JP2017202828A - 車両の速度を制御するための予測推定 - Google Patents

Abstract

【課題】車両の速度を制御するための予測推論の方法およびシステムを提供する。【解決手段】コンピューティングデバイスが、自動運転車両と同一の車線内で自動運転車両の前方を走行中の第１および第２の車両を特定するように構成されてもよい。コンピューティングデバイスは、自動運転車両が実質的に第１の車両の速度に達するであろう第１の車両の後方の第１の余裕距離および、第１の車両が実質的に第２の車両の速度に達するであろう第２の車両の後方の第２の余裕距離を決定するようにもまた構成されてもよい。コンピューティングデバイスは、第１および第２の余裕距離ならびに自動運転車両の速度に基づいて自動運転車両の速度を調節する距離を決定してから、その距離に基づいて自動運転車両の速度を調節するための命令を提供するようにさらに構成されてもよい。【選択図】図１

Description

関連出願の相互参照
本願は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる、２０１３年５月３日に出願された米国特許出願第１３／８８６，５６３号の優先権を主張するものである。

自動運転車両は様々なコンピューティングシステムを使用して、ある場所から別の場所への乗員の移送を支援する。いくつかの自動運転車両は、パイロット、ドライバー、または乗員などのオペレータからのなんらかの初期入力または継続的な入力を必要とすることがある。例えばオートパイロットシステムなどの他のシステムは、システムがすでに作動しているときにのみ使用されることがあり、これによって、オペレータは手動モード（車両の動きに対してオペレータが高度な制御を行使する）から自動運転モード（基本的に車両が自ら運転する）までの間のどこかの複数のモードに切り替えることができる。

本出願は、車両の速度を制御するための予測推論に関する実施形態を開示する。一態様では、本出願は方法について説明する。方法は、自動運転車両の前方を走行中の第１の車両を識別することを含んでよい。方法は、第１の車両の前方にある第２の車両を識別することも含んでもよく、第１および第２の車両は自動運転車両と実質的に同じ車線内を走行中である。方法は、自動運転車両が実質的に第１の車両の速度に達するであろう第１の車両後方の最小距離である第１の余裕距離を決定することもまた含んでもよい。方法は、第１の車両が実質的に第２の車両の速度に達するであろう第２の車両の後方の最小距離である第２の余裕距離を決定することもまた含んでもよい。方法は、第１および第２の余裕距離ならびに自動運転車両の速度に基づいて、自動運転車両の速度を調節すべき距離を決定することもまた含んでもよい。方法は、その距離に基づいて自動運転車両の速度を調節するための命令をコンピューティングデバイスによって提供することをさらに含んでもよい。

別の態様では、本出願はその中に実行可能な命令を保存する非一時的コンピュータ可読媒体について説明し、この命令はコンピューティングデバイスによって実行されるとコンピューティングデバイスに機能を実行させる。機能は、自動運転車両の前方を走行中の第１の車両を識別することを含んでもよい。機能は、第１の車両の前方にある第２の車両を識別することも含んでもよく、第１および第２の車両は自動運転車両と実質的に同じ車線内を走行している。機能は、自動運転車両が実質的に第１の車両の速度に達するであろう第１の車両後方の最小距離である第１の余裕距離を決定することもまた含んでもよい。機能は、第１の車両が実質的に第２の車両の速度に達するであろう第２の車両の後方の最小距離である第２の余裕距離を決定することもまた含んでもよい。機能は、第１および第２の余裕距離ならびに自動運転車両の速度に基づいて、自動運転車両の速度を調節すべき距離を決定することもまた含んでもよい。機能は、その距離に基づいて自動運転車両の速度を調節するための命令を提供することもさらに含んでもよい。

さらに別の態様では、本出願はシステムについて説明する。システムは、少なくとも１つのプロセッサを備えてもよい。システムは命令をその中に保存するメモリを備えてもよく、この命令は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されるとそのシステムに機能を実行させる。機能は自動運転車両の前方にある第１の物体を識別することを含んでもよい。機能は、第１の物体の前方にある第２の物体を識別することも含んでもよく、第１および第２の物体は自動運転車両と実質的に同じ車線内にある。機能は、自動運転車両が実質的に第１の物体の速度に達するであろう第１の物体後方の最小距離である第１の余裕距離を決定することもまた含んでもよい。機能は、第１の物体が実質的に第２の物体の速度に達するであろう第２の物体の後方の最小距離である第２の余裕距離を決定することもまた含んでもよい。機能は、第１および第２の余裕距離ならびに自動運転車両の速度に基づいて、自動運転車両の速度を調節すべき距離を決定することもまた含んでもよい。機能は、その距離に基づいて自動運転車両の速度を調節するための命令を提供することもさらに含んでもよい。

前述の概要は説明のみを目的とし、決して制限を意図するものではない。前述した説明目的の態様、実施形態、および特徴に加えて、図面および下記の詳細な説明の参照によって、さらなる態様、実施形態、および特徴が明らかになるであろう。

自動車の例の簡略化されたブロック線図である。 自動車の例を示す図である。 自動運転車両の速度を調節する方法例のフローチャートである。 自動運転車両の速度を調節すべき距離を決定することの例を示す図である。 交通管理物体が存在するときに自動運転車両の速度を調節すべき距離することの例を示す図である。 行程の道路における方法例の実施を示す図である。 コンピュータプログラムの概念的部分表示を示す概略図である。

下記の詳細な記載は、本開示のシステムおよび方法の様々な特徴および機能を添付の図面を参照しながら説明する。図において、別段の指示がない限り、同様の記号は同様のコンポーネントを識別する。本明細書に記載される説明的なシステムおよび方法の実施形態は、制限的であるとは意図されない。本開示のシステムおよび方法の一定の態様を様々な異なる構成に配置および組み合わせることが可能であり、そのすべてが本明細書で意図されることが容易に理解されるであろう。

行程の道路または経路上で運行している自動運転車両は、その自動運転車両の現在の速度の調節について決定するために、その自動運転車両の環境内の物体を識別するように構成されてもよい。物体は、他の車両、交通管理物体、またはその他のタイプの物体であることができる。いくつかの例では、識別された物体はそれぞれ独立に考慮されてもよく、その物体の現在の速度、加速度、および車両までの有効範囲などのそれぞれの特性を使用して、自動運転車両の速度の調整値が決定されてもよい。

ただし他の例では、自動運転車両、または自動運転車両に関連するコンピューティングデバイスは、識別された物体の挙動を物体の特性および周囲環境の状態（例えば、交通、雨、路上の氷など）に基づいて予測するように構成されてもよく、物体は、互いの挙動に依存して、すべてまとめて考慮されてもよい。次に、自動運転車両はその速度を物体の予測された挙動に基づいて調節することができる。言い換えると、自動運転車両は、物体の予測された挙動に基づいて、どのような定常状態にその車両を調節する必要があるか（例えば、加速、減速、または停止）を決定することができる。その他の特性または要因もまた自動運転車両の速度を決定するために考慮されてもよく、それらは、行程の道路または車線における自動運転車両の横方向の位置、道路の曲率、静的および動的な物体の近接度などである。

予測的速度制御の１つの例では、自動運転車両の速度を調節するように構成されたコンピューティングデバイスが、車両の前方の複数の物体を識別してもよい。物体は、例えば、自動運転車両と同一の車線内で自動運転車両の前方を走行中の、トラック、自転車、および自動二輪車などの他の車両を含んでもよい。物体は、歩行者、停止標識、料金所、樹木、ガードレールなどの、その他のタイプの静的または動的な物体もまた含んでもよい。コンピューティングデバイスは、物体を識別したときに、物体の速度、加速度、サイズ、重量、走行方向、ならびに縦方向および横方向の速度などの各物体の特性を推定するように構成されてもよい。

物体を識別した後、コンピューティングデバイスは、自動運転車両と自動運転車両から最も遠くにある特定された物体との間の各物体について、余裕距離を決定してもよい。例えば、コンピューティングデバイスが車両前方の第１および第２の物体を識別し、第２の物体が第１の物体よりも自動運転車両から遠い距離にある場合、コンピューティングデバイスは、自動運転車両が第１の物体の速度に実質的に達するであろう第１の余裕距離を決定してもよく、第１の物体が第２の物体の速度に実質的に達するであろう第２の余裕距離もまた決定してもよい。余裕距離は、識別された物体の速度に基づいてもよい。いくつかの例では、余裕距離は、識別された物体の他の特性にもまた基づいてもよい。

自動運転車両の余裕距離および速度に基づいて、コンピューティングデバイスは次に、自動運転車両の速度を調節すべき距離を決定してもよい。その距離は、物体および自動運転車両の他の特性の関数、ならびに任意の所定の（例えば、較正された）定数であってもよい。コンピューティングデバイスは、次に、その距離に基づいて自動運転車両の速度を調節する命令を提供するように構成されてもよい。

いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイスが自動運転車両の前方の物体のうち少なくとも１つの速度の変化を検出する前に、命令が提供されてもよい。そのように、自動運転車両は、物体のうち少なくとも１つの速度の変化の推定に基づいて、そのような変化が発生するより前に速度を調節してもよい。そのような物体（複数可）の速度の変化は、様々な実施形態において異なる方法で評価されてもよい。例えば、速度の変化は、所与の閾値を超える物体（複数可）の速度によって示されてもよい。その他の例もまた、考え得る。

コンピューティングデバイスは、自動運転車両の速度を調節するための命令を提供することに加えて、自動運転車両の操舵角を修正する命令を提供して、自動運転車両を所与の軌道に追従させ、かつ／または、自動運転車両の近傍の物体（例えば、道路の隣接車線内の乗用車）との横方向および縦方向の安全な距離を維持させるように構成されてもよい。コンピューティングデバイスはまた、人間的な挙動を模倣するための発見的方法を実施して距離を決定し、それに従って自動運転車両の速度を調節する（さらに可能であれば、自動運転車両の舵取り／軌道を調節するなど、他の方法で自動運転車両を制御する）ように構成されてもよい。

車両制御システムの例は自動車に実装されるか、または自動車の形をとってもよい。あるいは、車両制御システムはその他の車両に実装されるか、またはそれらの車両の形をとってもよく、それらの車両は、乗用車、トラック、自動二輪車、バス、船、飛行機、ヘリコプター、芝刈り機、レクリエーション用車両、遊園地車両、農業機器、建設機器、路面電車、ゴルフカート、列車、およびトロリーなどである。その他の車両もまた、考え得る。

さらに、あるシステム例はプログラム命令をその中に保存する非一時的コンピュータ可読媒体の形をとってもよく、プログラム命令は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると本明細書に記載される機能を提供する。例として、システムはまた、そのようなプログラム命令をそこに保存するそのような非一時的コンピュータ可読媒体を含む自動車または自動車のサブシステムの形をとってもよい。

ここで図を参照すると、図１は、例示的実施形態による、自動車の例１００の簡略化されたブロック図である。自動車１００に結合される、または含まれるコンポーネントには、推進システム１０２、センサシステム１０４、制御システム１０６、周辺機器１０８、電源１１０、コンピューティングデバイス１１１、およびユーザインタフェース１１２が含まれる。コンピューティングデバイス１１１は、プロセッサ１１３およびメモリ１１４を含んでもよい。コンピューティングデバイス１１１は、自動車１００のコントローラまたはそのコントローラの一部でもよい。メモリ１１４はプロセッサ１１３によって実行可能な命令１１５を含んでもよく、地図データ１１６をも含んでもよい。自動車１００のコンポーネントは、相互に、および／またはそれぞれのシステムに結合された他のコンポーネントとの間で接続されて動作するように構成されてもよい。例えば、電源１１０は自動車１００のすべてのコンポーネントに電力を供給してもよい。コンピューティングデバイス１１１は、推進システム１０２、センサシステム１０４、制御システム１０６、および周辺機器１０８から情報を受信し、それらのシステムを制御するように構成されてもよい。コンピューティングデバイス１１１は、ユーザインタフェース１１２上に画像の表示を生成し、ユーザインタフェース１１２から入力を受け取るように構成されてもよい。

その他の例では、自動車１００は、より多くの、より少ない、または異なるシステムを含んでもよく、各システムは、より多くの、より少ない、または異なるコンポーネントを含んでもよい。加えて、図示されているシステムおよびコンポーネントは、様々な方法で組み合わされてもよいし、分割されてもよい。

推進システム１０２は自動車１００に動力運動を提供するように構成されてもよい。図示されるように、推進システム１０２はエンジン／モータ１１８、エネルギー源１２０、トランスミッション１２２、およびホイール／タイヤ１２４を含む。

エンジン／モータ１１８は、内燃エンジン、電気モータ、蒸気エンジン、およびスターリングエンジンの任意の組み合わせであってもよいし、そのような組み合わせを含んでもよい。その他のモータおよびエンジンも考え得る。いくつかの例では、推進システム１０２は、複数のタイプのエンジンおよび／またはモータを含むこともできる。例えば、ガソリン−電気ハイブリッド車は、ガソリンエンジンおよび電気モータを含むこともできる。その他の例も考え得る。

エネルギー源１２０は、エンジン／モータ１１８に全体的または部分的に動力を供給するエネルギー源であってもよい。つまり、エンジン／モータ１１８は、エネルギー源１２０を機械エネルギーに変換するように構成されてもよい。エネルギー源１２０の例には、ガソリン、ディーゼル、その他の石油系燃料、プロパン、その他の圧縮ガス系燃料、エタノール、ソーラーパネル、バッテリー、およびその他の電力源が含まれる。加えて、またはあるいは、エネルギー源（複数可）１２０は燃料タンク、バッテリー、キャパシタ、および／または、フライホイールの任意の組み合わせを含むこともできる。いくつかの例では、エネルギー源１２０は自動車１００のその他のシステムにもエネルギーを供給してもよい。

トランスミッション１２２は、エンジン／モータ１１８からホイール／タイヤ１２４へ機械的動力を伝えるように構成されてもよい。この目的のために、トランスミッション１２２は、ギアボックス、クラッチ、差動装置、ドライブシャフト、および／またはその他の要素を含んでもよい。トランスミッション１２２がドライブシャフトを含む例では、ドライブシャフトは、ホイール／タイヤ１２４に結合されるように構成された１つまたは複数の車軸を含むこともできる。

自動車１００のホイール／タイヤ１２４は、一輪、二輪／自動二輪、三輪、または乗用車／トラックの四輪形式を含む、様々な形式に構成されることもできる。６つ以上の車輪を含むものなどの、その他のホイール／タイヤ形式もまた考え得る。自動車１００のホイール／タイヤ１２４は、他のホイール／タイヤ１２４に対して差動して回転するように構成されてもよい。いくつかの例では、ホイール／タイヤ１２４は、トランスミッション１２２に固定的に取り付けられた少なくとも１つのホイールおよび、そのホイールのリムに結合された少なくとも１つのタイヤを含んでもよく、そのタイヤが走行路面と接触することもできる。ホイール／タイヤ１２４は、金属とゴムの任意の組み合わせ、またはその他の材料の組み合わせを含んでもよい。

加えて、またはあるいは、推進システム１０２は図示されているもの以外のコンポーネントを含んでもよい。

センサシステム１０４は、自動車１００が置かれている環境に関する情報を検知するように構成されるいくつかのセンサを含んでもよい。図示されるように、センサシステムのセンサには、全地球測位システム（ＧＰＳ）モジュール１２６、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）１２８、無線探知および測距（レーダー、ＲＡＤＡＲ）ユニット１３０、レーザー距離計および／または光検知および測距（ライダー、ＬＩＤＡＲ）ユニット１３２、カメラ１３４、ならびに、センサの位置および／または向きを修正するように構成されたアクチュエータ１３６が含まれる。センサシステム１０４は、例えば、自動車１００の内部システムを監視するセンサ（例えば、Ｏ2モニタ、燃料計、エンジン油温計など）などの付加的なセンサも含んでもよい。その他のセンサも考え得る。

ＧＰＳモジュール１２６は、自動車１００の地理位置を推定するように構成された任意のセンサでもよい。この目的のために、ＧＰＳモジュール１２６は、地球に対する自動車１００の位置を衛星ベースの測位データに基づいて推定するように構成されたトランシーバを含んでもよい。一例では、コンピューティングデバイス１１１はＧＰＳモジュール１２６を地図データ１１６と併用して、自動車１００が走行しているであろう道路の車線境界の位置を推定するように構成されてもよい。ＧＰＳモジュール１２６は他の形式をとってもよい。

ＩＭＵ１２８は、自動車１００の位置および向きの変化を慣性加速度に基づいて検知するように構成されたセンサの任意の組み合わせであってもよい。いくつかの例では、センサの組み合わせは、例えば、加速度計とジャイロスコープを含んでもよい。センサのその他の組み合わせも考え得る。

レーダーユニット１３０は、電波を使用して物体の距離、高度、方向、または速度などの物体の特性を判断するように構成され得る物体検出システムと見なされてもよい。レーダーユニット１３０は電波またはマイクロ波のパルスを送信するように構成されてもよく、電波またはマイクロ波は波の進路内にある任意の物体から跳ね返ってもよい。物体は波のエネルギーの一部を受信器（例えば、皿状反射器またはアンテナ）に返すことがあり、受信器もレーダーユニット１３０の一部であってもよい。レーダーユニット１３０は、受信した信号（物体から跳ね返った）にデジタル信号処理を行うように構成されてもよいし、物体を識別するように構成されてもよい。

レーダーに類似したその他のシステムが、電気磁気領域のその他の部分に使用されてきた。その一例がライダー（光検知および測距）であり、電波ではなくレーザーからの可視光を使用するように構成されてもよい。

ライダーユニット１３２は、自動車１００の置かれた環境内の物体を光を使用して検知または検出するように構成されたセンサを含んでもよい。一般に、ライダーは、目標を光で照らすことによって目標への距離、またはその他の目標の特性を測定できる光学的遠隔検知技術である。一例として、ライダーユニット１３２は、レーザーパルスを放射するように構成されたレーザー源および／またはレーザースキャナおよび、レーザーパルスの反射を受け取るように構成された検出器を含んでもよい。例えば、ライダーユニット１３２は、回転するミラーによって反射されるレーザー距離計を含んでもよく、次に、１次元または２次元にデジタル化された場面を周回して、指定された角度インターバルで距離測定値を収集しながらレーザーが走査される。複数の例では、ライダーユニット１３２は光（例えばレーザー）源、スキャナおよび光学装置、光検出器および受信電子機器、ならびに、測位およびナビゲーションシステムなどのコンポーネントを含んでもよい。

一例では、ライダーユニット１３２は紫外線（ＵＶ）、可視光または赤外線を使用して物体を撮像するように構成されてもよく、非金属の物体を含む広範囲の目標に使用することができる。一例では、狭帯域レーザー光を使用して物体の物理的な特徴を高解像度でマッピングすることができる。

複数の例では、約１０マイクロメートル（赤外線）から約２５０ｎｍ（ＵＶ）の範囲の波長を使用することもできる。通常、光は後方散乱を介して反射される。レイリー散乱、ミー散乱、およびラマン散乱、ならびに蛍光発光などの様々なタイプの散乱が様々なライダー適用例に使用されている。様々な種類の後方散乱に基づいて、ライダーはそれぞれ、例として、レイリーライダー、ミーライダー、ラマンライダーおよび、Ｎａ／Ｆｅ／Ｋ蛍光ライダーと呼ばれる。波長の適切な組み合わせによって、例えば、反射された信号の強度の波長に依存した変化を探すことによる物体の遠隔マッピングが可能になる。

走査型と非走査型のライダーシステムの両方を使用して３次元（３Ｄ）撮像を行うことができる。「３Ｄゲーテッドビューイングレーザーレーダー」は、パルスレーザーおよび高速ゲートカメラを適用する非走査型レーザー測距システムの一例である。ライダーの撮像は、高速検出器のアレイと、通常シングルチップ上に構築されるＣＭＯＳ（相補型金属酸化膜半導体）およびハイブリッドＣＭＯＳ／ＣＣＤ（電荷結合素子）の製造技法を使用した変調感知型検出器のアレイとを使用しても行うことができる。これらのデバイスでは、各画素は復調または高速ゲート動作によってローカルに処理されて、カメラからの画像を表現できるようにアレイを処理することができる。この技法を使用して同時に数千画素を取得して、ライダーユニット１３２によって検出される物体または場面を表現する３Ｄ点群が作成されてもよい。

点群は、３Ｄ座標系内の頂点のセットを含んでもよい。これらの頂点は、例えばＸ、Ｙ、Ｚの座標によって定められてもよく、ある物体の外部表面を表してもよい。ライダーユニット１３２は、物体表面の多数の点を測定することによって点群を作成するように構成されてもよく、点群をデータファイルとして出力してもよい。ライダーユニット１３２による物体の３Ｄ操作処理の結果、点群を使用して物体を識別および視覚化することができる。

一例では、点群を直接レンダリングして物体を視覚化することができる。別の例では、点群を表面再現と呼ばれることのある処理を通して多角形または三角形のメッシュモデルに変換してもよい。点群を３Ｄ表面に変換するための技術の例には、ドロネー三角形分割、アルファシェイプ、ボールピボッティングなどが含まれる。これらの技法は、点群の既存の頂点にわたって三角形のネットワークを構築することを含む。その他の技法の例には、点群を体積距離場に変換して、マーチングキューブアルゴリズムによって定められた潜在的な面（ｉｍｐｌｉｃｉｔ ｓｕｒｆａｃｅ）を再構築することを含んでもよい。

カメラ１３４は、自動車１００の置かれた環境の画像を撮影するように構成された任意のカメラ（例えば、スチルカメラ、ビデオカメラなど）でもよい。この目的のために、カメラは可視光を検出するように構成されてもよいし、または、赤外線または紫外線などのスペクトルの他の部分からの光を検出するように構成されてもよい。その他のタイプのカメラもまた、考え得る。カメラ１３４は２次元検出器であってもよいし、または、３次元空間距離を有してもよい。いくつかの例では、カメラ１３４は、例えば、カメラ１３４から環境内の複数の点までの距離を示す２次元画像を生成するように構成された距離検出器でもよい。この目的のために、カメラ１３４は１つまたは複数の距離検出技法を使用してもよい。例えば、カメラ１３４は構造化光技法を使用するように構成されてもよく、この技法では、グリッドパターンまたはチェッカーボードパターンなどの所定の光パターンを有する環境において自動車１００が物体を照らし、カメラ１３４を使用して物体からの所定の光パターンの反射を検出する。自動車１００は、反射した光パターンの歪みに基づいて、物体上の点への距離を決定するように構成されてもよい。所定の光パターンは、赤外線または別の波長の光を含んでもよい。

アクチュエータ１３６は、例えば、センサの位置および／または向きを修正するように構成されてもよい。

センサシステム１０４は、加えて、または、あるいは、図示されているもの以外のコンポーネントを含んでもよい。

制御システム１０６は、自動車１００およびそのコンポーネントの動作を制御するように構成されてもよい。この目的のために、制御システム１０６は、ステアリングユニット１３８、スロットル１４０、ブレーキユニット１４２、センサフュージョンアルゴリズム１４４、コンピュータビジョンシステム１４６、ナビゲーションまたは経路設定システム１４８、および障害物回避システム１５０を含んでもよい。

ステアリングユニット１３８は、自動車１００の方位または方向を調節するように構成された機構の任意の組み合わせであってもよい。

スロットル１４０は、エンジン／モータ１１８の動作速度および加速度を制御し、その結果、自動車１００の速度および加速度を制御するように構成された機構の任意の組み合わせであってもよい。

ブレーキユニット１４２は、自動車１００を減速させるように構成された機構の任意の組み合わせであってもよい。例えば、ブレーキユニット１４２は摩擦を使用してホイール／タイヤ１２４を低速化してもよい。別の例として、ブレーキユニット１４２は回生式に構成され、ホイール／タイヤ１２４の運動エネルギーを電流に変換してもよい。ブレーキユニット１４２はその他の形をとることもまた、考え得る。

センサフュージョンアルゴリズム１４４は、例えば、コンピューティングデバイス１１１によって実行可能なアルゴリズム（または、アルゴリズムを保存したコンピュータプログラム製品）を含んでもよい。センサフュージョンアルゴリズム１４４は、センサシステム１０４からのデータを入力として受け取るように構成されてもよい。データは、例えば、センサシステム１０４のセンサで検知された情報を表すデータを含んでもよい。センサフュージョンアルゴリズム１４４は、例えば、カルマンフィルタ、ベイジアンネットワーク、または別のアルゴリズムを含んでもよい。センサフュージョンアルゴリズム１４４は、例えば、自動車１００の置かれた環境内の個々の物体および／もしくは特徴の評価、特定の状況の評価、ならびに／または、特定の状況に基づいて起こり得る衝突の評価を含む様々なアセスメントを、センサシステム１０４からのデータに基づいて提供するようにさらに構成されてもよい。その他のアセスメントもまた考え得る。

コンピュータビジョンシステム１４６は、例えば車線情報、交通信号、および障害物などを含む、自動車１００の置かれた環境内の物体および／または特徴を識別するために、カメラ１３４によって撮影された画像を処理および分析するように構成された任意のシステムでもよい。この目的のために、コンピュータビジョンシステム１４６は物体認識アルゴリズム、運動からの構造復元（ＳＦＭ：Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｆｒｏｍ Ｍｏｔｉｏｎ）アルゴリズム、ビデオトラッキング、またはその他のコンピュータビジョン技法を使用してもよい。いくつかの例では、コンピュータビジョンシステム１４６は加えて、環境をマッピングし、物体を追跡し、物体の速度を推定するなどのように構成されてもよい。

ナビゲーションおよび経路設定のシステム１４８は、自動車１００のための運転経路を決定するように構成された任意のシステムであってもよい。ナビゲーションおよび経路設定のシステム１４８は加えて、自動車１００の運行中に運転経路を動的に更新するように構成されてもよい。いくつかの例では、ナビゲーションおよび経路設定のシステム１４８は、センサフュージョンアルゴリズム１４４、ＧＰＳモジュール１２６、および１つまたは複数のあらかじめ定められた地図からのデータを併せて自動車１００の運転経路を決定するように構成されてもよい。

障害物回避システム１５０は、自動車１００の置かれた環境内の障害物を識別し、評価し、回避またはその他の方法で障害物を切り抜けるように構成された任意のシステムでもよい。

制御システム１０６は、加えて、またはあるいは、図示されたもの以外のコンポーネントを含んでもよい。

周辺機器１０８は、自動車１００が外部センサ、他の自動車、および／またはユーザと対話することを可能にするように構成されてもよい。この目的のために、周辺機器１０８は、例えば、無線通信システム１５２、タッチスクリーン１５４、マイクロフォン１５６、および／またはスピーカ１５８を含んでもよい。

無線通信システム１５２は、１つまたは複数の他の自動車、センサ、または他の存在物に、直接または通信ネットワークを介して間接的に無線で結合されるように構成された任意のシステムでもよい。この目的のために、無線通信システム１５２は、他の自動車、センサ、または他の存在物との、直接またはエアインタフェースを通じた通信のためのアンテナおよびチップセットを含んでもよい。チップセットまたは無線通信システム１５２は、一般に、実現可能な無線通信のタイプ（例えば、プロトコル）の中でもとりわけ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＩＥＥＥ８０２．１１（あらゆるＩＥＥＥ８０２．１１改訂を含む）に記載される通信プロトコル、セルラー技術（ＧＳＭ（登録商標）、ＣＤＭＡ、ＵＭＴＳ、ＥＶ−ＤＯ、ＷｉＭＡＸ、ＬＴＥなど）、Ｚｉｇｂｅｅ、専用狭域通信（ＤＳＲＣ）、および、無線自動識別（ＲＦＩＤ）通信などのうち１つまたは複数に従って通信するようになされてもよい。無線通信システム１５２は、その他の形をとってもよい。

タッチスクリーン１５４は、自動車１００にコマンドを入力するためにユーザによって使用されてもよい。この目的のために、タッチスクリーン１５４は、実現可能な方式の中でもとりわけ、容量式検知、抵抗膜式検知、または表面弾性波処理を介してユーザの指の位置と動きのうち少なくとも１つを検知するように構成されてもよい。タッチスクリーン１５４は、タッチスクリーン表面に平行の方向もしくは同一面、タッチスクリーン表面に垂直な方向、またはその両方での指の動きを検知することができてもよいし、またタッチスクリーン表面に加えられる圧力のレベルを検知することができてもよい。タッチスクリーン１５４は、半透明または透明の１つまたは複数の絶縁層、および、半透明または透明の１つまたは複数の導電層から形成されていてもよい。タッチスクリーン１５４は、その他の形をとってもよい。

マイクロフォン１５６は、自動車１００のユーザから音声（例えば、ボイスコマンドまたはその他の音声入力）を受け取るように構成されてもよい。同様に、スピーカ１５８は、自動車１００のユーザに対して音声を出力するように構成されてもよい。

周辺機器１０８は、加えて、またはあるいは、図示されているもの以外のコンポーネントを含んでもよい。

電源１１０は、自動車１００のコンポーネントの一部または全部に電力を供給するように構成されてもよい。この目的のために、電源１１０は、例えば、再充電可能なリチウムイオンバッテリーまたは鉛酸バッテリーを含んでもよい。いくつかの例では、１つまたは複数のバッテリーのバンクが電力を供給するように構成されることもできる。その他の電源材料および構成もまた、考え得る。いくつかの例では、いくつかの完全電気自動車でのように、電源１１０およびエネルギー源１２０が共に実装されてもよい。

コンピューティングデバイス１１１に含まれるプロセッサ１１３は、１つまたは複数の汎用プロセッサ、および／または、１つまたは複数の専用プロセッサ（例えば、画像プロセッサ、デジタル信号プロセッサなど）を備えてもよい。プロセッサ１１３が複数のプロセッサを含む場合は、そのような複数のプロセッサは独立に、または協調して働いてもよい。コンピューティングデバイス１１１は、例えば、ユーザインタフェース１１２を通して受け取った入力に基づいて自動車１００の機能を制御するように構成されてもよい。

メモリ１１４もまた、１つまたは複数の揮発性ストレージコンポーネントおよび／または、光、磁気、および／もしくは有機ストレージなどの１つまたは複数の不揮発性ストレージコンポーネントを備えてもよく、メモリ１１４は全体的にまたは部分的にプロセッサ１１３に組み込まれてもよい。メモリ１１４は、本明細書に記載される機能または方法のいずれかを含む様々な自動車機能を実行するための、プロセッサ１１３によって実行可能な命令１１５（例えば、プログラムロジック）を包含してもよい。

自動車１００のコンポーネントは、それぞれのシステムの内部および／または外部の他のコンポーネントと相互接続された様式で動作するように構成され得る。この目的のために、自動車１００のコンポーネントおよびシステムは、システムバス、ネットワーク、および／またはその他の通信機構（図示せず）によって通信可能に共に連結されてもよい。

さらに、コンポーネントおよびシステムはそれぞれ自動車１００内に組み込まれて示されているが、いくつかの例では、１つまたは複数のコンポーネントまたはシステムは、自動車１００に取り外し可能に取り付けられるか、その他の方法で有線または無線の接続を使用して結合（機械的または電気的に）されてもよい。

自動車１００は、図示されたものに加えて、またはそれらの代わりに１つまたは複数の要素を含んでもよい。例えば、自動車１００は１つまたは複数の追加のインタフェースおよび／または電源を含んでもよい。その他の追加コンポーネントもまた考え得る。これらの例では、メモリ１１４は、追加コンポーネントを制御するためおよび／または追加コンポーネントと通信するためにプロセッサ１１３によって実行可能な命令をさらに含んでもよい。

図２は、一実施形態による自動車の例２００を示す。特に、図２は、自動車２００の右側面図、前面図、背面図、および上面図を示す。自動車２００は図２には乗用車として示されているが、その他の例も可能である。例えば、自動車２００は、他の例の中でもとりわけ、トラック、バン、セミトレーラートラック、自動二輪車、ゴルフカート、オフロード車両、または農耕用車両を表すこともできる。図示されるように、自動車２００は第１のセンサユニット２０２、第２のセンサユニット２０４、第３のセンサユニット２０６、無線通信システム２０８、およびカメラ２１０を含む。

第１、第２、および第３のセンサユニット２０２〜２０６はそれぞれ、全地球測位システムセンサ、慣性測定ユニット、レーダーユニット、ライダーユニット、カメラ、車線検出センサ、および音響センサの任意の組み合わせを含んでもよい。その他のタイプのセンサもまた考え得る。

第１、第２、および第３のセンサユニット２０２は自動車２００の特定の場所に取り付けられて示されているが、いくつかの例では、センサユニット２０２は自動車２００の他の場所に、自動車２００の内側または外側のどちらに取り付けられてよい。さらに、３つのセンサユニットのみが示されているが、いくつかの例では、より多くの、またはより少ないセンサユニットが自動車２００に含まれてもよい。

いくつかの例では、第１、第２、および第３のセンサユニット２０２〜２０６のうち１つまたは複数は、センサを可動的に取り付けてもよい可動式マウントを１つまたは複数含んでもよい。可動式マウントは、例えば、回転台を含んでもよい。回転台に取り付けられたセンサは、センサが自動車２００の周囲の各方向から情報を取得できるように回転することもできる。あるいは、または加えて、可動式マウントは傾斜台を含んでもよい。傾斜台に取り付けられたセンサは、様々な角度から情報を取得できるように、特定範囲の角度および／または方位角の中で傾斜させることもできる。可動式マウントは、その他の形をとってもよい。

さらに、いくつかの例では、第１、第２、および第３のセンサユニット２０２〜２０６のうち１つまたは複数は、センサおよびまたは可動式マウントを動かすことによってセンサユニット内のセンサの位置および／または向きを調節するように構成された１つまたは複数のアクチュエータを含んでもよい。アクチュエータの例には、モータ、空圧式アクチュエータ、油圧ピストン、リレー、ソレノイド、および圧電アクチュエータが含まれる。その他のアクチュエータもまた考え得る。

無線通信システム２０８は、図１の無線通信システム１５２について前述したように、直接または通信ネットワークを介して無線で、１つまたは複数の他の自動車、センサ、または他の存在物に結合されるように構成された任意のシステムでもよい。無線通信システム２０８は自動車２００のルーフ上に置かれて示されているが、その他の例では無線通信システム２０８は全体的または部分的に他の場所に置かれることもできる。

カメラ２１０は、自動車２００が置かれた環境の画像を撮影するように構成された任意のカメラ（例えば、スチルカメラ、ビデオカメラなど）でもよい。この目的のために、カメラ２１０は図１のカメラ１３４について前述した任意の形をとってもよい。カメラ２１０は、自動車２００のフロントガラスの内側に取り付けられて示されているが、その他の例では自動車２００の他の場所に、自動車２００の内側または外側のどちらにでも取り付けられてもよい。

自動車２００は、図示されたものに加えて、またはそれらの代わりに１つまたは複数のコンポーネントを含んでもよい。

自動車２００の制御システムは、実現可能な複数の制御方略のうちの制御方略に従って自動車２００を制御するように構成されてもよい。制御システムは、自動車２００に（自動車２００に接触して、または離れて）結合された複数のセンサからの情報を受信し、その情報に基づいて方略（および関連する運転挙動）を修正し、修正された制御方略に従って自動車２００を制御するように構成されてもよい。制御システムは、センサから受信する情報を監視して継続的に運転状況を評価するようにさらに構成されてもよいし、運転状況の変化に基づいて制御方略および運転挙動を修正するようにもまた構成されてもよい。

図３は、車両の速度を調節するための方法の例３００のフローチャートである。方法３００は、ブロック３０２〜３０８のうち１つまたは複数によって示されるように、１つまたは複数の動作、機能、および行為を含んでもよい。ブロックは連続した順序で示されているが、いくつかの事例では、これらのブロックは並行して実行されてもよいし、および／または本明細書に記載された順序と異なる順序で実行されてもよい。また、所望の実装に基づいて、様々なブロックが組み合わされてブロックの数が少なくされてもよいし、ブロックが分割されてブロックが追加されてもよいし、および／または削除されてもよい。

加えて、このフローチャートは、方法３００ならびに本明細書に開示されるその他の処理および方法について、本実施形態の実現可能な一実装の機能および動作を示している。これに関して、各ブロックは、その処理内の特定の論理機能またはステップを実施するためにプロセッサによって実行可能な１つまたは複数の命令を含む、モジュール、セグメント、またはプログラムコードの一部を表してもよい。プログラムコードは、例えば、ディスクまたはハードドライブを含むストレージデバイスなどの任意のタイプのコンピュータ可読媒体またはメモリに保存されてもよい。コンピュータ可読媒体は、例えば、レジスタメモリ、プロセッサキャッシュ、およびランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）のようなデータを短期間保存するコンピュータ可読媒体などの非一時的コンピュータ可読媒体を含んでもよい。コンピュータ可読媒体はまた、例えば読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、光ディスクまたは磁気ディスク、コンパクトディスク読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）のような、補助的または永続的長期ストレージなどの非一時的媒体またはメモリを含んでもよい。コンピュータ可読媒体はまた、その他の任意の揮発性または不揮発性ストレージシステムであってもよい。コンピュータ可読媒体は、例えば、コンピュータ可読ストレージ媒体、有形ストレージデバイス、またはその他の工業製品と見なされてもよい。

加えて、図３の各ブロックは、方法３００ならびに本明細書に開示されるその他の処理および方法について、その処理内の特定の論理機能を実行するために配線された回路を表してもよい。例を示す目的で、図３に示される方法３００は、図１のコンピューティングデバイス１１１などのコンピューティングデバイスの例によって実施されるものとして説明される。方法３００はまた、自動運転車両によって実施され、コンピューティングデバイスが車両に搭載されるか、または、車載されないが車両と無線通信状態にあるものとして説明されることもできる。したがって、「コンピューティングデバイス」および「自動運転車両」は本明細書では同義に使用されてもよい。ただし、いくつかの例では、コンピューティングデバイスは自動運転または半自動運転モードの車両を制御するように構成されてもよい。その他のエンティティまたはエンティティの組み合わせが方法例３００の１つまたは複数のステップを実施できることを理解されたい。

ブロック３０２で、方法３００は自動運転車両の前方の第１の物体を識別することを含む。さらに、ブロック３０４で、方法は第１の物体の前方の第２の物体を識別することを含み、ここで第１および第２の物体は自動運転車両と実質的に同じ車線にある。ただし、自動運転車両の前方（または、実質的に目前）にあり、自動運転車両と実質的に同じ車線内にある物体を識別することに加えて、またはその代わりに、コンピューティングデバイスは、例えば自動運転車両の横（例えば、道路上の隣の車線）および／または自動運転車両の背後にある物体を含む、自動運転車両の環境内のその他の物体を識別するように構成されることもできることを理解されたい。

いくつかの例では、自動運転車両と第２の物体との間で、第１の物体に加えて、自動運転車両の前かつ第２の物体の後ろを走行中の複数の車両などのその他の物体がコンピューティングデバイスによって特定されてもよい。物体は、自動運転車両からの縦方向距離閾値の範囲内、および／または自動運転車両からの横方向距離閾値の範囲内であってもよい。例えば、行程の道路上で、自動運転車両は、自動運転車両の前にある、その車両と同じ車線内の他の車両または物体の挙動に基づいて速度を調節してもよい。さらに、自動運転車両は、近傍の車両が現在の車線から自動運転車両が走行している車線に移動したときに調節するなどのように、行程の道路上の隣の車線内にある車両または他の物体の挙動に基づいて速度を調節してもよい。いくつかのシナリオでは、自動運転車両の前または自動運転車両の後ろから所与の縦方向距離にある、同じ車線を走行中の車両に基づいて自動運転車両が速度を調節することは望ましいことがあるが、自動運転車両から横方向の同じ所与の距離にある物体（例えば、隣の車線よりも向こうの車線内の物体）の挙動に基づいて速度を調節することは望ましくないこともある。

いくつかの例では、第１の物体の前方にある第２の物体、および自動運転車両と第２の物体との間のその他の物体は、別の車両（例えば、乗用車、自転車など）を含んでもよい。その他の例では、第２の物体は、停止標識、信号灯、ロードコーン、路面マーカー、および道路境界柵などの交通管理物体を含んでもよい。さらに他の例では、第２の物体は次の交差点で通りを横断中の歩行者などの歩行者でもよい。その他の例もまた考え得る。

物体を識別することに加えて、コンピューティングデバイスは各物体のそれぞれの特性を判断するように構成されてもよい。例えば、コンピューティングデバイスは、物体のタイプを判断するか、または物体を分類する（例えば、乗用車かトラックか、乗用車か自動二輪車か、信号灯か歩行者かなど）ように構成されてもよい。さらに、コンピューティングデバイスは物体が動いているか静止しているかを判断することもできる。いくつかの例では、自動運転車両と第２の物体との間で識別される少なくとも１つの物体は動的（例えば、動いている）物体でもよい。

コンピューティングデバイスは、物体のサイズ（例えば、幅および長さ）および物体の重量を推定するように構成されてもよい。さらに、コンピューティングデバイスは、物体が自動運転車両に向かって来るのか車両から離れて行くのかなどの、物体の移動の方向を判断するように構成されてもよい。またさらに、コンピューティングデバイスは、物体のトランスミッションタイプ（例えば、マニュアルおよびオートマチック）および、物体がパーキング、ドライブ、バック、またはニュートラルのどのトランスミッションモードにあるかなどの物体のトランスミッションモードを判断するように構成されてもよい。またさらに、コンピューティングデバイスは、行程の道路または経路上のそれぞれの車線内での物体の位置、およびその物体が車線の境界にどれぐらい近いであろうかを判断するように構成されてもよい。いくつかの例では、コンピューティングデバイスは、自動運転車両に対する物体の相対的な縦方向速度および横方向速度を判断するように構成されてもよい。これらの特性は説明を目的とする例であり、その他の特性もまた判断され得る。

信号灯の色などの、交通管理物体の特性もまた判断されてもよい。いくつかの例では、車両の実質的に前にある物体（例えば、第２の物体）として赤色信号灯が特定されたとき、コンピューティングデバイスはその信号灯の先にある（例えば、自動運転車両から信号灯よりも遠く離れた）物体を無視するように構成されてもよい。同じ構成が、停止標識が特定されたシナリオに適用されてもよい。その他の例では、コンピューティングデバイスによって青色信号灯が特定されたとき、コンピューティングデバイスは青色信号灯を物体としては無視して、その結果、青色信号灯の存在に基づいて自動運転車両の速度が調節されないように構成されてもよい。さらに他の例では、コンピューティングデバイスによって黄色信号灯が特定されたとき、コンピューティングデバイスは、信号灯が赤または青であるかのように機能を実行するか、またはその他の機能を実行するように構成されてもよい。コンピューティングデバイスはまた、信号灯の色がいつ変化するかを検出するように構成されてもよい。

物体およびその物体の特性を識別するために、コンピューティングデバイスは自動運転車両に結合された複数のセンサおよびデバイスを使用するように構成されてもよい。例えば、図１のカメラ１３４または図２のカメラ２１０などのカメラ、あるいは、その他の任意の撮像デバイスが自動運転車両に結合されて、コンピューティングデバイスと通信状態にあってもよい。カメラは、行程の経路／道路、および行程の経路／道路の近傍の画像または動画を撮影するように構成されてもよい。コンピューティングデバイスはその画像または動画を受け取って、例えば画像処理技法を使用して、画像または動画内に描写された物体を識別するように構成されてもよい。コンピューティングデバイスは、例えば、画像の一部を物体のテンプレートと比較して物体を識別するように構成されてもよい。

別の例では、コンピューティングデバイスは、自動運転車両に結合されてコンピューティングデバイスとの通信状態にあるライダーデバイス（例えば、図１のライダーユニット１３２）から３次元（３Ｄ）点群を含んでもいるライダーに基づいた情報を受信するように構成されてもよい。３Ｄ点群は、ライダーデバイスから放射された光および、道路上または道路近傍の物体から反射した光に対応する点を含んでもよい。

図１のライダーユニット１３２について説明したように、ライダーデバイスの動作は、散乱した光の特性を測定して遠方の目標の距離および／またはその他の情報を得ることができる光学的遠隔検知技術を伴ってもよい。例えば、ライダーデバイスは、レーザーパルスを光線として放射し、光線を走査して２次元または３次元の距離行列を生成するように構成されてもよい。一例では、距離行列を使用して、パルスの送信と対応する反射信号との間の遅延時間を測定することによって、物体または面への距離が判断されてもよい。

複数の例で、ライダーデバイスは自動運転車両の周囲の環境を３次元で走査するように構成されてもよい。いくつかの例では、車両の完全な３６０°の視界を走査するために複数のライダーデバイスが車両に結合されてもよい。ライダーデバイスは、道路上および道路近傍でレーザーに当たった障害物または物体を表す点群データをコンピューティングデバイスに提供するように構成されてもよい。点は、ライダーデバイスによって、距離に加えて方位角および仰角で表されてもよく、それらは自動運転車両に付与されたローカル座標フレームに相対的な（Ｘ，Ｙ，Ｚ）点データに変換され得る。加えて、ライダーデバイスは、障害物から反射する光またはレーザーの強度値をコンピューティングデバイスに提供するように構成されてもよく、この値は所与の物体の表面のタイプを示すことがある。コンピューティングデバイスは、そのような情報に基づいて、物体と、物体のタイプ、サイズ、速度、及び物体が再帰反射面を有する交通標識であるかどうかなどの物体の特性とを特定するように構成されてもよい。

さらに別の例では、コンピューティングデバイスは、自動運転車両に結合されてコンピューティングデバイスとの通信状態にあるレーダーデバイス（例えば、図１のレーダーユニット１３０）から、物体の位置および特性に関連するレーダーに基づいた情報を受け取るように構成されてもよい。レーダーデバイスは、電波を放射して、道路上および道路近傍の物体の表面から反射して戻る放射された電波を受信するように構成されてもよい。受信された信号またはレーダーに基づいた情報は、例えば、所与の物体の寸法特性を示してもよいし、所与の物体が静止しているか動いているかを示してもよい。

さらに別の例では、コンピューティングデバイスは、信号灯、交通標識、ガードレールなどの道路上に永続的に設置された静止物を識別する地図情報へのアクセスを有するように構成されてもよい。地図情報はまた、定期的に更新されてもよいし、最近発生した事故およびその結果の残骸、または自動運転車両の近傍の交通に関する情報を含んでもよい。

一例では、コンピューティングデバイスは、撮像デバイス、ライダーデバイス、レーダーデバイスなどの複数の情報源から受け取った情報に基づいて、物体および物体の特性を検出および識別するように構成されてもよい。ただし、別の例では、コンピューティングデバイスは、複数の情報源のサブセットから受け取った情報に基づいて物体を識別するように構成されてもよい。例えば、撮像デバイスによって撮影された画像が撮像デバイスの故障に起因して不鮮明なことがあり、また別の例では、霧が理由で画像内の道路の詳細が不明瞭なこともある。これらの例では、コンピューティングデバイスは、ライダーユニットおよび／またはレーダーユニットから受け取った情報に基づいて物体を識別するように構成されてもよいし、撮像デバイスから受け取った情報を軽視するように構成されてもよい。

別の例では、自動運転車両は、なんらかの電気的雑音または妨害電波によってライダーデバイスおよび／またはレーダーデバイスが誤動作する道路部分を走行していることがある。コンピューティングデバイスは、この場合に、撮像デバイスから受け取った情報に基づいて物体を識別するように構成されてもよいし、ライダーユニットおよび／またはレーダーユニットから受け取った情報を軽視するように構成されてもよい。

一例では、コンピューティングデバイスは、道路の状況（例えば、霧、電子的妨害など）に基づいてこれらの情報源をランク付けするように構成されてもよい。ランキングは、物体を識別するためにどのデバイスに頼るべきか、またはどのデバイスをより重視すべきかを示してもよい。例として、道路上の一部に霧があるときには、ライダーデバイスおよびレーダーデバイスは画像ベースのデバイスより高くランク付けされ、ライダーおよび／またはレーダーデバイスから受け取った情報が、撮像デバイスから受け取った対応する情報よりも重視されてもよい。

コンピューティングデバイスはまた、自動運転車両に結合されたセンサおよびデバイスから、例えば自動運転車両のシステムおよびサブシステムの状況に関する情報を受け取るように構成されてもよい。さらに、コンピューティングデバイスは、運転状況および道路状況（例えば、雨、雪など）などの、自動運転車両の周囲環境に関連する情報を受け取るように構成されてもよい。例えば、車両前方の道路が凍結しているか濡れていることを示す情報によって、コンピューティングシステムが自動運転車両の速度調節値を修正してもよい。その他の例もまた考え得る。

ブロック３０６で、方法３００は第１の余裕距離を決定することを含み、第１の余裕距離は自動運転車両が実質的に第１の物体の速度に達するであろう第１の物体後方の最小距離である。さらに、ブロック３０８で、方法は第２の余裕距離を決定することを含み、第２の余裕距離は第１の物体が実質的に第２の物体の速度に達するであろう第２の物体後方の最小距離である。さらにまた、ブロック３１０で、方法は、第１および第２の余裕距離ならびに自動運転車両の速度に基づいて、自動運転車両の速度を調節すべき距離を決定することを含む。自動運転車両の環境内で、第１および第２の物体に加えてその他の物体が特定されたときに他の余裕距離も決定されることを理解されたい。

図４Ａは、余裕距離と、自動運転車両の速度を調節すべき距離とを決定するためのシナリオ例を示す。図示されるように、＋ｙ方向に走行中の自動運転車両４００（例えば、自動運転車両のコンピューティングデバイス）が、やはり＋ｙ方向に走行中で自動運転車両４００の実質的に前にある複数の物体４０２〜４０８を識別してもよい。複数の物体４０２〜４０８は、車両４０２などの自動運転車両４００の前方を走行中の物体と、自動運転車両４００と車両４０２との間にある、車両４０４、車両４０６、および車両４０８などの複数の物体とを含んでもよい。図示されるように、各車両は、その車両から自動運転車両４００への距離ｒ_i、その車両の速度／速さｖ_i、およびその車両の加速度（または減速度）ａ_iなどの、距離を決定するために使用できるそれぞれの特性を有してもよい。

自動運転車両４００はまた、自動運転車両４００の速度／速さｒ₀、および自動運転車両４００の加速度／減速度ａ₀などの、距離を決定するために使用できる特性を有してもよい。さらに、距離は、自動運転車両の縦方向の速度ｖ_LONG、および自動運転車両の横方向の速度ｖ_LATに基づいてもよい。いくつかの例では、距離が自動運転車両の速度（例えば、自動運転車両の現在の速度）に基づくことに加えて、距離が、他の特徴の中でもとりわけ、自動運転車両の移動の方向、サイズ、行程の経路上の位置、およびタイプを含む車両のその他の特徴にさらに基づいてもよい。

いくつかの例では、自動運転車両４００はまた、車両４０２〜４０８のそれぞれに対する余裕距離を決定してもよく、各余裕距離を使用して車両４０２〜４０８の挙動を予測して、その車両の後方で自動運転車両４００が速度を調節すべき距離を決定してもよい。各余裕距離は、ある車両の直後を追従する別の車両が所与の車両の速度に一致する（または実質的に一致する）、所与の車両の後ろの最小距離を表してもよい。余裕距離を決定することによって、自動車両４００は、いつ（つまり、最も近いか最も遠い物体からどれだけの距離で）速度を調節すべきか判断することができる。例えば、自動運転車両４００は、車両４０４が余裕距離ｂ₄で車両４０２の速度に一致し、車両４０６が余裕距離ｂ₃で車両４０４の速度に一致し、車両４０８が余裕距離ｂ₂で車両４０６の速度に一致するであろうと判断してもよい。車両４０８は自動運転車両４００に極めて近接しており、自動運転車両４００は車両４０８の速度に一致していると見なされ得るので、余裕距離ｂ₁はほぼゼロであることに留意されたい。さらに、車両４０２が減速し始めると自動運転車両４００がこの余裕距離を決定し、よって、自動運転車両４００と車両４０２との間の各車両に対する余裕距離を決定してもよく、自動運転車両４００は、より早期に（車両４０２からの所定の距離で）減速することが必要になる。次いで、車両４０２の速度変化に反応して車両４０４〜４０８も減速し始める前に、自動運転車両４００が減速し始めてもよい。

余裕距離は、当該車両から所与の車両までの距離の関数でもよく、当該車両が自動運転車両４００から遠くにある場合はより短くてもよい。例えば、車両４０２は自動運転車両４００から最も遠くにあり、その将来の挙動は車両４００により近い車両の挙動ほどには自動運転車両４００に影響しないので、車両４０２の余裕距離ｂ₄は他の余裕距離よりも短くてもよい。いくつかの例では、余裕距離は、車両４００の速度に所与の時間定数を乗算することによって決定されてもよい。その他の余裕距離決定の例もまた考え得る。

図４Ｂは、車両の速度を調節すべき距離を決定するための別のシナリオ例を示す。図示されるように、図４Ａの自動運転車両４００に類似した、＋ｙ方向に走行中の自動運転車両４５０が、自動運転車両４５０の実質的に前にある複数の物体４５２〜４５８を識別してもよい。自動運転車両４５０は、赤色信号灯４５２（例えば、第２の物体）を車両４５０からの距離ｒ_Sで特定してもよい。さらに、自動運転車両４５０は、それぞれ＋ｙ方向に走行中の車両４５４、車両４５６、および車両４５８を識別して、それぞれの速度（縦方向および横方向）、加速度、自動運転車両４５０からの距離などの、各車両の特性を判断してもよい。

自動運転車両４５０が赤色信号灯４５２および、自動運転車両４５０と赤色信号灯４５２との間で移動中の車両４５４〜４５８を識別すると、自動運転車両４５０は、速度を調節すべき距離を決定するように構成されてもよい。さらに、自動運転車両４５０は、車両４５４〜４５８が前方の赤色信号灯に近づいたことに起因して減速し始めて停止する前に、距離を決定してもよい。言い換えると、自動運転車両４５０は、車両４５４〜４５８が赤色信号灯４５２の手前で減速し始めて停止する必要があると予測して、車両４５４〜４５８が停止するか、減速し始める前に速度を調節してもよい。いくつかのシナリオでは、赤色信号灯４５２は、代わりに停止させられた車両またはその他の動いていない物体でもよく、そのようなシナリオでは自動運転車両４５０によって識別され、同様に取り扱われる（例えば、ゼロ速度で走行中の物体として）。

車両４５４〜４５８が存在せず、自動運転車両４５０と赤色信号灯４５２との間に物体が存在しない、いくつかの例では、自動運転車両４５０は距離ｒ_Sの間に停止する必要があると判断してもよい。しかし、図４Ｂに示される例などでは、自車の前に車両４５４〜４５８が存在するので、自動運転車両４５０は、停止すべき距離がより短いと判断してもよい。そのように、自動運転車両４５０は、距離ｒ_Sおよび余裕距離ｂ_Sに基づいて、速度を調節すべき距離を決定してもよい。

余裕距離に影響する前述の要因に加えて、または代わりに、余裕距離は、所与の物体（複数可）の長さおよび各物体間のゼロ速度での所定の最小車間間隔に基づいてもよい。例えば、図示されるように、各車両の長さはｙであってもよい。その他の例では物体の長さはそれぞれ異なってもよい。さらに、停車時の各車両間の所定の（例えば、推定の）最小車間間隔は、車間間隔ｘでもよい。そのように、自動運転車両４５０は所定の車間間隔に車両の長さを加算することによってｂ_Sを決定してもよい（例えば、ｂ_S＝ｙ＋ｙ＋ｙ＋ｘ＋ｘ＝３ｙ＋２ｘ）。したがって、車両４５０が速度を調節すべき距離は、赤色信号灯４５２までの距離ｒ_Sから余裕距離ｂ_Sを減じた値（例えば、ｒ_S−ｂ_S）に等しくてもよい。

一般に、信号灯が識別されたとき、自動運転車両（例えば、車両のコンピューティングデバイス）は、速度を調節すべき距離を信号灯の現在の状態に基づいて決定してもよい。ただし、いくつかの例では、自動運転車両は信号灯の状態の変化を予測するように構成されてもよい。例えば、自動運転車両は、現在は信号灯が赤だが、所与の時間の後に信号灯は青に変化すると判断してもよい。所与の時間によっては、自動運転車両は信号灯を青色信号灯と見なし、自動運転車両と信号灯との間の車両が速度を上げ始めると予測してもよい。次いで、自動運転車両は、自車の現在の速度によって、加速、減速、または速度を維持してもよい。

例として、自動運転車両が赤色信号灯に近づきつつあるが、信号灯および、信号灯の手前で停止させられるがまだ減速し始めていない車両から十分な距離だけ離れていることがある。自動運転車両は、信号灯が短時間で赤から青に変わるだろうと判断し、よってそれらの車両がすぐに加速し始めるだろうと判断してもよい。自動運転車両は信号灯およびそれらの車両から依然として遠い距離にあるので、先刻停止させられていた車両のうち自動運転車両が近づきつつある最も近くの車両（例えば、図４Ｂの車両４５８）の速度に自動運転車両の現在の速度（または加速後の速度）が実質的に一致するところまで自動運転車両がそれらの車両に近づく時までに、それらの車両が十分加速するだろうと判断した場合は、自動運転車両は現在の速度を維持（または加速）してもよい。その他の例もまた考え得る。

図４Ｂについて説明した例に適用される推論は、図４Ａについて説明した例などの、特定された複数の物体が移動している（例えば、交通管理デバイスがない）例にもまた適用され得ることを理解されたい。また、図４Ｂに示されるように、自動運転車両４５０、赤色信号灯４５２、および車両４５４〜４５８の間の間隔／距離は一定の縮尺でなくてもよいことも理解されたい。具体的には、車両４５４と赤色信号灯４５２との間の距離は、車両間の最小車間間隔距離ｘよりかなり大きいと思われる。

図３に戻ると、ブロック３１２で方法３００は、この距離に基づいて、自動運転車両の速度を調節するための命令を提供することを含む。自動運転車両と第２の物体との間に複数の動的物体がある、いくつかの例では、コンピューティングデバイスは、動的物体のうち１つまたは複数の速度の変化を判断する前に、自動運転車両の速度を調節してもよい。

自動運転車両の制御システムは、所定の、または自動運転車両の運転環境の変化に適応可能であってもよい複数の制御方略を含んでもよく、運転環境には、自動運転車両の実質的に前、自動運転車両の後ろ、および／または自動運転車両の横にある物体の予想される行為が含まれる。一般に、制御方略は、様々な運転状況における交通の相互作用に関連する命令または規則のセットを含んでもよい。制御方略は、例えば、安全性ならびに交通規則および考慮事項（例えば、交差点で停止した他の車両および「ゆずれ（ＹＩＥＬＤ）標識」のある状況における先に進める機会、車線追跡、速度制御、道路上の他の車両からの距離、他の車両を追い越すこと、交通渋滞の中で並ぶこと、危険な挙動につながり得る対向車線などの領域を避けることなど）に配慮しながら、自動運転車両の速度、操舵角、および自動運転車両が走行してもよい車線などを決定する規則を含んでもよい。例えば、コンピューティングデバイスは、ブロック３１０で決定された距離に基づいて、自動運転車両の速度、操舵角、および車線を制御する行為のための規則を含む制御方策を決定するように構成されてもよい。制御方策はまた、自動運転車両と近傍の物体（例えば、道路境界および、隣の車線を走行中の車両）との横方向の距離にさらに基づいてもよい。さらに、所与の制御方策（または複数の方策）は、自動運転車両を制御するアクチュエータ（例えば、スロットル、舵取りギア、ブレーキ、加速装置、またはトランスミッションシフター）を特徴付けるプログラムまたはコンピュータ命令を含んでもよい。

いくつかの例では、自動運転車両のコントロール（例えば、速度、舵取りなど）を調節するためにコンピューティングデバイスによって提供される命令は、道路が直線か、僅かに湾曲しているか、鋭く湾曲しているかなどの道路形状に基づいてもよい。

図５は、行程の道路上での方法例の実施を示す。車両５００は、高速道路などの道路上の車線５０１にあってもよい。自動運転車両５００を制御するように構成されたコンピューティングデバイスは、行程の道路上の自動運転車両５００の実質的に前にある複数の物体を識別するように構成されてもよい。複数の物体は、自動運転車両５００と同じ車線５０１にある移動中の物体（例えば、乗用車、トラックなど）などの物体５０２を含んでもよい。複数の物体は、自動運転車両５００の車線５０１の隣の車線５１１にある移動中の物体５０４、５０６、５０８、および５１０を含んでもよい。いくつかの例では、コンピューティングデバイスは、物体５１０の長さ全体が自動運転車両５００の前に来るまで物体５１０を識別しないように構成されなくてもよい。

いくつかの例では、コンピューティングデバイスは、隣の車線で自動運転車両５００の背後に位置する物体５１２などの、自動運転車両５００の環境内にある他の物体を特定するように構成されてもよい。その他の例では、コンピューティングデバイスは、自動運転車両５００から閾値距離より遠くに位置し得る、物体５１４などの物体を無視するように構成されてもよい。コンピューティングデバイスはまた、ガードレール５１６などの静止した物体を識別するように構成されてもよい。コンピューティングデバイスはさらに、物体５０２〜５１６のサイズ、位置、速度などの特性を判断するように構成されてもよい。

いくつかの例では、自動運転車両５００は、実質的に自車の前にある物体だけを識別するように構成されてもよいので、物体５１２および５１４を無視してもよい。その他の例では、コンピューティングデバイスは物体５１２および５１４を識別するように構成されてもよいが、それらの物体が自動運転車両５００からの閾値距離内に入るまでは無視してもよい。そのような例では、コンピューティングデバイスは物体５１２および５１４の特性を監視して将来の挙動を予測しながらも、それらの物体が自動運転車両５００からの閾値距離内に入るまでは、自動運転車両５００の速度を調節すべき距離の決定にそれらの物体の特性を考慮しなくてもよい。例えば、自動運転車両５００は、物体５１２が加速して自動運転車両５００の速度を超え、自動運転車両５００を追い抜くと予測してもよい。自動運転車両５００は、物体５１２のその他の行為（例えば、物体５１２が自動運転車両を追い抜いて、自動運転車両と同じ車線に移動し得る）もまた予測してもよい。

コンピューティングデバイスは、自動運転車両５００の速度を調節すべき距離の決定を、特定された物体５０２〜５１６、それらの特性、およびそれぞれの余裕距離に基づいて行ってもよい。ただし、いくつかの例では、コンピューティングデバイスは、自動運転車両５００の実質的に前にある、物体５０８などの１つまたは複数の物体が車線を変更するか、車線変更の過程にあると判断してもよい。そのようにして、コンピューティングデバイスは、これに対処するためにこの距離を修正してもよい（例えば、余裕距離を調節する）。例えば、物体５０８が車線５１１から車線５０１に車線を変更すると、物体５０８が自動運転車両５００に極めて近接することがあるので、自動運転車両５００は速度を調節して物体５０８の速度に合わせることが必要なことがある。物体５０８が車線を変更しようとしていることを検出する前は、自動運転車両５００および物体５０２と同じ車線５０１内に物体が特定されていないので、自動運転車両５００はより高い速度で走行してきていることがあり、物体５０８が車線を変更したことを検出した後に、自動運転車両５００は速度を下げてもよい。さらに、コンピューティングデバイスは、物体５０８が完全にまたは部分的に車線５０１に入った後に、物体５１０が加速して物体５０６の速度に一致すると予測してもよい。コンピューティングデバイスは、その他の判断／予測もまた行うように、またそれに従って距離を修正するように構成されてもよい。

いくつかの例では、コンピューティングデバイスは、距離を決定するために、特定された物体５０２〜５１６を優先順位付けするように構成されてもよい。例えば、物体５０８が自動運転車両５００および物体５０２と同じ車線５０１にある場合、物体５０８の挙動は、隣の車線５１１にある物体５０４、５０６、および５１０の挙動よりも重要視されてもよい。そのような優先順位付けは、例えば、修正された余裕距離の形をとってもよい（例えば、物体５１０の方が自動運転車両５００の近傍にあっても、物体５１０の余裕距離は物体５０８の余裕距離より短くてもよい）。よって、コンピューティングデバイスは、そのような車線変更および、自動運転車両５００の環境内のその他の変化に対処するかそれらを補償するために、決定された距離に対してある量の余裕距離を加算または減算するように構成されてもよい。優先順位付けはその他の方法で実施されてもよい。

いくつかの例では、前述した方法は、自動運転車両と第２の物体との間に、特定された第１の物体に加えて少なくとも１つの移動中の物体があるときにのみコンピューティングデバイスによって実施されてもよい。自動運転車両と第２の物体との間に移動中の物体がない例では、前述した方法は実施されないか、または、本明細書に記載されていない別の方法（複数可）に従って実施されてもよい。

いくつかの実施形態では、本開示の方法はコンピュータ可読記憶媒体に機械読み取り可能な形式で、または他の非一時的媒体もしくは工業製品に符号化されたコンピュータプログラム命令として実施されてもよい。図６は、本明細書に記載された少なくともいくつかの実施形態によって構成された、コンピューティングデバイス上でコンピュータ処理を実行するためのコンピュータプログラムを含むコンピュータプログラム製品の例６００の概念的部分表示を示す概略図である。一実施形態では、コンピュータプログラム製品の例６００は、信号ベアラ媒体６０１を使用して提供されてもよい。信号ベアラ媒体６０１は１つまたは複数のプログラム命令６０２を含んでもよく、命令は、１つまたは複数のプロセッサ（例えば、コンピューティングデバイス１１１内のプロセッサ１１３）によって実行されたときに、図１〜図５に関して前述した機能またはその機能の一部を提供してもよい。よって、例えば、図３に示される実施形態を参照すると、ブロック３０２〜３０６の１つまたは複数の特徴が、信号ベアラ媒体６０１に関連する１つまたは複数の命令によって遂行されてもよい。さらに、図６のプログラム命令６０２に、命令の例も記載されている。

いくつかの例では、信号ベアラ媒体６０１は、ハードディスクドライブ、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタルビデオディスク（ＤＶＤ）、デジタルテープ、メモリなどのコンピュータ可読媒体６０３を包含してもよいが、これらに限定されない。いくつかの実施態様では、信号ベアラ媒体６０１は、メモリ、読み出し／書込み（Ｒ／Ｗ）ＣＤ、Ｒ／Ｗ ＤＶＤなどのコンピュータ記録可能媒体６０４を包含してもよいが、これらに限定されない。いくつかの実施態様では、信号ベアラ媒体６０１は、デジタルおよび／またはアナログ通信媒体（例えば、光ファイバケーブル、導波管、有線通信リンク、無線通信リンクなど）などの通信媒体６０５を包含してもよいが、これらに限定されない。よって、例えば、信号ベアラ媒体６０１は、無線形式の通信媒体６０５（例えば、ＩＥＥＥ ８０２．１１標準または他の通信プロトコルに準拠する無線通信媒体）によって搬送されてもよい。

１つまたは複数のプログラミング命令６０２は、例えば、コンピュータ実行可能かつ／または論理実装された命令でもよい。いくつかの例では、図１〜図５について説明したコンピューティングデバイスなどのコンピューティングデバイスは、１つまたは複数のコンピュータ可読媒体６０３、コンピュータ記録可能媒体６０４、および／または通信媒体６０５によってコンピューティングデバイスに伝えられたプログラミング命令６０２に応答して様々な動作、機能、または行為を提供するように構成されてもよい。本明細書に記載される構成は例示のみを目的とすることを理解されたい。そのように、その他の構成およびその他の要素（例えば、機械、インタフェース、機能、順序、および機能のグループ化など）を代わりに使用することができ、いくつかの要素は所望の結果に従って完全に省略されてもよいことが、当業者には理解されるであろう。さらに、記載される要素の多くは、離散または分散したコンポーネントとして、または他のコンポーネントと併せて、任意の適切な組み合わせおよび場所で実施されてもよい機能体である。

本明細書に様々な態様および実施形態が開示されているが、当業者にはその他の態様および実施形態が明らかであろう。本明細書に開示される様々な態様および実施形態は説明のみを目的とし、下記の特許請求の範囲によって示される正しい範囲、ならびにそのような特許請求の範囲が権利を持つ均等物の全範囲に関して制限的であることを意図しない。また、本明細書で使用される用語は、特定の実施形態の説明のみを目的とし、制限を意図するものではないことを理解されたい。

Claims (21)

1. 自動運転車両の前方を走行中の第１の車両を識別するステップと、
   前記第１の車両の前方にある第２の車両を識別するステップであって、前記第１および第２の車両が前記自動運転車両と実質的に同一の車線を走行中である、ステップと、
   第１の余裕距離を決定するステップであって、前記第１の余裕距離が、前記自動運転車両が実質的に前記第１の車両の速度に達すると予測される前記第１の車両後方の最小距離である、ステップと、
   第２の余裕距離を決定するステップであって、前記第２の余裕距離が、前記第１の車両が実質的に前記第２の車両の速度に達すると予測される前記第２の車両後方の最小距離である、ステップと、
   前記第１および第２の余裕距離ならびに前記自動運転車両の速度に基づいて、前記自動運転車両の前記速度を調節すべき距離を決定するステップと、
   前記距離に基づいて前記自動運転車両の前記速度を調節する命令をコンピューティングデバイスによって提供するステップと
   を含む、方法。
2. 前記自動運転車両の前記速度を調節する前記命令を前記コンピューティングデバイスによって提供するステップが、前記第１および第２の車両のうち少なくとも１つの前記速度の変化を決定する前に前記自動運転車両の前記速度を調節する前記命令を提供するステップを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記自動運転車両に結合された撮像デバイスから画像を受信するステップをさらに含み、
   前記第１および第２の車両を識別するステップが画像内で前記第１および第２の車両のうち少なくとも１つを識別するステップを含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記第１および第２の車両は、前記自動運転車両から縦方向距離閾値内にあり、かつ、前記自動運転車両から横方向距離閾値内にある、請求項１に記載の方法。
5. 前記第１および第２の車両の前記速度が前記第１および第２の車両の縦方向速度と前記第１および第２の車両の横方向速度とのうち１つまたは複数を含み、
   前記自動運転車両の前記速度を調節する前記距離が前記第１および第２の車両の特性にさらに基づき、前記特性が前記第１および第２の車両のうち１つの車両の加速度、前記車両の減速度、前記車両が移動しているか静止しているか、前記車両の移動の方向、前記車両のサイズ、前記車両の重量、行程の道路上の前記車両の位置、および前記車両のタイプのうち１つまたは複数を含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記自動運転車両の前記速度を調節すべき前記距離が前記自動運転車両の特性にさらに基づき、前記特性が前記自動運転車両の加速度、前記自動運転車両の減速度、前記自動運転車両の移動の方向、前記自動運転車両のサイズ、行程の道路上の前記自動運転車両の位置、および前記自動運転車両のタイプのうち１つまたは複数を含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記第２の車両前方の物体を識別するステップであって、前記物体が別の車両または交通管理物体を含む、ステップと、
   第３の余裕距離を決定するステップであって、前記第３の余裕距離が、前記第２の車両が実質的に前記物体の速度に達すると予測される前記物体後方の最小距離である、ステップとをさらに含み、
   前記自動運転車両の前記速度を調節する前記距離が前記第３の余裕距離にさらに基づく、請求項１に記載の方法。
8. 命令をその中に保存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、コンピューティングデバイスによって実行されたときに、
   自動運転車両の前方を走行中の第１の車両を識別するステップと、
   前記第１の車両の前方にある第２の車両を識別するステップであって、前記第１および第２の車両が前記自動運転車両と実質的に同一の車線を走行中である、ステップと、
   第１の余裕距離を決定するステップであって、前記第１の余裕距離が、前記自動運転車両が実質的に前記第１の車両の速度に達すると予測される前記第１の車両後方の最小距離である、ステップと、
   第２の余裕距離を決定するステップであって、前記第２の余裕距離が、前記第１の車両が実質的に前記第２の車両の速度に達すると予測される前記第２の車両後方の最小距離である、ステップと、
   前記第１および第２の余裕距離ならびに前記自動運転車両の前記速度に基づいて、前記自動運転車両の前記速度を調節すべき距離を決定するステップと、
   前記距離に基づいて前記自動運転車両の前記速度を調節する命令を提供するステップとを含む機能を前記コンピューティングデバイスに実行させる、非一時的コンピュータ可読媒体。
9. 前記自動運転車両の前記速度を調節する前記命令を提供するステップが、前記第１および第２の車両のうち少なくとも１つの前記速度の変化を決定する前に前記自動運転車両の前記速度を調節する前記命令を提供するステップを含む、請求項８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
10. 前記第１および第２の余裕距離が、前記第１および第２の車両の長さおよび前記第１および第２の車両の間のゼロ速度での所定の最小車間間隔にさらに基づく、請求項８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
11. 前記自動運転車両の前記速度を調節する前記距離が、前記自動運転車両の前記速度を乗算された時間定数に部分的に基づく、請求項８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
12. 少なくとも１つのプロセッサと、
    命令をその中に保存するメモリとを備えるシステムであって、前記命令が前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、
    自動運転車両の前方にある第１の物体を識別するステップと、
    前記第１の物体の前方にある第２の物体を識別するステップであって、前記第１および第２の物体が前記自動運転車両と実質的に同一の車線内にある、ステップと、
    第１の余裕距離を決定するステップであって、前記第１の余裕距離が、前記自動運転車両が実質的に前記第１の物体の速度に達すると予測される前記第１の物体後方の最小距離である、ステップと、
    第２の余裕距離を決定するステップであって、前記第２の余裕距離が、前記第１の物体が実質的に前記第２の物体の速度に達すると予測される前記第２の物体後方の最小距離であるステップと、
    前記第１および第２の余裕距離ならびに前記自動運転車両の速度に基づいて、前記自動運転車両の前記速度を調節すべき距離を決定するステップと、
    前記距離に基づいて前記自動運転車両の前記速度を調節する命令を提供するステップと
    を含む機能を前記システムに実行させる、システム。
13. 前記自動運転車両の前記速度を調節する前記命令を提供するステップが、前記第１および第２の物体のうち少なくとも１つの前記速度の変化を決定する前に前記自動運転車両の前記速度を調節する前記命令を提供するステップを含む、請求項１２に記載のシステム。
14. 前記第１および第２の物体のうち少なくとも１つの前記速度の前記変化が前記第１の物体の前記速度の増加を含み、前記自動運転車両の前記速度を調節する前記命令が、前記第１の物体の前記増加した速度に実質的に達するように前記自動運転車両の前記速度を増加させる命令を含む、請求項１３に記載のシステム。
15. 前記第１および第２の物体のうち少なくとも１つの前記速度の前記変化が前記第１の物体の前記速度の減少を含み、前記自動運転車両の前記速度を調節する前記命令が、前記第１の物体の前記減少した速度に実質的に達するように、前記自動運転車両の前記速度を減少させる命令を含む、請求項１３に記載のシステム。
16. 前記第２の物体が停止標識、信号灯、ロードコーン、路面マーカー、および道路境界柵のうち１つまたは複数を含む、請求項１２に記載のシステム。
17. 前記第１および第２の物体のうち少なくとも１つが前記自動運転車両の前方を走行中の車両を含む、請求項１２に記載のシステム。
18. 前記自動運転車両の前記速度を調節する前記距離を決定するステップが、前記自動運転車両から前記第２の物体までの距離を前記第１および第２の余裕距離の分だけ減少させるステップを含む、請求項１２に記載のシステム。
19. 前記自動運転車両の前記速度を調節する前記距離が前記第１および第２の物体の特性にさらに基づき、前記特性が、前記第１および第２の物体のうち１つの物体の縦方向速度、前記物体の横方向速度、前記物体の加速度、前記物体の減速度、前記物体の移動の方向、前記物体のサイズ、前記物体の重量、行程の道路上の前記物体の位置、および前記物体のタイプのうち１つまたは複数を含む、請求項１２に記載のシステム。
20. 前記自動運転車両に結合された光検知および測距（ライダー、LIDAR）デバイスであって、前記ライダーデバイスから放射されて前記第１および第２の物体から反射する光に基づく点のセットを含む３次元（３Ｄ）点群を含むライダーに基づいた情報を提供するように構成される、ライダーデバイスと、
    前記自動運転車両に結合されたカメラであって、前記第１および第２の物体のうち１つまたは複数の画像を提供するように構成されるカメラと、
    前記自動運転車両に結合された無線探知および測距（レーダー、RADAR）デバイスであって、前記第１および第２の物体の前記特性のうち少なくとも１つに関連するレーダーに基づいた情報を提供するように構成される、レーダーデバイスと
    をさらに備える、請求項１９に記載のシステム。
21. 自動運転車両の前方を走行中の第１の車両を識別するステップと、
    前記第１の車両の前方にある第２の車両を識別するステップであって、前記第１および第２の車両が前記自動運転車両と実質的に同一の車線を走行中である、ステップと、
    第１の余裕距離を決定するステップであって、前記第１の余裕距離が、前記自動運転車両が実質的に前記第１の車両の速度に達すると予測される前記第１の車両後方の最小距離である、ステップと、
    第２の余裕距離を決定するステップであって、前記第２の余裕距離が、前記第１の車両が実質的に前記第２の車両の速度に達すると予測される前記第２の車両後方の最小距離である、ステップと、
    前記第１および第２の余裕距離ならびに前記自動運転車両の前記速度に基づいて、前記自動運転車両の前記速度を調節すべき距離を決定するステップと、
    前記距離に基づいて前記自動運転車両の前記速度を調節する命令を提供するステップと
    を含む機能をコンピューティングデバイスに実行させる、コンピュータプログラム。
    

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