JP2019506324A - 自動運転車のためのホーンの適応検出および適用のための方法およびシステム - Google Patents

Abstract

ホーンの検出および／または適用に基づく自動運転車のためのシステムおよび方法の様々な態様が本明細書で開示される。本システムは、第１の車両で使用される電子制御ユニット（ＥＣＵ）内に１つまたは複数の回路を備える。ＥＣＵの１つまたは複数の回路は、第２の車両から放射されたホーン音を検出するよう構成される。検出されたホーン音に基づいて、第１の車両に関連する第１のセンサデータを捕捉する。捕捉された第１のセンサデータは、第１の車両の近傍の第１の交通状況を示す。ホーン音の検出に先立つ経過時間の間、第１の車両に関連する第２のセンサデータを捕捉する。第１の車両の１つまたは複数の制御システムは、第１の車両に関連付けられた１つまたは複数の機能を実行するために再較正される。再較正は、捕捉された第１のセンサデータおよび抽出された第２のセンサデータに基づく。

Description

本開示の様々な実施形態は、自動運転車のためのシステムおよび方法に関する。より具体的には、本開示の様々な実施形態は、ホーンの検出および／または適用に基づく自動運転車のためのシステムおよび方法に関する。

自動運転車技術および／または高度運転支援システム（ＡＤＡＳ）は、現在、初期段階にある。自動車などの車両に使用される自動運転車技術および／またはＡＤＡＳの開発に関する様々な実験が行われている。現在、ＡＤＡＳを搭載した車両が発売され、いくつかの自動運転車または動作プロトタイプがテスト段階に入っている。

ある状況では、運転者は、自動運転車の運転におけるエラー、または自律ブレーキシステム、車線逸脱警報の機能、および／または自律走行制御システムなどを含むＡＤＡＳを備えた車両を観察することができる。しかし、運転者が問題を正確に理解して関連データを利用することは必ずしも可能ではない。別の状況では、別の車両ユーザが、不適切な運転をしたために自動運転車またはＡＤＡＳを備えた車両にクラクションを鳴らす可能性がある。後に運転する場合に不適切な運転を修正するために自動運転車またはＡＤＡＳを備えた車両のシステムによって機械学習が適切に実行されることが望ましいであろう。さらに別の状況では、他の道路利用者が、道路上の自動運転車またはＡＤＡＳを備える車両に対する何らかの妨害の原因であるかどうかを理解することが困難な場合がある。したがって、高度であるが単純化された技術が、自動運転車またはＡＤＡＳを備える車両の機能および適合性を改善するために必要とされ得る。

本出願の残りの部分および図面を参照して説明される本開示のいくつかの態様と記載されたシステムとの比較を通して、従来の典型的な手法のさらなる制限および欠点が、当業者に明らかになるであろう。

特許請求の範囲でより完全に説明されるように、図面の少なくとも１つで示されるような、および／または少なくとも１つの図面と関連して記載されるような、ホーンの検出および／または適用に基づく自動運転車用のシステムおよび方法を実質的に提供する。

本開示のこれらのおよび他の特徴および利点は、同様の参照番号が全体を通じて同様の部分に関する添付図面と共に、本開示の以下の詳細な説明の考察から理解されよう。

本開示の一実施形態による、自動運転車用のネットワーク環境を示すブロック図である。 本開示の一実施形態による、自動運転車の様々な例示的な構成要素またはシステムを示すブロック図である。 本開示の一実施形態による、ホーン検出に基づく、自動運転車の開示されたシステムおよび方法を実施するための第１の例示的な状況を示す図である。 本開示の一実施形態による、ホーン検出に基づく、自動運転車の開示されたシステムおよび方法を実施するための第１の例示的な状況を示す図である。 本開示の一実施形態による、ホーン検出に基づく、自動運転車の開示されたシステムおよび方法を実施するための第２の例示的な状況を示す図である。 本開示の一実施形態による、ホーン検出に基づく、自動運転車の開示されたシステムおよび方法を実施するための第２の例示的な状況を示す図である。 本開示の一実施形態による、ホーンの適用に基づく、自動運転車の開示されたシステムおよび方法を実施するための第３の例示的な状況を示す図である。 本開示の一実施形態による、ホーンの適用に基づく、自動運転車の開示されたシステムおよび方法を実施するための第３の例示的な状況を示す図である。 本開示の一実施形態による、ホーンの検出および／または適用に基づく自動運転車のための例示的な方法を示すフローチャートを図６Ｂと共に集合的に示した図である。 本開示の一実施形態による、ホーンの検出および／または適用に基づく自動運転車のための例示的な方法を示すフローチャートを図６Ａと共に集合的に示した図である。

以下で説明する実装態様は、ホーンの検出および／または適用に基づく自動運転車のための開示されるシステムおよび方法で見ることができる。本開示の例示的な態様は、第２の車両から放射されたホーン音を検出することができる方法を備えることができる。検出されたホーン音に基づいて、第１の車両に関連する第１のセンサデータを捕捉することができる。捕捉された第１のセンサデータは、第１の車両の近傍の第１の交通状況を示すことができる。ホーン音の検出に先立つ経過時間の間、第１の車両に関連する第２のセンサデータを抽出することができる。第１の車両の１つまたは複数の制御システムは、第１の車両に関連付けられた１つまたは複数の機能を実行するために再較正することができる。再較正は、捕捉された第１のセンサデータおよび抽出された第２のセンサデータに基づくことができる。

一実施形態によれば、第１の車両および第２の車両は、自律モード、半自律モード、または手動モードで動作することができる。捕捉された第１のセンサデータに基づいて、第１の車両に対する第２の車両の位置および／または方向を判定することができる。

一実施形態によれば、１つまたは複数の機能は、車線の変更、速度の変更、車線変更指示の提供、および／または１つもしくは複数の他の車両からの安全距離の維持に対応することができる。１つまたは複数の機能は、ホーンの適用、ブレーキの適用、第１の車両の走行経路の変更、安全警告の生成、および／または交通規制の違反を回避するための１つもしくは複数の機能の実行にさらに対応することができる。

一実施形態によれば、第１のセンサデータは、第１の交通状況のビデオストリーム、第１の車両の近傍にある１つもしくは複数の接続された車両から受信された車両データ、および／または電波ベースの物体検出装置もしくはレーザベースの物体検出装置から受信したセンサデータに対応することができる。第２のセンサデータは、第１の車両の、操舵角、ヨーレート、速度値、車線情報、車両位置精度データ、ブレーキシステム状態、車両安定システムの状態、および／または速度の変化率に対応することができる。

一実施形態によれば、捕捉された第１のセンサデータおよび抽出された第２のセンサデータは、ホーン音の検出に対応するメタデータでタグ付けすることができる。タグ付けされた第１のセンサデータおよび第２のセンサデータは、第１の車両の１つまたは複数の制御システムの再較正に利用することができる。一実施形態によれば、第１の交通状況は、第１の車両が自律モードで動作する場合に、第１の車両でホーンを自動適用するために識別することができる。

本開示の別の態様によれば、別の方法は、第１の車両におけるホーンの適用の検出を備えることができる。第１の車両に関連する第１のセンサデータは、検出されたホーンの適用に基づいて捕捉することができる。捕捉された第１のセンサデータは、第１の車両の近傍の第１の交通状況を示すことができる。第１の車両でのホーンの適用に先立つ経過時間の間、第１の車両に関連する第２のセンサデータを抽出することができる。第１の車両の１つまたは複数の制御システムは、捕捉された第１のセンサデータおよび抽出された第２のセンサデータに基づいて、第１の車両に関連付けられた１つまたは複数の機能を実行するために再較正することができる。

一実施形態によれば、捕捉された第１のセンサデータおよび抽出された第２のセンサデータは、第１の車両でのホーンの適用に対応するメタデータでタグ付けすることができる。第１の車両における１つまたは複数の制御システムの再較正は、第１の車両におけるホーンの適用が検出された場合に、タグ付きの第１のセンサデータおよび抽出された第２のセンサデータにさらに基づくことができる。

図１は、本開示の一実施形態による、自動運転車用のネットワーク環境を示すブロック図である。図１を参照すると、ネットワーク環境１００が示されている。ネットワーク環境１００は、第１の車両１０２ａおよび第２の車両１０２ｂなどの複数の車両１０２を含むことができる。ネットワーク環境１００は、クラウドサーバ１０４、無線通信ネットワーク１０６、および１人または複数人のユーザをさらに含むことができる。第１の車両１０２ａには、電子制御ユニット（ＥＣＵ）１０８と、撮像ユニット１１０ａ〜１１０ｄと、音センサ１１２ａ〜１１２ｇとがさらに示されている。１人または複数人のユーザには、第１の車両１０２ａと関連した運転者１１４と、第２の車両１０２ｂと関連した別の運転者１１６とを含めることができる。第１の車両１０２ａおよび第２の車両１０２ｂを含む複数の車両１０２は、道路部分１１８に沿って移動することができる。さらに、路側ユニット（ＲＳＵ）１２０が示されている。

ＥＣＵ１０８は、直接的にまたは車載ネットワークを介して間接的に撮像ユニット１１０ａ〜１１０ｄおよび音センサ１１２ａ〜１１２ｇと通信可能に接続することができる。一実施形態によれば、ＥＣＵ１０８は、無線通信ネットワーク１０６を介してＲＳＵ１２０と通信することによって、クラウドサーバ１０４に通信可能に結合することができる。ＲＳＵ１２０は、インターネットまたは当技術分野で既知の適切な通信プロトコルを介してクラウドサーバ１０４と通信することができる。

複数の車両１０２は、第１の車両１０２ａ、第２の車両１０２ｂ、および道路部分１１８に沿って移動することができる他の車両を含むことができる。一実施形態によれば、複数の車両１０２は、無線通信ネットワーク１０６に通信可能に結合することができる。複数の車両１０２は、車両データを第１の車両１０２ａに通信するよう構成することができる。一実施形態によれば、無線通信ネットワーク１０６は、複数の車両１０２間の車車間（Ｖ２Ｖ）通信に使用することができる。無線通信ネットワーク１０６はまた、複数の車両１０２のうちの１つとＲＳＵ１２０との間の車両−インフラストラクチャ（Ｖ２Ｉ）通信に使用することができる。

第１の車両１０２ａは、自律モード、半自律モード、または手動モードで動作することができる自動運転車を指すことができる。第１の車両１０２ａは、無線通信ネットワーク１０６を介して、クラウドサーバ１０４および／または複数の車両１０２の１つまたは複数の他の車両と通信するよう構成することができるＥＣＵ１０８を備えることができる。第２の車両１０２ｂは、非自動運転車または自律モード、半自律モード、もしくは手動モードで動作する車両を指すことができる。複数の車両１０２（第１の車両１０２ａおよび第２の車両１０２ｂを含む）の例としては、限定するものではないが、自動車、ハイブリッド車両、および／または１つもしくは複数の別個の再生可能な、もしくは再生不可能な電源を使用する車両を含むことができる。再生可能または再生不可能な電源を使用する車両は、化石燃料系車両、電気推進系車両、水素燃料系車両、太陽光発電車両、および／または他の形態の代替エネルギー源により電力供給される車両を含むことができる。例えば、米国の高速道路交通安全事業団（ＮＨＴＳＡ）は、以下のように運転システムを分類することを提案している。本開示のシステムおよび方法は、自律ブレーキ、自律走行制御、自律運転などの自律機能を備えた車両に適用することができる。以下の例では、本開示のシステムおよび方法は、レベル１からレベル４までの車両に適用することもできる。ＮＨＴＳＡによれば、車両の「レベル０」カテゴリでは、運転者が車両を常に完全に制御している。「レベル１」カテゴリでは、個々の車両制御は、電子安定制御または自動ブレーキなどで自動化することができる。「レベル２」カテゴリでは、少なくとも２つの制御装置を、例えば、車線維持制御装置と共に適応走行制御装置として同時に自動化することができる。「レベル３」カテゴリでは、自律制御のレベルが高まり、車両が特定の状況で安全限界機能を実行することができる。車両は、運転者が制御することを再開する必要がある状況である場合に感知することができ、運転者がそうするように「十分に快適な移行時間」を提供する。「レベル４」カテゴリでは、車両がすべての安全限界機能を実行することができ、運転者は、いかなる時点においても車両を制御する必要がない。このカテゴリの車両は、すべての機能をすべての駐車機能を含めて、最初から最後まで制御することができるため、車両が運転者を必要としない可能性がある。

クラウドサーバ１０４は、第１の車両１０２ａなどの１台または複数台の車両との通信チャネルを確立するよう構成することができる適切なロジック、回路、インターフェース、および／またはコードを備えることができる。クラウドサーバ１０４は、第１の車両１０２ａなどの１つまたは複数の自動運転車から受信した情報を格納するよう構成することができる。クラウドサーバ１０４は、ウェブサーバ、データベースサーバ、ファイルサーバ、アプリケーションサーバ、クラウドベースのサーバ、またはそれらの組み合わせとすることができる。クラウドサーバ１０４は、当業者に周知のいくつかの技術を用いて実装することができる。

無線通信ネットワーク１０６は、第１の車両１０２ａがクラウドサーバ１０４および／または第２の車両１０２ｂなどの１台または複数台の他の車両と通信することができる媒体を含むことができる。無線通信ネットワーク１０６の例は、限定するものではないが、専用短距離通信（ＤＳＲＣ）ネットワーク、移動アドホックネットワーク（ＭＡＮＥＴ）、車両アドホックネットワーク（ＶＡＮＥＴ）、インテリジェント車両アドホックネットワーク（ＩｎＶＡＮＥＴ）、インターネットベース移動アドホックネットワーク（ＩＭＡＮＥＴ）、無線センサネットワーク（ＷＳＮ）、無線メッシュネットワーク（ＷＭＮ）、インターネット、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）などのセルラネットワーク、クラウドネットワーク、ワイヤレスフェデリティ（Ｗｉ−Ｆｉ）ネットワーク、および／または無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）を含むことができる。ネットワーク環境１００内の様々な装置は、様々な無線通信プロトコルに従って、無線通信ネットワーク１０６に接続するよう動作可能とすることができる。そのような無線通信プロトコルの例には、ＩＥＥＥ８０２．１１、８０２．１１ｐ、８０２．１５、８０２．１６、１６０９、ワールドワイド・インターオペラビリティ・フォー・マイクロウェーブ・アクセス（Ｗｉ−ＭＡＸ）、車載無線通信（ＷＡＶＥ）、セルラ通信プロトコル、伝送制御プロトコルおよびインターネットプロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）、ユーザデータグラムプロトコル（ＵＤＰ）、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）、ファイル転送プロトコル（ＦＴＰ）、ＺｉｇＢｅｅ、ＥＤＧＥ、赤外線（ＩＲ）、および／またはブルートゥース（ＢＴ）通信プロトコルを含むことができる。

ＥＣＵ１０８は、第２の車両１０２ｂなどの複数の車両１０２のうちの１台または複数台からホーン音が放射されたことを検出するよう構成された適切なロジック、回路、インターフェース、および／またはコードを備えることができる。ＥＣＵ１０８は、第１の車両１０２ａが自律モードにある場合に、道路部分１１８などの道路上の第１の車両１０２ａの運転精度を向上させるのに役立つ可能性があるテストＥＣＵであってもよい。ＥＣＵ１０８は、第１の車両１０２ａのセンサデータにアクセスし、または第１の車両１０２ａの他のＥＣＵ、構成要素、またはシステムに１つまたは複数の制御コマンドを通信するよう構成することができる。センサデータは、コントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ）バスなどの車載ネットワークを介してＥＣＵ１０８によってアクセスすることができる。一実施形態によれば、ＥＣＵ１０８は、無線通信システムを介して、車車間（Ｖ２Ｖ）通信で複数の車両１０２から１台または複数台の接続された車両からの車両データを受信するよう構成することができる。一実施形態によれば、ＥＣＵ１０８は、インフラストラクチャ−車車間（Ｉ２Ｖ）通信でクラウドサーバ１０４から１台または複数台の接続された車両の車両データを受信するよう構成することができる。そのような場合、複数の車両１０２からの１台または複数台の接続された車両は、車両−インフラストラクチャ（Ｖ２Ｉ）通信において、対応する車両データを予めクラウドサーバ１０４と通信することができる。ホーン音（クラクション）を使用する代わりに、Ｖ２Ｖ通信を介して複数の車両１０２のうちの第１の車両１０２ａおよび第２の車両１０２ｂなどの２台の車両間で１つまたは複数のホーン信号を通信することができる。この場合、複数の車両１０２は、Ｖ２Ｖ通信によりホーン信号を送受信する機能を有する。第１の車両１０２ａは、Ｖ２Ｖ通信を介して、複数の車両１０２のうちの他の車両からのホーン信号を警報情報として受信および検出することができる。

撮像ユニット１１０ａ〜１１０ｄは、道路部分１１８などの道路部分の１つまたは複数のビデオストリームを捕捉するよう構成することができる適切なロジック、回路、インターフェース、および／またはコードを備えることができる。ビデオストリームは、撮像ユニット１１０ａ〜１１０ｄの１つまたは複数の視野域（ＦＯＶ）内に複数の画像フレームを含むことができる。撮像ユニット１１０ａ〜１１０ｄは、捕捉された１つまたは複数のビデオストリーム内の複数の画像フレームの各フレームの捕捉時間を記録するよう構成することができる。撮像ユニット１１０ａ〜１１０ｄの例には、限定するものではないが、画像センサ、広角カメラ、閉回路テレビ（ＣＣＴＶ）カメラ、カムコーダ、スマートガラスの内蔵カメラ、および／または他のそのような車載カメラなどを挙げることができる。一実施形態によれば、撮像ユニット１１０ａは、第１の車両１０２ａの車体の後部に設置することができる。撮像ユニット１１０ｂおよび１１０ｄは、（図のように）第１の車両１０２ａの外部バックミラー（ＯＲＶＭ）に設置することができる。撮像ユニット１１０ｃは、第１の車両１０２ａの車体の前方に設置することができる。一実施形態によれば、撮像ユニット１１０ａ〜１１０ｄなどの複数の撮像ユニットの代わりに、第１の車両１０２ａ付近の道路部分１１８の３６０°ビューを捕捉するよう構成することができる１つの回転可能な撮像ユニットを設置してもよい。

音センサ１１２ａ〜１１２ｇは、音エネルギーを電気信号に変換するセンサまたはトランスデューサを指すことができる。音センサ１１２ａ〜１１２ｇは、ホーン音を捕捉し、ホーン音の音波などの音場の音圧、および／または音速を測定するよう構成することができる。四輪駆動車、三輪駆動車、または二輪駆動車などの自動車によって生成されたホーン音は、特定の異なるピッチおよびラウドネス値を含む可能性がある。音センサ１１２ａ〜１１２ｇは、道路部分１１８上の他のノイズをフィルタリングするように、ピッチ、ラウドネス、および音持続時間の所定の範囲内の音（ホーン音など）を捕捉するよう構成することができるオーディオフィルタを備えることができる。音センサ１１２ａ〜１１２ｇは、ＥＣＵ１０８に通信可能に接続することができる。音センサ１１２ａ〜１１２ｇは、図１に示すように、第１の車両１０２ａの１つまたは複数の位置に配置することができる。

ＲＳＵ１２０は、道路部分１１８上の複数の車両１０２と無線通信するよう構成することができる。ＲＳＵ１２０は、インターネットまたは当技術分野で既知の適切な通信プロトコルを介してクラウドサーバ１０４と通信するようさらに構成することができる。ＲＳＵ１２０は、道路部分１１８に設置されたインフラストラクチャユニットまたは通信装置に対応することができる。一実施形態によれば、ＲＳＵ１２０と同様の複数のＲＳＵを、道路部分１１８または他の道路部分に沿って設置してもよい。

動作中、音センサ１１２ａ〜１１２ｇは、複数の車両１０２のうちの１つから放射されたホーン音を捕捉するよう構成することができる。ＥＣＵ１０８は、複数の車両１０２のうちの１台（例えば、第２の車両１０２ｂ）から放射され、音センサ１１２ａ〜１１２ｇによって捕捉されるホーン音および／またはホーン音の方向を検出するよう構成することができる。ＥＣＵ１０８は、検出されたホーン音に基づいて、第１の車両１０２ａに関連付けられた第１のセンサデータを捕捉するよう構成することができる。捕捉された第１のセンサデータは、第１の車両１０２ａの近傍の第１の交通状況を示す。

一実施形態によれば、捕捉された第１のセンサデータは、第１の交通状況のビデオストリームに対応することができる。ビデオストリームは、撮像ユニット１１０ａ〜１１０ｄの少なくとも１つによって捕捉することができる。捕捉された第１のセンサデータは、第１の車両１０２ａの近傍の１台もしくは複数台の接続された車両から受信された車両データ、ならびに／または無線検出および測距（ＲＡＤＡＲ）装置などの第１の車両１０２ａに設置された１つまたは複数のセンサから受信されたセンサデータにさらに対応することができる。

一実施形態によれば、ＥＣＵ１０８は、捕捉された第１のセンサデータに基づいて、第１の車両１０２ａに対する第２の車両１０２ｂの位置および／または方向を判定するよう構成することができる。ＥＣＵ１０８は、第１の車両１０２ａに関連する第２のセンサデータを抽出するようさらに構成することができる。第２のセンサデータは、ホーン音の検出前の経過時間間隔の間に抽出することができる。第２のセンサデータは、第１の車両１０２ａに関連する操舵角、ヨーレート、速度値、車線情報、および／または速度の変化率などの車載データに対応することができる。

一実施形態によれば、ＥＣＵ１０８は、捕捉された第１のセンサデータおよび抽出された第２のセンサデータをメタデータでタグ付けするよう構成することができる。メタデータは、ホーン音の検出に対応することができる。ＥＣＵ１０８は、第１の車両１０２ａ内の１つまたは複数の制御システムを再較正し、第１の車両１０２ａに関連する１つまたは複数の機能を実行するよう構成することができる。第１の車両１０２ａ内の１つまたは複数の制御システムの再較正は、捕捉されタグ付けされた第１のセンサデータおよび抽出された第２のセンサデータに基づくことができる。

一実施形態によれば、１つまたは複数の機能は、車線の変更、速度の変更、車線変更指示の提供、１台または複数台の他の車両からの安全距離の維持、ホーンの適用、および／または第１の車両１０２ａにおけるブレーキの適用に対応することができる。１つまたは複数の機能は、第１の車両１０２ａの走行経路の変更ならびに表示ユニットおよび／またはオーディオインターフェース（図２に詳細に記載）を介した安全警告の生成にさらに対応することができる。一実施形態によれば、１つまたは複数の機能は、交通規制の違反を避けるために実行することができる。

一実施形態によれば、タグ付けされた第１のセンサデータおよび第２のセンサデータは、クラウドサーバ１０４に通信することができる。クラウドサーバ１０４は、タグ付けされた第１のセンサデータおよび第２のセンサデータを格納するよう構成することができる。クラウドサーバ１０４は、タグ付けされた第１のセンサデータおよび第２のセンサデータを解析するようさらに構成することができる。解析は、ホーン音の検出の前後の事象を判定するために、および／または第２のセンサデータと捕捉された第１のセンサデータとの間の関係を判定するために、実行することができる。

一実施形態によれば、クラウドサーバ１０４は、タグ付けされた第２のセンサデータなどの、第１のセンサデータとの関連関係で学習されたデータを格納することができる。クラウドサーバ１０４は、学習されたデータを第１の車両１０２ａのＥＣＵ１０８に通信するよう構成することができ、その結果、第１の車両１０２ａが第１の交通状況などの類似の交通状況に、将来、遭遇した場合、第１の車両１０２ａは、上述したように、１つまたは複数の機能を自動的に実行することができる。

簡略化のために、図１は路側装置（ＲＳＵ）を示していないが、当業者であれば、捕捉された第１のセンサデータおよび第２のセンサデータを、無線通信ネットワーク１０６を介して格納および解析のためにＲＳＵに通信することができることを理解するであろう。解析結果は、第１の車両１０２ａおよび／または第２の車両１０２ｂなどの他の車両に通信されて自律モードでの運転を改善することができる。第１の車両１０２ａのＥＣＵ１０８で実行される動作は、図２、図３Ａ、図３Ｂ、図４Ａ、および図４Ｂにさらに詳細に記載されている。

図２は、本開示の一実施形態による、自動運転車の様々な例示的な構成要素またはシステムを示すブロック図である。図２は、図１の要素と関連して説明される。図２を参照すると、第１の車両１０２ａが示される。第１の車両１０２ａは、マイクロプロセッサ２０２およびメモリ２０４を含むことができるＥＣＵ１０８を備えることができる。第１の車両１０２ａは、無線通信システム２０６、オーディオインターフェース２０８、ディスプレイスクリーン２１０、外部リアビューミラー（ＯＲＶＭ）２１２、パワートレイン制御システム２１４、ステアリングシステム２１６、ブレーキシステム２１８、感知システム２２０、ホーン制御システム２２２、物体検出装置２２４、車載ネットワーク２２６、および車体２２８をさらに備えることができる。感知システム２２０は、撮像ユニット１１０ａ〜１１０ｄなどの１つまたは複数の撮像ユニット、音センサ１１２ａ〜１１２ｇ、および物体検出装置２２４を含むことができる。

様々な構成要素またはシステムは、車両エリアネットワーク（ＶＡＮ）および／または車載データバスなどの車載ネットワーク２２６を介して、互いに通信可能に結合することができる。マイクロプロセッサ２０２は、メモリ２０４、オーディオインターフェース２０８、ディスプレイスクリーン２１０、ＯＲＶＭ２１２、無線通信システム２０６、パワートレイン制御システム２１４、感知システム２２０、およびホーン制御システム２２２に、車載ネットワーク２２６を介して、通信可能に結合することができる。第１の車両１０２ａは、他の適切な構成要素およびシステムも含むことができるが、簡潔にするために、本開示の機能および動作を記述および説明するために使用される構成要素またはシステムが本明細書に例示される。

マイクロプロセッサ２０２は、メモリ２０４に格納された命令のセットを実行するよう構成することができる適切なロジック、回路、インターフェース、および／またはコードを備えることができる。マイクロプロセッサ２０２の例は、Ｘ８６ベースのプロセッサ、縮小命令セットコンピューティング（ＲＩＳＣ）プロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）プロセッサ、複合命令セットコンピューティング（ＣＩＳＣ）プロセッサ、明示的並列命令コンピューティング（ＥＰＩＣ）プロセッサ、超長命令語（ＶＬＩＷ）プロセッサ、マイクロコントローラ、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィック処理装置（ＧＰＵ）、状態マシン、および／または他のプロセッサもしくは回路とすることができる。

メモリ２０４は、マイクロプロセッサ２０２によって実行可能な少なくとも１つのコードセクションを有する機械コードおよび／または命令のセットを格納するよう構成することができる適切なロジック、回路、および／またはインターフェースを備えることができる。メモリ２０４は、タグ付けされた第１のセンサデータおよび第２のセンサデータを格納するようさらに動作可能とすることができる。メモリ２０４の実装態様の例は、これらに限定するものではないが、電気的消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、フラッシュメモリ、セキュアデジタル（ＳＤ）カード、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、および／またはＣＰＵキャッシュメモリを含むことができる。

無線通信システム２０６は、マイクロプロセッサ２０２の制御下で、クラウドサーバ１０４などの１つまたは複数の外部装置と通信するよう構成することができる適切なロジック、回路、インターフェース、および／またはコードを備えることができる。１つまたは複数の外部装置とのそのような通信は、無線通信ネットワーク１０６を使用することによって行うことができる。無線通信システム２０６は、限定するものではないが、アンテナ、テレマティクスユニット、無線周波数（ＲＦ）トランシーバ、１つもしくは複数の増幅器、１つもしくは複数の発振器、デジタル信号プロセッサ、近距離通信（ＮＦＣ）回路、コーダ・デコーダ（ＣＯＤＥＣ）チップセット、および／または加入者識別モジュール（ＳＩＭ）カードといった様々な構成要素を含むことができる。

無線通信システム２０６は、専用短距離通信（ＤＳＲＣ）プロトコルなどの無線通信プロトコルを介して、マイクロプロセッサ２０２の制御下で無線通信ネットワーク１０６などのネットワークと通信することができる。無線通信システム２０６は、汎欧州デジタル移動電話方式（ＧＳＭ）、拡張データＧＳＭ環境（ＥＤＧＥ）、広帯域符号分割多元接続（Ｗ−ＣＤＭＡ）、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）時分割多重アクセス（ＴＤＭＡ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（ＢＴ）、ワイヤレス・フィディリティ（Ｗｉ−Ｆｉ）（ＩＥＥＥ ８０２．１１ａ、ＩＥＥＥ ８０２．１１ｂ、ＩＥＥＥ ８０２．１１ｇ、および／またはＩＥＥＥ ８０２．１１ｎなど）、ボイス・オーバー・インターネット・プロトコル（ＶｏＩＰ）、Ｗｉ−ＭＡＸ、電子メール、インスタントメッセージング、および／またはショートメッセージサービス（ＳＭＳ）のためのプロトコルなどの複数の通信規格、プロトコル、および技術のいずれかを使用することができる。

オーディオインターフェース２０８は、スピーカ、チャイム、ブザー、または音を生成するよう動作可能とすることができる他の装置に接続することができる。オーディオインターフェース２０８はまた、運転者１１４などの第１の車両１０２ａの乗員からの音声入力を受信するための、マイクロホンまたは他の装置に接続することができる。ディスプレイスクリーン２１０は、運転者１１４からの入力を受け取り、運転者１１４などの第１の車両１０２ａの乗員に様々な種類の情報を表示するためのタッチスクリーンを意味ことができる。第１の車両１０２ａは、マイクロプロセッサ２０２と通信するよう構成することができる他の入力／出力（Ｉ／Ｏ）装置を含むことができる。オーディオインターフェース２０８は、第１の車両１０２ａのインフォテイメントユニットまたはヘッドユニットの一部であってもよい。一実施形態によれば、マルチメディアコンポーネントのためのオーディオ／ビデオデータの車載通信は、車載ネットワーク２２６のメディア指向システムトランスポート（ＭＯＳＴ）マルチメディアネットワークプロトコルを使用することによって行うことができる。ディスプレイスクリーン２１０の例としては、これらに限定するものではないが、ヘッドユニットのディスプレイ、タブレットコンピュータ、電子ディスプレイを有するコンピューティングデバイス、ヘッドアップディスプレイ（ＨＵＤ）、拡張現実システムを備えるヘッドアップディスプレイ（ＡＲ−ＨＵＤ）、運転者情報コンソール（ＤＩＣ）、投影ベースのディスプレイ、シースルーディスプレイ、スマートガラスディスプレイ、および／またはエレクトロクロミックディスプレイを含むことができる。一実施形態によれば、撮像ユニット１１０ｂおよび１１０ｄは、（図１に示すように）第１の車両１０２ａのＯＲＶＭ２１２にインストールすることができる。

パワートレイン制御システム２１４は、第１の車両１０２ａのエンジンおよび動力伝達装置の動作を制御する第１の車両１０２ａの車載コンピュータを意味することができる。パワートレイン制御システム２１４は、エンジンの点火、燃料噴射、エミッションシステム、ならびに／もしくは動力伝達装置（自動動力伝達装置など）およびブレーキシステム２１８の動作を制御することができる。動力伝達装置は、手動変速機、同期変速機、全自動変速機、半自動変速機、無段変速機（ＣＶＴ）、シーケンシャル変速機、デュアルクラッチ変速機（ＤＣＴ）、または当分野で既知の他の動力伝達装置を意味することができる。

ステアリングシステム２１６は、パワートレイン制御システム２１４に関連付けることができる。ステアリングシステム２１６は、手動モードまたは半自律モードで第１の車両１０２ａの動きを制御するために運転者１１４が使用することができるステアリングホイールおよび／または電動モータ（パワーアシストステアリングのために設けられる）を含むことができる。一実施形態によれば、第１の車両１０２ａの動きまたはステアリングは、第１の車両１０２ａが自律モードにある場合に自動的に制御することができる。ステアリングシステム２１６の例には、これらに限定するものではないが、当分野で既知である、自動ステアリング制御、パワーアシストステアリングシステム、真空／油圧ベースステアリングシステム、電気油圧パワーアシストシステム（ＥＨＰＡＳ）、または「ステアバイワイヤ」システムを含むことができる。

ブレーキシステム２１８は、摩擦力を加えることによって第１の車両１０２ａを停止または減速するために使用することができる。ブレーキシステム２１８は、第１の車両１０２ａが自律モードまたは半自律モードにある場合、マイクロプロセッサ２０２の制御下で、パワートレイン制御システム２１４からコマンドを受信するよう構成することができる。

感知システム２２０は、撮像ユニット１１０ａ〜１１０ｄ、音センサ１１２ａ〜１１２ｇ、物体検出装置２２４、および／または第１の車両１０２ａに設けられた１つまたは複数の他の車両センサを備えることができる。感知システム２２０は、車載ネットワーク２２６を介して、ＥＣＵ１０８に動作可能に接続され、入力信号をマイクロプロセッサ２０２にもたらすことができる。車載ネットワーク２２６に接続するために、ＣＡＮインターフェースなどの１つまたは複数の通信インターフェースを感知システム２２０に設けることができる。物体検出装置２２４は、ＲＡＤＡＲ装置ならびに／もしくは光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）装置などの、レーザベースの物体検出センサとすることができる。感知システム２２０の１つまたは複数の車両センサの例は、これらに限定するものではないが、車速センサ、オドメータセンサ、ヨーレートセンサ、速度計、全地球測位システム（ＧＰＳ）、操舵角検出センサ、車両移動方向検出センサ、磁力計、画像センサ、タッチセンサ、および／または赤外線センサを含むことができる。感知システム２２０の１つまたは複数の車両センサは、第１の車両１０２ａの移動方向、地理的位置、操舵角、ヨーレート、速度、および／または速度の変化率を検出するよう構成することができる。

ホーン制御システム２２２は、車載ネットワーク２２６を介してＥＣＵ１０８に通信可能に接続することができる。ホーン制御システム２２２は、第１の車両１０２ａが自律モードにある場合にマイクロプロセッサ２０２から受信されるコマンドに基づいてホーンを自動的に適用するよう構成することができる。ホーン制御システム２２２は、手動モードまたは半自律モードで第１の車両１０２ａにホーンを適用するために、運転者１１４などのユーザからの入力を受信することができるホーンスイッチ（図示せず）に接続することができる。ホーンスイッチが押されると、ホーン信号が車載ネットワーク２２６を介してホーンに中継され得る。ホーンは、道路部分などの道路を走行中に、他のものに警報するための音を発生するために使用される自動車ホーン（通常、クラクションと呼ばれる）を意味することができる。

車載ネットワーク２２６は、ＥＣＵ１０８、ホーン制御システム２２２、パワートレイン制御システム２１４、感知システム２２０、および／または無線通信システム２０６などの、第１の車両１０２ａの様々な構成要素またなシステムが互いに通信することができる媒体を含むことができる。車載ネットワーク２２６は、マイクロプロセッサ２０２と、第１の車両１０２ａのホーン制御システム２２２または車体制御モジュールなどの他のＥＣＵとの間のアクセス制御および／または通信を容易にすることができる。第１の車両１０２ａ内の様々な装置は、様々な有線および無線通信プロトコルに従って、車載ネットワークに接続するよう構成することができる。ＣＡＮインターフェース、ローカル相互接続ネットワーク（ＬＩＮ）インターフェース、メディア指向システムトランスポート（ＭＯＳＴ）インターフェースなどの１つまたは複数の通信インターフェースは、車載ネットワーク２２６に接続するために第１の車両１０２ａの様々な構成要素またはシステムによって使用することができる。車載ネットワークのための有線および無線通信プロトコルの例には、これらに限定するものではないが、車両エリアネットワーク（ＶＡＮ）、ＣＡＮバス、ドメスティックデジタルバス（Ｄ２Ｂ）、Ｔｉｍｅ−Ｔｒｉｇｇｅｒｅｄ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ（ＴＴＰ）、ＦｌｅｘＲａｙ、ＩＥＥＥ １３９４、キャリア・センス・マルチプル・アクセス・ウィズ・コリジョン・ディテクション（ＣＳＭＡ／ＣＤ）ベースのデータ通信プロトコル、アイ・スクエアド・シー（Ｉ^２Ｃ）、Ｉｎｔｅｒ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ Ｂｕｓ （ＩＥＢｕｓ）、自動車技術者協会（ＳＡＥ）Ｊ１７０８，ＳＡＥ Ｊ１９３９、国際標準化機構（ＩＳＯ）１１９９２、ＩＳＯ １１７８３、Ｍｅｄｉａ Ｏｒｉｅｎｔｅｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ （ＭＯＳＴ）、ＭＯＳＴ２５、ＭＯＳＴ５０、ＭＯＳＴ１５０、プラスチック光ファイバ（ＰＯＦ）、電力線通信（ＰＬＣ）、シリアル・ペリフェラル・インターフェース（ＳＰＩ）バス、および／または、ローカル相互接続ネットワーク（ＬＩＮ）を含むことができる。

車体２２８は、上述の様々な構成要素およびシステムならびに第１の車両１０２ａなどの車両の他の機械的および電気的動作部もしくは構成要素をカバーする第１の車両１０２ａの外側シェル（例えば、シャーシ以外の外側パネルおよび／またはフレームアセンブリ）を意味することができる。車体２２８のボディタイプは、ユニット化されたボディ（またはユニボディ）、ボディオンフレーム、補助サブフレームを有するボディ、デュアルフレームボディ、および／または当技術分野で既知の他のボディ構造とすることができる。車体２２８のボディスタイルは、スポーツユーティリティビークル（ＳＵＶ）、バン、トラック、セダン、クーペ、コンバーチブル、ハッチバック、スポーツカー、および／または当技術分野で既知の他のボディスタイルとすることができる。

動作中、複数の車両１０２のうちの１台または複数台は、道路部分１１８における１つまたは複数の交通状況においてホーンを適用することができる。例えば、第２の車両１０２ｂの運転者１１６などの運転者が、第１の車両１０２ａなどの自動運転車の運転における不適切な運転または間違いに気付いた場合、（第２の車両１０２ｂの）運転者１１６は、第１の車両１０２ａに警報するためにホーンを適用することができる。その結果、ホーン音を第２の車両１０２ｂのホーン（図示せず）から発することができる。

一実施形態によれば、音センサ１１２ａ〜１１２ｇは、第２の車両１０２ｂなどの複数の車両１０２のうちの１つから放射されたホーン音を捕捉するよう構成することができる。マイクロプロセッサ２０２は、捕捉されたホーン音が、複数の車両１０２のうちの、第１の車両１０２ａのホーンから放射されたホーン音であるか、第２の車両１０２ｂなどの他の車両から放射されたホーン音であるかを確認するよう構成することができる。そのような場合、第１の車両１０２ａのマイクロプロセッサ２０２は、ＣＡＮバスなどの車載ネットワーク２２６において、ホーンの自己適用のためのホーン信号の存在をチェックすることができる。

ホーン信号が車載ネットワーク２２６で発見されない場合、マイクロプロセッサ２０２は、音センサ１１２ａ〜１１２ｇによって捕捉されたホーン音が、第１の車両１０２ａの付近にある、第２の車両１０２ｂなどの複数の車両１０２のうちの１台によって放射されたと検出するよう構成することができる。マイクロプロセッサ２０２は、音センサ１１２ａ〜１１２ｇを用いてホーン音の方向を判定するよう構成することができる。例えば、放射されたホーン音の音場などの音場の到来時間差（ＴＤＯＡ）法、三角測量法、および／または音の粒子速度の測定を、ホーン音の方向を判定するために使用することができる。

一実施形態によると、マイクロプロセッサ２０２は、検出されたホーン音に基づいて、第１の車両１０２ａに関連付けられた第１のセンサデータを捕捉するよう構成することができる。捕捉された第１のセンサデータは、第１の車両１０２ａの近傍の第１の交通状況を示す。第１の交通状況は、ホーン音の検出時にある時間間隔（例えば、「２０秒まで」）の間、道路部分１１８などの道路上での事象の発生に対応することができる。事象とは、第１の車両１０２ａの近傍の複数の車両１０２の、速度の変化、車線の変更、走行経路の変更、および／または相対位置を意味することができる。事象はまた、歩行者、動物、および／または道路部分１１８上の他の障害物の存在または突然の出現を意味することもできる。事象はさらに、道路部分１１８上の第１の車両１０２ａの近傍の１台または複数台の車両による突然の加速または減速を意味することができる。事象はさらに、複数の車両１０２のうちの１台または複数台に関連するブレーキの突然の適用および／または交通規則の違反を意味することもできる。事象は、複数の車両１０２のうちの１台または複数台がホーンを適用する可能性がある道路部分１１８上での第１の交通状況などの特定の交通状況につながる可能性がある。

一実施形態によれば、第１の交通状況は、第１の車両１０２ａが複数の車両１０２の少なくとも１台からホーンを鳴らされる可能性のある第１の車両１０２ａの近傍の現在の交通状況に対応することができる。一実施形態によれば、第１の交通状況は、複数の車両１０２の少なくとも１台に対してホーンを適用するよう第１の車両１０２ａに促すことができる第１の車両１０２ａの近傍の交通状況に対応することができる。第１の交通状況の例は、急な車線変更、表示のない車線変更、突然の減速、急激なまたは遅い加速、不適当な車線の走行、車線の標識の違反、車両間の適切な距離の非保守、不適当な走行速度、および／または交通規則の違反に関連する可能性のある他の交通状況とすることができる。

一実施形態によれば、捕捉された第１のセンサデータは、第１の交通状況のビデオストリームに対応することができる。マイクロプロセッサ２０２は、撮像ユニット１１０ａ〜１１０ｄの少なくとも１つが「オン」であるかどうかをチェックするよう構成することができる。したがって、マイクロプロセッサ２０２は、少なくとも判定されたホーン音の方向でビデオストリームを捕捉することができる。場合によっては、撮像ユニット１１０ａ〜１１０ｄのいずれも、ホーン音の判定された方向でビデオストリームを捕捉することができない。そのような場合、マイクロプロセッサ２０２は、撮像ユニット１１０ａまたは撮像ユニット１１０ｂなどの撮像ユニットを「オン」に切り換えるか、または適切に回転させて、ホーン音の判定された方向でビデオストリームを捕捉するよう構成することができる。

一実施形態によれば、捕捉された第１のセンサデータは、第１の車両１０２ａの近傍の１台または複数台の接続された車両から受信された車両データに対応することができる。例えば、第２の車両１０２ｂおよび複数の車両１０２のうちの１台または複数台の他の車両は、第１の車両１０２ａのマイクロプロセッサ２０２に通信可能に結合することができる。通信結合は、複数の車両１０２のうちの１台または複数台の他の車両が道路部分１１８に沿って通過し、ＤＳＲＣチャネルなどの無線通信ネットワーク１０６の範囲内にある場合に生じる可能性がある。第２の車両１０２ｂおよび複数の車両１０２のうちの１台もしくは複数台の他の車両は、無線通信ネットワーク１０６を介して対応する車両データをマイクロプロセッサ２０２に通信することができる。例えば、マイクロプロセッサ２０２は、無線通信システム２０６を介して、第２の車両１０２ｂの車両データを受信することができる。第２の車両１０２ｂから受信した車両データは、第２の車両１０２ｂの固有の車両識別子、車両の位置、車両の大きさ、移動方向、および／または車速値を含むことができる。受信された車両データは、さらに、第２の車両１０２ｂの、操舵角、車両位置精度データ、ブレーキシステム状態、車両安定性システムの状態、ヨーレート、速度変化率、車線情報、および／または他の車両パラメータを含むことができる。

一実施形態によれば、第１の車両１０２ａの近傍の（複数の車両１０２の）１台または複数台の接続車両から受信された車両データは、ホーン（もしあれば）の適用に関連する情報も含むことができる。例えば、第２の車両１０２ｂが第１の車両１０２ａに対してホーンを適用する場合、第２の車両１０２ｂから受信された車両データは、ホーン適用信号を含む可能性がある。第２の車両１０２ｂから受信した車両データは、ホーン音の方向の判定を検証するために使用することができる。これは、ホーン音の方向を判定する精度を高め、さらにホーンを適用した車両の識別を可能にする。

一実施形態によれば、捕捉された第１のセンサデータは、感知システム２２０の物体検出装置２２４（例えば、ＲＡＤＡＲまたはＬＩＤＡＲ）から受信されたセンサデータに対応することができる。例えば、マイクロプロセッサ２０２は、第１の車両１０２ａと複数の車両１０２の他の車両との間の距離、速度、および／または角度を計算することができる。距離、速度、および／または角度の計算は、物体検出装置２２４から受信したセンサデータを使用することによって行うことができる。例えば、ホーン音の検出時に、第１の車両１０２ａと第２の車両１０２ｂとの相対速度、直線距離、横方向距離、および／または角度を算出することができる。

一実施形態によれば、マイクロプロセッサ２０２は、捕捉された第１のセンサデータに基づいて、第１の車両１０２ａに対する第２の車両１０２ｂの位置および／または方向を判定するよう構成することができる。一例では、第１の車両１０２ａの運転者１１４が、第２の車両１０２ｂによるホーンの適用の理由を判定することができない可能性がある。さらに、将来の使用のためにホーンの検出に関連するデータを記録することも困難である可能性がある。したがって、第１の車両１０２ａの視点から、第２の車両１０２ｂなどの車両の位置および方向などの上述したような様々な態様を理解して、第１の車両１０２ａの運転精度を向上させることが重要であろう。さらに、第１の車両１０２ａの視点から、ホーン音の方向、複数の車両１０２のうちどの車両がホーンを適用した（クラクションを鳴らした）か、交通状況（第１の交通状況など）の状態を理解することも重要であろう。

一実施形態によると、マイクロプロセッサ２０２は、第１の車両１０２ａに関連付けられた第２のセンサデータを抽出するよう構成することができる。第２のセンサデータは、ホーン音の検出前の経過時間間隔の間に抽出することができる。例えば、第１の車両１０２ａの第２のセンサデータは、ホーン音の検出前の「最後の１０秒」の間に抽出されて、第１の車両１０２ａの運転精度を理解し改善することができる。第２のセンサデータは、第１の車両１０２ａに関連する車載データを参照し、ＣＡＮバスなどの車載ネットワーク２２６から抽出することができる。

一実施形態によれば、第２のセンサデータは、第１の車両１０２ａの操舵角、ヨーレート、速度値、および／または速度の変化率とすることができる。第２のセンサデータは、第１の車両１０２ａの車両位置精度データ、ブレーキシステム状態、車両安定性システムの状態、パワートレイン制御システム２１４の状態、車線情報、および／または他の車両パラメータに対応することもできる。

一実施形態によれば、マイクロプロセッサ２０２は、捕捉された第１のセンサデータおよび抽出された第２のセンサデータをメタデータでタグ付けするよう構成することができる。メタデータは、ホーン音の検出に対応することができる。タグ付けされた第１のセンサデータおよび第２のセンサデータは、後述するように、第２の車両１０２ｂが第１の車両１０２ａにホーンを適用した理由を理解するために使用することができる。

一実施形態によれば、マイクロプロセッサ２０２は、ホーン音の検出に先立って、「最後の１０秒」などの経過時間間隔の間に抽出されたタグ付けされた第１のセンサデータおよび第２のセンサデータを解析するよう構成することができる。タグ付けされた第１のセンサデータおよび第２のセンサデータを解析して、（第１の車両１０２ａの）マイクロプロセッサ２０２によってホーン音が検出された時刻付近で、第１の車両１０２ａの近傍で特定の交通状況を引き起こした事象を判定する。さらに、タグ付けされた第１のセンサデータおよび第２のセンサデータを解析して、ホーン音の検出に先立つ「過去１０秒」などの経過時間間隔に抽出された第２のセンサデータと、捕捉された第１のセンサデータとの間の関係を判定する。例えば、マイクロプロセッサ２０２は、第１の車両１０２ａが指示なしに車線を変更した場合に、第１の車両１０２ａの操舵角は「４秒」の間に「２０度」で、速度は「６０マイル／時」で、次いで、第２の車両１０２ｂから放射されたホーン音が検出されたと解析することができる。

一実施形態によれば、マイクロプロセッサ２０２は、タグ付けされた第１のセンサデータおよび第２のセンサデータの解析に基づいて機械学習を実行するよう構成することができる。マイクロプロセッサ２０２は、第１のセンサデータとの関連関係で学習された、タグ付けされた第２のセンサデータなどのデータを格納することができる。第１の交通状況などの類似の交通状況が、第１の車両１０２ａによって将来検出される場合、自律モードでは、第１の車両１０２ａが、検出された交通状況を処理し、対応する動作を自動的に行うことができる。

一実施形態によると、マイクロプロセッサ２０２は、第１の車両１０２ａ内の１つまたは複数の制御システムを再較正し、第１の車両１０２ａに関連する１つまたは複数の機能を実行するよう構成することができる。マイクロプロセッサ２０２は、第１の車両１０２ａのホーン制御システム２２２およびパワートレイン制御システム２１４などの１つまたは複数の制御システムの再較正のために、タグ付けされた第１のセンサデータおよび第２のセンサデータを利用するよう構成することができる。

一実施形態によれば、１つまたは複数の機能は、第１の車両１０２ａの車線の変更、速度の変更、車線変更指示の提供、１台または複数台の他の車両からの安全距離の維持、ホーン制御システム２２２のホーンの適用、および／またはブレーキシステム２１８のブレーキの適用に対応することができる。１つまたは複数の機能は、第１の車両１０２ａの走行経路の変更ならびにディスプレイスクリーン２１０および／またはオーディオインターフェース２０８を介した安全警告の生成にさらに対応することができる。一実施形態によれば、１つまたは複数の機能は、交通規制の違反を避けるために実行することができる。１つまたは複数の機能は、第１の車両１０２ａが自律モードにある場合に、第１の車両１０２ａによって実行することができる。一実施形態によれば、マイクロプロセッサ２０２は、第１の車両１０２ａが自律モードで動作する場合、第１の車両１０２ａでホーンを自動適用するために第１の交通状況を識別するよう構成することができる。第１の交通状況と同様の後の交通状況の識別は、交通状況における第１のセンサデータの捕捉と第２のセンサデータの抽出に基づくことができる。

本開示の例示的な態様によれば、第１のセンサデータの捕捉および第２のセンサデータの抽出は、上述のように、ホーンが第１の車両１０２ａによって適用される場合にも起こり得る。そのような場合、マイクロプロセッサ２０２は、捕捉された第１のセンサデータおよび抽出された第２のセンサデータに、第１の車両１０２ａによるホーンの適用に対応するメタデータをタグ付けするよう構成することができる。したがって、タグ付けされた第１のセンサデータおよび第２のセンサデータは、第１の車両１０２ａでホーンの適用を引き起こした、第１の車両１０２ａの近傍の事象および／または特定の交通状況を判定するためにさらに解析することができる。

一実施形態によれば、マイクロプロセッサ２０２は、第１の車両１０２ａでのホーンの適用に関するタグ付けされた第１のセンサデータおよび第２のセンサデータの解析に基づいて機械学習を実行するよう構成することができる。前述したように、第１の交通状況などの同様の交通状況は、自律モードにある第１の車両１０２ａによって将来検出することができる。第１の車両１０２ａのマイクロプロセッサ２０２は、第１の車両１０２ａによるホーン音の検出およびホーン音の適用の一方または両方に関連して、タグ付けされた第１のセンサデータおよび第２のセンサデータから学習されたものに基づいて、検出された交通状況を容易に処理することができる。

一実施形態によれば、マイクロプロセッサ２０２は、複数の車両１０２のうちの他の車両によって通信された車両データを利用して、第１の車両１０２ａから見えない歩行者または動物を検出することができる。第１の車両１０２ａのマイクロプロセッサ２０２が、第１の車両１０２ａの現在の走行経路に向かって移動し得る隠れた歩行者または動物を検出する場合、マイクロプロセッサ２０２は、第１の車両１０２ａの付近の周辺領域を解析することができる。

この解析に基づいて、マイクロプロセッサ２０２は、ホーンを自動適用するために、ホーン制御システム２２２などの適切な制御システムに制御コマンドを送信することができる。ホーンは、歩行者または動物に警告するために適用することができる。一実施形態によれば、起こり得る危険性を回避するために、解析に基づいてホーンの適用と同時に第１の車両１０２ａで部分ブレーキを適用することもできる。さらに、解析に基づいて、第１の車両１０２ａの後ろに近接する１台または複数台の車両が検出された場合に、第１の車両１０２ａでフルブレーキをかけられない可能性がある。

図３Ａおよび図３Ｂは、本開示の一実施形態による、ホーンの検出に基づく自動運転車のための開示された適応システムおよび方法を実施するための第１の例示的状況を示す。図３Ａは、図１および図２の要素と関連して説明される。図３Ａは、車線変更状況などの第１の交通状況の一例を示す。図３Ａを参照すると、第１の車線３０２、第２の車線３０４、第１の車両１０２ａ、および第２の車両１０２ｂが示されている。ＥＣＵ１０８、撮像ユニット１１０ａ〜１１０ｄ、音センサ１１２ａ〜１１２ｇ、物体検出装置２２４、および感知システム２２０の他の車両センサなどの第１の車両１０２ａの様々な構成要素を第１の車両１０２ａに設けることができるが、簡潔にするために、図３Ａおよび図３Ｂでは示していない。

第１の例示的な状況によれば、第１の車両１０２ａおよび第２の車両１０２ｂは、道路部分１１８などの道路部分に沿って別々の車線を移動することができる。第２の車両１０２ｂは第１の車線３０２を移動し、第１の車両１０２ａは第２の車線３０４を移動することができる。第１の車両１０２ａは、そのコースを第２の車線３０４から第１の車線３０２に変更しようと試みる可能性がある。第２の車両１０２ｂの運転者１１６は、第１の車両１０２ａが車線変更指示を行わずに第２の車線３０４に変更しようとしていることを確認すると、第２の車両１０２ｂの運転者１１６は、第１の車両１０２ａに対して警告としてホーンを適用することができる。

動作中、第１の車両１０２ａのＥＣＵ１０８は、音センサ１１２ａ〜１１２ｇを用いて、第２の車両１０２ｂから放射されたホーン音を検出するよう構成することができる。ＥＣＵ１０８は、（図１に示すように左ＯＲＶＭに取り付けられる）撮像ユニット１１０ａまたは撮像ユニット１１０ｄなどのリアカメラを用いて、検出されたホーン音の方向でビデオストリームを捕捉するよう構成することができる。一実施形態によれば、第１の車両１０２ａの近傍を囲む領域を捕捉するために、ビデオストリームを３６０度で捕捉することもできる。一実施形態によれば、第１の車両１０２ａのＥＣＵ１０８は、検出されたホーン音の方向が、第１の車線３０２から第２の車線３０４などの変更された車線に対応するかどうかを判定するよう構成することができる。ＥＣＵ１０８は、追加のセンサデータを捕捉して第２の車両１０２ｂなどの音を発した物体の位置を特定するためにサイドＲＡＤＡＲ（物体検出装置２２４など）を作動させるよう構成することができる。ＥＣＵ１０８はまた、第２の車両１０２ｂから車線情報、速度、ホーン適用信号、および／または移動方向情報などの車両データを受信することもできる。

一実施形態によれば、ＥＣＵ１０８は、第１の車両１０２ａと第１の車両１０２ａに最も近い他の車両との間の距離、速度、および／または角度をさらに計算することができる。距離、速度、および／または角度の計算は、ＲＡＤＡＲなどの物体検出装置２２４から受信したセンサデータを使用することによって行うことができる。例えば、第１の車両１０２ａと第２の車両１０２ｂとの間の直線距離（「９フィート」）および横方向距離（「５フィート」）を計算することができる。捕捉されたデータ（捕捉されたビデオストリームなど）、受信された車両データ、および／またはセンサデータは、集合的に第１のセンサデータと呼ぶことができる。第１のセンサデータは、第１の車両１０２ａの近傍で、車線変更状況などの第１の交通状況を示すことができる。第１のセンサデータは、道路部分１１８などの道路部分で第１の車両１０２ａを取り囲む所定の領域について捕捉することができる。第１のセンサデータは、ホーン音の検出に続く所定の時間間隔の間、捕捉することができる。

一実施形態によれば、サイドＲＡＤＡＲからの捕捉されたセンサデータは、追加のフェールセーフチェックのために、物体検出装置２２４および／または撮像ユニット１１０ａ〜１１０ｄの他のセンサからの捕捉されたセンサデータと比較することができる。複数のセンサからの捕捉されたセンサデータの間に矛盾がある場合、これは少なくとも１つのセンサの故障を示し、追加のフェールセーフチェックの結果は不合格になる。一例として、追加のフェールセーフチェックの結果が不合格を示す場合、ＥＣＵ１０８は、第１の車両１０２ａが自律モードにある場合、運転者が制御をするよう指示を生成することができる。また、自律運転システムやＡＤＡＳのセンサのエラーを示す情報は、Ｖ２Ｖ通信を介して、またはＶ２Ｉ通信を介してＲＳＵ１２０を使用して、他の周辺車両に送信することができる。別の例では、追加フェールセーフチェックの結果が不合格を示す場合、ＥＣＵ１０８は、ホーン検出事象を誤検出（誤判定）として記録することができ、第１のセンサデータを、さらなる解析のために「ホーン音が検出された、突然の車線変更交通状況」などのメタデータとタグ付けすることができない。一実施形態によれば、追加のフェールセーフチェックの結果は成功を示す。この場合、ＥＣＵ１０８は、第２のセンサデータを抽出し、捕捉した第１のセンサデータと抽出した第２のセンサデータとを、後述するように、「ホーン音が検出された、突然の車線変更交通状況」としてタグ付けすることができる。

一実施形態によれば、マイクロプロセッサ２０２は、第１の車両１０２ａに対する第２の車両１０２ｂの位置および／または方向を判定するよう構成することができる。例えば、捕捉されたビデオデータ（第２の車両１０２ｂ、受信した車両データ、または物体検出装置２２４を備える）を使用することにより、第１の車両１０２ａの観点からの、第２の車両１０２ｂの位置、方向、および交通状況を、容易に判定することができる。

一実施形態によると、マイクロプロセッサ２０２は、車載ネットワーク２２６から、第１の車両１０２ａに関連付けられた第２のセンサデータを抽出することができる。第２のセンサデータは、ホーン音の検出前の、「最後の１０秒」などの経過時間間隔の間に抽出することができる。捕捉された第１のセンサデータと共に、第１の車両１０２ａの操舵角、速度値、および／または速度変化率、車線情報、位置情報（緯度経度情報）などの抽出された第２のセンサデータは、第２の車両１０２ｂによりホーンが適用された理由を理解するのに十分な情報を提供することができる。

一実施形態によれば、マイクロプロセッサ２０２は、捕捉された第１のセンサデータおよび抽出された第２のセンサデータを、「ホーン音が検出された」メタデータでタグ付けするよう構成することができる。タグ付けされた第１のセンサデータおよび第２のセンサデータは、第１の車両１０２ａの観点から、第１の交通状況中に第２の車両１０２ｂが第１の車両１０２ａにホーンを適用した理由を理解するため使用することができる。別の例では、タグ付けされた第１のセンサデータおよび第２のセンサデータは、第１の交通状況がクラウドサーバ１０４で解析されるように、ＲＳＵ１２０を介してクラウドサーバ１０４に送信することができる。

一実施形態によれば、ＥＣＵ１０８は、状況から情報を学習することができる。そのような学習された情報は、第１の車両１０２ａの操舵角が変更され、第１の車両１０２ａが第２の車線３０４から第１の車線３０２に現在の車線を変更し、速度値が「６０マイル／時」であり、車線変更指示信号が、ホーン音の検出の前に、抽出された第２のセンサデータに存在しなかった、などの事実を含むことができる。学習された情報は、第２の車両１０２ｂからのホーン音の検出時点での、第１の車両１０２ａと第２の車両１０２ｂとの間の相対距離をさらに含むことができる。ＥＣＵ１０８は、タグ付けされた第２センサデータの上記パラメータなどの学習された情報を第１のセンサデータとの関連関係で格納することができ、ＡＤＡＳにおけるパラメータまたは第１の車両１０２ａの自律運転は、格納された学習情報を解析することによって調整することができる。将来類似の交通状況に遭遇した場合、図３Ｂに示され以下で説明するように、適切な動作を実行することができる。例えば、第１の車両１０２ａが車線変更を開始した場合、他の車両との間の距離が長くなるように、学習された情報に基づいて、隣接車線を走行する他の車両に対する安全距離である閾値距離を変更することができる。あるいは、第１の車両１０２ａは、捕捉された第１のセンサデータおよび抽出された第２のセンサデータを単独で解析することができない場合、第１の車両１０２ａは、そのような捕捉データをクラウドサーバ１０４に送信することができる。次いで、第１の車両１０２ａは、クラウドサーバ１０４からコマンドを受信して、自律型またはＡＤＡＳシステム用の１つまたは複数のパラメータを調整することができる。コマンドは、第１の車両１０２ａ、または第１の車両１０２ａに通信可能に結合することができるＲＳＵ１２０から受信された捕捉された第１のセンサデータおよび抽出された第２のセンサデータの解析に基づいて、クラウドサーバ１０４で生成することができる。

図３Ｂを参照すると、第１の車線３０２、第２の車線３０４、第１の車両１０２ａ、および第２の車両１０２ｂが示されている。この場合、第１の車両１０２ａは自律モードで第１の車線３０２を移動することができる。第２の車両１０２ｂは、手動モード（運転者１１６によって運転される）で第２の車線３０４を移動することができる。第２の車両１０２ｂの運転者１１６は、第２の車線３０４などの現在の車線を突然に、または車線変更指示を出すことなく変更する可能性がある。

動作中、自律モードの第１の車両１０２ａは、１つまたは複数の撮像ユニット１１０ａ〜１１０ｄおよび物体検出装置２２４などの感知システム２２０の１つまたは複数のセンサを使用することによって、その近傍の物体を連続的に監視するよう構成することができる。第１の車両１０２ａは、現在の交通状況を、タグ付けされた第１のセンサデータおよび第２のセンサデータなどのタグ付きデータと比較するよう構成することができる。

一実施形態によると、ＥＣＵ１０８は、第１の車両１０２ａ内の、パワートレイン制御システム２１４、ブレーキシステム２１８、ホーン制御システム２２２などの、１つまたは複数の制御システムを再較正し、第１の車両１０２ａに関連する１つまたは複数の機能を実行するよう構成することができる。１つまたは複数の制御システムの再較正は、図３Ａに記載されているように、タグ付けされた第１のセンサデータおよび抽出された第２のセンサデータ、ならびに／もしくは以前の例からの学習された情報に基づくことができる。例えば、ＥＣＵ１０８は、第２の車両１０２ｂなどの複数の車両１０２の最も近い車両間の直線または横方向の距離が安全か、安全ではないかを判定するよう構成することができる。ＥＣＵ１０８は、第２の車両１０２ｂの捕捉されたビデオストリームを使用することによって、車線変更指示が第２の車両１０２ｂでアクティブか非アクティブかをチェックするよう構成することができる。

安全距離であると判定された場合、ＥＣＵ１０８は、第１の車線３０２において、第２の車両１０２ｂに対応するために、速度を自動的に減速するよう構成することができる。安全でない距離であると判定された場合、車線変更指示が非アクティブとなり、または車線を急に変更したと判定された場合、ＥＣＵ１０８は、第１の車両１０２ａのホーン制御システム２２２を介して、ホーンを自動適用するために、第２の車両１０２ｂによる車線変更状況などの第１の交通状況を識別するよう構成することができる。識別は、上述のように、現在の交通状況とタグ付けされたデータとの比較、および／または以前の例から学習された情報に基づくことができる。

一実施形態によれば、自律モードのＥＣＵ１０８は、適用されたホーンへの応答を示すことができる第２の車両１０２ｂの速度変化、走行経路の変化、および／または他の反応信号を検出するよう構成することができる。自律モードのＥＣＵ１０８は、ブレーキシステム２１８からのブレーキの自動適用によって、第１の車両１０２ａの現在の速度を低下させるために、パワートレイン制御システム２１４などの他のＥＣＵに１つまたは複数のコマンドをさらに送信し、第２の車両１０２ｂに対応するよう構成することができる。したがって、自律モードにおける第１の車両１０２ａの運転の精度は、他のユーザの視点から強化される。

図４Ａおよび図４Ｂは、本開示の一実施形態による、ホーンの検出に基づく自動運転車のための開示された適応システムおよび方法を実施するための第２の例示的状況を示す。図４Ａは、図１、図２、図３Ａ、および図３Ｂの要素と関連して説明される。図４Ａは、突然の減速状況などの第１の交通状況の第２の例を示し、図４Ａを参照すると、第１の車線３０２、第２の車線３０４、第１の車両１０２ａ、および第２の車両１０２ｂが、図３Ａと同様に示されている。

第２の例示的な状況によれば、第１の車両１０２ａおよび第２の車両１０２ｂは、道路部分１１８に沿って第１の車線３０２などの同じ車線に沿って移動することができる。第１の車両１０２ａの運転者１１４は、第１の車両１０２ａの前方の障害物を避けるためにブレーキを突然にかける可能性がある。第２の車両１０２ｂの運転者１１６は、（図に示すように）第２の車両１０２ｂの前方を移動する第１の車両１０２ａの急減速を観察すると、第２の車両１０２ｂの運転者１１６は、第１の車両１０２ａに対する警報としてホーンを適用することができる。

動作中、第１の車両１０２ａのＥＣＵ１０８は、音センサ１１２ａ〜１１２ｇを用いて、第２の車両１０２ｂから放射されたホーン音を検出するよう構成することができる。ＥＣＵ１０８は、先に図２および図３Ａで説明したように、第１の車両１０２ａの近傍の第１のセンサデータを捕捉するよう構成することができる。マイクロプロセッサ２０２は、ホーン音の検出前の、「最後の１５秒」などの経過時間間隔の間に第２のデータを抽出することができる。第１の車両１０２ａの車載ネットワーク２２６から抽出される第２のセンサデータは、第１の車両１０２ａの速度の変化率、操舵角、速度値、車線情報、位置情報（緯度および経度情報）とすることができる。

一実施形態によれば、マイクロプロセッサ２０２は、捕捉された第１のセンサデータおよび抽出された第２のセンサデータを、「ホーン音が検出された、突然の減速交通状況」などのメタデータでタグ付けするよう構成することができる。タグ付けされた第１のセンサデータおよび第２のセンサデータは、第１の交通状況中に第２の車両１０２ｂが第１の車両１０２ａにホーンを適用した理由を（第１の車両１０２ａの観点から）理解するため使用することができる。

一実施形態によれば、ＥＣＵ１０８は、機械学習に基づいて、現在の速度値「時速６０マイル」から「時速４０マイル」への第１の車両１０２ａの突然の減速が、障害となり、第２の車両１０２ｂの走行経路に支障をきたす可能性があると推論し得る。同様の交通状況がＥＣＵ１０８によって将来検出された場合、図４Ｂに示され以下で説明するように、類似の動作を実行することができる。

図４Ｂを参照すると、第１の車線３０２、第２の車線３０４、第１の車両１０２ａ、および第２の車両１０２ｂが示されている。この例では、第１の車両１０２ａは自律モードで第１の車線３０２を移動する可能性がある。第２の車両１０２ｂは、手動モード（運転者１１６によって運転される）で、第１の車線３０２内で第１の車両の前方を移動する可能性がある。第２の車両１０２ｂの運転者１１６は、第１の車両１０２ａの走行経路に障害を引き起こす可能性がある突然の減速をする可能性がある。

動作中、ＥＣＵ１０８は、第１の車両１０２ａ内のパワートレイン制御システム２１４および／またはホーン制御システム２２２などの１つまたは複数の制御システムを再較正して、自動的にブレーキをかけて第１の車両１０２ａを減速するよう構成することができる。ＥＣＵ１０８は、第１の車両１０２ａにおけるホーン制御システム２２２を介してホーンを自動適用するために、第２の車両１０２ｂによる突然の減速状況などの第１の交通状況を識別するよう構成することができる。識別は、現在の交通状況とタグ付けされたデータとの比較、および／または図４Ａに示すように、以前の例から学習された情報に基づくことができる。ＥＣＵ１０８が、適用されたホーンに対する応答を検出しない場合、ＥＣＵ１０８は、制御信号を自動的にパワートレイン制御システム２１４および／またはステアリングシステム２１６に送信して、自律モードにある第１の車両１０２ａの走行経路を変更することができる。したがって、自律モードにおける第１の車両１０２ａの運転の精度は、他のユーザの視点から様々な交通状況に対して強化される。

図５Ａおよび図５Ｂは、本開示の一実施形態による、ホーンの適用に基づく、自動運転車の開示されたシステムおよび方法を実施するための第３の例示的な状況を示す図である。図５Ａは、図１、図２、図３Ａ、図３Ｂ、図４Ａ、および図４Ｂの要素と関連して説明される。図５Ａは、指示のない急な車線変更状況などの、第１の交通状況の例を示す。図５Ａを参照すると、第１の車線３０２、第２の車線３０４、第１の車両１０２ａ、および第２の車両１０２ｂが示されている。第１の車線３０２および／または第２の車線３０４を移動することができる１台または複数台の他の車両がさらに示されている。

第３の例示的な状況によれば、第１の車両１０２ａは、第１の車線３０２などの固定された車線を移動することができる自動運転車とすることができる。第２の車両１０２ｂなどの別の非自律的車両が、第２の車線３０４などの隣接車線を移動する可能性がある。第２の車線３０４内を移動する第２の車両１０２ｂが、第２の車線３０４から第１の車線３０２へとそのコースを突然変更しようと試みる可能性がある。第１の車両１０２ａの運転者１１４は、第２の車両１０２ｂが車線変更指示を出すことなく第１の車線３０２に向かって移動しようとしていることを観察する可能性がある。第１の車両１０２ａの運転者１１４は、第２の車両１０２ｂが第１の車両１０２ａから安全な距離にない可能性があることをさらに観察することができる。次いで、第１の車両１０２ａの運転者１１４は、第２の車両１０２ｂに対する警報として、第１の車両１０２ａにホーンを適用することができる。一実施形態によれば、運転者１１４は、第１の交通状況のこのような場合に第２の車両１０２ｂに適応するために速度を低下させることができる。

一実施形態によれば、音センサ１１２ａ〜１１２ｇは、第１の車両１０２ａにおけるホーンの自己適用から放射されたホーン音を捕捉するよう構成することができる。第１の車両１０２ａのＥＣＵ１０８は、捕捉されたホーン音が、第１の車両１０２ａから放射されたホーン音であるか、道路部分１１８上の他の車両から放射されたホーン音であるかを確認するよう構成することができる。第１の車両１０２ａのＥＣＵ１０８は、第１の車両１０２ａの、ＣＡＮバスなどの車載ネットワーク２２６において、ホーンの自己適用のためのホーン信号の存在をチェックすることができる。この場合、ホーン信号は、ホーンが第１の車両１０２ａで適用された場合、車載ネットワーク２２６において検出することができる。

一実施形態によれば、ＥＣＵ１０８は、撮像ユニット１１０ａ〜１１０ｄのうちの１つまたは複数を使用することによって、第１の車両１０２ａを囲む領域のビデオストリームを捕捉するよう構成することができる。ＥＣＵ１０８は、第１の車両１０２ａの物体検出装置２２４からセンサデータを捕捉するようさらに構成することができる。捕捉されたビデオストリームおよびセンサデータは、捕捉された第１のセンサデータと総称することができる。第１のセンサデータは、第１の車両１０２ａの近傍における、第２の車両１０２ｂによる車線変更指示のない急な車線変更状況などの第１の交通状況を示すことができる。第１のセンサデータは、第１の車両１０２ａにおけるホーンの適用に続いて、「６０秒」などの所定の時間間隔の間、捕捉することができる。

一実施形態によると、ＥＣＵ１０８は、車載ネットワーク２２６から、第１の車両１０２ａに関連付けられた第２のセンサデータを抽出することができる。第２のセンサデータは、ホーンの適用前の、「最後の１０秒」などの経過時間間隔の間に抽出することができる。ＥＣＵ１０８は、捕捉された第１のセンサデータおよび抽出された第２のセンサデータを、「ホーンの適用」メタデータでタグ付けするよう構成することができる。第１の車両１０２ａでホーンの適用を引き起こした上述の第１の交通状況の事象および／または条件は、捕捉された第１のセンサデータおよび抽出された第２のセンサデータに基づいてＥＣＵ１０８で記録および解析することができる。例えば、事象および／または条件は、第１の車両１０２ａと他の最も近い車両との間の直線方向または横方向の距離、第２の車両１０２ｂにおける車線変更指示のアクティブまたは非アクティブな状態、および／または第２の車両１０２ｂによる車線の突然の変更とすることができる。

一実施形態によれば、ホーンが適用されると、タグ付けされた第１のセンサデータおよび第２のセンサデータに基づいて、第２の車両１０２ｂからの応答を判定することができる。例えば、第２の車両１０２ｂの移動量の変化、走行経路の変化、および／または適用されたホーンへの応答を示すことができる第２の車両１０２ｂの他の信号も、解析のために記録することができる。タグ付けされた第１のセンサデータおよび第２のセンサデータは、運転者１１４が第２の車両１０２ｂにホーンを適用した理由を理解するために解析することができる。タグ付けされた第１のセンサデータおよび第２のセンサデータは、第１の交通状況において第１の車両１０２ａでどのような行動がとられたかを判定するために解析することができる。第１の車両１０２ａによって行われる１つまたは複数の動作の例としては、第２の車両１０２ｂに適応するための第１の車両１０２ａの減速、およびそのような第１の交通状況において第２の車両１０２ｂに警報するためのホーンの適用を含むことができる。第１の車両１０２ａによって行われる１つまたは複数の動作は記録することができる。ＥＣＵ１０８は、第１の交通状況のカテゴリを「指示のない急な車線変更状況」として識別するよう構成することができる。第１の交通状況の識別されたカテゴリは、「ホーンの適用、指示のない突然の車線変更状況」などの「ホーンの適用」のメタデータを用いて、捕捉された第１のセンサデータおよび抽出された第２のセンサデータのタグ付けと共にタグ付けすることもできる。

一実施形態によれば、マイクロプロセッサ２０２は、第１の車両１０２ａのホーンの適用に関するタグ付けされた第１のセンサデータおよび第２のセンサデータの解析に基づいて機械学習を実行するよう構成することができる。ＥＣＵ１０８は、第１の車両１０２ａ内の、パワートレイン制御システム２１４、ブレーキシステム２１８、ホーン制御システム２２２などの、１つまたは複数の制御システムを再較正するよう構成することができる。１つまたは複数の制御システムの再較正は、タグ付けされた第１のセンサデータおよび第２のセンサデータ、ならびに／もしくは解析からの学習された情報に基づくことができる。再較正は、図５Ｂに示し、以下で説明するような、自律モードにある第１の車両１０２ａにより将来検出される可能性がある、指示なく急に車線を変更する状況の第１の交通状況などの、同様の交通状況に適応するために、第１の車両１０２ａのＥＣＵ１０８に能力をもたらすことができる。

図５Ｂを参照すると、第１の車線３０２、第２の車線３０４、第１の車両１０２ａ、第２の車両１０２ｂ、および複数の車両１０２の他の車両が示されている。この場合、第１の車両１０２ａは、自律モード（運転者１１４によって運転されない）で動作することができる。第１の車両１０２ａは自律モードで第１の車線３０２を移動する可能性がある。第２の車両１０２ｂは、手動モード（運転者１１６によって運転される）で第２の車線３０４を移動する可能性がある。

動作中、自律モードの第１の車両１０２ａは、１つまたは複数の撮像ユニット１１０ａ〜１１０ｄおよび物体検出装置２２４などの感知システム２２０の１つまたは複数のセンサを使用することによって、その近傍の物体を連続的にまたは周期的に監視するよう構成することができる。第２の車両１０２ｂの運転者１１６は、第２の車線３０４などの現在の車線を突然に、または車線変更指示を出すことなく変更する可能性がある。そのような場合、第１の車両１０２ａのＥＣＵ１０８は、現在の交通状況を、タグ付けされた第１のセンサデータおよび第２のセンサデータなどのタグ付けされたデータと比較するよう構成することができる。

一実施形態によれば、ＥＣＵ１０８は、現在の交通状況を、指示のない急な車線変更状況の第１の交通状況として識別するよう構成することができる。識別は、上述のように、現在の交通状況とタグ付けされたデータとの比較、および／または以前の例から学習された情報に基づくことができる。ＥＣＵ１０８は、ホーンを自動適用するために第１の車両１０２ａのホーン制御システム２２２にコマンドを送信するよう構成することができる。自律モードのＥＣＵ１０８は、ブレーキシステム２１８からのブレーキの自動適用によって、第１の車両１０２ａの現在の速度を低下させるために、パワートレイン制御システム２１４などの他のＥＣＵに１つまたは複数のコマンドをさらに送信し、第２の車両１０２ｂに対応するよう構成することができる。したがって、第１の車両１０２ａのＥＣＵ１０８は、自律モードにおけるエラーのない人間のような運転を模倣することができる自律モードでの第１の車両１０２ａの運転の精度を向上させるように適合することができる。

図６Ａおよび図６Ｂは、本開示の一実施形態による、ホーンの検出に基づく自動運転車のための例示的な方法を示すフローチャートである。図６Ａおよび図６Ｂを参照すると、フローチャート６００が示される。フローチャート６００は、図１、図２、図３Ａ、図３Ｂ、図４Ａ、図４Ｂ、図５Ａ、および図５Ｂに関連して説明される。本方法は、ステップ６０２で開始し、ステップ６０４に進む。

ステップ６０４において、複数の車両１０２のうちの少なくとも１台から放射されたホーン音は、第１の車両１０２ａの音センサ１１２ａ〜１１２ｇなどの音センサによって捕捉することができる。ステップ６０６において、捕捉されたホーン音が、第１の車両１０２ａのホーンから放射されたホーン音か、または複数の車両１０２のうちの別の車両から放射されたホーン音であるかをチェックすることができる。ＣＡＮバスなどの車載ネットワーク２２６にホーン信号が存在することをチェックして、第１の車両１０２ａにおけるホーンの適用を確認することができる。ホーン信号が第１の車両１０２ａの車載ネットワーク２２６に存在しない場合、制御はステップ６０８ａに移行する。ホーン信号が第１の車両１０２ａの車載ネットワーク２２６に存在する場合、制御はステップ６０８ｂに移行する。

ステップ６０８ａにおいて、ホーン音の方向は、第１の車両１０２ａのＥＣＵ１０８によって検出することができる。音センサ１１２ａ〜１１２ｇによって捕捉されたホーン音が、（図３Ａおよび図４Ａに示すように）第２の車両１０２ｂから放射された可能性があることを検出することができる。ステップ６１０ａで検出されたホーン音に基づいて、第１の車両１０２ａに関連する第１のセンサデータを捕捉することができる。捕捉した第１のセンサデータは、図２、図３Ａ、および図４Ａで説明したように、第１の車両１０２ａの近傍の第１の交通状況などの現在の交通状況のビデオストリームに対応することができる。捕捉された第１のセンサデータは、第１の車両１０２ａの近傍の複数の車両１０２の１台または複数台の接続された車両から受信された車両データにさらに対応することができる。捕捉された第１のセンサデータは、感知システム２２０の物体検出装置２２４（例えば、ＲＡＤＡＲ）から受信されたセンサデータに対応することもできる。捕捉された第１のセンサデータは、第１の車両１０２ａの近傍の第１の交通状況を示す。第１の交通状況の例は、図２、図３Ａ、図３Ｂ、図４Ａ、および図４Ｂで先に説明されている。

ステップ６１２ａでは、捕捉された第１のセンサデータに基づいて、第１の車両１０２ａに対する第２の車両１０２ｂの位置および／または方向を判定することができる。ステップ６１４ａにおいて、第１の車両１０２ａに関連する第２のセンサデータが、第１の車両１０２ａの車載ネットワーク２２６から抽出される可能性がある。第２のセンサデータは、ホーン音の検出前の経過時間間隔の間に車載ネットワーク２２６から抽出することができる。第２のセンサデータは、第１の車両１０２ａの操舵角、ヨーレート、速度値、および／または速度変化率、車両位置精度データ、および／またはブレーキシステム状態とすることができる。第２のセンサデータはまた、車両安定性システムの状態、車線情報、および／または車載ネットワーク２２６から抽出することができる第１の車両１０２ａの他の車両パラメータに対応することもできる。

ステップ６１６ａにおいて、捕捉された第１のセンサデータおよび抽出された第２のセンサデータは、メタデータでタグ付けすることができる。メタデータは、ホーン音の検出に対応することができる。ステップ６１８ａにおいて、ホーン音の検出に対応するタグ付けされた第１のセンサデータおよび第２のセンサデータを解析することができる。解析は、ホーン音の検出の時間の前後で、第１の車両１０２ａの近傍で特定の交通状況を引き起こした事象を判定するために実行することができる。ステップ６２０ａでは、解析に基づいて、ホーン音の検出に先立って抽出された第２のセンサデータと、捕捉された第１のセンサデータとの関係を判定することができる。第２のセンサデータと第１のセンサデータとの間の関係は、第１の交通状況などの類似の交通状況が、第１の車両１０２ａによって将来検出された場合に、自律モードにおいて、第１の車両１０２ａが、検出された交通状況を処理することができ、対応する動作を自動的に実行することができるよう判定することができる。

ステップ６２２では、第１の車両１０２ａの１つまたは複数の制御システムは、第１の車両１０２ａに関連付けられた１つまたは複数の機能を実行するために再較正することができる。１つまたは複数の機能は、図１、図２、図３Ｂ、図４Ｂ、および図５Ｂに詳細に記載されている。第１の車両１０２ａにおけるパワートレイン制御システム２１４およびホーン制御システム２２２などの１つまたは複数の制御システムの再較正は、捕捉された第１のセンサデータおよび抽出された第２のセンサデータに基づくことができる。例えば、自律運転システムまたはＡＤＡＳシステムの１つまたは複数のパラメータの閾値は、ステップ６１８ａ、６１８ｂ、６２０ａ、および／または６２０ｂの解析に基づいて調整または新たに設定することができる。調整されたパラメータは、車線変更またはブレーキのための他の車両との相対距離、方向信号または走行速度に基づいていつどの方向に旋回するかを表す１つまたは複数の時間パラメータとすることができる。再較正が不可能である可能性があると第１の車両１０２ａが判定した場合、タグ付けされた第１のセンサデータおよび第２のセンサデータをクラウドサーバ１０４に送信して、第１の車両１０２ａのシステムおよび第１の状況をさらに解析することができる。ステップ６２４において、第１の車両１０２ａの近傍の他の車両および／または歩行者などの１つまたは複数の物体は、第１の車両１０２ａの感知システム２２０を使用することによって監視することができる。１つまたは複数の物体は、再較正後の時間インスタンスの間、監視することができる。

ステップ６２６において、第１の車両１０２ａが自律モードで動作している場合に、第１の車両１０２ａによるホーンの自動適用のために、後の時間インスタンスにおける現在の交通状況などの第１の交通状況を識別することができる。ステップ６２８において、第１の車両１０２ａに関連する１つまたは複数の機能は、第１の交通状況の識別の後に実行することができる。１つまたは複数の機能は、第１の車両１０２ａの再較正された１つまたは複数の制御システムに基づいて実行することができる。例えば、図３Ｂおよび図５Ｂに図示および説明したように、第２の車両１０２ｂに対応するためのホーンの適用に加えて、第１の車両１０２ａで自動的に速度を低下させることができる。別の例では、図４Ｂおよび図５Ｂに示されているように、第１の車両１０２ａを減速するためにブレーキを自動的に適用することができ、および／または第１の車両１０２ａの走行経路を変更することができる。制御は、ステップ６３０に進むことができる。

ホーン信号が第１の車両１０２ａの車載ネットワーク２２６に存在する場合、制御はステップ６０８ｂに移行する。ステップ６０８ｂでは、第１の車両１０２ａにおけるホーンの適用の検出を確認することができる。ステップ６１０ｂにおいて、第１の車両１０２ａに関連する第１のセンサデータは、第１の車両１０２ａにおける検出されたホーンの適用に基づいて捕捉することができる。捕捉された第１のセンサデータは、第１の車両１０２ａの近傍の第１の交通状況などの、現在の交通状況を示す。

ステップ６１２ｂでは、捕捉された第１のセンサデータに基づいて、第１の車両１０２ａに対する複数の車両１０２のうちの他の車両の位置および／または距離を判定することができる。ステップ６１４ｂにおいて、第１の車両１０２ａに関連する第２のセンサデータが、第１の車両１０２ａの車載ネットワーク２２６から抽出される可能性がある。第２のセンサデータは、ホーンの適用前の経過時間間隔の間に車載ネットワーク２２６から抽出することができる。

ステップ６１６ｂにおいて、捕捉された第１のセンサデータおよび抽出された第２のセンサデータは、第１の車両１０２ａでのホーンの適用を検出したことに対応するメタデータでタグ付けすることができる。ステップ６１８ｂにおいて、ホーンの適用に対応するタグ付けされた第１のセンサデータおよび第２のセンサデータを解析することができる。ステップ６２０ｂにおいて、第１の交通状況のカテゴリは、ホーンの適用に関連するタグ付けされた第１のセンサデータおよび第２のセンサデータの解析に基づいて識別することができる。カテゴリは、急な車線変更、表示のない車線変更、突然の減速、急激なまたは遅い加速、不適当な車線の走行、車線の標識の違反、車両間の適切な距離の非保守、不適当な走行速度、および／または交通規則の違反に関連する可能性のある他の交通状況などの、様々なタイプの第１の交通状況の１つに対応することができる。次に、制御はステップ６２２に進むことができる。

一実施形態によれば、ステップ６０４は、ホーン音を捕捉する例示的なステップである。あるいは、ホーン機能として他の車両に警告または通知するための（ホーン信号などの）情報が、ホーン音の代わりに、Ｖ２ＶまたはＶ２Ｉなどの無線通信を介して車両間でデータとして送信された場合の例として、ＥＣＵ１０８は、無線通信を介して受信することによる情報、または車載ネットワーク２２６で指示されるような他の車両のホーン信号を検出することができる。

一実施形態によれば、ステップ６０６において、車載ネットワーク２２６内のホーン信号を検出する代わりに、ＥＣＵ１０８は、第１の車両１０２ａの乗員が押すパニックボタンまたは緊急ボタンからの信号を検出し、第１の車両１０２ａの乗員によって誘発された危険な状況を検出することができる。さらに、一実施形態によれば、ステップ６１８ａおよび６１８ｂにおいて、タグ付けされた第１のセンサデータおよび第２のセンサデータの解析は、そのようなデータが第１の車両１０２ａからクラウドサーバ１０４に送信される場合に、クラウドサーバ１０４において実行することができる。この場合、クラウドサーバ１０４は、第１の車両１０２ａにおける１つまたは複数の制御システムを再較正するためのコマンドを第１の車両１０２ａに送信することができる。このようなコマンドは、ステップ６２２の前に送られて、第１の車両１０２ａ内の１つまたは複数の制御システムの再較正を開始することができる。

本開示の一実施形態によれば、ホーンの検出および／または適用に基づく自動運転車のためのシステムが開示される。システム（ＥＣＵ１０８（図１）など）は、１つまたは複数の回路（以下、マイクロプロセッサ２０２と呼ぶ（図２））を備えることができる。マイクロプロセッサ２０２は、第２の車両１０２ｂ（図１）から放射されたホーン音を検出するよう構成することができる。マイクロプロセッサ２０２は、検出されたホーン音に基づいて、第１の車両１０２ａ（図１）に関連付けられた第１のセンサデータを捕捉するよう構成することができる。捕捉された第１のセンサデータは、第１の車両１０２ａの近傍の第１の交通状況を示す。マイクロプロセッサ２０２は、ホーン音の検出に先立つ経過時間の間、第１の車両１０２ａに関連付けられた第２のセンサデータを抽出するよう構成することができる。マイクロプロセッサ２０２は、第１の車両１０２ａ内の１つまたは複数の制御システムを再較正し、第１の車両１０２ａに関連する１つまたは複数の機能を実行するようさらに構成することができる。再較正は、捕捉された第１のセンサデータおよび抽出された第２のセンサデータに基づくことができる。

本開示の例示的態様によれば、ホーンの検出および／または適用に基づく自動運転車のための別のシステムが開示される。システム（ＥＣＵ１０８（図１）など）は、１つまたは複数の回路（以下、マイクロプロセッサ２０２と呼ぶ（図２））を備えることができる。マイクロプロセッサ２０２は、第１の車両１０２ａ（図１）におけるホーンの適用を検出するよう構成することができる。マイクロプロセッサ２０２は、第１の車両におけるホーンの検出された適用に基づいて、第１の車両１０２ａ（図１）に関連付けられた第１のセンサデータを捕捉するよう構成することができる。捕捉された第１のセンサデータは、第１の車両１０２ａの近傍の第１の交通状況を示す。マイクロプロセッサ２０２は、ホーンの適用に先立つ経過時間の間、第１の車両１０２ａに関連付けられた第２のセンサデータを抽出するよう構成することができる。マイクロプロセッサ２０２は、第１の車両１０２ａ内の１つまたは複数の制御システムを再較正し、第１の車両１０２ａに関連する１つまたは複数の機能を実行するようさらに構成することができる。再較正は、捕捉された第１のセンサデータおよび抽出された第２のセンサデータに基づくことができる。

本開示の一実施形態によれば、車両（第１の車両１０２ａ（図１および図２）など）が開示される。車両は、車体２２８（図２）を備えることができる。車両は、感知システム２２０（図２）のセンサなどの、１つまたは複数のセンサをさらに備えることができる。１つまたは複数のセンサは、第２の車両１０２ｂ（図１）などの別の車両から放射されたホーン音を検出するよう構成することができる。１つまたは複数のセンサは、車両に関連する第１のセンサデータおよび第２のセンサデータを捕捉するよう構成することができる。車両は、第１の車両１０２ａなどの車両の電子制御ユニット（例えば、ＥＣＵ１０８（図１および図２）など）で使用することができる１つまたは複数の回路（以下、マイクロプロセッサ２０２（図２）と呼ぶ）をさらに備えることができる。マイクロプロセッサ２０２は、検出されたホーン音に基づいて、車両（第１の車両１０２ａなど）に関連付けられた捕捉された第１のセンサデータを受信するよう構成することができる。捕捉された第１のセンサデータは、第１の車両１０２ａなどの車両の近傍における第１の交通状況などの第１の交通状態を示すことができる。マイクロプロセッサ２０２は、ホーン音の検出に先立つ経過時間の間、車両（例えば、第１の車両１０２ａ）に関連する捕捉された第２のセンサデータを受信するよう構成することができる。マイクロプロセッサ２０２は、さらに、車両（第１の車両１０２ａなど）内の１つまたは複数の制御システムを再較正して、車両に関連する１つまたは複数の機能を実行するよう構成することができる。再較正は、受信された第１のセンサデータおよび第２のセンサデータに基づくことができる。

本開示の例示的な態様によれば、車両（第１の車両１０２ａ（図１および図２）など）が開示される。車両は、車体２２８（図２）を備えることができる。車両は、感知システム２２０（図２）のセンサなどの、１つまたは複数のセンサをさらに備えることができる。１つまたは複数のセンサは、車両に関連する第１のセンサデータおよび第２のセンサデータを捕捉するよう構成することができる。車両は、第１の車両１０２ａなどの車両の電子制御ユニット（例えば、ＥＣＵ１０８（図１および図２）など）で使用することができる１つまたは複数の回路（以下、マイクロプロセッサ２０２（図２）と呼ぶ）をさらに備えることができる。マイクロプロセッサ２０２は、車両におけるホーンの適用を検出するよう構成することができる。マイクロプロセッサ２０２は、第１の車両におけるホーンの適用の検出に基づいて、車両（第１の車両１０２ａなど）に関連付けられた捕捉された第１のセンサデータを受信するよう構成することができる。捕捉された第１のセンサデータは、第１の車両１０２ａなどの車両の近傍における第１の交通状況などの第１の交通状態を示すことができる。マイクロプロセッサ２０２は、ホーンの適用に先立つ経過時間の間、車両（例えば、第１の車両１０２ａ）に関連する捕捉された第２のセンサデータを受信するよう構成することができる。マイクロプロセッサ２０２は、さらに、車両（第１の車両１０２ａなど）内の１つまたは複数の制御システムを再較正して、車両に関連する１つまたは複数の機能を実行するよう構成することができる。再較正は、受信された第１のセンサデータおよび第２のセンサデータに基づくことができる。

本開示の様々な実施形態は、機械および／またはコンピュータにホーン音の検出に基づいて自動運転車を適応制御させるためのコンピュータ実行可能命令のセットを格納する非一時的コンピュータ可読媒体および／または格納媒体を提供することができる。ＥＣＵ１０８（図１）などのＥＣＵ内のコンピュータ実行可能命令のセットは、機械および／またはコンピュータに、第２の車両１０２ｂから放射されたホーン音の検出を備えるステップを実行させることができる。検出されたホーン音に基づいて、第１の車両１０２ａ（図１）に関連する第１のセンサデータを捕捉することができる。捕捉された第１のセンサデータは、第１の車両１０２ａの近傍の第１の交通状況を示す。ホーン音の検出に先立つ経過時間の間、第１の車両１０２ａに関連する第２のセンサデータを抽出することができる。第１の車両１０２ａの１つまたは複数の制御システムは、第１の車両１０２ａに関連付けられた１つまたは複数の機能を実行するために再較正することができる。再較正は、捕捉された第１のセンサデータおよび抽出された第２のセンサデータに基づくことができる。

本開示の例示的態様による、機械および／またはコンピュータにホーンの適用に基づいて自動運転車を適応制御させるためのコンピュータ実行可能命令のセットを格納する別の非一時的コンピュータ可読媒体および／または格納媒体を提供することができる。ＥＣＵ１０８（図１）などのＥＣＵ内のコンピュータ実行可能命令のセットは、機械および／またはコンピュータに、第１の車両１０２ａ（図１）におけるホーンの適用の検出を備えるステップを実行させることができる。第１の車両１０２ａ（図１）に関連する第１のセンサデータは、検出されたホーンの適用に基づいて捕捉することができる。捕捉された第１のセンサデータは、第１の車両１０２ａの近傍の第１の交通状況を示す。第１の車両でのホーンの適用に先立つ経過時間の間、第１の車両１０２ａに関連する第２のセンサデータを抽出することができる。第１の車両１０２ａの１つまたは複数の制御システムは、第１の車両１０２ａに関連付けられた１つまたは複数の機能を実行するために再較正することができる。再較正は、捕捉された第１のセンサデータおよび抽出された第２のセンサデータに基づくことができる。

本開示は、ハードウェア、またはハードウェアとソフトウェアとの組み合わせで実現することができる。本開示は、少なくとも１つのコンピュータシステムにおいて集中方式で、または様々な要素をいくつかの相互接続されたコンピュータシステムにわたって分散することができる分散方式で、実現することができる。本明細書に記載の方法を実行するのに適したコンピュータシステムまたは他の装置が適している可能性がある。ハードウェアとソフトウェアの組み合わせは、ロードされ実行された場合、本明細書に記載の方法を実行するようにコンピュータシステムを制御することができるコンピュータプログラムを有する汎用コンピュータシステムとすることができる。本開示は、他の機能も実行する集積回路の一部を備えるハードウェアで実現してもよい。

本開示は、本明細書に記載された方法の実施を可能にするすべての特徴を備え、コンピュータシステムにロードされた場合にこれらの方法を実行することができる、コンピュータプログラム製品に埋め込むこともできる。本明細書において、コンピュータプログラムとは、任意の言語、コード、または表記で、情報処理能力を有するシステムに、特定の機能を直接的に、または以下、すなわち、ａ）別の言語、コード、または表記への変換、ｂ）異なるマテリアル形式での複製、のいずれかまたは両方で特定の機能を実行させようとする命令のセットの任意の表現を意味する。

本開示は、特定の実施形態を参照して説明しているが、本開示の範囲から逸脱することなく、様々な変更がなされ、同等物で代用することができることは、当業者によって理解されよう。さらに、その範囲から逸脱することなく、特定の状況または材料を本開示の教示に適合させるために、多くの修正を行うことができる。したがって、本開示は、開示された特定の実施形態に限定されず、本開示は、添付の特許請求の範囲内に入るすべての実施形態を含むことが意図される。

Claims (20)

1. 車両を制御するためのシステムであって、前記システムは、
   第１の車両において使用される電子制御ユニット（ＥＣＵ）内に１つまたは複数の回路を備え、前記１つまたは複数の回路が、
   第２の車両から放射されたホーン音を検出し、
   前記検出されたホーン音に基づいて前記第１の車両に関連する、前記第１の車両の近傍の第１の交通状況を示す第１のセンサデータを捕捉し、
   前記ホーン音の前記検出に先立つ経過時間の間、前記第１の車両に関連する第２のセンサデータを抽出し、
   前記捕捉された第１のセンサデータおよび前記抽出された第２のセンサデータに基づいて、前記第１の車両と関連する１つまたは複数の機能を実行するために前記第１の車両の１つまたは複数の制御システムを再較正する、
   よう構成される、システム。
2. 前記１つまたは複数の回路は、前記捕捉された第１のセンサデータに基づいて、前記第１の車両に対する前記第２の車両の位置および／または方向を判定するよう構成される、請求項１に記載のシステム。
3. 前記第１の車両は、自律モード、半自律モード、または手動モードのうちの１つで動作している、請求項１に記載のシステム。
4. 前記第２の車両は、自律モード、半自律モード、または手動モードのうちの１つで動作している、請求項１に記載のシステム。
5. 前記１つまたは複数の機能は、車線の変更、速度の変更、車線変更指示の提供、１つまたは複数の他の車両からの安全距離の維持、ホーンの適用、ブレーキの適用、前記第１の車両の走行経路の変更、安全警報の生成、および／または交通規制の違反を回避するための前記１つまたは複数の機能の実行のうちの１つまたは複数に対応する、請求項１に記載のシステム。
6. 前記第１のセンサデータは、前記第１の交通状況のビデオストリーム、前記第１の車両の前記近傍にある１台または複数台の接続された車両から受信された車両データ、ならびに／もしくは電波ベースの物体検出装置またはレーザベースの物体検出装置から受信されるセンサデータの１つまたは複数に対応する、請求項１に記載のシステム。
7. 前記第２のセンサデータは、前記第１の車両の、操舵角、ヨーレート、速度値、車線情報、車両位置精度データ、ブレーキシステム状態、車両安定システムの状態、および／または速度の変化率のうちの１つまたは複数に対応する、請求項１に記載のシステム。
8. 前記１つまたは複数の回路は、前記捕捉された第１のセンサデータおよび前記抽出された前記第２のセンサデータに、前記ホーン音の前記検出に対応するメタデータをタグ付けするよう構成される、請求項７に記載のシステム。
9. 前記１つまたは複数の回路は、前記第１の車両の前記１つまたは複数の制御システムの前記再較正のために、前記タグ付けされた前記捕捉された第１のセンサデータおよび前記タグ付けされた前記抽出された第２のセンサデータを利用するよう構成される、請求項８に記載のシステム。
10. 前記１つまたは複数の回路は、前記第１の車両が自律モードで動作している場合に、前記第１の車両におけるホーンの自動適用のために前記第１の交通状況を識別するよう構成される、請求項１に記載のシステム。
11. 車両を制御するためのシステムであって、前記システムは、
    第１の車両において使用される電子制御ユニット（ＥＣＵ）内に１つまたは複数の回路を備え、前記１つまたは複数の回路が、
    前記第１の車両におけるホーンの適用を検出し、
    前記ホーンの前記検出された適用に基づいて前記第１の車両に関連する、前記第１の車両の近傍の第１の交通状況を示す第１のセンサデータを捕捉し、
    前記第１の車両における前記ホーンの前記適用に先立つ経過時間の間、前記第１の車両に関連する第２のセンサデータを抽出し、
    前記捕捉された第１のセンサデータおよび前記抽出された第２のセンサデータに基づいて、前記第１の車両と関連する１つまたは複数の機能を実行するために前記第１の車両の前記１つまたは複数の制御システムを再較正する、
    よう構成される、システム。
12. 車両を制御する方法であって、前記方法は、
    第１の車両に使用される電子制御ユニット（ＥＣＵ）によって、第２の車両から放射されたホーン音を検出するステップと、
    前記ＥＣＵによって、前記検出されたホーン音に基づいて前記第１の車両に関連する第１のセンサデータを捕捉するステップであって、前記捕捉された第１のセンサデータが前記第１の車両の近傍の第１の交通状況を示す、ステップと、
    前記ＥＣＵによって、前記ホーン音の前記検出に先立つ経過時間の間、前記第１の車両に関連する第２のセンサデータを抽出するステップと、
    前記ＥＣＵによって、前記捕捉された第１のセンサデータと前記抽出された第２のセンサデータとに基づいて、前記第１の車両に関連する１つまたは複数の機能を実行するよう前記第１の車両における１つまたは複数の制御システムを再較正するステップと、
    を備える、方法。
13. 前記捕捉された第１のセンサデータに基づいて、前記第１の車両に対する前記第２の車両の位置および／または方向を判定するステップをさらに備える、請求項１２に記載の方法。
14. 前記１つまたは複数の機能は、車線の変更、速度の変更、車線変更指示の提供、１つまたは複数の他の車両からの安全距離の維持、ホーンの適用、ブレーキの適用、前記第１の車両の走行経路の変更、安全警報の生成、および／または交通規制の違反を回避するための前記１つまたは複数の機能の実行のうちの１つまたは複数に対応する、請求項１２に記載の方法。
15. 前記第１のセンサデータは、前記第１の交通状況のビデオストリーム、前記第１の車両の前記近傍の１台または複数台の接続された車両から受信された車両データ、ならびに／または電波ベースの物体検出装置もしくはレーザベースの物体検出装置から受信されるセンサデータの１つまたは複数に対応する、請求項１２に記載の方法。
16. 前記第２のセンサデータは、前記第１の車両の、操舵角、ヨーレート、速度値、車線情報、車両位置精度データ、ブレーキシステム状態、車両安定システムの状態、および／または速度の変化率のうちの１つまたは複数に対応する、請求項１２に記載の方法。
17. 前記捕捉された第１のセンサデータおよび前記抽出された前記第２のセンサデータに、前記ホーン音の前記検出に対応するメタデータをタグ付けするステップをさらに備える、請求項１６に記載の方法。
18. 前記第１の車両の前記１つまたは複数の制御システムの前記再較正のために、前記タグ付けされた前記捕捉された第１のセンサデータおよび前記タグ付けされた前記抽出された第２のセンサデータを利用するステップをさらに備える、請求項１７に記載の方法。
19. 前記第１の車両が自律モードで動作している場合に、前記第１の車両におけるホーンの自動適用のために前記第１の交通状況を識別するステップをさらに備える、請求項１２に記載の方法。
20. 車両であって、
    車体と、
    別の車両から放射されたホーン音を検出し、
    前記車両に関連する第１のセンサデータおよび第２のセンサデータを捕捉する、
    よう構成される１つまたは複数のセンサと、
    前記検出されたホーン音に基づいて前記車両と関連する、前記車両の近傍の第１の交通状況を示す、前記捕捉された第１のセンサデータを受信し、
    前記ホーン音の前記検出に先だって経過時間の間、前記車両と関連する前記捕捉された第２のセンサデータを受信し、
    前記受信した第１のセンサデータおよび前記受信した第２のセンサデータに基づいて前記車両と関連する１つまたは複数の機能を実行するために前記車両における１つまたは複数の制御システムを再較正する、
    よう構成される電子制御ユニットで使用される１つまたは複数の回路と、
    を備える、車両。

Images