JP7735264B2 - 障害物回避アクション - Google Patents

Description

［関連出願の相互参照］
本特許出願は、２０１９年１０月３１日に出願されたシリアル番号１６／６７０，９９２の「Obstacle Avoidance Action」と題された米国特許出願の優先権を主張し、２０１９年１０月３１日に出願されたシリアル番号１６／６７１，０１２の「State Machine for Obstacle Avoidance」と題された米国特許出願の優先権を主張する。出願シリアル番号16/670,992および16/671,012は、参照により本明細書に完全に組み込まれる。

自律車両は、環境を通じて自律車両をガイドするために様々な方法、装置、およびシステムを使用できる。例えば、自律車両は、計画方法、装置、およびシステムを使用して、運転経路を決定し、動的オブジェクト（例えば、車両、歩行者、動物等）および静的オブジェクト（例えば、建物、標識、停滞車両等）を含む環境を通して自律車両をガイドできる。いくつかの例では、動的および／または静的オブジェクトは、自律車両が環境を横断するときに自律車両をブロックまたは減速させる障害物として機能できる。

詳細な説明は添付の図面を参照して説明される。図面において、参照番号の左端の数字は参照番号が最初に現れる図を特定している。異なる図面における同じ参照番号の使用は類似または同一のコンポーネントまたは特徴を示す。

図１は、第１の運転可能領域および第２の運転可能領域を通る目標軌道、ならびに目標軌道に関連付けられたコストを決定するための例示的なプロセスの図解フロー図を示す。 図２は、環境を通り横断するために複数のアクションを決定する例を示す。 図３は、接近状態、停止準備状態、停止状態、注意進行状態、および進行状態（go state）を含む例示的な状態のマシンを示す。 図４Ａは、ジャンクションを通る更新された領域を決定する例を示す。 図４Ｂは、ジャンクションを通る更新された領域を決定する例を示す。 図５は、第１の運転可能領域および第２の運転可能領域を通る目標軌道を決定するための例示的なコンピューティングシステムを示すブロック図を示す。 図６は、第１の運転可能領域および第２の運転可能領域を通る目標軌道を決定するための例示的なプロセスを示す。

［詳細な説明］
本開示は、自律車両が横断するための環境の第１の運転可能領域および第２の運転可能領域を通る目標軌道を決定するためのシステム、方法、および装置を説明する。例えば、自律車両は第１の運転可能領域を占有しながら環境を横断できる。第１の運転可能領域は、第１の移動方向に関連付けることができる。自律車両が第１の運転可能領域内の環境を横断するとき、自律車両は、第１の運転可能領域内の障害物を検出できる。障害物は、動的オブジェクト（例えば、歩行者、動物、自転車乗り、トラック、オートバイ、他の車両など）、静的オブジェクト（例えば、建物、標識、縁石、破片など）、静的障害物（例えば、道路マーキング、物理的レーン境界、道路欠陥、建設ゾーンなど）、および／または既知または未知の可能性がある他のオブジェクト、および／または障害物の予測されるアクション（例えば、推定軌道）を含むことができる。

第１の運転可能領域は、第１の移動方向とは異なる第２の移動方向に関連付けられた第２の運転可能領域に隣接できる。限定ではなく例として、第２の運転可能領域は対向交通レーンとすることができる。自律車両は、１つまたは複数のアクション（例えば、レーン内アクションまたは対向レーンアクション）を決定できる。アクションに基づいて、自律車両は、アクションに関連付けられた更新された運転可能領域を決定できる。例えば、レーン内アクションは、第１の運転可能領域を含む更新された運転可能領域に関連付けることができる。対向レーンアクションは、第１の運転可能領域および第２の運転可能領域を含む更新された運転可能領域に関連付けることができる。

いくつかの例では、自律車両は、各アクションに関連付けられた更新された運転可能領域を通り横断する候補軌道を決定できる。例えば、自律車両は、対向レーンアクションに関連付けられた更新された運転可能領域、および第１の運転可能領域から第２の運転可能領域に横断できる更新された運転可能領域を通り横断する候補軌道を決定できる。候補軌道は、自律車両が第１の運転可能領域内の障害物を安全に通過し、障害物を通過した後に第１の運転可能領域に戻ることを可能にできる。

自律車両は、１つまたは複数のアクションに関連付けられたコストを比較し、候補軌道およびコストに基づいて、自律車両が辿るべき目標軌道を決定できる。いくつかの例では、第２の運転可能領域内を横断する目標軌道は、例えば、レーン変更アクションが実用的ではない、または利用不可能である場合に、自律車両が、例えば、より低いコストで（またはより効率的に）障害物を回避することを可能にできる。

本明細書で説明される技術は、センサおよび知覚データを活用して、自律車両などの車両が更新運転可能領域を使用して環境内の障害物を回避しながら環境内をナビゲートすることを可能にすることを対象とする。本明細書に記載の技術は、車両アクションおよび車両が効率的な手法においてそれらの障害物に関する目標軌道に沿って横断できるアクションに関連付けられた更新運転可能領域を決定できる。いくつかの例では、更新された運転可能領域内の目標軌道を決定することは、不必要な停止および／または遅延を回避でき、これはよりスムーズな乗車をもたらすことができ、例えば、意図された目的地に到達するために車両が動作することができる安全領域をより正確に決定し、他の車両のオペレータの期待と一致する様式で動作することによって、安全性結果を改善できる。例えば、ミッションを実行するために、基準軌道などの計画された経路を決定できる。例えば、ミッションは、目的地までの高レベルのナビゲーション、例えば、目的地までナビゲートするための一連の道路、とすることができる。ミッションが決定されると、次いで、その高レベルのナビゲーションを実行するための１つまたは複数のアクションを決定できる。いくつか例では、障害物は１つまたは複数のアクションを中断でき、車両が対向レーンを通り横断することを可能にする目標軌道を決定することは、車両を障害物の周りでナビゲートし、ミッションに向かって前進すること、をより効率的に可能にできる。

図１は、目標軌道および目標軌道に関連付けられたコストを決定するための例示的なプロセス１００を示す図解フロー図である。

動作１０２において、車両１０４は、マップデータに少なくとも部分的に基づいて、第１の運転可能領域１０６および第２の運転可能領域１０８を決定できる。いくつかの例では、車両１０４は、マップデータベースを介して、環境に関連付けられたマップデータにアクセスする。車両はマップデータを使用して、第１の運転可能領域１０６および第２の運転可能領域１０８を決定するように構成できる。例えば、マップデータは、第１の運転可能領域が第１の運転レーン１１０に関連付けられ、第２の運転可能領域が第２の運転レーン１１２に関連付けられている、ことを示すことができる。加えて、マップデータは、第１の運転可能領域１０６が第１の移動方向に関連付けられ、第２の運転可能領域１０８が第１の移動方向とは異なる第２の移動方向に関連付けられていることを示すことができる。いくつかの例では、マップデータは、道路マーカーデータ（例えば、単一の黄色マーカー、二重の黄色マーカー、単一の白色マーカー、二重の白色マーカー、固体マーカー、壊れたマーカーなど）を含むことができる。道路マーカーデータは対向レーンを使用することが許可されているかどうかを示すことができ、ここで車両１０４は道路メーカーデータに少なくとも部分的に基づいて、対向レーンを使用するかどうかを決定できる。

動作１１４において、車両１０４は、センサデータに少なくとも部分的に基づいて、第１の運転可能領域に関連付けられた障害物を決定できる。例えば、車両１０４は、オブジェクト１１６などの障害物を含むことができる環境のセンサデータをキャプチャできる。例として、限定されないが、オブジェクト１１６は、第１の運転レーン１１０内で停滞している、またはそうでなければ停止している車両を表すことができる。いくつかの例では、オブジェクト１１６は、第１の運転レーン１１０内に物理的に位置しない可能性があるが、オブジェクト１１６の周りの領域を、第１の運転可能領域１０６の幅を制限するように、定義できる。図１は、第１の運転可能領域１０６のサイズおよび車両１０４が環境を横断するための利用可能な空間の量を削減できる第１の運転可能領域１０６の一部を占めるものとしてオブジェクト１１６を示す。

オブジェクト１１６は停滞車両として示されているが、二重駐車車両、第１の運転可能領域１０６に突き出ている駐車車両、破片、標識、建設ゾーン、歩行者、道路欠陥などの他のタイプの障害物が考慮される。

車両１０４はセンサデータを使用して、オブジェクト１１６が車両１０４の前方の位置にいることを決定できる。加えて、車両１０４は、センサデータおよび／またはマップデータを使用して、オブジェクト１１６が車両１０４によって占有されたレーンに対応する位置にいることを決定できる。限定ではなく例として、車両１０４は、知覚エンジンおよび／またはローカライゼーションアルゴリズムを使用して、オブジェクト１１６の位置を決定し、オブジェクト１１６の位置を、環境に関連付けられた道路／レーンデータを含むことができるマップデータの一部分に関連付けて、オブジェクト１１６によって占有されている領域を決定できる。

動作１１８において、車両１０４は、第１のアクションに関連付けられた目標軌道を決定できる。例えば、車両１０４は対向レーンアクションを含むことができる第１のアクションを決定でき、これは、候補軌道１２０によって表されるように、車両１０４が第１の運転可能領域１０６から第２の運転可能領域１０８内へ横断することをもたらすアクションとすることができる。対向レーンアクションは、利用可能な第２の運転可能領域１０８を使用することによって、車両１０４がオブジェクト１１６を安全に通過することを可能にできる。

アクション（例えば、対向レーンアクション）および候補軌道１２０を決定する場合、車両１０４は、障害物を表すセンサデータを使用して、更新された運転可能領域の輪郭または境界を決定できる。例えば、更新された運転可能領域は、車両１０４が環境内の障害物（例えば、オブジェクト１１６）に対して安全に移動して意図された目的地に効果的に到達できる制約および／または境界を定義できる環境のバーチャル表現とすることができる。いくつかの例では、更新された運転可能領域は、車両によっておよび／またはリモートコンピューティングシステム上のコンピューティングデバイスによって決定され、環境を横断するために車両によって使用できる。すなわち、車両は、更新された運転可能領域の輪郭に基づいて、軌道（例えば、候補軌道１２０）および／または運転経路を決定できる。ドライブエンベロープを決定するための技術の例は、例えば、「Drive Envelope Determination」と題され、２０１８年５月１７日に出願された米国特許出願第１５／９８２，６９４号（環境を横断するための運転可能領域（ドライブエンベロープとも呼ばれる）を決定することを部分的に記述する）に見出すことができ、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

上記議論されたように、車両１０４は環境を通り進むための対向レーンアクションおよび候補軌道１２０を決定して、第２の運転可能領域１０８内を横断しながらオブジェクト１１６を通過できる。候補軌道１２０は、車両が移動するであろうことに従って、更新された運転可能領域内の別個のセグメントを含むことができる。したがって、候補軌道１２０は、更新された運転可能領域内で環境を通り横断する車両によって実行されることを意図される、離散的で短いセグメントを含むことができる。運転可能領域内の軌道を決定するための技術の例は、例えば、「Adaptive Scaling in Trajectory Generation」と題され、２０１８年１１月２日に出願された米国特許出願第１６／１７９，６７９号に見出すことができ、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

いくつかの例では、車両１０４が辿るための初期経路または軌道を表す基準軌道を、車両１０４によって生成または受信できる。いくつかの例では、基準軌道は道路セグメントの中心線に対応できるが、基準軌道は環境内の任意の経路を表すことができる。

動作１２２において、車両は、候補軌道に少なくとも部分的に基づいて、候補軌道に関連付けられた１つまたは複数のコストを決定できる。いくつかの例では、１つまたは複数のコストを、基準軌道上の点に関連付けることができる。一般に、１つまたは複数のコストは、基準コスト、障害物コスト、横方向コスト、長手方向コスト、領域コスト、幅コスト、インジケータコスト、アクションスイッチコスト、アクションコスト、利用コストなどを含むことができるが、これらに限定されない。コストを決定するためのコストのタイプおよび技術の例は、例えば、「Trajectory Generation and Optimization Using Closed Form Numerical Integration in Route Relative Coordinates」と題され、２０１８年１１月０２日に出願された米国特許出願第１６／１４７，４９２号に見出すことができ、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。

例えば、更新された運転可能領域の境界が（例えば、本明細書で論じられる技術を使用して）修正されるにつれて、そのようなコストは変化でき、環境内の車両の位置を最終的に変更できる。環境内の障害物の周りに更新運転可能領域を提供する更新された運転可能領域が決定される例では、更新された運転可能領域に一部において決定されたコストに基づいて、車両は軌道（例えば、候補軌道１２０）を計画できる。

いくつかの例では、基準コストは、基準軌道上の点と候補軌道上の対応する点との間の差に関連付けられたコストを含むことができ、それによって、差は、ヨー、横方向オフセット、速度、加速度、曲率、湾曲率などにおける１つまたは複数の差を表す。

いくつかの例では、障害物コストは、基準軌道または候補軌道上の点と環境内の障害物に関連付けられた点との間の距離に関連付けられたコストを含むことができる。例えば、障害物に関連付けられた点は、更新された運転可能領域の境界上の点に対応でき、または環境内の障害物に関連付けられた点に対応できる。上記議論されたように、環境内の障害物は、静的オブジェクト（例えば、建物、縁石、歩道、レーンマーク、標識ポスト、信号機、木など）または動的オブジェクト（例えば、車両、自転車乗り、歩行者、動物など）を含むことができるが、これらに限定されない。いくつかの例では、動的オブジェクトをエージェントと呼ぶこともできる。いくつかの例では、静的オブジェクトまたは動的オブジェクトを概してオブジェクトまたは障害物と呼ぶことができる。

いくつかの例では、横方向コストは、車両１０４の速度に対する最大ステアリング入力など、車両１０４へのステアリング入力に関連付けられたコストを指すことができる。いくつかの例では、縦方向コストは、車両１０４の速度および／または加速度（例えば、最大ブレーキおよび／または加速度）に関連付けられたコストを指すことができる。

いくつかの例では、領域コストは、運転可能領域に関連付けられたコストを指すことができる。例えば、第１の領域コストを第１の運転可能領域１０６に関連付けることができ、第２の領域コストを第２の運転可能領域１０８に関連付けることができる。例として、限定されないが、第１の領域コストは、車両の移動方向および第１の運転可能領域１０６および／または第２の運転可能領域１０８に関連付けられた移動方向に基づいて、第２の領域コストよりも低くできる。理解できるように、車両１０４の移動方向が第１の運転可能領域１０６の移動方向と同じであり、第２の運転可能領域１０８の移動方向と異なる場合、第１の領域コストは第２の領域コストよりも低くできる。

幅コストは、運転可能領域の幅に関連付けられたコストを指すことができる。例えば、第１の幅コストを第１の運転可能領域１０６に関連付けることができ、第２の幅コストを第２の運転可能領域１０８に関連付けることができる。例として、限定されないが、第１の運転可能領域１０６は３メートルの幅を有することができ、第２の運転可能領域１０８は４メートルの幅を有することができる。第１の幅コストを、第２の運転可能領域１０８よりも狭い幅を有する第１の運転可能領域１０６に基づいて、より低い幅コストよりも高くすることができ、ここで、第２の運転可能領域１０８は、車両１０４が第１の運転可能領域１０６よりも多くの横方向の空間を提供できる第２の運転可能領域１０８を横断することを可能にできる。

インジケータコストは、車両１０４がインジケータ（例えば、ターンライト）を有効にした時間量に関連付けられたコストを指すことができる。例えば、車両１０４は、車両１０４の外部から見えることができる光を周期的に有効および無効にするターンライトなどのインジケータを有効にできる。インジケータは、車両１０４のアクション（例えば、ターンアクションまたはレーン変更アクション）を実行する意図の環境内の個人にインジケータを提供できる。インジケータが有効になる時間量が増加するにつれて、インジケータコストは減少できる。

上記議論されたように、１つまたは複数のコスト（例えば、基準コスト、障害物コスト、横方向コスト、長手方向コスト、領域コスト、幅コスト、インジケータコスト、アクションスイッチコスト、アクションコスト、利用コストなど）を、候補軌道に関連付けることができる。いくつかの例では、車両１０４はコストをコスト閾値と比較できる。比較に基づいて、車両１０４は車両１０４が辿るための目標軌道１２４を決定でき、これは、例として、限定されないが、候補軌道１２０とすることができる。

少なくともいくつかの例では、そのようなコストは候補軌道と同時に決定され得る。例えば、領域を通る候補軌道は、総コスト（例えば、上記のような全てのコンポーネントコストの合計）を最小化する最適化として決定され得る。したがって、本明細書では、軌道に基づいてコストが議論される場合、そのような議論は、そのような軌道と同時に（実質的に同時に）コストが決定されるそれらの例を含み得る。図２は、環境を通り横断するために複数のアクションを決定する例、および複数のアクションに関連付けられた更新された運転可能領域および軌道を示す。

例えば、車両１０４は環境２０２を通り横断できる。加えて、上記議論されたように、車両１０４は、第１のアクション２０４、第２のアクション２０６、および第３のアクション２０８において表される１つまたは複数のアクションを決定できる。

第１のアクション２０４では、車両１０４は、レーン内アクションおよび更新された運転可能領域２１０を決定できる。更新された運転可能領域２１０は、レーン内アクションに関連付けられた運転可能領域を表すことができる。例えば、レーン内アクションは、車両１０４を第１の運転レーン１１０内に留まらせるアクションとすることができ、更新された運転可能領域２１０は第１の運転レーン１１０内に留まることに関連付けられた運転可能領域を表すことができる。

更新された運転可能領域２１０に少なくとも部分的に基づいて、車両１０４は、レーン内アクションに関連付けられた候補軌道２１２を決定できる。候補軌道２１２は、車両１０４を第１の運転可能領域１０６内に留まらせ、車両１０４の速度を低下させるおよび／または車両１０４がオブジェクト１１６に接近した際にある位置にて停止させることができる。

第２のアクション２０６では、車両１０４は部分的レーン拡張アクションおよび部分的レーン拡張アクションに関連付けられた更新された運転可能領域２１４を決定できる。例えば、部分的レーン拡張アクションは車両１０４に第２の運転レーン１１２の一部を使用させてオブジェクト１１６を通過させるアクションとすることができ、更新された運転可能領域２１４は第２の運転レーン１１２の一部を組み込む運転可能領域を表すことができる。

更新された運転可能領域２１４に少なくとも部分的に基づいて、車両１０４は、部分的レーン拡張アクションに関連付けられた候補軌道２１６を決定できる。候補軌道２１６は、車両１０４に第２の運転レーン１１２内を部分的に横断させることができ、これは、車両１０４にオブジェクト１１６を安全に通過させることができる。レーン拡張を使用して軌道を決定するための技術の例は、例えば、「Dynamic Lane Expansion」と題され、２０１９年６月２８日に出願された米国特許出願第１６／４５７，１９７号に見出すことができ、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

第３のアクション２０８では、車両１０４は、対向レーンアクションおよび対向レーンアクションに関連付けられた更新された運転可能領域２１８を決定できる。例えば、対向レーンアクションは、車両１０４に第２の運転レーン１１２（例えば、対向レーン）へ横断させてオブジェクト１１６を通過させるアクションとすることができ、更新された運転可能領域２１８は、第２の運転レーン１１２を組み込む運転可能領域を表すことができる。

更新された運転可能領域２１８に少なくとも部分的に基づいて、車両１０４は対向レーンアクションに関連付けられた候補軌道２２０を決定して、オブジェクト１１６を安全に通過できる。

いくつかの例では、車両は、環境内のコンディションに基づいて目標軌道として候補軌道２１２、２１６、または２２０を決定できる。例えば、レーン分割器（またはレーンマーカー）は、車両が対向交通レーンを通過することを許可されていない追い越し禁止区域（no passing zone）を示すことができる。したがって、レーン分割器に基づいて、車両１０４は、レーン内アクションを決定し、車両１０４の速度を低減し、および／または車両１０４がオブジェクト１１６に接近した際のある位置における停止位置まで来ることができる。

いくつかの例では、車両１０４は部分的レーン拡張アクションおよび候補軌道２１２を目標軌道として決定できる。例えば、車両１０４は、マップデータおよび／またはセンサデータに基づいて、車両１０４がオブジェクト１１６を通過するために必要とする幅を決定できる。車両１０４は、幅が部分的レーン拡張アクションに関連付けられた幅閾値（例えば、最大拡張幅）未満であることを決定できる。次いで、車両１０４は、第２のアクション２０６に示されるように、候補軌道２１２を目標軌道として決定し、目標軌道を辿ることによって環境を横断することを続けて、第２の運転可能領域１０８内を部分的に横断することによってオブジェクト１１６を通過できる。

いくつかの例では、車両１０４は、目標軌道として対向レーンアクションおよび候補軌道２２０を決定できる。例えば、上記議論されたように、車両１０４は、車両１０４によって必要とされる幅が部分的レーン拡張アクションに関連付けられた幅閾値を満たすまたは超えていると決定できる。加えて、車両１０４は、利用可能な幅が利用可能な幅閾値を満たすまたは超えると決定できる。例えば、利用可能な幅を更新された運転可能領域（例えば、対向運転レーンを含み、環境内の障害物を考慮する運転可能領域）の幅に関連付けることができ、利用可能な幅閾値を車両１０４の幅に関連付けることができ、これにより、利用可能な幅閾値を満たすまたは超えることは、車両１０４が完全な妨害物に遭遇することなく環境を通り横断できることを示すことができる。加えて、車両１０４は、マップデータおよび／またはセンサデータに基づいて、レーン分割器が、車両が対向交通レーン内を通過することを許可される追越し区域（a passing zone）を示すと決定できる。加えて、車両１０４は、車両１０４の同じ移動方向に関連付けられた追加の運転レーンが利用可能ではない（例えば、追加の運転レーンが存在しない、または妨害もされている）ことを示す追加の運転レーンデータを決定できる。したがって、車両１０４は、幅、レーン分割指示、および／または追加の運転レーンデータに基づいて、対向レーンアクションおよび候補軌道２２０を目標軌道として決定することができ、ここで、目標軌道に従うことは、車両１０４に第２の運転可能領域１０８内へと横断することによってオブジェクト１１６を通過することを可能にできる。

いくつかの例では、車両１０４は、オブジェクト１１６の速度に基づいて、目標軌道として対向レーンアクションおよび候補軌道２２０を決定できる。例えば、車両１０４は、オブジェクト１１６に関連付けられた速度を決定し、オブジェクト１１６の速度を速度閾値と比較できる。いくつかの例では、速度閾値は０メートル／秒とすることができ、これは、車両が対向レーンアクションおよび候補軌道２２０を目標軌道として決定するために、オブジェクト１１６が静的でなければならないことを示すことができる。いくつかの例では、速度閾値は、例えば、農場設備、建設設備、トラック牽引トレーラーなどの遅く動く車両を示すことができる０（例えば、０．５メートル毎秒、１メートル毎秒、または任意の適切な速度閾値）より大きくすることができる。対向レーンアクションは車両１０４が遅く動く車両を安全に通過することを可能にできる。

いくつかの例では、車両１０４は、オブジェクト１１６に関連付けられた属性を決定して、対向レーンアクションを決定できる。例として、限定されないが、車両１０４は、オブジェクト１１６のテールパイプによって放出されるハザードライトおよび／または過剰な煙などの属性を決定できる。属性は、オブジェクト１１６がメンテナンスまたは注意を必要としていることを示し、オブジェクト１１６を安全に通過するための対向レーンアクションを決定できる。

図３は、接近状態、停止準備状態（準備状態とも呼ばれる）、注意進行状態（注意状態とも呼ばれる）、停止状態、および進行状態を含む例示的な状態マシン（有限状態マシンとも呼ばれる）を示す。もちろん、そのような状態およびそれらの間の接続は、例示的な目的のためにのみ描写され、それらの間のより多くまたはより少ない状態および／または異なる接続を含む他の状態マシンが企図される。少なくともいくつかの例では、異なる状態マシンは、異なるシナリオおよび／または操作のために使用され得る。どのように環境を横断するかを決定する状態マシンを使用するための技術の例は、例えば、「State Machine for Traversing Junctions」と題され、２０１９年３月７日に出願された米国特許出願第１６／２９５，９３５号に見出すことができ、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

対向アクション状態マシン３０２は、接近状態３０４を含むことができる。いくつかの例では、接近状態３０４は車両が特定のアクションを取るようにトリガし得る様々なオブジェクト（例えば、オブジェクト１１６）について環境３０６を評価すること（例えば、１つまたは複数のセンサによって収集されたデータを分析することによって）を含むことができる。例えば、環境３０６はオブジェクト１１６に接近する第１の運転レーン１１０に関連付けられた運転可能領域上を横断する車両１０４を含む環境を示す。

この例におけるオブジェクト１１６は停滞車両とすることができる。接近状態３０４は「１」で示され、車両１０４は接近状態とすることができる。いくつかの例では、センサデータを接近状態３０４中に車両１０４によってキャプチャでき、これを使用して、限定はしないが、オブジェクトのタイプ（たとえば、車両、歩行者、自転車、動物などのオブジェクトの分類を示す意味情報）を含む、オブジェクト１１６に関する情報を決定できる。いくつかの例では、対向アクション状態マシン３０２の動作は、本明細書で議論されるように、オブジェクト１１６のタイプ、オブジェクト１１６に関連付けられたバウンディングボックス、オブジェクト１１６に関連付けられたセグメンテーション情報、および／またはオブジェクト１１６に関連付けられた移動情報、ならびにそれに関連付けられた任意の不確実性を決定することを含むことができる。車両１０４は、車両１０４に関連付けられたセンサを介して、オブジェクト１１６が停滞車両であると決定できる。明示的には図示されていないが、車両１０４はまた、オブジェクト１１６が、二重駐車車両などの他のタイプのオブジェクト、または道路欠陥、建設ゾーンなどの他のタイプの障害物であることを検出することができることを理解することができる。接近状態３０４は、加えて、環境を表すマップデータにアクセスすることを含むことができる。

いくつかの例では、車両１０４が接近状態３０４にある間、車両１０４は追加のオブジェクトを検出できる。例えば、別の車両が対向レーン内（例えば、第２の運転レーン１１２）に存在する可能性がある、または別の車両が、車両１０４の左側で車両１０４を通過する推定されるオブジェクト軌道を伴い、車両１０４の後方に存在する可能性がある。車両１０４は、車両１０４が別の車両に譲歩しなければならないかどうか、および／または別の車両が車両１０４に譲歩するかどうかを決定できる。別の車両などのオブジェクトが譲歩するかどうかを決定するための技術の例は、例えば、「Yield Behavior Modeling and Prediction」と題され、２０１９年８月２３日に出願された米国特許出願第１６／５４９，７０４号に見出すことができ、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

車両１０４が譲歩しなければならないと決定したことに応答して、車両１０４は、接近状態３０４から停止準備状態３１０への移行３０８を実行する譲歩軌道を決定できる。停止準備状態３１０は車両１０４が停止すべき停止位置を決定することを含むことができる。いくつかの例では、上記議論されたように、１つまたは複数の他の車両またはオブジェクトが、第２の運転レーン１１２において、車両１０４に接近する車両１０４の前方にあり得、これは車両１０４のセンサによって識別できる。車両１０４は、車両１０４の前方にある環境内のオブジェクト１１６および／または他のオブジェクトからの閾値距離を満たすまたは超える停止位置を決定できる。

停止位置が決定されると、車両１０４は、環境を通り横断して停止位置に停止することができ、そうすることで、車両１０４が完全に停止したとき、停止準備状態３１０から停止状態３１４への移行３１２を実行できる。停止状態３１４は「３」で示される。

停止状態３１４の間、車両１０４は、車両１０４が、対向レーンアクションに関連付けられたレーン変更操作に対応する、操作位置の閾値距離内にあるかどうかを決定できる。車両１０４は、停止状態３１４における車両１０４の現在の位置を、レーン変更を行うのに適した位置（「操縦位置」）と比較できる。例えば、車両１０４がオブジェクト１１６に近すぎる場合、第２の運転レーン１１２へのレーン変更を実行することは、利用可能な空間の量が限られているために困難な可能性があり、一方、操縦位置は、車両１０４が第２の運転レーン１１２へのレーン変更を実行することを可能にできる。

車両１０４が車両１０４はもはや譲歩する必要がないと決定する場合（例えば、別の車両がクリアされ、車両１０４が前方に進行することを可能にした）、車両１０４は、停止状態３１４から「４」で示される注意進行状態３１８への移行３１６を実行できる。注意進行状態３１８に進むと、車両１０４は「４」で示される「注意領域」への徐行を開始する。注意領域は、車両１０４の本体と第２の運転レーン１１２の運転可能領域に関連付けられた境界との間の十分な距離を車両１０４に提供でき、これは、車両１０４が注意領域に停止した場合、他の車両は、第２の運転レーン１１２を横断する間、車両１０４との衝突を安全に回避することが可能であろう。注意領域に接近すると、車両１０４は、可視性の量（例えば、閉塞領域および／または閉塞グリッドは可視性の量を低減でき、ここで閉塞領域は車両１０４からの制限された可視性を有する環境の領域とすることができる）および注意領域までの距離に依存する移行速度で停止状態３１４の停止から進行できる。例えば、注意領域からの更なる距離およびより高い可視性は、注意領域に接近するより速い移行速度をもたらし得るが、一方、注意領域までのより短い距離およびより低い可視性は、注意領域に接近するより遅い移行速度をもたらし得る。

注意領域のサイズおよび／または寸法を決定するために、車両１０４は、操作を実行するための他の要因に加えて、車両１０４が停止した領域のジオメトリを考慮できる。例えば、車両１０４は、第２の運転レーン１１２へのレーン変更の開始から、オブジェクト１１６を通過した後の第１の運転レーン１１０への復帰までの所望の弧長を決定できる。したがって、所望の弧長は、停止位置から第１の運転レーン１１０に合流するまでの車両１０４の移動の突出した経路に対応する。所望の弧長は、レーン変更操作を行う際の車両１０４に対する注意領域の少なくとも第１の部分を定義する。

車両１０４はまた、停止から所望の速度（例えば、第１の運転レーン１１０および／または第２の運転レーン１１２の速度制限）に到達するまでの加速（または車両が注意領域に接近する移行速度）を考慮し、弧長を使用して、操作を実行する時間を決定できる。次に、操作を実行するために決定された時間は、操作を実行する前に車両１０４が感知できる所望の可視距離の量を決定するために使用され得る。車両１０４は、車両１０４のセンサからのセンサデータを評価することによって第２の運転レーン１１２の可視性を検出し、レーン変更操作を実行するのに十分な可視性があるかどうかを決定できる。

車両１０４は注意進行状態３１８の際に生成された情報を使用し、次いで、注意領域を横断するための移行速度を決定できる。決定された可視性の量（例えば、より高い可視性は、より高い移行速度を優先し、一方、より低い可視性は、より低い移行速度を優先する）、レーン変更操作を実行するための推定時間（例えば、より長い実行時間はより低い移行速度を優先し、一方、より短い実行時間はより高い移行速度を優先する）などのいくつかの要因が、移行速度を決定することに寄与できる。車両１０４は、決定された移行速度を使用して、車両１０４を制御して、注意進行状態３１８での進行における注意領域を通り進行し、注意領域全体にわたって周囲環境のセンサデータを評価し続けることができる。

車両１０４が注意領域にある間に対向車両が検出された場合、車両１０４は、注意進行状態３１８から停止準備状態３１０に戻る移行３２０を実行することによって、対向車両へ譲歩できる。車両１０４が対向車両に譲歩し、対向車両がクリアされると、車両１０４は、停止準備状態３１０から注意進行状態３１８への移行３２２を実行することによって、移行速度（操縦全体を通して一定でなくてもよい）で注意領域を通過し続けることができる。しかし、車両１０４が注意領域内の閾値点を通過した場合、車両１０４は、注意進行状態３１８から進行状態３２６への移行３２４を実行できる。進行状態３２６は「５」で示され、車両１０４の表現は第２の運転レーン１１２へのレーン変更を完了して対向レーンに進入している。

いくつかの例では、車両１０４が接近状態３０４にある間に、車両１０４が譲歩する必要がないと決定する場合（例えば、他の車両および／またはオブジェクトが、車両１０４が前進することを可能にする領域内に存在しない）、車両１０４は接近状態３０４から「４」で示される注意進行状態３１８への移行３２８を実行できる。上記議論されたように、注意進行状態３１８での進行において、車両１０４は「４」によって示される「注意領域」に徐行し始める。車両１０４の徐行は、例えば、車両１０４が環境の条件を監視しながら速度閾値以下で前進することとすることができる。限定ではなく例として、速度閾値は３メートル／秒とすることができ、ここで、車両１０４の速度は速度閾値以下として、車両１０４が短時間内に停止することを可能にしながら、車両１０４がオブジェクト、歩行者、車両などについて環境を監視することを可能にできる。注意領域は、車両１０４の本体と、第２の運転レーン１１２の運転可能領域に関連付けられた境界との間の十分な距離を車両１０４に提供することができ、これは、車両１０４が注意領域に停止した場合、他の車両は、第２の運転レーン１１２を横断する間、車両１０４との衝突を安全に回避することが可能であろう。の注意領域に接近すると、車両１０４は、可視性の量および注意領域までの距離に依存する移行速度で進行できる。例えば、注意領域からの更なる距離およびより高い可視性は、注意領域に接近するより速い移行速度をもたらし得るが、一方、注意領域までのより短い距離およびより低い可視性は注意領域に接近するより遅い移行速度をもたらし得る。

いくつかの例では、上記で説明したような車両１０４は、接近状態３０４にある間、車両１０４が譲歩する必要がない（例えば、車両１０４が前進することを可能にする領域内に他の車両および／またはオブジェクトが存在しない）ことを決定できる。車両１０４が譲歩する必要がないと決定することに基づいて、車両１０４は、接近状態３０４から進行状態３２６への移行を実行できる。これは、車両１０４がオブジェクト１１６を安全に通過可能であると決定することに基づいて、注意進行状態３１８をバイパスすることを可能にできる。

図４Ａおよび図４Ｂは、ジャンクションを通る更新された領域を決定する例を示す。

図４Ａにおいて、環境４０２は、環境４０２を通り横断し、例えば、停滞車両とすることができるオブジェクト１１６を検出する車両１０４を示す。上記議論されたように、車両１０４は対向レーンアクションを決定し、第２の運転レーン１１２（例えば、対向レーン）を含む更新された運転可能領域４０４を決定できる。更新された運転可能領域４０４に基づいて、車両１０４は更新された運転可能領域４０４を通り横断する目標軌道４０６を決定できる。ジャンクションを通り横断する間、車両１０４は更新された運転可能領域４０４の方につながる推定軌道を伴う他の車両および／またはオブジェクトを監視および／または検出し続けることができ、車両１０４は、図３に記載された対向アクション状態マシン（有限状態マシンとも呼ばれる）を使用して、ジャンクションを通り安全に進行できる。

同様に、図４Ｂにおいて、環境４０８は、環境４０８を通り横断し、オブジェクト１１６を検出する車両１０４を描写する。上記議論されたように、車両１０４は、対向レーンアクションを決定し、第２の運転レーン１１２（例えば、対向レーン）を含む更新された運転可能領域４１０を決定できる。しかし、環境４０２とは対照的に、車両１０４の目標レーンは、例として、限定されないが、現在の移動方向に垂直であり、現在の運転レーン（例えば、第１の運転レーン１１０）と交差する第３の運転レーン４１２である。車両１０４は更新された運転可能領域４１０を決定することができ、これは、オブジェクト１１６を通過するための第２の運転レーン１１２の一部と、第４の運転レーン４１４の一部とを最初に含むことができる。いくつかの例では、更新された運転可能領域４１０は、第４の運転レーン４１４を含む部分を省略できる。いくつかの例では、更新された運転可能領域４１０の輪郭は、旋回半径などの車両１０４の能力に依存する可能性がある。更新された運転可能領域４１０に基づいて、車両１０４は、更新された運転可能領域４１０を通り横断する目標軌道４１６を決定できる。

図５は更新された運転可能領域を決定し、障害物を通過する目標軌道を決定するための例示的なシステム５００を示すブロック図である。少なくとも１つの例では、システム５００は、図１乃至図４Ｂを参照して上述した車両１０４と同一または類似できる車両５０２を含むことができる。

例として、限定ではないが、車両５０２は、ドライバー（または乗員）の車両の常時制御を期待せず、全体行程のすべての安全上重要な機能を実行することが可能な車両について説明する米国国家高速道路交通安全局が発行するレベル５分類に従って動作するように構成された自律車両とすることができる。このような例では、車両１０４は、すべての駐車機能を含む、開始から停止までのすべての機能を制御するように構成できるので、無人化できる。これは単なる例であり、本明細書で説明するシステムおよび方法は、ドライバーが常に手動で制御する必要がある車両から、部分的または完全に自律的に制御されているものまでの範囲を含む任意の地上、空中、または水上車両に組み込むことができる。車両５０２に関連付けられた追加の詳細は、本開示全体を通して説明される。

車両５０２は、例えば、バン、スポーツユーティリティ車両、クロスオーバー車両、トラック、バス、農業用車両、および／または建設用車両などの任意の構成の車両とすることができる。車両５０２は、１つまたは複数の内燃エンジン、１つまたは複数の電気モーター、水素動力、それらの任意の組み合わせ、および／または任意の他の適切な動力源によって動力を供給されることが可能である。車両５０２は４つのホイールを有するが、本明細書に説明されるシステムおよび方法を、より少ないまたはより多い数のホイールおよび／またはタイヤを有する車両に組み込むことができる。車両５０２は４輪ステアリングを有することができ、概して全ての方向において等しいまたは同様の性能特性で動作することができ、例えば、車両５０２の第１の端部は第１の方向に移動するときに車両５０２の前端部であり、第１の端部は反対方向に移動するときに車両５０２の後端部となる。同様に、車両５０２の第２の端部は、第２の方向に移動するときに車両の前端部であり、第２の端部は反対方向に移動するときに車両５０２の後端部となる。これらの例示的な特性は、例えば、駐車場および／または都市エリアなどの小空間または混雑した環境において、より優れた操縦性を促進できる。

車両５０２は、コンピューティングデバイス５０４、センサシステム５０６、エミッタ５０８、通信接続部５１０、直接接続部５１２、およびドライブシステム５１４を含むことができる。

車両コンピューティングデバイス５０４は、プロセッサ５１６と、プロセッサ５１６と通信可能に結合されたメモリ５１８とを含むことができる。図示の例では、車両５０２は自律車両とすることができる。しかし、車両５０２は任意の他のタイプの車両とすることができるであろう。図示の例では、車両コンピューティングデバイス５０４のメモリ５１８は、ローカライゼーションシステム５２０、知覚システム５２２、予測システム５２４、計画システム５２６、システムコントローラ５２８、マップシステム５３０、運転可能領域システム５３２、アクションシステム５３４、コストシステム５３６、および比較システム５３８を格納できる。これらのシステムおよび構成要素は、理解を容易にするために別個の構成要素として図示され、以下で説明されるが、様々なシステムおよびコントローラの機能は、説明とは異なるものに起因できる。例として、限定されないが、知覚システム５２２に起因する機能をローカライゼーションシステム５２０および／または予測システム５２４によって実行できる。さらに、より少ないまたはより多くのシステムおよびコンポーネントを利用して、本明細書に記載の様々な機能を実行できる。さらに、図５には、例示的な目的のためにメモリ５１８に存在するように描写されているが、ローカライゼーションシステム５２０、知覚システム５２２、予測システム５２４、計画システム５２６、システムコントローラ５２８、マップシステム５３０、運転可能領域システム５３２、アクションシステム５３４、コストシステム５３６、および／または比較システム５３８は、追加的に、または代替的に、車両５０２にアクセス可能とすることができることが企図される（例えば、車両５０２から離れたメモリに格納されている、またはそうでなければアクセス可能である）。

少なくとも１つの例では、ローカライゼーションシステム５２０は、センサシステム５０６からデータを受信して、車両５０２の位置および／または方向（例えば、ｘ、ｙ、ｚ位置、ロール、ピッチ、またはヨーの１つまたは複数）を決定する機能を含むことができる。例えば、ローカライゼーションシステム５２０は、（例えば、マップシステム５３０から）環境のマップを含むおよび／または要求／受信でき、マップ内の自律車両の位置および／または方向を持続的に決定できる。いくつかの例では、ローカライゼーションシステム５２０は、ＳＬＡＭ（同時ローカライゼーションおよびマッピング）、ＣＬＡＭＳ（較正、ローカライゼーションおよびマッピングを同時に）、相対ＳＬＡＭ、バンドル調整、非線形最小二乗最適化、差分動的計画法などを使用して、画像データ、ＬＩＤＡＲデータ、ＲＡＤＡＲデータ、ＩＭＵデータ、ＧＰＳデータ、ホイールエンコーダデータなどを受信し、自律車両の位置を正確に決定できる。いくつかの例では、ローカライゼーションシステム５２０は、車両５０２の様々なコンポーネントにデータを提供して、環境内を移動するための軌道を生成するための自律車両の初期位置を決定できる。

いくつかの例では、知覚システム５２２は、オブジェクトの検出、区分、および／または分類を実行する機能を含むことができる。いくつかの例では、知覚システム５２２は、オブジェクト１１６などの車両５０２に近接するオブジェクトの存在を示す処理されたセンサデータを提供できる。知覚システムはまた、エンティティタイプ（例えば、車、歩行者、自転車乗り、動物、建物、木、路面、縁石、歩道、不明など）としてエンティティの分類を含むことができる。例えば、知覚システム５２２は、センサデータを比較システム５３８内のオブジェクト情報と比較して、分類を決定できる。追加および／または代替の例では、知覚システム５２２は、検出されたオブジェクトおよび／またはオブジェクトが位置する環境に関連する１つまたは複数の特性を示す処理されたセンサデータを提供できる。いくつかの例では、オブジェクトに関連付けられた特性は、限定しないが、ｘ位置（グローバルおよび／またはローカルポジション）、ｙ位置（グローバルおよび／またはローカルポジション）、ｚ位置（グローバルおよび／またはローカルポジション）、方向（例えば、ロール、ピッチ、ヨー）、オブジェクトタイプ（例えば、分類）、オブジェクトの速度、オブジェクトの加速度、オブジェクトの範囲（サイズ）、オブジェクトに関連付けられたバウンディングボックスなど、を含むことができる。環境に関連付けられた特性は、限定しないが、環境内の別のオブジェクトの存在、環境内の別のオブジェクトの状態、時刻、曜日、季節、気象条件、暗闇／光の表示などを含むことができる。

予測システム５２４は、センサシステム５０６からのセンサデータ、マップシステム５３０からのマップデータ、およびいくつかの例では、知覚システム５２２から出力される知覚データ（例えば、処理されたセンサデータ）にアクセスできる。少なくとも１つの例では、予測システム５２４は、センサデータ、マップデータ、および／または知覚データに少なくとも部分的に基づいて、オブジェクトに関連付けられた特徴を決定できる。上記説明されたように、特徴は、オブジェクトの範囲（例えば、高さ、重さ、長さなど）、オブジェクトのポーズ（例えば、ｘ座標、ｙ座標、ｚ座標、ピッチ、ロール、ヨー）、オブジェクトの速度、オブジェクトの加速度、およびオブジェクトの移動方向（たとえば、方位）を含むことができる。さらに、予測システム５２４を、オブジェクトと近接する運転レーンとの間の距離、現在の運転レーンの幅、横断歩道への近接、意味的特徴、相互作用的特徴などを決定するように構成できる。

予測システム５２４は、オブジェクトの特徴を分析して、オブジェクトの将来のアクション（例えば、オブジェクトの推定軌道）を予測できる。例えば、予測システム５２４は、レーン変更、減速、加速、ターン、方向の変更などを予測できる。オブジェクトの特徴を決定するための技術の例は、例えば、「Vehicle Lighting State Determination」と題され、２０１８年５月１７日に出願された米国特許出願第１５／９８２，６５８号（部分的に、駐車車両、二重駐車車両、停滞車両、および／または遅動車両などのオブジェクトの状態を決定することを説明する）に見出すことができ、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。予測システム５２４は、予測データを運転可能領域システム５３２に送信することができ、その結果、運転可能領域システム５３２は、予測データを使用して運転可能領域の境界を決定することができる（例えば、オブジェクトの意味分類に加えて、または代替として、位置、速度、加速度における不確実性の１つまたは複数に基づいて）。例えば、路肩に沿って歩いている歩行者が不規則に挙動していることを予測データが示す場合、運転可能領域システム５３２は、歩行者に近接する運転可能領域の増加したオフセットを決定できる。車両５０２が自律型でないいくつかの例では、予測システム５２４は、移動に影響を及ぼす可能性がある予測されたイベントの運転者への指示（例えば、音声および／または視覚警報）を提供できる。

いくつかの例では、予測システム５２４は、環境内のオブジェクトの予測された位置を表す予測されたポイントを決定する機能を含むことができる。予測システム５２４は、いくつかの実施形態では、最高確率に関連付けられたセルに少なくとも部分的に基づいて、および／または予測されたポイントに関連付けられた予測軌道（推定軌道とも称される）を生成することに関連付けられたコストに少なくとも部分的に基づいて、ヒートマップに関連付けられた予測されたポイントを決定できる。

例えば、予測システム５２４は、数例を挙げると、リスク要因、安全性、および車両力学に関連付けられた１つまたは複数のコスト関数を評価することに少なくとも部分的に基づいて、予測されたポイントとしてヒートマップのポイント、セル、または領域を選択できる。そのようなコストは、限定されないが、位置ベースのコスト（例えば、予測したポイントの間で許容される距離を制限する）、速度コスト（例えば、予測された軌道を通して一定の速度を強制する定速度コスト）、加速度コスト（例えば、予測された軌道を通して加速度の境界を強制する）、オブジェクトが道路のルールに従う可能性があることの期待などを含むことができる。少なくともいくつかの例では、セルに関連付けられた確率を、コストと確率との積の最高値に関連付けられたポイント（例えば、候補ポイント）が、特定の時間におけるオブジェクトに関連付けられた予測ポイントとして選択されるように、コストと乗算できる（少なくともいくつかの例では、正規化できる）。

一般に、計画システム５２６は、車両５０２が環境を通り横断するために辿る経路を決定できる。例えば、計画システム５２６は、様々なルートおよび軌道並びに様々な詳細レベルを決定できる。例えば、計画システム５２６は、第１の位置（例えば、現在位置）から第２の位置（例えば、目標位置）まで移動するルートを決定できる。この議論の目的のために、ルートは、２つの位置間を移動するための一連の経由地点とすることができる。非限定的な例として、経由地点は、街路、交差点、全地球測位システム（ＧＰＳ）座標などを含む。さらに、計画システム５２６は、第１の位置から第２の位置までのルートの少なくとも一部分に沿って自律車両をガイドするための命令を生成できる。少なくとも１つの例では、計画システム５２６は、一連の経由地点における第１の経由地点から一連の経由地点における第２の経由地点へ自律車両をどのようにガイドするかを決定できる。いくつかの例では、命令は軌道または軌道の一部とすることができる。いくつかの例では、receding horizon techniqueに従って、複数の軌道を実質的に同時に生成でき（例えば、技術的許容範囲内で）、ここで、複数の軌道の１つは車両５０２をナビゲートするために選択される。したがって、本明細書で説明される例示的な実施形態では、計画システム５２６は車両がナビゲートできる軌道を生成でき、軌道は運転可能領域内に含まれる。

システムコントローラ５２８は、車両５０２のステアリング、推進、制動、安全、エミッタ、通信、および他のシステムを制御するように構成できる。これらのシステムコントローラ５２８は、ドライブシステム５１４の対応するシステムおよび／または車両５０２の他の構成要素と通信および／または制御できる。例えば、システムコントローラ５２８は、計画システム５２６によって決定された運転経路に沿って、例えば、運転可能領域システム５３２によって決定された運転可能領域において、車両に横断させることができる。

マップシステム５３０を１つまたは複数のマップをマップデータとして格納するように構成できる。マップは、２次元または３次元においてモデル化された任意の数のデータ構造とすることができ、これは、限定はしないが、トポロジー（交差点など）、街路、山岳地帯、道路、地形、および一般的な環境などの環境に関する情報を提供できる。いくつかの例では、マップデータは環境内の運転可能領域の輪郭を示し、運転可能領域のタイプを識別できる。例えば、マップデータは、運転レーン、バスレーン、双方向左折レーン、自転車レーン、歩道などに関連付けられた環境の部分、および該当する場合、環境の部分に関連付けられた移動方向を示すことができる。

運転可能領域システム５３２を、運転可能領域１０６、１０８、２１０、２１４、２１８、４０４、および４１０などの運転可能領域を決定するように構成できる。例えば、運転可能領域は、障害物がなく、車両５０２が横断できる領域に対応する環境のエリアを表すことができる。いくつかの例では、運転可能領域を決定した後、運転可能領域システム５３２は、上記議論されたように、更新された運転可能領域をさらに決定できる。メモリ５１８内の別個のブロックとして図示されるが、いくつかの例および実施形態では、運転可能領域システム５３２は、計画システム５２６の一部とすることができる。運転可能領域システム５３２は、センサシステム５０６からセンサデータ、マップシステム５３０からのマップデータ、比較システム５３８からのオブジェクト情報、ローカライゼーションシステム５２０、知覚システム５２２、および／または予測システム５２４の１つまたは複数からの出力（例えば、処理されたデータ）にアクセスできる。

非限定的な例として、運転可能領域システム５３２は、１つまたは複数の計画された経路にアクセス（例えば、検索または受信）できる。計画された経路は、環境をナビゲートするための潜在的な経路を表すことができ、例えば、マップデータ、オブジェクト情報、および／または知覚データに基づいて決定できる。いくつかの例では、計画された経路をミッションを実行するための候補経路として決定できる。例えば、コンピューティングデバイス５０４は、目的地までの最高レベルのナビゲート、例えば、目的地までナビゲートするための一連の道路としてミッションを定義または決定できる。ミッションが決定されると、その高レベルのナビゲーションを実行するための１つまたは複数のアクションを決定できる。

アクションシステム５３４を使用して、ミッションをどのように実行するかのアクションを決定できる。例えば、アクションは、「車両に従う」、「右側の車両を通過する」、「減速する」、「停止する」、「レーンに留まる」、「対向レーン」、「レーン変更する」などのタスクを含むことができる。いくつかの例では、本明細書に記載の予測経路を各アクションに対して決定できる。例えば、レーンに留まるアクションを車両５０２の現在の運転レーンに留まるために使用でき、対向レーンアクションを対向レーンの少なくとも一部を運転可能領域として使用して障害物の周りを横断するために使用できる。メモリ５１８内の別個のブロックとして示されているが、いくつかの例および実施形態では、アクションシステム５３４は計画システム５２６の一部とすることができる。アクションシステム５３４は、センサシステム５０６からのセンサデータおよび／またはマップシステム５３０からのマップデータにアクセスできる。いくつかの例では、アクションシステム５３４は、センサデータおよび／またはマップデータを使用して、車両５０２のアクションを決定できる。

計画された経路について、運転可能領域システム５３２は、計画された経路に沿った離散点において、経路から環境内のオブジェクトまでの横方向距離を決定できる。例えば、距離を、知覚システム５２２によって生成された知覚データとして受信でき、および／またはレイキャスティング技術などの数学的および／またはコンピュータビジョンモデルを使用して決定できる。次いで、さまざまな横方向の距離を、他の要因を考慮して、調整できる。例えば、車両５０２と環境内のオブジェクトとの間の最小距離を維持することが望ましい場合がある。いくつかの実施形態では、意味分類を含むオブジェクトに関する情報を使用して、それらの距離調整を決定できる。

さらに、予測システム５２４はまた、オブジェクトの予測された移動に関する予測データを提供でき、距離はさらに、それらの予測に基づいて調整できる。例えば、予測データは信頼スコアを含むことができ、横方向距離を、信頼スコアに基づいて、例えば、信頼性の低い予測に対してはより大きい調整を行い、信頼性の高い予測に対してはより小さい調整を行うかまたは調整を行わないことによって、調整することができる。調整された距離を使用して、運転可能領域システム５３２は運転可能領域の境界を定義できる。少なくともいくつかの例では、境界を離散化でき（例えば、１０ｃｍ、５０ｃｍ、１ｍ毎、など）、境界に関する情報をエンコードできる（例えば、最も近いオブジェクトまでの横方向距離、最も近いオブジェクトの意味分類、境界に関連付けられた信頼度および／または確率スコアなど）。本明細書に記載されるように、計画システム５２６によって決定された軌道を、運転可能領域によって、および従って制限できる。運転可能領域システム５３２は計画システム５２６とは別個であるように図示されるが、運転可能領域システム５３２の機能の１つまたは複数を、計画システム５２６によって実行できる。いくつかの実施形態では、運転可能領域システム５３２は計画システム５２６の一部とすることができる。

コストシステム５３６をアクションに関連付けられた１つまたは複数のコストを決定するように構成できる。例えば、１つまたは複数のコストを、アクションに関連付けられた運転可能領域を通る計画された経路（例えば、候補軌道）に関連付けることができる。１つまたは複数のコストは、基準コスト、障害物コスト、横方向コスト、長手方向コスト、領域コスト、幅コスト、インジケータコスト、アクションスイッチコスト、アクションコスト、利用コストなどを含むことができるが、これらに限定されない。

比較システム５３８を、第１の候補軌道および第２の候補軌道に関連付けられたコストを比較するように構成できる。例えば、第１の候補軌道を、第１の候補軌道が環境内の障害物の前で車両５０２を停止させるであろうレーン内滞在アクションに関連付けることができる。第２の候補軌道が車両５０２に対向レーンを使用して障害物を通過することを可能にするであろう対向レーンアクションに、第２の候補軌道を関連付けることができる。コストシステム５３６は、第１の候補軌道および第２の候補軌道に関連付けられたコストを決定できる。限定ではなく例として、比較システム５３８は、第２の候補軌道が、第１の候補軌道に関連付けられたコストを下回るコストに関連付けられていると決定でき、計画システム５２６は、環境を通り横断するための目標軌道として第２の候補軌道を使用できる。いくつかの例では、比較システム５３８は、候補軌道に関連付けられたコストをコスト閾値と比較できる。例えば、候補軌道に関連付けられたコストがコスト閾値を下回らない場合、コスト閾値を使用して現在のアクションを維持できる。

少なくとも１つの例では、ローカライゼーションシステム５２０、知覚システム５２２、予測システム５２４、計画システム５２６、運転可能領域システム５３２、アクションシステム５３４、および／またはコストシステム５３６は、上述のようにセンサデータおよび／またはマップデータを処理でき、ネットワーク５４０を介してそれらのそれぞれの出力をコンピューティングデバイス５４２に送信できる。少なくとも１つの例では、ローカライゼーションシステム５２０、知覚システム５２２、予測システム５２４、計画システム５２６、運転可能領域システム５３２、アクションシステム５３４、および／またはコストシステム５３６は、所定の期間の経過後、ほぼリアルタイムで等、特定の周波数において、それらのそれぞれの出力をコンピューティングデバイス５４２に送信できる。

少なくとも１つの例では、センサシステム５０６は、飛行時間センサ（time of flight sensors）、ｌｉｄａｒセンサ、ｒａｄａｒセンサ、超音波トランスデューサ、ｓｏｎａｒセンサ、位置センサ（例えば、ＧＰＳ、コンパスなど）、慣性センサ（例えば、慣性測定ユニット、加速度計、磁力計、ジャイロスコープなど）、カメラ（例えば、ＲＧＢ、ＵＶ、ＩＲ、強度、深さなど）、マイクロフォン、ホイールエンコーダ、環境センサ（例えば、温度センサ、湿度センサ、光センサ、圧力センサなど）などを含むことができ、センサシステム５０６は、これらまたは他のタイプのセンサのそれぞれの複数の例を含むことができる。例えば、ｌｉｄａｒセンサは、車両５０２の角、前部、後部、側部、および／または上部に位置する個々のｌｉｄａｒセンサを含むことができる。別の例として、カメラセンサは、車両５０２の外部および／または内部の周りの様々な位置に配置された複数のカメラを含むことができる。センサシステム５０６は、コンピューティングデバイス５０４に入力を提供できる。加えて、および／または代替として、センサシステム５０６はネットワーク５４０を介して、コンピューティングデバイス５４２に、所定の期間の経過後、ほぼリアルタイムで等、特定の周波数において、センサデータを送信できる。

車両５０２はまた、光および／または音を放出するためのエミッタ５０８を含むことができる。この例におけるエミッタ５０８は、車両５０２の乗客と通信するための内部オーディオおよび内部ビジュアルエミッタを含む。例示の目的で、限定ではなく、内部エミッタは、スピーカー、光、記号、ディスプレイ画面、タッチ画面、触覚エミッタ（例えば、振動および／またはフォースフィードバック）、機械式アクチュエータ（例えば、シートベルトテンショナ、シートポジショナ、ヘッドレストポジショナなど）などを含むことができる。この例におけるエミッタ５０８はまた、外部エミッタを含む。限定ではなく例として、この例の外部エミッタは、歩行者、他のドライバー、他の近くの車両などと視覚的に通信するためのライトエミッタ（例えば、インジケータライト、標識、ライトアレイなど）、歩行者、他のドライバー、他の近くの車両などと音声で通信するための１つまたは複数のオーディオエミッタ（例えば、スピーカー、スピーカーアレイ、ホーンなど）などを含む。少なくとも１つの例では、エミッタ５０８は、車両５０２の外部および／または内部の周りの様々な位置に配置できる。

車両５０２はまた車両５０２と他のローカルまたはリモートコンピューティングデバイスとの間の通信を可能にする通信接続部５１０を含むことができる。例えば、通信接続部５１０は車両５０２および／またはドライブシステム５１４上の他のローカルコンピューティングデバイスとの通信を容易にできる。また、通信接続部５１０は、車両が他の近くのコンピューティングデバイス（例えば、他の近くの車両、交通信号など）と通信することを可能にできる。通信接続部５１０はまた、車両５０２がリモートテレオペレーションコンピューティングデバイスまたは他のリモートサービスと通信することを可能にする。

通信接続部５１０は車両コンピューティングデバイス５０４を別のコンピューティングデバイスまたはネットワーク５４０などのネットワークに接続するための物理的および／または論理的インターフェースを含むことができる。例えば、通信接続部５１０は、ＩＥＥＥ８０２．１１規格によって定義された周波数を介するようなＷｉ－Ｆｉベースの通信、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）などの短距離無線周波数、またはそれぞれのコンピューティングデバイスが他のコンピューティングデバイスとインターフェースで接続することを可能にする任意の適切な有線または無線通信プロトコルを可能にできる。

少なくとも１つの例では、車両５０２はドライブシステム５１４を含むことができる。いくつかの例では、車両５０２は単一のドライブシステム５１４を有することができる。少なくとも１つの例では、車両５０２が複数のドライブシステム５１４を有する場合、個々のドライブシステム５１４は車両５０２の両端部（例えば、前部および後部など）に配置できる。少なくとも１つの例では、ドライブシステム５１４はドライブシステム５１４のコンディションおよび／または車両５０２の周辺を検出するセンサシステムを含むことができる。限定ではなく例として、センサシステム５０６は、ドライブモジュールのホイールの回転を感知するホイールエンコーダ（例えば、ロータリエンコーダ）、ドライブモジュールの位置および加速度を測定する慣性センサ（例えば、慣性測定ユニット、加速度計、ジャイロスコープ、磁力計など）、カメラまたは他の画像センサ、ドライブモジュールの周囲のオブジェクトを音響的に検出する超音波センサ、ｌｉｄａｒセンサ、ｒａｄａｒセンサ、飛行時間センサなどを含むことができる。ホイールエンコーダなどのいくつかのセンサは、ドライブシステム５１４に固有とすることができる。いくつかのケースでは、ドライブシステム５１４上のセンサシステム５０６は、車両５０２の対応するシステム（例えば、センサシステム５０６）と重複または補完できる。

ドライブシステム５１４は、高電圧バッテリー、車両５０２を推進するモーター、バッテリーからの直流を他の車両システムで使用する交流に変換するインバーター、ステアリングモーターおよびステアリングラックを含むステアリングシステム（電動とすることができる）、油圧または電気アクチュエータを含むブレーキシステム、油圧および／または空気圧コンポーネントを含むサスペンションシステム、トラクションの損失を軽減し制御を維持するブレーキ力分散用の安定性制御システム、ＨＶＡＣシステム、照明（例えば車両の外部環境を照らすヘッド／テールライトなどの照明）、および１つまたは複数の他のシステム（例えば、冷却システム、安全システム、車載充電システム、ＤＣ／ＤＣコンバーター、高電圧ジャンクション、高電圧ケーブル、充電システム、充電ポートなどのその他の電装コンポーネント）を含む、多くの車両システムを含むことができる。さらに、ドライブシステム５１４は、センサシステムからデータを受信および事前処理し様々な車両システムの動作を制御できるドライブモジュールコントローラを含むことができる。いくつかの例では、ドライブモジュールコントローラはプロセッサおよびプロセッサと通信可能に結合されたメモリを含むことができる。メモリはドライブシステム５１４の様々な機能を実行する１つまたは複数のモジュールを格納できる。さらに、ドライブシステム５１４はまた、それぞれのドライブモジュールによる他のローカルまたはリモートコンピューティングデバイスとの通信を可能にする通信接続部を含む。

上記説明されたように、車両５０２はセンサデータを、コンピューティングデバイス５４２に、ネットワーク５４０を介して送信できる。いくつかの例では、車両５０２は未処理のセンサデータをコンピューティングデバイス５４２に送信できる。他の例では、車両５０２は、処理されたセンサデータおよび／またはセンサデータの表現（例えば、ローカライゼーションシステム５２０、知覚システム５２２、予測システム５２４、および／または計画システム５２６から出力されたデータ）をコンピューティングデバイス５４２に送信できる。いくつかの例では、車両５０２は、所定の期間の経過後に、ほぼリアルタイムでなど、特定の周波数において、センサデータをコンピューティングデバイス５４２に送信できる。

コンピューティングデバイス５４２は、車両５０２および／または１つもしくは複数の他の車両および／またはデータ収集デバイスからセンサデータ（生または処理済み）を受信でき、センサデータおよび他の情報に基づいて拡張された運転可能領域を決定できる。少なくとも１つの例では、コンピューティングデバイス５４２は、プロセッサ５４４と、プロセッサ５４４と通信可能に結合されたメモリ５４６とを含むことができる。図示の例では、コンピューティングデバイス５４２のメモリ５４６は、例えば、マップシステム５４８、運転可能領域システム５５０、アクションシステム５５２、コストシステム５５４、および比較システム５５６を格納する。少なくとも１つの例では、マップシステム５４８はマップシステム５３０に対応でき、運転可能領域システム５５０は運転可能領域システム５３２に対応でき、アクションシステム５５２はアクションシステム５３４に対応でき、コストシステム５５４はコストシステム５３６に対応でき、比較システム５５６は比較システム５３８に対応できる。

車両５０２のプロセッサ５１６およびコンピューティングデバイス５４２のプロセッサ５４４は、データを処理し、本明細書に記載の動作を実行する命令を実行することが可能な任意の適切なプロセッサとすることができる。限定ではなく例として、プロセッサ５１６および５４４は、１つまたは複数の中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィックス処理装置（ＧＰＵ）、または電子データを処理して、その電子データをレジスタおよび／またはメモリに格納できる他の電子データに変換する任意の他のデバイスもしくはデバイスの一部を備えることができる。いくつかの例では、集積回路（たとえば、ＡＳＩＣなど）、ゲートアレイ（たとえば、ＦＰＧＡなど）、および他のハードウェアデバイスも、それらが符号化された命令を実装するように構成される限り、プロセッサと見なすことができる。

メモリ５１８および５４６は、非一時的コンピュータ可読媒体の例である。メモリ５１８および５４６は、本明細書で説明される方法および様々なシステムに起因する機能を実装するために、オペレーティングシステムならびに１つまたは複数のソフトウェアアプリケーション、命令、プログラム、および／またはデータを格納できる。様々な実施形態では、メモリを、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、シンクロナスダイナミックＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、不揮発性／フラッシュタイプメモリ、または情報を格納可能な他の任意のタイプのメモリなど、任意の適切なメモリ技術を用いて実装できる。本明細書で説明されるアーキテクチャ、システム、および個々の要素は、多くの他の論理的、プログラム的、および物理的なコンポーネントを含むことができ、添付図面に図示されるそれらは、本明細書での説明に関連する単なる例にすぎない。

図５は分散型システムとして示されているが、代替的な例では、車両５０２のコンポーネントはコンピューティングデバイス５４２と関連付けることができ、および／またはコンピューティングデバイス５４２のコンポーネントは車両５０２と関連付けることができることに留意されたい。すなわち、車両５０２は、コンピューティングデバイス５４２に関連付けられた機能の１つまたは複数を実行でき、その逆も同様である。さらに、様々なシステムおよびコンポーネントが個別のシステムとして示されているが、図示は例にすぎず、より多くのまたはより少ない個別のシステムが本明細書で説明される様々な機能を実行できる。

いくつかの例では、本明細書で論じるコンポーネントの一部または全部の態様は、任意のモデル、アルゴリズム、および／または機械学習アルゴリズムを含むことができる。例えば、いくつかの例では、メモリ５１８および５４６内のコンポーネントはニューラルネットワークとして実装できる。

図６は、目標軌道を決定し、目標軌道に少なくとも部分的に基づいて自律車両を制御するための例示的なプロセス６００を示す。

動作６０２において、コンピューティングデバイスは第１の移動方向に関連付けられた第１の運転可能領域および第２の移動方向に関連付けられた第２の運転可能領域を決定できる。例えば、車両が意図された目的地に効果的に到達するために安全に移動できる制約および／または境界を定義できる環境内の領域を、運転可能領域は表すことができる。いくつかの例では、車両が環境内のオブジェクトに対して安全に移動することができる制約および／または境界を定義できる環境内の領域を、運転可能領域は表すことができる。

動作６０４において、コンピューティングデバイスは、自律車両が横断するための基準軌道を決定できる。いくつかの例では、基準軌道をミッションを実行するための計画された経路に関連付けることができる。

動作６０６において、コンピューティングデバイスはセンサデータを受信できる。センサデータは、飛行時間センサ、ｌｉｄａｒセンサ、ｒａｄａｒセンサ、超音波トランスデューサ、ｓｏｎａｒセンサ、カメラ（例えば、ＲＧＢ、ＵＶ、ＩＲ、強度、深度等）、マイクロフォン、環境センサ（例えば、温度センサ、湿度センサ、光センサ、圧力センサ等）等のセンサによって生成されるデータとすることができる。

動作６０８にて、コンピューティングデバイスは、センサデータに少なくとも部分的に基づいて、第１の運転可能領域に関連付けられた障害物を決定できる。障害物は、動的オブジェクト（例えば、歩行者、動物、自転車乗り、トラック、オートバイ、他の車両など）、静的オブジェクト（例えば、建物、標識、縁石、破片など）、静的障害物（例えば、道路マーキング、物理的レーン境界、道路欠陥、建設ゾーンなど）、および／または既知または未知の可能性がある他のオブジェクトとすることができる。加えて、車両５０２が環境を横断するために使用している車両５０２の現在のレーンの可能性がある第１の運転可能領域に障害物を関連付けることができる。いくつかの例では、障害物は、ミッションを実行することに関連付けられた１つまたは複数のアクション（例えば、高レベルナビゲーション）を中断ができ、ここで、障害物の周囲をナビゲートすることは車両５０２がミッションに向かって進行することを可能にできる。

動作６１０にて、コンピューティングデバイスは、第１のコストに関連付けられた第１のアクションおよび第２のコストに関連付けられた第２のアクションを決定できる。例として、限定されないが、第１のアクションはレーンアクションにおける滞留とすることができ、第２のアクションは対向レーンアクションとすることができる。第１のアクションは第１のコストに関連付けることができ、第２のアクションは第２のコストに関連付けることができ、ここで、第１のコストおよび第２のコストは、基準コスト、障害物コスト、横方向コスト、縦方向コスト、領域コスト、幅コスト、インジケータコスト、アクションスイッチコスト、アクションコスト、利用コストなどのコストを含むことができる。

動作６１２にて、コンピューティングデバイスは、第１のコストと第２のコストとの間の差に少なくとも部分的に基づいて、目標軌道を決定できる。目標軌道は、自律車両が対向運転レーンを使用して障害物を通過することを可能にする軌道とすることができる。

動作６１４にて、自律車両のコンピューティングデバイスは、目標軌道に少なくとも部分的に基づいて自律車両を制御できる。上記議論されたように、自律車両は対向運転レーンを使用して、自律車両の軌道を妨げる可能性のあるオブジェクトを回避できる。

本明細書で説明される様々な技術は、コンピュータ可読ストレージに格納され、図に示されるものなどの１つまたは複数のコンピュータまたは他のデバイスのプロセッサによって実行される、プログラムモジュールなどのコンピュータ実行可能命令またはソフトウェアのコンテキストで実装できる。一般に、プログラムモジュールは、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含み、特定のタスクを実行するための動作論理を定義する、または特定の抽象データ型を実装する。

他のアーキテクチャを使用して、説明された機能性を実装するでき、本開示の範囲内にあることが意図される。さらに、責任の特定の分配が議論の目的のために上記で定義されているが、様々な機能および責任は、状況に応じて異なる方法で分配および分割され得る。

同様に、ソフトウェアを様々なやり方で、異なる手段を使用して格納および分配でき、上述した特定のソフトウェアストレージおよび実行構成を、多くの異なる方法で変更できる。したがって、上記の技術を実装するソフトウェアを、具体的に説明されているメモリの形態に限定されない、様々なタイプのコンピュータ可読媒体上に分配できる。

［例示的な発明内容］
Ａ：１つまたは複数のプロセッサと、コンピュータ実行可能命令を格納した１つまたは複数のコンピュータ可読媒体と、を含むシステムであって、前記コンピュータ実行可能命令は、実行されると、前記システムに、環境に関連付けられたマップデータを受信することと、前記マップデータに少なくとも部分的に基づいて、前記環境の第１の運転可能領域を決定することであって、前記第１の運転可能領域は、第１の移動方向に関連付けられている、ことと、前記マップデータに少なくとも部分的に基づいて、前記第１の運転可能領域に隣接する第２の運転可能領域を決定することであって、前記第２の運転可能領域は前記第１の移動方向とは異なる第２の移動方向に関連付けられている、ことと、自律車両が前記環境を横断するための基準軌道を受信することと、前記自律車両のセンサから、前記環境を表すセンサデータを受信することと、前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記第１の運転可能領域に関連付けられた障害物を決定することと、前記障害物に少なくとも部分的に基づいて、第１のコストに関連付けられた第１のアクションおよび第２のコストに関連付けられた第２のアクションを決定することと、前記第１のコストと前記第２のコストとの差に少なくとも部分的に基づいて、前記第２の運転可能領域の少なくとも一部を通り横断する目標軌道を決定することと、前記目標軌道に少なくとも部分的に基づいて、前記自律車両を制御することと、
を含む動作を実行させる、システム。

Ｂ：前記動作が、前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記第１の運転可能領域に関連付けられた初期運転可能領域を決定することと、前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記初期運転可能領域および前記第２の運転可能領域の前記一部を含む更新された運転可能領域を決定すること、
をさらに含み、前記目標軌道を決定することは、さらに、前記更新された運転可能領域に少なくとも部分的に基づいている、段落Ａに記載のシステム。

Ｃ：前記動作が、前記目標軌道および前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、閉塞領域を決定することと、前記閉塞領域に少なくとも部分的に基づいて、前記目標軌道に関連付けられた速度を決定することと、をさらに含む、段落Ａに記載のシステム。

Ｄ：前記動作が、前記障害物に関連付けられた速度を決定することと、前記速度が速度閾値以下であると決定することと、をさらに含み、前記障害物は、車両、歩行者、道路欠陥、または、建設ゾーンの少なくとも１つに関連付けられている、段落Ａに記載のシステム。

Ｅ：車両に関連付けられたセンサからセンサデータを受信することと、環境の第１の領域を決定することであって、前記第１の領域は第１の移動方向に関連付けられている、ことと、前記第１の領域に隣接する第２の領域を決定することであって、前記第２の領域は前記第１の移動方向とは異なる第２の移動方向に関連付けられている、ことと、前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記第１の領域に関連付けられた障害物を決定することと、前記第２の領域を通り横断し、前記第２の領域において前記障害物を通過する目標軌道を決定することであって、前記目標軌道は関連付けられたコストに関連付けられている、ことと、前記コストおよび前記目標軌道に少なくとも部分的に基づいて、前記車両を制御することと、を含む方法。

Ｆ：前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記第１の領域に関連付けられた初期運転可能領域を決定することと、前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記初期運転可能領域および前記第２の領域の一部を含む更新された運転可能領域を決定することと、をさらに含み、前記目標軌道を決定することは、さらに、前記更新された運転可能領域に少なくとも部分的に基づいている、段落Ｅに記載の方法。

Ｇ：前記コストは第１のコストであり、前記方法は、前記第１の領域を通過する第１の代替軌道に関連付けられた第２のコスト、および前記第２の領域に関連付けられた第２の代替軌道に関連付けられた第３のコストを決定することであって、前記第３のコストは前記第２のコストよりも大きい、ことをさらに含む、段落Ｅに記載の方法。

Ｈ：前記目標軌道および前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、閉塞領域を決定することと、前記閉塞領域に少なくとも部分的に基づいて、前記目標軌道に関連付けられた速度を決定することと、をさらに含む段落Ｅに記載の方法。

Ｉ：前記閉塞領域が第１の閉塞領域であり、前記方法が、前記第１の閉塞領域に関連付けられた前記車両の第１の速度を決定することと、第２の閉塞領域と、前記第２の閉塞領域に関連付けられた第２の速度とを決定することと、
をさらに含む、段落Ｈに記載の方法。

Ｊ：前記コストが、前記第２の領域を占有する前記車両に関連付けられた領域コストであって、前記第２の移動方向が前記第１の移動方向と異なることに少なくとも部分的に基づく前記領域コスト、前記第２の領域の幅に関連付けられた幅コスト、前記車両のインジケータライトが有効になった第１の時間量に関連付けられたインジケータコスト、前記第２の領域への横断に関連付けられたアクションを開始すること、または前記アクションを終了することの１つに関連付けられたアクションスイッチコスト、前記アクションを開始することに関連付けられたアクションコスト、または前記車両が前記第１の領域を占有している第２の時間量に関連付けられた利用コストであって、前記目標軌道を決定することに少なくとも部分的に基づく前記利用コスト、の少なくとも１つを含む、段落Ｅに記載の方法。

Ｋ：前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記環境内のオブジェクトを決定することと、前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記オブジェクトに関連付けられた推定軌道を決定することと、前記推定軌道に少なくとも部分的に基づいて、前記目標軌道を決定することと、をさらに含む段落Ｅに記載の方法。

Ｌ：前記第２の領域に関連付けられた領域幅を決定することと、前記オブジェクトに関連付けられたオブジェクト属性を決定することであって、前記オブジェクト属性はオブジェクト幅またはオブジェクト分類の少なくとも１つを含む、ことと、をさらに含み、前記目標軌道を決定することは、さらに、前記領域幅および前記オブジェクト属性に少なくとも部分的に基づいている、段落Ｋに記載の方法。

Ｍ：プロセッサによって実行可能な命令を格納する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記命令が実行されると、前記プロセッサに、車両に関連付けられたセンサからセンサデータを受信することと、前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、環境内の第１の領域に関連付けられた障害物を決定することであって、前記第１の領域は第１の移動方向に関連付けられている、ことと、前記第１の領域に隣接する第２の領域を通り横断する目標軌道を決定することであって、前記第２の領域は前記第１の方向と反対の第２の移動方向に関連付けられている、ことと、前記目標軌道に関連付けられたコストを決定することであって、前記目標軌道は、前記第２の領域を横断することによって前記障害物を通過することに関連付けられている、ことと
前記コストおよび前記目標軌道に少なくとも部分的に基づいて、前記車両を制御することと、を含む動作を実行させる、非一時的コンピュータ可読媒体。

Ｎ：前記動作が、前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記第１の領域に関連付けられた初期運転可能領域を決定することと、前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記初期運転可能領域および前記第２の領域の一部を含む更新された運転可能領域を決定することと、をさらに含み、前記目標軌道を決定することは、さらに、前記更新された運転可能領域に少なくとも部分的に基づいている、段落Ｍに記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

Ｏ：前記コストが第１のコストであり、前記動作が、前記第１の領域内で前記障害物を通過する代替軌道に関連付けられた第２のコストを決定すること、をさらに含み、前記第２のコストは前記第１のコストよりも大きい、段落Ｍに記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

Ｐ：前記動作が、前記目標軌道および前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、閉塞領域を決定することと、前記閉塞領域に少なくとも部分的に基づいて、前記目標軌道に関連付けられた速度を決定することと、をさらに含む段落Ｍに記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

Ｑ：前記閉塞領域が第１の閉塞領域であり、前記動作が、前記第１の閉塞領域に関連付けられた前記車両の第１の速度を決定することと、第２の閉塞領域と、前記第２の閉塞領域に関連付けられた第２の速度とを決定することと、をさらに含む、段落Ｐに記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

Ｒ：前記コストが、前記第２の領域を占有する前記車両に関連付けられた領域コストであって、前記第２の移動方向が前記第１の移動方向と異なることに少なくとも部分的に基づく前記領域コスト、前記第２の領域の幅に関連付けられた幅コスト、前記車両のインジケータライトが有効になった第１の時間量に関連付けられたインジケータコスト、前記第２の領域への横断に関連付けられたアクションを開始すること、または前記アクションを終了することの１つに関連付けられたアクションスイッチコスト、または前記車両が前記第１の領域を占有している第２の時間量に関連付けられた利用コストであって、前記目標軌道を決定することに少なくとも部分的に基づく前記利用コスト、の少なくとも１つを含む、段落Ｍに記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

Ｓ：前記動作が、前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記環境内のオブジェクトを決定することと、前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記オブジェクトに関連付けられた推定軌道を決定することと、前記推定軌道に少なくとも部分的に基づいて、前記目標軌道を決定することと、をさらに含む段落Ｍに記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

Ｔ：前記動作が、前記第２の領域に関連付けられた領域幅を決定することと、前記オブジェクトに関連付けられたオブジェクト属性を決定することであって、前記オブジェクト属性はオブジェクト幅またはオブジェクト分類の少なくとも１つを含む、ことと、をさらに含み、前記目標軌道を決定することは、さらに、前記領域幅および前記オブジェクト属性に少なくとも部分的に基づいている、段落Ｓに記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

Ｕ：１つまたは複数のプロセッサと、コンピュータ実行可能命令を格納した１つまたは複数のコンピュータ可読媒体と、を含むシステムであって、前記コンピュータ実行可能命令は、実行されると、前記システムに、自律車両が動作している状態を決定することであって、前記状態が、前記自律車両が軌道に従って命令される前記自律車両の公称動作状態を含む第１の状態と、前記自律車両が停止位置に停止する準備をしている第２の状態と、前記自律車両が前記停止位置までの閾値距離内にあるか、または閾値時間量を満たすかもしくは超える時間期間にわたって前記停止位置に停止している第３の状態と、前記自律車両が閾値速度未満で前記軌道の閾値横方向距離内を進んでいる第４の状態と、前記自律車両が、代替軌道に従って、前記代替軌道と反対の交通の方向に関連付けられた環境の領域を通り横断するように命令される第５の状態と、の１つまたは複数を含む、ことと、前記状態に少なくとも部分的に基づいて前記自律車両を制御することと、を含む動作を実行させる、システム。

Ｖ：前記状態を決定することが、有限状態マシンを評価することを含む、段落Ｕに記載のシステム。

Ｗ：前記状態が前記第１の状態を含み、前記動作が、前記自律車両に関連付けられたセンサからセンサデータを受信することと、前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記自律車両の前記軌道をブロックしている前記環境内の障害物、または前記障害物および前記軌道に関連付けられたコストであって、閾値コストを満たすまたは超える前記コスト、の少なくとも１つを決定することと、前記障害物、前記自律車両の速度、または前記センサデータの１つまたは複数に少なくとも部分的に基づいて、前記自律車両に前記第１の状態から前記第２の状態または前記第４の状態の１つまたは複数へ移行させることと、をさらに含む、段落Ｕに記載のシステム。

Ｘ：前記状態が第３の状態を含み、前記動作が、前記自律車両の位置と前記停止位置との間の距離を決定することと、停止している前記自律車両に関連付けられた前記期間を決定することと、前記閾値距離以下である前記距離、または前記閾値時間量以上である期間の１つまたは複数に少なくとも部分的に基づいて、前記自律車両に前記第３の状態から前記第４の状態へ移行させることと、をさらに含む、段落Ｕに記載のシステム。

Ｙ：前記状態が第４の状態を含み、前記動作が、前記自律車両に関連付けられたセンサからセンサデータを受信することと、前記センサデータおよび前記センサに少なくとも部分的に基づいて、可視性のレベルを決定することと、前記可視性のレベルに少なくとも部分的に基づいて、前記自律車両を前記第４の状態から前記第５の状態へ移行をさせることと、をさらに含む、段落Ｕに記載のシステム。

Ｚ：車両が動作している状態を決定することであって、前記状態が、前記車両が軌道に従って命令される前記車両の公称動作状態を含む第１の状態と、前記車両が停止位置に停止する準備をしている第２の状態と、前記車両が前記停止位置までの閾値距離内にあるか、または閾値時間量を満たすかもしくは超える時間期間にわたって前記閾値位置に停止している第３の状態と、前記車両が閾値速度未満で前記軌道の閾値横方向距離内を進んでいる第４の状態と、前記車両が、代替軌道に従って、前記代替軌道と反対の交通の方向に関連付けられた環境の領域を通り横断するように命令される第５の状態との１つまたは複数を含む、ことと、車両状態に少なくとも部分的に基づいて前記車両を制御することと、を含む方法。

ＡＡ：前記状態を決定することが、有限状態マシンを評価することを含む、段落Ｚに記載の方法。

ＡＢ：前記状態が前記第１の状態を含み、前記方法が、前記車両に関連付けられたセンサからセンサデータを受信することと、前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記車両の前記軌道をブロックしている前記環境内の障害物、または前記障害物および前記軌道に関連付けられたコストであって、閾値コストを満たすまたは超える前記コスト、の少なくとも１つを決定することと、前記障害物、前記車両の速度、または前記センサデータの１つまたは複数に少なくとも部分的に基づいて、前記車両に前記第１の状態から前記第２の状態または前記第４の状態の１つまたは複数へ移行させることと、をさらに含む、段落Ｚに記載の方法。

ＡＣ：前記状態が第３の状態を含み、前記方法が、前記車両の位置と前記停止位置との間の距離を決定することと、停止している前記車両に関連付けられた前記期間を決定することと、前記閾値距離以下である前記距離、または前記閾値時間量以上である期間の１つまたは複数に少なくとも部分的に基づいて、前記車両に前記第３の状態から前記第４の状態へ移行させることと、をさらに含む、段落Ｚに記載の方法。

ＡＤ：前記状態が第４の状態を含み、前記方法が、前記車両に関連付けられたセンサからセンサデータを受信することと、前記センサデータおよび前記センサに少なくとも部分的に基づいて、可視性のレベルを決定することと、前記可視性のレベルに少なくとも部分的に基づいて、前記車両を前記第４の状態から前記第５の状態へ移行をさせることと、をさらに含む、段落Ｚに記載の方法。

ＡＥ：前記状態が第４の状態を含み、前記方法が、前記車両に関連付けられたセンサからセンサデータを受信することと、前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記車両の前記軌道をブロックしている前記環境内の障害物を決定することと、前記障害物に少なくとも部分的に基づいて、前記車両に前記第４の状態から前記第２の状態へ移行させることと、をさらに含む、段落Ｚに記載の方法。

ＡＦ：前記状態が第２の状態を含み、前記方法が、前記車両の前記軌道をブロックしている前記環境内の障害物に少なくとも部分的に基づいて、前記停止位置を決定することと、前記車両に関連付けられたセンサからセンサデータを受信することと、前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記車両に前記第２の状態から前記第３の状態または前記第４の状態の１つまたは複数へ移行させることと
をさらに含む、段落Ｚに記載の方法。

ＡＧ：１つまたは複数プロセッサによって実行可能な命令を格納する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記命令が実行されると、前記１つまたは複数のプロセッサに、車両が動作している状態を決定することであって、前記状態が、前記車両が軌道に従って命令される前記車両の公称動作状態を含む第１の状態と、前記車両が停止位置に停止する準備をしている第２の状態と、前記車両が前記停止位置までの閾値距離内にあるか、または閾値時間量を満たすかもしくは超える時間期間にわたって前記閾値位置に停止している第３の状態と、前記車両が閾値速度未満で前記軌道の閾値横方向距離内を進んでいる第４の状態と、前記車両が、代替軌道に従って、前記代替軌道と反対の交通の方向に関連付けられた環境の領域を通り横断ように命令される第５の状態と、の１つまたは複数を含む、ことと、車両状態に少なくとも部分的に基づいて前記車両を制御することと、を含む動作を実行させる、非一時的コンピュータ可読媒体。

ＡＨ：前記状態を決定することが、有限状態マシンを評価することを含む、段落ＡＧに記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

ＡＩ：前記状態が前記第１の状態を含み、前記動作が、前記車両に関連付けられたセンサからセンサデータを受信することと、前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記車両の前記軌道を遮断している前記環境内の障害物、または前記障害物および前記軌道に関連付けられたコストであって、閾値コストを満たすまたは超える前記コストと、少なくとも１つを決定することと、前記障害物、前記車両の速度、または前記センサデータの１つまたは複数に少なくとも部分的に基づいて、前記車両に前記第１の状態から前記第２の状態または前記第４の状態の１つまたは複数へ移行させることと、をさらに含む、段落ＡＧに記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

ＡＪ：前記状態が前記第３の状態を含み、前記動作が、前記車両の位置と前記停止位置との間の距離を決定することと、停止している前記車両に関連付けられた前記期間を決定することと、前記閾値距離以下である前記距離、または前記閾値時間量以上である期間の１つまたは複数に少なくとも部分的に基づいて、前記車両に前記第３の状態から前記第４の状態へ移行させることと、をさらに含む、段落ＡＧに記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

ＡＫ：前記状態が前記第４の状態を含み、前記動作が、前記車両に関連付けられたセンサからセンサデータを受信することと、前記センサデータおよび前記センサに少なくとも部分的に基づいて、可視性のレベルを決定することと、前記可視性のレベルに少なくとも部分的に基づいて、前記車両を前記第４の状態から前記第５の状態へ移行をさせることと、をさらに含む、段落ＡＨに記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

ＡＬ：前記状態が前記第４の状態を含み、前記動作が、前記車両に関連付けられたセンサからセンサデータを受信することと、前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記車両の前記軌道をブロックしている前記環境内の障害物を決定することと、前記障害物に少なくとも部分的に基づいて、前記車両に前記第４の状態から前記第２の状態へ移行させることと、をさらに含む、段落ＡＧに記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

ＡＭ：前記状態が前記第２の状態を含み、前記動作が、前記車両の前記軌道を妨害している前記環境内の障害物に少なくとも部分的に基づいて、前記停止位置を決定することと、前記停止位置に少なくとも部分的に基づいて、前記車両に前記第２の状態から前記第３の状態へ移行させることと、をさらに含む、段落ＡＧに記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

ＡＮ：前記状態が前記第２の状態を含み、前記動作が、前記車両の前記軌道をブロックしている前記環境内の障害物に少なくとも部分的に基づいて、前記停止位置を決定することと、前記車両に関連付けられたセンサからセンサデータを受信することと、前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、オブジェクトと前記車両との間の距離が距離閾値を満たすまたは超えることを決定することと、前記車両に前記第２の状態から前記第４の状態へ移行させること、をさらに含む、段落ＡＧに記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

上述の例示の発明内容は１つの特定の実施形態に関して説明しているが、この文書のコンテキストでは、例示の発明内容はまた、方法、デバイス、システムおよび／またはコンピュータ可読媒体、および／またはその他の実施形態を介して実装できることを理解されたい。加えて、例A乃至ANのいずれかは、単独で、または例A乃至ANのいずれかの他の１つまたは複数と組み合わせて実装され得る。

［結論］
本明細書で説明する技術の１つまたは複数の例について説明したが、様々な変更、追加、置換、およびそれらの同等物が、本明細書で説明する技術の範囲内に含まれる。

例示の説明では、本明細書の一部を形成する添付の図面を参照するが、これは例示として請求される主題の具体的な例を示す。他の例を使用でき、構造的変更などの変更または代替を行うことができることを理解されたい。そのような例示、変更または代替は、意図して請求される主題に関する範囲から必ずしも逸脱するものではない。本明細書のステップは特定の順序で提示できるが、いくつかのケースでは、説明したシステムおよび方法の機能を変更することなく、特定の入力を異なる時間または異なる順序で提供するように、順序を変更できる。開示された手順はまた異なる順序で実行できる。加えて、本明細書で説明される様々な計算は開示された順序で実行される必要はなく、計算の代替順序を使用する他の例を容易に実装できる。並べ替えに加えて、いくつかの例では、計算はまた同じ結果となるサブ計算に分解できる。

Claims (15)

1. 車両に関連付けられたセンサからセンサデータを受信することと、
   環境の第１の領域を決定することであって、前記第１の領域は、第１の移動方向に関連付けられる、ことと、
   前記第１の領域に隣接する第２の領域を決定することであって、前記第２の領域は、前記第１の移動方向とは異なる第２の移動方向に関連付けられ、かつ、対向交通に関連付けられる、ことと、
   前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記第１の領域に関連付けられた障害物を決定することと、
   前記第２の領域を通って横断し、前記障害物を通過する目標軌道を決定することであって、前記目標軌道は、コストに関連付けられる、ことと、
   前記車両が動作している状態を決定することであって、前記状態は、
   前記環境を評価することによって、前記車両が、接近する前記障害物に関する情報を決定する接近状態、
   前記障害物に応答して前記車両が停止すべき停止位置を決定する停止準備状態、
   前記車両が閾値時間以上停止しているときに、前記車両が、前記停止位置から閾値距離内にあるかどうかを決定する停止状態、
   前記第１の領域と前記第２の領域との間の境界領域であって前記第２の領域を進行している別の車両が前記車両を回避することができる注意領域を前記車両が決定した後で、前記車両が前記注意領域へ進行する注意進行状態、および、
   前記目標軌道に応答して前記車両が前記注意領域を通って進行する進行状態、
   のうちの１つまたは複数を含む、ことと、
   状態マシン図にしたがって前記状態から新しい状態への移行を決定することであって、前記状態マシン図は、前記接近状態、前記停止準備状態、前記停止状態、前記注意進行状態および前記進行状態の間の許容される移行を示す、ことと、
   前記コスト、前記目標軌道および前記新しい状態に少なくとも部分的に基づいて、前記車両を制御することと、
   を備える、方法。
2. 前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記第１の領域に関連付けられた初期運転可能領域を決定することと、
   前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記初期運転可能領域および前記第２の領域の一部を含む、更新された運転可能領域を決定することと、
   をさらに備え、
   前記目標軌道を決定することは、前記更新された運転可能領域に少なくとも部分的にさらに基づく、
   請求項１に記載の方法。
3. 前記コストは、前記車両が前記障害物に対する衝突を回避するために、複数の候補軌道から選択される前記目標軌道に関連付けられた第１のコストであり、前記方法は、
   前記車両が前記第１の領域内に滞留することによって、前記複数の候補軌道に含まれた、前記第１の領域を通過する第１の代替軌道に関連付けられた第２のコスト、および前記車両が前記第１の領域から前記第２の領域に移動することによって、前記複数の候補軌道に含まれた、前記第２の領域に関連付けられた第２の代替軌道に関連付けられた第３のコストを決定すること、
   をさらに備え、
   前記第３のコストは、前記第２のコストよりも大きくなる、
   請求項１または２に記載の方法。
4. 前記目標軌道および前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、閉塞領域を決定することと、
   前記閉塞領域に少なくとも部分的に基づいて、前記目標軌道に関連付けられた速度を決定することと、
   をさらに備える、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の方法。
5. 前記コストは、
   前記第２の領域を占有する前記車両に関連付けられた領域コストであって、前記領域コストは、前記第２の移動方向が前記第１の移動方向と異なることに少なくとも部分的に基づく、領域コスト、
   前記第２の領域の幅に関連付けられた幅コストであって、前記幅コストは、前記第２の領域の幅の増加にともなって減少することになる、幅コスト、
   前記車両のインジケータライトが有効になった第１の時間量に関連付けられたインジケータコストであって、前記インジケータライトは、ターンアクションまたはレーン変更アクションを含む前記車両のアクションに対する実行の意図をインジケータとして、前記環境内の個人に提供し、前記インジケータコストは、前記第１の時間量の増加にともなって減少することになる、インジケータコスト、または
   前記車両が前記第１の領域を占有している第２の時間量に関連付けられた利用コストであって、前記利用コストは、前記目標軌道を決定することに少なくとも部分的に基づく、利用コスト、
   の少なくとも１つを含む、
   請求項１乃至４のいずれか一項に記載の方法。
6. 前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記環境内のオブジェクトを決定することであって、前記オブジェクトは、前記障害物、ならびに前記障害物以外の動的オブジェクトおよび静的オブジェクトを含む、ことと、
   前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記オブジェクトに関連付けられた推定軌道を決定することと、
   前記推定軌道に少なくとも部分的に基づいて、前記目標軌道を決定することと、
   をさらに備える、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の方法。
7. 前記第２の領域に関連付けられた領域幅を決定することと、
   前記オブジェクトに関連付けられたオブジェクト属性を決定することであって、前記オブジェクト属性は、オブジェクト幅またはオブジェクト分類のうちの少なくとも１つを含む、ことと、
   をさらに備え、
   前記目標軌道を決定することは、前記領域幅および前記オブジェクト属性に少なくとも部分的にさらに基づく、
   請求項６に記載の方法。
8. コンピュータ上で実行されると、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の方法を実装するコード化された命令を含む、コンピュータプログラム。
9. １つまたは複数のプロセッサと、
   １つまたは複数のプロセッサによって実行可能な命令を格納する１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読媒体と、
   を備えるシステムであって、
   前記命令は、実行されると、前記システムに、
   車両に関連付けられたセンサからセンサデータを受信することと、
   前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、環境内の第１の領域に関連付けられた障害物を決定することであって、前記第１の領域は、第１の移動方向に関連付けられる、ことと、
   前記第１の領域に隣接する第２の領域を通って横断する目標軌道を決定することであって、前記第２の領域は、前記第１の移動方向と反対の第２の移動方向に関連付けられ、かつ、対向交通に関連付けられる、ことと、
   前記目標軌道に関連付けられたコストを決定することであって、前記目標軌道は、前記第２の領域内を移動することによって、前記障害物を通過することに関連付けられる、ことと、
   前記車両が動作している状態を決定することであって、前記状態は、
   前記環境を評価することによって、前記車両が、接近する前記障害物に関する情報を決定する接近状態、
   前記障害物に応答して前記車両が停止すべき停止位置を決定する停止準備状態、
   前記車両が閾値時間以上停止しているときに、前記車両が、前記停止位置から閾値距離内にあるかどうかを決定する停止状態、
   前記第１の領域と前記第２の領域との間の境界領域であって前記第２の領域を進行している別の車両が前記車両を回避することができる注意領域を前記車両が決定した後で、前記車両が前記注意領域へ進行する注意進行状態、および、
   前記目標軌道に応答して前記車両が前記注意領域を通って進行する進行状態、
   のうちの１つまたは複数を含む、ことと、
   状態マシン図にしたがって前記状態から新しい状態への移行を決定することであって、前記状態マシン図は、前記接近状態、前記停止準備状態、前記停止状態、前記注意進行状態および前記進行状態の間の許容される移行を示す、ことと、
   前記コスト、前記目標軌道および前記新しい状態に少なくとも部分的に基づいて、前記車両を制御することと、
   を含む操作を実行させる、システム。
10. 前記操作は、
    前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記第１の領域に関連付けられた初期運転可能領域を決定することと、
    前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記初期運転可能領域および前記第２の領域の一部を含む、更新された運転可能領域を決定することと、
    をさらに含み、
    前記目標軌道を決定することは、前記更新された運転可能領域に少なくとも部分的にさらに基づく、
    請求項９に記載のシステム。
11. 前記コストは、前記車両が前記障害物に対する衝突を回避するために、複数の候補軌道から選択される前記目標軌道に関連付けられた第１のコストであり、前記操作は、
    前記車両が前記第１の領域内に滞留することによって、前記複数の候補軌道に含まれた、前記第１の領域内の前記障害物を通過する代替軌道に関連付けられた第２のコストを決定すること、
    をさらに含み、
    前記第２のコストは、前記第１のコストよりも大きくなる、
    請求項９または１０に記載のシステム。
12. 前記操作は、
    前記目標軌道および前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、閉塞領域を決定することと、
    前記閉塞領域に少なくとも部分的に基づいて、前記目標軌道に関連付けられた速度を決定することと、
    をさらに含む、請求項９乃至１１のいずれか一項に記載のシステム。
13. 前記閉塞領域は、第１の閉塞領域であり、前記操作は、
    前記第１の閉塞領域に関連付けられた前記車両の第１の速度を決定することと、
    第２の閉塞領域と、前記第２の閉塞領域に関連付けられた第２の速度とを決定することと、
    をさらに含む、請求項１２に記載のシステム。
14. 前記コストは、
    前記第２の領域を占有する前記車両に関連付けられた領域コストであって、前記領域コストは、前記第２の移動方向が前記第１の移動方向と異なることに少なくとも部分的に基づく、領域コスト、
    前記第２の領域の幅に関連付けられた幅コストであって、前記幅コストは、前記第２の領域の幅の増加にともなって減少することになる、幅コスト、
    前記車両のインジケータライトが有効になった第１の時間量に関連付けられたインジケータコストであって、前記インジケータライトは、ターンアクションまたはレーン変更アクションを含む前記車両のアクションに対する実行の意図をインジケータとして、前記環境内の個人に提供し、前記インジケータコストは、前記第１の時間量の増加にともなって減少することになる、インジケータコスト、または
    前記車両が前記第１の領域を占有している第２の時間量に関連付けられた利用コストであって、前記利用コストは、前記目標軌道を決定することに少なくとも部分的に基づく、利用コスト、
    の少なくとも１つを含む、請求項９乃至１３のいずれか一項に記載のシステム。
15. 前記操作は、
    前記第２の領域に関連付けられた領域幅を決定することと、
    前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記環境内のオブジェクトを決定することであって、前記オブジェクトは、前記障害物、ならびに前記障害物以外の動的オブジェクトおよび静的オブジェクトを含む、ことと、
    前記オブジェクトに関連付けられたオブジェクト属性を決定することであって、前記オブジェクト属性は、オブジェクト幅またはオブジェクト分類のうちの少なくとも１つを含む、ことと、
    前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記オブジェクトに関連付けられた推定軌道を決定することと、
    前記推定軌道、前記領域幅、および前記オブジェクト属性に少なくとも部分的に基づいて、前記目標軌道を決定することと、
    をさらに含む、請求項９乃至１４のいずれか一項に記載のシステム。