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特表2024-541202自律車両が曲がった道路を通り抜けるための車線片寄り操縦
(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】2024-11-08
(54)【発明の名称】自律車両が曲がった道路を通り抜けるための車線片寄り操縦
(51)【国際特許分類】
B60W 40/114 20120101AFI20241031BHJP
B62D 13/00 20060101ALI20241031BHJP
B62D 6/00 20060101ALI20241031BHJP
B60W 60/00 20200101ALI20241031BHJP
B60W 40/072 20120101ALI20241031BHJP
【ＦＩ】
B60W40/114
B62D13/00
B62D6/00
B60W60/00
B60W40/072
【審査請求】未請求
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2024523167
(86)(22)【出願日】2022-10-25
(85)【翻訳文提出日】2024-04-17
(86)【国際出願番号】 US2022078619
(87)【国際公開番号】W WO2023076872
(87)【国際公開日】2023-05-04
(31)【優先権主張番号】63/263,303
(32)【優先日】2021-10-29
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(31)【優先権主張番号】63/263,289
(32)【優先日】2021-10-29
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(31)【優先権主張番号】18/048,882
(32)【優先日】2022-10-24
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(31)【優先権主張番号】18/048,890
(32)【優先日】2022-10-24
(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】521265955
【氏名又は名称】トゥーシンプル， インコーポレイテッド
(74)【代理人】
【識別番号】100078282
【弁理士】
【氏名又は名称】山本 秀策
(74)【代理人】
【識別番号】100113413
【弁理士】
【氏名又は名称】森下 夏樹
(74)【代理人】
【識別番号】100181674
【弁理士】
【氏名又は名称】飯田 貴敏
(74)【代理人】
【識別番号】100181641
【弁理士】
【氏名又は名称】石川 大輔
(74)【代理人】
【識別番号】230113332
【弁護士】
【氏名又は名称】山本 健策
(72)【発明者】
【氏名】ジャオ， ユーフェイ
(72)【発明者】
【氏名】シャオ， ティエンチュー
(72)【発明者】
【氏名】ウー， ユージア
(72)【発明者】
【氏名】ワン， レイ
(72)【発明者】
【氏名】スン， ハオミン
【テーマコード（参考）】
3D232
3D241
【Ｆターム（参考）】
3D232CC20
3D232DA86
3D232DA90
3D232DB11
3D232DC08
3D232DD01
3D232EA10
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3D232FF07
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3D241DC51Z
(57)【要約】
曲がった道路を通り抜けるための車線片寄り操縦を実装するためのシステムは、自律車両と、制御デバイスとを備えている。制御デバイスは、自律車両が曲がった道路に接近していることを決定する。制御デバイスは、曲がった道路の道路半径を決定する。制御デバイスは、道路半径に基づいて、曲がった道路の道路湾曲に関連付けられた第１の車線片寄り調節量を計算する。制御デバイスは、自律車両のトレーラとセミトラックトラクタユニットとの間のトレーラ角度に関連付けられた第２の車線片寄り調節量を計算する。制御デバイスは、第１および第２の車線片寄り調節量を組み合わせることによって、合計車線片寄り調節量を計算する。制御デバイスは、合計車線片寄り調節量に基づいて、自律車両を曲がった車線内で中心を外れて運転することを含む車線片寄り操縦を実施するように自律車両に命令する。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
自律車両（５０２）に関連付けられた制御デバイス（５５０）を備えているシステム（３００）であって、前記制御デバイスは、マップデータ（１１４）を記憶するように構成されたメモリ（１２６、５９０）であって、前記マップデータは、前記自律車両（５０２）の前方の１つ以上の道路を備え、前記自律車両（５０２）は、トレーラに取り付けられたセミトラックトラクタユニットを備えている、メモリ（１２６、５９０）と、
前記メモリ（１２６、５９０）と動作可能に結合された少なくとも１つのプロセッサ（１２２、５７０）と
を備え、
前記少なくとも１つのプロセッサは、少なくとも、
少なくとも部分的に前記マップデータ（１１４）に基づいて、前記自律車両（５０２）が曲がった道路（３０２）に接近していることを決定することと、
少なくとも部分的に前記マップデータ（１１４）に基づいて、前記曲がった道路の道路半径（３２２）を決定することと、
少なくとも部分的に前記道路半径（３２２）に基づいて、前記曲がった道路（３０２）の道路湾曲に関連付けられた第１の車線片寄り調節量（３３０）を計算することと、
前記トレーラと前記セミトラックトラクタユニットとの間のトレーラ角度（３４２）を決定することと、
少なくとも部分的に前記トレーラ角度（３４２）に基づいて、前記トレーラ角度（３４２）に関連付けられた第２の車線片寄り調節量（３４０）を計算することと、
前記第１の車線片寄り調節量および前記第２の車線片寄り調節量を組み合わせることによって、合計車線片寄り調節量（３２０）を計算することと、
車線片寄り操縦（１３０）を実施するように前記自律車両（５０２）に命令することと
を行うように構成され、
前記車線片寄り操縦（１３０）は、少なくとも部分的に前記合計車線片寄り調節量（３２０）に基づいて、前記自律車両（５２０）によって現在進行されている曲がった車線内で中心を外れて前記自律車両（５０２）を運転することを含む、システム（３００）。
【請求項2】
前記自律車両（５２０）は、前記自律車両（５０２）の周囲の環境を説明するセンサデータ（３１４）を捕捉するように構成された少なくとも１つのセンサ（５４６）を備え、前記少なくとも１つのプロセッサ（１２２、５７０）は、少なくとも、
前記少なくとも１つのセンサ（５４６）から前記センサデータ（３１４）を受信することと、
前記センサデータ（３１４）から前記曲がった道路上の車線マーカ（３０６）の場所の組を決定することと
を行うようにさらに構成され、
前記自律車両（５０２）が前記曲がった道路に接近していることを決定するために、前記少なくとも１つのプロセッサ（１２２、５７０）は、少なくとも前記車線マーカの場所の組が曲線を辿ることを決定するようにさらに構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項3】
前記曲がった道路の前記道路半径（３２２）を決定するために、前記少なくとも１つのプロセッサ（１２２、５７０）は、少なくとも、前記曲がった道路が仮想円の円周の一部であるように、前記マップデータ（１１４）上の前記仮想円（３２４）を決定することと、
前記仮想円の中心と前記セミトラックトラクタユニットが前記トレーラに接している点（３３２）との間の距離を計算することと
を行うようにさらに構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項4】
前記道路湾曲によって引き起こされる前記第１の車線片寄り調節量（３３０）は、以下の第１の式：第１の車線片寄り調節値＝（道路半径２－トレーラ長２）１／２－道路半径
に従って計算され、式中、前記トレーラ長（３２６）は、前記トレーラの長さである、請求項１に記載のシステム。
【請求項5】
前記少なくとも１つのプロセッサ（１２２、５７０）は、少なくとも部分的に前記道路湾曲の方向および前記第１の車線片寄り調節量（３３０）の方向に基づいて、前記第１の車線片寄り調節量（３３０）の符号を少なくとも調節するようにさらに構成され、前記道路湾曲の前記方向が左へのそれであり、前記第１の車線片寄り調節量（３３０）の前記方向が左へのそれである場合、前記調節された符号を伴う前記第１の車線片寄り調節量（３３０）は、以下の第２の式：前記調節された符号を伴う第１の車線片寄り調節値＝
（（道路半径２－トレーラ長２）１／２－道路半径））×符号（－道路湾曲）
に従って計算され、式中、
前記道路湾曲の前記方向が左へのそれである場合、前記道路湾曲に関連付けられた符号は、正の符号であり、
前記第１の車線片寄り調節量（３３０）の前記方向が左へのそれである場合、前記第１の車線片寄り調節量（３３０）に関連付けられた符号は、負の符号であり、
前記符号（道路湾曲）は、前記道路湾曲の前記方向に関連付けられた符号を示す、請求項４に記載のシステム。
【請求項6】
前記トレーラ角度（３４２）は、前記自律車両（５０２）に関連付けられたセンサ（５４６）から受信されるセンサデータ（３１４）から決定される、請求項１に記載のシステム。
【請求項7】
前記第１の車線片寄り調節量（３３０）を計算することにおいて、前記トレーラ角度（３４２）は、ゼロであるように表される、請求項１に記載のシステム。
【請求項8】
方法（４００）であって、前記方法は、少なくとも部分的に自律車両（５０２）の前方の１つ以上の道路を備えているマップデータ（１１４）に基づいて、前記自律車両（５０２）が曲がった道路（３０２）に接近していることを決定すること（４０２）であって、前記自律車両（５０２）は、トレーラに取り付けられたセミトラックトラクタユニットを備えている、ことと、
少なくとも部分的に前記マップデータ（１１４）に基づいて、前記曲がった道路（３０２）の道路半径（３２２）を決定すること（４０４）と、
少なくとも部分的に前記道路半径（３２２）に基づいて、前記曲がった道路（３０２）の道路湾曲に関連付けられた第１の車線片寄り調節量（３３０）を計算すること（４０６）と、
前記トレーラと前記セミトラックトラクタユニットとの間のトレーラ角度（３４２）を決定すること（４０８）と、
少なくとも部分的に前記トレーラ角度（３４２）に基づいて、前記トレーラ角度（３４２）に関連付けられた第２の車線片寄り調節量（３４０）を計算すること（４１０）と、
前記第１の車線片寄り調節量（３３）と前記第２の車線片寄り調節量（３４０）とを組み合わせることによって、合計車線片寄り調節量（３２０）を計算すること（４１２）と、
車線片寄り操縦（１３０）を実施するように前記自律車両（５０２）に命令することと
を含み、
前記車線片寄り操縦（１３０）は、少なくとも部分的に前記合計車線片寄り調節量（３２０）に基づいて、前記自律車両（５０２）によって現在進行されている曲がった車線内で中心を外れて前記自律車両を運転することを含む、方法（４００）。
【請求項9】
前記自律車両（５０２）に関連付けられた少なくとも１つのセンサ（５４６）からセンサデータ（３１４）を受信すること（２０２）と、前記センサデータ（３１４）から道路上の車両（１０８ａ－ｃ、３１０ａ－ｂ）の存在を検出すること（２０４）と、
前記自律車両（５０２）と前記車両（１０８ａ－ｃ、３１０ａ－ｂ）との間の横方向距離（１３８ａ－ｃ）を決定すること（２０６）と、
前記自律車両（５０２）と前記車両（１０８ａ－ｃ、３１０ａ－ｂ）との間の前記横方向距離（１３８ａ－ｃ）を閾値距離（１３２）と比較すること（２０８）と、
前記横方向距離（１３８ａ－ｃ）が前記閾値距離（１３２）未満であることを決定すること（２１０）と、
前記横方向距離（１３８ａ－ｃ）が前記閾値距離（１３２）未満であることを決定することに応答して、前記車線片寄り操縦（１３０）を実施するように前記自律車両（５０２）に命令すること（２１８）と
をさらに含み、
前記車線片寄り操縦（１３０）は、前記自律車両（５０２）と前記車両（１０８ａ－ｃ、３１０ａ－ｂ）との間の前記横方向距離（１３８ａ－ｃ）が前記閾値距離（１３２）に少なくとも等しくなるまで、前記車両（１０８ａ－ｃ、３１０ａ－ｂ）に対して反対方向に向かって前記自律車両（５０２）によって進行される現在の車線内で中心を外れて前記自律車両を運転することを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項10】
車線片寄り量（１１０）を決定することであって、前記車線片寄り量（１１０）は、前記自律車両（５０２）と前記車両（１０８ａ－ｃ、３１０ａ－ｂ）との間の前記横方向距離（１３８ａ－ｃ）が、前記閾値距離（１３２）に少なくとも等しくなるまで、前記自律車両（５０２）が中心を外れて移動する距離である、ことと、前記合計車線片寄り調節量（３２０）を前記車線片寄り量（１１０）に組み合わせること（４１４）と
をさらに含む、請求項９に記載の方法。
【請求項11】
前記車線片寄り量（１１０）は、少なくとも部分的に前記車両（１０８ａ－ｃ、３１０ａ－ｂ）によって侵入された前記現在の車線の量と、前記車両（１０８ａ－ｃ、３１０ａ－ｂ）が検出された場所と比較して前記自律車両（５０２）の他方の側の前記現在の車線上の利用可能な距離とに基づいて決定される、請求項１０に記載の方法。
【請求項12】
前記車両（１０８ａ－ｃ、３１０ａ－ｂ）が前記自律車両（５０２）の右側にあり、前記道路湾曲が左方向へのそれであるとき、前記合計車線片寄り調節量（３２０）は、前記車線片寄り量（１１０）に組み合わせられる、請求項１０に記載の方法。
【請求項13】
前記車両（１０８ａ－ｃ、３１０ａ－ｂ）が前記自律車両（５０２）の左側にあり、前記道路湾曲が左方向へのそれであるとき、前記合計車線片寄り調節量（３２０）は、前記車線片寄り量（１１０）と組み合わせられない、請求項１０に記載の方法。
【請求項14】
前記第２の車線片寄り調節量（３４０）を計算することにおいて、前記自律車両によって進行される道路は、直線であるように表される、請求項８に記載の方法。
【請求項15】
前記少なくとも１つのセンサ（５４６）は、カメラ、光検出および測距（ＬｉＤＡＲ）センサ、および赤外線センサのうちの少なくとも１つを備えている、請求項９に記載の方法。
【請求項16】
命令（３１２、５８０）を記憶している非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体（１２６、５９０）であって、前記命令は、１つ以上のプロセッサ（１２２、５７０）によって実行されると、少なくとも部分的に自律車両（５０２）の前方の１つ以上の道路を備えているマップデータ（１１４）に基づいて、前記自律車両（５０２）が曲がった道路（３０２）に接近していることを決定することであって、前記自律車両（５０２）は、トレーラに取り付けられたセミトラックトラクタユニットを備えている、ことと、
少なくとも部分的に前記マップデータ（１１４）に基づいて、前記曲がった道路の道路半径（３２２）を決定することと、
少なくとも部分的に前記道路半径に基づいて、前記曲がった道路の道路湾曲に関連付けられた第１の車線片寄り調節量（３３０）を計算することと、
前記トレーラと前記セミトラックトラクタユニットとの間のトレーラ角度（３４２）を決定することと、
少なくとも部分的に前記トレーラ角度に基づいて、前記トレーラ角度に関連付けられた第２の車線片寄り調節量（３４０）を計算することと、
前記第１の車線片寄り調節量（３３０）と前記第２の車線片寄り調節量（３４０）とを組み合わせることによって、合計車線片寄り調節量（３２０）を計算することと、
車線片寄り操縦（１３０）を実施するように前記自律車両（５０２）に命令することと
を前記１つ以上のプロセッサに行わせ、
前記車線片寄り操縦（１３０）は、少なくとも部分的に前記合計車線片寄り調節量（３２０）に基づいて、前記自律車両（５０２）によって現在進行されている曲がった車線内で中心を外れて前記自律車両（５０２）を運転することを含む、非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体（１２６、５９０）。
【請求項17】
前記トレーラ角度（３４２）によって引き起こされる前記第２の車線片寄り調節量（３４０）は、以下の第３の式：第２の車線片寄り調節値＝トレーラ長×ｓｉｎ（トレーラ角度）
に従って計算され、式中、前記トレーラ長（３４２）は、前記トレーラの長さである、請求項１６に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項18】
前記命令（３１２、５８０）は、前記１つ以上のプロセッサ（１２２、５７０）によって実行されると、少なくとも部分的に前記トレーラ角度（３４２）の方向および前記第２の車線片寄り調節量（３４０）の方向に基づいて、前記第２の車線片寄り調節量（３４０）の符号を前記１つ以上のプロセッサ（１２２、５７０）にさらに調節させ、前記トレーラ角度（３４２）の方向が左へのそれであり、前記第２の車線片寄り調節量（３４０）の方向が右へのそれである場合、前記調節された符号を伴う前記第２の車線片寄り調節量（３４０）は、以下の第４の式：前記調節された符号を伴う第２の車線片寄り調節値＝－トレーラ長×ｓｉｎ（トレーラ角度）
に従って計算され、式中、前記トレーラ長は、前記トレーラの長さである、請求項１６に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体（１２６、５９０）。
【請求項19】
前記命令（３１２、５８０）は、前記１つ以上のプロセッサ（１２２、５７０）によって実行されると、少なくとも部分的に前記マップデータ（１１４）に基づいて、前記自律車両（５０２）が直線道路に沿って進行していることを決定することと、
前記道路半径（３２２）が実質的に大きいので、前記第１の車線片寄り調節量（３３０）がゼロであることを決定することと、
風が前記自律車両（５０２）のトレーラが直線からそれることを引き起こしていることを検出することと、
前記風によって引き起こされる前記トレーラ角度（３４２）を決定することと、
前記トレーラ角度（３４２）によって引き起こされる前記第２の車線片寄り調節量（３４０）を計算することと、
前記合計車線片寄り調節量（３２０）が前記第２の車線片寄り調節量（３４０）に等しいことを決定することと
を前記１つ以上のプロセッサ（１２２、５７０）にさらに行わせる、請求項１６に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体（１２６、５９０）。
【請求項20】
前記トレーラが左方向に振れるとき、前記トレーラ角度（３４２）に関連付けられた符号は、負であり、前記トレーラが右方向に振れるとき、前記トレーラ角度（３４２）に関連付けられた前記符号は、正である、請求項１６に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体（１２６、５９０）。
【請求項21】
前記少なくとも１つのプロセッサ（１２２、５７０）は、請求項８－１５のいずれかに記載の方法（４００）の１つ以上の動作を実施するようにさらに構成されている、請求項１－７のいずれかに記載のシステム（３００）。
【請求項22】
前記プロセッサ（１２２、５７０）は、請求項１６－２０のいずれかに記載の１つ以上の動作を実施するようにさらに構成されている、請求項１－７のいずれかに記載のシステム（３００）。
【請求項23】
請求項８－１５のいずれかに記載の方法（４００）を実施する手段を備えている装置。
【請求項24】
請求項１６－２０のいずれかに記載の１つ以上の命令（３１２、５８０）を実施する手段を備えている装置。
【請求項25】
命令（３１２、５８０）を記憶している請求項１６－２０のいずれかに記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体であって、システム（３００）上で起動されているとき、前記命令は、前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、請求項８－１５のいずれかに記載の方法（４００）の１つ以上の動作を前記１つ以上のプロセッサにさらに実施させる、請求項１６－２０のいずれかに記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
（優先権）
本願は、両方が参照することによって本明細書に組み込まれる２０２１年１０月２９日に出願され、「Ｌａｎｅ Ｂｉａｓ Ｍａｎｅｕｖｅｒ ｆｏｒ Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｖｅｈｉｃｌｅｓ ｔｏ Ａｖｏｉｄ ａｎ Ｉｎｔｒｕｄｉｎｇ Ｖｅｈｉｃｌｅ」と題された米国仮出願第６３／２６３，２８９号および２０２１年１０月２９日に出願され、「Ｌａｎｅ Ｂｉａｓ Ｍａｎｅｕｖｅｒ ｆｏｒ Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｖｅｈｉｃｌｅｓ ｔｏ Ｎｅｇｏｔｉａｔｅ ａ Ｃｕｒｖｅｄ Ｒｏａｄ」と題された米国仮出願第６３／２６３，３０３号の優先権を主張する。
本願は、両方が参照することによって本明細書に組み込まれる２０２１年１０月２９日に出願され、「Ｌａｎｅ Ｂｉａｓ Ｍａｎｅｕｖｅｒ ｆｏｒ Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｖｅｈｉｃｌｅｓ ｔｏ Ａｖｏｉｄ ａｎ Ｉｎｔｒｕｄｉｎｇ Ｖｅｈｉｃｌｅ」と題された米国仮出願第６３／２６３，２８９号および２０２１年１０月２９日に出願され、「Ｌａｎｅ Ｂｉａｓ Ｍａｎｅｕｖｅｒ ｆｏｒ Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｖｅｈｉｃｌｅｓ ｔｏ Ｎｅｇｏｔｉａｔｅ ａ Ｃｕｒｖｅｄ Ｒｏａｄ」と題された米国仮出願第６３／２６３，３０３号の優先権を主張する。
【0002】
（技術分野）
本開示は、概して、自律車両に関する。より具体的に、本開示は、自律車両が曲がった道路を通り抜けるための車線片寄り操縦に関連する。
本開示は、概して、自律車両に関する。より具体的に、本開示は、自律車両が曲がった道路を通り抜けるための車線片寄り操縦に関連する。
【背景技術】
【0003】
自律車両技術の１つの狙いは、目的地に向かって安全にナビゲートし得る車両を提供することである。自律車両が、道路上で進行する間に他の車両に遭遇することは、避けられない。自律車両は、時として、直線道路上で運転し、時として、曲がった道路上で運転し得る。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【0004】
本開示は、自律車両が、侵入する車両、侵略する車両、または特大の車両に遭遇する場合、または自律車両が曲がった道路に接近するとき、自律車両のための安全なナビゲーションを実装することに関連する種々の問題およびこれまで満たされていない必要性を認識する。本開示のある実施形態は、１）侵入する車両、侵略する車両、または特大の車両を避けるための車線片寄り操縦を実装するために、および２）曲がった道路を通り抜けるための車線片寄り操縦を実装するために、上で説明されるそれらの問題を含む現在の自律車両技術の技術的問題に対する特有の技術的解決策を提供する。
【0005】
（車両を避けるための車線片寄り操縦の実装）
本開示は、車両を避けるための車線片寄り操縦を実装するためのシステムおよび方法を想定する。道路上で進行する間、自律車両は、隣接する車線内の侵入する車両、侵略する車両、または特大の車両に遭遇し得る。車線片寄り操縦は、自律車両が、遭遇車両を避けるためにその現在の車線内で中心を外れて運転し、遭遇車両から安全な距離（例えば、所定の閾値距離を上回る）を保つことを可能にし得る。言い換えると、車線片寄り操縦は、自律車両が、別の車線に変わることなく、その現在の車線内で中心を外れて運転することを可能にし得る。
本開示は、車両を避けるための車線片寄り操縦を実装するためのシステムおよび方法を想定する。道路上で進行する間、自律車両は、隣接する車線内の侵入する車両、侵略する車両、または特大の車両に遭遇し得る。車線片寄り操縦は、自律車両が、遭遇車両を避けるためにその現在の車線内で中心を外れて運転し、遭遇車両から安全な距離（例えば、所定の閾値距離を上回る）を保つことを可能にし得る。言い換えると、車線片寄り操縦は、自律車両が、別の車線に変わることなく、その現在の車線内で中心を外れて運転することを可能にし得る。
【0006】
ある場合、別の車線に変わることは、道路上の交通により、安全な操縦ではないこともある。他の場合、自律車両は、特定の出口を通る、特定の方向に曲がる等、その所定のルート計画での次のナビゲーション操縦を実施するために、その現在の車線上に留まる必要があり得る。そのような場合、別の車線に変わることは、自律車両のために実践的解決策とならないこともある。
【0007】
したがって、本開示の開示されるシステムは、自律車両が隣接する車線内の侵入する車両、侵略する車両、または特大の車両に遭遇する場合、車線片寄り操縦を実装することによって、自律車両のナビゲーションを改良する実践的用途に統合される。
【0008】
隣接する車線内の侵略車両は、常に自律車両から近接近して、例えば、６フィート、７フィート等の自律車両の制御デバイスによって定義される閾値距離より近接して運転している車両として分類され得る。
【0009】
隣接する車線内の侵入する車両は、一時的または唐突に自律車両のあまりにも近くで、例えば、自律車両からの閾値距離より近接して運転する車両として分類され得る。隣接する車線内の特大の車両は、そのサイズに起因して隣接する車線内でより多くの空間を占めており、結果として、特大の車両と自律車両との間の距離が閾値距離未満である車両として分類され得る。侵入する車両、侵略する車両、または特大の車両の各々は、概して、本明細書では、車両または遭遇車両と称され得る。
【0010】
自律車両からの隣接する車線内のそのような車両に遭遇するいずれの場合も、自律車両の制御デバイスは、自律車両と各車両との間の横方向距離が閾値距離未満であることを決定し得る。
【0011】
ある場合、自律車両の制御デバイスは、自律車両からの隣接する車線内の車両が、自律車両と車両との間の車線マーカを越えていることを決定し得る。ある場合、自律車両の制御デバイスは、隣接する車線内の車両が、車線マーカを越えていないが、自律車両からの閾値距離内で運転していることを決定し得る。他の場合、自律車両の制御デバイスは、車両の履歴運転挙動またはパターンに基づいて、車両が、道路上の１つ以上の車線マーカをすでに越えていることを決定し得る。他の場合、自律車両の制御デバイスは、車両が、駐車されているか、または移動中であるかのいずれかで、緊急車線内にあることを決定し得る。
【0012】
車両は、自律車両のいずれかの側で、または自律車両のいずれかの側かつ前で検出され得る。車両は、移動中であることも、静止していることもある。例えば、自律車両の制御デバイスは、車両が、隣接する車線内の自律車両のいずれかの側で運転していることを決定し得る。別の例では、自律車両の制御デバイスは、車両が、隣接する車線内の自律車両のいずれかの側で、かつ自律車両の前で運転していることを決定し得る。別の例では、自律車両の制御デバイスは、例えば、車両が、そのタイヤを交換するために道路のわきに停止されている場合、車両が自律車両の前の道路のわきに停止されている（またはエンストしている）ことを決定し得る。
【0013】
これらの場合のうちのいずれかでは、自律車両の制御デバイスは、車線片寄り操縦を実施するように自律車両に命令すべきかどうかを決定し得る。車線片寄り操縦は、車両と自律車両との間の横方向距離が閾値距離に少なくとも等しくなるまで、自律車両が、車両に対して反対方向に向かってその現在の車線内で中心を外れて運転することを可能にし得る。言い換えると、自律車両は、現在の車線の他方の側に向かって片寄る。いくつかの実施形態において、自律車両は、自律車両および車両がもはや互いに隣接しなくなるまで、例えば、自律車両が車両を通り過ぎるか、または車両が自律車両を通り過ぎるかのいずれかまで、車線片寄り操縦を実施し得る。一例では、自律車両は、自律車両のいかなる部分も、隣接する車線内で進行している車両の任意の部分と重複しないことが決定されるまで、車線片寄り操縦を実施し得る。別の例では、自律車両は、隣接する車線内で進行している車両の閾値未満の部分が、自律車両の任意の部分と重複することが決定されるまで、車線片寄り操縦を実施し得る。車両の閾値部分は、車両の長さの３分の１、２分の１、３分の２、または任意の他の好適な部分であり得る。
【0014】
自律車両の制御デバイスが、自律車両と車両との間の横方向距離が閾値距離未満であることを決定する場合、制御デバイスは、車線片寄り操縦を実施することが実行可能かつ安全であるかどうかを決定し得る。
【0015】
このプロセスでは、自律車両の制御デバイスは、道路上の交通に応じて、車線片寄り操縦が、閾値期間、例えば、２分、５分、または任意の他の好適な期間内に実施されることができることが決定される場合、車線片寄り操縦を実施することが実行可能であることを決定し得る。例えば、道路上に交通渋滞がある場合、制御デバイスは、車線片寄り操縦が閾値期間内に実施されることができないことを決定し得る。
【0016】
制御デバイスは、車線片寄り操縦を実施するためにその現在の車線上の自律車両の他方の側に十分な余裕または距離があることが決定される場合、車線片寄り操縦が実行可能であることを決定し得る。
【0017】
いくつかの実施形態において、制御デバイスが車線片寄り操縦を実施するために自律車両の他方の側に十分な距離がないことを決定し得る場合、制御デバイスは、自律車両と遭遇車両との間の横方向距離が閾値距離に等しくなるまで、（車両が検出された場所と比較して）自律車両の他方の側の隣接する車線の中に一時的に越え、隣接する車線の同程度の量の空間を占め得る（隣接する車線内の交通が許す場合）。
【0018】
自律車両の制御デバイスは、道路構造に基づいて、車線片寄り操縦を実施することが実行可能であることを決定し得る。例えば、道路が高い湾曲（例えば、５０度、６０度等を上回る）を有する場合、制御デバイスは、車線片寄り操縦を実施することが実行可能ではないことを決定し得る。
【0019】
制御デバイスは、遭遇車両の履歴運転挙動に基づいて、車線片寄り操縦が安全であることを決定し得る。例えば、遭遇車両の履歴運転挙動が車両の運転パターンが非常に予測不可能であることを示す（例えば、車両の運転パターンまたは軌道予測が、７０％、６５％等の閾値パーセンテージ未満である）場合、制御デバイスは、車線片寄り操縦が安全ではないことを決定し得る。
【0020】
制御デバイスが車線片寄り操縦が実行可能および／または安全ではないことを決定する場合、制御デバイスは、最小リスク操縦を実施するように自律車両に命令し得る。最小リスク操縦は、自律車両および車両が互いに隣接しなくなるまで、自律車両の速度を落とすことまたは自律車両の速度を増すことを含み得る。
【0021】
いくつかの実施形態において、システムは、自律車両と、制御デバイスとを備え得る。自律車両は、道路に沿って進行するように構成される。自律車両は、道路上の１つ以上の物体に関連付けられたセンサデータを捕捉するように構成された少なくとも１つのセンサを備えている。制御デバイスは、自律車両に関連付けられている。制御デバイスは、プロセッサを備えている。プロセッサは、センサデータから車両の存在を検出し得る。プロセッサは、自律車両と車両との間の横方向距離を決定し得る。プロセッサは、自律車両と車両との間の横方向距離を自律車両からの閾値距離と比較し得る。プロセッサは、少なくとも部分的に横方向距離と閾値距離との間の比較に基づいて、車線片寄り操縦を実施するように自律車両に命令すべきかどうかを決定し得る。車線片寄り操縦は、自律車両と車両との間の横方向距離が閾値距離に少なくとも等しくなるまで、自律車両を車両に対して反対方向に向かって自律車両によって進行される現在の車線内で中心を外れて運転することを含む。
【0022】
故に、開示されるシステムは、１）隣接する車線内の侵入する車両、侵略する車両、または特大の車両を避けるために、自律車両がその現在の車線上で中心を外れて運転することを可能にすることによって、自律車両のナビゲーションを改良する技術と、２）自律車両と遭遇車両との間の距離が所定の閾値距離に等しくなるように、自律車両がその現在の車線内で中心を外れて運転する車線片寄り距離を決定する技術とを含むいくつかの実践的用途および技術的利点を提供する。
【0023】
（道路湾曲およびトレーラ角度に基づく車線片寄り操縦の実装）
本開示は、道路湾曲およびトレーラ角度に基づいて、自律車両のための車線片寄り操縦を実装するためのシステムおよび方法をさらに想定する。例えば、自律車両は、トレーラと取り付けられたセミトラックトラクタユニットであり得る。曲がった道路上で進行する間、自律車両のトレーラは、道路湾曲に起因して、直線からそれ得る。言い換えると、自律車両のトレーラは、道路湾曲の方向に応じて、左または右に振れ得る。同様に、直線道路上で進行する間、自律車両を横断して進む風は、自律車両のトレーラが直線から振れることまたはそることを引き起こし得る。これは、自律車両のトレーラと自律車両のセミトラックトラクタユニットとの間のトレーラ角度を引き起こし得る。そのような場合、開示されるシステムは、直線からの自律車両のトレーラのわきへのそれを補償するために、車線片寄り操縦を実施するように自律車両に命令し得る。
本開示は、道路湾曲およびトレーラ角度に基づいて、自律車両のための車線片寄り操縦を実装するためのシステムおよび方法をさらに想定する。例えば、自律車両は、トレーラと取り付けられたセミトラックトラクタユニットであり得る。曲がった道路上で進行する間、自律車両のトレーラは、道路湾曲に起因して、直線からそれ得る。言い換えると、自律車両のトレーラは、道路湾曲の方向に応じて、左または右に振れ得る。同様に、直線道路上で進行する間、自律車両を横断して進む風は、自律車両のトレーラが直線から振れることまたはそることを引き起こし得る。これは、自律車両のトレーラと自律車両のセミトラックトラクタユニットとの間のトレーラ角度を引き起こし得る。そのような場合、開示されるシステムは、直線からの自律車両のトレーラのわきへのそれを補償するために、車線片寄り操縦を実施するように自律車両に命令し得る。
【0024】
開示されるシステムは、道路湾曲に関連付けられた第１の車線片寄り調節距離量およびトレーラ角度に関連付けられた第２の車線片寄り調節距離量を計算する。開示されるシステムは、第１および第２の車線片寄り調節距離量を組み合わせることによって、合計車線片寄り調節距離量を計算する。合計車線片寄り調節距離量は、直線からの自律車両のトレーラのわきへのそれを補償するために、自律車両が現在の車線内で中心を外れて運転する距離である。開示されるシステムは、合計車線片寄り調節距離量に基づいて、（現在の車線内にある間）右または左方向に向かって片寄るように自律車両に命令し得る。
【0025】
ある実施形態によると、システムは、自律車両と、制御デバイスとを備えている。自律車両は、道路に沿って進行するように構成される。自律車両は、トレーラと取り付けられたセミトラックトラクタユニットである。制御デバイスは、自律車両に関連付けられている。制御デバイスは、メモリと、プロセッサとを備えている。メモリは、自律車両の前方の１つ以上の道路を備えているマップデータを記憶するように構成される。プロセッサは、メモリと動作可能に結合される。プロセッサは、少なくとも部分的にマップデータに基づいて、自律車両が曲がった道路に接近していることを決定し得る。プロセッサは、マップデータから曲がった道路の道路半径を決定し得る。プロセッサは、少なくとも部分的に道路半径に基づいて、曲がった道路の道路湾曲に関連付けられた第１の車線片寄り調節量を計算し得る。プロセッサは、トレーラとセミトラックトラクタユニットとの間のトレーラ角度を決定し得る。プロセッサは、少なくとも部分的にトレーラ角度に基づいて、トレーラ角度に関連付けられた第２の車線片寄り調節量を計算し得る。プロセッサは、第１の車線片寄り調節量および第２の車線片寄り調節量を組み合わせることによって、合計車線片寄り調節量を計算し得る。プロセッサは、車線片寄り操縦を実施するように自律車両に命令し得、車線片寄り操縦は、少なくとも部分的に合計車線片寄り調節量に基づいて、自律車両を自律車両によって現在進行されている曲がった車線内で中心を外れて運転することを含む。
【0026】
故に、開示されるシステムは、１）周辺車両等に対して自律車両を動作させることの安全性を改良する技術と、２）直線からの自律車両のトレーラのわきへのそれを補償するために自律車両がその現在の車線内で中心を外れて運転することを可能にすることによって、曲がった道路における自律車両のナビゲーションを改良する技術と、３）自律車両のセミトラックトラクタユニットまたはトレーラのいずれも側車線を侵略しないように、自律車両がその現在の車線内で中心を外れて運転する合計車線片寄り調節距離を決定する技術とを含むいくつかの実践的用途および技術的利点を提供する。
【0027】
したがって、本開示に説明されるシステムは、自律車両と自律車両と同じ道路上の他の車両とのためのより効率的、安全、かつ信頼性があるナビゲーション解決策を決定する実践的用途に統合され得る。
【0028】
本開示のある実施形態は、これらの利点のうちのいくつか、全てを含むことも、そのいずれも含まないこともある。これらの利点および他の特徴は、付随の図面および請求項と併せて検討される以下の詳細な説明からより明確に理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【0029】
本開示のより完全な理解のために、ここで、付随の図面および詳細な説明に関連して検討される以下の簡潔な説明が、参照され、同様の参照番号は、同様の部分を表す。
【0030】
【0031】
【0032】
【0033】
【0034】
【0035】
【0036】
【発明を実施するための形態】
【0037】
ある場合、自律車両が、道路に沿って進行している間、車両が自律車両のあまりにも近くで運転し、自律車両がいる車線に侵略し得る。ある場合、自律車両のトレーラは、道路の方向に応じて、左または右に振れ得る。そのような事例は、自律車両および他の車両に関する危険な運転条件につながり得る。
【0038】
上で説明されるように、以前の技術は、自律車両が侵入する車両、侵略する車両、または特大の車両に遭遇する場合、または自律車両が曲がった道路に接近するとき、自律車両のための効率的で、信頼性があり、かつ安全なナビゲーション解決策を提供することができない。本開示は、１）侵入する車両、侵略する車両、または特大の車両を避けるための車線片寄り操縦を実装し、２）曲がった道路を通り抜けるための車線片寄り操縦を実装し、３）自律車両、他の車両、および歩行者のための安全な運転体験を提供するための種々のシステム、方法、およびデバイスを提供する。図１は、車両を避けるための車線片寄り操縦を実装するためのシステム１００の実施形態を図示する。図２は、車両を避けるための車線片寄り操縦を実装する方法２００の実施形態を図示する。図３は、曲がった道路を通り抜けるための車線片寄り操縦を実装するためのシステム３００の実施形態を図示する。図４は、曲がった道路を通り抜けるための車線片寄り操縦を実装する方法４００の実施形態を図示する。図５－７は、例示的自律車両、および自律車両による自律運転動作を実装するためのその種々のシステムおよびデバイスを図示する。
【0039】
（自律車両のための車線片寄り操縦を実装するための例示的システム）
図１は、自律車両５０２のための車線片寄り操縦１３０を実装するためのシステム１００の実施形態を図示する。図１はさらに、自律車両５０２によって進行される道路１０２の簡略化された概略図を図示する。いくつかの実施形態において、システム１００は、自律車両５０２とそのコンポーネントとを備え、コンポーネントは、制御デバイス５５０およびセンサ５４６を含む、。
図１は、自律車両５０２のための車線片寄り操縦１３０を実装するためのシステム１００の実施形態を図示する。図１はさらに、自律車両５０２によって進行される道路１０２の簡略化された概略図を図示する。いくつかの実施形態において、システム１００は、自律車両５０２とそのコンポーネントとを備え、コンポーネントは、制御デバイス５５０およびセンサ５４６を含む、。
【0040】
制御デバイス５５０は、メモリ１２６と信号通信するプロセッサ１２２を備えている。メモリ１２６は、プロセッサ１２２によって実行されると、本明細書に説明される１つ以上の機能を制御デバイス５５０に実施させるソフトウェア命令１２８を記憶し得る。例えば、ソフトウェア命令１２８が、実行されると、プロセッサ１２２は、自律車両５０２がその現在の車線内で中心を外れて運転し、１つ以上の周辺車両１０８から安全な距離を保ち得るように、車線片寄り操縦１３０を実装するように自律車両５０２に命令し得る。システム１００は、示されるように、または任意の他の好適な構成において構成され得る。
【0041】
一般に、システム１００は、１）車両１０８が、自律車両５０２によって進行される現在の車線１０４ａに侵入していること、２）車両１０８と、自律車両５０２と車両１０８との間の車線マーカ１０６との間の距離が閾値距離１３２未満であること、および／または、３）車両１０８に関連付けられた履歴運転挙動１６２が、（１つ以上の事例において）車両１０８が１つ以上の車線１０４に侵入していること、またはそれらを侵略していることを示すことを検出することに応答して、車線片寄り操縦１３０を実装するように構成され得る。
【0042】
道路１０２に沿って運転する間、自律車両５０２は、隣接する車線１０４における侵入する車両、侵略する車両、または特大の車両１０８に面し得る。自律車両５０２とそのような車両１０８との間の距離が、閾値距離１３２未満であり得る状況が、あり得る。例えば、侵入するまたは侵略する車両１０８は、自律車両５０２と車両１０８との間の車線マーカ１０６ａのあまりにも近くで運転するか（例えば、閾値距離１３２を通過する）、または車線マーカ１０６ａを越えさえし得る。別の例では、特大の車両１０８と自律車両５０２との間の距離は、特大の車両１０８が占有するより大きい空間に起因して、閾値距離１３２未満であり得る。
【0043】
そのような場合、別の車線１０４よけることは、安全または実行可能ではないこともある。例えば、自律車両５０２は、道路１０２における側車線１０４ａにあり得、よけるための別の車線１０４が、ないこともある。別の例では、隣接する車線１０４内に、交通が、あり得る。別の例では、自律車両５０２は、その目的地に到達するために、そのナビゲーションまたはルート計画１１６に従うために、現在の車線１０４ａ上に留まる必要があり得る。
【0044】
そのような場合、より安全な運転操縦は、車線片寄り操縦１３０を実施することであり得る。車線片寄り操縦１３０は、車両１０８と自律車両５０２との間の横方向距離１３８が、閾値距離１３２に少なくとも等しくなるまで、自律車両５０２が、車両１０８に対して反対方向に向かって自律車両５０２によって進行される現在の車線１０４ａ内で中心を外れて運転することを可能にし得る。言い換えると、自律車両５０２は、車両１０８と自律車両５０２との間の横方向距離１３８が、閾値距離１３２に少なくとも等しくなるまで、現在の車線１０４ａの他方の側に向かって（車両１０８から離れるように）片寄る。いくつかの実施形態において、自律車両５０２は、自律車両５０２および車両１０８がもはや互いに隣接しなくなるまで、例えば、自律車両５０２が車両１０８を通り過ぎるか、または車両１０８が自律車両５０２を通り過ぎるまで、車線片寄り操縦１３０を実施し得る。一例では、自律車両５０２は、自律車両５０２のいかなる部分も、隣接する車線１０４内で進行している車両１０８の任意の部分と重複しないことが決定されるまで、車線片寄り操縦１３０を実施し得る。別の例では、自律車両５０２は、隣接する車線１０４内で進行している車両１０８の閾値未満の部分が、自律車両５０２の任意の部分と重複することが決定されるまで、車線片寄り操縦１３０を実施し得る。車両１０８の閾値部分は、車両１０８の長さの３分の１、２分の１、３分の２、または任意の他の好適な部分であり得る。
【0045】
システム１００はさらに、車線片寄り操縦１３０が実行可能ではないこと、または車線片寄り操縦１３０を実施することが安全ではないことが決定される場合、最小リスク操縦１４０を実施するように構成され得る。最小リスク操縦１４０は、自律車両５０２および車両１０８が互いに隣接しなくなるまで、とりわけ、自律車両５０２の速度を落とすこと、自律車両５０２の速度を増すことを含み得る。
【0046】
自律車両５０２が車線片寄り操縦１３０を実施することにつながり得る状況に遭遇する、種々の使用事例が、システム１００の動作フローと併せて下でさらに説明される。図１に説明される例示的使用事例では、自律車両５０２は、侵入する車両、侵略する車両、または特大の車両１０８に遭遇する。しかしながら、図１に説明される例示的使用事例は、本開示の範囲を限定することを意味していない。当業者は、本開示に照らして、他の使用事例および実施形態を認識するであろう。いくつかの例では、自律車両５０２は、道路１０２の少なくとも一部を妨害する障害物または物体１４２（工事区域、道路１０２のわきの歩行者、緊急車線上で駐車または移動中の緊急車両１０８、および自身の車両１０８に注意を払っている車線１０４のわきに立っている人物を含む）に遭遇し得る。侵入する車両、侵略する車両、または特大の車両１０８に遭遇するこれらの例および使用事例のうちのいずれかでは、システム１００は、これらの各々を車線片寄り操縦１３０を実施することにつながり得る非プレーヤーキャラクター１４４として扱い、これらの非プレーヤーキャラクター１４４の各々を避け得る。非プレーヤーキャラクター１４４は、自律車両５０２が相互作用する任意の物体１４２であり得る。
【0047】
（システムコンポーネント）
いくつかの実施形態において、自律車両５０２は、貨物または積荷を１つの場所から別の場所に輸送するためのトレーラに取り付けられたセミトラックトラクタユニット（図５参照）を含み得る。自律車両５０２は、概して、自律モードにおいて、道路１０２に沿って進行するように構成され得る。自律車両５０２は、図５－７に詳細に説明される複数のコンポーネントを使用して、ナビゲートされ得る。自律車両５０２の動作は、図５－７により詳細に説明される。下記の対応する説明は、自律車両５０２のあるコンポーネントの簡潔な説明を含む。
いくつかの実施形態において、自律車両５０２は、貨物または積荷を１つの場所から別の場所に輸送するためのトレーラに取り付けられたセミトラックトラクタユニット（図５参照）を含み得る。自律車両５０２は、概して、自律モードにおいて、道路１０２に沿って進行するように構成され得る。自律車両５０２は、図５－７に詳細に説明される複数のコンポーネントを使用して、ナビゲートされ得る。自律車両５０２の動作は、図５－７により詳細に説明される。下記の対応する説明は、自律車両５０２のあるコンポーネントの簡潔な説明を含む。
【0048】
制御デバイス５５０は、概して、自律車両５０２およびそのコンポーネントの動作を制御し、自律車両５０２の自律運転を促進するように構成され得る。制御デバイス５５０は、進行することが安全であり、物体／障害物がない自律車両５０２の前の経路を決定し、その経路内で進行するように自律車両５０２をナビゲートするようにさらに構成され得る。このプロセスは、図５－７により詳細に説明される。制御デバイス５５０は、概して、自律車両５０２のサブシステムコンポーネントと信号通信する、１つ以上のデータプロセッサを含み得る（図５参照）。
【0049】
制御デバイス５５０は、センサデータ１３４および／またはマップデータ１１４を分析することによって、道路１０２上およびその周囲の物体を検出するように構成され得る。例えば、制御デバイス５５０は、物体検出機械学習モジュール１１２を実装することによって、道路１０２上およびその周囲の物体を検出し得る。物体検出機械学習モジュール１１２は、物体を画像、ビデオ、赤外線画像、点群、レーダデータ等から検出するために、ニューラルネットワークおよび／または機械学習アルゴリズムを使用して実装され得る。物体検出機械学習モジュール１１２は、下記にさらにより詳細に説明される。制御デバイス５５０は、センサデータ１３４を、自律車両５０２上に位置付けられたセンサ５４６から受信し、進行すべき安全な経路を決定し得る。センサデータ１３４は、センサ５４６によって捕捉されるデータを含み得る。
【0050】
センサ５４６は、それらの検出区域または視野内の任意の物体、とりわけ、目印、車線マーカ、車線境界、道路境界、車両１０８、歩行者、道路／交通標識等を捕捉するように構成され得る。センサ５４６は、カメラ、ＬｉＤＡＲセンサ、運動センサ、赤外線センサ等を含み得る。いくつかの実施形態において、センサ５４６は、自律車両５０２の周囲に位置付けられ、自律車両５０２を包囲する環境を捕捉し得る。センサ５４６のさらなる説明に関して、図５の対応する説明を参照されたい。
【0051】
（制御デバイス）
制御デバイス５５０は、図５に詳細に説明される。簡潔に言うと、制御デバイス５５０は、メモリ１２６と信号通信するプロセッサ１２２と、ネットワークインターフェース１２４とを含み得る。プロセッサ１２２は、本明細書に説明されるような種々の機能を実施する１つ以上の処理ユニットを含み得る。メモリ１２６は、プロセッサ１２２によって、その機能を実施するために使用される任意のデータおよび／または命令を記憶し得る。例えば、メモリ１２６は、プロセッサ１２２によって実行されると、本明細書に説明される１つ以上の機能を制御デバイス５５０に実施させるソフトウェア命令１２８を記憶し得る。
制御デバイス５５０は、図５に詳細に説明される。簡潔に言うと、制御デバイス５５０は、メモリ１２６と信号通信するプロセッサ１２２と、ネットワークインターフェース１２４とを含み得る。プロセッサ１２２は、本明細書に説明されるような種々の機能を実施する１つ以上の処理ユニットを含み得る。メモリ１２６は、プロセッサ１２２によって、その機能を実施するために使用される任意のデータおよび／または命令を記憶し得る。例えば、メモリ１２６は、プロセッサ１２２によって実行されると、本明細書に説明される１つ以上の機能を制御デバイス５５０に実施させるソフトウェア命令１２８を記憶し得る。
【0052】
プロセッサ１２２は、図５に説明されるデータプロセッサ５７０のうちの１つであり得る。プロセッサ１２２は、メモリ１２６に動作可能に結合された１つ以上のプロセッサを備えている。プロセッサ１２２は、限定ではないが、状態機械、１つ以上の中央処理ユニット（ＣＰＵ）チップ、論理ユニット、コア（例えば、マルチコアプロセッサ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、またはデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）を含む任意の電子回路網である。プロセッサ１２２は、プログラマブル論理デバイス、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、または前述の任意の好適な組み合わせであり得る。プロセッサ１２２は、ネットワークインターフェース１２４およびメモリ１２６に通信可能に結合され、それらと信号通信する。１つ以上のプロセッサは、データを処理するように構成され得、ハードウェアまたはソフトウェアにおいて実装され得る。例えば、プロセッサ１２２は、８ビット、１６ビット、３２ビット、６４ビット、または任意の他の好適なアーキテクチャであり得る。プロセッサ１２２は、算術および論理演算を実施するための算術論理ユニット（ＡＬＵ）と、オペランドをＡＬＵに供給し、ＡＬＵ演算の結果を記憶するプロセッサレジスタと、ＡＬＵ、レジスタ、および他のコンポーネントの調整された動作を指示することによって、命令をメモリからフェッチし、それらを実行する制御ユニットとを含み得る。１つ以上のプロセッサは、種々の命令を実装するように構成され得る。例えば、１つ以上のプロセッサは、図１－７に関して説明されるもののうちのいくつかまたは全て等、本明細書に開示される機能を実装するためのソフトウェア命令１２８を実行するように構成され得る。いくつかの実施形態において、本明細書に説明される機能は、論理ユニット、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ、ＤＳＰ、または任意の他の好適なハードウェアまたは電子回路網を使用して実装される。
【0053】
ネットワークインターフェース１２４は、図５に説明されるネットワーク通信サブシステム５９２のコンポーネントであり得る。ネットワークインターフェース１２４は、有線および／または無線通信を可能にするように構成され得る。ネットワークインターフェース１２４は、制御デバイス５５０と他のネットワークデバイス、システム、またはドメインとの間でデータを通信するように構成され得る。例えば、ネットワークインターフェース１２４は、ＷＩＦＩインターフェース、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）インターフェース、広域ネットワーク（ＷＡＮ）インターフェース、モデム、スイッチ、またはルータを備え得る。プロセッサ１２２は、ネットワークインターフェース１２４を使用して、データを送受信するように構成され得る。ネットワークインターフェース１２４は、任意の好適なタイプの通信プロトコルを使用するように構成され得る。
【0054】
メモリ１２６は、図５に説明されるデータ記憶装置５９０のうちの１つであり得る。メモリ１２６は、プロセッサ１２２によって実行されると、本明細書に説明される機能を実装するように動作可能である任意の他のデータ、命令、論理、ルール、またはコードとともに、図１－７に説明される情報のうちのいずれかを記憶し得る。例えば、メモリ１２６は、ソフトウェア命令１２８、車線片寄り操縦１３０、最小リスク操縦１４０、車線マーカ１０６の場所、閾値距離１３２、センサデータ１３４、横方向距離１３８ａ－ｃ、距離１３６、侵入された距離１４６、閾値期間１４８、軌道１５０、１５２、１５８、および１６８、道路条件データ１５４、縦方向距離１５６および１６６、距離１６０、履歴運転挙動１６２、障害物／物体１４２、非プレーヤーキャラクター１４４、運転パターン予測１６４、車線片寄り量１１０、物体検出機械学習モジュール１１２、マップデータ１１４、ルート計画１１６、運転命令１１８、および／または任意の他のデータ／命令を記憶し得る。ソフトウェア命令１２８は、プロセッサ１２２によって実行されると、図１－７に説明されるもののうちのいくつかまたは全て等、本明細書に説明される機能を制御デバイス５５０に実施させるコードを含む。メモリ１２６は、１つ以上のディスク、テープドライブ、またはソリッドステートドライブを備え、メモリ１２６は、オーバーフローデータ記憶デバイスとして使用され、そのようなプログラムが実行のために選択されると、プログラムを記憶し、プログラム実行の間に読み取られる命令およびデータを記憶し得る。メモリ１２６は、揮発性または不揮発性であり得、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、三値連想メモリ（ＴＣＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、およびスタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）を備え得る。メモリ１２６は、ローカルデータベース、クラウドデータベース、ネットワーク接続記憶装置（ＮＡＳ）等のうちの１つ以上を含み得る。
【0055】
物体検出機械学習モジュール１１２は、ソフトウェア命令１２８を実行するプロセッサ１２２によって実装され得、概して、センサデータ１３４から物体および障害物１４２を検出するように構成され得る。物体検出機械学習モジュール１１２は、画像、ビデオ、赤外線画像、点群、レーダデータ等の任意のデータタイプから物体を検出するために、ニューラルネットワークおよび／または機械学習アルゴリズムを使用して実装され得る。
【0056】
いくつかの実施形態において、物体検出機械学習モジュール１１２は、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、単純ベイズ、ロジスティック回帰、ｋ－最近傍、決定木等の機械学習アルゴリズムを使用して実装され得る。いくつかの実施形態において、物体検出機械学習モジュール１１２は、複数のニューラルネットワーク層、畳み込みニューラルネットワーク層等を利用し得、それらにおいて、これらの層の重みおよびバイアスが、物体検出機械学習モジュール１１２の訓練プロセスにおいて最適化される。物体検出機械学習モジュール１１２は、１つ以上の物体で標識されたデータタイプのサンプルを各サンプル内に含み得る訓練データセットによって、訓練され得る。例えば、訓練データセットは、物体で標識された物体（例えば、車両、車線区分線、歩行者、道路標識、障害物等）のサンプル画像を各サンプル画像内に含み得る。同様に、訓練データセットは、物体で標識されたビデオ、赤外線画像、点群、レーダデータ等の他のデータタイプのサンプルを各サンプルデータ内に含み得る。物体検出機械学習モジュール１１２は、訓練データセットおよびセンサデータ１３４によって、訓練、試験、および精緻化され得る。物体検出機械学習モジュール１１２は、センサデータ１３４（物体で標識されていない）を使用して、物体を検出することにおけるその予測の正確さを増加させる。例えば、教師ありおよび／または教師なし機械学習アルゴリズムが、センサデータ１３４における物体を検出することにおける物体検出機械学習モジュール１１２の予測を検証するために使用され得る。
【0057】
マップデータ１１４は、道路１０２を含む都市またはエリアの仮想マップを含み得る。いくつかの例では、マップデータ１１４は、マップ６５８と、マップデータベース６３６とを含み得る（マップ６５８およびマップデータベース６３６の説明に関して、図６参照）。マップデータ１１４は、道路１０２、経路、高速道路等の運転可能エリアと、地形（占有グリッドモジュール６６０によって決定される（占有グリッドモジュール６６０の説明に関して、図６参照））等の運転可能でないエリアとを含み得る。マップデータ１１４は、道路標識、車線、車線区分線、車線境界、道路境界、交通信号灯、障害物等の場所座標を規定し得る。
【0058】
ルート計画１１６は、開始場所（例えば、第１の自律車両出発点／到着点）から目的地（例えば、第２の自律車両出発点／到着点）まで進行するための計画である。例えば、ルート計画１１６は、開始場所から目的地までの特定の順序において、１つ以上の通り、道路、および高速道路の組み合わせを規定し得る。ルート計画１１６は、第１の段階（例えば、開始場所／出発点から外に移動する）と、複数の中間段階（例えば、１つ以上の特定の通り／道路／高速道路の特定の車線に沿って進行する）と、最後の段階（例えば、目的地／到着点に進入する）とを含む段階を規定し得る。ルート計画１１６は、そのルート計画１１６内の道路／交通標識等の開始位置から目的地までのルートについての他の情報を含み得る。
【0059】
運転命令１１８は、計画モジュール６６２（図６の計画モジュール６６２の説明参照）によって実装され得る。運転命令１１８は、ルート計画１１６の各段階の運転ルールに従って、自律車両５０２の自律運転を適合させるための命令およびルールを含み得る。例えば、運転命令１１８は、自律車両５０２によって進行される道路１０２の速度範囲内に留まるための命令、センサ５４６の検出区域内の周辺車両、物体の速度等のセンサ５４６によって観察される変化に対して自律車両５０２の速度を適合させるのための命令を含み得る。
【0060】
制御デバイス５５０は、監督サーバ（図示せず）から、物体検出機械学習モジュール１１２、マップデータ１１４、ルート計画１１６、運転命令１１８、および／または任意の他のデータ／命令を受信し得、監督サーバは、他の動作の中でもとりわけ、自律車両５０２の動作を監督すること、マップデータ１１４を構築すること、ルート計画１１６を決定すること、運転命令１１８を決定することを行うように構成され得る。
【0061】
閾値距離１３２は、概して、制御デバイス５５０が自律車両５０２とその周辺物体／障害物１４２との間に保つ（または保つように試行する）安全な距離を表し得る。一例では、制御デバイス５５０は、自律車両５０２によって進行される道路１０２上の交通および天候等の道路条件１５４に基づいて、閾値距離１３２を定義し得る。例えば、交通渋滞では、自律車両５０２からの閾値距離１３２は、交通を伴わない道路と比較して、より大きくあり得る（例えば、８フィートまたは任意の適切な距離）。別の例では、悪天候条件中、自律車両５０２からの閾値距離１３２は、通常の天候条件と比較して、より大きくあり得る（例えば、６フィート、７フィート、または任意の適切な距離）。別の例では、制御デバイス５５０は、物体１４２のサイズおよび物体１４２のタイプ（例えば、車両、歩行者、道路標識等）のうちの１つ以上に基づいて、自律車両５０２と各物体１４２との間の異なる閾値距離１３２を定義し得る。例えば、第１の物体１４２が、小型車両１０８である場合、小型車両１０８と自律車両５０２との間の第１の閾値距離１３２は、自律車両５０２と特大の車両１０８との間の閾値距離１３２と比較して、より小さいように決定され得る。別の例では、第２の物体１４２が、道路のわきの歩行者または人物である場合、歩行者と自律車両５０２との間の第２の閾値距離１３２は、自律車両５０２と道路標識との間の閾値距離１３２と比較して、より大きくあり得る。
【0062】
いくつかの実施形態において、制御デバイス５５０は、車両、歩行者、道路標識等の物体１４２のサイズおよびタイプに基づいて、道路１０２上およびその周囲の各物体１４２の周囲の安全境界または境界ボックスを定義し得る。各物体１４２の周囲の境界ボックスは、制御デバイス５５０が自律車両５０２と各物体１４２との間に保つ（または保つことを試行する）安全な距離を表し得る。制御デバイス５５０は、各物体１４２の周囲の境界ボックスを使用して、自律車両５０２と道路１０２上およびその周囲の各物体１４２との間の種々の閾値距離１３２を決定し得る。
【0063】
（車線片寄り操縦を実装するための動作フロー）
システム１００の動作フローは、制御デバイス５５０がセンサ５４６からセンサデータ１３４を受信すると、開始される。
システム１００の動作フローは、制御デバイス５５０がセンサ５４６からセンサデータ１３４を受信すると、開始される。
【0064】
例示的動作では、自律車両５０２が、道路１０２に沿って進行していると仮定する。進行する間、センサ５４６は、自律車両５０２の周囲の環境を説明する、センサデータ１３４を捕捉する。センサデータ１３４は、道路１０２上の１つ以上の物体に関連付けられる。センサデータ１３４から、制御デバイス５５０は、物体検出機械学習モジュール１１２を実装することによって、車線マーカ１０６の位置と、自律車両５０２と車線マーカ１０６ａおよび１０６ｂとの間のそれぞれの距離１３６ａおよび１３６ｂとを検出し得る。
【0065】
車両１０８が道路１０２上にあると仮定して、制御デバイス５５０は、センサデータ１３４から車両１０８の存在を検出し得る。制御デバイス５５０は、自律車両５０２と車両１０８との間の横方向距離１３８を決定し得る。
【0066】
制御デバイス５５０は、横方向距離１３８を閾値距離１３２と比較し得る。制御デバイス５５０は、横方向距離１３８と閾値距離１３２との間の比較に基づいて、車線片寄り操縦１３０を実施するように自律車両５０２に命令すべきかどうかを決定し得る。制御デバイス５５０が、車線片寄り操縦１３０を実施することが安全かつ実行可能であることを決定する場合、制御デバイス５５０は、車線片寄り操縦１３０を実施するように自律車両５０２に命令し得る。そうでなければ、制御デバイス５５０は、最小リスク操縦１４０を実施するように自律車両５０２に命令し得る。
【0067】
いくつかの例示的シナリオでは、自律車両５０２は、１）自律車両５０２に隣接するいずれかの側で、２）自律車両５０２のいずれかの側かつ前で、および、３）車両１０８が道路１０２のわきに停止されている場合に自律車両５０２の前で車両１０８に遭遇し得る。下記の対応する説明は、車線片寄り操縦１３０を実施することにつながり得る車両１０８（または、概して、非プレーヤーキャラクター１４４）に遭遇する種々の例示的使用事例を説明する。
【0068】
（自律車両に隣接する車両への遭遇）
例示的使用事例では、制御デバイス５５０が、物体検出機械学習モジュール１１２を実装することによって、センサデータ１３４から車両１０８ａの存在を検出し、車両１０８ａが、自律車両５０２のいずれかの側で検出されると仮定する。
例示的使用事例では、制御デバイス５５０が、物体検出機械学習モジュール１１２を実装することによって、センサデータ１３４から車両１０８ａの存在を検出し、車両１０８ａが、自律車両５０２のいずれかの側で検出されると仮定する。
【0069】
制御デバイス５５０は、下で説明されるように、車両１０８ａを避けるために車線片寄り操縦１３０を実施するように自律車両５０２に命令すべきかどうか、車線片寄り操縦１３０が実行可能かつ安全であるかどうかを決定し、車線片寄り操縦１３０が実行可能かつ安全であることが決定される場合、車線片寄り操縦１３０を実施するように自律車両５０２に命令し得る。
【0070】
このプロセスでは、制御デバイス５５０は、センサデータ１３４から自律車両５０２と車両１０８ａとの間の横方向距離１３８ａを決定し得る。制御デバイス５５０は、横方向距離１３８ａを閾値距離１３２と比較し得る。
【0071】
図１の例では、制御デバイス５５０は、自律車両５０２と車両１０８ａとの間の横方向距離１３８ａが閾値距離１３２未満であることを決定し得る。応答して、制御デバイス５５０は、車線片寄り操縦１３０を実施するように自律車両５０２に命令すべきかどうかを決定し得る。制御デバイス５５０が、車線片寄り操縦１３０を実施することが実行可能かつ安全であることを決定する場合、制御デバイス５５０は、車線片寄り操縦１３０を実施するように自律車両５０２に命令し得る。そうでなければ、制御デバイス５５０は、最小リスク操縦１４０を実施するように自律車両５０２に命令し得る。最小リスク操縦１４０は、自律車両５０２および車両１０８ａが、もはや互いに隣接しなくなるまで、自律車両５０２の速度を落とすことまたは増すことを含み得る。
【0072】
図１に図示されるような一例では、車両１０８ａは、車線マーカ１０６ａに侵入している（またはそれを越えている）こともある。車両１０８ａが車線マーカ１０６ａを越えているかどうかを決定するために、制御デバイス５５０は、下で説明される１つ以上の動作を実施し得る。
【0073】
制御デバイス５５０は、自律車両５０２と車線マーカ１０６ａとの間の距離１３６ａを決定し得る。制御デバイス５５０は、距離１３６ａを自律車両５０２と車両１０８ａとの間の横方向距離１３８ａと比較し得る。制御デバイス５５０が、距離１３６ａが自律車両５０２と車両１０８ａとの間の横方向距離１３８ａ未満であることを決定する場合、制御デバイス５５０は、車両１０８ａが車線１０４ａの中に侵入していることを決定し得る。そうでなければ、制御デバイス５５０は、車両１０８ａが車線１０４ａの中に侵入していないことを決定し得る。
【0074】
この例では、制御デバイス５５０は、自律車両５０２と車両１０８ａとの間の横方向距離１３８ａが、自律車両５０２と車線マーカ１０６ａとの間の距離１３６ａ未満であることを決定することに応答して、車両１０８ａが、自律車両５０２によって進行される現在の車線１０４ａの中に侵入していることを決定し得る。応答して、制御デバイス５５０は、車線片寄り操縦１３０を実施するように自律車両５０２に命令するかどうか、および車線片寄り操縦を実施することが安全かつ実行可能であるかどうかを決定し得る。
【0075】
（車線片寄り操縦を実施することが実行可能であるかどうかの決定）
車線片寄り操縦１３０を実施することが実行可能であるかどうかを決定するために、制御デバイス５５０は、下で説明される１つ以上の動作を実施し得る。
車線片寄り操縦１３０を実施することが実行可能であるかどうかを決定するために、制御デバイス５５０は、下で説明される１つ以上の動作を実施し得る。
【0076】
いくつかの実施形態において、制御デバイス５５０は、車線片寄り操縦１３０を実施するために自律車両５０２の他方の側に利用可能な十分な余裕または距離１３６があるかどうかを決定することに基づいて、車線片寄り操縦１３０を実施することが実行可能であるかどうかを決定し得る。このために、制御デバイス５５０は、車両１０８ａによって侵入された現在の車線１０４ａの量を決定し得る。例えば、制御デバイス５５０は、車両１０８ａによって侵入された車線１０４ａの中への侵入された距離１４６の量を決定し得る。
【0077】
制御デバイス５５０は、現在の車線１０４ａ上の自律車両５０２の他方の側の利用可能な距離１３６ｂ（または利用可能な余裕１３６ｂ）を決定し得る。制御デバイス５５０は、車線片寄り操縦を実施するために、すなわち、中心を外れて運転し、車線マーカ１０６ｂに向かって片寄るために、自律車両５０２の他方の側に十分な余裕１３６ｂまたは利用可能な距離１３６ｂがあるかどうかを決定し得る。このために、制御デバイス５５０は、侵入された距離１４６を利用可能な距離１３６ｂと比較し得る。
【0078】
制御デバイス５５０は、侵入された距離１４６と利用可能な距離１３６ｂとの間の比較に基づいて、車線片寄り操縦１３０が実施され得るかどうかを決定し得る。制御デバイス５５０が、利用可能な距離１３６ｂが侵入された距離１４６より大きいこと（および／または車線片寄り操縦１３０を実施するために十分な利用可能な距離１３６ｂがあること）を決定する場合、制御デバイス５５０は、車線片寄り操縦１３０を実施するように自律車両５０２に命令し得る。
【0079】
制御デバイス５５０は、制御デバイス５５０が、車線片寄り操縦１３０が実施され得るまたは実行可能かつ安全であることを決定する場合、車線片寄り操縦１３０を実施するように自律車両５０２に命令し得る。車線片寄り操縦１３０を実施することが安全であるかどうかを決定するプロセスは、下でさらに説明される。簡潔に言うと、制御デバイス５５０は、道路１０２上に交通（例えば、別の車両１０８）があるかどうか、すなわち、交通が自律車両５０２が車線片寄り操縦１３０を実施することを可能にするかどうかを決定することによって、車線片寄り操縦１３０を実施することが安全であることを決定し得る。道路１０２上に交通が全くまたは殆どないことが決定される場合、制御デバイス５５０は、車線片寄り操縦１３０を実施することが安全であることを決定し、車線片寄り操縦１３０を実施するように自律車両５０２に命令し得る。
【0080】
制御デバイス５５０が、利用可能な距離１３６ｂが侵入された距離１４６より小さいこと（および／または車線片寄り操縦１３０を実施するために十分な利用可能な距離１３６ｂがないこと）を決定する場合、制御デバイス５５０は、車線片寄り操縦１３０が実施できないこと、または実行可能ではないことを決定し得る。応答して、制御デバイス５５０は、最小リスク操縦１４０を実施するように自律車両５０２に命令し得る。これらの動作では、制御デバイス５５０は、車線片寄り操縦１３０を実施するために十分な利用可能な距離１３６ｂがあるかどうかを決定するとき、自律車両５０２のサイズ、幅、および長さを考慮する。
【0081】
いくつかの実施形態において、制御デバイス５５０は、車線片寄り操縦１３０が実施される場合、自律車両５０２と車両１０８ａとの間の将来の横方向距離１３８ａが、閾値期間１４８内に閾値距離１３２に少なくとも等しくなるであろうことを決定することに基づいて、車線片寄り操縦１３０を実施することが実行可能であるかどうかを決定し得る。
【0082】
制御デバイス５５０が、車線片寄り操縦１３０が実施された場合に自律車両５０２と車両１０８ａとの間の将来の横方向距離１３８ａが閾値期間１４８内に閾値距離１３２に少なくとも等しくなるであろうことを決定する場合、制御デバイス５５０は、車線片寄り操縦１３０が実行可能であることを決定し得る。応答して、制御デバイス５５０は、安全であることが決定される場合、車線片寄り操縦１３０を実施するように自律車両５０２に命令し得る。そうでなければ、制御デバイス５５０は、最小リスク操縦１４０を実施するように自律車両５０２に命令し得る。
【0083】
閾値期間１４８は、２分、５分、または任意の他の好適な持続時間であり得る。制御デバイス５５０は、道路条件データ１５４（道路１０２に関連付けられた交通データおよび天候データ等）、自律車両５０２のサイズ、自律車両５０２の速度、自律車両５０２の軌道１５０、および車両１０８ａのサイズ、車両１０８ａの速度、および車両１０８ａの軌道１５２のうちの１つ以上に基づいて、閾値期間１４８を定義し得る。
【0084】
車線片寄り操縦１３０が閾値期間１４８内に実施されることができるかどうかを決定するために、制御デバイス５５０は、下記の１つ以上の動作を実施し得る。
【0085】
制御デバイス５５０は、例えば、センサデータ１３４から車両１０８ａの速度（または推定速度）および位置を決定し得る。車両１０８ａの速度および位置に基づいて、制御デバイス５５０は、車両１０８ａの軌道１５２を決定し得る。同様に、制御デバイス５５０は、自律車両５０２の速度および位置に基づいて、車線片寄り操縦１３０が実施された場合の自律車両５０２の軌道１５０を決定し得る。
【0086】
制御デバイス５５０は、自律車両５０２が軌道１５０を辿り、車両１０８ａが軌道１５２を辿った場合の自律車両５０２と車両１０８ａとの間の将来の横方向距離１３８ａを予測する。
【0087】
制御デバイス５５０は、将来の横方向距離１３８ａを閾値距離１３２と比較し得る。制御デバイス５５０は、将来の横方向距離１３８ａが閾値期間１４８内に閾値距離１３２に少なくとも等しくなる場合、車線片寄り操縦１３０が閾値期間１４８内に実施されることができることを決定し得る。応答して、制御デバイス５５０は、（安全であることが決定される場合）車線片寄り操縦１３０を実施するように自律車両５０２に命令し得る。
【0088】
いくつかの実施形態において、制御デバイス５５０が、予測された将来の横方向距離１３８ａが閾値期間１４８内に閾値距離１３２未満であろうことを決定する場合、制御デバイス５５０は、例えば、道路１０２上の交通に起因して、車線片寄り操縦１３０が実施されることができないこと、および／または実施されることが安全ではないことを決定し得る。応答して、制御デバイス５５０は、最小リスク操縦１４０を実施するように自律車両５０２に命令し得る。
【0089】
別の実施形態において、制御デバイス５５０が、予測された将来の横方向距離１３８ａが閾値期間１４８内に閾値距離１３２未満であろうことを決定する場合、制御デバイス５５０は、車線１０４ｃ上の交通に基づいて、隣接する車線１０４ｃへ越えることが安全であるかどうかを決定し得る。制御デバイス５５０が、隣接する車線１０４ｃ内に交通（例えば、別の車両１０８）が全くまたは殆どないことを決定する場合、制御デバイス５５０は、一時的に車線１０４ｃへ越えることが安全であることを決定し得る。応答して、制御デバイス５５０は、車線片寄り操縦１３０を実施するように自律車両５０２に命令し、自律車両５０２と車両１０８ａとの間の横方向距離１３８ａが閾値距離１３２に等しくなるまで、一時的に車線１０４ｃに越え、車線１０４ｃから同程度の量の空間を占めるように自律車両５０２に命令し得る。制御デバイス５５０は、自律車両５０２および車両１０８ａがもはや互いに隣接しないことが決定されると、その元の車線１０４ａに戻るように運転するように自律車両５０２に命令し得る。
【0090】
いくつかの実施形態において、制御デバイス５５０は、道路構造に基づいて、車線片寄り操縦１３０を実施することが実行可能であるかどうかを決定し得る。例えば、自律車両５０２が、曲がった道路上で進行している場合、自律車両５０２のセミトラックトラクタユニットに取り付けられたトレーラが、車線内でより多くの空間を占有する。したがって、制御デバイス５５０は、車線片寄り操縦１３０を実施することが実行可能であるかどうかを決定するとき、道路構造を考慮し得る。この使用事例は、図３および４に詳細に説明される。
【0091】
（車線片寄り操縦の実施）
いくつかの実施形態において、車線片寄り操縦１３０を実施することが実行可能かつ安全であることを決定することに応答して、制御デバイス５５０は、車線片寄り操縦１３０を実施するように自律車両５０２に命令し得る。
いくつかの実施形態において、車線片寄り操縦１３０を実施することが実行可能かつ安全であることを決定することに応答して、制御デバイス５５０は、車線片寄り操縦１３０を実施するように自律車両５０２に命令し得る。
【0092】
このために、制御デバイス５５０は、現在の車線１０４ａから中心を外れて運転し、車線マーカ１０６ｂ（すなわち、車両１０８ａが検出された場所と比較して車線１０４ａの他方の側）に向かって片寄ることを自律車両５０２に行わせる。
【0093】
制御デバイス５５０は、車線片寄り量１１０を決定し得る。車線片寄り量１１０は、現在の車線１０４ａの中心線と軌道線１５０との間の距離である。言い換えると、車線片寄り量１１０は、自律車両５０２と車両１０８ａとの間の横方向距離１３８ａが閾値距離１３２に少なくとも等しくなるまで、自律車両５０２が車線１０４ａの中心線からそれる距離である。自律車両５０２は、自律車両５０２と車両１０８ａとの間の横方向距離１３８ａが閾値距離１３２に少なくとも等しくなるまで、車線片寄り操縦１３０を実施し得る。
【0094】
制御デバイス５５０は、自律車両５０２がもはや車両１０８に隣接しなくなるまで、一貫した車線片寄り量１１０を維持し得る。いくつかの実施形態において、制御デバイス５５０は、車両１０８がそれ、横方向距離１３８を変化させる場合であっても、一貫した車線片寄り量１１０を維持し得る。いくつかの実施形態において、制御デバイス５５０は、車両１０８との少なくとも閾値距離１３２を保つために、車線片寄り量１１０を調節し得る。
【0095】
（最小リスク操縦の実施）
いくつかの実施形態において、車線片寄り操縦１３０を実施することが実行可能ではない（および、実施されることが安全ではない）ことを決定することに応答して、制御デバイス５５０は、最小リスク操縦１４０を実施するように自律車両５０２に命令し得る。最小リスク操縦１４０は、自律車両５０２と車両１０８ａとが互いに隣接しなくなるまで、他の操縦の中でもとりわけ、自律車両５０２の速度を落とすこと、自律車両５０２の速度を増すことを含み得る。
いくつかの実施形態において、車線片寄り操縦１３０を実施することが実行可能ではない（および、実施されることが安全ではない）ことを決定することに応答して、制御デバイス５５０は、最小リスク操縦１４０を実施するように自律車両５０２に命令し得る。最小リスク操縦１４０は、自律車両５０２と車両１０８ａとが互いに隣接しなくなるまで、他の操縦の中でもとりわけ、自律車両５０２の速度を落とすこと、自律車両５０２の速度を増すことを含み得る。
【0096】
自律車両５０２のいずれかの側にある車両１０８ａに遭遇する例では、制御デバイス５５０が、車両１０８ａの速度が自律車両５０２の速度を上回ることを決定する場合、最小リスク操縦１４０は、自律車両５０２の速度を落とし、車両１０８ａに自律車両５０２を通り過ぎさせることを含み得る。別の例では、制御デバイス５５０が、車両１０８ａの速度が自律車両５０２の速度未満であることを決定する場合、最小リスク操縦１４０は、自律車両５０２の速度を増すことを含み得る。別の例では、車両１０８ａが自律車両５０２の後方にある場合、最小リスク操縦１４０は、自律車両５０２の速度を増すことを含み得る。別の例では、車両１０８ａが自律車両５０２の前にある場合、最小リスク操縦１４０は、自律車両５０２の速度を落とすことを含み得る。
【0097】
いくつかの実施形態において、制御デバイス５５０は、車線片寄り操縦が実行可能かつ安全であることが決定される場合、車線片寄り操縦１３０に加えて、最小リスク操縦１４０を実施し得る。
【0098】
（自律車両の前かついずれかの側の車両への遭遇）
別の使用事例では、制御デバイス５５０が、物体検出機械学習モジュール１１２を実装することによって、センサデータ１３４から車両１０８ｂの存在を検出し、車両１０８ｂが自律車両５０２の前かつ自律車両５０２によって進行される車線１０４ａのいずれかの側で検出されると仮定する。
別の使用事例では、制御デバイス５５０が、物体検出機械学習モジュール１１２を実装することによって、センサデータ１３４から車両１０８ｂの存在を検出し、車両１０８ｂが自律車両５０２の前かつ自律車両５０２によって進行される車線１０４ａのいずれかの側で検出されると仮定する。
【0099】
制御デバイス５５０は、下で説明されるように、車両１０８ｂを避けるために車線片寄り操縦１３０を実施するように自律車両５０２に命令するかどうか、車線片寄り操縦１３０が実行可能かつ安全であるかどうかを決定し、車線片寄り操縦１３０が実行可能かつ安全であることが決定される場合、車線片寄り操縦１３０を実施するように自律車両５０２に命令し得る。
【0100】
このプロセスでは、制御デバイス５５０は、センサデータ１３４を分析することによって、自律車両５０２と車両１０８ｂとの間の横方向距離１３８ｂを決定し得る。制御デバイス５５０は、横方向距離１３８ｂを閾値距離１３２と比較し得る。
【0101】
図１の例では、制御デバイス５５０は、自律車両５０２と車両１０８ｂとの間の横方向距離１３８ｂが閾値距離１３２未満であることを決定し得る。図示される例では、制御デバイス５５０は、車両１０８ｂが、自律車両５０２と車両１０８ｂとの間の車線マーカ１０６ａのあまりにも近くで運転していることを決定し得る。例えば、制御デバイス５５０は、車両１０８ｂと車線マーカ１０６ａとの間の距離１６０が、閾値未満、例えば、２０インチ、４０インチ、または任意の他の適切な距離未満であることを決定し得る。
【0102】
応答して、制御デバイス５５０は、車線片寄り操縦１３０を実施するように自律車両５０２に命令すべきかどうかを決定し得る。車両１０８ａの例に関して上で説明されるものと同様、制御デバイス５５０が車線片寄り操縦１３０を実施することが実行可能かつ安全であることを決定する場合、制御デバイス５５０は、車線片寄り操縦１３０を実施するように自律車両５０２に命令し得る。そうでなければ、制御デバイス５５０は、最小リスク操縦１４０を実施するように自律車両５０２に命令し得る。これらの動作は、下で説明される。
【0103】
（車線片寄り操縦を実施することが実行可能であるかどうかの決定）
いくつかの実施形態において、制御デバイス５５０は、下で説明されるように、横方向距離１３８ｂ、縦方向距離１５６、車線片寄り操縦１３０が実行される場合の自律車両５０２の軌道１５０、および車両１０８ｂの軌道１５８に基づいて、車線片寄り操縦１３０を実施することが閾値期間１４８内に実行可能であるかどうかを決定し得る。
いくつかの実施形態において、制御デバイス５５０は、下で説明されるように、横方向距離１３８ｂ、縦方向距離１５６、車線片寄り操縦１３０が実行される場合の自律車両５０２の軌道１５０、および車両１０８ｂの軌道１５８に基づいて、車線片寄り操縦１３０を実施することが閾値期間１４８内に実行可能であるかどうかを決定し得る。
【0104】
制御デバイス５５０は、センサデータ１３４から自律車両５０２と車両１０８ｂとの間の縦方向距離１５６を決定し得る。
【0105】
制御デバイス５５０は、上で説明されるものと同様、自律車両５０２の速度および位置に基づいて、車線片寄り操縦１３０が実施される場合の自律車両５０２の軌道１５０を決定し得る。同様に、制御デバイス５５０は、車両１０８ｂの位置および速度（または推定速度）に基づいて、車両１０８ｂの軌道１５８を決定し得る。
【0106】
制御デバイス５５０は、自律車両５０２が軌道１５０を辿り、車両１０８ｂが軌道１５８を辿った場合の自律車両５０２と車両１０８ｂとの間の将来の横方向距離１３８ｂを予測する。
【0107】
制御デバイス５５０は、予測された将来の横方向距離１３８ｂを閾値距離１３２と比較し得る。制御デバイス５５０が、予測された将来の横方向距離１３８ｂが閾値期間１４８内に閾値距離１３２以上であろうことを決定する場合、制御デバイス５５０は、車線片寄り操縦１３０が実施されることができることを決定し得る。応答して、制御デバイス５５０は、（安全であることが決定される場合）車線片寄り操縦１３０を実施するように自律車両５０２に命令し得る。
【0108】
いくつかの実施形態において、制御デバイス５５０が、予測された将来の横方向距離１３８ｂが閾値期間１４８内に閾値距離１３２未満であろうことを決定する場合、制御デバイス５５０は、車線片寄り操縦１３０が閾値期間１４８内に実施されることができないことを決定し得る。応答して、制御デバイス５５０は、最小リスク操縦１４０を実施するように自律車両５０２に命令し得る。
【0109】
別の実施形態において、車両１０８ａに遭遇する例示的使用事例に関して上で説明されるものと同様、制御デバイス５５０が、予測された将来の横方向距離１３８ｂが閾値期間１４８内に閾値距離１３２未満であろうことを決定する場合、制御デバイス５５０は、一時的に隣接する車線１０４ｃへ越えることが安全であるかどうかを決定し得る。一時的に車線１０４ｃへ越えることが安全であることが決定される場合、制御デバイス５５０は、自律車両５０２と車両１０８ｂとの間の横方向距離１３８ｂが、閾値距離１３２に少なくとも等しくなるまで、車線マーカ１０６ｂを越えて自律車両５０２を運転し得る。自律車両５０２と車両１０８ｂとがもはや互いに隣接していないと、制御デバイス５５０は、その元の車線１０４ａに戻るように自律車両５０２を運転し得る。
【0110】
（車線片寄り操縦を実施することが安全であるかどうかの決定）
いくつかの実施形態において、制御デバイス５５０は、道路条件データ１５４（例えば、交通データおよび天候データ）および／または周辺車両１０８に関連付けられた履歴運転挙動１６２に基づいて、車線片寄り操縦１３０を実施することが安全であるかどうかを決定し得る。このために、道路１０２に沿って進行する間、制御デバイス５５０は、道路１０２上の車両１０８に関連付けられた運転挙動１６２を記録し得る。
いくつかの実施形態において、制御デバイス５５０は、道路条件データ１５４（例えば、交通データおよび天候データ）および／または周辺車両１０８に関連付けられた履歴運転挙動１６２に基づいて、車線片寄り操縦１３０を実施することが安全であるかどうかを決定し得る。このために、道路１０２に沿って進行する間、制御デバイス５５０は、道路１０２上の車両１０８に関連付けられた運転挙動１６２を記録し得る。
【0111】
一例では、制御デバイス５５０は、車両１０８の運転パターン予測１６４が閾値パーセンテージ未満、例えば、７０％、６０％等未満である、すなわち、車両１０８の運転パターンが非常に予測不可能であることが決定される場合、車線片寄り操縦１３０を実施することが安全ではないことを決定し得る。制御デバイス５５０は、履歴運転挙動１６２に基づいて、運転パターン予測１６４を決定し得る。別の例では、制御デバイス５５０は、車両１０８の履歴運転挙動１６２が、車両１０８が１つ以上の車線１０４に侵入していること、またはそれを侵略していること、または車線マーカ１０６のあまりにも近くで運転している（例えば、車線マーカ１０６からの閾値距離未満で運転している）ことを示すことが決定される場合、車線片寄り操縦１３０を実施することが安全ではないことを決定し得る。
【0112】
車両１０８ｂに関する一例では、制御デバイス５５０は、車両１０８ｂの履歴運転挙動１６２が、車両１０８ｂが１つ以上の車線１０４に侵入していること、またはそれを侵略していることを示すことを決定し得る。車両１０８ｂに関する別の例では、制御デバイス５５０は、車両１０８ｂの履歴運転挙動１６２が、車両１０８ｂが車線マーカ１０６のあまりにも近くで（例えば、車線マーカ１０６からの閾値距離未満で）運転していることを示すことを決定し得る。
【0113】
そのような場合、制御デバイス５５０は、車線片寄り操縦１３０を実施することが安全ではないことを決定し得る。
【0114】
いくつかの実施形態において、制御デバイス５５０は、例えば、道路１０２上の交通渋滞または望ましくない天候条件等の道路条件１５４に起因して、車線片寄り操縦１３０が閾値期間１４８内に実施されることができないことが決定される場合、車線片寄り操縦１３０を実施することが安全ではないことを決定し得る。
【0115】
（自律車両の前の停止車両への遭遇）
別の使用事例では、制御デバイス５５０が、物体検出機械学習モジュール１１２を実装することによって、センサデータ１３４から車両１０８ｃの存在を検出し、車両１０８ｃが、自律車両５０２によって進行される道路１０２のわきで自律車両の前に停止されていると仮定する。同様に、制御デバイス５５０は、センサデータ１３４から道路１０２のわきの人物の存在を検出し得る。
別の使用事例では、制御デバイス５５０が、物体検出機械学習モジュール１１２を実装することによって、センサデータ１３４から車両１０８ｃの存在を検出し、車両１０８ｃが、自律車両５０２によって進行される道路１０２のわきで自律車両の前に停止されていると仮定する。同様に、制御デバイス５５０は、センサデータ１３４から道路１０２のわきの人物の存在を検出し得る。
【0116】
類似する使用事例では、センサ５４６は、１）道路の少なくとも一部を占有している、２）道路１０２の車線１０４を侵略している、３）緊急車線上にある、または、４）車線マーカ１０６ｂの他方の側にあるが、車線マーカ１０６ｂにあまりにも近い（例えば、物体１４２と車線マーカ１０６ｂとの間の距離が、２０インチ、４０インチ等の閾値未満である）道路１０２のわきの任意の静止物体１４２を検出し得る。静止物体１４２は、工事用コーン、工事用障壁、工事作業員、工事用機器、歩行者、車両、および／または任意の他の物体１４２を含み得る。
【0117】
制御デバイス５５０は、下で説明されるように、車両１０８ｃを避けるために車線片寄り操縦１３０を実施するように自律車両５０２に命令するかどうか、車線片寄り操縦１３０が実行可能かつ安全であるかどうかを決定し、車線片寄り操縦１３０が実行可能かつ安全であることが決定される場合、車線片寄り操縦１３０を実施するように自律車両５０２に命令し得る。
【0118】
このプロセスでは、制御デバイス５５０は、センサデータ１３４を分析することによって、自律車両５０２と車両１０８ｃとの間の横方向距離１３８ｃを決定し得る。制御デバイス５５０は、横方向距離１３８ｃを閾値距離１３２と比較し得る。
【0119】
図１の例では、制御デバイス５５０は、自律車両５０２と車両１０８ｃとの間の横方向距離１３８ｃが閾値距離１３２未満であることを決定し得る。図示される例では、制御デバイス５５０は、横方向距離１３８ｃが自律車両５０２と車線境界１０６ｂとの間の距離１３６ｂ未満であることを決定することに基づいて、車両１０８ｃが車線境界１０６ｂを越えていることを決定する。
【0120】
応答して、制御デバイス５５０は、車線片寄り操縦１３０を実施するように自律車両５０２に命令すべきかどうかを決定し得る。車両１０８ａの例に関して上で説明されるものと同様、制御デバイス５５０が、車線片寄り操縦１３０を実施することが実行可能かつ安全であることを決定する場合、制御デバイス５５０は、車線片寄り操縦１３０を実施するように自律車両５０２に命令し得る。そうでなければ、制御デバイス５５０は、最小リスク操縦１４０を実施するように自律車両５０２に命令し得る。これらの動作は、下で説明される。
【0121】
（車線片寄り操縦を実施することが実行可能であるかどうかの決定）
いくつかの実施形態において、制御デバイス５５０は、下で説明されるように、横方向距離１３８ｃ、縦方向距離１６６、車線片寄り操縦１３０が実行される場合の自律車両５０２の軌道１５０、および車線片寄り操縦１３０を実施するために自律車両５０２の他方の側に十分な余裕または距離１３６ａがあるかどうかを決定することに基づいて、車線片寄り操縦１３０を実施することが閾値期間１４８内に実行可能であるかどうかを決定し得る。
いくつかの実施形態において、制御デバイス５５０は、下で説明されるように、横方向距離１３８ｃ、縦方向距離１６６、車線片寄り操縦１３０が実行される場合の自律車両５０２の軌道１５０、および車線片寄り操縦１３０を実施するために自律車両５０２の他方の側に十分な余裕または距離１３６ａがあるかどうかを決定することに基づいて、車線片寄り操縦１３０を実施することが閾値期間１４８内に実行可能であるかどうかを決定し得る。
【0122】
制御デバイス５５０は、軌道１５０を決定することに関して上で説明されるものと同様、車線片寄り操縦１３０が実施される場合、自律車両５０２の速度および位置に基づいて、自律車両５０２の軌道１６６を決定し得る。
【0123】
制御デバイス５５０は、自律車両５０２が軌道１６６を辿った場合の自律車両５０２と車線１０８ｃとの間の将来の横方向距離１３８ｃを予測する。制御デバイス５５０は、予測された将来の横方向距離１３８ｃを閾値距離１３２と比較し得る。
【0124】
制御デバイス５５０が、予測された将来の横方向距離１３８ｃが閾値期間１４８内に閾値距離１３２以上であろうことを決定する場合、制御デバイス５５０は、車線片寄り操縦１３０が実施されることができることを決定し得る。応答して、制御デバイス５５０は、（安全であることが決定される場合）車線片寄り操縦１３０を実施し得る。
【0125】
いくつかの実施形態において、制御デバイス５５０は、それらのサイズに基づいて、車両１０８の分類を決定し得る。例えば、制御デバイス５５０は、バス等の特大の車両１０８を第１のクラスに、ファミリーカー等の通常サイズの車両１０８を第２のクラスになど、分類し得る。したがって、車線片寄り操縦１３０を実施するかどうかを決定することは、遭遇車両１０８が属する特定のクラスにさらに基づき得る。
【0126】
いくつかの実施形態において、制御デバイス５５０が、予測された将来の横方向距離１３８ｃが閾値期間１４８内に閾値距離１３２未満であろうことを決定する場合、制御デバイス５５０は、車線片寄り操縦１３０が閾値期間１４８内に実施されることができないことを決定し得る。応答して、制御デバイス５５０は、最小リスク操縦１４０を実施するように自律車両５０２に命令し得る。別の実施形態において、車両１０８ａに遭遇する例示的使用事例に関して上で説明されるものと同様、制御デバイス５５０が、予測された将来の横方向距離１３８ｃが閾値期間１４８内に閾値距離１３２未満であろうことを決定する場合、制御デバイス５５０は、隣接する車線１０４ｄへ越えることが安全であるかどうかを決定し得る。
【0127】
（車線片寄り操縦を実装するための例示的方法）
図２は、自律車両５０２のための車線片寄り操縦１３０を実装する方法２００の例示的フローチャートを図示する。修正、追加、または省略が、方法２００に行われ得る。方法２００は、より多い、より少ない、または他の動作を含み得る。例えば、動作は、並行して、または任意の好適な順序において、実施され得る。随時、自律車両５０２、制御デバイス５５０、またはそのうちのいずれかのコンポーネントが、動作を実施するものとして議論されるが、任意の好適なシステムまたはシステムのコンポーネントが、方法２００の１つ以上の動作を実施し得る。例えば、方法２００の１つ以上の動作は、少なくとも部分的に１つ以上のプロセッサ（例えば、図１および５から、それぞれ、プロセッサ１２２および５７０）によって起動されると、動作２０２－２１８を１つ以上のプロセッサに実施させ得る非一過性有形機械読み取り可能な媒体（例えば、図１および５から、それぞれ、メモリ１２６およびデータ記憶装置５９０）上に記憶される図１および５からのそれぞれのソフトウェア命令１２８および処理命令５８０の形態において実装され得る。
図２は、自律車両５０２のための車線片寄り操縦１３０を実装する方法２００の例示的フローチャートを図示する。修正、追加、または省略が、方法２００に行われ得る。方法２００は、より多い、より少ない、または他の動作を含み得る。例えば、動作は、並行して、または任意の好適な順序において、実施され得る。随時、自律車両５０２、制御デバイス５５０、またはそのうちのいずれかのコンポーネントが、動作を実施するものとして議論されるが、任意の好適なシステムまたはシステムのコンポーネントが、方法２００の１つ以上の動作を実施し得る。例えば、方法２００の１つ以上の動作は、少なくとも部分的に１つ以上のプロセッサ（例えば、図１および５から、それぞれ、プロセッサ１２２および５７０）によって起動されると、動作２０２－２１８を１つ以上のプロセッサに実施させ得る非一過性有形機械読み取り可能な媒体（例えば、図１および５から、それぞれ、メモリ１２６およびデータ記憶装置５９０）上に記憶される図１および５からのそれぞれのソフトウェア命令１２８および処理命令５８０の形態において実装され得る。
【0128】
方法２００は、制御デバイス５５０が自律車両５０２に関連付けられたセンサ５４６からセンサデータ１３４を受信する動作２０２において開始される。制御デバイス５５０は、連続的に、周期的に（例えば、１秒毎、５秒毎、または任意の好適な持続時間）、および／または要求に応じて、センサ５４６からセンサデータ１３４を受信し得る。
【0129】
動作２０４では、制御デバイス５５０は、センサデータ１３４から車両１０８の存在を検出し得る。例えば、制御デバイス５５０は、センサデータ１３４から車両１０８を検出するために、物体検出機械学習モジュール１１２を実装し得る。制御デバイス５５０は、図１に説明される車両１０８ａ、１０８ｂ、または１０８ｃのうちのいずれかの存在を検出し得る。同様に、制御デバイス５５０は、センサデータ１３４から任意の障害物／物体１４２および／または非プレーヤーキャラクター１４４の存在を検出し得る。
【0130】
動作２０６では、制御デバイス５５０は、自律車両５０２と車両１０８との間の横方向距離１３８を決定し得る。例えば、制御デバイス５５０は、図１に説明されるものと同様、自律車両５０２と車両１０８ａ、１０８ｂ、および１０８ｃの各々との間の横方向距離１３８ａ、１３８ｂ、または１３８ｃをそれぞれ決定し得る。
【0131】
動作２０８では、制御デバイス５５０は、横方向距離１３８を自律車両５０２からの閾値距離１３２と比較し得る。制御デバイス５５０は、図１に説明されるものと同様、閾値距離１３２を定義し得る。
【0132】
動作２１０では、制御デバイス５５０は、自律車両５０２と車両１０８との間の横方向距離１３８が閾値距離１３２未満であるかどうかを決定し得る。このプロセスでは、制御デバイス５５０は、車線片寄り操縦１３０を実施するように自律車両５０２に命令すべきかどうかを決定し得る。制御デバイス５５０が、自律車両５０２と車両１０８との間の横方向距離１３８が閾値距離１３２未満であることを決定する場合、方法２００は、動作２１２に進み得る。そうでなければ、方法２００は、動作２０２に戻る。言い換えると、制御デバイス５５０が、自律車両５０２と車両１０８との間の横方向距離１３８が閾値距離１３２以上であることを決定する場合、制御デバイス５５０は、自律車両５０２が車両１０８から安全な距離を保っていることを決定し得る。したがって、制御デバイス５５０は、自律車両５０２と他の車両１０８（または物体１４２）との間の距離を監視および評価し続け得る。
【0133】
動作２１２では、制御デバイス５５０は、車線片寄り操縦１３０が実行可能であるかどうかを決定し得る。
【0134】
いくつかの実施形態において、制御デバイス５５０は、車線片寄り操縦１３０が閾値期間１４８内に実施されることができることが決定される場合、車線片寄り操縦１３０が実行可能であることを決定し得る。言い換えると、制御デバイス５５０は、図１に説明されるものと同様、車線片寄り操縦１３０を実施することによって、自律車両５０２と車両１０８との間の将来の横方向距離１３８が、閾値期間１４８内に閾値距離１３２に少なくとも等しくなるであろう場合、車線片寄り操縦１３０が実行可能であることを決定し得る。
【0135】
いくつかの実施形態において、制御デバイス５５０は、道路構造に基づいて、車線片寄り操縦１３０が実行可能であるかどうかを決定し得る。例えば、道路１０２が、高い湾曲（例えば、６０度、７０度等を上回る）を有する場合、制御デバイス５５０は、車線片寄り操縦１３０が実行可能ではないことを決定し得る。制御デバイス５５０が、車線片寄り操縦１３０が実行可能であることを決定する場合、方法２００は、動作２１６に進み得る。そうでなければ、方法２００は、動作２１４に進み得る。
【0136】
動作２１４では、制御デバイス５５０は、最小リスク操縦１４０を実施するように自律車両５０２に命令し得る。例えば、最小リスク操縦１４０は、自律車両５０２と車両１０８とがもはや互いに隣接しなくなるまで、自律車両５０２の速度を落とすことまたは増すことを含み得る。
【0137】
動作２１６では、制御デバイス５５０は、車線片寄り操縦１３０を実施することが安全であるかどうかを決定し得る。
【0138】
いくつかの実施形態において、制御デバイス５５０は、車両１０８に関連付けられた履歴運転挙動１６２に基づいて、車線片寄り操縦１３０を実施することが安全であるかどうかを決定し得る。例えば、図１に説明されるものと同様、制御デバイス５５０が、車両１０８に関連付けられた履歴運転挙動１６２が、車両１０８の運転挙動が非常に予測不可能であることを示す場合、例えば、車両１０８の運転パターン予測１６４が、６０％、５５％等の閾値パーセンテージ未満であることを決定する場合、制御デバイス５５０は、車線片寄り操縦１３０を実施することが安全ではないことを決定し得る。
【0139】
別の例では、制御デバイス５５０は、道路１０２上の交通および天候等の道路条件１５４に基づいて、車線片寄り操縦１３０を実施することが安全であるかどうかを決定し得る。例えば、制御デバイス５５０が、車線片寄り操縦１３０を実施することによって、別の車両１０８との衝突のリスクが閾値パーセンテージ（例えば、１０％、１５％等を上回る）より大きくなり得る程度まで、道路１０２上に交通渋滞があること、および／または、悪天候条件があることを決定する場合、制御デバイス５５０は、車線片寄り操縦１３０を実施することが安全ではないことを決定し得る。車線片寄り操縦１３０を実施することが安全ではないことが決定される場合、方法２００は、動作２１４に進み得る。そうでなければ、方法２００は、動作２１８に進み得る。
【0140】
動作２１８では、制御デバイス５５０は、車線片寄り操縦１３０を実施するように自律車両５０２に命令し得る。このプロセスでは、制御デバイス５５０は、図１の上で説明されるものと同様、車両１０８と自律車両５０２との間の横方向距離１３８が、閾値距離１３２に少なくとも等しくなるまで、自律車両５０２を車両１０８に対して反対方向に向かって現在の車線１０４ａ内で（車線片寄り量１１０の距離を伴って）中心を外れて運転する。
【0141】
（曲がった道路を通り抜けるための車線片寄り操縦を実装するための例示的システム）
図３は、自律車両５０２が曲がった道路３０２を通り抜けるための車線片寄り操縦１３０を実装するためのシステム３００の実施形態を図示する。図３は、自律車両５０２によって進行される曲がった道路３０２の簡略化された略図をさらに図示する。いくつかの実施形態において、システム３００は、自律車両５０２とそのコンポーネントとを備え、コンポーネントは、制御デバイス５５０およびセンサ５４６を含む。
図３は、自律車両５０２が曲がった道路３０２を通り抜けるための車線片寄り操縦１３０を実装するためのシステム３００の実施形態を図示する。図３は、自律車両５０２によって進行される曲がった道路３０２の簡略化された略図をさらに図示する。いくつかの実施形態において、システム３００は、自律車両５０２とそのコンポーネントとを備え、コンポーネントは、制御デバイス５５０およびセンサ５４６を含む。
【0142】
制御デバイス５５０は、メモリ１２６と信号通信するプロセッサ１２２を備えている。メモリ１２６は、プロセッサ１２２によって実行されると、本明細書に説明される１つ以上の機能を制御デバイス５５０に実施させるソフトウェア命令３１２を記憶し得る。例えば、ソフトウェア命令３１２が、実行されると、プロセッサ１２２は、曲がった道路３０２を通り抜けるための車線片寄り操縦１３０を実装する。システム３００は、示されるように、または任意の他の好適な構成において構成され得る。
【0143】
一般に、システム３００は、自律車両５０２が例示的な図示される曲がった道路３０２等の曲がった道路に接近していることを検出することに応答して、および／または、例えば、直線道路上であっても自律車両５０２を横断して進む風に起因して、自律車両５０２のトレーラ３１８が直線から振れ、またはそれ、自律車両５０２のセミトラックトラクタユニット３１６とトレーラ３１８との間のトレーラ角度３４２を引き起こすとき、車線片寄り操縦１３０を実装するように構成され得る。セミトラックトラクタユニット３１６は、同義的に、本明細書では、自律車両５０２の運転室３１６と称される。
【0144】
図１に簡潔に説明されるように、ある場合、自律車両５０２が、曲がった道路３０２上の曲がった車線３０４上で運転しているとき、自律車両５０２のトレーラ３１８は、不注意にも、曲がった車線３０４の中心線からそれ、または振れ得る。
【0145】
ある場合、曲がった道路３０２上の自律車両５０２と車両との間の距離は、自律車両５０２のトレーラ３１８が曲がった車線３０４の中心線からそれることに起因して、閾値距離１３２未満になり得る。同様に、風が、自律車両５０２を横断して進んでいるとき（自律車両５０２が、曲がった道路または直線道路のいずれかの上にあるとき）、風は、自律車両５０２のトレーラ３１８に現在の車線の中心線からそれさせ、または振れさせ、自律車両５０２のトレーラ３１８と運転室３１６との間のトレーラ角度３４２を引き起こさせ得る。例えば、曲がった道路または直線道路上の自律車両５０２と車両との間の距離は、自律車両５０２のトレーラ３１８が曲がった車線または直線車線の中心線からそれることに起因して、閾値距離１３２未満になり得る。
【0146】
これらの状況は、曲がった道路または直線道路上の自律車両５０２および自律車両５０２のいずれかの側の車両のために危険な運転条件につながり得る。そのような場合、制御デバイス５５０は、自律車両５０２が側車線を侵略しないように、自律車両５０２を曲がった車線３０４内で中心を外れて運転するために、車線片寄り操縦１３０を実装し得る。言い換えると、制御デバイス５５０は、運転室３１６またはトレーラ３１８のいずれも側車線の中にそれないように、車線片寄り操縦１３０を実装し得る。
【0147】
このために、制御デバイス５５０は、合計車線片寄り調節量３２０を計算し、合計車線片寄り調節量３２０は、車線片寄り操縦１３０を実施するために現在の車線内で中心を外れて自律車両５０２を運転する距離である。自律車両５０２を現在の車線３０４内で中心を外れて運転すべき距離（すなわち、合計車線片寄り調節量３２０）を計算するプロセスは、システム３００の動作フローと併せて下でさらに説明される。
【0148】
簡潔に言うと、合計車線片寄り調節量３２０を計算するために、制御デバイス５５０は、道路湾曲３２８に関連付けられた第１の車線片寄り調節量３３０を計算し、トレーラ角度３４２に関連付けられた第２の車線片寄り調節量３４０を計算し、それらを一緒に組み合わせる。第１の車線片寄り調節量３３０を計算することにおいて、トレーラ角度３４２は、ゼロであるように表され（または仮定され）、制御デバイス５５０は、第１の車線片寄り調節量３３０を単独で計算する。第２の車線片寄り調節量３４０を計算することにおいて、道路３０２は、直線であるように表され（または仮定され）、制御デバイス５５０は、第２の車線片寄り調節量３４０を単独で計算する。本開示では、第１の車線片寄り調節量３３０は、同義的に、本明細書では、第１の車線片寄り調節距離量３３０と称され得、第２の車線片寄り調節量３４０は、同義的に、本明細書では、第２の車線片寄り調節距離量３４０と称され得、合計車線片寄り調節量３２０は、同義的に、本明細書では、合計車線片寄り調節距離量３２０と称され得る。
【0149】
ある実施形態において、図１のシステム１００または図３のシステム３００は、図１に説明される動作フローの１つ以上の動作、図２に説明される方法２００の１つ以上の動作、図３に説明される動作フローの１つ以上の動作、および図４に説明される方法４００の１つ以上の動作を実施し得る。
【0150】
ある実施形態において、システムは、図１のシステム１００および図３のシステム３００の１つ以上のコンポーネントを含み得、図１に説明される動作フローの１つ以上の動作、図２に説明される方法２００の１つ以上の動作、図３に説明される動作フロー３００の１つ以上の動作、および図４に説明される方法４００の１つ以上の動作を実施するように構成され得る。
【0151】
（システムコンポーネント）
制御デバイス５５０の側面は、図１および２に説明され、追加の側面が、下で説明される。メモリ１２６は、ソフトウェア命令３１２、道路半径３２２、トレーラ角度３４２、トレーラ長３２６、車線片寄り操縦１３０、マップデータ１１４、センサデータ３１４、第１の車線片寄り調節量３３０、第２の車線片寄り調節量３４０、合計車線片寄り調節量３２０、車線片寄り量１１０、最終車線片寄り量３５０、トレーラ片寄り量３５２、および閾値距離１３２を記憶するようにさらに構成され得る。
制御デバイス５５０の側面は、図１および２に説明され、追加の側面が、下で説明される。メモリ１２６は、ソフトウェア命令３１２、道路半径３２２、トレーラ角度３４２、トレーラ長３２６、車線片寄り操縦１３０、マップデータ１１４、センサデータ３１４、第１の車線片寄り調節量３３０、第２の車線片寄り調節量３４０、合計車線片寄り調節量３２０、車線片寄り量１１０、最終車線片寄り量３５０、トレーラ片寄り量３５２、および閾値距離１３２を記憶するようにさらに構成され得る。
【0152】
下記の対応する説明は、自律車両５０２が曲がった道路３０２に接近しているときに車線片寄り操縦１３０を実装するためのシステム３００の動作フローを説明する。
【0153】
（曲がった道路を通り抜けるための車線片寄り操縦を実装するための動作フロー）
システム３００の動作フローは、制御デバイス５５０が、自律車両５０２が曲がった道路３０２に接近していることを決定し得るときに開始される。
システム３００の動作フローは、制御デバイス５５０が、自律車両５０２が曲がった道路３０２に接近していることを決定し得るときに開始される。
【0154】
いくつかの実施形態において、制御デバイス５５０は、マップデータ１１４を分析することに基づいて、自律車両５０２が曲がった道路３０２に接近していることを決定し得る。マップデータ１１４は、図１に説明される。例えば、マップデータ１１４は、自律車両５０２が運転している都市の仮想マップを含み得る。マップデータ１１４は、自律車両５０２の前方の１つ以上の道路を含み得る。制御デバイス５５０は、自律車両５０２の前方の１つ以上の道路の形状を決定するためにマップデータ１１４を分析するために、画像処理アルゴリズム等のデータ処理アルゴリズムを実装し得る。
【0155】
いくつかの実施形態において、制御デバイス５５０は、センサデータ３１４に基づいて、自律車両５０２が曲がった道路３０２に接近していることを決定し得る。このプロセスでは、制御デバイス５５０は、自律車両５０２のセンサ５４６からセンサデータ３１４を受信し得、センサデータ３１４は、自律車両５０２の周囲の環境を説明する。センサデータ３１４は、曲がった道路３０２上の車線マーカ３０６の場所の組を示すデータを含み得る。制御デバイス５５０は、センサデータ３１４を処理し、センサデータ３１４から車線マーカ３０６の場所の組を決定するために、物体検出機械学習モジュール１６６を実装し得る。制御デバイス５５０は、車線マーカ３０６の場所の組が曲線を辿ることを決定することに基づいて、自律車両５０２が曲がった道路３０２に接近していることを決定し得る。
【0156】
制御デバイス５５０が、自律車両５０２が曲がった道路３０２に接近していることを決定したため、制御デバイス５５０は、車線片寄り操縦１３０を実施するために、自律車両５０２を曲がった車線３０４の中心線から外れて運転すべき距離を決定し得る。このために、制御デバイス５５０は、合計車線片寄り調節量３２０を決定し得る。
【0157】
合計車線片寄り調節量３２０を決定するために、制御デバイス５５０は、第１の車線片寄り調節量３３０と第２の車線片寄り調節量３４０とを組み合わせる。第１の車線片寄り調節量３３０は、道路湾曲３２８に関連付けられ得る。第２の車線片寄り調節量３４０は、トレーラ角度３４２に関連付けられ得る。制御デバイス５５０は、車線片寄り操縦１３０を実施するように自律車両５０２に命令し得、車線片寄り操縦１３０は、合計車線片寄り調節量３２０に基づいて、自律車両５０２を自律車両５０２によって現在進行されている曲がった車線内で中心を外れて運転することを含む。
【0158】
下記の対応する説明は、第１の車線片寄り調節量３３０および第２の車線片寄り調節量３４０を計算することを説明した。
【0159】
（道路湾曲に関連付けられた第１の車線片寄り調節量の計算）
いくつかの実施形態において、第１の車線片寄り調節量３３０を計算することにおいて、トレーラ角度３４２は、ゼロであるように表される。図３に見られ得るように、第１の車線片寄り調節量３３０を計算することにおいて、自律車両５０２の運転室３１６およびトレーラ３１８は、自律車両５０２の運転室３１６とトレーラ３１８との間のトレーラ角度３４２が、ゼロであるように、互いに実質的に一列に整列させられる。
いくつかの実施形態において、第１の車線片寄り調節量３３０を計算することにおいて、トレーラ角度３４２は、ゼロであるように表される。図３に見られ得るように、第１の車線片寄り調節量３３０を計算することにおいて、自律車両５０２の運転室３１６およびトレーラ３１８は、自律車両５０２の運転室３１６とトレーラ３１８との間のトレーラ角度３４２が、ゼロであるように、互いに実質的に一列に整列させられる。
【0160】
第１の車線片寄り調節量３３０を決定するために、制御デバイス５５０は、曲がった道路３０２の道路半径３２２を決定し得る。いくつかの実施形態において、制御デバイス５５０は、マップデータ１１４から道路半径３２２を決定し得る。このプロセスでは、制御デバイス５５０は、曲がった道路３０２が仮想円３２４の円周の一部であるように、マップデータ１１４上の仮想円３２４を決定し得る。言い換えると、道路３０２の中心線は、仮想円３２４の円周の一部であり得る。
【0161】
制御デバイス５５０は、仮想円３２４の中心と、自律車両５０２の運転室３１６が自律車両５０２のトレーラ３１８に接する点３３２との間の距離を計算することによって、曲がった道路３０２の道路半径３２２を決定し得る。制御デバイス５５０は、道路半径３２２および下で説明されるようなトレーラ長３２６を使用して、道路湾曲３２８に関連付けられた第１の車線片寄り調節量３３０を計算する。トレーラ長３２６は、ソフトウェア命令３１２において制御デバイス５５０に提供され得る。
【0162】
いくつかの実施形態において、制御デバイス５５０は、以下の式（１）に従って、第１の車線片寄り調節量３３０を計算し得る。
第１の車線片寄り調節値＝（道路半径２－トレーラ長２）１／２－道路半径 式（１）
第１の車線片寄り調節値＝（道路半径２－トレーラ長２）１／２－道路半径 式（１）
【0163】
式（１）におけるトレーラ長は、トレーラ３１８の長さであるトレーラ長３２６である。
【0164】
いくつかの実施形態において、制御デバイス５５０は、道路湾曲３２８の方向および／または第１の車線片寄り調節量３３０の方向に基づいて、第１の車線片寄り調節量３３０の符号を調節し得る。式（１）から推測され得るように、式（１）を使用して計算された第１の車線片寄り調節量３３０は、常に正であろう。しかしながら、第１の車線片寄り調節量３３０の符号は、道路湾曲３２８の方向および／または第１の車線調節量３３０の方向に基づいて、調節される必要があり得る。
【0165】
図３に図示される例示的状況では、道路湾曲３２８が左方向へのそれである場合、道路湾曲３２８に関連付けられた符号は、正であり、道路湾曲３２８が右方向へのそれである場合、道路湾曲３２８に関連付けられた符号は、負であると仮定される。さらに、第１の車線片寄り調節量３３０が左方向へのそれである場合、第１の車線片寄り調節量３３０の符号は、負であり、第１の車線片寄り調節量３３０が右方向へのそれである場合、第１の車線片寄り調節量３３０の符号は、正であると仮定される。
【0166】
この例では、トレーラ３１８の中間端点が車線３０４の中心線の右側にあるので、第１の車線片寄り調節量３３０は、左方向へのそれである。したがって、第１の車線片寄り調節量３３０の符号は、負である。したがって、道路湾曲３２８の方向が左へのそれであり、第１の車線片寄り調節量３３０の方向が左へのそれであるこの例示的状況では、調節された符号を伴う第１の車線片寄り調節量３３０は、以下の式（２）に従って計算され得る。
調節された符号を伴う第１の車線片寄り調節値＝
（（道路半径２－トレーラ長２）１／２－道路半径））×符号（－道路湾曲） 式（２）
調節された符号を伴う第１の車線片寄り調節値＝
（（道路半径２－トレーラ長２）１／２－道路半径））×符号（－道路湾曲） 式（２）
【0167】
式（２）における符号（道路湾曲）は、道路湾曲３２８に関連付けられた符号を示す。
【0168】
（トレーラ角度に関連付けられた第２の車線片寄り調節量の計算）
いくつかの実施形態において、第２の車線片寄り調節量３４０を計算することにおいて、道路３０２は、直線であるように表される。図３に見られ得るように、第２の車線片寄り調節量３４０を計算することにおいて、自律車両５０２は、直線３４８上にあると仮定される。直線３４８は、直線であると仮定される道路の中心線であり得る。
いくつかの実施形態において、第２の車線片寄り調節量３４０を計算することにおいて、道路３０２は、直線であるように表される。図３に見られ得るように、第２の車線片寄り調節量３４０を計算することにおいて、自律車両５０２は、直線３４８上にあると仮定される。直線３４８は、直線であると仮定される道路の中心線であり得る。
【0169】
第２の車線片寄り調節量３４０を計算するために、制御デバイス５５０は、トレーラ３１８と運転室３１６との間のトレーラ角度３４２を決定し得る。制御デバイス５５０は、センサ５４６から受信されたセンサデータ３１４からトレーラ角度３４２を決定し得、センサ５４６は、機械的回転を測定し、それらをスケーリングされた電気信号に変換することによって、トレーラ３１８と運転室３１６との間のトレーラ角度３４２を測定するように構成され得る。制御デバイス５５０は、下で説明されるように、トレーラ角度３４２およびトレーラ長３２６を使用して、トレーラ角度３４２に関連付けられた第２の車線片寄り調節量３４０を計算する。
【0170】
いくつかの実施形態において、制御デバイス５５０は、以下の式（３）に従って、第２の車線片寄り調節量３４０を計算し得る。
第２の車線片寄り調節値＝トレーラ長×ｓｉｎ（トレーラ角度） 式（３）
第２の車線片寄り調節値＝トレーラ長×ｓｉｎ（トレーラ角度） 式（３）
【0171】
いくつかの実施形態において、制御デバイス５５０は、トレーラ角度３４２の方向および／または第２の車線片寄り調節量３４０の方向に基づいて、第２の車線片寄り調節量３４０の符号を調節し得る。
【0172】
トレーラ角度３４２の符号は、トレーラ３１８が直線３４８からそれている方向に依存し得る。例えば、トレーラ３１８が左方向に振れた場合、トレーラ角度３４２に関連付けられた符号は、負であり、トレーラ３１８が右方向に振れた場合、トレーラ角度３４２に関連付けられた符号は、正である。さらに、第２の車線片寄り調節量３４０が左方向へのそれである場合、第２の車線片寄り調節量３４０の符号は、負であり、第２の車線片寄り調節量３４０が右方向へのそれである場合、第２の車線片寄り調節量３４０の符号は、正である。
【0173】
図３に図示される例示的状況では、トレーラ３１８は、左方向にそれさせられているので、第２の車線片寄り調節量３４０の方向は、右へのそれである。したがって、第２の車線片寄り調節量３４０の右方向は、第２の車線片寄り調節量３４０の符号が正であることを意味する。
【0174】
したがって、トレーラ角度３４２の方向が左へのそれであり、第２の車線片寄り調節量３４０の方向が右へのそれであるこの例では、制御デバイス５５０は、以下の式（４）に従って、調節された符号を伴う第２の車線片寄り調節量３４０を計算し得る。
割り当てられた符号を伴う第２の車線片寄り調節値＝
－トレーラ長×ｓｉｎ（トレーラ角度） 式（４）
割り当てられた符号を伴う第２の車線片寄り調節値＝
－トレーラ長×ｓｉｎ（トレーラ角度） 式（４）
【0175】
上で説明されるように、第１の車線片寄り調節量３３０および第２の車線片寄り調節量３４０の各々は、左または右方向に向かうそれであり得、符号に関連付けられている。
【0176】
車線片寄り方向が左へのそれである場合、その車線片寄り調節量に関する符号は、負であり、車線片寄り方向が右へのそれである場合、その車線片寄り調節量の符号は、正である。合計車線片寄り調節量３２０の方向および量は、第１の車線片寄り調節量３３０および第２の車線片寄り調節量３４０の各々の符号および量に依存し得る。
【0177】
言い換えると、合計車線片寄り調節量３２０の方向および量は、第１の車線片寄り調節量３３０または第２の車線片寄り調節量３４０のうちのどちらが自律車両５０２に対してより多くの効果を及ぼすかに依存し得る。例えば、第１の車線片寄り調節量３３０が負の符号を有し（すなわち、左方向に向かう）、第２の車線片寄り調節量３４０が正の符号を有し（すなわち、右方向に向かう）、第１の車線片寄り調節量３３０が第２の車線片寄り調節量３４０より大きい場合、合計車線片寄り調節量３２０は、負であろう（すなわち、左方向に向かう）。
【0178】
（車線片寄り操縦の実施）
制御デバイス５５０は、第１の車線片寄り調節量３３０と第２の車線片寄り調節量３４０とを組み合わせることによって、合計車線片寄り調節量３２０を計算する。
制御デバイス５５０は、第１の車線片寄り調節量３３０と第２の車線片寄り調節量３４０とを組み合わせることによって、合計車線片寄り調節量３２０を計算する。
【0179】
合計車線片寄り調節量３２０が計算されると、制御デバイス５５０は、合計車線片寄り調節量３２０を使用して、車線片寄り操縦１３０を実施するように自律車両５０２に命令し得る。この操縦では、制御デバイス５５０は、自律車両５０２が側車線を侵略しないように、計算された合計車線片寄り調節量３２０に基づいて、自律車両５０２を曲がった車線３０４の中心線から外れて運転する。
【0180】
自律車両５０２が、曲がった道路３０２に沿って車両３１０に遭遇する場合、制御デバイス５５０は、道路湾曲３２８および／またはトレーラ角度３４２に関連付けられた車線片寄り調節量３３０および／または３４０を考慮することに加えて、車両３１０から安全な距離を保つことを考慮し得る。
【0181】
このために、制御デバイス５５０は、図１および２に説明されるものと同様、車両３１０から安全な距離を保つための車線片寄り量１１０（すなわち、自律車両５０２と車両３１０との間の距離が、閾値距離１３２に少なくとも等しくなるまで）を決定し得る。制御デバイス５５０は、図３の上で説明されるものと同様、合計車線片寄り調節量３２０も決定し得る。制御デバイス５５０は、合計車線片寄り調節量３２０を図１および２に説明される車線片寄り量１１０と組み合わせ、または加算し、最終車線片寄り量３５０を決定し、自律車両５０２を車線３０４の中心線から外れて運転し得る。
【0182】
曲がった道路３０２上にいかなる車両３１０もない場合、合計車線片寄り調節量３２０は、最終車線片寄り量３５０に等しくあり得る。
【0183】
自律車両５０２が曲がった道路３０２上で車両３１０に遭遇する例示的シナリオが、下で説明される。
【0184】
（曲がった道路上での車両への遭遇）
例示的シナリオでは、自律車両５０２が、曲がった道路３０２上で進行する間に車両３１０に遭遇すると仮定する。そのような場合、制御デバイス５５０は、図１および２に説明されるものと同様、車両３１０から少なくとも閾値距離１３２を保つための車線片寄り量１１０を計算し得る。
例示的シナリオでは、自律車両５０２が、曲がった道路３０２上で進行する間に車両３１０に遭遇すると仮定する。そのような場合、制御デバイス５５０は、図１および２に説明されるものと同様、車両３１０から少なくとも閾値距離１３２を保つための車線片寄り量１１０を計算し得る。
【0185】
制御デバイス５５０は、上で説明されるものと同様、第１の車線片寄り調節量３３０および第２の車線片寄り調節量３４０を計算し、組み合わせることによって、合計車線片寄り調節量３２０も計算し得る。制御デバイス５５０は、車線片寄り量１１０と合計車線片寄り調節量３２０とを組み合わせることによって、最終車線片寄り量３５０を決定し得る。
【0186】
図３の例では、自律車両５０２が、曲がった道路３０２の外側の車両３１０ａに遭遇する場合、制御デバイス５５０は、車線片寄り量１１０を合計車線片寄り調節量３２０に組み合わせ、最終車線片寄り量３５０を計算し得る。
【0187】
自律車両５０２が、曲がった道路３０２の内側の車両３１０ｂに遭遇する場合、制御デバイス５５０は、車線片寄り量１１０を合計車線片寄り調節量３２０に組み合わせないことを決定することもあり、自律車両５０２を車線３０４から中心を外れて運転するために合計車線片寄り調節量３２０のみを使用する。車線片寄り量１１０を合計車線片寄り調節量３２０に組み合わせないことを決定する１つの理由は、自律車両５０２と車両３１０ｂとの間の距離を減らさず、最終車線片寄り量３５０を減らさないためである。
【0188】
（直線道路上での車線片寄り操縦の実施）
いくつかの実施形態において、制御デバイス５５０は、直線道路上で進行する間、車線片寄り操縦１３０を実施するように自律車両５０２に命令すべきかどうかを決定し得る。制御デバイス５５０は、自律車両５０２が曲がった道路３０２に接近していることを決定することに関して上で説明されるものと同様、マップデータ１１４および／またはセンサデータ３１４を分析することによって、自律車両５０２が直線道路に沿って進行していることを決定し得る。したがって、制御デバイス５５０は、道路半径３２２が、閾値距離、例えば、１，０００メートルを上回る等、十分に大きいので、第１の車線片寄り調節量３３０がゼロであることを決定し得る。
いくつかの実施形態において、制御デバイス５５０は、直線道路上で進行する間、車線片寄り操縦１３０を実施するように自律車両５０２に命令すべきかどうかを決定し得る。制御デバイス５５０は、自律車両５０２が曲がった道路３０２に接近していることを決定することに関して上で説明されるものと同様、マップデータ１１４および／またはセンサデータ３１４を分析することによって、自律車両５０２が直線道路に沿って進行していることを決定し得る。したがって、制御デバイス５５０は、道路半径３２２が、閾値距離、例えば、１，０００メートルを上回る等、十分に大きいので、第１の車線片寄り調節量３３０がゼロであることを決定し得る。
【0189】
ある場合、風は、直線道路の中心線からそれるように自律車両５０２のトレーラ３１８を押し得る。そのような場合、制御デバイス５５０は、風が自律車両５０２のトレーラ３１８に直線からそれさせていることを検出し得る。制御デバイス５５０は、トレーラ角度３４２がゼロを上回ることを示すセンサ５４６から受信されたセンサデータ３１４に基づいて、風が自律車両５０２のトレーラ３１８に直線からそれさせていることを決定し得る。応答して、制御デバイス５５０は、トレーラ角度３４２を測定するように構成され得るセンサ５４６から受信されたセンサデータ３１４から風に関連付けられたトレーラ角度３４２を決定し得る。
【0190】
制御デバイス５５０は、式（３）および（４）を使用して上で説明されるものと同様、風によって引き起こされる第２の車線片寄り調節量３４０を計算する。第１の車線片寄り調節量３３０は、ゼロであると決定されるので、制御デバイス５５０は、合計車線片寄り調節量３２０が第２の車線片寄り調節量３４０に等しいことを決定し得る。
【0191】
（トレーラ片寄りを使用した合計車線片寄り調節量の計算）
別の実施形態において、制御デバイス５５０は、下で説明されるような最終車線片寄り量３５０を計算し得る。
別の実施形態において、制御デバイス５５０は、下で説明されるような最終車線片寄り量３５０を計算し得る。
【0192】
本実施形態において、制御デバイス５５０は、以下の式（５）に従って、トレーラ片寄り量３５２を計算し得る。
トレーラ片寄り＝（道路半径２＋トレーラ長２－２×道路半径×トレーラ長×
ｃｏｓ（π／２－トレーラ角度）１／２－道路半径 式（５）
トレーラ片寄り＝（道路半径２＋トレーラ長２－２×道路半径×トレーラ長×
ｃｏｓ（π／２－トレーラ角度）１／２－道路半径 式（５）
【0193】
計算されたトレーラ片寄り量３５２は、正または負であり得る。トレーラ片寄り量３５２が、正であるとき、それは、トレーラ３１８が曲がった道路３０２の外側に向かって片寄らせられること、またはそれさせられることを意味する。トレーラ片寄り量３５２が、負であるとき、それは、トレーラ３１８が曲がった道路３０２の内側に向かって片寄らせられること、またはそれさせられることを意味する。トレーラ角度３４２、道路湾曲３２８、および最終車線片寄り量３５０の各々に関して、正の符号は、左方向を意味し、負の符号は、右方向を意味する。
【0194】
したがって、トレーラ片寄り量３５２の方向または符号は、正しい車線片寄り方向と合致するように調節される必要があり得る。したがって、制御デバイス５５０は、車線片寄り量１１０を調節された符号を伴うトレーラ片寄り量３５２と組み合わせることによって、最終車線片寄り量３５０を計算し得る。
【0195】
トレーラ片寄り量３５２の符号を調節するプロセスは、下で説明される。ある場合、自律車両５０２は、いずれかの側かつ曲がった道路３０２上で車両３１０に遭遇し得、曲がった道路３０２の湾曲は、左または右方向に向かうそれであり得る。例えば、自律車両５０２は、以下に遭遇し得る：１）左湾曲を伴う道路、車両３１０は、自律車両５０２の右側にあり得る；２）左湾曲を伴う道路、車両３１０は、自律車両５０２の左側にあり得る；３）右湾曲を伴う道路、車両３１０は、自律車両５０２の左側にあり得る；４）右湾曲を伴う道路、車両３１０は、自律車両５０２の右側にあり得る。
【0196】
制御デバイス５５０は、下記の表１に図示されるように、トレーラ角度３４２、湾曲、トレーラ片寄り量３５２、および最終車線片寄り量３５０の各々の方向および符号を決定し得る。
【表1】
【0197】
表１から分かり得るように、左曲線に関して、トレーラ片寄り量３５２の方向は、車線片寄り量１１０の方向と比較して反対の符号を有する一方、右曲線に関して、トレーラ片寄り量３５２の方向は、車線片寄り量１１０の方向と同じ符号を有する。したがって、制御デバイス５５０は、それが左曲線を通して進んでいる場合、トレーラ片寄り量３５２の符号を逆転させ得る。これは、トレーラ角度３４２の符号にトレーラ片寄り量３５２を乗算することによって行われることができる。
【0198】
ある場合、トレーラ角度３４２は、小さすぎる、例えば、閾値度未満、例えば、５度、４度等未満であり得る。そのような場合、道路湾曲３２８の符号（トレーラ角度３４２と反対）が、トレーラ片寄り量３５２の符号を調節するために使用され得る。
【0199】
別の使用事例では、自律車両５０２が、直線道路に沿って進行しており、トレーラ３１８が、道路バンク（ロール角）または風に起因して、直線から片寄らせられることまたはそれさせられることと仮定する。そのような場合、道路半径３２２は、非常に大きい（例えば、閾値量を上回る）ので、トレーラ片寄り量３５２は、常に負（大きい道路半径３２２に関連付けられた大きい円と比較して内側）であろう。
【0200】
そのような場合、制御デバイス５５０は、下記の表２に図示されるように、トレーラ角度３４２、湾曲、トレーラ片寄り量３５２、および最終車線片寄り量３５０の各々の方向および符号を決定し得る。
【表2】
【0201】
表２から分かり得るように、道路湾曲３２８は、道路が直線であるので、使用可能ではない。表２からさらに分かり得るように、トレーラ３１８が、左側に振れた場合、トレーラ片寄り量３５２は、最終車線片寄り量３５０と比較して反対の符号を有する一方、トレーラ３１８が、右方向に振れた場合、トレーラ片寄り量３５２は、最終車線片寄り量３５０と同じ符号を有する。この場合、制御デバイス５５０は、トレーラ片寄り量３５２の符号を調節するために、トレーラ角度３４２の符号にトレーラ片寄り量３５２を乗算し得る。
【0202】
例示的シナリオでは、道路半径３２２（または旋回半径）が、６２０メートル（ｍ）であり、トレーラ角度３４２の平均が、最大０．０２ｒａｄの平均偏差またはスパイクを伴う０．０１ラジアン（ｒａｄ）であると仮定する。この例では、トレーラ片寄り量３５２の平均は、最大－０．１４ｍの平均偏差またはスパイクを伴う０．０ｍであり得る。この例では、負の値は、内側を意味する。したがって、トレーラ片寄り量３５２は、内側へのある程度の変動または偏差を伴って、車線の中間にある。
【0203】
別の例示的シナリオでは、道路半径３２２（または旋回半径）が、５０２ｍであり、トレーラ角度３４２の平均が、最大－０．３ｒａｄの平均偏差またはスパイクを伴う０．０１８ｒａｄであると仮定する。偏差またはスパイクは、風、自律車両５０２への制御調節、および／または道路バンプによって引き起こされ得るが、トレーラ片寄り量３５２は、内側に向かう。
【0204】
曲がった道路３０２の内側に向かって片寄ることと外側に向かって片寄ることとの間の差異は、異なるロール角によって解説され得る。道路の内側は、大きいロール角を有し、大きいロール角は、トレーラ３１８が内側に向かって片寄ることにつながり得る。
【0205】
ある場合、トレーラ角度３４２は、急な曲り等、道路湾曲３２８の形状に起因して、測定されるには小さすぎることもある。そのような場合、道路半径３２２は、少なくとも１，０００ｍであり得る。したがって、トレーラ片寄り量３５２は、０．１５ｍより小さくあり得る。ここでは、トレーラ片寄り量３５２は、（非常に小さいトレーラ角度３４２を無視することに応じて）外側へのそれである。１つの可能な理由は、そのような曲がった道路が、平坦であり得、ロール角が、曲がりの角度よりはるかに小さいことである。
【0206】
いくつかの実施形態において、トレーラ片寄り量３５２は、自律車両５０２の速度、道路湾曲３２８（または旋回半径）、ロール角、および／または自律車両５０２を横断して進んでいる風によって影響を受け得る。トレーラ片寄り量３５２を計算する複雑性を減らすために、トレーラ角度３４２が、使用され得る。旋回半径が、１，０００ｍより大きい場合、トレーラ片寄り量３５２は、０．１５ｍ未満となるように計算され得る。この片寄りの量は、制御デバイス５５０において事前構成される横方向誤差範囲より小さい。したがって、これは、制御デバイス５５０によって注目されないこともある。
【0207】
いくつかの実施形態において、制御デバイス５５０は、合計車線片寄り調節量３２０および／または最終車線片寄り量３５０を計算することにおいて、信号雑音および自存する制御調節および運転挙動を減らすように構成され得る。この動作では、制御デバイス５５０は、平滑化フィルタを実装し、車線片寄り操縦１３０を実施するように示す命令信号を平滑化し、それによって、信号雑音および自存する制御調節および運転挙動を減らし得る。いくつかの実施形態において、制御デバイス５５０は、移動平均フィルタ、有限インパルス応答フィルタ、無限インパルス応答フィルタ等のデジタルフィルタを使用し、トレーラ角度３４２を計算することにおける雑音または偏差を減らし得る。
【0208】
ある実施形態において、制御デバイス５５０は、自律車両５０２と車両３１０ａおよび／または車両３１０ｂとの間の横方向距離（図１の１３８ａ－ｃ）を決定することに関して類似する動作を実施し、横方向距離を閾値距離（図１の１３２）と比較し、横方向距離が閾値距離未満であるかどうかを決定し得る。横方向距離が閾値距離未満であることが決定される場合、制御デバイス５５０は、車線片寄り操縦１３０を実施するように自律車両に命令し得る。
【0209】
ある実施形態において、制御デバイス５５０は、直線道路１０２に遭遇するときの図１および２に説明されるものと同様、曲がった道路３０２に遭遇するときに類似する動作を実施し得、逆もまた同様である。例えば、制御デバイス５５０は、自律車両５０２、周辺車両、および歩行者のためのより最適かつ安全なナビゲーション経路を達成するために、道路の形状に従って、本明細書に説明される自律車両５０２をナビゲートするための１つ以上の動作を調節し得る。
【0210】
ある実施形態において、制御デバイス５５０は、自律車両５０２と車両３１０ａおよび／または車両３１０ｂとの間の横方向距離（図１の１３８ａ－ｃ）を決定することに関して類似する動作を実施し、横方向距離を閾値距離（図１の１３２）と比較し、横方向距離が閾値距離未満であるかどうかを決定し得る。横方向距離が閾値距離未満であることが決定される場合、制御デバイス５５０は、車線片寄り操縦１３０を実施するように自律車両に命令し得る。
【0211】
ある実施形態において、制御デバイス５５０は、直線道路１０２に遭遇するときの図１および２に説明されるものと同様、曲がった道路３０２に遭遇するときに類似する動作を実施し得、逆もまた同様である。例えば、制御デバイス５５０は、自律車両５０２、周辺車両、および歩行者のためのより最適かつ安全なナビゲーション経路を達成するために、道路の形状に従って、本明細書に説明される自律車両５０２をナビゲートするための１つ以上の動作を調節し得る。
【0212】
本開示に説明される実施形態、例、および動作は、互いに排他的ではない。ある実施形態において、実施形態、例、および動作のありとあらゆる組み合わせが、自律車両５０２によって遭遇される状況が要求するように、互いに併せて実装され得る。
【0213】
（曲がった道路を通り抜けるための車線片寄り操縦を実装するための例示的方法）
図４は、曲がった道路を通り抜けるための車線片寄り操縦１３０を実装する方法４００の例示的フローチャートを図示する。修正、追加、または省略が、方法４００に行われ得る。方法４００は、より多い、より少ない、または他の動作を含み得る。例えば、動作は、並行して、または任意の好適な順序において、実施され得る。随時、自律車両５０２、制御デバイス５５０、またはそれらのうちのいずれかのコンポーネントが、動作を実施するものとして議論されるが、任意の好適なシステムまたはシステムのコンポーネントが、方法４００の１つ以上の動作を実施し得る。例えば、方法４００の１つ以上の動作は、少なくとも部分的に１つ以上のプロセッサ（例えば、図３および５からのそれぞれのプロセッサ１２２および５７０）によって起動されると、動作４０２－４１８を１つ以上のプロセッサに実施させ得る非一過性有形機械読み取り可能な媒体（例えば、図３および５からのそれぞれのメモリ１２６およびデータ記憶装置５９０）上に記憶される図３および５からのそれぞれのソフトウェア命令３１２および処理命令５８０の形態において実装され得る。
図４は、曲がった道路を通り抜けるための車線片寄り操縦１３０を実装する方法４００の例示的フローチャートを図示する。修正、追加、または省略が、方法４００に行われ得る。方法４００は、より多い、より少ない、または他の動作を含み得る。例えば、動作は、並行して、または任意の好適な順序において、実施され得る。随時、自律車両５０２、制御デバイス５５０、またはそれらのうちのいずれかのコンポーネントが、動作を実施するものとして議論されるが、任意の好適なシステムまたはシステムのコンポーネントが、方法４００の１つ以上の動作を実施し得る。例えば、方法４００の１つ以上の動作は、少なくとも部分的に１つ以上のプロセッサ（例えば、図３および５からのそれぞれのプロセッサ１２２および５７０）によって起動されると、動作４０２－４１８を１つ以上のプロセッサに実施させ得る非一過性有形機械読み取り可能な媒体（例えば、図３および５からのそれぞれのメモリ１２６およびデータ記憶装置５９０）上に記憶される図３および５からのそれぞれのソフトウェア命令３１２および処理命令５８０の形態において実装され得る。
【0214】
方法４００は、制御デバイス５５０が、自律車両５０２が曲がった道路３０２に接近しているかどうかを決定し得る動作４０２において開始される。このプロセスでは、制御デバイス５５０は、図３に説明されるものと同様、マップデータ１１４および／またはセンサデータ３１４を分析することに基づいて、自律車両５０２が曲がった道路３０２に接近しているかどうかを決定し得る。制御デバイス５５０が、自律車両５０２が曲がった道路３０２に接近していることを決定する場合、方法４００は、動作４０４に進み得る。そうでなければ、方法４００は、動作４１６に進み得る。
【0215】
動作４０４では、制御デバイス５５０は、図３に説明されるものと同様、曲がった道路３０２の道路半径３２２を決定し得る。
【0216】
動作４０６では、制御デバイス５５０は、道路半径３２２に基づいて、曲がった道路３０２の道路湾曲３２８に関連付けられた第１の車線片寄り調節量３３０を計算し得る。このプロセスでは、制御デバイス５５０は、図３に説明される式（１）および（２）に従って、第１の車線片寄り調節量３３０を計算し得る。
【0217】
動作４０８では、制御デバイス５５０は、図３に説明されるものと同様、自律車両５０２のトレーラ３１８と運転室３１６との間のトレーラ角度３４２を決定し得る。
【0218】
動作４１０では、制御デバイス５５０は、トレーラ角度３４２に基づいて、トレーラ角度３４２に関連付けられた第２の車線片寄り調節量３４０を計算し得る。このプロセスでは、制御デバイス５５０は、図３に説明されるものと同様、式（３）および（４）に従って、第２の車線片寄り調節量３４０を計算し得る。
【0219】
動作４１２では、制御デバイス５５０は、第１および第２の車線片寄り調節量３３０および３４０を組み合わせることによって、合計車線片寄り調節量３２０を計算し得る。
【0220】
動作４１４では、制御デバイス５５０は、合計車線片寄り調節値３２０を元の車線片寄り量１１０と組み合わせ得る。制御デバイス５５０は、合計車線片寄り調節量３２０および元の車線片寄り量１１０に基づいて、車線片寄り操縦１３０を実施するように自律車両５０２に命令し得る。車線片寄り操縦１３０は、合計車線片寄り調節量３２０および元の車線片寄り量１１０に基づいて、自律車両５０２を自律車両５０２によって現在進行されている曲がった車線３０４内で中心を外れて運転することを含む。
【0221】
自律車両５０２が、直線道路上にある場合、制御デバイス５５０は、下で説明される動作４１６－４２０を実施し得る。
【0222】
動作４１６では、制御デバイス５５０は、自律車両５０２の運転室３１６とトレーラ３１８との間のトレーラ角度３４２がゼロを上回るかどうかを決定し得る。例えば、制御デバイス５５０は、センサデータ３１４がトレーラ角度３４２がゼロを上回ることを示すデータを備えている場合、トレーラ角度３４２がゼロを上回るかどうかを決定し得る。このプロセスでは、制御デバイス５５０は、図３に説明されるものと同様、自律車両５０２を横断して進む風が、自律車両のトレーラ３１８を左または右に押し、自律車両５０２の運転室３１６とトレーラ３１８との間のトレーラ角度３４２がゼロを上回るようにしているかどうかを決定し得る。制御デバイス５５０が、トレーラ角度３４２がゼロを上回ることを決定する場合、方法４００は、動作４１８に進み得る。そうでなければ、方法４００は、動作４２０に進み得る。
【0223】
動作４１８では、制御デバイス５５０は、第１の車線片寄り調節値３３０がゼロであることを決定し得る。応答して、方法２００は、４１４に進み得る。
【0224】
動作４２０では、制御デバイス５５０は、合計車線片寄り調節値３２０がゼロであることを決定し得る。一実施形態において、制御デバイス７５０は、車線片寄り量１１０および合計車線片寄り調節値３２０がゼロである場合、車線片寄り操縦１３０を実施するように自律車両５０２に命令しないように決定し得る。
【0225】
（例示的自律車両およびその動作）
図５は、自律運転動作が実施され得る例示的システム５００のブロック図を示す。図５に示されるように、自律車両５０２は、セミトレーラトラックであり得る。システム５００は、いくつかのサブシステムおよびコンポーネントを含み得、それらは、情報／データおよび関連サービスの１つ以上のソースを発生させること、および／または自律車両５０２内に配置され得る車載制御コンピュータ５５０にそれらを送達することを行い得る。車載制御コンピュータ５５０は、複数の車両サブシステム５４０とデータ通信することができ、複数の車両サブシステム５４０の全ては、自律車両５０２内に常駐することができる。車両サブシステムインターフェース５６０が、車載制御コンピュータ５５０と複数の車両サブシステム５４０との間のデータ通信を促進するために提供され得る。いくつかの実施形態において、車両サブシステムインターフェース５６０は、車両サブシステム５４０内のデバイスと通信するためのコントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ）コントローラを含むことができる。
図５は、自律運転動作が実施され得る例示的システム５００のブロック図を示す。図５に示されるように、自律車両５０２は、セミトレーラトラックであり得る。システム５００は、いくつかのサブシステムおよびコンポーネントを含み得、それらは、情報／データおよび関連サービスの１つ以上のソースを発生させること、および／または自律車両５０２内に配置され得る車載制御コンピュータ５５０にそれらを送達することを行い得る。車載制御コンピュータ５５０は、複数の車両サブシステム５４０とデータ通信することができ、複数の車両サブシステム５４０の全ては、自律車両５０２内に常駐することができる。車両サブシステムインターフェース５６０が、車載制御コンピュータ５５０と複数の車両サブシステム５４０との間のデータ通信を促進するために提供され得る。いくつかの実施形態において、車両サブシステムインターフェース５６０は、車両サブシステム５４０内のデバイスと通信するためのコントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ）コントローラを含むことができる。
【0226】
自律車両５０２は、自律車両５０２の動作をサポートする種々の車両サブシステムを含み得る。車両サブシステム５４０は、車両運転サブシステム５４２、車両センササブシステム５４４、車両制御サブシステム５４８、および／またはネットワーク通信サブシステム５９２を含み得る。図５に示される車両運転サブシステム５４２、車両センササブシステム５４４、および車両制御サブシステム５４８のコンポーネントまたはデバイスは、例である。自律車両５０２は、示されるように、または任意の他の構成として構成され得る。
【0227】
車両運転サブシステム５４２は、自律車両５０２のための動力運動を提供するように動作可能であるコンポーネントを含み得る。例示的実施形態において、車両運転サブシステム５４２は、エンジン／モータ５４２ａと、車輪／タイヤ５４２ｂと、伝動装置５４２ｃと、電気サブシステム５４２ｄと、電源５４２ｅとを含み得る。
【0228】
車両センササブシステム５４４は、自律車両５０２の環境または条件についての情報を感知するように構成されたいくつかのセンサ５４６を含み得る。車両センササブシステム５４４は、１つ以上のカメラ５４６ａまたは画像捕捉デバイス、レーダユニット５４６ｂ、１つ以上の温度センサ５４６ｃ、無線通信ユニット５４６ｄ（例えば、セルラー通信送受信機）、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）５４６ｅ、レーザ距離計／ＬｉＤＡＲユニット５４６ｆ、全地球測位システム（ＧＰＳ）送受信機５４６ｇ、および／またはワイパ制御システム５４６ｈを含み得る。車両センササブシステム５４４は、自律車両５０２の内部システム（例えば、Ｏ２モニタ、燃料ゲージ、エンジンオイル温度等）を監視するように構成されたセンサも含み得る。
【0229】
ＩＭＵ５４６ｅは、慣性加速に基づいて、自律車両５０２の位置および向き変化を感知するように構成されたセンサ（例えば、加速度計およびジャイロスコープ）の任意の組み合わせを含み得る。ＧＰＳ送受信機５４６ｇは、自律車両５０２の地理的場所を推定するように構成された任意のセンサであり得る。この目的のために、ＧＰＳ送受信機５４６ｇは、地球に対する自律車両５０２の位置に関する情報を提供するように動作可能である受信機／送信機を含み得る。レーダユニット５４６ｂは、無線信号を利用し、自律車両５０２の局所環境内の物体を感知するシステムを表し得る。いくつかの実施形態において、物体を感知することに加えて、レーダユニット５４６ｂは、自律車両５０２に近接する物体の速度および進行方向を感知するようにさらに構成され得る。レーザ距離計またはＬｉＤＡＲユニット５４６ｆは、レーザを使用し、自律車両５０２が配置されている環境内の物体を感知するように構成された任意のセンサであり得る。カメラ５４６ａは、自律車両５０２の環境の複数の画像を捕捉するように構成された１つ以上のデバイスを含み得る。カメラ５４６ａは、静止画像カメラまたは動画ビデオカメラであり得る。
【0230】
車両制御サブシステム５４８は、自律車両５０２およびそのコンポーネントの動作を制御するように構成され得る。故に、車両制御サブシステム５４８は、スロットルおよび歯車セレクタ５４８ａ、ブレーキユニット５４８ｂ、ナビゲーションユニット５４８ｃ、操向システム５４８ｄ、および／または自律制御ユニット５４８ｅ等の種々の要素を含み得る。スロットルおよび歯車セレクタ５４８ａは、例えば、エンジンの動作速度を制御し、次に、自律車両５０２の速度を制御するように構成され得る。スロットルおよび歯車セレクタ５４８ａは、伝動装置の歯車選択を制御するように構成され得る。ブレーキユニット５４８ｂは、自律車両５０２の速度を落とすように構成された機構の任意の組み合わせを含むことができる。ブレーキユニット５４８ｂは、車輪の速度を落とすための摩擦またはエンジンブレーキを使用することを含む標準的様式において、自律車両５０２の速度を落とすことができる。ブレーキユニット５４８ｂは、ブレーキが適用されているとき、ブレーキがロックすることを防止し得るアンチロックブレーキシステム（ＡＢＳ）を含み得る。ナビゲーションユニット５４８ｃは、自律車両５０２のための運転経路またはルートを決定するように構成された任意のシステムであり得る。ナビゲーションユニット５４８ｃは、自律車両５０２が動作している間、運転経路を動的に更新するようにさらに構成され得る。いくつかの実施形態において、ナビゲーションユニット５４８ｃは、自律車両５０２のための運転経路を決定するように、ＧＰＳ送受信機５４６ｇからのデータと、１つ以上の所定のマップとを組み込むように構成され得る。操向システム５４８ｄは、自律モードまたは運転者制御モードにおいて、自律車両５０２の進行方向を調節するように動作可能であり得る機構の任意の組み合わせを表し得る。
【0231】
自律制御ユニット５４８ｅは、自律車両５０２の環境内の潜在的障害物または妨害物を識別すること、評価すること、および避けることまたは別様に通り抜けることを行うように構成された制御システムを表し得る。一般に、自律制御ユニット５４８ｅは、運転者を伴わない動作のために自律車両５０２を制御するように、または自律車両５０２を制御することにおいて運転者補助を提供するように構成され得る。いくつかの実施形態において、自律制御ユニット５４８ｅは、ＧＰＳ送受信機５４６ｇ、レーダユニット５４６ｂ、ＬｉＤＡＲユニット５４６ｆ、カメラ５４６ａ、および／または他の車両サブシステムからのデータを組み込み、自律車両５０２のための運転経路または軌道を決定するように構成され得る。
【0232】
ネットワーク通信サブシステム５９２は、ルータ、スイッチ、モデム等のネットワークインターフェースを備え得る。ネットワーク通信サブシステム５９２は、自律車両５０２と、自律車両５０２の動作を監督するように構成され得る監督サーバを含む他のシステムとの間の通信を確立するように構成され得る。ネットワーク通信サブシステム５９２は、データを他のシステムに送信し、それらからデータを受信するようにさらに構成され得る。
【0233】
自律車両５０２の機能の多くまたは全ては、車載制御コンピュータ５５０によって制御されることができる。車載制御コンピュータ５５０は、データ記憶デバイス５９０またはメモリ等の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体内に記憶された処理命令５８０を実行する少なくとも１つのデータプロセッサ５７０（少なくとも１つのマイクロプロセッサを含み得る）を含み得る。車載制御コンピュータ５５０は、分散型方式において、自律車両５０２の個々のコンポーネントまたはサブシステムを制御する役割を果たし得る複数のコンピューティングデバイスも表し得る。いくつかの実施形態において、データ記憶デバイス５９０は、図１－７に関して説明されるものを含む自律車両５０２の種々の方法および／または機能を実施するためのデータプロセッサ５７０によって実行可能な処理命令５８０（例えば、プログラム論理）を含み得る。
【0234】
データ記憶デバイス５９０は、同様に、車両運転サブシステム５４２、車両センササブシステム５４４、および車両制御サブシステム５４８のうちの１つ以上に、データを伝送する、それらからデータを受信する、それらと相互作用する、またはそれらを制御するための命令を含む追加の命令を含み得る。車載制御コンピュータ５５０は、データプロセッサ５７０と、データ記憶デバイス５９０とを含むように構成されることができる。車載制御コンピュータ５５０は、種々の車両サブシステム（例えば、車両運転サブシステム５４２、車両センササブシステム５４４、および車両制御サブシステム５４８）から受信された入力に基づいて、自律車両５０２の機能を制御し得る。
【0235】
図６は、精密な自律運転動作を提供するためのシステム６００を示す。システム６００は、図５に説明されるように、車載制御コンピュータ５５０内で動作し得るいくつかのモジュールを含み得る。車載制御コンピュータ５５０は、図６の左上角に示されるセンサ融合モジュール６０２を含み得、センサ融合モジュール６０２は、少なくとも４つの画像または信号処理動作を実施し得る。センサ融合モジュール６０２は、画像を自律車両上に配置されたカメラから取得し、画像セグメント化６０４を実施し、自律車両の周囲に位置する移動物体（例えば、他の車両、歩行者等）および／または静的障害物（例えば、停止標識、減速バンプ、地形等）の存在を検出することができる。センサ融合モジュール６０２は、ＬｉＤＡＲ点群データアイテムを自律車両上に配置されたＬｉＤＡＲセンサから取得し、ＬｉＤＡＲセグメント化６０６を実施し、自律車両の周囲に位置する物体および／または障害物の存在を検出することができる。
【0236】
センサ融合モジュール６０２は、インスタンスセグメント化６０８を画像および／または点群データアイテム上で実施し、自律車両の周囲に位置する物体および／または障害物の周囲の輪郭（例えば、ボックス）を識別することができる。センサ融合モジュール６０２は、時間的融合６１０を実施することができ、１つの画像および／または点群データアイテムの１つのフレームからの物体および／または障害物が、時間的に続けて受信された１つ以上の画像またはフレームからの物体および／または障害物と互いに関係づけられ、または関連付けられる、。
【0237】
センサ融合モジュール６０２は、カメラから取得される画像および／またはＬｉＤＡＲセンサから取得される点群データアイテムからの物体および／または障害物を融合させることができる。例えば、センサ融合モジュール６０２は、２つのカメラの場所に基づいて、自律車両の前に位置する車両の２分の１を備えているカメラのうちの一方からの画像が、別のカメラによって捕捉された車両と同じであることを決定し得る。センサ融合モジュール６０２は、融合された物体情報を干渉モジュール６４６に送信し、融合された障害物情報を占有グリッドモジュール６６０に送信し得る。車載制御コンピュータは、占有グリッドモジュール６６０を含み得、占有グリッドモジュール６６０は、目印を車載制御コンピュータ内に記憶されるマップデータベース６５８から読み出すことができる。占有グリッドモジュール６６０は、センサ融合モジュール６０２から取得される融合された障害物およびマップデータベース６５８内に記憶される目印から、運転可能エリアおよび／または障害物を決定することができる。例えば、占有グリッドモジュール６６０は、運転可能エリアが減速バンプ障害物を含み得ることを決定することができる。
【0238】
センサ融合モジュール６０２の下において、車載制御コンピュータ５５０は、ＬｉＤＡＲベースの物体検出モジュール６１２を含み得、ＬｉＤＡＲベースの物体検出モジュール６１２は、自律車両上に配置されたＬｉＤＡＲセンサ６１４から取得される点群データアイテムに基づいて、物体検出６１６を実施し得る。物体検出６１６技法は、点群データアイテムからの物体の（例えば、３Ｄ世界座標内の）場所を提供することができる。ＬｉＤＡＲベースの物体検出モジュール６１２の下において、車載制御コンピュータは、画像ベースの物体検出モジュール６１８を含み得、画像ベースの物体検出モジュール６１８は、自律車両上に配置されたカメラ６２０から取得される画像に基づいて、物体検出６２４を実施し得る。物体検出６１８技法は、深層機械学習技法６２４を採用し、カメラ６２０によって提供される画像から物体の（例えば、３Ｄ世界座標内の）場所を提供することができる。
【0239】
自律車両上のレーダ６５６は、自律車両の前のエリアまたは自律車両が向かって運転されるエリアを走査することができる。レーダデータは、センサ融合モジュール６０２に送信され、センサ融合モジュール６０２は、レーダデータを使用して、レーダ６５６によって検出された物体および／または障害物をＬｉＤＡＲ点群データアイテムおよびカメラ画像の両方から検出された物体および／または障害物と互いに関係づけ得る。レーダデータは、干渉モジュール６４６にも送信され得、干渉モジュール６４６は、下でさらに説明されるように、データ処理をレーダデータに対して実施し、物体追跡モジュール６４８によって物体を追跡し得る。
【0240】
車載制御コンピュータは、点群からの物体および画像からの物体およびセンサ融合モジュール６０２からの融合された物体の場所を受信する干渉モジュール６４６を含み得る。干渉モジュール６４６は、レーダデータも受信し、干渉モジュール６４６は、レーダデータを用いて、物体追跡モジュール６４８によって、１つの時間インスタンスにおいて取得される１つの点群データアイテムおよび１つの画像から、別の後続時間インスタンスにおいて取得される別の（または次の）点群データアイテムおよび別の画像まで物体を追跡することができる。
【0241】
干渉モジュール６４６は、物体属性推定６５０を実施し、画像または点群データアイテム内で検出された物体の１つ以上の属性を推定し得る。物体の１つ以上の属性は、物体のタイプ（例えば、歩行者、車、またはトラック等）を含み得る。干渉モジュール６４６は、挙動予測６５２を実施し、画像および／または点群内で検出された物体の運動パターンを推定または予測し得る。挙動予測６５２は、異なる時点において受信された画像の組（例えば、順次的画像）または異なる時点において受信された点群データアイテムの組（例えば、順次的点群データアイテム）内の物体の場所を検出するように実施されることができる。いくつかの実施形態において、挙動予測６５２は、カメラから受信された各画像および／またはＬｉＤＡＲセンサから受信された各点群データアイテムに関して、実施されることができる。いくつかの実施形態において、干渉モジュール６４６は、１つおきまたは所定の数おきのカメラから受信された画像またはＬｉＤＡＲセンサから受信された点群データアイテム（例えば、２つの画像おきまたは３つの点群データアイテムおき）に対して挙動予測６５２を実施することによって、算出負荷を減らすように実施（例えば、起動または実行）されることができる。
【0242】
挙動予測６５２特徴は、レーダデータから、自律車両を包囲する物体の速度および方向を決定し得、速度および方向情報は、物体の運動パターンを予測または決定するために使用されることができる。運動パターンは、画像がカメラから受信された後の将来の所定の長さの時間にわたる物体の予測された軌道情報を備え得る。予測された運動パターンに基づいて、干渉モジュール６４６は、運動パターン状況タグを物体に割り当て得る（例えば、「座標（ｘ，ｙ）に位置している」、「停止されている」、「５０ｍｐｈで運転中」、「加速中」、または「減速中」）。状況タグは、物体の運動パターンを説明することができる。干渉モジュール６４６は、１つ以上の物体属性（例えば、物体のタイプ）および運動パターン状況タグを計画モジュール６６２に送信し得る。干渉モジュール６４６は、システム６００および任意の数のそのコンポーネントおよびそのコンポーネントの組み合わせによって入手された任意の情報を使用して、環境分析６５４を実施し得る。
【0243】
車載制御コンピュータは、計画モジュール６６２を含み得、計画モジュール６６２は、干渉モジュール６４６からの物体属性および運動パターン状況タグ、運転可能エリアおよび／または障害物、ならびに融合位置特定モジュール６２６からの車両場所および姿勢情報を受信する（下でさらに説明される）。
【0244】
計画モジュール６６２は、ナビゲーション計画６６４を実施し、その上で自律車両が運転され得る軌道の組を決定することができる。軌道の組は、運転可能エリア情報、物体の１つ以上の物体属性、物体の運動パターン状況タグ、障害物の場所、および運転可能エリア情報に基づいて決定されることができる。いくつかの実施形態において、ナビゲーション計画６６４は、緊急事態の場合、自律車両が安全に駐車され得る道路に隣接するエリアを決定することを含み得る。計画モジュール６６２は、挙動意思決定６６６を含み得、挙動意思決定６６６は、道路上の変化する条件（例えば、交通信号灯が、黄色に変わった、または、別の車両が自律車両の前に侵入し、自律車両の場所の所定の安全な距離内の領域に入ったので、自律車両が、危険な運転条件下にある）を決定することに応答して、運転アクション（例えば、操向、制動、スロットル）を決定する。計画モジュール６６２は、軌道生成６６８を実施し、ナビゲーション計画動作６６４によって決定された軌道の組から軌道を選択し得る。選択された軌道情報は、計画モジュール６６２によって制御モジュール６７０に送信され得る。
【0245】
車載制御コンピュータは、制御モジュール６７０を含み得、制御モジュール６７０は、提案される軌道を計画モジュール６６２から受信し、自律車両場所および姿勢を融合位置特定モジュール６６２から受信する。制御モジュール６７０は、システム識別子６７２を含み得る。制御モジュール６７０は、モデルベースの軌道精緻化６７４を実施し、提案される軌道を精緻化することができる。例えば、制御モジュール６７０は、フィルタリング（例えば、カルマンフィルタ）を適用し、提案される軌道データを平滑にし、および／または雑音を最小化することができる。制御モジュール６７０は、精緻化された提案される軌道情報、および自律車両の現在の場所および／または姿勢に基づいて、適用すべきブレーキ圧の量、操向角度、車両の速度を制御するためのスロットル量、および／または伝動歯車を決定することによって、ロバスト制御６７６を実施し得る。制御モジュール６７０は、決定されたブレーキ圧、操向角度、スロットル量、および／または伝動歯車を自律車両内の１つ以上のデバイスに送信し、自律車両の精密な運転動作を制御および促進することができる。
【0246】
画像ベースの物体検出モジュール６１８によって実施される深層画像ベースの物体検出６２４は、道路上の目印（例えば、停止標識、減速バンプ等）を検出するためにも使用されることができる。車載制御コンピュータは、融合位置特定モジュール６２６を含み得、融合位置特定モジュール６２６は、画像から検出された目印、車載制御コンピュータ上に記憶されるマップデータベース６３６から取得された目印、ＬｉＤＡＲベースの物体検出モジュール６１２によって点群データアイテムから検出された目印、オドメータセンサ６４４からの速度および変位、および自律車両上または自律車両の中に位置するＧＰＳ／ＩＭＵセンサ６３８（すなわち、ＧＰＳセンサ６４０およびＩＭＵセンサ６４２）からの自律車両の推定される場所を取得する。この情報に基づいて、融合位置特定モジュール６２６は、位置特定動作６２８を実施し、自律車両の場所を決定することができ、それは、計画モジュール６６２および制御モジュール６７０に送信されることができる。
【0247】
融合位置特定モジュール６２６は、ＧＰＳおよび／またはＩＭＵセンサ６３８に基づいて、自律車両の姿勢６３０を推定することができる。自律車両の姿勢は、計画モジュール６６２および制御モジュール６７０に送信されることができる。融合位置特定モジュール６２６は、例えば、ＩＭＵセンサ６４２によって提供される情報（例えば、角速度および／または線形速度）に基づいて、トレーラユニットのステータス（例えば、場所、可能な移動角度）を推定することもできる（例えば、トレーラステータス推定６３４）。融合位置特定モジュール６２６は、さらに、マップコンテンツ６３２をチェックし得る。
【0248】
図７は、自律車両５０２内に含まれる車載制御コンピュータ５５０の例示的ブロック図を示す。車載制御コンピュータ５５０は、少なくとも１つのプロセッサ７０４と、記憶された命令（例えば、図１、３、および５のそれぞれのソフトウェア命令１２８、３１２および処理命令５８０）を有するメモリ７０２とを含み得る。命令は、プロセッサ７０４によって実行すると、車載制御コンピュータ５５０および／または車載制御コンピュータ５５０の種々のモジュールを構成し、図１－７に説明される動作を実施する。送信機７０６は、情報またはデータを自律車両内の１つ以上のデバイスに伝送または送信し得る。例えば、送信機７０６は、ステアリングホイールの１つ以上のモータが、自律車両を操向するための命令を送信することができる。受信機７０８は、１つ以上のデバイスによって伝送または送信される情報またはデータを受信し得る。例えば、受信機７０８は、現在の速度のステータスをオドメータセンサから、または現在の伝動歯車を伝動装置から受信し得る。送信機７０６および受信機７０８は、図５および６の上で説明される複数の車両サブシステム５４０および車載制御コンピュータ５５０と通信するようにも構成され得る。
【0249】
いくつかの実施形態が、本開示に提供されているが、開示されるシステムおよび方法が、本開示の精神または範囲から逸脱することなく、多くの他の具体的形態で具現化され得ることを理解されたい。この例は、制限的ではなく、例証的と見なされるものであり、その意図は、本明細書に与えられる詳細に限定されるものではない。例えば、種々の要素またはコンポーネントは、組み合わせられ、または別のシステムに統合され得、または、ある特徴は、省略されることも、実装されないこともある。
【0250】
加えて、別々または別個のものとして、種々の実施形態に説明および図示される技法、システム、サブシステム、および方法は、本開示の範囲から逸脱することなく、他のシステム、モジュール、技法、または方法と組み合わせられ、または統合され得る。結合され、または直接結合され、または互いに通信するとして示される、または、議論される他のアイテムは、電気的に、機械的に、または別様にかどうかにかかわらず、いくつかのインターフェース、デバイス、または中間コンポーネントを通して、間接的に結合され、または通信し得る。変更、代用、および改変の他の例は、当業者によって確認可能であり、本明細書に開示される精神および範囲から逸脱することなく、行われ得る。
【0251】
本明細書に添付される請求項を解釈することにおいて特許庁および本願で発行された任意の特許の任意の読者を支援するために、出願人は、単語「～の手段」または「～のためのステップ」が特定の請求項において明示的に使用されない限り、これが本明細書の出願日時点で存在するので、出願人が添付される請求項のうちのいずれも米国特許法第１１２条（ｆ）項（３５Ｕ．Ｓ．Ｃ．§１１２（ｆ））を発動することを意図していないことを強調する。
【0252】
本開示の実装は、以下の付記の観点から説明されることができ、その特徴は、任意の合理的様式において組み合わせられることができる。
【0253】
付記１．自律車両に関連付けられた制御デバイスを備えているシステムであって、制御デバイスは、
道路上の１つ以上の物体に関連付けられたセンサデータを記憶するように構成されたメモリであって、センサデータは、自律車両に関連付けられた少なくとも１つのセンサによって捕捉される、メモリと、
メモリに動作可能に結合された少なくとも１つのプロセッサと
を備え、少なくとも１つのプロセッサは、少なくとも、
センサデータから車両の存在を検出し、
自律車両と車両との間の横方向距離を決定し、
自律車両と車両との間の横方向距離を自律車両からの閾値距離と比較し、
少なくとも部分的に横方向距離と閾値距離との間の比較に基づいて、車線片寄り操縦を実施するように自律車両に命令すべきかどうかを決定する
ように構成され、
車線片寄り操縦は、自律車両と車両との間の横方向距離が閾値距離に少なくとも等しくなるまで、自律車両を車両に対して反対方向に向かって自律車両によって進行される現在の車線内で中心を外れて運転することを含む、システム。
道路上の１つ以上の物体に関連付けられたセンサデータを記憶するように構成されたメモリであって、センサデータは、自律車両に関連付けられた少なくとも１つのセンサによって捕捉される、メモリと、
メモリに動作可能に結合された少なくとも１つのプロセッサと
を備え、少なくとも１つのプロセッサは、少なくとも、
センサデータから車両の存在を検出し、
自律車両と車両との間の横方向距離を決定し、
自律車両と車両との間の横方向距離を自律車両からの閾値距離と比較し、
少なくとも部分的に横方向距離と閾値距離との間の比較に基づいて、車線片寄り操縦を実施するように自律車両に命令すべきかどうかを決定する
ように構成され、
車線片寄り操縦は、自律車両と車両との間の横方向距離が閾値距離に少なくとも等しくなるまで、自律車両を車両に対して反対方向に向かって自律車両によって進行される現在の車線内で中心を外れて運転することを含む、システム。
【0254】
付記２．少なくとも１つのプロセッサは、少なくとも車線片寄り量を決定するようにさらに構成され、車線片寄り量は、自律車両と車両との間の横方向距離が閾値距離に少なくとも等しくなるまで、自律車両が現在の車線内で中心を外れて移動する距離である、付記１に記載のシステム。
【0255】
付記３．少なくとも１つのプロセッサは、少なくとも、
自律車両と車両との間の車線マーカの場所を決定し、
自律車両と車両との間の横方向距離が自律車両と車線マーカとの間の距離未満であることを決定することに応答して、車両が現在の車線の中に侵入していることを決定し、
車両によって侵入された現在の車線の量を決定し、
車両が検出された場所と比較して自律車両の他方の側の現在の車線内の利用可能な距離を決定し、
車両による現在の車線内の侵入された距離を自律車両の他方の側の現在の車線内の利用可能な距離と比較し、
少なくとも部分的に車両による現在の車線の侵入された距離と自律車両の他方の側の利用可能な距離との間の比較に基づいて、車線片寄り操縦を実施するために自律車両の他方の側の現在の車線内に十分な利用可能な距離があるかどうかを決定し、
車線片寄り操縦を実施するために自律車両の他方の側の現在の車線内に十分な利用可能な距離があることを決定することに応答して、車線片寄り操縦を実施するように自律車両に命令し、
車線片寄り操縦を実施するために自律車両の他方の側の現在の車線内に十分な利用可能な距離がないことを決定することに応答して、最小リスク操縦を実施するように自律車両に命令する
ようにさらに構成されている、付記１に記載のシステム。
自律車両と車両との間の車線マーカの場所を決定し、
自律車両と車両との間の横方向距離が自律車両と車線マーカとの間の距離未満であることを決定することに応答して、車両が現在の車線の中に侵入していることを決定し、
車両によって侵入された現在の車線の量を決定し、
車両が検出された場所と比較して自律車両の他方の側の現在の車線内の利用可能な距離を決定し、
車両による現在の車線内の侵入された距離を自律車両の他方の側の現在の車線内の利用可能な距離と比較し、
少なくとも部分的に車両による現在の車線の侵入された距離と自律車両の他方の側の利用可能な距離との間の比較に基づいて、車線片寄り操縦を実施するために自律車両の他方の側の現在の車線内に十分な利用可能な距離があるかどうかを決定し、
車線片寄り操縦を実施するために自律車両の他方の側の現在の車線内に十分な利用可能な距離があることを決定することに応答して、車線片寄り操縦を実施するように自律車両に命令し、
車線片寄り操縦を実施するために自律車両の他方の側の現在の車線内に十分な利用可能な距離がないことを決定することに応答して、最小リスク操縦を実施するように自律車両に命令する
ようにさらに構成されている、付記１に記載のシステム。
【0256】
付記４．最小リスク操縦は、自律車両が車両に隣接して運転しないように、自律車両の速度を落とすこと、または、自律車両が車両に隣接して運転しないように、自律車両の速度を増すことを含む、付記３に記載のシステム。
【0257】
付記５．少なくとも１つのプロセッサは、少なくとも、自律車両の他方の側の現在の車線上の利用可能な距離が、車両による現在の車線上の侵入された距離以上である場合、車線片寄り操縦を実施するために自律車両の他方の側の現在の車線上に十分な利用可能な距離があることを決定するようにさらに構成されている、付記３に記載のシステム。
【0258】
付記６．少なくとも１つのプロセッサは、少なくとも、自律車両の他方の側の現在の車線上の利用可能な距離が車両による現在の車線上の侵入された距離未満である場合、車線片寄り操縦を実施するために自律車両の他方の側の現在の車線内に十分な利用可能な距離がないことを決定するようにさらに構成されている、付記３に記載のシステム。
【0259】
付記７．少なくとも１つのプロセッサは、少なくとも、
自律車両と車両との間の横方向距離が閾値距離未満であることを決定し、
車線片寄り操縦を実施するために自律車両の他方の側の現在の車線内に十分な利用可能な距離がないことを決定し、
車線片寄り操縦を実施するために自律車両の他方の側の現在の車線内に十分な利用可能な距離がないことを決定することに応答して、
自律車両の隣接する車線上に別の車両があるかどうかを決定し、
隣接する車線内にいかなる他の車両もないことを決定することに応答して、
車線片寄り操縦を実施するように自律車両に命令し、
自律車両と車両との間の距離が閾値距離に等しくなるまで、隣接する車線の中に一時的に運転するように自律車両に命令し、
自律車両がもはや車両に隣接していないと、現在の車線に戻るように運転するように自律車両に命令する
ようにさらに構成されている、付記１に記載のシステム。
自律車両と車両との間の横方向距離が閾値距離未満であることを決定し、
車線片寄り操縦を実施するために自律車両の他方の側の現在の車線内に十分な利用可能な距離がないことを決定し、
車線片寄り操縦を実施するために自律車両の他方の側の現在の車線内に十分な利用可能な距離がないことを決定することに応答して、
自律車両の隣接する車線上に別の車両があるかどうかを決定し、
隣接する車線内にいかなる他の車両もないことを決定することに応答して、
車線片寄り操縦を実施するように自律車両に命令し、
自律車両と車両との間の距離が閾値距離に等しくなるまで、隣接する車線の中に一時的に運転するように自律車両に命令し、
自律車両がもはや車両に隣接していないと、現在の車線に戻るように運転するように自律車両に命令する
ようにさらに構成されている、付記１に記載のシステム。
【0260】
付記８．方法であって、方法は、
自律車両に関連付けられた少なくとも１つのセンサによって捕捉されたセンサデータから車両の存在を検出することと、
自律車両と車両との間の横方向距離を決定することと、
自律車両と車両との間の横方向距離を自律車両からの閾値距離と比較することであって、自律車両は、道路に沿って進行するように構成されている、ことと、
少なくとも部分的に横方向距離と閾値距離との間の比較に基づいて、車線片寄り操縦を実施するように自律車両に命令すべきかどうかを決定することであって、車線片寄り操縦は、自律車両と車両との間の横方向距離が閾値距離に少なくとも等しくなるまで、自律車両を車両に対して反対方向に向かって自律車両によって進行される現在の車線内で中心を外れて運転することを含む、ことと
を含む、方法。
自律車両に関連付けられた少なくとも１つのセンサによって捕捉されたセンサデータから車両の存在を検出することと、
自律車両と車両との間の横方向距離を決定することと、
自律車両と車両との間の横方向距離を自律車両からの閾値距離と比較することであって、自律車両は、道路に沿って進行するように構成されている、ことと、
少なくとも部分的に横方向距離と閾値距離との間の比較に基づいて、車線片寄り操縦を実施するように自律車両に命令すべきかどうかを決定することであって、車線片寄り操縦は、自律車両と車両との間の横方向距離が閾値距離に少なくとも等しくなるまで、自律車両を車両に対して反対方向に向かって自律車両によって進行される現在の車線内で中心を外れて運転することを含む、ことと
を含む、方法。
【0261】
付記９．自律車両と車両との間の横方向距離が閾値距離未満であることを決定することに応答して、車線片寄り操縦を実施するように自律車両に命令することをさらに含み、車両は、自律車両のいずれかの側の隣接する車線上で検出される、付記８に記載の方法。
【0262】
付記１０．車線片寄り操縦が閾値期間内に実施され得るかどうかを決定することと、
車線片寄り操縦が閾値期間内に実施されることができることを決定することに応答して、車線片寄り操縦を実施するように自律車両に命令することであって、車両は、自律車両の前かついずれかの側の隣接する車線上で検出される、ことと、
をさらに含む、付記８に記載の方法。
車線片寄り操縦が閾値期間内に実施されることができることを決定することに応答して、車線片寄り操縦を実施するように自律車両に命令することであって、車両は、自律車両の前かついずれかの側の隣接する車線上で検出される、ことと、
をさらに含む、付記８に記載の方法。
【0263】
付記１１．車線片寄り操縦が閾値期間内に実施され得るかどうかを決定することは、
自律車両と車両との間の縦方向距離を決定することと、
車両の第１の速度および第１の位置を決定することと、
少なくとも部分的に車両の第１の速度および第１の位置に基づいて、車両の第１の軌道を決定することと、
自律車両の第２の速度および第２の位置を決定することと、
車線片寄り操縦が実施される場合、少なくとも部分的に自律車両の第２の速度および第２の位置に基づいて、自律車両の第２の軌道を決定することと、
少なくとも部分的に車両の第１の軌道、車両の第２の軌道、および自律車両と車両との間の縦方向距離に基づいて、自律車両と車両との間の将来の横方向距離を予測することと、
自律車両と車両との間の予測された横方向距離を閾値距離と比較することと、
自律車両と車両との間の予測された横方向距離が閾値期間内に閾値距離に少なくとも等しくなるであろうことを決定することに応答して、車線片寄り操縦を実施することであって、閾値期間は、道路上の交通、自律車両の速度、および車両のサイズのうちの少なくとも１つに従う、ことと
を含む、付記１０に記載の方法。
自律車両と車両との間の縦方向距離を決定することと、
車両の第１の速度および第１の位置を決定することと、
少なくとも部分的に車両の第１の速度および第１の位置に基づいて、車両の第１の軌道を決定することと、
自律車両の第２の速度および第２の位置を決定することと、
車線片寄り操縦が実施される場合、少なくとも部分的に自律車両の第２の速度および第２の位置に基づいて、自律車両の第２の軌道を決定することと、
少なくとも部分的に車両の第１の軌道、車両の第２の軌道、および自律車両と車両との間の縦方向距離に基づいて、自律車両と車両との間の将来の横方向距離を予測することと、
自律車両と車両との間の予測された横方向距離を閾値距離と比較することと、
自律車両と車両との間の予測された横方向距離が閾値期間内に閾値距離に少なくとも等しくなるであろうことを決定することに応答して、車線片寄り操縦を実施することであって、閾値期間は、道路上の交通、自律車両の速度、および車両のサイズのうちの少なくとも１つに従う、ことと
を含む、付記１０に記載の方法。
【0264】
付記１２．車線片寄り操縦が閾値期間内に実施されることができないことを決定することに応答して、最小リスク操縦を実施するように自律車両に命令することをさらに含み、最小リスク操縦は、自律車両が車両に隣接して運転しないように、自律車両の速度を落とすこと、または、自律車両が車両に隣接して運転しないように、自律車両の速度を増すことを含む、付記１０に記載の方法。
【0265】
付記１３．自律車両と車両との間の縦方向距離を決定することであって、車両は、自律車両の前方の道路のわきに停止されている、ことと、
車両によって侵入された現在の車線の量を決定することと、
車両が検出された場所と比較して自律車両の他方の側の現在の車線上の利用可能な距離を決定することと、
車線片寄り操縦を実施するために現在の車線の他方の側の現在の車線上に十分な利用可能な距離があることを決定することと、
車線片寄り操縦を実施するように自律車両に命令することと
をさらに含む、付記８に記載の方法。
車両によって侵入された現在の車線の量を決定することと、
車両が検出された場所と比較して自律車両の他方の側の現在の車線上の利用可能な距離を決定することと、
車線片寄り操縦を実施するために現在の車線の他方の側の現在の車線上に十分な利用可能な距離があることを決定することと、
車線片寄り操縦を実施するように自律車両に命令することと
をさらに含む、付記８に記載の方法。
【0266】
付記１４．車両の運転パターンが車両の運転パターン予測が閾値パーセンテージ未満であることを示し、車両の運転パターンが非常に予測不可能であることを決定することに応答して、車線片寄り操縦を実施するように自律車両に命令しないように決定することをさらに含む、付記８に記載の方法。
【0267】
付記１５．車両の運転パターンは、少なくとも部分的に車両に関連付けられた履歴運転挙動に基づいて決定され、履歴運転挙動は、車両が他の車線の中に侵入していたことを示す、付記１４に記載の方法。
【0268】
付記１６．命令を記憶している非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体であって、命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、
自律車両に関連付けられた少なくとも１つのセンサによって捕捉されたセンサデータから車両の存在を検出することと、
自律車両と車両との間の横方向距離を決定することであって、自律車両は、道路に沿って進行するように構成されている、ことと、
自律車両と車両との間の横方向距離を自律車両からの閾値距離と比較することと、
少なくとも部分的に横方向距離と閾値距離との間の比較に基づいて、車線片寄り操縦を実施するように自律車両に命令すべきかどうかを決定することと、
を１つ以上のプロセッサに行わせ、
車線片寄り操縦は、自律車両と車両との間の横方向距離が閾値距離に少なくとも等しくなるまで、自律車両を車両に対して反対方向に向かって自律車両によって進行される現在の車線内で中心を外れて運転することを含む、非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
自律車両に関連付けられた少なくとも１つのセンサによって捕捉されたセンサデータから車両の存在を検出することと、
自律車両と車両との間の横方向距離を決定することであって、自律車両は、道路に沿って進行するように構成されている、ことと、
自律車両と車両との間の横方向距離を自律車両からの閾値距離と比較することと、
少なくとも部分的に横方向距離と閾値距離との間の比較に基づいて、車線片寄り操縦を実施するように自律車両に命令すべきかどうかを決定することと、
を１つ以上のプロセッサに行わせ、
車線片寄り操縦は、自律車両と車両との間の横方向距離が閾値距離に少なくとも等しくなるまで、自律車両を車両に対して反対方向に向かって自律車両によって進行される現在の車線内で中心を外れて運転することを含む、非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【0269】
付記１７．命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、車線片寄り操縦を実施することに応答して、自律車両がもはや車両に隣接しなくなるまで、一貫した車線片寄りを１つ以上のプロセッサにさらに維持させる、付記１６に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【0270】
付記１８．自律車両は、トレーラに取り付けられたセミトラックトラクタユニットを備え、道路は、曲がった道路であり、命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、
道路に関連付けられた道路湾曲を決定することと、
自律車両が道路湾曲に到達するであろうときのセミトラックトラクタユニットとトレーラとの間のトレーラ角度を決定することと、
少なくとも部分的に道路湾曲およびトレーラ角度に基づいて、合計車線片寄り調節量を計算することと、
少なくとも部分的に合計車線片寄り調節量に基づいて、車線片寄り操縦を実施するように自律車両に命令することと
を１つ以上のプロセッサにさらに行わせる、付記１６に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
道路に関連付けられた道路湾曲を決定することと、
自律車両が道路湾曲に到達するであろうときのセミトラックトラクタユニットとトレーラとの間のトレーラ角度を決定することと、
少なくとも部分的に道路湾曲およびトレーラ角度に基づいて、合計車線片寄り調節量を計算することと、
少なくとも部分的に合計車線片寄り調節量に基づいて、車線片寄り操縦を実施するように自律車両に命令することと
を１つ以上のプロセッサにさらに行わせる、付記１６に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【0271】
付記１９．命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、、少なくとも部分的に各車両のサイズに基づいて、車両の分類を１つ以上のプロセッサにさらに決定させ、車線片寄り操縦を実施するかどうかを決定することは、少なくとも部分的に車両が属する特定のクラスにさらに基づく、付記１６に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【0272】
付記２０．閾値距離は、道路上の交通、自律車両の速度、および車両のサイズのうちの少なくとも１つに従う、付記１６に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【0273】
付記２１．自律車両に関連付けられた制御デバイスを備えているシステムであって、制御デバイスは、
自律車両の前方の１つ以上の道路を備えているマップデータを記憶するように構成されたメモリであって、自律車両は、トレーラに取り付けられたセミトラックトラクタユニットを備えている、メモリと、
メモリと動作可能に結合された少なくとも１つのプロセッサと
を備え、
少なくとも１つのプロセッサは、少なくとも、
少なくとも部分的にマップデータに基づいて、自律車両が曲がった道路に接近していることを決定することと、
少なくとも部分的にマップデータに基づいて、曲がった道路の道路半径を決定することと、
少なくとも部分的に道路半径に基づいて、曲がった道路の道路湾曲に関連付けられた第１の車線片寄り調節量を計算することと、
トレーラとセミトラックトラクタユニットとの間のトレーラ角度を決定することと、
少なくとも部分的にトレーラ角度に基づいて、トレーラ角度に関連付けられた第２の車線片寄り調節量を計算することと、
第１の車線片寄り調節量および第２の車線片寄り調節量を組み合わせることによって、合計車線片寄り調節量を計算することと、
車線片寄り操縦を実施するように自律車両に命令することと
を行うように構成され、
車線片寄り操縦は、少なくとも部分的に合計車線片寄り調節量に基づいて、自律車両を自律車両によって現在進行されている曲がった車線内で中心を外れて運転することを含む、システム。
自律車両の前方の１つ以上の道路を備えているマップデータを記憶するように構成されたメモリであって、自律車両は、トレーラに取り付けられたセミトラックトラクタユニットを備えている、メモリと、
メモリと動作可能に結合された少なくとも１つのプロセッサと
を備え、
少なくとも１つのプロセッサは、少なくとも、
少なくとも部分的にマップデータに基づいて、自律車両が曲がった道路に接近していることを決定することと、
少なくとも部分的にマップデータに基づいて、曲がった道路の道路半径を決定することと、
少なくとも部分的に道路半径に基づいて、曲がった道路の道路湾曲に関連付けられた第１の車線片寄り調節量を計算することと、
トレーラとセミトラックトラクタユニットとの間のトレーラ角度を決定することと、
少なくとも部分的にトレーラ角度に基づいて、トレーラ角度に関連付けられた第２の車線片寄り調節量を計算することと、
第１の車線片寄り調節量および第２の車線片寄り調節量を組み合わせることによって、合計車線片寄り調節量を計算することと、
車線片寄り操縦を実施するように自律車両に命令することと
を行うように構成され、
車線片寄り操縦は、少なくとも部分的に合計車線片寄り調節量に基づいて、自律車両を自律車両によって現在進行されている曲がった車線内で中心を外れて運転することを含む、システム。
【0274】
付記２２．自律車両は、自律車両の周囲の環境を説明するセンサデータを捕捉するように構成された少なくとも１つのセンサを備え、
少なくとも１つのプロセッサは、少なくとも、
少なくとも１つのセンサからセンサデータを受信することと、
センサデータから自律車両によって進行される道路上の車線マーカの場所の組を決定することと
を行うようにさらに構成され、
自律車両が曲がった道路に接近していることを決定するために、少なくとも１つのプロセッサは、少なくとも車線マーカの場所の組が曲線を辿ることを決定するようにさらに構成されている、付記２１に記載のシステム。
少なくとも１つのプロセッサは、少なくとも、
少なくとも１つのセンサからセンサデータを受信することと、
センサデータから自律車両によって進行される道路上の車線マーカの場所の組を決定することと
を行うようにさらに構成され、
自律車両が曲がった道路に接近していることを決定するために、少なくとも１つのプロセッサは、少なくとも車線マーカの場所の組が曲線を辿ることを決定するようにさらに構成されている、付記２１に記載のシステム。
【0275】
付記２３．曲がった道路の道路半径を決定するために、少なくとも１つのプロセッサは、少なくとも、
曲がった道路が仮想円の円周の一部であるように、マップデータ上の仮想円を決定することと、
仮想円の中心とセミトラックトラクタユニットがトレーラに接している点との間の距離を計算することと
を行うようにさらに構成されている、付記２１に記載のシステム。
曲がった道路が仮想円の円周の一部であるように、マップデータ上の仮想円を決定することと、
仮想円の中心とセミトラックトラクタユニットがトレーラに接している点との間の距離を計算することと
を行うようにさらに構成されている、付記２１に記載のシステム。
【0276】
付記２４．道路湾曲によって引き起こされる第１の車線片寄り調節量は、以下の第１の式：
第１の車線片寄り調節値＝（道路半径２－トレーラ長２）１／２－道路半径
に従って計算され、式中、トレーラ長は、トレーラの長さである、付記２１に記載のシステム。
第１の車線片寄り調節値＝（道路半径２－トレーラ長２）１／２－道路半径
に従って計算され、式中、トレーラ長は、トレーラの長さである、付記２１に記載のシステム。
【0277】
付記２５．少なくとも１つのプロセッサは、少なくとも部分的に道路湾曲の方向および第１の車線片寄り調節量の方向に基づいて、第１の車線片寄り調節量の符号を少なくとも調節するようにさらに構成され、道路湾曲の方向が左へのそれであり、第１の車線片寄り調節量の方向が左へのそれである場合、調節された符号を伴う第１の車線片寄り調節量は、以下の第２の式；
調節された符号を伴う第１の車線片寄り調節値＝
（（道路半径２－トレーラ長２）１／２－道路半径））×符号（－道路湾曲）
に従って計算され、式中、
道路湾曲の方向が左へのそれである場合、道路湾曲に関連付けられた符号は、正の符号であり、
第１の車線片寄り調節量の方向が左へのそれである場合、第１の車線片寄り調節量に関連付けられた符号は、負の符号であり、
符号（道路湾曲）は、道路湾曲の方向に関連付けられた符号を示す、付記２４に記載のシステム。
調節された符号を伴う第１の車線片寄り調節値＝
（（道路半径２－トレーラ長２）１／２－道路半径））×符号（－道路湾曲）
に従って計算され、式中、
道路湾曲の方向が左へのそれである場合、道路湾曲に関連付けられた符号は、正の符号であり、
第１の車線片寄り調節量の方向が左へのそれである場合、第１の車線片寄り調節量に関連付けられた符号は、負の符号であり、
符号（道路湾曲）は、道路湾曲の方向に関連付けられた符号を示す、付記２４に記載のシステム。
【0278】
付記２６．トレーラ角度は、自律車両に関連付けられたセンサから受信されるセンサデータから決定される、付記２１に記載のシステム。
【0279】
付記２７．第１の車線片寄り調節量を計算することにおいて、トレーラ角度は、ゼロであるように表される、付記２１に記載のシステム。
【0280】
付記２８．方法であって、方法は、
少なくとも部分的に自律車両の前方の１つ以上の道路を備えているマップデータに基づいて、自律車両が曲がった道路に接近していることを決定することであって、自律車両は、トレーラに取り付けられたセミトラックトラクタユニットを備えている、ことと、
少なくとも部分的にマップデータに基づいて、曲がった道路の道路半径を決定することと、
少なくとも部分的に道路半径に基づいて、曲がった道路の道路湾曲に関連付けられた第１の車線片寄り調節量を計算することと、
トレーラとセミトラックトラクタユニットとの間のトレーラ角度を決定することと、
少なくとも部分的にトレーラ角度に基づいて、トレーラ角度に関連付けられた第２の車線片寄り調節量を計算することと、
第１の車線片寄り調節量および第２の車線片寄り調節量を組み合わせることによって、合計車線片寄り調節量を計算することと、
車線片寄り操縦を実施するように自律車両に命令すると
を含み、
車線片寄り操縦は、少なくとも部分的に合計車線片寄り調節量に基づいて、自律車両を自律車両によって現在進行されている曲がった車線内で中心を外れて運転することを含む、方法。
少なくとも部分的に自律車両の前方の１つ以上の道路を備えているマップデータに基づいて、自律車両が曲がった道路に接近していることを決定することであって、自律車両は、トレーラに取り付けられたセミトラックトラクタユニットを備えている、ことと、
少なくとも部分的にマップデータに基づいて、曲がった道路の道路半径を決定することと、
少なくとも部分的に道路半径に基づいて、曲がった道路の道路湾曲に関連付けられた第１の車線片寄り調節量を計算することと、
トレーラとセミトラックトラクタユニットとの間のトレーラ角度を決定することと、
少なくとも部分的にトレーラ角度に基づいて、トレーラ角度に関連付けられた第２の車線片寄り調節量を計算することと、
第１の車線片寄り調節量および第２の車線片寄り調節量を組み合わせることによって、合計車線片寄り調節量を計算することと、
車線片寄り操縦を実施するように自律車両に命令すると
を含み、
車線片寄り操縦は、少なくとも部分的に合計車線片寄り調節量に基づいて、自律車両を自律車両によって現在進行されている曲がった車線内で中心を外れて運転することを含む、方法。
【0281】
付記２９．自律車両に関連付けられた少なくとも１つのセンサからセンサデータを受信することと、
センサデータから道路上の車両の存在を検出することと、
自律車両と車両との間の横方向距離を決定することと、
自律車両と車両との間の横方向距離を閾値距離と比較することと、
横方向距離が閾値距離未満であることを決定することと、
横方向距離が閾値距離未満であることを決定することに応答して、車線片寄り操縦を実施するように自律車両に命令することと
をさらに含み、
車線片寄り操縦は、自律車両と車両との間の横方向距離が閾値距離に少なくとも等しくなるまで、自律車両を車両に対して反対方向に向かって自律車両によって進行される現在の車線内で中心を外れて運転することを含む、付記２８に記載の方法。
センサデータから道路上の車両の存在を検出することと、
自律車両と車両との間の横方向距離を決定することと、
自律車両と車両との間の横方向距離を閾値距離と比較することと、
横方向距離が閾値距離未満であることを決定することと、
横方向距離が閾値距離未満であることを決定することに応答して、車線片寄り操縦を実施するように自律車両に命令することと
をさらに含み、
車線片寄り操縦は、自律車両と車両との間の横方向距離が閾値距離に少なくとも等しくなるまで、自律車両を車両に対して反対方向に向かって自律車両によって進行される現在の車線内で中心を外れて運転することを含む、付記２８に記載の方法。
【0282】
付記３０．車線片寄り量を決定することであって、車線片寄り量は、自律車両と車両との間の横方向距離が閾値距離に少なくとも等しくなるまで、自律車両が中心を外れて移動する距離である、ことと、
合計車線片寄り調節量を車線片寄り量に組み合わせることと
をさらに含む、付記２９に記載の方法。
合計車線片寄り調節量を車線片寄り量に組み合わせることと
をさらに含む、付記２９に記載の方法。
【0283】
付記３１．車線片寄り量は、少なくとも部分的に車両によって侵入された現在の車線の量と、車両が検出された場所と比較して自律車両の他方の側の現在の車線上の利用可能な距離とに基づいて決定される、付記３０に記載の方法。
【0284】
付記３２．車両が自律車両の右側にあり、道路湾曲が左方向へのそれであるとき、合計車線片寄り調節量は、車線片寄り量に組み合わせられる、付記３０に記載の方法。
【0285】
付記３３．車両が自律車両の左側にあり、道路湾曲が左方向へのそれであるとき、合計車線片寄り調節量は、車線片寄り量と組み合わせられない、付記３０に記載の方法。
【0286】
付記３４．第２の車線片寄り調節量を計算することにおいて、自律車両によって進行される道路は、直線であるように表される、付記２８に記載の方法。
【0287】
付記３５．少なくとも１つのセンサは、カメラ、光検出および測距（ＬｉＤＡＲ）センサ、および赤外線センサのうちの少なくとも１つを備えている、付記２９に記載の方法。
【0288】
付記３６．命令を記憶している非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体であって、命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、
少なくとも部分的に自律車両の前方の１つ以上の道路を備えているマップデータに基づいて、自律車両が曲がった道路に接近していることを決定することであって、自律車両は、トレーラに取り付けられたセミトラックトラクタユニットを備えている、ことと、
少なくとも部分的にマップデータに基づいて、曲がった道路の道路半径を決定することと、
少なくとも部分的に道路半径に基づいて、曲がった道路の道路湾曲に関連付けられた第１の車線片寄り調節量を計算することと、
トレーラとセミトラックトラクタユニットとの間のトレーラ角度を決定することと、
少なくとも部分的にトレーラ角度に基づいて、トレーラ角度に関連付けられた第２の車線片寄り調節量を計算することと、
第１の車線片寄り調節量および第２の車線片寄り調節量を組み合わせることによって、合計車線片寄り調節量を計算することと、
車線片寄り操縦を実施するように自律車両に命令することと
を１つ以上のプロセッサに行わせ、
車線片寄り操縦は、少なくとも部分的に合計車線片寄り調節量に基づいて、自律車両を自律車両によって現在進行されている曲がった車線内で中心を外れて運転することを含む、非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
少なくとも部分的に自律車両の前方の１つ以上の道路を備えているマップデータに基づいて、自律車両が曲がった道路に接近していることを決定することであって、自律車両は、トレーラに取り付けられたセミトラックトラクタユニットを備えている、ことと、
少なくとも部分的にマップデータに基づいて、曲がった道路の道路半径を決定することと、
少なくとも部分的に道路半径に基づいて、曲がった道路の道路湾曲に関連付けられた第１の車線片寄り調節量を計算することと、
トレーラとセミトラックトラクタユニットとの間のトレーラ角度を決定することと、
少なくとも部分的にトレーラ角度に基づいて、トレーラ角度に関連付けられた第２の車線片寄り調節量を計算することと、
第１の車線片寄り調節量および第２の車線片寄り調節量を組み合わせることによって、合計車線片寄り調節量を計算することと、
車線片寄り操縦を実施するように自律車両に命令することと
を１つ以上のプロセッサに行わせ、
車線片寄り操縦は、少なくとも部分的に合計車線片寄り調節量に基づいて、自律車両を自律車両によって現在進行されている曲がった車線内で中心を外れて運転することを含む、非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【0289】
付記３７．トレーラ角度によって引き起こされる第２の車線片寄り調節量は、以下の第３の式：
第２の車線片寄り調節値＝トレーラ長×ｓｉｎ（トレーラ角度）
に従って計算され、式中、トレーラ長は、トレーラの長さである、付記３６に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
第２の車線片寄り調節値＝トレーラ長×ｓｉｎ（トレーラ角度）
に従って計算され、式中、トレーラ長は、トレーラの長さである、付記３６に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【0290】
付記３８．命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、少なくとも部分的にトレーラ角度の方向および第２の車線片寄り調節量の方向に基づいて、第２の車線片寄り調節量の符号を１つ以上のプロセッサにさらに調節させ、トレーラ角度の方向が左へのそれであり、第２の車線片寄り調節量の方向が右へのそれである場合、調節された符号を伴う第２の車線片寄り調節量が、以下の第４の式：
調節された符号を伴う第２の車線片寄り調節値＝－トレーラ長×ｓｉｎ（トレーラ角度）
に従って計算され、式中、トレーラ長は、トレーラの長さである、付記３６に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
調節された符号を伴う第２の車線片寄り調節値＝－トレーラ長×ｓｉｎ（トレーラ角度）
に従って計算され、式中、トレーラ長は、トレーラの長さである、付記３６に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【0291】
付記３９．命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、
少なくとも部分的にマップデータに基づいて、自律車両が直線道路に沿って進行していることを決定することと、
道路半径が実質的に大きいので、第１の車線片寄り調節量がゼロであることを決定することと、
風が自律車両のトレーラが直線からそれることを引き起こしていることを検出することと、
風によって引き起こされるトレーラ角度を決定することと、
トレーラ角度によって引き起こされる第２の車線片寄り調節量を計算することと、
合計車線片寄り調節量が第２の車線片寄り調節量に等しいことを決定することと
を１つ以上のプロセッサにさらに行わせる、付記３６に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
少なくとも部分的にマップデータに基づいて、自律車両が直線道路に沿って進行していることを決定することと、
道路半径が実質的に大きいので、第１の車線片寄り調節量がゼロであることを決定することと、
風が自律車両のトレーラが直線からそれることを引き起こしていることを検出することと、
風によって引き起こされるトレーラ角度を決定することと、
トレーラ角度によって引き起こされる第２の車線片寄り調節量を計算することと、
合計車線片寄り調節量が第２の車線片寄り調節量に等しいことを決定することと
を１つ以上のプロセッサにさらに行わせる、付記３６に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【0292】
付記４０．トレーラが左方向に振れるとき、トレーラ角度に関連付けられた符号は、負であり、トレーラが右方向に振れるとき、トレーラ角度に関連付けられた符号は、正である、付記３６に記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【0293】
付記４１．少なくとも１つのプロセッサは、付記８－１５のいずれかに記載の方法の１つ以上の動作を実施するようにさらに構成されている、付記１－７のいずれかに記載のシステム。
【0294】
付記４２．プロセッサは、付記１６－２０のいずれかに記載の１つ以上の動作を実施するようにさらに構成されている、付記１－７のいずれかに記載のシステム。
【0295】
付記４３．付記８－１５のいずれかに記載の方法を実施する手段を備えている装置。
【0296】
付記４４．付記１６－２０のいずれかに記載の１つ以上の命令を実施する手段を備えている装置。
【0297】
付記４５．システム上で起動されているとき、１つ以上のプロセッサによって実行されると、付記８－１５のいずれかに記載の方法の１つ以上の動作を１つ以上のプロセッサにさらに実施させる命令を記憶している付記１６－２０のいずれかに記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【0298】
付記４６．少なくとも１つのプロセッサは、付記２８－３５のいずれかに記載の１つ以上の動作を実施するようにさらに構成されている、付記２１－２７のいずれかに記載のシステム。
【0299】
付記４７．プロセッサは、付記３６－４０のいずれかに記載の１つ以上の動作を実施するようにさらに構成されている、付記２１－２７のいずれかに記載のシステム。
【0300】
付記４８．付記２８－２５のいずれかに記載の方法を実施する手段を備えている装置。
【0301】
付記４９．付記３６－４０のいずれかに記載の１つ以上の命令を実施する手段を備えている装置。
【0302】
付記５０．システム上で起動されているとき、１つ以上のプロセッサによって実行されると、付記２８－３５のいずれかに記載の方法の１つ以上の動作を１つ以上のプロセッサにさらに実施させる命令を記憶している付記３６－４０のいずれかに記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【0303】
付記５１．付記１－７および／または２１－２７のいずれかに記載のシステム。
【0304】
付記５２．付記８－１５および／または２８－３５のいずれかに記載の動作を含む方法。
【0305】
付記５３．付記８－１５および／または２８－３５のいずれかに記載の方法を実施する手段を備えている装置。
【0306】
付記５４．付記１６－２０および／または３６－４０のいずれかに記載の１つ以上の命令を実施する手段を備えている装置。
【0307】
付記５５．システム上で起動されているとき、１つ以上のプロセッサによって実行されると、付記８－１５および／または２８－３５のいずれかに記載の方法の１つ以上の動作を１つ以上のプロセッサにさらに実施させる命令を記憶している付記１６－２０および／または３６－４０のいずれかに記載の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【国際調査報告】