JP7149288B2 - 自動運転車両のための螺旋曲線に基づく垂直駐車計画システム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は主に自動運転車両を動作させることに関する。より具体的に、本発明の実施形態は自動運転車両における垂直駐車のための経路計画に関する。

自動運転モードで走行する（例えば、ドライバーレス）車両は、乗員、特に運転手をいくつかの運転に関する責務から解放させることができる。車両は、自動運転モードで走行する時に、車載センサを利用して様々な位置までナビゲートすることができるので、ヒューマンマシンインタラクションが最も少ない場合、又は乗員がいない場合などに車両を走行させることが可能となる。

垂直駐車（直角駐車としても知られている、すなわち、車両が駐車スペースに戻り、駐車されると、駐車車両の進行方向は、車両が駐車操作を開始した道路車線の進行方向に垂直である）は、自動運転車両の複雑な動きである。自動運転車両による垂直駐車の計画は、通常のルートによる計画とは大きく異なる。

本発明の一態様では、自動運転車両（ＡＤＶ）を動作させる際の駐車経路を計画するためのコンピュータ実施方法を提供する。該方法は、複数のサンプル点を始点と前記ＡＤＶを駐車するための駐車スペース内の終点との間の中間点とするステップと、サンプル点のそれぞれを通して始点と終点を結ぶ複数の候補経路を確定するステップであって、候補経路のそれぞれは多項式関数により螺旋曲線として定義されるステップと、候補経路のそれぞれについて、所定のコスト関数を使用して経路コストを計算するステップと、候補経路のうち、最も経路コストの低い候補経路の１つを選択するステップと、ＡＤＶを駐車スペースに駐車するために、選択された候補経路に従って軌跡を計画するステップと、を含む。

本発明の他の態様では、命令が格納されている非一時的な機械可読媒体を提供する。前記命令はプロセッサにより実行されるとき、自動運転車両（ＡＤＶ）を動作させる際の駐車経路を計画するための動作をプロセッサに実行させ、該動作は、複数のサンプル点を始点と前記ＡＤＶを駐車するための駐車スペース内の終点との間の中間点とするステップと、サンプル点のそれぞれを通して始点と終点を結ぶ複数の候補経路を確定するステップであって、前記候補経路のそれぞれは多項式関数により螺旋曲線として定義されるステップと、候補経路のそれぞれについて、所定のコスト関数を使用して経路コストを計算するステップと、候補経路のうち、最も経路コストの低い候補経路の１つを選択するステップと、ＡＤＶを駐車スペースに駐車するために、選択された候補経路に従って軌跡を計画するステップと、を含む。

本発明の他の態様では、データ処理システムが提供される。データ処理システムは、プロセッサと、命令を格納するためにプロセッサに接続されるメモリと、を備え、前記命令は、プロセッサにより実行されるとき、自動運転車両（ＡＤＶ）を動作させる際の駐車経路を計画するための動作をプロセッサに実行させ、該動作は、複数のサンプル点を始点と前記ＡＤＶを駐車するための駐車スペース内の終点との間の中間点とするステップと、サンプル点のそれぞれを通して始点と終点を結ぶ複数の候補経路を確定するステップであって、前記候補経路のそれぞれは多項式関数により螺旋曲線として定義されるステップと、候補経路のそれぞれについて、所定のコスト関数を使用して経路コストを計算するステップと、候補経路のうち、最も経路コストの低い候補経路の１つを選択するステップと、ＡＤＶを駐車スペースに駐車するために、選択された候補経路に従って軌跡を計画するステップと、を含む。

本開示の実施形態は、図面の各図において限定的ではなく例示的な形態で示され、図面における同じ符号が類似の素子を示す。
一実施形態に係るネットワーク化システムを示すブロック図である。 一実施形態に係る自動運転車両の一例を示すブロック図である。 一実施形態に係る自動運転車両と共に使用される感知・計画システムの一例を示すブロック図である。 一実施形態に係る自動運転車両と共に使用される感知・計画システムの一例を示すブロック図である。 一実施形態に係る様々なモジュールを示すブロック図である。 実施形態が実施され得る環境を示す図である。 一実施形態に係る自動運転車両（ＡＤＶ）を動作させる際の垂直駐車のための経路を計画するための例示的な方法を示すフローチャートである。 一実施形態に係るデータ処理システムを示すブロック図である。

以下、説明の詳細を参照しながら本発明の様々な実施形態及び態様を説明し、かつ添付図面には様々な実施形態が示される。下記の記述及び図面は、本発明を説明するためのものであり、本発明を限定するものとして解釈すべきではない。本発明の様々な実施形態を全面的に理解するために、いくつかの特定の詳細を説明する。なお、本発明の実施形態を簡潔的に説明するように、周知または従来技術の詳細について説明していない場合もある。

本明細書において、「一実施形態」又は「実施形態」とは、当該実施形態を参照しながら説明した特定の特徴、構造又は特性が本発明の少なくとも一実施形態に含まれてもよいことを意味する。「一実施形態では」という語句は、本明細書の全体において同一の実施形態を指すとは限らない。

いくつかの実施形態によれば、自動運転車両（ＡＤＶ）を動作させる際の駐車スペースに駐車するための経路を計画する。複数のサンプル点が中間点として決定され、サンプル点がＡＤＶの現在位置を表す始点と駐車スペース内の終点との間に設けられる。サンプル点は、始点が位置する道路の車線の方向と４５度の角度をなす線上にある。一実施形態では、線は道路の車線と駐車スペースとの間の角と交差する。駐車のための、始点と終点を結ぶ複数の候補経路が確定され、各候補経路はサンプル点の１つを通過する。各候補経路は、始点と対応するサンプル点を結ぶ第１の螺旋曲線と、対応するサンプル点と終点を結ぶ第２の螺旋曲線を有する２本の接続された螺旋曲線を含む。第１の螺旋曲線はＡＤＶの前進方向の動きに関連付けられ、第２の螺旋曲線はＡＤＶの逆方向の動きに関連付けられている。

各候補経路に関連付けられる経路コストは、所定のコスト関数により確定される。複数の候補経路から、境界検査要件を満たす１つまたは複数の候補経路を確定する。つまり、候補経路を最終駐車経路と見なすためには、該候補経路が現在の運転環境（例えば、車線構成の制限など）の境界要件を満たす必要がある。それ以外の場合は、検討用候補経路プールから該候補経路を削除する。境界検査要件を満たす最低コストに関連付けられた候補経路が、計画経路として選択される。計画された経路とＡＤＶの環境に基づいた速度プロファイルを確定する。さらに、速度プロファイルに少なくとも部分的に基づいて駆動信号を生成し、計画された経路に沿って垂直駐車を実行するようにＡＤＶの動作を制御する。ＡＤＶは、計画された経路の第１の螺旋曲線に沿って前進方向に移動し、計画された経路の第２の螺旋曲線に沿って逆方向に移動する。

一実施形態では、任意の２つの隣接するサンプル点を同じ距離で離間させる（例えば、線に沿って均等に分布する）。一実施形態では、第１の螺旋曲線および第２の螺旋曲線は５次螺旋曲線である。一実施形態において、コストは障害物コストを含み、ＡＤＶと対応する候補経路の近傍にある１つまたは複数の障害物のそれぞれとの間の距離（例えば、障害物のそれぞれと候補経路との間の距離が閾値よりも短い）に少なくとも部分的に基づいて確定される。一実施形態では、速度プロファイルを確定することは、計画された経路に沿ってゼロ、１つまたは複数の停止点を確定することを含む。一実施形態では、始点、終点、およびサンプル点のそれぞれは、地図上の座標および進行方向に関連付けられている。始点は、始点でのＡＤＶの速度と加速度にさらに関連付けられ、通常、ＡＤＶの現在位置を表す。

図１は、本発明の一実施形態に係る自動運転車両のネットワーク構成を示すブロック図である。図１に示すように、ネットワーク構成１００には、ネットワーク１０２を介して１つまたは複数のサーバ１０３～１０４に通信可能に接続される自動運転車両１０１が備えられる。一台の自動運転車両のみが示されたが、複数の自動運転車両がネットワーク１０２を介して互いに接続され、及び／又はサーバ１０３～１０４に接続されてもよい。ネットワーク１０２は、任意のタイプのネットワークであってもよく、例えば、有線又は無線のローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネットなどのワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、セルラーネットワーク、衛星ネットワーク、又はそれらの組み合わせが挙げられる。サーバ１０３～１０４は、任意のタイプのサーバまたはサーバクラスタであってもよく、例えば、ネットワークまたはクラウドサーバ、アプリケーションサーバ、バックエンドサーバ、またはそれらの組み合わせが挙げられる。サーバ１０３～１０４は、データ解析サーバ、コンテンツサーバ、交通情報サーバ、地図・ポイントオブインタレスト（ＭＰＯＩ）サーバ又は位置サーバなどであってもよい。

自動運転車両とは、運転手からの入力が非常に少ない又はない場合に車両をナビゲートして環境を通過させる自動運転モードに構成可能な車両である。このような自動運転車両は、車両の走行環境に関する情報を検出するように配置される１つまたは複数のセンサを備えるセンサシステムを備えていてもよい。前記車両及びその関連コントローラは、検出された情報を使用して前記環境を通過するようにナビゲートする。自動運転車両１０１は、手動モード、完全自動運転モード、又は部分自動運転モードで走行することができる。

一実施形態では、自動運転車両１０１には、感知・計画システム１１０、車両制御システム１１１、無線通信システム１１２、ユーザインターフェースシステム１１３、インフォティメントシステム１１４およびセンサシステム１１５が含まれるが、これらに限定されない。自動運転車両１０１には、通常の車両に備えられているいくつかの一般的な構成要素、例えばエンジン、車輪、ステアリングホイール、変速機などが更に備えられてもよい。前記構成要素は、車両制御システム１１１及び／又は感知・計画システム１１０により複数種の通信信号及び／又はコマンドを使用して制御可能である。これらの複数種の通信信号及び／又はコマンドは、例えば、加速信号又はコマンド、減速信号又はコマンド、ステアリング信号又はコマンド、ブレーキ信号又はコマンドなどが挙げられる。

構成要素１１０～１１５は、インターコネクタ、バス、ネットワーク又はこれらの組み合わせを介して互いに通信可能に接続されることができる。例えば、構成要素１１０～１１５は、コントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ）バスを介して互いに通信可能に接続されることができる。ＣＡＮバスは、ホストコンピュータなしのアプリケーションでマイクロコントローラおよびデバイスが相互に通信できるように設計された車両バス規格である。それは、もともと自動車内の多重電気配線のために設計されたメッセージに基づくプロトコルであるが、他の多くの環境にも用いられる。

ここで図２を参照すると、一実施形態において、センサシステム１１５は、１つまたは複数のカメラ２１１、全地球測位システム（ＧＰＳ）ユニット２１２、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）２１３、レーダユニット２１４及び光検出・測距（ＬＩＤＡＲ）ユニット２１５を含むが、それらに限定されない。ＧＰＳシステム２１２は、自動運転車両の位置に関する情報を提供するように動作可能な送受信機を含んでもよい。ＩＭＵユニット２１３は、慣性加速度に基づいて自動運転車両の位置及び方位変化を感知することができる。レーダユニット２１４は、無線信号を利用して自動運転車両のローカル環境内のオブジェクトを感知するシステムを表すことができる。いくつかの実施形態では、オブジェクトを感知することに加えて、レーダユニット２１４は、更にオブジェクトの速度及び／又は進行方向を感知することができる。ＬＩＤＡＲユニット２１５は、自動運転車両の所在環境内のオブジェクトをレーザで感知することができる。他のシステム構成要素に加えて、ＬＩＤＡＲユニット２１５は、更に１つまたは複数のレーザ光源、レーザスキャナおよび１つまたは複数の検出器を備えていてもよい。カメラ２１１は、自動運転車両の周囲環境の画像を取得するための１つ又は複数のデバイスを含んでもよい。カメラ２１１はスチルカメラ及び／又はビデオカメラであってもよい。カメラは、例えば、回転及び／又は傾斜のプラットフォームに取り付けることによって機械的に移動可能なものであってもよい。

センサシステム１１５には、他のセンサ、例えばソナーセンサ、赤外線センサ、ステアリングセンサ、スロットルセンサ、ブレーキセンサ及びオーディオセンサ（例えば、マイクロホン）が含まれてもよい。オーディオセンサは、自動運転車両の周囲の環境から音声を取得するように構成されてもよい。ステアリングセンサは、ステアリングホイールの操舵角、車輪の回転角度又はそれらの組み合わせを感知するように構成されてもよい。スロットルセンサ及びブレーキセンサはそれぞれ車両のスロットル位置及びブレーキ位置を感知する。ある場合に、スロットルセンサ及びブレーキセンサは集積型スロットル／ブレーキセンサとして統合されてもよい。

一実施形態では、車両制御システム１１１はステアリングユニット２０１、スロットルユニット２０２（加速ユニットともいう）及びブレーキユニット２０３を含むが、それらに限定されない。ステアリングユニット２０１は車両の方向又は進行方向を調整するために用いられる。スロットルユニット２０２はモータ又はエンジンの速度を制御するために用いられ、モータ又はエンジンの速度は更に車両の速度及び加速度を制御するために用いられる。ブレーキユニット２０３は、摩擦を与えることによって車両の車輪又はタイヤを減速させることで、車両を減速させる。なお、図２に示された構成要素は、ハードウェア、ソフトウェア又はそれらの組み合わせで実現されてもよい。

図１を再び参照して、無線通信システム１１２は、自動運転車両１０１と、デバイス、センサ、他の車両などのような外部システムとの通信を可能にする。例えば、無線通信システム１１２は、直接又は通信ネットワークを介して、１つまたは複数のデバイスと無線通信することができ、例えば、ネットワーク１０２を介してサーバ１０３～１０４と通信することができる。無線通信システム１１２は、如何なるセルラー通信ネットワーク又は無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）、例えばＷｉＦｉを使用して他の構成要素又はシステムと通信することができる。無線通信システム１１２は、例えば赤外線リンク、ブルートゥースなどを使用して、デバイス（例えば、乗員のモバイルデバイス、表示装置、車両１０１内のスピーカ）と直接通信することができる。ユーザインターフェースシステム１１３は、車両１０１内に実現された周辺装置の部分であってもよく、例えば、キーボード、タッチスクリーン表示装置、マイクロホン及びスピーカなどを含む。

自動運転車両１０１の機能のうちの一部又は全部は、特に自動運転モードで動作する場合に、感知・計画システム１１０により制御されるか、又は管理されることができる。感知・計画システム１１０は、センサシステム１１５、制御システム１１１、無線通信システム１１２及び／又はユーザインターフェースシステム１１３から情報を受信し、受信された情報を処理し、出発地から目的地までのルート又は経路を計画した後に、計画及び制御情報に基づいて車両１０１を運転するために、必要なハードウェア（例えば、プロセッサ、メモリ、記憶デバイス）並びにソフトウェア（例えば、オペレーティングシステム、計画・ルーティングプログラム）を備える。あるいは、感知・計画システム１１０は車両制御システム１１１と一体に統合されてもよい。

例えば、乗員であるユーザは、例えばユーザインターフェースを介して旅程の開始位置及び目的地を指定することができる。感知・計画システム１１０は旅程に関連するデータを取得する。例えば、感知・計画システム１１０は、ＭＰＯＩサーバから位置およびルート情報を取得することができる。前記ＭＰＯＩサーバは、サーバ１０３～１０４の一部であってもよい。位置サーバは位置サービスを提供し、ＭＰＯＩサーバは地図サービス及び特定の位置のＰＯＩを提供する。あるいは、このような位置及びＭＰＯＩ情報は、感知・計画システム１１０の永続性記憶装置にローカルキャッシュされてもよい。

自動運転車両１０１がルートに沿って移動している場合に、感知・計画システム１１０は交通情報システム又はサーバ（ＴＩＳ）からリアルタイム交通情報を取得することもできる。なお、サーバ１０３～１０４は第三者機関によって操作可能である。あるいは、サーバ１０３～１０４の機能は、感知・計画システム１１０と一体に統合されてもよい。感知・計画システム１１０は、リアルタイム交通情報、ＭＰＯＩ情報及び位置情報、並びにセンサシステム１１５により検出又は感知されたリアルタイムローカル環境データ（例えば、障害物、オブジェクト、付近の車両）に基づいて、所定の目的地まで安全的且つ効率的に到達するために、最適なルートを計画し、且つ計画されたルートに従って例えば制御システム１１１によって車両１０１を運転することができる。

サーバ１０３は、様々なクライアントに対してデータ解析サービスを実行するデータ解析システムであってもよい。一実施形態において、データ解析システム１０３は、データコレクタ１２１と、機械学習エンジン１２２とを備える。データコレクタ１２１は、様々な車両（自動運転車両又は人間の運転手によって運転される一般車両）から運転統計データ１２３を収集する。運転統計データ１２３には、異なる時点で発行された運転コマンド（例えば、スロットルコマンド、ブレーキコマンド及びステアリングコマンド）と、車両のセンサにより捕獲された車両の応答（例えば、速度、加速度、減速度、方向）とを示す情報が含まれる。運転統計データ１２３には更に、異なる時点における運転環境を記述する情報、例えば、ルート（出発地位置及び目的地位置を含む）、ＭＰＯＩ、道路状況、天気状況などが含まれてもよい。

機械学習エンジン１２２は、運転統計データ１２３に基づいて、様々な目的に応じてルールセット、アルゴリズム及び／又は予測モデル１２４を生成するか又は訓練する。一実施形態では、アルゴリズム１２４は、例えば、経路コストを計算するためのコスト関数および／または経路を描くための多項式関数、ならびに経路選択ルールなど、ＡＤＶの駐車のための経路を計画するためのアルゴリズムを含み得る。その後、アルゴリズム１２４を自動運転中にリアルタイムで利用するためにＡＤＶにアップロードすることができる。

図３Ａ及び図３Ｂは、一実施形態に係る自動運転車両と共に使用される感知・計画システムの一例を示すブロック図である。システム３００は、図１の自動運転車両１０１の一部として実現されてもよく、感知・計画システム１１０、制御システム１１１及びセンサシステム１１５を含むが、これらに限定されない。図３Ａ及び図３Ｂに示すように、感知・計画システム１１０は、測位モジュール３０１、感知モジュール３０２、予測モジュール３０３、決定モジュール３０４、計画モジュール３０５、制御モジュール３０６、ルーティングモジュール３０７、および垂直駐車計画モジュール３０８を含むが、これらに限定されない。

モジュール３０１～３０８のうちの一部または全部は、ソフトウェア、ハードウェアまたはそれらの組み合わせで実現されていてもよい。例えば、これらのモジュールは、永続性記憶装置３５２にインストールされ、メモリ３５１にロードされ、１つまたは複数のプロセッサ（図示せず）によって実行されていてもよい。なお、これらのモジュールの一部または全部は、図２の車両制御システム１１１のモジュールの一部または全部と通信可能に接続されるか、または一体に統合されていてもよい。モジュール３０１～３０８の一部は、集積モジュールとして一体化されていてもよい。例えば、駐車モジュール３０８は、計画モジュール３０５の一部として実装または統合されてもよい。

測位モジュール３０１は、自動運転車両３００の現在位置を（例えば、ＧＰＳユニット２１２により）決定し、ユーザの旅程又はルートに関する如何なるデータを管理する。測位モジュール３０１（地図・ルートモジュールともいう）は、ユーザの旅程又はルートに関連する如何なるデータを管理する。ユーザは、例えばユーザインターフェースを経由してログインして旅程の出発地位置及び目的地を指定することができる。測位モジュール３０１は、自動運転車両３００における地図・ルート情報３１１のような他の構成要素と通信して旅程に関するデータを取得する。例えば、測位モジュール３０１は、位置サーバ及び地図・ポイントオブインタレスト（ＭＰＯＩ）サーバから位置及びルート情報を取得することができる。位置サーバは位置サービスを提供し、ＭＰＯＩサーバは地図サービス及びいくつかの位置のＰＯＩを提供し、これらは地図・ルート情報３１１の一部としてキャッシュされることができる。自動運転車両３００がルートに沿って移動するとき、測位モジュール３０１は交通情報システム又はサーバからリアルタイム交通情報を得ることも可能である。

感知モジュール３０２は、センサシステム１１５により提供されたセンサデータと、測位モジュール３０１により取得された測位情報とに基づいて、周囲環境への感知を確定する。感知情報は、一般運転手が運転手により運転されている車両の周囲における感知すべきものを示すことができる。感知とは、例えばオブジェクトの形式で、車線構成、信号機信号、他の車両の相対位置、歩行者、建築物、横断歩道又は他の交通関連標識（例えば、止まれ標識、ゆずれ標識）などを含むことができる。車線構成は、例えば、車線の形状（例えば、直進車線またはカーブ車線）、車線の幅、道路内の車線数、一方向車線または二方向車線、合流車線または分流車線、退出車線など、１つまたは複数の車線を記述する情報を含む。

感知モジュール３０２は、１つ又は複数のカメラにより取り込まれた画像を処理し解析して自動運転車両の環境内のオブジェクト及び／又は特徴を識別するように、コンピュータビジョンシステム又はコンピュータビジョンシステムの機能を含むことができる。前記オブジェクトは、交通信号、道路の境界、他の車両、歩行者及び／又は障害物などを含むことができる。コンピュータビジョンシステムは、オブジェクト認識アルゴリズム、ビデオトラッキング及び他のコンピュータビジョン技術を使用することができる。いくつかの実施形態では、コンピュータビジョンシステムは、環境地図の描画、オブジェクトの追跡、及びオブジェクトの速度の推定などができる。感知モジュール３０２は、レーダ及び／又はＬＩＤＡＲのような他のセンサにより提供される他のセンサデータに基づいてオブジェクトを検出することもできる。

各オブジェクトについて、予測モジュール３０３は、この場合における該オブジェクトの挙動を予測する。前記予測は、１組の地図／ルート情報３１１と交通ルール３１２に応じて、該時点において運転環境が感知された感知データに基づいて実行される。例えば、オブジェクトが反対方向に沿った車両で、且つ現在の運転環境に交差点が含まれている場合に、予測モジュール３０３は車両が直進するか又は曲がるかを予測する。感知データが、交差点に信号機がないことを示す場合、予測モジュール３０３は、交差点に入る前に車両が完全に停止する必要があると予測する可能性がある。感知データが、車両が現在左折専用車線又は右折専用車線にあることを示す場合、予測モジュール３０３は、車両がそれぞれ左折又は右折する可能性がより高いと予測することができる。

オブジェクトごとに対して、決定モジュール３０４はオブジェクトをどのように処置するかを決定する。例えば、特定のオブジェクト（例えば、交差ルートにおける他の車両）及びオブジェクトを記述するメタデータ（例えば、速度、方向、曲がり角（ｔｕｒｎｉｎｇ ａｎｇｌｅ））について、決定モジュール３０４は前記オブジェクトと遇うときに如何に対応するか（例えば、追い越し、道譲り、停止、追い抜き）を決定する。決定モジュール３０４は、交通ルールまたは運転ルール３１２などのルールセットに基づいてそのような決定を行うことができ、前記ルールセットは永続性記憶装置３５２に格納されていてもよい。

ルーティングモジュール３０７は、出発地から目的地までの１つ以上のルート又は経路を提供するように構成される。ルーティングモジュール３０７は、出発地位置から目的地位置までの所与の（例えば、ユーザから受信された）旅程について、ルート・地図情報３１１を取得し、出発地位置から目的地位置までのすべての可能なルート又は経路を決定する。ルーティングモジュール３０７は、決定された出発地位置から目的地位置までのルートのそれぞれに用いられる基準線を地形図の形で生成してもよい。基準線とは、例えば他の車両、障碍物又は交通状況からの如何なる干渉を受けていない理想的なルート又は経路を指す。つまり、道路に他の車両、歩行者又は障害物がない場合、ＡＤＶは基準線に精確的に又は密接的に従うべきである。そして、地形図は、決定モジュール３０４及び／又は計画モジュール３０５に提供される。決定モジュール３０４及び／又は計画モジュール３０５は、他のモジュールにより提供された他のデータ（例えば測位モジュール３０１からの交通状况、感知モジュール３０２により感知された運転環境及び予測モジュール３０３により予測された交通状况）に応じて、全ての走行可能なルートを調べて最適ルートの一つを選択及び補正する。ＡＤＶを制御するための実際の経路又はルートは、その時点における特定の運転環境に応じて、ルーティングモジュール３０７によって提供された基準線に近いか又は異なっていてもよい。

感知されたオブジェクトのそれぞれに対する決定に基づいて、計画モジュール３０５は、ルーティングモジュール３０７によって提供された基準線をベースとし、自動運転車両に対して経路又はルート並びに運転パラメータ（例えば、距離、速度及び／又は曲がり角）を計画する。つまり、特定のオブジェクトについて、決定モジュール３０４は当該オブジェクトに対して何をするかを決定し、計画モジュール３０５はどのようにするかを決定する。例えば、所定のオブジェクトについて、決定モジュール３０４は、前記オブジェクトを追い抜くかを決定することができ、計画モジュール３０５は前記オブジェクトを左側から追い抜くか又は右側から追い抜くかを判定することができる。計画及び制御データは、計画モジュール３０５により生成され、車両３００が次の移動周期（例えば、次のルートセグメント／経路区間）にはどのように移動するかを記述する情報を含む。例えば、計画及び制御データは、車両３００が３０マイル／時間（ｍｐｈ）の速度で１０メートル移動し、その後に２５ｍｐｈの速度で右車線に変更するように指示することができる。

制御モジュール３０６は、計画及び制御データに基づいて、計画及び制御データにより定義されたルートまたは経路に応じて適当なコマンド若しくは信号を車両制御システム１１１に送信することにより自動運転車両を制御および運転する。前記計画及び制御データは、経路又はルートに沿って異なる時点で適切な車両構成又は運転パラメータ（例えば、スロットル、ブレーキ、及びステアリングコマンド）を使用して、車両をルート又は経路の第１の点から第２の点まで運転するのに十分な情報を含む。

一実施形態では、計画段階は、運転周期ともいう複数の計画周期（例えば、時間間隔が１００ミリ秒（ｍｓ）ごと）で実行される。計画周期または運転周期のそれぞれについて、計画データ及び制御データに基づいて１つまたは複数の制御コマンドを発する。即ち、１００ｍｓごとに、計画モジュール３０５は、次のルートセグメント又は経路区間（例えば、目標位置及びＡＤＶが目標位置に到着するのに必要な時間を含む）を計画する。あるいは、計画モジュール３０５は、具体的な速度、方向、及び／又は操舵角などを更に指定することができる。一実施形態では、計画モジュール３０５は、次の所定期間（例えば、５秒）のルートセグメント又は経路区間を計画する。各計画周期について、計画モジュール３０５は前の周期において計画された目標位置に基づいて現在の周期（例えば、次の５秒）における目標位置を計画する。そして、制御モジュール３０６は、現在の周期における計画データ及び制御データに基づいて一つ以上の制御コマンド（例えば、スロットルコマンド、ブレーキコマンド、ステアリング制御コマンド）を生成する。

なお、決定モジュール３０４及び計画モジュール３０５は、集積モジュールとして統合されてもよい。決定モジュール３０４／計画モジュール３０５は、自動運転車両の運転経路を決定するために、ナビゲーションシステム又はナビゲーションシステムの機能を具備することができる。例えば、ナビゲーションシステムは、自動運転車両が下記の経路に沿って移動することを実現する一連の速度と進行方向を確定することができる。前記経路では、自動運転車両が最終的な目的地に通じる走行車線に基づく経路に沿って進行すると共に、感知された障害物を実質的に回避できるようになる。目的地は、ユーザインターフェースシステム１１３を経由して行われたユーザ入力によって設定されることができる。ナビゲーションシステムは、自動運転車両が走行していると同時に運転経路を動的に更新することができる。ナビゲーションシステムは、自動運転車両のための運転経路を決定するために、ＧＰＳシステム及び１つまたは複数の地図からのデータを統合することができる。

ＡＤＶが垂直駐車移動などの駐車スペースに駐車しようとすると、駐車計画モジュール３０８を呼び出して、１つまたは複数の駐車アルゴリズム３１３を使用してＡＤＶを駐車スペースに駐車する軌跡または経路を計画する。一実施形態によれば、駐車計画モジュール３０８は、１組の駐車経路候補を確定し、所定のコスト式を使用して各経路候補のコストを計算し、車両を駐車スペースに駐車するためのコストに基づいて経路候補の１つを選択するように構成される。

一実施形態によれば、駐車モジュール３０８は、一組のサンプル点をＡＤＶの始点と駐車スペースまたは駐車場（ｐａｒｋｉｎｇ ｓｐｏｔ）内の終点との間の中間点として定義する。１組の候補経路は、各サンプル点を通して始点と終点を結ぶことによって定義される。各候補経路は、５次多項式関数などの所定の多項式関数を使用して螺旋曲線に定義される。候補経路のそれぞれについて、所定のコスト関数を使用して経路コストを計算する。経路に関連するコストは、ＡＤＶと他の障害物の間の距離、および／または経路と運転環境の境界（たとえば、車線または道路の境界）間の距離に基づいて確定される。候補経路の１つを選択し、選択された候補経路は、すべての候補経路の中で最も経路コストが低く、境界要件も満たしている。経路が境界要件を満たさない場合、その経路は車両を駐車するための最終経路として選択される考慮から除外される。その後、選択された候補経路に基づいて軌跡を計画する。

一実施形態では、候補経路のそれぞれは、始点から対応するサンプル点までの前進経路と、対応するサンプル点および終点からの後退経路とを含む。前進経路は、第１の螺旋曲線によって表されてもよく、後退経路は、第２の螺旋曲線によって表されてもよい。一実施形態では、サンプル点は、ＡＤＶが走行している現在の車線の車線方向に対して約４５度の角度をなす線上に配置される。

一実施形態に係る様々なモジュールを示すブロック図４００である図４を参照する。複数のサンプル点４１０を決定する。複数のサンプル点は、始点が位置する道路の車線の方向と４５度の角度をなす線上にある。一実施形態では、線は道路の車線と駐車スペースとの間の角と交差する。終点は駐車スペース内にある。任意の２つの隣接するサンプル点は同じ距離で離間する。したがって、サンプル点の数は次のように

で計算できることを理解されたい。ここでΔｓはサンプル間隔（つまり、任意の２つの隣接するサンプル点の間の距離）である。垂直駐車のための、始点４１２と終点４１４を結ぶ複数の候補経路４２０を確定し、各候補経路４２０はサンプル点の１つを通過し、各候補経路は２本の接続された螺旋曲線を含み、２本の接続された螺旋曲線は始点と対応するサンプル点を結ぶ第１の螺旋曲線と、対応するサンプル点と終点を結ぶ第２の螺旋曲線を含む。第１の螺旋曲線はＡＤＶの前進方向の動きに関連付けられ、第２の螺旋曲線はＡＤＶの逆方向の動きに関連付けられている。一実施形態では、第１の螺旋曲線および第２の螺旋曲線は５次螺旋曲線である。言い換えると、第１の螺旋曲線および第２の螺旋曲線のそれぞれは（ｉ番目の螺旋曲線の場合）、

で表すことができ、ここで、ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅ、およびｆは、螺旋曲線を定義するパラメータである。

複数の候補経路のそれぞれに関連するコストは、コスト評価モジュール４３０で確定される。コストは、障害物コストを含み、ＡＤＶと対応する候補経路の近傍にある１つまたは複数の障害物のそれぞれとの間の距離に少なくとも部分的に基づいて確定される。したがって、コストは、次のように

で表すことができる。ここで、λは経験的に確定できる調整可能なパラメータであり、ｄｉｓは、対応する障害物とＡＤＶの間の距離である。境界検査モジュール４３２では、複数の候補経路から、境界検査要件を満たす１つまたは複数の候補経路を確定する。経路選択モジュール４４０では、境界検査要件を満たす最低コストに関連付けられた候補経路を、計画経路として選択する。候補経路が駐車スペースの如何なる実線と重ならない場合、境界検査要件が満たされる。

速度プロファイルモジュール４５０では、計画された経路とＡＤＶの環境に基づいた速度プロファイルを確定する。速度プロファイルを確定することは、計画された経路に沿ってゼロ、１つまたは複数の停止点を確定することを含む。さらに、速度プロファイルに少なくとも部分的に基づいて運転信号を生成し、計画された経路に沿って垂直駐車を実行するようにＡＤＶの動作を制御する。ＡＤＶが如何なる障害物と衝突しないように、障害物との潜在的な衝突を検査するときに、予想される誤差に基づいて安全バッファーを追加することができる。ＡＤＶは、計画された経路の第１の螺旋曲線に沿って前進方向に移動し、計画された経路の第２の螺旋曲線に沿って逆方向に移動する。ブロック４３０、４３２、４４０、および４５０で動作を実行するモジュールは、駐車計画モジュール３０８の一部として実装されてもよい。

実施形態を実施可能な環境５００を示す図が示されている図５を参照する。ＡＤＶ５１０には、垂直駐車のための経路を計画する。複数のサンプル点５２０ａ～５２０ｄは、始点５３０が位置する道路車線５４２の方向と４５度の角度をなす線５４０上で決定される。線５４０は、道路の車線５４２と駐車スペース５４４との間の角と交差する。任意の２つの隣接するサンプル点５２０ａ～５２０ｄは同じ距離で離間する。始点５３０、終点５３２、およびサンプル点５２０ａ～５２０ｄのそれぞれは、地図上の座標および進行方向に関連付けられ、始点５３０は、ＡＤＶ５１０の始点５３０における速度および加速度にさらに関連付けられる。

垂直駐車のための、始点５３０と駐車スペース５４４内の終点５３２を結ぶ複数の候補経路（図５に破線で示す）を確定する。各候補経路は、サンプル点５２０ａ～５２０ｄのうちの一つを通過し、各候補経路は、始点５３０と対応するサンプル点５２０ａ～５２０ｄを結ぶ第１の螺旋曲線と、対応するサンプル点５２０ａ～５２０ｄと終点５３２を結ぶ第２の螺旋曲線を含む２本の接続された螺旋曲線を含む。

第１の螺旋曲線はＡＤＶ５１０の前進方向の動きに関連付けられ、第２の螺旋曲線はＡＤＶ５１０の逆方向の動きに関連付けられている。一実施形態では、第１の螺旋曲線および第２の螺旋曲線は５次螺旋曲線である。上記で詳細に説明したように、計画経路は候補経路から選択できる。それに応じて制御信号を生成して、最初に計画された経路の第１の螺旋曲線を順方向に移動し、次に計画された経路の第２の螺旋曲線を逆方向に移動するようにＡＤＶ５１０を垂直駐車させる。垂直駐車が完了すると、ＡＤＶ５１０は、所望の前進方向（道路車線５４２の方向に垂直である）で終点５３２に駐車される。

図６を参照すると、一実施形態に係る自動運転車両（ＡＤＶ）を動作させる際の垂直駐車のための経路を計画するための例示的な方法６００を示すフローチャートが示されている。方法６００は、ハードウェア、ソフトウェア、または両者の組み合わせで実施されてもよい。一実施形態では、方法６００は、少なくとも部分的に垂直駐車計画モジュール３０８で実施することができる。ブロック６１０では、１組のサンプル点をＡＤＶの始点とＡＤＶを駐車するための駐車スペース内の終点との間の中間点とする。ブロック６２０では、１組の候補経路を確定し、ここで、候補経路のそれぞれは、中間点の１つを通過して始点と終点を結ぶ。

ブロック６３０では、候補経路のそれぞれについて、所定のコスト関数により経路コストを計算する。ブロック６４０では、例えば、選択ルールセットに基づいて、候補経路のうちの１つを選択する。一実施形態では、選択された候補経路は、候補経路のうち、経路コストの最も低いものである。さらに、選択された候補経路は、運転環境の境界要件を満たす必要がある。ブロック６５０では、ＡＤＶを駐車スペース内に駐車するために、選択された候補経路に基づいて軌跡を計画する。

なお、以上に例示及び説明された構成要素の一部又は全ては、ソフトウェア、ハードウェア、又はそれらの組み合わせで実現されることができる。例えば、このような構成要素は、永続性記憶装置にインストールされるとともに格納されるソフトウェアとして実現されてもよく、前記ソフトウェアは、本発明にわたって記載されたプロセス又は動作を実施するように、プロセッサ（図示せず）でメモリにロードして実行されてもよい。あるいは、このような構成要素は、集積回路（例えば、特定用途向け集積回路又はＡＳＩＣ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、又はフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）のような専用ハードウェアにプログラミングされたか又は埋め込まれた実行可能なコードとして実現されてもよく、前記実行可能なコードはアプリケーションからの対応するドライバー及び／又はオペレーティングシステムを介してアクセスすることができる。更に、このような構成要素は、ソフトウェア構成要素が１つまたは複数の特定の命令によってアクセス可能な命令セットの一部として、プロセッサ又はプロセッサコアにおける特定のハードウェアロジックとして実現されることができる。

図７は、本発明の一実施形態と共に使用可能なデータ処理システムの一例を示すブロック図である。例えば、システム１５００は、図１の感知・計画システム１１０、又はサーバ１０３～１０４のいずれかのような、上述した前記プロセス又は方法のいずれかを実行するデータ処理システムのいずれかを表すことができる。システム１５００は、いくつかの異なる構成要素を備えていてもよい。これらの構成要素は、集積回路（ＩＣ）、集積回路の一部、ディスクリート型電子デバイス、又は回路基板（例えば、コンピュータシステムのマザーボード又はアドインカード）に適するその他のモジュールとして実現されることができ、又は、他の形態でコンピュータシステムのシャーシ内に組み込まれた構成要素として実現されることができる。

なお、システム１５００は、コンピュータシステムのいくつかの構成要素の高レベルビューを示すことを意図している。しかしながら、理解すべきなのは、いくつかの実施例において付加的構成要素が存在してもよく、また、その他の実施例において示された構成要素を異なる構成にすることが可能である。システム１５００は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、サーバ、携帯電話、メディアプレーヤ、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、スマートウォッチ、パーソナルコミュニケーター、ゲーム装置、ネットワークルーター又はハブ、無線アクセスポイント（ＡＰ）又はリピーター、セット・トップボックス、又はそれらの組み合わせを表すことができる。また、単一の機械又はシステムのみが示されたが、「機械」又は「システム」という用語は、本明細書で説明されるいずれか１つまたは複数の方法を実行するための、１つ（又は複数）の命令セットを単独で又は共同で実行する機械又はシステムの任意の組み合わせも含まれることを理解されたい。

一実施形態では、システム１５００は、バス又はインターコネクト１５１０を介して接続される、プロセッサ１５０１と、メモリ１５０３と、装置１５０５～１５０８とを含む。プロセッサ１５０１は、単一のプロセッサコアまたは複数のプロセッサコアが含まれる単一のプロセッサまたは複数のプロセッサを表すことが可能である。プロセッサ１５０１は、マイクロプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）などのような、１つまたは複数の汎用プロセッサを表すことができる。より具体的には、プロセッサ１５０１は、複雑命令セットコンピューティング（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小命令セットコンピューティング（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長命令語（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサ、またはその他の命令セットを実行するプロセッサ、または命令セットの組み合わせを実行するプロセッサであってもよい。プロセッサ１５０１は更に１つまたは複数の専用プロセッサであってもよく、例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、セルラー又はベースバンドプロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、ネットワークプロセッサ、グラフィックプロセッサ、通信プロセッサ、暗号プロセッサ、コプロセッサ、組み込みプロセッサ、又は命令を処理可能な任意の他のタイプのロジックが挙げられる。

プロセッサ１５０１は、超低電圧プロセッサのような低電力マルチコアプロセッサソケットであってもよく、前記システムの様々な構成要素と通信するための主処理ユニットおよび中央ハブとして機能することができる。このようなプロセッサは、システムオンチップ（ＳｏＣ）として実装されてもよい。プロセッサ１５０１は、本明細書で説明される動作およびステップを実行するための命令を実行するように構成される。システム１５００は、更に任意選択グラフィックサブシステム１５０４と通信するグラフィックインターフェースを含むことができ、グラフィックサブシステム１５０４は、表示コントローラ、グラフィックプロセッサ、及び／又は表示装置を含むことができる。

プロセッサ１５０１は、メモリ１５０３と通信することができ、メモリ１５０３は、一実施形態では、所定量のシステムメモリを提供するための複数のメモリデバイスによって実現されることができる。メモリ１５０３は、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、シンクロナスＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、又はその他のタイプの記憶装置のような、１つまたは複数の揮発性記憶（又はメモリ）装置を含むことができる。メモリ１５０３は、プロセッサ１５０１又はその他の任意のデバイスにより実行される命令シーケンスを含む情報を格納することができる。例えば、様々なオペレーティングシステム、デバイスドライバ、ファームウェア（例えば、ベーシックインプット／アウトプットシステム又はＢＩＯＳ）、及び／又はアプリケーションの実行可能なコード及び／又はデータは、メモリ１５０３にロードされ、プロセッサ１５０１により実行されることができる。オペレーティングシステムは、例えば、ロボットオペレーティングシステム（ＲＯＳ）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）社のＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）オペレーティングシステム、アップル社のＭａｃＯＳ（登録商標）／ｉＯＳ（登録商標）、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）社のＡｎｄｒｏｉｄ（登録商標）、ＬＩＮＵＸ、ＵＮＩＸ、またはその他のリアルタイム若しくは組込みオペレーティングシステムのような、任意のタイプのオペレーティングシステムであってもよい。

システム１５００は、例えば、ネットワークインターフェース装置１５０５、任意選択入力装置１５０６、及びその他の任意選択Ｉ／Ｏ装置１５０７を含む装置１５０５～１５０８のようなＩ／Ｏ装置を更に含むことができる。ネットワークインターフェース装置１５０５は、無線送受信機及び／又はネットワークインターフェースカード（ＮＩＣ）を備えていてもよい。前記無線送受信機は、ＷｉＦｉ送受信機、赤外線送受信機、ブルートゥース送受信機、ＷｉＭａｘ送受信機、無線携帯電話送受信機、衛星送受信機（例えば、全地球測位システム（ＧＰＳ）送受信機）、またはその他の無線周波数（ＲＦ）送受信機、またはそれらの組み合わせであってもよい。ＮＩＣは、イーサネットカードであってもよい。

入力装置１５０６は、マウス、タッチパネル、タッチスクリーン（表示装置１５０４と統合されてもよい）、ポインター装置（例えば、スタイラス）、及び／又はキーボード（例えば、物理キーボード又はタッチスクリーンの一部として表示された仮想キーボード）を含むことができる。例えば、入力装置１５０６は、タッチスクリーンに接続されるタッチスクリーンコントローラを備えていてもよい。タッチスクリーンおよびタッチスクリーンコントローラは、例えば、様々なタッチ感応技術（コンデンサ、抵抗、赤外線、および表面弾性波の技術を含むが、それらに限定されない）のいずれか、並びにその他の近接センサアレイ、または、タッチスクリーンと接触する１つまたは複数の点を確定するためのその他の素子を用いて、それらの接触、移動または中断を検出することができる。

Ｉ／Ｏ装置１５０７は、音声装置を含むことができる。音声装置は、例えば、音声認識、音声複製、デジタル記録、及び／又は電話機能のような音声サポートの機能を促進するために、スピーカ及び／又はマイクロホンを含んでもよい。その他のＩ／Ｏデバイス１５０７は、更に、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）ポート、パラレルポート、シリアルポート、プリンタ、ネットワークインターフェース、バスブリッジ（例えば、ＰＣＩ－ＰＣＩブリッジ）、センサ（例えば、加速度計、ジャイロスコープ、磁力計、光センサ、コンパス、近接センサなどのモーションセンサ）、又はそれらの組み合わせを含むことができる。装置１５０７は、更に結像処理サブシステム（例えば、カメラ）を含むことができ、前記結像処理サブシステムは、カメラ機能（例えば、写真及びビデオ断片を記録する）を促進するための光学センサを含むことができ、例えば、電荷結合素子（ＣＣＤ）又は相補型金属酸化物半導体（ＣＭＯＳ）光学センサが挙げられる。特定のセンサは、センサハブ（図示せず）を介してインターコネクト１５１０に接続されることができ、キーボード又はサーマルセンサのようなその他のデバイスはシステム１５００の具体的な構成又は設計により、組込みコントローラ（図示せず）により制御されることができる。

データ、アプリケーション、１つまたは複数のオペレーティングシステムなどの情報の永続性記憶を提供するために、プロセッサ１５０１には、大容量記憶装置（図示せず）が接続されることもできる。様々な実施形態において、より薄くてより軽量なシステム設計を可能にしながら、システムの応答性を向上するために、このような大容量記憶装置は、ソリッドステートデバイス（ＳＳＤ）によって実現されることができる。しかしながら、その他の実施形態では、大容量記憶装置は、主にハードディスクドライブ（ＨＤＤ）を使用して実現されることができ、より小さい容量のＳＳＤ記憶装置をＳＳＤキャッシュとして機能することで、停電イベントの間にコンテキスト状態及び他のそのような情報の不揮発性記憶を可能にし、それによりシステム動作が再開するときに通電を速く実現することができる。また、フラッシュデバイスは、例えば、シリアルペリフェラルインターフェース（ＳＰＩ）を介してプロセッサ１５０１に接続されることができる。このようなフラッシュデバイスは、前記システムのＢＩＯＳ及びその他のファームウェアを含むシステムソフトウェアの不揮発性記憶のために機能することができる。

記憶デバイス１５０８は、本明細書に記載の方法又は機能のいずれか１つ又は複数を具現化する１つ又は複数の命令セット又はソフトウェア（例えば、モジュール、ユニット及び／又はロジック１５２８）が格納されているコンピュータアクセス可能な記憶媒体１５０９（機械可読記憶媒体又はコンピュータ可読媒体とも呼ばれる）を備えてもよい。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、例えば、計画モジュール３０５、制御モジュール３０６、垂直駐車計画モジュール３０８などの前記構成要素のいずれかを表すことができる。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、更に、データ処理システム１５００、メモリ１５０３、およびプロセッサ１５０１による実行中に、メモリ１５０３内および／またはプロセッサ１５０１内に完全的にまたは少なくとも部分的に存在してもよく、データ処理システム１５００、メモリ１５０３およびプロセッサ１５０１も機械アクセス可能な記憶媒体を構成する。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、更に、ネットワークを介してネットワークインターフェース装置１５０５を経由して送受信されてもよい。

コンピュータ可読記憶媒体１５０９は、以上に説明されたいくつかのソフトウェア機能を永続的に格納するために用いることができる。コンピュータ可読記憶媒体１５０９は、例示的な実施形態において単一の媒体として示されるが、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、前記１つまたは複数の命令セットが格納される単一の媒体または複数の媒体（例えば、集中型または分散型データベースおよび／または関連するキャッシュとサーバ）を含むと解釈されるものとする。「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、更に、命令セットを格納または符号化できる任意の媒体を含むと解釈されるものであり、前記命令セットは機械により実行され、本発明のいずれか１つまたは複数の方法を前記機械に実行させるためのものである。それゆえに、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、ソリッドステートメモリ、光学媒体および磁気媒体、またはその他の任意の非一時的な機械可読媒体を含むが、それらに限定されないと解釈されるものとする。

本明細書に記載された処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８、構成要素及びその他の特徴は、ディスクリートハードウェア構成要素として実現されてもよく、又はＡＳＩＣＳ、ＦＰＧＡ、ＤＳＰ又は類似のデバイスのようなハードウェア構成要素の機能に統合されてもよい。更に、処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、ハードウェアデバイスにおけるファームウェア又は機能性回路として実現されてもよい。更に、処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、ハードウェアデバイスとソフトウェア構成要素の任意の組み合わせで実現されてもよい。

なお、システム１５００は、データ処理システムの様々な構成要素を有するものとして示されているが、構成要素を相互接続する任意の特定のアーキテクチャまたは方式を表すことを意図するものではなく、そのような詳細は、本発明の実施形態とは密接な関係がない。また、より少ない構成要素又はより多くの構成要素を有するネットワークコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、携帯電話、サーバ、及び／又はその他のデータ処理システムも、本発明の実施形態と共に使用することができることを理解されたい。

上述した具体的な説明の一部は、既に、コンピュータメモリにおけるデータビットに対する演算のアルゴリズムと記号表現により示された。これらのアルゴリズムの説明および表現は、データ処理分野における当業者によって使用される、それらの作業実質を所属分野の他の当業者に最も効果的に伝達する方法である。本明細書では、一般的に、アルゴリズムは、所望の結果につながるセルフコンシステントシーケンスと考えられる。これらの操作は、物理量の物理的処置が必要とされるものである。

しかしながら、念頭に置くべきなのは、これらの用語および類似の用語の全ては、適切な物理量に関連付けられるものであり、これらの量を標識しやすくするためのものに過ぎない。以上の説明で他に明示的に記載されていない限り、本明細書の全体にわたって理解するべきなのは、添付された特許請求の範囲に記載するもののような用語による説明とは、コンピュータシステム、又は類似の電子計算装置の動作及びプロセスを指し、前記コンピュータシステム又は電子計算装置は、コンピュータシステムのレジスタ及びメモリにおける物理（電子）量として示されるデータを制御するとともに、前記データをコンピュータシステムメモリ又はレジスタ又はこのようなその他の情報記憶装置、伝送又は表示装置において同様に物理量として示される別のデータに変換する。

本発明の実施形態は、本明細書の動作を実行するための装置にも関する。このようなコンピュータプログラムは、非一時的コンピュータ可読媒体に格納される。機械可読媒体は、機械（例えば、コンピュータ）により読み取り可能な形式で情報を格納するための任意のメカニズムを含む。例えば、機械可読（例えば、コンピュータ可読）媒体は、機械（例えば、コンピュータ）可読記憶媒体（例えば、読み出し専用メモリ（「ＲＯＭ」）、ランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」）、磁気ディスク記憶媒体、光学記憶媒体、フラッシュメモリデバイス）を含む。

上述した図面において説明されたプロセス又は方法は、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジックなど）、ソフトウェア（例えば、非一時的コンピュータ可読媒体に具現化されるもの）、又は両方の組み合わせを含む処理ロジックにより実行されることができる。前記プロセス又は方法は、以上で特定の順序に応じて説明されたが、前記動作の一部が異なる順序で実行されてもよいことを理解されたい。また、一部の動作は、順番ではなく並行して実行されてもよい。

本発明の実施形態は、いずれの特定のプログラミング言語を参照することなく記載されている。理解すべきなのは、本明細書に記載の本発明の実施形態の教示を実現するために、様々なプログラミング言語を使用することができる。

本明細書において、本発明の実施形態は、既にその具体的な例示的な実施形態を参照しながら記載された。明らかなように、添付された特許請求の範囲に記載された本発明のより広い趣旨及び範囲を逸脱しない限り、本発明に対して様々な変更を行うことができる。それゆえに、本明細書および図面は、限定的な意味でなく、例示的な意味で理解されるべきである。
なお、本願の出願当初の開示事項を維持するために、本願の出願当初の請求項１～２１の記載内容を以下に追加する。
（請求項１）
自動運転車両（ＡＤＶ）を動作させる際の駐車経路を計画するためのコンピュータ実施方法であって、
複数のサンプル点を始点と前記ＡＤＶを駐車するための駐車スペース内にある終点との間の中間点とするステップと、
前記サンプル点のそれぞれを通して前記始点と前記終点を結ぶ複数の候補経路を確定するステップであって、前記候補経路のそれぞれは多項式関数により螺旋曲線として定義されるステップと、
前記候補経路のそれぞれについて、所定のコスト関数を使用して経路コストを計算するステップと、
前記候補経路のうち、最も経路コストの低い候補経路の１つを選択するステップと、
選択された候補経路に従って、前記ＡＤＶを前記駐車スペースに駐車するための軌跡を計画するステップと
を含むコンピュータ実施方法。
（請求項２）
前記候補経路のそれぞれは、前記始点と前記サンプル点の１つとの間の前進経路と、前記サンプル点の１つと前記終点との間の後退経路とを含む、請求項１に記載の方法。
（請求項３）
複数の候補経路を確定するステップは、
前記候補経路のそれぞれについて、前記始点と対応するサンプル点を結ぶ第１の螺旋曲線を定義することと、
前記対応するサンプル点と前記終点を結ぶ第２の螺旋曲線を定義することと、を含む請求項１に記載の方法。
（請求項４）
複数の候補経路を確定するステップは、
前記ＡＤＶの周囲の運転環境を感知する感知データに基づいて、前記ＡＤＶが走行している道路の車線構成を確定することと、
前記車線構成に関連する境界要件を計算することと、
前記候補経路のそれぞれについて、前記候補経路が境界要件を満たすか否かを判断し、選択された候補経路は前記境界要件を満たすことと、を含む請求項１に記載の方法。
（請求項５）
前記境界要件を満たさない如何なる候補経路を、選択のための考慮項目から除去することをさらに含む、請求項４に記載の方法。
（請求項６）
前記複数のサンプル点は、前記始点が位置する車線の車線方向に対して４５度の角度をなす線上に位置する請求項１に記載の方法。
（請求項７）
前記経路コストは少なくとも部分的に、前記ＡＤＶと、前記ＡＤＶの所定の近接範囲内で感知された１つまたは複数の障害物との間の距離に基づいて確定される請求項１に記載の方法。
（請求項８）
前記経路コストはさらに、対応する候補経路と、前記候補経路が延びて通過する車線の車線境界との間の距離に基づいて確定される請求項７に記載の方法。
（請求項９）
命令が格納されている非一時的な機械可読媒体であって、
前記命令はプロセッサにより実行されるとき、前記自動運転車両（ＡＤＶ）を動作させる際の駐車経路を計画するための動作を前記プロセッサに実行させ、前記動作は、
複数のサンプル点を始点と前記ＡＤＶを駐車するための駐車スペース内にある終点との間の中間点とするステップと、
前記サンプル点のそれぞれを通して前記始点と前記終点を結ぶ複数の候補経路を確定するステップであって、前記候補経路のそれぞれは多項式関数により螺旋曲線として定義されるステップと、
前記候補経路のそれぞれについて、所定のコスト関数を使用して経路コストを計算するステップと、
前記候補経路のうち、最も経路コストの低い候補経路の１つを選択するステップと、
選択された候補経路に従って、前記ＡＤＶを前記駐車スペースに駐車するための軌跡を計画するステップと
を含む非一時的な機械可読媒体。
（請求項１０）
前記候補経路のそれぞれは、前記始点と前記サンプル点の１つとの間の前進経路と、前記サンプル点の１つと前記終点との間の後退経路とを含む、請求項９に記載の機械可読媒体。
（請求項１１）
複数の候補経路を確定するステップは、
前記候補経路のそれぞれについて、前記始点と対応するサンプル点を結ぶ第１の螺旋曲線を定義することと、
前記対応するサンプル点と前記終点を結ぶ第２の螺旋曲線を定義することと、を含む請求項９に記載の機械可読媒体。
（請求項１２）
複数の候補経路を確定するステップは、
前記ＡＤＶの周囲の運転環境を感知する感知データに基づいて、前記ＡＤＶが走行している道路の車線構成を確定することと、
前記車線構成に関連する境界要件を計算することと、
前記候補経路のそれぞれについて、前記候補経路が境界要件を満たすか否かを判断し、選択された候補経路は前記境界要件を満たすことと、を含む請求項９に記載の機械可読媒体。
（請求項１３）
前記動作は、前記境界要件を満たさない如何なる候補経路を、選択のための考慮項目から除去することをさらに含む、請求項１２に記載の機械可読媒体。
（請求項１４）
前記複数のサンプル点は、前記始点が位置する車線の車線方向に対して４５度の角度をなす線上に位置する請求項９に記載の機械可読媒体。
（請求項１５）
前記経路コストは少なくとも部分的に、前記ＡＤＶと、前記ＡＤＶの所定の近接範囲内で感知された１つまたは複数の障害物との間の距離に基づいて確定される請求項９に記載の機械可読媒体。
（請求項１６）
前記経路コストはさらに、対応する候補経路と、前記候補経路が延びて通過する車線の車線境界との間の距離に基づいて確定される請求項１５に記載の機械可読媒体。
（請求項１７）
プロセッサと、命令を格納するために前記プロセッサに接続されるメモリと、を備えるデータ処理システムであって、
前記命令は前記プロセッサにより実行されるとき、前記自動運転車両（ＡＤＶ）を動作させる際の駐車経路を計画するための動作を前記プロセッサに実行させ、前記動作は、
複数のサンプル点を始点と前記ＡＤＶを駐車するための駐車スペース内にある終点との間の中間点とするステップと、
前記サンプル点のそれぞれを通して前記始点と前記終点を結ぶ複数の候補経路を確定するステップであって、前記候補経路のそれぞれは多項式関数により螺旋曲線として定義されるステップと、
前記候補経路のそれぞれについて、所定のコスト関数を使用して経路コストを計算するステップと、
前記候補経路のうち、最も経路コストの低い候補経路の１つを選択するステップと、
選択された候補経路に従って、前記ＡＤＶを前記駐車スペースに駐車するための軌跡を計画するステップと
を含むデータ処理システム。
（請求項１８）
前記候補経路のそれぞれは、前記始点と前記サンプル点の１つとの間の前進経路と、前記サンプル点の１つと前記終点との間の後退経路とを含む、請求項１７に記載のシステム。
（請求項１９）
複数の候補経路を確定するステップは、
前記候補経路のそれぞれについて、前記始点と対応するサンプル点を結ぶ第１の螺旋曲線を定義することと、
前記対応するサンプル点と前記終点を結ぶ第２の螺旋曲線を定義することと、を含む請求項１７に記載のシステム。
（請求項２０）
複数の候補経路を確定するステップは、
前記ＡＤＶの周囲の運転環境を感知する感知データに基づいて、前記ＡＤＶが走行している道路の車線構成を確定することと、
前記車線構成に関連する境界要件を計算することと、
前記候補経路のそれぞれについて、前記候補経路が境界要件を満たすか否かを判断し、選択された候補経路は前記境界要件を満たすことと、を含む請求項１７に記載のシステム。
（請求項２１）
前記動作は、前記境界要件を満たさない如何なる候補経路を、選択のための考慮項目から除去することをさらに含む、請求項２０に記載のシステム。

Claims (17)

1. 自動運転車両（ＡＤＶ）を動作させる際の駐車経路を計画するためのコンピュータ実施方法であって、
   ＡＤＶの現在位置を始点とし、前記ＡＤＶを駐車するための駐車スペース内にある点を終点として、前記始点の位置する道路の車線と前記駐車スペースとが交差する角における、前記車線の方向と４５度をなす直線上で、複数のサンプル点を選択するステップと、
   前記サンプル点ごとに、前記始点と前記サンプル点を結ぶ第１の候補経路と、前記サンプル点と前記終点を結ぶ第２の候補経路とを確定するステップであって、前記第１の候補経路および前記第２の候補経路のそれぞれは、いずれも多項式関数で表される二次元螺旋曲線であるステップと、
   各候補経路ごとに、所定のコスト関数を使用して経路コストを計算するステップと、
   前記第１の候補経路および前記第２の候補経路のうち、経路コストの最も低い第１の候補経路および第２の候補経路をそれぞれ選択するステップと、
   選択された経路コストの最も低い第１の候補経路および第２の候補経路に基づいて、前記ＡＤＶを前記駐車スペースに駐車するための軌跡を計画するステップと
   を含むコンピュータ実施方法。
2. 前記第１の候補経路は前進経路であり、前記第２の候補経路は後退経路である、請求項１に記載の方法。
3. 前記ＡＤＶの周囲の運転環境を感知する感知データに基づいて、前記ＡＤＶが走行している道路の車線構成を確定することと、
   前記車線構成に関連する境界要件を計算することと、
   候補経路のそれぞれが境界要件を満たすか否かを判断し、選択された候補経路が前記境界要件を満たすようにすることと、をさらに含む請求項１に記載の方法。
4. 前記境界要件を満たさない如何なる候補経路を、選択のための考慮項目から除去することをさらに含む、請求項３に記載の方法。
5. 前記経路コストは少なくとも部分的に、前記ＡＤＶと、前記ＡＤＶの所定の近接範囲内で感知された１つまたは複数の障害物との間の距離に基づいて確定される請求項１に記載の方法。
6. 前記経路コストはさらに、対応する候補経路と、前記候補経路が延びて通過する車線の車線境界との間の距離に基づいて確定される請求項５に記載の方法。
7. 命令が格納されている非一時的な機械可読媒体であって、
   前記命令はプロセッサにより実行されるとき、前記自動運転車両（ＡＤＶ）を動作させる際の駐車経路を計画するための動作を前記プロセッサに実行させ、前記動作は、
   ＡＤＶの現在位置を始点とし、前記ＡＤＶを駐車するための駐車スペース内にある点を終点として、前記始点の位置する道路の車線と前記駐車スペースとが交差する角における、前記車線の方向と４５度をなす直線上で、複数のサンプル点を選択するステップと、
   前記サンプル点ごとに、前記始点と前記サンプル点を結ぶ第１の候補経路と、前記サンプル点と前記終点を結ぶ第２の候補経路とを確定するステップであって、前記第１の候補経路および前記第２の候補経路のそれぞれは、いずれも多項式関数で表される二次元螺旋曲線であるステップと、
   各候補経路ごとに、所定のコスト関数を使用して経路コストを計算するステップと、
   前記第１の候補経路および前記第２の候補経路のうち、経路コストの最も低い第１の候補経路および第２の候補経路をそれぞれ選択するステップと、
   選択された経路コストの最も低い第１の候補経路および第２の候補経路に基づいて、前記ＡＤＶを前記駐車スペースに駐車するための軌跡を計画するステップと
   を含む非一時的な機械可読媒体。
8. 前記第１の候補経路は前進経路であり、前記第２の候補経路は後退経路である、請求項７に記載の機械可読媒体。
9. 前記動作は、
   前記ＡＤＶの周囲の運転環境を感知する感知データに基づいて、前記ＡＤＶが走行している道路の車線構成を確定することと、
   前記車線構成に関連する境界要件を計算することと、
   前記候補経路のそれぞれが境界要件を満たすか否かを判断し、選択された候補経路が前記境界要件を満たすようにすることと、をさらに含む請求項７に記載の機械可読媒体。
10. 前記動作は、前記境界要件を満たさない如何なる候補経路を、選択のための考慮項目から除去することをさらに含む、請求項９に記載の機械可読媒体。
11. 前記経路コストは少なくとも部分的に、前記ＡＤＶと、前記ＡＤＶの所定の近接範囲内で感知された１つまたは複数の障害物との間の距離に基づいて確定される請求項７に記載の機械可読媒体。
12. 前記経路コストはさらに、対応する候補経路と、前記候補経路が延びて通過する車線の車線境界との間の距離に基づいて確定される請求項１１に記載の機械可読媒体。
13. プロセッサと、命令を格納するために前記プロセッサに接続されるメモリと、を備えるデータ処理システムであって、
    前記命令は前記プロセッサにより実行されるとき、前記自動運転車両（ＡＤＶ）を動作させる際の駐車経路を計画するための動作を前記プロセッサに実行させ、前記動作は、
    ＡＤＶの現在位置を始点とし、前記ＡＤＶを駐車するための駐車スペース内にある点を終点として、前記始点の位置する道路の車線と前記駐車スペースとが交差する角における、前記車線の方向と４５度をなす直線上で、複数のサンプル点を選択するステップと、
    前記サンプル点ごとに、前記始点と前記サンプル点を結ぶ第１の候補経路と、前記サンプル点と前記終点を結ぶ第２の候補経路とを確定するステップであって、前記第１の候補経路および前記第２の候補経路のそれぞれは、いずれも多項式関数で表される二次元螺旋曲線であるステップと、
    各候補経路ごとに、所定のコスト関数を使用して経路コストを計算するステップと、
    前記第１の候補経路および前記第２の候補経路のうち、経路コストの最も低い第１の候補経路および第２の候補経路をそれぞれ選択するステップと、
    選択された経路コストの最も低い第１の候補経路および第２の候補経路に基づいて、前記ＡＤＶを前記駐車スペースに駐車するための軌跡を計画するステップと
    を含むデータ処理システム。
14. 前記第１の候補経路は前進経路であり、前記第２の候補経路は後退経路である、請求項１３に記載のシステム。
15. 前記動作は、
    前記ＡＤＶの周囲の運転環境を感知する感知データに基づいて、前記ＡＤＶが走行している道路の車線構成を確定することと、
    前記車線構成に関連する境界要件を計算することと、
    前記候補経路のそれぞれが境界要件を満たすか否かを判断し、選択された候補経路が前記境界要件を満たすようにすることと、をさらに含む請求項１３に記載のシステム。
16. 前記動作は、前記境界要件を満たさない如何なる候補経路を、選択のための考慮項目から除去することをさらに含む、請求項１５に記載のシステム。
17. コンピュータプログラムであって、
    前記コンピュータプログラムがプロセッサにより実行されると、請求項１～６のいずれか一項に記載の方法を実現させるコンピュータプログラム。

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