JP7604375B2 - 衝突回避システム - Google Patents

Description

本発明は、衝突回避システムに関し、より詳細には、車両を制御する衝突回避システムに関する。

関連出願
本ＰＣＴ国際出願は、参照により本明細書に組み込まれる、２０１８年１２月２６日に出願された米国特許出願第１６／２３２，８６３号明細書の優先権の利益を主張するものである。

車両における搭乗者、および車両に近接した他の人々またはオブジェクトの安全は、最大の重要事項である。そのような安全は、しばしば、潜在的な衝突の正確な検出および安全対策の適時な展開に根拠が置かれている。自律車両は、非常に効果的な衝突検出システムを有するシステムでしばしば実装されるものの、これらのシステムは、稀な機会に、動作しない、または効果がないことがある。たとえば、比較的長く潜在的に複雑な、車両上のシステムのための処理パイプラインにエラーが発生して、車両が安全ではないやり方で動かされることがある。

詳細な説明が、添付の図を参照して説明される。図において、参照番号の最も左側の数字は、参照番号が最初に現れた図を識別する。異なる図における同じ参照番号の使用は、類似のもしくは同一のコンポーネントまたは特徴を示す。

米国特許出願第１６／１８９，７２６号明細書 米国特許出願第１６／２１８，１８２号明細書 米国特許出願第１５／８９７，０２８号明細書 米国特許出願第１５／９４７，４８６号明細書 米国特許出願第１５／６２２，９０５号明細書

本明細書にて述べられる技法が実装され得る例示的な環境を例示する。 車両の一次システムおよび二次システムの例示的な詳細を描く。 車両用の軌道が妥当であるか不当であるかを判定する例示的な処理を例示する。 車両用の軌道が妥当であるか不当であるかを判定する例示的な処理を例示する。 車両用の軌道が妥当であるか不当であるかを判定する例示的な処理を例示する。 二次システムによって実装され得る状態の例示的な階層を例示する。 本明細書にて述べられる技法を行う例示的な処理を例示する。 本明細書にて述べられる技法を行う例示的な処理を例示する。 一次システムおよび／または二次システムの種々のコンポーネントによって行われ得る例示的な処理を例示する。 一次システムおよび／または二次システムの種々のコンポーネントによって行われ得る例示的な処理を例示する。 一次システムおよび／または二次システムの種々のコンポーネントによって行われ得る例示的な処理を例示する。 本明細書にて説明される技法を実装するための例示的なシステムのブロック図を描く。

本開示は、車両を制御するためにデータを生成するための一次システムと、衝突を回避するためにそのデータおよび／または他のデータを確認する二次システムとを含む車両に向けられる。たとえば、一次システムは、車両をローカライズする、車両の周りのオブジェクトを検出する、センサデータをセグメント化する、オブジェクトの分類を判定する、オブジェクト軌道を予測する、車両のための軌道を生成することなどができる。二次システムは、独立して、車両をローカライズする、車両の周りのオブジェクトを検出する、オブジェクト軌道を予測する、一次システムによって生成された軌道を評価することなどができる。例において、二次システムはまた、車両のコンポーネントをモニタリングして、エラーを検出することができる。一次システムによって生成された軌道に関するエラー、および／または車両のコンポーネントに関するエラーを二次システムが検出した場合、二次システムは、減速すること、レーンを変更すること、逸れること、その他などの動きを、車両に実施させることができる。例において、二次システムは、情報（たとえば、潜在的な衝突に関する情報）を、一次システムに送ることができる。多くの例において、本明細書で議論される技法は、車両の周りのオブジェクトとの潜在的な衝突を回避するために実装されてよい。本明細書では一次および二次システムとして説明されるものの、当然ながら、説明される技法は、制御を検証し、安全制御のための高い完全性アルゴリズムおよび冗長プロセスを提供するために、任意の数のシステムおよびサブシステムにおいて実装されてもよい。

一次システムは、一般に、環境内でどのように車両を動かすかを制御するための処理を実施することができる。一次システムは、機械学習などのさまざまな人工知能（ＡＩ）技法を実装して、車両の周りの環境を理解する、および／または車両に環境内で動くように命令することができる。たとえば、一次システムは、ＡＩ技法を実装して、車両をローカライズする、車両の周りのオブジェクトを検出する、センサデータをセグメント化する、オブジェクトの分類を判定する、オブジェクトトラックを判定する、車両のための軌道を生成することなどができる。一例において、一次システムは、車両を制御するための一次軌道と、車両を制御するための二次偶発的軌道とを生成し、一次軌道および二次軌道を二次システムに提供する。偶発的軌道は、停止に至るように、および／または別の動き（たとえば、レーン変更、その他）を実施するように、車両を制御することができる。

二次システムは、一般に、一次システムに利用可能にされたデータ（たとえば、センサデータ）の少なくともサブセットを使用して、一次システムを評価することができる。二次システムは、一次システムにおいて使用されたのと類似した技法を使用して、一次システムの出力を検証する、ならびに／または、類似していない技法を使用して、そのような出力の一貫性および検証可能性を確実にすることができる。例において、二次システムは、車両が位置付けられた環境内におけるポイントおよび／またはオブジェクトに対する車両のポジションおよび／または向き（合わせて体勢）を判定することによって、独立して車両をローカライズするためのローカライザ（localizer）を含むことができる。二次システムはまた、車両の周りのオブジェクトを検出する、オブジェクトについてのトラックを判定する、オブジェクトについての軌道を予測するなどのためのパーシーバ（perceiver）を含むことができる。二次システムは、車両の１つまたは複数のコンポーネントをモニタリングして、１つまたは複数のコンポーネントに関するエラーを検出するためのモニタコンポーネントを含むことができる。さらに、二次システムは、二次システムのローカリゼーションコンポーネント（localization component）、パーシーバ、および／またはモニタコンポーネントからのデータを使用して、一次システムによって提供された車両の軌道を評価するための、および／または車両を制御するのに使用する軌道を判定するための、軌道マネージャを含むことができる。二次システムはまた、軌道マネージャから軌道を受信し、軌道に基づいて車両を制御するためのドライブマネージャ（drive manager）（および／またはシステムコントローラ）を含むことができる。

例証するために、軌道マネージャは、一次システムによって提供された軌道を評価する（または確認する）ための１つまたは複数の動作を実施することができる。たとえば、二次システムは、軌道がしきい値量よりも少ない時間前に生成されたかどうか、軌道が車両の現在のまたは以前の体勢と一貫している（たとえば、軌道は、車両の現在の体勢が与えられた上で可能である位置にポジショニングされるように車両を制御する）かどうか、軌道が車両の性能（たとえば、ステアリング限度、加速限度、その他）と両立できるかどうかなどを見るためにチェックすることができる。さらに、軌道マネージャは、軌道が衝突に関連付けられているかどうかを見るためにチェックすることができる。たとえば、軌道マネージャは、一次システムによって提供された車両の軌道が二次システムのパーシーバによって判定されたオブジェクトの軌道と交差するかどうか、ならびにオブジェクトと車両とが、同時に（もしくは時間枠内で）および／または互いからのしきい値距離内で、交差点で出会うかどうかを見るためにチェックすることができる。すなわち、軌道マネージャは、車両が一次システムによって提供された軌道に沿って維持される場合に、車両がオブジェクトと衝突することになるかどうか、および／または、そのような事象の関連付けられた不確実性を判定することができる。そのような衝突チェックは、移動の直接的な運動学仮定、および／または１つまたは複数の追加的な技法によって判定されたモーションの予測に基づいていてよい。

例において、軌道マネージャは、一次システムによって提供された車両の各軌道を評価することができる。たとえば、軌道マネージャは、一次システムによって生成された一次軌道（たとえば、最も高いレベルの軌道）と、一次システムによって生成された二次軌道（たとえば、次に最も高いレベルの軌道）とを評価することができる。二次軌道は、一次軌道が不当である（たとえば、車両のための安全な軌道を提供しない、現在の車両の状態と両立できない、など）ケースにおいて使用され得る、偶発的軌道であってよい。さらに、例において、軌道マネージャは、車両のための三次軌道（たとえば、次に最も高いレベルの軌道）を生成し、三次軌道を評価することができる。三次軌道は、一次および二次軌道が不当であるケースにおいて使用され得る、さらなる偶発的軌道であってよい。三次軌道は、車両を二次軌道（または、いくつかのケースにおいては一次軌道）に沿って停止に至らせる、または車両に別の動き（たとえば、レーン変更、逸れ、その他）を実施させることができる。いくつかの例において、三次軌道は、二次軌道の最小修正（たとえば、縦方向加速度、ステアリング角度、横方向加速度などに対する修正）に少なくとも部分的に基づいて判定されてよい。

軌道マネージャは、軌道の評価に基づいて、車両を制御するために使用する軌道を判定することができる。たとえば、一次軌道が衝突なし、または「遠い」この先における衝突に関連付けられている（たとえば、一次軌道が一時的に妥当である）ことを一次軌道の状態が示す場合に、軌道マネージャは、一次システムによって提供された一次軌道を選択することができる。さらに、一次軌道が、衝突が差し迫っていることを示す状態に関連付けられており、二次軌道が二次軌道は衝突なしであることを示す状態に関連付けられている場合に、軌道マネージャは、一次システムによって提供された二次軌道を選択することができる。その上、一次軌道が、衝突が差し迫っていることを示す状態に関連付けられており、二次軌道が衝突を示す状態に関連付けられている場合に、軌道マネージャは、軌道マネージャによって生成された三次軌道を選択することができる。さらに、モニタによってエラーが検出された場合に、軌道マネージャは、二次または三次軌道を選択することができる。上の例のいずれかにおいて、衝突なしは、衝突の確率（および／または時間枠の間、別のオブジェクトのしきい値距離内であること）が、しきい値確率よりも低いこと、またはしきい値確率と同じであることを指すことができる。

軌道を選択すると、軌道マネージャは、軌道に基づいて車両が制御させられるように、ドライブマネージャ（および／またはシステムコントローラ）に信号を送ることができる。少なくともいくつかの例において、衝突なしの軌道がない場合、二次システムは、たとえば、緊急ブレーキを係合すること、シートベルトに張力を付与すること、その他などの１つまたは複数の動作を、車両に実施させることができる。

例において、軌道マネージャは、選択された軌道から制御を解放するための信号が受信されるまで、選択された軌道に基づいて車両の制御を維持することができる。たとえば、軌道マネージャは、必要とされる場合、いかなる時でもより低いレベルの軌道に移行し、より高いレベルの軌道に制御を解放するための信号が受信されるまで、より高いレベルの軌道に再び移行するのを控えることができる。例証するために、一次軌道が衝突に関連付けられていることのために軌道マネージャが二次軌道を選択する場合、より高いレベルの軌道に制御を解放するための信号が遠隔操作システム（たとえば、オペレータに関連付けられたシステム）から受信されるまで、車両の制御は、二次軌道（またはいっそう低いレベルの軌道）に沿って維持されてよい。そうすることによって、車両は、軌道間での頻繁な変更を回避することができる。

さらに、例において、軌道マネージャは、一次システムによって提供された軌道に関するエラーを示すメッセージを、一次システムに提供することができる。たとえば、一次システムによって提供された一次軌道に沿って車両が進む場合に、車両が即座にブレーキを掛けることを必要としないほど（たとえば、しきい値量の時間よりも多く隔てた）十分遠いこの先において衝突が起こると推定されることを軌道マネージャが判定した場合、二次システムは、メッセージを一次システムに送って、一次システムに警告することができる。これは、衝突が起こる前に、一次システムが一次軌道を調整するのを可能にすることができる。

少なくともいくつかの例において、二次システムによって実施される計算のうちの１つまたは複数（警告メッセージ、軌道認可（trajectory validation）、認知情報（perception information）、トラッキング情報、その他を含む）は、（送信されるデータに依存してよい）１つまたは複数の頻度で、一次システムに継続的に送信されてよい。

例において、本明細書で議論される技法および／またはシステムは、車両における搭乗者および／または車両に近接した他の個人の安全を強化することができる。たとえば、二次システムは、一次システムによって提供された軌道におけるエラーおよび／もしくは車両のコンポーネントに関するエラーを検出し、安全に減速する、停止する、ならびに／または別の動きを実施するように車両を制御して、衝突を回避することができる。例において、二次システムは、一次システムから比較的独立して動作することができ、その結果、衝突を回避するために別の形態の評価が行われる。たとえば、二次システムは、独立して、車両に近接したオブジェクトを検出する、車両のコンポーネントをモニタリングする、および／または一次システムによって生成された軌道を評価することができる。さらに、例において、二次システムは、一次システムよりも、高い完全性（たとえば、より検証可能な）および／または複雑さの少ないシステムであってよい。たとえば、二次システムは、一次システムよりも、少ないデータを処理する、短い処理パイプラインを含む、一次システムの技法よりも簡単に検証可能な技法に従って動作する、などのように設計されてよい。

例において、本明細書で議論される技法は、２０１８年１１月１１日に出願され、「Ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ Ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ Ａｖｏｉｄａｎｃｅ」と題された特許文献１、および／または２０１８年１２月１２日に出願され、「Ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ Ａｖｏｉｄａｎｃｅ Ｓｙｓｔｅｍ ｗｉｔｈ Ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ」と題された特許文献２において議論される技法を実装することができ、両方の全内容は、参照により本明細書に組み込まれる。

本明細書で説明される方法、装置、およびシステムは、いくつかのやり方で実装されてよい。例示の実装は、以下の図を参照して下に提供されている。自律車両のコンテキストにおいて議論されるものの、いくつかの例において、本明細書で説明される方法、装置、およびシステムは、多様なシステムに適用されてもよい。別の例において、方法、装置、およびシステムは、航空または航海のコンテキストにおいて利用されてもよい。追加として、または代替として、本明細書で説明される技法は、（たとえば、センサを使用してキャプチャされた）実データ、（たとえば、シミュレータによって生成された）シミュレートされたデータ、またはそれらの任意の組合せを用いて使用されてもよい。

図１は、本明細書で議論される技法が実装されてよい、例示の環境１００を例証する。例示の環境１００は、センサ１０４と、一次システム１０６と、二次システム１０８と、システムコントローラ１１０とを含む自律車両１０２を示す。一次システム１０６は、一般に、人工知能（たとえば、ＡＩ技法１１２）を実装して、多様な動作を実施することができ、二次システム１０８は、一般に、異なる技法を実装して、一次システム１０６を評価し、必要とされる場合に制御を引き継ぐことができる。たとえば、一次システム１０６は、センサ１０４からのセンサデータ１１４を処理して、一次軌道１１６および二次軌道１１８を生成する。一次システム１０６は、一次軌道１１６および二次軌道１１８を、二次システム１０８に送ることができる。二次システム１０８は、センサ１０４からのセンサデータ１２０を処理して、一次軌道１１６および／または二次軌道１１８を評価することができる。例において、二次システム１０８によって実施される技法は、一次システム１０６によって採用されるものと類似した技法を含むことができ、結果は、類似性を判定するために比較されてよい。他の例において、二次システム１０８は、類似した結果が両方のシステムが正しく機能することを示し得るように、一次システム１０６におけるものとは類似していない技法を使用してもよい。評価に基づいて、二次システム１０８は、出力軌道１２２を選択し、出力軌道１２２をシステムコントローラ１１０に送って、自律車両１０２を制御することができる。出力軌道１２２は、一次軌道１１６、二次軌道１１８、および／または、下で詳細に議論されるように二次システム１０８によって生成される軌道などの別の軌道を含むことができる。図１の例において、一次軌道１１６および二次軌道１１８は、一次システム１０６から送られるものとして例証されている。しかしながら、いくつかの例において、単一の軌道が一次システム１０６によって送られてもよいし、および／または、任意の数の追加の軌道が図示されていない追加のシステムによって送られてもよい。

技法の多くは、システムコントローラ１１０に信号を送る（たとえば、出力軌道１２２を送る）二次システム１０８のコンテキストにおいて議論されるものの、いくつかのケースにおいては、代替として、または追加として、一次システム１０６がシステムコントローラ１１０に信号を送ってもよい。

センサ１０４は、光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）センサ、ＲＡＤＡＲセンサ、超音波トランスデューサ、ソナーセンサ、位置センサ（たとえば、全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ）（全地球測位システム（ＧＰＳ）を含む）、コンパス、その他）、慣性センサ（たとえば、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）、加速度計、磁気計、ジャイロスコープ、その他）、カメラ（たとえば、赤－緑－青（ＲＧＢ）、赤外線（ＩＲ）、輝度、深度、その他）、タイムオブフライト（time of flight）センサ、マイクロフォン、ホイールエンコーダ、環境センサ（たとえば、温度センサ、湿度センサ、光センサ、圧力センサ、その他）その他などの多様なセンサを含むことができる。

上に記されたように、一次システム１０６は、一般に、センサデータ１１４を処理することができ、二次システム１０８は、センサデータ１２０を処理することができる。いくつかの例において、センサデータ１２０は、センサデータ１１４のサブセットを含む。例証するために、センサデータ１１４は、位置データ、慣性データ、ＬＩＤＡＲデータ、ＲＡＤＡＲデータ、画像データ、オーディオデータ、環境データ、深度データ、その他などの、広く多様なセンサ１０４からのデータを含むことができる。その一方、センサデータ１２０は、ＬＩＤＡＲデータ、ＲＡＤＡＲデータ、および／またはタイムオブフライトデータなどの、センサ１０４のより限定されたセットからのデータを含むことができる。他の例において、センサデータ１２０は、位置データ、慣性データ、ＬＩＤＡＲデータ、ＲＡＤＡＲデータ、画像データ、オーディオデータ、環境データ、および／または深度データのうちの１つまたは複数などの、センサデータ１１４と同じ、またはセンサデータ１１４よりも多いデータを含む。少なくともいくつかの例において、二次システム１０８によって使用されるセンサデータ１２０のサブセットは、たとえば、１つまたは複数のプロセスに基づいていてよく、かつ互いに異なっていてもよい。非限定的な例として、一次システム１０６がローカライゼーションおよびオブジェクト検出のためにすべてのセンサを使用することができるのに対し、二次システム１０８でのローカライゼーションは、ＩＭＵおよびホイールオドメトリデータのみを使用することができ、二次システム１０８でのオブジェクト検出は、ＬＩＤＡＲデータのみを使用することができる。

一次システム１０６は、正常な動作の間に車両を制御することができる。多くの例において、一次システム１０６は、自律車両１０２上の主要コンピューティングシステムであってよい。一次システム１０６は、ＡＩ技法１１２を実装して、自律車両１０２の周りの環境を理解する、および／または環境内で動くように自律車両１０２に命令することができる。ＡＩ技法１１２は、１つまたは複数のニューラルネットワークなどの機械学習（一般に、機械学習されたモデルともまた呼ばれる）を含むことができる。たとえば、一次システム１０６は、センサデータ１１４を分析して、自律車両１０２をローカライズする、自律車両１０２の周りのオブジェクトを検出する、センサデータ１１４をセグメント化する、オブジェクトの分類を判定する、オブジェクトトラックを予測する、自律車両１０２のための一次軌道１１６および／または二次軌道１１８を生成することなどができる。図１の例において、一次システム１０６は、自律車両１０２を制御するための一次軌道１１６を生成し、一次軌道１１６が不当もしくは別の状況で受け入れ不可能である場合に一次軌道の代わりに使用されることになる、または別の状況でハードウェアもしくはソフトウェア障害などのケースにおいて実行されることになる二次軌道１１８を、偶発的（たとえば、バックアップ）軌道として生成する。例において、二次軌道１１８は、停止（たとえば、自律車両１０２に可能である最大減速レートよりも低い減速レートに関連付けられた穏やかな停止）へと減速するように、自律車両１０２を制御することができる。少なくともいくつかの例において、車両１０２が道路の脇へと動くこと、障害物を回避すること、または一般に乗員のための安全の量を増加させることを容易にするために、二次軌道１１８は、複雑な動き（ステアリング、加速、その他を含む）を含むことができる。

例において、軌道は、自律車両１０２のステアリング角度および／または加速度についての制御を含む。さらに、軌道は、自律車両１０２の推定されるこの先の経路を表す、時間のシーケンスおよび車両の状態（たとえば、体勢）を含むことができる。たとえば、軌道は、時間枠（たとえば、１ミリ秒、半秒、２秒、１０秒、その他）にわたって自律車両１０２が取ることになる経路を制御することができる。軌道は、自律車両１０２のモーションを制御するために、時間にわたって継続的に更新されてよい。

二次システム１０８は、一次システム１０６を評価し、一次システム１０６で問題があるときに、自律車両１０２の制御を引き継ぐことができる。二次システム１０８は、自律車両１０２の、および／または自律車両１０２の周りのオブジェクトの、ポジション、速度、加速度、その他に基づいた二次技法（たとえば、確率的技法、ＡＩ技法１１２とは異なる技法、その他）を実装することができる。たとえば、二次システム１０８は、カルマンフィルタ、拡張カルマンフィルタ（ＥＫＦ）、粒子フィルタ、および／またはトラッキングアルゴリズムを実装して、センサデータを処理する、センサデータをセグメント化する、オブジェクトの分類を識別する、オブジェクト軌道を予測することなどができる。例において、二次システム１０８は、いかなる形態のＡＩ技法も実施しないことがある。いくつかの例において、ＡＩ技法１１２は、ニューラルネットワークを使用することができ、一方二次システム１０８は、そのようなニューラルネットワークを使用するのを控えることがある。他の例において、二次システム１０８は、一次システム１０６によって実装される機械学習されたモデルとは異なる（またはいくつかの実例においては同じ）機械学習されたモデルを実装するなどして、ＡＩ技法を実施してもよい。単一の二次システム１０８が例証されているものの、例において、二次システム１０８は、多数のハードウェア／ソフトウェアシステムなどの多数のシステムとして実装されてもよい。例において、二次システム１０８は、一次システム１０６とは異なるビジョンの範囲を有する（たとえば、一次システム１０６とは異なる範囲でセンサデータを検出する、および／または処理する）、一次システム１０６とは異なる処理のレートで動作する（たとえば、一次システム１０６よりも速い（またはいくつかのケースでは遅い）レートで命令を処理する）ことなどができる。

例において、一次システム１０６を評価するために、二次システム１０８は、センサデータ１２０を処理して、環境におけるポイントおよび／またはオブジェクトに対する自律車両１０２のポジションおよび／または向き（合わせて体勢）を判定することができる。さらに、二次システム１０８は、センサデータ１２０を処理して、自律車両１０２の周りのオブジェクトを検出する、時間にわたってオブジェクトの跡を追う、および／またはオブジェクトについての軌道を予測することができる。いくつかの例において、二次システム１０８は、一次システム１０６によって検出されたオブジェクトのトラック、および／またはオブジェクトの予測された軌道を示す情報を、一次システム１０６から受信することができる。オブジェクトのトラックは、オブジェクトによって移動された経路（たとえば、以前の状態－ポジション、向き、速度、その他、ならびに中心位置、広さ、その他、および／またはそれらに関連付けられた不確実性）を含むことができる。オブジェクトのトラックは、現在のもしくは以前のポジション、速度、加速度、向き、および／または時間の期間（たとえば、５秒）にわたるオブジェクトの進行方向を表す（またはそれらに基づく）ことができる。二次システム１０８は、自律車両１０２の周りで検出されたオブジェクトごとに、トラックおよび／または予測された軌道を維持することができる。図１の例において、二次システム１０８は、オブジェクト１２６についての軌道１２４を推定する。ここで、オブジェクト１２６は人を表すが、オブジェクト１２６は、別の車両、構造物（たとえば、ビルディング、その他）、動物、サイン、その他などの、任意のタイプのオブジェクトを表すことができる。

二次システム１０８は、体勢、トラック、および／または予測された軌道を使用して、一次軌道１１６および／または二次軌道１１８を評価することができる。二次システム１０８は、１つもしくは複数の認可動作（validation operation）を行って、一次軌道１１６、二次軌道１１８、および／または衝突回避軌道（たとえば、一次軌道１１６または二次軌道１１８のいずれかの修正されたバージョンであってよい、自律車両１０２を停止へと減速させる軌道）などの、二次システム１０８によって生成された軌道を認可することができる。例において、二次システム１０８は、一次軌道１１６、二次軌道１１８、および／または二次システム１０８によって生成された軌道（たとえば、衝突回避軌道）のうちの１つもしくは複数を、並行して確認することができる。とはいえ、そのような軌道のうちのいずれも、順次に、または別のやり方で確認されてもよい。

例において、二次システム１０８は、１つもしくは複数の認可動作を行って、軌道が、比較的新しいか、自律車両１０２の状態と一貫しているか、および／または自律車両１０２の限界で実現可能かどうかを判定することができる。たとえば、二次システム１０８は、軌道がしきい値量よりも少ない時間前に生成されたかどうか（たとえば、軌道が比較的新しく、使用されるべきであることを示す）、軌道が車両の現在のまたは以前の体勢と一貫している（たとえば、軌道は、自律車両１０２の現在の体勢が与えられた上で可能である位置にポジショニングされるように自律車両１０２を制御する）かどうか、軌道が自律車両１０２の性能（たとえば、ステアリング限度、加速限度、その他）と両立できるかどうかなどを判定することができる。

さらに、例において、二次システム１０８は、軌道が衝突に関連付けられているかどうかを判定するための１つまたは複数の認可動作を行うことができる。たとえば、二次システム１０８は、一次システム１０６によって提供された軌道が、二次システム１０８によって判定されたオブジェクトの軌道と交差するかどうかを判定することができる。すなわち、二次システム１０８は、自律車両１０２が軌道に沿って続行した場合に、自律車両１０２がオブジェクトと衝突することになるかどうかを判定する（たとえば、一次システム１０６によって潜在的に見逃された衝突を検出する）ことができる。少なくともいくつかの例において、これは、車両１０２が時間枠内にオブジェクトのしきい値距離内に来る確率が、しきい値確率を下回ることを含むことができる。例において、二次システム１０８は、直線近似を使用して、オブジェクトの軌道を予測することができる。

１つまたは複数の認可動作に基づいて、二次システム１０８は、軌道についての状態を判定することができる。たとえば、二次システム１０８は、軌道がしきい値量よりも少ない時間前に生成されたか、軌道が自律車両１０２の現在のもしくは以前の体勢と一貫しているか、軌道が自律車両１０２の性能と両立できるか、および／または、軌道が衝突なし、もしくはしきい値量よりも多い時間内に衝突に関連付けられているかどうかの、軌道についての妥当な状態を判定することができる。さらに、二次システム１０８は、軌道がしきい値量よりも多い時間前に生成されたか、軌道が自律車両１０２の現在のもしくは以前の体勢と一貫していないか（たとえば、軌道を実現するためには、車両の状態に大きな（および実質的に即時の）変化を余儀なくすることになる）、軌道が自律車両１０２の性能と両立できないか（たとえば、軌道が自律車両１０２のハードウェアによって達成不可能なステアリング角度および／もしくは加速度を示す場合）、ならびに／または、軌道が衝突に関連付けられているかどうかの、軌道についての不当な状態を判定することができる。

例において、二次システム１０８はまた、自律車両１０２の１つまたは複数のコンポーネントをモニタリングすることができる。たとえば、二次システム１０８は、一次システム１０６、二次システム１０８、および／または自律車両１０２の任意の他のハードウェア／ソフトウェアコンポーネント（たとえば、モータ、コントローラ、その他）をモニタリングして、エラーを検出することができる。二次システム１０８は、一次システム１０６、二次システム１０８、および／もしくは別のコンポーネントについてのハードウェアならびに／またはソフトウェア障害がある場合に、一次システム１０６、二次システム１０８、および／または別のコンポーネントへの電力が途絶された場合に、一次システム１０６、二次システム１０８、および／または別のコンポーネントからしばらくの間信号が受信されていない場合などに、エラーを検出することができる。

図１の例は、二次システム１０８が、不当な軌道１２８（たとえば、衝突に関連付けられた軌道）および／またはコンポーネントエラー１３０を判定することができることを例証している。

二次システム１０８は次いで、軌道の状態および／またはコンポーネントに関するエラーに基づいて、システムコントローラ１１０に提供するための出力軌道１２２を判定することができる。たとえば、二次システム１０８は、一般に、一次軌道１１６が妥当である（たとえば、一次軌道１１６が最も高いレベルに関連付けられている）ときには、一次軌道１１６を出力軌道１２２として選択するよう努めることができる。一次軌道１１６が不当である場合、二次システム１０８は、二次軌道１１８（たとえば、二次軌道１１８が次に最も高いレベルに関連付けられている）を、出力軌道１２２として選択することができる。一次軌道１１６および二次軌道１１８が両方不当である場合、二次システム１０８は、（たとえば、潜在的な衝突を回避するために）一次軌道１１６または二次軌道１１８の修正されたバージョンに沿って自律車両１０２を停止に至らせる衝突回避軌道などの、二次システム１０８によって生成された軌道を、出力軌道１２２として選択することができる。たとえば、二次システム１０８は、一次軌道１１６または二次軌道１１８に関連付けられた加速パラメータを修正している間に、一次軌道１１６または二次軌道１１８に関連付けられたステアリング制御を使用して、自律車両１０２を停止させることができる。さらに、エラーが、一次システム１０６、二次システム１０８、および／または自律車両１０２の任意の他のハードウェア／ソフトウェアコンポーネントにより検出されるならば、二次システム１０８は、二次軌道１１８および／または二次システム１０８によって生成された軌道を、出力軌道１２２として選択することができる。

いくつかの例において、二次システム１０８が衝突を回避する軌道を選択または生成することができない場合、二次システム１０８（またはドライブマネージャなどの別のコンポーネント）は、（たとえば、利用可能な多数の減速レートの中から）自律車両１０２に利用可能な最大減速レートで自律車両１０２を停止に至らせる最大減速軌道を生成することができる。これは、潜在的な衝突に対する損傷を軽減するのを助けることができる。

例において、二次システム１０８は、出力軌道１２２から制御を解放するための信号が受信されるまで、出力軌道１２２に基づいて自律車両１０２の制御を維持することができる。たとえば、二次システム１０８は、必要とされる場合、いかなる時でもより低いレベルの軌道に移行し、より高いレベルの軌道に制御を解放するための信号が受信されるまで、より高いレベルの軌道に再び移行するのを控えることができる。例証するために、一次軌道１１６が不当であることのために二次システム１０８が二次軌道１１８を選択する場合、より高いレベルの軌道に制御を解放するための信号が遠隔操作システム（たとえば、オペレータに関連付けられたシステム）から受信されるまで、自律車両１０２の制御は、二次軌道１１８（またはいっそう低いレベルの軌道）に沿って維持されてよい。そうすることによって、自律車両１０２は、軌道間での頻繁な変更を回避することができる。

さらに、例において、二次システム１０８は、一次システムによって提供された軌道に関するエラーについてのメッセージ１３２を、一次システム１０６に提供することができる。たとえば、自律車両１０２が即座にブレーキを掛けることを必要としないほど（たとえば、しきい値量の時間よりも多く隔てた）十分遠いこの先において一次軌道１１６について衝突が起こると推定されることを二次システム１０８が判定した場合、二次システム１０８は、メッセージ１３２を一次システム１０６に送って、一次システム１０６に警告することができる。メッセージ１３２は、自律車両１０２が一次軌道１１６に基づいて維持される場合に、一次軌道１１６が衝突に関連付けられていること、および／または、自律車両１０２の制御が二次システム１０８によって引き継がれることになることを示すことができる。これは、衝突が起こる前に、一次システム１０６が一次軌道１１６を調整するのを可能にすることができる。例証目的のために、図１にはエラーが検出されたときに送信されるように描写されているが、本開示は、そのように限定することは意図されていない。たとえば、二次システム１０８は、いくつかの例において、送られる情報に依存してよい１つまたは複数の頻度で、１つまたは複数のプロセス（認知、ローカライゼーション、衝突／妥当性判定、その他）からの出力を、一次システム１０６に継続的に送ることができる。

システムコントローラ１１０は、自律車両１０２のステアリング、推進、ブレーキング、安全、エミッタ、通信、および／または他のシステムを制御することができる。システムコントローラ１１０は、ドライブシステムの対応するシステム、および／もしくは自律車両１０２の他のコンポーネントと通信する、ならびに／または、それらを制御することができる。いくつかの実例において、システムコントローラ１１０は、選択された軌道を、ドライブシステムによって使用可能な命令に変えて、自律車両１０２に軌道を横断させることができる。

図２は、図１の自律車両１０２の一次システム１０６および二次システム１０８の例示の詳細を描写する。

この例において、一次システム１０６は、少なくとも、ローカリゼーションコンポーネント２０２（時にローカライザ２０２と呼ばれる）と、認知コンポーネント（perception component）２０４（時にパーシーバ（perceiver）２０２と呼ばれる）と、予測コンポーネント２０６（時にプレディクタ２０６と呼ばれる）と、プランニングコンポーネント２０８（時にプランナ２０８と呼ばれる）とを含む。ローカリゼーションコンポーネント２０２、認知コンポーネント２０４、予測コンポーネント２０６、および／またはプランニングコンポーネント２０８は、多様な機能を遂行するニューラルネットワークなどの１つもしくは複数の機械学習されたモデルを実装する処理パイプラインを、まとめて、および／または個々に含むことができる。各処理パイプラインは、データを受信し、出力を提供することができる。一例において、認知コンポーネント２０４は、処理パイプラインにおいて１つまたは複数のニューラルネットワークを実装して、オブジェクト検出、そのような検出されたオブジェクトの予測されたモーションを判定することに加えた（もしくは代替としての）セグメンテーション、および／または分類を実装する。パイプラインにおける各段階は、パイプラインの別の段階にフィードする（たとえば、１つの機械学習されたモデルからの出力を、入力として別の機械学習されたモデルに提供する）ことができる、認知のなんらかの態様（たとえば、オブジェクト検出、分類、境界ボックス生成、など）を提供することができる。例において、一次システム１０６は、数千時間または数十万時間の車両トレーニングデータ（合成またはシミュレートされたデータを含んでよい）を使用してトレーニングされた多数のニューラルネットワークを実装する。さらに、多数のニューラルネットワークは、無数の複雑なシナリオを認知し、それらのシナリオを考慮して自律車両１０２を制御するように構成されてよい。一般に、任意の例において、一次システム１０６と二次システム１０８とは、類似した、および／または類似していないハードウェアに依拠することができる。例において、一次システム１０６は（たとえば、ＧＰＵにおいて）並列コンピューティングを使用し、一方で二次システム１０８は使用しない。他の例において、並列コンピューティングは、一次システム１０６および／または二次システム１０８において使用される。

本明細書で説明されるように、典型的なニューラルネットワークは、入力データを接続されたレイヤの連続に通して出力を生み出す、生物学的に着想されたアルゴリズムである。ニューラルネットワークにおける各レイヤはまた、別のニューラルネットワークを含んでもよいし、または任意の数のレイヤ（畳み込みであろうと、なかろうと）を含んでもよい。本開示のコンテキストにおいて理解され得るように、ニューラルネットワークは、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範なクラスを指してよい機械学習を利用することができる。

ニューラルネットワークのコンテキストにおいて議論されているものの、任意のタイプの機械学習が、本開示と一貫して使用されてよい。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、段階的回帰、多変量適応回帰スプライン（ＭＡＲＳ）、局所推定散布図平滑化（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、最小絶対値縮小選択演算子（ＬＡＳＳＯ）、弾性ネット、最小角度回帰（ＬＡＲＳ））、決定木アルゴリズム（たとえば、分類および回帰木（ＣＡＲＴ）、反復二分器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、平均単依存エスティメータ（ＡＯＤＥ）、ベイジアンビリーフネットワーク（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中央値法、期待値最大化法（ＥＭ）、階層的クラスタリング）、関連付け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、動径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）、深層ビリーフネットワーク（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）、部分的最小二乗回帰（ＰＬＳＲ）、サモンマッピング、多次元尺度法（ＭＤＳ）、射影追跡、線形判別分析（ＬＤＡ）、混合判別分析（ＭＤＡ）、２次判別分析（ＱＤＡ）、フレキシブル判別分析（ＦＤＡ））、アンサンブルアルゴリズム（たとえば、ブースティング、ブートストラップアグリゲーション（バギング）、アダブースト、積層一般化（ブレンディング）、勾配ブースティングマシン（ＧＢＭ）、勾配ブースト回帰木（ＧＢＲＴ）、ランダムフォレスト）、ＳＶＭ（サポートベクトルマシン）、教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習、その他を含むことができるが、それらに限定はされない。アーキテクチャの追加の例は、ＲｅｓＮｅｔ５０、ＲｅｓＮｅｔ１０１、ＶＧＧ、ＤｅｎｓｅＮｅｔ、ＰｏｉｎｔＮｅｔ、その他などのニューラルネットワークを含む。

ローカリゼーションコンポーネント２０２は、１つまたは複数のセンサ１０４（図２には例証されず）からセンサデータ１１４を受信して、自律車両１０２を取り巻く環境のマップに対する自律車両１０２の体勢（たとえば、ポジションおよび／または向き）を判定するための機能性を含むことができる。たとえば、ローカリゼーションコンポーネント２０２は、環境のマップを判定する、および／または受信することができ、マップ内での自律車両１０２の位置を継続的に判定することができる。マップは、トポロジカルマップ、占有グリッド、ポイントマップ、ランドマークマップ、メッシュ、体勢の制約グラフ、および／または任意の他の好適なマップを含むことができる。いくつかの実例において、ローカリゼーションコンポーネント２０２は、自律車両１０２の位置／体勢を正確に判定するために、ＳＬＡＭ（同時のローカライゼーションおよびマッピング）またはＣＬＡＭＳ（較正、ローカライゼーション、およびマッピングを同時に）を利用して、画像データ、ＬＩＤＡＲデータ、ＲＡＤＡＲデータ、ＩＭＵデータ、ＧＰＳデータ、ホイールエンコーダデータ、および／またはその他を受信することができる。自律車両１０２の位置は、マップ、局所座標、および／もしくは全体座標（たとえば、ＧＰＳ座標）におけるポイントならびに／またはオブジェクトに対する、自律車両１０２の相対的なポジションおよび／または向きを含む体勢を含むことができる。追加のまたは代替の実例において、向きは、基準面に対する、ならびに／または、マップにおけるポイントおよび／もしくはオブジェクトに対する、自律車両１０２のヨー、ロール、および／またはピッチの表示を含むことができる。ポジションおよび／または向きを合わせて、「体勢」を説明することができる。

いくつかの実例において、ローカリゼーションコンポーネント２０２は、自律車両１０２のさまざまなコンポーネントにデータを提供することができる。たとえば、ローカリゼーションコンポーネント２０２は、下で議論されるように、自律車両１０２の体勢をプランニングコンポーネント２０８に提供して、軌道を生成することができる。他の例において、ローカリゼーションコンポーネント２０２は、自律車両１０２の体勢を、認知コンポーネント２０４および／または予測コンポーネント２０８などの、自律車両１０２の他のコンポーネントに提供することができる。

認知コンポーネント２０４は、オブジェクト検出、セグメンテーション、および／または分類を実施するための機能性を含むことができる。いくつかの例において、認知コンポーネント２０４は、センサデータ１１４を入力として受信し、自律車両１０２に最も近いオブジェクトの存在、および／またはオブジェクトタイプ（たとえば、車、歩行者、サイクリスト、動物、ビルディング、木、道路表面、カーブ、歩道、不明のもの、その他などの意味ラベル）としてのオブジェクトの分類を示す一次認知データ（primary perception data）を出力することができる。追加として、または代替として、認知コンポーネント２０４は、検出されたオブジェクトに関連付けられた、および／またはオブジェクトがポジショニングされている環境に関連付けられた１つまたは複数の特性を示す、処理されたセンサデータを提供することができる。いくつかの例において、オブジェクトに関連付けられた特性は、ｘポジション（たとえば、全体的ポジション、相対的ポジション、その他）、ｙポジション（たとえば、全体的ポジション、相対的ポジション、その他）、ｚポジション（たとえば、全体的ポジション、相対的ポジション、その他）、向き、オブジェクトタイプ（たとえば、分類）、オブジェクトの速度、オブジェクトの広さ（サイズ）、その他、および／または関連付けられた不確実性を含むことができるが、それらに限定はされない。いくつかの例において、オブジェクトの速度は、後続のデータ、ＲＡＤＡＲ処理、および／または他の技法における同じオブジェクトの多数の検出から判定されてもよい。環境に関連付けられた特性は、環境における別のオブジェクトの存在、環境における別のオブジェクトの状態、時刻、曜日、季節、天候条件、暗さ／明るさの表示、その他を含むことができるが、それらに限定はされない。

いくつかの実例において、認知コンポーネント２０４は、一次認知データおよび／または処理されたセンサデータを、自律車両１０２のさまざまなコンポーネントに提供することができる。たとえば、認知コンポーネント２０４は、一次認知データおよび／または処理されたセンサデータを、プランニングコンポーネント２０８および／または予測コンポーネント２０６に提供することができる。他の例において、認知コンポーネント２０４は、一次認知データおよび／または処理されたセンサデータを、ローカリゼーションコンポーネント２０２などの、自律車両１０２の他のコンポーネントに提供することができる。例において、一次認知データおよび／または処理されたセンサデータは、オブジェクトのリスト、および／またはオブジェクトの各々についての特性を含む一次オブジェクトリストの形態であってよい。

予測コンポーネント２０６は、トラックを検出されたオブジェクトに関連付ける、および／またはオブジェクト軌道を予測することができる。オブジェクトのトラックは、履歴のオブジェクトポジション、速度、加速度、および／または向きを含むことができる。いくつかの実例において、予測コンポーネント２０６は、履歴のオブジェクトトラックを、認知コンポーネント２０４によって最近検出されたオブジェクトに関連付けるか否かを判定することができる。たとえば、予測コンポーネント２０６は、最近検出されたオブジェクトが、以前に検出されたオブジェクトに対して類似した特徴（たとえば、類似した特徴マップ、最も近い埋め込み、類似したビジュアル特徴（ＦＡＳＴ、ＢＲＩＳＫ、ＯＲＢ、その他）など）を有するかどうか、履歴のトラックに関連付けられたオブジェクトの以前のポジションのしきい値距離内であるかどうか、履歴のトラックに関連付けられたオブジェクトの以前の速度のしきい値速度内であるかどうか、その他を判定することができる。いくつかの例において、予測コンポーネント２０６は、照明の状態（たとえば、ブリンカ検出）、オブジェクト速度／加速度、マップデータ（たとえば、理にかなった運転挙動を示すレーン情報）、および／または学習されたオブジェクト挙動に基づいて、環境におけるオブジェクトの挙動を予測するための機械学習されたモデルを含むことができる。いくつかの例において、予測コンポーネント２０６は、たとえば、履歴の、現在の、ならびに／または予測された、オブジェクトのポジション、速度、加速度、および／もしくは向きの、確率的判定またはマルチモーダル分布に基づいて、認知コンポーネント２０４によって検出された具体的なオブジェクトについての１つもしくは複数の予測されたオブジェクト軌道を予測することができる。

いくつかの実例において、予測コンポーネント２０６は、オブジェクトトラック、予測されたオブジェクト軌道（たとえば、１つもしくは複数の軌道および関連付けられた不確実性）に関するデータ、および／または他のデータを、自律車両１０２のさまざまなコンポーネントに提供することができる。たとえば、予測コンポーネント２０６は、そのようなデータを、プランニングコンポーネント２０８に提供することができる。いくつかの例において、予測コンポーネント２０６は、オブジェクトの予測されたモーションに関連付けられたヒートマップを生成することができ、そのようなヒートマップを、プランニングコンポーネント２０８に提供することができる。他の例において、予測コンポーネント２０６は、オブジェクトに関するデータを、ローカリゼーションコンポーネント２０２および／または認知コンポーネント２０４などの、自律車両１０２の他のコンポーネントに提供することができる。さらに、いくつかの例において、オブジェクトに関するデータは、二次システム１０８に提供されてもよい。例において、オブジェクトに関するデータは、一次オブジェクトリストに記憶されてよい。

いくつかの例において、認知コンポーネント２０４および／または予測コンポーネント２０６は、「Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ Ｂｌｏｃｋｉｎｇ Ｏｂｊｅｃｔｓ」と題され、２０１８年２月１４日に出願された特許文献３、および「Ｆｅａｔｕｒｅ－Ｂａｓｅｄ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ」と題され、２０１８年４月６日に出願された特許文献４において議論される技法を実装することができ、それらのすべての全内容は、参照により本明細書に組み込まれる。

プランニングコンポーネント２０８は、自律車両１０２が環境を横断するためにたどる経路および／または軌道を判定することができる。たとえば、プランニングコンポーネント２０８は、さまざまなルートおよび／または軌道、ならびにさまざまなレベルの詳細を判定することができる。たとえば、プランニングコンポーネント２０８は、第１の位置（たとえば、現在の位置）から第２の位置（たとえば、目標位置）まで移動するためのルートを判定することができる。例において、ルートは、２つの位置の間を移動するためのウェイポイントのシーケンスであってよい。非限定的な例として、ウェイポイントは、通り、交差点、全地球測位システム（ＧＰＳ）座標、その他を含む。さらに、プランニングコンポーネント２０８は、第１の位置から第２の位置までのルートの少なくとも一部に沿って自律車両１０２を導くための命令を生成することができる。少なくとも一例において、プランニングコンポーネント２０８は、ウェイポイントのシーケンスにおける第１のウェイポイントから、ウェイポイントのシーケンスにおける第２のウェイポイントまで、自律車両１０２をどのように導くのかを判定することができる。いくつかの例において、命令は、軌道または軌道の一部を含むことができる。

例において、プランニングコンポーネント２０８は、一次軌道１１６を生成する、および／または一次軌道１１６を二次システム１０８に送ることができる。たとえば、プランニングコンポーネント２０８は、後退ホライズン技法に従って、および／または一次システム１０６の他のコンポーネントから受信されたデータに少なくとも部分的に基づいて、多数の軌道を実質的に同時に（たとえば、技術的公差内で）生成することができる。いくつかの実例において、プランニングコンポーネント２０８は、多数の軌道にわたってコストベースの探索（または自律車両１０２のモーションを制御するための好適な軌道を識別するための任意の他の好適なアルゴリズム）を行って、二次システム１０８に送信するための一次軌道１１６を識別することができる。

例において、プランニングコンポーネント２０８は、二次軌道１１８を生成する、および／または二次軌道１１８を二次システム１０８に送ることができる。たとえば、プランニングコンポーネント２０８は、多数の偶発的軌道を生成し、偶発的軌道のうちの１つを二次軌道１１８として選択することができる。二次軌道１１８は、一次軌道１１６が不当である、または別の状況で受け入れ不可能である場合に使用されるバックアップ軌道を表してよい。二次軌道１１８は、一次軌道１１６とは異なっていてよい。一例において、一次軌道１１６は、自律車両１０２を加速させる、または自律車両１０２に特定の速度を維持させることができ、一方で二次軌道１１８は、自律車両１０２を（下で議論されるように）穏やかな停止などの停止へと減速させることができる。別の例において、一次軌道１１６は、自律車両１０２にレーン変更をさせることができ、対して二次軌道１１８は、自律車両１０２を同じレーンにとどまらせることができる。さらに別の例において、一次軌道１１６は、自律車両１０２に現在のスピードおよびステアリング角度を維持させることができ、対して二次軌道１１８は、自律車両１０２を路肩の方へと寄せさせることができる。任意の例において、一次軌道１１６および二次軌道１１８の両方は、軌道に沿ったこの先のポイントで、および／もしくは軌道に沿ったこの先の時間に自律車両１０２によって達せられるべき、車両状態のセット（ポジション、向き、速度、その他）、ならびに／またはコマンド（加速度、ステアリング角度、その他）を含むことができる。

例において、穏やかな停止は、予め決められたレートで、第１のレート（たとえば、最大ブレーキングレート）よりも小さいレートで、第２のレート（たとえば、最小ブレーキングレート）よりも大きいレートで、複数の利用可能なレートの中からの実質的に中間にあるレート（たとえば、５つのレートの中からの３番目のレート）で、複数のレートの中からの最小レートなどの特定のレートで、ブレーキを掛けることを含むことができる。減速のレートは、メートルまたはフィート毎秒毎秒（ｍ／ｓ＾２）の数などの、時間にわたる測定の単位を指してよい。一例において、穏やかな停止は、自律車両１０２が停止に至るまで、５または１０フィート（１．５２４または３．０４８メートル）毎秒毎秒のレートで減速することを含むことができる。

多くの例において、ローカリゼーションコンポーネント２０２、認知コンポーネント２０４、および予測コンポーネント２０６は、互いに（または一次システム１０６の他のコンポーネントに）出力を提供するように議論されているものの、いくつかの例において、これらのコンポーネントのいずれも、二次システム１０８に出力を提供することができる。非限定的な例として、一次システム１０６は、オブジェクトトラック情報を、二次システム１０８に提供することができる。

例証されるように、二次システム１０８は、ローカライザ２１０と、パーシーバ２１２（時に認知／予測コンポーネント２１２と呼ばれる）と、軌道マネージャ２１４と、モニタ２１６とを含む。例において、ローカライザ２１０、パーシーバ２１２、軌道マネージャ２１４、および／またはモニタ２１６は、自律車両１０２の、および／または車両の周りのオブジェクトの、ポジショニング、速度、加速度、その他に基づいたモデルを実装することができる。いくつかの例において、そのようなモデルは、確率的モデルを組み込むことができる。たとえば、二次システム１０８は、カルマンフィルタ（線形２次推定（ＬＱＥ）ともまた呼ばれる）（たとえば、拡張カルマンフィルタ（ＥＫＦ）、無香カルマンフィルタ（ＵＫＦ）、その他）、粒子フィルタ、ベイジアンフィルタなどを実装することができる。例証するために、パーシーバ２１２は、センサデータを、検出、トラッキング、予測、その他のための以前のデータに関連付けるために、カルマンフィルタまたは粒子フィルタを実装することができる。いくつかの例において、二次システム１０８は、一次システム１０６とは対照的に、機械学習されたモデルの使用を除外する、または機械学習されたモデルの数を削減するようなやり方で構成されてもよい。他の例において、二次システム１０８は、（たとえば、類似した入力に基づいて類似した出力を生じながらも、異なる内部ネットワークアーキテクチャを有する）一次システム１０６のものとは異なる（または、類似したもしくは同一の）１つまたは複数の機械学習されたモデルを含むことができる。いくつかの例において、二次システム１０８は、一次システム１０６とは異なるハードウェア（たとえば、プロセッサーおよびメモリ）を使用することができる。

例において、二次システム１０８は、計算的な負担がより少なくなるように、および／またはより高い完全性レベルで動作するように設計されてよい。たとえば、二次システム１０８の処理パイプラインは、より少ないセンサデータに依拠することによってより単純であってよく、より複雑でないパイプラインコンポーネントを含み、全般により少ないパイプラインコンポーネントを含み、より少ないデータを出力し、ならびに／または、機械学習されたモデルの使用を除外および／もしくは限定することができる。いくつかの実例において、二次システム１０８は、厳しい動作公差を達成することによって「高完全性」システムであってよく、および／または、検査される（検証される）能力を有することができる。例において、二次システム１０８は、一次システム１０６よりも高いレベルの信頼性および／または検証可能性を有することができる。たとえば、二次システム１０８のサブコンポーネントの出力は、完璧な精度、またはほぼ完璧な精度（たとえば、シナリオの９９．９９％、またはより高い）で動作することが証明され得る。いくつかの例において、二次システム１０８は、自動車安全完全性レベル（ＡＳＩＬ）Ｄ認定を含むことができる。

ローカライザ２１０は、センサ１０４からのセンサデータ１２０を処理して、自律車両１０２のポジションおよび／または向き（合わせて体勢）のうちの１つまたは複数を判定することができる。ここで、ポジションおよび／または向きは、自律車両１０２が位置付けられている環境におけるポイントおよび／またはオブジェクトに対してであってよい。例において、向きは、基準面に対する、ならびに／またはポイントおよび／もしくはオブジェクトに対する自律車両１０２のヨー、ロール、および／またはピッチの表示を含むことができる。例において、ローカライザ２１０は、一次システム１０６のローカリゼーションコンポーネント２０２よりも少ない処理（たとえば、より高いレベルのローカライゼーション）を行うことがある。たとえば、ローカライザ２１０は、マップに対する自律車両１０２の体勢を判定しなくてもよく、単に、自律車両１０２の周りで検出されたオブジェクトおよび／もしくは表面（たとえば、局所的ポジションであって、全体的ポジションではない）に対して、ならびに／または自律車両１０２の以前の体勢に対して、自律車両１０２の体勢を判定することができる。そのようなポジションおよび／または向きは、たとえば、センサデータ１２０のうちのいくつかまたはすべてを使用する、たとえば、ベイジアンフィルタ（カルマンフィルタ、拡張カルマンフィルタ、無香カルマンフィルタ、その他）などの確率的フィルタリング技法を使用して判定されてよい。

ローカライザ２１０は、自律車両１０２のポジションおよび／または向きを、パーシーバ２１２、軌道マネージャ２１４、ドライブマネージャ２２６、その他などの、二次システム１０８のさまざまなコンポーネントに提供することができる。

いくつかの例において、ローカライザ２１０は、自律車両１０２の体勢を確認するための体勢バリデータ（pose validator）を含むことができる。たとえば、体勢バリデータは、体勢が自律車両１０２の以前の体勢と一貫していることをチェックすることができる。体勢が（たとえば、横方向運動、垂直方向運動、向き、その他に対して）以前の体勢からしきい値量よりも多い分だけ変化していない場合、体勢は妥当であってよい。例において、体勢バリデータは、体勢が妥当であるか否かについてのデータを、パーシーバ２１２、軌道マネージャ２１４、ドライブマネージャ２２６、その他などの、二次システム１０８のさまざまなコンポーネントに提供することができる。

パーシーバ２１２は、オブジェクト検出、オブジェクトセグメンテーション、オブジェクト分類、トラック判定、および／または、オブジェクトごとに１つもしくは複数の軌道を予測すること（たとえば、不確実性を含む）、その他を実施するための機能性を含むことができる。いくつかの例において、パーシーバ２１２は、入力データとして、センサ１０４の１つもしくは複数からのセンサデータ１２０、ローカライザ２１０からの自律車両１０２の体勢、自律車両１０２のモーションの方向を示すデータ、自律車両１０２の速度を示すデータ、自律車両１０２の加速度を示すデータ、自律車両１０２のヨーレートを示すデータ、ヨー加速度を示すデータ、ならびに／または自律車両１０２のステアリング角度および／もしくはステアリング角度レートを示すデータを受信することができる。さらに、いくつかの例において、パーシーバ２１２は、入力データとして、認知コンポーネント２０４からの一次オブジェクトリスト、自律車両１０２の体勢、一次システム１０６によって判定された１つまたは複数のオブジェクトトラック、その他などの、一次システム１０６からのデータを受信することができる。上に記されたように、一次システム１０６からのオブジェクトリストは、一次認知データ、処理されたセンサデータ、オブジェクトのトラック／軌道に関するデータ、その他を含むことができる。そのような例において、パーシーバ２１２は、（たとえば、確率的フィルタ、クラスタリング、最接近ポイントの分析などを使用することによって）データ関連付けを実施して、センサデータをトラックに関連付けることができる。

パーシーバ２１２は、入力データを処理して、二次認知データ（secondary perception data）を判定することができる。二次認知データは、自律車両１０２に最も近いオブジェクトの存在、オブジェクトに関連付けられた特性などを示すことができる。ここで、オブジェクトに関連付けられた特性は、自律車両１０２に対するオブジェクトのポジション、自律車両１０２に対するオブジェクトの向き、オブジェクトの速度、オブジェクトの加速度、オブジェクトの広さ（オブジェクトのサイズ）、その他を含むことができる。多くの例において、二次認知データに含まれる特性は、オブジェクトの分類（たとえば、意味ラベル）を含まない。とはいえ、いくつかの例において、二次認知データは、分類を示してもよい。

パーシーバ２１２はまた、入力データを処理して、オブジェクトについての１つまたは複数のトラックを判定することができる。上に記されたように、オブジェクトのトラックは、履歴のポジション、速度、加速度、および／もしくは向き、広さなど、ならびに／またはそれらに関連付けられた不確実性を含むことができる。一例において、パーシーバ２１２は、データ関連付けのためのカルマンフィルタを実装して、および／または、データにおける特徴（たとえば、独自のピクセルなどのデータの独自の／顕著なポイント）を使用して、新たな検出を、以前に検出されたオブジェクトに関連付けることができる。別の例として、パーシーバ２１２は、環境におけるオブジェクトを１回目に判定し、環境におけるオブジェクトを２回目に判定し、１回目と２回目とのオブジェクトの重なりを判定し、オブジェクトについてのトラックを生成することができる。さらに別の例において、パーシーバ２１２は、オブジェクトの速度を１回目に判定し、オブジェクトの予測されるモーションを２回目にキャプチャされたオブジェクトのデータと比較し、重なりを判定し、オブジェクトについてのトラックを生成することができる。パーシーバ２１２は、自律車両１０２の周りで検出されたオブジェクトごとにトラックを判定することができる。いくつかの例において、パーシーバ２１２は、一次システム１０６から受信されたデータから独立して、オブジェクトのトラックを判定することができる（たとえば、一次システム１０６から受信された、一次オブジェクトリストおよび／または自律車両１０２の体勢を使用しないことになる）。一方で他の例において、パーシーバ２１２は、一次システム１０６から受信されたデータを使用することができる。

パーシーバ２１２はまた、入力データを処理して、オブジェクトについて１つまたは複数の予測された軌道を判定することができる。たとえば、オブジェクトの現在の位置、および数秒の期間にわたるオブジェクトの速度に基づいて、パーシーバ２１２は、次の数秒にわたってオブジェクトが動くことになる経路を予測することができる。いくつかの例において、そのような予測された経路は、直線近似の使用および／またはより高い次数のモデルへの適合などの、ポジション、向き、速度、および／または向きが与えられたモーションの線形仮定を使用することを含むことができる。他の例において、そのような予測された経路は、拡張カルマンフィルタ（ＥＫＦ）伝播、オブジェクト挙動のモデル、または他の予測技法の使用などの、より複雑な分析を含むことができる。

パーシーバ２１２は、二次認知データおよび／またはオブジェクトに関するデータ（たとえば、トラック、軌道、その他）を、軌道マネージャ２１４および／または二次システム１０８の任意の他のコンポーネントに出力することができる。例において、二次認知データおよび／またはオブジェクトのデータは、二次オブジェクトリストに表される。たとえば、オブジェクトリストは、オブジェクトごとに、オブジェクトの特性、および／またはオブジェクトのトラック／軌道を示すことができる。例において、パーシーバ２１２は、二次認知データおよび／またはオブジェクトに関するデータを、一次システム１０６に出力することができる。

例証しやすさのために、パーシーバ２１２（ならびに一次システム１０６および二次システム１０８の他のコンポーネント）は、単一のブロックを用いて例証されている。しかしながら、パーシーバ２１２（ならびに／または一次システム１０６および二次システム１０８の他のコンポーネント）は、各ブロックが１つもしくは複数のシステムまたはサブシステムに位置付けられた、任意の数のブロックとして実装されてもよい。

軌道マネージャ２１４は、一次システム１０６を評価し、問題が検出された場合に、自律車両１０２の制御を引き継ぐことができる。たとえば、軌道マネージャ２１４は、一次軌道１１６および／または二次軌道１１８を評価して、一次軌道１１６および／もしくは二次軌道１１８が使用されるべきか、または別の軌道が使用されるべきかを判定することができる。例証されるように、軌道マネージャ２１４は、衝突検出コンポーネント２１８（１）～（２）（時に衝突ディテクタ２１８と呼ばれる）と、軌道認可コンポーネント（trajectory validation component）２２０（１）～（３）（時に軌道バリデータ２２０と呼ばれる）と、軌道セレクタ２２２と、リリーサ（releasor）２２４とを含むことができる。

衝突検出コンポーネント２１８は、一次軌道１１６および二次軌道１１８を評価して、潜在的な衝突を検出することができる。たとえば、衝突検出コンポーネント２１８（１）は、一次軌道１１６が（たとえば、パーシーバ２１２によって判定された）オブジェクトの予測された軌道と交差する（もしくはそのしきい値距離内に来る）かどうか、およびオブジェクトと自律車両１０２とが同時（もしくは時間枠）に交差点で出会うことになるかどうか、ならびに／または、それらに関連付けられた確率がしきい値よりも低いか、もしくはしきい値に等しいかを判定することができる。これらの判定は、検出された任意の数のオブジェクトについて繰り返されてよい。少なくともいくつかの例において、判定は、自律車両１０２に最接近したオブジェクトから順に行われてよい。いくつかの例において、すべてのオブジェクトに関するそのような判定は、実質的に同時に実施されてもよい。さらに、そのような判定は、追加として、または代替として、自律車両１０２の軌道ならびにオブジェクトのそれらのうちの１つまたは複数の不確実性に関する情報を含むことができる。衝突検出コンポーネント２１８（２）は、二次軌道１１８が（たとえば、パーシーバ２１２によって判定された）オブジェクトの予測された軌道と交差する（および／または衝突のしきい値確実性を満たす、もしくは超える）かどうか、ならびにオブジェクトと自律車両１０２とが、同時（もしくは時間枠）に、および／または互いからのしきい値距離内で、交差点で出会うことになるかどうかを判定することができる。

衝突検出コンポーネント２１８は、自律車両１０２によって検出された任意の数のオブジェクトについて、自律車両１０２のための軌道が、今の時点またはこの先の時間に交差するかどうかを検出することができる。いくつかの実例において、これは、予測されたオブジェクト軌道と車両軌道とが交差する、および／または互いのしきい値距離内（たとえば、近接の位置）に来るかどうかを判定すること、予測されたオブジェクト軌道に沿ったオブジェクトと車両軌道に沿った自律車両１０２とが、同時もしくは時間枠に、および／または互いのしきい値距離内で、任意の交差点または近接の位置で出会うことになるかどうかを判定すること、ならびに／または、オブジェクトについての境界ボックスが、任意の交差点もしくは近接の位置の周りで、および／または互いからのしきい値距離内で、自律車両１０２についての境界ボックスと重なるかどうかを判定することを含むことができる。さらに、例において、同じプロセスが、各境界ボックスの周りの安全マージン（たとえば、境界ボックスの長さ／幅／高さを調整することなどによって、特定の量の分だけ拡大されている境界ボックスを表す安全境界ボックス）を用いて実施されてもよい。境界ボックスは、オブジェクトの空間的位置、向き、および／またはサイズ（たとえば、広さ）を表すことができる。たとえば、境界ボックスは、８つの隅（たとえば、直方体）によって定義された、ポジション、向き、長さ、幅、および／または高さを有するオブジェクトの表象であってよい。例において、境界ボックスは、オブジェクトを取り囲む最小体積直方体であってよい。

衝突検出コンポーネント２１８は、衝突の検出を示すデータを、軌道認可コンポーネント２２０に提供することができる。さらに、例証されるように、衝突検出コンポーネント２１８（１）は、一次軌道１１６（「ＰＴ１１６」として示されている）を、軌道認可コンポーネント２２０（１）に渡すことができる。衝突検出コンポーネント２１８（２）は、二次軌道１１８（「ＳＴ１１８」として示されている）を、軌道認可コンポーネント２２０（２）および軌道認可コンポーネント２２０（３）に渡すことができる。

図２には２つの衝突検出コンポーネント２１８が例証されているものの、単一の衝突検出コンポーネント２１８、（たとえば、さらなる一次／二次軌道のための）２つよりも多い衝突検出コンポーネント２１８、その他などの、任意の数の衝突検出コンポーネント２１８が実装されてよい。

例において、軌道認可コンポーネント２２０は、１つまたは複数の認可動作を実施して、軌道が妥当であるかどうかを判定することができる。いくつかの例において、軌道認可コンポーネント２２０（１）は、図３を参照して下で議論される１つまたは複数の認可動作を実施することによって、一次軌道１１６が妥当であるかどうかを判定することができる。さらに、いくつかの例において、軌道認可コンポーネント２２０（２）は、図４を参照して下で議論される１つまたは複数の認可動作を実施することによって、二次軌道１１８が妥当であるかどうかを判定することができる。

その上、いくつかの例において、軌道認可コンポーネント２２０（３）は、二次軌道１１８が妥当であるかどうかを判定することができる。二次軌道１１８が不当である場合、軌道認可コンポーネント２２０（３）は、別の軌道を生成し、別の軌道が妥当であるかどうかを判定することができる。軌道認可コンポーネント２２０（３）によって生成された軌道は、潜在的な衝突を回避または軽減する試みにおいて自律車両１０２を停止へと減速させる、衝突回避軌道を含むことができる。たとえば、衝突回避軌道は、二次軌道１１８（または、いくつかのケースにおいては一次軌道１１６）に沿った減速を含むことができる。第２の軌道１１８に沿って加速プロファイルを変更する（たとえば、より速く減速する、ある部分において加速する、その他）ことによって、予想される衝突の前に停止に至りながら、類似した動きが、潜在的な他のオブジェクトを回避するために行われ得る。いくつかの例において、衝突回避軌道は、二次軌道１１８において検出されたあらゆる潜在的な衝突を軽減するために、二次軌道１１８のずれ（たとえば、所望の車両状態および／または関連付けられた制御のうちのいずれか１つもしくは複数における変更）を含むことができる。軌道認可コンポーネント２２０（３）は、（たとえば、ローカライザ２１０によって提供された）自律車両１０２の体勢についての情報、オブジェクトについての情報（たとえば、パーシーバ２１２によって提供されたトラックもしくは軌道情報）、一次システム１０６によって提供された情報、および／または、二次システム１０８に利用可能な任意の他の情報に基づいて、衝突回避軌道を生成することができる。いくつかの例において、軌道認可コンポーネント２２０（３）は、図５を参照して下で議論される認可動作のうちの１つまたは複数を実施することができる。

軌道認可コンポーネント２２０は、軌道の妥当性を示すデータを、軌道セレクタ２２２に出力することができる。たとえば、軌道認可コンポーネント２２０（１）は、一次軌道１１６が妥当であるか不当であるかを示す一次軌道１１６の状態を判定し、状態を軌道セレクタ２２２に出力することができる。さらに、軌道認可コンポーネント２２０（２）は、二次軌道１１８が妥当であるか不当であるかを示す二次軌道１１８の状態を判定し、状態を軌道セレクタ２２２に出力することができる。その上、軌道認可コンポーネント２２０（３）は、衝突回避軌道（たとえば、修正された二次軌道１１８または二次軌道１１８）の状態を判定し、状態を軌道セレクタ２２２に出力することができる。

図２には３つの軌道認可コンポーネント２２０が例証されているものの、単一の軌道認可コンポーネント２２０、（たとえば、さらなる軌道のための）３つよりも多い軌道認可コンポーネント２２０、その他などの、任意の数の軌道認可コンポーネント２２０が実装されてよい。さらに、いくつかの実例において、衝突検出コンポーネント２１８（２）および／または軌道認可コンポーネント２２０（２）～（３）は、一次軌道１１６または二次軌道１１８のうちの１つもしくは複数が妥当である場合に、データを処理しなくてもよい。非限定的な例として、計算的なリソースを節約するために、一次軌道１１６が妥当である（かつ、どちらのシステムの他のエラーも存在しない）ことを軌道認可コンポーネント２２０（１）が判定した場合、他の確認プロセスは実施されなくてよい。

例において、軌道マネージャ２１４は、軌道の状態（たとえば、妥当または不当）を示すメッセージを、プランニングコンポーネント２０８（または一次システム１０６の別のコンポーネント）に提供することができる。たとえば、軌道認可コンポーネント２２０のうちの１つまたは複数は、軌道が妥当であるか不当であるかを示すメッセージを、プランニングコンポーネント２０８に送ることができる。例において、メッセージは、衝突までの時間、潜在的な衝突に関連付けられたオブジェクトの広さ、オブジェクトの速度、オブジェクトの位置、または衝突のポイント（たとえば、検出された衝突の位置）のうちの１つもしくは複数を示すことができる。

軌道セレクタ２２２は、出力軌道を判定して、システムコントローラ１１０に送ることができる。軌道セレクタ２２２は、一般に、一次軌道１１６、二次軌道１１８、衝突回避軌道（もしくは二次システム１０８によって生成された別の軌道）、および／または最大減速軌道を選択することができる。そのような選択は、軌道認可コンポーネント２２０によって提供された１つまたは複数の軌道についての１つまたは複数の状態に基づいていてよい。一次軌道１１６は、二次軌道１１８よりも高いレベルを有してよく、二次軌道１１８は、衝突回避軌道よりも高いレベルを有してよく、衝突回避軌道は、最大減速軌道よりも高いレベルを有してよい。多くの例において、より低いレベルの軌道は、より高いレベルの軌道よりも高い減速レートに関連付けられていてよい。たとえば、衝突回避軌道は、二次軌道１１８よりも高い減速レート（たとえば、秒あたりより多くのフィート）に関連付けられていてよい。軌道セレクタ２２２は、一般に、妥当である最も高いレベルの軌道を選択することができる。これは、自律車両１０２が、衝突を回避するのに最も少ない量の減速で減速し、搭乗者に比較的快適な搭乗を提供するのを可能にすることができる。

例において、最大減速軌道（急な停止または緊急停止ともまた呼ばれる）は、予め決められたレート、しきい値よりも大きいレート（たとえば、最大ブレーキングレート）、複数の利用可能なレートの中からの最も大きいレートであるレート、その他などの特定のレートで、ブレーキを掛けることを含むことができる。一例において、最大減速軌道は、自律車両１０２が停止に至るまで、１５または２０フィート（４．５７２または６．０９６メートル）毎秒毎秒のレートで減速することを含むことができる。

例において、軌道セレクタ２２２は、一次軌道１１６が妥当であるときに、一次軌道１１６を出力軌道として選択することができる。一次軌道１１６が不当である場合、軌道セレクタ２２２は、二次軌道１１８を出力軌道として選択することができる。一次軌道１１６と二次軌道１１８の両方が不当である場合、軌道セレクタ２２２は、衝突回避軌道を出力軌道として選択することができる。一次軌道１１６、二次軌道１１８、および衝突回避軌道がすべて不当である場合、軌道セレクタ２２２は、最大減速軌道を選択することができる。一旦軌道セレクタ２２２が軌道を選択すると、軌道セレクタ２２２は、自律車両１０２を制御するために使用する軌道を示す信号を、ドライブマネージャ２２６（または図１のシステムコントローラ１１０）に送ることができる。

例において、出力軌道が減速に関連付けられている場合、軌道セレクタ２２２は、そのような減速に備えるために、自律車両１０２の別のコンポーネントに信号を送ることができる。たとえば、ありそうな衝突のために最大減速軌道が選択された場合、軌道セレクタ２２２は、他のコンポーネントに警告するための信号を出力することができ、その結果、他のコンポーネントは、衝突に備えること（たとえば、シートベルトに張力を付与すること、エアバッグを展開のために備えること、その他）ができる。

例において、軌道セレクタ２２２は、選択された軌道（たとえば、出力軌道）を示すデータを維持する。たとえば、軌道セレクタ２２２は、軌道にそれぞれ関連付けられた状態の間を移行する状態機械を維持することができる。軌道セレクタ２２２によって実装され得る例示の状態は、図６を参照して下で議論される。例において、軌道セレクタ２２２は、より低いレベルの状態に移行することができ、より低いレベルの状態から制御を解放するための信号が受信されるまで、より高いレベルの状態に移行しなくてもよい。いくつかの例において、軌道セレクタ２２２は、同じより低いレベルの軌道に基づいて、制御を維持することができる（たとえば、同じレベルの更新された軌道に配慮しない）。他の例において、新しいより低いレベルの軌道（たとえば、二次軌道）が一次システム１０６から受信されることがあり、新しいより低いレベルの軌道は、より低い状態を維持するために使用されてもよい（たとえば、同じレベルの更新された軌道を受け入れる）。

リリーサ２２４は、軌道セレクタ２２２に信号を送って、現在の状態から制御を解放する（たとえば、軌道から制御を解放する）ことができる。一例において、リモートシステムが、二次システム１０８に信号を提供して、現在の状態から制御を解放することができ、それに応答して、リリーサ２２４は、軌道セレクタ２２２に信号を送って、現在の状態から制御を解放することができる。リモートシステムは、自動化されたシステム、オペレータ（たとえばユーザ）に関連付けられた遠隔操作システム、および／または別のエンティティを含むことができる。オペレータは、自律車両１０２の移動における中断（たとえば、予期されない停止）などの問題が持ち上がったときに、自律車両１０２を管理するのを助けることができる。１つの例証において、一次軌道１１６以外の軌道に関連付けられた状態に移行すると、オペレータは、自律車両１０２における搭乗者と通信する、自律車両１０２に関連付けられたデータを分析するなどして、自律車両１０２が正常な動作を再開すること（または、異なる状態に移行すること）が明らかであるかどうかを判定することができる。ここで、自律車両１０２が正常な動作を再開すること（または、異なる状態に移行すること）が明らかであることをオペレータが判定したとき、オペレータは、現在の状態から制御を解放するために、二次システム１０８に信号が送られるようにさせることができる。別の例において、自律車両１０２のコンポーネントが、自律車両１０２が正常な動作を再開すること（または、異なる状態に移行すること）が明らかであることを判定するための処理を実施し、現在の状態から制御を解放するために、リリーサ２２４に信号を送ることができる。

モニタ２１６は、一次システム１０６、二次システム１０８、および／または自律車両１０２の他のコンポーネントをモニタリングして、エラーがあるかどうかを判定することができる。多くの例において、モニタ２１６は、軌道マネージャ２１４よりも全体的に一次システム１０６をモニタリングする（たとえば、軌道だけの代わりに、全体的車両状態情報をモニタリングする）ことができる。例において、モニタ２１６は、一次システム１０６、二次システム１０８、および／もしくは別のコンポーネントについてのハードウェアならびに／またはソフトウェア障害（たとえば、センサ１０４、アクチュエータ、または自律車両１０２の任意の他のコンポーネントの障害）がある場合に、一次システム１０６、二次システム１０８、および／または別のコンポーネントへの電力が途絶された場合に、一次システム１０６、二次システム１０８、および／または別のコンポーネントからしばらくの間（たとえば、一次システム１０６が問題を被っていることを示す時間の期間よりも長く）信号が受信されていない場合などに、エラーが起こっていることを判定することができる。そのような判定は、一次システム１０６からの信号、一次システム１０６／二次システム１０８のコンポーネントからの信号、ドライブマネージャ２２６（もしくはドライブマネージャ２２６と通信中であり得るアクチュエータ（ブレーキ、ステアリング、その他））からの信号、および／または、ハードウェアもしくはソフトウェア障害を示すサービスプロバイダ（たとえば、リモートデバイス）からの信号（たとえば、診断情報）に基づいていてよい。追加として、または代替として、そのような判定は、一次システム１０６／二次システム１０８（または一次システム１０６／二次システム１０８のコンポーネント）に電力が提供されているか否かを示す、自律車両１０２のバッテリからの、または電力を提供することに関連付けられた他のコンポーネントからの信号に基づいていてもよい。図２に例証されるように、モニタ２１６は、ドライブマネージャ２２６から信号を受信することができる。上記の信号は、ドライブマネージャ２２６、および／またはドライブマネージャ２２６と通信中のコンポーネント、たとえば、アクチュエータなどに関するエラーを示すことができる。さらに、モニタ２１６は、プランニングコンポーネント２０８と通信して、プランニングコンポーネント２０８に関するエラーを示す信号を受信する、および／またはモニタリングについての情報（たとえば、エラーが起こっていることを示す自律車両１０２の状態）を送ることができる。

モニタ２１６が一次システム１０６に関するエラーを判定した場合、モニタ２１６は、そのようなエラーを示す信号を、軌道マネージャ２１４（たとえば、軌道セレクタ２２２）および／またはドライブマネージャ２２６に送ることができる。一例において、自律車両１０２が減速に関連付けられた軌道（たとえば、二次軌道１１８、衝突回避軌道、または最大減速軌道）によってまだ制御されていない場合、軌道セレクタ２２２は、減速に関連付けられた軌道を選択し、システムコントローラ１１０に信号を送って、自律車両１０２を（たとえば、停止に至るように）制御することができる。別の例において、信号がドライブマネージャ２２６に送られた場合、ドライブマネージャ２２６は、最大減速軌道または別の軌道を実装するように、自律車両１０２を制御することができる。

ドライブマネージャ２２６は、（たとえば、軌道セレクタ２２２から）軌道を受信する、および／または自律車両１０２を制御するためのコマンド／命令を生成することができる。たとえば、ドライブマネージャ２２６は、自律車両１０２のステアリング、推進、ブレーキング、安全、エミッタ、通信、および／または他のシステムを制御することができる。いくつかの実例において、ドライブマネージャ２２６は、選択された軌道を、ドライブシステムによって使用可能な命令に変えて、自律車両１０２に軌道を横断させることができる。例において、ドライブマネージャ２２６は、システムコントローラ１１０の代わりに、またはシステムコントローラ１１０と協力して実装される。さらに、例において、ドライブマネージャ２２６は、システムコントローラ１１０に置き換えられてもよい。例において、ドライブマネージャ２２６は、ローカライザ２１０から体勢情報を受信する。さらに、ドライブマネージャ２２６は、アクチュエータに関するエラーを示すアクチュエータ診断データなどのデータを、モニタ２１６に提供することができる。例において、ドライブマネージャ２２６は、１つもしくは複数の以前の軌道および／または使用されている現在の軌道を維持する／記憶することができる。

いくつかの例において、二次システム１０８または別のシステムは、センサデータ１２０にグラウンド除去技法を実施する。これは、センサデータ１２０が二次システム１０８のコンポーネントによって使用される前に行われてよい。たとえば、二次システム１０８は、ＬＩＤＡＲデータ、またはＬＩＤＡＲデータに関連付けられたボクセルデータを分析して、ＬＩＤＡＲデータまたはボクセルがグラウンドを表しているかどうかを判定することができる。いくつかの実例において、グラウンドは、車両によって駆動可能な表面に対応することがある。いくつかの例において、二次システム１０８は、共通の座標システムに表現された、ＬＩＤＡＲシステムを保持する装置の高さ寸法（たとえば、基準方向）におけるベクトルと、（たとえば、ボクセルごとの固有値分解に基づいて判定され得るなどの）法線ベクトルとの間で、内積を判定することができる。そのような例において、およそ１５度のしきい値を満たす、または超える内積は、たとえば、ボクセルがグラウンドを含まないことを示すことができる。対して、しきい値よりも少ない内積は、ボクセルがグラウンドを含むことを示すことができる。さらに、いくつかの例において、二次システム１０８は、局所的にフラットなボクセルであると判定されたボクセルをクラスタ化して、グラウンドに対応する表面を増大させることができる。例において、一旦グラウンド表面がセンサデータにおいて識別されると、グラウンド表面に関連付けられたデータは、センサデータから除去されてよく、残りのデータが処理（たとえば、オブジェクト検出、セグメンテーション、分類、その他）されてよい。いくつかの例において、一次システム１０６、二次システム１０８、および／または別のシステムは、「Ｖｏｘｅｌ Ｂａｓｅｄ Ｇｒｏｕｎｄ Ｐｌａｎｅ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｏｂｊｅｃｔ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ」と題され、２０１７年６月１４日に出願された特許文献５において議論されるグラウンド除去技法を実施することができ、その全内容は、参照により本明細書に組み込まれる。

一次システム１０６および／または二次システム１０８のコンポーネントは、ハードウェアおよび／またはソフトウェアコンポーネントを表してよい。ソフトウェアのコンテキストにおいて、コンポーネントのうちの１つまたは複数は、１つまたは複数のプロセッサーによって実行可能な命令を含むことができる。ハードウェアのコンテキストにおいて、コンポーネントのうちの１つまたは複数は、集積回路（たとえば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、その他）、ゲートアレイ（たとえば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、その他）などとして実装されてよい。少なくともいくつかの例において、一次システム１０６と二次システム１０８とのハードウェアおよびソフトウェアの両方は、異なっていてよい。

図３、図４、および図５は、１つまたは複数の認可動作を実施するための例示のプロセス３００、４００、および５００を例証する。プロセス３００、４００、および５００は、論理フローグラフとして例証されており、その各動作は、ハードウェア、ソフトウェア、またはその組合せで実装されてよい動作のシーケンスを表す。ソフトウェアのコンテキストにおいて、動作は、１つまたは複数のプロセッサーによって実行されるときに列挙された動作を実施する、１つまたは複数のコンピュータ可読ストレージ媒体上に記憶されたコンピュータ実行可能命令を表す。一般に、コンピュータ実行可能命令は、特定の機能を実施する、または特定の抽象データ型を実装する、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含む。動作が説明される順序は、限定として解釈されることは意図されず、任意の数の説明される動作が、任意の順序で組み合わされて、および／または並行して、プロセスを実装することができる。プロセス３００、４００、および／または５００は、自律車両１０２、サービスプロバイダ（たとえば、サービスプロバイダのコンピューティングデバイス）、または任意の他のデバイスなどの、任意のデバイスもしくはコンポーネントによって実施されてよい。

図３は、車両のための軌道が妥当であるか不当であるかを判定するための例示のプロセス３００を例証する。いくつかの例において、プロセス３００は、一次軌道について実施されてよい。たとえば、プロセス３００は、図２の軌道認可コンポーネント２２０（１）によって実施されてよい。他の例において、プロセス３００は、二次軌道、衝突回避軌道、および／または任意の他の軌道などの他の軌道について実施されてもよい。

動作３０２で、システムは、車両用の軌道がしきい値量（たとえば、現在の時間からのしきい値量の時間）よりも少ない時間前に生成されたかどうかを判定することができる。たとえば、システムは、現在の時間と、（たとえば、軌道に関連付けられたデータから、および／またはデータストアにおけるデータから）軌道が生成された時間とを参照することができる。軌道がしきい値量よりも少ない時間前に生成されたことをシステムが判定した（たとえば、軌道が古くないことを示す）場合、プロセス３００は、動作３０４に進むことができる。あるいは、軌道がしきい値量よりも少ない時間前に生成されたのではないことをシステムが判定した（たとえば、軌道が古いことを示す）場合、プロセス３００は、動作３０６に進むことができる。

動作３０４で、システムは、軌道が車両の現在のまたは以前の体勢と一貫しているかどうかを判定することができる。たとえば、システムは、軌道が、現在の体勢および／または１つもしくは複数の以前の体勢に、しきい値量よりも多い変化（たとえば、向き、ポジション、進行方向、その他におけるしきい値量よりも多い変化）を引き起こすことになるかどうかを判定することができる。いくつかの実例において、軌道は、最後３つの軌道などの多数の以前の軌道と比較されて、以前の軌道の各々からしきい値量よりも多い変化があるかどうかを判定することができる。システムは、軌道を時間にわたって記憶することができ、その結果、１つまたは複数の以前の軌道が参照され得る。軌道が車両の現在のまたは以前の体勢と一貫していることをシステムが判定した場合、プロセス３００は、動作３０８に進むことができる。あるいは、軌道が車両の現在のまたは以前の体勢と一貫していないことをシステムが判定した場合、プロセス３００は、動作３０６に進むことができる。

動作３０８で、システムは、軌道が車両の性能と両立できるかどうかを判定することができる。車両の性能は、自律車両１０２のハードウェアおよび／もしくはソフトウェアコンポーネント、ならびに／またはそれらのコンポーネントの限界に基づいていてよい。一例において、システムは、最大ステアリング角度、１つのステアリング角度から別のステアリング角度へと変更するまでの時間の量、最大加速度、その他などの、自律車両１０２の性能を識別することができる。軌道が、最大ステアリング角度を越えた変更を要求する場合、ステアリング角度調整を行うことが必要とされる時間の量よりも素早く変更するステアリングを要求する場合、および／または、最大加速度を上回る加速度を要求する場合、システムは、軌道が車両の性能と両立できないことを判定してよい。軌道が車両の性能と両立できることをシステムが判定した場合、プロセス３００は、動作３１０に進むことができる。あるいは、軌道が車両の性能と両立できないことをシステムが判定した場合、プロセス３００は、動作３０６に進むことができる。

動作３１０で、システムは、軌道が衝突なしかどうか判定することができる。たとえば、システムは、車両軌道に沿って動く車両がオブジェクト軌道に沿って動くオブジェクトと衝突することになるかどうかを判定することができる。そうである場合、軌道は、衝突に関連付けられる。いくつかの例において、システムは、車両がオブジェクトと衝突する確率を判定し、確率が確率しきい値を満たす、または超えるかどうかを判定することができる。確率が確率しきい値を満たす、または超える場合、システムは、車両がオブジェクトと衝突することになることを判定することができる。例において、動作３１０は、（たとえば、１つまたは複数の衝突についてチェックするために）車両の周りで検出されたオブジェクトごとに実施されてよい。

軌道が衝突なしであることをシステムが判定した場合、プロセス３００は、動作３１２に進むことができる。あるいは、軌道が衝突なしではない（たとえば、衝突に関連付けられている）ことをシステムが判定した場合、プロセス３００は、動作３１４に進むことができる。

動作３１４で、システムは、衝突がしきい値量よりも多い時間内に起こることになるかどうかを判定することができる。たとえば、システムは、オブジェクトと衝突する前の、最終瞬間でのブレーキ掛けまでの時間（time to last second braking（ＴＴＬＳＢ））を判定することができる。最終瞬間でのブレーキ掛けまでの時間は、車両がオブジェクトとの衝突を回避するために最大減速軌道を開始することが必要であるときの最後の可能な時間であってよい。最終瞬間でのブレーキ掛けまでの時間がこの先において比較的離れている（たとえば、しきい値量の時間よりも多い）場合、車両が軌道を訂正し、最大減速軌道を開始することを回避するための時間があってよい。すなわち、システムは、まだ最大減速軌道を開始する必要がない。例証するために、オブジェクトに対して最終瞬間でのブレーキ掛けまでの時間が１０ミリ秒内である場合、システムは、衝突がしきい値量よりも少ない時間内に起こることになることを判定することができる。対照的に、最終瞬間でのブレーキ掛けまでの時間が２秒内である場合、システムは、衝突がしきい値量よりも多い時間内に起こることになることを判定することができる。例において、システムは、車両の周りの各オブジェクト（たとえば、オブジェクトリストにおける各オブジェクト）との潜在的な衝突を評価することができる。

衝突がしきい値量よりも多い時間内に起こることになる（たとえば、最終瞬間でのブレーキ掛けまでの時間の前になおも時間がある）ことをシステムが判定した場合、プロセス３００は、動作３１６に進むことができる。あるいは、衝突がしきい値量の時間内に、またはしきい値量よりも少ない時間内に起こることになることをシステムが判定した場合、プロセス３００は、動作３０６に進むことができる。

動作３０６で、システムは、軌道が不当であることを判定することができる。例において、システムは、軌道が不当であることを示すために、軌道の状態を更新することができる。いくつかの実例において、状態は、軌道がなぜ不当であるのか（たとえば、衝突に関連付けられている、衝突が起こることになる時間、車両の現在／以前の体勢と一貫していない、車両の性能と両立できない、その他）を示すことができる。

いくつかの例において、プロセス３００は、動作３０６を実施した後に、動作３１８に進むことができる。動作３１８で、システムは、軌道が不当であることを示すメッセージを送ることができる。たとえば、システムは、二次システムであってよく、一次システムによって生成された軌道が不当であることを一次システムに通知するために、一次システムにメッセージを送ることができる。例において、メッセージは、軌道がなぜ不当であるのかを示すことができる。

動作３１６で、システムは、軌道が衝突に関連付けられていることを示すメッセージを送ることができる。たとえば、システムは、二次システムであってよく、一次システムによって生成された軌道がこの先において衝突に関連付けられていることを一次システムに通知するために、一次システムにメッセージを送ることができる。例において、メッセージは、衝突までの時間、潜在的な衝突に関連付けられたオブジェクトの広さ、オブジェクトの速度、オブジェクトの位置、または衝突のポイント（たとえば、検出された衝突の位置）のうちの１つもしくは複数を示すことができる。

動作３１２で、システムは、軌道が妥当であることを判定することができる、および／または軌道を記憶することができる。例において、システムは、軌道が妥当であること（たとえば、衝突なし、その他）を示すために、軌道の状態を更新することができる。例において、システムは、二次システムであってよく、軌道が妥当であることを一次システムに通知するために、一次システムにメッセージを送ることができる。

一例において、午前１１：３０：４０に、システムは、評価を受けた軌道が使用された場合、車両が５秒内に（午前１１：３０：４５に）オブジェクトと衝突することになることを判定することができる。システムはまた、車両を（たとえば、最大減速軌道を用いて）停止し、オブジェクトとの衝突を回避するために必要とされる時間の量は、（たとえば、車両および／またはオブジェクトの速度に基づいて）３秒であることを判定することができる。システムは、そのような情報を使用して、衝突を回避するために車両が最大減速軌道を開始することを必要とするときの最後の可能な時間（最終瞬間でのブレーキ掛けまでの時間（ＴＴＬＳＢ）ともまた呼ばれる）を判定することができる。この例において、最終瞬間でのブレーキ掛けまでの時間は、午前１１：３０：４２である。ここで、システムは、衝突がしきい値量よりも多い時間内に起こることになることを判定し、そのように示すメッセージを送り、軌道は今のところ妥当であると指摘することができる。午前１１：３０：４２（この先における２秒）に、システムは、車両について潜在的な衝突がある（たとえば、軌道または新しい軌道に基づいて、車両はなおもオブジェクトと衝突する進路上にある）かどうかを判定することができる。潜在的な衝突が検出された場合、システムは、衝突を回避するために、最大減速軌道（または別の動き）を開始することができる。

図４は、車両のための軌道が妥当であるか不当であるかを判定するための例示のプロセス４００を例証する。いくつかの例において、プロセス４００は、図２の軌道認可コンポーネント２２０（２）によって実施されてよい。他の例において、プロセス４００は、他のコンポーネントによって、および／または他の軌道について実施されてもよい。

動作４０２で、システムは、車両のための二次軌道がしきい値量よりも少ない時間前に生成されたかどうかを判定することができる。たとえば、システムは、一次システムによって現在出力されている二次軌道が、しきい値量よりも少ない時間前に生成されたかどうかを判定することができる。二次軌道がしきい値量よりも少ない時間前に生成されたことをシステムが判定した場合、プロセス４００は、動作４０４に進むことができる。あるいは、二次軌道がしきい値量よりも少ない時間前に生成されたのではないことをシステムが判定した場合、プロセス４００は、動作４０６に進むことができる。

動作４０４で、システムは、評価するための軌道を選択することができる。一例において、車両を制御するために一次軌道が現在使用されている場合、システムは、動作４０２で評価に合格した二次軌道（たとえば、しきい値量よりも少ない時間前に生成された二次軌道）を選択することができる。別の例において、使用されている現在の軌道が一次軌道よりも低いレベルを有し（たとえば、二次軌道、衝突回避軌道、または任意の他のより低いレベルの軌道）、一次軌道に制御を解放するための解放信号が受信されている場合、システムは、動作４０２で評価に合格した二次軌道を選択することができる。さらに別の例において、以前の二次軌道から制御を解放するための解放信号が受信されていない場合、システムは、（たとえば、受信されたいずれの更新された二次軌道も無視して）以前の二次軌道を選択することができる。

したがって、動作４０４で、システムは、以前に記憶された二次軌道を、または一次システムから現在出力される二次軌道を選択することができる。そうするために、システムは、選択された状態（たとえば、一次軌道状態、二次軌道状態、衝突回避軌道状態、その他）を判定し、より高いレベルの軌道に制御を解放するための解放信号が受信されているか否かを判定することができる。たとえば、一次システムによって現在出力されている二次軌道は、別の二次軌道が以前に入手されていない、または解放信号が受信されている場合に、選択されてよい。さらに、一次システムによって以前に出力されている二次軌道は、そのような二次軌道が入手されていて、かつ解放信号が受信されていない場合に、選択されてよい。

動作４０８で、システムは、選択された軌道が車両の現在のまたは以前の体勢と一貫しているかどうかを判定することができる。選択された軌道が車両の現在のまたは以前の体勢と一貫していることをシステムが判定した場合、プロセス４００は、動作４１０に進むことができる。あるいは、軌道が車両の現在のまたは以前の体勢と一貫していないことをシステムが判定した場合、プロセス４００は、動作４０６に進むことができる。

動作４１０で、システムは、選択された軌道が車両の性能と両立できるかどうかを判定することができる。選択された軌道が車両の性能と両立できることをシステムが判定した場合、プロセス４００は、動作４１２に進むことができる。あるいは、選択された軌道が車両の性能と両立できないことをシステムが判定した場合、プロセス４００は、動作４０６に進むことができる。

動作４１２で、システムは、軌道が衝突なしかどうかを判定することができる。軌道が衝突なしであることをシステムが判定した場合、プロセス４００は、動作４１４に進むことができる。あるいは、軌道が衝突なしではない（たとえば、衝突に関連付けられている）ことをシステムが判定した場合、プロセス４００は、動作４１６に進むことができる。

動作４１６で、システムは、衝突がしきい値量よりも多い時間内に起こることになるかどうかを判定することができる。衝突がしきい値量よりも多い時間内に起こることになる（たとえば、最終瞬間でのブレーキ掛けまでの時間の前になおも時間がある）ことをシステムが判定した場合、プロセス４００は、動作４１４に進むことができる。動作４１４へのルートに沿って進むときのいくつかの例において、図３の動作３１６に類似して、システムは、軌道が衝突に関連付けられていることを示すメッセージを送ることができる。あるいは、衝突がしきい値量の時間内に、またはしきい値量よりも少ない時間内に起こることになることをシステムが判定した場合、プロセス４００は、動作４０６に進むことができる。

動作４０６で、システムは、選択された軌道が不当であることを判定することができる。例において、システムは、選択された軌道が不当であることを示すために、選択された軌道の状態を更新することができる。いくつかの実例において、状態は、選択された軌道がなぜ不当であるかを示すことができる。

いくつかの例において、プロセス４００は、動作４０６を実施した後に、動作４１８に進むことができる。動作４１８で、システムは、軌道が不当であることを示すメッセージを送ることができる。たとえば、システムは、二次システムであってよく、一次システムによって生成された軌道が不当であることを一次システムに通知するために、一次システムにメッセージを送ることができる。例において、メッセージは、軌道がなぜ不当であるかを示すことができる。

動作４１４で、システムは、選択された軌道が妥当であることを判定することができる、および／または選択された軌道を記憶することができる。例において、システムは、選択された軌道が妥当であることを示すために、選択された軌道の状態を更新することができる。少なくともいくつかの例において、二次軌道が妥当であることを示すそのような判定はまた、一次システムに送られてもよい。例において、システムは、二次システムであってよく、軌道が妥当であることを一次システムに通知するために、一次システムにメッセージを送ることができる。

図５は、車両のための軌道が妥当であるか不当であるかを判定するための例示のプロセス５００を例証する。いくつかの例において、プロセス５００は、図２の軌道認可コンポーネント２２０（３）によって実施されてよい。他の例において、プロセス５００は、他のコンポーネントによって、および／または他の軌道について実施されてもよい。

動作５０２で、システムは、車両のための二次軌道がしきい値量よりも少ない時間前に生成されたかどうかを判定することができる。たとえば、システムは、一次システムによって現在出力されている二次軌道が、しきい値量よりも少ない時間前に生成されたかどうかを判定することができる。二次軌道がしきい値量よりも少ない時間前に生成されたことをシステムが判定した場合、プロセス５００は、動作５０４に進むことができる。あるいは、二次軌道がしきい値量よりも少ない時間前に生成されたのではないことをシステムが判定した場合、プロセス５００は、動作５０６に進むことができる。

動作５０４で、システムは、評価するための軌道を選択することができる。一例において、車両を制御するために一次軌道が現在使用されている場合、システムは、動作５０２で評価に合格した二次軌道（たとえば、しきい値量よりも少ない時間前に生成された二次軌道）を選択することができる。別の例において、使用されている現在の軌道が一次軌道よりも低いレベルを有し（たとえば、二次軌道、衝突回避軌道、または任意の他のより低いレベルの軌道）、一次軌道に制御を解放するための解放信号が受信されている場合、システムは、動作５０２で評価に合格した二次軌道を選択することができる。さらに別の例において、以前の衝突回避軌道から制御を解放するための解放信号が受信されていない場合、システムは、（たとえば、いずれの更新にも配慮しないことによって、および／または衝突回避軌道を更新しないことによって）以前の衝突回避軌道を選択することができる。

したがって、動作５０４で、システムは、以前に記憶された衝突回避軌道、または一次システムから現在出力される二次軌道を選択することができる。そうするために、システムは、選択された状態（たとえば、一次軌道状態、二次軌道状態、衝突回避軌道状態、その他）を判定し、より高いレベルの軌道に制御を解放するための解放信号が受信されているか否かを判定することができる。たとえば、一次システムによって現在出力されている二次軌道は、別の二次軌道が以前に入手されていない、解放信号が受信されている、または追加の更新が無視されるべきであることをシステムが別の状況で判定した場合に（たとえば、追加の二次軌道の完全性をシステムが検証できないことがある場合に）、選択されてよい。さらに、以前の衝突回避軌道は、そのような衝突回避軌道が入手されていて、かつ解放信号が受信されていない場合に、選択されてよい。いくつかの例において、（下で議論されるように、プロセス５００によって判定／出力された）衝突回避軌道は、二次軌道であってもよい。他の例において、（プロセス５００によって判定／出力された）衝突回避軌道は、修正された二次軌道であってもよい。

動作５０８で、システムは、選択された軌道が車両の現在のまたは以前の体勢と一貫しているかどうかを判定することができる。選択された軌道が車両の現在のまたは以前の体勢と一貫していることをシステムが判定した場合、プロセス５００は、動作５１０に進むことができる。あるいは、軌道が車両の現在のまたは以前の体勢と一貫していないことをシステムが判定した場合、プロセス５００は、動作５０６に進むことができる。

動作５１０で、システムは、選択された軌道が車両の性能と両立できるかどうかを判定することができる。選択された軌道が車両の性能と両立できることをシステムが判定した場合、プロセス５００は、動作５１２に進むことができる。あるいは、選択された軌道が車両の性能と両立できないことをシステムが判定した場合、プロセス５００は、動作５０６に進むことができる。

動作５１２で、システムは、軌道が衝突なしかどうかを判定することができる。軌道が衝突なしであることをシステムが判定した場合、プロセス５００は、動作５１４に進むことができる。あるいは、軌道が衝突なしではない（たとえば、衝突に関連付けられている）ことをシステムが判定した場合、プロセス５００は、動作５１６に進むことができる。

動作５１６で、システムは、衝突がしきい値量よりも多い時間内に起こることになるかどうかを判定することができる。衝突がしきい値量よりも多い時間内に起こることになる（たとえば、最終瞬間でのブレーキ掛けまでの時間の前になおも時間がある）ことをシステムが判定した場合、プロセス５００は、動作５１４に進むことができる。あるいは、衝突がしきい値量の時間内に、またはしきい値量よりも少ない時間内に起こることになることをシステムが判定した場合、プロセス５００は、動作５０６に進むことができる。

図５には例証されているものの、いくつかの例において、動作５１６は実施されなくてもよい。たとえば、軌道が衝突に関連付けられている場合、プロセス５００は、動作５０６に進むことができる。

動作５１４で、システムは、選択された軌道が妥当であることを判定することができる、および／または選択された軌道を記憶することができる。例において、システムは、選択された軌道が妥当であることを示すために、選択された軌道の状態を更新することができる。例において、システムは、二次システムであってよく、軌道が妥当であることを一次システムに通知するために、一次システムにメッセージを送ることができる。

動作５０６で、システムは、反復限度（時に限度と呼ばれる）が満たされているかどうかを判定することができる。反復限度は、システムが受け入れ可能な衝突回避軌道を反復の数以内で判定することができない場合に、衝突回避軌道が不当であると考えられるように使用されてよい。これは、受け入れ可能な衝突回避軌道を見つけるための試みに費やされる時間の量を限定することができる。例において、反復限度は、最終瞬間でのブレーキ掛けまでの時間に基づいていてよい（たとえば、最終瞬間でのブレーキ掛けまでの時間の前に到達され得る反復の数に設定する）。例において、各反復において動作５２０が実施される。

反復限度が満たされることをシステムが判定した場合、プロセス５００は、動作５１８に進むことができる。あるいは、反復限度が満たされていないことをシステムが判定した場合、プロセス５００は、動作５２０に進むことができる。

動作５２０で、システムは、選択された軌道を修正し、動作５０８などを実施するために戻ることができる。いくつかの例において、システムは、オブジェクトと衝突する前に、車両を停止させるのに必要とされる減速の量を追加することができる。これは、車両の現在の速度、オブジェクトの予測される軌道、および／またはオブジェクトの現在のもしくは予測される速度に基づいていてよい。代替として、または追加として、システムは、ステアリング角度を変更することによって、加速を追加することによって、その他などの別のやり方で、選択された軌道を修正することができる。これもまた、オブジェクトとの衝突を回避することができる。例において、選択された軌道を修正することは、衝突回避軌道を作成してもよい。

動作５１８で、システムは、選択された軌道が不当であることを判定することができる。例において、システムは、選択された軌道が不当であることを示すために、選択された軌道の状態を更新することができる。いくつかの実例において、状態は、選択された軌道がなぜ不当であるかを示すことができる。

いくつかの例において、プロセス５００は、動作５１８を実施した後に、動作５２２に進むことができる。動作５２２で、システムは、選択された軌道が不当であることを示すメッセージを送ることができる。たとえば、システムは、二次システムであってよく、軌道が不当であることを一次システムに通知するために、一次システムにメッセージを送ることができる。例において、メッセージは、軌道がなぜ不当であるかを示すことができる。

例において、動作５１４で妥当であると判定された軌道は、動作５２０で適用されるいかなる減速（または他の修正）もなしの二次軌道であってもよい。たとえば、二次軌道が動作５０８、５１０、および５１２でのチェックに合格したことにより、動作５０４で選択された二次軌道に修正が必要ない場合、二次軌道は、プロセス５００によって判定／出力されてよい。他の例において、動作５１４で妥当であると判定された軌道は、減速（または他の修正）が適用された二次軌道であってもよい。例において、プロセス５００に実施することによって判定／出力された（および／またはこの先の参照のために記憶された）どちらのタイプの軌道も、衝突回避軌道と呼ばれてよい。

例において、最大量の減速／修正が、選択された軌道に（たとえば、車両の性能を考慮して、かつ動作５２０を１回または複数回実施することによって）適用され、なおも選択された軌道が衝突に関連付けられている場合、システムは、検出された衝突を無効にし、選択された軌道が妥当であることを動作５１４で判定することに進むことができる。これは、修正された軌道（最大量の減速／修正が適用された衝突回避軌道）が使用されるのを可能にすることができる。例において、これは、修正された軌道が不当であると指摘すること、および最大減速軌道（たとえば、緊急停止軌道）を開始することよりも有益であることがあり、というのは、最大減速軌道は車両のステアリング角度を固定することがあり、一方で衝突回避軌道は横方向トラッキングを維持する（たとえば、車両を衝突回避軌道に沿って続行させる）ことができるからである。例において、最大量の減速／修正が適用された衝突回避軌道が使用されるように選択された（たとえば、プロセス５００から判定／出力された）場合、シートベルトに張力を付与する、エアバッグを展開のために備える、その他のために、信号が車両の１つまたは複数のコンポーネントに送られてよい。

図６は、軌道セレクタ２２２によってなど、二次システムによって実装されてよい、状態６０２～６０８の例示の階層６００を例証する。たとえば、一次軌道状態６０２は、車両を制御するために一次軌道が選択されているときにアクティブであってよく、二次軌道状態６０４は、二次軌道が選択されているときにアクティブであってよく、衝突回避軌道状態６０６は、衝突回避軌道が選択されているときにアクティブであってよく、最大減速軌道状態６０８は、最大減速軌道（たとえば、緊急停止軌道）が選択されているときにアクティブであってよい。図６において、階層６００は、レベルに従って順序付けられており、最も高いレベルの状態が上部にあり（一次軌道状態６０２）、最も低いレベルの状態が下部にある（最大減速軌道状態６０８）。

二次システムは、一般に、より高いレベルの状態が不当であると見出されたときに、より低いレベルの状態に移行することができる。二次システムは、下がっていく線によって例証されるように、現在の状態から任意のより低い状態に移行することができる。少なくともいくつかの例において、現在の状態は、下に不当な状態がない最も高い妥当な状態に関連付けられていてよい（たとえば、二次軌道状態６０４が不当であり、しかも衝突回避軌道状態が不当である場合、そのようなシステムは、最大減速軌道状態６０８にデフォルト設定することができる）。さらに、例において、階層６００を上に移行するために、二次システムは、より低いレベルの状態から制御を解放するための信号を受信するのを待つことができる。たとえば、二次システムが現在衝突回避軌道に基づいて車両を制御している場合、およびしたがって、二次システムが衝突回避軌道状態６０６において動作している場合、二次システムは、一次軌道状態６０２戻って制御を解放するための信号が受信されたときに、一次軌道状態６０２に再び移行することができる（車両は、一次軌道に基づいて制御される）。

図７Ａ～図７Ｂは、本明細書で議論される技法を実施するための例示のプロセス７００を例証する。プロセス７００は、論理フローグラフとして例証されており、その各動作は、ハードウェア、ソフトウェア、またはその組合せで実装されてよい動作のシーケンスを表す。ソフトウェアのコンテキストにおいて、動作は、１つまたは複数のプロセッサーによって実行されるときに列挙された動作を実施する、１つまたは複数のコンピュータ可読ストレージ媒体上に記憶されたコンピュータ実行可能命令を表す。一般に、コンピュータ実行可能命令は、特定の機能を実施する、または特定の抽象データ型を実装する、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含む。動作が説明される順序は、限定として解釈されることは意図されず、任意の数の説明される動作が、任意の順序で組み合わされて、および／または並行して、プロセスを実装することができる。プロセス７００は、自律車両１０２、サービスプロバイダ（たとえば、サービスプロバイダのコンピューティングデバイス）、または任意の他のデバイスなどの、任意のデバイスもしくはコンポーネントによって実施されてよい。

例証しやすさのために、プロセス７００は、第１のシステム７０２（時に第１のコンポーネントと呼ばれる）、および第２のシステム７０４（時に第２のコンポーネントと呼ばれる）によって実施されるものとして議論されることになる。たとえば、第１のシステム７０２は、図１および図２の一次システム１０６を含むことができ、一方で第２のシステム７０４は、図１および図２の二次システム１０８を含むことができる。

図７Ａにおいて、動作７０６で、第１のシステム７０２は、第１のセンサデータを受信することができる。たとえば、第１のシステム７０２は、ＬＩＤＡＲデータ、ＲＡＤＡＲデータ、画像データ、深度データ（タイムオブフライト、構造化光、その他）、ホイールエンコーダデータ、ＩＭＵデータ、その他のうちの１つまたは複数を、車両のセンサから受信することができる。

動作７０８で、第１のシステム７０２は、車両のための第１の軌道および車両のための第２の軌道を判定することができる。たとえば、第１のシステム７０２は、第１のセンサデータを分析して、第１および第２の軌道を生成することができる。例において、第１のシステム７０２は、ローカライゼーション、認知、予測、および／またはプランニング動作を実施して、第１および第２の軌道を生成することができる。例において、第２の軌道は、第１の軌道のための偶発的軌道であってよい。

動作７１０で、第１のシステム７０２は、第１および第２の軌道を、第２のシステム７０４に送ることができる。

動作７１２で、第２のシステム７０４は、第２のセンサデータを受信することができる。たとえば、第２のシステム７０４は、ＬＩＤＡＲデータ、ＲＡＤＡＲデータ、画像データ、ホイールエンコーダデータ、ＩＭＵデータ、深度データ（タイムオブフライト、構造化光、その他）、その他のうちの１つまたは複数を、車両のセンサから受信することができる。いくつかの例において、第２のセンサは、ＬＩＤＡＲデータ、ＲＡＤＡＲデータ、ホイールエンコーダデータ、ＩＭＵデータ、ＧＰＳデータ、および／またはタイムオブフライトデータなどの、第１のセンサデータのサブセットを含むことができる。他の例において、第２のセンサデータは、第１のセンサデータと同じであっても、または第１のセンサデータよりも多くのデータを含んでもよい。

動作７１４で、第２のシステム７０４は、第１および第２の軌道を、第１のシステム７０２から受信することができる。

動作７１６で、第２のシステム７０４は、環境におけるオブジェクトを判定する、および／またはオブジェクトについてのオブジェクト軌道を判定することができる。たとえば、第２のシステム７０４は、第２のセンサデータに基づいて、オブジェクトを検出する、および／またはオブジェクトについてのオブジェクト軌道を予測することができる。

動作７１８で、第２のシステム７０４は、１つまたは複数の第１の認可動作を、第１の軌道に関して行うことができる。たとえば、第２のシステム７０４は、１つまたは複数の第１の認可動作を、車両のための第１の軌道およびオブジェクトについてのオブジェクト軌道で実施して、第１の軌道に関連付けられた第１の状態を判定することができる。例において、１つまたは複数の第１の認可動作は、第１の軌道がしきい値量よりも少ない時間前に生成されたかどうかを判定すること、第１の軌道が車両の現在のもしくは以前の体勢と一貫しているかどうかを判定すること、第１の軌道が車両の性能と両立できるかどうかを判定すること、および／または、第１の軌道に沿って動く車両がオブジェクト軌道に沿って動くオブジェクトと衝突することになるかどうかを判定すること（たとえば、第１の衝突検出を実施すること）を含む。例において、第１の状態は、第１の軌道が妥当であること、第１の軌道が不当であること、または、しきい値量よりも多い時間内に起こる推定される衝突のために第１の軌道が不当になることを示す。例において、第２のシステム７０４は、環境において検出されたオブジェクトごとに第１の軌道を評価する（たとえば、検出されたオブジェクトごとに潜在的な衝突があるかどうかを判定する）ことができる。ここで、第１の軌道は、衝突がない場合に妥当であってよく、１つでも衝突がある場合には不当であってよい。少なくともいくつかの例において、衝突検出について選択されたオブジェクトは、最もそば（すなわち、最も近い潜在的な衝突）から最も遠くと順に判定されてよい。

動作７２０で、第２のシステム７０４は、１つまたは複数の第２の認可動作を、第２の軌道に関して行うことができる。たとえば、第２のシステム７０４は、１つまたは複数の第２の認可動作を、車両のための第２の軌道およびオブジェクトについてのオブジェクト軌道で実施して、第２の軌道に関連付けられた第２の状態を判定することができる。例において、１つまたは複数の第２の認可動作は、第２の軌道がしきい値量よりも少ない時間前に生成されたかどうかを判定すること、第２の軌道が車両の現在のもしくは以前の体勢と一貫しているかどうかを判定すること、第２の軌道が車両の性能と両立できるかどうかを判定すること、および／または、第２の軌道に沿って動く車両がオブジェクト軌道に沿って動くオブジェクトと衝突することになるかどうかを判定すること（たとえば、第２の衝突検出を実施すること）を含む。例において、第２の状態は、第２の軌道が妥当であること、第２の軌道が不当であること、または、しきい値量よりも多い時間内に起こる推定される衝突のために第２の軌道が不当になることを示す。例において、第２のシステム７０４は、環境において検出されたオブジェクトごとに第２の軌道を評価することができる。

動作７２２で、第２のシステム７０４は、車両のための第３の軌道を生成することができる。たとえば、第２のシステム７０４は、第２の軌道（もしくは、いくつかのケースにおいては第１の軌道）に基づいて、および／または以前に生成された軌道から独立して、第３の軌道を生成することができる。第３の軌道は、第２の軌道に沿った減速もしくは他の修正、および／または任意の他の動きを含むことができる（たとえば、衝突回避軌道）。例において、第２のシステム７０４は、第２の軌道に、減速／修正を、反復限度に基づいて任意の回数適用する、および／または減速／修正を、適用に利用可能である最大量の減速／修正まで適用することができる。

動作７２４で、第２のシステム７０４は、１つまたは複数の第３の認可動作を、第３の軌道に関して行うことができる。たとえば、第２のシステム７０４は、１つまたは複数の第３の認可動作を、車両のための第３の軌道およびオブジェクトについてのオブジェクト軌道で実施して、第３の軌道に関連付けられた第３の状態を判定することができる。例において、１つまたは複数の第３の認可動作は、第３の軌道がしきい値量よりも少ない時間前に生成されたかどうかを判定すること、第３の軌道が車両の現在のもしくは以前の体勢と一貫しているかどうかを判定すること、第３の軌道が車両の性能と両立できるかどうかを判定すること、および／または、第３の軌道に沿って動く車両がオブジェクト軌道に沿って動くオブジェクトと衝突することになるかどうかを判定すること（たとえば、第３の衝突検出を実施すること）を含む。例において、第２の状態は、第３の軌道が妥当であること、第３の軌道が不当であること、または、しきい値量よりも多い時間内に起こる推定される衝突のために第３の軌道が不当になることを示す。

例において、１つもしくは複数の第１の認可動作、１つもしくは複数の第２の認可動作、および／または１つもしくは複数の第３の認可動作の任意の数は、同じであってよい。他の例において、認可動作の任意の数は、異なっていてもよい。

動作７２６で、第２のシステム７０４は、車両の第１のシステム７０２、第２のシステム７０４、および／またはコンポーネントをモニタリングすることができる。モニタリングに基づいて、車両の第２のシステム７０４は、第１のシステム７０２、第２のシステム７０４、および／またはコンポーネントに関するエラーを判定することができる。

動作７２８で、第２のシステム７０４は、車両のための第４の軌道を判定することができる。たとえば、第２のシステム７０４は、第１の状態、第２の状態、および／または第３の状態に基づいて、第１の軌道、第２の軌道、第３の軌道、または第５の軌道を、第４の軌道として選択することができる（たとえば、最大減速軌道）。

例において、第２のシステム７０４は、第１の軌道が妥当であることを第１の状態が示すときに、第１の軌道を選択することができる。さらに、例において、第２のシステム７０４は、（ｉ）第１の軌道が不当である（たとえば、しきい値量よりも少ない時間内に推定される衝突に関連付けられている）ことを第１の状態が示し、第２の軌道が妥当であることを第２の状態が示すとき、または（ｉｉ）第１のシステム７０２、第２のシステム７０４、および／もしくは車両のコンポーネントでエラーが検出され、第２の軌道が妥当であることを第２の状態が示すときに、第２の軌道を選択することができる。

その上、例において、第２のシステム７０４は、（ｉ）第１の軌道が不当であることを第１の状態が示し、第２の軌道が不当であることを第２の状態が示し、第３の軌道が妥当であることを第３の状態が示すとき、（ｉｉ）第１のシステム７０２、第２のシステム７０４、および／もしくは車両のコンポーネントでエラーが検出され、第２の軌道が不当であることを第２の状態が示し、第３の軌道が妥当であることを第３の状態が示すとき、または（ｉｉｉ）第１の軌道が不当であることを第１の状態が示し、第２の軌道が不当であることを第２の状態が示し、第３の軌道が衝突に関連付けられており、第３の軌道が最大量の減速／修正に関連付けられており、減速／修正を第３の軌道に適用することにおいて反復限度が満たされていないときに、第３の軌道（たとえば、衝突回避軌道）を選択することができる。したがって、いくつかの例において、第２のシステム７０４は、第３の軌道を生成するために最大量の減速／修正が適用されているかどうか、および／または反復限度が満たされているかどうかを判定することができる。

さらに、例において、第２のシステム７０４は、第１の軌道、第２の軌道、または第３の軌道が上で議論されたように選択されない（たとえば、第１の軌道が不当であり、第２の軌道が不当であり、第３の軌道が不当である）場合に、最大減速軌道（たとえば、緊急停止軌道）を選択することができる。上に記されたように、第３の軌道は、減速／修正を第３の軌道に適用することにおいて反復限度が満たされているために、不当であることがある。

図７Ｂにおいて、動作７３０で、第２のシステム７０４は、（たとえば、軌道が不当である場合に）第１のシステム７０２にメッセージを送ることができる。メッセージは、軌道が不当であること、および／または、軌道に基づいて車両の制御が維持される場合に第２のシステム７０４が介入することになることを示すことができる。いくつかの例において、メッセージは、（たとえば、第１の軌道が選択された場合に）送られなくてもよい。少なくともいくつかの例において、そのようなメッセージデータは、たとえば、衝突までの時間、衝突のポイント、潜在的に衝突するオブジェクトについての情報（たとえば、オブジェクトの広さ、オブジェクト識別子、オブジェクトポジション、オブジェクト速度のうちのいずれか１つまたは複数）、その他を含むことができる。少なくともいくつかの例において、１つまたは複数のメッセージは、いかなる軌道の妥当性に関わりなく絶えず第１のシステム７０２に送られて、妥当性、プロセス（認知、ローカライゼーション、確認、その他）からの１つまたは複数の出力、衝突までの時間などを示すことができる。

追加として、または代替として、例において、最大減速軌道または（最大量の減速／修正が適用された）衝突回避軌道が動作７２８で選択された場合、シートベルトに張力を付与する、エアバッグを展開のために備える、その他のために、メッセージまたは信号が、車両の１つもしくは複数のコンポーネントに送られてもよい。

動作７３２で、第１のシステム７０２は、第２のシステム７０４からメッセージを受信することができる。例において、第１のシステム７０２は、メッセージに基づいて、一次軌道などの軌道を調整することができる。

動作７３４で、第２のシステム７０４は、第４の軌道に基づいて車両を制御することができる。たとえば、第２のシステム７０４は、第４の軌道に基づいた制御車両を命令する信号を、ドライブマネージャ、システムコントローラ、その他に送ることができる。

動作７３６で、第２のシステム７０４は、第４の軌道に基づいた車両の制御を維持することができる。たとえば、第２のシステム７０４は、第２の軌道、第３の軌道、および／または最大減速軌道が入手された状態で第２のシステム７０４を維持することができ、これは、システムコントローラに信号を送るのを続行することを含むことができる。

動作７３８で、第２のシステム７０４は、第４の軌道から車両の制御を解放するための信号を受信することができる。例において、信号は、遠隔操作システムまたは別のシステムから受信されてよい。信号は、車両が衝突のないこと、または別の状況で正常な動作に戻ることが明らかであることを示すことができる。たとえば、第４の軌道が潜在的な衝突のために車両を停止に至らせた場合、信号は、車両がもう一度動くためにその安全を示すことができる。

動作７４０で、第１のシステム７０２は、第６の軌道を生成することができる。第６の軌道は、一次／主要軌道を含むことができる。

動作７４２で、第１のシステム７０２は、第６の軌道を第２のシステム７０４に送ることができる。

動作７４４で、第２のシステム７０４は、第６の軌道を第１のシステム７０２から受信することができる。

動作７４６で、第２のシステム７０４は、動作７１６に戻って第６の軌道を評価し、妥当であれば、第６の軌道に基づいて車両を制御する。

図８～図１０は、本明細書で議論される技法を実施するための例示のプロセス８００、９００、および１０００を例証する。プロセス８００、９００、および１０００は、論理フローグラフとして例証されており、その各動作は、ハードウェア、ソフトウェア、またはその組合せで実装されてよい動作のシーケンスを表す。ソフトウェアのコンテキストにおいて、動作は、１つまたは複数のプロセッサーによって実行されるときに列挙された動作を実施する、１つまたは複数のコンピュータ可読ストレージ媒体上に記憶されたコンピュータ実行可能命令を表す。一般に、コンピュータ実行可能命令は、特定の機能を実施する、または特定の抽象データ型を実装する、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含む。動作が説明される順序は、限定として解釈されることは意図されず、任意の数の説明される動作が、任意の順序で組み合わされて、および／または並行して、プロセスを実装することができる。プロセス８００、９００、および１０００は、自律車両１０２、サービスプロバイダ（たとえば、サービスプロバイダのコンピューティングデバイス）、または任意の他のデバイスなどの、任意のデバイスもしくはコンポーネントによって実施されてよい。

図８は、一次システムおよび／または二次システムのさまざまなコンポーネントによって実施されてよい、例示のプロセス８００を例証する。例証しやすさのために、プロセス８００は、図１および／または図２のコンテキストにおいて例証される。しかしながら、プロセス８００は、他の環境において実施されてもよい。

例において、一次システム１０６は、第１の技法を実装して、第１のオブジェクト検出、第１のオブジェクトセグメンテーション、第１のオブジェクト分類、または第１のオブジェクトトラッキングのうちの少なくとも１つを実装する。その一方、二次システム１０８は、第２の技法を実装して、第２のオブジェクト検出、第２のオブジェクトセグメンテーション、第２のオブジェクト分類、または第２のオブジェクトトラッキングのうちの少なくとも１つを実装する。第１および第２の技法は、類似していても、同じでも、または異なっていてもよい。

動作８０２で、一次システム１０６は、１つまたは複数のセンサからセンサデータを受信することができる。たとえば、一次システム１０６は、自律車両１０２のセンサ１０４からセンサデータ１１４を受信することができる。

動作８０４で、一次システム１０６は、車両のための軌道を生成することができる。たとえば、一次システム１０６は、センサデータ１１４に少なくとも部分的に基づいて、一次軌道１１６および／または二次軌道１１８を生成することができる。

動作８０６で、一次システム１０６は、軌道を出力することができる。たとえば、一次システム１０６は、一次軌道１１６および／または二次軌道１１８を、軌道マネージャ２１４などの二次システム１０８に送ることができる。

８０８で、軌道マネージャ２１４は、軌道を受信することができる。たとえば、軌道マネージャ２１４は、一次軌道１１６および／または二次軌道１０８を、一次システム１０６から受信することができる。

動作８１０で、ローカライザ２１０は、センサデータの少なくとも一部を受信することができる。たとえば、ローカライザ２１０は、センサ１０４から、センサデータ１２０の少なくとも一部を受信することができる。ローカライザ２１０は、軌道マネージャ２１４、パーシーバ２１２、ドライブマネージャ２２６、および／または任意の他のコンポーネントに通信可能に接続されていてよい。

動作８１２で、ローカライザ２１０は、車両の体勢を判定することができる。たとえば、ローカライザ２１０は、センサデータ１２０に少なくとも部分的に基づいて、自律車両１０２の体勢を判定することができる。上のように、そのような体勢は、（一次システム１０６から受信され得る）マップに対して、または自律車両１０２の１つもしくは複数の以前の体勢に対してのいずれかであってよい。

動作８１４で、ローカライザ２１０は、車両の体勢を示すデータを出力することができる。たとえば、ローカライザ２１０は、自律車両１０２の体勢を示すデータを、パーシーバ２１２、軌道マネージャ２１４、および／またはドライブマネージャ２２６に送ることができる。

動作８１６で、ドライブマネージャ２２６は、ローカライザ２１０から、車両の体勢を示すデータを受信することができる。ドライブマネージャ２２６は、ローカライザ２１０、軌道マネージャ２１４、モニタ２１６、ドライブシステム、および／または任意の他のコンポーネントに通信可能に接続されていてよい。

動作８１８で、軌道マネージャ２１４は、ローカライザ２１０から、車両の体勢を示すデータを受信することができる。

動作８２０で、パーシーバ２１２は、ローカライザ２１０から、車両の体勢を示すデータを受信することができる。パーシーバ２１２は、ローカライザ２１０、軌道マネージャ２１４、および／または任意の他のコンポーネントに通信可能に接続されていてよい。

動作８２２で、パーシーバ２１２は、センサデータの少なくとも一部を受信することができる。たとえば、パーシーバ２１２は、センサ１０４から、センサデータ１２０の少なくとも一部を受信することができる。少なくともいくつかの例において、８２２で受信されるセンサデータの一部は、８１０で受信されたその一部とは異なっていてもよい。

動作８２４で、パーシーバ２１２は、環境におけるオブジェクト、オブジェクトについてのトラック、および／またはオブジェクトについてのオブジェクト軌道を判定することができる。たとえば、パーシーバ２１２は、センサデータ１２０に少なくとも部分的に基づいて、オブジェクト１２６の存在、オブジェクト１２６の特性、オブジェクト１２６についてのトラック、および／またはオブジェクト１２６についてのオブジェクト軌道を判定することができる。

動作８２６で、パーシーバ２１２は、オブジェクトの特性、オブジェクトについてのトラック、および／またはオブジェクト軌道を示すデータを出力することができる。たとえば、パーシーバ２１２は、オブジェクト１２６の特性（たとえば、広さ、速度、加速度、ポジション、向き、その他）、オブジェクト１２６についてのトラック、および／またはオブジェクト１２６についてのオブジェクト軌道を示すデータを、軌道マネージャ２１４に送ることができる。

動作８２８で、軌道マネージャ２１４は、オブジェクトの特性、オブジェクトについてのトラック、および／またはオブジェクト軌道を示すデータを、パーシーバ２１２から受信することができる。

動作８３０で、軌道マネージャ２１４は、センサデータの少なくとも一部を受信することができる。たとえば、軌道マネージャ２１４は、センサ１０４から、センサデータ１２０の少なくとも一部を受信することができる。いくつかの例において、８３０で受信される一部は、８１０または８１２で受信されたどちらの一部とも異なっていてもよい。軌道マネージャ２１４は、ローカライザ２１０、パーシーバ２１２、モニタ２１６、ドライブマネージャ２２６、一次システム１０６、および／または任意の他のコンポーネントもしくはシステムに通信可能に接続されていてよい。

動作８３２で、モニタ２１６は、車両の一次システム１０６および／または任意の他のコンポーネントをモニタリングすることができる。たとえば、モニタ２１６は、一次システム１０６／二次システム１０８のコンポーネントからの信号、ドライブマネージャ２２６（またはアクチュエータ（ブレーキ、ステアリング、その他））からの信号、ハードウェアまたはソフトウェア障害を示すサービスプロバイダ（たとえば、リモートデバイス）からの信号（たとえば、診断情報）、一次システム１０６／二次システム１０８に電力を提供することに関連付けられた自律車両１０２のバッテリまたは他のコンポーネントからの信号、その他を受信することができる。モニタ２１６は、一次システム１０６、軌道マネージャ２１４、ドライブマネージャ２２６、および／または自律車両１０２などの車両の任意のコンポーネントに通信可能に接続されていてよい。

動作８３４で、モニタ２１６は、エラーが起きたことを判定することができる。たとえば、モニタ２１６は、一次システム１０６、二次システム１０８、および／もしくは別のコンポーネントについてのハードウェアならびに／またはソフトウェア障害（たとえば、センサ１０４、アクチュエータ、その他の障害）がある場合に、一次システム１０６、二次システム１０８、および／または別のコンポーネントへの電力が途絶された場合に、一次システム１０６、二次システム１０８、および／または別のコンポーネントからしばらくの間（たとえば、一次システム１０６が問題を被っていることを示す時間の期間よりも長く）信号が受信されていない場合などに、エラーが起こっていることを判定することができる。

動作８３６で、モニタ２１６は、エラーを示す信号を出力することができる。たとえば、モニタ２１６は、エラーが起こっていることを示す信号を、軌道マネージャ２１４および／またはドライブマネージャ２２６に送ることができる。

動作８３８で、軌道マネージャ２１４は、モニタ２１６から、信号を受信することができる。

動作８４０で、ドライブマネージャ２２６は、モニタ２１６から、信号を受信することができる。例において、エラーが重大である（たとえば、予め決められたタイプのエラー、二次システム１０８に関するエラー、コンポーネントに関するエラーの組合せ、その他）場合、ドライブマネージャ２２６は、最大減速軌道または別の軌道に少なくとも部分的に基づいて、自律車両１０２を制御することができる。

動作８４２で、一次システム１０６とモニタ２１６とは、データを通信することができる。たとえば、モニタ２１６は、一次システム１０６におけるエラーに関するデータを受信することができる。そのようなデータは、エラーが起きたことを判定するために、動作８３４で使用されてよい。別の例において、モニタ２１６は、モニタ２１６がエラーを検出したことを示すデータを、一次システム１０６に送ることができる。

図９は、一次システムおよび／または二次システムのさまざまなコンポーネントによって実施されてよい、例示のプロセス９００を例証する。例証しやすさのために、プロセス９００は、図１および／または図２のコンテキストにおいて例証される。しかしながら、プロセス９００は、他の環境において実施されてもよい。例において、プロセス９００は、プロセス８００が実施された後に実施されてよい。他の例において、プロセス９００は、他の時間に実施されてもよい。

動作９０２で、衝突検出コンポーネント２１８（１）は、第１の衝突検出を実施することができる。たとえば、衝突検出コンポーネント２１８（１）は、一次軌道１１６を受信し、一次軌道１１６が１つまたは複数のオブジェクトとの衝突に関連付けられているかどうかを判定することができる。判定は、ローカライザ２１０、パーシーバ２１２、および／または（いくつかのケースにおいて）一次システム１０６のコンポーネントから受信されたデータに基づいていてよい。衝突検出コンポーネント２１８（１）は、一次システム１０６、軌道認可コンポーネント２２０（１）、および／または任意の他のコンポーネントに通信可能に接続されていてよい。

動作９０４で、衝突検出コンポーネント２１８（１）は、第１の衝突検出に関するデータを出力することができる。たとえば、衝突検出コンポーネント２１８（１）は、衝突が検出であるかどうか、衝突の確率、その他を示すデータを、軌道認可コンポーネント２２０（１）に出力することができる。

動作９０６で、軌道認可コンポーネント２２０（１）は、衝突検出コンポーネント２１８（１）から、データを受信することができる。

動作９０８で、衝突検出コンポーネント２１８（２）は、第２の衝突検出を実施することができる。たとえば、衝突検出コンポーネント２１８（２）は、二次軌道１１８を受信し、二次軌道１１８が１つまたは複数のオブジェクトとの衝突に関連付けられているかどうかを判定することができる。判定は、ローカライザ２１０、パーシーバ２１２、および／または（いくつかのケースにおいて）一次システム１０６のコンポーネントから受信されたデータに基づいていてよい。衝突検出コンポーネント２１８（２）は、一次システム１０６、軌道認可コンポーネント２２０（２）、および／または任意の他のコンポーネントに通信可能に接続されていてよい。

動作９１０で、衝突検出コンポーネント２１８（２）は、第２の衝突検出に関するデータを出力することができる。たとえば、衝突検出コンポーネント２１８（２）は、衝突が検出であるかどうか、衝突の確率、その他を示すデータを、軌道認可コンポーネント２２０（２）および／または軌道認可コンポーネント２２０（３）に出力することができる。

動作９１２で、軌道認可コンポーネント２２０（２）は、衝突検出コンポーネント２１８（２）から、データを受信することができる。

動作９１４で、軌道認可コンポーネント２２０（３）は、衝突検出コンポーネント２１８（２）から、データを受信することができる。

動作９１６で、軌道認可コンポーネント２２０（１）は、１つまたは複数の第１の認可動作を実施することができる。たとえば、軌道認可コンポーネント２２０（１）は、一次軌道１１６で１つまたは複数の第１の認可動作を実施して、一次軌道１１６に関連付けられた第１の状態を判定することができる。１つまたは複数の第１の認可動作は、ローカライザ２１０、パーシーバ２１２、衝突検出コンポーネント２１８（１）からのデータ（たとえば、動作９０６で受信されたデータ）などに基づいていてよい。１つまたは複数の認可動作は、一次軌道１１６が現在の時間からのしきい値量よりも少ない時間に生成されたかどうかを判定すること、一次軌道１１６が自律車両１０２の現在のもしくは以前の体勢と一貫しているかどうかを判定すること、一次軌道１１６が自律車両１０２の性能と両立できるかどうかを判定すること、および／または、一次軌道１１６に沿って動く自律車両１０２がオブジェクト軌道に沿って動くオブジェクトと衝突することになるかどうかを判定することを含むことができる。いくつかの例において、１つまたは複数の認可動作は、それらが上で説明された順序などの特定の順序で実施されてよい。ここで、認可動作は、任意のポイントで一次軌道１１６が不当であると判定された場合には実施されなくてもよい。たとえば、一次軌道１１６がしきい値量よりも多い時間前に生成されていることが判定された場合、一次軌道１１６は、不当であると判定されてよく、他の認可動作は実施されない。

軌道認可コンポーネント２２０（１）は、衝突検出コンポーネント２１８（１）、軌道セレクタ２２２、および／または任意の他のコンポーネントに通信可能に接続されていてよい。

動作９１８で、軌道認可コンポーネント２２０（１）は、第１の状態を出力することができる。たとえば、軌道認可コンポーネント２２０（１）は、一次軌道１１６が妥当であるか不当であるか、（それが不当であれば）不当である理由、その他を示すデータを、軌道セレクタ２２２に送ることができる。例において、第１の状態は、一次軌道１１６が衝突に関連付けられているかどうかを示すことができる。

動作９２０で、軌道認可コンポーネント２２０（２）は、１つまたは複数の第２の認可動作を実施することができる。たとえば、軌道認可コンポーネント２２０（２）は、二次軌道１１８で１つまたは複数の第２の認可動作を実施して、二次軌道１１８に関連付けられた第２の状態を判定することができる。１つまたは複数の第２の認可動作は、ローカライザ２１０、パーシーバ２１２、衝突検出コンポーネント２１８（２）からのデータ（たとえば、動作９１２で受信されたデータ）などに基づいていてよい。例において、１つまたは複数の第２の認可動作は、１つまたは複数の第１の認可動作と類似していても、または同じであってもよい。

軌道認可コンポーネント２２０（２）は、衝突検出コンポーネント２１８（２）、軌道セレクタ２２２、および／または任意の他のコンポーネントに通信可能に接続されていてよい。

動作９２２で、軌道認可コンポーネント２２０（２）は、第２の状態を出力することができる。たとえば、軌道認可コンポーネント２２０（２）は、二次軌道１１８が妥当であるか不当であるか、（それが不当であれば）不当である理由、その他を示すデータを、軌道セレクタ２２２に送ることができる。例において、第２の状態は、二次軌道１１８が衝突に関連付けられているかどうかを示すことができる。

動作９２４で、軌道認可コンポーネント２２０（３）は、１つまたは複数の第３の認可動作を実施することができる。たとえば、軌道認可コンポーネント２２０（３）は、二次軌道１１８、および／または軌道認可コンポーネント２２０（３）によって生成された三次軌道（たとえば、衝突回避軌道）で、１つもしくは複数の第３の認可動作を実施して、二次軌道１１８または三次軌道に関連付けられた第３の状態を判定することができる。例において、二次軌道１１８が不当である場合、軌道認可コンポーネント２２０（３）は、三次軌道を生成し、三次軌道で１つまたは複数の第３の認可動作を実施することができる。三次軌道は、一次軌道１１６または二次軌道１１８に対する修正を含むことができる。１つまたは複数の第３の認可動作は、ローカライザ２１０、パーシーバ２１２、衝突検出コンポーネント２１８（２）からのデータ（たとえば、動作９１４で受信されたデータ）などに基づいていてよい。例において、１つまたは複数の第３の認可動作は、１つまたは複数の第１の認可動作と類似していても、または同じであってもよい。

軌道認可コンポーネント２２０（３）は、衝突検出コンポーネント２１８（２）、軌道セレクタ２２２、および／または任意の他のコンポーネントに通信可能に接続されていてよい。

動作９２６で、軌道認可コンポーネント２２０（３）は、第３の状態を出力することができる。たとえば、軌道認可コンポーネント２２０（３）は、二次軌道１１８または三次軌道が妥当であるか不当であるか、（それが不当であれば）不当である理由、および／または修正された軌道（三次軌道）それ自体、その他を示すデータを、軌道セレクタ２２２に送ることができる。例において、第３の状態は、二次軌道１１８または三次軌道が衝突に関連付けられているかどうかを示すことができる。

動作９２８で、軌道セレクタ２２２は、軌道についての１つまたは複数の状態を受信することができる。たとえば、軌道セレクタ２２２は、第１の状態を示す軌道認可コンポーネント２２０（１）からのデータ、第２の状態を示す軌道認可コンポーネント２２０（２）からのデータ、および／または第３の状態を示す軌道認可コンポーネント２２０（３）からのデータを受信することができる。

軌道セレクタ２２２は、軌道認可コンポーネント２２０（１）、軌道認可コンポーネント２２０（２）、軌道認可コンポーネント２２０（３）、リリーサ２２４、モニタ２１６、ドライブマネージャ２２６、および／または任意の他のコンポーネントに通信可能に接続されていてよい。

動作９３０で、軌道セレクタ２２２は、出力軌道を判定することができる。たとえば、判定は、一次軌道１１６についての第１の状態、二次軌道１１８についての第２の状態、二次軌道１１８もしくは三次軌道についての第３の状態、モニタ２１６からの信号、および／またはリリーサ２２４からの信号に少なくとも部分的に基づいていてよい。

例において、軌道セレクタ２２２は、一次軌道１１６が妥当であるときには一次軌道１１６を選択することができる。軌道セレクタ２２２は、（ｉ）一次軌道１１６が不当であり、第２の軌道が妥当であるとき、または（ｉｉ）モニタ２１６によってエラーが報告され、二次軌道１１８が妥当であるときに、第２の軌道１１８を選択することができる。軌道セレクタ２２２は、（ｉ）一次軌道１１６が不当であり、二次軌道１１８が不当であり、三次軌道が妥当であるとき、（ｉｉ）モニタ２１６によってエラーが報告され、二次軌道１１８が不当であり、三次軌道が妥当であるとき、または（ｉｉｉ）一次軌道１１６が不当であり、二次軌道１１８が不当であり、三次軌道が衝突に関連付けられており、三次軌道が最大量の減速／修正に関連付けられており、減速／修正を三次軌道に適用することにおいて反復限度が満たされていないときに、三次軌道（たとえば、衝突回避軌道）を選択することができる。さらに、軌道セレクタ２２２は、一次軌道１１６、二次軌道１１８、または三次軌道が選択されない場合に、最大減速軌道（たとえば、緊急停止軌道）を選択することができる。

図１０は、一次システムおよび／または二次システムのさまざまなコンポーネントによって実施されてよい、例示のプロセス１０００を例証する。例証しやすさのために、プロセス１０００は、図１および／または図２のコンテキストにおいて例証される。しかしながら、プロセス１０００は、他の環境において実施されてもよい。例において、プロセス１０００は、プロセス９００が実施された後に実施されてよい。他の例において、プロセス１０００は、他の時間に実施されてもよい。

動作１００２で、軌道セレクタ２２２は、出力軌道を出力することができる。たとえば、軌道セレクタ２２２は、図９の動作９３０で判定された出力軌道を出力することができる。出力軌道は、ドライブマネージャ２２６に送られてよい。

動作１００４で、ドライブマネージャ２２６は、軌道セレクタ２２２から、出力軌道を受信することができる。ドライブマネージャ２２６は、軌道セレクタ２２２、モニタ２１６、ローカライザ２１０、および／または任意の他のコンポーネントに通信可能に接続されていてよい。

動作１００６で、ドライブマネージャ２２６は、車両を制御することができる。たとえば、ドライブマネージャ２２６は、出力軌道に少なくとも部分的に基づいて、自律車両１０２を制御するためのコマンド／命令を生成することができる。ドライブマネージャ２２６は、自律車両１０２のステアリング、推進、ブレーキング、安全、エミッタ、通信、および／または他のシステムを制御することができる。例において、ドライブマネージャ２２６は、出力軌道を実装する前に自律車両１０２を制御するために使用されている軌道などの、自律車両１０２のための以前の軌道に基づいて、自律車両１０２を制御するためのコマンド／命令を生成することができる。ここで図１０には例証されていないが、いくつかの例において、システムコントローラが、ドライブマネージャ２２６によって提供されたコマンドを受信して、１つまたは複数の制御システム（ステアリング、推進、ブレーキング、その他）を作動させることができる。

いくつかの例において、ドライブマネージャ２２６は、ローカライザ２１０から、自律車両１０２の体勢を受信する。体勢が不当である（たとえば、ローカライザ２１０の体勢バリデータがそのように示す）場合、ドライブマネージャ２２６は、最大減速軌道（たとえば、緊急停止軌道）に基づいて、自律車両１０２を制御することができる。

動作１００８で、軌道認可コンポーネント２２０は、不当な軌道または衝突に関するメッセージを出力することができる。たとえば、軌道が、不当である、または（たとえば、この先において）衝突に関連付けられている場合、軌道認可コンポーネント２２０のうちのいずれか１つが、そのような軌道に関するメッセージを、一次システム１０６に送ることができる。メッセージは、衝突までの時間、オブジェクトの広さ、オブジェクトの速度、オブジェクトの位置、衝突のポイント、不当である理由、その他を示すことができる。

動作１０１０で、一次システム１０６は、軌道認可コンポーネント２２０のうちのいずれか１つから、メッセージを受信することができる。

動作１０１２で、軌道セレクタ２２２は、出力軌道を維持することができる。たとえば、エラー、推定される衝突、その他のために、二次軌道１１８、三次軌道、または最大減速軌道がドライブマネージャ２２６に出力された場合、軌道セレクタ２２２は、出力軌道に基づいて自律車両１０２の制御を維持する（たとえば、より低いレベルの状態で制御を維持する）ことができる。少なくともいくつかの例において、これは、いずれの更新された軌道または新たに提供された軌道にも配慮しないことに対応し、対して他の例において、これは、制御のために使用される軌道のレベルを維持することに対応する。非限定的な例として、二次システム１０８は、更新された一次および二次軌道を受け入れ、更新された一次軌道が妥当であるにもかかわらず、更新された二次軌道を使用することができる。

動作１０１４で、リリーサ２２４は、出力軌道から車両の制御を解放することを判定することができる。一例において、リモートシステムが、現在の状態から制御を解放するために二次システム１０８に信号を提供することができ、それに応答して、リリーサ２２４は、現在の状態から制御を解放することを判定することができる。別の例において、自律車両１０２のコンポーネントが、自律車両１０２が正常な動作を再開すること（または、異なる状態に移行すること）が明らかであることを判定するための処理を実施し、現在の状態から制御を解放するために、リリーサ２２４に信号を送ることができる。リリーサ２２４は、軌道セレクタ２２２および／または任意の他のコンポーネントに通信可能に接続されていてよい。

動作１０１６で、リリーサ２２４は、出力軌道から車両の制御を解放するための信号を出力することができる。たとえば、動作１０１４での判定に少なくとも部分的に基づいて、リリーサ２２４は、より低いレベルの軌道／状態（たとえば、一次軌道１１６よりも低い）から、より高いレベルの軌道／状態に制御を解放するための信号を、軌道セレクタ２２２に送ることができる。

１０１８で、軌道セレクタ２２２は、リリーサ２２４から、信号を受信することができる。

動作１０２０で、軌道セレクタ２２２は、ドライブマネージャ２２６に軌道を出力することができる。たとえば、動作１０１８で受信された信号に少なくとも部分的に基づいて、軌道セレクタ２２２は、一次システム１０６によって現在提供されている一次軌道（または、いくつかのケースにおいて別の軌道）を、ドライブマネージャ２２６に送ることができる。

動作１０２２で、ドライブマネージャ２２６は、軌道セレクタ２２２から、軌道を受信することができる。

動作１０２４で、ドライブマネージャ２２６は、車両を制御することができる。たとえば、ドライブマネージャ２２６は、軌道に少なくとも部分的に基づいて、自律車両１０２を制御するためのコマンド／命令を生成することができる。

図１１は、本明細書で説明される技法を実装するための例示のシステム１１００のブロック図を描写する。いくつかの実例において、システム１１００は、図１における自律車両１０２に対応してよい車両１１０２を含むことができる。いくつかの実例において、車両１１０２は、いかなる時でも運転手（または乗員）が車両を制御することを予期されることなしに、全旅程についてすべての安全重視機能を実施することが可能な車両を説明する、米国運輸省道路交通安全局によって発行されたレベル５分類に従って動作するように構成された自律車両であってよい。しかしながら、他の例において、自律車両１１０２は、任意の他のレベルもしくは分類を有する、全面的または部分的な自律車両であってもよい。その上、いくつかの実例において、本明細書で説明される技法は、非自律車両によっても同様に使用可能であってよい。

車両１１０２は、第１のシステム１１０４（たとえば、第１のコンピューティングデバイス）、第２のシステム１１０６（たとえば、第２のコンピューティングデバイス）、１つもしくは複数のセンサ１１０８、１つもしくは複数のエミッタ１１１０、１つもしくは複数の通信接続１１１２、１つもしくは複数のドライブシステム１１１４、および／または（たとえば、データを交換するために、および／または電力を提供するために、車両１１０２を物理的に接続するための）直接接続１１１６を含むことができる。

いくつかの実例において、センサ１１０８は、光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）センサ、ＲＡＤＡＲセンサ、超音波トランスデューサ、ソナーセンサ、位置センサ（たとえば、全地球測位システム（ＧＰＳ）、コンパス、その他）、慣性センサ（たとえば、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）、加速度計、磁気計、ジャイロスコープ、その他）、カメラ（たとえば、赤－緑－青（ＲＧＢ）、赤外線（ＩＲ）、輝度、深度、タイムオブフライトなど）、マイクロフォン、ホイールエンコーダ、環境センサ（たとえば、温度センサ、湿度センサ、光センサ、圧力センサ、その他）その他を含むことができる。センサ１１０８は、これらの、または他のタイプのセンサの各々の多数の実例を含むことができる。たとえば、ＬＩＤＡＲセンサは、車両１１０２の隅、前部、後部、側部、および／または上部に位置付けられた個々のＬＩＤＡＲセンサを含むことができる。別の例として、カメラは、車両１１０２の外側および／または内側のあちらこちらのさまざまな位置に配置された多数のカメラを含むことができる。センサ１１０８は、第１のシステム１１０４および／または第２のシステム１１０６に、入力を提供することができる。

車両１１０２はまた、上で説明されたように、光および／または音を発するためのエミッタ１１１０を含むことができる。この例におけるエミッタ１１１０は、車両１１０２の搭乗者と通信するための内側のオーディオおよびビジュアルエミッタを含むことができる。限定ではなく例として、内側のエミッタは、スピーカ、ライト、サイン、ディスプレイスクリーン、タッチスクリーン、触覚エミッタ（たとえば、振動および／または力フィードバック）、機械的アクチュエータ（たとえば、シートベルトテンショナー、シートポジショナー、ヘッドレストポジショナー、その他）などを含むことができる。この例におけるエミッタ１１１０はまた、外側のエミッタを含むことができる。限定ではなく例として、この例における外側のエミッタは、移動の方向を合図するためのライト、または車両アクションの他のインジケータ（たとえば、インジケータライト、サイン、ライトアレイ、その他）、および歩行者もしくは他の近傍の車両と可聴的に通信するための１つもしくは複数のオーディオエミッタ（たとえば、スピーカ、スピーカアレイ、ホーン、その他）を含み、そのうちの１つまたは複数は、音響ビームステアリング技術を含む。

車両１１０２はまた、車両１１０２と、１つもしくは複数の他のローカルまたはリモートのコンピューティングデバイスとの間の通信を容易にする、通信接続１１１２を含むことができる。たとえば、通信接続１１１２は、車両１１０２上の他のローカルコンピューティングデバイスおよび／またはドライブシステム１１１４との通信を促進することができる。また、通信接続１１１２は、追加として、または代替として、車両１１０２が、他の近傍のコンピューティングデバイス（たとえば、他の近傍の車両、交通信号、その他）と通信するのを可能にすることができる。通信接続１１１２は、追加として、または代替として、車両１１０２が、コンピューティングデバイス１１１８と通信するのを容易にすることができる。

通信接続１１１２は、第１のシステム１１０４および／または第２のシステム１１０６を、別のコンピューティングデバイスまたはネットワーク１１２０などのネットワークに接続するための、物理的および／または論理的インターフェースを含むことができる。たとえば、通信接続１１１２は、ＩＥＥＥ８００．１１標準によって定義された周波数などを介したＷｉ－Ｆｉベースの通信、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの短距離ワイヤレス周波数、セルラ通信（たとえば、２Ｇ、３Ｇ、４Ｇ、４Ｇ ＬＴＥ、５Ｇ、その他）、またはそれぞれのコンピューティングデバイスが他のコンピューティングデバイスとインターフェースを取ることを容易にする、任意の好適なワイヤードもしくはワイヤレス通信のプロトコルを容易にすることができる。いくつかの実例において、第１のシステム１１０４、第２のシステム１１０６、および／またはセンサ１１０８は、ネットワーク１１２０を介して、特定の頻度で、予め決められた時間の期間の経過後に、準実時間、その他に、コンピューティングデバイス１１１８にセンサデータを送ることができる。

いくつかの実例において、車両１１０２は、ドライブシステム１１１４を含むことができる。いくつかの実例において、車両１１０２は、単一のドライブシステム１１１４を有することができる。いくつかの実例において、ドライブシステム１１１４は、ドライブシステム１１１４および／または車両１１０２の周囲の条件を検出するための１つもしくは複数のセンサを含むことができる。限定ではなく例として、ドライブシステム１１１４のセンサは、駆動モジュールのホイールの回転を感知するための１つまたは複数のホイールエンコーダ（たとえば、ロータリエンコーダ）、駆動モジュールの向きおよび加速を測定するための慣性センサ（たとえば、慣性測定ユニット、加速度計、ジャイロスコープ、磁気計、その他）、カメラまたは他の画像センサ、駆動モジュールの周囲におけるオブジェクトを音響的に検出するための超音波センサ、ＬＩＤＡＲセンサ、ＲＡＤＡＲセンサ、その他を含むことができる。ホイールエンコーダなどのいくつかのセンサは、ドライブシステム１１１４に独自であってよい。いくつかのケースにおいて、ドライブシステム１１１４上のセンサは、車両１１０２の対応するシステム（たとえば、センサ１１０８）と重なる、または対応するシステムを補足することができる。

ドライブシステム１１１４は、高電圧バッテリ、車両を推進させるためのモータ、他の車両システムによる使用のためにバッテリからの直流電流を交流電流にコンバートするためのインバータ、ステアリングモータおよびステアリングラック（電気式であってもよい）を含むステアリングシステム、液圧式または電気式アクチュエータを含むブレーキングシステム、液圧式および／または空気圧式コンポーネントを含むサスペンションシステム、トラクションの喪失を軽減し、制御を維持するためにブレーキ力を分散するための安定制御システム、ＨＶＡＣシステム、照明（たとえば、車両の外側の周囲を照らすためのヘッド／テールライトなどの照明）、ならびに１つまたは複数の他のシステム（たとえば、冷却システム、安全システム、車載充電システム、ＤＣ／ＤＣコンバータ、高電圧ジャンクション、高電圧ケーブル、充電システム、充電ポートなどの他の電気式コンポーネント、その他）を含む、車両システムの多くを含むことができる。追加として、ドライブシステム１１１４は、センサからのデータを受信し、処理することができ、さまざまな車両システムの動作を制御するための、ドライブシステムコントローラを含むことができる。いくつかの実例において、ドライブシステムコントローラは、１つまたは複数のプロセッサーと、１つまたは複数のプロセッサーと通信可能に接続されたメモリとを含むことができる。メモリは、ドライブシステム１１１４のさまざまな機能性を実施するための１つまたは複数のモジュールを記憶することができる。さらに、ドライブシステム１１１４はまた、１つもしくは複数の他のローカルまたはリモートのコンピューティングデバイスとのそれぞれのドライブシステムによる通信を容易にする、１つまたは複数の通信接続を含むことができる。

第１のシステム１１０４は、１つまたは複数のプロセッサー１１２２と、１つまたは複数のプロセッサー１１２２と通信可能に接続されたメモリ１１２４とを含むことができる。第２のシステム１１０６は、１つまたは複数のプロセッサー１１２６と、１つまたは複数のプロセッサー１１２６と通信可能に接続されたメモリ１１２８とを含むことができる。コンピューティングデバイス１１１８はまた、プロセッサー１１３０、および／またはプロセッサー１１３０と通信可能に接続されたメモリ１１３２を含むことができる。プロセッサー１１２２、１１２６、および／または１１３０は、本明細書で説明されたようにデータ処理し、動作を実施するための命令を実行することが可能な任意の好適なプロセッサーであってよい。限定ではなく例として、プロセッサー１１２２、１１２６、および／または１１３０は、１つもしくは複数の中央処理ユニット（ＣＰＵ）、グラフィクス処理ユニット（ＧＰＵ）、集積回路（たとえば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、その他）、ゲートアレイ（たとえば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、その他）、ならびに／または、電子データを処理して、その電子データをレジスタおよび／もしくはメモリに記憶され得る他の電子データに変換する、任意の他のデバイスもしくはデバイスの一部を含むことができる。

メモリ１１２４、１１２８、および／または１１３２は、非一時的なコンピュータ可読媒体の例であってよい。メモリ１１２４、１１２８、および／または１１３２は、本明細書で説明された方法、およびさまざまなシステムに帰される機能を実装するための、オペレーティングシステムおよび１つもしくは複数のソフトウェアアプリケーション、命令、プログラム、ならびに／またはデータを記憶することができる。さまざまな実装において、メモリは、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、同期動的ＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、不揮発性／フラッシュタイプメモリ、または情報を記憶することが可能な任意の他のタイプのメモリなどの、任意の好適なメモリ技術を使用して実装されてよい。本明細書で説明されるアーキテクチャ、システム、および個々の要素は、多くの他の論理的、プログラム的、および物理的なコンポーネントを含むことができ、それらのうちの添付の図に示されたものは、本明細書での議論に関係付けられた単なる例にすぎない。

例において、第１のシステム１１０４のメモリ１１２４は、１つまたは複数のコンポーネント１１３４を記憶することができる。たとえば、第１のシステム１１０４は、図１および図２の一次システム１０６に対応し、ローカリゼーションコンポーネント２０２、認知コンポーネント２０４、予測コンポーネント２０６、および／またはプランニングコンポーネント２０８を記憶することができる。プロセッサー１１２２は、１つまたは複数のコンポーネント１１３４を実行して、第１のシステム１１０４に、本明細書で議論されたさまざまなアクションを実施させることができる。

例において、第２のシステム１１０６のメモリ１１２８は、１つまたは複数のコンポーネント１１３６を記憶することができる。たとえば、第２のシステム１１０６は、図１および図２の二次システム１０８に対応し、ローカライザ２１０、パーシーバ２１２、軌道マネージャ２１４、モニタ２１６、および／またはドライブマネージャ２２６を記憶することができる。プロセッサー１１２６は、１つまたは複数のコンポーネント１１３６を実行して、第２のシステム１１０６に、本明細書で議論されたさまざまなアクションを実施させることができる。

例証目的のために、図１１にはメモリ１１２４および／またはメモリ１１２８に常駐しているように描写されているが、コンポーネント１１３４および／またはコンポーネント１１３６は、追加として、または代替として、（たとえば、リモートに記憶された）コンピューティングデバイス１１１８にアクセス可能であってもよいことが企図される。たとえば、メモリ１１３２は、コンポーネント１１３４の少なくとも一部に対応する第１のシステムコンポーネント１１３８を記憶する、および／またはコンポーネント１１３６の少なくとも一部に対応する第２のシステムコンポーネント１１４０を記憶することができる。追加として、または代替として、メモリ１１３２は、１つまたは複数のマップ１１４２を記憶することができる。

少なくとも一例において、第１のシステム１１０４および／または第２のシステム１１０６は、車両１１０２のステアリング、推進、ブレーキング、安全、エミッタ、通信、および他のシステムを制御するように構成されてよい、１つまたは複数のシステムコントローラ１１４４を含むことができる。例において、システムコントローラ１１４４は、メモリ１１２４および／またはメモリ１１２８に記憶されてよい。システムコントローラ１１４４は、ドライブシステム１１１４の対応するシステム、および／もしくは車両１１０２の他のコンポーネントと通信する、ならびに／またはそれらを制御することができる。いくつかの実例において、システムコントローラ１１４４は、第１のシステム１１０４によって生成された軌道、第２のシステム１１０６によって生成された軌道、および／または第２のシステム１１０６によって選択された軌道を、ドライブシステム１１１４によって使用可能な命令に変えて、車両１１０２に軌道を横断させることができる。いくつかの例において、１つまたは複数のシステムコントローラ１１４４は、第１のシステム１１０４および／または第２のシステム１１０６とは別個のハードウェアコンポーネント上に位置付けられてもよい。

いくつかの実例において、第１のシステム１１０４、第２のシステム１１０６、システムコントローラ１１４４、および／またはそれらの任意のコンポーネントは、上で説明されたようにセンサデータを処理することができ、それらのそれぞれの出力を、ネットワーク１１２０上で、（たとえば、特定の頻度で、予め決められた時間の期間の経過後に、準実時間、その他に）コンピューティングデバイス１１１８に送ることができる。

第１のシステム１１０４および／または第２のシステム１１０６は、環境内でナビゲートするために車両１１０２によって使用され得る、１つまたは複数のマップ１１４６を記憶することができる。この議論の目的のために、マップは、限定はされないが、トポロジ（交差点など）、通り、山岳地帯、道路、地形、および環境一般などの環境についての情報を提供することが可能な、２次元、３次元、またはＮ次元でモデル化された任意の数のデータ特徴であってよい。いくつかの実例において、マップは、テクスチャ情報（たとえば、色情報（たとえば、ＲＧＢ色情報、Ｌａｂ色情報、ＨＳＶ／ＨＳＬ色情報）など）、輝度情報（たとえば、ＬＩＤＡＲ情報、ＲＡＤＡＲ情報、など）、空間情報（たとえば、メッシュ上に投影された画像データ、個々の「サーフェル（surfel）」（たとえば、個々の色および／または輝度に関連付けられた多角形））、反射性情報（たとえば、鏡面反射性情報、再帰反射性情報、ＢＲＤＦ情報、ＢＳＳＲＤＦ情報、など）を含むことができるが、限定はされない。一例において、マップは、環境の３次元メッシュを含むことができる。いくつかの実例において、マップは、マップの個々のタイルが環境の離散的な一部を表すようなタイル形式で記憶されてもよく、必要に応じて、作業メモリの中にロードされてもよい。いくつかの実例において、マップは、占有グリッド、ポイントマップ、ランドマークマップ、および／または体勢の制約グラフを含むことができる。いくつかの実例において、車両１１０２は、マップ１１４６に少なくとも部分的に基づいて制御されてよい。すなわち、マップ１１４６は、車両１１０２の位置を判定する、環境におけるオブジェクトを識別する、ならびに／または環境内でナビゲートするためのルートおよび／もしくは軌道を生成するために、第１のシステム１１０４のローカリゼーションコンポーネント（および／または、いくつかの例において第２のシステム１１０６のローカリゼーションコンポーネント）と併せて使用されてよい。

いくつかの実例において、本明細書で議論されたコンポーネントのいくつかまたはすべての態様は、任意のモデル、アルゴリズム、および／または機械学習アルゴリズムを含むことができる。たとえば、メモリ１１２４におけるコンポーネント１１３４、メモリ１１２８におけるコンポーネント１１３６、および／またはメモリ１１３２におけるコンポーネントは、ニューラルネットワークとして実装されてもよい。

図１１は分散システムとして例証されているが、代替例において、車両１１０２のコンポーネントは、コンピューティングデバイス１１１８に関連付けられていてもよいし、および／またはコンピューティングデバイス１１１８のコンポーネントが、車両１１０２に関連付けられていてもよいことが留意されるべきである。すなわち、車両１１０２は、コンピューティングデバイス１１１８に関連付けられた機能のうちの１つまたは複数を実施することができ、その逆もまた同様である。

いくつかの例において、１つもしくは複数のコンポーネント１１３６（および／または１つもしくは複数のコンポーネント１１３４）は、車両１１０２のモーションの方向、車両１１０２の速度、車両１１０２の加速度、車両１１０２のヨーレート、ヨー加速度、および／または車両１１０２のステアリング角度を判定するための、推定および確認コンポーネントを含む。例において、そのような情報は、システムコントローラ１１４４、ドライブシステム１１１４、その他からの信号に基づいていてよい。推定および確認コンポーネントは、そのような情報のうちの１つもしくは複数を示すデータを生成し、データを、第２のシステム１１０６および／または第１のシステム１１０４のさまざまなコンポーネントに提供することができる。

さらに、いくつかの例において、１つもしくは複数のコンポーネント１１３６（および／または１つもしくは複数のコンポーネント１１３４）は、センサデータをフィルタにかけて削減された量のデータを生成するための、データ処理コンポーネントを含むことができる。一例において、データ処理コンポーネントは、センサデータから、特定の範囲の外にあるデータを除去することができる。これは、車両１１０２の速度または加速度、オブジェクトのトラック、オブジェクトの速度または加速度、その他に基づいていてよい（たとえば、比較的ゆっくり移動するときにはかなりの量のデータを除去し、比較的速く移動するときにはより少ないデータを除去する）。例証するために、車両１１０２が時間につき１５マイル（２４．１４キロメートル）で移動しており、自律車両１０２に向かって移動している車両がない場合、データ処理コンポーネントは、２００フィート（６０．９６メートル）隔てたデータを除去することができ、それは、軌道を評価する、または潜在的な差し迫った衝突を識別するために、このデータは必要とされないと思われるからである。別の例において、データ処理コンポーネントは、車両１１０２が位置付けられている環境のタイプに基づいて、センサデータからデータを除去することができる。たとえば、車両１１０２が多数の車両、道路、道路交差点、その他を伴う都市エリアにある場合、データ処理コンポーネントは、センサデータからデータを除去しなくてもよい（または限定された量を除去する）。しかしながら、車両１１０２が比較的少ない車両、道路、道路交差点、その他を伴う農村エリアまたは都市環境の過疎地域にある場合、データ処理コンポーネントは、センサデータからより多くのデータを除去することができる。例において、センサデータの量を削減することは、削減されたセンサデータを処理することができる第２のシステム１１０６が、より迅速に動作する（たとえば、より少ないデータを処理し、削減された計算時間をもたらす）ことを可能にすることができる。

例示的な箇条
Ａ．第１のシステムに通信可能に接続された第２のシステムを含む例示の車両システムであって、第２のシステムは、１つまたは複数のプロセッサー、およびメモリを含み、第２のシステムは、センサデータの一部を受信し、センサデータの一部に少なくとも部分的に基づいて、環境におけるオブジェクト、オブジェクトについてのトラック、またはオブジェクトについてのオブジェクト軌道のうちの少なくとも１つを判定し、オブジェクトの特性、オブジェクトについてのトラック、またはオブジェクト軌道のうちの少なくとも１つを示すデータを出力するためのパーシーバと、パーシーバに通信可能に接続された軌道マネージャであって、センサデータに少なくとも部分的に基づいて第１のシステムによって生成された、車両のための軌道を、第１のシステムから受信し、パーシーバからデータを受信し、データに少なくとも部分的に基づいて衝突検出を実施して、軌道に関連付けられた状態を判定し、軌道に関連付けられた状態に少なくとも部分的に基づいて出力軌道を判定し、出力軌道に少なくとも部分的に基づいて自律車両を制御するための軌道マネージャと、を含む、例示の車両システム。

Ｂ．センサデータの一部は、センサデータの第１の一部であり、データは、第１のデータを含み、第２のシステムは、パーシーバおよび軌道マネージャに通信可能に接続されたローカライザをさらに含み、ローカライザは、センサデータの第２の一部を受信し、センサデータの第２の一部に少なくとも部分的に基づいて車両の体勢を判定し、自律車両の体勢を示す第２のデータを、パーシーバまたは軌道マネージャのうちの少なくとも１つに出力するように構成され、軌道マネージャは、ローカリゼーションコンポーネントから第２のデータを受信し、第２のデータに少なくとも部分的に基づいて衝突検出を実施するように構成される、例示Ａに記載の車両システム。

Ｃ．第２のシステムは、第１のシステムまたは自律車両のコンポーネントのうちの少なくとも１つに通信可能に接続されたモニタであって、第１のシステムまたは自律車両のコンポーネントのうちの少なくとも１つをモニタリングし、モニタリングに少なくとも部分的に基づいてエラーが起こったことを判定し、エラーが起こったことを示す信号を出力するためのモニタをさらに含み、軌道マネージャは、モニタから信号を受信し、モニタからの信号に少なくとも部分的に基づいて出力軌道を判定するように構成される、例示ＡまたはＢに記載の車両システム。

Ｄ．第２のシステムは、第１のシステムまたは自律車両のコンポーネントのうちの少なくとも１つに通信可能に接続されたモニタであって、第１のシステムまたは自律車両のコンポーネントのうちの少なくとも１つをモニタリングし、モニタリングに少なくとも部分的に基づいてエラーが起こったことを判定し、エラーが起こったことを示す信号を出力するためのモニタと、軌道マネージャに通信可能に接続されたドライブマネージャであって、モニタから信号を受信し、最大減速軌道に少なくとも部分的に基づいて車両を制御するためのドライブマネージャと、をさらに含む、例示Ａ乃至Ｃのいずれか１つに記載の車両システム。

Ｅ．軌道は、第１の軌道を含み、第１の軌道に関連付けられた状態は、第１の軌道が衝突に関連付けられることを示し、出力軌道は、第１の軌道の修正、または最大減速レートに関連付けられた第２の軌道のうちの少なくとも１つを含む、例示Ａ乃至Ｄのいずれか１つに記載の車両システム。

Ｆ．第１のシステムに通信可能に接続された第２のシステムを含む例示の車両システムであって、第２のシステムは、１つまたは複数のプロセッサー、およびメモリを含み、第２のシステムは、センサデータの少なくとも一部を受信し、オブジェクトの特性、オブジェクトについてのトラック、またはオブジェクトについてのオブジェクト軌道のうちの少なくとも１つを示すデータを出力するためのパーシーバと、車両のための第１の軌道および車両のための第２の軌道を、第１のシステムから受信し、パーシーバからデータを受信し、第１の軌道で１つまたは複数の第１の認可動作を実施して、第１の軌道に関連付けられた第１の状態を判定し、第２の軌道で１つまたは複数の第２の認可動作を実施して、第２の軌道に関連付けられた第２の状態を判定し、第１の状態および第２の状態に少なくとも部分的に基づいて、第１の軌道、第２の軌道、または軌道マネージャによって生成された第３の軌道のうちの少なくとも１つを含む、車両のための出力軌道を出力するように構成された軌道マネージャと、を含む、例示の車両システム。

Ｇ．１つまたは複数の追加のプロセッサーおよび追加のメモリを含む第１のシステムをさらに含み、追加のメモリは、１つまたは複数の追加のプロセッサーによって実行されるときに、第１のシステムに、センサからセンサデータを受信させ、センサデータに少なくとも部分的に基づいて、オブジェクト検出、オブジェクトセグメンテーション、オブジェクト分類、またはオブジェクトについてのオブジェクトトラッキングのうちの少なくとも１つを実施させ、センサデータに少なくとも部分的に基づいて、第１の軌道および第２の軌道を生成させる命令を含む、例示Ｆに記載の車両システム。

Ｈ．１つまたは複数の第１の認可動作は、第１の軌道が現在の時間からのしきい値量よりも少ない時間に生成されたかどうかを判定すること、第１の軌道が車両の現在のもしくは以前の体勢と一貫しているかどうかを判定すること、第１の軌道が車両の性能と両立できるかどうかを判定すること、または第１の軌道に沿って動く車両が衝突に関連付けられるかどうかを判定することのうちの少なくとも１つを含む、例示ＦまたはＧに記載の車両システム。

Ｉ．第１の状態は、第１の軌道が衝突に関連付けられることを示し、出力軌道は、第２の軌道または第３の軌道のうちの少なくとも１つを含み、第２のシステムは、出力軌道に少なくとも部分的に基づいて車両の制御を維持するための軌道セレクタをさらに含む、例示Ｆ乃至Ｈのいずれか１つに記載の車両システム。

Ｊ．第２のシステムは、軌道セレクタに通信可能に接続されたリリーサであって、出力軌道から車両の制御を解放することを判定し、出力軌道から車両の制御を解放するために軌道セレクタに信号を出力するためのリリーサをさらに含み、軌道セレクタは、リリーサから信号を受信し、車両を制御するために、第１の軌道、第２の軌道、または第１のシステムから受信された第４の軌道を出力するようにさらに構成される、例示Ｆ乃至Ｉのいずれか１つに記載の車両システム。

Ｋ．第２のシステムは、車両の第１のシステムまたはコンポーネントのうちの少なくとも１つをモニタリングし、モニタリングに少なくとも部分的に基づいてエラーが起こったことを判定し、エラーが起こったことを示す信号を出力するように構成されたモニタをさらに含み、軌道マネージャは、モニタから信号を受信し、信号に少なくとも部分的に基づいて、第２の軌道または第３の軌道のうちの少なくとも１つを含む出力軌道を判定するように構成される、例示Ｆ乃至Ｊのいずれか１つに記載の車両システム。

Ｌ．第１の状態は、第１の軌道が推定される衝突に関連付けられることを示し、軌道マネージャは、第１の状態に少なくとも部分的に基づいて、衝突までの時間、オブジェクトの広さ、オブジェクトの速度、オブジェクト位置、または衝突のポイントのうちの１つまたは複数の示すメッセージを第１のシステムに送り、第１のシステムから第４の軌道を受信し、第４の軌道で１つまたは複数の第１の認可動作を実施し、第４の軌道を出力して車両を制御するように構成される、例示Ｆ乃至Ｋのいずれか１つに記載の車両システム。

Ｍ．第１のシステムは、センサデータに少なくとも部分的に基づいて、第１のオブジェクト検出、第１のオブジェクトセグメンテーション、第１のオブジェクト分類、または第１のオブジェクトトラッキングのうちの少なくとも１つを行うための第１の技法を実装し、第２のシステムは、センサデータの一部に少なくとも部分的に基づいて、第２のオブジェクト検出、第２のオブジェクトセグメンテーション、第２のオブジェクト分類、または第２のオブジェクトトラッキングのうちの少なくとも１つを行うための第２の技法を実装する、例示Ｆ乃至Ｌのいずれか１つに記載の車両システム。

Ｎ．第２のシステムは、軌道マネージャから出力軌道を受信し、出力軌道に少なくとも部分的に基づいて車両を制御するように構成されたドライブマネージャをさらに含む、例示Ｆ乃至Ｍのいずれか１つに記載の車両システム。

О．データは、第１のデータを含み、第２のシステムは、センサデータの少なくとも一部を受信し、センサデータの少なくとも一部に少なくとも部分的に基づいて車両の体勢を判定し、車両の体勢を示す第２のデータをパーシーバまたは軌道管理コンポーネントのうちの少なくとも１つに出力するためのローカライザをさらに含む、例示Ｆ乃至Ｎのいずれか１つに記載の車両システム。

Ｐ．１つまたは複数のプロセッサーを含む第２のコンポーネントのパーシーバによって、センサデータの少なくとも一部に基づいて、環境におけるオブジェクトの特性、オブジェクトについてのトラック、またはオブジェクトについてのオブジェクト軌道のうちの少なくとも１つを含む認知データ（perception data）を判定するステップと、第２のコンポーネントの軌道マネージャによって、第１のコンポーネントから車両のための第１の軌道を受信するステップであって、第１のコンポーネントは、センサデータに少なくとも部分的に基づいて第１の軌道を生成する、受信するステップと、軌道マネージャによって、認知データに少なくとも部分的に基づいて、第１の軌道が衝突に関連付けられるかどうかを示す状態を判定するステップと、軌道マネージャによって、状態に少なくとも部分的に基づいて車両のための出力軌道を出力するステップであって、出力軌道は、第１の軌道、または軌道マネージャによって生成された第２の軌道のうちの少なくとも１つを含む、出力するステップとを含む、例示の方法。

Ｑ．第２のコンポーネントのモニタによって、車両の第１のコンポーネントまたは追加のコンポーネントのうちの少なくとも１つをモニタリングするステップと、モニタによって、モニタリングに少なくとも部分的に基づいてエラーが起こったことを判定するステップと、モニタによって、エラーが起こったことを示す信号を出力するステップと、軌道マネージャによって、モニタから信号を受信するステップと、軌道マネージャによって、モニタからの信号に少なくとも部分的に基づいて出力軌道を判定するステップとをさらに含む、例示Ｐに記載の方法。

Ｒ．状態は、第１の軌道が衝突に関連付けられることを示し、出力軌道は、第２の軌道を含み、方法は、軌道マネージャによって、出力軌道に少なくとも部分的に基づいて車両の制御を維持するステップと、第２のコンポーネントのリリーサによって、出力軌道から車両の制御を解放することを判定するステップと、リリーサによって、出力軌道から車両の制御を解放するための信号を出力するステップとをさらに含む、例示ＰまたはＱに記載の方法。

Ｓ．状態は、第１の軌道が衝突に関連付けられることを示し、出力軌道は、第１の軌道に対する減速または修正のうちの少なくとも１つに関連付けられる第２の軌道を含む、例示Ｐ乃至Ｒのいずれか１つに記載の方法。

Ｔ．状態は、第１の軌道がオブジェクトとの推定される衝突に関連付けられることを示し、方法は、軌道マネージャによって、状態に少なくとも部分的に基づいて、衝突までの時間、オブジェクトの広さ、オブジェクトの速度、オブジェクトの位置、または衝突のポイントのうちの１つまたは複数を示すメッセージを第１のコンポーネントに送るステップと、軌道マネージャによって、メッセージに少なくとも部分的に基づいて、第１のシステムから車両のための第３の軌道を受信するステップと、第３の軌道が衝突または追加の衝突に関連付けられるかどうかを示す追加の状態を判定するステップと、追加の状態に少なくとも部分的に基づいて、車両を制御するための第３の軌道を出力するステップとをさらに含む、例示Ｐ乃至Ｓのいずれか１つに記載の方法。

上で説明された例示の条項は特定の実装に関して説明されているが、本文書のコンテキストにおいて、例示の条項の内容は、方法、デバイス、システム、コンピュータ可読媒体、および／または別の実装を介して実装され得ることが理解されるべきである。

結び
本明細書で説明された技法のうちの１つまたは複数の例が説明されてきたが、それらのさまざまな改変、追加、置換、および等価なものは、本明細書で説明された技法の範囲内に含まれる。

例の説明において、その一部を形成し、特許請求される主題の具体的な例を例証として示す、添付の図面への参照が行われる。他の例が使用されてもよいこと、および構造的な変更などの変更または改変が行われてもよいことを理解されたい。そのような例、変更、または改変は、意図された特許請求される主題に関する範囲から必ずしも逸脱するものではない。本明細書におけるステップは一定の順序で提示され得るが、いくつかのケースにおいて、順序付けは、説明されたシステムおよび方法の機能を変更することなく、一定の入力が、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。開示された手順は、異なる順序でもまた実行され得る。追加として、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施される必要はなく、計算の代替的な順序付けを使用する他の例もたやすく実装され得る。再順序付けされることに加えて、計算はまた、同じ結果を伴う部分計算に分解されてもよい。

本主題は構造的特徴および／または方法論的措置に特有な言語で説明されてきたが、付属の特許請求の範囲において定義される本主題は、必ずしも説明された特有な特徴または措置には限定されないことを理解されたい。むしろ、特有な特徴または措置は、特許請求の範囲を実装する例示の形態として開示されている。

本明細書で説明されたコンポーネントは、任意のタイプのコンピュータ可読媒体に記憶されてよく、かつソフトウェアおよび／またはハードウェアで実装されてよい命令を表す。上で説明された方法およびプロセスのすべては、１つもしくは複数のコンピュータまたはプロセッサー、ハードウェア、またはそのなんらかの組合せによって実行されるソフトウェアコードモジュールおよび／またはコンピュータ実行可能命令において具現化され、それらを介して全面的に自動化されてもよい。あるいは、方法のうちのいくつかまたはすべてが、特殊化されたコンピュータハードウェアで具現化されてもよい。

とりわけ、「できる（ｍａｙ）」「し得る（ｃｏｕｌｄ）」、「してもよい（ｍａｙ）または（ｍｉｇｈｔ）」などの条件付き言語は、別段そうでないと記載されない限り、一定の例が、一定の特徴、要素、および／またはステップを含み、一方で他の例はそれらを含まないことを提示することが、コンテキスト内で理解される。したがって、そのような条件付き言語は、一定の特徴、要素、および／もしくはステップが、１つもしくは複数の例にとにかく要求されることを、または、ユーザ入力もしくはプロンプトがあってもなくても、一定の特徴、要素、および／もしくはステップが含まれるかどうか、もしくは任意の特定の例において実施されることになるかどうかを決定するための論理を、１つもしくは複数の例が必然的に含むことを、一般に含意するようには意図されていない。

語句「Ｘ、Ｙ、またはＺのうちの少なくとも１つ」などの接続的言語は、別段そうでないと記載されない限り、項目、用語、その他が、Ｘ、Ｙ、もしくはＺ、または各要素の倍数を含むその任意の組合せの、いずれかであってもよいことを提示すると理解されることになる。単数形として明示的に説明されない限り、「ａ」は、単数形および複数形を意味する。

本明細書で説明されたフロー図における、および／または添付された図に描写された、いずれのルーチンの説明、要素、またはブロックも、具体的な論理機能またはルーチンにおける要素を実装するための１つもしくは複数のコンピュータ実行可能命令を含むモジュール、セグメント、またはコードの一部を潜在的に表すものとして理解されるべきである。代替実装は、本明細書で説明された例の範囲内に含まれ、その中の要素または機能は、当業者によって理解されるように関与される機能性に応じて、削除されてもよいし、または実質的に同期して、逆の順序で、追加の動作と共に、もしくは動作を省くことを含む、示された、もしくは議論されたものから外れた順序で実行されてもよい。

多くの変形および修正が、上で説明された例に対して行われてもよく、その要素は、とりわけ受け入れ可能な例として理解されることになる。すべてのそのような修正および変形は、本明細書において本開示の範囲内に含まれ、以下の特許請求の範囲によって保護されることが意図される。

Claims (15)

1. 第１のシステムに通信可能に接続された第２のシステムであって、前記第２のシステムは、１つまたは複数のプロセッサーおよびメモリを備え、前記第２のシステムは、
   センサデータの少なくとも一部を受信し、
   オブジェクトの特性、前記オブジェクトのトラック、または前記オブジェクトの推定されるオブジェクト軌道のうちの少なくとも１つを示すデータを出力し、前記トラックは、前記オブジェクトによって移動された経路を含む
   第１のサブシステムと、
   前記第１のシステムから車両に対する第１の軌道と車両に対する第２の軌道とを受信し、前記第２の軌道は、前記第１の軌道のためのバックアップ軌道であり、
   前記第１のサブシステムから前記データを受信し、
   前記第１の軌道に関する１つまたは複数の第１の認可動作を行って、前記第１の軌道に関連付けられた第１の状態を判定し、前記第１の状態は、前記第１の軌道が妥当であること、前記第１の軌道が不当であること、または前記第１の軌道が不当になることを示し、
   前記第２の軌道に関する１つまたは複数の第２の認可動作を行って、前記第２の軌道に関連付けられた第２の状態を判定し、前記第２の状態は、前記第２の軌道が妥当であること、前記第２の軌道が不当であること、または前記第２の軌道が不当になることを示し、
   前記第２のシステムに含まれている軌道マネージャを用いて、前記第１の軌道および前記第２の軌道に基づく第３の軌道を決定し、前記第３の軌道は、前記第２の軌道のためのバックアップ軌道であり、前記第２の軌道に沿った減速または修正を含む動きが適用され、
   前記第１の状態および前記第２の状態に少なくとも部分的に基づいて、前記車両に対する出力軌道を出力し、前記出力軌道は、前記第１の軌道、前記第２の軌道、または前記第３の軌道のうちの少なくとも１つを含む
   ように構成された第２のサブシステムと
   を備えたことを特徴とする車両システム。
2. 前記第１のシステムは、
   １つまたは複数の追加のプロセッサーと、
   前記１つまたは複数の追加のプロセッサーによって実行されると、前記第１のシステムに、
   センサから前記センサデータを受信させ、
   前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記オブジェクトに対して、オブジェクト検出、オブジェクトセグメンテーション、オブジェクト分類、またはオブジェクトトラッキングのうちの少なくとも１つを行わせ、
   前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記第１の軌道および前記第２の軌道を生成させる
   命令を含む追加のメモリと
   を備えたことを特徴とする請求項１に記載の車両システム。
3. 前記１つまたは複数の第１の認可動作は、
   前記第１の軌道がしきい値量よりも少ない時間前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、現在の体勢の前記車両を制御するかどうかを判定すること、
   前記第１の軌道が、前記車両の性能により前記車両を制御できるかどうかを判定すること、または、
   前記第１の軌道に沿って動く前記車両が、前記オブジェクトとの推定される衝突に関連付けられるかどうかを判定すること
   のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１または２に記載の車両システム。
4. 前記第１の状態は、前記第１の軌道が、前記オブジェクトとの推定される衝突に関連付けられることを示し、前記出力軌道は、前記第２の軌道または前記第３の軌道のうちの少なくとも１つを含み、前記第２のシステムは、
   前記出力軌道に少なくとも部分的に基づいて、前記車両の制御を維持する第３のサブシステム
   をさらに備えたことを特徴とする請求項１ないし３のいずれか一項に記載の車両システム。
5. 前記第２のシステムは、
   前記軌道のセレクタに通信可能に接続された第４のサブシステムをさらに備え、前記第４のサブシステムは、
   前記出力軌道から前記車両の制御を放すと判定し、
   前記出力軌道から前記車両の制御を放すための第３のサブシステムへの信号を出力し、
   前記第３のサブシステムは、
   前記第４のサブシステムから前記信号を受信し、
   前記車両を制御するために、前記第１の軌道、前記第２の軌道、または前記第１のシステムから受信される第４の軌道を出力し、前記第４の軌道は、最大減速軌道である
   ようにさらに構成されることを特徴とする請求項１に記載の車両システム。
6. 前記第２のシステムは、
   前記車両の前記第１のシステムまたはコンポーネントのうちの少なくとも１つをモニタリングし、
   前記モニタリングに少なくとも部分的に基づいて、エラーが起きたことを判定し、
   前記エラーが起きたことを示す信号を出力する
   ように構成された第３のサブシステムをさらに備え、
   前記第２のサブシステムは、
   前記第３のサブシステムから前記信号を受信し、
   前記信号に少なくとも部分的に基づいて前記出力軌道を判定し、前記出力軌道は、前記第２の軌道または前記第３の軌道を含む
   ことを特徴とする請求項１ないし３のいずれか一項に記載の車両システム。
7. 前記第１の状態は、前記第１の軌道が、前記オブジェクトとの推定される衝突に関連付けられることを示し、
   前記軌道マネージャは、
   前記第１のシステムへ、前記第１の状態に少なくとも部分的に基づいて、前記オブジェクトとの推定される衝突までの時間、前記オブジェクトの大きさ、前記オブジェクトの速度、前記オブジェクトの位置、または前記オブジェクトとの推定される衝突の環境におけるポイントのうちの１つまたは複数を示すメッセージを送り、
   前記第１のシステムから第４の軌道を受信し、
   前記第４の軌道に関する前記１つまたは複数の第１の認可動作を行い、
   前記車両を制御する前記第４の軌道を出力する
   ように構成されることを特徴とする請求項１ないし６のいずれか一項に記載の車両システム。
8. 前記第１のシステムは、前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、第１のオブジェクト検出、オブジェクトの第１のセグメンテーション、第１のオブジェクト分類、またはオブジェクトに対する第１のトラッキングのうちの少なくとも１つを行う第１の技法を実装し、
   前記第２のシステムは、前記センサデータの前記一部に少なくとも部分的に基づいて、第２のオブジェクト検出、オブジェクトの第２のセグメンテーション、第２のオブジェクト分類、またはオブジェクトに対する第２のトラッキングのうちの少なくとも１つを行う第２の技法を実装する
   ことを特徴とする請求項１ないし７のいずれか一項に記載の車両システム。
9. 前記データは、第１のデータを含み、前記第２のシステムは、
   前記センサデータの前記少なくとも前記一部を受信し、
   前記センサデータの前記少なくとも前記一部に部分的に基づいて、前記車両の体勢を判定し、
   前記第１のサブシステムまたは前記第２のサブシステムのうちの少なくとも１つへ、前記車両の前記体勢を示す第２のデータを出力する
   ように構成された第３のサブシステム、または
   前記軌道マネージャから前記出力軌道を受信し、
   前記出力軌道に少なくとも部分的に基づいて前記車両を制御する
   ように構成された第４のサブシステム
   のうちの少なくとも１つをさらに備えることを特徴とする請求項１ないし３、７、または８のいずれか一項に記載の車両システム。
10. 車両システムによって実行される方法であって、
    １つまたは複数のプロセッサーを含む第２のシステムの第１のサブシステムによって、センサデータの少なくとも一部に基づいて、環境におけるオブジェクトの特性、前記オブジェクトのトラック、または前記オブジェクトの推定されるオブジェクト軌道のうちの少なくとも１つを含む認知データを判定するステップであって、前記トラックは、前記オブジェクトによって移動された経路を含む、ステップと、
    前記第２のシステムの第２のサブシステムによって、第１のシステムから車両に対する第１の軌道を受信するステップであって、前記第１のシステムは、前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて前記第１の軌道を生成する、ステップと、
    前記第２のサブシステムによって、前記認知データに少なくとも部分的に基づいて、前記第１の軌道が、前記オブジェクトとの推定される衝突に関連付けられることを示す状態にあるかどうかを判定するステップと、
    前記第２のサブシステムによって、前記状態に少なくとも部分的に基づいて、前記車両に対する出力軌道を出力するステップであって、前記出力軌道は、前記第１の軌道、または前記第２のサブシステムによって生成された第２の軌道のうちの少なくとも１つを含み、前記第２の軌道は、前記第１の軌道に沿った動きが適用され、前記動きは、前記第１の軌道に沿った減速または修正を含む、ステップと、
    前記第２のサブシステムによって、前記状態に少なくとも部分的に基づいて、前記オブジェクトとの推定される衝突までの時間、前記オブジェクトの大きさ、前記オブジェクトの速度、前記オブジェクトの位置、または前記オブジェクトとの推定される衝突の環境におけるポイントのうちの１つまたは複数を示すメッセージを前記第１のシステムに送るステップと、
    前記第２のサブシステムによって、前記メッセージに少なくとも部分的に基づいて、前記第１のシステムから、前記車両に対する第３の軌道を受信するステップであって、前記第３の軌道は、前記第１の軌道のためのバックアップ軌道である、ステップと
    を備えることを特徴とする方法。
11. 前記第２のシステムの第３のサブシステムによって、前記車両の前記第１のシステムまたは追加のコンポーネントのうちの少なくとも１つをモニタリングするステップと、
    前記第３のサブシステムによって、前記モニタリングに少なくとも部分的に基づいて、エラーが起きたことを判定するステップと、
    前記第３のサブシステムによって、前記エラーが起きたことを示す信号を出力するステップと、
    前記第２のサブシステムによって、前記第３のサブシステムから前記信号を受信するステップと、
    前記第２のサブシステムによって、前記第３のサブシステムからの前記信号に少なくとも部分的に基づいて前記出力軌道を判定するステップと
    をさらに備えることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
12. 前記状態は、前記第１の軌道が、前記オブジェクトとの推定される衝突に関連付けられることを示し、前記出力軌道は、前記第２の軌道を含み、
    前記第２のサブシステムによって、前記出力軌道に少なくとも部分的に基づいて前記車両の制御を維持するステップと、
    前記第２のシステムの第３のサブシステムによって、前記出力軌道から前記車両の制御を放すと判定するステップと、
    前記第３のサブシステムによって、前記出力軌道から前記車両の制御を放すための信号を出力するステップと
    をさらに備えることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
13. 前記状態は、前記第１の軌道が、前記オブジェクトとの推定される衝突に関連付けられることを示し、前記出力軌道は、前記第２の軌道を含み、前記第２の軌道は、前記第１の軌道に対しての減速または修正のうちの少なくとも１つに関連付けられることを特徴とする請求項１０ないし１２のいずれか一項に記載の方法。
14. 前記状態は、前記第１の軌道が、前記オブジェクトとの推定される衝突に関連付けられることを示し、
    前記第３の軌道が、前記オブジェクトとの推定される衝突に関連付けられることを示す追加の状態にあるかどうかを判定するステップと、
    前記追加の状態に少なくとも部分的に基づいて、前記車両を制御する前記第３の軌道を出力するステップと
    をさらに備えることを特徴とする請求項１０ないし１３のいずれか一項に記載の方法。
15. １つまたは複数のプロセッサーによって実行されると、コンピューティングデバイスに、請求項１０ないし１４のいずれか一項の方法を行わせる命令を格納する１つまたは複数のコンピュータ読み取り可能な媒体。

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