JP7071271B2 - 自律車両の方向性を示すためのアクティブ化照明を構成するシステム - Google Patents

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ユーセフ ガマラ ラシャド
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Description

本出願の実施形態は、全般的にロボット車両における安全システムのための方法、システム、および装置に関する。
関連出願の相互参照
本ＰＣＴ国際出願は、２０１５年１１月４日に出願された「Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｆｌｅｅｔ Ｓｅｒｖｉｃｅ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍ」と題されている米国特許出願第１４／７５６，９９４号明細書、２０１５年１１月４日に出願された「Ａｃｔｉｖｅ Ｌｉｇｈｔｉｎｇ Ｃｏｎｔｒｏｌ ｆｏｒ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｎｇ ａ Ｓｔａｔｅ ｏｆ ａｎ Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｖｅｈｉｃｌｅ ｔｏ Ｅｎｔｉｔｉｅｓ ｉｎ ａ Ｓｕｒｒｏｕｎｄｉｎｇ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ」と題されている米国特許出願第１４／９３２，９４８号明細書、および２０１５年１１月４日に出願された「Ｒｏｂｏｔｉｃ Ｖｅｈｉｃｌｅ Ａｃｔｉｖｅ Ｓａｆｅｔｙ Ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄｓ」と題されている米国特許出願第１４／９３２，９６２号明細書の継続出願であり、これは、２０１５年１１月４日に出願された「Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｆｌｅｅｔ Ｓｅｒｖｉｃｅ Ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍ」と題されている米国特許出願第１４／９３２，９５９号明細書、２０１５年１１月４日に出願された「Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｍａｐｐｉｎｇ Ｔｏ Ｎａｖｉｇａｔｅ Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｖｅｈｉｃｌｅｓ Ｒｅｓｐｏｎｓｉｖｅ Ｔｏ Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ Ｃｈａｎｇｅｓ」と題されている米国特許出願第１４／９３２，９６３号明細書に関連しており、これらのすべては、すべての目的のためにそれらの全体が参照によって本明細書に組み込まれている。
都市環境において搭乗者を移送するように構成されているタイプなどの自律車両は、たとえば、自律車両が運転を行っている、または運転を行っているであろう方向など、その車両の動作意図をその自律車両が人、車両などに通知すべきである多くの状況に遭遇する場合がある。その上、自律車両の搭乗者は、どの自律車両が彼らの移送ニーズにサービス提供することを割り当てられているかを決定することに関していくらかの不確かさを経験する場合がある。たとえば、目の前に多くの自律車両がある場合に、それらの自律車両のうちの１台に乗ることをスケジュールしている搭乗者は、どの自律車両が自分用に意図されているかを容易に区別したい場合がある。
したがって、ロボット車両の動作ステータスおよび意図を実施するためのシステム、装置、および方法に対する必要性がある。
以降の詳細な説明および添付の図面においては、さまざまな実施形態または例（「例」）が開示されている。
自律車両におけるアクティブ安全システムを実施するためのシステムの一例を示す図である。 自律車両におけるアクティブ安全システムを実施するための流れ図の一例を示す図である。 自律車両におけるアクティブ安全システムを実施するための流れ図の別の例を示す図である。 自律車両におけるアクティブ安全システムを実施するための流れ図のさらに別の例を示す図である。 自律車両におけるアクティブ安全システムを実施するためのシステムの一例を示す図である。 自律車両におけるアクティブ安全システムを実施するためのシステムの別の例を示す図である。 自律車両における知覚システムを実施するための流れ図の一例を示す図である。 自律車両におけるプランナーシステムによるオブジェクト優先順位付けの一例を示す図である。 自律車両におけるアクティブ安全システムにおけるしきい値ロケーションおよび関連付けられている段階的に高まるアラートの一例の上部平面図である。 自律車両におけるプランナーシステムを実施するための流れ図の一例を示す図である。 自律車両におけるシステムのブロック図の一例を示す図である。 自律車両の外部安全システムにおける音響ビームステアリングアレイの一例の上面図である。 センサカバレッジの２つの例の上部平面図である。 センサカバレッジの別の２つの例の上部平面図である。 自律車両の外部安全システムにおける音響ビームステアリングアレイの一例を示す図である。 自律車両における音響ビームステアリングを実施するための流れ図の一例を示す図である。 音響アラートに関連付けられている音響エネルギーを自律車両がオブジェクトへ誘導することの一例の上部平面図である。 自律車両の外部安全システムにおける光エミッタの一例を示す図である。 自律車両の外部安全システムにおける光エミッタの例の輪郭図である。 オブジェクトに対する自律車両の配向に基づく光エミッタアクティブ化の一例の上部平面図である。 オブジェクトに対する自律車両の配向に基づく光エミッタアクティブ化の一例の輪郭図である。 自律車両における光エミッタからの視覚的アラートを実施するための流れ図の一例を示す図である。 視覚的アラートを実施するために光を放射する自律車両の光エミッタの一例の上部平面図である。 自律車両の外部安全システムにおけるブラッダシステムの一例を示す図である。 自律車両の外部安全システムにおけるブラッダの例を示す図である。 自律車両におけるブラッダ展開の例を示す図である。 自律車両の内部安全システムにおけるシートベルトテンショニングシステムの一例を示す図である。 自律車両の内部安全システムにおけるシートアクチュエータシステムの一例を示す図である。 自律車両における運転システムの一例を示す図である。 自律車両における障害物回避操縦の一例を示す図である。 自律車両における障害物回避操縦の別の例を示す図である。 自律車両の光エミッタからの視覚的アラートを使用した、環境におけるオブジェクトとの視覚的通信の例を示す図である。 自律車両における光エミッタからの視覚的アラートを実施するための流れ図の別の例を示す図である。 自律車両の光エミッタからの視覚的アラートを使用した、環境におけるオブジェクトとの視覚的通信の例を示す図である。 自律車両における光エミッタからの視覚的アラートを実施するための流れ図のさらに別の例を示す図である。 自律車両の外部に配置されている光エミッタのその他の例の輪郭図である。 自律車両の外部に配置されている光エミッタのさらに他の例の輪郭図である。 自律車両の光エミッタの例を示す図である。 自律車両の光エミッタに関連付けられている光パターンを表すデータの例を示す図である。 自律車両における方向性の視覚的表示を実施するための流れ図の一例を示す図である。 自律車両における情報の視覚的表示を実施するための流れ図の一例を示す図である。 自律車両の光エミッタによる走行の方向性の視覚的表示の例を示す図である。 自律車両の光エミッタによる走行の方向性の視覚的表示のその他の例を示す図である。 自律車両の光エミッタによる走行の方向性の視覚的表示のさらに他の例を示す図である。 自律車両の光エミッタによる走行の方向性の視覚的表示のさらなる例を示す図である。 自律車両の光エミッタによる情報の視覚的表示の例を示す図である。 自律車両における光エミッタ配置の一例を示す図である。 自律車両における光エミッタ配置の一例を示す図である。
上述されている図面は、本発明のさまざまな例を示しているが、本発明は、示されている例によって限定されるものではない。図面においては、同様の参照番号は、同様の構造的な要素を指しているということを理解されたい。また、図面は必ずしも縮尺どおりになっていないということが理解される。
さまざまな実施形態または例が、システム、プロセス、方法、装置、ユーザインターフェース、ソフトウェア、ファームウェア、ロジック、回路、または、非一時的コンピュータ可読メディアにおいて具体化される一連の実行可能なプログラム命令としてなど、多くの方法で実施されることが可能である。プログラム命令は、光学的な、電子的な、またはワイヤレスの通信リンクを介して送信され、非一時的コンピュータ可読メディア内に格納されるか、またはその他の形で固定される。非一時的コンピュータ可読メディアの例は、たとえば、電子メモリ、ＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ、ソリッドステートメモリ、ハードディスクドライブ、および不揮発性メモリを含むが、それらには限定されない。１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読メディアが、複数のデバイスにわたって分散されることが可能である。一般には、開示されているプロセスのオペレーションは、任意の順序で実行されることが可能である（ただし、特許請求の範囲においてその他の形で提供されている場合は除く）。
１つまたは複数の例の詳細な説明が、添付の図とともに以降で提供されている。この詳細な説明は、そのような例に関連して提供されているが、いかなる特定の例にも限定されない。範囲は、特許請求の範囲によってのみ限定され、多くの代替形態、修正形態、および均等形態が包含される。以降の説明においては、徹底的な理解を提供するために多くの具体的な詳細が示されている。これらの詳細は、例の目的で提供されており、記述されている技術は、これらの具体的な詳細のうちのいくつかまたはすべてを伴わずに特許請求の範囲に従って実施されることが可能である。明確にするために、例に関連している技術分野において知られている技術項目は、説明を不必要にわかりにくくすることを回避するために、詳細に記述されていない。
図１は、自律車両におけるアクティブ安全システムを実施するためのシステムの一例を示している。図１においては、（上部平面図において示されている）自律車両１００が、自律車両１００の外部の環境１９０内を軌道１０５に沿って走行している場合がある。説明の目的のために、環境１９０は、自律車両１００と潜在的に衝突する可能性がある１つもしくは複数のオブジェクト、たとえば静的なおよび／もしくは動的なオブジェクト、または自律車両１００内に乗っている搭乗者（図示せず）におよび／もしくは自律車両１００にその他の何らかの危険をもたらすオブジェクトを含む場合がある。たとえば、図１においては、オブジェクト１８０（たとえば、自動車）が、軌道１８５を有するものとして示されており、この軌道１８５は、（たとえば、軌道を変えること、減速することなどによって）変更されない場合には、（たとえば、自律車両１００に追突することによる）自律車両１００との潜在的な衝突１８７をもたらす可能性がある。
自律車両１００は、（たとえば、パッシブセンサおよび／またはアクティブセンサを使用して）環境１９０を感知するためにセンサシステム（図示せず）を使用してオブジェクト１８０を検知することができ、自律車両１００とのオブジェクト１８０の潜在的な衝突を緩和または防止するためにアクションを取ることができる。自律車両システム１０１が、センサシステムからのセンサデータ１３２を受信することができ、（たとえば、自律車両１００のローカライザシステムにおいて実装されている）自律車両ロケーションデータ１３９を受信することができる。センサデータ１３２は、センサ信号（たとえば、センサシステムのセンサによって生成される信号）を表すデータを含むことができるが、それらには限定されない。センサ信号を表すデータは、自律車両１００の外部の環境１９０を示すことができる。自律車両ロケーションデータ１３９は、環境１９０における自律車両１００のロケーションを表すデータを含むことができるが、それらには限定されない。一例として、自律車両１００のロケーションを表すデータは、位置および配向データ（たとえば、ローカル位置または局所的位置）、（たとえば、１つまたは複数のマップタイルからの）マップデータ、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）によって生成されるデータ、および慣性測定ユニット（ＩＭＵ）によって生成されるデータを含むことができる。いくつかの例においては、自律車両１００のセンサシステムは、グローバルポジショニングシステム、慣性測定ユニット、または両方を含むことができる。
自律車両システム１０１は、経路カリキュレータ１１２、（たとえば、自律車両１００の知覚システムにおいて実装される）オブジェクトデータカリキュレータ１１４、衝突プレディクタ１１６、オブジェクト分類デタミネータ１１８、およびキネマティクスカリキュレータ１１５を実装するために、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、ロジック、回路、非一時的コンピュータ可読メディアにおいて具体化されるコンピュータ実行可能命令、または前述のものの任意の組合せを含むことができるが、それらには限定されない。自律車両システム１０１は、オブジェクトタイプデータストア１１９を含むがそれには限定されない１つまたは複数のデータストアにアクセスすることができる。オブジェクトタイプデータストア１１９は、環境１９０において検知されたオブジェクトに関するオブジェクト分類に関連付けられているオブジェクトタイプを表すデータを含むことができる（たとえば、「座っている」、「立っている」、または「走っている」などのさまざまな歩行者オブジェクトタイプは、歩行者として分類されるオブジェクトに関連付けられることが可能である）。
経路カリキュレータ１１２は、たとえば、環境１９０における自律車両１００のロケーションを表すデータ、およびその他のデータ（たとえば、車両ロケーションデータ１３９に含まれている局所的位置データ）を使用して、自律車両１００の軌道（たとえば、軌道１０５）を表すデータを生成するように構成されることが可能である。経路カリキュレータ１１２は、たとえば、自律車両１００によって実行されることになる今後の軌道を生成するように構成されることが可能である。いくつかの例においては、経路カリキュレータ１１２は、自律車両１００のプランナーシステム内に、または自律車両１００のプランナーシステムの一部として埋め込まれることが可能である。その他の例においては、経路カリキュレータ１１２および／またはプランナーシステムは、環境におけるオブジェクトの予測される動きに関連付けられるデータを計算することができ、オブジェクトの予測される動きに関連付けられる予測されるオブジェクト経路を決定することができる。いくつかの例においては、オブジェクト経路は、予測されるオブジェクト経路を構成することが可能である。その他の例においては、オブジェクト経路は、予測されるオブジェクト軌道を構成することが可能である。さらに他の例においては、（たとえば、環境における）オブジェクト経路は、予測されるオブジェクト軌道と同じまたは同様である場合がある予測されるオブジェクト軌道を構成することが可能である。
オブジェクトデータカリキュレータ１１４は、環境１９０に配置されているオブジェクト１８０のロケーションを表すデータ、オブジェクト１８０に関連付けられているオブジェクトトラックを表すデータ、およびオブジェクト１８０に関連付けられているオブジェクト分類を表すデータなどを計算するように構成されることが可能である。オブジェクトデータカリキュレータ１１４は、たとえば、センサデータ１３２に含まれているセンサ信号を表すデータを使用して、オブジェクトのロケーションを表すデータ、オブジェクトトラックを表すデータ、およびオブジェクト分類を表すデータを計算することができる。いくつかの例においては、オブジェクトデータカリキュレータ１１４は、センサ信号（たとえば、センサシステムからのセンサ信号）を表すデータを受信するように構成されて、知覚システムもしくはその一部分において実装されることが可能であり、または知覚システムもしくはその一部分を構成することが可能である。
オブジェクト分類デタミネータ１１８は、オブジェクトタイプ１１９（たとえば、オブジェクト分類の種類、オブジェクト分類のサブクラス、またはオブジェクト分類のサブセット）を表すデータにアクセスするように構成されることが可能であり、オブジェクトトラックを表すデータおよびオブジェクト分類を表すデータを、オブジェクトタイプ１１９を表すデータと比較して、オブジェクトタイプ（たとえば、オブジェクト分類の種類またはサブクラス）を表すデータを決定するように構成されることが可能である。一例として、「車」というオブジェクト分類を有する検知されたオブジェクトは、「セダン」、「クーペ」、「トラック」、または「スクールバス」というオブジェクトタイプを有することができる。たとえば、駐車されている「スクールバス」が、「静的な」というさらなるサブクラス（たとえば、そのスクールバスは動いていない）、または「動的な」というさらなるサブクラス（たとえば、そのスクールバスは動いている）を有することができるなど、オブジェクトタイプは、さらなるサブクラスまたはサブセットを含むことができる。
衝突プレディクタ１１６は、オブジェクトタイプを表すデータ、オブジェクトの軌道を表すデータ、および自律車両の軌道を表すデータを使用して、たとえば、自律車両１００とオブジェクト１８０との間における衝突（たとえば、１８７）を予測するように構成されることが可能である。
キネマティクスカリキュレータ１１５は、たとえば、速度、スピード、加速度、減速度、運動量、局所的位置、および力を含むがそれらには限定されない、環境１９０におけるオブジェクト１８０の動きに関連付けられている１つまたは複数のスカラ量および／またはベクトル量を表すデータを算出するように構成されることが可能である。キネマティクスカリキュレータ１１５からのデータは、たとえば、オブジェクト１８０と自律車両１００との間における衝撃までの推定される時間を表すデータ、およびオブジェクト１８０と自律車両１００との間における距離を表すデータを含むがそれらには限定されないその他のデータを算出するために使用されることが可能である。いくつかの例においては、キネマティクスカリキュレータ１１５は、環境１９０におけるその他のオブジェクト（たとえば、車、歩行者、自転車、オートバイなど）が、警戒したもしくはコントロールのきく状態にある可能性、または警戒していない、コントロールのきかない、もしくは酒に酔った状態にある可能性などを予測するように構成されることが可能である。一例として、キネマティクスカリキュレータ１１５は、その他のエージェント（たとえば、その他の車両の運転手またはライダー）が合理的に行動している確率（たとえば、彼らが運転しているもしくは乗っているオブジェクトの動きに基づく）（これは、自律車両１００の行動を決定づける場合がある）、または非合理的に行動している確率（たとえば、彼らが乗っているもしくは運転しているオブジェクトの常軌を逸した動きに基づく）を推定するように構成されることが可能である。合理的なまたは非合理的な行動は、自律車両１００の現在のまたは今後の軌道に対するオブジェクトの今後のロケーションを推定または予測するために使用されることが可能である経時的に受信されるセンサデータに基づいて推測されることが可能である。したがって、自律車両１００のプランナーシステムは、たとえば、特別に用心深い車両操縦を実施するように、および／または自律車両１００の安全システムをアクティブ化するように構成されることが可能である。
安全システムアクティベータ１２０は、衝突プレディクタ１１６によって衝突が予測される場合に、および／またはその他の安全関連事象（たとえば、急ブレーキ、急加速等など、車両１００による緊急時操縦）の発生時に自律車両１００の１つまたは複数の安全システムをアクティブ化するように構成されることが可能である。安全システムアクティベータ１２０は、内部安全システム１２２、外部安全システム１２４、運転システム１２６（たとえば、衝突を回避するために緊急時操縦を運転システム１２６に実行させる）、または前述のものの任意の組合せをアクティブ化するように構成されることが可能である。たとえば、運転システム１２６は、車両１００の軌道を軌道１０５から衝突回避軌道１０５ａへ変更することをステアリングシステム（たとえば、ホイールに関するステアリング角またはステアリングベクトルを設定する）および推進システム（たとえば、電気モータへ供給される電力）に行わせるように構成されているデータを受信することができる。
図２Ａは、自律車両１００におけるアクティブ安全システムを実施するための流れ図２００の一例を示している。流れ図２００においては、ステージ２０２において、自律車両１００の外部の環境（たとえば、環境１９０）における自律車両１００の軌道２０３を表すデータが受信されること（たとえば、自律車両１００のプランナーシステムにおいて実装されること）が可能である。
ステージ２０４において、環境（たとえば、環境１９０）に配置されているオブジェクト（たとえば、自動車１８０）に関連付けられているオブジェクトデータが計算されることが可能である。オブジェクトデータを計算するためにステージ２０４においてセンサデータ２０５がアクセスされることが可能である。オブジェクトデータは、環境におけるオブジェクトロケーション、オブジェクトに関連付けられているオブジェクトトラック（たとえば、動いていないオブジェクトに関しては静的な、および動いているオブジェクトに関しては動的な）、ならびにオブジェクト（たとえば、歩行者、犬、猫、自転車、オートバイ、自動車、トラックなど）に関連付けられているオブジェクト分類（たとえば、ラベル）を表すデータを含むことができるが、それらには限定されない。ステージ２０４は、環境におけるオブジェクトロケーション２０７を表すデータ、オブジェクトトラック２０９を表すデータ、およびオブジェクト分類２１１を表すデータを含むがそれらには限定されない、オブジェクトに関連付けられている１つまたは複数のタイプのデータを出力することができる。
ステージ２０６において、環境におけるオブジェクトの予測されるオブジェクト経路が計算されることが可能である。一例として、ステージ２０６は、オブジェクトロケーション２０７を表すデータを受信することができ、そのデータを処理して、予測されるオブジェクト経路２１３を表すデータを生成することができる。
ステージ２０８において、オブジェクトタイプ２１５を表すデータがアクセスされることが可能であり、ステージ２１０において、オブジェクトトラック２０９を表すデータ、オブジェクト分類２１１を表すデータ、およびオブジェクトタイプ２１５を表すデータに基づいて、オブジェクトタイプ２１７を表すデータが決定されることが可能である。オブジェクトタイプの例は、ほんのいくつかの例を挙げれば、静的なオブジェクトトラック（たとえば、歩行者が動いていない）を有する歩行者オブジェクトタイプ、動的なオブジェクトトラック（たとえば、自動車が動いている）を有する自動車オブジェクトタイプ、および静的なオブジェクトトラック（たとえば、交通標識、レーンマーカ、消火栓）を有するインフラストラクチャーオブジェクトタイプなどを含むことができるが、それらには限定されない。ステージ２１０は、オブジェクトタイプ２１７を表すデータを出力することができる。
ステージ２１２において、決定されたオブジェクトタイプ２１７、自律車両軌道２０３、および予測されるオブジェクト経路２１３に基づいて、自律車両とオブジェクトとの間における衝突が予測されることが可能である。一例として、動的であるオブジェクトトラック（たとえば、オブジェクトが環境において動いている）を有するオブジェクト、自律車両の軌道と潜在的な対立状態にあるオブジェクトの軌道（たとえば、それらの軌道が、互いに交差するかまたはその他の形で干渉する可能性がある）、およびオブジェクトが衝突脅威である可能性が高いということを示す（たとえば、オブジェクトタイプ２１７を算出する際に使用された）オブジェクト分類２１１を有するオブジェクト（たとえば、そのオブジェクトが、自動車、スケートボーダー、自転車運転者、オートバイなどとして分類されている）に起因して、決定されたオブジェクトタイプ２１７に部分的に基づいて衝突が予測されることが可能である。
（たとえば、ステージ２１２において）衝突が予測される場合には、ステージ２１４において、自律車両の安全システムがアクティブ化されることが可能である。ステージ２１４は、たとえば、１つもしくは複数の内部安全システム、１つもしくは複数の外部安全システム、１つもしくは複数の運転システム（たとえば、ステアリング、推進、制動など）、または前述のものの組合せなど、自律車両の１つまたは複数の安全システムをアクティブ化することができる。ステージ２１４は、自律車両１００の安全システムのうちの１つまたは複数をアクティブ化することを（たとえば、データおよび／または信号を通信することによって）安全システムアクティベータ２２０に行わせることができる。
図２Ｂは、自律車両１００におけるアクティブ安全システムを実施するための流れ図２５０の別の例を示している。流れ図２５０においては、ステージ２５２において、自律車両１００の外部の環境（たとえば、環境１９０）における自律車両１００の軌道２５３を表すデータが（たとえば、自律車両１００のプランナーシステムから）受信されることが可能である。
ステージ２５４において、環境におけるオブジェクトのロケーションが決定されることが可能である。環境２５７におけるオブジェクトロケーションを表すデータを決定するために、（たとえば、知覚システムによって）センサデータ２５５が処理されることが可能である。環境（たとえば、環境１９０）におけるオブジェクトに関連付けられているデータ（たとえば、オブジェクト１８０に関連付けられているオブジェクトデータ）が、ステージ２５４において決定されることが可能である。ステージ２５４においてアクセスされたセンサデータ２５５は、オブジェクトデータを決定するために使用されることが可能である。オブジェクトデータは、環境におけるオブジェクトのロケーション、オブジェクトに関連付けられているオブジェクトトラック（たとえば、動いていないオブジェクトに関しては静的な、および動いているオブジェクトに関しては動的な）、オブジェクト（たとえば、歩行者、犬、猫、自転車、オートバイ、自動車、トラックなど）に関連付けられているオブジェクト分類、ならびにオブジェクトに関連付けられているオブジェクトタイプを表すデータを含むことができるが、それらには限定されない。ステージ２５４は、環境におけるオブジェクトロケーション２５７を表すデータ、オブジェクトに関連付けられているオブジェクトトラック２６１を表すデータ、オブジェクトに関連付けられているオブジェクト分類２６３を表すデータ、およびオブジェクトに関連付けられているオブジェクトタイプ２５９を表すデータを含むがそれらには限定されない、オブジェクトに関連付けられている１つまたは複数のタイプのデータを出力することができる。
ステージ２５６において、環境におけるオブジェクトの予測されるオブジェクト経路が計算されることが可能である。一例として、ステージ２５６は、オブジェクトロケーション２５７を表すデータを受信することができ、そのデータを処理して、予測されるオブジェクト経路２６５を表すデータを生成することができる。いくつかの例においては、ステージ２５６において生成された、予測されるオブジェクト経路２６５を表すデータは、流れ図２５０の別のステージにおける、たとえばステージ２５８におけるデータ入力として使用されることが可能である。その他の例においては、ステージ２５６が迂回されることが可能であり、流れ図２５０は、ステージ２５４からステージ２５８へ遷移することができる。
ステージ２５８において、自律車両軌道２５３およびオブジェクトロケーション２６５に基づいて、自律車両とオブジェクトとの間における衝突が予測されることが可能である。オブジェクトロケーション２５７は、環境におけるオブジェクトの動きに起因して第１のロケーションから次のロケーションへ変わることが可能である。たとえば、別々の時点において、オブジェクトは、動いている場合があり（たとえば、動的な「Ｄ」というオブジェクトトラックを有し）、動いていない場合があり（たとえば、静的な「Ｓ」というオブジェクトトラックを有し）、または両方である場合がある。しかしながら、知覚システムは、それらの別々の時点の間に（たとえば、センサシステムからのセンサデータを使用して）オブジェクトを継続的に追跡把握して、それらの別々の時点におけるオブジェクトロケーション２５７を決定することができる。オブジェクトの動きの方向における変化、および／またはオブジェクトの動いている状態と動いていない状態との間における切り替えに起因して、ステージ２５６において計算される予測されるオブジェクト経路２６５は、決定することが困難である場合があり、したがって、予測されるオブジェクト経路２６５は、ステージ２５８におけるデータ入力として使用される必要はない。
ステージ２５８は、たとえば、オブジェクトタイプ２５９および予測されるオブジェクト経路２６５など、図２Ｂにおいて示されていないデータを使用して衝突を予測することができる。第１の例として、ステージ２５８において、自律車両軌道２５３、オブジェクトロケーション２５７、およびオブジェクトタイプ２５９に基づいて、自律車両とオブジェクトとの間における衝突が予測されることが可能である。第２の例として、ステージ２５８において、自律車両軌道２５３および予測されるオブジェクト経路２６５に基づいて、自律車両とオブジェクトとの間における衝突が予測されることが可能である。第３の例として、ステージ２５８において、自律車両軌道２５３、予測されるオブジェクト経路２６５、およびオブジェクトタイプ２５９に基づいて、自律車両とオブジェクトとの間における衝突が予測されることが可能である。
（たとえば、ステージ２５８において）衝突が予測される場合には、ステージ２６０において、自律車両の安全システムがアクティブ化されることが可能である。ステージ２６０は、たとえば、１つもしくは複数の内部安全システム、１つもしくは複数の外部安全システム、１つもしくは複数の運転システム（たとえば、ステアリング、推進、制動など）、または前述のものの組合せなど、自律車両の１つまたは複数の安全システムをアクティブ化することができる。ステージ２６０は、自律車両の安全システムのうちの１つまたは複数をアクティブ化することを（たとえば、データおよび／または信号を通信することによって）安全システムアクティベータ２６９に行わせることができる。
図２Ｃは、自律車両におけるアクティブ安全システムを実施するための流れ図２７０のさらに別の例を示している。ステージ２７２において、自律車両１００の外部の環境（たとえば、環境１９０）における自律車両１００の軌道２７３を表すデータが（たとえば、自律車両１００のプランナーシステムから）受信されることが可能である。
ステージ２７４において、たとえばセンサデータ２７５を使用して、（たとえば、知覚システムによって）環境におけるオブジェクトのロケーションが決定されることが可能である。ステージ２７４は、オブジェクトロケーション２７９を表すデータを生成することができる。オブジェクトロケーション２７９を表すデータは、環境におけるオブジェクトのロケーションに対するオブジェクトの動き２８１の予測される進度を表すデータを含むことができる。たとえば、環境における動きがないことを示す静的なオブジェクトトラックをオブジェクトが有している場合には、動き２８１の予測進度はゼロであり得る。しかしながら、オブジェクトのオブジェクトトラックが動的であり、オブジェクト分類が自動車である場合には、動き２８１の予測される進度はゼロではないものであり得る。
ステージ２７６において、動き２８１の予測される進度に基づいて、環境におけるオブジェクトの予測される次のロケーションが計算されることが可能である。ステージ２７６は、予測される次のロケーション２８３を表すデータを生成することができる。
ステージ２７８において、予測される次のロケーション２８３および自律車両軌道２７３に基づいて、オブジェクトと自律車両との間における衝撃の確率が予測されることが可能である。ステージ２７８は、衝撃の確率２８５を表すデータを生成することができる。
ステージ２８０において、自律車両の安全システムのサブセットのさまざまな段階的に高まる機能をアクティブ化するためのしきい値のサブセット（たとえば、環境におけるロケーションまたは距離）が、衝撃の確率２８５に基づいて計算されることが可能である。しきい値の少なくとも１つのサブセットは、自律車両の安全システムのさまざまな段階的に高まる機能のアクティブ化に関連付けられている。ステージ２８０は、１つまたは複数のしきい値サブセット２８７を表すデータを生成することができる。いくつかの例においては、しきい値のサブセットは、自律車両に対するロケーションを構成することができ、または自律車両に対する距離を構成することができる。たとえば、しきい値は、基準ロケーション（たとえば、自律車両）に対するロケーションまたは一連のロケーションの関数であることが可能である。さらに、しきい値は、オブジェクトおよび自律車両に対する距離、または予測されるオブジェクトロケーション間における距離を含む、任意のオブジェクトもしくはオブジェクトロケーション間における距離の関数であることが可能である。
ステージ２８２において、関連付けられている予測される確率に基づいて、安全システムのさまざまな段階的に高まる機能のうちの１つまたは複数がアクティブ化されることが可能である（たとえば、今にも起こりそうな衝突を示す衝撃の確率の予測されるセットに基づくブラッダのアクティブ化）。ステージ２８２は、衝突の確率の対応する１つまたは複数のセットに基づいて自律車両の安全システムのうちの１つまたは複数をアクティブ化することを（たとえば、データおよび／または信号を通信することによって）安全システムアクティベータ２８９に行わせることができる。
図３Ａは、自律車両におけるアクティブ安全システムを実施するためのシステムの一例３００を示している。図３Ａにおいては、自律車両システム３０１が、センサシステム３２０を含むことができ、センサシステム３２０は、（たとえば、リアルタイムで、またはほぼリアルタイムで）環境３９０を感知してセンサデータ３３２および３３４（たとえば、センサ信号を表すデータ）を（たとえば、リアルタイムで）生成するように構成されているセンサ３２８を含む。
自律車両システム３０１は、知覚システム３４０を含むことができ、知覚システム３４０は、環境３９０におけるオブジェクトを検知し、オブジェクトに関するオブジェクトトラックを決定し、オブジェクトを分類し、環境３９０におけるオブジェクトのロケーションを追跡把握し、たとえば、交通標識／信号、ロードマーキング、レーンマーキング等など、環境３９０における特定のタイプのオブジェクトを検知するように構成されている。知覚システム３４０は、センサシステム３２０からのセンサデータ３３４を受信することができる。
自律車両システム３０１は、環境３９０における自律車両のロケーションを決定するように構成されているローカライザシステム３３０を含むことができる。ローカライザシステム３３０は、センサシステム３２０からのセンサデータ３３２を受信することができる。いくつかの例においては、ローカライザシステム３３０によって受信されるセンサデータ３３２は、知覚システム３４０によって受信されるセンサデータ３３４と同じではない場合がある。たとえば、知覚システム３３０は、ライダ（ＬＩＤＡＲ）（たとえば、２Ｄ、３Ｄ、カラーライダ）、レーダ（ＲＡＤＡＲ）、およびカメラ（たとえば、イメージ取り込みデバイス）を含むがそれらには限定されないセンサからのデータ３３４を受信することができ、その一方でローカライザシステム３３０は、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）データ、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）データ、マップデータ、ルートデータ、ルートネットワーク定義ファイル（ＲＮＤＦ）データ、およびマップタイルデータを含むがそれらには限定されないデータ３３２を受信することができる。ローカライザシステム３３０は、データストア、データリポジトリ、メモリ等など、センサシステム３２０以外のソースからデータを受信することができる。その他の例においては、ローカライザシステム３３０によって受信されるセンサデータ３３２は、知覚システム３４０によって受信されるセンサデータ３３４と同じである場合がある。さまざまな例においては、ローカライザシステム３３０および知覚システム３４０は、同様のもしくは同等のセンサ、または同様のもしくは同等のタイプのセンサを実装することが可能であり、または実装しないことも可能である。さらに、ローカライザシステム３３０および知覚システム３４０はそれぞれ、互いに独立して任意のタイプのセンサデータ３３２を実装することができる。
知覚システム３４０は、センサデータ３３４を処理して、オブジェクトデータ３４９を生成することができ、オブジェクトデータ３４９は、プランナーシステム３１０によって受信されることが可能である。オブジェクトデータ３４９は、環境３９０において検知されるオブジェクトに関連付けられているデータを含むことができ、それらのデータは、たとえば、オブジェクト分類、オブジェクトタイプ、オブジェクトトラック、オブジェクトロケーション、予測されるオブジェクト経路、予測されるオブジェクト軌道、およびオブジェクト速度を表すデータを含むことができるが、それらには限定されない。
ローカライザシステム３３０は、センサデータ３３４、および任意選択でその他のデータを処理して、位置および配向データ、局所的位置データ３３９を生成することができ、それらのデータは、プランナーシステム３１０によって受信されることが可能である。局所的位置データ３３９は、たとえば、環境３９０における自律車両のロケーションを表すデータ、ＧＰＳデータ、ＩＭＵデータ、マップデータ、ルートデータ、ルートネットワーク定義ファイル（ＲＮＤＦ）データ、オドメトリデータ、ホイールエンコーダデータ、およびマップタイルデータを含むことができるが、それらには限定されない。
プランナーシステム３１０は、オブジェクトデータ３４９および局所的位置データ３３９を処理して、環境３９０を通る自律車両のための経路（たとえば、自律車両の軌道）を算出することができる。算出された経路は、たとえば、自律車両に対する障害物を生じさせる可能性がある、および／または自律車両に対する衝突脅威をもたらす可能性がある、環境３９０におけるオブジェクトによって部分的に決定される。
プランナーシステム３１０は、１つまたは複数の車両コントローラ３５０との間でコントロールおよびデータ３１７を通信するように構成されることが可能である。コントロールおよびデータ３１７は、運転システム３２６を介して自律車両の運転操作（たとえば、ステアリング、制動、推進、シグナリングなど）をコントロールして、自律車両の１つまたは複数の内部安全システム３２２をアクティブ化し、自律車両の１つまたは複数の外部安全システム３２４をアクティブ化するように構成されている情報を含むことができる。運転システム３２６は、たとえば衝突回避操縦など、自律車両の能動的な安全に関連付けられているさらなる機能を実行することができる。
車両コントローラ３５０は、コントロールおよびデータ３１７を受信し、コントロールおよびデータ３１７に基づいて、内部データ３２３、外部データ３２５、および運転データ３２７を、たとえばコントロールおよびデータ３１７によって決定されたとおりに、それぞれ内部安全システム３２２、外部安全システム３２４、および運転システム３２６へ通信するように構成されることが可能である。一例として、プランナーシステム３１０が、環境３９０におけるオブジェクトのいくつかのアクションに基づいて、内部安全システム３２２がアクティブ化されるべきであるということを決定した場合には、コントロールおよびデータ３１７は、内部安全システム３２２の１つまたは複数の機能をアクティブ化するための内部データ３２３を車両コントローラ３５０に生成させるように構成されている情報を含むことができる。
自律車両システム３０１、ならびにその関連付けられているシステム３１０、３２０、３３０、３４０、３５０、３２２、３２４、および３２６は、データストア３１１（たとえば、データリポジトリ）からのデータ３１５、および／または外部リソース３１３（たとえば、クラウド、インターネット、ワイヤレスネットワーク）からのデータ３１２にアクセスするように構成されることが可能である。自律車両システム３０１、ならびにその関連付けられているシステム３１０、３２０、３３０、３４０、３５０、３２２、３２４、および３２６は、図３Ａにおいて示されているものを含むがそれらには限定されないさまざまなシステムおよび／またはデータソースからのデータにリアルタイムでアクセスするように構成されることが可能である。一例として、ローカライザシステム３３０および知覚システム３４０は、センサデータ３３２およびセンサデータ３３４にリアルタイムでアクセスするように構成されることが可能である。別の例として、プランナーシステム３１０は、オブジェクトデータ３４９、局所的位置データ３３９、ならびにコントロールおよびデータ３１７にリアルタイムでアクセスするように構成されることが可能である。その他の例においては、プランナーシステム３１０は、データストア３１１および／または外部リソース３１３にリアルタイムでアクセスするように構成されることが可能である。
図３Ｂは、自律車両におけるアクティブ安全システムを実施するためのシステムの別の例３９９を示している。例３９９においては、センサシステム３２０におけるセンサ３２８は、たとえば、光検出および測距センサ３７１（ライダ）、イメージ取り込みセンサ３７３（たとえば、カメラ）、無線検出および測距センサ３７５（レーダ）、音取り込みセンサ３７７（たとえば、マイクロフォン）、グローバルポジショニングシステムセンサ（ＧＰＳ）、および／または慣性測定ユニットセンサ（ＩＭＵ）３７９、ならびに環境センサ３７２（たとえば、温度、バロメータ圧）のうちの１つまたは複数を含むことができるが、それらには限定されない。ローカライザシステム３３０および知覚システム３４０は、センサデータ３３２および／またはセンサデータ３３４をそれぞれセンサ３２８のうちの１つまたは複数から受信することができる。たとえば、知覚システム３４０は、ライダ３７１、カメラ３７３、レーダ３７５、環境３７２、およびマイクロフォン３７７からのセンサデータなど、環境３９０におけるオブジェクトに関連付けられている情報を決定することに関連しているセンサデータ３３４を受信することができ、その一方でローカライザシステム３３０は、ＧＰＳ／ＩＭＵ３７９からなど、環境３９０における自律車両のロケーションに関連付けられているセンサデータ３３２を受信することができる。さらに、ローカライザシステム３３０は、たとえば、マップデータ、マップタイルデータ、ルートデータ、ルートネットワーク定義ファイル（ＲＮＤＦ）データ、データストア、データリポジトリ等など、センサシステム３２０以外のソースからデータを受信することができる。いくつかの例においては、ローカライザシステム３３０によって受信されるセンサデータ（３３２、３３４）は、知覚システム３４０によって受信されるセンサデータ（３３２、３３４）と同じである場合がある。その他の例においては、ローカライザシステム３３０によって受信されるセンサデータ（３３２、３３４）は、知覚システム３４０によって受信されるセンサデータ（３３２、３３４）と同じではない場合がある。センサデータ３３２および３３４はそれぞれ、センサシステム３２０における１つまたは複数のセンサまたはセンサタイプの任意の組合せからのデータを含むことができる。センサデータ３３２および３３４の数量およびタイプは、他方から独立していることが可能であり、同様もしくは同等であることが可能であり、または同様もしくは同等ではないことも可能である。
一例として、ローカライザシステム３３０は、自律車両１００の位置における経時的な変化を推定するためのモーションセンサからのオドメトリデータ３３６、（たとえば、推進システム３６８による）ホイール回転に基づいて自律車両１００の動き、距離、およびその他のメトリックを計算するためのホイールエンコーダ３３７、マップタイルを表すデータ、ルートデータ、ルートネットワーク定義ファイル（ＲＮＤＦ）データ、および／またはその他のデータからのマップデータ３３５、ならびに、自律車両１００の（たとえば、シミュレーション、取り込まれたデータなどからの）車両動態のモデルに基づいて車両ロケーションデータを計算するために使用されることが可能である自律車両（ＡＶ）モデル３３８を表すデータなど、センサデータ（３３２、３３４）以外のソースからのデータに対して受信および／またはアクセスを行うことができる。ローカライザシステム３３０は、局所的位置データ３３９を表すデータを生成するために示されているデータリソースのうちの１つまたは複数を使用することができる。
別の例として、知覚システム３４０は、センサデータ（３３２、３３４）を解析もしくはその他の形で分析、処理、または操作して、オブジェクト検知３４１、オブジェクトトラック３４３（たとえば、どの検知されたオブジェクトが静的であるか（動いていないか）およびどれが動的であるか（動いているか）を決定すること）、オブジェクト分類３４５（たとえば、車、オートバイ、自転車、歩行者、スケートボーダー、郵便ポスト、建物、街灯など）、オブジェクト追跡把握３４７（たとえば、環境３９０におけるオブジェクトのロケーションにおける変化に基づいてオブジェクトを追跡把握すること）、ならびに交通信号／標識検知３４２（たとえば、停止信号、停止標識、踏切、レーンマーカ、横断歩道など）を実施することができる。
さらに別の例として、プランナーシステム３１０は、局所的位置データ３３９およびオブジェクトデータ３４９を受信することができ、データ（局所的位置データ３３９、オブジェクトデータ３４９）を解析もしくはその他の形で分析、処理、または操作して、たとえば、軌道計算３８１、しきい値ロケーション推定３８６、オーディオ信号選択３８９、光パターン選択３８２、キネマティクス計算３８４、オブジェクトタイプ検知３８７、衝突予測３８５、およびオブジェクトデータ計算３８３を含むがそれらには限定されない機能を実施することができる。プランナーシステム３１０は、軌道およびコントロールデータ３１７を車両コントローラ３５０へ通信することができる。車両コントローラ３５０は、車両コントロールおよびデータ３１７を処理して、運転システムデータ３２７、内部安全システムデータ３２３、および外部安全システムデータ３２５を生成することができる。運転システムデータ３２７は、運転システム３２６へ通信されることが可能である。運転システム３２６は、運転システムデータ３２７を制動システム３６４、ステアリングシステム３６６、推進システム３６８、およびシグナルシステム３６２（たとえば、ターンシグナル、ブレーキシグナル、ヘッドライト、および走行用ライト）へ通信することができる。たとえば、運転システムデータ３２７は、ステアリングシステム３６６のためのステアリング角データ（たとえば、ホイールに関するステアリング角）、ブレーキシステム３６４のための制動データ（たとえば、ブレーキパッドに加えられることになるブレーキ力）、および推進システム３６８のための推進データ（たとえば、モータに加えられることになる電圧、電流、または電力）を含むことができる。破線３７７は、車両軌道処理レイヤと車両物理的実行レイヤとの間における境界を表すことができ、車両軌道処理レイヤにおいて処理されるデータは、運転システム３２６、内部安全システム３２２、または外部安全システム３２４のうちの１つまたは複数によって実装される。一例として、内部安全システム３２２の１つまたは複数の部分は、衝突および／またはその他の極端な事象（たとえば、自律車両１００による衝突回避操縦）の場合に自律車両１００における搭乗者の安全を高めるように構成されることが可能である。別の例として、外部安全システム３２４の１つまたは複数の部分は、上述の衝突および／または極端な事象の衝撃力またはマイナスの影響を低減するように構成されることが可能である。
内部安全システム３２２は、シートアクチュエータシステム３６３およびシートベルトテンショニングシステム３６１を含むがそれらには限定されないシステムを有することができる。外部安全システム３２４は、音響アレイシステム３６５、光エミッタシステム３６７、およびブラッダシステム３６９を含むがそれらには限定されないシステムを有することができる。運転システム３２６は、制動システム３６４、シグナルシステム３６２、ステアリングシステム３６６、および推進システム３６８を含むがそれらには限定されないシステムを有することができる。外部安全システム３２４におけるシステムは、光エミッタシステム３６７における１つまたは複数の光エミッタ（図示せず）を使用して光を環境３９０へと放射すること、音響ビームステアリングアレイ３６５における１つまたは複数の音響ビームステアリングアレイ（図示せず）を使用して音響エネルギー（たとえば、音）の誘導されるビームを環境３９０へと放射することによって、またはブラッダシステム３６９における１つまたは複数のブラッダ（図示せず）を、展開されていない位置から、展開された位置へ膨張させることによって、または前述のものの任意の組合せによって環境３９０とのインターフェースを取るように構成されることが可能である。さらに、音響ビームステアリングアレイ３６５は、たとえば、トランスデューサ、エアホーン、または共鳴器を使用して、音響エネルギーを環境へと放射することができる。音響エネルギーは、無指向性であることが可能であり、または誘導されるビーム、もしくはその他の形で焦点を絞られた音（たとえば、超音波源の指向性の音響源、フェーズドアレイ、パラメトリックアレイ、大型ラジエータ）を構成することができる。したがって、外部安全システム３２４におけるシステムは、自律車両１００の外部表面に関連付けられているロケーション（たとえば、図１における１００ｅ）など、それらのシステムが環境３９０とのインターフェースを取ることを可能にするように構成されている自律車両１００の１つまたは複数のロケーションに配置されることが可能である。内部安全システム３２２におけるシステムは、自律車両１００の内部に関連付けられている１つまたは複数のロケーション（たとえば、図１における１００ｉ）に配置されることが可能であり、座席、ベンチシート、フロア、レール、ブラケット、支柱、またはその他の構造など、自律車両１００の１つまたは複数の構造に接続されることが可能である。シートベルトテンショニングシステム３６１およびシートアクチュエータシステム３６３は、たとえば、衝突、車両加速、車両減速、回避操縦、急旋回、急ブレーキなどに起因して生じる可能性がある機械的負荷を支持するように構成されている１つまたは複数の構造と結合されることが可能である。
図４は、自律車両における知覚システムを実施するための流れ図４００の一例を示している。図４においては、知覚システム４４０によって受信される（たとえば、センサシステム４２０における１つまたは複数のセンサによって生成された）センサデータ４３４が、センサデータ４３４ａ～４３４ｃ（たとえば、ＬＩＤＡＲデータ、カラーライダデータ、３Ｄ ライダデータ）として視覚的に示されている。ステージ４０２において、センサデータ４３４が、検知されたオブジェクトを表すデータを含んでいるか否かに関して決定が行われることが可能である。ＮＯ分岐が取られた場合には、流れ図４００は、ステージ４０２へ戻って、環境におけるオブジェクトを検知するためにセンサデータ４３４の分析を続けることができる。ＹＥＳ分岐が取られた場合には、流れ図４００は、ステージ４０４へ続くことができ、ステージ４０４では、検知されたオブジェクトを表すデータが、交通標識または信号を表すデータを含んでいるか否かに関して決定が行われることが可能である。ＹＥＳ分岐が取られた場合には、流れ図４００は、ステージ４０６へ遷移することができ、ステージ４０６では、検知されたオブジェクトを表すデータが分析されて、たとえば、交通信号（たとえば、赤色、黄色、および緑色）、または停止標識（たとえば、形状、文字、および色に基づいて）など、検知された信号／標識オブジェクトのタイプを分類することが可能である。ステージ４０６における分析は、交通オブジェクトデータストア４２４にアクセスすることを含むことができ、交通オブジェクトデータストア４２４では、交通分類を表すデータの例が、検知されたオブジェクトを表すデータと比較されて、交通分類を表すデータ４０７を生成することが可能である。ステージ４０６は次いで、ステージ４１２など、別のステージへ遷移することができる。いくつかの例においては、ステージ４０４は、任意選択であることが可能であり、ステージ４０２は、ステージ４０８へ遷移することができる。
ステージ４０４からＮＯ分岐が取られた場合には、流れ図４００は、ステージ４０８へ遷移することができ、ステージ４０８では、検知されたオブジェクトを表すデータが分析されて、分類されることになるその他のオブジェクトタイプを決定することが可能である。ＹＥＳ分岐が取られた場合には、流れ図４００は、ステージ４１０へ遷移することができ、ステージ４１０では、検知されたオブジェクトを表すデータが分析されて、オブジェクトのタイプを分類することが可能である。オブジェクト分類を表すデータの格納されている例を、検知されたオブジェクトを表すデータと比較して、オブジェクト分類を表すデータ４１１を生成するために、オブジェクトデータストア４２６がアクセスされることが可能である。ステージ４１０は次いで、ステージ４１２など、別のステージへ遷移することができる。ステージ４０８からＮＯ分岐が取られた場合には、ステージ４０８は、ステージ４０２へ戻るなど、別のステージへ遷移することができる。
ステージ４１２において、ステージ４０６および／または４１０において分類されたオブジェクトデータが分析されて、検知されたオブジェクトを表すデータに関連付けられている動きをセンサデータ４３４が示しているかどうかを決定することが可能である。動きが示されていない場合には、ステージ４１４へのＮＯ分岐が取られることが可能であり、ステージ４１４では、検知されたオブジェクトに関するオブジェクトトラックを表すデータが静的（Ｓ）に設定されることが可能である。ステージ４１６において、オブジェクト（たとえば、静的なオブジェクト）のロケーションを表すデータが追跡把握されることが可能である。たとえば、時間ｔ０において検知された静止しているオブジェクトが、その後の時間ｔ１において動いて、動的なオブジェクトになる場合がある。その上、そのオブジェクトのロケーションを表すデータが、プランナーシステム（たとえば、図３Ｂにおけるプランナーシステム３１０）によって受信されるデータに含まれることが可能である。プランナーシステムは、そのオブジェクトのロケーションを表すデータを使用して、そのオブジェクトの座標（たとえば、自律車両１００に関する座標）を決定することができる。
その一方で、検知されたオブジェクトにおいて動きが示されている場合には、ステージ４１８へのＹＥＳ分岐が取られることが可能であり、ステージ４１８では、検知されたオブジェクトに関するオブジェクトトラックを表すデータが動的（Ｄ）に設定されることが可能である。ステージ４１９において、オブジェクト（たとえば、動的なオブジェクト）のロケーションを表すデータが追跡把握されることが可能である。プランナーシステムは、オブジェクトトラックを表すデータ、および／またはオブジェクトのロケーションを表すデータを分析して、検知されたオブジェクト（静的なまたは動的な）が潜在的に、自律車両に関して対立する軌道を有する可能性があるかどうか、および／または自律車両の付近に近づきすぎる可能性があるかどうかを決定することができ、それによって（たとえば、光エミッタからの、および／または音響ビームステアリングアレイからの）アラートが使用されて、オブジェクトおよび／またはそのオブジェクトをコントロールしている人の
行動を変更することが可能である。
ステージ４２２において、オブジェクト分類を表すデータ、オブジェクトトラックを表すデータ、およびオブジェクトのロケーションを表すデータのうちの１つまたは複数が、オブジェクトデータ４４９（たとえば、プランナーシステムによって受信されたオブジェクトデータ）とともに含まれることが可能である。一例として、センサデータ４３４ａは、オブジェクト（たとえば、スケートボードに乗っている人）を表すデータを含むことができる。ステージ４０２は、センサデータ４３４ａにおいてそのオブジェクトを検知することができる。ステージ４０４において、検知されたオブジェクトが交通標識／信号ではないということが決定されることが可能である。ステージ４０８は、検知されたオブジェクトが別のクラスのものであるということを決定することができ、ステージ４１０において、オブジェクトデータストア４２６からアクセスされたデータに基づいて、オブジェクトを表すデータを分析して、分類が、スケートボードに乗っている人にマッチするということを決定し、オブジェクト分類４１１を表すデータを出力することができる。ステージ４１２において、検知されたオブジェクトが動いているという決定が行われることが可能であり、ステージ４１８において、オブジェクトトラックが動的（Ｄ）に設定されることが可能であり、オブジェクトのロケーションが、ステージ４１９において（たとえば、検知されたオブジェクトのロケーションにおける変化を探してセンサデータ４３４ａを引き続き分析することによって）追跡把握されることが可能である。ステージ４２２において、センサデータ４３４に関連付けられているオブジェクトデータは、たとえば、分類（たとえば、スケートボードに乗っている人）、オブジェクトトラック（たとえば、オブジェクトが動いている）、自律車両の外部の環境におけるオブジェクト（たとえば、スケートボーダー）のロケーション、およびオブジェクトトラッキングデータを含むことができる。
同様に、センサデータ４３４ｂに関しては、流れ図４００は、たとえば、オブジェクト分類が歩行者であり、その歩行者は動いており（たとえば、歩いており）、動的なオブジェクトトラックを有しているということを決定することができ、環境におけるオブジェクト（たとえば、歩行者）のロケーションを追跡把握することができる。最後に、センサデータ４３４ｃに関しては、流れ図４００は、オブジェクト分類が消火栓であり、その消火栓は動いておらず、静的なオブジェクトトラックを有しているということを決定することができ、消火栓のロケーションを追跡把握することができる。いくつかの例においては、センサデータ４３４ａ、４３４ｂ、および４３４ｃに関連付けられているオブジェクトデータ４４９は、たとえば、オブジェクトトラック、オブジェクト分類、およびオブジェクトのロケーションを含むがそれらには限定されないファクタに基づいてプランナーシステムによってさらに処理されることが可能であるということに留意されたい。一例として、スケートボーダーおよび歩行者のケースにおいては、オブジェクトデータ４４９は、プランナーシステムが、そのスケートボーダーおよび／または歩行者のために（たとえば、外部安全システムによる）アラートを実施することを決定する事象において、軌道計算、しきい値ロケーション推定、動き予測、ロケーション比較、およびオブジェクト座標のうちの１つまたは複数のために使用されることが可能である。しかしながら、プランナーシステムは、消火栓に関するオブジェクトデータをその静的なオブジェクトトラックに起因して無視することを決定する可能性がある。なぜなら、たとえば、消火栓は、自律車両と対立することになる動きを有する可能性が低い（たとえば、それは動かない）からであり、ならびに／または消火栓は、生き物ではない（たとえば、自律車両の外部安全システムによって生成された放射される光および／もしくはビーム式に誘導される音などのアラートに応答することまたは気づくことができない）からである。
図５は、自律車両におけるプランナーシステムによるオブジェクト優先順位付けの一例５００を示している。例５００は、自律車両１００のセンサシステム（たとえば、図３Ｂのセンサシステム３２０）によって感知される自律車両１００の外部の環境５９０の視覚化を示している。自律車両１００の知覚システムからのオブジェクトデータは、自動車５８１ｄ、自転車ライダー５８３ｄ、歩いている歩行者５８５ｄ、および２台の駐車されている自動車５８７ｓおよび５８９ｓを含むがそれらには限定されない、環境５９０におけるいくつかのオブジェクトを検知することができる。この例においては、知覚システムが、（たとえば、図３Ｂのセンサデータ３３４に基づいて）動的な「Ｄ」オブジェクトトラックをオブジェクト５８１ｄ、５８３ｄ、および５８５ｄに割り振っておくことが可能であり、したがってラベル「ｄ」は、それらのオブジェクトに関する参照番号に関連付けられている。知覚システムはまた、（たとえば、図３Ｂのセンサデータ３３４に基づいて）静的な「Ｓ」オブジェクトトラックをオブジェクト５８７ｓおよび５８９ｓに割り振っておくことが可能であり、したがってラベル「ｓ」は、それらのオブジェクトに関する参照番号に関連付けられている。
自律車両のローカライザシステムが、環境５９０における自律車両１００のロケーションに関する局所的位置データ５３９（たとえば、車両１００についてのロケーションに対するＸ、Ｙ、Ｚ座標、またはその他のメトリックもしくは座標系）を決定することができる。いくつかの例においては、局所的位置データ５３９は、自律車両１００の重心（図示せず）またはその他の基準ポイントに関連付けられることが可能である。さらに自律車両１００は、矢印によって示されているように軌道Ｔａｖを有することができる。２台の駐車されている自動車５８７ｓおよび５８９ｓは静的であり、示されている軌道を有していない。自転車ライダー５８３ｄは、軌道Ｔａｖの方向とほぼ逆の方向にある軌道Ｔｂを有しており、自動車５８１ｄは、軌道Ｔａｖとほぼ平行で同じ方向にある軌道Ｔｍｖを有している。歩行者５８５ｄは、車両１００の軌道Ｔａｖと交差すると予測される軌道Ｔｐを有している。環境５９０における歩行者５８５ｄまたは環境５９０におけるその他のオブジェクトの動きおよび／または位置は、たとえば、オブジェクトロケーション、予測されるオブジェクトの動き、オブジェクト座標、オブジェクトのロケーションに対する動きの予測進度、およびオブジェクトの予測される次のロケーションを含むがそれらには限定されない、軌道以外のメトリックを使用して追跡把握されるかまたはその他の形で決定されることが可能である。環境５９０における歩行者５８５ｄまたは環境５９０におけるその他のオブジェクトの動きおよび／または位置は、少なくとも部分的に確率に起因して決定されることが可能である。確率は、たとえば、オブジェクト分類、オブジェクトトラック、オブジェクトロケーション、およびオブジェクトタイプを表すデータに基づくことが可能である。いくつかの例においては、確率は、類似のロケーションにおける類似のオブジェクトに関する以前に観察されたデータに基づくことが可能である。さらに確率は、時刻もしくは曜日、またはその他の時間単位などによっても影響される場合がある。一例として、プランナーシステムは、平日の午後３：００頃と午後４：００頃との間に所与の交差点における歩行者たちが特定の方向に通りを渡る可能性が８５％であるということを知ることができる。
プランナーシステムは、静的なオブジェクト５８７ｓおよび５８９ｓならびに動的なオブジェクト５８３ｄのロケーションを追跡把握することに対して、より低い優先順位を置くことができる。なぜなら、静的なオブジェクト５８７ｓおよび５８９ｓは、軌道Ｔａｖから外れて配置されており（たとえば、オブジェクト５８７ｓおよび５８９ｓは、駐車されており）、動的なオブジェクト５８３ｄ（たとえば、自転車運転者として識別されているオブジェクト）は、自律車両１００から遠ざかる方向に移動しており、それによって、オブジェクト５８３ｄの軌道Ｔｂが自律車両１００の軌道Ｔａｖと対立するかもしれない可能性を低減または除外するからである。
しかしながら、プランナーシステムは、歩行者５８５ｄのロケーションを追跡把握することに対して、その潜在的に対立する軌道Ｔｐに起因して、より高い優先順位を置くことができ、自動車５８１ｄのロケーションを追跡把握することに対しては、わずかに低い優先順位を置くことができる。なぜなら、その軌道Ｔｍｖは、現在は軌道Ｔａｖと対立していないが、その後の時間に（たとえば、レーンの変更またはその他の車両操縦に起因して）対立する可能性があるからである。したがって、例５００に基づくと、歩行者オブジェクト５８５ｄは、自律車両１００のアラート（たとえば、誘導される音および／もしくは放射される光を使用する）またはその他の安全システムに関する有力候補であり得る。なぜなら、歩行者オブジェクト５８５ｄの（たとえば、そのロケーションおよび／または予測される動きに基づく）経路は、自律車両１００との（たとえば、推定されるロケーション５６０における）潜在的な衝突をもたらすか、または歩行者オブジェクト５８５ｄと自律車両１００との間における（たとえば、今後のいずれかの時間および／またはロケーションにおける）安全でない距離をもたらす可能性があるからである。オブジェクトのロケーションを追跡把握することに対してプランナーシステムによって置かれる優先順位は、プランナーシステムにおける軌道生成のコスト関数に少なくとも部分的に基づいて決定されることが可能である。（たとえば、衝突またはその他の極端な事象を回避するために）自律車両１００の軌道における変更を必要とすると予測される可能性があるオブジェクトは、たとえば、自律車両１００の軌道における変更を必要としないと予測されるオブジェクトと比較して、より大きな重要性を伴ってコスト関数に織り込まれることが可能である。
プランナーシステムは、オブジェクト５８５ｄの予測される動きおよび／またはそのオブジェクトの予測されるロケーションに基づいて、環境５９０におけるオブジェクト５８５ｄの可能性の高いロケーションの１つまたは複数の領域５６５を予測することができる。プランナーシステムは、可能性の高いロケーションのそれぞれの領域５６５内の１つまたは複数のしきい値ロケーション（たとえば、しきい値境界）を推定することができる。しきい値ロケーションは、自律車両１００の１つまたは複数の安全システムに関連付けられることが可能である。しきい値ロケーションの数、距離、および位置は、自律車両１００の別々の安全システムごとに異なることが可能である。自律車両１００の安全システムは、オブジェクトと自律車両１００との間における衝突が予測されるパラメータ範囲においてアクティブ化されることが可能である。パラメータ範囲は、可能性の高いロケーションの領域内の（たとえば、５６５内の）ロケーションを有することができる。パラメータ範囲は、時間の範囲および／または距離の範囲などのパラメータに部分的に基づくことが可能である。たとえば、オブジェクト５８５ｄと自律車両１００との間における予測される衝突が発生する可能性がある時間の範囲および／または距離の範囲である。いくつかの例においては、自律車両１００の安全システムによるアラートに関する有力候補であることは、（たとえば、プランナーシステムによって決定されるとおりに）実際のアラートが発行されることを自動的にもたらすわけではない。いくつかの例においては、しきい値が満たされるかまたは超過された場合に、オブジェクトが候補になることが可能である。その他の例においては、自律車両１００の安全システムが、自律車両１００の外部の環境における１つまたは複数のオブジェクトに複数のアラートを発行することができる。さらに他の例においては、自律車両１００は、たとえオブジェクトがアラートに関する有力候補であると決定されたとしてもアラートを発行しない場合がある（たとえば、プランナーシステムは、代わりの軌道、安全停止軌道、または安全停止操縦を算出していた可能性があり、それは、アラートを発行する必要性を除去する）。
図６は、自律車両におけるアクティブ安全システムにおけるしきい値ロケーションおよび関連付けられている段階的に高まるアラートの一例６００の上部平面図を示している。図６においては、図５の例５００が、さらに上部平面図において示されており、この上部平面図では、軌道ＴａｖおよびＴｐが、５６０として示されている推定されるロケーションにおいて（たとえば、車両１００および歩行者オブジェクト５８５ｄに関するロケーションデータに基づいて）交差すると推定される。歩行者オブジェクト５８５ｄは、図６においては、歩行者オブジェクト５８５ｄがその予測される動きに基づいて（たとえば、視覚的なおよび／または音響による）アラートに関する有力候補であることに基づいて示されている。歩行者オブジェクト５８５ｄは、プランナーシステムによって推定された可能性の高いロケーションの領域５６５内にあるロケーションを有するものとして示されている。自律車両１００は、矢印６８０によって示されているように双方向に走行するように構成されることが可能であり、すなわち、自律車両１００は、従来の自動車におけるような前部（たとえば、ボンネット）または後部（たとえば、トランク）を有さないことが可能である。図６およびその他の図は、双方向の車両に適用されるものとして実施態様を記述しているかもしれないが、機能および／または構造は、そのように限定するものである必要はなく、一方向の車両を含む任意の車両に適用されることが可能であるということに留意されたい。したがって、センサシステムのセンサおよび安全システムは、車両１００の走行の複数の方向におけるセンサおよびアラートカバレッジを提供するように、ならび
に／または車両１００にその側部１００５から近づくオブジェクトに関するセンサおよびアラートカバレッジを提供するように車両１００上に配置されることが可能である（たとえば、図３Ｂにおけるセンサシステム３３０における１つまたは複数のセンサ３２８は、センサカバレッジの重なり合う領域を含むことができる）。プランナーシステムは、たとえば、オブジェクトとの衝突を回避するために、双方向６８０の走行能力を使用して、安全停止操縦または安全停止軌道を実施することができる。一例として、自律車両１００は、第１の方向に走行していて、停止し、第１の方向とは逆である第２の方向での走行を開始することが可能であり、衝突またはその他の極端な事象を回避するために安全停止ロケーションへ操縦することができる。プランナーシステムは、６０１、６０３、および６０５として示されている、環境５９０における１つまたは複数のしきい値ロケーション（たとえば、しきい値境界、これは、距離などの関数であることが可能である）を推定することができ、そのしきい値ロケーションにおいて、オブジェクト（たとえば、歩行者オブジェクト５８５ｄ）のロケーションが、一致のポイント６０２、６０４、および６０６によって示されているように、しきい値ロケーションと一致した場合に、アラートを発行する。３つのしきい値ロケーションが示されているが、示されているよりも多いまたは少ないしきい値ロケーションが存在することが可能である。第１の例として、軌道Ｔｐが、６０２として示されているポイントにおいて第１のしきい値ロケーション６０１と交差する際に、プランナーシステムは、（たとえば、相対的なまたは絶対的な基準フレームの座標Ｘ１、Ｙ１を有している）ポイント６０２における歩行者オブジェクト５８５ｄのロケーション、および（たとえば、局所的位置データから）自律車両１００のロケーションの座標を決定することができる。自律車両１００およびオブジェクト（たとえば、オブジェクト５８５ｄ）に関するロケーションデータは、音響ビームステアリングアレイ（たとえば、指向性の音響源、フェーズドアレイ、パラメトリックアレイ、大型ラジエータ、超音波源などのうちの１つもしくは複数）によって放射された誘導される音響エネルギー（たとえば、オーディオアラート）のビームの伝搬の方向（たとえば、メインローブもしくはビームの焦点の方向）に関するロケーション（たとえば、座標、角度、極座標）を計算するために使用されることが可能であり、視覚的アラートのためにどの光エミッタをアクティブ化するかを決定するために使用されることが可能であり、オブジェクトとの予測される衝突の前にどのブラッダをアクティブ化するかを決定するために使用されることが可能であり、ならびに自律車両１００のその他の安全システムおよび／もしくは運転システムをアクティブ化するために使用されることが可能であり、または前述の内容の任意の組合せである。自律車両１００が軌道Ｔａｖに沿って方向６２５にロケーションＬ１からロケーションＬ２へ走行し続けるにつれて、歩行者オブジェクト５８５ｄおよび自律車両１００の相対的なロケーションが変わる場合があり、それによってロケーションＬ２において、オブジェクト５８５ｄは、第２のしきい値ロケーション６０３のポイント６０４において座標（Ｘ２，Ｙ２）を有する。同様に、軌道Ｔａｖに沿って方向６２５にロケーションＬ２からロケーションＬ３へ引き続き走行すると、歩行者オブジェクト５８５ｄおよび自律車両１００の相対的なロケーションが変わる場合があり、それによってロケーションＬ３において、オブジェクト５８５ｄは、第３のしきい値ロケーション６０５のポイント６０６において座標（Ｘ３，Ｙ３）を有する。
自律車両１００と歩行者オブジェクト５８５ｄとの間における距離が減少するにつれて、安全システムのために選択されるアラートを表すデータは、増大する緊迫感（たとえば、段階的に高まる脅威レベル）を歩行者オブジェクト５８５ｄへ伝達して、その軌道Ｔｐを変更もしくは停止するか、またはその他の形で彼／彼女の行動を修正して、車両１００との潜在的な衝突または近接通過を回避するために、異なるものになることが可能である。一例として、車両１００が歩行者オブジェクト５８５ｄから比較的安全な距離にあり得る場合には、しきい値ロケーション６０１に関して選択されるアラートを表すデータは、脅かさない様式で歩行者オブジェクト５８５ｄの注目を引くように構成されているあまり驚かさない脅かさないアラートａ１であることが可能である。第２の例として、車両１００が歩行者オブジェクト５８５ｄから警戒を要する距離にあり得る場合には、しきい値ロケーション６０３に関して選択されるアラートを表すデータは、より緊急な様式で歩行者オブジェクト５８５ｄの注目を得るように構成されているさらに積極的な緊急なアラートａ２であることが可能である。第３の例として、車両１００が歩行者オブジェクト５８５ｄから潜在的に安全でない距離にあり得る場合には、しきい値ロケーション６０５に関して選択されるアラートを表すデータは、きわめて緊急な様式で歩行者オブジェクト５８５ｄの注目を得るように構成されている非常に積極的なきわめて緊急なアラートａ３であることが可能である。自律車両１００と歩行者オブジェクト５８５ｄとの間における距離が減少するにつれて、アラートを表すデータは、緊急性の段階的な高まりの増大を歩行者オブジェクト５８５ｄに伝達するように構成されることが可能である（たとえば、歩行者オブジェクト５８５ｄの注目を得るための段階的に高まる音響アラートおよび／または視覚的アラート）。環境５９０におけるしきい値ロケーションの位置の推定は、歩行者オブジェクト５８５ｄとの予測される衝撃ポイント５６０（たとえば、軌道ＴａｖおよびＴｐが互いに交差すると推定される環境５９０におけるポイント５６０）に車両１００が到達する前に、自律車両の速度に基づいて、適切な時間（たとえば、約５秒以上）を提供するようにプランナーシステムによって決定されることが可能である。ポイント５６０は、オブジェクト５８５ｄ、車両１００、または両方のスピードおよび／またはロケーションが変わるにつれて変わり得る。いくつかの例においては、自律車両１００のプランナーシステムは、アクティブアラート（たとえば、音響アラートおよび／または視覚的アラート）を実施することと共同して、（たとえば、コンテキストに基づいて可能な場合には）安全な軌道を（たとえば、継続的に）計算することによって（たとえば、代わりの衝突回避軌道を計算して、それらの軌道のうちの１つまたは複数を実行することによって）、その一方で同時に、環境におけるオブジェクトに対して、それらのオブジェクトが衝突するかまたはその他の形で自律車両１００における搭乗者の安全にとって、オブジェクトにとって、または両方にとって危険をもたらすかもしれない有意な確率がある場合には必要に応じてアラートを発行することによって潜在的な衝突を回避することを能動的に試みるように構成されることが可能である。
図６においては、歩行者オブジェクト５８５ｄの軌道Ｔｐは、示されているような直線である必要はなく、その軌道（たとえば、実際の軌道）は、例６５０において示されているように弓形の軌道であることが可能であり、または例６７０において示されているように非直線状の軌道であることが可能である。例６５０におけるポイント６５２、６５４、および６５６、ならびに例６７０におけるポイント６７２、６７４、および６７６は、軌道Ｔｐが、しきい値ロケーション６５１、６５３、および６５５、ならびにしきい値ロケーション６７１、６７３、および６７５とそれぞれ交差するポイントを示している。プランナーシステムは、知覚システムからのオブジェクトデータおよびローカライザシステムからの局所的位置データを処理して、しきい値ロケーションを計算することができる。しきい値ロケーションのロケーション、形状（たとえば、直線状、弓形、非直線状）、（たとえば、自律車両および／またはオブジェクトに対する）配向、ならびにその他の特徴は、用途に依存することが可能であり、本明細書において示されている例には限定されない。たとえば、図６においては、例６００におけるしきい値ロケーション（６０１、６０３、および６０５）は、歩行者オブジェクト５８５ｄの軌道Ｔｐに対してほぼ垂直に位置合わせされているが、その他の構成および配向がプランナーシステムによって計算されて実施されることが可能である（たとえば、例６５０および６７０を参照されたい）。別の例として、しきい値ロケーションが自律車両１００の軌道Ｔａｖに対してほぼ垂直に（またはその他の配向で）位置合わせされることが可能である。さらに、オブジェクトの軌道がプランナーシステムによって分析されて、しきい値ロケーションの構成を決定することが可能である。一例として、自律車両１００の軌道に対して平行である軌道上にオブジェクトがある場合には、しきい値ロケーションは、弓形の外形を有することができ、オブジェクトの軌道と位置合わせされることが可能である。
図７は、自律車両におけるプランナーシステムを実施するための流れ図７００の一例を示している。図７においては、プランナーシステム７１０は、それがオブジェクトデータ７４９を受信する元である知覚システム７４０、およびそれが局所的位置データ７３９を受信する元であるローカライザシステム７３０と通信状態にあることが可能である。オブジェクトデータ７４９は、１つまたは複数の検知されたオブジェクトに関連付けられているデータを含むことができる。たとえば、典型的なシナリオにおいては、オブジェクトデータ７４９は、自律車両１００の外部の環境における多数の検知されたオブジェクトに関連付けられているデータを含むことができる。しかしながら、いくつかの検知されたオブジェクトは、追跡把握される必要はなく、またはオブジェクトのタイプに基づいて、より低い優先順位を割り振られることが可能である。たとえば、図４における消火栓オブジェクト４３４ｃは、（たとえば、地面に固定されている）静的なオブジェクトであると言うことができ、その他の安全システムのアラートまたはアクティブ化のための処理を必要としない場合があり、その一方でスケートボーダーオブジェクト４３４ａは、それが動的なオブジェクトであること、およびその他のファクタ、たとえば、スケートボードライダーの予測される人間行動、ロケーション（たとえば、予測されるロケーション）が自律車両１００の軌道と対立し得るということを示す可能性がある、環境におけるスケートボーダーオブジェクト４３４ａのロケーションなどに起因して、（たとえば、放射される光、誘導される音、または両方を使用する）アラートのための処理を必要とする場合がある。
図７に付け加えて、３つの検知されたオブジェクトの例が、７３４ａ～７３４ｃとして示されている。７３４によって示されているように、より多くのまたはより少ない検知されたオブジェクトに関するオブジェクトデータ７４９が存在することが可能である。それぞれの検知されたオブジェクトに関するオブジェクトデータは、オブジェクトロケーション７２１、オブジェクト分類７２３、およびオブジェクトトラック７２５を表すデータを含むことができるが、それらには限定されない。プランナーシステム７１０は、オブジェクトタイプ決定７３１を実施するように構成されることが可能である。オブジェクトタイプ決定７３１は、オブジェクト分類７２３を表すデータ、オブジェクトトラック７２５を表すデータ、およびオブジェクトタイプデータストア７２４からアクセスされることが可能であるオブジェクトタイプを表すデータを受信するように構成されることが可能である。オブジェクトタイプ決定７３１は、オブジェクト分類７２３を表すデータおよびオブジェクトトラック７２５を表すデータを、（たとえば、データストア７２４からアクセスされる）オブジェクトタイプを表すデータと比較して、オブジェクトタイプ７３３を表すデータを決定するために構成されることが可能である。オブジェクトタイプ７３３を表すデータの例は、静的な接地されているオブジェクトタイプ（たとえば、図４の消火栓４３４ｃ）および動的な歩行者オブジェクト（たとえば、図５の歩行者オブジェクト５８５ｄ）を含むことができるが、それらには限定されない。
オブジェクト動態決定７３５が、オブジェクトタイプ７３３を表すデータおよびオブジェクトロケーション７２１を表すデータを受信するように構成されることが可能である。オブジェクト動態決定７３５はさらに、オブジェクト動態データストア７２６にアクセスするように構成されることが可能である。オブジェクト動態データストア７２６は、オブジェクト動態を表すデータを含むことができる。オブジェクト動態決定７３５は、オブジェクト動態を表すデータを、オブジェクトタイプ７３３を表すデータおよびオブジェクトロケーション７２１を表すデータと比較して、オブジェクトの予測される動き７３７を表すデータを決定するように構成されることが可能である。
オブジェクトロケーションプレディクタ７４１が、オブジェクトの予測される動き７３７を表すデータ、（たとえば、局所的位置データ７３９からの）自律車両のロケーション７４３を表すデータ、オブジェクトロケーション７２１を表すデータ、およびオブジェクトトラック７２５を表すデータを受信するように構成されることが可能である。オブジェクトロケーションプレディクタ７４１は、受信されたデータを処理して、環境における予測されるオブジェクトロケーション７４５を表すデータを生成するように構成されることが可能である。オブジェクトロケーションプレディクタ７４１は、複数の予測されるオブジェクトロケーション７４５を表すデータを生成するように構成されることが可能である。プランナーシステム７１０は、オブジェクトの可能性の高いロケーションの領域（たとえば、図５および図６における５６５）を表すデータを生成することができる。
しきい値ロケーションエスティメータ７４７が、（たとえば、局所的位置データ７３９からの）自律車両のロケーション７４３を表すデータ、および予測されるオブジェクトロケーション７４５を表すデータを受信し、たとえば、トリガーされることになるアラート（たとえば、視覚的アラートおよび／または音響アラート）に関連付けられている、または車両１００の１つもしくは複数の安全システムのアクティブ化に関連付けられている、環境における１つまたは複数のしきい値ロケーション７５０を表すデータを生成するように構成されることが可能である。１つまたは複数のしきい値ロケーション７５０は、可能性の高いロケーションの領域（たとえば、図６における５６５内の６０１、６０３、および６０５）とともに配置されることが可能である。図８は、自律車両におけるシステムのブロック図の一例８００を示している。図８においては、自律車両１００は、自律車両１００上の１つまたは複数のロケーションに配置されているセンサのスイート８２０を含むことができる。それぞれのスイート８２０は、ライダ８２１（たとえば、カラーライダ、３次元カラーライダ、２次元ライダなど）、イメージ取り込みデバイス８２３（たとえば、デジタルカメラ）、レーダ８２５、（たとえば、周囲の音を取り込むための）マイクロフォン８２７、および（たとえば、ＡＶ１００の搭乗者に対して挨拶／通信を行うための）ラウドスピーカー８２９を含むがそれらには限定されないセンサを有することができる。（たとえば、推進システムおよび／または制動システムなどの運転システムコンポーネントからの音を取り込むように構成されることが可能である）マイクロフォン８７１は、運転システムコンポーネントの近くの適切なロケーションに配置されて、たとえば、それらのコンポーネントによって生成される音を検知することが可能である。センサのそれぞれのスイート８２０は、たとえば、２つのイメージ取り込みデバイス８２３、それぞれのホイール８５２の近くに配置されているマイクロフォン８７１など、複数の同じタイプのセンサを含むことができる。マイクロフォン８７１は、自律車両１００の運転操作を示すオーディオ信号を取り込むように構成されることが可能である。マイクロフォン８２７は、自律車両１００の外部の環境における周囲の音を示すオーディオ信号を取り込むように構成されることが可能である。複数のマイクロフォン８２７は、たとえば、環境８９０において生じている音の音源ロケーションを推定するために処理されることが可能である信号を生成するためにペアにされることまたはその他の形でグループ化されることが可能である。自律車両１００は、自律車両１００のロケーションを表すデータを生成するためのセンサを含むことができ、それらのセンサは、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）８３９ａおよび／または慣性測定ユニット（ＩＭＵ）８３９ｂを含むことができるが、それらには限定されない。自律車両１００は、自律車両１００の外部の環境における環境条件、たとえば、気温、気圧、湿度、バロメータ圧などを感知するための１つまたは複数のセンサＥＮＶ８７７を含むことができる。センサＥＮＶ８７７によって生成されるデータは、たとえば波面伝搬時間など、アレイ１０２（図９において示されているアレイ１０２を参照されたい）によって使用されるデータの処理において音のスピードを計算するために使用されることが可能である。自律車両１００は、車両１００の動き（たとえば、衝突からの衝撃に起因する動き、緊急時／回避操縦に起因する動きなど）を検知するように構成されている１つまたは複数のセンサＭＯＴ８８８を含むことができる。一例として、センサＭＯＴ８８８は、加速度計、多軸加速度計、およびジャイロスコープを含むことができるが、それらには限定されない。自律車両１００は、ホイール８５２に関連付けられていてホイール８５２の回転８５３を検知するように構成されている１つまたは複数の回転センサ（図示せず）（たとえば、ホイールエンコーダ）を含むことができる。たとえば、それぞれのホイール８５２は、ホイール８５２の回転を検知するように構成された、関連付けられたホイールエンコーダ（たとえば、ホイール８５２のアクスル、および／またはホイール８５２の推進コンポーネント、たとえば電気モータなど）を有することができる。回転センサによって生成される回転信号を表すデータは、たとえば、プランナーシステム、ローカライザシステム、知覚システム、運転システム、および、安全システムのうちの１つまたは複数など、自律車両１００の１つまたは複数のシステムによって受信されることが可能である。
通信ネットワーク８１５は、自律車両１００のセンサ、１つまたは複数の安全システム８７５（たとえば、ブラッダ、シートアクチュエータ、シートベルトテンショナー）、およびその他のコンポーネント、たとえば、１つまたは複数のプロセッサ８１０、および１つまたは複数のルータ８３０などへ／から信号および／またはデータを回送することができる。ルータ８３０は、センサスイート８２０のうちのセンサ、１つまたは複数の音響ビームステアリングアレイ１０２（たとえば、超音波源の指向性の音響源、フェーズドアレイ、パラメトリックアレイ、大型ラジエータのうちの１つまたは複数）、１つまたは複数の光エミッタ、その他のルータ８３０間、プロセッサ８１０間、運転操作システム、たとえば、推進（たとえば、電気モータ８５１）、ステアリング、制動、１つまたは複数の安全システム８７５など、ならびに通信システム８８０（たとえば、外部システムおよび／またはリソースとのワイヤレス通信のための）から信号および／またはデータを回送することができる。
図８においては、１つまたは複数のマイクロフォン８２７は、自律車両１００の外部の環境８９０における周囲の音を取り込むように構成されることが可能である。マイクロフォン８２７からの信号および／またはデータは、音響ビームステアリングアレイ（図示せず）のうちの１つまたは複数に配置されている１つまたは複数のスピーカーに関するゲイン値を調整するために使用されることが可能である。一例として、建設現場から発するような周囲の騒々しいノイズは、音響ビームステアリングアレイによって放射されている誘導される音響エネルギーのビーム１０４の可聴性をマスクするかまたはその他の形で損なう可能性がある。したがってゲインは、周囲の音に基づいて（たとえば、ｄＢまたは周波数成分などのその他のメトリックで）増大または減少されることが可能である。
マイクロフォン８７１は、電気モータ８５１、ホイール８５２、またはブレーキ（図示せず）などの運転システムコンポーネントの近くに配置されて、それらのシステムによって生成される音、たとえば、回転８５３からのノイズ、回生制動ノイズ、タイヤノイズ、および電気モータノイズなどを取り込むことが可能である。マイクロフォン８７１によって生成される信号および／またはデータは、たとえば、オーディオアラートに関連付けられているオーディオ信号を表すデータとして使用されることが可能である。その他の例においては、マイクロフォン８７１によって生成される信号および／またはデータは、オーディオ信号を表すデータを変調するために使用されることが可能である。一例として、オーディオ信号を表すデータは、オーディオレコーディング（たとえば、デジタルオーディオファイル）を構成することができ、マイクロフォン８７１によって生成される信号および／またはデータは、オーディオ信号を表すデータを変調するために使用されることが可能である。この例に付け加えて、マイクロフォン８７１によって生成される信号および／またはデータは、車両１００の速度を示すことができ、車両１００が減速して横断歩道で停止するのにつれて、オーディオ信号を表すデータは、車両１００の速度が変化するのに伴うマイクロフォン８７１によって生成される信号および／またはデータにおける変化によって変調されることが可能である。別の例においては、車両１００の速度を示す、マイクロフォン８７１によって生成される信号および／またはデータは、オーディオ信号を表すデータとして使用されることが可能であり、車両１００の速度が変化するにつれて、音響ビームステアリングアレイ１０２によって放射されている音は、車両１００の速度における変化を示すことができる。したがって、音（または音響エネルギーの大きさ）は、速度の変化に基づいて（たとえば、ボリューム、周波数などにおいて）変更されることが可能である。上記の例は、歩行者に対して、自律車両１００が横断歩道における彼らの存在を検知して減速して停止しつつあるということを聴覚的に通知するように実施されることが可能である。
１つまたは複数のプロセッサ８１０は、たとえば、車両１００のプランナーシステム、ローカライザシステム、知覚システム、１つまたは複数の安全システム、およびその他のシステムのうちの１つまたは複数を実施するために使用されることが可能である。１つまたは複数のプロセッサ８１０は、たとえば、車両１００のプランナーシステム、ローカライザシステム、知覚システム、１つもしくは複数の安全システム、またはその他のシステムのうちの１つまたは複数を実施するために、非一時的コンピュータ可読メディアにおいて具体化されるアルゴリズムを実行するように構成されることが可能である。１つまたは複数のプロセッサ８１０は、回路、ロジック、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブルロジック、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、グラフィックスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、ビッグファットコンピュータ（ＢＦＣ）もしくはその他、またはそれらのクラスタを含むことができるが、それらには限定されない。
図９は、自律車両の外部安全システムにおける音響ビームステアリングアレイの一例９００の上面図を示している。図９においては、センサスイート（たとえば、図８における８２０）が、自律車両１００の角部分（たとえば、支柱セクション）に配置されることが可能であり、音響ビームステアリングアレイ１０２のための筐体が、自律車両１００の上側表面１００ｕ上に（たとえば、車両上のルーフまたはその他のロケーション上に）配置されることが可能であり、それらの誘導される音響エネルギーのそれぞれのビーム１０４（たとえば、図１１を参照されたい）を外側に環境へと、音響アラートを受信する対象とされるオブジェクトのロケーションの方へ向けるように配置されることが可能である。音響ビームステアリングアレイ１０２（たとえば、超音波源の指向性の音響源、フェーズドアレイ、パラメトリックアレイ、大型ラジエータ）は、誘導される音響エネルギーのカバレッジを、自律車両１００の外部の環境に配置されている１つまたは複数のオブジェクトにおいて提供するように構成されることが可能であり、そのカバレッジは、たとえば、自律車両１００を中心とした約３６０°の円弧内にあることが可能である。音響ビームステアリングアレイ１０２は、同じサイズ、形状である必要はなく、または同じ数のスピーカーを有する必要はない。音響ビームステアリングアレイ１０２は、図９において示されているように直線状である必要はない。図９に付け加えて、ＣおよびＤとして示されている音響ビームステアリングアレイ１０２は、ＡおよびＢとして示されている音響ビームステアリングアレイ１０２とは異なる寸法を有している。センサスイート８２０は、自律車両１００の外部の環境のセンサカバレッジを１つの音響ビームステアリングアレイ１０２または複数の音響ビームステアリングアレイ１０２に提供するように配置されることが可能である。複数の音響ビームステアリングアレイ１０２のケースにおいては、センサスイート８２０は、センサカバレッジの重なり合う領域を提供することができる。自律車両１００の知覚システムは、複数のセンサまたはセンサのスイートからセンサデータを受信して、データをプランニングシステムに提供して、たとえば、音響アラートを生成するためにアレイ１０２のうちの１つもしくは複数のアクティブ化を実施すること、および／または車両１００の１つもしくは複数のその他の安全システムをアクティブ化することが可能である。自律車両１００は、前部（たとえば、ボンネット）または後部（たとえば、トランク）を有さないことが可能であり、したがって、矢印９８０によって示されているように少なくとも２つの異なる方向における運転操作用に構成されることが可能である。したがって、音響ビームステアリングアレイ１０２は、前部または後部という呼称を有さないことが可能であり、どちらの方向に自律車両１００が運転されているかに応じて、アレイ１０２（Ａ）が、走行の方向に向いているアレイであることが可能であり、またはアレイ１０２（Ｂ）が、走行の方向に向いているアレイであることが可能である。
自律車両１００のその他の安全システムは、自律車両１００上の内部１００ｉ（破線で示されている）および外部１００ｅロケーションに配置されることが可能であり、プランナーシステムによってセンサスイートからのセンサデータを使用してアラートまたはその他の安全機能を生成するためにアクティブ化されることが可能である。センサカバレッジの重なり合う領域は、自律車両１００の周囲のロケーションに配置される可能性がある環境における複数のオブジェクトに応答して１つまたは複数の安全システムをアクティブ化するためにプランナーシステムによって使用されることが可能である。
図１０Ａ～図１０Ｂは、センサカバレッジの例の上部平面図を示している。図１０Ａの例１０１０においては、４つのセンサスイート８２０（下線で示されている）のうちの１つが、たとえば、自律車両１００の知覚システム、ローカライザシステム、プランナーシステム、および安全システムなどの１つまたは複数のシステムにセンサデータを提供するように構成されることが可能であるカバレッジ領域における環境１０９０の、そのそれぞれのセンサのうちの１つまたは複数を使用した、センサカバレッジ１０１１を提供することができる。図１０Ａの上部平面図においては、矢印Ａ、Ｂ、Ｃ、およびＤが、自律車両１００を取り囲む４つの象限１～４の境界を定めている。例１０１０においては、単一のスイート８２０によるセンサカバレッジ１０１１は、部分的なセンサカバレッジであり得る。なぜなら、象限１、３、および４においては単一のスイート８２０によってカバーされない部分的なセンサ盲点が、ならびに象限２においては完全なセンサカバレッジがあり得るからである。
例１０２０においては、４つのセンサスイート８２０のうちの第２のセンサスイート８２０が、センサカバレッジ１０１１と重なり合うセンサカバレッジ１０２１を提供することができ、それによって、象限１および４においては部分的なセンサカバレッジが、ならびに象限２および３においては完全なセンサカバレッジがあり得る。図１０Ｂにおいては、例１０３０において、４つのセンサスイート８２０のうちの第３のセンサスイート８２０が、センサカバレッジ１０１１および１０２１と重なり合うセンサカバレッジ１０３１を提供することができ、それによって、象限２、３、および４は、完全なセンサカバレッジを有しており、象限１は、部分的なカバレッジを有している。最後に、例１０４０においては、４つのセンサスイート８２０のうちの第４のセンサスイート８２０（たとえば、４つすべてのセンサスイートがオンラインである）が、センサカバレッジ１０１１、１０２１、および１０３１と重なり合うセンサカバレッジ１０４１を提供することができ、それによって象限１～４は、完全なカバレッジを有している。カバレッジの重なり合うセンサ領域は、１つもしくは複数のセンサスイート８２０および／またはそれらのそれぞれのセンサ（たとえば、ライダ、カメラ、レーダなど）のうちの１つもしくは複数がダメージを与えられるか、機能不良、またはその他の形で動作不能にされた場合のセンサカバレッジにおける冗長性を可能にすることができる。センサカバレッジパターン１０１１、１０２１、１０３１、および１０４１のうちの１つまたは複数は、プランナーシステムが１つまたは複数の安全システムのアクティブ化を自律車両１００上のそれらの安全システムの位置に基づいて実施することを可能にすることができる。一例として、自律車両１００の側部（たとえば、矢印Ｃを伴う車両１００の側部）上に配置されているブラッダ安全システムのブラッダがアクティブ化されて、その側部から車両１００に近づくオブジェクトからの衝突に対抗することが可能である。
図１１Ａは、自律車両の外部安全システムにおける音響ビームステアリングアレイの一例を示している。図１１Ａにおいては、プランナーシステム３１０からのコントロールデータ３１７が車両コントローラ３５０へ通信されることが可能であり、車両コントローラ３５０は次いで、音響ビームステアリングアレイ１０２による音響アラートを実施するように構成されている外部データ３２５を通信することができる。１つのアレイ１０２が示されているが、自律車両１００は、１１０３によって示されているように複数のアレイ１０２を含むことができる（たとえば、図９におけるアレイ１０２を参照されたい）。アレイ１０２によって受信される外部データ３２５は、オブジェクトロケーションデータ１１４８（たとえば、環境１１９０におけるオブジェクト１１３４の座標）、オーディオ信号データ１１６２、トリガー信号データ１１７１、および任意選択で変調信号データ１１６９を含むことができるが、それらには限定されない。
音響ビームステアリングアレイ１０２は、外部データ３２５を受信してそれらの外部データ３２５を処理して、（たとえば、トリガー信号１１７１を表すデータを受信したことに応答して）環境１１９０への（たとえば、ＡＶ１００の軌道Ｔａｖに対して角度βでの）誘導される音響エネルギーのビーム１０４を生成するプロセッサ１１０５（たとえば、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、中央処理装置（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、ＧＰＵおよび／もしくはそれらのクラスタ、またはその他の組み込まれている処理システム）を含むことができる。音響ビームステアリングアレイ１０２は、いくつかのスピーカーＳを含むことができ、アレイ１０２におけるそれぞれのスピーカーＳは、増幅器Ａの出力と結合されている。それぞれの増幅器Ａは、ゲイン入力および信号入力を含むことができる。プロセッサ１１０５は、それぞれの増幅器Ａのゲイン入力に関する信号ゲインＧを表すデータを計算することができ、それぞれの増幅器Ａの信号入力に関する信号遅延Ｄを表すデータを計算することができる。プロセッサ１１０５は、（たとえば、内部および／または外部データソースからの）スピーカーＳ上の情報を表すデータに対してアクセスおよび／または受信を行うことができ、それらの情報は、ほんのいくつかの例を挙げれば、アレイ幅（たとえば、アレイ１０２における最初のスピーカーと最後のスピーカーとの間における距離）、アレイにおけるスピーカーＳの間隔（たとえば、アレイ１０２における隣り合ったスピーカーＳ間における距離）、アレイにおける隣り合ったスピーカーＳ間における波面距離、アレイにおけるスピーカーＳの数、スピーカーの特徴（たとえば、周波数応答、電力のワットでの出力レベル、放射面積など）を含むことができるが、それらには限定されない。アレイ１０２におけるそれぞれのスピーカーＳおよびその関連付けられている増幅器Ａは、モノラルチャネルを構成することができ、アレイ１０２は、ｎ個のモノラルチャネルを含むことができ、モノラルチャネルの数ｎは、アレイ１０２のスピーカーサイズおよび筐体サイズに応じて、さまざまであり得る。たとえば、ｎは３０であることが可能であり、または３２０であることも可能である。たとえば、アレイ１０２の超音波パラメトリックアレイ実施態様においては、ｎは約８０から約３００ほどであることが可能である。いくつかの例においては、アレイ１０２におけるスピーカー間における間隔は、アレイ１０２におけるスピーカーのうちのいくつかまたはすべてに関して直線状ではないことが可能である。
図１１Ａの例１１００においては、音響エネルギーの誘導されるビーム１０４が、自律車両１００の軌道Ｔａｖと対立する可能性がある環境１１９０における予測されるロケーションＬｏを有しているオブジェクト１１３４（たとえば、スケートボーダー）に向けて誘導されている。オブジェクト１１３４のロケーションは、オブジェクトロケーションデータ１１４８として外部データ３２５に含まれることが可能である。オブジェクトロケーションデータ１１４８は、オブジェクト１１３４の座標（たとえば、角度、デカルト座標、極座標など）を表すデータであることが可能である。アレイ１０２は、オブジェクトロケーションデータ１１４８を処理して、ビーム１０４をオブジェクト１１３４に向けるための角度βを計算することができる。角度βは、軌道Ｔａｖに対して、または車両１００のフレーム上のいずれかのポイント（たとえば、図１１Ｃにおける１００ｒを参照されたい）に対して測定されることが可能である。予測されるロケーションＬｏが、オブジェクト１１３４の動きに起因して変わる場合には、自律車両システム１０１のその他のシステムは、自律車両１００およびオブジェクト１１３４に関連付けられているデータを引き続き追跡把握および更新して、更新されたオブジェクトロケーションデータ１１３４を算出することができる。したがって角度βは、オブジェクト１１３４および／または車両１００のロケーションが変わるにつれて変化する可能性がある（たとえば、プロセッサ１１０５によって再算出される）。いくつかの例においては、角度βは、オブジェクトに対する現在予測される方向（たとえば、座標）だけでなく、今後の時間ｔにおけるオブジェクトに対する予測される方向も考慮に入れるように（たとえば、プランナーシステムによって）算出されることが可能であり、アレイ１０２を発射する際の時間遅延の大きさは、車両１００の処理システムのデータ処理待ち時間（たとえば、プランナーシステム、知覚システム、またはローカライザシステムのうちの１つまたは複数における処理待ち時間）の関数であることが可能である。したがってプランナーシステムは、オブジェクトが、アレイ１０２が発射される時間から数分の１秒にあると予測される場合には、たとえば、オブジェクトが車両１００からどれぐらい遠く離れているかに応じて、処理待ち時間、および／または（たとえば、環境条件に基づく）音そのもののスピードを考慮するように音を放射することをアレイ１０２に行わせることができる。
図１１Ｂは、自律車両における音響ビームステアリングを実施するための流れ図１１５０の一例を示している。ステージ１１５２において、環境における自律車両１００の軌道を表すデータが、自律車両１００のロケーションを表すデータ（たとえば、局所的位置データ）に基づいて計算されることが可能である。ステージ１１５４において、環境に配置されているオブジェクトのロケーション（たとえば、座標）を表すデータが（たとえば、センサデータから得られたオブジェクトトラックデータから）決定されることが可能である。オブジェクトタイプを表すデータが、オブジェクトのロケーションを表すデータに関連付けられることが可能である。ステージ１１５６において、環境におけるオブジェクトの予測されるロケーションを表すデータが、オブジェクトタイプを表すデータ、および環境におけるオブジェクトのロケーションを表すデータに基づいて予測されることが可能である。ステージ１１５８において、（たとえば、アレイ１０２からの）オーディオアラートに関連付けられている環境におけるしきい値ロケーションを表すデータが、オブジェクトの予測されるロケーションを表すデータ、および自律車両の軌道を表すデータに基づいて推定されることが可能である。ステージ１１６０において、オーディオアラートに関連付けられているオーディオ信号を表すデータが選択されることが可能である。ステージ１１６２において、オブジェクトのロケーションがしきい値ロケーションと一致していることが検知されることが可能である。一例として、オブジェクトの予測されるロケーションがしきい値ロケーションと交差することが、一致の１つの表示であり得る。ステージ１１６４において、音響ビームステアリングアレイ１０２のスピーカーチャネルに関連付けられている信号ゲイン「Ｇ」を表すデータが計算されることが可能である。ｎ個のスピーカーチャネルを有しているアレイ１０２は、ｎ個のスピーカーチャネルのうちのそれぞれのスピーカーチャネルに関して計算されたｎ個の異なるゲイン「Ｇ」を有することができる。信号ゲイン「Ｇ」を表すデータは、（たとえば、図１１Ａのアレイ１０２において示されているように）チャネルにおけるスピーカーＳと結合されている増幅器Ａのゲイン入力に印加されることが可能である。ステージ１１６６において、信号遅延「Ｄ」を表すデータが、アレイ１０２のｎ個のスピーカーチャネルのそれぞれに関して計算されることが可能である。信号遅延「Ｄ」を表すデータは、（たとえば、図１１Ａのアレイ１０２において示されているように）チャネルにおけるスピーカーＳと結合されている増幅器Ａの信号入力に印加されることが可能である。ステージ１１６８において、車両コントローラ（たとえば、図１１Ａの３５０）は、誘導される音響エネルギーのビーム（たとえば、ビーム１０４）を、オブジェクトのロケーション（たとえば、環境におけるオブジェクトの座標）によって決定される伝搬の方向（たとえば、伝搬の方向１０６）において放射することをアレイ１０２に行わせること（たとえば、アレイ１０２に対してトリガー、アクティブ化、または命令を行うこと）によって音響アラートを実施することができ、誘導される音響エネルギーのビームは、オーディオ信号を示している。
流れ図１１５０のステージは、アレイ１０２のうちの１つまたは複数に関して実施されることが可能であり、流れ図１１５０の１つまたは複数のステージは、繰り返されることが可能である。たとえば、予測されるオブジェクト経路、オブジェクトロケーション（たとえば、オブジェクト座標）、予測されるオブジェクトロケーション、しきい値ロケーション、車両軌道、オーディオ信号選択、一致検知、およびその他のステージは、自律車両１００が環境を通って走行している間に、および／またはオブジェクトが環境においてロケーションを変えるにつれて、必要に応じてデータを更新および／または処理するために繰り返されることが可能である。
図１１Ｃは、音響アラートに関連付けられている音響エネルギーを自律車両がオブジェクトへ誘導することの一例１１７０の上部平面図を示している。図１１Ｃにおいては、自律車両１００は、破線１１７７によって示されているレーンマーカ間における車道に沿って軌道Ｔａｖを有することができる。自律車両１００の外部の環境における検知されたオブジェクト１１７１が、自律車両１００の軌道Ｔａｖと対立すると推定される環境における予測されるロケーションＬｃを有している自動車オブジェクトタイプとして分類されている。プランナーシステムは、（たとえば、弓形の外形１１２１、１１２２、および１１２３を有している）３つのしきい値ロケーションｔ－１、ｔ－２、およびｔ－３をそれぞれ生成することができる。３つのしきい値ロケーションｔ－１、ｔ－２、およびｔ－３は、たとえば、しきい値ロケーションｔ－１（たとえば、車両１００から比較的安全な距離だけ離れている）における低い脅威レベル、しきい値ロケーションｔ－２（たとえば、車両１００に対して警戒を要する近さにある距離）における中程度の脅威レベル、およびしきい値ロケーションｔ－３（たとえば、車両１００に対して危険なほどの近さにある距離）における高い脅威レベルからランク付けされる段階的に高まる脅威レベルを表すことが可能である。３つのしきい値ロケーションｔ－１、ｔ－２、およびｔ－３のそれぞれにおいて生成されることになるオーディオアラートに関する別々のオーディオ信号は、オブジェクト１１７１の予測されるロケーションＬｃがオブジェクト１１７１を自律車両１００のロケーションのより近くに（たとえば、自律車両１００との潜在的な衝突にとって十分な近さに）もたらすにつれて脅威の段階的に高まるレベルを聴覚的に伝達するように選択されることが可能である。誘導される音響エネルギーのビーム１０４は、選択されたオーディオ信号（たとえば、オーディオ信号１０４ａ、１０４ｂ、および１０４ｃ）に含まれている情報を示すことができる。
オブジェクトタイプ１１７１が、しきい値ロケーションｔ－１と交差するかまたはその他の形でそのロケーションがしきい値ロケーションｔ－１と一致する場合には、プランナーシステムは、オブジェクト１１７１の座標に基づいて伝搬の方向１０６ａに沿って（たとえば、脅かさない音響アラートを伝達するために）オーディオ信号１０４ａを使用して音響アラートを生成するために配置されている音響アレイ１０２をアクティブ化するためのトリガー信号を生成することができる。たとえば、その座標は、軌道Ｔａｖと伝搬の方向１０６ａとの間において測定された角度βａであることが可能である。座標（たとえば、角度βａ、βｂ、およびβｃ）に関する基準ポイントは、たとえば、アレイ１０２上のポイント１０２ｒ、またはポイント１００ｒなど、自律車両１０２上のその他のいずれかのロケーションであることが可能である。オブジェクト１１７１が、その予測されるロケーションＬｃに沿って進み続けて、しきい値ロケーションｔ－２と交差した場合には、プランナーシステムによって、座標（βｂ、（たとえば、緊急な音響アラートを伝達するための）オーディオ信号１０４ｂ、および伝搬の方向１０６ｂを使用して、別の音響アラートがトリガーされることが可能である。しきい値ロケーションｔ－３と交差するオブジェクト１１７１によるさらなる走行が、座標（βｃ、（たとえば、きわめて緊急な音響アラートを伝達するための）オーディオ信号１０４ｃ、および伝搬の方向１０６ｃを使用したプランナーシステムによるさらに別の音響アラートをトリガーすることができる。この例においては、段階的な高まりの増大するレベルをオブジェクト１１７１に伝達するために（たとえば、車両の運転手に音響的にアラートするために）オーディオ信号１０４ａ、１０４ｂ、および１０４ｃに関して別々のオーディオ信号（たとえば、事前に録音されているか、または動的に生成されるかを問わず、別々の音響パターン、別々の大きさの音響パワーおよび／またはボリュームなどを有するデジタルオーディオファイル）が選択されることが可能である。
プランナーシステムによってトリガーされる音響アラートのうちのそれぞれに関して、オブジェクト１１７１の予測されるロケーションＬｃは、（たとえば、車両１００のロケーションに対して）変わる場合があり、プランナーシステムは、更新されたオブジェクトデータ（たとえば、知覚システムからのオブジェクトトラッキングデータ）を受信して、オブジェクト１１７１のロケーションにおける変化を（たとえば、リアルタイムで）計算すること（たとえば、βａ、βｂ、およびβｃを計算または再計算すること）が可能である。それぞれのしきい値ロケーションｔ－１、ｔ－２、およびｔ－３に関してプランナーシステムによって選択されるオーディオ信号は、別々のものであることが可能であり、たとえば、しきい値ロケーションｔ－１からｔ－２へ、およびｔ－２からｔ－３へに関する緊急性の増えゆく度合いを伝達するように意図されている可聴情報を含むように構成されることが可能である。プランナーシステムによって選択されるオーディオ信号は、オブジェクト１１７１に関するオブジェクトタイプデータに基づいて、自動車の運転手の注目を引くために、自動車ガラス、ドアパネル等など、自動車の構造（１１７３、１１７９）を音響的に突き抜けるように構成されることが可能である。いくつかの例においては、オブジェクト（たとえば、自動車の運転手）が、その行動を変えている（たとえば、その予測されるロケーション、その予測されるオブジェクト経路を変えている、またはその他の形で車両１００および／もしくはその搭乗者にとってもはや脅威ではない）ものとして（たとえば、プランナーシステムによって）検知された場合には、プランナーシステムは、アラートの緊急性のレベルを低減することによって（たとえば、低減されたレベルの緊急性を示すオーディオ信号を選択することによって）音響アラートを段階的に緩和することをアレイ１０２に行わせることができる。一例として、選択されるオーディオ信号は、オブジェクト１１７１上の構造（１１７３、１１７９）を音響的に突き抜けるために約２２０Ｈｚから約４５０Ｈｚまでの範囲の周波数を生成するように構成されることが可能である。別の例として、アレイ１０２は、約２２０Ｈｚから約４．５ｋＨｚまでの範囲、またはその他の任意の周波数範囲の周波数の音を生成するように構成されることが可能である。さらに、アレイ１０２によって生成される音は、自律車両１００における速度変化に基づいて（たとえば、ボリューム、周波数などが）変更されることが可能である。アレイ１０２によって放射される音の周波数は、前述の例に限定されず、アレイ１０２は、人間の聴覚範囲内である、人間の聴覚範囲を上回っている（たとえば、超音波周波数）、人間の聴覚範囲を下回っている（たとえば、超低周波数）、またはそれらの何らかの組合せである周波数の音を生成するように構成されることが可能である。
自律車両１００は、２つのアレイ１０２が上側表面１００ｕ（たとえば、車両１００のルーフ）上に配置されているものとして示されているが、車両１００は、示されているよりも多くのまたは少ないアレイ１０２を有することができ、アレイ１０２の配置は、図１１Ｃにおいて示されているのとは異なることが可能である。音響ビームステアリングアレイ１０２は、いくつかのスピーカーおよびそれらの関連付けられている増幅器および駆動エレクトロニクス（たとえば、プロセッサ、ＤＳＰなど）を含むことができる。説明の目的のために、それぞれの増幅器／スピーカーのペアは、チャネルとして示されることになるが、それによってアレイ１０２は、チャネル１に関するＣ１からｎ番目のチャネルに関するＣｎに至るまでとして示されるｎ個のチャネルを含むことになる。音響ビームステアリングアレイ１０２の拡大図においては、それぞれのスピーカーＳは、隣り合ったスピーカーから距離ｄだけ隔てられることが可能である。距離ｄ（たとえば、隣り合ったスピーカー（Ｓ）間における間隔）は、アレイ１０２におけるすべてのスピーカーＳに関して同じであることが可能であり、それによって、スピーカーＳのうちのすべてが互いに距離ｄだけ隔てられている。いくつかの例においては、距離ｄは、アレイ１０２におけるスピーカーＳ間においてさまざまであることが可能である（たとえば、距離ｄは、アレイ１０２における隣り合ったスピーカー間において同じである必要はない）。距離ｄは、それぞれのスピーカーＳの中心点など、それぞれのスピーカーＳ上の基準ポイントから測定されることが可能である。
アレイ１０２の幅Ｗは、アレイ１０２における最初のスピーカー（たとえば、チャネルＣ１）と、アレイ１０２における最後のスピーカー（たとえば、チャネルＣｎ）との間における距離として測定されることが可能であり、幅Ｗは、たとえば、Ｃ１におけるスピーカーの中心からＣｎにおけるスピーカーの中心までで測定されることが可能である。アレイ１０２によって生成される音波１０４の伝搬の方向１０６において、アレイ１０２における隣り合った各スピーカーＳによって発射される各波面は、波面伝搬時間ｔｄだけ時間において遅延される場合がある。波面伝搬時間ｔｄは、隣り合った波面ｒ間における距離に音のスピードｃをかけた値（たとえば、ｔd＝ｒ*ｃ）として計算されることが可能である。スピーカーＳ間における距離ｄがアレイ１０２におけるすべてのスピーカーＳに関して同じである例においては、それぞれのスピーカーＳに関して計算される遅延Ｄは、ｔdの増大する整数倍であることが可能である。したがって、たとえば、チャネルＣ１に関しては（ｔd1＝（ｒ*ｃ）*１）、チャネルＣ２に関しては（ｔd2＝（ｒ*ｃ）*２）、チャネルＣｎに関しては（ｔdn＝（ｒ*ｃ）*ｎ）である。いくつかの例においては、たとえば、高度、気圧、気温、湿度、およびバロメータ圧などの環境条件に基づいて、音のスピードｃを表す値をより正確に決定するために、環境センサ（たとえば、図８のセンサ８７７）からのデータを使用して音のスピードｃが計算されることが可能である。
図１２Ａは、自律車両の外部に配置されている光エミッタの一例１２００を示している。図１２Ａにおいては、プランナーシステム３１０からのコントロールデータ３１７が車両コントローラ３５０へ通信されることが可能であり、車両コントローラ３５０は次いで、光エミッタ１２０２を使用して視覚的アラートを実施するように構成されている外部データ３２５を通信することができる。１つの光エミッタ１２０２が示されているが、自律車両１００は、１２０３によって示されているように複数の光エミッタ１２０２を含むことができる。光エミッタ１２０２によって受信される外部データ３２５は、たとえば、光パターン１２１２を表すデータ、１つまたは複数の光エミッタ１２０２をアクティブ化するように構成されているトリガー信号１２１４を表すデータ、（たとえば、視覚的アラートの対象とされているオブジェクトに対する車両１００の配向に基づいて）車両１００のどの光エミッタ１２０２をアクティブ化するかを選択するように構成されているアレイ選択１２１６を表すデータ、および任意選択で、車両１００がそのシグナリングライト（たとえば、ターンシグナル、ブレーキシグナルなど）を使用している場合には光エミッタオペレーションを非アクティブ化するように構成されている運転シグナリング１２１８を表すデータを含むことができるが、それらには限定されない。その他の例においては、１つまたは複数の光エミッタ１２０２は、信号灯、ヘッドライト、または両方の役割を果たすことができる。オブジェクトに対する自律車両１００の配向は、たとえば、（たとえば、ローカライザシステムからの）自律車両１００のロケーションおよび（たとえば、知覚システムからの）オブジェクトのロケーション、（たとえば、プランナーシステムからの）自律車両１００の軌道およびオブジェクトのロケーション、または両方に基づいて決定されることが可能である。
光エミッタ１２０２は、外部データ３２５に基づいて視覚的アラートを実施するように構成されているプロセッサ１２０５を含むことができる。プロセッサ１２０５の選択機能は、アレイ選択１２１６を表すデータを受信し、選択された光エミッタ１２０２のアクティブ化を可能にすることができる。選択された光エミッタ１２０２は、トリガー信号１２１４を表すデータが、選択された光エミッタ１２０２によって受信されるまで、光Ｌを放射しないように構成されることが可能である。光パターン１２１２を表すデータは、デコード機能によってデコードされることが可能であり、サブ機能が、デコードされた光パターンデータ上で動作して、たとえば、光エミッタ１２０２によって放射されることになる光の色を決定するように構成されている色機能、光エミッタ１２０２によって放射されることになる光の強度を決定するように構成されている強度機能、および光エミッタ１２０２からの光放射の持続時間を決定するように構成されている持続時間機能を実施することができる。データストア（Ｄａｔａ）は、それぞれの光エミッタ１２０２の構成を表すデータ（たとえば、発光素子Ｅの数、発光素子Ｅの電気的特徴、車両１００上での光エミッタ１２０２の位置など）を含むことができる。さまざまな機能（たとえば、デコーダ、選択、色、強度、および持続時間）からの出力は、光エミッタ１２０２の発光素子Ｅ１～Ｅｎに信号を印加するように構成されているドライバ１２０７と結合されることが可能である。それぞれの発光素子Ｅは、光パターン１２１２を表すデータに基づいて個々にアドレス可能であり得る。それぞれの光エミッタ１２０２は、いくつかの発光素子Ｅを含むことができ、それによってｎは、光エミッタ１２０２における発光素子Ｅの数を表すことができる。一例として、ｎは５０を超えることが可能である。光エミッタ１２０２は、サイズ、形状、発光素子Ｅの数、発光素子Ｅのタイプ、および、車両１００の外部に配置されている光エミッタ１２０２のロケーション（たとえば、車両１００のルーフ１００ｕまたはその他の構造など、光エミッタが光Ｌを環境へと放射することを可能にするように動作する車両１００の構造と結合されている光エミッタ１２０２）においてさまざまであることが可能である。
一例として、発光素子Ｅ１～Ｅｎは、ソリッドステート発光デバイス、たとえば、発光ダイオードまたは有機発光ダイオードなどであることが可能である。発光素子Ｅ１～Ｅｎは、単一の波長の光または複数の波長の光を放射することができる。発光素子Ｅ１～Ｅｎは、光パターン１２１２を表すデータに基づいて、たとえば、赤色、緑色、青色、およびそれらの色の１つまたは複数の組合せなど、複数の色の光を放射するように構成されることが可能である。発光素子Ｅ１～Ｅｎは、図１２Ａにおいて示されているようにＲＧＢ発光ダイオード（ＲＧＢ ＬＥＤ）であることが可能である。ドライバ１２０７は、光パターン１２１２を表すデータに基づく色、強度、およびデューティーサイクルを有する光Ｌを放射するように、発光素子Ｅ１～Ｅｎの赤色－Ｒ、緑色－Ｇ、または青色－Ｂ入力のうちの１つまたは複数など、発光素子Ｅ１～Ｅｎの１つまたは複数の入力へ電流をシンクまたはソースするように構成されることが可能である。発光素子Ｅ１～Ｅｎは、図１２Ａの例１２００に限定されず、光エミッタ１２０２を実装するために、その他のタイプの光エミッタ素子が使用されることが可能である。図１２Ａに付け加えて、自律車両１００の軌道Ｔａｖと対立状態にあると決定されている予測されるロケーションＬｏを有しているオブジェクト１２３４が、（たとえば、環境１２９０における１つまたは複数のしきい値ロケーションに基づいて）視覚的アラートの対象である。光エミッタ１２０２のうちの１つまたは複数がトリガーされて、視覚的アラートとして光Ｌを放射することを光エミッタに行わせることが可能である。オブジェクト１２３４が応答していない（たとえば、オブジェクト１２３４が、衝突を回避するためにそのロケーションを変えていない）とプランナーシステム３１０が決定した場合には、プランナーシステム３１０は、（たとえば、別々の関連付けられている光パターンを有する別々のしきい値ロケーションに基づいて）視覚的アラートの緊急性を段階的に高めるように構成されている別の光パターンを選択することができる。その一方で、オブジェクト１２３４が、視覚的アラートに応答している（たとえば、オブジェクト１２３４が、衝突を回避するためにそのロケーションを変えている）として（たとえば、プランナーシステムによって）検知された場合には、視覚的アラートの緊急性を段階的に緩和するように構成されている光パターンが選択されることが可能である。たとえば、光の色、光の強度、光パターン、または前述のものの何らかの組合せのうちの１つまたは複数が変更されて、視覚的アラートの段階的な緩和を示すことが可能である。
プランナーシステム３１０は、オブジェクト１２３４のロケーションに対する自律車両１００の配向に基づいて光エミッタ１２０２を選択することができる。たとえば、オブジェクト１２３４が自律車両１００に正面から近づいている場合には、オブジェクトの接近の方向にほぼ向いている車両１００の外部に配置されている１つまたは複数の光エミッタ１２０２がアクティブ化されて、視覚的アラートのための光Ｌを放射することが可能である。車両１００とオブジェクト１２３４との間における相対的な配向が変わるにつれて、プランナーシステム３１０は、車両１００上のその他の外部ロケーションに配置されているその他のエミッタ１２０２をアクティブ化して、視覚的アラートのための光Ｌを放射することができる。オブジェクト１２３４にとって見えない可能性がある光エミッタ１２０２は、視覚的アラートが向けられていないその他の運転手、歩行者などにおける潜在的な集中妨害または混乱を防止するために、アクティブ化されないことが可能である。
図１２Ｂは、自律車両１００の外部上に位置している光エミッタ１２０２の例の輪郭図を示している。例１２３０においては、車両１００の第１の端部の部分的な輪郭図（たとえば、矢印１２３６の方向に沿ったビュー）が、車両１００の外部の別々の位置に配置されているいくつかの光エミッタ１２０２を示している。車両１００の第１の端部は、ブレーキライト、ターンシグナル、ハザードライト、ヘッドライト、走行用ライト等など、自動車シグナリング機能用に構成されることが可能であるライト１２３２を含むことができる。いくつかの例においては、光エミッタ１２０２は、ライト１２３２によって放射される光とは（たとえば、光の色、光のパターン、光の強度などにおいて）異なる光Ｌを放射するように構成されることが可能であり、それによって、光エミッタ１２０２の機能（たとえば、視覚的アラート）は、ライト１２３２によって実施される自動車シグナリング機能と混同されない。いくつかの例においては、ライト１２３２は、自動車シグナリング機能および視覚的アラート機能を実施するように構成されることが可能である。光エミッタ１２０２は、たとえば、支柱セクション、ルーフ１００ｕ、ドア、バンパー、およびフェンダーを含むがそれらには限定されないさまざまなロケーションに配置されることが可能である。いくつかの例においては、光エミッタ１２０２のうちの１つまたは複数は、たとえば、ウィンドウ、レンズ、またはカバリングなどの後ろになど、車両１００の光学的に透過的なまたは部分的に透過的な表面または構造の後ろに配置されることが可能である。光エミッタ１２０２によって放射される光Ｌは、光学的に透過的な表面または構造を通り抜けて環境へと至ることが可能である。
例１２３５においては、車両１００の第２の端部（たとえば、矢印１２３６の逆の方向に沿ったビュー）が、従来の自動車シグナリング機能および／または視覚的アラート機能用に構成されることが可能であるライト１２３１を含むことができる。例１２３５において示されている光エミッタ１２０２は、たとえば、支柱セクション、ルーフ１００ｕ、ドア、バンパー、およびフェンダーを含むがそれらには限定されないさまざまなロケーションに配置されることも可能である。
いくつかの例によれば、ライト１２３１および１２３２は、任意選択であることが可能であり、ブレーキライト、ターンシグナル、ハザードライト、ヘッドライト、走行用ライト等など、自動車シグナリング機能の機能性は、１つまたは複数の光エミッタ１２０２のうちの任意の１つによって実行されることが可能であるということに留意されたい。
図１２Ｃは、オブジェクトに対する自律車両の配向に基づく光エミッタ１２０２アクティブ化の一例１２４０の上部平面図を示している。図１２Ｃにおいては、オブジェクト１２３４は、自律車両１００のロケーションに対する予測されるロケーションＬｏを有している。オブジェクト１２３４との自律車両１００の相対的な配向は、象限２および３を感知するために配置されているセンサスイート８２０を使用したオブジェクト１２３４の完全なセンサカバレッジと、象限１における部分的なセンサカバレッジとを提供することができる。車両１００およびオブジェクト１２３４の相対的な配向に基づいて、（たとえば、車両１００の側部および端部上の）１２０２ａとして示されている光エミッタのサブセットが、オブジェクト１２３４によって視覚的に知覚可能である場合があり、アクティブ化されて光Ｌを環境１２９０へと放射することが可能である。
図１２Ｄは、オブジェクトに対する自律車両の配向に基づく光エミッタアクティブ化の一例１２４５の輪郭図を示している。図１２Ｄにおいては、オブジェクト１２３４は、自律車両１００のロケーションに対する予測されるロケーションＬｏを有している。車両１００およびオブジェクト１２３４の相対的な配向に基づいて、（たとえば、車両１００の側部上の）１２０２ａとして示されている光エミッタのサブセットが、オブジェクト１２３４によって視覚的に知覚可能である場合があり、アクティブ化されて光Ｌを環境１２９０へと放射することが可能である。図１２Ｄの例においては、オブジェクト１２３４との車両１００の相対的な配向は、図１２Ｃにおいて示されているのとは異なる。なぜなら、オブジェクト１２３４の接近は、象限１のセンサカバレッジ内にないからである。したがって、車両１００の端部に配置されている光エミッタ１２０２は、オブジェクト１２３４にとって視覚的に知覚可能ではない場合があり、視覚的アラートのためにアクティブ化されないことが可能である。
図１２Ｅは、自律車両における光エミッタからの視覚的アラートを実施するための流れ図１２５０の一例を示している。ステージ１２５２において、自律車両の外部の環境における自律車両の軌道を表すデータが、環境における自律車両のロケーションを表すデータに基づいて計算されることが可能である。ステージ１２５４において、環境におけるオブジェクトのロケーションを表すデータが決定されることが可能である。そのオブジェクトは、オブジェクトタイプを含むことができる。ステージ１２５６において、環境におけるオブジェクトの予測されるロケーションが、オブジェクトタイプおよびオブジェクトロケーションに基づいて予測されることが可能である。ステージ１２５８において、視覚的アラートに関連付けられている環境におけるしきい値ロケーションを表すデータが、自律車両の軌道およびオブジェクトの予測されるロケーションに基づいて推定されることが可能である。ステージ１２６０において、しきい値ロケーションに関連付けられている光パターンを表すデータが選択されることが可能である。ステージ１２６２において、オブジェクトのロケーションがしきい値ロケーションと一致していることを検知されることが可能である。ステージ１２６４において、オブジェクトのロケーションに対する自律車両の配向を表すデータが決定されることが可能である。ステージ１２６６において、オブジェクトのロケーションに対する自律車両の配向に基づいて自律車両の１つまたは複数の光エミッタが選択されることが可能である。ステージ１２６８において、選択された光エミッタは、光パターンを示す光を環境へと放射して視覚的アラートを実施することを行わされること（たとえば、アクティブ化されること、トリガーされること）が可能である。
図１２Ｆは、１つまたは複数のアレイ１０２からの任意選択の音響アラートと共同して視覚的アラートを実施するために光Ｌを放射する自律車両１００の光エミッタ１２０２の一例１２７０の上部平面図を示している。図１２Ｆにおいては、自律車両１００は、破線１２７７によって示されているレーンマーカ間における車道に沿って軌道Ｔａｖを有しており、検知されたオブジェクト１２７２は、軌道Ｔａｖに対して逆の方向でほぼ平行である予測されるロケーションＬｏを有している。自律車両１００のプランナーシステムが、視覚的アラートを実施するための３つのしきい値ロケーションＴ－１、Ｔ－２、およびＴ－３を推定することができる。走行の方向１２７９にある、車両１００の端部に配置されている光エミッタ１２０２（たとえば光エミッタ１２０２は、オブジェクト１２７２に面している）が、視覚的アラートのために選択される。対照的に、走行の方向１２７９に面していない、車両１００のその他の端部に配置されているアレイ１２０２は、視覚的アラートのために選択されないことが可能である。なぜなら、それらは、オブジェクト１２７２によって視覚的に知覚可能ではない場合があり、たとえば、その他の運転手または歩行者を混乱させる可能性があるからである。光パターン１２０４ａ、１２０４ｂ、および１２０４ｃが、それぞれ、しきい値ロケーションＴ－１、Ｔ－２、およびＴ－３に関連付けられることが可能であり、オブジェクト１２７２の予測されるロケーションＬｏが車両１００のロケーションに近づくにつれて、段階的に高まる視覚的アラートを実施する（たとえば、増大する緊急性を伝達する）ように構成されることが可能である。
図１２Ｆに付け加えて、図１１Ａ～図１１Ｃを参照して上述されているように音響アラートのために車両１００のプランナーシステムによって別の検知されたオブジェクト１２７１が選択されることが可能である。オブジェクト１２７１に関する推定されるしきい値ロケーションｔ－１～ｔ－３は、オブジェクト１２７２に関する推定されるしきい値ロケーション（たとえば、Ｔ－１、Ｔ－２、およびＴ－３）とは異なる場合がある。たとえば、音響アラートは、視覚的アラートの視覚的な知覚に比べて、車両１００からさらに遠い距離において聴覚的に知覚可能である場合がある。オブジェクト１２７１の速度またはスピードは、オブジェクト１２７２の速度またはスピードよりも速い（たとえば、自動車対自転車）場合があり、それによって、しきい値ロケーションｔ－１～ｔ－３は、オブジェクト１２７１のさらに速い速度に起因してさらに遠くに配置されて、オブジェクト１２７１がそのロケーションを変えて衝突を回避するための、ならびに／または車両１００が回避操縦を行うための、および／もしくはその安全システムのうちの１つもしくは複数をアクティブ化するための十分な時間を提供する。図１２Ｆは、オブジェクト１２７２に関連付けられている視覚的アラート、およびオブジェクト１２７１に関連付けられている音響アラートの例を示しているが、環境におけるオブジェクトの行動に対処するためにアクティブ化される安全システム（たとえば、内部システム、外部システム、または運転システム）の数およびタイプは、示されている例に限定されず、１つまたは複数の安全システムがアクティブ化されることが可能である。一例として、音響アラート、視覚的アラート、または両方が、オブジェクト１２７１、オブジェクト１２７２、または両方へ通信されることが可能である。別の例として、オブジェクト１２７１、オブジェクト１２７２、または両方が車両１００と衝突しそうになるか、または車両１００から安全でない距離内に入った（たとえば、予測される衝撃時間まで約２秒以下である）場合には、１つまたは複数のブラッダが展開されることが可能であり、１つまたは複数のシートベルトが締め付けられることが可能である。
プランナーシステムは、環境におけるオブジェクトの可能性の高いロケーションの１つまたは複数の領域（たとえば、図５および図６における５６５）を、それぞれのオブジェクトの予測される動き、および／またはそれぞれのオブジェクトの予測されるロケーションに基づいて予測することができる。可能性の高いロケーションの領域、ならびに可能性の高いロケーションの領域内のしきい値ロケーションのサイズ、数、間隔、および形状は、たとえば、オブジェクトの特徴（たとえば、スピード、タイプ、ロケーションなど）、選択される安全システムのタイプ、車両１００の速度、および車両１００の軌道を含むがそれらには限定されない多くのファクタに基づいて、さまざまであることが可能である。
図１３Ａは、自律車両の外部安全システムにおけるブラッダシステムの一例１３００を示している。ブラッダシステム３６９によって受信される外部データ３２５は、ブラッダ選択１３１２を表すデータ、ブラッダ展開１３１４を表すデータ、および（たとえば、展開された状態から、展開されていない状態への）ブラッダ収縮１３１６を表すデータを含むことができる。プロセッサ１３０５は、外部データ３２５を処理して、１つまたは複数のブラッダエンジン１３１１と結合されているブラッダセレクタをコントロールすることができる。それぞれのブラッダエンジン１３１１は、ブラッダ１からブラッダｎによって示されているブラッダ１３１０と結合されることが可能である。それぞれのブラッダ１３１０は、そのそれぞれのブラッダエンジン１３１１によって、展開されていない状態から、展開された状態へアクティブ化されることが可能である。それぞれのブラッダ１３１０は、そのそれぞれのブラッダエンジン１３１１によって、展開された状態から、展開されていない状態へアクティブ化されることが可能である。展開された状態においては、ブラッダ１３１０は、自律車両１００の外側へ（たとえば、車両１００の車体パネルまたはその他の構造の外側へ）広がることができる。ブラッダエンジン１３１１は、流体（たとえば、加圧ガス）を加圧下でブラッダ１３１０内に詰め込んで、ブラッダ１３１０を、展開されていない位置から、展開された位置へ膨張させることによって、そのそれぞれのブラッダ１３１０の体積における変化をもたらすように構成されることが可能である。ブラッダセレクタ１３１７は、（たとえば、ブラッダ１からブラッダｎのうちで）どのブラッダ１３１０をアクティブ化するか（たとえば、展開するか）、およびどのブラッダ１３１０を非アクティブ化するか（たとえば、展開されていない状態へ戻すか）を選択するように構成されることが可能である。選択されたブラッダ１３１０は、選択されたブラッダ１３１０に関するブラッダ展開１３１４を表すデータをプロセッサが受信すると、展開されることが可能である。選択されたブラッダ１３１０は、選択されたブラッダ１３１０に関するブラッダ収縮１３１６を表すデータをプロセッサが受信すると、展開されていない状態へ戻されることが可能である。プロセッサ１３０５は、データをブラッダセレクタ１３１７へ通信して、選択されたブラッダ１３１０を（たとえば、そのブラッダエンジン１３１１を介して）展開すること、または展開されたブラッダ１３１０を（たとえば、そのブラッダエンジン１３１１を介して）展開されていない状態へ戻すことをブラッダセレクタ１３１７に行わせるように構成されることが可能である。
ブラッダ１３１０は、たとえば、柔軟な材料、弾力性のある材料、膨張可能な材料、たとえばゴムもしくは合成材料、またはその他の任意の適切な材料から作製されることが可能である。いくつかの例においては、ブラッダ１３１０のための材料は、（たとえば、ブラッダ１３１０に対する予測される衝撃が発生しない場合、または衝突が発生してもブラッダ１３１０にダメージを与えない場合には）再利用可能である材料に基づいて選択されることが可能である。一例として、ブラッダ１３１０は、セミトラクタートレーラートラックにおいて実装されるエアスプリングのために使用される材料から作製されることが可能である。ブラッダエンジン１３１１は、ブラッダ１３１０を、展開された位置へ膨張させるためにブラッダ１３１０へと導入されることが可能である加圧流体を生成すること、またはブラッダ１３１０を、加圧流体の源、加圧ガスのそのようなタンク、またはガス発生器と結合することが可能である。ブラッダエンジン１３１１は、ブラッダ１３１０から加圧流体を（たとえば、バルブを介して）解放して、ブラッダ１３１０を、展開された位置から元の展開されていない位置へ縮小する（たとえば、ブラッダ１３１０を、展開されていない位置へしぼませる）ように構成されることが可能である。一例として、ブラッダエンジン１３１１は、そのそれぞれのブラッダ１３１０内の加圧流体を外気へ放出することができる。展開された位置においては、ブラッダ１３１０は、自律車両１００とのオブジェクトの衝撃によって与えられる力を吸収し、それによって、自律車両および／またはその搭乗者に対するダメージを低減または防止するように構成されることが可能である。たとえば、ブラッダ１３１０は、自律車両１００と衝突する歩行者または自転車運転者によって与えられる衝撃力を吸収するように構成されることが可能である。
ブラッダデータ１３１９は、ブラッダの特徴、たとえば、ブラッダのサイズ、ブラッダ展開時間、ブラッダ収縮時間（たとえば、ブラッダ１３１０を、展開された位置から元の展開されていない位置へ収縮させるための時間）、ブラッダの数、車両１００の外部に配置されているブラッダのロケーションなどを決定するために、プロセッサ１３０５、ブラッダセレクタ１３１７、またはブラッダエンジン１３１１のうちの１つまたは複数によってアクセスされることが可能である。ブラッダ１３１０は、サイズおよび自律車両１００上のロケーションにおいてさまざまであることが可能であり、したがって、別々の展開時間（たとえば、膨らませる時間）を有することが可能であり、別々の収縮時間（たとえば、しぼませる時間）を有することが可能である。展開時間は、たとえば、プランナーシステム３１０によって追跡把握されているオブジェクトの衝撃の予測される時間に基づいて、ブラッダ１３１０または複数のブラッダ１３１０を展開するための十分な時間があるかどうかを決定する際に使用されることが可能である。ブラッダエンジン１３１１は、展開された場合および展開されていない場合のブラッダ１３１０内の圧力を決定するために、ならびに衝撃がブラッダ１３１０を破裂させたかまたはその他の形でダメージを与えたかどうか（たとえば、破裂がブラッダ１３１０における漏れをもたらしているかどうか）を決定するために、圧力センサなどのセンサを含むことができる。ブラッダエンジン１３１１および／またはセンサシステム３２０は、自律車両１００に対する衝撃から動きを検知するためのモーションセンサ（たとえば、加速度計、図８におけるＭＯＴ８８８）を含むことができる。衝撃によってダメージを与えられていないブラッダ１３１０および／またはそのそれぞれのブラッダエンジン１３１１は、再利用されることが可能である。予測される衝撃が発生しない（たとえば、車両１００とオブジェクトとの間における衝突がない）場合には、ブラッダ１３１０は、（たとえば、ブラッダエンジン１３１１を介して）展開されていない状態へ戻されることが可能であり、ブラッダ１３１０は、今後の時間において後で再利用されることが可能である。
図１３Ａに付け加えて、予測されるロケーションＬｏを有しているオブジェクト１３３４が、自律車両１００にその両側部のうちの一方から近づいていると言うことができ、それによって自律車両１００の軌道Ｔａｖは、オブジェクト１３３４の予測されるオブジェクト経路に対してほぼ垂直である。オブジェクト１３３４は、自律車両１００の側部に衝撃を与えると予測されることが可能であり、外部データ３２５は、予測される衝撃の前に展開するための、自律車両１００の側部（たとえば、衝撃が発生すると予測される側部）上に配置されている１つまたは複数のブラッダ１３１０を選択することをブラッダセレクタ１３１１に行わせるように構成されているデータを含むことができる。
図１３Ｂは、自律車両の外部安全システムにおけるブラッダの例１３３０および１３３５を示している。例１３３０においては、車両１００は、車両１００の外部表面および／または構造に関連付けられている位置を有しているいくつかのブラッダ１３１０を含むことができる。ブラッダ１３１０は、別々のサイズおよび形状を有することができる。ブラッダ１３１０は、車両のその他の構造の後ろに隠されることが可能であり、または装飾などに見せかけられることが可能である。たとえば、車両１００のドアパネルまたはフェンダーは、膜構造を含むことができ、ブラッダ１３１０は、その膜構造の後ろに配置されることが可能である。ブラッダ１３１０の展開によって生成される力は、膜構造を破裂させ、ブラッダが車両１００の外部の方向へ外側に膨張すること（たとえば、環境へと外側に展開すること）を可能にすることができる。同様に、例１３３５においては、車両１００は、いくつかのブラッダ１３１０を含むことができる。例１３３０において示されているブラッダと、例１３３５において示されているブラッダとは、車両１００上のロケーションおよび／またはサイズにおいて対称であることが可能である。
図１３Ｃは、自律車両におけるブラッダ展開の例１３４０および１３４５を示している。例１３４０においては、オブジェクト１３７１（たとえば、車）が、車両１００との予測される衝突コース上にあり、Ｌｏという予測されるロケーションを有している。自律車両１００は、軌道Ｔａｖを有している。オブジェクト１３７１との車両１００の相対的な配向に基づいて、車両１００上の予測される衝撃ロケーションが、象限２および３にある（たとえば、車両１００の側部に対する衝撃）と推定される。車両１００の内部１００ｉに位置している２人の搭乗者Ｐは、車両１００の側部から内部１００ｉにおける搭乗者Ｐの着席位置まで測定されたクランプルゾーン距離ｚ１に起因して危険にさらされている可能性がある。プランナーシステム３１０は、自律車両１００を操縦して衝突を回避するかまたは搭乗者Ｐに対する潜在的な負傷を低減するための十分な時間があるかどうかを決定するために、（たとえば、キネマティクスカリキュレータ３８４を使用して）オブジェクト１３７１に関する衝撃までの推定される時間Ｔｉｍｐａｃｔを算出することができる。車両１００を操縦するための時間が衝撃の時間未満である（たとえば、Ｔｍａｎｕｅｖｅｒ＜Ｔｉｍｐａｃｔ）とプランナーシステム３１０が決定した場合には、プランナーシステムは、回避操縦１３４１を実行して矢印（たとえば、回避操縦１３４１を表す矢印）の時計周りの方向に車両１００を回転させて車両１００の端部をオブジェクト１３７１の経路内に位置させるよう運転システム３２６に命令することができる。プランナーシステムは、たとえば、シートベルトテンショニングシステム、ブラッダシステム、音響ビームステアリングアレイ１０２、および光エミッタ１２０２など、その他の内部安全システムおよび外部安全システムのアクティブ化が回避操縦１３４１と同時に生じるよう命令することもできる。
例１３４５においては、車両１００は、回避操縦１３４１を完了しており、オブジェクト１３７１は、車両１００の側部ではなく、車両１００の端部から近づいている。車両１００とオブジェクト１３７１との間における新しい相対的な配向に基づいて、プランナーシステム３１０は、車両１００の端部におけるバンパー上に配置されているブラッダ１３１０’の選択および展開を命令することができる。実際の衝撃が発生した場合には、クランプルゾーン距離がｚ１からｚ２へ（たとえば、ｚ２＞ｚ１）増大して、車両１００の内部１００ｉにおけるさらに大きなクランプルゾーンを搭乗者Ｐに提供する。回避操縦１３４１の前に、搭乗者Ｐによって着用されているシートベルトが、シートベルトテンショニングシステムによって事前に締め付けられて、操縦１３４１中に、およびオブジェクト１３７１の潜在的な衝撃に備えて搭乗者Ｐを保護することが可能である。
例１３４５においては、ブラッダ１３１０’の展開時間、Ｔｄｅｐｌｏｙが、オブジェクト１３７１の予測される衝撃時間、Ｔｉｍｐａｃｔ未満であると（たとえば、プランナーシステム３１０によって）決定されている。したがって、オブジェクト１３７１の潜在的な衝撃の前にブラッダ１３１０’を展開するための十分な時間がある。その他の安全システム、たとえば、シートベルトテンショニングシステム、シートアクチュエータシステム、音響アレイ、および光エミッタなどに関して、アクティブ化時間と衝撃時間との比較が実行されることが可能である。
運転システム（たとえば、図３Ｂにおける３２６）は、（たとえば、ステアリングシステムを介して）車両のホイールを回転させて、（たとえば、推進システムを介して）車両１００を、例１３４５において示されている構成へ向けるよう（たとえば、プランナーシステム３１０を介して）命令されることが可能である。運転システムは、車両１００が環境におけるその他のオブジェクトと衝突することを防止するために（たとえば、車両１００が衝撃からの力の結果としてその他のオブジェクトへと押し出されることを防止するために）（たとえば、制動システムを介して）ブレーキをかけるよう（たとえば、プランナーシステム３１０を介して）命令されることが可能である。
図１４は、自律車両１００の内部安全システム３２２におけるシートベルトテンショニングシステムの一例１４００を示している。図１４においては、内部データ３２３が、シートベルトテンショニングシステム３６１によって受信されることが可能である。内部データ３２３は、ベルトテンショナー選択信号１４１２、シートベルト締め付けトリガー信号１４１４、およびシートベルト締め付け解除信号１４１６を表すデータを含むことができるが、それらには限定されない。ベルトテンショナー選択信号１４１２は、１つまたは複数のベルトテンショナー１４１１を、それぞれのベルトテンショナー１４１１がシートベルト１４１３（Ｂ－１、Ｂ－２からＢ－ｎとしても示されている）を含んでいる状態で選択することができる。それぞれのベルト１４１３は、ベルトテンショナー１４１１におけるテンショニングメカニズム（図示せず）と機械的に結合されることが可能である。テンショニングメカニズムは、リール含むことができ、そのリールは、ベルト１４１３が巻き付けられているそのリール上にベルトの一部分を巻き取ってベルト１４１３のたるみを取るように構成されている。ベルトテンショナー選択信号１４１２によって選択されたベルトテンショナー１４１１は、シートベルト締め付けトリガー信号１４１４を受信すると、そのそれぞれのベルト１４１３に張力を加えることができる。たとえば、ベルト１４１３（Ｂ－２）を有しているベルトテンショナー１４１１は、ベルトＢ－２を作動させて、（たとえば、ベルトＢ－２を着用している搭乗者に緊密に結合されていない）たるみ状態から、（破線によって示されている）締め付け状態にすることができる。締め付け状態においては、ベルトＢ－２は、搭乗者に圧力を加えることができ、その圧力は、たとえば、回避操縦中に、および／またはオブジェクトとの予測される衝突を予想して、搭乗者を座席に緊密に結合することができる。
ベルトＢ－２は、シートベルト締め付けトリガー信号１４１４を解除することによって、またはシートベルト締め付けトリガー信号１４１４を解除することに続いてシートベルト締め付け解除信号１４１６を受信することによって、締め付け状態から、たるみ状態へ、および元のたるみ状態へ戻されることが可能である。センサ（たとえば、圧力センサまたは力センサ）（図示せず）が、自律車両における座席が搭乗者によって占有されているかどうかを検知することができ、座席が占有されていることをセンサが示している場合には、ベルトテンショナー選択信号１４１２および／またはシートベルト締め付けトリガー信号１４１４のアクティブ化を可能にすることができる。座席センサが座席の占有を検知していない場合には、ベルトテンショナー選択信号１４１２および／またはシートベルト締め付けトリガー信号１４１４が非アクティブ化されることが可能である。ベルトデータ１４１９は、たとえば、シートベルトシステム３６１におけるシートベルト１４１３に関するベルト締め付け時間、ベルト解除時間、およびメンテナンスログを含むがそれらには限定されないベルトの特徴を表すデータを含むことができる。シートベルトシステム３６１は、自律車両１００における個別のシステムとして動作することができ、または車両１００のその他の安全システム、たとえば、光エミッタ、音響アレイ、ブラッダシステム、シートアクチュエータ、および運転システムなどと共同して動作することができる。
図１５は、自律車両１００の内部安全システム３２２におけるシートアクチュエータシステム３６３の一例１５００を示している。一例においては、シートアクチュエータシステム３６３は、車両１００とオブジェクト（たとえば、別の車両）との間における衝突に起因して環境１５９０におけるオブジェクト（図示せず）から車両１００に与えられる衝撃力１５１７からのエネルギーを使用して、座席１５１８（たとえば、座席－１から座席－ｎ）を作動させて自律車両１００の内部における第１の位置から自律車両１００の内部における第２の位置にするように構成されることが可能である。衝撃力１５１７から座席（たとえば、座席－ｎ）へ機械的に伝達される力１５１３が、たとえば、第１の位置（たとえば、車両１００の端部の付近）から第２の位置へ（たとえば、車両１００の内部１００ｉの中心の方へ）座席を移動させることができる。反作用力ｃ－フォース１５１５が座席（たとえば、座席－ｎ）に加えられて、力１５１３によってもたらされる加速力をコントロールすることが可能である（図示されてはいないが、図１５において示されているｃ－フォース１５１５の方向および力１５１３の方向は、衝撃力１５１７の実質的に共通の方向にあることが可能であるということに留意されたい）。反作用力ｃ－フォース１５１５は、力１５１３に対抗するために縮むように構成されている、または力１５１３に対抗するために伸びるように構成されているスプリングであることが可能である。その他の例においては、反作用力ｃ－フォース１５１５は、たとえば、ダンパー（たとえば、ショックアブソーバ）によって、またはエアスプリングによって生成されることが可能である。反作用力ｃ－フォース１５１５を提供するメカニズムが、シートカプラ１５１１へ、および座席（たとえば、座席－ｎ）へ結合されることが可能である。シートカプラ１５１１は、反作用力ｃ－フォース１５１５を車両１００のシャーシまたはその他の構造に提供するメカニズムを固定するように構成されることが可能である。衝撃力１５１７が、車両１００の構造の機械的変形をもたらす（たとえば、クランプルゾーンをつぶす）場合には、座席へ結合されているラムまたはその他の機械的構造が、車両の変形している構造によって前方へ（たとえば、第１の位置から第２の位置へ）促されて、力１５１３を座席に与えることが可能であり、その一方で反作用力ｃ－フォース１５１５は、第１の位置から第２の位置への座席の移動に抵抗する。
その他の例においては、シートカプラ１５１１は、トリガー信号１５１６を表すデータに応答して座席１５１８（たとえば、座席－ｎ）を電気的に、機械的に、または電気機械的に作動させて第１の位置から第２の位置にするためのアクチュエータを含むことができる。シートカプラ１５１１は、反作用力ｃ－フォース１５１５を提供するメカニズム（たとえば、スプリング、ダンパー、エアスプリング、変形可能な構造など）を含むことができる。座席選択１５１２を表すデータおよびアーミング信号１５１４を表すデータが、プロセッサ１５０５によって受信されることが可能である。座席セレクタ１５１９が、座席選択１５１２を表すデータに基づいてシートカプラ１５１１のうちの１つまたは複数を選択することができる。座席セレクタ１５１９は、アーミング信号１５１４を表すデータが受信されるまで、選択された座席を作動させないことが可能である。アーミング信号１５１４を表すデータは、高い発生確率を有している車両１００との予測される衝突（たとえば、オブジェクトが、その動きおよびロケーションに基づいて、車両と間もなく衝突すると予測されるということ）を示すことができる。アーミング信号１５１４を表すデータは、シートベルトテンショニングシステムをアクティブ化するための信号として使用されることが可能である。座席１５１８（たとえば、座席－１から座席－ｎ）は、たとえば、単一の搭乗者を着席させられる座席（たとえば、バケットシート）、または複数の搭乗者を着席させられる座席（たとえば、ベンチシート）であることが可能である。シートアクチュエータシステム３６３は、車両１００のその他の内部安全システムおよび外部安全システムと共同して作動することができる。
図１６Ａは、自律車両１００における運転システム３２６の一例１６００を示している。図１６Ａにおいては、運転システム３２６へ通信される運転データ３２７は、ステアリングコントロール１６１２、制動コントロール１６１４、推進コントロール１６１８、およびシグナルコントロール１６２０を表すデータを含むことができるが、それらには限定されない。運転データ３２７は、自律車両１００の通常の運転操作（たとえば、搭乗者を乗せること、搭乗者を移送することなど）のために使用されることが可能であるが、環境１６９０におけるオブジェクトに関連した衝突およびその他の潜在的に危険な事象を緩和または回避するために使用されることも可能である。
プロセッサ１６０５は、ステアリングコントロールデータをステアリングシステム３６１へ、制動コントロールデータを制動システム３６４へ、推進コントロールデータを推進システム３６８へ、およびシグナリングコントロールデータをシグナリングシステム３６２へなど、運転データ３２７を特定の運転システムへ通信することができる。ステアリングシステム３６１は、ステアリングデータを処理してホイールアクチュエータＷＡ－１からＷＡ－ｎを作動させるように構成されることが可能である。車両１００は、マルチホイール独立ステアリング（たとえば、フォーホイールステアリング）用に構成されることが可能である。それぞれのホイールアクチュエータＷＡ－１からＷＡ－ｎは、そのホイールアクチュエータと結合されているホイールのステアリング角をコントロールするように構成されることが可能である。制動システム３６４は、制動データを処理してブレーキアクチュエータＢＡ－１からＢＡ－ｎを作動させるように構成されることが可能である。制動システム３６４は、たとえば、差動制動およびアンチロック制動を実施するように構成されることが可能である。推進システム３６８は、推進データを処理して駆動モータＤＭ－１からＤＭ－ｎ（たとえば、電気モータ）を作動させるように構成されることが可能である。シグナリングシステム３６２は、シグナリングデータを処理して、シグナル要素Ｓ－１からＳ－ｎ（たとえば、ブレーキライト、ターンシグナル、ヘッドライト、走行用ライトなど）をアクティブ化することができる。いくつかの例においては、シグナリングシステム３６２は、１つまたは複数の光エミッタ１２０２を使用してシグナリング機能を実施するように構成されることが可能である。たとえば、シグナリングシステム３６２は、１つまたは複数の光エミッタ１２０２のうちのすべてまたは一部にアクセスしてシグナリング機能（たとえば、ブレーキライト、ターンシグナル、ヘッドライト、走行用ライトなど）を実施するように構成されることが可能である。
図１６Ｂは、自律車両１００における障害物回避操縦の一例１６４０を示している。図１６Ｂにおいては、オブジェクト１６４１（たとえば、自動車）が、自律車両１００の軌道Ｔａｖと対立状態にある予測されるロケーションＬｏを有している。プランナーシステムは、運転システムを使用して車両１００を前方へ加速させて、軌道Ｔａｖに沿って位置している領域１６４２へ至るための十分な時間はないということを計算することができる。なぜなら、オブジェクト１６４１が車両１００と衝突する可能性があるからである。したがって領域１６４２は、安全に操縦して入られることが不可能であり、領域１６４２は、ブロックされた領域１６４３として（たとえば、プランナーシステムによって）指定されることが可能である。しかしながらプランナーシステムは、（たとえば、知覚システムによって受信されたセンサデータ、およびローカライザシステムからのマップデータを介して）車両１００の周囲の環境における利用可能な空きの領域を検知することができる。たとえば領域１６４４が、安全に操縦して入られることが可能である（たとえば、領域１６４４は、車両１００の軌道と干渉するオブジェクトを、それが移動しているかまたは静的であるかを問わず、有していない）。領域１６４４は、空いている領域１６４５として（たとえば、プランナーシステムによって）指定されることが可能である。プランナーシステムは、車両１００の軌道をその元の軌道Ｔａｖから回避操縦軌道Ｔｍへ変更して、自律車両１００を空いている領域１６４５へと自律的に進行させるよう（たとえば、ステアリングデータ、推進データ、および制動データを介して）運転システムに命令することができる。
障害物回避操縦と共同して、プランナーシステムは、オブジェクト１６４１が速度を変えた場合には、または障害物回避操縦が成功しなかった場合には、車両１００の１つまたは複数のその他の内部安全システムおよび／または外部安全システムをアクティブ化して、車両のうちでオブジェクト１６４１によって衝撃を与えられる可能性がある部分においてブラッダを展開することをブラッダシステムに行わせることができる。
回避操縦に備えて、およびオブジェクト１６４１との潜在的な衝突に備えるために、シートベルトテンショニングシステムがアクティブ化されて、シートベルトを締め付けることが可能である。図１６Ｂにおいては示されていないが、１つまたは複数の音響アレイ１０２および１つまたは複数の光エミッタ１２０２など、その他の安全システムがアクティブ化されて、音響アラートおよび視覚的アラートをオブジェクト１６４１へ伝達することが可能である。ベルトデータおよびブラッダデータは、シートベルトに関する締め付け時間、およびブラッダに関するブラッダ展開時間を算出するために使用されることが可能であり、それらの算出された時間が、推定される衝撃時間と比較されて、衝撃の前にベルトを締め付けるための、および／またはブラッダを展開するための十分な時間がある（たとえば、Ｔｄｅｐｌｏｙ＜Ｔｉｍｐａｃｔおよび／またはＴｔｅｎｓｉｏｎ＜Ｔｉｍｐａｃｔ）かどうかを決定することが可能である。同様に、空いている領域１６４５への操縦を運転システムが実施するために必要な時間が、推定される衝撃時間と比較されて、回避操縦を実行するための十分な時間がある（たとえば、Ｔｍａｎｕｅｖｅｒ＜Ｔｉｍｐａｃｔ）かどうかを決定することが可能である。
図１６Ｃは、自律車両１００における障害物回避操縦の別の例１６６０を示している。図１６Ｃにおいては、オブジェクト１６６１が、自律車両１００の衝突（たとえば、追突）を引き起こす可能性がある予測されるロケーションＬｏを有している。プランナーシステムは、予測される衝撃ゾーン（たとえば、オブジェクト動態に基づいて衝突が発生する可能性がある領域または確率）を決定することができる。予測される衝突が発生する前に、プランナーシステムは、（たとえば、センサシステムにおけるセンサの重なり合うセンサフィールドを使用して）車両１００の周囲の環境を分析して、車両１００を、操縦して入れることができる空きの領域があるかどうかを決定することができる。予測される衝撃ゾーンは、車両１００の後ろであり、車両１００のロケーションへ向かう速度を有している予測されるロケーションＬｏによって事実上ブロックされている（たとえば、車両は、潜在的な衝突を回避するために方向を安全に反転させることができない）。予測される衝撃ゾーンは、ブロックされた領域１６８１として（たとえば、プランナーシステムによって）指定されることが可能である。車両１００の左の走行レーンは、利用可能な空きの領域がなく、３つのオブジェクト１６６３、１６６５、および１６７３（たとえば、その隣り合った走行レーンに位置している２台の車、および歩道上の１人の歩行者）の存在に起因してブロックされている。したがって、この領域は、ブロックされた領域１６８７として指定されることが可能である。車両１００の前方の（たとえば、軌道Ｔａｖの方向における）領域は、車両１６６７（たとえば、大型トラック）の接近に起因してブロックされている。車両１００の右のロケーションは、そのロケーションにおける歩道上の歩行者１６７１に起因してブロックされている。したがって、それらの領域は、ブロックされた領域１６８３および１６８９としてそれぞれ指定されることが可能である。しかしながら、オブジェクトのない領域が、領域１６９１において（たとえば、プランナーシステムおよび知覚システムを介して）検知されることが可能である。領域１６９１は、空いている領域１６９３として指定されることが可能であり、プランナーシステムは、軌道を軌道Ｔａｖから回避操縦軌道Ｔｍへ変更するよう運転システムに命令することができる。結果として生じる命令は、オブジェクト１６６１による潜在的な追突を回避するために角を曲がって空いている領域１６９３へ入ることを車両１００に行わせることができる。
空いている領域１６９３内への回避操縦と共同して、たとえば、車両１００の端部におけるブラッダ１３１０、シートベルトテンショナー１４１１、音響アレイ１０２、シートアクチュエータ１５１１、および光エミッタ１２０２など、その他の安全システムがアクティブ化されることが可能である。一例として、車両１６６１が、予測されるロケーションＬｏ上の車両１００に近づき続けた場合には、１つまたは複数のブラッダ１３０１が（たとえば、展開された位置へのブラッダの膨張を十分に可能にするための、予測される衝撃時間よりも前の時間において）展開されることが可能であり、音響アラートが（たとえば、１つまたは複数の音響ビームステアリングアレイ１０２によって）伝達されることが可能であり、視覚的アラートが（たとえば、１つまたは複数の光エミッタ１２０２によって）伝達されることが可能である。
プランナーシステムは、オブジェクトタイプを表すデータ（たとえば、車両１００に追突すると予測されるオブジェクト１６６１などの車両上のデータ）にアクセスし、オブジェクトを表すデータを、オブジェクトタイプを表すデータと比較して、オブジェクトタイプを表すデータを決定すること（たとえば、オブジェクト１６６１に関するオブジェクトタイプを決定すること）が可能である。プランナーシステムは、オブジェクトのロケーションを表すデータに基づいてオブジェクトの速度またはスピードを計算すること（たとえば、キネマティクスカリキュレータ３８４を使用して、ロケーションにおける経時的な変化を追跡把握して、速度またはスピードを計算すること）が可能である。プランナーシステムは、データストア、ルックアップテーブル、データリポジトリ、またはその他のデータソースにアクセスして、オブジェクト制動能力（たとえば、車両１６６１の制動能力）を表すデータにアクセスすることができる。オブジェクトタイプを表すデータは、オブジェクト制動能力を表すデータと比較されて、推定されるオブジェクト質量を表すデータ、および推定されるオブジェクト制動能力を表すデータを決定することが可能である。推定されるオブジェクト質量を表すデータ、および推定されるオブジェクト制動能力を表すデータは、オブジェクトの特定のクラス（たとえば、自動車、トラック、オートバイなどのさまざまなクラスなど）に関する推定されるデータに基づくことが可能である。たとえば、オブジェクト１６６１が、中型の４ドアセダンに関連付けられているオブジェクトタイプを有している場合には、車両のそのクラスに関する平均であり得る推定される車両総質量または重量が、オブジェクト１６６１に関する推定されるオブジェクト質量に相当することが可能である。推定される制動能力も、車両のクラスに関する平均値であることが可能である。
プランナーシステムは、推定されるオブジェクト制動能力を表すデータ、および推定されるオブジェクト質量を表すデータに基づいて、オブジェクトの推定される運動量を表すデータを計算することができる。プランナーシステムは、推定される運動量を表すデータに基づいて、オブジェクト（たとえば、オブジェクト１６６１）の制動能力がその推定される運動量によって超過されているということを決定することができる。プランナーシステムは、運動量が制動能力を超過していることに基づいて、車両１００を、予測される衝撃ゾーンから遠ざけて、空いている領域１６９３へと移動させるための図１６Ｃの回避操縦を算出して実行することを決定することができる。
図１７は、自律車両１００の光エミッタからの視覚的アラートを使用した、環境におけるオブジェクトとの視覚的通信の例を示している。例１７２０においては、自律車両１００は、自律車両１００の外部のさまざまなロケーションに配置されている光エミッタ１２０２を含む。自律車両１００は、車両１００の外部の環境１７９０におけるレーンマーカ１７１９を有する車道１７１１を進行していて軌道Ｔａｖを有するものとして示されている。（たとえば、車両１００の知覚システムによって歩行者オブジェクトとして分類されている）環境１７９０におけるオブジェクト１７１０が、車道１７１１に隣り合った歩道１７１７のへり１７１５上に立っているものとして示されている。オブジェクト１７１０は、車道１７１１の自転車レーン１７１３の近くに立っている。はじめに、オブジェクト１７１０は、（たとえば、車両１００の運転システムによる低ノイズ放射、周囲のノイズなどに起因して）車道１７１１上の自律車両１００の接近に気づかない可能性がある。知覚システム（たとえば、図１２Ａにおける３４０）は、センサシステム（たとえば、図１２Ａにおける３２０）からのセンサ信号に基づいて環境におけるオブジェクト１７１０の存在を検知することができ、たとえば、オブジェクト分類、オブジェクトトラック、オブジェクトタイプ、環境１７９０におけるオブジェクトのロケーション、オブジェクトと車両１００との間における距離、オブジェクトに対する車両１００の配向、オブジェクトのロケーションに対する動きの予測進度などを含むがそれらには限定されない、オブジェクト１７１０を表すオブジェクトデータを生成することができる。
例１７２０に付け加えて、車両１００のプランナーシステム（たとえば、図１２Ａにおける３１０）は、視覚的アラートとして光Ｌを放射する光エミッタ１２０２のうちの１つまたは複数に関連付けられているしきい値事象の推定を実施するように構成されることが可能である。たとえば、オブジェクト１７１０を検知すると、プランナーシステムは、視覚的アラートが光エミッタ１２０２によってすぐには放射されないようにすることができ、その代わりにプランナーシステムは、環境１７９０におけるオブジェクト１７１０のロケーションを表すデータ、および環境１７９０における車両１００のロケーションを表すデータ（たとえば、図１２Ａのローカライザシステム３３０からの体勢データ）に基づいて、視覚的アラートのために光Ｌを放射することを光エミッタに行わせることに関連付けられているしきい値事象Ｔｅを推定することができる。
一例として、車両１００が軌道Ｔａｖに沿って走行してオブジェクト１７１０を検知した場合、検知時において、車両１００とオブジェクト１７１０との間における初期距離が距離Ｄｉであることが可能である。プランナーシステムは、視覚的アラートのために光Ｌを放射することを光エミッタ１２０２に行わせるための（たとえば、トリガーするための）しきい値事象として、オブジェクトにさらに近い別の距離を算出することができる。例１７２０においては、車両１００とオブジェクト１７１０との間における距離Ｄｔが、しきい値事象Ｔｅに関連付けられている距離であることが可能である。この例に付け加えて、しきい値事象Ｔｅは、距離Ｄｔに関連付けられることが可能である。なぜなら、その距離は、さまざまな理由から、視覚的アラートをもたらすためのさらに効果的な距離である可能性があるからであり、それらのさまざまな理由は、たとえば、光Ｌがオブジェクト１７１０にとって視覚的に知覚可能であるにはＤｉという初期距離において車両１００があまりにも遠く離れていること、および／またはオブジェクト１７１０が、光Ｌが自分に向けられていることを知覚していないことなどを含むが、それらには限定されない。別の例として、初期距離Ｄｉは、約１５０フィート（４５．７２メートル）であることが可能であり、しきい値事象Ｔｅに関する距離Ｄｔは、約１００フィート（３０．４８メートル）であることが可能である。
第２の例として、車両１００が軌道Ｔａｖに沿って走行してオブジェクト１７１０を検知した場合、検知時において、車両１００とオブジェクト１７１０との間における距離Ｄｉを車両１００が縮めるための初期時間が時間Ｔｉであることが可能である。プランナーシステムは、時間Ｔｉの後の時間をしきい値事象Ｔｅとして算出することができる。たとえば、Ｔｉという初期時間の時間Ｔｔ後に、しきい値事象Ｔｅが発生することが可能であり、光エミッタ１２０２は光Ｌを放射することができる。
例１７４０においては、車両１００は、軌道に沿って初期距離Ｄｉから距離Ｄｔまで走行しているものとして示されており、その距離Ｄｔにおいて、光エミッタ１２０２は、光Ｌを放射することを行わされている。車両１００におけるさまざまなロケーションに配置されているエミッタ１２０２のうちの１つまたは複数は、光パターンを表すデータに従って光Ｌを放射することができる。たとえば、はじめに、しきい値事象Ｔｅにおいて（たとえば、時間Ｔｔまたは距離Ｄｔにおいて）、（たとえば、軌道Ｔａｖと一直線にされている）走行の方向に面している車両１００の第１の端部における光エミッタ１２０２からの光Ｌが、光Ｌを放射することができる。なぜなら、第１の端部はオブジェクト１７１０に面しているからである。その一方で、歩道１７１７に面している車両の側部における光エミッタ１２１０は、たとえば、距離Ｄｔにおけるオブジェクト１７１０にとって見えない可能性がある。
任意選択で、プランナーシステムは、視覚的アラートシステムのアクティブ化の前、間、または後に、車両１００の１つまたは複数のその他の安全システムをアクティブ化することができる。一例として、１つまたは複数の音響ビームステアリングアレイ１０２がアクティブ化されて、オブジェクト１７１０に向けた音響エネルギーの誘導されるビーム１０４を生成することが可能である。音響エネルギーの誘導されるビーム１０４は、（たとえば、オブジェクト１７１０が車両１００の方向に自分の頭を向ける１７４１ようにさせることによって、）近づいている車両１００にオブジェクト１７１０が気づくようにさせる上で効果的である場合がある。
例１７６０においては、車両１００はオブジェクト１７１０へさらに近くなっており、その他の光エミッタ１２０２がオブジェクト１７１０にとって見えることが可能であり、プランナーシステムは、たとえば、歩道１７１７に面している車両の側部に配置されているさらなる光エミッタ１２０２をアクティブ化することができる。例１７６０に付け加えて、視覚的アラート、および／または（たとえば、アレイ１０２からの）音響アラートと組み合わせた視覚的アラートが、オブジェクト１７１０を歩道１７１７上へ、および近づいている車両１００の軌道Ｔａｖからさらに離れるように（たとえば、安全な距離まで）移動させる１７６１上で効果的である場合がある。車両１００がオブジェクト１７１０を通り過ぎた後に、アクティブ化されていた可能性がある光エミッタ１２０２およびその他の安全システムは、非アクティブ化されることが可能である。
図１８は、自律車両１００における光エミッタからの視覚的アラートを実施するための流れ図１８００の別の例を示している。フロー１８００においては、ステージ１８０２において、環境（たとえば、図１７の環境１７９０）における自律車両１００の軌道を表すデータが、環境における自律車両１００のロケーションを表すデータに基づいて計算されることが可能である。ステージ１８０４において、環境におけるオブジェクト（たとえば、図１７のオブジェクト１７１０）のロケーションを表すデータが、（たとえば、知覚システムにおいて受信されたセンサデータを使用して）決定されることが可能である。オブジェクトは、オブジェクト分類を有することができる（たとえば、歩行者として分類されている図１７のオブジェクト１７１０）。ステージ１８０６において、視覚的アラートに関連付けられている光パターンを表すデータが、（たとえば、データストア、メモリ、またはデータファイルなどから）選択されることが可能である。選択される光パターンは、自律車両１００が環境（たとえば、図１７の環境１７９０）に存在しているということをオブジェクト（たとえば、歩行者、または別の車両の運転手）に視覚的に通知するように構成されることが可能である。光パターンは、オブジェクト分類に基づいて選択されることが可能である。たとえば、歩行者の分類を有しているオブジェクトに関しては第１の光パターンが選択されることが可能であり、自転車運転者の分類を有しているオブジェクトに関しては第２の光パターンが選択されることが可能であり、自動車の分類を有しているオブジェクトに関しては第３の光パターンが選択されることが可能であり、第１、第２、および第３の光パターンは、互いに異なることが可能である。
ステージ１８０８において、自律車両１００の光エミッタが、光パターンを示す光Ｌを環境へと放射することを行わされることが可能である。ステージ１８０８において、光エミッタは、たとえば、オブジェクト（たとえば、図１７のオブジェクト１７１０）に対する車両１００の配向に基づいて選択されることが可能である。オブジェクトのロケーションに対する自律車両１００の配向を表すデータは、たとえば、オブジェクトのロケーションを表すデータ、および自律車両の軌道を表すデータに基づいて計算されることが可能である。
光エミッタは、１つまたは複数のサブセクション（図示せず）を含むことができ、光パターンを表すデータは、１つまたは複数のサブパターンを含むことができ、それぞれのサブパターンは、それらのサブセクションのうちの１つに関連付けられている。それぞれのサブセクションは、そのそれぞれのサブパターンを示す光Ｌを環境へと放射するように構成されることが可能である。自律車両１００は、多くの光エミッタを含むことができ、それらの光エミッタのうちのいくつかまたはすべては、１つまたは複数のサブセクションを含むことができる。いくつかの例においては、光エミッタのサブセクションは、さまざまな機能を実行するように（たとえば、それらのそれぞれのサブパターンを介して）構成されることが可能である。たとえば、光エミッタの１つまたは複数のサブセクションは、運転システムのシグナリング機能（たとえば、ターンシグナル、ブレーキライト、ハザードライト、走行用ライト、フォグライト、ヘッドライト、サイドマーカライトなど）を実施することができ、その一方で、１つまたは複数のその他のサブセクションは、（たとえば、それらのそれぞれのサブパターンを介して）視覚的アラートを実施することができる。
しきい値事象（たとえば、図１７のしきい値事象Ｔｅ）を表すデータは、オブジェクトのロケーションを表すデータ、および自律車両１００のロケーションを表すデータに基づいて推定されることが可能である。しきい値事象の発生は、（たとえば、プランナーシステムによって受信されたオブジェクトデータ、体勢データ、または両方によって）検知されることが可能であり、１つまたは複数の光エミッタは、しきい値事象の発生に基づいて光Ｌを放射することを行わされることが可能である。
一例においては、しきい値事象を表すデータを推定することは、自律車両のロケーションを表すデータ、およびオブジェクトのロケーションを表すデータに基づいて、自律車両とオブジェクトとの間における距離を表すデータを計算することを含むことができる。自律車両とオブジェクトとの間における距離を表すデータに基づいて、しきい値事象に関連付けられるしきい値距離が決定されることが可能である。ステージ１８０６において選択される光パターンは、たとえば、しきい値距離に基づいて決定されることが可能である。しきい値距離（たとえば、図１７のＤｔ）は、距離（たとえば、図１７のＤｉ）未満であることが可能である。
別の例においては、しきい値事象を表すデータを推定することは、オブジェクトのロケーションを表すデータ、および自律車両１００の軌道を表すデータに基づいて、互いに一致している、自律車両１００のロケーションおよびオブジェクトのロケーションに関連付けられている時間（たとえば、図１７におけるＴｉ）を表すデータを計算することを含むことができる。互いに一致している、自律車両１００のロケーションおよびオブジェクトのロケーションに関連付けられている時間を表すデータに基づいて、しきい値時間（たとえば、図１７のＴｔ）が決定されることが可能である。しきい値時間（たとえば、図１７のＴｔ）は、時間（たとえば、図１７のＴｉ）未満であることが可能である。
図１９は、自律車両１００の光エミッタからの視覚的アラートを使用した、環境におけるオブジェクトとの視覚的通信の例１９００を示している。例１９００においては、自律車両１００は、（たとえば、知覚システムによって検知および分類されているものとして、）レーンマーカ１９１５と、自転車専用道路１９１３と、歩道１９１７と、横断歩道１９２０と、交通標識１９２３、１９２５、１９２７、１９３１、および１９３３と、交通信号１９２１とを有している車道１９１１に沿った軌道Ｔａｖを自律的に進行している。２つのオブジェクト１９０１および１９０２が、自律車両１００によって検知されており、環境１９９０における予測されるロケーションＬｏを有している歩行者オブジェクトとして分類されることが可能である。
交通標識、交通信号、または両方を表すデータに基づいて、自律車両は、オブジェクト１９０１および１９０２が車道１９１１を合法的に（たとえば、交通標識１９２３、１９２５、１９２７、１９３１、および１９３３、ならびに／もしくは交通信号１９２１によって許可されているように）渡っているか、または非合法的に（たとえば、交通標識および／もしくは交通信号によって禁止されているように）渡っているかを決定することができる。どちらのケースにおいても、自律車両１００は、車両１００の搭乗者の安全、オブジェクト（たとえば、１９０１および１９０２）の安全、または両方のために、環境において車両１００とオブジェクトとの間における最も安全な相互作用を実施するように（たとえば、プランナーシステムを介して）構成されることが可能である。
歩行者オブジェクト１９０１および１９０２が横断歩道１９２０を第１のロケーションＬ１から第２のロケーションＬ２へ横断しているときに、自律車両１００は、オブジェクト１９０１および１９０２の予測されるロケーションＬａにおける変化を（たとえば、センサシステムおよび知覚システムを介して）検知することができ、（たとえば、オブジェクト１９０１および１９０２に対する車両１００の配向に基づいて）１つまたは複数の光エミッタ１２０２によって視覚的アラートが放射されるようにすることができる。環境１９９０における車両１００のロケーションを表すデータが使用されて、環境１９９０における車両１００の軌道（たとえば、車道１９１１に沿った軌道Ｔａｖ）を表すデータを計算することが可能である。環境１９９０におけるオブジェクト１９０１および１９０２のロケーションを表すデータは、たとえば、センサシステムからのセンサ信号を表すデータ（たとえば、オブジェクトデータを生成するために知覚システムによって受信されたセンサデータ）に基づいて決定されることが可能である。
視覚的アラートに関連付けられている光パターンが（たとえば、プランナーシステムによって）選択されて、車両１００の運転操作における変化をオブジェクト１９０１および１９０２に通知することが可能である。たとえば、オブジェクト１９０１および１９０２が横断歩道１９２０を第１のロケーションＬ１から第２のロケーションＬ２へ横断しているときに、その歩行者たちは、自律車両１００が彼らの存在を認識していないのではないか、そしてその歩行者たち（たとえば、オブジェクト１９０１および１９０２）が横断歩道１９２０を安全に渡る前に停止または減速しないかもしれないと懸念する可能性がある。したがって歩行者たちは、自律車両１００によってひかれることを心配する可能性がある。
自律車両１００は、歩行者（たとえば、オブジェクト１９０１および１９０２）に対して、車両１００が彼らの存在を検知しており、横断歩道１９２０から安全な距離で減速、停止、または両方を行うように作動しているということを通知するように構成されることが可能である。たとえば、車道１９１１に沿った領域１９５０において、光パターＬＰ１９４０が選択されることが可能であり、車両が減速しているということをオブジェクト１９０１および１９０２に（たとえば、光エミッタ１２０２によって放射される光Ｌを使用して）視覚的に通知するように構成されることが可能である。車両１００の減速は、光パターン１９４０において実施される車両１００の運転操作における変化として示されることが可能である。一例として、車両１００が減速するにつれて、光エミッタ１２０２によって放射される光Ｌのフラッシュする、ストロボする、またはその他のパターンの割合が、車両１００の減速をまねるように変更されること（たとえば、減速されること）が可能である。光パターン１９４０は、たとえば、ホイールエンコーダからの信号（たとえば、図８のホイール８５２に関するホイール回転の割合）、（たとえば、ＧＰＳおよび／またはＩＭＵからの）ロケーションデータ、運転操作を示す信号を生成するように構成されているマイクロフォン（たとえば、図８の８７１）等など、車両１００の運転操作における変化を示すその他のデータまたは信号に伴って変調されることが可能である。その他の例においては、光パターン１９４０は、車両１００の運転操作における変化をまねるように構成されているエンコードされたデータを含むことができる。
領域１９５０においては、車両１００が減速するにつれて、光エミッタ１２０２によって放射される光Ｌのパターンは、たとえば、速度、スピード、ホイール回転スピード、またはその他のメトリックの関数として変わることが可能である。その他の例においては、車両１００の運転操作は、車両を領域１９６０において停止させることができ、運転操作が車両を（たとえば、横断歩道１９２０から安全な距離Ｄｓでまたはその前で）停止させつつあるということをオブジェクト１９０１および１９０２に通知するように光パターン１９７０が選択されることが可能である。破線１９６１は、車両１００と横断歩道１９２０との間における所定の安全な距離Ｄｓを表すことができ、そのＤｓ内で、車両１００は停止するように構成されている。一例として、車両が領域１９６０において減速して停止する際に、光エミッタ１２０２によって放射される光パターンは、（たとえば、車両１００の何らかの動きを示す）動的なパターンから（たとえば、車両１００の動きがないことを示す）静的なパターンへ変わることが可能である。光パターン１９７０は、上述のように車両１００の運転操作における変化を示すその他のデータまたは信号に伴って変調されて、運転操作における変化をオブジェクトに視覚的に示すことが可能である。
図２０は、自律車両１００における光エミッタからの視覚的アラートを実施するための流れ図２０００のさらに別の例を示している。ステージ２００２において、自律車両１００の軌道（たとえば、軌道Ｔａｖ）を表すデータが、環境における車両１００のロケーションを表すデータに基づいて計算されることが可能である。ステージ２００４において、環境におけるオブジェクト（たとえば、オブジェクト１９０１および１９０２）のロケーションが決定されることが可能である。検知されるオブジェクトは、オブジェクト分類（たとえば、オブジェクト１９０１および１９０２に関する歩行者オブジェクト分類）を含むことができる。ステージ２００６において、視覚的アラートに関連付けられていて、かつ車両１００の運転操作における変化をオブジェクトに通知するように構成されている光パターンを表すデータが選択されることが可能である。ステージ２００８において、自律車両１００の光エミッタ１２０２が、光パターンを示す光Ｌを環境へと放射することを行わされることが可能である。自律車両１００の配向がオブジェクトのロケーションに対して変わるにつれて、光Ｌを放射するために選択される光エミッタ１２０２が変わることが可能である。
車両１００の停止の動きおよび／または減速の動きは、車両１００の運転操作を変えるようプランナーシステムが運転システムに命令することによって実施されることが可能である。運転システムは、ステアリングシステム、制動システム、推進システム、安全システム、シグナリングシステム、または前述のものの組合せのオペレーションをコントロールすることによって、プランナーシステムからの命令を実施することができる。
図２１は、自律車両１００の外部に配置されている光エミッタのその他の例２１１０および２１２０の輪郭図を示している。自律車両１００は、矢印２１８０によって示されているように複数の方向における運転操作用に構成されることが可能である。例２１１０においては、車両１００の第１の端部の部分的な輪郭図（たとえば、矢印２１７６の方向に沿ったビュー）が、車両１００の外部のさまざまな位置に配置されているいくつかの光エミッタ１２０２を示している。車両１００の第１の端部は、視覚的アラートおよび／またはシグナリング機能、たとえば、ブレーキライト、ターンシグナル、ハザードライト、ヘッドライト、走行用ライト等など、（２１０１として示されている）複数の機能を果たすことができる光エミッタ１２０２を含むことができる。光エミッタ１２０２は、たとえば、支柱セクション、ルーフ１００ｕ、ドア、バンパー、ホイール、ホイールカバー、ホイールウェル、ハブキャップ、およびフェンダーを含むがそれらには限定されないさまざまなロケーションに配置されることが可能である。いくつかの例においては、光エミッタ１２０２のうちの１つまたは複数は、たとえば、ウィンドウ、レンズ、およびカバリングなどの後ろになど、車両１００の光学的に透過的な表面または構造の後ろに配置されることが可能である。光エミッタ１２０２によって放射される光Ｌは、光学的に透過的な表面または構造を通り抜けて環境へと至ることが可能である。
例２１２０においては、車両１００の第２の端部（たとえば、矢印２１７６の逆の方向に沿ったビュー）が、自動車シグナリング機能（２１０３として示されている）および／または視覚的アラート機能用に構成されることが可能である光エミッタ１２０２を含むことができる。例２１２０において示されている光エミッタ１２０２は、たとえば、支柱セクション、ルーフ１００ｕ、ドア、バンパー、ホイール、ホイールカバー、ホイールウェル、ハブキャップ、およびフェンダーを含むがそれらには限定されないさまざまなロケーションに配置されることも可能である。
図２２は、自律車両１００の外部に配置されている光エミッタのさらなる例２２１０および２２２０の輪郭図を示している。自律車両１００は、矢印２２８０によって示されているように複数の方向における運転操作用に構成されることが可能である。例２２１０においては、車両１００の第１の端部において（たとえば、矢印２２７６の方向に沿ったビュー）、円形の形状を有している光エミッタ１２０２は、シグナリング機能専用に構成されることが可能であり、または（たとえば、運転システムへの命令を介してプランナーシステムによって決定されるのに従って）視覚的アラート用に、およびシグナリング機能用に構成されることが可能である。同様に、例２２２０においては、車両１００の第２の端部において（たとえば、矢印２２７６の逆の方向に沿ったビュー）、円形の形状を有している光エミッタ１２０２はまた、シグナリング機能専用に構成されることが可能であり、または視覚的アラート用に、およびシグナリング機能用に構成されることが可能である。例２２１０および２２２０において示されている光エミッタ１２０２はまた、たとえば、支柱セクション、ルーフ１００ｕ、ドア、バンパー、ホイール、ホイールカバー、ホイールウェル、ハブキャップ、およびフェンダーを含むがそれらには限定されないさまざまなロケーションに配置されることが可能である。円形の形状を有している光エミッタ１２０２のシグナリング機能は、たとえば、ブレーキライト、ターンシグナル、ハザードライト、ヘッドライト、および走行用ライトを含むことができるが、それらには限定されない。図２１～図２２において示されている光エミッタ１２０２の形状、サイズ、ロケーション、および数は、示されている例に限定されない。
図２３は、自律車両１００の光エミッタ１２０２の例２３００および２３５０を示している。例２３００においては、光エミッタ１２０２が、光パターン２３１０を表すデータによって１２０２ａ～１２０２ｃとして示されているサブセクションへと区分されることが可能である。光パターン２３１０は、光エミッタ１２０２のサブセクション１２０２ａ～１２０２ｃにそれぞれ関連付けられているサブセクション２３１２ａ～２３１２ｃを表すデータを含むことができる。光パターン２３１０は、光エミッタ１２０２のサブセクション１２０２ａ～１２０２ｃに関連付けられているサブパターン２３１４ａ～２３１４ｃを表すデータを含むことができる。たとえば、それぞれのサブセクションによって放射される光Ｌは、そのサブセクションに関連付けられているサブパターンを表すデータによって決定されるパターンを有することができる。別の例として、サブセクション２３１２ｂを表すデータは、光エミッタ１２０２のサブセクション１２０２ｂを決定し、サブセクション１２０２ｂによって放射される光パターンは、サブパターン２３１４ｂを表すデータによって決定される。
例２３５０においては、光エミッタ１２０２は、楕円形の形状を有することができ、光エミッタ１２０２における各エミッタは、１２０２ｄ～１２０２ｇとして示されているサブセクションへと区分されることが可能である。サブセクション１２０２ｄは、たとえば、自律車両１００のヘッドライトまたはバックアップライトを（たとえば、走行の方向に応じて）実施することができる。サブセクション１２０２ｅまたは１２０２ｆは、たとえば、ターンシグナルを実施することができる。サブセクション１２０２ｇは、たとえば、ブレーキライトを実施することができる。発光素子（たとえば、図１２ＡのＥ１～Ｅｎ）は、光パターン２３２０を表すデータに従って回路および／またはソフトウェアによって個々にアドレス可能であり得る。したがって、いくつかの例においては、サブセクション１２０２ｄ～１２０２ｇは、光パターン２３２０におけるサブセクション２３２２ｄ～２３２２ｇを表すデータによって決定されるように車両１００のシグナリング機能を実施することができ、サブパターン２３２４ｄ～２３２４ｇに従ってシグナリング機能を実施することができる。その他の例においては、光パターン２３２０を表すデータは、視覚的アラート機能を実施することを光エミッタ１２０２に再び割り当てることができる。視覚的アラートの実施は、光エミッタの１つまたは複数のエミッタ素子をサブセクションへと区分することを含むことができ、それぞれのサブセクションは、関連付けられているサブパターンを有することができる。別の例においては、光エミッタ１２０２は、視覚的アラート機能を実施するサブセクションと、シグナリング機能を実施するその他のサブセクションとを含むことができる。
図２４は、自律車両１００の光エミッタに関連付けられている光パターンを表すデータの例２４００を示している。例２４００においては、光パターン２４０１を表すデータが、光エミッタ１２０２の１つまたは複数の発光素子（たとえば、素子Ｅ１～Ｅｎ）を駆動するように構成されている、運転手によって受信されるデータ２４２１を生成するためにデコーダ２４２０によってデコードされることが可能であるデータを有する１つまたは複数のデータフィールド２４０２～２４１４を含むことができる。
光パターン２４０１を表すデータは、たとえば、光エミッタ２４０２を表すデータ（たとえば、特定の光エミッタ１２０２を選択するためのデータ）、光エミッタ１２０２に適用されることになる１つまたは複数の光パターン２４０４、光エミッタ１２０２の１つまたは複数のサブセクション２４０６、１つまたは複数のサブセクションに適用されることになる１つまたは複数のサブパターン２４０８、光エミッタ１２０２の１つまたは複数の発光素子によって放射されることになる光の１つまたは複数の色２４１０（たとえば、光の波長）、光エミッタ１２０２の１つまたは複数の発光素子によって放射される光の強度２４１２（たとえば、カンデラでの光度）、および光エミッタ１２０２の１つまたは複数の発光素子に適用されることになるデューティーサイクル２４１４を含むことができるが、それらには限定されない。光パターン２４０１を表すデータに含まれるデータは、たとえば、データ構造またはデータパケットの形態であることが可能である。
デコーダ２４２０が、２４０７によって示されているような１つまたは複数の光エミッタ１２０２に関する光パターン２４０１を表すデータを受信し、そのデータを、ドライバ２４３０によって受信されるデータフォーマット２４２１へとデコードすることができる。ドライバ２４３０は、（たとえば、ホイールエンコーダからの）変調信号２４３３を表すデータを任意選択で受信することができ、変調機能２４３５を使用して変調信号２４３３を用いてデータ２４２１を変調するように構成されることが可能である。変調機能は、たとえば、車両１００が減速すること、停止すること、または車両１００のその他の何らかの運転操作を示す光パターンを実施することができる。ドライバ２４３０は、１つまたは複数の光エミッタ１２０２における１つまたは複数の発光素子を駆動するように構成されるデータ２４３１を生成することができる。発光素子（たとえば、Ｅ１～Ｅｎ）は、たとえば、発光ダイオード（ＬＥＤ）、有機発光ダイオード（ＯＬＥＯ）、マルチカラーＬＥＤ（たとえば、ＲＧＢ ＬＥＤ）、またはその他の発光デバイスを含むがそれらには限定されないさまざまな光源を使用して実装されることが可能である。
図２５は、自律車両１００における方向性の視覚的表示を実施するための流れ図２５００の一例を示している。ステージ２５０２において、車両１００の外部の環境における自律車両１００の軌道を表すデータが、（たとえば、車両１００のローカライザシステムからの体勢データを使用して）決定されることが可能である。たとえば、環境における自律車両１００のロケーションを表すデータが使用されて、自律車両１００の軌道を表すデータを決定することが可能である。
ステージ２５０４において、自律車両１００は、（たとえば、プランナーシステムのコントロールのもとにある運転システムによって、）軌道と同一の広がりをもっている場合がある走行の方向に、自律車両１００の部分（たとえば、第１の部分または第２の部分）がその走行の方向に向けられている（たとえば、その走行の方向に面している）状態で推進されることが可能である。一例として、その部分は、車両１００の第１の部分（たとえば、車両１００の第１の端部）または車両１００の第２の部分（たとえば、車両１００の第２の端部）であることが可能である。運転システムは、軌道と同一の広がりをもっている走行の方向に第１の部分または第２の部分を向けて推進するようステアリングシステムおよび推進システムに命令することができる。
ステージ２５０６において、自律車両１００の走行の方向に関連付けられている走行の方向性を示すように構成されている指向性の光パターンを表すデータが選択されることが可能である。指向性の光パターンは、自律車両１００のデータストア（たとえば、メモリ、データストレージなど）からアクセスされることが可能である。自律車両１００の走行の別々の方向に関連付けられている別々の指向性の光パターンが存在することが可能である。指向性の光パターンは、自律車両１００の別々の光エミッタ１２０２ごとに別々に構成されることが可能である（たとえば、各エミッタの別々のサイズ、各エミッタの別々のロケーション、各エミッタの発光エリアにおける相違、各エミッタの別々の形状など）。いくつかの例においては、自律車両１００の別々の光エミッタ１２０２ごとに別々の指向性の光パターンが選択されることが可能である。その他の例においては、選択される指向性の光パターンは、自律車両１００の複数の光エミッタ１２０２用に選択されることが可能である（たとえば、複数の光エミッタ１２０２用の単一の指向性の光パターン）。一例として、指向性の光パターンを表すデータは、ステージ２５０６において、指向性の光パターンのデータを有するデータストア２５０１からアクセスされることが可能である。
ステージ２５０８において、指向性の光パターンを示す光を環境へと放射するために、自律車両１００の光エミッタ１２０２が選択されることが可能である。いくつかの例においては、複数の光エミッタ１２０２が選択されることが可能であり、それぞれの光エミッタ１２０２に同じ指向性の光パターンが適用されることが可能である。その他の例においては、複数の光エミッタ１２０２が選択されることが可能であり、複数の光エミッタ１２０２のうちのいくつかまたはすべてに別々の指向性の光パターンが適用されることが可能である。
ステージ２５１０において、光エミッタ１２０２は、自律車両１００が進行している走行の方向を視覚的に伝達するために光を放射することを行わされることが可能である。いくつかの例においては、複数の光エミッタ１２０２が、自律車両１００が進行している走行の方向を伝達するために光を放射することを行わされることが可能である。
フロー２５００は、ステージ２５１０の後に終わることが可能であり、またはステージ２５０２へ帰るなど、その他のいずれかのステージへ戻ることが可能である。任意選択で、フロー２５００はステージ２５１２を実施することができる。ステージ２５１２において、１つまたは複数の光エミッタ１２０２によって示されている自律車両の走行の方向性がロックされることが可能である。自律車両１００が軌道を進行しているときに走行の方向性をロックすることは、光エミッタ１２０２が車両１００の走行の実際の方向とは反対の方向に光を放射すること（たとえば、走行の実際の方向とは逆である走行の方向を示すこと）を防止するために実施されることが可能である。たとえば、第１の方向に運転している間に、走行の示される方向性を第１の方向にロックすることは、第１の方向とは逆である第２の方向など、走行の反対の方向を自律車両１００の光エミッタ１２０２が視覚的に示したならば生じる可能性がある、歩行者およびその他の車両の運転手に対する潜在的な混乱を防止する上で役立つ場合がある。
ステージ２５１４において、自律車両１００の運転操作が進んでいる（たとえば、車両１００が軌道を進行している）か否かに関して決定が行われることが可能である。車両１００が運転操作に従事している場合には、ＹＥＳ分岐が取られてステージ２５１２へ帰ることが可能であり、ステージ２５１２では、光エミッタによって示されている走行の方向性は、ロックされたままであることが可能である。その一方で、車両１００の運転操作が止まっている場合には、ＮＯ分岐が取られてステージ２５１６へ進むことが可能である。ステージ２５１６において、光エミッタ１２０２によって示される走行の方向性は、ロック解除されることが可能である。ロック解除された後に、フロー２５００は、ステージ２５０２などの別のステージへ戻ることが可能であり、または終わることが可能である。たとえば、運転操作が止まっていて（たとえば、車両１００が、搭乗者を乗せるまたは降ろすために停止または駐車していて）、走行の方向性がロック解除されている場合には、車両１００は、運転操作を再開することができ、光エミッタ１２０２によって示されている走行の方向性は、同じであることが可能であり、または走行の別の方向を示すために変更されることが可能である。
図２６は、自律車両１００における情報の視覚的表示を実施するための流れ図２６００の一例を示している。ステージ２６０２において、環境における自律車両１００のロケーションを表すデータが、（たとえば、ローカライザシステムからの体勢データを使用して）決定されることが可能である。ステージ２６０４において、自律車両１００のロケーションに基づいて、自律車両１００に関連付けられている情報を示すように構成されている光パターンを表すデータが選択されることが可能である。一例として、光パターンを表すデータは、ステージ２６０４において、光パターンのデータを有するデータストア２６０１からアクセスされることが可能である。ステージ２６０６において、自律車両１００の光エミッタ１２０２が、光パターンを示す光を環境へと放射するために選択されることが可能である。ステージ２６０８において、（たとえば、プランナーシステム、センサシステム、知覚システム、およびローカライザシステムなど、車両１００の１つまたは複数のシステムによって）トリガー事象が検知されているか否かに関して決定が行われることが可能である。トリガー事象が検知されていない場合には、ステージ２６０８からＮＯ分岐が取られることが可能であり、フロー２６００は、ステージ２６０８へ回帰してトリガー事象の検知を待つことが可能である。その一方で、トリガー事象が検知されている場合には、ステージ２６０８からＹＥＳ分岐が取られてステージ２６１０へ進むことが可能である。
ステージ２６１０において、光エミッタ２０２は、自律車両１００に関連付けられている情報を視覚的に伝達するために光を放射することを行わされることが可能である。ステージ２６１２において、自律車両１００の運転操作が進んでいるか否かに関して決定が行われることが可能である。運転操作が進んでいる（たとえば、車両１００が軌道を進行している）場合には、ステージ２６１２からＹＥＳ分岐が取られてステージ２６１４へ進むことが可能である。ステージ２６１４において、（たとえば、情報が他の運転手および／または歩行者を混乱させることを防止するために、）光エミッタ１２０２からの光の放射が停止されることが可能である。運転操作が進んでいない場合には、ステージ２６１２からＮＯ分岐が取られてステージ２６１０へ帰ることが可能であり、ステージ２６１０では、光エミッタ１２０２は、自律車両１００に関連付けられている情報を視覚的に伝達するために引き続き光を放射することができる。
フロー２６００においては、自律車両１００に関連付けられている光パターンを表すデータによって示される情報は、光エミッタ１２０２のうちの１つまたは複数によって表示されることが可能である、クライアント／顧客／ユーザ／搭乗者によって作成されたコンテンツ、グラフィック、挨拶、注意書き、警告、イメージ、ビデオ、テキスト、メッセージ、またはその他の形態の情報を含むことができるが、それらには限定されない。一例として、自律車両１００に関連付けられている光パターンを表すデータは、自律車両１００を、特定の搭乗者にサービス提供することを意図されているものとして、その搭乗者が認識できるグラフィックまたはその他の視覚的な情報を使用して識別するための情報を含むことができる。この例に付け加えて、光エミッタ１２０２は、搭乗者固有のイメージを表示することができ、その搭乗者固有のイメージは、車両１００を、その搭乗者固有のイメージに関連付けられている搭乗者（たとえば、その搭乗者固有のイメージを作成した可能性がある搭乗者）にサービス提供することを割り当てられているものとして容易に識別する。別の例として、自律車両１００に関連付けられている光パターンを表すデータは、光エミッタ１２０２によって表示される搭乗者固有の挨拶またはメッセージを含むことができる。その挨拶／メッセージを視覚的に知覚する搭乗者は、その挨拶／メッセージを提示している自律車両１００が、その搭乗者にサービス提供すること（たとえば、その搭乗者のための移送を提供すること）を割り当てられているということを理解することができる。
ステージ２６０８において検知されることが可能であるトリガー事象は、たとえば、ロケーションベースであることが可能である。第１の例として、車両１００が、所定のロケーションにおいて搭乗者を乗せることを割り当てられている場合には、所定のロケーションへの到着時に、所定のロケーションを表すデータが、（たとえば、プランナーシステム、ローカライザシステム、知覚システム、およびセンサシステムを使用して）環境における車両１００のロケーションを表すデータと比較されることが可能である。所定のロケーションと車両１００のロケーションとの間におけるマッチが決定された場合には、トリガー事象が検知された（たとえば、所定のロケーションと合致したロケーションに車両が到着した）ことになる。
第２の例として、自律車両１００は、ワイヤレスコンピューティングデバイス（たとえば、クライアントの／顧客の／搭乗者のスマートフォンまたはタブレット）からの（たとえば、図８におけるＣＯＭＳ８８０を使用した）ワイヤレス通信を検知するように構成されることが可能である。車両１００は、たとえば、ロケーションへの到着時にその他のデバイスからのワイヤレス通信を傍受するかまたはその他の形でリッスンするように構成されることが可能である。その他の例においては、自律車両１００は、車両１００が外部ワイヤレスデバイス（たとえば、スマートフォン）のもとに到着したまたはその他の形でその付近にいるということをその外部ワイヤレスデバイスに通知するように構成されている信号をワイヤレスに伝送するように構成されることが可能である。車両１００および／または外部ワイヤレスデバイスは、アクセスクレデンシャル（たとえば、サービスセット識別子－ＳＳＩＤ、ＭＡＣアドレス、ユーザ名およびパスワード、Ｅメールアドレス、バイオメトリック識別子など）をワイヤレスにやり取りすることができる。車両１００は、たとえば、ＢｌｕｅｔｏｏｔｈプロトコルまたはＮＦＣプロトコルを介してなど、（たとえば、ＲＳＳＩまたはその他の無線周波数メトリックによって決定される）車両１００と外部ワイヤレスデバイスとの間における近接を必要とする場合がある。アクセスクレデンシャルの検証は、トリガー事象であり得る。
図２７は、自律車両１００の光エミッタによる走行の方向性の視覚的表示の例２７０１および２７０２を示している。例２７０１および２７０２においては、ライン２７２１が、（たとえば、図１０Ａ～図１０Ｂの象限３および４を占有している）自律車両１００の第１の部分と、（たとえば、図１０Ａ～図１０Ｂの象限１および２を占有している）自律車両１００の第２の部分との境界を定めている。例２７１０においては、車両１００は、軌道Ｔａｖに沿って（たとえば、矢印Ａの方向に）推進されている。光エミッタ１２０２は、象限１、３、および２に（たとえば、車両１００の外部に）配置されることが可能であり、それらの光エミッタ１２０２のサブセットが選択されて、車両１００の走行の方向を視覚的に伝達するために光を放射することを行わされることが可能である。選択された光エミッタは、１２０２５として示されている。光エミッタ１２０２５に適用される光パターンを表すデータは、第１の部分が向けられている走行の方向を指しているおよび／またはその方向に動いている１つまたは複数の矢印の光パターンを実施することができる。例２７０１においては、選択された光エミッタ１２０２５は、（たとえば、象限２および３における）第１および第２の部分にわたる車両１００の第１の側部に配置されることが可能である。
例２７０２においては、車両１００は、（たとえば、象限１および４における）第１および第２の部分にわたる車両１００の第２の側部に配置されている選択された光エミッタの別のサブセットを示すために時計回りに約９０度回転されて示されている。例２７０１と同様に、例２７０２においては、光エミッタ１２０２５に適用される光パターンを表すデータは、第１の部分が向けられている走行の方向を指しているおよび／またはその方向に動いている１つまたは複数の矢印の光パターンを実施することができる。
図２８は、自律車両１００の光エミッタによる走行の方向性の視覚的表示のその他の例２８０１および２８０２を示している。図２７の例とは対照的に、例２８０１および２８０２は、第２の部分が走行の方向に向けられている状態で（たとえば、ラインＢに沿った）軌道Ｔａｖを有している車両１００を示している。（たとえば、例２８０１における）車両１００の第１の側部における選択された光エミッタ１２０２５、および（たとえば、例２８０１における）車両１００の第２の側部における選択されたエミッタ１２０２５は、車両１００の走行の方向を指しているおよび／またはその方向に動いている１つまたは複数の矢印の光パターンを実施するように構成されることが可能である。
図２９は、自律車両１００の光エミッタによる走行の方向性の視覚的表示のさらに他の例２９０１および２９０２を示している。図２９の例においては、車両１００は、矢印Ｃの方向に沿った軌道Ｔａｖなど、図２７および図２８において示されている方向以外の方向に推進されるように構成されることが可能である。たとえば、自律車両１００の運転システムは、ステアリングシステムを介して、それぞれのホイール（たとえば、図８のホイール８５２）を、（たとえば、矢印Ｃの方向に沿った）軌道Ｔａｖに沿って走行の方向性を実施する角度に向けるよう（たとえば、プランナーシステムによって）命令されることが可能である。図２７および図２８において選択されておくことが可能である光エミッタ１２０２は、例２９０１および２９０２においては、第１の部分の端部（たとえば、第１端部）および第２の部分の端部（たとえば、第２端部）に配置されている光エミッタ１２０２ｓの別のサブセットを選択するために、選択解除されることが可能である。光パターンを表すデータは、上述の走行の方向を指しているおよび／またはその方向に動いている矢印を（たとえば、選択された光エミッタ１２０２ｓにおいて）実施するように構成されることが可能である。
図３０は、自律車両１００の光エミッタによる走行の方向性の視覚的表示のさらなる例３００１および３００２を示している。図３０においては、例３００１および３００２は、車両の軌道Ｔａｖが矢印Ｄの方向に沿っていること、および選択された光エミッタが、走行の方向を示す光を放射することを行わされていることを示している。図２７～図３０の例においては、各光エミッタ１２０２（たとえば、あらゆる選択された光エミッタ１２０２ｓを含む）は、車両１００の第１の部分および第２の部分に対して対称に配置されることが可能である。たとえば、各光エミッタ１２０２は、車両１００の側部に車両１００の第１の部分および第２の部分に対して対称に配置されることが可能であり、ならびに／または車両１００の端部に車両１００の第１の部分および第２の部分に対して対称に配置されることが可能である。光エミッタ１２０２の実際の形状、サイズ、構成、ロケーション、および配向は、図２７～図３０において示されている例によって限定されない。
図３１は、自律車両１００の光エミッタによる情報の視覚的表示の例３１００および３１５０を示している。例３１００においては、自律車両１００は、ホテル３１３１（たとえば、ロケーション（ｘ，ｙ）を有している）のへり３１３３において搭乗者３１２１を乗せるためにホテル３１３１へ自律的に進行している。自律車両１００は、（たとえば、ローカライザシステムおよび／またはプランナーシステムを使用して）環境における自分のロケーションを決定することができ、そのロケーションに基づいて、自律車両１００に関連付けられている情報を示すように構成されている光パターン（たとえば、走行の方向性に関連していないパターン）を表すデータを選択することができる。自律車両１００の光エミッタ１２０２は、光パターンを示す光を放射するように選択されることが可能である。いくつかの例においては、光パターンを示す光を光エミッタ１２０２のうちの１つまたは複数から放射する前に、自律車両１００によってトリガー事象が検知されることが可能である。トリガー事象の発生は、光パターンを示す光を放射することを、選択された光エミッタ１２０２ｓに行わせることができる。
一例として、トリガー事象は、ホテル３１３１のロケーション（たとえば、（ｘ，ｙ））など、別のロケーションに対する車両１００のロケーションに基づいて決定されることが可能である。プランナーシステムは、そのロケーション（たとえば、ＧＰＳ／ＩＭＵデータ、マップタイルデータ、体勢データなど）を、ホテル３１３１のロケーションを表すデータと比較して、マッチがあるかどうかを決定することができる。完全なマッチは必要ではない場合がある。なぜなら、トリガー事象を満たす条件が満たされているということを決定するには、車両がホテル３１３１のロケーションの付近に位置しているという表示で十分であり得るからである。知覚システムによって処理されたセンサシステムからのセンサデータなどのその他のデータが使用されて、車両１００の周囲の環境におけるオブジェクト（たとえば、ホテルの看板、ホテルの建物、道路標識、ロードマーキングなど）が、車両１００がホテルにいることと整合しているということを決定することが可能である。
別の例として、トリガー事象は、車両１００および／または搭乗者のコンピューティングデバイス３１２２が互いに対してワイヤレスに３１２３通信および／または検知を行って、車両１００が移送することを割り当てられている搭乗者３１２２にコンピューティングデバイス３１２２が関連付けられているということをワイヤレス通信３１２３が確認している旨を示すアクセスクレデンシャルもしくは所定のコードのやり取りまたは信号のハンドシェイクなどのトリガー事象を示す情報を決定することを含むことができる。
例３１００においては、選択された光エミッタ１２０２５によって放射される光パターンは、車両１００を、搭乗者３１２１の移送ニーズにサービス提供するために派遣された車両であると識別するために提示されると搭乗者３１２１が予想するイメージ（たとえば、ウインクしているイメージ３１０１）に関連付けられることが可能である。選択された光エミッタ１２０２５上にその他の情報が提示されることも可能であり、ウインクしているイメージ３１０１は、提示されることが可能である情報の非限定的な例である。
搭乗者３１２１は、搭乗者３１２１に関連付けられている搭乗者プロフィールまたはその他のデータとともに格納されている、またはその搭乗者プロフィールまたはその他のデータにその他の形で関連付けられている光パターン３１６１を有することができる。いくつかの例においては、搭乗者３１２１は、光エミッタ１２０２のうちの１つまたは複数によって表示されることになる好ましいイメージもしくはその他の情報を作成すること、またはそのイメージもしくはその他の情報にアクセスすることが可能である。一例として、コンピューティングデバイス３１２２（たとえば、スマートフォンまたはタブレット）上で実行しているアプリケーションＡＰＰ３１２４が使用されて、光パターン３１６１を表すデータを作成すること、選択すること、またはそのデータにアクセスすることが可能である。コンピューティングデバイス３１２２は、光パターン３１６１を外部リソース３１５０（たとえば、クラウド、インターネット、データウェアハウスなど）へ通信すること３１５１が可能である。車両１００は、外部リソース３１５０からの光パターン３１６１にアクセスすること３１５３（たとえば、光パターン３１６１にアクセスして、光パターン３１６１を車両１００のメモリ内にローカルに格納すること）が可能である。
その他の例においては、音パターン３１６３を表すデータ（たとえば、デジタルオーディオファイル）が選択されて、ラウドスピーカー（たとえば、図８のスピーカー８２９）を介した音パターン３１６３の再生など、車両１００のオーディオ機能を使用して聴覚的に提示されること３１０３が可能である。音パターン３１６３を表すデータは、光パターン３１６１を表すデータに関して上述されているのと同様の様式で作成されアクセスされることが可能である。
例３１５０においては、車両１００の反対側の側部が示されている。車両１００の側部、端部、およびその他のロケーションにおける光エミッタは、第１の部分および第２の部分、または車両１００におけるその他の基準ポイント（たとえば、１００ｒ）に対して対称に配置されることが可能である。車両１００の反対側の側部における選択された光エミッタ１２０２ｓは、例３１００を参照して上述されたように、光パターン３１６１を示す光を放射することができる。音パターン３１６３を示す音が、車両１００の他方の側部において聴覚的に提示されること３１０３も可能である。一例として、音パターン３１６３を表すデータは、「空港までの車が参りました。ご乗車ください！」というメッセージを含むことができる。車両１００は、車両１００の両方の側部に配置されているドアを含むことができ、車両の両方の側部における光パターンおよび／または音パターンの提示は、車両１００のどちらの側部にもいる可能性がある搭乗者に対して、彼らの車両１００が到着して、彼らへ割り当てられた車両であることを明らかにしているということを（たとえば、視覚的におよび／または聴覚的に）知らせるように構成されることが可能である。
光パターン３１６１および音パターン３１６３は、車両１００によって提示されることが可能であるコンテンツの非限定的な例である。いくつかの例においては、コンテンツは、搭乗者などによって作成または選択されることが可能である。ＡＰＰ３１２４は、コンテンツ作成および／またはコンテンツ選択を実施するように構成されることが可能である。光エミッタ１２０２は、走行の方向性を伝達すること、および／または自律車両１００に関連付けられている情報を伝達することを含むがそれらには限定されない１つまたは複数の機能を実施するように選択されることが可能である。その他の例においては、運転操作中に（たとえば、車両が軌道を進行している間に）、光エミッタ１２０２が選択されて視覚的アラートを実施することが可能である。
図３２は、自律車両１００における光エミッタ配置の一例３２００を示している。例３２００においては、光エミッタ１２０２が、たとえば、車両１００のルーフ１００ｕ上に（たとえば、上から見る人に情報および／または走行の方向性を伝達するために）配置されることが可能であり、車両１００のホイール８５２上に（たとえば、ハブキャップまたはホイールカバー上に）配置されることが可能であり、光学的に透過的な構造３２２１、３２２３の後ろに（たとえば、車両１００のウィンドウの後ろに）配置されることが可能である。例３２００において示されている光エミッタ１２０２は、車両１００上にその他の光エミッタ１２０２（図示せず）に対して対称に配置されることが可能である。光エミッタ１２０２のうちの１つまたは複数は、たとえば、軌道Ｔａｖに関連付けられている方向に自律車両１００が移動していることを、動き、ストロボ、またはその他の形で視覚的に伝達する矢印３２５１のパターンを有している光を放射することができる。矢印３２５１は、静的であることが可能であり、または動的であること（たとえば、走行の方向において光エミッタ１２０２全体にわたってストロボされること）が可能である。
図３３は、自律車両における光エミッタ配置の一例３３００を示している。例３３００においては、光エミッタ１２０２が、車両１００と結合されているホイールウェルカバー３３５０上に配置されることが可能である。例３３００において示されている光エミッタ１２０２は、車両１００上にその他の光エミッタ１２０２（図示せず）に対して対称に配置されることが可能である。ホイールウェルカバー３３５０は、車両１００から取り外し可能であるように構成されることが可能である。車両１００の運転していない操作中に（たとえば、搭乗者を乗せるかまたは降ろすために停止した場合に）、車両１００におけるホイールウェルカバー３３５０および／またはその他のロケーション上の光エミッタ１２０２は、カーテシ照明を提供すること（たとえば、夜間または悪天候における乗り降りのために地面または車両１００の周囲のエリアを照らすことなど）を行うように構成されることが可能である。それぞれの光エミッタ１２０２は、いくつかの発光素子Ｅ（たとえば、図２４のＥ１～Ｅｎ）を含むことができ、それぞれの素子Ｅは、たとえば、放射される光の強度、放射される光の色、および放射される光の持続時間をコントロールするために（たとえば、図２４のドライバ２４３０によって）個々にアドレス可能である。たとえば、それぞれの素子Ｅは、行および列アドレスによって定義される光エミッタ１２０２内の特定のアドレスを有することができる。例３３００においては、光エミッタ１２０２内の暗くされている素子Ｅが、自律車両１００の軌道Ｔａｖに沿って向けられている矢印３３５１のイメージを使用して走行の方向を視覚的に伝達することができる。矢印３３５１は、静的であることが可能であり、または動的であること（たとえば、走行の方向において光エミッタ１２０２全体にわたってストロボされること）が可能である。
それぞれの光エミッタ１２０２は、１つまたは複数のパーティションまたは部分へと区分されることが可能であり、それぞれのパーティションにおける素子Ｅは、個々にアドレス可能である。サブセクションおよび／またはサブパターン（たとえば、図２３の１２０２ａ～１２０２ｃ）を表すデータが、１つまたは複数のパーティションにおけるエミッタＥに適用されることが可能である。光パターンを表すデータ、指向性の光パターンを表すデータ、または両方が、光エミッタ１２０２の１つまたは複数の発光素子Ｅを駆動するように構成されているドライバによって受信されるデータを生成するためにデコーダによってデコードされることが可能であるデータを有している１つまたは複数のデータフィールド（たとえば、図２４の２４０２～２４１４）を含むことができる。たとえば、光パターン３１６１を表すデータに関する（たとえば、ウインクしているイメージ３１０１に関する）イメージデータが、データフィールドのうちの１つの中に含まれることが可能である。別の例として、（たとえば、図２５のデータストア２５０１からの）指向性の光パターンを表すデータが、走行の方向に関連付けられている光の色（たとえば、第１の方向に関してはオレンジ、第２の方向に関しては紫）に関するデータフィールドを含むことができる。指向性の光パターンを表すデータは、光エミッタ１２０２によって放射される光のストロボレートまたは動きの割合（たとえば、図２７～図３０において示されている走行の方向を示す矢印３３５１またはその他のイメージもしくはアイコンの動き）に関するデータフィールドを含むことができる。
前述の例は、理解の明確さの目的でいくらか詳細に記述されているが、上述のコンセプトの技術は、提供されている詳細には限定されない。上述のコンセプトの技術を実施する多くの代替方法がある。開示されている例は、例示的であり、限定的ではない。

Claims (10)

  1. 無人運転の自律車両の外部の環境における前記自律車両の軌道を表す軌道データを受信するステップと、
    前記環境におけるオブジェクトを感知するステップと、
    前記オブジェクトの位置、前記オブジェクトのオブジェクトタイプ、および前記オブジェクトのオブジェクト分類を含むオブジェクトデータを決定するステップと、
    前記オブジェクトデータに基づいて前記環境における前記オブジェクトの１つまたは複数の予測されるロケーションを決定するステップと、
    前記軌道データと、前記環境における前記オブジェクトの前記１つまたは複数の予測されるロケーションとに基づいて、予測される衝突ロケーションを決定するステップと、
    前記オブジェクトと前記予測される衝突ロケーションとの間での前記環境における第１のしきい値ロケーションを決定するステップと、
    前記オブジェクトと前記予測される衝突ロケーションとの間での前記環境における第２のしきい値ロケーションを決定するステップであって、前記第２のしきい値ロケーションは、前記第１のしきい値ロケーションよりも前記衝突ロケーションに近く、前記第１のしきい値ロケーションと前記第２のしきい値ロケーションとの構成は、前記オブジェクトの軌道に関する分析に基づく、ステップと、
    前記環境における前記オブジェクトの更新された位置を感知するステップと、
    前記更新された位置が前記第１のしきい値ロケーションに相当していることに応答して、安全システムを使用して第１の安全アクションを実施するステップと、
    前記更新された位置が前記第２のしきい値ロケーションに相当していることに応答して、前記安全システムを使用して第２の安全アクションを実施するステップと
    を備えることを特徴とする方法。
  2. 前記安全システムは、音響ビームステアリングアレイを備え、前記第１の安全アクションは、前記自律車両の前記軌道に対して第１の角度で第１のオーディオアラートを放射するステップを含み、前記第２の安全アクションは、前記自律車両の前記軌道に対して第２の角度で第２のオーディオアラートを放射するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
  3. 前記安全システムは、光エミッタを備え、前記第１の安全アクションは、第１の光パターンを放射するステップを含み、前記第２の安全アクションは、第２の光パターンを放射するステップを含むことを特徴とする請求項１または２に記載の方法。
  4. 前記軌道から前記自律車両を操縦する際に使用するための回避軌道を送信するステップをさらに備えることを特徴とする請求項１、２、または３のいずれか一項に記載の方法。
  5. 前記第１の安全アクションは第１の緊急性を有し、前記第２の安全アクションは第２の緊急性を有することを特徴とする請求項１、２、３、または４のいずれか一項に記載の方法。
  6. 車道上を自律的に運転するように構成されている自律車両であって、前記自律車両の周囲の環境におけるオブジェクトを感知するための複数のセンサを有する、前記自律車両と、
    前記自律車両に通信可能に結合されて、前記複数のセンサからのデータを受信し、前記自律車両のコンポーネントをコントロールするための命令を送信するためのコンピューティングシステムであって、
    前記自律車両の軌道を決定し、
    前記オブジェクトの第１のロケーションおよび前記オブジェクトのタイプを決定し、
    前記オブジェクトの前記第１のロケーションおよび前記オブジェクトの前記タイプに基づいて、前記オブジェクトが走行すると予測される領域を含む予測される領域を決定し、
    前記予測される領域内の第１のしきい値境界および前記予測される領域内の第２のしきい値境界を決定し、前記第１のしきい値境界と前記第２のしきい値境界との構成は、前記オブジェクトの軌道に関する分析に基づき、
    前記オブジェクトの更新されたロケーションが前記第１のしきい値境界と一致するという決定に基づいて、第１の緊急性を有する第１のアラートを放射することを前記自律車両に行わせ、
    前記オブジェクトの前記更新されたロケーションが前記第２のしきい値境界と一致するという決定に基づいて、第２の緊急性を有する第２のアラートを放射することを前記自律車両に行わせるようにプログラムされている、
    前記コンピューティングシステムと
    を備えたことを特徴とするシステム。
  7. 前記コンピューティングシステムは、前記自律車両と前記オブジェクトとの予測される衝突ロケーションを決定するようにさらにプログラムされ、および前記第１のしきい値境界は、前記第２のしきい値境界と比べて前記予測される衝突ロケーションから比較的遠いことを特徴とする請求項６に記載のシステム。
  8. 前記コンピューティングシステムは、前記オブジェクトの前記更新されたロケーションが前記第２のしきい値境界と一致するという決定に基づいて前記自律車両の安全システムをアクティブ化するための命令を生成するようにさらにプログラムされていることを特徴とする請求項６または７に記載のシステム。
  9. 前記自律車両は、音響安全システムをさらに含み、前記第１のアラートは、前記音響安全システムによって放射される第１のオーディオアラートを含み、前記第２のアラートは、前記音響安全システムによって放射される第２のオーディオアラートを含むことを特徴とする請求項６、７、または８のいずれか一項に記載のシステム。
  10. 前記自律車両は、光エミッタをさらに含み、前記第１のアラートは、前記光エミッタによって放射される第１の放射される光パターンを含み、前記第２のアラートは、前記光エミッタによって放射される第２の放射される光パターンを含むことを特徴とする請求項６、７、８または９のいずれか一項に記載のシステム。
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