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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2022163098
(43)【公開日】2022-10-25
(54)【発明の名称】自律走行車の動作管理
(51)【国際特許分類】
B60W 30/08 20120101AFI20221018BHJP
B60W 60/00 20200101ALI20221018BHJP
【ＦＩ】
B60W30/08
B60W60/00
【審査請求】有
【請求項の数】20
【出願形態】ＯＬ
【外国語出願】
(21)【出願番号】P 2022120524
(22)【出願日】2022-07-28
(62)【分割の表示】P 2019543048の分割
【原出願日】2017-02-10
(71)【出願人】
【識別番号】511257078
【氏名又は名称】ニッサン ノース アメリカ，インク
(71)【出願人】
【識別番号】507088266
【氏名又は名称】ユニバーシティ オブ マサチューセッツ
【住所又は居所原語表記】Ｏｎｅ Ｂｅａｃｏｎ Ｓｔｒｅｅｔ，３１ｓｔ Ｆｌｏｏｒ，Ｂｏｓｔｏｎ，Ｍａｓｓａｃｈｕｓｅｔｔｓ ０２１０８
(74)【代理人】
【識別番号】100083806
【弁理士】
【氏名又は名称】三好 秀和
(74)【代理人】
【識別番号】100101247
【弁理士】
【氏名又は名称】高橋 俊一
(74)【代理人】
【識別番号】100095500
【弁理士】
【氏名又は名称】伊藤 正和
(74)【代理人】
【識別番号】100098327
【弁理士】
【氏名又は名称】高松 俊雄
(72)【発明者】
【氏名】レイ、 カイル
(72)【発明者】
【氏名】ウィトウィッキ、 ステファン
(72)【発明者】
【氏名】ジルバーシュタイン、 シュロモ
(72)【発明者】
【氏名】ペダーセン、 リアム
(57)【要約】 （修正有）
【課題】自律走行車の動作管理のためのシステム、方法及び装置を提供する。
【解決手段】自律走行車動作管理は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断することを含んでもよい。車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させるために自律走行車動作制御環境を生成することを含んでもよい。シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、各シナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであってもよい。シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、それぞれ個別の車両動作シナリオをモデル化してもよい。シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、対応する各個別の車両動作シナリオに応じて、各候補車両制御アクションを生成してもよい。
【選択図】図８
【解決手段】自律走行車動作管理は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断することを含んでもよい。車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させるために自律走行車動作制御環境を生成することを含んでもよい。シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、各シナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであってもよい。シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、それぞれ個別の車両動作シナリオをモデル化してもよい。シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、対応する各個別の車両動作シナリオに応じて、各候補車両制御アクションを生成してもよい。
【選択図】図８
【特許請求の範囲】
【請求項1】
車両交通ネットワークの横断に使用される方法であって、
前記方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含み、
前記車両交通ネットワークを横断することは、
シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させること、
前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクション
を受信すること、及び
前記候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの一部を横断する
こと
を含む、方法。
前記方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含み、
前記車両交通ネットワークを横断することは、
シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させること、
前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクション
を受信すること、及び
前記候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの一部を横断する
こと
を含む、方法。
【請求項2】
前記車両交通ネットワークの前記一部を横断することは、識別された経路に従って前記
車両交通ネットワークの前記一部を横断することを含む、請求項１に記載の方法。
車両交通ネットワークの前記一部を横断することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、前記自律走行車から定義
された距離内の外部オブジェクトに関連付けられる、請求項１に記載の方法。
された距離内の外部オブジェクトに関連付けられる、請求項１に記載の方法。
【請求項4】
前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、複数のシナリオ固有の動
作制御評価モジュールの中の１つのシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタン
スである、請求項１に記載の方法。
作制御評価モジュールの中の１つのシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタン
スである、請求項１に記載の方法。
【請求項5】
前記複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の各シナリオ固有の動作制御評
価モジュールは、個別の車両動作シナリオをモデル化する、請求項４に記載の方法。
価モジュールは、個別の車両動作シナリオをモデル化する、請求項４に記載の方法。
【請求項6】
前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させることは、前記シ
ナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスによって、個別の車両動作シナリオを
モデル化することを含む、請求項１に記載の方法。
ナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスによって、個別の車両動作シナリオを
モデル化することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項7】
前記個別の車両動作シナリオをモデル化することは、センサ不確実性をモデル化するこ
とを含む、請求項６に記載の方法。
とを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項8】
前記個別の車両動作制御シナリオをモデル化することは、
前記自律走行車のセンサからセンサ情報を受信すること、及び
前記センサ情報に基づいて、前記個別の車両動作制御シナリオをモデル化すること
を含む、請求項６に記載の方法。
前記自律走行車のセンサからセンサ情報を受信すること、及び
前記センサ情報に基づいて、前記個別の車両動作制御シナリオをモデル化すること
を含む、請求項６に記載の方法。
【請求項9】
前記個別の車両動作制御シナリオをモデル化することは、
前記車両交通ネットワークを表す車両交通ネットワーク情報を受信すること、及び
前記センサ情報及び前記車両交通ネットワーク情報に基づいて、前記個別の車両動作制
御シナリオをモデル化すること
を含む、請求項８に記載の方法。
前記車両交通ネットワークを表す車両交通ネットワーク情報を受信すること、及び
前記センサ情報及び前記車両交通ネットワーク情報に基づいて、前記個別の車両動作制
御シナリオをモデル化すること
を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項10】
前記個別の車両動作制御シナリオをモデル化することは、
ブロックモニタインスタンスから、前記車両交通ネットワークの前記一部に関する可用
性確率を受信すること、及び
前記可用性確率に基づいて、前記個別の車両動作制御シナリオをモデル化すること
を含む、請求項６に記載の方法。
ブロックモニタインスタンスから、前記車両交通ネットワークの前記一部に関する可用
性確率を受信すること、及び
前記可用性確率に基づいて、前記個別の車両動作制御シナリオをモデル化すること
を含む、請求項６に記載の方法。
【請求項11】
前記自律走行車から定義された距離内の第２の外部オブジェクトに関連付けられる第２
のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスをインスタンス化するステップと
、
前記第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから第２の候補車両制
御アクションを受信するステップと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスをインスタンス化するステップと
、
前記第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから第２の候補車両制
御アクションを受信するステップと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項12】
前記車両交通ネットワークの一部を横断することは、前記候補車両制御アクション及び
前記第２の候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの前記一部を
横断することを含む、請求項１１に記載の方法。
前記第２の候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの前記一部を
横断することを含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項13】
前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、複数のシナリオ固有の動
作制御評価モジュールの中の第１のシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタン
スであり、前記複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の各シナリオ固有の動
作制御評価モジュールは、個別の車両動作シナリオをモデル化する、請求項１２に記載の
方法。
作制御評価モジュールの中の第１のシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタン
スであり、前記複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の各シナリオ固有の動
作制御評価モジュールは、個別の車両動作シナリオをモデル化する、請求項１２に記載の
方法。
【請求項14】
前記第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、前記第１のシナリ
オ固有の動作制御評価モジュールの第２のインスタンスである、請求項１３に記載の方法
。
オ固有の動作制御評価モジュールの第２のインスタンスである、請求項１３に記載の方法
。
【請求項15】
前記第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、前記自律走行車か
ら前記定義された距離内の第２の外部オブジェクトに関連付けられる、請求項１４に記載
の方法。
ら前記定義された距離内の第２の外部オブジェクトに関連付けられる、請求項１４に記載
の方法。
【請求項16】
前記第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、前記複数のシナリ
オ固有の動作制御評価モジュールの中の第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの
インスタンスである、請求項１３に記載の方法。
オ固有の動作制御評価モジュールの中の第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの
インスタンスである、請求項１３に記載の方法。
【請求項17】
前記第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、前記自律走行車か
ら前記定義された距離内の第２の外部オブジェクトに関連付けられる、請求項１６に記載
の方法。
ら前記定義された距離内の第２の外部オブジェクトに関連付けられる、請求項１６に記載
の方法。
【請求項18】
前記第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、外部オブジェクト
に関連付けられる、請求項１６に記載の方法。
に関連付けられる、請求項１６に記載の方法。
【請求項19】
車両交通ネットワークの横断に使用される方法であって、
前記方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含み、
前記車両交通ネットワークを横断することは、
シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させるために自律走行車動
作制御環境を生成することであって、各シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタ
ンスは、各シナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり、各シナリオ固
有の動作制御評価モジュールは、各個別の車両動作シナリオをモデル化し、かつ各シナリ
オ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、対応する各個別の車両動作シナリオに
応じて、各候補車両制御アクションを生成すること、
第１のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させること、
前記第１のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから第１の候補車両制
御アクションを受信すること、及び
前記第１の候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの一部を横
断すること
を含む、方法。
前記方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含み、
前記車両交通ネットワークを横断することは、
シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させるために自律走行車動
作制御環境を生成することであって、各シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタ
ンスは、各シナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり、各シナリオ固
有の動作制御評価モジュールは、各個別の車両動作シナリオをモデル化し、かつ各シナリ
オ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、対応する各個別の車両動作シナリオに
応じて、各候補車両制御アクションを生成すること、
第１のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させること、
前記第１のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから第１の候補車両制
御アクションを受信すること、及び
前記第１の候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの一部を横
断すること
を含む、方法。
【請求項20】
プロセッサを備え、前記プロセッサは、非一時的なコンピュータ可読媒体に記憶されて
いる命令を実行して、
シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させること、
前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクション
を受信すること、及び
前記候補車両制御アクションに従って、車両交通ネットワークの一部を横断すること
を行うように構成される、自律走行車。
いる命令を実行して、
シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させること、
前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクション
を受信すること、及び
前記候補車両制御アクションに従って、車両交通ネットワークの一部を横断すること
を行うように構成される、自律走行車。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、自律走行車の動作管理及び自立運転に関する。
【背景技術】
【0002】
自律走行車等の車両は、車両交通ネットワークの一部を横断する場合がある。車両交通
ネットワークの一部を横断することは、車両のセンサ等によって、車両の動作環境又はそ
の一部を表すデータ等のデータを生成又は捕捉することを含む場合がある。したがって、
自律走行車の動作管理のためのシステム、方法及び装置が有利であり得る。
ネットワークの一部を横断することは、車両のセンサ等によって、車両の動作環境又はそ
の一部を表すデータ等のデータを生成又は捕捉することを含む場合がある。したがって、
自律走行車の動作管理のためのシステム、方法及び装置が有利であり得る。
【発明の概要】
【0003】
本明細書には、自律走行車の動作管理の態様、特徴、要素、実装及び実施形態が開示さ
れている。
れている。
【0004】
開示された実施形態の一態様は、車両交通ネットワークの横断に使用される方法であり
、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含んで
もよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モジ
ュールインスタンスを動作させること、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールイン
スタンスから候補車両制御アクションを受信すること、及び前記候補車両制御アクション
に基づいて、前記車両交通ネットワークの一部を横断することを含む。
、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含んで
もよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モジ
ュールインスタンスを動作させること、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールイン
スタンスから候補車両制御アクションを受信すること、及び前記候補車両制御アクション
に基づいて、前記車両交通ネットワークの一部を横断することを含む。
【0005】
開示された実施形態の別の態様は、車両交通ネットワークの横断に使用される方法であ
り、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含ん
でもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスを動作させること、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールイ
ンスタンスから候補車両制御アクションを受信すること、及び前記候補車両制御アクショ
ンに基づいて、前記車両交通ネットワークの一部を横断することを含み、前記車両交通ネ
ットワークの前記一部を横断することは、識別された経路に従って、前記車両交通ネット
ワークの前記一部を横断することを含む。
り、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含ん
でもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスを動作させること、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールイ
ンスタンスから候補車両制御アクションを受信すること、及び前記候補車両制御アクショ
ンに基づいて、前記車両交通ネットワークの一部を横断することを含み、前記車両交通ネ
ットワークの前記一部を横断することは、識別された経路に従って、前記車両交通ネット
ワークの前記一部を横断することを含む。
【0006】
開示された実施形態の別の態様は、車両交通ネットワークの横断に使用される方法であ
り、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含ん
でもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスを動作させることであって、前記シナリオ固有の動作制御評価モジ
ュールインスタンスは、前記自律走行車から定義された距離内の外部オブジェクトに関連
付けられること、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両
制御アクションを受信すること、及び前記候補車両制御アクションに基づいて前記車両交
通ネットワークの一部を横断することを含む。
り、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含ん
でもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスを動作させることであって、前記シナリオ固有の動作制御評価モジ
ュールインスタンスは、前記自律走行車から定義された距離内の外部オブジェクトに関連
付けられること、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両
制御アクションを受信すること、及び前記候補車両制御アクションに基づいて前記車両交
通ネットワークの一部を横断することを含む。
【0007】
開示された実施形態の別の態様は、車両交通ネットワークの横断に使用される方法であ
り、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含ん
でもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスを動作させることであって、前記シナリオ固有の動作制御評価モジ
ュールインスタンスは、複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の１つのシナ
リオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであること、前記シナリオ固有の動作
制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクションを受信すること、及び前記
候補車両制御アクションに基づいて前記車両交通ネットワークの一部を横断することを含
む。
り、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含ん
でもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスを動作させることであって、前記シナリオ固有の動作制御評価モジ
ュールインスタンスは、複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の１つのシナ
リオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであること、前記シナリオ固有の動作
制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクションを受信すること、及び前記
候補車両制御アクションに基づいて前記車両交通ネットワークの一部を横断することを含
む。
【0008】
開示された実施形態の別の態様は、車両交通ネットワークの横断に使用される方法であ
り、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含ん
でもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスを動作させることであって、前記シナリオ固有の動作制御評価モジ
ュールインスタンスは、複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の１つのシナ
リオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり、前記複数のシナリオ固有の動
作制御評価モジュールの中の各シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、個別の車両動
作シナリオをモデル化すること、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタン
スから候補車両制御アクションを受信すること、及び前記候補車両制御アクションに基づ
いて前記車両交通ネットワークの一部を横断することを含む。
り、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含ん
でもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスを動作させることであって、前記シナリオ固有の動作制御評価モジ
ュールインスタンスは、複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の１つのシナ
リオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり、前記複数のシナリオ固有の動
作制御評価モジュールの中の各シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、個別の車両動
作シナリオをモデル化すること、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタン
スから候補車両制御アクションを受信すること、及び前記候補車両制御アクションに基づ
いて前記車両交通ネットワークの一部を横断することを含む。
【0009】
開示された実施形態の別の態様は、車両交通ネットワークの横断に使用される方法であ
り、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含ん
でもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスを動作させることであって前記シナリオ固有の動作制御評価モジュ
ールインスタンスを動作させることは、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールイン
スタンスによって、個別の車両動作シナリオをモデル化することを含むこと、前記シナリ
オ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクションを受信するこ
と、及び前記候補車両制御アクションに基づいて前記車両交通ネットワークの一部を横断
することを含む。
り、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含ん
でもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスを動作させることであって前記シナリオ固有の動作制御評価モジュ
ールインスタンスを動作させることは、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールイン
スタンスによって、個別の車両動作シナリオをモデル化することを含むこと、前記シナリ
オ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクションを受信するこ
と、及び前記候補車両制御アクションに基づいて前記車両交通ネットワークの一部を横断
することを含む。
【0010】
開示された実施形態の別の態様は、車両交通ネットワークの横断に使用される方法であ
り、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含ん
でもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスを動作させることであって、前記シナリオ固有の動作制御評価モジ
ュールインスタンスを動作させることは、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールイ
ンスタンスによって、個別の車両動作シナリオをモデル化することを含み、前記個別の車
両動作シナリオをモデル化することは、センサ不確実性をモデル化すること、前記シナリ
オ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクションを受信するこ
と、及び前記候補車両制御アクションに基づいて前記車両交通ネットワークの一部を横断
することを含む。
り、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含ん
でもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスを動作させることであって、前記シナリオ固有の動作制御評価モジ
ュールインスタンスを動作させることは、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールイ
ンスタンスによって、個別の車両動作シナリオをモデル化することを含み、前記個別の車
両動作シナリオをモデル化することは、センサ不確実性をモデル化すること、前記シナリ
オ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクションを受信するこ
と、及び前記候補車両制御アクションに基づいて前記車両交通ネットワークの一部を横断
することを含む。
【0011】
開示された実施形態の別の態様は、車両交通ネットワークの横断に使用される方法であ
り、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含ん
でもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスを動作させることを含み、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュ
ールインスタンスを動作させることは、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールイン
スタンスによって、個別の車両動作シナリオをモデル化することを含み、前記個別の車両
動作制御シナリオをモデル化することは、前記自律走行車のセンサからセンサ情報を受信
すること、及び前記センサ情報に基づいて、前記個別の車両動作制御シナリオをモデル化
することを含む。前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させる
ことは、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アク
ションを受信すること、及び前記候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネッ
トワークの一部を横断することを含む。
り、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含ん
でもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスを動作させることを含み、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュ
ールインスタンスを動作させることは、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールイン
スタンスによって、個別の車両動作シナリオをモデル化することを含み、前記個別の車両
動作制御シナリオをモデル化することは、前記自律走行車のセンサからセンサ情報を受信
すること、及び前記センサ情報に基づいて、前記個別の車両動作制御シナリオをモデル化
することを含む。前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させる
ことは、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アク
ションを受信すること、及び前記候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネッ
トワークの一部を横断することを含む。
【0012】
開示された実施形態の別の態様は、車両交通ネットワークの横断に使用される方法であ
り、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含ん
でもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスを動作させることを含み、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュ
ールインスタンスを動作させることは、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールイン
スタンスによって、個別の車両動作シナリオをモデル化することを含み、前記個別の車両
動作制御シナリオをモデル化することは、前記自律走行車のセンサからセンサ情報を受信
すること、及び前記センサ情報に基づいて、前記個別の車両動作制御シナリオをモデル化
することを含む。前記個別の車両動作制御シナリオをモデル化することは、前記車両交通
ネットワークを表す車両交通ネットワーク情報を受信すること、及び前記センサ情報及び
前記車両交通ネットワーク情報に基づいて、前記個別の車両動作制御シナリオをモデル化
することを含む。前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させる
ことは、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アク
ションを受信すること、及び前記候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネッ
トワークの一部を横断することを含む。
り、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含ん
でもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスを動作させることを含み、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュ
ールインスタンスを動作させることは、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールイン
スタンスによって、個別の車両動作シナリオをモデル化することを含み、前記個別の車両
動作制御シナリオをモデル化することは、前記自律走行車のセンサからセンサ情報を受信
すること、及び前記センサ情報に基づいて、前記個別の車両動作制御シナリオをモデル化
することを含む。前記個別の車両動作制御シナリオをモデル化することは、前記車両交通
ネットワークを表す車両交通ネットワーク情報を受信すること、及び前記センサ情報及び
前記車両交通ネットワーク情報に基づいて、前記個別の車両動作制御シナリオをモデル化
することを含む。前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させる
ことは、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アク
ションを受信すること、及び前記候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネッ
トワークの一部を横断することを含む。
【0013】
開示された実施形態の別の態様は、車両交通ネットワークの横断に使用される方法であ
り、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含ん
でもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスを動作させることを含み、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュ
ールインスタンスを動作させることは、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールイン
スタンスによって、個別の車両動作シナリオをモデル化することを含み、前記個別の車両
動作制御シナリオをモデル化することは、ブロックモニタインスタンスから、前記車両交
通ネットワークの前記一部に関する可用性確率を受信すること、及び前記可用性確率に基
づいて、前記個別の車両動作制御シナリオをモデル化することを含む。前記シナリオ固有
の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させることは、前記シナリオ固有の動作制
御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクションを受信すること、及び前記候
補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの一部を横断することを含
む。
り、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含ん
でもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスを動作させることを含み、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュ
ールインスタンスを動作させることは、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールイン
スタンスによって、個別の車両動作シナリオをモデル化することを含み、前記個別の車両
動作制御シナリオをモデル化することは、ブロックモニタインスタンスから、前記車両交
通ネットワークの前記一部に関する可用性確率を受信すること、及び前記可用性確率に基
づいて、前記個別の車両動作制御シナリオをモデル化することを含む。前記シナリオ固有
の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させることは、前記シナリオ固有の動作制
御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクションを受信すること、及び前記候
補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの一部を横断することを含
む。
【0014】
開示された実施形態の別の態様は、車両交通ネットワークの横断に使用される方法であ
り、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含ん
でもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスを動作させることであって、前記シナリオ固有の動作制御評価モジ
ュールインスタンスから候補車両制御アクションを受信すること、及び前記自律走行車か
ら定義された距離内の第２の外部オブジェクトに関連付けられる第２のシナリオ固有の動
作制御評価モジュールインスタンスをインスタンス化すること、及び前記第２のシナリオ
固有の動作制御評価モジュールインスタンスから第２の候補車両制御アクションを受信す
ること、及び前記候補車両制御アクションに基づいて前記車両交通ネットワークの一部を
横断することを含む。
り、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含ん
でもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスを動作させることであって、前記シナリオ固有の動作制御評価モジ
ュールインスタンスから候補車両制御アクションを受信すること、及び前記自律走行車か
ら定義された距離内の第２の外部オブジェクトに関連付けられる第２のシナリオ固有の動
作制御評価モジュールインスタンスをインスタンス化すること、及び前記第２のシナリオ
固有の動作制御評価モジュールインスタンスから第２の候補車両制御アクションを受信す
ること、及び前記候補車両制御アクションに基づいて前記車両交通ネットワークの一部を
横断することを含む。
【0015】
開示された実施形態の別の態様は、車両交通ネットワークの横断に使用される方法であ
り、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含ん
でもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスを動作させること、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールイ
ンスタンスから候補車両制御アクションを受信すること、前記自律走行車から定義された
距離内の第２の外部オブジェクトに関連付けられる第２のシナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスをインスタンス化すること、及び前記第２のシナリオ固有の動作制
御評価モジュールインスタンスから第２の候補車両制御アクションを受信すること、及び
前記候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの一部を横断するこ
とを含み、前記車両交通ネットワークの一部を横断することは、前記候補車両制御アクシ
ョン及び前記第２の候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの前
記一部を横断することを含む。
り、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含ん
でもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスを動作させること、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールイ
ンスタンスから候補車両制御アクションを受信すること、前記自律走行車から定義された
距離内の第２の外部オブジェクトに関連付けられる第２のシナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスをインスタンス化すること、及び前記第２のシナリオ固有の動作制
御評価モジュールインスタンスから第２の候補車両制御アクションを受信すること、及び
前記候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの一部を横断するこ
とを含み、前記車両交通ネットワークの一部を横断することは、前記候補車両制御アクシ
ョン及び前記第２の候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの前
記一部を横断することを含む。
【0016】
開示された実施形態の別の態様は、車両交通ネットワークの横断に使用される方法であ
り、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含ん
でもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスを動作させること、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールイ
ンスタンスから候補車両制御アクションを受信することであって、前記シナリオ固有の動
作制御評価モジュールインスタンスは、複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの
中の第１のシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり、前記複数のシ
ナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の各シナリオ固有の動作制御評価モジュールは
、個別の車両動作シナリオをモデル化すること、前記自律走行車から定義された距離内の
第２の外部オブジェクトに関連付けられる第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュール
インスタンスをインスタンス化すること、及び前記第２のシナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスから第２の候補車両制御アクションを受信すること、及び前記候補
車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの一部を横断することを含み
、前記車両交通ネットワークの前記一部を横断することは、前記候補車両制御アクション
及び前記第２の候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの前記一
部を横断することを含む。
り、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含ん
でもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスを動作させること、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールイ
ンスタンスから候補車両制御アクションを受信することであって、前記シナリオ固有の動
作制御評価モジュールインスタンスは、複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの
中の第１のシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり、前記複数のシ
ナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の各シナリオ固有の動作制御評価モジュールは
、個別の車両動作シナリオをモデル化すること、前記自律走行車から定義された距離内の
第２の外部オブジェクトに関連付けられる第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュール
インスタンスをインスタンス化すること、及び前記第２のシナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスから第２の候補車両制御アクションを受信すること、及び前記候補
車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの一部を横断することを含み
、前記車両交通ネットワークの前記一部を横断することは、前記候補車両制御アクション
及び前記第２の候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの前記一
部を横断することを含む。
【0017】
開示された実施形態の別の態様は、車両交通ネットワークの横断に使用される方法であ
り、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含ん
でもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスを動作させること、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールイ
ンスタンスから候補車両制御アクションを受信することであって、前記シナリオ固有の動
作制御評価モジュールインスタンスは、複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの
中の第１のシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり、前記複数のシ
ナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の各シナリオ固有の動作制御評価モジュールは
、個別の車両動作シナリオをモデル化すること、前記自律走行車から定義された距離内の
第２の外部オブジェクトに関連付けられる第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュール
インスタンスをインスタンス化することであって、前記第２のシナリオ固有の動作制御評
価モジュールインスタンスは、前記第１のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの第２
のインスタンスであること、及び前記第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュールイン
スタンスから第２の候補車両制御アクションを受信すること、及び前記候補車両制御アク
ションに基づいて、前記車両交通ネットワークの一部を横断することを含み、前記車両交
通ネットワークの一部を横断することは、前記候補車両制御アクション及び前記第２の候
補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの前記一部を横断すること
を含む。
り、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含ん
でもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスを動作させること、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールイ
ンスタンスから候補車両制御アクションを受信することであって、前記シナリオ固有の動
作制御評価モジュールインスタンスは、複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの
中の第１のシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり、前記複数のシ
ナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の各シナリオ固有の動作制御評価モジュールは
、個別の車両動作シナリオをモデル化すること、前記自律走行車から定義された距離内の
第２の外部オブジェクトに関連付けられる第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュール
インスタンスをインスタンス化することであって、前記第２のシナリオ固有の動作制御評
価モジュールインスタンスは、前記第１のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの第２
のインスタンスであること、及び前記第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュールイン
スタンスから第２の候補車両制御アクションを受信すること、及び前記候補車両制御アク
ションに基づいて、前記車両交通ネットワークの一部を横断することを含み、前記車両交
通ネットワークの一部を横断することは、前記候補車両制御アクション及び前記第２の候
補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの前記一部を横断すること
を含む。
【0018】
開示された実施形態の別の態様は、車両交通ネットワークの横断に使用される方法であ
り、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含ん
でもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスを動作させること、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールイ
ンスタンスから候補車両制御アクションを受信することであって、前記シナリオ固有の動
作制御評価モジュールインスタンスは、複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの
中の第１のシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり、前記複数のシ
ナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の各シナリオ固有の動作制御評価モジュールは
、個別の車両動作シナリオをモデル化すること、前記自律走行車から定義された距離内の
第２の外部オブジェクトに関連付けられる第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュール
インスタンスをインスタンス化することであって、前記第２のシナリオ固有の動作制御評
価モジュールインスタンスは、前記第１のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの第２
のインスタンスであること、及び前記第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュールイン
スタンスは、前記自律走行車から前記定義された距離内の第２の外部オブジェクトに関連
付けられること、及び前記第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスか
ら第２の候補車両制御アクションを受信すること、及び前記候補車両制御アクションに基
づいて、前記車両交通ネットワークの一部を横断することを含み、前記車両交通ネットワ
ークの一部を横断することは、前記候補車両制御アクション及び前記第２の候補車両制御
アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの前記一部を横断することを含む。
り、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含ん
でもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスを動作させること、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールイ
ンスタンスから候補車両制御アクションを受信することであって、前記シナリオ固有の動
作制御評価モジュールインスタンスは、複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの
中の第１のシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり、前記複数のシ
ナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の各シナリオ固有の動作制御評価モジュールは
、個別の車両動作シナリオをモデル化すること、前記自律走行車から定義された距離内の
第２の外部オブジェクトに関連付けられる第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュール
インスタンスをインスタンス化することであって、前記第２のシナリオ固有の動作制御評
価モジュールインスタンスは、前記第１のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの第２
のインスタンスであること、及び前記第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュールイン
スタンスは、前記自律走行車から前記定義された距離内の第２の外部オブジェクトに関連
付けられること、及び前記第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスか
ら第２の候補車両制御アクションを受信すること、及び前記候補車両制御アクションに基
づいて、前記車両交通ネットワークの一部を横断することを含み、前記車両交通ネットワ
ークの一部を横断することは、前記候補車両制御アクション及び前記第２の候補車両制御
アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの前記一部を横断することを含む。
【0019】
開示された実施形態の別の態様は、車両交通ネットワークの横断に使用される方法であ
り、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含ん
でもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスを動作させること、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールイ
ンスタンスから候補車両制御アクションを受信することであって、前記シナリオ固有の動
作制御評価モジュールインスタンスは、複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの
中の第１のシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり、前記複数のシ
ナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の各シナリオ固有の動作制御評価モジュールは
、個別の車両動作シナリオをモデル化すること、前記自律走行車から定義された距離内の
第２の外部オブジェクトに関連付けられる第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュール
インスタンスをインスタンス化することであって、前記第２のシナリオ固有の動作制御評
価モジュールインスタンスは、前記複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の
第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであること、及び前記第２
のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから第２の候補車両制御アクショ
ンを受信すること、及び前記候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワ
ークの一部を横断することを含み、前記車両交通ネットワークの一部を横断することは、
前記候補車両制御アクション及び前記第２の候補車両制御アクションに基づいて、前記車
両交通ネットワークの前記一部を横断することを含む。
り、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含ん
でもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスを動作させること、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールイ
ンスタンスから候補車両制御アクションを受信することであって、前記シナリオ固有の動
作制御評価モジュールインスタンスは、複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの
中の第１のシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり、前記複数のシ
ナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の各シナリオ固有の動作制御評価モジュールは
、個別の車両動作シナリオをモデル化すること、前記自律走行車から定義された距離内の
第２の外部オブジェクトに関連付けられる第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュール
インスタンスをインスタンス化することであって、前記第２のシナリオ固有の動作制御評
価モジュールインスタンスは、前記複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の
第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであること、及び前記第２
のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから第２の候補車両制御アクショ
ンを受信すること、及び前記候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワ
ークの一部を横断することを含み、前記車両交通ネットワークの一部を横断することは、
前記候補車両制御アクション及び前記第２の候補車両制御アクションに基づいて、前記車
両交通ネットワークの前記一部を横断することを含む。
【0020】
開示された実施形態の別の態様は、車両交通ネットワークの横断に使用される方法であ
り、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含ん
でもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスを動作させること、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールイ
ンスタンスから候補車両制御アクションを受信することであって、前記シナリオ固有の動
作制御評価モジュールインスタンスは、複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの
中の第１のシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり、前記複数のシ
ナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の各シナリオ固有の動作制御評価モジュールは
、個別の車両動作シナリオをモデル化すること、前記自律走行車から定義された距離内の
第２の外部オブジェクトに関連付けられる第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュール
インスタンスをインスタンス化することであって、前記第２のシナリオ固有の動作制御評
価モジュールインスタンスは、前記複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の
第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであること、及び前記第２
のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから第２の候補車両制御アクショ
ンを受信することであって、前記第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタ
ンスは、前記自律走行車から前記定義された距離内の第２の外部オブジェクトに関連付け
られること、及び前記候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの
一部を横断することを含み、前記車両交通ネットワークの一部を横断することは、前記候
補車両制御アクション及び前記第２の候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通
ネットワークの前記一部を横断することを含む。
り、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含ん
でもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスを動作させること、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールイ
ンスタンスから候補車両制御アクションを受信することであって、前記シナリオ固有の動
作制御評価モジュールインスタンスは、複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの
中の第１のシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり、前記複数のシ
ナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の各シナリオ固有の動作制御評価モジュールは
、個別の車両動作シナリオをモデル化すること、前記自律走行車から定義された距離内の
第２の外部オブジェクトに関連付けられる第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュール
インスタンスをインスタンス化することであって、前記第２のシナリオ固有の動作制御評
価モジュールインスタンスは、前記複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の
第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであること、及び前記第２
のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから第２の候補車両制御アクショ
ンを受信することであって、前記第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタ
ンスは、前記自律走行車から前記定義された距離内の第２の外部オブジェクトに関連付け
られること、及び前記候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの
一部を横断することを含み、前記車両交通ネットワークの一部を横断することは、前記候
補車両制御アクション及び前記第２の候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通
ネットワークの前記一部を横断することを含む。
【0021】
開示された実施形態の別の態様は、車両交通ネットワークの横断に使用される方法であ
り、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含ん
でもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスを動作させること、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールイ
ンスタンスから候補車両制御アクションを受信することであって、前記シナリオ固有の動
作制御評価モジュールインスタンスは、複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの
中の第１のシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり、前記複数のシ
ナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の各シナリオ固有の動作制御評価モジュールは
、個別の車両動作シナリオをモデル化すること、前記自律走行車から定義された距離内の
第２の外部オブジェクトに関連付けられる第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュール
インスタンスをインスタンス化することであって、前記第２のシナリオ固有の動作制御評
価モジュールインスタンスは、前記複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の
第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであること、及び前記第２
のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから第２の候補車両制御アクショ
ンを受信することであって、前記第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタ
ンスは、前記外部オブジェクトに関連付けられること、及び前記候補車両制御アクション
に基づいて、前記車両交通ネットワークの一部を横断することを含み、前記車両交通ネッ
トワークの一部を横断することは、前記候補車両制御アクション及び前記第２の候補車両
制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの前記一部を横断することを含む
。
り、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含ん
でもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスを動作させること、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールイ
ンスタンスから候補車両制御アクションを受信することであって、前記シナリオ固有の動
作制御評価モジュールインスタンスは、複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの
中の第１のシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり、前記複数のシ
ナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の各シナリオ固有の動作制御評価モジュールは
、個別の車両動作シナリオをモデル化すること、前記自律走行車から定義された距離内の
第２の外部オブジェクトに関連付けられる第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュール
インスタンスをインスタンス化することであって、前記第２のシナリオ固有の動作制御評
価モジュールインスタンスは、前記複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の
第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであること、及び前記第２
のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから第２の候補車両制御アクショ
ンを受信することであって、前記第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタ
ンスは、前記外部オブジェクトに関連付けられること、及び前記候補車両制御アクション
に基づいて、前記車両交通ネットワークの一部を横断することを含み、前記車両交通ネッ
トワークの一部を横断することは、前記候補車両制御アクション及び前記第２の候補車両
制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの前記一部を横断することを含む
。
【0022】
開示された実施形態の別の態様は、車両交通ネットワークの横断に使用される方法であ
り、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含ん
でもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスを動作させるために自律走行車動作制御環境を生成することであっ
て、各シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、各シナリオ固有の動作制
御評価モジュールのインスタンスであり、各シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、
各個別の車両動作シナリオをモデル化し、かつ各シナリオ固有の動作制御評価モジュール
インスタンスは、対応する各個別の車両動作シナリオに応じて、各候補車両制御アクショ
ンを生成することを含む。車両交通ネットワークを横断することは、第１のシナリオ固有
の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させること、前記第１のシナリオ固有の動
作制御評価モジュールインスタンスから第１の候補車両制御アクションを受信すること、
及び前記第１の候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの一部を
横断することを含んでもよい。
り、この方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含ん
でもよく、前記車両交通ネットワークを横断することは、シナリオ固有の動作制御評価モ
ジュールインスタンスを動作させるために自律走行車動作制御環境を生成することであっ
て、各シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、各シナリオ固有の動作制
御評価モジュールのインスタンスであり、各シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、
各個別の車両動作シナリオをモデル化し、かつ各シナリオ固有の動作制御評価モジュール
インスタンスは、対応する各個別の車両動作シナリオに応じて、各候補車両制御アクショ
ンを生成することを含む。車両交通ネットワークを横断することは、第１のシナリオ固有
の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させること、前記第１のシナリオ固有の動
作制御評価モジュールインスタンスから第１の候補車両制御アクションを受信すること、
及び前記第１の候補車両制御アクションに基づいて、前記車両交通ネットワークの一部を
横断することを含んでもよい。
【0023】
開示された実施形態の別の態様は、自律走行車動作管理用の自律走行車である。前記自
律走行車は、プロセッサを含み、前記プロセッサは、非一時的なコンピュータ可読媒体に
記憶されている命令を実行して、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを
動作させること、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両
制御アクションを受信すること、及び前記候補車両制御アクションに従って、前記車両交
通ネットワークの一部を横断することを行うように構成される。
律走行車は、プロセッサを含み、前記プロセッサは、非一時的なコンピュータ可読媒体に
記憶されている命令を実行して、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを
動作させること、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから候補車両
制御アクションを受信すること、及び前記候補車両制御アクションに従って、前記車両交
通ネットワークの一部を横断することを行うように構成される。
【0024】
以下では、本明細書に開示された方法、装置、プロシージャ及びアルゴリズムのこうし
た及び他の態様、特徴、要素、実装及び実施形態の変形がさらに詳細に記載される。
た及び他の態様、特徴、要素、実装及び実施形態の変形がさらに詳細に記載される。
【0025】
本明細書に開示された方法及び装置の様々な態様は、以下の記載及び図面において提供
される例示を参照することでより明らかになるであろう。
される例示を参照することでより明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【0026】
【図1】本明細書に開示の態様、特徴及び要素が実装され得る車両の一例の図面である。
【0027】
【図2】本明細書に開示の態様、特徴及び要素が実装され得る車両交通及び通信システムの一部の例示の図面である。
【0028】
【図3】本開示による車両交通ネットワークの一部の図である。
【0029】
【図4】本開示の実施形態による車両動作管理システムの例の図である。
【0030】
【図5】本開示の実施形態による自律走行車の動作管理の例のフロー図である。
【0031】
【図6】本開示の実施形態によるブロックシーンの例の図である。
【0032】
【図7】本開示の実施形態による歩行者シナリオを含む歩行者シーンの例の図である。
【0033】
【図8】本開示の実施形態による交差点シナリオを含む交差点シーンの例の図である。
【0034】
【図9】本開示の実施形態による車線変更シナリオを含む車線変更シーンの例の図である。
【発明を実施するための形態】
【0035】
自律走行車又は半自律走行車等の車両は、車両交通ネットワークの一部を横断する場合
がある。車両は１つ以上のセンサを含んでもよく、車両交通ネットワークを横断すること
は、センサが車両の動作環境又はその一部に対応するデータ等のセンサデータを生成又は
捕捉することを含んでもよい。例えば、センサデータは、車両動作環境、車両交通ネット
ワーク形状、又はこれらの組み合わせの中の歩行者、遠隔車両、他のオブジェクト等の１
つ以上の外部オブジェクト対応する情報を含んでもよい。
がある。車両は１つ以上のセンサを含んでもよく、車両交通ネットワークを横断すること
は、センサが車両の動作環境又はその一部に対応するデータ等のセンサデータを生成又は
捕捉することを含んでもよい。例えば、センサデータは、車両動作環境、車両交通ネット
ワーク形状、又はこれらの組み合わせの中の歩行者、遠隔車両、他のオブジェクト等の１
つ以上の外部オブジェクト対応する情報を含んでもよい。
【0036】
自律走行車は、自律走行車の動作管理システムを含んでもよく、これは、自律走行車に
関するセンサデータ等の動作環境情報を処理し得る１つ以上の動作環境モニタを含んでも
よい。動作環境モニタは、自律走行車に時空的に近接している車両交通ネットワークの部
分に関する可用性確率情報を決定し得るブロックモニタを含んでもよい。
関するセンサデータ等の動作環境情報を処理し得る１つ以上の動作環境モニタを含んでも
よい。動作環境モニタは、自律走行車に時空的に近接している車両交通ネットワークの部
分に関する可用性確率情報を決定し得るブロックモニタを含んでもよい。
【0037】
自律走行車の動作管理システムは、自律走行車の動作管理コントローラ又は実行部を含
んでもよく、外部オブジェクトに対応する、歩行者シナリオ、交差点シナリオ、車線変更
シナリオ、又は任意の他の車両動作シナリオ又は車両動作シナリオの組み合わせ等の１つ
以上の動作シナリオを検出してもよい。
んでもよく、外部オブジェクトに対応する、歩行者シナリオ、交差点シナリオ、車線変更
シナリオ、又は任意の他の車両動作シナリオ又は車両動作シナリオの組み合わせ等の１つ
以上の動作シナリオを検出してもよい。
【0038】
自律走行車の動作管理システムは、１つ以上のシナリオ固有の動作制御評価モジュール
を含んでもよい。各シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、各動作シナリオの、部分
観測マルコフ決定過程（ＰＯＭＤＰ）等のモデルであってもよい。自律走行車の動作管理
コントローラは、対応する動作シナリオの検出に応答して、シナリオ固有の動作制御評価
モジュールの各インスタンスを作成してもよい。
を含んでもよい。各シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、各動作シナリオの、部分
観測マルコフ決定過程（ＰＯＭＤＰ）等のモデルであってもよい。自律走行車の動作管理
コントローラは、対応する動作シナリオの検出に応答して、シナリオ固有の動作制御評価
モジュールの各インスタンスを作成してもよい。
【0039】
自律走行車の動作管理コントローラは、インスタンス化された各シナリオ固有の動作制
御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクションを受信してもよく、候補車両
制御アクションから車両制御アクションを識別してもよく、識別された車両制御アクショ
ンに従って車両交通ネットワークの一部を横断するように自律走行車を制御してもよい。
御評価モジュールインスタンスから候補車両制御アクションを受信してもよく、候補車両
制御アクションから車両制御アクションを識別してもよく、識別された車両制御アクショ
ンに従って車両交通ネットワークの一部を横断するように自律走行車を制御してもよい。
【0040】
本明細書では自律走行車を参照して記載されているが、本明細書に記載の方法及び装置
は、自律的又は半自律的動作が可能な任意の車両で実装されてもよい。車両交通ネットワ
ークを参照すると、記載されているが、本明細書に記載の方法及び装置は、自律走行車が
車両によって運転可能な任意のエリアで動作することを含んでもよい。
は、自律的又は半自律的動作が可能な任意の車両で実装されてもよい。車両交通ネットワ
ークを参照すると、記載されているが、本明細書に記載の方法及び装置は、自律走行車が
車両によって運転可能な任意のエリアで動作することを含んでもよい。
【0041】
本明細書で使用される場合、「コンピュータ」又は「コンピュータデバイス」という用
語は、本明細書で開示の任意の方法を実行することができる任意のユニット又はユニット
の組み合わせ、又はその任意の部分若しくは複数の部分を含む。
語は、本明細書で開示の任意の方法を実行することができる任意のユニット又はユニット
の組み合わせ、又はその任意の部分若しくは複数の部分を含む。
【0042】
本明細書で使用される場合、「プロセッサ」という用語は、１つ以上の専用プロセッサ
、１つ以上のデジタル信号プロセッサ、１つ以上のマイクロプロセッサ、１つ以上のコン
トローラ、１つ以上のマイクロコントローラ、１つ以上のアプリケーションプロセッサ、
１つ以上の特定用途向け集積回路、１つ以上の特定用途向け汎用集積回路、１つ以上のフ
ィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ、任意の他のタイプ又は組み合わせの集積回
路、１つ以上の状態機械、又はこれらの任意の組み合わせ等の１つ以上のプロセッサを示
す。
、１つ以上のデジタル信号プロセッサ、１つ以上のマイクロプロセッサ、１つ以上のコン
トローラ、１つ以上のマイクロコントローラ、１つ以上のアプリケーションプロセッサ、
１つ以上の特定用途向け集積回路、１つ以上の特定用途向け汎用集積回路、１つ以上のフ
ィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ、任意の他のタイプ又は組み合わせの集積回
路、１つ以上の状態機械、又はこれらの任意の組み合わせ等の１つ以上のプロセッサを示
す。
【0043】
本明細書で使用される場合、「メモリ」という用語は、任意のプロセッサによって使用
され得る又はそれと関連している任意の信号又は情報を有形に保持、記憶、通信、又は搬
送することができる任意のコンピュータ使用可能又はコンピュータ可読媒体又はデバイス
を示す。例えば、メモリは、１つ以上の読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、１つ以上のラン
ダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、１つ以上のレジスタ、低電力ＤＤＲ（ＬＰＤＤＲ）メモ
リ、１つ以上のキャッシュメモリ、１つ以上の半導体メモリデバイス、１つ以上の磁気媒
体、１つ以上の光学媒体、１つ以上の磁気光学媒体、又はこれらの任意の組み合わせであ
ってもよい。
され得る又はそれと関連している任意の信号又は情報を有形に保持、記憶、通信、又は搬
送することができる任意のコンピュータ使用可能又はコンピュータ可読媒体又はデバイス
を示す。例えば、メモリは、１つ以上の読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、１つ以上のラン
ダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、１つ以上のレジスタ、低電力ＤＤＲ（ＬＰＤＤＲ）メモ
リ、１つ以上のキャッシュメモリ、１つ以上の半導体メモリデバイス、１つ以上の磁気媒
体、１つ以上の光学媒体、１つ以上の磁気光学媒体、又はこれらの任意の組み合わせであ
ってもよい。
【0044】
本明細書で使用される場合、「命令」という用語は、本明細書に開示の任意の方法を実
行するための指示若しくは表現、又はその任意の部分若しくは複数の部分を含んでもよく
、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの任意の組み合わせで実現されてもよい。例え
ば、命令は、本明細書に記載の各方法、アルゴリズム、態様又はこれらの組み合わせのい
ずれかを行うためにプロセッサによって実行され得るメモリに記憶されたコンピュータプ
ログラム等の情報として実装されてもよい。命令又はその一部は、本明細書に記載の任意
の方法、アルゴリズム、態様又はその組み合わせを行うための専用ハードウェアを含み得
る専用プロセッサ又は回路として実装されてもよい。いくつかの実装では、命令の部分は
、直接的に又はローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、インターネッ
ト又はこれらの組み合わせ等のネットワークを介して通信し得る複数のデバイス又は単一
のデバイス上の複数のプロセッサに分散されてもよい。
行するための指示若しくは表現、又はその任意の部分若しくは複数の部分を含んでもよく
、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの任意の組み合わせで実現されてもよい。例え
ば、命令は、本明細書に記載の各方法、アルゴリズム、態様又はこれらの組み合わせのい
ずれかを行うためにプロセッサによって実行され得るメモリに記憶されたコンピュータプ
ログラム等の情報として実装されてもよい。命令又はその一部は、本明細書に記載の任意
の方法、アルゴリズム、態様又はその組み合わせを行うための専用ハードウェアを含み得
る専用プロセッサ又は回路として実装されてもよい。いくつかの実装では、命令の部分は
、直接的に又はローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、インターネッ
ト又はこれらの組み合わせ等のネットワークを介して通信し得る複数のデバイス又は単一
のデバイス上の複数のプロセッサに分散されてもよい。
【0045】
本明細書で使用される場合、「例示」、「実施形態」、「実装」、「態様」、「特徴」
又は「要素」という用語は、用例、例示又は実例としての役割を果たすことを示している
。明示されない限り、任意の例示、実施形態、実装、態様、特徴又は要素が、互いの例示
、実施形態、実装、態様、特徴又は要素から独立しており、任意の他の例示、実施形態、
実装、態様、特徴又は要素と組み合わせて使用されてもよい。
又は「要素」という用語は、用例、例示又は実例としての役割を果たすことを示している
。明示されない限り、任意の例示、実施形態、実装、態様、特徴又は要素が、互いの例示
、実施形態、実装、態様、特徴又は要素から独立しており、任意の他の例示、実施形態、
実装、態様、特徴又は要素と組み合わせて使用されてもよい。
【0046】
本明細書で使用される場合、「決定」及び「識別」又はこれらの任意の変形の用語は、
図示の及び本明細書に記載の１つ以上のデバイスを使用するいかなるやり方で選択、確認
、計算、検索、受信、決定、確立、取得、又は他のやり方で識別又は決定することを含ん
でいる。
図示の及び本明細書に記載の１つ以上のデバイスを使用するいかなるやり方で選択、確認
、計算、検索、受信、決定、確立、取得、又は他のやり方で識別又は決定することを含ん
でいる。
【0047】
本明細書で使用される場合、「又は」という用語は、排他的な「又は」ではなく包含的
な「又は」を意味することが意図されている。すなわち、他に特に定めがない限り、又は
文脈から明確であれば、「ＸがＡ又はＢを含む」は、任意の当然の包含的な並べ替えを示
すことが意図されている。すなわち、ＸがＡを含む、ＸがＢを含む、又はＸがＡ及びＢの
両方を含む場合、「ＸがＡ又はＢを含む」は、上記の例示のいずれかによって満たされる
。さらに、本願及び添付の請求項の中で使用される“ａ”及び“ａｎ”という冠詞は、一
般に、単数形を指していることが文脈から明確であるか又は他に特段の定めがない限り、
「１つ以上の」を意味すると解釈されるべきである。
な「又は」を意味することが意図されている。すなわち、他に特に定めがない限り、又は
文脈から明確であれば、「ＸがＡ又はＢを含む」は、任意の当然の包含的な並べ替えを示
すことが意図されている。すなわち、ＸがＡを含む、ＸがＢを含む、又はＸがＡ及びＢの
両方を含む場合、「ＸがＡ又はＢを含む」は、上記の例示のいずれかによって満たされる
。さらに、本願及び添付の請求項の中で使用される“ａ”及び“ａｎ”という冠詞は、一
般に、単数形を指していることが文脈から明確であるか又は他に特段の定めがない限り、
「１つ以上の」を意味すると解釈されるべきである。
【0048】
さらに、説明の簡潔のため、本明細書の図面及び説明は一連のステップ又は段階又はシ
ーケンスを含み得るが、本明細書に開示の方法の要素は、様々な順番で又は同時に起こっ
てもよい。さらに、本明細書に開示の方法の要素は、本明細書に明示的に提示及び開示さ
れていない他の要素と共に起こってもよい。さらに、本明細書に記載の方法の全ての要素
が、本開示による方法を実装することを要求されるとは限らない。態様、特徴及び要素は
特定の組み合わせで本明細書に記載されているが、各態様、特徴又は要素は、他の態様、
特徴及び要素と共に又はそれらなしで独立して又は様々な組み合わせで使用されてもよい
。
ーケンスを含み得るが、本明細書に開示の方法の要素は、様々な順番で又は同時に起こっ
てもよい。さらに、本明細書に開示の方法の要素は、本明細書に明示的に提示及び開示さ
れていない他の要素と共に起こってもよい。さらに、本明細書に記載の方法の全ての要素
が、本開示による方法を実装することを要求されるとは限らない。態様、特徴及び要素は
特定の組み合わせで本明細書に記載されているが、各態様、特徴又は要素は、他の態様、
特徴及び要素と共に又はそれらなしで独立して又は様々な組み合わせで使用されてもよい
。
【0049】
図１は、本明細書に開示の態様、特徴及び要素が実装され得る車両の一例の図面である
。図示のように、車両１０００は、シャーシ１１００、パワートレイン１２００、コント
ローラ１３００、車輪１４００を含み、又は車両の任意の他の要素又は要素の組み合わせ
を含んでもよい。簡潔のため車両１０００は４つの車輪１４００を含むように示されてい
るが、プロペラ又はトレッド等の１つ又は複数の任意の他の推進デバイスが使用されても
よい。図１において、パワートレイン１２００、コントローラ１３００及び車輪１４００
等の要素を相互接続する線は、データ又は制御信号等の情報、電力又はトルク等の力、又
は情報及び電力の両方が各要素間で伝達され得ることを示している。例えば、コントロー
ラ１３００は、パワートレイン１２００から電力を受信して、パワートレイン１２００、
車輪１４００、又は両方と通信して、車両１０００を制御してもよい。これは、車両１０
００を加速、減速、操縦又は他のやり方で制御することを含み得る。
。図示のように、車両１０００は、シャーシ１１００、パワートレイン１２００、コント
ローラ１３００、車輪１４００を含み、又は車両の任意の他の要素又は要素の組み合わせ
を含んでもよい。簡潔のため車両１０００は４つの車輪１４００を含むように示されてい
るが、プロペラ又はトレッド等の１つ又は複数の任意の他の推進デバイスが使用されても
よい。図１において、パワートレイン１２００、コントローラ１３００及び車輪１４００
等の要素を相互接続する線は、データ又は制御信号等の情報、電力又はトルク等の力、又
は情報及び電力の両方が各要素間で伝達され得ることを示している。例えば、コントロー
ラ１３００は、パワートレイン１２００から電力を受信して、パワートレイン１２００、
車輪１４００、又は両方と通信して、車両１０００を制御してもよい。これは、車両１０
００を加速、減速、操縦又は他のやり方で制御することを含み得る。
【0050】
パワートレイン１２００は、電源１２１０、トランスミッション１２２０、ステアリン
グ装置１２３０、アクチュエータ１２４０、又はサスペンション、駆動シャフト、アクセ
ル若しくは排気システム等のパワートレインの任意の他の要素又は要素の組み合わせを含
んでもよい。別々に示されているが、車輪１４００は、パワートレイン１２００に含まれ
てもよい。
グ装置１２３０、アクチュエータ１２４０、又はサスペンション、駆動シャフト、アクセ
ル若しくは排気システム等のパワートレインの任意の他の要素又は要素の組み合わせを含
んでもよい。別々に示されているが、車輪１４００は、パワートレイン１２００に含まれ
てもよい。
【0051】
電源１２１０は、エンジン、バッテリ、又はこれらの組み合わせを含んでもよい。電源
１２１０は、電気エネルギ、熱エネルギ又は運動エネルギ等のエネルギを提供するように
動作する任意のデバイス又はデバイスの組み合わせであってもよい。例えば、電源１２１
０は、内燃エンジン、電気モータ又は内燃エンジン及び電気モータの組み合わせ等のエン
ジンを含んでもよく、車輪１２１０の１つ以上に原動力としての運動エネルギを提供する
ように動作してもよい。電源１２１０は、ニッケルカドミウム（ＮｉＣｄ）、ニッケル亜
鉛（ＮｉＺｎ）、ニッケル水素（ＮｉＭＨ）、リチウムイオン（Ｌｉ－ｉｏｎ）等の１つ
以上の乾電池、太陽電池、燃料電池、又はエネルギを提供することが可能な任意の他のデ
バイス等のポテンシャルエネルギ装置を含んでもよい。
１２１０は、電気エネルギ、熱エネルギ又は運動エネルギ等のエネルギを提供するように
動作する任意のデバイス又はデバイスの組み合わせであってもよい。例えば、電源１２１
０は、内燃エンジン、電気モータ又は内燃エンジン及び電気モータの組み合わせ等のエン
ジンを含んでもよく、車輪１２１０の１つ以上に原動力としての運動エネルギを提供する
ように動作してもよい。電源１２１０は、ニッケルカドミウム（ＮｉＣｄ）、ニッケル亜
鉛（ＮｉＺｎ）、ニッケル水素（ＮｉＭＨ）、リチウムイオン（Ｌｉ－ｉｏｎ）等の１つ
以上の乾電池、太陽電池、燃料電池、又はエネルギを提供することが可能な任意の他のデ
バイス等のポテンシャルエネルギ装置を含んでもよい。
【0052】
トランスミッション１２２０は、電源１２１０から運動エネルギ等のエネルギを受信し
てもよく、原動力を提供するために車輪１４００にエネルギを送ってもよい。トランスミ
ッション１２２０は、コントローラ１３００、アクチュエータ１２４０又は両方によって
制御されてもよい。ステアリング装置１２３０は、コントローラ１３００、アクチュエー
タ１２４０又は両方によって制御され、車両を操縦するために車輪１４００を制御しても
よい。アクチュエータ１２４０は、コントローラ１３００から信号を受信してもよく、車
両１０００を動作させるために電源１２１０、トランスミッション１２２０、ステアリン
グ装置１２３０又はこれらの任意の組み合わせを作動又は制御してもよい。
てもよく、原動力を提供するために車輪１４００にエネルギを送ってもよい。トランスミ
ッション１２２０は、コントローラ１３００、アクチュエータ１２４０又は両方によって
制御されてもよい。ステアリング装置１２３０は、コントローラ１３００、アクチュエー
タ１２４０又は両方によって制御され、車両を操縦するために車輪１４００を制御しても
よい。アクチュエータ１２４０は、コントローラ１３００から信号を受信してもよく、車
両１０００を動作させるために電源１２１０、トランスミッション１２２０、ステアリン
グ装置１２３０又はこれらの任意の組み合わせを作動又は制御してもよい。
【0053】
コントローラ１３００は、位置決め装置１３１０、電子通信装置１３２０、プロセッサ
１３３０、メモリ１３４０、ユーザインターフェース１３５０、センサ１３６０、電子通
信インターフェース１３７０又はこれらの任意の組み合わせを含んでもよい。単一の装置
として示されているが、コントローラ１３００の任意の１つ以上の要素が任意の数の分離
した物理装置に組み込まれてもよい。例えば、ユーザインターフェース１３５０及びプロ
セッサ１３３０は、第１の物理装置に組み込まれてもよく、メモリ１３４０は、第２の物
理装置に組み込まれてもよい。図１には示されていないが、コントローラ１３００は、バ
ッテリ等の電源１２１０を含んでもよい。別個の要素として示されているが、位置決め装
置１３１０、電子通信装置１３２０、プロセッサ１３３０、メモリ１３４０、ユーザイン
ターフェース１３５０、センサ１３６０、電子通信インターフェース１３７０、又はこれ
らの任意の組み合わせは、１つ以上の電子装置、回路又はチップに組み込まれてもよい。
１３３０、メモリ１３４０、ユーザインターフェース１３５０、センサ１３６０、電子通
信インターフェース１３７０又はこれらの任意の組み合わせを含んでもよい。単一の装置
として示されているが、コントローラ１３００の任意の１つ以上の要素が任意の数の分離
した物理装置に組み込まれてもよい。例えば、ユーザインターフェース１３５０及びプロ
セッサ１３３０は、第１の物理装置に組み込まれてもよく、メモリ１３４０は、第２の物
理装置に組み込まれてもよい。図１には示されていないが、コントローラ１３００は、バ
ッテリ等の電源１２１０を含んでもよい。別個の要素として示されているが、位置決め装
置１３１０、電子通信装置１３２０、プロセッサ１３３０、メモリ１３４０、ユーザイン
ターフェース１３５０、センサ１３６０、電子通信インターフェース１３７０、又はこれ
らの任意の組み合わせは、１つ以上の電子装置、回路又はチップに組み込まれてもよい。
【0054】
プロセッサ１３３０は、光プロセッサ、量子プロセッサ、分子プロセッサ又はこれらの
組み合わせを含む現存する又は今後開発される信号又は他の情報を操作又は処理すること
が可能な任意のデバイス又はデバイスの組み合わせを含んでもよい。例えば、プロセッサ
１３３０は、１つ以上の専用プロセッサ、１つ以上のデジタル信号プロセッサ、１つ以上
のマイクロプロセッサ、１つ以上のコントローラ、１つ以上のマイクロコントローラ、１
つ以上の集積回路、１つ以上の特定用途向け集積回路、１つ以上のフィールド・プログラ
マブル・ゲート・アレイ、１つ以上のプログラマブル・ロジック・アレイ、１つ以上のプ
ログラマブル・ロジック・コントローラ、１つ以上の状態機械、又はこれらの任意の組み
合わせを含んでもよい。プロセッサ１３３０は、位置決め装置１３１０、メモリ１３４０
、電子通信インターフェース１３７０、電子通信装置１３２０、ユーザインターフェース
１３５０、センサ１３６０、パワートレイン１２００、又はこれらの任意の組み合わせと
動作可能に結合されてもよい。例えば、プロセッサは、通信バス１３８０を介してメモリ
１３４０と動作可能に結合されてもよい。
組み合わせを含む現存する又は今後開発される信号又は他の情報を操作又は処理すること
が可能な任意のデバイス又はデバイスの組み合わせを含んでもよい。例えば、プロセッサ
１３３０は、１つ以上の専用プロセッサ、１つ以上のデジタル信号プロセッサ、１つ以上
のマイクロプロセッサ、１つ以上のコントローラ、１つ以上のマイクロコントローラ、１
つ以上の集積回路、１つ以上の特定用途向け集積回路、１つ以上のフィールド・プログラ
マブル・ゲート・アレイ、１つ以上のプログラマブル・ロジック・アレイ、１つ以上のプ
ログラマブル・ロジック・コントローラ、１つ以上の状態機械、又はこれらの任意の組み
合わせを含んでもよい。プロセッサ１３３０は、位置決め装置１３１０、メモリ１３４０
、電子通信インターフェース１３７０、電子通信装置１３２０、ユーザインターフェース
１３５０、センサ１３６０、パワートレイン１２００、又はこれらの任意の組み合わせと
動作可能に結合されてもよい。例えば、プロセッサは、通信バス１３８０を介してメモリ
１３４０と動作可能に結合されてもよい。
【0055】
メモリ１３４０は、プロセッサ１３３０によって使用される又はそれと接続される、機
械可読命令又はそれに関連付けられる任意の情報を、例えば、保持、記憶、伝達又は搬送
することが可能な任意の有形の非一時的コンピュータ使用可能又はコンピュータ可読媒体
を含んでもよい。メモリ１３４０は、例えば、１つ以上の半導体ドライブ、１つ以上のメ
モリカード、１つ以上のリムーバブル媒体、１つ以上の読み取り専用メモリ、１つ以上の
ランダムアクセスメモリ、ハードディスク、フロッピーディスク、光学ディスクを含む１
つ以上のディスク、磁気若しくは光学カード、又は電子情報を記憶するのに適した任意の
タイプの非一時的な媒体、又はこれらの任意の組み合わせであってもよい。
械可読命令又はそれに関連付けられる任意の情報を、例えば、保持、記憶、伝達又は搬送
することが可能な任意の有形の非一時的コンピュータ使用可能又はコンピュータ可読媒体
を含んでもよい。メモリ１３４０は、例えば、１つ以上の半導体ドライブ、１つ以上のメ
モリカード、１つ以上のリムーバブル媒体、１つ以上の読み取り専用メモリ、１つ以上の
ランダムアクセスメモリ、ハードディスク、フロッピーディスク、光学ディスクを含む１
つ以上のディスク、磁気若しくは光学カード、又は電子情報を記憶するのに適した任意の
タイプの非一時的な媒体、又はこれらの任意の組み合わせであってもよい。
【0056】
通信インターフェース１３７０は、図示のような無線アンテナ、有線通信ポート、光学
通信ポート、又は有線若しくは無線電子通信媒体１５００とインターフェース接続するこ
とが可能な任意の他の有線若しくは無線装置であってもよい。図１は単一の通信リンクを
介して通信を行う通信インターフェース１３７０が示されているが、通信インターフェー
スは、複数の通信リンクを介して通信を行うように構成されてもよい。図１は単一の通信
インターフェース１３７０を示しているが、車両は、任意の数の通信インターフェースを
含んでもよい。
通信ポート、又は有線若しくは無線電子通信媒体１５００とインターフェース接続するこ
とが可能な任意の他の有線若しくは無線装置であってもよい。図１は単一の通信リンクを
介して通信を行う通信インターフェース１３７０が示されているが、通信インターフェー
スは、複数の通信リンクを介して通信を行うように構成されてもよい。図１は単一の通信
インターフェース１３７０を示しているが、車両は、任意の数の通信インターフェースを
含んでもよい。
【0057】
通信装置１３２０は、通信インターフェース１３７０等を介して、有線又は無線電子通
信媒体１５００を介して信号を送信又は受信するように構成されてもよい。図１に明示さ
れていないが、通信装置１３２０は、無線周波数（ＲＦ）、紫外線（ＵＶ）、可視光、光
ファイバ、有線回線、又はこれらの組み合わせ等の任意の有線又は無線通信媒体を介して
送信、受信又は両方を行うように構成されてもよい。図１は、単一の通信装置１３２０及
び単一の通信インターフェース１３７０を示しているが、任意の数の通信装置及び任意の
数の通信インターフェースが使用されてもよい。通信装置１３２０は、狭域通信（ＤＳＲ
Ｃ）装置、車載装置（ＯＢＵ）、又はこれらの組み合わせを含んでもよい。
信媒体１５００を介して信号を送信又は受信するように構成されてもよい。図１に明示さ
れていないが、通信装置１３２０は、無線周波数（ＲＦ）、紫外線（ＵＶ）、可視光、光
ファイバ、有線回線、又はこれらの組み合わせ等の任意の有線又は無線通信媒体を介して
送信、受信又は両方を行うように構成されてもよい。図１は、単一の通信装置１３２０及
び単一の通信インターフェース１３７０を示しているが、任意の数の通信装置及び任意の
数の通信インターフェースが使用されてもよい。通信装置１３２０は、狭域通信（ＤＳＲ
Ｃ）装置、車載装置（ＯＢＵ）、又はこれらの組み合わせを含んでもよい。
【0058】
位置決め装置１３１０は、車両１０００の経度、緯度、高度、進行方向又は速さ等の地
理情報を決定してもよい。例えば、位置決め装置は、広域補強システム（Ｗｉｄｅ Ａｒ
ｅａ Ａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ；ＷＡＡＳ）対応米国海洋電子機器協会
（Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｍａｒｉｎｅ－Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ
；ＮＭＥＡ）装置、無線三角測量装置、又はこれらの組み合わせ等の全地球測位システム
（ＧＰＳ）装置を含んでもよい。位置決め装置１３１０は、例えば、車両１０００の現在
の向き、２次元又は３次元での車両１０００の現在地、車両１０００の現在の角度方向、
又はこれらの組み合わせを表す情報を取得するために使用され得る。
理情報を決定してもよい。例えば、位置決め装置は、広域補強システム（Ｗｉｄｅ Ａｒ
ｅａ Ａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ；ＷＡＡＳ）対応米国海洋電子機器協会
（Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｍａｒｉｎｅ－Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ
；ＮＭＥＡ）装置、無線三角測量装置、又はこれらの組み合わせ等の全地球測位システム
（ＧＰＳ）装置を含んでもよい。位置決め装置１３１０は、例えば、車両１０００の現在
の向き、２次元又は３次元での車両１０００の現在地、車両１０００の現在の角度方向、
又はこれらの組み合わせを表す情報を取得するために使用され得る。
【0059】
ユーザインターフェース１３５０は、仮想又は物理キーパッド、タッチパッド、ディス
プレイ、タッチディスプレイ、ヘッドアップディスプレイ、仮想ディスプレイ、拡張現実
ディスプレイ、触覚ディスプレイ、視線追跡デバイス等の特徴追跡デバイス、スピーカ、
マイクロホン、ビデオカメラ、センサ、プリンタ、又はこれらの任意の組み合わせ等、人
物とインターフェースすることが可能な任意の装置を含んでもよい。ユーザインターフェ
ース１３５０は、図示のようにプロセッサ１３３０と、又はコントローラ１３００の任意
の他の要素と動作可能に結合されてもよい。単一の装置として示されているが、ユーザイ
ンターフェース１３５０は、１つ以上の物理装置を含んでもよい。例えば、ユーザインタ
ーフェース１３５０は、人物との音声通信を行うための音声インターフェース、及び人物
との視覚及びタッチに基づく通信を行うためのタッチディスプレイを含んでもよい。ユー
ザインターフェース１３５０は、複数の物理的に分離した装置、単一の物理装置の中の複
数の定義部分、又はこれらの組み合わせ等の複数のディスプレイを含んでもよい。
プレイ、タッチディスプレイ、ヘッドアップディスプレイ、仮想ディスプレイ、拡張現実
ディスプレイ、触覚ディスプレイ、視線追跡デバイス等の特徴追跡デバイス、スピーカ、
マイクロホン、ビデオカメラ、センサ、プリンタ、又はこれらの任意の組み合わせ等、人
物とインターフェースすることが可能な任意の装置を含んでもよい。ユーザインターフェ
ース１３５０は、図示のようにプロセッサ１３３０と、又はコントローラ１３００の任意
の他の要素と動作可能に結合されてもよい。単一の装置として示されているが、ユーザイ
ンターフェース１３５０は、１つ以上の物理装置を含んでもよい。例えば、ユーザインタ
ーフェース１３５０は、人物との音声通信を行うための音声インターフェース、及び人物
との視覚及びタッチに基づく通信を行うためのタッチディスプレイを含んでもよい。ユー
ザインターフェース１３５０は、複数の物理的に分離した装置、単一の物理装置の中の複
数の定義部分、又はこれらの組み合わせ等の複数のディスプレイを含んでもよい。
【0060】
センサ１３６０は、車両を制御するために使用され得る情報を提供するように動作し得
るセンサの配列等の１つ以上のセンサを含んでもよい。センサ１３６０は、車両の現在の
動作特徴に関する情報を提供してもよい。センサ１３６０は、例えば、速度センサ、加速
度センサ、ステアリング角センサ、トラクション関連センサ、ブレーキ関連センサ、ハン
ドル位置センサ、視線追跡センサ、着座位置センサ、又は車両１０００の現在の動的状況
の何らかの態様に関する情報を報告するように動作可能な任意のセンサ若しくはセンサの
組み合わせを含み得る。
るセンサの配列等の１つ以上のセンサを含んでもよい。センサ１３６０は、車両の現在の
動作特徴に関する情報を提供してもよい。センサ１３６０は、例えば、速度センサ、加速
度センサ、ステアリング角センサ、トラクション関連センサ、ブレーキ関連センサ、ハン
ドル位置センサ、視線追跡センサ、着座位置センサ、又は車両１０００の現在の動的状況
の何らかの態様に関する情報を報告するように動作可能な任意のセンサ若しくはセンサの
組み合わせを含み得る。
【0061】
センサ１３６０は、車両１０００の周囲の物理環境に関する情報を取得するように動作
可能なセンサを含んでもよい。例えば、１つ以上のセンサが、道路形状、及び固定障害物
、車両及び歩行者等の障害物を検出してもよい。センサ１３６０は、既知の又は後に開発
される、１つ以上のビデオカメラ、レーザ感知システム、赤外線感知システム、音響感知
システム、又は任意の他の適切なタイプの車載環境感知デバイス、又はデバイスの組み合
わせであるか又はこれらを含み得る。いくつかの実施形態では、センサ１３６０及び位置
決め装置１３１０が結合されてもよい。
可能なセンサを含んでもよい。例えば、１つ以上のセンサが、道路形状、及び固定障害物
、車両及び歩行者等の障害物を検出してもよい。センサ１３６０は、既知の又は後に開発
される、１つ以上のビデオカメラ、レーザ感知システム、赤外線感知システム、音響感知
システム、又は任意の他の適切なタイプの車載環境感知デバイス、又はデバイスの組み合
わせであるか又はこれらを含み得る。いくつかの実施形態では、センサ１３６０及び位置
決め装置１３１０が結合されてもよい。
【0062】
別に示されてはいないが、幾つかの実施形態では、車両１０００は、軌道コントローラ
を含んでもよい。例えば、コントローラ１３００が、軌道コントローラを含んでもよい。
軌道コントローラは、車両１０００の現在の状態及び車両１０００に対して計画された経
路を記述する情報を取得し、この情報に基づいて、車両１０００に対する軌道を決定及び
最適化するように動作可能であってもよい。軌道コントローラは、車両１０００が軌道コ
ントローラによって決定される軌道に従うように、車両１０００を制御するように動作可
能な信号を出力してもよい。例えば、軌道コントローラの出力は、パワートレイン１２０
０、車輪１４００又は両方に供給され得る最適化された軌道であり得る。いくつかの実施
形態では、最適化された軌道は、一組のステアリング角等の制御入力であってもよく、各
ステアリング角は１つの時点又は位置に対応する。いくつかの実施形態では、最適化され
た軌道は、１つ以上の経路、線、曲線、又はこれらの組み合わせであり得る。
を含んでもよい。例えば、コントローラ１３００が、軌道コントローラを含んでもよい。
軌道コントローラは、車両１０００の現在の状態及び車両１０００に対して計画された経
路を記述する情報を取得し、この情報に基づいて、車両１０００に対する軌道を決定及び
最適化するように動作可能であってもよい。軌道コントローラは、車両１０００が軌道コ
ントローラによって決定される軌道に従うように、車両１０００を制御するように動作可
能な信号を出力してもよい。例えば、軌道コントローラの出力は、パワートレイン１２０
０、車輪１４００又は両方に供給され得る最適化された軌道であり得る。いくつかの実施
形態では、最適化された軌道は、一組のステアリング角等の制御入力であってもよく、各
ステアリング角は１つの時点又は位置に対応する。いくつかの実施形態では、最適化され
た軌道は、１つ以上の経路、線、曲線、又はこれらの組み合わせであり得る。
【0063】
１つ以上の車輪１４００は、ステアリング装置１２３０の制御下でステアリング角に枢
動され得る操縦された車輪、トランスミッション１２２０の制御下で車両１０００を推進
するためのトルクを与えられ得る推進された車輪、又は車両１０００を操縦及び推進し得
る操縦及び推進された車輪であってもよい。
動され得る操縦された車輪、トランスミッション１２２０の制御下で車両１０００を推進
するためのトルクを与えられ得る推進された車輪、又は車両１０００を操縦及び推進し得
る操縦及び推進された車輪であってもよい。
【0064】
図１には示されていないが、車両は、エンクロージャ、ブルートゥース（登録商標）モ
ジュール、周波数変調（ＦＭ）ラジオ装置、近距離無線通信（ＮＦＣ）モジュール、液晶
ディスプレイ（ＬＣＤ）ディスプレイ装置、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）ディスプレ
イデバイス、スピーカ、又はこれらの任意の組み合わせ等の図１に示されていない装置又
は要素を含んでもよい。
ジュール、周波数変調（ＦＭ）ラジオ装置、近距離無線通信（ＮＦＣ）モジュール、液晶
ディスプレイ（ＬＣＤ）ディスプレイ装置、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）ディスプレ
イデバイス、スピーカ、又はこれらの任意の組み合わせ等の図１に示されていない装置又
は要素を含んでもよい。
【0065】
車両１０００は自律走行車であってもよい。自律走行車は、車両交通ネットワークの一
部を横断するように、直接的な人間の介入なしで、自律的に制御されてもよい。図１に別
に示されていないが、いくつかの実装では、自律走行車は、自律走行車のルーティング、
ナビゲーション及び制御を行い得る自律走行車制御装置を含んでもよい。いくつかの実装
では、自律走行車制御装置は、車両の別の装置と一体化されてもよい。例えば、コントロ
ーラ１３００は、自律走行車制御装置を含んでもよい。
部を横断するように、直接的な人間の介入なしで、自律的に制御されてもよい。図１に別
に示されていないが、いくつかの実装では、自律走行車は、自律走行車のルーティング、
ナビゲーション及び制御を行い得る自律走行車制御装置を含んでもよい。いくつかの実装
では、自律走行車制御装置は、車両の別の装置と一体化されてもよい。例えば、コントロ
ーラ１３００は、自律走行車制御装置を含んでもよい。
【0066】
いくつかの実装では、自律走行車制御装置は、現在の車両動作パラメータに従って車両
交通ネットワークの一部を横断するように車両１０００を制御し又は動作させてもよい。
別の例では、自律走行車制御装置は、車両の駐車等の定義された動作又は操縦を行うよう
に車両１０００を制御し又は動作させてもよい。別の例では、自律走行車制御装置は、車
両情報、環境情報、車両交通ネットワークを表す車両交通ネットワーク情報、又はこれら
の組み合わせに基づいて車両１０００の現在地等の出発地から目的地への移動経路を生成
してもよく、経路に従って車両交通ネットワークを横断するように車両１０００を制御し
又は動作させてもよい。例えば、自律走行車制御装置は、生成された経路を使用して出発
点から目的地に移動するように車両１０００を動作させ得る軌道コントローラに移動経路
を出力してもよい。
交通ネットワークの一部を横断するように車両１０００を制御し又は動作させてもよい。
別の例では、自律走行車制御装置は、車両の駐車等の定義された動作又は操縦を行うよう
に車両１０００を制御し又は動作させてもよい。別の例では、自律走行車制御装置は、車
両情報、環境情報、車両交通ネットワークを表す車両交通ネットワーク情報、又はこれら
の組み合わせに基づいて車両１０００の現在地等の出発地から目的地への移動経路を生成
してもよく、経路に従って車両交通ネットワークを横断するように車両１０００を制御し
又は動作させてもよい。例えば、自律走行車制御装置は、生成された経路を使用して出発
点から目的地に移動するように車両１０００を動作させ得る軌道コントローラに移動経路
を出力してもよい。
【0067】
図２は、本明細書に開示の態様、特徴及び要素が実装され得る車両交通及び通信システ
ムの一部の例示の図面である。車両交通及び通信システム２０００は、図１に示される車
両１０００等の１つ以上の車両２１００／２１１０を含んでもよく、これは１つ以上の車
両交通ネットワーク２２００の１つ以上の部分を移動してもよく、１つ以上の電子通信ネ
ットワーク２３００を介して通信を行ってもよい。図２には明示されていないが、車両は
、オフロードエリア等の車両交通ネットワークに明示的に又は完全には含まれていないエ
リアを横断してもよい。
ムの一部の例示の図面である。車両交通及び通信システム２０００は、図１に示される車
両１０００等の１つ以上の車両２１００／２１１０を含んでもよく、これは１つ以上の車
両交通ネットワーク２２００の１つ以上の部分を移動してもよく、１つ以上の電子通信ネ
ットワーク２３００を介して通信を行ってもよい。図２には明示されていないが、車両は
、オフロードエリア等の車両交通ネットワークに明示的に又は完全には含まれていないエ
リアを横断してもよい。
【0068】
電子通信ネットワーク２３００は、例えば、多重アクセスシステムであってもよく、車
両２１００／２１１０と１つ以上の通信デバイス２４００との間の音声通信、データ通信
、映像通信、メッセージング通信、又はこれらの組み合わせ等の通信を提供してもよい。
例えば、車両２１００／２１１０は、ネットワーク２３００を介して通信デバイス２４０
０から車両交通ネットワーク２２００を表す情報等の情報を受信してもよい。
両２１００／２１１０と１つ以上の通信デバイス２４００との間の音声通信、データ通信
、映像通信、メッセージング通信、又はこれらの組み合わせ等の通信を提供してもよい。
例えば、車両２１００／２１１０は、ネットワーク２３００を介して通信デバイス２４０
０から車両交通ネットワーク２２００を表す情報等の情報を受信してもよい。
【0069】
車両２１００／２１１０は、有線通信リンク（図示せず）、無線通信リンク２３１０／
２３２０／２３７０、又は任意の数の有線若しくは無線通信リンクの組み合わせを介して
通信してもよい。例えば、図示のように、車両２１１０／２１１０は、陸上無線通信リン
ク２３１０を介して、非陸上無線通信リンク２３２０を介して、又はこれらの組み合わせ
を介して通信してもよい。いくつかの実装では、陸上無線通信リンク２３１０は、イーサ
ネット（登録商標）リンク、シリアルリンク、ブルートゥースリンク、赤外線（ＩＲ）リ
ンク、紫外線（ＵＶ）リンク、又は電子通信を提供可能な任意のリンクを含んでもよい。
２３２０／２３７０、又は任意の数の有線若しくは無線通信リンクの組み合わせを介して
通信してもよい。例えば、図示のように、車両２１１０／２１１０は、陸上無線通信リン
ク２３１０を介して、非陸上無線通信リンク２３２０を介して、又はこれらの組み合わせ
を介して通信してもよい。いくつかの実装では、陸上無線通信リンク２３１０は、イーサ
ネット（登録商標）リンク、シリアルリンク、ブルートゥースリンク、赤外線（ＩＲ）リ
ンク、紫外線（ＵＶ）リンク、又は電子通信を提供可能な任意のリンクを含んでもよい。
【0070】
車両２１００／２１１０は、別の車両２１００／２１１０と通信してもよい。例えば、
ホスト又は対象の車両（ＨＶ）２１００が、直接通信リンク２３７０を介して又はネット
ワーク２３００を介して、遠隔又はターゲット車両（ＲＶ）２１１０から基本安全メッセ
ージ（ｂａｓｉｃ ｓａｆｅｔｙ ｍｅｓｓａｇｅ；ＢＳＭ）等の１つ以上の自動車両間
メッセージを受信してもよい。例えば、遠隔車両２１１０は、３００メートル等の定義さ
れたブロードキャスト範囲内のホスト車両にメッセージをブロードキャストしてもよい。
いくつかの実施形態では、ホスト車両２１００は、信号リピータ（図示せず）又は別の遠
隔車両（図示せず）等のサードパーティを介してメッセージを受信してもよい。いくつか
の実施形態では、車両２１００／２１１０は、例えば、１００ミリ秒等の定義された間隔
に基づいて周期的に１つ以上の自動車両間メッセージを送信してもよい。
ホスト又は対象の車両（ＨＶ）２１００が、直接通信リンク２３７０を介して又はネット
ワーク２３００を介して、遠隔又はターゲット車両（ＲＶ）２１１０から基本安全メッセ
ージ（ｂａｓｉｃ ｓａｆｅｔｙ ｍｅｓｓａｇｅ；ＢＳＭ）等の１つ以上の自動車両間
メッセージを受信してもよい。例えば、遠隔車両２１１０は、３００メートル等の定義さ
れたブロードキャスト範囲内のホスト車両にメッセージをブロードキャストしてもよい。
いくつかの実施形態では、ホスト車両２１００は、信号リピータ（図示せず）又は別の遠
隔車両（図示せず）等のサードパーティを介してメッセージを受信してもよい。いくつか
の実施形態では、車両２１００／２１１０は、例えば、１００ミリ秒等の定義された間隔
に基づいて周期的に１つ以上の自動車両間メッセージを送信してもよい。
【0071】
自動車両間メッセージは、車両識別情報、経度、緯度若しくは高度情報等の地理空間状
態情報、地理空間位置精度情報、車両加速度情報、ヨーレート情報、速度情報、車両方位
情報、ブレーキシステム状態情報、スロットル情報、ハンドル角度情報若しくは車両ルー
ト情報等の運動状態情報、又は送信車両状態に関連する車両サイズ情報、ヘッドライト状
態情報、方向指示器情報、ワイパー状態情報、トランスミッション情報若しくは任意の他
の情報若しくは情報の組み合わせ等の車両動作状態情報を含んでもよい。例えば、トラン
スミッション状態情報は、送信車両のトランスミッションがニュートラル状態、パーキン
グ状態、前進状態又は後退状態に有るかどうかを示してもよい。
態情報、地理空間位置精度情報、車両加速度情報、ヨーレート情報、速度情報、車両方位
情報、ブレーキシステム状態情報、スロットル情報、ハンドル角度情報若しくは車両ルー
ト情報等の運動状態情報、又は送信車両状態に関連する車両サイズ情報、ヘッドライト状
態情報、方向指示器情報、ワイパー状態情報、トランスミッション情報若しくは任意の他
の情報若しくは情報の組み合わせ等の車両動作状態情報を含んでもよい。例えば、トラン
スミッション状態情報は、送信車両のトランスミッションがニュートラル状態、パーキン
グ状態、前進状態又は後退状態に有るかどうかを示してもよい。
【0072】
車両２１００は、アクセスポイント２３３０を介して通信ネットワーク２３００と通信
してもよい。コンピュータデバイスを含み得るアクセスポイント２３３０は、無線又は有
線通信リンク２３１０／２３４０を介して、車両２１００と、通信ネットワーク２３００
と、１つ以上の通信デバイス２４００と、又はこれらの組み合わせと通信するように構成
されてもよい。例えば、アクセスポイント２３３０は、基地局、ＢＴＳ（ｂａｓｅ ｔｒ
ａｎｓｃｅｉｖｅｒ ｓｔａｔｉｏｎ）、Ｎｏｄｅ－Ｂ、ｅＮｏｄｅ－Ｂ（ｅｎｈａｎｃ
ｅｄ Ｎｏｄｅ－Ｂ）、ＨＮｏｄｅ－Ｂ（Ｈｏｍｅ Ｎｏｄｅ－Ｂ）、無線ルータ、有線
ルータ、ハブ、リレー、スイッチ、又は任意の類似の有線若しくは無線デバイスであって
もよい。単一の装置として示されているが、アクセスポイントは、任意の数の相互接続要
素を含んでもよい。
してもよい。コンピュータデバイスを含み得るアクセスポイント２３３０は、無線又は有
線通信リンク２３１０／２３４０を介して、車両２１００と、通信ネットワーク２３００
と、１つ以上の通信デバイス２４００と、又はこれらの組み合わせと通信するように構成
されてもよい。例えば、アクセスポイント２３３０は、基地局、ＢＴＳ（ｂａｓｅ ｔｒ
ａｎｓｃｅｉｖｅｒ ｓｔａｔｉｏｎ）、Ｎｏｄｅ－Ｂ、ｅＮｏｄｅ－Ｂ（ｅｎｈａｎｃ
ｅｄ Ｎｏｄｅ－Ｂ）、ＨＮｏｄｅ－Ｂ（Ｈｏｍｅ Ｎｏｄｅ－Ｂ）、無線ルータ、有線
ルータ、ハブ、リレー、スイッチ、又は任意の類似の有線若しくは無線デバイスであって
もよい。単一の装置として示されているが、アクセスポイントは、任意の数の相互接続要
素を含んでもよい。
【0073】
車両２１００は、衛星２３５０又は他の非陸上通信デバイスを介して通信ネットワーク
２３００と通信してもよい。コンピュータデバイスを含み得る衛星２３５０は、１つ以上
の通信リンク２３２０／２３６０を介して、車両２１００と、通信ネットワーク２３００
と、１つ以上の通信デバイス２４００と、又はこれらの組み合わせと通信するように構成
されてもよい。単一の装置として示されているが、衛星は、任意の数の相互接続要素を含
んでもよい。
２３００と通信してもよい。コンピュータデバイスを含み得る衛星２３５０は、１つ以上
の通信リンク２３２０／２３６０を介して、車両２１００と、通信ネットワーク２３００
と、１つ以上の通信デバイス２４００と、又はこれらの組み合わせと通信するように構成
されてもよい。単一の装置として示されているが、衛星は、任意の数の相互接続要素を含
んでもよい。
【0074】
電子通信ネットワーク２３００は、音声、データ、又は任意の他のタイプの電子通信装
置を提供するように構成される任意のタイプのネットワークであってもよい。例えば、電
子通信ネットワーク２３００は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリア
ネットワーク（ＷＡＮ）、仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）、モバイル若しくは
セルラ電話ネットワーク、インターネット、又は任意の他の電子通信システムを含んでも
よい。電子通信ネットワーク２３００は、トランスミッション・コントロール・プロトコ
ル（ＴＣＰ）、ユーザ・データグラム・プロトコル（ＵＤＰ）、インターネット・プロト
コル（ＩＰ）、リアルタイム・トランスポート・プロトコル（ＲＴＰ）、ハイパー・テキ
スト・トランスポート・プロトコル（ＨＴＴＰ）、又はこれらの組み合わせ等の通信プロ
トコルを使用してもよい。単一の装置として示されているが、電子通信ネットワークは、
任意の数の相互接続要素を含んでもよい。
置を提供するように構成される任意のタイプのネットワークであってもよい。例えば、電
子通信ネットワーク２３００は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリア
ネットワーク（ＷＡＮ）、仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）、モバイル若しくは
セルラ電話ネットワーク、インターネット、又は任意の他の電子通信システムを含んでも
よい。電子通信ネットワーク２３００は、トランスミッション・コントロール・プロトコ
ル（ＴＣＰ）、ユーザ・データグラム・プロトコル（ＵＤＰ）、インターネット・プロト
コル（ＩＰ）、リアルタイム・トランスポート・プロトコル（ＲＴＰ）、ハイパー・テキ
スト・トランスポート・プロトコル（ＨＴＴＰ）、又はこれらの組み合わせ等の通信プロ
トコルを使用してもよい。単一の装置として示されているが、電子通信ネットワークは、
任意の数の相互接続要素を含んでもよい。
【0075】
車両２１００は、車両交通ネットワーク２２００の一部又は状態を識別車両してもよい
。例えば、車両は、速度センサ、車輪速度センサ、カメラ、ジャイロスコープ、光学セン
サ、レーザセンサ、レーダセンサ、音響センサ、又は車両交通ネットワーク２２００の一
部若しくは状態を決定若しくは識別することが可能な任意の他のセンサ若しくはデバイス
又はこれらの組み合わせを含み得る図１に示されたセンサ１３６０等の１つ以上の車載セ
ンサ２１０５を含んでもよい。
。例えば、車両は、速度センサ、車輪速度センサ、カメラ、ジャイロスコープ、光学セン
サ、レーザセンサ、レーダセンサ、音響センサ、又は車両交通ネットワーク２２００の一
部若しくは状態を決定若しくは識別することが可能な任意の他のセンサ若しくはデバイス
又はこれらの組み合わせを含み得る図１に示されたセンサ１３６０等の１つ以上の車載セ
ンサ２１０５を含んでもよい。
【0076】
車両２１００は、交通ネットワーク２２００を表す情報、１つ以上の車載センサ２１０
５、又はこれらの組み合わせ等のネットワーク２３００を介して伝達される情報を使用し
て、１つ以上の車両交通ネットワーク２２００の一部又は複数の部分を横断してもよい。
５、又はこれらの組み合わせ等のネットワーク２３００を介して伝達される情報を使用し
て、１つ以上の車両交通ネットワーク２２００の一部又は複数の部分を横断してもよい。
【0077】
簡潔のため、図２は１つの車両２１００、１つの車両交通ネットワーク２２００、１つ
の電子通信ネットワーク２３００及び１つの通信ネットワーク２４００を示しているが、
任意の数のネットワーク又はコンピュータデバイスが使用されてもよい。いくつかの実施
形態では、車両交通及び通信システム２０００は、図２に示されていないデバイス、装置
又は要素を含んでもよい。車両２１００は単一の装置として示されているが、車両は、任
意の数の相互接続要素を含んでもよい。
の電子通信ネットワーク２３００及び１つの通信ネットワーク２４００を示しているが、
任意の数のネットワーク又はコンピュータデバイスが使用されてもよい。いくつかの実施
形態では、車両交通及び通信システム２０００は、図２に示されていないデバイス、装置
又は要素を含んでもよい。車両２１００は単一の装置として示されているが、車両は、任
意の数の相互接続要素を含んでもよい。
【0078】
ネットワーク２３００を介して通信デバイス２４００と通信する車両２１００が示され
ているが、車両２１００は、任意の数の直接又は間接通信リンクを介して通信デバイス２
４００と通信してもよい。例えば、車両２１００は、ブルートゥース通信リンク等の直接
通信リンクを介して通信デバイス２４００と通信してもよい。
ているが、車両２１００は、任意の数の直接又は間接通信リンクを介して通信デバイス２
４００と通信してもよい。例えば、車両２１００は、ブルートゥース通信リンク等の直接
通信リンクを介して通信デバイス２４００と通信してもよい。
【0079】
車両２１００／２２１０は、車両の運転者、オペレータ、又は所有者等のエンティティ
２５００／２５１０に関連付けられてもよい。車両２１００／２１１０に関連付けられる
エンティティ２５００／２５１０は、スマートフォン２５０２／２５１２又はコンピュー
タ２５０４／２５１４等の１つ以上のパーソナル電子デバイス２５０２／２５０４／２５
１２／２５１４に関連付けられてもよい。パーソナル電子デバイス２５０２／２５０４／
２５１２／２５１４は、直接又は関節通信リンクを介して対応する車両２１００／２１１
０と通信してもよい。１つのエンティティ２５００／２５１０が図２の車両２１００／２
１１０に関連付けられるように示されているが、任意の数の車両が、エンティティに関連
付けられてもよく、任意の数のエンティティが、車両に関連付けられてもよい。
２５００／２５１０に関連付けられてもよい。車両２１００／２１１０に関連付けられる
エンティティ２５００／２５１０は、スマートフォン２５０２／２５１２又はコンピュー
タ２５０４／２５１４等の１つ以上のパーソナル電子デバイス２５０２／２５０４／２５
１２／２５１４に関連付けられてもよい。パーソナル電子デバイス２５０２／２５０４／
２５１２／２５１４は、直接又は関節通信リンクを介して対応する車両２１００／２１１
０と通信してもよい。１つのエンティティ２５００／２５１０が図２の車両２１００／２
１１０に関連付けられるように示されているが、任意の数の車両が、エンティティに関連
付けられてもよく、任意の数のエンティティが、車両に関連付けられてもよい。
【0080】
図３は、本開示による車両交通ネットワークの一部の図である。車両交通ネットワーク
３０００は、建物等の１つ以上の通行不能エリア３１００、駐車エリア３２００等の１つ
以上の部分的通行可能エリア、道路３３００／３４００等の１つ以上の通行可能エリア、
又はこれらの組み合わせを含んでもよい。図１に示される車両１０００等の自律走行車、
図２に示される車両２１００／２１１０の１つ、半自律走行車、又は自律運転を実装する
任意の他の車両が、車両交通ネットワーク３０００の一部又は複数の部分を横断してもよ
い。
３０００は、建物等の１つ以上の通行不能エリア３１００、駐車エリア３２００等の１つ
以上の部分的通行可能エリア、道路３３００／３４００等の１つ以上の通行可能エリア、
又はこれらの組み合わせを含んでもよい。図１に示される車両１０００等の自律走行車、
図２に示される車両２１００／２１１０の１つ、半自律走行車、又は自律運転を実装する
任意の他の車両が、車両交通ネットワーク３０００の一部又は複数の部分を横断してもよ
い。
【0081】
車両交通ネットワークは、１つ以上の通行可能又は部分的通行可能エリア３２００／３
３００／３４００の間に１つ以上のインターチェンジを含んでもよい。例えば、図３に示
される車両交通ネットワークの部分は、駐車エリア３２００と道路３４００との間にイン
ターチェンジ３２１０を含む。いくつかの実施形態では、駐車エリア３２００は、駐車場
３２２０を含んでもよい。
３００／３４００の間に１つ以上のインターチェンジを含んでもよい。例えば、図３に示
される車両交通ネットワークの部分は、駐車エリア３２００と道路３４００との間にイン
ターチェンジ３２１０を含む。いくつかの実施形態では、駐車エリア３２００は、駐車場
３２２０を含んでもよい。
【0082】
道路３３００／３４００等の車両交通ネットワークの一部は、１つ以上の車線３３２０
／３３４０／３３６０／３４２０／３４４０を含んでもよく、１つ以上の進行方向に関連
付けられてもよく、これは図３の矢印で示されている。
／３３４０／３３６０／３４２０／３４４０を含んでもよく、１つ以上の進行方向に関連
付けられてもよく、これは図３の矢印で示されている。
【0083】
車両交通ネットワーク又はその一部、例えば、図３に示される車両交通ネットワークの
部分は、車両交通ネットワーク情報として表されてもよい。例えば、車両交通ネットワー
ク情報は、マークアップ言語要素等の要素の階層として表されてもよく、これはデータベ
ース又はファイルに記憶されてもよい。簡潔のため、本明細書の図面は、車両交通ネット
ワークの部分を表す車両交通ネットワーク情報を図又は地図として描いているが、車両交
通ネットワーク情報は、車両交通ネットワーク又はその一部を表すことが可能な任意のコ
ンピュータ使用可能形態で表されてもよい。進行方向情報、速度制限情報、料金所情報、
傾斜又は角度情報等の勾配情報、表面材料情報、審美的情報又はこれらの組み合わせ等の
車両交通ネットワーク制御情報を含んでもよい。
部分は、車両交通ネットワーク情報として表されてもよい。例えば、車両交通ネットワー
ク情報は、マークアップ言語要素等の要素の階層として表されてもよく、これはデータベ
ース又はファイルに記憶されてもよい。簡潔のため、本明細書の図面は、車両交通ネット
ワークの部分を表す車両交通ネットワーク情報を図又は地図として描いているが、車両交
通ネットワーク情報は、車両交通ネットワーク又はその一部を表すことが可能な任意のコ
ンピュータ使用可能形態で表されてもよい。進行方向情報、速度制限情報、料金所情報、
傾斜又は角度情報等の勾配情報、表面材料情報、審美的情報又はこれらの組み合わせ等の
車両交通ネットワーク制御情報を含んでもよい。
【0084】
車両交通ネットワークの一部又は部分の組み合わせは、特定の場所又は目的地として識
別されてもよい。例えば、車両交通ネットワーク情報は、通行不能エリア３１００及び隣
接する部分的通行可能駐車エリア３２００等の建物を特定の場所として識別してもよく、
自律走行車は、特定の場所を目的地として識別してもよく、自律走行車は、車両交通ネッ
トワークを横断することにより出発地から目的地に移動してもよい。図３には通行不能エ
リア３１００に関連付けられる駐車エリア３２００が通行不能エリア３１００に隣接する
ように示されているが、目的地は、例えば、建物に物理的に又は地理空間的に隣接してい
ない建物及び駐車エリアを含んでもよい。
別されてもよい。例えば、車両交通ネットワーク情報は、通行不能エリア３１００及び隣
接する部分的通行可能駐車エリア３２００等の建物を特定の場所として識別してもよく、
自律走行車は、特定の場所を目的地として識別してもよく、自律走行車は、車両交通ネッ
トワークを横断することにより出発地から目的地に移動してもよい。図３には通行不能エ
リア３１００に関連付けられる駐車エリア３２００が通行不能エリア３１００に隣接する
ように示されているが、目的地は、例えば、建物に物理的に又は地理空間的に隣接してい
ない建物及び駐車エリアを含んでもよい。
【0085】
目的地を識別することは、目的地に関する場所を識別することを含んでもよく、これは
個々の一意に識別可能な地理的場所であってもよい。例えば、車両交通ネットワークは、
目的地に関する所在地住所、住所、車両交通ネットワークアドレス、ＧＰＳアドレス、又
はこれらの組み合わせ等の定義された場所を含んでもよい。
個々の一意に識別可能な地理的場所であってもよい。例えば、車両交通ネットワークは、
目的地に関する所在地住所、住所、車両交通ネットワークアドレス、ＧＰＳアドレス、又
はこれらの組み合わせ等の定義された場所を含んでもよい。
【0086】
目的地は、図３に示される入口３５００等の１つ以上の入口に関連付けられてもよい。
車両交通ネットワーク情報は、目的地に関連付けられる入口の地理的場所を識別する情報
等の定義された入口位置情報を含んでもよい。本明細書に記載されるように、予測される
入口位置情報が決定されてもよい。
車両交通ネットワーク情報は、目的地に関連付けられる入口の地理的場所を識別する情報
等の定義された入口位置情報を含んでもよい。本明細書に記載されるように、予測される
入口位置情報が決定されてもよい。
【0087】
車両交通ネットワークは、歩行者交通ネットワークに関連付けられ又はそれを含んでも
よい。例えば、図３は、歩行者交通ネットワークの一部３６００を含み、これは歩行者の
歩道であってもよい。歩行者交通ネットワーク又はその一部、例えば、図３に示される歩
行者交通ネットワークの部分３６００は、歩行者交通ネットワーク情報として表されても
よい。車両交通ネットワーク情報は、歩行者交通ネットワーク情報を含んでもよい。歩行
者交通ネットワークは、歩行者通行可能エリアを含んでもよい。歩行者の歩道又は道端等
の歩行者通行可能エリアは、車両交通ネットワークの非通行可能エリアに対応してもよい
。図３には別に示されていないが、歩行者横断歩道等の歩行者通行可能エリアは、車両交
通ネットワークの通行可能エリア又は部分的通行可能エリアと対応してもよい。
よい。例えば、図３は、歩行者交通ネットワークの一部３６００を含み、これは歩行者の
歩道であってもよい。歩行者交通ネットワーク又はその一部、例えば、図３に示される歩
行者交通ネットワークの部分３６００は、歩行者交通ネットワーク情報として表されても
よい。車両交通ネットワーク情報は、歩行者交通ネットワーク情報を含んでもよい。歩行
者交通ネットワークは、歩行者通行可能エリアを含んでもよい。歩行者の歩道又は道端等
の歩行者通行可能エリアは、車両交通ネットワークの非通行可能エリアに対応してもよい
。図３には別に示されていないが、歩行者横断歩道等の歩行者通行可能エリアは、車両交
通ネットワークの通行可能エリア又は部分的通行可能エリアと対応してもよい。
【0088】
目的地は、図３に示されるドッキング位置３７００等の１つ以上のドッキング位置に関
連付けられてもよい。ドッキング位置３７００は、乗客の乗り降り等のドッキング動作を
行うことができるように自律走行車が停止、静止又は駐車し得る目的地に近接している指
定の又は未指定の場所又はエリアであってもよい。
連付けられてもよい。ドッキング位置３７００は、乗客の乗り降り等のドッキング動作を
行うことができるように自律走行車が停止、静止又は駐車し得る目的地に近接している指
定の又は未指定の場所又はエリアであってもよい。
【0089】
車両交通ネットワーク情報は、目的地に関連付けられる１つ以上のドッキング位置３７
００の地理的場所を識別する情報等のドッキング位置情報を含んでもよい。ドッキング位
置情報は定義されたドッキング位置情報であってもよく、これは、車両交通ネットワーク
情報に手動で含まれるドッキング位置情報であってもよい。例えば、定義されたドッキン
グ位置情報は、ユーザ入力に基づく車両交通ネットワーク情報に含まれてもよい。ドッキ
ング位置情報は、本明細書に記載のように自動生成されたドッキング位置情報であっても
よい。図３には別に示されていないが、ドッキング位置情報は、ドッキング位置３７００
に関連付けられるドッキング動作のタイプを識別してもよい。例えば、目的地は、乗客を
乗せるための第１のドッキング位置及び乗客を降ろすための第２のドッキング位置に関連
付けられてもよい。自律走行車はドッキング位置に駐車してもよいが、目的地に関連付け
られるドッキング位置は独立しており、目的地に関連付けられる駐車エリアとは異なって
いてもよい。
００の地理的場所を識別する情報等のドッキング位置情報を含んでもよい。ドッキング位
置情報は定義されたドッキング位置情報であってもよく、これは、車両交通ネットワーク
情報に手動で含まれるドッキング位置情報であってもよい。例えば、定義されたドッキン
グ位置情報は、ユーザ入力に基づく車両交通ネットワーク情報に含まれてもよい。ドッキ
ング位置情報は、本明細書に記載のように自動生成されたドッキング位置情報であっても
よい。図３には別に示されていないが、ドッキング位置情報は、ドッキング位置３７００
に関連付けられるドッキング動作のタイプを識別してもよい。例えば、目的地は、乗客を
乗せるための第１のドッキング位置及び乗客を降ろすための第２のドッキング位置に関連
付けられてもよい。自律走行車はドッキング位置に駐車してもよいが、目的地に関連付け
られるドッキング位置は独立しており、目的地に関連付けられる駐車エリアとは異なって
いてもよい。
【0090】
一例では、自律走行車は、目的地として通行不能エリア３１００、駐車エリア３２００
及び入口３５００を含み得る特定の場所を識別してもよい。自律走行車は、特定の場所に
関する一次目的地として通行不能エリア３１００又は入口３５００を識別してもよく、二
次目的地として駐車エリア３２００を識別してもよい。自律走行車は、一次目的地に関す
るドッキング位置としてドッキング位置３７００を識別してもよい。自律走行車は、出発
地（図示せず）からドッキング位置３７００への経路を生成してもよい。自律走行車は、
経路を使用して出発地からドッキング位置３７００へと車両交通ネットワークを横断して
もよい。自律走行車は、乗客の乗り降りを行うことができるようにドッキング位置３７０
０で停止又は駐車してもよい。自律走行車は、ドッキング位置３７００から駐車エリア３
２００への後続経路を生成してもよく、後続経路を使用してドッキング位置３７００から
駐車エリア３２００へと車両交通ネットワークを横断してもよく、駐車エリア３２００に
駐車してもよい。
及び入口３５００を含み得る特定の場所を識別してもよい。自律走行車は、特定の場所に
関する一次目的地として通行不能エリア３１００又は入口３５００を識別してもよく、二
次目的地として駐車エリア３２００を識別してもよい。自律走行車は、一次目的地に関す
るドッキング位置としてドッキング位置３７００を識別してもよい。自律走行車は、出発
地（図示せず）からドッキング位置３７００への経路を生成してもよい。自律走行車は、
経路を使用して出発地からドッキング位置３７００へと車両交通ネットワークを横断して
もよい。自律走行車は、乗客の乗り降りを行うことができるようにドッキング位置３７０
０で停止又は駐車してもよい。自律走行車は、ドッキング位置３７００から駐車エリア３
２００への後続経路を生成してもよく、後続経路を使用してドッキング位置３７００から
駐車エリア３２００へと車両交通ネットワークを横断してもよく、駐車エリア３２００に
駐車してもよい。
【0091】
図４は、本開示の実施形態による自律走行車の動作管理システム４０００の例の図であ
る。自律走行車の動作管理システム４０００は、図１に示される車両１０００、図２に示
される車両２１００／２１１０、半自律走行車、又は自立運転を実装する任意の他の車両
等の自律走行車において実装されてもよい。
る。自律走行車の動作管理システム４０００は、図１に示される車両１０００、図２に示
される車両２１００／２１１０、半自律走行車、又は自立運転を実装する任意の他の車両
等の自律走行車において実装されてもよい。
【0092】
自律走行車は、車両交通ネットワーク又はその一部を横断してもよく、これは個別の車
両動作シナリオを横断することを含んでもよい。個別の車両動作シナリオは、自律走行車
の定義された時空的エリア又は動作環境内の自律走行車の動作に影響を及ぼし得る動作条
件の任意の明確に識別可能なセットを含んでもよい。例えば、個別の車両動作シナリオは
、自律走行車が定義された時空距離内を横断し得る道路、道路区分又は車線の数又は濃度
に基づいてもよい。別の例では、個別の車両動作シナリオは、自律走行車の定義された時
空的エリア又は動作環境内の自律走行車の動作に影響を及ぼし得る１つ以上の交通制御デ
バイスに基づいてもよい。別の例では、個別の車両動作シナリオは、自律走行車の定義さ
れた時空的エリア又は動作環境内の自律走行車の動作に影響を及ぼし得る１つ以上の識別
可能な規則、規制又は法律に基づいてもよい。別の例では、個別の車両動作シナリオは、
自律走行車の定義された時空的エリア又は動作環境内の自律走行車の動作に影響を及ぼし
得る１つ以上の識別可能な外部オブジェクトに基づいてもよい。
両動作シナリオを横断することを含んでもよい。個別の車両動作シナリオは、自律走行車
の定義された時空的エリア又は動作環境内の自律走行車の動作に影響を及ぼし得る動作条
件の任意の明確に識別可能なセットを含んでもよい。例えば、個別の車両動作シナリオは
、自律走行車が定義された時空距離内を横断し得る道路、道路区分又は車線の数又は濃度
に基づいてもよい。別の例では、個別の車両動作シナリオは、自律走行車の定義された時
空的エリア又は動作環境内の自律走行車の動作に影響を及ぼし得る１つ以上の交通制御デ
バイスに基づいてもよい。別の例では、個別の車両動作シナリオは、自律走行車の定義さ
れた時空的エリア又は動作環境内の自律走行車の動作に影響を及ぼし得る１つ以上の識別
可能な規則、規制又は法律に基づいてもよい。別の例では、個別の車両動作シナリオは、
自律走行車の定義された時空的エリア又は動作環境内の自律走行車の動作に影響を及ぼし
得る１つ以上の識別可能な外部オブジェクトに基づいてもよい。
【0093】
個別の車両動作シナリオの例は、自律走行車が交差点を横断している個別の車両動作シ
ナリオ、歩行者が自律走行車の予測経路に接近している又はそれを横断している個別の車
両動作シナリオ、及び自律走行車が車線を変更している個別の車両動作シナリオを含む。
ナリオ、歩行者が自律走行車の予測経路に接近している又はそれを横断している個別の車
両動作シナリオ、及び自律走行車が車線を変更している個別の車両動作シナリオを含む。
【0094】
簡潔性及び明瞭性のために、車両動作シナリオのタイプ又はクラスを参照して類似の車
両動作シナリオが本明細書に記載されてもよい。例えば、歩行者を含む車両動作シナリオ
は、歩行者を含む車両動作シナリオのタイプ又はクラスを意味する歩行者シナリオとして
本明細書で参照されてもよい。一例として、第１の歩行者の車両動作シナリオは、歩行者
が横断歩道で道路を横断していることを含んでもよく、第２の歩行者の車両動作シナリオ
として、歩行者が横断歩道のないところで道路を横断していることを含んでもよい。本明
細書には歩行者の車両動作シナリオ、交差点の車両動作シナリオ、及び車線変更の車両動
作シナリオが記載されているが、任意の他の車両動作シナリオ又は車両動作シナリオのタ
イプが使用されてもよい。
両動作シナリオが本明細書に記載されてもよい。例えば、歩行者を含む車両動作シナリオ
は、歩行者を含む車両動作シナリオのタイプ又はクラスを意味する歩行者シナリオとして
本明細書で参照されてもよい。一例として、第１の歩行者の車両動作シナリオは、歩行者
が横断歩道で道路を横断していることを含んでもよく、第２の歩行者の車両動作シナリオ
として、歩行者が横断歩道のないところで道路を横断していることを含んでもよい。本明
細書には歩行者の車両動作シナリオ、交差点の車両動作シナリオ、及び車線変更の車両動
作シナリオが記載されているが、任意の他の車両動作シナリオ又は車両動作シナリオのタ
イプが使用されてもよい。
【0095】
自律走行車の動作環境の側面が、それぞれ個別の車両動作シナリオの中で表されてもよ
い。例えば、相対的方向、軌道、予測経路又は外部オブジェクトが、それぞれの個別の車
両動作シナリオの中で表されてもよい。別の例では、車両交通ネットワークの相対的形状
が、それぞれ個別の車両動作シナリオの中で表されてもよい。
い。例えば、相対的方向、軌道、予測経路又は外部オブジェクトが、それぞれの個別の車
両動作シナリオの中で表されてもよい。別の例では、車両交通ネットワークの相対的形状
が、それぞれ個別の車両動作シナリオの中で表されてもよい。
【0096】
一例として、第１の個別の車両動作シナリオは、歩行者が横断歩道を横断していること
に対応してもよく、右から左に横断することに対して、左から右に横断すること等、歩行
者の相対的方向及び予測経路が第１の個別の車両動作シナリオの中で表されてもよい。第
２の個別の車両動作シナリオは、歩行者が横断歩道のないところで道路を横断しているこ
とに対応してもよく、右から左に横断することに対して、左から右に横断すること等、歩
行者の相対的方向及び予測経路が第２の個別の車両動作シナリオの中で表されてもよい。
に対応してもよく、右から左に横断することに対して、左から右に横断すること等、歩行
者の相対的方向及び予測経路が第１の個別の車両動作シナリオの中で表されてもよい。第
２の個別の車両動作シナリオは、歩行者が横断歩道のないところで道路を横断しているこ
とに対応してもよく、右から左に横断することに対して、左から右に横断すること等、歩
行者の相対的方向及び予測経路が第２の個別の車両動作シナリオの中で表されてもよい。
【0097】
自律走行車が動作環境の中で複数の個別の車両動作シナリオを横断してもよく、これは
複合車両動作シナリオの側面であってもよい。例えば、歩行者が、交差点を横断する自律
走行車に関する予測経路に接近してもよい。
複合車両動作シナリオの側面であってもよい。例えば、歩行者が、交差点を横断する自律
走行車に関する予測経路に接近してもよい。
【0098】
自律走行車動作管理システム４０００は、自律走行車の動作のために定義され又は生成
され得る、安全制約、法的制約、物理的制約、ユーザ受容制約、又は任意の他の制約若し
くは制約の組み合わせ等、定義された制約を受けて個別の車両動作シナリオを横断するよ
うに自律走行車を動作又は制御してもよい。
され得る、安全制約、法的制約、物理的制約、ユーザ受容制約、又は任意の他の制約若し
くは制約の組み合わせ等、定義された制約を受けて個別の車両動作シナリオを横断するよ
うに自律走行車を動作又は制御してもよい。
【0099】
個別の車両動作シナリオを横断するように自律走行車を制御することは、個別の車両動
作シナリオを識別又は検出すること、個別の車両動作シナリオに基づいて候補車両制御ア
クションを識別すること、１つ以上の候補車両制御アクション又はそれらの組み合わせに
従って車両交通ネットワークの一部を横断するように自律走行車を制御することを含んで
もよい。
作シナリオを識別又は検出すること、個別の車両動作シナリオに基づいて候補車両制御ア
クションを識別すること、１つ以上の候補車両制御アクション又はそれらの組み合わせに
従って車両交通ネットワークの一部を横断するように自律走行車を制御することを含んで
もよい。
【0100】
車両制御アクションは、車両交通ネットワークの一部を横断することと併せて自律走行
車によって行われ得る、加速、減速、旋回、停止、又は任意の他の車両動作若しくは車両
動作の組み合わせ等、車両制御動作又は操縦を示してもよい。
車によって行われ得る、加速、減速、旋回、停止、又は任意の他の車両動作若しくは車両
動作の組み合わせ等、車両制御動作又は操縦を示してもよい。
【0101】
自律走行車の動作管理コントローラ４１００又は自律走行車の別の装置は、車両制御ア
クションに従って、車両交通ネットワーク又はその一部を横断するように自律走行車を制
御してもよい。
クションに従って、車両交通ネットワーク又はその一部を横断するように自律走行車を制
御してもよい。
【0102】
例えば、自律走行車の動作管理コントローラ４１００は、自律走行車を停止させる又は
自律走行車を動かなくする又はじっとして動かないように他のやり方で制御することによ
る「停止」車両制御アクションに従って、車両交通ネットワーク又はその一部を横断する
ように自律走行車を制御してもよい。
自律走行車を動かなくする又はじっとして動かないように他のやり方で制御することによ
る「停止」車両制御アクションに従って、車両交通ネットワーク又はその一部を横断する
ように自律走行車を制御してもよい。
【0103】
別の例では、自律走行車の動作管理コントローラ４１００は、数インチ又はフィート等
の短距離だけゆっくりと前進させることによる「前進」車両制御アクションに従って、車
両交通ネットワーク又はその一部を横断するように自律走行車を制御してもよい。
の短距離だけゆっくりと前進させることによる「前進」車両制御アクションに従って、車
両交通ネットワーク又はその一部を横断するように自律走行車を制御してもよい。
【0104】
別の例では、自律走行車の動作管理コントローラ４１００は、定義された加速度又は定
義された範囲内の加速度で加速することによる「加速」車両制御アクションに従って、車
両交通ネットワーク又はその一部を横断するように自律走行車を制御してもよい。
義された範囲内の加速度で加速することによる「加速」車両制御アクションに従って、車
両交通ネットワーク又はその一部を横断するように自律走行車を制御してもよい。
【0105】
別の例では、自律走行車の動作管理コントローラ４１００は、定義された減速度又は定
義された範囲内の減速度で減速することによる「減速」車両制御アクションに従って、車
両交通ネットワーク又はその一部を横断するように自律走行車を制御してもよい。
義された範囲内の減速度で減速することによる「減速」車両制御アクションに従って、車
両交通ネットワーク又はその一部を横断するように自律走行車を制御してもよい。
【0106】
別の例では、自律走行車の動作管理コントローラ４１００は、現在の速度を維持するこ
と、現在の経路又は道を維持すること、現在の車線方向を維持すること等の現在の動作パ
ラメータに従って、車両交通ネットワーク又はその一部を横断するように自律走行車を制
御することによる「維持」車両制御アクションに従って、車両交通ネットワーク又はその
一部を横断するように自律走行車を制御してもよい。
と、現在の経路又は道を維持すること、現在の車線方向を維持すること等の現在の動作パ
ラメータに従って、車両交通ネットワーク又はその一部を横断するように自律走行車を制
御することによる「維持」車両制御アクションに従って、車両交通ネットワーク又はその
一部を横断するように自律走行車を制御してもよい。
【0107】
別の例では、自律走行車の動作管理コントローラ４１００は、１つ以上の他の車両制御
アクションに従って、車両交通ネットワーク又はその一部を横断するように自律走行車を
制御することを含み得る、以前に識別された動作パラメータのセットを開始又は再開させ
ることにより、車両交通ネットワーク又はその一部を横断するように自律走行車を制御す
ることによる「続行」車両制御アクションに従って、車両交通ネットワーク又はその一部
を横断するように自律走行車を制御してもよい。例えば、自律走行車は交差点で静止して
いてもよく、自律走行車に関して識別された経路は交差点を横断することを含んでもよく
、「続行」車両制御アクションに従って自律走行車を制御することは、識別された経路に
従って定義された加速度で定義された速度まで加速するように自律走行車を制御すること
を含んでもよい。別の例では、自律走行車は、定義された速度で車両交通ネットワークの
一部を横断していてもよく、車線変更が、自律走行車に関して識別されてもよく、「続行
」車両制御アクションに従って自律走行車を制御することは、自律走行車が識別された車
線変更動作を行うように、定義された車線変更パラメータに従って軌道調節のシーケンス
を行うように自律走行車を制御することを含んでもよい。
アクションに従って、車両交通ネットワーク又はその一部を横断するように自律走行車を
制御することを含み得る、以前に識別された動作パラメータのセットを開始又は再開させ
ることにより、車両交通ネットワーク又はその一部を横断するように自律走行車を制御す
ることによる「続行」車両制御アクションに従って、車両交通ネットワーク又はその一部
を横断するように自律走行車を制御してもよい。例えば、自律走行車は交差点で静止して
いてもよく、自律走行車に関して識別された経路は交差点を横断することを含んでもよく
、「続行」車両制御アクションに従って自律走行車を制御することは、識別された経路に
従って定義された加速度で定義された速度まで加速するように自律走行車を制御すること
を含んでもよい。別の例では、自律走行車は、定義された速度で車両交通ネットワークの
一部を横断していてもよく、車線変更が、自律走行車に関して識別されてもよく、「続行
」車両制御アクションに従って自律走行車を制御することは、自律走行車が識別された車
線変更動作を行うように、定義された車線変更パラメータに従って軌道調節のシーケンス
を行うように自律走行車を制御することを含んでもよい。
【0108】
車両制御アクションは、１つ以上の性能測定基準を含んでもよい。例えば、「停止」車
両制御アクションは、性能測定基準として減速度を含んでもよい。別の例では、「続行」
車両制御アクションは、性能測定基準として経路若しくは道情報、速度情報、加速度又は
これらの組み合わせを明示的に示してもよく、又は現在若しくは過去の識別された経路、
速度、加速度又はこれらの組み合わせが維持され得ることを明示的又は暗示的に示しても
よい。
両制御アクションは、性能測定基準として減速度を含んでもよい。別の例では、「続行」
車両制御アクションは、性能測定基準として経路若しくは道情報、速度情報、加速度又は
これらの組み合わせを明示的に示してもよく、又は現在若しくは過去の識別された経路、
速度、加速度又はこれらの組み合わせが維持され得ることを明示的又は暗示的に示しても
よい。
【0109】
車両制御アクションは、複合車両制御アクションであってもよく、これは車両制御アク
ションのシーケンス、組み合わせ又は両方を含んでもよい。例えば、「前進」車両制御ア
クションは、「停止」車両制御アクション、定義された加速度に関連付けられる後続の「
加速」車両制御アクション、及び定義された減速度に関連付けられる後続の「停止」車両
制御アクションを示してもよく、それによって「前進」車両制御アクションに従う自律走
行車の制御は、数インチ又はフィート等の短距離だけゆっくりと前進するように自律走行
車を制御することを含む。
ションのシーケンス、組み合わせ又は両方を含んでもよい。例えば、「前進」車両制御ア
クションは、「停止」車両制御アクション、定義された加速度に関連付けられる後続の「
加速」車両制御アクション、及び定義された減速度に関連付けられる後続の「停止」車両
制御アクションを示してもよく、それによって「前進」車両制御アクションに従う自律走
行車の制御は、数インチ又はフィート等の短距離だけゆっくりと前進するように自律走行
車を制御することを含む。
【0110】
自律走行車の動作管理システム４０００は、自律走行車の動作管理コントローラ４１０
０、ブロックモニタ４２００、動作環境モニタ４３００、シナリオ固有の動作制御評価モ
ジュール４４００又はこれらの組み合わせを含んでもよい。別に記載されるが、ブロック
モニタ４２００は、動作環境モニタ４３００の１つ又は複数のインスタンスであってもよ
い。
０、ブロックモニタ４２００、動作環境モニタ４３００、シナリオ固有の動作制御評価モ
ジュール４４００又はこれらの組み合わせを含んでもよい。別に記載されるが、ブロック
モニタ４２００は、動作環境モニタ４３００の１つ又は複数のインスタンスであってもよ
い。
【0111】
自律走行車の動作管理コントローラ４１００は、現在の動作環境又は予測動作環境、又
はこれらの１つ以上の側面等、自律走行車に関する動作環境を表す動作環境情報を受信し
、識別し、又は他のやり方でアクセスしてもよい。自律走行車の動作環境は、自律走行車
の定義された時空的エリアの中で自律走行車の動作に影響を及ぼし得る動作条件の明確に
識別可能なセットを含んでもよい。
はこれらの１つ以上の側面等、自律走行車に関する動作環境を表す動作環境情報を受信し
、識別し、又は他のやり方でアクセスしてもよい。自律走行車の動作環境は、自律走行車
の定義された時空的エリアの中で自律走行車の動作に影響を及ぼし得る動作条件の明確に
識別可能なセットを含んでもよい。
【0112】
例えば、動作環境情報は、自律走行車の地理空間的位置を示す情報、自律走行車の地理
空間的位置を車両交通ネットワークを表す情報と相関させる情報、自律走行車の経路、自
律走行車の速度、自律走行車の加速状態、自律走行車の乗客情報、又は自律走行車若しく
は自律走行車の動作に関する任意の他の情報等の自律走行車に関する車両情報を含んでも
よい。
空間的位置を車両交通ネットワークを表す情報と相関させる情報、自律走行車の経路、自
律走行車の速度、自律走行車の加速状態、自律走行車の乗客情報、又は自律走行車若しく
は自律走行車の動作に関する任意の他の情報等の自律走行車に関する車両情報を含んでも
よい。
【0113】
別の例では、動作環境情報は、３００メートル等の自律走行車の定義された空間距離内
等の自律走行車に近接する車両交通ネットワークを表す情報、車両交通ネットワークの１
つ以上の側面の形状を示す情報、車両交通ネットワークの表面状態等の状態を示す情報、
又はこれらの任意の組み合わせを含んでもよい。
等の自律走行車に近接する車両交通ネットワークを表す情報、車両交通ネットワークの１
つ以上の側面の形状を示す情報、車両交通ネットワークの表面状態等の状態を示す情報、
又はこれらの任意の組み合わせを含んでもよい。
【0114】
別の例では、動作環境情報は、歩行者、非ヒト動物、自転車若しくはスケートボード等
の非動力式移動手段、遠隔車両等の動力式移動手段、又は自律走行車の動作に影響を及ぼ
す任意の他の外部オブジェクト若しくはエンティティを表す情報等の自律走行車の動作環
境内の外部オブジェクトを表す情報を含んでもよい。
の非動力式移動手段、遠隔車両等の動力式移動手段、又は自律走行車の動作に影響を及ぼ
す任意の他の外部オブジェクト若しくはエンティティを表す情報等の自律走行車の動作環
境内の外部オブジェクトを表す情報を含んでもよい。
【0115】
自律走行車の動作管理コントローラ４１００は、自律走行車の動作環境又はその定義さ
れた側面を監視してもよい。自律走行車の動作環境を監視することは、外部オブジェクト
を識別及び追跡すること、個別の車両動作シナリオを識別すること、又はこれらの組み合
わせを含んでもよい。
れた側面を監視してもよい。自律走行車の動作環境を監視することは、外部オブジェクト
を識別及び追跡すること、個別の車両動作シナリオを識別すること、又はこれらの組み合
わせを含んでもよい。
【0116】
例えば、自律走行車の動作管理コントローラ４１００は、自律走行車の動作環境で外部
オブジェクトを識別及び追跡してもよい。外部オブジェクトを識別及び追跡することは、
自律走行車に対するものであり得る各外部オブジェクトの時空的位置を識別すること、外
部オブジェクトに関する速さ、軌道又は両方を識別することを含み得る各外部オブジェク
トに関する１つ以上の予測経路を識別することを含んでもよい。簡潔性及び明瞭性のため
に、本明細書に記載の位置、予測位置、経路、予測経路及び同類は、対応する位置及び経
路が地理空間的及び時間的成分を意味する明示的な指示を省いている場合があるが、本明
細書に明示的に示されていなければ、又は文脈から一義的に明確でなければ、本明細書に
記載の位置、予測位置、経路、予測経路及び同類は、地理空間的成分、時間的成分又は両
方を含んでもよい。
オブジェクトを識別及び追跡してもよい。外部オブジェクトを識別及び追跡することは、
自律走行車に対するものであり得る各外部オブジェクトの時空的位置を識別すること、外
部オブジェクトに関する速さ、軌道又は両方を識別することを含み得る各外部オブジェク
トに関する１つ以上の予測経路を識別することを含んでもよい。簡潔性及び明瞭性のため
に、本明細書に記載の位置、予測位置、経路、予測経路及び同類は、対応する位置及び経
路が地理空間的及び時間的成分を意味する明示的な指示を省いている場合があるが、本明
細書に明示的に示されていなければ、又は文脈から一義的に明確でなければ、本明細書に
記載の位置、予測位置、経路、予測経路及び同類は、地理空間的成分、時間的成分又は両
方を含んでもよい。
【0117】
動作環境モニタ４３００は、歩行者を監視するための動作環境モニタ４３１０（歩行者
モニタ）、交差点を監視するための動作環境モニタ４３２０（交差点モニタ）、車線変更
を監視するための動作環境モニタ４３３０（車線変更モニタ）、又はこれらの組み合わせ
を含んでもよい。自律走行車の動作管理システム４０００が任意の数の動作環境モニタ４
３００を含み得ることを示すために、動作環境モニタ４３４０は破線を使用して示されて
いる。
モニタ）、交差点を監視するための動作環境モニタ４３２０（交差点モニタ）、車線変更
を監視するための動作環境モニタ４３３０（車線変更モニタ）、又はこれらの組み合わせ
を含んでもよい。自律走行車の動作管理システム４０００が任意の数の動作環境モニタ４
３００を含み得ることを示すために、動作環境モニタ４３４０は破線を使用して示されて
いる。
【0118】
各動作環境モニタ４３００によって、１つ以上の個別の車両動作シナリオが監視されて
もよい。例えば、歩行者モニタ４３１０は、複数の歩行者の車両動作シナリオに対応する
動作環境情報を監視してもよく、交差点モニタ４３２０は、複数の交差点の車両動作シナ
リオに対応する動作環境情報を監視してもよく、車線変更モニタ４３３０は、複数の車線
変更の車両動作シナリオに対応する動作環境情報を監視してもよい。
もよい。例えば、歩行者モニタ４３１０は、複数の歩行者の車両動作シナリオに対応する
動作環境情報を監視してもよく、交差点モニタ４３２０は、複数の交差点の車両動作シナ
リオに対応する動作環境情報を監視してもよく、車線変更モニタ４３３０は、複数の車線
変更の車両動作シナリオに対応する動作環境情報を監視してもよい。
【0119】
動作環境モニタ４３００は、自律走行車の１つ以上のセンサによって生成又は補足され
る動作環境情報等の動作環境情報、車両交通ネットワーク情報、車両交通ネットワーク形
状情報、又はこれらの組み合わせを受信し又は他のやり方でアクセスしてもよい。例えば
、歩行者を監視するための動作環境モニタ４３１０は、センサ情報等の情報を受信し又は
他のやり方でアクセスしてもよく、これは自律走行車の動作環境における１以上の歩行者
を示し、それに対応し又は他のやり方で関連付けられてもよい。
る動作環境情報等の動作環境情報、車両交通ネットワーク情報、車両交通ネットワーク形
状情報、又はこれらの組み合わせを受信し又は他のやり方でアクセスしてもよい。例えば
、歩行者を監視するための動作環境モニタ４３１０は、センサ情報等の情報を受信し又は
他のやり方でアクセスしてもよく、これは自律走行車の動作環境における１以上の歩行者
を示し、それに対応し又は他のやり方で関連付けられてもよい。
【0120】
動作環境モニタ４３００は、動作環境情報又はその一部を動作環境、又はその側面と、
例えば、歩行者、遠隔車両等の外部オブジェクト、又は車両交通ネットワーク形状の側面
と関連付けてもよい。
例えば、歩行者、遠隔車両等の外部オブジェクト、又は車両交通ネットワーク形状の側面
と関連付けてもよい。
【0121】
動作環境モニタ４３００は、歩行者、遠隔車両等の外部オブジェクト、又は車両交通ネ
ットワーク形状の側面等によって、動作環境の１つ以上の側面を表す情報を生成し又は識
別してもよく、これは、動作環境情報のフィルタリング、抽象化又は他の処理を含んでも
よい。
ットワーク形状の側面等によって、動作環境の１つ以上の側面を表す情報を生成し又は識
別してもよく、これは、動作環境情報のフィルタリング、抽象化又は他の処理を含んでも
よい。
【0122】
動作環境モニタ４３００は、例えば、自律走行車の動作管理コントローラ４１００によ
ってアクセス可能な自律走行車のメモリ、例えば、図１に示されるメモリ１３４０に動作
環境の１つ以上の側面を表す情報を記憶すること、自律走行車の動作管理コントローラ４
１００に動作環境の１つ以上の側面を表す情報を送ること、又はこれらの組み合わせによ
って、動作環境の１つ以上の側面を、自律走行車の動作管理コントローラ４１００に出力
し、又はそれがアクセスするために出力してもよい。動作環境モニタ４３００は、動作環
境の１つ以上の側面を表す情報を、ブロックモニタ４２００等の自律走行車の動作管理シ
ステム４０００の１つ以上の要素に出力してもよい。
ってアクセス可能な自律走行車のメモリ、例えば、図１に示されるメモリ１３４０に動作
環境の１つ以上の側面を表す情報を記憶すること、自律走行車の動作管理コントローラ４
１００に動作環境の１つ以上の側面を表す情報を送ること、又はこれらの組み合わせによ
って、動作環境の１つ以上の側面を、自律走行車の動作管理コントローラ４１００に出力
し、又はそれがアクセスするために出力してもよい。動作環境モニタ４３００は、動作環
境の１つ以上の側面を表す情報を、ブロックモニタ４２００等の自律走行車の動作管理シ
ステム４０００の１つ以上の要素に出力してもよい。
【0123】
例えば、歩行者を監視するための動作環境モニタ４３１０は、１以上の歩行者のアクシ
ョンを識別、追跡又は予測するために、動作環境情報を相関させ、関連付け又は他のやり
方で処理してもよい。例えば、歩行者を監視するための動作環境モニタ４３１０は、１つ
以上のセンサからセンサ情報等の情報を受信してもよく、これは１以上の歩行者に対応し
てもよく、歩行者を監視するための動作環境モニタ４３１０は、１以上の識別された歩行
者とセンサ情報を関連付けてもよく、これは１以上の識別された歩行者の各々に関する進
行方向、予測経路等の経路、現在の又は予測される速度、現在の又は予測される加速度又
はこれらの組み合わせを識別することを含んでもよく、歩行者を監視するための動作環境
モニタ４３１０は、識別された、関連付けられた又は生成された歩行者情報を、自律走行
車の動作管理コントローラ４１００に出力し又はそれがアクセスするために出力してもよ
い。
ョンを識別、追跡又は予測するために、動作環境情報を相関させ、関連付け又は他のやり
方で処理してもよい。例えば、歩行者を監視するための動作環境モニタ４３１０は、１つ
以上のセンサからセンサ情報等の情報を受信してもよく、これは１以上の歩行者に対応し
てもよく、歩行者を監視するための動作環境モニタ４３１０は、１以上の識別された歩行
者とセンサ情報を関連付けてもよく、これは１以上の識別された歩行者の各々に関する進
行方向、予測経路等の経路、現在の又は予測される速度、現在の又は予測される加速度又
はこれらの組み合わせを識別することを含んでもよく、歩行者を監視するための動作環境
モニタ４３１０は、識別された、関連付けられた又は生成された歩行者情報を、自律走行
車の動作管理コントローラ４１００に出力し又はそれがアクセスするために出力してもよ
い。
【0124】
別の例では、交差点を監視するための動作環境モニタ４３２０は、自律走行車の動作環
境における１つ以上の遠隔車両のアクションを識別、追跡又は予測すること、自律走行車
の動作環境における交差点又はその側面を識別すること、車両交通ネットワーク形状を識
別すること、又はこれらの組み合わせを行うように、動作環境情報を相関させ、関連付け
、又は他のやり方で処理してもよい。例えば、交差点を監視するための動作環境モニタ４
３１０は、１つ以上のセンサからセンサ情報等の情報を受信してもよく、これは、自律走
行車の動作環境における１つ以上の遠隔車両、自律走行車の動作環境における交差点又は
その１つ以上の側面、車両交通ネットワーク形状、又はこれらの組み合わせに対応しても
よく、交差点を監視するための動作環境モニタ４３１０は、自律走行車の動作環境におけ
る１つ以上の識別された遠隔車両、自律走行車の動作環境における交差点又はその１つ以
上の側面、車両交通ネットワーク形状、又はこれらの組み合わせとセンサ情報を関連付け
てもよく、これは１以上の識別された遠隔車両の各々に関する現在の又は予測される進行
方向、予測経路等の経路、現在の又は予測される速度、現在の又は予測される加速度又は
これらの組み合わせを識別することを含んでもよく、交差点を監視するための動作環境モ
ニタ４３２０は、識別された、関連付けられた又は生成された交差点情報を、自律走行車
の動作管理コントローラ４１００に出力し又はそれがアクセスするために出力してもよい
。
境における１つ以上の遠隔車両のアクションを識別、追跡又は予測すること、自律走行車
の動作環境における交差点又はその側面を識別すること、車両交通ネットワーク形状を識
別すること、又はこれらの組み合わせを行うように、動作環境情報を相関させ、関連付け
、又は他のやり方で処理してもよい。例えば、交差点を監視するための動作環境モニタ４
３１０は、１つ以上のセンサからセンサ情報等の情報を受信してもよく、これは、自律走
行車の動作環境における１つ以上の遠隔車両、自律走行車の動作環境における交差点又は
その１つ以上の側面、車両交通ネットワーク形状、又はこれらの組み合わせに対応しても
よく、交差点を監視するための動作環境モニタ４３１０は、自律走行車の動作環境におけ
る１つ以上の識別された遠隔車両、自律走行車の動作環境における交差点又はその１つ以
上の側面、車両交通ネットワーク形状、又はこれらの組み合わせとセンサ情報を関連付け
てもよく、これは１以上の識別された遠隔車両の各々に関する現在の又は予測される進行
方向、予測経路等の経路、現在の又は予測される速度、現在の又は予測される加速度又は
これらの組み合わせを識別することを含んでもよく、交差点を監視するための動作環境モ
ニタ４３２０は、識別された、関連付けられた又は生成された交差点情報を、自律走行車
の動作管理コントローラ４１００に出力し又はそれがアクセスするために出力してもよい
。
【0125】
別の例では、車線変更を監視するための動作環境モニタ４３３０は、現在の又は予測さ
れる車線変更動作に地理空間的に対応して、自律走行車の予測経路に沿って遅い又は静止
している遠隔車両を示す情報等、自律走行車の動作環境における１つ以上の遠隔車両のア
クションを識別、追跡又は予測すること、自律走行車の動作環境における車両交通ネット
ワーク形状等の自律走行車の動作環境の１つ以上の側面を識別すること、又はこれらの組
み合わせを行うように動作環境情報を相関させ、関連付け又は他のやり方で処理してもよ
い。例えば、車線変更を監視するための動作環境モニタ４３３０は、１つ以上のセンサか
らセンサ情報等の情報を受信してもよく、これは現在の又は予測される車線変更動作に地
理空間的に対応して、自律走行車の動作環境における１つ以上の遠隔車両、自律走行車の
動作環境における自律走行車の動作環境の１つ以上の側面、又はこれらの組み合わせに対
応してもよく、車線変更を監視するための動作環境モニタ４３３０は、現在の又は予測さ
れる車線変更動作に地理空間的に対応して、自律走行車の動作環境における交差点又はそ
の１つ以上の識別された遠隔車両、自律走行車の動作環境の１つ以上の側面、又はこれら
の組み合わせとセンサ情報を関連付けてもよく、これは１以上の識別された遠隔車両の各
々に関する現在の又は予測される進行方向、予測経路等の経路、現在の又は予測される速
度、現在の又は予測される加速度又はこれらの組み合わせを識別することを含んでもよく
、交差点を監視するための動作環境モニタ４３３０は、識別された、関連付けられた又は
生成された車線変更情報を、自律走行車の動作管理コントローラ４１００に出力し又はそ
れがアクセスするために出力してもよい。
れる車線変更動作に地理空間的に対応して、自律走行車の予測経路に沿って遅い又は静止
している遠隔車両を示す情報等、自律走行車の動作環境における１つ以上の遠隔車両のア
クションを識別、追跡又は予測すること、自律走行車の動作環境における車両交通ネット
ワーク形状等の自律走行車の動作環境の１つ以上の側面を識別すること、又はこれらの組
み合わせを行うように動作環境情報を相関させ、関連付け又は他のやり方で処理してもよ
い。例えば、車線変更を監視するための動作環境モニタ４３３０は、１つ以上のセンサか
らセンサ情報等の情報を受信してもよく、これは現在の又は予測される車線変更動作に地
理空間的に対応して、自律走行車の動作環境における１つ以上の遠隔車両、自律走行車の
動作環境における自律走行車の動作環境の１つ以上の側面、又はこれらの組み合わせに対
応してもよく、車線変更を監視するための動作環境モニタ４３３０は、現在の又は予測さ
れる車線変更動作に地理空間的に対応して、自律走行車の動作環境における交差点又はそ
の１つ以上の識別された遠隔車両、自律走行車の動作環境の１つ以上の側面、又はこれら
の組み合わせとセンサ情報を関連付けてもよく、これは１以上の識別された遠隔車両の各
々に関する現在の又は予測される進行方向、予測経路等の経路、現在の又は予測される速
度、現在の又は予測される加速度又はこれらの組み合わせを識別することを含んでもよく
、交差点を監視するための動作環境モニタ４３３０は、識別された、関連付けられた又は
生成された車線変更情報を、自律走行車の動作管理コントローラ４１００に出力し又はそ
れがアクセスするために出力してもよい。
【0126】
自律走行車の動作管理コントローラ４１００は、動作環境情報によって表される動作環
境の１つ以上の側面に基づいて１つ以上の個別の車両動作シナリオを識別してもよい。例
えば、自律走行車の動作管理コントローラ４１００は、１つ以上の動作環境モニタ４３０
０によって示される動作環境情報に基づいて又はそれを識別することに応答して、個別の
車両動作シナリオを識別してもよい。
境の１つ以上の側面に基づいて１つ以上の個別の車両動作シナリオを識別してもよい。例
えば、自律走行車の動作管理コントローラ４１００は、１つ以上の動作環境モニタ４３０
０によって示される動作環境情報に基づいて又はそれを識別することに応答して、個別の
車両動作シナリオを識別してもよい。
【0127】
自律走行車の動作管理コントローラ４１００は、動作環境情報によって表される動作環
境の複数の側面に基づいて１つ以上の個別の車両動作シナリオを識別してもよい。例えば
、動作環境情報は、歩行者が自律走行車に関する予測経路に沿って交差点に接近している
ことを表す情報を含んでもよく、自律走行車動作管理コントローラ４１００は、歩行者の
車両動作シナリオ、交差点の車両動作シナリオ、又は両方を識別してもよい。
境の複数の側面に基づいて１つ以上の個別の車両動作シナリオを識別してもよい。例えば
、動作環境情報は、歩行者が自律走行車に関する予測経路に沿って交差点に接近している
ことを表す情報を含んでもよく、自律走行車動作管理コントローラ４１００は、歩行者の
車両動作シナリオ、交差点の車両動作シナリオ、又は両方を識別してもよい。
【0128】
自律走行車の動作管理コントローラ４１００は、動作環境情報によって表される動作環
境の１つ以上の側面に基づいて１つ以上のシナリオ固有の動作制御評価モジュール４４０
０の各インスタンスをインスタンス化してもよい。例えば、自律走行車の動作管理コント
ローラ４１００は、個別の車両動作シナリオを識別することに応答して、シナリオ固有の
動作制御評価モジュール４４００の各インスタンスをインスタンス化してもよい。
境の１つ以上の側面に基づいて１つ以上のシナリオ固有の動作制御評価モジュール４４０
０の各インスタンスをインスタンス化してもよい。例えば、自律走行車の動作管理コント
ローラ４１００は、個別の車両動作シナリオを識別することに応答して、シナリオ固有の
動作制御評価モジュール４４００の各インスタンスをインスタンス化してもよい。
【0129】
自律走行車の動作管理コントローラ４１００は、動作環境情報によって表される動作環
境の１つ以上の側面に基づいて１つ以上のシナリオ固有の動作制御評価モジュール４４０
０の複数のインスタンスをインスタンス化してもよい。例えば、動作環境情報は、自律走
行車の動作環境における２人の歩行者を示してもよく、自律走行車の動作管理コントロー
ラ４１００は、動作環境情報によって表される動作環境の１つ以上の側面に基づいて各歩
行者に関する歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４１０の各インスタンスを
インスタンス化してもよい。
境の１つ以上の側面に基づいて１つ以上のシナリオ固有の動作制御評価モジュール４４０
０の複数のインスタンスをインスタンス化してもよい。例えば、動作環境情報は、自律走
行車の動作環境における２人の歩行者を示してもよく、自律走行車の動作管理コントロー
ラ４１００は、動作環境情報によって表される動作環境の１つ以上の側面に基づいて各歩
行者に関する歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４１０の各インスタンスを
インスタンス化してもよい。
【0130】
歩行者シナリオ、交差点シナリオ、又は車線変更シナリオ等のシナリオに対応する歩行
者又は遠隔車両等の識別された外部オブジェクトの濃度、数又はカウントは、定義された
閾値を超えてもよく、これは定義されたシナリオ固有の閾値であってもよく、自律走行車
の動作管理コントローラ４１００は、１つ以上の識別された外部オブジェクトに対応する
シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４００のインスタンスのインスタンス化を省略
してもよい。
者又は遠隔車両等の識別された外部オブジェクトの濃度、数又はカウントは、定義された
閾値を超えてもよく、これは定義されたシナリオ固有の閾値であってもよく、自律走行車
の動作管理コントローラ４１００は、１つ以上の識別された外部オブジェクトに対応する
シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４００のインスタンスのインスタンス化を省略
してもよい。
【0131】
例えば、動作環境モニタ４３００によって示される動作環境情報は、自律走行車の動作
環境における２５人の歩行者を示してもよく、歩行者シナリオに関して定義された閾値は
、１０等の歩行者の定義された濃度であってもよく、自律走行車の動作管理コントローラ
４１００は、自律走行車と収束する予測経路を有する自律走行車に地理空間的に最接近し
ている１０人の歩行者等、最も関連性の高い歩行者を識別してもよく、自律走行車の動作
管理コントローラ４１００は、１０人の最も関連性の高い歩行者に関する歩行者シナリオ
固有の動作制御評価モジュール４４１０の１０個のインスタンスをインスタンス化しても
よく、自律走行車の動作管理コントローラ４１００は、１５人の他の歩行者に関する歩行
者シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４１０のインスタンスのインスタンス化を省
略してもよい。
環境における２５人の歩行者を示してもよく、歩行者シナリオに関して定義された閾値は
、１０等の歩行者の定義された濃度であってもよく、自律走行車の動作管理コントローラ
４１００は、自律走行車と収束する予測経路を有する自律走行車に地理空間的に最接近し
ている１０人の歩行者等、最も関連性の高い歩行者を識別してもよく、自律走行車の動作
管理コントローラ４１００は、１０人の最も関連性の高い歩行者に関する歩行者シナリオ
固有の動作制御評価モジュール４４１０の１０個のインスタンスをインスタンス化しても
よく、自律走行車の動作管理コントローラ４１００は、１５人の他の歩行者に関する歩行
者シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４１０のインスタンスのインスタンス化を省
略してもよい。
【0132】
別の例では、動作環境モニタ４３００によって示される動作環境情報は、北行きの道路
セグメント、南行きの道路セグメント、東行きの道路セグメント及び西行きの道路セグメ
ント等の４つの道路セグメントを含み、かつ北行きの道路セグメントに対応する５つの遠
隔車両、南行きの道路セグメントに対応する３つの遠隔車両、東行きの道路セグメントに
対応する４つの遠隔車両、及び西行きの道路セグメントに対応する２つの遠隔車両を示す
交差点を示してもよく、交差点シナリオに関して定義された閾値は、２等の道路セグメン
トごとの遠隔車両の定義された濃度であってもよく、自律走行車の動作管理コントローラ
４１００は、道路セグメントごとの自律走行車と収束する予測経路を有する交差点に地理
空間的に最接近する２つの遠隔車両等の道路セグメントごとの２つの最も関連性の高い遠
隔車両を識別してもよく、自律走行車の動作管理コントローラ４１００は、北行きの道路
セグメントに対応する２つの最も関連性の高い遠隔車両に関する交差点シナリオ固有の動
作制御評価モジュール４４２０の２つのインスタンス、南行きの道路セグメントに対応す
る２つの最も関連性の高い交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４２０の２つ
のインスタンス、東行きの道路セグメントに対応する２つの最も関連性の高い交差点シナ
リオ固有の動作制御評価モジュール４４２０の２つのインスタンス、西行きの道路セグメ
ントに対応する２つの最も関連性の高い交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール４
４２０の２つのインスタンスを作成してもよく、自律走行車の動作管理コントローラ４１
００は、北行きの道路セグメント３つの他の遠隔車両、南行きの道路セグメントに対応す
る３つの他の遠隔車両、東行きの道路セグメントに対応する２つの他の遠隔車両に関する
交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４２０のインスタンスのインスタンスを
省略してもよい。代替的に又は追加的に、交差点に関して定義された閾値は、８等の定義
された濃度の交差点ごとの遠隔車両であってもよく、自律走行車の動作管理コントローラ
４１００は、自律走行車と収束する予測経路を有する交差点に地理空間的に最接近する８
つの遠隔車両等の交差点ごとの８つの最も関連性の高い遠隔車両を識別してもよく、自律
走行車の動作管理コントローラ４１００は、８つの最も関連性の高い遠隔車両に関する交
差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４２０の８つのインスタンスをインスタン
ス化してもよく、自律走行車の動作管理コントローラ４１００は、６つの他の遠隔車両に
関する交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４２０のインスタンスのインスタ
ンス化を省略してもよい。
セグメント、南行きの道路セグメント、東行きの道路セグメント及び西行きの道路セグメ
ント等の４つの道路セグメントを含み、かつ北行きの道路セグメントに対応する５つの遠
隔車両、南行きの道路セグメントに対応する３つの遠隔車両、東行きの道路セグメントに
対応する４つの遠隔車両、及び西行きの道路セグメントに対応する２つの遠隔車両を示す
交差点を示してもよく、交差点シナリオに関して定義された閾値は、２等の道路セグメン
トごとの遠隔車両の定義された濃度であってもよく、自律走行車の動作管理コントローラ
４１００は、道路セグメントごとの自律走行車と収束する予測経路を有する交差点に地理
空間的に最接近する２つの遠隔車両等の道路セグメントごとの２つの最も関連性の高い遠
隔車両を識別してもよく、自律走行車の動作管理コントローラ４１００は、北行きの道路
セグメントに対応する２つの最も関連性の高い遠隔車両に関する交差点シナリオ固有の動
作制御評価モジュール４４２０の２つのインスタンス、南行きの道路セグメントに対応す
る２つの最も関連性の高い交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４２０の２つ
のインスタンス、東行きの道路セグメントに対応する２つの最も関連性の高い交差点シナ
リオ固有の動作制御評価モジュール４４２０の２つのインスタンス、西行きの道路セグメ
ントに対応する２つの最も関連性の高い交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール４
４２０の２つのインスタンスを作成してもよく、自律走行車の動作管理コントローラ４１
００は、北行きの道路セグメント３つの他の遠隔車両、南行きの道路セグメントに対応す
る３つの他の遠隔車両、東行きの道路セグメントに対応する２つの他の遠隔車両に関する
交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４２０のインスタンスのインスタンスを
省略してもよい。代替的に又は追加的に、交差点に関して定義された閾値は、８等の定義
された濃度の交差点ごとの遠隔車両であってもよく、自律走行車の動作管理コントローラ
４１００は、自律走行車と収束する予測経路を有する交差点に地理空間的に最接近する８
つの遠隔車両等の交差点ごとの８つの最も関連性の高い遠隔車両を識別してもよく、自律
走行車の動作管理コントローラ４１００は、８つの最も関連性の高い遠隔車両に関する交
差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４２０の８つのインスタンスをインスタン
ス化してもよく、自律走行車の動作管理コントローラ４１００は、６つの他の遠隔車両に
関する交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４２０のインスタンスのインスタ
ンス化を省略してもよい。
【0133】
自律走行車の動作管理コントローラ４１００は、ブロックモニタ４２００等の自律走行
車の別の装置又はシナリオ固有の動作制御評価モジュール４４００の１つ以上のインスタ
ンスに動作環境情報又はその１つ以上の側面を送信してもよい。
車の別の装置又はシナリオ固有の動作制御評価モジュール４４００の１つ以上のインスタ
ンスに動作環境情報又はその１つ以上の側面を送信してもよい。
【0134】
自律走行車の動作管理コントローラ４１００は、動作環境情報又はその１つ以上の側面
を、図１に示されるメモリ１３４０等の自律走行車のメモリ等に記憶してもよい。
を、図１に示されるメモリ１３４０等の自律走行車のメモリ等に記憶してもよい。
【0135】
自律走行車の動作管理コントローラ４１００は、シナリオ固有の動作制御評価モジュー
ル４４００の各インスタンスから候補車両制御アクションを受信してもよい。例えば、第
１のシナリオ固有の動作制御評価モジュール４４００の第１のインスタンスからの候補車
両制御アクションは、「停止」車両制御アクションを示してもよく、第２のシナリオ固有
の動作制御評価モジュール４４００の第２のインスタンスからの候補車両制御アクション
は、「前進」車両制御アクションを示してもよく、第３のシナリオ固有の動作制御評価モ
ジュール４４００の第３のインスタンスからの候補車両制御アクションは、「続行」車両
制御アクションを示してもよい。
ル４４００の各インスタンスから候補車両制御アクションを受信してもよい。例えば、第
１のシナリオ固有の動作制御評価モジュール４４００の第１のインスタンスからの候補車
両制御アクションは、「停止」車両制御アクションを示してもよく、第２のシナリオ固有
の動作制御評価モジュール４４００の第２のインスタンスからの候補車両制御アクション
は、「前進」車両制御アクションを示してもよく、第３のシナリオ固有の動作制御評価モ
ジュール４４００の第３のインスタンスからの候補車両制御アクションは、「続行」車両
制御アクションを示してもよい。
【0136】
自律走行車の動作管理コントローラ４１００は、１つ以上の候補車両制御アクションに
従って車両交通ネットワークの一部を横断するべきかどうかを決定してもよい。例えば、
自律走行車動作管理コントローラ４１００は、シナリオ固有の動作制御評価モジュール４
４００の複数のインスタンスから複数の候補車両制御アクションを受信してもよく、候補
車両制御アクションから車両制御アクションを識別してもよく、車両制御アクションに従
って車両交通ネットワークを横断してもよい。
従って車両交通ネットワークの一部を横断するべきかどうかを決定してもよい。例えば、
自律走行車動作管理コントローラ４１００は、シナリオ固有の動作制御評価モジュール４
４００の複数のインスタンスから複数の候補車両制御アクションを受信してもよく、候補
車両制御アクションから車両制御アクションを識別してもよく、車両制御アクションに従
って車両交通ネットワークを横断してもよい。
【0137】
自律走行車の動作管理コントローラ４１００は、１つ以上の定義された車両制御アクシ
ョン識別測定基準に基づいて候補車両制御アクションから車両制御アクションを識別して
もよい。
ョン識別測定基準に基づいて候補車両制御アクションから車両制御アクションを識別して
もよい。
【0138】
定義された車両制御アクション識別測定基準は、車両制御アクションの各タイプに関連
付けられる優先度、重み又はランクを含んでもよく、候補車両制御アクションから車両制
御アクションを識別することは、候補車両制御アクションから最も高い優先度を識別する
ことを含んでもよい。例えば、「停止」車両制御アクションは、高優先度に関連付けられ
てもよく、「前進」車両制御アクションは、高い優先度よりも低い中間優先度に関連付け
られてもよく、「続行」車両制御アクションは、中間の優先度よりも低い低優先度に関連
付けられてもよい。一例では、候補車両制御アクションは、１つ以上の「停止」車両制御
アクションを含んでもよく、「停止」車両制御アクションが、車両制御アクションとして
識別されてもよい。別の例では、候補車両制御アクションは、「停止」車両制御アクショ
ンを省略してもよく、１つ以上の「前進」車両制御アクションを含んでもよく、「前進」
車両制御アクションが、車両制御アクションとして識別されてもよい。別の例では、候補
車両制御アクションは、「停止」車両制御アクションを省略してもよく、「前進」車両制
御アクションを省略してもよく、１つ以上の「続行」車両制御アクションを含んでもよく
、「続行」車両制御アクションが、車両制御アクションとして識別されてもよい。
付けられる優先度、重み又はランクを含んでもよく、候補車両制御アクションから車両制
御アクションを識別することは、候補車両制御アクションから最も高い優先度を識別する
ことを含んでもよい。例えば、「停止」車両制御アクションは、高優先度に関連付けられ
てもよく、「前進」車両制御アクションは、高い優先度よりも低い中間優先度に関連付け
られてもよく、「続行」車両制御アクションは、中間の優先度よりも低い低優先度に関連
付けられてもよい。一例では、候補車両制御アクションは、１つ以上の「停止」車両制御
アクションを含んでもよく、「停止」車両制御アクションが、車両制御アクションとして
識別されてもよい。別の例では、候補車両制御アクションは、「停止」車両制御アクショ
ンを省略してもよく、１つ以上の「前進」車両制御アクションを含んでもよく、「前進」
車両制御アクションが、車両制御アクションとして識別されてもよい。別の例では、候補
車両制御アクションは、「停止」車両制御アクションを省略してもよく、「前進」車両制
御アクションを省略してもよく、１つ以上の「続行」車両制御アクションを含んでもよく
、「続行」車両制御アクションが、車両制御アクションとして識別されてもよい。
【0139】
候補車両制御アクションから車両制御アクションを識別することは、定義された車両制
御アクション識別測定基準、インスタンス化されたシナリオ、インスタンス化されたシナ
リオに関連付けられる重み、候補車両制御アクション、候補車両制御アクションに関連付
けられる重み、又はこれらの組み合わせに基づいて車両制御アクションの各タイプに関す
る加重平均を生成又は計算することを含んでもよい。
御アクション識別測定基準、インスタンス化されたシナリオ、インスタンス化されたシナ
リオに関連付けられる重み、候補車両制御アクション、候補車両制御アクションに関連付
けられる重み、又はこれらの組み合わせに基づいて車両制御アクションの各タイプに関す
る加重平均を生成又は計算することを含んでもよい。
【0140】
例えば、候補車両制御アクションから車両制御アクションを識別することは、分類問題
の教師あり学習等の機械学習コンポーネントを実装すること、及び対応する車両動作シナ
リオの１０００例等の例示を使用して機械学習コンポーネントを訓練することを含んでも
よい。別の例では、候補車両制御アクションから車両制御アクションを識別することは、
マルコフ決定過程又は部分観測マルコフ決定過程を実装することを含んでもよく、これは
各候補車両制御アクションが後続の候補車両制御アクションに影響するかを記述してもよ
く、各車両制御アクションに関する正の又は負の報酬を出力する報酬関数を含んでもよい
。
の教師あり学習等の機械学習コンポーネントを実装すること、及び対応する車両動作シナ
リオの１０００例等の例示を使用して機械学習コンポーネントを訓練することを含んでも
よい。別の例では、候補車両制御アクションから車両制御アクションを識別することは、
マルコフ決定過程又は部分観測マルコフ決定過程を実装することを含んでもよく、これは
各候補車両制御アクションが後続の候補車両制御アクションに影響するかを記述してもよ
く、各車両制御アクションに関する正の又は負の報酬を出力する報酬関数を含んでもよい
。
【0141】
自律走行車の動作管理コントローラ４１００は、シナリオ固有の動作制御評価モジュー
ル４４００のインスタンスを非インスタンス化してもよい。例えば、自律走行車の動作管
理コントローラ４１００は、自律走行車に関する個別の車両動作シナリオを示すように動
作条件の個別セットを識別し、個別の車両動作シナリオに関するシナリオ固有の動作制御
評価モジュール４４００のインスタンスをインスタンス化し、動作条件を監視し、その後
で１つ以上の動作条件は満了している又は定義された閾値より低い自律走行車の動作に影
響を及ぼす可能性を有することを決定し、自律走行車の動作管理コントローラ４１００は
、シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４００のインスタンスを非インスタンス化し
てもよい。
ル４４００のインスタンスを非インスタンス化してもよい。例えば、自律走行車の動作管
理コントローラ４１００は、自律走行車に関する個別の車両動作シナリオを示すように動
作条件の個別セットを識別し、個別の車両動作シナリオに関するシナリオ固有の動作制御
評価モジュール４４００のインスタンスをインスタンス化し、動作条件を監視し、その後
で１つ以上の動作条件は満了している又は定義された閾値より低い自律走行車の動作に影
響を及ぼす可能性を有することを決定し、自律走行車の動作管理コントローラ４１００は
、シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４００のインスタンスを非インスタンス化し
てもよい。
【0142】
ブロックモニタ４２００は、自律走行車に関する動作環境又はその側面を表す動作環境
情報を受信してもよい。例えば、ブロックモニタ４２００は、自律走行車の動作管理コン
トローラ４１００から、自律走行車のセンサから、遠隔車両又はインフラストラクチャデ
バイス等の外部デバイスから、又はこれらの組み合わせから動作環境情報を受信してもよ
い。いくつかの実施形態では、ブロックモニタ４２００は、図１に示されるメモリ１３４
０等の自律走行車のメモリ等のメモリから動作環境情報又はその一部を読み取ってもよい
。
情報を受信してもよい。例えば、ブロックモニタ４２００は、自律走行車の動作管理コン
トローラ４１００から、自律走行車のセンサから、遠隔車両又はインフラストラクチャデ
バイス等の外部デバイスから、又はこれらの組み合わせから動作環境情報を受信してもよ
い。いくつかの実施形態では、ブロックモニタ４２００は、図１に示されるメモリ１３４
０等の自律走行車のメモリ等のメモリから動作環境情報又はその一部を読み取ってもよい
。
【0143】
図４に明示されてはいないが、自律走行車の動作管理システム４０００は、予測情報を
生成してブロックモニタ４２００に送信してもよく、ブロックモニタ４２００は、１つ以
上の動作環境モニタ４３００に可用性確率情報を出力してもよい。
生成してブロックモニタ４２００に送信してもよく、ブロックモニタ４２００は、１つ以
上の動作環境モニタ４３００に可用性確率情報を出力してもよい。
【0144】
ブロックモニタ４２００は、自律走行車に近接する車両交通ネットワークの部分等の車
両交通ネットワークの１つ以上の部分に関する各可用性確率又は対応するブロック可能性
を決定してもよく、部分は自律走行車の現在の経路に基づいて識別される予測経路等の自
律走行車の予測経路に対応する車両交通ネットワークの部分を含んでもよい。
両交通ネットワークの１つ以上の部分に関する各可用性確率又は対応するブロック可能性
を決定してもよく、部分は自律走行車の現在の経路に基づいて識別される予測経路等の自
律走行車の予測経路に対応する車両交通ネットワークの部分を含んでもよい。
【0145】
可用性確率又は対応するブロック可能性は、自律走行車が、遠隔車両又は歩行者等の外
部オブジェクトによって妨げられない等、安全に交通ネットワークの一部又はその中の空
間的位置を横断し得る確率又は可能性を示してもよい。例えば、車両交通ネットワークの
一部は、静止オブジェクト等の障害物を含んでもよく、車両交通ネットワークの一部に関
する可用性確率は、０％等のように低くてもよく、これは、車両交通ネットワークの一部
に関する１００％等のような高いブロック可能性として表されてもよい。
部オブジェクトによって妨げられない等、安全に交通ネットワークの一部又はその中の空
間的位置を横断し得る確率又は可能性を示してもよい。例えば、車両交通ネットワークの
一部は、静止オブジェクト等の障害物を含んでもよく、車両交通ネットワークの一部に関
する可用性確率は、０％等のように低くてもよく、これは、車両交通ネットワークの一部
に関する１００％等のような高いブロック可能性として表されてもよい。
【0146】
ブロックモニタ４２００は、自律走行車の３００メートル以内等の動作環境内の車両交
通ネットワークの複数の部分の各々に関する各可用性確率を識別してもよい。
通ネットワークの複数の部分の各々に関する各可用性確率を識別してもよい。
【0147】
ブロックモニタ４２００は、自律走行車に関する動作情報、１つ以上の外部オブジェク
トに関する動作情報、車両交通ネットワークを表す車両交通ネットワーク情報、又はこれ
らの組み合わせに基づいて、車両交通ネットワークの一部及び対応する可用性確率を識別
してもよい。自律走行車に関する動作情報は、車両交通ネットワークにおける自律走行車
の地理空間的位置を示す情報を含んでもよく、これは、自律走行車に関する予測経路に基
づいて識別される予測位置等の予測位置又は現在地であってもよい。外部オブジェクトに
関する動作情報は、車両交通ネットワーク内の又はそれに近接する１つ以上の外部オブジ
ェクトの各地理空間的位置を示してもよく、これは、各外部オブジェクトに関する予測経
路に基づいて識別される予測位置等の予測位置又は現在地であってもよい。
トに関する動作情報、車両交通ネットワークを表す車両交通ネットワーク情報、又はこれ
らの組み合わせに基づいて、車両交通ネットワークの一部及び対応する可用性確率を識別
してもよい。自律走行車に関する動作情報は、車両交通ネットワークにおける自律走行車
の地理空間的位置を示す情報を含んでもよく、これは、自律走行車に関する予測経路に基
づいて識別される予測位置等の予測位置又は現在地であってもよい。外部オブジェクトに
関する動作情報は、車両交通ネットワーク内の又はそれに近接する１つ以上の外部オブジ
ェクトの各地理空間的位置を示してもよく、これは、各外部オブジェクトに関する予測経
路に基づいて識別される予測位置等の予測位置又は現在地であってもよい。
【0148】
可用性確率は、自律走行車の動作環境における各外部オブジェクトに対応するブロック
モニタ４２００によって示されてもよく、地理空間的エリアは、複数の外部オブジェクト
に対応する複数の可用性確率に関連付けられてもよい。合計可用性確率は、歩行者の可用
性確率及び遠隔車両に関する可用性確率等の自律走行車の動作環境における外部オブジェ
クトの各タイプに対応するブロックモニタ４２００によって示されてもよく、地理空間的
エリアは、複数の外部オブジェクトタイプに対応する複数の可用性確率に関連付けられて
もよい。いくつかの実施形態では、ブロックモニタ４２００は、各地理空間的位置に関す
る１つの合計可用性確率を示してもよく、これは、地理的位置に関する複数の時間的可用
性確率を含んでもよい。
モニタ４２００によって示されてもよく、地理空間的エリアは、複数の外部オブジェクト
に対応する複数の可用性確率に関連付けられてもよい。合計可用性確率は、歩行者の可用
性確率及び遠隔車両に関する可用性確率等の自律走行車の動作環境における外部オブジェ
クトの各タイプに対応するブロックモニタ４２００によって示されてもよく、地理空間的
エリアは、複数の外部オブジェクトタイプに対応する複数の可用性確率に関連付けられて
もよい。いくつかの実施形態では、ブロックモニタ４２００は、各地理空間的位置に関す
る１つの合計可用性確率を示してもよく、これは、地理的位置に関する複数の時間的可用
性確率を含んでもよい。
【0149】
ブロックモニタ４２００は、外部オブジェクトを識別し、外部オブジェクトを追跡し、
外部オブジェクトに関する位置情報、経路情報若しくは両方を推定し、又はこれらの組み
合わせを行ってもよい。例えば、ブロックモニタ４２００は、外部オブジェクトを識別し
てもよく、外部オブジェクトに関する予測経路を識別してもよく、これは、予測空間的位
置、予想時間的位置、及び対応する可能性のシーケンスを示してもよい。
外部オブジェクトに関する位置情報、経路情報若しくは両方を推定し、又はこれらの組み
合わせを行ってもよい。例えば、ブロックモニタ４２００は、外部オブジェクトを識別し
てもよく、外部オブジェクトに関する予測経路を識別してもよく、これは、予測空間的位
置、予想時間的位置、及び対応する可能性のシーケンスを示してもよい。
【0150】
ブロックモニタは、外部オブジェクトの現在地を示す情報、外部オブジェクトに関する
現在の軌道を示す情報、外部オブジェクトを歩行者又は遠隔車両として分類する情報等の
外部オブジェクトの分類のタイプを示す情報等の動作環境情報、車両交通ネットワークが
外部オブジェクトに近接する横断歩道を含んでいることを示す情報等の車両交通ネットワ
ーク情報、過去に識別された又は追跡された外部オブジェクトに関連付けられる情報、又
はこれらの任意の組み合わせに基づいてオブジェクトに関する予測経路を識別してもよい
。例えば、外部オブジェクトは、遠隔車両として識別されてもよく、遠隔車両に関する予
測経路は、遠隔車両の現在地を示す情報、遠隔車両の現在の軌道を示す情報、遠隔車両の
現在の速度を示す情報、遠隔車両に対応する車両交通ネットワーク情報、法的又は規制情
報、又はこれらの組み合わせに基づいて識別されてもよい。
現在の軌道を示す情報、外部オブジェクトを歩行者又は遠隔車両として分類する情報等の
外部オブジェクトの分類のタイプを示す情報等の動作環境情報、車両交通ネットワークが
外部オブジェクトに近接する横断歩道を含んでいることを示す情報等の車両交通ネットワ
ーク情報、過去に識別された又は追跡された外部オブジェクトに関連付けられる情報、又
はこれらの任意の組み合わせに基づいてオブジェクトに関する予測経路を識別してもよい
。例えば、外部オブジェクトは、遠隔車両として識別されてもよく、遠隔車両に関する予
測経路は、遠隔車両の現在地を示す情報、遠隔車両の現在の軌道を示す情報、遠隔車両の
現在の速度を示す情報、遠隔車両に対応する車両交通ネットワーク情報、法的又は規制情
報、又はこれらの組み合わせに基づいて識別されてもよい。
【0151】
ブロックモニタ４２００は、継続的に又は周期的に可用性確率を決定又は更新してもよ
い。外部オブジェクトの１つ以上のクラス又はタイプは、優先的ブロックと識別されても
よく、優先的にブロックしている外部オブジェクトの予測経路は、別の優先的にブロック
している外部オブジェクトの予測経路と空間的及び時間的に重複してもよい。例えば、歩
行者の予測経路は、別の歩行者の予測経路と重複してもよい。外部オブジェクトの１つ以
上のクラス又はタイプは、恭順的ブロックと識別されてもよく、恭順的にブロックしてい
る外部オブジェクトの予測経路はブロックされてもよく、例えば、他の外部オブジェクト
によって妨害されるか又は他のやり方で影響されてもよい。例えば、遠隔車両に関する予
測経路は、別の遠隔車両又は歩行者によってブロックされてもよい。
い。外部オブジェクトの１つ以上のクラス又はタイプは、優先的ブロックと識別されても
よく、優先的にブロックしている外部オブジェクトの予測経路は、別の優先的にブロック
している外部オブジェクトの予測経路と空間的及び時間的に重複してもよい。例えば、歩
行者の予測経路は、別の歩行者の予測経路と重複してもよい。外部オブジェクトの１つ以
上のクラス又はタイプは、恭順的ブロックと識別されてもよく、恭順的にブロックしてい
る外部オブジェクトの予測経路はブロックされてもよく、例えば、他の外部オブジェクト
によって妨害されるか又は他のやり方で影響されてもよい。例えば、遠隔車両に関する予
測経路は、別の遠隔車両又は歩行者によってブロックされてもよい。
【0152】
ブロックモニタ４２００は、歩行者等の外部オブジェクトを優先的にブロックするため
に予測経路を識別してもよく、外部オブジェクトを優先的にブロックするための予測経路
を受けて、遠隔車両等の外部オブジェクトを恭順的にブロックするために予測経路を識別
してもよい。ブロックモニタ４２００は、可用性確率又は対応するブロック可能性を自律
走行車の動作管理コントローラ４１００に伝達してもよい。自律走行車の動作管理コント
ローラ４１００は、可用性確率又は対応するブロック可能性をシナリオ固有の動作制御評
価モジュール４４００の生成された各インスタンスに伝達してもよい。
に予測経路を識別してもよく、外部オブジェクトを優先的にブロックするための予測経路
を受けて、遠隔車両等の外部オブジェクトを恭順的にブロックするために予測経路を識別
してもよい。ブロックモニタ４２００は、可用性確率又は対応するブロック可能性を自律
走行車の動作管理コントローラ４１００に伝達してもよい。自律走行車の動作管理コント
ローラ４１００は、可用性確率又は対応するブロック可能性をシナリオ固有の動作制御評
価モジュール４４００の生成された各インスタンスに伝達してもよい。
【0153】
各シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４００は、それぞれ個別の車両動作シナリ
オをモデル化してもよい。自律走行車の動作管理システム４０００は、任意の数のシナリ
オ固有の動作制御評価モジュール４４００を含んでもよく、各々がそれぞれ個別の車両動
作シナリオをモデル化する。
オをモデル化してもよい。自律走行車の動作管理システム４０００は、任意の数のシナリ
オ固有の動作制御評価モジュール４４００を含んでもよく、各々がそれぞれ個別の車両動
作シナリオをモデル化する。
【0154】
シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４００によって個別の車両動作シナリオをモ
デル化することは、個別の車両動作シナリオに対応する自律走行車の動作環境の側面を表
す状態情報を生成、維持又は両方を行うこと、対応する状態のそれぞれのモデル化された
側面の中から潜在的相互作用を識別すること、及びモデルを解決する候補車両制御アクシ
ョンを決定することを含んでもよい。いくつかの実施形態では、個別の車両動作シナリオ
に対応する自律走行車の動作環境の側面の定義されたセット以外の自律走行車の動作環境
の側面はモデルから省略されてもよい。
デル化することは、個別の車両動作シナリオに対応する自律走行車の動作環境の側面を表
す状態情報を生成、維持又は両方を行うこと、対応する状態のそれぞれのモデル化された
側面の中から潜在的相互作用を識別すること、及びモデルを解決する候補車両制御アクシ
ョンを決定することを含んでもよい。いくつかの実施形態では、個別の車両動作シナリオ
に対応する自律走行車の動作環境の側面の定義されたセット以外の自律走行車の動作環境
の側面はモデルから省略されてもよい。
【0155】
自律走行車の動作管理システム４０００は、解決独立的であってもよく、シングルエー
ジェントモデル、マルチエージェントモデル、学習モデル、１つ以上の車両動作シナリオ
の任意の他のモデル等の個別の車両動作シナリオの任意のモデルを含んでもよい。
ジェントモデル、マルチエージェントモデル、学習モデル、１つ以上の車両動作シナリオ
の任意の他のモデル等の個別の車両動作シナリオの任意のモデルを含んでもよい。
【0156】
１つ以上のシナリオ固有の動作制御評価モジュール４４００は、古典的プランニング（
Ｃｌａｓｓｉｃａｌ Ｐｌａｎｎｉｎｇ；ＣＰ）モデルであってもよく、これはシングル
エージェントモデルであってもよく、定義された入力状態に基づいて個別の車両動作シナ
リオをモデル化してもよく、シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４００によってモ
デル化される個別の車両動作シナリオに関する自律走行車の動作環境の要素のそれぞれの
非確率的状態を示してもよい。古典的プランニングモデルでは、時間的位置に関連付けら
れる外部オブジェクト等のモデル化要素の地理空間的位置等の１つ以上の側面が、例えば
、定義された又は固定された量だけ、非確率的に、直後の時間的位置等の別の時間的位置
に関連付けられる対応する側面とは異なってもよい。例えば、第１の時間的位置において
、遠隔車両は、第１の地理空間的位置を有してもよく、直後の第２の時間的位置において
、遠隔車両は、遠隔車両に関する予測経路に沿って、定義されたメートル数等の定義され
た地理空間的距離だけ第１の地理空間的位置とは異なる第２の地理空間的位置を有しても
よい。
Ｃｌａｓｓｉｃａｌ Ｐｌａｎｎｉｎｇ；ＣＰ）モデルであってもよく、これはシングル
エージェントモデルであってもよく、定義された入力状態に基づいて個別の車両動作シナ
リオをモデル化してもよく、シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４００によってモ
デル化される個別の車両動作シナリオに関する自律走行車の動作環境の要素のそれぞれの
非確率的状態を示してもよい。古典的プランニングモデルでは、時間的位置に関連付けら
れる外部オブジェクト等のモデル化要素の地理空間的位置等の１つ以上の側面が、例えば
、定義された又は固定された量だけ、非確率的に、直後の時間的位置等の別の時間的位置
に関連付けられる対応する側面とは異なってもよい。例えば、第１の時間的位置において
、遠隔車両は、第１の地理空間的位置を有してもよく、直後の第２の時間的位置において
、遠隔車両は、遠隔車両に関する予測経路に沿って、定義されたメートル数等の定義され
た地理空間的距離だけ第１の地理空間的位置とは異なる第２の地理空間的位置を有しても
よい。
【0157】
１つ以上のシナリオ固有の動作制御評価モジュール４４００は、マルコフ決定過程（Ｍ
ＤＰ）モデル等の離散時間確率制御処理であってもよく、これはシングルエージェントモ
デルであってもよく、定義された入力状態に基づいて個別の車両動作シナリオをモデル化
してもよい。外部オブジェクトに関する位置の変化等の自律走行車の動作環境の変化、例
えば、外部オブジェクトに関する位置の変化は、確率的変化としてモデル化されてもよい
。マルコフ決定過程モデルは、より多くの処理リソースを利用してもよく、古典的プラン
ニング（ＣＰ）モデルよりも正確に個別の車両動作シナリオをモデル化してもよい。
ＤＰ）モデル等の離散時間確率制御処理であってもよく、これはシングルエージェントモ
デルであってもよく、定義された入力状態に基づいて個別の車両動作シナリオをモデル化
してもよい。外部オブジェクトに関する位置の変化等の自律走行車の動作環境の変化、例
えば、外部オブジェクトに関する位置の変化は、確率的変化としてモデル化されてもよい
。マルコフ決定過程モデルは、より多くの処理リソースを利用してもよく、古典的プラン
ニング（ＣＰ）モデルよりも正確に個別の車両動作シナリオをモデル化してもよい。
【0158】
マルコフ決定過程モデルは、現在の状態、予測される将来の状態、又は両方等の対応す
る状態によって、現在の時間的位置、将来の時間的位置、又は両方等の時間的位置のシー
ケンスとして個別の車両動作シナリオをモデル化してもよい。各時間的位置において、モ
デルは状態を有してもよく、これは予測状態であってもよく、これは１つ以上の候補車両
制御アクションに関連付けられてもよい。モデルは、自律走行車をエージェントとして表
してもよく、これは、現在の状態に関して識別されたアクション、及び識別されたアクシ
ョンが現在の状態から後の状態に状態を遷移させる確率に従って、時間的位置のシーケン
スに沿って、ある状態（現在の状態）から別の状態（後の状態）に遷移してもよい。
る状態によって、現在の時間的位置、将来の時間的位置、又は両方等の時間的位置のシー
ケンスとして個別の車両動作シナリオをモデル化してもよい。各時間的位置において、モ
デルは状態を有してもよく、これは予測状態であってもよく、これは１つ以上の候補車両
制御アクションに関連付けられてもよい。モデルは、自律走行車をエージェントとして表
してもよく、これは、現在の状態に関して識別されたアクション、及び識別されたアクシ
ョンが現在の状態から後の状態に状態を遷移させる確率に従って、時間的位置のシーケン
スに沿って、ある状態（現在の状態）から別の状態（後の状態）に遷移してもよい。
【0159】
モデルは、報酬を獲得してもよく、これは各アクションに従ってある状態から別の状態
に遷移することに対応して、正又は負の値であってもよい。モデルは、累積的報酬を最大
化する時間的位置のシーケンスにおける各状態に対応するアクションを識別することによ
り、個別の車両動作シナリオを解決してもよい。モデルを解決することは、モデル化シナ
リオ及び動作環境情報に応答して車両制御アクションを識別することを含んでもよい。
に遷移することに対応して、正又は負の値であってもよい。モデルは、累積的報酬を最大
化する時間的位置のシーケンスにおける各状態に対応するアクションを識別することによ
り、個別の車両動作シナリオを解決してもよい。モデルを解決することは、モデル化シナ
リオ及び動作環境情報に応答して車両制御アクションを識別することを含んでもよい。
【0160】
マルコフ決定過程モデルは、状態のセット、アクションのセット、状態遷移確率のセッ
ト、報酬関数、又はこれらの組み合わせを使用して個別の車両動作シナリオをモデル化し
てもよい。いくつかの実施形態では、個別の車両動作シナリオをモデル化することは、割
引係数を使用することを含んでもよく、これは後の時間的期間に適用される報酬関数の出
力を調節するか又は割引きしてもよい。
ト、報酬関数、又はこれらの組み合わせを使用して個別の車両動作シナリオをモデル化し
てもよい。いくつかの実施形態では、個別の車両動作シナリオをモデル化することは、割
引係数を使用することを含んでもよく、これは後の時間的期間に適用される報酬関数の出
力を調節するか又は割引きしてもよい。
【0161】
状態のセットは、マルコフ決定過程モデルの現在の状態、マルコフ決定過程モデルの１
つ以上の可能な後の状態、又はこれらの組み合わせを含んでもよい。状態は、識別された
条件を表してもよく、これは、離散時間的位置において自律走行車の動作に確率的に影響
を及ぼし得る自律走行車の動作環境の、外部オブジェクト及び交通制御デバイス等のそれ
ぞれの定義された側面の予測条件であってもよい。例えば、自律走行車の近くで動作して
いる遠隔車両は、自律走行車の動作に影響を及ぼしてもよく、マルコフ決定過程モデルで
表されてもよく、これは遠隔車両の識別される又は予測される地理空間的位置、自律走行
車の識別される又は予測される経路、方位又は両方、遠隔車両の識別される又は予測され
る速度、遠隔車両の識別される又は予測される加速度又は減速度、又は各時間的位置に対
応するこれらの組み合わせを表すことを含んでもよい。インスタンス化時に、マルコフ決
定過程モデルの現在の状態は、動作環境の同時状態又は条件に対応してもよい。状態の各
セットは、個別の車両動作シナリオの各々に関して定義されてもよい。
つ以上の可能な後の状態、又はこれらの組み合わせを含んでもよい。状態は、識別された
条件を表してもよく、これは、離散時間的位置において自律走行車の動作に確率的に影響
を及ぼし得る自律走行車の動作環境の、外部オブジェクト及び交通制御デバイス等のそれ
ぞれの定義された側面の予測条件であってもよい。例えば、自律走行車の近くで動作して
いる遠隔車両は、自律走行車の動作に影響を及ぼしてもよく、マルコフ決定過程モデルで
表されてもよく、これは遠隔車両の識別される又は予測される地理空間的位置、自律走行
車の識別される又は予測される経路、方位又は両方、遠隔車両の識別される又は予測され
る速度、遠隔車両の識別される又は予測される加速度又は減速度、又は各時間的位置に対
応するこれらの組み合わせを表すことを含んでもよい。インスタンス化時に、マルコフ決
定過程モデルの現在の状態は、動作環境の同時状態又は条件に対応してもよい。状態の各
セットは、個別の車両動作シナリオの各々に関して定義されてもよい。
【0162】
任意の数の又は濃度の状態が使用されてもよいが、モデルに含まれる状態の数又は濃度
は、３００の状態等の定義された状態の最大数に制限されてもよい。例えば、モデルは、
対応するシナリオに関して最も可能性の高い３００の状態を含んでもよい。
は、３００の状態等の定義された状態の最大数に制限されてもよい。例えば、モデルは、
対応するシナリオに関して最も可能性の高い３００の状態を含んでもよい。
【0163】
アクションのセットは、状態のセットの中の各状態においてマルコフ決定過程モデルに
利用可能な車両制御アクションを含んでもよい。アクションの各セットは、個別の車両動
作シナリオの各々に関して定義されてもよい。
利用可能な車両制御アクションを含んでもよい。アクションの各セットは、個別の車両動
作シナリオの各々に関して定義されてもよい。
【0164】
状態遷移確率のセットは、アクションに応答して、状態によって示される自律走行車の
動作環境に対する潜在的な又は予測される変化を確率的に表してもよい。例えば、状態遷
移確率は、自律走行車の動作環境が、各アクションに従って、現在の状態から自律走行車
が車両交通ネットワークを横断することに応答して、現在の状態に対応する現在の時間的
位置の直後の各時間的位置における各状態に対応する確率を示してもよい。
動作環境に対する潜在的な又は予測される変化を確率的に表してもよい。例えば、状態遷
移確率は、自律走行車の動作環境が、各アクションに従って、現在の状態から自律走行車
が車両交通ネットワークを横断することに応答して、現在の状態に対応する現在の時間的
位置の直後の各時間的位置における各状態に対応する確率を示してもよい。
【0165】
状態遷移確率のセットは、動作環境情報に基づいて識別されてもよい。例えば、動作環
境情報は、都市又は地方等のエリアタイプ、時刻、周辺光レベル、気象条件、交通条件、
ラッシュアワー条件、イベント関連交通渋滞、若しくは休日関連の運転者行動条件等の予
測される交通条件を含み得る交通条件、道路条件、国、州若しくは地方自治体条件等の管
轄条件、又は自律走行車の動作に影響を及ぼし得る任意の他の条件若しくは条件の組み合
わせを含んでもよい。
境情報は、都市又は地方等のエリアタイプ、時刻、周辺光レベル、気象条件、交通条件、
ラッシュアワー条件、イベント関連交通渋滞、若しくは休日関連の運転者行動条件等の予
測される交通条件を含み得る交通条件、道路条件、国、州若しくは地方自治体条件等の管
轄条件、又は自律走行車の動作に影響を及ぼし得る任意の他の条件若しくは条件の組み合
わせを含んでもよい。
【0166】
歩行者の車両動作シナリオに関連付けられる状態遷移確率の例は、歩行者が横断歩道の
ないところを横断する定義された確率であって、歩行者と各道路セグメントとの間の地理
空間的距離に基づき得るもの；歩行者が交差点で止まる定義された確率；歩行者が横断歩
道で横断する定義された確率；歩行者が横断歩道で自律走行車に譲る定義された確率；歩
行者の車両動作シナリオに関連付けられる任意の他の定義された確率を含んでもよい。
ないところを横断する定義された確率であって、歩行者と各道路セグメントとの間の地理
空間的距離に基づき得るもの；歩行者が交差点で止まる定義された確率；歩行者が横断歩
道で横断する定義された確率；歩行者が横断歩道で自律走行車に譲る定義された確率；歩
行者の車両動作シナリオに関連付けられる任意の他の定義された確率を含んでもよい。
【0167】
交差点の車両動作シナリオに関連付けられる状態遷移確率の例は、遠隔車両が交差点に
到着する定義された確率；遠隔車両が自律走行車の進行を妨げる定義された確率；例えば
、通行権がない場合に交差点を横断する第２の遠隔車両の直後に又はそれに極めて接近し
て遠隔車両が交差点を横断する定義された確率（ピギーバッキング）；交差点を横断する
前に、交通制御デバイス、規制又は通行権の他の指示に従って、遠隔車両が交差点に隣接
して停止する定義された確率；遠隔車両が交差点を横断する定義された確率；遠隔車両が
交差点に近接する予測経路から逸れる定義された確率；遠隔車両が予測される通行優先権
から逸れる定義された確率；交差点の車両動作シナリオに関連付けられる任意の他の確率
を含んでもよい。
到着する定義された確率；遠隔車両が自律走行車の進行を妨げる定義された確率；例えば
、通行権がない場合に交差点を横断する第２の遠隔車両の直後に又はそれに極めて接近し
て遠隔車両が交差点を横断する定義された確率（ピギーバッキング）；交差点を横断する
前に、交通制御デバイス、規制又は通行権の他の指示に従って、遠隔車両が交差点に隣接
して停止する定義された確率；遠隔車両が交差点を横断する定義された確率；遠隔車両が
交差点に近接する予測経路から逸れる定義された確率；遠隔車両が予測される通行優先権
から逸れる定義された確率；交差点の車両動作シナリオに関連付けられる任意の他の確率
を含んでもよい。
【0168】
車線変更の車両動作シナリオに関連付けられる状態遷移確率の例は、自律走行車の後ろ
の遠隔車両が速度を上げる又は自律走行車の前の遠隔車両が速度を下げる定義された確率
等、遠隔車両が速度を変化させる定義された確率；自律走行車の前の遠隔車両が車線を変
更する定義された確率；自律走行車の近接する遠隔車両が自律走行車を車線に合流させる
ために速度を変化させる定義された確率；又は車線変更の車両動作シナリオに関連付けら
れる任意の他の確率を含んでもよい。
の遠隔車両が速度を上げる又は自律走行車の前の遠隔車両が速度を下げる定義された確率
等、遠隔車両が速度を変化させる定義された確率；自律走行車の前の遠隔車両が車線を変
更する定義された確率；自律走行車の近接する遠隔車両が自律走行車を車線に合流させる
ために速度を変化させる定義された確率；又は車線変更の車両動作シナリオに関連付けら
れる任意の他の確率を含んでもよい。
【0169】
報酬関数は、状態及びアクションの各組み合わせに関して獲得され得るそれぞれ正又は
負の（コスト）値を決定してもよく、これは対応する車両制御アクションに従って対応す
る状態から自律走行車が後続の状態に車両交通ネットワークを横断する予測値を表しても
よい。
負の（コスト）値を決定してもよく、これは対応する車両制御アクションに従って対応す
る状態から自律走行車が後続の状態に車両交通ネットワークを横断する予測値を表しても
よい。
【0170】
報酬関数は、動作環境情報に基づいて識別されてもよい。例えば、動作環境情報は、都
市又は地方等のエリアタイプ、時刻、周辺光レベル、気象条件、交通条件、ラッシュアワ
ー条件、イベント関連交通渋滞、若しくは休日関連の運転者行動条件等の予測される交通
条件を含み得る交通条件、道路条件、国、州若しくは地方自治体条件等の管轄条件、又は
自律走行車の動作に影響を及ぼし得る任意の他の条件若しくは条件の組み合わせを含んで
もよい。
市又は地方等のエリアタイプ、時刻、周辺光レベル、気象条件、交通条件、ラッシュアワ
ー条件、イベント関連交通渋滞、若しくは休日関連の運転者行動条件等の予測される交通
条件を含み得る交通条件、道路条件、国、州若しくは地方自治体条件等の管轄条件、又は
自律走行車の動作に影響を及ぼし得る任意の他の条件若しくは条件の組み合わせを含んで
もよい。
【0171】
１つ以上のシナリオ固有の動作制御評価モジュール４４００は、部分観測マルコフ決定
過程（ＰＯＭＤＰ）モデルであってもよく、これはシングルエージェントであってもよい
。部分観測マルコフ決定過程モデルが不確かな状態のモデル化を含み得る点を除いて、部
分観測マルコフ決定過程モデルはマルコフ決定過程モデルに類似していてもよい。部分観
測マルコフ決定過程モデルは、確実性、センサ信頼性、注意を逸らすもの、ノイズ、セン
サ不確実性等の不確実性又は同類を含んでもよい。部分観測マルコフ決定過程モデルは、
より多くの処理リソースを利用してもよく、マルコフ決定過程モデルよりも正確に個別の
車両動作シナリオをモデル化してもよい。
過程（ＰＯＭＤＰ）モデルであってもよく、これはシングルエージェントであってもよい
。部分観測マルコフ決定過程モデルが不確かな状態のモデル化を含み得る点を除いて、部
分観測マルコフ決定過程モデルはマルコフ決定過程モデルに類似していてもよい。部分観
測マルコフ決定過程モデルは、確実性、センサ信頼性、注意を逸らすもの、ノイズ、セン
サ不確実性等の不確実性又は同類を含んでもよい。部分観測マルコフ決定過程モデルは、
より多くの処理リソースを利用してもよく、マルコフ決定過程モデルよりも正確に個別の
車両動作シナリオをモデル化してもよい。
【0172】
部分観測マルコフ決定過程モデルは、状態のセット、状態のセット、アクションのセッ
ト、状態遷移確率のセット、報酬関数、観測のセット、条件付き観測確率のセット、又は
これらの組み合わせを使用して個別の車両動作シナリオをモデル化してもよい。状態のセ
ット、アクションのセット、状態遷移確率のセット、及び報酬関数は、マルコフ決定過程
モデルに関して先に記載されたものと類似していてもよい。
ト、状態遷移確率のセット、報酬関数、観測のセット、条件付き観測確率のセット、又は
これらの組み合わせを使用して個別の車両動作シナリオをモデル化してもよい。状態のセ
ット、アクションのセット、状態遷移確率のセット、及び報酬関数は、マルコフ決定過程
モデルに関して先に記載されたものと類似していてもよい。
【0173】
観測のセットは、個々の状態に対応する観測を含んでもよい。観測は、個々の状態の属
性に関する情報を提供してもよい。観測は、個々の時間的位置と一致してもよい。観測は
、センサ情報等の動作環境情報を含んでもよい。観測は、期待又は予測される動作環境情
報を含んでもよい。
性に関する情報を提供してもよい。観測は、個々の時間的位置と一致してもよい。観測は
、センサ情報等の動作環境情報を含んでもよい。観測は、期待又は予測される動作環境情
報を含んでもよい。
【0174】
例えば、部分観測マルコフ決定過程モデルは、第１の状態に対応する第１の時間的位置
及び第１の地理空間的位置において自律走行車を含んでもよく、モデルは、第１の時間的
位置の直後の第２の時間的位置において第１の地理空間的位置から第２の地理空間的位置
において車両交通ネットワークを横断するための車両制御アクションを識別しかつ実行し
、又は実行しようとし得ることを示してもよく、第２の時間的位置に対応する観測のセッ
トは、自律走行車に関する地理空間的位置情報、１つ以上の外部オブジェクトに関する地
理空間的位置情報、可用性確率、予測経路情報又は同類等の第２の時間的位置に対応して
識別され得る動作環境情報を含んでもよい。
及び第１の地理空間的位置において自律走行車を含んでもよく、モデルは、第１の時間的
位置の直後の第２の時間的位置において第１の地理空間的位置から第２の地理空間的位置
において車両交通ネットワークを横断するための車両制御アクションを識別しかつ実行し
、又は実行しようとし得ることを示してもよく、第２の時間的位置に対応する観測のセッ
トは、自律走行車に関する地理空間的位置情報、１つ以上の外部オブジェクトに関する地
理空間的位置情報、可用性確率、予測経路情報又は同類等の第２の時間的位置に対応して
識別され得る動作環境情報を含んでもよい。
【0175】
条件付き観測確率は、自律走行車の動作環境に基づいて個々の観測を行う確率を含んで
もよい。例えば、自律走行車が、第１の道路を横断することにより交差点に接近してもよ
く、同時に、遠隔車両が、第２の道路を横断することにより交差点に接近してもよく、自
律走行車は、交差点に対応するセンサ情報等の動作環境情報を識別及び評価してもよく、
これは遠隔車両に対応する動作環境情報を含んでもよい。いくつかの実施形態では、動作
環境情報は、不正確であり、不完全であり又は誤っていてもよい。マルコフ決定過程モデ
ルでは、自律走行車は、遠隔車両を非確率的に識別してもよく、これは遠隔車両の位置、
遠隔車両の予測経路、又は同類を含んでもよく、不正確な動作環境情報に基づく遠隔車両
の識別位置等の識別情報は、不正確であり又は誤っていてもよい。部分観測マルコフ決定
過程モデルでは、自律走行車は、遠隔車両を確率的に識別する情報を識別してもよく、こ
れは、遠隔車両が交差点に接近しているかもしれないことを示す位置情報等の遠隔車両に
関する位置情報を確率的に識別することを含んでもよい。遠隔車両の位置を観測すること
又は確率的に識別することに対応する条件付き観測確率は、識別された動作環境情報が遠
隔車両の位置を正確に表す確率を表してもよい。
もよい。例えば、自律走行車が、第１の道路を横断することにより交差点に接近してもよ
く、同時に、遠隔車両が、第２の道路を横断することにより交差点に接近してもよく、自
律走行車は、交差点に対応するセンサ情報等の動作環境情報を識別及び評価してもよく、
これは遠隔車両に対応する動作環境情報を含んでもよい。いくつかの実施形態では、動作
環境情報は、不正確であり、不完全であり又は誤っていてもよい。マルコフ決定過程モデ
ルでは、自律走行車は、遠隔車両を非確率的に識別してもよく、これは遠隔車両の位置、
遠隔車両の予測経路、又は同類を含んでもよく、不正確な動作環境情報に基づく遠隔車両
の識別位置等の識別情報は、不正確であり又は誤っていてもよい。部分観測マルコフ決定
過程モデルでは、自律走行車は、遠隔車両を確率的に識別する情報を識別してもよく、こ
れは、遠隔車両が交差点に接近しているかもしれないことを示す位置情報等の遠隔車両に
関する位置情報を確率的に識別することを含んでもよい。遠隔車両の位置を観測すること
又は確率的に識別することに対応する条件付き観測確率は、識別された動作環境情報が遠
隔車両の位置を正確に表す確率を表してもよい。
【0176】
条件付き観測確率のセットは、動作環境情報に基づいて識別されてもよい。例えば、動
作環境情報は、都市又は地方等のエリアタイプ、時刻、周辺光レベル、気象条件、交通条
件、ラッシュアワー条件、イベント関連交通渋滞、若しくは休日関連の運転者行動条件等
の予測される交通条件を含み得る交通条件、道路条件、国、州若しくは地方自治体条件等
の管轄条件、又は自律走行車の動作に影響を及ぼし得る任意の他の条件若しくは条件の組
み合わせを含んでもよい。
作環境情報は、都市又は地方等のエリアタイプ、時刻、周辺光レベル、気象条件、交通条
件、ラッシュアワー条件、イベント関連交通渋滞、若しくは休日関連の運転者行動条件等
の予測される交通条件を含み得る交通条件、道路条件、国、州若しくは地方自治体条件等
の管轄条件、又は自律走行車の動作に影響を及ぼし得る任意の他の条件若しくは条件の組
み合わせを含んでもよい。
【0177】
部分観測マルコフ決定過程モデルを実装する実施形態等のいくつかの実施形態では、自
律走行車動作制御シナリオをモデル化することは、閉塞をモデル化することを含んでもよ
い。例えば、動作環境情報は、自律走行車の動作環境において、センサ閉塞等の１つ以上
の閉塞に対応する情報を含んでもよく、それにより動作環境情報は、自律走行車の動作環
境において閉塞された１つ以上の外部オブジェクトを表す情報を省略してもよい。例えば
、閉塞は、定義された時空的位置において自律走行車から外部オブジェクト等の１つ以上
の他の動作条件を閉塞することが可能な、交通標識、建物、木、識別された外部オブジェ
クト、任意の他の動作条件又は動作条件の組み合わせ等の外部オブジェクトであってもよ
い。動作環境モニタ４３００は、閉塞を識別してもよく、識別された閉塞によって外部オ
ブジェクトが閉塞される又は隠される確率を識別又は決定してもよく、自律走行車の動作
管理コントローラ４１００に出力され、自律走行車の動作管理コントローラ４１００によ
って、各シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４００へと伝達される動作環境情報に
おける閉塞された車両確率情報を含んでもよい。
律走行車動作制御シナリオをモデル化することは、閉塞をモデル化することを含んでもよ
い。例えば、動作環境情報は、自律走行車の動作環境において、センサ閉塞等の１つ以上
の閉塞に対応する情報を含んでもよく、それにより動作環境情報は、自律走行車の動作環
境において閉塞された１つ以上の外部オブジェクトを表す情報を省略してもよい。例えば
、閉塞は、定義された時空的位置において自律走行車から外部オブジェクト等の１つ以上
の他の動作条件を閉塞することが可能な、交通標識、建物、木、識別された外部オブジェ
クト、任意の他の動作条件又は動作条件の組み合わせ等の外部オブジェクトであってもよ
い。動作環境モニタ４３００は、閉塞を識別してもよく、識別された閉塞によって外部オ
ブジェクトが閉塞される又は隠される確率を識別又は決定してもよく、自律走行車の動作
管理コントローラ４１００に出力され、自律走行車の動作管理コントローラ４１００によ
って、各シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４００へと伝達される動作環境情報に
おける閉塞された車両確率情報を含んでもよい。
【0178】
１つ以上のシナリオ固有の動作制御評価モジュール４４００は、分散的部分観測マルコ
フ決定過程（Ｄｅｃ－ＰＯＭＤＰ）モデルであってもよく、これはマルチエージェントで
あってもよく、これは個別の車両動作シナリオをモデル化してもよい。部分観測マルコフ
決定過程モデルが自律走行車及び外部オブジェクトの１つ等のサブセットをモデル化して
もよく、分散部分観測マルコフ決定過程モデルが自律走行車及び外部オブジェクトのセッ
トをモデル化し得るという点を除いて、分散部分観測マルコフ決定過程モデルは、部分観
測マルコフ決定過程モデルと類似していてもよい。
フ決定過程（Ｄｅｃ－ＰＯＭＤＰ）モデルであってもよく、これはマルチエージェントで
あってもよく、これは個別の車両動作シナリオをモデル化してもよい。部分観測マルコフ
決定過程モデルが自律走行車及び外部オブジェクトの１つ等のサブセットをモデル化して
もよく、分散部分観測マルコフ決定過程モデルが自律走行車及び外部オブジェクトのセッ
トをモデル化し得るという点を除いて、分散部分観測マルコフ決定過程モデルは、部分観
測マルコフ決定過程モデルと類似していてもよい。
【0179】
１つ以上のシナリオ固有の動作制御評価モジュール４４００は、部分観測確率ゲーム（
ＰＯＳＧ）モデルであってもよく、これはマルチエージェントであってもよく、これは個
別の車両動作シナリオをモデル化してもよい。部分観測確率ゲームモデルは、分散部分観
測マルコフ決定過程モデルが自律走行車に関する報酬関数を含んでもよく、部分観測確率
ゲームモデルが自律走行車に関する報酬関数及び各外部オブジェクトに関する各報酬関数
を含み得るという点を除いて分散的部分観測マルコフ決定過程モデルに類似していてもよ
い。
ＰＯＳＧ）モデルであってもよく、これはマルチエージェントであってもよく、これは個
別の車両動作シナリオをモデル化してもよい。部分観測確率ゲームモデルは、分散部分観
測マルコフ決定過程モデルが自律走行車に関する報酬関数を含んでもよく、部分観測確率
ゲームモデルが自律走行車に関する報酬関数及び各外部オブジェクトに関する各報酬関数
を含み得るという点を除いて分散的部分観測マルコフ決定過程モデルに類似していてもよ
い。
【0180】
１つ以上のシナリオ固有の動作制御評価モジュール４４００は、強化学習（ＲＬ）モデ
ルであってもよく、これは学習モデルであってもよく、これは個別の車両動作シナリオを
モデル化してもよい。強化学習モデルは、定義された状態遷移確率、観測確率、報酬関数
、又はこれらの任意の組み合わせがモデルから省略され得る点を除いて、マルコフ決定過
程モデル又は部分観測マルコフ決定過程モデルに類似してもよい。
ルであってもよく、これは学習モデルであってもよく、これは個別の車両動作シナリオを
モデル化してもよい。強化学習モデルは、定義された状態遷移確率、観測確率、報酬関数
、又はこれらの任意の組み合わせがモデルから省略され得る点を除いて、マルコフ決定過
程モデル又は部分観測マルコフ決定過程モデルに類似してもよい。
【0181】
強化学習モデルは、モデルに基づく強化学習モデルであってもよく、これは、１つ以上
のモデル化又は観測されたイベントに基づいて、状態遷移確率、観測確率、報酬関数、又
はこれらの任意の組み合わせを生成することを含んでもよい。
のモデル化又は観測されたイベントに基づいて、状態遷移確率、観測確率、報酬関数、又
はこれらの任意の組み合わせを生成することを含んでもよい。
【0182】
強化学習モデルでは、モデルは、１つ以上のイベント又は相互作用を評価してもよく、
これは、交差点を横断すること、歩行者の近くの車両交通ネットワークを横断すること、
又は車線変更すること等のシミュレートされたイベントであってもよく、各イベントに応
答して、対応するモデル又はその解決策を生成又は修正してもよい。例えば、自律走行車
は、強化学習モデルを使用して交差点を横断してもよい。強化学習モデルは、交差点を横
断するための候補車両制御アクションを示してもよい。自律走行車は、時間的位置に関す
る車両制御アクションとして候補車両制御アクションを使用して交差点を横断してもよい
。自律走行車は、候補車両制御アクションを使用して交差点を横断した結果を決定しても
よく、結果に基づいてモデルを更新してもよい。
これは、交差点を横断すること、歩行者の近くの車両交通ネットワークを横断すること、
又は車線変更すること等のシミュレートされたイベントであってもよく、各イベントに応
答して、対応するモデル又はその解決策を生成又は修正してもよい。例えば、自律走行車
は、強化学習モデルを使用して交差点を横断してもよい。強化学習モデルは、交差点を横
断するための候補車両制御アクションを示してもよい。自律走行車は、時間的位置に関す
る車両制御アクションとして候補車両制御アクションを使用して交差点を横断してもよい
。自律走行車は、候補車両制御アクションを使用して交差点を横断した結果を決定しても
よく、結果に基づいてモデルを更新してもよい。
【0183】
一例では、第１の時間的位置において、遠隔車両は、赤信号等の通行禁止の指示がある
交差点で静止していてもよく、強化学習モデルは、第１の時間的位置に関して「続行」候
補車両制御アクションを示してもよく、強化学習モデルは、識別された候補車両制御アク
ションに従って車両交通ネットワークを横断した後で、後の時間的位置において動作環境
情報を識別する確率を含み、第１の時間的位置に対応する遠隔車両の地理空間的位置が第
２の時間的位置に対応する遠隔車両の地理空間的位置とは異なることを示してもよく、こ
れは０／１００のように低い。自律走行車は、識別された候補車両制御アクションに従っ
て車両交通ネットワークを横断してもよく、その後で第１の時間的位置に対応する遠隔車
両の地理空間的位置が第２の時間的位置に対応する遠隔車両の地理空間的位置とは異なる
ことを決定してもよく、１／１０１のように確率を修正又は更新して識別されたイベント
を組み込んでもよい。
交差点で静止していてもよく、強化学習モデルは、第１の時間的位置に関して「続行」候
補車両制御アクションを示してもよく、強化学習モデルは、識別された候補車両制御アク
ションに従って車両交通ネットワークを横断した後で、後の時間的位置において動作環境
情報を識別する確率を含み、第１の時間的位置に対応する遠隔車両の地理空間的位置が第
２の時間的位置に対応する遠隔車両の地理空間的位置とは異なることを示してもよく、こ
れは０／１００のように低い。自律走行車は、識別された候補車両制御アクションに従っ
て車両交通ネットワークを横断してもよく、その後で第１の時間的位置に対応する遠隔車
両の地理空間的位置が第２の時間的位置に対応する遠隔車両の地理空間的位置とは異なる
ことを決定してもよく、１／１０１のように確率を修正又は更新して識別されたイベント
を組み込んでもよい。
【0184】
別の例では、強化学習モデルは、確率的であり得る識別された動作環境情報に従って及
び識別された車両制御アクションに従って第１の時間的位置から第２の時間的位置へと車
両交通ネットワークを横断するために定義された予測報酬を示してもよい。自律走行車は
、識別された車両制御アクションに従って車両交通ネットワークを横断してもよい。自律
走行車は、確率的であり得る後で識別された動作環境情報に基づいて、第２の時間的位置
に対応する動作環境情報が第１の時間的位置に対応して識別された動作環境情報に実質的
に類似していると決定してもよく、これは、識別された車両制御アクションに従って車両
交通ネットワークを横断する時間等のコストを示してもよく、強化学習モデルは対応する
予測報酬を減らしてもよい。
び識別された車両制御アクションに従って第１の時間的位置から第２の時間的位置へと車
両交通ネットワークを横断するために定義された予測報酬を示してもよい。自律走行車は
、識別された車両制御アクションに従って車両交通ネットワークを横断してもよい。自律
走行車は、確率的であり得る後で識別された動作環境情報に基づいて、第２の時間的位置
に対応する動作環境情報が第１の時間的位置に対応して識別された動作環境情報に実質的
に類似していると決定してもよく、これは、識別された車両制御アクションに従って車両
交通ネットワークを横断する時間等のコストを示してもよく、強化学習モデルは対応する
予測報酬を減らしてもよい。
【0185】
自律走行車の動作管理システム４０００は、任意の数又は組み合わせのモデルのタイプ
を含んでもよい。例えば、歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４１０、交差
点シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４１０、及び車線変更シナリオ固有の動作制
御評価モジュール４４３０は、部分観測マルコフ決定過程モデルであってもよい。別の例
では、歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４１０はマルコフ決定過程モデル
であってもよく、交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４１０、及び車線変更
シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４３０は、部分観測マルコフ決定過程モデルで
あってもよい。
を含んでもよい。例えば、歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４１０、交差
点シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４１０、及び車線変更シナリオ固有の動作制
御評価モジュール４４３０は、部分観測マルコフ決定過程モデルであってもよい。別の例
では、歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４１０はマルコフ決定過程モデル
であってもよく、交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４１０、及び車線変更
シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４３０は、部分観測マルコフ決定過程モデルで
あってもよい。
【0186】
自律走行車の動作管理コントローラ４１００は、動作環境情報に基づいてシナリオ固有
の動作制御評価モジュール４４００の任意の数のインスタンスをインスタンス化してもよ
い。
の動作制御評価モジュール４４００の任意の数のインスタンスをインスタンス化してもよ
い。
【0187】
例えば、動作環境情報は、歩行者が自律走行車に関する予測経路に沿って交差点に接近
していることを表す情報を含んでもよく、自律走行車動作管理コントローラ４１００は、
歩行者の車両動作シナリオ、交差点の車両動作シナリオ、又は両方を識別してもよい。自
律走行車の動作管理コントローラ４１００は、歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュ
ール４４１０のインスタンス、交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４２０の
インスタンス、又は両方をインスタンス化してもよい。
していることを表す情報を含んでもよく、自律走行車動作管理コントローラ４１００は、
歩行者の車両動作シナリオ、交差点の車両動作シナリオ、又は両方を識別してもよい。自
律走行車の動作管理コントローラ４１００は、歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュ
ール４４１０のインスタンス、交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４２０の
インスタンス、又は両方をインスタンス化してもよい。
【0188】
別の例では、動作環境情報は、自律走行車に関する予測経路に沿った交差点における又
はその近くの複数の歩行者を表す情報を含んでもよい。自律走行車の動作管理コントロー
ラ４１００は、１以上の歩行者、交差点車両動作シナリオ、又はこれらの組み合わせ対応
する歩行者動作シナリオを識別してもよい。自律走行車の動作管理コントローラ４１００
は、歩行者動作シナリオの一部又は全てに関する歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジ
ュールのインスタンス、歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４１０のインス
タンス、交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４２０のインスタンス、又はこ
れらの組み合わせをインスタンス化してもよい。
はその近くの複数の歩行者を表す情報を含んでもよい。自律走行車の動作管理コントロー
ラ４１００は、１以上の歩行者、交差点車両動作シナリオ、又はこれらの組み合わせ対応
する歩行者動作シナリオを識別してもよい。自律走行車の動作管理コントローラ４１００
は、歩行者動作シナリオの一部又は全てに関する歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジ
ュールのインスタンス、歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４１０のインス
タンス、交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４２０のインスタンス、又はこ
れらの組み合わせをインスタンス化してもよい。
【0189】
歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４１０は、歩行者（歩行者シナリオ）
に近接する車両交通ネットワークの一部を横断する自律走行車を含む自律走行車動作制御
シナリオのモデルであってもよい。歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４１
０は、自律走行車の動作管理コントローラ４１００から、歩行者を監視するための動作環
境モニタ４３１０によって生成される歩行者情報等の動作環境情報を受信してもよい。
に近接する車両交通ネットワークの一部を横断する自律走行車を含む自律走行車動作制御
シナリオのモデルであってもよい。歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４１
０は、自律走行車の動作管理コントローラ４１００から、歩行者を監視するための動作環
境モニタ４３１０によって生成される歩行者情報等の動作環境情報を受信してもよい。
【0190】
歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４１０は、歩行者が車両交通ネットワ
ークの一部を横断する又は他のやり方で自律走行車の動作に確率的に影響を及ぼすことに
対応する歩行者の挙動をモデル化してもよい。歩行者のシナリオ固有の動作制御評価モジ
ュール４４１０は、可能性のある歩行者の挙動を表す歩行者モデル規則に従って行動する
ように歩行者をモデル化してもよい。例えば、歩行者モデル規則は、車両交通ネットワー
ク規制、歩行者交通ネットワーク規制、予測される歩行者の挙動、社会規範、又はこれら
の組み合わせを表してもよい。例えば、歩行者モデル規則は、歩行者が横断歩道又は他の
定義された歩行者アクセスエリアを介して車両交通ネットワークの一部を横断し得る確率
を示してもよい。歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、例えば、横断歩道の
ないところを渡る等、定義された車両交通ネットワーク規制、歩行者交通ネットワーク規
制、又は両方とは無関係に行動するように歩行者をモデル化してもよい。
ークの一部を横断する又は他のやり方で自律走行車の動作に確率的に影響を及ぼすことに
対応する歩行者の挙動をモデル化してもよい。歩行者のシナリオ固有の動作制御評価モジ
ュール４４１０は、可能性のある歩行者の挙動を表す歩行者モデル規則に従って行動する
ように歩行者をモデル化してもよい。例えば、歩行者モデル規則は、車両交通ネットワー
ク規制、歩行者交通ネットワーク規制、予測される歩行者の挙動、社会規範、又はこれら
の組み合わせを表してもよい。例えば、歩行者モデル規則は、歩行者が横断歩道又は他の
定義された歩行者アクセスエリアを介して車両交通ネットワークの一部を横断し得る確率
を示してもよい。歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、例えば、横断歩道の
ないところを渡る等、定義された車両交通ネットワーク規制、歩行者交通ネットワーク規
制、又は両方とは無関係に行動するように歩行者をモデル化してもよい。
【0191】
歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４１０は、「停止」候補車両制御アク
ション、「前進」候補車両制御アクション、又は「続行」候補車両制御アクションを出力
してもよい。候補車両制御アクションは、複合車両制御アクションであってもよい。例え
ば、候補車両制御アクションは、「前進」車両制御アクションを含んでもよく、これは間
接シグナル歩行者通信車両制御アクションであってもよく、直接シグナル歩行者通信制御
アクション、例えば、自律走行車のヘッドライトを点滅させること又は自律走行車のクラ
クションを鳴らすこと等を含んでもよい。図７には、歩行者に近接する車両交通ネットワ
ークの一部を横断する自律走行車を含む自律走行車動作制御シナリオの例が示されている
。
ション、「前進」候補車両制御アクション、又は「続行」候補車両制御アクションを出力
してもよい。候補車両制御アクションは、複合車両制御アクションであってもよい。例え
ば、候補車両制御アクションは、「前進」車両制御アクションを含んでもよく、これは間
接シグナル歩行者通信車両制御アクションであってもよく、直接シグナル歩行者通信制御
アクション、例えば、自律走行車のヘッドライトを点滅させること又は自律走行車のクラ
クションを鳴らすこと等を含んでもよい。図７には、歩行者に近接する車両交通ネットワ
ークの一部を横断する自律走行車を含む自律走行車動作制御シナリオの例が示されている
。
【0192】
交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４２０は、交差点を含む車両交通ネッ
トワークの一部を横断する自律走行車を含む自律走行車動作制御シナリオのモデルであっ
てもよい。交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４２０は、車両交通ネットワ
ークにおける交差点を横断する又は他のやり方で交差点を横断する自律走行車の動作に確
率的に影響を及ぼす遠隔車両の挙動をモデル化してもよい。交差点は、車両がある道路か
ら別の道路に移ることができる車両交通ネットワークの任意の部分を含んでもよい。
トワークの一部を横断する自律走行車を含む自律走行車動作制御シナリオのモデルであっ
てもよい。交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４２０は、車両交通ネットワ
ークにおける交差点を横断する又は他のやり方で交差点を横断する自律走行車の動作に確
率的に影響を及ぼす遠隔車両の挙動をモデル化してもよい。交差点は、車両がある道路か
ら別の道路に移ることができる車両交通ネットワークの任意の部分を含んでもよい。
【0193】
自律走行車が交差点を含む車両交通ネットワークの一部を横断することを含む自律走行
車動作制御シナリオをモデル化することは、例えば、遠隔車両とネゴシエーションするこ
とによって、車両が交差点を横断するための通行順を決定することを含んでもよい。
車動作制御シナリオをモデル化することは、例えば、遠隔車両とネゴシエーションするこ
とによって、車両が交差点を横断するための通行順を決定することを含んでもよい。
【0194】
自律走行車が交差点を含む車両交通ネットワークの一部を横断することを含む自律走行
車動作制御シナリオをモデル化することは、停止標識、譲れ標識、交通信号機、又は任意
の他の交通制御デバイス、規制、信号又はこれらの組み合わせ等の１つ以上の交通制御を
モデル化することを含んでもよい。
車動作制御シナリオをモデル化することは、停止標識、譲れ標識、交通信号機、又は任意
の他の交通制御デバイス、規制、信号又はこれらの組み合わせ等の１つ以上の交通制御を
モデル化することを含んでもよい。
【0195】
自律走行車が交差点を含む車両交通ネットワークの一部を横断することを含む自律走行
車動作制御シナリオをモデル化することは、「前進」候補車両制御アクションを出力する
こと、自律走行車が「前進」候補車両制御アクションを行うことに応答して、センサ情報
等の情報を受信すること、及び受信した情報に基づいて後続の候補車両制御アクションを
出力することを含んでもよい。
車動作制御シナリオをモデル化することは、「前進」候補車両制御アクションを出力する
こと、自律走行車が「前進」候補車両制御アクションを行うことに応答して、センサ情報
等の情報を受信すること、及び受信した情報に基づいて後続の候補車両制御アクションを
出力することを含んでもよい。
【0196】
自律走行車が交差点を含む車両交通ネットワークの一部を横断することを含む自律走行
車動作制御シナリオをモデル化することは、車両交通ネットワーク規制に従って遠隔車両
が交差点を横断し得る確率をモデル化することを含んでもよい。自律走行車が交差点を含
む車両交通ネットワークの一部を横断することを含む自律走行車動作制御シナリオをモデ
ル化することは、遠隔車両が、例えば、通行権を有する別の遠隔車両の直ぐ後ろについて
行くこと又はピギーバッキングすること等、１つ以上の車両交通ネットワーク規制とは無
関係に交差点を横断し得る確率をモデル化することを含んでもよい。
車動作制御シナリオをモデル化することは、車両交通ネットワーク規制に従って遠隔車両
が交差点を横断し得る確率をモデル化することを含んでもよい。自律走行車が交差点を含
む車両交通ネットワークの一部を横断することを含む自律走行車動作制御シナリオをモデ
ル化することは、遠隔車両が、例えば、通行権を有する別の遠隔車両の直ぐ後ろについて
行くこと又はピギーバッキングすること等、１つ以上の車両交通ネットワーク規制とは無
関係に交差点を横断し得る確率をモデル化することを含んでもよい。
【0197】
交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４２０は、「停止」候補車両制御アク
ション、「前進」候補車両制御アクション、又は「続行」候補車両制御アクションを出力
してもよい。候補車両制御アクションは、複合車両制御アクションであってもよい。例え
ば、候補車両制御アクションは「続行」車両制御アクション及び自律走行車の方向指示器
の点滅等のシグナル通信車両制御アクションを含んでもよい。図８には、自律走行車が交
差点を横断することを含む自律走行車動作制御シナリオの例が示されている。
ション、「前進」候補車両制御アクション、又は「続行」候補車両制御アクションを出力
してもよい。候補車両制御アクションは、複合車両制御アクションであってもよい。例え
ば、候補車両制御アクションは「続行」車両制御アクション及び自律走行車の方向指示器
の点滅等のシグナル通信車両制御アクションを含んでもよい。図８には、自律走行車が交
差点を横断することを含む自律走行車動作制御シナリオの例が示されている。
【0198】
車線変更シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４３０は、自律走行車が車線変更動
作を行うことにより車両交通ネットワークの一部を横断すること含む自律走行車動作制御
シナリオのモデルであってもよい。車線変更シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４
３０は、車線変更を横断する自律走行車の動作に確率的に影響を及ぼす遠隔車両の挙動を
モデル化してもよい。
作を行うことにより車両交通ネットワークの一部を横断すること含む自律走行車動作制御
シナリオのモデルであってもよい。車線変更シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４
３０は、車線変更を横断する自律走行車の動作に確率的に影響を及ぼす遠隔車両の挙動を
モデル化してもよい。
【0199】
自律走行車車線変更を行うことにより車両交通ネットワークの一部を横断することを含
む自律走行車動作制御シナリオをモデル化することは、「維持」候補車両制御アクション
、「続行」車両制御アクション、「加速」車両制御アクション、「減速」車両制御アクシ
ョン、又はこれらの組み合わせを出力することを含んでもよい。図９には、自律走行車が
車線を変更することを含む自律走行車動作制御シナリオの例が示されている。
む自律走行車動作制御シナリオをモデル化することは、「維持」候補車両制御アクション
、「続行」車両制御アクション、「加速」車両制御アクション、「減速」車両制御アクシ
ョン、又はこれらの組み合わせを出力することを含んでもよい。図９には、自律走行車が
車線を変更することを含む自律走行車動作制御シナリオの例が示されている。
【0200】
１つ以上の自律走行車動作管理コントローラ４１００、ブロックモニタ４２００、動作
環境モニタ４３００又はシナリオ固有の動作制御評価モジュール４４００が、例えば、１
０ヘルツ（１０Ｈｚ）の周波数で周期的に又は連続的に動作してもよい。例えば、自律走
行車動作管理コントローラ４１００は、毎秒１０回等、複数回の車両制御アクションを識
別してもよい。自律走行車の動作管理システム４０００の各コンポーネントの動作周波数
は同期又は非同期化されてもよく、１つ以上の自律走行車の動作管理コントローラ４１０
０、ブロックモニタ４２００、動作環境モニタ４３００又はシナリオ固有の動作制御評価
モジュール４４００の動作速度は、別の１つ以上の自律走行車の動作管理コントローラ４
１００、ブロックモニタ４３００、動作環境モニタ４３００又はシナリオ固有の動作制御
評価モジュール４４００から独立していてもよい。
環境モニタ４３００又はシナリオ固有の動作制御評価モジュール４４００が、例えば、１
０ヘルツ（１０Ｈｚ）の周波数で周期的に又は連続的に動作してもよい。例えば、自律走
行車動作管理コントローラ４１００は、毎秒１０回等、複数回の車両制御アクションを識
別してもよい。自律走行車の動作管理システム４０００の各コンポーネントの動作周波数
は同期又は非同期化されてもよく、１つ以上の自律走行車の動作管理コントローラ４１０
０、ブロックモニタ４２００、動作環境モニタ４３００又はシナリオ固有の動作制御評価
モジュール４４００の動作速度は、別の１つ以上の自律走行車の動作管理コントローラ４
１００、ブロックモニタ４３００、動作環境モニタ４３００又はシナリオ固有の動作制御
評価モジュール４４００から独立していてもよい。
【0201】
シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４００のインスタンスによって出力される候
補車両制御アクションは、状態情報、時間情報又は両方等の動作環境情報を含んでもよく
又はそれに関連付けられてもよい。例えば、候補車両制御アクションは、可能性のある将
来の状態、将来の時間的位置又は両方を表す動作環境情報に関連付けられてもよい。自律
走行車の動作管理コントローラ４１００は、過去の時間的位置、最小閾値を下回る発生確
率を有する状態、又は選ばれない候補車両制御アクションを表す無効な候補車両制御アク
ションを識別してもよく、無効な候補車両制御アクションを削除、省略又は無視してもよ
い。
補車両制御アクションは、状態情報、時間情報又は両方等の動作環境情報を含んでもよく
又はそれに関連付けられてもよい。例えば、候補車両制御アクションは、可能性のある将
来の状態、将来の時間的位置又は両方を表す動作環境情報に関連付けられてもよい。自律
走行車の動作管理コントローラ４１００は、過去の時間的位置、最小閾値を下回る発生確
率を有する状態、又は選ばれない候補車両制御アクションを表す無効な候補車両制御アク
ションを識別してもよく、無効な候補車両制御アクションを削除、省略又は無視してもよ
い。
【0202】
図５は、本開示の実施形態による自律走行車の動作管理５０００の例のフロー図である
。自律走行車の動作管理５０００は、図１に示される車両１０００、図２に示される車両
２１００／２１１０、半自律走行車、又は自立運転を実装する任意の他の車両等の自律走
行車において実装されてもよい。例えば、自律走行車は、図４に示される自律走行車の動
作管理システム４０００等の自律走行車の動作管理システムを実装してもよい。
。自律走行車の動作管理５０００は、図１に示される車両１０００、図２に示される車両
２１００／２１１０、半自律走行車、又は自立運転を実装する任意の他の車両等の自律走
行車において実装されてもよい。例えば、自律走行車は、図４に示される自律走行車の動
作管理システム４０００等の自律走行車の動作管理システムを実装してもよい。
【0203】
自律走行車の動作管理５０００は、１つ以上のモジュール又はコンポーネントを実装す
ること又は動作させることを含んでもよく、これは図４に示される自律走行車の動作管理
コントローラ４１００等の自律走行車動作管理コントローラ又は実行器５１００、図４に
示されるブロックモニタ４２００等のブロックモニタ５２００、図４に示されるシナリオ
固有の動作制御評価モジュール４４００のインスタンス等のゼロ以上のシナリオ固有の動
作制御評価モジュールインスタンス（ＳＳＯＣＥＭＩ）５３００、又はこれらの組み合わ
せを動作させることを含んでもよい。
ること又は動作させることを含んでもよく、これは図４に示される自律走行車の動作管理
コントローラ４１００等の自律走行車動作管理コントローラ又は実行器５１００、図４に
示されるブロックモニタ４２００等のブロックモニタ５２００、図４に示されるシナリオ
固有の動作制御評価モジュール４４００のインスタンス等のゼロ以上のシナリオ固有の動
作制御評価モジュールインスタンス（ＳＳＯＣＥＭＩ）５３００、又はこれらの組み合わ
せを動作させることを含んでもよい。
【0204】
図５に別に示されていないが、実行器５１００は、自律走行車の動作環境又はその定義
された側面を監視してもよい。自律走行車の動作環境を監視することは、工程５１１０で
外部オブジェクトを識別及び追跡すること、工程５１２０で個別の車両動作シナリオを識
別すること、又はこれらの組み合わせを含んでもよい。
された側面を監視してもよい。自律走行車の動作環境を監視することは、工程５１１０で
外部オブジェクトを識別及び追跡すること、工程５１２０で個別の車両動作シナリオを識
別すること、又はこれらの組み合わせを含んでもよい。
【0205】
実行器５１００は、工程５１１０で自律走行車の動作環境又はその側面を識別してもよ
い。動作環境を識別することは、動作環境又はその１つ以上の側面を表す動作環境情報を
識別することを含んでもよい。動作環境情報は、自律走行車に関する車両情報、自律走行
車に近接している車両交通ネットワーク又はその１つ以上の側面を表す情報、自律走行車
の動作環境内の外部オブジェクト又はその１つ以上の側面を表す情報、又はこれらの組み
合わせを含んでもよい。
い。動作環境を識別することは、動作環境又はその１つ以上の側面を表す動作環境情報を
識別することを含んでもよい。動作環境情報は、自律走行車に関する車両情報、自律走行
車に近接している車両交通ネットワーク又はその１つ以上の側面を表す情報、自律走行車
の動作環境内の外部オブジェクト又はその１つ以上の側面を表す情報、又はこれらの組み
合わせを含んでもよい。
【0206】
実行器５１００は、センサ情報、車両交通ネットワーク情報、過去に識別された動作環
境情報、動作環境の１つ又は複数の側面を記述する任意の他の情報又は情報の組み合わせ
を識別してもよい。センサ情報は、自律走行車のセンサ情報処理装置から処理済みセンサ
情報等の処理済みセンサ情報であってもよく、これは自律走行車のセンサからセンサ情報
を受信してもよく、センサ情報に基づいて処理済みセンサ情報を生成してもよい。
境情報、動作環境の１つ又は複数の側面を記述する任意の他の情報又は情報の組み合わせ
を識別してもよい。センサ情報は、自律走行車のセンサ情報処理装置から処理済みセンサ
情報等の処理済みセンサ情報であってもよく、これは自律走行車のセンサからセンサ情報
を受信してもよく、センサ情報に基づいて処理済みセンサ情報を生成してもよい。
【0207】
工程５１１０で動作環境情報を識別することは、図１に示されるセンサ１３６０又は図
２に示される車載センサ２１０５等の自律走行車のセンサから動作環境の１つ以上の側面
を示す情報を受信することを含んでもよい。例えば、センサは、自律走行車から３００メ
ートル等の定義された距離内の自律走行車の外部の歩行者、車両又は任意の他のオブジェ
クト等の外部オブジェクトを検出してもよく、センサは、実行器５１００に外部オブジェ
クトを示す又は表すセンサ情報を送信してもよい。自律走行車のセンサ又は別の装置は、
自律走行車の図１に示されるメモリ１３４０等のメモリにセンサ情報を記憶してもよく、
自律走行車の動作管理コントローラ５１００はメモリからセンサ情報を読み取ってもよい
。
２に示される車載センサ２１０５等の自律走行車のセンサから動作環境の１つ以上の側面
を示す情報を受信することを含んでもよい。例えば、センサは、自律走行車から３００メ
ートル等の定義された距離内の自律走行車の外部の歩行者、車両又は任意の他のオブジェ
クト等の外部オブジェクトを検出してもよく、センサは、実行器５１００に外部オブジェ
クトを示す又は表すセンサ情報を送信してもよい。自律走行車のセンサ又は別の装置は、
自律走行車の図１に示されるメモリ１３４０等のメモリにセンサ情報を記憶してもよく、
自律走行車の動作管理コントローラ５１００はメモリからセンサ情報を読み取ってもよい
。
【0208】
センサ情報によって示される外部オブジェクトは不確定であってもよく、自律走行車の
動作管理コントローラ５１００は、センサ情報、別のセンサからの情報等の他の情報、過
去に識別されたオブジェクトに対応する情報、又はこれらの組み合わせに基づいて、オブ
ジェクトタイプ等のオブジェクト情報を識別してもよい。自律走行車のセンサ又は別の装
置は、オブジェクト情報を識別してもよく、オブジェクト識別情報を自律走行車の動作管
理コントローラ５１００に送信してもよい。
動作管理コントローラ５１００は、センサ情報、別のセンサからの情報等の他の情報、過
去に識別されたオブジェクトに対応する情報、又はこれらの組み合わせに基づいて、オブ
ジェクトタイプ等のオブジェクト情報を識別してもよい。自律走行車のセンサ又は別の装
置は、オブジェクト情報を識別してもよく、オブジェクト識別情報を自律走行車の動作管
理コントローラ５１００に送信してもよい。
【0209】
センサ情報は、道路条件、道路特徴又はこれらの組み合わせを示してもよい。例えば、
センサ情報は、濡れた道路条件、凍った道路条件、又は任意の他の１つ又は複数の道路条
件等の道路条件を示してもよい。別の例では、センサ情報は、車線等の路面標識、道路形
状の側面、又は任意の他の１つ又は複数の道路特徴を示してもよい。
センサ情報は、濡れた道路条件、凍った道路条件、又は任意の他の１つ又は複数の道路条
件等の道路条件を示してもよい。別の例では、センサ情報は、車線等の路面標識、道路形
状の側面、又は任意の他の１つ又は複数の道路特徴を示してもよい。
【0210】
工程５１１０で動作環境情報を識別することは、車両交通ネットワーク情報から動作環
境の１つ以上の側面を示す情報を識別することを含んでもよい。例えば、自律走行車の動
作管理コントローラ５１００は、自律走行車が交差点に接近していることを示す、又は他
のやり方で自律走行車から３００メートル以内等の自律走行車に近接している車両交通ネ
ットワークの形状又は構成を記述する車両交通ネットワーク情報を読み取り又は他のやり
方で受信してもよい。
境の１つ以上の側面を示す情報を識別することを含んでもよい。例えば、自律走行車の動
作管理コントローラ５１００は、自律走行車が交差点に接近していることを示す、又は他
のやり方で自律走行車から３００メートル以内等の自律走行車に近接している車両交通ネ
ットワークの形状又は構成を記述する車両交通ネットワーク情報を読み取り又は他のやり
方で受信してもよい。
【0211】
工程５１１０で動作環境情報を識別することは、遠隔車両又は自律走行車の外部の他の
遠隔装置から動作環境の１つ以上の側面を示す情報を識別することを含んでもよい。例え
ば、自律走行車は、無線電子通信リンクを介して、遠隔車両から、遠隔車両に関する遠隔
車両地理空間的状態情報、遠隔車両運動状態情報又は両方を示す遠隔車両情報を含む遠隔
車両メッセージを受信してもよい。
遠隔装置から動作環境の１つ以上の側面を示す情報を識別することを含んでもよい。例え
ば、自律走行車は、無線電子通信リンクを介して、遠隔車両から、遠隔車両に関する遠隔
車両地理空間的状態情報、遠隔車両運動状態情報又は両方を示す遠隔車両情報を含む遠隔
車両メッセージを受信してもよい。
【0212】
実行器５１００は、１つ以上のシナリオ固有のモニタモジュールインスタンスを含んで
もよい。例えば、実行器５１００は、歩行者を監視するためのシナリオ固有のモニタモジ
ュールインスタンス、交差点を監視するためのシナリオ固有のモニタモジュールインスタ
ンス、車線変更を監視するためのシナリオ固有のモニタモジュールインスタンス、又はこ
れらの組み合わせを含んでもよい。各シナリオ固有のモニタモジュールインスタンスは、
各シナリオに対応する動作環境情報を受信するか又は他のやり方でそれにアクセスしても
よく、各シナリオに対応する専用モニタ情報を、実行器５１００、ブロックモニタ５２０
０、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス５３００又はこれらの組み合わ
せに、又はそれによってアクセスするために送信、記憶又は他のやり方で出力してもよい
。
もよい。例えば、実行器５１００は、歩行者を監視するためのシナリオ固有のモニタモジ
ュールインスタンス、交差点を監視するためのシナリオ固有のモニタモジュールインスタ
ンス、車線変更を監視するためのシナリオ固有のモニタモジュールインスタンス、又はこ
れらの組み合わせを含んでもよい。各シナリオ固有のモニタモジュールインスタンスは、
各シナリオに対応する動作環境情報を受信するか又は他のやり方でそれにアクセスしても
よく、各シナリオに対応する専用モニタ情報を、実行器５１００、ブロックモニタ５２０
０、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス５３００又はこれらの組み合わ
せに、又はそれによってアクセスするために送信、記憶又は他のやり方で出力してもよい
。
【0213】
実行器５１００は、工程５１１２において自律走行車に関する動作環境を表す動作環境
情報をブロックモニタ５２００に送信してもよい。代替的に又は追加的に、ブロックモニ
タ５２００は、自律走行車の別のコンポーネントから、例えば、自律走行車のセンサから
自律走行車に関する動作環境を表す動作環境情報を受信してもよく、ブロックモニタ５２
００は、自律走行車のメモリから自律走行車に関する動作環境を表す動作環境情報を読み
取ってもよく、又はこれらの組み合わせであってもよい。
情報をブロックモニタ５２００に送信してもよい。代替的に又は追加的に、ブロックモニ
タ５２００は、自律走行車の別のコンポーネントから、例えば、自律走行車のセンサから
自律走行車に関する動作環境を表す動作環境情報を受信してもよく、ブロックモニタ５２
００は、自律走行車のメモリから自律走行車に関する動作環境を表す動作環境情報を読み
取ってもよく、又はこれらの組み合わせであってもよい。
【0214】
実行器５１００は、工程５１２０において、１つ以上の個別の車両動作シナリオを検出
又は識別してもよい。実行器５１００は、工程５１１０において識別された動作環境情報
によって表される動作環境の１つ以上の側面に基づいて、工程５１２０において個別の車
両動作シナリオを検出してもよい。
又は識別してもよい。実行器５１００は、工程５１１０において識別された動作環境情報
によって表される動作環境の１つ以上の側面に基づいて、工程５１２０において個別の車
両動作シナリオを検出してもよい。
【0215】
実行器５１００は、工程５１２０において、複数の個別の車両動作シナリオを識別して
もよく、これは複合車両動作シナリオの側面であってもよい。例えば、動作環境情報は、
歩行者が自律走行車に関する予測経路に沿って交差点に接近していることを表す情報を含
んでもよく、実行器５１００は、工程５１２０において、歩行者の車両動作シナリオ、交
差点の車両動作シナリオ、又は両方を識別してもよい。別の例では、動作環境情報によっ
て表される動作環境は、複数の外部オブジェクトを含んでもよく、実行器５１００は、工
程５１２０において、各外部オブジェクトに対応する個別の車両動作シナリオを識別して
もよい。
もよく、これは複合車両動作シナリオの側面であってもよい。例えば、動作環境情報は、
歩行者が自律走行車に関する予測経路に沿って交差点に接近していることを表す情報を含
んでもよく、実行器５１００は、工程５１２０において、歩行者の車両動作シナリオ、交
差点の車両動作シナリオ、又は両方を識別してもよい。別の例では、動作環境情報によっ
て表される動作環境は、複数の外部オブジェクトを含んでもよく、実行器５１００は、工
程５１２０において、各外部オブジェクトに対応する個別の車両動作シナリオを識別して
もよい。
【0216】
実行器５１００は、工程５１３０において、動作環境情報によって表される動作環境の
１つ以上の側面に基づいてシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス５３００
をインスタンス化してもよい。例えば、実行器５１００は、工程５１２０において個別の
車両動作シナリオを識別することに応答して、工程５１３０において、シナリオ固有の動
作制御評価モジュールインスタンス５３００をインスタンス化してもよい。
１つ以上の側面に基づいてシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス５３００
をインスタンス化してもよい。例えば、実行器５１００は、工程５１２０において個別の
車両動作シナリオを識別することに応答して、工程５１３０において、シナリオ固有の動
作制御評価モジュールインスタンス５３００をインスタンス化してもよい。
【0217】
図５には１つのシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス５３００が示され
ているが、実行器５１００は、工程５１１０において識別された動作環境情報によって表
される動作環境の１つ以上の側面に基づいて、複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュ
ールインスタンス５３００をインスタンス化してもよく、各シナリオ固有の動作制御評価
モジュールインスタンス５３００は、工程５１２０において検出されたそれぞれ個別の車
両動作シナリオ、又は工程５１１０において識別された個別の外部オブジェクト及び工程
５１２０において検出されたそれぞれ個別の車両動作シナリオの組み合わせに対応する。
ているが、実行器５１００は、工程５１１０において識別された動作環境情報によって表
される動作環境の１つ以上の側面に基づいて、複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュ
ールインスタンス５３００をインスタンス化してもよく、各シナリオ固有の動作制御評価
モジュールインスタンス５３００は、工程５１２０において検出されたそれぞれ個別の車
両動作シナリオ、又は工程５１１０において識別された個別の外部オブジェクト及び工程
５１２０において検出されたそれぞれ個別の車両動作シナリオの組み合わせに対応する。
【0218】
例えば、工程５１１０において識別された動作環境情報によって表される動作環境は複
数の外部オブジェクトを含んでもよく、実行器５１００は、複数の個別の車両動作シナリ
オを検出してもよく、これは工程５１１０において識別された動作環境情報によって表さ
れる動作環境に基づいて、工程５１２０において、複合車両動作シナリオの側面であって
もよく、実行器５１００は、個別の車両動作シナリオ及び外部オブジェクトのそれぞれ個
別の組み合わせに対応するシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス５３００
をインスタンス化してもよい。
数の外部オブジェクトを含んでもよく、実行器５１００は、複数の個別の車両動作シナリ
オを検出してもよく、これは工程５１１０において識別された動作環境情報によって表さ
れる動作環境に基づいて、工程５１２０において、複合車両動作シナリオの側面であって
もよく、実行器５１００は、個別の車両動作シナリオ及び外部オブジェクトのそれぞれ個
別の組み合わせに対応するシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス５３００
をインスタンス化してもよい。
【0219】
工程５１２０において識別された個別の車両動作シナリオに対応するシナリオ固有の動
作制御評価モジュールは、利用不可能であってもよく、工程５１３０においてシナリオ固
有の動作制御評価モジュールインスタンス５３００をインスタンス化することは、工程５
１２０において識別された個別の車両動作シナリオに対応するシナリオ固有の動作制御評
価モジュールのインスタンス５３００を生成、解決及びインスタンス化することを含んで
もよい。例えば、工程５１２０において識別された個別の車両動作シナリオは、停止標識
等の停止交通制御信号を有する２つの車線及び譲れ標識等の譲れ交通制御信号を有する２
つの車線を含む交差点を示してもよく、利用可能なシナリオ固有の動作制御評価モジュー
ルは、停止交通制御信号を有する４つの車線を含む交差点シナリオをモデル化する部分観
測マルコフ決定過程シナリオ固有の動作制御評価モジュール等、工程５１２０において識
別された個別の車両動作シナリオとは異なる部分観測マルコフ決定過程シナリオ固有の動
作制御評価モジュールを含んでもよく、実行器５１００は、工程５１３０において停止標
識等の停止交通制御信号を有する２つの車線及び譲れ交通制御信号を有する２つの車線を
含む交差点をモデル化するマルコフ決定過程シナリオ固有の動作制御評価モジュールのイ
ンスタンス５３００を生成、解決及びインスタンス化してもよい。
作制御評価モジュールは、利用不可能であってもよく、工程５１３０においてシナリオ固
有の動作制御評価モジュールインスタンス５３００をインスタンス化することは、工程５
１２０において識別された個別の車両動作シナリオに対応するシナリオ固有の動作制御評
価モジュールのインスタンス５３００を生成、解決及びインスタンス化することを含んで
もよい。例えば、工程５１２０において識別された個別の車両動作シナリオは、停止標識
等の停止交通制御信号を有する２つの車線及び譲れ標識等の譲れ交通制御信号を有する２
つの車線を含む交差点を示してもよく、利用可能なシナリオ固有の動作制御評価モジュー
ルは、停止交通制御信号を有する４つの車線を含む交差点シナリオをモデル化する部分観
測マルコフ決定過程シナリオ固有の動作制御評価モジュール等、工程５１２０において識
別された個別の車両動作シナリオとは異なる部分観測マルコフ決定過程シナリオ固有の動
作制御評価モジュールを含んでもよく、実行器５１００は、工程５１３０において停止標
識等の停止交通制御信号を有する２つの車線及び譲れ交通制御信号を有する２つの車線を
含む交差点をモデル化するマルコフ決定過程シナリオ固有の動作制御評価モジュールのイ
ンスタンス５３００を生成、解決及びインスタンス化してもよい。
【0220】
工程５１３０においてシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスをインスタ
ンス化することは、自律走行車に関する情報、動作環境情報又はこれらの組み合わせに基
づいて時空間収束の収束確率を識別することを含んでもよい。時空間収束の収束確率を識
別することは、自律走行車に関する予測経路を識別すること、遠隔車両に関する予測経路
を識別すること、並びに、予測経路情報に基づいて自律走行車及び遠隔車両が収束又は衝
突し得る確率を示す自律走行車及び遠隔車両に関する収束確率を識別することを含んでも
よい。シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、定義された最大許容収束
確率等の定義された閾値を収束確率が超えることを決定することに応答してインスタンス
化されてもよい。
ンス化することは、自律走行車に関する情報、動作環境情報又はこれらの組み合わせに基
づいて時空間収束の収束確率を識別することを含んでもよい。時空間収束の収束確率を識
別することは、自律走行車に関する予測経路を識別すること、遠隔車両に関する予測経路
を識別すること、並びに、予測経路情報に基づいて自律走行車及び遠隔車両が収束又は衝
突し得る確率を示す自律走行車及び遠隔車両に関する収束確率を識別することを含んでも
よい。シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、定義された最大許容収束
確率等の定義された閾値を収束確率が超えることを決定することに応答してインスタンス
化されてもよい。
【0221】
工程５１３０においてシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス５３００を
インスタンス化することは、工程５１３２において示されるようにシナリオ固有の動作制
御評価モジュールインスタンス５３００に自律走行車に関する動作環境を表す動作環境情
報を送信することを含んでもよい。
インスタンス化することは、工程５１３２において示されるようにシナリオ固有の動作制
御評価モジュールインスタンス５３００に自律走行車に関する動作環境を表す動作環境情
報を送信することを含んでもよい。
【0222】
シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス５３００は、工程５３１０におい
て、自律走行車に関する動作環境又はその１つ以上の側面を表す動作環境情報を受信して
もよい。例えば、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス５３００は、工程
５１３２において、自律走行車に関する動作環境又はその１つ以上の側面を表す動作環境
情報を受信してもよい。代替的に又は追加的に、シナリオ固有の動作制御評価モジュール
インスタンス５３００は、自律走行車の別のコンポーネントから、例えば、自律走行車の
センサから又はブロックモニタ５２００から自律走行車に関する動作環境を表す動作環境
情報を受信してもよく、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス５３００は
、自律走行車のメモリから自律走行車に関する動作環境を表す動作環境情報を読み取って
もよく、又はこれらの組み合わせであってもよい。
て、自律走行車に関する動作環境又はその１つ以上の側面を表す動作環境情報を受信して
もよい。例えば、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス５３００は、工程
５１３２において、自律走行車に関する動作環境又はその１つ以上の側面を表す動作環境
情報を受信してもよい。代替的に又は追加的に、シナリオ固有の動作制御評価モジュール
インスタンス５３００は、自律走行車の別のコンポーネントから、例えば、自律走行車の
センサから又はブロックモニタ５２００から自律走行車に関する動作環境を表す動作環境
情報を受信してもよく、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス５３００は
、自律走行車のメモリから自律走行車に関する動作環境を表す動作環境情報を読み取って
もよく、又はこれらの組み合わせであってもよい。
【0223】
ブロックモニタ５２００は、工程５２１０において、自律走行車に関する動作環境又は
その側面を表す動作環境情報を受信してもよい。例えば、ブロックモニタ５２００は、工
程５１１２において、実行器５１００によって送信される動作環境情報又はその側面を受
信してもよい。ブロックモニタ５２００は、自律走行車のセンサから、遠隔車両又はイン
フラストラクチャデバイス等の外部デバイスから、又はこれらの組み合わせから動作環境
情報又はその側面を受信してもよい。ブロックモニタ５２００は、自律走行車のメモリ等
のメモリから動作環境情報又はその側面を読み取ってもよい。
その側面を表す動作環境情報を受信してもよい。例えば、ブロックモニタ５２００は、工
程５１１２において、実行器５１００によって送信される動作環境情報又はその側面を受
信してもよい。ブロックモニタ５２００は、自律走行車のセンサから、遠隔車両又はイン
フラストラクチャデバイス等の外部デバイスから、又はこれらの組み合わせから動作環境
情報又はその側面を受信してもよい。ブロックモニタ５２００は、自律走行車のメモリ等
のメモリから動作環境情報又はその側面を読み取ってもよい。
【0224】
ブロックモニタ５２００は、工程５２２０において、自律走行車に近接する車両交通ネ
ットワークの部分等の車両交通ネットワークの１つ以上の部分に関する各可用性確率（ｐ
ｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ａｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙ；ＰＯＡ）又は対応するブロッ
ク可能性を決定してもよく、部分は自律走行車の現在の経路に基づいて識別される予測経
路等の自律走行車の予測経路に対応する車両交通ネットワークの部分を含んでもよい。
ットワークの部分等の車両交通ネットワークの１つ以上の部分に関する各可用性確率（ｐ
ｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ａｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙ；ＰＯＡ）又は対応するブロッ
ク可能性を決定してもよく、部分は自律走行車の現在の経路に基づいて識別される予測経
路等の自律走行車の予測経路に対応する車両交通ネットワークの部分を含んでもよい。
【0225】
工程５２２０において各可用性確率を決定することは、外部オブジェクトを識別するこ
と、外部オブジェクトを追跡すること、外部オブジェクトに関する位置情報を推定するこ
と、外部オブジェクトに関する経路情報を推定すること、又はこれらの組み合わせを含ん
でもよい。例えば、ブロックモニタ５２００は、外部オブジェクトを識別してもよく、外
部オブジェクトに関する予測経路を識別してもよく、これは、予測空間的位置、予想時間
的位置、及び対応する可能性のシーケンスを示してもよい。
と、外部オブジェクトを追跡すること、外部オブジェクトに関する位置情報を推定するこ
と、外部オブジェクトに関する経路情報を推定すること、又はこれらの組み合わせを含ん
でもよい。例えば、ブロックモニタ５２００は、外部オブジェクトを識別してもよく、外
部オブジェクトに関する予測経路を識別してもよく、これは、予測空間的位置、予想時間
的位置、及び対応する可能性のシーケンスを示してもよい。
【0226】
ブロックモニタ５２００は、外部オブジェクトの現在地を示す情報、外部オブジェクト
に関する現在の軌道を示す情報、外部オブジェクトを歩行者又は遠隔車両として分類する
情報等の外部オブジェクトの分類のタイプを示す情報等の動作環境情報、車両交通ネット
ワークが外部オブジェクトに近接する横断歩道を含んでいることを示す情報等の車両交通
ネットワーク情報、過去に識別された又は追跡された外部オブジェクトに関連付けられる
情報、又はこれらの任意の組み合わせに基づいてオブジェクトに関する予測経路を識別し
てもよい。例えば、外部オブジェクトは、遠隔車両として識別されてもよく、遠隔車両に
関する予測経路は、遠隔車両の現在地を示す情報、遠隔車両の現在の軌道を示す情報、遠
隔車両の現在の速度を示す情報、遠隔車両に対応する車両交通ネットワーク情報、法的又
は規制情報、又はこれらの組み合わせに基づいて識別されてもよい。
に関する現在の軌道を示す情報、外部オブジェクトを歩行者又は遠隔車両として分類する
情報等の外部オブジェクトの分類のタイプを示す情報等の動作環境情報、車両交通ネット
ワークが外部オブジェクトに近接する横断歩道を含んでいることを示す情報等の車両交通
ネットワーク情報、過去に識別された又は追跡された外部オブジェクトに関連付けられる
情報、又はこれらの任意の組み合わせに基づいてオブジェクトに関する予測経路を識別し
てもよい。例えば、外部オブジェクトは、遠隔車両として識別されてもよく、遠隔車両に
関する予測経路は、遠隔車両の現在地を示す情報、遠隔車両の現在の軌道を示す情報、遠
隔車両の現在の速度を示す情報、遠隔車両に対応する車両交通ネットワーク情報、法的又
は規制情報、又はこれらの組み合わせに基づいて識別されてもよい。
【0227】
ブロックモニタ５２００は、工程５２２２において、シナリオ固有の動作制御評価モジ
ュールインスタンス５３００に工程５２２０において識別された可用性確率を送信しても
よい。代替的に又は追加的に、ブロックモニタ５２００は、自律走行車のメモリに又はこ
れらの組み合わせに工程５２２０において識別された可用性確率を記憶してもよい。図５
には明示されていないが、ブロックモニタ５２００は、シナリオ固有の動作制御評価モジ
ュールインスタンス５３００に可用性確率を送信することに加えて又はその代わりに、工
程５２１２において、実行器５１００に工程５２２０において識別された可用性確率を送
信してもよい。
ュールインスタンス５３００に工程５２２０において識別された可用性確率を送信しても
よい。代替的に又は追加的に、ブロックモニタ５２００は、自律走行車のメモリに又はこ
れらの組み合わせに工程５２２０において識別された可用性確率を記憶してもよい。図５
には明示されていないが、ブロックモニタ５２００は、シナリオ固有の動作制御評価モジ
ュールインスタンス５３００に可用性確率を送信することに加えて又はその代わりに、工
程５２１２において、実行器５１００に工程５２２０において識別された可用性確率を送
信してもよい。
【0228】
シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス５３００は、工程５３２０におい
て可用性確率を受信してもよい。例えば、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインス
タンス５３００は、工程５２２２においてブロックモニタ５２００によって送信された可
用性確率を受信してもよい。シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス５３０
０は、自律走行車のメモリ等のメモリから可用性確率を読み取ってもよい。
て可用性確率を受信してもよい。例えば、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインス
タンス５３００は、工程５２２２においてブロックモニタ５２００によって送信された可
用性確率を受信してもよい。シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス５３０
０は、自律走行車のメモリ等のメモリから可用性確率を読み取ってもよい。
【0229】
シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス５３００は、工程５３３０におい
て、対応する個別の車両動作シナリオのモデルを解決してもよい。いくつかの実施形態で
は、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス５３００は、工程５３３０にお
いて、候補車両制御アクションを生成又は識別してもよい。
て、対応する個別の車両動作シナリオのモデルを解決してもよい。いくつかの実施形態で
は、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス５３００は、工程５３３０にお
いて、候補車両制御アクションを生成又は識別してもよい。
【0230】
シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス５３００は、工程５３３２におい
て、実行器５１００に工程５３３０において識別された候補車両制御アクションを送信し
てもよい。代替的に又は追加的に、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス
５３００は、自律走行車のメモリに工程５３３０において識別された候補車両制御アクシ
ョンを記憶してもよい。
て、実行器５１００に工程５３３０において識別された候補車両制御アクションを送信し
てもよい。代替的に又は追加的に、シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス
５３００は、自律走行車のメモリに工程５３３０において識別された候補車両制御アクシ
ョンを記憶してもよい。
【0231】
実行器５１００は、工程５１４０において、候補車両制御アクションを受信してもよい
。例えば、実行器５１００は、工程５１４０において、シナリオ固有の動作制御評価モジ
ュールインスタンス５３００から候補車両制御アクションを受信してもよい。代替的に又
は追加的に、実行器５１００は、自律走行車のメモリから候補車両制御アクションを読み
取ってもよい。
。例えば、実行器５１００は、工程５１４０において、シナリオ固有の動作制御評価モジ
ュールインスタンス５３００から候補車両制御アクションを受信してもよい。代替的に又
は追加的に、実行器５１００は、自律走行車のメモリから候補車両制御アクションを読み
取ってもよい。
【0232】
実行器５１００は、工程５１５０において、候補車両制御アクションを承認し、又は他
のやり方で車両交通ネットワークを横断するように自律走行車を制御するための車両制御
アクションとして候補車両制御アクションを識別してもよい。例えば、実行器５１００は
、工程５１２０において、１つの個別の車両動作シナリオを識別し、工程５１３０におい
て、１つのシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス５３００をインスタンス
化し、工程５１４０において、１つの候補車両制御アクションを受信し、工程５１５０に
おいて、その候補車両制御アクションを承認してもよい。
のやり方で車両交通ネットワークを横断するように自律走行車を制御するための車両制御
アクションとして候補車両制御アクションを識別してもよい。例えば、実行器５１００は
、工程５１２０において、１つの個別の車両動作シナリオを識別し、工程５１３０におい
て、１つのシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス５３００をインスタンス
化し、工程５１４０において、１つの候補車両制御アクションを受信し、工程５１５０に
おいて、その候補車両制御アクションを承認してもよい。
【0233】
実行器５１００は、工程５１２０において、複数の個別の車両動作シナリオを識別し、
工程５１３０において、複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス５３
００をインスタンス化し、工程５１４０において、複数の候補車両制御アクションを受信
し、工程５１５０において、１つ以上の候補車両制御アクションを承認してもよい。追加
的に又は代替的に、自律走行車動作管理５０００は、１つ以上の以前にインスタンス化さ
れたシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス（明示せず）を動作させること
を含んでもよく、実行器は、工程５１３０においてインスタンス化されたシナリオ固有の
動作制御評価モジュールインスタンスから、及び１つ以上の以前にインスタンス化された
シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから、工程５１４０において、候補
車両制御アクションを受信してもよく、工程５１５０において、１つ以上の候補車両制御
アクションを承認してもよい。
工程５１３０において、複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス５３
００をインスタンス化し、工程５１４０において、複数の候補車両制御アクションを受信
し、工程５１５０において、１つ以上の候補車両制御アクションを承認してもよい。追加
的に又は代替的に、自律走行車動作管理５０００は、１つ以上の以前にインスタンス化さ
れたシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス（明示せず）を動作させること
を含んでもよく、実行器は、工程５１３０においてインスタンス化されたシナリオ固有の
動作制御評価モジュールインスタンスから、及び１つ以上の以前にインスタンス化された
シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから、工程５１４０において、候補
車両制御アクションを受信してもよく、工程５１５０において、１つ以上の候補車両制御
アクションを承認してもよい。
【0234】
工程５１５０において候補車両制御アクションを承認することは、候補車両制御アクシ
ョンに従って車両交通ネットワークの一部を横断するべきかどうかを決定することを含ん
でもよい。
ョンに従って車両交通ネットワークの一部を横断するべきかどうかを決定することを含ん
でもよい。
【0235】
実行器５１００は、工程５１５０において識別された車両制御アクションに従って、工
程５１６０において、車両交通ネットワーク又はその一部を横断するように自律走行車を
制御してもよい。
程５１６０において、車両交通ネットワーク又はその一部を横断するように自律走行車を
制御してもよい。
【0236】
実行器５１００は、工程５１７０で自律走行車の動作環境又はその側面を識別してもよ
い。工程５１７０において動作環境又はその側面を識別することは、工程５１１０におい
て自律走行車の動作環境を識別することに類似していてもよく、以前に識別された動作環
境情報を更新することを含んでもよい。
い。工程５１７０において動作環境又はその側面を識別することは、工程５１１０におい
て自律走行車の動作環境を識別することに類似していてもよく、以前に識別された動作環
境情報を更新することを含んでもよい。
【0237】
実行器５１００は、５１８０において、個別の車両動作シナリオが解決されたか又は解
決されていないかを決定又は検出してもよい。例えば、実行器５１００は、上記のように
、連続的に又は周期的に動作環境情報を受信してもよい。実行器５１００は、動作環境情
報を評価して、個別の車両動作シナリオが解決たかどうかを決定してもよい。
決されていないかを決定又は検出してもよい。例えば、実行器５１００は、上記のように
、連続的に又は周期的に動作環境情報を受信してもよい。実行器５１００は、動作環境情
報を評価して、個別の車両動作シナリオが解決たかどうかを決定してもよい。
【0238】
実行器５１００は、工程５１８０においてシナリオ固有の動作制御評価モジュールイン
スタンス５３００に対応する個別の車両動作シナリオが解決されていないことを決定して
もよく、実行器５１００は、工程５１７０において識別された動作環境情報を工程５１８
５において示されたシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス５３００に送信
してもよく、工程５１８０においてシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス
５３００を非インスタンス化することが省略されるか又は異なってもよい。
スタンス５３００に対応する個別の車両動作シナリオが解決されていないことを決定して
もよく、実行器５１００は、工程５１７０において識別された動作環境情報を工程５１８
５において示されたシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス５３００に送信
してもよく、工程５１８０においてシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス
５３００を非インスタンス化することが省略されるか又は異なってもよい。
【0239】
実行器５１００は、工程５１８０において、個別の車両動作シナリオが解決されている
ことを決定してもよく、工程５１８０において解決されると決定された個別の車両動作シ
ナリオに対応するシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス５３００を、工程
５１９０において非インスタンス化してもよい。例えば、実行器５１００は、工程５１２
０において、自律走行車に関する個別の車両動作シナリオを形成する動作条件の個別セッ
トを識別してもよく、工程５１８０において、１つ以上の動作条件が満了した又は定義さ
れた閾値を下回る自律走行車の動作に影響を及ぼす確率を有することを決定してもよく、
対応するシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス５３００を非インスタンス
化してもよい。
ことを決定してもよく、工程５１８０において解決されると決定された個別の車両動作シ
ナリオに対応するシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス５３００を、工程
５１９０において非インスタンス化してもよい。例えば、実行器５１００は、工程５１２
０において、自律走行車に関する個別の車両動作シナリオを形成する動作条件の個別セッ
トを識別してもよく、工程５１８０において、１つ以上の動作条件が満了した又は定義さ
れた閾値を下回る自律走行車の動作に影響を及ぼす確率を有することを決定してもよく、
対応するシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス５３００を非インスタンス
化してもよい。
【0240】
図５には明示されていないが、実行器５１００は、工程５１８０において個別の車両動
作シナリオが解決されたかどうかを決定することが個別の車両動作シナリオが解決された
こと決定することを含むまで、工程５１７０において、動作環境情報を識別又は更新する
こと、工程５１８０において、個別の車両動作シナリオが解決されたかどうかを決定する
こと、及び工程５１８０において個別の車両動作シナリオが未解決であるとの決定に応答
して、工程５１８５において示されたシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタン
ス５３００に工程５１７０において識別された動作環境情報を送信することを連続的に又
は周期的に反復してもよい。
作シナリオが解決されたかどうかを決定することが個別の車両動作シナリオが解決された
こと決定することを含むまで、工程５１７０において、動作環境情報を識別又は更新する
こと、工程５１８０において、個別の車両動作シナリオが解決されたかどうかを決定する
こと、及び工程５１８０において個別の車両動作シナリオが未解決であるとの決定に応答
して、工程５１８５において示されたシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタン
ス５３００に工程５１７０において識別された動作環境情報を送信することを連続的に又
は周期的に反復してもよい。
【0241】
図６は、本開示の実施形態によるブロックシーン６０００の例の図である。図５に示さ
れた自律走行車動作管理５０００等の自律走行車動作管理は、ブロックシーン６０００に
対応する車両交通ネットワークの一部又はエリアに関して、可用性確率又は対応するブロ
ック確率を決定するために、図１に示された車両１０００等の自律走行車６１００、図２
に示された車両２１００／２１１０の１つ、半自律走行車、又は、図４に示されたブロッ
クモニタ４２００又は図５に示されたブロックモニタ５２００等のブロックモニタを含む
図４に示された自律走行車動作管理システム４０００等の自律走行車動作管理システムを
動作させる、任意の他の車両実装自律運転を含んでもよい。定義された自律走行車動作制
御シナリオと併せて又は無関係に、ブロックモニタは動作してもよく、可用性確率は決定
されてもよい。
れた自律走行車動作管理５０００等の自律走行車動作管理は、ブロックシーン６０００に
対応する車両交通ネットワークの一部又はエリアに関して、可用性確率又は対応するブロ
ック確率を決定するために、図１に示された車両１０００等の自律走行車６１００、図２
に示された車両２１００／２１１０の１つ、半自律走行車、又は、図４に示されたブロッ
クモニタ４２００又は図５に示されたブロックモニタ５２００等のブロックモニタを含む
図４に示された自律走行車動作管理システム４０００等の自律走行車動作管理システムを
動作させる、任意の他の車両実装自律運転を含んでもよい。定義された自律走行車動作制
御シナリオと併せて又は無関係に、ブロックモニタは動作してもよく、可用性確率は決定
されてもよい。
【0242】
図６に示されるブロックシーン６０００に対応する車両交通ネットワークの部分は、第
１の道路６２００を横断しながら第２の道路６２２０との交差点６２１０に接近している
自律走行車６１００を含む。交差点６２１０は、横断歩道６３００を含む。歩行者６４０
０が横断歩道６３００に接近している。遠隔車両６５００が、第２の道路６２２０を横断
しながら交差点６２１０に接近している。自律走行車６１００に関する予測経路６１１０
は、自律走行車６１００が第１の道路６２００から第２の道路６２２０へと右折すること
により交差点６２１０を横断し得ることを示す。破線を使用して示される自律走行車６１
００に関する代替予測経路６１２０は、自律走行車６１００が第１の道路６２００から第
２の道路６２２０へと左折することにより交差点６２１０を横断し得ることを示す。
１の道路６２００を横断しながら第２の道路６２２０との交差点６２１０に接近している
自律走行車６１００を含む。交差点６２１０は、横断歩道６３００を含む。歩行者６４０
０が横断歩道６３００に接近している。遠隔車両６５００が、第２の道路６２２０を横断
しながら交差点６２１０に接近している。自律走行車６１００に関する予測経路６１１０
は、自律走行車６１００が第１の道路６２００から第２の道路６２２０へと右折すること
により交差点６２１０を横断し得ることを示す。破線を使用して示される自律走行車６１
００に関する代替予測経路６１２０は、自律走行車６１００が第１の道路６２００から第
２の道路６２２０へと左折することにより交差点６２１０を横断し得ることを示す。
【0243】
ブロックモニタは、歩行者６４００に関する予測経路６４１０を識別してもよい。例え
ば、センサ情報は、閾値を超える速度及び横断歩道６３００と交差する軌道を有すること
を示してもよく、車両交通ネットワーク情報は、車両による調整制御に従って交差点を横
断することが横断歩道にいる歩行者に道を譲るように、交差点が調整制御を含むことを示
してもよく、又は交差点６２１０は、歩行者６４００に関する通行許可信号を示す１つ以
上の交通制御デバイス（図示せず）を含んでもよく、歩行者６４００に関する予測経路６
４１０は、１．０又は１００％等の高確率で横断歩道６３００を横断している歩行者６４
００を含むと識別されてもよい。
ば、センサ情報は、閾値を超える速度及び横断歩道６３００と交差する軌道を有すること
を示してもよく、車両交通ネットワーク情報は、車両による調整制御に従って交差点を横
断することが横断歩道にいる歩行者に道を譲るように、交差点が調整制御を含むことを示
してもよく、又は交差点６２１０は、歩行者６４００に関する通行許可信号を示す１つ以
上の交通制御デバイス（図示せず）を含んでもよく、歩行者６４００に関する予測経路６
４１０は、１．０又は１００％等の高確率で横断歩道６３００を横断している歩行者６４
００を含むと識別されてもよい。
【0244】
ブロックモニタは、遠隔車両６５００に関する予測経路６５１０、６５２０を識別して
もよい。例えば、センサ情報は、遠隔車両６５００が交差点６２１０に接近していること
を示してもよく、車両交通ネットワーク情報は、遠隔車両６５００が交差点６２１０を直
進して横断し得ること又は交差点６２１０で第１の道路６２００に右折し得ることを示し
てもよく、ブロックモニタは、遠隔車両６５００に関して交差点を直進する第１の予測経
路６５１０、及び交差点を右折する第２の予測経路６５２０を識別してもよい。
もよい。例えば、センサ情報は、遠隔車両６５００が交差点６２１０に接近していること
を示してもよく、車両交通ネットワーク情報は、遠隔車両６５００が交差点６２１０を直
進して横断し得ること又は交差点６２１０で第１の道路６２００に右折し得ることを示し
てもよく、ブロックモニタは、遠隔車両６５００に関して交差点を直進する第１の予測経
路６５１０、及び交差点を右折する第２の予測経路６５２０を識別してもよい。
【0245】
ブロックモニタは、例えば、遠隔車両６５００に関する動作情報に基づいて、予測経路
６５１０、６５２０の各々に関する確率を識別してもよい。例えば、遠隔車両６５００に
関する動作情報は、最大曲がり閾値を超える遠隔車両に関する速度を示してもよく、第１
の予測経路６５１０は、０．９又は９０％等の高確率で識別されてもよく、第２の予測経
路６５２０は、０．１又は１０％等の低確率で識別されてもよい。
６５１０、６５２０の各々に関する確率を識別してもよい。例えば、遠隔車両６５００に
関する動作情報は、最大曲がり閾値を超える遠隔車両に関する速度を示してもよく、第１
の予測経路６５１０は、０．９又は９０％等の高確率で識別されてもよく、第２の予測経
路６５２０は、０．１又は１０％等の低確率で識別されてもよい。
【0246】
別の例では、遠隔車両６５００に関する動作情報は、最大曲がり閾値以内の遠隔車両に
関する速度を示してもよく、第１の予測経路６５１０は、０．１又は１０％等の低確率で
識別されてもよく、第２の予測経路６５２０は、０．９又は９０％等の高確率で識別され
てもよい。
関する速度を示してもよく、第１の予測経路６５１０は、０．１又は１０％等の低確率で
識別されてもよく、第２の予測経路６５２０は、０．９又は９０％等の高確率で識別され
てもよい。
【0247】
ブロックモニタは、歩行者の予測経路６４１０から数フィート、例えば、３フィート以
内に近接する、横断歩道６３００と一致し得る第２の道路６２２０の部分又はエリアに関
する可用性確率を０％のように低く識別してもよく、これは第２の道路６２２０の対応部
分が横断歩道６３００を横断する歩行者６４００に対応する一時期間にわたりブロックさ
れていることを示す。
内に近接する、横断歩道６３００と一致し得る第２の道路６２２０の部分又はエリアに関
する可用性確率を０％のように低く識別してもよく、これは第２の道路６２２０の対応部
分が横断歩道６３００を横断する歩行者６４００に対応する一時期間にわたりブロックさ
れていることを示す。
【0248】
ブロックモニタは、遠隔車両６５００に関する第１の予測経路６５１０及び自律走行車
６１００の予測経路が、歩行者６４００が横断歩道６３００を横断することに対応する一
時期間と同時に歩行者によってブロックされることを決定してもよい。
６１００の予測経路が、歩行者６４００が横断歩道６３００を横断することに対応する一
時期間と同時に歩行者によってブロックされることを決定してもよい。
【0249】
図７は、本開示の実施形態による歩行者シナリオを含む歩行者シーン７０００の例の図
である。図５に示された自律走行車動作管理等の自律走行車動作管理は、ブロック場面６
０００に対応する車両交通ネットワークの一部又はエリアに関して、可用性確率又は対応
するブロック確率を決定するために、図１に示された車両１０００等の自律走行車７１０
０、図２に示された車両２１００／２１１０の１つ、半自律走行車、又は、歩行者に近接
する車両交通ネットワークの一部を横断する自律走行車７１００を含む自律走行車動作制
御シナリオのモデルであり得る、図４に示された歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジ
ュール４４１０等の歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり
得る歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを含む、図４に示された
自律走行車動作管理４０００等の自律走行車動作管理システムを動作させる、任意の他の
車両実装自律運転を含んでもよい。簡潔及び明確のため、図７に示される歩行者シーン７
０００に対応する車両交通ネットワークの部分は、上側が北で右側が東の方位である。
である。図５に示された自律走行車動作管理等の自律走行車動作管理は、ブロック場面６
０００に対応する車両交通ネットワークの一部又はエリアに関して、可用性確率又は対応
するブロック確率を決定するために、図１に示された車両１０００等の自律走行車７１０
０、図２に示された車両２１００／２１１０の１つ、半自律走行車、又は、歩行者に近接
する車両交通ネットワークの一部を横断する自律走行車７１００を含む自律走行車動作制
御シナリオのモデルであり得る、図４に示された歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジ
ュール４４１０等の歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり
得る歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを含む、図４に示された
自律走行車動作管理４０００等の自律走行車動作管理システムを動作させる、任意の他の
車両実装自律運転を含んでもよい。簡潔及び明確のため、図７に示される歩行者シーン７
０００に対応する車両交通ネットワークの部分は、上側が北で右側が東の方位である。
【0250】
図７に示される歩行者シーン７０００に対応する車両交通ネットワークの部分は、第１
の道路７２００の車線内の道路セグメントに沿って北に移動しながら第２の道路７２２０
との交差点７２１０に接近している自律走行車７１００を含む。交差点７２１０は、第１
の道路７２００を渡る第１の横断歩道７３００及び第２の道路７２２０を渡る第２の横断
歩道７３１０を含む。第１の歩行者７４００が、第１の道路７２００で非歩行者アクセス
エリアを東に移動している（横断歩道のないところを渡っている）。第２の歩行者７４１
０が、第１の横断歩道７３００に近接しており、西北西に移動している。第３の歩行者７
４２０が、西から第１の横断歩道７３００に接近している。第４の歩行者７４３０が、北
から第２の横断歩道７３１０に接近している。
の道路７２００の車線内の道路セグメントに沿って北に移動しながら第２の道路７２２０
との交差点７２１０に接近している自律走行車７１００を含む。交差点７２１０は、第１
の道路７２００を渡る第１の横断歩道７３００及び第２の道路７２２０を渡る第２の横断
歩道７３１０を含む。第１の歩行者７４００が、第１の道路７２００で非歩行者アクセス
エリアを東に移動している（横断歩道のないところを渡っている）。第２の歩行者７４１
０が、第１の横断歩道７３００に近接しており、西北西に移動している。第３の歩行者７
４２０が、西から第１の横断歩道７３００に接近している。第４の歩行者７４３０が、北
から第２の横断歩道７３１０に接近している。
【0251】
自律走行車動作管理システムは、図４に示された自律走行車動作管理コントローラ４１
００等の自律走行車動作管理コントローラ又は図５に示された実行器５１００、及び図４
に示されたブロックモニタ４２００又は図５に示されたブロックモニタ５２００等のブロ
ックモニタを含んでもよい。自律走行車７１００は、１つ以上のセンサ、１つ以上の動作
環境モニタ又はこれらの組み合わせを含んでもよい。
００等の自律走行車動作管理コントローラ又は図５に示された実行器５１００、及び図４
に示されたブロックモニタ４２００又は図５に示されたブロックモニタ５２００等のブロ
ックモニタを含んでもよい。自律走行車７１００は、１つ以上のセンサ、１つ以上の動作
環境モニタ又はこれらの組み合わせを含んでもよい。
【0252】
自律走行車動作管理システムは、例えば、時間的位置のシーケンスにおける各時間的位
置において、周期的に又は連続的に動作してもよい。簡潔及び明確のため、自律走行車７
１００、第１の歩行者７４００、第２の歩行者７４１０、第３の歩行者７４２０及び第４
の歩行者７４３０の地理空間的位置は、時間的位置のシーケンスの中から第１の時間的に
最先の時間的位置に従って示されている。簡潔及び明確のため時間的位置のシーケンスを
参照して記載されているが、自律走行車動作管理システムの各装置は、任意の周波数で動
作してもよく、各装置の動作は、同期又は非同期化されてもよく、動作は、１つ以上の時
間的位置の１つ以上の部分と同時に行われてもよい。簡潔及び明確のため、本明細書に記
載の複数の時間的位置間の時間的位置等の１つ以上の時間的位置の各記述は、本開示から
省略されてもよい。
置において、周期的に又は連続的に動作してもよい。簡潔及び明確のため、自律走行車７
１００、第１の歩行者７４００、第２の歩行者７４１０、第３の歩行者７４２０及び第４
の歩行者７４３０の地理空間的位置は、時間的位置のシーケンスの中から第１の時間的に
最先の時間的位置に従って示されている。簡潔及び明確のため時間的位置のシーケンスを
参照して記載されているが、自律走行車動作管理システムの各装置は、任意の周波数で動
作してもよく、各装置の動作は、同期又は非同期化されてもよく、動作は、１つ以上の時
間的位置の１つ以上の部分と同時に行われてもよい。簡潔及び明確のため、本明細書に記
載の複数の時間的位置間の時間的位置等の１つ以上の時間的位置の各記述は、本開示から
省略されてもよい。
【0253】
１つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車７１００
のセンサは、自律走行車７１００の動作環境に対応する情報、例えば、１以上の歩行者７
４００、７４１０、７４２０、７４３０に対応する情報を検出してもよい。
のセンサは、自律走行車７１００の動作環境に対応する情報、例えば、１以上の歩行者７
４００、７４１０、７４２０、７４３０に対応する情報を検出してもよい。
【0254】
１つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理
システムは、自律走行車７１００に関する予測経路７５００、自律走行車７１００に関す
る経路７５１０又は両方を識別してもよい。第１の時間的位置に従って、自律走行車７１
００に関する予測経路７５００は、第１の道路７２００に沿って北に進むことにより交差
点７２１０を横断し得ることを示す。自律走行車７１００に関する経路７５１０は、自律
走行車７１００が第２の道路７２２０に右折し得ることを示す。
システムは、自律走行車７１００に関する予測経路７５００、自律走行車７１００に関す
る経路７５１０又は両方を識別してもよい。第１の時間的位置に従って、自律走行車７１
００に関する予測経路７５００は、第１の道路７２００に沿って北に進むことにより交差
点７２１０を横断し得ることを示す。自律走行車７１００に関する経路７５１０は、自律
走行車７１００が第２の道路７２２０に右折し得ることを示す。
【0255】
１つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車７１００
の動作環境モニタは、例えば、歩行者７４００、７４１０、７４２０に対応するセンサ情
報を受信することに応答して、自律走行車７１００の動作環境又はその側面を表す動作環
境情報を識別又は生成してもよく、これは歩行者７４００、７４１０、７４２０、７４３
０とセンサ情報を関連付けることを含んでもよく、自律走行車動作管理コントローラに歩
行者７４００、７４１０、７４２０、７４３０を表す情報を含み得る動作環境情報を出力
してもよい。
の動作環境モニタは、例えば、歩行者７４００、７４１０、７４２０に対応するセンサ情
報を受信することに応答して、自律走行車７１００の動作環境又はその側面を表す動作環
境情報を識別又は生成してもよく、これは歩行者７４００、７４１０、７４２０、７４３
０とセンサ情報を関連付けることを含んでもよく、自律走行車動作管理コントローラに歩
行者７４００、７４１０、７４２０、７４３０を表す情報を含み得る動作環境情報を出力
してもよい。
【0256】
１つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、ブロックモニタは、
車両交通ネットワークの１つ以上のエリア又は部分に関する各可用性確率を示す可用性確
率情報を生成してもよい。例えば、第１の時間的位置に従って、ブロックモニタは、第１
の歩行者７４００に関する予測経路７５２０、及び第１の歩行者７４００に関する予測経
路７５２０と自律走行車７１００に関する予測経路７５００又は経路７５１０との間の収
束点に近接している車両交通ネットワークのエリア又は部分に関する可用性確率を決定し
てもよい。
車両交通ネットワークの１つ以上のエリア又は部分に関する各可用性確率を示す可用性確
率情報を生成してもよい。例えば、第１の時間的位置に従って、ブロックモニタは、第１
の歩行者７４００に関する予測経路７５２０、及び第１の歩行者７４００に関する予測経
路７５２０と自律走行車７１００に関する予測経路７５００又は経路７５１０との間の収
束点に近接している車両交通ネットワークのエリア又は部分に関する可用性確率を決定し
てもよい。
【0257】
別の例では、ブロックモニタは、第２の歩行者７４１０に関する予測経路７５３０、第
３の歩行者７４２０に関する予測経路７５４０、及び第１の横断歩道７３００に近接して
いる車両交通ネットワークのエリア又は部分に関する可用性確率を決定してもよい。第１
の横断歩道７３００に近接している車両交通ネットワークのエリア又は部分に関する可用
性確率を識別することは、優先的にブロックしている外部オブジェクトとして第２の歩行
者７４１０及び第３の歩行者７４２０を識別すること及び対応する予測経路７５３０、７
５４０が空間的及び時間的に重複し得ることを決定することを含んでもよい。
３の歩行者７４２０に関する予測経路７５４０、及び第１の横断歩道７３００に近接して
いる車両交通ネットワークのエリア又は部分に関する可用性確率を決定してもよい。第１
の横断歩道７３００に近接している車両交通ネットワークのエリア又は部分に関する可用
性確率を識別することは、優先的にブロックしている外部オブジェクトとして第２の歩行
者７４１０及び第３の歩行者７４２０を識別すること及び対応する予測経路７５３０、７
５４０が空間的及び時間的に重複し得ることを決定することを含んでもよい。
【0258】
別の例では、ブロックモニタは、１つ以上の外部オブジェクトに関する複数の予測経路
を決定してもよい。例えば、ブロックモニタは、第２の歩行者７４１０に関する第１の予
測経路７５３０を高確率で識別してもよく、第２の歩行者７４１０に関する第２の予測経
路７５３２を低確率で識別してもよい。
を決定してもよい。例えば、ブロックモニタは、第２の歩行者７４１０に関する第１の予
測経路７５３０を高確率で識別してもよく、第２の歩行者７４１０に関する第２の予測経
路７５３２を低確率で識別してもよい。
【0259】
別の例では、ブロックモニタは、第４の歩行者７４３０に関する予測経路７５５０、及
び第２の横断歩道７３１０に近接している車両交通ネットワークのエリア又は部分に関す
る可用性確率を決定してもよい。
び第２の横断歩道７３１０に近接している車両交通ネットワークのエリア又は部分に関す
る可用性確率を決定してもよい。
【0260】
可用性確率情報を生成することは、時間的位置のシーケンスから複数の時間的位置に対
応する車両交通ネットワークの各エリア又は部分に関する可用性確率を生成することを含
んでもよい。ブロックモニタは、自律走行車動作管理コントローラに又はそれによってア
クセスするために可用性確率情報を出力してもよい。
応する車両交通ネットワークの各エリア又は部分に関する可用性確率を生成することを含
んでもよい。ブロックモニタは、自律走行車動作管理コントローラに又はそれによってア
クセスするために可用性確率情報を出力してもよい。
【0261】
各時間的位置等の１つ以上の時間的位置において、自律走行車動作管理コントローラは
、動作環境情報を生成し、又は以前に生成された動作環境情報を更新してもよく、これは
動作環境情報又はその一部を受信することを含んでもよい。
、動作環境情報を生成し、又は以前に生成された動作環境情報を更新してもよく、これは
動作環境情報又はその一部を受信することを含んでもよい。
【0262】
１つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理
コントローラは、動作環境情報によって表される動作環境等の１つ以上の個別の車両動作
シナリオを検出又は識別してもよく、これは動作環境モニタによって出力される動作環境
情報、ブロックモニタによって出力される可用性確率情報、又はこれらの組み合わせを含
んでもよい。例えば、第１の時間的位置に従って、自律走行車動作管理コントローラは、
第１の歩行者７４００を含む第１の歩行者シナリオ、第２の歩行者７４１０を含む第２の
歩行者シナリオ、第３の歩行者７４２０を含む第３の歩行者シナリオ、及び第４の歩行者
７４３０を含む第４の歩行者シナリオの１つ以上を検出又は識別してもよい。
コントローラは、動作環境情報によって表される動作環境等の１つ以上の個別の車両動作
シナリオを検出又は識別してもよく、これは動作環境モニタによって出力される動作環境
情報、ブロックモニタによって出力される可用性確率情報、又はこれらの組み合わせを含
んでもよい。例えば、第１の時間的位置に従って、自律走行車動作管理コントローラは、
第１の歩行者７４００を含む第１の歩行者シナリオ、第２の歩行者７４１０を含む第２の
歩行者シナリオ、第３の歩行者７４２０を含む第３の歩行者シナリオ、及び第４の歩行者
７４３０を含む第４の歩行者シナリオの１つ以上を検出又は識別してもよい。
【0263】
１つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理
コントローラは、１つ以上の以前に未検出の車両動作シナリオを検出してもよい。例えば
、第１の時間的位置に従って、自律走行車動作管理コントローラは、第１の車両動作シナ
リオを検出し、第１の時間的位置の後の時間的位置等の時間的位置のシーケンスから第２
の時間的位置に従って、自律走行車動作管理コントローラは、第２の車両動作シナリオを
検出してもよい。
コントローラは、１つ以上の以前に未検出の車両動作シナリオを検出してもよい。例えば
、第１の時間的位置に従って、自律走行車動作管理コントローラは、第１の車両動作シナ
リオを検出し、第１の時間的位置の後の時間的位置等の時間的位置のシーケンスから第２
の時間的位置に従って、自律走行車動作管理コントローラは、第２の車両動作シナリオを
検出してもよい。
【0264】
１つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理
コントローラは、第１の歩行者７４００を含む第１の歩行者シナリオ、第２の歩行者７４
１０を含む第２の歩行者シナリオ、第３の歩行者７４２０を含む第３の歩行者シナリオ、
又は第４の歩行者７４３０を含む第４の歩行者シナリオの１つ以上を検出又は識別するこ
とに応答して、１つ以上の歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを
インスタンス化してもよい。
コントローラは、第１の歩行者７４００を含む第１の歩行者シナリオ、第２の歩行者７４
１０を含む第２の歩行者シナリオ、第３の歩行者７４２０を含む第３の歩行者シナリオ、
又は第４の歩行者７４３０を含む第４の歩行者シナリオの１つ以上を検出又は識別するこ
とに応答して、１つ以上の歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを
インスタンス化してもよい。
【0265】
例えば、第１の時間的位置に従って、自律走行車動作管理コントローラは、第１の歩行
者７４００を含む第１の歩行者シナリオを検出してもよく、第１の歩行者シナリオに対応
する歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールが利用可能であることを決定してもよ
く、第１の歩行者７４００を含む第１の歩行者シナリオを検出することに応答して、第１
の歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスをインスタンス化してもよ
い。
者７４００を含む第１の歩行者シナリオを検出してもよく、第１の歩行者シナリオに対応
する歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールが利用可能であることを決定してもよ
く、第１の歩行者７４００を含む第１の歩行者シナリオを検出することに応答して、第１
の歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスをインスタンス化してもよ
い。
【0266】
別の例では、自律走行車動作管理コントローラは、第１の歩行者７４００を含む第１の
歩行者シナリオを検出し、第１の歩行者シナリオに対応する歩行者シナリオ固有の動作制
御評価モジュールが利用不可能であることを決定し、歩行者シナリオ固有の動作制御評価
モジュールを生成して第１の歩行者シナリオに対応する歩行者シナリオ固有の動作制御評
価モジュールを解決し、第１の歩行者７４００を含む第１の歩行者シナリオを検出するこ
とに応答して、第１の歩行者シナリオに対応する歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジ
ュールのインスタンスをインスタンス化してもよい。
歩行者シナリオを検出し、第１の歩行者シナリオに対応する歩行者シナリオ固有の動作制
御評価モジュールが利用不可能であることを決定し、歩行者シナリオ固有の動作制御評価
モジュールを生成して第１の歩行者シナリオに対応する歩行者シナリオ固有の動作制御評
価モジュールを解決し、第１の歩行者７４００を含む第１の歩行者シナリオを検出するこ
とに応答して、第１の歩行者シナリオに対応する歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジ
ュールのインスタンスをインスタンス化してもよい。
【0267】
自律走行車動作管理コントローラは、実質的に同時に１つ以上の歩行者シナリオを検出
又は識別してもよい。例えば、自律走行車動作管理コントローラは、第２の歩行者７４１
０を含む第２の歩行者シナリオ及び第３の歩行者７４２０を含む第３の歩行者シナリオを
実質的に同時に検出又は識別してもよい。
又は識別してもよい。例えば、自律走行車動作管理コントローラは、第２の歩行者７４１
０を含む第２の歩行者シナリオ及び第３の歩行者７４２０を含む第３の歩行者シナリオを
実質的に同時に検出又は識別してもよい。
【0268】
自律走行車動作管理コントローラは、各歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュール
の２つ以上の各インスタンスを実質的に同時にインスタンス化してもよい。例えば、自律
走行車動作管理コントローラは、第２の歩行者７４１０を含む第２の歩行者シナリオ及び
第３の歩行者７４２０を含む第３の歩行者シナリオを実質的に同時に検出又は識別し、第
３の歩行者シナリオに対応する歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタ
ンスをインスタンス化することと実質的に同時に第２の歩行者シナリオに対応する歩行者
シナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスをインスタンス化してもよい。
の２つ以上の各インスタンスを実質的に同時にインスタンス化してもよい。例えば、自律
走行車動作管理コントローラは、第２の歩行者７４１０を含む第２の歩行者シナリオ及び
第３の歩行者７４２０を含む第３の歩行者シナリオを実質的に同時に検出又は識別し、第
３の歩行者シナリオに対応する歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタ
ンスをインスタンス化することと実質的に同時に第２の歩行者シナリオに対応する歩行者
シナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスをインスタンス化してもよい。
【0269】
別の例では、自律走行車動作管理コントローラは、第２の歩行者７４１０に関する第１
の予測経路７５３０を含む第２の歩行者シナリオ及び第２の歩行者７４１０に関する第２
の予測経路７５３２を含む第５の歩行者シナリオを実質的に同時に検出又は識別し、第５
の歩行者シナリオに対応する歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタン
スをインスタンス化することと実質的に同時に第２の歩行者シナリオに対応する歩行者シ
ナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスをインスタンス化してもよい。
の予測経路７５３０を含む第２の歩行者シナリオ及び第２の歩行者７４１０に関する第２
の予測経路７５３２を含む第５の歩行者シナリオを実質的に同時に検出又は識別し、第５
の歩行者シナリオに対応する歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタン
スをインスタンス化することと実質的に同時に第２の歩行者シナリオに対応する歩行者シ
ナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスをインスタンス化してもよい。
【0270】
１つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理
コントローラは、以前にインスタンス化された又は動作しているシナリオ固有の動作制御
評価モジュールインスタンスに新しい又は更新された動作環境情報等の動作環境情報を送
信し又は他のやり方で利用可能にしてもよい。
コントローラは、以前にインスタンス化された又は動作しているシナリオ固有の動作制御
評価モジュールインスタンスに新しい又は更新された動作環境情報等の動作環境情報を送
信し又は他のやり方で利用可能にしてもよい。
【0271】
シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスをインスタンス化し又は更新する
ことは、例えば、動作環境情報又はその一部を各シナリオ固有の動作制御評価モジュール
インスタンスに送信すること又は各シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス
によってアクセスするために動作環境情報又はその一部を記憶することによって、各シナ
リオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスにセンサ情報又は可用性確率等の動作環
境情報又はその一部を提供することを含んでもよい。
ことは、例えば、動作環境情報又はその一部を各シナリオ固有の動作制御評価モジュール
インスタンスに送信すること又は各シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス
によってアクセスするために動作環境情報又はその一部を記憶することによって、各シナ
リオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスにセンサ情報又は可用性確率等の動作環
境情報又はその一部を提供することを含んでもよい。
【0272】
１つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、各歩行者シナリオ固
有の動作制御評価モジュールインスタンスは、各自律走行車動作制御シナリオに対応する
動作環境情報を受信し又は他のやり方でそれにアクセスしてもよい。例えば、第１の時間
的位置に従って、第１の歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、
第１の歩行者シナリオに対応する動作環境情報を受信してもよく、これは第１の歩行者７
４００に関する予測経路７５２０と自律走行車７１００に関する予測経路７５００又は経
路７５１０との間の収束点に近接している車両交通ネットワークのエリア又は部分に関す
る可用性確率情報を含んでもよい。
有の動作制御評価モジュールインスタンスは、各自律走行車動作制御シナリオに対応する
動作環境情報を受信し又は他のやり方でそれにアクセスしてもよい。例えば、第１の時間
的位置に従って、第１の歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、
第１の歩行者シナリオに対応する動作環境情報を受信してもよく、これは第１の歩行者７
４００に関する予測経路７５２０と自律走行車７１００に関する予測経路７５００又は経
路７５１０との間の収束点に近接している車両交通ネットワークのエリア又は部分に関す
る可用性確率情報を含んでもよい。
【0273】
歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、自律走行車７１００に関する時空間
位置、各歩行者７４００、７４１０、７４２０、７４３０に関する時空間位置、及び対応
するブロック確率を表す状態等を含むように歩行者シナリオをモデル化してもよい。歩行
者シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、「停止」（又は「待機」）、「前進」、及
び「続行」等のアクションを含むように歩行者シナリオをモデル化してもよい。歩行者シ
ナリオ固有の動作制御評価モジュールは、各歩行者に関連付けられる予測経路を横断する
こと等により、各歩行者が自律走行車の予測経路に侵入する確率を表す状態遷移確率を含
むように歩行者シナリオをモデル化してもよい。状態遷移確率は、動作環境情報に基づい
て決定されてもよい。歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、交通制御規制に
違反することに対して負の値の報酬を含みかつ歩行者シナリオを完了することに対して正
の値の報酬を含むように歩行者シナリオをモデル化してもよい。
位置、各歩行者７４００、７４１０、７４２０、７４３０に関する時空間位置、及び対応
するブロック確率を表す状態等を含むように歩行者シナリオをモデル化してもよい。歩行
者シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、「停止」（又は「待機」）、「前進」、及
び「続行」等のアクションを含むように歩行者シナリオをモデル化してもよい。歩行者シ
ナリオ固有の動作制御評価モジュールは、各歩行者に関連付けられる予測経路を横断する
こと等により、各歩行者が自律走行車の予測経路に侵入する確率を表す状態遷移確率を含
むように歩行者シナリオをモデル化してもよい。状態遷移確率は、動作環境情報に基づい
て決定されてもよい。歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、交通制御規制に
違反することに対して負の値の報酬を含みかつ歩行者シナリオを完了することに対して正
の値の報酬を含むように歩行者シナリオをモデル化してもよい。
【0274】
１つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、インスタンス化され
た各歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスが、モデル化された各シ
ナリオ及び対応する動作環境情報に基づいて、「停止」、「前進」、又は「続行」等の各
候補車両制御アクションを生成してもよく、例えば、各候補車両制御アクションを自律走
行車動作管理コントローラに送信すること又は自律走行車動作管理コントローラによって
アクセスされる各候補車両制御アクションを記憶することにより、各候補車両制御アクシ
ョンを自律走行車動作管理コントローラに出力してもよい。
た各歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスが、モデル化された各シ
ナリオ及び対応する動作環境情報に基づいて、「停止」、「前進」、又は「続行」等の各
候補車両制御アクションを生成してもよく、例えば、各候補車両制御アクションを自律走
行車動作管理コントローラに送信すること又は自律走行車動作管理コントローラによって
アクセスされる各候補車両制御アクションを記憶することにより、各候補車両制御アクシ
ョンを自律走行車動作管理コントローラに出力してもよい。
【0275】
１つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理
コントローラは、インスタンス化された各歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュール
インスタンスから候補車両制御アクションを受信してもよく、対応する時間的位置におい
て自律走行車７１００を制御するために受信した候補車両制御アクションに基づいて車両
制御アクションを識別してもよく、識別された車両制御アクションに従って、車両交通ネ
ットワーク又はその一部を横断するように自律走行車を制御してもよい。
コントローラは、インスタンス化された各歩行者シナリオ固有の動作制御評価モジュール
インスタンスから候補車両制御アクションを受信してもよく、対応する時間的位置におい
て自律走行車７１００を制御するために受信した候補車両制御アクションに基づいて車両
制御アクションを識別してもよく、識別された車両制御アクションに従って、車両交通ネ
ットワーク又はその一部を横断するように自律走行車を制御してもよい。
【0276】
１つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理
コントローラは、検出された車両動作シナリオの１つ以上が満了したかどうかを決定して
もよく、車両動作シナリオが満了していることに応答して、対応する歩行者シナリオ固有
の動作制御評価モジュールインスタンスを非インスタンス化してもよい。
コントローラは、検出された車両動作シナリオの１つ以上が満了したかどうかを決定して
もよく、車両動作シナリオが満了していることに応答して、対応する歩行者シナリオ固有
の動作制御評価モジュールインスタンスを非インスタンス化してもよい。
【0277】
図８は、本開示の実施形態による交差点シナリオを含む交差点シーン８０００の例の図
である。図５に示された自律走行車動作管理５０００等の自律走行車動作管理は、図１に
示された車両１０００等の自律走行車８１００、図２に示された車両２１００／２１１０
の１つ、半自律走行車、又は、交差点を含む車両交通ネットワークの一部を横断する自律
走行車８１００を含む自律走行車動作制御シナリオのモデルであり得る、図４に示された
交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４２０等の交差点シナリオ固有の動作制
御評価モジュールのインスタンスであり得る交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュー
ルインスタンスを含む、図４に示された自律走行車動作管理４０００等の自律走行車動作
管理システムを動作させる、任意の他の車両実装自律運転を含んでもよい。簡潔及び明確
のため、図８に示される交差点シーン８０００に対応する車両交通ネットワークの部分は
、上側が北で右側が東の方位である。
である。図５に示された自律走行車動作管理５０００等の自律走行車動作管理は、図１に
示された車両１０００等の自律走行車８１００、図２に示された車両２１００／２１１０
の１つ、半自律走行車、又は、交差点を含む車両交通ネットワークの一部を横断する自律
走行車８１００を含む自律走行車動作制御シナリオのモデルであり得る、図４に示された
交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４２０等の交差点シナリオ固有の動作制
御評価モジュールのインスタンスであり得る交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュー
ルインスタンスを含む、図４に示された自律走行車動作管理４０００等の自律走行車動作
管理システムを動作させる、任意の他の車両実装自律運転を含んでもよい。簡潔及び明確
のため、図８に示される交差点シーン８０００に対応する車両交通ネットワークの部分は
、上側が北で右側が東の方位である。
【0278】
図８に示される交差点シーン８０００に対応する車両交通ネットワークの部分は、第１
の道路８２００を西から東に横断する自律走行車８１００が第２の道路８２２０との交差
点８２１０に接近していることを含む。自律走行車８１００に関する予測経路８１１０は
、自律走行車８１００が交差点８２１０を直進し得ることを示す。破線を使用して示され
る自律走行車８１００に関する第１の代替予測経路８１２０は、自律走行車８１００が第
１の道路８２００から第２の道路８２２０へと右折することにより交差点８２１０を横断
し得ることを示す。破線を使用して示される自律走行車８１００に関する第２の代替予測
経路８１３０は、自律走行車８１００が第１の道路８２００から第２の道路８２２０へと
左折することにより交差点８２１０を横断し得ることを示す。
の道路８２００を西から東に横断する自律走行車８１００が第２の道路８２２０との交差
点８２１０に接近していることを含む。自律走行車８１００に関する予測経路８１１０は
、自律走行車８１００が交差点８２１０を直進し得ることを示す。破線を使用して示され
る自律走行車８１００に関する第１の代替予測経路８１２０は、自律走行車８１００が第
１の道路８２００から第２の道路８２２０へと右折することにより交差点８２１０を横断
し得ることを示す。破線を使用して示される自律走行車８１００に関する第２の代替予測
経路８１３０は、自律走行車８１００が第１の道路８２００から第２の道路８２２０へと
左折することにより交差点８２１０を横断し得ることを示す。
【0279】
第１の遠隔車両８３００が、第２の道路８２２０の第１の南行き車線に沿って南進しな
がら交差点８２１０に接近していることが示されている。第２の遠隔車両８３１０が、第
２の道路８２２０の第１の北行き車線に沿って北進しながら交差点８２１０に接近してい
ることが示されている。第３の遠隔車両８３２０が、第２の道路８２２０の第２の北行き
車線に沿って北進しながら交差点８２１０に接近していることが示されている。第４の遠
隔車両８３３０が、第２の道路８２２０の第１の北行き車線に沿って北進しながら交差点
８２１０に接近していることが示されている。
がら交差点８２１０に接近していることが示されている。第２の遠隔車両８３１０が、第
２の道路８２２０の第１の北行き車線に沿って北進しながら交差点８２１０に接近してい
ることが示されている。第３の遠隔車両８３２０が、第２の道路８２２０の第２の北行き
車線に沿って北進しながら交差点８２１０に接近していることが示されている。第４の遠
隔車両８３３０が、第２の道路８２２０の第１の北行き車線に沿って北進しながら交差点
８２１０に接近していることが示されている。
【0280】
自律走行車動作管理システムは、図４に示された自律走行車動作管理コントローラ４１
００等の自律走行車動作管理コントローラ又は図５に示された実行器５１００、及び図４
に示されたブロックモニタ４２００又は図５に示されたブロックモニタ５２００等のブロ
ックモニタを含んでもよい。自律走行車８１００は、１つ以上のセンサ、１つ以上の動作
環境モニタ又はこれらの組み合わせを含んでもよい。
００等の自律走行車動作管理コントローラ又は図５に示された実行器５１００、及び図４
に示されたブロックモニタ４２００又は図５に示されたブロックモニタ５２００等のブロ
ックモニタを含んでもよい。自律走行車８１００は、１つ以上のセンサ、１つ以上の動作
環境モニタ又はこれらの組み合わせを含んでもよい。
【0281】
自律走行車動作管理システムは、例えば、時間的位置のシーケンスにおける各時間的位
置において、周期的に又は連続的に動作してもよい。簡潔及び明確のため、自律走行車８
１００、第１の遠隔車両８３００、第２の遠隔車両８３１０、第３の遠隔車両８３２０及
び第４の遠隔車両８３３０の地理空間的位置は、時間的位置のシーケンスの中から第１の
時間的に最先の時間的位置に従って示されている。簡潔及び明確のため時間的位置のシー
ケンスを参照して記載されているが、自律走行車動作管理システムの各装置は、任意の周
波数で動作してもよく、各装置の動作は、同期又は非同期化されてもよく、動作は、１つ
以上の時間的位置の１つ以上の部分と同時に行われてもよい。簡潔及び明確のため、本明
細書に記載の複数の時間的位置間の時間的位置等の１つ以上の時間的位置の各記述は、本
開示から省略されてもよい。
置において、周期的に又は連続的に動作してもよい。簡潔及び明確のため、自律走行車８
１００、第１の遠隔車両８３００、第２の遠隔車両８３１０、第３の遠隔車両８３２０及
び第４の遠隔車両８３３０の地理空間的位置は、時間的位置のシーケンスの中から第１の
時間的に最先の時間的位置に従って示されている。簡潔及び明確のため時間的位置のシー
ケンスを参照して記載されているが、自律走行車動作管理システムの各装置は、任意の周
波数で動作してもよく、各装置の動作は、同期又は非同期化されてもよく、動作は、１つ
以上の時間的位置の１つ以上の部分と同時に行われてもよい。簡潔及び明確のため、本明
細書に記載の複数の時間的位置間の時間的位置等の１つ以上の時間的位置の各記述は、本
開示から省略されてもよい。
【0282】
１つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車８１００
のセンサは、自律走行車８１００の動作環境に対応する情報、例えば、１以上の遠隔車両
８３００、８３１０、８３２０、８３３０に対応する情報を検出してもよい。
のセンサは、自律走行車８１００の動作環境に対応する情報、例えば、１以上の遠隔車両
８３００、８３１０、８３２０、８３３０に対応する情報を検出してもよい。
【0283】
１つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理
システムは、自律走行車８１００に関する予測経路８１１０、８１２０、８１３０、自律
走行車８１００に関する経路（図示せず）又は両方を識別してもよい。
システムは、自律走行車８１００に関する予測経路８１１０、８１２０、８１３０、自律
走行車８１００に関する経路（図示せず）又は両方を識別してもよい。
【0284】
１つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車８１００
の動作環境モニタは、例えば、遠隔車両８３００、８３１０、８３２０、８３３０に対応
するセンサ情報を受信することに応答して、自律走行車８１００の動作環境又はその側面
を表す動作環境情報を識別又は生成してもよく、これは遠隔車両８３００、８３１０、８
３２０、８３３０とセンサ情報を関連付けることを含んでもよく、自律走行車動作管理コ
ントローラに遠隔車両８３００、８３１０、８３２０、８３３０を表す情報を含み得る動
作環境情報を出力してもよい。
の動作環境モニタは、例えば、遠隔車両８３００、８３１０、８３２０、８３３０に対応
するセンサ情報を受信することに応答して、自律走行車８１００の動作環境又はその側面
を表す動作環境情報を識別又は生成してもよく、これは遠隔車両８３００、８３１０、８
３２０、８３３０とセンサ情報を関連付けることを含んでもよく、自律走行車動作管理コ
ントローラに遠隔車両８３００、８３１０、８３２０、８３３０を表す情報を含み得る動
作環境情報を出力してもよい。
【0285】
１つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、ブロックモニタは、
車両交通ネットワークの１つ以上のエリア又は部分に関する各可用性確率を示す可用性確
率情報を生成してもよい。例えば、ブロックモニタは、第１の遠隔車両８３００に関する
１つ以上の可能な予測経路８４００、８４０２、第２の遠隔車両８３１０に関する１つ以
上の可能な予測経路８４１０、８４１２、第８４００の遠隔車両８３２０に関する１つ以
上の可能な予測経路８４２０、８４２２、及び第４の遠隔車両８３３０に関する予測経路
８４３０を決定してもよい。ブロックモニタは、自律走行車８１００に関する予測経路８
１１０、自律走行車８１００に関する第１の代替予測経路８１２０、又は自律走行車８１
００に関する第２の代替予測経路８１３０の１つ以上に対応する車両交通ネットワークの
１つ以上のエリア又は部分に関する各可用性確率を示す可用性確率情報を生成してもよい
。
車両交通ネットワークの１つ以上のエリア又は部分に関する各可用性確率を示す可用性確
率情報を生成してもよい。例えば、ブロックモニタは、第１の遠隔車両８３００に関する
１つ以上の可能な予測経路８４００、８４０２、第２の遠隔車両８３１０に関する１つ以
上の可能な予測経路８４１０、８４１２、第８４００の遠隔車両８３２０に関する１つ以
上の可能な予測経路８４２０、８４２２、及び第４の遠隔車両８３３０に関する予測経路
８４３０を決定してもよい。ブロックモニタは、自律走行車８１００に関する予測経路８
１１０、自律走行車８１００に関する第１の代替予測経路８１２０、又は自律走行車８１
００に関する第２の代替予測経路８１３０の１つ以上に対応する車両交通ネットワークの
１つ以上のエリア又は部分に関する各可用性確率を示す可用性確率情報を生成してもよい
。
【0286】
可用性確率情報を生成することは、時間的位置のシーケンスから複数の時間的位置に対
応する車両交通ネットワークの各エリア又は部分に関する可用性確率を生成することを含
んでもよい。ブロックモニタは、自律走行車動作管理コントローラに又はそれによってア
クセスするために可用性確率情報を出力してもよい。
応する車両交通ネットワークの各エリア又は部分に関する可用性確率を生成することを含
んでもよい。ブロックモニタは、自律走行車動作管理コントローラに又はそれによってア
クセスするために可用性確率情報を出力してもよい。
【0287】
各時間的位置等の１つ以上の時間的位置において、自律走行車動作管理コントローラは
、動作環境情報を生成し、又は以前に生成された動作環境情報を更新してもよく、これは
動作環境情報又はその一部を受信することを含んでもよい。
、動作環境情報を生成し、又は以前に生成された動作環境情報を更新してもよく、これは
動作環境情報又はその一部を受信することを含んでもよい。
【0288】
１つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理
コントローラは、動作環境情報によって表される動作環境等の１つ以上の個別の車両動作
シナリオを検出又は識別してもよく、これは動作環境モニタによって出力される動作環境
情報、ブロックモニタによって出力される可用性確率情報、又はこれらの組み合わせを含
んでもよい。例えば、自律走行車動作管理コントローラは、第１の遠隔車両８３００を含
む第１の交差点シナリオ、第２の遠隔車両８３１０を含む第２の交差点シナリオ、第３の
遠隔車両８３２０を含む第３の交差点シナリオ、及び第４の遠隔車両８３３０を含む第４
の交差点シナリオの１つ以上を検出又は識別してもよい。
コントローラは、動作環境情報によって表される動作環境等の１つ以上の個別の車両動作
シナリオを検出又は識別してもよく、これは動作環境モニタによって出力される動作環境
情報、ブロックモニタによって出力される可用性確率情報、又はこれらの組み合わせを含
んでもよい。例えば、自律走行車動作管理コントローラは、第１の遠隔車両８３００を含
む第１の交差点シナリオ、第２の遠隔車両８３１０を含む第２の交差点シナリオ、第３の
遠隔車両８３２０を含む第３の交差点シナリオ、及び第４の遠隔車両８３３０を含む第４
の交差点シナリオの１つ以上を検出又は識別してもよい。
【0289】
１つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理
コントローラは、１つ以上の以前に未検出の車両動作シナリオを検出してもよい。例えば
、第１の時間的位置に従って、自律走行車動作管理コントローラは、第１の交差点シナリ
オを検出し、第１の時間的位置の後の時間的位置等の時間的位置のシーケンスから第２の
時間的位置に従って、自律走行車動作管理コントローラは、第２の交差点シナリオを検出
してもよい。
コントローラは、１つ以上の以前に未検出の車両動作シナリオを検出してもよい。例えば
、第１の時間的位置に従って、自律走行車動作管理コントローラは、第１の交差点シナリ
オを検出し、第１の時間的位置の後の時間的位置等の時間的位置のシーケンスから第２の
時間的位置に従って、自律走行車動作管理コントローラは、第２の交差点シナリオを検出
してもよい。
【0290】
１つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理
コントローラは、第１の交差点シナリオ、第２の交差点シナリオ、第３の交差点シナリオ
、又は第４の交差点シナリオの１つ以上を検出又は識別することに応答して、１つ以上の
交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスをインスタンス化してもよい
。
コントローラは、第１の交差点シナリオ、第２の交差点シナリオ、第３の交差点シナリオ
、又は第４の交差点シナリオの１つ以上を検出又は識別することに応答して、１つ以上の
交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスをインスタンス化してもよい
。
【0291】
自律走行車動作管理コントローラは、実質的に同時に１つ以上の交差点シナリオを検出
又は識別してもよい。例えば、自律走行車動作管理コントローラは、第２の交差点シナリ
オ及び第３の交差点シナリオを実質的に同時に検出又は識別してもよい。
又は識別してもよい。例えば、自律走行車動作管理コントローラは、第２の交差点シナリ
オ及び第３の交差点シナリオを実質的に同時に検出又は識別してもよい。
【0292】
自律走行車動作管理コントローラは、各交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール
の２つ以上の各インスタンスを実質的に同時にインスタンス化してもよい。例えば、自律
走行車動作管理コントローラは、第２の交差点シナリオ及び第３の交差点シナリオを実質
的に同時に検出又は識別し、第３の交差点シナリオに対応する交差点シナリオ固有の動作
制御評価モジュールのインスタンスをインスタンス化することと実質的に同時に第２の交
差点シナリオに対応する交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスを
インスタンス化してもよい。
の２つ以上の各インスタンスを実質的に同時にインスタンス化してもよい。例えば、自律
走行車動作管理コントローラは、第２の交差点シナリオ及び第３の交差点シナリオを実質
的に同時に検出又は識別し、第３の交差点シナリオに対応する交差点シナリオ固有の動作
制御評価モジュールのインスタンスをインスタンス化することと実質的に同時に第２の交
差点シナリオに対応する交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスを
インスタンス化してもよい。
【0293】
別の例では、自律走行車動作管理コントローラは、第１の遠隔車両８３００に関する第
１の予測経路８４００を含む第２の交差点シナリオ及び第１の遠隔車両８３００に関する
第２の予測経路８４０２を含む第５の交差点シナリオを実質的に同時に検出又は識別し、
第５の交差点シナリオに対応する交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュールのインス
タンスをインスタンス化することと実質的に同時に第２の交差点シナリオに対応する交差
点シナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスをインスタンス化してもよい。
１の予測経路８４００を含む第２の交差点シナリオ及び第１の遠隔車両８３００に関する
第２の予測経路８４０２を含む第５の交差点シナリオを実質的に同時に検出又は識別し、
第５の交差点シナリオに対応する交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュールのインス
タンスをインスタンス化することと実質的に同時に第２の交差点シナリオに対応する交差
点シナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスをインスタンス化してもよい。
【0294】
１つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理
コントローラは、以前にインスタンス化された又は動作しているシナリオ固有の動作制御
評価モジュールインスタンスに新しい又は更新された動作環境情報等の動作環境情報を送
信し又は他のやり方で利用可能にしてもよい。
コントローラは、以前にインスタンス化された又は動作しているシナリオ固有の動作制御
評価モジュールインスタンスに新しい又は更新された動作環境情報等の動作環境情報を送
信し又は他のやり方で利用可能にしてもよい。
【0295】
シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスをインスタンス化し又は更新する
ことは、例えば、動作環境情報又はその一部を各シナリオ固有の動作制御評価モジュール
インスタンスに送信すること又は各シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス
によってアクセスするために動作環境情報又はその一部を記憶することによって、各シナ
リオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスにセンサ情報又は可用性確率等の動作環
境情報又はその一部を提供することを含んでもよい。
ことは、例えば、動作環境情報又はその一部を各シナリオ固有の動作制御評価モジュール
インスタンスに送信すること又は各シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス
によってアクセスするために動作環境情報又はその一部を記憶することによって、各シナ
リオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスにセンサ情報又は可用性確率等の動作環
境情報又はその一部を提供することを含んでもよい。
【0296】
動作環境情報は、地理空間的位置情報、速度情報、加速度情報、未決情報、優先度情報
又はこれらの組み合わせ等の自律走行車８１００に関する動作情報、及び地理空間的位置
情報、速度情報、加速度情報、未決情報、優先度情報又はこれらの組み合わせ等の遠隔車
両８３００、８３１０、８３２０、８３３０の１つ以上に関する動作情報を示してもよい
。未決情報は、各車両が交差点で静止していた期間等、各車両及び各地理的位置に対応す
る一時期間を示してもよい。優先度情報は、交差点シーン８０００において他の車両に対
して各車両に対応する優先通行権を示してもよい。
又はこれらの組み合わせ等の自律走行車８１００に関する動作情報、及び地理空間的位置
情報、速度情報、加速度情報、未決情報、優先度情報又はこれらの組み合わせ等の遠隔車
両８３００、８３１０、８３２０、８３３０の１つ以上に関する動作情報を示してもよい
。未決情報は、各車両が交差点で静止していた期間等、各車両及び各地理的位置に対応す
る一時期間を示してもよい。優先度情報は、交差点シーン８０００において他の車両に対
して各車両に対応する優先通行権を示してもよい。
【0297】
交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、自律走行車８１００に関する時空間
位置、各遠隔車両８３００、８３１０、８３２０、８３３０に関する時空間位置、未決情
報、優先度情報、及び対応するブロック確率を表す状態等を含むように交差点シナリオを
モデル化してもよい。交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、「停止」（又は
「待機」）、「前進」、及び「続行」等のアクションを含むように交差点シナリオをモデ
ル化してもよい。交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、各交差点に関連付け
られる予測経路を横断すること等により、各交差点が自律走行車の予測経路に侵入する確
率を表す状態遷移確率を含むように交差点シナリオをモデル化してもよい。状態遷移確率
は、動作環境情報に基づいて決定されてもよい。交差点シナリオ固有の動作制御評価モジ
ュールは、交通制御規制に違反することに対して負の値の報酬を含み、かつ交差点シナリ
オを完了することに対して正の値の報酬を含むように交差点シナリオをモデル化してもよ
い。
位置、各遠隔車両８３００、８３１０、８３２０、８３３０に関する時空間位置、未決情
報、優先度情報、及び対応するブロック確率を表す状態等を含むように交差点シナリオを
モデル化してもよい。交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、「停止」（又は
「待機」）、「前進」、及び「続行」等のアクションを含むように交差点シナリオをモデ
ル化してもよい。交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、各交差点に関連付け
られる予測経路を横断すること等により、各交差点が自律走行車の予測経路に侵入する確
率を表す状態遷移確率を含むように交差点シナリオをモデル化してもよい。状態遷移確率
は、動作環境情報に基づいて決定されてもよい。交差点シナリオ固有の動作制御評価モジ
ュールは、交通制御規制に違反することに対して負の値の報酬を含み、かつ交差点シナリ
オを完了することに対して正の値の報酬を含むように交差点シナリオをモデル化してもよ
い。
【0298】
１つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、各交差点シナリオ固
有の動作制御評価モジュールインスタンスは、各交差点シナリオに対応する動作環境情報
を受信し又は他のやり方でそれにアクセスしてもよい。例えば、第１の時間的位置に従っ
て、第１の交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、第１の交差点
シナリオに対応する動作環境情報を受信してもよく、これは遠隔車両８３００に関する第
１の予測経路８４００と自律走行車８１００に関する予測経路８１１０との間の収束点に
近接している車両交通ネットワークのエリア又は部分に関する可用性確率情報を含んでも
よい。
有の動作制御評価モジュールインスタンスは、各交差点シナリオに対応する動作環境情報
を受信し又は他のやり方でそれにアクセスしてもよい。例えば、第１の時間的位置に従っ
て、第１の交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、第１の交差点
シナリオに対応する動作環境情報を受信してもよく、これは遠隔車両８３００に関する第
１の予測経路８４００と自律走行車８１００に関する予測経路８１１０との間の収束点に
近接している車両交通ネットワークのエリア又は部分に関する可用性確率情報を含んでも
よい。
【0299】
１つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、インスタンス化され
た各交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスが、モデル化された各シ
ナリオ及び対応する動作環境情報に基づいて、「停止」、「前進」、又は「続行」等の各
候補車両制御アクションを生成してもよく、例えば、各候補車両制御アクションを自律走
行車動作管理コントローラに送信すること又は自律走行車動作管理コントローラによって
アクセスされる各候補車両制御アクションを記憶することにより、各候補車両制御アクシ
ョンを自律走行車動作管理コントローラに出力してもよい。
た各交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスが、モデル化された各シ
ナリオ及び対応する動作環境情報に基づいて、「停止」、「前進」、又は「続行」等の各
候補車両制御アクションを生成してもよく、例えば、各候補車両制御アクションを自律走
行車動作管理コントローラに送信すること又は自律走行車動作管理コントローラによって
アクセスされる各候補車両制御アクションを記憶することにより、各候補車両制御アクシ
ョンを自律走行車動作管理コントローラに出力してもよい。
【0300】
１つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理
コントローラは、インスタンス化された各交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール
インスタンスから候補車両制御アクションを受信してもよく、対応する時間的位置におい
て自律走行車８１００を制御するために受信した候補車両制御アクションに基づいて車両
制御アクションを識別してもよく、識別された車両制御アクションに従って、車両交通ネ
ットワーク又はその一部を横断するように自律走行車８１００を制御してもよい。
コントローラは、インスタンス化された各交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュール
インスタンスから候補車両制御アクションを受信してもよく、対応する時間的位置におい
て自律走行車８１００を制御するために受信した候補車両制御アクションに基づいて車両
制御アクションを識別してもよく、識別された車両制御アクションに従って、車両交通ネ
ットワーク又はその一部を横断するように自律走行車８１００を制御してもよい。
【0301】
１つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理
コントローラは、検出された交差点シナリオの１つ以上が満了したかどうかを決定しても
よく、交差点シナリオが満了していることに応答して、対応する交差点シナリオ固有の動
作制御評価モジュールインスタンスを非インスタンス化してもよい。
コントローラは、検出された交差点シナリオの１つ以上が満了したかどうかを決定しても
よく、交差点シナリオが満了していることに応答して、対応する交差点シナリオ固有の動
作制御評価モジュールインスタンスを非インスタンス化してもよい。
【0302】
図９は、本開示の実施形態による車線変更シナリオを含む車線変更シーン９０００の例
の図である。図５に示された自律走行車動作管理５０００等の自律走行車動作管理は、図
１に示された車両１０００等の自律走行車９１００、図２に示された車両２１００／２１
１０の１つ、半自律走行車、又は、車線変更を行うことにより車両交通ネットワークの一
部を横断する自律走行車９１００を含む自律走行車動作制御シナリオのモデルであり得る
、図４に示された車線変更シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４３０等の車線変更
シナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり得る車線変更シナリオ固有
の動作制御評価モジュールインスタンスを含む、図４に示された自律走行車動作管理４０
００等の自律走行車動作管理システムを動作させる、任意の他の車両実装自律運転を含ん
でもよい。簡潔及び明確のため、図９に示される車線変更シーン９０００に対応する車両
交通ネットワークの部分は、上側が北で右側が東の方位である。
の図である。図５に示された自律走行車動作管理５０００等の自律走行車動作管理は、図
１に示された車両１０００等の自律走行車９１００、図２に示された車両２１００／２１
１０の１つ、半自律走行車、又は、車線変更を行うことにより車両交通ネットワークの一
部を横断する自律走行車９１００を含む自律走行車動作制御シナリオのモデルであり得る
、図４に示された車線変更シナリオ固有の動作制御評価モジュール４４３０等の車線変更
シナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり得る車線変更シナリオ固有
の動作制御評価モジュールインスタンスを含む、図４に示された自律走行車動作管理４０
００等の自律走行車動作管理システムを動作させる、任意の他の車両実装自律運転を含ん
でもよい。簡潔及び明確のため、図９に示される車線変更シーン９０００に対応する車両
交通ネットワークの部分は、上側が北で右側が東の方位である。
【0303】
図９に示される車線変更シーン９０００に対応する車両交通ネットワークの部分は、第
１の道路９２００に沿って北進する自律走行車９１００を含む。第１の道路９２００は、
東側北行き車線９２１０及び西側北行き車線９２２０を含む。自律走行車９１００に関す
る現在の予測経路９１１０は、自律走行車９１００が東側北行き車線９２１０で北進して
いることを示す。破線を使用して示される自律走行車９１００に関する代替予測経路９１
２０は、東側北行き車線９２１０から西側北行き車線９２２０に車線変更を行うことによ
り車両交通ネットワークを横断し得ることを示す。
１の道路９２００に沿って北進する自律走行車９１００を含む。第１の道路９２００は、
東側北行き車線９２１０及び西側北行き車線９２２０を含む。自律走行車９１００に関す
る現在の予測経路９１１０は、自律走行車９１００が東側北行き車線９２１０で北進して
いることを示す。破線を使用して示される自律走行車９１００に関する代替予測経路９１
２０は、東側北行き車線９２１０から西側北行き車線９２２０に車線変更を行うことによ
り車両交通ネットワークを横断し得ることを示す。
【0304】
第１の遠隔車両９３００は、自律走行車９１００の前方（北）で東側北行き車線９２１
０に沿って北進していることが示されている。第２の遠隔車両９４００は、自律走行車９
１００の後方（南）で西側北行き車線９２２０に沿って北進していることが示されている
。
０に沿って北進していることが示されている。第２の遠隔車両９４００は、自律走行車９
１００の後方（南）で西側北行き車線９２２０に沿って北進していることが示されている
。
【0305】
自律走行車動作管理システムは、図４に示された自律走行車動作管理コントローラ４１
００等の自律走行車動作管理コントローラ又は図５に示された実行器５１００、及び図４
に示されたブロックモニタ４２００又は図５に示されたブロックモニタ５２００等のブロ
ックモニタを含んでもよい。自律走行車９１００は、１つ以上のセンサ、１つ以上の動作
環境モニタ又はこれらの組み合わせを含んでもよい。
００等の自律走行車動作管理コントローラ又は図５に示された実行器５１００、及び図４
に示されたブロックモニタ４２００又は図５に示されたブロックモニタ５２００等のブロ
ックモニタを含んでもよい。自律走行車９１００は、１つ以上のセンサ、１つ以上の動作
環境モニタ又はこれらの組み合わせを含んでもよい。
【0306】
自律走行車動作管理システムは、例えば、時間的位置のシーケンスにおける各時間的位
置において、周期的に又は連続的に動作してもよい。簡潔及び明確のため、自律走行車９
１００、第１の遠隔車両９３００及び第２の遠隔車両９４００の地理空間的位置は、時間
的位置のシーケンスの中から第１の時間的に最先の時間的位置に従って示されている。簡
潔及び明確のため時間的位置のシーケンスを参照して記載されているが、自律走行車動作
管理システムの各装置は、任意の周波数で動作してもよく、各装置の動作は、同期又は非
同期化されてもよく、動作は、１つ以上の時間的位置の１つ以上の部分と同時に行われて
もよい。簡潔及び明確のため、本明細書に記載の複数の時間的位置間の時間的位置等の１
つ以上の時間的位置の各記述は、本開示から省略されてもよい。
置において、周期的に又は連続的に動作してもよい。簡潔及び明確のため、自律走行車９
１００、第１の遠隔車両９３００及び第２の遠隔車両９４００の地理空間的位置は、時間
的位置のシーケンスの中から第１の時間的に最先の時間的位置に従って示されている。簡
潔及び明確のため時間的位置のシーケンスを参照して記載されているが、自律走行車動作
管理システムの各装置は、任意の周波数で動作してもよく、各装置の動作は、同期又は非
同期化されてもよく、動作は、１つ以上の時間的位置の１つ以上の部分と同時に行われて
もよい。簡潔及び明確のため、本明細書に記載の複数の時間的位置間の時間的位置等の１
つ以上の時間的位置の各記述は、本開示から省略されてもよい。
【0307】
１つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車９１００
のセンサは、自律走行車９１００の動作環境に対応する情報、例えば、１以上の遠隔車両
９３００、９４００に対応する情報を検出してもよい。
のセンサは、自律走行車９１００の動作環境に対応する情報、例えば、１以上の遠隔車両
９３００、９４００に対応する情報を検出してもよい。
【0308】
１つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理
システムは、自律走行車９１００に関する予測経路９１１０、９１２０、自律走行車９１
００に関する経路（図示せず）又は両方を識別してもよい。
システムは、自律走行車９１００に関する予測経路９１１０、９１２０、自律走行車９１
００に関する経路（図示せず）又は両方を識別してもよい。
【0309】
１つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車９１００
の動作環境モニタは、例えば、遠隔車両９３００、９４００に対応するセンサ情報を受信
することに応答して、自律走行車９１００の動作環境又はその側面を表す動作環境情報を
識別又は生成してもよく、これは遠隔車両９３００、９４００とセンサ情報を関連付ける
ことを含んでもよく、自律走行車動作管理コントローラに遠隔車両９３００、９４００を
表す情報を含み得る動作環境情報を出力してもよい。
の動作環境モニタは、例えば、遠隔車両９３００、９４００に対応するセンサ情報を受信
することに応答して、自律走行車９１００の動作環境又はその側面を表す動作環境情報を
識別又は生成してもよく、これは遠隔車両９３００、９４００とセンサ情報を関連付ける
ことを含んでもよく、自律走行車動作管理コントローラに遠隔車両９３００、９４００を
表す情報を含み得る動作環境情報を出力してもよい。
【0310】
１つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、ブロックモニタは、
車両交通ネットワークの１つ以上のエリア又は部分に関する各可用性確率を示す可用性確
率情報を生成してもよい。例えば、ブロックモニタは、第１の遠隔車両９３００に関する
１つ以上の可能な予測経路９３１０、９３２０、及び第２の遠隔車両９４００に関する１
つ以上の可能な予測経路９４１０、９４２０を決定してもよい。第１の遠隔車両９３００
に関する第１の可能な予測経路９３１０は、第１の遠隔車両９３００が東側北行き車線９
２１０における車両交通ネットワークの対応部分を横断することを示す。第１の遠隔車両
９３００に関して破線を使用して示された第２の可能な予測経路９３２０は、第１の遠隔
車両９３００が西側北行き車線９２２０への車線変更を行って車両交通ネットワークの対
応部分を横断することを示す。第２の遠隔車両９４００に関する第１の可能な予測経路９
４１０は、第２の遠隔車両９４００が西側北行き車線９２２０における車両交通ネットワ
ークの対応部分を横断することを示す。第２の遠隔車両９４００に関して破線を使用して
示される第２の可能な予測経路９４２０は、第２の遠隔車両９４００が東側北行き車線９
２１０への車線変更を行って車両交通ネットワークの対応部分を横断することを示す。
車両交通ネットワークの１つ以上のエリア又は部分に関する各可用性確率を示す可用性確
率情報を生成してもよい。例えば、ブロックモニタは、第１の遠隔車両９３００に関する
１つ以上の可能な予測経路９３１０、９３２０、及び第２の遠隔車両９４００に関する１
つ以上の可能な予測経路９４１０、９４２０を決定してもよい。第１の遠隔車両９３００
に関する第１の可能な予測経路９３１０は、第１の遠隔車両９３００が東側北行き車線９
２１０における車両交通ネットワークの対応部分を横断することを示す。第１の遠隔車両
９３００に関して破線を使用して示された第２の可能な予測経路９３２０は、第１の遠隔
車両９３００が西側北行き車線９２２０への車線変更を行って車両交通ネットワークの対
応部分を横断することを示す。第２の遠隔車両９４００に関する第１の可能な予測経路９
４１０は、第２の遠隔車両９４００が西側北行き車線９２２０における車両交通ネットワ
ークの対応部分を横断することを示す。第２の遠隔車両９４００に関して破線を使用して
示される第２の可能な予測経路９４２０は、第２の遠隔車両９４００が東側北行き車線９
２１０への車線変更を行って車両交通ネットワークの対応部分を横断することを示す。
【0311】
ブロックモニタは、自律走行車９１００に関する予測経路９１１０、又は自律走行車９
１００に関する代替予測経路９１２０の１つ以上に対応する車両交通ネットワークの１つ
以上のエリア又は部分に関する各可用性確率を示す可用性確率情報を生成してもよい。
１００に関する代替予測経路９１２０の１つ以上に対応する車両交通ネットワークの１つ
以上のエリア又は部分に関する各可用性確率を示す可用性確率情報を生成してもよい。
【0312】
可用性確率情報を生成することは、時間的位置のシーケンスから複数の時間的位置に対
応する車両交通ネットワークの各エリア又は部分に関する可用性確率を生成することを含
んでもよい。ブロックモニタは、自律走行車動作管理コントローラに又はそれによってア
クセスするために可用性確率情報を出力してもよい。
応する車両交通ネットワークの各エリア又は部分に関する可用性確率を生成することを含
んでもよい。ブロックモニタは、自律走行車動作管理コントローラに又はそれによってア
クセスするために可用性確率情報を出力してもよい。
【0313】
各時間的位置等の１つ以上の時間的位置において、自律走行車動作管理コントローラは
、動作環境情報を生成し、又は以前に生成された動作環境情報を更新してもよく、これは
動作環境情報又はその一部を受信することを含んでもよい。
、動作環境情報を生成し、又は以前に生成された動作環境情報を更新してもよく、これは
動作環境情報又はその一部を受信することを含んでもよい。
【0314】
１つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理
コントローラは、動作環境情報によって表される動作環境等の１つ以上の個別の車両動作
シナリオを検出又は識別してもよく、これは動作環境モニタによって出力される動作環境
情報、ブロックモニタによって出力される可用性確率情報、又はこれらの組み合わせを含
んでもよい。例えば、自律走行車動作管理コントローラは、第１の遠隔車両９３００を含
む第１の車線変更シナリオ、第２の遠隔車両９４００を含む第２の車線変更シナリオの１
つ以上を検出又は識別してもよい。
コントローラは、動作環境情報によって表される動作環境等の１つ以上の個別の車両動作
シナリオを検出又は識別してもよく、これは動作環境モニタによって出力される動作環境
情報、ブロックモニタによって出力される可用性確率情報、又はこれらの組み合わせを含
んでもよい。例えば、自律走行車動作管理コントローラは、第１の遠隔車両９３００を含
む第１の車線変更シナリオ、第２の遠隔車両９４００を含む第２の車線変更シナリオの１
つ以上を検出又は識別してもよい。
【0315】
１つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理
コントローラは、第１の車線変更シナリオ又は第２の車線変更の１つ以上を検出又は識別
することに応答して、１つ以上の交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタ
ンスをインスタンス化してもよい。
コントローラは、第１の車線変更シナリオ又は第２の車線変更の１つ以上を検出又は識別
することに応答して、１つ以上の交差点シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタ
ンスをインスタンス化してもよい。
【0316】
１つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理
コントローラは、以前にインスタンス化された又は動作しているシナリオ固有の動作制御
評価モジュールインスタンスに新しい又は更新された動作環境情報等の動作環境情報を送
信し又は他のやり方で利用可能にしてもよい。
コントローラは、以前にインスタンス化された又は動作しているシナリオ固有の動作制御
評価モジュールインスタンスに新しい又は更新された動作環境情報等の動作環境情報を送
信し又は他のやり方で利用可能にしてもよい。
【0317】
シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスをインスタンス化し又は更新する
ことは、例えば、動作環境情報又はその一部を各シナリオ固有の動作制御評価モジュール
インスタンスに送信すること又は各シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス
によってアクセスするために動作環境情報又はその一部を記憶することによって、各シナ
リオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスにセンサ情報又は可用性確率等の動作環
境情報又はその一部を提供することを含んでもよい。
ことは、例えば、動作環境情報又はその一部を各シナリオ固有の動作制御評価モジュール
インスタンスに送信すること又は各シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンス
によってアクセスするために動作環境情報又はその一部を記憶することによって、各シナ
リオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスにセンサ情報又は可用性確率等の動作環
境情報又はその一部を提供することを含んでもよい。
【0318】
動作環境情報は、地理空間的位置情報、速度情報、加速度情報、優先度情報又はこれら
の組み合わせ等の自律走行車９１００に関する動作情報、及び地理空間的位置情報、速度
情報、加速度情報、優先度情報又はこれらの組み合わせ等の遠隔車両９３００、９４００
の１つ以上に関する動作情報を示してもよい。
の組み合わせ等の自律走行車９１００に関する動作情報、及び地理空間的位置情報、速度
情報、加速度情報、優先度情報又はこれらの組み合わせ等の遠隔車両９３００、９４００
の１つ以上に関する動作情報を示してもよい。
【0319】
車線変更シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、自律走行車９１００に関する時空
間位置、各遠隔車両９３００、９４００に関する時空間位置、及び対応するブロック確率
を表す状態等を含むように車線変更シナリオをモデル化してもよい。車線変更シナリオ固
有の動作制御評価モジュールは、「維持」、「加速」、「減速」、及び「続行」（車線変
更）等のアクションを含むように車線変更シナリオをモデル化してもよい。車線変更シナ
リオ固有の動作制御評価モジュールは、各遠隔車両９３００、９４００が自律走行車９１
００の予測経路９１１０、９１２０に侵入する確率を表す状態遷移確率を含むように車線
変更シナリオをモデル化してもよい。例えば、遠隔車両９３００は、自律走行車９１００
の速度よりも低速で第１の遠隔車両９３００に関する代替予測経路９３２０を横断するこ
とにより自律走行車９１００の代替予測経路９１２０に侵入してもよい。別の例では、第
２の遠隔車両９４００は、自律走行車９１００の速度よりも高速で第２の遠隔車両９４０
０に関する予測経路９４１０を横断することにより自律走行車９１００の代替予測経路９
１２０に侵入してもよい。状態遷移確率は、動作環境情報に基づいて決定されてもよい。
車線変更シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、交通制御規制に違反することに対し
て負の値の報酬を含み、かつ車線変更シナリオを完了することに対して正の値の報酬を含
むように車線変更シナリオをモデル化してもよい。
間位置、各遠隔車両９３００、９４００に関する時空間位置、及び対応するブロック確率
を表す状態等を含むように車線変更シナリオをモデル化してもよい。車線変更シナリオ固
有の動作制御評価モジュールは、「維持」、「加速」、「減速」、及び「続行」（車線変
更）等のアクションを含むように車線変更シナリオをモデル化してもよい。車線変更シナ
リオ固有の動作制御評価モジュールは、各遠隔車両９３００、９４００が自律走行車９１
００の予測経路９１１０、９１２０に侵入する確率を表す状態遷移確率を含むように車線
変更シナリオをモデル化してもよい。例えば、遠隔車両９３００は、自律走行車９１００
の速度よりも低速で第１の遠隔車両９３００に関する代替予測経路９３２０を横断するこ
とにより自律走行車９１００の代替予測経路９１２０に侵入してもよい。別の例では、第
２の遠隔車両９４００は、自律走行車９１００の速度よりも高速で第２の遠隔車両９４０
０に関する予測経路９４１０を横断することにより自律走行車９１００の代替予測経路９
１２０に侵入してもよい。状態遷移確率は、動作環境情報に基づいて決定されてもよい。
車線変更シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、交通制御規制に違反することに対し
て負の値の報酬を含み、かつ車線変更シナリオを完了することに対して正の値の報酬を含
むように車線変更シナリオをモデル化してもよい。
【0320】
１つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、各車線変更シナリオ
固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、各車線変更シナリオに対応する動作環境
情報を受信し又は他のやり方でそれにアクセスしてもよい。例えば、第２の車線変更シナ
リオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、第２の車線変更シナリオに対応する
動作環境情報を受信してもよく、これは第２の遠隔車両９４００に関する第２の予測経路
９４１０と自律走行車９１００に関する代替予測経路９１２０との間の収束点に近接して
いる車両交通ネットワークのエリア又は部分に関する可用性確率情報を含んでもよい。
固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、各車線変更シナリオに対応する動作環境
情報を受信し又は他のやり方でそれにアクセスしてもよい。例えば、第２の車線変更シナ
リオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、第２の車線変更シナリオに対応する
動作環境情報を受信してもよく、これは第２の遠隔車両９４００に関する第２の予測経路
９４１０と自律走行車９１００に関する代替予測経路９１２０との間の収束点に近接して
いる車両交通ネットワークのエリア又は部分に関する可用性確率情報を含んでもよい。
【0321】
１つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、インスタンス化され
た各車線変更シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスが、モデル化された各
シナリオ及び対応する動作環境情報に基づいて、「維持」、「加速」、「減速」、又は「
続行」等の各候補車両制御アクションを生成してもよく、例えば、各候補車両制御アクシ
ョンを自律走行車動作管理コントローラに送信すること又は自律走行車動作管理コントロ
ーラによってアクセスされる各候補車両制御アクションを記憶することにより、各候補車
両制御アクションを自律走行車動作管理コントローラに出力してもよい。
た各車線変更シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスが、モデル化された各
シナリオ及び対応する動作環境情報に基づいて、「維持」、「加速」、「減速」、又は「
続行」等の各候補車両制御アクションを生成してもよく、例えば、各候補車両制御アクシ
ョンを自律走行車動作管理コントローラに送信すること又は自律走行車動作管理コントロ
ーラによってアクセスされる各候補車両制御アクションを記憶することにより、各候補車
両制御アクションを自律走行車動作管理コントローラに出力してもよい。
【0322】
１つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理
コントローラは、インスタンス化された各車線変更シナリオ固有の動作制御評価モジュー
ルインスタンスから候補車両制御アクションを受信してもよく、対応する時間的位置にお
いて自律走行車９１００を制御するために受信した候補車両制御アクションに基づいて車
両制御アクションを識別してもよく、識別された車両制御アクションに従って、車両交通
ネットワーク又はその一部を横断するように自律走行車９１００を制御してもよい。
コントローラは、インスタンス化された各車線変更シナリオ固有の動作制御評価モジュー
ルインスタンスから候補車両制御アクションを受信してもよく、対応する時間的位置にお
いて自律走行車９１００を制御するために受信した候補車両制御アクションに基づいて車
両制御アクションを識別してもよく、識別された車両制御アクションに従って、車両交通
ネットワーク又はその一部を横断するように自律走行車９１００を制御してもよい。
【0323】
１つ以上の時間的位置において、例えば、各時間的位置において、自律走行車動作管理
コントローラは、検出された車線変更シナリオの１つ以上が満了したかどうかを決定して
もよく、車線変更シナリオが満了していることに応答して、対応する車線変更シナリオ固
有の動作制御評価モジュールインスタンスを非インスタンス化してもよい。
コントローラは、検出された車線変更シナリオの１つ以上が満了したかどうかを決定して
もよく、車線変更シナリオが満了していることに応答して、対応する車線変更シナリオ固
有の動作制御評価モジュールインスタンスを非インスタンス化してもよい。
【0324】
上記の態様、例示及び実装は、本開示の理解を容易にするために記載されており、限定
するものではない。対照的に、本開示は、添付の特許請求の範囲内に含まれる様々な修正
及び等価な構成を包含しており、特許請求の範囲は、法的に認められている全てのこのよ
うな修正及び均等構造を包含するように最も広く解釈されるべきである。
するものではない。対照的に、本開示は、添付の特許請求の範囲内に含まれる様々な修正
及び等価な構成を包含しており、特許請求の範囲は、法的に認められている全てのこのよ
うな修正及び均等構造を包含するように最も広く解釈されるべきである。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【手続補正書】
【提出日】2022-08-09
【手続補正1】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
車両交通ネットワークの横断に使用される方法であって、
前記方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含み、前記車両交通ネットワークを横断することは、
前記自律走行車の動作環境を表す動作環境情報を取得すること、
自律走行車動作管理コントローラを動作させること、
シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させることであって、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、前記動作環境情報によって表される前記自律走行車の前記動作環境の側面に基づいて前記自律走行車動作管理コントローラによって個別の車両動作シナリオに関してインスタンス化されるシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり、前記自律走行車動作管理コントローラは、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスに前記個別の車両動作シナリオに関する前記動作環境情報を送信すること、
前記自律走行車動作管理コントローラによって、候補車両制御アクションとして、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから車両制御アクションを受信すること、及び
前記候補車両制御アクションに従って前記車両交通ネットワークの一部を横断することであって、前記車両交通ネットワークの一部は前記個別の車両動作シナリオに関する前記動作環境情報に対応する前記自律走行車の前記動作環境を含むこと
を含む、方法。
前記方法は、自律走行車によって、車両交通ネットワークを横断するステップを含み、前記車両交通ネットワークを横断することは、
前記自律走行車の動作環境を表す動作環境情報を取得すること、
自律走行車動作管理コントローラを動作させること、
シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させることであって、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、前記動作環境情報によって表される前記自律走行車の前記動作環境の側面に基づいて前記自律走行車動作管理コントローラによって個別の車両動作シナリオに関してインスタンス化されるシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり、前記自律走行車動作管理コントローラは、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスに前記個別の車両動作シナリオに関する前記動作環境情報を送信すること、
前記自律走行車動作管理コントローラによって、候補車両制御アクションとして、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから車両制御アクションを受信すること、及び
前記候補車両制御アクションに従って前記車両交通ネットワークの一部を横断することであって、前記車両交通ネットワークの一部は前記個別の車両動作シナリオに関する前記動作環境情報に対応する前記自律走行車の前記動作環境を含むこと
を含む、方法。
【請求項2】
前記車両交通ネットワークの前記一部を横断することは、識別された経路に従って前記車両交通ネットワークの前記一部を横断することを含み、前記識別された経路に従って前記車両交通ネットワークの前記一部を横断することは、予測経路に沿って前記車両交通ネットワークの前記一部を横断することを含み、前記予測経路に沿って前記車両交通ネットワークの前記一部を横断することは、前記候補車両制御アクションに従って前記車両交通ネットワークの前記一部を横断することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、前記自律走行車から定義された距離内の外部オブジェクトを表すデータを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項4】
前記車両交通ネットワークを横断することは、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールを含む複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールを記憶することを含み、前記複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の各シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、各個別の車両動作シナリオの各モデルを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項5】
前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、前記個別の車両動作シナリオのモデルのインスタンスを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項6】
前記個別の車両動作シナリオの前記モデルは、部分観測マルコフ決定過程モデルである、請求項５に記載の方法。
【請求項7】
前記個別の車両動作シナリオの前記モデルは、センサ不確実性をモデル化する、請求項６に記載の方法。
【請求項8】
前記動作環境情報を取得することは、
前記自律走行車によって動作される動作環境モニタによって前記自律走行車のセンサからセンサ情報を受信すること、及び
前記動作環境モニタによって前記センサ情報を抽出することによって前記動作環境情報を生成することを含み、
前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させることは、前記個別の車両動作シナリオの前記モデルの前記インスタンスにおける前記動作環境情報を表すことを含む、請求項６に記載の方法。
前記自律走行車によって動作される動作環境モニタによって前記自律走行車のセンサからセンサ情報を受信すること、及び
前記動作環境モニタによって前記センサ情報を抽出することによって前記動作環境情報を生成することを含み、
前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させることは、前記個別の車両動作シナリオの前記モデルの前記インスタンスにおける前記動作環境情報を表すことを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項9】
シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させることは、
前記車両交通ネットワークを表す車両交通ネットワーク情報を受信すること、及び
前記個別の車両動作シナリオの前記モデルの前記インスタンスにおける前記動作環境情報及び前記車両交通ネットワーク情報を表すこと
を含む、請求項８に記載の方法。
前記車両交通ネットワークを表す車両交通ネットワーク情報を受信すること、及び
前記個別の車両動作シナリオの前記モデルの前記インスタンスにおける前記動作環境情報及び前記車両交通ネットワーク情報を表すこと
を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項10】
シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させることは、
ブロックモニタインスタンスから前記車両交通ネットワークの前記一部に関する可用性確率を受信することであって、前記可用性確率は、前記自律走行車が前記車両交通ネットワークの前記一部を安全に横断し得る決定された確率を示すこと、及び
前記個別の車両動作シナリオの前記モデルの前記インスタンスにおける前記可用性確率を表すこと
を含む、請求項６に記載の方法。
ブロックモニタインスタンスから前記車両交通ネットワークの前記一部に関する可用性確率を受信することであって、前記可用性確率は、前記自律走行車が前記車両交通ネットワークの前記一部を安全に横断し得る決定された確率を示すこと、及び
前記個別の車両動作シナリオの前記モデルの前記インスタンスにおける前記可用性確率を表すこと
を含む、請求項６に記載の方法。
【請求項11】
前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、第１のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスであり、
前記車両交通ネットワークを横断することは、前記第１のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させることと実質的に同時にインスタンス化される第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させることを含み、
前記車両交通ネットワークを横断することは、
第２の候補車両制御アクションとして、前記第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから第２の車両制御アクションを受信すること、及び
前記候補車両制御アクション又は前記第２の候補車両制御アクションを使用して、前記車両交通ネットワークを横断すること
を含む、請求項１に記載の方法。
前記車両交通ネットワークを横断することは、前記第１のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させることと実質的に同時にインスタンス化される第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させることを含み、
前記車両交通ネットワークを横断することは、
第２の候補車両制御アクションとして、前記第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから第２の車両制御アクションを受信すること、及び
前記候補車両制御アクション又は前記第２の候補車両制御アクションを使用して、前記車両交通ネットワークを横断すること
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項12】
前記第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールの第２のインスタンスである、請求項１１に記載の方法。
【請求項13】
前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールは、複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の第１のシナリオ固有の動作制御評価モジュールであり、
前記第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、前記複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスである、請求項１１に記載の方法。
前記第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、前記複数のシナリオ固有の動作制御評価モジュールの中の第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスである、請求項１１に記載の方法。
【請求項14】
前記第１のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、前記自律走行車から定義された距離内の第１の外部オブジェクトを表すデータを含み、前記自律走行車から前記定義された距離内の第２の外部オブジェクトを表すデータを省略し、
前記第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、前記第２の外部オブジェクトを表すデータを含み、前記第１の外部オブジェクトを表すデータを省略する、請求項１１に記載の方法。
前記第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、前記第２の外部オブジェクトを表すデータを含み、前記第１の外部オブジェクトを表すデータを省略する、請求項１１に記載の方法。
【請求項15】
前記第１のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、前記自律走行車から定義された距離内の第１の外部オブジェクトを表すデータを含み、前記自律走行車から前記定義された距離内の他の外部オブジェクトを表すデータを省略し、
前記第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、前記第１の外部オブジェクトを表すデータを含み、他の外部オブジェクトを表すデータを省略する、請求項１１に記載の方法。
前記第２のシナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、前記第１の外部オブジェクトを表すデータを含み、他の外部オブジェクトを表すデータを省略する、請求項１１に記載の方法。
【請求項16】
プロセッサを備える自律走行車であって、前記プロセッサは、非一時的なコンピュータ可読媒体に記憶されている命令を実行し、前記命令は、
前記自律走行車の動作環境を表す動作環境情報を取得すること、
自律走行車動作管理コントローラを動作させること、
シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させることであって、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、前記動作環境情報によって表される前記自律走行車の前記動作環境の側面に基づいて前記自律走行車動作管理コントローラによって個別の車両動作シナリオに関してインスタンス化されるシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり、前記自律走行車動作管理コントローラは、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスに前記個別の車両動作シナリオに関する前記動作環境情報を送信すること、
前記自律走行車動作管理コントローラによって、候補車両制御アクションとして、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから車両制御アクションを受信すること、及び
前記候補車両制御アクションに従って車両交通ネットワークの一部を横断することであって、前記車両交通ネットワークの前記一部は前記個別の車両動作シナリオに関する前記動作環境情報に対応する前記自律走行車の前記動作環境を含むこと
を含む、自律走行車。
前記自律走行車の動作環境を表す動作環境情報を取得すること、
自律走行車動作管理コントローラを動作させること、
シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させることであって、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、前記動作環境情報によって表される前記自律走行車の前記動作環境の側面に基づいて前記自律走行車動作管理コントローラによって個別の車両動作シナリオに関してインスタンス化されるシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり、前記自律走行車動作管理コントローラは、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスに前記個別の車両動作シナリオに関する前記動作環境情報を送信すること、
前記自律走行車動作管理コントローラによって、候補車両制御アクションとして、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから車両制御アクションを受信すること、及び
前記候補車両制御アクションに従って車両交通ネットワークの一部を横断することであって、前記車両交通ネットワークの前記一部は前記個別の車両動作シナリオに関する前記動作環境情報に対応する前記自律走行車の前記動作環境を含むこと
を含む、自律走行車。
【請求項17】
前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、前記個別の車両動作シナリオのモデルのインスタンスを含む、請求項１６に記載の自律走行車。
【請求項18】
前記個別の車両動作シナリオの前記モデルは、センサ不確実性をモデル化する部分観測マルコフ決定過程モデルである、請求項１７に記載の自律走行車。
【請求項19】
前記動作環境情報を取得するために、前記プロセッサは、
前記自律走行車によって動作される動作環境モニタによって前記自律走行車のセンサからセンサ情報を受信すること、及び
前記動作環境情報を生成すること
を行うための命令を実行し、前記動作環境情報を生成するために、前記プロセッサは、前記動作環境モニタに前記センサ情報を抽出させる命令を実行し、及び
前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させるために、前記プロセッサは、前記個別の車両動作シナリオの前記モデルの前記インスタンスにおける前記動作環境情報を表す命令を実行する、請求項１７に記載の自律走行車。
前記自律走行車によって動作される動作環境モニタによって前記自律走行車のセンサからセンサ情報を受信すること、及び
前記動作環境情報を生成すること
を行うための命令を実行し、前記動作環境情報を生成するために、前記プロセッサは、前記動作環境モニタに前記センサ情報を抽出させる命令を実行し、及び
前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させるために、前記プロセッサは、前記個別の車両動作シナリオの前記モデルの前記インスタンスにおける前記動作環境情報を表す命令を実行する、請求項１７に記載の自律走行車。
【請求項20】
車両交通ネットワークを横断するように自律走行車を制御することを行うためにプロセッサによって実行される実行可能命令を含む非一時的なコンピュータ可読媒体であって、
前記制御は、
前記自律走行車の動作環境を表す動作環境情報を取得すること、
自律走行車動作管理コントローラを動作させること、
シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させることであって、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、前記動作環境情報によって表される前記自律走行車の前記動作環境の側面に基づいて前記自律走行車動作管理コントローラによって個別の車両動作シナリオに関してインスタンス化されるシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり、前記自律走行車動作管理コントローラは、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスに前記個別の車両動作シナリオに関する前記動作環境情報を送信すること、
前記自律走行車動作管理コントローラによって、候補車両制御アクションとして、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから車両制御アクションを受信すること、及び
前記候補車両制御アクションに従って前記車両交通ネットワークの一部を横断することであって、前記車両交通ネットワークの前記一部は前記個別の車両動作シナリオに関する前記動作環境情報に対応する前記自律走行車の前記動作環境を含むこと
によって行われる、非一時的なコンピュータ可読媒体。
前記制御は、
前記自律走行車の動作環境を表す動作環境情報を取得すること、
自律走行車動作管理コントローラを動作させること、
シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスを動作させることであって、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスは、前記動作環境情報によって表される前記自律走行車の前記動作環境の側面に基づいて前記自律走行車動作管理コントローラによって個別の車両動作シナリオに関してインスタンス化されるシナリオ固有の動作制御評価モジュールのインスタンスであり、前記自律走行車動作管理コントローラは、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスに前記個別の車両動作シナリオに関する前記動作環境情報を送信すること、
前記自律走行車動作管理コントローラによって、候補車両制御アクションとして、前記シナリオ固有の動作制御評価モジュールインスタンスから車両制御アクションを受信すること、及び
前記候補車両制御アクションに従って前記車両交通ネットワークの一部を横断することであって、前記車両交通ネットワークの前記一部は前記個別の車両動作シナリオに関する前記動作環境情報に対応する前記自律走行車の前記動作環境を含むこと
によって行われる、非一時的なコンピュータ可読媒体。
【外国語明細書】