JP7465473B2 - 自律車両の安全停止解放をもたらすためのシステム及び方法 - Google Patents

Description

関連出願の相互参照
本出願は、２０１９年７月２２日に出願され、「ＳＹＳＴＥＭ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤ ＦＯＲ ＥＦＦＥＣＴＩＮＧ Ａ ＳＡＦＥＴＹ ＳＴＯＰ ＲＥＬＥＡＳＥ ＩＮ ＡＮ ＡＵＴＯＮＯＭＯＵＳ ＶＥＨＩＣＬＥ」と題される米国特許出願第１６／５１８，８９７号の優先権を主張するものであり、あらゆる目的のために参照によりこの開示すべてを組み込む。

自律車両などのシステムは、予測可能性、応答性、及び自律車両の場合の乗員の快適性などの他の目標に加えて、安全性を考慮してプログラムされている。オブジェクトがそのような自律車両の軌道と交差する場合、システムのセンサが動作できない場合などの特定の状況では、システムは、安全性を確保するために、公称モード以外のモードで動作するようにプログラムされることがある。そのような例では、その他のモードから公称動作モードに戻ることは安全ではない可能性がある。

添付図面を参照して詳細な説明を記載する。図面中、参照番号の左端の数字（複数可）は、参照番号が最初に現れる図を特定する。異なる図面における同じ参照番号は、類似または同一の構成要素または特徴を示す。

一次コンピューティングシステム及び二次コンピューティングシステムを含む、自律車両管理及び／または制御システムのいくつかの要素の例を示す高レベルブロック図である。 受信された軌道を検証及び／または確認するための、図１の軌道マネージャプロセス（「ＴＭＰ」）の要素を示すブロック図である。 自律車両のアクチュエータシステムとインターフェースするドライブマネージャの要素を示すブロック図である。 システムモニタ及び軌道マネージャプロセス（「ＴＭＰ」）の代替図を示すブロック図である。 軌道を処理し、軌道を選択及び／または軌道を修正するＴＭＰに実装され得る状態図である。 公称動作を表す公称軌道以外の軌道を選択したときのＴＭＰの状態を表す、ＴＭＰに実装され得る状態図である。 自律車両のいくつかの要素を示す。 自律車両のアーキテクチャに従って使用され得る要素の例を示す。

本開示は、自律車両に安全停止解放を実装するための方法、装置、及びシステムを記載する。例では、人工知能（「ＡＩ」）ユニットは、入力を検討し、考え得る軌道の選択を軌道マネージャプロセス（「ＴＭＰ」）に出力し、このＴＭＰは、特定の基準を使用して提供された軌道のうちの１つを選択する、衝突回避を実行するシステムとして動作することができる。この例では、ＴＭＰは次いで、選択された軌道を、場合によっては他のシステムの中で、車両の推進システムを制御するドライブマネージャに出力し得る。

一例では、ＴＭＰは、ＡＩがどの軌道を出力するかとは独立して、提供された軌道に対して基準チェックを実行し、ＡＩシステムが安全でない軌道を出力した場合に、ＴＭＰは、対応する信号をドライブマネージャプロセスまたはドライブアクチュエータに送信しないようにする。いくつかの例では、提案された軌道のいずれもＴＭＰの基準を満たさない場合、ＴＭＰは車両を停止に至らせるための軌道を出力し得る。具体的な例では、ＴＭＰは、定時性、一貫性、実現可能性、及び衝突チェックに対して軌道を評価する。実行可能な軌道とは、少なくともこれらの妥当性テストを満たすものであるが、これらが十分な要件ではない場合もある。

定時性要件は、軌道が受信されてからどれだけの時間が経過したかに関係する。たとえば、ＴＭＰが軌道を実行するプロセスにあるか、またはＴＭＰが別のシステムによって実行されている場合、ＴＭＰは、実行される次の軌道を受信したが、その次の軌道は、４秒よりも長く前に受信されていた場合、定時性の基準を満たしていないとみなされ得る。これは、軌道の通信に何らかの遅延があった場合に生じる可能性がある。

一貫性基準は、いくつかの所定の一貫性制約に基づいて、直前の軌道から現在の軌道への車両状態またはコマンドの大きなジャンプを妨げることに関連し得る。たとえば、直前の軌道と現在の軌道との速度があまりにも異なる場合、現在の軌道は一貫性がないというフラグが立てられてもよい。

実現可能性基準は、確認されている軌道が車両の現在の動的能力の範囲内である（たとえば、「１８０ＫＰＨの速度または６ｍ／ｓ／ｓの横方向加速度を指令する新しい軌道には追従しないはずである」）ことを検証することに関連し得る。たとえば、軌道があまりにも過去に生成されたものであり、このため古くなっている場合には、実現可能ではないとみなされ得る。いくつかの例では、タイミングクロックの各周期で新しい軌道が提供され、これは、１０分の１秒ごとまたは１００分の１秒ごとであり得る。本明細書で使用されるとき、「フレーム」とは、軌道が考慮される期間を指し、フレームによって表される時間の長さは異なることがある。軌道は、フレームの期間が開始する直前など、タイムリーに受信され得るが、ずっと前に計算されていて、古くなっている可能性がある。

衝突チェック基準は、エージェントまたはオブジェクトとの切迫した衝突を含むであろうとＴＭＰが判定した軌道を、ＴＭＰが拒否することであり得る。いくつかの例では、軌道は、定時性、一貫性、及び実現可能性をカバーする個別の妥当性基準を有し、無衝突要件を有する。そのような例では、妥当性及び衝突回避性という２つのテストがあるが、これら２つのテストの基礎となるのは複数の基準であり得る。

衝突チェックは、「衝突までの時間」値が「制動の直前までの時間」値よりも小さいかまたはそれに等しいエージェントまたは障害物との予測された衝突を含む、軌道の表現を妨げるために使用され得る。回避可能でないが任意の予想される衝突を含む軌道は追従されるべきではなく、または利用可能な軌道のすべてが予想される衝突を含む場合、予想される衝突エネルギーまたは他のメトリックを最小化する軌道が選択された軌道であってもよい。

ＴＭＰが利用可能な軌道は、第１の軌道が第２の軌道よりも高い階層にあり、第２の軌道が第３の軌道よりも高い階層にあるなど、階層を有し得る。第１の軌道は公称動作軌道であり、より低い階層ある軌道は、より高い軌道が妥当でない場合など、理想でない状況またはエラー状況に対応し得る。たとえば、第１の軌道でいくつかのエラーが見つかり、第２の軌道が、その場合に使用されるであろう偶発的軌道でない限り、第１の軌道が使用される軌道である可能性がある。

少なくともいくつかの例では、新たに取得された軌道が妥当でない及び／または無衝突でない場合に、受信された一次及び／または二次軌道の１つまたは複数のいずれかが、後続のフレームで使用されるように記憶されてもよい。このような軌道は、記憶された軌道と称され得る。任意の１つ以上の例では、（新たに取得されたか記憶されたかのいずれかの）任意の軌道は、そのような修正が衝突を防止する（または深刻度を最小化するなど）シナリオにつながるであろう場合に修正されてもよい。いくつかの例では、そのような修正は、軌道に追加の制動を加えることなどの、縦方向の修正に限定され得るが、他の例では、他の修正（たとえば、わずかな旋回）が提供されてもよい。階層に従って、システムは、第１（または一次）、二次（または代替／偶発的）、修正された二次、修正された記憶された二次、そして最後に、上記の軌道のいずれも衝突を緩和しない場合の緊急停止（本明細書では「Ｅ停止」とも称される）を選び得る。そのような例では、Ｅ停止は、自律車両の機械的能力及び乗員の安全制限の範囲内で、自律車両を迅速に停止に至らせようとする軌道であり得る。

これらの特定の軌道のセットに言及する本明細書の例及び説明は、階層で提供される他の軌道のセットを有する例をカバーするように修正できることを理解されたい。また具体的な例では、厳密に順序付けられた階層も提供されているが、いくつかの例では、複数のタイプの軌道が同じレベルを有する階層が提供されていることがある。そのような例では、第１、第２、第３、及び第４の軌道があり得、第１の軌道は軌道上で最も高いと考えられ、第２及び第３は等しく、次に最も低いレベルにあると考えられ、第４は最も低いレベルの軌道である。

一般的な場合では、軌道の階層があり、正常な動作状態では、ＴＭＰは第１の軌道を検討し、それが妥当及び無衝突である場合にそれを使用する。その正常な動作状態では、新しい軌道が提供されたときに各フレームにおいて軌道の各々をチェックし、最も高い、妥当及び無衝突である軌道を使用することができる。少なくともいくつかの例では、一次または二次のいずれかが無衝突及び妥当である場合、より低いレベルの軌道が妥当でも無衝突でもない場合でも、ＴＭＰはそのような軌道を選択することがある。ＴＭＰは次いで、使用された軌道を表す状態変数を記憶することができる。正常な動作が、第１の軌道が妥当及び無衝突であるようなものである場合、より低い軌道に下がることはエラーまたは異常な状況を示し得る。たとえば、第１の軌道は、生成時に妥当及び無衝突であり得るが、その後、自律車両の前を高速で移動するオブジェクトが通過したため、第１の軌道をチェックしたときに、それは確認されるが無衝突ではないようになる。これにより、ＴＭＰはより低い軌道を使用し、どちらが使用されたかを示すために状態変数を更新することになる。状態変数の記憶された値は、少なくともエラー状況が解放されるまで、ＴＭＰが使用する軌道を制限するために未来のフレームで使用される可能性がある。

衝突チェックは、空き空間チェッカの実行、オブジェクトリストに基づく軌道予測器の評価、ヒートマップでの機械学習を使用するプロセッサ、または他のアプローチを含み得る。いくつかの軌道は、起こり得る衝突に対してすべてのフレームにおいてチェックされ得るが、他の軌道はチェックされなくてもよい場合がある。たとえば、緊急停止（「Ｅ停止」）軌道が起こり得る可能性が最も低い軌道である場合、その軌道が衝突をもたらすであろうかどうかを判定するために、その軌道を繰り返しチェックしなくてもよい場合がある。なぜなら、その軌道は、最終手段である可能性が高く、減速するという目標を有しており、（ブレーキまたは他の方法によって）ステアリングをロックして最大減速度を適用することで停止に至らせるための最後の選択肢をすでに表現している可能性が高く、複数のシステム障害がある場合または疑わしいステータスの場合にのみ使用される可能性が高いためである。

一般に、軌道は、軌道の開始状態から終点まで、経時的に実行されるベクトル、経路、車両状態、制御などを定義するデータ構造で表され得る。軌道は必ずしもその終点まで再生されるとは限らないことがあり、上書きされることがある。ＴＭＰに提供される軌道は、車両が停止するまで減速することを伴う軌道と、軌道のいくつかの詳細、方向の変化、速度の変化などに従って車両が移動することを伴う軌道であり得る。軌道は、ブレーキ、ステアリング、アクセル、サスペンションなどのためのものなど、ドライブアクチュエータに送信するべき信号を表すデータを含み得る。

終点まで追従されると、異常または安全な状況に起因して車両の停止に必然的につながるであろう軌道は、本明細書では停止軌道と呼ばれ、他の軌道は公称軌道である。いくつかの公称軌道は、停止標識まで走行すること、停止信号で停止すること、歩行者が横断するのを待つこと、人々を拾うために路肩に寄ることなど、異常ではない状況では、自律車両を停止に至らせる場合がある。停止軌道は、安全関連の理由または異常な状況のために、終点としての静止した位置を有する。

ＴＭＰはまた、ＴＭＰの基準を満たす他の提案された軌道をＴＭＰが有さないときに、ＴＭＰによって使用される記憶された停止軌道を有することもある。軌道の最後まで再生された場合、記憶された停止軌道及び／または受信された停止軌道は、車両が静止している状態で終了することになる。言い換えれば、そのような軌道の終点は静止車両である。すべての軌道が必ずしもそれらの終点まで再生されるわけではない。たとえば、軌道が、３０秒にわたって５０ＭＰＨ～６０ＭＰＨで車両を案内することになっているが、１０秒後に突然の障害物が出現した場合、その軌道は、停止軌道または緊急停止軌道に迅速に置き換えられることがあり、そこでの主な目的は、乗員の快適性などの他の考慮事項を伴わずに車両を停止させることである。少なくともいくつかの例では、停止軌道は、上述したような二次及び／または偶発的軌道を含み得る。いくつかの例では、そのような停止軌道は、停止に至ることを伴わないことがあるが、一次軌道に問題が生じた場合の偶発的な事態として、代替の経路及び／または制御を提供してもよい。

ＡＩは、一次（公称）軌道及び二次（たとえば、停止）軌道といった２つの軌道のみを提供することがあるが、いくつかの例では、ＡＩは、３つ以上の軌道を提供してもよい。一例として、ＡＩが、車線を続行する車両を有する一次軌道、約１０秒以内で停車する車両を有する一次軌道、制動する車道を有する二次軌道、車線を変更して制動する車両を有する二次軌道などを提供する場合がある。別の例では、ＡＩは、１００ｍｓほどごとに新しい一次軌道及び新しい二次軌道を作成し、発行する。修正された二次軌道は、ＴＭＰが二次軌道に縦方向の宣言を適用することによって作成した軌道であり得る。

より一般的な場合では、提供されるのは命令のセットであり、これは、軌道に関する命令であり得、１つ、２つ、またはそれ以上の命令のセットが提供され得る。他の命令のセットは、提供されたものから生成され得、たとえば、以前に提供された記憶されている命令のセットから導出された命令のセット、受信された命令のセットの変換または修正されたバージョン、及び固定された命令のセットなどであり得る。命令のセットが軌道を含む場合、命令のセットは、メッセージ、照明などの指示など、軌道とは無関係の指示、及び／または方向指示もしくは軌道に関連してとられる他のアクションなど、軌道にいくぶん関連する指示を含み得る。この場合、その最大レベルを上回るレベルを有する命令のセットが必ずしも実行されないであろうレベルの階層における最大レベルを表す状態変数が提供されることがあり、命令のセットが無効または異常であることが判明した場合、最大レベルは、その無効または異常な命令のセットのレベルを下回るレベルに設定される。状態変数は、解放信号が受信されて状態変数をより高いレベル、おそらく最も高いレベルにリセットするまで、そのレベル以下にとどまることがある。たとえば、公称軌道よりも偶発的軌道を選択することを示す要求は、公称軌道よりも偶発的軌道を選択することを表す偶発的状態である車両軌道状態を表すように状態変数を設定することができ、解放信号は、車両軌道状態を、偶発的軌道よりも公称軌道を選択することを示す公称要求状態にリセットすることができる。解放信号は、ユーザからの入力の受信に応答して信号を送信するように構成されたリモートシステムから受信された信号であり得る。

例示的なシステムでは、システムモニタが車両内のシステムの状態を監視し、「下への」方向の軌道に関するＴＭＰの決定（たとえば、一次→二次→修正された二次→記憶された二次→修正され記憶された二次→「Ｅ停止」など）を上書きすることができる要求を、ＴＭＰに送信することができる。要求は、一次、二次、または「Ｅ停止」から選択された特定のタイプの軌道に対する要求であり得、これは、システムモニタがそれらのいずれかを許容可能な選択肢とみなすという信号を送るために使用するものとなる。要求は、公称軌道上の偶発的軌道を要求する上書き要求であり得る。いくつかの論理表では、最終的な結果は、複数のシステムモニタの軌道タイプ要求で同じである。例として、ＴＭＰがいくつかの状態の組み合わせに基づいて二次軌道要求の発動を決定しようとしている場合、システムモニタが一次軌道タイプまたは二次軌道タイプを要求しても、結果は二次軌道になる可能性が高い。それは、本明細書の箇所では、一次または二次軌道タイプを指定するシステムモニタと呼ばれることがあるが、上述したように理解されるべきである。

別の例では、ＡＩがＴＭＰに軌道を提供し、ＴＭＰがそれらのすべてを許容可能であることを発見した場合、ＴＭＰは一次軌道を選択することがあるが、その後、システムモニタが、４輪車両の４つのタイヤすべてのタイヤ空気圧が１５ＰＳＩ（すなわち、ランニングフラット）であることを示す入力を処理した場合、システムモニタは、「Ｅ停止」軌道の要求の信号を送るであろう。

動作中、システムモニタは、機械的または電気的エラーの検出などの異常な状況が検知されたときに、二次軌道を求める信号を送ることがある。それに応じて、ＴＭＰはドライブマネージャに二次軌道を提供し、ドライブマネージャが自律車両を静止状態に至らせるために二次軌道を作動させている間に、システムモニタは、問題が十分に解決されたことを検出し、公称（たとえば、一次）軌道の要求の信号を送る一方で、ＴＭＰは別の軌道を他の方法で提供するであろう。

いくつかの例では、いくつかの状況からの回復は、人間の介入を必要とするほど深刻であるとみなされる。そのような場合、システムモニタは、テレオペレータシステムからのシステムモニタ解放信号など、人間が介入するシステム（及び／または、人工的に知的な決定のための追加の計算能力を有するリモートシステム）から故障クリア信号を受信するまで、二次軌道または「Ｅ停止」軌道の要求を発行することがある。

図１は、一次計算ユニット１０２及び二次計算ユニット１０４を含む、自律車両管理及び／または制御システム１００のいくつかの要素の例を示す高レベルのブロック図である。一次計算ユニット１０２及び二次計算ユニット１０４は、それらの間に通信チャネルを有する別個のプロセッサ、または他の何らかの構造体であり得る。図示されるように、一次計算ユニット１０２は、システムモニタＡＩ１１０、軌道プランナＡＩ１１２を実行し、そしてセンサデータ１１４を記憶し、二次計算ユニット１０４は、システムモニタ１２０、軌道マネージャプロセス（「ＴＭＰ」）１２２、及び安全／無知覚コリドーチェッカ１２４を実行する。

システムモニタＡＩ１１０は、自律車両のモニタのさまざまな構成要素のステータスに関連して、システムモニタ１２０から送信されるメッセージに含まれ得るようなデータを受信する。例には、電力システム、タイヤシステム、環境センサシステム、バッテリモニタなどが含まれ得る。システムモニタ１２０はまた、これらのアクチュエータシステムのステータス及び動作に関連するメッセージをアクチュエータシステムから受信することもある。システムモニタＡＩ１１０は、他のソースからもデータメッセージを受信してもよい。動作時、システムモニタＡＩ１１０は、これらの入力を処理して、システムモニタ１２０に送信される軌道タイプの要求メッセージなどの、システムモニタＡＩ出力を決定し得る。例として、システムモニタＡＩ１１０は、公称軌道が使用する予定の軌道のタイプであること、あるいは緊急停止タイプ、または何らかの異常もしくは公称ではない状況に起因して自律車両が停止に至る停止タイプの軌道であることを決定することができる。システムモニタ１２０は、アクチュエータ診断メッセージを出力し得る。

軌道プランナＡＩ１１２は、さまざまな状態、状況、及び／または入力を考慮し、１つ以上の軌道を生成する。軌道は、軌道データメッセージで渡される軌道データ記録によって表され得る。軌道データ記録には、軌道がいつ作成されたかを示すタイムスタンプ、軌道がカバーするフレームにおける方向、スピード、アクチュエータへの入力などの詳細を含み得る。所与のフレームに対して、軌道プランナＡＩ１１２は、１つ以上の軌道を軌道マネージャプロセス（「ＴＭＰ」）１２２に出力してもよく、公称軌道と、公称軌道が妥当でないかもしくは衝突を含む場合、またはＴＭＰ１２２が公称軌道を実行しないことを決定したときに使用される偶発的軌道と、を含み得る。軌道プランナＡＩ１１２は、ＴＭＰ１２２がいくつかの軌道を処理できないことを示すメッセージなど、ＴＭＰ１２２から警告メッセージを受信し得る。

センサデータ１１４は、点群によって表される車両周囲などの点群データ、画像データ、レーダーデータ、及び他のセンサデータを含み得、またメッセージに含まれる。一次計算ユニット１０２は、このセンサデータ１１４をメッセージで安全／無知覚コリドーチェッカ１２４に提供することができ、このコリドーチェッカは、その情報を使用して、最大減速度を有する変換（修正）された軌道をＴＭＰ１２２に提供し得る。

アクチュエータシステムから、それらのアクチュエータシステムのステータス及び動作に関するメッセージを受信すること、及びシステムモニタＡＩ１１０から軌道タイプ要求メッセージを受信することに加えて、システムモニタ１２０は、テレオペレータシステムからの受信メッセージでシステムモニタ解放信号を受信し得る。その入力に基づいて、システムモニタ１２０は、ＴＭＰ１２２が選択できる軌道を制限する軌道制限メッセージをＴＭＰ１２２に出力し得る。軌道制限メッセージは、ＴＭＰ１２２が公称（たとえば、一次）軌道を実行せず、ＡＶが静止位置に至ることをもたらす軌道または他の軌道を実行すべきであることの指示であり得る。軌道制限メッセージは、ＴＭＰ１２２が緊急停止軌道を実行することの指示であり得る。

システムモニタ１２０はまた、「クリアして発進」メッセージなどのクリアメッセージを出力し、ＴＭＰ１２２が最も高いレベルの軌道を再び選択できることについてＴＭＰ１２２に信号を送ることができる。これは、システムモニタ１２０による以前の要求に起因してＴＭＰ１２２がより低いレベルの軌道を使用した場合に、またはより高いレベルの軌道が妥当及び無衝突でないことを理由に使用されることがあり、ＴＭＰ１２２は、「クリアして発進」メッセージまたはシステムモニタ解放信号のいずれかによって解放されるまで、そのレベルを維持する。いくつかの例では、システムモニタ解放信号は、解除のために必要とされる。いくつかの例では、システムモニタ解放信号は、車両からのデータを確認した後、テレオペレータシステムを使用して、人間のオペレータからシステムモニタ１２０によって受信される。いくつかの例では、システムモニタの解放信号がＴＭＰ１２２によって直接受信される。

本明細書の他の箇所でさらに詳細に説明されているように、ＴＭＰ１２２は、ＴＭＰ１２２で利用可能な軌道から、軌道階層における軌道のレベル、ＴＭＰ１２２が上限とするレベル、及び軌道の妥当性及び無衝突状況を決定し、ＴＭＰ１２２は、軌道データメッセージをドライブマネージャに出力する。軌道の処理のいくつかはＴＭＰ１２２によって実行されてもよく、いくつかはドライブマネージャによって実行されてもよい。

図２は、衝突チェッカ２０４、軌道バリデータ２０２、軌道ステータスマネージャ２２０、及び軌道セレクタ２３０を含む、図１からのＴＭＰ１２２の要素をより詳細に示すブロック図である。いくつかの例では、ＴＭＰは、衝突回避のための別個のプロセス及びシステムを含み得る。

軌道バリデータ２０２は、一貫性バリデータ２１０、定時性バリデータ２１２、実現可能性バリデータ２１４、及び軌道上で他のテストを実行し得る他のバリデータ２１６を含み得る。衝突チェッカ２０４は、軌道をチェックして、それが無衝突であるかどうかを判定する。妥当性チェック及び衝突チェックの結果は、軌道ステータスマネージャ２２０に提供され得、軌道ステータスマネージャ２２０は、それらの結果とともに軌道を軌道ストレージ２２２に記憶し得る。

一般的な場合では、ＴＭＰ１２２は、ＴＭＰ１２２で利用可能な複数の軌道を有し、そのうちのいくつかは、一次計算ユニット１０２のＡＩシステムから受信され得、そのうちのいくつかは、以前のフレームから記憶されたものであり、そのうちのいくつかは、受信された軌道が変換され、その変換及び／または変換された軌道が軌道変換ストレージ２２６に記憶される、受信された軌道の修正バージョンであり、そしていくつかは、比較的固定された軌道（緊急停止タイプの軌道など）であり得る。ＡＩが提供する軌道は、センサデータに基づいてＡＩシステムによって生成され得、センサは、道路、天候、周囲環境などに関する情報を提供し得る。提供される軌道は、公称軌道であることが予想される軌道と、公称軌道が使用できない場合に備えた１つ以上の偶発的軌道と、を含み得る。

軌道ストレージ２２２に記憶された軌道は、公称軌道と、車両が静止している状態で終了しても終了しなくてもよいさまざまな偶発的軌道を含み得る。記憶された偶発的軌道は、ＴＭＰ１２２が受信及び記憶した以前のフレームからの偶発的軌道であり得、おそらくＴＭＰ１２２が受信し、使用しないことを選択し、代わりに受信された公称軌道を使用するものである。別の例は、受信された偶発的軌道から導出されるが、場合によっては、最大減速度まで適用される制動を反復的に増加させること、縦方向に小さな距離だけ調整すること、及び／または軌道を完全に放棄することなく衝突を回避するために他の軽微な変更を行うことによって、起こり得る衝突を回避するために修正された偶発的タイプの軌道（すなわち、衝突回避軌道）である。さらに別の例は、記憶された偶発的軌道から導出されるが、同様の方法で修正された、変換され記憶された偶発的タイプの軌道である。さらに別の例は、緊急停止タイプの軌道であり、ステアリングがロックされた状態で、制動を反復的に増加させるのではなく、最大宣言が即座に適用される。

ＶＡＬ及びＣＦ値は、妥当性制約及び以前または現在再生中の軌道に関するデータから決定することができる。これらの値を使用して、軌道セレクタ２３０は、軌道を選択し、これは、バイナリ値、及びこれらのバイナリ値に基づいて選択する軌道のインジケータを提供することができる。

システムモニタＡＩシステムは、自律車両の構成要素の健全性を監視し、そこから利用可能な軌道のうちどれを使用するかを要求し得る。たとえば、システムモニタＡＩシステムは、安全性に関連していない状況であるが緊急停止を必要とするものを指摘し、次いで、自律車両を最終的に停止に至らせる偶発的軌道を使用すべきであることを示すだろう。この要求は、構成要素／部分構成要素の健全性に関連し得る。少なくともいくつかの例では、追加情報（たとえば、天候、摩擦などであるがこれらに限定されない）が、要求する軌道を決定する際にシステムモニタによって使用され得る。

具体的な例では、より高い軌道が妥当性テストもしくは衝突チェックに不合格であったこと、またはシステムモニタが偶発的軌道を使用すべきであると示したことのいずれかを理由に、ＴＭＰが偶発的軌道を使用する場合、ＴＭＰは、それが使用した軌道のレベルを状態変数ストレージ２２４に記録することになり、解放の信号が送られるまで、より高いレベルの軌道を使用することはない。解放は、さまざまなレベルの解放を有することがあり、それらは偶発的軌道の使用につながった異常の深刻度によって異なり得る。たとえば、異常がバッテリのうちの１つにおける軽微な電力低下であったが、電力が自力で正常に戻った場合、それは１つのレベルの異常である場合があり、システムモニタＡＩシステムは解放を発行する権限を与えられてもよい。

より一般的には、システムモニタは、解放が発行されるまで、軌道制限メッセージで指定された制限を上回るレベルの軌道を使用してはならないことを示す軌道制限メッセージをＴＭＰ１２２に送信する。たとえば、軌道制限メッセージは、第１の偶発的軌道よりも高い軌道を実行してはならないことを示し得る。その場合、ＴＭＰは、軌道階層のより高いところにある公称軌道の実行を引き継ぐことになる。

解放が発行されると、次いでＴＭＰは、そのテストに合格した最も高いレベルの軌道を使用することができる。チェックされたときに軌道のすべてが無効であることが判明し、ＴＭＰが緊急停止軌道を使用しなければならなかったときなど、いくつかの異常に対しては、おそらくより高いレベルの解放が必要になる場合がある。そのようなより高いレベルは、人間が状況を確認し、人間が異常のクリアに対応することが必要になる場合がある。

軌道ストレージ２２２は、軌道セレクタ２３０が選択することができるさまざまな軌道のための記憶を含み得、各々に対して、タイプ指標、軌道を記述するデータ、ＴＭＰ１２２が軌道が妥当であると判定したかどうかを示すＶＡＬ値、及びＴＭＰ１２２が軌道が無衝突であると判定したかどうかを示すＣＦ値を含み得る。いくつかの例では、示されているデータオブジェクトごとに明示的なストレージがないことがある。

軌道セレクタ２３０は、本明細書でより詳細に説明されるように、軌道が妥当であるかどうか、無衝突であるかどうか、及び場合によっては他の状況に基づいて、おそらく軌道ストレージ２２２から軌道を選択し、次いで、提案された軌道を有するメッセージをドライブマネージャに送信する。軌道セレクタ２３０は、ＴＭＰ１２２の「現在のレベル」を表す状態変数ストレージ２２４における状態変数を考慮に入れる。本書の他の箇所で説明されているように、ＴＭＰ１２２は、軌道を評価し、その状態が指定されたレベルを上回ってはならないことを示さない限り、階層上で最も高い軌道を使用する。階層の例は、公称軌道から緊急停止軌道までである。指定されたレベルは、システムモニタ１２０が最も高い許容レベルを示していることに起因するか、またはＴＭＰ１２２が軌道を処理し、最も高いレベルの軌道が妥当でないか、もしくは衝突を含んでいることを発見したことに起因し得る。いくつかの例では、ＴＭＰ１２２の現在のレベルは、現在のレベルの軌道が妥当及び無衝突であり、レベルを下げるための外部信号を受信していない場合、フレームからフレームまで同じままであり、ＴＭＰ１２２の現在のレベルは、現在のレベルにある軌道が妥当でないかもしくは無衝突でないか、またはレベルを下げるための外部信号を受信している場合に下がる。そのような場合、ＴＭＰ１２２は、システムモニタの「クリアして発進」信号及び／またはシステムモニタの解放信号を探す。

軌道セレクタ２３０は、軌道を選択すると、選択された軌道と一致するデータメッセージをドライブマネージャに送信する。軌道が利用可能でない場合、または他の理由により、軌道セレクタ２３０は、ドライブマネージャに故障メッセージを送信し、及び／または既定の「Ｅ停止」になり得る。軌道セレクタ２３０はまた、その出力を安全／無知覚コリドーチェッカ１２４へのフィードバックとしても提供し得る。

いくつかの状況では、軌道ステータスマネージャ２２０は、軌道を検討し、それが妥当であるが無衝突ではないと判定し、軌道を変換したものが無衝突であろうと判定する。たとえば、階層があり得、これには、最高から最低まで、公称軌道、第１の偶発的軌道、記憶された偶発的軌道、衝突を有する妥当な第１の偶発的軌道から無衝突の軌道への変換である変換された偶発的軌道、衝突を有する妥当な記憶された偶発的軌道の無衝突の軌道への変換である変換された記憶された偶発的軌道、及び緊急停止軌道がある。変換の例には、軌道を無衝突の軌道にするために、軌道に追加の制動を加えることが含まれる。そのような例では、ＴＭＰ１２２は、終点までそのような軌道を実行し続けるか、または他の方法で本明細書に記載される技術に従って解放され得る。

軌道変換ストレージ２２６は、未来のフレームで必要とされる場合、そのような変換の詳細を記憶し得る。変換された偶発的軌道は、完全な軌道として記憶され、未来のフレームで使用され得る。その例では、第１の偶発軌道が変換された偶発的軌道に変換され、その変換された偶発軌道が使用される場合、ＴＭＰ１２２がより高いレベルの軌道を使用できるようになる解放があるまで、変換された偶発的軌道が未来のフレームで再使用される。変換された偶発的軌道がもはや妥当及び無衝突でない場合、より低いレベルの軌道が使用されることになる。いくつかの例では、別個の軌道変換ストレージは使用されず、変換された軌道は単に軌道ストレージ２２２に記憶される。

軌道セレクタ２３０は、システムモニタ「クリアして発進」信号及び／またはシステムモニタ解放信号を受信したときに、状態変数ストレージ２２４を更新して、新しい最大許容軌道レベルを示し得る。通常のプロセスでは、システムモニタはＴＭＰ１２２をクリアして、利用可能な最も高いレベルの軌道を使用するが、いくつかのプロセスでは、システムモニタは、ＴＭＰ１２２をその現在のレベルよりも上のレベルまで部分的にクリアするが、最高レベルまではクリアしない場合がある。

図３は、自律車両のアクチュエータシステム３０４とインターフェースするドライブマネージャ３０２の要素を示すブロック図である。そこに図示されているように、ドライブマネージャ３０２は、図２に示されている軌道セレクタ２３０などの軌道セレクタからドライブマネージャ３０２に渡される軌道を含むデータ構造を維持する軌道トラッカ３０６を含み得る。また、ドライブマネージャ３０２は、制御マネージャ３０８も含み得る。

アクチュエータシステム３０４内のアクチュエータの例は、ステアリングシステム３１０、摩擦制動システム３１２、インバータ３１４、牽引システム３１６、電動パーキングブレーキシステム３１８、及びアクティブサスペンションコントローラ３２０を含み得る。

動作中、ドライブマネージャ３０２は、アクチュエータコマンドメッセージをアクチュエータシステム３０４に出力し得、アクチュエータシステム３０４からフィードバックメッセージを受信し得る。そのようなフィードバックメッセージは、要求された軌道を決定する際にシステムモニタによって使用され得る。

図４は、システムモニタ１２０及びＴＭＰ１２２の代替図４００を示すブロック図である。図４は、存在し得るすべてのデータ構造を必ずしも示しているわけではなく、示されているそれらのいくつかは、論理データ構造及び／またはリモートもしくは分散データ構造であり得る。そこに示されているように、システムモニタ１２０は、自律車両から離れたテレマティクスシステム４０８にインターフェースする通信システム４０４を有し得、情報を検討し、自律車両に信号及び入力を提供するために、テレマティクスオペレータ４１２によって使用されるディスプレイ４１０に情報を提示し得る。

どの種類の解放信号がＴＭＰをより高いレベルの軌道使用に解放するのに十分であるかに対する要件は、いくつかのレベルに対して、解放信号が人間の相互作用からのみ生じることができることを必要とし得る。人間との相互作用は、テレマティクスデータを人間に提供するシステムを使用するリモートテレマティクスオペレータからのものであり得る。少なくともいくつかの例では、そのようなテレマティクスオペレータは、クリアランスメッセージを発行するためのより高度な診断を実行することができるより強力なマシンを備え得る。

一例として、システムモニタ１２０は、いくつかの値または状況が正常な動作範囲から外れていることを発見し、テレマティクスシステム４０８に問い合わせを送信する一方で、自律車両または環境の異常な状況を検知した後、最終的に停止して静止位置にとどまることにつながる偶発的軌道を要求する軌道タイプ要求メッセージ４０２を、ＴＭＰ１２２に送信し得る。いくつかの例では、異常な状況は、テレマティクスオペレータ４１２が状況を評価し、自律車両が静止位置に至った後に、異常な状況が十分にクリアされたと判定するまで、移動を開始すべきではないほど深刻である場合がある。

たとえば、システムモニタ１２０が、安全上の理由から自律車両の停止につながるはずの故障を検出し、ＴＭＰ１２２に軌道タイプ要求を発行したが、その後、テレマティクスオペレータ４１２は、その故障がもはや存在しないか、または実行可能な故障ではないと判定した場合、テレマティクスオペレータ４１２は、システムモニタ解放信号（たとえば、「解放して発進」メッセージ）をシステムモニタ１２０に送信するように、テレマティクスシステム４０８に指示することができる。このメカニズムは、自律車両がいったん停止すると、システムモニタ１２０が「解放して発進」メッセージを受信するまで、システムモニタ１２０がＴＭＰ１２２に停止状態を維持するように指示することになるという状況を作り出す。

図５は、軌道を処理し、軌道を選択及び／または軌道を修正するＴＭＰに実装され得る状態図である。このような状態図は、システム（自律車両システムなど）が、１つの動作モード（たとえば、公称モード）から偶発的モードまたはバックアップモードに移動する方法を説明し得る。ＴＭＰは、フレームに対する１つ以上の軌道及び／またはシステムモニタから、フレームに対する要求軌道を指示する要求を受信し得る。これらのいずれかは、同期的に受信され、及び／または非同期的に受信され得る。

動作モードは、そのモードに関連付けられている軌道を有し得る。たとえば、公称モードは、道路、自律車両、及び／または乗員に関連する制約を観察しながら、自律車両を開始ロケーションから目的地まで経路に沿って移動させるなど、システムを経路に沿って移動させる軌道を有することができ、一方、偶発的モードは、自律車両を衝突を回避しながら自律車両を停止に至らせる経路に沿って移動させる軌道に関連付けられた軌道を有することができる。

図５の状態図では、状態が動作モードに対応しており、ＴＭＰは、状態を指示する状態変数を記憶し得る。代わりに、ＴＭＰは他の情報からその状態を導出し得る。ＴＭＰでは、いくつかの軌道が利用可能である。

第１の状態（図５では「状態Ａ」として示されている）にあるとき、ＴＭＰは、受信された公称軌道を確認し、これは、図２に示されているものなどの１つ以上の確認テストに対して、一次軌道と呼ばれ得る。状態Ａから、軌道が妥当及び無衝突であり、システムモニタが公称軌道を許可している場合（軌道制限メッセージを送信しないこと、またはＴＭＰが任意の軌道を使用するためにクリアされていることを示すことなどによって）、ＴＭＰはその軌道を処理し、その状態を示すようにその状態変数を設定することになる。ＴＭＰは、軌道を実行するか、または実行のために別のサブシステムに渡すことによって、軌道を処理することができる。次のフレームにおいて、ＴＭＰは、その次のフレームの軌道を取得し、状態Ａに戻ることができる。

ＴＭＰは、偶発的軌道と一緒に複数の公称軌道を受信することができ、場合によっては、受信された軌道を修正することなどによって、ＴＭＰが自ら生成する１つ以上の軌道も受信することもできる。本明細書に記載される例では、ＴＭＰは、１つの公称軌道のみを受信してもよい。ＴＭＰは、各フレームで妥当及び無衝突であるかどうかを判定するために他の軌道をチェックすることができ、いくつかの例では、軌道の階層の上位にある軌道が妥当でないか、または無衝突ではない場合など、ＴＭＰがそのような軌道を使用する可能性があると決定した場合にのみ、他の軌道をチェックすることができる。公称軌道は、正常な状況で車両が停止標識で停止に至る場合、または乗員を乗降させるためになど、停止を伴う場合がある。

状態Ａから、これらの状況のいずれかが満たされない場合、たとえば、ＴＭＰが、公称軌道が妥当ではないかもしくは無衝突ではないと判定した場合、またはシステムモニタが、ＴＭＰが公称軌道を使用してはならないことを示した場合（「クリアして発進」以外の信号を送るシステムモニタとして図５に示されているように）、ＴＭＰは、受信された第１の偶発的軌道の妥当性及び衝突をチェックする状態Ｂに遷移する。第１の偶発的軌道が妥当及び無衝突の両方である場合、ＴＭＰは、状態Ｇに移動し、その第１の偶発的軌道を実行し（ここでも、軌道を実行するか、または実行のために軌道を別のサブシステムに渡すかのいずれかによって）、完了時に、状態Ｈに移動する。この例では、状態Ｈは、自律車両が静止している状態である。図６に示されるように、ＴＭＰは、本明細書に記載された技術に従って、システムモニタから「クリアして発進」信号を受信するまで、及び／またはテレマティクスシステムなどの人間が監視するシステムからシステムモニタ解放要求を受信するまで、この状態を維持する。

状態Ｂにおいて、ＴＭＰが、第１の偶発的軌道が妥当でないと決定した場合、ＴＭＰは状態Ｃに遷移し、前のフレームからの記憶された偶発的軌道であり得る第２の偶発的軌道を試みる。状態Ｂにおいて、ＴＭＰが、第１の偶発的軌道は妥当であるが、無衝突でないことを決定した場合、ＴＭＰは、状態Ｄに遷移し、第１の偶発的軌道を第３の偶発的軌道に変換することによって修正するように試みる。

状態Ｃにおいて、ＴＭＰは、第２の偶発的軌道の妥当性及び衝突をチェックする。第２の偶発的軌道が妥当及び無衝突の両方である場合、ＴＭＰは、状態Ｊに移動し、その第２の偶発的軌道を実行し（軌道を実行すること、または実行のために軌道渡すことによって）、完了時に、状態Ｋに移動する。この例では、状態Ｋもまた、自律車両が静止している状態である。ＴＭＰはまた、その階層内の許容レベルを示す状態変数も維持しているので、ＴＭＰは、状態Ｃに到達すると、未来のフレームでは、解放が受信されるまで状態Ａ及び状態Ｂをスキップする。

状態Ｃにおいて、ＴＭＰが、第２の偶発的軌道が妥当でないと決定した場合、ＴＭＰは状態Ｆに遷移し、緊急停止軌道を実行するが、これは、まれであるはずである。というのも、公称軌道が実行可能でないことも、両方の偶発的軌道が無効であることも必要とするためである。

状態Ｄにおいて、ＴＭＰは、第３の偶発的軌道の妥当性及び衝突をチェックする。第３の偶発的軌道が妥当及び無衝突の両方である場合、ＴＭＰは、状態Ｍに移動し、その第３の偶発的軌道を実行し（軌道を実行すること、または実行のために軌道を渡すことによって）、完了時に、状態Ｎに移動する。この例では、状態Ｎもまた、自律車両が静止している状態である。ＴＭＰはまた、階層内のその許容レベルを示す状態変数も維持しているので、ＴＭＰは、状態Ｄに到達すると、未来のフレームでは、解放が受信されるまで状態Ａ、Ｂ、及びＣをスキップする。

状態Ｅにおいて、ＴＭＰは、第４の偶発的軌道の妥当性及び衝突をチェックする。第４の偶発的軌道が妥当及び無衝突の両方である場合、ＴＭＰは、状態Ｐに移動し、その第４の偶発的軌道を実行し（軌道を実行すること、または実行のために軌道を渡すことによって）、完了時に、状態Ｑに移動する。この例では、状態Ｐもまた、自律車両が静止している状態である。ＴＭＰはまた、階層内のその許容レベルを示す状態変数も維持しているので、ＴＭＰは、状態Ｅに到達すると、未来のフレームでは、解放が受信されるまで状態ＡからＤをスキップする。

状態ＤまたはＥにおいて、ＴＭＰが、偶発的軌道を無衝突である変換された軌道に変換することができない（または、何かが起こったことにより妥当でなくなったか、または変換により無効になった）と決定した場合、ＴＭＰは状態Ｆに移動する。また、システムモニタが、おそらくシステムエラー、機械的エラー、電気的エラーなどを検出したことに応答して、緊急停止を実行するようにＴＭＰにメッセージを送信した場合、ＴＭＰは状態Ｆに移動する。

このように、図５を参照して説明したように、ＴＭＰは、あるべき状態と実行すべき軌道を識別することができる。偶発的軌道の各々は、エラーまたは予期しない状況に応答している可能性が高いので、ＴＭＰは、解放信号を受信するまで公称動作を再開しないであろう。

図６は、公称軌道以外の軌道を選択したときのＴＭＰの状態を表す、ＴＭＰに実装され得る状態図である。ＴＭＰがあるタイプの偶発的軌道を実行している状態の例には、状態Ｇ（ＴＭＰが、軌道プランナＡＩから受信した、妥当及び無衝突である軌道である第１の偶発的軌道を実行する場合）、状態Ｊ（ＴＭＰが、以前に軌道プランナＡＩから受信した、有効及び無衝突である軌道である、記憶された偶発的軌道を実行する場合）、状態Ｍ（ＴＭＰが、無衝突にされた第１偶発的軌道の変換バージョンを実行する場合）、状態Ｐ（ＴＭＰが、無衝突にされた記憶されている偶発的軌道の変換バージョンを実行する場合）、及び状態Ｆ（ＴＭＰが、緊急停止軌道を実行する場合）が含まれる。

状態Ｐ及び状態Ｆ以外の状態では、システムモニタが公称タイプの軌道を要求した場合に、ＴＭＰは状態Ａに戻ることがあり得るが、自律車両が静止した（または、いくつかの例では、ゼロではない速度を有しているが、その速度が閾値速度より低いかまたはそれと等しい）後、状態Ａへの遷移にはテレマティクスシステムからの解放信号が要求される。たとえば、状態Ｆにおいて、ＴＭＰが緊急停止を実行し、静止状態である状態Ｒに遷移すると、状態Ｓにおいて、ＴＭＰが人間のオペレータによって発行された解除要求を受信するまで、ＴＭＰはその状態に留まることになり、自律車両は静止したままとなる。

図６に示されるように、システムモニタが異常状況をクリアすることで、自律車両が再び移動すること、または自律車両の停止につながり得る状態から抜け出すことがもたらされ得るいくつかの状態がある一方で、自律車両が再び移動することをもたらすために、テレマティクスシステムから解放信号を受信することが必要とされる他の状態もある。

特定の例では、公称軌道は一次軌道とラベル付けされ、第１の偶発的軌道は二次軌道とラベル付けされ、第２の偶発的軌道は記憶された偶発的軌道であり、第３の偶発的軌道は第１の偶発的軌道の変換であり、第４の偶発的軌道は第２の偶発的軌道の変換であるが、公称軌道及び偶発的軌道の他の可能性も考えられる。公称軌道が車両の移動を継続させることは必要ではなく、すべての偶発的軌道が車両を停止に至らせることは必要ではない。

より一般的な例では、公称軌道が実行されている公称モードと、妥当及び無衝突である最も高いレベルの軌道が実行され、ＴＭＰが開放されるまでそのレベルに留まる偶発的軌道の階層とがある。一般的な例では、レベルは、より高いレベルは自動化されたシステムによって解放することができ、より低いレベルは、最終的に実行された軌道のレベルよりも高いレベルに解放するために、人間のレビュー及び介入を必要とするようなものであり得る。

いくつかの例では、システムモニタからの解放が完全かつ無条件の解放ではないことがある（たとえば、ＴＭＰを最も高いレベル及び状態Ａに戻すことを許可する）。代わりに、システムモニタの解放は、現在のＴＭＰレベルよりもある程度高いが、最高レベルよりは低い場合がある。

図６は、システムモニタが状態Ｈ、Ｋ、及びＮからクリアできることを示しているが、いくつかの例では、ＴＭＰは、自律車両が移動している状態である、状態Ｇ、Ｊ、及びＭからのシステムモニタの解放を可能にするようにプログラムされていてもよいが、状態Ｈ、Ｋ、及びＮからのシステムモニタの解放よりも多くのことを必要とする。本明細書における図及び説明を確認すると、他のバリエーションが明らかになるはずである。さらに、システムモニタが「発進」（または一次軌道）にクリアするように図示されているが、システムモニタは、図５に関して説明される状態図に反映されるように、任意の他のレベルにクリアしてもよい。

図７は、入力７０４と、１つ以上のＡＩエンジンを含み得る一次計算ユニット７０６と、制御ロジックを含み得る二次計算ユニット７０８と、アクチュエータ７１０と、を含む、自律車両７０２のいくつかの要素を示している。具体的な例では、ＡＩエンジンは、入力７０４を考慮し、選択、データ、または他の形態のメッセージを制御ロジックに送信し、制御ロジックは次いで、アクチュエータ７１０に送信されるメッセージ及び／または信号に提供される情報及び命令を処理し、アクチュエータ７１０は、自律車両７０２のさまざまな電気的、機械的、及び／または電気機械的要素をアクティブ化させて、自律車両７０２を移動または停止させる。入力７０４は、自律車両７０２に存在するセンサからの入力、気象システムなどの外部ソースからの入力、ナビゲーションシステムへのユーザの入力、及び／またはオペレータ入力を含み得る。ＡＩエンジンは、システムモニタＡＩと、軌道プランナＡＩと、を含み得る。制御ロジックは、システムモニタプロセスと、軌道マネージャプロセスと、を含み得る。

図８は、自律車両のアーキテクチャに従って使用され得る自律車両構成要素８００の例を示している。自律車両は、さまざまなコントローラに結合された自律車両動作システム８０２を有するものとして特徴付けられてもよく、これらのコントローラは、次いで、自律車両のさまざまな構成要素に結合されて、運動、電力管理などを処理する。自律車両動作システム８０２の要素は、本明細書に記載されるように、オブジェクト識別及び環境分析を実装するための計算システムを提供する。これらの要素は、自律車両以外の他の用途で使用されてもよい。

自律車両構成要素８００は、本明細書に記載されるシステム、方法、及び装置の態様を実装するために、さまざまなハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアなどを含む１つ以上のコンピュータシステム（複数可）を指定し得る。たとえば、自律車両動作システム８０２は、周囲分析システム８０３及び自律車両のさまざまな態様に使用可能な他の構成要素を含み得る。周囲分析システム８０３は、自律車両動作システム８０２が、モータ、ステアリング、オブジェクト回避などのためのコントローラを動作させるために使用し得る情報を取り込むために使用され得る。

一例では、周辺分析システム８０３は、システムモニタ８６２であり、軌道の推奨を発行するようにプログラムされている。

周囲分析システム８０３は、実装を単純化するために、別個のチームが特定のサブシステムのために開発できるようにするために、または他の理由のために、複数のサブシステムとして編成され得る。いくつかの例では、サブシステムは独立して実装され、一方、他の例では、複数のサブシステムが部分的または完全に一緒に統合される。サブシステムは、ＬＩＤＡＲサブシステム８０４、カメラサブシステム８０６、レーダーサブシステム８０８、ソナーサブシステム８１０、ボクセル空間サブシステム８１２、地面判定サブシステム８１４、クラスタリングサブシステム８１６、補間サブシステム８１８、オブジェクト判定サブシステム８２０、動的オブジェクト判定サブシステム８２２、レイキャスティングサブシステム８２４、追跡サブシステム８２６、計画サブシステム８２８、センサ較正サブシステム８３０、注釈サブシステム８３２、及び場合によっては他のサブシステム８３４を含み得る。

所定のサブシステムは、他のサブシステムと通信し、入力を受信し、出力を提供するためのプログラムコードまたはハードウェアで実装され得る。入力のいくつかはセンサからのものであり得る。本明細書のいくつかの説明では、読みやすさのために、サブシステムは、サブシステムがデータまたは信号を取得するセンサ、及び／またはサブシステムがデータまたは信号を出力するエミッタを含むものとして説明されることがある。たとえば、ソナーサブシステムは、超音波センサを有するものとして説明され得るか、または超音波センサから信号を受信するものとして説明され得る。別の例として、カメラサブシステムは、カメラ及びディスプレイを有するものとして説明され得るか、または信号またはデータをカメラから受信し、信号またはデータをディスプレイに送信するものとして説明され得る。

図８には示されていないが、サブシステム間の通信は必要に応じて提供されてもよいことを理解すべきである。所与のサブシステムは、何らかのチャネルを介してデータを他のサブシステムに直接送信することによって、別のサブシステムと通信し得、周囲分析システム８０３は、サブシステムがその間にデータ及び／または信号を渡すことによって通信できるバスサブシステムまたは通信インフラストラクチャを備え得る。周囲分析システム８０３はまた、外部データを受信し、周囲分析システム８０３の外部に情報を通信するようにも構成され得る。

所与のサブシステムは、それ自体の計算処理のいくつかを有してもよく、それは、その所与のサブシステムに専用のハードウェアによって実行されてもよく、またはそのサブシステムの計算を実行するように割り当てられたプロセッサまたは回路によって実行されてもよく、場合によっては、サブシステムは、完全にソフトウェアに実装され、プログラムコードメモリ及びデータ記憶メモリなどのメモリ８３８を使用して１つ以上のプロセッサ（複数可）８３６によって実行され得る。メモリは、ＲＡＭなどの変数及びデータの一時的記憶のためのもの、及び恒久的記憶（すなわち、ある寿命期間、リフレッシュ、電力などを必要とすることなく持続するデータ）のためのメモリであってもよく、明示的に言及されていなくても、示された箇所では暗示されるべきである。たとえば、サブシステムがデータベース上で動作している、またはデータを記憶しているものとして説明されている場合、電子的に読み取り可能な形態でデータを記憶するための何らかの形態のメモリが存在するであろう。いくつかの場合では、データベースまたはメモリ内のデータストレージは、１つのサブシステムに固有ではなく、その内部にはない。このような場合、メモリには複数のサブシステムからアクセス可能である。たとえば、あるサブシステムは、そのサブシステムによって取得されたセンサデータに基づいて記録を作成し、それらの記録をデータベースまたは他のデータ構造に書き込み、次に、別のサブシステムがそのデータを読み取って使用することができる。サブシステムがソフトウェアに実装されている場合、サブシステムは、そのサブシステムに固有のプロセッサ、またはより一般的なプログラムコードメモリ及びプロセッサに結合されたプログラムコードを含むことがある。

いくつかの例では、周囲分析システム８０３が自律車両に使用されている。いくつかの例では、周囲分析システム８０３は、自律車両に知覚機能及び計画機能性を提供し得る。一般に、周囲分析システム８０３は、ＬＩＤＡＲ知覚、レーダー知覚、視覚（カメラ）知覚、音響知覚、セグメント化及び分類、追跡及び融合、ならびに予測／計画とともに、ドライブコントローラ、電力コントローラ、環境コントローラ、及び通信コントローラなどの他のコントローラとのインターフェースを提供し得る。

自律車両動作システム８０２は、計画システム８４０、道路ナビゲーションシステム８４２、マニフェストマネージャ８４４、及び監査／故障ロガー８４６を含み得る。自律車両動作システム８０２はまた、さまざまなセンサ８５０及びエミッタ８５２を含むか、またはこれらにインターフェースすることもできる。

自律車両動作システム８０２は、モータ（複数可）８８０、ステアリング８８２、ブレーキ８８４、及びサスペンション８８６と相互作用するドライブコントローラ８７０、バッテリ８８８及びインバータ／チャージャ８９０と相互作用する電力コントローラ８７２、暖房、換気、空調（ＨＶＡＣ）構成要素８９２、及び照明８９４と相互作用する環境コントローラ８７４、自律車両、自律車両で使用されているデバイス、ならびにネットワーク、セルラーチャネル、またはＷｉ‐Ｆｉチャネル８９６などを介した外部デバイスとの間の通信を処理する通信コントローラ８７６とインターフェースし得る。自律車両動作システム８０２、コントローラ、及び自律車両に設置された車両構成要素の組み合わせは、絶え間ない人間の介入を伴わずに安全にナビゲートすることができる車両を提供することができる。

ドライブコントローラ８７０は、軌道マネージャプロセス８６０（ＴＭＰ１２２など）からの入力を受信し得、軌道マネージャプロセス８６０は、システムモニタ８６２（たとえば、システムモニタ１２０）からの入力を受信し得、システムモニタ８６２は、軌道を一緒に処理し、問題のある軌道を回避し、異常に応答し、保証されたときに異常をクリアする。システムモニタ８６２は、計画サブシステム８２８または計画システム８４０に組み込まれるか、またはこれと共通のプロセッサによって実行され得る。そのような構成要素のいずれかまたはすべては、本明細書に記載されているもの（図１～図７のいずれかに関するものなど）、それらの組み合わせ、または他のものであり得る。

周囲分析システム８０３及びそのサブシステム、ＬＩＤＡＲサブシステム８０４をここでも参照すると、ＬＩＤＡＲサブシステム８０４は、本明細書に記載されるように、セグメント化のためのＬＩＤＡＲデータを捕捉するための１つ以上のＬＩＤＡＲセンサを含み得、本明細書に詳細に記載されるように、任意の１つ以上の深度センサを備え得る。いくつかの例では、ＬＩＤＡＲサブシステム８０４は、複数のＬＩＤＡＲセンサからのＬＩＤＡＲデータを組み合わせるかまたは合成して、ＬＩＤＡＲデータのメタスピンを生成するための機能性を含み得、これは、複数のＬＩＤＡＲセンサに基づくＬＩＤＡＲデータを参照し得る。ＬＩＤＡＲデータのメタスピンの場合、ＬＩＤＡＲサブシステム８０４は、メタスピンデータの仮想起点（たとえば、すべてのＬＩＤＡＲセンサに共通の座標基準フレーム）を決定し、１つ以上のＬＩＤＡＲセンサの各々からのＬＩＤＡＲデータが仮想起点に関して表現されるようなデータ変換を実行するための機能性を含み得る。本開示の文脈で理解され得るように、ＬＩＤＡＲサブシステム８０４は、データを捕捉し、後続の処理のために、データセットを周囲分析システム８０３の他のサブシステムに送信し得る。

カメラサブシステム８０６は、画像セグメント化及び／または分類のために視覚データを捕捉するための、１つ以上のカメラセンサを含むか、またはそれにインターフェースし得る。カメラサブシステム８０６は、任意の数及びタイプのカメラセンサを含み得る。たとえば、カメラサブシステム８０６は、任意のカラーカメラ、モノクロカメラ、深度カメラ、ＲＧＢ－Ｄカメラ、ステレオカメラ、赤外線（ＩＲ）カメラ、紫外線（ＵＶ）カメラなどを含み得る。本開示の文脈で理解され得るように、カメラサブシステム８０６は、データを捕捉し得、後続の処理のために他のサブシステムにデータセットを送信し得る。たとえば、カメラサブシステム８０６からのデータは、別のサブシステムによってそのように処理されるマルチチャネル画像の１つ以上のチャネルとして含まれ得る。

レーダーサブシステム８０８は、環境内のオブジェクトの範囲、角度、及び／または速度を捕捉するための１つ以上のレーダーセンサを含み得る。本開示の文脈で理解され得るように、レーダーサブシステム８０８は、データを捕捉し、後続の処理のために、データセットを周囲分析システム８０３の他のサブシステムに送信し得る。たとえば、レーダーサブシステム８０８からのデータは、別のサブシステムに提供されるマルチチャネル画像の１つ以上のチャネルとして含まれ得る。

ソナーサブシステム８１０は、環境内のオブジェクトから音響情報を捕捉するために、１つ以上のスピーカまたはサウンドエミッタ及び１つ以上のマイクロフォン（マイクロフォンアレイなど）を含むか、またはそれらにインターフェースすることができる。追加として、または代替では、そのようなソナーサブシステム８１０は、さまざまな超音波トランスデューサを備え得る。たとえば、ソナーサブシステム８１０は、超音波トランスデューサに音のパルスを放出させることができ、環境内のオブジェクトに関連する位置及び／または動き情報を決定するために、エコーを聴取し得る。本開示の文脈で理解され得るように、ソナーサブシステム８１０は、データを捕捉し、後続の処理のためにデータセットを他のサブシステムに送信し得る。たとえば、周囲分析システム８０３の別のサブシステムは、オブジェクトをより正確にセグメント化するために、及び／またはオブジェクトに関する情報を決定するために、または他の目的のために、ソナーサブシステム８１０から取得されたデータをＬＩＤＡＲサブシステム８０４から取得されたデータと融合し得る。

自律車両動作システム８０２は、図示されたもの以外の自律車両における使用に適した任意の数またはタイプの他のセンサを含み得る。さまざまなセンサ８５０は、超音波トランスデューサ、ホイールエンコーダ、環境センサ、マイクロフォン、慣性測定ユニット（複数可）（ＩＭＵ）、加速度計、ジャイロスコープ、磁気計、温度センサ、湿度センサ、光センサ、全地球測位システム（ＧＰＳ）センサ、ロケーションセンサなどを含み得るが、これらに限定されない。

いくつかの例では、ＬＩＤＡＲサブシステム８０４、カメラサブシステム８０６、レーダーサブシステム８０８、及び／またはソナーサブシステム８１０は、改善されたセグメント化のためにデータを結合及び／または合成するために、１つ以上データセットを周囲分析システム８０３の他のサブシステムに提供し得る。

周囲分析システム８０３は、テストで部分的に使用するために、コンピュータシミュレーションアルゴリズムによって生成されたシミュレートされたデータのためのストレージをさらに含み得る。いくつかの例では、シミュレートされたデータは、カメラデータ、ＬＩＤＡＲデータ、レーダーデータ、ソナーデータ、慣性データ、ＧＰＳデータなど、任意のタイプのシミュレートされたデータを含み得る。いくつかの例では、周囲分析システム８０３は、動作を検証するために、及び／または本明細書に記載されるように機械学習アルゴリズムをトレーニングするために、シミュレートされたデータに対して、本明細書に記載される変換動作を修正、変換、及び／または実行することができる。たとえば、実験室環境でいくつかの機能性をテストするために、実際のセンサデータであるかのように、シミュレートされたセンサデータ／信号をサブシステムに供給して、いくつかのサブシステムの性能をテストすることができる。

ボクセル空間サブシステム８１２は、データをボクセルマップに変換またはマッピングするための機能性を含み得る。たとえば、ボクセル空間サブシステム８１２は、ＬＩＤＡＲデータ、カメラデータ、レーダーデータ、ソナーデータなどを受信し、個々のデータ点を、環境内の三次元空間を表すボクセルマップにマッピング、変換、または関連付けることができる。ボクセル空間は、自律車両を取り巻く空間などの３次元環境の論理表現であり、個別の小さなボリューム、たとえばボクセルとして表される。ボクセルマップは、ボクセル空間内のそれぞれのボクセルのデータまたは値を提供する。三次元環境表現として、ボクセルマップをメモリに記憶し、プロセッサで操作することができる。

いくつかの例では、ボクセル空間サブシステム８１２は、ボクセル空間の長さ、幅、及び高さを含む、ボクセル空間の寸法を定義することができる。さらに、ボクセル空間サブシステム８１２は、個々のボクセルのサイズを決定してもよい。いくつかの例では、ボクセルは、ボクセル空間全体で均一なサイズ及び形状であり得るが、いくつかの例では、ボクセルのサイズ及び／または密度は、ボクセル空間内の相対的なロケーションに基づいて変化し得る。たとえば、ボクセルのサイズは、ボクセル空間の起点または中心からのボクセルの距離に比例して増加または減少し得る。追加として、または代替では、そのようなボクセル空間サブシステム８１２は、仮想起点とボクセル空間の起点との間の変換を含み得る。いくつかの例では、ボクセル空間サブシステム８１２は、データを含まないボクセル、またはデータ閾値を下回るある量のデータを含むボクセルがボクセルマップに存在する必要はなく、それらのボクセルの値を仮定または無視することができる、疎らなボクセル空間を生成するための機能性を含み得る。そのような例では、ボクセルマップは、オクトマップ、またはボクセルハッシュなどとして編成され得る。いくつかの例では、ボクセル空間サブシステム８１２は、データがボクセル空間にマッピングされ、ボクセルマップに記憶されるときにデータをフィルタリングすることによって、ボクセルマップのデータまたはボクセルマップを生成するために使用されるデータのノイズの量を低減するための機能性を含み得る。たとえば、フィルタリングは、ボクセルあたりのデータの閾値量を下回るデータ（たとえば、ボクセルに関連付けられているＬＩＤＡＲデータ点の数）、またはボクセルの所定の数を上回るデータ（たとえば、いくつかの近接するボクセルに関連付けられているＬＩＤＡＲデータ点の数）を除去することを含み得る。いくつかの例では、ボクセル空間サブシステム８１２は、データが経時的に収集されるとき、またはボクセル空間が対応する実世界環境内をナビゲートする自律車両に応答して、ボクセルマップを更新することができる。たとえば、ボクセル空間サブシステム８１２は、自律車両が環境内をナビゲートするときに、ボクセルマップからデータを追加し、及び／またはデータを破棄することができる。

いくつかの例では、ボクセル空間サブシステム８１２は、ボクセルマップ、及びボクセルサイズ、方位、及びエクステントなどの他のボクセル空間パラメータを初期化することができ、初期のボクセルマップを空き空間を表すものとして扱い、ボクセル空間サブシステム８１２は、ＬＩＤＡＲデータが経時的に捕捉されるにつれて、オブジェクトの表現を構築することができる。他の例では、ボクセル空間サブシステム８１２は、全体マップデータを使用してボクセルマップ及びボクセル空間パラメータを初期化することができ、これにより局所的に捕捉されたＬＩＤＡＲデータが、全体マップ空間内で自律車両を局所化するために使用され得、また全体マップのボクセルをクリーンアップまたはクリアするために使用され得る。

地面判定サブシステム８１４は、ボクセル空間内の環境に関連付けられている地面を判定するために、ボクセル空間の個々のボクセルを解析するための機能性を含み得る。たとえば、地面判定サブシステム８１４は、特定のボクセルに関連付けられているデータを表す平面を推定すること、及びその平面の法線ベクトルを決定することによって、局所的に平坦なボクセルを判定し得る。たとえば、地面判定サブシステム８１４は、ボクセルマップのボクセルに対して主成分分析を実行して、ボクセルに関連付けられているデータに関連付けられている最小の主成分を決定し得る。いくつかの例では、主成分分析のために、最小の固有ベクトルは、平面の法線ベクトルに対応し得、一方、固有ベクトルに関連付けられている固有値は、最小の固有ベクトルの方向における特定のボクセルに関連付けられているデータの拡散またはレベルに対応し得る。

別の例として、限定されるものではないが、そのような表面法線決定は、ボクセル内の点ＰからＰの最近傍のうちの２つへの方向を示すベクトルの外積の法線を算定することによって行ってもよい。別の例として、限定されるものではないが、そのような表面法線決定は、個々のボクセルに関連付けられている共分散行列に対して固有値分解を実行することによって行ってもよい。いくつかの例では、地面判定サブシステム８１４は、隣接するボクセルに関連付けられている値に基づいてターゲットボクセルに関連付けられている表面を決定することによって、ターゲットボクセルが局所的に平坦なボクセルであるかどうかを判定し得る。さらに、いくつかの例では、地面判定サブシステム８１４は、マーチングキューブタイプのアルゴリズムを利用して、ボクセルに関連付けられている平均点値に基づいてメッシュを作成し、少なくとも３つの点を含む三角形を決定して表面を作成し得る。さらに、地面判定サブシステム８１４は、自律車両の方向または方位に対応し得る基準方位を受信し得る。地面判定サブシステム８１４は、ボクセルに関連付けられている法線ベクトルが、上述したように基準方位の閾値量内にある場合、ボクセルが局所的に平坦なボクセルであることを決定し得る。

クラスタリングサブシステム８１６は、地面判定サブシステム８１４と連携して動作し、おそらくメモリ内の地面領域の表現を拡張させることによって、ＬＩＤＡＲデータの起点に最も近い表面から開始するか、または自律車両の下にある表面から開始して、地面領域を決定し得る。すなわち、自律車両に近接する実世界の位置に対応するボクセル空間内の位置にあるボクセルは、クラスタリングサブシステム８１６によってシードボクセルとして使用され得、次いで、それらのシードボクセルからボクセルの表現を拡張することができる。クラスタリングサブシステム８１６は、隣接する局所的に平坦なボクセルが同じクラスタに属することを決定し得、地面平面を包含するように領域を拡張させ得る。さらに、クラスタリングサブシステム８１６は、以下で考察されるオブジェクト判定サブシステム８２０と連携して動作して、クラスタ内のまたは他の場所のボクセルが特定のオブジェクトに関連付けられていることを決定し得る。クラスタリングサブシステム８１６は、領域拡張（ｒｅｇｉｏｎ ｇｒｏｗｉｎｇ）、階層的クラスタリング（ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）、分割クラスタリング（ｐａｒｔｉｔｉｏｎａｌ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）、平方誤差クラスタリング（ｓｑｕａｒｅ ｅｒｒｏｒ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）、グラフ理論クラスタリング（ｇｒａｐｈ ｔｈｅｏｒｅｔｉｃ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）、混合‐分解クラスタリング（ｍｉｘｔｕｒｅ－ｒｅｓｏｌｖｉｎｇ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）、平均シーククラスタリング（ｍｅａｎ－ｓｅｅｋｉｎｇ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）、ｋ平均クラスタリング（ｋ－ｍｅａｎｓ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）、Ｎカットクラスタリング（Ｎ－ｃｕｔ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）、近接クラスタリング（ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）などを含むが、これらに限定されない、さまざまなクラスタリングアルゴリズムを利用してもよい。

補間サブシステム８１８は、地面判定サブシステム８１４及び／またはクラスタリングサブシステム８１６と連携して動作し、さまざまなクラスタを組み合わせるかまたは一緒に関連付けて、地面平面の表現を拡大し得る。たとえば、局所的に平坦なボクセルは、自律車両に関連付けられている地面領域を決定するときに単一のクラスタを形成しない場合があり、その場合、補間サブシステム８１８は、点間を補間して、勾配が地面平面クラスタを拡張させるための閾値勾配を上回るかまたは下回るかを判定することができる。地面判定サブシステム８１４、クラスタリングサブシステム８１６、及び補間サブシステム８１８の追加の態様は、これらのサブシステムを理解するために必要に応じて、本明細書の他の箇所で提供され得る。

オブジェクト判定サブシステム８２０は、ボクセルマップによってボクセル空間に表されるオブジェクトを判定するための機能性を含み得る。たとえば、オブジェクト判定サブシステム８２０は、地面判定サブシステム８１４から地面平面についての指示を受信し、及び／または局所的に平坦なボクセルのいくつかまたはすべてについての指示を受信することができ、ボクセルマップが他のボクセルの値のみを含むように、ボクセル空間から地面に関連付けられているボクセルを除去することができる。次に、オブジェクト判定サブシステム８２０は、残りのボクセルを解析して、ボクセルの接続性に基づいてオブジェクトを判定し得る。たとえば、オブジェクト判定サブシステム８２０は、クラスタリングサブシステム８１６と連携して動作して、隣接するボクセルが同じオブジェクトの一部であるとみなされるべきであることを判定することによって、オブジェクトに対応するボクセル空間内の領域を拡張させることができる。オブジェクト判定サブシステム８２０は、特定のオブジェクトに関連付けられているすべてのボクセルにオブジェクト識別子を割り当て得、いくつかの例では、オブジェクト判定サブシステム８２０によって割り当てられるかまたは判定されたオブジェクト識別子は、特定のオブジェクトを含むボクセルに関連付けられているＬＩＤＡＲデータに伝搬され得る。オブジェクト、地面、クラスタなどに関する追加の情報は、ボクセルマップとともに、または個別のデータ構造として記憶され得る。オブジェクト判定サブシステム８２０の追加の態様は、オブジェクト判定サブシステム８２０を理解するために必要に応じて、本明細書の他の場所で提供され得る。

動的オブジェクト判定サブシステム８２２は、ボクセル空間に対応する空間に存在すると判定され得る静的オブジェクトと動的オブジェクトとを区別するための機能性を含み得る。たとえば、動的オブジェクト判定サブシステム８２２は、データを経時的に蓄積して、第１の時間におけるボクセル値を第２の時間におけるボクセル値と比較して、ボクセルの占有が経時的に変化したかどうかを判定することによって、オブジェクトの動きを判定し得る。たとえば、第１の時間にオブジェクトによって占有されていたボクセルが、第２の時間にそのオブジェクトによって占有されていない場合、動的オブジェクト判定サブシステム８２２は、そのオブジェクトを動的オブジェクトであるとみなし、その評価をボクセルマップデータとして記録し得る。どのボクセルが時間の経過とともに占有されるようになり、または占有されなくなるかに基づいて、動的オブジェクト判定サブシステム８２２は、移動のスピード及び方向などの動的オブジェクトの移動を判定することができる。いくつかの例では、動的オブジェクト判定サブシステム８２２は、動的オブジェクトからの移動を判定するための指示を提供することができる。動的オブジェクト判定サブシステム８２２の追加の態様は、動的オブジェクト判定サブシステム８２２を理解するために必要に応じて、本明細書の他の箇所で提供され得る。

レイキャスティングサブシステム８２４は、動的オブジェクト判定サブシステム８２２と連携して動作して、静的オブジェクトと動的オブジェクトとの間を区別することができる。さらに、レイキャスティングサブシステム８２４は、データがボクセルマップの表現に蓄積するにつれて、経時的にボクセルマップをクリアするための機能性を含み得る。たとえば、オブジェクトが経時的にボクセル空間全体を移動するにつれて、動的オブジェクトが占有するボクセルの表現には、経時的にますます多くのデータが含まれ得る。しかしながら、レイキャスティングサブシステム８２４は、ＬＩＤＡＲデータに関連付けられている光線の経路を分析して、たとえば、光線が内部を進行するいくつかのボクセルがクリアされたとみなされるべきであり、ボクセルマップ内の対応するストレージがクリアされるべきであることを判定し得る。したがって、レイキャスティングサブシステム８２４は、第１の時間に占有されていたボクセルが第２の時間に占有されていないことを判定するための追加の機能性を提供してもよく、それは、たとえば、さまざまなモジュールに提供されて、オブジェクトが動的オブジェクトであることを判定し得る。いくつかの例では、ボクセルマップは、疎な方法（たとえば、占有されたボクセルを表すデータを提供し、占有されていないボクセルを無視する）または密な方法（たとえば、ボクセルの破棄を伴わない）で表され得る。いくつかの例では、レイキャスティングサブシステム８２４は、密な方法でレイキャスティング情報を記憶してもよく、すなわち、疎なボクセル表現に存在しないボクセル（たとえば、ボクセルが関連するＬＩＤＡＲデータを有していないため）が、そのようなボクセルに関連付けられているレイキャスティング情報を有することができる。たとえば、関連するＬＩＤＡＲデータを有さないボクセルは、それでも、ボクセル空間のボクセルに関連付けられているレイキャスティング情報を含めるために、密なボクセルマップで表され得る。いくつかの例では、密なボクセル表現は、本明細書で考察されるレイキャスティング動作に少なくとも部分的に対応して、ボクセルが占有されていないという正の情報をボクセルに関連付けてもよい。さらに、ＬＩＤＡＲデータは個々のボクセルに対して蓄積されるので、負の情報は、たとえば、それらが静的オブジェクトで占有されていることを示すために、ボクセルマップにおいて個々のボクセルに関連付けられてもよい。データは時間の経過とともに蓄積されるため、情報を部分的に集約して、たとえば、ボクセルが空き空間に対応するのか、または静的オブジェクトに対応するのかを判定することができる。さらに、レイキャスティングサブシステム８２４を使用して、局所的に捕捉されたＬＩＤＡＲデータを全体マップデータと比較することによって、全体マップをクリーンアップすることができる。レイキャスティングサブシステム８２４の追加の態様は、レイキャスティングサブシステム８２４を理解するために必要に応じて、本明細書の他の箇所で提供され得る。

追跡サブシステム８２６は、１つ以上の動的オブジェクトの指示を受信し、オブジェクトを追跡するために追加の処理を実行するための機能性を含み得る。たとえば、追跡サブシステム８２６は、動的オブジェクトの速度を決定することができ、及び／または動的オブジェクトの軌道を経時的に決定及び記憶し得る。いくつかの例では、追跡サブシステム８２６は、オブジェクトの以前の動きに基づいて追跡されるオブジェクトの経路を予測し得る予測アルゴリズムを実行するようにプログラムされ得る。

計画サブシステム８２８は、自律車両の軌道を決定するために、セグメント化されたデータ及び／または地面平面、静的オブジェクト、及び／または動的オブジェクトの指示を受信するための機能性を含み得る。たとえば、計画サブシステム８２８は、地面平面を識別するセグメント化情報を受信することができ、自律車両が追従する軌道を生成することができる。

センサ較正サブシステム８３０は、環境に関して決定されたセグメント化情報に少なくとも部分的に基づいて、１つ以上のセンサを較正するための機能性を含み得る。たとえば、ＬＩＤＡＲサブシステム８０４、カメラサブシステム８０６、レーダーサブシステム８０８、及び／またはソナーサブシステム８１０からのセンサデータは、（たとえば、（同時位置特定及びマッピング（ＳＬＡＭ）を使用して）、ロケーション及び／または方位を推定するために使用され得るが、自律車両はまた、環境における自律車両のロケーションを決定するための、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）及び／またはＧＰＳユニットなどの追加のセンサも含み得る。いくつかの例では、ＩＭＵは、自律車両が第１のロケーションにあることを示し得、一方で、本明細書に記載されるＬＩＤＡＲデータの分析は、車両が第１のロケーションとは異なる第２のロケーションにあることを示し得る。センサ較正サブシステム８３０は、ロケーションの差を決定し得、自律車両のロケーション、または１つ以上のセンサ固有特性もしくは外部特性を更新するために、もう１つのセンサを調整または較正し得る。

注釈サブシステム８３２は、本明細書で考察されるセグメント化情報を受信するための機能性を含み得、ボクセルマップとともにデータとしてまたは他の方法で記憶されたオブジェクトに関連付けられている情報で、地面平面、静的オブジェクト、及び／または動的オブジェクトに注釈を付け得る。いくつかの例では、注釈サブシステム８３２は、たとえば、技術者による手動の確認及び／または調整のために、グラフィカルユーザインターフェースでセグメント化情報を提供し得る。いくつかの例では、注釈サブシステム８３２は、本明細書で考察されるオブジェクトの分類を決定及び適用するための機能性を含み得る。注釈サブシステム８３２は、セグメント化及び分類の動作を実行するために、ニューラルネットワークプロセスなどの機械学習アルゴリズムを実行するようにプログラムされ得る。

例示的なニューラルネットワークは、出力を生成するために一連の接続された層を通じて入力データを渡し得る。ニューラルネットワークの一例は、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を含み得る。ＣＮＮの各層はまた、別のＣＮＮを含み得るか、またはいくつかの層を含み得る。本開示の文脈で理解され得るように、ニューラルネットワークは機械学習を利用することができ、これは、学習されたパラメータに基づいて出力が生成される、そのようなアルゴリズムの広いクラスを指すことができる。

ニューラルネットワークの文脈で考察されているが、本開示に一致する任意のタイプの機械学習が使用されもよい。たとえば、機械学習アルゴリズムは、回帰アルゴリズム（たとえば、通常の最小二乗回帰（ＯＬＳＲ）、線形回帰、ロジスティック回帰、ステップワイズ回帰、多変量適応型回帰スプライン（ＭＡＲＳ）、局所的に推定された散布図平滑化（ＬＯＥＳＳ））、インスタンスベースのアルゴリズム（たとえば、リッジ回帰、最小絶対収縮及び選択演算子（ＬＡＳＳＯ）、弾性ネット、最小角回帰（ＬＡＲＳ））、決定木アルゴリズム（たとえば、分類回帰木（ＣＡＲＴ）、反復二分法３（ＩＤ３）、カイ二乗自動相互作用検出（ＣＨＡＩＤ）、決定株、条件付き決定木）、ベイジアンアルゴリズム（たとえば、ナイーブベイズ、ガウシアンナイーブベイズ、多項ナイーブベイズ、平均一依存エスティメータ（ＡＯＤＥ）、ベイジアン信念ネットワーク（ＢＮＮ）、ベイジアンネットワーク）、クラスタリングアルゴリズム（たとえば、ｋ平均法、ｋメジアン法、期待値最大化（ＥＭ）、階層的クラスタリング）、相関ルール学習アルゴリズム（たとえば、パーセプトロン、バックプロパゲーション、ホップフィールドネットワーク、放射基底関数ネットワーク（ＲＢＦＮ））、深層学習アルゴリズム（たとえば、深層ボルツマンマシン（ＤＢＭ）、深層信念ネットワーク（ＤＢＮ）、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、積層オートエンコーダ）、次元削減アルゴリズム（たとえば、主成分分析（ＰＣＡ）、主成分回帰（ＰＣＲ）、部分最小二乗回帰（ＰＬＳＲ）、サモンマッピング、多次元スケーリング（ＭＤＳ）、射影追跡、線形判別分析（ＬＤＡ）、混合判別分析（ＭＤＡ）、二次判別分析（ＱＤＡ）、柔軟判別分析（ＦＤＡ））、アンサンブルアルゴリズム（たとえば、ブースティング、ブートストラップ集計（バギング）、アダブースト、スタック汎化（ブレンディング）勾配ブースティングマシン（ＧＢＭ）、勾配ブースト会機器（ＧＢＲＴ）、ランダムフォレスト）、ＳＶＭ（サポートベクターマシン）、教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習などを含み得るが、これらに限定されない。

図８に示される環境は、ストレージ、１つ以上のプロセッサ（複数可）、メモリ、及び場合によっては、オペレーティングシステムを含む１つ以上のコンピュータシステムで実装され得る。

本明細書に記載されるシステム及び方法は、ソフトウェアもしくはハードウェア、またはこれらの任意の組み合わせで実装され得る。本明細書に記載されるシステム及び方法は、互いに物理的または論理的に分離していてもしていなくてもよい１つ以上のコンピューティングデバイスを使用して実装され得る。方法は、オンプレミスハードウェア、オンプレミス仮想システム、またはホストされたプライベートインスタンスのいずれかとして配置された構成要素によって実行することができる。さらに、本明細書に記載される方法のさまざまな態様を組み合わせるか、または他の機能に統合することができる。

システム及び方法を実装するための例示的な環境及びコンピュータ化されたシステムは、プロセッサまたはコンピュータシステムを含み得、本明細書に記載される方法のいくつかまたはすべてを特に実行するように構成され得る。いくつかの例では、方法は、１つ以上のコンピュータまたはプロセッサによって部分的または完全に自動化することができる。本明細書に記載されるシステム及び方法は、ハードウェア、ファームウェア、及び／またはソフトウェアのいずれかの組み合わせを使用して実装することができる。本明細書に記載される本システム及び方法（またはその任意の部分（複数可）もしくは機能（複数可））は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはこれらの組み合わせを使用して実装することができ、１つ以上のコンピュータシステムまたは他の処理システムに実装することができる。いくつかの例では、図示されたシステム要素は、単一のハードウェアデバイスに組み合わされるか、または複数のハードウェアデバイスに分離され得る。複数のハードウェアデバイスを使用する場合、ハードウェアデバイスは物理的に互いに近接するか、または互いから離れて位置付けられ得る。説明及び図示された方法の例は、例示を意図するものであり、限定を意図するものではない。たとえば、方法のステップのいくつかまたはすべてを、異なる例において組み合わせ、再配置し、及び／または省略することができる。

１つの例示的な例では、本明細書に記載されるシステム及び方法は、本明細書に記載される機能性を実行することができる１つ以上のコンピュータシステムを対象とし得る。例示的なコンピューティングデバイスは、ＯＳＸ（商標）、ｉＯＳ（登録商標）、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、Ａｎｄｒｏｉｄ（登録商標）、及びＭｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）などの、ただしこれらに限定されない、任意のオペレーティングシステムを動作させる、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）システムであり得るが、これらに限定されない。しかしながら、本明細書に記載されるシステム及び方法は、これらのプラットフォームに限定されなくてもよい。代わりに、本明細書に記載されるシステム及び方法は、任意の適切なオペレーティングシステムを動作させる任意の適切なコンピュータシステム上に実装されてもよい。

システムは、１つ以上のプロセッサを含み得る。プロセッサ（複数可）は、通信バス、クロスオーバーバー、またはネットワークなどの、ただしこれらに限定されない、通信インフラストラクチャに接続され得る。プロセス及びプロセッサは、同じ物理的ロケーションに位置付けられなくてもよい。言い換えると、プロセスは、たとえば、ＬＡＮまたはＷＡＮ接続を介して、１つ以上の地理的に離れたプロセッサにおいて実行され得る。コンピューティングデバイスは、ディスプレイユニット上での表示のために、グラフィックス、テキスト、及び他のデータを通信インフラストラクチャから転送することができる、ディスプレイインターフェースを含み得る。

コンピュータシステムはまた、メインメモリ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、及び二次メモリなどを含み得るが、これらに限定されない。二次メモリは、たとえば、ハードディスクドライブ、及び／またはコンパクトディスクドライブＣＤ－ＲＯＭなどのリムーバブル記憶ドライブなどを含み得る。リムーバブル記憶ドライブは、リムーバブル記憶ユニットから読み取ることができ、及び／またはリムーバブル記憶ユニットに書き込むことができる。理解され得るように、リムーバブル記憶ユニットは、コンピュータソフトウェア及び／またはデータを内部に記憶した、コンピュータ使用可能記憶媒体を含み得る。いくつかの例では、マシンアクセス可能媒体は、コンピュータによってアクセス可能なデータを記憶するために使用される任意の記憶デバイスを指すことができる。マシンアクセス可能媒体の例は、たとえば、磁気ハードディスク、フロッピーディスク、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）もしくはデジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）などの光ディスク、磁気テープ、及び／またはメモリチップなどを含み得るが、これらに限定されない。

プロセッサはまた、データを記憶するための１つ以上のデータ記憶デバイスも含み得、またはそれらと通信するように動作可能に結合され得る。そのようなデータ記憶デバイスは、非限定的な例として、（内蔵ハードディスク及びリムーバブルディスクを含む）磁気ディスク、光磁気ディスク、光ディスク、リードオンリーメモリ、ランダムアクセスメモリ、及び／またはフラッシュストレージを含み得る。コンピュータプログラム命令及びデータを有形的に具体化するのに適した記憶デバイスはまた、たとえば、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、及びフラッシュメモリデバイスなどの半導体メモリデバイス、内部ハードディスク及びリムーバブルディスクなどの磁気ディスク、磁気－光ディスク、並びにＣＤ－ＲＯＭ及びＤＶＤ－ＲＯＭディスクを含む、すべての形態の不揮発性メモリも含み得る。プロセッサ及びメモリは、ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）によって補完され得るか、またはＡＳＩＣに組み込まれ得る。

処理システムは、コンピュータ化されたデータ記憶システムと通信することができる。データ記憶システムは、非リレーショナルデータストア、またはＭｙＳＱＬ（商標）もしくは他のリレーショナルデータベースなどのリレーショナルデータストアを含み得る。他の物理的及び論理的データベースタイプが使用され得る。データストアは、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標） ＳＱＬ Ｓｅｒｖｅｒ（商標）、Ｏｒａｃｌｅ（商標）、ＩＢＭ ＤＢ２（商標）、ＳＱＬＩＴＥ（商標）、またはリレーショナルもしくは他の方法の任意の他のデータベースソフトウェアなどの、データベースサーバであり得る。データストアは、構文タグを識別する情報、及び構文タグを演算するのに必要とされる任意の情報を記憶することができる。いくつかの例では、処理システムは、オブジェクト指向プログラミングを使用することができ、データをオブジェクト内に記憶することができる。これらの例では、処理システムは、オブジェクトリレーショナルマッパー（ＯＲＭ）を使用して、データオブジェクトをリレーショナルデータベースに記憶することができる。本明細書に記載されるシステム及び方法は、任意の数の物理データモデルを使用して実装することができる。一例では、リレーショナルデータベース管理システム（ＲＤＢＭＳ）が使用され得る。これらの例では、ＲＤＢＭＳ内のテーブルは、座標を表す列を含み得る。経済的システムの場合、会社、製品などを表すデータが、ＲＤＢＭＳ内のテーブルに記憶され得る。テーブルは、それらの間の事前定義された関係を有し得る。テーブルはまた、座標に関連付けられた付加物も有し得る。

代替例では、二次メモリは、コンピュータプログラムまたは他の命令が、コンピュータシステムにロードされることを可能にするための、他の類似のデバイスを含み得る。そのようなデバイスは、たとえば、リムーバブル記憶ユニット及びインターフェースを含み得る。そのようなものの例は、（たとえば、ビデオゲームデバイスに見出されるものなどの、ただしこれらに限定されない）プログラムカートリッジ及びカートリッジインターフェース、（たとえば、消去可能プログラマブルリードオンリーメモリ（ＥＰＲＯＭ）、またはプログラマブルリードオンリーメモリ（ＰＲＯＭ）、及び関連するソケットなどの、ただしこれらに限定されない）リムーバブルメモリチップ、ならびにソフトウェア及びデータがリムーバブル記憶ユニットからコンピュータシステムに転送されることを可能にし得る、他のリムーバブル記憶ユニット及びインターフェースを含み得る。

コンピューティングデバイスはまた、マイクロフォンなどの音声入力デバイス、タッチスクリーン、カメラなどのジェスチャ認識デバイス、他の自然なユーザインターフェース、マウス、またはデジタイザなどの他のポインティングデバイス、キーボード、または他のデータ入力デバイスなどの、ただしこれらに限定されない、入力デバイスも含み得る。コンピューティングデバイスはまた、ディスプレイ、及びディスプレイインターフェースなどの、ただしこれらに限定されない、出力デバイスも含み得る。コンピューティングデバイスは、通信インターフェース、ケーブル、及び通信経路などの、ただしこれらに限定されない、入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイスを含み得る。これらのデバイスは、ネットワークインターフェースカード、及びモデムを含むが、これらに限定されない。通信インターフェース（複数可）は、ソフトウェア及びデータがコンピュータシステムと１つ以上の外部デバイスとの間で転送されることを可能にし得る。

コンピューティングデバイスは、自動車システムに動作可能に結合され得る。そのような自動車システムは、手動で動作させられてもよく、半自律的であってもよく、または完全に自律的であってもよい。そのような例では、入力及び出力デバイスは、加速、制動、及びステアリングなどの、ただしこれらに限定されない、自動車機能を制御するための、１つ以上の画像捕捉デバイス、コントローラ、マイクロコントローラ、及び／または他のプロセッサを含み得る。さらに、そのような例における通信インフラストラクチャまた、コントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ）バスも含み得る。

１つ以上の例では、コンピューティングデバイスは、任意の機械に基づく視覚システムに動作可能に結合され得る。たとえば、そのようなマシンに基づくビジョンシステムは、手動で動作させられる、半自律的な、または完全に自律的な産業用または農業用ロボット、家庭用ロボット、検査システム、セキュリティシステムなどを含むが、これらに限定されない。すなわち、本明細書に記載される例は、１つの特定の状況に限定されず、マシンビジョンを利用する任意の用途に適用可能であり得る。

１つ以上の例では、コンピュータネットワークまたはネットワークの環境が使用され得る。ネットワークは、プライベートネットワーク、もしくはパブリックネットワーク（たとえば、以下に記載されるような、インターネット）、または両方の組み合わせを含み得る。ネットワークは、ハードウェア、ソフトウェア、または両方の組み合わせを含み得る。

リモート通信指向の観点からは、ネットワークは、通信施設によって相互接続されたハードウェアノードのセットとして説明することができ、１つ以上のプロセス（ハードウェア、ソフトウェア、またはこれらの組み合わせ）が、そのような各ノードにおいて機能する。プロセスは、プロセス間通信経路を使用する、それらの間の通信経路を介して、互いに情報を相互通信し、交換することができる。これらの経路上では、適切な通信プロトコルが使用される。

例示的なコンピュータ及び／またはリモート通信ネットワーク環境は、ハードウェア、ソフトウェア、またはハードウェアとソフトウェアとの組み合わせを含み得るノードを含み得る。ノードは、通信ネットワークを介して相互接続され得る。各ノードは、ノードに組み込まれたプロセッサによって実行可能な１つ以上のプロセスを含み得る。たとえば、単一のプロセスが、複数のプロセッサによって実行され得るか、または複数のプロセスが、単一のプロセッサによって実行され得る。さらに、ノードの各々は、ネットワークと外部世界との間のインターフェース点を提供することができ、サブネットワークの集合を含むことができる。

例では、プロセスは、任意の通信プロトコルを通して通信をサポートするプロセス間通信経路を通して、互いに通信し得る。経路は、順次的または並列的に、連続的または断続的に機能し得る。経路は、多くのコンピュータによって使用される標準的な並列命令セットに加えて、通信ネットワークに関して本明細書に記載される、通信規格、プロトコル、または技術のいずれかを使用することができる。

ノードは、処理機能を実行することができる任意のエンティティを含み得る。そのようなノードの例は、コンピュータ（パーソナルコンピュータ、ワークステーション、サーバ、もしくはメインフレームなど）、ハンドヘルド無線デバイス及び有線デバイス（パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、処理能力を有するモデムセルフォン、ＢｌａｃｋＢｅｒｒｙ（登録商標）デバイスを含む無線電子メールデバイスなど）、文書処理デバイス（スキャナ、プリンタ、ファクシミリマシン、もしくは多機能文書マシンなど）、または記載されたように、プロセッサの集合が接続される複合エンティティ（ローカルエリアネットワークもしくはワイドエリアネットワークなど）を含む。たとえば、本開示との関連において、ノード自体が、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、プライベートネットワーク（仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）など）、またはネットワークの集合とすることができる。

ノード間の通信は、通信ネットワークによって可能にされ得る。ノードは、通信ネットワークを用いて、連続的または断続的のいずれかで接続され得る。例として、本開示の文脈おいて、通信ネットワークは、適切な帯域幅及び情報セキュリティを提供する、デジタル通信インフラストラクチャとすることができる。

通信ネットワークは、任意のタイプの規格、プロトコル、または技術を使用する、任意の周波数における、有線通信能力、無線通信能力、または両方の組み合わせを含むことができる。さらに、本例では、通信ネットワークは、プライベートネットワーク（たとえば、ＶＰＮ）、またはパブリックネットワーク（たとえば、インターネット）とすることができる。

通信ネットワークによって使用される例示的な無線プロトコル及び技術の非包括的リストは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、汎用パケット無線サービス（ＧＰＲＳ）、セルラーデジタルパケットデータ（ＣＤＰＤ）、モバイルソリューションプラットフォーム（ＭＳＰ）、マルチメディアメッセージング（ＭＭＳ）、無線アプリケーションプロトコル（ＷＡＰ）、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）、ショートメッセージサービス（ＳＭＳ）、無線マークアップ言語（ＷＭＬ）、ハンドヘルドデバイスマークアップ言語（ＨＤＭＬ）、無線用バイナリランタイム環境（ＢＲＥＷ）、無線アクセスネットワーク（ＲＡＮ）、及びパケット交換コアネットワーク（ＰＳ－ＣＮ）を含み得る。また、さまざまな世代の無線技術が含まれる。通信ネットワークによって使用される主に無線プロトコル及び技術の例示的な非包括的リストは、非同期転送モード（ＡＴＭ）、拡張内部ゲートウェイルーティングプロトコル（ＥＩＧＲＰ）、フレームリレー（ＦＲ）、高レベルデータリンク制御（ＨＤＬＣ）、インターネット制御メッセージプロトコル（ＩＣＭＰ）、内部ゲートウェイルーティングプロトコル（ＩＧＲＰ）、ネットワーク間パケット交換（ＩＰＸ）、ＩＳＤＮ、ポイントツーポイントプロトコル（ＰＰＰ）、伝送制御プロトコル／インターネットプロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）、ルーティング情報プロトコル（ＲＩＰ）、及びユーザデータグラムプロトコル（ＵＤＰ）を含む。当業者が認識するように、他の任意の知られた、または予想される無線または有線プロトコル及び技術を使用することができる。

本開示の例は、本明細書における動作を実行するための装置を含み得る。装置は、所望の目的のために特別に構築されてよく、またはそれは、デバイス内に記憶されたプログラムによって選択的にアクティブ化または再構成される、汎用デバイスを備え得る。

１つ以上の例では、本明細書に記載される動作は、マシン実行可能命令で具体化される。命令は、命令を用いてプログラムされる処理デバイス、たとえば、汎用または専用プロセッサに、本開示のステップを実行させるために使用され得る。あるいは、本明細書に記載されるステップは、ステップを実行するための配線論理を含む特定のハードウェア構成要素によって、またはプログラムされたコンピュータ構成要素とカスタムハードウェア構成要素との任意の組み合わせによって実行することができる。たとえば、ここで説明されたステップを実行するコンピュータプログラム製品が提供され得る。この環境では、コンピュータプログラム製品は、たとえば、命令が内部に記憶されたマシン可読媒体を含むことができる。命令は、本明細書の例に従って、プロセスまたは方法を実行するように、任意のプロセッサ（単数もしくは複数）（または他の電子デバイス）をプログラムするために、使用され得る。さらに、命令または同様のものは、ダウンロードされ、コンピュータプログラム製品上に記憶され得る。ここでは、プログラムは、通信リンク（たとえば、モデムまたはネットワーク接続）を介して、搬送波または他の伝搬媒体内に具体化されたデータ信号により、リモートコンピュータ（たとえば、サーバ）から要求コンピュータ（たとえば、クライアント）に転送することができ、最終的に、そのような信号は、後続の実行のために、コンピュータシステム上に記憶されてもよい。

方法は、コンピュータまたは任意の命令実行システムによる使用のために、またはそれらとの関連において、プログラムコードを提供する、コンピュータ使用可能または可読記憶媒体からアクセス可能な、コンピュータプログラム製品において実装することができる。コンピュータ使用可能または可読記憶媒体は、コンピュータ、もしくは命令実行システム、装置、もしくはデバイスによる使用のために、またはそれらとの関連において、プログラムを含むかまたは記憶することができる、任意の装置とすることができる。

対応するプログラムコードを記憶及び／または実行するのに適したデータ処理システムは、メモリ要素などのコンピュータ化されたデータ記憶デバイスに直接的または間接的に結合された、少なくとも１つのプロセッサを含むことができる。入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイス（キーボード、ディスプレイ、ポインティングデバイスなどを含むが、これらに限定されない）をシステムに結合することができる。データ処理システムが、介在するプライベートまたはパブリックネットワークを通して、他のデータ処理システム、またはリモートプリンタもしくは記憶デバイスに結合されることを可能にするために、ネットワークアダプタもシステムに結合されてもよい。ユーザとの相互作用を提供するために、これらの機能を、ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）などの表示デバイス、または情報をユーザに表示するための別のタイプのモニタ、ならびにユーザが入力をコンピュータに提供することができる、キーボード、及びマウスまたはトラックボールなどの入力デバイスを備えるコンピュータ上において実装することができる。

コンピュータプログラムは、コンピュータにおいて直接的または間接的に使用することができる命令のセットとすることができる。本明細書に記載されるシステム及び方法は、コンパイル言語またはインタープリタ言語を含む、ＣＵＤＡ、ＯｐｅｎＣＬ、Ｆｌａｓｈ（登録商標）、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋、Ｃ、Ｃ＃、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｖｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃ（登録商標）、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標） ＰＨＰ、ＸＭＬ、ＨＴＭＬなどのプログラミング言語、またはプログラミング言語の組み合わせを使用して実装することができ、スタンドアロンプログラムとして、またはコンピューティング環境における使用に適したサブシステム、構成要素、サブルーチン、もしくは他のユニットとして、任意の形態で展開することができる。ソフトウェアは、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどを含むことができるが、これらに限定されない。プログラミングサブシステム間のインターフェースを実装する際に、ＳＯＡＰ／ＨＴＴＰなどのプロトコルが使用され得る。本明細書に記載される構成要素及び機能性は、仮想化または非仮想化環境において実行される、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標） Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録 商標）、Ａｐｐｌｅ（商標） Ｍａｃ（商標）、ｉＯＳ（登録商標）、Ｕｎｉｘ（登録商標）／Ｘ－Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）の異なるバージョンを含むが、これらに限定されない、任意のデスクトップオペレーティングシステム上において、ソフトウェア開発に適した任意のプログラミング言語を使用して実装され得る。システムは、ルビーオンレイルズなどの、ウェブアプリケーションフレームワークを使用して実装することができる。

命令からなるプログラムの実行に適したプロセッサは、任意の種類のコンピュータの、汎用及び専用マイクロプロセッサ、ならびに単独のプロセッサ、または複数のプロセッサもしくはコアのうちの１つを含むが、これらに限定されない。プロセッサは、リードオンリーメモリ、ランダムアクセスメモリ、両方、または本明細書に記載されるデータ記憶デバイスの任意の組み合わせなどの、コンピュータ化されたデータ記憶デバイスから、命令及びデータを受信し、記憶し得る。プロセッサは、電子デバイスの動作及び実行を制御するように動作する、任意の処理回路または制御回路を含み得る。

本明細書に記載されるシステム、サブシステム、及び方法は、ソフトウェア要素またはハードウェア要素の任意の組み合わせを使用して実装することができる。本明細書に記載されるシステム、サブシステム、及び方法は、単独で、または互いに組み合わさって動作する、１つ以上の仮想マシンを使用して実装することができる。物理的コンピューティングマシンプラットフォームを、ハードウェアコンピューティングプラットフォームまたはホスト上で動作する仮想化ソフトウェアの制御下で実行される仮想マシンにカプセル化するために、任意の適用可能な仮想化ソリューションを使用することができる。仮想マシンは、仮想システムハードウェアとゲストオペレーティングシステムソフトウェアとの両方を有することができる。

本明細書に記載されるシステム及び方法は、データサーバなどのバックエンド構成要素を含む、またはアプリケーションサーバもしくはインターネットサーバなどのミドルウェア構成要素を含む、またはグラフィカルユーザインターフェースもしくはインターネットブラウザを有するクライアントコンピュータなどのフロントエンド構成要素を含む、またはそれらの任意の組み合わせを含む、コンピュータシステムにおいて実装することができる。システムの構成要素は、通信ネットワークなど、デジタルデータ通信の任意の形態または媒体によって接続され得る。通信ネットワークの例は、たとえば、ＬＡＮ、ＷＡＮ、ならびにインターネットを形成するコンピュータ及びネットワークを含む。

本明細書に開示される１つ以上の例は、ハンドヘルドデバイス、マイクロプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースまたはプログラマブル家電製品、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータなどを含む、他のコンピュータシステム構成を用いて実践され得る。本明細書に記載されるシステム及び方法はまた、ネットワークを通してリンクされたリモート処理デバイスによってタスクが実行される、分散コンピューティング環境においても実践することができる。

「コンピュータプログラム媒体」及び「コンピュータ可読媒体」という用語は、リムーバブル記憶ドライブ、ハードディスクドライブ内に設置されたハードディスクなどの、ただしこれらに限定されない媒体を一般に指すために使用され得る。これらのコンピュータプログラム製品は、ソフトウェアをコンピュータシステムに提供し得る。本明細書に記載されるシステム及び方法は、そのようなコンピュータプログラム製品を対象とし得る。

「一実施形態」、「実施形態」、「例示的な実施形態」、「さまざまな実施形態」などに対する言及は、本開示に記載される実施形態（複数可）が、特定の特徴、構造、または特性を含み得るが、あらゆる実施形態が、特定の特徴、構造、または特性を必ずしも含むわけではないことを示すことがある。さらに、「一実施形態では」または「例示的な実施形態では」という句の繰り返される使用は、同じ実施形態を必ずしも指しているわけではないが、同じ実施形態を指すことがある。同様に、「例」に対する言及は、本明細書に開示されるもののさまざまな例（複数可）が、特定の特徴、構造、または特性を含み得るが、あらゆる例が、特定の特徴、構造、または特性を必ずしも含むわけではないことを示すことがある。さらに、「いくつかの例では」という句の繰り返される使用は、同じ例を必ずしも指しているわけではないが、同じ例を指すことがある。

本説明及び特許請求の範囲において、「結合される」及び「接続される」という用語が、それらの派生形とともに使用され得る。これらの用語は、互いに同義語として意図されていなくてよいことが理解されるべきである。むしろ、特定の用法では、「接続される」は、２つ以上の要素が、互いに物理的または電気的に直接接触していることを示すために使用され得る。「結合される」は、２つ以上の要素が、物理的または電気的に直接接触していることを意味することがある。しかしながら、「結合される」は、２つ以上の要素が、互いに直接接触しておらず、それでもなお、互いに協力するか、または相互作用することを意味することがある。

ここでは、また一般に、アルゴリズムは、所望の結果にいたる、行為または動作の自己矛盾のないシーケンスであるとみなされてもよい。これらは、物理量の物理的動作を含む。必ずではないが、通常、これらの量は、記憶され、転送され、組み合わされ、比較され、他の方法で動作されることが可能な、電気または磁気信号の形態をとる。主として、共通使用の理由で、これらの信号を、ビット、値、要素、シンボル、文字、項、または数などと呼ぶことが、時には便利であることが分かっている。しかしながら、これら及び類似の用語のすべては、適切な物理量と関連付けられるべきであり、これらの量に適用される便利なラベルにすぎないことが、理解されるべきである。

特に別段の指摘がない限り、本明細書全体において、「処理する」、「計算する」、「算定する」、または「決定する」などの用語は、コンピューティングシステムのレジスタ及び／またはメモリ内の電子的などの物理量として表されるデータを、コンピュータシステムのメモリ、レジスタ、または他のそのような情報記憶、伝送、もしくは表示デバイス内の物理量として同様に表される他のデータに操作及び／または変換する、コンピュータもしくはコンピューティングシステム、または類似の電子コンピューティングデバイスの、アクション及び／またはプロセスを指すことが、理解されてよい。

同様の方式で、「プロセッサ」という用語は、レジスタ及び／またはメモリからの電子データを処理して、その電子データを、レジスタ及び／またはメモリ内に記憶され得る他の電子データに変換する、任意のデバイス、またはデバイスの一部分を指してもよい。非限定的な例として、「プロセッサ」は、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、またはグラフィカル処理ユニット（ＧＰＵ）であり得る。「コンピューティングプラットフォーム」は、１つ以上のプロセッサを備え得る。本明細書で使用されるとき、「ソフトウェア」プロセスは、たとえば、タスク、スレッド、及びインテリジェントエージェントなどの、経時的に作業を実行するソフトウェアエンティティ及び／またはハードウェアエンティティを含み得る。また、各プロセスは、命令を順次的または並列的、連続的または断続的に実施するための、複数のプロセスを指し得る。「システム」及び「方法」という用語は、システムが１つ以上の方法を具体化されてもよく、方法がシステムとみなされてもよい限り、本明細書において交換可能に使用される。

１つ以上の実施形態、実施例、及び例が説明されたが、それらのさまざまな改変、追加、置換、及び均等物が、本開示の範囲内に含まれる。

本明細書の説明において、それの一部を形成する添付の図面に対する参照が行われ、それは、特許請求される発明の特定の実施例を例示として示している。他の実施例が使用されてよく、構造的変更などの変更または改変が行われ得ることが理解されるべきである。そのような実施例、変更または改変は、意図された特許請求される発明に関する範囲からの逸脱であるとは限らない。ステップは、本明細書では、ある特定の順序で提示され得るが、いくつかの場合には、順序付けは、ある特定の入力が、説明されるシステム及び方法の機能を変更することなく、異なる時間にまたは異なる順序で提供されるように変更されてもよい。開示される手順もまた、異なる順序で実行され得る。さらに、本明細書におけるさまざまな計算は、開示された順序で実行される必要はなく、計算の代替的な順序付けを使用する他の実施形態、例、または実施例が容易に実装され得る。並べ替えられることに加えて、計算は、同じ結果を有する部分計算に分解されてもよい。

上の考察は、説明される技術の例示的な実装について説明するが、他のアーキテクチャが、説明される機能性を実装するために使用されてよく、それは、本開示の範囲内にあることが意図されている。さらに、考察の目的で上記では、責務の特定の分配が定義されたが、さまざまな機能及び責務は、状況に応じて、異なる方法で、分配され、分割されてよい。

さらに本主題は、構造的特徴及び／または方法論的行為に特有の言語で説明されてきたが、添付の特許請求の範囲で定義される本主題が必ずしも説明した特定の特徴または行為に限定されないことを理解されたい。むしろ、特定の特徴及び行為は、特許請求の範囲を実施する例示的形態として開示される。

実施例の条項

本開示の実施形態は、以下の条項を考慮して説明され得る。

１．自律車両を動作させる方法であって、第１の時間において、前記自律車両をルートに沿って制御するための第１の一次軌道、及び前記自律車両を停止させるための第１の二次軌道を受信することと、第１のステータス時間において、前記自律車両の部分構成要素から、前記部分構成要素のステータスを示す第１のメッセージデータを受信することと、前記第１のメッセージデータに少なくとも部分的に基づいて、前記第１の二次軌道に少なくとも部分的に基づいて前記自律車両を制御するための第１の要求を決定することと、前記第１の要求に少なくとも部分的に基づいて、車両軌道状態を判定することと、前記第１の二次軌跡に少なくとも部分的に基づいて、前記自律車両を制御することと、第２の時間において、前記自律車両を前記ルートに沿って制御するための第２の一次軌道、及び前記自律車両を停止させるための第２の二次軌道を受信することと、第２のステータス時間において、前記部分構成要素から第２のメッセージデータを受信することと、前記第２のメッセージデータに少なくとも部分的に基づいて、前記第２の一次軌道に少なくとも部分的に基づいて前記自律車両を制御するための第２の要求を決定することと、前記第２の要求に少なくとも部分的に基づいて、前記第２の二次軌道に少なくとも部分的に基づいて前記自律車両を制御することを決定することと、前記第２の二次軌道に少なくとも部分的に基づいて、前記自律車両を制御することと、解放信号を受信することと、前記第２の一次軌道に少なくとも部分的に基づいて、前記自律車両を制御することと、を含む、前記方法。

２．前記車両軌道状態を判定することが、前記車両軌道状態として、公称軌道よりも偶発的軌道を選択することを示す上書き要求状態を判定することと、前記解放信号に少なくとも部分的に基づいて、前記車両軌道状態を、前記偶発的軌道よりも前記公称軌道を選択することを示す公称要求状態にリセットすることを決定することと、を含む、条項１に記載の方法。

３．前記解放信号が、ユーザからの入力を受信することに応答して信号を送信するように構成されたリモートシステムから受信される、条項２に記載の方法。

４．前記第１の二次軌道に従って前記自律車両を制御することを決定することが、少なくとも前記第１の一次軌道または前記第１の二次軌道を含む軌道のうちの１つ以上の妥当性チェックを実行することであって、前記妥当性チェックは、前記第１の一次軌道が定時性制限よりも最近に生成されたかどうかを判定すること、前記第１の一次軌道が直前の一次軌道と一致するかどうかを判定すること、または前記第１の一次軌道が、前記自律車両の動的能力の範囲内にあるかどうかを判定すること、のうちの１つ以上を含む、前記実行することと、衝突チェックを実行して、１つ以上の軌道が無衝突であるかどうかを判定することと、を含む、条項１～３のいずれか１つに記載の方法。

５．前記第１の二次軌道に少なくとも部分的に基づいて前記自律車両を制御することが、前記第１の二次軌道の修正、以前に受信された軌道、前記以前に受信された軌道の修正、または緊急停止軌道のうちの１つ以上に少なくとも部分的に基づいて、前記自律車両を制御することを含む、条項１～４のいずれか１つに記載の方法。

６．前記自律車両の前記部分構成要素が、ステアリングシステム、制動システム、インバータ、牽引システム、パーキングブレーキシステム、モータコントローラ、またはアクティブサスペンションコントローラのうちの１つ以上を含む、条項１～５のいずれか１つに記載の方法。

７．コンピュータシステムの１つ以上のプロセッサによって実行されたときに、前記コンピュータシステムに、少なくとも、車両を制御するための第１の命令のセットを受信することと、前記車両の構成要素から、前記構成要素のステータスを示す第１のメッセージデータを受信することと、前記第１のメッセージデータに少なくとも部分的に基づいて、第１の偶発的命令のセットに従って前記車両を制御するための第１の要求を決定することと、前記第１の要求に少なくとも部分的に基づいて、前記第１の偶発的命令のセットを実行することと、前記第１の偶発的命令のセットに従って前記車両を制御することを示す車両状態を判定することと、前記車両を制御するための第２の命令のセットを受信することと、前記構成要素から第２のメッセージデータを受信することと、前記第２のメッセージデータに少なくとも部分的に基づいて、前記第２の命令セットに従って前記車両を制御するための第２の要求を決定することと、第２の偶発的命令のセットに従って前記車両を制御することを決定することと、解放信号を受信することと、前記第２の命令セットを実行することと、を行わせる実行可能命令が内部に記憶された非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

８．前記第１の命令のセットが、前記車両をルートに沿って制御するための第１の軌道を含み、前記第１の偶発的命令のセットが、前記車両を停止させるための第１の二次軌道、前記第１の二次軌道の修正、以前に記憶された軌道、前記以前に記憶された軌道の修正、または緊急停止軌道のうちの１つ以上を含む偶発的軌道を含む、条項７に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

９．前記車両状態を判定することが、前記車両状態として、前記コンピュータシステムに前記偶発的軌道を使用させることを示す上書き要求状態を判定することを含み、前記実行可能命令がさらに、前記コンピュータシステムに、前記解放信号に少なくとも部分的に基づいて、前記車両状態を、前記コンピュータシステムに前記第２の命令のセットを使用させることを示す公称要求状態にリセットすることを決定させる、条項７または８に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

１０．前記解放信号が、ユーザからの入力に少なくとも部分的に基づいて信号を送信するように構成されたリモートシステムから受信される、条項７～９のいずれか１つに記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

１１．前記実行可能命令が、前記１つ以上のプロセッサによって実行されたときに、前記コンピュータシステムに、少なくとも前記第１の軌道または前記偶発的軌道を含む１つ以上の軌道の妥当性を判定することと、前記１つ以上の軌道が無衝突であるかどうかを判定することと、をさらに行わせる、条項７～１０のいずれか１つに記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

１２．前記第１の要求を決定することがさらに、前記妥当性及び前記１つ以上の軌道が無衝突であるかどうかに少なくとも部分的に基づいている、条項７～１１のいずれか１つに記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

１３．前記車両の前記構成要素が、ステアリングシステム、制動システム、インバータ、牽引システム、パーキングブレーキシステム、モータコントローラ、またはアクティブサスペンションコントローラのうちの１つ以上を含む、条項７～１２のいずれか１つに記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

１４．前記第１の二次軌道の前記修正が、前記第１の二次軌道に関連付けられている減速の量を増加させることを含み、前記以前に記憶された軌道の前記修正が、前記以前に記憶された軌道に関連付けられている減速の量を増加させることを含む、条項７～１３のいずれか１つに記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

１５．１つ以上のプロセッサと、前記１つ以上のプロセッサによって実行されたときに、前記１つ以上のプロセッサに動作を実行させる命令が内部に記憶された１つ以上の非一時的コンピュータ可読媒体と、を備えるシステムであって、第１の複数の軌道を受信することと、車両の構成要素の劣化ステータスを示す第１のメッセージデータを受信することと、前記第１の複数の軌道のうちの第１の軌道に関連付けられている妥当性を判定することと、衝突チェックとして、前記第１の軌道が無衝突であるかどうかを判定することと、前記妥当性、衝突チェック、及び前記第１のメッセージデータに少なくとも部分的に基づいて、前記車両を第１の偶発的軌道に追従させることと、車両状態を偶発的状態に設定することと、第２の複数の軌道を受信することと、前記構成要素の公称動作ステータスを示す第２のメッセージデータを受信することと、前記車両状態及び前記第２のメッセージデータに少なくとも部分的に基づいて、前記車両を第２の偶発的軌道に追従させることと、解放信号を受信することと、前記解放信号に少なくとも部分的に基づいて、前記車両を、前記第２の複数の軌道のうちの第２の軌道を追従するように制御することであって、前記第２の軌道が、前記第２の偶発的軌道とは異なる、前記制御することと、を含む、前記システム。

１６．前記解放信号が、リモートシステムから受信される、条項１５に記載のシステム。

１７．前記構成要素が、ステアリングシステム、制動システム、インバータ、牽引システム、パーキングブレーキシステム、モータコントローラ、またはアクティブサスペンションコントローラのうちの１つ以上を含む、条項１５または１６に記載のシステム。

１８．前記車両を、前記第２の軌道に追従するように制御することがさらに、前記車両の速度が閾値速度よりも低いかまたはそれに等しいかどうかを判定することに少なくとも部分的に基づいている、条項１５～１７のいずれか１つに記載のシステム。

１９．前記動作が、前記車両状態を公称要求状態に設定することをさらに含む、請求項１５～１８のいずれか１つに記載のシステム。

２０．前記妥当性を判定することは、前記第１の軌道が定時性制限よりも最近に生成されたかどうかを判定すること、前記第１の軌道が直前の軌道と一致しているかどうかを判定すること、または前記第１の軌道が前記車両の動的能力の範囲内であるかどうかを判定すること、のうちの１つ以上を含む、条項１５～１９のいずれか１つに記載のシステム。

２１．１つ以上のプロセッサによって実行されたときに、前記１つ以上のプロセッサに、条項１～７のずれか１つに記載の方法、または条項１５～２０のいずれか１つに記載の動作を実行させる命令が内部に記憶された１つ以上の非一時的コンピュータ可読媒体。

Claims (12)

1. システムにより実行される方法であって、
   自律車両を制御するための第１の命令のセットを受信することであって、前記第１の命令のセットは、第１の時間において、前記自律車両をルートに沿って制御するための一次軌道と、前記自律車両を停止させるための偶発的軌道とを有する、受信することと、
   前記自律車両の部分構成要素のステータスを受信することと、
   前記ステータスに少なくとも部分的に基づいて、前記偶発的軌道に従って前記自律車両を制御するための第１の要求を決定することと、
   前記第１の要求に応答して、前記偶発的軌道に少なくとも部分的に基づいて、前記自律車両を制御することと、
   前記偶発的軌道が選択されることを示す車両軌道状態を設定することと、
   前記自律車両を制御するための第２の命令のセットを受信することであって、前記第２の命令のセットは、第２の時間において、前記自律車両を前記ルートに沿って制御するための追加の一次軌道、及び、前記自律車両を停止させるための追加の偶発的軌道を有する、受信することと、
   前記部分構成要素から更新されたステータスを受信することと、
   前記更新されたステータスに少なくとも部分的に基づいて、前記追加の一次軌道に従って前記自律車両を制御するための第２の要求を決定することと、
   前記更新されたステータス及び前記車両軌道状態をリモートシステムに送信することと、
   前記自律車両に前記車両軌道状態を前記偶発的軌道よりも前記追加の一次軌道を選択することを示す状態に設定させる解放信号を前記リモートシステムから受信することと、
   前記解放信号に少なくとも部分的に基づいて、前記第２の要求に応答して、前記追加の一次軌道に基づいて前記自律車両を制御することと
   を含む、システムにより実行される方法。
2. 前記第１の命令のセットが、
   前記一次軌道と、
   前記自律車両を停止させるための第１の二次軌道、
   前記第１の二次軌道の修正、
   以前に記憶された前記自律車両を停止させるための軌道、
   前記以前に記憶された前記自律車両を停止させるための軌道の修正、または
   緊急停止軌道、
   のうちの１つ以上を含む、前記偶発的軌道と
   を含む、請求項１に記載のシステムにより実行される方法。
3. 前記解放信号が、ユーザからの入力に少なくとも部分的に基づいて信号を送信するように構成された前記リモートシステムから受信される、請求項２に記載のシステムにより実行される方法。
4. 前記方法が、
   少なくとも前記一次軌道または前記偶発的軌道を含む１つ以上の軌道の妥当性を判定することであって、前記妥当性が、妥当性チェックに少なくとも部分的に基づいて判定され、前記妥当性チェックは、前記一次軌道が定時性制限よりも最近に生成されたかどうかを判定すること、前記一次軌道が直前の一次軌道と一致するかどうかを判定すること、または前記一次軌道が、自律車両の動的能力の範囲内であるかどうかを判定すること、のうちの１つ以上を含む、前記決定すること、
   前記１つ以上の軌道が無衝突であるかどうかを判定するために衝突チェックを実行することと、
   前記１つ以上の軌道が無衝突であるかどうかを判定することと
   をさらに含む、請求項２または３に記載のシステムにより実行される方法。
5. 前記第１の要求を決定することがさらに、前記妥当性及び前記１つ以上の軌道が無衝突であるかどうかに少なくとも部分的に基づいている、請求項４に記載のシステムにより実行される方法。
6. 前記自律車両の前記部分構成要素が、ステアリングシステム、制動システム、インバータ、牽引システム、パーキングブレーキシステム、モータコントローラ、またはアクティブサスペンションコントローラのうちの１つ以上を含む、請求項２～５のいずれか一項に記載のシステムにより実行される方法。
7. 前記第１の二次軌道の前記修正が、前記第１の二次軌道に関連付けられている減速の量を増加させることを含み、
   前記以前に記憶された軌道の前記修正が、前記以前に記憶された軌道に関連付けられている減速の量を増加させることを含む、請求項２～６のいずれか１項に記載のシステムにより実行される方法。
8. １つ以上のプロセッサによって実行されたときに、前記１つ以上のプロセッサに、請求項１～７のいずれか１項に記載の方法を実行させるコンピュータプログラム。
9. １つ以上のプロセッサと、
   前記１つ以上のプロセッサによって実行されたときに、前記１つ以上のプロセッサに動作を実行させる命令が内部に記憶された１つ以上の非一時的コンピュータ可読媒体と、を備えるシステムであって、
   前記動作が、
   自律車両を制御するための第１の命令のセットを受信することであって、前記第１の命令のセットは、第１の時間において、前記自律車両をルートに沿って制御するための一次軌道と、前記自律車両を停止させるための偶発的軌道とを有する、受信することと、
   前記自律車両の部分構成要素のステータスを受信することと、
   前記ステータスに少なくとも部分的に基づいて、前記偶発的軌道に従って前記自律車両を制御するための第１の要求を決定することと、
   前記第１の要求に応答して、前記偶発的軌道に少なくとも部分的に基づいて、前記自律車両を制御することと、
   前記偶発的軌道が選択されることを示す車両軌道状態を設定することと、
   前記自律車両を制御するための第２の命令のセットを受信することであって、前記第２の命令のセットは、第２の時間において、前記自律車両を前記ルートに沿って制御するための追加の一次軌道、及び、前記自律車両を停止させるための追加の偶発的軌道を有する、受信することと、
   前記部分構成要素から更新されたステータスを受信することと、
   前記更新されたステータスに少なくとも部分的に基づいて、前記追加の一次軌道に従って前記自律車両を制御するための第２の要求を決定することと、
   前記更新されたステータス及び前記車両軌道状態をリモートシステムに送信することと、
   前記自律車両に前記車両軌道状態を前記偶発的軌道よりも前記追加の一次軌道を選択することを示す状態に設定させる解放信号を前記リモートシステムから受信することと、
   前記解放信号に少なくとも部分的に基づいて、前記第２の要求に応答して、前記追加の一次軌道に基づいて前記自律車両を制御することと
   を含む、
   システム。
10. 前記部分構成要素が、ステアリングシステム、制動システム、インバータ、牽引システム、パーキングブレーキシステム、モータコントローラ、またはアクティブサスペンションコントローラのうちの１つ以上を含む、請求項９に記載のシステム。
11. 前記自律車両を、前記追加の一次軌道に追従するように制御することがさらに、前記追加の一次軌道が、前記自律車両の現在の動的能力の範囲内であることを検証することに基づいている、請求項９または１０に記載のシステム。
12. 前記一次軌道の妥当性を判定することが、
    前記一次軌道が定時性制限よりも最近に生成されたかどうかを判定すること、
    前記一次軌道が直前の軌道と一致しているかどうかを判定すること、
    前記一次軌道が前記自律車両の動的能力の範囲内であるかどうかを判定すること
    のうちの１つ以上を含む、請求項９～１１のいずれか１項に記載のシステム。