(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】2024-09-18
(54)【発明の名称】遮られていないセンサー放射を用いた占有の決定
(51)【国際特許分類】
G08G 1/16 20060101AFI20240910BHJP
G06T 7/70 20170101ALI20240910BHJP
B60W 30/08 20120101ALI20240910BHJP
B60W 40/04 20060101ALI20240910BHJP
【ＦＩ】
G08G1/16 C
G06T7/70 Z
B60W30/08
B60W40/04
【審査請求】未請求
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2024510350
(86)(22)【出願日】2022-08-08
(85)【翻訳文提出日】2024-02-19
(86)【国際出願番号】 US2022039708
(87)【国際公開番号】W WO2023022894
(87)【国際公開日】2023-02-23
(31)【優先権主張番号】17/405,826
(32)【優先日】2021-08-18
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(31)【優先権主張番号】17/405,865
(32)【優先日】2021-08-18
(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】スコット エム．パーディー
【テーマコード（参考）】
3D241
5H181
5L096
【Ｆターム（参考）】
3D241BA31
3D241CE01
3D241CE04
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3D241DC01A
3D241DC01Z
3D241DC33A
3D241DC33Z
5H181AA01
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5H181BB20
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5H181EE14
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5H181LL09
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5L096FA67
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5L096HA11
5L096JA22
5L096KA04
(57)【要約】
遮られていないセンサー放射を用いて占有を決定するための技法。例えば、車両は、１つまたは複数のセンサーからセンサーデータを受信することがある。センサーデータは、環境内の点に対するロケーションを少なくとも表すことがある。センサーデータを用いて、車両は、物体によって遮られている環境内の領域（例えば、物体が位置するロケーション）を決定することがある。さらに、車両は、センサーデータを用いて、物体によって遮られていない環境内の領域（例えば、物体がないロケーション）を決定することもある。いくつかの例では、車両は、車両と識別された物体との間にある領域を含むとして、遮られていない領域を決定する。今述べたことは、センサー（複数可）からのセンサー放射が今述べた領域を通過し、車両から離れた距離に位置する物体に関して反射したからである。次に、車両は、環境内の遮られた領域と遮られていない領域とを少なくとも示すマップを生成することがある。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
環境内のロケーションに存在することがある複数の仮定的物体を決定することと、車両の１つまたは複数のセンサーからセンサーデータを受信することと、
前記センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、前記複数の仮定的物体のうちの少なくともいくつかが前記ロケーションにないと決定することと、
前記複数の仮定的物体のうちの前記少なくともいくつかが前記ロケーションにないと決定することに少なくとも部分的に基づいて前記車両を制御することと
を備えることを特徴とする方法。
【請求項2】
前記複数の仮定的物体から仮定的物体の仮定的向きを決定することと、前記センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、実物体の実際の向きを決定することと、
前記実際の向きに少なくとも部分的に基づいて、前記ロケーションを更新して、前記環境に関して追加ロケーションを含めることと
をさらに備え、
前記車両を制御することは、前記追加ロケーションに少なくとも部分的に基づくことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記複数の仮定的物体のうちの少なくともいくつかが前記ロケーションにないと決定することは、前記センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、実物体が前記ロケーションに位置すると決定することを少なくとも含み、前記方法は、
前記センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、点に関連付けられた放射パスが、前記実物体に反射せずに前記実物体に近接して通ると決定することと、
前記実物体に反射せずに前記実物体に近接して通る前記放射パスに少なくとも部分的に基づいて、前記実物体の向きを決定することと
をさらに備えることを特徴とする請求項１または２に記載の方法。
【請求項4】
前記ロケーションに関連付けられた前記環境のタイプを決定することと、前記環境の前記タイプに少なくとも部分的に基づいて、前記ロケーションに位置することがある仮定的物体のタイプを決定することと
をさらに備え、
前記環境内の前記ロケーションに存在することがある前記複数の仮定的物体を決定することは、仮定的物体の前記タイプに少なくとも部分的に基づくことを特徴とする請求項１ないし３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項5】
前記ロケーションに関連付けられた前記環境のタイプを決定することと、前記環境の前記タイプに少なくとも部分的に基づいて、前記ロケーションに位置することがある仮定的物体のタイプを決定することと、
仮定的物体の前記タイプに少なくとも部分的に基づいて、前記複数の仮定的物体から第１の仮定的物体に関連付けられた第１の位置を決定することと、
仮定的物体の前記タイプに少なくとも部分的に基づいて、前記複数の仮定的物体から第２の仮定的物体に関連付けられた第２の位置を決定することと
をさらに備えることを特徴とする請求項１ないし４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項6】
前記複数の仮定的物体のうちの少なくともいくつかが前記ロケーションにないと決定することは、前記センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つのセンサー放射が、実物体に反射せずに前記ロケーションを通過すると決定することと、
前記複数の仮定的物体のうちの少なくともいくつかが、前記実物体に反射せずに前記ロケーションを通過する前記センサー放射に少なくとも部分的に基づいて、前記ロケーションにないと決定することと
を少なくとも含むことを特徴とする請求項１ないし５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項7】
前記センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、前記環境内の実物体の追加ロケーションを決定することと、前記追加ロケーションが前記車両のパスに沿っていると決定することと、
前記ロケーションも前記車両のパスに沿っており、前記ロケーションが前記実物体によって遮られていると決定することと
をさらに備え、
前記環境内の前記ロケーションに存在することがある前記複数の仮定的物体を決定することは、前記ロケーションも前記車両の前記パスに沿っており、前記ロケーションが前記実物体によって遮られていることに少なくとも部分的に基づくことを特徴とする請求項１ないし６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項8】
前記環境内の追加ロケーションに存在することがある追加の複数の仮定的物体を決定することと、 前記センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つのセンサー放射が、前記追加ロケーションを通過し、前記ロケーションの実物体から反射すると決定することと、
前記追加ロケーションが前記追加の複数の仮定的物体によって遮られていないと決定することと
をさらに備えることを特徴とする請求項１ないし７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項9】
前記環境内の前記ロケーションが前記実物体によって遮られている、および前記環境内の前記追加ロケーションが遮られていない
を少なくとも示すマップを生成することをさらに備えることを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項10】
前記環境内の追加ロケーションに存在することがある追加の複数の仮定的物体を決定することであって、前記追加ロケーションは、前記ロケーションよりも前記車両から遠い、ことと、前記センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つのセンサー放射が、前記ロケーションを通過せず、前記追加ロケーションに通らないと決定することと、
前記少なくとも１つのセンサー放射が、前記ロケーションを通過せず、前記追加ロケーションに通らないことに少なくとも部分的に基づいて、前記追加の複数の仮定的物体のうちの１つまたは複数が、前記追加ロケーションに依然として位置することがあると決定することと
をさらに備え、
前記車両を制御することは、前記追加の複数の仮定的物体のうちの前記１つまたは複数が、前記追加ロケーションに依然として位置することがあると決定することに少なくとも部分的にさらに基づくことを特徴とする請求項１ないし９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項11】
前記車両の前記１つまたは複数のセンサーから前記センサーデータを受信することは、前記車両の１つまたは複数のライダーセンサーからライダーデータを受信することを含むことを特徴とする請求項１ないし１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項12】
前記センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、第１の点が物体に関連付けられると決定することと、前記センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、第２の点が、前記物体に反射せずに前記物体に近接して通る放射パスを有すると決定することと、
前記物体に反射せずに前記物体に近接して通る前記第２の点の前記放射パスに少なくとも部分的に基づいて、前記物体に関連付けられた特性を決定することと、
前記特性に少なくとも部分的に基づいて前記車両にナビゲートさせることと
をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項13】
前記物体に関連付けられた前記特性を決定することは、モデルに第１のデータを入力することであって、前記第１のデータは、
前記物体に関連付けられた前記第１の点と、
前記第２の点の前記放射パスが前記物体に反射せずに前記物体に近接して通ることと
を少なくとも表す、ことと、
前記モデルから、前記物体に関連付けられた前記特性を表す第２のデータを受信することと
を少なくとも含むことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項14】
１つまたは複数のプロセッサーによって実行されると、前記１つまたは複数のプロセッサーに、請求項１ないし１３のいずれか一項に記載の方法を行わせる命令を格納することを特徴とする１つまたは複数の非一時的なコンピューター読取り可能媒体。
【請求項15】
システムであって、１つまたは複数のプロセッサーと、
前記１つまたは複数のプロセッサーによって実行されると、請求項１ないし１３のいずれか一項に記載の方法を行うように前記システムを構成する命令を格納することを特徴とする１つまたは複数の非一時的なコンピューター読取り可能媒体と
を備えたことを特徴とするシステム。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【0001】
関連出願の相互参照
本ＰＣＴ国際出願は、出願日が２０２１年８月１８日であり、発明の名称が「DETERMINING OCCUPANCY USING UNOBSTRUCTED SENSOR EMISSIONS」である米国特許出願第１７／４０５，８２６号、および出願日が２０２１年８月１８日であり、発明の名称が「DETERMINING OBJECT CHARACTERISTICS USING UNOBSTRUCTED SENSOR EMISSIONS」である米国特許出願第１７／４０５，８６５号の優先権を主張し、全内容が参照により本明細書に組み入れられる。
本ＰＣＴ国際出願は、出願日が２０２１年８月１８日であり、発明の名称が「DETERMINING OCCUPANCY USING UNOBSTRUCTED SENSOR EMISSIONS」である米国特許出願第１７／４０５，８２６号、および出願日が２０２１年８月１８日であり、発明の名称が「DETERMINING OBJECT CHARACTERISTICS USING UNOBSTRUCTED SENSOR EMISSIONS」である米国特許出願第１７／４０５，８６５号の優先権を主張し、全内容が参照により本明細書に組み入れられる。
【0002】
背景技術
自律車両は、出発のロケーションから目的地のロケーションまでのパスに沿ってナビゲートするように構成されることがある。例えば、乗客に乗り物を提供するとき、自律車両は、出発のロケーションにて乗客をピックアップし、目的地のロケーションにて乗客を降ろすことがある。ナビゲートの間、自律車両が、たとえば他の車両などの物体のロケーションを決定することは重要である。例えば、自律車両は、別の車両が自律車両のパスに沿って位置することを決定するために、センサーデータを分析することがある。もう一方の車両がパスに沿って位置するので、自律車両は、もう一方の車両を安全に避けるために１つまたは複数の作動を取ることがある。
自律車両は、出発のロケーションから目的地のロケーションまでのパスに沿ってナビゲートするように構成されることがある。例えば、乗客に乗り物を提供するとき、自律車両は、出発のロケーションにて乗客をピックアップし、目的地のロケーションにて乗客を降ろすことがある。ナビゲートの間、自律車両が、たとえば他の車両などの物体のロケーションを決定することは重要である。例えば、自律車両は、別の車両が自律車両のパスに沿って位置することを決定するために、センサーデータを分析することがある。もう一方の車両がパスに沿って位置するので、自律車両は、もう一方の車両を安全に避けるために１つまたは複数の作動を取ることがある。
【図面の簡単な説明】
【0003】
【図1A】遮られていないセンサーデータを用いて占有を決定するための例示的な処理の絵入りのフロー図である。
【図1B】遮られていないセンサーデータを用いて占有を決定するための例示的な処理の絵入りのフロー図である。
【図2A】遮られていないセンサーデータを用いて物体の特性を決定するための第１の例示的な処理の絵入りのフロー図である。
【図2B】遮られていないセンサーデータを用いて物体の特性を決定するための第２の例示的な処理の絵入りのフロー図である。
【図3】遮られていないセンサー放射を用いて占有ヒートマップを生成することの例を例示する。
【図4】本明細書に説明される技法を実装するための例示的なシステムのブロック図を描く。
【図5】遮られていないセンサーデータを用いて占有を決定するための例示的な処理のフロー図を例示する。
【図6】遮られていないセンサーデータを用いて物体の特性を決定するための例示的な処理のフロー図を例示する。
【図7】遮られていないセンサーデータを用いて物体の特性を決定するための別の例示的な処理のフロー図を例示する。
【発明を実施するための形態】
【0004】
上に述べたように、自律車両は、出発のロケーションから目的地のロケーションまでのパスに沿ってナビゲートするように構成されることがある。例えば、乗客に乗り物を提供するとき、自律車両は、出発のロケーションにて乗客をピックアップし、目的地のロケーションにて乗客を降ろすことがある。ナビゲートの間、自律車両が、たとえば他の車両などの物体のロケーションを決定することは重要である。例えば、自律車両は、別の車両が自律車両のパスに沿って位置することを決定するために、センサーデータを分析することがある。もう一方の車両がパスに沿って位置するので、自律車両は、もう一方の車両を安全に避けるために１つまたは複数の作動を取ることがある。いくつかの状況では、１つまたは複数の作動は、他のどんな物体によっても遮られていない領域へナビゲートすることを含むことがある。
【0005】
上記のように、本出願は、遮られていないセンサー放射を用いて、車両が動作している環境の占有（occupancy）を決定するための技法に関する。例えば、車両は、車両がナビゲートしている環境を表す、たとえばライダーデータなどの、センサーデータを受信することがある。次に、車両は、環境内に位置する物体までの間隔（distance；ディスタンス）を決定するために、センサーデータを用いることがある。間隔を用いて、車両は、（１）物体によって遮られている環境の領域（いくつかの例では、「遮られた領域（obstructed area）」と呼ばれる）、（２）物体によって遮られていない環境の領域（いくつかの例では、「遮られていない領域（unobstructed area）」と呼ばれる）、および／または物体に関連付けられた特性を決定することがある。例えば、間隔を用いて、車両は、車両と物体との間に位置する環境の領域が、他のどんな物体によっても遮られていないと決定することがある。次に、車両は、環境内の遮られていない領域とヒートマップ内の遮られていない領域とを表すヒートマップ（および／または他のタイプのマップ）を生成することがある。いくつかの例では、ヒートマップは、領域が遮られている、または遮られていないという可能性を表す。ヒートマップを用いて、車両は、環境を通ってどのようにナビゲートするかに関しての１つまたは複数の作動を決定することがある。
【0006】
いくつかの例では、車両は、車両が位置する環境を表すセンサーデータを車両が受信する１つまたは複数のセンサーを含む。さらに加えてまたは代わりに、車両は、車両から遠く離れて位置する１つまたは複数のセンサー（例えば、オーバービークル（over vehicle）のセンサー、交通カメラ、交通信号機に位置するセンサー、または環境における他の物体に位置するセンサー等）からセンサーデータを受信することがある。１つまたは複数のセンサーは、限定ではないが、ライダーセンサー（複数可）、レーダーセンサー（複数可）、カメラ（複数可）を含む、および／または他のどんなタイプのセンサーでも含むことがある。たとえばセンサーデータがライダーデータを含むときなど、いくつかの例では、センサーデータは、環境内の点の少なくともロケーション（例えば、ｘ座標、ｙ座標、ｚ座標、間隔等）を表すことがある。さらに加えて、または代わりに、いくつかの例では、車両は、環境内の点のロケーションを決定するために、１つまたは複数の技法を用いてセンサーデータを分析することがある。上記の例では、車両は、センサーデータを用いて、環境内のロケーションに関連付けられた占有を決定することがある。
【0007】
例えば、車両は、物体分類に基づいて異なる物体の点をグループ分けするためにセンサーデータを分析することがある。例えば、車両は、センサーデータによって表されるような、点の第１のグループが、たとえば別の車両などの第１の物体に関連付けられると決定することがある。さらに加えて、車両は、センサーデータによって表されるような、点の第２のグループが、たとえば歩行者などの第２の物体に関連付けられると決定することがある。次に、車両は、点のグループを用いて環境内の物体のロケーションを決定することがある。例えば、車両は、第１の物体が位置する環境の領域を決定するために、点の第１のグループに関連付けられたロケーションを用いることがある。さらに加えて、車両は、第２の物体が位置する環境の領域を決定するために、点の第２のグループに関連付けられたロケーションを用いることがある。今述べた領域の各々は、環境内の遮られた領域であると決定されることがある。本明細書に説明されるような、環境の遮られた領域は、車両が領域を通ってナビゲートすることが可能ではないような物体が位置する領域を含むことがある。
【0008】
さらに、車両は、どんな物体によっても遮られていない環境の領域を検証するために、センサーデータ（例えば、環境内の点のロケーション）を用いることもある。本明細書に説明されるような、環境の遮られていない領域は、物体が位置しない領域、および／または（以下にさらに詳細に説明される物体分類に基づいて）車両がナビゲートすることができる領域を含むことが可能である。いくつかの例では、車両は、車両と識別された物体との間に位置する領域が、環境内の遮られていない領域を含むと決定する。いくつかの例では、遮られていない領域を識別すると、車両は、領域内の種々の高さ（複数可）が遮られていないような、３次元空間における遮られていない領域を決定することがある。例えば、車両が、道路標識の真下に位置する他の物体がない車道の上の５メートルに位置する、たとえば道路標識などの物体を識別するならば、遮られていない領域は、道路標識の真下の領域を含むことがある。
【0009】
本明細書に説明されるような、３次元空間における領域を決定すると、領域は、ボクセル空間にて定義されることがある。例えば、車両は、環境を通って進みながらセンサーデータを生成し、センサーデータをボクセル空間と関連付けることがある。ボクセル空間は、環境内の空間のボリュームを表すことがある。例えば、ボクセル空間は、１００ｍ×１００ｍ×１００ｍであるボリュームを表す。３次元空間において領域を定義することに関する例は、「Multiresolution Voxel Space」と題され、２０１９年５月２２日に出願された出願番号１６／４２０，０９０に説明され、全内容が本明細書に組み入れられる。
【0010】
たとえばセンサーデータがライダーデータを含むときになど、遮られていない領域を識別することに関する例については、ライダーセンサーは、環境内の物体に関し反射しライダーセンサーに戻る光のパルス（「センサー放射」とも呼ばれる）を発することがある。次に、ライダーセンサーは、光が反射した点のロケーションを決定するために、反射した光を分析する。いくつかの例では、ライダーセンサーは、たとえば光がライダーセンサーに戻るまでにかかる時間など、１つまたは複数の技法を用いて点のロケーションを決定する。上記のように、光のパルスが物体に関し反射し光センサーに戻ることがあるので、車両は、ライダーセンサーエミッタ（例えば、自律車両に位置する）と物体の間に他の物体（複数可）がないことを推論することがある。言い換えると、車両は、車両が、遮られていない領域の後ろの物体から点を受信することの結果として、車両と点との間隔が、遮られていない領域を含むと決定することがある。さらに加えて、いくつかの例では、車両は、点がライダーセンサーに関して位置する角を用いて、３次元空間における決定をすることがある。
【0011】
いくつかの例では、環境内の種々のロケーションの占有を決定する今述べた処理を行うとき、車両は、最初に、環境内の潜在的物体（potential object）のロケーションを仮定することがある。いくつかの例では、車両は、最初に、車両の周りの種々のロケーションに位置する潜在的物体を仮定する。さらに加えて、または代わりに、いくつかの例では、車両は、最初に、車両の周りの運転面（driving surface）に位置する潜在的物体を仮定する。例えば、車両が駐車場に駐車されているならば、車両は、第１の潜在的車両（potential vehicle）が車両の第１の側に第１の間隔で位置することがあり、第２の潜在的車両が車両の第２の側に第２の間隔で位置することがあり、第３の潜在的車両が車両の第３の側に第３の間隔で位置することがあり、第４の潜在的車両が車両の第４の側に第４の間隔で位置することがあると仮定することがある。
【0012】
さらに加えて、いくつかの例では、車両は、物体に関連付けられた追加の特性を仮定することがある。例えば、車両は、環境のタイプを用いて、環境内に位置する物体のタイプを仮定することがある。例えば、車両は、第１のタイプの環境（例えば、たとえば車道、ドライブウェイ、および／または同類のものなどの走行可能な面）に位置する他の物体が第１のタイプの物体（複数可）（例えば、他の車両（複数可）、バイク等）を含むと仮定することがあり、第２のタイプの環境（例えば、たとえば歩道、庭などの走行可能ではない面）に位置する他の物体が、第２のタイプの物体（複数可）（例えば、歩行者、バイク、道路標識等）、および／またはその他を含むと仮定することがある。こうして、車両は、環境内の実際の物体のロケーションをよりよく仮定することができる。
【0013】
別の例については、車両は、環境内のその他の物体の向きを仮定することがある。例えば、車両が車道沿いの別の車両のロケーションを仮定しているならば、車両は、車道沿いのもう一方の車両の向きを仮定することがある。いくつかの例では、車両は、もう一方の車両が車道に沿った走行方向に向き付けられているような、車道に基づいて向きを仮定する。今述べた上記の例のどれでも、次に、車両は、実際の物体が、仮定されたロケーションのうちの１つまたは複数に位置するかどうかを検証するために、上記の処理を行うことがある。
【0014】
例えば、車両が、第１の潜在的車両が車両の第１の側面から第１の間隔に位置すると仮定する上記の例を用いて、車両は、センサーデータを分析し、分析に基づいて、車両の第１の側面に発せられた点（複数可）が、車両から第５の間隔に位置する物体（複数可）に関して反射されていると決定することがある。次に、車両は、第５の間隔が第１の間隔よりも大きいと決定することがある。上記のように、車両は、車両と第５の間隔との間にある車両の第１側に位置する領域が物体によって遮られていないと決定することがある。このために、車両は、第１の潜在的車両が車両の第１の側面へ第１の間隔で位置するという仮説が不正確であったと決定することがある。
【0015】
別の例については、車両が、第２の潜在的車両が車両の第２の側面から第２の間隔に位置すると仮定する上記の例を用いて、車両は、センサーデータを分析し、分析に基づいて、車両の第２の側面に発せられた点（複数可）が、車両から第６の間隔に位置する物体（複数可）に関して反射されていると決定することがある。次に、車両は、第６の間隔が第２の間隔と同じである、または類似している（例えば、しきい値間隔内）と決定することがある。上記のように、車両は、第２の潜在的車両が車両の第２の側面へ第２の間隔で位置するという仮説が正確であったと決定することがある。言い換えると、最初に、車両は、環境内の物体の特性（例えば、ロケーション、タイプ、向きなど）を仮定し、次に、センサーデータを用いて、仮説が正確である（物体がロケーションに実際に位置する、物体がタイプを含む、物体が向きを含むなど）か、または不正確である（物体がロケーションに実際に位置しない、物体がタイプを含まない、物体が向きを含まないなど）か、どうかを決定することがある。
【0016】
いくつかの例では、車両は、環境内に識別された物体に関連付けられた特性を決定するために、センサーデータを用いることがある。例えば、たとえば車両に接近して位置する物体が伝導性の物体（煙、霧、排気など）を含むときになど、センサーデータは、物体に関連付けられた第１の点（例えば、物体に関して反射したセンサー放射（複数可））と、物体よりも車両から遠くに位置する他の物体（複数可）に関連付けられた第２の点（例えば、他の物体（複数可）に関して反射したセンサー放射）との両方を表すことがある。上記のように、第１の点は、物体が車両からほぼ第１の間隔に位置することを示すことがあるが、第２の点は、車両と、第１の間隔よりも遠い第２の間隔における第２の点との間に、位置する物体がないことを示すことがある。このために、車両は、第１の点と第２の点を用いて物体の分類を決定することがある。
【0017】
いくつかの例では、車両は、第２の点の割合と比較した第１の点の割合に基づく決定をする。例えば、たとえば霧などの第１のタイプの物体は、センサー放射の第１の百分率を反映することがあり、たとえば排気などの第２のタイプの物体は、センサー放射の第２の百分率を反映することがある。上記のように、第１の点の割合と第２の点の割合とに基づいて、車両は、物体が第１のタイプの物体であるか第２のタイプの物体であるかどうかを決定することがある。さらに加えて、または代わりに、いくつかの例では、車両は、第２の点のロケーションと比較した第１の点のロケーションに基づいて物体のタイプの決定をすることが可能である。例えば、物体が別の車両を含むならば、もう一方の車両のトランクに当たったセンサー放射は、もう一方の車両に関して反射しセンサー（複数可）に戻ることがあるが、もう一方の車両の窓に当たったセンサー放射は、窓を通って進み、もう一方の車両の反対側に位置する別の物体に関して反射することがある。上記のように、車両は、物体が別の車両の形状を有する（例えば、第２の点はもう一方の車両の窓を表すが、第１の点はもう一方の車両の少なくともトランクを表す）と決定するために、センサーデータを分析することができることがある。
【0018】
さらに加えて、いくつかの例では、車両は、少なくともセンサーデータを用いて、物体の向きを決定することがある。例えば、センサーデータは、再び、車両から第１の間隔で位置する物体に関連付けられた第１の点と、第２の、車両から遠い間隔（複数可）に位置する物体（複数可）に関連付けられた第２の点とを表すことがある。上記のように、車両は、たとえば物体の長さ、幅、および／または高さなど、物体の寸法（複数可）を決定するためにセンサーデータを分析することがある。寸法（複数可）を用いて、次に、車両は、物体の向きを決定することがある。例えば、車両が、もう一方の物体が別の車両であると決定するならば、車両は、センサーデータを用いて決定されたような、もう一方の車両の長さおよび／または幅に基づいて、もう一方の車両の向きを決定することがある。例えば、車両は、幅が第１の幅であると、もう一方の車両が第１の向き（例えば、もう一方の車両が、もう一方の車両の前部または後部が車両に向かって向くように、向き付けられる）を有すると決定し、幅が、第２の、より大きな幅であると、もう一方の車両が第２の向き（例えば、もう一方の車両が、もう一方の車両の側部が車両に向かって向くように、向き付けられる）を含むと決定することがある。
【0019】
いくつかの例では、車両は、本明細書に説明される処理を行うとき、１つまたは複数のコンポーネント（例えば、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）を用いることがある。例えば、第１のコンポーネントは、物体に関して反射しないで、物体に近接して通るパスを含むセンサー放射を識別するために、データを分析するように訓練され、構成されることがある。限定されないが、第１のコンポーネントに入力されるデータは、物体に関連付けられた点（複数可）（例えば、物体に関して反射した点）を表すセンサーデータ、センサー放射を出力したセンサーのロケーション（例えば、環境内のセンサーのｘ座標、ｙ座標、およびｚ座標、車両のセンサーのロケーションなど）を表すデータ、センサーの回転についての情報（例えば、センサーがライダーセンサーを含むと回転の速さ）、物体よりも車両から遠く離れて反射した点（複数可）（例えば、車両から物体よりも遠い物体（複数可）から反射した点（複数可））を表すセンサーデータ、および／または同類のものを含む。次に、第１のモデルからの出力は、物体に関して反射しないで、物体に近接して通ったセンサー放射を表すデータを含むことがある。いくつかの例では、出力データは、物体へのセンサー放射の近さをさらに表すことがある。
【0020】
別の例については、第２のコンポーネントは、物体のタイプを決定するためにデータを分析するように訓練され、構成されることがある。限定されないが、データは、物体に関して反射した第１の点（複数可）を表すセンサーデータ、物体を通過したセンサー放射を含む第２の点を表すセンサーデータ、物体に関して反射したセンサー放射の百分率を表すデータ、物体を通過したセンサー放射の百分率を表すデータ、および／または同類のものを含むことがある。次に、第２のコンポーネントは、入力されたデータを分析し、分析に基づいて、本明細書に説明される処理のうちの１つまたは複数を用いて、物体のタイプおよび／または物体のロケーションを表すデータを出力することがある。例えば、第２のコンポーネントは、物体のタイプを決定するために、上に説明された処理のうちの１つまたは複数を用いて、物体に関して反射したセンサー放射の割合と、物体を通過したセンサー放射の割合とを分析することがある。次に、第２のコンポーネントは、物体のタイプを表すデータ、および／または環境内の物体のロケーションを表すインジケータ、たとえばバウンディングボックスなどを出力することがある。
【0021】
別の例については、第３のコンポーネントは、物体の向きを決定するためにデータを分析するように訓練され、構成されることがある。限定されないが、データは、物体に関連付けられた点を表すセンサーデータ、物体に関して反射せずに物体に近接して通ったセンサー放射を表すデータ（例えば、第１のコンポーネントを用いて決定されることがある）、物体よりも車両から遠く離れて反射した点（複数可）を表すセンサーデータ（例えば、車両から物体よりも遠く離れた物体（複数可）に反射した点（複数可））、および／または、同類のものを含むことがある。次に、第３のコンポーネントは、入力されたデータを分析し、分析に基づいて、物体の向きを表すデータを出力することがある。例えば、第３のコンポーネントは、物体の向きを決定するために、上に説明された処理のうちの１つまたは複数を用いて、物体に関して反射せずに物体に近接して通ったセンサー放射とともに、物体に関連付けられた点を分析することがある。次に、第３のコンポーネントは、物体の向きを表すデータを出力することがある。いくつかの例では、出力データは、第３のコンポーネントによって決定された向きにて物体を表すインジケータ、たとえばバウンディングボックスなどを含むことがある。
【0022】
さらに、別の例については、第４のコンポーネントは、環境の領域が仮定的物体（hypothetical object）によって遮られているかどうか、および／または遮られていないかどうかを検証するために、データを分析するように訓練され、構成されることがある。限定されないが、データは、領域における仮定的物体の位置を表すデータ、領域において実物体（real object）に関して反射した点を表すセンサーデータ（上記の点が存在するならば）、実物体に関して反射せずに領域を通過したセンサー放射を表すデータ（さらに、上記の点が存在するならば）、領域よりも車両から遠く、実質的に領域に向かう方向を含む物体（複数可）に関して反射した点（複数可）を表すセンサーデータ（領域を通過したセンサー放射に関連付けられることがある）、および／または同類のものを含むことがある。次に、第４のコンポーネントは、入力されたデータを分析し、分析に基づいて、領域が実際に実物体によって遮られているかどうか（例えば、仮定的物体のうちの少なくとも１つが領域に位置するかどうか）、または遮られていないか（例えば、領域に位置する仮定的物体が１つもないか）を表すデータを出力することがある。例えば、第４のコンポーネントは、本明細書に説明される処理のうちの１つまたは複数を用いて、領域内の実物体に関して反射した点を、物体に関して反射せずに領域を通過したセンサー放射も同様に、分析し、領域が遮られているか遮られていないかどうかを決定することがある。次に、第４のコンポーネントは、領域が遮られているかどうか、領域が遮られていると領域内の実物体のロケーションを表すインジケータ（例えば、バウンディングボックス）、または領域が遮られていないどうかを表すデータを出力することがある。今述べたことは、車両が本明細書に説明される処理を行うのに用いることがある単なる１組の例示的なコンポーネントである一方、他の例では、車両は、本明細書に説明される処理のうちの１つまたは複数を行う追加のおよび／または代替のコンポーネントを用いることがある。
【0023】
いくつかの例では、車両は、環境の占有を表すマップを生成することがある。例えば、マップは、環境内の遮られた領域のロケーション、および／または、環境内の遮られていない領域のロケーションを表すことがある。さらに加えて、いくつかの例では、マップは、たとえば物体の分類（例えば、物体タイプ（object type））、物体の向き、物体の寸法、および／または同類のものなど、物体に関連付けられた特性をさらに示すことがある。次に、車両は、環境内のあちこちにナビゲートするとき、マップを用いることがある。例えば、車両は、車両が、識別された物体に衝突しないような、および／または車両が、遮られていない領域だけを通ってナビゲートするようなマップを用いることがある。
【0024】
本明細書に説明される処理を行うことによって、車両は、環境内の物体のロケーションを決定する、および、センサーデータを用いて環境内の遮られていない領域のロケーションを検証する、という両方をすることができる。本明細書に説明されるような、車両は、センサー放射の遮られていない部分を用いて、遮られていない領域のロケーションを検証することができる。例えば、車両は、車両とセンサーデータにより表された点（複数可）との間の領域（複数可）が、環境に関して遮られていない領域（複数可）を含むことを検証することができる。環境内の遮られていない領域を検証することによって、車両は、車両がナビゲートしている環境をより正確に描写したマップを生成することがある。今述べたことは、車両が他の物体との衝突をより避けることができるので、ナビゲートしている間の車両の安全を増大させることがある。
【0025】
例えば、いくつかの例では、車両は、最初に、物体が環境内に位置することがあるロケーションを仮定する。次に、車両は、センサーデータを用いて、実際の物体がロケーションの各々にあるかどうかを検証する。こうして、さらに車両は、実際の物体により遮られていない環境内のロケーションを検証することもできる。言い換えると、車両が、物体が実際にロケーションにないことを検証する前に、車両は、物体がロケーションにあると仮定することがある。今述べたことは、環境内のあちこちにナビゲートするときの車両の総合的な安全を増大させることがある。
【0026】
本明細書に説明されるような、センサーは、環境内の種々の方向にセンサー放射（例えば、光パルス等）を発することがある。次に、今述べたセンサー放射は、次にセンサー放射が車両のセンサーに向かって反射される、環境内の物体に接触するまで環境を通って進むことがある。例えば、ライダーセンサーにより発せられたセンサー放射は、別の車両に関して反射し次にライダーセンサーに戻るまで、環境を通って進むことがある。次に、車両および／またはセンサーは、センサー放射に関連付けられた情報を決定するために、反射されたセンサー放射を分析することがある。限定されないが、センサー放射に関連付けられた情報は、反射の点のロケーション（例えば、ｘ位置（大域的な位置）、ｙ位置（大域的な位置）、ｚ位置（大域的な位置））、センサー放射に関連付けられた方向（例えば、ｘ角度、ｙ角度、ｚ角度）、センサー放射に関連付けられた信頼レベル、センサー放射が反射した物体に関連付けられた分類（例えば、物体タイプ）、および／またはあらゆる他のタイプの情報を含むことがある。いくつかの例では、車両および／またはセンサーは、少なくとも、センサー放射に関連付けられた方向と、センサー放射が物体に関して反射されセンサーに戻るまでにかかった時間とを用いて、情報を生成することができる。
【0027】
さらに加えて、本明細書に説明されるように、第１のセンサー放射は、第１のセンサー放射に関連付けられた第１の方向が、第２のセンサー放射に関連付けられた第２の方向に対してしきい値角度内にあることに基づいて、第２のセンサー放射の近接内である（および／または第２のセンサー放射に関連付けられた点の近くを近接内を通る）ことがある。たとえば車両がセンサーデータを２次元空間において分析しているときなど、いくつかの例では、限定されないが、しきい値角度は、０．１度、０．５度、１度、２度、および／またはあらゆる他の角度を含むことがある。さらに加えて、たとえば車両がセンサーデータを３次元空間において分析しているときなど、いくつかの例では、限定されないが、しきい値角度は、与えられた方向（複数可）における０．１度、与えられた方向（複数可）における０．５度、与えられた方向（複数可）における１度、与えられた方向（複数可）における２度、および／または同類のものを含むことがある。例えば、車両は、第１の方向がｘ方向に１度以内、ｙ方向に１度以内、およびｚ方向に１度以内であるとき、第１のセンサー放射が第２のセンサー放射に接近していると決定することがある。今述べた例が各方向において同一のしきい値角度を含む一方、他の例では、方向のうちの１つまたは複数は、一意的なしきい値角度を含むことがある。
【0028】
本明細書に説明される技法は、いくらかのやり方において実装されることがある。例示的な実装は、次の図面を参照して以下に提供される。自律車両の状況において述べられるが、本明細書に説明される方法、装置、およびシステムは、いろいろなシステム（例えば、センサーシステムまたはロボットプラットフォーム）に適用されることがあり、自律車両に限定されない。別の例では、技法は、航空または航海の状況において、または環境における基準点間の間隔を評価するあらゆるシステムにおいて（例えば、ルート相対プランニング（route-relative planning）を用いるシステムにおいて）利用されることがある。加えて、本明細書に説明される技法は、（例えば、センサー（複数可）を用いてキャプチャされた）実データを、（例えば、シミュレーターによって生成された）シミュレーションデータを、または２つのあらゆる組み合わせを有して用いられることがある。
【0029】
図１Ａおよび図１Ｂは、遮られていないセンサーデータを用いて占有を決定するための例示的な処理１００の絵入りのフロー図である。動作１０２にて、処理１００は、環境内に位置する潜在的物体に関して潜在的特性を決定することを含むことがある。例えば、例１０４は、車両１０６が、環境内に位置する潜在的物体の潜在的特性１０８（１）～（６）（「潜在的特性１０８」ともいう）を決定する（例えば、仮定する）ことがあることを例示する。図１の例では、潜在的特性１０８は、少なくとも、潜在的物体のロケーションおよび向きを含む。例えば、潜在的特性１０８（１）は潜在的物体に対する第１のロケーションおよび第１の向きを表し、潜在的特性１０８（２）は潜在的物体に対する第２のロケーションおよび第２の向きを表し、潜在的特性１０８（３）は潜在的物体に対する第３のロケーションおよび第３の向きを表し、潜在的特性１０８（４）は潜在的物体に対する第４のロケーションおよび第４の向きを表し、潜在的特性１０８（５）は潜在的物体に対する第５のロケーションおよび第５の向きを表し、潜在的特性１０８（６）は潜在的物体に対する第６のロケーションおよび第６の向きを表す。図１Ａおよび図１Ｂの例が６つの潜在的特性１０８のみを例示する一方、他の例では、車両１０６は、環境内のあらゆる数の潜在的物体の、あらゆる数の潜在的特性１０８を決定することがある。
【0030】
いくつかの例では、さらに車両１０６は、潜在的物体に関連付けられた追加の特性（複数可）を仮定することもある。例えば、車両１０６は、少なくとも、物体に関連付けられた物体タイプを仮定することがある。物体タイプを決定するとき、車両１０６は、環境のタイプを用いて物体タイプを決定することがある。例えば、車両１０６が潜在的特性１０８を決定している環境のタイプが、たとえば高速道路などの走行可能な面を含むならば、車両１０６は、潜在的物体が他の車両を含むと仮定することがある。
【0031】
動作１１０にて、処理１００は、環境内の点のロケーションを表すセンサーデータを受信することを含むことがある。例えば、例１１２は、車両１０６が環境を表すセンサーデータ１１４を受信していることを例示する。図１Ａおよび図１Ｂの例では、車両１０６は、光パルスを含むことがあるセンサー放射（ダッシュからなる線により表される）を発するセンサー（複数可）を用いることによってセンサーデータを取得することがあり、センサー放射の第１の部分は、物体１１６（図１Ａおよび図１Ｂの例では別の車両を含む）に関して反射され、車両１０６のセンサー（複数可）に向かって戻る。さらに加えて、センサー放射の第２の部分は、環境内に位置する他の物体（複数可）を反射してセンサー（複数可）に向かって戻ることがある、および／またはセンサー（複数可）に向かって反射されないことがある（例えば、センサー放射の第２の部分がしきい値間隔の間の物体に接触しないならば）。上記のように、センサーデータは、少なくとも、センサー放射が反映された点のロケーションを表すことがある。例えば、センサー放射の第１部分を表すセンサーデータは、物体１１６の点に関連付けられることがあるが、センサー放射の第２部分を表すセンサーデータは、他の物体（複数可）の点に関連付けられることがある。
【0032】
動作１１８にて、処理１００は、点に少なくとも部分的に基づいて、潜在的特性に関連られた検証を決定することを含むことがある。例えば、例１２０は、潜在的特性１０８が検証されるか、または検証されないか、または決定されることが可能ではないかどうかを決定するために、車両１０６がセンサーデータを用いることを例示する。図１Ａおよび図１Ｂの例では、車両１０６は、潜在的特性１０８（１）、１０８（２）、および１０８（４）が検証されないと決定することがある。いくつかの例では、車両１０６は、センサーデータによって表される点に関連付けられた間隔に基づく決定をする。例えば、車両１０６は、車両１０６とセンサーデータによって表される点との間にある環境の領域が、領域内に位置する物体（複数可）がないような、遮られていない領域を含むと決定することがある。
【0033】
上記のように、また図１Ａおよび図１Ｂの例により示されるように、車両１０６は、物体が、潜在的特性１０８（１）に関連付けられた第１のロケーションまたは潜在的特性１０８（２）に関連付けられた第２のロケーションに位置することが可能ではないと決定することがある。今述べたことは、センサー放射が、潜在的特性１０８（１）に関連付けられた第１のロケーションを通って、どんな物体にも接触せずに潜在的特性１０８（２）に関連付けられた第２のロケーションを通って進んだからであり得る。さらに加えて、車両１０６は、潜在的特性１０８（４）に関連付けられた第４のロケーションに物体が位置することがあると決定することがあるが、しかしながら、物体は第４の向きを含むことが可能ではない。今述べたことは、物体１１６に関して反射したセンサー放射の第１の部分が、潜在的特性１０８（４）に関連付けられた第４のロケーションを通って進まなかったからであり得る。上記のように、車両１０６は、物体が第４のロケーションに位置することがあると決定することがある。しかしながら、センサー放射の第２部分は、第４のロケーションの領域の一部を通って進み、上記のように、物体は、それらの部分に位置しないことがある。上記のように、第４のロケーションに位置する物体は、第４の向きを含むことが可能ではない。
【0034】
さらに、車両１０６は、潜在的特性１０８（３）が検証されたと決定することがある。いくつかの例では、車両１０６は、センサー放射の第１の部分が物体１１６に関して反射し、上記のように、潜在的特性１０８（３）に関連付けられた第３のロケーションを通って進んでいないことに基づいて、今述べた決定をする。さらに加えて、車両１０６は、センサー放射の第２の部分に基づいて、第３のロケーションの側方に位置する領域（例えば、図１Ａ～１Ｂの例では、潜在的特性１０８（３）の上および下）が遮られていないと決定することがある。上記のように、車両１０６は、物体１１６が第３の向きと少なくとも類似している（例えば、しきい値度数の限度内の）向きを含むと決定することがある。今述べた決定のため、車両１０６は、物体１１６が潜在的特性１０８（３）を含むことを検証することがある。
【0035】
さらに、車両１０６は、潜在的特性１０８（５）および１０８（６）が、検証されることも検証されないことも可能ではないと決定することがある。いくつかの例では、車両１０６は、センサー放射が、潜在的特性１０８（５）および１０８（６）に関連付けられた環境の領域に届かない、および／または通過しないことに基づいて、今述べた決定をする。今述べたことは、図１Ａおよび図１Ｂの例では、物体１１６は、センサー放射が領域へ進むのを妨害しているからである。いくつかの例では、今述べた決定に基づいて、車両１０６は、物体（複数可）が潜在的特性１０８（５）および１０８（６）に関連付けられた向きに位置すると、および／または潜在的特性１０８（５）および１０８（６）に関連付けられた向きを含むと仮定することがある。例えば、潜在的特性１０８（５）および１０８（６）は、車両１０６がナビゲートしている車道に関連付けられるため、車両１０６は、他の車両がロケーションに位置し、潜在的特性１０８（５）および１０８（６）に関連付けられた向きを含むと仮定することがある。次に、車両１０６は、今述べた仮説に基づいて１つまたは複数の作動を行うことがある。
【0036】
動作１２２にて、処理１００は、検証されている、物体を表すための潜在的特性を更新することを含むことがある。例えば、例１２４は、車両１０６が物体１１６を表現するために潜在的特性１０８（３）を更新することがあることを例示する。図１Ａおよび図１Ｂの例では、潜在的特性１０８（３）を更新することは、潜在的特性１０８（３）を回転させて、回転１２８されたバウンディングボックス１２６によって表される物体１１６の実際の向きにマッチングさせることを含むことがある。しかしながら、他の例では、さらに加えて、および／または代わりに、潜在的特性１０８（３）を更新することは、たとえば潜在的特性１０８（３）のロケーション、および／または潜在的特性１０８（３）に関連付けられた第３のロケーションにあるとして仮定された物体のタイプなど、潜在的特性１０８（３）に関連付けられた１つまたは複数の他の特性を変更することを含むことがある。次に、車両１０８は、更新され、検証された潜在的特性１２８と、検証されることも検証されないことも可能ではなかった潜在的特性１０８（５）および１０８（６）に基づいて、１つまたは複数の作動を行うことがある。
【0037】
例えば、車両１０６は、物体１２６に衝突しないようにナビゲートすることがある。例えば、車両１０６は、物体１２６が第３のロケーションにもはや位置しなくなるまで、潜在的特性１０８（３）に関連付けられた第３のロケーションを通ってナビゲートすることを控えることがある。さらに加えて、車両１０６は、車両１０６が第５のロケーションおよび／または第６のロケーションが遮られていないことを検証することができるまで、潜在的特性１０８（５）に関連付けられた第５のロケーションおよび／または特性１０８（６）に関連付けられた第６のロケーションを通ってナビゲートすることを控えることがある。
【0038】
図２Ａは、遮られていないセンサーデータを用いて物体に関連付けられた特性を決定するための第１の例示的な処理２００の絵入りのフロー図である。動作２０２にて、処理２００は、環境内の物体に関連付けられた点のロケーションを表すセンサーデータを受信することを含むことがある。例えば、例２０４は、車両１０６が環境を表すセンサーデータ２０６を受信していることを例示する。図２Ａの例では、車両１０６は、光パルスを含むことがあるセンサー放射（ダッシュからなる線により表される）を発するセンサー（複数可）を用いることによってセンサーデータを取得することがあり、センサー放射の第１の部分は、物体２０８（図２Ａの例では排気を含む）に関して反射され、車両１０６のセンサー（複数可）に向かって戻る。さらに加えて、センサー放射の第２部分は、物体２１０（図２Ａの例では別の車両を含む）に関して反射され、車両１０６のセンサー（複数可）に向かって戻る。上記のように、センサーデータは、少なくとも、センサー放射が反映された点のロケーションを表すことがある。例えば、センサー放射の第１部分を表すセンサーデータは、物体２０８の点に関連付けられることがあるが、センサー放射の第２部分を表すセンサーデータは、物体２１０の点に関連付けられることがある。
【0039】
動作２１２にて、処理２００は、センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、環境内の遮られていない領域を検出することを含むことがある。例えば、例２１４は、車両１０６がセンサーデータを用いて環境内の遮られていない領域を決定することを例示する。いくつかの例では、車両１０６は、センサーデータに関連付けられたセンサー放射２１６（１）～（４）（「センサー放射２１６」ともいう）を用いて、遮られていない領域を決定する。例えば、車両１０６は、第１の遮られていない領域が、第１のセンサー放射２１６（１）に沿った、車両１０６からの第１の間隔を含むと決定することがある。今述べたことは、第１のセンサー放射２１６（１）が物体２０８に関して反射し車両１０６のセンサー（複数可）に戻るからである。上記のように、車両１０６は、車両１０６と第１のセンサー放射２１６（１）に関連付けられた点との間に他の物体が位置しないと仮定することがある。さらに加えて、車両１０６は、第２の遮られていない領域が、第２のセンサー放射２１６（２）に沿った、車両１０６からの第２の間隔を含むと決定することがある。今述べたことは、第２のセンサー放射２１６（２）が物体２１０に関して反射し車両１０６のセンサー（複数可）に戻るからである。上記のように、車両１０６は、車両１０６と第２のセンサー放射２１６（２）に関連付けられた点との間に他の物体が位置しないと仮定することがある。
【0040】
さらに、車両１０６は、第３の遮られていない領域が、第３のセンサー放射２１６（３）に沿った、車両１０６からの第３の間隔を含むと決定することがある。今述べたことは、第３のセンサー放射２１６（３）が物体２１０に関して反射し車両１０６のセンサー（複数可）に戻るからである。上記のように、車両１０６は、車両１０６と第３のセンサー放射２１６（３）に関連付けられた点との間に他の物体が位置しないと仮定することがある。最後に、車両１０６は、第４の遮られていない領域が、第４のセンサー放射２１６（４）に沿った、車両１０６からの第４の間隔を含むと決定することがある。今述べたことは、第４のセンサー放射２１６（４）が物体２０８に関して反射し車両１０６のセンサー（複数可）に戻るからである。上記のように、車両１０６は、車両１０６と第４のセンサー放射２１６（４）に関連付けられた点との間に他の物体が位置しないと仮定することがある。図２Ａの例は、車両１０６が、環境内の遮られていない領域を識別するために４つのセンサー放射２１６のみを用いるように例示するが、他の例では、車両１０６は、あらゆる数のセンサー放射を用いることがある。
【0041】
２１８において、処理２００は、遮られていない領域に少なくとも部分的に基づいて、物体に関連付けられた特性を決定することを含むことがある。例えば、例２２０は、車両１０６が、少なくとも物体２０８に関連付けられた特性を決定するために、遮られていない領域を用いることがあることを例示する。示されるように、センサー放射２１６（２）～（３）によって表されるセンサーデータの第１の部分に基づいて、車両１０６は、センサー放射２１６（２）～（３）が物体２０８に関して反射し車両１０６に向かって戻るので、物体２０８が環境内の領域に位置すると決定することがある。しかしながら、センサー放射２１６（１）および２１６（４）によって表されるセンサーデータの第２の部分に基づいて、車両１０６は、センサー放射２１６（１）および２１６（４）が物体２０８を通過し物体２１０に関して反射したので、領域が遮られていない領域を含むと最初に決定することがある。上記のように、車両１０６は、センサーデータを用いて、物体２０８に関連付けられた分類（例えば、物体タイプ）を決定することがある。
【0042】
いくつかの例では、車両１０６は、物体２０８を通過したセンサー放射２１６の割合と比較して、物体２０８に関して反射したセンサー放射２１６の割合に基づく決定をする。例えば、たとえば霧などの第１のタイプの物体は、センサー（複数可）により出力されるセンサー放射２１６の第１の百分率を反映することがあるが、たとえば排気などの第２のタイプの物体は、センサー放射２１６の第２の百分率を反映することがある。さらに加えて、または代わりに、いくつかの例では、車両１０６は、物体２０８に関して反射したセンサー放射２１６のロケーションと、物体２０８を通過したセンサー放射２１６のロケーションとに基づく決定をする。図２Ａの例では、車両１０６は、物体２０８が排気を含むと決定することがある。
【0043】
いくつかの例では、車両１０６は、１つまたは複数のコンポーネント（例えば、１つまたは複数のモデル）を用いて、物体２０８に関連付けられた特性を決定することがある。例えば、車両１０６は、少なくとも、センサー放射２１６（２）～（３）に関連付けられた点までの間隔、センサー放射２１６（２）～（３）の方向、センサー放射２１６（１）および２１６（４）に関連付けられた点までの間隔、センサー放射２１６（１）および２１６（４）の方向、物体２０８を通過したセンサー放射２１６（１）および２１６（４）の割合、物体２０８に関して反射したセンサー放射２０８（２）～（３）の割合、および／または同類のものを表すデータを、コンポーネント（複数可）に入力することがある。次に、コンポーネント（複数可）は、本明細書に説明される処理の１つまたは複数を用いて、特性を決定するためにデータを分析することがある。さらに加えて、車両１０６は、コンポーネント（複数可）から、特性を表すデータを受信することがある。
【0044】
動作２２２にて、処理２００は、特性に少なくとも部分的に基づいて車両にナビゲートさせることを含むことがある。例えば、例２２４は、車両１０６が特性に基づいてナビゲートするためのパスを決定することがあることを例示する。例えば、図２Ａの例により示されるように、物体２０８が排気を含むので、車両１０６は、物体２０８を通るパスに沿って続行すると決定することがある。
【0045】
図２Ｂは、遮られていないセンサーデータを用いて物体に関連付けられた特性を決定するための第２の例示的な処理２２６の絵入りのフロー図である。動作２２８にて、処理２２６は、環境内の物体に関連付けられた点のロケーションを表すセンサーデータを受信することを含むことがある。例えば、例２３０は、車両１０６が環境を表すセンサーデータ２３２を受信していることを例示する。図２Ｂの例では、車両１０６は、光パルスを含むことがあるセンサー放射（ダッシュからなる線により表される）を発するセンサー（複数可）を用いることによってセンサーデータを取得することがあり、センサー放射の第１の部分は、物体２３４（図２Ｂの例では別の車両を含む）に関して反射され、車両１０６のセンサー（複数可）に向かって戻る。さらに加えて、センサー放射の第２部分は、追加の物体（明瞭さの理由から図２Ｂの例では例示されていない）から反射され、車両１０６のセンサー（複数可）に向かって戻ることがある、および／または車両１０６に戻らないことがある。上記のように、センサーデータは、少なくとも、センサー放射が反映された点のロケーションを表すことがある。例えば、センサー放射の第１部分を表すセンサーデータは、物体２３４の点に関連付けられることがある。
【0046】
動作２３６にて、処理２２６は、センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、環境内の遮られていない領域を検出することを含むことがある。例えば、例２３８は、車両１０６がセンサーデータを用いて環境内の遮られていない領域を決定することを例示する。いくつかの例では、車両１０６は、センサーデータに関連付けられたセンサー放射２４０（１）～（４）（「センサー放射２４０」ともいう）を用いて、遮られていない領域を決定する。例えば、車両１０６は、第１の遮られていない領域が、第１のセンサー放射２４０（１）に沿った、車両１０６からの第１の間隔を含むと決定することがある。今述べたことは、第１のセンサー放射２４０（１）が追加の物体（例示されていない）に関して反射し車両１０６のセンサー（複数可）に戻るからである。上記のように、車両１０６は、車両１０６と第１のセンサー放射２４０（１）に関連付けられた点との間に他の物体が位置しないと仮定することがある。さらに加えて、車両１０６は、第２の遮られていない領域が、第２のセンサー放射２４０（２）に沿った、車両１０６からの第２の間隔を含むと決定することがある。今述べたことは、第２のセンサー放射２４０（２）が物体２３４に関して反射し車両１０６のセンサー（複数可）に戻るからである。上記のように、車両１０６は、車両１０６と第２のセンサー放射２４０（２）に関連付けられた点との間に他の物体が位置しないと仮定することがある。
【0047】
さらに、車両１０６は、第３の遮られていない領域が、第３のセンサー放射２４０（３）に沿った、車両１０６からの第３の間隔を含むと決定することがある。今述べたことは、第３のセンサー放射２４０（３）が物体２３４に関して反射し車両１０６のセンサー（複数可）に戻るからである。上記のように、車両１０６は、車両１０６と第３のセンサー放射２４０（３）に関連付けられた点との間に他の物体が位置しないと仮定することがある。最後に、車両１０６は、第４の遮られていない領域が、第４のセンサー放射２４０（４）に沿った、車両１０６からの第４の間隔を含むと決定することがある。今述べたことは、第４のセンサー放射２４０（４）が追加の物体（例示されていない）に関して反射し車両１０６のセンサー（複数可）に戻るからである。上記のように、車両１０６は、車両１０６と第４のセンサー放射２４０（４）に関連付けられた点との間に他の物体が位置しないと仮定することがある。図２Ｂの例は、車両１０６が、環境内の遮られていない領域を識別するために４つのセンサー放射２４０のみを用いるように例示するが、他の例では、車両１０６は、あらゆる数のセンサー放射を用いることがある。
【0048】
２４２において、処理２２６は、遮られていない領域に少なくとも部分的に基づいて、物体に関連付けられた特性を決定することを含むことがある。例えば、例２２４は、車両１０６が、少なくとも物体２３４に関連付けられた特性を決定するために、遮られていない領域を用いることがあることを例示する。示されるように、センサー放射２４０（２）～（３）によって表されるセンサーデータの第１の部分に基づいて、車両１０６は、センサー放射２４０（２）～（３）が物体２３４に関して反射し車両１０６に向かって戻るので、物体２３４が環境内の領域（例えば、物体２３４に関連付けられた第１の特性）に位置すると決定することがある。さらに加えて、センサー放射２４０（１）および２１６（４）によって表されるセンサーデータの第２の部分に基づいて、車両１０６は、物体２３４に接近して位置した領域が遮られていない領域２４６（１）～（２）を含むと決定することがある。次に、車両１０６は、遮られていない領域２４６（１）～（２）を用いて、物体２３４に関連付けられた向き（例えば、第２の特性）を決定することがある。
【0049】
例えば、車両１０６は、最初に、物体２３４が別の車両を含むと決定することがある。次に、車両１０６は、遮られていない領域２４６（１）～（２）を用いて、もう一方の車両２３６に関連付けられた幅を決定することがある。もう一方の車両の幅を用いて、車両１０６は、向きを決定することがある。いくつかの例では、車両１０６は、もう一方の車両が、もう一方の車両が第１の向きを含むと第１の幅を、もう一方の車両が第２の向きを含むと第２の幅を、もう一方の車両が第３の向きを含むと第３の幅を、および／または同類のものを有するので、今述べた決定をすることがある。上記のように、車両１０６は、幅を用いて向きを決定することがある。図２Ｂの例が、遮られていない領域２４６（１）～（２）を用いて、物体２３４に関連付けられた２つの特性（例えば、ロケーションおよび向き）を決定することのみを例示するが、他の例では、車両１０６は、追加のおよび／または代替の特性を決定することがある。
【0050】
いくつかの例では、車両１０６は、１つまたは複数のコンポーネント（例えば、１つまたは複数のモデル）を用いて、物体２０８に関連付けられた特性を決定することがある。例えば、車両１０６は、少なくとも、センサー放射２４０（２）～（３）に関連付けられた点までの間隔、センサー放射２４０（２）～（３）の方向、センサー放射２４０（１）および２４０（４）に関連付けられた点までの間隔、センサー放射２４０（１）および２４０（４）に関連付けられた方向、センサー放射２４０（２）～（３）に関連付けられた間隔とセンサー放射２４０（１）および２４０（４）に関連付けられた間隔との差、（本明細書に説明される）センサーデータに基づいて遮られていない環境の領域２４６（１）～（２）、および／または同類のものを表すデータを、コンポーネント（複数可）に入力することがある。次に、コンポーネント（複数可）は、本明細書に説明される処理の１つまたは複数を用いて、特性を決定するためにデータを分析することがある。さらに加えて、車両１０６は、コンポーネント（複数可）から、特性を表すデータを受信することがある。
【0051】
動作２４８にて、処理２２６は、特性に少なくとも部分的に基づいて車両にナビゲートさせることを含むことがある。例えば、例２５０は、車両１０６が特性に基づいてナビゲートするためのパスを決定することがあることを例示する。例えば、図２の例により示されるように、物体２３４が車道に沿った向きを含むので、車両１０６は、物体２３４を通るパスに沿って続行すると決定することがある。
【0052】
図３は、遮られていないセンサー放射を用いて占有ヒートマップを生成することの例を例示する。図３の例により示されるように、車両１０６は、種々の物体３０４（１）～（６）（「物体３０４」とも呼ぶ）を含む環境３０２内のあちこちにナビゲートしていることがある。ナビゲートしている間、車両１０６は、環境３０２における物体を表すセンサーデータを受信していることがある。いくつかの例では、図３の例により例示されるように、車両１０６は、物体３０４に関して反射し車両１０６のセンサー（複数可）に戻るセンサー放射（例えば、光パルス）を発することによって、センサーデータを取得することがあり、センサー放射がダッシュからなる線により表されている。本明細書に説明されるような、センサーデータは、環境３０２内の点のロケーションを表すことがある。例えば、センサーデータの一部は、物体３０４（５）に関連付けられた点のロケーションを表すことがある。さらに加えて、センサーデータの別の部分は、物体３０４（６）に関連付けられた点のロケーションを表すことがある。
【0053】
次に、車両１０６は、環境３０２に関連付けられた占有を決定するために、センサーデータを分析することがある。例えば、車両１０６は、センサーデータを分析して、環境３０２内で物体３０４によって遮られている領域を最初に決定することがある。車両１０６は、環境３０２内の物体によって遮られていない環境３０２内の領域を決定するために、センサーデータをさらに分析することがある。本明細書に説明されるような、車両１０６は、センサーデータによって表される点に関連付けられた間隔を用いて、遮られていない領域を決定することがある。例えば、センサー放射を用いて、車両１０６は、遮られていない領域が、車両１０６とセンサー放射の反射点に関連付けられたロケーションとの間にある環境３０２内の領域を含むと決定することがある。例えば、例３に示されるように、車両１０６は、遮られていない領域が、物体３０４（６）に関して反射し車両１０６に戻るセンサー放射に基づいて、車両１０６と物体３０４（６）との間の領域を含むと決定することがある。さらに加えて、車両１０６は、遮られていない領域が、物体３０４（５）に関して反射し車両１０６に戻るセンサー放射に基づいて、車両１０６と物体３０４（５）との間の領域を含むと決定することがある。
【0054】
次に、車両１０６は、環境３０２の占有を表すヒートマップ３０６を生成することがある。いくつかの例では、ヒートマップ３０６は、領域が遮られている、または遮られていないという可能性を表す。本明細書に説明されるような、ヒートマップ３０６は、車両１０６に接近した環境３０２の離散化されたリージョンを表すことがある。例えば、ヒートマップ３０６は、車両１０６の周りの１００メートル×１００メートルのリージョンを表す６４×６４のグリッド（またはＪ×Ｋサイズのグリッド）を表すことがある。もちろん、他の例では、ヒートマップ３０６は、あらゆるサイズのリージョンを表すことが可能であり、リージョンのあらゆる数の離散部分を表すことがある。つまり、ヒートマップ３０６は、あらゆるレベルの解像度にて環境を表すことがある。いくつかの場合では、ヒートマップ３０６の一部は、ヒートマップ３０６のセルと呼ばれることが可能である。各セルは、物体がセルにより表される領域にある確率を表す予測確率を含むことが可能である。例えば、図３の例に例示されるように、黒いセルは、物体３０４によって遮られている環境３０２内の領域を表すことがある。さらに加えて、灰色のセル３０８（１）～（７）は、車両１０６が遮られていない領域を検証した環境３０２内の領域を表すことがある。さらに、白いセルは、車両１０６が、遮られているまたは遮られていないとして決定することができない環境３０２の領域を表すことがある。今述べたことは、環境３０２の今述べた領域が、センサー放射が領域に進めないような物体３０４によって妨害されるからであり得る。
【0055】
図４は、本開示の態様にしたがって、本明細書に説明される技法を実装するための例示的なシステム４００のブロック図を描く。少なくとも一例では、システム４００は、車両１０６を含むことが可能である。車両１０６は、車両コンピューティングデバイス４０２、１つまたは複数のセンサーシステム（複数可）４０４、１つまたは複数のエミッター４０６、１つまたは複数の通信接続４０８、少なくとも１つの直接接続４１０、および１つまたは複数のドライブシステム４１２を含むことが可能である。
【0056】
車両コンピューティングデバイス４０２は、１つまたは複数のプロセッサー４１４と、プロセッサー（複数可）４１４に通信接続されたメモリー４１６とを含むことが可能である。例示される例では、車両１０６は、自律車両である。しかしながら、車両１０６は、どんな他のタイプの車両でも（例えば、手動運転車両、半自律車両など）、または少なくとも画像キャプチャデバイスを有するどんな他のシステムでもあり得る。例示される例では、車両コンピューティングデバイス４０２のメモリー４１６は、ローカライゼーションコンポーネント４１８、パーセプションコンポーネント４２０、プランニングコンポーネント４２２、アンオブストラクテッドエリアコンポーネント４２４、特性コンポーネント（複数可）４２６、１つまたは複数のシステムコントローラー４２８、および１つまたは複数のマップ４３０を格納する。例示的な目的のためにメモリー４１６に常駐しているとして図４に描かれているにもかかわらず、さらに加えて、または代わりに、ローカライゼーションコンポーネント４１８、パーセプションコンポーネント４２０、プランニングコンポーネント４２２、アンオブストラクテッドエリアコンポーネント４２４、特性コンポーネント（複数可）４２６、システムコントローラー（複数可）４２８、および／またはマップ（複数可）４３０は、車両１０６にアクセス可能であることが可能である（例えば、車両１０６から遠く離れたメモリーに格納される、または別のやり方にて車両３０２から遠く離れたメモリーによってアクセス可能である）ことが想定される。
【0057】
少なくとも一例にて、ローカライゼーションコンポーネント４１８は、センサーデータ４３２をセンサーシステム（複数可）４０４から受信する機能性と、車両１０６の位置および／または向き（例えば、ｘ位置、ｙ位置、ｚ位置、ロール、ピッチ、またはヨーのうちの１つまたは複数）を決定する機能性とを含むことが可能である。例えば、ローカライゼーションコンポーネント４１８は、環境のマップを含むおよび／または要求する／受信することが可能であり、マップ内の車両１０６のロケーションおよび／または向きを連続的に決定することが可能である。場合によっては、ローカライゼーションコンポーネント４１８は、ＳＬＡＭ（simultaneous localization and mapping）、ＣＬＡＭＳ（calibration, localization and mapping, simultaneously）、相対ＳＬＡＭ（relative SLAM）、バンドル調整、非線形最小二乗法最適化（non-linear least squares optimization）を利用する、または、画像データ、ライダーデータ、レーダーデータ、ＩＭＵデータ、ＧＰＳデータ、ホイールエンコーダーデータ、および自律車両１０６のロケーションを正確に決定する同類のものを受信する同類のものを利用することが可能である。場合によっては、ローカライゼーションコンポーネント４１８は、データを、車両１０６の種々のコンポーネントに提供して、本明細書に述べられるように、候補の軌道を生成するために車両１０６の初期の位置を決定することが可能である。
【0058】
場合によっては、パーセプションコンポーネント４２０は、物体の検出、セグメンテーション、および／または分類を行う機能性を含むことが可能である。場合によっては、パーセプションシステム４２０は、車両１０６に接近した物体の存在（presence）、および／または物体タイプ（例えば、車、歩行者、サイクリスト、動物、建物、木、路面、縁石、歩道、不明等）として物体の分類を示す処理されたセンサーデータ４３２を提供することが可能である。追加および／または代替の例において、パーセプションコンポーネント４２０は、検出される物体に、および／または物体が置かれる環境に関連付けられた１つまたは複数の特性を示す処理されたセンサーデータ４３２を提供することが可能である。場合によっては、物体に関連付けられた特性は、限定されないが、ｘ位置（グローバルポジション）、ｙ位置（グローバルポジション）、ｚ位置（グローバルポジション）、向き（例えば、ロール、ピッチ、ヨー）、物体タイプ（例えば、分類）、物体の速度、物体の加速度、物体の範囲（大きさ）などを含むことが可能である。環境に関連付けられた特性は、限定されないが、環境における別のオブジェクトの存在、環境における別のオブジェクトの状態、時刻、曜日、季節、気象条件、闇／光のインディケーションなどを含むことが可能である。
【0059】
一般に、プランニングコンポーネント４２２は、環境を通って進むために従う車両１０６のパスを決定することが可能である。例えば、プランニングコンポーネント４２２は、種々のルートおよび軌道および種々の詳細のレベルを決定することが可能である。例えば、プランニングコンポーネント４２２は、第１のロケーション（例えば、現在のロケーション）から第２のロケーション（例えば、目標のロケーション）まで進むルートを決定することが可能である。本議論の目的のために、ルートは、２つのロケーション間を進むためのウェイポイントのシーケンスであることが可能である。限定でない例として、ウェイポイントは、街路、交差点、ＧＰＳ（全地球測位システム）座標などを含む。さらに、プランニングコンポーネント４２２は、車両１０６を、第１のロケーションから第２のロケーションまでの少なくとも一部分のルートに沿って、導くためのインストラクションを生成することが可能である。少なくとも一例では、プランニングシステム４２２は、車両１０６を、ウェイポイントのシーケンスにおける第１のウェイポイントから、ウェイポイントのシーケンスにおける第２のウェイポイントまで、どのように導くかを決定することが可能である。場合によっては、インストラクションは、軌道、または軌道の一部分であることが可能である。場合によっては、複数の軌道は、レシーディングホライズン（receding horizon）の技法に従って、実質的に同時に（例えば、技法的な許容範囲内に）生成されることが可能であり、複数の軌道のうちの１つは、ナビゲートする車両１０６に対して選択される。
【0060】
少なくとも１つの例では、プランニングコンポーネント４２２は、ロケーションに関連付けられたピックアップロケーションを決定することが可能である。本明細書に用いられているような、ピックアップロケーションは、車両１０６が乗客をピックアップするために停止することが可能であるロケーション（例えば、配車要求に関連付けられた住所またはロケーション）のしきい値間隔内の特定のロケーション（例えば、駐車スペース、積載ゾーン、地表の一部など）であることが可能である。少なくとも１つの例では、プランニングコンポーネント４２２は、ユーザアイデンティティ（例えば、本明細書に述べている、画像認識を介して決定される、またはユーザーデバイスからのインディケーションとして受信される）を決定することに少なくとも部分的に基づいてピックアップロケーションを決定することが可能である。ピックアップのロケーションへの到着、目的地のロケーションへの到着、乗客による車両への乗り込み、および「乗車開始」コマンドの受信は、イベントベースのデータロギングのために用いられることがあるイベントの追加の例である。
【0061】
一般に、アンオブストラクテッドエリアコンポーネント４２４は、物体によって遮られていない環境内の領域を決定するために、本明細書に説明される処理のうちの１つまたは複数を行うように構成されることがある。例えば、アンオブストラクテッドエリアコンポーネント４２４は、センサーデータ４３２によって表される点のロケーションを決定するために、センサーデータ４３２を分析するように構成されることがある。次に、アンオブストラクテッドエリアコンポーネント４２４は、車両１０６と環境内の点のロケーションとの間にある領域を含む、遮られていない領域を識別するように構成され得る。
【0062】
一般に、特性コンポーネント（複数可）４２６は、物体に関連付けられた１つまたは複数の特性を決定するためにデータを分析するように構成されることがある。例えば、たとえば特性コンポーネント４２６が物体のタイプを決定するように構成されているときなど、限定されないが、データは、物体に関連付けられた環境内の第１の点までの第１の間隔、第１の点に関連付けられた第１のセンサー放射の第１の方向、物体を通過した第２のセンサー放射に関連付けられた環境内の第２の点までの第２の間隔、第２のセンサー放射の第２の方向、物体を通過したセンサー放射の割合、物体に関して反射したセンサー放射の割合、および／または同類のものを含むことがある。ゆえに、特性コンポーネント４２６は、物体のタイプを決定するためにデータを分析するために、本明細書に説明される処理のうちの１つまたは複数を用いて、データを分析することがある。
【0063】
別の例については、たとえば特性コンポーネント４２６が物体の向きを決定するように構成されるときなど、限定されないが、データは、物体に関連付けられた第１の点までの間隔、第１の点に関連付けられた第１のセンサー放射の方向、第１の点に接近して通った第２のセンサー放射に関連付けられた第２の点までの間隔、第２のセンサー放射に関連付けられた方向、第２の間隔と第１の間隔との差、センサーデータに基づく（本明細書に説明される）遮られていない環境の領域、および／または同類のものを含むことがある。ゆえに、特性コンポーネント４２６は、物体の向きを決定するためにデータを分析するために、本明細書に説明される処理のうちの１つまたは複数を用いて、データを分析することがある。
【0064】
いくつかの例では、コンピューティングデバイスは、１つまたは複数の技法を用いて、今述べた特性コンポーネント（複数可）４２６を訓練することがある。例えば、コンピューティングデバイスは、特性コンポーネント（複数可）４２６を訓練するために、データに関連付けられた既知の結果とともに、特性コンポーネント（複数可）４２６にデータを入力することがある。言い換えると、コンピューティングデバイスは、物体の特性を決定するために、遮られていないセンサー放射を用いるように、今述べた分類コンポーネント（複数可）４２６を訓練することがある。
【0065】
少なくとも１つの例では、コンピューティングデバイス４０２は、車両１０６の操舵、推進、制動、安全、エミッター、通信、および他のシステムを制御するように構成されることが可能であるシステムコントローラー（複数可）４２８を含むことが可能である。今述べたシステムコントローラー（複数可）４２８は、車両１０６のドライブシステム（複数可）４１２および／または他のコンポーネントの対応するシステムに対して通信するおよび／または制御することが可能である。
【0066】
メモリー４１６は、環境内をナビゲートするために車両１０６によって用いられることが可能であるマップ（複数可）４３０を、さらに含むことが可能である。議論の目的のために、マップは、たとえば、限定されないが、トポロジー（たとえば、交差点など）、街路、山脈、道路、地形、および一般に環境など、環境について情報を提供する能力がある２次元、３次元、またはＮ次元のモデル化されたいくつものデータ構造であることが可能である。限定されないが、場合によっては、マップは、テクスチャ情報（例えば、色情報（例えば、ＲＧＢ色情報、Ｌａｂ色情報、ＨＳＶ／ＨＳＬ色情報）、および同類のもの）、強度情報（例えば、ライダー情報、レーダー情報、および同類のもの）、空間情報（例えば、メッシュの上に投影された画像データ、個々の「サーフェル」（例えば、個々の色および／または強度に関連付けられたポリゴン））、反射率情報（例えば、鏡面反射情報、再帰反射率（retroreflectivity）情報、ＢＲＤＦ情報、ＢＳＳＲＤＦ情報、および同類のもの）を含むことが可能である。１つの例では、マップは、環境の３次元メッシュを含むことが可能である。場合によっては、マップは、マップの個々のタイルが環境の離散的な部分を表すような、タイルフォーマットに格納されることが可能であり、必要に応じてワーキングメモリーにロードされることが可能である。少なくとも１つの例では、マップ（複数可）４３０は、少なくとも１つのマップ（例えば、画像および／またはメッシュ）を含むことが可能である。いくつかの例では、車両１０６は、マップ（複数可）４３０に少なくとも部分的に基づいて制御されることが可能である。すなわち、マップ（複数可）４３０は、車両１０６のロケーションを決定し、環境におけるエンティティを識別する、および／または環境内においてナビゲートするルートおよび／または軌道を生成するために、ローカライゼーションコンポーネント４１８、パーセプションコンポーネント４２０、および／またはプランニングコンポーネント４２２に関連して用いられることが可能である。
【0067】
場合によっては、本明細書に述べられる構成要素のいくつかまたはすべての様相は、どんなモデル、アルゴリズム、および／または機械学習アルゴリズムでも含むことが可能である。例えば、場合によっては、メモリー４１６におけるコンポーネントは、ニューラルネットワークとして実装されることが可能である。本明細書に説明されるように、典型的なニューラルネットワークは、一連の連結された層を通じて入力データを通して出力を生成する生物学的にインスパイアされたアルゴリズムである。さらに、ニューラルネットワークにおける各層は、別のニューラルネットワークを含むことも可能である、またはあらゆる数の層を（畳み込みかどうかにかかわらず）含むことも可能である。本開示という状況において理解されることが可能であるように、ニューラルネットワークは、出力が学習パラメーターに少なくとも部分的に基づいて生成される上記のアルゴリズムの幅広いクラスを参照することが可能である機械学習を利用することが可能である。
【0068】
ニューラルネットワークという状況にて述べられるが、どんなタイプの機械学習でも、本開示と矛盾することなく用いられることが可能である。例えば、機械学習アルゴリズムは、限定されないが、回帰アルゴリズム（例えば、通常の最小二乗回帰（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（ＭＡＲＳ）、局所推定スキャッタープロット平滑化法（ＬＯＥＳＳ））、インスタンスベースのアルゴリズム（例えば、リッジ回帰、最小絶対収縮および選択演算子（ＬＡＳＳＯ）、弾性ネット、最小角度回帰（ＬＡＲＳ））、ディシジョンツリーアルゴリズム（例えば、分類および回帰ツリー（ＣＡＲＴ）、反復二分法３（ＩＤ３）、カイ二乗自動相互作用検出（ＣＨＡＩＤ）、決定断端、条件付きディシジョンツリー））、ベイジアンアルゴリズム（例えば、ナイーブベイズ、ガウスナイーブベイズ、多項式ナイーブベイズ、アベレージワンディペンデンスエスティメータズ（ＡＯＤＥ）、ベイジアンビリーフネットワーク（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（例えば、ｋ平均法、ｋメジアン、期待値最大化（ＥＭ）、階層クラスタリング）、相関ルール学習アルゴリズム（例えば、パーセプトロン、逆伝搬、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（ＲＢＦＮ））、深層学習アルゴリズム（例えば、ディープボルツマンマシン（ＤＢＭ）、ディープビリーフネットワーク（ＤＢＮ）、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、スタックドオートエンコーダ）、次元縮退アルゴリズム（例えば、主コンポーネント分析（ＰＣＡ）、主コンポーネント回帰（ＰＣＲ）、部分的最小二乗回帰（ＰＬＳＲ）、サモンマッピング、多次元尺度構成法（ＭＤＳ）、投影追跡、線形判別分析（ＬＤＡ）、混合判別分析（ＭＤＡ）、二次判別分析（ＱＤＡ）、柔軟判別分析（ＦＤＡ））、アンサンブルアルゴリズム（例えば、ブースティング、ブートストラップアグリゲーション（バギング）、アダブースト、スタックドジェネラリゼーション（ブレンディング）、勾配ブースティングマシン（ＧＢＭ）、勾配ブースト回帰ツリー（ＧＢＲＴ）、ランダムフォレスト）、ＳＶＭ（サポートベクターマシン）、教師あり学習、教師なし学習、準教師あり学習など含むことが可能である。アーキテクチャの追加の例は、たとえば、ＲｅｓＮｅｔ４０、ＲｅｓＮｅｔ１０１、ＶＧＧ、ＤｅｎｓｅＮｅｔ、ＰｏｉｎｔＮｅｔ、および同類のものなどのニューラルネットワークを含む。
【0069】
上に述べたように、少なくとも１つの例では、センサーシステム（複数可）４０４は、ライダーセンサー、レーダーセンサー、ソナーセンサー、ロケーションセンサー（例えば、ＧＰＳ、方位磁針など）、慣性センサー（例えば、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）、加速度計、磁力計、ジャイロスコープなど）、カメラ（例えば、ＲＧＢ、ＩＲ、強度、深度、タイムオブフライト（time-of-flight：ＴＯＦ）など）、マイク、ホイールエンコーダー、環境センサー（例えば、温度センサー、湿度センサー、光センサー、圧力センサーなど）などを含むことが可能である。センサーシステム（複数可）４０４は、今述べたまたは他のタイプのセンサーの各々に関する複数のインスタンスを含むことが可能である。たとえば、ライダーセンサーは、車両１０６の角、前面、後面、側面、および／または上面に位置する個々のライダーセンサーを含むことが可能である。別の例として、カメラセンサーは、車両１０６の外部および／または内部のあちこちに、種々のロケーションに配置された複数のカメラを含むことができる。センサーシステム（複数可）４０４は、入力を、車両コンピューティングデバイス４０２に提供することが可能である。さらに加えてまたは代わりに、センサーシステム（複数可）４０４は、１つまたは複数のネットワーク（複数可）４３４を介して、センサーデータ４３２を、特有の周波数において、予め決められた一定の時間が経つと、１つまたは複数の条件が発生したときに、ほぼリアルタイムにおいて等、コンピューティングデバイス（複数可）４３６に送ることが可能である。
【0070】
さらに、車両１０６は、上に説明されるような、光および／または音を発するためにエミッター（複数可）４０６を含むことも可能である。今述べた例におけるエミッター（複数可）４０６は、車両１０６の乗客と通信する内部のオーディオおよびビジュアルのエミッターを含む。例として限定しないが、内部のエミッターは、スピーカー、ライト、サイン、ディスプレイスクリーン、タッチスクリーン、触覚に関するエミッター（例えば、振動および／またはフォースフィードバック）、メカニカルアクチュエーター（たとえば、シートベルトテンショナー、シートポジショナー、ヘッドレストポジショナーなど）、および同類のものなどを含むことが可能である。さらに、今述べた例におけるエミッター（複数可）４０６は、外部のエミッターも含む。例および非限定として、今述べた例における外部のエミッターは、進む方向、または車両の作動に関する他のインディケーション（例えば、インジケーターライト、サイン、ライトアレイなど）を合図するライト、および歩行者または他の近くの車と聞こえるほどに通信する１つまたは複数のオーディオエミッター（例えば、スピーカー、スピーカーアレイ、ホーンなど）、アコースティックビームステアリング技術を含む１つまたは複数を含む。
【0071】
さらに、車両１０６は、車両１０６と、１つまたは複数の他のローカルまたはリモートのコンピューティングデバイス（複数可）との間の通信を可能にする通信接続（複数可）４０８を含むことも可能である。たとえば、通信接続（複数可）４０８は、車両１０６の他のローカルコンピューティングデバイス（複数可）との、および／またはドライブシステム（複数可）４１２との通信を容易にすることがある。さらに、通信接続（複数可）４０８は、車両１０６に、他の近くのコンピュータデバイス（複数可）（例えば、他の近くの車両、交通信号機等）と通信できるようにすることも可能である。さらに、通信接続（複数可）４０８は、車両１０６に、リモート遠隔操作コンピューティングデバイス、または他のリモートサービスと通信するのを可能にする。
【0072】
通信接続（複数可）４０８は、車両コンピューティングデバイス（複数可）４０２を、別のコンピューティングデバイスに、または例えば、ネットワーク（複数可）４３４などのネットワークに接続するための物理および／または論理インターフェースを含むことが可能である。例えば、通信接続（複数可）４０８は、たとえば、ＩＥＥＥ８０２．１１規格によって定義された周波数、たとえばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などのショートレンジのワイヤレス周波数、セルラー通信（例えば、２Ｇ、２Ｇ、４Ｇ、４Ｇ ＬＴＥ、４Ｇ等）、またはそれぞれのコンピューティングデバイスがその他のコンピューティングデバイス（複数可）とインターフェースをとることを可能にするどんな適切なワイヤードもしくはワイヤレスの通信プロトコルでも介してなど、Ｗｉ－Ｆｉベースの通信を可能にすることが可能である。
【0073】
少なくとも１つの例では、車両１０６は、１つまたは複数のドライブシステム４１２を含むことが可能である。場合によっては、車両１０６は、単一のドライブシステム４１２を有することが可能である。少なくとも１つの例では、車両１０６が複数のドライブシステム４１２を有するならば、個々のドライブシステム４１２は、車両１０６の向き合う端部（例えば、前方および後方など）に置かれることが可能である。少なくとも１つの例では、ドライブシステム（複数可）４１２は、ドライブシステム（複数可）４１２の状態を、および／または車両１０６の周囲の状態を検出する１つまたは複数のセンサーシステムを含むことが可能である。例および非限定として、センサーシステム（複数可）４０４は、ドライブシステムの車輪の回転を感知する１つまたは複数のホイールエンコーダー（たとえば、ロータリーエンコーダー）、ドライブシステム（複数可）の向きおよび加速度を測定する慣性センサー（たとえば、慣性測定ユニット、加速度計、ジャイロスコープ、磁力計など）、カメラまたは他の画像センサー、ドライブシステム（複数可）の周囲のエンティティを聴覚的に検出する超音波センサー、ライダーセンサー、レーダーセンサーなどを含むことが可能である。いくつかのセンサー、たとえばホイールエンコーダーなどは、ドライブシステム（複数可）４１２に一意的であることが可能である。いくつかの場合では、ドライブシステム（複数可）４１２のセンサーシステム（複数可）４０４は、車両１０６の対応するシステム（例えば、センサーシステム（複数可）４０４）に対して重ねる、または補うことが可能である。
【0074】
ドライブシステム（複数可）４１２は、高電圧バッテリー、車両１０６を推進するモーター、他の車両システムによる使用のためにバッテリーからの直流を交流に変換するインバーター、（電気で動くことが可能である）ステアリングモーターおよびステアリングラックを含むステアリングシステム、油圧または電気アクチュエーターを含むブレーキングシステム、油圧および／または空気圧コンポーネントを含むサスペンションシステム、けん引のロスを軽減し制御を維持するブレーキ力を分配するための安定性制御システム、ＨＶＡＣシステム、ライティング（例えば、車両の外部の周囲を照らすヘッド／テールライトなどのライティング）、および１つまたは複数の他のシステム（例えば、冷却システム、安全性システム、オンボード充電システム、たとえば、ＤＣ／ＤＣコンバーター、高電圧ジャンクション、高電圧ケーブル、充電システム、充電ポートなどの他の電気コンポーネント）を含む、多くの車両システムを含むことが可能である。加えて、ドライブシステム（複数可）４１２は、センサーシステム（複数可）４０４からのセンサーデータ４３２を受信し前処理することができ、種々の車両システムの動作を制御するためのドライブシステムコントローラーを含むことができる。場合によっては、ドライブシステムコントローラーは、１つまたは複数のプロセッサーと、１つまたは複数のプロセッサーに通信接続されたメモリーとを含むことが可能である。メモリーは、ドライブシステム（複数可）４１２の種々の機能性を行う命令を格納することが可能である。さらに、ドライブシステム（複数可）４１２は、それぞれのドライブシステムによって、１つまたは複数の他のローカルまたはリモートのコンピューティングデバイス（複数可）との通信を可能にする１つまたは複数の通信接続（複数可）も含む。
【0075】
少なくとも１つの例では、直接接続４１０は、１つまたは複数のドライブシステム（複数可）４１２を車両１０６の車体と結合させる物理的なインターフェースを提供することが可能である。例えば、直接接続４１０は、ドライブシステム（複数可）４１２と車両１０６との間のエネルギー、流体、空気、データ等の伝達ができるようにすることが可能である。場合によっては、さらに、直接接続４１０は、車両１０６の車体にドライブシステム（複数可）４１２を解放可能にしっかり固定することが可能である。
【0076】
図４にさらに例示されるように、コンピューティングデバイス（複数可）４３６は、プロセッサー（複数可）４３８、通信接続（複数可）４４０、およびメモリー４４２を含むことが可能である。車両１０６のプロセッサー（複数可）４１４、および／またはコンピューティングデバイス（複数可）４３６のプロセッサー（複数可）４３８（および／または本明細書に説明される他のプロセッサー（複数可））は、本明細書に説明されるように、データを処理し、動作を行う命令を行う性能があるどんな適切なプロセッサーでもあることが可能である。例としておよび限定ではない、プロセッサー（複数可）４１４およびプロセッサー（複数可）４３８は、１つまたは複数のＣＰＵ（中央処理装置）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、または電子データを処理して、電子データを、レジスターおよび／もしくはメモリーに格納されることが可能である他の電子データに変換するどんな他のデバイスもしくはデバイスの部分でも含むことが可能である。場合によっては、さらに、集積回路（例えば、ＡＳＩＣ等）、ゲートアレイ（例えば、ＦＰＧＡ等）、および他のハードウェアデバイスは、エンコードされた命令を実装するように構成される限り、考慮されるプロセッサーであることも可能である。
【0077】
メモリー４１６およびメモリー４４２（および／または本明細書に説明される他のメモリー）は、非一時的なコンピューター読取り可能媒体の例である。メモリー４１６およびメモリー４４２は、本明細書に説明される方法と、種々のシステムに帰する機能とを実装するための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、および／またはデータを格納することが可能である。種々の実装において、メモリーは、どんな適切なメモリー技術でも、たとえば、ＳＲＡＭ（スタティックＲＡＭ）、ＳＤＲＡＭ（シンクロナスＤＲＡＭ）、不揮発性／フラッシュ型メモリー、または情報を格納する性能があるどんな他のタイプのメモリーでも用いて、実装されることが可能である。本明細書に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、多くの他の論理的な、プログラム的な、および物理的なコンポーネントを含むことが可能であり、添付の図面に示されるそれらは、本明細書の説明に関係する単なる例である。
【0078】
図４が分散システムとして例示される一方、代替の例において、コンピューティングデバイス（複数可）４３６のコンポーネントは、車両１０６と関連付けられることが可能であことは、特筆されるべきである。すなわち、車両１０６は、コンピューティングデバイス（複数可）４３６に関連付けられた機能のうちの１つまたは複数を行うことが可能である、および／またはコンピューティングデバイス（複数可）４３６は、車両１０６に関連付けられた機能のうちの１つまたは複数を行うことが可能である。例えば、コンピューティングデバイス（複数可）４３６は、アンオブストラクテッドエリアコンポーネント４２４および／または特性コンポーネント（複数可）４２６を含むことがある。次に、コンピューティングデバイス（複数可）４３６は、本明細書に説明される処理のうちの１つまたは複数を行うために、アンオブストラクテッドエリアコンポーネント４２４および／または特性コンポーネント（複数可）４２６を用いることがある。
【0079】
図５および図６は、本開示にしたがう例示的な処理を示す図である。今述べた処理は、各動作が、ハードウェア、ソフトウェア、またはそれらの組合せにおいて実装されることがある動作のシーケンスを表す、ロジカルフローグラフとして例示される。ソフトウェアの状況において、動作は、１つまたは複数のコンピューター読取り可能な記録媒体に格納されたコンピューター実行可能な命令を表し、１つまたは複数のプロセッサーによって実行されると、引用される動作を行う。一般に、コンピューター実行可能命令は、特定の機能を行うまたは特定の抽象データ型を実装するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造、および同類のものを含む。動作が説明される順序は、限定として解釈されることを意図せず、説明される動作をいくらでも、処理を実装するのに省略されるまたはどんな順序でもおよび／または並列に組み合わせることがある。
【0080】
図５は、遮られていないセンサーデータを用いて占有を決定するための例示的な処理のフロー図を例示する。動作５０２にて、処理５００は、潜在的物体が位置すると仮定される環境内の領域を決定することを含み、領域が第１の間隔と関連付けられることがある。例えば、車両１０６は、潜在的物体が環境内の領域に位置することがあると仮定することがある。いくつかの例では、さらに車両１０６は、たとえば潜在的物体の向きなど、潜在的物体に関連付けられた１つまたは複数の追加の特性を仮定することもある。さらに加えて、いくつかの例では、車両１０６は、追加の潜在的物体（複数可）が、環境内の追加の領域（複数可）に位置することがある、および／または、領域における追加の位置（例えば、向き）を含むことがあると仮定することがある。
【0081】
動作５０４にて、処理５００は、１つまたは複数のセンサーからセンサーデータを受信することを含むことがある。例えば、車両１０６は、車両１０６の１つまたは複数のセンサー（複数可）からセンサーデータを受信することがある。いくつかの例では、センサーデータは、車両１０６のライダーセンサー（複数可）から取得されたライダーデータを含むことがある。上記の例では、センサーデータは、少なくとも環境内の点のロケーションを表すことがあり、ライダーセンサー（複数可）が、センサー放射（例えば、光パルス）を用いて点のロケーション（複数可）を決定する。さらに加えて、または代わりに、いくつかの例では、センサーデータは、たとえば車両１０６のカメラ（複数可）から取得された画像データなど、異なるタイプのデータを含むことがある。さらに加えてまたは代わりに、センサーデータは、車両１０６の１つまたは複数の他のセンサーから、および／または車両から遠く離れて位置する１つまたは複数のセンサーから受信されることがある。
【0082】
動作５０６にて、処理５００は、センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、環境内の点までの第２の間隔を決定することを含むことがある。例えば、車両１０６は、環境内の点までの第２の間隔を決定するために、センサーデータを分析することがある。いくつかの例では、車両１０６は、さらにセンサーデータを分析して、点に関連付けられた物体（例えば、点に関連付けられたセンサー放射が反射した物体）の分類を決定することがある。さらに加えて、いくつかの例では、車両１０６は、センサーデータを分析して、点に関連付けられたセンサー放射の方向が環境内の領域に向かって実質的に向けられていることを決定することがある。言い換えると、車両１０６は、潜在的物体が環境の領域内に位置したならば、センサー放射が潜在的物体に接触したかどうかを、方向に基づいて決定することがある。
【0083】
動作５０８にて、処理５００は、第２の間隔が第１の間隔よりも大きいかどうかを決定することを含むことがある。例えば、車両１０６は、第２の間隔を第１の間隔と比較して、第２の間隔が第１の間隔より大きいかどうかを決定することがある。動作５０８にて、第２の間隔が第１の間隔より大きくないと決定されるならば、動作５１０にて、処理５００は、領域が遮られていると決定することを含むことがある。例えば、車両１０６が、第２の間隔が第１の間隔より大きくないと決定するならば、車両１０６は、領域が物体によって遮られていると決定することがある。今述べたことは、センサー放射が、領域内に位置する物体に反射しセンサーに向かって戻る点と関連付けられたからであり得る。
【0084】
しかしながら、動作５０８にて、第２の間隔が第１の間隔よりも大きいと決定されるならば、動作５１２にて、処理５００は、領域が遮られていないと決定することを含むことがある。例えば、車両１０６が、第２の間隔が第１の間隔より大きいと決定するならば、車両１０６は、領域が物体によって遮られていないと決定することがある。今述べたことは、センサー放射が、物体に関して反射せずに領域を通過した点と関連付けられたからであり得る。上記のように、車両１０６は、物体が領域内にないと決定することがある。
【0085】
図６は、遮られていないセンサーデータを用いて物体の特性を決定するための第１の例示的な処理６００のフロー図を例示する。動作６０２にて、処理６００は、１つまたは複数のセンサーからセンサーデータを受信することを含むことがある。例えば、車両１０６は、車両１０６のセンサー（複数可）からセンサーデータを受信することがある。いくつかの例では、センサーデータは、車両１０６のライダーセンサー（複数可）からのライダーデータを含むことがある。上記の例では、車両のセンサー（複数可）は、環境内の物体に関して反射しセンサー（複数可）に戻るセンサー放射（例えば、光パルス）を発することによってセンサーデータを取得することがある。さらに加えて、または代わりに、いくつかの例では、センサーデータは、たとえば車両１０６のカメラ（複数可）により取得される画像データなど、異なるタイプのデータを含むことがある。さらに加えてまたは代わりに、センサーデータは、車両１０６の１つまたは複数の他のセンサーから、および／または車両から遠く離れて位置する１つまたは複数のセンサーから受信されることがある。
【0086】
動作６０４にて、処理６００は、センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、第１の物体に関連付けられた第１の点までの第１の間隔を決定することを含むことがある。例えば、車両１０６は、第１の点までの第１の間隔を決定するために、センサーデータを分析することがある。たとえばセンサーデータがライダーデータを含むときなど、いくつかの例では、センサーデータは、第１の点までの第１の間隔を表すことがある。さらに加えて、または代わりに、たとえばセンサーデータが画像データを含むときなど、いくつかの例では、車両１０６は、第１の点までの第１の間隔を決定する（例えば、第１の物体までの第１の間隔を決定する）ために、センサーデータを分析することがある。
【0087】
動作６０６にて、処理６００は、センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、第２の物体に関連付けられた第２の点までの第２の間隔を決定することを含むことがある。例えば、車両１０６は、第２の点までの第２の間隔を決定するために、センサーデータを分析することがある。たとえばセンサーデータがライダーデータを含むときなど、いくつかの例では、センサーデータは、第２の点までの第２の間隔を表すことがある。さらに加えて、または代わりに、たとえばセンサーデータが画像データを含むときなど、いくつかの例では、車両１０６は、第２の点までの第２の間隔を決定する（例えば、第２の物体までの第２の間隔を決定する）ために、センサーデータを分析することがある。
【0088】
動作６０８にて、処理６００は、第２の点が、第１の物体を通過したセンサー放射と関連付けられるかどうかを決定することを含むことがある。例えば、車両１０６は、第２の点に関連付けられたセンサー放射が第１の物体を通過したかどうかを決定することがある。いくつかの例では、車両１０６は、第２の点に関連付けられた方向に基づく決定をする。例えば、環境内の第２の点のロケーションに基づいて、車両１０６は、センサー放射の方向が、センサー放射が第１の物体を通過したようなものであったかどうか（例えば、センサー放射が実質的に第１の物体に向かって向けられていたかどうか）を決定することがある。
【0089】
動作６０８にて、第２の点が、第１の物体を通過しなかったセンサー放射と関連付けられると決定されるならば、動作６１０にて、処理６００は、第１の点を用いて第１の物体の特性を決定することを含むことがある。例えば、車両１０６が、センサー放射が第１の物体を通過しなかったと決定するならば、車両１０６は、第２の点に関連付けられたセンサーデータではなく、第１の点に関連付けられたセンサーデータを用いて第１の物体の特性を決定することがある。限定されないが、特性は、物体の分類（例えば、物体のタイプ）、物体の向き、物体のロケーション、および／または同類を含むことがある。
【0090】
しかしながら、動作６０８にて、第２の点が、第１の物体を通過したセンサー放射と関連付けられると決定されるならば、動作６１２にて、処理６００は、第１の点と第２の点とを用いて第１の物体の特性を決定することを含むことがある。例えば、車両１０６が、センサー放射が第１の物体を通過したと決定するならば、車両１０６は、第１の点に関連付けられたセンサーデータと第２の点に関連付けられたセンサーデータとを用いて、第１の物体の特性を決定することがある。例えば、車両１０６は、物体が、他のセンサー放射を反射しながら、いくつかのセンサー放射に通過させることを可能にする、たとえば霧、排気、および／または同類のものなど、特定の分類を含むと決定することがある。
【0091】
図７は、遮られていないセンサーデータを用いて物体の特性を決定するための第２の例示的な処理７００のフロー図を例示する。動作７０２にて、処理７００は、１つまたは複数のセンサーからセンサーデータを受信することを含むことがある。例えば、車両１０６は、車両１０６のセンサー（複数可）からセンサーデータを受信することがある。いくつかの例では、センサーデータは、車両１０６のライダーセンサー（複数可）からのライダーデータを含むことがある。上記の例では、車両のセンサー（複数可）は、環境内の物体に関して反射しセンサー（複数可）に戻るセンサー放射（例えば、光パルス）を発することによってセンサーデータを取得することがある。さらに加えて、または代わりに、いくつかの例では、センサーデータは、たとえば車両１０６のカメラ（複数可）により取得される画像データなど、異なるタイプのデータを含むことがある。さらに加えてまたは代わりに、センサーデータは、車両１０６の１つまたは複数の他のセンサーから、および／または車両から遠く離れて位置する１つまたは複数のセンサーから受信されることがある。
【0092】
動作７０４にて、処理７００は、センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、第１の物体に関連付けられた第１の点までの第１の間隔を決定することを含むことがある。例えば、車両１０６は、第１の点までの第１の間隔を決定するために、センサーデータを分析することがある。たとえばセンサーデータがライダーデータを含むときなど、いくつかの例では、センサーデータは、第１の点までの第１の間隔を表すことがある。さらに加えて、または代わりに、たとえばセンサーデータが画像データを含むときなど、いくつかの例では、車両１０６は、第１の点までの第１の間隔を決定する（例えば、第１の物体までの第１の間隔を決定する）ために、センサーデータを分析することがある。
【0093】
動作７０６にて、処理７００は、センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、第２の物体に関連付けられた第２の点までの第２の間隔を決定することを含むことがある。例えば、車両１０６は、第２の点までの第２の間隔を決定するために、センサーデータを分析することがある。たとえばセンサーデータがライダーデータを含むときなど、いくつかの例では、センサーデータは、第２の点までの第２の間隔を表すことがある。さらに加えて、または代わりに、たとえばセンサーデータが画像データを含むときなど、いくつかの例では、車両１０６は、第２の点までの第２の間隔を決定する（例えば、第２の物体までの第２の間隔を決定する）ために、センサーデータを分析することがある。
【0094】
動作７０８にて、処理６００は、第２の点が、第１の物体に接近して通ったセンサー放射と関連付けられるかどうかを決定することを含むことがある。例えば、車両１０６は、第２の点に関連付けられたセンサー放射が第１の物体に接近して通ったかどうかを決定することがある。いくつかの例では、車両１０６は、第２の点に関連付けられた方向に基づく決定をする。例えば、いくつかの例では、車両１０６は、センサー放射に関連付けられた方向が、第１の物体に関連付けられた方向（および／または第１の点に対する追加のセンサー放射に関連付けられた方向）に対してしきい値角度内であると、センサー放射が第１の物体に接近して通ったと決定することがある。
【0095】
動作７０８にて、第２の点が、第１の物体に接近して通らなかったセンサー放射と関連付けられると決定されるならば、動作７１０にて、処理７００は、第１の点を用いて第１の物体の特性を決定することを含むことがある。例えば、車両１０６が、センサー放射が第１の物体に接近しなかったと決定するならば、車両１０６は、第２の点に関連付けられたセンサーデータではなく、第１の点に関連付けられたセンサーデータを用いて第１の物体の特性を決定することがある。限定されないが、特性は、物体の分類（例えば、物体のタイプ）、物体の向き、物体のロケーション、および／または同類を含むことがある。
【0096】
しかしながら、動作７０８にて、第２の点が、第１の物体に接近して通ったセンサー放射と関連付けられると決定されるならば、動作７１２にて、処理７００は、センサー放射を用いて、遮られていない領域を決定することを含むことがある。例えば、車両１０６は、遮られていない領域を決定するために、本明細書に説明される処理のうちの１つまたは複数を用いることがある。センサー放射が第１の物体に接近して通ったので、遮られていない領域は、第１の物体に接近して位置することもある。
【0097】
動作７１４にて、処理７００は、第１の点と遮られていない領域とを用いて第１の物体の特性を決定することを含むことがある。例えば、車両１０６は、第１の点と遮られていない領域とに関連付けられたセンサーデータを用いて、第１の物体の特性を決定することがある。例えば、車両１０６は、遮られていない領域を含む第１の物体に接近した領域に基づいて、物体が特定の向きを含むと決定することがある。
【0098】
主題が構造的な特徴および／または方法論的な作動に特有の言葉において説明されたが、添付の特許請求の範囲において定義される主題が、必ずしも説明される特定の特徴または作動に限定されないということは、理解されることである。むしろ、特定の特徴および作動は、特許請求の範囲を実装する例示的なかたちとして開示される。
【0099】
本明細書において説明されるコンポーネントは、どんなタイプのコンピューター読取り可能媒体にでも格納されることがあり、ソフトウェアおよび／またはハードウェアに実装されることがある命令を表す。上に説明される方法および処理のすべては、１つまたは複数のコンピューターもしくはプロセッサーか、ハードウェアか、組み合わせかにより実行されるソフトウェアコードコンポーネントおよび／またはコンピューター実行可能な命令に具現化され完全に自動化されることがある。代わりに、いくつかまたはすべての方法は、特殊化されたコンピューターハードウェアに具現化されることがある。
【0100】
特に他に述べられていない限り、条件付きの語、例えば、とりわけ、「ことがある」、「可能であろう」、または「あり得るだろう」などは、ある例が、他の例は含まないが、ある特徴、エレメントおよび／またはステップを含むことがある文脈内において理解される。したがって、一般に、上記の条件付きの語は、ある特徴、エレメントおよび／もしくはステップが、１つもしくは複数の例に何らかの点において必要とされることを、または必然的に１つまたは複数の例が、ユーザーの入力もしくはプロンプティングの有無に関わらず、ある特徴、エレメントおよび／またはステップを含むかどうか、もしくはあらゆる特定の例において行われるべきであるかどうかを決めるためのロジックを含むことを、暗示することが意図されない。
【0101】
特に他に述べられていない限り、結合的な語、例えば、語句「Ｘ、Ｙ、またはＺのうちの少なくとも１つ」などは、項目、用語等が、各要素の複数の含む、Ｘ、Ｙ、もしくはＺか、またはあらゆる組み合わせかのいずれかであり得ることを示すことが理解されるべきである。単数として明示的に説明されない限り、「ａ」は、単数および複数を意味する。
【0102】
本明細書において説明されるフロー図における、および／または添付の図面に描かれるあらゆるルーチンの記述、エレメント、またはブロックは、ルーチン中の特定の論理関数またはエレメントを実装するために、１つまたは複数のコンピューター実行可能な命令を含むモジュール、セグメント、またはコードの部分を潜在的に表すとして理解されるべきである。代替の実装は、エレメントまたはファンクションが、当業者に理解されるように含まれる機能に応じて、実質的に同時に、逆の順に、追加の動作とともに、または動作を省略することを含む、示されたまたは述べられたことから削除される、または順不同で実行されることがある、本明細書において説明される例の範囲内に含まれる。
【0103】
多くの変形および変更が、上述した例に対してなされることがあり、要素が、他の許容可能な例の中にあるとして理解されるべきである。すべての上記の変更および変形は、本明細書において本開示の範囲内に含まれることが意図され、以下の特許請求の範囲によって保護される。
【0104】
例示的な箇条
Ａ：１つまたは複数のプロセッサーと、１つまたは複数のプロセッサーによって実行されると、第１の複数の仮定的物体が位置することがある環境内の第１の領域を決定することと、第２の複数の仮定的物体が位置することがある環境内の第２の領域を決定することと、車両の１つまたは複数のセンサーからセンサーデータを受信し、ただし、センサーデータは、第１の領域を通過し、第２の領域の実物体から反射する少なくとも１つのセンサー放射に基づいて決定されることと、センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、第１の領域が第１の複数の仮定的物体のうちの少なくとも１つを含まない、遮られていない領域であると決定することと、センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、第２の領域に位置する実物体の向きおよびロケーションを決定することと、実物体を含む第２の領域に少なくとも部分的に基づいて車両を制御することと、を含む動作をシステムに行わせる命令を格納する１つまたは複数のコンピューター読取り可能媒体と、を含むシステム。
Ａ：１つまたは複数のプロセッサーと、１つまたは複数のプロセッサーによって実行されると、第１の複数の仮定的物体が位置することがある環境内の第１の領域を決定することと、第２の複数の仮定的物体が位置することがある環境内の第２の領域を決定することと、車両の１つまたは複数のセンサーからセンサーデータを受信し、ただし、センサーデータは、第１の領域を通過し、第２の領域の実物体から反射する少なくとも１つのセンサー放射に基づいて決定されることと、センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、第１の領域が第１の複数の仮定的物体のうちの少なくとも１つを含まない、遮られていない領域であると決定することと、センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、第２の領域に位置する実物体の向きおよびロケーションを決定することと、実物体を含む第２の領域に少なくとも部分的に基づいて車両を制御することと、を含む動作をシステムに行わせる命令を格納する１つまたは複数のコンピューター読取り可能媒体と、を含むシステム。
【0105】
Ｂ：実物体に関連付けられた向きを決定することは、センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、点に関連付けられた放射パス（emission path）が、実物体に反射せずに実物体に近接して通ると決定することと、実物体に反射せずに実物体に近接して通る放射パスに少なくとも部分的に基づいて、実物体に関連付けられた向きを決定することとを少なくとも含む、段落Ａに記載のシステム。
【0106】
Ｃ：動作は、第３の複数の仮定的物体が位置することがある環境内の第３の領域を決定し、第３の領域が第２の領域よりも車両から遠くに位置することと、センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つのセンサー放射が第３の領域を通過しないと決定することと、少なくとも１つのセンサー放射が領域を通過しないことに少なくとも部分的に基づいて、第３の複数の仮定的物体のうちの１つまたは複数が依然として第３の領域に位置することがあると決定し、車両を制御することは、第３の複数の仮定的物体のうちの１つまたは複数が依然として第３の領域に位置することがあると決定することに少なくとも部分的にさらに基づくことと、をさらに含む、段落Ａまたは段落Ｂのいずれかに記載のシステム。
【0107】
Ｄ：動作は、第１の領域に関連付けられた環境のタイプを決定することと、環境のタイプに少なくとも部分的に基づいて、第１の領域に位置することがある仮定的物体のタイプを決定することと、第１の領域に位置することがある仮定的物体のタイプに少なくとも部分的に基づいて、第１の複数の仮定的物体を決定することと、をさらに含む、段落Ａ～Ｃのいずれか１つに記載のシステム。
【0108】
Ｅ：環境内のロケーションに存在することがある複数の仮定的物体を決定することと、車両の１つまたは複数のセンサーからセンサーデータを受信することと、センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、複数の仮定的物体のうちの少なくともいくつかがロケーションに位置しないと決定することと、複数の仮定的物体のうちの少なくともいくつかがロケーションに位置しないと決定することに少なくとも部分的に基づいて車両を制御することと、を含む方法。
【0109】
Ｆ：複数の仮定的物体から仮定的物体の仮定的向き（hypothetical orientation）を決定することと、センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、実物体の実際の向きを決定することと、実際の向きに少なくとも部分的に基づいて、ロケーションを更新して、環境に関して追加ロケーション（additional location）を含めることと、をさらに含み、車両を制御することは、追加ロケーションに少なくとも部分的に基づく、段落Ｅに記載の方法。
【0110】
Ｇ：複数の仮定的物体のうちの少なくともいくつかがロケーションに位置しないと決定することは、センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、実物体がロケーションに位置すると決定することを少なくとも含み、方法は、センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、点に関連付けられた放射パスが、実物体に反射せずに実物体に近接して通ると決定することと、実物体に反射せずに実物体に近接して通る放射パスに少なくとも部分的に基づいて、実物体の向きを決定することと、さらにを含む、段落Ｅまたは段落Ｆのいずれかに記載の方法。
【0111】
Ｈ：ロケーションに関連付けられた環境のタイプを決定することと、環境のタイプに少なくとも部分的に基づいて、ロケーションに位置することがある仮定的物体のタイプを決定することと、をさらに含み、環境内のロケーションに存在することがある複数の仮定的物体を決定することは、仮定的物体のタイプに少なくとも部分的に基づく、段落Ｅ～Ｇのいずれか１つに記載の方法。
【0112】
Ｉ：ロケーションに関連付けられた環境のタイプを決定することと、環境のタイプに少なくとも部分的に基づいて、ロケーションに位置することがある仮定的物体のタイプを決定することと、仮定的物体のタイプに少なくとも部分的に基づいて、複数の仮定的物体から第１の仮定的物体に関連付けられた第１の位置を決定することと、仮定的物体のタイプに少なくとも部分的に基づいて、複数の仮定的物体から第２の仮定的物体に関連付けられた第２の位置を決定することと、をさらに含む、段落Ｅ～Ｈのいずれか１つに記載の方法。
【0113】
Ｊ：複数の仮定的物体のうちの少なくともいくつかがロケーションに位置しないと決定することは、センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つのセンサー放射が、実物体に反射せずにロケーションを通過すると決定することと、実物体に反射せずにロケーションを通過するセンサー放射に少なくとも部分的に基づいて、複数の仮定的物体のうちの少なくともいくつかがロケーションに位置しないと決定することと、を少なくとも含む、段落Ｅ～Ｉのいずれか１つに記載の方法。
【0114】
Ｋ：センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、環境内の実物体の追加ロケーションを決定することと、追加ロケーションが車両のパスに沿っていると決定することと、ロケーションも車両のパスに沿っており、ロケーションが実物体によって遮られていると決定することと、をさらに含み、環境内のロケーションに存在することがある複数の仮定的物体を決定することは、ロケーションも車両のパスに沿っており、ロケーションが実物体によって遮られていることに少なくとも部分的に基づく、段落Ｅ～Ｊのいずれか１つに記載の方法。
【0115】
Ｌ：環境内の追加ロケーションに存在することがある追加の複数の仮定的物体を決定することと、センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つのセンサー放射が、追加ロケーションを通過し、ロケーションの実物体から反射すると決定することと、追加ロケーションが追加の複数の仮定的物体によって遮られていないと決定することと、をさらに含む、段落Ｅ～Ｌのいずれか１つに記載の方法。
【0116】
Ｍ：環境内のロケーションが実物体によって遮られており、環境内の追加ロケーションが遮られていないことを少なくとも示すマップを生成することをさらに含む、段落Ｌ項に記載の方法。
【0117】
Ｎ：環境内の追加ロケーションに存在することがある追加の複数の仮定的物体を決定し、追加ロケーションがロケーションよりも車両から遠いことと、センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つのセンサー放射が、ロケーションを通過せず、追加ロケーションへ通らないと決定することと、少なくとも１つのセンサー放射がロケーションを通過せず、追加ロケーションへ通らないことに少なくとも部分的に基づいて、追加の複数の仮定的物体のうちの１つまたは複数が、追加ロケーションに依然として位置することがあると決定することと、を含み、車両を制御することは、追加の複数の仮定的物体のうちの１つまたは複数が、追加ロケーションに依然として位置することがあると決定することに少なくとも部分的にさらに基づく、段落Ｅ～Ｍのいずれか１つに記載の方法。
【0118】
Ｏ：車両の１つまたは複数のセンサーからセンサーデータを受信することは、車両の１つまたは複数のライダーセンサーからライダーデータを受信することを含む、段落Ｅ～Ｎのいずれか１つに記載の方法。
【0119】
Ｐ：１つまたは複数のプロセッサーによって実行されると、環境内のロケーションに存在することがある複数の仮定的物体を決定することと、車両の１つまたは複数のセンサーからセンサーデータを受信することと、センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、複数の仮定的物体のうちの少なくともいくつかがロケーションに位置しないと決定することと、複数の仮定的物体のうちの少なくともいくつかがロケーションに位置しないと決定することに少なくとも部分的に基づいて車両を制御することと、を含む動作を１つまたは複数のプロセッサーに行わせる命令を格納する、１つまたは複数の非一時的なコンピューター読取り可能媒体。
【0120】
Ｑ：動作は、複数の仮定的物体から仮定的物体の仮定的向き（hypothetical orientation）を決定することと、センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、実物体の実際の向きを決定することと、実際の向きに少なくとも部分的に基づいて、ロケーションを更新して、環境に関して追加ロケーションを含めることと、をさらに含み、車両を制御することは、追加ロケーションに少なくとも部分的に基づく、段落Ｐに記載の１つまたは複数の非一時的なコンピューター読取り可能媒体。
【0121】
Ｒ：動作は、ロケーションに関連付けられた環境のタイプを決定することと、環境のタイプに少なくとも部分的に基づいて、ロケーションに位置することがある仮定的物体のタイプを決定することと、をさらに含み、環境内のロケーションに存在することがある複数の仮定的物体を決定することは、仮定的物体のタイプに少なくとも部分的に基づく、段落Ｐまたは段落Ｑのいずれかに記載の１つまたは複数の非一時的なコンピューター読取り可能媒体。
【0122】
Ｓ：動作は、ロケーションに関連付けられた環境のタイプを決定することと、環境のタイプに少なくとも部分的に基づいて、ロケーションに位置することがある仮定的物体のタイプを決定することと、仮定的物体のタイプに少なくとも部分的に基づいて、複数の仮定的物体から第１の仮定的物体に関連付けられた第１の位置を決定することと、仮定的物体のタイプに少なくとも部分的に基づいて、複数の仮定的物体から第２の仮定的物体に関連付けられた第２の位置を決定することと、をさらに含む、段落Ｐ～Ｒのいずれか１つに記載の１つまたは複数の非一時的なコンピューター読取り可能媒体。
【0123】
Ｔ：複数の仮定的物体のうちの少なくともいくつかがロケーションに位置しないと決定することは、センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つのセンサー放射が、実物体に反射せずにロケーションを通過すると決定することと、実物体に反射せずにロケーションを通過するセンサー放射に少なくとも部分的に基づいて、複数の仮定的物体のうちの少なくともいくつかがロケーションに位置しないと決定することと、を少なくとも含む、段落Ｐ～Ｓのいずれか１つに記載の非一時的なコンピューター読取り可能媒体。
【0124】
Ｕ：１つまたは複数のプロセッサーと、１つまたは複数のプロセッサーによって実行されると、環境のセンサーデータを受信し、センサーデータは、センサーにて、環境における放射の反射を受信することに関連付けられ、間隔は、放射の反射に基づいて間隔が決定されることと、センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、第１の点が環境における物体に対応し、第２の点が第１の点に近接して通る対応する放射パスを有すると決定し、第２の点は、第１の点よりもセンサーから離れたより大きな間隔であることと、第１の点と、第１の点に近接して通る第２の点の対応する放射パスと、に基づいて、物体に関連付けられた特性を決定することと、物体に関連付けられた特性に少なくとも部分的に基づいて車両を制御することと、を含む動作をシステムに行わせる命令を格納する１つまたは複数のコンピューター読取り可能媒体と、を含む、システム。
【0125】
Ｖ：物体に関連付けられた特性を決定することは、第１のデータをモデルに入力し、第１のデータは、第１の点が、物体に対応すること、および、第２の点が、物体に反射せずに第１の点に近接して通る対応する放射パスを有すること、を少なくとも表すことと、モデルから、特性を表す第２のデータを受信することと、を少なくとも含む、段落Ｕに記載のシステム。
【0126】
Ｗ：動作は、第２の点が、第１の点に近接して通る対応する放射パスを有することに少なくとも部分的に基づいて、物体に接近して位置する領域が遮られていないと決定することをさらに含み、物体に関連付けられた特性を決定することは、第１の点と、領域が遮られていないこととに少なくとも部分的に基づいて、物体に関連付けられた向きを決定する、段落Ｕまたは段落Ｖのいずれかに記載のシステム。
【0127】
Ｘ：動作は、第１の点に少なくとも部分的に基づいて、物体が位置する環境内の領域を決定することと、第２の点が、第１の点に近接して通る対応する放射パスを有することに少なくとも部分的に基づいて、対応する放射パスが物体に反射せずに領域を通過すると決定することと、物体に反射せずに領域を通過する対応する放射パスに少なくとも部分的に基づいて、物体に関連付けられた物体タイプまたは向きを決定することと、をさらに含む、段落Ｕ～Ｗのいずれか１つに記載のシステム。
【0128】
Ｙ：車両の１つまたは複数のセンサーからセンサーデータを受信することと、センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、第１の点が物体と関連付けられると決定することと、センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、第２の点が、物体に反射せずに物体に近接して通る放射パスを有すると決定することと、物体に反射せずに物体に近接して通る第２の点の放射パスに少なくとも部分的に基づいて、物体に関連付けられた特性を決定することと、特性に少なくとも部分的に基づいて車両をナビゲートさせることと、を含む方法。
【0129】
Ｚ：第２の点が追加の物体と関連付けられると決定することと、放射パスが、第２の点が追加の物体と関連付けられることに少なくとも部分的に基づいて、物体に反射しなかったと決定することと、をさらに含む、段落Ｙに記載の方法。
【0130】
ＡＡ：第１の点に関連付けられた第１の間隔を決定することと、第２の点に関連付けられた第２の間隔を決定することとをさらに含み、物体に関連付けられた特性を決定することは、第１の間隔および第２の間隔に少なくとも部分的にさらに基づく、段落Ｙまたは段落Ｚのいずれかに記載の方法。
【0131】
ＡＢ：第１の点に少なくとも部分的に基づいて、物体が位置する環境内の領域を決定することと、第２の点の放射パスが、物体に反射せずに領域を通過すると決定することと、第２の点に関連付けられた第１の間隔が、第１の点に関連付けられた第２の間隔よりも大きいと決定することと、をさらに含み、物体に関連付けられた特性を決定することは、放射パスが領域を通過すること、および、第１の間隔が第２の間隔よりも大きいこと、に少なくとも部分的に基づいて、物体に関連付けられたタイプを決定することを含む、段落Ｙ～ＡＡのいずれか１つに記載の方法。
【0132】
ＡＣ：センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、遮られていない物体を通過するセンサー放射の割合を決定し、第２の点の放射パスがセンサー放射の割合に関連付けられることをさらに含み、物体に関連付けられた特性を決定することは、センサー放射の割合に少なくとも部分的に基づいて、物体に関連付けられたタイプを決定することを含む、段落Ｙ～ＡＢのいずれか１つに記載の方法。
【0133】
ＡＤ：物体に関連付けられた特性を決定することは、第１の点と、物体に反射せずに物体に近接して通る第２の点の放射パスとに少なくとも部分的に基づいて、物体に関連付けられた向きを決定することを含む、段落Ｙ～ＡＣのいずれか１つに記載の方法。
【0134】
ＡＥ：物体に関連付けられた特性を決定することは、第１のデータをモデルに入力し、第１のデータが、物体に関連付けられた第１の点と、第２の点の放射パスが物体に反射せずに物体に近接して通ることと、を少なくとも表すことと、モデルから、物体に関連付けられた特性を表す第２のデータを受信することと、を少なくとも含む、段落Ｙ～ＡＤのいずれか１つに記載の方法。
【0135】
ＡＦ：センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、遮られていない物体を通過するセンサー放射の割合を決定し、第２の点の放射パスがセンサー放射の割合に関連付けられることをさらに含み、物体に関連付けられた特性を決定することは、第１のデータをモデルに入力し、第１のデータが遮られていない物体を通過したセンサー放射の割合を表すことと、モデルから、物体に関連付けられた特性を表す第２のデータを受信することと、を少なくとも含む、段落Ｙ～ＡＥのいずれか１つに記載の方法。
【0136】
ＡＧ：第２の点が物体に近接して通る放射パスを有すると決定することは、第１のデータをモデルに入力し、第１のデータが、第２の点を表すセンサーデータを生成したセンサーに関連付けられたロケーションと、環境内の物体のロケーションと、を少なくとも表すことと、モデルから、第２の点の放射パスが物体に反射せずに物体に近接して通ったことを示す第２のデータを受信することと、を少なくとも含む、段落Ｙ～ＡＦのいずれか１つに記載の方法。
【0137】
ＡＨ：第２の点が、物体に反射せずに物体に近接して通る放射パスを有すると決定することは、センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、第１の点の追加のセンサー放射に関連付けられた第１の角度を決定することと、センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、第２の点のセンサー放射に関連付けられた第２の角度を決定することと、第１の角度が第２の角度に対するしきい値内であると決定することと、第２の点が追加の物体に反射したと決定することと、を少なくとも含む、段落Ｙ～ＡＧのいずれか１つに記載の方法。
【0138】
ＡＩ：１つまたは複数のプロセッサーによって実行されると、車両の１つまたは複数のセンサーからセンサーデータを受信することと、センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、第１の点が物体と関連付けられると決定することと、センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、第２の点が、物体に反射せずに物体に近接して通る放射パスを有すると決定することと、物体に反射せずに物体に近接して通る第２の点の放射パスに少なくとも部分的に基づいて、物体に関連付けられた特性を決定することと、特性に少なくとも部分的に基づいて車両をナビゲートさせることと、を含む動作を１つまたは複数のプロセッサーに行わせる命令を格納する、１つまたは複数の非一時的なコンピューター読取り可能媒体。
【0139】
ＡＪ：動作は、第２の点が追加の物体と関連されると決定することと、放射パスが、第２の点が追加の物体と関連付けられることに基づいて、物体に反射しなかったと決定することと、をさらに含む、段落ＡＩに記載の１つまたは複数の非一時的なコンピューター読取り可能媒体。
【0140】
ＡＫ：動作は、第１の点に少なくとも部分的に基づいて、物体が位置する環境内の領域を決定することと、第２の点の放射パスが、物体に反射せずに領域を通過すると決定することと、をさらに含み、物体に関連付けられた特性を決定することは、物体に反射せずに領域を通過する放射パスに少なくとも部分的に基づいて、物体に関連付けられたタイプを決定することを含む、段落ＡＩまたは段落ＡＪのいずれかに記載の１つまたは複数の非一時的なコンピューター読取り可能媒体。
【0141】
ＡＬ：センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、遮られていない物体を通過するセンサー放射の割合を決定し、第２の点の放射パスがセンサー放射の割合に関連付けられることをさらに含み、物体に関連付けられた特性を決定することは、センサー放射の割合に少なくとも部分的に基づいて、物体に関連付けられたタイプを決定することを含む、段落ＡＩ～ＡＫのいずれか１つに記載の１つまたは複数の非一時的なコンピューター読取り可能媒体。
【0142】
ＡＭ：物体に関連付けられた特性を決定することは、第１の点と、物体に反射せずに物体に近接して通る第２の点の放射パスとに少なくとも部分的に基づいて、物体に関連付けられた向きを決定することを含む、段落ＡＩ～ＡＬのいずれか１つに記載の１つまたは複数の非一時的なコンピューター読取り可能媒体。
【0143】
ＡＮ：物体に関連付けられた特性を決定することは、第１のデータをモデルに入力し、第１のデータが、物体に関連付けられた第１の点と、第２の点の放射パスが物体に反射せずに物体に近接して通ることと、を少なくとも表すことと、モデルから、物体に関連付けられた特性を表す第２のデータを受信することと、を少なくとも含む、段落ＡＩ～ＡＭのいずれか１つに記載の１つまたは複数の非一時的なコンピューター読取り可能媒体。
【図1A】
【図1B】
【図2A】
【図2B】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【国際調査報告】