JP7116164B2 - 自律車両を乗車者にマッチングさせるためのシステムおよび方法 - Google Patents

自律車両を乗車者にマッチングさせるためのシステムおよび方法 Download PDF

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Description

本願は、その両方が、あらゆる目的のために、本明細書に参照することによってその全体として本明細書に組み込まれる、２０１７年９月２８日の出願日を有する、米国仮出願第６２／５６４，３３１号に基づき、その利益を主張する、２０１７年１０月３１日の出願日を有する、米国出願第１５／７９９，３２３号に基づき、その利益を主張する。
本開示は、概して、サービスの提供のための自律車両の動作に関する。より具体的には、本開示は、利用可能な自律車両をサービスを要求する乗車者にマッチングさせることを提供するシステムおよび方法に関する。
自律車両は、人間の入力を殆どまたは全く伴わずにその環境を感知し、ナビゲートすることが可能な車両である。特に、自律車両は、種々のセンサを使用してその周辺環境を観察することができ、センサによって収集されたデータに対して種々の処理技法を実施することによって環境を理解するように試みることができる。これは、自律車両が、人間の介入を伴わずにナビゲートすることを可能にし、ある場合には、人間運転者の使用を完全に省略することさえできる。
しかしながら、ある場所においてクラスタ化される、乗車者需要が高い周期では、乗車者が、それらの要求に関するサービスを提供するように割り当てられた自律車両を決定することは、困難であり得る。本開示のシステムおよび方法は、そのような困難に対処するための手段を提供する。
本開示の実施形態の側面および利点が、以下の説明に部分的に記載されるであろう、または説明から学習されることができる、または実施形態の実践を通して学習されることができる。
本開示の一例示的側面は、自律車両を乗車者にマッチングさせるためのコンピュータ実装方法を対象とする。本方法は、１つ以上のコンピューティングデバイスを備えるコンピューティングシステムによって、乗車者からサービス要求を取得することを含む。本方法はさらに、コンピューティングシステムによって、乗車者の現在の場所が自律車両待ち行列場所の近接範囲内にあると決定することを含む。本方法はさらに、コンピューティングシステムによって、自律車両待ち行列場所において利用可能な自律車両の選択を提供するために、乗車者にデータを提供することを含む。本方法はさらに、コンピューティングシステムによって、乗車者による自律車両の選択に応じて、乗車者認証データを取得することを含む。本方法はさらに、乗車者認証データを取得することに応答して、コンピューティングシステムによって、サービス要求の実施を提供するために、乗車者によって選択された自律車両をマッチングさせることを含む。
本方法はさらに、コンピューティングシステムによって、乗車者のサービス要求と関連付けられるサービス要求データを自律車両に提供することを含んでもよい。本方法はさらに、乗車者による自律車両の選択に応じて、乗車者認証データを取得することが、自律車両と関連付けられるデバイスを通して乗車者識別データを取得することを含むことを含んでもよい。本方法はさらに、乗車者による自律車両の選択に応じて、乗車者認証データを取得することが、乗車者が自律車両の定義された近接範囲内にいると決定するために、無線通信を使用することを含むことを含んでもよい。本方法はさらに、無線通信が、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標） Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ、または近距離無線通信のうちの１つ以上のものを含むことを含んでもよい。本方法はさらに、自律車両上に位置する１つ以上のインジケータを介して利用可能な自律車両ステータスを通信するように自律車両を制御することを含んでもよい。本方法はさらに、自律車両待ち行列場所の近接範囲が、場所の周囲に定義されるジオフェンス内のエリアを含むことを含んでもよい。
本開示の別の例示的側面は、コンピューティングシステムを対象とする。コンピューティングシステムは、１つ以上のプロセッサと、１つ以上のプロセッサによって実行されると、１つ以上のプロセッサに、動作を実施させる命令を含む、１つ以上のメモリとを含む。動作は、乗車者からサービス要求を取得することを含む。動作はさらに、乗車者の現在の場所を示すデータを取得することを含む。動作はさらに、乗車者の現在の場所が自律車両待ち行列場所の近接範囲内にあると決定することを含む。動作はさらに、自律車両待ち行列場所において利用可能な自律車両の選択を提供するために、乗車者にデータを提供することを含む。動作はさらに、乗車者による自律車両の選択に応じて、乗車者認証データを取得することを含む。動作はさらに、乗車者認証データを取得することに応答して、サービス要求の実施を提供するために、乗車者によって選択された自律車両をマッチングさせることを含む。
動作はさらに、乗車者のサービス要求と関連付けられるサービス要求データを自律車両に提供することを含んでもよい。乗車者による自律車両の選択に応じて、乗車者認証データを取得することは、自律車両と関連付けられるデバイスを通して乗車者識別データを取得することを含んでもよい。乗車者による自律車両の選択に応じて、乗車者認証データを取得することは、乗車者が自律車両の定義された近接範囲内にいると決定するために、無線通信を使用することを含んでもよい。無線通信は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標） Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ、または近距離無線通信のうちの１つ以上のものを含んでもよい。動作はさらに、自律車両上に位置する１つ以上のインジケータを介して利用可能な自律車両ステータスを通信するように自律車両を制御することを含んでもよい。自律車両待ち行列場所の近接範囲は、場所の周囲に定義されるジオフェンス内のエリアを含んでもよい。
本開示の別の例示的側面は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、１つ以上のプロセッサに、動作を実施させるコンピュータ可読命令を記憶する、１つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体を対象とする。動作は、乗車者からサービス要求を取得することを含む。動作はさらに、乗車者の現在の場所を示すデータを取得することを含む。動作はさらに、乗車者の現在の場所が自律車両待ち行列場所の近接範囲内にあると決定することを含む。動作はさらに、自律車両待ち行列場所において利用可能な自律車両の選択を提供するために、乗車者にデータを提供することを含む。動作はさらに、乗車者による自律車両の選択に応じて、乗車者認証データを取得することを含む。動作はさらに、乗車者認証データを取得することに応答して、サービス要求の実施を提供するために、乗車者によって選択された自律車両をマッチングさせることを含む。
動作はさらに、乗車者のサービス要求と関連付けられるサービス要求データを自律車両に提供することを含んでもよい。乗車者による自律車両の選択に応じて、乗車者認証データを取得することは、自律車両と関連付けられるデバイスを通して乗車者識別データを取得することを含んでもよい。乗車者による自律車両の選択に応じて、乗車者認証データを取得することは、乗車者が自律車両の定義された近接範囲内にいると決定するために、無線通信を使用することを含んでもよい。動作はさらに、自律車両上に位置する１つ以上のインジケータを介して利用可能な自律車両ステータスを通信するように自律車両を制御することを含んでもよい。自律車両待ち行列場所の近接範囲は、場所の周囲に定義されるジオフェンス内のエリアを含んでもよい。
本開示の他の側面は、種々のシステム、装置、非一過性コンピュータ可読媒体、ユーザインターフェース、および電子デバイスを対象とする。
本開示の種々の実施形態のこれらおよび他の特徴、側面、および利点が、以下の説明および添付される請求項を参照して、より深く理解されるようになるであろう。本明細書に組み込まれ、その一部を構成する付随の図面は、本開示の例示的実施形態を図示し、説明とともに、関連する原理を解説する役割を果たす。
本発明は、例えば、以下を提供する。
（項目１）
自律車両を乗車者にマッチングさせるためのコンピュータ実装方法であって、
１つ以上のコンピューティングデバイスを備えるコンピューティングシステムによって、乗車者からサービス要求を取得することと、
前記コンピューティングシステムによって、前記乗車者の現在の場所を示すデータを取得することと、
前記コンピューティングシステムによって、前記乗車者の現在の場所が自律車両待ち行列場所の近接範囲内にあると決定することと、
前記コンピューティングシステムによって、前記自律車両待ち行列場所において利用可能な自律車両の選択を提供するために、前記乗車者にデータを提供することと、
前記コンピューティングシステムによって、前記乗車者による自律車両の選択に応じて、乗車者認証データを取得することと、
乗車者認証データを取得することに応答して、前記コンピューティングシステムによって、前記サービス要求の実施を提供するために、前記乗車者によって選択された自律車両をマッチングさせることと
を含む、コンピュータ実装方法。
（項目２）
前記コンピューティングシステムによって、前記乗車者のサービス要求と関連付けられるサービス要求データを前記自律車両に提供することをさらに含む、項目１に記載のコンピュータ実装方法。
（項目３）
前記乗車者による前記自律車両の選択に応じて、乗車者認証データを取得することは、前記自律車両と関連付けられるデバイスを通して乗車者識別データを取得することを含む、項目１または項目２に記載のコンピュータ実装方法。
（項目４）
前記乗車者による前記自律車両の選択に応じて、乗車者認証データを取得することは、前記乗車者が前記自律車両の定義された近接範囲内にいると決定するために、無線通信を使用することを含む、項目１－３のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
（項目５）
前記無線通信は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標） Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ、または近距離無線通信のうちの１つ以上のものを含む、項目４に記載のコンピュータ実装方法。
（項目６）
前記方法は、前記自律車両上に位置する１つ以上のインジケータを介して利用可能な自律車両ステータスを通信するように前記自律車両を制御することを含む、項目１－５のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
（項目７）
前記自律車両待ち行列場所の近接範囲は、場所の周囲に定義されるジオフェンス内のエリアを含む、項目１－６のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
（項目８）
コンピューティングシステムであって、
１つ以上のプロセッサと、
１つ以上のメモリであって、前記１つ以上のメモリは、命令を含み、前記命令は、前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のプロセッサに、動作を実施させ、前記動作は、
乗車者からサービス要求を取得することと、
前記乗車者の現在の場所を示すデータを取得することと、
前記乗車者の現在の場所が自律車両待ち行列場所の近接範囲内にあると決定することと、
前記自律車両待ち行列場所において利用可能な自律車両の選択を提供するために、前記乗車者にデータを提供することと、
前記乗車者による自律車両の選択に応じて、乗車者認証データを取得することと、
乗車者認証データを取得することに応答して、前記サービス要求の実施を提供するために、前記乗車者によって選択された自律車両をマッチングさせることと
を含む、１つ以上のメモリと
を備える、コンピューティングシステム。
（項目９）
前記動作はさらに、前記乗車者のサービス要求と関連付けられるサービス要求データを前記自律車両に提供することを含む、項目８に記載のコンピューティングシステム。
（項目１０）
前記乗車者による前記自律車両の選択に応じて、乗車者認証データを取得することは、前記自律車両と関連付けられるデバイスを通して乗車者識別データを取得することを含む、項目８または項目９に記載のコンピューティングシステム。
（項目１１）
前記乗車者による前記自律車両の選択に応じて、乗車者認証データを取得することは、前記乗車者が前記自律車両の定義された近接範囲内にいると決定するために、無線通信を使用することを含む、項目８－１０のいずれかに記載のコンピューティングシステム。
（項目１２）
前記無線通信は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標） Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ、または近距離無線通信のうちの１つ以上のものを含む、項目１１に記載のコンピューティングシステム。
（項目１３）
前記動作はさらに、前記自律車両上に位置する１つ以上のインジケータを介して利用可能な自律車両ステータスを通信するように前記自律車両を制御することを含む、項目８－１２のいずれかに記載のコンピューティングシステム。
（項目１４）
前記自律車両待ち行列場所の近接範囲は、場所の周囲に定義されるジオフェンス内のエリアを含む、項目８－１３のいずれかに記載のコンピューティングシステム。
（項目１５）
１つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体であって、前記１つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読命令を記憶しており、前記コンピュータ可読命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のプロセッサに、動作を実施させ、前記動作は、
乗車者からサービス要求を取得することと、
前記乗車者の現在の場所を示すデータを取得することと、
前記乗車者の現在の場所が自律車両待ち行列場所の近接範囲内にあると決定することと、
前記自律車両待ち行列場所において利用可能な自律車両の選択を提供するために、前記乗車者にデータを提供することと、
前記乗車者による自律車両の選択に応じて、乗車者認証データを取得することと、
乗車者認証データを取得することに応答して、前記サービス要求の実施を提供するために、前記乗車者によって選択された自律車両をマッチングさせることと
を含む、１つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目１６）
前記動作はさらに、前記乗車者のサービス要求と関連付けられるサービス要求データを前記自律車両に提供することを含む、項目１５に記載の１つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目１７）
前記乗車者による前記自律車両の選択に応じて、乗車者認証データを取得することは、前記自律車両と関連付けられるデバイスを通して乗車者識別データを取得することを含む、項目１５または項目１６に記載の１つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目１８）
前記乗車者による前記自律車両の選択に応じて、乗車者認証データを取得することは、前記乗車者が前記自律車両の定義された近接範囲内にいると決定するために、無線通信を使用することを含む、項目１５－１７のいずれかに記載の１つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目１９）
前記動作はさらに、前記自律車両上に位置する１つ以上のインジケータを介して利用可能な自律車両ステータスを通信するように前記自律車両を制御することを含む、項目１５－１８のいずれかに記載の１つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目２０）
前記自律車両待ち行列場所の近接範囲は、場所の周囲に定義されるジオフェンス内のエリアを含む、項目１５－１９のいずれかに記載の１つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体。
当業者を対象とする実施形態の詳細な議論が、添付される図を参照する本明細書に記載される。
図１は、本開示の例示的実施形態による、車両のナビゲーションを制御するための例示的システムのブロック図を描写する。
図２は、本開示の例示的実施形態による、例示的システムのブロック図を描写する。
図３は、本開示の例示的実施形態による、サービス要求を提供するために自律車両を乗車者にマッチングさせるための例示的方法のフローチャート図を描写する。
図４は、本開示の例示的実施形態による、サービス要求を提供するために自律車両を乗車者にマッチングさせるための例示的方法のフローチャート図を描写する。
図５は、本開示の例示的実施形態による、例示的コンピューティングシステムのブロック図を描写する。
ここで、実施形態が詳細に参照され、その１つ以上の実施例が、図面に図示される。各実施例は、本開示の限定ではなく、実施形態の解説として提供される。実際に、種々の修正および変形例が、本開示の範囲から逸脱することなく、実施形態に行われ得ることが、当業者に明白となるであろう。例えば、１つの実施形態の一部として例証または説明される特徴は、なおもさらなる実施形態をもたらすために、別の実施形態と併用されることができる。したがって、本開示の側面は、そのような修正および変形例を網羅することを意図している。
本開示の例示的側面は、自律車両をサービスを要求する乗車者にマッチングさせることを対象とする。特に、本開示のシステムおよび方法は、乗車者からトリップ要求を取得し、乗車者が複数の自律車両の可用性を有する特定のエリアまたは場所内にいると決定することができる。本開示のシステムおよび方法は、要求されたサービスを提供するための自律車両を選択し、車両の選択（例えば、車両に物理的に接近する、または進入すること）に応じて、乗車者認証プロセスを開始するように乗車者に指図することができる。本開示のシステムおよび方法は、次いで、選択された自律車両を乗車者にマッチングさせることができる。自律車両は、次いで、乗車者のサービス要求と関連付けられるデータを提供され、要求されたサービスを提供することができる。
特に、本開示の側面によると、ユーザ（例えば、乗車者）は、自律車両を含む車両の車隊を維持するサービスプロバイダ等のエンティティから車両サービスを要求することができる。サービスプロバイダは、乗車者の現在の場所に関する情報を取得し、乗車者が、複数の自律車両がサービスを乗車者に提供するために立ち寄る場所の近接範囲内（例えば、ある場所またはイベント会場のジオフェンス内、車両待ち行列場所の近傍等）にいるかどうかを決定することができる。乗車者が、そのような場所の近接範囲内にいる場合、サービスプロバイダは、一般的な派遣プロセスを実施するのではなく、乗車者のための乗車者マッチングサービスを開始することができる。乗車者マッチングサービスでは、乗車者は、利用可能な自律車両を選択するように指図されることができる。乗車者が利用可能な自律車両を選択した（例えば、利用可能な車両に接近する、または乗り込む）後、自律車両は、次いで、乗車者にマッチングされることができ、自律車両は、次いで、要求されたサービスを提供するために、乗車者のサービス要求データを提供されることができる。イベント後、ピーク乗車者時間の間、および／または同等物等の高い乗車者密度を伴うエリア内でそのような乗車者開始マッチングを可能にすることは、車両利用および乗車者体験の改良を提供することができる。
より具体的には、エンティティ（例えば、サービスプロバイダ、所有者、管理者）は、１つ以上の車両（例えば、地上ベースの車両）を使用し、輸送サービス（例えば、ライドシェアサービス）、宅配サービス、配送サービス等の車両サービスを提供することができる。車両は、車両の動作を制御するように構成される種々のシステムおよびデバイスを含む、自律車両であり得る。例えば、自律車両は、車両を動作させるための（例えば、自律車両上またはその中に位置する）オンボード車両コンピューティングシステムを含むことができる。車両コンピューティングシステムは、車両にオンボードのセンサ（例えば、カメラ、ＬＩＤＡＲ、ＲＡＤＡＲ）からセンサデータを受信し、センサデータに対して種々の処理技法を実施することによって車両の周辺環境を理解するように試み、車両の周辺環境を通した適切な運動計画を生成することができる。さらに、自律車両は、車両から遠隔にある１つ以上のコンピューティングデバイスと通信するように構成されることができる。例えば、自律車両は、エンティティと関連付けられ得るオペレーションコンピューティングシステムと通信することができる。オペレーションコンピューティングシステムは、エンティティが車両の車隊を監視する、それと通信する、それを管理すること等に役立つことができる。さらに、オペレーションコンピューティングシステムは、乗車者が利用可能な自律車両を選択し、次いで、車両を乗車者にマッチングさせ、乗車者のサービス要求の実施を可能にするためのアクション（例えば、乗車者認証）を開始する、乗車者主導車両マッチングプロセスを提供することができる。
本開示の例示的側面によると、サービスプロバイダと関連付けられるオペレーションコンピューティングシステムは、ユーザ（例えば、乗車者）から、例えば、サービスプロバイダと関連付けられ、乗車者のユーザデバイス上で動作する車両サービスアプリケーションを通して、車両サービスに関する要求（例えば、トリップ要求）を受信することができる。オペレーションコンピューティングシステムは、乗車者の現在の場所に関するデータを（例えば、乗車者のユーザデバイスから）取得し、乗車者の現在の場所が、１つ以上の自律車両が要求された車両サービスを提供するために利用可能である場所のある近接範囲内にあるかどうかを決定することができる。例えば、乗車者は、会場または他のイベント場所の定義された近接範囲内（例えば、その場所の周囲に定義されたジオフェンス内）、または指定された自律車両待ち行列エリアの近接範囲内にいる場合がある。オペレーションコンピューティングシステムは、次いで、乗車者を１つ以上の利用可能な自律車両に指向する（例えば、乗車者が利用可能な自律車両を見出し、選択し得る方法）データを乗車者に（例えば、車両サービスアプリケーションを使用して）提供することができる。乗車者は、次いで、利用可能な自律車両のうちの１つを選択することができる。例えば、いくつかの実装では、乗車者は、車両のすぐ近くを移動することによって、利用可能な車両に物理的に乗り込むことによって、および／または同等物によって、利用可能な車両を選択することができる。選択を行うことに応じて、乗車者は、乗車者認証を実施することによって等、選択された自律車両を乗車者にマッチングさせるためのマッチングプロセスを開始することができる。オペレーションコンピューティングシステムは、次いで、乗車者の車両サービス要求データ（例えば、トリップデータ）をマッチングされた自律車両に提供することができ、自律車両は、要求されたサービスを提供することができる。
いくつかの実装では、乗車者開始車両マッチングは、定義された待ち行列エリア内で、または定義されたルートに沿って提供されることができる。実施例として、乗車者開始マッチングのために構成されるいくつかの自律車両は、定義された場所および／またはルートを通したサイクルにおいて、例えば、ピーク進行時間の間に動作されることができる。サービスを要求する乗車者は、利用可能な車両が定義された頻度で（例えば、１０分毎、１５分毎等）循環することが予期される定義された場所のうちの１つに指向されることができる。乗車者は、次いで、これがその場所に到着する際に利用可能な車両を選択し、選択された車両を乗車者にマッチングさせるために乗車者認証を開始することができる。
いくつかの実装では、乗車者が、車両サービスを要求し、乗車者開始車両マッチングサービスが、乗車者の出発地点および目的地点と一致するルートに沿って提供されている（例えば、任意の所与の地点でそのように進む乗車者の周囲にある閾値密度の車両が存在する）とき、乗車者は、乗車者開始車両マッチングサービスを通知され、指定された利用可能な自律車両のうちの１つを選択するように指図されることができ、これは、次いで、乗車者にマッチングされることができる。
本開示の別の側面によると、いくつかの実装では、自律車両は、利用可能または空いた状態にあるものとしてそのステータスを外部に通信することができる。いくつかの実装では、例えば、ジオフェンスまたは車両待ち行列場所内に位置する利用可能な自律車両は、それらが車両サービスを提供するための乗車者選択に関して利用可能であるという１つ以上のインジケーションを表示することができる。一実施例として、利用可能な自律車両は、車両が乗車者開始マッチングモードにおいて利用可能であることを示すために、１つ以上のインジケータ、ライト、ディスプレイ、および／または同等物の色、パターン等を変更することができる。
本開示の別の側面によると、選択された自律車両は、乗車者認証プロセスの正常な完了に応じて、乗車者とマッチングされることができる。例えば、乗車者は、利用可能な自律車両のうちのいずれか１つを選択する、またはそれに進入し、認証プロセスを開始することができる。いくつかの実装では、乗車者認証は、無線周波数（ＲＦ）通信システム、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標） Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ（ＢＬＥ）、近距離無線通信（ＮＦＣ）、および／または同等物を使用して完了されることができる。例えば、自律車両コンピューティングシステムまたは同等物は、ＲＦ通信を使用して、乗車者のユーザデバイスが車両のある近接範囲内、車両内、および／または同等物にあると決定することができる。いくつかの実装では、乗車者は、乗車者を認証するために、サービス要求の完了に応じて（例えば、乗車者のユーザデバイス内のアプリケーションを介して）、乗車者が自律車両と関連付けられるデバイス（例えば、タッチスクリーン、タブレット、キーパッド等）を使用して入力し得る、コードまたは識別番号（例えば、ＰＩＮ）を提供されることができる。
本開示の別の側面によると、いくつかの実装では、乗車者による利用可能な自律車両の選択は、車両プラットフォームに基づいて、判別することを含んでもよい。例えば、サービスプロバイダは、自律車両待ち行列場所（例えば、ジオフェンスされた場所、ピックアップ場所等）内の複数のタイプの車両（例えば、異なる車両サイズ／容量、異なるアクセス可能性等）の待ち行列を提供してもよい。車両サービスに関する乗車者の要求の一部として、乗車者は、彼らが乗ることを所望する、要求されたサービスを提供する車両のタイプを示すことができる。乗車者は、次いで、指定された場所／エリア内のそのタイプの車両のうちの１つを選択するように指図されることができる。そのような実装では、乗車者認証プロセスは、乗車者が異なるタイプの利用可能な車両を選択し、その異なるタイプの車両とマッチングされ得ないように、選択されたタイプの車両に制限されることができる。
本開示の別の側面によると、いくつかの実装では、自律車両は、定義されたプール構成において動作されてもよい。例えば、いくつかの自律車両は、定義されたルート、例えば、第１の場所から第２の場所に沿って動作され、次いで、ピーク時間周期の間に第１の場所に戻り、複数の独立した乗車者が自律車両を共有することを可能にしてもよい。乗車者は、ルートに沿ったプールトリップを要求し、次の利用可能な自律車両に加わるように選択してもよい。乗車者は、次いで、利用可能な自律車両に物理的に接近してもよく、車両は、要求されたサービスのために乗車者にマッチングされるであろう。いくつかの実装では、自律車両は、可用性、利用可能な容量、および／または同等物の１つ以上のインジケーションを提供（例えば、表示）するように構成されてもよい。
本明細書に説明されるシステムおよび方法は、いくつかの技術的効果および利益を提供し得る。例えば、本開示の例示的側面に従って、乗車者が車両またはその近傍に位置した後に自律車両を乗車者にマッチングさせることを可能にすることは、乗車者需要および車隊リソースのより効率的な管理を提供し、それによって、車両利用および自律車両－乗車者体験を改良することができる。
本明細書に説明されるシステムおよび方法はまた、例えば、まとまった時間にわたって需要が増加されるより大きいイベントにおいて、乗車者待機時間を低減させ、乗車者体験を改良する技術的効果および利益を提供し得る。本開示に従って、増加された供給量の自律車両が、ピーク時間の間に提供され、その場所における乗車者にマッチングされることを可能にすることによって、乗車者は、より迅速かつ効率的に要求されたサービスを提供されることができる。これは、ネットワークを経由してサーバプロバイダシステムにおいて増加された要求を受信することからもたらされる待ち時間を低減させることができる。
本明細書に説明されるシステムおよび方法はまた、ルーティングおよびユーザ体験等の自律車両の動作を任務とするコンピューティング技術の結果として生じる改良を提供し得る。例えば、利用可能な車両がある場所における乗車者にマッチングされることを可能にすることによって、サービスプロバイダのオペレーションコンピューティングシステムは、乗車者を利用可能な車両とマッチングさせるために要求される処理を低減させることによって、処理および効率を最適化することが可能であり得る。加えて、帯域幅が、高い需要の時間における要求により効率的に適応することによって、乗車者要求を受信するために増加されることができる。
図を参照すると、本開示の例示的実施形態が、さらに詳細に議論されるであろう。
図１は、本開示の例示的実施形態による、自律車両１０２のナビゲーションを制御するための例示的システム１００のブロック図を描写する。自律車両１０２は、人間の入力を殆どまたは全く伴わずにその環境を感知し、ナビゲートすることが可能である。自律車両１０２は、地上ベースの自律車両（例えば、自動車、トラック、バス等）、空中ベースの自律車両（例えば、飛行機、ドローン、ヘリコプタ、または他の航空機）、または他のタイプの車両（例えば、船舶）であり得る。自律車両１０２は、１つ以上のモード、例えば、完全自律動作モード、半自律動作モード、および／または非自律動作モードにおいて動作するように構成されることができる。完全自律（例えば、自動運転）動作モードは、自律車用が、車両内に存在する人間運転者からの相互作用を殆どおよび／または全く伴わずに運転およびナビゲーション動作を提供し得るものであり得る。半自律（例えば、運転者補助）動作モードは、自律車両が、車両内に存在する人間運転者からのある程度の相互作用を用いて動作するものであり得る。
自律車両１０２は、１つ以上のセンサ１０４と、車両コンピューティングシステム１０６と、１つ以上の車両制御装置１０８とを含むことができる。車両コンピューティングシステム１０６は、自律車両１０２を制御することを補助することができる。特に、車両コンピューティングシステム１０６は、１つ以上のセンサ１０４からセンサデータを受信し、センサ１０４によって収集されたデータに対して種々の処理技法を実施することによって周辺環境を理解するように試み、そのような周辺環境を通して適切な運動経路を生成することができる。車両コンピューティングシステム１０６は、運動経路に従って自律車両１０２を動作させるために、１つ以上の車両制御装置１０８を制御することができる。
車両コンピューティングシステム１０６は、１つ以上のプロセッサ１３０と、少なくとも１つのメモリ１３２とを含むことができる。１つ以上のプロセッサ１３０は、任意の好適な処理デバイス（例えば、プロセッサコア、マイクロプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、コントローラ、マイクロコントローラ等）であり得、１つのプロセッサまたは動作可能に接続される複数のプロセッサであり得る。メモリ１３２は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリデバイス、磁気ディスク等、およびそれらの組み合わせ等の１つ以上の非一過性コンピュータ可読記憶媒体を含むことができる。メモリ１３２は、データ１３４と、車両コンピューティングシステム１０６に動作を実施させるようにプロセッサ１３０によって実行される、命令１３６とを記憶することができる。いくつかの実装では、１つ以上のプロセッサ１３０および少なくとも１つのメモリ１３２は、車両コンピューティングシステム１０６内で、コンピューティングデバイス１２９等の１つ以上のコンピューティングデバイス内に構成されてもよい。
いくつかの実装では、車両コンピューティングシステム１０６はさらに、測位システム１２０を含むことができる。測位システム１２０は、自律車両１０２の現在の位置を決定することができる。測位システム１２０は、自律車両１０２の位置を分析するための任意のデバイスまたは回路であり得る。例えば、測位システム１２０は、慣性センサのうちの１つ以上のものを使用することによって、衛星測位システムを使用することによって、ＩＰアドレスに基づいて、三角測量および／またはネットワークアクセスポイントまたは他のネットワークコンポーネント（例えば、携帯電話中継塔、ＷｉＦｉアクセスポイント等）への近接性を使用することによって、および／または位置を決定するための他の好適な技法を使用することによって位置を決定することができる。自律車両１０２の位置は、車両コンピューティングシステム１０６の種々のシステムによって使用されることができる。
図１に図示されるように、いくつかの実施形態では、車両コンピューティングシステム１０６は、自律車両１０２の周辺環境を知覚し、それに応じて自律車両１０２の運動を制御するための運動計画を決定するように協働する、知覚システム１１０、予測システム１１２、および運動計画システム１１４を含むことができる。
特に、いくつかの実装では、知覚システム１１０は、自律車両１０２に結合される、または別様にその中に含まれる１つ以上のセンサ１０４からセンサデータを受信することができる。実施例として、１つ以上のセンサ１０４は、光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）システム、無線検出および測距（ＲＡＤＡＲ）システム、１つ以上のカメラ（例えば、可視スペクトルカメラ、赤外線カメラ等）、および／または他のセンサを含むことができる。センサデータは、自律車両１０２の周辺環境内の物体の場所を説明する情報を含むことができる。
一実施例として、ＬＩＤＡＲシステムに関して、センサデータは、測距レーザを反射した物体に対応するいくつかの点の場所（例えば、ＬＩＤＡＲシステムに対する３次元空間内）を含むことができる。例えば、ＬＩＤＡＲシステムは、短いレーザパルスがセンサから物体に、そして戻るように進行するためにかかる飛行時間（ＴＯＦ）を測定し、既知の光速から距離を計算することによって、距離を測定することができる。
別の実施例として、ＲＡＤＡＲシステムに関して、センサデータは、測距無線波を反射した物体に対応するいくつかの点の場所（例えば、ＲＡＤＡＲシステムに対する３次元空間内）を含むことができる。例えば、ＲＡＤＡＲシステムによって伝送される無線波（パルス化または連続）は、物体から反射し、ＲＡＤＡＲシステムの受信機に戻り、物体の場所および速度についての情報を与えることができる。したがって、ＲＡＤＡＲシステムは、物体の現在の速度についての有用な情報を提供することができる。
さらに別の実施例として、１つ以上のカメラに関して、種々の処理技法（例えば、運動から構造、立体照明、ステレオ三角測量、および／または他の技法等、例えば、範囲撮像技法）が、１つ以上のカメラによって捕捉される像内に描写される物体に対応するいくつかの点の場所（例えば、１つ以上のカメラに対する３次元空間内）を識別するために実施されることができる。他のセンサシステムも、物体に対応する点の場所を同様に識別することができる。
したがって、１つ以上のセンサ１０４は、自律車両１０２の周辺環境内の物体に対応する点の場所（例えば、自律車両１０２に対する３次元空間内）を説明する情報を含むセンサデータを収集するために使用されることができる。
センサデータに加えて、知覚システム１１０は、自律車両１０２の周辺環境についての詳細な情報を提供する、マップデータ１１８を読み出す、または別様に取得することができる。マップデータ１１８は、異なる進行路（例えば、道路）、道路区画、建物、または他のアイテムまたは物体（例えば、街灯柱、横断歩道、縁石等）の識別および場所、交通車線の場所および方向（例えば、駐車車線、方向転換車線、自転車車線、または特定の道路または他の進行路内の他の車線の場所および方向）、交通制御データ（例えば、標識、交通信号、または他の交通制御デバイスの場所および命令）、および／または車両コンピューティングシステム１０６がその周辺環境およびそれとのその関係を理解および知覚することを補助する情報を提供する任意の他のマップデータに関する情報を提供することができる。
知覚システム１１０は、１つ以上のセンサ１０４から受信されるセンサデータおよび／またはマップデータ１１８に基づいて、自律車両１０２に近接する１つ以上の物体を識別することができる。特に、いくつかの実装では、知覚システム１１０は、物体毎に、そのような物体の現在の状態を説明する状態データを決定することができる。実施例として、物体毎の状態データは、物体の現在の場所（位置とも称される）、現在の速度、現在の進行方向（ともに速力とも称される）、現在の加速度、現在の配向、サイズ／占有面積（例えば、境界多角形または多面体等の境界形状によって表されるような）、クラス（例えば、車両対歩行者対自転車対その他）、ヨーレート、および／または他の状態情報の推定値を説明することができる。
いくつかの実装では、知覚システム１１０は、いくつかの反復にわたって物体毎に状態データを決定することができる。特に、知覚システム１１０は、各反復において物体毎に状態データを更新することができる。したがって、知覚システム１１０は、経時的に自律車両１０２に近接する物体（例えば、車両、歩行者、自転車、および同等物）を検出および追跡することができる。
予測システム１１２は、知覚システム１１０から状態データを受信し、そのような状態データに基づいて、物体毎の１つ以上の将来の場所を予測することができる。例えば、予測システム１１２は、各物体が次の５秒、１０秒、２０秒等以内に位置するであろう場所を予測することができる。一実施例として、物体が、その現在の速度に従って、その現在の軌道に従うことが予測されることができる。別の実施例として、他のより洗練された予測技法またはモデル化も、使用されることができる。
運動計画システム１１４は、少なくとも部分的に、予測システム１１２によって提供される物体に関する予測される１つ以上の将来の場所および／または知覚システム１１０によって提供される物体に関する状態データに基づいて、自律車両１０２に関する運動計画を決定することができる。別の言い方をすれば、物体の現在の場所および／または近接する物体の予測される将来の場所についての予測を前提として、運動計画システム１１４は、そのような場所における物体に対して自律車両１０２を最良にナビゲートする、自律車両１０２に関する運動計画を決定することができる。
一実施例として、いくつかの実装では、運動計画システム１１４は、少なくとも部分的に、物体の現在の場所および／または予測される将来の場所に基づいて、自律車両１０２に関する１つ以上の候補運動計画毎の費用関数を決定することができる。例えば、費用関数は、特定の候補運動計画に付随する費用（例えば、経時的）を説明することができる。例えば、費用関数によって説明される費用は、自律車両１０２が可能性として考えられる別の物体との衝突に接近する、および／または好ましい経路（例えば、事前承認された経路）から逸脱するときに増加し得る。
したがって、物体の現在の場所および／または予測される将来の場所についての情報を前提として、運動計画システム１１４は、特定の候補経路に付随する費用を決定することができる。運動計画システム１１４は、少なくとも部分的に、費用関数に基づいて、自律車両１０２に関する運動計画を選択または決定することができる。例えば、費用関数を最小限にする候補運動計画が、選択または別様に決定されることができる。運動計画システム１１４は、選択された運動計画を実行するために、１つ以上の車両制御装置１０８（例えば、ガス流、加速度、操向、制動等を制御するアクチュエータまたは他のデバイス）を制御する車両コントローラ１１６に選択された運動計画を提供することができる。
知覚システム１１０、予測システム１１２、運動計画システム１１４、および車両コントローラ１１６はそれぞれ、所望の機能性を提供するために利用されるコンピュータ論理を含むことができる。いくつかの実装では、知覚システム１１０、予測システム１１２、運動計画システム１１４、および車両コントローラ１１６はそれぞれ、汎用プロセッサを制御するハードウェア、ファームウェア、および／またはソフトウェアにおいて実装されることができる。例えば、いくつかの実装では、知覚システム１１０、予測システム１１２、運動計画システム１１４、および車両コントローラ１１６はそれぞれ、記憶デバイス上に記憶され、メモリにロードされ、１つ以上のプロセッサによって実行されるプログラムファイルを含む。他の実装では、知覚システム１１０、予測システム１１２、運動計画システム１１４、および車両コントローラ１１６はそれぞれ、ＲＡＭハードディスクまたは光学または磁気媒体等の有形コンピュータ可読記憶媒体内に記憶される、コンピュータ実行可能命令の１つ以上のセットを含む。
図２は、本開示の例示的実施形態による、例示的システム２００のブロック図を描写する。図２に図示される例示的システム２００は、実施例としてのみ提供される。図２に図示されるコンポーネント、システム、接続、および／または他の側面は、随意であり、本開示を実装するために、要求されないが、可能であるものの実施例として提供される。図２は、１つ以上のネットワーク２０８を経由して相互に通信可能に結合され得、本開示のシステムおよび方法の例示的実施形態に従って１つ以上の動作を提供し得る、サービスプラットフォームシステム２０４と、車両コンピューティングシステム２０６と、ユーザデバイス２０２とを含む、例示的システム２００を図示する。
図示されるように、ユーザデバイス２０２は、ユーザにサービスプロバイダによって維持されるライドシェアリングプラットフォーム等のアプリケーションプラットフォームへのアクセスを提供し、ユーザが、アプリケーションプラットフォームに関するユーザアカウントを確立／維持する、アプリケーションプラットフォームと関連付けられるサービスを要求する、および／または提供されるサービスに関する選好を含む乗車者プロファイルを確立／維持することを可能にしてもよい。ユーザデバイス２０２は、例えば、パーソナルコンピューティングデバイス（例えば、ラップトップ、デスクトップ等）、モバイルコンピューティングデバイス（例えば、スマートフォン、タブレット等）、ゲーミングコンソールまたはコントローラ、ウェアラブルコンピューティングデバイス、埋設コンピューティングデバイス、パーソナルアシスタントコンピューティングデバイス、または任意の他のタイプのコンピューティングデバイス等の任意のタイプのコンピューティングデバイスであり得る。
より具体的には、ユーザデバイス２０２は、１つ以上のプロセッサ２１０と、少なくとも１つのメモリ２１２とを含むことができる。１つ以上のプロセッサ２１０は、任意の好適な処理デバイス（例えば、プロセッサコア、マイクロプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、コントローラ、マイクロコントローラ等）であり得、１つのプロセッサまたは動作可能に接続される複数のプロセッサであり得る。メモリ２１２は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリデバイス、磁気ディスク等、およびそれらの組み合わせ等の１つ以上の非一過性コンピュータ可読記憶媒体を含むことができる。メモリ２１２は、データ２１４と、ユーザデバイス２０２に本明細書に説明されるもの等の動作を実施させるようにプロセッサ２１０によって実行される、コンピュータ可読命令２１６とを記憶することができる。命令２１６は、任意の好適なプログラミング言語で書き込まれたソフトウェアであり得る、またはハードウェアにおいて実装されることができる。加えて、または代替として、命令２１６は、プロセッサ２１０上の論理的および／または仮想的に別個のスレッドにおいて実行されることができる。
いくつかの実装では、１つ以上のプロセッサ２１０および少なくとも１つのメモリ２１２は、ユーザデバイス２０２内の１つ以上のコンピューティングデバイス内に構成されてもよい。いくつかの実装では、ユーザデバイス２０２は、ユーザデバイス２０２から遠隔にある１つ以上のメモリデバイスからデータを取得することができる。
ユーザデバイス２０２はまた、ユーザから等の入力を受信し、ユーザへの表示および／または再生のため等の出力を提供するために使用され得る、１つ以上の入力／出力インターフェース２２０を含むことができる。入力／出力インターフェース２２０は、例えば、ディスプレイデバイス、タッチスクリーン、タッチパッド、マウス、データ入力キー、１つ以上のスピーカ等のオーディオ出力デバイス、マイクロホン、触覚フィードバックデバイス等のユーザから情報を受信する、またはユーザに情報を提供するためのデバイスを含むことができる。入力／出力インターフェース２２０は、例えば、ユーザデバイス２０２の動作を制御するためにユーザによって使用されることができる。
ユーザデバイス２０２はまた、例えば、サービスプラットフォームシステム２０４および／または同等物等のユーザデバイス２０２から遠隔に位置するシステムまたはデバイスを含む、１つ以上のシステムまたはデバイスと通信するために使用される１つ以上の通信インターフェース２１８を含むことができる。通信インターフェース２１８は、１つ以上のネットワーク（例えば、ネットワーク２０８）と通信するための任意の回路、コンポーネント、ソフトウェア等を含むことができる。いくつかの実装では、通信インターフェース２１８は、例えば、データを通信するための通信コントローラ、受信機、送受信機、送信機、ポート、導体、ソフトウェア、および／またはハードウェアのうちの１つ以上のものを含むことができる。
ネットワーク２０８は、デバイスの間の通信を可能にする任意のタイプのネットワークまたはネットワークの組み合わせであり得る。いくつかの実施形態では、ネットワークは、ローカルエリアネットワーク、広域ネットワーク、インターネット、セキュアネットワーク、セルラーネットワーク、メッシュネットワーク、ピアツーピア通信リンク、および／またはそれらのある組み合わせのうちの１つ以上のものを含むことができ、任意の数の有線または無線リンクを含むことができる。ネットワーク２０８を経由する通信は、例えば、任意のタイプのプロトコル、保護スキーム、エンコーディング、フォーマット、パッケージング等を使用する通信インターフェースを介して遂行されることができる。
さらに図示されるように、システム２００は、例えば、ライドシェアリングアプリケーション等のサービスプロバイダによって維持されるアプリケーションプラットフォームに関するサービスを提供し得る、サービスプラットフォームシステム２０４を含むことができる。例えば、サービスプラットフォームシステム２０４は、アプリケーションプラットフォームへのユーザアクセスを提供するために、１つ以上のユーザデバイス２０２と通信することができる。サービスプラットフォームシステム２０４はまた、ライドシェアリングプラットフォーム、配送サービスプラットフォーム、宅配サービスプラットフォーム、および／または他のサービスプラットフォーム等のアプリケーションプラットフォームと関連付けられるサービスをプロビジョニングするために、１つ以上の車両コンピューティングシステム２０６と通信することができる。サービスプラットフォームシステム２０４は、中央オペレーションシステムおよび／または、例えば、車両所有者、車両管理者、車隊オペレータ、サービスプロバイダ等の自律車両および／またはアプリケーションプラットフォームと関連付けられるエンティティと関連付けられることができる。
より具体的には、サービスプラットフォームシステム２０４は、アプリケーションプラットフォームと関連付けられる動作を実施するために、１つ以上のコンピューティングデバイス２０５を含むことができる。コンピューティングデバイス２０５は、１つ以上のプロセッサ２２２と、少なくとも１つのメモリ２２４とを含むことができる。１つ以上のプロセッサ２２２は、任意の好適な処理デバイス（例えば、プロセッサコア、マイクロプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、コントローラ、マイクロコントローラ等）であり得、１つのプロセッサまたは動作可能に接続される複数のプロセッサであり得る。メモリ２２４は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリデバイス、磁気ディスク等、およびそれらの組み合わせ等の１つ以上の非一過性コンピュータ可読記憶媒体を含むことができる。
メモリ２２４は、データ２２６と、コンピューティングデバイス２０５に本明細書に説明されるもの等の動作を実施させるようにプロセッサ２２２によって実行される、コンピュータ可読命令２２８とを記憶することができる。命令２２８は、任意の好適なプログラミング言語で書き込まれたソフトウェアであり得る、またはハードウェアにおいて実装されることができる。加えて、または代替として、命令２２８は、プロセッサ２２２上の論理的および／または仮想的に別個のスレッドにおいて実行されることができる。例えば、メモリ２２４は、１つ以上のプロセッサ２２２によって実行されると、１つ以上のプロセッサ２２２に、例えば、図３および／または図４の１つ以上の動作を含む、本明細書に説明される動作および／または機能のうちのいずれかを実施させる、命令２２８を記憶することができる。加えて、いくつかの実装では、メモリ２２４は、本明細書に説明されるもの等のデータを含み得るデータ２２６を記憶することができ、サービスプラットフォームシステム２０４は、例えば、自律車両内の車両コンピューティングシステム（例えば、図１の車両コンピューティングシステム１０６）および／またはユーザデバイス２０２等の１つ以上の遠隔コンピューティングシステムにデータの少なくとも一部を提供することができる。
いくつかの実装では、１つ以上のプロセッサ２２２および少なくとも１つのメモリ２２４は、サービスプラットフォームシステム２０４内の１つ以上のコンピューティングデバイス内に構成されてもよい。いくつかの実装では、サービスプラットフォームシステム２０４は、サービスプラットフォームシステム２０４から遠隔にある１つ以上のメモリデバイスからデータを取得することができる。
サービスプラットフォームシステム２０４内に含まれる１つ以上のコンピューティングデバイス２０５はまた、ユーザから等の入力を受信し、ユーザへの表示または再生のため等の出力を提供するために使用され得る、１つ以上の入力／出力インターフェース２３２を含むことができる。入力／出力インターフェース２３２は、例えば、ディスプレイデバイス、タッチスクリーン、タッチパッド、マウス、データ入力キー、１つ以上のスピーカ等のオーディオ出力デバイス、マイクロホン、触覚フィードバックデバイス等のユーザから情報を受信する、またはユーザに情報を提供するためのデバイスを含むことができる。入力／出力インターフェース２３２は、例えば、サービスプラットフォームシステム２０４内に含まれるコンピューティングデバイス２０５の動作を制御するためにユーザによって使用されることができる。
コンピューティングデバイス２０５はまた、例えば、ユーザデバイス２０２、車両コンピューティングシステム２０６、および／または同等物等のコンピューティングデバイス２０５から遠隔に位置するシステムまたはデバイスを含む、１つ以上のシステムまたはデバイスと通信するために使用される１つ以上の通信インターフェース２３０を含むことができる。通信インターフェース２３０は、１つ以上のネットワーク（例えば、ネットワーク２０８）と通信するための任意の回路、コンポーネント、ソフトウェア等を含むことができる。いくつかの実装では、通信インターフェース２３０は、例えば、データを通信するための通信コントローラ、受信機、送受信機、送信機、ポート、導体、ソフトウェア、および／またはハードウェアのうちの１つ以上のものを含むことができる。
いくつかの実装では、サービスプラットフォームシステム２０４は、１つ以上のサーバコンピューティングデバイスを含むことができる。サービスプラットフォームシステム２０４が、複数のサーバコンピューティングデバイスを含む場合、そのようなサーバコンピューティングデバイスは、例えば、連続コンピューティングアーキテクチャ、並列コンピューティングアーキテクチャ、またはそれらのある組み合わせを含む、種々のコンピューティングアーキテクチャに従って動作することができる。
さらに図示されるように、システム２００は、自律車両を制御するための動作を提供し得る車両コンピューティングシステム２０６（例えば、図１の自律車両１０２等の自律車両内に含まれる）を含むことができる。いくつかの実装では、車両コンピューティングシステム２０６は、本明細書に説明されるように、自律車両運動計画を実施し、自律車両の動作を可能にすることができる。
より具体的には、車両コンピューティングシステム２０６は、自律車両と関連付けられる動作を実施するために、１つ以上のコンピューティングデバイス２０７を含むことができる。コンピューティングデバイス２０７は、１つ以上のプロセッサ２３４と、少なくとも１つのメモリ２３６とを含むことができる。１つ以上のプロセッサ２３４は、任意の好適な処理デバイス（例えば、プロセッサコア、マイクロプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、コントローラ、マイクロコントローラ等）であり得、１つのプロセッサまたは動作可能に接続される複数のプロセッサであり得る。メモリ２３６は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリデバイス、磁気ディスク等、およびそれらの組み合わせ等の１つ以上の非一過性コンピュータ可読記憶媒体を含むことができる。
メモリ２３６は、データ２３８と、コンピューティングデバイス２０７に、例えば、乗車者に要求されたサービスを提供するために自律車両の動作を提供することを含む、本明細書に説明されるもの等の動作を実施させるようにプロセッサ２３４によって実行される、コンピュータ可読命令２４０とを記憶することができる。命令２４０は、任意の好適なプログラミング言語で書き込まれたソフトウェアであり得る、またはハードウェアにおいて実装されることができる。加えて、または代替として、命令２４０は、プロセッサ２３４上の論理的および／または仮想的に別個のスレッドにおいて実行されることができる。例えば、メモリ２３６は、１つ以上のプロセッサ２３４によって実行されると、１つ以上のプロセッサ２３４に、例えば、図３および／または図４の１つ以上の動作を含む、本明細書に説明される動作および／または機能のうちのいずれかを実施させる、命令２４０を記憶することができる。
いくつかの実装では、１つ以上のプロセッサ２３４および少なくとも１つのメモリ２３６は、車両コンピューティングシステム２０６内の１つ以上のコンピューティングデバイス内に構成されてもよい。いくつかの実装では、車両コンピューティングシステム２０６は、車両コンピューティングシステム２０６から遠隔にある１つ以上のメモリデバイスからデータを取得することができる。
車両コンピューティングシステム２０６内に含まれる１つ以上のコンピューティングデバイス２０７はまた、ユーザから等の入力を受信し、ユーザへの表示または再生のため等の出力を提供するために使用され得る、１つ以上の入力／出力インターフェース２４４を含むことができる。入力／出力インターフェース２４４は、例えば、ディスプレイデバイス、タッチスクリーン、タッチパッド、マウス、データ入力キー、１つ以上のスピーカ等のオーディオ出力デバイス、マイクロホン、触覚フィードバックデバイス等のユーザから情報を受信する、またはユーザに情報を提供するためのデバイスを含むことができる。入力／出力インターフェース２４４は、例えば、車両コンピューティングシステム２０６内に含まれるコンピューティングデバイス２０７の動作を制御するためにユーザによって使用されることができる。
コンピューティングデバイス２０７はまた、自律車両にオンボードのシステムおよびデバイス、ならびに、例えば、サービスプラットフォームシステム２０４、ユーザデバイス２０２、および／または同等物等のコンピューティングデバイス２０７および／または自律車両から遠隔に位置するシステムまたはデバイスを含む、１つ以上のシステムまたはデバイスと通信するために使用される１つ以上の通信インターフェース２４２を含むことができる。通信インターフェース２４２は、１つ以上のネットワーク（例えば、ネットワーク２０８）と通信するための任意の回路、コンポーネント、ソフトウェア等を含むことができる。いくつかの実装では、通信インターフェース２４２は、例えば、データを通信するための通信コントローラ、受信機、送受信機、送信機、ポート、導体、ソフトウェア、および／またはハードウェアのうちの１つ以上のものを含むことができる。
図３は、本開示の例示的実施形態による、サービス要求を提供するために自律車両を乗車者にマッチングさせるための例示的方法３００のフローチャート図を描写する。動作３００の１つ以上の部分は、例えば、オペレーションコンピューティングシステム、図２のサービスプラットフォームシステム２０４、図１の車両コンピューティングシステム１０６、図５のコンピューティングシステム１０６および／または遠隔コンピューティングシステム５１０、および／または同等物等の１つ以上のコンピューティングデバイスによって実装されることができる。さらに、動作３００の１つ以上の部分は、例えば、利用可能な自律車両をサービスを要求する乗車者にマッチングさせることを提供するための、本明細書に説明される（例えば、図１、２、および５のような）デバイスのハードウェアコンポーネント上のアルゴリズムとして実装されることができる。
３０２において、コンピューティングシステム（例えば、オペレーションコンピューティングシステム、サービスプラットフォームシステム２０４、および／または同等物）内に含まれる１つ以上のコンピューティングデバイスが、乗車者から車両サービス要求（例えば、トリップ要求）を取得することができる。例えば、乗車者は、自律車両を含む車両の車隊を維持するサービスプロバイダから車両サービスを要求してもよい。サービスプロバイダと関連付けられるコンピューティングシステム（例えば、オペレーションコンピューティングシステム）は、例えば、乗車者のユーザデバイス上で動作しているサービスプロバイダと関連付けられる車両サービスアプリケーションを通して、乗車者から車両サービス要求を受信することができる。
３０４において、コンピューティングシステムは、例えば、乗車者のユーザデバイスから場所データを取得することによって、乗車者の現在の場所を取得することができる。
３０６において、コンピューティングシステムは、少なくとも部分的に、乗車者の現在の場所に基づいて、乗車者が、１つ以上の利用可能な自律車両がサービスを乗車者に提供するために立ち寄る、または列を作り得る場所の近接範囲内にいるかどうかを決定することができる。例えば、乗車者の現在の位置は、会場または他のイベント場所の定義された近接範囲内（例えば、その場所の周囲に定義されたジオフェンス内）、または指定された自律車両待ち行列エリアの近接範囲内にあり得る。いくつかの実装では、乗車者が、そのような場所の近接範囲内にいる場合、サービスプロバイダは、（例えば、コンピューティングシステムを介して）一般的な派遣プロセスを実施するのではなく、乗車者のための乗車者マッチングサービスを開始することができる。
３０６において、コンピューティングシステムが、乗車者が１つ以上の利用可能な自律車両がサービスを乗車者に提供するために立ち寄る、または列を作り得る場所の近接範囲内（例えば、ジオフェンス内、待ち行列場所またはその近傍等）にいると決定する場合、動作は、３０８に続くことができる。３０６において、コンピューティングシステムが、乗車者が１つ以上の利用可能な自律車両がサービスを乗車者に提供するために立ち寄る、または列を作り得る場所の近接範囲内にいないと決定する場合、動作は、３１６に進むことができる。
３０８において、コンピューティングシステムは、自律車両待ち行列場所において利用可能な自律車両の選択を提供するために、データを乗車者に（例えば、乗車者のユーザデバイス上で動作する車両サービスアプリケーション等を介して）提供することができる。例えば、コンピューティングシステムは、乗車者をジオフェンス内の、または車両待ち行列場所（例えば、特定の駐車スポット、ジオフェンスまたは待ち行列場所内の特定のエリア、および／または同等物）における１つ以上の利用可能な車両の場所に指向するデータを乗車者に提供することができる。いくつかの実装では、コンピューティングシステムは、乗車者がその場所において利用可能な自律車両を識別および選択し得る方法に関するデータを乗車者に提供することができる。
いくつかの実装では、自律車両は、利用可能または空いた状態にあるものとしてそのステータスを外部に通信することができる。例えば、いくつかの実装では、ジオフェンスまたは車両待ち行列場所内に位置する利用可能な自律車両は、それらが車両サービスを提供するための乗車者選択に関して利用可能であるという１つ以上のインジケーションを表示することができる。一実施例として、利用可能な自律車両は、車両が乗車者開始マッチングモードにおいて利用可能であることを示すために、１つ以上のインジケータ、ライト、ディスプレイ、および／または同等物の色、パターン等を変更することができる。
３１０において、乗車者が利用可能な自律車両を選択した後、コンピューティングシステムは、乗車者から（例えば、乗車者のユーザデバイス上で動作する車両サービスアプリケーション等を介して）乗車者認証データを取得することができる。例えば、いくつかの実装では、乗車者は、車両のすぐ近くを移動することによって、利用可能な自律車両に物理的に乗り込むことによって、および／または同等物によって利用可能な自律車両を選択することができる。選択の決定に応じて、選択された自律車両を乗車者にマッチングさせるためのマッチングプロセスが、乗車者認証を実施することによって等、開始されることができる。
いくつかの実装では、乗車者認証は、ＲＦ通信システム、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＢＬＥ、ＮＦＣ、および／または同等物を使用して完了されることができる。例えば、いくつかの実装では、自律車両コンピューティングシステムおよび／または同等物は、ＲＦ通信を使用して、乗車者のユーザデバイスが車両のある近接範囲内、車両内、および／または同等物にあると決定することができる。コンピューティングシステムは、次いで、乗車者を認証するために、乗車者のユーザデバイスから（例えば、車両サービスアプリケーションを介して）乗車者識別データを取得することができる。別の実施例として、いくつかの実装では、乗車者は、乗車者を認証するために、サービス要求の完了に応じて（例えば、乗車者のユーザデバイス上の車両サービスアプリケーションを介して）、乗車者が自律車両と関連付けられるデバイス（例えば、タッチスクリーン、タブレット、キーパッド等）を使用して入力し得る、コードまたは識別番号（例えば、ＰＩＮ）を提供されることができる。
３１２において、乗車者認証データを取得することに応答して、コンピューティングシステムは、乗車者のサービス要求の実施を提供するために、選択された自律車両を乗車者にマッチングさせる（例えば、選択された自律車両を乗車者のサービス要求と関連付ける）ことができる。
３１４において、コンピューティングシステムは、乗車者のための要求されたサービスを開始するための自律車両を提供するために、乗車者の要求／トリップデータを自律車両に提供することができる。
３１６において、コンピューティングシステムが、乗車者が１つ以上の利用可能な自律車両がサービスを乗車者に提供するために立ち寄る、または列を作り得る場所の近接範囲内にいないと決定した場合、コンピューティングシステムは、標準トリップ要求応答プロセスに戻る（例えば、乗車者をピックアップするために自律車両を割り当て、向かわせる）ことができる。
図４は、本開示の例示的実施形態による、サービス要求を提供するために自律車両を乗車者にマッチングさせるための例示的方法４００のフローチャート図を描写する。動作４００の１つ以上の部分は、例えば、オペレーションコンピューティングシステム、図２のサービスプラットフォームシステム２０４、図１の車両コンピューティングシステム１０６、図５のコンピューティングシステム１０６および／または遠隔コンピューティングシステム５１０、および／または同等物等の１つ以上のコンピューティングデバイスによって実装されることができる。さらに、動作４００の１つ以上の部分は、例えば、利用可能な自律車両をサービスを要求する乗車者にマッチングさせることを提供するための、本明細書に説明される（例えば、図１、２、および５のような）デバイスのハードウェアコンポーネント上のアルゴリズムとして実装されることができる。
４０２において、コンピューティングシステム（例えば、オペレーションコンピューティングシステム、サービスプラットフォームシステム２０４、および／または同等物）内に含まれる１つ以上のコンピューティングデバイスが、乗車者から車両サービス要求（例えば、トリップ要求）を取得することができる。例えば、乗車者は、自律車両を含む車両の車隊を維持するサービスプロバイダから車両サービスを要求してもよい。サービスプロバイダと関連付けられるコンピューティングシステム（例えば、オペレーションコンピューティングシステム）は、例えば、乗車者のユーザデバイス上で動作しているサービスプロバイダと関連付けられる車両サービスアプリケーションを通して、乗車者から車両サービス要求を受信することができる。
４０４において、コンピューティングシステムは、例えば、乗車者のユーザデバイスから場所データを取得することによって、乗車者の現在の場所を取得することができる。
４０６において、コンピューティングシステムは、乗車者を利用可能な車両待ち行列場所に指向するデータを乗車者に（例えば、乗車者のユーザデバイス上で動作する車両サービスアプリケーション等を介して）提供することができる。例えば、いくつかの実装では、乗車者開始車両マッチングは、定義された待ち行列エリア内で、または定義されたルートに沿って提供されることができる。実施例として、乗車者開始マッチングのために構成されるいくつかの自律車両は、定義された場所および／またはルートを通したサイクルにおいて、例えば、ピーク進行時間の間に動作されることができる。車両サービスを要求している乗車者は、利用可能な自律車両が定義された頻度で（例えば、１０分毎、１５分毎等）循環することが予期される定義された場所のうちの１つに指向されることができる。
別の実施例として、いくつかの実装では、乗車者が、車両サービスを要求し、乗車者開始車両マッチングサービスが、乗車者の出発地点および目的地点と一致するルートに沿って提供されている（例えば、任意の所与の地点でそのように進む乗車者の周囲にある閾値密度の自律車両が存在する）とき、乗車者は、乗車者開始車両マッチングサービスを通知され、利用可能な車両待ち行列場所に指向されることができる。
４０８において、コンピューティングシステムは、自律車両待ち行列場所において利用可能な自律車両の選択を提供するために、データを乗車者に（例えば、乗車者のユーザデバイス上で動作する車両サービスアプリケーション等を介して）提供することができる。例えば、コンピューティングシステムは、乗車者がその場所において利用可能な自律車両を識別および選択し得る方法に関するデータを乗車者に提供することができる。乗車者開始車両マッチングが定義された待ち行列エリア内で、または定義されたルートに沿って提供される場合等のいくつかの実装では、車両サービスを要求する乗車者は、これがその場所に到着する際に利用可能な車両を選択することに関するデータを提供されることができる。
いくつかの実装では、自律車両は、利用可能または空いた状態にあるものとしてそのステータスを外部に通信することができる。例えば、いくつかの実装では、車両待ち行列場所に位置する、または到着した利用可能な自律車両は、それらが車両サービスを提供するための乗車者選択に関して利用可能であるという１つ以上のインジケーションを表示することができる。一実施例として、利用可能な自律車両は、車両が乗車者開始マッチングモードにおいて利用可能であることを示すために、１つ以上のインジケータ、ライト、ディスプレイ、および／または同等物の色、パターン等を変更することができる。
４１０において、乗車者が利用可能な自律車両を選択した後、コンピューティングシステムは、乗車者から（例えば、乗車者のユーザデバイス上で動作する車両サービスアプリケーション等を介して）乗車者認証データを取得することができる。例えば、いくつかの実装では、乗車者は、車両のすぐ近くを移動することによって、利用可能な自律車両に物理的に乗り込むことによって、および／または同等物によって利用可能な自律車両を選択することができる。選択の決定に応じて、選択された自律車両を乗車者にマッチングさせるためのマッチングプロセスが、乗車者認証を実施することによって等、開始されることができる。
いくつかの実装では、乗車者認証は、ＲＦ通信システム、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＢＬＥ、ＮＦＣ、および／または同等物を使用して完了されることができる。例えば、いくつかの実装では、自律車両コンピューティングシステムおよび／または同等物は、ＲＦ通信を使用して、乗車者のユーザデバイスが車両のある近接範囲内、車両内、および／または同等物にあると決定することができる。コンピューティングシステムは、次いで、乗車者を認証するために、乗車者のユーザデバイスから（例えば、車両サービスアプリケーションを介して）乗車者識別データを取得することができる。別の実施例として、いくつかの実装では、乗車者は、乗車者を認証するために、サービス要求の完了に応じて（例えば、乗車者のユーザデバイス上の車両サービスアプリケーションを介して）、乗車者が自律車両と関連付けられるデバイス（例えば、タッチスクリーン、タブレット、キーパッド等）を使用して入力し得る、コードまたは識別番号（例えば、ＰＩＮ）を提供されることができる。
４１２において、乗車者認証データを取得することに応答して、コンピューティングシステムは、乗車者のサービス要求の実施を提供するために、選択された自律車両を乗車者にマッチングさせる（例えば、選択された自律車両を乗車者のサービス要求と関連付ける）ことができる。
４１４において、コンピューティングシステムは、乗車者のための要求されたサービスを開始するための自律車両を提供するために、乗車者の要求／トリップデータを自律車両に提供することができる。
図５は、本開示の例示的実施形態による、例示的コンピューティングシステム５００のブロック図を描写する。図５に図示される例示的コンピューティングシステム５００は、実施例としてのみ提供される。図５に図示されるコンポーネント、システム、接続、および／または他の側面は、随意であり、本開示を実装するために、要求されないが、可能であるものの実施例として提供される。例示的コンピューティングシステム５００は、自律車両１０２の車両コンピューティングシステム１０６と、いくつかの実装では、１つ以上のネットワーク５２０を経由して相互に通信可能に結合され得る、自律車両１０２（例えば、オペレーションコンピューティングシステム）から遠隔にある遠隔コンピューティングデバイスを含む遠隔コンピューティングシステム５１０とを含むことができる。遠隔コンピューティングシステム５１０は、中央オペレーションシステムおよび／または、例えば、車両所有者、車両管理者、車隊オペレータ、サービスプロバイダ等の自律車両１０２と関連付けられるエンティティと関連付けられることができる。
車両コンピューティングシステム１０６のコンピューティングデバイス１２９は、プロセッサ５０２と、少なくとも１つのメモリ５０４とを含むことができる。１つ以上のプロセッサ５０２は、任意の好適な処理デバイス（例えば、プロセッサコア、マイクロプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、コントローラ、マイクロコントローラ等）であり得、１つのプロセッサまたは動作可能に接続される複数のプロセッサであり得る。メモリ５０４は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、１つ以上のメモリデバイス、フラッシュメモリデバイス等、およびそれらの組み合わせ等の１つ以上の非一過性コンピュータ可読記憶媒体を含むことができる。
メモリ５０４は、１つ以上のプロセッサ５０２によってアクセスされ得る情報を記憶することができる。例えば、自律車両１０２にオンボードのメモリ５０４（例えば、１つ以上の非一過性コンピュータ可読記憶媒体、メモリデバイス）は、１つ以上のプロセッサ５０２によって実行され得るコンピュータ可読命令５０６を含むことができる。命令５０６は、任意の好適なプログラミング言語で書き込まれたソフトウェアであり得る、またはハードウェアにおいて実装されることができる。加えて、または代替として、命令５０６は、プロセッサ５０２上の論理的および／または仮想的に別個のスレッドにおいて実行されることができる。
例えば、自律車両１０２にオンボードのメモリ５０４は、自律車両１０２にオンボードの１つ以上のプロセッサ５０２によって実行されると、１つ以上のプロセッサ５０２（車両コンピューティングシステム１０６）に、例えば、図３および／または図４の動作を含む、本明細書に説明されるようなコンピューティングデバイス１２９の、またはコンピューティングデバイス１２９が構成される動作および機能のうちのいずれか等の動作を実施させる、命令５０６を記憶することができる。
メモリ５０４は、取得される、受信される、アクセスされる、書き込まれる、操作される、作成される、および／または記憶され得るデータ５０８を記憶することができる。データ５０８は、例えば、本明細書に説明されるように、センサデータ、マップデータ、現在の物体状態および予測される物体場所および／または軌道を含む検出された物体を識別するデータ、サービス要求データ（例えば、トリップおよび／またはユーザデータ）、運動計画等を含むことができる。いくつかの実装では、コンピューティングデバイス１２９は、自律車両１０２から遠隔にある１つ以上のメモリデバイスからデータを取得することができる。
コンピューティングデバイス１２９はまた、自律車両１０２にオンボードの１つ以上の他のシステムと通信するために使用される１つ以上の通信インターフェース５０９および／または自律車両１０２から遠隔にある（例えば、遠隔コンピューティングシステム５１０の）遠隔コンピューティングデバイスを含むことができる。通信インターフェース５０９は、１つ以上のネットワーク（例えば、５２０）と通信するための任意の回路、コンポーネント、ソフトウェア等を含むことができる。いくつかの実装では、通信インターフェース５０９は、例えば、データを通信するための通信コントローラ、受信機、送受信機、送信機、ポート、導体、ソフトウェア、および／またはハードウェアのうちの１つ以上のものを含むことができる。
いくつかの実装では、車両コンピューティングシステム１０６はさらに、測位システム５１２を含むことができる。測位システム５１２は、自律車両１０２の現在の位置を決定することができる。測位システム５１２は、自律車両１０２の位置を分析するための任意のデバイスまたは回路であり得る。例えば、測位システム５１２は、慣性センサのうちの１つ以上のものを使用することによって、衛星測位システムを使用することによって、ＩＰアドレスに基づいて、三角測量および／またはネットワークアクセスポイントまたは他のネットワークコンポーネント（例えば、携帯電話中継塔、ＷｉＦｉアクセスポイント等）への近接性を使用することによって、および／または他の好適な技法を使用することによって位置を決定することができる。自律車両１０２の位置は、車両コンピューティングシステム１０６の種々のシステムによって使用されることができる。
ネットワーク５２０は、デバイスの間の通信を可能にする任意のタイプのネットワークまたはネットワークの組み合わせであり得る。いくつかの実施形態では、ネットワークは、ローカルエリアネットワーク、広域ネットワーク、インターネット、セキュアネットワーク、セルラーネットワーク、メッシュネットワーク、ピアツーピア通信リンク、および／またはそれらのある組み合わせのうちの１つ以上のものを含むことができ、任意の数の有線または無線リンクを含むことができる。ネットワーク５２０を経由する通信は、例えば、任意のタイプのプロトコル、保護スキーム、エンコーディング、フォーマット、パッケージング等を使用する通信インターフェースを介して遂行されることができる。
遠隔コンピューティングシステム５１０は、車両コンピューティングシステム１０６から遠隔にある１つ以上の遠隔コンピューティングデバイスを含むことができる。遠隔コンピューティングデバイスは、コンピューティングデバイス１２９に関して本明細書に説明されるものと類似するコンポーネント（例えば、プロセッサ、メモリ、命令、データ等）を含むことができる。さらに、遠隔コンピューティングシステム５１０は、例えば、図３および／または図４の動作を含む、本明細書に説明されるようなオペレーションコンピューティングシステムの１つ以上の動作を実施するように構成されることができる。
車両から遠隔のコンピューティングデバイスにおいて実施されるものとして本明細書に議論されるコンピューティングタスクは、代わりに、車両において（例えば、車両コンピューティングシステムを介して）実施されることができ、または逆もまた同様である。そのような構成は、本開示の範囲から逸脱することなく実装されることができる。コンピュータベースのシステムの使用は、コンポーネントの間のタスクおよび機能性の多種多様な可能性として考えられる構成、組み合わせ、および分割を可能にする。コンピュータ実装動作は、単一のコンポーネント上で、または複数のコンポーネントを横断して実施されることができる。コンピュータ実装タスクおよび／または動作は、連続的に、または並行して実施されることができる。データおよび命令は、単一のメモリデバイス内に、または複数のメモリデバイスを横断して記憶されることができる。
本主題は、その種々の具体的な例示的実施形態に関して詳細に説明されたが、各実施例は、本開示の限定ではなく、解説として提供される。当業者は、前述の理解を達成することに応じて、そのような実施形態の改変、変形例、および均等物を容易に生産することができる。故に、主題の開示は、当業者に容易に明白であろうように、本主題へのそのような修正、変形例、および／または追加の包含を除外しない。例えば、１つの実施形態の一部として例証または説明される特徴は、なおもさらなる実施形態をもたらすために、別の実施形態と併用されることができる。したがって、本開示は、そのような改変、変形例、および均等物を網羅することを意図している。

Claims (20)

  1. 自律車両を乗車者にマッチングさせるためのコンピュータ実装方法であって、
    １つ以上のコンピューティングデバイスを備えるコンピューティングシステムが、前記乗車者からサービス要求を取得することであって、前記サービス要求は、要求された車両タイプを示す、ことと、
    前記コンピューティングシステムが、前記乗車者の現在の場所を示すデータを取得することと、
    前記コンピューティングシステムが、いくつかの自律車両によって横断される定義されたルートの第１の近接内に前記乗車者の現在の場所があると決定することと、
    前記コンピューティングシステムが、前記自律車両を示すデータを前記乗車者に提供することと、
    前記コンピューティングシステムが、前記自律車両への前記乗車者の第２の近接と、前記自律車両の車両タイプとに少なくとも部分的に基づいて、前記乗車者が前記いくつかの自律車両から前記自律車両を選択したことを示す前記自律車両の選択を決定することであって、前記自律車両の前記車両タイプは、前記要求された車両タイプに対応する、ことと、
    前記コンピューティングシステムが、前記乗車者による前記自律車両の前記選択に応じて、前記自律車両から、および／または、前記乗車者のユーザデバイスから、乗車者認証データを取得することと、
    前記乗車者認証データを取得することに応答して、前記コンピューティングシステムが、前記サービス要求の実施を前記乗車者に提供するために、前記自律車両を前記乗車者にマッチングさせることと
    を含む、コンピュータ実装方法。
  2. 前記サービス要求の実施を前記乗車者に提供するために、前記自律車両を前記乗車者にマッチングさせることは、
    前記コンピューティングシステムが、前記乗車者の前記サービス要求に関連付けられているサービス要求データを前記自律車両に提供すること
    をさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
  3. 前記乗車者による前記自律車両の前記選択に応じて、乗車者認証データを取得することは、前記自律車両に関連付けられているデバイスを通して乗車者識別データを取得することを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
  4. 前記自律車両の前記選択を決定することは、無線通信を使用して、前記第２の近接を決定することと、前記第２の近接が前記自律車両の定義された近接内にあると決定することとを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
  5. 前記いくつかの自律車両によって横断される前記定義されたルートの前記第１の近接は、前記定義されたルートに沿った１つ以上の定義された場所への場所近接を含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
  6. 前記１つ以上の定義された場所は、定義された頻度で前記いくつかの自律車両が循環することが予期される１つ以上の場所を含む、請求項５に記載のコンピュータ実装方法。
  7. 前記いくつかの自律車両は、異なる車両タイプの複数の車両を含み、各車両タイプは、車両サイズまたは車両容量を示す、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
  8. 前記いくつかの自律車両は、異なる車両タイプの複数の車両を含み、各車両タイプは、地上ベースの自律車両、空中ベースの自律車両、または、船舶車両を示す、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
  9. コンピューティングシステムであって、
    １つ以上のプロセッサと、
    １つ以上のメモリと
    を備え、
    前記１つ以上のメモリは、命令を含み、前記命令は、前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、動作を実行することを前記１つ以上のプロセッサに行わせ、
    前記動作は、
    乗車者からサービス要求を取得することであって、前記サービス要求は、要求された車両タイプを示す、ことと、
    前記乗車者の現在の場所を示すデータを取得することと、
    いくつかの自律車両によって横断される定義されたルートの第１の近接内に前記乗車者の現在の場所があると決定することと、
    前記自律車両を示すデータを前記乗車者に提供することと、
    前記自律車両への前記乗車者の第２の近接と、前記自律車両の車両タイプとに少なくとも部分的に基づいて、前記乗車者が前記いくつかの自律車両から前記自律車両を選択したことを示す前記自律車両の選択を決定することであって、前記自律車両の前記車両タイプは、前記要求された車両タイプに対応する、ことと、
    前記乗車者による前記自律車両の前記選択に応じて、前記自律車両から、および／または、前記乗車者のユーザデバイスから、乗車者認証データを取得することと、
    前記乗車者認証データを取得することに応答して、前記サービス要求の実施を前記乗車者に提供するために、前記自律車両を前記乗車者にマッチングさせることと
    を含む、コンピューティングシステム。
  10. 前記サービス要求の実施を前記乗車者に提供するために、前記自律車両を前記乗車者にマッチングさせることは、前記乗車者の前記サービス要求に関連付けられているサービス要求データを前記自律車両に提供することをさらに含む、請求項９に記載のコンピューティングシステム。
  11. 前記乗車者による前記自律車両の前記選択に応じて、乗車者認証データを取得することは、前記自律車両に関連付けられているデバイスを通して乗車者識別データを取得することを含む、請求項９に記載のコンピューティングシステム。
  12. 前記自律車両の前記選択を決定することは、無線通信を使用して、前記第２の近接を決定することと、前記第２の近接が前記自律車両の定義された近接内にあると決定することとを含む、請求項９に記載のコンピューティングシステム。
  13. 前記動作は、前記自律車両上に位置する１つ以上のインジケータを介して利用可能な自律車両ステータスを通信するように前記自律車両を制御することをさらに含む、請求項９に記載のコンピューティングシステム。
  14. 前記自律車両上に位置する前記１つ以上のインジケータは、１つ以上のライトを含み、前記自律車両は、前記１つ以上のライトの色を変化させ、前記利用可能な自律車両ステータスを表示するように構成されている、請求項１３に記載のコンピューティングシステム。
  15. １つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体であって、前記１つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読命令を記憶しており、前記コンピュータ可読命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、動作を実行することを前記１つ以上のプロセッサに行わせ、
    前記動作は、
    乗車者からサービス要求を取得することであって、前記サービス要求は、要求された車両タイプを示す、ことと、
    前記乗車者の現在の場所を示すデータを取得することと、
    いくつかの自律車両によって横断される定義されたルートの第１の近接内に前記乗車者の現在の場所があると決定することと、
    前記自律車両を示すデータを前記乗車者に提供することと、
    前記自律車両への前記乗車者の第２の近接と、前記自律車両の車両タイプとに少なくとも部分的に基づいて、前記乗車者が前記いくつかの自律車両から前記自律車両を選択したことを示す前記自律車両の選択を決定することであって、前記自律車両の前記車両タイプは、前記要求された車両タイプに対応する、ことと、
    前記乗車者による前記自律車両の前記選択に応じて、前記自律車両から、および／または、前記乗車者のユーザデバイスから、乗車者認証データを取得することと、
    前記乗車者認証データを取得することに応答して、前記サービス要求の実施を前記乗車者に提供するために、前記自律車両を前記乗車者にマッチングさせることと
    を含む、１つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体。
  16. 前記サービス要求の実施を前記乗車者に提供するために、前記自律車両を前記乗車者にマッチングさせることは、前記乗車者の前記サービス要求に関連付けられているサービス要求データを前記自律車両に提供することをさらに含む、請求項１５に記載の１つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体。
  17. 前記乗車者による前記自律車両の前記選択に応じて、乗車者認証データを取得することは、前記自律車両に関連付けられているデバイスを通して乗車者識別データを取得することを含む、請求項１５に記載の１つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体。
  18. 前記自律車両の前記選択を決定することは、無線通信を使用して、前記第２の近接を決定することと、前記第２の近接が前記自律車両の定義された近接内にあると決定することとを含む、請求項１５に記載の１つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体。
  19. 前記動作は、前記自律車両上に位置する１つ以上のインジケータを介して自律車両ステータスを通信するように前記自律車両を制御することをさらに含む、請求項１５に記載の１つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体。
  20. 前記第１の近接は、前記定義されたルートに沿った１つ以上の定義された場所を含む、請求項１５に記載の１つ以上の有形非一過性コンピュータ可読媒体。
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US62/564,331 2017-09-28
US15/799,323 US10969782B2 (en) 2017-09-28 2017-10-31 Systems and methods for matching an autonomous vehicle to a rider
US15/799,323 2017-10-31
PCT/US2018/050883 WO2019067226A1 (en) 2017-09-28 2018-09-13 SYSTEMS AND METHODS FOR MATCHING AN AUTONOMOUS VEHICLE WITH A DRIVER

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Families Citing this family (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10969782B2 (en) 2017-09-28 2021-04-06 Uber Technologies, Inc. Systems and methods for matching an autonomous vehicle to a rider
US11521493B2 (en) * 2018-07-17 2022-12-06 Intel Corporation Systems, methods and apparatus for determining predictive threat vectors in autonomous vehicle groups
US11713975B2 (en) 2018-11-26 2023-08-01 Uber Technologies, Inc. Routing graph management in autonomous vehicle routing
WO2020113038A1 (en) * 2018-11-28 2020-06-04 Uatc, Llc Tuning autonomous vehicle dispatch using autonomous vehicle performance
US11248914B2 (en) 2019-06-20 2022-02-15 Lyft, Inc. Systems and methods for progressive semantic mapping
DE102019004753A1 (de) * 2019-07-08 2021-01-14 Daimler Ag Verfahren zur Koordination einer autonomen Fahrzeugflotte, sowie Fahrzeugflottenkoordinierunssystem
US11705002B2 (en) * 2019-12-11 2023-07-18 Waymo Llc Application monologue for self-driving vehicles
US11246005B2 (en) * 2019-12-20 2022-02-08 Beijing Didi Infinity Technology And Development Co., Ltd. Safety geofence zone deployment
US11511756B2 (en) 2020-01-13 2022-11-29 Ford Global Technologies, Llc Passenger authentication system for a vehicle
CN114982198A (zh) * 2020-01-27 2022-08-30 索尼集团公司 通信网络、通信网络节点、用户设备及方法
JP7310764B2 (ja) * 2020-09-11 2023-07-19 トヨタ自動車株式会社 配車システム、配車サーバ、及び配車方法
US20210116261A1 (en) * 2020-12-26 2021-04-22 Francesc Guim Bernat Systems and methods for vehicle-occupancy-based and user-preference-based smart routing and autonomous volumetric-occupancy measurement
US20220300902A1 (en) * 2021-03-16 2022-09-22 Ford Global Technologies, Llc Systems And Methods For Cargo Marketplace For Moving Goods
US20220297698A1 (en) * 2021-03-19 2022-09-22 Argo AI, LLC Enhanced Rider Pairing for Autonomous Vehicles

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2015151862A1 (ja) 2014-04-01 2015-10-08 みこらった株式会社 自動車及び自動車用プログラム
US20150339928A1 (en) 2015-08-12 2015-11-26 Madhusoodhan Ramanujam Using Autonomous Vehicles in a Taxi Service
JP2017010189A (ja) 2015-06-19 2017-01-12 日産自動車株式会社 共用車両管理装置及び共用車両管理方法
JP2017168047A (ja) 2016-03-18 2017-09-21 株式会社森岡産業 相乗り支援システム、相乗り支援方法、及び、相乗り支援装置
JP2018112930A (ja) 2017-01-12 2018-07-19 三菱自動車工業株式会社 車両の走行管理システム

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
IL93567A (en) * 1990-02-27 1993-02-21 Israel Hirshberg Self renting car
US20030034873A1 (en) * 2000-02-16 2003-02-20 Robin Chase Systems and methods for controlling vehicle access
US7366677B1 (en) * 2000-08-31 2008-04-29 International Business Machines Corporation Access control for rental cars
US20060157563A1 (en) * 2004-06-17 2006-07-20 Marshall David A Smart card systems in connection with transportation services
US8118223B2 (en) * 2006-09-28 2012-02-21 Visa U.S.A. Inc. Smart sign mobile transit fare payment
US20120109721A1 (en) * 2009-03-25 2012-05-03 Peter Cebon Improvements relating to efficient transport
US20120208454A1 (en) * 2011-02-10 2012-08-16 Cassis International Pte Ltd. System and method for detecting and communicating with diverse near field communications adaptors
US9229905B1 (en) * 2011-04-22 2016-01-05 Angel A. Penilla Methods and systems for defining vehicle user profiles and managing user profiles via cloud systems and applying learned settings to user profiles
US9222788B2 (en) * 2012-06-27 2015-12-29 Microsoft Technology Licensing, Llc Proactive delivery of navigation options
SG11201504183SA (en) * 2012-11-30 2015-06-29 Taxiprop Pty Ltd Taximeter, system and method for a taxi
US20150081362A1 (en) * 2013-09-13 2015-03-19 Stephen C. Chadwick Context-aware distributive taxi cab dispatching
US9631933B1 (en) * 2014-05-23 2017-04-25 Google Inc. Specifying unavailable locations for autonomous vehicles
GB2535718A (en) * 2015-02-24 2016-08-31 Addison Lee Ltd Resource management
JP2016161989A (ja) * 2015-02-26 2016-09-05 Ｌｉｎｅ株式会社 計算サーバ、通信端末及び通信端末のプログラム
US9754490B2 (en) * 2015-11-04 2017-09-05 Zoox, Inc. Software application to request and control an autonomous vehicle service
CN106920385A (zh) * 2015-12-24 2017-07-04 北京奇虎科技有限公司 一种公共交通车辆发车频率控制系统及方法
US20170213308A1 (en) * 2016-01-26 2017-07-27 GM Global Technology Operations LLC Arbitration of passenger pickup and drop-off and vehicle routing in an autonomous vehicle based transportation system
US10296200B2 (en) * 2016-09-08 2019-05-21 Gt Gettaxi Limited Drag and drop map for marking pickup and drop off locations on a predetermined line
US10677602B2 (en) * 2017-01-25 2020-06-09 Via Transportation, Inc. Detecting the number of vehicle passengers
US10444023B2 (en) * 2017-05-08 2019-10-15 Arnold Chase Mobile device for autonomous vehicle enhancement system
US10969782B2 (en) 2017-09-28 2021-04-06 Uber Technologies, Inc. Systems and methods for matching an autonomous vehicle to a rider

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2015151862A1 (ja) 2014-04-01 2015-10-08 みこらった株式会社 自動車及び自動車用プログラム
JP2017010189A (ja) 2015-06-19 2017-01-12 日産自動車株式会社 共用車両管理装置及び共用車両管理方法
US20150339928A1 (en) 2015-08-12 2015-11-26 Madhusoodhan Ramanujam Using Autonomous Vehicles in a Taxi Service
JP2017168047A (ja) 2016-03-18 2017-09-21 株式会社森岡産業 相乗り支援システム、相乗り支援方法、及び、相乗り支援装置
JP2018112930A (ja) 2017-01-12 2018-07-19 三菱自動車工業株式会社 車両の走行管理システム

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