JP7145234B2 - リスクレベルセットを使用した混雑環境のナビゲート - Google Patents

リスクレベルセットを使用した混雑環境のナビゲート Download PDF

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Description

本開示は、リスクレベルセットを使用した混雑環境のナビゲートに関する。
[0001]当技術分野で知られているように、自動運転車（ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｖｅｈｉｃｌｅ）を使用する傾向にある。
一部の場所（たとえば、都市や人口の多い環境など）では、自動運転車は、頻繁に変化し、混雑し、雑然とした環境で動作することになる。
[0002]本明細書で説明される概念、システム、及び技法によれば、動的環境をうまくナビゲートするために、最初に環境内の混雑のレベルを定量化することが認識された。環境の混雑が分かると、エージェントは、環境内の障害物や他のエージェントとの衝突を回避するような制御則（ｃｏｎｔｒｏｌ ｌａｗ）を選択し得る。
[0003]開示されるものは、自律エージェントが移動している環境内の異なる場所でのリスクのレベルを定量化する占有コストセットに基づいて、混雑し雑然とした環境にわたって、自律エージェントをナビゲートするための改良された技法である。リスクレベルセットを使用すると、エージェント（たとえば、以下で詳細に説明する車両又は他のマシン）の制御スペースが削減され、衝突の回避が容易になる。開示される技法は、雑然とした環境の探索、又は、群衆又は交通におけるナビゲートを必要とするアプリケーションにおいて特に有用である。障害物の数が変化する可能性がある状況では、開示される技法は、環境の密度に対応して、エージェントへの混雑のメトリックの提供と、制御スペースの調整との両方を行う。
[0004]本開示の態様によれば、計画エージェント（ｐｌａｎｎｉｎｇ ａｇｅｎｔ）で使用するための方法が提供され、この方法は、計画エージェントの近くの（ｉｎ ａ ｖｉｃｉｎｉｔｙ ｏｆ）第１のエージェントを特定することと、第１のエージェントの場所を特定することと、第１のエージェントの占有コストのセットを計算することと、占有コストのセット（ｓｅｔ ｏｆ ｏｃｃｕｐａｎｃｙ ｃｏｓｔｓ）に基づいて、計画エージェントの移動の速度又は方向のうちの少なくとも１つを変更することとを備える。
[0005]本開示の態様によれば、装置の近くの第１のエージェントを特定し、第１のエージェントの場所と、第１のエージェントの速度とを特定し、第１のエージェントの占有コストのセットを計算し、占有コストのセットに基づいて、装置の移動の速度又は方向のうちの少なくとも１つを変更するように構成された処理回路構成、を備える装置が提供される。
[0006]本開示の態様によれば、計画エージェントの処理回路構成によって実行されると、処理回路構成に対して、計画エージェントの近くの第１のエージェントを特定することと、第１のエージェントの場所を特定することと、第１のエージェントの占有コストのセットを計算することと、占有コストのセットに基づいて、計画エージェントの移動の速度又は方向のうちの少なくとも１つを変更することとからなる動作を実行させる１つ又は複数のプロセッサ実行可能命令を格納する非一時的なコンピュータ可読媒体が提供される。
[0007]本開示の態様によれば、計画エージェント（たとえば、経路を計画するエージェント）で使用するための方法が提供され、この方法は、計画エージェントの近くの第１のエージェントを特定することと、第１のエージェントの場所と、第１のエージェントの速度とを特定することと、第１のエージェントの占有コストのセットを計算することであって、占有コストのセットにおける各占有コストは、計画エージェントの近くの異なるそれぞれの場所に関連付けられ、占有コストのセットにおける各占有コストは、第１のエージェントの場所と、第１のエージェントの速度とに依存するコスト関数に少なくとも部分的に基づいて計算される、計算することと、占有コストのセットに基づいて、計画エージェントの移動の速度又は方向のうちの少なくとも１つを変更することとを備える。
[0008]本開示の態様によれば、加速システムと、ステアリングシステムと、加速システム及びステアリングシステムに動作可能に結合された処理回路構成とを備え、処理回路構成は、装置の近くの第１のエージェントを特定することと、第１のエージェントの場所と、第１のエージェントの速度とを特定することと、第１のエージェントの占有コストのセットを計算することであって、占有コストのセットにおける各占有コストは、装置の近くの異なるそれぞれの場所に関連付けられ、占有コストのセットにおける各占有コストは、第１のエージェントの場所と、第１のエージェントの速度とに依存するコスト関数に少なくとも部分的に基づいて計算される、計算することと、占有コストのセットに基づいて、装置の移動の速度又は方向のうちの少なくとも１つを変更することとを行うように構成される、装置が提供される。
[0009]本開示の態様によれば、計画エージェントの処理回路構成によって実行されると、処理回路構成に対して、計画エージェントの近くの第１のエージェントを特定することと、第１のエージェントの場所と、第１のエージェントの速度とを特定することと、第１のエージェントの占有コストのセットを計算することであって、占有コストのセットにおける各占有コストは、計画エージェントの近くの異なるそれぞれの場所に関連付けられ、占有コストのセットにおける各占有コストは、第１のエージェントの場所と、第１のエージェントの速度とに依存するコスト関数に基づいて少なくとも部分的に計算される、計算することと、占有コストのセットに基づいて、計画エージェントの移動の速度又は方向のうちの少なくとも１つを変更することとからなる動作を実行させる１つ又は複数のプロセッサ実行可能命令を格納する非一時的なコンピュータ可読媒体が提供される。
[00010]概念、システム、及び技法の１つの態様では、雑然とした環境をナビゲートするためのリスクレベルセットの使用が説明される。他の障害物及びエージェントの場所と、環境内でのそれらの動きとの両方から、混雑のレベルを定量化するコスト関数が導入される。このコスト関数によって、環境内のポイントの占有率を測定し、その占有率を、そのポイントにナビゲートしようとするエージェントのリスクの測定値にマッピングできる。エージェントは、コスト関数を通じて確立されたレベルセットから、リスクしきい値を選択できる。構造上（ｂｙ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）、保守的なエージェントは、より低いリスクしきい値を選択し、積極的なエージェントは、より高いリスクしきい値を選択する。エージェントは、このセット内で任意の制御アクションを行うことが許可され、そうすることで、エージェントは、他のエージェントや障害物との衝突を回避することを保証される。
[0011]本明細書で説明されるアプローチは、マルチエージェントシステムにおける多くのアプリケーションに有用である。リスクレベルセットを使用すると、エージェントの制御スペースを削減し、衝突回避の可能性が高まる（そして、理想的には、保証する）。これは、雑然とした環境の探索やナビゲーション、又は群衆又は交通のナビゲーションを必要とするアプリケーションにおいて特に有用である。障害物の数が変化する可能性がある状況では、本明細書で説明される技法は、環境の密度に対応して、エージェントへの混雑のメトリックの提供と、制御スペースの調整との両方を行う。いくつかの実施では、制御スペースは、システムが、定義されたレベルセット内に留まるように、システムへのすべての有効な制御入力のセットを含み得る。
[0012]１つの態様では、リスクレベルセットが自動運転車に適用され得る方式。自動運転車が日常生活に完全に溶け込むためには、他の人間の運転者と対話し、日常の交通シナリオに対応する必要がある。高速道路のナビゲーションの場合、自動運転車は、道路沿いの様々なレベルの交通及び混雑に適応する必要がある。一例では、高速道路に沿った車線変更のシーケンスを計画する自動運転車の問題は、本明細書で説明される技法の１つの態様を実証するために使用される。車両は、混雑コストメトリックを使用して、道路上の混雑のレベルを迅速に評価できる。車線変更のシーケンスを計画するために、この技法は、コストを、計画範囲（ｐｌａｎｎｉｎｇ ｈｏｒｉｚｏｎ）に沿って重み付けられたグラフにマッピングし、ダイクストラのアルゴリズム（Ｄｊｉｋｓｔｒａ’ｓ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）を使用して、他の車との衝突を避けながら、交通による最速ルートを見出す。本明細書で説明されるリスクレベルセットの定式化（ｒｉｓｋ ｌｅｖｅｌ ｓｅｔ ｆｏｒｍｕｌａｔｉｏｎ）を使用して、エージェントのリスクしきい値の選択が、変化する挙動としてどのように現れるかを実証することができ、リスクしきい値がより低い保守的な運転者は、車線変更が少なくなり、リスクしきい値がより高い積極的な運転者は、より多くの車線変更を試みるであろう。
[0013]この要約は、以下の詳細説明でさらに説明される簡略形式で、概念の選択を紹介するために提供されることが理解されよう。この要約は、特許請求された主題の主要な特徴又は本質的な特徴を特定することを意図しておらず、特許請求された主題の範囲を限定するために使用されることも意図されていない。
[0014]特許請求された発明の他の態様、特徴、及び利点は、以下の詳細説明、添付の特許請求の範囲、及び同様の参照番号が類似又は同一の要素を特定する添付の図面からより十分に明らかになるであろう。図面に関連して明細書に導入された参照番号は、他の特徴の文脈を提供するために、明細書における追加の説明なく、１つ又は複数の後続の図面において繰り返され得る。
[0015]本開示の態様による、計画エージェントの例の図である。 [0016]本開示の態様による、図１Ａの制御ユニットの図である。 [0017]本開示の態様による、図１Ａの計画エージェントの動作を示す図である。 [0018]本開示の態様による、図１Ａの計画エージェントに関連付けられた占有コストのペアワイズセット（ｐａｉｒｗｉｓｅ ｓｅｔ ｏｆ ｏｃｃｕｐａｎｃｙ ｃｏｓｔ）の例を示す図である。 [0019]本開示の態様による、図３Ａの占有コストのペアワイズセットに関連付けられた図１Ａの計画エージェントの計画範囲内の複数の場所を示す図である。 [0020]本開示の態様による、図３Ａの占有コストのペアワイズセットを計算するためのプロセスの例のフローチャートである。 [0021]本開示の態様による、異なるペアワイズ占有コストセットを組み合わせることによって生成される占有コストのセットの例を示す図である。 [0022]本開示の態様による、図４Ａの占有コストセットを計算するためのプロセスの例のフローチャートである。 [0023]本開示の態様による、占有コストのセットに基づいて計画エージェントをナビゲートするためのプロセスの動作を示す図である。 [0024]本開示の態様による、占有コストのセットに基づいて計画エージェントをナビゲートするための図５Ａのプロセスのフローチャートである。 [0025]本開示の態様による、占有コストのセットに基づいて計画エージェントをナビゲートするための別のプロセスの動作を示す図である。 [0026]本開示の態様による、占有コストのセットに基づいて計画エージェントをナビゲートするための図６Ａのプロセスのフローチャートである。 [0027]本開示の態様による、六角形のパッキングパターン（ｈｅｘａｇｏｎａｌ ｐａｃｋｉｎｇ ｐａｔｔｅｒｎ）の例を示す図である。
[0028]本開示の態様によれば、モデルの例は、環境内の異なる場所に関連付けられた占有スコアを計算するか、さもなければ決定するために提供される。モデルは、計画エージェントが、計画エージェントの周囲の様々な場所のそれぞれの占有スコアを決定するために使用され、モデルは、（ｉ）計画エージェントの位置及び１つ又は複数の他の特性と、（ｉｉ）計画エージェントの近くに位置する少なくとも１つの近隣エージェントのそれぞれの位置及び１つ又は複数の他の特性とを考慮する。モデルによれば、計画エージェントの近くの近隣エージェントは、動的障害物として取り扱われる。環境では、環境
Figure 0007145234000001
であり、Ｑ内のポイントがｑで表される。環境内のｎ個のエージェントについて、各エージェントの位置は、ｉ∈｛１,・・・,ｎ｝の場合、モデル内でｘｉとして示される。モデルによれば、計画エージェントは、位置がｘｅで示される計画エージェントである。このモデルは、
Figure 0007145234000002
になるように、すべてのエージェントがダブルインテグレータのダイナミクス（ｄｏｕｂｌｅ－ｉｎｔｅｇｒａｔｏｒ ｄｙｎａｍｉｃ）を有することを前提としており、ここで、ｕｉは各エージェントの制御入力である。いくつかの実施では、モデルは、
Figure 0007145234000003
及び
Figure 0007145234000004
となるように、すべてのエージェントが最大の速度及び加速度を有することも前提としており、ここで、ａｉ及びｖｉは、それぞれ最大の加速度及び速度である。
[0029]モデルは、ある場所でのエージェントの密度と、それらの意図された動きの方向との両方を捕捉する占有コストＨを導入する。コストは、環境内のすべてのエージェントに基づいて計算され、以下の式２によって定義される。
Figure 0007145234000005
ここで、Ωは、標準偏差の逆二乗の対角行列であり、ｘｉは、近隣エージェント（たとえば、計画エージェントの近くにあるエージェント）の場所であり、ｑは、コストが計算される道路上の場所である。
Figure 0007145234000006
では、
Figure 0007145234000007
である。Ｈの構造は、ロジスティック関数（ｌｏｇｉｓｔｉｃ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）を乗じられたガウスピークであることに注意されたい。図５Ａ及び図５Ｂに示されるように、ガウスピークは、所定の将来の期間（たとえば、次の５秒）におけるエージェントの位置の推定値を表す一方、ロジスティック関数は、この推定値を、速度の方向に歪める。速度によって位置を歪めることにより、占有コストＨは、エージェントの動きの直接経路におけるポイントに沿ってより高くなり、そうでない場合は、より低くなる。
[0030]このモデルによれば、コスト関数は、システム内の他のエージェントの意図の代用として使用される。非常に雑然とした混雑した環境では、計画エージェントが、システム内の他のすべてのエージェントの制御則を（常に）知ることは非現実的である。これに関して、モデルは、近隣エージェントのそれぞれの観察された速度及び／又は加速度にのみ基づいて、位置を計算することを可能にするので、本モデルを使用してエージェントの位置を計算することは有利である。Ｈは、計画エージェントのローカル基準フレームで定義されるので、これらそれぞれの速度及びそれぞれの加速度は、いくつかの実施では、計画エージェントの位置に対して表現され得る。
[0031]いくつかの実施では、モデルは、（たとえば、計画エージェント以外の）すべてのエージェントが、自己保存的（ｓｅｌｆ－ｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇ）であることを前提とする。自己保存エージェントの前提の下で、衝突回避を保証するためのエージェントの適切なリスクしきい値を見出すことが可能である。これに関して、本開示は、エージェントがそのしきい値を下回ったままである場合、衝突を回避することが保証されるいくつかのコストしきい値があることを提案する。衝突が発生するコストをＨＣで定義する。自己保存エージェントの場合、目標は、エージェントがこのコストを超えないようにすることである。システムのダイナミクスを考えると、コストしきい値ＨＴは、最大しきい値として定義され得、ここで、ＨＴ＜ＨＣである。エージェントが、このコスト内に留まる場合、衝突を回避するために常に十分な停止距離があるであろう。最後に、エージェントの計画しきい値ＨＰが定義され得、ここで、ＨＰ≦ＨＴである。エージェントが、最大許容リスクを選択した場合、ＨＰ＝ＨＴであるが、より低いリスクを選択したエージェントの場合、ＨＰ＜ＨＴである。
[0032]いくつかの実施では、計画しきい値ＨＰの確立は、
Figure 0007145234000008
のように定義された特定の環境について、Ｈ＜ＨＰのすべての値を選択することによって、リスクレベルセットが構築されることを可能にし、ここで、ｘｅは、計画エージェントの場所であり、ｑは、道路上の場所であり、
Figure 0007145234000009
は、近隣エージェントの速度である。
[0033]本開示によれば、そのリスクレベルセット
Figure 0007145234000010
内でアクションを計画することによって、エージェントは、他のすべてのエージェント及び障害物との衝突を回避できる場合がある。この提案をサポートするために、システムの様々なリスクしきい値を定義する一連の証明が以下に提示される。一連の証明は、以下に定義される主題（ｌｅｍｍａ）１、主題２、及び定理（ｔｈｅｏｒｅｍ）２に関して提示される。主題１は、衝突前の最大コストＨＣを分析的に考案できることを示す。主題２は、計画しきい値ＨＴを定義するための定式的な方法を提供する。そして定理１は、エージェントが
Figure 0007145234000011
内で出発した場合に、リスクレベルセット内で将来のすべてのアクションを計画し、コストがＨＣを超えることはないため、衝突を回避できることを示す。２エージェントシステムから、これらの結果を、システム内の複数のエージェント及び障害物に拡張することができる。
[0034]２エージェントシステム
[0035]計画エージェント（たとえば、ｘｅに位置する、及びｘｉに位置する別のエージェント）を備える２エージェントシステムについて検討する。一般性を失うことなく、システムのダイナミクスは、計画エージェントが原点（ｏｒｉｇｉｎ）で静止して見えるように表現され得る。この変更された基準フレームでは、ｖｉは、ｘｉの速度として定義され、ａｉは、ｘｉの加速度として定義される。これらのダイナミクスを使用して、Ｒｂは、その最大速度
Figure 0007145234000012
で走行するときのｘｉの制動距離（ｂｒａｋｉｎｇ ｄｉｓｔａｎｃｅ）として、及びｒｃは、その範囲を囲む車両の安全半径（ｓａｆｅｔｙ ｒａｄｉｕｓ）として定義される。したがって、衝突は、||ｄ||≦ｒｃのときに定義される。
[0036]制御アクションを選択するために、コストは、計画エージェントの場所で計算される必要がある。ｘｅが原点になるように変更された座標フレームで、ｄ＝（ｘｅ－ｘｉ）を表現する。２エージェントシステムのコストは、次のように記述される。
Figure 0007145234000013
[0037]我々の計画エージェントが衝突を回避するために、２つのエージェント間の距離は、||ｄ||＞ｒｃを満たす必要がある。定理１では、Ｈの特性により、衝突回避は、コストＨが、最大コストＨＣを超えないことを意味することも示される。車両の安全半径であるｒｃから、次の主題はＨＣの計算を要約する。
[0038]主題１。（３）で定義されたコストＨを有する２エージェントシステムの場合、衝突前の最大コストＨＣは、以下の式５にしたがって定義される。
Figure 0007145234000014
であり、ここで
Figure 0007145234000015
である。
[0039]証明。衝突前のＨＣの最大値を計算するために、||ｄ||＝ｒｃの場合にＨを評価する。ｕｉが単位ベクトル
Figure 0007145234000016
を表すものとする。安全半径は、ｒｃｕと記述される。これをコストの式に代入すると、次のようになる。
Figure 0007145234000017
ｕＴΩｕの値は、ｕの方向に依存することに注意されたい。
Figure 0007145234000018
を定義する。
Figure 0007145234000019
から、
Figure 0007145234000020
となる。ＨＣの値は、分母の
Figure 0007145234000021
の値に依存する。ＨＣの最大値を見出すために、分母の最小値を見出す必要がある。
Figure 0007145234000022
の値は、
Figure 0007145234000023
とｕとの間の関係に依存することにも注意されたい。ｘｉが移動してｘｅから離れる場合、
Figure 0007145234000024
となり、Ｈの全体的な値を、ゼロに向ける。したがって、
Figure 0007145234000025
は、
Figure 0007145234000026
の場合に増加し、ここで、ｖは速度の大きさである。最大速度ｖｉが与えられると、
Figure 0007145234000027
のようになる。ＨＣは、
Figure 0007145234000028
の最大値であるため、
Figure 0007145234000029
となり、これは、（式５）と等価である。
[0040]主題１から、エージェントがその安全半径でその最大速度で移動している場合に、最大コストＨＣが発生することが分かる。瞬時に停止できるシングルインテグレータのダイナミクスの車両の場合、我々のエージェントは、このしきい値に基づいてレベルセットを生成し、衝突を回避できる。しかしながら、エージェントが瞬時に停止できない場合は、ＨＣのコストによって、衝突が発生する。代わりに、最小制動距離が与えられた場合に、衝突を防ぐコストの値を見出す必要もある。制動距離Ｒｂの場合、主題２は、最大しきい値コストＨＴを定義する。我々の計画されたリスクしきい値ＨＰ≦ＨＴを選択する場合、ＨＴを使用する。
[0041]主題２。（３）で定義されたコストＨの２エージェントシステムの場合、衝突を回避するための最大しきい値ＨＴが定義され、
Figure 0007145234000030
ここで、σｕ＝ｍａｘ｛σｘ，σｙ｝である。
[0042]証明。主題１と同様に、最大しきい値コストは、安全な制動距離を保証するための要件を探索することで見出され得る。Ｒｂは、ｘｉの制動距離であり、ｘｅと衝突しないことを思い出して頂きたい。自己保存を保証するために、しきい値コストは、この距離||ｄ||＝ＲｂにおけるＨの最小値になるであろう。単位ベクトル
Figure 0007145234000031
の場合、
Figure 0007145234000032
となる。主題１では、ＨＣを計算するために、Ｈの最大値が見出された。しかしながら、主題２では、ＨＴを計算するために、Ｈの最小値が見出される。ｕＴΩｕの値は、σｘ及びσｙの方位及び値に依存することに注意されたい。しかしながら、σｕ＝ｍａｘ｛σｘ，σｙ｝の場合、
Figure 0007145234000033
であることが知られている。ここで、Ｈの値は、分母（たとえば、
Figure 0007145234000034
など）が増加するにつれて減少することが観察できる。いくつかの正の定数ｃについては、ｅｘｐ（－ｃ）≦１であることに注意されたい。分母の最大値は、
Figure 0007145234000035
の場合に発生する。ｕ方向の速度があると、Ｈの値が大きくなる。したがって、
Figure 0007145234000036
である。
Figure 0007145234000037
の最小値をＨＴとして選択することにより、（式６）の式が見出される。
[0043]本開示の態様によれば、衝突を回避するために、計画エージェントは
Figure 0007145234000038
内に留まり、リスクレベルセットは、ＨＰ≦ＨＴの選択によって（式３）で定義される。構造上、ＨＰの選択された値は、計画エージェントが、他のエージェントの次にどれだけ近いのかと相関していることが分かる。直感的には、ＨＰの値が小さいほど、計画エージェント（と他のエージェント）との間の分離が大きいため、「リスクの少ない」操作に対応する。定理１では、
Figure 0007145234000039
において出発するエージェントの場合、このリスクレベルセットを下回るアクションを計画するだけで、コストがＨＣを超えることはないことが実証される。
[0044]定理１。初期コストＨ＜ＨＰで出発し、
Figure 0007145234000040
によって定義されたポイントのセット内で動作する計画エージェントの場合、総コストがＨＣを超えることはない。
証明。計画車両ｘｅと他の車両ｘｉとを備え、すべてのダイナミクスが、エゴ車両が原点で静止しているように見えるように記述された２エージェントシステムについて検討する。初期コストがＨＴを下回るとすると、||ｄ||＞Ｒｂは、他の車両の制動距離であることが分かる。コストがＨＣを超えないことを証明するために、そのダイナミクスが検討される。
Figure 0007145234000041
を思い出して頂きたい。次に、関数
Figure 0007145234000042
について検討する。ここで、ｖｍａｘは、
Figure 0007145234000043
の速度の最大の大きさであり、ｒは２つのエージェント間の距離、ｒ＝||ｄ||である。調査により、
Figure 0007145234000044
であり、||ｄ||＝ｒｃの場合、Ｗ（ｒｃ）＝ＨＣである。Ｗの導関数は
Figure 0007145234000045
である。導関数から、
Figure 0007145234000046
は、ｒが増加しても、常に減少するとは限らない。
Figure 0007145234000047
は、
Figure 0007145234000048
のように書き直すことができ、ここで、
Figure 0007145234000049
である。
Figure 0007145234000050
の符号は、
Figure 0007145234000051
となるようなαの選択に依存する。したがって、ｒｃ、σｍ、及びｖｍａｘの値が与えられると、ｒ＞ｒｃの場合、
Figure 0007145234000052
となるようなαを選択できる。
[0045]Ｗ（ｒ）は、||ｄ||＞ｒｃの場合、常にＨより大きく、ｒを増加させる場合、
Figure 0007145234000053
であるので、任意の||ｄ||＞ｒｃについて、
Figure 0007145234000054
である。したがって、エージェントが衝突しない限り、コスト
Figure 0007145234000055
はＨＣを超えることはない。
Figure 0007145234000056
内で動作するエージェントの場合、
Figure 0007145234000057
に留まるためには、Ｈ（・）＜ＨＰ＜ＨＣとなるようなポイントを選択するだけでよいので、
Figure 0007145234000058
で出発するどのエージェントも、Ｈ＞ＨＣとなるアクションを選択することはなく、定理１の主張を完結する。
[0046]定理１に示されるように、
Figure 0007145234000059
内で出発するエージェントは、衝突しきい値ＨＣを超えることはない。システム内のすべてのエージェントが、それぞれのしきい値
Figure 0007145234000060
内に留まる場合、すべてのエージェントがこれらのセットを離れることはない。しかしながら、本例は、システム内のすべてのエージェントが、同じ制御則を使用していることを前提としない。むしろ、本例では、エージェントが自己保存していることのみを前提とする。この特性によって、計画エージェントが、ＨＰよりも大きいが、ＨＴを超えることはないコストを経験する状況が発生する可能性がある。環境内の他のエージェントの直後にある計画エージェントのシナリオについて検討する。他のエージェントが急ブレーキをかけた場合、計画エージェントは他のエージェントに向かって移動するため、コストが増加する。しかしながら、ＨＴは制動距離を含むように選択されるので、計画エージェントは、Ｈ＞ＨＰを確認するとすぐに、衝突を回避してＨ＜ＨＣを維持するためにブレーキを開始できる。
[0047]マルチエージェントシステム
[0048]２つのエージェントについて定理１からの主張を使用して、このセクションは、それらの結果を、環境内の複数のエージェントに拡張する。２つのエージェントのために、本開示は、Ｈを導入した。これは、他のエージェントの位置を、環境内の占有コストにマッピングし、リスクしきい値と
Figure 0007145234000061
との定義を可能にする。複数のエージェントを考慮する場合、単純なアプローチは、すべてのエージェントを、多くのペアワイズ相互作用と見なすことである。ｉ＝｛１,・・・,ｎ｝の他のエージェントの場合、ｄｉ＝（ｘｅ－ｘｉ）、
Figure 0007145234000062
を、２つのエージェント間のしきい値とし、Ｈｃ，ｉを、衝突コストとする。リスクレベルセットは
Figure 0007145234000063
であり、その後、すべてのペアワイズレベルセットの交わり
Figure 0007145234000064
として表すことができ、ここで、
Figure 0007145234000065
は、（２）において定義される。このように定義された場合、推論（ｃｏｒｏｌｌａｒｙ）１は、定理１の主張を、マルチエージェントシナリオに拡張する。
[0049]推論１。計画エージェントｘｅと、位置ｘｉを有するｎ個のエージェントのグループについて、
Figure 0007145234000066
は、エージェントｘｅの計画セットを表すものとする。
Figure 0007145234000067
内で計画することによって、エージェントｘｅは、環境内の他のｎ個すべてのエージェントとの衝突を回避する。
[0050]証明。構造上、
Figure 0007145234000068
は、すべてのペアワイズリスクセットの交わりである。ポイントｑがこのセットに含まれるためには、個々のエージェントのコストは、
Figure 0007145234000069
となる。定理１により、計画エージェントが、このリスクしきい値内で計画する場合、最大ペアワイズコストは、Ｈｃ，ｉを超えることはなく、計画エージェントが、エージェントｘｉと衝突しないことを保証する。このペアワイズアプローチにより、計画エージェントは、すべてのエージェントとの衝突を回避する。
[0051]一方、すべての個々のセットの交わりが、多くのエージェントにとって扱いにくいものになるので、推論１は、
Figure 0007145234000070
を計算するために、ペアワイズ方式で衝突を回避するための方法を実証する。代わりに、環境全体にわたって単一のコストを計算し、そのコスト内の単一のリスクレベルセットを見出すことが望ましい場合がある。コストは、環境内のすべてのエージェントの総和として考慮されたい。
Figure 0007145234000071
とする。
[0052]ここで、ｎは、フィールド内の他のエージェントの数であり、ｄｉ＝（ｘｅ－ｘｉ）は、計画エージェントｘｅと他のエージェントｘｉとの間のペアワイズ距離である。ここでは、Ω、α、ｖｍａｘ、及び衝突半径ｒｃが、グループ内のすべてのエージェントに対して等しいことが前提とされる。すべてのエージェントが、同じ安全半径を有しているとの前提から、コストのレベルセットは、円パッキング問題（ｃｉｒｃｌｅ－ｐａｃｋｉｎｇ ｐｒｏｂｌｅｍ）から決定され得ることが示され得る。安全半径ｒｃのすべてのエージェントにとって、六角形のパッキングパターンが、エージェントの最密配置であることが分かる。このパターンでは、図７に示すように、半径ｒｃの他の最大６つのエージェントが、計画エージェントの周りに配置され、別の１２のエージェントが、計画エージェントから２ｒｃの距離内に配置される。
[0053]この六角形のパターンから、ともにパッキングされたすべてのエージェントの最悪シナリオに基づいて、計画エージェントが遭遇する可能性のある最大コストＨＣが概算され得る。
Figure 0007145234000072
が分かる。
[0054]この概要では、６つのエージェントが、図７におけるハッチングで陰影付けられたｒｃにおいて配置される。図７に示されるように、さらに６つのエージェントが、ドットで陰影付けられた距離１．５ｒｃであり、６つのエージェントが、白で示されるように距離２ｒｃ離れている。この計算は、六角形のパターンで、計画エージェントの周囲に、より多くのエージェントを追加することで拡張される。ＨＣの概算値は、エージェントの数とパッキング密度とによって決定されることに注意されたい。非常に雑然とした環境における実用的な目的のために、ＨＣは固定数のエージェントによって概算され得る。同様に、
Figure 0007145234000073
のように、複数のエージェントについて、（式６）からＨＴを概算できる。
[0055]計画の目的で、級数展開を切り捨てることによってＨＴを概算することで、より保守的な推定をもたらすであろう。たとえば、
Figure 0007145234000074
とすることで、環境内のｎ≧６の他のエージェントの任意のグループサイズについて、ＨＰ＜ＨＴを保証するだろう。
[0056]次に図１Ａに示されるように、計画エージェント１００の例は、ブレーキシステム１０４、ステアリングシステム１０６、及び加速システム１０８に動作可能に結合された制御ユニット１０２を含む。いくつかの実施では、計画エージェント１００は、人間の運転者からの入力なしに（又は制限されて）、ある地点から別の地点に移動（たとえば、運転）するように構成され得る。この例によれば、計画エージェント１００は自動車である。しかしながら、計画エージェント１００が、トラック、オートバイ、バス、ボート、飛行機、ヘリコプタ、芝刈り機、レクリエーション車両、遊園地車両、農機具、建設機械、トラム、ゴルフカート、電車、トロリー、グライダ、倉庫設備、工場設備、車椅子、移動補助具、及び／又は、他の任意の適切なタイプのデバイス又はシステムである代替実施が可能である（すなわち、計画エージェント（又は任意のエージェント）は、陸上、水上、空中ベースの車両、又は制御可能な任意の機械や他の機器であり得る）。
[0057]制御ユニット１０２は、計画エージェント１００の動作を制御するための１つ又は複数のコンピューティングシステムを含み得る。制御ユニット１０２は、ブレーキシステム１０４、ステアリングシステム１０６、及び加速システム１０８と相互作用して、適切な制御信号を提供することによって計画エージェント１００を減速、停止、操舵、又は加速させるように構成され得る。ステアリングシステム１０６は、計画エージェントにその進行方向を変更させることができる任意の適切なタイプのシステムを含み得る。たとえば、ステアリングシステム１０６は、ラックアンドピニオン（ｒａｃｋ－ａｎｄ－ｐｉｎｉｏｎ）ステアリングシステム又はウォームアンドローラ（ｗａｒｍ－ａｎｄ－ｒｏｌｌｅｒ）ステアリングシステムを含み得る。追加的又は代替的に、いくつかの実施において（たとえば、計画エージェント１００が車椅子である事例において）、ステアリングシステムは、計画エージェントの異なるホイールが回転する速度を変更することによって実施され得る。加速システム１０６は、計画エージェントを加速させることができる任意の適切なタイプのシステムを含み得る。たとえば、加速システム１０６は、計画エージェント１００、スロットル制御などの一部である１つ又は複数のアクチュエータ（たとえば、エンジン、モータなど）を含み得る。
[0058]次に図１Ｂに示されるように、例示的な制御ユニット１０２は、メモリ１２０、センサ１３０、及び無線１４０に動作可能に結合された処理回路構成１１０を含む。処理回路構成１１０は、１つ又は複数の汎用プロセッサ（たとえば、ＡＲＭベースのプロセッサ）、１つ又は複数の特定用途向け集積回路（ＦＰＧＡ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、及び／又は、他の任意の適切なタイプの処理回路構成を含み得る。メモリ１２０は、任意の適切なタイプの揮発性及び／又は不揮発性メモリを含み得る。いくつかの実施では、メモリ１２０は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ソリッドステートドライブ（ＳＤＤ）、フラッシュメモリ、ハードディスク（ＨＤ）、フラッシュメモリなどを含み得る。
[0059]センサ１３０は、マイクロフォン、カメラ、計画エージェント１００のピッチ、ヨー、又はロールを検出するためのセンサ、レーザスキャナ、ソナー、ＲＡＤＡＲ、ＬＩＤＡＲ、及び／又は、道路上の障害物及び／又は他の車両を検出するための他の任意の適切なタイプのデバイスのうちの１つ又は複数を含み得る。いくつかの実施では、センサ１３０のいずれかは、計画エージェント１００の近くに位置する少なくとも１つの近隣エージェントの１つ又は複数の特性を特定する信号を処理回路構成１１０に提供するように構成され得る。たとえば、そのような特性は、（ｉ）近隣エージェントの場所、近隣エージェントの移動の速度、近隣エージェントの移動の方向、近隣エージェントの加速度、近隣エージェントの物理的寸法（たとえば、長さ、幅、高さ）、近隣エージェントのタイプ（たとえば、ＳＵＶ、車、トラック、緊急車両など）、近隣エージェントの制動距離などを含み得る。追加的又は代替的に、いくつかの実施では、センサ１３０のいずれかは、計画エージェント１００が移動している環境の１つ又は複数の特性を特定する信号を生成するように構成され得る。たとえば、そのような特性は、（ｉ）計画エージェントが移動している表面のタイプと、（ｉｉ）移動エージェントが移動している表面の傾斜（たとえば、計画エージェントが上り坂、下り坂、又はほぼ水平な表面を移動している）と、（ｉｉｉ）計画エージェントが移動している環境における視認性などを含み得る。
[0060]無線１４０は、８０２．１１トランシーバ、４Ｇ又は５Ｇトランシーバ、車間通信用の通信ユニット、又は情報を送受信するための他の任意のタイプのトランシーバであり得る。いくつかの実施では、無線１４０は、計画エージェント１００の近くに位置する少なくとも１つの近隣エージェントの様々な特性を示すインジケーションを受信するために、処理回路構成１１０によって使用され得る。たとえば、そのような特性は、（ｉ）近隣エージェントの場所、近隣エージェントの移動の速度、近隣エージェントの移動の方向、近隣エージェントの加速度、近隣エージェントの物理的寸法（たとえば、長さ、幅、高さ）、近隣エージェントのタイプ（たとえば、ＳＵＶ、車、トラック、緊急車両など）、近隣エージェントの制動距離などを含み得る。いくつかの実施では、特性を示すインジケーションは、車両間通信のためのプロトコルを介して近隣エージェントによって送信され得る。追加的又は代替的に、いくつかの実施では、無線１４０は、計画エージェント１００が移動している環境の１つ又は複数の特性を示すインジケーションを受信するために、処理回路構成１１０によって使用され得る。たとえば、そのような特性は、（ｉ）計画エージェント１００が移動している表面のタイプと、（ｉｉ）計画エージェント１００が移動している表面の傾斜（たとえば、計画エージェントが上り坂、下り坂、又はほぼ水平な表面を移動している）と、（ｉｉｉ）計画エージェント１００が移動している環境における視認性と、（ｉｖ）計画エージェントが移動している表面の状態（たとえば、乾燥又は湿潤）などを含み得る。いくつかの実施では、計画エージェント１００が移動している環境の特性を示すインジケーションは、車両間通信のためのプロトコルを使用して、近隣エージェントによって送信され得る。追加的又は代替的に、計画エージェント１００が移動している環境の特性を示すインジケーションは、集中サーバによって送信され得る。
[0061]図１Ｂは、制御ユニット１０２をモノリシックユニットとして示しているが、制御ユニット１０２は、計画エージェント１００の異なるシステムに統合され、少なくとも１つの通信バス及び／又は別の通信チャネルを介して互いに接続された複数の制御ユニット１０２を備える分散システムであり得ることが理解されよう。たとえば、いくつかの実施では、たとえば、処理回路構成２１０は、ブレーキシステム１０４に統合される第１の制御ユニットと、ステアリングシステム１０６に統合される第２の制御ユニットと、加速システム１０８に統合される第３の制御ユニットとを含み得る。これに関して、いくつかの実施では、処理回路構成１１０は、センサ１３０のうちの第１のセンサ（たとえば、ＬＩＤＡＲ）の一部である処理回路構成と、センサ１３０のうちの第２のセンサ（たとえば、ＲＡＤＡＲ）の一部である処理回路構成と、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈインターフェース（又は別の通信インターフェース）の一部である処理回路構成などとのうちの１つ又は複数を含み得る。簡潔に述べると、本開示は、制御ユニット１０２のいずれの特定の実施に限定されない。
[0062]本例によれば、制御ユニット１０２は、占有スコア割当モジュール１２２を格納し得る。本例によれば、占有スコア割当モジュール１２２は、１つ又は複数のプロセッサ実行可能命令を含み、処理回路構成１１０によって実行されると、処理回路構成１１０は、リスクスコア係数（ｒｉｓｋ－ｓｃｏｒｅ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）を割り当てるためのモデルを実行する。実行されるモデルは、上記のモデルと同じでも類似していてもよい。いくつかの実施では、モデルは、図２Ａから図７に関して以下でさらに論じられるプロセスにしたがって実行され得る。本例では、占有スコア割当モジュール１２２がソフトウェアで実施されるが、占有スコア割当モジュール１２２がハードウェアで、又はハードウェアとソフトウェアとの組合せとして実施される代替実施が可能である。これに関して、本開示は、モジュール１２２のいかなる特定の実施にも限定されないことが理解されよう。
[0063]図２は、本開示の態様による、計画エージェント１００の動作を示す図である。図示されるように、本例では、計画エージェント１００は、道路２００を移動している。道路２００上に存在するものは、道路２００を混雑させる近隣エージェント２２０のクラスタである。計画エージェント１００は、示されるように、移動経路２３０にしたがうことによって、近隣エージェント２２０のクラスタをバイパスするように構成される。移動経路２３０を決定してしたがうために、計画エージェントは、占有スコア割当モジュール１２２を使用することによって、少なくとも部分的に実施される制御シーケンスを実行し得る。いくつかの実施では、制御シーケンスは、少なくとも３つの段階を含み得る。第１段階は、計画エージェント１００の計画範囲内に位置する近隣エージェント２２０（たとえば、近隣エージェント２２０Ａ～Ｄ）について、占有コストの複数のペアワイズセット（たとえば、図３を参照）を計算することを含み得る。計画範囲が選択／確立される方式が、以下に説明される。第２段階は、ペアワイズ占有コストを統合して、組み合わされた占有コストのセットを生成することを含み得る（たとえば、図４Ａ～図４Ｂ参照）。そして、第３段階は、組み合わされた占有コストのセットに基づいて、計画エージェント１００の移動経路を決定することを含み得る（たとえば、図５Ａ～図６Ｂ参照）。追加的又は代替的に、いくつかの実施では、制御シーケンスは、少なくとも２つの段階を含み得る。第１段階は、最初にペアワイズセットを計算することなく、組み合わされた占有コストのセットを直接計算することを含み得る（たとえば、図４Ａ～図４Ｂ参照）。そして、第２段階は、組み合わされた占有コストのセットに基づいて、計画エージェント１００の移動経路を決定することを含み得る（たとえば、図５Ａ～図６Ｂ参照）。
[0064]計画範囲２４０は、計画エージェント１００が移動している環境の任意の部分を含み得る。いくつかの実施では、計画エージェント１００の計画範囲２４０は、計画エージェント１００の前の事前選択された第１の距離（たとえば、１０ｍ）、計画エージェント１００の背後の第２の距離（たとえば、１０ｍ又は７ｍ）、及び計画エージェント１００の側面までの第３の距離（たとえば、１０ｍ又は１ｍ）を延ばす領域を含み得る。第１、第２、及び第３の距離のうちの任意の２つは、同じであっても、異なっていてもよい。いくつかの実施では、計画範囲２４０の正確な寸法は、計画エージェント１００の一部である１つ又は複数のセンサ１３０の範囲に依存し得る。
[0065]本例では、近隣エージェント２２０は道路車両であるが、近隣エージェント２２０が別のタイプのエージェントを含む代替実施が可能である。そのような事例では、近隣エージェントのいずれかは、人（たとえば、歩行者）、動物（たとえば、道路脇の野生生物）、及び又は、計画エージェント１００の近くの他の任意の動く物体を含み得る。別の例として、計画エージェント１００が、車椅子又は別のタイプの移動補助デバイスである場合、近隣エージェント２２０の１つ又は複数は、計画エージェント１００と同じ空間に位置する人又はペットであり得る。本例では、近隣エージェント２２０は平行方向に移動するが、いくつかの実施では、近隣エージェント２２０のうちの任意の２つが、互いに反対の方向又は横方向に移動し得ることが理解されよう。
[0066]図３Ａ～図３Ｃは、本開示の態様による、近隣エージェント２２０Ａの占有コストのペアワイズセット４０２Ａを計算するか、さもなければ決定するか、又は受信するためのプロセス３００の例を示す。本開示全体で使用される「占有コストのペアワイズセット」という用語は、近隣エージェント２２０のうちの他の近隣エージェントの特性をとらずに、近隣エージェント２２０及び／又は近隣エージェント２２０のうちの１つのみの特性に基づいて計算される占有コストのセットを指す。
[0067]占有コストのペアワイズセット４０２Ａにおける各占有コストは、計画エージェント１００の計画範囲２４０における特定の場所に関連付けられ得、計画エージェント１００がその場所に移動することになっていたのであれば、計画エージェント１００が近隣エージェント２２０Ａと衝突する確率を定量化することができる。図３の例によれば、占有コストのペアワイズセット４０２Ａは、近隣エージェント２２０Ａに関して計算される。しかしながら、残りの近隣エージェント２２０Ｂ～Ｄのいずれかのペアワイズ占有コストのそれぞれのセットは、同じ又は類似の方式で計算されることが理解されよう。
[0068]ステップ３０２において、計画エージェント１００は、計画エージェント１００の近くに位置する近隣エージェント２２０を特定する。本例によれば、近隣エージェント１００は、計画エージェントが、計画エージェントの計画範囲２４０内に位置する場合、計画エージェント１００の近くにあると見なされる。近隣エージェントは、ＲＡＤＡＲ、ＬＩＤＡＲ、及び／又は、他の任意の適切なタイプの技術を使用して特定され得る。本例では、近隣エージェント２２０Ａは、ステップ３０２において特定される。
[0069]ステップ３０４において、計画エージェント１００は、近隣エージェント２２０Ａの１つ又は複数の特性を特定する。たとえば、特定された特性は、（ｉ）近隣エージェント２２０Ａの場所、近隣エージェントの移動の速度、近隣エージェント２２０Ａの移動の方向、近隣エージェント２２０Ａの加速度、近隣エージェント２２０Ａの物理的寸法（たとえば、長さ、幅、及び高さ）、近隣エージェント２２０Ａのタイプ（たとえば、ＳＵＶ、車、トラック、緊急車両など）、近隣エージェント２２０Ａの制動距離などのうちの１つ又は複数を含み得る。上記のように、これら特性は、センサ１３０及び／又は無線１４０を使用することによって、計画エージェント１００によって取得され得る。
[0070]ステップ３０６において、計画エージェント１００が移動している環境の１つ又は複数の特性が判定される。たとえば、これら特性は、（ｉ）計画エージェントが移動している表面のタイプと、（ｉｉ）移動エージェントが移動している表面の傾斜（たとえば、計画エージェントが、上り坂、下り坂、又はほぼ水平な表面を移動している）と、（ｉｉｉ）計画エージェントが移動している環境における視認性と、（ｉｖ）計画エージェントが移動している表面の状態（たとえば、乾燥又は湿潤）などのうちの１つ又は複数を含み得る。上記のように、これら特性は、センサ１３０及び／又は無線１４０を使用することによって、計画エージェント１００によって取得され得る。
[0071]ステップ３０８において、複数の場所が、計画エージェント１００の近くにおいて特定される。本例によれば、計画エージェント１００の近くの複数の場所を特定することは、場所Ｑのセットを特定することを含み、セットＱの一部である各場所ｑは、計画エージェント１００の計画範囲２４０内に位置する。本例によれば、各場所ｑは、計画エージェント１００の現在位置に対する用語で表され得る。これに関して、いくつかの実施では、各位置ｑは、計画エージェント１００が原点にある座標系を使用して表され得る。場所ｑは、任意の適切なピッチで間隔を空けられ得る。たとえば、いくつかの実施では、場所ｑは、０．１５ｍ離れている、０．３ｍ離れている、１ｍ離れているなどであり得る。
[0072]ステップ３１０において、近隣エージェント２２０Ａの占有コストのペアワイズセット４０２Ａは、計画エージェント１００によって計算される。場所のペアワイズセット４０２における係数のおのおのは、セットＱ内の異なる場所ｑに関連付けられ、計画エージェント１００がその場所ｑに移動することになっていたのであれば、計画エージェント１００が近隣エージェント２２０Ａと衝突する可能性を表す。ペアワイズ占有コストのセットにおける各係数は、以下の式２０を使用して計算され得る。
Figure 0007145234000075
Figure 0007145234000076
[0073]ここで、Ｈは、ＡＮ占有コスト、ｑは、占有コストが計算される道路２００の場所、σは、標準偏差、ｘは、近隣エージェント２２０Ａの場所、
Figure 0007145234000077
は、近隣エージェント２２０Ａの速度ベクトル、αは、式１３の分母によって構成されるコスト関数の変化率である。いくつかの実施では、σの値は、計画エージェントの不確かさの測定に基づいて選択され得る。たとえば、いくつかの実施では、σの値は、近隣エージェント２２０Ａの速度及び場所を測定するために、計画エージェント１００によって使用されるセンサ読取値に存在するあらゆる不確かさを考慮するために選択され得る。追加的又は代替的に、いくつかの実施では、σの値は、近隣エージェント２２０Ａの１つ又は複数の物理的寸法（たとえば、近隣エージェント２２０Ａの幅、近隣エージェント２２０Ａの高さ、及び近隣エージェント２２０Ａの長さ）に基づいて選択され得る。いくつかの実施では、変化率αは、近隣エージェント２２０Ａの１つ又は複数の特性、又は、計画エージェント１００が近隣エージェント２２０Ａの背後を移動できる最小安全距離に影響を与える、計画エージェント１００が移動する環境に基づき得る。そのような特性は、近隣エージェント２２０Ａの速度、近隣エージェントのタイプ（たとえば、ＳＵＶ、セダン、ピックアップトラック、貨物トラックなど）、計画エージェント１００の制動距離、道路２００の傾斜、及び／又は、道路の状態（たとえば、乾燥、湿潤、凍結など）を含み得る。
[0074]本例によれば、式２０の分子［すなわち、ｅｘｐ（－（ｑ－ｘｉ）ＴΩ（ｑ－ｘｉ））］は、ガウスピーク関数である。ガウスピーク関数は、近隣エージェント２２０Ａの現在位置の推定値を表す。ガウスピーク関数のみを適用すると、近隣エージェント２２０Ａに対して対称なガウス分布を有する占有コストのセットが生成される。
[0075]本例によれば、式２の分母［すなわち、
Figure 0007145234000078
］は、コスト関数（たとえば、ロジスティック関数）である。コスト関数は、近隣エージェント２２０Ａの速度の方向に、ガウスピーク関数によって別の方法で生成される分布を歪める。いくつかの態様では、コスト関数を適用すると、ガウス分布関数によって計算された、車両の背後及び側面の場所の値が減少して、それらの場所の占有コストに到達する。さらに、ロジスティック関数を適用すると、車両の前方の場所についてガウス分布関数によって計算された値が増加し、それらの場所の占有コストに到達する。言い換えれば、ロジスティック関数を適用することにより、ペアワイズ占有コストセットは、図３に見られる「細長形状」を前提とする。
[0076]図４Ａ～図４Ｂは、組み合わされた占有コストのセット４０４を計算するためのプロセス４００の例を示す。いくつかの実施では、「組み合わされた占有コストのセット」という用語は、計画エージェント１００の計画範囲２４０内のすべての近隣エージェントの特性に基づいて計算される占有コストのセットを指す場合がある。組み合わされたセット４０４における各占有コストは、計画エージェント１００の計画範囲２４０内の特定の場所に関連付けられ得、計画エージェント１００が、その場所に移動することになっていたのであれば、計画範囲２４０内の近隣エージェントのいずれかと衝突する確率を定量化することができる。
[0077]ステップ４１０において、計画エージェント１００は、計画エージェント１００の近くに位置する複数の近隣エージェント２２０を検出する。本例によれば、近隣エージェントが、計画エージェント１００の計画範囲２４０内に位置する場合、近隣エージェントは、計画エージェント１００の近くにあると見なされる。本例によれば、近隣エージェント２２０Ａ～Ｄは、ステップ４１０を実行した結果として特定される。
[0078]ステップ４２０において、計画エージェント１００は、近隣エージェント２２０のおのおのについて、占有コストの異なるペアワイズセット４０２を計算する。より具体的には、ステップ４２０において、計画エージェント１００は、近隣エージェント２２０Ａの占有コストのペアワイズセット４０２Ａ、近隣エージェント２２０Ｂの占有コストのペアワイズセット４０２Ｂ、近隣エージェント２２０Ｃの占有コストのペアワイズセット４０２Ｃ、及び近隣エージェント２２０Ｄの占有コストのペアワイズセット４０２Ｄを計算する。占有コストのペアワイズセット４０２のおのおのは、プロセス３００にしたがって計算することができ、これは、図３Ａ～図３Ｃに関して上記で論じられた。ペアワイズセット４０２のうちの与えられた任意の１つのペアワイズセットにおける係数のおのおのは、位置Ｑのセット内の異なるそれぞれの場所ｑに関連付けられ得る。いくつかの点で、占有コストのペアワイズセット４０２のおのおのの係数のいずれかは、計画エージェント１００が、係数のそれぞれの場所ｑに移動することになっていたのであれば、計画エージェントがセット４０２のそれぞれの近隣エージェント２２０と衝突する可能性を表すことができる。
[0079]ステップ４３０において、占有コストのペアワイズセット４０２は、組み合わされた占有コストのセット４０４を生成するために組み合わされる。セット４０２を組み合わせることは、セットＱ内の場所ｑのおのおのについて、ペアワイズセット４０２のいずれかの一部である最大の占有コストを特定することと、組み合わされたセット４０４における最大の占有コストを含めることとを含み得る。たとえば、ペアワイズセット４０２Ａ～Ｄが、場所Ｑのセット内の場所ｑ１に対してそれぞれ係数０．３、０．４、０．６、及び０．７を含む場合、０．７の値を有する係数が、組み合わされた占有コストのセット４０４内の場所ｑ１に割り当てられ得る。別の例として、ペアワイズセット４０２Ａ～Ｄが、場所Ｑのセット内の場所ｑ２に対してそれぞれ係数０．２、０．８、０．１、及び０．７を含む場合、０．８の値を有する係数が、組み合わされた占有コストのセット４０４内の場所ｑ２に割り当てられ得る。いくつかの実施では、組み合わされた占有コストのセットは、上記の式９にしたがって、占有コストのペアワイズセット４０２の和集合を取ることによって計算され得る。
[0080]ステップ４４０において、占有コストしきい値が特定される。いくつかの実施では、占有コストしきい値は、定理１に関して論じられたしきい値ＨＣ以上になる場合がある。いくつかの点で、しきい値ＨＣは、計画エージェント１００が、占有コストに関連付けられた位置（たとえば、空白領域（ｖａｃａｎｔ ｒｅｇｉｏｎ）又は場所）に移行することになっていたのであれば、計画エージェント１００と別のエージェントとの間の衝突が発生する可能性が非常に高いと考えられる占有コスト値を表すことができる。いくつかの実施では、占有コストしきい値は、主題２に関して論じられたしきい値ＨＴ以上である可能性がある。いくつかの点で、しきい値ＨＴは、計画エージェント１００が占有コストに関連付けられた位置（たとえば、空白領域又は場所）に移行することが安全であると考えられる最小占有コスト値を表すことができる。本例では、占有コストしきい値の例として、しきい値ＨＴ及びＨＣが提供されているが、占有コストしきい値の値は、計画エージェントによって提供されるアプリケーションにしたがって変動し得るので、本開示は、占有コストしきい値を決定するためのあらゆる特定の方法に限定されないことが理解されよう。たとえば、いくつかの実施では、リスクコストしきい値は、近隣エージェント２２０の１つ又は複数の制動距離、又は（ｉ）近隣エージェントのいずれかの重量、（ｉｉ）近隣エージェントのいずれかの速度（ｉｉｉ）、（ｉｖ）道路２００の傾斜、道路２００の表面のタイプ、（ｖ）道路表面の状態（たとえば、湿潤、乾燥など）のような近隣エージェント２２０の１つ又は複数の制動距離に影響を与える（又は、さもなければ、制動距離の代用として役立つ）特性に基づいて決定され得る。上記のように、そのようなメトリックは、センサ１３０及び／又は無線１４０を使用することによって、計画エージェント１００によって取得され得る。
[0081]ステップ４５０において、占有コストしきい値を超える、組み合わされたセット４０４における占有コストは、組み合わされたセット４０４から除去され、プロセス４００は終了する。
[0082]図４Ａ～図４Ｂの例において、組み合わされた占有コストのセット４０４は、ステップ４１０～４３０を実行することによって計算される。しかしながら、いくつかの実施では、ステップ４１０～４３０は省略され、ペアワイズセット４０２を事前に計算することなく、組み合わされたセット４０４が直接計算される単一のステップに置き換えられ得る。このアプローチを使用することは、計画範囲２４０内に多数の近隣エージェントが存在するために、リスクコスト係数のペアワイズセットを計算することが実用的ではない状況において有利であり得る。そのような実施では、組み合わされた占有コストのセット４０４は、上記で論じられた式２及び式１４を使用して計算され得る。
Figure 0007145234000079
Figure 0007145234000080
ここで、ｎは、ステップ４１０において特定された近隣エージェントの総数、σは標準偏差、
Figure 0007145234000081
は、近隣エージェントｉの速度ベクトル、ｘｉは、近隣エージェントｉの場所、αは、式２の分母によって構成されるコスト関数の変化率である。いくつかの実施では、場所ｘｉは、（たとえば、その原点に計画エージェント１００を有する座標系を使用することによって）計画エージェント１００に関して計算され得る。いくつかの実施では、σの値は、計画エージェントの不確かさの測定に基づいて選択され得る。たとえば、いくつかの実施では、σの値は、近隣エージェント２２０Ａの速度及び場所を測定するために、計画エージェント１００によって使用されるセンサ読取値に存在する不確かさを考慮するために選択され得る。追加的又は代替的に、いくつかの実施では、σの値は、１つ又は複数の近隣エージェントの１つ又は複数の物理的寸法に基づいて選択され得る。
[0083]いくつかの実施では、変化率αは、近隣エージェント２２０の１つ又は複数の特性、又は、計画エージェント１００が近隣エージェント２２０の背後を移動することができる最小安全距離に影響を与える、計画エージェント１００が移動する環境に基づき得る。そのような特性は、近隣エージェント２２０の１つ又は複数の速度、近隣エージェント２００の１つ又は複数のタイプ（たとえば、ＳＵＶ、セダン、ピックアップトラック、貨物トラックなど）、計画エージェント１００の制動距離、道路２００の傾斜、及び／又は、道路の状態（たとえば、乾燥、湿潤、凍結など）を含み得る。示されているように、式２は本質的に式１３の総和である。これに関して、上記のように、式２の分子［すなわち、ｅｘｐ（－（ｑ－ｘｉ）ＴΩ（ｑ－ｘｉ））］は、ガウスピーク関数であり、式２の分母［すなわち、
Figure 0007145234000082
］は、コスト関数（たとえば、ロジスティック関数）であり、これは、図４Ａに示されるように、他の方法でガウスピーク関数によって生成される分布を、個々の近隣エージェントの速度の方向に歪める。
[0084]図４Ａ～図４Ｂの例では、組み合わされたセット４０４は、占有コストしきい値を超える占有コストを除外するために、ステップ４４０～４５０において変更される。しかしながら、ステップ４４０～４５０が省略される代替実施が可能である。そのような事例では、占有コストしきい値と、個々の占有コストの値が、占有コストしきい値とどのように比較されるかとが、計画エージェント１００の制御シーケンスの計画段階中に考慮され得る。
[0085]図５Ａ～図５Ｂは、本開示の態様による、組み合わされた占有コストのセットに基づいて、計画エージェントの速度及び／又は方向を変更するためのプロセス５００の例を示す。
[0086]ステップ５１０において、組み合わされた占有コストのセットが、計画エージェント１００の近くの複数の近隣エージェントについて計算される。いくつかの実施では、組み合わされた占有コストのセットは、図４Ａ～図４Ｂに関して上記で論じたように、リスクコスト係数の複数のペアワイズセットに基づいて計算され得る。追加的又は代替的に、いくつかの実施では、式２に関して上記で論じたように、組み合わされたリスクコスト係数のセットが、直接計算され得る。本例によれば、近隣エージェント２２０について、組み合わされた占有コストのセット４０４は、ステップ５１０を実行した結果として計算される。
[0087]ステップ５２０において、計画エージェント１００の近くの複数の空白領域５０２が特定される。本例によれば、複数の空白領域５０２のおのおのは、計画エージェント１００の計画範囲２４０内に配置される。空白領域５０２のおのおのは、計画エージェント１００がその中に移動することを決定した場合に、計画エージェント１００を受け入れるのに十分な大きさの道路２００の一部であり得る。したがって、空白領域５０２のおのおのは、計画エージェント１００の幅以上の幅、及び計画エージェント１００の長さ以上の長さを有し得る。いくつかの実施では、空白領域５０２は、（たとえば、計画エージェント１００の現在位置が原点である座標系を使用することによって）計画エージェント１００の位置に対する用語で定義され得る。
[0088]ステップ５３０において、空白領域５０２のおのおのは、組み合わされた占有コストのセット４０４に基づいて、それぞれの占有スコアを割り当てられる。所与の空白領域５０２のいずれかのそれぞれの占有スコアは、セットＱからの場所ｑ’に関連付けられたセット４０４からの１つ又は複数の占有コストに基づくことができ、場所ｑ’のおのおのは、所与の空白領域内に位置する。
[0089]いくつかの実施では、リスクコスト係数のセットは、空白領域５０２のおのおのの場所に対して唯一のそれぞれの占有コストが存在するように生成され得る。そのような事例では、領域のおのおののそれぞれの占有スコアは、占有コストに対応する空白領域と同じであり得る。
[0090]いくつかの実施では、リスクコスト係数のセットは、空白領域のおのおのにおける場所に、複数の占有コストが存在するように生成され得る。そのような実施では、それぞれの占有スコアを複数の空白領域５０２に割り当てることは、組み合わされた占有コストのセット４０４を、計画範囲２４０内の空白領域５０２の密度及び分布に一致する解像度にダウンサンプリングすることを含み得る。例として、それぞれの占有スコアを空白領域５０２のいずれかに割り当てることは、（ｉ）空白領域内の複数の場所を特定することと、（ｉｉ）特定された場所に関連付けられたセット４０４内の占有コストを特定することと、（ｉｉｉ）特定された占有コストに基づいて占有スコアの値を決定することとを含み得る。いくつかの実施では、空白領域５０２の占有スコアの値を決定することは、特定された占有コストの中で最大の占有コストに、占有スコアを等化させることを含み得る。いくつかの実施では、空白領域５０２の占有スコアの値を決定することは、特定された占有コストの平均に、占有スコアを等化させることを含み得る。簡潔に述べると、本開示は、組み合わされた占有コストのセット４０４に基づいて、占有スコアを、複数の空白領域５０２に割り当てるためのいずれの特定の方法にも限定されない。
[0091]ステップ５４０において、計画エージェント１００は、その領域のそれぞれの占有スコアに基づいて、空白領域５０２のうちの１つの空白領域を選択する。本例によれば、選択された空白領域は、（ｉ）計画エージェント１００に直接隣接し、（ｉｉ）計画エージェント１００に直接隣接するすべての空白領域の中で最低の占有スコアを有し、（ｉｉｉ）プロセス４００のステップ４４０に関して論じられた占有コストしきい値のように、占有コストしきい値を下回る占有スコアを有するものである。いくつかの実施では、計画エージェント１００に直接隣接する所与の空白領域は、所与の空白領域と、計画エージェント１００との間に位置する他の空白領域がないように、計画エージェント１００の隣に配置されるものであり得る。図５Ａ～図５Ｂの例では、空白領域５０２ａ、５０２ｂ、５０２ｈは、計画エージェント１００に直接隣接している。
[0092]本例では、選択された空白領域は、計画エージェント１００に直接隣接しているが、選択された空白領域が直接隣接していない代替実施が可能である。簡潔に述べると、本開示は、１つ又は複数の占有スコア及び／又は組み合わされた占有コストのセット４０４に基づいて、空白領域を選択するためのいかなる特定の方法にも限定されない。本例によれば、ステップ５４０を実行した結果として、空白領域５０２Ｂが選択される。
[0093]ステップ５５０において、計画エージェント１００は、選択された空白領域に移行される。計画エージェント１００を、選択された空白領域に移行させることは、計画エージェント１００を加速すること、又は計画エージェントの移動の方向を変更することのうちの少なくとも１つを含み得る。本例によれば、計画エージェント１００を空白領域５０２Ｂに移行させることは、計画エージェント１００を加速することと、計画エージェント１００の移動の方向を変更することとの両方を含む。
[0094]ステップ５６０において、組み合わされた占有コストの新しいセットを取得するか否かの判定がなされる。いくつかの実施では、この判定をすることは、タイマが満了したか否かを検出すること、及び／又は、計画エージェント１００の制御ユニットで所定のイベントが生成されたか否かを検出することを含み得る。組み合わされた占有コストの新しいセットを取得することが判定された場合、プロセス５００はステップ５１０に戻る。そうではなく、組み合わされた、低減されたコスト係数の、新しいセットを取得しないと判定された場合、プロセス５００は、ステップ５４０に戻る。
[0095]図６Ａ～図６Ｂは、本開示の態様による、組み合わされた占有コストのセットに基づいて、計画エージェントの速度及び／又は方向を変更するためのプロセス５００の例を示す。
[0096]ステップ６１０において、組み合わされた占有コストのセットが、計画エージェント１００の近くの複数の近隣エージェントについて計算される。いくつかの実施では、組み合わされた占有コストのセットは、図４Ａ～図４Ｂに関して上記で論じたように、リスクコスト係数の複数のペアワイズセットに基づいて計算され得る。追加的又は代替的に、いくつかの実施では、式２に関して上記で論じたように、組み合わされたリスクコスト係数のセットが、直接計算され得る。本例によれば、ステップ６１０を実行した結果として、近隣エージェント２２０の、組み合わされた占有コストのセット４０４が計算される。
[0097]ステップ６２０において、計画エージェント１００は、組み合わされた占有コストのセット４０４に基づいてグラフ６０２を生成する。組み合わされた占有コストのセット４０４を生成することは、複数のグラフノードを、計画範囲２４０内に互いに距離Ｄ（たとえば、６ｍ）で配置し、ノードをエッジで接続することを含み得る。
[0098]いくつかの実施では、グラフ６０２内のノードのおのおのは、計画範囲２４０内の１つ又は複数の場所ｑに関連付けられ得る。さらに、いくつかの実施では、グラフ６０２内のノードのうちの１つのノードは、計画エージェント１００によって現在占有されている計画範囲内の場所に関連付けられ得る。追加的又は代替的に、いくつかの実施では、グラフ６０２内の１つ又は複数のノードは、近隣エージェント２２０によって占有される計画範囲２４０内の場所に関連付けられ得る。そのようなノードは、本明細書では「占有ノード（ｏｃｃｕｐｉｅｄ ｎｏｄｅ）」と呼ばれる。追加的又は代替的に、グラフ６０２内の１つ又は複数のノードは、占有されていない計画範囲２４０内の場所に関連付けられ得る。このようなノードは、本明細書では「空白ノード」と呼ばれる。
[0099]いくつかの実施では、グラフ６０２内の空白ノードのおのおのは、セット４０４からの占有コストに関連付けられた１つ又は複数の場所ｑに関連付けられ得る。これに関して、グラフ６０２内のノードのおのおのは、それぞれの占有スコアを割り当てられ得る。いくつかの実施では、ノードのうちの所与の任意の１つのノードに割り当てられる占有スコアは、所与のノードに関連付けられた場所に対応するセット４０４からの占有コストに基づき得る。追加的又は代替的に、グラフ６０２内の任意の所与のノードの占有スコアは、所与のノードに関連付けられた複数の場所に基づき得る。
[00100]追加的又は代替的に、いくつかの実施では、グラフ６０２の各ノードは、道路２００内の空白領域又は占有領域のいずれかに対応し得る。名前が示すように、「占有領域」は、近隣エージェントのうちの１つの近隣エージェントが現在位置している道路２００における領域を指すことができる。これに関して、いくつかの実施では、グラフ６０２内のノードへの占有スコアの割当は、図５Ａ～図５Ｂのプロセス５００に関して論じたように、異なる空白領域への割当と同じ又は類似の方式で実行することができる。
[0101]追加的又は代替的に、いくつかの実施では、組み合わされたリスクコスト係数のセット４０４は、グラフ６０２内のノードのおのおのに関連付けられた場所に対して、唯一のそれぞれの占有コストが存在するように生成され得る。そのような事例では、グラフノードのおのおのの占有スコアは、ノードのそれぞれの場所に関連付けられたセット４０４における占有コストと同じであり得る。いくつかの実施では、リスクコスト係数のセットは、グラフ６０２内のノードのおのおのに関連付けられた場所に、複数の占有コストが存在するように生成され得る。そのような実施では、それぞれの占有スコアを、複数の空白領域５０２に割り当てることは、組み合わされた占有コストのセット４０４を、計画範囲２４０内の（グラフ６０２内の）ノードの密度及び分布に一致する解像度にダウンサンプリングすることを含み得る。
[0102]グラフ６０２内のエッジは、他の直進エッジ（ｓｔｒａｉｇｈｔ ｔｒａｖｅｌｉｎｇ ｅｄｇｅ）及び車線変更エッジ（ｌａｎｅ ｃｈａｎｇｅ ｅｄｇｅ）として分類され得る。直進エッジは、道路２００の同じ車線で開始及び終了するエッジを含み得る。車線変更エッジは、ある車線で開始し、別の車線で終了するエッジであり得る。グラフ６０２におけるエッジは、それらの分類に基づいて、それぞれの重みを割り当てられ得る。たとえば、直進エッジには、重みＢを割り当てることができ、ここで、Ｂは、所定の数である。（ｉ）計画エージェント１００の現在の場所に対応するノードで開始し、（ｉｉ）グラフ６０２内の別のノード（以下「目的地ノード」）で終了する占有車線変更エッジは、目的地ノードの占有スコアに等しい（又は、そうでなければ基づく）重みを割り当てられ得る。そして、計画エージェント１００の現在の場所に対応するノード以外のグラフ６０２内の任意のノードで開始する、非占有車線変更エッジに、重みＣを割り当てることができ、ここで、Ｃ＞Ｄであり、移動経路を計画するために、直進エッジが、非占有車線変更エッジよりも優先されることが保証される。
[0103]ステップ６３０において、計画エージェント１００は、グラフに基づいて計画エージェントの移動経路６０４を計算する。移動経路は、ダイクストラの最短経路アルゴリズム及び／又は他の任意の適切なタイプのアルゴリズムを使用して計算され得る。移動経路は、グラフ６０２の複数のエッジを含み得る。いくつかの実施では、移動経路におけるエッジが、占有コストしきい値よりも大きい重みを含まないように、移動経路が選択され得る。いくつかの実施では、占有コストしきい値は、プロセス４００のステップ４４０に関して論じられた占有コストしきい値と同じ又は類似であり得る。いくつかの実施では、占有コストしきい値は、上記で論じたしきい値ＨＴ、ＨＣ、及びＨＴのうちの１つと同じ又は類似であり得る。
[0104]ステップ６４０において、計画エージェント１００は、移動経路６０４の一部に沿って移動される。移動経路６０４の一部に沿って計画エージェント１００を移動させることは、計画エージェント１００の移動の速度又は方向のうちの少なくとも１つを変更して、計画エージェントに、移動経路６０４におけるエッジの１つ又は複数によって定義される軌道で移動させることを含み得る。
[0105]ステップ６５０において、組み合わされた占有コストの新しいセットを取得するか否かの判定がなされる。いくつかの実施では、この判定をすることは、タイマが満了したか否かを検出すること、及び／又は、計画エージェント１００の制御ユニットで、所定のイベントが生成されたか否かを検出することを含み得る。組み合わされた占有コストの新しいセットを取得することが判定された場合、プロセス６００はステップ６１０に戻る。そうではなく、組み合わされた、低減されたコスト係数の、新しいセットを取得しないと判定された場合、プロセス６００はステップ６４０に戻る。
[0106]図１～図６Ｂに関して説明されたプロセスは、例として提供される。これらのプロセスにおけるステップの少なくとも一部は、異なる順序で実行されるか、完全に省略され得る。本例では、図２～図６Ｂに関して説明されたプロセスは、制御ユニット１０２の処理回路構成１１０によって（少なくとも部分的に）実行されるが、いくつかの実施では、プロセスのステップのうちの１つ又は複数のステップは、別のデバイスによって実行され得る。本開示を通して提供される例において、特定の前提は、数学的証明の目的のために提供されるが、本開示は、これら前提のいずれにも決して限定されないことが理解されよう。当業者は、これら前提が、センサ測定、及び／又は、計画エージェント１００によって取得された他の情報に基づく様々なヒューリスティック又はアルゴリズムで容易に置換されることを容易に理解するであろう。
[0107]本明細書における「１つの実施形態」又は「実施形態」への言及は、実施形態に関連して説明される特定の特徴、構造、又は特性が、特許請求された主題の少なくとも１つの実施形態に含まれ得ることを意味する。本明細書の様々な箇所における「１つの実施形態において」という句の出現は、必ずしもすべてが同じ実施形態を指す訳ではなく、別個の又は代替の実施形態は、必ずしも他の実施形態と相互に排他的である必要はない。同じことが「実施」という用語にも当てはまる。
[0108]本出願で使用される場合、「例示的」という単語は、本明細書では、例、事例、又は例示として役立つことを意味するために使用される。本明細書で「例示的」として説明される任意の態様又は設計は、必ずしも他の態様又は設計よりも好適又は有利であると解釈されるべきではない。むしろ、例示的という単語の使用は、具体的様式で概念を提示することが意図される。
[0109]さらに、「又は」という用語は、排他的な「又は」ではなく、包括的な「又は」を意味することが意図される。つまり、特に明記されていない限り、又は文脈から明らかではない限り、「Ｘは、Ａ又はＢを適用する」は、自然な包括的順列のいずれかを意味することが意図される。つまり、ＸがＡを適用する、ＸがＢを適用する、又は、ＸがＡとＢとの両方を適用する場合、前述した事例のいずれかの下で、「Ｘは、Ａ又はＢを適用する」が満たされる。さらに、本出願及び添付の特許請求の範囲で使用される冠詞「ａ」及び「ａｎ」は、他に明記されていない限り、又は文脈から明確に単数形に示されていない限り、一般に「１つ又は複数」を意味すると解釈されるべきである。
[0110]（たとえば、上部、下部、平行、垂直など）方向的な用語が明細書及び特許請求の範囲で使用される範囲内で、これらの用語は、本発明を説明及び特許請求する際に支援することが単に意図され、いずれにせよ特許請求の範囲を限定することは意図されていない。そのような用語は、正確さ（たとえば、正確な垂直性又は正確な平行性など）を必要としないが、代わりに、通常の公差及び範囲が適用されることが意図される。同様に、特に明記しない限り、各数値及び範囲は、「約」、「実質的に」、又は「ほぼ」という単語が、値又は範囲の値の前にある場合、およそ、として解釈されるべきである。
[0111]さらに、「システム」、「コンポーネント」、「モジュール」、「インターフェース」、「モデル」などの用語は、一般に、ハードウェア、ハードウェアとソフトウェアとの組合せ、ソフトウェア、又は実行中のソフトウェアのいずれかのコンピュータ関連エンティティを指すことが意図される。たとえば、コンポーネントは、プロセッサで実行中のプロセス、プロセッサ、オブジェクト、実行形式、実行スレッド、プログラム、及び／又はコンピュータであり得るが、これらに限定されない。実例として、コントローラで実行中のアプリケーションと、コントローラとの両方が、コンポーネントであり得る。１つ又は複数のコンポーネントは、プロセス及び／又は実行スレッド内に存在し得、コンポーネントは、１つのコンピュータ上に局在化され得るか、及び／又は、２つ以上のコンピュータ間に分散され得る。
[0112]本明細書に記載される主題は、ユーザ対話型コンポーネントを有するコンピューティングアプリケーションのための１つ又は複数のコンピューティングアプリケーション機能／動作を処理するための例示的な実施の文脈で説明され得るが、主題は、これらの特定の実施形態に限定されない。むしろ、本明細書で説明される技法は、任意の適切なタイプのユーザ対話型コンポーネント実行管理方法、システム、プラットフォーム、及び／又は装置に適用される。
[0113]例示的な実施形態は、単一の集積回路、マルチチップモジュール、単一のカード、又はマルチカード回路パックとして、可能な実施を含む回路のプロセスに関して説明されたが、説明された実施形態はそのように限定されない。当業者に明らかであるように、回路要素の様々な機能はまた、ソフトウェアプログラムにおける処理ブロックとしても実施され得る。そのようなソフトウェアは、たとえば、デジタル信号プロセッサ、マイクロコントローラ、又は汎用コンピュータにおいて適用され得る。
[0114]いくつかの実施形態は、それらの方法を実現するための方法及び装置の形態で実施され得る。説明された実施形態はまた、磁気記録媒体、光記録媒体、ソリッドステートメモリ、フロッピーディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ハードドライブ、又は他の任意のマシン可読記憶媒体などの有形媒体に具体化されたプログラムコードの形態で実施され得、ここでは、プログラムコードがコンピュータなどのマシンにロードされ、実行されると、そのマシンは、特許請求された発明を実現するための装置となる。説明された実施形態はまた、たとえば、記憶媒体に格納されるか、マシンによってロード及び／又は実行されるか、又は電気配線又はケーブル接続によって、光ファイバを介して、又は電磁放射を介してなどの何らかの伝送媒体又はキャリアを介して送信されるか否かに関わらず、プログラムコードの形態で実施され得、ここでは、プログラムコードが、コンピュータなどのマシンにロードされ、実行されると、そのマシンは、特許請求された発明を実現するための装置となる。汎用プロセッサにおいて実施された場合、プログラムコードセグメントを、プロセッサと組み合わせて、特定の論理回路と同様に動作する独自のデバイスを提供する。特許請求された発明の方法及び／又は装置を使用して生成される説明される実施形態はまた、媒体を介して電気的又は光学的に送信される信号値のビットストリーム又は他のシーケンス、磁気記録媒体に記憶された磁場変動などの形態で実施され得る。
[0115]本明細書に記載された例示的な方法のステップは、必ずしも説明された順序で実行される必要はなく、そのような方法のステップの順序は、単に例示的であると理解されるべきであることが、理解されるべきである。同様に、様々な実施形態と一致する方法において、追加のステップがそのような方法に含まれ得、特定のステップが省略又は組み合わされ得る。
[0116]また、この説明の目的のために、「結合する」、「結合している」、「結合された」、「接続する」、「接続している」、又は「接続された」という用語は、当技術分野で知られているか、又は、エネルギが２つ以上の要素間で伝達され、必須ではないが、１つ又は複数の追加の要素の介在が企図される、後に開発される任意の方式を指す。逆に、「直接結合された」、「直接接続された」などの用語は、そのような追加要素がないことを示唆する。
[0117]要素及び規格に関して本明細書で使用される場合、「互換性がある」という用語は、要素が、規格によって全体的又は部分的に明記された方式で他の要素と通信し、規格によって明記された方式で、他の要素と通信することが十分に可能なものとして、他の要素によって認識されることを意味する。互換性のある要素は、規格によって明記された方式で内部的に動作する必要はない。
[0118]特許請求される発明の本質を説明するために記載及び図示された部品の詳細、材料、及び配置の様々な変更は、以下の特許請求の範囲から逸脱することなく、当業者によって行われ得ることがさらに理解されるであろう。

Claims (23)

  1. 計画エージェントで使用するための方法であって、
    前記計画エージェントの処理回路構成が、前記計画エージェントの近くの第１のエージェントを特定するステップと、
    前記処理回路構成が、前記第１のエージェントの場所と、前記第１のエージェントの速度とを特定するステップと、
    前記処理回路構成が、前記第１のエージェントの占有コストのセットを計算するステップであって、占有コストの前記セットにおける各占有コストは、前記計画エージェントの近くの異なるそれぞれの場所に関連付けられ、占有コストの前記セットにおける各占有コストは、前記第１のエージェントの前記場所と、前記第１のエージェントの前記速度とに依存するコスト関数に少なくとも部分的に基づいて計算され、前記コスト関数は、前記第１のエージェントの前記速度を使用して、前記第１のエージェントの移動の方向に、占有コストの前記セットの分布を歪めるように構成される、ステップと、
    前記処理回路構成が、前記占有コストの前記セットに基づいて、前記計画エージェントの移動の速度又は方向のうちの少なくとも１つを変更するステップとを備える、方法。
  2. 占有コストの前記セットにおける各占有コストはさらに、前記第１のエージェントの１つ又は複数の物理的寸法に基づく偏差を有するガウスピーク関数に基づいて計算される、請求項１に記載の方法。
  3. 前記計画エージェントは、道路の一部を移動する第１の自動車を含み、
    前記第１のエージェントは、前記道路の前記一部を移動する第２の自動車を含み、
    各占有コストは、前記道路の前記一部における異なる場所に関連付けられる、請求項１に記載の方法。
  4. 前記処理回路構成が、占有コストの前記セットに少なくとも部分的に基づいてグラフを生成するステップであって、前記グラフは、複数のノード及び複数のエッジを含み、前記複数のエッジのおのおののエッジは、前記複数のノードの異なるペアを接続し、前記複数のエッジのおのおのは、それぞれの重みに関連付けられる、ステップと、
    前記処理回路構成が、前記グラフに基づいて、前記計画エージェントの移動経路を計算するステップであって、前記移動経路は、前記計画エージェントの現在の場所において開始し、前記計画エージェントの近くの第２の場所において終了し、前記移動経路は、前記複数のエッジに割り当てられた前記それぞれの重みに基づいて計算される、ステップとをさらに備え、
    前記計画エージェントの移動の前記速度又は方向は、前記移動経路に少なくとも部分的に基づいて変更され、
    前記複数のエッジのうちの少なくとも１つのエッジの前記それぞれの重みは、占有コストの前記セットの一部である１つ又は複数の占有コストに基づく、請求項１に記載の方法。
  5. 計画エージェントで使用するための方法であって、
    前記計画エージェントの処理回路構成が、前記計画エージェントの近くの第１のエージェントを特定するステップと、
    前記処理回路構成が、前記第１のエージェントの場所と、前記第１のエージェントの速度とを特定するステップと、
    前記処理回路構成が、前記第１のエージェントの占有コストのセットを計算するステップであって、占有コストの前記セットにおける各占有コストは、前記計画エージェントの近くの異なるそれぞれの場所に関連付けられ、占有コストの前記セットにおける各占有コストは、前記第１のエージェントの前記場所と、前記第１のエージェントの前記速度とに依存するコスト関数に少なくとも部分的に基づいて計算される、ステップと、
    前記処理回路構成が、前記計画エージェントの近くの複数の空白領域を特定するステップであって、各空白領域は、前記計画エージェントを受け入れるのに十分な領域を有する、ステップと、
    前記処理回路構成が、占有コストの前記セットに基づいて、複数の占有スコアを、前記複数の空白領域に割り当てるステップであって、前記複数の占有スコアのおのおのの占有スコアは、前記複数の空白領域のうちの異なる空白領域に割り当てられる、ステップと、
    前記処理回路構成が、前記複数の占有スコアの１つ又は複数の占有スコアに基づいて、前記複数の空白領域のうちの１つの空白領域を選択するステップと、
    前記処理回路構成が、占有コストの前記セットに基づいて、前記計画エージェントの移動の速度又は方向のうちの少なくとも１つを変更するステップとを含み、前記計画エージェントの移動の前記速度又は方向を変更するステップは、前記計画エージェントを、前記選択された空白領域に移行させるステップを含む、方法。
  6. 前記処理回路構成が、前記第１のエージェントの制動距離に関連付けられた前記第１のエージェントの特性を検出するステップと、
    前記処理回路構成が、前記特性に少なくとも部分的に基づく占有コストしきい値を計算するステップとをさらに備え、
    前記計画エージェントの移動の前記速度又は方向は、前記占有コストしきい値に基づいてさらに変更される、請求項１に記載の方法。
  7. 前記処理回路構成が、前記計画エージェントの近くの第２のエージェントを特定するステップと、
    前記処理回路構成が、前記第２のエージェントの場所と、前記第２のエージェントの速度とを特定するステップとをさらに備え、
    占有コストの前記セットは、前記第２のエージェントにも関連付けられた、組み合わされた占有コスト係数のセットを含み、
    前記コスト関数はさらに、前記第２のエージェントの前記場所と、前記第２のエージェントの前記速度とに基づく、請求項１に記載の方法。
  8. 計画エージェントであって、
    １つ又は複数のセンサと、
    加速システムと、
    ステアリングシステムと、
    前記加速システム及び前記ステアリングシステムに動作可能に結合された処理回路構成とを備え、前記処理回路構成は、
    前記計画エージェントの近くの第１のエージェントを特定するステップと、
    前記第１のエージェントの場所と、前記第１のエージェントの速度とを特定するステップと、
    前記第１のエージェントの占有コストのセットを計算するステップであって、占有コストの前記セットにおける各占有コストは、前記計画エージェントの近くの異なるそれぞれの場所に関連付けられ、占有コストの前記セットにおける各占有コストは、前記第１のエージェントの前記場所と、前記第１のエージェントの前記速度とに依存するコスト関数に少なくとも部分的に基づいて計算され、前記コスト関数は、前記第１のエージェントの前記速度を使用して、前記第１のエージェントの移動の方向に、占有コストの前記セットの分布を歪めるように構成される、ステップと、
    占有コストの前記セットに基づいて、前記計画エージェントの移動の速度又は方向のうちの少なくとも１つを変更するステップと
    を含む方法を実行するように構成される、計画エージェント。
  9. 占有コストの前記セットにおける各占有コストはさらに、前記第１のエージェントの１つ又は複数の物理的寸法に基づく偏差を有するガウスピーク関数に基づいて計算される、請求項８に記載の計画エージェント。
  10. 前記計画エージェントは、道路の一部を移動する第１の自動車を含み、
    前記第１のエージェントは、前記道路の前記一部を移動する第２の自動車を含み、
    各占有コストは、前記道路の前記一部における異なる場所に関連付けられる、請求項８に記載の計画エージェント。
  11. 前記方法は、
    占有コストの前記セットに少なくとも部分的に基づいてグラフを生成するステップであって、前記グラフは、複数のノード及び複数のエッジを含み、前記複数のエッジのおのおののエッジは、前記複数のノードの異なるペアを接続し、前記複数のエッジのおのおのは、それぞれの重みに関連付けられる、ステップと、
    前記グラフに基づいて、前記計画エージェントの移動経路を計算するステップであって、前記移動経路は、前記計画エージェントの現在の場所において開始し、前記計画エージェントの近くの第２の場所において終了し、前記移動経路は、前記複数のエッジに割り当てられた前記それぞれの重みに基づいて計算される、ステップとをさらに含み、
    前記計画エージェントの移動の前記速度又は方向は、前記移動経路に少なくとも部分的に基づいて変更され、
    前記複数のエッジのうちの少なくとも１つのエッジの前記それぞれの重みは、占有コストの前記セットの一部である１つ又は複数の占有コストに基づく、請求項８に記載の計画エージェント。
  12. 計画エージェントであって、
    １つ又は複数のセンサと、
    加速システムと、
    ステアリングシステムと、
    前記加速システム及び前記ステアリングシステムに動作可能に結合された処理回路構成とを備え、前記処理回路構成は、
    前記計画エージェントの近くの第１のエージェントを特定するステップと、
    前記第１のエージェントの場所と、前記第１のエージェントの速度とを特定するステップと、
    前記第１のエージェントの占有コストのセットを計算するステップであって、占有コストの前記セットにおける各占有コストは、前記計画エージェントの近くの異なるそれぞれの場所に関連付けられ、占有コストの前記セットにおける各占有コストは、前記第１のエージェントの前記場所と、前記第１のエージェントの前記速度とに依存するコスト関数に少なくとも部分的に基づいて計算される、ステップと、
    前記計画エージェントの近くの複数の空白領域を特定するステップであって、各空白領域は、前記計画エージェントを受け入れるのに十分な領域を有する、ステップと、
    占有コストの前記セットに基づいて、複数の占有スコアを、前記複数の空白領域に割り当てるステップであって、前記複数の占有スコアのおのおのの占有スコアは、前記複数の空白領域のうちの異なる空白領域に割り当てられる、ステップと、
    前記複数の占有スコアの１つ又は複数の占有スコアに基づいて、前記複数の空白領域のうちの１つの空白領域を選択するステップと、
    占有コストの前記セットに基づいて、前記計画エージェントの移動の速度又は方向のうちの少なくとも１つを変更するステップと
    を含む方法を実行するように構成され、
    前記計画エージェントの移動の前記速度又は方向を変更するステップは、前記計画エージェントを、前記選択された空白領域に移行させるステップを含む、計画エージェント。
  13. 前記方法は、
    前記第１のエージェントの制動距離に関連付けられた前記第１のエージェントの特性を検出するステップと、
    前記特性に少なくとも部分的に基づく占有コストしきい値を計算するステップとをさらに含み、
    前記計画エージェントの移動の前記速度又は方向は、前記占有コストしきい値に基づいてさらに変更される、請求項８に記載の計画エージェント。
  14. 前記方法は、
    前記計画エージェントの近くの第２のエージェントを特定するステップと、
    前記第２のエージェントの場所と、前記第２のエージェントの速度とを特定するステップとをさらに含み、
    占有コストの前記セットは、前記第２のエージェントにも関連付けられた、組み合わされた占有コスト係数のセットを含み、
    前記コスト関数はさらに、前記第２のエージェントの前記場所と、前記第２のエージェントの前記速度とに基づく、請求項８に記載の計画エージェント。
  15. 計画エージェントの処理回路構成によって実行されると、計画エージェントにおける使用のために、前記処理回路構成に、
    前記計画エージェントの近くの第１のエージェントを特定するステップと、
    前記第１のエージェントの場所と、前記第１のエージェントの速度とを特定するステップと、
    前記第１のエージェントの占有コストのセットを計算するステップであって、占有コストの前記セットにおける各占有コストは、前記計画エージェントの近くの異なるそれぞれの場所に関連付けられ、占有コストの前記セットにおける各占有コストは、前記第１のエージェントの前記場所と、前記第１のエージェントの前記速度とに依存するコスト関数に基づいて少なくとも部分的に計算され、前記コスト関数は、前記第１のエージェントの前記速度を使用して、前記第１のエージェントの移動の方向に、占有コストの前記セットの分布を歪めるように構成される、ステップと、
    占有コストの前記セットに基づいて、前記計画エージェントの移動の速度又は方向のうちの少なくとも１つを変更するステップと
    を備える方法を実行させる１つ又は複数のプロセッサ実行可能命令を格納する、非一時的なコンピュータ可読媒体。
  16. 占有コストの前記セットにおける各占有コストはさらに、前記第１のエージェントの１つ又は複数の物理的寸法に基づく偏差を有するガウスピーク関数に基づいて計算される、請求項１５に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
  17. 前記計画エージェントは、道路の一部を移動する第１の自動車を含み、
    前記第１のエージェントは、前記道路の前記一部を移動する第２の自動車を含み、
    各占有コストは、前記道路の前記一部における異なる場所に関連付けられる、請求項１５に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
  18. 前記方法は、
    占有コストの前記セットに少なくとも部分的に基づいてグラフを生成するステップであって、前記グラフは、複数のノード及び複数のエッジを含み、前記複数のエッジのおのおののエッジは、前記複数のノードの異なるペアを接続し、前記複数のエッジのおのおのは、それぞれの重みに関連付けられる、ステップと、
    前記グラフに基づいて、前記計画エージェントの移動経路を計算するステップであって、前記移動経路は、前記計画エージェントの現在の場所において開始し、前記計画エージェントの近くの第２の場所において終了し、前記移動経路は、前記複数のエッジに割り当てられた前記それぞれの重みに基づいて計算される、ステップとをさらに備え、
    前記計画エージェントの移動の前記速度又は方向は、前記移動経路に少なくとも部分的に基づいて変更され、
    前記複数のエッジのうちの少なくとも１つのエッジの前記それぞれの重みは、占有コストの前記セットの一部である１つ又は複数の占有コストに基づく、請求項１５に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
  19. 計画エージェントの処理回路構成によって実行されると、計画エージェントにおける使用のために、前記処理回路構成に、
    前記計画エージェントの近くの第１のエージェントを特定するステップと、
    前記第１のエージェントの場所と、前記第１のエージェントの速度とを特定するステップと、
    前記第１のエージェントの占有コストのセットを計算するステップであって、占有コストの前記セットにおける各占有コストは、前記計画エージェントの近くの異なるそれぞれの場所に関連付けられ、占有コストの前記セットにおける各占有コストは、前記第１のエージェントの前記場所と、前記第１のエージェントの前記速度とに依存するコスト関数に基づいて少なくとも部分的に計算される、ステップと、
    占有コストの前記セットに基づいて、前記計画エージェントの移動の速度又は方向のうちの少なくとも１つを変更するステップと、
    前記計画エージェントの近くの複数の空白領域を特定するステップであって、各空白領域は、前記計画エージェントを受け入れるのに十分な領域を有する、ステップと、
    占有コストの前記セットに基づいて、複数の占有スコアを、前記複数の空白領域に割り当てるステップであって、前記複数の占有スコアのおのおのの占有スコアは、前記複数の空白領域のうちの異なる空白領域に割り当てられる、ステップと、
    前記複数の占有スコアの１つ又は複数の占有スコアに基づいて、前記複数の空白領域のうちの１つの空白領域を選択するステップと
    を備える方法を実行させる１つ又は複数のプロセッサ実行可能命令を格納する、非一時的なコンピュータ可読媒体であって、
    前記計画エージェントの移動の前記速度又は方向を変更するステップは、前記計画エージェントを、前記選択された空白領域に移行させるステップを含む、非一時的なコンピュータ可読媒体。
  20. 前記方法は、
    前記第１のエージェントの制動距離に関連付けられた前記第１のエージェントの特性を検出するステップと、
    前記特性に少なくとも部分的に基づく占有コストしきい値を計算するステップとをさらに備え、
    前記計画エージェントの移動の前記速度又は方向は、前記占有コストしきい値に基づいてさらに変更される、請求項１５に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
  21. 前記方法は、
    前記計画エージェントの近くの第２のエージェントを特定するステップと、
    前記第２のエージェントの場所と、前記第２のエージェントの速度とを特定するステップとをさらに備え、
    占有コストの前記セットは、前記第２のエージェントにも関連付けられた、組み合わされた占有コスト係数のセットを含み、
    前記コスト関数はさらに、前記第２のエージェントの前記場所と、前記第２のエージェントの前記速度とに基づく、請求項１５に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
  22. 占有コストの前記セットはガウスピーク関数に基づいてさらに計算され、前記計画エージェントの移動の速度又は方向のうちの前記少なくとも１つは占有コストしきい値に基づいてさらに変更され、前記占有コストしきい値は制動距離及び前記ガウスピーク関数の偏差に基づく、請求項１に記載の方法。
  23. 前記占有コストしきい値は、
    Figure 0007145234000083
     によって定義され、
    ここで、Ｈ Ｔ は前記占有コストしきい値であり、Ｒ ｂ は前記計画エージェントの前記制動距離であり、σ ｕ は前記ガウスピーク関数の前記偏差である、請求項２２に記載の方法。
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