JP6602967B2 - モーション計画に基づく自律走行車の走行方法およびシステム - Google Patents

Description

本願の実施形態は、一般的に自律走行車を走行させることに関するものである。特に、本願の実施形態は、自律走行車のための走行モーション計画（ｄｒｉｖｉｎｇ ｍｏｔｉｏｎ ｐｌａｎ）を自律的に選択することに関するものである。

自律走行モード（例えば、運転者なしに）で動作している車両において、搭乗者、特に運転者は、運転に関連する担当事項の一部から軽減されることができる。自律走行モードで走行する際、車両はオンボードセンサを用いて様々な位置へナビゲートすることができ、その結果、最小限の人間とのインタラクションで、又は、一部の場合、乗客なしに車両の移動が可能となる。

モーション計画と制御は、自律走行において重要な動作である。しかし、従来のモーション計画動作は、与えられたルートを完了する難しさを、さまざまなタイプの車両の機能の違いを考慮せずに、主にルートの曲率（ｃｕｒｖａｔｕｒｅ）と速度により推定する。同じモーション計画と制御は、すべてのタイプの車両に適用されるが、これは一部の状況では、正確かつ円滑でない可能性がある。

本発明の実施形態は、同様の参照番号で同様の要素を示す添付の図面において、例示として説明され、これに限定されない。

一実施形態に係るネットワークシステムを示すブロック図である。

一実施形態に係る自律走行車の一例を示すブロック図である。

一実施形態に係る自律走行車とともに使用される感知及び計画システムの一例を示すブロック図である。

一実施形態に係る図３Aに示された感知及び計画システムの部分をより詳細に示すブロック図である。

一実施形態に係る自律走行車の異なる状態を示す状態図である。

一実施形態に係る自律走行車の状態間の遷移（ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ）及び対応するモーション計画を含むルックアップテーブルである。

一実施形態に係る自律走行車に関連する条件と自律走行車の対応する次のステップとを含むルックアップテーブルである。

一実施形態に係る自律走行車の走行モーション計画を決定するための例示的なプロセスを示すフローチャートである。

一実施形態に係るデータ処理システムを示すブロック図である。

以下、検討した詳細を参照して様々な実施形態及び態様を説明し、添付の図面は、前記様々な実施形態を示す。以下の説明及び図面は、例示であり、限定するものとして解釈されるべきではない。様々な実施形態の完全な理解を提供するために、多くの詳細が記載される。しかしながら、場合によって、実施形態の説明の簡潔さから、周知又は従来の詳細は記載されていない。

本明細書において、「一実施形態」又は「実施形態」とは、当該実施形態に説明した特定の特徴、構造、又は特性を本発明の少なくとも１つの実施形態に含めることができることを意味する。本明細書を通じて使用される「一実施形態において」という語句は、必ずしもすべて同じ実施形態を指すとは限らない。

一部の実施形態によると、自律走行制御は、自律走行車の変化状態について提供される。自律走行車の現在情報と自律走行車の履歴情報に基づいて、複数の状態から自律走行車の第１の状態が決定される。また、自律走行車の現在情報と自律走行車の履歴情報に基づいて、１つ以上の条件を満たしていると判断される。満たしていると判定された１つ以上の条件に基づいて、複数の状態中から自律走行車の次の状態が決定され、第１の状態から次の状態への自律走行車の遷移が決定される。その後、自律走行車の遷移に基づいて、メモリに記憶された複数のモーション計画のうちの１つのモーション計画が選択される。その後、自律走行車が、選択されたモーション計画に基づいて駆動または制御される。モーション計画は、例えば、速度、方向、曲率、停止距離、車路変更速度と距離、車両の追い越しまたは譲歩するかどうかなど、自律走行車を制御または駆動する方法に関する情報またはパラメータを含む。異なる走行環境やシナリオについては、適切なモーション計画が自律走行車を制御するために使用される。モーション計画は、同一または類似する環境または走行条件において、車両を制御する特定の履歴をさらに含む。

図１は本発明に係る一実施形態に係る自律走行車のネットワーク配置を示すブロック図である。図１を参照して、ネットワーク配置１００は、ネットワーク１０２によって１つ以上のサーバ１０３〜１０４に通信可能に接続することができる自律走行車１０１を含む。１つの自律走行車を示すが、ネットワーク１０２によって、複数の自律走行車は互いに接続され、及び／又はサーバ１０３〜１０４に接続されることができる。ネットワーク１０２は、任意のタイプのネットワーク、例えば有線又は無線のローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、例えばインターネットのようなの広域ネットワーク（ＷＡＮ）、セルラーネットワーク、衛星ネットワーク又はその組み合わせであってもよい。サーバ１０３〜１０４は、任意のタイプのサーバ又はサーバクラスタ、例えばＷｅｂサーバ又はクラウドサーバ、アプリケーションサーバ、バックエンドサーバ又はその組み合わせであってもよい。サーバ１０３〜１０４は、データ分析サーバ、内容サーバ、交通情報サーバ、マップ（マップ）及び興味のあるポイント（ＭＰＯＩ）サーバ又は位置サーバ等であってもよい。図１の実施形態において、サーバ１０３は、マシンラーニングエンジン（機器学習エンジン）１２２、データコレクタ１２１、走行統計１２３及び有限状態機械（ｆｉｎｉｔｅ ｓｔａｔｅ ｍａｃｈｉｎｅ：ＦＳＭ）のようなアルゴリズム/モデル１２４を含む。ＦＳＭは、自律走行車の状態（ｓｔａｔｅ/ｓｔａｔｕｓ）を決定するために使用されることができる。車両の状態に基づいて、車両を走行させるためのモーション計画が選択される。モーション計画には、特に、同一または類似の走行環境での車両の過去の走行経験や走行統計を考慮して、車両を計画して制御する方法に関する十分な情報が含まれる。

自律走行車とは、運転者からの入力が非常に少ない又はない場合に案内して環境を通過する自律走行モードに設置される車両である。自律走行車は、車両が走行している環境にかかる情報を検出するように配置される１つまたは複数のセンサを含むセンサシステムを備える。車両及びその関連しているコントローラが、検出された情報で案内して環境を通過する。自律走行車１０１が手動モード、完全自律走行モードまたは部分自律走行モードで運転されることができる。

一実施形態において、自律走行車１０１は、感知及び計画システム１１０と、車両制御システム１１１と、無線通信システム１１２と、ユーザインターフェースシステム１１３と、インフォテイメントシステム１１４と、センサシステム１１５とを含むが、これらに限定されない。自律走行車１０１は、通常の車両に含まれるある一般的な構成要素（部材）、例えばエンジン、車輪、ハンドル、変速器等をさらに含んでもよく、前記構成要素は、車両制御システム１１１及び／又は感知及び計画システム１１０により多種の通信信号及び／又はコマンド（例えば、加速信号又はコマンド、減速信号又はコマンド、ステアリング信号又はコマンド、ブレーキ信号又はコマンド等）を使用して制御されることができる。

構成要素１１０〜１１５は、インターコネクト、バス、ネットワーク又はそれらの組み合わせを介して互いに通信可能に接続することができる。例えば、構成要素１１０〜１１５は、コントローラローカルエリアネットワーク（ＣＡＮ）バスを介して互いに通信可能に接続することができる。ＣＡＮバスは、マイクロコントローラ及び装置がホストコンピューターのない応用において互いに通信することを許可するような車両バス標準として設計される。それは、最初に自動車内における複数の電線のために設計されたメッセージに基づくプロトコルであるが、他のたくさんの環境（状況）にも用いられる。

図２を参照すると、一実施形態において、センサシステム１１５は、１つ以上のカメラ２１１と、全地球測位システム（ＧＰＳ）ユニット２１２と、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）２１３と、レーダーユニット２１４と、光検出及び測距（ＬＩＤＡＲ）ユニット２１５とを含むが、これらに限定されない。ＧＰＳシステム２１２は、送受信機を含んでもよく、前記送受信機は、自律走行車の位置に関する情報を提供するように操作されることができる。ＩＭＵユニット２１３は、慣性加速度に基づいて自律走行車の位置及び方向変化を感知することができる。レーダーユニット２１４は、無線信号を利用して自律走行車のローカル環境内の対象を感知するシステムを示すことができる。いくつかの実施形態において、対象を感知する以外、レーダーユニット２１４は、さらに対象の速度及び／又は走行方向を感知することができる。ＬＩＤＡＲユニット２１５は、レーザを使用して自律走行車の位置する環境における対象を感知することができる。その他のシステム構成要素以外、ＬＩＤＡＲユニット２１５は、１つ以上のレーザ光源、レーザースキャナ及び１つ以上の検出器をさらに含んでもよい。カメラ２１１は、自律走行車の周辺環境の画像をキャプチャするための１つ以上の装置を含んでもよい。カメラ２１１は、スチルカメラ及び／又はビデオカメラであってもよい。カメラは、例えば回転及び／又は傾斜のプラットフォームに取り付けられる、機械的に移動可能なものであってもよい。

図２を参照すると、一実施形態において、センサシステム１１５は、１つ以上のカメラ２１１と、全地球測位システム（ＧＰＳ）ユニット２１２と、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）２１３と、レーダーユニット２１４と、光検出及び測距（ＬＩＤＡＲ）ユニット２１５とを含むが、これらに限定されない。ＧＰＳユニット２１２は、送受信機を含んでもよく、前記送受信機は、自律走行車の位置に関する情報を提供するように操作されることができる。ＩＭＵユニット２１３は、慣性加速度に基づいて自律走行車の位置及び方向変化を感知することができる。レーダーユニット２１４は、無線信号を利用して自律走行車のローカル環境内の対象を感知するシステムを示すことができる。いくつかの実施形態において、対象を感知する以外、レーダーユニット２１４は、さらに対象の速度及び／又は走行方向を感知することができる。ＬＩＤＡＲユニット２１５は、レーザを使用して自律走行車の位置する環境における対象を感知することができる。その他のシステム構成要素以外、ＬＩＤＡＲユニット２１５は、１つ以上のレーザ光源、レーザースキャナ及び１つ以上の検出器をさらに含んでもよい。カメラ２１１は、自律走行車の周辺環境の画像をキャプチャするための１つ以上の装置を含んでもよい。カメラ２１１は、スチルカメラ及び／又はビデオカメラであってもよい。カメラは、例えば回転及び／又は傾斜のプラットフォームに取り付けられる、機械的に移動可能なものであってもよい。

一実施形態において、車両制御システム１１１は、ステアリングユニット２０１と、スロットルユニット２０２（加速ユニットとも呼ばれる）と、ブレーキユニット２０３とを含むが、これらに限定されない。ステアリングユニット２０１は、車両の方向又は走行方向を調整することに用いられる。スロットルユニット２０２は、モーター又はエンジンの速度を制御して、さらに車両の速度及び加速度を制御することに用いられる。ブレーキ（制動）ユニット２０３は、摩擦を提供することによって車両の車輪又はタイヤをスローダウンして車両を減速させることに用いられる。注意すべきなのは、図２に示すような構成要素はハードウェア、ソフトウェア又はその組み合わせで実現されることができる。

図１を再び参照すると、無線通信システム１１２は、自律走行車１０１と、例えば装置、センサ、その他の車両等の外部システムとの間の通信を可能にする。例えば、無線通信システム１１２は、１つ以上の装置に直接に又は通信ネットワークを介して無線通信し、例えばネットワーク１０２によってサーバ１０３〜１０４に通信できる。無線通信システム１１２は、任意のセルラー通信ネットワーク又は無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）（例えばＷｉＦｉ（登録商標））を使用して他の構成要素やシステムに通信できる。無線通信システム１１２は、例えば赤外線リンク、ブルートゥース（登録商標）等を使用して装置（例えば、乗客の移動装置、車両１０１内の表示装置、スピーカー）に直接に通信できる。ユーザインターフェースシステム１１３は、車両１０１内で実行される周辺装置の一部であってもよく、例えばキーワード、タッチスクリーンディスプレイ装置、マイクロフォン、及びスピーカー等を含む。

図１を再び参照すると、無線通信システム１１２は、自律走行車１０１と、例えば装置、センサ、その他の車両等の外部システムとの間の通信を可能にする。例えば、無線通信システム１１２は、１つ以上の装置に直接に又は通信ネットワークを介して無線通信し、例えばネットワーク１０２によってサーバ１０３〜１０４に通信できる。無線通信システム１１２は、任意のセルラー通信ネットワーク又は無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）（例えばＷｉＦｉ（登録商標））を使用して他の構成要素やシステムに通信できる。無線通信システム１１２は、例えば赤外線リンク、ブルートゥース（登録商標）等を使用して装置（例えば、乗客の移動装置、車両１０１内の表示装置、スピーカー）に直接に通信できる。ユーザインターフェースシステム１１３は、車両１０１内で実行される周辺装置の一部であってもよく、例えばキーボード、タッチスクリーンディスプレイ装置、マイクロフォン、及びスピーカー等を含む。

例えば、乗客であるユーザは、例えばユーザインターフェースによって行程の出発位置及び目的位置を指定することができる。感知及び計画システム１１０は、行程関連データを取得する。例えば、感知及び計画システム１１０は、ＭＰＯＩサーバから位置及び経路情報を取得することができ、前記ＭＰＯＩサーバは、サーバ１０３〜１０４の一部であってもよい。位置サーバは、位置サービスを提供し、かつＭＰＯＩサーバは、マップサービス及びある位置のＰＯＩを提供する。あるいは、このような位置及びＭＰＯＩ情報は、感知及び計画システム１１０の永続記憶装置にローカルでキャッシュされることができる。

自律走行車１０１が経路に沿って走行する期間に、感知及び計画システム１１０は、さらに交通情報システムやサーバ（ＴＩＳ）からリアルタイム交通情報を取得できる。注意すべきなのは、サーバ１０３〜１０４は、第三者のエンティティにより動作されることができる。あるいは、サーバ１０３〜１０４の機能は、感知及び計画システム１１０と一体化されてもよい。リアルタイム交通情報、ＭＰＯＩ情報、位置情報、及びセンサシステム１１５が検出又は感知したリアルタイムなローカル環境データ（例えば、障害物、対象、付近車両）に基づいて、感知及び計画システム１１０は、指定された目的地に安全で効果的に到達するように、最適な経路を計画し、かつ計画した経路により、例えば車両制御システム１１１を介して車両１０１を走行させることができる。

一実施形態によると、自律走行車１０１は、車両１０１の乗客に情報とエンターテインメント（ｅｎｔｅｒｔａｉｎｍｅｎｔ）を提供するインフォテイメントシステム１１４をさらに含んでもよい。情報及びエンターテイメントコンテンツは、ローカルおよび／またはリモートに記憶されたコンテンツ情報（例えば、サーバ１０３乃至１０４によって提供される）に基づいて、受信され、コンパイルされて、レンダリングされる。例えば、情報はネットワーク１０２を介して任意のサーバ１０３乃至１０４からリアルタイムでストリーミングされて車両１０１のディスプレイ装置上に表示される。情報は、例えば、複数のカメラでリアルタイムにキャプチャされたローカル情報に増強される（ａｕｇｍｅｎｔｅｄ）ことができ、次に、増強されたコンテンツは、仮想現実の方法で表示されてもよい。

図３Ａは、一実施形態に係る自律走行車とともに使用される感知及び計画システムの一例を示すブロック図である。システム３００Ａは、図１の自律走行車１０１の一部として実装することができ、感知および計画システム１１０、制御システム１１１と、センサシステム１１５を含むが、これに限定されない。図３Aを参照すると、感知及び計画システム１１０は、ローカリゼーション（位置決め）モジュール３０１は、感知モジュール３０２、決定モジュール３０３、計画モジュール３０４、制御モジュール３０５、マップ及びルート情報３１１、走行／交通ルール３１２、モーション計画３１３を含むが、これらに限定されない。

モジュール３０１〜３０５の一部または全部は、ソフトウェア、ハードウェア、またはそれらの組み合わせによって実現されてもよい。例えば、これらのモジュールは、永続記憶装置３５２にインストールされ、メモリ３５１にロードされて１つまたは複数のプロセッサ（図示せず）によって実行されてもよい。注意すべきなのは、一部またはすべてのモジュールは、図２に示す車両制御システム１１１における一部またはすべてのモジュールに通信可能に接続されたり、統合されたりしてもよい。また、モジュール３０１〜３０５の一部は、１つの集積モジュールとして一体化されてもよい。

モジュール３０１〜３０５の一部または全部は、ソフトウェア、ハードウェア、またはそれらの組み合わせによって実現されてもよい。例えば、これらのモジュールは、永続記憶装置３５３にインストールされ、メモリ３５１にロードされて１つまたは複数のプロセッサ（図示せず）によって実行されてもよい。注意すべきなのは、一部またはすべてのモジュールは、図２に示す車両制御システム１１１における一部またはすべてのモジュールに通信可能に接続されたり、統合されたりしてもよい。また、モジュール３０１〜３０５の一部は、１つの集積モジュールとして一体化されてもよい。

センサシステム１１５により提供されたセンサデータ、及び位置決めモジュール３０１により得られた位置決め情報に基づいて、感知モジュール３０２は周辺環境に対する感知（ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ）を決定する。感知情報は、普通の運転者が運転している車両周辺から感知したもの（状況）を示すことができる。感知情報は、例えば対象の形式で現される車線配置（例えば、直線又はカーブ）、トラフィック信号、他の車両の相対位置、歩行者、建物、横断歩道又はその他の交通関連標識（例えば、停止標識、譲歩標識）などを含んでもよい。例えば、対象の形により含んでもよい。

感知モジュール３０２は、自律走行車の環境で対象および／または特徴を識別するように、１つ以上のカメラによってキャプチャされた画像を処理及び分析するためのコンピュータビジョンシステム、またはコンピュータビジョンシステムの機能を含んでもよい。対象は、交通信号、道路境界、他の車両、歩行者、および／または障害物などを含んでもよい。コンピュータビジョンシステムは、対象認識アルゴリズム、ビデオ追跡、および他のコンピュータビジョン技術を使用することができる。一部の実施形態において、コンピュータビジョンシステムは、環境をマッピングし、対象を追跡し、対象の速度推定などを行うことができる。感知モジュール３０２は、レーダーおよび／またはＬＩＤＡＲのような他のセンサによって提供される他のセンサのデータに基づいて対象を検出することもできる。

それぞれの対象については、決定モジュール３０３は、対象をどのように処理するかを決定する。例えば、特定の対象（例えば、クロスロードにある他の車）だけでなく、対象を記述するメタデータ（例えば、速度、方向、転回角度）に対して、決定モジュール３０３は、対象をどの方式で対処するかを決定する（例えば、追い越し、譲歩、停止、通過）。決定モジュール３０３は、永続記憶装置３５２に記憶できる交通規則や運転規則のような規則のセットに基づいて、これらの決定を下すことができる。

それぞれの対象については、決定モジュール３０３は、対象をどのように処理するかを決定する。例えば、特定の対象（例えば、クロスロードにある他の車）だけでなく、対象を記述するメタデータ（例えば、速度、方向、転回角度）に対して、決定モジュール３０３は、対象をどの方式で対処するかを決定する（例えば、追い越し、譲歩、停止、通過）。決定モジュール３０３は、永続記憶装置３５３に記憶できる交通規則や運転規則のような規則のセットに基づいて、これらの決定を下すことができる。

計画及び制御データに基づいて、制御モジュール３０５は、計画及び制御データによって定義された経路またはルートに沿って、車両制御システム１１１に適切なコマンドまたは信号を送信することにより、自律走行車を制御し走行させる。計画及び制御データには、ルートまたは経路上の異なる時点において、適切な車両設定または走行パラメータ（例えば、スロットル、ブレーキ、およびステアリングコマンド）を使用して、経路またはルートの第１の地点から第２の地点まで車両を走行させることができる十分な情報が含まれている。

注意すべきなのは、決定モジュール３０３と計画モジュール３０４は、１つの集積モジュールとして一体化されてもよい。決定モジュール３０３／計画モジュール３０４は、自律走行車の走行経路を決定するためのナビゲーションシステムまたはナビゲーションシステムの機能を含んでもよい。例えば、ナビゲーションシステムは、一連の速度と進行方向（ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ ｈｅａｄｉｎｇ）を決定して、感知された障害物を実質的に避ける経路に沿って自律走行車の移動を行いながら、大体的に最終的な目的地に至る道によるルートに沿って、自律走行車を走行させることができる。目的地は、ユーザインタフェースシステム１１３を介するユーザ入力に応じて設定されることができる。ナビゲーションシステムは、自律走行車が動作される間に、走行経路を動的に更新することができる。ナビゲーションシステムは、自律走行車の走行経路を決定するために、ＧＰＳシステムおよび１つまたは複数のマップからのデータを統合することができる。

決定モジュール３０３／計画モジュール３０４は、自律走行車の環境における潜在的な障害物を識別、評価、回避したり、その他の方式で迂回するための衝突回避システムまたは衝突回避システムの機能をさらに含んでもよい。例えば、衝突回避システムは、方向転換操作、転回操作、ブレーキ操作などを行うために、制御システム１１１の１つまたは複数のサブシステムを操作して、自律走行車のナビゲーションの変化を実行することができる。衝突回避システムは、周辺の交通パターン、道路状況等に基づいて、実現可能な障害物回避操作を自動的に決定することができる。衝突回避システムは、自律走行車が方向転換して進入する隣接領域で、他のセンサシステムにより車両、建物の障害物などが検出されたときに、方向転換操作を行わないように構成することができる。衝突回避システムは、使用可能であり、自律走行車の乗員の安全を最大限にする操作を自動的に選択することができる。衝突回避システムは、自律走行車の乗客室において最低限の加速を引き起こすと予想される回避操作を選択することができる。

図３Ｂは、一実施形態に係る計画モジュール３０４を含む感知及び計画システムの詳細部分を示すブロック図である。システム３００Ｂは、図１の自律走行車１０１の一部として実装することができ、感知および計画システム１１０、制御システム１１１及びセンサシステム１１５を含むが、これに限定されない。図３Bを参照すると、計画モジュール３０４は、モーション計画セレクタ３５０を含むが、これに限定されない。モーション計画セレクタ３５０は、車両の状態３５２、データアクセス３５４、および有限状態機械（ＦＳＭ）３５６を含むが、これに限定されない。システム３００Ｂは、モーション計画３１３、軌跡最適化器３５８および車両情報３６０をさらに含んでもよい。

一実施形態において、車両の状態３５２は、データアクセス３５４に自律走行車の現在状態を提供する。車両が最初に起動するとき、車両の現在状態は、初期状態にある。モーション計画モニター３５０は、自律走行車の現在状態、速度、加速度、それぞれのアップストリーム（上流）モジュールの故障時間の累積など、データアクセス３５４に提供された車両情報３６０を読み取ることができる。モーション計画モニター３５０は、例えば、計画サイクルごとにデータアクセス３５４から車両情報３６０を受信することができる。車両情報３６０は、ゲートウェイモジュールであり、センサなどのハードウェアを介して情報を収集する。データアクセス３５４は、情報を結合し、情報を内部データに変換し、データをＦＳＭ３５６にプッシングする結合器である。

一実施形態において、ＦＳＭ３５６は、データアクセス３５４から受信された車両情報３６０に基づいて自律走行車の現在状態（ｓｔａｔｕｓ）または状態（ｓｔａｔｅ）を提供する。ＦＳＭ３５６は、現在状態を提供した後、車両の状態を更新することができる。ＦＳＭ３５６は、現在の車両の状態に応じて、モーション計画３１３から、適切なモーション計画を選択することができ、選択されたモーション計画を軌跡最適化器３５８に提供することができる。モーションプラン３１３は、メモリ３５１のようなメモリに記憶することができる。軌跡最適化器３５８は、モーション計画セレクタ３５０の出力に応じて最適化処理を行うことができる。

モーション計画は、例えば、速度、方向、曲率、停止距離、車路変更速度と距離、車両を追い越しまたは譲歩するかどうかなどのような、自律走行車を制御または駆動する方法に関する情報またはパラメータを含む。異なる走行環境やシナリオについては、適切なモーション計画が自律走行車を制御するために使用される。モーション計画３１３は、様々な走行環境下で駆動される様々な車両から収集された走行統計に基づいて、オフラインでデータ分析システム１０３のようなデータ分析システムによって生成され、コンパイルされる。

背景として、車両が道路上で移動するときには、例えば、天気予報、日光、交通、道路状況等に応じて、運転条件が多様で複雑になる可能性がある。従来の自律走行システムは、感知により環境情報を読み出し、且つ現在状態に応じて、いくつかのルールに基づいて計画を選択する。このような従来の自律走行システムは、単純な状況で動作することができる。しかし、これらのシステムを使用する場合、本発明者は、車両の動きを最適化がたびたび円滑しない場合があることを発見した。例えば、車両の走行速度が０ｍｐｈに示された場合、これは２つの異なる状況、すなわち（１）車両が特定の速度から減速されたということ、または（２）車両が今始動され、まだ停止中であることを示すことができる。車両の現在状態を基礎とする従来の自律走行システムを利用すれば、同じモーション計画が、両方の環境に適用されて、円滑しない結果を起こす可能性がある。

一実施形態に係る自律走行システムでは、異なる状態または状況がシステムに定義される。図４は、自律走行システムの異なる状態だけでなく、状態間の遷移を示す状態図４００を示す。特定の条件を満たしているとき、自律走行システムは、以下に詳細に説明されたように、これらの状態間で遷移することができる。各状態は、後述されるように、選択される特定のモーション計画と合わせることができる。また、各状態の定義は、現在のシステムに応じて異なる場合があり、システムの発展につれて、変更されることもできる。

図４に示すように、自律走行システムは、初期状態４０２、正常状態４０４、異常状態４０６、停止状態４０８及び終了状態４１０のような状態を含むが、これに限定されない。車両が動作し始めるとき、初期状態４０２から正常状態４０４への遷移４１２に対して、特定の条件が検査される。自律走行システムは、例えば遷移４１２中に、車両を作動させるためのモーション計画を選択することもできる。

図４にさらに示されたように、自律走行システムは、正常状態４０４から異常状態４０６に遷移４１６したり、または、正常状態４０４から停止状態４０８に遷移４１４したりすることができる。例えば、自律走行システムが正常状態４０６にあり、車両が停止標識または信号灯に接近するとき、自律走行システムは、特定の条件を満たしている場合、車両を停止するように制御することができる。他の例では、自律走行システムが正常状態４０６にあり、マッピングシステムのような制御モジュールが所定の期間内にデータを受信されていないときは、自律走行システムは、異常状態４０６に遷移することができる。本例では、その条件は、マッピングシステムが予め設定された期間の間、データを受信したかどうかに該当する。この条件を満たしていると、自律走行システムは、車両を制御して駐停車するのような処理を実行することができる。

図４にさらに示されたように、自律走行システムは、正常状態４０４から異常状態４０６に遷移４１６したり、または、正常状態４０４から停止状態４０８に遷移４１４したりすることができる。例えば、自律走行システムが正常状態４０４にあり、車両が停止標識または信号灯に接近するとき、自律走行システムは、特定の条件を満たしている場合、車両を停止するように制御することができる。他の例では、自律走行システムが正常状態４０４にあり、マッピングシステムのような制御モジュールが所定の期間内にデータを受信されていないときは、自律走行システムは、異常状態４０６に遷移することができる。本例では、その条件は、マッピングシステムが予め設定された期間の間、データを受信したかどうかに該当する。この条件を満たしていると、自律走行システムは、車両を制御して駐停車するのような処理を実行することができる。

最後に、自律走行システムは、車両の任務が完了された場合、正常状態４０４から終了状態４１０に遷移４２６することができる。代替的に、異常状態４０６から正常状態４０４または停止状態４２４への遷移が成功的でないときに、自律走行システムは、異常状態４０６から終了状態４１０に遷移４２２するとか、停止状態４０８から終了状態４１０に遷移４２４するとかしてもよい。

最後に、自律走行システムは、車両の任務が完了された場合、正常状態４０４から終了状態４１０に遷移４２６することができる。代替的に、異常状態４０６から正常状態４０４または停止状態４０８への遷移が成功的でないときに、自律走行システムは、異常状態４０６から終了状態４１０に遷移４２２するとか、停止状態４０８から終了状態４１０に遷移４２４するとかしてもよい。

一実施形態において、図５及び図６にそれぞれ示されたルックアップテーブル５００、６００のようなルックアップテーブルは、状態間の遷移を実装するために使用することができる。ルックアップテーブル５００は、自律走行車の状態間の遷移及び計画Ａ−Ｈのような対応モーション計画を含んでもよい。ルックアップテーブル５００に示すように、状態間の各エッジについては、遷移のための対応モーションプランがある。

ルックアップテーブル６００は、自律走行車に関する条件の１つ以上のカテゴリと自律走行車の対応する後続のステップを含んでもよい。一実施形態において、条件のカテゴリは、どのように多い条件を通過すべきかを示すバイナリ（２進数）を含んでもよい。様々なタイプの条件がある。各条件を判断し、結果バイナリが出力される。条件を通過すると、１が配分され、条件が成立しない場合は、０が配分される。その結果、各条件のカテゴリには、車両がある状態から別の状態に渡って行くために通過しなければならない条件のセットを示すバイナリが含まれる。ルックアップテーブル６００は、条件に基づいて、どのような状態が後続状態であるかを決定するために使用される。現在状態および／または車両が遷移する次の状態に基づいて、次の道路セグメントにおいて車両を駆動するために、例えば、図３の動作プランセレクタ３５０によって、モーション計画が選択される。

例示的な条件は、予め決定された速度よりも低い低速度、通常の速度、および予め決定された速度よりも速い高速度のような速度タイプを含んでもよい。条件には、決定モジュールが５回以上失敗した場合のような、エラータイプも含まれてもよい。毎サイクルごとに、モジュールからの結果を受信しなければならない。メッセージが５サイクルの期間内に受信されていない場合、エラーが発生したと仮定する。エラータイプの条件の他の例は、ルーティングモジュールが５回以上失敗する場合である。例えば、所定期間の間にルーティング通信が受信されない場合は、車両が異常状態に遷移するようにしてもよい。もちろん、エラータイプの条件は、５サイクルに限定されず、他の制限を使用してもよい。

条件は、雨、雪などのような車両の走行環境の天気をさらに含んでもよい。条件は、車両が走行する方向（例えば、前進または後進）を含むことができ、車両が前進ではなく、後進をする場合、モーション計画が相違してもよい。一条件は、車両が異常状態に遷移できる衝突状態にあるかどうかであってもよい。

他の条件には、加速または減速を含んでもよい。例えば、車両が高加速度または通常の加速度よりも高い加速度により高速度または通常速度よりも高い速度で移動する場合には、モーション計画は保守的な計画であってもよい。一方、車両が低速度かつ高加速度または通常加速度よりも高い加速度により移動する場合には、モーション計画はより積極的であってもよい。もちろん、ここに列挙された条件は、単に例示的な条件だけであり、他の条件が条件の項目に使用されてもよい。

一実施形態において、条件のカテゴリについて、１つのカテゴリは、別のカテゴリのサブセットになってはいけない。この実施形態において、各カテゴリの条件は、重畳することはできるが、１つのカテゴリのすべての条件が、他のカテゴリに含まれてはいけない。

ルックアップテーブル６００において、条件の各カテゴリは、複数の条件を示すセットと同じであり、各条件は、バイナリで表現される。現在状態について、後続状態は、複数の条件を満たしているバイナリが発生したとき決定される。結果となるバイナリは、条件カテゴリの列と一致し、列の対応状況は、後続状態に決定される。

一実施形態において、自律走行システムは、車両からの電流情報と、過去のサイクルに関する情報のような履歴情報の組み合わせを用いて、車両の第１の状態を決定し、１つ以上の条件を満たしているかを決定する。軌跡、速度、履歴データなどの情報を含む履歴情報は、過去のサイクルから記憶される。自律走行システムは、過去のサイクルの最後の状態及び最後の状態のための条件をさらに記憶することができる。

一例では、車両が地点ａから地点ｂに移動する場合には、車両が地点ｂに到達する前に、車両は、初期速度で移動し、車両が地点ｂに到達すると、車両は０ｍｐｈの速度で走行する。初期速度を記憶することで、自律走行システムは、車両が今静止したか、または今移動するかを決定することができる。履歴情報は、車両がすぐに移動し始めるか、または停止しようとするのかを決定するために、コンテキスト（ｃｏｎｔｅｘｔ）として使用されてもよい。条件の満足度を決定する際に履歴情報を考慮することにより、後続状態を決定することができる。

前述した構成により、履歴状態および情報に対する知識を利用して、自律走行システムは、自律走行車の現在状況では、合理的かつ一般的に最適なモーション計画を選択することができる。モーション計画は、速度、方向、曲率、停止距離、車線変更速度及び距離、車両が他の車両を追い越しまたは譲歩するかのような自律走行車を制御または走行させる方法に関する情報またはパラメータを含む。

一実施形態において、モーション計画は、車両のシャーシ（ｃｈａｓｓｉｓ）情報（例えば、速度、加速度／減速度、方向、位置など）、感知情報（例えば、障害物の位置、速度、方向、およびそのモーション（動き）軌跡）、検出情報（例えば、依存性モジュールの状態）及び、その履歴情報を考慮することができる。履歴情報は、計画された軌跡及び対応する状況の履歴リストであってもよい。モーション計画の出力は、計画された位置だけでなく、速度、方向、およびステーションを含むポイントベクトルである。

一実施形態において、それぞれの状態は、自体のモーション計画を有する。それぞれの状態は、今後の異なる遷移に応じて、異なるパラメータまたはアルゴリズムを具体的に有することができる。例えば、現在状態を「正常」状態に仮定すると、現在状態は「異常」状態から遷移してきた状態である場合には、細心なモーション計画または保守的なモーション計画を選択してもよい。現在状態が「初期」状態から遷移してきた状態である場合には、システムは、道路の外にあると検出し、（例えば、駐車場から）道路に位置するようにするモーション計画を選択する。現在状態が「正常」状態から遷移されてきた状態である場合には、車両が道路上に良好にあることを意味し、システムが変更事項を報告するまで、使用されているモーション計画を維持する。

一実施形態において、状態、状態のモーション計画および状態の満足セット（ｓａｔｉｓｆｙｉｎｇ ｓｅｔ）は、ＪＳＯＮ（Ｊａｖａ（登録商標）Ｓｃｒｉｐｔ Ｏｂｊｅｃｔ Ｎｏｔａｔｉｏｎ）のファイルで構成されてもよい。そのため、自律走行システムが容易に構成できるという有利な効果がある。

注意すべきな点は、前記図示された構成要素の一部または全部は、ソフトウェア、ハードウェア、またはこれらの組み合わせにより実現されることができる。たとえば、これらの構成要素は、本明細書全体に記載されたプロセスまたはステップを実行するために、プロセッサ（図示せず）によってメモリにロードされて実行されることができる永続記憶装置にインストールされて記憶されるソフトウェアとして実現ことができる。代案として、これらの構成要素は、集積回路（例えば、特定用途向け集積回路またはＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）またはフィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ、ＦＰＧＡ）のような専用のハードウェアにプログラムされたり内蔵された実行可能コードとして実現されることができ、これは、アプリケーションから対応するドライバおよび／またはオペレーティングシステムを介してアクセスすることができる。さらに、これらの構成要素は、１つ以上の特定のコマンドを使用してソフトウェアコンポーネントによってアクセス可能なコマンドセットの一部であり、プロセッサまたはプロセッサコアの特定のハードウェアロジックとして実現することができる。ルックアップテーブル５００及び６００は、永続記憶装置に保持され、メモリにロードされ、次の計画区間（セグメント）のモーション計画を選択する際に、モーション計画セレクタ３５０によってアクセスされてもよい。

図７は、一実施形態に係る自律走行車の走行モーション計画を決定するための例示的なプロセスを説明するフローチャートである。これに関連して、以下の実施形態は、一般的にフローチャート（ｆｌｏｗｃｈａｒｔ）、流れ図（ｆｌｏｗ ｄｉａｇｒａｍ）、構造図、またはブロック図として図示されたプロセス７００として説明することができる。フローチャートは、動作を順次的なプロセスとして記述することができるが、多くの動作が並列にまたは同時に行うことも可能である。また、動作の順序を再排列することもできる。これらの動作が完了すると、プロセスが終了される。プロセスは、方法、手順（ステップ）など該当する。

プロセス７００は、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジックなど）、ソフトウェア（例えば、非一時的なコンピュータ可読媒体上に実装される）、またはそれらの組み合わせを含む処理ロジックによって実行されることができる。

図７を参照すると、ブロック７０１において、自律走行車の現在情報と自律車両の履歴情報とに基づいて、複数の状態中の自律走行車の第１の状態を決定する。状態は、例えば、初期状態、停止状態、正常状態、異常状態または終了状態（図４の状態４０２、４０４、４０６、４０８、および４１０）を含んでもよい。現在情報は、例えば、自律走行車の現在軌跡、自律走行車の現在速度、自律走行車が現在加速中であるかどうかを示す情報、自律走行車が現在の減速中かどうかを示す情報、自律走行車の現在状態を含んでもよい。履歴情報は、例えば、自律走行車の過去軌跡、自律走行車の過去速度、自律走行車が過去に加速中であるかどうかを示す情報、自律走行車が過去に減速中であるかどうかを示す情報、自律走行車の過去状態、および自律走行車によって満たしている過去の条件を含んでもよい。

ブロック７０２において、現在情報と履歴情報に基づいて、１つ以上の条件を満たしているかを決定する。複数の条件は、例えば、（ａ）自律走行車の速度、（ｂ）自律走行車のエラー、（ｃ）自律走行車の動作環境における天気に関する情報、（ｄ）自律走行車の走行方向、（ｅ）自律走行車が衝突に関連されていることを示す情報、および（ｆ）自律走行車が加速または減速中であるかどうかを示す情報を含んでもよい。

ブロック７０３において、満たしていると判定された複数の条件に基づいて、複数の状態中の自律走行車の次の状態を決定する。自律走行車の次の状態は、自律走行車の複数の条件と次の状態との間の対応関係を記憶する第１のルックアップテーブル（例えば、図６のルックアップテーブル６００）を使用して決定することができる。複数の条件は、第１のルックアップテーブルに２進数で表現されてもよい。

また、ブロック７０３において、満たしていると判定された複数の条件に基づいて、第１の状態から次の状態への遷移を決定する。

ブロック７０４において、自律走行車の遷移に基づいて、複数のモーション計画のうちの１つを選択する。複数のモーション計画は、メモリ（例えば、図３Aのメモリ３５１）に記憶される。モーション計画は、自律走行車の遷移と動作計画との間の対応関係を記憶する第２のルックアップテーブル（例えば、図５のルックアップテーブル５００）を使用して、複数のモーション計画から選択することができる。

図８は、本出願の一実施形態と組み合わせて使用されるデータ処理システムを例示的に示すブロック図である。例えば、システム８００は、前記プロセス又は方法のいずれか（例えば、図１の感知及び計画システム１１０、及びサーバ１０３〜１０４のいずれか）を実行する前記任意のデータ処理システムを示してもよい。システム８００は、複数の異なる構成要素を含んでもよい。これらの構成要素は、集積回路（ＩＣ）、集積回路の一部、分散型電子装置又は回路基板（例えば、コンピュータシステムのマザーボード又はアドインカード）に適用された他のモジュール、又は他の方式でコンピュータシステムのシャーシに組み込まれた構成要素として実現されることができる。

さらに、システム８００は、コンピュータシステムの複数の構成要素の高レベルビューを示すことを目的とする。しかしながら、いくつかの実現形態では、付加的構成要素が存在する場合があることを理解すべきである。また、他の実現形態において示される構成要素が異なる配置を有してもよい。システム８００は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、サーバ、携帯電話、メディアプレーヤー、パーソナルディジタルアシスタント（ＰＤＡ）、スマート腕時計、パーソナルコミュニケーター、ゲーム装置、ネットワークルータ又はハブ、無線アクセスポイント（ＡＰ）又はリピーター、セットトップボックス、又はそれらの組合せを示してもよい。また、単一の機器又はシステムのみを示したが、用語「機器」又は「システム」は、さらに、独立又は共同で１つ（又は複数）のコマンドセットを実行することにより本明細書に説明される任意の１種又は複数種の方法を実行する機器又はシステムの任意のセットを含むことを理解すべきである。

一実施形態において、システム８００は、バス又は相互接続部材１５１０によって接続されたプロセッサ１５０１、メモリ１５０３及び装置１５０５〜１５０８を備える。プロセッサ１５０１は、単一のプロセッサコア又は複数のプロセッサコアを含む単一のプロセッサ又は複数のプロセッサを示してもよい。プロセッサ１５０１は、マイクロプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）等のような１つ又は複数の汎用プロセッサを示してもよい。より具体的には、プロセッサ１５０１は、複雑コマンドセット計算（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小コマンドセットコンピュータ（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長コマンド語（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサ、又は他のコマンドセットを実現するプロセッサ、又はコマンドセットの組合せを実現するプロセッサであってもよい。プロセッサ１５０１は、さらに、専用集積回路（ＡＳＩＣ）、セルラ又はベースバンドプロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、グラフィックプロセッサ、ネットワークプロセッサ、通信プロセッサ、ネットワークプロセッサ、暗号プロセッサ、コプロセッサ、組み込みプロセッサのような１つ又は複数の専用プロセッサ、あるいはコマンド処理可能な任意の他のタイプのロジックであってもよい。

一実施形態において、システム８００は、バス又は相互接続部材１５１０によって接続されたプロセッサ１５０１、メモリ１５０３及び装置１５０５〜１５０８を備える。プロセッサ１５０１は、単一のプロセッサコア又は複数のプロセッサコアを含む単一のプロセッサ又は複数のプロセッサを示してもよい。プロセッサ１５０１は、マイクロプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）等のような１つ又は複数の汎用プロセッサを示してもよい。より具体的には、プロセッサ１５０１は、複雑コマンドセット計算（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小コマンドセットコンピュータ（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長コマンド語（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサ、又は他のコマンドセットを実現するプロセッサ、又はコマンドセットの組合せを実現するプロセッサであってもよい。プロセッサ１５０１は、さらに、専用集積回路（ＡＳＩＣ）、セルラ又はベースバンドプロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、グラフィックプロセッサ、ネットワークプロセッサ、通信プロセッサ、暗号プロセッサ、コプロセッサ、組み込みプロセッサのような１つ又は複数の専用プロセッサ、あるいはコマンド処理可能な任意の他のタイプのロジックであってもよい。

プロセッサ１５０１は、メモリ１５０３と通信してもよく、メモリ１５０３は、一実施形態において複数のメモリによって所定量のシステムメモリを提供する。メモリ１５０３は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、シンクロナスＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）又は他のタイプのメモリのような１つ又は複数の揮発性記憶装置（又はメモリ）を備えてもよい。メモリ１５０３は、プロセッサ１５０１又は任意の他の装置により実行されるコマンド列を含む情報を記憶できる。例えば、複数種のオペレーティングシステム、装置ドライバー、ファームウェア（例えば、基本入出力システム又はＢＩＯＳ）及び／又はアプリケーションの実行可能なコード及び／又はデータは、メモリ１５０３にロードされて、プロセッサ１５０１により実行されてもよい。オペレーティングシステムは、ロボットオペレーティングシステム（ＲＯＳ）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）会社からのＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）オペレーティングシステム、アップル会社からのＭａｃＯＳ（登録商標）／ｉＯＳ（登録商標）、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）会社からのＡｎｄｒｏｉｄ（登録商標）、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、Ｕｎｉｘ（登録商標）又は他のリアルタイム又は組み込みオペレーティングシステムのような任意のタイプのオペレーティングシステムであってもよい。

システム８００は、ＩＯ装置、例えば装置１５０５〜１５０８をさらに備えてもよく、ネットワークインターフェース装置１５０５、選択可能な入力装置１５０６及び他の選択可能なＩＯ装置１５０７を備えてもよい。ネットワークインターフェースデバイス１５０５は、無線送受信機（無線トランシーバ）及び／又はネットワークインターフェースカード（ＮＩＣ）を備えてもよい。前記無線送受信機は、ＷｉＦｉ送受信機、赤外送受信機、ブルートゥース送受信機、ＷｉＭａｘ送受信機、無線セルラーホン送受信機、衛星送受信機（例えば、全地球測位システム（ＧＰＳ）送受信機）又は他の無線周波数（ＲＦ）送受信機又はそれらの組合せであってもよい。ＮＩＣは、イーサネット（登録商標）カードであってもよい。

システム８００は、Ｉ／Ｏ装置、例えば装置１５０５〜１５０８をさらに備えてもよく、ネットワークインターフェース装置１５０５、選択可能な入力装置１５０６及び他の選択可能なＩ／Ｏ装置１５０７を備えてもよい。ネットワークインターフェースデバイス１５０５は、無線送受信機（無線トランシーバ）及び／又はネットワークインターフェースカード（ＮＩＣ）を備えてもよい。前記無線送受信機は、ＷｉＦｉ送受信機、赤外送受信機、ブルートゥース送受信機、ＷｉＭａｘ送受信機、無線セルラーホン送受信機、衛星送受信機（例えば、全地球測位システム（ＧＰＳ）送受信機）又は他の無線周波数（ＲＦ）送受信機又はそれらの組合せであってもよい。ＮＩＣは、イーサネット（登録商標）カードであってもよい。

ＩＯ装置１５０７は、音声装置を備えてもよい。音声装置は、スピーカ及び／又はマイクロホンを含んでもよく、それにより音声認識、音声コピー、デジタル記録及び／又は電話機能のような音声サポートの機能を促進する。他のＩＯ装置１５０７は、汎用シリアルバス（ＵＳＢ）ポート、パラレルポート、シリアルポート、印刷機、ネットワークインターフェース、バスブリッジ（例えば、ＰＣＩ〜ＰＣＩブリッジ）、センサ（例えば、加速度計、ジャイロスコープ、磁力計、光センサ、コンパス、近接センサ等のようなモーションセンサ）又はそれらの組合せをさらに備えてもよい。装置１５０７は、結像処理サブシステム（例えば、カメラ）をさらに備えてもよく、前記結像処理サブシステムは、カメラ機能（例えば、写真及びビデオ断片の記録）を促進するための電荷カップリング装置（ＣＣＤ）又は相補型金属酸化物半導体（ＣＭＯＳ）光学センサのような光学センサを備えてもよい。あるセンサは、センサハブ（図示せず）によって相互接続部材１５１０に接続されてもよく、キーボード又は熱センサのような他の装置は、組み込みコントローラ（図示せず）により制御されてもよく、これはシステム８００の特定配置又は設計により決められる。

Ｉ／Ｏ装置１５０７は、音声装置を備えてもよい。音声装置は、スピーカ及び／又はマイクロホンを含んでもよく、それにより音声認識、音声コピー、デジタル記録及び／又は電話機能のような音声サポートの機能を促進する。他のＩ／Ｏ装置１５０７は、汎用シリアルバス（ＵＳＢ）ポート、パラレルポート、シリアルポート、印刷機、ネットワークインターフェース、バスブリッジ（例えば、ＰＣＩ〜ＰＣＩブリッジ）、センサ（例えば、加速度計、ジャイロスコープ、磁力計、光センサ、コンパス、近接センサ等のようなモーションセンサ）又はそれらの組合せをさらに備えてもよい。装置１５０７は、結像処理サブシステム（例えば、カメラ）をさらに備えてもよく、前記結像処理サブシステムは、カメラ機能（例えば、写真及びビデオ断片の記録）を促進するための電荷カップリング装置（ＣＣＤ）又は相補型金属酸化物半導体（ＣＭＯＳ）光学センサのような光学センサを備えてもよい。あるセンサは、センサハブ（図示せず）によって相互接続部材１５１０に接続されてもよく、キーボード又は熱センサのような他の装置は、組み込みコントローラ（図示せず）により制御されてもよく、これはシステム８００の特定配置又は設計により決められる。

記憶装置１５０８は、任意の１種又は複数種の本明細書に記載の方法又は機能を実現する１つ又は複数のコマンドセット又はソフトウェア（例えば、モジュール、ユニット及び／又はロジック１５２８）が記憶されるコンピュータアクセス可能な記憶媒体１５０９（機械可読記憶媒体又はコンピュータ可読媒体とも呼ばれる）を備えてもよい。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、例えば、計画モジュール３０４及び／又は制御モジュール３０５のような前記構成要素のいずれかを示してもよい。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、さらにデータ処理システム８００、メモリ１５０３及びプロセッサ１５０１により実行される期間に、メモリ１５０３内及び／又はプロセッサ１５０１内に完全又は少なくとも部分的に存在してもよく、ここで、メモリ１５０３及びプロセッサ１５０１も、機器アクセス可能な記憶媒体を構成する。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、さらにネットワークによってネットワークインターフェース装置１５０５を経由して送受信されてもよい。

コンピュータ可読記憶媒体１５０９は、以上に説明されたいくつかのソフトウェア機能の一部を永続的に記憶してもよい。コンピュータ可読記憶媒体１５０９は、例示的な実施形態において単一の媒体として示されたが、用語「コンピュータ可読記憶媒体」は、前記１つ又は複数のコマンドセットが記憶される単一の媒体又は複数の媒体（例えば、集中型又は分散型データベース、及び／又は関連するキャッシュ及びサーバ）を備えることを理解すべきである。用語「コンピュータ可読記憶媒体」は、さらにコマンドセットを記憶又はコーディング可能な任意の媒体を備えることを理解すべきであり、前記コマンドセットは、機器により実行されかつ前記機器に本発明の任意の１種又は複数種の方法を実行させる。従って、用語「コンピュータ可読記憶媒体」は、ソリッドステートメモリ及び光学媒体と磁気媒体又は任意の他の非一時的機械可読媒体を備えるが、それらに限定されないことを理解すべきである。

本明細書に記載の処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８、構成要素及び他の特徴は、ディスクリートハードウェア構成要素として実現されてもよく、又はハードウェア構成要素（例えばＡＳＩＣＳ、ＦＰＧＡ、ＤＳＰ又は類似装置）の機能に統合されてもよい。さらに、処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、ハードウェア装置内のファームウェア又は機能回路として実現されてもよい。また、処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、ハードウェア装置及びソフトウェアコンポーネントの任意の組合せで実現されてもよい。

なお、システム８００は、データ処理システムの各種の構成要素を有するように示されるが、構成要素の相互接続のいかなる特定のアーキテクチャー又は方式を示すものではないことに注意すべきであり、それは、このような詳細が本発明の実施形態に密接な関係がないためである。また、より少ない構成要素又はより多くの構成要素を有するネットワークコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、携帯電話、サーバ及び／又は他のデータ処理システムは、本発明の実施形態と共に使用されてもよい。

前記詳細な説明の一部は、コンピュータメモリにおけるデータビットに対する演算のアルゴリズム及び記号表現で示される。これらのアルゴリズムの説明及び表現は、データ処理分野における当業者によって使用され、それらの作業実質を所属分野の他の当業者に最も効果的に伝達する方法である。ここで、アルゴリズムは、通常、所望の結果につながる首尾一貫した動作列（ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｏｆ ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ）と考えられる。これらの動作とは、物理量に対して物理的動作を行う必要となるステップを指す。

ただし、これらの全ての及び類似の用語は、いずれも適切な物理量に関連付けられ、かつただこれらの量に適用される適切なラベルであることに注意すべきである。特に断らない限り、本出願の全体にわたって用語（例えば、添付している特許請求の範囲に説明された用語）による説明とは、コンピュータシステム又は類似の電子計算装置の動作及び処理であり、前記コンピュータシステム又は電子計算装置は、コンピュータシステムのレジスタ及びメモリに物理（例えば、電子）量としてデータを示し、かつ前記データをコンピュータシステムメモリ又はレジスタ又は他のこのような情報記憶装置、伝送又は表示装置内において類似に物理量として示される他のデータに変換する。

本発明の実施形態は、さらに本明細書における動作を実行するためのコンピュータプログラムに関する。このようなコンピュータプログラムは、非揮発性のコンピュータ可読媒体に記憶される。機器可読媒体は、機器（例えば、コンピュータ）可読な形態で情報を記憶する任意の機構を備える。例えば、機器可読（例えば、コンピュータ可読）媒体は、機器（例えば、コンピュータ）可読記憶媒体（例えば、読み出し専用メモリ（「ＲＯＭ」）、ランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」）、磁気ディスク記憶媒体、光記憶媒体、フラッシュメモリメモリ）を備える。

前記図面に示される手順又は方法は、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジック等）、ソフトウェア（例えば、非揮発性のコンピュータ可読媒体に具現化される）、又は両方の組合せを含む処理ロジックにより実行されてもよい。前記手順又は方法は、本明細書において特定の順序に応じて説明されるが、説明された動作の一部は、異なる順序に応じて実行されてもよい。また、いくつかの動作は、順番ではなく並行に実行されてもよい。

本発明の実施形態は、いずれかの特定のプログラミング言語を参照して説明されていないが、複数種のプログラミング言語で本明細書に記載の本発明の実施形態の教示を実現できることを理解すべきである。

以上の明細書では、本発明の具体的な例示的な実施形態を参照してその実施形態を説明した。明らかなように、添付している特許請求の範囲に記載の本発明のより広い趣旨及び範囲を逸脱しない限り、様々な変形が可能である。従って、限定的なものではなく例示的なものとして本明細書及び図面を理解すべきである。

Claims (21)

1. 自律走行車を走行させるためのコンピュータ実施方法において、
   前記自律走行車の現在情報および前記自律走行車の履歴情報に基づいて、複数の状態の中から前記自律走行車の第１の状態を判断するステップであって、前記履歴情報は、前記自律走行車の過去軌跡、前記自律走行車の過去速度、前記自律走行車が過去に加速中であったかどうかを示す情報、前記自律走行車が過去に減速中であったかどうかを示す情報、前記自律走行車の過去状態、及び前記自律走行車によって満たしている過去の条件を含むステップと、
   前記現在情報および前記履歴情報に基づいて、１つまたは複数の条件を満たしているかどうかを決定するステップと、
   満たしていると判定された前記１つまたは複数の条件に基づいて、前記複数の状態から前記自律走行車の次の状態を決定し、前記自律走行車の前記第１の状態から前記次の状態への遷移を決定するステップと、
   前記自律走行車の前記遷移に基づいて、複数のモーション計画のうちの１つを選択するステップであって、前記選択されたモーション計画は、その後に前記自律走行車を制御するのに使用される、ステップとを含む、方法。
2. 請求項１に記載の方法において、
   前記状態は、初期状態、停止状態、正常状態、異常状態または終了状態を含む、方法。
3. 請求項１に記載の方法において、
   前記１つまたは複数の条件は、（ａ）前記自律走行車の速度、（ｂ）前記自律走行車のエラー、（ｃ）前記自律走行車の運行環境における天気に関する情報、（ｄ）前記自律走行車の走行方向、（ｅ）前記自律走行車が衝突に関連されていることを示す情報、または（ｆ）前記自律走行車が加速または減速中であるかどうかを示す情報のうち少なくとも一つを含む、方法。
4. 請求項１に記載の方法において、
   前記自律走行車の前記次の状態は、前記１つまたは複数の条件と前記自律走行車の前記次の状態との間の対応関係を記憶している第１のルックアップテーブルを使用して決定される、方法。
5. 請求項４に記載の方法において、
   前記１つまたは複数の条件は、前記第１のルックアップテーブルに２進数で表現される、方法。
6. 請求項１に記載の方法において、
   前記モーション計画は、前記自律走行車の前記遷移と前記モーション計画との間の対応関係を記憶している第２のルックアップテーブルを使用して、前記複数のモーション計画から選択される、方法。
7. 請求項１に記載の方法において、
   前記現在情報は、前記自律走行車の現在軌跡、前記自律走行車の現在速度、前記自律走行車が現在に加速中であるかどうかを示す情報、前記自律走行車が現在に減速中であるかどうかを示す情報、および前記自律走行車の現在状態を含む、方法。
8. コマンドを記憶し、
   前記コマンドがプロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに動作を実行させる、非一時的機械可読媒体であって、
   前記動作は、
   自律走行車の現在情報および前記自律走行車の履歴情報に基づいて、複数の状態の中から前記自律走行車の第１の状態を判断することであって、前記履歴情報は、前記自律走行車の過去軌跡、前記自律走行車の過去速度、前記自律走行車が過去に加速中であったかどうかを示す情報、前記自律走行車が過去に減速中であったかどうかを示す情報、前記自律走行車の過去状態、及び前記自律走行車によって満たしている過去の条件を含むことと、
   前記現在情報および前記履歴情報に基づいて、１つまたは複数の条件を満たしているかどうかを決定することと、
   満たしていると判定された前記１つまたは複数の条件に基づいて、前記複数の状態から前記自律走行車の次の状態を決定し、前記自律走行車の前記第１の状態から前記次の状態への遷移を決定することと、
   前記自律走行車の前記遷移に基づいて、複数のモーション計画のうちの１つを選択することであって、前記選択されたモーション計画は、その後に前記自律走行車を制御するのに使用される、こととを含む、非一時的機械可読媒体。
9. 請求項８に記載の非一時的機械可読媒体において、
   前記状態は、初期状態、停止状態、正常状態、異常状態または終了状態を含む、非一時的機械可読媒体。
10. 請求項８に記載の非一時的機械可読媒体において、
    前記１つまたは複数の条件は、（ａ）前記自律走行車の速度、（ｂ）前記自律走行車のエラー、（ｃ）前記自律走行車の運行環境における天気に関する情報、（ｄ）前記自律走行車の走行方向、（ｅ）前記自律走行車が衝突に関連されていることを示す情報、または（ｆ）前記自律走行車が加速または減速中であるかどうかを示す情報のうち少なくとも一つを含む、非一時的機械可読媒体。
11. 請求項８に記載の非一時的機械可読媒体において、
    前記自律走行車の前記次の状態は、前記１つまたは複数の条件と前記自律走行車の前記次の状態との間の対応関係を記憶している第１のルックアップテーブルを使用して決定される、非一時的機械可読媒体。
12. 請求項１１に記載の非一時的機械可読媒体において、
    前記１つまたは複数の条件は、前記第１のルックアップテーブルに２進数で表現される、非一時的機械可読媒体。
13. 請求項８に記載の非一時的機械可読媒体において、
    前記モーション計画は、前記自律走行車の前記遷移と前記モーション計画との間の対応関係を記憶している第２のルックアップテーブルを使用して、前記複数のモーション計画から選択される、非一時的機械可読媒体。
14. 請求項８に記載の非一時的機械可読媒体において、
    前記現在情報は、前記自律走行車の現在軌跡、前記自律走行車の現在速度、前記自律走行車が現在に加速中であるかどうかを示す情報、前記自律走行車が現在に減速中であるかどうかを示す情報、および前記自律走行車の現在状態を含む、非一時的機械可読媒体。
15. プロセッサと、
    前記プロセッサに接続され、コマンドを記憶するメモリを含み、
    前記コマンドが前記プロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに動作を実行させる、データ処理システムであって、
    前記動作は、
    自律走行車の現在情報および前記自律走行車の履歴情報に基づいて、複数の状態の中から前記自律走行車の第１の状態を判断することであって、前記履歴情報は、前記自律走行車の過去軌跡、前記自律走行車の過去速度、前記自律走行車が過去に加速中であったかどうかを示す情報、前記自律走行車が過去に減速中であったかどうかを示す情報、前記自律走行車の過去状態、及び前記自律走行車によって満たしている過去の条件を含むことと、
    前記現在情報および前記履歴情報に基づいて、１つまたは複数の条件を満たしているかどうかを決定することと、
    満たしていると判定された前記１つまたは複数の条件に基づいて、前記複数の状態から前記自律走行車の次の状態を決定し、前記自律走行車の前記第１の状態から前記次の状態への遷移を決定することと、
    前記自律走行車の前記遷移に基づいて、複数のモーション計画のうちの１つを選択することであって、前記選択されたモーション計画は、その後に前記自律走行車を制御するのに使用される、こととを含む、システム。
16. 請求項１５に記載のシステムにおいて、
    前記状態は、初期状態、停止状態、正常状態、異常状態または終了状態を含む、システム。
17. 請求項１５に記載のシステムにおいて、
    前記１つまたは複数の条件は、（ａ）前記自律走行車の速度、（ｂ）前記自律走行車のエラー、（ｃ）前記自律走行車の運行環境における天気に関する情報、（ｄ）前記自律走行車の走行方向、（ｅ）前記自律走行車が衝突に関連されていることを示す情報、または（ｆ）前記自律走行車が加速または減速中であるかどうかを示す情報のうち少なくとも一つを含む、システム。
18. 請求項１５に記載のシステムにおいて、
    前記自律走行車の前記次の状態は、前記１つまたは複数の条件と前記自律走行車の前記次の状態との間の対応関係を記憶している第１のルックアップテーブルを使用して決定される、システム。
19. 請求項１８に記載のシステムにおいて、
    前記１つまたは複数の条件は、前記第１のルックアップテーブルに２進数で表現される、システム。
20. 請求項１５に記載のシステムにおいて、
    前記モーション計画は、前記自律走行車の前記遷移と前記モーション計画との間の対応関係を記憶している第２のルックアップテーブルを使用して、前記複数のモーション計画から選択される、システム。
21. 請求項１５に記載のシステムにおいて、
    前記現在情報は、前記自律走行車の現在軌跡、前記自律走行車の現在速度、前記自律走行車が現在に加速中であるかどうかを示す情報、前記自律走行車が現在に減速中であるかどうかを示す情報、および前記自律走行車の現在状態を含む、システム。