KR102504705B1 - 승객 편안함을 위해 경로 및 운전 스타일을 결정하고 동적으로 업데이트하기 위한 방법 및 시스템 - Google Patents

승객 편안함을 위해 경로 및 운전 스타일을 결정하고 동적으로 업데이트하기 위한 방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

본 개시내용은 승객의 편안함을 위한 경로를 결정하고 결정된 경로에 따라 차량을 운행하기 위한 방법을 제공한다. 출발하기 위해, 시작 로케이션으로부터 종료 로케이션까지의 경로들의 세트가 결정될 수 있다. 각각의 경로는 하나 이상의 부분을 포함한다. 경로들의 세트 중 각각의 경로에 대해, 총 멀미 값은 주어진 부분들 각각에 대한 스웨이 멀미 값, 서지 멀미 값, 및 히브 멀미 값에 기초하여 결정된다. 경로에 대한 총 멀미 값은 사용자가 경로를 따르는 차량에 있는 동안 멀미를 경험할 가능성을 반영한다. 이후 경로들의 세트 중 각각의 경로의 총 멀미 값에 기초하여 경로들의 세트로부터 경로가 선택될 수 있고, 차량은 선택된 경로에 따라 조종될 수 있다.

Description

승객 편안함을 위해 경로 및 운전 스타일을 결정하고 동적으로 업데이트하기 위한 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR DETERMINING AND DYNAMICALLY UPDATING A ROUTE AND DRIVING STYLE FOR PASSENGER COMFORT}
[관련 출원들에 대한 상호 참조]
본 출원은, 2016년 8월 19일에 출원된 미국 가특허 출원 제62/377,200호의 출원일의 이익을 주장하는 2016년 10월 5일에 출원된 미국 특허 출원 제15/286,153호의 계속 출원이며, 그 개시 내용은 본 명세서에 참고로 통합된다.
인간 운전자를 필요로 하지 않는 차량들과 같은 자율 주행 차량들은 하나의 로케이션으로부터 또 다른 로케이션으로의 승객들 또는 물품들의 운송을 돕기 위해 이용될 수 있다. 이러한 차량들은 승객들이 픽업 또는 목적지 로케이션과 같은 몇몇 초기 입력을 제공할 수 있고 또한 차량은 자신을 해당 로케이션으로 조종해 가는 완전 자율 주행 모드에서 운행할 수 있다.
일부 승객들은 차량에 있는 동안 멀미(motion sickness)를 겪을 수 있다. 예로서, 멀미의 증상들은 구역질, 두통, 및 배탈을 포함할 수 있다. 따라서, 멀미를 겪는 승객은 어느 정도의 불편함을 경험할 수 있으며, 이는 해당 승객은 물론이고 차량 내의 모든 다른 승객에 대해서 차량에 의한 이동을 불쾌하게 만들 수 있다.
본 개시내용의 양태들은, 하나 이상의 프로세서에 의해, 시작 로케이션으로부터 종료 로케이션까지의 경로들의 세트를 결정하는 단계 - 경로들의 세트 중 각각의 경로는 하나 이상의 부분을 포함함 -; 경로들의 세트 중 각각의 주어진 경로에 대해, 하나 이상의 프로세서에 의해, 주어진 경로의 하나 이상의 부분 각각에 대한 스웨이(sway) 멀미 값, 서지(surge) 멀미 값, 및 히브(heave) 멀미 값에 기초하여 총 멀미 값을 결정하는 단계 - 경로에 대한 총 멀미 값은 사용자가 경로를 따르는 차량에 있는 동안 멀미를 경험할 가능성을 반영함 -; 하나 이상의 프로세서에 의해, 경로들의 세트 중 각각의 경로의 총 멀미 값에 기초하여 경로들의 세트 중 제1 경로를 선택하는 단계; 및 하나 이상의 프로세서에 의해, 제1 경로에 따라 차량을 조종하는 단계를 포함하는 방법을 제공한다.
일례에서, 방법은 또한, 하나 이상의 프로세서에 의해, 차량이 제1 운전 스타일을 이용하여 운행되고 있는 동안 사용자가 멀미 증상들을 경험하고 있는 것을 표시하는 사용자 입력을 수신하는 단계; 및 하나 이상의 프로세서에 의해, 제2 운전 스타일을 이용하여 차량을 운행하는 단계 - 제2 운전 스타일은 제1 운전 스타일보다 덜 거침(less assertive) - 를 포함한다. 또 다른 예에서, 경로들의 세트 중 제1 경로는 각각의 총 멀미 값을 임계값과 비교함으로써 경로들의 세트 중 각각의 경로의 총 멀미 값에 기초하여 선택된다. 또 다른 예에서, 경로들의 세트는 적어도 하나의 제각기 총 멀미 값의 표시와 함께 디스플레이된다.
추가적인 예에서, 방법은 또한 하나 이상의 프로세서에 의해, 경로들의 세트 중 주어진 경로에 대한 복수의 총 멀미 값을 결정하는 단계를 포함하고, 주어진 경로에 대한 각각의 총 멀미 값은 복수의 운전 스타일 중 주어진 운전 스타일에 대한 것이다. 이 예에서, 경로들의 세트 중 제1 경로를 선택하는 것은 제1 운전 스타일을 선택하는 것을 포함하고, 제1 경로와 제1 운전 스타일의 조합은, 이 조합에 대해 결정된 총 멀미 값이 임계값 미만이고 그리고 이 조합에 대한 추정된 도착 시간이 임의의 다른 경로들 및 운전 스타일들의 조합보다 더 빠른 경우, 선택된다.
또 다른 예에서, 방법은 또한 주어진 경로의 하나 이상의 부분 중 각각의 부분에 대해, 주어진 운전 스타일에 기초하여 주어진 부분에 대한 스웨이 멀미 값, 서지 멀미 값, 및 히브 멀미 값을 결정하는 단계를 포함한다. 이 예에서, 각각의 부분에 대한 총 멀미 값은 적어도 스웨이 멀미 값, 서지 멀미 값, 및 히브 멀미 값의 가중 조합이다. 추가적인 예에서, 방법은 또한 주어진 운전 스타일에 기초하여 주어진 부분에 대한 롤(roll) 멀미 값, 요(yaw) 멀미 값, 및 피치(pitch) 멀미 값을 결정하는 단계를 포함한다. 이 예에서, 주어진 부분들 각각에 대한 총 멀미 값은 또한 롤 멀미 값, 요 멀미 값, 및 피치 멀미 값에 기초한다.
또 다른 예에서, 방법은 또한 하나 이상의 프로세서에 의해, 이동 시의 편안함 레벨에 관련된 사용자 입력을 수신하는 단계; 및 하나 이상의 프로세서에 의해, 적어도 사용자 입력을 이용하여 임계값을 결정하는 단계를 포함한다. 제1 경로가 이 예에서 임계값에 기초하여 선택된다. 또 다른 예에서, 각각의 주어진 경로에 대한 총 멀미 값은 또한 차량 내의 좌석의 로케이션에 기초한다.
본 개시내용의 다른 양태들은 차량을 자율적으로 운행하기 위한 명령어들을 저장하는 메모리 및 하나 이상의 프로세서를 포함하는 시스템을 제공한다. 하나 이상의 프로세서는 시작 로케이션으로부터 종료 로케이션까지의 경로들의 세트를 결정하고 - 경로들의 세트 중 각각의 경로는 하나 이상의 부분을 포함함 -; 경로들의 세트 중 각각의 주어진 경로에 대해, 주어진 경로의 하나 이상의 부분 각각에 대한 스웨이 멀미 값, 서지 멀미 값, 및 히브 멀미 값에 기초하여 총 멀미 값을 결정하고 - 경로에 대한 총 멀미 값은 사용자가 상기 경로를 따르는 상기 차량에 있는 동안 멀미를 경험할 가능성을 반영함 -; 경로들의 세트 중 각각의 경로의 총 멀미 값에 기초하여 경로들의 세트 중 제1 경로를 선택하고; 및 제1 경로에 따라 차량을 조종하도록 구성된다.
일례에서, 하나 이상의 프로세서는 또한 차량이 제1 운전 스타일을 이용하여 운행하고 있는 동안 사용자가 멀미 증상들을 경험하고 있는 것을 나타내는 사용자 입력을 수신하고 제2 운전 스타일을 이용하여 차량을 운행하도록 - 제2 운전 스타일은 제1 운전 스타일보다 덜 거침 - 구성된다. 또 다른 예에서, 경로들의 세트 중 제1 경로는 각각의 총 멀미 값을 임계값과 비교함으로써 경로들의 세트 중 각각의 경로의 총 멀미 값에 기초하여 선택된다. 또 다른 예에서, 경로들의 세트는 적어도 하나의 제각기 총 멀미 값의 표시와 함께 디스플레이된다.
추가적인 예에서, 하나 이상의 프로세서는 또한 경로들의 세트 중 주어진 경로에 대한 복수의 총 멀미 값들을 결정하도록 구성되고, 주어진 경로에 대한 각각의 총 멀미 값은 복수의 운전 스타일 중 주어진 운전 스타일에 대한 것이다. 이 예에서, 경로들의 세트 중 제1 경로를 선택하는 것은 제1 운전 스타일을 선택하는 것을 포함하고, 제1 경로와 제1 운전 스타일의 조합은, 이 조합에 대해 결정된 총 멀미 값이 임계값 미만이고 그리고 이 조합에 대한 추정된 도착 시간이 임의의 다른 경로들 및 운전 스타일들의 조합보다 더 빠른 경우, 선택된다.
또 다른 예에서, 하나 이상의 프로세서는 주어진 경로의 하나 이상의 부분 중 각각의 부분에 대해, 주어진 운전 스타일에 기초하여 주어진 부분에 대한 스웨이 멀미 값, 서지 멀미 값, 및 히브 멀미 값을 결정하도록 또한 구성된다. 이 예에서, 각각의 부분에 대한 총 멀미 값은 적어도 스웨이 멀미 값, 서지 멀미 값, 및 히브 멀미 값의 가중 조합이다. 추가의 예에서, 시스템은 또한 차량을 포함한다.
본 개시내용의 추가적인 양태들은 프로그램의 컴퓨터 판독가능 명령어들이 그 상에 저장되는 비일시적인 유형의 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 제공한다. 컴퓨터 판독가능 명령어들은, 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 하나 이상의 프로세서로 하여금 방법을 수행하도록 야기한다. 방법은 시작 로케이션으로부터 종료 로케이션까지의 경로들의 세트를 결정하는 단계 - 경로들의 세트 중 각각의 경로는 하나 이상의 부분을 포함함 -; 경로들의 세트 중 각각의 주어진 경로에 대해, 주어진 경로의 하나 이상의 부분 각각에 대한 스웨이 멀미 값, 서지 멀미 값, 및 히브 멀미 값에 기초하여 총 멀미 값을 결정하는 단계 - 경로에 대한 총 멀미 값은 사용자가 경로를 따라 차량에 있는 동안 멀미를 경험할 가능성을 반영함 -; 경로들의 세트 중 각각의 경로의 총 멀미 값에 기초하여 경로들의 세트 중 제1 경로를 선택하는 단계; 및 제1 경로에 따라 차량을 조종하는 단계를 포함한다.
일례에서, 방법은 또한 차량이 제1 운전 스타일을 이용하여 운행하고 있는 동안 사용자가 멀미 증상들을 경험하고 있는 것을 나타내는 사용자 입력을 수신하는 단계, 및 제2 운전 스타일을 이용하여 차량을 운행하는 단계 - 제2 운전 스타일은 제1 운전 스타일보다 덜 거침 - 를 포함한다.
도 1은 본 개시내용의 양태들에 따른 예시적인 차량의 기능도이다.
도 2a-2d는 본 개시내용의 양태들에 따른 차량의 예시적인 외부 뷰들이다.
도 3은 예시적인 실시예에 따른 예시적인 시스템의 기능도이다.
도 4는 본 개시내용의 양태들에 따른 도 3의 시스템의 그림 다이어그램이다.
도 5는 본 개시내용의 양태들에 따른 예시적인 맵이다.
도 6은 본 개시내용의 양태들에 따른 예시적인 경로이다.
도 7은 본 개시내용의 양태들에 따른 경로의 부분에 대한 멀미 값을 결정하기 위한 예시적인 흐름도이다.
도 8은 본 개시내용의 양태들에 따른 예시적인 디스플레이이다.
도 9는 본 개시내용의 양태들에 따른 경로 및 운전 스타일을 결정하기 위한 또 다른 예시적인 흐름도이다.
본 기술은 승객이 이동하는 동안 멀미를 경험할 가능성을 감소시키기 위해 차량에 대한 경로 및 운전 스타일을 결정하는 것에 관한 것이다. 예를 들어, 특정 도로들은 어떤 방향에서의 더 많은 변화들 및 따라서 더 많은 가속을 가질 수 있다. 또한, 특정 운전 스타일들은 승객을 상이한 양과 유형의 가속을 겪게 만든다. 승객이 다양한 유형 및 양의 가속으로 인해 멀미를 경험할 수 있기 때문에, 몇몇 경로들은 승객에 대해 다른 것들보다 더 편안할 수 있다. 그에 따라서, 주어진 경로에 대한 가속은 주어진 운전 스타일에 대한 총 멀미 값을 결정하는데 사용될 수 있고, 멀미 값은 자율 주행 차량들의 경로 계획 및/또는 운행에 사용될 수 있다.
이동을 위한 멀미 값들을 결정하고 이들 값들을 이용하여 이동을 위한 경로를 계획하거나 선택하기 위해서, 시작 로케이션으로부터 종료 로케이션까지의 하나 이상의 경로가 결정될 수 있다. 시작 로케이션은 사용자 디바이스의 검출된 현재 로케이션일 수 있거나, 또는 사용자 디바이스로부터 수신된 사용자 입력에 기초하여 선택될 수 있다. 종료 로케이션은 사용자 디바이스로부터 수신된 사용자 입력에 기초하여 선택될 수 있다. 경로들의 세트 중 각각의 경로는 하나 이상의 부분을 포함할 수 있다.
경로들의 세트 중 각각의 경로의 각각의 부분은 복수의 운전 스타일 중 각각의 운전 스타일에 대한 경로의 각각의 부분의 스웨이 멀미 값, 서지 멀미 값, 및 히브 멀미 값을 조합함으로써 멀미 값을 할당받을 수 있다. 멀미 값은 승객이 경로의 특정 부분 및 특정 운전 스타일로부터 멀미를 경험할 수 있는 가능성을 나타낼 수 있다. 각각의 경로의 각각의 부분의 특성들을 이용하여, 스웨이, 서지, 및 히브 멀미 값들이 결정될 수 있다. 스웨이 멀미 값은 횡 방향(lateral) 가속도, 또는 차량의 횡 방향 모션의 변화율에 기초하여 결정될 수 있고; 서지 멀미 값은 차량의 전후(fore-aft) 가속도, 또는 차량의 전후 모션의 변화율에 기초하여 결정될 수 있고; 및 히브 멀미 값은 수직(vertical) 가속도, 또는 차량의 피치 축에 대한 변화율에 기초하여 결정될 수 있다.
각각의 부분에 대한 멀미 값들은 경로들의 세트 중 각각의 경로에 대한 각각의 운전 스타일에 대한 총 멀미 값을 결정하기 위해 조합될 수 있다. 복수의 운전 스타일 중에서 3개의 운전 스타일이 존재하는 경우, 각각의 경로는 3개의 총 멀미 값을 가질 수 있다. 주어진 운전 스타일에 대한 각각의 경로에 대한 총 멀미 값은, 예를 들어, 주어진 운전 스타일에 대한 각각의 부분에 대한 멀미 값들의 합산 또는 평균일 수 있다.
총 멀미 값에 기초하여 경로 및/또는 운전 스타일이 선택될 수 있다. 경로 및 운전 스타일의 한 쌍은 경로 및 운전 스타일의 또 다른 쌍보다 더 낮은 총 멀미 값을 갖기 위해 선택될 수 있다. 주어진 운전 스타일이 선호 운전 스타일로서 설정될 때, 총 멀미 도스(dose) 값을 갖는 긴 경로가 긴 경로의 것보다 높은 총 멀미 값을 갖는 짧은 경로 대신에 선택될 수 있다. 최단 경로에 대한 선호가 표시되는 경우, 덜 거친 운전 스타일을 갖는 최단 경로가 선택될 수 있다. 승객이 멀미에 취약한 것으로 결정되는 경우, 최저 총 멀미 값을 갖는 경로 및 운전 스타일이 선택될 수 있다. 그 후, 자율 주행 차량이 선택된 경로 및 운전 스타일의 쌍을 이용하여 종료 로케이션으로 내비게이트하도록 운행될 수 있다.
또한, 이하에서 상세하게 논의되는 바와 같이, 본 명세서에서 설명된 특징들은 다양한 대안을 허용한다.
예시적인 시스템들
도 1에 도시된 바와 같이, 본 개시내용의 일 양태에 따른 차량(100)은 다양한 컴포넌트를 포함한다. 본 개시내용의 특정 양태들은 특정 유형들의 차량과 관련하여 특히 유용하지만, 차량은 승용차들, 트럭들, 오토바이들, 버스들, 레크리에이션 차량 등을 포함하지만 이에 한정되지 않는 임의 유형의 차량일 수 있다. 차량은 하나 이상의 프로세서(120), 메모리(130), 및 범용 컴퓨팅 디바이스들에 통상적으로 존재하는 다른 컴포넌트들을 포함하는 컴퓨팅 디바이스(110)와 같은 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스를 가질 수 있다.
메모리(130)는 프로세서(120)에 의해 실행되거나 아니면 달리 이용될 수 있는 명령어들(132) 및 데이터(134)를 포함하는, 하나 이상의 프로세서(120)에 의해 액세스가능한 정보를 저장한다. 메모리(130)는 컴퓨팅 디바이스 판독가능 매체, 또는 하드 드라이브, 메모리 카드, ROM, RAM, DVD 또는 다른 광 디스크들과 같은 전자 디바이스의 도움으로 판독될 수 있는 데이터를 저장하는 다른 매체뿐만 아니라 다른 기입 가능 및 판독 전용 메모리들을 포함하는, 프로세서에 의해 액세스가능한 정보를 저장할 수 있는 임의의 유형의 것일 수 있다. 시스템들 및 방법들은 전술한 것의 상이한 조합들을 포함할 수 있고, 그에 의해 명령어들 및 데이터의 상이한 부분들이 상이한 유형들의 매체상에 저장된다.
명령어들(132)은 프로세서에 의해 (기계어 코드와 같이) 직접적으로 또는 (스크립트들과 같이) 간접적으로 실행될 명령들의 임의의 세트일 수 있다. 예를 들어, 명령어들은 컴퓨팅 디바이스 판독가능 매체상에 컴퓨팅 디바이스 코드로서 저장될 수 있다. 이와 관련하여, 용어들 "명령어들" 및 "프로그램들"은 본 명세서에서 교체가능하게 이용될 수 있다. 명령어들은 프로세서에 의한 직접 처리를 위해 오브젝트 코드 포맷으로, 또는 요구 시에 해석되거나 또는 미리 컴파일링되는 독립 소스 코드 모듈들의 스크립트들 또는 모음들을 포함하는 임의의 다른 컴퓨팅 디바이스 언어로 저장될 수 있다. 기능들, 방법들, 및 명령어들의 루틴들이 이하에서 더 상세히 설명된다.
데이터(134)는 명령어들(132)에 따라 프로세서(120)에 의해 검색되거나, 저장되거나 수정될 수 있다. 예를 들어, 청구되는 주제가 임의의 특정한 데이터 구조에 의해 제한되지는 않지만, 데이터는 컴퓨팅 디바이스 레지스터들에, 복수의 상이한 필드 및 레코드를 갖는 테이블로서의 관계형 데이터베이스에, XML 문서들 또는 플랫 파일(flat files)들로서 저장될 수 있다. 데이터는 또한 임의의 컴퓨팅 디바이스 판독가능 포맷으로 포맷팅될 수 있다. 데이터(134)는 상세 맵 정보(136), 예를 들어 도로들, 교차로들, 횡단보도들, 속도 제한들, 교통 신호들, 건물들, 표지판들, 예측된 및 실시간 교통 정보, 또는 다른 그러한 물체들 및 정보의 특성들을 식별하는 매우 상세한 맵들을 포함할 수 있다. 도로들의 특성들은 형상(언덕들, 곡선 구간들, 회전 정도 등), 고도, 및 지형을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 상세 맵 정보는 컴퓨팅 디바이스(110)가 그를 따라 차량(100)을 조종할 수 있는 미리 결정된 가상 레일들을 포함할 수 있다. 따라서, 이러한 레일들은 레일이 등장하는 차선의 방향(또는 방향 트래픽은 해당 차선으로 움직여야 함)을 나타내는 방향 정보와 연관될 수 있다. 레일들을 따름으로써, 경로를 따르는 차량(100)의 장래 로케이션들이 높은 정확도로 예측될 수 있다.
또한, 컴퓨팅 디바이스(110)의 데이터(134)는 다양한 제어 인자 데이터를 저장할 수 있다. 제어 인자들은 경로를 따른 상세 맵 정보(예를 들어, 도로 맵 대 예를 들어, 차선들, 곡선 구간들 등의 로케이션의 매우 상세한 맵), (예를 들어, 교통량, 구성, 사고 정보, 및 날씨 데이터를 포함하는) 현재 데이터 피드들로부터의 입력, 문제 영역들을 보고하는 다른 자율 주행 차량으로부터의 데이터, 및 이력 데이터(과거의 트래픽 데이터, 위험 영역들 또는 높은 사고율의 영역들, 안개, 밝은 햇빛 등과 같은 날씨 상태들을 포함함)의 가용성을 포함할 수 있다.
데이터는 또한 차량(100)을 운행하기 위한 복수의 운전 스타일을 저장할 수 있다. 운전 스타일은 속력 및 가속도와 같이, 차량이 운행되는 파라미터들의 세트를 나타낼 수 있다. 다시 말해서, 운전 스타일은 얼마나 거칠게 차량이 조작되는지를 나타낼 수 있다. 운전 스타일이 거칠수록, 승객은 더 높은 가속도를 경험한다. 따라서, 거친 운전 스타일들은 승객이 멀미를 경험하게 야기할 가능성이 더 크다. 복수의 운전 스타일은 적당한 운전 스타일, 거친 운전 스타일, 및 신중한 운전 스타일을 포함할 수 있다. 적당한 운전 스타일의 경우, 차량은 게시된 속도 제한의 약간 아래에서, 예를 들어 게시된 속도 제한 대비 시간당 5 내지 10마일 아래에서 운행될 수 있고, 규칙적 비율로 가속할 수 있다. 거친 운전 스타일의 경우, 차량은 게시된 속도 제한들에서 운행될 수 있고, 적당한 운전 스타일에서 운행되는 차량보다 빠른 비율로 가속할 수 있다. 신중한 운전 스타일의 경우, 차량은 게시된 속도 제한들의 절반과 같은 느린 속도로 운행될 수 있고, 적당한 운전 스타일에서 운행되는 차량보다 느린 비율로 가속할 수 있다.
하나 이상의 프로세서(120)는 상업적으로 이용가능한 CPU들과 같은 임의의 종래의 프로세서들일 수 있다. 대안적으로, 하나 이상의 프로세서는 ASIC 또는 다른 하드웨어 기반 프로세서와 같은 전용 디바이스일 수 있다. 도 1은 컴퓨팅 디바이스(110)의 프로세서, 메모리, 및 다른 요소들을 동일한 블록 내에 있는 것으로 기능적으로 예시하지만, 본 기술 분야의 통상의 기술자들은 프로세서, 컴퓨팅 디바이스, 또는 메모리는 동일한 물리적 하우징 내에 넣어지거나 넣어지지 않을 수 있는 다중 프로세서, 컴퓨팅 디바이스들, 또는 메모리들을 실제로 포함할 수 있다는 것을 이해할 것이다. 예를 들어, 메모리는 컴퓨팅 디바이스(110)의 것과 상이한 하우징에 자리잡은 하드 드라이브 또는 다른 저장 매체일 수 있다. 그에 따라서, 프로세서 또는 컴퓨팅 디바이스에 대한 참조들은, 병렬로 동작할 수 있거나 동작하지 않을 수 있는 프로세서들 또는 컴퓨팅 디바이스들 또는 메모리들의 모음에 대한 참조들을 포함하는 것으로 이해될 것이다.
컴퓨팅 디바이스(110)는 전술된 프로세서 및 메모리와 같은 컴퓨팅 디바이스뿐만 아니라 사용자 입력(150)(예를 들어, 마우스, 키보드, 터치 스크린 및/또는 마이크로폰) 및 다양한 전자 디스플레이(예를 들어, 스크린을 가지는 모니터 또는 정보를 디스플레이하도록 동작가능한 임의의 다른 전기 디바이스)와 연계하여 보통 사용되는 모든 컴포넌트들일 수 있다. 이 예에서, 차량은 정보 또는 시청각 경험들을 제공하기 위해 내부 전자 디스플레이(152)뿐만 아니라 하나 이상의 스피커(154)를 포함한다. 이와 관련하여, 내부 전자 디스플레이(152)는 차량(100)의 객실 내에 자리잡을 수 있고 정보를 차량(100) 내의 승객들에게 제공하기 위해 컴퓨팅 디바이스(110)에 의해 사용될 수 있다.
컴퓨팅 디바이스(110)는 또한 아래에 상세히 설명되는 클라이언트 컴퓨팅 디바이스들 및 서버 컴퓨팅 디바이스들과 같은, 다른 컴퓨팅 디바이스들과의 통신을 용이하게 하기 위해 하나 이상의 무선 네트워크 접속(156)을 포함할 수 있다. 무선 네트워크 접속들은 블루투스, 블루투스 저에너지(LE), 셀룰러 접속들과 같은 단거리 통신 프로토콜들뿐만 아니라 인터넷, 월드 와이드 웹(World Wide Web), 인트라넷들, 가상 사설 네트워크들, 광역 네트워크들, 로컬 네트워크들, 하나 이상의 회사 전용의 통신 프로토콜들을 이용하는 사설 네트워크들, 이더넷, WiFi 및 HTTP, 및 전술한 것들의 다양한 조합을 포함하는 다양한 구성 및 프로토콜을 포함할 수 있다.
일례에서, 컴퓨팅 디바이스(110)는 차량(100)에 통합되는 자율 주행 컴퓨팅 시스템일 수 있다. 자율 주행 컴퓨팅 시스템은 차량의 다양한 컴포넌트와 통신할 수 있다. 예를 들어, 도 1로 돌아가면, 컴퓨팅 디바이스(110)는 메모리(130)의 명령어들(132)에 따라 차량(100)의 이동, 속도 등을 제어하기 위해 감속 시스템(160), 가속 시스템(162), 조향 시스템(164), 시그널링 시스템(166), 내비게이션 시스템(168), 위치확인 시스템(170), 감지 시스템(172), 및 보호 시스템(174)과 같은, 차량(100)의 다양한 시스템들과 통신할 수 있다. 다시금, 이들 시스템이 컴퓨팅 디바이스(110) 외부에 있는 것으로 도시되지만, 실제로는, 이들 시스템은 차량(100)을 제어하는 자율 주행 컴퓨팅 시스템으로서 다시금 컴퓨팅 디바이스(110)에 또한 통합될 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(110)에서와 같이, 이러한 시스템들 각각은 또한 프로세서들(120), 메모리(130), 명령어들(132) 및 데이터(134)에서 그런 것처럼 하나 이상의 프로세서 및 데이터와 명령어들을 저장하는 메모리를 포함할 수 있다.
일례로서, 컴퓨팅 디바이스(110)는 차량의 속도를 제어하기 위해 감속 시스템(160) 및 가속 시스템(162)과 상호작용할 수 있다. 유사하게, 조향 시스템(164)은 차량(100)의 방향을 제어하기 위해 컴퓨팅 디바이스(110)에 의해 사용될 수 있다. 예를 들어, 승용차 또는 트럭과 같은 차량(100)이 도로상에서 이용하도록 구성되는 경우, 조향 시스템은 차량을 돌리기 위해 바퀴들의 각도를 제어하는 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 시그널링 시스템(166)은, 예를 들어 필요할 때 방향 지시등들 또는 브레이크 등을 점등함으로써 차량의 의도를 다른 운전자들 또는 차량들에 시그널링하기 위해 컴퓨팅 디바이스(110)에 의해 사용될 수 있다.
내비게이션 시스템(168)은 로케이션에의 경로를 결정하고 이를 따르기 위해 컴퓨팅 디바이스(110)에 의해 사용될 수 있다. 이와 관련하여, 내비게이션 시스템(168) 및/또는 데이터(134)는 상세한 맵 정보, 예를 들어, 도로들의 형상 및 고저, 차선들, 교차로들, 횡단보도들, 속도 제한들, 교통 신호들, 건물들, 표지판들, 실시간 교통 정보, 식생, 또는 다른 그러한 물체들 및 정보를 식별하는 매우 상세한 맵들을 저장할 수 있다.
위치확인 시스템(170)은 맵상에서의 또는 지구상에서의 차량의 상대적 또는 절대적 위치를 결정하기 위해 컴퓨팅 디바이스(110)에 의해 사용될 수 있다. 예를 들어, 위치확인 시스템(170)은 디바이스의 위도, 경도 및/또는 고도 위치를 결정하기 위한 GPS 수신기를 포함할 수 있다. 레이저 기반 위치표시(localization) 시스템들, 관성 보조 GPS, 또는 카메라 기반 위치표시와 같은 다른 로케이션 시스템들이 또한 차량의 로케이션을 식별하는데 이용될 수 있다. 차량의 로케이션은 절대적 지리적 로케이션, 예컨대 위도, 경도, 및 고도뿐만 아니라, 상대적 로케이션 정보, 예컨대 해당 절대적 지리적 로케이션보다 종종 더 적은 잡음으로 결정될 수 있는 자신 바로 주위의 다른 승용차들에 상대적인 로케이션을 포함할 수 있다.
위치확인 시스템(170)은 차량의 방향 및 속력 또는 그것에 대한 변경들을 결정하기 위해 가속도계, 자이로스코프 또는 또 다른 방향/속력 검출 디바이스와 같은, 컴퓨팅 디바이스(110)와 통신 상태에 있는 다른 디바이스들을 또한 포함할 수 있다. 단지 예로서, 가속 디바이스는 중력 방향 또는 이에 수직한 평면에 대한 그 피치(pitch), 요(yaw) 또는 롤(roll)(또는 그것에 대한 변경들)을 결정할 수 있다. 이 디바이스는 속력의 증가 또는 감소 및 이러한 변경들의 방향을 또한 추적할 수 있다. 본 명세서에 제시된 바와 같은 디바이스의 로케이션 및 오리엔테이션 데이터의 제공은 컴퓨팅 디바이스(110), 다른 컴퓨팅 디바이스들 및 전술한 것의 조합들에 자동으로 제공될 수 있다.
감지 시스템(172)은 또한 다른 차량들, 도로의 장애물들, 교통 신호들, 표지판들, 나무들 등과 같은 차량의 외부에 있는 물체들을 검출하기 위한 하나 이상의 컴포넌트를 포함한다. 예를 들어, 감지 시스템(172)은 레이저, 소나, 레이더, 카메라들 및/또는 컴퓨팅 디바이스(110) 에 의해 처리될 수 있는 데이터를 기록하는 임의의 다른 검출 디바이스들을 포함할 수 있다. 차량이 자동차와 같은 소형 승용차인 경우에, 자동차는 천장 또는 다른 편리한 로케이션에 장착된 레이저(214)(도 2a-2d에 도시됨) 또는 다른 센서들을 포함할 수 있다.
감지 시스템(172)의 이러한 센서들은 차량의 환경에서의 물체들뿐만 아니라 그들의 로케이션, 방향, 크기(길이, 높이 및 폭), 유형, 및 근사적 무게 중심과 같은 물체들의 특성들을 검출할 수 있다. 예를 들어, 감지 시스템은 보행자(또는 인간)로서 식별된 물체의 높이를 사용하여 물체의 대략적인 무게 중심을 추정할 수 있다. 이와 관련하여, 지각 시스템은 물체의 특성을 알려진 의인화된 데이터와 비교하여 대략적인 무게 중심을 결정할 수 있다. 다른 물체 유형들에 대해, 대략적인 무게 중심은 다양한 공지된 통계 분석을 이용하여 물체의 특성으로부터 결정될 수 있다. 이러한 결정들에 필요한 데이터 및 정보는, 예를 들어 메모리(130) 또는 지각 시스템의 상이한 메모리에 저장될 수 있다.
컴퓨팅 디바이스(110)는 다양한 컴포넌트들을 제어함으로써 차량의 방향 및 속력을 제어할 수 있다. 예로서, 컴퓨팅 디바이스(110)는 상세한 맵 정보 및 내비게이션 시스템(168)으로부터의 데이터를 사용하여 차량을 목적지 로케이션까지 완전히 자율적으로 내비게이트할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(110)는 위치확인 시스템(170)을 사용하여 차량의 로케이션을 결정하고 또한 지각 시스템(172)을 이용하여 안전하게 로케이션에 도달하는 것이 필요할 때 물체들을 검출하고 물체들에 응답할 수 있다. 그렇게 하기 위해서, 컴퓨팅 디바이스(110)는 차량으로 하여금 (예를 들어, 가속 시스템(162)에 의해 엔진에 제공되는 연료 또는 다른 에너지를 증가시킴으로써) 가속하고, (예를 들어, 감속 시스템(160)에 의해 엔진에 공급되는 연료를 감소시키고, 기어 변속을 함으로써, 및/또는 브레이크들을 밟음으로써) 감속하고, (예를 들어, 조향 시스템(164)에 의해 차량(100)의 전륜들 또는 후륜들을 회전시킴으로써) 방향을 바꾸고, (예를 들어, 시그널링 시스템(166)의 방향 지시등들을 점등함으로써) 이러한 변화들을 시그널링하게 야기할 수 있다. 따라서, 가속 시스템(162) 및 감속 시스템(160)은 차량의 엔진과 그 바퀴들 사이의 다양한 컴포넌트를 포함하는 동력 전달 장치의 일부일 수 있다. 다시금, 이들 시스템을 제어함으로써, 컴퓨팅 디바이스(110)는 또한 차량을 자율적으로 조종하기 위해 차량의 동력 전달 장치를 제어할 수 있다.
도 2a 내지 도 2d는 차량(100)의 외부 뷰들의 예들이다. 알 수 있는 바와 같이, 차량(100)은 전조등들(202), 앞유리(203), 후미등들/방향 지시등들(204), 뒷유리(205), 문들(206), 사이드 뷰 미러들(208), 타이어들 및 바퀴들(210), 및 방향 지시/주차등들(212)과 같은 전형적인 차량의 많은 특징들을 포함한다. 전조등들(202), 후미등/방향지시등들(204), 및 방향지시등/주차등들(212)은 시그널링 시스템(166)과 연관될 수 있다. 라이트 바(Light bar)(207)는 또한 시그널링 시스템(166)과 연관될 수 있다.
차량(100)의 컴퓨팅 디바이스(110)는 또한 다른 컴퓨팅 디바이스들에 및 그로부터 정보를 수신 또는 전송할 수 있다. 도 3 및 도 4는, 제각기 네트워크(360)를 통해 접속된 복수의 컴퓨팅 디바이스(310, 320, 330, 340) 및 저장 시스템(350)을 포함하는 예시적인 시스템(300)그림 기능도이다. 시스템(300)은 또한 차량(100), 및 차량(100)과 유사하게 구성될 수 있는 차량(100A)을 포함한다. 간략함을 위해 소수의 차량들 및 컴퓨팅 디바이스들만이 묘사되어 있지만, 전형적 시스템은 훨씬 더 많은 것을 포함할 수 있다.
도 4에 도시된 바와 같이, 컴퓨팅 디바이스들(310, 320, 330, 340) 각각은 하나 이상의 프로세서, 메모리, 데이터 및 명령어들을 포함할 수 있다. 이러한 프로세서들, 메모리들, 데이터 및 명령어들은 컴퓨팅 디바이스(110)의 하나 이상의 프로세서(120), 메모리(130), 명령어들(132), 및 데이터(134)와 유사하게 구성될 수 있다.
네트워크(360), 및 개재 노드들은 블루투스, 블루투스 LE와 같은 단거리 통신 프로토콜들, 인터넷, 월드 와이드 웹, 인트라넷들, 가상 사설 네트워크들, 광역 네트워크들, 로컬 네트워크들, 하나 이상의 회사에 전용인 통신 프로토콜들을 이용하는 사설 네트워크들, 이더넷, WiFi 및 HTTP, 및 이들의 다양한 조합을 포함하는 다양한 구성들 및 프로토콜들을 포함할 수 있다. 이러한 통신은, 모뎀들 및 무선 인터페이스들과 같은, 다른 컴퓨팅 디바이스들에 및 이들로부터 데이터를 전송할 수 있는 임의의 디바이스에 의해 용이하게 될 수 있다.
한 예에서, 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스(110)는 복수의 컴퓨팅 디바이스, 예를 들어, 다른 컴퓨팅 디바이스들에 및 그로부터 데이터를 수신, 처리 및 송신하는 목적을 위해 네트워크의 상이한 노드들과 정보를 교환하는 부하 균형화된 서버 팜을 갖는 서버를 포함할 수 있다. 이들 서버 컴퓨팅 디바이스는 중앙집중식 디스패칭 시스템의 일부를 형성할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스(310)는 네트워크(360)를 통해 컴퓨팅 디바이스들(320, 330, 340)뿐만 아니라 차량(100)의 컴퓨팅 디바이스(110) 또는 차량(100A)의 유사한 컴퓨팅 디바이스와 통신할 수 있는 하나 이상의 서버 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 차량들(100 및 100A)은 서버 컴퓨팅 디바이스들에 의해 다양한 로케이션들로 파견될 수 있는 차량군의 일부일 수 있다. 이와 관련하여, 차량군의 차량들은 서버 컴퓨팅 디바이스들에게 차량의 제각기 위치확인 시스템들에 의해 제공되는 로케이션 정보를 주기적으로 송신할 수 있고, 하나 이상의 서버 컴퓨팅 디바이스는 차량들의 로케이션들을 추적할 수 있다.
또한, 서버 컴퓨팅 디바이스들(310)은 네트워크(360)를 사용하여 컴퓨팅 디바이스들(320, 330, 340)의 디스플레이들(324, 334, 344)과 같은 디스플레이상에 사용자(322, 332, 342)와 같은 사용자에게 정보를 전송 및 제시할 수 있다. 이와 관련하여, 컴퓨팅 디바이스들(320, 330, 340)은 클라이언트 컴퓨팅 디바이스들로 간주될 수 있다.
도 3에 도시한 바와 같이, 각각의 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(320, 330, 340)는 사용자(322, 332, 342)가 사용하기로 의도된 퍼스널 컴퓨팅 디바이스일 수 있고, 하나 이상의 프로세서(예를 들어, 중앙 처리 장치(CPU)), 데이터 및 명령어들을 저장하는 메모리(예를 들어, RAM 및 내부 하드 드라이브들), 디스플레이들(324, 334, 344)(예를 들어, 스크린, 터치스크린, 프로젝터, 텔레비전, 또는 정보를 디스플레이하도록 동작할 수 있는 다른 디바이스를 갖는 모니터)과 같은 디스플레이, 및 사용자 입력 디바이스들(326, 336, 346)(예를 들어, 마우스, 키보드, 터치 스크린 또는 마이크로폰)을 포함하는, 퍼스널 컴퓨팅 디바이스와 연계하여 보통 사용되는 컴포넌트들 모두를 가질 수 있다. 클라이언트 컴퓨팅 디바이스들은 비디오 스트림들을 기록하기 위한 카메라, 스피커들, 네트워크 인터페이스 디바이스, 및 이러한 요소들을 서로 접속시키는데 이용되는 모든 컴포넌트들을 또한 포함할 수 있다.
또한, 클라이언트 컴퓨팅 디바이스들(320 및 330)은 클라이언트 컴퓨팅 디바이스들의 위치 및 오리엔테이션을 결정하는 컴포넌트들(328 및 338)을 또한 포함할 수 있다. 예를 들어, 이들 컴포넌트는 차량(100)의 위치확인 시스템(170)과 관련하여 위에 설명된 가속도계, 자이로스코프 또는 또 다른 방향/속력 검출 디바이스뿐만 아니라 디바이스의 위도, 경도 및/또는 고도를 결정하기 위한 GPS 수신기를 포함할 수 있다.
클라이언트 컴퓨팅 디바이스들(320, 330, 및 340)이 각각 풀 사이즈 퍼스널 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수 있지만, 이들은 대안적으로 인터넷과 같은 네트워크를 통해 서버와 데이터를 무선으로 교환할 수 있는 모바일 컴퓨팅 디바이스들을 포함할 수 있다. 단지 예로서, 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(320)는 모바일 폰 또는 무선 가능 PDA, 태블릿 PC, 웨어러블 컴퓨팅 디바이스 또는 시스템과 같은 디바이스, 또는 인터넷 또는 다른 네트워크들을 통해 정보를 획득할 수 있는 넷북일 수 있다. 또 다른 예에서, 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(330)는 도 3에서 헤드 장착 컴퓨팅 시스템으로서 도시된 웨어러블 컴퓨팅 시스템일 수 있다. 예로서 사용자는 소형 키보드, 키패드, 마이크로폰을 사용하여, 카메라에 의한 시각 신호들을 사용하여, 또는 터치 스크린을 사용하여 정보를 입력할 수 있다.
일부 예들에서, 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(340)는 사용자들(322 및 332)과 같은 사용자들에게 고객 담당(concierge) 서비스들을 제공하기 위해 관리자에 의해 이용되는 고객 담당 워크스테이션일 수 있다. 예를 들어, 고객 담당(342)은, 아래에 상세히 더 설명되는 것과 같이 차량들(100 또는 100A)의 안전한 운행 및 사용자들의 안전을 가능하게 하기 위해 고객 담당 워크스테이션(340)을 사용하여 그들의 제각기 클라이언트 컴퓨팅 디바이스들 또는 차량들(100 또는 100A)을 통해 사용자들과 전화 호 또는 오디오 접속을 통해 통신할 수 있다. 단일 고객 담당 워크스테이션(340)만이 도 3 및 도 4에 도시되어 있지만, 임의 수의 이러한 워크스테이션이 전형적 시스템에 포함될 수 있다.
저장 시스템(350)은 아래에 보다 더 상세히 설명되는 것과 같이 다양한 유형들의 정보를 저장할 수 있다. 이 정보는 본 명세서에서 설명된 특징들의 일부 또는 전부를 수행하기 위하여, 하나 이상의 서버 컴퓨팅 디바이스(310)와 같은 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해 검색될 수 있거나, 또는 다른 경우에는 액세스될 수 있다. 예를 들어, 정보는, 하나 이상의 서버 컴퓨팅 디바이스에 대해 사용자를 식별하는데 이용될 수 있는 자격증명들(예를 들어, 전통적인 단일 인자 인증의 경우에서와 같은 사용자명 및 패스워드뿐만 아니라 랜덤 식별자들, 생체인식(biometrics) 등과 같은 다중 인자 인증들에서 통상적으로 이용되는 다른 유형들의 자격증명들)과 같은 사용자 계정 정보를 포함할 수 있다. 사용자 계정 정보는 사용자의 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(또는 다중 디바이스가 동일한 사용자 계정을 가지고 이용되는 경우의 디바이스들)의 정보를 식별하는, 사용자명, 접촉 정보와 같은 개인 정보뿐만 아니라 사용자에 대한 하나 이상의 고유 신호를 또한 포함할 수 있다.
저장 시스템(350)은 로케이션들 사이의 경로들을 생성하고 평가하기 위한 경로지정(routing) 데이터를 또한 저장할 수 있다. 예를 들어, 경로지정 정보는 제1 로케이션에서 제2 로케이션에 도달하기 위하여 차량을 얼마나 오래 탈 것인지를 추정하기 위하여 이용될 수 있다. 이와 관련하여, 경로지정 정보는 맵 정보를 포함할 수 있는데, 이것은 위에서 설명된 상세한 맵 정보만큼 반드시 특정적일 필요는 없지만, 도로뿐만 아니라, 방향(일방 통행, 양 방향 등), 오리엔테이션(북쪽, 남쪽 등), 속도 제한들과 같은 도로에 관한 정보는 물론이고, 예상 교통 상태들을 식별하는 교통 정보 등을 포함한다. 저장 시스템(350)은 또한 상세 맵 정보(136)와 본질적으로 유사한 상세 맵 정보, 다양한 제어 인자 데이터, 및 자율 주행 차량들을 운행하기 위한 운전 스타일들을 포함할 수 있다.
메모리(130)에서와 마찬가지로, 저장 시스템(350)은, 하드 드라이브, 메모리 카드, ROM, RAM, DVD, CD-ROM, 기입 가능, 및 판독 전용 메모리들과 같은, 서버 컴퓨팅 디바이스들(310)에 의해 액세스 가능한 정보를 저장할 수 있는 임의 유형의 컴퓨터화된 저장 장치일 수 있다. 또한, 저장 시스템(350)은 동일한 또는 상이한 지리적 로케이션들에 물리적으로 자리잡을 수 있는 복수의 상이한 저장 디바이스상에 데이터가 저장되는 분산형 저장 시스템을 포함할 수 있다. 저장 시스템(350)은 도 3에 도시된 바와 같이 네트워크(360)를 통해 컴퓨팅 디바이스들에 접속될 수 있고 및/또는 컴퓨팅 디바이스들(110, 310, 320, 330, 340 등) 중 임의의 것에 직접 접속되거나 통합될 수 있다.
예시적인 방법들
도면들에서 위에서 설명되고 예시되는 동작들에 추가하여, 다양한 동작들에 대해 이제 설명될 것이다. 다음의 동작들이 아래에 설명되는 정확한 순서로 수행될 필요는 없다는 것을 이해해야 한다. 오히려, 다양한 단계가 상이한 순서 또는 동시에 처리될 수 있으며, 단계들이 또한 추가되거나 생략될 수 있다.
자율 주행 차량에서의 이동을 위한 경로 및 운전 스타일을 결정하기 위해, 시작 로케이션으로부터 종료 로케이션까지의 하나 이상의 경로가 결정될 수 있다. 메모리(130) 또는 저장 시스템(350)에 저장된 맵 정보와 같은 도로 네트워크 맵을 활용하는 공지된 경로지정 기술들이 시작 로케이션 및 종료 로케이션 사이의 경로들의 세트를 식별하는 데 사용될 수 있다. 이와 관련하여, 경로지정은 타이밍, 거리, 지형, 스트리트(street) 유형, 교통 제어 시스템들, 교통 혼잡, 및 속도 제한과 같은 다양한 인자들을 고려할 수 있다. 경로들의 세트는 (시간 및/또는 거리에 있어서) 5개의 최단 경로와 같이 아주 적거나, 또는 (시간 및/또는 거리에 있어서) 100개의 최단 경로와 같이 다소 많을 수 있다. 시작 로케이션은 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(320 또는 330)와 같은 사용자 디바이스의 검출된 현재 로케이션일 수 있거나, 또는 사용자 디바이스로부터 수신된 사용자 입력에 기초하여 선택될 수 있다. 종료 로케이션은 사용자 디바이스로부터 수신된 사용자 입력에 기초하여 선택될 수 있다. 도 5에 도시된 바와 같이, 시작 로케이션 A와 목적지 로케이션 B 사이의 2개의 경로인, 경로 1 및 경로 2가 맵 정보(500)를 사용하여 2개의 최단 경로인 것으로 결정된다. 경로 1은 10.1 마일 길이의 거리를 갖고, 경로 2는 10.3마일 길이의 거리를 갖는다.
경로들의 세트 중 각각의 경로는 하나 이상의 부분을 포함할 수 있다. 예를 들어, 경로의 제1 부분은 맵의 제1 스트리트상의 거리일 수 있고, 경로의 제2 부분은 맵의 제1 스트리트로부터 맵의 제2 스트리트로의 경로상의 회전일 수 있고, 경로의 제3 부분은 맵의 제2 스트리트상의 거리일 수 있다. 경로의 제1 부분은 시작 로케이션와 경로상의 제1 지점 사이에 있을 수 있고, 제2 부분은 경로상의 제1 지점과 제2 지점 사이에 있을 수 있고, 제3 부분은 경로상의 제2 지점과 목적지 사이에 있을 수 있다. 도 6의 그림(600)에 도시된 바와 같이, 경로 2는 회전 부분 P1, 스트리트 부분 P2, 회전 부분 P3, 스트리트 부분 P4, 회전 부분 P5, 및 스트리트 부분 P6을 포함한다.
도 7은 주어진 운전 스타일에 대한 경로의 주어진 부분에 대한 멀미 값이 어떻게 결정될 수 있는지를 보여주는 흐름도(700) 이다. 경로들의 세트 중 각각의 경로의 각각의 부분에는, 복수의 운전 스타일 중에서의 각각의 운전 스타일에 대한 경로의 각각의 부분의 스웨이 멀미 값, 서지 멀미 값, 또는 히브 멀미 값 중 하나 이상을 조합함으로써 승객이 멀미를 경험할 수 있는 가능성을 나타내는 멀미 값이 할당될 수 있다.
경로의 주어진 부분을 따른 예측된 가속도들은 주어진 운전 스타일, 이력 데이터, 및 상세 맵 정보를 이용하여 결정될 수 있다. 운전 스타일에 관하여, 차량이 적당한 운전 스타일보다는 거친 운전 스타일을 이용할 때 더 빠른 속력 및 더 빠른 가속도로 이동하기 때문에, 예측된 가속도들은 적당한 운전 스타일에 대한 것보다 거친 운전 스타일에 대해 더 클 수 있다. 차량이 신중한 운전 스타일을 이용할 때 좀 더 낮은 속력 및 더 느린 가속도로 이동하기 때문에, 예측된 가속도들은 신중한 운전 스타일에 대해서 더 작을 수 있다.
이력 데이터는 이력 교통 정보를 포함할 수 있다. 이력 교통 정보가 뻗어 있는 도로가 혼잡으로 인해 정지 및 서행을 반복하는 교통 상태를 가졌다는 것을 나타내는 경우, 더 많은 양의 전후 가속도(fore-aft acceleration)가 예측될 수 있다.
곡선 구간들, 회전 구간들, 언덕, 교차로, 정지 신호, 및 교통 신호등의 양과 같은, 상세한 맵 정보(136)로부터의 도로들의 특성들은 또한 예측된 가속도들의 결정에 정보를 줄 수 있다. 차량은 곡선 구간 또는 회전 구간에서 더 많은 양의 횡 방향 가속도를 경험할 수 있다. 차량은, 도로를 따라 있는 정지 신호 또는 교통 신호등에서 그런 것처럼, 정지 및 출발로 인해 더 많은 양의 전후 가속도를 경험할 수 있다. 따라서, 예측된 가속도들은 도 7에 도시된 바와 같이 횡 방향 가속도(710), 전후 방향 가속도(712), 및 수직 가속도(714)와 같은 상이한 방향들로의 가속도들을 포함할 수 있다. 이하에서 더 상세히 논의되는 바와 같이, 아래에 더 논의되는 바와 같은, 스웨이, 서지, 및 히브 멀미 값들을 결정하기 위해 예측된 가속도들이 사용될 수 있다.
도 6으로 돌아가서, 경로 2의 회전 구간 부분들 P1, P3, 및 P5와 같은 것이다. 예를 들어, 경로 2의 스트리트 부분 P4는 5개의 교차로를 포함하고, 이는 스트리트 부분 P4에 대한 전후 가속도의 예측된 양을 증가시킨다.
경로의 주어진 부분에 대한 횡 방향, 전후, 및 수직 가속도들은 멀미에 관련된 하나 이상의 필터를 통과할 수 있다. 하나 이상의 필터(720)는 사람이 민감하지 않은 가속도들은 제거하고 사람이 민감한 가속도들은 유지하도록 구성될 수 있다. 상이한 유형의 가속도의 경우, 상이한 필터가 사용될 수 있다. 따라서, 입력된 횡 방향, 전후, 및 수직 가속도들은 필터링된 횡 방향, 전후, 및 수직 가속도들보다 더 넓은 범위의 가속도들을 가질 수 있다.
경로의 주어진 부분에 대한 스웨이, 서지, 및 히브 멀미 값들을 결정하기 위해 필터링된 횡 방향, 전후, 및 수직 가속도들이 처리될 수 있다. (730)에서의 필터링된 횡 방향, 전후, 및 수직 가속도들 입력 각각에 대해, 스웨이 멀미 값(740), 서지 멀미 값(742), 및 히브 멀미 값(744)이 출력된다. 예로서, 스웨이 멀미 값은 제곱된 횡 방향 가속도의 전체(integral)의 제곱근을 취함으로써, 서지 멀미 값은 제곱된 전후 가속도의 전체의 제곱근을 취함으로써 및 히브 멀미 값은 제곱된 수직 가속도의 전체의 제곱근을 취함으로써 계산될 수 있다. 물론, 이러한 값들을 결정하기 위해 다른 계산들이 또한 사용될 수 있다.
각각의 운전 스타일에 대한 스웨이, 서지, 및 히브 멀미 값들은 가중 방식으로 집계되어, 경로의 주어진 부분에 대한 멀미 값을 결정할 수 있게 된다. 승수(750) 또는 가중치가 각각의 스웨이(740), 서지(742), 또는 히브(744) 멀미 값들에 적용된다. 각각의 승수(multiplier)는 멀미 값 유형에 특유할 수 있다. 다시 말해서, 스웨이 멀미 값(740)에 적용되는 승수는 서지 멀미 값(742)에 적용되는 승수와 다를 수 있고, 서지 멀미 값에 적용되는 승수는 히브 멀미 값(744)에 적용되는 승수와 다를 수 있다. 일부 경우들에서, 횡 방향 멀미 값은, 횡 방향 움직임에서의 변화들이 승객에게 멀미를 유도할 가능성이 더 클 수 있기 때문에, 전후 및 히브 멀미 값들보다 더 가중될 수 있다. 이와 관련하여, 예로서, 스웨이, 서지, 및 히브 멀미 값들은 제각기 0.67, 0.22, 및 0.11의 가중치들로 가중될 수 있다.
경로의 주어진 부분에 대한 가중된 스웨이, 서지, 및 히브 멀미 값들이 블록(760)에서 합산되어 주어진 부분에 대한 멀미 값(770)을 결정할 수 있다. 경로 2에 대해, 회전 부분 P1에 대한 멀미 값은 P1에 대한 스웨이 멀미 값, P1에 대한 서지 멀미 값, 및 P1에 대한 히브 멀미 값의 합에 의해 결정된다. 적당한 운전 스타일을 이용하는 P1에 대한 스웨이 멀미 값은 예를 들어 0.5일 수 있다. 적당한 운전 스타일을 이용하는 P1에 대한 서지 멀미 값은 0.3일 수 있다. 적당한 운전 스타일을 이용하는 P1에 대한 히브 멀미 값은 0.1일 수 있다. 제각기 스웨이, 서지, 및 히브 멀미 값들에 대해 0.67, 0.22, 및 0.11의 가중치들을 사용하면, P1에 대한 멀미 값은 0.67*0.5+0.22*0.25+0.11*0.1일 수 있고, 이는 0.40이다. 부분들 P2-P6에 대한 멀미 값들은 경로 2의 제각기 부분들에 특정적인 스웨이, 서지, 및 히브 멀미 값들을 이용하여 유사하게 계산될 수 있다.
각각의 부분에 대한 멀미 값들은 경로들의 세트 중 각각의 경로에 대한 각각의 운전 스타일에 대한 총 멀미 값을 결정하기 위해 조합될 수 있다. 복수의 운전 스타일 중에서 3개의 운전 스타일이 존재하는 경우, 각각의 경로는 3개의 총 멀미 값을 가질 수 있다. 주어진 운전 스타일에 대한 각각의 경로에 대한 총 멀미 값은, 예를 들어, 주어진 운전 스타일에 대한 경로의 부분들에 대한 멀미 값들의 합산, 평균, 또는 가중된 조합일 수 있다. 가중된 조합에 대한 가중치들은 각각의 부분의 길이 및 경로의 전체 길이의 비율에 대한 것일 수 있다. 따라서, 경로들의 세트가 5개의 상이한 경로들을 포함하고 3개의 상이한 운전 스타일이 있는 경우, 결과는 15(5x3) 총 멀미 값일 것이다.
도 6의 예로 돌아가서, 경로 2에 대해, 경로 2에 대한 적당한 운전 스타일에 대한 총 멀미 값을 결정하기 위해 적당한 운전 스타일에 대한 부분들 P1-P6에 대한 멀미 값들이 조합될 수 있다. 적당한 운전 스타일에 대해, P1-P6에 대한 멀미 값들은 제각기 0.40, 0.15, 0.40, 0.30, 0.40, 및 0.15일 수 있다. 따라서, 경로 2에 대한 적당한 운전 스타일에 대한 이들 총 멀미 값은 P1-P6 멀미 값들의 평균인 0.3일 수 있다. 거친 운전 스타일에 대한 부분들 P1-P6에 대한 멀미 값들은 또한 경로 2에 대한 거친 운전 스타일에 대한 총 멀미 값을 결정하기 위해 평균화될 수 있고, 신중한 운전 스타일에 대한 값들은 신중한 운전 스타일에 대한 총 멀미 값을 결정하기 위해 평균화될 수 있다. 거친, 적당한, 및 신중한 운전 스타일에 대한 경로 1에 대한 총 멀미 값이 유사하게 결정될 수 있다. 운전 스타일들 각각에 관해 경로 1에 대해 유사한 결정들이 이루어질 수 있다.
따라서, 경로들 1 및 2에 대해 그리고 3가지 운전 스타일에 대해, 총 6개의 총 멀미 값이 결정될 수 있다. 도 8의 경로지정 옵션(810) 에 따르면, 경로 1을 취하면, 거친 운전 스타일에 대한 29분의 이동 시간 및 0.8의 멀미 값, 적당한 운전 스타일에 대한 31분의 이동 시간 및 0.5의 멀미 값, 및 신중한 운전 스타일에 대한 33분의 이동 시간 및 0.2의 멀미 값을 갖는 것으로 예측된다. 경로지정 옵션(820)을 다음을 보여주는데, 경로 2를 취하면, 거친 운전 스타일에 대한 32분의 이동 시간 및 0.4의 멀미 값, 적당한 운전 스타일에 대한 35분의 이동 시간 및 0.3의 멀미 값, 및 신중한 운전 스타일에 대한 37분의 이동 시간 및 0.1의 멀미 값을 갖는 것으로 예측된다.
총 멀미 값에 기초하여 경로 및/또는 운전 스타일이 선택될 수 있다. 경로 및 운전 스타일의 한 쌍은 경로 및 운전 스타일의 또 다른 쌍보다 더 낮은 총 멀미 값을 갖기 위해 선택될 수 있다. 주어진 운전 스타일이 선호 운전 스타일로서 설정될 수 있다. 적당한 운전 스타일과 같은 주어진 운전 스타일이 선호 운전 스타일로서 설정될 때, 총 멀미 도스 값을 갖는 긴 경로가 긴 경로의 것보다 큰 총 멀미 값을 갖는 짧은 경로 대신에 선택될 수 있다. 승객은 최단 경로에 대한 선호를 표시할 수 있고, 이 경우에 덜 거친 운전 스타일을 갖는 최단 경로가 선택될 수 있다. 승객이 멀미에 취약한 경우, 최저 총 멀미 값을 갖는 경로 및 운전 스타일이 선택될 수 있다. 승객의 멀미에 대한 민감성은 일련의 질문들을 포함하는 승객 평가를 이용하여 결정될 수 있다. 평가는, 비전 기법들을 이용하여, 나이, 성별, 및 인종과 같은, 멀미에 대한 민감성에 관련될 수 있는 승객의 특성들을 검출하는 것을 추가적으로 또는 대안적으로 포함할 수 있다.
도 8에 도시된 경로지정 옵션들에 대해, 적당한 운전 스타일이 선호 운전 스타일로서 설정되는 경우, 경로 2상에서의 적당한 운전 스타일에 대한 총 멀미 값이 0.3이고, 이것은 경로 1상에서의 적당한 운전 스타일에 대한 총 멀미 값 0.5보다 낮기 때문에, 경로 2가 선택될 수 있다. 경로 1이 경로 2보다 짧기 때문에, 경로 1 및 신중한 운전 스타일이 최단 경로가 사용자 선호로서 표시될 때 선택될 수 있다. 승객이 멀미에 취약한 것으로 결정되는 상황에서, 경로 2 및 신중한 운전 스타일이 선택될 수 있는데, 그 이유는 이 조합이 최저 멀미 값 0.1을 산출하기 때문이다.
그 후, 자율 주행 차량이 위에서 설명한 선택된 경로 및 운전 스타일을 이용하여 종료 로케이션까지 내비게이션하도록 운행될 수 있다.
도 9는 전술한 양태들 중 일부에 따라, 승객 편안함을 위해 차량을 운행하기 위한 방법을 포함하는 예시적인 흐름도(900)이다. 예를 들어, 블록(910)에서, 시작 로케이션으로부터 종료 로케이션까지의 경로들의 세트가 결정될 수 있다. 경로들의 세트 중 각각의 경로는 하나 이상의 부분을 포함할 수 있다. 주어진 경로의 하나 이상의 부분은 스트리트 구간들 및 회전 구간들과 같은 경로의 상이한 구획들에 대응할 수 있다.
블록(920)에서, 경로들의 세트 중 각각의 경로에 대해 총 멀미 값이 결정될 수 있다. 총 멀미 값은 주어진 경로의 하나 이상의 부분 각각에 대한 멀미 값들에 기초하여 결정될 수 있다. 주어진 부분에 대한 멀미 값들은 스웨이 멀미 값, 서지 멀미 값, 및 히브 멀미 값을 포함한다. 주어진 경로의 각각의 부분에 대한 멀미 값들은 주어진 경로의 총 멀미 값을 결정하기 위해 집계될 수 있다.
블록(930)에서, 경로들의 세트 중 제1 경로가 경로들의 세트 중 각각의 경로의 총 멀미 값에 기초하여 선택된다. 제1 경로는, 예로서, 최저 총 멀미 값을 갖는 경로, 최고 총 멀미 값을 갖지만 임계값을 초과하지 않는 가장 빠른 경로, 또는 최저 총 멀미 값을 갖는 최단 경로인 것으로 선택될 수 있다. 그 다음, 블록(940) 에서, 차량은 선택된 제1 경로에 따라 자율적으로 조작될 수 있다.
추가 예들에서, 선택된 경로 및 운전 스타일은 업데이트된 경로 특성들 및/또는 승객의 입력에 기초하여 실시간으로 변경될 수 있다. 업데이트된 경로 특성들은, 예를 들어, 차량이 목적지로의 경로상에 있는 동안 검출된 실제 교통 혼잡 및 패턴을 포함할 수 있다. 따라서, 경로의 부분부에 대한 실제 멀미 값들은 업데이트된 경로 특성들로 인해 경로의 부분에 대한 결정된 멀미 값들보다 더 클 수 있다. 실제 멀미 값이 더 큰 상황들에서, 자율 주행 차량은, 더 낮은 실제 멀미 값을 달성하기 위해 및/또는 전체적인 경로에 대해 결정된 총 멀미 값을 매칭시키기 위해 덜 거친 운전 스타일을 이용하여 운행을 자동적으로 시작하고 및/또는 상이한 경로를 취할 수 있다. 일부 예들에서, 자율 주행 차량은, 더 큰 실제 멀미 값이 많은 급정차를 포함하는 교통 패턴으로 인한 것이라면, 선행 차량으로부터 더 긴 차간 거리에서 운행할 수 있다. 대안적으로, 자율 주행 차량은 덜 혼잡한 스트리트를 이용하기 위해 경로를 자동적으로 변경할 수 있다.
승객으로부터의 입력은 상이한 경로 및/또는 운전 스타일의 선택일 수 있다. 입력은 또한 승객이 멀미 증상들을 경험하고 있다는 표시일 수 있다. 예를 들어, 승객은 자신들이 "토할 것 같다"는 음성 입력을 제공할 수 있거나, 또는 승객의 물리적 반응들이 시각적으로 검출되어 그 또는 그녀가 거의 토할 것 같거나 또는 현재 토할 것 같다는 것을 결정할 수 있다. 승객이 멀미 증상들을 경험하고 있다는 표시가 수신될 때, 자율 주행 차량은 덜 거친 운전 스타일을 이용하여 자동적으로 운행을 시작할 수 있다. 일부 예들에서, 자율 주행 차량은 더 느린 속도로 운행할 수 있다.
경로 및/또는 운전 스타일의 선택은 또한 경로의 총 멀미 값에 대한 임계값에 기초할 수 있다. 경로들의 세트 중 각각의 경로에 대한 총 멀미 값들은 임계값과 비교될 수 있다. 더 낮은 임계값은 승객이 본래의 민감도에 기초하거나 또는 일시적 민감도에 기초하여 멀미에 취약할 때 설정될 수 있다. 일시적 민감도는 구역질을 야기하는 질병일 수 있다. 한편, 승객이 멀미에 덜 취약할 때, 더 큰 임계값이 설정될 수 있다. 임계값은 디폴트 수일 수 있다. 디폴트 수는 승객이 십중팔구 경로상에서 멀미를 경험할 때를 나타낼 수 있다. 대안적으로, 임계값은 승객에 의해 설정될 수 있거나, 또는 승객의 평가에 기초하여 결정될 수 있다. 승객의 평가는 이동 동안에 및/또는 이동 후에 승객으로부터 피드백을 수집하는 것을 포함할 수 있다. 피드백은 승차가 얼마나 편안할지에 대한 등급 매김 또는 편안함 레벨을 포함할 수 있고, 승객에 대한 맞춤형 임계값을 결정하기 위해 시간이 지남에 따라 평균될 수 있다. 승객으로부터 피드백이 수신될 때마다, 임계값이 업데이트될 수 있다. 임계값보다 큰 총 멀미 값들을 갖는 경로지정 옵션들은 선택 동안 고려 대상으로부터 제거될 수 있다. 예를 들어, 총 멀미 값들에 대한 임계값이 0.5에 설정되는 경우, 경로 1에 대한 거친 운전 스타일은 선택 동안 고려 대상으로부터 제거될 수 있다.
차량에 둘 이상의 승객이 있을 때, 경로 및/또는 운전 스타일의 선택은 멀미에 가장 취약한 승객에 대한 임계값에 기초할 수 있다.
경로의 부분에 대한 임계값은 또한 경로의 각각의 부분에 대한 운전 스타일을 결정하는데 사용될 수 있다. 경로의 부분에 대한 임계값은 총 멀미 값에 대한 임계값과 상이할 수 있다. 일부 구현들에서, 운전 스타일은 전체 경로에 대한 것이 아니라 개별적으로 각각의 경로의 각각의 부분에 대해 선택될 수 있다. 따라서, 각각의 경로의 각각의 부분에 대해, 주어진 부분의 멀미 값이 설정된 임계값을 초과하지 않도록 운전 스타일이 선택될 수 있다. 경로 2에 대해, 예를 들어, 신중한 운전 스타일이 P1에 대해 선택될 수 있는 한편, 거친 운전 스타일은 P2에 대해 선택될 수 있다. 다른 예들에서, 총 멀미 값이 총 멀미 값에 대한 설정된 임계값을 초과하지 않도록 경로의 각각의 부분에 대해 운전 스타일이 결정될 수 있다.
경로의 총 멀미 값에 대한 또는 경로의 부분에 대한 임계값은 실시간으로 선택된 경로 및 운전 스타일을 변경하는데 사용될 수 있다. 이동 전에, 총 멀미 값이 경로의 총 멀미 값에 대한 임계값보다 작도록, 선택된 경로 및 운전 스타일이 경로에 대해 선택될 수 있다. 이동 중에, 경로의 부분을 따른 실제 멀미 값들이 경로의 부분을 따른 결정된 멀미 값들보다 더 크도록 검출될 수 있다. 그 결과, 선택된 경로의 나머지 부분들이 선택된 운전 스타일로 실행되는 경우, 전체적인 경로에 대한 실제 총 멀미 값이 임계값을 초과하도록 결정될 수 있다. 이에 응답하여, 선택된 경로 및 운전 스타일은 전술한 바와 같이 실시간으로 변경될 수 있다. 대안적으로, 경로의 주어진 부분에 대한 실제 멀미 값들이 주어진 부분에 대한 결정된 멀미 값을 초과할 때, 선택된 경로 및 운전 스타일은 실시간으로 변경될 수 있다.
복수의 운전 스타일 각각에 대한 하나 이상의 경로에 대한 총 멀미 값들이 디스플레이를 위해 제공될 수 있다. 특히, 선택을 위해 고려 중인 각각의 경로에 대한 운전 스타일들이 디스플레이될 수 있다. 도 8의 디스플레이(800)는 컴퓨팅 디바이스(110)에 의해 차량(100)에서의 디스플레이상에 또는 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(320 또는 330)에 의해 디스플레이(324 또는 334)상에 렌더링될 수 있다. 도시된 바와 같이, 디스플레이(800)는 제각기 경로 1 및 경로 2에 대한 경로지정 옵션들(810 및 820), 및 경로 1 및 경로 2를 묘사하는 맵(830)을 포함한다. 각각의 경로지정 옵션은 운전 스타일 정보(882, 884, 886, 862, 864, 및 866)를 포함한다. 다른 예들에서, 추천된 경로 및 운전 스타일의 쌍이 또한 제공될 수 있다.
경로 및/또는 운전 스타일의 선택은 또한 사용자 디바이스에서 수신된 사용자 입력에 기초할 수 있다. 예시적인 디스플레이(800)에서, 디스플레이된 운전 스타일 옵션들(882, 884, 886, 862, 864, 866)은 각각의 운전 스타일에 대한 대응하는 멀미 값에 기초하여 디스플레이를 위해 선택된 운전 스타일 옵션들의 서브세트일 수 있다. 각각의 경로에 대한 각각의 운전 스타일 옵션은 사용자 입력을 수신하기 위한 선택 버튼을 포함한다. 사용자 입력은 경로 및 운전 스타일 쌍을 표시하는 선택 버튼들 중 하나에서 수신될 수 있다. 선택 버튼(840)은 또한 선택된 경로 및 운전 스타일 쌍에 따라 차량의 운행을 시작하도록 사용자 입력을 수신하기 위해 디스플레이(800)에 포함된다.
또 다른 대안에서, 사용자의 입력에 기초하여 사용자에 대한 맞춤형 운전 스타일이 결정될 수 있다. 사용자의 입력은 사용자가 차량을 운전하고 있을 때 사용자로부터 수집되는 데이터, 예를 들어 속력 및 가속도를 포함할 수 있다. 맞춤형 운전 스타일은 디폴트 운전 스타일로서 설정될 수 있고, 이 디폴트 운전 스타일 및 멀미 값에 기초하여 복수의 경로로부터 한 경로가 선택될 수 있다.
각각의 경로의 각각의 부분에 대한 멀미 값들은, 예를 들어 롤(roll) 가속도, 요(yaw) 가속도, 및 피치(pitch) 가속도에 추가적으로 기초할 수 있다. 롤 멀미 값은 롤 가속도, 또는 차량의 롤 축에 대한 변화율에 기초하여 결정될 수 있다. 요 멀미 값은 요 가속도, 또는 차량의 요 축에 대한 변화율에 기초하여 결정될 수 있다. 피치 멀미 값은 피치 가속도, 또는 차량의 피치 축에 대한 변화율에 기초하여 결정될 수 있다. 일부 예에서, 롤 멀미 값은 롤 가속도의 변화율의 제곱근을 취함으로써, 요 멀미 값은 요 가속도의 변화율의 제곱근을 취함으로써, 그리고 피치 멀미 값은 피치 가속도의 변화율의 제곱근을 취함으로써 계산될 수 있다.
또한, 각각의 경로의 각각의 부분에 대한 멀미 값들은 차량에서의 좌석 로케이션에 기초할 수 있다. 좌석의 궤적 및 좌석의 가속도는 차량에서의 좌석의 로케이션에 좌우되어 달라진다. 예를 들어, 차량의 전방에 가까운 좌석은 차량의 후방에 가까운 좌석보다 10% 적은 스웨이 또는 횡 방향 가속도와 같은 작은 가속도를 경험할 수 있다. 멀미 값들은 각각의 좌석 로케이션에 대해 결정될 수 있다. 각각의 좌석에 대해 결정된 멀미 값들에 기초하여, 승객에 대한 좌석 로케이션의 추천이 제공될 수 있다. 추천은 또한 승객 선호들 및/또는 임계값들을 고려할 수 있다. 경로 및 운전 스타일에 대한 실시간 변경들은 승객이 있는 좌석의 좌석 로케이션에 기초할 수 있다.
차량 내 엔터테인먼트 옵션들은 경로의 각각의 부분에 대해 결정된 멀미 값들에 기초하여 맞춤화될 수 있다. 예를 들어, 더 큰 멀미 값들 또는 설정된 임계값을 넘는 멀미 값들을 갖는 경로들의 부분들에 대해, 승객이 바라보고 있는 스크린은 지나가는 장면이 승객의 시야에 있도록 위치될 수 있다. 다른 예들에서, 승객이 내려다보거나 및/또는 읽는 것을 피하도록 장려하기 위해 승객에게 경보가 재생되거나 전송될 수 있다.
전술한 특징들은 내비게이션 동안 승객의 편안함을 위해 차량에 대한 경로 및 운전 스타일을 결정하기 위한 시스템을 제공할 수 있다. 차량의 가속도 및 멀미의 가능성을 고려함으로써, 자율 주행 차량은 멀미를 방지하거나 줄이는 방식으로 운행될 수 있다. 승객들은 대화, 먹기, 마시기, 읽기, 랩톱/태블릿에서 작업하기 등과 같은 다른 활동들에 더 쉽게 참여할 수 있다. 승객들은 더 부드럽고 더 편안한 승차를 획득하기 위해, 또는 다른 경우들에서 더 빠르고 더 시간 효율적인 승차를 선택하기 위해 차량을 쉽게 제어할 수 있다. 승객들은 자율 주행 차량에서 반복적 이동을 취하거나 또는 자율 주행 차량에서 승차를 추천할 가능성이 더 많을 수 있다. 차량에서의 이동들은 승객의 불편함으로 인한 정지 또는 다른 중단을 더 적게 가질 수 있다. 또한, 승객들은 차량 내에서 토할 가능성이 더 적을 수 있다. 그 결과, 차량 내에서 사람이 토한 후에 청소해야 할 가능성이 더 작을 수 있다.
본 명세서에서 설명되는 예들은 자율 주행 모드들에서 운행될 때의 차량들의 사용과 관련되지만, 그러한 특징들은 수동 또는 반자율 주행 모드들에서 운행하는 차량들에 대해서도 또는 수동 주행 모드와 반자율 주행 모드들만을 갖는 차량들에 대해서도 유용할 수 있다.
달리 언급되지 않는 한, 전술한 대안적인 예들은 상호 배타적이지 않으며, 고유의 장점들을 달성하도록 다양한 조합들로 구현될 수 있다. 위에서 논의된 특징들의 이들 및 다른 변형들 및 조합들은 청구항들에 의해 정의되는 주제를 벗어나지 않고서 활용될 수 있으므로, 전술한 실시예들의 설명은 청구항들에 의해 정의되는 주제의 제한으로서가 아니라 예시로서 받아들여져야 한다. 또한, 본 명세서에 설명된 예들뿐만 아니라, "와 같은", "포함하는" 등의 문구로 된 절들의 제공은 청구항들의 주제를 특정 예들로 제한하는 것으로 해석해서는 안 된다; 오히려, 예들은 많은 가능한 실시예들 중 하나만을 예시하기 의도된 것이다. 또한, 상이한 도면들에서의 동일한 참조 번호들은 동일하거나 유사한 요소들을 식별할 수 있다.

Claims (20)

  1. 방법으로서,
    하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에 의해, 종료 로케이션까지의 차량에 대한 경로들의 세트를 결정하는 단계;
    상기 경로들의 세트 중 각각의 주어진 경로에 대해, 상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에 의해, 제1 운전 스타일에서 운행하는 상기 차량의 하나 이상의 예측된 가속도에 기초하여 총 멀미 값을 결정하는 단계 - 상기 차량의 하나 이상의 예측된 가속도는 상기 제1 운전 스타일을 이용하여 결정되고, 경로에 대한 상기 총 멀미 값은 사용자가 상기 경로를 따르는 상기 차량에 있는 동안 멀미를 경험할 가능성을 반영함 -;
    상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 경로들의 세트 중 각각의 경로의 상기 총 멀미 값에 기초하여 상기 경로들의 세트 중 제1 경로를 선택하는 단계; 및
    상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 제1 운전 스타일에서 상기 제1 경로에 따라 상기 차량을 운행하는 단계
    를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에 의해, 사용자 입력, 사용자 특성들 또는 경로 특성들에 기초하여 상기 차량이 상기 제1 운전 스타일을 이용하여 운행하고 있는 동안 사용자가 멀미 증상들을 경험하고 있는 것을 결정하는 단계; 및
    상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에 의해, 제2 운전 스타일을 이용하여 상기 차량을 운행하는 단계 - 상기 제2 운전 스타일은 상기 제1 운전 스타일보다 덜 거침(less assertive) -
    를 추가로 포함하는 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    경로 특성들에 기초하여 상기 차량이 상기 제1 운전 스타일을 이용하여 운행하고 있는 동안 상기 사용자가 멀미 증상들을 경험하고 있는 것을 결정하는 단계는:
    업데이트된 경로 특성들에 기초하여 업데이트된 총 멀미 값을 결정하는 단계; 및
    상기 업데이트된 총 멀미 값이 상기 결정된 총 멀미 값보다 더 높은 것을 결정하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    경로 특성들에 기초하여 상기 차량이 상기 제1 운전 스타일을 이용하여 운행하고 있는 동안 상기 사용자가 멀미 증상들을 경험하고 있는 것을 결정하는 단계는:
    업데이트된 경로 특성들에 기초하여 업데이트된 총 멀미 값을 결정하는 단계; 및
    상기 업데이트된 총 멀미 값이 총 멀미 값에 대한 임계값보다 더 높은 것을 결정하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 사용자 입력은 상기 사용자로부터의 음성 입력을 포함하는, 방법.
  6. 제2항에 있어서,
    하나 이상의 센서를 이용하여, 상기 차량이 상기 제1 운전 스타일을 이용하여 운행하고 있는 동안 상기 사용자가 멀미 증상들을 경험하고 있거나 또는 경험할 것 같다(likely)는 것을 표시하는 상기 사용자의 물리적 반응들을 검출하는 단계를 더 포함하는 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    각각의 경로에 대한 상기 총 멀미 값은 상기 차량에서의 좌석의 로케이션에 추가로 기초하는, 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 경로들의 세트 중 각각의 경로의 상기 총 멀미 값에 기초하여 상기 경로들의 세트 중 상기 제1 경로를 선택하는 단계는, 각각의 총 멀미 값을 임계값과 비교하는 단계를 포함하는 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 총 멀미 값을 결정하는 단계는, 상기 제1 운전 스타일에 기초하여 스웨이(sway) 멀미 값, 서지(surge) 멀미 값 및 히브(heave) 멀미 값을 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 총 멀미 값은 상기 스웨이 멀미 값, 상기 서지 멀미 값 및 상기 히브 멀미 값에 기초하는, 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 총 멀미 값을 결정하는 단계는, 상기 제1 운전 스타일에 기초하여 롤(roll) 멀미 값, 요(yaw) 멀미 값 및 피치(pitch) 멀미 값을 결정하는 단계를 추가로 포함하고;
    상기 총 멀미 값은 상기 롤 멀미 값, 상기 요 멀미 값 및 상기 피치 멀미 값에 추가로 기초하는, 방법.
  11. 시스템으로서,
    차량을 자율적으로 운행하기 위한 명령어들을 저장하는 메모리; 및
    하나 이상의 컴퓨팅 디바이스를 포함하고, 상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스는,
    종료 로케이션까지의 상기 차량에 대한 경로들의 세트를 결정하고;
    상기 경로들의 세트 중 각각의 주어진 경로에 대해, 제1 운전 스타일에서 운행하는 상기 차량의 하나 이상의 예측된 가속도에 기초하여 총 멀미 값을 결정하고 - 상기 차량의 하나 이상의 예측된 가속도는 상기 제1 운전 스타일을 이용하여 결정되고, 경로에 대한 상기 총 멀미 값은 사용자가 상기 경로를 따르는 상기 차량에 있는 동안 멀미를 경험할 가능성을 반영함 -;
    상기 경로들의 세트 중 각각의 경로의 상기 총 멀미 값에 기초하여 상기 경로들의 세트 중 제1 경로를 선택하고; 및
    상기 제1 운전 스타일에서 상기 제1 경로에 따라 상기 차량을 운행
    하도록 구성된, 시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스는,
    사용자 입력, 사용자 특성들 또는 경로 특성들에 기초하여 상기 차량이 상기 제1 운전 스타일을 이용하여 운행하고 있는 동안 사용자가 멀미 증상들을 경험하고 있는 것을 결정하고; 및
    제2 운전 스타일을 이용하여 상기 차량을 운행 - 상기 제2 운전 스타일은 상기 제1 운전 스타일보다 덜 거침(less assertive) -
    하도록 추가로 구성된, 시스템.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스는,
    업데이트된 경로 특성들에 기초하여 결정된 업데이트된 총 멀미 값; 및
    상기 업데이트된 총 멀미 값이 상기 결정된 총 멀미 값보다 더 높은 것
    에 기초하여, 상기 차량이 상기 제1 운전 스타일을 이용하여 운행하고 있는 동안 상기 사용자가 멀미 증상들을 경험하고 있는 것을 결정하도록 구성된, 시스템.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스는,
    업데이트된 경로 특성들에 기초하여 결정된 업데이트된 총 멀미 값; 및
    상기 업데이트된 총 멀미 값이 총 멀미 값에 대한 임계값보다 더 높은 것
    에 기초하여, 상기 차량이 상기 제1 운전 스타일을 이용하여 운행하고 있는 동안 상기 사용자가 멀미 증상들을 경험하고 있는 것을 결정하도록 구성된, 시스템.
  15. 제12항에 있어서,
    상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스는, 하나 이상의 센서를 이용하여, 상기 차량이 상기 제1 운전 스타일을 이용하여 운행하고 있는 동안 상기 사용자가 멀미 증상들을 경험하고 있거나 또는 경험할 것 같다(likely)는 것을 표시하는 상기 사용자의 물리적 반응들을 검출하도록 추가로 구성된, 시스템.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스는, 상기 제1 운전 스타일에 기초한 스웨이(sway) 멀미 값, 서지(surge) 멀미 값 및 히브(heave) 멀미 값에 기초하여 상기 총 멀미 값을 결정하도록 구성된, 시스템.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스는, 상기 제1 운전 스타일에 기초한 롤(roll) 멀미 값, 요(yaw) 멀미 값 및 피치(pitch) 멀미 값에 추가로 기초하여 상기 총 멀미 값을 결정하도록 구성된, 시스템.
  18. 제11항에 있어서,
    상기 차량을 더 포함하는 시스템.
  19. 프로그램의 컴퓨터 판독가능 명령어들이 저장되는 비일시적인, 유형의 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서, 상기 컴퓨터 판독가능 명령어들은, 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에 의해 실행될 때, 상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스로 하여금 방법을 수행하게끔 하고, 상기 방법은:
    종료 로케이션까지의 차량에 대한 경로들의 세트를 결정하는 단계;
    상기 경로들의 세트 중 각각의 주어진 경로에 대해, 제1 운전 스타일에서 운행하는 상기 차량의 하나 이상의 예측된 가속도에 기초하여 총 멀미 값을 결정하는 단계 - 상기 차량의 하나 이상의 예측된 가속도는 상기 제1 운전 스타일을 이용하여 결정되고, 경로에 대한 상기 총 멀미 값은 사용자가 상기 경로를 따르는 상기 차량에 있는 동안 멀미를 경험할 가능성을 반영함 -;
    상기 경로들의 세트 중 각각의 경로의 상기 총 멀미 값에 기초하여 상기 경로들의 세트 중 제1 경로를 선택하는 단계; 및
    상기 제1 운전 스타일에서 상기 제1 경로에 따라 상기 차량을 운행하는 단계
    를 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 방법은,
    사용자 입력, 사용자 특성들 또는 경로 특성들에 기초하여 상기 차량이 상기 제1 운전 스타일을 이용하여 운행하고 있는 동안 사용자가 멀미 증상들을 경험하고 있는 것을 결정하는 단계; 및
    제2 운전 스타일을 이용하여 상기 차량을 운행하는 단계 - 상기 제2 운전 스타일은 상기 제1 운전 스타일보다 덜 거침(less assertive) -
    를 추가로 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
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Families Citing this family (47)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10107635B2 (en) 2016-08-19 2018-10-23 Waymo Llc Method and system for determining and dynamically updating a route and driving style for passenger comfort
JP2018106490A (ja) * 2016-12-27 2018-07-05 トヨタ自動車株式会社 自動運転装置
US10942525B2 (en) 2017-05-09 2021-03-09 Uatc, Llc Navigational constraints for autonomous vehicles
US10259451B2 (en) * 2017-07-19 2019-04-16 GM Global Technology Operations LLC Motion sickness mitigation system and method
US20190120640A1 (en) * 2017-10-19 2019-04-25 rideOS Autonomous vehicle routing
GB2567854B (en) * 2017-10-27 2020-01-08 Jaguar Land Rover Ltd Motion sickness well being route planner
US11273836B2 (en) 2017-12-18 2022-03-15 Plusai, Inc. Method and system for human-like driving lane planning in autonomous driving vehicles
US20190185012A1 (en) * 2017-12-18 2019-06-20 PlusAI Corp Method and system for personalized motion planning in autonomous driving vehicles
US11130497B2 (en) 2017-12-18 2021-09-28 Plusai Limited Method and system for ensemble vehicle control prediction in autonomous driving vehicles
DE102018203898A1 (de) * 2018-03-14 2019-09-19 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft System und Verfahren zur Fahrtplanung für ein Fahrzeug
US10960892B2 (en) * 2018-03-23 2021-03-30 Logic Meister Inc. Automated operation vehicle control device and automated operation vehicle
US10761528B2 (en) * 2018-03-23 2020-09-01 Logic Meister Inc. Automated operation vehicle control unit and automated operation vehicle using automated operation vehicle control unit
US10780888B2 (en) * 2018-06-12 2020-09-22 Rivian IP Holidings, LLC Systems and methods for operating an autonomous vehicle in a guardian mode
US20210154430A1 (en) * 2018-07-10 2021-05-27 Mobilex Ltd Systems and methods for predicting and preventing motion sickness
US11402227B2 (en) 2018-08-14 2022-08-02 GM Global Technology Operations LLC Dynamic route adjustment
US20200082287A1 (en) * 2018-09-10 2020-03-12 Here Global B.V. Method and apparatus for selecting a vehicle using a passenger-based driving profile
FR3086911B1 (fr) * 2018-10-05 2020-09-25 Psa Automobiles Sa Procede de detection preventive du mal des transports et vehicule mettant en œuvre ledit procede
US11034360B2 (en) * 2018-10-11 2021-06-15 GM Global Technology Operations LLC Method and apparatus that address motion sickness
US11657318B2 (en) 2018-10-19 2023-05-23 Waymo Llc Assessing ride quality for autonomous vehicles
US10969236B2 (en) * 2018-12-13 2021-04-06 Gm Global Technology Operations, Llc Vehicle route control based on user-provided trip constraints
US10962372B1 (en) * 2018-12-31 2021-03-30 Accelerate Labs, Llc Navigational routes for autonomous vehicles
JP2020111301A (ja) * 2019-01-17 2020-07-27 マツダ株式会社 車両運転支援システム及び方法
JP7338157B2 (ja) * 2019-01-21 2023-09-05 スズキ株式会社 車両の制御装置
GB2590591B (en) * 2019-06-03 2021-12-29 Relish Tech Limited A method of determining a route
EP3980307A4 (en) * 2019-06-10 2023-05-24 Lit Motors Corporation METHOD AND DEVICE FOR GENERATION OF TRAJECTORY SHAPE FOR AUTONOMOUS VEHICLES
KR102310340B1 (ko) 2019-08-20 2021-10-07 엘지전자 주식회사 차량의 주행 정보를 이용하는 게임 시스템 및 차량 내에서의 게임 서비스 제공 방법
US11352010B2 (en) * 2019-09-30 2022-06-07 Baidu Usa Llc Obstacle perception calibration system for autonomous driving vehicles
CN110745087A (zh) * 2019-10-08 2020-02-04 昆山宝创新能源科技有限公司 车辆及其控制方法和装置
US11548520B2 (en) * 2019-10-11 2023-01-10 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Control of autonomous vehicles adaptive to user driving preferences
CN110956323A (zh) * 2019-11-28 2020-04-03 维沃移动通信有限公司 路线推荐方法及电子设备
US11768079B2 (en) * 2019-12-30 2023-09-26 Gm Cruise Holdings Llc Intelligent route selection for autonomous vehicle delivery system
US11624622B2 (en) * 2020-01-31 2023-04-11 Walmart Apollo, Llc Automatically planning delivery route
DE102020201218A1 (de) * 2020-01-31 2021-08-05 Ford Global Technologies, Llc Verfahren und System zur Steuerung von Kraftfahrzeugfunktionen
JP2023522960A (ja) * 2020-04-23 2023-06-01 クリアモーション，インコーポレイテッド 地形ベースの車両ナビゲーション及び制御
US11852495B1 (en) 2020-05-26 2023-12-26 BlueOwl, LLC Computational model for creating personalized routes based at least in part upon predicted total cost of claim frequency or severity
KR20210158525A (ko) 2020-06-24 2021-12-31 현대자동차주식회사 자율주행차 주행 시 멀미 저감 시스템
KR20220003744A (ko) 2020-07-02 2022-01-11 현대자동차주식회사 멀미 저감을 위한 자율주행차량의 제어 시스템
RU2739777C1 (ru) * 2020-08-07 2020-12-28 Публичное акционерное общество «Татнефть» имени В.Д. Шашина Способ обработки нефтяного пласта
US11585669B2 (en) * 2020-08-31 2023-02-21 Hitachi, Ltd. Vehicle routing using connected data analytics platform
CN112270864B (zh) * 2020-11-05 2022-06-21 中电海康集团有限公司 一种基于第一人称视线位置调整的驾培教学方法及系统
JP2022083518A (ja) * 2020-11-25 2022-06-06 日立Astemo株式会社 車両統合制御装置、および、車両統合制御方法
KR20220103850A (ko) 2021-01-15 2022-07-25 현대자동차주식회사 차량의 거동 예측을 통한 멀미 저감 방법
DE102021117327A1 (de) 2021-07-05 2023-01-05 Ford Global Technologies, Llc Verfahren zum Betrieb eines Kraftfahrzeugs
US20230098988A1 (en) * 2021-09-21 2023-03-30 Apple Inc. User-Centered Motion Planning In A Mobile Ecosystem
IT202100027908A1 (it) * 2021-11-02 2023-05-02 Laura Quinale Dispositivo per determinare un percorso
GB2614292A (en) * 2021-12-23 2023-07-05 Sony Group Corp Method, apparatus and computer program product for selecting content for display during a journey to alleviate motion sickness
WO2023244265A1 (en) * 2022-06-14 2023-12-21 Google Llc Improving route suggestions based on user health-related preferences

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006027347A (ja) * 2004-07-13 2006-02-02 Matsushita Electric Ind Co Ltd 乗心地向上装置
JP2007236644A (ja) * 2006-03-09 2007-09-20 Nissan Motor Co Ltd 乗り物酔い推定装置、乗り物酔い推定方法及び乗り物酔い推定装置付き車両
JP2012059274A (ja) * 2011-10-07 2012-03-22 Toyota Motor Corp 自動運転車両

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS60151195A (ja) * 1984-01-19 1985-08-09 Takashi Mori 船酔防止装置
NL1019989C2 (nl) 2002-02-18 2003-08-19 Tno Werkwijze ter preventie van bewegingsziekte, alsmede inrichting voor het detecteren en signaleren van potentieel ziekmakende bewegingen.
JP2005326962A (ja) * 2004-05-12 2005-11-24 Fujitsu Ten Ltd 運転支援装置
JP2008260315A (ja) * 2007-04-10 2008-10-30 Osaka Prefecture Univ 操船支援方法およびシステム
US8306732B2 (en) 2009-08-18 2012-11-06 Palo Alto Research Center Incorporated Model based method to assess road curvature effect on travel time and comfort for route planning
US20110130956A1 (en) 2009-11-30 2011-06-02 Nokia Corporation Method and apparatus for presenting contextually appropriate navigation instructions
KR101703144B1 (ko) 2012-02-09 2017-02-06 한국전자통신연구원 차량의 자율주행 장치 및 그 방법
DE102012016736A1 (de) * 2012-08-23 2014-05-15 Elektrobit Automotive Gmbh Technik zum Bestimmen schonender Routen im Rahmen einer Routenberechnung
KR101465012B1 (ko) 2013-02-18 2014-11-26 (주)휴빌론 다양한 가중치를 적용한 맞춤형 실내 길안내 경로탐색 장치 및 방법
KR101751163B1 (ko) 2013-03-15 2017-06-26 폭스바겐 악티엔 게젤샤프트 차량의 경로 판정 시스템 및 그 방법
US9145129B2 (en) * 2013-10-24 2015-09-29 Ford Global Technologies, Llc Vehicle occupant comfort
JP2015141099A (ja) * 2014-01-29 2015-08-03 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 ナビゲーション装置、ナビゲーション方法及びプログラム
US9244462B2 (en) 2014-05-30 2016-01-26 Nissan North America, Inc. Vehicle trajectory planning for autonomous vehicles
EP3888958B1 (en) * 2015-06-03 2023-05-24 ClearMotion, Inc. Method of mitigating motion sickness in an autonomous vehicle
JP2017020859A (ja) * 2015-07-09 2017-01-26 三菱電機株式会社 ナビゲーション装置
US9605970B1 (en) * 2015-09-03 2017-03-28 Harman International Industries, Incorporated Methods and systems for driver assistance
JP6414005B2 (ja) * 2015-10-09 2018-10-31 トヨタ自動車株式会社 車両用制御装置
DE102016204635A1 (de) * 2016-03-21 2017-09-21 Ford Global Technologies, Llc Verfahren und Vorrichtung zum Vermeiden oder Abmildern von Reiseübelkeit in einem Fahrzeug
US10107635B2 (en) * 2016-08-19 2018-10-23 Waymo Llc Method and system for determining and dynamically updating a route and driving style for passenger comfort

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006027347A (ja) * 2004-07-13 2006-02-02 Matsushita Electric Ind Co Ltd 乗心地向上装置
JP2007236644A (ja) * 2006-03-09 2007-09-20 Nissan Motor Co Ltd 乗り物酔い推定装置、乗り物酔い推定方法及び乗り物酔い推定装置付き車両
JP2012059274A (ja) * 2011-10-07 2012-03-22 Toyota Motor Corp 自動運転車両

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