(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】2024-11-21
(54)【発明の名称】情報処理方法および情報処理装置
(51)【国際特許分類】
B60W 40/02 20060101AFI20241114BHJP
G08G 1/16 20060101ALI20241114BHJP
B60W 50/00 20060101ALI20241114BHJP
【ＦＩ】
B60W40/02
G08G1/16 C
B60W50/00
【審査請求】有
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2024529554
(86)(22)【出願日】2021-11-19
(85)【翻訳文提出日】2024-06-25
(86)【国際出願番号】 CN2021131761
(87)【国際公開番号】W WO2023087248
(87)【国際公開日】2023-05-25
(81)【指定国・地域】
(71)【出願人】
【識別番号】503433420
【氏名又は名称】華為技術有限公司
【氏名又は名称原語表記】ＨＵＡＷＥＩ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＩＥＳ ＣＯ．，ＬＴＤ．
【住所又は居所原語表記】Ｈｕａｗｅｉ Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ Ｂｕｉｌｄｉｎｇ， Ｂａｎｔｉａｎ， Ｌｏｎｇｇａｎｇ Ｄｉｓｔｒｉｃｔ， Ｓｈｅｎｚｈｅｎ， Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ ５１８１２９， Ｐ．Ｒ． Ｃｈｉｎａ
(74)【代理人】
【識別番号】100132481
【弁理士】
【氏名又は名称】赤澤 克豪
(74)【代理人】
【識別番号】100115635
【弁理士】
【氏名又は名称】窪田 郁大
(72)【発明者】
【氏名】宋 思▲達▼
(72)【発明者】
【氏名】▲馬▼ 莎
(72)【発明者】
【氏名】周 ▲ジョン▼
【テーマコード（参考）】
3D241
5H181
【Ｆターム（参考）】
3D241BA50
3D241DC01Z
3D241DC21Z
3D241DC25Z
3D241DC31Z
3D241DC33Z
5H181AA01
5H181BB04
5H181BB15
5H181BB19
5H181CC03
5H181CC04
5H181CC14
5H181LL01
5H181LL02
5H181LL04
(57)【要約】
情報処理方法および情報処理装置を提供する。本方法は、以下を含む。すなわち、第一の装置によって、第一の情報を取得するステップであって、第一の情報は、第一の装置が配置される端末の環境情報を含む、ステップ。第二の装置から第二の情報を受信するステップであって、第二の情報は、端末の地域情報および／または時間情報を示す、ステップ。および、その後、第一の情報および第二の情報に基づいて、端末に対する第一の感知情報を出力するステップ。本方法によれば、最初に、端末の地域情報および／または時間情報が受信され、次いで、第一の装置が配置される端末の環境情報と、端末の地域情報および／または時間情報とに基づいて、第一の感知情報が出力され、これにより、様々な空間－時間情報に対応するシナリオに対する端末の感知システムの適用性を向上させることができる。様々な空間－時間情報は、空間および／または時間の広い範囲を有するシナリオを区別するために使用され得る。例えば、端末は、車両である。本方法によれば、車両のインテリジェント運転システムの性能を向上させることができる。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
情報処理方法であって、第一の情報を取得するステップであって、前記第一の情報は、第一の装置が配置される端末の環境情報を含む、ステップと、
第二の装置から第二の情報を受信するステップであって、前記第二の情報は、前記端末の地域情報および／または時間情報を示す、ステップと、
前記第一の情報および前記第二の情報に基づいて、前記端末に対する第一の感知情報を出力するステップと
を備える、方法。
【請求項2】
前記第一の情報を取得する前記ステップは、前記端末の前記環境情報を検出するステップ、または
前記第二の装置から前記第一の情報を受信するステップ
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記地域情報および／または前記時間情報は、第一のアルゴリズムに対応し、前記第一のアルゴリズムは、予め定義されたアルゴリズムセットに属し、前記第一の情報および前記第二の情報に基づいて、前記端末に対する前記第一の感知情報を出力する前記ステップは、
前記第一のアルゴリズムおよび前記第一の情報に基づいて、前記端末に対する前記第一の感知情報を出力するステップ
を含む、
請求項１または２に記載の方法。
【請求項4】
前記地域情報および／または前記時間情報は、第一のニューラルネットワークモデルを構築するために使用され、前記第一の情報および前記第二の情報に基づいて、前記端末に対する前記第一の感知情報を出力する前記ステップは、
前記第一のニューラルネットワークモデルに基づいて、前記端末に対する前記第一の感知情報を出力するステップ
を含む、
請求項１ないし３の何れか一つに記載の方法。
【請求項5】
前記第一の情報および前記第二の情報に基づいて、前記端末に対する前記第一の感知情報を出力する前記ステップは、前記第一の感知情報を融合ユニットに送信するステップ
を含む、請求項１ないし４の何れか一つに記載の方法。
【請求項6】
情報処理方法であって、少なくとも一つの第一の装置から第一の情報の少なくとも一つの部分を受信するステップであって、前記第一の情報は、前記第一の装置が配置される端末の環境情報を含む、ステップと、
第二の装置から第二の情報を受信するステップであって、前記第二の情報は、前記端末の地域情報および／または時間情報を示す、ステップと、
前記第一の情報の少なくとも一つの部分と前記第二の情報とに基づいて、前記端末の第一の融合情報を出力するステップと
を備える、方法。
【請求項7】
前記地域情報および／または前記時間情報は、少なくとも一つの第一のアルゴリズムに対応し、前記少なくとも一つの第一のアルゴリズムは、予め定義されたアルゴリズムセットに属し、前記第一の情報の少なくとも一つの部分と前記第二の情報とに基づいて、前記端末に対する第一の融合情報を出力する前記ステップは、
前記少なくとも一つの第一のアルゴリズムと、前記第一の情報の少なくとも一つの部分に基づいて、前記端末に対する前記第一の融合情報を出力するステップ
を含む、
請求項６に記載の方法。
【請求項8】
前記予め定義されたアルゴリズムセットにおける複数のアルゴリズムは、異なるセンサーに対応し、および／または、異なる地域および／または時間に対応する、請求項７に記載の方法。
【請求項9】
前記地域情報および／または前記時間情報は、第一のニューラルネットワークモデルを構築するために使用され、前記第一の情報の少なくとも一つの部分と前記第二の情報とに基づいて、前記端末に対する第一の融合情報を出力する前記ステップは、
前記第一のニューラルネットワークモデルに基づいて、前記端末に対する前記第一の融合情報を出力するステップ
を含む、
請求項６ないし８の何れか一つに記載の方法。
【請求項10】
前記第一の情報の少なくとも一つの部分は、少なくとも一つのセンサー、ユーザー、通信モジュール、もしくは地図モジュールからの一つまたは複数の情報を含む、請求項６ないし９の何れか一つに記載の方法。
【請求項11】
前記地域情報は、大陸名、国名、地域名、州、もしくは都市のうちの一つまたは複数を含み、および／または前記時間情報は、時間システム情報を含み、前記時間システム情報は、季節、休日、節気、もしくは季節計時慣行のうちの一つまたは複数を含む、
請求項１ないし９の何れか一つに記載の方法。
【請求項12】
前記第一の装置は、カメラ装置、ライダー、ピックアップ装置、超音波センサー、またはミリ波レーダー
のうちの何れか一つを含む、請求項１ないし１０の何れか一つに記載の方法。
【請求項13】
情報処理方法であって、第二の情報を決定するステップであって、前記第二の情報は、端末の地域情報および／または時間情報を示す、ステップと、
前記第二の情報を第一の装置に送信するステップと
を備える、方法。
【請求項14】
前記第二の情報を決定する前記ステップは、ユーザー入力に基づいて、前記第二の情報を決定するステップであって、前記ユーザー入力は、画面ベースの入力または音声入力である、ステップ、または
オペレータの押下に基づいて前記第二の情報を決定するステップ、または
地図モジュールからの情報に基づいて、前記第二の情報を決定するステップ
を含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項15】
情報処理装置であって、第一の情報を取得するように構成される取得ユニットであって、前記第一の情報は、第一の装置が配置される端末の環境情報を含む、取得ユニットと、
第二の装置から第二の情報を受信するように構成される通信ユニットであって、前記第二の情報は、前記端末の地域情報および／または時間情報を示す、通信ユニットと、
前記第一の情報および前記第二の情報に基づいて、前記端末に対する第一の感知情報を出力するように構成される処理ユニットと
を備える、装置。
【請求項16】
前記取得ユニットは、前記端末の前記環境情報を検出すること、または
前記第二の装置から前記第一の情報を受信すること
を行うように特に構成される、請求項１５に記載の装置。
【請求項17】
前記地域情報および／または前記時間情報は、第一のアルゴリズムに対応し、前記第一のアルゴリズムは、予め定義されたアルゴリズムセットに属し、前記処理ユニットは、前記第一のアルゴリズムおよび前記第一の情報に基づいて、前記端末に対する前記第一の感知情報を出力する
ように特に構成される、請求項１５または１６に記載の装置。
【請求項18】
前記地域情報および／または前記時間情報は、第一のニューラルネットワークモデルを構築するために使用され、前記処理ユニットは、前記第一のニューラルネットワークモデルに基づいて、前記端末に対する前記第一の感知情報を出力する
ように特に構成される、請求項１５ないし１７の何れか一つに記載の装置。
【請求項19】
前記通信ユニットは、前記第一の感知情報を融合ユニットに送信する
ように特に構成される、請求項１５ないし１８の何れか一つに記載の装置。
【請求項20】
情報処理装置であって、通信ユニットであって、少なくとも一つの第一の装置から第一の情報の少なくとも一つの部分を受信することであって、前記第一の情報は、前記第一の装置が配置される端末の環境情報を含む、ことと、第二の装置から第二の情報を受信することであって、前記第二の情報は、前記端末の地域情報および／または時間情報を示す、こととを行うように構成される、通信ユニットと、
処理ユニットであって、前記第一の情報の少なくとも一つの部分と前記第二の情報とに基づいて、前記端末に対する第一の融合情報を出力するように構成される、処理ユニットと
を備える、装置。
【請求項21】
前記地域情報および／または前記時間情報は、少なくとも一つの第一のアルゴリズムに対応し、前記少なくとも一つの第一のアルゴリズムは、予め定義されたアルゴリズムセットに属し、前記処理ユニットは、前記少なくとも一つの第一のアルゴリズムおよび前記第一の情報の少なくとも一つの部分に基づいて、前記端末に対する前記第一の融合情報を出力する
ように特に構成される、請求項２０に記載の装置。
【請求項22】
前記予め定義されたアルゴリズムセットにおける複数のアルゴリズムは、異なるセンサーにそれぞれ対応し、ならびに／または異なる地域および／もしくは時間に対応する、請求項２１に記載の装置。
【請求項23】
前記地域情報および／または前記時間情報は、第一のニューラルネットワークモデルを構築するために使用され、前記処理ユニットは、前記第一のニューラルネットワークモデルに基づいて、前記端末に対する前記第一の融合情報を出力する
ように特に構成される、請求項２０ないし２２の何れか一つに記載の装置。
【請求項24】
前記第一の情報の少なくとも一つの部分は、少なくとも一つのセンサー、ユーザー、通信モジュール、または地図モジュールからの一つまたは複数の情報を含む、請求項２０ないし２３の何れか一つに記載の装置。
【請求項25】
前記地域情報は、大陸名、国名、地域名、州、もしくは都市から選択される一つまたは複数を含み、および／または前記時間情報は、時間システム情報を含み、前記時間システム情報は、季節、休日、節気、もしくは季節計時慣行のうちの一つまたは複数を含む、請求項１５ないし２４の何れか一つに記載の装置。
【請求項26】
前記第一の装置は、カメラ装置、ライダー、ピックアップ装置、超音波センサー、もしくはミリ波レーダー
のうちの何れか一つを含む、請求項１５ないし２５の何れか一つに記載の装置。
【請求項27】
情報処理装置であって、第二の情報を決定するように構成される処理ユニットであって、前記第二の情報は、端末の地域情報および／または時間情報を示す、処理ユニットと、
前記第二の情報を第一の装置または第三の装置に送信するように構成される、通信ユニットと
を備える、装置。
【請求項28】
前記処理ユニットは、ユーザー入力に基づいて前記第二の情報を決定することであって、前記ユーザー入力は、画面ベースの入力または音声入力である、こと、または
オペレータの押下に基づいて前記第二の情報を決定すること、または
地図モジュールからの情報に基づいて前記第二の情報を決定すること
を行うに特に構成される、請求項２７に記載の装置。
【請求項29】
少なくとも一つのプロセッサと、通信インターフェースとを備える情報処理装置であって、前記通信インターフェースは、前記情報処理装置以外の通信装置から信号を受信し、前記信号を前記少なくとも一つのプロセッサに送信するか、または前記少なくとも一つのプロセッサから前記情報処理装置以外の通信装置に信号を送信するように構成され、前記少なくとも一つのプロセッサは、論理回路を介して、またはコード命令を実行することによって、請求項１ないし５の何れか一つに記載の方法、または請求項６ないし１２の何れか一つに記載の方法、または請求項１３および１４の何れか一つに記載の方法を実装するように構成される、装置。
【請求項30】
端末であって、請求項１５ないし１９の何れか一つに記載の装置と、請求項２７および２８の何れか一つに記載の装置とを備える、端末、または前記端末は、請求項２０ないし２６の何れか一つに記載の装置と、請求項２７および２８の何れか一つに記載の装置とを備える、端末。
【請求項31】
コンピュータ可読記憶メディアであって、前記コンピュータ可読記憶メディアは、コンピュータプログラムを格納し、前記コンピュータプログラムが実行されると、請求項１ないし５の何れか一つに記載の方法が実装されるか、または請求項６ないし１２の何れか一つに記載の方法が実施されるか、または請求項１３および１４の何れか一つに記載の方法が実装される、コンピュータ可読記憶メディア。
【請求項32】
コンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータプログラム製品は、コンピュータプログラムまたは命令を含み、前記コンピュータプログラムまたは命令が通信装置によって実行されると、請求項１ないし５の何れか一つに記載の方法が実装されるか、または請求項６ないし１２の何れか一つに記載の方法が実装されるか、または請求項１３および１４の何れか一つに記載の方法が実装される、コンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本出願は、インテリジェント運転技術の分野に関し、特に、情報処理方法および情報処理装置に関する。
【背景技術】
【0002】
社会の発展に伴い、現代生活ではますます多くの機械が自動化・知能化に向かって発展している。インテリジェント車両は、徐々に人々の日常生活に入り込んできている。インテリジェント運転システムも、インテリジェント車両の重要な一部となっている。インテリジェント運転システムは、運転支援システム、自動運転システム、および同様のものに分類されることがある。近年、先進運転支援システム（advanced driving assistant system、ＡＤＡＳ）は、インテリジェント車両において重要な役割を果たしている。先進運転支援システムは、車両に搭載された各種センサーを利用して、車両の走行プロセス中に周囲の状況を感知し、データを収集し、静止オブジェクトまたは移動オブジェクトを識別、検出、および追跡し、航法マップデータと組み合わせてシステム操作および分析を実行することにより、潜在的な危険を運転者に事前に認識させることを可能にし、それにより、車両の走行中の快適性および安全性を効果的に向上させるものである。ＡＤＡＳは、自動運転を真に実現するための基礎を築くものである。
【0003】
自動運転によって実装される対象の機能には、センシング予測、意思決定および計画、車両制御、および同様のものが含まれる。感知システムは、自律走行車両の「目」であり、環境、障害物、および同様のものを感知するように構成される。感知システムは、自律走行車両が安全に走行することができるか否かということに対する基準となる。例えば、感知システムは、種々のセンサーを含み、車両周囲の環境に関する情報を取得し得る。
【0004】
これを踏まえると、先進運転支援システムまたは自動運転システムの性能を如何に向上させるかということは、早急に解決すべき技術的課題となっている。
【発明の概要】
【0005】
本出願は、インテリジェント運転システムの性能を向上させるための情報処理方法および情報処理装置を提供する。
【0006】
第一の態様によれば、本出願は、情報処理方法を提供する。本方法は、情報処理装置に適用される。情報処理装置は、例えば、端末に取り付けられた任意のセンサーとし得る。本方法は、以下を含む。すなわち、第一の情報を取得するステップであって、第一の情報は、第一の装置が配置された端末の環境情報を含む、ステップ。第二の装置から第二の情報を受信するステップであって、第二の情報は、端末の地域情報および／または時間情報を示す、ステップ。および、第一の情報および第二の情報に基づいて、端末に対する第一の感知情報を出力するステップ。本方法によれば、最初に、端末の地域情報および／または時間情報が受信され、次いで、第一の装置が配置された端末の環境情報と、端末の地域情報および／または時間情報とに基づいて、第一の感知情報が出力され、これにより、様々な空間－時間情報に対応するシナリオに対する端末の感知システムの適用性を向上させることができる。様々な空間－時間情報は、空間および／または時間の広い範囲を有するシナリオを区別するために使用され得る。例えば、端末は、車両である。本方法によれば、車両のインテリジェント運転システムの性能を向上させることができる。
【0007】
可能な実装では、第一の情報を取得するステップは、以下を含む。すなわち、端末の環境情報を検出するステップ。または、第二の装置から第一の情報を受信するステップ。
【0008】
可能な実装では、地域情報および／または時間情報は、第一のアルゴリズムに対応／対応し、第一のアルゴリズムは、予め定義されたアルゴリズムセットに属する。第一の情報および第二の情報に基づいて端末に対する第一の感知情報を出力するステップは、以下を含む。すなわち、第一のアルゴリズムおよび第一の情報に基づいて、端末に対する第一の感知情報を出力するステップ。本実装では、異なる地域情報および／または時間情報にそれぞれ対応する複数のアルゴリズムが予め定義され得る。端末の環境情報は、地域情報および／または時間情報に対応する第一のアルゴリズムに基づいて処理され、第一の感知情報が出力される。このようにして、様々な空間－時間情報に対応するシナリオに対する端末の感知システムの適用性を向上させることができ、それにより、インテリジェント運転システムの性能が向上する。
【0009】
可能な実装では、地域情報および／または時間情報は、第一のニューラルネットワークモデルを構築するために使用される。第一の情報および第二の情報に基づいて、端末に対する第一の感知情報を出力するステップは、以下を含む。すなわち、第一のニューラルネットワークモデルに基づいて、端末に対する第一の感知情報を出力するステップ。本実装では、初期ニューラルネットワークモデルが配備され得て、地域情報および／または時間情報は、初期ニューラルネットワークモデルに入力される。このようにして、初期ニューラルネットワークモデルは、様々な空間－時間情報（地域情報および／または時間情報を含む）に対応するシナリオに適応する、第一のニューラルネットワークモデルに自動的に調整され得て、それにより、感知システムの訓練および配備のオーバーヘッドが低減される。
【0010】
可能な実装では、第一の情報および第二の情報に基づいて、端末に対する第一の感知情報を出力するステップは、以下を含む。すなわち、第一の感知情報を融合ユニットに送信するステップ。融合ユニットは、第一の装置によって出力された感知情報と、別のセンサーによって出力された感知情報とを融合して、より高い信頼性を有する融合情報を取得し得る。
【0011】
可能な実装では、地域情報は、大陸名、国名、地域名、州、または都市のうちの一つまたは複数を含み、および／または、時間情報は、時間システム情報を含み、時間システム情報は、季節、休日、節気、または季節計時慣行のうちの一つまたは複数を含む。
【0012】
可能な実装では、第一の装置は、カメラ装置、ライダー、ピックアップ装置、超音波センサー、またはミリ波レーダーの何れか一つを含む。
【0013】
第二の態様によれば、本出願は、情報処理装置に適用される情報処理方法を提供する。情報処理装置は、例えば、端末内の融合ユニットとし得る。本方法は、以下を含む。すなほち、少なくとも一つの第一の装置から第一の情報の少なくとも一つの部分を受信するステップであって、第一の情報は、第一の装置が配置される端末の環境情報を含む、ステップ。第二の装置から第二の情報を受信するステップであって、第二の情報は、端末の地域情報および／または時間情報を示す、ステップ。および、第一の情報の少なくとも一つの部分と、第二の情報とに基づいて、端末の第一の融合情報を出力するステップ。本方法によれば、最初に、端末の地域情報および／または時間情報を受信し、次いで、第一の装置が配置された端末の環境情報と、端末の地域情報および／または時間情報とに基づいて、第一の融合情報を出力し、これにより、様々な空間－時間情報に対応するシナリオに対するインテリジェント運転システムの適用性を向上させることができる。様々な空間－時間情報は、空間および／または時間の広い範囲を有するシナリオを区別するために使用され得る。例えば、端末は、車両である。本方法によれば、車両のインテリジェント運転システムの性能を向上させることができる。
【0014】
可能な実装では、地域情報および／または時間情報は、少なくとも一つの第一のアルゴリズムに対応し、少なくとも一つの第一のアルゴリズムは、予め定義されたアルゴリズムセットに属する。第一の情報の少なくとも一つの部分と、第二の情報とに基づいて端末に対する第一の融合情報を出力するステップは、以下を含む。すなわち、少なくとも一つの第一のアルゴリズムと、第一の情報の少なくとも一つの部分とに基づいて、端末に対する第一の融合情報を出力するステップ。本実装では、異なる地域情報および／または時間情報にそれぞれ対応する複数の第一のアルゴリズムが予め定義され得る。端末の環境情報は、地域情報および／または時間情報に対応する第一のアルゴリズムに基づいて処理され、第一の融合情報が出力される。このようにして、様々な空間－時間情報に対応するシナリオに対する端末の感知システムの適用性を向上させることができ、それにより、インテリジェント運転システムの性能が向上する。
【0015】
可能な実装では、予め定義されたアルゴリズムセットにおける複数のアルゴリズムは、異なるセンサーに対応し、および／または、異なる地域情報および／または時間情報に対応する。
【0016】
可能な実装では、地域情報および／または時間情報は、第一のニューラルネットワークモデルを構築するために使用される。第一の情報の少なくとも一つの部分と、第二の情報とに基づいて、端末に対する第一の融合情報を出力するステップは、以下を含む。すなわち、第一のニューラルネットワークモデルに基づいて、端末に対する第一の融合情報を出力するステップ。本実装では、初期ニューラルネットワークモデルが配備され得て、地域情報および／または時間情報は、初期ニューラルネットワークモデルに入力される。このようにして、初期ニューラルネットワークモデルは、様々な空間－時間情報に対応するシナリオに適応する第一のニューラルネットワークモデルに自動的に調整することができ、それにより、感知システムの訓練および配備のオーバーヘッドを低減することができる。
【0017】
可能な実装では、第一の情報の少なくとも一つの部分は、少なくとも一つのセンサー、ユーザー、通信モジュール、または地図モジュールからの一つまたは複数の情報の部分を含む。
【0018】
可能な実装では、地域情報は、大陸名、国名、地域名、州、または都市のうちの一つまたは複数を含み、および／または時間情報は、時間システム情報を含み、時間システム情報は、季節、休日、節気、または季節計時慣行のうちの一つまたは複数を含む。
【0019】
可能な実装では、第一の装置は、カメラ装置、ライダー、ピックアップ装置、超音波センサー、またはミリ波レーダーの何れか一つを含む。
【0020】
第三の態様によれば、本出願は、情報処理装置に適用される情報処理方法を提供する。情報処理装置は、例えば、端末内の外部モジュール、または端末に搭載された外部モジュールとし得る。本方法は、以下を含む。すなわち、第二の情報を決定するステップであって、第二の情報は、端末の地域情報および／または時間情報を示す、ステップ。および、第二の情報を第一の装置に送信するステップ。本方法によれば、例えば、第一の装置は、端末上の任意のセンサーとし得て、端末の地域情報および／または時間情報は、センサーのために提供される。このようにして、センサーは、第一の装置が配置された端末の環境情報と、端末の地域情報および／または時間情報とに基づいて、第一の感知情報を出力することができる。別の例として、第一の装置は、端末上の融合ユニットとし得て、端末の地域情報および／または時間情報は、融合ユニットに提供される。このようにして、融合ユニットは、第一の装置が配置された端末の環境情報と、端末の地域情報および／または時間情報とに基づいて、第一の融合情報を出力することができ、これにより、様々な空間－時間情報に対応するシナリオに対する端末の感知システムの適用性を向上させることができる。様々な空間－時間情報は、空間および／または時間の広い範囲を有するシナリオを区別するために使用され得る。例えば、端末は、車両である。本方法によれば、車両のインテリジェント運転システムの性能を向上させることができる。
【0021】
可能な実装では、第二の情報を決定するステップは、以下を含む。すなわち、ユーザー入力に基づいて、第二の情報を決定するステップであって、ユーザー入力は、画面ベースの入力または音声入力である。または、オペレータの押下に基づいて、第二の情報を決定するステップ。または、地図モジュールからの情報に基づいて、第二の情報を決定するステップ。本実装では、第二の情報は、複数の態様において決定され得る。
【0022】
第四の態様によれば、本出願は、上述した態様、または上述した態様の可能な実装の何れか一つの方法を実行するように構成された情報処理装置をさらに提供する。具体的には、本情報処理装置は、上述した態様、または上述した態様の可能な実装の何れか一つにおける方法を実行するように構成されたモジュール／ユニットを含み得る。これらのモジュール／ユニットは、ハードウェアによって実装されてもよいし、または対応するソフトウェアを実行するハードウェアによって実装されてもよい。
【0023】
第五の態様によれば、本出願は、情報処理装置をさらに提供する。本情報処理装置は、少なくとも一つのプロセッサと、通信インターフェースとを含む。通信インターフェースは、以下を行うように構成される。すなわち、情報処理装置以外の通信装置から信号を受信し、その信号を少なくとも一つのプロセッサに送信すること。または、少なくとも一つのプロセッサから情報処理装置以外の通信装置に信号を送信すること。少なくとも一つのプロセッサは、論理回路を介して、またはコード命令を実行することによって、第一の態様もしくは第一の態様の可能な実装の何れか一つにおける方法の操作ステップ、または第二の態様もしくは第二の態様の可能な実装の何れか一つにおける方法の操作ステップ、または第三の態様もしくは第三の態様の可能な実装の何れか一つにおける方法の操作ステップを実装するように構成される。
【0024】
第六の態様によれば、本出願は、端末をさらに提供する。本端末は、第一の態様もしくは第一の態様の可能な実装の何れか一つにおける方法を実行するように構成される装置と、第三の態様もしくは第三の態様の可能な実装の何れか一つにおける方法を実行するように構成される装置とを含む。あるいは、端本末は、第二の態様もしくは第二の態様の可能な実装の何れか一つにおいて方法を実行するように構成される装置と、第三の態様もしくは第三の態様の可能な実装の何れか一つにおいて方法を実行するように構成される装置とを含む。
【0025】
第七六の態様によれば、本出願は、コンピュータ可読記憶メディアをさらに提供する。本コンピュータ可読記憶メディアは、コンピュータプログラムを格納する。コンピュータプログラムが実行されると、第一の態様もしくは第一の態様の可能な実装の何れか一つにおける方法の操作ステップが実装され、または第二の態様もしくは第二の態様の可能な実装の何れか一つにおける方法の動作ステップが実装され、または第三の態様もしくは第三の態様の可能な実装の何れか一つにおける方法の動作ステップが実装される。
【0026】
第六の態様によれば、本出願は、コンピュータプログラム製品をさらに提供する。本コンピュータプログラム製品は、コンピュータプログラムまたは命令を含む。コンピュータプログラムまたは命令が通信装置によって実行されると、第一の態様もしくは第一の態様の可能な実装の何れか一つにおける方法の操作ステップが実装され、または第二の態様もしくは第二の態様の可能な実装の何れか一つにおける方法の操作ステップが実装され、または第三の態様もしくは第三の態様の可能な実装の何れか一つにおける方法の操作ステップが実装される。
【図面の簡単な説明】
【0027】
【図1】本出願の実施形態に係る、車両検知システムを示す模式図である。
【図2】本出願の実施形態に係る、システムを示す模式図である。
【図3】本出願の実施形態に係る、システムを示す模式図である。
【図4】本出願の実施形態に係る、システムを示す模式図である。
【図5】本出願の実施形態に係る、情報処理方法の模式的フローチャートである。
【図6】本出願の実施形態に係る、情報処理方法の模式的フローチャートである。
【図7】本出願の実施形態に係る、情報処理装置を示す模式図である。
【図8】本出願の実施形態に係る、情報処理装置を示す模式図である。
【図9】本出願の実施形態に係る、情報処理装置を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【0028】
以下、添付図面を参照して本出願をさらに詳細に説明する。説明される実施形態は、本出願の実施形態の全てではなく、一部であることは明らかである。また、方法の実施形態における具体的な操作方法を装置の実施形態に適用し得る。本出願における実施形態の説明では、当業者であれば、本出願における「第一」および「第二」などの種々の番号は、単に説明を容易にするための区別に使用されるものであり、本出願の実施形態の範囲を限定したり、順序を表したりするために使用されるものではないことを理解し得る。「複数の」とは、二つ以上を意味する。用語「および／または」は、関連するオブジェクト間の関連関係を表し、三つの関係が存在することがあることを示す。例えば、Ａおよび／またはＢは、以下の三つの場合を示す。すなわち、Ａのみが存在する場合、ＡおよびＢの両方が存在する場合、Ｂのみが存在する場合。文字"／"は、通常、関連オブジェクト間の「ｏｒ」関係を示す。「少なくとも一つ」は、一つまたは複数を意味する。「少なくとも二つ」は、二つ以上を意味する。「少なくとも一つ」、「何れか一つ」、またはその類似表現は、これらの項目の任意の組み合わせを示し、単数の項目（一部分）または複数の項目（一部分）の任意の組み合わせを含む。
【0029】
現在、インテリジェント運転車両は、感知システムを使用することによって、車両周囲の環境を感知し得る。例えば、感知システムは、種々のセンサーを含み、車両周囲の環境に関する情報を感知し得る。しかしながら、これらのセンサーは、車両周囲の局所的な環境に関する情報を収集する。世界中の交通環境はほぼ同じであるが、幾つかの態様、特に道路交通に密接に関係する態様、例えば、交通施設（標識、標示、信号、および信号灯など）、交通警察（服装、ジェスチャーなど）、ならびに特殊輸送車両（警察車両、救急車、および消防車など）においては、地域差が依然として存在する。自動運転の感知システムにとって、交通環境における地域差または時間差は、アルゴリズムの訓練および配備に課題をもたらしている。現在、これらのアルゴリズムの訓練および配備には、二つの方法がある。最初の方法では、大規模かつ包括的なアルゴリズムが訓練され、最初の方法は、世界中の様々な交通環境に適用可能である。しかしながら、この方法では、サンプル訓練のために世界中の大量の注釈付きデータが必要とされる。さらに、超大規模なネットワークは、車載コンピューティングユニットに大きな負担を強いる。そのため、この方法は、訓練および配備に掛かるコストの観点から現実的ではない。もう一つの方法は、あるエリアにおいて走行するインテリジェント運転車両を、そのエリアの画像データを使用することによって訓練する。この方法では、配備時に車両の走行エリアに注意を払う必要がある。また、車両が、訓練段階、すなわち設計の適用範囲において慣れ親しんだエリアから外に出ると、アルゴリズムの性能が低下し、インテリジェント運転の安全性に影響を与える。この方法では、インテリジェント運転車両は、特定のエリアにおいてのみ走行することができるが、多くのエリアにおける交通シナリオは、様々なシナリオ特性を有している。例えば、香港、広東省の珠海市、マカオ、および中国本土地域、ならびにヨーロッパ大陸諸国における交通環境は、それぞれ異なる特徴を有している。二つ目の方法では、感知システムは、空間および／または時間の広い範囲を有する様々なシナリオには適用し難い。そのため、インテリジェント運転システムの性能をどのように向上させるかという問題を解決するための方法が、早急に必要とされている。
【0030】
このような観点から、本出願発明の一実施形態は、情報処理方法を提供する。端末に搭載された任意のセンサーは、センサーが配置される端末の環境情報と、端末の地域情報および／または時間情報とを参照して、端末に対する第一の感知情報を出力する。あるいは、端末に搭載された融合ユニットは、融合ユニットが配置される端末の環境情報と、端末の地域情報および／または時間情報とを参照して、端末に対する第一の融合情報を出力し、これにより、様々な空間－時間情報に対応するシナリオに対する端末の感知システムの適用性を向上させることができる。様々な空間－時間情報は、空間および／または時間の広い範囲を有するシナリオを区別するために使用され得る。例えば、端末は車両であり、本方法は、様々な空間－時間情報に対応するシナリオにおいて走行する車両に対するユーザーの要件をより容易に満たすことができる。そのため、本方法によれば、車両のインテリジェント運転システムの性能を向上させることができる。
【0031】
業界では、運転自動化システムの分類基準を提案している。国際自動車技術協会（society of automotive engineers International、略称ＳＡＥインターナショナル）によって提案された運転自動化分類基準では、Ｌ０ないしＬ５の６レベルが定義されている。Ｌ０、Ｌ１、およびＬ２の運転支援システムは、運転者に何らかの支援機能を提供することができる。ただし、車両の運転支援機能が有効であるか否かに関わらず、運転者は、常に自身で車両を運転し、運転支援システムによって提供される支援機能を監督する必要があり、運転者は、安全を確保するために必要に応じて、操舵、制動、または加速などの操作を行う必要がある。Ｌ０、Ｌ１、およびＬ２の支援機能の違いは、以下の通りである。すなわち、Ｌ０は、運転自動化が無く、Ｌ０の支援機能は、警告および瞬間的な支援に限定される。Ｌ１の支援機能は、運転者に対して操舵または制動／加速の支援を行う。Ｌ２の支援機能は、運転者に対して操舵および制動／加速の支援を行う。Ｌ３は、条件付き運転自動化である。自動運転システムは、場合によっては、一部の運転タスクを完了し、運転環境を監視することができる。ただし、運転者は、何時でも運転制御を再開することが期待されている。例えば、機能が運転制御を要求する場合、運転者は、運転する必要がある。Ｌ４は、高度な自動運転である。自動運転システムは、幾つかの環境および特定の条件下において、運転タスクを完了し、運転環境を監視することができる。Ｌ５は、完全な運転自動化である。自動運転システムは、全ての条件下において全ての運転タスクを完了することができる。
【0032】
本出願の実施形態では、インテリジェント運転システムは、ＡＤＡＳおよび自動運転システムに分類され得る。先進運転支援システム（ＡＤＡＳ）は、Ｌ０からＬ２までに及ぶレベルに達する運転自動化システムとし得て、自動運転システムは、Ｌ３からＬ５以上までに及ぶレベルに達する運転自動化システムである。
【0033】
本出願の本実施形態における端末は、例えば、車両であってもよいし、または車両内の別の装置であってもよいことは、留意されるべきである。別の装置には、車載端末、車載コントローラ、車載モジュール、車載コンポーネント、車載チップ、車載ユニット、車載レーダー、または車載カメラなどの別のセンサーが含まれるが、これらに限定されない。車両は、車載端末、車載コントローラ、車載モジュール、車載コンポーネント、車載チップ、車載ユニット、車載レーダー、または車載カメラを使用し得る。確かに、端末は、車両以外のインテリジェント端末であってもよいし、または車両以外のインテリジェント端末に配置されたコンポーネントであってもよい。インテリジェント端末は、インテリジェント交通機器、スマートホーム機器、ロボット、または同様のものとし得る。例えば、別の装置には、インテリジェント端末、またはインテリジェント端末内のコントローラ、チップ、レーダー、もしくはカメラなどの別のセンサー、別のコンポーネント、および同様のものが含まれるが、これらに限定されない。
【0034】
端末には、複数のセンサーが取り付けられ得る。例えば、図１では、端末は、例証のために車両として使用されている。車両には、カメラ装置（例えば、図１におけるカメラなど）、ライダー、ミリ波レーダー（例えば、図１における長距離ミリ波レーダーまたは中距離／短距離ミリ波レーダーなど）、超音波センサー、および同様のものが配備され。これにより、これらのセンサーを使用することによって、車両周囲の環境情報を取得する。車両は、取得された環境情報を解析および処理して、障害物検知、目標物認識、車両測位、進路計画、運転者監視／警告などの機能を実装し、車両走行の安全性、自動化、および快適性を向上させる。センサーによって取得される環境情報は、主に端末周囲のオブジェクト、例えば、信号灯情報、交通標識情報、交通警察、または障害物などである。詳細については、後述しない。
【0035】
カメラ装置は、車両が位置する環境の画像情報を取得するように構成される。現在、複数のカメラが車両に搭載されて、より多くの角度の情報を取得し得る。ライダーは、光検出測距（light laser detection and ranging、ＬｉＤＡＲ）システムの略であり、主に送信機、受信機、および信号処理ユニットを含む。送信機は、ライダーにおけるレーザー送信機構である。送信機から送信されたレーザーが対象オブジェクトを照射した後、レーザーは対象オブジェクトによって反射され、その反射光がレンズ群を介して受信機に収束される。信号処理ユニットは、送信機の送信を制御し、受信機によって受信された信号を処理し、対象オブジェクトの位置、速度、距離、および／またはサイズなどの情報を計算するための役割を担う。
【0036】
ミリ波レーダーは、ミリ波を検出メディアとして使用して、ミリ波レーダーと測定対象オブジェクトとの間の距離、角度、および相対速度を測定することができる。ミリ波レーダーは、ミリ波レーダーの検出範囲に基づいて、長距離レーダー（long range radar、ＬＲＲ）、中距離レーダー（mid-range radar、ＭＲＲ）、および短距離レーダー（short range radar、ＳＲＲ）に分類され得る。ＬＲＲは、主に、定速走行・車間距離制御（adaptive cruise control）および制動支援などのシナリオにおいて使用される。ＬＲＲは、検出角度領域の幅に対して高い要件を有しない、すなわち、ＬＲＲは、アンテナの３ｄＢビーム幅に対して低い要件を有する。ＭＲＲ／ＳＲＲは、主に、自動駐車、車線変更支援、および死角検出などのシナリオにおいて使用される。ＭＲＲ／ＳＲＲは、検出角度領域の幅に対して高い要件を有する、すなわち、ＭＲＲ／ＳＲＲは、アンテナの３ｄＢビーム幅に対して高い要件を有して、アンテナが低いサイドローブレベルを有することを必要とする。ビーム幅は、検出可能な角度範囲を確保するために使用される。低いサイドローブは、地面によって反射される散乱エネルギー（clutter energy）を低減し、誤警報の可能性を低減し、運転の安全性を確保するために使用される。ＬＲＲは、車両の前部に取り付けることができ、ＭＲＲ／ＳＲＲは、車両の四隅に取り付けることができる。ＬＲＲおよびＭＲＲ／ＳＲＲは、組み合わせて使用されて、車両の周囲３６０度のカバレッジを提供し得る。
【0037】
ミリ波レーダーは、筐体を含み得て、少なくとも一つのプリント回路基板（printed circuit board、ＰＣＢ）が筐体に内蔵される。例えば、プリント回路基板は、電源ＰＣＢおよびレーダーＰＣＢを含み得る。電源ＰＣＢは、レーダー内部で使用するための電圧を供給し得て、また、別の装置と通信するためのインターフェースおよびセキュリティ機能も提供し得る。レーダーＰＣＢは、ミリ波信号の送受信および処理を実行し得て、ミリ波信号を処理するためのコンポーネントと、ミリ波信号を送受信するためのアンテナ（送信アンテナＴｘおよび受信アンテナＲｘ）と一体化されている。アンテナは、マイクロストリップアレイの方式においてレーダーＰＣＢの背面に形成され得て、ミリ波を送受信するように構成されている。
【0038】
超音波レーダーとも呼ばれる超音波センサーは、超音波検出を利用する検出装置である。超音波センサーの動作原理は、超音波送信装置を使用することによって超音波が外部に送信され、障害物によって反射された超音波が受信装置によって受信され、超音波を反射してから受信するまでの時間差に基づいて距離が算出される。現在、超音波センサーにより算出された距離は、車体および障害物の距離を促したり、駐車を支援したり、または不必要な衝突を低減したりするために使用されることがある。上述したセンサーは、本出願の本実施形態において車両に構成され得るセンサーの単なる例であって、何ら限定を構成するものではないことは、理解されるべきである。別の実施形態では、センサーは、上述した例を含み得るが、これらに限定されない。
【0039】
複数のセンサーに加えて、融合ユニットおよび外部モジュールが、上述した端末にさらに搭載され得る。外部モジュールは、例えば、電子制御ユニット、ドメイン制御ユニット、マルチドメインコントローラ、またはコックピットドメインコントローラなど、端末内部のセンサーおよび／または融合ユニットと相互作用することができるモジュールとし得る。外部モジュールは、代替的に、端末外部の別の装置とし得る。
【0040】
本出願の実施形態は、情報処理システムをさらに提供する。このシステムは、少なくとも一つのセンサー、融合ユニット、および外部モジュールを含む。図２および図３に示される以下のシステムでは、Ｎ個のセンサーが含まれ、Ｎが２を超える例を使用することによって説明を行う。ただし、センサーの数量は限定されない。
【0041】
可能な実装では、図２に示される情報処理システムにおいて、Ｎ個のセンサーは、第一の論理インターフェース層を使用することによって、外部モジュールに接続される。第一の論理インターフェース層は、複数の第一の論理インターフェースを含み、外部モジュールは、様々な第一の論理インターフェースを使用することによって、各センサーに接続される。例えば、各第一の論理インターフェースは、以下の情報の一つまたは複数を提供し得る。
【0042】
（１）センサーの動作状態であり、これは、センサーの動作モードを定義するために使用され、動作モードは、例えば、初期化モード、通常動作モード、または較正モードである。
【0043】
（２）環境情報であり、これは、車両周囲の天候、時間、交通状況、および同様のものを表す。
【0044】
例えば、環境情報には、以下の情報が含まれ得る。すなわち、天候状況、環境光照度、気温、気圧、相対湿度、道路特徴（例えば、高速道路または市街地など）、および路面状態（温度、積水、凍結、または荒れ具合）。
【0045】
（３）車両の状態であり、これは、車両の動的状態を表すために使用され、動的状態とは、車両が移動状態にあると理解され得る。例えば、動的状態は、運動学的パラメータを使用することによって記述され得て、運動学的パラメータには、速度、加速度、加加速度、姿勢、操舵方向、および同様のものが含まれるが、これらに限定されない。
【0046】
（４）＜インターフェース＞操作であり、これは、各論理インターフェースの動作モードを定義し、追加パラメータを提供するために使用される。論理インターフェースの動作モードは、例えば、動作モード（例えば、データが送信中である）またはアイドルモードである。追加パラメータは、論理インターフェースを使用することによって、センサーに送信されるデータの補足情報とし得る。例えば、送信データは、画像データであり、追加パラメータは、画像データの解像度とし得る。
【0047】
（５）地域情報および／または時間情報。
【0048】
図２に示されるように、Ｎ個のセンサーは、第二の論理インターフェース層を使用することによって、融合ユニットに接続される。第二の論理インターフェース層は、複数の第二の論理インターフェースを含み、融合ユニットは、様々な第二の論理インターフェースを使用することによって、各センサーに接続される。
【0049】
第二の論理インターフェースは、オブジェクトレベル（例えば、潜在的な移動オブジェクト、道路オブジェクト、静止オブジェクトなど）、センサー技術固有の情報における特性および検出レベルに基づく情報、および利用可能なより多くの支援情報を提供し得る。
【0050】
本実装では、外部モジュールは、第一の論理インターフェース層を使用することによって、車両の地域情報および／または時間情報をＮ個のセンサーの各々に送信し得る。各センサーは、センサーによって感知された環境情報と、車両の地域情報および／または時間情報とを参照して、融合ユニットに第一の感知情報を出力する。異なるタイプ、異なる機能、および異なる取り付け位置のセンサーは、端末周囲の環境に関する冗長な情報、補完的な情報、または矛盾する情報を取得することがある。融合ユニットは、複数のセンサーの第一の感知情報に対して融合処理を実行して、これにより、感知情報の融合結果を高い信頼性で取得し得る。
【0051】
別の可能な実装では、図３に示される情報処理システムにおいて、融合ユニットは、第三の論理インターフェースを使用することによって外部モジュールに接続され、融合ユニットは、第二の論理インターフェース層を使用することによってＮ個のセンサーに接続される。本明細書における第二の論理インターフェース層の具体的な実装については、図２における第二の論理インターフェース層の関連説明を参照されたい。詳細については、本明細書では改めて説明しない。外部モジュールは、第三の論理インターフェースを使用することによって、車両の地域情報および／または時間情報を融合ユニットに送信し得る。Ｎ個のセンサーは、第二の論理インターフェース層を使用することによって、Ｎ個のセンサーによって感知された車両周囲の環境に関する情報を融合ユニットに送信し得る。次いで、融合ユニットは、地域情報および／または時間情報と、車両の環境情報とを参照して、車両に関する第一の融合情報を出力する。
【0052】
さらに別の可能な実装では、図４に示される情報処理システムにおいて、外部モジュールは、第三の論理インターフェースを使用することによって、融合ユニットに接続される。外部モジュールは、第一の論理インターフェース層を使用することによって、Ｎ個のセンサーに接続される。融合ユニットは、第二の論理インターフェース層を使用することによって、Ｎ個のセンサーに接続される。外部モジュールは、第三の論理インターフェースを使用することによって、車両の地域情報および／または時間情報を融合ユニットに送信し、第一の論理インターフェース層を使用することによって、地域情報および／または時間情報をＮ個のセンサーに送信し得る。
【0053】
上述した三つの情報処理システムにおける外部モジュールには、電子制御ユニット、ドメイン制御ユニット、マルチドメインコントローラ、コックピットドメインコントローラ、車載端末、または同様のものが含まれるが、これらに限定されない。
【0054】
以下、本出願発明の実施の形態における情報処理方法について、方法のフローチャートを参照して説明する。
【0055】
［実施形態１］
図５は、本出願の実施の形態に係る、情報処理方法を示す模式的フローチャートである。本方法は、図２に示されるシステムに適用可能である。図５に示されるように、本方法は、以下のステップを含み得る。
図５は、本出願の実施の形態に係る、情報処理方法を示す模式的フローチャートである。本方法は、図２に示されるシステムに適用可能である。図５に示されるように、本方法は、以下のステップを含み得る。
【0056】
Ｓ５０１：第二の装置は、第二の情報を決定し、第二の情報は、端末の地域情報（端末が位置する地域に関する情報）および／または時間情報（端末が現在居る時間に関する情報）を示す。本出願の本実施形態では、地域情報および／または時間情報は、空間－時間情報とも呼ばれることがある。様々な空間－時間情報は、空間および／または時間の広い範囲を有するシナリオを区別するために使用され得る。詳細については、後述しない。
【0057】
ここでは、第二の装置は、図２における外部モジュールとし得る。例えば、第二の装置は、電子制御ユニット、ドメイン制御ユニット、マルチドメインコントローラ、コックピットドメインコントローラ、または車載端末である。
【0058】
地域情報は、以下のうちの何れか一つまたは複数を含み得る。すなわち、大陸名、国名、地域名、州、または都市。大陸名は、例えば、アジアまたはヨーロッパなどである。
【0059】
時間情報には、時間システム情報が含まれる。時間システム情報は、季節、休日、節気、または季節計時慣行の一つまたは複数を含む。季節は、春、夏、秋、または冬とし得る。各国によって策定される時間システム情報は、異なることがある。例えば、季節計時慣行は、中国において実施される冬至、秋分、または同様のもののような節気であることがある。例えば、季節計時慣行は、米国において実施される夏時間または標準時間であることがある。夏時間は、毎年３月の第二日曜日から１１月の第一日曜日まで実施され、標準時間は、１１月の第二月曜日から翌年３月の第三月曜日まで実施される。
【0060】
本出願の実施形態では、ステップＳ５０１において、第二の装置は、複数の実装において第二の情報を決定し得る。
【0061】
可能な実装では、第二の装置は、ユーザー入力に基づいて第二の情報を決定し得て、ユーザー入力は、画面ベースの入力または音声入力である。
【0062】
別の可能な実装では、第二の装置は、オペレータの押下に基づいて第二の情報を決定し得る。
【0063】
さらに別の可能な実装では、第二の装置は、地図モジュールからの情報に基づいて第二の情報を決定し得る。
【0064】
Ｓ５０２：第二の装置は、第二の情報を第一の装置に送信する。これに応じて、第一の装置は、第二の装置から第二の情報を受信する。
【0065】
ここでは、第一の装置は、図２における任意のセンサーとし得る。例えば、第一の装置は、カメラ装置、ライダー、ピックアップ装置、超音波センサー、またはミリ波レーダーである。ピックアップ装置は、音を捉えることができる任意の装置、例えば、マイクロフォンなどとし得る。
【0066】
Ｓ５０３：第一の装置は、第一の情報を取得し、第一の情報は、第一の装置が配置される端末の環境情報を含む。
【0067】
本出願の本実施形態では、第一の装置は、複数の実装において第一の情報を取得し得る。
【0068】
可能な実装では、第一の装置は、端末の環境情報を検出し得る。例えば、第一の装置は、ミリ波レーダーであり、道路情報を検出し得る。別の例として、第一の装置は、カメラ装置であり、周囲環境の画像データを収集し得る。
【0069】
別の可能な実装では、第一の装置は、第二の装置から第一の情報を受信し得る。ここでは、第二の装置は、外部モジュールとし得る。例えば、外部モジュールは、大型スクリーンであり、第一の装置は、大型スクリーンから入力を受信し得る。別の例として、外部モジュールは、マイクロフォンであり、第一の装置は、マイクロフォンから音声入力を受信し得る。
【0070】
Ｓ５０４：第一の装置は、第一の情報および第二の情報に基づいて、端末に対する第一の感知情報を出力する。
【0071】
本出願の本実施形態では、ステップＳ５０４において、第一の装置は、複数の可能な実装において、第一の情報および第二の情報に基づいて、端末に対する第一の感知情報を出力し得る。
【0072】
可能な実装では、地域情報および／または時間情報は、第一のアルゴリズムに対応し、第一のアルゴリズムは、予め定義されたアルゴリズムセットに属する。第一の装置は、第一のアルゴリズムおよび第一の情報に基づいて、端末に対する第一の感知情報を出力する。
【0073】
予め定義されたアルゴリズムセットに含まれる複数の第一のアルゴリズムは、様々な地域情報および／または時間情報のデータセットを訓練することによって取得され得る。これらのデータセットは、地域情報および／または時間情報に対応する固有のシナリオ特徴を有する。訓練済みのアルゴリズムは、要件に応じて端末に配備される。第一のアルゴリズムは、以下のうちの何れか一つまたは複数を含むことができるが、これらに限定されない。すなわち、特殊車両検出アルゴリズム、特殊車両サイレン検出アルゴリズム、警察およびジェスチャー検出アルゴリズム、道路標識および標示検出アルゴリズム、交通信号灯検出アルゴリズム、および同様のもの。第一のアルゴリズムが複数のアルゴリズムを含む場合、第一のアルゴリズムは、アルゴリズムパッケージとして理解され得る。
【0074】
一例では、第二の情報は、地域情報を含む。具体的には、地域情報は、第一のアルゴリズムに対応し、予め定義されたアルゴリズムセットは、予め定義された地域情報の複数の部分にそれぞれ対応する第一のアルゴリズムを含み得る。第一の装置は、第二の装置から受信された地域情報に基づいて、予め定義されたアルゴリズムセットから、受信済みの地域情報に対応する第一のアルゴリズムを選択し、次いで、第一のアルゴリズムを使用することによって第一の情報を処理して、端末に対する第一の感知情報を出力し得る。例えば、端末は、車両である。本方法は、広い空間の範囲を有する様々なシナリオに対する、端末の感知システムの適用性を向上させることができ、それによってインテリジェント運転システムの性能を向上させる。
【0075】
別の例では、第二の情報は、時間情報を含む。具体的には、時間情報は、第一のアルゴリズムに対応し、予め定義されたアルゴリズムセットは、予め定義された時間情報の複数の部分にそれぞれ対応する第一のアルゴリズムを含み得る。第一の装置は、第二の装置から受信された時間情報に基づいて、予め定義されたアルゴリズムセットから、受信済みの時間情報に対応する第一のアルゴリズムを選択し、次いで、第一のアルゴリズムを使用することによって第一の情報を処理して、端末に対する第一の感知情報を出力し得る。例えば、端末は、車両である。本方法は、広い時間の範囲を有する様々なシナリオに対する、端末の感知システムの適用性を向上させることができ、それによってインテリジェント運転システムの性能を向上させる。
【0076】
さらに別の例では、第二の情報は、地域情報および時間情報を含む。具体的には、地域情報および時間情報は、第一のアルゴリズムに対応し、予め定義されたアルゴリズムセットは、予め定義された地域情報および時間情報の複数の部分にそれぞれ対応する第一のアルゴリズムを含み、予め定義された地域情報および予め定義された時間情報の各部分は、一つの第一のアルゴリズムに対応する。第一の装置は、第二の装置から受信された地域情報および時間情報に基づいて、予め定義されたアルゴリズムセットから、地域情報および受信した時間情報に対応する第一のアルゴリズムを選択し、次いで、第一のアルゴリズムを使用することによって第一の情報を処理して、端末に対する第一の感知情報を出力し得る。例えば、端末は、車両である。本方法は、空間および／または時間の広い範囲を有する様々なシナリオに対する、端末の感知システムの適用性を向上させることができ、それによってインテリジェント運転システムの性能を向上させる。
【0077】
本実施の形態では、様々な地域情報および／または時間情報にそれぞれ対応する複数のアルゴリズムが予め定義され得る。端末の環境情報は、地域情報および／または時間情報に対応する第一のアルゴリズムに基づいて処理され、第一の感知情報が出力される。このようにして、様々な空間－時間情報に対応するシナリオに対する端末の感知システムの適用性を向上させることができ、本方法は、インテリジェント運転システムの性能を向上させることができる。
【0078】
別の可能な実装では、地域情報および／または時間情報は、第一のニューラルネットワークモデルを構築するために使用される。第一の装置は、第一のニューラルネットワークモデルおよび第一の情報に基づいて、端末に対する第一の感知情報を出力する。
【0079】
一例では、第二の情報は、地域情報を含む。具体的には、地域情報は、地域情報に対応する第一のニューラルネットワークモデルを構築するために使用される。第一の装置は、地域情報をニューラルネットワークの初期モデルに入力し得て、初期モデルは、地域情報に適応する第一のニューラルネットワークモデルに自動的に調整される。その後、第一の情報は、第一のニューラルネットワークモデルの入力として使用され、次いで、端末に対する第一の感知情報が出力される。本方法は、広い空間の範囲を有する様々なシナリオに対する、端末の感知システムの適用性を向上させることができ、それによってインテリジェント運転システムの性能を向上させる。
【0080】
別の例では、第二の情報は、時間情報を含む。具体的には、時間情報は、時間情報に対応する第一のニューラルネットワークモデルを構築するために使用される。第一の装置は、時間情報をニューラルネットワークの初期モデルに入力し得て、初期モデルは、時間情報に適応する第一のニューラルネットワークモデルに自動的に調整される。その後、第一の情報は、第一のニューラルネットワークモデルの入力として使用され、次いで、端末に対する第一の感知情報が出力される。
【0081】
さらに別の例では、第二の情報は、地域情報および時間情報を含む。具体的には、地域情報および時間情報は、地域情報および時間情報に対応する第一のニューラルネットワークモデルを構築するために使用される。第一の装置は、地域情報および時間情報をニューラルネットワークの初期モデルに入力し得て、初期モデルは、地域情報および時間情報に適応する第一のニューラルネットワークモデルに自動的に調整される。その後、第一の情報は、第一のニューラルネットワークモデルの入力として使用され、次いで、端末に対する第一の感知情報が出力される。
【0082】
本実装では、初期ニューラルネットワークモデルが端末に配置され得て、地域情報および／または時間情報が初期ニューラルネットワークモデルに入力される。このようにして、初期ニューラルネットワークモデルを、様々な空間－時間情報に対応するシナリオに適応する、第一のニューラルネットワークモデルに自動的に調整することができ、それによって感知システムの訓練および配備のオーバーヘッドを低減し、インテリジェント運転システムの性能を向上させる。
【0083】
本出願の本実施形態では、第一の装置は、最初に、端末の地域情報および／または時間情報が受信され、次いで、第一の装置が配置される端末の環境情報と、端末の地域情報および／または時間情報とに基づいて、第一の感知情報が出力され、これにより、様々な空間－時間情報に対応するシナリオに対する端末の感知システムの適用性を向上させることができる。様々な空間－時間情報は、空間および／または時間の広い範囲を有するシナリオを区別するために使用され得る。例えば、端末は、車両である。本方法によれば、車両のインテリジェント運転システムの性能を向上させることができる。
【0084】
可能な実装では、最初の二つの可能な実装に基づいて、ステップＳ５０４において端末に対する第一の感知情報を出力するステップは、以下を含み得る。すなわち、第一の感知情報を融合ユニットに送信するステップであって、これにより、融合ユニットは、第一の装置によって出力された第一の感知情報と、別のセンサーによって出力された第一の感知情報とに基づいて、融合を実行して、融合情報を取得する、ステップ。
【0085】
別の可能な実装では、ステップＳ５０４の後、情報処理方法は、ステップＳ５０５およびＳ５０６を更に含み得る。
【0086】
Ｓ５０５：第一の装置は、第一の感知情報を第三の装置に送信する。これに応じて、第三の装置は、第一の装置によって送信された第一の感知情報を受信する。
【0087】
ここでは、第三の装置は、例えば、融合ユニットである。
【0088】
Ｓ５０６：第三の装置は、第一の装置によって出力された第一の感知情報と、別のセンサーによって出力された感知情報とに対して、融合処理を実行して、融合情報を取得する。
【0089】
幾つかの他の実施形態では、図４に示される情報処理システムに対する参照が行われ得る。本実施形態の実装と、図５に示される実施形態の実装との差異は、ステップＳ５０４の後に、融合ユニットが、第二の装置から地域情報および／または時間情報を交互に受信し得て、融合ユニットが、受信済みの地域情報および／または時間情報に基づいて、各センサーによって送信された第一の感知情報に対する融合処理をさらに実行し得ることにある。
【0090】
本実施の本実施形態では、融合ユニットは、第一の装置によって出力された感知情報と、別のセンサーにより出力された感知情報とを融合して、より高い信頼性を有する融合情報を取得し得る。
【0091】
［実施形態２］
図６は、本出願の実施形態に係る、情報処理方法を示す模式的フローチャートである。本方法は、図３に示されるシステムに適用可能である。図６に示されるように、本方法は、以下のステップを含み得る。
図６は、本出願の実施形態に係る、情報処理方法を示す模式的フローチャートである。本方法は、図３に示されるシステムに適用可能である。図６に示されるように、本方法は、以下のステップを含み得る。
【0092】
Ｓ６０１：第二の装置は、第二の情報を決定し、第二の情報は、端末の地域情報（端末が位置する地域に関する情報）および／または時間情報（端末が現在居る時間に関する情報）を示す。本出願の本実施形態では、地域情報および／または時間情報は、空間－時間情報とも呼ばれることがある。様々な空間－時間情報は、空間および／または時間の広い範囲を有するシナリオを区別するために使用され得る。詳細については、後述しない。
【0093】
ここでは、第二の装置は、図３における外部モジュールとし得る。例えば、第二の装置は、電子制御ユニット、ドメイン制御ユニット、マルチドメインコントローラ、コックピットドメインコントローラ、または車載端末である。
【0094】
地域情報または時間情報の具体的な実装については、ステップＳ４０１の地域情報または時間情報の関連説明を参照されたい。詳細については、本明細書では改めて説明しない。
【0095】
本出願の実施形態では、ステップＳ６０１において、第二の装置は、複数の実装において第二の情報を決定し得る。
【0096】
可能な実装では、第二の装置は、ユーザー入力に基づいて第二の情報を決定し得て、ユーザー入力は、画面ベースの入力または音声入力である。
【0097】
別の可能な実装では、第二の装置は、オペレータの押下に基づいて第二の情報を決定し得る。
【0098】
さらに別の可能な実装では、第二の装置は、地図モジュールからの情報に基づいて第二の情報を決定し得る。
【0099】
Ｓ６０２：第二の装置は、第二の情報を第三の装置に送信する。これに応じて、第三の装置は、第二の装置から第二の情報を受信する。
【0100】
ここでは、第三の装置は、図３における融合ユニットとし得る。
【0101】
Ｓ６０３：第三の装置は、少なくとも一つの第一の装置から第一の情報の少なくとも一つの部分を受信し、第一の情報は、第一の装置が配置される端末の環境情報を含む。
【0102】
ここでは、第一の装置は、図３における任意のセンサーとし得る。例えば、第一の装置は、カメラ装置、ライダー、ピックアップ装置、超音波センサー、ミリ波レーダー、慣性航法システム、またはＧＮＳＳである。ピックアップ装置は、例えば、マイクロフォンなど、音を捉えることができる任意の装置とし得る。第一の装置は、代替的に、大型スクリーン、通信モジュール、地図モジュール、または同様のものとし得る。可能な実装では、ステップＳ６０３における第一の情報の少なくとも一つの部分は、少なくとも一つのセンサー、ユーザー、通信モジュール（例えば、第三の装置と直接的または間接的に情報を交換し得るＶ２Ｘモジュールなど）、または地図モジュールからの情報における一つまたは複数の部分を含む。
【0103】
Ｓ６０４：第三の装置は、第一の情報および第二の情報の少なくとも一つの部分に基づいて、端末に対する第一の融合情報を出力する。
【0104】
本出願の本実施形態では、ステップＳ６０４において、第三の装置は、複数の可能な実装において、第一の情報および第二の情報の少なくとも一つの部分に基づいて、端末に対する第一の融合情報を出力する。
【0105】
可能な実装では、地域情報および／または時間情報は、少なくとも一つの第一のアルゴリズムに対応し、少なくとも一つの第一のアルゴリズムは、予め定義されたアルゴリズムセットに属する。第三の装置は、少なくとも一つの第一のアルゴリズムおよび第一の情報の少なくとも一つの部分に基づいて、端末に対する第一の融合情報を出力し得る。このようにして、様々な地域情報および／または時間情報にそれぞれ対応する複数の第一のアルゴリズムが予め定義され得る。端末の環境情報は、地域情報および／または時間情報に対応する第一のアルゴリズムに基づいて処理され、第一の融合情報が出力され、これにより、様々な空間－時間情報に対応するシナリオに対する端末の感知システムの適用性を向上させることができる。様々な空間－時間情報は、空間および／または時間の広い範囲を有するシナリオを区別するために使用され得て、それによってインテリジェント運転システムの性能を向上させる。
【0106】
本出願の本実施形態では、予め定義されたアルゴリズムセットに含まれる複数のアルゴリズムは、様々なセンサーに対応し、および／または、複数のアルゴリズムは、様々な地域情報および／または時間情報に対応する。具体的には、予め定義されたアルゴリズムセットに含まれる複数のアルゴリズムは、異なるセンサーに対応し、または予め定義されたアルゴリズムセットに含まれる複数のアルゴリズムは、異なる地域情報および／または時間情報に対応し、または予め定義されたアルゴリズムセットに含まれる複数のアルゴリズムは、異なるセンサーおよび異なる地域情報および／または時間情報に対応する。
【0107】
予め定義されたアルゴリズムセットに含まれる複数の第一のアルゴリズムは、様々な地域情報および／または時間情報のデータセットを訓練することによって取得され得る。これらのデータセットは、地域情報および／または時間情報に対応する固有のシナリオ特徴を有する。訓練済みのアルゴリズムは、要件に応じて端末に配備される。第一のアルゴリズムは、以下のうちの何れか一つまたは複数を含み得るが、これらに限定されない。すなわち、特殊車両検出アルゴリズム、特殊車両サイレン検出アルゴリズム、警察およびジェスチャー検出アルゴリズム、道路標識および標示検出アルゴリズム、交通信号灯検出アルゴリズム、および同様のもの。第一のアルゴリズムが複数のアルゴリズムを含む場合、第一のアルゴリズムは、アルゴリズムパッケージとして理解されることもある。
【0108】
一例では、第二の情報は、地域情報を含み、地域情報は、一つの第一のアルゴリズムに対応する。具体的には、第一のアルゴリズムは、様々なセンサーからの第一の情報を処理し得る。第三の装置は、第二の装置から受信された地域情報に基づいて、予め定義されたアルゴリズムセットから、受信済みの地域情報に対応する第一のアルゴリズムを選択し、次いで、第一のアルゴリズムを使用することによって、各センサーからの第一の情報の少なくとも一つの部分を処理して、端末に対する第一の融合情報を出力し得る。同様に、第二の情報は、時間情報を含み、時間情報は、第一アルゴリズムに対応する。具体的な実装については、本例を参照されたい。第二の情報は、地域情報および時間情報を含み、地域情報および時間情報は、一つの第一のアルゴリズムに対応する。具体的な実装については、本例を参照されたい。詳細については、本明細書では改めて説明しない。
【0109】
別の例では、第二の情報は、地域情報を含み、地域情報は、複数の第一のアルゴリズムに対応する。複数の第一のアルゴリズムは、異なるセンサーからの第一の情報をそれぞれ処理する。例えば、第一のアルゴリズム１は、カメラ装置からの第一の情報を処理するために使用され、第一のアルゴリズム２は、ライダーからの第一の情報を処理するために使用され、第一のアルゴリズム３は、ミリ波レーダーからの第一の情報を処理するために使用される。本例では、第三の装置は、第二の装置から受信された地域情報に基づいて、受信済みの地域情報に対応する複数の第一のアルゴリズムを予め定義されたアルゴリズムセットから選択し、次いで、複数の第一のアルゴリズムを使用することによって、各センサーからの第一の情報の少なくとも一つの部分を処理して、端末に対する第一の融合情報を出力し得る。同様に、第二の情報は、時間情報を含み、時間情報は、複数の第一アルゴリズムに対応する。具体的な実装については、本例を参照されたい。第二の情報は、地域情報および時間情報を含み、地域情報および時間情報は、複数の第一のアルゴリズムに対応する。具体的な実装については、本例を参照されたい。詳細については、本明細書では改めて説明しない。
【0110】
別の可能な実装では、地域情報および／または時間情報は、第一のニューラルネットワークモデルを構築するために使用される。第三の装置は、第一のニューラルネットワークモデルおよび第一の情報に基づいて、端末に対する第一の融合情報を出力する。このようにして、初期ニューラルネットワークモデルが配備され、地域情報および／または時間情報が初期ニューラルネットワークモデルに入力され、これにより、初期ニューラルネットワークモデルは、様々な空間－時間情報に対応するシナリオに適応する第一のニューラルネットワークモデルに自動的に調整することができ、それによって、インテリジェント運転システムの性能を向上させ、感知システムの訓練および配備のオーバーヘッドを低減させる。
【0111】
一例では、第二の情報は、地域情報を含む。具体的には、地域情報は、地域情報に対応する一つの第一のニューラルネットワークモデルを構築するために使用される。第一の装置は、地域情報をニューラルネットワークの初期モデルに入力し得て、初期モデルは、地域情報に適応する第一のニューラルネットワークモデルに自動的に調整される。その後、第一の情報が第一のニューラルネットワークモデルの入力として使用され、次いで、端末に対する第一の融合情報が出力される。同様に、第二の情報は、時間情報を含み、時間情報は、地域情報に対応する一つの第一のニューラルネットワークモデルを構築するために使用される。具体的な実装については、第二の情報が地域情報を含む例を参照されたい。第二の情報は、地域情報および時間情報を含み、地域情報および時間情報は、地域情報および時間情報に対応する一つの第一のニューラルネットワークモデルを構築するために使用される。具体的な実装については、第二の情報が地域情報を含む例を参照されたい。詳細については、本明細書では改めて説明しない。
【0112】
別の例では、第二の情報は、地域情報を含む。具体的には、地域情報は、地域情報に対応する複数の第一のニューラルネットワークモデルを構築するために使用され、異なる第一のニューラルネットワークモデルは、異なるセンサーに対応する。第一の装置は、異なるセンサーに対応するニューラルネットワークの複数の初期モデルに地域情報を入力し得る。例えば、端末には、カメラ装置、ライダー、およびミリ波レーダーが搭載されている。カメラ装置に対応する初期モデルには、地域情報が入力される。カメラ装置に対応する初期モデルは、地域情報およびカメラ装置に適応する第一のニューラルネットワークモデルに自動的に調整される。ライダーに対応する初期モデルには、地域情報が入力される。ライダーに対応する初期モデルは、地域情報およびライダーに適応する第一のニューラルネットワークモデルに自動的に調整される。ミリ波レーダーに対応する初期モデルには、地域情報が入力される。ミリ波レーダーに対応する初期モデルは、地域情報およびミリ波レーダーに適応する第一のニューラルネットワークモデルに自動的に調整される。次いで、カメラ装置からの環境情報が、地域情報およびカメラ装置に適応する第一のニューラルネットワークモデルに入力され、地域情報およびカメラ装置に対応する第一の処理結果が出力される。ライダーからの環境情報が、地域情報およびライダーに適応する第一のニューラルネットワークモデルに入力され、地域情報およびミリ波レーダーに対応する第二の処理結果が出力される。ミリ波レーダーからの環境情報は、地域情報およびミリ波レーダーに適応する第一のニューラルネットワークモデルに入力され、地域情報およびミリ波レーダーに対応する第三の処理結果が出力される。その後、融合ユニットは、第一の処理結果、第二の処理結果、および第三の処理結果に対して融合を実行し、第一の融合情報を端末に出力する。同様に、第二の情報は、時間情報を含み、時間情報は、地域情報に対応する複数の第一のニューラルネットワークモデルを構築するために使用される。具体的な実装については、第二の情報が地域情報を含む例を参照されたい。第二の情報は、地域情報および時間情報を含み、地域情報および時間情報は、地域情報および時間情報に対応する複数の第一のニューラルネットワークモデルを構築するために使用さる。具体的な実装については、第二の情報が地域情報を含む例を参照されたい。詳細については、本明細書では改めて説明しない。
【0113】
幾つかの他の実施形態では、図４に示される情報処理システムに対する参照が行われ得る。本実施形態の実装と、図６に示される実施形態との差異は、ステップＳ６０３の前に、第一の装置（例えば、センサーなど）が地域情報および／または時間情報を第二の装置から交互に受信し、その後、第一の装置が地域情報および／または時間情報に基づいて第一の情報を処理し、次いで、処理済みの第一の情報を第三の装置（例えば、融合ユニットなど）に送信することにある。
【0114】
本出願の本実施形態では、第三の装置（例えば、融合ユニットなど）は、最初に、端末の地域情報および／または時間情報を受信し、次いで、環境情報と、端末の地域情報および／または時間情報とを参照して、第一の融合情報を出力し、これにより、様々な空間－時間情報に対応するシナリオに対するインテリジェント運転システムの適用性を向上させることができ、それによってインテリジェント運転システムの性能を向上させる。
【0115】
上述した実施形態および同様の概念に基づいて、本出願の実施形態は、上述した方法の実施形態において第一の装置によって実行されるステップを実行するように構成される、情報処理装置をさらに提供する。関連する特徴については、上述した方法の実施形態を参照されたい。詳細については、本明細書では改めて説明しない。
【0116】
図７に示されるように、情報処理装置７００は、取得ユニット７０１、通信ユニット７０２、および処理ユニット７０３を含み得る。
【0117】
取得ユニット７０１は、第一の情報を取得するように構成される。第一の情報は、第一の装置が配置される端末の環境情報を含む。
【0118】
通信ユニット７０２は、第二の装置から第二の情報を受信するように構成される。第二の情報は、端末の地域情報および／または時間情報を示す。
【0119】
処理ユニット７０３は、第一の情報および第二の情報に基づいて、端末に対する第一の感知情報を出力するように構成される。
【0120】
可能な実装では、取得ユニット７０１は、具体的には、以下を行うように構成される。すなわち、端末の環境情報を検出すること。または、第二の装置から第一の情報を受信すること。
【0121】
可能な実装では、地域情報および／または時間情報は、第一のアルゴリズムに対応し、第一のアルゴリズムは、予め定義されたアルゴリズムセットに属する。処理ユニット７０３は、具体的に、第一のアルゴリズムおよび第一の情報に基づいて、端末に対する第一の感知情報を出力するように構成される。
【0122】
可能な実装では、地域情報および／または時間情報は、第一のニューラルネットワークモデルを構築するために使用される。処理ユニット７０３は、具体的に、第一のニューラルネットワークモデルに基づいて、端末に対する第一の感知情報を出力するように構成される。
【0123】
可能な実装では、通信ユニット７０２は、具体的に、第一の感知情報を融合ユニットに送信するように構成される。
【0124】
本出願の実施形態は、上述した方法の実施形態において第二の装置または第三の装置によって実行されるステップを実行するように構成される、情報処理装置をさらに提供する。関連する特徴については、上述した方法の実施形態を参照されたい。詳細については、本明細書では改めて説明しない。図８に示されるように、情報処理装置８００は、通信ユニット８０１および処理ユニット８０２を含み得る。
【0125】
情報処理装置が上述した方法の実施形態において第三の装置によって実行されるステップを実行するように構成される場合、通信ユニット８０１は、以下を行うように構成される。すなわち、少なくとも一つの第一の装置から第一の情報の少なくとも一つの部分を受信することであって、第一の情報は、第一の装置が配置される端末の環境情報を含む、こと。および、第二の装置から第二の情報を受信することであって、第二の情報は、端末の地域情報および／または時間情報を示す、こと。処理ユニット８０２は、第一の情報の少なくとも一つの部分および第二の情報に基づいて、端末に対する第一の融合情報を出力するように構成される。
【0126】
可能な実装では、地域情報および／または時間情報は、少なくとも一つの第一のアルゴリズムに対応し、少なくとも一つの第一のアルゴリズムは、予め定義されたアルゴリズムセットに属する。処理ユニット８０２は、具体的に、以下を行うように構成される。すなわち、
少なくとも一つの第一のアルゴリズムと、第一の情報の少なくとも一つの部分とに基づいて、端末に対する第一の融合情報を出力すること。
少なくとも一つの第一のアルゴリズムと、第一の情報の少なくとも一つの部分とに基づいて、端末に対する第一の融合情報を出力すること。
【0127】
可能な実装では、予め定義されたアルゴリズムセットにおける複数のアルゴリズムは、異なるセンサーにそれぞれ対応し、および／または異なる地域情報および／または時間情報にそれぞれ対応する。
【0128】
可能な実装では、地域情報および／または時間情報は、第一のニューラルネットワークモデルを構築するために使用される。処理ユニット８０２は、具体的に、以下を行うように構成される。すなわち、
第一のニューラルネットワークモデルに基づいて、端末に対する第一の融合情報を出力すること。
第一のニューラルネットワークモデルに基づいて、端末に対する第一の融合情報を出力すること。
【0129】
可能な実装では、第一の情報の少なくとも一つの部分は、少なくとも一つのセンサー、ユーザー、通信モジュール、または地図モジュールからの情報の一つまたは複数の部分を含む。
【0130】
可能な実装では、地域情報は、以下のうちの何れか一つまたは複数を含む。すなわち、大陸名、国名、地域名、州、または都市。および／または、時間情報は、時間システム情報を含み、時間システム情報は、季節、休日、節気、または季節計時慣行のうちの一つまたは複数を含む。
【0131】
可能な実装では、第一の装置は、以下のうちの何れか一つを含む。すなわち、カメラ装置、ライダー、ピックアップ装置、超音波センサー、またはミリ波レーダー。
【0132】
情報処理装置が上述した方法の実施形態において第二の装置によって実行されるステップを実行するように構成される場合、処理ユニット８０２は、第二の情報を決定するように構成される。第二の情報は、端末の地域情報および／または時間情報を示す。通信ユニット８０１は、第二の情報を第一の装置または第三の装置に送信するように構成される。
【0133】
可能な実装では、処理ユニット８０２は、具体的に、以下を行うように構成される。すなわち、ユーザー入力に基づいて第二の情報を決定することであって、ユーザー入力は、画面ベースの入力または音声入力である、こと。または、オペレータの押下に基づいて第二の情報を決定すること。または、地図モジュールからの情報に基づいて第二の情報を決定すること。
【0134】
上述した方法によれば、図９は、本出願発明の一実施形態に係る、情報処理装置の構造を示す模式図である。図９に示されるように、情報処理装置９００は、上述した実施形態における第一の装置、第二の装置、または第三の装置とし得る。情報処理装置９００は、メモリ９０１およびプロセッサ９０２を含み得て、バスシステムをさらに含み得る。プロセッサ９０２およびメモリ９０１は、バスシステムを使用することによって接続され得る。
【0135】
プロセッサ９０２がチップであってもよいことは、理解されるべきである。例えば、プロセッサ９０２は、フィールドプログラマブルゲートアレイ（field programmable gate array、ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（application-specific integrated circuit、ＡＳＩＣ）、システムオンチップ（system on chip、ＳｏＣ）、中央処理ユニット（central processor unit、ＣＰＵ）、ネットワークプロセッサ（network processor、ＮＰ）、デジタル信号処理回路（digital signal processing circuit、ＤＳＰ）、マイクロコントローラユニット（micro controller unit、ＭＣＵ）、プログラマブルコントローラ（programmable logic device、ＰＬＤ）、または別の集積チップであってもよい。
【0136】
実装プロセスにおいて、上述した方法のステップは、プロセッサ９０２内のハードウェア集積論理回路を使用することによって、またはソフトウェアの形態における命令を使用することによって、達成され得る。本出願の実施形態を参照して開示される方法のステップは、ハードウェアプロセッサによって直接実行されてもよいし、またはプロセッサ９０２内のハードウェアとソフトウェアモジュールとの組合せを使用することによって実行されてもよい。ソフトウェアモジュールは、ランダムアクセスメモリ、フラッシュメモリ、読取専用メモリ、プログラマブル読取専用メモリ、電気的消去可能プログラマブルメモリ、またはレジスタなどの、当該技術分野において十分発達している記憶メディアに配置され得る。この記憶メディアは、メモリ９０１内に配置される。プロセッサ９０２は、メモリ９０１内の情報を読み取り、プロセッサ９０２のハードウェアと組み合わせて上述した方法のステップを完了する。
【0137】
本出願の本実施形態におけるプロセッサ９０２は、集積回路チップであってもよく、信号処理能力を有することは、留意されるべきである。実装プロセスにおいて、上述した方法の実施形態におけるステップは、プロセッサ内のハードウェア集積論理回路を使用することによって、またはソフトウェアの形態における命令を使用することによって実装される。プロセッサは、汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、または他のプログラマブル論理デバイス、ディスクリートゲートもしくはトランジスタ論理デバイス、またはディスクリートハードウェア部品であってもよい。本出願の実施形態に開示される種々の方法、ステップ、および論理ブロック図が、実装または実行され得る。汎用プロセッサは、マイクロプロセッサであってもよく、またはプロセッサは、任意の従来のプロセッサ、または同様のものであってもよい。本出願の実施形態を参照して開示される方法のステップは、ハードウェア復号化プロセッサによって直接的に実行されてもよいし、または復号化プロセッサ内のハードウェアモジュールおよびソフトウェアモジュールの組み合わせによって実行されてもよい。ソフトウェアモジュールは、ランダムアクセスメモリ、フラッシュメモリ、読取専用メモリ、プログラマブル読取専用メモリ、電気的消去可能プログラマブルメモリ、またはレジスタなどの、当該技術分野において十分発達している記憶メディアに配置され得る。この記憶メディアは、メモリ内に配置され、プロセッサは、メモリ内の情報を読み取り、プロセッサのハードウェアと組み合わせて上述した方法のステップを完了する。
【0138】
本出願の実施形態におけるメモリ９０１は、揮発性メモリもしくは不揮発性メモリであってもよいし、または揮発性メモリおよび不揮発性メモリを含んでもよいことが理解され得る。不揮発性メモリは、読取専用メモリ（読取専用メモリ、ＲＯＭM）、プログラマブル読取専用メモリ（programmable ROM、ＰＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読取専用メモリ（erasable PROM、ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブル読取専用メモリ（electrically EEPROM、ＥＥＰＲＯＭ）、またはフラッシュメモリであってもよい。揮発性メモリは、ランダムアクセスメモリ（random access memory、ＲＡＭ）とし得て、これは、外部キャッシュとして機能する。一例であるが、非限定的な説明として、以下のような多くの形態におけるＲＡＭが利用可能である。すなわち、静的ランダムアクセスメモリ（static RAM、ＳＲＡＭ）、ダイナミック・ランダムアクセスメモリ（dynamic RAM、ＤＲＡＭ）、同期ダイナミック・ランダムアクセスメモリ（synchronous DRAM、ＳＤＲＡＭ）、ダブルデータレート同期ダイナミック・ランダムアクセスメモリ（double data rate SDRAM、ＤＤＲ ＳＤＲＡＭ）、エンハンスド同期ダイナミック・ランダムアクセスメモリ（enhanced SDRAM、ＥＳＤＲＡＭ）、シンクリンク・ダイナミック・ランダムアクセスメモリ（synchlink DRAM、ＳＬＤＲＡＭ）、およびダイレクトランバス・ランダムアクセスメモリ（direct rambus RAM、ＤＲ ＲＡＭ）。本明細書に記載されるシステムおよび方法のメモリには、これらのメモリ、および他の任意の適切なタイプのメモリが含まれるが、これらに限定されないことは、留意されるべきである。
【0139】
本出願は、車両をさらに提供し、本車両は、上述した情報処理装置を含み得る。一例では、本車両は、本出願における第一の車両とし得る。
【0140】
本出願の実施形態に提供される方法によれば、本出願は、コンピュータプログラム製品をさらに提供する。本コンピュータプログラム製品は、コンピュータプログラムコードまたは命令を含む。コンピュータプログラムコードまたは命令がコンピュータ上で実行されると、コンピュータは、実施形態の何れか一つにおける方法を実行することが可能になる。
【0141】
本出願の実施形態に提供される方法によれば、本出願は、コンピュータ可読記憶メディアをさらに提供する。本コンピュータ可読記憶メディアは、プログラムコードを格納する。プログラムコードがコンピュータ上で実行されると、コンピュータは、上述した方法の実施形態の何れか一つにおける方法を実行することが可能になる。
【0142】
上述した実施形態の全部または一部は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、またはそれらの任意の組み合わせを使用して実装され得る。実施形態を実装するためにソフトウェアが使用される場合、上述した実施形態は、コンピュータプログラム製品の形態において、全てまたは部分的に実装され得る。コンピュータプログラム製品は、一つまたは複数のコンピュータ命令を含む。コンピュータプログラム命令がコンピュータ上にロードまたは実行されると、本出願の実施形態に係る手順または機能が、全てまたは部分的に生成される。コンピュータは、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、コンピュータネットワーク、または他のプログラム可能な装置とし得る。コンピュータ命令は、コンピュータ可読記憶メディアに格納されてもよいし、またはコンピュータ可読記憶メディアから別のコンピュータ可読記憶メディアに伝送されてもよい。例えば、コンピュータ命令は、ウェブサイト、コンピュータ、サーバ、もしくはデータセンターから、有線（例えば、同軸ケーブル、光ファイバ、またはデジタル加入者線（ＤＳＬ）など）方式、または無線（例えば、赤外線、無線、またはマイクロ波など）方式において、別のウェブサイト、コンピュータ、サーバ、もしくはデータセンターに送信される。コンピュータ可読記憶メディアは、コンピュータによってアクセスすることができる任意の使用可能なメディアであってもよいし、またはデータ記憶装置、例えば、一つまたは複数の使用可能なメディアが統合されるサーバもしくはデータセンターであってもよい。この使用可能なメディアは、磁気メディア（例えば、フロッピーディスク、ハードディスク、もしくは磁気テープなど）、光学式メディア（例えば、ＤＶＤなど）、または半導体メディアであってもよい。半導体メディアは、ソリッドステートドライブ（solid state drive、ＳＳＤ）とし得る。
【0143】
当業者であれば、簡便かつ簡潔な説明のために、上述したシステム、装置、およびユニットの詳細な作業プロセスについては、上述した方法の実施形態における対応するプロセスを参照することを明確に理解し得て、詳細については、本明細書では改めて説明しない。
【0144】
本出願に提供される幾つかの実施形態では、開示済みのシステム、装置、および方法は、別の態様において実装され得ることは、理解されるべきである。例えば、説明済みの装置の実施形態は、単なる例示である。例えば、ユニットへの分割は、単なる論理機能の分割であり、実際の実装では他の分割とし得る。例えば、複数のユニットもしくはコンポーネントが、組み合わせられたり、または別のシステムに統合されたりしてもよいし、あるいは、一部の機能が、無視されたり、または実行されなかったりしてもよい。さらに、表示または説明済みの相互結合、もくしは直接結合、もしくは通信接続は、幾つかのインターフェース、装置、もしくはユニットを使用することによる間接結合、または通信接続であってもよく、また、電気的形態、機械的形態、または他の形態における接続であってもよい。
【0145】
別個のコンポーネントとして説明されるユニットは、物理的に分離されていても、または分離されていなくてもよく、ユニットとして表示されるコンポーネントは、物理的なユニットであっても、または物理的なユニットでなくてもよく、すなわち、一つの場所に配置されていても、または複数のネットワークユニットに分散されていてもよい。ユニットの一部または全部は、本出願の技術的解決策の目的を達成するための実際の要件に従って選択され得る。
【0146】
上述した説明は、本出願の具体的な実装に過ぎない。本出願に提供される具体的な実装に基づいて当業者によって容易に考え出される変形または置換は、本出願の保護範囲に含まれるものとする。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【手続補正書】
【提出日】2024-06-25
【手続補正1】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
情報処理方法であって、第一の情報を取得するステップであって、前記第一の情報は、第一の装置が配置される端末の環境情報を含む、ステップと、
第二の装置から第二の情報を受信するステップであって、前記第二の情報は、前記端末の地域情報および／または時間情報を示す、ステップと、
前記第一の情報および前記第二の情報に基づいて、前記端末に対する第一の感知情報を出力するステップと
を備える、方法。
【請求項2】
前記第一の情報を取得する前記ステップは、前記端末の前記環境情報を検出するステップ、または
前記第二の装置から前記第一の情報を受信するステップ
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記地域情報および／または前記時間情報は、第一のアルゴリズムに対応し、前記第一のアルゴリズムは、予め定義されたアルゴリズムセットに属し、前記第一の情報および前記第二の情報に基づいて、前記端末に対する前記第一の感知情報を出力する前記ステップは、
前記第一のアルゴリズムおよび前記第一の情報に基づいて、前記端末に対する前記第一の感知情報を出力するステップ
を含む、
請求項１または２に記載の方法。
【請求項4】
前記地域情報および／または前記時間情報は、第一のニューラルネットワークモデルを構築するために使用され、前記第一の情報および前記第二の情報に基づいて、前記端末に対する前記第一の感知情報を出力する前記ステップは、
前記第一のニューラルネットワークモデルに基づいて、前記端末に対する前記第一の感知情報を出力するステップ
を含む、
請求項１ないし３の何れか一つに記載の方法。
【請求項5】
前記第一の情報および前記第二の情報に基づいて、前記端末に対する前記第一の感知情報を出力する前記ステップは、前記第一の感知情報を融合ユニットに送信するステップ
を含む、請求項１ないし４の何れか一つに記載の方法。
【請求項6】
情報処理方法であって、少なくとも一つの第一の装置から第一の情報の少なくとも一つの部分を受信するステップであって、前記第一の情報は、前記第一の装置が配置される端末の環境情報を含む、ステップと、
第二の装置から第二の情報を受信するステップであって、前記第二の情報は、前記端末の地域情報および／または時間情報を示す、ステップと、
前記第一の情報の少なくとも一つの部分と前記第二の情報とに基づいて、前記端末の第一の融合情報を出力するステップと
を備える、方法。
【請求項7】
前記地域情報および／または前記時間情報は、少なくとも一つの第一のアルゴリズムに対応し、前記少なくとも一つの第一のアルゴリズムは、予め定義されたアルゴリズムセットに属し、前記第一の情報の少なくとも一つの部分と前記第二の情報とに基づいて、前記端末に対する第一の融合情報を出力する前記ステップは、
前記少なくとも一つの第一のアルゴリズムと、前記第一の情報の少なくとも一つの部分に基づいて、前記端末に対する前記第一の融合情報を出力するステップ
を含む、
請求項６に記載の方法。
【請求項8】
前記予め定義されたアルゴリズムセットにおける複数のアルゴリズムは、異なるセンサーに対応し、および／または、異なる地域および／または時間に対応する、請求項７に記載の方法。
【請求項9】
前記地域情報および／または前記時間情報は、第一のニューラルネットワークモデルを構築するために使用され、前記第一の情報の少なくとも一つの部分と前記第二の情報とに基づいて、前記端末に対する第一の融合情報を出力する前記ステップは、
前記第一のニューラルネットワークモデルに基づいて、前記端末に対する前記第一の融合情報を出力するステップ
を含む、
請求項６ないし８の何れか一つに記載の方法。
【請求項10】
前記第一の情報の少なくとも一つの部分は、少なくとも一つのセンサー、ユーザー、通信モジュール、もしくは地図モジュールからの一つまたは複数の情報を含む、請求項６ないし９の何れか一つに記載の方法。
【請求項11】
前記地域情報は、大陸名、国名、地域名、州、もしくは都市のうちの一つまたは複数を含み、および／または前記時間情報は、時間システム情報を含み、前記時間システム情報は、季節、休日、節気、もしくは季節計時慣行のうちの一つまたは複数を含む、
請求項１ないし９の何れか一つに記載の方法。
【請求項12】
前記第一の装置は、カメラ装置、ライダー、ピックアップ装置、超音波センサー、またはミリ波レーダー
のうちの何れか一つを含む、請求項１ないし１０の何れか一つに記載の方法。
【請求項13】
情報処理方法であって、第二の情報を決定するステップであって、前記第二の情報は、端末の地域情報および／または時間情報を示す、ステップと、
前記第二の情報を第一の装置に送信するステップと
を備える、方法。
【請求項14】
前記第二の情報を決定する前記ステップは、ユーザー入力に基づいて、前記第二の情報を決定するステップであって、前記ユーザー入力は、画面ベースの入力または音声入力である、ステップ、または
オペレータの押下に基づいて前記第二の情報を決定するステップ、または
地図モジュールからの情報に基づいて、前記第二の情報を決定するステップ
を含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項15】
情報処理装置であって、第一の情報を取得するように構成される取得ユニットであって、前記第一の情報は、第一の装置が配置される端末の環境情報を含む、取得ユニットと、
第二の装置から第二の情報を受信するように構成される通信ユニットであって、前記第二の情報は、前記端末の地域情報および／または時間情報を示す、通信ユニットと、
前記第一の情報および前記第二の情報に基づいて、前記端末に対する第一の感知情報を出力するように構成される処理ユニットと
を備える、装置。
【請求項16】
前記取得ユニットは、前記端末の前記環境情報を検出すること、または
前記第二の装置から前記第一の情報を受信すること
を行うように特に構成される、請求項１５に記載の装置。
【請求項17】
前記地域情報および／または前記時間情報は、第一のアルゴリズムに対応し、前記第一のアルゴリズムは、予め定義されたアルゴリズムセットに属し、前記処理ユニットは、前記第一のアルゴリズムおよび前記第一の情報に基づいて、前記端末に対する前記第一の感知情報を出力する
ように特に構成される、請求項１５または１６に記載の装置。
【請求項18】
前記地域情報および／または前記時間情報は、第一のニューラルネットワークモデルを構築するために使用され、前記処理ユニットは、前記第一のニューラルネットワークモデルに基づいて、前記端末に対する前記第一の感知情報を出力する
ように特に構成される、請求項１５ないし１７の何れか一つに記載の装置。
【請求項19】
前記通信ユニットは、前記第一の感知情報を融合ユニットに送信する
ように特に構成される、請求項１５ないし１８の何れか一つに記載の装置。
【請求項20】
情報処理装置であって、通信ユニットであって、少なくとも一つの第一の装置から第一の情報の少なくとも一つの部分を受信することであって、前記第一の情報は、前記第一の装置が配置される端末の環境情報を含む、ことと、第二の装置から第二の情報を受信することであって、前記第二の情報は、前記端末の地域情報および／または時間情報を示す、こととを行うように構成される、通信ユニットと、
処理ユニットであって、前記第一の情報の少なくとも一つの部分と前記第二の情報とに基づいて、前記端末に対する第一の融合情報を出力するように構成される、処理ユニットと
を備える、装置。
【請求項21】
前記地域情報および／または前記時間情報は、少なくとも一つの第一のアルゴリズムに対応し、前記少なくとも一つの第一のアルゴリズムは、予め定義されたアルゴリズムセットに属し、前記処理ユニットは、前記少なくとも一つの第一のアルゴリズムおよび前記第一の情報の少なくとも一つの部分に基づいて、前記端末に対する前記第一の融合情報を出力する
ように特に構成される、請求項２０に記載の装置。
【請求項22】
前記予め定義されたアルゴリズムセットにおける複数のアルゴリズムは、異なるセンサーにそれぞれ対応し、ならびに／または異なる地域および／もしくは時間に対応する、請求項２１に記載の装置。
【請求項23】
前記地域情報および／または前記時間情報は、第一のニューラルネットワークモデルを構築するために使用され、前記処理ユニットは、前記第一のニューラルネットワークモデルに基づいて、前記端末に対する前記第一の融合情報を出力する
ように特に構成される、請求項２０ないし２２の何れか一つに記載の装置。
【請求項24】
前記第一の情報の少なくとも一つの部分は、少なくとも一つのセンサー、ユーザー、通信モジュール、または地図モジュールからの一つまたは複数の情報を含む、請求項２０ないし２３の何れか一つに記載の装置。
【請求項25】
前記地域情報は、大陸名、国名、地域名、州、もしくは都市から選択される一つまたは複数を含み、および／または前記時間情報は、時間システム情報を含み、前記時間システム情報は、季節、休日、節気、もしくは季節計時慣行のうちの一つまたは複数を含む、請求項１５ないし２４の何れか一つに記載の装置。
【請求項26】
前記第一の装置は、カメラ装置、ライダー、ピックアップ装置、超音波センサー、もしくはミリ波レーダー
のうちの何れか一つを含む、請求項１５ないし２５の何れか一つに記載の装置。
【請求項27】
情報処理装置であって、第二の情報を決定するように構成される処理ユニットであって、前記第二の情報は、端末の地域情報および／または時間情報を示す、処理ユニットと、
前記第二の情報を第一の装置または第三の装置に送信するように構成される、通信ユニットと
を備える、装置。
【請求項28】
前記処理ユニットは、ユーザー入力に基づいて前記第二の情報を決定することであって、前記ユーザー入力は、画面ベースの入力または音声入力である、こと、または
オペレータの押下に基づいて前記第二の情報を決定すること、または
地図モジュールからの情報に基づいて前記第二の情報を決定すること
を行うに特に構成される、請求項２７に記載の装置。
【請求項29】
少なくとも一つのプロセッサと、通信インターフェースとを備える情報処理装置であって、前記通信インターフェースは、前記情報処理装置以外の通信装置から信号を受信し、前記信号を前記少なくとも一つのプロセッサに送信するか、または前記少なくとも一つのプロセッサから前記情報処理装置以外の通信装置に信号を送信するように構成され、前記少なくとも一つのプロセッサは、論理回路を介して、またはコード命令を実行することによって、請求項１ないし５の何れか一つに記載の方法、または請求項６ないし１２の何れか一つに記載の方法、または請求項１３および１４の何れか一つに記載の方法を実装するように構成される、装置。
【請求項30】
端末であって、請求項１５ないし１９の何れか一つに記載の装置と、請求項２７および２８の何れか一つに記載の装置とを備える、端末、または前記端末は、請求項２０ないし２６の何れか一つに記載の装置と、請求項２７および２８の何れか一つに記載の装置とを備える、端末。
【請求項31】
コンピュータ可読記憶メディアであって、前記コンピュータ可読記憶メディアは、コンピュータプログラムを格納し、前記コンピュータプログラムが実行されると、請求項１ないし５の何れか一つに記載の方法が実装されるか、または請求項６ないし１２の何れか一つに記載の方法が実施されるか、または請求項１３および１４の何れか一つに記載の方法が実装される、コンピュータ可読記憶メディア。
【請求項32】
請求項１ないし５の何れか一つ、または請求項６ないし１２の何れか一つ、または請求項１３および１４の何れか一つの前記ステップを、コンピュータに実行させる、プログラム。
【手続補正2】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0025】
第七の態様によれば、本出願は、コンピュータ可読記憶メディアをさらに提供する。本コンピュータ可読記憶メディアは、コンピュータプログラムを格納する。コンピュータプログラムが実行されると、第一の態様もしくは第一の態様の可能な実装の何れか一つにおける方法の操作ステップが実装され、または第二の態様もしくは第二の態様の可能な実装の何れか一つにおける方法の動作ステップが実装され、または第三の態様もしくは第三の態様の可能な実装の何れか一つにおける方法の動作ステップが実装される。
【手続補正3】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0026】
第八の態様によれば、本出願は、コンピュータプログラム製品をさらに提供する。本コンピュータプログラム製品は、コンピュータプログラムまたは命令を含む。コンピュータプログラムまたは命令が通信装置によって実行されると、第一の態様もしくは第一の態様の可能な実装の何れか一つにおける方法の操作ステップが実装され、または第二の態様もしくは第二の態様の可能な実装の何れか一つにおける方法の操作ステップが実装され、または第三の態様もしくは第三の態様の可能な実装の何れか一つにおける方法の操作ステップが実装される。
【手続補正4】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0084】
可能な実装では、最初の二つの可能な実装に基づいて、ステップＳ５０４において端末に対する第一の感知情報を出力するステップは、以下を含み得る。すなわち、第一の感知情報を融合ユニットに送信するステップであって、これにより、融合ユニットは、第一の装置によって出力された第一の感知情報と、別のセンサーによって出力された感知情報とに基づいて、融合を実行して、融合情報を取得する、ステップ。
【手続補正5】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0094】
地域情報または時間情報の具体的な実装については、ステップＳ５０１の地域情報または時間情報の関連説明を参照されたい。詳細については、本明細書では改めて説明しない。
【国際調査報告】