特許 7266053 自律走行車の動的ルート決定

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2023-04-19

(45)【発行日】2023-04-27

(54)【発明の名称】自律走行車の動的ルート決定

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/0968 20060101AFI20230420BHJP

   G01C 21/34 20060101ALI20230420BHJP

   G09B 29/10 20060101ALI20230420BHJP

【ＦＩ】

G08G1/0968

G01C21/34

G09B29/10 A

【請求項の数】 20

【外国語出願】

(21)【出願番号】P 2021022319

(22)【出願日】2021-02-16

(62)【分割の表示】P 2019524052の分割

【原出願日】2017-11-14

(65)【公開番号】P2021082331

(43)【公開日】2021-05-27

【審査請求日】2021-02-16

(31)【優先権主張番号】15/355,658

(32)【優先日】2016-11-18

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(73)【特許権者】

【識別番号】317015065

【氏名又は名称】ウェイモ エルエルシー

(74)【代理人】

【識別番号】100079108

【弁理士】

【氏名又は名称】稲葉 良幸

(74)【代理人】

【識別番号】100126480

【弁理士】

【氏名又は名称】佐藤 睦

(72)【発明者】

【氏名】ハーバック，ジョシュア

(72)【発明者】

【氏名】フェアフィールド，ナサニエル

【審査官】増子 真

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１２－１６８１６９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１５－２３０５４７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１６－０１７９１４（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０８Ｇ １／００ － ９９／００

Ｇ０１Ｃ ２１／００ － ２１／３６

Ｇ０１Ｃ ２３／００ － ２５／００

Ｂ６０Ｗ １０／００ － １０／３０

Ｂ６０Ｗ ３０／００ － ６０／００

Ｂ６０Ｋ ３５／００ － ３７／０６

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

車両を操縦する方法であって、
１つまたは複数のプロセッサによって、複数の車線セグメントを含むマップ情報を使用して、第１の位置から目的地までの走行ルートを作成するステップと、
前記１つまたは複数のプロセッサによって、前記車両の現在位置に基づいて前記マップ情報の局所マップ領域に関する車線セグメントのセットを決定するステップであって、前記局所マップ領域は、所定時間内で前記車両が到達する可能性がある全てのエリアに対応する、ステップと、
前記１つまたは複数のプロセッサによって、前記目的地に基づいて、前記局所マップ領域の前記車線セグメントのセットの各々の車線セグメントにコスト値を割り当てるステップと、
前記１つまたは複数のプロセッサによって、前記割り当てられたコスト値のいくつかを使用して、（ｉ）物体を含む局所領域内の複数のパスのそれぞれにおける前記車両の現在位置から前記局所領域内の端まで到達するためのコスト値と、（ｉｉ）前記複数のパスのそれぞれの前記局所領域内の前記端から前記目的地まで到達するためのコスト値と、に基づいて、前記複数のパスのうちいずれのパスを使用するかを決定するステップと、
前記１つまたは複数のプロセッサによって、前記決定されたパスに基づいて前記車両を操縦するステップと
を含む、前記方法。

【請求項2】

前記物体は、前記車両と同じ車線内の別の車両である、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記物体は、前記車両と同じ車線内の停車している車両である、請求項１に記載の方法。

【請求項4】

前記パスを決定することは、前記車両が走行している第１の車線に隣接する第２の車線の車線セグメントに対して割り当てられたコスト値にさらに基づく、請求項１に記載の方法。

【請求項5】

前記パスを決定することは、前記車両が方向転換せずに交差点を通過することに対応する車線セグメントに対して割り当てられたコスト値にさらに基づく、請求項１に記載の方法。

【請求項6】

前記パスを決定することは、前記車両が交差点を左折することに対応する車線セグメントに対して割り当てられたコスト値にさらに基づく、請求項１に記載の方法。

【請求項7】

前記車線セグメントのセットのうちの前記車線セグメントの少なくともいくつかは、前記コスト値が割り当てられる時に前記車両が走行している車線セグメントに隣接する車線の車線セグメントに対応する、請求項１に記載の方法。

【請求項8】

前記コスト値は、さらに前記目的地の位置に基づいて割り当てられる、請求項１に記載の方法。

【請求項9】

前記割り当てられたコスト値のいくつかのうちの少なくとも１つを前記車線セグメントのセットのうちの所与の車線セグメントに対して割り当てることは、ローカルキャッシュから割り当て済みのコスト値を取り込むことを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項10】

前記割り当てられたコスト値のいくつかのうちの少なくとも第２の１つを前記車線セグメントのセットのうちの第２の所与の車線セグメントに対して割り当てることは、前記目的地に基づいて新しい値を生成することを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項11】

車両を操縦するためのシステムであって、
複数の車線セグメントを含むマップ情報を使用して、第１の位置から目的地までの走行ルートを作成し、
前記車両の現在位置に基づいて、前記マップ情報の、所定時間内で前記車両が到達する可能性がある全てのエリアに対応する局所マップ領域に関する車線セグメントのセットを決定し、
前記目的地に基づいて、前記局所マップ領域の前記車線セグメントのセットの各々の車線セグメントにコスト値を割り当てて、
前記割り当てられたコスト値のいくつかを使用して、（ｉ）物体を含む局所領域内の複数のパスのそれぞれにおける前記車両の現在位置から前記局所領域内の端まで到達するためのコスト値と、（ｉｉ）前記複数のパスのそれぞれの前記局所領域内の前記端から前記目的地まで到達するためのコスト値と、に基づいて、前記複数のパスのうちいずれのパスを使用するかを決定し、
前記決定されたパスに基づいて前記車両を操縦する
ように構成された１つまたは複数のプロセッサを備える、前記システム。

【請求項12】

前記物体は、前記車両と同じ車線内の別の車両である、請求項１１に記載のシステム。

【請求項13】

前記物体は、前記車両と同じ車線内の停車している車両である、請求項１１に記載のシステム。

【請求項14】

前記１つまたは複数のプロセッサは、前記車両が走行している第１の車線に隣接する第２の車線の車線セグメントに対して割り当てられたコスト値にさらに基づいて、前記パスを決定するようにさらに構成される、請求項１１に記載のシステム。

【請求項15】

前記１つまたは複数のプロセッサは、前記車両が方向転換せずに交差点を通過することに対応する車線セグメントに対して割り当てられたコスト値にさらに基づいて、前記パスを決定するようにさらに構成される、請求項１１に記載のシステム。

【請求項16】

前記１つまたは複数のプロセッサは、前記車両が交差点を左折することに対応する車線セグメントに対して割り当てられたコスト値にさらに基づいて、前記パスを決定するようにさらに構成される、請求項１１に記載のシステム。

【請求項17】

前記車線セグメントのセットのうちの前記車線セグメントの少なくともいくつかは、前記コスト値が割り当てられる時に前記車両が走行している車線セグメントに隣接する車線の車線セグメントに対応する、請求項１１に記載のシステム。

【請求項18】

前記１つまたは複数のプロセッサは、前記車線セグメントのセットのうちの所与の車線セグメントに対して前記割り当てられたコスト値のいくつかのうちの少なくとも１つを割り当てるようにさらに構成され、前記割り当てることは、ローカルキャッシュから割り当て済みのコスト値を取り込むことを含む、請求項１１に記載のシステム。

【請求項19】

前記１つまたは複数のプロセッサは、前記車線セグメントのセットのうちの第２の所与の車線セグメントに対して前記割り当てられたコスト値のいくつかのうちの少なくとも第２の１つを割り当てるようにさらに構成され、前記割り当てることは、前記目的地に基づいて新しい値を生成することを含む、請求項１１に記載のシステム。

【請求項20】

前記車両をさらに含む、請求項１１に記載のシステム。

【発明の詳細な説明】

【関連出願の相互参照】

【0001】

［0001］ 本願は、２０１６年１１月１８日に出願された米国特許出願第１５／３５５，６５８号の継続出願であり、この開示内容を参照によって本願明細書に引用したものとする。

【背景技術】

【0002】

［0002］ 人間の運転手を必要としない自動車のような自律走行車は、ある場所から別の場所への乗客または物品の輸送を支援するのに使用され得る。該車両は、乗客がピックアップ位置または目的位置のような何らかの初期入力を行い得、車両がその位置まで自身を誘導する完全自律式に動作し得る。

【0003】

［0003］ 該車両は、典型的には、環境の物体を検出するために、様々なタイプのセンサが装備されている。例えば、自律走行車は、車両の環境からのデータを走査して記録するレーザ、ソーナ、レーダ、カメラ、および他のデバイスを含み得る。これらのデバイスのうちの１つまたは複数からのセンサデータは、物体およびその個々の特性（位置、形状、向き、速度など）を検出するのに使用され得る。これらの特性は、物体が将来の短時間の間にどんな振る舞いをしそうであるかを予測するのに使用され、この予測は、これらの物体を避けるために車両を制御するのに使用され得る。したがって、検出、識別、および予測は、自律走行車の安全な動作にとって重要な機能である。

【0004】

［0004］ これらの車両は、センサを使用する以外に、車両の環境の非常に詳細なマップに依存し得る。これらのマップは、ナビゲーション（例えば、２つの位置間にたどり着く方法を決定する）および位置特定（車両が世界中のどこにいるのかを決定する）の両方にとって重要である。

【発明の概要】

【0005】

［0005］ 本開示の態様は、車両を操縦する方法を提供する。該方法は、１つまたは複数のプロセッサによって、道路の形状および位置を画定する道路セグメントを含み、さらに車両が自律走行モードで走行することができない道路セグメントを画定する少なくとも１つの立ち入り禁止道路セグメントを識別するマップ情報を使用して、第１の位置から目的地までの走行ルートを作成するステップと、１つまたは複数のプロセッサによって、マップ情報から、複数の立ち入り禁止道路セグメントからルートに関連する立ち入り禁止道路セグメントのセットを識別するステップと、１つまたは複数のプロセッサによって、車両の現在位置の周囲の局所領域を決定するステップと、１つまたは複数のプロセッサによって、局所領域内の位置に対応するマップ情報の道路セグメントを含む局所マップ領域を識別するステップと、１つまたは複数のプロセッサによって、局所マップ領域の道路セグメントから複数の立ち入り禁止道路セグメントのセットをフィルタリングするステップと、１つまたは複数のプロセッサによって、局所マップ領域のフィルタリングされた道路セグメントの各々の道路セグメントにコスト値を割り当てるステップと、１つまたは複数のプロセッサによって、任意の割り当てられたコスト値を使用して将来の所定時間における車両操縦プランを決定するステップと、１つまたは複数のプロセッサによって、プランに従って車両を操縦するステップとを含む。

【0006】

［0006］ 一実施例では、該方法はさらに、目的地を始点とするグラフウォークを使用して車両を目的地に到達させることができない少なくとも１つの追加の立ち入り禁止道路セグメントを識別するステップを含み、立ち入り禁止道路セグメントのセットは、少なくとも１つの立ち入り禁止道路セグメントおよび少なくとも１つの追加の道路セグメントを含む。別の実施例では、局所マップ領域は、マップ情報上でグラフカットを実行することによって識別される。別の実施例では、局所領域は、車両が将来の第２の所定時間内で車両の現在位置から到達し得るエリアに対応する。別の実施例では、局所領域は、周期的に決定され、立ち入り禁止道路セグメントのセットは、走行に対して一回だけ識別される。別の実施例では、コスト値は、局所マップ領域のフィルタリングされた道路セグメントの道路セグメントに対して、道路セグメントに対応する建設エリアに基づいて割り当てられる。別の実施例では、コスト値は、局所マップ領域のフィルタリングされた道路セグメントの道路セグメントに対して、道路セグメントに対応する非優先左折に基づいて割り当てられる。別の実施例では、コスト値は、局所マップ領域のフィルタリングされた道路セグメントの道路セグメントに対して、道路セグメントから目的地に到達するまでの時間に基づいて割り当てられる。別の実施例では、該方法はさらに、少なくとも１つの割り当てられたコスト値をローカルキャッシュに記憶するステップと、少なくとも部分的に局所領域と重なる第２の局所領域を決定するステップと、第２の局所領域内の位置に対応するマップ情報の道路セグメントを含む第２の局所マップ領域を識別するステップと、第２の局所マップ領域の道路セグメントから複数の立ち入り禁止道路セグメントのセットをフィルタリングするステップと、ローカルキャッシュから少なくとも１つの割り当てられたコスト値を取り込むことによって第２の局所マップ領域のフィルタリングされた道路セグメントの各々の道路セグメントにコスト値を割り当てるステップと、第２の局所マップ領域のフィルタリングされた道路セグメントの各々の道路セグメントに対する任意の割り当てられたコスト値を使用して、将来の第２の所定時間における第２の車両操縦プランを決定するステップと、第２のプランに従って車両を操縦するステップとを含む。別の実施例では、プランは、局所領域から案内し、最も低い累積コスト値を有する局所マップ領域のフィルタリングされた道路セグメントの接続された道路セグメントのセットを含む。別の実施例では、プランを決定するステップは、車両の車線変更をせざるを得ないかどうかを決定するステップを含む。別の実施例では、プランを決定するステップは、２車線の道路セグメント間で車両を移動させるために方向転換を行うべきかどうかを決定するステップを含む。別の実施例では、プランを決定するステップは、ルートの道路セグメントに対応する第１のパスが利用できない場合に第２のパスを識別するステップを含む。

【0007】

［0007］ 本開示の別の態様は、車両を操縦するためのシステムを提供する。該システムは、道路の形状および位置を画定する道路セグメントを含み、さらに車両が自律走行モードで走行することができない道路セグメントを画定する複数の立ち入り禁止道路セグメントを識別するマップ情報を使用して、第１の位置から目的地までの走行ルートを作成し、複数の立ち入り禁止道路セグメントからルートに関連する立ち入り禁止道路セグメントのセットを識別し、車両の現在位置の周囲の局所領域を決定し、局所領域内の位置に対応するマップ情報の道路セグメントを含む局所マップ領域を識別し、局所マップ領域の道路セグメントから複数の立ち入り禁止道路セグメントのセットをフィルタリングし、局所マップ領域のフィルタリングされた道路セグメントの各々の道路セグメントにコスト値を割り当てて、任意の割り当てられたコスト値を使用して将来の所定時間における車両操縦プランを決定し、プランに従って車両を操縦するように構成された１つまたは複数のプロセッサを含む。

【0008】

［0008］ 一実施例では、１つまたは複数のプロセッサはさらに、目的地を始点とするグラフウォークを使用して車両を目的地に到達させることができない少なくとも１つの追加の立ち入り禁止道路セグメントを識別するように構成され、立ち入り禁止道路セグメントのセットは、少なくとも１つの立ち入り禁止道路セグメントおよび少なくとも１つの追加の道路セグメントを含む。別の実施例では、局所領域は、周期的に決定され、立ち入り禁止道路セグメントのセットは、走行に対して一回だけ識別される。別の実施例では、コスト値は、局所マップ領域のフィルタリングされた道路セグメントの道路セグメントに対して、道路セグメントに対応する建設エリアに基づいて割り当てられる。別の実施例では、コスト値は、道路セグメントに対応する非優先左折に基づいて、局所マップ領域のフィルタリングされた道路セグメントの道路セグメントに割り当てられる。別の実施例では、コスト値は、局所マップ領域のフィルタリングされた道路セグメントの道路セグメントに対して、道路セグメントから目的地に到達するまでの時間に基づいて割り当てられる。

【0009】

［0009］ 本開示のさらに別の態様は、命令が記憶される非一時的なコンピュータ可読媒体を提供する。命令は、１つまたは複数のプロセッサによって実行されたときに、１つまたは複数のプロセッサに、車両を操縦する方法を実行させる。該方法は、道路の形状および位置を画定する道路セグメントを含み、さらに車両が自律走行モードで走行することができない道路セグメントを画定する複数の立ち入り禁止道路セグメントを識別するマップ情報を使用して、第１の位置から目的地までの走行ルートを作成するステップと、複数の立ち入り禁止道路セグメントからルートに関連する立ち入り禁止道路セグメントのセットを識別するステップと、車両の現在位置の周囲の局所領域を決定するステップと、局所領域内の位置に対応するマップ情報の道路セグメントを含む局所マップ領域を識別するステップと、局所マップ領域の道路セグメントから複数の立ち入り禁止道路セグメントのセットをフィルタリングするステップと、局所マップ領域のフィルタリングされた道路セグメントの各々の道路セグメントにコスト値を割り当てるステップと、任意の割り当てられたコスト値を使用して将来の所定時間における車両操縦プランを決定するステップと、プランに従って車両を操縦するステップとを含む。
本発明によれば、

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】［0010］本開示の態様に従う車両の一例の機能図である。

【図2A】［0011］本開示の態様に従うマップ情報を示す図である。

【図2B】［0011］本開示の態様に従うマップ情報を示す図である。

【図3A】［0012］本開示の態様に従う車両の外観図の例である。

【図3B】［0012］本開示の態様に従う車両の外観図の例である。

【図3C】［0012］本開示の態様に従う車両の外観図の例である。

【図3D】［0012］本開示の態様に従う車両の外観図の例である。

【図4】［0013］本開示の態様に従うシステムの絵図である。

【図5】［0014］本開示の態様に従う図４のシステムの機能図である。

【図6】［0015］本開示の態様に従う道路およびデータの一部を示す図である。

【図7】［0015］本開示の態様に従う道路およびデータの一部を示す図である。

【図8】［0015］本開示の態様に従う道路およびデータの一部を示す図である。

【図9】［0015］本開示の態様に従う道路およびデータの一部を示す図である。

【図10】［0015］本開示の態様に従う道路およびデータの一部を示す図である。

【図11】［0015］本開示の態様に従う道路およびデータの一部を示す図である。

【図12】［0015］本開示の態様に従う道路およびデータの一部を示す図である。

【図13】［0015］本開示の態様に従う道路およびデータの一部を示す図である。

【図14】［0015］本開示の態様に従う道路およびデータの一部を示す図である。

【図15】［0016］本開示の態様に従うフロー図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

［0017］ 本開示の技術は、自律走行車のためのルートのプランニングに関する。例えば、自律走行車は、目的地までのルートを作成する（すなわち、長期プランニング）およびルートに沿ったパスを作成する（すなわち、短期プランニング）のためのルート決定またはナビゲーションシステムを含むコンピューティングシステムによって制御され得る。ルート決定システムは、道路グラフを参照し、車両の現在位置を目的位置とつなぐ一連の道路セグメントもしくは車線セグメント（車線ＩＤ、始点、終点）を識別することによって、ルートを決定する。プランニングシステムは、その後、このルートを基準線として使用して、目的地に到達するために、どのような方向転換をして、どの車線を取るべきかを決定する。プランニングシステムがルートをたどらないパスを作成することができることにより、車両の現在の環境に対してより敏感に車両を制御することができる。

【0012】

［0018］ ルートを作成するために、ルート決定システムは、マップ情報にアクセスする必要がある。マップ情報は、道路表面、車線区画線、縁石、横断歩道などのような道路特徴の形状および向きを示し得る。上述したように、道路は、識別子、始点、および終点によって識別される車線内のセグメントによって画定され得る。セグメントを接続することによって、２つの位置間のルートが作成され得る。（車両の速度制約のため、危険エリアであるため、セグメントが十分にマッピングされていないために、または他の理由により）車両が安全に走行することができない場所のような特定のエリアを避けるために、マップ情報は、車両が走行できないセグメントまたは「立ち入り禁止領域」を含み得る。

【0013】

［0019］ ルートが識別されると、目的地に対する全ての関連する立ち入り禁止領域が識別され得る。目的地を始点とするスタート位置（典型的には、車両の現在位置）までの単純なグラフウォークが使用され得る。基本的には、これは、目的地が一定のままであることを前提とし、車両を目的地まで案内しない全てのセグメントを識別する。この時点で他の詳細な分析は必要でなく、したがって、この決定は１つの目的地に対して１回だけ行われ得る。

【0014】

［0020］ 車両の現在位置を使用して、車両の周囲の局所領域が識別され得る。この局所領域は、車両の後方の小さな領域および車両の前方（走行方向）および周囲（車両の横方向）のエリアを含み得る。例えば、局所領域は、ある所定時間内で車両が到達する可能性がある全てのエリアに対応し得る。この局所領域は、周期的に識別され得る。

【0015】

［0021］ 局所領域は、その後、単純なグラフカットを実行するのに使用され、すなわち、マップ領域をマップ情報の残りから分離するのに使用する周辺を画定し得る。あるいは、マップ情報のセグメントは、領域のエリア内で単純なグラフウォークを行うことによって識別され得る。任意の識別済み立ち入り禁止領域は、その後、フィルタリングされたマップ領域を取得するためにマップ領域から除去される。

【0016】

［0022］ フィルタリングされたマップ領域内の全ての残りのセグメントに、その後、コスト値が割り当てられる。コストは、車両の環境に関する先験的知識に基づいて（例えば、マップ情報のデータから）割り当てられる。コスト値の多くの領域間にはかなりの重複部分があるので、この情報は迅速な取り込みのためにローカルキャッシュに記憶され得る。

【0017】

［0023］ コスト値は、その後、車両を操縦する方法を決定するためにプランニングシステムに提供され得る。例えば、車両のコンピューティングデバイスは、局所領域から案内するセグメントの最低コストセットを決定し得る。その結果が、将来の短時間の間に車両を制御する方法をプランニングするのに使用され得る。

【0018】

［0024］ プランニングシステムは、１秒につき複数回新しいプランを決定するので、コスト値の多くは、ローカルキャッシュから簡単に取り込まれ得る。車両が局所領域内で移動したときに変化する可能性があるコスト値（例えば、目的地までの時間に関連するコスト値など）は、必要に応じて再計算され得る。さらに、コスト値の全てまたはそれ未満のコスト値は、新しい局所領域が計算されたときに再計算され得る。

【0019】

［0025］ 上述したようにコスト値を使用することによって、車両のコンピューティングデバイスは、ゆっくり進んでいるまたは停止している物体の側を通り抜けるまたは通過するかどうかに関して情報に基づいたより良い決定を行うことができる。したがって、本明細書に記載されている特徴により、車両のコンピューティングデバイスは、車両をリアルタイムで制御する方法に関して情報により十分に基づいたより良い決定を行うことができる。例えば、ルート決定システムは、２車線のセグメント間で移動するために多地点で方向転換する必要がある場合、または第１のパスが利用出来ない場合に第２のパスを使用する必要がある場合、車線変更を行うべきかどうかを決定することができる。このことは、周辺の環境条件に対する車両の利用可能な応答性を大きく改善し向上させ、その結果、プランニングシステムは目的地までの最良のパスを迅速かつ効率的に見つけることができる。さらに、このようにコスト値計算を制限し、１つの目的地に対して１回だけ全ての関連する立ち入り禁止領域を識別することによって、上述したルート決定システムおよびプランニングシステムの効率を劇的に向上させる。
システム例

【0020】

［0026］ 図１に示されているように、本開示の一態様の車両１００は、さまざまなコンポーネントを含む。本開示の特定の態様は、車両の特定のタイプに関して特に有用であるが、車両は、これらに限定されないが、自動車、トラック、オートバイ、バス、ＲＶ車などを含む車両いずれかのタイプであり得る。車両は、１つまたは複数のプロセッサ１２０、メモリ１３０、および典型的に汎用コンピューティングデバイスに存在する他のコンポーネントを含むコンピューティングデバイス１１０のような１つまたは複数のコンピューティングデバイスを有し得る。

【0021】

［0027］ メモリ１３０は、１つまたは複数のプロセッサ１２０によって実行され得る、またはそれ以外の形で使用され得る命令１３２およびデータ１３４を含む、１つまたは複数のプロセッサ１２０によってアクセス可能な情報を記憶する。メモリ１３０は、コンピューティングデバイス可読媒体、または電子デバイスを用いて読み取られ得るデータを記憶する他の媒体を含む、プロセッサによってアクセス可能な情報を記憶することができる任意のタイプのメモリ、例えば、ハードドライブ、メモリカード、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＤＶＤもしくは他の光学ディスク、および他の書き込み可能かつ読み込み可能なメモリであり得る。システムおよび方法は、上述の様々な組み合わせを含み得るので、命令およびデータの様々な部分が様々なタイプの媒体上に記憶される。

【0022】

［0028］ 命令１３２は、プロセッサによって直接実行される命令セット（例えば、機械コード）または間接的に実行される命令セット（例えば、スクリプト）の任意の命令セットであり得る。例えば、命令は、コンピューティングデバイス可読媒体上にコンピューティング・デバイス・コードとして記憶され得る。この点に関して、用語「命令」および「プログラム」は、本明細書において区別なく使用され得る。命令は、プロセッサによって直接処理するためにオブジェクトコード形式で記憶され得るか、スクリプトまたは要求に応じて解釈されるもしくは予めコンパイルされた独立したソース・コード・モジュールの集合を含む任意の他のコンピューティングデバイス言語で記憶され得る。命令の機能、方法、およびルーチンについて、以下でさらに詳細に説明する。

【0023】

［0029］ データ１３４は、命令１３２に従って、プロセッサ１２０よって取り込まれ、記憶され、または修正され得る。例えば、請求される主題は任意の特定のデータ構造によって制限されないが、データは、コンピューティング・デバイス・レジスタ内に、複数の異なるフィールドおよびレコードを有するテーブル、ＸＭＬ文書またはフラットファイルとして関係データベースで記憶され得る。データはさらに、任意のコンピューティングデバイス可読フォーマットでフォーマットされ得る。

【0024】

［0030］ １つまたは複数のプロセッサ１２０は、市販のＣＰＵのような任意の従来のプロセッサであり得る。あるいは、１つまたは複数のプロセッサは、ＡＳＩＣもしくは他のハードウェアベースのプロセッサのような専用のデバイスであり得る。図１は、プロセッサ、メモリ、および同一ブロック内にあるようなコンピューティングデバイス１１０の他の要素の機能図であるが、プロセッサ、コンピューティングデバイス、またはメモリは、実際に、複数のプロセッサ、コンピューティングデバイス、または同一の物理的筐体内に記憶される、もしくは記憶され得ないメモリを含み得ることは当業者によって理解されるであろう。例えば、メモリは、コンピューティングデバイス１１０とは異なる筐体内に配置されたハードドライブまたは他のストレージ媒体であり得る。したがって、プロセッサまたはコンピューティングデバイスへの言及は、同時に動作し得る、または同時に動作し得ないプロセッサまたはコンピューティングデバイスまたはメモリの集合への言及を含むことが理解されるであろう。

【0025】

［0031］ コンピューティングデバイス１１０は、上述のプロセッサおよびメモリ、さらにユーザ入力装置１５０（例えば、マウス、キーボード、タッチスクリーンおよび／またはマイク）および様々な電子ディスプレイ（例えば、スクリーンを有するモニタまたは情報を表示するように動作可能な電気デバイス）のように、通常はコンピューティングデバイスと共に使用されるコンポーネントの全てを含み得る。この実施例では、車両は、情報または視聴覚体験を提供するために車内電子ディスプレイ１５２および１つまたは複数のスピーカ１５４を含む。この点に関して、車内電子ディスプレイ１５２は、車両１００の車室内に配置され得、車両１００内の乗客に情報を提供するためにコンピューティングデバイス１１０によって使用され得る。

【0026】

［0032］ コンピューティングデバイス１１０はさらに、以下で詳細に説明するクライアント・コンピューティング・デバイスおよびサーバ・コンピューティング・デバイスのような他のコンピューティングデバイスとの通信を容易にするために１つまたは複数の無線ネットワーク接続１５６を含み得る。無線ネットワーク接続は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ ｌｏｗ ｅｎｅｒｇｙ（ＬＥ）、セルラー接続、および様々な構成のような近距離通信プロトコル、およびＩｎｔｅｒｎｅｔ、Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ、イントラネット、仮想プライベートネットワーク、広域ネットワーク、ローカルネットワーク、１つまたは複数の会社専用の通信プロトコルを使用するプライベートネットワーク、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ、ＷｉＦｉおよびＨＴＴＰを含むプロトコル、およびこれらの様々な組み合わせを含み得る。

【0027】

［0033］ 一実施例では、コンピューティングデバイス１１０は、車両１００に組み込まれた自律駆動コンピューティングシステムであり得る。自律駆動コンピューティングシステムは、車両の様々なコンポーネントと通信可能であり得る。例えば、図１に戻ると、コンピューティングデバイス１１０は、メモリ１３０の命令１３２に従って車両１００の移動、速度などを制御するために、減速システム１６０、加速システム１６２、操舵システム１６４、シグナリングシステム１６６、ルート決定システム１６８、測位システム１７０、知覚システム１７２のような車両１００の様々なシステムと通信状態であり得る。さらに、これらのシステムはコンピューティングデバイス１１０の外部のシステムとして図示されているが、車両１００を制御するための自律駆動コンピューティングシステムのように、コンピューティングデバイス１１０に組み込まれてもよい。

【0028】

［0034］ 一実施例として、コンピューティングデバイス１１０は、車両の速度を制御するために、減速システム１６０および加速システム１６２と相互作用し得る。同様に、操舵システム１６４は、車両１００の方向を制御するために、コンピューティングデバイス１１０によって使用され得る。例えば、車両１００が自動車またはトラックのように路上で使用するように構成されている場合、操舵システムは、車両の方向を変えるために車輪の角度を制御するためのコンポーネントを含み得る。シグナリングシステム１６６は、例えば、必要に応じて方向指示器またはブレーキライトを点灯させることによって、車両の意図を他の運転手または車両に知らせるために、コンピューティングデバイス１１０によって使用され得る。

【0029】

［0035］ ルート決定システム１６８は、ある位置までのルートを決定して、そのルートをたどるために、コンピューティングデバイス１１０によって使用され得る。この点に関して、ルート決定システム１６８および／またはデータ１３４は、詳細なマップ情報（例えば、道路の形状および高度、車線境界線、交差点、横断歩道、制限速度、信号機、建物、標識、リアルタイムの交通情報、植生、または他のこのような物体ならびに情報を識別する非常に詳細なマップ）を記憶し得る。すなわち、この詳細なマップ情報は、道路およびこれらの道路の速度制限（法定最高速度）を含む車両の想定される環境の形状を画定し得る。さらに、このマップ情報は、所与の位置においてどの通行方向が優先通行権を有するかを決定するために知覚システム１７２から受信されたリアルタイムの情報と共にコンピューティングデバイス１１０によって使用され得る、信号機、停止標識、譲れの標識などのような交通規制に関する情報を含み得る。

【0030】

［0036］ 図２Ａおよび図２Ｂは、交差点２２０、２２２、２２４を含む道路の一部のマップ情報の一例である。図２Ａは、車線マークもしくは車線境界線２１０、２１２、２１４、信号機２３０、２３２、２３４（明確化かつ簡略化するために他の図には図示せず）、停止標識２４０（明確化かつ簡略化するために他の図には図示せず）および停止線２５０、２５２、２５４の形状、位置、および他の特性を識別する情報を含むマップ情報の一部を示す。これらの特徴に加えて、マップ情報はさらに、車線境界線によって画定される車線ならびに各々の車線の通行方向を識別する情報およびコンピューティングデバイス１１０に車両が特定の操縦を完了させる（すなわち、車線もしくは交差点を曲がるもしくは渡る）ために優先通行権を有するかどうかを決定させる情報を含み得る。

【0031】

［0037］ 特徴情報に加えて、マップ情報は、一連の道路セグメントもしくは車線セグメントを含み得る。各々の車線セグメントは、始点、終点、および識別子によって画定される。例えば、図２Ｂは、例えば、車線セグメント２７０、２７２、２７４を含む複数の車線セグメントを加えた図２Ａの情報の大部分を示している。当然ながら、多くの車線セグメントが示されているが、明確化かつ簡略化するために、数本の車線セグメントのみを取り上げる。図２Ｂは、これらの始点および終点を白丸２６０、２６２、２６４、２６６のような白丸で示している。当然ながら、各々が始点および終点を表す多くの白丸が示されているが、明確化かつ簡略化するために、数個の白丸のみを取り上げる。図示されているように、白丸２６０は車線セグメント２７０の始点を表しており、白丸２６２は車線セグメント２７０の終点を表している。同様に、白丸２６２は車線セグメント２７２の始点を表しており、白丸２６４は車線セグメント２７２の終点を表している。さらに、白丸２６４は車線セグメント２７４の始点を表しており、白丸２６６は車線セグメント２７４の終点を表している。図示されていないが、これらの車線セグメントの各々は、識別子（例えば、車線セグメントの相対位置もしくは実際の位置に対応する数値）に関連付けられ得る。

【0032】

［0038］ マップ情報はさらに、セグメントに関する追加の情報を識別し得る。例えば、図２Ｂに示されているように、車線セグメント２７０、２７２は実線で示されており、車両が自律走行するために車線セグメント２７０、２７２が利用可能であることを示している。同時に、車線２７４は、車線セグメントが車両通行不可能な立ち入り禁止領域に対応することを示すために、破線で示されている。これは、例えば、既知の構造のエリア、過密エリア、高速道路の進入ランプへと案内する車線（例えば、車両が高速道路上またはそのような高速で走行することができない場所）、十分にマッピングされていない（すなわち、マップ情報に十分に記載されていない）エリアへと案内する車線、または他の理由によるエリアなどを含み得る。当然ながら、（車両が自律走行するのに利用可能な）多くの実線車線セグメントおよび破線車線セグメント（立ち入り禁止領域）が示されているが、明確化かつ簡略化するために、数本の車線セグメントのみを取り上げる。

【0033】

［0039］ マップ情報は、本明細書では、画像ベースのマップとして示されているが、マップ情報は完全に画像ベース（例えば、ラスター）である必要はない。例えば、マップ情報は、１つまたは複数の道路グラフまたは情報（例えば、道路、車線、交差点、およびこれらの特徴間の接続）のグラフネットワークを含み得る。各々の特徴は、グラフデータとして記憶され、地理的位置のような情報に関連付けられ得、各々の特徴が他の関連特徴（例えば、一時停止標識）と関係しているがどうかは、道路および交差点などに関係し得る。いくつかの実施例では、関連データは、特定の道路グラフの特徴の効率的な参照を可能にするために、道路グラフのグリッドベースの指標を含み得る。

【0034】

［0040］ 測位システム１７０は、マップ上もしくは地球上の車両の相対的もしくは絶対的な位置を決定するために、コンピューティングデバイス１１０によって使用され得る。例えば、測位システム１７０は、デバイスの緯度、経度、および／または海抜位置を決定するために、ＧＰＳ受信機を含み得る。レーザベースの位置決めシステム、慣性援用ＧＰＳ、またはカメラベースの位置決めシステムのような他の位置測定システムも車両の位置を特定するのに使用され得る。車両の位置は、緯度、経度、および海抜のような絶対的地理位置、さらにすぐ周囲の他の自動車に対する位置のような相対的位置情報を含み得、相対的位置情報は、絶対的地理位置よりも少ないノイズで決定され得ることが多い。

【0035】

［0041］ 測位システム１７０はさらに、加速度計、ジャイロスコープまたは車両の方向および速度またはその変化を決定するための別の方向／速度検出デバイスのようなコンピューティングデバイス１１０と通信する他のデバイスを含み得る。単なる一例として、加速装置は、重力の向きまたは加速装置に垂直な平面に対するピッチ、ヨー、ロール（またはその変化）を決定し得る。該装置はさらに、速度上昇または低下およびそのような変化の向きを追跡し得る。本明細書で述べた該装置の位置および向きのデータの提供は、コンピューティングデバイス１１０、他のコンピューティングデバイスおよびこれらの組み合わせに対して自動的に行われ得る。

【0036】

［0042］ 知覚システム１７２はさらに、車両、道路の障害物、信号機、標識、樹木などのような車両の外側の物体を検出するための１つまたは複数のコンポーネントを含み得る。例えば、知覚システム１７２は、コンピューティングデバイス１１０によって処理され得るレーザ、ソーナ、レーダ、カメラおよび／または他の検出デバイスを含み得る。車両が自動車のような小型の乗用車である場合、自動車は、屋根または他の都合の良い場所に取りつけられたレーザまたは他のセンサを含み得る。例えば、車両の知覚システムは、物体およびその特性（例えば、位置、向き、サイズ、形状、種類、移動の方向および速度など）を検出するために、ＬＩＤＡＲ、ソーナ、レーダ、カメラなどのような様々なセンサを使用し得る。センサからの生データおよび／または上記の特性は、コンピューティングデバイス１１０によって処理するために、記述関数またはベクトルに定量化され得る、またはまとめられ得る。以下でさらに詳細に説明するように、コンピューティングデバイス１１０は、車両の位置を決定するために測位システム１７０を使用し、その位置に安全に到達するのに必要な場合に物体を検出して物体に反応するために知覚システム１７２を使用し得る。

【0037】

［0043］ 図３Ａ～図３Ｄは、車両１００の外観図の例である。図示されているように、車両１００は、ヘッドライト３０２、フロントガラス３０３、テールランプ／方向指示器３０４、リヤウィンドウ３０５、ドア３０６、サイドミラー３０８、タイヤ・ホイール３１０、方向指示器／駐車灯３１２のような典型的な車両の多くの特徴を含む。ヘッドライト３０２、テールランプ／方向指示器３０４、および方向指示器／駐車灯３１２は、シグナリングシステム１６６に関連付けられ得る。さらに、ライトバー３０７もシグナリングシステム１６６に関連付けられ得る。

【0038】

［0044］ 車両１００はさらに、知覚システム１７２のセンサを含む。例えば、ハウジング３１４は、３６０度またはそれより狭い視野を有するための１つまたは複数のレーザ素子、および１つまたは複数のカメラ装置を含み得る。ハウジング３１６、３１８は、例えば、１つまたは複数のレーダおよび／またはソーナ装置を含み得る。さらに、知覚システム１７２の装置は、テールランプ／方向指示器３０４および／またはサイドミラー３０８のような典型的な車両コンポーネントに組み込まれ得る。これらのレーダ装置、カメラ装置、およびレーザ装置は、知覚システム１７２の一部としてこれらの装置からのデータを処理し、コンピューティングデバイス１１０にセンサデータを提供する処理コンポーネントに関連付けられ得る。

【0039】

［0045］ データ１３４は、所定時間（例えば、１０秒またはそれより長い、もしくはそれより短い時間）の物体の将来の挙動を予測するために様々な挙動ー時間モデルを記憶し得る。一実施例では、挙動ー時間モデルは、知覚システム１７２から受信された物体のデータ、および特に別の道路使用者のデータ（以下でさらに詳細に説明する道路使用者の特性および追加の文脈情報を含む）を使用するように構成され得る。一実施例として、位置、向き、速度、および他の特性が知覚システム１７２からのデータに含まれる場合には、挙動ー時間モデルは、所定時間の間に物体がどのような挙動を取り得るかの１つまたは複数の予測のセット、および各々の予測に対応する尤度値を提供し得る。予測は、例えば、所定時間に対応する将来の様々な時点で物体が存在すると予想される場所である将来位置のセットを定義する軌跡を含み得る。尤度値は、どの予測が（互いに対して）発生する可能性が高いかを示し得る。この点に関して、最大尤度値を有する予測は、発生する可能性が最も高く、低い尤度値を有する予測は、発生する可能性が低くなり得る。

【0040】

［0046］ したがって、挙動－時間モデルは、特定の道路使用者が特定の範囲または所定時間（例えば、１０秒）でどのような振る舞いをするかについて起こり得る仮説のセット、および各々の仮説に対する相対的な尤度を生成するように構成され得る。これらのモデルは、その位置で観察された物体が過去にどのような挙動を取ったかに関するデータ、直感などを使用してトレーニングされ得、さらに特定の種類の物体（例えば、車両、歩行者、オートバイ、自転車運転者など）に対して特別に指定され得る。コンピューティングデバイス１１０は、その後、車両の軌跡と相互作用し、考慮に値する十分な可能性のある仮説について推論し得る。

【0041】

［0047］ コンピューティングデバイス１１０は、様々なコンポーネントを制御することによって車両の方向および速度を制御し得る。例として、コンピューティングデバイス１１０は、詳細なマップ情報、知覚システム１７２，およびルート決定システム１６８からのデータを使用して、完全に自律的に車両を目的位置までナビゲートし得る。車両を操作するために、コンピューティングデバイス１１０は、車両に、（例えば、加速システム１６２によってエンジンに供給される燃料または他のエネルギーを増加させることによって）加速させ、（例えば、減速システム１６０によって、エンジンに供給される燃料を減少させることによって、ギアチェンジすることによって、および／またはブレーキをかけることによって）減速させ、（例えば、操舵システム１６４によって車両１００の前輪または後輪の方向を変えることによって）方向転換させ、（例えば、シグナリングシステム１６６の方向指示器を点灯させることによって）この方向転換を伝えさせ得る。したがって、加速システム１６２および減速システム１６０は、車両のエンジンと車両の車輪との間の様々なコンポーネントを含むドライブトレインの一部であり得る。また、これらのシステムを制御することによって、コンピューティングデバイス１１０はさらに、車両を自律的に操縦するために、車両のドライブトレインを制御し得る。

【0042】

［0048］ 車両１００の１つまたは複数のコンピューティングデバイス１１０はさらに、他のコンピューティングデバイスから情報を受信し、他のコンピューティングデバイスに情報を送信し得る。図４および図５はそれぞれ、ネットワーク４６０を介して接続された複数のコンピューティングデバイス４１０、４２０、４３０、４４０およびストレージシステム４５０を含むシステム例４００の絵図および機能図である。システム４００はさらに、車両１００および車両１００と同様に構成され得る車両１００Ａを含む。簡略化するために数台の車両およびコンピューティングデバイスしか示されていないが、典型的なシステムは、それよりもはるかに多い車両およびコンピューティングデバイスを含み得る。

【0043】

［0049］ 図４に示されているように、コンピューティングデバイス４１０、４２０、４３０、４４０の各々は、１つまたは複数のプロセッサ、メモリ、データ、および命令を含み得る。このようなプロセッサ、メモリ、データ、および命令は、コンピューティングデバイス１１０の１つまたは複数のプロセッサ１２０、メモリ１３０、データ１３４、および命令１３２と同様に構成され得る。

【0044】

［0050］ ネットワーク４６０および介在ノードは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ ＬＥのような近距離通信プロトコル、Ｉｎｔｅｒｎｅｔ、Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ、イントラネット、仮想プライベートネットワーク、広域ネットワーク、ローカルネットワーク、１つまたは複数の会社専用の通信プロトコルを使用するプライベートネットワーク、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ、ＷｉＦｉならびにＨＴＴＰおよびこれらの様々な組み合わせを含む様々な構成およびプロトコルを含み得る。このような通信は、モデムおよび無線インターフェースのように、他のコンピューティングデバイスに対してデータを送信することができる任意のデバイスによって促進され得る。

【0045】

［0051］ 一実施例では、１つまたは複数のコンピューティングデバイス４１０は、他のコンピューティングデバイスからデータを受信し、他のコンピューティングデバイスからのデータを処理し、他のコンピューティングデバイスにデータを送信するために、ネットワークの異なるノードと情報を交換する複数のコンピューティングデバイスを有するサーバ（例えば、負荷分散サーバファーム）を含み得る。例えば、１つまたは複数のコンピューティングデバイス４１０は、ネットワーク４６０を介して、車両１００の１つまたは複数のコンピューティングデバイス１１０または車両１００Ａの同様のコンピューティングデバイス、さらにクライアント・コンピューティング・デバイス４２０、４３０、４４０と通信することができる１つまたは複数のサーバ・コンピューティング・デバイスを含み得る。例えば、車両１００、１００Ａは、サーバ・コンピューティング・デバイスによって、様々な位置へ配車され得る車両群の一部であり得る。この点に関して、車両群の車両は、サーバ・コンピューティング・デバイスに、車両の個々の測位システムによって提供された位置情報を周期的に送信し得、１つまたは複数のサーバ・コンピューティング・デバイスは、車両の位置を追跡し得る。

【0046】

［0052］ さらに、サーバ・コンピューティング・デバイス４１０は、ネットワーク４６０を使用して、ユーザ４２２、４３２、４４２のようなユーザに情報を送信して、コンピューティングデバイス４２０、４３０、４４０のディスプレイ４２４、４３４、４４４のようなディスプレイ上に提示し得る。この点に関して、コンピューティングデバイス４２０、４３０、４４０は、クライアント・コンピューティング・デバイスと見なされ得る。

【0047】

［0053］ 図５に示されているように、各々のクライアント・コンピューティング・デバイス４２０、４３０、４４０は、ユーザ４２２、４３２、４４２によって使用されることを目的としたパーソナル・コンピューティング・デバイスであり得、１つまたは複数のプロセッサ（例えば、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、データならびに命令を記憶するメモリ（例えば、ＲＡＭならびに内蔵ハードドライブ）、ディスプレイ４２４、４３４、４４４のようなディスプレイ（例えば、スクリーンを有するモニタ、タッチスクリーン、プロジェクタ、テレビ、または情報を表示するために動作可能な他のデバイス）、およびユーザ入力装置（例えば、マウス、キーボード、タッチスクリーンもしくはマイク）を含む、通常はパーソナル・コンピューティング・デバイスと共に使用されるコンポーネントの全てを有し得る。クライアント・コンピューティング・デバイスはさらに、ビデオストリームを記録するためのカメラ、スピーカ、ネットワーク・インターフェース・デバイス、およびこれらの要素を互いに接続するのに使用されるコンポーネントの全てを含み得る。

【0048】

［0054］ クライアント・コンピューティング・デバイス４２０、４３０、４４０はそれぞれ、フルサイズのパーソナル・コンピューティング・デバイスを備え得るが、代替形態として、Ｉｎｔｅｒｎｅｔのようなネットワークを介して、サーバと無線でデータを交換することができるモバイル・コンピューティング・デバイスを備え得る。単なる例として、クライアント・コンピューティング・デバイス４２０は、携帯電話、またはＩｎｔｅｒｎｅｔもしくは他のネットワークを介して情報を取得することができる無線機器対応ＰＤＡ、タブレットＰＣ、ウェアラブル・コンピューティング・デバイスもしくはシステム、ラップトップ、またはネットブックのようなデバイスであり得る。別の実施例では、クライアント・コンピューティング・デバイス４３０は、図４に示されているような「スマートウオッチ」のようなウェアラブル・コンピューティング・デバイスであり得る。一実施例として、ユーザは、キーボード、キーパッド、マルチファクション入力ボタン、マイク、カメラまたは他のセンサによる可視信号（例えば、手または他のジェスチャ）、タッチスクリーンなどを使用して情報を入力し得る。

【0049】

［0055］ いくつかの実施例では、クライアント・コンピューティング・デバイス４４０は、ユーザ４２２、４３２のようなユーザにコンシェルジュサービスを提供するために管理者によって使用されるコンシェルジュ・ワーク・ステーションであり得る。例えば、ユーザ４４２は、コンシェルジュ・ワーク・ステーション４４０を使用して、以下でさらに詳細に説明するように、車両１００もしくは車両１００Ａの安全な動作およびユーザの安全性を保証するために、ユーザの個々のクライアント・コンピューティング・デバイスまたは車両１００もしくは車両１００Ａによるユーザとの通話またはオーディオ接続を介して通信し得る。図４および図５には１つのコンシェルジュ・ワーク・ステーション４４０のみしか示されていないが、典型的なシステムには、任意の数のこのようなワークステーションが含まれ得る。

【0050】

［0056］ ストレージシステム４５０は、様々なタイプの情報を記憶し得る。この情報は、本明細書に記載されている特徴のいくつかまたは全てを実行するために、１つまたは複数のサーバ・コンピューティング・デバイス４１０のようなサーバ・コンピューティング・デバイスによって検索され、またはそれ以外の方法でアクセスされ得る。例えば、情報は、１つまたは複数のサーバ・コンピューティング・デバイスに対するユーザを識別するために使用され得る認証情報（例えば、単一要素認証の場合のユーザ名およびパスワード、およびランダムな識別子、生体認証などのような多要素認証で一般に使用される他のタイプの認証情報）のようなユーザアカウント情報を含み得る。ユーザアカウント情報はさらに、ユーザの氏名、連絡先情報、ユーザのクライアント・コンピューティング・デバイス（または複数のデバイスが同一のユーザアカウントで使用される場合には、複数のデバイス）の識別情報、およびユーザ用の１つまたは複数の固有信号のような個人情報を含み得る。

【0051】

［0057］ メモリ１３０と同様に、ストレージシステム４５０は、ハードドライブ、メモリカード、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＤＶＤ、ＣＤ－ＲＯＭ、書き込み可能メモリ、読み取り専用メモリのようなサーバ・コンピューティング・デバイス４１０によってアクセス可能な情報を記憶することができる任意のタイプのコンピュータ化ストレージであり得る。さらに、ストレージシステム４５０は、物理的に同一または異なる地理的位置に配置され得る複数の異なるストレージデバイス上にデータが記憶される分散ストレージシステムを含み得る。ストレージシステム４５０は、図４に示されているようにネットワーク４６０を介してコンピューティングデバイスに接続され得、および／またはコンピューティングデバイス１１０、４１０、４２０、４３０、４４０などのいずれかに直接接続され得る、もしくは組み込まれ得る。
方法例

【0052】

［0058］ 図面に示されている上述の動作に加えて、様々な動作について説明する。以下の動作は以下で説明する正確な順序で実行される必要はないことを理解されたい。むしろ、様々なステップが、異なる順序で、もしくは同時に処理され得、さらにステップが追加され得る、または省略され得る。

【0053】

［0059］ 一態様では、ユーザは、クライアント・コンピューティング・デバイスに、車両を要求するためのアプリケーションをダウンロードし得る。例えば、ユーザ４２２、４３２は、ウェブサイトから直接、またはアプリケーションストアから電子メール内のリンクを介して、クライアント・コンピューティング・デバイス４２０、４３０にアプリケーションをダウンロードし得る。例えば、クライアント・コンピューティング・デバイスは、ネットワーク経由で、例えば、１つまたは複数のコンピューティングデバイス４１０に、アプリケーションの要求を送信し、それに対して、アプリケーションを受信し得る。アプリケーションは、クライアント・コンピューティング・デバイスでローカルにインストールされ得る。

【0054】

［0060］ ユーザは、その後、自身のクライアント・コンピューティング・デバイスを使用して、アプリケーションにアクセスし、車両を要求し得る。一実施例として、ユーザ４３２のようなユーザは、クライアント・コンピューティング・デバイス４３０を使用して、車両に対する１つまたは複数のサーバ・コンピューティング・デバイス４１０に要求を送信し得る。要求は、ピックアップ位置もしくはエリアおよび／または目的位置もしくはエリアを識別する情報を含み得る。これに対して、１つまたは複数のサーバ・コンピューティング・デバイス４１０は、例えば、予約状況および位置に基づいて、車両を識別し、ピックアップ位置まで車両を配車し得る。この配車は、車両をユーザ（および／またはユーザのクライアント・コンピューティング・デバイス）、ピックアップ位置、および目的位置もしくはエリアに割り当てるために、ユーザ（および／またはユーザのクライアントデバイス）を識別する車両に情報を送信することを伴い得る。

【0055】

［0061］ 車両１００が車両の配車の情報を受信すると、車両の１つまたは複数のコンピューティングデバイス１１０は、上述の様々な特徴を使用して車両をピックアップ位置まで操縦し得る。ユーザ（ここでは乗客）が安全に車両内に乗車すると、コンピューティングデバイス１１０は、車両を目的位置までルートに沿って自律的に制御するために、必要なシステムを始動させ得る。例えば、ナビゲーションシステム１６８は、データ１３４のマップ情報を使用してマップ情報の車線セグメントのセットに沿った目的位置までのパスまたはルートを決定し得る。コンピューティングデバイス１１０は、その後、上述したように、目的地に向けてルートに沿って車両を自律的に（または自律走行モードで）操縦し得る。

【0056】

［0062］ 図６は、図２Ａおよび図２Ｂのマップ情報内に画定された道路の一部に対応する道路の一部の例の図である。例えば、図６は、交差点２２０、２２２、２２４に対応する交差点６２０、６２２、６２４を示す。さらに、車線境界線６１０、６１２、６１４の形状、位置、および他の特性は、車線境界線２１０、２１２、２１４の形状、位置、および他の特性に対応する。同様に、信号機６３０、６３２、６３４（明確化かつ簡略化するために他の図には図示せず）は交通信号２３０、２３２、２３４に対応し、停止標識６４０（明確化かつ簡略化するために他の図には図示せず）は停止標識２４０に対応し、停止線６５０、６５２、６５４は停止線２５０、２５２、２５４に対応する。

【0057】

［0063］ ルート決定システム１６８は、セグメントを接続することによって、２つの位置間のルートを作成し得る。例えば、図６は、スタート位置（すなわち、車両１００のスタート位置）を表すマーカ６７０と目的位置を表すマーカ６７２との間のルート６６０を示している。図示されているように、ルート６６０は、スタート位置と目的位置との間でつながれた図２Ｂのマップ情報の複数の車線セグメントを含む。当然ながら、このようなルートは、マップ情報内で立ち入り禁止領域として識別された車線セグメントを含まない。

【0058】

［0064］ ルートが識別されると、目的位置に対して全ての関連する立ち入り禁止領域が識別され得る。目的地を始点とするスタート位置までの単純なグラフウォークが使用され得る。基本的には、これは、目的地が一定のままであることを前提とし、車両を目的地まで案内しない全てのセグメントを識別する。例えば、マーカ６７２で表された目的地が一定のままであることを前提として、図７は、車線セグメント２７４を含む、ルート６６０が通過する領域内にある図２Ｂのマップ情報からの立ち入り禁止領域の全て（破線で示された車線セグメント）を示している。さらに、図７は、車線セグメント７１０、７２０、７３０（破線で示されている）に対応する追加の立ち入り禁止を示しているが、これは、詳細なマップ情報には立ち入り禁止として含まれないが、マーカ６７１の目的位置まで車両を案内しない車線セグメントに対応する。この時点で他の詳細な分析は必要でなく、したがって、この決定は１つの目的地に対して１回だけ行われ得る。

【0059】

［0065］ 車両の現在位置を使用して、局所領域が識別され得る。この局所領域は、車両の後方の小さな領域および車両の前方（走行方向）および周囲（車両の横方向）のエリアを含み得る。例えば、局所領域は、ある所定時間内で、例えば、この先のおよそ４５秒間、および車両が位置していた時点の直近のおよそ１０秒間で、車両が到達する可能性がある全てのエリアに対応し得る。図８は、図２Ａおよび図２Ｂのマップ情報と共にマーカ６７０（図示せず）のスタート位置における車両１００を示している。局所領域８００は、車両１００が所定時間内で到達し得る車線セグメントを含むエリアを表している。この局所領域は、周期的に、例えば、およそ２～３秒ごとに、識別され得る。

【0060】

［0066］ 局所領域は、その後、単純なグラフカットを実行するのに使用され、すなわち、マップ領域をマップ情報の残りから分離するのに使用する周辺を画定する。例えば、局所領域８００のグラフカットにより、図９に示されているようにマップ領域９００が得られる。これは、マップ領域内の車線セグメントの全てを識別する。あるいは、マップ情報のセグメントは、領域のエリア内で単純なグラフウォークを行うことによって識別され得る。

【0061】

［0067］ （マップ情報および目的位置に基づいて識別された任意の追加の立ち入り禁止領域からの）任意の識別済み立ち入り禁止領域は、その後、フィルタリングされたマップ領域を取得するためにマップ領域から除去される。例えば、マップ領域９００から図７に示されている識別済み立ち入り禁止領域（破線で示された車線セグメント）をフィルタリングすることにより、図１０のフィルタリングされたマップ領域１０００が得られる。

【0062】

［0068］ その後、フィルタリングされたマップ領域内の全ての残りの車線セグメントに、コスト値が割り当てられる。コストは、車両の環境の先験的知識に基づいて割り当てられ得る。例えば、車線セグメントでは車両１００が新しい車線に合流する必要があるかどうか、車線セグメントでは別の車両が新しい車線に合流しなければならないかどうか、車線セグメントは交通量の多い商業エリア（すなわち、路上駐車、ある場所から移動またはバックする車両、歩行者の往来が多い）内の最右車線であるかどうか、車線が単数または複数のアクティブドライブウェイ（すなわち、他の車両が単数または複数のドライブウェイから出ようとしている）の最右車線であるかどうか、車線セグメントが狭い道路に対応するかどうか、車線セグメントが片側もしくは両側に常に多くの車両が駐車していることによって狭くなった道路に対応するかどうか、車線セグメントでは車両が特定のタイプの方向転換（すなわち、優先左折、全方向一旦停止の十字路における左折、交通整理のされていない左折、非優先左折など）をする必要があるかどうか、車線セグメントが特定の分類を有する道路（すなわち、無料高速道路、有料高速道路、幹線道路、大通り、郊外の道路、都市の道路、生活道路、駐車場など）に対応するかどうか、車線セグメントが建設エリアに対応するかどうか、車線セグメントから目的地に到達するまでの時間などに基づいて、コストが各々の車線セグメントに割り当てられ得る。コスト値の多くに対する領域間にかなりの重複部分があるので、この情報は迅速な取り込みのためにローカルキャッシュに記憶され得る。

【0063】

［0069］ コスト値は、その後、車両を操縦する方法を決定するためにプランニングシステムに提供され得る。例えば、車両のコンピューティングデバイスは、局所領域から案内するセグメントの最低コストセットを決定し得る。目的地に到達するまでの時間に関して、コンピューティングデバイスは、車両の現在位置または将来位置から局所領域の端まで到達するためのコストを最小化することを試み得る。さらに、コンピューティングデバイスは、局所領域の端のさまざまな車線セグメントから目的地まで行くコストも考慮し、局所領域内のどのパスを使用すべきかを識別するときに、これを一要素として使用し得る。例えば、局所領域からの出口が２つ存在する、つまり、目的地から２分に位置にある出口と目的地から２０分の位置にある出口とが存在する場合、コンピューティングデバイスに局所領域内のどのパスが他のパスより好ましいか（低いコストを有するか）を知らせるために、その１８分差が使用され得る。その結果が、将来の短時間の間（例えば、この先のおよそ１０秒間）に車両を制御する方法をプランニングするのに使用され得る。

【0064】

［0070］ プランニングシステムは、１秒につき複数回新しいプランを決定するので、コスト値の多くは、車両のコンピューティングデバイス内のローカルキャッシュに簡単に記憶され、そこから簡単に取り込まれ得る。車両が局所領域内で移動したときに変化する可能性があるコスト値（例えば、目的地までの時間に関するコスト値など）は、必要に応じて再計算され得る。さらに、コスト値の全てまたはそれ未満のコスト値は、新しい局所領域が計算されたときに再計算され得る。

【0065】

［0071］ 上述したようにコスト値を使用することによって、車両のコンピューティングデバイスは、ゆっくり進んでいるまたは停止している物体の側を通り抜けるまたは通過するかどうかに関して情報に基づいたより良い決定を行うことができる。図１１～図１４は、このようなシナリオの例を示している。図１１は、ゆっくり進んでいるまたは停車している車両の側を通り抜ける一例を示しており、この場合、そのまま直進を続けることは、曲がるよりも最適でないが、直進が選択されている。この実施例では、車両１００は、交差点６２４に向かって進んでいる。車両１１００は、同様に交差点６２４に接近しており、車両１００と同じ車線内にある。上述したように、車両１１００は、ゆっくり進んでいるまたは停車している車両であり得る。

【0066】

［0072］ 図２Ｂの車線セグメントのサブセットは、黒実線、グレー実線、または破線で示されている。黒実線の車線セグメント（例えば、車線セグメント１１２０、１１２２、１１２４）は、低いコスト値を有する車線セグメントを表している。この点に関して、これらの黒実線の車線セグメントは、実際には、車両が目的地（図示せず）まで辿っているルートであって、車両が交差点６２４で右折することを含むルートに対応し得る。グレー実線の車線セグメント（例えば、車線セグメント１１３０、１１３２、１１３４）は、黒実線の車線セグメントよりも高いコスト値を有する車線セグメントを表している。破線の車線セグメント（例えば、車線セグメント１１４０、１１４２、１１４４）は、（図２Ｂに示されているような）立ち入り禁止領域に関連する車線セグメントまたは単にグレー実線の車線セグメントよりも高いコスト値を有する車線セグメントを表している。当然ながら、明確化かつ簡略化するために、図２Ｂの車線セグメントのサブセットのみが示されている。この実施例では、コンピューティングデバイスは、車両１１００を回避して、実際に交差点６２４で右折せずに交差点６２４を通過するように車両１００を制御することができる。当然ながら、コンピューティングデバイス１１０は、高いコスト値が付与された破線の車線セグメントを使用する可能性がある。

【0067】

［0073］ 図１２は、ゆっくり進んでいるまたは停車している車両の側を通り抜ける一例を示しており、この場合、そのまま直進を続けることは最適ではない。この実施例では、車両１００は、交差点６２４に向かって進んでいる。車両１２００は、同様に交差点６２４に接近しており、車両１００と同じ車線内にある。上述したように、車両１２００は、ゆっくり進んでいるまたは停車している車両であり得る。

【0068】

［0074］ 図２Ｂの車線セグメントのサブセットは、黒実線、グレー実線、または破線で示されている。黒実線の車線セグメント（例えば、車線セグメント１２２０、１２２２、１２２４）は、低いコスト値を有する車線セグメントを表している。この点に関して、これらの黒実線の車線セグメントは、実際には、車両が目的地（図示せず）まで辿っているルートであって、車両が交差点６２０で右折することを含むルートに対応し得る。グレー実線の車線セグメント（例えば、車線セグメント１２３０、１２３２、１２３４）は、黒実線の車線セグメントよりも高いコスト値を有する車線セグメントを表している。破線の車線セグメント（例えば、車線セグメント１２４０、１２４２）は、（図２Ｂに示されているような）立ち入り禁止領域に関連する車線セグメントまたは単にグレー実線の車線セグメントよりも高いコスト値を有する車線セグメントを表している。当然ながら、明確化かつ簡略化するために、図２Ｂの車線セグメントのサブセットのみが示されている。この実施例では、コンピューティングデバイスは、車両１２００を回避するが、交差点６２０を通過しないように車両１００を制御することができる。ここでは、コンピューティングデバイスは、車線セグメント１２４０、１２４２は立ち入り禁止領域（あるいは、非常に高いコスト値）を表しているので、この車線セグメントを使用しない。したがって、車両１００は、交差点６２０を右折せずにそのまま通過することができなくなる。

【0069】

［0075］ 同様に、コンピューティングデバイス１１０は、特定の車線内で走行すべきかどうかに関して決定することができる。例えば、交通量が多い道路上では、右車線での走行を回避しようとする必要があり得るが、図１３の実施例に見られるように、左車線を回避することも安全上の理由から重要であり得る。この実施例では、車両１００は、交差点６２２に向かって進んでいる。図２Ｂの車線セグメントのサブセットは、黒実線、グレー実線、または破線で示されている。黒実線の車線セグメント（例えば、車線セグメント１３２０、１３２２、１３２４）は、低いコスト値を有する車線セグメントを表している。この点に関して、これらの黒実線の車線セグメントは、実際には、車両が目的地（図示せず）まで辿っているルートであって、車両が交差点６２２を通過することを含むルートに対応し得る。グレー実線の車線セグメント（例えば、車線セグメント１３３０、１３３２、１３３４）は、黒実線の車線セグメントよりも高いコスト値を有する車線セグメントを表している。破線の車線セグメント（例えば、車線セグメント１３４０、１３４２、１３４４）は、（図２Ｂに示されているような）立ち入り禁止領域に関連する車線セグメントまたは単にグレー実線の車線セグメントよりも高いコスト値を有する車線セグメントを表している。当然ながら、明確化かつ簡略化するために、図２Ｂの車線セグメントのサブセットのみが示されている。この実施例では、コンピューティングデバイスは、より低いコスト値であるという理由から車線セグメント１３２０、１３２２、１３２４（中央車線）を優先して、車線セグメント１３２０、１３２２、１３２４、１３３０、１３３２、１３３４（右車線または中央車線）のいずれかにおいて車両１００を操縦するために車両１００を制御することができる。ここでは、コンピューティングデバイスは、車線セグメント１３４０、１３４２、１３４４（左車線）は立ち入り禁止領域（あるいは、非常に高いコスト値）を表しているので、この車線セグメントを使用しない。したがって、車両１００は、左車線で走行するができなくなるが、中央車線または右車線での走行は許可される。

【0070】

［0076］ また、コスト値により、車両のコンピューティングデバイスは一方向（図１２の実施例に示されている）または複数の方向への強制的な車線変更を識別することができる。例えば、図１４は、強制的な車線変更を示しているが、２つの選択肢（右折または左折／Ｕターン）を含む。 この実施例では、車両１００は、交差点６２２に向かって進んでいる。図２Ｂの車線セグメントのサブセットは、黒実線、グレー実線、または破線で示されている。黒実線の車線セグメント（例えば、車線セグメント１３２０、１３２２、１３２４）は、低いコスト値を有する車線セグメントを表している。この点に関して、これらの黒実線の車線セグメントは、実際には、車両が目的地（図示せず）まで辿っているルートであって、車両が交差点６２２を通過し、右折することを含むルートに対応し得る。グレー実線の車線セグメント（例えば、車線セグメント１３３０、１３３２、１３３４）は、黒実線の車線セグメントよりも高いコスト値を有する車線セグメントを表しており、この実施例では、車両が交差点６２２を通過して交差点６２２で左折またはＵターンすることに対応する。破線の車線セグメント（例えば、車線セグメント１３４０、１３４２、１３４４）は、（図２Ｂに示されているような）立ち入り禁止領域に関連する車線セグメントまたは単にグレー実線の車線セグメントよりも高いコスト値を有する車線セグメントを表している。当然ながら、明確化かつ簡略化するために、図２Ｂの車線セグメントのサブセットのみが示されている。この実施例では、コンピューティングデバイスは、より低いコスト値であるという理由から車線セグメント１３２０、１３２２、１３２４（右車線）を優先して、車線セグメント１３２０、１３２２、１３２４、１３３０、１３３２、１３３４（右車線または中央車線）のいずれかにおいて車両１００を操縦するために車両１００を制御することができる。ここでは、コンピューティングデバイスは、車線セグメント１３４０、１３４２、１３４４（左車線）は立ち入り禁止領域（あるいは、非常に高いコスト値）を表しているので、この車線セグメントを使用しない。したがって、車線セグメント１３４０、１３４２、１３４４により、車両は右車線、中央車線または左車線で交差点を通過することができなくなる。さらに、車線セグメント１３４０、１３４２、１３４４は、コンピューティングデバイス１１０に、交差点６２２において（車線セグメント１３２２、１３２４に沿って）右折または（車線セグメント１４３２、１４３４に沿って）左折／Ｕターンのいずれかをするように車両１００を制御させる。

【0071】

［0077］ 図１５は、車両１００を自律走行モードで操縦するために車両１００のコンピューティングデバイス１１０のような車両の１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって実行され得るフロー図１５００の一例である。この実施例では、ブロック１５１０において、マップ情報を使用して第１の位置から目的地までの走行ルートが作成される。マップ情報は、道路の形状および位置を画定する道路セグメントを含み、車両が自律走行モードで走行することができない道路セグメントを画定する複数の立ち入り禁止道路セグメントを識別する。ブロック１５２０において、複数の立ち入り禁止道路セグメントからルートに関連する立ち入り禁止道路セグメントのセットがマップ情報から識別される。ブロック１５３０において、車両の現在位置の周囲の局所領域が決定される。ブロック１５４０において、局所領域内の位置に対応するマップ情報の道路セグメントを含む局所マップ領域が決定される。ブロック１５５０において、複数の立ち入り禁止道路セグメントのセットが局所マップ領域の道路セグメントからフィルタリングされる。ブロック１５６０において、局所マップ領域のフィルタリングされた道路セグメントの各々の道路セグメントにコスト値が割り当てられる。ブロック１５７０において、任意の割り当てられたコスト値を使用して、将来の所定時間における車両操縦プランが決定される。ブロック１５８０において、車両がプランに従って操縦される。

【0072】

［0078］ 特に明記しない限り、上述の代替の実施例は互いに排他的でなく、固有の利点を達成するために様々な組み合わせで実施され得る。上述した特徴の上記および他の変形形態および組み合わせは、請求項によって定義された主題から逸脱せずに利用され得、実施形態の上記説明は、請求項によって定義された主題を制限するものではなく、単なる例であると解釈すべきである。さらに、本明細書に記載されている実施例および「～のような」、「～を含む」などのような表現の節の提示は、請求項の主題を特定の実施例に制限するものであると解釈すべきでなく、むしろ、実施例は、多くの可能な実施形態のうちの単なる１つの実施形態を例示するものである。また、異なる図面内の同一の参照番号は、同一または同様の要素を特定し得る。

【産業上の利用可能性】

【0073】

［0079］ 本明細書に記載されている技術は、例えば、自律走行車の動的ルート決定を含む広範囲の産業上の利用可能性を有する。

【図1】

【図2A】

【図2B】

【図3A】

【図3B】

【図3C】

【図3D】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】