KR20230128476A - 차량 승객들을 위한 드롭-오프 또는 픽업 위치 결정 - Google Patents

차량 승객들을 위한 드롭-오프 또는 픽업 위치 결정 Download PDF

Info

Publication number
KR20230128476A
KR20230128476A KR1020237022644A KR20237022644A KR20230128476A KR 20230128476 A KR20230128476 A KR 20230128476A KR 1020237022644 A KR1020237022644 A KR 1020237022644A KR 20237022644 A KR20237022644 A KR 20237022644A KR 20230128476 A KR20230128476 A KR 20230128476A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
drop
vehicle
passenger
pick
location
Prior art date
Application number
KR1020237022644A
Other languages
English (en)
Inventor
마이클 프랑코 타베이라
비스누 바르단 카실야 수다르산
하리프라사드 케이
Original Assignee
퀄컴 인코포레이티드
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 퀄컴 인코포레이티드 filed Critical 퀄컴 인코포레이티드
Publication of KR20230128476A publication Critical patent/KR20230128476A/ko

Links

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
    • B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
    • B60W60/0025—Planning or execution of driving tasks specially adapted for specific operations
    • B60W60/00253—Taxi operations
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G05D1/0214—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory in accordance with safety or protection criteria, e.g. avoiding hazardous areas
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • B60W40/06—Road conditions
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
    • B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
    • B60W60/0011—Planning or execution of driving tasks involving control alternatives for a single driving scenario, e.g. planning several paths to avoid obstacles
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
    • B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
    • B60W60/0013—Planning or execution of driving tasks specially adapted for occupant comfort
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
    • B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
    • B60W60/0015—Planning or execution of driving tasks specially adapted for safety
    • B60W60/0016—Planning or execution of driving tasks specially adapted for safety of the vehicle or its occupants
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/3453—Special cost functions, i.e. other than distance or default speed limit of road segments
    • G01C21/3461—Preferred or disfavoured areas, e.g. dangerous zones, toll or emission zones, intersections, manoeuvre types, segments such as motorways, toll roads, ferries
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/02—Reservations, e.g. for tickets, services or events
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06315—Needs-based resource requirements planning or analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/26—Government or public services
    • G06Q50/265—Personal security, identity or safety
    • G06Q50/30—
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2420/00—Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
    • B60W2420/40—Photo, light or radio wave sensitive means, e.g. infrared sensors
    • B60W2420/403—Image sensing, e.g. optical camera
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2420/00—Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
    • B60W2420/40—Photo, light or radio wave sensitive means, e.g. infrared sensors
    • B60W2420/408—Radar; Laser, e.g. lidar
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2540/00—Input parameters relating to occupants
    • B60W2540/045—Occupant permissions
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2540/00—Input parameters relating to occupants
    • B60W2540/221—Physiology, e.g. weight, heartbeat, health or special needs
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2540/00—Input parameters relating to occupants
    • B60W2540/223—Posture, e.g. hand, foot, or seat position, turned or inclined
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2540/00—Input parameters relating to occupants
    • B60W2540/227—Position in the vehicle
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2552/00—Input parameters relating to infrastructure
    • B60W2552/20—Road profile, i.e. the change in elevation or curvature of a plurality of continuous road segments
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2552/00—Input parameters relating to infrastructure
    • B60W2552/35—Road bumpiness, e.g. potholes
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2552/00—Input parameters relating to infrastructure
    • B60W2552/50—Barriers
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2554/00—Input parameters relating to objects
    • B60W2554/20—Static objects
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2554/00—Input parameters relating to objects
    • B60W2554/40—Dynamic objects, e.g. animals, windblown objects
    • B60W2554/404—Characteristics
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2556/00—Input parameters relating to data
    • B60W2556/45—External transmission of data to or from the vehicle
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60Y—INDEXING SCHEME RELATING TO ASPECTS CROSS-CUTTING VEHICLE TECHNOLOGY
    • B60Y2400/00—Special features of vehicle units
    • B60Y2400/30—Sensors
    • B60Y2400/301—Sensors for position or displacement
    • B60Y2400/3015—Optical cameras
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60Y—INDEXING SCHEME RELATING TO ASPECTS CROSS-CUTTING VEHICLE TECHNOLOGY
    • B60Y2400/00—Special features of vehicle units
    • B60Y2400/30—Sensors
    • B60Y2400/301—Sensors for position or displacement
    • B60Y2400/3017—Radars

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)

Abstract

본 개시내용은 승객 서비스를 위해 구성된 차량의 동작을 제어하기 위한 시스템들, 방법들 및 장치들을 제공한다. 일부 구현들에서, 차량 제어기는 메모리에 통신 가능하게 결합된 하나 이상의 프로세서들을 포함하고, 하나 이상의 프로세서는 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점을 결정하도록 구성된다. 하나 이상의 프로세서들은 장애물 또는 위험 조건이 사이트 또는 사이트 근처에 있는지 여부를 검출하도록 구성될 수 있다. 하나 이상의 프로세서들은 장애물 또는 위험 조건이 사이트에 또는 그 근처에 존재한다는 검출에 응답하여, 차량 승객의 예상 승차 또는 하차 지점의 포지션 및 검출된 장애물 또는 위험 조건에 적어도 부분적으로 기초하여 사이트와 연관된 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정하도록 구성될 수 있다.

Description

차량 승객들을 위한 드롭-오프 또는 픽업 위치 결정
[0001] 이 특허 출원들은 2021년 1월 12일에 출원되고 발명의 명칭이 "DETERMINING DROP-OFF OR PICK-UP LOCATIONS FOR PASSENGERS OF VEHICLES"인 미국 특허 출원 제17/146,725호에 대한 우선권을 주장하며, 이 출원은 양수인에게 양도된다. 모든 선행 출원들의 개시내용들은 본 특허 출원의 일부로 간주되며, 본 특허 출원에 참조로 포함된다.
[0002] 본 개시내용은 일반적으로 승객 서비스를 위해 구성된 차량들에 관한 것이고, 보다 구체적으로는 차량들의 승객들을 위한 드롭-오프(drop-off) 또는 픽업(pick-up) 위치들을 결정하는 것에 관한 것이다.
[0003] 자율 주행 차량(AV)들 및 반자율 주행 차량들은 차량이 인간 운전자의 입력이 거의 또는 전혀 없는 환경에서 내비게이팅하는 실질적인 자율 모드에서 동작할 수 있다. 자율 주행 차량들은 또한 일반적으로 주차, 승객들 픽업 및 승객들 드롭-오프를 위한 지정된 주차 영역들을 포함하는 다양한 드롭-오프 또는 픽업 위치들에서 승객들을 픽업 및/또는 드롭-오프하기 위해 파견될 수 있다.
[0004] 자율 주행 차량들과 같은 차량들이 특정 위치에서 승객 드롭-오프 및/또는 픽업을 위해 정차하거나 주차할 때, 드롭-오프 또는 픽업 위치의 또는 그 근처의 장애물들 및 위험 조건들은 차량에 승차(enter) 및/또는 하차(exit)하는 승객의 능력을 방해할 수 있다. 따라서, 지정된 승객 드롭-오프 및/또는 픽업 위치로 자가-내비게이팅할 수 있지만, 기존의 자율 주행 차량들은 예를 들어 인근의 장애물들이나 위험 조건들이 방해하지 않거나 그렇지 않으면 자율 주행 차량에 안전하고 편안하게 승차 및/또는 하차하는 승객의 능력에 영향을 미치도록 주차할 위치를 정확하게 결정할 수 없다.
[0005] 본 개시내용의 시스템들, 방법들 및 디바이스들은 승객들을 위한 드롭-오프 및/또는 픽업 위치들을 결정하기 위해 승객 서비스용으로 구성된 차량들에 의해 사용될 수 있다. 다양한 구현들에서, 차량과 연관된 장치는 하나 이상의 프로세서들에 통신 가능하게 결합된 메모리를 포함한다. 일부 구현들에서, 하나 이상의 프로세서들은 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점을 결정하도록 구성될 수 있다. 하나 이상의 프로세서들은 장애물 또는 위험 조건이 사이트 또는 사이트 근처에 있는지 여부를 검출하도록 구성될 수 있다. 하나 이상의 프로세서들은 장애물이나 위험 조건이 사이트에 또는 그 근처에 있음을 검출하는 것에 대한 응답으로 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점의 포지션 및 검출된 장애물 또는 위험 조건에 적어도 부분적으로 기반하여 사이트와 연관된 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정하도록 구성될 수 있다.
[0006] 다양한 구현들에서, 검출된 장애물 또는 위험 조건은 물 웅덩이, 얼음 조각, 움푹 패인 곳, 고르지 않은 포장 도로, 높은 연석들, 빗물 배수관들, 쓰레기, 건설 장벽들, 다른 차량들, 장애물들, 기상 조건들, 방화선, 주차 금지 구역, 식별된 드롭-오프 또는 픽업 위치 주변의 폐쇄된 차선, 특정 양 미만의 차량 앞이나 뒤의 공간, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다.
[0007] 일부 구현들에서, 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정하는 것은 승객의 좌석 포지션에 기반할 수 있다. 일부 사례들에서, 드롭-오프 또는 픽업 위치는 차량 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점 및 검출된 장애물 또는 위험 조건이 차량의 동일한 쪽에 있는지 여부에 기반하여 결정될 수 있다. 일부 양태들에서, 상이한 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들은 맵 데이터, 간섭성 광 감지 시스템 데이터(예를 들어, LIDAR 센서 데이터), 주변 영역의 이미지, 주변 영역의 비디오, RADAR, 승객 입력, 또는 이들의 임의의 조합에 기반할 수 있다. 다른 양태들에서, 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치는 결정된 드롭-오프 또는 픽업 위치의 거리 내에 있는 복수의 상이한 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들로부터 결정될 수 있다.
[0008] 일부 구현들에서, 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들의 결정은 적어도 부분적으로 승객의 신체적 제한, 승객의 연령, 승객과 함께 있는 유아 또는 어린이의 존재, 또는 이들의 임의의 조합에 기반할 수 있다. 다른 구현들에서, 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치의 결정은 하나 이상의 선호되는 드롭-오프 또는 픽업 위치들에 기반할 수 있다.
[0009] 일 구현에서, 하나 이상의 프로세서들은 검출된 장애물 또는 위험 조건을 무시하려는 승객의 의지의 표시를 수신하도록 구성될 수 있다. 하나 이상의 프로세서들은 검출된 장애물 또는 위험 조건을 무시하려는 승객의 의지의 표시를 수신하는 것에 응답하여, 결정된 드롭-오프 또는 픽업 위치를 유지하도록 구성될 수 있다.
[0010] 일부 구현들에서, 하나 이상의 프로세서들은 또한 차량에서 승객의 좌석 포지션을 결정하도록 구성될 수 있다. 하나 이상의 프로세서들은 또한 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점에 대한 승객의 좌석 포지션에 기반하여 하나 이상의 대체 드롭-오프 위치들을 결정하도록 구성될 수 있다. 일부 사례들에서, 하나 이상의 프로세서들은 또한 승객의 좌석 포지션과 예상 승차 또는 하차 지점이 차량의 같은 쪽에 있다는 결정에 적어도 부분적으로 기반하여 승객에 대한 대체 드롭-오프 위치를 결정하도록 구성될 수 있다.
[0011] 다양한 구현들에서, 차량의 하나 이상의 동작들을 제어하기 위한 방법이 개시된다. 일부 구현들에서, 방법은 장치에 의해 수행될 수 있다. 일부 양태들에서, 장치는 차량과 연관된 차량 제어기일 수 있다. 다른 양태들에서, 장치는 차량(또는 차량의 적어도 일부)일 수 있다. 일 구현에서, 방법은 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점을 결정하는 것을 포함한다. 방법은 장애물이나 위험 조건이 사이트에 또는 그 근처에 있는지 여부를 검출하는 단계를 포함한다. 방법은 장애물 또는 위험 조건이 사이트에 또는 그 근처에 있다는 검출에 응답하여, 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점의 포지션 및 검출된 장애물 또는 위험 조건에 적어도 부분적으로 기반하여 사이트와 연관된 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정하는 단계를 포함한다.
[0012] 다양한 구현들에서, 검출된 장애물 또는 위험 조건은 물 웅덩이, 얼음 조각, 움푹 패인 곳, 고르지 않은 포장 도로, 높은 연석들, 빗물 배수관들, 쓰레기, 건설 장벽들, 다른 차량들, 장애물들, 기상 조건들, 방화선, 주차 금지 구역, 식별된 드롭-오프 또는 픽업 위치 주변의 폐쇄된 차선, 특정 양 미만의 차량 앞이나 뒤의 공간, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다.
[0013] 일부 구현들에서, 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정하는 것은 승객의 좌석 포지션에 기반할 수 있다. 일부 사례들에서, 드롭-오프 또는 픽업 위치는 차량 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점 및 검출된 장애물 또는 위험 조건이 차량의 동일한 쪽에 있는지 여부에 기반하여 결정될 수 있다. 일부 양태들에서, 상이한 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들은 맵 데이터, 간섭성 광 감지 시스템 데이터(예를 들어, LIDAR 센서 데이터), 주변 영역의 이미지, 주변 영역의 비디오, RADAR, 승객 입력, 또는 이들의 임의의 조합에 기반할 수 있다. 다른 양태들에서, 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치는 결정된 드롭-오프 또는 픽업 위치의 거리 내에 있는 복수의 상이한 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들로부터 결정될 수 있다.
[0014] 일부 구현들에서, 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들의 결정은 적어도 부분적으로 승객의 신체적 제한, 승객의 연령, 승객과 함께 있는 유아 또는 어린이의 존재, 또는 이들의 임의의 조합에 기반할 수 있다. 다른 구현들에서, 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치의 결정은 하나 이상의 선호되는 드롭-오프 또는 픽업 위치들에 기반할 수 있다.
[0015] 일 구현에서, 방법은 또한 검출된 장애물 또는 위험 조건을 무시하려는 승객의 의지의 표시를 수신하는 단계를 포함할 수 있다. 방법은 또한 검출된 장애물 또는 위험 조건을 무시하려는 승객의 의지의 표시를 수신하는 것에 응답하여, 결정된 드롭-오프 또는 픽업 위치를 유지하는 단계를 포함할 수 있다.
[0016] 다양한 구현들에서, 방법은 또한 차량에서 승객의 좌석 포지션을 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 방법은 또한 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점에 대한 승객의 좌석 포지션에 기반하여 하나 이상의 대체 드롭-오프 위치들을 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 일부 사례들에서, 방법은 또한 승객의 좌석 포지션과 예상 승차 또는 하차 지점이 차량의 같은 쪽에 있다는 결정에 적어도 부분적으로 기반하여 승객에 대한 대체 드롭-오프 위치를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
[0017] 다양한 구현들에서, 시스템이 개시된다. 일부 구현들에서, 시스템은 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점을 결정하기 위한 수단을 포함할 수 있다. 시스템은 장애물이나 위험 조건이 사이트에 또는 그 근처에 있는지 여부를 검출하기 위한 수단을 포함할 수 있다. 시스템은 장애물 또는 위험 조건이 사이트에 또는 그 근처에 있다는 검출에 응답하여, 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점의 포지션 및 검출된 장애물 또는 위험 조건에 적어도 부분적으로 기반하여 사이트와 연관된 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정하기 위한 수단을 포함할 수 있다.
[0018] 다양한 구현들에서, 검출된 장애물 또는 위험 조건은 물 웅덩이, 얼음 조각, 움푹 패인 곳, 고르지 않은 포장 도로, 높은 연석들, 빗물 배수관들, 쓰레기, 건설 장벽들, 다른 차량들, 장애물들, 기상 조건들, 방화선, 주차 금지 구역, 식별된 드롭-오프 또는 픽업 위치 주변의 폐쇄된 차선, 특정 양 미만의 차량 앞이나 뒤의 공간, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다.
[0019] 일부 구현들에서, 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정하는 것은 승객의 좌석 포지션에 기반할 수 있다. 일부 사례들에서, 드롭-오프 또는 픽업 위치는 차량 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점 및 검출된 장애물 또는 위험 조건이 차량의 동일한 쪽에 있는지 여부에 기반하여 결정될 수 있다. 일부 양태들에서, 상이한 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들은 맵 데이터, 간섭성 광 감지 시스템 데이터(예를 들어, LIDAR 센서 데이터), 주변 영역의 이미지, 주변 영역의 비디오, RADAR, 승객 입력, 또는 이들의 임의의 조합에 기반할 수 있다. 다른 양태들에서, 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치는 결정된 드롭-오프 또는 픽업 위치의 거리 내에 있는 복수의 상이한 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들로부터 결정될 수 있다.
[0020] 일부 구현들에서, 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들의 결정은 적어도 부분적으로 승객의 신체적 제한, 승객의 연령, 승객과 함께 있는 유아 또는 어린이의 존재, 또는 이들의 임의의 조합에 기반할 수 있다. 다른 구현들에서, 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치의 결정은 하나 이상의 선호되는 드롭-오프 또는 픽업 위치들에 기반할 수 있다.
[0021] 일 구현에서, 시스템은 또한 검출된 장애물 또는 위험 조건을 무시하려는 승객의 의지의 표시를 수신하기 위한 수단을 포함할 수 있다. 시스템은 또한 검출된 장애물 또는 위험 조건을 무시하려는 승객의 의지의 표시를 수신하는 것에 응답하여, 결정된 드롭-오프 또는 픽업 위치를 유지하기 위한 수단을 포함할 수 있다.
[0022] 다양한 구현들에서, 시스템은 또한 차량에서 승객의 좌석 포지션을 결정하기 위한 수단을 포함할 수 있다. 시스템은 또한 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점에 대한 승객의 좌석 포지션에 기반하여 하나 이상의 대체 드롭-오프 위치들을 결정하기 위한 수단을 포함할 수 있다. 일부 사례들에서, 시스템은 또한 승객의 좌석 포지션과 예상 승차 또는 하차 지점이 차량의 같은 쪽에 있다는 결정에 적어도 부분적으로 기반하여 승객에 대한 대체 드롭-오프 위치를 결정하기 위한 수단을 포함할 수 있다.
[0023] 다양한 구현들에서, 차량을 제어하기 위한 명령들을 저장하는 비일시적 컴퓨터-판독가능 매체가 개시된다. 일부 구현들에서, 장치의 하나 이상의 프로세서들에 의한 명령들의 실행은 차량이 동작들을 수행하게 한다. 일 구현에서, 동작들은 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 동작들은 장애물이나 위험 조건이 사이트에 또는 그 근처에 있는지 여부를 검출하는 것을 포함할 수 있다. 동작들은 장애물 또는 위험 조건이 사이트에 또는 그 근처에 있다는 검출에 응답하여, 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점의 포지션 및 검출된 장애물 또는 위험 조건에 적어도 부분적으로 기반하여 사이트와 연관된 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정하는 것을 포함할 수 있다. 일부 양태들에서, 장치는 차량과 연관된 차량 제어기일 수 있다. 다른 양태들에서, 장치는 차량(또는 차량의 적어도 일부)일 수 있다.
[0024] 다양한 구현들에서, 검출된 장애물 또는 위험 조건은 물 웅덩이, 얼음 조각, 움푹 패인 곳, 고르지 않은 포장 도로, 높은 연석들, 빗물 배수관들, 쓰레기, 건설 장벽들, 다른 차량들, 장애물들, 기상 조건들, 방화선, 주차 금지 구역, 식별된 드롭-오프 또는 픽업 위치 주변의 폐쇄된 차선, 특정 양 미만의 차량 앞이나 뒤의 공간, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다.
[0025] 일부 구현들에서, 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정하는 것은 승객의 좌석 포지션에 기반할 수 있다. 일부 사례들에서, 드롭-오프 또는 픽업 위치는 차량 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점 및 검출된 장애물 또는 위험 조건이 차량의 동일한 쪽에 있는지 여부에 기반하여 결정될 수 있다. 일부 양태들에서, 상이한 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들은 맵 데이터, 간섭성 광 감지 시스템 데이터(예를 들어, LIDAR 센서 데이터), 주변 영역의 이미지, 주변 영역의 비디오, RADAR, 승객 입력, 또는 이들의 임의의 조합에 기반할 수 있다. 다른 양태들에서, 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치는 결정된 드롭-오프 또는 픽업 위치의 거리 내에 있는 복수의 상이한 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들로부터 결정될 수 있다.
[0026] 일부 구현들에서, 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들의 결정은 적어도 부분적으로 승객의 신체적 제한, 승객의 연령, 승객과 함께 있는 유아 또는 어린이의 존재, 또는 이들의 임의의 조합에 기반할 수 있다. 다른 구현들에서, 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치의 결정은 하나 이상의 선호되는 드롭-오프 또는 픽업 위치들에 기반할 수 있다.
[0027] 일 구현에서, 동작들은 검출된 장애물 또는 위험 조건을 무시하려는 승객의 의지의 표시를 수신하는 것을 포함할 수 있다. 동작들은 또한 검출된 장애물 또는 위험 조건을 무시하려는 승객의 의지의 표시를 수신하는 것에 응답하여, 결정된 드롭-오프 또는 픽업 위치를 유지하는 것을 포함할 수 있다.
[0028] 다양한 구현들에서, 동작들은 차량에서 승객의 좌석 포지션을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 동작들은 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점에 대한 승객의 좌석 포지션에 기반하여 하나 이상의 대체 드롭-오프 위치들을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 일부 사례들에서, 동작들은 또한 승객의 좌석 포지션과 예상 승차 또는 하차 지점이 차량의 같은 쪽에 있다는 결정에 적어도 부분적으로 기반하여 승객에 대한 대체 드롭-오프 위치를 결정하는 것을 포함할 수 있다.
[0029] 본 개시내용에 설명된 청구대상의 하나 이상의 구현들의 세부사항들은 아래의 첨부 도면들 및 설명에서 설명된다. 다른 특징들, 양태들 및 장점들은 설명, 도면들 및 청구범위로부터 명백하게 될 것이다. 다음 도면들의 상대 치수들이 축척에 맞게 도시되지 않을 수 있다는 것이 유의된다.
[0030] 도 1은 예시적인 시스템의 그림 다이어그램을 도시한다.
[0031] 도 2는 도 1의 예시적인 시스템의 기능 블록도를 도시한다.
[0032] 도 3은 본 개시내용의 일부 양태들에 따른 자율 주행 차량의 블록도를 도시한다.
[0033] 도 4a-도 4c는 일부 구현들에 따라 드롭-오프 또는 픽업 위치를 수정하는 차량을 묘사하는 예시들을 도시한다.
[0034] 도 5a-도 5c는 일부 다른 구현들에 따라 드롭-오프 또는 픽업 위치를 수정하는 차량을 묘사하는 예시들을 도시한다.
[0035] 도 6a는 일부 구현들에 따라 승객 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 결정하기 위한 예시적인 동작을 묘사하는 흐름도를 도시한다.
[0036] 도 6b는 다른 구현들에 따라 승객 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 결정하기 위한 예시적인 동작을 묘사하는 흐름도를 도시한다.
[0037] 도 7a는 일부 구현들에 따라 승객 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 결정하기 위한 예시적인 동작을 묘사하는 흐름도를 도시한다.
[0038] 도 7b는 일부 구현들에 따라 승객 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 결정하기 위한 예시적인 동작을 묘사하는 흐름도를 도시한다.
[0039] 도 8a는 일부 구현들에 따라 대체 드롭-오프 위치들을 결정하기 위한 예시적인 동작을 묘사하는 흐름도를 도시한다.
[0040] 도 8b는 일부 구현들에 따라 대체 드롭-오프 위치들 중 하나를 결정하기 위한 예시적인 동작을 묘사하는 흐름도를 도시한다.
[0041] 도 9는 다른 구현들에 따라 승객 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 결정하기 위한 예시적인 동작을 묘사하는 흐름도를 도시한다.
[0042] 도 10은 일부 구현들에 따라 장애물 또는 위험 조건의 위치를 결정하기 위한 예시적인 동작을 묘사하는 흐름도를 도시한다.
[0043] 도 11은 일부 구현들에 따라 하나 이상의 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 결정하기 위한 예시적인 동작을 묘사하는 흐름도를 도시한다.
[0044] 도 12는 다른 구현들에 따라 하나 이상의 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 결정하기 위한 예시적인 동작을 묘사하는 흐름도를 도시한다.
[0045] 도 13은 다른 구현들에 따라 대체 드롭-오프 위치들을 결정하기 위한 예시적인 동작을 묘사하는 흐름도를 도시한다.
[0046] 도 14는 일부 구현들에 따라 새로운 승객 픽업 위치를 결정하기 위한 예시적인 동작을 묘사하는 흐름도를 도시한다.
[0047] 도 15는 일부 다른 구현들에 따라 하나 이상의 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 결정하기 위한 예시적인 동작을 묘사하는 흐름도를 도시한다.
[0048] 도 16은 일부 다른 구현들에 따라 승객 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 결정하기 위한 예시적인 동작을 묘사하는 흐름도를 도시한다.
[0049] 도 17은 일부 구현들에 따라 승객으로부터 표시를 수신하기 위한 예시적인 동작을 묘사하는 흐름도를 도시한다.
[0050] 다양한 도면들에서 유사한 참조 번호들 및 명칭들은 유사한 요소들을 나타낸다.
[0051] 본 개시내용의 양태들은 예시 목적들로 제공되는 다양한 예들에 관한 다음 설명 및 관련 도면들에서 제공된다. 대안적인 양태들은 본 개시내용의 범위를 벗어나지 않고 고안될 수 있다. 추가로, 본 개시내용의 잘 알려진 요소들은 본 개시내용의 관련된 세부사항들을 모호하게 하지 않도록 상세히 설명되지 않거나 생략될 것이다.
[0052] 통상의 기술자들은 아래에 설명된 정보 및 신호들이 임의의 다양한 상이한 기술들 및 기법들을 사용하여 표현될 수 있음을 인식할 것이다. 예를 들어, 아래의 설명 전반에 걸쳐 참조될 수 있는 데이터, 명령들, 커맨드들, 정보, 신호들, 비트들, 심볼들 및 칩들은 부분적으로는 특정 애플리케이션에 따라, 부분적으로는 원하는 디자인에 따라, 부분적으로는 대응 기술 등에 따라 전압들, 전류들, 전자기파들, 자기장들 또는 입자들, 광학 필드들 또는 입자들, 또는 이들의 임의 조합으로 표현될 수 있다.
[0053] 게다가, 많은 양태들은 예를 들어 컴퓨팅 디바이스의 요소들에 의해 수행될 동작 시퀀스들의 측면에서 설명된다. 본원에 설명된 다양한 동작들이 특정 회로(예를 들어, 주문형 집적 회로(ASIC))들에 의해, 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 프로그램 명령들에 의해, 또는 이 둘의 조합에 의해 수행될 수 있음이 인식될 것이다. 추가로, 본원에 설명된 동작들의 시퀀스(들)는 실행 시, 본원에 설명된 기능을 수행하기 위해 디바이스의 연관된 프로세서에게 야기 또는 명령할 대응하는 컴퓨터 명령들의 세트가 저장되어 있는 비일시적 컴퓨터-판독가능 저장 매체의 임의의 형태 내에서 전체적으로 구현되는 것으로 간주될 수 있다. 따라서, 본 개시내용의 다양한 양태들은 다수의 상이한 형태들로 구현될 수 있고, 이들 모두는 청구된 청구대상의 범위 내에 있는 것으로 간주되었다. 게다가, 본원에 설명된 양태들 각각에 대해, 임의의 그러한 양태들의 대응하는 형태는 예를 들어 설명된 동작을 수행하도록 "논리 구성"으로 본원에서 설명될 수 있다. 따라서, 본원에서 자율 또는 반자율 주행 차량들(또한 자율 주행 차량들 또는 "SDC들"로 알려짐)에 대해 설명하지만, 본 개시내용의 양태들은 자동차들, 트럭들, 오토바이들, 버스들, 보트들, 헬리콥터들, 로봇들, 무인 항공기들, 레크리에이션 차량들, 놀이 공원 차량들, 건설 장비 및 골프 카트들과 같은(그러나, 이에 제한되지 않음) 다른 차량들 내에서 구현될 수 있다.
[0054] 차량은 자율 또는 반자율 모드에서 동작하고 이 모드에 있는 동안 운전자의 입력이 거의 또는 전혀 없는 환경을 통해 내비게이팅하도록 구성될 수 있다. 이러한 자율 및 반자율 주행 차량들은 일반적으로 차량이 동작하는 환경에 대한 정보를 결정하도록 구성된 다수의 센서들을 포함한다. 센서들은 환경에서 다수의 객체들(예를 들어, 다른 차량들, 보행자들, 교통 신호들, 장애물들 등)를 검출하고 자율 주행 차량과 다수의 객체들 사이의 거리들을 결정할 수 있는 하나 이상의 LIDAR(Light Detection and Ranging) 디바이스들을 포함할 수 있다. 자율 및 반자율 주행 차량들은 또한 예를 들어 소나 디바이스들, 레이더 디바이스들, 카메라들 및 오디오 감지 디바이스들을 포함(그러나, 이에 제한되지 않음)하는 다른 유형들의 센서들을 포함할 수 있다. LIDAR 및/또는 다른 유형들의 센서들로부터의 데이터는 검출된 객체들의 다양한 특징들 및 특성들(예를 들어, 객체의 포지션, 크기, 모양, 유형, 움직임, 배향 등)을 결정하는 데 사용될 수 있다.
[0055] 일부 자율 주행 차량들은 승객 서비스 및/또는 화물 서비스(예를 들어, 배달 서비스)를 위해 사용되거나 구성될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 승객 픽업 및/또는 드롭-오프 위치들을 자율 주행 차량에 중계할 수 있는 승객 배차 서비스에 픽업 위치 및/또는 드롭-오프 위치를 제공할 수 있다. 사용자는 예를 들어 사용자 클라이언트 디바이스의 현재 위치를 사용하는 것, 사용자 프로파일과 연관된 최근 또는 저장된 위치를 사용하는 것, 또는 클라이언트 디바이스 상에 제공되는 맵 상에 주소를 입력하거나 위치를 태핑하는 것을 포함하여(그러나, 이에 제한되지 않음) 다양한 방식들로 드롭-오프 및 픽업 위치들을 표시하거나 지정할 수 있다. 클라이언트 디바이스는 드롭-오프 및/또는 픽업 위치들을 승객 배차 서비스로 송신할 수 있고, 이는 차례로 자율 주행 차량이 승객을 픽업하고 승객을 지정된 드롭-오프 위치로 운송하도록 마련할 수 있다.
[0056] 그러나, 모든 위치들이 승객(또는 화물) 픽업 또는 드롭-오프 위치들로 적합하거나, 안전하거나 실행 가능한 것은 아니다. 예를 들어, 움푹 패인 곳들, 고르지 않은 포장 도로, 건설 장벽들 및 다른 차량들과 같은 장애물들 및 위험 조건들은 자율 주행 차량이 승객들을 안전하게 픽업하고 드롭-오프시킬 수 있는 능력을 방해할 수 있다. 본 개시내용의 일부 양태들에 따르면, 승객(또는 화물) 서비스를 제공하는 자율 주행 차량들이 예정된 드롭-오프 또는 픽업 위치들에서의 또는 그 근처에서의 장애물들 또는 위험 조건들의 존재, 자율 주행 차량의 승객들(및/또는 화물)의 하나 이상의 조건들, 자율 주행 차량에 의해 운송되는 승객들의 상대적 포지션들, 또는 이들의 임의의 조합에 기반하여 예정된 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 선택적으로 수정할 수 있게 하는 시스템들, 방법들 및 디바이스들이 개시된다.
[0057] 다양한 구현들은 일반적으로 승객들을 위한 적합한 픽업 및/또는 드롭-오프 위치들을 결정하는 차량들에 관한 것이다. 일부 구현들은 더 구체적으로 장애물들, 위험 조건들, 및 각자의 승객에게 부상을 입힐 수 있고, 차량에 진압하거나 하차하기 위한 각자의 승객의 능력을 방해하거나, 그렇지 않은 각자의 승객에게 불편을 줄 수 있는 다른 조건들이 없는 승객 픽업 및/또는 드롭-오프 위치들을 결정하는 것에 관한 것이다. 하나의 예시적인 구현에서, 차량 제어기와 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 장치는 승객 서비스를 위해 구성된 차량을 돕거나 제어하는 데 사용될 수 있다. 일부 양태들에서, 장치는 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점을 결정할 수 있다. 장치는 장애물이나 위험 조건이 사이트에 또는 그 근처에 있는지 여부를 검출할 수 있다. 장치는 장애물 또는 위험 조건이 사이트에 또는 그 근처에 있다는 검출에 응답하여, 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점의 포지션 및 검출된 장애물 또는 위험 조건에 적어도 부분적으로 기반하여 사이트와 연관된 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정할 수 있다.
[0058] 일부 구현들에서, 장치는 식별된 드롭-오프 또는 픽업 위치의 영역 또는 존 내에서 장애물들 및 위험 조건을 검출할 수 있다. 일부 사례들에서, 식별된 드롭-오프 또는 픽업 위치의 영역 또는 존은 식별된 드롭-오프 또는 픽업 위치의 특정 거리(예를 들어, 약 15 내지 50 피트 또는 다른 범위) 내에 있는 주변 환경의 부분들을 포함할 수 있다. 일부 사례들에서, 식별된 드롭-오프 또는 픽업 위치의 영역 또는 존은 식별된 드롭-오프 또는 픽업 위치에 있는 동안 차량의 특정 거리(예를 들어, 약 15 내지 50 피트 또는 다른 범위) 내에 있는 주변 환경의 부분들을 포함할 수 있다.
[0059] 다양한 구현들에서, 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정하는 것은 또한 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점에 대한 승객의 좌석 포지션에 기반할 수 있다. 예를 들어, 검출된 장애물 또는 위험 조건이 각자의 승객에 대한 예상 하차 지점과 차량의 동일한 쪽에 있고 하나 이상의 승객들이 차량에 승차하거나 하차하는 것을 방지하거나 방해할 가능성이 있는 경우, 장치는 검출된 장애물이나 위험 조건이 차량에서 하차할 때 각자의 승객의 경로를 방지하거나, 방해하거나, 안전하지 않게 하지 않도록 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정할 수 있다. 반대로, 검출된 장애물 또는 위험 조건이 각자의 승객의 예상 하차 지점과 차량의 다른 쪽에 있는 경우, 차량은 원래 또는 예정된 드롭-오프 위치에서 정차하고 각자의 승객을 드롭-오프시킬 수 있고, 예를 들어 검출된 장애물 또는 위험 조건이 승객들의 차량 승차 또는 하차를 방지하거나 방해할 가능성이 없는 경우이다.
[0060] 본원에서 사용되는 바와 같이, 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치는 원래 예정된 드롭-오프 또는 픽업 위치와 다르지만 원래 예정된 드롭-오프 또는 픽업 위치와 충분히 가까워서, 원래 예정된 드롭-오프 또는 픽업 위치와 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치 둘 모두는 동일한 목적지와 연관된다. 즉, 차량이 실행 가능한 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치를 찾기로 결정할 때(예를 들어, 원래 예정된 드롭-오프 또는 픽업 위치에 장애물들 또는 위험 조건들이 있는 경우), 차량은 승객의 목적지를 변경한다. 대신, 차량은 원래 예정된 드롭-오프 또는 픽업 위치에서 특정 거리 이내(예를 들어, 도보 5 분, 1-2 블록들 이내 등)에서 승객들을 드롭-오프 또는 픽업한다. 특정 거리는 일반적으로 승객이 대체 위치에서 원래 위치가 아닌 목적지로 편안하게 걷는(또는 목적지에서 원래 위치가 아닌 대체 위치로 걷기) 것을 느끼는 비교적 짧은 거리(예를 들어, 몇 분의 걸음, 1-2 블록들 내, 등)이다.
[0061] 물론, 편안한 것은 승객/사용자들, 상황들, 및/또는 요건들(예를 들어, 수하물 또는 유아 운반)에 따라 다를 수 있다. 일부 구현들에서, 특정 거리는 승객(예를 들어, 차량 내, 모바일 디바이스 등) 또는 다른 당사자에 의해 구성될 수 있다. 일부 사례들에서, 특정 거리는 다양한 상황들에 기반하여 조정(예를 들어, 자동으로 또는 사용자/승객 확인에 대한 응답으로)될 수 있다. 예를 들어, 비가 검출되면, 특정 거리는 줄어들 수 있다(예를 들어, 절반 또는 다른 양 만큼). 유사하게, 온도 및/또는 습도(또는 다른 기상 조건(들))가 임계치를 초과하거나 미만인 경우, 특정 거리는 이에 따라 줄어들 수 있다. 다른 예로서, 승객이 지각하는 경우(예를 들어, 승객의 디바이스, 프로필 등의 일정 약속에 의해 결정됨), 특정 거리는 시간을 절약하기 위해 줄어들 수 있다. 또 다른 예로서, 승객의 일일 걸음 수(또는 소모된 칼로리들과 같은 다른 건강 지표)가 낮은 경우, 특정 거리는 증가될 수 있다.
[0062] 다양한 구현들에서, 차량은 승객(현재 승객 또는 픽업될 예정인 승객)의 하나 이상의 조건들을 검출할 수 있다. 차량은 예를 들어 승객의 조건들을 고려하여 승객이 차량에 승차 또는 하차하는 데 추가 시간 및/또는 공간을 요구하는지 여부에 기반하여 승객의 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정할 수 있다. 일부 사례들에서, 각자의 승객의 조건들은 각자의 승객의 신체적 장애 또는 제한, 각자의 승객과 함께 있는 유아 또는 어린이의 존재, 승객의 나이, 각자의 승객과 함께 상대적으로 많은 양의 수하물의 존재, 화물 또는 장비, 또는 이들의 임의의 조합을 포함(그러나, 이에 제한되지 않음)할 수 있다. 그러나, 승객이 차량에 승차 또는 하차하기 위해 추가 시간이나 공간을 필요로 할 수 있는 승객의 조건이나 요건은 승객에 대한 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정할 때 사용될 수 있다.
[0063] 일부 사례들에서, 예정된 드롭-오프 또는 픽업 위치의 하나 이상의 속성들은 하나 이상의 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 결정할 때 고려될 수 있다. 하나 이상의 속성들은 물 웅덩이, 얼음 조각, 움푹 패인 곳, 고르지 않은 포장 도로, 높은 연석들, 빗물 배수관들, 쓰레기, 건설 장벽들, 다른 차량들, 장애물들(예를 들어,소화전들, 벽들, 나무들 등), 기상 조건들, 방화선, 주차 금지 구역, 식별된 드롭-오프 또는 픽업 위치 주변의 폐쇄된 차선, 특정 양 미만의 차량 앞이나 뒤의 공간, 또는 이들의 임의의 조합 중 적어도 하나를 포함(그러나, 이에 제한되지 않음)할 수 있다. 예를 들어, 차량이, 각자의 승객이 차량에서 하차하기 위해 추가 공간이 필요하다고 결정하는 경우(예를 들어, 승객이 트렁크에 많은 수의 여행 가방들을 갖고 유아와 함께 여행하기 때문에), 차량은 대체 드롭-오프 위치를 선택할 수 있고, 대체 드롭-오프 위치는 유아를 내리기 위해 차량 측면에 추가 공간을 제공하거나, 여행 가방을 내리기 위해 차량 뒤에 추가 공간을 제공하거나, 유아를 돌보는 것과 연관된 추가 시간을 제공하거나, 이들의 임의의 조합을 제공한다. 반대로, 차량이, 각자의 승객이 추가 시간이나 공간을 필요로 한다고 결정하지 않는 경우, 차량은 예정된 드롭-오프 위치로 계속 이동할 수 있다.
[0064] 일부 사례들에서, 승객들은 각각 승객을 픽업하고 드롭-오프시키는 동안 차량에 승차하거나 하차시키기 위해 추가 시간 및/또는 공간이 필요한지 여부를 차량에 표시할 수 있다(직접적으로 또는 승객 배차 서비스 등과 같은 중개자를 통해 간접적으로). 추가 구현들에서, 승객(들)은 그들이 요구하는 대략적인 시간(예를 들어, 5 분) 및/또는 공간(예를 들어, 차량 뒤의 10 피트 여유 공간)을 나타낼 수 있다. 이와 같이, 이 표시는 드롭-오프 또는 픽업 위치를 수정하기 위해 차량에 의해 사용될 수 있다. 일부 구현들에서, 승객(들)은 추가 시간 및/또는 공간 요건(예를 들어, 유아 및 카시트를 동반한 여행; 여러 여행 가방을 동반한 여행 등)에 영향을 미칠 수 있는 세부사항(들) 또는 다른 정보를 제공할 수 있다. 따라서, 이러한 세부사항들은 드롭-오프 또는 픽업 위치를 수정하기 위해 차량에서 사용될 수 있다. 예를 들어, 차량은 세부사항을 수용하기 위해 드롭-오프 또는 픽업 위치를 수정할 수 있다.
[0065] 일부 구현들에서, 차량은 차량에 탄 승객들이 볼 수 있는 디스플레이 스크린(예를 들어, 차량 내의 디스플레이 스크린 등)에 다수의 대체 드롭-오프 위치를 제시할 수 있다. 각자의 승객은 디스플레이 스크린에 제시된 대체 드롭-오프 위치들 중 하나를 선택할 수 있다. 차량은 각자의 승객이 선택한 대체 드롭-오프 위치에서 각자의 승객을 향해 운전하고 드롭-오프시킬 수 있다. 일부 사례들에서, 대체 드롭-오프 위치들은 차량과 연관된 디스플레이 스크린에 제시될 수 있다. 추가로 또는 대안적으로, 대체 드롭-오프 위치들 또는 대체 픽업 위치들은 하나 이상의 승객의 모바일 컴퓨팅 디바이스(들)와 공유될 수 있고, 이는 보고 각자의 승객들과 상호작용하기 위해 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 디스플레이들(예를 들어, 터치 감지 디스플레이 스크린들)에 제시할 수 있다. 예를 들어, 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들은 승객의 모바일 컴퓨팅 디바이스의 터치 감지 디스플레이 스크린에 선택 가능한 아이콘들로 제시될 수 있다. 승객은 특정 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치에 대응하는 선택 가능한 아이콘을 터치, 태핑 또는 달리 상호작용함으로써 특정 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치를 선택할 수 있다.
[0066] 본 개시내용에 설명된 청구대상의 특정 구현들은 다음의 잠재적 이점들 중 하나 이상을 실현하도록 구현될 수 있다. 차량(예를 들어, 자율 주행 차량)이 드롭-오프 및/또는 픽업 위치들의 또는 그 근처의 장애물들 또는 위험 조건들의 존재에 기반하여 승객 드롭-오프 및/또는 픽업 위치를 결정하도록 허용함으로써, 본원에 개시된 청구 대상의 양태들은 그러한 차량들의 승객들이 차량에 승차 또는 하차할 때 장애물들 또는 위험 조건들에 의해 방해를 받거나 불편을 겪지 않도록 보장할 수 있다. 또한, 승객 선호도들 및/또는 필요들에 기반하여 하나 이상의 대체 드롭-오프 및/또는 픽업 위치들을 동적으로 결정하기 위해 본원에 개시된 다양한 기법들을 구현하는 차량들의 능력은 차량에 승차하거나 하차하기 위해 추가 시간을 필요로 하는 승객들, 차량에 승차하거나 하차하기 위해 추가 공간을 필요로 하는 승객들, 및/또는 특정 신체적 속성들 또는 제한들이 있는 승객들이 이러한 승객들을 수용하는 위치들에서 픽업 및 드롭-오프되는 것을 보장할 수 있다. 이러한 방식으로, 본원에 개시된 주제의 다양한 양태들을 구현하는 차량들은 종래의 차량들보다 더 안전하고 더 편리한 방식으로 승객들을 픽업하고 드롭-오프시킬 수 있다.
[0067] 승객들 및/또는 화물 서비스들을 제공하는 자율 주행 차량과 같은 차량들의 여러 양태들은 이제 다양한 장치 및 방법들을 참조하여 제시될 것이다. 이들 장치 및 방법들은 이하의 상세한 설명에서 설명되고 첨부된 도면들에서 다양한 블록들, 구성요소들, 회로들, 프로세스들, 알고리즘들 등(집합적으로 "요소들"로 지칭됨)으로 예시될 것이다. 이러한 요소들은 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어 또는 이들의 임의의 조합을 사용하여 구현될 수 있다. 이러한 요소들이 하드웨어로 구현되는지 소프트웨어로 구현되는지 여부는 전체 시스템에 부과되는 특정 애플리케이션 및 설계 제약들에 의존한다.
[0068] 예로서, 요소 또는 요소의 임의의 일부 또는 요소들의 조합은 하나 이상의 프로세서들을 포함하는 "프로세싱 시스템"으로 구현될 수 있다. 프로세서들의 예들은 마이크로프로세서들, 마이크로제어기들, GPU(graphics processing unit)들, 중앙 프로세싱 유닛(CPU)들, 애플리케이션 프로세서들, 디지털 신호 프로세서(DSP)들, RISC(reduced instruction set computing) 프로세서들, 시스템 온 칩(SoC), 기저대역 프로세서들, FPGA(field programmable gate arrays)들, PLD(programmable logic device)들, 상태 기계들, 게이트 논리, 이산 하드웨어 회로들, 및 본 개시내용 전반에 걸쳐 설명된 다양한 기능을 수행하도록 구성된 다른 적합한 하드웨어를 포함한다. 프로세싱 시스템의 하나 이상의 프로세서들은 소프트웨어를 실행할 수 있다. 소프트웨어는 소프트웨어, 펌웨어, 미들웨어, 마이크로코드, 하드웨어 설명 언어 등 어는 것으로 지칭되든, 명령들, 명령 세트들, 코드, 코드 세그먼트들, 프로그램 코드, 프로그램들, 서브프로그램들, 소프트웨어 구성요소들, 애플리케이션들, 소프트웨어 애플리케이션들, 소프트웨어 패키지들, 루틴들, 서브루틴들, 객체들, 실행파일들, 실행 스레드들, 절차들, 기능들 등을 의미하는 것으로 광범위하게 해석된다.
[0069] 따라서, 하나 이상의 예시적인 구현들에서, 설명된 기능들은 하드웨어, 소프트웨어 또는 이들의 임의의 조합으로 구현될 수 있다. 소프트웨어로 구현되는 경우, 기능들은 컴퓨터-판독가능 매체에 하나 이상의 명령들 또는 코드로 저장되거나 인코딩될 수 있다. 컴퓨터-판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 포함한다. 저장 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 모든 이용 가능한 매체일 수 있다. 제한이 아닌 예로서, 이러한 컴퓨터-판독가능 매체는 RAM(Random-Access Memory), ROM(Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 광학 디스크 스토리지, 자기 디스크 스토리지, 다른 자기 스토리지 디바이스들, 전술한 유형들의 컴퓨터-판독가능 매체의 조합들, 또는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 명령들 또는 데이터 구조들의 형태로 컴퓨터 실행가능 코드를 저장하는 데 사용할 수 있는 다른 매체를 포함할 수 있다.
[0070] 도 1은 본원에 개시된 청구대상의 다양한 양태들이 구현될 수 있는 예시적인 시스템(100)의 그림 다이어그램을 도시한다. 시스템(100)은 차량 제어 시스템(110), 하나 이상의 클라이언트 디바이스들(120), 차량들(130A-130C) 및 통신 네트워크(140)를 포함한다. 일부 구현들에서, 예시적인 시스템(100)은 다른 개수들의 클라이언트 디바이스들(120) 및/또는 차량들(130)을 포함할 수 있다. 추가로 또는 대안적으로, 예시적인 시스템(100)은 단순성을 위해 도시되지 않은 다른 구성요소들, 디바이스들 또는 시스템들을 포함할 수 있다.
[0071] 차량 제어 시스템(110)은 단일 위치에서 구현되거나 다수의 위치들에 걸쳐 분산될 수 있는 서버들과 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 임의의 개수의 컴퓨팅 디바이스들을 포함할 수 있다. 서버들은 예를 들어 웹 서버, 뉴스 서버, 파일 서버, 애플리케이션 서버, 데이터베이스 서버, 프록시 서버 또는 본원에 설명된 기능들 또는 프로세스들을 수행하기에 적합한 임의의 다른 서버, 이들의 임의의 조합과 같은 다양한 유형들을 가질 수 있다. 각각의 서버는 단일 서버이거나 다수의 컴퓨터들 또는 다수의 데이터센터들에 걸쳐 있는 분산 서버일 수 있고, 하드웨어, 소프트웨어 또는 임베디드 논리 구성요소들 또는 서버에 의해 구현되거나 지원되는 적절한 기능들을 수행하기 위한 2 개 이상의 구성요소들의 조합을 포함할 수 있다.
[0072] 차량 제어 시스템(110)은 자율 모드에서 동작하고 승객 및/또는 화물 서비스를 제공하도록 구성된 차량들(130A-130C)(집합적으로 본원에서 차량들(130)로 지칭됨)을 지원하여 승객들에 대한 드롭-오프 및/또는 픽업 위치들을 선택, 식별 또는 달리 결정하도록 사용될 수 있다. 일부 구현들에서, 차량 제어 시스템(110)은 장애물들 및 위험 조건들이 없는 승객 드롭-오프 및/또는 픽업 위치들을 결정할 수 있다. 차량 제어 시스템(110)은 또한 승객의 하나 이상의 신체적 속성들, 승객의 신체적 제한, 승객의 연령, 승객과 함께 있는 유아 또는 어린이의 존재, 또는 이들의 임의의 조합에 적어도 부분적으로 기반하여 승객 드롭-오프 및/또는 픽업 위치들을 결정할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 차량 제어 시스템(110)은 또한 승객이 자율 주행 차량에 승차하거나 하차하는 데 추가 시간 또는 공간을 요구하는지 여부에 기반하여 승객 드롭-오프 및/또는 픽업 위치들을 결정할 수 있다.
[0073] 일부 구현들에서, 차량 제어 시스템(110)은 차량들(130)에서 하나 이상의 승객들(160)을 위한 운송을 용이하게 할 수 있다. 예를 들어, 차량 제어 시스템(110)은 요청하는 승객(160)의 식별자와 함께 (예를 들어, 승객의 클라이언트 디바이스(120)를 통해) 승객(160)으로부터 서비스 요청을 수신할 수 있다. 승객 식별자는 예를 들어 차량 제어 시스템(110)이 승객 선호도들, 지불 방법들, 선호되는 픽업 또는 드롭-오프 위치들, 또는 임의의 다른 적합한 정보를 검색할 수 있도록(그러나 이에 제한되지 않음) 차량 제어 시스템(110)에 대해 승객(160)을 식별할 수 있다.
[0074] 클라이언트 디바이스들(120)은 통신 네트워크(140)를 통해 차량 제어 시스템(110), 차량들(130), 또는 다른 통신 디바이스들, 노드들 또는 엔티티들과 통신할 수 있는 임의의 적합한 컴퓨터 또는 컴퓨팅 디바이스일 수 있다. 일부 사례들에서, 클라이언트 디바이스들(120)은 데스크톱 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, PDA(personal digital assistant), 휴대폰, 스마트폰, 태블릿 컴퓨터, 게임 콘솔, 전자 책 리더 또는 다른 적합한 통신 디바이스일 수 있다. 일부 클라이언트 디바이스들(120)은 차량들(130)의 승객들(160)과 연관될 수 있는 반면, 다른 클라이언트 디바이스들(120)은 차량들(130)의 운전자들(135)과 연관될 수 있다. 예를 들어, 일부 사례들에서, 승객(160)은 클라이언트 디바이스(120)를 사용하여 차량들(130) 중 하나에 의한 승객 서비스를 요청하거나 예정할 수 있고, 클라이언트 디바이스(120)를 사용하여 요청되거나 예정된 승객 서비스 동안 차량(130)과 정보를 교환할 수 있다. 다른 사례들에서, 인간 운전자(135)는 클라이언트 디바이스(120)를 사용하여 하나 이상의 승객들(160)과 통신하고 정보를 교환하고, 차량 제어 시스템(110) 및 차량(130)과 통신하고 정보를 교환할 수 있다. 일부 다른 사례들에서, 하나 이상의 차량들(130)은 클라이언트 디바이스들(120) 중 하나를 포함하거나 이와 연관될 수 있다.
[0075] 차량들(130)은 자율 모드에 있는 동안 승객 및/또는 화물 서비스를 제공하기 위해 사용될 수 있는 임의의 적합한 유형의 자율 주행 차량 또는 반자율 주행 차량일 수 있다. 단순화를 위해 도 1에 도시되지는 않았지만, 차량들(130)은 자율 주행 차량 제어기, 통신 회로, 사용자 인터페이스, 및 승객 서비스를 제공하면서 자율(또는 반자율) 운전 모드에서 동작할 수 있는 차량들에 일반적으로 포함되는 다른 구성요소들을 포함할 수 있다. 일부 구현들에서, 차량(130) 내에 제공되거나 이와 연관된 차량 제어기는 차량 제어 시스템(110)과 관련하여 설명된 일부 또는 모든 동작들을 수행할 수 있다.
[0076] 통신 네트워크(140)는 차량 제어 시스템(110), 클라이언트 디바이스들(120) 및 차량들(130) 간의 통신 링크들을 제공한다. 네트워크(140)는 예를 들어 인터넷, WAN(Wide Area Network), MAN(Metropolitan Area Network), WLAN(Wireless Local Area Network), Bluetooth®와 같은 PAN(Personal Area Network), 5 세대(5G) New Radio(NR) 시스템과 같은 무선 액세스 네트워크(RAN), 유선 네트워크, 케이블 네트워크, 위성 네트워크들 또는 다른 적합한 네트워크 중 하나 이상을 포함하는 임의의 적합한 하나 이상의 통신 네트워크들일 수 있다.
[0077] 도 2는 일부 구현들에 따른 예시적인 시스템(200)의 기능 블록도를 도시한다. 도 1의 시스템(100)의 예일 수 있는 시스템(200)은 차량 제어 시스템(210), 클라이언트 디바이스(220), 자율 주행 차량(230) 및 도 1의 통신 네트워크(140)를 포함하는 것으로 도시된다. 도 1의 차량 제어 시스템(110)의 예일 수 있는 차량 제어 시스템(210)은 하나 이상의 프로세서들(212), 메모리(214), 하나 이상의 애플리케이션들(216) 및 통신 회로(218)를 포함하는 것으로 도시된다. 프로세서들(212)은 연관된 메모리에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들의 스크립트들 또는 명령들을 실행할 수 있는 임의의 수의 상업적으로 이용 가능한 마이크로프로세서들 또는 중앙 프로세싱 유닛(CPU)들이거나 이를 포함할 수 있다. 게다가, 또는 대안적으로, 프로세서들(212)은 임의의 수의 ASIC(Application Specific Integrated Circuits)들, FPGA(Field Programmable Gate Arrays)들 또는 PLD(Programmable Logic Devices)들일 수 있거나 이를 포함할 수 있다.
[0078] 메모리(214)는 명령들을 저장하는 비일시적 컴퓨터-판독가능 매체(예를 들어, EPROM, EEPROM, 플래시 메모리, 하드 드라이브 등과 같은 하나 이상의 비휘발성 메모리 요소들 등)를 포함할 수 있고, 명령들은 하나 이상의 프로세서들(212)에 의해 실행될 때, 차량 제어 시스템(210)이 도 6a-도 6b, 도 7a-도 7b, 도 8a-도 8b, 도 9, 도 10, 도 11, 도 12, 도 13, 도 14, 도 15, 도 16, 및 도 17 중 하나 이상을 참조하여 설명된 동작들 중 적어도 일부를 수행하게 한다. 일부 사례들에서, 메모리(214)는 특정 기능들을 수행하기 위해 하나 이상의 프로세서들(212)에 의해 실행될 수 있는 애플리케이션들(216)을 저장할 수 있다. 예를 들어, 차량 제어 시스템(210)의 메모리 내에 상주하는 차량 제어기 애플리케이션은 실행되어 자율 주행 차량(230)과 통신하고 다양한 동작들을 제어할 수 있다. 일부 사례들에서, 차량 제어기 애플리케이션은 승객들 및/또는 화물에 대한 드롭-오프 또는 픽업 위치를 선택할 때, 예를 들어 검출된 장애물들이나 위험 조건들, 특정 승객의 신체적 제한 또는 자율 주행 차량에 승차 또는 하차하기 위해 추가 시간 및/또는 공간을 요구하는 승객들 중 하나 이상에 기반하여 선택된 드롭-오프 또는 픽업 위치를 수정할 때, 및 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치를 선택할 때 자율 주행 차량(230)을 돕거나 동작시키는 데 사용될 수 있다.
[0079] 통신 회로(218)는 통신 네트워크(140)를 통해 차량 제어 시스템(210), 클라이언트 디바이스(220) 및 자율 주행 차량(230) 간의 통신 링크들을 확립하고 유지하는 데 사용될 수 있다. 통신 회로(218)는 예를 들어 IEEE 802.11 표준 제품군, 블루투스 관심 그룹, 또는 다른 적합한 통신 기술에 대한 하나 이상의 개정들에 의해 3GPP(Third Generation Partnership Project)의 하나 이상의 릴리스들에 의해 지정된 무선 통신 프로토콜들을 포함하는 임의의 적절한 통신 프로토콜을 사용할 수 있다.
[0080] 도 1의 클라이언트 디바이스들(120)의 일 예일 수 있는 클라이언트 디바이스(220)는 하나 이상의 프로세서들(222), 메모리(224), 디스플레이 스크린(226) 및 통신 회로(228)를 포함하는 것으로 도시된다. 프로세서들(222)은 연관된 메모리에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들의 스크립트들 또는 명령들을 실행할 수 있는 임의의 수의 상업적으로 이용 가능한 마이크로프로세서들 또는 중앙 프로세싱 유닛(CPU)들이거나 이를 포함할 수 있다. 게다가, 또는 대안적으로, 프로세서들(212)은 임의의 수의 ASIC들, FPGA들, 또는 PLD들일 수 있거나 이를 포함할 수 있다. 메모리(224)는 명령들을 저장하는 비일시적 컴퓨터-판독가능 매체(예를 들어, EPROM, EEPROM, 플래시 메모리, 하드 드라이브 등과 같은 하나 이상의 비휘발성 메모리 요소들 등)를 포함할 수 있고, 명령들은 하나 이상의 프로세서들(222)에 의해 실행될 때, 클라이언트 디바이스(220)가 본원에서 설명된 동작들 중 적어도 일부를 수행하게 한다. 디스플레이 스크린(226)은 사용자로부터 입력을 수신하고 사용자에게 출력을 제시할 수 있는 임의의 적합한 디스플레이 스크린일 수 있다. 통신 회로(228)는 통신 네트워크(140)를 통해 클라이언트 디바이스(220), 차량 제어 시스템(210) 및 자율 주행 차량들(230) 간의 통신 링크들을 확립하고 유지하는 데 사용될 수 있다. 통신 회로(228)는 IEEE 802.11 표준 제품군, 블루투스 관심 그룹, 또는 다른 적합한 통신 기술에 대한 하나 이상의 개정들에 의해 3GPP의 하나 이상의 릴리스들에 의해 지정된 무선 통신 프로토콜들을 포함하는 임의의 적절한 통신 프로토콜을 사용할 수 있다.
[0081] 클라이언트 디바이스(220)는 승객들에 의해, 자율 주행 차량들의 인간 공동 운전자들에 의해 사용될 수 있거나, 자율 주행 차량 내에 제공될 수 있다. 예를 들어, 승객은 클라이언트 디바이스(120)를 사용하여 자율 주행 차량에 의한 승객 서비스를 요청하고, 드롭-오프 또는 픽업 위치를 업데이트하고, 승차 요금을 지불하고, 다른 기능들을 수행할 수 있다. 인간 공동 운전자는 클라이언트 디바이스(120)를 사용하여 하나 이상의 승객들, 차량 제어 시스템(210) 및 다른 자율 주행 차량들과 통신할 수 있다. 자율 주행 차량은 클라이언트 디바이스(120)를 사용하여 승객들, 차량 제어 시스템(210) 및 다른 자율 주행 차량들과 통신할 수 있다.
[0082] 도 1의 차량(130)의 예일 수 있는 자율 주행 차량(230)은 자율 모드 또는 반자율 모드에서 동작하면서 승객 서비스들을 제공할 수 있는 임의의 적합한 유형의 차량일 수 있다. 자율 주행 차량(230)은 차량 제어기(232), 통신 회로(234) 및 사용자 인터페이스(236)를 포함할 수 있다. 차량 제어기(232)는 승객 서비스 제공과 관련된 자율 주행 차량(300)의 다양한 동작들을 제어하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 차량 제어기(232)는 지정된 픽업 위치들에서 승객들을 픽업하고, 지정된 드롭-오프 위치들에서 승객들을 드롭-오프시키고, 검출된 장애물들 또는 위험 조건들, 승객들의 신체적 제한들, 특정 승객들이 다른 요인들이나 조건들 중에서 자율 주행 차량에 승차 또는 하차하기 위해 추가 시간이나 공간이 필요하다는 표시에 기반하여 지정된 픽업 또는 드롭-오프 위치들을 수정하기 위한 동작들을 제어할 수 있다. 통신 회로(234)는 통신 네트워크(140)를 통해 차량 제어 시스템(210), 클라이언트 디바이스(220) 및 자율 주행 차량(230) 간의 통신 링크들을 확립하고 유지하는 데 사용될 수 있다. 사용자 인터페이스(236)는 승객들에게 정보를 제시하기 위해 사용될 수 있다. 사용자 인터페이스(236)는 승객들로부터 사용자 입력(예를 들어, 커맨드들 및 선호도들)을 수신하는 데 사용될 수 있다.
[0083] 도 3은 일부 구현들에 따른 자율 주행 차량(300)(도 1 및 도 2의 자율 주행 차량들(130, 230)에 대응할 수 있음)의 블록도를 도시한다. 자율 주행 차량(300)은 동력이 공급되거나 구동되는 방식에 관계없이 자동차들, 트럭들, 밴들, 버스들, 전차들, 기차들, 지하철들, 항공기들, 보트들 등을 포함(그러나 이에 제한되지 않음)하는 임의의 유형의 차량일 수 있다. 일부 구현들에서, 자율 주행 차량(300)은 자율 주행 차량 제어기(310), 통신 인터페이스(360), 구동 시스템(370), 외부 센서(372), 내비게이션 시스템(374), 내부 센서들(376) 및 사용자 인터페이스(378)를 포함할 수 있다. 자율 주행 차량(300)은 도 3의 예에 도시되지 않은 다른 구성요소들을 포함할 수 있다.
[0084] 도 2의 차량 제어기(232)의 일 예일 수 있는 차량 제어기(310)는 자율 주행 차량(300)에 의해 운송되는 승객들을 위한 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 결정하는 데 사용될 수 있다. 차량 제어기(310)는 아날로그, 디지털 또는 혼합 신호 프로세싱 회로를 사용하여 구현되어 자율 주행 차량(300)의 다양한 동작들을 제어할 수 있다. 일부 사례들에서, 차량 제어기(310)는 자율 주행 차량(300)의 구동 시스템(370), 외부 센서들(372), 내비게이션 시스템(374), 내부 센서들(376) 및 사용자 인터페이스(378)와 인터페이스 및/또는 그 동작들을 제어할 수 있다. 예를 들어, 차량 제어기(310)는 차량 제어기(310)가 다양한 픽업 또는 드롭-오프 위치들에서 승객들을 픽업하거나 드롭-오프시킬 때 자율 주행 차량(300)의 다양한 구동 및 조종 동작들의 제어를 맡게 하는 방식으로 구동 시스템(370)과 통합될 수 있다.
[0085] 통신 인터페이스(360)는 차량 제어 시스템(예를 들어, 도 1의 차량 제어 시스템(110) 또는 도 2의 차량 제어 시스템(210)), 하나 이상의 모바일 컴퓨팅 디바이스들(예를 들어, 도 1의 클라이언트 디바이스들(120) 또는 도 2의 클라이언트 디바이스(220), 및 자율 주행 차량(300) 간의 통신 링크들을 확립 및 유지하는 데 사용될 수 있다. 통신 인터페이스(360)는 예를 들어, IEEE 802.11 표준 제품군, 블루투스 관심 그룹, 또는 다른 적합한 통신 기술에 대한 하나 이상의 개정들에 의해 3GPP의 하나 이상의 릴리스들에 의해 지정된 무선 통신 프로토콜들을 포함하는 임의의 적절한 통신 프로토콜을 사용할 수 있다.
[0086] 구동 시스템(370)은 자율 주행 차량(300)의 파워트레인(powertrain) 및 다양한 연관된 전기, 기계, 전기기계, 제어 및 진단 시스템들을 포함할 수 있다. 일부 사례들에서, 구동 시스템(370)은 하나 이상의 엔진들, 모터들, 트랜스미션들, 조향, 제동, 및 자율 주행 차량(300)의 주행 및 주차 동작들을 제어하는 다른 시스템들을 포함할 수 있다.
[0087] 외부 센서들(372)은 객체들, 환경 특징들, 도로들, 경로 특징들, 다른 차량들, 신호등들, 기상 조건들, 장애물들, 위험 조건들 및 다른 속성들, 특성들 또는 주변 장면의 특성들에 대해 주변 장면을 스캔하기 위해 개별적으로 또는 서로 함께 사용될 수 있는 임의의 적합한 센서들 또는 디바이스들을 포함할 수 있다.
[0088] 외부 센서들(372)은 광학 카메라들, 이미지 센서들, 비디오 카메라들, 간섭성 광 감지 시스템, RADAR 시스템, 또는 주변 환경에서 객체들을 검출 및/또는 인식하는 데 사용할 수 있는 다른 적합한 디바이스들 또는 센서들을 포함할 수 있다. 다양한 구현들에서, 간섭성 광 감지 시스템 및 RADAR 시스템은 주변 환경에서 객체들의 존재를 검출하고, 객체들과 차량(120) 사이의 거리들을 결정하고, 차량(120)에 대한 검출된 객체들의 움직임을 결정하고, 주변 환경의 다른 특징들과 속성들을 결정하는 데 사용될 수 있다. 일부 양태들에서, RADAR 시스템은 하나 이상의 무선 주파수(RF) 센서들 및 하나 이상의 밀리미터파(mmW) 주파수 센서들을 포함할 수 있다. 일부 양태들에서, 간섭성 광 감지 시스템은 하나 이상의 LIDAR 센서들 및 하나 이상의 적외선(IR) 센서들을 포함할 수 있다. 일부 구현들에서, RF 센서들, mmW 주파수 센서들, SONAR 센서들, LIDAR 센서들 및/또는 IR 센서들에 의해 제공되는 측정들은 주변 환경에서 객체들을 검출하고 분류하기 위해 신경망에 의해 사용될 수 있다. 예를 들어, 일부 양태들에서, 신경망은 검출된 객체들을 인식하기 위해(예를 들어, 제1 검출된 객체가 다른 차량이고, 제2 검출된 객체가 정지 신호이고, 제3 검출된 객체가 보행자이고, 등을 인식하기 위해) 딥 러닝 및 추론 기법들을 사용할 수 있다.
[0089] 일 구현에서, 간섭성 광 감지 시스템은 광 또는 적외선(IR) 펄스들을 환경으로 방출하거나 전송할 수 있고 객체들 및 다른 표면들에 대한 정보를 결정하기 위해 환경의 객체들 및 다른 표면들에 의해 반사된 광 또는 IR 펄스를 수신할 수 있다. 일부 구현들에서, 검출된 객체까지의 거리는 간섭성 광 감지 시스템에 의한 광 또는 IR 펄스의 방출과 간섭성 광 감지 시스템에 의한 대응하는 반사광 또는 IR 펄스의 수신 사이의 시간에 기반하여 결정될 수 있다. 검출된 객체의 크기, 모양, 배향, 텍스처 및 다른 특징들은 진폭들, 펄스 폭들, 타이밍 정보 및 이러한 다수의 수신된 광 또는 IR 펄스들의 다른 특성에 기반하여 (적어도 부분적으로) 결정될 수 있다. 수신된 광 또는 IR 펄스들로부터 생성된 정보는 위치, 크기, 모양, 움직임, 배향 및 환경에서 검출된 객체들 및 다른 표면들의 다른 특징들을 나타내는 포인트 클라우드를 생성하는 데 사용될 수 있다. 측정된 거리는 이미터들의 배향과 결합되어 간섭성 광 감지 시스템에 의해 수신된 각각의 광 또는 IR 펄스와 3차원 포지션을 연관시킬 수 있다. 복수의 수신된 광 또는 IR 펄스들과 연관된 3 차원(3D) 포지션들은 환경 내의 다양한 객체들 및 특징들의 위치들을 나타내는 3D 포인트 맵을 생성하는 데 사용될 수 있다. 자율 주행 차량(300)은 사람의 입력 없이 (예를 들어, 드롭-오프 위치 또는 픽업 위치 사이의 경로를 따라) 환경을 내비게이팅하기 위해 이러한 3D 포인트 클라우드들 중 하나 이상을 사용할 수 있다.
[0090] 일부 구현들에서, 외부 센서들(372)의 제1 그룹은 특정 드롭-오프 또는 픽업 위치(예를 들어, 특정 드롭-오프 또는 픽업 위치 주변 또는 연관 존 내에 위치됨)에 상대적으로 가까운 장애물들, 위험 조건들, 및 다른 승객 장애들을 검출 및/또는 인식하도록 구성될 수 있다. 외부 센서들(372)의 제2 그룹은 특정 드롭-오프 또는 픽업 위치(예를 들어, 특정 드롭-오프 또는 픽업 위치 주변 또는 연관 존 외부에 위치됨)에 상대적으로 먼 객체들, 환경 특징들, 랜드마크들, 건물들, 도로들, 및 다른 장면의 속성들을 검출 및/또는 인식하도록 장면의 상대적으로 먼 영역들을 스캔하도록 구성될 수 있다. 존은 예를 들어 특정 드롭-오프 또는 픽업 위치의 속성들 또는 특성들, 하나 이상 이상의 승객들의 조건들, 승객 선호도들 및 다른 적합한 요인들에 기반하여 다양한 크기들, 모양들 또는 구성들을 가질 수 있다. 이러한 방식으로, 외부 센서들(372)의 제1 그룹은 단거리 스캐닝을 위해 구성될 수 있는 반면, 외부 센서들(372)의 제2 그룹은 장거리 스캐닝을 위해 구성될 수 있다.
[0091] 다양한 구현들에서, 외부 센서들(372)의 제1 그룹에 의해 제공되거나 이로부터 도출된 장면 매핑 정보는 전체 장면의 복합 3D 포인트 클라우드를 생성하기 위해 외부 센서들(372)의 제2 그룹에 의해 제공되거나 이로부터 도출된 장면 매핑 정보와 융합되거나, 연결되거나, 달리 결합될 수 있다. 이러한 방식으로, 복합 3D 포인트 클라우드는 멀리 있는 객체들, 환경 특징들, 랜드마크들, 건물들, 도로들 및 장면의 다른 속성들과 관련된 인근 장애물들 및 위험 조건들의 존재를 나타낼 수 있다. 일부 사례들에서, 복합 3D 포인트 클라우드는 장면의 상대적으로 가까운 영역들과 연관된 장면 매핑 정보보다 덜 빈번하게 장면의 상대적으로 먼 영역들과 연관된 장면 매핑 정보로 업데이트될 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 차량(300)으로부터 상대적으로 먼 환경 특징들, 객체들 및 다른 표면들의 포지션 또는 배향이, 새로운 장애물들 또는 위험 조건들이 드롭-오프 또는 픽업 위치(또는 자율 주행 차량(300))에 상대적으로 가깝게 검출되는 시간 기간 동안 일정하게 유지(또는 최소한의 변화들을 가짐)될 때, 자율 주행 차량(300)은 멀리 있는 장면 매핑 정보보다 더 자주 인근의 장면 매핑 정보로 복합 3D 포인트 클라우드를 업데이트할 수 있다. 다른 사례들에서, 복합 3D 포인트 클라우드는 장면의 상대적으로 가까운 영역들과 연관된 장면 매핑 정보보다 더 빈번하게 장면의 상대적으로 먼 영역들과 연관된 장면 매핑 정보로 업데이트될 수 있다. 일부 사례들에서, 복합 3D 포인트 클라우드는 동일하거나 유사한 시간들에 모든 장면 매핑 정보로 업데이트될 수 있다.
[0092] 내비게이션 시스템(374)은 자율 주행 차량(300) 상의 또는 내부의 임의의 적합한 위치에 제공될 수 있다. 내비게이션 시스템(374)은 맵 데이터 및 센서 데이터를 사용하여 다른 객체들과 충돌(또는 반대로 회피)하지 않고 자율 주행 차량(300)을 목적지들로 안내할 수 있다. 내비게이션 시스템(374)은 또한 맵 데이터 및 센서 데이터를 사용하여 예정된 드롭-오프 또는 픽업 위치에서 또는 그 근처에서 장애물들 및 위험 조건들의 존재를 검출할 수 있다. 일부 구현들에서, 내비게이션 시스템(374)은 정부 기관들, 구독 기반 서비스들, 사용자 생성 맵 컬렉션들, 크라우드소싱 매핑 정보, 다른 디바이스들에 의해 제공되는 매핑 정보 등(그러나 이에 제한되지 않음)과 같은 하나 이상의 소스들로부터 직접(중개 시스템 또는 서비스 없이) 도로들, 교량들, 건물들, 랜드마크들, 고도들, 건설 존들, 실시간 교통 상황들, 기상 정보, 이벤트 정보 등을 포함하는 상세한 맵 정보(예를 들어, 3D 포인트 클라우드들)에 액세스하거나 이를 수신할 수 있다. 다른 구현들에서, 내비게이션 시스템(374)은 적어도 일부 사례들에서 상세한 맵 정보를 집계할 수 있는 서버(또는 다른 중간 시스템 또는 서비스)로부터 상세한 맵 정보(예를 들어, 3D 포인트 클라우드들)에 액세스하거나 수신할 수 있다. 일부 사례들에서, 상세한 맵 정보는 네트워크 엔티티 또는 서버(예를 들어, 도 2의 차량 제어 시스템(210))에 의해 제공될 수 있다. 다른 사례들에서, 상세한 맵 정보(또는 이의 적어도 일부)는 적합한 무선 채널(예를 들어, 5G RAN의 V2V 또는 V2X 채널, 5G RAN의 사이드링크 채널, 비인가 주파수 대역, P2P(Peer-to-Peer) 연결들 또는 무선 네트워크의 전용 단거리 통신(DSRC) 채널)을 통해 하나 이상의 다른 디바이스들에 의해 제공될 수 있다. 예시적인 디바이스들은 다른 차량들, 스마트폰들, 카메라들 또는 AR/VR 헤드셋들을 포함(그러나 이에 제한되지 않음)할 수 있다. 일 예시적인 구현에서, 내비게이션 시스템(374)은 상세한 맵 정보를 보완하기 위해 맵 데이터 및/또는 센서 데이터를 사용할 수 있다(예를 들어, 상세한 맵 정보가 불완전하거나 특정 관심 구역 전체를 커버하지 않는 경우).
[0093] 다양한 구현들에서, 상세한 맵 정보는 예정된 드롭-오프 또는 픽업 위치가 승객 및/또는 자율 주행 차량(300)에 대해 실행 가능한지 여부를 결정하는 데 사용될 수 있다. 상세한 맵 정보는 예정된 드롭-오프 또는 픽업 위치에서 장애물이나 위험 조건들의 존재를 검출하는 데 사용될 수 있다. 상세한 맵 정보는 또한 자율 주행 차량(300)의 승객들을 위한 실행 가능한 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치를 식별하는 데 사용될 수 있다. 특정 구현에서, 이것은 자율 주행 차량(300)이 예정된 드롭-오프 또는 픽업 위치로 또는 그 근처로 이동하거나 달리 도달하기 전에 행해질 수 있다. 이러한 방식으로, 자율 주행 차량(300)이 가장 편리한 드롭-오프 또는 픽업 위치를 선택할 수 있는 속도와 효율성은 드롭-오프 또는 픽업 위치들의 다양한 속성들 및 승객들과 연관될 수 있는 임의의 조건들을 고려하여, 이러한 매핑 정보를 제공하기 위해 자율 주행 차량의 외부 센서들에 의존하는 기존 기법들보다 훨씬 더 클 수 있다(자율 주행 차량은 일반적으로 드롭-오프 또는 픽업 위치의 스캔 범위 내에 있음).
[0094] 일부 구현들에서, 상세한 맵 정보는 외부 센서들(372)에 의해 제공되거나 외부 센서로부터 도출된 매핑 정보에 의해 주기적으로 또는 지속적으로(예를 들어, 실시간으로) 융합, 연결 또는 필터링될 수 있다. 일부 사례들에서, 상세한 맵 정보의 하나 이상의 부분들은 외부 센서들(374)로부터 이용 가능한 매핑 정보로 업데이트될 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 차량(300)은 수신된 상세한 맵 정보를 이용하여 픽업하기 전에 특정 드롭-오프 위치가 승객에 대해 실행 가능한지를 결정할 수 있다. 외부 센서들(372)은 이후 자율 주행 차량(300)이 드롭-오프 위치에 접근함에 따라 하나 이상의 장애물들을 식별할 수 있다. 이 예에서 상세한 맵 정보는 드롭-오프 위치의 또는 그 근처의 임의의 장애물들을 나타내지 않았으므로, 외부 센서들(372)에 의해 제공되는 매핑 정보는 더 최신이고 더 정확하다. 이와 같이, 자율 주행 차량(300)은 외부 센서들(372)에 의해 제공되는 매핑 정보를 사용하여 드롭-오프 위치가 승객에 대해 계속 실행 가능한지 여부를 결정할 수 있다.
[0095] 일부 구현들에서, 내비게이션 시스템(374)은 GPS(Global Positioning System), GLONASS(Global Navigation Satellite System), 및 Galileo와 같은 다양한 글로벌 위성 서비스들뿐 아니라, IRNSS(Indian Regional Navigation Satellite System)와 같은 다양한 지역적 위성 서비스들와 연관된 위성 신호들을 수신 및 디코딩할 수 있는 하나 이상의 SPS(satellite positioning system) 수신기들을 포함할 수 있다. 위성 신호들은 예를 들어 픽업 위치와 드롭-오프 위치 사이의 경로를 결정하고 이어서 자율 주행 차량(300)을 픽업 위치로부터 결정된 경로를 따라 드롭-오프 위치로 안전하게 조종하는 것을 포함하는 일반 내비게이션 목적들을 위해 자율 주행 차량(300)에 의해 사용될 수 있다. 일부 사례들에서, 자율 주행 차량(300)은 또한 픽업 및/또는 드롭-오프 위치에 대한 매핑 정보를 결정하거나 구성하기 위해 수신된 위성 신호들을 사용할 수 있다.
[0096] 다양한 구현들에서, 자율 주행 차량(300)은 승객들의 좌석 위치들(예를 들어, 서로에 대한 특정 좌석 포지션들 등) 및/또는 승객들의 예상 하차 지점들을 결정하도록 구성될 수 있다. 일부 구현들에서, 내부 센서들(376)은 자율 주행 차량(300) 내의 승객들의 좌석 포지션들을 결정하는 데 사용될 수 있는 임의의 적합한 센서들 또는 디바이스들(예를 들어, 압력 센서들, 모션 센서들, 광 센서들, 광학 센서들, 무선 트랜시버들 등(그러나 이에 제한되지 않음)를 포함할 수 있다. 내부 센서들(376)은 서로에 대한 현재 승객들의 포지션들을 결정하는 데 사용될 수 있다. 내부 센서들(376)은 자율 주행 차량(300)으로부터 승객(들)의 추정된 하차 지점들(및/또는 추정된 하차 지점들에 대한 승객의 포지션들)을 결정하는 데 사용될 수 있다. 일부 사례들에서, 자율 주행 차량(300)의 좌석들 내부 또는 근처에 제공된 압력 센서들은 특정 좌석이 승객에 의해 점유되었는지 여부를 결정하는 데 사용될 수 있다. 다른 사례들에서, 자율 주행 차량(300)의 내부 전체에 분포된 모션 센서들은 승객들이 자율 주행 차량(300)에 승차하는지 자율 주행 차량(300)에 존재하는지를 결정하기 위해 사용될 수 있다. 일부 다른 사례들에서, 광 센서들은 자율 주행 차량(300)의 각각의 승객까지의 거리들을 결정하는 데 사용될 수 있다.
[0097] 일부 구현들에서, 내부 센서들(376)은 자율 주행 차량(300) 내에 배치되고 승객들과 연관된 모바일 컴퓨팅 디바이스들과 무선 신호들을 교환하도록 구성된 하나 이상의 트랜시버들을 포함할 수 있다. 교환된 무선 신호들은 자율 주행 차량(300)의 예상 승차 지점에 대해 및/또는 자율 주행 차량(300)의 예상 하차 지점에 대해 서로에 대한 승객들의 포지션들을 결정하는 데 사용될 수 있다. 일부 사례들에서, 무선 전송 디바이스(예를 들어, 액세스 포인트(AP), softAP, 무선 스테이션(STA), 사용자 장비(UE) 또는 일부 다른 적합한 무선 통신 디바이스(그러나 이에 제한되지 않음))는 승객들의 모바일 컴퓨팅 디바이스들에 무선 신호들을 전송하고 이로부터 무선 신호들을 수신한다. 일부 사례들에서, 무선 전송 디바이스는 대시보드에 위치될 수 있다. 일부 다른 사례들에서, 무선 전송 디바이스는 차량(120)의 다른 적합한 위치에 제공될 수 있다.
[0098] 하나의 예시적인 구현에서, 무선 전송 디바이스는 전송 디바이스와 승객들 각각 사이의 거리들을 결정하기 위해, 승객들의 상대적인 위치들을 결정하기 위해, 및/또는 서로에 대한 승객들의 움직임들을 결정하기 위해 RF 감지 및/또는 레인징 기법들을 사용할 수 있다. RF 레인징 신호들은 Wi-Fi 신호들, UWB(Ultra-Wide Band) 신호들, Bluetooth® 신호들, LTE 통신들, 5G NR 통신들, 협대역 신호들, P2P 통신들 등을 포함(그러나 이에 제한되지 않음)할 수 있다. 일부 양태들에서, RF 감지 및/또는 레인징 기법들은 차량의 승객들을 분류(예를 들어, 인식 또는 식별)할 수 있다.
[0099] 무선 전송 디바이스는 또한 무선 전송 디바이스와 각각의 승객의 모바일 컴퓨팅 디바이스 사이의 거리들 및/또는 각도들을 결정하기 위해 전송 및 수신된 무선 신호들의 정보를 사용할 수 있다. 거리 정보 및/또는 각도 정보는 무선 전송 디바이스에 대해 각각의 승객의 모바일 컴퓨팅 디바이스의 위치, 및 그러므로 또한 자율 주행 차량(300)의 예상 승차 지점들에 대해, 및/또는 자율 주행 차량(300)의 예상 하차 지점과 관련하여 서로에 대한 위치를 결정하는 데 사용될 수 있다. 무선 전송 디바이스는 A-GNSS(Assistant GNSS), OTDOA(Observed Time Difference of Arrival)(예를 들어, 다운링크(DL) OTDOA 또는 업링크(UL) OTDOA), RTK(Real Time Kinematics), PPP(Precise Point Positioning), DGNSS(Differential GNSS), E-CID(Enhanced Cell ID), AOA(Angle of Arrival), AOD(Angle of Departure) 및/또는 자율 주행 차량(300) 내 승객들의 위치들을 결정하기 위한 다른 포지셔닝 방법들을 포함(그러나 이에 제한되지 않음)하는 임의의 적합한 포지셔닝 기법을 사용할 수 있다.
[0100] 사용자 인터페이스(380)는 자율 주행 차량(300)이 승객들에게 질문들, 옵션들 또는 다른 정보를 제시할 수 있고/있거나, 승객들이 자율 주행 차량(300)에게 대답들 또는 다른 응답 정보를 제공할 수 있는 임의의 적합한 디바이스들 또는 구성요소들이거나 이를 포함할 수 있다. 일부 사례들에서, 사용자 인터페이스(380)는 태블릿 컴퓨터들, 터치 감지 디스플레이들, 스피커들, 마이크로폰들 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 일부 양태들에서, 자율 주행 차량(300)은 터치 감지 디스플레이 상의 특정 드롭-오프 위치에 움푹 패인 곳의 존재를 표시할 수 있다. 다른 양태들에서, 자율 주행 차량(300)은 사용자 디바이스의 디스플레이 스크린에 움푹 패인 곳의 존재를 표시할 수 있다. 자율 주행 차량(300)은 승객이 대체 드롭-오프 위치를 선호하는지 여부를 승객에게 물어볼 수 있다. 선택적으로, 자율 주행 차량(300)은 대체 드롭-오프 위치(및 선택적으로 사용자가 선택할 수 있는 다른 대안들)의 위치를 디스플레이할 수 있다. 이에 응답하여, 승객은 지정된 드롭-오프 위치가 허용 가능한지, 또는 대체 드롭-오프 위치가 선호되는지 여부를 나타내기 위해 터치 감지 디스플레이를 사용할 수 있다. 사용자 인터페이스(380)는 예를 들어 앞 좌석들의 뒷면에 내장된 것을 포함하여 자율 주행 차량 내의 임의의 적합한 위치에 제공될 수 있다. 다른 구현들에서, 승객의 모바일 컴퓨팅 디바이스는 사용자 인터페이스(378)의 일부 또는 모든 기능들을 제공할 수 있다.
[0101] 차량 제어기(310)는 데이터 저장소(320), 하나 이상의 프로세서들(330), 메모리(340) 및 다수의 시스템 엔진들(350)을 포함할 수 있다. 데이터 저장소(320)는 드롭-오프/픽업 위치 데이터(321), 내비게이션 데이터(322), 승차/하차 지점 데이터(323), 장애물 데이터(324) 및 사용자 프로필 데이터(325)를 포함할 수 있다. 드롭-오프/픽업 위치 데이터(321)는 자율 주행 차량에 의해 운송되는 승객들의 드롭-오프 위치를 포함할 수 있다. 드롭-오프/픽업 위치 데이터(321)는 또한 자율 주행 차량에 의한 픽업에 대해 예정된 하나 이상의 승객들에 대한 픽업 위치들을 포함할 수 있다. 일부 사례들에서, 드롭-오프/픽업 위치 데이터(321)는 또한 다수의 이전 드롭-오프 또는 픽업 위치들에 관한 이력 정보를 저장할 수 있다.
[0102] 내비게이션 데이터(322)는 승객들이 요청한 승차 경로 정보, 도로 상태들, 교통 상태들, 기상 상태들, 건설 활동, 이벤트 조건들(예를 들어, 인근 이벤트들의 예정 시간들), 및 각자의 승객을 위해 픽업 위치에서 드롭-오프 위치로 자율 주행 차량(300)을 내비게이팅하는 것과 연관된 임의의 다른 정보를 포함할 수 있다. 일부 사례들에서, 내비게이션 데이터(322)는 맵 데이터 및/또는 스트리트 뷰, 위성 뷰 등과 같은 센서 데이터를 포함할 수 있다. 다른 사례들에서, 내비게이션 데이터(322)는 위에서 논의된 수신된 상세한 맵 정보를 포함할 수 있다.
[0103] 승차/하차 지점 데이터(323)는 현재 자율 주행 차량(300)에서 운송되고 있는 각각의 승객에 대한 자율 주행 차량(300)의 예상 하차 지점을 나타내는 정보를 포함할 수 있고 자율 주행 차량(300)에 의해 픽업되도록 예정된 각각의 승객에 대한 자율 주행 차량(300)의 예상 승차 지점을 나타내는 정보를 저장할 수 있다. 일부 사례들에서, 승차/하차 지점 데이터(323)는 드롭-오프/픽업 데이터(321) 및 장애물 데이터(324) 중 하나 또는 둘 모두에 저장된 정보와 상관될 수 있다. 다른 사례들에서, 승차/하차 지점 데이터(323)는 하나 이상의 승객들에 대한 자율 주행 차량(300)의 기본 승차 및/또는 하차 지점을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 차량(300)이 드롭-오프 위치에 접근함에 따라, 자율 주행 차량(300)은 하나 이상의 승객들에게 자율 주행 차량(300)의 우측 뒷문(또는 다른 적합한 문)을 통해 하차하도록 명령할 수 있다. 일부 구현들에서, 자율 주행 차량(300)은 각자의 승객이 자율 주행 차량(300)에 승차 또는 하차하도록 자율 주행 차량(300)의 특정 도어를 개방할 수 있다. 일부 사례들에서, 자율 주행 차량(300)은 예를 들어 승객들의 안전을 증가시키기 위해 드롭-오프 또는 픽업 위치에 접근할 때 다른 도어들을 잠글 수 있다.
[0104] 장애물 데이터(324)는 하나 이상의 이전에 검출된 속성들, 특징들 또는 다수의 객체들의 특성들, 장애물들 및/또는 위험 조건들을 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 장애물 데이터(324)는 또한 이전에 검출된 객체들, 장애물들 또는 위험 조건들의 정확한 포지션들(예를 들어, 50 cm 이하)를 절대적 용어로 또는 하나 이상의 저장된 드롭-오프 또는 픽업 위치들에 상대적으로 나타낼 수 있다. 일부 사례들에서, 특정 장애물의 저장된 속성들, 특징들 또는 특성들은 대응하는 드롭-오프 또는 픽업 위치에 접근할 때 자율 주행 차량이 특정 장애물을 검출하거나 식별하는 것을 돕기 위해 사용될 수 있다.
[0105] 사용자 프로필 데이터(325)는 자율 주행 차량(300)의 임의의 수의 과거, 현재 또는 예상 승객들에 대한 프로필 정보를 포함할 수 있다. 각자의 승객의 프로필 정보는 승객의 식별 정보(예를 들어, 이름, 나이, 키 등), 승객의 선호 사항들(예를 들어, 승객이 일반적으로 유아 또는 어린이와 함께 여행하는지 여부, 일반적으로 승객이 가져오는 수하물 또는 화물의 양, 장애물이나 위험 조건이 선택된 픽업 또는 드롭-오프 위치에서 또는 그 근처에서 검출될 때 자율 주행 차량에 승차 또는 하차하기 위한 의지 등)을 포함할 수 있다. 일부 사례들에서, 승객 프로필 데이터의 일부 또는 전부는 각각 도 1 및 2의 차량 제어 시스템들(110 및 200)으로부터 획득될 수 있다. 다른 사례들에서, 승객 프로필 데이터의 적어도 일부는 예를 들어 승객의 클라이언트 디바이스(120)로부터 프로필 정보에 액세스함으로써와 같이 승객에 의해 제공될 수 있다.
[0106] 일부 구현들에서, 사용자 프로필 데이터(325)(또는 다른 프로필 데이터)는 하나 이상의 선적 서비스들에 대한 프로필 정보를 포함할 수 있다. 각자의 선적 서비스에 대한 프로필 정보는 각자의 선적 서비스를 대신하여 자율 주행 차량(300)에 의해 운송될 하나 이상의 유형들의 화물과 연관된 특정 요건들을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 특정 요건들은 시간이 많이 걸리는 적재 또는 하역 프로세스, 화물을 위한 특정 적재/하역 장비(예를 들어, 돌리(dolly), 지게차, 크레인, 경사로, 컨베이어 벨트 등)에 대한 필요성, 화물을 특수 적재/하역 공간들의 필요성(예를 들어, 길이가 규정치보다 큰 목재 조각들, 파이프들, 빔들 등), 또는 화물을 위한 특수 적재/하역 영역들(예를 들어, 경사로가 있는 영역들)에 대한 필요성을 포함(그러나 이에 제한되지 않음)할 수 있다. 일 예시적인 구현에서, 특정 요건들은 패키지 또는 다른 배달 항목을 픽업하기 위한 프로토콜을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 프로토콜은 패키지 또는 다른 배달 품목이 픽업 위치에서 내려졌다는 확인을 수신할 때까지 픽업 위치에서 또는 그 근처에서 주차 공간을 기다리거나 그렇지 않으면 점유하지 않도록 자율 주행 차량(300)에게 요구할 수 있다.
[0107] 다양한 구현들에서, 사용자 프로필 데이터(325)(또는 다른 프로필 데이터)는 하나 이상의 배달 서비스들에 대한 프로필 정보를 포함할 수 있다. 배달 서비스들은 음식 배달 서비스들, 처방약 배달 서비스들, 식료품 배달 서비스들 등을 포함(그러나 이에 제한되지 않음)할 수 있다. 일부 구현들에서, 각자의 배달 서비스에 대한 프로필 정보는 자율 주행 차량(300)으로 배달하기 위해 품목들을 픽업 및/또는 적재하는 것과 연관된 특별한 요건들을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 특별 요구사항들은 자율 주행 차량(300)에 배달 주문들이 실리기 위해 주차하고 기다리는 레스토랑의 특정 영역, 자율 주행 차량(300)이 자율 주행 차량(300)에 적재될 배달 주문들을 기다리는 지정된 차선 등을 포함(그러나 이에 제한되지 않음)할 수 있다. 일부 사례들에서, 각자의 배달 서비스에 대한 프로필 정보는 또한 다양한 공급업체들에서 배달 주문들을 픽업하는 것과 연관된 특수 절차(예를 들어, Chick-fil-a로부터의 음식 주문)를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 특별 절차들은 음식 주문이 배달될 준비가 되지 않았다는 것, 음식 주문이 취소되었다는 것, 음식 주문이 자율 주행 차량(300)에 적재되었다는 것 등을 나타내는 신호들 또는 프롬프트들을 나타낼 수 있다(그러나 이에 제한되지 않음).
[0108] 다양한 구현들에서, 각자의 배달 서비스에 대한 프로필 정보는 소비자의 위치에서 배달 주문들을 내리는 것 및/또는 하역하는 것과 연관된 특별한 요건들 및/또는 절차들을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 특별 요건들은 자율 주행 차량(300)이 소비자의 구내에 주차하고 소비자가 자율 주행 차량(300)으로부터 배달된 품목들을 회수(또는 승객이 배달)하기를 기다리는 지정된 영역을 포함할 수 있고(그러나 이에 제한되지 않음), 자율 주행 차량(300)이 자율 주행 차량(300)으로부터 배달된 품목들을 회수(또는 승객이 전달)하기를 기다리는 시간 기간 등을 포함할 수 있다.
[0109] 프로세서들(330)은 연관된 메모리에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들의 스크립트들 또는 명령들을 실행할 수 있는 임의의 수의 상업적으로 이용 가능한 마이크로프로세서들 또는 중앙 프로세싱 유닛(CPU)들이거나 이를 포함할 수 있다. 추가로 또는 대안적으로, 프로세서들(330)은 임의의 수의 ASIC들, GPU들, DSP들, NSP들, DPU들, 마이크로제어기들, 하드웨어 가속기(들), FPGA들, PLD들, 또는 이들의 임의의 조합일 수 있거나 이를 포함할 수 있다.
[0110] 메모리(340)는 명령들을 저장하는 비일시적 컴퓨터-판독가능 매체(예를 들어, EPROM, EEPROM, 플래시 메모리, 하드 드라이브 등과 같은 하나 이상의 비휘발성 메모리 요소들)를 포함할 수 있고, 명령들은, 하나 이상의 프로세서들(330)에 의해 실행될 때, 차량 제어기(310)가 도 6, 도 7a-도 7b, 도 8, 도 9, 도 10, 도 11a-도 11b, 도 12, 도 13a-도 13c, 도 14 및 도 15를 참조하여 설명된 임의의 수의 동작들을 수행하게 한다. 명령들은 프로세서들(330)에 의해 직접(예를 들어, 기계 코드) 또는 간접적으로(예를 들어, 스크립트들) 실행될 명령들의 임의의 세트일 수 있다. 예를 들어, 명령들은 컴퓨팅 디바이스-판독가능 매체에 컴퓨팅 디바이스 코드로 저장될 수 있다. 이와 같이, "명령들" 및 "프로그램들"이라는 용어는 본원에서 상호교환적으로 사용될 수 있다. 명령들은 프로세서에 의한 직접 프로세싱을 위한 객체 코드 포맷으로 저장되거나, 독립적인 소스 코드 모듈들의 스크립트들 또는 컬렉션들을 포함하는 다른 컴퓨팅 디바이스 언어로 저장될 수 있다.
[0111] 시스템 엔진들(350)은 차량 제어 엔진(352), 내비게이션 엔진(354), 객체 검출 엔진(356) 및 승객 위치 포지셔닝 엔진(358)을 포함(그러나 이에 제한되지 않음)할 수 있다. 차량 제어 엔진(352)은 승객들을 위한 적합한 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 결정할 때 자율 주행 차량(300)을 돕거나 동작할 수 있다. 차량 제어 엔진(352)은 또한 드롭-오프 또는 픽업 위치에서 또는 그 근처에서 검출된 장애물들 또는 위험 조건들, 각자의 승객의 신체적 제한들, 각자의 승객의 신체적 속성들, 각자의 승객의 나이, 각자의 승객과 함께 있는 유아 또는 어린이의 존재, 각자의 승객과 연관된 수하물 또는 화물의 양, 또는 이들의 임의의 조합의 존재에 기반하여 하나 이상의 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정할 때 자율 주행 차량(300)을 돕거나 동작할 수 있다.
[0112] 내비게이션 엔진(354)은 (예를 들어, 승객 픽업 위치와 승객 드롭-오프 위치 사이의 경로를 따라) 승객 지정 위치들로/로부터 자율 주행 차량(300)을 내비게이팅하는 데 사용될 수 있다. 내비게이션 엔진(354)은 또한 승객 픽업 위치들 및 드롭-오프 위치들을 선택, 식별 또는 결정하는 데 사용될 수 있다. 내비게이션 엔진(354)은 승객 픽업 또는 드롭-오프 위치들을 수정하기 위해 사용될 수 있다. 내비게이션 엔진(354)은 또한 대체 승객 픽업 또는 드롭-오프 위치들을 결정하기 위해 사용될 수 있다. 일부 사례들에서, 내비게이션 엔진(354)은 자율 주행 차량(300)이 승객을 기다릴 수 있는 픽업 또는 드롭-오프 위치들을 식별하거나 선택할 수 있거나, 승객이 일부 작업을 수행하고 차량에 승차하도록 정차 및 기다릴 수 있거나, 출발하는 승객이 일부 작업을 수행하고 이어서 자율 주행 차량 없이 프로세싱하기에 충분히 오래 정차할 수 있다. 아래에서 더 상세히 설명되는 바와 같이, 본원에 개시된 청구대상의 다양한 양태들은 승객 서비스를 제공하는 자율 주행 차량의 유용성, 안전성 및 편의성을 증가시킬 수 있다.
[0113] 객체 검출 엔진(356)은 지정된 드롭-오프 또는 픽업 위치에서 또는 그 근처에서 장애물 또는 위험 조건을 검출하기 위해 사용될 수 있다. 일부 사례들에서, 객체 검출 엔진(356)은 물 웅덩이들, 얼음 조각들, 움푹 패인 곳들, 고르지 않은 포장 도로, 높은 연석들, 빗물 배수관들, 쓰레기, 건설 장벽들, 다른 차량들, 장애물들(예를 들어,소화전들, 벽들, 나무들 등), 기상 조건들, 방화선, 주차 금지 구역, 식별된 드롭-오프 또는 픽업 위치 주변의 폐쇄된 차선, 특정 양 미만의 자율 주행 차량(300) 앞이나 뒤의 공간 같은(그러나, 이에 제한되지 않음) 위험물들/장애물들의 위치를 검출 및 결정하기 위해 외부 센서들(376) 중 하나 이상을 이용할 수 있다.
[0114] 일부 구현들에서, 각자의 승객에 대한 프로필 정보는 복수의 잠재적인 장애물들 또는 위험 조건들 중 어느 것이 각자의 승객이 자율 주행 차량에 승차 및/또는 하차하는 것과 관련하여 우려가 거의 또는 전혀 없다고 생각되는지를 나타내거나 식별할 수 있다. 예를 들어, 복수의 잠재적인 장애물들 또는 위험 조건들은 물 웅덩이, 얼음 조각, 움푹 패인 곳, 고르지 않은 포장 도로, 높은 연석들, 빗물 배수관들, 쓰레기, 건설 장벽들, 다른 차량들, 장애물들, 기상 조건들, 방화선, 주차 금지 구역, 식별된 드롭-오프 또는 픽업 위치 주변의 폐쇄된 차선, 특정 양 미만의 자율 주행 차량 앞이나 뒤의 공간을 포함(그러나 이에 제한되지 않음)할 수 있다.
[0115] 일부 구현들에서, 자율 주행 차량(300)은 자율 주행 차량(300)에 의해 검출된 장애물들 또는 위험 조건들이 각자의 승객에 대해 우려가 거의 또는 전혀 없는 것으로 식별된 장애물들 또는 위험 조건들만을 포함할 때 각자의 승객에 대한 특정 드롭-오프 또는 픽업 위치를 수정하지 않기로 결정할 수 있다. 예를 들어, 제1 승객의 프로필 정보가, 물 웅덩이들, 움푹 패인 곳들, 고르지 않은 포장 도로들 및 높은 연석들이 자율 주행 차량(300)에 승차 또는 하차할 때 우려가 거의 또는 전혀 없다고 표시하는 경우, 자율 주행 차량(300)은 물 웅덩이들, 움푹 패인 곳들, 고르지 않은 포장 도로들 및/또는 높은 연석들이 특정 드롭-오프 또는 픽업 위치의 영역 내에서 검출될 때 제1 승객에 대한 특정 드롭-오프 또는 픽업 위치를 수정하지 않을 수 있다. 이런 방식으로, 제1 승객은 자율 주행 차량의 예상 승차 또는 하차 지점 근처에 물 웅덩이, 움푹 패인 곳, 고르지 않은 포장 도로 및/또는 높은 연석들이 있을 때 자율 주행 차량이 대체 드롭-오프 또는 픽업 장소를 찾을 때까지 기다려야 하거나 목적지까지 더 먼 거리들을 걸어야 하는 불편함을 느끼지 않을 수 있다.
[0116] 일부 사례들에서, 자율 주행 차량(300)은 제1 승객의 프로필 정보에서 식별되지 않은 장애물 또는 위험 조건(예를 들어, 얼음 조각 또는 쓰레기)이 특정 드롭-오프 또는 픽업 위치의 영역 내에서 검출될 때 제1 승객에 대한 특정 드롭-오프 또는 픽업 위치를 수정할 수 있다. 이러한 방식으로, 제1 승객은 물 웅덩이, 움푹 패인 곳, 고르지 않은 포장 도로 및/또는 높은 연석 이외의 장애물 또는 위험 조건이 드롭-오프 또는 픽업 위치의 영역 내에서 검출되는 경우 자율 주행 차량(300)이 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치를 발견할 것이라는 것을 알고 편안할 수 있다.
[0117] 다양한 구현들에서, 상이한 승객들에 대한 프로파일 정보는 자율 주행 차량(300)에 승차 및/또는 하차하는 것과 관련하여 우려가 거의 또는 전혀 없는 상이한 잠재적인 장애물들 또는 위험 조건들(또는 전혀 없음)을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 제2 승객의 프로필 정보는 자율 주행 차량(300)에 승차하거나 하차할 때 쓰레기 및 건설 장벽들이 제2 승객에게 거의 또는 전혀 우려가 없다는 것을 나타낼 수 있다. 제2 승객의 프로필 정보에 기반하여, 자율 주행 차량(300)은 쓰레기 및/또는 건설 장벽들이 특정 드롭-오프 또는 픽업 위치의 영역 내에서 검출될 때 제2 승객에 대한 특정 드롭-오프 또는 픽업 위치를 수정하지 않을 수 있다. 이러한 방식으로, 제2 승객은 자율 주행 차량(300)의 예상 승차 또는 하차 지점 근처에 쓰레기 및/또는 건설 장벽들이 있을 때 자율 주행 차량이 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치를 찾을 때까지 기다려야 하거나 목적지까지 더 먼 거리들을 걸어야 하는 불편함을 겪지 않을 수 있다. 반대로, 자율 주행 차량(300)이 제2 승객에게 우려가 되는 장애물 또는 위험 조건(예를 들어, 얼음 조각)을 검출할 때, 자율 주행 차량(300)은 제2 승객에 대한 드롭-오프 또는 픽업 위치를 수정할 수 있다. 이러한 방식으로, 제2 승객은 쓰레기 또는 건설 장벽 이외의 장애물 또는 위험 조건이 드롭-오프 또는 픽업 위치의 영역 내에서 검출되는 경우 자율 주행 차량(300)이 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치를 찾을 것임을 알고 편안할 수 있다.
[0118] 승객 포지셔닝 엔진(358)은 절대적으로 또는 서로에 관련하여, 각자의 차량 하차 지점들에 관련하여, 및/또는 하나 이상의 검출된 장애물들 또는 위험 조건들 각각에 관련하여 자율 주행 차량(300)에 의해 운송되는 승객들의 포지션을 결정하기 위해 사용될 수 있다. 승객 포지셔닝 엔진(358)은 또한 자율 주행 차량(300)에 의해 운송되는 승객들의 좌석 포지션들을 결정할 수 있다. 일부 사례들에서, 승객 포지셔닝 엔진(358)은 센서들(372 및 376)과 통신할 수 있다.
[0119] 도 4a-4c는 일부 구현들에 따라 승객들을 드롭-오프 및 픽업하는 자율 주행 차량과 같은 차량을 묘사하는 각각의 예시들(400A-400C)을 도시한다. 도 4a-도 4c를 참조하여 논의된 예시적인 동작들에 대해, 자율 주행 차량(300)은 선택된 위치(410)에서 자율 주행 차량(300)에 탄 제1 승객을 드롭-오프시키고, 선택된 위치(410) 근처의 집(420) 내부에서 기다리는 제2 승객을 픽업하도록 예정된다. 따라서, 각자의 도 4a-도 4c의 예시적인 예시들(400A-400C)에 대해, 선택된 위치(410)는 선택된 드롭-오프 및 픽업 위치(410)로 지칭될 수 있다. 도 4a에 묘사된 바와 같이, 자율 주행 차량(300)은 선택된 드롭-오프 및 픽업 위치(410)를 향해 제1 도로(401)를 따라 주행하고 있다. 제1 도로(401)는 신호등(406)이 설치된 교차로(404)에서 제2 도로(402)와 교차한다. 다른 차량(408)은 신호등(406)에서 제2 도로(402)에 정차된다. 선택된 드롭-오프 위치(410)는 제1 승객의 목적지로 표시될 수 있는 집(420) 앞이다. 즉, 자율 주행 차량(300)이 드롭-오프 위치(410)에 정차하면, 제1 승객은 자율 주행 차량(300)에서 하차하여 경로(422)를 따라 집(420)까지 걸어갈 것으로 예상되고, 제2 승객은 집(420)에서 경로(422)를 따라 픽업 위치(410)로 걸어간 후 자율 주행 차량(300)에 승차할 것으로 예상된다.
[0120] 일부 구현들에서, 자율 주행 차량(300)은 제1 승객에 대한 자율 주행 차량(300)의 예상 하차 지점을 결정할 수 있다. 자율 주행 차량(300)은 제2 승객에 대한 자율 주행 차량의 예상 승차 지점을 결정할 수 있다. 자율 주행 차량(300)은 또한 제1 승객의 좌석 포지션(및 존재하는 경우, 다른 승객들의 좌석 포지션들)을 결정할 수 있다. 자율 주행 차량(300)은 제1 승객에 대한 예상 하차 지점의 상대적 포지션들 및/또는 제1 승객의 좌석 포지션을 결정할 수 있다.
[0121] 도 4b는 선택된 드롭-오프 및 픽업 위치(410)를 향해 도로(401)를 따라 이동하는 자율 주행 차량(300)을 묘사하는 예시(400B)를 도시한다. 구체적으로, 자율 주행 차량(300)이 선택된 드롭-오프 및 픽업 위치(410) 주변의 영역(412)의 거리 내에 오면, 자율 주행 차량(300)은 영역(412) 내의 쓰레기 더미(430) 및 건설 장벽(435)을 검출한다. 영역(412)은 임의의 적합한 직경 또는 다른 치수들일 수 있다. 영역(412)은 상이한 드롭-오프 및 픽업 위치들에 대해 상이한 크기들일 수 있다. 일부 사례들에서, 거리는 자율 주행 차량(300)의 하나 이상의 외부 센서들(372)의 스캐닝 범위(예를 들어, LIDAR 센서들의 스캐닝 범위)에 대응할 수 있다. 쓰레기 더미(430) 및 건설 장벽(435)은 단지 예시일 뿐이고 따라서 자율 주행 차량(300)에 의해 검출될 수 있는 많은 가능한 장애물들 및 위험 조건들 중 단지 두 가지일 뿐이다.
[0122] 자율 주행 차량(300)은 쓰레기 더미(430) 및 건설 장벽(435)의 존재를 검출하고 포지션들을 결정하기 위해 임의의 적합한 객체 검출 메커니즘과 함께 임의의 적합한 센서들 또는 디바이스들을 사용할 수 있다. 일부 구현들에서, 자율 주행 차량(300)은 (예를 들어, LIDAR 센서들, IR 센서들, RF 센서들, mmW 주파수 센서들, SONAR, 카메라들, 또는 이들의 임의의 조합을 사용하여) 객체들 또는 표면들에 대해 주변 환경을 스캔할 수 있다. 자율 주행 차량은 쓰레기 더미(430)와 건설 장벽(435)의 위치들에 대응하는 3차원 포인트 맵을 생성할 수 있다. 지점들의 결과적인 3차원 맵 또는 "포인트 클라우드"는 쓰레기 더미(430) 및 건설 장벽(435)의 정확한 포지션들을 결정하는 데 사용될 수 있다.
[0123] 도 4b의 예에서, 쓰레기 더미(430)는 선택된 드롭-오프 및 픽업 위치(410)와 집(420) 사이의 경로(422)에 직접 놓이고, 제1 승객이 자율 주행 차량(300)에서 안전하고 편안하게 하차하고 경로(422)를 따라 집(420)으로 걸어가는 능력을 방해한다. 쓰레기 더미(430)는 또한 제2 승객이 집(420)에서 경로(422)를 따라 선택된 드롭-오프 및 픽업 위치(410)로 안전하고 편안하게 걸어가는 것을 방해할 수 있다.
[0124] 일부 구현들에서, 자율 주행 차량(300)은 선택된 드롭-오프 및 픽업 위치(410)를 유지하기로 결정할 수 있다. 다른 구현들에서, 자율 주행 차량(300)은 선택된 드롭-오프 및 픽업 위치(410)를 수정하기로 결정할 수 있다. 특정 구현들에서, 자율 주행 차량(300)은 쓰레기 더미(430)에 대한 제1 승객에 대한 예상 차량 하차 지점에 적어도 부분적으로 기반하여 제1 승객을 드롭-오프시키기 위해 선택된 위치(410)를 수정할 수 있다. 자율 주행 차량은 쓰레기 더미(430)에 대한 제2 승객에 대한 예상 차량 승차 지점에 적어도 부분적으로 기반하여 제2 승객을 픽업하기 위해 선택된 위치(410)(제1 승객이 드롭-오프한 곳과 다른 곳으로 결정된 경우)를 수정할 수 있다. 일부 사례들에서, 자율 주행 차량(300)은 자율 주행 차량(300)의 예상 승차 지점과 검출된 장애물들 또는 위험 조건들이 자율 주행 차량(300)의 다른 쪽에 있을 때 승객 픽업을 위해 선택된 위치(410)를 유지할 수 있다. 자율 주행 차량(300)은 예상 승차 지점과 검출된 장애물들 또는 위험 조건들이 자율 주행 차량(300)의 같은 쪽에 있을 때 대체 픽업 위치를 선택할 수 있다. 유사하게, 자율 주행 차량(300)은 자율 주행 차량(300)의 예상 하차 지점 및 검출된 장애물들 또는 위험 조건들이 자율 주행 차량(300)의 다른 쪽들에 있을 때 승객 드롭-오프를 위해 선택된 위치(410)를 유지할 수 있다. 자율 주행 차량(300)은 예상 승차 지점과 검출된 장애물들 또는 위험 조건들이 자율 주행 차량(300)의 같은 쪽에 있을 때 대체 드롭-오프 위치를 선택할 수 있다. 일부 사례들에서, 자율 주행 차량(300)은 또한 대체 드롭-오프 위치들을 선택할 때 제1 승객의 신체적 핸디캡들 또는 제한들을 고려할 수 있다.
[0125] 추가로 또는 대안적으로, 자율 주행 차량(300)은 드롭-오프 위치로서 선택된 위치(410)를 수정 또는 변경할지 여부를 결정할 때 제1 승객(및 존재하는 경우 다른 승객들)의 좌석 포지션을 고려할 수 있다. 도 4b의 예에서, 제1 승객은 좌석 포지션 번호 4에 앉아 있고 자율 주행 차량(300)의 우측에서 하차할 것으로 예상된다. 쓰레기 더미(430)와 건설 장벽(435)은 또한 자율 주행 차량(300)의 우측에 있다. 예상 하차 지점과 검출된 장애물들이 차량의 같은 쪽에 있다는 결정에 응답하여, 자율 주행 차량(300)은 선택된 드롭-오프 위치를 수정하고 대체 드롭-오프 위치를 선택할 것을 결정할 수 있다. 유사하게, 제2 승객의 예상 승차 지점 및 검출된 장애물들이 차량의 동일한 쪽에 있다는 결정에 응답하여, 자율 주행 차량(300)은 선택된 픽업 위치를 수정하고 대체 픽업 위치를 선택할 수 있다. 다수의 승객들을 운반할 때, 자율 주행 차량(300)은 상이한 승객들에 대해 상이한 대체 드롭-오프 위치들을 선택할 수 있거나, 다수의 승객들에 대해 동일한 대체 드롭-오프 위치를 선택할 수 있다.
[0126] 도 4c는 자율 주행 차량(300)이 대체 드롭-오프 및 픽업 위치(440)를 선택하는 것을 묘사하는 예시(400C)를 도시한다. 일부 구현들에서, 대체 드롭-오프 및 픽업 위치(440)는 선택된 드롭-오프 및 픽업 위치(410)의 거리 내에 있는 복수의 상이한 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들로부터 선택될 수 있다. 복수의 상이한 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들은 맵 데이터, LIDAR 센서 데이터, 주변 영역의 이미지들, 주변 영역의 비디오, RADAR 센서 데이터 또는 승객 입력 중 하나 이상에 기반하여 식별되거나 결정될 수 있다. 일부 구현들에서, 자율 주행 차량(300)은 자율 주행 차량(300) 상에 또는 내부에 제공된 센서들로부터 직접 LIDAR 센서 데이터, RADAR 센서 데이터, 주변 영역의 이미지들, 주변 영역의 비디오 및 다른 센서 데이터를 수신할 수 있다. 다른 구현들에서, 자율 주행 차량(300)은 LIDAR 센서 데이터, RADAR 센서 데이터, 주변 영역의 이미지들, 주변 영역의 비디오, 및 도로변 유닛들, 다른 차량들, 사용자 디바이스들, 또는 이들의 임의의 조합과 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 다른 소스들로부터 직접 다른 센서 데이터를 수신할 수 있다. 일부 다른 구현들에서, 자율 주행 차량(300)은 LIDAR 센서 데이터, RADAR 센서 데이터, 주변 영역의 이미지들, 주변 영역의 비디오, 및 적어도 일부 사례들에서 센서 데이터를 집계할 수 있는 서버(또는 다른 중간 시스템 또는 서비스)로부터 다른 센서 데이터를 수신할 수 있다. 일부 사례들에서, 자율 주행 차량은 제1 승객의 신체적 제한, 또는 제1 승객과 함께 여행하는 유아, 카시트 또는 어린이의 존재에 적어도 부분적으로 기반하여 다른 대체 드롭-오프 위치를 선택할 수 있다. 다른 구현들에서, 자율 주행 차량(300)은 선택된 드롭-오프 및 픽업 위치(410)가 제1 승객의 하나 이상의 신체적 속성들에 적어도 부분적으로 기반하여 실행 가능하지 않다고 결정할 수 있고, 제1 승객의 하나 이상의 신체적 속성들에 적어도 부분적으로 기반하여 하나 이상의 실행 가능한 대체 드롭-오프 위치들을 식별할 수 있다.
[0127] 다수의 상이한 대체 드롭-오프 위치들은 예를 들어, 터치 감지 디스플레이와 같은 사용자 인터페이스 상에서 제1 승객에게 제시될 수 있다. 제1 승객은 대체 드롭-오프 위치들 중 하나에 대한 선호도를 선택하거나 표시할 수 있다. 자율 주행 차량(300)은 제1 승객에 의해 선택된 대체 드롭-오프 위치로 이동하기로 결정할 수 있다. 일부 사례들에서, 자율 주행 차량(300)은 쓰레기 더미(430) 또는 건설 장벽(435)을 무시하고 제1 승객을 위해 선택된 드롭-오프 위치(410)를 유지하려는 제1 승객의 의지를 결정할 수 있다. 승객의 의지는 승객 프로파일에 저장될 수 있거나, 쓰레기 더미(430) 또는 건설 장벽(435)의 검출에 응답하여 제1 승객에 의해 제공될 수 있다. 일부 다른 사례들에서, 자율 주행 차량(300)은 자율 주행 차량(300)에 의해 검출된 하나 이상의 잠재적으로 위험 조건들이 자율 주행 차량(300)에 승차 및/또는 하차할 때 각자의 승객에게 우려인지를 나타내도록 각자의 승객에게 프롬프트할 수 있다.
[0128] 자율 주행 차량(300)이 선택된 드롭-오프 및 픽업 위치(410) 근처에서 검출된 장애물들 또는 위험 조건들에 기반하여 승객 드롭-오프 및 픽업 위치를 동적으로 변경하게 함으로써, 자율 주행 차량(300)은 자율 주행 차량에 승차 또는 하차할 때 장애물들이나 위험 조건들로 인해 승객들이 방해받지 않거나 또는 불편을 겪게 하지 않는 것을 보장할 수 있다. 이러한 방식으로, 본원에 개시된 청구대상의 다양한 양태들을 구현하는 자율 주행 차량들은 종래의 자율 주행 차량들보다 더 안전하고 편리한 방식으로 승객들을 픽업 및 드롭-오프시킬 수 있다.
[0129] 도 5a-도 5c는 다양한 구현들에 따라 승객들을 드롭-오프 및 픽업하는 자율 주행 차량과 같은 차량을 묘사하는 각자의 예시들(500A-500C)을 도시한다. 도 5a-도 5c를 참조하여 논의된 예시적인 동작들에 대해, 자율 주행 차량(300)은 선택된 위치(510)에서 자율 주행 차량(300)에 타는 제1 승객을 드롭-오프시키고, 선택된 위치(510)에서 집(520) 내부에서 기다리는 제2 승객을 픽업하도록 예정된다. 따라서, 선택된 위치(510)는 선택된 드롭-오프 및 픽업 위치(510)로 지칭될 수 있다. 다른 예들에서, 드롭-오프 위치는 픽업 위치와 상이할 수 있다. 도 5a에 도시된 바와 같이, 자율 주행 차량(300)은 교차로(504)를 향해 도로(501)를 따라 주행하고 있고, 선택된 드롭-오프 및 픽업 위치(510)는 제1 승객의 목적지일 수 있는 집(520) 앞에 있다. 즉, 자율 주행 차량(300)이 드롭-오프 위치(510)에 정차하면, 제1 승객은 자율 주행 차량(300)에서 하차하여 경로(522)를 따라 집(520)까지 걸어갈 것으로 예상되고, 제2 승객은 집(520)에서 경로(522)를 따라 픽업 위치(510)로 걸어간 후 자율 주행 차량(300)에 승차할 것으로 예상된다.
[0130] 도 5a는 또한 도로(501)의 우측에 제1 차량(531), 제2 차량(532) 및 제3 차량(533)이 주차되어 있는 것을 도시한다. 구체적으로, 제1 차량(531)은 선택된 드롭-오프 및 픽업 위치(510) 직전에 주차되고, 제2 차량(532)은 선택된 드롭-오프 및 픽업 위치(510) 바로 뒤에 주차된다. 제3 차량(533)은 제2 차량(532)에서 떨어진 거리에 주차된다. 제1 및 제2 차량들(531 및 532)은 각각 선택된 드롭-오프 및 픽업 위치(510)가 자율 주행 차량(300)에 승차하거나 하차하기 위해 추가 공간 또는 시간을 요구하는 승객들에게 실행 가능하지 않게 할 수 있는 선택된 드롭-오프 및 픽업 위치(510)에 충분히 가깝게 주차된다. 다양한 구현들에서, 자율 주행 차량은 통신 네트워크(예를 들어, LTE 통신 네트워크, 5G NR 통신 네트워크, 무선 근거리 통신망(WLAN), WLAN(wireless local area network), MAN(metropolitan area network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 메쉬 네트워크, 인터넷 등(그러나 이에 제한되지 않음))에서 에지 서버 또는 다른 서버와 통신하고 자율 주행 차량이 결정된 픽업 및/또는 드롭-오프 위치에 도착하거나 출발할 때 결정된 픽업 및/또는 드롭-오프 위치에 또는 그 근처에 있을 것으로 예상되는 다른 차량들의 위치들, 용량들, 구성들, 가용성들 및 다양한 특성들을 나타내는 정보를 수신할 수 있다. 하나의 예시적인 구현에서, 자율 주행 차량은 승객의 스케줄들, 승객의 신체적 조건들, 자율 주행 차량에 승차/하차하기 위한 승객의 시간 및 공간 요건들, 승객 드롭-오프 및 픽업 사이트들에서의 또는 그 근처에서의 장애물들 또는 위험 조건들의 존재, 교통 조건들, 기상 조건들, 또는 이들의 임의의 조합에 기반하여 다른 차량들 중 하나 이상과 승객 픽업 및/또는 승객 드롭-오프들을 조정할 수 있다. 일부 양태들에서, 자율 주행 차량이 각자의 픽업 및/또는 드롭-오프 위치에 또는 그 근처에 있을 때(또는 각자의 픽업 및/또는 드롭-오프 위치에 접근할 때), 자율 주행 차량은 (예를 들어, PC5 링크를 통해) 다른 차량들과 통신하여 다른 차량들 중 하나가 보유한 주차 공간에 대한 임시 액세스를 요청할 수 있다. 요청에 응답하여, 다른 차량은 포즈와 포지션을 조정하거나, 일시적으로 자리를 떠나, 자율 주행 차량이 일시적으로 승객 드롭-오프 및/또는 픽업을 위해 주차 자리를 사용할 수 있게 한다.
[0131] 일부 사례들에서, 자율 주행 차량(300)은 제1 승객의 신체적 핸디캡 또는 제한을 식별할 수 있다. 자율 주행 차량(300)은 식별된 신체적 핸디캡 또는 물리적 제한 및 선택된 드롭-오프 및 픽업 위치(510)의 하나 이상의 속성들에 적어도 부분적으로 기반하여 제1 승객이 자율 주행 차량(300)을 하차하기 위한 추가적인 시간 또는 공간이 필요한지 여부를 결정할 수 있다. 선택된 드롭-오프 및 픽업 위치(510)의 하나 이상의 속성들은 물 웅덩이, 얼음 조각, 움푹 패인 곳, 고르지 않은 포장 도로, 높은 연석들, 빗물 배수관들, 쓰레기, 건설 장벽들, 다른 차량들, 장애물들(예를 들어,소화전들, 벽들, 나무들 등), 기상 조건들, 방화선, 주차 금지 구역, 식별된 드롭-오프 또는 픽업 위치 주변의 폐쇄된 차선, 자율 주행 차량(300)의 특정 양 미만의 차량 앞이나 뒤의 공간 중 하나 이상을 포함(그러나, 이에 제한되지 않음)할 수 있다.
[0132] 일부 구현들에서, 자율 주행 차량(300)은 또한 자율 주행 차량(300)에 탄(또는 픽업될) 각각의 승객이 유아, 카시트 또는 어린이를 동반하는지, 및/또는 자율 주행 차량에 승차 또는 하차하기 위해 추가 시간 및/또는 공간을 요구하는 많은 수하물, 화물 또는 장비와 함께 이동하는지 여부를 결정할 수 있다. 일부 양태들에서, 추가 시간 및/또는 공간을 요구하는 것으로 간주되는 수하물, 화물 또는 장비의 양은 수하물, 화물 또는 장비의 총 중량, 수하물, 화물 또는 장비의 총 크기 또는 부피, 또는 승객의 신체적 속성들, 자율 주행 차량에서 한 번 이상의 이전 탑승들에 대해 승객이 필요로 하는 시간 및/또는 공간을 나타내는 이력 데이터, 또는 이들의 임의의 조합에 기반할 수 있다. 자율 주행 차량(300)은 각각의 승객이 승객 픽업 동안 적재하고 승객 드롭-오프 동안 하역하는 데 추가 시간 및/또는 공간을 필요로 하는지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 스키, 폴들 및 캠핑 장비를 가지고 여행하는 승객은 임의의 그러한 장비를 가지고 여행하지 않는 다른 승객들보다 스키, 폴 및 캠핑 장비를 적재 및 하역하기 위해 자율 주행 차량(300) 앞에서 더 많은 시간과 더 많은 공간을 필요로 할 것이다. 다른 예를 들어, 카시트에 유아를 데리고 여행하는 승객은 어린이와 함께 여행하지 않는 다른 승객들보다 유아와 카시트를 적재 및 하역하는 데 자율 주행 차량(300) 측면에서 더 많은 시간과 더 많은 공간을 필요로 할 것이다. 따라서, 일부 사례들에서, 자율 주행 차량(300)은 선택된 드롭-오프 및 픽업 위치(510)를 유지할지 여부를 결정할 때 또는 하나 이상의 실행 가능한 대체 픽업 및 드롭-오프 위치들을 결정할 때 각자의 승객이 필요로 하는 추가 시간 및/또는 공간을 고려할 수 있다. 추가 공간은 자율 주행 차량(300)의 전단에 근접한 제1 영역, 자율 주행 차량(300)의 후단에 근접한 제2 영역, 자율 주행 차량(300)의 승객측에 근접한 제3 영역, 또는 자율 주행 차량(300)의 운전자 측에 근접한 제4 영역 중 하나 이상에 대응할 수 있다.
[0133] 일부 사례들에서, 자율 주행 차량(300)은 또한 각자의 승객이 픽업 위치에서 자율 주행 차량(300)에 승차하고 드롭-오프 위치들에서 자율 주행 차량(300)을 하차하기 위해 추가 시간 또는 공간을 필요로 하는지 여부를 결정할 때 선택된 드롭-오프 및 픽업 위치(510)의 하나 이상의 속성들을 고려할 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 차량(300)이 선택된 드롭-오프 및 픽업 위치(510)에 정차하거나 주차하는 경우 자율 주행 차량(300)의 전방, 후방 또는 하차 측에 근접한 영역이 특정 값보다 작을 때, 자율 주행 차량(300)은 각자의 승객이 선택된 드롭-오프 및 픽업 위치(510)에서 이용 가능한 것보다 더 많은 시간 및/또는 공간을 필요로 한다고 결정할 수 있다.
[0134] 도 5b는 선택된 드롭-오프 및 픽업 위치(510)를 향해 도로(501)를 따라 이동하는 자율 주행 차량(300)을 묘사하는 예시(500B)를 도시한다. 자율 주행 차량(300)이 선택된 드롭-오프 및 픽업 위치(510)의 특정 범위 내에 들어옴에 따라, 자율 주행 차량(300)은 제1 승객이 선택된 드롭-오프 위치(510)가 허용하는 것 보다 자율 주행 차량(300)을 하차하기 위해 더 많은 공간 및/또는 시간을 필요로 한다고 결정할 수 있다. 자율 주행 차량(300)은 제1 승객을 위해 선택된 드롭-오프 위치(510)를 수정할 수 있다. 유사하게, 자율 주행 차량(300)은 제2 승객이 선택된 픽업 위치(510)가 허용하는 것보다 자율 주행 차량(300)에 승차하기 위해 더 많은 공간 및/또는 시간을 필요로 한다고 결정할 수 있다. 결정에 기반하여, 자율 주행 차량(300)은 제2 승객을 위해 선택된 픽업 위치(510)를 수정할 수 있다. 자율 주행 차량(300)은 제1 승객과 제2 승객이 추가 시간 및/또는 공간을 필요로 한다는 결정에 응답하여 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치(540)를 선택할 수 있다.
[0135] 도 5c는 자율 주행 차량(300)이 대체 드롭-오프 및 픽업 위치(540)를 선택하는 것을 묘사하는 예시(500C)를 도시한다. 대체 위치(540)는 집(520)과 교차로(504) 사이의 대략 중간이다. 집(520)이 제1 승객의 목적지인 사례들에서, 제1 승객은 대체 위치(540)에서 자율 주행 차량(300)을 하차하여 경로(543)를 따라 집(520)까지 걸어갈 것으로 예상될 수 있다. 유사하게, 집(520)이 제2 승객의 출발지인 경우에, 제2 승객은 집(520)에서 경로(543)를 따라 대체 픽업 위치(540)까지 걸어갈 것으로 예상될 수 있다. 일부 구현들에서, 대체 드롭-오프 및 픽업 위치(540)는 선택된 드롭-오프 및 픽업 위치(510)의 거리 내에 있는 복수의 상이한 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들로부터 선택될 수 있다. 복수의 상이한 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들은 맵 데이터, LIDAR 센서 데이터, 주변 영역의 이미지들, 주변 영역의 비디오, RADAR, 또는 승객 입력 중 하나 이상에 기반하여(그러나 이에 제한되지 않음) 식별되거나 결정될 수 있다. 일부 사례들에서, 자율 주행 차량(300)은 제1 승객의 신체적 제한, 또는 제1 승객과 함께 여행하는 유아, 카시트 또는 어린이의 존재에 적어도 부분적으로 기반하여 다른 대체 드롭-오프 위치를 선택할 수 있다. 다른 구현들에서, 자율 주행 차량(300)은 선택된 드롭-오프 및 픽업 위치(510)가 제1 승객의 하나 이상의 물리적 속성들에 적어도 부분적으로 기반하여 실행 가능하지 않다고 결정할 수 있다. 자율 주행 차량(300)은 제1 승객의 하나 이상의 신체적 속성들에 적어도 부분적으로 기반하여 하나 이상의 실행 가능한 대체 드롭-오프 위치들을 식별할 수 있다.
[0136] 도 5c의 예에서, 자율 주행 차량(300)은 제2 차량(532)과 자율 주행 차량(300)의 후단 사이의 제1 거리(541)가 출발하는 승객들이 자율 주행 차량(300)의 트렁크로부터 수하물 및 다른 물품들을 회수하기에 충분한 공간 및/또는 시간을 제공한다고 결정할 수 있다. 자율 주행 차량(300)은 또한 제1 거리(541)가 탑승 승객들이 자율 주행 차량(300)의 트렁크에 수하물 및 다른 물품들을 보관하기에 충분한 공간 및/또는 시간을 제공하는지 결정할 수 있다. 유사하게, 자율 주행 차량(300)은 제3 차량(533)과 자율 주행 차량(300)의 전단 사이의 제2 거리(542)가, 출발하는 승객들이 자율 주행 차량(300)의 전방의 랙들에 장착된 장비 및 품목(예를 들어, 자전거 및 스키)을 회수하기에 충분한 공간 및/또는 시간을 제공한다고 결정할 수 있다. 자율 주행 차량(300)은 또한 제2 거리(542)가 탑승 승객들이 자율 주행 차량(300) 전방의 랙들에 장착된 장비 및 품목(예를 들어, 자전거 및 스키)을 보관하기에 충분한 공간 및/또는 시간을 제공하는지 결정할 수 있다. 일부 구현들에서, 자율 주행 차량(300)은 또한 예상 경로(543)를 따라 대체 위치(540)와 집(520) 사이의 거리를 추정하거나 그렇지 않으면 결정할 수 있다. 일부 사례들에서, 자율 주행 차량(300)은 경로(543)를 따라 집(520)까지의 추정된 거리를 제1 승객에게 통지할 수 있다. 일부 다른 사례들에서, 자율 주행 차량(300)은 또한 경로(543)를 따라 집(520)으로부터 대체 픽업 위치(540)까지 추정된 거리를 제2 승객에게 통지할 수 있다.
[0137] 상이한 대체 드롭-오프 위치들 중 일부 또는 전부는 예를 들어, 터치 감지 디스플레이와 같은 사용자 인터페이스 상에서 제1 승객에게 제시될 수 있다. 제1 승객은 대체 드롭-오프 위치들 중 하나에 대한 선호도를 선택하거나 표시할 수 있다. 자율 주행 차량(300)은 제1 승객에 의해 선택된 대체 드롭-오프 위치로 주행할 수 있다.
[0138] 자율 주행 차량과 같은 차량이 신체적 제한들 및/또는 하나 이상의 승객들이 차량에 승차 또는 하차하기 위한 추가 시간이나 공간을 요구하는지 여부에 기반하여 승객 드롭-오프 및 픽업 위치들을 동적으로 변경하도록 허용함으로써, 차량은 승객들이 차량에 승차 또는 하차하기 위한 추가 공간 및/또는 시간을 제공하는 위치들에서 추가 시간 또는 공간을 필요로 하는 승객들이 픽업 및 드롭-오프되는 것을 보장할 수 있다. 이러한 방식으로, 본원에 개시된 청구대상의 다양한 양태들을 구현하는 차량들은 종래의 차량들보다 더 안전하고 편리한 방식으로 승객들을 픽업 및 드롭-오프시킬 수 있다.
[0139] 일부 다른 구현들에서, 자율 주행 차량(300)은 예정된 드롭-오프 또는 픽업 위치에 근접하지만 주차 또는 승객 드롭-오프 또는 픽업을 위해 지정되지 않은 영역에서 승객들을 드롭-오프 및/또는 픽업하도록 결정할 수 있다. 예를 들어, 도시 환경에서 예정된 드롭-오프 또는 픽업 위치가 이용 가능하지 않은 경우(예를 들어, 다른 차량들이 예정된 드롭-오프 또는 픽업 위치에 주차되어 있기 때문에), 자율 주행 차량(300)은 일시적으로 이중 주차가 교통 등에 대한 영향을 최소화하면서 승객들이 자율 주행 차량(300)에 안전하게 승차 및/또는 하차하기에 충분한 시간과 공간을 제공하고, 또한 예정된 드롭-오프 또는 픽업 위치에 비교적 가깝다(예를 들어, 예정된 드롭-오프 또는 픽업 위치의 특정 거리 내)는 것을 결정할 수 있다. 다른 예를 들어, 교외 영역의 예정된 드롭-오프 또는 픽업 위치가 액세스 가능하지 않은 경우(예를 들어, 다른 차량들에 의해 차단됨), 자율 주행 차량(300)은 인접한 승차로에 주차하는 것이 승객들이 자율 주행 차량(300)에 승차 및/또는 하차하기에 충분한 시간과 공간을 제공하고, 또한 예정된 드롭-오프 또는 픽업 위치에 상대적으로 가깝다(예를 들어, 예정된 드롭-오프 또는 픽업 위치의 특정 거리 내)는 것을 결정할 수 있다.
[0140] 도 6a는 일부 구현들에 따라 승객 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 결정하기 위한 예시적인 동작(600)을 묘사하는 흐름도를 도시한다. 동작(600)은 도 3의 자율 주행 차량(300)과 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 차량과 함께 도 3의 차량 제어기(310)와 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 장치에 의해 수행될 수 있다. 일부 사례들에서, 장치는 차량 내에서 구현될 수 있다. 다른 사례들에서, 장치는 차량 외부에 있을 수 있다. 일부 다른 양태들에서, 장치는 차량(또는 차량의 적어도 일부)일 수 있다. 블록(602)에서, 장치는 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점을 결정할 수 있다. 블록(604)에서, 장치는 장애물 또는 위험 조건이 사이트에 또는 그 근처에 존재하는지 여부를 검출할 수 있다. 블록(606)에서, 장치는 장애물 또는 위험 조건이 사이트에 또는 그 근처에 있다는 검출에 응답하여, 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점의 포지션 및 검출된 장애물 또는 위험 조건에 적어도 부분적으로 기반하여 사이트와 연관된 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정할 수 있다.
[0141] 검출된 장애물 또는 위험 조건은 물 웅덩이, 얼음 조각, 움푹 패인 곳, 고르지 않은 포장 도로, 높은 연석들, 빗물 배수관들, 쓰레기, 건설 장벽들, 다른 차량들, 장애물들(예를 들어, 소화전들, 벽들, 나무들 등), 기상 조건들, 방화선, 주차 금지 구역, 식별된 드롭-오프 또는 픽업 위치 주변의 폐쇄된 차선, 특정 양 미만의 차량 앞이나 뒤의 공간, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 일부 구현들에서, 차량은 눈 아래 가려진 장애물의 표시자로서 눈더미 또는 눈 더미의 검출을 사용할 수 있다. 일부 양태들에서, 차량은 검출된 눈더미 또는 눈 더미 주위를 돌아다니거나 그렇지 않으면 회피할 수 있다.
[0142] 일부 사례들에서, 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정하는 것은 또한 차량 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점 및 검출된 장애물 또는 위험 조건이 차량의 동일한 쪽에 있는지 여부에 기반할 수 있다. 예를 들어, 검출된 장애물 또는 위험 조건과 차량의 각자의 승객에 대한 예상 차량 승차 또는 하차 지점이 차량의 동일한 쪽에 있을 때, 장치는 각자의 차량에 대한 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정할 수 있다. 차량은 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치에서 각자의 승객을 드롭-오프 또는 픽업할 수 있다. 반대로, 검출된 장애물 또는 위험 조건 및 차량의 각자의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점이 차량의 다른 쪽에 있는 경우, 장치는 각자의 승객에 대해 결정된 드롭-오프 또는 픽업 위치를 유지할 수 있다. 차량은 원래 드롭-오프 또는 픽업 위치에서 각자의 승객을 드롭-오프 또는 픽업할 수 있다.
[0143] 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치는 결정된 드롭-오프 또는 픽업 위치의 거리 내에 있는 복수의 상이한 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들로부터 결정될 수 있다. 일부 사례들에서, 거리는 차량으로 또는 차량으로부터 승객의 경로가 검출된 장애물에 의해 차단되거나 불안전하게 되지 않는 것을 보장하기에 충분히 긴 임의의 적합한 임계 거리일 수 있다. 거리는 또한 승객의 불편을 피하거나 적어도 줄이기에 충분히 짧을 수 있다. 하나의 예시적인 구현에서, 복수의 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치는 결정되거나 맵 데이터, LIDAR 센서 데이터, 주변 영역의 이미지들, 주변 영역의 비디오, RADAR, 승객 입력 또는 이들의 임의의 조합에 기반할 수 있다.
[0144] 일부 구현들에서, 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 결정하는 것은 승객과 연관된 하나 이상의 조건들에 적어도 부분적으로 기반할 수 있다. 일부 사례들에서, 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 결정하는 것은 승객의 신체적 핸디캡 또는 제한(승객의 제1 조건으로 간주될 수 있음)에 적어도 부분적으로 기반할 수 있다. 예를 들어, 승객이 걷는 데 어려움이 있거나 휠체어를 타고 있는 경우, 차량은 식별된 드롭-오프 또는 픽업 위치에 더 가까운 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정할 수 있고, 휠체어 액세스를 제공하는 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 결정할 수 있는 등이다. 다른 사례들에서, 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 결정하는 것은 승객과 함께 유아 또는 어린이의 존재(승객의 제2 조건으로 간주될 수 있음)에 적어도 부분적으로 기반할 수 있다. 예를 들어, 승객이 유아와 함께 여행하는 경우, 차량은 식별된 드롭-오프 또는 픽업 위치에 더 가까운 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정할 수 있고, 기저귀 교환대를 갖춘 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 결정할 수 있는 등이다. 일부 다른 사례들에서, 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 결정하는 것은 승객이 비교적 많은 양의 수하물, 화물 또는 장비를 가지고 여행하는지 여부(이는 승객의 제3 조건으로 간주될 수 있음)에 적어도 부분적으로 기반할 수 있다. 예를 들어, 승객이 비교적 많은 양의 수하물을 가지고 여행하는 경우, 차량은 승객이 수하물을 적재하거나 하역하기 위한 더 많은 공간을 제공하고/하거나 승객이 수하물을 적재 또는 하역하기 위한 추가 시간을 제공하는 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 결정할 수 있다. 일부 다른 사례들에서, 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 결정하는 것은 승객의 연령에 적어도 부분적으로 기반할 수 있다. 예를 들어, 승객이 어린이(예를 들어, 13세 미만)인 경우, 차량은 어린이가 차량에서 하차하는 것을 돕기 위해 성인을 위한 공간을 제공하는 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 결정할 수 있다.
[0145] 도 6b는 일부 구현들에 따라 승객 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 결정하기 위한 예시적인 동작(610)을 묘사하는 흐름도를 도시한다. 동작(610)은 도 3의 자율 주행 차량(300)과 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 차량과 함께 도 3의 차량 제어기(310)와 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 장치에 의해 수행될 수 있다. 일부 사례들에서, 장치는 차량 내에서 구현될 수 있다. 다른 사례들에서, 장치는 차량 외부에 있을 수 있다. 일부 다른 양태들에서, 장치는 차량(또는 차량의 적어도 일부)일 수 있다. 일부 구현들에서, 동작(610)은 도 6a의 블록(606)에서 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정한 후에 수행될 수 있다. 예를 들어, 블록(612)에서, 장치는 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점 및 검출된 장애물 또는 위험 조건이 차량의 상이한 쪽들에 있다는 결정에 응답하여, 결정된 드롭-오프 또는 픽업 위치를 유지할 수 있다.
[0146] 도 7a는 일부 구현들에 따라 승객 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 결정하기 위한 예시적인 동작(700)을 묘사하는 흐름도를 도시한다. 동작(700)은 도 3의 자율 주행 차량(300)과 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 차량과 함께 도 3의 차량 제어기(310)와 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 장치에 의해 수행될 수 있다. 일부 사례들에서, 장치는 차량 내에서 구현될 수 있다. 다른 사례들에서, 장치는 차량 외부에 있을 수 있다. 일부 다른 양태들에서, 장치는 차량(또는 차량의 적어도 일부)일 수 있다. 일부 구현들에서, 동작(700)은 도 6a의 블록(606)에서 승객 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정한 후에 수행될 수 있다. 예를 들어, 블록(702)에서, 장치는 결정된 드롭-오프 또는 픽업 위치의 거리 내에 있는 복수의 상이한 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들로부터 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정할 수 있다. 이러한 방식으로, 차량은 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치가 원래 드롭-오프 또는 픽업 위치의 거리 내에 있는 것을 또한 보장하면서 검출된 장애물이나 위험 조건이 차량으로 또는 차량으로부터 승객의 경로를 방해하지 않는 것을 보장할 수 있다.
[0147] 도 7b는 일부 구현들에 따라 승객 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 결정하기 위한 예시적인 동작(710)을 묘사하는 흐름도를 도시한다. 동작(710)은 도 3의 자율 주행 차량(300)과 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 차량과 함께 도 3의 차량 제어기(310)와 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 장치에 의해 수행될 수 있다. 일부 사례들에서, 장치는 차량 내에서 구현될 수 있다. 다른 사례들에서, 장치는 차량 외부에 있을 수 있다. 일부 다른 양태들에서, 장치는 차량(또는 차량의 적어도 일부)일 수 있다. 일부 구현들에서, 동작(710)은 도 7a의 블록(702)에서 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정함과 동시에 수행될 수 있다. 다른 구현들에서, 동작(710)은 도 7a의 블록(702)에서 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정한 후에 수행될 수 있다. 예를 들어, 블록(712)에서, 장치는 복수의 상이한 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들로부터 하나 이상의 선호되는 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 수신할 수 있다. 블록(714)에서, 장치는 하나 이상의 선호되는 드롭-오프 또는 픽업 위치들에 기반하여 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정할 수 있다.
[0148] 일부 사례들에서, 차량은 승객들이 볼 수 있는 터치 감지 디스플레이에 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들 중 일부를 제시할 수 있다. 승객은 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들 중 하나를 결정하기 위해 터치 감지 디스플레이와 상호작용할 수 있다. 예를 들어, 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들은 터치 감지 디스플레이에서 선택 가능한 아이콘들로 제시될 수 있다. 승객은 특정 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치에 대응하는 선택 가능한 아이콘을 터치, 태핑 또는 달리 상호작용함으로써 특정 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치를 선택할 수 있다. 일부 사례들에서, 터치 감지 디스플레이는 승객과 연관된 모바일 컴퓨팅 디바이스의 터치 감지 디스플레이 스크린일 수 있다. 일부 다른 사례들에서, 터치 감지 디스플레이는 차량의 내부에 제공될 수 있고 차량으로 운송되는 승객들이 볼 수 있도록 구성될 수 있다. 차량은 승객이 지정한 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정할 수 있다. 차량은 승객에 의해 식별된 선택된 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치로 주행할 수 있다. 일부 다른 사례들에서, 차량은 승객의 사용자 디바이스의 터치 감지 디스플레이에 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들 중 일부를 제시할 수 있다. 승객은 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들 중 하나를 결정하기 위해 사용자 디바이스와 상호작용할 수 있다.
[0149] 도 8a는 일부 구현들에 따라 대체 드롭-오프 위치들을 결정하기 위한 예시적인 동작(800)을 묘사하는 흐름도를 도시한다. 동작(800)은 도 3의 자율 주행 차량(300)과 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 차량과 함께 도 3의 차량 제어기(310)와 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 장치에 의해 수행될 수 있다. 일부 사례들에서, 장치는 차량 내에서 구현될 수 있다. 다른 사례들에서, 장치는 차량 외부에 있을 수 있다. 일부 다른 양태들에서, 장치는 차량(또는 차량의 적어도 일부)일 수 있다. 일부 구현들에서, 동작(800)은 도 6a의 블록(606)에서 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정한 후에 수행될 수 있다. 예를 들어, 블록(802)에서, 장치는 승객의 하나 이상의 신체적 속성들에 적어도 부분적으로 기반하여 하나 이상의 대체 드롭-오프 위치들을 결정할 수 있다.
[0150] 도 8b는 일부 구현들에 따라 대체 드롭-오프 위치들 중 하나를 결정하기 위한 예시적인 동작(810)을 묘사하는 흐름도를 도시한다. 동작(810)은 도 3의 자율 주행 차량(300)과 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 차량과 함께 도 3의 차량 제어기(310)와 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 장치에 의해 수행될 수 있다. 일부 사례들에서, 장치는 차량 내에서 구현될 수 있다. 다른 사례들에서, 장치는 차량 외부에 있을 수 있다. 일부 다른 양태들에서, 장치는 차량(또는 차량의 적어도 일부)일 수 있다. 일부 구현들에서, 동작(810)은 도 8a의 블록(802)에서 하나 이상의 대체 드롭-오프 위치를 결정한 후에 수행될 수 있다. 예를 들어, 블록(812)에서, 장치는 승객으로부터의 대체 드롭-오프 위치들 중 하나를 결정할 수 있다. 블록(814)에서, 장치는 차량이 결정된 대체 드롭-오프 위치에서 승객을 드롭-오프하게 할 수 있다.
[0151] 하나의 예시적인 구현에서 들어, 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들은 터치 감지 디스플레이에서 선택 가능한 아이콘들로 제시될 수 있다. 승객은 특정 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치에 대응하는 선택 가능한 아이콘을 터치, 태핑 또는 달리 상호작용함으로써 특정 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치를 선택할 수 있다. 일부 사례들에서, 터치 감지 디스플레이는 승객과 연관된 모바일 컴퓨팅 디바이스의 터치 감지 디스플레이 스크린일 수 있다. 일부 다른 사례들에서, 터치 감지 디스플레이는 차량의 내부에 제공될 수 있고 차량으로 운송되는 승객들이 볼 수 있도록 구성될 수 있다.
[0152] 도 9는 일부 구현들에 따라 승객 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 결정하기 위한 예시적인 동작(900)을 묘사하는 흐름도를 도시한다. 동작(900)은 도 3의 자율 주행 차량(300)과 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 차량과 함께 도 3의 차량 제어기(310)와 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 장치에 의해 수행될 수 있다. 일부 사례들에서, 장치는 차량 내에서 구현될 수 있다. 다른 사례들에서, 장치는 차량 외부에 있을 수 있다. 일부 다른 양태들에서, 장치는 차량(또는 차량의 적어도 일부)일 수 있다. 일부 구현들에서, 동작(900)은 도 8b의 블록(812)에서 대체 드롭-오프 위치 중 하나를 결정하는 것과 함께 수행될 수 있다. 예를 들어, 블록(902)에서, 장치는 검출된 장애물 또는 위험 조건을 무시하려는 승객의 의지의 표시를 수신할 수 있다. 블록(904)에서, 장치는 검출된 장애물 또는 위험 조건을 무시하려는 승객의 의지의 표시를 수신하는 것에 응답하여, 결정된 드롭-오프 또는 픽업 위치를 유지할 수 있다. 일부 사례들에서, 특정 장애물들 또는 위험 조건들을 무시하려는 승객의 의지는 승객 프로필에 저장될 수 있다. 일부 다른 사례들에서, 특정 장애물들 또는 위험 조건들을 무시하려는 승객의 의지는 승객으로부터 수신될 수 있다.
[0153] 도 10은 일부 구현들에 따라 장애물 또는 위험 조건의 위치를 결정하기 위한 예시적인 동작(1000)을 묘사하는 흐름도를 도시한다. 동작(1000)은 도 3의 자율 주행 차량(300)과 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 차량과 함께 도 3의 차량 제어기(310)와 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 장치에 의해 수행될 수 있다. 일부 사례들에서, 장치는 차량 내에서 구현될 수 있다. 다른 사례들에서, 장치는 차량 외부에 있을 수 있다. 일부 다른 양태들에서, 장치는 차량(또는 차량의 적어도 일부)일 수 있다. 일부 구현들에서, 동작(1000)은 도 6a의 블록(604)에서 장애물 또는 위험 조건이 사이트에 또는 그 근처에 있는지 여부를 검출하는 일 예일 수 있다. 예를 들어, 블록(1002)에서, 장치는 주변 환경에서 객체들의 존재를 나타내는 하나 이상의 센서 측정치들을 수신할 수 있다. 블록(1004)에서, 장치는 검출된 객체들의 위치들에 대응하는 3차원 포인트 맵을 생성할 수 있다. 블록(1006)에서, 장치는 3차원 포인트 맵에 적어도 부분적으로 기반하여 주변 영역에서 장애물 또는 위험 조건의 위치를 결정할 수 있다.
[0154] 도 11은 일부 다른 구현들에 따라 승객 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 결정하기 위한 예시적인 동작(1100)을 묘사하는 흐름도를 도시한다. 동작(1100)은 도 3의 자율 주행 차량(300)과 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 차량과 함께 도 3의 차량 제어기(310)와 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 장치에 의해 수행될 수 있다. 일부 사례들에서, 장치는 차량 내에서 구현될 수 있다. 다른 사례들에서, 장치는 차량 외부에 있을 수 있다. 일부 다른 양태들에서, 장치는 차량(또는 차량의 적어도 일부)일 수 있다. 일부 구현들에서, 동작(1100)은 도 6a의 블록(606)에서 드롭-오프 위치를 결정한 후에 수행될 수 있다. 예를 들어, 블록(1102)에서, 장치는 차량에서 승객의 좌석 포지션을 결정할 수 있다. 블록(1104)에서, 장치는 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점에 대한 승객의 좌석 포지션에 기반하여 하나 이상의 대체 드롭-오프 위치들을 결정할 수 있다.
[0155] 도 12는 일부 다른 구현들에 따라, 대체 드롭-오프 위치들을 결정하기 위한 예시적인 동작(1200)을 묘사하는 흐름도를 도시한다. 동작(1200)은 도 3의 자율 주행 차량(300)과 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 차량과 함께 도 3의 차량 제어기(310)와 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 장치에 의해 수행될 수 있다. 일부 사례들에서, 장치는 차량 내에서 구현될 수 있다. 다른 사례들에서, 장치는 차량 외부에 있을 수 있다. 일부 다른 양태들에서, 장치는 차량(또는 차량의 적어도 일부)일 수 있다. 일부 구현들에서, 동작(1200)은 도 6a의 블록(606)에서 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정한 후에 수행될 수 있다. 예를 들어, 블록(1202)에서, 장치는 승객이 결정된 드롭-오프 또는 픽업 위치의 하나 이상의 속성들, 승객의 하나 이상의 속성들, 승객의 하나 이상의 신체적 제한들 또는 핸디캡들, 또는 이들의 임의의 조합에 적어도 부분적으로 기반하여 차량에 승차 또는 하차하기 위한 추가 시간 또는 공간을 요구하는지 여부를 결정할 수 있다. 블록(1204)에서, 장치는 승객이 차량에 승차 또는 하차하기 위한 추가 시간 또는 공간을 요구한다는 결정에 응답하여 하나 이상의 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정할 수 있다.
[0156] 도 13은 일부 다른 구현들에 따라 승객 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 결정하기 위한 예시적인 동작(1300)을 묘사하는 흐름도를 도시한다. 동작(1300)은 도 3의 자율 주행 차량(300)과 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 차량과 함께 도 3의 차량 제어기(310)와 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 장치에 의해 수행될 수 있다. 일부 사례들에서, 장치는 차량 내에서 구현될 수 있다. 다른 사례들에서, 장치는 차량 외부에 있을 수 있다. 일부 다른 양태들에서, 장치는 차량(또는 차량의 적어도 일부)일 수 있다. 블록(1302)에서, 장치는 차량의 승객에 대한 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정할 수 있다. 블록(1304)에서, 장치는 승객이 결정된 드롭-오프 또는 픽업 위치의 하나 이상의 속성들, 승객의 하나 이상의 속성들, 승객의 하나 이상의 신체적 제한들 또는 핸디캡들, 또는 이들의 임의의 조합에 적어도 부분적으로 기반하여 차량에 승차 또는 하차하기 위한 추가 시간 또는 공간을 요구하는지 여부를 결정할 수 있다. 블록(1306)에서, 장치는 승객이 차량에 승차 또는 하차하기 위한 추가 시간 또는 공간을 요구한다는 결정에 응답하여 하나 이상의 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정할 수 있다.
[0157] 결정된 드롭-오프 또는 픽업 위치의 이상의 속성들은 하나 이상의 검출된 장애물 또는 픽업 위치 물 웅덩이, 얼음 조각, 움푹 패인 곳, 고르지 않은 포장 도로, 높은 연석들, 빗물 배수관들, 쓰레기, 건설 장벽들, 다른 차량들, 장애물들(예를 들어, 소화전들, 벽들, 나무들 등), 기상 조건들, 방화선, 주차 금지 구역, 식별된 드롭-오프 또는 픽업 위치 주변의 폐쇄된 차선, 특정 양 미만의 차량 앞이나 뒤의 공간, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다.
[0158] 일부 구현들에서, 승객이 차량에 승차 또는 하차하기 위한 추가 시간 및/또는 공간을 요구한다는 결정은 또한 구성된 값을 초과하는 차량 내 승객들의 수에 기반할 수 있다. 다른 구현들에서, 승객이 차량에 승차 또는 하차하기 위한 추가 시간 및/또는 공간을 요구한다고 결정하는 것은 또한 차량 트렁크 내의 화물의 존재 또는 예상된 존재, 차량에 장착된 장비 랙(예를 들어, 자전거 랙, 수하물 랙, 스키 랙 등), 승객과 함께 여행하는 유아 또는 어린이의 존재 또는 예상되는 존재, 차량 내 카시트의 존재 또는 예상되는 존재, 또는 이들의 임의의 조합에 기반할 수 있다.
[0159] 일부 구현들에서, 차량은 센서들(372 및 376) 중 하나 이상을 사용하여 승객의 하나 이상의 신체적 제한들 또는 핸디캡들을 검출할 수 있다. 다른 구현들에서, 승객은 승객의 하나 이상의 신체적 제한들 또는 핸디캡들을 차량(또는 차량 제어기)에 알릴 수 있다. 일부 사례들에서, 승객은 승객의 프로필에 하나 이상의 신체적 제한들이나 핸디캡들을 표시할 수 있다. 차량은 승객의 프로필에 액세스하여 승객의 하나 이상의 신체적 제한들 또는 핸디캡들을 검색할 수 있다. 다른 사례들에서, 승객은 모바일 컴퓨팅 디바이스를 사용하여 차량에 하나 이상의 신체적 제한들 또는 핸디캡들의 통지를 송신할 수 있다.
[0160] 다양한 구현들에서, 추가 공간은 차량의 후단에 근접한 제1 영역, 차량의 전단에 근접한 제2 영역, 차량의 승객측에 근접한 제3 영역, 차량의 운전자측에 근접한 제4 영역, 또는 이들의 임의의 조합일 수 있다.
[0161] 도 14는 일부 다른 구현들에 따라 승객 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 결정하기 위한 예시적인 동작(1400)을 묘사하는 흐름도를 도시한다. 동작(1400)은 도 3의 자율 주행 차량(300)과 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 차량과 함께 도 3의 차량 제어기(310)와 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 장치에 의해 수행될 수 있다. 일부 사례들에서, 장치는 차량 내에서 구현될 수 있다. 다른 사례들에서, 장치는 차량 외부에 있을 수 있다. 일부 다른 양태들에서, 장치는 차량(또는 차량의 적어도 일부)일 수 있다. 블록(1402)에서, 장치는 승객 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정할 수 있다. 일부 사례들에서, 차량은 하나 이상의 승객들을 결정된 위치로 운송할 수 있다. 그러한 사례들에서, 차량은 결정된 위치에서 하나 이상의 승객들을 드롭-오프시킬 수 있다. 다양한 구현들에서, 차량은 주변 환경에서 객체들의 존재 또는 위험 조건들을 나타내는 하나 이상의 센서 측정치들을 지속적으로 또는 주기적으로 수신할 수 있다. 차량은 예를 들어 각각 도 6, 도 7a, 도 7b, 도 8a, 도 8b, 도 9, 도 10, 도 11, 도 12, 도 13의 동작들(600, 700, 710, 800, 810, 900, 1000, 1100, 1200, 또는 1300) 중 하나 이상을 참조하여 설명된 바와 같이, 장애물들 또는 위험 조건들이 결정된 위치의 특정 영역 내에서 검출되면 대체 드롭-오프 위치를 결정할 수 있다.
[0162] 블록(1404)에서, 장치는 차량이 결정된 위치에 또는 그 근처에 주차하게 할 수 있다. 일부 사례들에서, 차량은 결정된 위치에 일시적으로(예를 들어, 제한된 시간 기간 동안) 주차할 수 있다. 예를 들어, 차량이 결정된 위치에서 하나 이상의 승객들을 드롭-오프시키는 사례들에서, 차량은 결정된 위치에서 이용 가능한 주차 공간을 검출할 수 있다. 물론, 차량은 또한 결정된 위치까지 승객들을 운송할 수 없는 경우에 이용 가능한 주차 공간을 검출할 수 있다. 두 시나리오에서, 차량은 결정된 위치의 이용 가능한 공간에 주차할 수 있다. 다른 사례들에서, 차량은 예를 들어 결정된 위치에 이용 가능한 주차 공간이 없을 때(또는 장애물 또는 위험 조건이 결정된 위치에서 검출될 때) 결정된 위치(예를 들어, 결정된 위치의 특정 거리 내)에 근접한 대체 위치에 주차할 수 있다. 일부 다른 사례들에서, 차량은 예를 들어 결정된 위치의 특정 거리 내의 임의의 대체 위치에 이용 가능한 주차 공간이 없을 때 결정된 위치의 영역 주변에서 계속 주행할 수 있다.
[0163] 블록(1406)에서, 장치는 차량이 결정된 위치에서 또는 그 근처에서 하나 이상의 승객들이 픽업되는 것을 기다리게 할 수 있다. 블록(1408)에서, 장치는 주변 환경에서 객체들의 존재 또는 위험 조건들을 나타내는 하나 이상의 센서 측정치들을 수신할 수 있다. 예를 들어, 차량이 결정된 위치에 주차할 때, 차량은 장애물들이나 위험 조건들에 대해 결정된 위치 주변의 특정 영역을 모니터링할 수 있거나, 객체들 또는 위험 조건들의 존재의 표시들을 수신할 수 있거나, 이들의 임의의 조합일 수 있다. 장치가 임의의 장애물들 또는 위험 조건들을 검출하지 않으면, 블록(1410)에서, 장치는 블록(1408)에서 주변 환경을 계속 모니터링할 수 있다.
[0164] 그러나, 장치가 블록(1410)에서 주변 환경에서 장애물 또는 위험 조건의 존재를 검출하면(예를 들어, 차량이 하나 이상의 승객들을 픽업하기 위해 결정된 위치 또는 대체 위치에서 기다리는 동안), 블록(1412)에서, 장치는 또한 검출된 장애물 또는 위험 조건이 각자의 승객에 의해 무시될 수 있는지 여부를 결정할 수 있다. 검출된 장애물 또는 위험 조건이 각자의 승객에 의해 무시될 수 있는 경우, 장치는 블록(1408)에서 다른 장애물들 또는 위험 조건들의 존재 여부를 계속 결정할 수 있다. 예를 들어, 차량이 대체 위치에 주차되어 있는 동안 장치가 물 웅덩이를 검출하고 결정된 위치에서 하나 이상의 승객을 픽업하는 경우, 장치는 물 웅덩이를 무시할 수 있다(예를 들어, 물 웅덩이가 승객의 경로를 방해하지 않을 것이기 때문에).
[0165] 반대로, 블록(1412)에서 검출된 장애물 또는 위험 조건이 각자의 승객에 의해 무시될 수 없다면, 블록(1414)에서 장치는 새로운 픽업 위치를 결정한다. 예를 들어, 차량이 결정된 위치에 주차되어 있고 결정된 위치에서 하나 이상의 승객을 픽업하는 동안 장치가 고르지 않은 포장 도로를 검출하면, 장치는 고르지 않은 포장 도로를 무시하지 않을 수 있다(예를 들어, 고르지 않은 포장 도로가 차량에 대한 승객의 경로를 방해할 수 있기 때문에). 다양한 승객 속성들, 조건들 및/또는 선호도들의 고려뿐만 아니라 새로운 위치의 결정은 위에서 설명된 임의의 수의 동작들을 포함할 수 있다.
[0166] 검출된 장애물 또는 위험 조건은 물 웅덩이, 얼음 조각, 움푹 패인 곳, 고르지 않은 포장 도로, 높은 연석들, 빗물 배수관들, 쓰레기, 건설 장벽들, 다른 차량들, 장애물들(예를 들어, 소화전들, 벽들, 나무들 등), 기상 조건들, 방화선, 주차 금지 구역, 식별된 드롭-오프 또는 픽업 위치 주변의 폐쇄된 차선, 특정 양 미만의 차량 앞이나 뒤의 공간, 또는 차량에 승차 또는 하차하려는 승객의 의지를 방해하는 임의의 다른 장애물 또는 조건을 포함할 수 있다. 일부 구현들에서, 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치의 선택은 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점, 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점에 대한 승객의 좌석 포지션, 승객의 신체적 핸디캡 또는 제한, 또는 이들의 임의의 조합에 기반할 수 있다.
[0167] 일부 구현들에서, 장치는 검출된 장애물 또는 위험 조건의 통지를 승객에게 송신할 수 있다. 통지는 승객의 모바일 컴퓨팅 디바이스에 송신될 수 있는 푸시 통지, 텍스트 통지, 이메일, 자동 음성 호출 등을 포함(그러나 이에 제한되지 않음)하는 임의의 적합한 통지일 수 있다. 일부 다른 구현들에서, 차량은 장애물 또는 위험 조건의 존재를 검출하는 것에 응답하여 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치로 주행할 수 있다.
[0168] 도 15는 일부 다른 구현들에 따라 승객 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 결정하기 위한 예시적인 동작(1500)을 묘사하는 흐름도를 도시한다. 동작(1500)은 도 3의 자율 주행 차량(300)과 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 차량과 함께 도 3의 차량 제어기(310)와 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 장치에 의해 수행될 수 있다. 일부 사례들에서, 장치는 차량 내에서 구현될 수 있다. 다른 사례들에서, 장치는 차량 외부에 있을 수 있다. 일부 다른 양태들에서, 장치는 차량(또는 차량의 적어도 일부)일 수 있다. 블록(1502)에서, 장치는 차량의 승객에 대한 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정할 수 있다. 블록(1504)에서, 장치는 차량이 드롭-오프 또는 픽업 위치의 거리 내에 있는 동안 드롭-오프 또는 픽업 위치의 영역 내의 장애물 또는 위험 조건의 존재를 검출할 수 있다. 블록(1506)에서, 장치는 영역 내의 장애물 또는 위험 조건의 존재에 기반하여 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정할 수 있다.
[0169] 도 16은 일부 다른 구현들에 따라 승객 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 결정하기 위한 예시적인 동작(1600)을 묘사하는 흐름도를 도시한다. 동작(1600)은 도 3의 자율 주행 차량(300)과 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 차량과 함께 도 3의 차량 제어기(310)와 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 장치에 의해 수행될 수 있다. 일부 사례들에서, 장치는 차량 내에서 구현될 수 있다. 다른 사례들에서, 장치는 차량 외부에 있을 수 있다. 일부 다른 양태들에서, 장치는 차량(또는 차량의 적어도 일부)일 수 있다. 일부 구현들에서, 동작(1600)은 도 15의 블록(1502)에서 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정한 후에 수행될 수 있다. 예를 들어, 블록(1602)에서, 차량은 승객을 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치로 주행할 수 있다.
[0170] 도 17은 일부 다른 구현들에 따라 승객 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정하기 위한 예시적인 동작(1700)을 묘사하는 흐름도를 도시한다. 동작(1700)은 도 3의 자율 주행 차량(300)과 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 차량과 함께 도 3의 차량 제어기(310)와 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 장치에 의해 수행될 수 있다. 일부 사례들에서, 장치는 차량 내에서 구현될 수 있다. 다른 사례들에서, 장치는 차량 외부에 있을 수 있다. 일부 다른 양태들에서, 장치는 차량(또는 차량의 적어도 일부)일 수 있다. 일부 구현들에서, 동작(1700)은 도 15의 블록(1502)에서 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정한 후에 수행될 수 있다. 예를 들어, 블록(1702)에서, 장치는 드롭-오프 또는 픽업 위치가 승객에 대해 실행 가능하지 않거나 편리하지 않다는 표시를 수신할 수 있다. 장치는 적어도 부분적으로 수신된 표시에 기반하여 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정할 수 있다.
[0171] 구현 예들은 번호가 매겨진 다음 절(clause)들에서 설명된다:
1. 장치로서:
메모리; 및
메모리에 통신 가능하게 결합된 하나 이상의 프로세서들을 포함하고, 하나 이상의 프로세서들은:
차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점을 결정하고;
장애물이나 위험 조건이 사이트에 또는 그 근처에 있는지 여부를 검출하고;
장애물 또는 위험 조건이 사이트에 또는 그 근처에 있다는 검출에 응답하여, 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점의 포지션 및 검출된 장애물 또는 위험 조건에 적어도 부분적으로 기반하여 사이트와 연관된 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정하도록 구성된, 장치.
2. 제1 절에 있어서, 검출된 장애물 또는 위험 조건은 물 웅덩이, 얼음 조각, 움푹 패인 곳, 고르지 않은 포장 도로, 높은 연석들, 빗물 배수관들, 쓰레기, 건설 장벽들, 다른 차량들, 장애물들, 기상 조건들, 방화선, 주차 금지 구역, 식별된 드롭-오프 또는 픽업 위치 주변의 폐쇄된 차선, 특정 양 미만의 차량 앞이나 뒤의 공간, 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는, 장치.
3. 제1 절 또는 제2 절에 있어서, 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정하는 것은 승객의 좌석 포지션에 추가로 기반하는, 장치.
4. 제1 절 내지 제3 절 중 어느 한 절에 있어서, 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정하는 것은 차량 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점 및 검출된 장애물 또는 위험 조건이 차량의 동일한 쪽에 있는지 여부에 기반하는, 장치.
5. 제1 절 내지 제4 절 중 어느 한 절에 있어서, 하나 이상의 프로세서들은 추가로:
결정된 드롭-오프 또는 픽업 위치의 거리 내에 있는 복수의 상이한 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들로부터 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정하도록 구성되는, 장치.
6. 제5 절에 있어서, 복수의 상이한 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들은 맵 데이터, 간섭성 광 감지 시스템 데이터, 주변 영역의 이미지들, 주변 영역의 비디오, RADAR, 승객 입력, 또는 이들의 임의의 조합에 기반하는, 장치.
7. 제5 절에 있어서, 복수의 상이한 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들은 승객의 신체적 제한, 승객의 연령, 승객과 함께 있는 유아 또는 어린이의 존재, 또는 이들의 임의의 조합에 적어도 부분적으로 기반하는, 장치.
8. 제5 절에 있어서, 하나 이상의 프로세서들은 추가로:
복수의 상이한 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들로부터 하나 이상의 선호되는 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 수신하고;
하나 이상의 선호되는 드롭-오프 또는 픽업 위치들에 기반하여 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정하도록 구성되는, 장치.
9. 제1 절 내지 제8 절 중 어느 한 절에 있어서, 하나 이상의 프로세서들은 추가로:
승객의 하나 이상의 신체적 속성들에 적어도 부분적으로 기반하여 하나 이상의 대체 드롭-오프 위치들을 결정하도록 구성되는, 장치.
10. 제9 절에 있어서, 하나 이상의 프로세서들은 추가로:
승객으로부터 대체 드롭-오프 위치들 중 하나를 획득하도록 구성되는, 장치.
11. 제1 절 내지 제10 절 중 어느 한 절에 있어서, 차량 내에 구현된 차량 제어기를 더 포함하는, 장치.
12. 제1 절 내지 제10 절 중 어느 한 절에 있어서, 서버 또는 클라우드 기반 차량 제어 시스템 내에 구현된 차량 제어기를 더 포함하는, 장치.
13. 제1 절 내지 제12 절 중 어느 한 절에 있어서, 하나 이상의 프로세서들은 추가로:
검출된 장애물 또는 위험 조건을 무시하려는 승객의 의지의 표시를 수신하고;
검출된 장애물 또는 위험 조건을 무시하려는 승객의 의지의 표시를 수신하는 것에 응답하여, 결정된 드롭-오프 또는 픽업 위치를 유지하도록 구성되는, 장치.
14. 제1 절 내지 제14 절 중 어느 한 절에 있어서, 장애물 또는 위험 조건을 검출하는 것은:
주변 환경에서 객체들의 존재를 나타내는 하나 이상의 센서 측정치들을 수신하는 것;
검출된 객체들의 위치들에 대응하는 3차원 포인트 맵을 생성하는 것; 및
3차원 포인트 맵에 기반하여 주변 영역에서 장애물 또는 위험 조건의 위치를 결정하는 것을 포함하는, 장치.
15. 제1 절 내지 제14 절 중 어느 한 절에 있어서, 하나 이상의 프로세서들은 추가로:
차량에서 승객의 좌석 포지션을 결정하고;
차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점에 대한 승객의 좌석 포지션에 기반하여 하나 이상의 대체 드롭-오프 위치들을 결정하도록 구성되는, 장치.
16. 제15 절에 있어서, 하나 이상의 대체 드롭-오프 위치의 결정은 승객의 좌석 포지션과 예상 승차 또는 하차 지점이 차량 내의 하나 이상의 다른 승객들의 좌석 포지션에 관계없이 차량의 동일한 쪽에 있다는 결정에 기반하는, 장치.
17. 제1 절 내지 제16 절 중 어느 한 절에 있어서, 하나 이상의 프로세서들은 추가로:
승객이 결정된 드롭-오프 또는 픽업 위치의 하나 이상의 속성들, 승객의 하나 이상의 속성들, 승객의 하나 이상의 신체적 제한들 또는 핸디캡들, 또는 이들의 임의의 조합에 적어도 부분적으로 기반하여 차량에 승차 또는 하차하기 위한 추가 시간 또는 공간을 요구하는지 여부를 결정하고;
승객이 차량에 승차 또는 하차하기 위한 추가 시간 또는 공간을 요구한다는 결정에 응답하여 하나 이상의 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 결정하도록 구성되는, 장치.
18. 차량의 하나 이상의 동작들을 제어하기 위한 방법으로서,
차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점을 결정하는 단계;
장애물이나 위험 조건이 사이트에 또는 그 근처에 있는지 여부를 검출하는 단계; 및
장애물 또는 위험 조건이 사이트에 또는 그 근처에 있다는 검출에 응답하여, 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점의 포지션 및 검출된 장애물 또는 위험 조건에 적어도 부분적으로 기반하여 사이트와 연관된 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
19. 제18 절에 있어서, 검출된 장애물 또는 위험 조건은 물 웅덩이, 얼음 조각, 움푹 패인 곳, 고르지 않은 포장 도로, 높은 연석들, 빗물 배수관들, 쓰레기, 건설 장벽들, 다른 차량들, 장애물들, 기상 조건들, 방화선, 주차 금지 구역, 식별된 드롭-오프 또는 픽업 위치 주변의 폐쇄된 차선, 특정 양 미만의 차량 앞이나 뒤의 공간, 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는, 방법.
20. 제18 절 또는 제19 절에 있어서, 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정하는 단계는 승객의 좌석 포지션에 기반하는, 방법.
21. 제18 절 내지 제20 절 중 어느 한 절에 있어서, 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정하는 단계는 차량 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점 및 검출된 장애물 또는 위험 조건이 차량의 동일한 쪽에 있는지 여부에 기반하는, 방법.
22. 제22 절에 있어서,
복수의 상이한 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들로부터 하나 이상의 선호되는 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 수신하는 단계; 및
하나 이상의 선호되는 드롭-오프 또는 픽업 위치들에 기반하여 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
23. 제18 절 내지 제21 절에 있어서,
승객의 하나 이상의 신체적 속성들에 적어도 부분적으로 기반하여 하나 이상의 대체 드롭-오프 위치들을 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
24. 제18 절 내지 제21 절에 있어서,
차량에서 승객의 좌석 포지션을 결정하는 단계; 및
차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점에 대한 승객의 좌석 포지션에 기반하여 하나 이상의 대체 드롭-오프 위치들을 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
25. 시스템으로서,
차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점을 결정하기 위한 수단;
장애물이나 위험 조건이 사이트에 또는 그 근처에 있는지 여부를 검출하기 위한 수단; 및
장애물 또는 위험 조건이 사이트에 또는 그 근처에 있다는 검출에 응답하여, 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점의 포지션 및 검출된 장애물 또는 위험 조건에 적어도 부분적으로 기반하여 사이트와 연관된 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정하기 위한 수단을 포함하는, 시스템.
26. 제25 절에 있어서,
승객의 하나 이상의 신체적 속성들에 적어도 부분적으로 기반하여 하나 이상의 대체 드롭-오프 위치들을 결정하기 위한 수단을 더 포함하는, 시스템.
27. 제25 절 또는 제26 절에 있어서,
차량에서 승객의 좌석 포지션을 결정하기 위한 수단; 및
차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점에 대한 승객의 좌석 포지션에 기반하여 하나 이상의 대체 드롭-오프 위치들을 결정하기 위한 수단을 더 포함하는, 시스템.
28. 차량을 제어하기 위한 명령들을 저장하는 비일시적 컴퓨터-판독가능 매체로서,
장치의 하나 이상의 프로세서들에 의한 명령들의 실행은 차량으로 하여금:
차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점을 결정하는 동작;
장애물이나 위험 조건이 사이트에 또는 그 근처에 있는지 여부를 검출하는 동작; 및
장애물 또는 위험 조건이 사이트에 또는 그 근처에 있다는 검출에 응답하여, 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점의 포지션 및 검출된 장애물 또는 위험 조건에 적어도 부분적으로 기반하여 사이트와 연관된 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정하는 동작을 수행하게 하는, 비일시적 컴퓨터-판독가능 매체.
29. 제28 절에 있어서, 하나 이상의 프로세서들에 의한 명령들의 실행은 차량으로 하여금:
승객의 하나 이상의 신체적 속성들에 적어도 부분적으로 기반하여 하나 이상의 대체 드롭-오프 위치들을 결정하는 동작을 더 포함하는 동작들을 수행하게 하는, 비일시적 컴퓨터-판독가능 매체.
30. 제28 절 또는 제29 절에 있어서,
하나 이상의 프로세서들에 의한 명령들의 실행은 차량으로 하여금:
차량에서 승객의 좌석 포지션을 결정하는 동작; 및
차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점에 대한 승객의 좌석 포지션에 기반하여 하나 이상의 대체 드롭-오프 위치들을 결정하는 동작을 더 포함하는 동작들을 수행하게 하는, 비일시적 컴퓨터-판독가능 매체.
31. 장치로서:
메모리; 및
메모리에 통신 가능하게 결합된 하나 이상의 프로세서들을 포함하고, 하나 이상의 프로세서들은:
차량 승객들을 위한 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정하고;
승객이 결정된 드롭-오프 또는 픽업 위치의 하나 이상의 속성들, 승객의 하나 신체적 이상의 속성들, 승객의 하나 이상의 신체적 제한들 또는 핸디캡들, 또는 이들의 임의의 조합에 적어도 부분적으로 기반하여 차량에 승차 또는 하차하기 위한 추가 시간 또는 공간을 요구하는지 여부를 결정하고;
승객이 차량에 승차 또는 하차하기 위한 추가 시간 또는 공간을 요구한다는 결정에 응답하여 하나 이상의 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 결정하도록 구성되는, 장치.
32. 제31 절에 있어서, 결정된 드롭-오프 또는 픽업 위치의 하나 이상의 속성들은 물 웅덩이, 얼음 조각, 움푹 패인 곳, 고르지 않은 포장 도로, 높은 연석들, 빗물 배수관들, 쓰레기, 건설 장벽들, 다른 차량들, 기상 조건들, 방화선, 주차 금지 구역, 식별된 드롭-오프 또는 픽업 위치 주변의 폐쇄된 차선, 특정 양 미만의 차량 앞이나 뒤의 공간, 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는, 장치.
33. 제31 또는 제32 절에 있어서, 승객이 차량에 승차 또는 하차하기 위한 추가 시간 또는 공간을 요구한다고 결정하는 것은 추가로 차량 트렁크 내의 화물의 존재 또는 예상된 존재, 차량에 장착된 장비 랙, 승객과 함께 여행하는 유아 또는 어린이의 존재 또는 예상되는 존재, 차량 내 카시트의 존재 또는 예상되는 존재, 또는 이들의 임의의 조합에 기반하는, 장치.
34. 제31 절 내지 제33 절 중 어느 한 절에 있어서, 공간은 차량의 후단에 근접한 제1 영역, 차량의 전단에 근접한 제2 영역, 차량의 승객측에 근접한 제3 영역, 차량의 운전자측에 근접한 제4 영역, 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는, 장치.
35. 제31 절 내지 제34 절 중 어느 한 절에 있어서, 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치는 결정된 드롭-오프 또는 픽업 위치의 거리 내에 있는 복수의 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들로부터 결정되는, 장치.
36. 제31 절 내지 제35 절 중 어느 한 절에 있어서, 하나 이상의 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 결정하는 것은:
승객이 볼 수 있는 디스플레이 스크린에 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치를 제시하고;
승객으로부터 제시된 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들 중 하나의 표시를 수신하고;
수신된 표시에 응답하여 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 결정하는 것을 포함하는, 장치.
37. 제31 절 내지 제36 절 중 어느 한 절에 있어서, 적어도 하나의 승객이 추가 시간 또는 공간을 요구한다는 결정은 승객과 연관된 모바일 컴퓨팅 디바이스로부터 표시를 수신하는 것을 포함하는, 장치.
38. 장치로서:
메모리; 및
메모리에 통신 가능하게 결합된 하나 이상의 프로세서들을 포함하고, 하나 이상의 프로세서들은:
차량 승객에 대한 승객 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정하고;
결정된 위치에 또는 그 근처에 차량을 주차하고;
하나 이상의 승객들이 결정된 위치에서 또는 그 근처에서 픽업될 때까지 기다리고;
주변 환경에서 객체들의 존재를 나타내는 센서 측정치들을 수신하고;
주변 환경에서 객체들의 존재에 응답하여 새로운 승객 픽업 위치를 결정하도록 구성되는, 장치.
39. 제38 절에 있어서, 검출된 장애물 또는 위험 조건은 물 웅덩이, 얼음 조각, 움푹 패인 곳, 고르지 않은 포장 도로, 높은 연석들, 빗물 배수관들, 쓰레기, 건설 장벽들, 다른 차량들, 장애물들, 기상 조건들, 방화선, 주차 금지 구역, 식별된 드롭-오프 또는 픽업 위치 주변의 폐쇄된 차선, 특정 양 미만의 차량 앞이나 뒤의 공간, 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는, 장치.
40. 제38 또는 제39 절에 있어서, 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치의 결정은 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점, 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점에 대한 승객의 좌석 포지션, 승객의 신체적 핸디캡 또는 제한, 또는 이들의 임의의 조합에 기반하는, 장치.
41. 제38 절 내지 제40 절 중 어느 한 절에 있어서, 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치의 결정은 승객이 차량에 승차 또는 하차하기 위한 추가 시간 또는 공간을 요구하는지 여부에 기반하는, 장치.
42. 제41 절에 있어서, 추가의 공간은 차량의 후단에 근접한 제1 영역, 차량의 전단에 근접한 제2 영역, 차량의 승객측에 근접한 제3 영역, 차량의 운전자측에 근접한 제4 영역, 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는, 장치.
43. 장치로서:
메모리; 및
메모리에 통신 가능하게 결합된 하나 이상의 프로세서들을 포함하고, 하나 이상의 프로세서들은:
차량 승객에 대한 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정하고;
차량이 드롭-오프 또는 픽업 위치에 주차되는 동안 드롭-오프 또는 픽업 위치의 영역 내의 장애물 또는 위험 조건의 존재를 검출하고;
영역 내의 장애물 또는 위험 조건의 존재에 기반하여 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정하도록 구성되는, 장치.
44. 제43 절에 있어서, 검출된 장애물 또는 위험 조건은 물 웅덩이, 얼음 조각, 움푹 패인 곳, 고르지 않은 포장 도로, 높은 연석들, 빗물 배수관들, 쓰레기, 건설 장벽들, 다른 차량들, 장애물들, 기상 조건들, 방화선, 주차 금지 구역, 식별된 드롭-오프 또는 픽업 위치 주변의 폐쇄된 차선, 특정 양 미만의 차량 앞이나 뒤의 공간, 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는, 장치.
45. 제43 또는 제44 절에 있어서, 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치의 결정은 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점, 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점에 대한 승객의 좌석 포지션, 승객의 신체적 핸디캡 또는 제한, 또는 이들의 임의의 조합에 기반하는, 장치.
46. 제43 절 내지 제45 절 중 어느 한 절에 있어서, 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치의 결정은 승객이 차량에 승차 또는 하차하기 위한 추가 시간 또는 공간을 요구하는지 여부에 기반하는, 장치.
47. 제43 절 내지 제46 절 중 어느 한 절에 있어서, 하나 이상의 프로세서들은 추가로:
대체 드롭-오프 또는 픽업 위치로 주행하도록 구성되는, 장치.
48. 제47 절에 있어서, 하나 이상의 프로세서들은 추가로:
대체 드롭-오프 또는 픽업 위치가 승객에 대해 실행 가능하지 않거나 편리하지 않다는 표시를 수신하도록 구성되는, 장치.
[0172] 본원에서 사용되는 바와 같이, 항목들의 목록의 "적어도 하나"를 언급하는 문구는 단일 멤버들을 포함하여 이러한 항목들의 임의의 조합을 지칭한다. 예로서, "a, b 또는 c 중 적어도 하나"는 a, b, c, a-b, a-c, b-c 및 a-b-c를 포함하도록 의도된다.
[0173] 본원에 개시된 구현들과 관련하여 설명된 다양한 예시적인 논리들, 논리 블록들, 모듈들, 회로들 및 알고리즘 프로세스들은 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어 또는 둘 모두의 조합들로 구현될 수 있다. 하드웨어와 소프트웨어의 상호교환성은 일반적으로 기능 측면에서 설명되었고, 위에서 설명된 다양한 예시 구성요소들, 블록들, 모듈들, 회로들 및 프로세스들에 예시된다. 이러한 기능이 하드웨어로 구현되는지 소프트웨어로 구현되는지 여부는 전체 시스템에 적용되는 특정 애플리케이션 및 설계 제약들에 의존한다.
[0174] 본원에 개시된 양태들과 관련하여 설명된 다양한 예시적인 논리들, 논리 블록들, 모듈들 및 회로들을 구현하는 데 사용되는 하드웨어 및 데이터 프로세싱 장치는 범용 단일 또는 다중 칩 프로세서, 디지털 신호 프로세서( DSP), ASIC(Application Specific Integrated Circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array) 또는 다른 프로그램 가능 논리 디바이스, 이산 게이트 또는 트랜지스터 논리, 이산 하드웨어 구성요소들 또는 본원에 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 이들의 임의의 조합으로 구현되거나 수행될 수 있다. 범용 프로세서는 마이크로프로세서, 또는 임의의 기존 프로세서, 제어기, 마이크로제어기 또는 상태 기계일 수 있다. 프로세서는 또한 컴퓨팅 디바이스들의 조합(예를 들어, DSP와 마이크로프로세서의 조합), 복수의 마이크로프로세서들, DSP 코어와 관련된 하나 이상의 마이크로프로세서들, 또는 임의의 다른 그러한 구성으로서 구현될 수 있다. 일부 구현들에서, 특정 프로세스들 및 방법들은 주어진 기능에 특정한 회로에 의해 수행될 수 있다.
[0175] 하나 이상의 양태들에서, 설명된 기능들은 본 명세서에 개시된 구조들 및 이들의 구조적 등가물들을 포함하는 하드웨어, 디지털 전자 회로, 컴퓨터 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 임의의 조합으로 구현될 수 있다. 본 명세서에 설명된 청구대상의 구현들은 또한 하나 이상의 컴퓨터 프로그램들, 즉 데이터 프로세싱 장치에 의해 실행하거나, 이의 동작을 제어하기 위해 컴퓨터 저장 매체에 인코딩된 하나 이상의 컴퓨터 프로그램 명령들의 모듈들로 구현될 수 있다.
[0176] 소프트웨어로 구현되는 경우, 기능들은 컴퓨터-판독가능 매체에 하나 이상의 명령들 또는 코드로 저장되거나 이를 통해 전송될 수 있다. 본원에 개시된 프로세스들 또는 방법 또는 알고리즘은 컴퓨터-판독가능 매체에 상주할 수 있는 프로세서-실행가능 소프트웨어 모듈에서 구현될 수 있다. 컴퓨터-판독가능 매체는 비일시적 컴퓨터 저장 매체와 컴퓨터 프로그램을 한 장소에서 다른 장소로 전달할 수 있게 할 수 있는 임의의 매체를 포함하는 통신 매체 둘 모두를 포함한다. 저장 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 모든 이용 가능한 매체일 수 있다. 예로서, 제한 없이, 이러한 컴퓨터-판독가능 매체는 RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM 또는 다른 광 디스크 스토리지, 자기 디스크 스토리지 또는 다른 자기 스토리지 디바이스들, 또는 명령들 또는 데이터 구조들의 형태로 원하는 프로그램 코드를 저장하는 데 사용될 수 있고 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함할 수 있다. 또한, 임의의 연결은 적절히 컴퓨터-판독가능 매체라고 한다. 본원에서 사용된 디스크(disk) 및 디스크(disc)는 CD(Compact Disc), 레이저 디스크, 광학 디스크, DVD(Digital Multimedia Disc), 플로피 디스크 및 블루 레이 디스크를 포함하고, 디스크(disk_는 일반적으로 자기적으로 데이터를 재생하지만, 디스크(disc)는 레이저로 데이터를 광학적으로 재생한다. 위의 조합은 또한 컴퓨터 판독가능 매체의 범위에 포함되어야 한다. 추가적으로, 방법 또는 알고리즘의 동작들은 컴퓨터 프로그램 제품에 통합될 수 있는 기계 판독가능 매체 및 컴퓨터-판독가능 매체에 코드들 및 명령들의 하나 또는 임의의 조합 또는 세트로 상주할 수 있다.
[0177] 본 개시내용에 설명된 구현들에 대한 다양한 수정들은 통상의 기술자들에게 쉽게 명백할 수 있고, 본원에서 정의된 일반적인 원리들은 본 개시내용의 사상 또는 범위를 벗어나지 않고 다른 구현들에 적용될 수 있다. 따라서, 청구범위는 본원에 도시된 구현들로 제한되도록 의도되지 않고, 본원과 일치하는 가장 넓은 범위, 본원에 개시된 원리들 및 신규 특징들과 부합되어야 한다.

Claims (30)

  1. 장치로서,
    메모리; 및
    상기 메모리에 통신 가능하게 결합된 하나 이상의 프로세서들을 포함하고, 상기 하나 이상의 프로세서들은:
    차량의 승객에 대한 예상 승차(entry) 또는 하차(exit) 지점을 결정하고;
    장애물 또는 위험 조건이 사이트에 또는 그 근처에 있는지 여부를 검출하고; 그리고
    상기 장애물 또는 위험 조건이 상기 사이트에 또는 그 근처에 있다는 검출에 응답하여, 상기 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점의 포지션 및 상기 검출된 장애물 또는 위험 조건에 적어도 부분적으로 기반하여 상기 사이트와 연관된 드롭-오프(drop-off) 또는 픽업(pick-up) 위치를 결정하도록 구성되는, 장치.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 검출된 장애물 또는 위험 조건은 물 웅덩이, 얼음 조각, 움푹 패인 곳, 고르지 않은 포장 도로, 높은 연석들, 빗물 배수관들, 쓰레기, 건설 장벽들, 다른 차량들, 장애물들, 기상 조건들, 방화선, 주차 금지 구역, 식별된 드롭-오프 또는 픽업 위치 주변의 폐쇄된 차선, 특정 양 미만의 차량 앞이나 뒤의 공간, 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는, 장치.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정하는 것은 상기 승객의 좌석 포지션에 추가로 기반하는, 장치.
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정하는 것은 상기 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점 및 상기 검출된 장애물 또는 위험 조건이 상기 차량의 동일한 쪽에 있는지 여부에 기반하는, 장치.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서들은 추가로:
    상기 결정된 드롭-오프 또는 픽업 위치의 거리 내에 있는 복수의 상이한 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들로부터 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정하도록 구성되는, 장치.
  6. 제5 항에 있어서,
    상기 복수의 상이한 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들은 맵 데이터, 간섭성 광 감지 시스템 데이터, 주변 영역의 이미지들, 주변 영역의 비디오, RADAR, 승객 입력, 또는 이들의 임의의 조합에 기반하는, 장치.
  7. 제5 항에 있어서,
    상기 복수의 상이한 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들은 상기 승객의 신체적 제한, 상기 승객의 연령, 상기 승객과 함께 있는 유아 또는 어린이의 존재, 또는 이들의 임의의 조합에 적어도 부분적으로 기반하는, 장치.
  8. 제5 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서들은 추가로:
    복수의 상이한 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들로부터 하나 이상의 선호되는 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 수신하고; 그리고
    상기 하나 이상의 선호되는 드롭-오프 또는 픽업 위치들에 기반하여 상기 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정하도록 구성되는, 장치.
  9. 제1 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서들은 추가로:
    상기 승객의 하나 이상의 신체적 속성들에 적어도 부분적으로 기반하여 하나 이상의 대체 드롭-오프 위치들을 결정하도록 구성되는, 장치.
  10. 제9 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서들은 추가로:
    상기 승객으로부터 상기 대체 드롭-오프 위치들 중 하나를 획득하도록 구성되는, 장치.
  11. 제1 항에 있어서,
    상기 장치는 상기 차량 내에 구현된 차량 제어기를 포함하는, 장치.
  12. 제1 항에 있어서,
    상기 장치는 서버 또는 클라우드 기반 차량 제어 시스템 내에 구현된 차량 제어기를 포함하는, 장치.
  13. 제1 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서들은 추가로:
    상기 검출된 장애물 또는 위험 조건을 무시하려는 상기 승객의 의지의 표시를 수신하고; 그리고
    상기 검출된 장애물 또는 위험 조건을 무시하려는 상기 승객의 의지의 표시를 수신하는 것에 응답하여, 상기 결정된 드롭-오프 또는 픽업 위치를 유지하도록 구성되는, 장치.
  14. 제1 항에 있어서,
    상기 장애물 또는 위험 조건을 검출하는 것은:
    주변 환경에서 객체들의 존재를 나타내는 하나 이상의 센서 측정치들을 수신하는 것;
    상기 검출된 객체들의 위치들에 대응하는 3차원 포인트 맵을 생성하는 것; 및
    상기 3차원 포인트 맵에 기반하여 주변 영역에서 상기 장애물 또는 위험 조건의 위치를 결정하는 것을 포함하는, 장치.
  15. 제1 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서들은 추가로:
    상기 차량에서 승객의 좌석 포지션을 결정하고; 그리고
    상기 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점에 대한 상기 승객의 좌석 포지션에 기반하여 하나 이상의 대체 드롭-오프 위치들을 결정하도록 구성되는, 장치.
  16. 제15 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 대체 드롭-오프 위치들의 결정은 상기 승객의 좌석 포지션과 상기 예상 승차 또는 하차 지점이 상기 차량 내의 하나 이상의 다른 승객들의 좌석 포지션에 관계없이 상기 차량의 동일한 쪽에 있다는 결정에 기반하는, 장치.
  17. 제1 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서들은 추가로:
    상기 승객이 상기 결정된 드롭-오프 또는 픽업 위치의 하나 이상의 속성들, 상기 승객의 하나 이상의 속성들, 상기 승객의 하나 이상의 신체적 제한들 또는 핸디캡들, 또는 이들의 임의의 조합에 적어도 부분적으로 기반하여 상기 차량에 승차 또는 하차하기 위한 추가 시간 또는 공간을 요구하는지 여부를 결정하고; 그리고
    상기 승객이 상기 차량에 승차 또는 하차하기 위한 추가 시간 또는 공간을 요구한다는 결정에 응답하여 하나 이상의 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 결정하도록 구성되는, 장치.
  18. 차량의 하나 이상의 동작들을 제어하기 위한 방법으로서,
    상기 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점을 결정하는 단계;
    장애물 또는 위험 조건이 사이트에 또는 그 근처에 있는지 여부를 검출하는 단계; 및
    상기 장애물 또는 위험 조건이 상기 사이트에 또는 그 근처에 있다는 검출에 응답하여, 상기 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점의 포지션 및 상기 검출된 장애물 또는 위험 조건에 적어도 부분적으로 기반하여 상기 사이트와 연관된 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정하는 단계를 포함하는, 차량의 하나 이상의 동작들을 제어하기 위한 방법.
  19. 제18 항에 있어서,
    상기 검출된 장애물 또는 위험 조건은 물 웅덩이, 얼음 조각, 움푹 패인 곳, 고르지 않은 포장 도로, 높은 연석들, 빗물 배수관들, 쓰레기, 건설 장벽들, 다른 차량들, 장애물들, 기상 조건들, 방화선, 주차 금지 구역, 식별된 드롭-오프 또는 픽업 위치 주변의 폐쇄된 차선, 특정 양 미만의 차량 앞이나 뒤의 공간, 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는, 차량의 하나 이상의 동작들을 제어하기 위한 방법.
  20. 제18 항에 있어서,
    상기 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정하는 단계는 상기 승객의 좌석 포지션에 기반하는, 차량의 하나 이상의 동작들을 제어하기 위한 방법.
  21. 제18 항에 있어서,
    상기 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정하는 단계는 상기 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점 및 상기 검출된 장애물 또는 위험 조건이 상기 차량의 동일한 쪽에 있는지 여부에 기반하는, 차량의 하나 이상의 동작들을 제어하기 위한 방법.
  22. 제21 항에 있어서,
    복수의 상이한 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치들로부터 하나 이상의 선호되는 드롭-오프 또는 픽업 위치들을 수신하는 단계; 및
    상기 하나 이상의 선호되는 드롭-오프 또는 픽업 위치들에 기반하여 상기 대체 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정하는 단계를 더 포함하는, 차량의 하나 이상의 동작들을 제어하기 위한 방법.
  23. 제18 항에 있어서,
    상기 승객의 하나 이상의 신체적 속성들에 적어도 부분적으로 기반하여 하나 이상의 대체 드롭-오프 위치들을 결정하는 단계를 더 포함하는, 차량의 하나 이상의 동작들을 제어하기 위한 방법.
  24. 제18 항에 있어서,
    상기 차량에서 상기 승객의 좌석 포지션을 결정하는 단계; 및
    상기 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점에 대한 상기 승객의 좌석 포지션에 기반하여 하나 이상의 대체 드롭-오프 위치들을 결정하는 단계를 더 포함하는, 차량의 하나 이상의 동작들을 제어하기 위한 방법.
  25. 시스템으로서,
    차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점을 결정하기 위한 수단;
    장애물 또는 위험 조건이 사이트에 또는 그 근처에 있는지 여부를 검출하기 위한 수단; 및
    상기 장애물 또는 위험 조건이 사이트에 또는 그 근처에 있다는 검출에 응답하여, 상기 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점의 포지션 및 검출된 장애물 또는 위험 조건에 적어도 부분적으로 기반하여 상기 사이트와 연관된 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정하기 위한 수단을 포함하는, 시스템.
  26. 제25 항에 있어서,
    상기 승객의 하나 이상의 신체적 속성들에 적어도 부분적으로 기반하여 하나 이상의 대체 드롭-오프 위치들을 결정하기 위한 수단을 더 포함하는, 시스템.
  27. 제25 항에 있어서,
    상기 차량에서 상기 승객의 좌석 포지션을 결정하기 위한 수단; 및
    상기 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점에 대한 상기 승객의 좌석 포지션에 기반하여 하나 이상의 대체 드롭-오프 위치들을 결정하기 위한 수단을 더 포함하는, 시스템.
  28. 차량을 제어하기 위한 명령들을 저장하는 비일시적 컴퓨터-판독가능 저장 매체로서,
    장치의 하나 이상의 프로세서들에 의한 명령들의 실행은 상기 차량으로 하여금:
    상기 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점을 결정하는 동작;
    장애물 또는 위험 조건이 사이트에 또는 그 근처에 있는지 여부를 검출하는 동작; 및
    상기 장애물 또는 위험 조건이 상기 사이트에 또는 그 근처에 있다는 검출에 응답하여, 상기 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점의 포지션 및 상기 검출된 장애물 또는 위험 조건에 적어도 부분적으로 기반하여 상기 사이트와 연관된 드롭-오프 또는 픽업 위치를 결정하는 동작을 포함하는 동작들을 수행하게 하는, 비일시적 컴퓨터-판독가능 저장 매체.
  29. 제28 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서들에 의한 명령들의 실행은 상기 차량으로 하여금:
    상기 승객의 하나 이상의 신체적 속성들에 적어도 부분적으로 기반하여 하나 이상의 대체 드롭-오프 위치들을 결정하는 동작을 더 포함하는 동작들을 수행하게 하는, 비일시적 컴퓨터-판독가능 저장 매체.
  30. 제28 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서들에 의한 명령들의 실행은 상기 차량으로 하여금:
    상기 차량에서 상기 승객의 좌석 포지션을 결정하는 동작; 및
    상기 차량의 승객에 대한 예상 승차 또는 하차 지점에 대한 상기 승객의 좌석 포지션에 기반하여 하나 이상의 대체 드롭-오프 위치들을 결정하는 동작을 더 포함하는 동작들을 수행하게 하는, 비일시적 컴퓨터-판독가능 저장 매체.
KR1020237022644A 2021-01-12 2021-12-07 차량 승객들을 위한 드롭-오프 또는 픽업 위치 결정 KR20230128476A (ko)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US17/146,725 2021-01-12
US17/146,725 US20220221867A1 (en) 2021-01-12 2021-01-12 Determining drop-off or pick-up locations for passengers of vehicles
PCT/US2021/062124 WO2022154902A1 (en) 2021-01-12 2021-12-07 Determining drop-off or pick-up locations for passengers of vehicles

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20230128476A true KR20230128476A (ko) 2023-09-05

Family

ID=79164826

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020237022644A KR20230128476A (ko) 2021-01-12 2021-12-07 차량 승객들을 위한 드롭-오프 또는 픽업 위치 결정

Country Status (7)

Country Link
US (1) US20220221867A1 (ko)
EP (1) EP4277822A1 (ko)
JP (1) JP2024505379A (ko)
KR (1) KR20230128476A (ko)
CN (1) CN116670010A (ko)
TW (1) TW202241743A (ko)
WO (1) WO2022154902A1 (ko)

Families Citing this family (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7494640B2 (ja) * 2020-08-11 2024-06-04 トヨタ自動車株式会社 サーバ装置、情報処理システム、プログラム、及び情報処理システムの動作方法
US20220089189A1 (en) * 2020-09-22 2022-03-24 Waymo Llc Leveraging weather information to improve passenger pickup and drop offs for autonomous vehicles
US11644322B2 (en) * 2021-02-09 2023-05-09 Gm Cruise Holdings Llc Updating a pick-up or drop-off location for a passenger of an autonomous vehicle
JP7468404B2 (ja) * 2021-02-25 2024-04-16 トヨタ自動車株式会社 自動運転車両、自動運転車両の配車システム及び携帯端末
US11794783B2 (en) * 2021-03-24 2023-10-24 Ford Global Technologies, Llc Systems and methods to assist a customer retrieve a package from an autonomous vehicle
US20220309925A1 (en) * 2021-03-25 2022-09-29 Waymo Llc Loitering mode for rider pickups with autonomous vehicles
JP7447859B2 (ja) * 2021-04-13 2024-03-12 トヨタ自動車株式会社 情報処理装置および情報処理方法
US11731659B2 (en) 2021-04-29 2023-08-22 Argo AI, LLC Determination of vehicle pullover location considering ambient conditions
US20220349721A1 (en) * 2021-04-29 2022-11-03 Argo AI, LLC Determination of path to vehicle stop location in a cluttered environment
JP7480748B2 (ja) * 2021-05-18 2024-05-10 トヨタ自動車株式会社 ライドシェア車両の制御装置及び制御方法
US20220371618A1 (en) * 2021-05-19 2022-11-24 Waymo Llc Arranging trips for autonomous vehicles based on weather conditions
KR20230019293A (ko) * 2021-07-29 2023-02-08 현대자동차주식회사 차량 및 그 제어 방법
US11656093B2 (en) 2021-09-27 2023-05-23 Argo AI, LLC Method and system for navigating vehicle to pickup / drop-off zone
US11953332B2 (en) * 2022-04-19 2024-04-09 Ford Global Technologies, Llc Transportation-based service share systems and methods

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10545023B1 (en) * 2015-11-23 2020-01-28 Waymo Llc Selecting vehicle locations
US10685416B2 (en) * 2015-12-10 2020-06-16 Uber Technologies, Inc. Suggested pickup location for ride services
US11599833B2 (en) * 2016-08-03 2023-03-07 Ford Global Technologies, Llc Vehicle ride sharing system and method using smart modules
US10532749B2 (en) * 2017-08-11 2020-01-14 Uatc, Llc Systems and methods to adjust autonomous vehicle parameters in response to passenger feedback
US10838428B2 (en) * 2017-11-29 2020-11-17 Honda Motor Co., Ltd. Autonomous drop-off and pick-up
US20190172170A1 (en) * 2017-12-05 2019-06-06 GM Global Technology Operations LLC Seating recommendation systems and methods for shared vehicles
US11378408B2 (en) * 2018-03-02 2022-07-05 Uber Technologies, Inc. Route coordination and navigation based on user proximity to points of interest
JP7206608B2 (ja) * 2018-03-26 2023-01-18 株式会社デンソー 停止位置制御装置
EP3776395A1 (en) * 2018-04-09 2021-02-17 Via Transportation, Inc. Systems and methods for planning transportation routes
US10586448B2 (en) * 2018-06-05 2020-03-10 Ford Global Technologies, Llc Hazard mitigation for access to passenger vehicles
JP2019212118A (ja) * 2018-06-06 2019-12-12 株式会社 ディー・エヌ・エー 車両の配車を管理するためのシステム、方法、及びプログラム
DE102018210450A1 (de) * 2018-06-27 2020-01-02 Robert Bosch Gmbh Verfahren zum Ausgeben von Steuersignalen zur Steuerung eines automatisierten Fahrzeugs
DE102018212901A1 (de) * 2018-08-02 2020-02-06 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Ermittlung einer Halteposition für ein automatisiert betriebenes Fahrzeug
US10621452B2 (en) * 2018-09-14 2020-04-14 Lyft, Inc. Determining and mapping location-based information for a vehicle
US11420650B2 (en) * 2020-06-04 2022-08-23 Uatc, Llc Systems and methods for dictating routes for bi-directional vehicles

Also Published As

Publication number Publication date
EP4277822A1 (en) 2023-11-22
CN116670010A (zh) 2023-08-29
JP2024505379A (ja) 2024-02-06
WO2022154902A1 (en) 2022-07-21
US20220221867A1 (en) 2022-07-14
TW202241743A (zh) 2022-11-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR20230128476A (ko) 차량 승객들을 위한 드롭-오프 또는 픽업 위치 결정
US11599123B2 (en) Systems and methods for controlling autonomous vehicles that provide a vehicle service to users
JP6976358B2 (ja) 車両の占有率確認方法およびシステム
US11332160B2 (en) On-demand predefined route automated driving vehicle
US11651693B2 (en) Passenger walking points in pick-up/drop-off zones
US11904902B2 (en) Identifying a customer of an autonomous vehicle
US11738775B2 (en) Route optimization for vehicles
US11300419B2 (en) Pick-up/drop-off zone availability estimation using probabilistic model
WO2023049187A1 (en) Method and system for navigating vehicle to pickup / drop-off zone
JP6897481B2 (ja) 降車位置設定装置
CN115123288A (zh) 用于利用自主车辆用于搭乘者接载的游荡模式
EP4360036A1 (en) Passenger and item coordinated delivery system
US20200242929A1 (en) Systems and methods for a transportation network
US20220366369A1 (en) Delivery fleet management
JP7439780B2 (ja) 乗合車両及び自動運転車両の配車管理装置
US20240124029A1 (en) Selecting a vehicle action based on a combination of vehicle action intents
US20240035830A1 (en) Errand service associated with ride request