲット３００のひとつ以上の寸法は、ターゲット３００の幅３０６を含むことができる。空きスペース３０３のひとつ以上の寸法は、空きスペース３０３の３０４の幅を含むことができる。

たとえば、経路予測モジュール２２２は、空きスペース３０３の幅３０４が、ターゲット３００が空きスペース３０３内に収まるようなものであると判断することができる。たとえば、図３Ａ、３Ｂを参照すると、これらの図は、ターゲット３００の幅３０６が空きスペース３０３の幅３０４よりも小さく、ターゲット３００が空きスペース３０３内に収まることができるので、ターゲット３００が空きスペース３０３に入る可能性を高めることを示している。逆に、図３Ｃを参照すると、この図は、ターゲット３００の幅３０６が空きスペース３０３の幅３０４よりも大きく、ターゲット３００が空きスペース３０３を通過することを本質的に不可能または極めて困難にする状況を示している。このような状況では、経路予測モジュール２２２は、ターゲット３００が空きスペース３０３を通過しない経路を実行する可能性が最も高いと判断することができる。

図３Ａに示す状況（シナリオ）に戻ると、経路予測モジュール２２２は、ターゲット３００が利用できる第１の経路３０８および第２の経路３１０を決定する。この例では、空きスペース３０３の幅３０４がかなり大きく、ターゲット３００を容易に収容できるため、経路予測モジュール２２２は、ターゲット３００が、経路３１０をたどって空きスペース３０３を回避するよりも、経路３０８をたどって空きスペース３０３に入る可能性が高いと判断することができる。

図３Ｂを参照すると、この状況では、空きスペース３０３の幅３０４は、ターゲット３００の幅３０６を収容することができる。しかしながら、経路予測モジュール２２２は、幅３０４が図３Ａの幅３０４よりも小さいので、ターゲットが予測経路３１０に沿って進む可能性が予測経路３０８よりも高いと判断してもよい。これは、経路予測モジュール２２２は、空きスペース３０３の幅３０４の距離が小さくなるにつれて、空きスペース３０３の幅３０４が小さくなるほど、ターゲット３００が車両１００または物体３０２のいずれかに衝突する接近を回避する経路３１０のような経路をたどる可能性が高いと判断することができるからである。

図３Ｃでは、ターゲット３００の幅３０６および空きスペース３０３の幅３０４は、ターゲット３００が、ターゲット３００、車両１００、および／または物体３０２を損傷することなく、この空きスペース３０３を通過することができないようなものである。この場合、経路予測モジュール２２２は、ターゲット３００が経路３０８をたどらず、代わりに経路３１０をたどると判断することができる。

このように、空きスペース３０３の幅３０４が減少する、および／または、ターゲット３００の幅３０６が増加するにつれて、ターゲット３００が空きスペース３０３に入る可能性は減少する。ターゲット３００が移動する経路を決定する際には、様々な他の変数を利用することもでき、必ずしもターゲット３００の幅３０６および空きスペース３０３の幅３０４だけに限定されるものではない。たとえば、ターゲット３００がゆっくりと移動している場合、経路予測モジュール２２２は、ターゲット３００が空きスペース３０３に入る可能性が増加していると判断することができる。これは、ターゲット３００がより慎重に操縦される可能性があることを示す、より遅い速度で移動しているからであり、たとえ空きスペース３０３の幅３０４がターゲット３００の幅３０６よりわずかに大きいだけであっても、ターゲット３００が空きスペース３０３に入る可能性が増加する。

ターゲット３００の速度に加えて、ターゲット３００の移動を禁止または制限し得る他のターゲットの存在など、他の要因を利用することができる。たとえば、図４を参照すると、ふたつのターゲット３００Ａ、３００Ｂが示されている。ターゲット３００Ａ、３００Ｂは、それぞれ幅３０６Ａ、３０６Ｂを有する。この場合、ターゲット３００Ａの予測経路３０８Ａは、車両３００Ｂの予測経路３０８Ｂに影響を及ぼす可能性がある。また、ターゲット３００Ａ、３００Ｂの双方が互いに平行に移動しているため、車両３００Ｂのような一方の車両は、空きスペース３０３を回避するためにターゲット３００Ａと交差して衝突する可能性が低い。この状況では、空きスペース３０３の幅３０４が減少しても、ターゲット３００Ａの存在は、車両３００Ｂが通る経路３０８Ｂに影響を与える。

作動閾値モジュール２２３は、プロセッサ１１０によって実行されると、プロセッサ１１０に、経路予測モジュール２２２によって決定されるひとつ以上の予測経路に従って警報を提供するための作動閾値（アクティベーションスレッショルド）を選択的に調整させる命令を含むことができる。この場合、作動閾値モジュール２２３は、ターゲット３００が空きスペース３０３に入る可能性を決定することができる。前述したように、経路予測モジュール２２２は、ターゲット３００の速度、空きスペース３０３の幅３０４に対するターゲット３００の幅３０６、および図４に説明および図示したような他のターゲットの存在などの他の要因に基づいて、様々な予測を行うことができる。前述したように、空きスペース３０３の幅３０４小さくなるほど、および／または、ターゲット３００の幅３０６が広くなるほど、ターゲット３００が空きスペース３０３に入る確率は低くなる。ただし、経路の予測は、必ずしもこれらの幅に完全に基づいているわけではなく、様々な要因に基づいて変化する可能性がある。

このように、ターゲット３００よって取られる異なる経路のこれらの予測に基づいて、作動閾値モジュール２２３は、本質的に、ターゲット３００が空きスペース３０３に入る可能性を示す閾値を調整する。可能性が高くなると、閾値は、選択的に上方に調整されてもよい。同様に、可能性が減少すると、閾値は、選択的に下方に調整されてもよい。「上方」および「下方」は相対的な用語であり、逆になってもよいことを理解されたい。

警報モジュール２２４は、プロセッサ１１０によって実行されると、プロセッサ１１０に、ひとつ以上の予測経路が作動閾値を満たすかどうかに従って、ターゲットに関連する危険を乗員に知らせるために警報（アラート）を作動（アクティブ化）させる命令を含むことができる。一例では、警報モジュール２２４は、ターゲットの経路が、車両１００の特定のドアまたは側面１０２に関して作動閾値を満たすかどうかを判定することができる。すなわち、さらなる態様として、警報モジュール２２４は、車両１００のドアを監視して、どのドアが降車する乗員に潜在的に関連しているかを判断し、ドアに対する車両１００の側面１０２に関して、ターゲットの経路を作動閾値と比較する。一態様では、センサデータ２５０は、車両１００の内部に関する情報、たとえば、座席占有センサ、ドアセンサ、シートベルトセンサ、および乗員がどのドアから出る可能性があるかについての洞察を提供する他の情報、をさらに含むことができる。

このように、一実施形態では、警告システム１６０は、車両１００が停止し、シートベルトが外され、および／またはドアハンドルが作動されたことを検出すると、警報モジュール２２４は、次に、警報を提供するための条件が満たされている場合（たとえば、ターゲットが作動閾値内にある場合）に、車両１００の対応する側面／ドアに対する警報を生成する。別の態様では、警報モジュール２２４は、危険が存在するときにいつでも警報を提供してもよく、車両１００は、特に乗員に関連する態様（たとえば、シートベルトセンサなど）を考慮することなく停止される。このような警報は、一般に、車両１００が動いているときには発せられないが、様々な実施形態では、同様の機構が衝突回避検出に使用されてもよいことを理解されたい。

いずれにしても、警報モジュール２２４は、ひとつのアプローチにおいて、ターゲットが作動閾値を満たすかどうかを判定する。ひとつ以上のアプローチでは、警報モジュール２２４は、作動閾値が満たされたときに、異なる形態で警報自体を生成する。一実施形態では、警報モジュール２２４は、可聴インジケータ（すなわち、音）として警報を生成する。さらなるアプローチでは、警報モジュール２２４は、視覚インジケータ（たとえば、車両１００のドアの近くまたはドア上に配置された警告灯）として警報を生成する。さらに別のアプローチでは、警報モジュール２２４は、触覚フィードバックの生成、ドアのロック、または警報を提供するための他の機能の実行をすることができる。さらに、警報モジュール２２４は、ひとつ以上の異なる形態の警報を一緒に組み合わることができ、および／または、乗員が車両１００を出ようとしていることを感知（たとえば、シートベルトセンサ、ドアセンサなどから）した場合にのみ、警報を生成することができる。

さらに、警報モジュール２２４は、警報自体の形態を適応させる。たとえば、作動閾値は、警報が作動されたままである時間（たとえば、ライトが点灯している時間、または音が再生されている時間）を示す。警報モジュール２２４は、危険が近づくにつれて、強度（たとえば、明るさ、音圧レベルなど）を適応させることができる。このようにして、警告システム１６０は、ターゲットの経路自体の特定の形態にかかわらず、車両１００から出る乗員の安全性を向上させるために、作動閾値を選択的に調整し、作動閾値に従って警報を作動させるように機能する。

さらに、図１の警告システム１６０は、別個の集積回路および／または電子チップを用いて様々な配置で構成できることを理解されたい。そのような実施形態では、モジュール２２０～２２４は、別個の集積回路として具現化することができる。回路は、接続パスを介して接続され、別個の回路間で信号を通信する。もちろん、別個の集積回路が議論されているが、様々な実施形態において、回路は共通の集積回路および／または集積回路基板に統合されてもよい。さらに、集積回路は、より少ない集積回路に組み合わされてもよいし、より多くの集積回路に分割されてもよい。別の実施形態では、モジュール２２０～２２４は、別個の特定用途向け集積回路に組み合わされてもよい。さらに別の実施形態では、モジュール２２０～２２４に関連する機能の一部は、プロセッサによって実行可能であり、非一時的メモリに格納されるファームウェアとして具現化されてもよい。さらに別の実施形態では、モジュール２２０～２２４は、プロセッサ１１０のハードウェアコンポーネントとして統合される。

別の実施形態では、説明された方法、および／または、それらの等価物は、コンピュータ実行可能命令で実装されてもよい。したがって、一実施形態では、非一時的コンピュータ可読媒体は、機械（たとえば、プロセッサ、コンピュータなど）によって実行されると、機械（および／または関連するコンポーネント）に方法を実行させる、格納されたコンピュータ実行可能命令を備えて構成されている。

たとえば、図７は、車両を出ることを望む乗員に警報を提供するための方法４００の一例を示している。方法４００は、図１の車両１００および図２の警告システム１６０の観点から説明される。しかしながら、方法４００は、必ずしも図１の車両１００および／または図２の警告システム１６０ではなく、様々な状況のいずれかひとつで実行されるように適合されてもよいことを理解されたい。

方法４００は、ステップ４０２で始まり、空きスペース検出モジュール２２０は、プロセッサ１１０に、車両１００の側面１０２に隣接して位置する空きスペース３０３のような、空きスペースのひとつ以上の寸法を決定させる。前述したように、空きスペース検出モジュール２２０は、プロセッサ１１０に、ひとつ以上の環境センサ１２２からセンサデータを収集させることができる。センサデータに基づいて、空きスペース検出モジュール２２０は、プロセッサ１１０に、空きスペース３０３などの空きスペースを識別させることができる。空きスペース３０３は、車両１００のひとつ以上の側面と、ターゲット、壁、縁石、建物などの物体とによって境界付けられ得る（規定され得る）。ターゲットは、車両、自転車、オートバイ、スクーター、歩行者などの移動するターゲットであってもよい。ターゲットは、必ずしも動いている必要はない。あるいは、空きスペースは、車両の側面からの設定距離によって定義されてもよい。図６に示すように、空きスペース３０３は、一方の側が車両１００の側面１０２によって境界が定められてもよく、設定距離が幅３０４によって示されていてもよい。

空きスペース検出モジュール２２０は、プロセッサ１１０に、センサデータに基づいて空きスペースのひとつ以上の寸法を決定させることができる。一例では、空きスペース検出モジュール２２０によって決定される空きスペースのひとつ以上の寸法は、空きスペース３０３の幅３０４である。空きスペース３０３の幅３０４は、一例では、車両１００の側面１０２と別の物体との間の距離、または図６に示すような設定された距離とすることができる。

ステップ４０４において、ターゲット検出モジュール２２１は、ひとつ以上のターゲットのひとつ以上の寸法を検出し、決定することができる。前述したように、他の車両、オートバイ、自転車、スクーター、歩行者など、様々なターゲットのうちのいずれかひとつを含むことができる。ターゲットは必ずしも移動している必要はないが、通常は移動する能力を有している。ここで、ターゲット検出モジュール２２１は、ターゲットの全体の幅を決定してもよい。後述するように、ターゲットの幅は、ターゲットが空きスペースに入るかどうかを判断する役割を果たす。

ステップ４０６において、経路予測モジュール２２２は、ひとつ以上のターゲットのひとつ以上の寸法と、空きスペースのひとつ以上の寸法とに基づいて、ひとつ以上のターゲットのひとつ以上の予測経路を決定する。たとえば、ターゲット検出モジュール２２１は、ひとつ以上のターゲットの幅を決定することができ、空きスペース検出モジュール２２０は、空きスペースの幅を決定することができる。経路予測モジュール２２２は、プロセッサ１１０に、ひとつ以上のターゲットがターゲットを空きスペースに導く経路を選択する全体的な可能性を決定させることができる。閾値として見ることができるこの可能性は、ターゲットの幅および空きスペースの幅に基づくことができる。したがって、たとえば、ターゲットの幅が空きスペースよりも大きい場合、ターゲットが損傷する可能性があるため、ターゲットが空きスペースに入る可能性は低くなる。逆に、空きスペースの幅がターゲットの幅を収容できる場合、ターゲットが空きスペースに入る可能性が高いことを示すように閾値を調整することができる。

ターゲットおよび／または空きスペースの幅を調べることに加えて、ターゲットの速度や、ターゲットの予測経路に影響を及ぼす可能性のある他のターゲットの存在など、他の要因も利用することができる。たとえば、非常にゆっくりと移動しているターゲットは、空きスペースの幅がターゲットの幅に比べて比較的狭い場合でも、空きスペースに入る可能性が高くなる。追加的または代替的に、他のターゲットの存在は、一例では、そうすることによって、ターゲットが空きスペースに入ることを回避するために別のターゲットと衝突しなければならないように、ターゲットが空きスペースを回避することを本質的に非常に可能性の低いものにしてもよい。このような場合、ターゲットは、別のターゲットと衝突する代わりに、空きスペースに入る可能性が最も高くなる。

ステップ４０８において、作動閾値モジュール２２３は、プロセッサ１１０に、ターゲットの予測経路と、ターゲットが予測経路のひとつを空きスペースにたどる可能性とに基づいて、作動閾値を調整させる。本質的に、空きスペースは、乗員が車両１００を出て、ターゲットが空きスペースに応える場合、衝突または衝突に近い確率が発生する可能性がある領域である。作動閾値モジュール２２３は、乗員が車両を出て空きスペースに入る場合に、そのような衝突が起こる可能性を示すように閾値を調整する。この作動閾値は、作動閾値モジュール２２３が、乗員が車両から空きスペースに出ていることを示すか、または情報を受信した場合に、増加してもよい。

ステップ４１０において、警報モジュール２２４は、作動閾値が満たされているかどうかを判定する。作動閾値が満たされる場合、警報モジュール２２４は、プロセッサ１１０に、警報を乗員に提供させる。ステップ４１２に示すように、乗員に提供される警報（アラート）は、可聴警報、視覚警報、触覚フィードバック警報などの様々な警報のいずれかであり得る。閾値が満たされない場合、方法４００はステップ４１４に進み、そこでは乗員に警報が提供されない。ステップ４１２および／または４１４の後、方法４００は、再び開始してもよく、または終了してもよい。

説明を簡単にするために、図に示されている方法論は一連のブロックとして示され説明されているが、いくつかのブロックは異なる順序で実行されることがあり、および／または、図示および説明から他のブロックと同時に実行されることがあり、方法論（たとえば、図７の方法４００）はブロックの順序によって制限されないことが理解されるべきである。さらに、例示されたすべてのブロックよりも少ないブロックを使用して、例示的な方法論を実施してもよい。ブロックは、複数のコンポーネントに結合、または、分離されることがある。さらに、追加および／または代替の方法論は、図示されていない追加のブロックを使用することができる。

ここで、本明細書で開示されるシステムおよび方法が動作することができる例示的な環境について、図１で詳細に説明する。場合によっては、車両１００は、自律モード、ひとつ以上の半自律動作モード、および／または手動モードの間で選択的に切り替えられるように構成される。このような切り替えは、適切な方法で実施することができる。「手動モード」とは、車両の航行および／または操縦のすべてまたは大部分が、ユーザ（たとえば、人間のドライバ）から受けた入力に従って実行されることを意味する。

ひとつ以上の実施形態において、車両１００は自律車両である。本明細書で使用される「自律車両」は、自律モードで動作する車両を指す。「自律モード」は、人間のドライバからの最小限の入力で、または入力なしで、車両１００を制御するひとつ以上のコンピューティングシステムを使用して、移動経路に沿って車両１００を航行および／または操縦することを指す。ひとつ以上の実施形態において、車両１００は完全に自動化される。一実施形態では、車両１００は、ひとつ以上のコンピューティングシステムが移動経路に沿った車両１００の航行および／または操縦の一部を実行し、車両運転者（すなわち、ドライバ）が移動経路に沿った車両１００の航行および／または操縦の一部を実行するための入力を車両に提供する、ひとつ以上の半自律動作モードを備えて構成される。そのような半自律動作は、車両１００が定義された状態制約内に留まることを確実にするために、警告システム１６０によって実施されるような監視制御を含むことができる。

車両１００は、ひとつ以上のプロセッサ１１０を含むことができる。ひとつ以上の構成では、プロセッサ１１０は、車両１００のメインプロセッサであり得る。たとえば、プロセッサ１１０は、電子制御ユニット（ＥＣＵ）であり得る。車両１００は、ひとつ以上のタイプのデータを格納するためのひとつ以上のデータストア１１５（たとえば、データストア２４０）を含むことができる。データストア１１５は、揮発性および／または不揮発性メモリを含むことができる。データストア１１５の例には、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、フラッシュメモリ、ＲＯＭ（リードオンリーメモリ）、ＰＲＯＭ（プログラマブルリードオンリーメモリ）、ＥＰＲＯＭ（消去可能プログラマブルリードオンリーメモリ）、ＥＥＰＲＯＭ（電気的消去可能プログラマブルリードオンリーメモリ）、レジスタ、磁気ディスク、光ディスク、ハードドライブ、その他の適切な記憶媒体、またはそれらの任意の組み合わせが含まれる。データストア１１５は、プロセッサ１１０のコンポーネントとすることができ、またはデータストア１１５は、使用のためプロセッサ１１０に動作可能に接続することができる。この説明全体を通して使用される「動作可能に接続された」という用語は、直接的な物理的接触のない接続を含む、直接または間接の接続を含みえる。

ひとつ以上のデータストア１１５（たとえば、センサデータ２５０）は、センサデータ（たとえば、センサデータ２５０）を含むことができる。この文脈において、「センサデータ」とは、車両１００が装備しているセンサからの、当該センサに関する能力およいｂその他の情報を含む任意の情報を指す。前述したように、車両１００はセンサシステム１２０を含むことができる。センサシステム１２０は、ひとつ以上のセンサを含むことができる。「センサ」とは、何かを検出、認識、および／または感知することができる任意のデバイス、コンポーネント、および／またはシステムを意味する。ひとつ以上のセンサは、リアルタイムで動作するように構成できる。本明細書で使用される「リアルタイム」という用語は、特定のプロセスまたは決定が行われるのに十分に即時であるとユーザまたはシステムが感じる、またはプロセッサが何らかの外部プロセスに追いつくことができる処理応答性のレベルを意味する。

センサシステム１２０が複数のセンサを含む構成では、センサは互いに独立して機能することができる。あるいは、ふたつ以上のセンサが相互に組み合わされて機能することができる。このような場合、ふたつ以上のセンサがセンサネットワークを形成することができる。センサシステム１２０および／またはひとつ以上のセンサは、プロセッサ１１０、データストア１１５、および／または車両１００の別の要素（図１に示す要素のいずれかを含む）に動作可能に接続することができる。センサシステム１２０は、車両１００の外部環境の少なくとも一部のデータを取得することができる。

センサシステム１２０は、任意の適切なタイプのセンサを含むことができる。本明細書では、異なるタイプのセンサの様々な例について説明する。しかしながら、実施形態は、記載された特定のセンサに限定されないことが理解されよう。センサシステム１２０は、ひとつ以上の車両センサ１２１を含むことができる。車両センサ１２１は、車両１００自体または車両１００の内部乗員室に関する情報を検出、決定、および／または感知することができる。ひとつ以上の構成において、車両センサ１２１は、たとえば慣性加速度に基づいて、車両１００の位置および向きの変化を検出および／または感知するように構成することができる。ひとつ以上の構成において、車両センサ１２１は、ひとつ以上の加速度計、ひとつ以上のジャイロスコープ、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）、推測航法システム、全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ）、グローバル測位システム（ＧＰＳ）、ナビゲーションシステム、および／またはその他の適切なセンサを含むことができる。車両センサ１２１は、車両１００のひとつ以上の特性を検出および／または感知するように構成することができる。ひとつ以上の構成において、車両センサ１２１は、車両１００の現在の速度を決定するための速度計を含むことができる。さらに、センサシステム１２０は、シート内の圧力／重量センサ、シートベルトセンサ、カメラなどの乗員室全体に及ぶセンサを含むことができる。

代替的または追加的に、センサシステム１２０は、運転環境データを取得および／または感知するように構成されたひとつ以上の環境センサ１２２を含むことができる。「運転環境データ」は、自律車両が位置する外部環境、またはそのひとつ以上の部分に関するデータまたは情報を含む。たとえば、ひとつ以上の環境センサ１２２は、車両１００の外部環境の少なくとも一部における障害物および／またはそのような障害物に関する情報／データを検出および／または感知するように構成することができる。このような障害物は、静止物体および／または動的物体であり得る。ひとつ以上の環境センサ１２２は、たとえば、レーンマーク、標識、信号機、交通標識、車線、横断歩道、車両１００近傍の縁石、道路外物体など、車両１００の外部環境における他のものを検出および／または感知するように構成され得る。

センサシステム１２０のセンサの様々な例が、本明細書で説明される。例示的なセンサは、ひとつ以上の環境センサ１２２および／またはひとつ以上の車両センサ１２１の一部であってもよい。しかしながら、実施形態は、記載された特定のセンサに限定されないことが理解されよう。一例として、ひとつ以上の構成において、センサシステム１２０は、ひとつ以上のレーダセンサ１２５、ひとつ以上のＬＩＤＡＲセンサ１２３、ひとつ以上のソナーセンサ１２６、および／またはひとつ以上のカメラ１２４を含むことができる。ひとつ以上の構成において、ひとつ以上のカメラ１２４は、高ダイナミックレンジ（ＨＤＲ）カメラまたは赤外線（ＩＲ）カメラでありえる。

車両１００は、入力システム１３０を含むことができる。「入力システム」は、限定するものではないが、情報／データを機械に入力できるようにするデバイス、コンポーネント、システム、要素、またはそれらの配置またはグループを含む。入力システム１３０は、車両の乗員（たとえば、運転者または同乗者）からの入力を受け取ることができる。車両１００は、出力システム１４０を含むことができる。「出力システム」は、情報／データを車両の乗員（たとえば、人、車両の同乗者など）に提示できるようにするデバイス、コンポーネント、またはそれらの配置またはグループを含む。

車両１００は、ひとつ以上の様々な車両システム１５０を含むことができる。車両１００は、システムの様々な組み合わせを含むことができる。一例では、車両１００は、推進システム、ブレーキシステム、ステアリングシステム、スロットルシステム、トランスミッションシステム、信号システム、ナビゲーションシステムなどを含むことができる。前述のシステムは、ひとつ以上のデバイス、コンポーネント、および／またはそれらの組み合わせを別々にまたは組み合わせて含むことができる。

例として、ナビゲーションシステムは、車両１００の地理的位置を決定し、および／または車両１００の走行経路を決定するように構成された、ひとつ以上のデバイス、アプリケーション、および／またはそれらの組み合わせを含むことができる。ナビゲーションシステムは、車両１００の走行経路を決定するためのひとつ以上のマッピングアプリケーションを含むことができる。ナビゲーションシステムは、グローバルポジショニングシステム、ローカルポジショニングシステム、またはジオロケーションシステムを含むことができる。

プロセッサ１１０および／または警告システム１６０は、様々な車両システム１５０および／またはその個々のコンポーネントと通信するように動作可能に接続することができる。たとえば、図１に戻ると、プロセッサ１１０および／または警告システム１６０は、車両１００の動き、速度、操縦、進路、方向などを制御するために、様々な車両システム１５０から情報を送信および／または受信するように通信することができる。プロセッサ１１０および／または警告システム１６０は、これらの様々な車両システム１５０の一部またはすべてを制御することができ、従って、部分的または完全に自律的であり得る。プロセッサ１１０および／または警告システム１６０は、様々な車両システム１５０および／またはその個々のコンポーネントと通信するように動作可能に接続することができる。

車両１００は、ひとつ以上のモジュールを含むことができ、そのうちの少なくともいくつかは本明細書に記載されている。モジュールは、プロセッサ１１０によって実行されると、本明細書に記載された様々なプロセスのうちのひとつ以上を実行するコンピュータ可読プログラムコードとして実装することができる。ひとつ以上のモジュールは、プロセッサ１１０のコンポーネントとすることができ、またはひとつ以上のモジュールは、プロセッサ１１０が動作可能に接続されている他の処理システム上で実行および／または他の処理システム間で分散することができる。モジュールは、ひとつ以上のプロセッサ１１０によって実行可能な命令（たとえば、プログラムロジック）を含むことができる。あるいは、ひとつ以上のデータストア１１５が、そのような命令を含むことができる。

ひとつ以上の構成において、本明細書に記載のひとつ以上のモジュールは、人工または計算知能要素、たとえばニューラルネットワーク、ファジー推論、または他の機械学習アルゴリズムを含むことができる。さらに、ひとつ以上の構成において、ひとつ以上のモジュールが、本明細書で説明される複数のモジュールに分散させることができる。ひとつ以上の構成では、本明細書に記載のモジュールのうちのふたつ以上を組み合わせて単一のモジュールにすることができる。

詳細な実施形態が本明細書に開示される。しかしながら、開示された実施形態は、例としてのみ意図されていることを理解されたい。したがって、本明細書に開示される特定の構造的および機能的詳細は、限定事項として解釈されるべきではなく単に請求項の基礎として、および、実質的に任意の適切な詳細な構造で本明細書の態様をさまざまに使用することを当業者に教示するための代表的な基礎としてのみ解釈されるべきである。さらに、本明細書で使用される用語および語句は、限定することを意図するものではなく、可能な実装の理解可能な説明を提供することを意図している。様々な実施形態が図１～図６に示されているが、実施形態は、図示された構造または用途に限定されない。

図中のフローチャート、および、ブロック図は、様々な実施形態による、システム、方法、およびコンピュータプログラム製品の可能な実装のアーキテクチャ、機能、および動作を示している。これに関して、フローチャートまたはブロック図の各ブロックは、指定された論理機能を実装するためのひとつ以上の実行可能な命令を含むコードのモジュール、セグメント、または、部分を表すことができる。また、一部の代替実装では、ブロックに記載されている機能が、図に記載されている順序とは異なる順序で発生する場合があることにも注意されたい。たとえば、連続して示されたふたつのブロックは、実際には、実質的に同時実行されてもよいし、関係する機能に応じて、ブロックが逆の順序で実行されてもよい。

前述したシステム、コンポーネント、および／またはプロセスは、ハードウェアまたはハードウェアとソフトウェアの組み合わせで実現でき、ひとつの処理システムで集中方式によって、または、複数の相互接続された処理システムに異なる要素が分散している分散方式によって実現することができる。本明細書に記載の方法を実行するように適合されたあらゆる種類の処理システムまたは別の装置が適している。ハードウェアとソフトウェアの組み合わせは、コンピュータで使用可能なプログラムコードを備えた処理システムであり、読み込まれて実行されると、ここで説明する方法を実行するように処理システムを制御する。システム、コンポーネント、および／またはプロセスは、本明細書に記載された方法およびプロセスを実行するために機械によって実行可能な命令のプログラムを具体的に具現化した、機械によって読み取り可能な、コンピュータプログラム製品または他のデータプログラムストレージデバイスなどのコンピュータ読み取り可能なストレージに埋め込むこともできる。これらの要素は、本明細書に記載の方法の実施を可能にし、処理システムにロードされたときにこれらの方法を実行できるすべての機能を含むアプリケーション製品に組み込むこともできる。

さらに、本明細書で説明された構成は、たとえば記憶されるなどして、実施されるコンピュータ可読プログラムコードを有するひとつ以上のコンピュータ可読媒体に具現化されるコンピュータプログラム製品の形をとることができる。ひとつ以上のコンピュータ可読媒体の任意の組み合わせが利用されてもよい。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読信号媒体またはコンピュータ可読記憶媒体であり得る。「コンピュータ可読記憶媒体」という語句は、非一時的な記憶媒体を意味する。コンピュータ可読媒体は、限定されるものではないが、不揮発性媒体および揮発性媒体を含む、形態をとってもよい。不揮発性媒体には、たとえば、光ディスク、磁気ディスクなどが含まれる。揮発性媒体には、たとえば、半導体メモリ、ダイナミックメモリなどが含まれる。このようなコンピュータ可読媒体の限定的ではない例には、フロッピーディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、他の磁気媒体、ＡＳＩＣ、ＣＤ、他の光学媒体、ＲＡＭ、ＲＯＭ、メモリチップまたはメモリカード、メモリスティック、およびコンピュータ、プロセッサ、または他の電子デバイスが読み取ることが可能な他の媒体が含まれる。本明細書の文脈において、コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行システム、装置、またはデバイスによって、またはそれに関連して使用するためのプログラムを含むまたは格納できる任意の有形の媒体であってもよい。

以下は、本明細書で使用される選択された用語の定義を含む。定義は、用語の範囲内にあり、様々な実施例に使用できる様々な例および／またはコンポーネントの形式を含む。例は、限定することを意図していない。用語の単数形と複数形の両方が定義内にある場合がある。

「ひとつの実施形態」、「一実施形態」、「ひとつの例」、「一例」などへの言及は、そのように記載された実施形態または例が、特定の特徴、構造、特性、内部特性、要素、または制限を含み得ることを示すが、すべての実施形態または例が、必ずしも、その特定の特徴、構造、特性、内部特性、要素、または制限を含むわけではない。さらに、「一実施形態では」という語句の繰り返しの使用は、同じ実施形態を指す場合もあるが、必ずしもそうとは限らない。

本明細書で使用される「モジュール」は、コンピュータまたは電気ハードウェアコンポーネント、ファームウェア、命令を格納する非一時的コンピュータ可読媒体、および／または、これらのコンポーネントの組み合わせを含み、これらは、機能またはアクションを実行するか、および／または、別のロジック、方法、および／またはシステムに機能またはアクションを発揮させるように構成されている。モジュールは、アルゴリズムによって制御されるマイクロプロセッサ、論理回路（たとえば、ＡＳＩＣ）、アナログ回路、デジタル回路、プログラムされた論理デバイス、実行時にアルゴリズムを実行する命令を含むメモリデバイスなどを含むことができる。モジュールは、ひとつ以上の実施形態では、ひとつ以上のＣＭＯＳゲート、ゲートの組み合わせ、または他の回路構成要素を含む。複数のモジュールが説明される場合、ひとつ以上の実施形態は、複数のモジュールをひとつの物理モジュールコンポーネントに組み込むことを含む。同様に、単一のモジュールが説明される場合、ひとつ以上の実施形態は、複数の物理コンポーネント間に、単一のモジュールを分散させることを含む。

さらに、本明細書で使用されるモジュールは、特定のタスクを実行したり特定のデータ型を実装したりするルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含む。さらなる態様では、メモリは、一般に、記載されたモジュールを格納する。モジュールに関連付けられたメモリは、プロセッサ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、または、別の適切な電子記憶媒体内に埋め込まれたバッファまたはキャッシュであってもよい。さらに別の態様では、本開示によって想定されるモジュールは、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、システムオンチップ（ＳｏＣ）のハードウェアコンポーネント、プログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）、または開示された機能を実行するための定義された構成セット（たとえば、命令）が組み込まれた別の適切なハードウェアコンポーネントとして実装される。

コンピュータ可読媒体上で実施されるプログラムコードは、無線、有線、光ファイバ、ケーブル、ＲＦなど、または、前述要素の任意の適切な組み合わせを含むがこれらに限定されない任意の適切な媒体を使用して送信することができる。この構成の態様の動作を実行するためのコンピュータプログラムコードは、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語、および、Ｃプログラミング言語または同様のプログラミング言語などを含む従来の手続き型プログラミング言語を含む、ひとつ以上のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述することができる。プログラムコードは、スタンドアロンソフトウェアパッケージとして、完全にユーザのコンピュータ上で、部分的にユーザのコンピュータ上で、あるいは、一部をユーザのコンピュータ上でかつ一部をリモートコンピュータ上で、もしくは、完全にリモートコンピュータまたはサーバ上で実行することができる。後者のシナリオでは、リモートコンピュータは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）またはワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意のタイプのネットワークを介してユーザのコンピュータに接続されてもよく、または、外部コンピュータ（たとえば、インターネットサービスプロバイダを使用してインターネットを介して）に接続されてもよい。

本明細書で使用される要素の数は、ひとつ、または、ふたつ以上として定義される。本明細書で使用される「複数」という用語は、ふたつ、または、ふたつ以上として定義される。本明細書で使用される「別の」という用語は、少なくとも第２、または、それ以上として定義される。本明細書で使用される「含む」、および／または、「有する」という用語は、「備える」を意味し、すなわち、他の要素の存在を許容する用語として定義される。「・・・と・・・との少なくともひとつ」という表現は、関連付けて列挙された項目のひとつ、または、複数のありとあらゆる可能な組み合わせを指し、それらを包含するものとして解釈されるべきである。一例として、「Ａ、Ｂ、および、Ｃのうちの少なくともひとつ」という語句は、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、またはそれらの任意の組み合わせ（たとえば、ＡＢ、ＡＣ、ＢＣ、または、ＡＢＣ）を含む。

本明細書の態様は、その主旨または本質的な特質から逸脱することなく、他の形態で具現化することができる。従って、本明細書の範囲を示すものとして、前述した明細書ではなく、以下の特許請求の範囲を参照すべきである。

１００…車両、１０２…側面、１１０…プロセッサ、１１５…データストア、１２０…センサシステム、１２１…車両センサ、１２２…環境センサ、１２３…ＬＩＤＡＲセンサ、１２４…カメラ、１２５…レーダセンサ、１２６…ソナーセンサ、１３０…入力システム、１４０…出力システム、１５０…車両システム、１６０…警告システム、２１０…メモリ、２２０…空きスペース検出モジュール、２２１…ターゲット検出モジュール、２２２…経路予測モジュール、２２３…作動閾値モジュール、２２４…警報モジュール、２４０…データストア、２５０…センサデータ、２６０…作動閾値、３００、３００Ａ、３００Ｂ…ターゲット、３０２…物体、３０３…空きスペース、３２０…車両

Claims (16)

1. 車両の乗員に警告を提供するためのシステムであって、
   ひとつ以上のプロセッサと、
   前記ひとつ以上のプロセッサと通信するメモリと、
   前記メモリに格納された、空きスペース検出モジュール、ターゲット検出モジュール、経路予測モジュール、作動閾値モジュール、および警報モジュールと、を備え、
   前記空きスペース検出モジュールは、前記ひとつ以上のプロセッサによって実行されると、前記ひとつ以上のプロセッサに、ひとつ以上のセンサからのセンサデータに基づいて、前記車両の側面に隣接して位置する空きスペースのひとつ以上の寸法を決定させる命令を含み、
   前記ターゲット検出モジュールは、前記ひとつ以上のプロセッサによって実行されると、前記ひとつ以上のプロセッサに、前記センサデータに基づいて前記車両の外部にあるひとつ以上のターゲットのひとつ以上の寸法を決定させる命令を含み、
   前記経路予測モジュールは、前記ひとつ以上のプロセッサによって実行されると、前記ひとつ以上のプロセッサに、前記ひとつ以上のターゲットのひとつ以上の方向、前記ひとつ以上のターゲットのひとつ以上の寸法、および前記空きスペースのひとつ以上の寸法に基づいて、前記ひとつ以上のターゲットのひとつ以上の予測経路を決定させる命令を含み、
   前記作動閾値モジュールは、前記ひとつ以上のプロセッサによって実行されると、前記ひとつ以上のプロセッサに、前記ひとつ以上の予測経路に基づき、前記ひとつ以上のターゲットが前記空きスペースに入る可能性に応じて、警報を提供するための作動閾値を選択的に調整させる命令を含み、
   前記警報モジュールは、前記ひとつ以上のプロセッサによって実行されると、前記ひとつ以上のプロセッサに、前記ひとつ以上のターゲットが前記作動閾値内にある場合に、前記ひとつ以上のターゲットに関連する危険を前記乗員に知らせるために前記警報を作動させる命令を含む、システム。
2. 前記作動閾値モジュールは、前記ひとつ以上のプロセッサによって実行されると、前記ひとつ以上のプロセッサに、前記ひとつ以上のターゲットが前記車両の側面に隣接する前記空きスペースに入る確率に基づいて、前記作動閾値を選択的に調整させる命令をさらに含む、請求項１に記載のシステム。
3. 前記経路予測モジュールは、前記ひとつ以上のプロセッサによって実行されると、前記ひとつ以上のプロセッサに、前記ひとつ以上のターゲットのひとつ以上の幅と前記空きスペースの幅との間の比較を生成させる命令をさらに含む、請求項１に記載のシステム。
4. 前記ひとつ以上のターゲットは、前記車両の近くに位置する他車両、歩行者、オートバイ、スクーター、および自転車のうちのひとつ以上を含む、請求項１に記載のシステム。
5. 前記警報は、可聴音、視覚インジケータ、触覚フィードバック、および車両のドアのロックのうちのひとつ以上である、請求項１に記載のシステム。
6. 前記空きスペースは、前記車両の側面とひとつ以上の外部物体との間の空間である、請求項１に記載のシステム。
7. 前記ひとつ以上の外部物体は、壁、別の車両、道路障壁、および道路縁石のうちのひとつ以上を含む、請求項６に記載のシステム。
8. 車両の乗員に警告を提供するための方法であって、
   ひとつ以上のセンサからのセンサデータに基づいて、前記車両の側面に隣接して位置する空きスペースのひとつ以上の寸法を決定するステップと、
   前記センサデータに基づいて、前記車両の外部にあるひとつ以上のターゲットのひとつ以上の寸法を決定するステップと、
   前記ひとつ以上のターゲットのひとつ以上の方向、前記ひとつ以上のターゲットのひとつ以上の寸法、および前記空きスペースのひとつ以上の寸法に基づいて、前記ひとつ以上のターゲットのひとつ以上の予測経路を決定するステップと、
   前記ひとつ以上の予測経路に基づき、前記ひとつ以上のターゲットが前記空きスペースに入る可能性に応じて、警報を提供するための作動閾値を選択的に調整するステップと、
   前記ひとつ以上のターゲットが前記作動閾値内にある場合に、前記ひとつ以上のターゲットに関連する危険を前記乗員に知らせるために前記警報を作動させるステップと、を含む方法。
9. 前記ひとつ以上のターゲットが前記車両の側面に隣接する前記空きスペースに入る確率を決定するステップと、
   前記ひとつ以上のターゲットが前記空きスペースに入る確率に基づいて、前記作動閾値を選択的に調整するステップをさらに含む、請求項８に記載の方法。
10. 前記ひとつ以上のターゲットのひとつ以上の幅と前記空きスペースの幅との間の比較を生成するステップをさらに含む、請求項８に記載の方法。
11. 前記警報を作動させることは、可聴音の生成、視覚インジケータの表示、触覚フィードバックの提供、および車両のドアをロックのうちのひとつ以上を含む、請求項８に記載の方法。
12. 前記ひとつ以上のターゲットは、前記車両の近くに位置する他車両、歩行者、オートバイ、スクーター、および自転車のうちのひとつ以上を含む、請求項８に記載の方法。
13. 前記空きスペースは、前記車両の側面とひとつ以上の外部物体との間の空間である、請求項８に記載の方法。
14. 前記ひとつ以上の外部物体は、壁、別の車両、道路障壁、および道路縁石のうちのひとつ以上を含む、請求項１３に記載の方法。
15. 車両の乗員に警告を提供するための命令を格納する非一時的コンピュータ可読媒体であって、
    ひとつ以上のプロセッサによって実行されると、前記ひとつ以上のプロセッサに実行させる命令として、
    ひとつ以上のセンサからのセンサデータに基づいて、前記車両の側面に隣接して位置する空きスペースのひとつ以上の寸法を決定する命令と、
    前記センサデータに基づいて、前記車両の外部にあるひとつ以上のターゲットのひとつ以上の寸法を決定する命令と、
    前記ひとつ以上のターゲットのひとつ以上の方向、前記ひとつ以上のターゲットのひとつ以上の寸法、および前記空きスペースのひとつ以上の寸法に基づいて、前記ひとつ以上のターゲットのひとつ以上の予測経路を決定する命令と、
    前記ひとつ以上の予測経路に基づき、前記ひとつ以上のターゲットが前記空きスペースに入る可能性に応じて、警報を提供するための作動閾値を選択的に調整する命令と、
    前記ひとつ以上のターゲットが前記作動閾値内にある場合に、前記ひとつ以上のターゲットに関連する危険を前記乗員に知らせるために前記警報を作動させる命令を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
16. 前記ひとつ以上のプロセッサによって実行されると、前記ひとつ以上のプロセッサに、前記ひとつ以上のターゲットが前記車両の側面に隣接する前記空きスペースに入る確率に基づいて、前記作動閾値を選択的に調整させる命令をさらに含む、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

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