KR20140020230A - 검출된 물체의 행동을 예측하기 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

검출된 물체의 행동을 예측하기 위한 시스템 및 방법 Download PDF

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KR20140020230A
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KR
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vehicle
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data
type
driver
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Application number
KR1020137011655A
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지아준 쥬
데이빗 아이. 페르구손
드미트리 에이. 돌고브
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구글 인코포레이티드
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Abstract

본 발명의 실시형태들은 일반적으로 자율주행 차량들(101)에 관한 것이다. 구체적으로, 설명된 특징들은 이러한 차량들의 안정성, 용도, 운전자 경험 및 성능을 향상시키기 위해 단독으로 혹은 결합되어 사용될 수 있다.

Description

검출된 물체의 행동을 예측하기 위한 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR PREDICTING BEHAVIORS OF DETECTED OBJECTS}
관련 출원에 대한 상호 참조
본 출원은 미국 특허출원 번호 제13/251,705호(발명의 명칭: "SYSTEM AND METHOD FOR PREDICTING BEHAVIORS OF DETECTED OBJECTS", 2011년 10월 3일 출원); 미국 가출원 번호 제61/390,094호(발명의 명칭: "AUTONOMOUS VEHICLES", 2010년 10월 5일 출원); 그리고 미국 가출원 번호 제61/391,271호(발명의 명칭: "AUTONOMOUS VEHICLES", 2010년 10월 8일 출원)의 우선권 혜택을 주장하며, 이러한 특허문헌들의 전체 개시내용은 참조로 본 명세서에 통합된다.
자율주행 차량들은 승객들을 일 위치에서 또 다른 위치로 운송하는데 도움을 주기 위해 다양한 컴퓨팅 시스템들을 사용한다. 일부 자율주행 차량들은, 파일럿(pilot), 운전자(driver), 혹은 승객과 같은 조작자로부터의 어떤 초기 입력 또는 연속적인 입력을 요구할 수 있다. 다른 시스템들, 예를 들어, 자동운행 시스템들(autopilot systems)은 그 시스템이 관여된 경우에만 사용될 수 있는바, 이 시스템은 조작자로 하여금 수동 모드(이러한 수동 모드에서 조작자는 차량의 움직임에 대해 고도의 제어를 수행함)로부터 자율주행 모드(이러한 자율주행 모드에서 차량은 본질적으로 스스로 구동됨)로 스위칭하여 이들 사이의 어느 모드에 있게 해준다.
다양한 실시형태에서, 본 발명은 조향 장치(steering device)(예를 들어, 자동차의 경우 방향전환을 행하는 휠(wheel) 및 보트(boat)의 경우 키(rudder)) 그리고 엔진을 구비한 차량을 제공한다. 조향 장치는 제 1 사용자 입력 제어기(예를 들어, 자동차의 운전석의 조향핸들)에 의해 제어될 수 있고, 엔진은 제 2 사용자 입력 제어기(예를 들어, 자동차의 경우 가속기, 혹은 보트의 경우 쓰로틀(throttle))에 의해 제어될 수 있으며, 조향 장치와 엔진 모두는 컴퓨터 명령들을 실행할 수 있는 프로세서에 의해 제어될 수 있다. 차량은, 차량이 동작하고 있는 환경에 관한 정보를 캡처(capture)하기 위한 하나 이상의 센서들(예를 들어, 카메라, 레이더, 레이저 거리 측정기(laser range finders))을 포함한다. 프로세서는 센서들로부터 데이터를 수신하고, 그리고 센서들로부터의 데이터 혹은 외부 소스로부터 수신된 데이터 또는 이들 모두에 적어도 부분적으로 근거하여 운행 커맨드(navigation command)를 발생하며, 여기서 운행 커맨드는, 차량의 의도된 방향과 관련된 조향 장치에 대한 커맨드(예를 들어, 자동차의 앞바퀴를 좌측으로 10도 회전하도록 하는 커맨드), 혹은 차량의 의도된 속도와 관련된 엔진에 대한 커맨드(가속하도록 하는 커맨드)를 포함한다. 운행 커맨드들은 또한, 차량의 속도가 감속되게 제동을 행하도록 하는 커맨드를 포함할 수 있을 뿐만 아니라, 차량의 움직임에 영향을 미치는 다른 커맨드들을 포함할 수 있다.
일 실시형태에서, 센서들은 차량의 외부에 있는 물체를 검출하기 위해 사용되고, 물체에 대응하는 데이터는 프로세서에 전송된다. 프로세서는 물체의 유형 및 상태를 결정하기 위해 물체에 대응하는 데이터를 분석한다. 그 다음에, 프로세서는 물체와 유사한 유형 및 상태를 갖는 엔티티(entity)들에 대한 행동 데이터(behavior data)에 액세스함으로써 물체의 예상되는 행동(likely behavior)을 예측한다. 그 다음에, 차량은 물체의 예상되는 행동에 적어도 부분적으로 근거하여 자신의 방위를 의도된 위치 및 속도에 맞출 수 있다.
또 다른 실시형태에서, 차량의 외부에 있는 물체의 유형의 분류는, 물체를 자동차, 보행자, 또는 자전거로서 분류하는 것을 포함한다. 추가적으로, 물체는 또한, 예를 들어, 로고(logo), 범퍼 스티커(bumper sticker), 혹은 자동차 번호판(license plate)에 근거하여 물체를 분류하거나 또는 자동차의 타입을 결정함으로써 분류될 수 있다.
또 다른 실시형태에서, 차량의 외부에 있는 물체의 상태는, 위치, 물체가 진행하고 있는 차선(traffic lane), 속도, 가속도, 도로에 진입, 도로로부터 빠져나옴, 전조등(headlights)의 활성화, 후방등(taillights)의 활성화, 혹은 점멸등(blinkers)의 활성화 중 적어도 하나와 관련된다.
또 다른 실시형태에서, 행동 데이터는 하나 이상의 위치에서의 복수의 엔티티들의 상태를 추적함으로써 수집된다. 이러한 추적은, 위성 영상(satellite imagery), 노변 카메라(roadside cameras), 내장형 GPS 데이터(on-board GPS data)에 의하거나, 혹은 가까이 있는 다른 엔티티들로부터 획득된 센서 데이터를 통해 수행될 수 있다.
또 다른 실시형태에서, 차량의 방위를 맞추도록 하는 커맨드는 물체로부터 소정의 거리에 차량을 위치시키는 것을 포함하며, 여기서 소정의 거리는 물체의 유형에 적어도 부분적으로 근거한다. 추가적으로, 물체의 예상되는 행동은 물체가 하나 이상의 상태에 진입할 확률로서 제공될 수 있다.
또 다른 실시형태에서, 차량은 업데이트된 행동 데이터를, 예를 들어, 원격 서버로부터 수신한다. 그 다음에, 차량은 업데이트된 행동 데이터에 적어도 부분적으로 근거하여 자율적으로 제어될 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시형태에 따른 시스템의 기능 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시형태에 따른 자율주행 차량의 내부의 예시적 디자인이다.
도 3은 본 발명의 실시형태에 따른 예시적 차량의 외부를 나타낸 도면이다.
도 4a 내지 도 4d는 자율주행 차량에 대한 센서 필드를 나타낸 도면이다.
도 5a 및 도 5b는 외부 물체에 근접한 자율주행 차량을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시형태에 따른 흐름 구성도이다.
도 7은 본 발명의 실시형태에 따른 시스템의 기능 구성도이다.
본 개시 내용의 실시형태들은 일반적으로 자율 운행 시스템(autonomous driving system)에 관한 것이다. 특히, 자율 운행 시스템을 구현하는 차량은 주변 물체를 검출할 수 있고 주변 물체에 반응할 수 있다. 검출된 물체의 일부는, 보행자, 자동차, 자전거와 같은 움직이는 것이다. 아래에서 설명되는 바와 같이, 자율 운행 시스템은 가까이 있는 물체를 식별 및 분류할 수 있다. 추가적으로, 물체의 유형에 근거하여, 자율 운행 시스템은 물체의 예상되는 움직임 및 행동을 예측할 수 있다. 또한, 차량은 주행의 효율을 증가시키고 사고의 가능성을 감소시키는 방식으로 가까이 있는 물체에 반응할 수 있다.
도 1에 제시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시형태에 따른 자율 운행 시스템(100)은 다양한 컴포넌트들을 구비한 차량(101)을 포함한다. 본 발명의 특정 실시형태들이 특정 타입의 차량들과 관련되어 특히 유용할 수 있지만, 차량은 임의 타입의 차량일 수 있는바, 여기에는 자동차, 트럭, 오토바이, 버스, 보트, 비행기, 헬리콥터, 잔디 깎는 기계, 레저 차량, 놀이 공원 차량, 전차(trams), 골프 카트(golf carts), 기차, 및 트롤리(trolleys)가 포함되지만 이러한 것에만 한정되는 것은 아니다. 차량은 하나 이상의 컴퓨터(예를 들어, 프로세서(120), 메모리(130), 및 범용 컴퓨터에 전형적으로 존재하는 다른 컴포넌트들을 포함하는 컴퓨터(110))를 구비할 수 있다.
메모리(130)는 프로세서(120)에 의해 액세스가능한 정보(프로세서(120)에 의해 실행될 수 있거나 그렇지 않으면 사용될 수 있는 명령들(132) 및 데이터(134)를 포함함)를 저장한다. 메모리(130)는 프로세서에 의해 액세스가능한 정보를 저장할 수 있는 임의의 타입일 수 있는바, 여기에는 (하드-드라이브, 메모리 카드, ROM, RAM, DVD 혹은 다른 광학 디스크뿐만 아니라 다른 기입-가능 메모리 및 판독-전용 메모리와 같은 전자적 디바이스를 통해 판독될 수 있는 데이터를 저장하는) 컴퓨터-판독가능 매체 혹은 다른 매체가 포함될 수 있다. 시스템 및 방법은 앞서 언급된 것의 서로 다른 조합을 포함할 수 있고, 그럼으로써 명령들 및 데이터의 서로 다른 부분들이 서로 다른 타입의 매체들에 저장되게 된다.
명령들(132)은 프로세서에 의해 (머신 코드(machine code)와 같이) 직접적으로 혹은 (스크립트들(scripts)과 같이) 간접적으로 실행될 임의 세트의 명령들일 수 있다. 예를 들어, 명령들은 컴퓨터-판독가능 매체에 컴퓨터 코드로서 저장될 수 있다. 이러한 점에서, 용어 "명령" 및 "프로그램"은 본 명세서에서 상호교환가능하게 사용될 수 있다. 명령들은 프로세서에 의한 직접 프로세싱을 위해 오브젝트 코드 포맷(object code format)으로 저장될 수 있거나, 혹은 (사전에 컴파일링(compiling)되거나 요구시 해석되는 독립형 소스 코드 모듈들(independent source code modules)의 스크립트들 혹은 컬렉션들(collections)을 포함하는) 임의의 다른 컴퓨터 언어로 저장될 수 있다. 명령들의 기능, 방법 및 루틴이 아래에서 더 상세히 설명된다.
데이터(134)는 명령들(132)에 따라 프로세서(120)에 의해 검색, 저장, 혹은 수정될 수 있다. 예를 들어, 비록 본 시스템 및 방법이 임의의 특정 데이터 구조로 한정되는 것은 아니지만, 데이터는 컴퓨터 레지스터들(computer registers)에 저장될 수 있거나, 복수의 상이한 필드들과 레코드들, XML 문서들 혹은 플랫 파일들(flat files)을 갖는 테이블로서 관계형 데이터베이스(relational database)에 저장될 수 있다. 데이터는 또한 임의의 컴퓨터-판독가능 포맷으로 포맷될 수 있다. 단지 예시적인 추가 예에서, 영상 데이터는 그래픽 도시를 위한 컴퓨터 명령들뿐만 아니라, 무손실(예를 들어, BMP) 혹은 손실(예를 들어, JPEG) 그리고 비트맵 혹은 벡터기반(예를 들어, SVG)으로 압축되거나 압축해제되는 포맷들에 따라 저장되는 픽셀들의 그리드(grid)들로 구성된 비트맵들로서 저장될 수 있다. 데이터는 숫자, 설명 텍스트, 소유권 코드(proprietary codes), 동일한 메모리 혹은 상이한 메모리들(다른 네트워크 위치들을 포함함)의 다른 영역들에 저장된 데이터에 대한 참조, 또는 관련 데이터를 계산하기 위해 임의의 기능에 의해 사용되는 정보와 같은 그러한 관련 정보를 식별하기에 충분한 임의의 정보를 포함할 수 있다.
프로세서(120)는 인텔(Intel Corporation) 또는 AMD(Advanced Micro Devices)로부터의 프로세서들과 같은 임의의 종래 프로세서일 수 있다. 대안적으로, 프로세서는 ASIC과 같은 전용 디바이스일 수 있다. 비록 도 1이 컴퓨터(110)의 프로세서, 메모리, 및 다른 요소들을 동일 블록 내에 있는 것으로서 기능적으로 나타내고 있지만, 본 발명의 기술분야에서 통상의 기술을 가진 자들은 이러한 프로세서 및 메모리가 동일한 물리적 하우징(housing) 내에 저장될 수도 있고 저장되지 않을 수도 있는 복수의 프로세서들 및 메모리들을 실제로 포함할 수 있음을 이해할 것이다. 예를 들어, 메모리는 컴퓨터(110)와는 다른 하우징에 위치한 하드 드라이브 혹은 다른 저장 매체일 수 있다. 따라서, 프로세서 혹은 컴퓨터의 언급은 병렬로 동작할 수 있거나 동작하지 않는 프로세서들 혹은 컴퓨터들 혹은 메모리들의 집합의 언급을 포함하고 있음을 이해해야 한다. 본 명세서에서 설명되는 단계들을 수행하기 위해 단일 프로세서를 사용하는 것이 아니라, 조향 컴포넌트 및 감속 컴포넌트와 같은 컴포넌트들 중 일부는, 컴포넌트별 기능과 관련된 계산만을 수행하는 자기 자신의 프로세서를 각각 가질 수 있다.
본 명세서에서 설명되는 다양한 실시형태에서, 프로세서는 차량으로부터 원격 위치에 있을 수 있고 무선으로 차량과 통신할 수 있다. 다른 실시형태에서, 본 명세서에 설명되는 프로세스들 중 일부는 차량 내에 배치된 프로세서 상에서 실행되며, 원격 프로세서에 의해 다른 것들이 실행되는바, 여기에는 단일 조종을 실행하기 위해 필요한 조치들을 취하는 것이 포함된다.
컴퓨터(110)는 컴퓨터와 관련하여 통상적으로 사용되는 컴포넌트 모두를 포함할 수 있는바, 예를 들어 중앙 처리 장치(CPU), 웹 브라우저와 같은 명령 및 데이터(134)를 저장하는 메모리(예를 들어, RAM 및 내부 하드 드라이브), 전자적 디스플레이(142)(예를 들어, 스크린, 소형 LCD 터치-스크린 혹은 정보를 디스플레이하도록 동작가능한 임의의 다른 전기적 디바이스), 사용자 입력(예를 들어, 마우스, 키보드, 터치스크린, 및/또는 마이크로폰), 뿐만 아니라 사람의 상태 및 욕구에 대한 명시적 정보(예를 들어, 제스처(gesture)) 혹은 암묵적 정보(예를 들어, "사람이 졸고 있다")를 수집하기 위한 다양한 센서들(예를 들어, 비디오 카메라)을 포함할 수 있다.
차량은 또한, 디바이스의 지리적 위치를 결정하기 위해 컴퓨터(110)와 통신하는 지리적 위치결정 컴포넌트(144)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 위치결정 컴포넌트는 디바이스의 위도, 경도 및/또는 고도 위치를 결정하기 위한 GPS 수신기를 포함할 수 있다. 레이저-기반 국부화 시스템(laser-based localization systems), 관성-보조 GPS(inertial-aided GPS), 혹은 카메라-기반 국부화(camera-based localization)와 같은 다른 위치결정 시스템이 또한, 차량의 위치를 식별하기 위해 사용될 수 있다. 차량의 위치는 절대적인 지리적 위치(예를 들어, 위도, 경고, 및 고도), 뿐만 아니라 상대적인 위치 정보(예를 들어, 바로 그 주변의 다른 자동차들에 대한 위치, 이것은 종종 절대적인 지리적 위치보다 더 적은 노이즈로 결정될 수 있음)를 포함할 수 있다.
디바이스는 또한 컴퓨터(110)와 통신하는 다른 특징들을 포함할 수 있는바, 예를 들어, 차량의 방향 및 속도 혹은 그 변화를 결정하기 위해 가속도계, 자이로스코프(gyroscope) 또는 방향/속도 검출 디바이스(146)와 같은 것을 포함할 수 있다. 단지 예를 들면, 디바이스(146)는 중력 방향 혹은 그 수직인 평면에 대한 피치(pitch), 요(yaw) 또는 롤(roll)(혹은 그 변화)을 결정할 수 있다. 디바이스는 또한 속도에서의 증가 혹은 감소 그리고 이러한 변화의 방향을 추적할 수 있다. 본 명세서에서 설명되는 바와 같은 위치 및 방위 데이터의 디바이스 제공은, 사용자, 컴퓨터(110), 다른 컴퓨터 및 이들의 조합에 자동으로 제공될 수 있다.
컴퓨터(110)는 다양한 컴포넌트들을 제어함으로써 차량의 방향 및 속도를 제어할 수 있다. 예를 들어, 만약 차량이 완전히 자율주행 모드에서 동작한다면, 컴퓨터(110)는 차량이 (예를 들어, 연료 또는 엔진에 제공되는 다른 에너지를 증가시킴으로써) 가속되도록 할 수 있고, (예를 들어, 엔진에 공급되는 연료를 감소시킴으로써 또는 브레이크를 적용시킴으로써) 감속되도록 할 수 있으며, (예를 들어, 두 개의 앞바퀴를 돌림으로써) 방향을 변경하도록 할 수 있다.
컴퓨터(110)는 또한, 차량 및 그 컴포넌트들의 상태를 차량(101)의 승객에게 전달하기 위해 상태 표시기들(138)을 제어할 수 있다. 예를 들어, 차량(101)은 차량, 특정 센서, 혹은 특히 컴퓨터(110)의 전체 상태에 관한 정보를 디스플레이하기 위한 디스플레이(255)를 구비할 수 있다. 디스플레이(225)는, 예를 들어, 컴퓨터의 상태(순항), 차량 자체(410), 도로(420), 교차로(430), 뿐만 아니라 다른 물체 및 정보를 포함하는 차량 주변의 (컴퓨터에 의해 발생된) 영상들을 포함할 수 있다.
컴퓨터(110)는, 컴퓨터(110)가 다양한 센서들로부터 유효한 데이터를 획득하고 있는지 여부, 컴퓨터가 자동차의 방향 혹은 속도 또는 양쪽 모두를 부분적으로 혹은 전체적으로 제어하고 있는지 여부, 어떤 에러가 존재하는지 여부, 등을 표시하기 위해 시각적 혹은 청각적 신호들을 사용할 수 있다. 차량(101)은 또한, 차량(101)의 현재 상태를 표시하기 위해, 상태바(230)와 같은, 상태 표시 장치를 포함할 수 있다. 도 2의 예에서, 상태바(230)는, 차량이 현재 운행 모드(drive mode)에 있고 시간당 2마일의 속도(2 miles per hour)로 움직이고 있음을 표시하는 "D" 및 "2 mph"를 디스플레이한다. 이와 관련하여, 차량은 전자적 디스플레이 상에 텍스트를 디스플레이할 수 있거나, 차량(101)의 일부분을 조명할 수 있거나, 또는 다양한 다른 타입의 표시들을 제공할 수 있다. 추가적으로, 컴퓨터는 또한, 매 순간 인간 혹은 자동화 시스템이 차량을 제어하고 있는지 여부를 표시하는 외부 표시기들(이것은 인간, 다른 컴퓨터, 혹은 이들 모두에 의해 판독가능함)을 구비할 수 있다.
일 예에서, 컴퓨터(110)는 차량의 다양한 컴포넌트들과 통신할 수 있는 자율 운행 컴퓨팅 시스템일 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터(110)는 차량의 종래 중앙 프로세서(160)와 통신할 수 있으며, 차량(101)의 움직임, 속도 등을 제어하기 위해, 차량(101)의 다양한 시스템들(예를 들어, 제동 시스템(180), 가속 시스템(182), 신호 시스템(184), 및 운행 시스템(186))로부터의 정보를 전송 및 수신할 수 있다. 추가적으로, 컴퓨터(100)가 관여하는 경우, 컴퓨터(110)는 차량(101)의 이러한 기능들 중 일부 혹은 모두를 제어할 수 있고, 이에 따라 완전하게 자율적이거나 혹은 부분적으로 자율적일 수 있다. 다양한 시스템들 및 컴퓨터(110)가 차량(101) 내에 제시되었지만, 이러한 요소들은 차량(101)의 외부에 있을 수 있거나 긴 거리에 의해 물리적으로 분리될 수 있음을 이해해야 한다.
도 2는 자율주행 차량의 내부의 예시적 디자인을 나타낸다. 자율주행 차량은 비자율주행 차량(non-autonomous vehicle)의 특징 모두를 포함할 수 있는바, 예를 들어, 핸들(210)과 같은 조향 장치, 네비게이션 디스플레이(215)와 같은 운행 표시 장치, 그리고 기어 변속기(gear shifter)(220)와 같은 기어 선택기 장치를 포함할 수 있다.
차량은, 다른 차량들, 도로에서의 장애물, 교통 신호, 표지판, 나무 등과 같은 차량의 외부에 있는 물체들을 검출하기 위한 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 검출 시스템은 레이저, 소나(sonar), 레이더, 카메라, 또는 임의의 다른 검출 디바이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 만약 차량이 소형 승용차라면, 자동차는 지붕 혹은 다른 편리한 위치에 장착되는 레이저를 포함할 수 있다. 일 실시형태에서, 레이저는 축을 중심으로 회전하며 피치를 변경시킴으로써 차량과 (이러한 차량과 대면하고 있는) 물체 표면 간의 거리를 측정할 수 있다. 차량은 또한 적응형 순항 제어 시스템들을 위해 사용되는 것들과 같은 다양한 레이더 검출 유닛들을 포함할 수 있다. 레이더 검출 유닛들은 자동차의 전면 및 후면뿐만 아니라 전면 범퍼의 양측에 위치할 수 있다. 또 다른 예에서, 다양한 카메라들이 차량에 서로로부터 소정의 거리(이것은 알려져 있음)를 두고 장착될 수 있고, 이에 따라 둘 이상의 카메라들에 의해 촬영된 다양한 물체까지의 거리를 컴퓨팅하기 위해 서로 다른 영상들로부터의 시차(parallax)가 사용될 수 있게 된다. 이러한 센서들은, 승객들뿐만 아니라 환경 내의 물체들 혹은 사람들에 대한 안전을 최대화시키기 위해, 차량으로 하여금 환경을 이해할 수 있게 하고 가능하게는 이러한 환경에 대응할 수 있게 한다.
앞서 설명된 센서들에 추가하여, 컴퓨터는 또한 전형적인 비-자율주행 차량의 센서들로부터의 입력을 사용할 수 있다. 예를 들어, 이러한 센서들은, 타이어 공기압 센서, 엔진 온도 센서, 브레이크 열 센서, 브레이크 패드 상태, 타이어 트레드 센서, 연료 센서, 오일 레벨 및 품질 센서, (공기의 온도, 습도, 혹은 공기 내의 분진을 검출하기 위한) 공기 품질 센서 등을 포함할 수 있다.
이러한 센서들 중 많은 센서들은 컴퓨터에 의해 프로세싱되는 데이터를 실시간으로 제공하는바, 즉, 센서들은 일정 범위의 시간에 혹은 일정 범위의 시간에 걸쳐 감지되는 환경을 반영하기 위해 자신의 출력을 계속 업데이트할 수 있고, 그리고 계속적으로 혹은 요구가 있는 경우 그 업데이트된 출력을 컴퓨터에 제공하여 차량의 과거-현재 방향 또는 속도가 그 감지된 환경에 응답하여 수정돼야하는지를 컴퓨터가 결정할 수 있게 할 수 있다.
도 3은 소형 승용차(301)에 대한 특정 실시예를 나타내는바, 여기서 소형 승용차(301)는 차량의 전면 및 상부에 각각 장착된, 레이저(310) 및 레이저(311)를 포함한다. 레이저(310)는 대략 150미터의 도달거리, 30도의 수직 시계, 그리고 대략 30도의 수평 시계를 가질 수 있다. 레이저(311)는 대략 50-80미터의 도달거리, 30도의 수직 시계, 그리고 360도의 수평 시계를 가질 수 있다. 레이저들은 다양한 물체들의 위치 및 거리를 식별하기 위해 컴퓨터가 사용할 수 있는 거리 및 강도 정보를 차량에 제공할 수 있다. 일 실시형태에서, 레이저는 축을 중심으로 회전하며 피치를 변경시킴으로써 차량과 (이러한 차량과 대면하고 있는) 물체 표면 간의 거리를 측정할 수 있다.
차량은 또한 적응형 순항 제어 시스템들을 위해 사용되는 것들과 같은 다양한 레이더 검출 유닛들을 포함할 수 있다. 레이더 검출 유닛들은 자동차의 전면 및 후면뿐만 아니라 전면 범퍼의 양측에 위치할 수 있다. 도 3의 예에서 제시된 바와 같이, 차량(301)은, 차량의 측면(도면에서는 단지 일 측면만 도시됨), 전면 및 후면 상에 위치하는 레이더 검출 유닛들(320-323)을 포함한다. 이러한 레이더 검출 유닛들 각각은 대략 18도의 시계에 대해 대략 200미터의 도달거리를 가질 수 있을 뿐만 아니라 대략 56도의 시계에 대해 대략 60미터의 도달거리를 가질 수 있다.
또 다른 예에서, 다양한 카메라들이 차량에 장착될 수 있다. 카메라들은 소정의 거리에 장착될 수 있고, 이에 따라 둘 이상의 카메라들의 영상들로부터의 시차가 다양한 물체까지의 거리를 컴퓨팅하기 위해 사용될 수 있게 된다. 도 3에 제시된 바와 같이, 차량(301)은 백미러(rear view mirror)(미도시) 가까이에서 바람막이창(340) 아래에 장착되는 2개의 카메라들(330-331)을 포함할 수 있다. 카메라(330)는 대략 200미터의 도달거리 및 대략 30도의 수평 시계를 포함할 수 있고, 반면 카메라(331)는 대략 100미터의 도달거리 및 대략 60도의 수평 시계를 포함할 수 있다.
각각의 센서는, 물체를 검출하기 위해 센서가 사용될 수 있는 특정의 센서 필드(sensor field)와 관련될 수 있다. 도 4a는 다양한 센서들의 근사적 센서 필드를 위에서 내려다본 도면이다. 도 4b는 3개의 센서에 대한 시계에 근거하여 레이저들(310 및 311)에 대한 근사적 센서 필드(410 및 411)를 각각 나타낸 것이다. 예를 들어, 센서 필드(410)는 대략 150미터에 대해 대략 30도의 수평 시계를 포함하고, 센서 필드(411)는 대략 80미터에 대해 360도의 수평 시계를 포함한다.
도 4d는 이러한 센서들에 대한 시계에 근거하여, 레이더 검출 유닛들(320-323)에 대한 근사적 센서 필드(420A-423B)를 도시한다. 예를 들어, 레이더 검출 유닛(320)은 센서 필드(420A 및 420B)를 포함한다. 센서 필드(420A)는 대략 200미터에 대해 대략 18도의 수평 시계를 포함하고, 센서 필드(420B)는 대략 80미터에 대해 대략 56도의 수평 시계를 포함한다. 유사하게, 레이더 검출 유닛(321-323)은 센서 필드(421A-423A 및 421B-423B)를 포함한다. 센서 필드(421A-423A)는 대략 200미터에 대해 대략 18도의 수평 시계를 포함하고, 센서 필드(421B-423B)는 대략 80미터에 대해 대략 56도의 수평 시계를 포함한다. 센서 필드(421A 및 422A)는 도 4a 및 도 4d의 가장자리를 넘어 확장된다.
도 4c는 이러한 센서들에 대한 시계에 근거하여, 카메라들(330-331)에 대한 근사적 센서 필드(430-431)를 도시한다. 예를 들어, 카메라(330)의 센서 필드(430)는 대략 200미터에 대해 대략 30도의 시계를 포함하고, 카메라(430)의 센서 필드(431)는 대략 100미터에 대해 대략 60도의 시계를 포함한다.
또 다른 예에서, 자율주행 차량은 소나 디바이스, 스테레오 카메라(stereo cameras), 국소 카메라(localization camera), 레이저, 및 레이더 검출 유닛을 포함할 수 있고, 각각은 서로 다른 시계를 갖는다. 소나는 대략 6미터의 최대 거리에 대해 대략 60도의 수평 시계를 가질 수 있다. 스테레오 카메라는, 대략 50도의 수평 시계, 대략 10도의 수직 시계, 및 대략 30미터의 최대 거리를 갖는 중첩 영역을 가질 수 있다. 국소 카메라는, 대략 75도의 수평 시계, 대략 90도의 수직 시계, 및 대략 10미터의 최대 거리를 가질 수 있다. 레이저는, 대략 360도의 수평 시계, 대략 30도의 수직 시계, 및 100미터의 최대 거리를 가질 수 있다. 레이더는, 근거리 빔(near beam)에 대해 60도의 수평 시계, 원거리 빔(far beam)에 대해 30도의 수평 시계, 그리고 200미터의 최대 거리를 가질 수 있다.
설명된 센서들은 도로에서의 보행자, 자전거, 다른 차량 혹은 물체의 움직임을 식별, 추적 및 예측하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 센서들은 차량 주변의 물체의 위치 및 형상 정보를 컴퓨터(110)에게 제공할 수 있고, 그 다음에 컴퓨터(110)는 물체를 또 하나의 차량으로 식별할 수 있다. 물체의 현재 움직임은 또한, 센서에 의해 결정될 수 있거나(예를 들어, 해당 컴포넌트는 자체 내장형 속도 레이더 검출기임), 또는 센서에 의해 제공된 정보에 근거하여(예를 들어, 시간 경과에 따른 물체의 위치 데이터에서의 변화를 비교함으로써) 컴퓨터(110)에 의해 결정될 수 있다.
컴퓨터는 검출된 물체의 존재에 근거하여 차량의 현재 경로 및 속도를 변경시킬 수 있다. 예를 들어, 만약 차량의 현재 속도가 50 mph이고 그리고 카메라를 사용함으로써 그리고 광학적-문자 인식을 사용함으로써 제한 속도가 35 mph임을 표시하는 표지판을 곧 통과할 것임이 검출된다면, 차량은 자동으로 감속을 행할 수 있다. 더욱이, 만약 물체가 차량의 의도된 경로를 방해하고 있다고 컴퓨터가 결정한다면, 컴퓨터는 차량이 그 장애물을 돌아 운행하도록 조정할 수 있다.
더욱이, 차량의 컴퓨터 시스템이 물체의 예상되는 움직임을 예측할 수 있다. 일 실시형태에서, 컴퓨터 시스템(110)은, 물체의 순간 방향, 가속/감속 및 속도에만 근거하여 물체의 장래 움직임을 간단히 예측할 수 있다(예를 들어, 물체의 현재 방향 및 움직임이 계속될 것이라고 예측할 수 있음).
물체가 검출되는 경우, 시스템은 물체의 타입(예를 들어, 트래픽 콘(traffic cone), 사람, 자동차, 트럭 혹은 자전거)을 결정할 수 있고, 이러한 정보를 사용하여 물체의 장래 행동을 예측할 수 있다. 물체의 크기(자전거는 빵상자보다는 크고 자동차보다는 작음), 물체의 속도(자전거는 시간당 40마일의 속도보다 더 빠른 속도로 가지 못하는 경향이 있음, 혹은 시간당 0.1마일의 속도보다 더 느린 속도로 가지 못하는 경향이 있음), 자전거로부터 나오는 열(자전거를 탄 사람의 신체로부터 열이 발산되는 경향이 있음) 등과 같은 검출된 물체의 다양한 특성을 고려할 수 있는 물체 분류기(148)를 사용하여 물체가 식별될 수 있다. 추가적으로, 물체는 물체의 특정 속성(예를 들어, 차량에 나타나는 자동차 번호판, 범퍼 스티커, 혹은 로고 상에 포함된 정보)에 근거하여 분류될 수 있다.
일부 예들에서, 차량에 의해 식별된 물체는 차량으로 하여금 경로를 변경시키도록 실제로 요구하지 않는다. 예를 들어, 만약 모래 폭풍이 존재하는 경우, 차량은 모래를 하나의 물체 혹은 많은 물체로서 검출할 수 있지만, 안전을 위해서 감소하거나 멈출 수는 있어도 자신의 궤도를 변경시킬 필요는 없다.
또 다른 예에서, 차량 외부의 장면들은 다양한 센서의 입력으로부터 세그먼트(segment)화될 필요가 없으며, 물체는 차량으로 하여금 대응 동작을 취하도록 분류될 필요도 없다. 오히려 차량은 물체의 색깔 및/또는 형상에 근거하여 하나 이상의 동작들을 취할 수 있다.
시스템은 또한, 물체의 다음 동작을 예측하기 위해 그 검출된 물체의 움직임과는 독립된 정보에 의존할 수 있다. 예를 들어, 만약 차량이 또 다른 물체가 차량 앞에서 가파른 언덕을 오르기 시작하는 자전거라고 결정한다면, 컴퓨터는 자전거가 곧 감속될 것으로 예측할 수 있고, 이에 따라 (자전거가 현재 약간 고속으로 주행하고 있는지 여부에 상관없이) 차량의 속도를 감속시킨다.
차량 외부에 있는 물체를 식별하고, 분류하고, 그리고 이 물체에 반응하는 앞서의 방법은 충돌 회피의 가능성을 증가시키기 위해 단독으로 혹은 임의의 조합으로 사용될 수 있음을 이해해야 한다.
또 다른 예를 들면, 시스템은 차량 가까이 있는 물체가 방향전환 전용 차선에 있는 또 따른 자동차인지를 결정할 수 있다(예를 들어, 다른 자동차, 그 다른 자동차가 있는 차선, 및 그 차선 내에 도색된 좌회전 화살표를 캡처한 영상 데이터를 분석함으로써). 이와 관련하여, 시스템은 그 다른 자동차가 다음 교차로에서 방향전환을 행할 것으로 예측할 수 있다.
컴퓨터는 차량으로 하여금 주변 물체의 예측된 동작에 응답하여 특정 동작을 취하도록 할 수 있다. 예를 들어, 만약 컴퓨터(110)가 앞서 언급된 바와 같이 다른 차량이 다음 교차로에서 방향전환을 할 것이라고 결정한다면, 컴퓨터는 교차로에 접근함에 따라 차량을 감속시킬 수 있다. 이러한 점에서, 다른 물체의 예측된 행동은 물체의 타입 및 현재의 궤도에 기반을 둘뿐만 아니라 물체가 소정의 행동 혹은 교통 규칙을 준수할 어떤 가능성에도 기반을 두고 있다. 또 다른 예에서, 시스템은 다양한 상황에서 물체가 무엇을 할지에 관한 규칙들의 라이브러리(library)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 좌회전 화살표가 신호등에 장착되어 있는 맨 왼쪽 차선의 자동차는 화살표가 초록으로 변할 때 좌회전할 가능성이 매우 높다. 라이브러리는 수동으로 확립될 수 있거나, 혹은 도로 상의 다른 차량들을 차량에서 (자율적으로 혹은 비자율적으로) 관측한 차량 관측에 의해 확립될 수 있다. 라이브러리는 차량 관측에 의해 향상될 수 있는 규칙들의 세트를 인간이 확립함에 따라 시작할 수 있다. 유사하게, 라이브러리는 차량 관측으로부터 학습된 규칙에 따라 시작할 수 있고, 그리고 인간이 이 규칙을 조사하게 할 수 있으며 이들을 수동으로 향상시키게 할 수 있다. 이러한 관측 및 학습은 예를 들어, 머신 학습 도구 및 기법에 의해 달성될 수 있다. 규칙 라이브러리는 컴퓨터(110) 내에 포함될 수 있거나, 혹은 대안적으로, 도 7의 서버(710)와 같은, 원격 서버를 통해 차량(101)에 대해 액세스가능할 수 있다.
다양한 센서들에 의해 제공되는 데이터를 프로세싱하는 것에 추가하여, 컴퓨터는, 이전 시점에서 획득된 환경 데이터 그리고 그 환경 내에 차량이 존재하는지 여부에 상관없이 존속할 것으로 예상되는 환경 데이터에 의존할 수 있다. 예를 들어, 데이터(134)는 상세한 맵 정보(136), 예를 들어, 도로의 형상 및 입면도, 차선 라인, 교차로, 횡단보도, 제한 속도, 교통 신호, 빌딩, 표지판, 실시간 교통 정보, 혹은 이러한 다른 물체 및 정보를 식별하는 매우 상세한 맵을 포함할 수 있다. 예를 들어, 맵 정보는 다양한 도로 구간들과 관련된 명시적 제한 속도 정보를 포함할 수 있다. 제한 속도 데이터는, 예를 들어, 광학적-문자 인식을 사용하여, 제한 속도 표지판의 이전에 촬영된 영상들로부터 수작업으로 입력될 수 있거나 혹은 스캔될 수 있다. 맵 정보는 앞서 나열된 하나 이상의 물체들을 포함하는 삼차원 지형 맵을 포함할 수 있다. 예를 들어, 차량은 실시간 데이터에 근거하여 (예를 들어, 또 다른 자동차의 현재 GPS 위치를 결정하기 위해 자신의 센서들을 사용하여) 혹은 다른 데이터에 근거하여 (예를 들어, 그 다른 자동차가 방향전환 차선 내에 있는지 여부를 결정하기 위해 GPS 위치를 이전에 저장된 차선별 맵 데이터와 비교하여) 또 다른 자동차의 방향전환이 예상되는지를 결정할 수 있다.
컴퓨터(110)는 또한 차량(101)이 마주칠 수 있는 물체의 특정 타입과 관련된 데이터(134)에 액세스할 수 있다. 앞서 설명된 바와 같이, 차량(101)의 센서는 도로 내에 있는 혹은 도로 주변에 있는 보행자, 자전거, 차량, 혹은 다른 물체의 움직임을 식별, 추적 및 예측하는데 사용될 수 있다. 이러한 물체는 물체의 성질에 의존하는 특정 행동 패턴을 가질 수 있다. 예를 들어, 자전거는 여러 가지 방식으로 트렉터-트레일러(tractor-trailer)와는 다르게 반응할 확률이 높다. 구체적으로, 자전거는 트렉터-트레일러와 비교해서 불규칙하게 움직일 확률이 더 높다. 이에 따라, 물체의 행동을 예측할 때, 컴퓨터(110)는 다수의 물체 유형(예를 들어, 보행자, 자전거, 자동차, 트렉터-트레일러 등)을 포함하는 물체 데이터(137)에 액세스할 수 있다. 각각의 유형에 대해, 물체 데이터(137)는 또한, 특정 유형을 갖는 물체가 소정의 상황에서 어떻게 행동할지에 관한 예측을 표시하는 행동 정보를 포함할 수 있다. 그 다음에 차량(101)은 그 예측된 행동에 부분적으로 근거하여 물체에 자율적으로 대응할 수 있다.
물체를 분류하는 것에 추가하여, 차량(101)은 물체의 현재 상태를 추적할 수 있다. 물체의 상태는 물체의 유형을 결정하는데 사용되는 정보를 포함할 수 있지만, 임의 타입의 환경적 정보 혹은 정황 정보가 물체의 현재 상태(예를 들어, 물체의 속도, 물체가 진행한 경로, 물체가 진행하고 있는 도로의 성질, 물체에 의해 행해진 임의의 차선 변경, 또는 물체의 전조등 혹은 점멸등 사용)를 결정하기 위해 사용될 수 있다.
예를 들어, 도 5a 및 도 5b는 트렉터-트레일러(510) 측면을 따라 주행하는 차량(101)을 도시한다. 도 5b에 제공되는 바와 같이, 트렉터-트레일러(510)는 차량(101)의 수 개의 센서 필드의 범위 내에 있다. 차량(101)의 센서로부터 수집된 데이터를 사용하여, 도 1의 컴퓨터(110)는 물체(510)를 트렉터-트레일러인 것으로서 식별할 수 있다. 추가적으로, 컴퓨터(110)는 트렉터-트레일러(510)의 상태를 결정할 수 있다. 예를 들어, 차량(101)의 센서로부터 수집된 데이터는, 트렉터-트레일러가 주간고속도로(interstate)의 좌측 차선에서 시간당 55마일의 속도로 주행하고 있다고 결정하는데 사용될 수 있다.
컴퓨터(110)가 트렉터-트레일러의 유형 및 상태 정보를 결정하는 경우, 컴퓨터(110)는 동일한 혹은 유사한 유형 및 상태를 갖는 물체에 대한 행동 정보에 액세스할 수 있다. 행동 정보는 다양한 물체가 특정 상황에서 어떻게 움직이는지에 관한 데이터를 모아놓은 것이다. 예를 들어, 일정 시기 동안 특정 도로를 따라 주행하는 모든 차량이 관측될 수 있고, 이들의 움직임은 추적될 수 있다. 그 다음에 이렇게 추적된 움직임은 저장될 수 있고, 그리고 장래에 차량이 그 특정 도로를 따라 주행하는 경우 어떻게 움직일 수 있는 지를 표시하는 모델이 생성될 수 있다. 추적된 움직임을 저장하는 경우, 차량의 유형이 함께 저장될 수 있다. 이러한 방식으로, 그 모델링된 행동은 전체적으로 모든 물체와 관련될 수 있을 뿐만 아니라 차량의 특정 유형과도 관련될 수 있다. 예를 들어, 행동 정보는, 특정 진입로를 통해 고속도록에 진입하는 모든 차량은 일반적으로 고속도로로부터 다음 이용가능한 출구를 택하지 않음을 표시할 수 있다. 추가적으로, 차량의 추적된 움직임은, 트렉터-트레일러로서 분류된 차량이 우측 차선으로 차선 변경하거나 혹은 특정 고속도로 출구를 택할 확률이 자동차보다 훨씬 더 높다고 표시할 수 있다. 만약 곧 나올 출구가 중량측정소(weighing station)라면, 트렉터-트레일러는 일주일 중 특정 날 동안 혹은 하루 중 특정 시간 동안 그 출구를 단지 택할 수 있다. 이러한 정보는 또한 추적된 차량 움직임과 관련되어 액세스될 수 있다. 따라서, 특정 경로를 따르는 주행에 대해 데이터가 수집되는 경우, 특정 차량이 장래에 무엇을 행할 지에 관한 예측이 이루어질 수 있다.
차량 또는 보행자 움직임에 대한 데이터의 수집은 여러 방식으로 달성될 수 있다. 예를 들어, 차량의 움직임은, 위성 영상, 노변 카메라, 내장형 GPS 데이터를 사용하거나, 혹은 차량(101)과 유사한 차량으로부터 획득된 센서 데이터를 통해 추적될 수 있다. 바람직하게는, 행동 모델은 물체의 각각의 유형에 대한 다수의 추적된 물체에 기반을 두고 있다. 이러한 방식으로, 정확한 행동 모델이 물체의 각각의 유형에 대해 생성될 수 있다.
도 6의 흐름 구성도(600)는 주변 물체의 행동 예측에 응답하여 차량(101)이 자율적으로 제어될 수 있는 예를 제공한다. 자율주행 차량(101)은 경로를 따름으로써 두 개의 위치 간에 자신, 승객들, 및/또는 화물을 운송할 수 있다. 예를 들어, 운전자는 목적지를 입력할 수 있고, 차량의 자율주행 모드를 활성화시킬 수 있다. 이에 응답하여, 차량의 컴퓨터(100)는 맵, 자신의 현재 위치, 및 목적지를 사용하여 경로를 계산할 수 있다. 이러한 경로에 근거하여(혹은 경로 발생의 일부로서), 차량은 경로를 따라 목적지까지 차량을 제어하기 위한 제어 전략을 결정할 수 있다. 예를 들어, 제어 전략은, 어디서 방향전환을 할지, 어떤 속도로 주행할지, 어떤 차선에서 주행할지, 어디서 교통 신호를 찾을지, 교차로 혹은 정지 표지판에 대해 어디서 정지할지 등을 포함할 수 있다. 차량(101)은 경로를 따라 주행하도록 운행을 행함으로써 그 결정된 제어 전략을 구현한다(블록(610)). 제어 전략에 따라 주행하는 동안, 차량(101)은 차량의 센서 필드들 중 하나 이상의 센서 필드 내에서 물체의 존재를 검출할 수 있다(블록(620)). 물체를 검출하는 경우, 차량의 컴퓨터(110)는 차량의 센서에 의해 수신된 데이터에 근거하여 물체를 분류할 수 있다(블록(630)). 예를 들어, 센서 데이터는 물체를 보행자, 자전거, 스포츠카(sports car), 픽업 트럭(pick-up truck) 등인 것으로서 분류하는데 사용될 수 있다. 앞서 설명된 바와 같이, 차량의 컴퓨터(110)는 또한, 속도 및 차선 위치와 같은, 물체의 상태를 결정하기 위해 센서 데이터를 사용한다(블록(640)). 물체 유형 및 상태를 결정하는 경우, 컴퓨터(110)는 데이터베이스(137)에 포함된 행동 모델 정보에 액세스한다(블록(650)). 구체적으로, 컴퓨터(110)는 유사한 유형 및 상태를 갖는 물체에 대한 예상되는 행동 패턴에 액세스할 수 있다. 행동 모델 데이터에 근거하여, 컴퓨터(110)는 새로운 혹은 보충 제어 전략을 구현할 수 있는바, 예를 들어, 특정 교통 차선에서 혹은 어떤 특정 속도로 주행하고 있을 때 특정 유형의 차량으로부터 더 먼 거리에 있도록 유지시킴으로써 구현할 수 있다(블록(660)). 컴퓨터(110)는 차량(101)으로의 물체의 근접을 계속 추적하기 위해 센서 데이터를 사용할 수 있다(블록(670)). 만약 물체가 차량(101)의 소정의 거리(예를 들어, 0 내지 200미터) 내에 계속 있다면, 컴퓨터(110)는 새로운 제어 전략을 유지할 수 있다(블록(680)). 그러나, 새로운 제어 전략은 조정될 수 있는데, 왜냐하면 차량(101)과 검출된 물체 모두의 상태가 변하기 때문이다(예를 들어, 속도 혹은 위치의 변경). 만약 물체가 더 이상 차량(101)에 근접하지 않는다면, 컴퓨터(110)는 본래의 제어 전략으로 되돌아 갈 수 있고, 차량의 상태에 대한 다른 변경에 근거하여 조정을 행할 수 있다(블록(690)).
흐름 구성도(600)의 실시형태를 구현함으로써, 차량(101)은 사고 또는 원하지 않은 사건발생의 위험을 최소화시키는 방식으로 주변 차량 혹은 보행자에 자율적으로 반응할 수 있다. 예를 들어, 앞서 설명된 바와 같이, 차량(101)은 고속도로의 특정 구간을 따라 자율적으로 운행하고 있을 수 있고, 차량(510)을 시간당 55마일의 속도로 좌측 차선에서 주행하고 있는 트렉터-트레일러로서 분류할 수 있다. 흐름 구성도(600)를 구현함에 있어서, 차량(101)은 고속도로의 해당 구간에서 좌측 차선에서 주행하는 트렉터-트레일러에 대한 행동 모델에 액세스할 수 있다. 행동 모델 정보는 고속도로의 해당 구간을 따라 주행하는 동안 대부분의 트렉터-트레일러가 우측 차선으로 차선을 변경한다는 것을 표시할 수 있다. 따라서, 트렉터-트레일러가 가까운 장래에 우측 차선으로 차선을 변경할 확률은 매우 높다. 그 다음에 차량(101)은 액세스된 행동 모델에 응답하여 새로운 제어 전략을 구현할 수 있다. 예를 들어, 새로운 제어 전략은, 트렉터-트레일러(510)의 우측 바로 옆에 있는 것을 피하기 위해, 차량(101)의 속도를 변경시킬 수 있다. 대안적으로, 새로운 제어 전략은 차량(101)으로 하여금 차선을 변경하도록 할 수 있거나, 혹은 트렉터-트레일러로부터 특정 거리에 있도록 할 수 있다. 이러한 방식으로, 트렉터-트레일러(510)가 차량(101)과 비의도적으로 접촉하게 되는 위험은 감소된다. 따라서, 새로운 제어 전략은 트렉터-트레일러(510)의 예측된 행동에 따라 달라지는바, 이러한 점에서 만약 물체(510)가 오토바이 혹은 스포츠카라면 상이한 행동 모델 및 상이한 제어 전략이 사용된다.
차량(101)은 사용자로 하여금 자율 운행 컴퓨터(110)에 정보를 제공할 수 있도록 하는 하나 이상의 사용자 입력 디바이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 승객(290)과 같은 사용자는 터치 스크린(217) 혹은 버튼 입력들(219)을 사용하여 운행 시스템에 목적지(예를 들어, 오크(Oak) 스트리트(Street) 123)를 입력할 수 있다. 또 다른 예에서, 사용자는 목적지를 식별시킴으로써 목적지를 입력할 수 있다. 이와 관련하여, 컴퓨터 시스템은 사용자의 음성 커맨드로부터 목적지를 추출할 수 있다(예를 들어, 도 2 및 도 3의 예에서 "드 영 박물관(De young museum)"을 말하거나 입력함으로써).
차량은 또한 하나 이상의 자율 운행 모드를 활성화 혹은 비활성화시키기 위해 다양한 사용자 입력 디바이스를 구비할 수 있다. 일부 예에서, 운전자는 핸들을 돌림으로써, 가속 혹은 감속 패달을 누름으로써 컴퓨터 시스템으로부터 차량의 제어권을 획득할 수 있다. 차량은 또한 자동차의 속도 혹은 방향과 관련된 컴퓨터의 결정 수행 제어를 모두 혹은 거의 모두 분리시키는 커다란 비상 버튼을 포함할 수 있다. 또 다른 예에서, 차량의 시프트 노브(shift knob)는 이러한 자율주행 모드를 활성화시키거나, 조정하거나, 혹은 비활성화시키기 위해 사용될 수 있다.
컴퓨터(110)는 하나 이상의 터치 감지 입력 장치(140)를 포함할 수 있거나, 혹은 이로부터 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터(110)는 사용자 입력 장치로부터 입력을 수신할 수 있고, 이러한 정보를 사용하여 차량(101)의 특정 부분과 승객의 접촉(예를 들어, 홀딩(holding) 혹은 범핑(bumping)에 의한 접촉) 여부를 결정할 수 있다. 터치 감지 입력 장치는 힘을 식별할 수 있는 임의의 터치 감지 입력 디바이스일 수 있는바, 예를 들어, 반발력 테이프(force resistance tape)가 임계 압력 입력(예컨대, 10그램의 압력) 또는 일정 범위의 압력(예컨대, 5-20 그램의 압력)을 수용하거나 식별하기 위해 교정(calibrate)될 수 있다.
다시 말하면, 이러한 입력은, 예를 들어, 하나 이상의 자율 운행 모드에 진입하거나 이로부터 나오기 위한 사용자에 의한 커맨드로서 컴퓨터에 의해 이해될 수 있다. 예를 들어, 만약 차량이 자율주행 모드에서 동작하고 있고 운전자가 핸들을 잡으면, 그리고 그 힘이 임계 입력보다 크다면, 차량은 자율주행 모드에서 중간-자율주행 모드로 갈 수 있으며, 여기서 운전자는 적어도 조향의 제어권을 갖게 된다.
앞서 설명된 다양한 시스템은 차량을 동작시키고 일 위치에서 또 다른 위치로 조종하기 위해 컴퓨터에 의해 사용될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 목적지 정보를 수작업으로 혹은 음성으로 네비게이션에 입력할 수 있다. 차량은 GPS 수신기 데이터, 센서 데이터, 뿐만 아니라 상세한 맵 정보의 조합에 근거하여 자신의 위치를 수 인치까지 결정할 수 있다. 이에 응답하여, 운행 시스템은 차량의 현재 위치와 목적지 간의 경로를 발생시킬 수 있다.
운전자가 어떤 레벨의 제어권을 자율 운행 컴퓨터에게 넘길 준비가 된 경우, 사용자는 컴퓨터를 무장시킬 수 있다. 예를 들어, 버튼을 누름으로써 혹은 기어 변속기(220)와 같은 레버(lever)를 조작함으로써 컴퓨터는 무장될 수 있다. 바로 제어권을 획득하는 것이 아니라, 컴퓨터는 주변을 스캔할 수 있고, 차량의 충돌 회피 능력을 발휘할 수 없게 하거나 감소시킬 수 있는 임의의 장애물 또는 물체가 바로 가까이에 있는지 여부를 결정할 수 있다. 이와 관련하여, 컴퓨터는 완전한 자율주행 모드로 진입하기 전에 운전자가 차량을 수동으로 혹은 어떤 레벨의 제어권(예를 들어, 조향 혹은 가속 제어권)을 가지고 계속 제어하도록 요구할 수 있다.
차량이 운전자의 도움없이 안전하게 조종할 수 있는 경우, 차량은 완전한 자율주행에 있게 되고, 목적지까지 계속 운행할 수 있다. 운전자는 예를 들어, 조향 혹은 차량의 차선 변경 여부를 제어함으로써 차량을 계속 보조할 수 있거나, 또는 운전자는 비상상황 발생시 바로 차량의 제어권을 획득할 수 있음을 이해해야 한다.
목적지까지 차량을 조종하기 위해 그리고 충돌의 가능성을 감소시키기 위해서, 차량은 센서 데이터를 계속 사용하여 교통 신호, 사람들, 다른 차량들, 및 다른 물체들과 같은 물체들을 식별할 수 있다. 차량은, 예를 들어, 신호에 의한 방향전환 혹은 차선 변경에 의해 교통 신호 혹은 다른 물체가 어디서 나타나 동작할지를 결정하기 위해 맵 데이터를 사용할 수 있다. 차량이 목적지에 도착한 경우, 차량은 운전자에게 청각적 혹은 시각적 신호를 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자적 디스플레이들 중 하나 이상 전자적 디스플레이에 "도착했습니다"라고 디스플레이함으로써 제공할 수 있다.
일 실시형태에서, 앞서 설명된 특징들은, 트럭, 트렉터 트레일러, 혹은 승객용 버스와 같은 커다란 차량과 결합되어 사용될 수 있다. 이러한 차량에 있어서, 시스템은 어떻게 차량을 안전하게 제어할지를 컴퓨팅할 때 추가적인 정보를 고려할 수 있다. 예를 들어, 트렉터 트레일러의 물리적 속성(예컨대, 그 연결부분 및 중량 변화)은 소형 승용차와는 매우 다른 조종을 요구할 수 있다. 더 큰 차량은 충돌을 피하고 안전한 조종을 위해 더 넓게 방향전환을 할 필요가 있거나 상이한 레벨의 가속 및 제동을 요구할 수 있다. 컴퓨터는 차선 변경 혹은 회피 동작과 같은 조종을 계산 및 실행하는 경우 차량의 기하학적 구조를 고려할 수 있다.
차량은 단지 부분적으로만 자율주행할 수 있다. 예를 들어, 운전자는 다음과 같은 것, 즉 조향, 가속, 제동 및 비상 제동 중 하나 이상을 제어할 것을 선택할 수 있다.
차량은 또한, 운전자의 장애(impairment)에 대처할 수 있다. 예를 들어, 만약 운전자가 반응하지 않는다면, 혹은 인지 능력이 저하했다면, 혹은 졸고 있는 것으로 검출된다면, 차량은 운전자가 깨어나도록 시도하거나 혹은 반응을 보이도록 운전자를 자극할 수 있다. 단지 예시적인 것으로, 운전자의 눈이 오랜 기간 동안 감긴 채로 있는지 여부를 결정하기 위해 운전자의 얼굴을 촬영하는 카메라가 사용될 수 있다. 만약 운전자의 반응이 계속 없다면, 컴퓨터는 차량을 감속시키거나, 정지시키거나, 혹은 안전한 장소에 주차시킬 수 있으며, 또는 충돌의 위험을 피하기 위해 차량의 방향이나 속도에 관한 제어권을 획득할 수 있다.
또 다른 예에서, 시스템은 평상시 운전자가 차량의 제어권을 1차적으로 갖도록 할 수 있으며, 단지 차량이 비상 상황임을 검출한 경우에만 개입하여 동작할 수 있다. 예를 들어, 만약 짙은 안개가 운전자의 가시거리를 감소시킨다면, 차량은 센서를 사용하여 차량의 경로 내에서 물체의 존재를 검출할 수 있다. 만약 차량이 충돌이 임박했지만 운전자가 충돌을 피하기 위한 어떠한 조치도 취하지 않는다면, 차량은 운전자에게 경고를 제공할 수 있고, 운전자에 의한 후속의 정정 행위가 없다면 하나 이상의 회피 동작(예를 들어, 차량을 감속시키는 것, 정지시키는 것, 혹은 방향전환시키는 것)을 취할 수 있다.
차량은 또한, 차량이 운전자의 제어하에 있는 동안 운전자의 운전을 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 만약 운전자가 방향 지시등을 사용함이 없이 차선 내에서 차량의 위치를 유지시키지 못한다면, 차량은 차량의 움직임을 원활하게 하여 차량의 위치를 차선 내에서 유지시키기 위해 조향을 약간 조정할 수 있다. 따라서, 차량은, 바람직하지 않은 급격한 방향변경 및 궤도이탈 운행의 가능성을 경감시킬 수 있다. 또 다른 실시예에서, 만약 운전자가 진로 주행중 차선을 변경하려 하지만 방향 지시등을 활성화시키지 않았다면, 차량은 차량의 검출된 진로에 근거하여 방향 지시등을 자동으로 활성화시킬 수 있다.
차량은 운전자로 하여금 차량의 조작 혹은 어떤 동작을 취하기 전에 자신을 식별시키도록 요구할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 차량에 들어오는 경우 사용자 이름 및 패스워드를 입력하도록 할 수 있거나, 또는 자신의 사용자 정보를 자동으로 제공하기 위해 RFID 배지(RFID badge) 또는 다른 아이템을 사용하도록 할 수 있다. 추가적으로 혹은 대안적으로, 사용자는 사용자가 속한 운전자 클래스(class)를 식별시킬 수 있다. 차량이 운전자를 식별한 경우, 차량은 해당 운전자 혹은 운전자 클래스에 특정된 모드로 진입할 수 있다.
차량의 각각의 운전자는 자기 자신의 운전자 프로파일(driver profile)을 가질 수 있다. 프로파일들은 가속의 레벨을 기술할 수 있거나 또는 차량의 사용자 조작에 관한 다른 제약을 부과할 수 있다. 이것은 운전자에 따라 조작의 정도가 가변일 수 있게 하거나, 또는 여러 타입의 시스템 기능을 가능하게 한다. 유사하게, 승객도 또한, 프로파일을 가질 수 있다. 예를 들어, 앞서 설명된 바와 같이 승객이 식별되었다면, 차량은 승객 프로파일에 따라 동작할 수 있다. 차량은 또한, 차량 가득 아이들이 탄 경우 혹은 특정 화물이 적재(혹은 과적)된 경우에는 다르게 동작할 수 있다.
제약들은 차량 조작자의 나이 혹은 경험에 근거할 수 있다. 예를 들어, 16살의 조작자는 30살의 경험 있는 조작자보다 상당히 더 많은 제약들을 가질 수 있다. 일 예에서, 젊은 운전자는, 사용자가 어디서 주행할 수 있는지, 차량이 교차로에 얼마나 빨리 접근할 수 있는지, 또는 차량이 차선 라인들 또는 경계선들 사이 어디에 위치하는지에 관해서, 속도 혹은 위치에 관한 제약들을 포함하는 특정 제약을 받을 수 있다. 더욱이, 차량을 조작할 수 있는 새로운 운전자의 자유도는 야간에, 혹은 차량이 학교 근처에 있을 때, 혹은 교통량이 많은 지역에 막 진입하려 할 때, 또는 새로운 운전자의 경험을 긴장시킬 수 있는 지역에 진입할 때, 감소할 수 있다. 유사하게, 차량은 또한, 법률적 제약을 받는 운전자의 움직임을 제어하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 아이들의 보호를 위협하는 것과 같이, 특정 범죄에 관해 유죄선고를 받은 사람들이 학교 혹은 놀이터로부터 일정 거리 내에서 차량을 사용하는 것이 방지될 수 있다.
만약 차량이 운전자에 대해 제한된 영역에 접근한다면, 자동차는 정지하도록 감속될 수 있거나 또는 운전자가 차량을 그 영역 안으로 몰고가는 것을 막을 수 있다. 유사하게, 만약 운전자가 제한된 영역 안으로 차량을 몰고간다면, 차량은 그 제한된 영역으로부터 멀리 떨어지도록 차량을 조종하기 위해 차량의 속도 및 방향의 제어권 획득할 수 있다.
차량은 또한, 빠른 속도에서 차량을 조작하는 것 혹은 다른 특정 동작을 취하는 것과 관련하여 특정 운전자가 더 큰 특권을 가질 수 있게 할 수 있다.
운전자를 식별할 뿐만 아니라 운행의 목적을 식별하기 위한 식별 시스템이 사용될 수 있다. 예를 들어, 학교교사 또는 다른 인물은, 차량에 아이들을 탑승시키기 전에 컴퓨터에게 자신을 식별시키기 위해 배지를 사용할 수 있다. 배지 혹은 다른 사용자가 인식되지 않는다면, 차량은 그 교사가 아이들을 차량에 탑승시키는 것을 허락하지 않을 수 있다(예컨대, 문이 열리지 않게 함으로써). 아이들이 차량에 탑승한 이후, 차량은 아이들을 목적지까지 운송하기 위해, 완전 자율주행 모드에 진입할 수 있거나, 또는 아이들이 제한된 제어권을 갖는 모드에 진입할 수 있다. 차량이 목적지(예를 들어, 아이들의 집)에 도달하면, 차량은, 부모님, 후견인, 또는 권한 있는 사용자가 차량에 배지를 제출하거나 자기 자신을 식별시키는 경우에만 단지 차량문의 잠금을 해제시킬 수 있다.
패키지 혹은 다른 아이템을 운송하기 위해 유사한 시스템이 또한 사용될 수 있다. 예를 들어, 택배 서비스는, 차량을 개방시키는 것, 차량 내에 패키지를 적재하는 것, 및 수령인의 목적지 및 신원을 입력하는 것을 행하기 위해 배지를 사용할 수 있다. 이에 응답하여, 차량은 완전 자율주행 모드에 진입할 수 있고 패키지를 목적지까지 운송할 수 있다. 차량이 도착하면, 차량은, 개방 및 패키지 양도 이전에, 수령인이 자기 자신을 식별시키는 것을 기다릴 수 있다. 또 다른 예에서, 차량은, 식당으로부터의 음식 혹은 시장으로부터의 식료품을 싣기 위해 유사한 방식으로 운행될 수 있다.
차량은 또한 운전자를 훈련시키거나 테스트하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 차량은 현실 세계에서 새로운 운전자에게 명령을 행하기 위해 사용될 수 있지만, 새로운 운전자, 자동차 외부에 있는 사람들, 및 외부 물체를 보호하기 위해 탑승의 다양한 양상들을 제어할 수 있다. 또 다른 예에서, 새로운 운전자는 일부 기간 동안 차량을 안전하게 제어하도록 요구받을 수 있다. 이때 차량은 사용자가 안전한 운전자인지 여부를 결정할 수 있고, 이에 따라 사용자가 허가받은 운전자가 될 준비가 되어 있는지 여부를 결정할 수 있다.
차량은 또한, 안전을 위해 설계되거나 증진된 추가적인 사용자 인터페이스를 구비할 수 있다. 예를 들어, 핸들 혹은 컴퓨터가, 방향 지시등의 사용 없이 운전자가 차량을 또 다른 차선으로 이동시키고 있음을 검출하는 경우, 핸들이 더 뻑뻑해지도록 구성될 수 있다. 이것은 차량의 갑작스러운 저크(jerks) 혹은 움직임을 방지할 수 있다. 운전자는 일반적으로 차선 내에서 위치를 유지시키기 위해 핸들의 작은 움직임을 사용하고, 따라서 컴퓨터는 이러한 움직임을 무시할 수 있으며 운전자의 방향 조종과는 독립적으로 차선과의 위치를 유지시킬 수 있다. 유사하게, 핸들을 좌측으로 약간 더 세게 움직이는 것은 컴퓨터에게 차선 변경을 나타낼 수 있다. 만약 컴퓨터가 장애물이 없음을 결정하고 도로가 이러한 움직임을 허용한다면, 차량은 차선을 변경시킴으로써 핸들을 세게 돌린 것에 반응할 수 있다. 이와 관련하여, 핸들을 돌리는 것은 앞바퀴의 방위를 표시하는 것이 아니라 오히려 특정 행위를 취하고자 하는 사용자의 욕구를 표시할 수 있다. 이에 응답하여, 컴퓨터는 차량을 또 다른 차선으로 이동시키는 것과 관련된 요건들을 처리할 수 있다.
가속 혹은 감속 패달은 또한, 안전을 증진시키도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 차량이 도로의 제한 속도를 식별한 경우, 운전자가 가속기를 완전히 누르는 것은, 운전자가 그 고지된 제한 속도 혹은 어떤 다른 사전에 결정된 제한 속도에서 운행하기를 원한다는 것의 표시로서 해석될 수 있다. 이것은 또한, 자동차가 방향전환을 위해 가장 안전한 최고 속도로 방향전환을 조종해야만 함을 표시할 수 있다. 더욱이, 젊은 운전자는 시간당 20마일의 속도로 제한될 수 있는데, 이 경우, 고지된 제한 속도는 시간당 25마일이거나 긴급 공사 구역에서는 시간당 15마일일 수 있다. 이와 관련하여, 운전자가 차량의 가속 및 감속에 미치는 영향은, 컴퓨터가 누가 운전하고 있는지 식별하는 것, 그리고 주변 환경 내에 있는 물체 혹은 장애물에 근거하여 제어될 수 있다.
또 다른 예에서, 차량은 완전 자율주행 모드 동안 이메일과 같은 차량과 관련되지 않은 정보를 디스플레이하기 위해 전자적 디스플레이 혹은 바람막이창을 사용할 수 있다. 만약 컴퓨터가 운전자의 도움이 필요하다고 결정하면, 차량은 디스플레이를 꺼버리고, "내가 당신을 필요로 하는 바로 지금 당신은 주의를 기울일 필요가 있습니다"와 같은 경고문을 운전자에게 섬광시킬 수 있다. 예를 들어, 도로 정보가 이용가능하지 않게 된 경우, 또는 사고 주위의 교통이 재구성된 경우, 운행과 관련없는 정보는 끊어질 수 있다.
차량은 또한 자체적으로 주차할 수 있다. 예를 들어, 맵 정보는 도로를 따라서 혹은 주차장 내에서 주차 공간의 위치를 기술하는 데이터를 포함할 수 있다. 컴퓨터는 또한, (차량으로 하여금 도로를 따라 주행하게 하고 비어 있는 주차 공간을 표시하는 도로를 따라 있는 도색된 라인들을 점검하게 하는 것과 같이) 가능한 주차 공간을 결정하기 위해 센서를 사용하도록 구성될 수 있다. 만약 컴퓨터가 또 다른 차량이나 물체가 그 공간 내에 없다고 결정하면, 컴퓨터는 차량의 조향 및 속도를 제어함으로써 차량을 그 주차 공간 안으로 조종할 수 있다. 앞서 설명된 방법을 사용하여, 차량은 또한 주차 가능 공간 가까이 있는 임의의 물체들을 분류할 수 있고, 이러한 주변 물체들에 근거하여 주차 공간 내에서 차량의 위치를 정할 수 있다. 예를 들어, 차량은 인접하는 트럭보다는 인접하는 자전거에 더 가깝게 자신의 위치를 정할 수 있다.
차량은 또한, 운전자로 하여금 운전자의 운전 스타일을 반영할 수 있도록 하는 하나 이상의 사용자 인터페이스를 구비할 수 있다. 예를 들어, 차량은 다이얼(dial)을 포함할 수 있는바, 이 다이얼은 운전자가 컴퓨터에 의해 차량 제어시 사용되길 원하는 위험 혹은 공격성의 레벨을 제어한다. 예를 들어, 더 공격적인 운전자는, 자동차들을 추월하기 위해 더 자주 차선을 변경하기를 원할 수 있고, 고속도로 상의 좌측 차선에서 운전하고 싶어할 수 있으며, 주변 차량에 더 가깝게 차량을 조종하고 싶어할 수 있고, 그리고 덜 공격적인 운전자보다 더 빠르게 운전하고 싶어할 수 있다. 덜 공격적인 운전자는 차량이 더 조심스러운 동작을 취하도록 하는 것(예를 들어, 안전 수준을 증가시키기 위해 어느 정도 제한 속도에서 혹은 제한 속도 이하에서 운행하는 것, 혼잡한 고속도로를 피하는 것, 또는 인구밀집 지역을 피하는 것)을 선호할 수 있다. 다이얼을 조작함으로써, 또 다른 자동차를 추월할지 여부, 다른 차량들에 더 가깝게 운행해야 할지 여부, 속도를 증가시켜야 할지 여부 등을 계산하기 위해 컴퓨터에 의해 사용되는 임계치들이 변경될 수 있다. 달리 말하면, 다이얼을 변경시키는 것은 그 결정 수행 프로세스 동안 컴퓨터에 의해 사용된 다수의 서로 다른 설정들에 영향을 미칠 수 있다. 운전자는 또한, 사용자 인터페이스(225)를 통해, 운전자의 선호도와 관련된 개개의 설정들을 변경시키도록 허용될 수 있다. 일 실시예에서, 운전자 혹은 차량에 대한 보험료는 운전자에 의해 선택된 운전 스타일에 근거할 수 있다.
공격적인 설정들은 또한, 차량 및 그 승객들 그리고 화물의 타입을 반영하도록 수정될 수 있다. 예를 들어, 만약 자율주행 트럭이 위험 화물(예를 들어, 화학약품 혹은 인화성 액체)을 운송하고 있다면, 공격적인 설정들은 단일 운전자를 실어 나르는 자동차보다 덜 공격적일 수 있다(비록 이러한 트럭과 자동차 양쪽 모두의 공격성 다이얼이 "높음(high)"으로 설정되어 있을지라도). 더욱이, 좁거나, 비포장이거나, 기복이 심하거나, 혹은 얼어있는 지형에서 긴 거리에 걸쳐 주행하는 트럭 혹은 차량은, 충동 또는 다른 사고의 가능성을 감소시키기 위해 더 신중한 모드에 놓일 수 있다.
또 다른 예에서, 차량은 탑승의 공격성을 변경시키기 위해 사용자가 선택할 수 있거나 선택해제할 수 있는 스포츠 모드(sport mode) 및 비-스포츠 모드(non-sport mode)를 포함할 수 있다. 예를 들어, "스포츠 모드"에 있는 동안, 차량은 안전한 최대 속도에서 방향전환을 통한 운행을 할 수 있고, 반면 "비-스포츠 모드"에서, 차량은 자동차 내의 승객들에 의해 상대적으로 감지될 수 없는 관성력(g-forces)을 유발시키는 최대 속도에서 방향전환을 통한 운행을 할 수 있다.
차량의 특성은 또한, 운전자 혹은 컴퓨터가 차량을 제어하는지 여부에 근거하여, 조정될 수 있다. 예를 들어, 사람이 수동으로 운전하고 있을 때, 서스펜션(suspension)은 상당히 뻑뻑하게 될 수 있고, 이에 따라 운전자는 도로를 "체감(feel)"할 수 있게 되며 따라서 더 반응적으로 또는 편안하게 운전할 수 있게 되고, 반면 컴퓨터가 운전하고 있을 때는, 에너지를 절약함과 아울러 승객들에 대한 더 편안한 탑승을 제공하도록 서스펜션은 더 유연하게 될 수 있다.
운전자는 또한, 차량을 운전자의 특정 스타일에 맞춰 훈련시킬 수 있다. 예를 들어, 차량은, 운전자의 행동을 기록하기 위해 차량을 훈련 모드에 들어가게 하는 "기록(record)" 버튼을 포함할 수 있다. 운전자는 차량을 하루 동안 운전할 수 있고, 그동안 차량은, 토크(torque)가 핸들에 얼마나 많이 가해졌는지, 운전자가 교차로 혹은 고속도로에서 얼마나 빨리 가속을 했는지, 운전자가 차선 변경 및 저속 차량의 추월을 선택했는지 여부, 그리고 운전자가 브레이크를 어떻게 적용했는지를 모니터링한다. 그 다음에, 차량은 운전자가 선호하는 스타일을 식별할 수 있고, 그리고 운전자가 차량을 자율주행 모드에서 사용할 때, 이러한 스타일 복제할 있다.
기록 버튼은 또한, 운전자가 매일 따라가는 특정 경로뿐만 아니라 이러한 경로를 따라가는 동안의 운전자의 스타일을 기록하기 위해 사용될 수 있다. 그 다음에, 운전자는 "재생(play)" 버튼을 선택할 수 있고, 사용자 디스플레이 상에 그 경로를 재생시킬 수 있다. 대안적으로, 운전자는 "운행 반복(repeat trip)" 버튼을 선택할 수 있고, 이것은 차량으로 하여금, 운전자가 기록 모드 동안 했던 바와 동일한 경로를 따르도록 한다(이 경우 유사한 선택들이 행해지며 안전을 위해서 필요에 따라서 변경이 행해짐).
차량은, 운전자가 수면을 취할 수 있도록 하거나 혹은 도로에 대한 운전자 집중도를 감소시키도록 하기 위해 운전자가 차량의 전체 제어권을 컴퓨터에게 제공할 수 있게 하는 수면 모드(sleeping mode)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 차량은, 사용자가 수면 모드의 지속시간(예를 들어, 20분, 4시간, 8시간 등)과 같은 정보를 입력할 수 있게 하는 사용자 입력 디바이스를 포함할 수 있다. 이에 응답하여, 차량은 더 느리게 혹은 덜 주행된 도로 상에서 운행할 수 있거나, 식별된 지속시간 내에 운전자가 목적지에 도달하게 하는 경로를 선택할 수 있거나, 또는 충돌을 피하는 경로 혹은 운전자에 대한 다른 방해물을 피하는 경로를 선택할 수 있다.
만약 차량이 목적지에 도달하는데 까지 걸리는 추정된 시간의 양보다 수면 모드의 지속시간이 더 크다면, 차량은 수면 모드의 끝에서 목적지에 도달하기 위해 경로를 따라 있는 어떤 지점에서 자신을 주차시킬 수 있다. 대안적으로, 차량은 멈춤 없이 목적지까지 계속 진행할 수 있고, 식별된 지속시간이 경과한 이후 운전자를 깨우기 위해 청각적 혹은 촉각적 신호를 사용할 수 있다. 이러한 신호는 또한, 차량이 목적지에 도달하기 전에 수면 모드의 지속시간이 끝나는 경우 활성화될 수 있다.
운전자는 또한, 자신의 차량이 다른 디바이스들과 통신하도록 선택할 수 있다. 도 7에 제시된 바와 같이, 차량(101)은 네트워크(720)를 통해 원격 서버(710), 개인용 컴퓨터(730), 모바일 디바이스(740), 혹은 또 다른 자율주행 차량(702)과 같은 디바이스들과 통신할 수 있다. 추가적으로, 차량(701) 및 차량(702)과 같은 차량들은, 무선 신호, 셀룰러 신호, 광학 신호, 혹은 다른 무선 신호를 사용하여 가까이 있는 차량들에 정보를 무선으로 바로 전송할 수 있다. 대안적으로, 차량들은, 복수의 차량들 간에 공유된 노드(node)들을 통해 (예를 들어, 다른 자동차들에게 전화를 걸거나 인터넷을 통해 다른 자동차들에 정보를 전송 및 송신하기 위해 셀 타워(cell towers)를 사용함으로써) 각각과 통신할 수 있다.
차량들 간의 전송된 정보는, 예를 들어, 차량 또는 차량의 환경을 기술하는 데이터를 포함할 수 있다.
일 예에서, 제 1 차량의 운전자는 도로 상의 다른 차량들로 하여금 차량의 센서들 혹은 컴퓨터로부터의 정보를 전송할 수 있게 하는 옵션을 선택할 수 있다. 이 정보는, 검출된 물체, 교통 상태, 혹은 공사와 같은 제 1 차량의 환경에 대한 세부사항들을 포함할 수 있다. 다른 차량들로 전송된 정보는 제 1 컴퓨터에 의해 처리되지 않은 센서 데이터일 수 있거나, 또는 제 2 차량에서 정보를 획득 및 처리하는데 필요한 시간을 감소시키기 위해 제 1 컴퓨터에 의해 사전에 처리된 정보일 수 있다. 만약 제 2 자율주행 차량이 제 1 차량 뒤에 있다면, 제 2 자율주행 차량은 이 정보를 사용하여 차량을 어떻게 조종할지를 결정할 수 있다. 예를 들어, 만약 제 1 차량이 단지 수 개의 자동차 길이만큼 제 2 차량 앞에 있고 움직이는 물체를 검출했다면, 제 1 차량은 이러한 움직이는 물체와 관련된 정보를 제 2 차량에 전송할 수 있다. 만약 제 2 차량이 제 2 차량의 경로를 향해 물체가 움직이고 있다고 결정하면, 제 2 차량은 감속을 행할 수 있다. 더욱이, 만약 제 2 차량이 수 마일만큼 제 1 차량 뒤에 있고 (예를 들어, 제 1 차량의 속도가 도로의 제한 속도보다 상당히 더 작은 속도라고 결정함으로써) 제 1 차량이 교통 체증 상태에 있다고 결정하면, 제 2 차량은 대안적 경로를 선택할 수 있다.
제 1 차량의 운전자는 또한, 차량의 조작에 관한 정보를 다른 차량들에게 공유되도록 선택할 수 있다. 예를 들어, 제 2 차량은 또한, 제 1 차량의 구동력 제어(traction control)가 회전 둘레로 활성화되었음을 표시하는 정보를 수신할 수 있고, 이에 응답하여, 제 2 차량은 더 느린 속도에서 동일한 회전이 일어나게 할 수 있다. 또 다른 예에서, 만약 제 1 차량이, 사슴을 피하기 위한 급격한 방향변경과 같은, 회피 동작을 취했다면, 제 2 차량은, 감속을 행함으로써 또는 충돌의 가능성을 피하기 위한 어떤 다른 회피 동작을 취함으로써, 반응할 수 있다.
정보 공유에 추가하여, 운전자는 또한 차량이 다른 자율주행 차량들과 협업하여 동작하도록 선택할 수 있다. 이러한 협업은, 차량의 집합적 컴퓨터들에 의해, 혹은 협업 컴퓨터들 중 단일 컴퓨터에 의해, 또는 협업 컴퓨터들이 제어권을 넘긴 원격 서버에 의해, 적어도 부분적으로 제어될 수 있다.
예를 들어, 둘 이상의 협업하는 차량들은, 일 차량이 다양한 거리를 두고 다른 차량들 뒤를 정보를 공유하고 속도를 동기화시키며 가깝게 따르도록, 일렬로 함께 주행할 수 있고, 이에 따라 뒤따르는 차량은 앞서가는 차량 바로 뒤를 따를 수 있는바, 이러한 동작은 연료를 보존할 수 있고 교통의 흐름을 증가시킬 수 있다. 협업하는 차량들은, 둘 이상의 차량들로 이루어진 라인(line)으로서, 일 차량이 타 차량의 전방에서 주행할 수 있다. 라인 내의 제 1 차량은 라인 내의 다른 차량 상의 바람 저항력의 양을 감소시킬 수 있고, 다른 차량들의 연료 효율을 증가시킬 수 있다. 제 1 차량은 교체될 수 있는바, 이것은 예를 들어, 라인으로부터 제 1 차량을 나가게 하고, 차량의 속도를 감속시키고, 그리고 라인 끝에서 다시 들어가게 함으로써 행해진다. 이것은 라인을 따라 연료 비용이 더 크게 배분될 수 있게 한다. 라인은 차량들 간에 단지 수 피트(feet) 혹은 수 인치(inches)만큼만 떨어진 채 빠른 속도로 매우 많은 수의 차량들이 주행할 수 있게 하고, 따라서 차량들의 라인을 위해 필요한 공간의 양을 감소시킬 수 있으며 교통의 흐름을 증가시킬 수 있다. 이러한 협업은 또한, 복잡한 교통 상태 동안 운전자들에 의한 산발적인 제동의 양을 감소시킴으로써, 교통의 흐름을 증가시키기 위해 사용될 수 있다.
예를 들어, 라인에 접근하는 차량은 라인의 차량들에게 접근하는 차량의 의도가 라인에 합류하는 것임을 표시하는 신호를 전송할 수 있다. 만약 접근하는 차량이 라인의 측면을 따라 있다면, 차량들의 일부는 라인 내의 일정 간격을 개방시키기 위해 약간 감속을 행할 수 있다. 접근하는 차량은 라인에 합류할 수 있고, 차량들은 간격을 닫기 위해 약간 가속을 행할 수 있다. 임의의 차량이 예를 들어, 출구를 사용하기 위해, 라인을 떠날 준비가 될 때, 제 2 신호가 전송되고, 라인은 이에 응답하여 떠나려는 차량 주위로 일정한 간격을 개방시킨다. 떠나려는 차량이 라인을 떠나면, 라인은 다시 그 간격을 닫을 수 있다.
앞서 설명된 라인은 수수료를 받고 운전자들에게 제공되는 서비스일 수 있다. 예를 들어, 라인에 합류하기를 바라는 차량의 운전자는, 합류 이전에, 다른 운전자들 혹은 훈련 혹은 어떤 다른 서비스에 대한 비용 지불을 요구받을 수 있다.
라인 내에서 함께 협업적으로 운행하는 것에 추가하여, 자율주행 차량들은 또한, 도로 상에서 편의성 및 안정성을 증가시키기 위해 통신할 수 있다. 예를 들어, 자율주행 차량들은 다른 자율주행 차량들 옆에 이중 주차(일렬로 두 개의 차량들이 있는 것) 및 삼중 주차(일렬로 세 개의 차량들이 있는 것)를 할 수 있다. 운전자가, 주차된 혹은 다른 자율주행 차량들에 의해 둘러싸인 차량을 이용하고 싶어하는 경우, 운전자의 차량은 다른 차량들에게 자리가 나게 움직이도록 하는 신호 명령을 전송할 수 있다. 차량들은 이에 응답하여 운전자의 차량이 빠져나올 수 있도록 하기 위해 협업하여 또 다른 위치로 조종을 행하고, 그리고 다시 주차를 위해 되돌아 올 수 있다.
또 다른 예에서, 협업 모드는 더 지능적인 건널목이 가능하도록 하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 만약 수개의 자율주행 차량들이 교차로에 접근하고 있다면, 우선통행권(right-of-way) 문제, 혹은 교차로에 다음 진입할 차량은 어떤 차량이어야 하는가의 문제는 수개의 차량들 간에 협업적으로 계산 및 결정될 수 있다. 또 다른 예에서, 더 많은 차량들이 여러 방향에서 교차로를 통과할 수 있도록 하기 위해 교통 신호는 빠르게(예를 들어, 수 초 혹은 그 이하의 시간 내에서만) 변할 수 있다. 차량은 고속으로 교차로를 통과하기 위해 일초 이하의 시간 동안 초록이 될 교통 신호만을 필요로 할 수 있다.
차량(101)은 또한 네트워크(720)를 통해, 업데이트된 맵 혹은 물체 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들어, 서버(710)는 물체 유형 및 행동 모델 정보와 관련된 새로운 데이터를 차량(101)에 제공할 수 있다. 그 다음에, 도 1의 컴퓨터 시스템(100)은 업데이트될 수 있고, 새로운 데이터는 예를 들어 흐름 구성도(600)의 구현을 통해 차량을 자율적으로 제어할 때 사용될 수 있다.
앞서 설명된 센서들에 추가하여, 차량은 또한, 차량의 지각 능력을 증가시키기 위해 다양한 다른 센서들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 보행자, 동물, 혹은 차량의 열을 식별하기 위해 열화상 센서(thermal imaging sensors)가 사용될 수 있다. 또 다른 예에서, 어떤 물체의 강도를 검출하는 것은 일반적으로 어렵고, 반면 근적외선 센서의 사용은 컴퓨터에게 추가적인 신호를 제공하기 위한 검출을 위해 사용될 수 있다. 센서들은 또한, 도로 표면의 상태(예를 들어, 얼어있는 것 혹은 젖어 있는 것)를 검출하기 위해 사용될 수 있다. 이러한 센서들은 예를 들어, 타이어 혹은 바퀴에 포함될 수 있다. 예를 들어, 차량의 각각의 측면 상에 배치되는 바람 저항력 센서들은, 컴퓨터로 하여금 차량의 진로를 조정할 수 있게 함으로써 연료 효율을 증가시키기 위해 사용될 수 있다.
센서들은 또한, 임의의 탑승자에 대한 정보를 감지하기 위해 차량 내부에 포함될 수 있다. 센서들은, 운전자가 졸고 있는지 여부, 일시적으로 주의를 빼앗겼는지 여부, 등을 결정하기 위해 운전자의 눈, 호흡, 온도, 혹은 심박동수의 상태를 식별하는데 사용될 수 있다. 이러한 센서들로부터 수집된 데이터를 사용하여, 차량은 동작을 변경시킬 수 있다. 예를 들어, 차량은 운전자가 잠이 들었거나 기절했는지를 결정할 수 있고, 충돌을 피하기 위해 감속을 행하는 것 혹은 차량을 주차시키는 것과 같은 제어권을 획득할 수 있다. 다른 예들에서, 호흡 센서 또는 눈의 움직임을 검출하는 센서는 운전자가 술에 취했는지 여부를 결정하기 위해 사용될 수 있고, 만약 그렇다면, 차량은 운전자가 제어권을 획득하는 것을 막을 수 있고, 하지만 차량을 사용하여 집까지 운행하는 것 혹은 병원까지 운행하는 것은 막지 않을 수 있다.
이러한 자율주행 차량들의 개수 및 사용이 증가함에 따라, 다양한 센서들 및 특징들이 차량의 지각을 증가시키기 위해 환경에 포함될 수 있다. 예를 들어, 저렴한 비콘 송신기들(beacon transmitters)이, 물체, 물체의 의미 및 상태를 인식하는 컴퓨터의 능력을 향상시키기 위해, 도로 표지판, 교통 신호, 도로 혹은 다른 고속도로 인프라 컴포넌트들 상에 배치될 수 있다. 유사하게, 이러한 특징들은 또한, 추가적인 정보(예를 들어, 운전자가 학교 또는 공사 구역에 접근하고 있는지 여부)를 차량 및 운전자에게 제공하기 위해 사용될 수 있다. 또 다른 예에서, 자석, RFID 태그, 혹은 다른 이러한 아이템들은, 차선의 위치를 나타내기 위해, 또는 지상 속도 차량을 식별하기 위해, 또는 차량의 컴퓨터의 위치 결정의 정확성을 증가시키기 위해, 도로에 배치될 수 있다.
다른 예들에서, 자율주행 차량들은 도로 상에서 어떤 특권을 부여받을 수 있다. 예를 들어, 일렬로 주행하는 자율주행 차량들이 더 빠른 속도로 주행할 수 있도록 이러한 차량들을 위한 특수 차선이 지정될 수 있다. 또 다른 예에서, 특정 지역은 자율주행 차량 전용 구역으로서 지정될 수 있다.
이러한 차량들은 또한 법 집행을 보조하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 자율주행 차량은 운전자에 대한 부상 혹은 사망의 위험을 감소시키기 위해 유해한 상황 혹은 지역에서 원격 운전자에 의해 제어될 수 있다. 또 다른 예에서, 자율주행 차량들은, 법 집행관이 운전보다는 주위를 둘러보는 것, 혹은 자동차 번호판을 관리하는 것, 혹은 무전기를 사용하는 것에 집중할 수 있도록 하기 위해 차량을 제어함으로써 순찰하는 동안 법 집행관들을 보조하도록 사용될 수 있다. 순찰 차량은 또한 순찰의 효율을 증가시키기 위해 사전에 결정된 경로를 가질 수 있다. 필요하다면, 운전자는 차량이 경로를 벗어나도록 하기 위해 제어권을 획득할 수 있다. 순찰 차량은 또한 사전에 결정된 경로의 어떤 영역들이 빠져는 지를 운전자에게 알려줄 수 있다. 추가적으로, 운전자는 또한, 운전자의 환경 지각을 증가시키기 위해 컴퓨터로부터 (처리된) 센서 데이터를 수신할 수 있다.
이러한 차량들은 또한, 위험한 운전자들에 대한 법 집행을 보조하도록 사용될 수 있다. 위험한 고속의 추격 동안, 차량은 자율주행 법 집행 차량들이 한정된 상황에서, 예를 들어, 교통량이 많이 영역을 통해 고속의 상태를 유지할 수 있게 하고 동시에 주변환경 물체와의 충돌 가능성을 감소시킬 수 있게 하다. 또 다른 예에서, 자율주행 법 집행 차량들 혹은 다른 자율주행 차량들은 의도적으로, 위험한 운전자가 빠져나가지 못하게 할 수 있거나 또는 법 집행 차량이 도착할 때까지, 위험한 운행을 막기 위해 차량들의 형성을 조정할 수 있다. 자율주행 차량들은 또한, 승객들을 위험하게 행동하는 사람들이나 차량들(자율주행 혹은 비자율주행)(예를 들어, 급격한 방향변경을 하는 차량 혹은 과속하는 차량 또는 모바일 폰으로 통화하고 있는 한눈을 파는 운전자)로부터 멀리 떨어져 있도록 할 수 있다.
비상상황의 경우, 자율주행 법 집행 차량들, 예를 들어 순찰 차량들, 소방차들, 혹은 구급차들은 가까이 있는 차량에 관해 제한된 양의 제어권을 부여받을 수 있다. 예를 들어, 이러한 자율주행 비상 차량들은, 비상 차량이 안전하게 통과할 수 있도록 하기 위해, 다른 자율주행 차량들로 하여금 특정 기능들을 끄도록 하거나 옆으로 비켜 운행하도록 하는 신호를 전송할 수 있다. 또 다른 예에서, 법 집행은, 차량을 빠르게 통과시킴과 아울러 또한 충돌의 가능성을 감소시키기 위해, 공사 구역 혹은 사고 현장에서 차량의 제어권을 획득할 수 있다. 비상 차량들은 또한, 예를 들어, 일방통행로의 방향을 일시적으로 변경시킴으로써 혹은 우회전 전용 차선을 교차로 통과 차선으로 변경시킴으로써, 차선의 방향성을 제어할 수 있다.
자율주행 차량은 또한 원격으로 제어될 수 있다. 예를 들어, 만약 운전자가 졸고 있다면, 센서 데이터는 제3자에게 전송될 수 있고, 이에 따라 차량은 응답하는 조작자를 계속 가질 수 있게 된다. 지연(delay) 및 레이턴시(latency)는 이러한 타입의 원격측정 운전(telemetry driving)을 어렵게 할 수 있지만, 이것은, 예를 들어, 비상 상황에서 사용될 수 있거나, 혹은 차량이 자체적으로 움직일 수 없는 곳에서 사용될 수 있다. 차량은 데이터 및 영상을 중앙 사무소에 전송할 수 있고, 제3자가 (비상상황이 지나가거나 혹은 차량이 움직일 수 있을 때까지) 짧은 기간 동안 원격으로 차량을 운전할 수 있게 한다.
이러한 차량에는 또한 구역 규칙들이 적용될 수 있다. 예를 들어, 차량이 공항과 같은 사전에 지적된 "자율주행 구역"에 들어가는 경우, 공항 제어 서비스는 차량의 제어권을 획득할 수 있고, 차량을 특정된 탑승 혹은 하차 위치로 인도할 수 있고, 그리고 차량을 주차시킬 수 있다. 이것은 차량을 제어하는 공항 서비스로 하여금 소정의 영역(예를 들어, 공항에서 승객 탑승 혹은 하차 구역)에서 차량의 수를 제한하게 할 수 있거나, 또는 교통량이 많은 영역에서의 충돌 가능성을 감소시키도록 할 수 있다. 또 다른 예에서, 일부 구역들은 운전자가 차량의 완전한 제어권을 획득하도록 요구할 수 있다. 복잡한 원형 교차로는 차량이 자율주행 모드에서 운행할 수 없음을 표시하는 신호를 전송할 수 있고, 이에 따라 해당 운전자로 하여금 제어권을 획득하도록 요구할 수 있다.
서로 다른 구역들은 또한 서로 다른 액세스 레벨들을 가질 수 있다. 예를 들어, 앞서 언급된 바와 같이, 더 젊은 운전자들은 특정 영역에 액세스하는 것이 금지될 수 있다. 다른 구역들은 법 집행관들 혹은 사업체 직원들 이외의 모든 사람들에게 금지될 수 있다. 또 다른 예에서, 구역들은 또한, 속도 혹은 차량 점유(카풀(carpooling)) 요건들을 가질 수 있다.
자율주행 차량들은 현존하는 비자율주행 차량들과는 다르게 구성될 수 있다. 예를 들어, 현존하는 차량들은 안전 기능의 효과를 증가시키기 위해 필요 이상으로 상당히 무거울 수 있거나, 혹은 성능 및 핸들링을 증가시키기 위해 더 뻑뻑한 스펜션 및 더 큰 엔진을 가질 수 있다. 자율주행 차량들은 더 부드러운 스펜션 및 더 작은 엔진을 구비하여 더 작고 더 가벼워지도록 만들어질 수 있다. 이것은 자율주행 차량들이 연비(fuel economy)에 있어서 비자율주행 차량들보다 훨씬 더 콤팩트(compact)하고 효율적인 차량이 되도록 할 수 있다.
이러한 차량들은 또한 다양한 좌석 및 제어부 배치를 가질 수 있다. 예를 들어, 차량은, 차량이 제어 상태에 있는 동안, 운전자가 누워서 잘 수 있게 하는 수면 표면을 포함할 수 있다. 차량 내의 좌석은 운전자 및 승객들이 서로 마주 볼 수 있도록 배치될 수 있다. 텔레비젼 혹은 웹 브라우저, 그리고 다른 고객 매체들이, 이용가능한 활동 및 승객 편의 수준을 증가시키기 위해 포함될 수 있다. 차량 제어부들은 각각의 승객이 필요한 경우 차량을 제어할 수 있도록 차량 전체에 걸쳐 분포될 수 있다. 분포된 제어부들은 운전자에게는 완전한 제어권을 갖도록 하는 능력을 제공하지만 나머지 승객들은 단지 차량의 조향, 감속, 혹은 정지만을 행할 수 있도록 요구할 수 있다. 분포된 제어부들은 또한, 특정 승객들이 차량에 관한 임의의 제어권을 갖는 것을 막기 위해 잠금 모드(locking mode)를 가질 수 있다.
차량은 또한, 그 용도를 근거하여 형태를 바꾸도록 만들어질 수 있다. 예를 들어, 차량의 계속적 운행을 필요로 하는 주차 모드에 있는 경우 혹은 사용 중인 아닌 경우, 차량은 접힐 수 있다(예를 들어, 차량지붕이 접힐 수 있음). 이것은 차량의 체적을 감소시킬 수 있고, 다른 운전자들로 하여금 차량을 지나치며 혹은 그 위를 볼 수 있게 할 수 있다. 체적 감소는 또한 차량으로 하여금 이동이 더 용이하게 하고 효율적이게 할 수 있다.
차량은 또한, 그 수명을 최적화시키고 다양한 컴포넌트들의 마모를 감소시키도록 자신을 구동시킬 수 있다. 예를 들어, 차량은, 타이어 및 브레이크에서의 마모를 감소시키기 위해 가능한 경우에는 언제나 브레이크를 점진적으로 조작할 수 있거나, 혹은 타이어에서의 마모를 감소시키기 위해 천천히 가속시킬 수 있다. 차량은 또한, 도로의 상태(얼어 있음, 젖어 있음, 돌이 많음, 혹은 울퉁불퉁함, 움푹 패인 곳이 많음 등)에 근거하여 서스펜션, 토크, 혹은 마력 설정들을 조정할 수 있다. 또 다른 예에서, 자율주행 전기 차량들은, 인간 조작자에 의해 사용되고 있지 않을 때 하나 이상의 배터리를 충전시키기 위해 충전소까지 자신을 구동시킬 있거나, 혹은 연료 차량은 스스로 연료보급소까지 자신을 구동시킬 있다. 트레일러를 갖는 차량은, 탑승의 편안함 및 성능을 증가시키기 위해 트레일러의 조종성 혹은 중량에서 변화 및 트레일러 진동에 대해 검출 및 교정을 행할 수 있다.
차량은 또한, 문제를 진단할 수 있고, 후속의 손상을 막기 위해 혹은 임의의 문제들을 해결하기 위해 하나 이상의 조치들을 취할 수 있다. 예를 들어, 차량은 엔진, 브레이크, 혹은 타이어와 같은 다양한 컴포넌트들의 성능을 모니터링할 수 있다. 만약 비상상황이 발생하면, 예를 들어 만약 냉각수가 누설되고 있고 엔진이 과열의 위험에 처해 있다면, 컴퓨터는 임의의 후속 손상을 피하기 위해 차량을 즉시 정지시킬 수 있다. 만약 덜 급박한 문제가 나타난다면, 예를 들어, 타이어 누설이 천천히 진행되고 있거나 차량의 컴포넌트들이 어떤 소정의 레벨까지 마모된 경우, 차량은 스케쥴을 잡아 차량의 유지관리를 위해 제조자 혹은 정비소로 자신을 운송시킬 수 있다. 일 예에서, 차량은 오일이 교환될 필요가 있다고 결정할 수 있고, 약속을 잡을 수 있으며, 그리고 오일 교환을 위해 자신을 이동시킬 수 있다. 또 다른 예에서, 차량은 문제를 진단하기 위해 단거리 혹은 장거리를 운행함으로써 자신을 테스트할 수 있다. 차량은 또한, 잘못된 휠 얼라인먼트(wheel alignment) 혹은 타이어 공기압과 같은 사소한 문제를 검출하고 자체-교정할 수 있다. 일 무리의 차량은 해당 무리의 다른 차량들 간의 문제들 혹은 편차들을 진단 및 보고할 수 있다.
이러한 차량들은 비운전자에게 혜택을 줄 수 있는 데이터를 생산할 수 있다. 예를 들어, 광고주 혹은 사업가는, 얼마나 자주 차량이 사업장(business location)에 도착하는지에 관한 정보 혹은 얼마나 자주 차량이 사업장에 도착하기 전에 유턴을 행하는지에 관한 정보를 위해 수수료를 지불할 수 있다. 연료 보급소 조작자는 얼마나 많은 차량이 특정 기간 동안 임의의 장소를 지나가는지, 차량의 연료 레벨은 어떤지를 알고 싶어할 수 있고, 해당 장소가 연료 보급소에 대해 수익성이 있는 장소인지 여부를 결정할 수 있다.
앞서 설명된 특징들의 이러한 변형 및 결합 및 다른 변형 및 결합은 본 특허청구범위에 의해 정의되는 바와 같은 본 발명으로부터 벗어남이 없이 활용될 수 있기 때문에, 예시적 실시예에 관한 앞서의 설명은 특허청구범위에 의해 정의되는 바와 같은 본 발명의 한정적 의미가 아닌 예시적 의미로 고려돼야만 한다. 본 발명의 예들(뿐만 아니라 "와 같은", "예를 들어", "포함하는" 등과 같은 문구로 제시된 표현들)의 제공이 본 발명을 이러한 특정 예로만 한정시키려는 것으로서 해석돼서는 안 되며, 오히려 이러한 예는 가능한 많은 실시형태들 중 단지 일부만을 예시하려는 의도로 제공되는 것임을 또한 이해해야 한다.

Claims (23)

  1. 차량을 제어하기 위한 방법으로서,
    하나 이상의 센서들을 사용하여 차량의 외부에 있는 물체를 검출하는 단계와;
    상기 검출된 물체의 유형 및 상태를 프로세서를 사용하여 결정하는 단계와;
    상기 검출된 물체와 유사한 유형 및 상태를 갖는 다른 물체들에 대한 행동 데이터(behavior data)에 근거하여 상기 검출된 물체의 예상되는 행동(likely behavior)을 예측하는 단계와; 그리고
    상기 검출된 물체의 상기 예상되는 행동에 적어도 부분적으로 근거하여 임의의 위치 및 속도로 상기 차량이 지향(orient)되도록 하는 커맨드(command)를 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량을 제어하기 위한 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 검출된 물체의 유형은, 자동차, 보행자, 구조물, 혹은 자전거 중 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량을 제어하기 위한 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 검출된 물체는 자동차이고, 상기 검출된 물체의 유형은 상기 자동차의 타입을 포함하는 것을 특징으로 하는 차량을 제어하기 위한 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 검출된 물체의 유형을 결정하는 단계는, 로고(logo), 범퍼 스티커(bumper sticker), 혹은 자동차 번호판(license plate) 중 적어도 하나를 식별하는 것에 근거하는 것을 특징으로 하는 차량을 제어하기 위한 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 검출된 물체의 상태는, 위치, 상기 검출된 물체가 주행하고 있는 차선(traffic lane), 속도, 가속도, 도로에 진입, 도로로부터 빠져나옴, 전조등(headlights)의 활성화, 후방등(taillights)의 활성화, 혹은 점멸등(blinkers)의 활성화 중 적어도 하나와 관련되는 것을 특징으로 하는 차량을 제어하기 위한 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 행동 데이터는 하나 이상의 위치에서의 복수의 다른 물체들에 대한 움직임 데이터에 근거하는 것을 특징으로 하는 차량을 제어하기 위한 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 움직임 데이터는, 위성 영상(satellite imagery), 노변 카메라(roadside cameras), 내장형 GPS 데이터(on-board GPS data), 혹은 가까이 있는 다른 차량들에 대해 획득된 센서 데이터 중 하나를 사용하여 추적(track)되는 것을 특징으로 하는 차량을 제어하기 위한 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 차량이 지향되도록 하는 커맨드를 제공하는 단계는, 상기 검출된 물체로부터 소정의 거리에 상기 차량을 위치시키는 것을 포함하며, 여기서 상기 소정의 거리는 상기 검출된 물체의 유형에 적어도 부분적으로 근거하는 것을 특징으로 하는 차량을 제어하기 위한 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 검출된 물체의 상기 예상되는 행동은 상기 검출된 물체가 하나 이상의 상태에 진입할 확률로서 제공되는 것을 특징으로 하는 차량을 제어하기 위한 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    업데이트된 행동 데이터를 수신하는 단계를 더 포함하고, 그리고
    상기 검출된 물체의 상기 예상되는 행동을 예측하는 단계는 상기 업데이트된 행동 데이터에 적어도 부분적으로 근거하는 것을 특징으로 하는 차량을 제어하기 위한 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 업데이트된 행동 데이터를 수신하는 단계는 원격 서버에 액세스하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 차량을 제어하기 위한 방법.
  12. 자율주행 동작 모드(autonomous operation mode)를 갖는 차량을 제어하기 위한 시스템으로서,
    차량의 주변에서 물체를 검출하기 위한 하나 이상의 센서들과; 그리고
    상기 하나 이상의 센서들에 결합된 프로세서를 포함하여 구성되며,
    상기 프로세서는,
    제 1 제어 전략에 근거하여 상기 차량의 동작을 제어하고, 여기서 상기 제 1 제어 전략은 상기 검출된 물체에 근거하지 않으며;
    상기 검출된 물체의 유형 및 상태를 결정하고;
    상기 검출된 물체와 유사한 유형 및 상태를 갖는 다른 물체들에 대한 행동 데이터에 액세스하고;
    상기 액세스된 행동 데이터에 적어도 부분적으로 근거하여 상기 검출된 물체의 예상되는 행동을 예측하고;
    제 2 제어 전략을 결정하고, 여기서 상기 제 2 제어 전략은 상기 검출된 물체의 상기 예상되는 행동에 적어도 부분적으로 근거하며; 그리고
    제 2 제어 전략에 근거하여 상기 차량의 동작을 제어하도록 동작가능한 것을 특징으로 하는 차량을 제어하기 위한 시스템.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 검출된 물체의 유형의 분류는, 상기 검출된 물체를 자동차, 보행자, 자전거, 혹은 구조물 중 하나로서 분류하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 차량을 제어하기 위한 시스템.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 검출된 물체는 자동차이고, 상기 검출된 물체의 유형의 분류는 상기 자동차의 타입을 식별하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 차량을 제어하기 위한 시스템.
  15. 제12항에 있어서,
    상기 검출된 물체의 유형은, 로고, 범퍼 스티커, 혹은 자동차 번호판 중 적어도 하나에 근거하는 것을 특징으로 하는 차량을 제어하기 위한 시스템.
  16. 제12항에 있어서,
    상기 검출된 물체의 상태는, 위치, 상기 검출된 물체가 주행하고 있는 차선, 속도, 가속도, 도로에 진입, 도로로부터 빠져나옴, 전조등의 활성화, 후방등의 활성화, 혹은 점멸등의 활성화 중 적어도 하나와 관련되는 것을 특징으로 하는 차량을 제어하기 위한 시스템.
  17. 제12항에 있어서,
    상기 행동 데이터는 하나 이상의 위치에서 추적된 상기 다른 물체들의 상태들에 관한 정보를 나타내는 것을 특징으로 하는 차량을 제어하기 위한 시스템.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 엔티티들은 위성 영상, 노변 카메라, 내장형 GPS 데이터 중 적어도 하나를 사용하거나, 혹은 가까이 있는 다른 엔티티들로부터 획득된 센서 데이터를 통해 추적되는 것을 특징으로 하는 차량을 제어하기 위한 시스템.
  19. 제12항에 있어서,
    상기 차량이 지향되도록 하는 커맨드는, 상기 검출된 물체로부터 소정의 거리에 상기 차량을 위치시키는 것을 포함하며, 여기서 상기 소정의 거리는 상기 검출된 물체의 유형에 적어도 부분적으로 근거하는 것을 특징으로 하는 차량을 제어하기 위한 시스템.
  20. 제12항에 있어서,
    상기 검출된 물체의 상기 예상되는 행동은 상기 검출된 물체가 하나 이상의 상태에 진입할 확률로서 제공되는 것을 특징으로 하는 차량을 제어하기 위한 시스템.
  21. 제12항에 있어서,
    상기 프로세서는 또한, 업데이트된 행동 데이터에 액세스하도록 동작가능하고, 그리고
    상기 검출된 물체의 상기 예상되는 행동은 상기 업데이트된 행동 데이터에 적어도 부분적으로 근거하는 것을 특징으로 하는 차량을 제어하기 위한 시스템.
  22. 제21항에 있어서,
    상기 차량은 상기 업데이트된 행동 데이터를 원격 서버로부터 수신하는 것을 특징으로 하는 차량을 제어하기 위한 시스템.
  23. 차량의 제어와 관련된 데이터를 제공하기 위한 방법으로서, 상기 체계는,
    서버에서 복수의 물체들에 대한 행동 데이터를 저장하는 것과, 여기서 상기 행동 데이터는 상기 복수의 물체들의 적어도 서브세트에 대한 유형 및 상태 정보를 포함하고;
    원격 디바이스로부터 식별 데이터를 수신하는 것과, 여기서 상기 식별 데이터는 상기 원격 디바이스 가까이 있는 검출된 물체와 관련된 데이터를 포함하고;
    상기 검출된 물체의 유형 및 상태를 상기 서버에서 결정하는 것과;
    상기 검출된 물체와 유사한 유형 및 상태를 갖는 상기 복수의 물체들에 대한 행동 데이터에 근거하여 상기 검출된 물체의 예상되는 행동을 예측하는 것과; 그리고
    상기 검출된 물체의 상기 예상되는 행동을 상기 원격 디바이스에 전송하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 제어와 관련된 데이터를 제공하기 위한 방법.
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