(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2023-06-09
(54)【発明の名称】センサポッドアセンブリ
(51)【国際特許分類】
G01S 17/931 20200101AFI20230602BHJP
B60S 1/62 20060101ALI20230602BHJP
G01S 7/481 20060101ALI20230602BHJP
【ＦＩ】
G01S17/931
B60S1/62 110A
B60S1/62 110B
B60S1/62 120B
B60S1/62 120C
B60S1/62 110C
G01S7/481 Z
【審査請求】未請求
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2022565963
(86)(22)【出願日】2021-04-30
(85)【翻訳文提出日】2022-10-28
(86)【国際出願番号】 US2021030321
(87)【国際公開番号】W WO2021222848
(87)【国際公開日】2021-11-04
(31)【優先権主張番号】16/864,082
(32)【優先日】2020-04-30
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(31)【優先権主張番号】16/864,122
(32)【優先日】2020-04-30
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(31)【優先権主張番号】16/864,146
(32)【優先日】2020-04-30
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(31)【優先権主張番号】16/864,138
(32)【優先日】2020-04-30
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(31)【優先権主張番号】16/864,109
(32)【優先日】2020-04-30
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(81)【指定国・地域】
(71)【出願人】
【識別番号】518156417
【氏名又は名称】ズークス インコーポレイテッド
(74)【代理人】
【識別番号】110001243
【氏名又は名称】弁理士法人谷・阿部特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】デレク アダムス
(72)【発明者】
【氏名】ダニエル グレン ジョンソン
(72)【発明者】
【氏名】クリストファー ウィリアム ラバディ
(72)【発明者】
【氏名】ライアン マクマイケル
(72)【発明者】
【氏名】ダニエル ミラー
(72)【発明者】
【氏名】ピーター トーマス ミトロス
(72)【発明者】
【氏名】アヌバウ タークル
(72)【発明者】
【氏名】ジョセフ パトリック ワーガ
(72)【発明者】
【氏名】オースティン イン－ジェイ イー
【テーマコード（参考）】
3D225
5J084
【Ｆターム（参考）】
3D225AA11
3D225AC02
3D225AC07
3D225AD22
5J084AC02
5J084DA04
5J084EA34
(57)【要約】
センサポッドシステムは、環境からデータを収集するように構成された複数のセンサをもつ１つまたは複数のセンサポッドを含む。センサポッドは、重複する視野をもつ個々のセンサによって作成される有効な視野を有し得る。センサポッドシステムは、異なるタイプおよびモダリティのセンサを含み得る。センサポッドシステムのセンサポッドは、車両、たとえば、自律車両上にモジュール的に設置され、車両の動作中に環境のデータを収集し、与え得る。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
センサポッドであって、車両に前記センサポッドを取外し可能に結合する取付けインターフェースを備えるフレームと、
前記フレームの第１の位置に取外し可能に取り付けられる第１のセンサであって、前記第１のセンサは、第１の視野を有する、第１のセンサと、
前記フレームの第２の位置に取り付けられる、第２の視野を有する第２のセンサであって、前記第１の視野の少なくとも一部分が、前記第２の視野の少なくとも一部分と重複する、第２のセンサと、
前記フレームの第３の位置に取り付けられる、第３の視野を有する第３のセンサであって、前記第１の視野の少なくとも一部分と前記第２の視野の少なくとも一部分とは、前記第３の視野の少なくとも一部分と重複し、前記第１のセンサと前記第２のセンサとは、第１のタイプのものであり、前記第３のセンサは、前記第１のタイプとは異なる第２のタイプのものである、第３のセンサと
を備えるセンサポッド。
【請求項2】
前記第１のタイプのセンサは、撮像センサを備え、前記第２のタイプのセンサは、ＬＩＤＡＲセンサを備える
請求項１に記載のセンサポッド。
【請求項3】
前記フレームの第４の位置に取外し可能に取り付けられる第４のセンサであって、前記第４のセンサは、第４の視野を有し、前記第２の視野の少なくとも一部分と前記第３の視野の一部分とは、前記第４の視野の少なくとも一部分と重複する、第４のセンサと、前記フレームの第５の位置に取り付けられる、第５の視野を有する第５のセンサであって、前記第４の視野の少なくとも一部分が、前記第５の視野の少なくとも一部分と重複する、第５のセンサと
をさらに備える請求項１に記載のセンサポッド。
【請求項4】
前記第１のセンサは、第１の方向に光軸を配向される第１のカメラを備え、前記第２のセンサは、第２の方向に光軸を配向される第２のカメラを備え、前記第４のセンサは、前記第１の方向とは実質的に反対側の第３の方向に光軸を配向される第３のカメラを備え、前記第２の方向は、前記第１の方向と前記第３の方向との間にあり、前記第１の視野と前記第２の視野とは、前記第３の視野とは異なる請求項３に記載のセンサポッド。
【請求項5】
前記フレームは、鋳物フレームを備え、前記鋳物フレームは、前記第１のセンサをサポートするように構成された前記第１の位置における第１の鋳物表面と、
前記第２のセンサをサポートするように構成された前記第２の位置における第２の鋳物表面と、
前記第３のセンサをサポートするように構成された前記第３の位置における第３の鋳物表面と
を備える請求項１に記載のセンサポッド。
【請求項6】
前記鋳物フレームは、前記車両に前記センサポッドを取り付けるように構成された第６の位置における鋳物取付け表面をさらに備える請求項５に記載のセンサポッド。
【請求項7】
１つまたは複数のセンサを洗浄するための洗浄システムであって、前記洗浄システムは、前記センサポッドの少なくとも１つのセンサに適用可能な多様なタイプの流体を備える、洗浄システムをさらに備える請求項１に記載のセンサポッド。
【請求項8】
前記車両に結合可能な供給ハーネスであって、前記供給ハーネスは、前記洗浄システムに流体と加圧空気とを供給するための液体接続および加圧空気接続と前記センサのうちの１つまたは複数に電力を供給するための電力接続とを備える、供給ハーネスをさらに備える請求項７に記載のセンサポッド。
【請求項9】
前記車両に電気的に結合可能で、前記第１のセンサ、前記第２のセンサ、前記第３のセンサ、第４のセンサ、および第５のセンサから前記車両のコンピューティングシステムにセンサデータを送信するための前記第１のセンサ、前記第２のセンサ、前記第３のセンサ、前記第４のセンサ、および前記第５のセンサに電気的に結合されたセンサハーネスをさらに備える請求項１に記載のセンサポッド。
【請求項10】
前記センサポッドは、非対称であり、前記取付けインターフェースは、前記第２の位置と実質的に反対側に配設される第６の位置に位置し、前記車両に結合されたセンサポッドのマウントは、前記センサポッドの側から突出する
請求項１に記載のセンサポッド。
【請求項11】
車両であって、４つの四分区間を有する本体と、
２つのセンサポッドであって、前記２つのセンサポッドのセンサポッドは、前記車両の前記４つの四分区間の異なる四分区間に配設され、取付けアームを通して前記車両に結合され、前記２つのセンサポッドのセンサポッドは、
前記取付けアームに取外し可能に結合された取付けインターフェースを備えるフレームと、
前記フレームの第１の位置に取外し可能に取り付けられる第１のセンサであって、前記第１のセンサは、第１の視野を有する、第１のセンサと、
前記フレームの第２の位置に取り付けられる、第２の視野を有する第２のセンサであって、前記第１の視野が、前記第２の視野の少なくとも一部分と重複し、前記第２の位置が、前記取付けアームの実質的に反対側に配設される、第２のセンサと、
前記フレームの第３の位置に取り付けられる、第３の視野を有する第３のセンサであって、前記第２の視野の少なくとも一部分が、前記第３の視野の少なくとも一部分と重複する、第３のセンサと、
前記フレームの第４の位置に取外し可能に取り付けられる第４のセンサであって、前記第４のセンサは、第４の視野を有し、前記第１の視野の少なくとも一部分と、前記第２の視野の一部分と、前記第３の視野の一部分とは、前記第４の視野の少なくとも一部分と重複する、第４のセンサと
を備える、２つのセンサポッドと
を備える車両。
【請求項12】
前記第１のセンサと、前記第２のセンサと、前記第３のセンサとは、第１のタイプのものであり、前記第４のセンサは、第２のタイプのものである請求項１１に記載の車両。
【請求項13】
前記本体は、第１の側面と、第２の側面と、第１の縦端部と、第２の縦端部とを有し、第１のセンサポッドは、前記第１の側面および前記第１の縦端部にある前記車両の第１の四分区間に配設され、
第２のセンサポッドは、前記第２の側面および前記第１の縦端部にある前記車両の第２の四分区間に配設され、
第３のセンサポッドは、前記第１の側面および前記第２の縦端部にある前記車両の第３の四分区間に配設され、
第４のセンサポッドは、前記第２の側面および前記第２の縦端部にある前記車両の第４の四分区間に配設され、
前記第１のセンサポッドと前記第４のセンサポッドとは第１の形状を有し、前記第２のセンサポッドと前記第３のセンサポッドとは、前記第１の形状の鏡像である第２の形状を有する
請求項１１に記載の車両。
【請求項14】
システムであって、車両の取付けアームに前記システムを取外し可能に結合する取付けインターフェースを備えるフレームと、
前記フレームの第１の位置に取外し可能に取り付けられる第１のセンサであって、前記第１のセンサは、第１の視野を有する、第１のセンサと、
前記フレームの第２の位置に取り付けられる、第２の視野を有する第２のセンサであって、前記第１の視野の少なくとも一部分が、前記第２の視野の少なくとも一部分と重複し、前記第２の位置が、前記取付けアームの実質的に反対側に配設される、第２のセンサと、
前記フレームの第３の位置に取り付けられる、第３の視野を有する第３のセンサであって、前記第２の視野の少なくとも一部分は、前記第３の視野の少なくとも一部分と重複し、前記第１のセンサと前記第２のセンサとは、第１のタイプのものであり、前記第３のセンサは、前記第１のタイプとは異なる第２のタイプのものである、第３のセンサと
を備えるシステム。
【請求項15】
前記第１のタイプのセンサは、撮像センサを備え、前記第２のタイプのセンサは、ＬＩＤＡＲセンサを備える
請求項１４に記載のシステム。
【請求項16】
前記フレームの第４の位置に取外し可能に取り付けられる第４のセンサであって、前記第４のセンサは、第４の視野を有し、前記第２の視野の少なくとも一部分は、前記第４の視野の少なくとも一部分と重複する、第４のセンサをさらに備える請求項１４に記載のシステム。
【請求項17】
前記第１のセンサは、第１の方向に光軸を配向される第１のカメラを備え、前記第２のセンサは、第２の方向に光軸を配向される第２のカメラを備え、前記第４のセンサは、前記第１の方向とは実質的に反対側の第３の方向に光軸を配向される第３のカメラを備え、前記第２の方向は、前記第１の方向と前記第３の方向との間にあり、前記第１の視野と前記第２の視野とは、前記第３の視野とは異なる請求項１６に記載のシステム。
【請求項18】
前記フレームは、鋳物フレームを備え、前記鋳物フレームは、前記第１のセンサをサポートするように構成された前記第１の位置における第１の鋳物表面と、
前記第２のセンサをサポートするように構成された前記第２の位置における第２の鋳物表面と、
前記第３のセンサをサポートするように構成された前記第３の位置における第３の鋳物表面と、
前記車両に前記システムを取り付けるように構成された第６の位置における鋳物取付け表面と
を備え、
前記第１のセンサは、第１の公差しきい値を下回って前記第２のセンサに対して取り付けられ、前記第２のセンサは、第２の公差しきい値を下回って前記車両に対して取り付けられる
請求項１４に記載のシステム。
【請求項19】
１つまたは複数のセンサを洗浄するための洗浄システムであって、前記洗浄システムは、少なくとも１つのセンサに適用可能な多様なタイプの流体を備える、洗浄システムをさらに備える請求項１４に記載のシステム。
【請求項20】
前記車両に結合可能な供給ハーネスであって、前記供給ハーネスは、前記洗浄システムに流体と加圧空気とを供給するための液体接続および加圧空気接続と前記センサのうちの１つまたは複数に電力を供給するための電力接続とを備える、供給ハーネスをさらに備える請求項１９に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、センサポッドアセンブリに関する。
【背景技術】
【0002】
関連出願
本出願は、参照により本明細書に組み込まれる、それぞれ２０２０年４月３０日に出願された米国特許出願第１６／８６４，０８２号、第１６／８６４，１０９号、第１６／８６４，１２２号、第１６／８６４，１３８号、および第１６／８６４，１４６号の優先権を主張する。
本出願は、参照により本明細書に組み込まれる、それぞれ２０２０年４月３０日に出願された米国特許出願第１６／８６４，０８２号、第１６／８６４，１０９号、第１６／８６４，１２２号、第１６／８６４，１３８号、および第１６／８６４，１４６号の優先権を主張する。
【0003】
現在動作している多くの車両は、センサを使用してそれらの周囲を知覚するように設計されている。センサは、車両に、たとえば、車両の本体パネル中にしばしば統合される。しかしながら、車両本体への統合は、センサの視野をしばしば限定する。他の例では、センサは、車両の屋根になど、車両の外部に取り付けられ得る。しかしながら、車両の外部へのセンサの設置は、センサが外部オブジェクトに衝突し、センサおよび／または衝突されたオブジェクトに潜在的に損傷を与える可能性を増加させる。これらおよび他の問題は、車両に含まれることになるセンサの数およびタイプによって複雑になる。センサ技術が改善しているが、小型、電気、双方向、および／または自律車両は、いくつかの条件の下で、従来のセンサシステムが動作中に車両にデータを与えるには不十分であり得るか、またはセンサが置き換えられる間に長い遅延を生じ得る一意の構成要素および構成を有する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】米国特許出願第１５／８２０，２４５号明細書
【特許文献2】米国特許出願第１６／２９７，１２７号明細書
【特許文献3】米国特許出願第１５／８３７，９５３号明細書
【特許文献4】米国特許出願第１５／９４４，２４０号明細書
【特許文献5】米国特許出願第１６／０１１，３３５号明細書
【非特許文献】
【0005】
【非特許文献1】２００９年１月１４日の欧州議会および理事会の規則（ＥＣ）第７８／２００９号
【非特許文献2】ヨーロッパ新車アセスメントプログラム歩行者試験プロトコル、バージョン８．４、２０１７年１１月
【図面の簡単な説明】
【0006】
詳細な説明について、添付の図を参照しながら説明する。図では、参照番号の最も左の数字は、参照番号が最初に登場する図を識別する。異なる図での同じ参照番号の使用は、同様のまたは同じ構成要素または特徴を示す。
【図1】本開示の例による、データを収集し、それを自律車両に与える１つまたは複数のセンサポッドを有する例示的な車両の図である。
【図5】本開示の例による、例示的なセンサポッドの上面図である。
【図6】本開示の例による、例示的な車両のマウントから切り離されたセンサポッドの透視図である。
【図7】本開示の例による、例示的なセンサポッドの分解図である。
【図8】本開示の例による、内部構成要素を示すために除去された外部ハウジングをもつセンサポッドの透視図である。
【図9】本開示の例による、いくつかの内部構成要素、トリム構成要素、および歩行者保護システムを示すために外部ハウジングの部分が除去された状態のセンサポッドの透視図である。
【図11】本開示の例による、センサポッドを較正するプロセスおよび技法の図である。
【図12】本開示の例による、センサポッドを較正するプロセスおよび技法の図である。
【図13】本開示の例による、センサポッドを較正するプロセスおよび技法の図である。
【図16】本開示の例による、センサポッドのセンサを洗浄するプロセスおよび技法の図である。
【発明を実施するための形態】
【0007】
上記で説明されたように、車両の本体に統合される従来のセンサの設置は、十分なセンサカバレージを与えないことがあり、置き換えるのに時間がかかることがある。たとえば、本体、たとえば、本体パネル内に埋め込まれたセンサの場合、センサを除去し、置き換えるプロセスは、車両の本体パネルおよび／または他の部分の除去をしばしば必要とする。これは、車両が使用されることを防げる比較的長く複雑なプロセスであり得る。センサが、車両の外部に取り付けられるとき、センサが外部オブジェクトに衝突し、センサおよび／または衝突されたオブジェクトに潜在的に損傷を与え得る。
【0008】
本出願は、歩行者に保護を与えながら、センサの設置、パッケージング、保守、および交換を改善するための構造および技法に関係する。例では、センサは、車両に取外し可能に結合された自己完結型のアセンブリまたは「センサポッド」中に配設され得る。多様なセンサポッド、たとえば、４つが、車両を囲む環境にカバレージを与えるために車両の外部の周りに配設され得る。
【0009】
たとえば、センサポッドは、車両にセンサポッドを取外し可能に結合する取付けインターフェースを備えるフレームを含み得る。例では、センサポッドは、フレーム上の位置に取り付けられた多様なセンサを含み得、ここで、各位置は、各センサポッドのための有効な視野を作成するためにセンサポッド中の他のセンサの視野を補完する視野をそれぞれのセンサに与える。例では、センサポッドは、多様なセンサタイプを有し得る。たとえば、センサのいくつかは、撮像センサ、たとえば、カメラ（たとえば、ＲＧＢカメラ、モノクロカメラ、強度（グレイスケール）カメラ、赤外線カメラ、紫外線カメラ、深度カメラ、ステレオカメラ、飛行時間（ＴＯＦ）センサなど）であり得、一方、他のセンサは、測距または距離センサ（distancing sensor）、たとえば、ＬＩＤＡＲ（light detection and ranging）センサ、無線検出および測距（ＲＡＤＡＲ）センサ、ＳＯＮＡＲ(sound navigation and ranging）センサなどの１つまたは複数の超音波トランスデューサ、または別の知られているセンサタイプであり得る。慣性測定センサなどの他のタイプのセンサが、追加または代替として、センサポッド中に含まれ得る。例では、センサポッド内の同じタイプのセンサは、車両を囲む環境の一部分にカバレージを与えるために異なるおよび／または重複した視野を有し得る。
【0010】
例では、フレームは、鋳物であり、鋳物表面を通してセンサ位置を与え得る。例では、鋳物フレームは、センサにリジッドマウントを与え、わずかに車両から離れてポッド中でセンサを離間させる。鋳物表面は、表面を機械加工する２次プロセスを必要とすることなしに十分な精度をもつ取付けインターフェースを与え得る。そのような取付け表面の使用は、いくつかの例では、（たとえば、センサが何らかの知られている公差内で配置されることを保証することによって）ならびに車両を動作させるときにほとんどない移動を保証することによって必要とされる較正の数を低減することによって較正に必要な計算リソースを低減することができる。
【0011】
例では、センサポッドは、センサ表面を洗浄するためにノズルがそれらに隣接して配設された状態のクリーニングシステムを有し得る。例では、ノズルは、表面を洗浄するために加圧流体を適用し得る。例では、洗浄システムは、多様なセンサポッドを供給し得る集中流体リザーバによって供給され得る。特定のセンサポッドに与えられる流体は、流体マニホルドを介してセンサポッド内の多様なセンサに分配され得る。
【0012】
例では、センサポッドは、車両にセンサポッドを接続し得る供給ハーネスを有する。供給ハーネスは、センサポッドに電力と加圧流体とを与え得る。例では、センサポッドはまた、センサポッドのセンサから車両のコンピューティングシステムにセンサデータを送信するために車両に電気的に結合され、センサに電気的に結合されたセンサハーネスを有し得る。
【0013】
説明されたように、例では、車両は、車両の本体上に配設された多様なセンサポッドを有し得る。たとえば、車両は、第１のセンサポッドが第１の位置において本体に取外し可能に結合された状態で縦軸に沿って第１の端部と第１の端部に遠位の第２の端部とを有する本体を含み得る。例では、第１の位置は、地上インターフェースを上回る高度で、第１の端部に隣接し、第１の横軸に沿って第１の方向に縦軸から離間される。例では、車両は、（たとえば、車両の４つの隅または四分区間に近接して）車両の本体の周りに分配された第２のセンサポッドと、第３のセンサポッドと、第４のセンサポッドとを含み得る。例では、第１のセンサポッドと、第２のセンサポッドと、第３のセンサポッドと、第４のセンサポッドとはそれぞれ、有効なセンサ視野を有する。車両に取り付けられるとき、センサポッドの有効なセンサ視野は、隣接するセンサポッドの有効な視野と重複する。例では、重複する視野により、センサポッドが車両全体の周りを見ることが可能になる。例では、重複する視野は、センサに冗長性を与える。たとえば、センサポッドが損傷または故障する場合、他の３つのセンサポッドが車両全体の周りを見るために有効な視野を依然として与える。例では、センサポッドの有効な視野は、少なくとも２７０度である。例では、センサポッドの高度は、運転中に一般的に遭遇される大部分の障害物を回避するかまたはそれを越えて見るのに十分高くなり得る。例では、センサポッドは、地上少なくとも約４フィート、高くても約７フィートの高度に取り付けられ得る。いくつかの例では、センサポッドは、車両の上部に近接してまたはそれのわずかに下に取り付けられ得る。たとえば、各センサポッドのマウントは、車両の上部の約１８インチ内で車両に結合され得、センサポッドは、取付け位置の上および／または下に垂直方向に延長し得る。１つの特定の例では、センサポッドは、地上約５フィート１０インチで車両に取り付けられ得る。例では、センサポッドは、車両の上部の上に延長し得る。例では、センサポッドは、車両の上に取り付けられ得る。例では、センサポッドは、地上少なくとも約５フィート１０インチに取り付けられるが、車両本体の上部の１フィート上より下に取り付けられる。
【0014】
例では、センサポッドは、歩行者保護システムを含み得る。たとえば、センサポッドは、車両に結合されたフレームと、フレームに結合されたセンサと、フレームに結合された衝突構造とを含み得る。例では、衝突構造は、外面と衝突エネルギー吸収構造とを備える。外面は、衝突中に歩行者または他のオブジェクトとインターフェースするように構成される。外面の少なくとも一部分は、フレームに対してセンサの外側に配設される。衝突エネルギー吸収構造は、外面とフレームとの間に配設され、衝突から外面を通して伝達されたエネルギーの一部分を吸収するように構成される。例では、衝突エネルギー吸収構造は、応力集中ゾーンを備え、ここで、応力集中ゾーンは、衝突エネルギー吸収構造の局部塑性変形を生じて衝突からのエネルギーを吸収する。例では、外面は、衝突中に実質的に一様に移動するように構成され得る。例では、外面は、衝突からの一部のエネルギーを吸収するために衝突中に上に歪むように構成され得る。例では、センサポッドは、フレームの上に配設され、変形可能な締着具によってフレームに結合された別のセンサを有し得る。例では、変形可能な締着具は、衝突中に変形されて、衝突からのエネルギーを吸収し得る。例では、衝突からのエネルギーがしきい値を超える場合、変形可能な締着具はセンサを解放し得る。例では、センサポッドは、バッフル構造を含み得、ここで、バッフル構造は、衝撃中に可塑的に変形して、エネルギーを吸収するように構成されたクランプルゾーン（crumple zone）を含んでいる。
【0015】
車両の４隅に近接し、車両の上面に近い高度に配設されたセンサポッドを有する車両のコンテキストでいくつかの例が与えられるが、他の例では、他の数および構成のセンサポッドが使用され得、ならびに／またはセンサポッドは、車両に対して他の位置（たとえば、高度、横間隔、および／もしくは縦間隔）に配設され得る。さらに、本明細書で提供される例示的なセンサポッドが多様な異なるタイプのセンサの特定の組合せを含むが、他の例では、センサポッドは、いくつかのタイプのより少数のセンサおよび他のタイプの追加のセンサを組み込む。他の例では、センサポッドは、所望の解像度または冗長性を与えるために、センサポッド上に配設されたより多数のいくつかのセンサを含み得る。
【0016】
センサポッドをもつ例示的な自律車両
図１は、本開示の例による、自律車両の周囲に関する情報を収集するために多様なセンサで構成された１つまたは複数のセンサポッドアセンブリを有する例示的な車両１００の図である。図１に示されている車両は、運転手（または乗員）が任意の時間に車両を制御することが予想されない状態で移動全体の間にすべてのセーフティクリティカル機能を実行することが可能な車両について記述した、米国運輸省道路交通安全局によって発行されたレベル５分類に従って動作するように構成された双方向性自律車両であり得る。しかしながら、他の例では、車両は、任意の他のレベルまたは分類を有する完全なまたは部分的な自律車両であり得る。さらに、いくつかの例では、本明細書で説明されるエネルギー管理構造は、非自律および／または非双方向性車両にも適用可能であり得る。また、車両が陸上車両である例が与えられているが、本明細書で説明される技法はまた、航空、海洋、および他の車両に適用可能である。
図１は、本開示の例による、自律車両の周囲に関する情報を収集するために多様なセンサで構成された１つまたは複数のセンサポッドアセンブリを有する例示的な車両１００の図である。図１に示されている車両は、運転手（または乗員）が任意の時間に車両を制御することが予想されない状態で移動全体の間にすべてのセーフティクリティカル機能を実行することが可能な車両について記述した、米国運輸省道路交通安全局によって発行されたレベル５分類に従って動作するように構成された双方向性自律車両であり得る。しかしながら、他の例では、車両は、任意の他のレベルまたは分類を有する完全なまたは部分的な自律車両であり得る。さらに、いくつかの例では、本明細書で説明されるエネルギー管理構造は、非自律および／または非双方向性車両にも適用可能であり得る。また、車両が陸上車両である例が与えられているが、本明細書で説明される技法はまた、航空、海洋、および他の車両に適用可能である。
【0017】
図示の例では、車両１００は、本体１０４に結合された第１のセンサポッドアセンブリ１０２Ａと第２のセンサポッドアセンブリ１０２Ｂと（集合的に「センサポッド１０２」）を含む。この例におけるセンサポッドアセンブリ１０２の各々は、多様なセンサを含み、センサポッドまたは他のものを洗浄するかまたは衝突中にそれらを保護するためのシステムまたは構造を含み得る。たとえば、センサポッドアセンブリ１０２Ａは、第１のセンサ１０６と、第２のセンサ１０８と、第３のセンサ１１０とを含む。何らかの例では、これらのセンサは、第１のタイプのもの、たとえば、撮像センサであり得る。いくつかの例では、センサポッドアセンブリ１０２Ａはまた、第４のセンサ１１２と第５のセンサ１１４とを含む。いくつかの例では、これらのセンサは、第２のタイプのもの、たとえば、ＬＩＤＡＲ（light detection and ranging）センサであり得る。
【0018】
いくつかの例では、センサポッド１０２Ａはまた、外殻１１６またはトリムを有する。いくつかの例では、外殻１１６は、センサポッドアセンブリ１０２Ａに衝突するオブジェクトへの損傷を緩和し得るエネルギー吸収構造を組み込む。
【0019】
いくつかの例では、本体１０４は、センサポッドアセンブリ１０２から離れて本体１０４上に配設された追加のセンサ１１８を有する。
【0020】
いくつかの例では、車両１００は、車両１００の長さにかかる縦軸１２０を有し得る。いくつかの例では、センサポッドアセンブリ１０２Ａは、地上インターフェース１２４の上の高度１２２で本体１０４上に配設され得る。いくつかの例では、センサポッドアセンブリ１０２Ａは、センサポッドアセンブリのセンサが車両が遭遇し得る大部分の障害物を越えて見ることが可能なように車両の上の高さまたは高度に位置し得る。たとえば、障害物を越えて見ることは有利であり得、それによって、車両のシステムは、障害物を観測するまたはそれに反応することだけでなく、その障害物を越えた任意の追加の障害物または状態を観測するまたはそれに反応することが可能になる。いくつかの例では、高い角度から障害物を観測することは有利であり、ここで、高い角度により、車両のシステムは、特に、距離、接近速度、ステータス、方向のうちの１つまたは複数をより良く決定することが可能になり得る。
【0021】
例では、センサポッド１０２Ａは、地上少なくとも約４フィート、高くても約７フィートの高度に取り付けられ得る。例では、センサポッド１０２Ａは、車両の上部に近接してまたはそれのわずかに下に取り付けられる。たとえば、センサポッドのマウントは、車両の上部の約１８インチ内で車両に結合され得、センサポッド１０２Ａは、取付け位置の上および／または下に垂直方向に延長し得る。１つの特定の例では、センサポッド１０２Ａは、地上約５フィート１０インチで車両に取り付けられる。例では、センサポッド１０２Ａは、車両の上部の上に延長する。例では、センサポッド１０２Ａは、車両の上に取り付けられる。例では、センサポッド１０２Ａは、地上少なくとも約５フィート１０インチに取り付けられるが、車両本体の上部の１フィート上より下に取り付けられる。
【0022】
いくつかの例では、センサポッドは、地上５フィートよりも高くなるように取り付けられ得る。いくつかの例では、センサポッドは、地上の上方の５フィート６インチよりも高くなるように取り付けられ得る。いくつかの例では、センサポッドは、地上の上方の５フィート１０インチよりも高くなるように取り付けられ得る。いくつかの例では、センサポッドは、地上の上方の６フィートよりも高くなるように取り付けられ得る。いくつかの例では、センサポッドは、地上の上方の６フィート６インチよりも高くなるように取り付けられ得る。いくつかの例では、センサポッドは、地上の上方の７フィートよりも高くなるように取り付けられ得る。
【0023】
いくつかの例では、センサポッドアセンブリは、高度しきい値より下に取り付けられる。いくつかの例では、センサを上昇させることが有益であり得、センサポッドアセンブリをある高度より下に取り付けさせることも有益であり得る。たとえば、高すぎて取り付けられる場合、センサポッドアセンブリは、特に、樹木、標識、橋、陸橋、電線、配線などの高架の障害物に衝突するリスクがあり得る。いくつかの例では、高すぎて取り付けられる場合、センサポッドアセンブリは、揺れまたは増幅された振動を低減するのに十分な剛性または堅さを与えるために追加の支持を必要とし得る。いくつかの例では、センサポッドは、車両の屋根の上２フィートよりも低くなるように取り付けられ得る。いくつかの例では、センサポッドは、車両の屋根の上１８インチよりも低くなるように取り付けられ得る。いくつかの例では、センサポッドは、車両の屋根の上１フィートよりも低くなるように取り付けられ得る。いくつかの例では、センサポッドは、車両の屋根の上６インチよりも低くなるように取り付けられ得る。いくつかの例では、センサポッドは、車両の屋根で実質的に洗浄されるように取り付けられ得る。いくつかの例では、センサポッドは、車両の屋根の下になるように取り付けられ得る。
【0024】
この例における車両１００は、車両１００の１つまたは複数のシステムの動作を制御するために１つまたは複数のコンピュータシステム１２６を含む。たとえば、自律車両の場合、コンピュータシステム１２６は、１つまたは複数のプロセッサとメモリとを含み得、特に、１つまたは複数のセンサからセンサデータを受信し、処理することと、環境を通して車両のためのルートを計画することとを行うように車両１００を制御するように構成され得る。
【0025】
いくつかの例では、コンピュータシステム１２６は、車両１００の１つまたは複数のシステムの動作を制御する。たとえば、自律車両の場合、コンピュータシステム１２６は、１つまたは複数のプロセッサ１２８と１つまたは複数のプロセッサ１２８と通信可能に結合されたメモリ１３０とを含み得、特に、１つまたは複数のセンサからセンサデータを受信し、処理することと、環境を通して車両のためのルートを計画することとを行うように車両１００を制御するように構成され得る。いくつかの例では、コンピュータシステム１２６はまた、車両１００のサブシステムを制御するように構成されたコントローラ１３２を含み得る。たとえば、コントローラ１３２は、センサ洗浄システム１３４を制御し得る。いくつかの例では、洗浄システム１３４は、リザーバ、流体、加圧、ポンプ、弁を備え得、センサポッド１０２のうちの１つまたは複数に接続され得る。例では、車両１００は、多様な洗浄システム１３４を備える。例では、洗浄システム１３４の各々は、センサポッド１０２のうちの１つまたは複数に結合される。例では、多様な洗浄システム１３４のうちの１つは、たとえば、センサポッド１０２Ａを含むセンサポッド１０２の第１のサブセットに結合され、多様な洗浄システム１３４のうちの別の１つは、たとえば、センサポッド１０２Ｂを含むセンサポッド１０２の第２のサブセットに結合される。例では、センサポッド１０２の第１のサブセットと第２のサブセットとは、別個である。たとえば、センサポッド１０２Ａに結合される洗浄システム１３４は、センサポッド１０２Ｂに洗浄機能を直接与えないことになる。例では、センサポッド１０２の第１のサブセットと第２のサブセットとは、部分的に重複する。例では、センサポッド１０２の第１のサブセットと第２のサブセットとは、完全に重複する。たとえば、多様な洗浄システム１３４は、互いに冗長性を与える。いくつかの例では、洗浄システム１３４は、本体１０４内に位置する。いくつかの例では、洗浄システム１３４は、車両１００の着脱可能な部分、たとえば、駆動モジュール内に配設される。
【0026】
図示の例では、車両１００は、自律車両であるが、車両１００は、半自律車両などの任意の他のタイプの車両または少なくとも画像キャプチャデバイス（たとえば、カメラが使用可能なスマートフォン）を有する任意の他のシステムとすることができる。説明のために本体１０４中に常駐しているものとして図１に示されているが、コンピュータシステム１２６が車両１００にアクセス可能である（たとえば、たとえば、リモートコンピュータデバイスのメモリ上など、車両１００から離れたメモリ上に記憶されるか、またはそうでなくそれによってアクセス可能である）ことが企図される。いくつかの例では、多様なコンピュータシステム１２６が、車両１００上に含まれ得る。いくつかの例では、コンピュータシステム１２６は、本体１０４、駆動アセンブリ、またはそれらの組合せ内に位置し得る。
【0027】
車両１００のプロセッサ１２８は、本明細書で説明されるようにデータを処理し、動作を実行するために命令を実行することが可能な任意の好適なプロセッサであり得る。限定ではなく例として、プロセッサ１２８は、電子データをレジスタおよび／またはメモリ中で記憶され得る他の電子データに変換するためのその電子データを処理する１つまたは複数の中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）、または任意の他のデバイスもしくはデバイスの一部分を備え得る。いくつかの例では、集積回路（たとえば、ＡＳＩＣなど）、ゲートアレイ（たとえば、ＦＰＧＡなど）、および他のハードウェアデバイスも、それらが符号化された命令を実装するように構成される限り、プロセッサと考慮され得る。
【0028】
メモリ１３０は、非一時的コンピュータ可読媒体の一例である。メモリ１３０は、本明細書で説明する方法および様々なシステムに起因する機能を実装するためにオペレーティングシステムおよび１つまたは複数のソフトウェアアプリケーション、命令、プログラム、ならびに／またはデータを記憶し得る。様々な実装形態では、メモリは、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、シンクロナスダイナミックＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、不揮発性／フラッシュタイプメモリ、または情報を記憶することが可能な任意の他のタイプのメモリなどの任意の好適なメモリ技術を使用して実装され得る。本明細書で説明されるアーキテクチャ、システム、および個々の要素は、多くの他の論理構成要素、プログラム構成要素、および物理構成要素を含み得、添付の図に示されたものは、本明細書での説明に関連する例にすぎない。
【0029】
いくつかの例では、メモリ１３０は、少なくとも作業メモリと記憶メモリとを含み得る。たとえば、作業メモリは、プロセッサ１２８によって動作されるべきデータを記憶するために使用される限定された容量の高速メモリ（たとえば、キャッシュメモリ）であり得る。場合によっては、メモリ１３０は、データの長期ストレージのために使用される比較的大容量のより低い速度のメモリであり得る記憶メモリを含み得る。場合によっては、プロセッサ１２８は、本明細書で説明されるように、記憶メモリ中に記憶されるデータに対して直接動作することができず、データは、データに基づいて動作を実行するための作業メモリにロードされる必要があり得る。
【0030】
図２は、トップダウンビューからの図１の車両１００を示す。図示の例では、車両１００は、本体１０４に結合された第１のセンサポッドアセンブリ１０２Ａ１と第２のセンサポッドアセンブリ１０２Ｂ２と第３のセンサポッドアセンブリ１０２Ａ３と第４のセンサポッドアセンブリ１０２Ｂ４と（集合的に「センサポッド１０２」）を含む。図２はまた、センサポッド１０２から離れて車両上に配設されたセンサ１１８を示す。図２は、車両１００の長さにかかる縦軸１２０を示し、ここで、車両は、縦軸１２０に沿って第１の端部２００と第１の端部に遠位の第２の端部２０２とを有する。図２は、第１の端部２００にある第１の横軸２０４と第２の端部２０２にある第２の横軸２０６とを示す。
【0031】
図２は、第１の位置２０８において車両１００に取外し可能に取り付けられ、第１の端部２００に隣接して位置し、第１の横軸２０４に沿って第１の方向２１０に縦軸から離間された第１のセンサポッドアセンブリ１０２Ａ１を示す。図２は、第２の位置２１２において車両に取外し可能に取り付けられ、第１の端部２００に隣接して位置し、第１の横軸２０４に沿って第１の方向２１０とは反対側の第２の方向２１４に縦軸１２０から離間された第２のセンサポッドアセンブリ１０２Ｂ２を示す。図２は、第３の位置２１６において車両に取外し可能に取り付けられ、第２の端部２０２に隣接して位置し、第２の横軸２０６に沿って第１の方向２１０に縦軸１２０から離間された第３のセンサポッドアセンブリ１０２Ａ３を示す。図２は、第４の位置２１８において車両に取外し可能に取り付けられ、第２の端部２０２に隣接して位置し、第２の横軸２０６に沿って第１の方向２１０に縦軸１２０から離間された第４のセンサポッドアセンブリ１０２Ｂ４を示す。
【0032】
いくつかの例では、センサポッド１０２は、５０インチ、６０インチ、または７０インチの距離２２０だけ第１の横軸または第２の横軸に沿って互いに離間され得る。いくつかの例では、センサポッド１０２は、第１の横軸または第２の横軸に沿って互いに離間され、本体１０４の外部の２インチ内に、本体１０４の外部の５インチ内に、外部の８インチ内に、本体１０４の外部の１０インチ内に、または本体１０４の外部の１２インチ内にとどまり得る。
【0033】
いくつかの例では、センサポッド１０２は、１００インチ、１１０インチ、または１２０インチの距離２２２だけ縦軸１２０に沿って互いに離間され得る。いくつかの例では、センサポッド１０２は、縦軸１２０に沿って互いに離間され、本体１０４の外部の２インチ内に、本体１０４の外部の５インチ内に、外部の８インチ内に、本体１０４の外部の１０インチ内に、または本体１０４の外部の１２インチ内にとどまり得る。
【0034】
いくつかの例では、センサポッド１０２は、各個のセンサがセンサ視野を有する状態で多様なセンサを有する。いくつかの例では、個々のセンサの視野は、センサポッドの有効なセンサ視野を作成するために組み合わされ得る。図２は、センサポッド１０２の個々のセンサの例示的なセンサ視野を示す。たとえば、センサポッドアセンブリ１０２Ｂ２は、光軸２２６をもつ第１のセンサ視野２２４と、光軸２３０をもつ第２のセンサ視野２２８と、光軸２３４をもつ第３のセンサ視野２３２とを有する。例では、これらのセンサ視野は、センサポッドアセンブリの有効な視野２３６を作成するために組み合わされ得る。例では、第１のセンサ視野２２４は、約８０度である。例では、第１のセンサ視野２２４は、７５度から８５度の間である。例では、第１のセンサ視野２２４は、６０度から９０度の間である。例では、第２のセンサ視野２２８は、約８０度である。例では、第２のセンサ視野２２８は、７５度から８５度の間である。例では、第２のセンサ視野２２８は、６０度から９０度の間である。
【0035】
例では、第３のセンサ視野２３２は、約６０度である。例では、第３のセンサ視野２３２は、６０度から６５度の間である。例では、第３のセンサ視野２３２は、５０度から９０度の間である。
【0036】
例では、光軸２２６は、縦軸１２０に対して実質的に平行である。例では、光軸２２６は、縦軸１２０から離れて角度が付けられる。たとえば、光軸２２６は、縦軸１２０から外側に約５度角度が付けられる。例では、光軸２２６は、縦軸１２０から外側に２度から１０度の間で角度が付けられる。例では、光軸２２６は、縦軸１２０から内側に約５度角度が付けられる。例では、光軸２２６は、縦軸１２０から内側に２度から１０度の間で角度が付けられる。例では、光軸２２６が、縦軸１２０から内側にまたは外側に角度が付けられる場合、車両の同じ端部に向けられた２つの隣接するセンサポッドの両方のセンサが太陽盲（sun blindness）を経験する機会は大幅に低減される。たとえば、両方のセンサのレンズ面は、並列でないことになり、同じ角度で日光を受光しないことになる。
【0037】
図２はまた、センサ視野を有するセンサ１１８を示す。例では、センサ１１８は、他のセンサ１１８と同様であり得る。例では、センサ１１８は、異なる特性および／または特徴を有し得る。たとえば、センサ１１８は、センサ２３８であり、光軸２４２をもつセンサ視野２４０を有し得る。例では、センサ１１８は、センサ２４４であり、光軸２４８をもつセンサ視野２４６を有し得る。例では、センサ視野２４０は、センサ視野２４６よりも大きいことがある。たとえば、センサ２４４は、センサ２３８と比較して比較的狭い視野を与え得る。例では、センサ２４４は、光軸２４８に沿って車両１００からより離れた位置に関するより多くの情報を与え得る。実用的な例として、センサ２４４は、進行方向のさらに先の状態に関する情報を与え得る。例では、センサ視野２４０は、１４０度から１７０度の間である。例では、センサ視野２４６は、約３０度である。
【0038】
いくつかの例では、センサポッド１０２は、車両１００の外端から離間され得る。たとえば、図２は、本体１０４の主要な部分、たとえば、フェンダー、グリル、または他の外面から戻って距離２５０を離間したセンサポッド１０２Ａ１を示す。例では、距離２５０は、約２８５ｍｍである。例では、距離２５０は、２００ｍｍから３００ｍｍの間である。例では、距離２５０は、５０ｍｍから２００ｍｍの間である。例では、距離２５０は、０ｍｍから５０ｍｍの間である。例では、距離２５０は、負である。たとえば、距離２５０は、－１ｍｍから－１００ｍｍの間である。この例では、センサポッドの表面は、本体１０４の主要な部分の主要な部分を超えて延びることになる。
【0039】
図２はまた、本体１０４の側部の大部分、たとえば、フェンダー、ドア、または他の外面から距離２５２を離間したセンサポッド１０２Ａ１を示す。例では、距離２５２は、約１０ｍｍである。例では、距離２５２は、０ｍｍから１０ｍｍの間である。例では、距離２５２は、負である。たとえば、距離２５２は、－１ｍｍから－２０ｍｍの間である。この例では、本体１０４の側部の大部分の表面は、センサポッドを超えて延びることになる。例では、距離２５２は、約－１２ｍｍである。
【0040】
図３は、図１および図２の車両１００を示す。図示の例では、車両１００は、本体１０４に結合された第１のセンサポッドアセンブリ１０２Ａ１と第２のセンサポッドアセンブリ１０２Ｂ２と第３のセンサポッドアセンブリ１０２Ａ３と第４のセンサポッドアセンブリ１０２Ｂ４と（集合的に「センサポッド１０２」）を含む。図３はまた、センサポッドのセンサの光軸ならびにセンサポッド１０２の各々のためのセンサポッドの有効な視野２３６を示す。例では、センサポッド１０２は、追加のセンサを有する。たとえば、センサポッド１０２は、第２のセンサタイプの視野３００をもつＬＩＤＡＲセンサを有し得る。例では、第２のセンサタイプの視野は、同じまたは実質的に同様の視野をカバーし得る。
【0041】
いくつかの例では、第１のセンサポッドアセンブリ１０２Ａ１の有効なセンサ視野２３６は、第２のセンサポッドアセンブリ１０２Ｂ２の有効なセンサ視野２３６の少なくとも一部分と重複し、第４のセンサポッドアセンブリ１０２Ｂ４の有効なセンサ視野２３６の少なくとも一部分と重複する。いくつかの例では、第２のセンサポッドアセンブリ１０２Ｂ２の有効なセンサ視野２３６は、第１のセンサポッドアセンブリ１０２Ａ１の有効なセンサ視野２３６の少なくとも一部分と重複し、第３のセンサポッドアセンブリ１０２Ａ３の有効なセンサ視野２３６の少なくとも一部分と重複する。いくつかの例では、第３のセンサポッドアセンブリ１０２Ａ３の有効なセンサ視野２３６は、第２のセンサポッドアセンブリ１０２Ｂ２の有効なセンサ視野２３６の少なくとも一部分と重複し、第４のセンサポッドアセンブリ１０２Ｂ４の有効なセンサ視野２３６の少なくとも一部分と重複する。いくつかの例では、第４のセンサポッドアセンブリ１０２Ｂ４の有効なセンサ視野２３６は、第１のセンサポッド１０２Ａ１の有効なセンサ視野２３６の少なくとも一部分と重複し、第３のセンサポッドアセンブリ１０２Ａ３の有効なセンサ視野２３６の少なくとも一部分と重複する。
【0042】
例では、有効なセンサポッド視野は、２７０度以上であり得る。例では、隣接するセンサポッドアセンブリの有効なセンサ視野は、車両からある距離で重複する。たとえば、距離は、５フィート、２フィート、または１フィートであり得る。例では、距離が０であることは、センサ視野が車両において重複することを意味し、距離が負であることは、センサ視野が車両上で重複することを意味する。例では、これは、３６０度のセンサポッドの有効なシステム視野を作成し、車両の周りのカバレージを可能にする。例では、重複は、４つのセンサポッドのうちの３つがアクティブの場合でもセンサポッドの有効なシステム視野が３６０度になるようなものである。例では、重複は、センサポッドの有効なシステム視野が４つのセンサポッドのうちの２つがアクティブの場合でも、２つのアクティブなセンサポッドが車両の反対隅にあるか、または反対側の四分区間中にある場合は、３６０度になるようなものである。
【0043】
例では、センサポッド１０２は、本体１０４から延長する。たとえば、各センサポッドは、車両１００の本体１０４の縦端部から少なくとも第１の距離、側面から少なくとも第２の距離突出する。例では、第１の距離と第２の距離とは、同じであることも異なることもあり得る。例では、第１の距離と第２の距離とは、０インチ、２インチ、６インチ、８インチ、１０インチ、１２インチ以上であり得る。
【0044】
例では、センサポッド１０２は、車両の異なる四分区間中に、たとえば、隅の近くに位置する。車両の末端の近くにあることによって、センサポッドは、いくつかの状況では有利な視野展望を有し得る。たとえば、角を曲がるかまたは駐車場から出るときに、センサポッドは、全車両が空間に入る前にデータを収集するために角を迂回して見ることが可能であり得る。例では、センサポッド１０２は、車両上の第１の位置、第２の位置、第３の位置、および第４の位置に位置する。たとえば、第１の位置は、第１の端部の第１の距離内にあり、第１の位置の縦軸からの間隔は、第１のセンサポッドの有効なセンサ視野が車両に対しておよび車両から離れて第１の位置に位置する障害物の後ろのオブジェクトの眺望を含むように縦軸からの第２の距離よりも大きい。
【0045】
例では、センサ視野３００は、個々のセンサについて３６０度よりも少ない量に限定され得る。たとえば、センサ視野は、２７０度よりも大きいか、約２７０度であるか、または２７０度未満であり得る。例では、いくつかのタイプのセンサのための視野の場所が、データ収集および計算効率に有益であり得る。たとえば、車両の隅の近くにセンサを配置することによって、２７０度の視野が、他のセンサと組み合わされたときに全３６０度の眺望を可能にしながら、やはり重複する視野から冗長性を保持する。しかしながら、センサの視野を限定することによって、車両の不変部分の不要なデータは、収集されないか、または処理の早期にデータから効率的に除去されて、システムに対する負荷を低減する。例では、車両の部分を眺望することが有益であり得、視野は、車両含有しきい値を下回るように限定され得る。
【0046】
例では、センサポッド１０２は、２つの構成またはタイプを有する。たとえば、第１のタイプのセンサポッドは、第２のタイプのセンサポッドの鏡像であり得る。図３は、センサポッドアセンブリ１０２Ａ１および１０２Ａ３が第１のタイプのものであり、一方、センサポッドアセンブリ１０２Ｂ２および１０２Ｂ４が第２のタイプのものである一例を示す。
【0047】
図４は、端面図からの図１～図３の車両１００を示す。図示の例では、車両１００は、第１のセンサポッドアセンブリ１０２Ａ１を含む。センサの視野の説明は、簡単にするために、本質的に含まれる視野にわたる垂直カバレージを用いて平面視でのカバレージに言及した。図４は、センサポッド１０２のセンサが垂直向きを修正するためにセンサポッド内で配向され得る一例を示す。例では、センサポッドアセンブリ１０２Ａ１の第１のセンサ４００と第２のセンサ４０２とは、視野と検知軸とを有する。たとえば、第１のセンサ４００は、視野４０４と検知軸４０６とを有し得、センサ４０２は、視野４０８と検知軸４１０とを有し得る。この例では、検知軸４０６は、車両１００に対して実質的に水平であり得、一方、検知軸４１０は、たとえば、４５度下に傾斜していることがある。例では、第１のセンサ４００の視野４０４は、車両により近いオブジェクトの眺望を与え得る第２のセンサ４０２の視野４０８と比較して車両からより離れたオブジェクトの眺望を与え得る。例では、第２のセンサ４０２は、車両がオブジェクトの近くで動作しているとき、たとえば、人またはオブジェクトの近くに駐車またはそれの近くで操作しているときに有用な情報を与え得る。
【0048】
図４はまた、第２のセンサポッドアセンブリ１０２Ｂ２を示す。例では、センサポッド１０２Ｂ２は、センサポッド１０２Ａ１と同様である。例では、センサポッド１０２Ｂ２は、センサポッド１０２Ａ１と比較してミラーリングされたレイアウトを有する。例では、センサポッド１０２Ｂ２は、高さ４１２と幅４１４とを有する。例では、高さ４１２は、約３３０ｍｍであり得る。例では、高さ４１２は、３００ｍｍから３５０ｍｍの間であり得る。例では、高さ４１２は、２７５ｍｍから３７５ｍｍの間であり得る。
【0049】
例では、幅４１４は、約２３０ｍｍであり得る。例では、幅４１４は、２００ｍｍから２５０ｍｍの間であり得る。例では、幅４１４は、１７５ｍｍから１７５ｍｍの間であり得る。
【0050】
例示的なセンサポッドアセンブリ
図５は、例示的なセンサポッド５００のトップダウンビューを示す。例では、センサポッド５００は、第１のセンサ５０２と、第２のセンサ５０４と、第３のセンサ５０６とを含む。何らかの例では、これらのセンサは、第１のタイプのもの、たとえば、撮像センサであり得る。いくつかの例では、センサポッド５００はまた、第４のセンサ５０８と（下の）第５のセンサ５１０とを含む。いくつかの例では、これらのセンサは、第２のタイプのもの、たとえば、ＬＩＤＡＲ（light detection and ranging）センサであり得る。
図５は、例示的なセンサポッド５００のトップダウンビューを示す。例では、センサポッド５００は、第１のセンサ５０２と、第２のセンサ５０４と、第３のセンサ５０６とを含む。何らかの例では、これらのセンサは、第１のタイプのもの、たとえば、撮像センサであり得る。いくつかの例では、センサポッド５００はまた、第４のセンサ５０８と（下の）第５のセンサ５１０とを含む。いくつかの例では、これらのセンサは、第２のタイプのもの、たとえば、ＬＩＤＡＲ（light detection and ranging）センサであり得る。
【0051】
例では、センサポッド５００はまた、外殻５１４またはトリムを有する。例では、外殻５１４は、センサポッド５００に衝突するオブジェクトへの損傷を緩和し得るエネルギー吸収構造を組み込む。
【0052】
例では、センサポッド５００は、図４に示されているセンサポッド１０２Ｂ２と同様である。例では、センサポッド５００は、幅５１６と長さ５１８とを有する。例では、幅５１６は、図４に示されている幅４１４と同様である。例では、幅５１６は、約２３０ｍｍであり得る。例では、幅５１６は、２００ｍｍから２５０ｍｍの間であり得る。例では、幅５１６は、１７５ｍｍから１７５ｍｍの間であり得る。
【0053】
例では、長さ５１８は、約３００ｍｍであり得る。例では、長さ５１８は、２５０ｍｍから３５０ｍｍの間であり得る。例では、長さ５１８は、２２５ｍｍから３７５ｍｍの間であり得る。
【0054】
例では、４１２および幅４１４がある。例では、高さ４１２は、約３３０ｍｍであり得る。例では、高さ４１２は、３００ｍｍから３５０ｍｍの間であり得る。例では、高さ４１２は、２７５ｍｍから３７５ｍｍの間であり得る。
【0055】
図６は、センサポッド６０２が車両６００に取り付けられた車両６００の例示的な例の透視図を示す。例では、センサポッド６０２は、取付けシステム６０４を通して車両６００に取り付けられ得る。例では、取付けアーム６０６は、剛性および恒久構成で車両に結合され得る。センサポッド６０２は、センサポッド６０２上の取付けインターフェース６０８を通して取付けアーム６０６に取り付けられ得る。例では、取付けアームと取付けインターフェース６０８とは、センサポッド６０２を設置および除去するときに車両６００に対するセンサポッド６０２とセンサとの向きの精度および一貫性を増加させるために指標付け特徴６１０を有する。
【0056】
図７は、センサポッド６０２の分解図７００である。例では、センサポッド６０２は、様々なセンサ、たとえば、第１のカメラ７０４、第２のカメラ７０６、第３のカメラ７０８、第１のＬＩＤＡＲ７１０、および第２のＬＩＤＡＲ７１２をもつフレーム７０２を含む。センサポッド６０２はまた、外装トリム７１４と、ブラケット７１６と、パドルランプ７１８と、シール７２０と、洗浄システム７２２と、ハーネス７２４とを含み得る。
【0057】
分解図７００はまた、ポッドアーム７２６を示す。例では、ポッドアーム７２６は、センサポッド６０２が後で取り付けられる可能性がある車両に接続されることになる。
【0058】
図８は、外殻またはトリムなしのセンサポッド８００を示す。例では、センサポッド８００は、車両（図示せず）にセンサポッド８００を取り付け得る取付けインターフェース（図示せず）をもつフレーム８０２を含む。例では、センサポッド８００は、フレーム８０２の第１の位置８０６に取外し可能に取り付けられる第１のセンサ８０４を含み、ここで、第１のセンサ８０４は、第１の視野を有する。例では、センサポッド８００はまた、フレーム８０２の第２の位置８１０に取り付けられる、第２の視野を有する第２のセンサ８０８を含み、ここで、第２の位置８１０は、第１の視野の少なくとも一部分を第２の視野の少なくとも一部分に重複させるために第１の位置８０６に対して配向される。これの一例は、図２に見られ得る。例では、センサポッド８００はまた、フレーム８０２の第３の位置８１４に取り付けられる、第３の視野を有する第３のセンサ８１２を含み、ここで、第３の位置８１４は、第２の視野の少なくとも一部分を第３の視野の少なくとも一部分に重複させるために第１の位置８０６と第２の位置８１０とに対して配向される。例では、センサポッド８００はまた、フレーム８０２の第４の位置８１８に取外し可能に取り付けられる第４のセンサ８１６を含み、ここで、第４のセンサ８１６は、第４の視野を有する。この例では、第４の位置８１８は、第１の視野の少なくとも一部分に第４の視野の少なくとも一部分と重複させるために第１の位置８０６に対して配向される。例では、センサポッド８００はまた、フレームの第５の位置８２２に取り付けられる、第５の視野を有する第５のセンサ８２０を含む。この例では、第５の位置８２２は、第４の視野の少なくとも一部分に第５の視野の少なくとも一部分と重複させるためにフレーム８０２に対して配向される。
【0059】
例では、第１のセンサ８０４と、第２のセンサ８０８と、第３のセンサ８１２とは、第１のタイプのものであり、第４のセンサ８１６と第５のセンサ８２０とは、第２のタイプのものである。例では、第１のタイプのセンサは、撮像センサ、たとえば、カメラである。例では、第２のタイプのセンサは、ＬＩＤＡＲセンサである。例では、あるタイプのセンサのための視野は、同じであり得るか、または異なり得る。たとえば、第１のセンサ８０４の視野は、第３のセンサ８１２の視野とは異なり得る。例では、第３のセンサ８１２の視野は、９０度回転された第１のセンサ８０４の視野と同じである。
【0060】
例では、第１のセンサ８０４は、光軸が第１の方向にある状態で配向され、光軸をもつ第２のセンサ８０８は、第２の方向に配向され、光軸をもつ第３のセンサ８１２は、第１の方向とは実質的に反対側の第３の方向に配向される。この例では、第２の方向は、第１の方向と第３の方向との間にあり、第１の視野と第２の視野とは、第３の視野とは異なる。
【0061】
図８はまた、洗浄システム８２４の部分を示す。例では、センサ、たとえば、第１のセンサ８０４または第４のセンサ８１６の検知表面８２６を洗浄するための洗浄システム８２４となる。例では、洗浄システム８２４は、検知表面８２６に液体を適用するように構成されたノズル８２８を含む。
【0062】
例では、センサポッド８０２は、供給ハーネス８３０を有する。例では、供給ハーネス８３０は、車両からセンサポッド８００に電力、制御信号、および／または洗浄流体を与える。例では、供給ハーネス８３０または別のハーネス（図示せず）は、センサから車両にデータ信号を与える。例では、供給ハーネスは、洗浄システムに流体と加圧空気とを供給するための流体および加圧空気接続とセンサのうちの１つまたは複数に電力を供給するための電力接続とを含む。例では、センサポッド８００は、センサから車両のコンピューティングシステムにセンサデータを送信するために車両に電気的に結合可能であり、センサに電気的に結合されたセンサハーネスを含む。
【0063】
例では、フレーム８０２は、異なる材料から作られ得る。たとえば、フレーム８０２は、金属（たとえば、アルミニウム、鉄鋼、マグネシウム、もしくはそれらの組合せ）または炭素、ケブラー、樹脂、ガラス、もしくはプラスチックを含む複合材料から作られ得る。例では、フレーム８０２は、アルミニウム鋳物またはマグネシウムアルミニウム合金から作られる。例では、鋳物フレームは、ビレットから完全に機械加工されるフレームよりも低い費用で製造の強度、剛性、繰返し精度を与える。例では、フレーム８０２上の取付け位置は、取付け表面から離れて位置を合わせることによってセンサをサポートし、配向するための取付け表面を有する。例では、取付け表面は、互いに対してならびに車両に対してセンサを配向するのに十分な公差を基準表面に与えるように機械加工される。例では、フレーム８０２上の取付け位置は、センサをサポートし、配向するために取付け位置に鋳物表面を有する。これらの例では、鋳物表面は、基準表面を与えるために機械加工の２次動作を必要としない。むしろ、鋳物表面は、互いに対してならびに車両に対してセンサを配向するのに十分な公差を基準表面に与えるように鋳造プロセス中に制御される。
【0064】
例では、センサポッドは、非対称である。たとえば、センサポッドの取付けインターフェースは、フレーム上の第６の位置に位置し、ここで、第６の位置は、第２の位置８１０の実質的に反対側に配設される。この例では、センサポッドのマウントは、車両に結合されるとき、センサポッド８００の側から突出する。
【0065】
例示的な歩行者保護システムおよび技法
車両、たとえば、自律車両において、安全は、重要なファクタである。安全の部分として、車両が動作する環境内の人々に保護を与えることも重要である。例では、車両は、環境内の人々との意図しない接触を防止するのを助ける複雑なシステムを有し得る。接触が防止されない状況において、追加の保護が車両上に与えられ得る。例では、このタイプの歩行者保護は、歩行者への負傷を限定するように設計され得る。
車両、たとえば、自律車両において、安全は、重要なファクタである。安全の部分として、車両が動作する環境内の人々に保護を与えることも重要である。例では、車両は、環境内の人々との意図しない接触を防止するのを助ける複雑なシステムを有し得る。接触が防止されない状況において、追加の保護が車両上に与えられ得る。例では、このタイプの歩行者保護は、歩行者への負傷を限定するように設計され得る。
【0066】
歩行者保護の１つの現在の測度は、頭部傷害基準（「ＨＩＣ」）スコアである。これは、車両によって与えられる歩行者保護のレベルを決定する１つのメトリックである。たとえば、１０００を下回るＨＩＣスコアをもつ歩行者保護システムは、多くの管轄において満足のいくものであると見なされる。例では、ＨＩＣスコアは、式１によって計算される。
【0067】
【数1】
【0068】
ここで、ａは、得られた頭部加速度であり、ｔ2－ｔ1≦１５ｍｓであり、ｔ2、ｔ1は、ＨＩＣを最大化するように選択される。ＨＩＣは、ｔ1とｔ2との間にある時間期間にわたって適用される力／エネルギーのための代理としての加速度濃度の測度である。例では、システムは、ＨＩＣまたは頭部性能基準（ＨＰＣ）スコアをテストし、決定するために、その開示が参照により本明細書に組み込まれる、（頭部性能基準（「ＨＰＣ」）について説明する）歩行者および他の交通弱者の保護に関する自動車の型式認証に関する２００９年１月１４日の欧州議会および理事会の規則（ＥＣ）第７８／２００９号および（ＨＩＣ１５試験について説明する）ヨーロッパ新車アセスメントプログラム歩行者試験プロトコル、バージョン８．４、２０１７年１１月において説明されている技法のうちの１つまたは複数を使用し得る。
【0069】
図９は、センサポッド８００の透視図を示す。この図では、センサポッド８００は、トリム／外殻９００が設置されている。例では、センサポッド８００は、フレーム８０２に結合された衝突構造９０２を含む。たとえば、衝突構造９０２は、衝突中に歩行者とインターフェースするように構成された外面９０４を含み得る。例では、外面９０４の少なくとも一部分は、フレーム８０２に対してセンサの外側に配設される。例では、衝突構造９０２はまた、外面９０４とフレーム８０２との間に配設される衝突エネルギー吸収構造９０６を含む。例では、衝突エネルギー吸収構造９０６は、衝撃から外面９０４を通して伝達されたエネルギーの一部分を吸収するように構成される。
【0070】
例では、衝突構造９０２および／または衝突エネルギー吸収構造９０６は、たとえば、特に、ナイロン、ガラス充填ナイロン、および／またはガラス充填ポリプロピレンを含む様々な材料から作られ得る。たとえば、衝突エネルギー吸収構造９０６は、プラスチック（たとえば、ポリエチレンテレフタラート（ＰＥＴまたはＰＥＴＥまたはポリエステル）、高密度ポリエチレン（ＨＤＰＥ）、ポリ塩化ビニル（ＰＶＣ）、低密度ポリエチレン（ＬＤＰＥ）、ポリプロピレン（ＰＰ）、ポリスチレン（ＰＳ）、（ＡＢＳ）など）、ポリカーボネート、ポリアミド、および／またはそれらの組合せから作られ得る。例では、衝突エネルギー吸収構造９０６は、金属（たとえば、アルミニウム、鉄鋼、マグネシウム、またはそれらの組合せ）または炭素、ケブラー、樹脂、ガラス、またはプラスチックを含む複合材料から作られ得る。
【0071】
例では、センサポッドは、慣性測定ユニット（「ＩＭＵ」）またはセンサを含んでいる。例では、車両は、センサポッドの衝撃を示すデータをＩＭＵから受信する。例では、システムは、ＩＭＵから受信されたデータに少なくとも部分的に基づいて、センサポッドが、損傷している、損傷していることがある、検査されなければならない、再較正されなければならない、または置き換えられなければならないと決定し得る。例では、システムは、ＩＭＵから受信されたデータに少なくとも部分的に基づいて、衝突中に歩行者またはオブジェクトに適用された衝突力を決定し得る。
【0072】
例では、センサポッドのＩＭＵからのデータは、車両および／または他のセンサポッドからのデータと組み合わされる。たとえば、高い減速を示すセンサポッドのＩＭＵからのデータは、たとえば、車両および／または他のセンサポッドからのデータが同様の高い減速を示すときにセンサポッドへの衝突を示さないことがある。例では、センサポッドからのデータと車両からのデータとの間の大きい矛盾は、センサポッドおよび／またはＩＭＵの位置合わせ不良および／または誤較正を示し得る。
【0073】
図１０は、歩行者保護システムを通して衝突からのエネルギーを管理するプロセスおよび技法の簡略図である。たとえば、図１０は、フレーム８０２に結合された衝突構造９０２のいくつかの概略図を示す。例では、衝突構造９０２は、衝突中に歩行者とならびに衝突エネルギー吸収構造９０６とインターフェースするように構成された外面９０４を含む。図１０は、歩行者または他の外部オブジェクトとの衝突を緩和する例示的なプロセス１０００を示す。たとえば、動作１００２において、衝突構造、たとえば、衝突構造９０２は、構造、たとえば、外面９０４からエネルギーを吸収し、それを通して衝突を吸収する。例では、外面９０４は、センサポッドの内部に、たとえば、矢印１００４の方向に変位され得る。例では、外面９０４の変位は、衝突からのエネルギーを吸収し、歩行者から離れた方向にそれを向けることを始める。
【0074】
動作１００６において、衝突により、エネルギーが衝突エネルギー吸収構造９０６に伝達し、応力集中を作成し得る。例では、衝突エネルギー吸収構造９０６に伝達されるエネルギーにより、応力集中がしきい値を超えることを生じさせる量を超過し、衝突エネルギー吸収構造９０６の部分を変形させ、衝突からのエネルギーを吸収させ得る。例では、衝突エネルギー吸収構造９０６は、衝突中に応力集中ゾーン１００８を備える。例では、応力集中ゾーン１００８は、衝突エネルギー吸収構造の局部塑性変形を生じ、それによって、衝突から、および歩行者から離れてエネルギーを吸収する。たとえば、このエネルギーの吸収は、歩行者によって経験される加速濃度を低減する。例では、応力集中ゾーン１００８は、第１の衝突力しきい値を上回り、第２の衝突力しきい値を下回る局部塑性変形を生じるように構成される。この例では、衝突エネルギー吸収構造が、歩行者を保護するために衝突から十分なエネルギーを吸収するのに十分変形可能であるが、運転または小さい衝突中に不要な損傷が生じるほど変形可能でないことが有用である。さらに、衝突エネルギー吸収構造が、歩行者を保護するために衝突から十分なエネルギーを吸収しないように固すぎないことが有用である。
【0075】
例では、応力集中ゾーン１００８は、材料特性および／または幾何学的特徴を使用して適合される。たとえば、衝突エネルギー吸収構造９０６の断面の厚さは、所望量のエネルギーを吸収するためにある領域をもつある位置に応力集中ゾーン１００８を位置するおよび／または限定するために構造にわたって変更され得る。例では、幾何学的特徴は、追加された材料、たとえば、リッジ、リブ、スウェル、ガセット、除去された材料、たとえば、スロット、穴、もしくは凹部、および／または輪郭、たとえば、フィレット、曲線、または半径を含む。例では、複雑な形状、たとえば、特に、Ｉビーム、Ｃ型チャンネル、管、および／またはＴビームを作成するために組合せが使用される。
【0076】
例では、第２の衝突力しきい値は、１０００のＨＩＣスコアに関連付けられる。例では、第２の衝突力しきい値は、６５０のＨＩＣスコアに関連付けられる。例では、第１の衝突力しきい値は、１００のＨＩＣスコアに関連付けられる。例では、第１の衝突力しきい値は、３００のＨＩＣスコアに関連付けられる。
【0077】
例では、外面９０４は、衝突中にそれ自体に対して実質的に一様に移動するように構成される。この例では、衝突エネルギー吸収構造９０６は、衝突中に伝達されるエネルギーの大部分を吸収する。
【0078】
例では、外面は、最大変形までそれ自体に対して歪むかまたは曲がるように構成される。例では、最大変形は、外面の形状の厚さの約５０％である。
【0079】
例では、外面は、実質的に凸面であるか湾曲している。例では、この形状は、重量比利益に構造剛性を与え得る。例では、外面は、直交する２方向で実質的に凸面である。この例では、外面は、２方向で湾曲しており、重量比利益に構造剛性を与え得るシェル効果を作成し得る。
【0080】
例では、衝突エネルギー吸収構造９０６は、フレーム８０２に外面９０４を結合する。例では、衝突エネルギー吸収構造９０６は、衝突の方向に対して実質的に直角である方向で外面９０４にサポートを与える。たとえば、衝突エネルギー吸収構造９０６は、垂直方向ならびに横方向で外面をサポートするのに役立ち得る。
【0081】
例では、衝突エネルギー吸収構造９０６は、衝突負荷吸収プロファイルを与えるように構成された厚さ、断面、または平面図形のうちの１つまたは複数を有する。例では、これらの特徴は、衝突エネルギー吸収構造９０６の応力集中と変形とを制御するために適合される。例では、衝突エネルギー吸収構造は、実質的に均質の材料または複合材料で構成され得る。
【0082】
例では、衝突構造９０２は、フレーム、たとえば、フレーム８０２の上に配設され、変形可能な締着具によってフレーム８０２に結合された別のセンサへの適用を通して保護を与え得る。たとえば、フレーム８０２の上に配設されるセンサは、ＬＩＤＡＲセンサであり得る。例では、センサは、応力集中ゾーンを備える変形可能な締着具を通してフレームに結合される。例では、変形可能な締着具の応力集中ゾーンは、衝突からエネルギーを吸収する変形可能な締着具の局部塑性変形を生じる。例では、衝突が衝突力しきい値を超えるとき、変形可能な締着具はセンサを解放する。たとえば、衝突が十分に大きいとき、変形可能な締着具は、向きを変え、センサをフレームから切り離すことを可能にし得る。例では、センサは、フレームから解放されるとき、車両の上部の近くに取り付けられているとき、歩行者または障害物に触れずに通過し得る。例では、変形可能な締着具は、センサが障害物に触れずに通過しない場合、２次衝突を緩和するのに十分にセンサの相対速度を遅くするために十分なエネルギーを吸収する。例では、変形可能な締着具の変形は、エネルギーを吸収し、センサから離れて衝突エネルギー吸収構造９０６によって吸収される全体的なエネルギーを低減する。
【0083】
衝突構造９０２はまた、バッフル構造を含み得る。たとえば、図８および図９はまた、センサ８０４またはセンサ８０８と外殻９００との間に配設されるバッフル構造８３２を示す。例では、バッフル構造８３２は、衝突中に可塑的に変形し、衝突からのエネルギーを吸収するように構成されたクランプルゾーンを含む。例では、この特徴は、外殻９００、外面９０４、および衝突エネルギー吸収構造９０６と同様におよびそれと併せて動作する。
【0084】
例示的な較正システムおよび技法
本明細書で説明される技法は、インフラストラクチャを必要とすることなしに、たとえば、基準マーカなしにセンサポッドと車両とのセンサを較正することを対象とする。概して、そのような較正は、（何らかの起点、たとえば、別のセンサ、システムの起点などに対するセンサの位置または向きのうちの１つまたは複数を決定する）「外来」較正または（センサ自体に関する１つまたは複数のパラメータ、たとえば、焦点距離、中心点、レンズひずみモデルなどを決定する）「内在」較正のいずれかを指し得る。システムの一例は、（様々なモダリティの）多様なセンサを有する多様なセンサポッドを有する自律車両であるが、任意の他のシステム（たとえば、画像センサを有するスマートフォン、１つまたは複数のセンサモダリティを有するロボットマニピュレータなど）が企図される。１つのそのような（すなわち、システムが自律車両である）例では、自律車両は、車両またはセンサポッドの環境のセンサデータを生成するように構成されたセンサポッドのセンサを含むことができる。
本明細書で説明される技法は、インフラストラクチャを必要とすることなしに、たとえば、基準マーカなしにセンサポッドと車両とのセンサを較正することを対象とする。概して、そのような較正は、（何らかの起点、たとえば、別のセンサ、システムの起点などに対するセンサの位置または向きのうちの１つまたは複数を決定する）「外来」較正または（センサ自体に関する１つまたは複数のパラメータ、たとえば、焦点距離、中心点、レンズひずみモデルなどを決定する）「内在」較正のいずれかを指し得る。システムの一例は、（様々なモダリティの）多様なセンサを有する多様なセンサポッドを有する自律車両であるが、任意の他のシステム（たとえば、画像センサを有するスマートフォン、１つまたは複数のセンサモダリティを有するロボットマニピュレータなど）が企図される。１つのそのような（すなわち、システムが自律車両である）例では、自律車両は、車両またはセンサポッドの環境のセンサデータを生成するように構成されたセンサポッドのセンサを含むことができる。
【0085】
車両またはセンサポッドは、環境中のオブジェクトを識別するセマンティックセグメンテーション情報を生成するか、またはそうでなくそれにアクセスし得る。たとえば、セマンティックセグメンテーション情報は、各ピクセルまたはポイントをオブジェクトまたはオブジェクトタイプに関連付けるために、たとえば、ピクセルごとにまたはポイントごとにセンサデータを分類し得る。センサが、（たとえば内部的に）正しく較正されるとき、センサデータとセマンティックセグメンテーション情報とは、環境の整列表現を生成するために組み合わされ得る。しかしながら、センサが不適当に較正されるとき、たとえば、較正エラーがあるとき、センサデータとセマンティックセグメンテーション情報とは、組み合わされるときに、環境の不正確な、または「ぼやけた」表現を形成することができる。現実世界の例では、自律車両に適用されるとき、非常に正確な較正の必要な一例として、０．５度のオーダーでのセンサの位置合わせ不良は、１００メートル離れたオブジェクトが移動しているレーンを確実に決定することができないことを生じ得る。したがって、センサがこれらの厳格な規格を満たすために設置時に較正されるが、センサが適切に較正されたままであることを検証することが重要であり得る。たとえば、センサは、環境汚染物質、通常の運転および使用による劣化、ならびにセンサに較正エラーを生じさせることができる他のファクタの対象となり得る。
【0086】
センサポッドを設置するときに、センサポッドの較正ファクタを考慮に入れることが有益であり得る。たとえば、いくつかの例では、バイアスおよび／または較正制限が、所与のセンサポッド中に存在し得、２つのセンサポッドの適合性を限定し得る。たとえば、第１のセンサポッドは、第１のバイアスを有し得、したがって、第２のバイアスをもつ第２のセンサポッドと車両上でペアリングされるとき、センサポッドの組合せが、場合によっては、所望のセンサカバレージを与えないことがある。しかしながら、第１のセンサポッドが第３のバイアスをもつ第３のセンサポッドとペアリングされるとき、２つのセンサポッドは所望のセンサカバレージを与える。いくつかの事例は、車両上の多様なセンサまたはセンサポッドが故障し、残りのセンサが、車両を安全に制御するために使用される極端な事例であり得る。例では、たとえば、センサポッドのうちの１つまたは複数は、車両が使用に入る前に除去され、置き換えられる必要がないことがあるので、車両への設置の前にセンサポッドの適合性を決定することは車両の再処理およびダウンタイムを低減し得る。
【0087】
本明細書で説明される例では、較正技法は、センサポッドおよび／または車両中に取り付けられる１つまたは複数のセンサの較正を検証し、および／またはそれを較正するために使用され得る。いくつかの実装形態では、１つまたは複数のモダリティのセンサは、センサデータ、たとえば、画像、レーダーリターン、ＬｉＤＡＲリターン、飛行時間データなどをキャプチャするために取り付けられ、センサポッドの視野をカバーし得る。例では、多様なセンサポッドが、自律車両に取り付けられ、自律車両の周りの３６０度をカバーする有効な視野を与え得、各センサは、すなわち、車両の環境中のオブジェクトに対して車両の安全なナビゲーションを保証するのに必要なセンサデータを与えることができる。例では、較正技法は、センサポッド上のセンサを較正する際に基準または不変オブジェクトを活用することを含むことができる。不変オブジェクトを使用するとき、較正技法は、較正エラーを決定するためにセマンティックセグメンテーション情報を活用することを含むことができる。より詳細には、技法は、セマンティックセグメンテーション情報中のオブジェクトを決定することと、オブジェクトに対するセンサによって生成されたセンサデータ中の特徴を比較することとを含むことができる。たとえば、セマンティックセグメンテーション情報中のオブジェクトは、不変オブジェクトを含むことができ、これは、時間にわたって変化もしくは移動しないことがある、および／または幾何学的属性、反射特徴などの１つもしくは複数の属性が容易に知られる固定のおよび／もしくは知られているオブジェクトを含み得る。たとえば、不変オブジェクトは、壁、柱、天井、隅、構造または車両の屋根線、建築物、地平線などの線形オブジェクトを含むことができる。不変オブジェクトはまた、標識、表面、壁、建築物の側面、機械、トレーラまたは大型車の側面などの平坦面を含み得る。他の例では、道路標識は、再帰反射性のものであることが知られていることがある。またさらなる例では、不変オブジェクトは、知られているか知ることができる他の属性を有し得る。少なくとも他の例では、そのような不変性は、オブジェクト自体にではなく、オブジェクトの特徴および／または属性に対応し得る。そのようなものの非限定的な例として、トラクタートレーラは、移動し得るが、平坦面とそのような表面の交点の直線とを有する。同様に、交通信号機のポールは状態（赤色、黄色、緑色など）を変化するが、同じ相対位置、向き、幾何学的特徴などを有し得る。
【0088】
いくつかの実装形態では、特徴は、セマンティックセグメンテーション情報中のオブジェクトと比較するためにセンサデータから抽出され得る。非限定的な例として、端部は、たとえば、画像中で端部検出アルゴリズムを使用するか、または３次元センサデータ中で深度不連続性を使用してセンサデータ中で検出され得る。そのような端部は、不変オブジェクトに関するアプリオリな知識から予想されるように、それらが線形であるのかどうかを決定するために調査され得る。他の実装形態では、たとえば、深度測定を有するポイントは、不変オブジェクト中の平坦面に関連付けられているものとして識別され得る。それらのポイントは、次いで、共面性を確認するために調査され得る。いくつかの例では、特徴は、たとえば、センサのパラメータ、たとえば、内在性を使用してひずみ除去されたひずみ除去データから決定され得る。少なくともいくつかの例では、エラーは、ひずんだ空間（たとえば、予想されるひずんだ線または平面からポイントがどのくらい遠くにあるのか）またはひずみ除去された空間（たとえば、共線性または共面性の測度）に関して決定され得る。
【0089】
上記のように、感知された特徴は、うまく較正されたセンサ中のセマンティックセグメンテーション情報からのオブジェクトと近接して整列されなければならない。一方、位置合わせ不良は、センサ中の較正エラーを示し得る。したがって、本明細書で説明される実装形態によれば、技法は、センサデータ中の特徴がそれらの予測される値からどのくらい逸脱しているのか、たとえば、それらが不変オブジェクト属性から予想される共直線性または共面性からどのくらい逸脱しているのかを定量化することができる。またいくつかの例では、位置合わせ不良は、たとえば、センサデータ中のポイントまたはピクセルとセマンティックセグメンテーション情報から決定された不変オブジェクトによって実施された予想との間の距離として定量化され得る。
【0090】
いくつかの例では、較正エラーは、たとえば、エラーが許容できるのかどうかを決定するために、何らかの修正行為が取られなければならないのかどうかのしきい値エラーと比較され得る。修正行為は、センサをオフラインにすること、センサポッドをオフラインにすること、車両をオフラインにすること、センサを再較正すること、センサからのセンサデータの排除時に車両を制御することなどを含むことができる。いくつかの例では、較正データは、更新された較正情報を決定するために使用され得、その後に取得されたセンサデータは、更新された較正情報を使用して較正され得る。
【0091】
本明細書で説明される較正技法は、自律車両のセンサポッド上のセンサ、たとえば、カメラのアレイのための最適な較正を決定するためにフレームワークを与えることによってコンピューティングデバイスの機能を改善することができる。本明細書で説明される較正技法を使用して１つまたは複数のカメラを較正することによって、カメラは、車両の所望の視野カバレージを与えながら、環境に関する高い確度および精度で環境を表すデータを生成することができる。たとえば、このようにして較正されたセンサポッドは、動作中により一貫したセンサカバレージを与えることができ、これは、最終的に、運転中の良い安全結果につながり、達成すべき車両の再処理を低減することができる。コンピューティングデバイスの機能に対するこれらおよび他の改善について説明される。
【0092】
本明細書で説明される較正技法はまた、従来の較正および／または較正検証を上回る改善を表す。たとえば、過去においては、較正技法は、しばしば、センサが車両上に設置され、アクティブであることが必要とされた。たとえば、いくつかの技法は、センサが、車両上に設置され、アクティブ化され、テストされることを必要とする。そのような従来の技法は、実装するために車両をオフラインにした状態での集中的な時間および統合の努力を免れない。対照的に、本明細書で説明される技法により、センサポッドレベルでのセンサの較正が可能になり得、たとえば、車両が依然として使用中にある間に車両とは別々に行われ得る。追加または代替として、本明細書で説明される技法により、より迅速におよび効率的に較正されるために新しいセンサポッドが設置された状態で車両の較正が可能になり得る。たとえば、本技法は、車両が変数の低減されたセットを使用して新しいセンサポッドのセンサを較正することを可能にし得る。さらに、本技法は、たとえば、互いに適合すると決定された場所にセンサポッドが設置されたので、較正解決策が存在するということを知っているので、車両が、新しいセンサポッドのセンサを較正することを可能にし得る。したがって、本明細書で説明される技法は、従来の較正を上回る有意な改善を表すものである。
【0093】
本明細書で説明する方法、装置、およびシステムは、いくつかの方法で実装され得る。例示的な実装形態は、以下の図を参照しながら以下に与える。自律車両のコンテキストで説明されるが、本明細書で説明される方法、装置、およびシステムは、そのような較正の使用および／または検証より前におよび／またはそれの間にセンサの較正を必要とする様々なシステムに適用され得る。本明細書で説明される技法は、自律車両に限定されない。別の例では、本方法、装置、およびシステムは、航空または航海コンテキストで利用され得る。さらに、本明細書で説明される技法は、（たとえば、１つまたは複数のセンサを使用してキャプチャされた）実際のデータ、（たとえば、シミュレータによって生成された）シミュレートされたデータ、またはそれらの任意の組合せとともに使用され得る。
【0094】
図１１～図１３は、センサおよびセンサポッドの較正と自律車両上への設置とに関与する例示的な方法およびプロセスを示すフローチャートである。図１１～図１３に示されている方法は、便宜上および理解しやすいように、図１～図１０に示されている車両、センサポッド、および／またはシステムのうちの１つまたは複数に関して説明される。しかしながら、図１１～図１３に示されている方法およびプロセスは、図１～図１１に示されている車両、センサポッド、センサ、および／またはシステムを使用して実施されることに限定されず、本出願において説明される他の車両、センサポッド、および／またはシステムのいずれか、ならびに本明細書で説明されるもの以外の車両、センサポッド、および／またはシステムを使用して実装され得る。さらに、本明細書で説明される車両、センサポッド、および／またはシステムは、図１１～図１３に示されている方法およびプロセスを実施することに限定されない。
【0095】
いくつかの例では、システムは、車両上の個々のセンサまたはセンサを較正するために、その開示が参照により本明細書に組み込まれる、２０１７年１１月２１日に出願された米国特許出願第１５／８２０，２４５号および／または２０１９年３月８日に出願された米国特許出願第１６／２９７，１２７号において説明された技法のうちの１つまたは複数を使用し得る。
【0096】
図１１は、車両のセンサポッドを較正する例示的なプロセス１１００を示す。動作１１０２において、較正システムは、センサポッドの環境のセンサデータを受信し得る。例では、センサポッドは、センサデータを収集および／または処理するためにスタンドおよびコンピューティングシステムに取り付けられ得る。例では、スタンドは、固定であることも自由に移動することもある。例では、センサポッドは、データ収集中に手によって保持され得る。例では、センサポッドのセンサは、データ、たとえば、画像をキャプチャするように構成されたカメラまたは他のセンサであり得る。例では、画像は、センサの内在的な特徴、たとえば、魚眼または広角レンズによりひずませられ得る。センサは、他のタイプのカメラ、たとえば、線形カメラなどであり得、またはセンサは、全体として異なるモダリティのセンサであり得る。非限定的な例として、センサは、光のリターンに関連する深度情報などを生成するＬＩＤＡＲセンサまたは飛行時間センサであり得る。
【0097】
例では、環境は、９０度の視野内に１つまたは複数の不変量を含んでいる。例では、テストマウントは、インデックスが付けられた向きを有し得、ここで、データは、１つまたは１つもしくは複数の不変量の多様なインデックスが付けられた向きで多様なセンサから収集され得る。この例では、センサポッドのセンサを較正するためにより少数の不変量が必要とされ得る。
【0098】
例では、センサデータは、環境中の複数のオブジェクトに関する画像データを含む。たとえば、基準、壁、建築物の隅、車両、１つの機械、ポール、および他の特徴である。諒解されるように、画像データは、センサの視野中の不変、変異、静的、動的、および／または任意の特徴に関する感知されたデータを含み得る。
【0099】
動作１１０４において、プロセスは、（たとえば、１１０２において取得されたセンサデータに少なくとも部分的に基づいて）環境に関するセマンティックセグメンテーション情報を受信および／または生成することを含むことができる。例では、セマンティックセグメンテーション表現は、環境の一部分に関する分類情報を示し得る。より詳細には、表現は、たとえば、それらのオブジェクトの分類に基づく環境中の異なるオブジェクトまたは特徴のグラフィカルオブジェクト表現を含み得る。たとえば、オブジェクト表現は、特に、壁、隅、天井、ポール、１つの機械を含み得る。例では、それぞれのオブジェクト表現の各々は、同じ標示または分類を有するピクセルを視覚的に識別し得る。したがって、壁表現は、「壁」標示または分類を有するピクセルを含み、天井表現は、「天井」標示または分類を有するピクセルを含み、以下同様である。したがって、たとえば、セマンティックセグメンテーション情報は、ピクセルごとの分類情報を含むことができる。上記のように、図１１が、センサが画像を生成するカメラであることに関して説明されるが、他のセンサモダリティ（たとえば、３次元センサ）も企図される。同様に、セマンティックセグメンテーション情報は、画像センサを含むことも含まないこともある１つまたは複数のセンサモダリティからのデータから生成され得る。
【0100】
例では、セマンティックセグメンテーション情報は、不変オブジェクトに関する情報を含むことができる。本明細書で使用する「不変オブジェクト」は、線形端部、平坦面、知られている向きなど、知られている特性または属性を有するオブジェクトであり得る。いくつかの例では、不変オブジェクトは、環境中で固定されている、たとえば、同じままとどまるまたは移動しないことを概して予想されるオブジェクトであり得る。たとえば、不変オブジェクトは、地形的特徴、たとえば、路面、歩道面、いくつかの樹木など、固定物、たとえば、建築物、道路標識、街灯、消火栓、ガードレールなど、または知られている構造および／もしくは向きを有する他の概して固定のオブジェクトもしくは特徴であり得る。本開示のいくつかの例では、地平線は、たとえば、不変オブジェクトであり得る。またさらなる例では、不変オブジェクトは、何らかの知られている特性または属性を有する非定常オブジェクトを含むことができる。たとえば、トラクタートレーラのトレーラは、知られている線形端部および／または平面側面を有し得るので、不変オブジェクトであり得る。本開示の実装は、不変オブジェクトに関するセマンティックセグメンテーション情報を使用し得る。他の実装形態では、セマンティックセグメンテーション情報は、たとえば、限定はしないが、車両、歩行者、自転車に乗る人などに関する情報を含む非不変オブジェクトの追加のセマンティックセグメンテーション情報を含むことができる。しかしながら、本明細書で説明される技法は、不変オブジェクトまたは基準に関連するデータのみを考慮し得る。
【0101】
動作１１０６において、プロセス１１００は、セマンティックセグメンテーション情報中の１つまたは複数の不変オブジェクトに対応するセンサデータを識別することを含む。例では、不変オブジェクトのうちの１つに対応する画像データは、不変オブジェクトに関連付けられることが知られている特徴を表し得る。たとえば、壁に関連する画像データは、たとえば、壁の隅に垂直端部を有し、および／またはたとえば、壁、天井などの下部に水平端部を有し得る。同様に、ポールに関連する画像データは、ポールが比較的直線であり、および／または垂直な向きを有することが知られているので、たとえば、ポールの横範囲に２つの垂直端部を有し得る。しかしながら、上記で説明されたように、多くのファクタが、センサの実際の較正に影響を及ぼし得る。たとえば、センサ、センサポッド、車両、車両上のセンサポッドマウントなどに関連する製造および／または組立の公差は、予想に対してセンサの不適当な較正を生じ得る。さらに、センサは、たとえば車両に関連する振動、温度などの環境変動、および／または他のファクタにより、通常の運転を通して未較正になり得る。本明細書で説明される技法は、これらおよび他のソースによって生じる位置合わせ不良を識別する際に有用である。追加または代替として、異なるセンサモダリティのセマンティックセグメンテーションの比較が（不変オブジェクトを含んでいるのかどうか）比較され得る。そのような例では、知られている較正は、１つのモダリティ中のデータを他方に関連する基準フレームに変換するために使用され得る。関連するモダリティ（および／またはそれに関連する総統計）の間の差は、（内在的であっても外来的であっても）較正エラーを推測するために使用され得る。少なくともいくつかの例では、疎データに関連するセマンティック情報（たとえば、ＬＩＤＡＲ）は、比較のためにより高密度のセンサモダリティ（たとえば、画像）に前の較正情報を使用して投影され得る。
【0102】
例では、セマンティックセグメンテーション情報から収集された、たとえば、不変特徴に対応する画像データの予想とのセンサデータ、たとえば、画像データの比較は、較正エラーを明らかにし得る。例では、システムは、セマンティックセグメンテーション情報に基づいて不変オブジェクトに関連するポイントを識別し得る。たとえば、ポールは、（垂直の）線形端部または形状を含むので、たとえば、不変オブジェクトであり得る。
【0103】
動作１１０８において、プロセスは、センサのための較正エラーを決定することを含むことができる。たとえば、本明細書で説明される技法は、センサデータとそれらのポイントに関連する（不変オブジェクトの知られている属性に基づく）予想される値との間の距離に基づいてエラーを決定し得る。少なくとも１つの例では、そのようなエラーは、セマンティックセグメンテーション情報に基づく個々のポイントと不変オブジェクトの予想される形状との間の距離を備え得る。距離は、較正エラーを表し得る。いくつかの例では、距離は、それぞれのポイントと予想される形状との間の、ピクセル単位で測定されるユークリッド距離であり得る。いくつかの例では、距離は、センサの他の特徴に依存し得る（たとえば、魚眼カメラは、高い放射状のひずみを有し得、エラーについて決定されたユークリッド距離は、半径に対して逆スケーリングされ得る）。他の例では、弧は、ポイントに適合され得、弧は、較正エラーを決定するために予想される形状と比較される。いくつかの実装形態では、動作１１０８において決定されたエラーが、何らかのしきい値エラー内、たとえば、それ以下である場合、センサは適切に較正されていると決定され得る。しかしながら、１つまたは複数のエラーが、何らかのしきい値エラーの外側、たとえば、それ以上である場合、センサは不正確な較正を有すると決定され得る。
【0104】
いくつかの実装形態では、セマンティックセグメンテーション情報は、領域中のすべてのピクセルのための標示を含むことができ、したがって、ピクセルは、「ポール」標示または分類を有する最外ピクセルとして決定され得る。いくつかの実装形態では、線は、ピクセルに適合され得、線は、セマンティックセグメンテーション情報中の標識を表す。
【0105】
例では、プロセスは、センサポッドの多様なセンサのための較正エラーを決定することを含む。例では、多様なセンサは、個々にまたは並行して較正される。例では、不変オブジェクトは、同じオブジェクトであることも、異なるオブジェクトであることもある。例では、不変オブジェクトは、センサのうちの２つ以上の視野が重複する場所に位置し得る。
【0106】
動作１１１０において、プロセスは、センサポッドのための較正ファクタを決定することを含むことができる。動作１１０８に関して説明されたように、多様なセンサの較正エラーが決定され得る。例では、個々のセンサエラーが、センサポッドのための較正ファクタを決定するために組み合わされ得る。例では、較正ファクタは、多様な値を含み得る。たとえば、較正ファクタは、それぞれのセンサの較正エラーを表すセンサごとに値を含み得る。例では、センサポッドの較正ファクタは、様々なプロセス中で使用され得る。たとえば、較正ファクタは、センサポッドが車両に設置されているときにそれを較正するために使用され得る。追加または代替として、較正ファクタは、車両上への設置より前に別の適合性があるセンサポッドとセンサポッドを一致させるために使用され得る。いくつかの例では、そのような較正ファクタは、較正に依拠するアルゴリズムが、関連する誤較正されたセンサの１つまたは複数の構成要素を減じ得るようにさらなる処理において使用され得る。様々な例では、誤較正されたセンサを決定することは、それが誤較正されている信頼性を決定するために単一のセンサを多様な他のセンサ（たとえば、順番に２つ以上の追加のセンサ）と比較することを備え得る。
【0107】
図１２は、センサポッドが車両に設置されるときに車両のセンサポッドを較正する例示的なプロセス１２００を示す。動作１２０２において、システムは、センサポッド上のセンサの環境のセンサデータを受信し得る。例では、センサは、図１１に関して説明されたプロセスと同様にセンサデータを受信し得る。例では、センサデータは、環境中の複数のオブジェクトに関する画像データを含む。たとえば、基準、壁、建築物の隅、車両、１つの機械、ポール、および他の特徴である。諒解されるように、画像データは、センサの視野中の不変、変異、静的、動的、および／または任意の特徴に関する感知されたデータを含み得る。
【0108】
動作１２０４において、プロセスは、（たとえば、１２０２において取得されたセンサデータに少なくとも部分的に基づいて）環境に関するセマンティックセグメンテーション情報を受信および／または生成することを含むことができる。例では、セマンティックセグメンテーション表現は、環境の一部分に関する分類情報を示し得る。例では、センサは、図１１に関して説明されたプロセスと同様にセマンティックセグメンテーション情報を受信または生成し得る。
【0109】
動作１２０６において、プロセス１２００は、セマンティックセグメンテーション情報中の１つまたは複数の不変オブジェクトに対応するセンサデータを識別することを含む。例では、不変オブジェクトのうちの１つに対応する画像データは、不変オブジェクトに関連付けられることが知られている特徴を表し得る。たとえば、壁に関連する画像データは、たとえば、壁の隅に垂直端部を有し、および／またはたとえば、壁、天井などの下部に水平端部を有し得る。例では、センサは、図１１に関して説明されたプロセスと同様に不変オブジェクトを識別し得る。
【0110】
動作１２０８において、プロセスは、センサのための較正エラーを決定することを含むことができる。たとえば、本明細書で説明される技法は、センサデータとそれらのポイントに関連する（不変オブジェクトの知られている属性に基づく）予想される値との間の距離に基づいてエラーを決定し得る。例では、センサは、図１１に関して説明されたプロセスと同様に不変オブジェクトを識別し得る。
【0111】
動作１２１０において、プロセスは、センサポッドの別のセンサのための較正エラーを決定することを含むことができる。例では、センサポッドのための較正ファクタは、センサポッド、たとえば、テストスタンドまたは車両マウントへのセンサポッドのインターフェースに対するセンサポッドのセンサごとの較正エラーに基づく。例では、動作１２０８において決定される較正エラーは、車両に対するセンサポッドのセンサの較正エラーに基づく。この実装形態では、センサの較正エラーは、車両に対するセンサポッドの他のセンサのための推定された較正エラーを決定するためにセンサポッド較正ファクタと組み合わされる。例では、推定された較正エラーは、車両によって検証され得る。例では、推定された較正エラーは、車両のシステムが他のセンサの較正を確認または改良するための正確な開始点を与える。例では、これは、いくつかの技法において較正エラーを解決するときの閉鎖解を保証する。上記で説明されたように、較正ファクタはまた、車両上への設置より前に別の適合性があるセンサポッドとセンサポッドを一致させるために使用され得る。
【0112】
図１３は、設置より前に、センサポッドが、たとえば、車両上の別のセンサポッドに適合するのかどうかを決定する例示的なプロセス１３００を示す。例では、別のセンサポッドとのセンサポッドの適合性は、それぞれのセンサポッドの有効な視野が互いに適合するのかどうかである。例では、適合性があるセンサポッドの有効な視野は、視野重複しきい値を上回る視野重複を与える。動作１３０２において、システムは、センサポッド上のセンサの環境のセンサデータを受信し得、不変オブジェクトを識別する。例では、センサは、図１１および図１２に関して説明されたプロセスと同様に、センサデータを受信し、セマンティックセグメンテーションデータを生成し、不変オブジェクトを識別し得る。例では、センサデータは、環境中の複数のオブジェクトに関する画像データを含む。たとえば、基準、壁、建築物の隅、車両、１つの機械、ポール、および他の特徴である。諒解されるように、画像データは、センサの視野中の不変、変異、静的、動的、および／または任意の特徴に関する感知されたデータを含み得る。例では、プロセスは、不変オブジェクトに関連付けられることが知られている特徴を表し得る不変オブジェクトのうちの１つに対応する画像データを識別し得る。たとえば、壁に関連する画像データは、たとえば、壁の隅に垂直端部を有し、および／またはたとえば、壁、天井などの下部に水平端部を有し得る。
【0113】
動作１３０４において、プロセスは、センサポッドのための較正ファクタを決定することを含むことができる。例では、多様なセンサの較正エラーが決定され得る。例では、個々のセンサエラーが、センサポッドのための較正ファクタを決定するために組み合わされ得る。例では、較正ファクタは、多様な値を含み得る。たとえば、較正ファクタは、それぞれのセンサの較正エラーを表すセンサごとに値を含み得る。例では、センサポッドの較正ファクタは、様々なプロセス中で使用され得る。たとえば、較正ファクタは、センサポッドが車両に設置されているときにそれを較正するために使用され得る。追加または代替として、較正ファクタは、たとえば、センサポッドのそれぞれの視野が所望の視野重複を与えるのかどうかを決定することによって車両上への設置より前に別の適合性があるセンサポッドとセンサポッドを一致させるために使用され得る。例では、センサは、図１１に関して説明されたプロセスと同様に較正ファクタを決定し得る。
【0114】
動作１３０６において、システムは、別のセンサポッドの較正ファクタを受信し得る。たとえば、第２のセンサポッドは、第１のセンサポッドとペアリングするためのものと見なされ得、ここで、第１のセンサポッドの較正ファクタは、動作１３０４において決定され、第２のポッドのための較正ファクタは、この動作において受信される。例では、第２のセンサポッドは、車両上にすでに設置されているセンサポッドであり得る。例では、第２のセンサポッドは、車両上にまだ設置されていないセンサポッドであり得る。
【0115】
動作１３０８において、プロセスは、たとえば、第１のセンサポッドの視野が第２のセンサポッドの視野と組み合わされるときに所望の視野重複を与えるのかどうかを決定することによって第１のセンサポッドが第２のセンサポッドに適合するのかどうかを決定する。例では、決定は、第１のセンサポッドの較正ファクタと第２のセンサポッドの較正ファクタとに少なくとも部分的に基づく。例では、第１のセンサポッドと第２のセンサポッドとは、較正ファクタにかかわらず通常の使用において互いに適合し得る。しかしながら、いくつかの例では、センサポッドは、いくつかの状況では所望のセンサ冗長性または視野重複を与えないことがある。たとえば、センサまたはセンサポッドが故障するかまたはオフラインにある場合、残りのセンサまたはセンサポッドは、しきい値レベルのセンサカバレージを必要とし得る。この例では、プロセスは、いくつかのセンサが喪失される場合に第１のセンサポッドと第２のセンサポッドとがそのようなカバレージを与えることになるのかどうかを決定するためにそれぞれのセンサポッドの較正ファクタを使用する。これらの例が、明快さのために２つのセンサポッドについて説明するが、プロセスは、適合性を決定するときに３つ、４つ、またはより多くのセンサポッドを考慮に入れ得る。たとえば、プロセスは、第１のセンサポッドが３つの他のセンサポッドに適合するのかどうかを決定し得る。たとえば、プロセスは、第１のセンサポッドと３つの他のセンサポッドとの有効な視野が所望の視野重複を与えるのかどうかを決定し得る。非限定的な一例では、プロセスは、置換センサポッドがすでに車両上に設置されている３つのセンサポッドに適合するのかどうかを決定し得る。たとえば、プロセスは、すでに設定されている第１のセンサポッドと３つの他のセンサポッドとの有効な視野が所望の視野重複を与えるのかどうかを決定し得る。
【0116】
動作１３０８において、センサポッドが適合しないとプロセスが決定した場合、プロセスは、動作１３０６に戻り、評価すべき別のセンサポッドの較正ファクタを受信する。たとえば、プロセスは、センサポッドの視野が所望の視野重複を与えないと決定する。
【0117】
動作１３０８において、センサポッドが適合する、たとえば、適合する視野であるとプロセスが決定した場合、動作１３１０において、２つのセンサポッドがペアリングされる。例では、センサポッドがペアリングされるとき、センサポッドが適合する、たとえば、適合する視野を有するという表示が、データベース中に含められるか、またはオペレータに与えられ得る。例では、２つのセンサポッドが車両上に設置されない場合、センサポッドは、格納され、後で一緒に車両上に設置され得る。例では、センサポッドのうちの１つがすでに車両上に設置されているとき、置換センサポッドが必要とされるまで他のセンサポッドが確保され得る。
【0118】
動作１３１２において、センサポッドは、他のセンサポッドと一緒に車両上に設置される。例では、センサポッドは、置換センサポッドであり得る。例では、センサポッドは、追加の適合するセンサポッドとグループ化され、車両上に同時に設置され得る。
【0119】
図１４は、本明細書で説明される技法を実装するための例示的なシステム１４００のブロック図を示す。少なくとも１つの例では、システム１４００は、センサポッドプラットフォーム１４０２と制御システムまたは車両とを含むことができ、これは、図１～図４を参照しながら上記で説明された車両１００と同じ車両であり得る。
【0120】
センサポッドプラットフォーム１４０２は、制約付きテストマウント１４０４、制約なしテストマウント１４０６、または車両１４０８を含むことができ、コンピューティングデバイス１４１０と、１つまたは複数のセンサシステム１４１２、たとえば、１つまたは複数のセンサポッドと、１つまたは複数の通信接続１４１４とを含み得る。
【0121】
コンピューティングデバイス１４１０は、１つまたは複数のプロセッサ１４１６と１つまたは複数のプロセッサ１４１６に通信可能に結合されたメモリ１４１８とを含むことができる。図示の例では、センサポッドプラットフォーム１４０２は、テストマウントまたは自律車両であり得るが、自律車両は、自律であることもそうでないこともある任意の他のタイプの車両であり得る。さらに、本明細書で説明されるように、本明細書で説明される技法は、車両およびテストマウントに限定されないが、センサを有し、センサの環境に関するセマンティックセグメンテーション情報へのアクセスを有する（またはそうでなくそのような情報を生成することが可能な）任意のデバイスであり得る。図示の例では、コンピューティングデバイス１４１０のメモリ１４１８は、位置特定構成要素１４２０と、知覚構成要素１４２２、プランニング構成要素１４２４と、１つまたは複数のシステムコントローラ１４２６と、較正構成要素１４２８とを記憶する。やはり図示のように、知覚構成要素１４２２は、セマンティックセグメンテーション構成要素１４３０を含むことができ、較正構成要素１４２８は、特徴検出構成要素１４３２と、エラー決定構成要素１４３４と、ひずみ除去構成要素１４３６とを含むことができる。メモリ１４１８はまた、１つまたは複数のマップ１４３８を記憶することができる。説明のためにメモリ１４１８中に常駐するものとして図１４に示されているが、較正構成要素１４２８、セマンティックセグメンテーション構成要素１４３０、マップ１４３８および／または他の構成要素を含むいくつかの特徴が、追加または代替として、センサポッドプラットフォーム１４０２にアクセス可能であり得る（たとえば、リモートで格納され得る）ことが企図される。
【0122】
少なくとも１つの例では、位置特定構成要素１４２０は、センサポッドプラットフォーム１４０２の位置を決定するためにセンサシステム１４１２からデータを受信するための機能を含むことができる。たとえば、位置特定構成要素１４２０は、たとえば、マップ１４３８から環境の３次元マップを含むこと、要求すること、および／または受信することができ、マップ内でセンサポッドプラットフォーム１４０２の位置を連続的に決定することができる。いくつかの例では、位置特定構成要素１４２０は、センサポッドプラットフォーム１４０２の位置を正確に決定するために画像データ、ＬＩＤＡＲデータ、レーダーデータ、ＳＯＮＡＲデータ、ＩＭＵデータ、ＧＰＳデータ、ホイールエンコーダデータなどを受信するためにＳＬＡＭ（同時位置特定およびマッピング）またはＣＬＡＭＳ（同時の較正、位置特定、およびマッピング）を利用することができる。本明細書で説明されるように、位置特定構成要素１４２０は、本明細書で説明されるように、較正されたセンサデータ、たとえば、しきい値受容度内にあるセンサデータを受信し得る。
【0123】
いくつかの例では、知覚構成要素１４２２は、オブジェクト検出、セグメンテーション（たとえば、セマンティックセグメンテーション構成要素１４３０によって与えられる機能を介したセマンティックセグメンテーション）、および／または分類を実施するための機能を含むことができる。いくつかの例では、知覚構成要素１４２２は、センサポッドプラットフォーム１４０２に近接したエンティティの存在および／またはエンティティタイプ（たとえば、車、歩行者、自転車乗りをする人、動物、木、路面、縁石、歩道、街灯、標識、未知のものなど）としてのエンティティの分類を示す処理されたセンサデータを与えることができる。追加および／または代替の例では、知覚構成要素１４２２は、検出されたエンティティおよび／またはエンティティが位置する環境に関連する１つまたは複数の特性を示す処理されたセンサデータを与えることができる。いくつかの例では、エンティティに関連する特性は、限定はしないが、ｘ位置（グローバル位置）、ｙ位置（グローバル位置）、ｚ位置（グローバル位置）、向き、エンティティタイプ（たとえば、分類）、エンティティの速度、エンティティの範囲（たとえば、サイズ）などを含むことができる。環境に関連する特性は、限定はしないが、環境中の別のエンティティの存在、環境中の別のエンティティの状態、時刻、曜日、季節、気象条件、暗さ／明かりの表示などを含むことができる。
【0124】
上記のように、知覚構成要素１４２２はまた、セマンティックセグメンテーション構成要素１４３０を含むことができる。いくつかの実装形態では、セマンティックセグメンテーション構成要素１４３０は、センサデータのピクセル、ポイント、または他の部分に関連する分類または標示を決定するためにセンサシステム１４１２によって生成された画像データ、ＬｉＤＡＲデータ、および／または他のセンサデータに対してセマンティックセグメンテーションをコンピューティングデバイス１４１０に実施させ得る。いくつかの実施形態では、セマンティックセグメンテーション構成要素１４３０は、画像データを識別し、それをセマンティックカテゴリにセグメント化するように向けられた１つまたは複数の機械学習アルゴリズムを含み得る。たとえば、セマンティックセグメンテーション構成要素１４３０は、画像もしくは他のセンサデータに対してセマンティックセグメンテーションを実施することおよび／または画像のピクセルのためのピクセル分類確率分布を決定することを行うように構成された畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を含み得るが、画像に対する任意の他の形態のセマンティックセグメンテーションが企図される。少なくともいくつかの例では、セマンティックセグメンテーション構成要素１４３０は、限定はしないが、車、トラック、自転車、オートバイ、歩行者、粒子状物質、建築物、道路標識、街灯、標識、木、灌木など、さらに、ナビゲート可能表面、自由空間、運転可能表面などを含むデータ構成要素のための分類または標示を決定し得る。さらに、様々な分類は、いくつかの知られている属性、特徴または向きを有する不変オブジェクトとして識別され得る。本明細書で説明されるように、セマンティックセグメンテーション情報は、線、平面、または他の知られている特徴を含み得る１つまたは複数の不変オブジェクトを別々に分類し得る。
【0125】
概して、較正構成要素１４２８は、較正を検証することおよび／またはセンサポッドプラットフォーム１４０２、たとえば、センサシステム１４１２のうちの１つまたは複数に関して動作する１つまたは複数のセンサを較正することを行うための機能を含むことができる。たとえば、較正構成要素１４２８は、不適当に較正されたセンサを検出することと、較正ルーチンをスケジュールすることと、１つまたは複数のセンサによって生成されたデータを利用するセンサポッドプラットフォーム１４０２の１つまたは複数の他の構成要素に較正データを送ることとを行うことができる。
【0126】
特徴検出構成要素１４３２は、特徴、たとえば、端部、平坦面などを決定するために画像データを分析することができる。そのような画像特徴は、たとえば、ＡＫＡＺＥ、ＢＲＩＳＫ、ＳＵＲＦ、ＳＩＦＴ、ＯＲＢ、ＢＲＩＥＦ、ＦＡＳＴ、ＦＲＥＡＫ、埋め込みなどに対応し得る。他の例では、特徴検出構成要素１４３２は、センサポッドプラットフォーム１４０２上に取り付けられたカメラによってキャプチャされた画像中の端部を検出するためにＣａｎｎｙ端部検出アルゴリズムを適用することができる。他の例では、特徴検出構成要素１４３２は、たとえば、深度情報を有するＬｉＤＡＲ、飛行時間、および／または他のリターン中の深度の不連続性に基づいて端部を識別することができる。たとえば、本明細書で説明される実装形態では、特徴検出構成要素１４３２によって検出された端部は、たとえば、検出された端部がセマンティックセグメンテーション情報から識別されたオブジェクト分類の間の分割と整列するのかどうかを決定するためにセマンティックセグメンテーション情報と比較され得る。
【0127】
エラー決定構成要素１４３４は、たとえば、セマンティックセグメンテーション構成要素１４３０によって生成されるセマンティックセグメンテーション情報中で識別されるオブジェクトに関連する予想される特徴に対する特徴、たとえば、特徴検出構成要素１４３２によって検出される特徴の位置合わせ不良を決定するための機能を含むことができる。たとえば、エラー決定構成要素は、特徴に対応するセンサデータ中のポイントとポイントが関連付けられていることをセマンティックセグメンテーション情報が示すオブジェクトの予想される特徴または属性を表す線、平面、または他の特徴との間の距離を識別することができる。端部または平面のインスタンスでは、エラー決定構成要素１４３４は、感知されたデータに線または平面を適合させ、セマンティックセグメンテーション情報に基づいて予想されるリターンに対する適合された線／平面のエラー、たとえば、オフセットを決定するための機能を含むことができる。
【0128】
ひずみ除去構成要素１４３６は、不変オブジェクトおよび／または不変特徴の属性との比較のためにセンサのリターン、たとえば、ひずんだ画像データをひずみ除去するための機能を含むことができる。いくつかの例では、ひずみ除去構成要素１４３６は、センサポッドプラットフォーム１４０２の１つまたは複数のセンサに関連する較正データを記憶することができる。いくつかの例では、較正データは、センサの内在性に関する情報を含むことができる。いくつかの例では、較正データは、限定はしないが、較正角度、取付け位置、高さ、方向、ヨー、チルト、パン、タイミング情報、レンズひずみパラメータ、送信媒体パラメータなどを含む１つまたは複数のセンサに関連する任意の外来および／または内在情報を含むことができる。さらに、較正構成要素１４２８は、最も最近の較正から経過した時間など、実施された較正動作の一部または全部のログを記憶することができる。図１１の例について説明したときに上記で述べたように、較正エラー／検証は、センサデータを明示的にひずみ除去しながら本明細書で説明される技法を使用して行われ得る。例では、不変特徴、たとえば、ポールに関連する線は、画像のひずみ空間にひずませられ得る。少なくともいくつかの例では、最適化は、エラーを最小化し、改善された較正を発見するために仮定された較正に関して実施され得る。
【0129】
いくつかの例では、たとえば、エラー決定構成要素１４３４を実行する較正構成要素１４２８は、較正エラーがセンサの継続的な使用に影響を及ぼすほど有意であるのかどうかを決定することができる。非限定的な例として、エラーがセンサのためのしきい値エラーに等しいかまたはそれを上回る場合、較正構成要素１４２８は、センサポッドプラットフォーム１４０２の他の構成要素にセンサの故障を通信することができる。たとえば、位置特定構成要素１４２０、知覚構成要素１４２２、および／またはプランニング構成要素１４２４は、不適当に較正されたセンサの除外時に機能を実施し得る。他の機能は、同様に限定され得る。他の例では、較正構成要素１４２８は、たとえば、プラットフォームが車両であるとき、センサ較正が実施され得るまでシステムコントローラ１４２６にセンサポッドプラットフォーム１４０２を停止させることができ、ならびに／またはセンサ位置合わせ不良について通知することおよび／もしくは続けるために命令を要求することを行うためにリモートソース、たとえば、遠隔操作者に情報を送ることができる。
【0130】
いくつかの例では、較正構成要素１４２８はまた、センサシステム１４１２に関連する較正エラーを修正するための訂正機能を決定するための機能を含み得る。たとえば、較正構成要素１４２８は、センサデータを調整するためにエラー決定構成要素１４３４によって決定されるエラーを使用することができる。たとえば、訂正機能を使用してセンサデータを修正するために、較正構成要素１４２８は、複数のフレーム、リターンなどからのデータを考慮し得、いくつかの異なる不変オブジェクトに対する誤較正を考慮し得る。たとえば、ポイントが共線でないことを識別することが、較正エラーを識別するのに十分であり得るが、エラーを修正することは、それらのポイントのみに基づいて達成されないことがある。実装形態では、いくつかの異なる不変オブジェクトおよび／または不変特徴に関連するエラーが、較正関数を決定するために必要とされ得る。さらに、不変オブジェクトの関係はまた、較正関数を決定するときに考慮され得る。非限定的な例として、２つの不変オブジェクトが、直角であることが予想される平面を有するとき、較正構成要素１４２８は、たとえば、多様な自由度でエラーを最小化することによって較正関数をより良く展開し得る。しかしながら、さらなる実施形態において、較正関数を正確に決定するために追加情報が必要になり得る。
【0131】
場合によっては、本明細書で説明される構成要素の一部または全部の態様は、任意のモデル、アルゴリズム、および／または機械学習アルゴリズムを含み得る。たとえば、場合によっては、メモリ１４１８（および以下で説明するメモリ１４４６）中の構成要素は、ニューラルネットワークとして実装され得る。
【0132】
本明細書で説明されるように、例示的なニューラルネットワークは、出力を生成するために一連の接続されたレイヤを通して入力データを受け渡す生物学的に示唆されたアルゴリズムである。ニューラルネットワーク中の各レイヤはまた、別のニューラルネットワークを備え得るか、または（畳み込みであるかどうかにかかわらず）任意の数のレイヤを備え得る。本開示のコンテキストで理解され得るように、ニューラルネットワークは、出力が学習されたパラメータに基づいて生成される幅広いクラスのそのようなアルゴリズムを指し得る機械学習を利用し得る。
【0133】
ニューラルネットワークのコンテキストで説明されるが、任意のタイプの機械学習が本開示に一致して使用され得る。たとえば、機械学習アルゴリズムは、限定はしないが、回帰アルゴリズム（たとえば、最小２乗回帰（ordinary least squares regression：ＯＬＳＲ）、線形回帰、ロジスティック回帰、ステップワイズ回帰、多変量適応型回帰スプライン（multivariate adaptive regression splines：ＭＡＲＳ）、局所推定散布図平滑化（locally estimated scatterplot smoothing：ＬＯＥＳＳ））、インスタンスベースのアルゴリズム（たとえば、リッジ回帰、最小絶対値縮小選択演算子（least absolute shrinkage and selection operator：ＬＡＳＳＯ）、弾性ネット、最小角度回帰（least-angle regression：ＬＡＲＳ））、決定木アルゴリズム（たとえば、分類および回帰木（classification and regression tree：ＣＡＲＴ）、反復二分法３（iterative dichotomiser 3：ＩＤ３）、カイ２乗自動相互作用検出（Chi-squared automatic interaction detection：ＣＨＡＩＤ）、決定株、条件付き決定木）、ベイジアンアルゴリズム（たとえば、単純ベイズ、ガウス単純ベイズ、多項単純ベイズ、平均単依存推定器（average one-dependence estimators：ＡＯＤＥ）、ベイジアン信念ネットワーク（Bayesian belief network：ＢＮＮ）、ベイジアンネットワーク）、クラスタリングアルゴリズム（たとえば、ｋ平均、ｋ平均法、期待値最大化（expectation maximization：ＥＭ）、階層クラスタリング）、相関ルール学習アルゴリズム（たとえば、パーセプトロン、逆伝播、ホップフィールドネットワーク、動径基底関数ネットワーク（Radial Basis Function Network：ＲＢＦＮ））、ディープラーニングアルゴリズム（たとえば、ディープボルツマンマシン（Deep Boltzmann Machine：ＤＢＭ）、深層信念ネットワーク（Deep Belief Networks：ＤＢＮ）、畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network：ＣＮＮ）、積層オートエンコーダ）、次元削減アルゴリズム（たとえば、主成分分析（Principal Component Analysis：ＰＣＡ）、主成分回帰（Principal Component Regression：ＰＣＲ）、部分的最小２乗回帰（Partial Least Squares Regression：ＰＬＳＲ）、サモンマッピング、多次元尺度構成法（Multidimensional Scaling：ＭＤＳ）、射影追跡、線形判別分析（Linear Discriminant Analysis：ＬＤＡ）、混合判別分析（Mixture Discriminant Analysis：ＭＤＡ）、二次判別分析（Quadratic Discriminant Analysis：ＱＤＡ）、フレキシブル判別分析（Flexible Discriminant Analysis：ＦＤＡ））、アンサンブルアルゴリズム（たとえば、ブースティング、ブートストラップ集約（バッギング）、アダブースト、スタック汎化（ブレンディング）、勾配ブースティングマシン（Gradient Boosting Machines：ＧＢＭ）、勾配ブースト回帰木（Gradient Boosted Regression Trees：ＧＢＲＴ）、ランダムフォレスト）、ＳＶＭ（support vector machine：サポートベクターマシン）、教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習などを含み得る。
【0134】
アーキテクチャの追加の例は、ＲｅｓＮｅｔ３０、ＲｅｓＮｅｔ１０１、ＶＧＧ、ＤｅｎｓｅＮｅｔ、ＰｏｉｎｔＮｅｔなどのニューラルネットワークを含む。
【0135】
マップ１４３８が、たとえば、プラットフォームが車両であるとき位置を決定するおよび／または環境内でナビゲートするためにセンサポッドプラットフォーム１４０２によって使用され得る。この説明の目的で、マップは、限定はしないが、概して、（交差点などの）トポロジ、街路、山脈、道路、地形、および環境などの環境に関する情報を与えることが可能である２次元、３次元、またはｎ次元でモデル化された任意の数のデータ構造であり得る。場合によっては、マップは、限定はしないが、テクスチャ情報（たとえば、カラー情報（たとえば、ＲＧＢカラー情報、Ｌａｂカラー情報、ＨＳＶ／ＨＳＬカラー情報）など）、強度情報（たとえば、ＬＩＤＡＲ情報、レーダー情報など）、空間情報（たとえば、メッシュに投影された画像データ、個々の「サーフェル」（たとえば、個々のカラーおよび／または強度に関連するポリゴン））、反射率情報（たとえば、反射情報、再帰反射性情報、ＢＲＤＦ情報、ＢＳＳＲＤＦ情報など）を含むことができる。一例では、マップは、環境の３次元メッシュを含むことができる。場合によっては、マップは、タイルフォーマットで記憶され得、したがって、マップの個々のタイルは、環境の個別の部分を表し、必要に応じて作業メモリにロードされ得る。いくつかの例では、マップ１４３８は、少なくとも１つのマップ（たとえば、画像および／またはメッシュ）を含むことができる。センサポッドプラットフォーム１４０２は、マップ１４３８に少なくとも部分的に基づいて制御され得る。すなわち、マップ１４３８は、環境内でナビゲートするためにセンサポッドプラットフォーム１４０２の位置を決定すること、環境中のオブジェクトを識別すること、ならびに／またはルートおよび／もしくは軌道を生成することを行うために位置特定構成要素１４２０、知覚構成要素１４２２、プランニング構成要素１４２４、および／または較正構成要素１４２８とともに使用され得る。さらに、本明細書で説明されるように、マップ１４３８は、環境中の不変オブジェクトに関するセマンティックセグメンテーション情報を含むことができる。非限定的な例として、マップ中に含まれているセマンティックセグメンテーション情報は、セマンティックセグメンテーション構成要素１４３０によって生成されたセマンティックセグメンテーション情報に加えてまたはそれの代わりに使用され得る。いくつかの例では、マップ１４３８のうちの１つまたは複数は、センサポッドプラットフォーム１４０２および／または１つもしくは複数の追加の車両によって生成されたセンサデータを使用して生成されたセマンティックセグメンテーション情報の集合を含み得る。
【0136】
少なくとも１つの例では、センサシステム１４１２は、ＬＩＤＡＲセンサ、レーダーセンサ、飛行時間センサ、超音波トランスデューサ、ＳＯＮＡＲセンサ、位置センサ（たとえば、ＧＰＳ、コンパスなど）、慣性センサ（たとえば、慣性測定ユニット、加速度計、磁力計、ジャイロスコープなど）、カメラ（たとえば、ＲＧＢ、ＩＲ、強度、深度、飛行時間など）、マイクロフォン、ホイールエンコーダ、環境センサ（たとえば、温度センサ、湿度センサ、光センサ、圧力センサなど）などを含むことができる。センサシステム１４１２は、これらのまたは他のタイプのセンサの各々の多様なインスタンスを含むことができる。たとえば、ＬＩＤＡＲセンサ（および／またはレーダーセンサ）は、センサポッドプラットフォーム１４０２の端、前面、背面、側面、および／または上部に位置する個々のＬＩＤＡＲセンサ（またはレーダーセンサ）を含むことができる。別の例として、カメラセンサは、センサポッドプラットフォーム１４０２の外部および／または内部に関する様々な位置に配設された多様なカメラを含むことができる。センサシステム１４１２は、コンピューティングデバイス１４１０に入力を与えることができる。追加または代替として、センサシステム１４１２は、特定の周波数で、所定の時間期間の経過後に、ほぼリアルタイムでなどで１つまたは複数のリモートコンピューティングデバイスに１つまたは複数のネットワーク１４４０を介してセンサデータを送ることができる。
【0137】
いくつかの例では、センサシステム１４１２は、たとえば、それのパラメータをアクティブに調節するための制御を含むアクティブセンサシステムであり得る。たとえば、いくつかのカメラは、調整可能なシャッター速度または露光時間を有し得る。同様に、飛行時間センサ、ＬｉＤＡＲセンサ、レーダーセンサなどは、アクティブに調整可能な強度および／または利得属性を有し得る。いくつかの実装形態では、セマンティックセグメンテーション情報は、センサの１つまたは複数の設定を調整するためにさらに使用され得る。たとえば、セマンティックセグメンテーション情報がセンサの環境中であるクラスのタイプのオブジェクトを識別するとき、センサは、そのオブジェクトの感知を最適化するように調整され得る。たとえば、予想される色または明るさを有することを予想されるいくつかのオブジェクトがセマンティックセグメンテーション情報から識別されるとき、放射光の強度が感知を最適化するように調整され得る。
【0138】
センサポッドプラットフォーム１４０２のプロセッサ１４１６は、本明細書で説明されるようにデータを処理し、動作を実行するために命令を実行することが可能な任意の好適なプロセッサであり得る。限定ではなく例として、プロセッサ１４１６は、電子データをレジスタおよび／またはメモリ中で記憶され得る他の電子データに変換するためのその電子データを処理する１つまたは複数の中央処理ユニット（ＣＰＵ）、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）、または任意の他のデバイスもしくはデバイスの一部分を備えることができる。いくつかの例では、統合回路（たとえば、ＡＳＩＣなど）、ゲートアレイ（たとえば、ＦＰＧＡなど）、および他のハードウェアデバイスも、それらが符号化された命令を実装するように構成される限り、プロセッサと考慮され得る。
【0139】
メモリ１４１８は、非一時的コンピュータ可読媒体の一例である。メモリ１４１８は、本明細書で説明する方法および様々なシステムに起因する機能を実装するためにオペレーティングシステムおよび１つまたは複数のソフトウェアアプリケーション、命令、プログラム、ならびに／またはデータを記憶することができる。様々な実装形態では、メモリは、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、シンクロナスダイナミックＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、不揮発性／フラッシュタイプメモリ、または情報を記憶することが可能な任意の他のタイプのメモリなどの任意の好適なメモリ技術を使用して実装され得る。本明細書で説明されるアーキテクチャ、システム、および個々の要素は、多くの他の論理構成要素、プログラム構成要素、および物理構成要素を含むことができ、添付の図に示されたものは、本明細書での説明に関連する例にすぎない。
【0140】
図１４が分配システムとして示されているが、代替例では、センサポッドプラットフォーム１４０２の構成要素は、ネットワーク１４４０を介してアクセス可能なリモートコンピュータデバイスに関連付けられ得る。たとえば、センサポッドプラットフォーム１４０２は、ネットワーク１４４０を介して１つまたは複数のコンピューティングデバイス１４４２にセンサデータを送ることができる。いくつかの例では、センサポッドプラットフォーム１４０２は、コンピューティングデバイス１４４２に未加工のセンサデータを送ることができる。他の例では、センサポッドプラットフォーム１４０２は、コンピューティングデバイス１４４２に処理されたセンサデータおよび／またはセンサデータの表現を送ることができる。いくつかの例では、センサポッドプラットフォーム１４０２は、特定の周波数で、所定の時間期間の経過後に、ほぼリアルタイムでなどでコンピューティングデバイス１４４２にセンサデータを送ることができる。場合によっては、センサポッドプラットフォーム１４０２は、１つまたは複数のログファイルとしてコンピューティングデバイス１４４２にセンサデータ（未加工または処理済み）を送ることができる。
【0141】
コンピューティングデバイス１４４２は、センサデータ（未加工または処理済み）を受信することができ、データに対して較正動作を実施することができる。少なくとも１つの例では、コンピューティングデバイス１４４２は、１つまたは複数のプロセッサ１４４４とプロセッサ１４４４に通信可能に結合されたメモリ１４４６とを含むことができる。図示の例では、コンピューティングデバイス１４４２のメモリ１４４６は、較正構成要素１４４８、セマンティックセグメンテーション構成要素１４５０、および／またはマップ１４５２を記憶する。較正構成要素１４４８は、較正構成要素１４２８のコンテキストで上記で説明された動作と同様の動作を実施するための機能を含むことができ、セマンティックセグメンテーション構成要素１４５０は、セマンティックセグメンテーション構成要素１４３０のコンテキストで上記で説明された動作と同様の動作を実施するための機能を含むことができ、マップ１４５２は、マップ１４３８に対応し得る。いくつかの例では、プロセッサ１４４４とメモリ１４４６とは、プロセッサ１４１６とメモリ１４１８とに関して上記で説明された機能および／または構造と同様の機能および／または構造を含むことができる。
【0142】
例示的な洗浄システムおよび技法
図１５は、洗浄システム１５００の図を示す。例では、洗浄システム１５００は、第１のセンサ１５０８の第１の検知表面１５０６に隣接し、それに向けて配設された第１のノズル１５０２と第２のノズル１５０４とを含み得る。
図１５は、洗浄システム１５００の図を示す。例では、洗浄システム１５００は、第１のセンサ１５０８の第１の検知表面１５０６に隣接し、それに向けて配設された第１のノズル１５０２と第２のノズル１５０４とを含み得る。
【0143】
例では、ノズルは、検知表面を洗浄するために検知表面に流体を向けるように構成される。たとえば、第１のノズル１５０２は、第１の検知表面１５０６上に第１の流体１５１０を適用する。例では、第１の流体１５１０は、検知表面と比較して斜角で適用される。例では、第２のノズル１５０４は、検知表面を洗浄するために同様の様式で別の流体を適用するように構成される。
【0144】
例では、センサポッドの多様なセンサは、洗浄流体を適用するために検知表面に向けられた２つのノズルを有する。例では、洗浄流体は、同じ流体であり得るか、または異なり得る。たとえば、洗浄流体は、圧縮空気、水、洗剤、解氷剤、アルコール、または他の液状剤であり得る。例では、センサポッドのいくつかのセンサは、検知表面に向けられた多様なノズルを有し得、ここで、洗浄流体は同じである。例では、センサポッドのいくつかのセンサは、検知表面に向けられた多様なノズルを有し、ここで、各ノズルは、異なる洗浄流体を適用する。
【0145】
例では、洗浄システム１５００は、洗浄流体をノズルに分配するために第１のマニホルドおよび／またはリザーバを含む。たとえば、図１は、リザーバと、マニホルドと、流体と、加圧と、ポンプと、弁とを含み、センサポッドのうちの１つまたは複数の１つまたは複数のノズルのうちのノズルを通して検知表面に流体を適用するためにコントローラ１３２によって制御される洗浄システム１３４を示す。例では、洗浄システム１３４は、多様な流体の送達を制御するために多様なマニホルドおよびリザーバを有し得る。
【0146】
例では、ノズルは、検知表面の上に斜角で流体、たとえば、第１の流体１５１０を適用するように構成される。たとえば、斜角は、検知表面の垂直（法線）方向から４０度から８５度の間であり得る。例では、これは、検知表面のより効率的で有効な洗浄を可能にする。例では、この設置は、ノズルがセンサの検知視野の外部に配置されることまたは視野の小部分しか覆い隠さないことを可能にする。例では、ノズルは、検知表面に隣接するが、検知視野の少なくとも一部分の外部に配設される。例では、ノズルは、検知表面に隣接して配設されるが、検知視野の少なくとも一部分をふさぐ。例では、ノズルによってふさがれている検知視野の部分の少なくとも一部分も、ノズル以外のセンサポッドの一部分によってふさがれる。たとえば、センサ視野の一部分は、センサポッドの一部分によってすでにブロックされていることがあり、ノズルは、センサポッドのブロック部分の有効な陰中に配置され得る。
【0147】
例では、検知表面は、センサに基づいて異なり得る。たとえば、検知表面は、レンズ、シールド、ウィンドスクリーン、ケーシング、またはレードームを含み得る。例では、検知表面は、関連するセンサの一体部分または関連するセンサとは別個の部分であり得、関連するセンサが環境を示す信号を受信し得る任意の材料および／または媒体を含み得、したがって、限定はしないが、透明材料、半透明材料、ガラス、ポリマー、ポリカーボネート、および／またはそれらの組合せを含み得る。ＲＡＤＡＲ、ＳＯＮＡＲ、および／または他の非光学センサタイプなどのセンサタイプを含む例では、検知表面は、センサによって送信および／または受信される信号を透過しないことも透過することもある。
【0148】
例では、センサポッドはまた、加熱器を備える。例では、各センサは、加熱器を有する。例では、加熱器は、電気エネルギーを熱に変換する電気感光加熱器である。例では、加熱器は、センサとセンサが取り付けられるフレームとの間に結合される。例では、加熱器は、洗浄システム１５００に結合される。例では、センサに関連する加熱器は、センサを洗浄することまたはきれいな表面を維持することを低減するか、除去するか、または促進するために作動され得る。たとえば、加熱器は、関連するセンサに影響を及ぼし得る霜または氷の除去を低減するか、除去するかまたは、促進するために使用され得る。例では、加熱器は、ノズルによって与えられる流体のうちの１つまたは複数と併せて使用され得る。たとえば、加熱器は、流体の使用より前にセンサの温度を増加させるために起動され得る。例では、加熱器は、流体の後の適用によって生じるあらゆる冷却を低減するためにセンサを予熱し得る。例では、加熱器は、ノズルによって与えられたあらゆる残余流体または他の環境ソースをセンサおよび／または検知表面から蒸発またはフラッシュオフさせ得るセンサまたは検知表面の温度を増加し得る。
【0149】
図１６は、洗浄システムをもつセンサポッドを有する車両に関与する例示的な方法およびプロセスを示すフローチャートである。図１２に示されている方法は、便宜上および理解しやすいように、図１～図１５に示されている車両、センサポッド、および／またはシステムのうちの１つまたは複数に関して説明される。しかしながら、図１６に示されている方法およびプロセスは、図１～図１５に示されている車両、センサポッド、センサ、および／またはシステムを使用して実施されることに限定されず、本出願において説明される他の車両、センサポッド、および／またはシステムのいずれか、ならびに本明細書で説明されるもの以外の車両、センサポッド、および／またはシステムを使用して実装され得る。さらに、本明細書で説明される車両、センサポッド、および／またはシステムは、図１６に示されている方法およびプロセスを実施することに限定されない。
【0150】
図１６は、車両のセンサポッドのセンサを洗浄する例示的なプロセス１６００を示す。動作１６０２において、第１のトリガに応答して、洗浄システムは、センサポッド上の第１のノズルに第１の加圧流体を与える。例では、第１のトリガは、センサポッドのセンサが洗浄を必要とするという表示、センサの前の洗浄からしきい値時間が経過したという表示、または気象イベントもしくは気象イベントの欠如を示す天気予報を含み得る。
【0151】
いくつかの例では、システムは、センサ上に障害があると決定するために、その開示が参照により本明細書に組み込まれる、２０１７年１２月１１日に出願された米国特許出願第１５／８３７，９５３号、２０１８年４月３日に出願された米国特許出願第１５／９４４，２４０号、および／または２０１８年６月１８日に出願された米国特許出願第１６／０１１，３３５号において説明されている技法のうちの１つまたは複数を使用し得る。
【0152】
動作１６０４において、第１のノズルは、センサの検知表面上に第１の加圧流体を向ける。
【0153】
動作１６０６において、第２のトリガに応答して、洗浄システムは、第１のノズルに第１の加圧流体を与えるのを中止する。例では、第２のトリガは、検知表面が清浄であるという表示または第１の加圧流体が検知表面上に向けられ始めてからしきい値適用時間が経過したという表示を含み得る。
【0154】
動作１６０８において、第３のトリガに応答して、洗浄システムは、センサポッド上の第２のノズルに第２の加圧流体を与え得る。例では、第２のノズルは、センサポッドのセンサに隣接し得る。例では、第２の加圧流体は、第１の加圧流体とは異なる。例では、第２の加圧流体は、第１の加圧流体と同じである。例では、第３のトリガは、センサポッドのセンサが洗浄を必要とするという表示、前の洗浄から別のしきい値時間が経過したという表示、第１のノズルが第１の加圧流体を与えるのを中止したという表示、液体が検知表面上にあるという表示、天気予報が気象イベントを示すという表示、または天気予報が気象イベントの欠如を示すという表示を含み得る。たとえば、第１の加圧流体が液体であるとき、液体残余が検知表面上にとどまり得る。例では、第２の加圧流体が圧縮空気である場合、第２のノズルは、検知表面から残余液体をとばすために圧縮空気を適用し得る。例では、第２の加圧流体が圧縮空気であるとき、空気は、検知表面上の雨または他の液体を除去するために使用され得る。
【0155】
動作１６１０において、第４のトリガに応答して、洗浄システムは、第２のノズルに第２の加圧流体を与えるのを中止する。例では、第４のトリガは、検知表面が清浄であるという表示または第２の加圧流体が検知表面上に向けられ始めてからしきい値適用時間が経過したという表示を含み得る。洗浄システムは、第１のトリガが経験されると動作１６０２に戻り得る。
【0156】
例では、洗浄システムは、中央リザーバから加圧流体を与え得る。これらの例では、洗浄システムは、別のポッド上のセンサ間で交互する前に１つのポッド上のセンサ間で交互し得る。例では、進行方向に面したセンサは、進行方向に背を向けたセンサより優先され得る。
【0157】
例示的な条項
このセクションの例示的な条項のいずれも、任意の他の例示的な条項および／または本明細書で説明される実施形態の他の例のいずれかとともに使用され得る。
このセクションの例示的な条項のいずれも、任意の他の例示的な条項および／または本明細書で説明される実施形態の他の例のいずれかとともに使用され得る。
【0158】
Ａ：センサポッドであって、車両にセンサポッドを取外し可能に結合する取付けインターフェースを備えるフレームと、フレームの第１の位置に取外し可能に取り付けられる第１のセンサであって、第１のセンサは、第１の視野を有する、第１のセンサと、フレームの第２の位置に取り付けられる、第２の視野を有する第２のセンサであって、第１の視野の少なくとも一部分が、第２の視野の少なくとも一部分と重複する、第２のセンサと、フレームの第３の位置に取り付けられる、第３の視野を有する第３のセンサであって、第１の視野の少なくとも一部分と第２の視野の少なくとも一部分とは、第３の視野の少なくとも一部分と重複し、第１のセンサと第２のセンサとは、第１のタイプのものであり、第３のセンサは、第１のタイプとは異なる第２のタイプのものである、第３のセンサとを備えるセンサポッド。
【0159】
Ｂ：第１のタイプのセンサは、撮像センサを備え、第２のタイプのセンサは、ＬＩＤＡＲセンサを備える段落Ａに記載のセンサポッド。
【0160】
Ｃ：フレームの第４の位置に取外し可能に取り付けられる第４のセンサであって、第４のセンサは、第４の視野を有し、第２の視野の少なくとも一部分と第３の視野の一部分とは、第４の視野の少なくとも一部分と重複する、第４のセンサと、フレームの第５の位置に取り付けられる、第５の視野を有する第５のセンサであって、第４の視野の少なくとも一部分が、第５の視野の少なくとも一部分と重複する、第５のセンサとをさらに備える段落ＡまたはＢに記載のセンサポッド。
【0161】
Ｄ：第１のセンサは、第１の方向に光軸を配向される第１のカメラを備え、第２のセンサは、第２の方向に光軸を配向される第２のカメラを備え、第４のセンサは、第１の方向とは実質的に反対側の第３の方向に光軸を配向される第３のカメラを備え、第２の方向は、第１の方向と第３の方向との間にあり、第１の視野と第２の視野とは、第３の視野とは異なる段落Ａ乃至Ｃのいずれか一段落に記載のセンサポッド。
【0162】
Ｅ：フレームは、鋳物フレームを備え、鋳物フレームは、第１のセンサをサポートするように構成された第１の位置における第１の鋳物表面と、第２のセンサをサポートするように構成された第２の位置における第２の鋳物表面と、第３のセンサをサポートするように構成された第３の位置における第３の鋳物表面とを備える段落Ａ乃至Ｄのいずれか一段落に記載のセンサポッド。
【0163】
Ｆ：鋳物フレームは、車両にセンサポッドを取り付けるように構成された第６の位置における鋳物取付け表面をさらに備える段落Ａ乃至Ｅのいずれか一段落に記載のセンサポッド。
【0164】
Ｇ：１つまたは複数のセンサを洗浄するための洗浄システムであって、洗浄システムは、センサポッドの少なくとも１つのセンサに適用可能な多様なタイプの流体を備える、洗浄システムをさらに備える段落Ａ乃至Ｆのいずれか一段落に記載のセンサポッド。
【0165】
Ｈ：車両に結合可能な供給ハーネスであって、供給ハーネスは、洗浄システムに流体と加圧空気とを供給するための液体接続および加圧空気接続とセンサのうちの１つまたは複数に電力を供給するための電力接続とを備える、供給ハーネスをさらに備える段落Ａ乃至Ｇのいずれか一段落に記載のセンサポッド。
【0166】
Ｉ：車両に電気的に結合可能で、第１のセンサ、第２のセンサ、第３のセンサ、第４のセンサ、および第５のセンサから車両のコンピューティングシステムにセンサデータを送信するための第１のセンサ、第２のセンサ、第３のセンサ、第４のセンサ、および第５のセンサに電気的に結合されたセンサハーネスをさらに備える段落Ａ乃至Ｈのいずれか一段落に記載のセンサポッド。
【0167】
Ｊ：センサポッドは、非対称であり、取付けインターフェースは、第２の位置と実質的に反対側に配設される第６の位置に位置し、車両に結合されたセンサポッドのマウントは、センサポッドの側から突出する段落Ａ乃至Ｉのいずれか一段落に記載のセンサポッド。
【0168】
Ｋ：車両であって、４つの四分区間を有する本体と、２つのセンサポッドであって、２つのセンサポッドのセンサポッドは、車両の４つの四分区間の異なる四分区間に配設され、取付けアームを通して車両に結合され、２つのセンサポッドのセンサポッドは、取付けアームに取外し可能に結合された取付けインターフェースを備えるフレームと、フレームの第１の位置に取外し可能に取り付けられる第１のセンサであって、第１のセンサは、第１の視野を有する、第１のセンサと、フレームの第２の位置に取り付けられる、第２の視野を有する第２のセンサであって、第１の視野が、第２の視野の少なくとも一部分と重複し、第２の位置が、取付けアームの実質的に反対側に配設される、第２のセンサと、フレームの第３の位置に取り付けられる、第３の視野を有する第３のセンサであって、第２の視野の少なくとも一部分が、第３の視野の少なくとも一部分と重複する、第３のセンサと、フレームの第４の位置に取外し可能に取り付けられる第４のセンサであって、第４のセンサは、第４の視野を有し、第１の視野の少なくとも一部分と、第２の視野の少なくとも一部分と、第３の視野の一部分とは、第４の視野の少なくとも一部分と重複する、第４のセンサとを備える、２つのセンサポッドとを備える車両。
【0169】
Ｌ：第１のセンサと、第２のセンサと、第３のセンサとは、第１のタイプのものであり、第４のセンサは、第２のタイプのものである段落Ｋに記載の車両。
【0170】
Ｍ：本体は、第１の側面と、第２の側面と、第１の縦端部と、第２の縦端部とを有し、第１のセンサポッドは、第１の側面および第１の縦端部にある車両の第１の四分区間に配設され、第２のセンサポッドは、第２の側面および第１の縦端部にある車両の第２の四分区間に配設され、第３のセンサポッドは、第１の側面および第２の縦端部にある車両の第３の四分区間に配設され、第４のセンサポッドは、第２の側面および第２の縦端部にある車両の第４の四分区間に配設され、第１のセンサポッドと第４のセンサポッドとは第１の形状を有し、第２のセンサポッドと第３のセンサポッドとは、第１の形状の鏡像である第２の形状を有する段落ＫまたはＬに記載の車両。
【0171】
Ｎ：システムであって、車両の取付けアームにシステムを取外し可能に結合する取付けインターフェースを備えるフレームと、フレームの第１の位置に取外し可能に取り付けられる第１のセンサであって、第１のセンサは、第１の視野を有する、第１のセンサと、フレームの第２の位置に取り付けられる、第２の視野を有する第２のセンサであって、第１の視野の少なくとも一部分が、第２の視野の少なくとも一部分と重複し、第２の位置が、取付けアームの実質的に反対側に配設される、第２のセンサと、フレームの第３の位置に取り付けられる、第３の視野を有する第３のセンサであって、第２の視野の少なくとも一部分は、第３の視野の少なくとも一部分と重複し、第１のセンサと第２のセンサとは、第１のタイプのものであり、第３のセンサは、第１のタイプとは異なる第２のタイプのものである、第３のセンサとを備えるシステム。
【0172】
Ｏ：第１のタイプのセンサは、撮像センサを備え、第２のタイプのセンサは、ＬＩＤＡＲセンサを備える段落Ｎに記載のシステム。
【0173】
Ｐ：フレームの第４の位置に取外し可能に取り付けられる第４のセンサであって、第４のセンサは、第４の視野を有し、第２の視野の少なくとも一部分は、第４の視野の少なくとも一部分と重複する、第４のセンサをさらに備える段落ＮまたはＯに記載のシステム。
【0174】
Ｑ：第１のセンサは、第１の方向に光軸を配向される第１のカメラを備え、第２のセンサは、第２の方向に光軸を配向される第２のカメラを備え、第４のセンサは、第１の方向とは実質的に反対側の第３の方向に光軸を配向される第３のカメラを備え、第２の方向は、第１の方向と第３の方向との間にあり、第１の視野と第２の視野とは、第３の視野とは異なる段落Ｎ乃至Ｐのいずれか一段落に記載のシステム。
【0175】
Ｒ：フレームは、鋳物フレームを備え、鋳物フレームは、第１のセンサをサポートするように構成された第１の位置における第１の鋳物表面と、第２のセンサをサポートするように構成された第２の位置における第２の鋳物表面と、第３のセンサをサポートするように構成された第３の位置における第３の鋳物表面と、車両にシステムを取り付けるように構成された第６の位置における鋳物取付け表面とを備え、第１のセンサは、第１の公差しきい値を下回って第２のセンサに対して取り付けられ、第２のセンサは、第２の公差しきい値を下回って車両に対して取り付けられる段落Ｎ乃至Ｑのいずれか一段落に記載のシステム。
【0176】
Ｓ：１つまたは複数のセンサを洗浄するための洗浄システムであって、洗浄システムは、少なくとも１つのセンサに適用可能な多様なタイプの流体を備える、洗浄システムをさらに備える段落Ｎ乃至Ｒのいずれか一段落に記載のシステム。
【0177】
Ｔ：車両に結合可能な供給ハーネスであって、供給ハーネスは、洗浄システムに流体と加圧空気とを供給するための液体接続および加圧空気接続とセンサのうちの１つまたは複数に電力を供給するための電力接続とを備える、供給ハーネスをさらに備える段落Ｎ乃至Ｓのいずれか一段落に記載のシステム。
【0178】
Ｕ：車両であって、縦軸に沿って第１の端部と第１の端部に遠位の第２の端部とを有する本体と、第１のセンサポッドハウジング中に配設された多様なセンサを備える第１のセンサポッドであって、第１のセンサポッドは、第１の位置において本体に取外し可能に結合され、第１の位置は、地上インターフェースを上回る高度で、第１の横軸に沿って第１の方向に縦軸から離間された第１の端部に隣接する、第１のセンサポッドと、第２のセンサポッドハウジング中に配設された多様なセンサを備える第２のセンサポッドであって、第２のセンサポッドは、第２の位置において本体に取外し可能に結合され、第２の位置は、その高度で、第１の横軸に沿って第１の方向とは反対側の第２の方向に縦軸から離間された第１の端部に隣接する、第２のセンサポッドと、第３のセンサポッドハウジング中に配設された多様なセンサを備える第３のセンサポッドであって、第３のセンサポッドは、第３の位置において本体に取外し可能に結合され、第３の位置は、その高度で、第２の横軸に沿って第１の方向に縦軸から離間された第２の端部に隣接する、第３のセンサポッドと、第４のセンサポッドハウジング中に配設された多様なセンサを備える第４のセンサポッドであって、第４のセンサポッドは、第４の位置において本体に取外し可能に結合され、第４の位置は、その高度で、第２の横軸に沿って第１の方向とは反対側の第２の方向に縦軸から離間された第２の端部に隣接する、第４のセンサポッドとを備え、第１のセンサポッドは、第１の有効なセンサ視野を有し、第２のセンサポッドは、第２の有効なセンサ視野を有し、第３のセンサポッドは、第３の有効なセンサ視野を有し、第４のセンサポッドは、第４の有効なセンサ視野を有し、第１の有効なセンサ視野は、第２の有効なセンサ視野の少なくとも一部分と重複し、第３の有効なセンサ視野の少なくとも一部分と重複し、第２の有効なセンサ視野は、第１の有効なセンサ視野の少なくとも一部分と重複し、第４の有効なセンサ視野の少なくとも一部分と重複し、第３の有効なセンサ視野は、第１の有効なセンサ視野の少なくとも一部分と重複し、第４の有効なセンサ視野の少なくとも一部分と重複し、第４の有効なセンサ視野は、第２の有効なセンサ視野の少なくとも一部分と重複し、第３の有効なセンサ視野の少なくとも一部分と重複する車両。
【0179】
Ｖ：第１のセンサポッドの第１の有効なセンサ視野が、第４のセンサポッドの第４の有効なセンサ視野の少なくとも一部分と重複する段落Ｕに記載の車両。
【0180】
Ｗ：第１の有効なセンサ視野と、第２の有効なセンサ視野と、第３の有効なセンサ視野と、第４の有効なセンサ視野との視野が２６０度から２８０度の間である段落ＵまたはＶに記載の車両。
【0181】
Ｘ：第１の有効なセンサ視野と、第２の有効なセンサ視野と、第３の有効なセンサ視野と、第４の有効なセンサ視野とは、車両から第１の距離で３６０度の有効な車両視野を集合的に与える段落Ｕ乃至Ｗのいずれか一段落に記載の車両。
【0182】
Ｙ：第１のセンサポッドは、本体の第１の端部から少なくとも８インチの距離突出し、側面から少なくとも８インチの距離突出する段落Ｕ乃至Ｘのいずれか一段落に記載の車両。
【0183】
Ｚ：第１の有効なセンサ視野、第２の有効なセンサ視野、第３の有効なセンサ視野、または第４の有効なセンサ視野のうちの少なくとも３つは、車両から第１の距離で３６０度の有効な車両視野を集合的に与える段落Ｕ乃至Ｙのいずれか一段落に記載の車両。
【0184】
ＡＡ：１つまたは複数のセンサポッドは、車両の本体の縦端部から少なくとも８インチの距離突出し、側面から少なくとも８インチの距離突出する段落Ｕ乃至Ｚのいずれか一段落に記載の車両。
【0185】
ＢＢ：高度は、４フィート上および本体の上部の１フィート上より下である段落Ｕ乃至ＡＡのいずれか一段落に記載の車両。
【0186】
ＣＣ：第１のセンサポッドと第３のセンサポッドとは、第１のタイプのセンサポッドを備え、第２のセンサポッドと第４のセンサポッドとは、第２のタイプのセンサポッドを備え、第２のタイプのセンサポッドは、第１のタイプのセンサポッドの鏡像である段落Ｕ乃至ＢＢのいずれか一段落に記載の車両。
【0187】
ＤＤ：第１のセンサポッドと、第２のセンサポッドと、第３のセンサポッドと、第４のセンサポッドとは別個の本体上に配設された別のセンサであって、他のセンサは、第１の有効なセンサ視野、第２の有効なセンサ視野、第３の有効なセンサ視野、または第４の有効なセンサ視野のうちの２つの少なくとも一部分と重複する第５の視野を有する、別のセンサをさらに備える段落Ｕ乃至ＣＣのいずれか一段落に記載の車両。
【0188】
ＥＥ：第１の位置は、第１の端部の第１の距離内にあり、第１の位置の縦軸からの間隔は、第１のセンサポッドの有効なセンサ視野が車両に対しておよび車両から離間された第１の位置に位置する障害物の後ろのオブジェクトの眺望を含むように縦軸からの第２の距離よりも大きい段落Ｕ乃至ＤＤのいずれか一段落に記載の車両。
【0189】
ＦＦ：センサシステムであって、第１のセンサポッドハウジング中に配設された多様なセンサを備える第１のセンサポッドであって、第１のセンサポッドは、第１の位置において車両本体に取外し可能に結合可能であり、第１の位置は、地上インターフェースを上回る高度で、第１の横軸に沿って第１の方向に本体の縦軸から離間された第１の端部に隣接する、第１のセンサポッドと、第２のセンサポッドハウジング中に配設された多様なセンサを備える第２のセンサポッドであって、第２のセンサポッドは、第２の位置において本体に取外し可能に結合可能であり、第２の位置は、その高度で、第１の横軸に沿って第１の方向とは反対側の第２の方向に縦軸から離間された第１の端部に隣接する、第２のセンサポッドと、第３のセンサポッドハウジング中に配設された多様なセンサを備える第３のセンサポッドであって、第３のセンサポッドは、第３の位置において本体に取外し可能に結合可能であり、第３の位置は、その高度で、第２の横軸に沿って第１の方向に縦軸から離間された第２の端部に隣接し、第２の端部は、縦軸に沿って第１の端部に遠位である、第３のセンサポッドと、第４のセンサポッドハウジング中に配設された多様なセンサを備える第４のセンサポッドであって、第４のセンサポッドは、第４の位置において本体に取外し可能に結合可能であり、第４の位置は、その高度で、第２の横軸に沿って第１の方向とは反対側の第２の方向に縦軸から離間された第２の端部に隣接する、第４のセンサポッドとを備え、第１のセンサポッドは、第１の有効なセンサ視野を有し、第２のセンサポッドは、第２の有効なセンサ視野を有し、第３のセンサポッドは、第３の有効なセンサ視野を有し、第４のセンサポッドは、第４の有効なセンサ視野を有し、第１の有効なセンサ視野は、第２の有効なセンサ視野の少なくとも一部分と重複し、第３の有効なセンサ視野の少なくとも一部分と重複し、第２の有効なセンサ視野は、第１の有効なセンサ視野の少なくとも一部分と重複し、第４の有効なセンサ視野の少なくとも一部分と重複し、第３の有効なセンサ視野は、第１の有効なセンサ視野の少なくとも一部分と重複し、第４の有効なセンサ視野の少なくとも一部分と重複し、第４の有効なセンサ視野は、第２の有効なセンサ視野の少なくとも一部分と重複し、第３の有効なセンサ視野の少なくとも一部分と重複するセンサシステム。
【0190】
ＧＧ：第１のセンサポッドの第１の有効なセンサ視野が、車両から第１の距離で第４のセンサポッドの第４の有効なセンサ視野の少なくとも一部分と重複する段落ＦＦに記載のセンサシステム。
【0191】
ＨＨ：第１の有効なセンサ視野と、第２の有効なセンサ視野と、第３の有効なセンサ視野と、第４の有効なセンサ視野とは、車両から第１の距離で３６０度の有効な車両視野を集合的に与える段落ＦＦまたはＧＧに記載のセンサシステム。
【0192】
ＩＩ：第１の有効なセンサ視野と、第２の有効なセンサ視野と、第３の有効なセンサ視野と、第４の有効なセンサ視野とが少なくとも２７０度である段落ＦＦ乃至ＨＨのいずれか一段落に記載のセンサシステム。
【0193】
ＪＪ：第１の有効なセンサ視野、第２の有効なセンサ視野、第３の有効なセンサ視野、または第４の有効なセンサ視野のうちの少なくとも３つは、車両から第１の距離で３６０度の有効な車両視野を集合的に与える段落ＦＦ乃至ＩＩのいずれか一段落に記載のセンサシステム。
【0194】
ＫＫ：１つまたは複数のセンサポッドは、車両の本体の縦端部から少なくとも８インチの距離突出し、側面から少なくとも８インチの距離突出する段落ＦＦ乃至ＪＪのいずれか一段落に記載のセンサシステム。
【0195】
ＬＬ：第１のセンサポッドと第３のセンサポッドとは、第１のタイプのセンサポッドを備え、第２のセンサポッドと第４のセンサポッドとは、第２のタイプのセンサポッドを備え、第２のタイプのセンサポッドは、第１のタイプのセンサポッドの鏡像である段落ＦＦ乃至ＫＫのいずれか一段落に記載のセンサシステム。
【0196】
ＭＭ：第１のセンサポッドと、第２のセンサポッドと、第３のセンサポッドと、第４のセンサポッドとは別個の本体上に配設された別のセンサであって、他のセンサは、第１の有効なセンサ視野、第２の有効なセンサ視野、第３の有効なセンサ視野、または第４の有効なセンサ視野のうちの２つの少なくとも一部分と重複する第５の視野を有する、別のセンサをさらに備える段落ＦＦ乃至ＬＬのいずれか一段落に記載のセンサシステム。
【0197】
ＮＮ：車両であって、縦軸に沿って第１の縦端部と第１の縦端部に遠位の第２の縦端部とを有する本体と、本体に取外し可能に結合されたセンサポッドであって、センサポッドは、車両の本体の縦端部から少なくとも８インチの距離突出し、側面から少なくとも８インチの距離突出し、地上インターフェースを上回る高度にあり、高度は、５フィート上および本体の上部の２フィート内にあり、センサポッドは、第１のタイプの第１のセンサと第２のタイプの第２のセンサとを備える、センサポッドとを備える車両。
【0198】
ＯＯ：センサポッドは、２７０度よりも大きい有効な視野を有する段落ＮＮに記載の車両。
【0199】
ＰＰ：センサポッドであって、車両に結合可能なフレームと、フレームに結合されたセンサと、フレームに結合された衝突構造であって、衝突中に歩行者とインターフェースするように構成された外面であって、外面の少なくとも一部分は、フレームに対するセンサの外側に配設される、外面を備える衝突構造と、外面とフレームとの間に配設され、衝突から外面を通して伝達されたエネルギーの一部分を吸収するように構成された衝突エネルギー吸収構造とを備えるセンサポッド。
【0200】
ＱＱ：衝突エネルギー吸収構造は、衝突中の応力集中ゾーンを備え、応力集中ゾーンは、衝突エネルギー吸収構造の局部塑性変形を生じて衝突からのエネルギーを吸収するように構成される段落ＰＰに記載のセンサポッド。
【0201】
ＲＲ：応力集中ゾーンは、第１の衝突力しきい値を上回り、第２の衝突力しきい値を下回る局部塑性変形を生じるように構成される段落ＰＰまたはＱＱに記載のセンサポッド。
【0202】
ＳＳ：外面は、衝突中にフレームに対して実質的に一様に移動するように構成される段落ＰＰ乃至ＲＲのいずれか一段落に記載のセンサポッド。
【0203】
ＴＴ：外面は、衝突中に第１の衝突力しきい値を上回り、第２の衝突力しきい値を下回り可塑的に変形するように構成された厚さを備える段落ＰＰ乃至ＳＳのいずれか一段落に記載のセンサポッド。
【0204】
ＵＵ：外面は、実質的に凸面である段落ＰＰ乃至ＴＴのいずれか一段落に記載のセンサポッド。
【0205】
ＶＶ：外面は、直交する２方向で実質的に凸面である段落ＰＰ乃至ＵＵのいずれか一段落に記載のセンサポッド。
【0206】
ＷＷ：フレームの上に配設され、変形可能な締着具によってフレームに結合された別のセンサをさらに備える段落ＰＰ乃至ＶＶのいずれか一段落に記載のセンサポッド。
【0207】
ＸＸ：変形可能な締着具は、変形可能な締着具の局部塑性変形を生じて衝突からのエネルギーを吸収するための応力集中ゾーンと、衝突が第３の衝突力しきい値を超えるときに他のセンサを解放するように構成された変形可能な締着具とを備える段落ＰＰ乃至ＷＷのいずれか一段落に記載のセンサポッド。
【0208】
ＹＹ：センサと外面との間に配設されたバッフル構造であって、バッフル構造は、衝突中に可塑的に変形し、衝突からのエネルギーを吸収するように構成されたクランプルゾーンを備える、バッフル構造をさらに備える段落ＰＰ乃至ＸＸのいずれか一段落に記載のセンサポッド。
【0209】
ＺＺ：システムであって、車両に結合可能なフレームと、フレームに結合されたセンサと、フレームに結合された衝突構造であって、衝突中に歩行者とインターフェースするように構成された外面であって、外面の少なくとも一部分は、フレームに対するセンサの外側に配設される、外面を備える衝突構造と、外面とフレームとの間に配設され、衝突から外面を通して伝達されたエネルギーの一部分を吸収するように構成された衝突エネルギー吸収構造とを備えるシステム。
【0210】
ＡＡＡ：衝突エネルギー吸収構造は、衝突中の応力集中ゾーンを備え、応力集中ゾーンは、衝突エネルギー吸収構造の局部塑性変形を生じて衝突からのエネルギーを吸収するように構成される段落ＺＺに記載のシステム。
【0211】
ＢＢＢ：応力集中ゾーンは、第１の衝突力しきい値を上回り、第２の衝突力しきい値を下回る局部塑性変形を生じるように構成される段落ＺＺまたはＡＡＡに記載のシステム。
【0212】
ＣＣＣ：外面は、衝突中にフレームに対して実質的に一様に移動するように構成される段落ＺＺ乃至ＢＢＢのいずれか一段落に記載のシステム。
【0213】
ＤＤＤ：外面は、直交する２方向で実質的に凸面である段落ＺＺ乃至ＣＣＣのいずれか一段落に記載のシステム。
【0214】
ＥＥＥ：車両であって、車両本体と、車両本体から突出するセンサポッドであって、車両に結合可能なフレームと、フレームに結合されたセンサと、フレームに結合された衝突構造であって、衝突中に歩行者とインターフェースするように構成された外面であって、外面の少なくとも一部分は、フレームに対するセンサの外側に配設される、外面を備える衝突構造と、外面とフレームとの間に配設され、衝突から外面を通して伝達されたエネルギーの一部分を吸収するように構成された衝突エネルギー吸収構造とを備えるセンサポッドとを備える車両。
【0215】
ＦＦＦ：車両本体から突出する別のセンサポッドであって、センサポッドは、車両本体の第１の四分区間から突出し、他のセンサポッドは、車両本体の第２の四分区間から突出するセンサポッドをさらに備える段落ＥＥＥに記載の車両。
【0216】
ＧＧＧ：センサポッドは、車両本体の第１の四分区間から突出する第１のセンサポッドであり、第２のセンサポッドは、車両本体の第２の四分区間において車両本体から突出する段落ＥＥＥまたはＦＦＦに記載の車両。
【0217】
ＨＨＨ：衝突エネルギー吸収構造は、衝突中の応力集中ゾーンを備え、応力集中ゾーンは、衝突エネルギー吸収構造の局部塑性変形を生じて衝突からのエネルギーを吸収するように構成される段落ＥＥＥ乃至ＧＧＧのいずれか一段落に記載の車両。
【0218】
ＩＩＩ：応力集中ゾーンは、第１の衝突力しきい値を上回り、第２の衝突力しきい値を下回る局部塑性変形を生じるように構成される段落ＥＥＥ乃至ＨＨＨのいずれか一段落に記載の車両。
【0219】
ＪＪＪ：システムであって、車両取付けインターフェースと、第１の取付け位置と、第２の取付け位置とを備えるフレームと、第１の取付け位置においてフレームに結合された第１のセンサと、第２の取付け位置においてフレームに結合された第２のセンサと、１つまたは複数のプロセッサと、非一時的コンピュータ可読媒体であって、実行されたとき、１つまたは複数プロセッサに、第１のセンサから、システムの環境の第１のセンサデータを受信することと、第２のセンサから、システムの環境の第２のセンサデータを受信することと、第１のセグメント化されたデータとして、第１のセンサデータ中の第１の不変オブジェクトの表現に少なくとも部分的に基づいて第１のセンサデータをセグメント化することと、第２のセグメント化されたデータとして、第２のセンサデータ中の第２の不変オブジェクトの表現に少なくとも部分的に基づいて第２のセンサデータをセグメント化することと、第１のセグメント化されたデータに少なくとも部分的に基づいて、第１の不変オブジェクトに関連する第１のセンサデータのサブセットを決定することと、第２のセグメント化されたデータに少なくとも部分的に基づいて、第２の不変オブジェクトに関連する第２のセンサデータのサブセットを決定することと、第１のセンサデータのサブセットに少なくとも部分的に基づいて、第１のセンサに関連する第１の較正エラーを決定することと、第２のセンサデータのサブセットに少なくとも部分的に基づいて、第２のセンサに関連する第２の較正エラーを決定することと、第１のセンサに関連する第１の較正エラーと第２のセンサに関連する第２の較正エラーとに少なくとも部分的に基づいて、システムに関連するシステム較正ファクタを決定することとを備える行為を実施させる１つまたは複数の命令を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体とを備えるシステム。
【0220】
ＫＫＫ：車両取付けインターフェースにおいてフレームに結合されたマウントであって、マウントは、環境に対して固定される、マウントをさらに備える段落ＪＪＪに記載のシステム。
【0221】
ＬＬＬ：環境は、９０度の視野内に第１の不変量を含んでいる段落ＪＪＪまたはＫＫＫに記載のシステム。
【0222】
ＭＭＭ：マウントは、インデックスが付けられた向きを有し、第１のセンサデータは、第１のインデックスで受信され、第２のセンサデータは、第２のインデックスで受信され、決定することは、第１のインデックスの向きと第２のインデックスの向きとにさらに少なくとも部分的に基づく段落ＪＪＪ乃至ＬＬＬのいずれか一段落に記載のシステム。
【0223】
ＮＮＮ：第３の取付け位置においてフレームに結合された第３のセンサであって、行為は、第３のセンサから、システムの環境の第３のセンサデータを受信することと、第３のセグメント化されたデータとして、第３のセンサデータ中の第３の不変オブジェクトの表現に少なくとも部分的に基づいて第３のセンサデータをセグメント化することと、第３のセグメント化されたデータに少なくとも部分的に基づいて、第３の不変オブジェクトに関連する第３のセンサデータのサブセットを決定することと、第３のセンサデータのサブセットに少なくとも部分的に基づいて、第３のセンサに関連する第３の較正エラーを決定することと、第３のセンサに関連する第３の較正エラーにさらに少なくとも部分的に基づくシステムに関連するシステム較正ファクタを決定することをさらに備える第３のセンサをさらに備える段落ＪＪＪ乃至ＭＭＭのいずれか一段落に記載のシステム。
【0224】
ＯＯＯ：マウントは、インデックスが付けられた向きを有し、第１のセンサデータと第２のセンサデータとは、フレームが第１のインデックスに配向された状態で受信され、第３のセンサデータは、フレームが第２のインデックスに配向された状態で受信され、行為は、フレームが第２のインデックスにある状態で第２のセンサから第４のセンサデータを受信することと、第３のセンサデータと第４のセンサデータとにさらに少なくとも部分的に基づくシステムに関連するシステム較正ファクタを決定することとをさらに備える段落ＪＪＪ乃至ＮＮＮのいずれか一段落に記載のシステム。
【0225】
ＰＰＰ：第１の不変量は、第２の不変量と同じである段落ＪＪＪ乃至ＯＯＯのいずれか一段落に記載のシステム。
【0226】
ＱＱＱ：第１の不変量は、基準、建築物の一部分、壁、隅、ポール、窓、屋根／天井の線、壁と天井／屋根との交点、またはそれらの組合せを備える段落ＪＪＪ乃至ＰＰＰのいずれか一段落に記載のシステム。
【0227】
ＲＲＲ：第１のセンサは、第２のセンサとは異なるタイプのセンサである段落ＪＪＪ乃至ＱＱＱのいずれか一段落に記載のシステム。
【0228】
ＳＳＳ：第１のセンサは、カメラを備え、第２のセンサは、ＬＩＤＡＲを備える段落ＪＪＪ乃至ＲＲＲのいずれか一段落に記載のシステム。
【0229】
ＴＴＴ：行為は、センサポッドから、第３の不変量を表すセンサポッドデータを受信することと、センサポッドデータに少なくとも部分的に基づいて、センサポッド較正ファクタを決定することと、システム較正ファクタとセンサポッド較正ファクタとに少なくとも部分的に基づいて、センサポッドとフレームとが車両に取り付けられるとき、センサポッドがフレームに取り付けられる第１のセンサと第２のセンサとに適合するのかどうかを決定することとをさらに備える段落ＪＪＪ乃至ＳＳＳのいずれか一段落に記載のシステム。
【0230】
ＵＵＵ：車両であって、第１のセンサと第２のセンサとを備えるセンサポッドと、１つまたは複数のプロセッサと、非一時的コンピュータ可読媒体であって、実行されたとき、１つまたは複数プロセッサに、第１のセンサから、車両の環境のセンサデータを受信することと、セグメント化されたデータとして、センサデータ中の不変オブジェクトの表現に少なくとも部分的に基づいてセンサデータをセグメント化することと、セグメント化されたデータに少なくとも部分的に基づいて、不変オブジェクトに関連するセンサデータのサブセットを決定することと、センサデータのサブセットに少なくとも部分的に基づいて、第１のセンサに関連する較正エラーを決定することと、較正エラーとセンサポッド較正ファクタとに少なくとも部分的に基づいて、第２のセンサに関連する推定される較正エラーを決定することとを備える行為を実施させる１つまたは複数の命令を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体とを備える車両。
【0231】
ＶＶＶ：センサポッド較正ファクタは、第１の不変量を表す、第１のセンサから受信された第１のデータに少なくとも部分的に基づく第１のセンサに関連する第１の較正エラーと第２の不変量を表す、第２のセンサから受信された第２のデータに少なくとも部分的に基づく第２のセンサに関連する第２の較正エラーとに少なくとも部分的に基づく段落ＵＵＵに記載の車両。
【0232】
ＷＷＷ：第１の不変量は、第２の不変量と同じである段落ＵＵＵまたはＶＶＶに記載の車両。
【0233】
ＸＸＸ：第１のセンサは、カメラを備え、第２のセンサは、ＬＩＤＡＲを備える段落ＵＵＵ乃至ＷＷＷのいずれか一段落に記載の車両。
【0234】
ＹＹＹ：行為は、別のセンサポッドから、第３の不変量を表すセンサポッドデータを受信することと、センサポッドデータに少なくとも部分的に基づいて、別のセンサポッド較正ファクタを決定することと、センサポッド較正ファクタと他のセンサポッド較正ファクタとに少なくとも部分的に基づいて、センサポッドと他のセンサポッドとが車両に取り付けられるとき、センサポッドと他のセンサポッドとが適合する有効な視野を有するのかどうかを決定することとをさらに備える段落ＵＵＵ乃至ＸＸＸのいずれか一段落に記載の車両。
【0235】
ＺＺＺ：方法であって、第１のセンサポッドから、第１の不変量を表す第１のセンサデータを受信するステップと、第１のセンサデータに少なくとも部分的に基づいて、第１の較正ファクタを決定するステップと、第２のセンサポッドから、第２の不変量を表す第２のセンサデータを受信するステップと、第２のセンサデータに少なくとも部分的に基づいて、第２の較正ファクタを決定するステップと、第１の較正ファクタと第２の較正ファクタとに少なくとも部分的に基づいて、第１のセンサポッドと第２のセンサポッドとが適合する有効な視野を有するのかどうかを決定するステップとを備える方法。
【0236】
ＡＡＡＡ：適合する有効な視野を有すると決定されたときに車両上への設置のために第１のセンサポッドを第２のセンサポッドとペアリングするステップをさらに備える段落ＺＺＺに記載の方法。
【0237】
ＢＢＢＢ：適合する視野を有すると決定されたときに、車両上の第２のセンサポッドがすでに設置されている車両上に第１のセンサポッドを設置するステップをさらに備える段落ＺＺＺまたはＡＡＡＡに記載の方法。
【0238】
ＣＣＣＣ：第１のセンサデータは、第１のセンサポッドの複数のセンサからのデータを備える段落ＺＺＺ乃至ＢＢＢＢのいずれか一段落に記載の方法。
【0239】
ＤＤＤＤ：センサポッドであって、フレームに結合された第１のセンサであって、第１のセンサは、第１の検知表面と検知視野とを有する、第１のセンサと、第１の検知表面に隣接し、それに向けられて配設された第１のノズルであって、第１のノズルは、第１の検知表面に第１の流体を適用して第１の検知表面を洗浄するように構成される、第１のノズルと、第１の検知表面に隣接し、それに向けられて配設された第２のノズルであって、第２のノズルは、第１の検知表面に第２の流体を適用して第１の検知表面を洗浄するように構成される、第２のノズルと、フレームに結合された第２のセンサであって、第２のセンサは、第２の検知表面と検知視野とを有する、第２のセンサと、第２の検知表面に隣接し、それに向けられて配設された第３のノズルであって、第３のノズルは、第２の検知表面に第１の流体を適用して第２の検知表面を洗浄するように構成される、第３のノズルと、第２の検知表面に隣接し、それに向けられて配設された第４のノズルであって、第４のノズルは、第２の検知表面に第２の流体を適用して第２の検知表面を洗浄するように構成される、第４のノズルと、第１のノズルと第３のノズルとに第１の流体を分配する第１のマニホルドと、第２のノズルと第４のノズルとに第２の流体を分配する第２のマニホルドとを備えるセンサポッド。
【0240】
ＥＥＥＥ：第１の流体は、空気、液体、水、洗剤、洗浄液、解氷剤、またはアルコールを備え、第２の流体は、空気、液体、水、洗剤、洗浄液、解氷剤、またはアルコールを備える段落ＤＤＤＤに記載のセンサポッド。
【0241】
ＦＦＦＦ：第１の流体は、第２の流体とは異なる段落ＤＤＤＤまたはＥＥＥＥに記載のセンサポッド。
【0242】
ＧＧＧＧ：第１のノズルは、第１の検知表面に斜角で流体を適用するように構成される段落ＤＤＤＤ乃至ＦＦＦＦのいずれか一段落に記載のセンサポッド。
【0243】
ＨＨＨＨ：第１の流体は、別のセンサポッドに流体を与えるリザーバから第１の検知表面に与えられる段落ＤＤＤＤ乃至ＧＧＧＧのいずれか一段落に記載のセンサポッド。
【0244】
ＩＩＩＩ：ノズルは、検知表面に隣接し、検知視野の外部に配設される段落ＤＤＤＤ乃至ＨＨＨＨのいずれか一段落に記載のセンサポッド。
【0245】
ＪＪＪＪ：ノズルは、検知視野内の、検知視野を少なくとも部分的に妨げるセンサポッドの一部分の後ろに配設される段落ＤＤＤＤ乃至ＪＪＪＪのいずれか一段落に記載のセンサポッド。
【0246】
ＫＫＫＫ：センサ、検知表面、または視野の周りの実質的に等距離で離間された１つまたは複数の追加のノズルをさらに備える段落ＤＤＤＤ乃至ＪＪＪＪのいずれか一段落に記載のセンサポッド。
【0247】
ＬＬＬＬ：検知表面は、レンズ、シールド、ウィンドスクリーン、ケーシング、またはレードームを備える段落ＤＤＤＤ乃至ＫＫＫＫのいずれか一段落に記載のセンサポッド。
【0248】
ＭＭＭＭ：車両に結合可能な供給ハーネスであって、供給ハーネスは、電力、液体、または加圧空気のうちの１つまたは複数を備える、供給ハーネスをさらに備える段落ＤＤＤＤ乃至ＬＬＬＬのいずれか一段落に記載のセンサポッド。
【0249】
ＮＮＮＮ：センサポッドを動作させる方法であって、第１のトリガに応答して、センサポッド上のノズルに加圧流体を与えるステップであって、ノズルは、センサポッドのセンサに隣接する、与えるステップと、センサの検知表面上にノズルを通して加圧流体を向けるステップと、第２のトリガに応答して、ノズルに加圧流体を与えるのを中止するステップとを備える方法。
【0250】
ＯＯＯＯ：第１の状態を示す第１のセンサデータを受信するステップと、第１のセンサデータに少なくとも部分的に基づいて、第１のトリガを示す第１の信号を生成するステップであって、加圧流体を与えるステップは、第１の信号に少なくとも部分的に基づく、生成するステップと、第２の状態を示す第２のセンサデータを受信するステップと、第２のセンサデータに少なくとも部分的に基づいて、第２のトリガを示す第２の信号を生成するステップであって、加圧流体を与えるのを中止するステップは、第２の信号に少なくとも部分的に基づく、生成するステップとをさらに備える段落ＮＮＮＮに記載の方法。
【0251】
ＰＰＰＰ：第１のトリガは、センサポッドのセンサが洗浄を必要とするという表示、前の洗浄からしきい値時間が経過したという表示、または天気予報のうちの１つまたは複数を備える段落ＮＮＮＮまたはＯＯＯＯに記載の方法。
【0252】
ＱＱＱＱ：第２のトリガは、検知表面が清浄であるという表示または加圧流体が検知表面上に向けられ始めてからしきい値適用時間が経過したという表示を備える段落ＮＮＮＮ乃至ＰＰＰＰのいずれか一段落に記載の方法。
【0253】
ＲＲＲＲ：第３のトリガに応答して、センサポッド上の別のノズルに別の加圧流体を与えるステップであって、他のノズルは、センサポッドのセンサに隣接する、与えるステップと、センサの検知表面上に他のノズルを通して他の加圧流体を向けるステップと、第４のトリガに応答して、他のノズルに他の加圧流体を与えるのを中止するステップとをさらに備える段落ＮＮＮＮ乃至ＱＱＱＱのいずれか一段落に記載の方法。
【0254】
ＳＳＳＳ：第３のトリガは、センサポッドのセンサが洗浄を必要とするという表示、前の洗浄から別のしきい値時間が経過したという表示、ノズルが加圧流体を与えるのを中止したという表示、または液体が検知表面上にあるという表示を備える段落ＮＮＮＮ乃至ＲＲＲＲのいずれか一段落に記載の方法。
【0255】
ＴＴＴＴ：第４のトリガは、検知表面が清浄であるという表示または他の加圧流体が検知表面上に向けられ始めてからしきい値適用時間が経過したという表示を備える段落ＮＮＮＮ乃至ＳＳＳＳのいずれか一段落に記載の方法。
【0256】
ＵＵＵＵ：第１のトリガは、センサポッドのセンサが洗浄を必要とするという表示、または前の洗浄からしきい値時間が経過したという表示を備え、第２のトリガは、検知表面が清浄であるという表示または加圧流体が検知表面上に向けられ始めてからしきい値適用時間が経過したという表示を備え、第３のトリガは、センサポッドのセンサが洗浄を必要とするという表示、前の洗浄から別のしきい値時間が経過したという表示、ノズルが加圧流体を与えるのを中止したという表示、または液体が検知表面上にあるという表示を備え、第４のトリガは、検知表面がクリアであるという表示または他の加圧流体が検知表面上に向けられ始めてからしきい値適用時間が経過したという表示を備える段落ＮＮＮＮ乃至ＴＴＴＴのいずれか一段落に記載の方法。
【0257】
ＶＶＶＶ：加圧流体は、液体を備え、他の加圧流体は、圧縮空気を備える段落ＮＮＮＮ乃至ＵＵＵＵのいずれか一段落に記載の方法。
【0258】
ＷＷＷＷ：システムであって、多様なセンサを備えるセンサポッドであって、多様なセンサのセンサは、検知表面を有する、センサポッドと、センサに配設された多様なノズルであって、多様なノズルの第１のノズルは、第１の流体を適用するように構成され、多様なノズルの第２のノズルは、第２の流体を適用するように構成される、多様なノズルと、多様なセンサに流体を分配するマニホルドとを備えるシステム。
【0259】
ＸＸＸＸ：第１のノズルは、検知表面に斜角で流体を適用するように構成される段落ＷＷＷＷに記載のシステム。
【0260】
上記で説明された例示的な条項について特定の一実装形態に関して説明するが、本明細書のコンテキストでは、例示的な条項のコンテンツはまた、方法、デバイス、システム、コンピュータ可読媒体、および／または別の実装形態を介して実装され得ることを理解されたい。
【0261】
結論
本明細書で説明される技法の１つまたは複数の例について説明されたが、それの様々な改変、追加、置換、および等価物が本明細書で説明される技法の範囲内に含まれる。
本明細書で説明される技法の１つまたは複数の例について説明されたが、それの様々な改変、追加、置換、および等価物が本明細書で説明される技法の範囲内に含まれる。
【0262】
例の説明では、例として請求する主題の特定の例を示す本明細書の一部を形成する添付図面を参照されたい。他の例が使用され得ることと、構造的な変更などの変更または改変が行われ得ることとを理解されたい。そのような例、変更または改変は、必ずしも意図された請求する主題に関する範囲からの逸脱とは限らない。本明細書におけるステップがある順序で提示され得るが、場合によっては、順序は変更され得、したがって、いくつかの入力は、説明されるシステムおよび方法の機能を変更することなしに異なる時間にまたは異なる順序で与えられる。開示されるプロシージャはまた、異なる順序で実行される可能性がある。さらに、本明細書にある様々な計算は、開示される順序で実行される必要はなく、計算の代替順序を使用する他の例が容易に実装されることができる。並べ替えられることに加えて、計算はまた、同じ結果をもつサブ計算に分解されることができる。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【国際調査報告】