特開 2024-137821 道路区間の困難性を特徴付けるシステム及び方法

(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】P2024137821

(43)【公開日】2024-10-07

(54)【発明の名称】道路区間の困難性を特徴付けるシステム及び方法

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/16 20060101AFI20240927BHJP

   G01C 21/26 20060101ALI20240927BHJP

   B60W 50/14 20200101ALI20240927BHJP

   B60W 40/072 20120101ALI20240927BHJP

【ＦＩ】

G08G1/16 D

G01C21/26 C

B60W50/14

B60W40/072

【審査請求】未請求

【請求項の数】20

【出願形態】ＯＬ

【外国語出願】

(21)【出願番号】P 2024041840

(22)【出願日】2024-03-18

(31)【優先権主張番号】18/125,969

(32)【優先日】2023-03-24

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(71)【出願人】

【識別番号】519092129

【氏名又は名称】トヨタ モーター ノース アメリカ，インコーポレイティド

(74)【代理人】

【識別番号】100099759

【弁理士】

【氏名又は名称】青木 篤

(74)【代理人】

【識別番号】100123582

【弁理士】

【氏名又は名称】三橋 真二

(74)【代理人】

【識別番号】100092624

【弁理士】

【氏名又は名称】鶴田 準一

(74)【代理人】

【識別番号】100147555

【弁理士】

【氏名又は名称】伊藤 公一

(74)【代理人】

【識別番号】100123593

【弁理士】

【氏名又は名称】関根 宣夫

(74)【代理人】

【識別番号】100133835

【弁理士】

【氏名又は名称】河野 努

(72)【発明者】

【氏名】アナ ディー．シェルカ

(72)【発明者】

【氏名】ジョシュア ダニエル ペイン

(72)【発明者】

【氏名】アーロン ダグラス マイアーズ

(72)【発明者】

【氏名】ジュアン エンジェル アコスタ メザ

(57)【要約】

【課題】カーブの車道に関連する車両制御を改善するシステム及び方法を提供すること。
【解決手段】一実施形態では、本方法は、目的地までナビゲートするためにポイントを使用して表される車両のルートの決定に応じて、ポイントの近接性に従ってルートに沿った１つ以上のカーブを識別することを含む。本方法は、１つ以上のカーブを含む区間のそれぞれの区間について困難性インジケータを生成することを含む。本方法は、車両が、１つ以上のカーブを含む区間のそれぞれの区間に遭遇する場合に、困難性インジケータを提供することを含む。
【選択図】図６

【特許請求の範囲】

【請求項1】

カーブの車道に関連する車両制御を改善するルート制御システムであって、
１つ以上のプロセッサと、
前記１つ以上のプロセッサに対して通信可能に接続されており、命令を記憶するメモリと、
を備え、前記命令は、前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のプロセッサに対して、
目的地までナビゲートするためにポイントを使用して表される車両のルートの決定に応じて、前記ポイントの近接性に従って前記ルートに沿った１つ以上のカーブを識別させ、
前記１つ以上のカーブを含む区間のそれぞれの区間について困難性インジケータを生成させ、
前記車両が、前記１つ以上のカーブを含む前記区間の前記それぞれの区間に遭遇する場合に、前記困難性インジケータを提供させる、
ルート制御システム。

【請求項2】

前記１つ以上のカーブを識別するための前記命令は、
前記ルートの区間における前記ポイントの近接性を分析して、前記区間の別々の区間についてポイント密度を生成するための命令と、
前記ポイント密度のそれぞれのポイント密度がカーブの存在と相互に関連付けられていることを示す近接性閾値を前記ポイント密度が満たしているかどうかに従って、前記ルートに沿った前記１つ以上のカーブの存在を決定するための命令と、
を含む、請求項１に記載のルート制御システム。

【請求項3】

前記近接性を分析するための前記命令は、前記区間のそれぞれの区間の長さを定めることによって、道路タイプ、及び前記ルートの別々の部分に沿った前記車両の予想速度に従って前記区間を定めるための命令を含む、請求項２に記載のルート制御システム。

【請求項4】

前記１つ以上のカーブの前記存在を決定するための前記命令は、前記区間の特徴に従って前記区間のそれぞれの区間について前記近接性閾値を別々に決定するための命令を含む、請求項２に記載のルート制御システム。

【請求項5】

前記困難性インジケータを生成するための前記命令は、前記区間の関連付けられた区間の特徴に関連する前記１つ以上のカーブの激しさを決定するための命令を含む、請求項１に記載のルート制御システム。

【請求項6】

前記車両をナビゲートするために開始ポイント及び終了ポイントを少なくとも含むルート情報を受信するための命令と、
前記車両が前記ルート情報に従って続く前記ルートを計算するための命令と、
を更に備え、
前記ルートは、前記ポイントの形態の離散情報を使用して前記ルートの形状を正確に表すために可変の間隔で連続的な前記ポイントを備える、
請求項１に記載のルート制御システム。

【請求項7】

前記困難性インジケータを提供するための前記命令は、運転者に警告すること、前記車両の軌道を調整すること、及び前記車両のディスプレイ内で可視の警告を生成することのうちの少なくとも１つを行うように、前記車両の１つ以上のシステムを制御するための命令を含む、請求項１に記載のルート制御システム。

【請求項8】

前記車両は、前記ルートを自律的に移動する自律車両である、請求項１に記載のルート制御システム。

【請求項9】

カーブの車道に関連する車両制御を改善する命令を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のプロセッサに対して、
目的地までナビゲートするためにポイントを使用して表される車両のルートの決定に応じて、前記ポイントの近接性に従って前記ルートに沿った１つ以上のカーブを識別させ、
前記１つ以上のカーブを含む区間のそれぞれの区間について困難性インジケータを生成させ、
前記車両が、前記１つ以上のカーブを含む前記区間の前記それぞれの区間に遭遇する場合に、前記困難性インジケータを提供させる、
非一時的コンピュータ可読媒体。

【請求項10】

前記１つ以上のカーブを識別するための前記命令は、
前記ルートの区間における前記ポイントの近接性を分析して、前記区間の別々の区間についてポイント密度を生成するための命令と、
前記ポイント密度のそれぞれのポイント密度がカーブの存在と相互に関連付けられていることを示す近接性閾値を前記ポイント密度が満たしているかどうかに従って、前記ルートに沿った前記１つ以上のカーブの存在を決定するための命令と、
を含む、請求項９に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

【請求項11】

前記近接性を分析するための前記命令は、前記区間のそれぞれの区間の長さを定めることによって、道路タイプ、及び前記ルートの別々の部分に沿った前記車両の予想速度に従って前記区間を定めるための命令を含む、請求項１０に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

【請求項12】

前記１つ以上のカーブの前記存在を決定するための前記命令は、前記区間の特徴に従って前記区間のそれぞれの区間について前記近接性閾値を別々に決定するための命令を含む、請求項１０に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

【請求項13】

前記困難性インジケータを生成するための前記命令は、前記区間の関連付けられた区間の特徴に関連する前記１つ以上のカーブの激しさを決定するための命令を含む、請求項９に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

【請求項14】

目的地までナビゲートするためにポイントを使用して表される車両のルートの決定に応じて、前記ポイントの近接性に従って前記ルートに沿った１つ以上のカーブを識別することと、
前記１つ以上のカーブを含む区間のそれぞれの区間について困難性インジケータを生成することと、
前記車両が、前記１つ以上のカーブを含む前記区間の前記それぞれの区間に遭遇する場合に、前記困難性インジケータを提供することと、
を含む、方法。

【請求項15】

前記１つ以上のカーブを識別することは、
前記ルートの区間における前記ポイントの近接性を分析して、前記区間の別々の区間についてポイント密度を生成することと、
前記ポイント密度のそれぞれのポイント密度がカーブの存在と相互に関連付けられていることを示す近接性閾値を前記ポイント密度が満たしているかどうかに従って、前記ルートに沿った前記１つ以上のカーブの存在を決定することと、
を含む、請求項１４に記載の方法。

【請求項16】

前記近接性を分析することは、前記区間のそれぞれの区間の長さを定めることによって、道路タイプ、及び前記ルートの別々の部分に沿った前記車両の予想速度に従って前記区間を定めることを含む、請求項１５に記載の方法。

【請求項17】

前記１つ以上のカーブの前記存在を決定することは、前記区間の特徴に従って前記区間のそれぞれの区間について前記近接性閾値を別々に決定することを含む、請求項１５に記載の方法。

【請求項18】

前記困難性インジケータを生成することは、前記区間の関連付けられた区間の特徴に関連する前記１つ以上のカーブの激しさを決定することを含む、請求項１４に記載の方法。

【請求項19】

前記車両をナビゲートするために開始ポイント及び終了ポイントを少なくとも含むルート情報を受信することと、
前記車両が前記ルート情報に従って続く前記ルートを計算することと、
を更に含み、
前記ルートは、前記ポイントの形態の離散情報を使用して前記ルートの形状を正確に表すために可変の間隔で連続的な前記ポイントを備える、
請求項１４に記載の方法。

【請求項20】

前記困難性インジケータを提供することは、運転者に警告すること、前記車両の軌道を調整すること、及び前記車両のディスプレイ内で可視の警告を生成することのうちの少なくとも１つを行うように、前記車両の１つ以上のシステムを制御することを含む、請求項１４に記載の方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本明細書に記載される主題は概して、カーブの車道に関する車両制御を改善することに関し、より具体的には、ルートのポイントベースの表現を使用してカーブを識別することに関する。

【背景技術】

【0002】

デジタル形式及び別の形式のマップは、コースレベルで道路形状を近似した単純な線として道路を表し得る。概して、線の幅は、道路の実際の幅及び／又は道路のタイプを表し得る。しかしながら、車道を表す様々なスタイルの線を使用したマップは、より細かい態様に関する情報、例えば、車道における湾曲の激しさなどを伝えていない。この情報欠如は部分的に、情報が概して利用可能ではなく取得するのも困難であることが原因である。例えば、ある手法では、システムは、スプライン近似又は他の数学的近似などの複雑なアルゴリズムを適用して車道形状を推定し得る。しかしながら、本手法は、計算的に激しいものであり、したがって、概して、その場でのナビゲーションに本手法を充分に組み込めない。したがって、運転ルートに関する情報欠如は、運転者に対するより大きいストレス、及び／又は自動運転システムに関するより複雑なナビゲーションルーチンにつながり得る。

【発明の概要】

【0003】

様々な実施形態では、例示的なシステム及び方法は、ポイントベースの手法を使用して道路曲率を効率的に識別することによりカーブの車道に関する車両制御を改善する方法に関する。前述のように、マップデータは、非常に粒状であって、それによって、ルートに沿った車道に関する特徴に、漠然としたコンテキスト情報を残し得る。したがって、車両システム及び運転者は、湾曲が鋭いこと、及び車道の区間を移動するのが概して困難であることに関して充分に通知されない場合がある。

【0004】

したがって、１つ以上の実施形態では、車道区間を移動する困難性を含む車道に関する利用可能な情報を改善するために、効率的な手法を使用して車道曲率を動的に評価する発明のシステムが開示される。例えば、一態様では、発明のシステムは最初に、車両が移動するルートを取得する。ルートは概して、関連付けられた車道に関連してルートの形状を最小限に定めたポイントの形態で表される。すなわち、表現を簡略化するために、ルートは、線及びカーブによって表されるのではなく、様々な車道に沿ったルートを近似するために最小セットのポイントによって表される。したがって、直線道路を正確に表すのに必要なポイントは少なくなるため、ポイントは、ルートが概して直線である場合に疎であり得る一方、カーブ及び湾曲は、形状がより複雑であることにより、著しくより多くのポイントで表され得る。しかしながら、曲率に関する明示的な情報は依然、運転者又は様々な車両システムに利用可能ではない。

【0005】

したがって、記載のシステムは、カーブを識別するためにルートを分析するように機能する。最初に、システムは、ルートの区間を決定する。ある手法では、システムは、ルートを区分するためにルートの様々な特徴を考慮する。例えば、システムは、ルートに沿った各ポイントにおける予想車両速度、各ポイントにおける道路のタイプなどを決定する。これらの特徴から、システムは、区間を定める。ある機構では、システムは、定められた期間（例えば、２０秒）の間に、車両が予想速度で道路を走行する可能性がある距離に従って各々の別々の区間の長さを決定する。更なる態様では、システムは、車両が走行すると予想される距離に係るルートのポイントを問い合わせ、当該距離内、又はポイントが返されない場合には延長された距離内の識別ポイントに従って区間を形成する。したがって、別々の区間は、異なる長さを有し得る。いずれの場合も、システムは、概してカーブの存在を示す区間のポイント密度を決定する。

【0006】

すなわち、システムは、区間ごとのルートのポイントを決定し、これは概して、区間内の近接性を示す。カーブなどの特定の車道特徴は、車道の直線部分よりも多くのポイントを使用して表されるため、（密度とも称される）近接性は、区間内のカーブの存在を示す。したがって、システムは、例えば、システムがカーブの存在を示す最小密度を指定した近接性閾値の比較に従ってカーブの存在を識別する。カーブが識別されると、システムは、カーブに従って困難性インジケータを区間に割り当てる。ある構成では、システムは、特定の区間の密度に従ってカーブの激しさを決定し、例えば、激しさを指定したスコアとして困難性インジケータを割り当てる。

【0007】

その後、システムは、車両の制御を改善するために、実装に応じて様々な形態で困難性インジケータを提供する。例えば、システムは、接近時に区間の困難性に関して可聴警告、視覚的な警告、又は他のインジケータを運転者に提供し得る。更なる態様では、システムは、今後の車道形状に関してモジュールに認識を提供し、それによって制御の改善を促進するために、例えば、自動運転モジュール（例えば、経路計画システム）に情報を提供する。このようにして、システムは、カーブを有する道路に沿った車両の制御を改善する。

【0008】

一実施形態では、カーブの車道に関連する車両制御を改善するルート制御システムが開示される。ルート制御システムは、１つ以上のプロセッサと、１つ以上のプロセッサに対して通信可能に接続されたメモリと、を含む。メモリは、命令を記憶し、当該命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、１つ以上のプロセッサに対して、目的地までナビゲートするためにポイントを使用して表される車両のルートの決定に応じて、ポイントの近接性に従ってルートに沿った１つ以上のカーブを識別させる。命令は、１つ以上のカーブを含む区間のそれぞれの区間について困難性インジケータを生成するための命令を含む。命令は、車両が、１つ以上のカーブを含む区間のそれぞれの区間に遭遇する場合に、困難性インジケータを提供するための命令を含む。

【0009】

一実施形態では、カーブの車道に関連する車両制御を改善し、命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体であって、命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、１つ以上のプロセッサに対して１つ以上の機能を行わせる、非一時的コンピュータ可読媒体が開示される。命令は、目的地までナビゲートするためにポイントを使用して表される車両のルートの決定に応じて、ポイントの近接性に従ってルートに沿った１つ以上のカーブを識別するための命令を含む。命令は、１つ以上のカーブを含む区間のそれぞれの区間について困難性インジケータを生成するための命令を含む。命令は、車両が、１つ以上のカーブを含む区間のそれぞれの区間に遭遇する場合に、困難性インジケータを提供するための命令を含む。

【0010】

一実施形態では、方法が開示される。一実施形態では、方法は、目的地までナビゲートするためにポイントを使用して表される車両のルートの決定に応じて、ポイントの近接性に従ってルートに沿った１つ以上のカーブを識別することを含む。方法は、１つ以上のカーブを含む区間のそれぞれの区間について困難性インジケータを生成することを含む。方法は、車両が、１つ以上のカーブを含む区間のそれぞれの区間に遭遇する場合に、困難性インジケータを提供することを含む。

【図面の簡単な説明】

【0011】

本明細書において援用され本明細書の一部を構成する添付図面は、本開示の様々なシステム、方法、及び他の実施形態を示す。図において示される要素の境界（例えば、ボックス、ボックスのグループ、又は他の形状）は、境界の一実施形態を表すことが理解されるであろう。一部の実施形態では、１つの要素は、複数の要素として設計されてもよく、又は複数の要素は、１つの要素として設計されてもよい。一部の実施形態では、別の要素の内部構成要素として示される要素は、外部構成要素として実装されてもよく、逆もまた同様である。更に、要素は、縮尺通りに描かれていない場合がある。

【0012】

【図1】本明細書に開示されるシステム及び方法が実装され得る車両の一実施形態を示す図である。

【図2】ポイントベースの手法を使用して道路曲率を効率的に識別することによりカーブの車道に関する車両制御を改善することに関連付けられたルート制御システムの一実施形態を示す図である。

【図3】クラウド計算環境内のルート制御システムの図を示す図である。

【図4】ポイントベースの手法を使用して道路曲率を効率的に識別することによりカーブの車道に関する車両制御を改善することに関連付けられた方法の一実施形態を示すフローチャートである。

【図5】概して直線であるルート区間に関するポイントの一実施形態を示す図である。

【図6】ｓカーブを含むルート区間に関するポイントの一実施形態を示す図である。

【図7】複雑なカーブを含むルート区間に関するポイントの一実施形態を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0013】

ポイントベースの手法を使用して道路曲率を効率的に識別することによりカーブの車道に関する車両制御を改善する方法に関連付けられたシステム、方法、及び他の実施形態が開示される。前述のように、マップデータは、非常に粒状であって、ルートに沿った車道に関する特徴に、漠然としたコンテキスト情報を残し得る。したがって、車両システム及び運転者は、湾曲が鋭いこと、及び車道の区間を移動するのが概して困難であることに関して充分に通知されない場合がある。

【0014】

したがって、１つ以上の実施形態では、車道区間を移動する困難性を含む車道に関する利用可能な情報を改善するために、効率的な手法を使用して車道曲率を動的に評価するルート制御システムが開示される。一態様では、ルート制御システムは最初に、車両が移動するルートを取得する。車両は、開始ポイント（例えば、車両の現在の場所）及び目的地を示すルート情報に従ってルートを計算し得る。ルートは概して、関連付けられた車道に関連してルートの形状を最小限に定めたポイントの形態で表される。すなわち、表現を簡略化するために、ルートは、線及びカーブによって表されるのではなく、様々な車道に沿ったルートを近似するために最小セットのポイントによって表される。したがって、ポイントは、ルートに対応する車道の基本となる部分に一致する線の終点であり得る。したがって、直線道路を正確に表すのに必要なポイントは少なくなるため、ポイントは、ルートが概して直線である場合に疎であり得る一方、カーブ及び湾曲は、形状がより複雑であることにより、著しくより多くのポイントで表され得る。しかしながら、曲率に関する明示的な情報は依然、ポイントベースの表現を通じて運転者又は様々な車両システムに利用可能ではない。

【0015】

したがって、ルート制御システムは、湾曲を含むカーブを識別するためにルートを分析するように機能する。したがって、システムは、分析のためにルートの一部を提供するようにルートを区分する。ある手法では、システムは、区分を行うためにルートの様々な特徴を考慮する。特徴は概して、車両がどのようにルートの特定のポイントを横断し得るかに関する。したがって、特徴は、態様、例えば、ポイントにおける予想速度（例えば、速度限界、又は通常観測される速度）、速度の情報を与え得る道路タイプ、ポイントに関連付けられるゾーン（例えば、スクールゾーン）などを含む。これらの特徴から、システムは、区間を定める。ある機構では、システムは、定められた期間（例えば、２０秒）の間に、各々の別々のポイントに関連して定められるように、車両が予想速度に従って道路を走行する可能性がある距離に従って各々の別々の区間の長さを決定することによって区間を定める。更なる態様では、システムは、車両が走行すると予想される距離に係るルートのポイントを問い合わせ、当該距離内、又はポイントが返されない場合には延長された距離内の識別ポイントに従って区間を形成する。したがって、別々の区間は、ある期間における予想走行距離の変化に従って、及び／又は問い合わせた距離に係るポイントの希薄性に従って異なる長さを有し得る。いずれの場合も、システムは、区間を使用してルートを評価し、概してカーブの存在を示す区間のポイント密度を決定する。

【0016】

システムは、区間ごとのルートのポイントを決定し、これは概して、区間内のポイントの近接性を示す。カーブなどの特定の車道特徴は、車道の直線部分よりも多くのポイントを使用して表されるため、（密度とも称される）近接性は、区間内のカーブの存在を示す。したがって、システムは、例えば、システムがカーブの存在を示す最小密度を指定した近接性閾値の比較に従ってカーブの存在を識別する。カーブが識別されると、システムは、カーブに従って困難性インジケータを区間に割り当てる。ある構成では、システムは、特定の区間の密度に従ってカーブの激しさを決定し、例えば、激しさを指定したスコアとして困難性インジケータを割り当てる。より激しいカーブは概して、より多くの注意度及び／又は車両の制御スキルを必要とするため、ルート制御システムは、今後の車道形状の認識を提供するためにカーブを区別し得る。

【0017】

その後、システムは、車両の制御を改善するために、実装に応じて様々な形態で困難性インジケータを提供する。例えば、システムは、接近時に区間の困難性／形状に関して可聴警告、視覚的な警告、又は他のインジケータを運転者に提供し得る。更なる態様では、システムは、今後の車道形状に関してモジュールに認識を提供し、それによって制御の改善を促進するために、例えば、自動運転モジュール（例えば、経路計画システム）に情報を提供する。このようにして、システムは、カーブを有する道路に沿った車両の制御を改善する。

【0018】

図１を参照すると、車両１００の例が示されている。本明細書で使用される「車両」は、任意の形態の輸送手段である。１つ以上の実装では、車両１００は、自動車である。自動車に関する機構が本明細書に記載されるが、実施形態は自動車に限定されないことが理解されるであろう。一部の実装では、車両１００は、例えば、乗員を輸送する任意のデバイス、例えば、自転車、電動自転車、電動スクータなどであり得る。様々な手法では、車両１００は、自動車両であり得る。本明細書で使用される自動車両は、少なくとも一部の自動運転機能を有する車両を指す。したがって、車両１００は、自律的に、半自律的に、又は様々な先進運転支援システム（ＡＤＡＳ）の支援により動作し得る。更に、車両１００は、コネクテッド車両であってもよく、コネクテッド車両は、他のデバイス、例えば、他のコネクテッド車両、インフラストラクチャ要素（例えば、路側ユニット）、クラウド計算要素などと無線で通信することが可能である。更に、本開示は概して、車両１００に関連して記載されるが、更に追加の手法では、本明細書で開示される記載のシステム及び方法は、特定の形態の輸送手段に関連付けられていない電子デバイスなどの他のエンティティの一部として実装され得る。すなわち、システム及び方法は、モバイル電子デバイスの一部として組み込まれ得、モバイル電子デバイスは、例えば、個人によって携行され得、独立して、又は他のデバイスの追加のシステム（例えば、センサ）と共同で機能し得る。

【0019】

いずれの場合も、車両１００はまた、様々な要素を含む。様々な実施形態では、車両１００が、図１に示される要素の全てを有する必要はなくてもよいことが理解されるであろう。車両１００は、図１に示される様々な要素の任意の組み合わせを有し得る。更に、車両１００は、図１に示されるものに対して追加の要素を有し得る。一部の機構では、車両１００は、図１に示される要素のうちの１つ以上を用いずに実装され得る。様々な要素は、図１の車両１００内に配置されているものとして示されているが、当該要素のうちの１つ以上が車両１００の外部に配置され得ることが理解されるであろう。更に、示される要素は、長い距離、物理的に分離され得る。例えば、述べられるように、本開示のシステムの１つ以上の構成要素は、車両１００内で実装され得る一方、システムの更なる構成要素は、後で更に述べられるようにクラウド環境内で実装される。

【0020】

可能性のある車両１００の要素のうちのいくつかが図１に示されており、後の図と共に記載される。しかしながら、図１の多数の要素に関する説明は、本説明を簡潔にするために図２～図７の説明の後に提供される。更に、図示の簡略化及び明確化を目的として、対応する要素又は類似の要素を示すために異なる図の間で参照番号が適宜繰り返されていることを理解されたい。追加的に、当該説明は、本明細書に記載される実施形態の完全な理解を提供するために、多くの具体的な詳細を概説する。しかしながら、当業者は、当該要素の様々な組み合わせを使用して本明細書に記載される実施形態が実施され得ることを理解するであろう。いずれの場合も、図１の実施形態に示されるように、車両１００は、ルート制御システム１７０を含み、ルート制御システム１７０は、ポイントベースの手法を使用して道路曲率を効率的に識別することによりカーブの車道に関する車両制御を改善することに関する、本明細書で開示されるような方法及び他の機能を行うように実装される。

【0021】

更に、車両１００内で提供されるルート制御システム１７０は、通信システム１８０と協働して機能する。一実施形態では、通信システム１８０は、１つ以上の通信規格に従って通信する。例えば、通信システム１８０は、異なる周波数でそれぞれのプロトコルに従って通信する複数の異なるアンテナ／送受信機及び／又は他のハードウェア要素を含み得る。ある機構では、通信システム１８０は、通信プロトコル、例えば、ＷｉＦｉ、ＤＳＲＣ、Ｖ２Ｉ、Ｖ２Ｖ、又は車両１００とクラウド環境内の他のエンティティとの間で通信するのに好適な別のプロトコルを介して通信する。更に、ある機構では、通信システム１８０は更に、プロトコル、例えば、モバイル通信用グローバルシステム（ＧＳＭ）、ＧＳＭ進化型高速データレート（ＥＤＧＥ）、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）、５Ｇ、又は様々なリモートデバイス（例えば、クラウドベースのサーバ）と通信する車両１００に提供する別の通信技術に従って通信する。いずれの場合も、ルート制御システム１７０は、様々な無線通信技術を活用して、クラウド計算環境の要素などの他のエンティティに通信を提供し得る。

【0022】

図２を参照すると、ルート制御システム１７０の一実施形態が更に示されている。ルート制御システム１７０は、図１の車両１００のプロセッサ１１０を含むものとして示されている。したがって、プロセッサ１１０は、ルート制御システム１７０の一部であり得るか、ルート制御システム１７０は、車両１００のプロセッサ１１０とは別のプロセッサを含み得るか、又はルート制御システム１７０は、データバス若しくは別の通信経路を通じてプロセッサ１１０にアクセスし得る。更なる態様では、プロセッサ１１０は、クラウドベースのリソースである。したがって、プロセッサ１１０は、通信ネットワークを通じてルート制御システム１７０と通信し得るか、又はルート制御システム１７０と並置され得る。一実施形態では、ルート制御システム１７０は、制御モジュール２２０を記憶するメモリ２１０を含む。メモリ２１０は、ルート制御システム１７０によって使用されるモジュール２２０及び／又は他の情報を記憶するランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリ、又は他の好適な（揮発性若しくは不揮発性のいずれかの）メモリである。モジュール２２０は、例えば、プロセッサ１１０によって実行されるとプロセッサ１１０に本明細書に開示の様々な機能を行わせる、物理メモリ２１０内のコンピュータ可読命令である。

【0023】

前述のように、ルート制御システム１７０は更に、図３に関連して示されるように、クラウド環境３００内で機能するクラウドベースのシステムの一部として車両１００内で実装され得る。すなわち、例えば、ルート制御システム１７０は、ルート制御システム１７０の別々のインスタンスを実装した分散車両などの様々なエンティティからデータ（例えば、テレマティクスデータ、センサデータなど）を取得し得る。したがって、示されているように、ルート制御システム１７０は、サーバなどのクラウドベースの環境３００の１つ以上のエンティティ内で別々のインスタンスを含み、記載の情報を取得、分析、及び分配するように協働して機能する車両内のインスタンスも含み得る。更なる態様では、クラウドベースの環境３００内でルート制御システム１７０を実装したエンティティは、輸送関連デバイス（例えば、車両３１０、３２０、及び３３０）を超えて変わり、モバイルデバイス（例えば、スマートフォン）、及び車両内の個人によって携行され得る他のそのようなデバイスを包含し得、それによって、車両と協働して機能し得る。したがって、クラウド環境３００と協働して機能するエンティティのセットは変わり得る。別々の車両内で機能を行う代わりに、クラウドベースの環境３００自体が、様々な機能を行うように機能し得る。後でより詳細に述べられるように、クラウド環境３００内のルート制御システム１７０のインスタンスは、ルートを計算して車両（例えば、車両３１０）内のクライアントインスタンスに代わって困難性インジケータを決定するように機能し得る。したがって、車両３１０は、タスクをクラウド環境３００にオフロードし、次いで、後で更に述べられるように、クラウドベースのインスタンスによって生成される困難性インジケータを使用してルートにおける車両の制御を改善し得る。

【0024】

図２及びルート制御システム１７０の概略的な実施形態を継続して、１つ以上の機構では、ルート制御システム１７０は、データストア２３０を含む。一実施形態では、データストア２３０は、電子データ構造（例えば、データベース）であって、当該電子データ構造は、メモリ２１０又は別の電子メモリに記憶されており、記憶されたデータの分析、記憶されたデータの提供、記憶されたデータの編成などのためにプロセッサ１１０によって実行され得るルーチンで構成されている。したがって、一実施形態では、データストア２３０は、様々な機能を実行する際にモジュール２２０によって使用されるデータを記憶する。一実施形態では、データストア２３０は、モジュール２２０によって使用されるルート２４０、センサデータ２５０、マップデータ２６０、及び／又は他の情報を含む。データストア２３０は、ルート２４０、センサデータ２５０、マップデータ２６０を含むものとして示されているが、ルート制御システム１７０の別々のインスタンスが、異なるセットの情報を含むようにデータストア２３０を実装し得ることを理解されたい。

【0025】

いずれの場合も、制御モジュール２２０は、プロセッサ１１０を制御してセンサデータ２５０を取得するように機能する命令を含む。したがって、一実施形態では、制御モジュール２２０は、センサデータ２５０の形態のデータ入力を提供するように車両１００のそれぞれのセンサを制御する。制御モジュール２２０は更に、センサデータを周囲環境の別々の観測結果に処理し得る。例えば、ある手法では、制御モジュール２２０は、周囲環境の特定の態様に関する観測結果を提供するように別々のセンサからのデータを融合させる。一例として、１つ以上の手法では、センサデータ自体は、別々の画像、レーダリターン、ＬｉＤＡＲリターンなどの形態を取り得る。制御モジュール２２０は、センサデータから測定値（例えば、速度、位置など）を導出し、周囲環境（例えば、車道特徴、オブジェクトなど）の別々の態様に関するデータを融合させ得る。

【0026】

更に、制御モジュール２２０は、センサデータ２５０を提供するように様々なセンサを制御すると述べられているが、１つ以上の実施形態では、モジュール２２０は、センサデータを取得するために、アクティブ又はパッシブのいずれかである他の技術を採用し得る。例えば、制御モジュール２２０は、様々なセンサによって車両１００内の更なる構成要素に提供される電子情報の流れからセンサデータをパッシブに見つけ出し得る。更に、述べられているように、制御モジュール２２０は、様々な手法を行って、センサデータの提供時に複数のセンサからのデータを融合させ得る。したがって、一実施形態では、センサデータ２５０は、複数のセンサから取得される知覚の組み合わせを表す。

【0027】

もちろん、車両１００又は他のエンティティに含まれるセンサに応じて、ルート制御システム１７０が収集できる利用可能なセンサデータは変わり得る。一例として、特定の実装によれば、車両１００は、車両１００の動きに関する異なる測定が別々に可能である異なるバージョンのＩＭＵセンサを含み得る。すなわち、ある実装では、ＩＭＵセンサは、ヨーレート、横方向の加速度、及び長手方向の加速度を提供し得る一方、より堅牢なＩＭＵセンサを有する別の実装では、ＩＭＵセンサは、追加のデータ、例えば、ピッチレート、ロールレート、垂直方向の加速度などを提供し得る。したがって、１つ以上の手法では、制御モジュール２２０は、このような情報の利用可能性に応じて異なる電子入力に適応するように構成され得る。

【0028】

更に、センサデータ２５０は、エンティティ固有のデータ（すなわち、車両１００に関するデータ、例えば、ＩＭＵデータ、車両制御入力、ＡＢＳ作動、トラクション制御作動、安定制御作動など）及び／又は環境固有のデータ、例えば、カメラ、レーダデータ、ＬｉＤＡＲデータなどからの画像を含み得る。いずれの場合も、制御モジュール２２０は、センサデータを取得して、そこから観測結果を生成する。制御モジュール２２０は、様々なタスク、例えば、導出された困難性インジケータを確認するための（例えば、カーブの激しさを確認するための）フィードバック、カーブを有する区間に車両１００が接近している場合の識別などのためにセンサデータ２５０を使用し得る。更なる態様では、制御モジュール２２０は、センサデータ２５０を活用して、気象状態、オブジェクト（例えば、他の車両）の存在などの区間の困難性を修正する軽減事由又は強化事由を識別し得る。

【0029】

データストア２３０を継続して、いずれの場合も、ルート２４０は、車両１００の現在のルートに関する記憶情報を含む一方、マップデータ２６０は、車両１００が移動する様々な地域についての車道ネットワークに関する地理的情報である。概して、少なくともルート２４０は、一連のポイントとして表される。すなわち、線及びカーブによって表されるのではなく、ルート制御システム１７０は、車道に沿ったポイントとしてルートを表す。ポイントは、線区間の終点であり得、ここで、線区間は、ルートに沿った車道に対応する。車道がカーブしているか又はルートが湾曲している場合、線区間は、必然的に、車道に沿ったルートを正確に表すようにより短く、したがって、ポイントは、互いにより近くなる。したがって、直線で伸びる道路に沿ったルートは、より少ないポイントで表される一方、カーブ／湾曲は、カーブ／湾曲の激しさに応じてより多くの数のポイントで表される。

【0030】

更なる態様では、マップデータ２６０は、車両１００が動作しているエリアなどの地理的エリアに関する情報である。マップデータ２６０は、少なくとも道路表現を含むが、道路の特徴に関する情報（例えば、車線、横断歩道など）、交通情報（例えば、交通信号灯の場所、道路方向など）、関心ポイント、建物などを更に含み得る。車両１００は、広い地理的エリア（例えば、地域、州、若しくは国）についてのマップデータ２６０を記憶し得るか、又は車両１００が移動するときに地域についてのマップデータ２６０を動的に取得し得る。いずれの場合も、ルート制御システム１７０は、手動又は自動プロセス（例えば、自律制御）のいずれかによる車両のナビゲートを容易にするために、ルート２４０と組み合わせてマップデータ２６０を使用し得る。マップデータ２６０及びルート２４０は、道路に関する様々な情報を含むが、マップデータ２６０及びルート２４０は、車両の制御に関連するカーブ／湾曲の激しさ又は道路の所与の区間における困難性に関する明示的な情報を含まない。

【0031】

したがって、少なくとも１つの機構では、制御モジュール２２０は、ルート２４０に関する追加の情報を導出するようにプロセッサ１１０を制御する命令を含む。最初の態様として、制御モジュール２２０は、ルート２４０を取得又は生成する。例えば、ある機構では、制御モジュール２２０は最初に、ルート情報を取得する。ルート情報は、車両１００が移動する目的地（すなわち、終点）を少なくとも含む。目的地は、車両１００との電子インターフェースを介してユーザによって選択され得るか、又は予め選択され得る。ルート情報は、開始ポイントを更に含み得るか、又は制御モジュール２２０は、ＧＰＳ若しくは別の形態の位置測定を介して取得され得る車両の現在の場所を使用することによって開始ポイントをアクティブに決定する。したがって、制御モジュール２２０は、開始ポイントとして車両１００の現在の場所を使用して、示された目的地に従ってルート２４０を計算し得る。更なる態様では、ルート制御システム１７０は、ルート２４０を決定するために車両１００のナビゲーションシステム１４７又はクラウドベースのサービス（例えば、クラウドベースの環境３００によって提供されるルート制御サービス）などの別のモジュール／システムを使用する。どのエンティティがルート２４０を生成しても、ルート制御システム１７０は、移動するのが困難である道路のエリアを表し得る区間を決定するためにルート２４０の更なる分析に進む。

【0032】

本明細書に記載されるように、移動に関連する区間の困難性は概して、区間又は少なくともその一部の曲率に関する。したがって、ルート制御システム１７０は、所与の区間内のポイントの密度／近接性の評価を通じてカーブを識別するようにルートを分析する。困難性を決定するためのルートの分析に関する更なる態様は、図４に関連して後で述べられる。

【0033】

図４は、駐車が制限された活発領域の識別、及び駐車マップの更新に関連付けられる方法４００のフローチャートを示す。方法４００は、クラウドベースの環境３００内のサーバなどのエンティティによって実装される図１～図２のルート制御システム１７０の観点から述べられる。方法４００は、ルート制御システム１７０と組み合わされて述べられるが、方法４００は、ルート制御システム１７０内での実装に限定されるのではなく、方法４００を実装し得るシステムの一例であることを理解されたい。更に、方法は、概して連続的なプロセスとして示されるが、方法４００の様々な態様は、記載の機能を行うように並列で実行され得る。

【0034】

４１０で、制御モジュール２２０は、ルート情報を監視する。ある構成では、制御モジュール２２０は、ルート情報を受信すると概して生じるルートの生成に従って曲率に関する決定を開始する。もちろん、前述のように、ルート情報は最初に、別のエンティティ、例えば、クラウドベースのインスタンス、ナビゲーションシステムなどによって受信されてもよく、その場合、ルート制御モジュール２２０は、ブロック４３０で述べられるようなルート２４０の分析にスキップし得る。いずれの場合も、ルート情報は、開始ポイント、終点、及び好み（例えば、道路のタイプなど）などのルートを形成するための情報を含む。ルート開始の情報が４１０で受信されない場合、制御モジュール２２０は、情報の監視を継続する。そうでない場合、制御モジュール２２０は、４２０でのルートの決定に進むか、又はルートが別のエンティティによって決定される場合、４３０に進む。

【0035】

４２０で、制御モジュール２２０は、車両１００に関するルート（すなわち、ルート２４０）を決定する。１つ以上の機構では、制御モジュール２２０は、車両１００がルート情報に従って続くルート２４０を計算する。上述のように、ルート制御システム１７０は、明示的な線及びカーブとは対照的にポイントを使用してルート２４０を表す。ポイントは、ウェイポイントとして記載され得、ウェイポイントは、概して連続的に配置され、車道の形状に対応する可変の間隔を有する。ポイントは、複雑なカーブとは対照的にポイントの形態の離散情報を使用してルート２４０の形状の正確な表現を提供する。ルート２４０の計算方法は、実装に応じて変わり得る。

【0036】

４３０で、制御モジュール２２０は、ルート２４０内のポイントの近接性を分析する。ある構成では、まず、制御モジュール２２０は、ルートにおいて区間を定める。制御モジュール２２０は、区間を定めるためにポイントの様々な特徴を考慮し得る。例えば、概略的な前提として、制御モジュール２２０は、道路の区域における予想速度に従って各区間の長さに外挿され得る時間を定め得る。ある機構では、制御モジュール２２０は、車両が走行すると予想される距離（例えば、予想速度×定められた時間）に係るルートのポイントを問い合わせ、当該距離内、又は最初の問い合わせでポイントが返されない場合には延長された距離内の識別ポイントに従って区間を形成する。更なる例として、制御モジュール２２０は、別々の区間長さを定めるために道路タイプ及び道路に沿った予想速度を考慮し得る。実際、制御モジュール２２０は、特徴を別々のポイントに割り当てて、予想速度及び道路タイプに基づいて、定められた時間内に車両１００が走行する距離に従って、区間内でどのポイントを取り込むかを決定する。道路タイプは、例えば、ハイウェイ、都会の一般道路、都会の主要道路、分離された道路、地方の道路、橋などを含み得る。道路タイプは概して、交通の流れに係る予想速度に影響を与える。したがって、区間は概して、関連付けられた特徴に応じて異なる長さを有する。代替的に、更なる態様では、制御モジュール２２０は、区間について明示的な長さを定め得る。いずれの場合も、制御モジュール２２０は、分析するルートの離散区域を提供するためにルート２４０を区間に分割する。

【0037】

制御モジュール２２０が区間を定めると、制御モジュール２２０は、区間におけるポイントの近接性を分析する。近接性は、当該区間の別々の区間について（ポイント密度とも称される）ポイントの密度を識別するために提供される。したがって、少なくともある手法では、制御モジュール２２０は、それぞれの区間についてポイントをカウントする。代替的な手法では、制御モジュール２２０は、区間内のポイントをカウントし、ポイントの数を区間の長さで割る。本手法は、ルート２４０の長さごとにポイント密度を提供する。制御モジュール２２０は、密度を区間と相互に関連付けたリストにおいてポイント密度を追跡し得る。このようにして、制御モジュール２２０は、区間ごとにポイントを評価し、それによって、どれがより高い密度を有するかを識別し得る。

【0038】

４４０で、制御モジュール２２０は、ポイントの近接性に従ってルート２４０に沿ったカーブを識別する。ある手法では、制御モジュール２２０は、近接性閾値を使用してカーブの存在を識別する。近接性閾値は、カーブの存在を示すポイント密度の値を定める。近接性閾値は、静的に定められ得るが、別の手法では、各々の別々の区間に応じて定められ得る。例えば、近接性閾値は、道路のタイプ（例えば、都会の道路対ハイウェイ）に応じて調整される。一例として、都会の道路において同じポイント密度を有するカーブは概して、速度、車線の幅などの差により、ハイウェイにおけるカーブよりも移動するのが容易である。したがって、ハイウェイにおいてカーブを有する区間の近接性閾値は、都会の道路よりも低い場合がある。いずれの場合も、制御モジュール２２０は、区間のポイント密度を区間の近接性閾値と比較する。ポイント密度が近接性閾値を満たす（例えば、満足する、超える、などの）場合、制御モジュール２２０は、カーブの存在を示す。

【0039】

４５０で、制御モジュール２２０は、１つ以上のカーブを含む区間のそれぞれの区間について困難性インジケータを生成する。困難性インジケータは少なくとも、４４０で決定されたようなカーブの存在を規定する。更なる態様では、困難性インジケータは、区間の特徴に関連するカーブの激しさなどの追加の情報を提供する。例えば、制御モジュール２２０は、カーブの存在の単純な決定の他に、要因、例えば、気象、交通、車両１００が区間を移動する日時などで困難性インジケータを調整し得る。一例では、制御モジュール２２０は、各々の別々の要因について定められたパーセントで０から１００までの整数値として定められ得る困難性インジケータを調整し得る。要因について定められたパーセントは、予め定められてルックアップテーブルに記憶され得る。いずれの場合も、制御モジュール２２０は、少なくともカーブを含む区間について困難性インジケータを生成し、様々な要因に従ってインジケータを更に調整し得る。

【0040】

４６０で、制御モジュール２２０は、車両１００が当該区間に遭遇する場合に困難性インジケータを提供する。例えば、制御モジュール２２０は、車両１００が自動化されているか又は手動で制御されているかなどの車両１００の態様に応じて異なる方法で困難性インジケータを適用し得る。ある構成では、制御モジュール２２０は、車両１００の１つ以上のシステムを制御することによって困難性インジケータを提供する。例えば、車両が手動で制御されている場合、制御モジュール２２０は、可聴警告及び／又は視覚的な警告を使用して運転者に警告するように車両１００を制御する。可聴警告は、運転者の認識を改善するために、困難なカーブの存在、及び前方のカーブまでの距離を規定し得る。更なる態様として、制御モジュール２２０は、車両１００内で再生されているメディアのボリュームを低減し得る。同様に、制御モジュール２２０は、車両１００の電子ディスプレイ内、例えば、ルート２４０のマップを含むナビゲーションディスプレイ内、拡張現実（ＡＲ）ディスプレイ内などで視覚的な警告を提供し得る。

【0041】

自動車両（すなわち、車両１００の１つ以上のシステムを制御するＡＤＡＳを少なくとも有する車両）の文脈では、制御モジュール２２０は、車両１００の軌道を調整し得る。例えば、カーブが存在する場合、制御モジュール２２０は、区間に対する準備で、車両１００をアクティブに遅くし得る。更なる態様では、制御モジュール２２０は、区間に関して自動運転モジュールにより充分に警告するために区間に関する情報を計画システムに提供する。次いで、計画システムは、区間をより充分に移動するように今後の軌道を車両１００に適応させ得る。更なる態様として、制御モジュール２２０は、各区間までの車両１００の距離を監視し、困難性インジケータをいつ提供するかを決定する。例えば、制御モジュール２２０は、区間よりも前の定められた距離を規定し得、そのポイントで、制御モジュール２２０は、困難性インジケータを提供する。このようにして、ルート制御システム１７０は、ルート２４０の分析、及び車道特徴に関する追加の知見を与えることにより車両１００の制御を改善する。

【0042】

ルート制御システム１７０の更なる説明として、ここで、図５～図７を参照する。図５は、概して直線である例示的なルート５００を示す。示されているように、ルート５００は、一連のポイントとして表される。ルート５００は、ポイント表現で示され、当該ポイント表現は、どのようにルート制御システム１７０が区間におけるポイントを考慮しているかを示すが、ルート５００が概して直線であるため、どのカーブもラベル付けしていない。したがって、示されているように、対応する道路が直線であるため、ポイントは概して疎であって、ポイントを全く有しない有意なエリアを含む。

【0043】

対照的に、図６は、車道内のｓカーブに対応する区間におけるルート６００を示す。ルートは、ｓカーブに対応する複数の近い間隔のポイントを含む。したがって、カーブに沿ったポイントの密度／近接性は、図５に示される直線部分よりもはるかに大きい。更なる例として、図７は、２つの道路間のランプを示す。示された区間におけるルート７００は、（進入路は、概して直線であるため）少数のポイントを有する進入車道を横断し、次いで、ポイントが再び近い間隔である車道において有意なカーブであるランプに入る。したがって、ルート制御システム１７０は、車両１００の制御を改善するために、様々な情報が提供され得るポイント近接性に従ってルート６００及び７００におけるカーブを識別するように機能し得る。

【0044】

ここで、本明細書に開示されるシステム及び方法が動作し得る例示的な環境として図１について充分詳細に述べる。一部の例では、車両１００は、自律モード、１つ以上の半自律動作モード、及び／又はマニュアルモードを選択的に切り替えるように構成されている。もちろん、更なる態様では、車両１００は、手動運転車両であってもよく、当該手動運転車両は、１つ以上の運転支援システム、例えば、アクティブクルーズコントロール、車線維持支援、衝突回避などを含んでもよく又は含まなくてもよい。いずれの場合も、「マニュアルモード」は、全て又は大部分の車両のナビゲーション及び／又は操作が、ユーザ（例えば、人間の運転者）から受信される入力に従って行われることを意味する。１つ以上の機構では、車両１００は、マニュアルモードのみで動作するように構成された従来の車両であり得る。

【0045】

１つ以上の実施形態では、車両１００は、自律車両である。本明細書で使用される「自律車両」は、自律モードで動作する車両を指す。「自律モード」は、１つ以上の計算システムを使用して人間の運転者から最小限の入力又は入力無しで車両１００を制御し、走行ルートに沿って車両１００をナビゲート及び／又は操作することを指す。１つ以上の実施形態では、車両１００は、高度に自動化されているか、又は完全に自動化されている。一実施形態では、車両１００は、１つ以上の半自律動作モードで構成されており、当該半自律動作モードでは、１つ以上の計算システムは、走行ルートに沿った車両のナビゲーション及び／又は操作の一部を行い、車両の操作者（すなわち、運転者）は、走行ルートに沿った車両１００のナビゲーション及び／又は操作の一部を行うように入力を車両に提供する。

【0046】

車両１００は、１つ以上のプロセッサ１１０を含み得る。１つ以上の機構では、プロセッサ１１０は、車両１００のメインプロセッサであり得る。例えば、プロセッサ１１０は、電子制御ユニット（ＥＣＵ）であり得る。車両１００は、１つ以上のタイプのデータを記憶する１つ以上のデータストア１１５を含み得る。データストア１１５は、揮発性メモリ及び／又は不揮発性メモリを含み得る。好適なデータストア１１５の例には、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、フラッシュメモリ、ＲＯＭ（リードオンリーメモリ）、ＰＲＯＭ（プログラマブルリードオンリーメモリ）、ＥＰＲＯＭ（消去可能なプログラマブルリードオンリーメモリ）、ＥＥＰＲＯＭ（電気的に消去可能なプログラマブルリードオンリーメモリ）、レジスタ、磁気ディスク、光ディスク、ハードドライブ、若しくは任意の他の好適な記憶媒体、又はこれらの任意の組み合わせが含まれる。データストア１１５は、プロセッサ１１０の構成要素であり得るか、又はデータストア１１５は、プロセッサ１１０で使用するためにプロセッサ１１０に対して動作可能に接続され得る。本明細書の全体を通して使用される「動作可能に接続」という用語は、直接的又は間接的な接続を含み、直接的な物理的接触がない接続を含み得る。

【0047】

１つ以上の機構では、１つ以上のデータストア１１５は、マップデータ１１６を含み得る。マップデータ１１６は、１つ以上の地理的エリアのマップを含み得る。一部の例では、マップデータ１１６は、１つ以上の地理的エリア内の道路、交通制御デバイス、道路標識、構造物、特徴、及び／又は目印に関する情報又はデータを含み得る。マップデータ１１６は、任意の好適な形態であり得る。一部の例では、マップデータ１１６は、エリアの空中写真を含み得る。一部の例では、マップデータ１１６は、エリアの地上写真を含み、３６０度の地上写真を含み得る。マップデータ１１６は、マップデータ１１６に含まれる１つ以上の事項に対する、及び／又はマップデータ１１６に含まれる他の事項に対する測定値、寸法、距離、及び／又は情報を含み得る。マップデータ１１６は、道路形状に関する情報を有するデジタルマップを含み得る。マップデータ１１６は、高品質及び／又は高精細であり得る。

【0048】

１つ以上の機構では、マップデータ１１６は、１つ以上の地形マップ１１７を含み得る。地形マップ１１７は、１つ以上の地理的エリアの地面、地形、道路、地表、及び／又は他の特徴に関する情報を含み得る。地形マップ１１７は、１つ以上の地理的エリア内の高度データを含み得る。マップデータ１１６は、高品質及び／又は高精細であり得る。地形マップ１１７は、舗装された道路、舗装されていない道路、土地、及び地上面を定める他のものを含み得る１つ以上の地上面を定め得る。

【0049】

１つ以上の機構では、マップデータ１１６は、１つ以上の静止障害物マップ１１８を含み得る。静止障害物マップ１１８は、１つ以上の地理的エリア内に配置された１つ以上の静止障害物に関する情報を含み得る。「静止障害物」は、物理オブジェクトであり、その位置は、ある期間において変化しないか若しくは実質的に変化せず、及び／又はそのサイズは、ある期間において変化しないか若しくは実質的に変化しない。静止障害物の例には、木、建物、縁石、フェンス、手すり、中央線、電柱、像、モニュメント、標識、ベンチ、備品、郵便ポスト、大きい岩、丘が含まれる。静止障害物は、地面の高さよりも上に延びるオブジェクトであり得る。静止障害物マップ１１８に含まれる１つ以上の静止障害物は、場所データ、サイズデータ、寸法データ、材料データ、及び／又はそれに関連付けられた他のデータを有し得る。静止障害物マップ１１８は、１つ以上の静止障害物についての測定値、寸法、距離、及び／又は情報を含み得る。静止障害物マップ１１８は、高品質及び／又は高精細であり得る。静止障害物マップ１１８は、マップエリア内の変化を反映させるように更新され得る。

【0050】

１つ以上のデータストア１１５は、センサデータ１１９を含み得る。本文脈では、「センサデータ」は、当該センサに関する能力及び他の情報を含む、車両１００が備えるセンサに関する任意の情報を意味する。以下で説明されるように、車両１００は、センサシステム１２０を含み得る。センサデータ１１９は、センサシステム１２０の１つ以上のセンサに関し得る。一例として、１つ以上の機構では、センサデータ１１９は、センサシステム１２０の１つ以上のＬＩＤＡＲセンサ１２４に関する情報を含み得る。

【0051】

一部の例では、マップデータ１１６及び／又はセンサデータ１１９の少なくとも一部は、車両１００に配置され搭載された１つ以上のデータストア１１５に配置され得る。代替的に又は追加的に、マップデータ１１６及び／又はセンサデータ１１９の少なくとも一部は、車両１００から離れて配置された１つ以上のデータストア１１５に配置され得る。

【0052】

上述のように、車両１００は、センサシステム１２０を含み得る。センサシステム１２０は、１つ以上のセンサを含み得る。「センサ」は、何かを検出及び／又は検知することができる、任意のデバイス、構成要素、及び／又はシステムを意味する。１つ以上のセンサは、リアルタイムで検出及び／又は検知するように構成され得る。本明細書で使用される「リアルタイム」という用語は、行われる特定のプロセス若しくは決定についてユーザ若しくはシステムが充分迅速に検知するか、又はプロセッサが何らかの外部プロセスに追随することを可能にする処理応答性のレベルを意味する。

【0053】

センサシステム１２０が複数のセンサを含む機構では、センサは、互いに独立して機能し得る。代替的に、センサのうちの２つ以上は、互いに組み合わさって機能し得る。このような場合、２つ以上のセンサは、センサネットワークを形成し得る。センサシステム１２０及び／又は１つ以上のセンサは、車両１００のプロセッサ１１０、データストア１１５、及び／又は別の要素（図１に示される要素のうちのいずれかを含む）に対して動作可能に接続され得る。センサシステム１２０は、車両１００の外部環境（例えば、近くの車両）の少なくとも一部に関するデータを取得し得る。

【0054】

センサシステム１２０は、様々なタイプのセンサを含み得る。異なるタイプのセンサの様々な例が本明細書に記載される。しかしながら、実施形態は、記載される特定のセンサに限定されないことが理解されるであろう。センサシステム１２０は、１つ以上の車両センサ１２１を含み得る。車両センサ１２１は、車両１００自体に関する情報を検出、決定、及び／又は検知し得る。１つ以上の機構では、車両センサ１２１は、例えば、慣性加速度などに基づいて、車両１００の位置及び向きの変化を検出及び／又は検知するように構成され得る。１つ以上の機構では、車両センサ１２１は、１つ以上の加速度計、１つ以上のジャイロスコープ、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）、推測航法システム、グローバルナビゲーションサテライトシステム（ＧＮＳＳ）、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）、ナビゲーションシステム１４７、及び／又は他の好適なセンサを含み得る。車両センサ１２１は、車両１００の１つ以上の特徴を検出及び／又は検知するように構成され得る。１つ以上の機構では、車両センサ１２１は、車両１００の現在の速度を決定するための速度計を含み得る。

【0055】

代替的に又は追加的に、センサシステム１２０は、運転環境データを取得及び／又は検知するように構成された１つ以上の環境センサ１２２を含み得る。「運転環境データ」は、自律車両が配置された外部環境又はその１つ以上の部分に関するデータ又は情報を含む。例えば、１つ以上の環境センサ１２２は、車両１００の外部環境の少なくとも一部における障害物、及び／又は当該障害物に関する情報／データを検出、定量化、及び／又は検知するように構成され得る。当該障害物は、静止オブジェクト及び／又は動的オブジェクトであり得る。１つ以上の環境センサ１２２は、例えば、レーンマーク、標識、交通信号灯、交通標識、車線、横断歩道、車両１００に近い縁石、路上外のオブジェクトなどの、車両１００の外部環境における他のものを検出、測定、定量化、及び／又は検知するように構成され得る。

【0056】

センサシステム１２０のセンサの様々な例が本明細書に記載される。例示的なセンサは、１つ以上の環境センサ１２２及び／又は１つ以上の車両センサ１２１の一部であり得る。しかしながら、実施形態は、記載される特定のセンサに限定されないことが理解されるであろう。

【0057】

一例として、１つ以上の機構では、センサシステム１２０は、１つ以上のレーダセンサ１２３、１つ以上のＬＩＤＡＲセンサ１２４、１つ以上のソナーセンサ１２５、及び／又は１つ以上のカメラ１２６を含み得る。１つ以上の機構では、１つ以上のカメラ１２６は、ハイダイナミックレンジ（ＨＤＲ）カメラ又は赤外線（ＩＲ）カメラであり得る。

【0058】

車両１００は、入力システム１３０を含み得る。「入力システム」は、情報／データを機械に入力することを可能にする任意のデバイス、構成要素、システム、要素、若しくは機構、又はこれらのグループを含む。入力システム１３０は、車両の乗員（例えば、運転者又は乗員）から入力を受信し得る。車両１００は、出力システム１３５を含み得る。「出力システム」は、情報／データを車両の乗員（例えば、人、車両の乗員など）に提示することを可能にする任意のデバイス、構成要素、若しくは機構、又はこれらのグループを含む。

【0059】

車両１００は、１つ以上の車両システム１４０を含み得る。１つ以上の車両システム１４０の様々な例が図１に示されている。しかしながら、車両１００は、より多くの車両システム、より少ない車両システム、又は異なる車両システムを含み得る。特定の車両システムが別々に定められているが、システム又はその一部の各々又はいずれかは、車両１００内でハードウェア及び／又はソフトウェアを介して他のように組み合わされ得るか又は分離され得ることを理解されたい。車両１００は、推進システム１４１、ブレーキシステム１４２、ステアリングシステム１４３、スロットルシステム１４４、トランスミッションシステム１４５、信号伝達システム１４６、及び／又はナビゲーションシステム１４７を含み得る。これらのシステムの各々は、現在既知であるか又は今後開発される１つ以上のデバイス、構成要素、及び／又はその組み合わせを含み得る。

【0060】

ナビゲーションシステム１４７は、車両１００の地理的場所を決定し、及び／又は例えば、現在の場所から目的地まで道路網におけるルートを計算することによって車両１００の走行ルートを決定するように構成された１つ以上のデバイス、アプリケーション、及び／又はその組み合わせを含み得る。ナビゲーションシステム１４７は、車両１００のルートを決定するための１つ以上のマッピングアプリケーションを含み得る。ナビゲーションシステム１４７は、グローバルポジショニングシステム、ローカルポジショニングシステム、又はジオロケーションシステムを含み、及び／又は少なくともそれにアクセスし得る。

【0061】

プロセッサ１１０、ルート制御システム１７０、及び／又は自動運転モジュール１６０は、様々な車両システム１４０及び／又はその個々の構成要素と通信するように動作可能に接続され得る。例えば、図１に戻って、プロセッサ１１０及び／又は自動運転モジュール１６０は、様々な車両システム１４０から情報を送信及び／又は受信して車両１００の動き、速度、操作、進行方向、方向などを制御するように通信状態にあり得る。プロセッサ１１０及び／又は自動運転モジュール１６０は、これらの車両システム１４０の一部又は全てを制御し得、したがって、部分的又は完全に自律的であり得る。

【0062】

プロセッサ１１０及び／又は自動運転モジュール１６０は、様々な車両システム１４０及び／又はその個々の構成要素と通信するように動作可能に接続され得る。例えば、図１に戻って、プロセッサ１１０、ルート制御システム１７０、及び／又は自動運転モジュール１６０は、様々な車両システム１４０から情報を送信及び／又は受信して車両１００の動き、速度、操作、進行方向、方向などを制御するように通信状態にあり得る。プロセッサ１１０、ルート制御システム１７０、及び／又は自動運転モジュール１６０は、これらの車両システム１４０の一部又は全てを制御し得る。

【0063】

プロセッサ１１０及び／又は自動運転モジュール１６０は、車両システム１４０及び／又はその構成要素のうちの１つ以上を制御することによって、車両１００のナビゲーション及び／又は操作を制御するように動作可能であり得る。例えば、自律モードで動作しているとき、プロセッサ１１０及び／又は自動運転モジュール１６０は、車両１００の方向及び／又は速度を制御し得る。プロセッサ１１０及び／又は自動運転モジュール１６０は、（例えば、エンジンに提供される燃料の供給を増加させることによって）車両１００を加速させ、（例えば、エンジンへの燃料の供給を減少させること及び／若しくはブレーキをかけることによって）車両１００を減速させ、並びに／又は（例えば、前方２輪を旋回させることによって）車両１００の方向を変更させ得る。本明細書で使用される「させる」又は「させること」は、直接的又は間接的な方法のいずれかで、ある事象若しくは動作を、起こさせる（ｍａｋｅ）、起こさせる（ｆｏｒｃｅ）、起こさせる（ｃｏｍｐｅｌ）、起こすように指図する、起こすように命令する、起こすように指示する、及び／若しくは当該事象若しくは動作が起こるのを可能にするか、又は当該事象若しくは動作を、少なくともこのような事象若しくは動作が起き得る状態になるように、させる（ｍａｋｅ）、させる（ｆｏｒｃｅ）、させる（ｃｏｍｐｅｌ）、指図する、命令する、指示する、及び／若しくは当該事象若しくは動作が少なくとも当該状態になるのを可能にすることを意味する。

【0064】

車両１００は、１つ以上のアクチュエータ１５０を含み得る。アクチュエータ１５０は、プロセッサ１１０及び／又は自動運転モジュール１６０からの信号又は他の入力の受信に応じて、車両システム１４０又はその構成要素のうちの１つ以上を修正、調整、及び／又は変更するように動作可能な任意の要素又は要素の組み合わせであり得る。任意の好適なアクチュエータが使用され得る。例えば、１つ以上のアクチュエータ１５０は、単にいくつかの可能性を挙げれば、モータ、空気圧アクチュエータ、液圧ピストン、リレー、ソレノイド、及び／又は圧電アクチュエータを含み得る。

【0065】

車両１００は、１つ以上のモジュールを含み得、その少なくとも一部が本明細書に記載される。モジュールは、プロセッサ１１０によって実行されると、本明細書に記載される様々なプロセスのうちの１つ以上を実装するコンピュータ可読プログラムコードとして実装され得る。モジュールのうちの１つ以上は、プロセッサ１１０の構成要素であり得るか、又はモジュールのうちの１つ以上は、プロセッサ１１０が動作可能に接続された他の処理システム上で実行され得、及び／若しくは当該他の処理システム間で分散され得る。モジュールは、１つ以上のプロセッサ１１０によって実行可能な命令（例えば、プログラムロジック）を含み得る。代替的に又は追加的に、１つ以上のデータストア１１５は、このような命令を含み得る。

【0066】

１つ以上の機構では、本明細書に記載されるモジュールのうちの１つ以上は、人工知能要素又は演算知能要素、例えば、ニューラルネットワーク、ファジーロジック、又は他の機械学習アルゴリズムを含み得る。更に、１つ以上の機構では、モジュールのうちの１つ以上は、本明細書に記載される複数のモジュール間で分散され得る。１つ以上の機構では、本明細書に記載されるモジュールのうちの２つ以上は、単一のモジュールに組み合わされ得る。

【0067】

車両１００は、１つ以上の自動運転モジュール１６０を含み得る。自動運転モジュール１６０は、センサシステム１２０、並びに／又は車両１００及び／若しくは車両１００の外部環境に関する情報を取り込むことができる任意の他のタイプのシステムからデータを受信するように構成され得る。１つ以上の機構では、自動運転モジュール１６０は、当該データを使用して、１つ以上の運転シーンモデルを生成し得る。自動運転モジュール１６０は、車両１００の位置及び速度を決定し得る。自動運転モジュール１６０は、障害物の場所、障害物、又は交通標識、木、低木、近隣車両、歩行者などを含む他の環境的特徴を決定し得る。

【0068】

自動運転モジュール１６０は、プロセッサ１１０及び／又は本明細書に記載されるモジュールのうちの１つ以上による使用のために車両１００の外部環境内の障害物についての場所情報を受信及び／又は決定して、複数の衛星からの信号又は任意の他のデータ及び／若しくは信号に基づいて、車両１００の位置及び向き、グローバル座標における車両位置を推定するように構成され得、当該任意の他のデータ及び／又は信号は、車両１００の現在の状態を決定するために、又はマップを作成する際若しくはマップデータに対する車両１００の位置を決定する際に使用される車両１００の環境に対する車両１００の位置を決定するために使用され得る。

【0069】

自動運転モジュール１６０は、センサシステム１２０によって取得されるデータ、運転シーンモデル、及び／又はセンサデータからの測定値などの任意の他の好適なソースからのデータに基づいて、走行経路、車両１００についての現在の自律運転操作、将来の自律運転操作、及び／又は現在の自律運転操作に対する修正を決定するように、独立して又はルート制御システム１７０と組み合わされて構成され得る。「運転操作」は、車両の動きに影響を与える１つ以上の動作を意味する。運転操作の例には、単にいくつかの可能性を挙げれば、加速、減速、ブレーキ、旋回、車両１００の横方向の移動、走行車線の変更、走行車線への合流、及び／又は後退が含まれる。自動運転モジュール１６０は、決定された運転操作を実装するように構成され得る。自動運転モジュール１６０は直接的又は間接的に、このような自律運転操作を実装させ得る。本明細書で使用される「させる」又は「させること」は、直接的又は間接的な方法のいずれかで、ある事象若しくは動作を、起こさせる、起こすように命令する、起こすように指示する、及び／若しくは当該事象若しくは動作が起こるのを可能にするか、又は当該事象若しくは動作を、少なくともこのような事象若しくは動作が起き得る状態になるように、させる、命令する、指示する、及び／若しくは当該事象若しくは動作が少なくとも当該状態になるのを可能にすることを意味する。自動運転モジュール１６０は、様々な車両機能を実行し、並びに／又は車両１００若しくはその１つ以上のシステム（例えば、車両システム１４０のうちの１つ以上）にデータを送信し、そこからデータを受信し、それと相互作用し、及び／若しくはそれを制御するように構成され得る。

【0070】

詳細な実施形態が本明細書に開示されている。しかしながら、本開示の実施形態は単なる例として意図されることを理解されたい。したがって、本明細書に開示される具体的な構造的及び機能的な詳細は、限定的なものとして解釈されるべきではなく、単に、特許請求の範囲に対する根拠として、及び実質的に任意の適切な詳細構造で本明細書の態様を種々に採用するように当業者に教示する代表的な根拠として解釈されるべきである。更に、本明細書で使用される用語及びフレーズは、限定的であるように意図されるのではなく、むしろ、可能性のある実装の理解可能な説明を提供するように意図される。様々な実施形態が図１～図７に示されているが、当該実施形態は、示された構造又は用途に限定されない。

【0071】

図におけるフローチャート及びブロック図は、様々な実施形態に係るシステム、方法、及びコンピュータプログラム製品の可能性のある実装のアーキテクチャ、機能、及び動作を示す。この点で、フローチャート又はブロック図における各ブロックは、指定された論理機能を実装する１つ以上の実行可能命令を備えるコードのモジュール、セグメント、又は一部を表し得る。一部の代替的な実装では、ブロックに記される機能は、図に記される順序と関係なく生じ得ることにも留意されたい。例えば、連続して示される２つのブロックは実際、実質的に同時に実行され得るか、又はブロックは時には、関連する機能に応じて、逆順で実行され得る。

【0072】

上述のシステム、構成要素、及び／又はプロセスは、ハードウェア又はハードウェア及びソフトウェアの組み合わせで実現でき、１つの処理システム内の中央集中方式、又は異なる要素がいくつかの相互接続された処理システムにわたって広がっている分散方式で実現できる。本明細書に記載される方法を実行するように構成された任意の種類の処理システム又は別の装置が好適である。ハードウェア及びソフトウェアの典型的な組み合わせは、ロード及び実行されているとき、処理システムが本明細書に記載される方法を実行するように処理システムを制御するコンピュータ使用可能プログラムコードを有する処理システムであり得る。システム、構成要素、及び／又はプロセスはまた、本明細書に記載される方法及びプロセスを行うために機械によって実行可能な命令のプログラムを有体的に具現化した、機械によって読み取り可能な、コンピュータプログラム製品又は他のデータプログラム記憶デバイスなどのコンピュータ可読ストレージに組み込まれ得る。これらの要素はまた、本明細書に記載される方法の実装を可能にし、且つ処理システムでロードされると当該方法を実行することができる全ての特徴を備えるアプリケーション製品に組み込まれ得る。

【0073】

更に、本明細書に記載される機構は、コンピュータ可読プログラムコードが具現化、例えば記憶された１つ以上のコンピュータ可読媒体において具現化されたコンピュータプログラム製品の形態を取り得る。１つ以上のコンピュータ可読媒体の任意の組み合わせが利用され得る。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読信号媒体又はコンピュータ可読記憶媒体であり得る。「コンピュータ可読記憶媒体」というフレーズは、非一時的記憶媒体を意味する。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば、電子、磁気、光、電磁気、赤外線、若しくは半導体のシステム、装置、若しくはデバイス、又は以上のものの任意の好適な組み合わせであり得るが、これらに限定されない。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例（非網羅的なリスト）は、以下のもの、すなわち、携帯型コンピュータディスケット、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、消去可能なプログラマブルリードオンリーメモリ（ＥＰＲＯＭ若しくはフラッシュメモリ）、携帯型コンパクトディスクリードオンリーメモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）、光記憶デバイス、磁気記憶デバイス、又は以上のものの任意の好適な組み合わせを含む。本明細書の文脈では、コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行システム、装置、若しくはデバイスによって、又はこれらとの関連で使用されるプログラムを含み得るか又は記憶し得る任意の有体の媒体であり得る。

【0074】

概して、本明細書で使用されるモジュールは、特定のタスクを行うか、又は特定のデータタイプを実装するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含む。更なる態様では、メモリは概して、記されたモジュールを記憶する。モジュールに関連付けられたメモリは、プロセッサ内に組み込まれたバッファ若しくはキャッシュ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、又は別の好適な電子記憶媒体であり得る。また更なる態様では、本開示によって構想されるモジュールは、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）として、システムオンチップ（ＳｏＣ）のハードウェア構成要素として、プログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）として、又は本開示の機能を行うために定められた構成セット（例えば、命令）が組み込まれた別の好適なハードウェア構成要素として実装される。

【0075】

コンピュータ可読媒体上で具現化されるプログラムコードは、無線、有線、光ファイバ、ケーブル、ＲＦなど、又は以上のものの任意の好適な組み合わせを含むが、これらに限定されない任意の適切な媒体を使用して送信され得る。本機構の態様についての動作を実行するコンピュータプログラムコードは、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋、又は同種のものなどのオブジェクト指向プログラミング言語、及び「Ｃ」プログラミング言語又は同様のプログラミング言語などの従来の手続き型プログラミング言語を含む１つ以上のプログラミング言語の任意の組み合わせで書かれ得る。プログラムコードは、ユーザのコンピュータ上で完全に実行され得るか、ユーザのコンピュータ上で部分的に実行され得るか、スタンドアロンソフトウェアパッケージとして実行され得るか、ユーザのコンピュータ上で部分的に且つリモートコンピュータ上で部分的に実行され得るか、又はリモートコンピュータ若しくはサーバ上で完全に実行され得る。後者のシナリオでは、リモートコンピュータは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）若しくはワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意のタイプのネットワークを通じてユーザのコンピュータに接続され得るか、又は（例えば、インターネットサービスプロバイダを使用してインターネットを通じて）外部コンピュータへの接続が行われ得る。

【0076】

本明細書で使用される「１つ（ａ）」及び「１つ（ａｎ）」という用語は、１つ又は複数として定義される。本明細書で使用される「複数」という用語は、２つ又は２つよりも多いものとして定義される。本明細書で使用される「別の」という用語は、少なくとも第２の又はより多くのものとして定義される。本明細書で使用される「含む」及び／又は「有する」という用語は、備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）（すなわち、オープンランゲージ）として定義される。本明細書で使用される「．．．及び．．．のうちの少なくとも１つ」というフレーズは、関連付けられた列挙事項のうちの１つ以上の任意の全ての可能性のある組み合わせを指し、当該組み合わせを包含する。一例として、「Ａ、Ｂ、及びＣのうちの少なくとも１つ」というフレーズは、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、又はそれらの任意の組み合わせ（例えば、ＡＢ、ＡＣ、ＢＣ、若しくはＡＢＣ）を含む。

【0077】

本明細書における態様は、趣旨又はその本質的属性から逸脱することなく他の形態で具現化され得る。したがって、ここでの範囲を示すものとして、以上の明細書ではなく以下の特許請求の範囲を参照すべきである。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【外国語明細書】