JP7399891B2 - ナビゲーション中に難しい操縦についての追加の命令を提供すること - Google Patents
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Description
本開示のナビゲーションシステムおよび方法は、操縦の難易度のメトリックを考慮して、車両を操作するユーザにナビゲーション命令を提供することができる。ナビゲーションシステムは、これらの指示を自律(または「自動運転」)車両に提供することもできるが、簡潔にするために、以下の例は、人間のユーザ、または自動車、トラック、オートバイ、自転車などの車両の「操作者」に言及する。ナビゲーションシステムは、特定のユーザのための「主観的な」難易度のメトリック(たとえば、環状交差点はユーザXにとっては難しい操縦である)および/またはすべてのユーザに適用可能な「客観的な」難易度のメトリック(たとえば、特定の交差点における左折は道路が交差する角度のせいで難しい)を生成することができる。以下で論じられるように、様々な実装形態におけるナビゲーションシステムは、機械学習技法を使用して、操縦、ロケーション、運転者の挙動などの間の関係を自動的に判定する。
図1は、操縦の難易度のメトリックを生成するための技法が実装され得る例示的な環境10を示す。環境10は、通信ネットワーク50を介して相互接続されたポータブルシステム20およびサーバシステム30を含む。さらに、ポータブルシステム20および/またはサーバシステム30は、通信ネットワーク50を介して車両輸送システム60と接続され得る。環境10において動作するナビゲーションシステムは、ポータブルシステム20、サーバシステム30を使用して、またはポータブルシステム20において部分的にかつサーバシステム30において部分的に実装されてもよい。ナビゲーションシステムは、機械学習モデルをトレーニングするためのデータを車両輸送システム60から収集し得る。
図2は、たとえば、図1のポータブルシステム20およびサーバシステム30において実装され得るナビゲーション命令を提供する方法200を示すフローチャートである。より具体的な例として、機械学習モジュール134は、データベース142、144、146などから取り出されたデータを使用して機械学習モデルをトレーニングするために方法200を少なくとも部分的に実装することができ、ナビゲーションモジュール132は、ナビゲーション命令を生成するために機械学習モデルを適用することができる。より一般的には、機械学習モデルをトレーニングし、ナビゲーションデータに適用することが可能であり、モバイルプラットフォーム内にもしくはサーバ上に配設されたまたは複数のコンピューティングコンポーネント間で分散された任意の適切なコンピュータシステムは、ナビゲーション命令を提供する方法200を実装し得る。
さらに明確にするために、図1の例示的なナビゲーションシステムを参照しながら、いくつかの例示的なシナリオが以下で論じられる。これらのシナリオにおける機械学習モジュール134は、視覚的類似性(たとえば、衛星画像またはストリートレベルの画像を使用する)、道路ジオメトリの類似性(たとえば、図解マップデータ、衛星画像、車両センサからのデータを使用する)を認識するようにモデルをトレーニングすることによって、操縦についての難易度のメトリックを生成する。
以下の追加の考慮事項は上記の議論に適用される。本明細書全体を通して、複数のインスタンスは、単一のインスタンスとして説明されたコンポーネント、動作、または構造を実装し得る。1つまたは複数の方法の個々の動作は別個の動作として図示され、説明されるが、個々の動作のうちの1つまたは複数は同時に実施されてもよく、何も動作が示された順序で実施されることを必要としない。例示的な構成において別個のコンポーネントとして提示される構造および機能は、組み合わされた構造またはコンポーネントとして実装されてもよい。同様に、単一のコンポーネントとして提示される構造および機能は、別個のコンポーネントとして実装されてもよい。これらのおよび他の変形、修正、追加、および改善は、本開示の主題の範囲内に入る。
20 ポータブルシステム
30 サーバシステム、サーバ
50 通信ネットワーク、ネットワーク
60 車両輸送システム
122 処理ユニット
124 メモリ
126 ユーザインターフェース
128 センサユニット、センサ
132 ナビゲーションモジュール、コンポーネント
134 機械学習モジュール、コンポーネント
136 データアグリゲーションモジュール、コンポーネント
142 操縦データベース、データベース
144 ロケーションデータベース、データベース
146 ユーザデータベース、データベース
155 マップデータ
156 ストリートレベルの画像データ
162a~d 車両
164 V2Iモジュール
200 方法
320、322、324、326 地理的ロケーション、ロケーション
420、422、424、426 地理的ロケーション、ロケーション
520、522、524、526 地理的ロケーション、ロケーション
620、622、624、626 地理的ロケーション、ロケーション
720、722、724、726 ストリートレベルのフレーム、フレーム
820、822、824、826 ストリートレベルのフレーム、フレーム
920、922、924、926 修正操縦、操縦
Claims (12)
- ナビゲーション命令を提供する方法であって、
1つまたは複数のプロセッサによって、a)複数のロケーションおよびb)前記複数のロケーションにおいて1つまたは複数の車両によって実行されるかまたは試行される1つまたは複数の操縦のセットを記述するデータセットを受信するステップであって、前記データセットが前記複数のロケーションにおけるロケーション特徴を表すストリートレベルの画像を含む、ステップと、
前記1つまたは複数のプロセッサによって、ロケーション特徴及び操作のセットと難易度のメトリックとの間の相関を学習することによって、前記ロケーション特徴及び操縦のセットについての難易度のメトリックを生成することができるような機械学習モデルを構成するために、前記データセットを使用して前記機械学習モデルをトレーニングするステップと、
前記1つまたは複数のプロセッサによって、(i)ロケーションおよび(ii)前記ロケーションにおいて車両によって実行されるべき操縦の指示を含むクエリデータを受信するステップと、
前記1つまたは複数のプロセッサによって、前記操縦についての難易度のメトリックを生成するために、前記クエリデータを前記機械学習モデルに適用するステップと、
前記1つまたは複数のプロセッサによってユーザインターフェースを介して、前記操縦についてのナビゲーション命令や前記ストリートレベルの画像を提供するステップであって、
前記生成された難易度のメトリックに基づいて前記ナビゲーション命令の少なくとも1つのパラメータを選択するステップを含む、ステップと
を含む方法。 - 前記生成された難易度のメトリックに基づいて前記少なくとも1つのパラメータを選択するステップが、
前記難易度のメトリックが難易度しきい値を超えるときに、前記ナビゲーション命令のより高い詳細レベルを選択するステップと、
前記難易度のメトリックが前記難易度しきい値を超えないときに、前記ナビゲーション命令のより低い詳細レベルを選択するステップと
を含む、請求項1に記載の方法。 - 前記少なくとも1つのパラメータが、前記ナビゲーション命令を提供する前記ステップと前記車両が前記ロケーションに到着することとの間の時間間隔を含み、
前記生成された難易度のメトリックに基づいて前記少なくとも1つのパラメータを選択するステップが、
前記難易度のメトリックが前記難易度しきい値を超えるときに、より長い時間間隔を選択するステップと、
前記難易度のメトリックが前記難易度しきい値を超えないときに、より短い時間間隔を選択するステップと
を含む、請求項1または2に記載の方法。 - 前記少なくとも1つのパラメータを選択するステップが、前記生成された難易度のメトリックに基づいて、前記ナビゲーション命令が視覚ランドマークを含むべきかどうかを判定するステップを含む、請求項1、2または3に記載の方法。
- 前記データセットを受信するステップが、前記複数のロケーションおよび前記クエリデータにおいて示された前記ロケーションについての衛星画像をさらに受信するステップを含み、
前記機械学習モデルが、ロケーション間の視覚類似性を考慮して前記操縦のセットについての前記難易度のメトリックを生成する、
請求項1から4のいずれか一項に記載の方法。 - 前記データセットを受信するステップが、前記複数のロケーションおよび前記クエリデータにおいて示された前記ロケーションについての(i)衛星画像、(ii)マップデータ、または(iii)車両センサデータのうちの少なくとも1つを受信するステップを含み、
前記機械学習モデルをトレーニングするステップが、前記1つまたは複数のプロセッサによって、対応するロケーションにおける道路ジオメトリを判定するために特徴抽出関数を前記データセットに適用するステップを含み、
前記機械学習モデルが、ロケーション間の道路ジオメトリの類似性を考慮して前記操縦のセットについての前記難易度のメトリックを生成する、
請求項1から5のいずれか一項に記載の方法。 - 前記データセットを受信するステップが、前記1つまたは複数の車両が対応する操縦を完了するのにどのくらい時間がかかったかの指示を受信するステップを含み、
前記機械学習モデルが、それぞれのロケーションにおける前記操縦の相対的な持続時間を考慮して前記操縦についての前記難易度のメトリックを生成する、
請求項1から6のいずれか一項に記載の方法。 - 前記データセットを受信するステップが、対応する操縦を試行するときに前記1つまたは複数の車両がたどったナビゲーションルートの指示を受信するステップを含み、
前記機械学習モデルが、前記車両が前記対応する操縦を完了したかまたは省略したかを考慮して前記操縦のセットについての前記難易度のメトリックを生成する、
請求項1から7のいずれか一項に記載の方法。 - ユーザデバイスにおいて実装され、前記データセットを受信するステップが、ネットワークサーバから前記データセットを受信するステップを含む、請求項1から8のいずれか一項に記載の方法。
- ネットワークサーバにおいて実装され、前記ユーザインターフェースを介して前記ナビゲーション命令を提供するステップが、前記ユーザインターフェースを介して表示のために前記ナビゲーション命令をユーザデバイスに送るステップを含む、請求項1から9のいずれか一項に記載の方法。
- システムであって、
処理ハードウェアと、
命令を記憶した非一時的コンピュータ可読メモリと
を備え、前記命令が、前記処理ハードウェアによって実行されると、前記システムに請求項1から10のいずれか一項に記載の方法を実装させる、
システム。 - ナビゲーション命令を提供するためのユーザデバイスにおける方法であって、
処理ハードウェアによってユーザインターフェースを介して、出発地から目的地まで走行するためのナビゲーション命令を提供するという要求を受信するステップと、
前記処理ハードウェアによって、前記出発地から前記目的地までのナビゲーションルートを取得するステップであって、
前記ナビゲーションルートが、請求項1から10のいずれか1項に記載の方法または請求項11に記載のシステムによって提供されるようなナビゲーション命令を含む、ステップと
を含む方法。
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