JP2016536220A - 個別的な運転の好みに適応された車両のコンピュータ化された支援又は自立運転 - Google Patents
個別的な運転の好みに適応された車両のコンピュータ化された支援又は自立運転 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2016536220A JP2016536220A JP2016550451A JP2016550451A JP2016536220A JP 2016536220 A JP2016536220 A JP 2016536220A JP 2016550451 A JP2016550451 A JP 2016550451A JP 2016550451 A JP2016550451 A JP 2016550451A JP 2016536220 A JP2016536220 A JP 2016536220A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- vehicle
- policy
- driving
- individual
- preferences
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims abstract description 57
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 47
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 27
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 16
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 9
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims 4
- 238000005452 bending Methods 0.000 description 5
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 3
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 230000016571 aggressive behavior Effects 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000002787 reinforcement Effects 0.000 description 2
- 208000031427 Foetal heart rate deceleration Diseases 0.000 description 1
- 125000002066 L-histidyl group Chemical group [H]N1C([H])=NC(C([H])([H])[C@](C(=O)[*])([H])N([H])[H])=C1[H] 0.000 description 1
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 1
- 230000002860 competitive effect Effects 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000003278 mimic effect Effects 0.000 description 1
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 1
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 description 1
- 230000002085 persistent effect Effects 0.000 description 1
- 230000036316 preload Effects 0.000 description 1
- 230000004043 responsiveness Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
- B60W30/14—Adaptive cruise control
- B60W30/16—Control of distance between vehicles, e.g. keeping a distance to preceding vehicle
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
- B60W40/08—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to drivers or passengers
- B60W40/09—Driving style or behaviour
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
- B60W30/10—Path keeping
- B60W30/12—Lane keeping
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
- B60W50/08—Interaction between the driver and the control system
- B60W50/082—Selecting or switching between different modes of propelling
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
- B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
- B60W2050/0001—Details of the control system
- B60W2050/0002—Automatic control, details of type of controller or control system architecture
- B60W2050/0004—In digital systems, e.g. discrete-time systems involving sampling
- B60W2050/0005—Processor details or data handling, e.g. memory registers or chip architecture
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
- B60W2050/0062—Adapting control system settings
- B60W2050/0075—Automatic parameter input, automatic initialising or calibrating means
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2540/00—Input parameters relating to occupants
- B60W2540/043—Identity of occupants
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2540/00—Input parameters relating to occupants
- B60W2540/30—Driving style
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2555/00—Input parameters relating to exterior conditions, not covered by groups B60W2552/00, B60W2554/00
- B60W2555/60—Traffic rules, e.g. speed limits or right of way
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2556/00—Input parameters relating to data
- B60W2556/10—Historical data
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2556/00—Input parameters relating to data
- B60W2556/45—External transmission of data to or from the vehicle
- B60W2556/50—External transmission of data to or from the vehicle of positioning data, e.g. GPS [Global Positioning System] data
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Transportation (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
車両のコンピュータ化された支援又は自立運転(CA/AD)と関連する装置、方法及び記憶媒体がここで開示される。様々な実施形態において、装置は、車両の操縦者/搭乗者を識別する識別子を受信し、識別子を用いて操縦者/搭乗者の個別的な運転の好みを要求し又は取り出し、操縦者/搭乗者の個別的な運転の好みをCA/ADのためのポリシーに適用して操縦者/搭乗者についての車両のCA/ADのためにポリシーをカスタマイズするCA/ADシステムを有してよい。CA/ADシステムは、カスタマイズされたポリシーのポリシーパラメータについてのデータを更に受信し、カスタマイズされたポリシーのポリシーパラメータについてのデータに少なくとも部分に基づき、カスタマイズされたポリシーに従って、個人に適応されるように車両をコンピュータ支援又は自立運転してよい。
Description
本開示は、車両のコンピュータ化された支援又は自立運転の分野に関係があり、特に、車両のコンピュータ化された高度な操縦者支援又は自立運転のための個別的な運転の好みの生成及び適用と関連する装置、方法及び記憶媒体に関係がある。
ここで与えられている背景説明は、本開示の状況を一般的に提示することを目的とする。特段ここで示されない限りは、本項目において記載される題材は、本願における特許請求の範囲に対する先行技術ではなく、本項目に含まれることによって先行技術であると認められるわけではない。
現在ほとんどのコンピュータ化された高度な操縦者支援又は自立運転システムは、自家用自動車の広範な使用の長い歴史及び関連する熟練した操縦者の大集団と、厳しい強制力を持つ体系化された道路交通法とが存在する、例えば、米国、欧州又は日本の市場のような、先進経済市場において配備されるよう設計されている。それらのシステムは、理想的な規則をまねる傾向があり、リスク回避的運転スタイルに従う。また、それらのシステムは、通常は、所有者に特有のカスタマイズ感を提供せず、あなた自身の車ではなくタクシーのように、いっそう多くの一般的な感覚を車両に与える。更に、自立運転している車両の大集団は、全てが緊急事態に全く同じように反応するか、あるいは、アルゴリズムが知られている場合には、車両を正確に知られている通りに反応させて、車両の自立運転を悪意の攻撃者に対して無防備するよう“トラップ”が仕掛けられるということが十分あり得る。
実施形態は、添付の図面と関連して、以下の詳細な説明によって容易に理解されるであろう。この説明を助けるよう、同じ参照符号は、同じ構造上の要素を表す。実施形態は、添付の図面の図において、限定としてではなく、一例として説明される。
様々な実施形態に従って、本開示の、個別的な運転の好みに適応可能なコンピュータ支援又は自立運転構成のコンポーネント図を表す。
様々な実施形態に従って、特定のコンピュータ支援又は自立運転ポリシーへの適用のために個別的な運転の好みを生成する方法を表す。
様々な実施形態に従って、運転車両に対するコンピュータ支援又は自立運転ポリシーへ個別的な運転の好みを適用する方法の例を表す。
様々な実施形態に従って、停止標識ポリシーの例及び停止標識で停止するための個別的な運転の好みの集合の例を表す。
様々な実施形態に従って、例となる個別的な運転の好みを図4の停止標識ポリシーの例に適用した結果の例を表す。
様々な実施形態に従って、右折ポリシーの例及び例となる個別運転攻撃性ポリシーを右折ポリシーの例に適用した結果の例を表す。
様々な実施形態に従って、本開示を実施するのに適したコンピュータ環境の例を表す。
様々な実施形態に従って、装置が本開示を実施することを可能にするよう構成された命令を記憶している記憶媒体の例を表す。
車両のコンピュータ化された支援又は自立運転と関連する装置、方法及び記憶媒体がここで開示される。様々な実施形態において、車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のための装置は、車両の操縦者(コンピュータ化された支援の場合。)又は車両の搭乗者(自立運転の場合。)を識別する識別子を第1に受信し、該識別子を用いて前記操縦者又は搭乗者の1つ以上の個別的な運転の好みを要求し又は取り出し、前記操縦者又は搭乗者の前記1つ以上の個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つを前記車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のための1つ以上のポリシーに適用して前記操縦者又は搭乗者についての前記車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のために前記1つ以上のポリシーをカスタマイズするコンピュータ支援又は自立運転システムを有してよい。前記コンピュータ支援又は自立運転システムは更に、前記1つ以上のカスタマイズされたポリシーのポリシーパラメータについての複数のデータを第2に受信し、前記1つ以上のカスタマイズされたポリシーのポリシーパラメータについての前記複数のデータに少なくとも部分に基づき、前記1つ以上のカスタマイズされたポリシーに従って、前記操縦者又は搭乗者に適応されるように前記車両を支援し又は自立的に運転してよい。
例えば、ある操縦者又は搭乗者は、“慎重な”スタイルにおいて運転すること又は運転されることを好んでよく、一方で、他の操縦者又は搭乗者は、より“競技”様なスタイルにおいて運転すること又は運転されることを好んでよい。更なる他の操縦者又は搭乗者は、“お抱え運転手付き”のようなスタイルにおいて運転すること又は運転されることを好んでよい。然るに、個別的な操縦者又は搭乗者の運転の好みを学習して、車両のコンピュータ化された支援又は自立運転に適用されるポリシーに適用することは、より良い操縦者又は搭乗者の経験がコンピュータ支援又は自立運転システムによって提供されるようにすることができる。更に、個別的な運転の好みを導入することは、例えば、緊急事態において、複数の、コンピュータ支援又は自立運転システムにより操縦される車両が、同じように行動する可能性を低減し得る。
様々な実施形態において、車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のための装置は、車両を運転している個人又は車両において運転されている個人と関連する複数のデータを受信し、車両の操縦者又は搭乗者としての前記個人について、当該車両のコンピュータ化された支援又は自立運転に適用される1つ以上のポリシーのカスタマイズのために1つ以上の個別的な運転の好みを生成又は更新するよう作動される個別運転好み生成部を有してよく、生成又は更新は、前記車両を運転している個人又は前記車両において運転されている個人と関連する前記受信されたデータに少なくとも部分的に基づいてよい。
他の実施形態には、個別的な運転の好みに適応された車両のコンピュータ化された支援又は自立運転を提供するようそれらの装置によって実施される方法が含まれてよい。更なる他の実施形態には、装置が、命令の実行に応答して、個別的な運転の好みに適応された車両のコンピュータ化された支援又は自立運転を提供することを可能にする前記命令を記憶している記憶媒体(複数を含む。)が含まれてよい。
以下の詳細な説明において、その一部を形成する添付の図面が参照される。なお、同じ参照符号は、全文を通して同じ部分を表す。また、図面には、実施される実施形態が、一例として示されている。他の実施形態が利用されてよく、構造的又は論理的な変更は、本開示の適用範囲から逸脱することなしに行われてよいことが理解されるべきである。従って、以下の詳細な説明は、限定の意味でとられるべきではなく、実施形態の適用範囲は、添付の特許請求の範囲及びその均等によって定義される。
様々な方法の動作は、複数の別個のアクション又は動作として、つまり、請求される対象を理解するのに最も有用であるように、記載されてよい。なお、記載の順序は、それらの動作が必然的に順序に依存していることを暗示するものとして解釈されるべきではない。特に、それらの動作は、提示の順序において実行されなくてよい。記載される動作は、記載される実施形態とは異なる順序において実行されてよい。様々な追加の動作が実行されてよく、且つ/あるいは、記載される動作は、削除され、分割され、又は更なる実施形態において組み合わされてよい。
本開示のために、「A及び/又はB」との語句は、(A)、(B)又は(A及びB)を意味する。本開示のために、「A、B、及び/又はC」との語句は、(A)、(B)、(C)、(A及びB)、(A及びC)、(B及びC)、又は(A、B及びC)を意味する。
明細書は、「実施形態において」又は「様々な実施形態において」との語句を使用することがある。これらは夫々、同じ又は異なる実施形態の1つ以上に言及してよい。更に、本開示の実施形態に関して使用される語「有する(comprising)」、「含む(including)」、「具備する(having)」などは、同義的である。
特許請求の範囲を含め、以降で使用されるように、語「モジュール」は、記載される機能を提供する1つ以上のソフトウェア若しくはファームウェアプログラム、組み合わせ論理回路、及び/又は他の適切なコンポーネントを実行する特定用途向け集積回路(ASIC;Application Specific Integrated Circuit)、電子回路、プロセッサ(共有、専用、又はグループ)及び/又はメモリ(共有、専用、又はグループ)に言及するか、それらの部分であるか、あるいは、それらを含んでよい。
これより図1を参照すると、本開示のコンピュータ支援又は自立運転(CA/AD;computerized assist or autonomous driving)構成のコンポーネント図が、様々な実施形態に従って表されている。表されているように、CA/AD構成100は、図示されるように互いと動作上結合されている個別運転好み生成部124、ストレージ126、及びCA/ADシステム106を有してよい。個別運転好み生成部124は、様々な個人の運転した又は運転された経験から収集されたデータ122に基づき、操縦者又は搭乗者としての個人についての個別的な運転の好み128を生成するよう構成されてよい。個別的な運転の好みの例には、制限なしに、“慎重な”スタイル、“競技”スタイル、又は“お抱え運転手付き”スタイルが含まれてよい。個別的な運転の好みは、操縦者又は搭乗者が通勤又は遊びの運転であるかどうかに応じても様々であってよい。ストレージ126は、個別的な運転の好み128を記憶し、CA/ADシステム106からの要求に応答して個別的な運転の好み128をCA/ADシステム106へ選択的に提供するよう構成されてよい。CA/ADシステム106は、車両のCA/ADを管理するために用いられるポリシー114をカスタマイズするとともに、CA/ADを車両に提供しながら様々な車両コンポーネント108へのコマンド116を適応させるように、個別的な運転の好み128を適用するよう構成されてよい。結果、個人の運転の好みにより近い、より良い運転経験が、CA/ADシステム106によってそのユーザに潜在的に提供され得る。自動車メーカーは、車が操縦者又は搭乗者に提供する“制御”又は“反応性”の量及び運転の“感覚”に基づき市場の差別化を再び作り出してよい。更に、例えば、非常事態において、CA/ADシステム106の異なるインスタンスによって操作される複数の車両が同じように行動する可能性は、低減され得る。更に、CA/ADシステム106は、悪意のある攻撃に強い。CA/AD構成100のそれら及び他の態様は、以下で更に詳細に記載される。
様々な実施形態において、個別運転好み生成部124は、個人の運転した又は運転された経験の様々なデータ122を様々なソースから受信するよう構成されてよい。例えば、データ122は、例えば、制限なしに、個人の典型的な減速パターン、停止距離パターン、又は停止後の加速パターンのような、停止標識で停止する際の個人の好みを含んでよい。更なる例として、データ122は、制限なしに、個人が前方において車両から保った典型的な距離又はレーン変更、交差点の通行、合流などにおける攻撃性のレベルに関する個人の好みを更に含んでよい。個人の運転の好み128及びそれらの利用は、図4〜6を含め、以下で更に記載される。
様々な実施形態において、データ122は、個人によって運転されるか又は個人が運転されている車両において、あるいは、個人又は彼/彼女の運転手によって運転される道路沿いの、例えば、信号、電柱/塔、道路標識などのようなインフラストラクチャにおいて組み込まれているセンサを介して収集されてよい。更なる他の実施形態において、データ122は、個人又は個人の運転手/お抱え運転手によって操作される車両シミュレータにおいて組み込まれているセンサを介して収集されてよい。センサには、例えば、制限なしに、マイクロホン、カメラ、加速度計、ジャイロスコープ、などのような、広範な音響、光、電磁気センサが含まれてよい。
様々な実施形態において、個別運転好み生成部124は、ハードウェア及び/又はソフトウェアにおいて実施されてよい。ハードウェア実施の例には、制限なしに、動作ロジックによりプログラムされた特定用途向け集積回路(ASIC)又はプログラマブル集積回路、例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA;field programmable gate array)が含まれてよい。ソフトウェア実施の例には、コンピュータデバイスで実行されるよう、動作ロジックにより構成されたプログラミング命令が含まれてよい。
ストレージ126は、制限なしに、磁気、光、及び固体状態ストレージデバイスを含む、当該技術で知られている多数の永続性記憶デバイスのうちのいずれか1つであってよい。様々な実施形態において、ストレージ126は、ネットワーク化されたストレージであってよい。様々な実施形態において、ストレージ126は、ネットワーク化されたサーバによってホスティングされてよい。いずれの場合にも、ネットワーク化されたストレージ又はネットワーク化されたサーバは、1つ以上の有線及び/又は無線、ローカル及び/又はワイドエリア、プライベート及び/又はパブリックネットワーク(例えば、インターネット)を介してアクセス可能であってよい。有線ネットワークの例には、制限なしに、Ethernet(登録商標)が含まれてよい。無線ネットワークには、制限なしに、Wi−Fi(登録商標)及び/又は3G/4G/5G無線ネットワークが含まれてよい。
様々な実施形態において、ストレージ126は、個別運転好み生成部124をホスティングする同じコンピュータシステムによってコロケーション又はコホスティングされてよい。代替の実施形態(図示せず。)において、ストレージ126は、車両102において局所的に配置されてよい。他の実施形態(図示せず。)において、より小さいバージョンのストレージ126は、1人以上の個々の操縦者又は搭乗者についての個別的な運転の好み128の選択された1つをキャッシュするよう、車両102において局所的に配置されてよい。
引き続き図1を参照すると、CA/ADシステム106は、車両102において配置され、局所センサ104からのリアルタイムデータ118及び/又は様々な遠隔ソース130からの他の(リアルタイム又は履歴)データ132に少なくとも部分的に基づき、車両102の様々なコンポーネント108へコマンド116を発して、車両102のCA/ADを提供するよう構成されてよい。様々な実施形態において、CA/ADシステム106は、受信されたデータ118及び132を考慮して、車両102のCA/ADの提供、すなわち、車両102の様々なコンポーネント108へのコマンド116の発行を管理するように、様々なポリシー114を適用するよう構成されたポリシーエンジン112を有してよい。特に、CA/ADシステム106は更に、現在運転中の個人(コンピュータ化された支援の場合。)又は運転されている搭乗者(自立運転の場合。)の個別的な運転の好み128の組を適用してポリシー114をカスタマイズし、ポリシー114のカスタマイズされたバージョンに従って車両102のCA/ADを管理するよう構成されてよい。
様々な実施形態において、ポリシー114には、制限なしに、停止標識ポリシー、歩行者ポリシー、近接ポリシー及び/又は攻撃ポリシーが含まれてよい。上述されたように、停止標識ポリシーは、例えば、制限なしに、停止標識に近づく場合の減速パターン、停止距離、及び加速パターンを提供してよい。歩行者ポリシーは、例えば、様々な場所について歩行者が無条件に与えられるべきか、部分的であるか、それとも、通行権がないかどうかを特定してよい。近接ポリシーは、例えば、前方において車両から保つべき距離の典型的な量を特定してよい。攻撃ポリシーは、例えば、防衛的から中度に攻撃的、又は極めて攻撃的まで、様々な場所について様々な交通状況のための様々な攻撃レベルを特定してよい。ここで使用される語「攻撃」及びその様々な形は、概して、車両を運転する際の主張性又は大胆さに言及するが、必ずしもそうではない。他の実施形態において、他のポリシーも用いられてよく、記載される停止標識、歩行者、近接及び攻撃ポリシーは例示にすぎず限定ではない。
様々な実施形態において、ポリシー114は、場所又は地域に特有であってよい。すなわち、(個別的な運転の好みへの適応より前に)通常用いられるべきポリシーは様々であり、車両102の運転範囲に応じて、場所又は地域の慣習を考慮に入れてよい。地域の例には、制限なしに、大陸、国、州若しくは省、群、都市、町区、又は村が含まれてよい。場所の例には、制限なしに、交差点、停止標識、距離標識、入口ランプ、又は特定のグローバルポジショニングシステム(GPS;global positioning system)位置が含まれてよい。車両102の地域に適応したCA/ADの更なる記載に関しては、“Locality Adapted Computerized Assisted or Autonomous Driving of Vehicles”と題された、2013年8月22日付けで出願された技術的に関係がある国際特許出願第PCT/US2013/056207号を参照されたい。
データ118は、制限なしに、速度、加速度、減速度、前方における車両までの距離、日付、時刻、現在の交通量、歩行者又は自転車の有無、などを含む車両102の様々な運転データを含んでよい。様々な実施形態において、データ118は名目データ(nominal data)であってよく、CA/ADシステム106は、名目データを処理して実体データ(substantive data)を得るよう構成されてよい。例えば、データ118は、画像捕捉センサ104(カメラ)によって捕捉される画像のような名目データを含んでよく、CA/ADシステム106は、画像(名目データ)を処理して交差点での歩行者又は自転車の有無(実体データ)を決定するよう構成されてよい。
データ118は、特に、適用されるべき運転の好みを持った運転中の個人又は搭乗者のアイデンティティを含んでよい。様々な実施形態において、センサ104は、特に、適用されるべき運転の好みを持った運転中の個人又は搭乗者のアイデンティティを“イグニッション”キー、無線周波数識別(RFID;radio frequency identification)モジュール、などから読み出す電磁気リーダを有してよい。データ118は、車両102の現在位置を更に含んでよい。様々な実施形態において、センサ104は、特に、GPS信号を受信し、車両102の現在のGPS位置をCA/ADシステム106へ提供するよう構成されたGPS受信器を有してよい。
このように、個人の運転した又は運転された経験と関連するデータ122を収集するために用いられる上記のセンサと同様に、センサ104は、制限なしに、マイクロホン、カメラ、加速度計、ジャイロスコープなどを含む、当該技術で知られている広範な音響、光、電磁気センサを含んでよい。
データ132は、制限なしに、交通量データ、天候データ、犯罪データ、法執行データ、などを含んでよい。よって、遠隔ソース130には、制限なしに、交通ウェブサイト、気象ウェブサイト、法執行ウェブサイト、などが含まれてよい。車両102は、1つ以上の無線及び/又は有線、ローカル及び/又はワイドエリア、並びにプライベート及び/又はパブリックネットワーク、例えば、無線セルラーキャリアサービス、インターネット、などのネットワークを介して遠隔ソース130にアクセスするためのネットワーキングインターフェイス(図示せず。)を更に含んでよい。
車両コンポーネント108には、制限なしに、燃料噴射器、ステアリング、トランスミッションギア、及びブレーキが含まれてよく、一方、コマンド116の例には、制限なしに、車両102のエンジンに噴射されるべき燃料の量の増減、左右操作、ギアのアップシフト又はダウンシフト、ブレーキの適用又は適用の中止、などが含まれてよい。
更に図1を参照すると、動作の間、CA/ADシステム106は、運転中の個人又は運転されている搭乗者のアイデンティティを第1に受信し、且つ/あるいは、車両102の現在の場所/地域を受信/導出してよい。それに応じて、CA/ADシステム106は、運転中の個人又は運転されている搭乗者のアイデンティティに基づき、運転中の個人又は運転されている搭乗者の個別的な運転の好みをストレージ126に要求してよい(あるいは、ローカルキャッシュ(図示せず。)から個別的な運転の好みを取り出してよい。)。任意に、CA/ADシステム106は、同様に、受信された現在の場所に基づき、現在の地域についての車両102の地域に特有のCA/ADのために地域に特有のポリシー114を遠隔ソース(図示せず。)に要求してよい(あるいは、ローカルキャッシュ(図示せず。)から取り出してよい。)。個別的な運転の好み(及び任意に、地域に特有のポリシー)を受け取ると、CA/ADシステム106は、個別的な運転の好みに少なくとも部分的に基づき、ポリシー114をカスタマイズしてよい。その後に、CA/ADシステム106は、ポリシー114のカスタマイズされたバージョン並びにポリシー114のカスタマイズされたバージョンのポリシーパラメータと関連するデータ118及び/又は132に少なくとも部分に基づき、車両を支援し又は自立的に運転してよい。
様々な実施形態において、動作の間に、CA/ADシステム106は、代わりに、運転される複数の搭乗者のアイデンティティを第1に受信してよい。それに応じて、CA/ADシステム106は、運転されている搭乗者のアイデンティティに基づき、運転されている搭乗者の個別的な運転の好みをストレージ126に要求してよい(あるいは、ローカルキャッシュ(図示せず。)から個別的な運転の好みを取り出してよい。)。それらの実施形態に関して、CA/ADシステム106は更に、ポリシー114をカスタマイズして上述されたように車両102を支援又は運転するよう個別的な運転の好みを適用する前に、1つ以上の機械学習アルゴリズムに従って又は重み付けに基づき、運転されている搭乗者の対応する個別的な運転の好みを組み合わせてよい。例えば、停止標識、歩行者、などについての搭乗者の個別的な運転の好みは、夫々組み合わされてよい。個別的な運転の好みに与えられる重みは、ユーザ指定であるか、又は実施に応じて、例えば、搭乗者がどこに着席しているかに基づき、変化してよい。機械学習アルゴリズムの例には、多数の教師あり、教師なし又は強化学習アルゴリズムのうちのいずれか1つが含まれてよい。
様々な実施形態において、CA/ADシステム106は、ハードウェア及び/又はソフトウェアにおいて実施されてよい。ハードウェアの例には、制限なしに、動作ロジックによりプログラムされた特定用途向け集積回路(ASIC)又はプログラマブル集積回路、例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA;field programmable gate array)が含まれてよい。ソフトウェア実施の例には、コンピュータデバイスで実行されるよう、動作ロジックにより構成されたプログラミング命令が含まれてよい。
本開示の車両の個別的な運転の好みに適応されたCA/ADについて更に記載する前に、理解の簡単及び完全のために、CA/AD構成100は、個別運転好み生成部124及びストレージ126が車両102の外に配置されており、一方、センサ104及びCA/ADシステム106が車両102の中に配置されているものとして記載されてきたが、記載は、様々な要素124、126、104及び106が同じエンティティによって提供される必要があることを示すよう意図されるわけでない点が留意されるべきである。様々な実施形態において、様々な要素は、異なるエンティティによって開発されて提供されてよいことが考えられる。例えば、CA/ADシステム106は、1つのエンティティによって開発されてよく、一方、個別運転好み生成部124及びポリシー114は、1つ以上の他のエンティティによって開発されてよい。1つのエンティティによって開発されたCA/ADシステム106は、必要に応じて、1つ以上の他のエンティティによって開発された個別的な運転の好み及び/又はポリシーに基づき、選択的にプレロードされてよい。
これより図2を参照すると、個別的な運転の好みを生成し提供する方法が、様々な実施形態に従って表されている。図示されるように、方法200は、以下でより完全に記載されるブロック202〜210における動作を含んでよい。様々な実施形態において、ブロック202〜206の動作は、例えば、上記の個別運転好み生成部124によって実行されてよく、一方、ブロック208〜210の動作は、例えば、上記のストレージ126を備えたネットワーク化されたサーバ又はネットワーク化されたストレージによって実行されてよい。
表されるように、方法200は、ブロック202から開始してよい。ブロック202で、個人が運転した又は運転された経験と関連するデータが受信されてよい。上述されたように、データは、様々な形式において様々なセンサ及び/又はデータ収集デバイスによって収集された広範なデータを含んでよい。
ブロック202から、方法200は、ブロック204へ、次いでブロック206へ進んでよい。ブロック204で、例えば、停止標識での停止、歩行者/自転車への屈服、前方における車両からの距離の維持、一般的な攻撃レベル、などのような個別的な運転の好みが、運転した又は運転された経験と関連する広範なデータに少なくとも部分的に基づき、個々の操縦者又は搭乗者について生成されてよい。ブロック206で、生成された個別的な運転の好みは、例えば、ネットワーク化されたストレージ又はネットワーク化されたサーバにおいて、車両におけるCA/ADシステムへのその後の提供のために、記憶されてよい。
ブロック206から、方法200は、ブロック208へ、次いでブロック210へ進んでよい。ブロック208で、車両のCA/ADをカスタマイズするための操縦者又は搭乗者についての個別的な運転の好みの要求が、例えば、車両から受け取られてよい。要求は、例えば、操縦者又は搭乗者のアイデンティティを含んでよい。それに応じて、ブロック210で、操縦者又は搭乗者についての要求された個別的な運転の好みは取り出されて、要求元の車両へ返されてよい。要求は、車両のCA/ADシステムにプレロードするよう、例えば、製造又は納入の時点で、あるいは、オンデマンドで、例えば、車両が起動する時に、受信されてよい。
加えて、ブロック206から、方法200は、ブロック202〜206の動作が他の操縦者又は搭乗者について実行されるように、ブロック202へ戻ってよい。ブロック202から206の動作は、個別的な運転の好みを生成してもらう必要がある操縦者又は搭乗者の数に応じて必要な回数だけ繰り返されてよい。同様に、ブロック208〜210の動作は、個別的な運転の好みの要求に応答して車両のCA/ADを適用させるために必要な回数だけ繰り返されてよい。
これより図3を参照すると、CA/ADポリシーをカスタマイズするよう個別的な運転の好みを適用する方法の例が、様々な実施形態に従って表されている。示されるように、例となる方法300は、以下でより十分に記載されるブロック302〜312における動作を含んでよい。様々な実施形態において、ブロック302〜312の動作は、例えば、上記のCA/ADシステム106によって実行されてよい。
表されるように、例となる方法はブロック302から開始してよい。ブロック302で、車両の操縦者(コンピュータ化された支援の場合。)又は車両の1人以上の搭乗者(自立運転の場合。)の識別、車両の現在位置、及び/又は時刻が受信されてよい。上述されたように、操縦者又は搭乗者の識別は、例えば、無線イグニッションキー又はRFIDモジュールから電磁的に読み出されてよく、現在位置は、例えば、GPSレシーバから受信されてよい。時刻は、CA/ADシステム106によって保持されてよい。ブロック302から、例となる方法300は、ブロック304及び308へ進んでよい。
ブロック304で、例えば、交通量、犯罪レベル、地域/場所の法執行の可能性、などのような様々なデータが、要求及び受信され、あるいは、取り出されてよい。場所についての交通量データは、車両がその場所を通り抜けることと同時発生的であってよい。一方、地域/場所の犯罪及び法執行の可能性は履歴であってよい。ブロック308で、操縦者又は搭乗者についての個別的な運転の好みは、同様に、要求及び受信され、あるいは、取り出されてよい。複数の搭乗者の場合に、彼らの対応する個別的な運転の好みは、上述されたように組み合わされてよい。
ブロック304から、方法300はブロック306へ進んでよい。ブロック306で、停止標識、近接、攻撃、などのようなポリシー(地域を横断又は地域に特有。)が、その場所の交通量、犯罪レベル、法執行などのデータを用いて、ポリシー出力を生成するよう適用されてよい。ブロック306及び308から、方法300はブロック310へ進んでよい。
ブロック310で、操縦者又は搭乗者の個別的な運転の好みは、様々なポリシーの適用を変更するよう適用されてよい。様々なポリシーの適用を変更するための操縦者又は搭乗者の個別的な運転の好みの適用は、実施、ポリシー及び/又はポリシーパラメータに依存してよい。例えば、幾つかの実施において、幾つかのポリシー又はポリシーパラメータに関して、個別的な運転の好みはポリシー出力をオーバーライドしてよく、一方、他の実施において、幾つかのポリシー又はポリシーパラメータに関して、個別的な運転の好みは、例えば、重み付けに基づき又は1つ以上の機械学習アルゴリズムに従って、ポリシー出力と組み合わされてよい。同様に、ポリシー出力及び個別的な運転の好みに与えられる重みは、実施に応じて変化してよい。機械学習アルゴリズムの例には、多数の教師あり、教師なし又は強化学習アルゴリズムのうちのいずれか1つが含まれてよい。更なる他の実施形態において、例えば、安全に関するもの、特に、歩行者及び/又は自転車の安全性に関するもののような、幾つかのポリシー又はポリシーパラメータは、個別的な運転の好みによってオーバーライドされなくてよい。すなわち、特別な事情において、個別的な運転の好みは無視されてよい。最初のポリシー出力を変更するための個別的な運転の好みの適用は、停止標識で停止するための停止標識ポリシーの例及び交差点で右折するための右折ポリシーの例への個別的な運転の好みの適用の例を表す図4〜6を参照して更に記載される。
ブロック310から、例となる方法300はブロック312へ進んでよい。ブロック312で、様々なコマンドが、車両のCA/ADのために、変更されたポリシー出力に基づき、車両の様々なコンポーネントへ発せられてよい。上述されたように、様々なコンポーネントには、燃料噴射器、ステアリング、トランスミッションギア、ブレーキ、などが含まれてよく、一方で、コマンド116の例には、車両102のエンジンに噴射されるべき燃料の量の増減、左右操作、ギアのアップシフト又はダウンシフト、ブレーキの適用又は適用の中止、などが含まれてよい。
これより図4を参照すると、例となる停止標識ポリシー及び停止標識で停止するための例となる個別的な運転の好みが、様々な実施形態に従って表されている。より具体的に、図4は、夜間における特定の犯罪及び/又は法執行レベルを伴う場所についての停止標識ポリシー400の適用を表す。停止標識ポリシー400は、ある場所についての夜間における対応する犯罪及び/又は法執行レベルを決定すると、名目上車両のコンピュータ化された支援又は自立運転を行って、車両をある距離だけ停止標識の手前で停止させ(402)、そして停止標識を通って加速させる(404)。
図4は、3通りの例の操縦者又は搭乗者について、停止標識で停止するための個別的な運転の好み412〜416の集合の例410を更に表す。例412の場合に、操縦者又は搭乗者は、一貫した漸次減速を好み、停止標識で停止し、停止した後に漸次的に加速する傾向がある。一方、例414に関して、操縦者又は搭乗者は、より不安定な又は可変の減速を有し、停止標識を通過して停止し、停止した後に、例412よりも速い速度で加速する傾向がある。例416に関して、操縦者又は搭乗者は、比較的急な減速を有し、停止標識で停止し、停止した後に急加速する傾向がある。
図5は、例となる停止標識ポリシー400への個別的な運転の好み412〜416の夫々の適用例を表す。図示されるように、それらの例に関して、停止位置402は、停止標識より前で一定量の距離を持っており、変更されなかった。しかし、夫々の場合512〜516において、夫々の個別的な運転の好み412〜416の減速及び加速パターンは、夫々採用されている。
これより図6を参照すると、右折ポリシーの例及び例となる右折ポリシーへの攻撃性についての例となる個別的な運転の好みの適用結果が、様々な実施形態に従って表されている。より具体的に、イラスト602aは、歩行者が権利を優先されない地域での交差点のための右折ポリシー400の適用を表す。すなわち、この地域では(例えば、新興国においては)、車両は、交差点で右折するときに、一般的に、歩行者のために停止しない。然るに、右折ポリシー400は、ある減速パターンDp(減速の開始点及び減速率を含む。)、曲がり速度Sp、及び加速パターンAp(加速の開始点及び加速率を含む。)を特定する。
イラスト602bは、右折ポリシーへの攻撃的な個別的な運転の好みの適用の結果を表す。図示されるように、減速パターンDaは、減速パターンDpよりも遅い減速開始点を有する。減速率は、減速パターンDpの減速率と同じか又はそれより小さくてよく、曲がり速度Spよりも速い曲がり速度Saが得られる。更に、加速パターンAaは、曲がった後に、加速パターンApよりも早い加速開始点を有する。加速率は、加速パターンApの加速率と同じか又はそれより大きくてよい。更に、CA/ADシステム106は更に、交差点に存在する如何なる歩行者及び/又は自転車にもクラクションを鳴らしてよい。
イラスト602cは、他方で、右折ポリシーへの保守的な個別的な運転の好みの適用の結果を表す。図示されるように、減速パターンDcは、減速パターンDpよりも早い減速開始点を有する。減速率は、減速パターンDpの減速率と同じか又はそれよりも速くてよく、曲がり速度Spよりも遅い曲がり速度Scが得られる。更に、加速パターンAcは、曲がった後に、加速パターンApよりも遅い加速開始点を有する。加速率は、加速パターンApの加速率と同じか又はそれより小さくてよい。
車両のCA/ADのために個別的な運転の好みを適用するほんの幾つかの制限されないイラストがある。
これより図7を参照すると、様々な実施形態に従って、図1の構成のための使用に適したコンピュータの例が表されている。図示されるように、コンピュータ700は、1つ以上のプロセッサ又はプロセッサコア702、及びシステムメモリ704を有してよい。様々な実施形態において、複数のプロセッサコア702は、1つのダイに配置されてよい。特許請求の範囲を含む本願のために、語「プロセッサ」及び「プロセッサコア」は、文脈が明らかに別なふうに必要としない限り、同義と見なされてよい。加えて、コンピュータ700は、大容量記憶デバイス706(例えば、ディスケット、ハードドライブ、コンパクトディスク型読出専用メモリ(CD−ROM)など)、入力/出力デバイス708(例えば、ディスプレイ、キーボード、カーソルコントロール、など)、及び通信インターフェイス710(例えば、ネットワークインターフェイスカード、モデム、など)を有してよい。要素は、システムバス712を介して互いへ結合されてよい。システムバス712は1つ以上のバスを表してよい。複数のバスの場合において、それらは、1つ以上のバスブリッジ(図示せず。)によって橋渡しされてよい。
それらの要素の夫々は、当該技術で知られているその従来の機能を実行してよい。特に、システムメモリ704及び大容量記憶デバイス706は、集合的に計算ロジック722と呼ばれる、上記の個別運転好み生成部124及び/又はCA/ADシステム106と関連する動作を実施するプログラミング命令の作業コピー及び永久コピーを記憶するために用いられてよい。様々な要素は、プロセッサ702によってサポートされるアセンブラ命令又はそのような命令にコンパイルされ得る高度言語(例えば、C)によって実施されてよい。
プログラミング命令の永久コピーは、工場において、あるいは、例えば、コンパクトディスク(CD)のような配布媒体を通じて、又は通信インターフェイス710を通じて(配信サーバ(図示せず。)から)現地において、永久大容量記憶デバイス706に置かれてよい。すなわち、エージェントプログラムの実施を具備する1つ以上の配布媒体は、エージェントを分配し、様々なコンピュータデバイスをプログラムするために用いられてよい。
それらの要素710〜712の数、能力及び/又は容量は、例となるコンピュータ700の意図された使用、例えば、例となるコンピュータ700が、セットトップボックス又はデスクトップコンピュータのような固定されたコンピュータデバイスであるのか、それとも、スマートフォン、タブレット、ウルトラブック又はラップトップのような可搬性のコンピュータデバイスであるのかに応じて、様々であってよい。それらの要素の構成は別に知られており、然るに、これ以上記載されない。
図8は、様々な実施形態に従って、上記の個別運転好み生成部124及び/又はCA/ADシステム106と関連する動作の全て又は選択されたものを実施するよう構成された命令を具備する非一時的なコンピュータ可読記憶媒体の例を表す。表されるように、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体802は、多数のプログラミング命令804を有してよい。プログラミング命令804は、デバイス、例えば、コンピュータ700が、プログラミング命令の実行に応答して、例えば、図2〜3の方法200及び/又は300の様々な動作を夫々実行することを可能にするよう構成されてよい。代替の実施形態において、プログラミング命令804は、代わりに、複数の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体802に配置されてよい。
図7を参照し直すと、一実施形態に関して、プロセッサ702の少なくとも1つは、図2又は3のプロセスの態様を実施するよう構成された計算ロジック722を(メモリ704及び/又は大容量記憶デバイス706に記憶する代わりに)具備するメモリとともにパッケージ化されてよい。一実施形態に関して、プロセッサ702の少なくとも1つは、システム・イン・パッケージ(SiP;System in Package)を形成するように図2又は3のプロセスの態様を実施するよう構成された計算ロジック722とともにパッケージ化されてよい。一実施形態に関して、プロセッサ702の少なくとも1つは、図2又は3のプロセスの態様を実施するよう構成された計算ロジック722と同じダイに集積されてよい。一実施形態に関して、プロセッサ702の少なくとも1つは、システム・オン・チップ(SoC;System on Chip)を形成するように図2又は3のプロセスの態様を実施するよう構成された計算ロジック722とともにパッケージ化されてよい。少なくとも一実施形態に関して、SoCは、例えば、制限なしに、コンピュータタブレットにおいて利用されてよい。
このように、記載される例となる実施形態は、制限なしに、次の例を含む:
例1は、1つ以上のプロセッサと、コンピュータ支援又は自立運転システムとを有する、車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のための装置であってよい。前記コンピュータ支援又は自立運転システムは、前記1つ以上のプロセッサによって、車両の操縦者又は搭乗者を識別する識別子を第1に受信し、前記識別子を用いて、前記操縦者又は搭乗者の1つ以上の個別的な運転の好みを要求し又は取り出し、前記操縦者又は搭乗者の前記1つ以上の個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つを前記車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のための1つ以上のポリシーに適用して、前記操縦者又は搭乗者についての前記車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のために前記1つ以上のポリシーをカスタマイズするよう作動されてよい。更に、前記コンピュータ支援又は自立運転システムは、前記1つ以上のプロセッサによって、前記1つ以上のカスタマイズされたポリシーのポリシーパラメータについての複数のデータを第2に受信し、前記1つ以上のカスタマイズされたポリシーの前記ポリシーパラメータについての前記複数のデータに少なくとも部分的に基づき、前記1つ以上のカスタマイズされたポリシーに従って、前記操縦者又は搭乗者に適応されるように前記車両を支援し又は自立的に運転するよう作動されてよい。
例1は、1つ以上のプロセッサと、コンピュータ支援又は自立運転システムとを有する、車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のための装置であってよい。前記コンピュータ支援又は自立運転システムは、前記1つ以上のプロセッサによって、車両の操縦者又は搭乗者を識別する識別子を第1に受信し、前記識別子を用いて、前記操縦者又は搭乗者の1つ以上の個別的な運転の好みを要求し又は取り出し、前記操縦者又は搭乗者の前記1つ以上の個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つを前記車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のための1つ以上のポリシーに適用して、前記操縦者又は搭乗者についての前記車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のために前記1つ以上のポリシーをカスタマイズするよう作動されてよい。更に、前記コンピュータ支援又は自立運転システムは、前記1つ以上のプロセッサによって、前記1つ以上のカスタマイズされたポリシーのポリシーパラメータについての複数のデータを第2に受信し、前記1つ以上のカスタマイズされたポリシーの前記ポリシーパラメータについての前記複数のデータに少なくとも部分的に基づき、前記1つ以上のカスタマイズされたポリシーに従って、前記操縦者又は搭乗者に適応されるように前記車両を支援し又は自立的に運転するよう作動されてよい。
例2は、例1の装置であって、要求又は取り出しが、前記1つ以上の個別的な運転の好みを遠隔のサーバに要求することを含み、受信が、前記1つ以上の個別的な運転の好みを前記遠隔のサーバから受信することを含む、装置であってよい。
例3は、例1又は2の装置であって、前記1つ以上の個別的な運転の好みを記憶するよう前記コンピュータ支援又は自立運転システムと結合されるローカルストレージを更に有し、要求又は取り出しが、前記1つ以上の個別的な運転の好みを前記ローカルストレージから取り出すことを含む、装置であってよい。
例4は、例1乃至3のうちいずれか一例の装置であって、前記1つ以上のポリシーは、停止標識ポリシー、近接ポリシー、又は攻撃ポリシーを含み、前記操縦者又は搭乗者の前記1つ以上の個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つを前記1つ以上のポリシーに適用することが、前記操縦者又は搭乗者の前記1つ以上の個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つを前記停止標識ポリシー、前記近接ポリシー、又は前記攻撃ポリシーに適用して、前記操縦者又は搭乗者についての前記車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のために前記停止標識ポリシー、前記近接ポリシー、又は前記攻撃ポリシーをカスタマイズすることを含む、装置であってよい。
例5は、例4の装置であって、前記停止標識ポリシーが、停止標識で停止する場合に、減速率、前記停止標識からの停止距離、又は加速率を特定し、前記操縦者又は搭乗者の前記1つ以上の個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つを前記停止標識ポリシーに適用することが、前記操縦者又は搭乗者の前記1つ以上の個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つを適用して、前記減速率、前記停止標識からの前記停止距離、又は前記加速率をカスタマイズすることを含む、装置であってよい。
例6は、例4の装置であって、前記近接ポリシーが、前方において車両から保つべき距離の量を特定し、前記操縦者又は搭乗者の前記1つ以上の個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つを前記近接ポリシーに適用することが、前記操縦者又は搭乗者の前記1つ以上の個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つを適用して、前記前方において車両から保つべき距離の量をカスタマイズすることを含む、装置であってよい。
例7は、例4の装置であって、前記攻撃ポリシーが、前記車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のための攻撃のレベルを特定し、前記操縦者又は搭乗者の前記1つ以上の個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つを前記攻撃ポリシーに適用することが、前記操縦者又は搭乗者の前記1つ以上の個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つを適用して、前記車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のための攻撃のレベルをカスタマイズすることを含む、装置であってよい。
例8は、例4の装置であって、前記コンピュータ支援又は自立運転システムが、更に前記車両の現在位置を第3に受信し、第2の受信が、前記現在位置の交通量、法執行、又は犯罪データを受信することを含み、前記車両を支援し又は自立的に運転することが、前記カスタマイズされた停止標識、近接又は攻撃ポリシーと、前記現在位置の前記交通量、法執行、又は犯罪データとに部分的に基づき、前記車両を支援し又は自立的に運転することを含む、装置であってよい。
例9は、例8の装置であって、前記コンピュータ支援又は自立運転システムが更に時刻を決定し、前記第2の受信が、前記時刻についての前記現在位置の前記交通量、法執行、又は犯罪データを受信する、装置であってよい。
例10は、例4の装置であって、前記1つ以上のポリシーが歩行者ポリシーを更に含み、前記コンピュータ支援又は自立運転システムが、更に前記車両の現在位置を第3に受信し、第2の受信が、前記車両の前記現在位置のリアルタイムの画像を受信することを含み、前記コンピュータ支援又は自立運転システムが更に、1人以上の歩行者が前記現在位置に存在するかどうかを判定するよう前記リアルタイムの画像を処理する、装置であってよい。
例11は、1つ以上のプロセッサと、個別運転好み生成部とを具備する、車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のための装置であってよい。前記個別運転好み生成部は、前記1つ以上のプロセッサによって、車両を運転している個人又は車両において運転されている個人と関連する複数のデータを受信し、車両の操縦者又は搭乗者としての前記個人について、当該車両のコンピュータ化された支援又は自立運転に適用される1つ以上のポリシーのカスタマイズのために1つ以上の個別的な運転の好みを生成又は更新するよう作動されてよく、生成又は更新は、前記車両を運転している個人又は前記車両において運転されている個人と関連する前記受信されたデータに少なくとも部分的に基づく。
例12は、例11の装置であって、車両を運転している個人又は車両において運転されている個人と関連する前記複数のデータが、車両シミュレータの前記個人の操作又は前記個人の運転手の操作の複数の事例から夫々収集される、装置であってよい。
例13は、例11又は12の装置であって、前記個別的な運転の好みを記憶するよう前記個別運転好み生成部と結合されるストレージを更に有し、前記ストレージが、車両による個別的な運転の好みの要求に応答して、当該車両についての個別的な運転の好みを出力し、前記個別運転好み生成部及び前記ストレージを有する前記装置が、当該車両から遠隔に位置する、装置であってよい。
例14は、例11乃至13のうちいずれか一例の装置であって、前記1つ以上のポリシーが、車両のコンピュータ化された支援又は自立運転に適用される停止標識ポリシー、近接ポリシー、又は攻撃ポリシーを含み、前記1つ以上の個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つが、操縦者又は搭乗者としての前記個人についてのコンピュータ化された支援又は自立運転のために前記停止標識ポリシー、前記近接ポリシー、又は前記攻撃ポリシーをカスタマイズするために用いられる、装置であってよい。
例15は、例11乃至14のうちいずれか一例の装置であって、前記1つ以上のポリシーが、車両のコンピュータ化された支援又は自立運転の提供の間の、停止標識で停止するための減速率、前記停止標識からの停止距離、又は加速率を特定する停止標識ポリシーを有し、前記1つ以上の個別的な運転の好みが、操縦者又は搭乗者としての前記個人についてのコンピュータ化された支援又は自立運転の提供の間の、停止標識で停止するための減速率、前記停止標識からの停止距離、又は加速率についての1つ以上の好みを含む、装置であってよい。
例16は、車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のための方法であって、コンピュータ支援又は自立運転システムによって、車両の操縦者又は搭乗者を識別する識別子を第1に受信するステップと、前記コンピュータ支援又は自立運転システムによって、前記識別子を用いて、前記操縦者又は搭乗者の1つ以上の個別的な運転の好みを要求し又は取り出すステップと、前記コンピュータ支援又は自立運転システムによって、前記操縦者又は搭乗者の前記1つ以上の個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つを前記車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のための1つ以上のポリシーに適用して、前記操縦者又は搭乗者についての前記車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のために前記1つ以上のポリシーをカスタマイズするステップとを有する方法であってよい。方法は、前記1つ以上のカスタマイズされたポリシーのポリシーパラメータについての複数のデータを第2に受信するステップと、前記1つ以上のカスタマイズされたポリシーの前記ポリシーパラメータについての前記複数のデータに少なくとも部分的に基づき、前記1つ以上のカスタマイズされたポリシーに従って、前記操縦者又は搭乗者に適応されるように前記車両を支援し又は自立的に運転するステップとを更に有してよい。
例17は、例16の方法であって、前記1つ以上のポリシーが、停止標識ポリシー、近接ポリシー、又は攻撃ポリシーを含み、前記操縦者又は搭乗者の前記1つ以上の個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つを前記1つ以上のポリシーに適用することが、前記操縦者又は搭乗者の前記1つ以上の個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つを前記停止標識ポリシー、前記近接ポリシー、又は前記攻撃ポリシーに適用して、前記操縦者又は搭乗者についての前記車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のために前記停止標識ポリシー、前記近接ポリシー、又は前記攻撃ポリシーをカスタマイズすることを含む、方法であってよい。
例18は、例16又は17の方法であって、第1の受信が、複数の搭乗者の複数の個別的な運転の好みを第1に受信することを含み、当該方法が、前記複数の搭乗者の対応する複数の個別的な運転の好みを組み合わせるステップを更に有し、適用することが、前記搭乗者の組み合わされた個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つを前記車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のための1つ以上のポリシーに適用して、前記搭乗者についての前記車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のために前記1つ以上のポリシーをカスタマイズすることを含む、方法であってよい。
例19は、車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のための方法であって、個別運転好み生成部によって、車両を運転している個人又は車両において運転されている個人と関連する複数のデータを受信するステップと、前記個別運転好み生成部によって、車両の操縦者又は搭乗者としての前記個人について、当該車両のコンピュータ化された支援又は自立運転に適用される1つ以上のポリシーのカスタマイズのために1つ以上の個別的な運転の好みを生成又は更新するステップとを有し、生成又は更新は、前記車両を運転している個人又は前記車両において運転されている個人と関連する前記受信されたデータに少なくとも部分的に基づく、方法であってよい。
例20は、例19の方法であって、ストレージデバイスにより前記個別的な運転の好みを記憶するステップと、前記ストレージデバイスによって、車両による個別的な運転の好みの要求に応答して、当該車両についての個別的な運転の好みを出力するステップとを更に有し、生成又は更新、記憶及び出力は、当該車両から遠く離れて実行される、方法であってよい。
例21は、コンピュータ支援又は自立運転システムによる複数の命令の実行に応答して、前記コンピュータ支援又は自立運転システムに、車両の操縦者又は搭乗者を識別する識別子を第1に受信するステップと、前記識別子を用いて、前記操縦者又は搭乗者の1つ以上の個別的な運転の好みを要求し又は取り出すステップと、前記操縦者又は搭乗者の前記1つ以上の個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つを前記車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のための1つ以上のポリシーに適用して、前記操縦者又は搭乗者についての前記車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のために前記1つ以上のポリシーをカスタマイズするステップとを実行させるよう構成された前記複数の命令を含む1つ以上のコンピュータ可読記憶媒体であってよい。前記コンピュータ支援又は自立運転システムは更に、前記1つ以上のカスタマイズされたポリシーのポリシーパラメータについての複数のデータを第2に受信するステップと、前記1つ以上のカスタマイズされたポリシーの前記ポリシーパラメータについての前記複数のデータに少なくとも部分的に基づき、前記1つ以上のカスタマイズされたポリシーに従って、前記操縦者又は搭乗者に適応されるように前記車両を支援し又は自立的に運転するステップとを実行させられてよい。
例22は、例21の1つ以上のコンピュータ可読記憶媒体であって、前記1つ以上のポリシーが、停止標識ポリシー、近接ポリシー、又は攻撃ポリシーを含み、前記操縦者又は搭乗者の前記1つ以上の個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つを前記1つ以上のポリシーに適用することが、前記操縦者又は搭乗者の前記1つ以上の個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つを前記停止標識ポリシー、前記近接ポリシー、又は前記攻撃ポリシーに適用して、前記操縦者又は搭乗者についての前記車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のために前記停止標識ポリシー、前記近接ポリシー、又は前記攻撃ポリシーをカスタマイズすることを含む、1つ以上のコンピュータ可読記憶媒体であってよい。
例23は、例21又は22の1つ以上のコンピュータ可読記憶媒体であって、第1の受信が、複数の搭乗者の複数の個別的な運転の好みを第1に受信することを含み、前記コンピュータ支援又は自立運転システムが更に、前記複数の搭乗者の対応する複数の個別的な運転の好みを組み合わせるステップを実行させられ、適用することが、前記搭乗者の組み合わされた個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つを前記車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のための1つ以上のポリシーに適用して、前記搭乗者についての前記車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のために前記1つ以上のポリシーをカスタマイズすることを含む、1つ以上のコンピュータ可読記憶媒体であってよい。
例24は、個別運転好み生成部による複数の命令の実行に応答して、前記個別運転好み生成部に、車両を運転している個人又は車両において運転されている個人と関連する複数のデータを受信するステップと、車両の操縦者又は搭乗者としての前記個人について、当該車両のコンピュータ化された支援又は自立運転に適用される1つ以上のポリシーのカスタマイズのために1つ以上の個別的な運転の好みを生成又は更新するステップとを実行させるよう構成され、生成又は更新が、前記車両を運転している個人又は前記車両において運転されている個人と関連する前記受信されたデータに少なくとも部分的に基づく、前記複数の命令を含む1つ以上のコンピュータ可読記憶媒体であってよい。
例25は、例24の1つ以上のコンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令が、実行に応答して、更に、ストレージデバイスにおける前記個別的な運転の好みのうちの記憶と、車両による個別的な運転の好みの要求に応答して当該車両についての個別的な運転の好みを前記ストレージデバイスから出力することとを引き起こし、生成又は更新、記憶及び出力が、当該車両から遠隔で実行される、1つ以上のコンピュータ可読記憶媒体であってよい。
例26は、車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のための装置であって、車両の操縦者又は搭乗者を識別する識別子を受信する手段と、前記識別子を用いて、前記操縦者又は搭乗者の1つ以上の個別的な運転の好みを要求し又は取り出す手段と、前記操縦者又は搭乗者の前記1つ以上の個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つを前記車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のための1つ以上のポリシーに適用して、前記操縦者又は搭乗者についての前記車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のために前記1つ以上のポリシーをカスタマイズする手段と、前記1つ以上のカスタマイズされたポリシーのポリシーパラメータについての複数のデータを受信する手段と、前記1つ以上のカスタマイズされたポリシーの前記ポリシーパラメータについての前記複数のデータに少なくとも部分的に基づき、前記1つ以上のカスタマイズされたポリシーに従って、前記操縦者又は搭乗者に適応されるように前記車両を支援し又は自立的に運転する手段とを有する装置であってよい。
例27は、例26の装置であって、前記1つ以上のポリシーが、停止標識ポリシー、近接ポリシー、又は攻撃ポリシーを含み、前記操縦者又は搭乗者の前記1つ以上の個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つを前記1つ以上のポリシーに適用する手段が、前記操縦者又は搭乗者の前記1つ以上の個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つを前記停止標識ポリシー、前記近接ポリシー、又は前記攻撃ポリシーに適用して、前記操縦者又は搭乗者についての前記車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のために前記停止標識ポリシー、前記近接ポリシー、又は前記攻撃ポリシーをカスタマイズする手段を含む、装置であってよい。
例28は、例26又は27の装置であって、前記受信する手段が、複数の搭乗者の複数の個別的な運転の好みを受信する手段を含み、当該装置が、前記複数の搭乗者の対応する複数の個別的な運転の好みを組み合わせる手段を更に有し、適用する手段が、前記搭乗者の組み合わされた個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つを前記車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のための1つ以上のポリシーに適用して、前記搭乗者についての前記車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のために前記1つ以上のポリシーをカスタマイズする手段を含む、装置であってよい。
例29は、車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のための装置であって、車両を運転している個人又は車両において運転されている個人と関連する複数のデータを受信する手段と、車両の操縦者又は搭乗者としての前記個人について、当該車両のコンピュータ化された支援又は自立運転に適用される1つ以上のポリシーのカスタマイズのために1つ以上の個別的な運転の好みを生成又は更新する手段とを有し、生成又は更新は、前記車両を運転している個人又は前記車両において運転されている個人と関連する前記受信されたデータに少なくとも部分的に基づく、装置であってよい。
例30は、例29の装置であって、前記個別的な運転の好みを記憶する手段と、車両による個別的な運転の好みの要求に応答して、当該車両についての個別的な運転の好みを出力する手段とを更に有し、前記生成する手段及び前記記憶する手段が、当該車両から遠隔に配置される、装置であってよい。
特定の実施形態が、説明のために、ここで図示及び記載されてきたが、同じ目的を達成すると考えられる多種多様な代替及び/又は同等の実施形態又は実施は、本開示の適用範囲から逸脱することなしに、図示及び記載された実施形態と取って代わってよい。本願は、ここで開示されている実施形態の如何なる適応又は変形もカバーするよう意図される。従って、ここで記載される実施形態は、特許請求の範囲によってのみ制限されることが明白に意図される。
本開示は、要素若しくは“第1の”要素又はその相当語句を挙げるが、かかる開示は、2つ以上の斯様な要素を必要とするでもなく除外するでもなく、1つ以上の斯様な要素を含む。更に、識別された要素についての序数標識(例えば、第1、第2又は第3)は、要素どうしを区別するために使用され、斯様な要素の必要とされる又は制限された数を示唆又は暗示するものではなく、更には、それらは、別段述べられない限りは、斯様な要素の特定の位置又は順序を示すものでもない。
[関連出願]
本願は、“Locality Adapted Computerized Assisted or Autonomous Driving of Vehicles”と題された、2013年8月22日付けで出願された国際特許出願第PCT/US2013/056207号と技術的に関係がある。
本願は、“Locality Adapted Computerized Assisted or Autonomous Driving of Vehicles”と題された、2013年8月22日付けで出願された国際特許出願第PCT/US2013/056207号と技術的に関係がある。
Claims (27)
- 車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のための装置であって、
1つ以上のプロセッサと、
前記1つ以上のプロセッサによって、
車両の操縦者又は搭乗者を識別する識別子を第1に受信し、
前記識別子を用いて、前記操縦者又は搭乗者の1つ以上の個別的な運転の好みを要求し又は取り出し、
前記操縦者又は搭乗者の前記1つ以上の個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つを前記車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のための1つ以上のポリシーに適用して、前記操縦者又は搭乗者についての前記車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のために前記1つ以上のポリシーをカスタマイズし、
前記1つ以上のカスタマイズされたポリシーのポリシーパラメータについての複数のデータを第2に受信し、
前記1つ以上のカスタマイズされたポリシーの前記ポリシーパラメータについての前記複数のデータに少なくとも部分的に基づき、前記1つ以上のカスタマイズされたポリシーに従って、前記操縦者又は搭乗者に適応されるように前記車両を支援し又は自立的に運転する
よう作動されるコンピュータ支援又は自立運転システムと
を有する装置。 - 要求又は取り出しは、前記1つ以上の個別的な運転の好みを遠隔のサーバに要求することを含み、
受信は、前記1つ以上の個別的な運転の好みを前記遠隔のサーバから受信することを含む、
請求項1に記載の装置。 - 前記1つ以上の個別的な運転の好みを記憶するよう前記コンピュータ支援又は自立運転システムと結合されるローカルストレージを更に有し、
要求又は取り出しは、前記1つ以上の個別的な運転の好みを前記ローカルストレージから取り出すことを含む、
請求項1に記載の装置。 - 前記1つ以上のポリシーは、停止標識ポリシー、近接ポリシー、又は攻撃ポリシーを含み、
前記操縦者又は搭乗者の前記1つ以上の個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つを前記1つ以上のポリシーに適用することは、前記操縦者又は搭乗者の前記1つ以上の個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つを前記停止標識ポリシー、前記近接ポリシー、又は前記攻撃ポリシーに適用して、前記操縦者又は搭乗者についての前記車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のために前記停止標識ポリシー、前記近接ポリシー、又は前記攻撃ポリシーをカスタマイズすることを含む、
請求項1乃至3のうちいずれか一項に記載の装置。 - 前記停止標識ポリシーは、停止標識で停止する場合に、減速率、前記停止標識からの停止距離、又は加速率を特定し、
前記操縦者又は搭乗者の前記1つ以上の個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つを前記停止標識ポリシーに適用することは、前記操縦者又は搭乗者の前記1つ以上の個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つを適用して、前記減速率、前記停止標識からの前記停止距離、又は前記加速率をカスタマイズすることを含む、
請求項4に記載の装置。 - 前記近接ポリシーは、前方において車両から保つべき距離の量を特定し、
前記操縦者又は搭乗者の前記1つ以上の個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つを前記近接ポリシーに適用することは、前記操縦者又は搭乗者の前記1つ以上の個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つを適用して、前記前方において車両から保つべき距離の量をカスタマイズすることを含む、
請求項4に記載の装置。 - 前記攻撃ポリシーは、前記車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のための攻撃のレベルを特定し、
前記操縦者又は搭乗者の前記1つ以上の個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つを前記攻撃ポリシーに適用することは、前記操縦者又は搭乗者の前記1つ以上の個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つを適用して、前記車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のための攻撃のレベルをカスタマイズすることを含む、
請求項4に記載の装置。 - 前記コンピュータ支援又は自立運転システムは、更に前記車両の現在位置を第3に受信し、
第2の受信は、前記現在位置の交通量、法執行、又は犯罪データを受信することを含み、
前記車両を支援し又は自立的に運転することは、前記カスタマイズされた停止標識、近接又は攻撃ポリシーと、前記現在位置の前記交通量、法執行、又は犯罪データとに部分的に基づき、前記車両を支援し又は自立的に運転することを含む、
請求項4に記載の装置。 - 前記コンピュータ支援又は自立運転システムは更に、時刻を決定し、
前記第2の受信は、前記時刻についての前記現在位置の前記交通量、法執行、又は犯罪データを受信する、
請求項8に記載の装置。 - 前記1つ以上のポリシーは、歩行者ポリシーを更に含み、
前記コンピュータ支援又は自立運転システムは、更に前記車両の現在位置を第3に受信し、
第2の受信は、前記車両の前記現在位置のリアルタイムの画像を受信することを含み、
前記コンピュータ支援又は自立運転システムは更に、1人以上の歩行者が前記現在位置に存在するかどうかを判定するよう前記リアルタイムの画像を処理する、
請求項4に記載の装置。 - 車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のための装置であって、
1つ以上のプロセッサと、
前記1つ以上のプロセッサによって、
車両を運転している個人又は車両において運転されている個人と関連する複数のデータを受信し、
車両の操縦者又は搭乗者としての前記個人について、当該車両のコンピュータ化された支援又は自立運転に適用される1つ以上のポリシーのカスタマイズのために1つ以上の個別的な運転の好みを生成又は更新する
よう作動される個別運転好み生成部と
を有し、
生成又は更新は、前記車両を運転している個人又は前記車両において運転されている個人と関連する前記受信されたデータに少なくとも部分的に基づく、装置。 - 車両を運転している個人又は車両において運転されている個人と関連する前記複数のデータは、車両シミュレータの前記個人の操作又は前記個人の運転手の操作の複数の事例から夫々収集される、
請求項11に記載の装置。 - 前記個別的な運転の好みを記憶するよう前記個別運転好み生成部と結合されるストレージを更に有し、
前記ストレージは、車両による個別的な運転の好みの要求に応答して、当該車両についての個別的な運転の好みを出力し、
前記個別運転好み生成部及び前記ストレージを有する前記装置は、当該車両から遠隔に位置する、
請求項11に記載の装置。 - 前記1つ以上のポリシーは、車両のコンピュータ化された支援又は自立運転に適用される停止標識ポリシー、近接ポリシー、又は攻撃ポリシーを含み、
前記1つ以上の個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つは、操縦者又は搭乗者としての前記個人についてのコンピュータ化された支援又は自立運転のために前記停止標識ポリシー、前記近接ポリシー、又は前記攻撃ポリシーをカスタマイズするために用いられる、
請求項11に記載の装置。 - 前記1つ以上のポリシーは、車両のコンピュータ化された支援又は自立運転の提供の間の、停止標識で停止するための減速率、前記停止標識からの停止距離、又は加速率を特定する停止標識ポリシーを有し、
前記1つ以上の個別的な運転の好みは、操縦者又は搭乗者としての前記個人についてのコンピュータ化された支援又は自立運転の提供の間の、停止標識で停止するための減速率、前記停止標識からの停止距離、又は加速率についての1つ以上の好みを含む、
請求項11に記載の装置。 - 車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のための方法であって、
コンピュータ支援又は自立運転システムによって、車両の操縦者又は搭乗者を識別する識別子を第1に受信するステップと、
前記コンピュータ支援又は自立運転システムによって、前記識別子を用いて、前記操縦者又は搭乗者の1つ以上の個別的な運転の好みを要求し又は取り出すステップと、
前記コンピュータ支援又は自立運転システムによって、前記操縦者又は搭乗者の前記1つ以上の個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つを前記車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のための1つ以上のポリシーに適用して、前記操縦者又は搭乗者についての前記車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のために前記1つ以上のポリシーをカスタマイズするステップと、
前記1つ以上のカスタマイズされたポリシーのポリシーパラメータについての複数のデータを第2に受信するステップと、
前記1つ以上のカスタマイズされたポリシーの前記ポリシーパラメータについての前記複数のデータに少なくとも部分的に基づき、前記1つ以上のカスタマイズされたポリシーに従って、前記操縦者又は搭乗者に適応されるように前記車両を支援し又は自立的に運転するステップと
を有する方法。 - 前記1つ以上のポリシーは、停止標識ポリシー、近接ポリシー、又は攻撃ポリシーを含み、
前記操縦者又は搭乗者の前記1つ以上の個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つを前記1つ以上のポリシーに適用することは、前記操縦者又は搭乗者の前記1つ以上の個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つを前記停止標識ポリシー、前記近接ポリシー、又は前記攻撃ポリシーに適用して、前記操縦者又は搭乗者についての前記車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のために前記停止標識ポリシー、前記近接ポリシー、又は前記攻撃ポリシーをカスタマイズすることを含む、
請求項16に記載の方法。 - 車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のための方法であって、
個別運転好み生成部によって、車両を運転している個人又は車両において運転されている個人と関連する複数のデータを受信するステップと、
前記個別運転好み生成部によって、車両の操縦者又は搭乗者としての前記個人について、当該車両のコンピュータ化された支援又は自立運転に適用される1つ以上のポリシーのカスタマイズのために1つ以上の個別的な運転の好みを生成又は更新するステップと
を有し、
生成又は更新は、前記車両を運転している個人又は前記車両において運転されている個人と関連する前記受信されたデータに少なくとも部分的に基づく、方法。 - ストレージデバイスにより、前記個別的な運転の好みを記憶するステップと、
前記ストレージデバイスによって、車両による個別的な運転の好みの要求に応答して、当該車両についての個別的な運転の好みを出力するステップと
を更に有し、
生成又は更新、記憶及び出力は、当該車両から遠く離れて実行される、
請求項18に記載の方法。 - コンピュータデバイスによる命令の複数の命令の実行に応答して、前記コンピュータデバイスに、請求項16又は17に記載の方法を実行させるよう構成される前記複数の命令を含むコンピュータプログラム。
- コンピュータデバイスによる命令の複数の命令の実行に応答して、前記コンピュータデバイスに、請求項18又は19に記載の方法を実行させるよう構成される前記複数の命令を含むコンピュータプログラム。
- 車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のための装置であって、
車両の操縦者又は搭乗者を識別する識別子を受信する手段と、
前記識別子を用いて、前記操縦者又は搭乗者の1つ以上の個別的な運転の好みを要求し又は取り出す手段と、
前記操縦者又は搭乗者の前記1つ以上の個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つを前記車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のための1つ以上のポリシーに適用して、前記操縦者又は搭乗者についての前記車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のために前記1つ以上のポリシーをカスタマイズする手段と、
前記1つ以上のカスタマイズされたポリシーのポリシーパラメータについての複数のデータを受信する手段と、
前記1つ以上のカスタマイズされたポリシーの前記ポリシーパラメータについての前記複数のデータに少なくとも部分的に基づき、前記1つ以上のカスタマイズされたポリシーに従って、前記操縦者又は搭乗者に適応されるように前記車両を支援し又は自立的に運転する手段と
を有する装置。 - 前記1つ以上のポリシーは、停止標識ポリシー、近接ポリシー、又は攻撃ポリシーを含み、
前記操縦者又は搭乗者の前記1つ以上の個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つを前記1つ以上のポリシーに適用する手段は、前記操縦者又は搭乗者の前記1つ以上の個別的な運転の好みのうちの少なくとも1つを前記停止標識ポリシー、前記近接ポリシー、又は前記攻撃ポリシーに適用して、前記操縦者又は搭乗者についての前記車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のために前記停止標識ポリシー、前記近接ポリシー、又は前記攻撃ポリシーをカスタマイズする手段を含む、
請求項22に記載の装置。 - 車両のコンピュータ化された支援又は自立運転のための装置であって、
車両を運転している個人又は車両において運転されている個人と関連する複数のデータを受信する手段と、
車両の操縦者又は搭乗者としての前記個人について、当該車両のコンピュータ化された支援又は自立運転に適用される1つ以上のポリシーのカスタマイズのために1つ以上の個別的な運転の好みを生成又は更新する手段と
を有し、
生成又は更新は、前記車両を運転している個人又は前記車両において運転されている個人と関連する前記受信されたデータに少なくとも部分的に基づく、装置。 - 前記個別的な運転の好みを記憶する手段と、
車両による個別的な運転の好みの要求に応答して、当該車両についての個別的な運転の好みを出力する手段と
を更に有し、
前記生成する手段及び前記記憶する手段は、当該車両から遠隔に配置される、
請求項24に記載の装置。 - 請求項20に記載のコンピュータプログラムを記憶しているコンピュータ可読記憶媒体。
- 請求項21に記載のコンピュータプログラムを記憶しているコンピュータ可読記憶媒体。
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/US2013/074459 WO2015088522A1 (en) | 2013-12-11 | 2013-12-11 | Individual driving preference adapted computerized assist or autonomous driving of vehicles |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2016536220A true JP2016536220A (ja) | 2016-11-24 |
Family
ID=53270353
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016550451A Pending JP2016536220A (ja) | 2013-12-11 | 2013-12-11 | 個別的な運転の好みに適応された車両のコンピュータ化された支援又は自立運転 |
Country Status (7)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US9610949B2 (ja) |
EP (1) | EP3079961B1 (ja) |
JP (1) | JP2016536220A (ja) |
KR (1) | KR101886672B1 (ja) |
CN (1) | CN105705395B (ja) |
MX (1) | MX356836B (ja) |
WO (1) | WO2015088522A1 (ja) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018220829A1 (ja) * | 2017-06-02 | 2018-12-06 | 本田技研工業株式会社 | ポリシー生成装置及び車両 |
KR20200019696A (ko) * | 2017-06-20 | 2020-02-24 | 누토노미 인크. | 자율 주행 능력들을 갖는 차량들에 대한 위험 처리 |
JP2020506838A (ja) * | 2017-01-12 | 2020-03-05 | モービルアイ ビジョン テクノロジーズ リミテッド | 車両の活動に基づくナビゲーション |
Families Citing this family (86)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10096038B2 (en) | 2007-05-10 | 2018-10-09 | Allstate Insurance Company | Road segment safety rating system |
US10157422B2 (en) | 2007-05-10 | 2018-12-18 | Allstate Insurance Company | Road segment safety rating |
US9932033B2 (en) | 2007-05-10 | 2018-04-03 | Allstate Insurance Company | Route risk mitigation |
US8606512B1 (en) | 2007-05-10 | 2013-12-10 | Allstate Insurance Company | Route risk mitigation |
US8819673B1 (en) | 2007-05-24 | 2014-08-26 | United Services Automobile Association (Usaa) | Systems and methods for java virtual machine management |
US20150166069A1 (en) * | 2013-12-18 | 2015-06-18 | Ford Global Technologies, Llc | Autonomous driving style learning |
US9390451B1 (en) | 2014-01-24 | 2016-07-12 | Allstate Insurance Company | Insurance system related to a vehicle-to-vehicle communication system |
US10096067B1 (en) | 2014-01-24 | 2018-10-09 | Allstate Insurance Company | Reward system related to a vehicle-to-vehicle communication system |
US9355423B1 (en) | 2014-01-24 | 2016-05-31 | Allstate Insurance Company | Reward system related to a vehicle-to-vehicle communication system |
US10783586B1 (en) | 2014-02-19 | 2020-09-22 | Allstate Insurance Company | Determining a property of an insurance policy based on the density of vehicles |
US9940676B1 (en) | 2014-02-19 | 2018-04-10 | Allstate Insurance Company | Insurance system for analysis of autonomous driving |
US10796369B1 (en) | 2014-02-19 | 2020-10-06 | Allstate Insurance Company | Determining a property of an insurance policy based on the level of autonomy of a vehicle |
US10803525B1 (en) | 2014-02-19 | 2020-10-13 | Allstate Insurance Company | Determining a property of an insurance policy based on the autonomous features of a vehicle |
US10783587B1 (en) * | 2014-02-19 | 2020-09-22 | Allstate Insurance Company | Determining a driver score based on the driver's response to autonomous features of a vehicle |
EP3114574A4 (en) * | 2014-03-03 | 2018-03-07 | Inrix, Inc. | Traffic obstruction detection |
EP3000651B1 (en) * | 2014-09-24 | 2018-02-21 | Volvo Car Corporation | A system and method for seat retraction during an autonomous driving mode |
JP6431594B2 (ja) * | 2015-03-31 | 2018-11-28 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 自動運転制御装置 |
US20180208209A1 (en) * | 2015-09-08 | 2018-07-26 | Apple Inc. | Comfort profiles |
US9610853B1 (en) * | 2015-09-24 | 2017-04-04 | Ford Global Technologies, Llc | Identification of acceptable vehicle charge stations |
DE102015218890A1 (de) * | 2015-09-30 | 2017-03-30 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren und Vorrichtung zum Generieren eines Ausgangsdatenstroms |
US10269075B2 (en) | 2016-02-02 | 2019-04-23 | Allstate Insurance Company | Subjective route risk mapping and mitigation |
US10035519B2 (en) * | 2016-03-15 | 2018-07-31 | GM Global Technology Operations LLC | System and method for autonomous vehicle driving behavior modification |
DE102016205152A1 (de) * | 2016-03-29 | 2017-10-05 | Avl List Gmbh | Fahrerassistenzsystem zum Unterstützen eines Fahrers beim Führen eines Fahrzeugs |
US10054944B2 (en) * | 2016-04-01 | 2018-08-21 | Jaguar Land Rover Limited | System and method for configuring autonomous vehicle responses based on a driver profile |
US10093252B2 (en) | 2016-04-01 | 2018-10-09 | Uber Technologies, Inc. | Transport facilitation system for configuring a service vehicle for a user |
AU2017241321A1 (en) * | 2016-04-01 | 2018-10-11 | Uber Technologies, Inc. | Transport facilitation system for configuring a service vehicle for a user |
WO2017210222A1 (en) * | 2016-05-30 | 2017-12-07 | Faraday&Future Inc. | Generating and fusing traffic scenarios for automated driving systems |
DE102016212055A1 (de) * | 2016-07-01 | 2018-01-04 | Continental Automotive Gmbh | System zum automatisierten Fahren eines Fahrzeugs |
US10559217B2 (en) | 2016-08-05 | 2020-02-11 | Intel Corporation | Methods and apparatus to develop in-vehicle experiences in simulated environments |
JP6663822B2 (ja) * | 2016-08-08 | 2020-03-13 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 自動運転装置 |
US10061314B2 (en) | 2016-08-15 | 2018-08-28 | Ford Global Technologies, Llc | Enhanced vehicle operation |
DE102016215528B4 (de) * | 2016-08-18 | 2019-07-04 | Volkswagen Aktiengesellschaft | Automatisiertes Betreiben eines Kraftfahrzeugs |
CN106364432A (zh) * | 2016-08-25 | 2017-02-01 | 乐视控股(北京)有限公司 | 一种车辆控制方法、装置和车辆 |
CN106428015B (zh) * | 2016-09-12 | 2019-07-19 | 惠州Tcl移动通信有限公司 | 一种智能行车辅助方法及装置 |
CN106184223A (zh) * | 2016-09-28 | 2016-12-07 | 北京新能源汽车股份有限公司 | 一种自动驾驶控制方法、装置及汽车 |
AU2016250506B1 (en) * | 2016-10-31 | 2017-09-28 | Uatc, Llc | Customizable vehicle security system |
US10726640B2 (en) * | 2016-11-15 | 2020-07-28 | At&T Mobility Ii Llc | Facilitation of smart communications hub to support driverless vehicles in 5G networks or other next generation networks |
US10523007B2 (en) | 2016-11-17 | 2019-12-31 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | Facility with decoupled adaptive sensor system |
US20180170392A1 (en) * | 2016-12-20 | 2018-06-21 | Baidu Usa Llc | Method and System to Recognize Individual Driving Preference for Autonomous Vehicles |
US10266182B2 (en) * | 2017-01-10 | 2019-04-23 | Ford Global Technologies, Llc | Autonomous-vehicle-control system and method incorporating occupant preferences |
US10288439B2 (en) | 2017-02-22 | 2019-05-14 | Robert D. Pedersen | Systems and methods using artificial intelligence for routing electric vehicles |
DE102017203838B4 (de) * | 2017-03-08 | 2022-03-17 | Audi Ag | Verfahren und System zur Umfelderfassung |
US10139831B2 (en) | 2017-03-17 | 2018-11-27 | Denso International America, Inc. | Vehicle system and vehicle controller for controlling vehicle |
KR20180106196A (ko) | 2017-03-17 | 2018-10-01 | 현대자동차주식회사 | 네비게이션의 성능 최적화 장치 및 방법 |
KR102406507B1 (ko) * | 2017-03-27 | 2022-06-10 | 현대자동차주식회사 | 딥러닝 기반 자율주행 차량 제어 장치, 그를 포함한 시스템 및 그 방법 |
US11087267B1 (en) | 2017-04-12 | 2021-08-10 | Wells Fargo Bank, N.A. | Configurable vehicle |
DE102017208646A1 (de) * | 2017-05-22 | 2018-11-22 | Audi Ag | Verfahren zum Betreiben eines Kraftfahrzeugs sowie ein Kraftfahrzeug |
US10538239B2 (en) | 2017-07-27 | 2020-01-21 | International Business Machines Corporation | Adapting driving based on a transported cargo |
JP6711329B2 (ja) * | 2017-08-09 | 2020-06-17 | トヨタ自動車株式会社 | 走行支援装置 |
KR101992416B1 (ko) | 2017-09-15 | 2019-06-24 | 엘지전자 주식회사 | 차량에 구비된 차량 제어 장치 및 차량의 제어방법 |
CN109808710A (zh) * | 2017-11-16 | 2019-05-28 | 宝沃汽车(中国)有限公司 | 车辆的控制方法、装置及具有其的车辆 |
US11273836B2 (en) * | 2017-12-18 | 2022-03-15 | Plusai, Inc. | Method and system for human-like driving lane planning in autonomous driving vehicles |
US11130497B2 (en) * | 2017-12-18 | 2021-09-28 | Plusai Limited | Method and system for ensemble vehicle control prediction in autonomous driving vehicles |
US20190185012A1 (en) * | 2017-12-18 | 2019-06-20 | PlusAI Corp | Method and system for personalized motion planning in autonomous driving vehicles |
CN107963082A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-04-27 | 通化市聚诚网络科技有限公司 | 一种车辆驾驶信息推送方法及装置 |
CN110027565B (zh) * | 2018-01-10 | 2022-05-24 | 奥迪股份公司 | 驾驶辅助***和方法 |
JP2019159829A (ja) * | 2018-03-13 | 2019-09-19 | 本田技研工業株式会社 | 車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム |
JP2019158646A (ja) | 2018-03-14 | 2019-09-19 | 本田技研工業株式会社 | 車両制御装置、車両制御方法、及びプログラム |
US11106211B2 (en) | 2018-04-02 | 2021-08-31 | Sony Group Corporation | Vision-based sample-efficient reinforcement learning framework for autonomous driving |
US20190315342A1 (en) * | 2018-04-13 | 2019-10-17 | GM Global Technology Operations LLC | Preference adjustment of autonomous vehicle performance dynamics |
CN108389418A (zh) * | 2018-04-27 | 2018-08-10 | 北京智行者科技有限公司 | 自动驾驶车辆的调度方法 |
US20190344797A1 (en) * | 2018-05-10 | 2019-11-14 | GM Global Technology Operations LLC | Method and system for customizing a driving behavior of an autonomous vehicle |
CN108891422B (zh) * | 2018-07-09 | 2020-04-24 | 深圳市易成自动驾驶技术有限公司 | 智能车辆的控制方法、装置及计算机可读存储介质 |
JP6978992B2 (ja) * | 2018-08-27 | 2021-12-08 | 日立Astemo株式会社 | 更新システム、電子制御装置 |
CN109445426A (zh) | 2018-09-06 | 2019-03-08 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 自动驾驶模式的切换方法、装置及可读存储介质 |
JP2020066390A (ja) * | 2018-10-26 | 2020-04-30 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 運転支援装置 |
US11046304B2 (en) * | 2018-11-12 | 2021-06-29 | Argo AI, LLC | Rider selectable ride comfort system for autonomous vehicle |
CN109866776A (zh) * | 2019-01-29 | 2019-06-11 | 青岛科技大学 | 适用于三车道复杂环境的驾驶偏好辨识方法、设备和介质 |
CN109808707B (zh) * | 2019-02-19 | 2020-12-08 | 武汉理工大学 | 一种基于随机模型预测的汽车转向控制方法及控制器 |
KR102095673B1 (ko) * | 2019-02-19 | 2020-04-24 | 한국기술교육대학교 산학협력단 | 실시간 운전성향 검출 장치 및 방법 |
CN109910902B (zh) * | 2019-02-28 | 2020-09-29 | 苏州工业园区职业技术学院 | 一种根据驾驶员驾驶习性的汽车智能驾驶*** |
CN110136466B (zh) * | 2019-05-29 | 2021-06-04 | 广州小鹏汽车科技有限公司 | 路况信息推送方法、***及车辆 |
EP3751465A1 (en) * | 2019-06-14 | 2020-12-16 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | Methods, apparatuses and computer programs for generating a reinforcement learning-based machine-learning model and for generating a control signal for operating a vehicle |
CN112389451A (zh) * | 2019-08-14 | 2021-02-23 | 大众汽车(中国)投资有限公司 | 用于提供个性化驾驶体验的方法、设备、介质以及车辆 |
US11643072B2 (en) * | 2019-09-27 | 2023-05-09 | Zoox, Inc. | Planning accommodations for particulate matter |
US11548520B2 (en) | 2019-10-11 | 2023-01-10 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Control of autonomous vehicles adaptive to user driving preferences |
US11640170B1 (en) | 2019-10-29 | 2023-05-02 | Zoox, Inc. | Identification of particulate matter in sensor data |
US11788852B2 (en) | 2019-11-28 | 2023-10-17 | Toyota Motor North America, Inc. | Sharing of transport user profile |
US11388582B2 (en) | 2019-11-28 | 2022-07-12 | Toyota Motor North America, Inc. | Providing media based on profile sharing |
US11420638B2 (en) * | 2020-01-09 | 2022-08-23 | GM Global Technology Operations LLC | System and method for learning driver preference and adapting lane centering controls to driver behavior |
CN111619576B (zh) * | 2020-06-03 | 2021-06-25 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种控制方法、装置、设备及存储介质 |
CN113799717A (zh) * | 2020-06-12 | 2021-12-17 | 广州汽车集团股份有限公司 | 一种疲劳驾驶缓解方法及其***、计算机可读存储介质 |
KR102462087B1 (ko) | 2020-11-10 | 2022-11-03 | (주) 이노시뮬레이션 | 운전자 성향을 반영한 시뮬레이션 장치 및 그의 동작방법 |
US12026729B1 (en) * | 2021-10-04 | 2024-07-02 | BlueOwl, LLC | Systems and methods for match evaluation based on change in telematics inferences via a telematics marketplace |
DE102021125744A1 (de) | 2021-10-05 | 2023-04-06 | Volkswagen Aktiengesellschaft | Computer-implementiertes Verfahren, Vorrichtung und Computerprogramm zum Steuern von ein oder mehreren Einstellungen eines Fahrzeugs |
EP4177125A1 (en) * | 2021-11-08 | 2023-05-10 | Volvo Car Corporation | Driver controlling system for a vehicle |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH03280110A (ja) * | 1990-03-29 | 1991-12-11 | Mazda Motor Corp | 自律走行車両の制御装置 |
JP2004034881A (ja) * | 2002-07-05 | 2004-02-05 | Honda Motor Co Ltd | 車両の走行制御装置 |
JP2007145169A (ja) * | 2005-11-28 | 2007-06-14 | Toyota Motor Corp | 車両の駆動力制御装置 |
JP2008132867A (ja) * | 2006-11-28 | 2008-06-12 | Hitachi Ltd | 衝突回避支援装置及びそれを搭載した車両 |
JP2008217429A (ja) * | 2007-03-05 | 2008-09-18 | Ntt Docomo Inc | 歩行者情報提供装置、歩行者情報提供システム、及び歩行者情報提供方法 |
JP2008265468A (ja) * | 2007-04-18 | 2008-11-06 | Nissan Motor Co Ltd | 走行支援装置 |
JP2009234442A (ja) * | 2008-03-27 | 2009-10-15 | Equos Research Co Ltd | 運転操作支援装置 |
JP2010146428A (ja) * | 2008-12-22 | 2010-07-01 | Nec Corp | 追従対象車検索システム、追従対象車検索方法および追従対象車検索用プログラム |
JP2010146174A (ja) * | 2008-12-17 | 2010-07-01 | Toyota Motor Corp | 運転支援装置 |
JP2013136381A (ja) * | 2013-03-25 | 2013-07-11 | Toyota Motor Corp | 車両制御装置、車両制御方法及び車両制御システム |
Family Cites Families (28)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE4209060C2 (de) * | 1992-03-20 | 1994-12-15 | Daimler Benz Ag | Verfahren zur Regelung des Abstandes zwischen fahrenden Kraftfahrzeugen |
DE19860248C1 (de) * | 1998-12-24 | 2000-03-16 | Daimler Chrysler Ag | Verfahren und Vorrichtung zur Klassifizierung der Fahrweise eines Fahrers in einem Kraftfahrzeug |
DE60121963T2 (de) * | 2001-10-15 | 2007-01-18 | Ford Global Technologies, LLC, Dearborn | Verfahren und Einrichtung zur Steuerung eines Fahrzeuges |
US8078338B2 (en) * | 2004-10-22 | 2011-12-13 | Irobot Corporation | System and method for behavior based control of an autonomous vehicle |
EP2245570B1 (en) * | 2007-12-31 | 2019-10-16 | Deep Science, LLC | System and method for remotely modifying vehicle operations |
US8335636B2 (en) * | 2007-12-31 | 2012-12-18 | The Invention Science Fund I, Llc | System and method for remotely modifying vehicle operations |
US7957892B2 (en) * | 2007-12-31 | 2011-06-07 | The Invention Science Fund I, Llc | Condition-sensitive exhaust control |
US8335635B2 (en) * | 2007-12-31 | 2012-12-18 | The Invention Science Fund I, Llc | System and method for operating a vehicle |
JP5332356B2 (ja) * | 2008-07-08 | 2013-11-06 | 日産自動車株式会社 | 車両用運転支援装置 |
US8260515B2 (en) * | 2008-07-24 | 2012-09-04 | GM Global Technology Operations LLC | Adaptive vehicle control system with driving style recognition |
US20100087987A1 (en) * | 2008-10-08 | 2010-04-08 | Gm Global Technoloogy Operations, Inc. | Apparatus and Method for Vehicle Driver Recognition and Customization Using Onboard Vehicle System Settings |
US8738228B2 (en) * | 2009-10-30 | 2014-05-27 | Ford Global Technologies, Llc | Vehicle and method of tuning performance of same |
MX2012005958A (es) * | 2009-11-24 | 2012-12-17 | Telogis Inc | Selección de ruta de vehiculo basado en el uso de energia. |
CN102892657B (zh) * | 2010-05-17 | 2015-12-16 | 丰田自动车株式会社 | 驾驶辅助装置 |
KR101170980B1 (ko) | 2010-07-15 | 2012-08-07 | 한국에너지기술연구원 | 혼류 임펠러의 구조 |
US8509982B2 (en) * | 2010-10-05 | 2013-08-13 | Google Inc. | Zone driving |
KR20120076011A (ko) * | 2010-12-29 | 2012-07-09 | 전자부품연구원 | 운전자의 운전패턴을 반영한 그린드라이브 경로 제공 장치 및 방법 |
JP5605439B2 (ja) * | 2011-01-12 | 2014-10-15 | トヨタ自動車株式会社 | 車両用情報処理システム |
DE102011012096A1 (de) * | 2011-02-23 | 2012-08-23 | GM Global Technology Operations LLC (n. d. Ges. d. Staates Delaware) | Verfahren zum Betreiben eines Fahrerassistenzsystems eines Kraftfahrzeugs und Fahrerassistenzsystems |
DE102011012793B4 (de) * | 2011-03-02 | 2023-05-04 | Volkswagen Ag | Fahrerassistenzverfahren und Fahrerassistenzsystem |
US20120310465A1 (en) | 2011-06-02 | 2012-12-06 | Harman International Industries, Incorporated | Vehicle nagivation system |
JP5983617B2 (ja) * | 2011-09-22 | 2016-09-06 | トヨタ自動車株式会社 | 運転支援装置 |
US9361271B2 (en) * | 2011-09-27 | 2016-06-07 | Wipro Limited | Systems and methods to enable eco-driving |
US9002612B2 (en) * | 2012-03-20 | 2015-04-07 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | Prediction of driver-specific cruise speed using dynamic modeling |
DE102013210941A1 (de) * | 2013-06-12 | 2014-12-18 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren und Vorrichtung zum Betreiben eines Fahrzeugs |
CN105683019B (zh) * | 2013-08-22 | 2020-02-07 | 英特尔公司 | 车辆的区域自适应计算机辅助或自动驾驶 |
US9475496B2 (en) * | 2013-11-22 | 2016-10-25 | Ford Global Technologies, Llc | Modified autonomous vehicle settings |
US9517771B2 (en) * | 2013-11-22 | 2016-12-13 | Ford Global Technologies, Llc | Autonomous vehicle modes |
-
2013
- 2013-12-11 MX MX2016005968A patent/MX356836B/es active IP Right Grant
- 2013-12-11 JP JP2016550451A patent/JP2016536220A/ja active Pending
- 2013-12-11 US US14/364,658 patent/US9610949B2/en active Active
- 2013-12-11 EP EP13899187.2A patent/EP3079961B1/en active Active
- 2013-12-11 CN CN201380080877.XA patent/CN105705395B/zh active Active
- 2013-12-11 KR KR1020167012237A patent/KR101886672B1/ko active IP Right Grant
- 2013-12-11 WO PCT/US2013/074459 patent/WO2015088522A1/en active Application Filing
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH03280110A (ja) * | 1990-03-29 | 1991-12-11 | Mazda Motor Corp | 自律走行車両の制御装置 |
JP2004034881A (ja) * | 2002-07-05 | 2004-02-05 | Honda Motor Co Ltd | 車両の走行制御装置 |
JP2007145169A (ja) * | 2005-11-28 | 2007-06-14 | Toyota Motor Corp | 車両の駆動力制御装置 |
JP2008132867A (ja) * | 2006-11-28 | 2008-06-12 | Hitachi Ltd | 衝突回避支援装置及びそれを搭載した車両 |
JP2008217429A (ja) * | 2007-03-05 | 2008-09-18 | Ntt Docomo Inc | 歩行者情報提供装置、歩行者情報提供システム、及び歩行者情報提供方法 |
JP2008265468A (ja) * | 2007-04-18 | 2008-11-06 | Nissan Motor Co Ltd | 走行支援装置 |
JP2009234442A (ja) * | 2008-03-27 | 2009-10-15 | Equos Research Co Ltd | 運転操作支援装置 |
JP2010146174A (ja) * | 2008-12-17 | 2010-07-01 | Toyota Motor Corp | 運転支援装置 |
JP2010146428A (ja) * | 2008-12-22 | 2010-07-01 | Nec Corp | 追従対象車検索システム、追従対象車検索方法および追従対象車検索用プログラム |
JP2013136381A (ja) * | 2013-03-25 | 2013-07-11 | Toyota Motor Corp | 車両制御装置、車両制御方法及び車両制御システム |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020506838A (ja) * | 2017-01-12 | 2020-03-05 | モービルアイ ビジョン テクノロジーズ リミテッド | 車両の活動に基づくナビゲーション |
JP7283680B2 (ja) | 2017-01-12 | 2023-05-30 | モービルアイ ビジョン テクノロジーズ リミテッド | 車両の活動に基づくナビゲーション |
WO2018220829A1 (ja) * | 2017-06-02 | 2018-12-06 | 本田技研工業株式会社 | ポリシー生成装置及び車両 |
JPWO2018220829A1 (ja) * | 2017-06-02 | 2020-04-16 | 本田技研工業株式会社 | ポリシー生成装置及び車両 |
KR20200019696A (ko) * | 2017-06-20 | 2020-02-24 | 누토노미 인크. | 자율 주행 능력들을 갖는 차량들에 대한 위험 처리 |
KR102387240B1 (ko) | 2017-06-20 | 2022-04-15 | 모셔널 에이디 엘엘씨 | 자율 주행 능력들을 갖는 차량들에 대한 위험 처리 |
KR20220050233A (ko) * | 2017-06-20 | 2022-04-22 | 모셔널 에이디 엘엘씨 | 자율 주행 능력들을 갖는 차량들에 대한 위험 처리 |
KR102628790B1 (ko) | 2017-06-20 | 2024-01-24 | 모셔널 에이디 엘엘씨 | 자율 주행 능력들을 갖는 차량들에 대한 위험 처리 |
US11897460B2 (en) | 2017-06-20 | 2024-02-13 | Motional Ad Llc | Risk processing for vehicles having autonomous driving capabilities |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN105705395A (zh) | 2016-06-22 |
US20150158486A1 (en) | 2015-06-11 |
EP3079961A4 (en) | 2017-08-23 |
CN105705395B (zh) | 2019-01-11 |
KR101886672B1 (ko) | 2018-08-09 |
US9610949B2 (en) | 2017-04-04 |
KR20160068899A (ko) | 2016-06-15 |
MX2016005968A (es) | 2016-07-15 |
EP3079961A1 (en) | 2016-10-19 |
EP3079961B1 (en) | 2021-08-18 |
WO2015088522A1 (en) | 2015-06-18 |
MX356836B (es) | 2018-06-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2016536220A (ja) | 個別的な運転の好みに適応された車両のコンピュータ化された支援又は自立運転 | |
KR101847500B1 (ko) | 차량의 지역 적응식 전산화된 보조형 또는 자율형 주행 | |
JP6684345B2 (ja) | 自律走行車の走行を決定するための周辺環境を構築する方法及びシステム | |
KR102078488B1 (ko) | 차량 주변의 컨텍스트에 기초하여 차량의 하나 이상의 궤적을 예측하는 방법 및 시스템 | |
US11590929B2 (en) | Systems and methods for performing commands in a vehicle using speech and image recognition | |
WO2018220829A1 (ja) | ポリシー生成装置及び車両 | |
US20230333842A1 (en) | Firmware update mechanism of a power distribution board | |
US20180208203A1 (en) | System, method and computer program product for braking control when approaching a traffic signal | |
JP2022076453A (ja) | 自律システムにおける経路決定のための安全デコンポジション | |
CN110509928B (zh) | 一种辅助驾驶方法、装置 | |
US20230294716A1 (en) | Filtering perception-related artifacts | |
JP2020166605A (ja) | 制御装置、制御方法及びプログラム | |
CN116767182A (zh) | 用于自主机器***和应用的基于感知的停车辅助 | |
JP2017523938A (ja) | 運転支援システム、および、そのようなシステムにおいて実装される方法 | |
US20230195958A1 (en) | Generating simulations based on real-world scenarios | |
US11904870B2 (en) | Configuration management system for autonomous vehicle software stack | |
US20230192130A1 (en) | System and method of using a machine learning model to aid a planning stack to choose a route | |
US20230182784A1 (en) | Machine-learning-based stuck detector for remote assistance | |
US11755312B2 (en) | Bootloader update | |
US20230185993A1 (en) | Configurable simulation test scenarios for autonomous vehicles | |
US12001175B2 (en) | Long tail lidar 3-D object detection improvement with targeted simulation data injection | |
US20230196731A1 (en) | System and method for two-stage object detection and classification | |
US20230242153A1 (en) | Customization and safety verification of autonomous vehicle driving behavior | |
US20230196728A1 (en) | Semantic segmentation based clustering | |
US20210302996A1 (en) | System and method for real-time lane validation |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20170411 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20170706 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20171205 |