JP7339960B2 - 自律走行車の速度計画のための不快感の利用 - Google Patents

Description

関連出願の相互参照
本出願は、２０１８年１１月１３日に申請された米国特許出願第１６／１８８，６１９号の継続、および２０１７年１１月２２日に提出された米国出願第１５／８２０，７５７号の継続出願であり、これらの開示は参照により本明細書に援用される。

ある場所から別の場所への搭乗者または物品の輸送を支援するために、例えば人間の運転手を必要としない車両などの自律車両を使用することができる。このような車両は、搭乗者がピックアップ場所または目的地などのいくつかの初期入力を提供してもよく、車両は、例えば車両が車両、歩行者、自転車などの他の道路利用者に反応し、それと相互作用することを必要とし得るルートを判定し、それに従うことによって、その場所に自ら操縦する、完全な自律モードで動作してもよい。

本開示の一態様は、第１の車両を制御する方法を提供する。本方法は、自律運転モードで第１の車両を操縦している間に、１つ以上のプロセッサによって第２の車両を識別することと、１つ以上のプロセッサによって、第１の車両の将来の軌道のジオメトリを識別することと、１つ以上のプロセッサによって、初期許容不快値を識別することと、１つ以上のプロセッサによって、少なくとも第１の車両の搭乗者の不快感および第２の車両の搭乗者の不快感に関する要因のセットに基づいて、初期許容不快値を満たすジオメトリの速度プロファイルを、速度プロファイルの不快値を判定することにより判定することを試みることと、初期許容不快値を満たす速度プロファイルを判定できないときには、１つ以上のプロセッサによって、調整された許容不快値を満たす速度プロファイルが判定されるまで、初期許容不快値を調整することと、１つ以上のプロセッサによって、調整された許容不快値を満たす速度プロファイルを使用して、自律運転モードで第１の車両を制御することと、を含む。

一例では、ジオメトリは、第１の車両が第２の車両の前または後ろで右折を試みることを含む。この例では、調整された許容不快値を満たす速度プロファイルは、第２の車両の前で右折するために第１の車両を加速させることに対応する。あるいは、調整された許容不快値を満たす速度プロファイルは、第２の車両の後ろで右折するために第１の車両を減速させることに対応する。別の例では、ジオメトリは、第１の車両が第２の車両の前または後ろで第２の車両の車線に合流することを含む。この例では、調整された許容不快値を満たす速度プロファイルは、第２の車両の前で合流するために第１の車両を加速させることに対応する。あるいは、調整された許容不快値を満たす速度プロファイルは、第２の車両の後ろで合流するために第１の車両を減速させることに対応する。別の例では、ジオメトリは、第１の車両が第２の車両の前または後ろの経路を横切ることを含む。この例では、調整された許容不快値を満たす速度プロファイルは、第２の車両の前の経路を横切るために第１の車両を加速させることに対応する。あるいは、調整された許容不快値を満たす速度プロファイルは、第２の車両の後ろの経路を横切るために第１の車両を減速させることに対応する。

別の例では、要因のセットは、第１の車両の少なくとも最大減速量を含む。別の例では、要因のセットは、第１の車両の少なくとも最大加速量を含む。別の例では、要因のセットは、第１の車両が現在走行している車線の速度制限を第１の車両が超えると予想される量を含む。別の例では、要因のセットは、第１の車両の横加速度を含む。別の例では、要因のセットは、少なくとも第１の車両が第２の車両にどれだけ接近するかを含む。別の例では、要因のセットは、第２の車両がどれだけ減速する必要があると予想されるかを含む。別の例では、要因のセットは、第２の車両がどれだけ加速する必要があると予想されるかを含む。別の例では、要因のセットは、第２の車両がどれだけその位置をシフトする必要があるかを含む。別の例では、要因のセットは、不快値の不確実性を表す不確実性値を含む。

本開示の別の態様は、第１の車両を制御するためのシステムを提供する。本システムは、自律運転モードで第１の車両を操縦している間に、第２の車両を識別することと、第１の車両の将来の軌道のジオメトリを識別することと、初期許容不快値を識別することと、少なくとも第１の車両の搭乗者の不快感および第２の車両の搭乗者の不快感に関する要因のセットに基づいて、初期許容不快値を満たすジオメトリの速度プロファイルを、速度プロファイルの不快値を判定することにより判定することを試みることと、初期許容不快値を満たす速度プロファイルを判定できないときには、調整された許容不快値を満たす速度プロファイルが判定されるまで、初期許容不快値を調整することと、調整された許容不快値を満たす速度プロファイルを使用して、自律運転モードで第１の車両を制御することと、調整された許容不快値を満たす速度プロファイルを使用して、自律運転モードで第１の車両を制御することと、を行うように構成された１つ以上のプロセッサを含む。

本開示の態様は、第１の車両を制御する方法を提供する。本方法は、自律運転モードで第１の車両を操縦している間に、１つ以上のプロセッサによって第２の車両を識別することと、１つ以上のプロセッサによって、第２の車両が煽り車両であることを判定することと、１つ以上のプロセッサによって、第１の車両の乗員の予想される不快感および第２の車両の乗員の予想される不快感を表す初期許容不快値を識別することと、１つ以上のプロセッサによって、煽り車両の反応に対応する要因のセットに基づいて、初期許容不快値を満たす第１の車両の将来の軌道の速度プロファイルを判定することを試みることと、初期許容不快値を満たす速度プロファイルを判定できないときには、１つ以上のプロセッサによって、調整された許容不快値を満たす速度プロファイルが判定されるまで、初期許容不快値を調整することと、１つ以上のプロセッサによって、調整された許容不快値を満たす速度プロファイルを使用して、自律運転モードで第１の車両を制御することと、を含む。

一例では、要因のセットは、第２の車両の最大許容減速を含む。別の例では、方法はまた、初期許容不快値が調整されるときに、第２の車両の最大許容減速も調整されることを含む。この例では、最大許容減速度の調整には、第２の車両の予想減速の制限を増大することが含まれる。別の例では、要因のセットは、第２の車両の反応時間を含む。この例では、初期許容不快値が調整されるときに、第２の車両の反応時間も調整される。また、反応時間の調整には、反応時間の短縮が含まれる。別の例では、要因のセットは、交差点で第１の車両を停止するための制約をさらに含む。この例では、初期許容不快値が調整されるときに、交差点で第１の車両を停止するための制約が調整される。別の例では、初期許容不快値が調整されるときに、交差点で第１の車両を停止するための制約が無視される。別の例では、第２の車両が煽り車両であると判定することは、第１の車両に対する第２の車両の場所に基づく。この例では、第２の車両が煽り車両であると判定することは、第２の車両の速度に基づく。別の例では、方法は、第２の車両が煽り車両であるかどうかの判定を定期的に更新することも含む。別の例では、方法はまた、自律運転モードで第１の車両を操縦している間に、１つ以上のプロセッサによって第３の車両を識別することと、１つ以上のプロセッサによって、第３の車両が煽り車両ではないことを判定することと、初期許容不快値を満たすジオメトリの速度プロファイルが第３の車両に関連する第２の要因のセットにさらに基づいていることを判定することを試みることも含む。この例では、要因のセットは第２の車両の最大許容減速度の第１の値を含み、第２の要因のセットは第３の車両の最大許容減速度の第２の値を含み、第２の値は第１の値とは異なる。加えて、第１の値は、第２の車両の予想減速の第１の制限を可能にし、第２の値は、第３の車両の予想減速の第２の制限を可能にし、第１の制限は第２の制限よりも小さい。追加的に、または代替的に、要因のセットは、第２の車両の反応時間の第１の値を含み、第２の要因のセットは、第３の車両の反応時間の第２の値を含み、第２の値は、第１の値とは異なる。さらに、第１の値は第２の値よりも小さいので、第２の車両の反応時間は第３の車両の反応時間よりも短い。

本開示の別の態様は、第１の車両を制御するためのシステムを提供する。本システムは、自律運転モードで第１の車両を操縦している間に、第２の車両を識別することと、第２の車両が煽り車両であることを判定することと、第１の車両の乗員の予想される不快感および第２の車両の乗員の予想される不快感を表す初期許容不快値を識別することと、煽り車両の反応に対応する要因のセットに基づいて、初期許容不快値を満たす第１の車両の将来の軌道の速度プロファイルを判定することを試みることと、初期許容不快値を満たす速度プロファイルを判定できないときには、調整された許容不快値を満たす速度プロファイルが判定されるまで、初期許容不快値を調整することと、調整された許容不快値を満たす速度プロファイルを使用して、自律運転モードで第１の車両を制御することと、を行うように構成された、１つ以上のプロセッサを備える。

一例では、１つ以上のプロセッサは、自律運転モードで第１の車両を操縦している間に、第３の車両を識別することと、第３の車両が煽り車両ではないことを判定することと、を行うようにさらに構成されている。この例では、初期許容不快値を満たすジオメトリの速度プロファイルを判定することを試みることは、第３の車両に関連する第２の要因のセットにさらに基づいており、要因のセットは、第２の車両、第２の要因のセットは、第３の車両の最大許容減速の第２の値を含み、第２の値は第１の値とは異なる。他の例では、システムはまた、車両を含む。

例示的な実施形態による例示的な車両の機能図である。 本開示の態様による地図情報の一例である。 本開示の態様による車両の例示的な外観図である。 典型的な実施形態による例示的なシステムの絵図である。 本開示の態様による図４のシステムの機能図である。 本開示の態様による地理的区域の例示的な鳥瞰図である。 本開示の態様による地理的区域の例示的な鳥瞰図である。 本開示の態様による地理的区域の例示的な鳥瞰図である。 本開示の態様による地理的区域の例示的な鳥瞰図である。 本開示の態様による地理的区域の例示的な鳥瞰図である。 本開示の態様による例示的なフロー図である。 本開示の態様による地図情報の例示的なフロー図である。

概要
本技術は、不快値を使用して自律車両の速度を制御する方法を判定することに関する。車両の軌道を生成するときに、その軌道の速度プロファイルを判定する前に、自律車両の経路のジオメトリが判定されてもよい。場合によっては、自律車両のコンピューティングデバイスは、車両の後ろの別の道路利用者などの物体を検出してもよい。場合によっては、これらの物体が煽り車両である可能性があるため、車両の動作がこれらの煽り車両にどのように影響するかを検討することが重要になる場合がある。そうするために、車両ならびに車両の環境内の道路利用者、例えば、他の車両、自転車、または歩行者に不快感を示唆する不快値を使用してもよい。

車両のコンピューティングデバイスが自律的に車両を操縦するためには、コンピューティングデバイスは、軌道、または車両が将来のある短い期間にわたって進むための将来の経路を生成する必要がある。これらの将来の経路には、ジオメトリコンポーネントおよび速度コンポーネントまたは速度プロファイルが含まれる可能性がある。速度プロファイルは、ジオメトリコンポーネントの後に生成されてもよい。これに関して、所与のジオメトリについて、例えば、車両が加速または減速することを必要とするものを含む、いくつかの異なる潜在的な速度プロファイルを生成することができる。繰り返すが、これらの速度プロファイルのどれを使用するかを判定することは困難な場合がある。

速度プロファイルを判定するときに、コンピューティングデバイスは、複数の制約を生成することがある。これらの制約は、車両の環境内の物体、および、それらの予測される動作または軌道に基づいて生成されてもよい。場合によっては、制約は、車両の前および／または横にある物体のみに基づいて生成されてもよい。その点では、車両の後ろの物体は無視される場合がある。しかしながら、場合によっては、車両の後ろに位置する物体が煽り車両であると判定されるときは、その物体に対して制約が生成されることもある。

コンピューティングデバイスはまた、速度プロファイルを識別するために、自律車両および他の車両の不快値を最小化する所与のジオメトリの速度プロファイルを判定することを試みてもよい。不快値は、自律車両の搭乗者（自律車両が実際に搭乗者を含むかどうかに関わらず）および別の車両の搭乗者または乗員（別の車両が実際に搭乗者を含むかどうかに関わらず）、歩行者、自転車などが経験すると予想される不快感に関する要因の組み合わせに基づいて判定されてもよい。

言い換えれば、コンピューティングデバイスは、最大許容不快値を充足させるかまたは満たす、関連する不快値を伴う解決策（すなわち、速度プロファイル）があるかどうかを判定してもよい。例えば、所与の最大許容不快値について、コンピューティングデバイスは、その最大許容不快値の速度プロファイル、またはその最大許容不快値の制限内に解決策が見つからない場合の失敗を戻すことができる。これにより、コンピューティングデバイスは、実行可能な最大許容不快値が最も低い速度計画を選択する。コンピューティングデバイスは、異なる最大許容不快値を使用して反復的に速度プロファイルを検索することができる。例えば、コンピューティングデバイスは、初期または最小の最大許容不快値から始まる。コンピューティングデバイスがその最大許容不快値で速度プロファイルを見つけることができない場合、コンピューティングデバイスは、現在の最大許容速度不快値を満たす解決策または速度プロファイルが見つかるまで、最大許容不快値を増大してもよい。

所定の最大許容不快値について、車両のコンピューティングデバイスは、交代で道路速度制限および横加速度制限、ならびに（地図情報によって定義された）遅い領域などの潜在的な所与の速度制限と同じ速さで移動する速度プロファイルで開始することができる。この初期プロファイルは、煽り車両であると判定された物体に対して生成された制約を含めて、制約を必ずしも満たすとは限らない。これらの制約は１つずつ解決される。最大許容不快値のために、できるだけ強く、できるだけ早くブレーキングしたときでも、コンピューティングデバイスが制約を満たすことができない場合には、所与の最大許容不快値を増大し、新しい速度プロファイルを生成することができる。しかしながら、速度プロファイルが所与の最大許容不快値で別の車両を追い越すか、またはそれに譲ることができる場合、コンピューティングデバイスは、他の物体を追い越すために加速するなどのデフォルトのアクションを選択することができる。さらに、最大許容不快値が上がると、特定の制約が無視されることさえある。

次に、コンピューティングデバイスは、最小の最大許容不快値を満たす速度プロファイルに従って車両を制御することができる。不快値は、すべての速度プロファイルを生成するときに使用できるが、自律車両が別の車両と相互作用しながら加速または減速する必要がある特定のタイプの状況に自律がある場合に特に役立つ。

本明細書において説明する特徴により、自律車両は、速度プロファイルが自律車両のすべての搭乗者（車両に現在誰もいない場合でも）および、自律車両が相互作用している別の車両のすべての搭乗者または乗員の両方にどのように影響するかを考慮しながら、その速度プロファイルを判定できる。さらに、煽り車両に基づいて制約を生成することにより、車両のコンピューティングデバイスは、車両の動作がそれらの煽り車両にどのように影響するかも考慮する運転判定を行うことができる。これにより、安全性も向上する。言い換えると、他の物体の動作を予測するためにより控えめな推定値を使用し、最大許容不快値を低くして安全マージンを大きくすると、より安全な解決策が得られる。

例示的なシステム
図１に示されるように、本開示の一態様による車両１００は、様々な構成要素を含む。本開示のいくつかの態様は、特定のタイプの車両に関連して特に有用であるが、車両は、限定はしないが、乗用車、トラック、オートバイ、バス、レクリエーション用車両などを含む任意のタイプの車両でよい。車両は、１つ以上のプロセッサ１２０、メモリ１３０、および汎用コンピューティングデバイスに典型的に存在する他の構成要素を含むコンピューティングデバイス１１０などの１つ以上の制御コンピューティングデバイスを有し得る。

メモリ１３０は、１つ以上のプロセッサ１２０によってアクセス可能である情報を記憶し、その情報には、プロセッサ１２０によって実行または別様に使用され得る命令１３４およびデータ１３２が含まれる。メモリ１３０は、プロセッサによってアクセス可能である情報を記憶することができる任意のタイプのメモリであってもよく、それらには、コンピューティングデバイス可読媒体、またはハードドライブ、メモリカード、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＤＶＤ、もしくは他の光ディスク、ならびに他の書き込み可能および読み取り専用メモリなどの電子デバイスを使って読み取ることができるデータを記憶する他の媒体が含まれる。システムおよび方法は、上記の異なる組み合わせを含んでもよく、それによって、命令およびデータの様々な部分が、様々なタイプの媒体に記憶される。

命令１３４は、プロセッサにより直接的に（マシンコードなど）または間接的に（スクリプトなど）実行される何れかの一連の命令であってもよい。例えば、命令は、コンピューティングデバイス可読媒体上のコンピューティングデバイスコードとして記憶されてもよい。その点において、「命令」および「プログラム」という用語は、本明細書では、区別なく使用され得る。命令は、プロセッサによる直接処理のためのオブジェクトコード形式で、または要求に応じて解釈されるか、もしくは予めコンパイルされる独立したソースコードモジュールのスクリプトもしくはコレクションを含む、何れかの他のコンピューティングデバイス言語で記憶されてもよい。命令の機能、方法、およびルーチンについては、以下でさらに詳細に説明される。

データ１３２は、命令１３４に従ってプロセッサ１２０によって検索、記憶、または修正されてもよい。例えば、特許請求の範囲の主題は、いかなる特定のデータ構造にも限定されないが、データは、コンピューティングデバイスレジスタ内に、すなわち、複数の異なるフィールドおよびレコードを有する表、ＸＭＬドキュメント、またはフラットファイルとしてリレーショナルデータベース内に記憶されてもよい。データはまた、任意のコンピューティングデバイス可読形式でフォーマットされてもよい。

１つ以上のプロセッサ１２０は、市販されているＣＰＵなどの何れかの従来のプロセッサであってもよい。別の方法として、１つ以上のプロセッサは、ＡＳＩＣまたは他のハードウェアベースプロセッサなどの専用デバイスであってもよい。図１は、プロセッサ、メモリ、およびコンピューティングデバイス１１０の他の要素を同じブロック内にあるものとして機能的に例示しているが、プロセッサ、コンピューティングデバイス、またはメモリは、実際には、同じ物理的な筐体内に記憶されていてもいなくてもよい、複数のプロセッサ、コンピューティングデバイス、またはメモリを含むことができることは、当業者により、理解されるであろう。例えば、メモリは、ハードドライブ、またはコンピューティングデバイス１１０の筐体とは異なる筐体内に設置された他の記憶媒体であってもよい。したがって、プロセッサまたはコンピューティングデバイスへの言及は、並行に動作してもしなくてもよいプロセッサまたはコンピューティングデバイスまたはメモリの集合体への言及を含むことを理解されたい。

コンピューティングデバイス１１０は、上述したプロセッサおよびメモリ、ならびにユーザ入力１５０（例えば、マウス、キーボード、タッチスクリーン、および／またはマイクロフォン）、および様々な電子ディスプレイ（例えば、スクリーン、または情報を表示するように動作可能である任意の他の電気デバイスを有するモニタ）など、コンピューティングデバイスと接続して通常使用されるすべての構成要素であってもよい。この例では、車両は、内部の電子ディスプレイ１５２、ならびに１つ以上のスピーカ１５４を含み、情報または音響映像体験を提供する。この点について、内部の電子ディスプレイ１５２は、車両１００の車内に位置付けられてもよく、コンピューティングデバイス１１０によって使用されて、車両１００内の乗員に情報を提供してもよい。

コンピューティングデバイス１１０はまた、以下に詳細に説明するクライアントコンピューティングデバイスおよびサーバコンピューティングデバイスなど他のコンピューティングデバイスとの通信を容易にするために、１つ以上の無線ネットワーク接続１５６を含んでもよい。無線ネットワーク接続には、ブルートゥース、ブルートゥースローエネルギー（ＬＥ）、携帯電話接続などの短距離通信プロトコル、ならびにインターネット、Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ、イントラネット、仮想プライベートネットワーク、ワイドエリアネットワーク、ローカルネットワーク、１つ以上の企業に専用の通信プロトコルを使用するプライベートネットワーク、イーサネット、ＷｉＦｉ、およびＨＴＴＰを含む様々な構成およびプロトコル、ならびに上記の様々な組み合わせが含まれてもよい。

一例では、コンピューティングデバイス１１０は、自律運転コンピューティングシステムの制御コンピューティングデバイスであってもよく、または車両１００に組み込まれていてもよい。この自律運転コンピューティングシステムは、メモリ１３０のプライマリ車両制御コードに従って車両１００の動きを制御するために、車両の様々な構成要素と通信することが可能であり得る。例えば、図１に戻ると、コンピューティングデバイス１１０は、メモリ１３０の命令１３４に従って、車両１００の動き、速度などを制御するために、減速システム１６０、加速システム１６２、ステアリングシステム１６４、シグナリングシステム１６６、ルーティングシステム１６８、測位システム１７０、知覚システム１７２、および動力システム１７４（すなわち、車両のエンジンまたはモーター）など、車両１００の様々なシステムと通信することができる。また、これらのシステムは、コンピューティングデバイス１１０の外部にあるものとして示されているが、実際には、これらのシステムもまた、車両１００を制御するための自律運転コンピューティングシステムとして再度、コンピューティングデバイス１１０の中に組み込まれてもよい。

一例として、コンピューティングデバイス１１０は、車両の速度を制御するために、車両のブレーキ、アクセルペダル、および／またはエンジンもしくはモーターなど、減速システム１６０および／または加速システム１６２の１つ以上のアクチュエータと相互作用し得る。同様に、ステアリングホイール、ステアリングシャフト、ならびに／またはラックアンドピニオンシステムのピニオンおよびラックなど、ステアリングシステム１６４の１つ以上のアクチュエータは、車両１００の方向を制御するために、コンピューティングデバイス１１０によって使用され得る。例えば、乗用車またはトラックなどの車両１００が道路上で使用するために構成されている場合、ステアリングシステムは、車両の向きを変えるために車輪の角度を制御するための１つ以上のアクチュエータを含んでもよい。シグナリングシステム１６６は、例えば、必要に応じて方向指示器またはブレーキライトを点灯させることによって、車両の意図を他の運転手または車両に知らせるために、コンピューティングデバイス１１０によって使用され得る。

ルーティングシステム１６８は、ある場所までのルートを決定し、それをたどるために、コンピューティングデバイス１１０によって使用され得る。この点について、ルーティングシステム１６８および／またはデータ１３２は、例えば、車道の形状および標高、車線境界線、交差点、横断歩道、速度制限、交通信号、建物、標識、リアルタイム交通情報、植生、または他のそのような対象物および情報を識別する高精密地図などの詳細な地図情報を記憶し得る。

図２は、交差点２０２および２０４を含む、車道の区分に関する地図情報２００の例である。この例では、地図情報２００は、車線境界線２１０、２１２、２１４、信号機２２０、２２２、横断歩道２３０、歩道２４０、一時停止標識２５０、２５２、譲れの標識２６０、および停止線２６２の形状、場所、ならびに他の特性を識別する情報を含む。本明細書では、地図情報は、画像ベースの地図として図示されているが、地図情報は、完全に画像ベースである必要はない（例えば、ラスタ）。例えば、地図情報は、１つ以上の道路グラフ、または道路、車線、交差点、およびこれらの特徴間の接続などの情報のグラフネットワークを含み得る。各特徴は、グラフデータとして記憶されてもよく、地理的場所などの情報と関連付けられてもよく、いずれにせよ、他の関連する特徴にリンクされ、例えば、一時停止標識は、道路および交差点などにリンクされてもよい。いくつかの例では、関連付けられたデータは、道路グラフのグリッドベースのインデックスを含んで、ある道路グラフの特徴の効率的な検索を可能にし得る。

測位システム１７０は、地図上または地球上の車両の相対的または絶対的位置を判定するために、コンピューティングデバイス１１０によって使用され得る。例えば、測位システム１７０は、デバイスの緯度、経度、および／または標高の位置を判定するためのＧＰＳ受信機を含むことができる。レーザを利用した位置特定システム、慣性支援ＧＰＳ、またはカメラを利用した位置特定などの他の位置特定システムも、車両の位置を特定するために使用することができる。車両の位置には、緯度、経度、高度などの絶対的な地理的位置情報の他に、すぐ周りの他の車両に対する位置などの相対的な位置情報が含まれていてもよく、これは、多くの場合、絶対的な地理的位置よりも少ないノイズで決定することができる。

測位システム１７０はまた、車両の方向および速度、またはそれらの変化を決定するための加速度計、ジャイロスコープ、または別の方向／速度検出デバイスなど、コンピューティングデバイス１１０と通信する他のデバイスを含んでいてもよい。単なる例として、加速デバイスは、重力の方向、または重力に対して垂直な平面に対する車両の縦揺れ、偏揺れ、または横揺れ（またはそれらの変化）を判定することができる。このデバイスはまた、速度の増減、およびそのような変化の方向を追跡することもできる。本明細書で説明したように、場所および向きのデータのデバイスの提供は、コンピューティングデバイス１１０、他のコンピューティングデバイス、および上記の組み合わせに自動的に提供され得る。

また、知覚システム１７２は、他の車両、道路上の障害物、交通信号、標識、樹木等のような車両外部の物体を検出するための１つ以上の構成要素も含む。例えば、知覚システム１７２は、レーザ、ソナー、レーダ、カメラ、および／またはコンピューティングデバイス１１０が処理できるデータを記録する何れかの他の検出デバイスを含んでもよい。車両がミニバンなどの搭乗者車両である場合には、ミニバンは、屋根または他の都合のよい場所に搭載されるレーザまたは他のセンサを含んでもよい。例えば、図３は、車両１００の例示的な外観図である。この例では、屋上にある筐体３１０およびドーム状筐体３１２は、ライダーセンサ、ならびに各種のカメラおよびレーダーユニットを含んでもよい。さらに、車両１００の前端部に設置された筐体３２０、ならびに車両の運転手側および助手席側の筐体３３０，３３２は、各々、ライダーセンサを記憶することができる。例えば、筐体３３０は、運転手ドア３６０の前部に設置されている。車両１００はまた、車両１００の屋根の上にさらに設置されたレーダーユニットおよび／またはカメラのための筐体３４０、３４２も含む。追加のレーダーユニットおよびカメラ（図示せず）は、車両１００の前端および後端に、および／または屋根もしくは屋上にある筐体３１０に沿った他の位置に設置され得る。

コンピューティングデバイス１１０は、様々な構成要素を制御することによって車両の方向および速度を制御してもよい。例として、コンピューティングデバイス１１０は、詳細な地図情報およびルーティングシステム１６８からのデータを使用して、車両を目的地に完全に自律的にナビゲートし得る。コンピューティングデバイス１１０は、測位システム１７０を使用して車両の場所を判定し、知覚システム１７２を使用して、対象物を検出し、その場所に安全に到着するために必要である場合、対象物に対して応答することができる。そうするために、コンピューティングデバイス１１０は、車両を、（例えば、加速システム１６２により、エンジンに提供される燃料または他のエネルギーを増加させることによって）加速させ、（例えば、エンジンに供給される燃料を低減させ、ギヤを切り替え、および／または減速システム１６０によりブレーキをかけることによって）減速させ、（例えば、ステアリングシステム１６４により、車両１００の前輪または後輪の向きを変えることによって）方向を変更させ、（例えば、シグナリングシステム１６６の方向指示器を点灯することによって）係る変更を伝えさせてもよい。このため、加速システム１６２および減速システム１６０は、車両のエンジンと車両の車輪との間に様々な構成要素を含む、動力伝達装置の一部であり得る。再び、これらのシステムを制御することによって、コンピューティングデバイス１１０はまた、車両を自律的に操縦するために、車両の動力伝達装置を制御してもよい。

車両１００のコンピューティングデバイス１１０はまた、輸送サービスの一部であるコンピューティングデバイスならびに他のコンピューティングデバイスなど他のコンピューティングデバイスとの間で情報を受信または転送することもできる。図４および図５は、それぞれ、例示的なシステム４００の絵図および機能図であり、システムは、ネットワーク４６０を介して接続された複数のコンピューティングデバイス４１０、４２０、４３０、４４０、および記憶システム４５０を含む。システム４００は、車両１００、および車両１００と同じまたは同様に構成され得る車両１００Ａ、１００Ｂも含む。簡潔にするため、いくつかの車両およびコンピューティングデバイスのみを図示しているが、通常のシステムは、これよりもはるかに多くのものを含み得る。

図４に示されるように、コンピューティングデバイス４１０、４２０、４３０、４４０の各々は、１つ以上のプロセッサ、メモリ、データ、および命令を含むことができる。そのようなプロセッサ、メモリ、データ、および命令は、コンピューティングデバイス１１０の１つ以上のプロセッサ１２０、メモリ１３０、データ１３２、および命令１３４と同様に構成されてもよい。

ネットワーク４６０および仲介ノードは、ブルートゥース、ブルートゥースＬＥ、インターネット、Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ、イントラネット、仮想プライベートネットワーク、ワイドエリアネットワーク、ローカルネットワーク、１つ以上の企業に専用の通信プロトコルを使用するプライベートネットワーク、イーサネット、ＷｉＦｉ、およびＨＴＴＰ、ならびに上記の様々な組み合わせなどの短距離通信プロトコルを含む様々な構成およびプロトコルを含んでもよい。そのような通信は、モデムおよび無線インターフェースなどの、他のコンピューティングデバイスとの間でデータを送受信することができる何れかのデバイスによって容易に行われ得る。

一例では、１つ以上のコンピューティングデバイス１１０は、他のコンピューティングデバイスとの間でデータを受信、処理、および送信する目的で、ネットワークの異なるノードと情報を交換する、例えば、負荷分散サーバファームなど、複数のコンピューティングデバイスを有する１つ以上のサーバコンピューティングデバイスを含んでもよい。例えば、１つ以上のコンピューティングデバイス４１０は、ネットワーク４６０を介して、車両１００のコンピューティングデバイス１１０、または車両１００Ａの同様のコンピューティングデバイス、ならびにコンピューティングデバイス４２０、４３０、４４０と通信することが可能である１つ以上のサーバコンピューティングデバイスを含んでもよい。例えば、車両１００、１００Ａは、サーバコンピューティングデバイスによって様々な場所に派遣され得る車両の集団の一部であり得る。この点について、サーバコンピューティングデバイス４１０は、派遣システムとして機能することができる。さらに、フリートの車両は、サーバコンピューティングデバイスに車両のそれぞれの測位システムによって提供される位置情報、ならびに以下でさらに考察される車両のステータスに関する他の情報を定期的に送信することができ、１つ以上のサーバコンピューティングデバイスは、フリートの各車両の位置と状況を追跡することができる。

加えて、サーバコンピューティングデバイス４１０は、ネットワーク４６０を使用して、コンピューティングデバイス４２０、４３０、４４０のディスプレイ４２４、４３４、４４４などのディスプレイ上に、ユーザ４２２、４３２、４４２などのユーザに情報を送信および提示することができる。この点について、コンピューティングデバイス４２０、４３０、４４０は、クライアントコンピューティングデバイスと見なされてもよい。

図４に示すように、各クライアントコンピューティングデバイス４２０、４３０、４４０は、ユーザ４２２、４３２、４４２が使用することを意図されたパーソナルコンピューティングデバイスであってもよく、１つ以上のプロセッサ（例えば、中央処理装置（ＣＰＵ））、データおよび命令を記憶するメモリ（例えば、ＲＡＭおよび内蔵ハードドライブ）、ディスプレイ４２４、４３４、４４４などのディスプレイ（例えば、画面を有するモニタ、タッチスクリーン、プロジェクタ、テレビ、または情報を表示するように動作可能である他のデバイス）、およびユーザ入力デバイス４２６、４３６、４４６（例えば、マウス、キーボード、タッチスクリーン、またはマイクロフォン）を含む、パーソナルコンピューティングデバイスと接続して通常使用されるすべての構成要素を有し得る。クライアントコンピューティングデバイスはまた、ビデオストリームを記録するためのカメラ、スピーカ、ネットワークインターフェースデバイス、およびこれらの要素を互いに接続するために使用されるすべての構成要素を含んでもよい。

クライアントコンピューティングデバイス４２０、４３０、および４４０は、各々、フルサイズのパーソナルコンピューティングデバイスを含んでもよいが、代替的に、インターネットなどのネットワークを介してサーバとデータを無線で交換することが可能であるモバイルコンピューティングデバイスを含んでもよい。ほんの一例として、クライアントコンピューティングデバイス４２０は、携帯電話、または無線対応ＰＤＡ、タブレットＰＣ、ウェアラブルコンピューティングデバイスもしくはシステムなどのデバイス、またはインターネットもしくは他のネットワークを介して情報を取得することができるネットブックであってもよい。別の例では、クライアントコンピューティングデバイス４３０は、図４に示されるように、腕時計として示されるウェアラブルコンピューティングシステムであってもよい。一例として、ユーザは、小型キーボード、キーパッド、マイクロフォンを使用して、カメラを用いた映像信号、またはタッチスクリーンを使用して、情報を入力し得る。

いくつかの例では、クライアントコンピューティングデバイス４４０は、集団の車両にデポサービスを提供するためにデポの管理者またはオペレータによって使用されるコンシェルジュワークステーションであり得る。図４および図５には、単一のデポワークステーション４４０のみが示されているが、通常のシステムには、任意の数の係るワークステーションが含まれてもよい。

メモリ１３０と同様に、記憶システム４５０は、ハードドライブ、メモリカード、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＤＶＤ、ＣＤ－ＲＯＭ、書き込み可能メモリ、および読み出し専用メモリなどの、サーバコンピューティングデバイス４１０によりアクセス可能である情報を記憶することができる、任意のタイプのコンピュータ化された記憶装置であり得る。さらに、記憶システム４５０は、データが、同じまたは異なる地理的位置に物理的に設置され得る複数の異なる記憶デバイス上に記憶される分散型記憶システムを含んでもよい。記憶システム４５０は、図４および図５に示すように、ネットワーク４６０を介してコンピューティングデバイスに接続されてもよく、かつ／またはコンピューティングデバイス１１０、４１０、４２０、４３０、４４０などの何れかに直接接続されるか、もしくは組み込まれてもよい。

記憶システム４５０は、以下でより詳細に説明されるように、様々なタイプの情報を記憶することができる。この情報は、本明細書で記載する特徴のうちのいくつかまたはすべてを実行するために、１つ以上のサーバコンピューティングデバイス４１０などのサーバコンピューティングデバイスによって検索または別様にアクセスされ得る。輸送サービスをユーザに提供するために、記憶システム４５０の情報は、１つ以上のサーバコンピューティングデバイスに対してユーザを特定するために使用することができる資格情報などのユーザアカウント情報（例えば、従来の単一要素認証の場合のユーザ名およびパスワード、ならびにランダムな識別子、生体認証などの多要素認証で通常使用される他のタイプの資格情報）を含み得る。ユーザアカウント情報はまた、ユーザの名前、連絡先情報、ユーザのクライアントコンピューティングデバイス（または、同じユーザアカウントで複数のデバイスが使用されている場合はデバイス）の識別情報などの個人情報、ユーザに関する１つ以上の固有の信号、および他のユーザのプリファレンスまたは設定データを含み得る。

記憶システム４５０はまた、ユーザに表示するためにクライアントコンピューティングデバイスに提供され得る情報を記憶してもよい。例えば、記憶システム４５０は、所与の集荷または目的地の場所について車両が停止する可能性が高い区域を判定するための所定の距離情報を記憶し得る。記憶システム４５０はまた、以下で論じられるように、ユーザに表示され得る図式、アイコン、および他の項目を記憶し得る。
例示的な方法
上述し、図に例示した動作に加えて、様々な動作が、ここで説明される。以下の動作は、以下に説明する正確な順序で実行される必要がないことを理解されたい。むしろ、様々なステップが、異なる順序で、または同時に処理されてもよく、ステップもまた、追加または省略されてもよい。

車両のコンピューティングデバイスは、ルートをたどるために車両を制御し得る。これは、車両の複数の短期軌道を生成することを含み得る。これらの軌道は、目的地までのルートをたどるために、車両が、２秒、１０秒、１６秒程度などの、将来のある短い期間にたどる、本質的に将来の経路である場合がある。これらの将来の経路には、ジオメトリコンポーネントおよび速度コンポーネントまたは速度プロファイルが含まれる可能性がある。速度プロファイルは、ジオメトリコンポーネントの後に生成されてもよい。これに関して、所与のジオメトリについて、例えば、車両が加速または減速することを必要とするものを含む、いくつかの異なる潜在的な速度プロファイルを生成することができる。繰り返すが、これらの速度プロファイルのどれを使用するかを判定することは困難な場合がある。

図６は、図２の地図情報で定義された道路の区画に対応する道路の区画で操縦されている車両１００の例示的な図である。例えば、図６は、交差点６０２および６０４を含む道路６００の区画で操縦されている車両１００を示す。この例では、交差点６０２および６０４は、それぞれ地図情報２００の交差点２０２および２０４に対応する。この例では、車線境界線６１０、６１２、および６１４は、車線境界線２１０、２１２、および２１４の形状、場所、および他の特性にそれぞれ対応する。同様に、横断歩道６３０は、横断歩道２３０の形状、場所、および他の特性にそれぞれ対応し、歩道６４０は、歩道２４０に対応し、信号機６２０、６２２は、信号機２２０、２２２にそれぞれ対応し、一時停止標識６５０、６５２は、一時停止標識２５０、２５２にそれぞれ対応し、譲れの標識６６０は、譲れの標識２６０に対応し、停止線６６２は、停止線２６２に対応する。

この例では、コンピューティングデバイス１１０は、目的地（図示せず）に到達するために車両１００がたどる軌道６７０を判定するために地図情報２００を使用している。軌道６７０は、車両１００が交差点６０４で左折し得ることを要求する速度コンポーネントおよびジオメトリコンポーネント（軌道６７０について図６に示されているものと同じ）を含む。

次に、コンピューティングデバイス１００は、自律車両の搭乗者または乗員および、煽り車両として識別された任意の物体を含む、車両の環境における他の道路使用者の不快値を最小化する、ジオメトリ軌道６７０などの所与のジオメトリの速度プロファイルを判定しようと試みることができる。不快値は、自律車両の搭乗者または乗員（自律車両が実際に搭乗者を含むかどうかに関わらず）および別の車両の搭乗者または乗員（別の車両が実際に搭乗者を含むかどうかに関わらず）、歩行者、自転車などが経験すると予想される不快感に関連する要因の組み合わせに基づいて判定することができる。別の車両には実際に任意の乗員が含まれる）。この不快値は、例えば、最大減速、最大加速、最大ジャーク、最大横加速度、最大横ジャーク量、自律車両が速度制限を超える最大量、自動車両が横断歩道に進入する必要があるかどうか、車両が閉塞した横断歩道に進入する必要があるかどうか、車両の速度が近接速度制限を超えるかどうか、車両と任意の他の物体との間の最小距離（例えば、２台の車両がどれだけ接近するか）などの要因の組み合わせに基づいて判定することができる。近距離速度制限に関して、これは、近くの物体までの距離の関数として車両の速度を制限することに対応する。この制限は、絶対速度、相対速度、現在車両が走行している道路の速度制限のパーセンテージなどの制限に対応する場合がある。

これらの要因に加えて、別の車両、自転車、または歩行者などの別の道路利用者に関して、これらの要因には、他の道路利用者が車両１００に反応するための反応時間、他の物体がどれだけ減速する必要があるか、いつ他の道路利用者が車両１００を見るかまたは検出することができるか、他の道路利用者がどれだけその位置をシフトする（右または左に移動する）必要があるか、他の道路利用者の推定反応時間に対応する前進時間、別の車両が横断歩道に進入する必要があるかどうか、別の道路利用者が閉塞した横断歩道に進入する必要があるかどうか、他の道路利用者が速度制限を超える必要がある最大量、ならびに、コンピューティングデバイスが、他の道路利用者の位置および速度の予測にどれだけ確信があるか、も含まれてもよい。

これらの要因の各々は、その値の特定のスケールを使用して評価できる。例えば、最小加速（または最大許容減速）の範囲は－２ｍ／ｓ２～－８ｍ／ｓ２程度であってもよく、最大加速の範囲は２ｍ／ｓ２～３ｍ／ｓ２であってもよく、ジャークの範囲は２ｍ／ｓ２～８ｍ／ｓ２程度であってもよく、横加速度の範囲は３ｍ／ｓ２～４ｍ／ｓ２であってもよく、速度制限の超過の範囲は０％～１２％程度であってもよく、近接速度制限の範囲は０％～１２％程度であってもよく、前進の範囲は０．７５～０秒程度であってもよく、不確実性の範囲は標準偏差０．８～標準偏差０程度であってもよい。

さらに、これらのスケールは特定の状況下で調整される場合がある。例えば、２台の車両が相互作用している場合、優先権（つまり、先行権）を有する車両は、より断定的に動作することが許可または期待されてもよいが、優先権がない（つまり、先行権がない）車両は、より協調的に行動することが許可または期待されてもよい。その点で、優先権に応じてスケールを調整できる。これに関して、優先権のない車両の場合、最大許容減速度のスケールを大きくすることができる。例えば、スケールが－２ｍ／ｓ２～－１０ｍ／ｓ２程度になる場合がある。同様に、優先度のない車両の場合、最大加速度のスケールは増大する可能性がある。例えば、スケールの範囲は２ｍ／ｓ２～１０ｍ／ｓ２程度になる場合がある。

所与の不快値の速度プロファイルを判定するために、コンピューティングデバイスは、前述の要因および対応する値に基づいて、複数の制約を生成することができる。例えば、これらの制約は、車両の環境内の物体、および、それらの予測される動作または軌道に基づいて生成されてもよい。例えば、制約は、交代で道路速度制限および横加速度制限、他の物体までの最小距離、（地図情報によって定義された）遅い領域などの速度制限を含み得る。例えば、コンピューティングデバイス１１０および／または知覚システム１７２は、車両、自転車、歩行者、破片などの物体を識別し、それらの物体の１つ以上の将来の予測軌道を推定することができる。制約は、車両のコンピューティングデバイスが、それらの物体の予測された軌道を用いて軌道のジオメトリコンポーネント（すなわち、車両１００が存在すると予測される場所）を引き起こす速度プロファイルを判定することを防ぐために生成され得る。場合によっては、物体の予測された軌道に対応する領域を使用して、その物体の制約を判定してもよい。例えば、歩行者が所与の場所で車両の軌道を横切ると予測される場合、その場所および歩行者が車両の軌道に出入りすることが予想される時間は、速度制約を定義することができる。

場合によっては、制約は、車両の前および／または横にある物体のみに基づいて生成されてもよい。これは、例えば、車両の前および／または車両の横にあり、また、車両の軌道と交差する可能性が高い予測された軌道を有する車両のみを含み得る。その点では、車両の後ろの物体は無視される場合がある。しかしながら、場合によっては、煽り車両などの車両の後ろの物体は、実際には車両の速度計画を判定することに関連している可能性がある。したがって、物体が複数の要件を満たす場合、コンピューティングデバイス１１０は、その物体が煽り車両であると判定することができる。例えば、これらの複数の要件は、物体が車両の後ろに、かつ車両と同じ車線に位置する車両として識別されること、物体が車両１００の速度に対して特定の速度で走行していること、物体が車両の後ろの特定の距離内にあることなどを含み得る。これに関して、車両１００の後ろの車線に位置する任意の物体について、コンピューティングデバイス１１０は、その物体が煽り車両であるかどうかを判定することができる。この評価は、例えば、コンピューティングデバイス１１０が知覚システム１７２から更新されたセンサーデータを受信するたびになど、定期的に更新されてもよい。

同様に、車両の後ろに位置する物体が煽り車両であると判定されるときは、その物体に対して制約が生成されることもある。ただし、煽り車両の制約に使用される値は、通常の車両の値とは異なる場合がある。例えば、煽り車両の場合、コンピューティングデバイス１１０は、他のタイプの車両の場合よりも、より多くのブレーキングおよび／またはより短い反応時間に対して、車両１００のアクションへのより大きな応答を想定することができる。言い換えると、煽り車両が車両１００に反応すると予想されるため、車両１００が車両１００の後ろの煽り車両に対して強く反応すると予想される可能性が低いので、煽り車両は、他の車両よりも車両１００のために速度を低下させる可能性が高い。

コンピューティングデバイスは、最大許容不快値を充足させるか、または満たして、すべての制約の値を充足する解決策（すなわち、速度プロファイル）があるかどうかを判定することができる。例えば、所与の最大許容不快値について、コンピューティングデバイス１１０は、その最大許容不快値の速度プロファイル、またはその最大許容不快値の範囲内に解決策が見つからない場合の失敗を戻すことができる。これにより、コンピューティングデバイスは、実行可能な最大許容不快値が最も低い速度計画を選択する。

例えば図６の例のように、考慮すべき制約がない状況の場合、コンピューティングデバイスは、最大許容不快値が最低である速度プロファイルを見つけることができるため、より高い最大許容不快値を評価する必要はない。換言すれば、車両１００に近接した車両、自転車、または歩行者などの他の道路利用者がいない場合、コンピューティングデバイス１１０は、通常、例えば、不快感がゼロであるなどの初期または最小の最大許容不快値を満たす速度プロファイルを見つけることができる。

車両１００の軌道が、車両または歩行者などの他のこのような道路利用者に接近する場合、安全上の理由から、車両はより遅い速度で制御されるべきである。したがって、所望の速度は、他の道路利用者のタイプ（例えば、車両、自転車、または歩行者）、および車両１００がその他の対象物にどれだけ接近することができるかの関数であり得る。最大許容不快値を増大しることにより、車両１００は、そのような他の道路利用者との衝突を回避するために、所望の速度をわずかに超えることさえ許され得る。

コンピューティングデバイスは、異なる最大許容不快値を使用して反復的に速度プロファイルを検索することができる。例えば、コンピューティングデバイスは、ゼロなどの第１の最も低い最大許容不快値から始まる。コンピューティングデバイスがその最大許容不快値で速度プロファイルを見つけることができない場合、コンピューティングデバイスは、解決策が見つかるまで最大許容不快値を増大してもよい。例えば、最大許容不快値は、最大許容不快値が、０．５、１、２、１０程度などの絶対最大値に達するまで、０．１、０．２、０．２５、０．５、以上または以下の増分で０から増大する。増分が０．２５、最大値が１の例では、５つの離散レベルがあるが、追加または異なるレベル、増分、および絶対最大値も使用できる。

最大許容不快感が増大するたびに、各制約のさまざまな要因の値も調整される場合がある。例えば、一般的な車両に関して、不快感が０の場合の反応遅延は２秒であると予想されるのに対し、煽り式車両の場合、反応遅延は１．５秒であると予想される。不快値が１の場合、通常の車両に関しては、反応遅延は１．５秒と予想され、煽り車両の場合、反応遅延は０秒と予想される場合がある。別の例として、不快値０の場合、煽り車両の最大許容減速は－２ｍ／ｓ／ｓであってもよく、不快値１の場合、煽り車両の最大許容減速は－８ｍ／ｓ／ｓであってもよい。一般的な車両では、不快値が０の場合、最大許容減速は－１ｍ／ｓ／ｓであってもよく、不快値が１の場合、最大許容減速は－６ｍ／ｓ／ｓであってもよい。（上記で説明したように）一般的な車両が優先権を有する場合、不快値が１では、最大許容減速度は－４ｍ／ｓ／であってもよい。

所与の最大許容不快値ごとに、車両のコンピューティングデバイスは、潜在的な所与の１つ以上の制約と同じくらい速く移動する初期速度プロファイルから開始することができる。

この初期プロファイルは、煽り車両を含む他の物体のすべての制約を必ずしも満たすとは限らない。これらの制約は１つずつ解決される。コンピューティングデバイスが、制約のうちの１つに違反していると判断した場合、コンピューティングデバイスは、速度プロファイルを遅くすることにより、その制約に関連する物体に譲ることを試みる。速度プロファイルを遅くする場合、コンピューティングデバイスは、車両の減速（またはブレーキ）を可能な限り遅くし、制約後できるだけ早く再び加速することができる。したがって、速度プロファイルは、制約を満たしながら、可能な限り速く移動している。速度プロファイルが常に可能な限り速く移動していることをコンピューティングデバイスが理解している限り、速度プロファイルを遅くすることが、プロファイルが違反された制約を満たす唯一のオプションであるため、これは重要である。コンピューティングデバイスが速度プロファイルを遅くして制約を満たすことができる場合、コンピューティングデバイスは、すべての制約が満たされるまで、次の違反した制約でプロセスを繰り返す。できるだけ強く、できるだけ早くブレーキングしたときでも、コンピューティングデバイスが制約を満たすことができない場合には、最大許容不快値を増大し、新しい速度プロファイルを生成することができる。しかしながら、速度プロファイルが所与の最大許容不快値で別の車両を追い越すか、またはそれに譲ることができる場合、コンピューティングデバイスは、他の物体を追い越すために加速するなどのデフォルトのアクションを選択することができる。

次に、コンピューティングデバイスは、最小の最大許容不快値を満たす速度プロファイルに従って車両を制御することができる。所与の最大許容不快値について、車両が追い越すか、または譲るかの何れかに速度プロファイルを使用する場合、車両のコンピューティングデバイスは、最高速度で追い越すための速度プロファイルを選択することがある。次に、この速度プロファイルをジオメトリコンポーネントと組み合わせて使用して、車両を制御する。

不快値は、すべての速度プロファイルを生成するときに使用できるが、自律車両が別の車両と相互作用しながら加速または減速する必要がある特定のタイプの状況に自律車両がある場合に特に役立つ。これらの状況には、別の車両の前または後ろで右折すること、別の車両の前または後ろで合流すること、他の車両の前または後ろの別の車両の進路を横切ることなどが含まれる。この場合も、不快感の値を使用することにより、コンピューティングデバイスに特定の選択を行ってから速度計画を判定することを要求するのではなく、そのような判定を自動的に行うことができる。

右折の例では、コンピューティングデバイスは、車両が他の車両の前を曲がることを可能にする加速を含む速度プロファイルと、他の車両に譲ることを可能にする減速を含む速度プロファイルとの間で判定する必要がある場合がある。例えば、図７を参照すると、車両１００は、軌道７１０をたどるために交差点６０４で右折しなければならない。異なる速度プロファイルは、車両１００が車両７２０の前または後ろを通過する原因となり得る。例えば、速度プロファイルによって車両が軌道に沿ってすぐに移動し、例えば加速する場合、車両１００は車両７２０の前を通過することができる。同様に、速度プロファイルが車両を待機させるか、または非常にゆっくりと移動させる場合、車両１００は車両７２０の後ろを通過することがある。上記のように最大許容不快値を使用することにより、コンピューティングデバイスに特定の選択を行わせてから速度計画を判定するのではなく、車両１００および車両７２０の両方の搭乗者または乗員に対する不快感を考慮することにより、そのような判定を自動的に行うことができる。

同様に、合流の例では、コンピューティングデバイスは、他の車両の前を進む加速を含む速度プロファイルと、他の車両の後ろを進む減速を含む速度プロファイルとの間で判定する必要がある場合がある。例えば、図８を参照すると、車両１００は、軌道８１０をたどるために交通に合流しなければならない。異なる速度プロファイルは、車両１００が車両８２０の前または後ろで合流する原因となり得る。例えば、速度プロファイルによって車両が軌道に沿ってすぐに移動し、例えば加速する場合、車両１００は車両８２０の前で合流することができる。同様に、速度プロファイルが車両を待機させるか、または非常にゆっくりと移動させる場合、車両１００は車両８２０の後ろで合流することがある。繰り返すが、最大許容不快値を使用することにより、コンピューティングデバイスに特定の選択を行わせてから速度計画を判定するのではなく、車両１００および車両８２０の両方の搭乗者または乗員に対する不快感を考慮することにより、そのような判定を自動的に行うことができる。

また、別の車両の経路を横切る例では、コンピューティングデバイスは、その車両の前にある他の車両の経路を横切る加速を含む速度プロファイルと、他の車両の後ろの車両の後に他の車両の経路を横切る減速との間で判定を行う必要がある場合がある。例えば、図９を参照すると、車両１００は、軌道９１０をたどるために交差点６０４を直進しなければならない。異なる速度プロファイルは、車両１００が車両９２０の前または後ろを通過する原因となり得る。例えば、速度プロファイルによって車両が軌道に沿ってすぐに移動し、例えば加速する場合、車両１００は車両９２０の前で車両９２０の経路を横切ることができる。同様に、速度プロファイルが車両を待機させるか、または非常にゆっくりと移動させる場合、車両１００は車両９２０の後ろで車両９２０の経路を横切ることがある。繰り返すが、最大許容不快値を使用することにより、コンピューティングデバイスに特定の選択を行わせてから速度計画を判定するのではなく、車両１００および車両９２０の両方の搭乗者または乗員に対する不快感を考慮することにより、そのような判定を自動的に行うことができる。

不快感の値が増大すると、特定の制約が「段階的に廃止」されるか、または車両が制約を無視または軽視することを可能にするために、速度プロファイルに影響を与えないような値になる場合がある。この動作により、コンピューティングデバイス１１０は、本質的に、どの制約が他の制約よりも重要であるかの間でトレードオフを行うことができる。したがって、煽り車両もまた、例えば、コンピューティングデバイス１１０にいくつかの制約を調整させるか、または無視さえさせることによって、車両の動作に影響を及ぼし得る。例えば、車両１００が交差点に近づいている場合、煽り車両は十分に速く減速していないか、またはまったく減速していないので、煽り車両は間接的にコンピューティングデバイス１１０に交差点の停止線での停止に関連する制約を調整させ得る。

例えば、図１０を参照すると、車両１００は交差点６０２に接近し、交差点６０２を通って軌道１０１０をたどっている。この時点で、車両１００が位置する車線を制御する信号機は、赤または黄色である（すなわち、赤に変わろうとしている）。したがって、コンピューティングデバイス１１０は、交差点６０２で車両１００を停止させる必要がある場合がある。さらに、車両１０１０は車両１００の後ろにあり、車両１００と同じ車線にある。この例では、コンピューティングデバイス１１０は、上述のように、車両１０２０が煽り車両であることを判定することができる。したがって、コンピューティングデバイス１１０は、例えば、制約の位置を停止線を越えて数フィートに移動させることによって、停止線６６２で停止するための制約を調整することができる。あるいは、コンピューティングデバイス１１０は、制約を完全に無視するだけでよい。コンピューティングデバイス１１０は、調整または無視することにより、車両１００に停止線６６２を数フィート先で停止させるか、または交差点６０４まで数フィート前進させて、煽り車両１０２０による衝突（すなわち後端）を回避することができる。もちろん、車両１００は、車両１００が位置する車線を制御する信号機が赤であるか、または赤に変わろうとしている間に、一時停止標識を過ぎるか、または交差点を通過することによって、自身または他者の安全を軽視する必要はない。例えば、交差交通に関する安全性を確保するために、交差点への移動は、車両１００が位置する車線を制御する信号がまだ黄色である（つまり、信号がまだ赤になっていない）場合にのみ許可される。

不確実性要因に関して、最大許容不快値がより低いいくつかの状況では、車両のコンピューティングデバイスは、車両の動作を調整して、より慎重に進むことができる。例えば、より低い最大許容不快値では、コンピューティングデバイスは、将来の軌道に関する不確実性を表す他の物体の将来の状態の周りに「バッファ」制約を適用する場合がある。一例として、このバッファ制約は、他の物体が膨張した制約内に留まる可能性が６０％程度になるように生成できる。より大きな最大許容不快値の場合、このバッファの制約を減少させることができる。

図１１は、コンピューティングデバイス１１０のプロセッサ１２０などの１つ以上のプロセッサによって実行され得る、車両１００などの第１の車両を制御するための例のうちのいくつかの例示的なフロー図１１００を含む。例えば、ブロック１１１０において、自律運転モードで第１の車両を操縦している間に、第２の車両が識別される。ブロック１１２０において、第１の車両の将来の軌道のジオメトリが受信される。ブロック１１３０において、初期許容不快値が識別される。ブロック１１４０において少なくとも、第１の車両の搭乗者または乗員の不快感および第２の車両の搭乗者または乗員の不快感に関連する要因のセットに基づいて、初期許容不快値を満たすジオメトリの速度プロファイルを判定することを試みる。ブロック１１５０において、初期許容不快値を満たす速度プロファイルを判定できないときには、調整された許容不快値を満たす速度プロファイルが判定されるまで、初期許容不快値を調整する。ブロック１１６０では、調整された許容不快値を満たす速度プロファイルを使用して、自律運転モードで車両を制御する。

図１２は、コンピューティングデバイス１１０のプロセッサ１２０などの１つ以上のプロセッサによって実行され得る、車両１００などの第１の車両を制御するための例のうちのいくつかの例示的なフロー図１２００を含む。ブロック１２１０において、車両が自律運転モードで操縦されている間に、第２の車両が識別される。ブロック１２２０において、第２の車両が煽り車両であることが判定される。第１の車両の乗員の予想される不快感および第２の車両の乗員の予想される不快感を表す初期許容不快値は、ブロック１２３０において判定される。ブロック１２４０において、第２の車両の反応に対応する要因のセットに基づいて、初期許容不快値を満たすジオメトリの速度プロファイルを判定することが試みられる。ブロック１２５０において、初期許容不快値を満たす速度プロファイルを判定できないときには、調整された許容不快値を満たす速度プロファイルが判定されるまで、初期許容不快値を調整する。ブロック１２６０で、調整された許容不快値を満たす速度プロファイルを使用して、自律運転モードで第１の車両を制御する。

別段の記載がない限り、前述の代替例は、相互に排他的ではないが、独自の利点を達成するために様々な組み合わせで実施されてもよい。上述した特徴のこれらおよび他の変形および組み合わせは、特許請求の範囲によって定義される主題から逸脱することなく利用することができるので、実施形態の前述の説明は、特許請求の範囲によって定義される主題を限定するのではなく、実例としてみなされるべきである。さらに、本明細書に記載された実施例、ならびに「など」、「含む」などと表現された語句の提供は、特許請求の範囲の主題を特定の実施例に限定するものと解釈されるべきではなく、むしろ、実施例は、多くの可能な実施形態のうちの１つだけを例示することが意図されている。さらに、異なる図面中の同じ参照番号は、同じまたは類似の要素を特定することができる。

Claims (20)

1. 第１の車両を制御する方法であって、
   自律運転モードで前記第１の車両を操縦している間に、１つ以上のプロセッサによって第２の車両を識別することと、
   前記１つ以上のプロセッサによって、前記第１の車両の将来の軌道のジオメトリを識別することと、
   前記１つ以上のプロセッサによって、初期許容不快値を識別することと、
   前記１つ以上のプロセッサによって、少なくとも前記第１の車両の搭乗者の不快感および前記第２の車両の搭乗者の不快感に関する複数の要因に基づいて速度プロファイルに対応する不快値を求めることで、前記初期許容不快値を満たす前記識別されたジオメトリの速度プロファイルを決定するよう試みることと、
   前記初期許容不快値を満たす速度プロファイルを決定できないときに、前記１つ以上のプロセッサによって、調整された許容不快値を満たす速度プロファイルが決定されるまで、前記初期許容不快値を調整することと、
   前記１つ以上のプロセッサによって、前記初期許容不快値または前記調整された許容不快値を満たす前記速度プロファイルを使用して、前記自律運転モードで前記第１の車両を制御することと、を含む方法。
2. 前記ジオメトリが、左側通行において、前記第１の車両が前記第２の車両の前または後ろで左折を試みることを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記ジオメトリが、前記第１の車両が前記第２の車両の前または後ろで前記第２の車両の車線に合流することを含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記ジオメトリが、前記第１の車両が前記第２の車両の前または後ろの経路を横切ることを含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記複数の要因が、前記第１の車両の少なくとも最大減速量を含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記複数の要因が、前記第１の車両の少なくとも最大加速量を含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記複数の要因が、前記第１の車両が現在走行している車線の速度制限を前記第１の車両がどれだけ超えると予想されるかを含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記複数の要因が、前記第１の車両の横加速度を含む、請求項１に記載の方法。
9. 前記複数の要因が、少なくとも前記第１の車両が前記第２の車両にどれだけ接近するかを含む、請求項１に記載の方法。
10. 前記複数の要因が、前記第２の車両がどれだけ減速する、または加速する必要があると予想されるかを含む、請求項１に記載の方法。
11. 第１の車両を制御する方法であって、
    自律運転モードで前記第１の車両を操縦している間に、１つ以上のプロセッサによって第２の車両を識別することと、
    前記１つ以上のプロセッサによって、前記第２の車両が煽り車両であることを判定することと、
    前記１つ以上のプロセッサによって、前記第１の車両の乗員の予想される不快感および前記第２の車両の乗員の予想される不快感を表す初期許容不快値を識別することと、
    前記１つ以上のプロセッサによって、前記煽り車両の反応に対応する、車両の乗員の不快感に関する複数の要因に基づいて、前記初期許容不快値を満たす前記第１の車両の将来の軌道の速度プロファイルを決定することを試みることと、
    前記初期許容不快値を満たす速度プロファイルを決定できないときには、前記１つ以上のプロセッサによって、調整された許容不快値を満たす速度プロファイルが決定されるまで、前記初期許容不快値を調整することと、
    前記１つ以上のプロセッサによって、前記初期許容不快値または前記調整された許容不快値を満たす前記速度プロファイルを使用して、前記自律運転モードで前記第１の車両を制御することと、を含む方法。
12. 前記複数の要因が、前記第２の車両の最大許容減速度を含む、請求項１１に記載の方法。
13. 前記初期許容不快値が調整されるときに、前記第２の車両の前記最大許容減速度も調整されることをさらに含む、請求項１２に記載の方法。
14. 前記最大許容減速度を調整することが、前記第２の車両の予想される減速度に対する制限を増大させることを含む、請求項１３に記載の方法。
15. 前記複数の要因が、前記第２の車両の動作に対する反応時間を含む、請求項１１に記載の方法。
16. 前記初期許容不快値が調整されるときに、前記第２の車両に対する前記反応時間も調整されることをさらに含む、請求項１５に記載の方法。
17. 前記複数の要因が、交差点で前記第１の車両を停止させるための制約をさらに含む、請求項１１に記載の方法。
18. 自律運転モードで前記第１の車両を操縦している間に、１つ以上のプロセッサによって第３の車両を識別することと、
    前記１つ以上のプロセッサによって、前記第３の車両が煽り車両ではないことを判定することであって、前記初期許容不快値を満たす前記速度プロファイルを決定することを試みることが、前記第３の車両に関連する複数の第２の要因にさらに基づくことと、をさらに含む、請求項１１に記載の方法。
19. 前記複数の要因が、前記第２の車両の最大許容減速度の第１の値を含み、前記複数の第２の要因が、前記第３の車両の前記最大許容減速度の第２の値を含み、前記第２の値が前記第１の値とは異なる、請求項１８に記載の方法。
20. 前記複数の要因が、前記第２の車両に対する反応時間の第１の値を含み、前記複数の第２の要因が前記第３の車両に対する前記反応時間の第２の値を含み、前記第２の値が前記第１の値とは異なる、請求項１８に記載の方法。

Images