JP2021089732A - 衝突回避のために周囲の車両に対して警告を提供するためのシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

【課題】対象車両の安全性を向上できるシステムおよび方法を提供する。【解決手段】システムおよび方法は、衝突の危険性について、対象車両から周囲の物体に警告を提供する。システムおよび方法は、対象車両の周囲環境に関するセンサデータに従って、対象車両の周囲物体を識別する。システムおよび方法は、第１の物体と第２の物体との間の衝突の可能性を示す衝突確率を決定する。システムおよび方法は、衝突確率が衝突閾値を満たすことに応じて、周囲の物体が衝突することに関連した衝突の危険性について、対象車両によって周囲の物体の少なくとも１つに警報を伝える。【選択図】図３

Description

この明細書における開示は、周囲の車両に警告を提供するためのシステムおよび方法に関し、特に、周囲の車両が衝突する可能性がある場合に、対象車両の通信能力を用いて周囲の車両に衝突の危険性を伝えるシステムおよび方法に関する。

車両は、乗客を保護するために、例えばエアバッグ、能動的／受動的拘束、自動制御支援（例えば、アンチロック・ブレーキ・システム（ＡＢＳ））等のような、様々な安全システムを採用することができる。これらのシステムは乗員の安全性を向上させるが、対象車両（自車両）の衝突を回避しようとする以上に、周囲の車両の安全性を向上させるようには機能しない。すなわち、上記システムは、該システムが搭載された車両の衝突防止および／または負傷からの乗員の保護を容易にするが、周囲環境にある他の車両の衝突回避を容易にするものではない。

このように、周囲の車両の衝突回避は、通常、周囲の車両それぞれの能力に任されている。しかしながら、様々な状況において、対象車両は、例えば潜在的な危険についてより良い状況認識を有し得るが、そのような危険性を周囲の車両に通知する方法をまだ有していない。また、対象車両の安全性は、周囲の車両の動作に影響され得る。このように、対象車両の安全性をより確実にするために、周囲の車両にさらに情報を与える必要がある。

一実施形態では、対象車両の安全性を向上するために周囲の車両に警報を提供することに関連する例示的なシステムおよび方法が開示される。上記したように、対象車両の周囲の車両は、対象車両を含む周囲領域に潜在的な安全上の問題を引き起こす虞のある、様々な衝突の危険性について状況認識を欠いている可能性がある。従って、一実施形態では、開示されたシステムは、衝突の危険性に関する警報を周囲の物体に伝えることにより、対象車両および周囲の物体の安全性を向上させる。例えば、一実施形態では、開示されたシステムが、先ず歩行者、車両などを含む周囲の物体の存在を識別する。位置および速度などの物体に関する観測情報から、開示されたシステムは、物体が衝突する可能性があるか否かを判定する。さらに、別のアプローチでは、開示されたシステムは、様々な物体に関連する死角を決定し、その死角を用いて、物体が衝突する可能性があるかどうかをさらに評価することができる。

１つのアプローチにおいて、開示されたシステムは、衝突確率を計算することにより衝突の可能性を定量化することができ、衝突確率が衝突閾値を満たす場合に上記した警報を生成することができる。例えば、システムは、対象車両に後部ハザードを作動（例えば、所定パターンで点滅）させて、衝突の危険性を周囲の物体の１つ以上に知らせる。このように、開示されたシステムは、周囲の車両が衝突の危機を回避するのを支援することにより、対象車両の安全性を向上させるように機能する。

一実施形態では、衝突の危険性について対象車両から周囲の物体へ警告を提供するための衝突警告システムが開示される。衝突警告システムは、１つ以上のプロセッサと、１つ以上のプロセッサに通信可能に結合されたメモリを備える。メモリは、１つ以上のプロセッサによって実行されたときに、その１つ以上のプロセッサに、対象車両の周囲環境に関するセンサデータに従って対象車両の周囲の物体を識別させる命令を含む検出モジュールを格納する。検出モジュールは、周囲の物体である第１の物体と第２の物体との間の衝突の可能性を示す衝突確率を決定する命令を含む。メモリは、１つ以上のプロセッサによって実行されたときに、その１つ以上のプロセッサに、衝突確率が衝突閾値を満たすことに応じて、周囲の物体が衝突することに関連した衝突の危険性について周囲の物体の少なくとも１つに警報を対象車両によって伝えさせる命令を含む警告モジュールを格納する。

一実施形態では、衝突の危険性について対象車両から周囲の車両へ警告を提供するための非一時的なコンピュータ可読媒体が開示される。コンピュータ可読媒体は、１つ以上のプロセッサによって実行されたときに、その１つ以上のプロセッサに、開示された機能を実行させる命令を格納する。命令は、対象車両の周囲環境に関するセンサデータに従って周囲の物体を識別する命令を含む。命令は、周囲の物体である第１の物体と第２の物体との間の衝突の可能性を示す衝突確率を決定する命令を含む。命令は、衝突確率が衝突閾値を満たすことに応じて、周囲の物体が衝突することに関連した衝突の危険性について周囲の物体の少なくとも１つに警報を対象車両によって伝える命令を含む。

一実施形態では、衝突の危険性について対象車両から周囲の物体へ警告を提供するための方法が開示される。一実施形態において、方法は、対象車両の周囲環境に関するセンサデータに従って周囲の物体を識別することを含む。この方法は、周囲の物体である第１の物体と第２の物体との間の衝突の可能性を示す衝突確率を決定することを含む。この方法は、衝突確率が衝突閾値を満たすことに応じて、周囲の物体が衝突することに関連した衝突の危険性について周囲の物体の少なくとも１つに警報を対象車両によって伝えることを含む。

本明細書に組み込まれ、その一部を構成する添付図面は、本開示の様々なシステム、方法、および他の実施形態を示している。図中の図示された要素の境界（例えば、ボックス、ボックスのグループ、または他の形状）は、境界の一実施形態を表すことが理解されるであろう。いくつかの実施形態では、１つの要素が複数の要素として設計されてもよく、または複数の要素が１つの要素として設計されてもよい。いくつかの実施形態では、別の要素の内部コンポーネントとして示される要素は、外部コンポーネントとして実装されてもよく、その逆もあり得る。さらに、要素は縮尺どおりに描かれない場合がある。
本明細書で開示される例示的なシステムおよび方法が動作し得る乗り物の構成の一実施形態を示す図である。 衝突の危険性について周囲の物体に警告を提供する衝突警告システムの一実施形態を示す図である。 衝突の危険を識別し、衝突の危険性に関する警告を伝える方法の一実施形態を示す図である。 近接度と衝突確率との関係を示す図である。 時間内の別々の予測例における周囲の車両を示す図である。 死角の評価をさらに含む衝突の危険性に関する警報を伝える方法の一実施形態を示す図である。 タイプの異なる複数の死角を示す図である。 遮蔽物による死角の追加例を示す図である。 衝突確率の死角コンポーネントの別例を示す図である。 対象車両から異なる距離にある周囲の車両を示す図である。 警報を伝えるためのタイミングの選択を示す図である。 衝突の危険の複数の例を示す図である。 衝突の危険性に関する警報伝達の異なる例を示す図である。

対象車両の周囲環境の安全性を向上するために周囲の車両に警報を提供することに関連するシステム、方法、および他の実施形態が開示される。上記したように、周囲の物体（例えば、車両、歩行者など）は、潜在的な危険に関する状況認識を欠いている可能性があるため、物体が周囲の物体および／または対象車両に悪影響を与える可能性があるような危険な状況に遭遇する可能性がある。対象車両は、隠蔽物、他の車両の死角間を移動する車両など、潜在的な危険を監視することができる。しかしながら、対象車両は、一般に、危険性に関する情報を関連する周囲の物体に伝える機構を有していない。よって、周囲の物体や車両は、対象車両および周囲の車両の安全性に影響を及ぼし得る危険な状況に遭遇する可能性がある。

一実施形態において開示されたシステムは、衝突の危険性に関する警報を周囲の物体に伝えることにより、対象車両および周囲の物体の安全性を向上させる。最初の注記として、本明細書で使用される場合、「周囲の物体」とは、対象車両の周囲の認識可能な動作領域内の物体を包含することを意図する。周囲の物体は、車両（例えば、自動車、トラック、オートバイなど）、および、歩行者、自転車利用者、無生物の障害物などの非車両物体を含み得る。いずれにせよ、１つ以上の実施形態では、開示されたアプローチは、一般に、周囲の物体の存在および周囲の物体に関する種々の観測情報を識別することを含む。位置および速度などの物体に関する観測情報から、開示されたアプローチは、物体が衝突する可能性があるか否かを判断することができる。

すなわち、一態様では、開示されたアプローチは、将来の別の時点における物体の位置を推定するために、周囲の物体の分析を行うことができる。推定された位置が定義された近接範囲内を通過する場合、開示されたアプローチは、異なる衝突確率を示し得る。例えば、物体がそれぞれの将来の位置において重なり合う（すなわち、衝突する）と推定される場合、システムおよび方法は、衝突の可能性が高いことを示す。位置が近接している場合、このアプローチは衝突の可能性が中程度であることを示し、定義された近接範囲外の位置は衝突の可能性が低いことを示す。さらなる態様では、開示されたシステムは、様々な物体に関連し、および／または、対象車両自体によって生じる死角を決定し、死角を用いて物体が衝突する可能性があるか否かをさらに評価することができる。

従って、開示されたアプローチは、利用可能な情報に従って衝突確率を計算することにより、衝突の可能性を定量化することができる。衝突確率が衝突閾値を満たしている場合、衝突回避を容易にするために、周囲の物体に警報を提供することができる。例えば、システムおよび方法は、対象車両にライトを作動（例えば、定義されたパターンで点滅）させて、１つ以上の周囲の物体に衝突の危険性を通知することができる。すなわち、他の車両によって実施される特定のハードウェアまたはプロトコルを必要としない堅牢な警報を提供するために、対象車両は、他車両に依存しない既存のシステム、例えば点滅ハザードランプ、ブレーキランプ、ターンシグナルランプなどを使用することができる。さらに、対象車両は、警報を受ける物体の位置（例えば、前方、後方など）に応じて、どのライト（ランプ）を点灯させるかを具体的に決定してもよい。このようにして、開示されたアプローチは、衝突の危険を回避する際に周囲の物体を支援することによって、対象車両および周囲の物体の安全性を向上させるように機能する。

図１を参照すると、車両１００の例が示されている。本明細書で使用される場合、「車両」とは、あらゆる形態の動力輸送機である。１つ以上の実施形態において、車両１００は自動車である。本明細書では、自動車に関する構成について説明するが、実施形態は自動車に限定されないことを理解されたい。いくつかの実施形態では、車両１００は、例えば周囲環境の態様を識別し、警告を伝達するように動作する任意のロボット装置または動力輸送機の形式であってもよく、従って、本明細書で説明される機能性からの利益を得る。

車両１００はまた、様々な要素を含む。様々な実施形態において、車両１００は、図１に示される要素のすべてを有さなくてもよいことが理解されよう。車両１００は、図１に示される様々な要素の異なる組み合わせを有することができる。さらに、車両１００は、図１に示す様々な要素に対して追加の要素を有することができる。いくつかの構成では、車両１００は、図１に示される１つ以上の要素なしで実現されてもよい。図１では、様々な要素が車両１００内に位置するものとして示されているが、これらの要素の１つまたは複数を車両１００の外部に配置できることが理解されよう。さらに、示されている要素は、物理的に長い距離で分離され、リモートサービス（例えば、クラウドコンピューティングサービス）として提供されてもよい。

車両１００の考えられる要素のいくつかが図１に示されており、後続の図面とともに説明される。図１の多くの要素の説明は、この説明を簡潔にするために、図２〜図１０の説明の後になされる。加えて、説明を単純かつ明確にするために、参照番号が適宜、対応する、類似の、または同様の要素を示すために異なる図面間で繰り返されていることが理解されよう。さらに、本明細書に記載の実施形態は、記載された要素の様々な組み合わせを使用して実施できることを理解されたい。

いずれの場合も、車両１００（本明細書では、対象車両または自車両とも呼ばれる）は衝突警告システム１７０を備えており、衝突警告システム１７０は該システム１７０によって引き起こされた通信を受信する車両１００および／または周囲の物体の安全性を向上させるように機能する。さらに、単独の構成要素として示されているが、１つ以上の実施形態において、衝突警告システム１７０は、自律運転システム１６０（例えば、存在する場合）または車両１００の別の構成要素と統合される。記載される機能と方法は、図をさらに検討することで一層明らかとなる。

図２を参照すると、衝突警告システム１７０の一実施形態がさらに示されている。示されるように、衝突警告システム１７０は、プロセッサ１１０を備える。プロセッサ１１０は衝突警告システム１７０の一部であってもよく、または、衝突警告システム１７０はデータバスまたは別の通信経路を介してプロセッサ１１０にアクセスしてもよい。１つ以上の実施形態において、プロセッサ１１０は、検出モジュール２２０および警告モジュール２３０に関連する機能を実現するように構成された特定用途向け集積回路である。より一般的には、１つ以上の態様において、プロセッサ１１０は、上記したモジュールをロードし、それに関連する符号化機能を実行するときに、本明細書に記載の様々な機能を実行できるマイクロプロセッサなどの電子プロセッサである。

一実施形態では、衝突警告システム１７０は、検出モジュール２２０および警告モジュール２３０を格納するメモリ２１０を備える。メモリ２１０は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリ、またはモジュール２２０および２３０を格納するための他の適切なメモリである。モジュール２２０および２３０は、例えば、プロセッサ１１０によって実行されたとき、プロセッサ１１０に本明細書で開示される様々な機能を実行させるコンピュータ可読命令である。１つ以上の実施形態では、モジュール２２０および２３０はメモリ２１０内に具現化された命令であるが、さらなる態様では、モジュール２２０および２３０は、記載された１つ以上の機能を独立して実行するための処理コンポーネント（例えば、コントローラ）、回路などのハードウェアを含む。

さらに、一実施形態では、衝突警告システム１７０は、データストア２４０を備える。データストア２４０は、一実施形態では、情報を格納するための電子ベースのデータ構造である。例えば、１つのアプローチでは、データストア２４０は、メモリ２１０または別の適切な媒体に格納され、記憶データを分析し、記憶データを提供し、記憶データを体系化するなどのため、プロセッサ１１０によって実行されるルーチンで構成されるデータベースである。いずれの場合でも、一実施形態では、データストア２４０は、様々な機能を実行する際にモジュール２２０および２３０によって使用されるデータを格納する。一実施形態では、データストア２４０は、例えばモジュール２２０および２３０によって使用される他の情報とともに、センサデータ２５０、および制約条件２６０（例えば、閾値、ライトの定義された点灯パターン、死角モデル、タイミング選択など）を含む。

そして、検出モジュール２２０は、通常、センサデータ２５０を形成する車両１００の１つ以上のセンサ（例えば、センサシステム１２０）からデータ入力を取得するようにプロセッサ１１０を制御する機能を果たす命令を含む。概して、センサデータ２５０は、車両１００の周囲環境の観測を具体化する情報を含む。周辺環境の観測は、様々な実施形態において、道路に近接した車線内、駐車場内、ガレージ構造、ドライブウェイ内、または車両１００が走行している他の領域内に存在し得る周辺車線、車両、物体、障害物などを含むことができる。

検出モジュール２２０は、様々なセンサを制御してセンサデータ２５０を提供するものとして議論されるが、１つ以上の実施形態では、検出モジュール２２０は、センサデータ２５０を取得するために、能動的と受動的のいずれかである他の技術を使用する。例えば、検出モジュール２２０は、様々なセンサによって車両１００内のさらなる構成要素に提供される電子情報のストリームからセンサデータ２５０を受動的に探知してもよい。さらに、検出モジュール２２０は、センサデータ２５０を提供するときに複数のセンサからのデータ、および／または、１つ以上の周囲の車両から無線通信リンク（例えば、Ｖ２Ｖ）を介して取得されたセンサデータからのデータを融合するための様々なアプローチを引き受けることができる。従って、センサデータ２５０は、一実施形態では、複数のセンサから取得された観測結果の組み合わせを表す。

周囲の車両の位置に加えて、センサデータ２５０は、例えば、レーンマーク、周囲の物体／車両の速度などに関する情報も含み得る。さらに、一実施形態では、検出モジュール２２０は、周囲環境の包括的な評価を提供するために、車両１００の周囲３６０度を含む領域についてセンサデータ２５０を取得するようにセンサを制御する。センサデータ２５０は、検出モジュール２２０が単一タイプのセンサ（例えば、レーダセンサ）から得ているか、または複数のソース（例えば、モノカメラ、ステレオカメラ、ＬｉＤＡＲ、レーダ、超音波など）からの融合センサデータから得ている周囲環境についての様々な形態の観測結果を含むことができる。いずれの場合でも、センサデータ２５０は、周囲の物体の検出、識別、および位置特定をサポートするために、周囲の環境の観測結果を提供する。

従って、車両１００が経路に沿って進むとき、検出モジュール２２０は、センサデータ２５０を処理して、周囲の物体を検出する。上記したように、周囲の物体には、車両（自動車、トラック、オートバイなど）、非車両（歩行者、動物、自転車など）、さらには無生物物体（道路のがれき、くぼみなど）などの様々なタイプの物体が含まれる。検出された周囲の物体を構成する物体が何であれ、衝突警告システム１７０は、通常、衝突の可能性を判定し、周囲の物体の少なくとも１つが車両または非車両物体である場合に警報を提供するように機能する。

さらに、本開示は、２つの周囲の車両を検出し、２つの周囲の車両に関して警報を提供するという文脈内で衝突警告システム１７０を説明するが、衝突警告システム１７０は、周囲環境における任意の数の車両および／または他の物体を検出し、警報を提供できることを理解されたい。例えば、様々な例では、衝突警告システム１７０は、車両および他のタイプの物体を含む２つ、３つ、４つ、またはそれ以上の物体を検出することができる。

いずれの場合でも、上記したように検出モジュール２２０は、周囲の物体を検出し、センサデータ２５０から物体の特性を決定するように機能する。この特性は、一般に、少なくとも車両１００に対する現在位置と速度（すなわち、速さおよび方向）を含む。さらなる態様において、検出モジュール２２０は、例えば、複数の過去の観測（例えば、２つ以上前のタイムステップにわたる）から外挿される、より複雑な軌道をさらに決定してもよい。いずれの場合でも、検出モジュール２２０は別個の周囲の物体に関する位置および速度情報を使用して物体の将来の位置を予測し、この予測から、詳細を後述するように、モジュール２２０は物体間の衝突の可能性に関する決定を生成することができる。

さらに別の態様では、検出モジュール２２０は、車両、非車両物体、および無生物物体／障害物などの物体の特定のタイプを決定することができる。１つ以上の実施形態では、検出モジュール２２０は、特定のタイプにさらなる細分性をもたせて、そのタイプを個別に示されたカテゴリ内の特定のクラスとして指定する。例えば、検出モジュール２２０は、物体が自動車、セミトラック、オートバイ、または別のクラスの車両であることを指定することができる。同様に、検出モジュール２２０は、非車両（例えば、歩行者、動物、自転車など）および無生物物体（例えば、道路のがれき、くぼみなど）に関して、識別のより細かい粒度で物体のタイプを示すことができる。タイプ／クラスの分類を達成するために、検出モジュール２２０は、センサデータ２５０（例えば、画像）を処理して分類を生成する１つ以上の機械学習アルゴリズム（例えば、畳み込みニューラルネットワーク）を実装することができる。さらに別の態様では、検出モジュール２２０は、物体の実際の寸法を決定し、寸法およびタイプ（例えば、長さ５ｍのトレーラを牽引するトラック）に従って物体を定義することができる。

タイプ分類自体は、少なくとも１つの実施形態では、検出モジュール２２０が将来の位置を予測すること、死角を決定することなどをさらに容易にすることができる。すなわち、検出モジュール２２０は、例えば特定のタイプ／クラスに従って物体の動きを予測することができる。例として、検出モジュール２２０は、特定の車線割り当て（例えば、自転車専用レーンなど）を維持すること、速度または潜在的な速度カテゴリ（例えば、歩行者の平均速度）を予測することなどを含む、タイプに応じた予測を適用することができる。

検出モジュール２２０は、一実施形態では、物体のタイプに従って死角の存在を決定する。例えば、衝突警告システム１７０は、データストア２４０内の物体のタイプに従って死角のモデルを格納することができる。モデルは、認識できない物体の周囲の領域の一般的な形状を定義することができる。１つのアプローチでは、モデルは、物体のタイプに応じた死角の平均的な領域である。さらなる態様では、検出モジュール２２０は、特定のタイプの車両（例えば、トラックｖｓセダン）、車両がトレーラを牽引しているかどうか、および他の影響を与える属性など、観測された物体の属性に従ってモデルを適合させることができる。さらに別のアプローチでは、検出モジュール２２０は、レイトレーシング解析を実行して、ドライバの視界に関して認識可能な領域を決定することができる。このアプローチは、例えば、介在する車両が周囲の車両／物体の１つの視界を遮る場合など、ドライバの視界を遮る他の物体に関連して特に実施することができる。

検出モジュール２２０は、衝突確率をさらに決定するために、定義された死角および物体の将来位置の推定値を使用することができる。一態様では、検出モジュール２２０は、物体が予測範囲の任意の点で死角に存在するかどうかを識別することにより、衝突確率の死角コンポーネントを決定する。従って、検出モジュール２２０は、例えば、物体の予測される将来の位置を決定し、この分析の一部として、将来の位置への経路が通過するか、または物体が死角に遭遇する結果となるかをさらに判定する。物体が死角に遭遇すると検出モジュール２２０が判定した場合、検出モジュール２２０は死角コンポーネントを使用してこの状況を示す。死角内の物体の存在は、例えば、車両の１つが死角内の物体を認識しているかどうかに直接対応するため、死角コンポーネントは、全体の衝突確率に影響を与えるように機能する。

図２を引き続き参照すると、一実施形態では、警告モジュール２３０は、プロセッサ１１０を制御して、衝突確率が衝突閾値を満たすかどうかを決定するように機能する命令を含む。衝突確率は、周囲の物体間で衝突が発生する可能性を特定する指標である。上記したように、衝突確率は、一実施形態において、２つの別個のコンポーネント、衝突コンポーネントおよび死角コンポーネントで構成される。コンポーネントは、要素、成分と称されることがある。検出モジュール２２０は、通常、組み合わされた態様を全体的な確率にマッピングする定義された関数に従って、別個のコンポーネントを衝突確率に結合することができる。様々な実施形態では、または死角コンポーネントが提供されない場合には、検出モジュール２２０は、衝突確率を定義するために衝突コンポーネントを単独で使用することができる。よって、衝突確率は、所定の実施態様に応じて、および／または、物体の移動に関する状況（例えば、死角における存在）に応じて、異なるコンポーネントで構成されてもよい。

いずれの場合でも、制約条件２６０は、１つ以上の実施形態において、警告モジュール２３０が警報を提供するタイミングを決定するために適用される衝突閾値を定義する。衝突閾値は、例えば、衝突確率の限界値であり、この限界値は、満たされた場合に、警告モジュール２３０が周囲の物体に警告を発するように、衝突の可能性が十分に高いことを示す。様々なアプローチでは、警告モジュール２３０は、例えば、動作条件（例えば、時刻、天候など）、対象車両１００と警報が向けられる周囲物体との間の距離など、制約条件２６０によって定義される１つ以上のさらなる態様に従って警報が生成されるときに適応することができる。例えば、衝突警告システム１７０は、衝突確率が衝突閾値を満たす（例えば、超える）と判断することができるが、現在の視認性が、車間距離または他の条件のために目標物体によって警報が確認できなくなる状況では、警報の生成を見送ってもよい。視認性によって警告モジュール２３０が警報の生成を見送る原因となり得る様々な例としては、夜間、悪天候、対象車両１００の目標周囲物体からの距離（例えば、１５０ｍを超える距離）などがある。このようにして、警告モジュール２３０は、現在の状態に従って警報の通信を適合させることができる。

警告モジュール２３０は、衝突確率が衝突閾値を満たすと判定されたことに対応して警報を伝え、例えば制約条件２６０の任意のさらなる態様を伝える。一実施形態では、警告モジュール２３０は、車両１００の外部ライトを使用することによって警報を伝える。警告モジュール２３０は、例えば、周囲の物体に関連付けられた対応する電子システムに依存するいくつかの電子的手段を通じて警報を伝えるのではなく、車両１００上の様々な目立つランプを作動させて周囲の物体に警報を伝えることができる。もちろん、さらなる実施形態では、警告モジュール２３０は、車両間（Ｖ２Ｖ）システム、車両−インフラ間（Ｖ２Ｉ）などの電子システムを追加的または代替的に利用して、警報を伝えてもよい。しかしながら、警告モジュール２３０は一般に、周囲の物体の潜在的な制限を回避するために、車両１００のランプを使用して警報を伝達することを理解されたい。

警告モジュール２３０がランプを作動させる方法は、一実施形態では、車両１００のハザードランプの点滅を含む。警告モジュール２３０は、衝突の危険が差し迫っていることを物体に示すために、車両１００のハザードランプを点滅させることによって警報を伝える。さらなる態様では、警告モジュール２３０は、車両１００の１つ以上のランプを選択的に作動させることができる。警告モジュール２３０は、警報が通信されている１つ以上の周囲の物体の位置などの様々な状況、および、制約条件２６０によって指定された特定の定義されたパターンに従って、ランプを選択的に作動させることができる。警告モジュール２３０は、例えば、別の物体と衝突する危険性があり、潜在的な衝突の状況認識が制限されているか、または潜在的な衝突の状況認識を有さない物体の位置を特定し、次いで、特定の物体に対して可視である１つ以上ランプ（例えば、前方または後方のハザードランプ）を作動させることができる。規定されたパターンに従ってランプを作動させる警告モジュール２３０の場合、警告モジュール２３０は、標準動作（例えば、消失または急速な点滅パターン）に関連しない固有のパターンに従って単一のランプ（例えば、リアミドルブレーキランプ）を作動させることができる。さらなる態様では、警告モジュール２３０は、直列に並んだ種々のランプ（例えば、３つのリアブレーキランプ）を作動させて、警報を示すことができる。警報を伝える一般的なアプローチとして、警告モジュール２３０は、１つ以上のランプの作動が車両１００の標準的な動作に対して特徴的であるように警報を生成し、別のドライバ、歩行者、自転車利用者などが、ランプの一般的な使用から警報を容易に区別できるようにする。

さらに、警告モジュール２３０は、警報を伝えるために、外部および内部（他の車両／物体が認識できる場所）を含む車両１００の任意のランプ／ライトを作動させることができる。警告モジュール２３０は、１つのアプローチでは、警報を伝えるためにハザードランプを点滅させるものとして論じられるが、警告を提供するために、車両１００の任意のランプを選択的に作動させることができる。警告モジュール２３０は、ブレーキランプ、ターンシグナル、リバースランプ、ランニングランプ、ヘッドランプ、サイドミラーランプ、パーキングランプ、および交通目的の標準装備ランプやアフターマーケット用ランプを含む、車両１００に存在し得る他の任意のライトを作動させることができる。このようにして、衝突警告システム１７０は、衝突を回避するために周囲の車両の認識を向上させ、それにより、車両１００の周囲の領域における全体的な安全性を向上させる。

周囲の車両／物体への衝突の危険性に関する警告を提供する追加の態様を、図３に関連して説明する。図３は、衝突の危険を識別し、衝突の危険に関する警告を伝えることに関連する方法３００を示す。方法３００は、図１の衝突警告システム１７０の観点から説明される。方法３００は、衝突警告システム１７０と組み合わせて説明されるが、方法３００は、衝突警告システム１７０内で実行されることに限定されず、むしろ、衝突警告システム１７０は、方法３００を実行し得るシステムの一例に過ぎないことを理解されたい。

３１０で、検出モジュール２２０は、センサデータ２５０に従って対象車両１００の周囲の物体を識別する。上記したように、検出モジュール２２０は、１つ以上の実施形態では、センサシステム１２０の１つまたは複数のセンサからセンサデータ２５０を繰り返し取得する。センサデータ２５０は、対象車両１００の周辺環境の観測結果を含む。検出モジュール２２０は、物体の存在を検出し、物体のタイプ（例えば、車両、歩行者など）を分類／識別し、物体を対象の車両１００に対して位置決めするために、一般に機能する１つ以上の検出／識別ルーチンを使用してセンサデータ２５０を解析する。さらに、検出モジュール２２０は、速度情報、物体および関連する動きの特徴付けを容易にする他の属性など、周囲の物体のタイプおよび位置を超える追加情報をさらに導き出すことができる。１つ以上の実施形態では、検出モジュール２２０は、畳み込みニューラルネットワークなどの機械学習アルゴリズムを実装して、センサデータ２５０から物体を識別／検出する。さらに、検出モジュール２２０は、ＳＬＡＭルーチンなどの位置決めを実行するためのさらなるルーチンを実装することができる。ＳＬＡＭは、自己位置推定と環境地図作成を同時に行う技術であり、Simultaneous Localization and Mappingの略称である。いずれの場合でも、検出モジュール２２０は、センサデータを用いて、周囲の物体に関する態様を含む周囲環境に関する認識を獲得する。

３２０で、検出モジュール２２０は、センサデータ２５０から先に導出された情報を使用して、少なくとも２つの物体の衝突確率を決定する。最初の注記として、検出モジュール２２０は２つの別個の物体の衝突確率を決定することに関して説明されているが、検出モジュール２２０は、車両１００の周囲の３つ以上の物体に対して同じ分析を行うことができる。例えば、検出モジュール２２０は、すべての周囲の物体についてペアワイズ方式で衝突確率を決定することができる。さらに別の実施形態では、検出モジュール２２０は、ペアワイズ判定を組み合わせて、複数の異なる物体が関係する状況での物体固有の衝突確率を識別することができる。

いずれの場合でも、上記したように、衝突確率は、少なくとも２つの周囲の物体（例えば、第１の物体と第２の物体）間の衝突の可能性を示す。一実施形態では、検出モジュール２２０は、物体の将来の位置を推定し、将来の位置間の近接度（近接の程度）に従って物体が衝突するかどうかを予測することにより、衝突確率を決定する。例えば、検出モジュール２２０は、現在の位置および速度などの周囲の物体に関する情報を用いて、将来の時刻Ｔ（＝ｔ＋Δｔ）における第１の物体の第１の位置と第２の物体の第２の位置を推定する。次に、検出モジュール２２０は、第１の位置と第２の位置とを比較して、第１の物体と第２の物体との近接度を決定する。この近接度から、検出モジュール２２０は、衝突確率を定義することができる。

一例として、図４Ａおよび図４Ｂを検討する。図４Ａは、時間に対する近接度（例えば、Ｄｉｓｔｍｉｎ）の図４００を示す。図４Ｂは、異なるタイムステップ（時刻）における車両１００と周囲の車両４１０および４２０との位置関係を示す図である。図４Ｂは、車両４１０および４２０を、現在の時刻ｔ、および予測範囲までのタイムアウトにおいてほぼ等間隔に設けられた３つの連続するタイムステップで表している。図４Ｂでは、車両４１０および４２０は、それぞれ、単純な円４３０および４４０で表されている。検出モジュール２２０は、１つのアプローチにおいて、近接度についての決定を単純化するために、周囲の物体を単純な形状（例えば、円または長方形）に縮小する。もちろん、さらなる態様では、検出モジュール２２０は、物体の実際の形状を決定し、分析のために実際の形状を用いてもよい。

いずれの場合でも、検出モジュール２２０は、予測期間（予測範囲）までの車両４１０および４２０の位置を推定する。１つのアプローチでは、予測期間は、将来への単一のタイムステップである（例えば、Ｔ＝ｔ＋Δ１）。別の態様では、検出モジュール２２０は、将来への複数のタイムステップ（例えば、ｔ＋Δ１、ｔ＋Δ２、ｔ＋Δ３）での位置を推定する。従って、特定の実施に応じて、検出モジュール２２０は、タイムステップｔ＋Δ１での単一の推定値から、または複数の別個のタイムステップに従って、衝突確率を決定することができる。一般に、検出モジュール２２０は、予測された将来の位置を比較して、別個のタイムステップで車両４１０および４２０との間の近接度を決定する。検出モジュール２２０は、車両４１０および４２０それぞれの最も近い点に従って近接度を決定する。従って、検出モジュール２２０が単純化された形状を使用する場合、２つの車両間の近接度は、形状の外縁上（例えば、円の円周上）の最も近い点に従って定義される。

一実施形態では、図４Ａに示されるように、検出モジュール２２０は、定義された一組のゾーンに従った近接度を用いて、衝突確率を決定する。例えば、図４Ａに示されるように、単一のタイムステップが推定される場合、検出モジュール２２０は、近接度の対応するゾーンに従って衝突確率の衝突コンポーネントを定義することができる。一例として、検出モジュール２２０が将来の単一のタイムステップ、例えば、ｔ＋Δ１における位置を推定する場合、図４００に示されるように、衝突確率は、衝突の低い確率（Ｌｏｗ）に従って定義される。検出モジュール２２０は、カテゴリに従って、または特定のパーセンテージ値（例えば、３０％）を割り当てることによって、衝突確率を定義することができる。

検出モジュール２２０が複数の別個のタイムステップに従って衝突確率を定義する実施形態では、検出モジュール２２０は、例えば、将来のさらなる推定がより大きな誤差の程度と関連し得るので、個々のタイムステップからの各近接度を別々に重み付けすることができる。そのような例では、検出モジュール２２０は、加重平均、例えば、｛ｗ１（ｔ＋Δ１）＋ｗ２（ｔ＋Δ２）＋ｗ３（ｔ＋Δ３）｝／ｎ、に従って、別個の予測に関連する別個の確率ゾーンを組み合わせることができる。さらなる例では、検出モジュール２２０は、低レベル、中間レベル、高レベル、物体の速度、ウィンカーの使用、死角における存在、および衝突の可能性に影響する他の要因における予測近接度のような別個の要因に従って、衝突確率を増加させる。

従って、そのようなアプローチでは、検出モジュール２２０は、異なる態様（例えば、５％、１０％、２０％など）に対して別々に定義された値に従って、衝突確率を増加させることができる。いずれの場合も、図４Ａは、検出モジュール２２０が周囲の物体の相互作用を評価するために使用する、別個の衝突確率に関連する別個の近接ゾーンを示す。さらに、別個のゾーンのうち、高確率ゾーン（Ｈｉｇｈ）は、一般に、衝突に関連する位置での予測されたオーバーラップ、または少なくとも非常に近い相対位置に対応し、中間ゾーン（Ｍｉｄ）は、近くを通過する物体（例えば、危険な動作距離内）に対応する、などであることを理解されたい。図４Ａと相関する距離計算の一例として、Ｄｉｓｔｍｉｎ＝Ｄｉｓｔｃ２ｃ−（ｒ１＋ｒ２）があり、Ｄｉｓｔｃ２ｃは、それぞれの物体の幾何学的中心間の距離であり、ｒ１、ｒ２は、第１および第２の物体を表す円のそれぞれの半径である。検出モジュール２２０は、決定が生成される予測範囲／距離（例えば、１００ｍ）に従って、Ｄｉｓｔｍｉｎの計算をさらに正規化することができる。このように、図４００は、実際の距離の値を使用するのではなく、０から１までの近接度を表すことができる。

図３の３３０で、警告モジュール２３０は、衝突確率が衝突閾値を満たすかどうかを判定する。一実施形態では、衝突警告システム１７０は、物体が衝突の危険（例えば、衝突する）に遭遇する可能性に応じて衝突閾値を定義し、衝突確率は、警報を発する前に許容可能な閾値または限界を示す。衝突警告システム１７０は、カテゴリ（例えば、高）に従って、またはパーセント（例えば、８０％）として、衝突閾値を定義することができる。システム１７０が閾値を定義するために使用する特定の値は、天候などの様々な条件、物体のタイプ（例えば、歩行者）、物体の移動速度、道路の属性（例えば、通学区域、通学禁止区域等）、または警報の通信に影響を及ぼし得る動作の他の態様、に応じて適合され得る。一般的な原則として、システム１７０は、衝突の危険性が「高い」と判断されたときに警告モジュール２３０が警報を伝えるように衝突閾値を設定し、その後、上記した要因に従って閾値を適合させることができる（例えば、天候や通学路等により、より安全な運行が望まれる場合）。

警告モジュール２３０は、検出モジュール２２０によって決定された衝突確率を取得し、衝突確率を衝突閾値と比較する。衝突確率が閾値を満たす場合、警告モジュール２３０は、３４０で論じられるように、警報を伝達する。衝突確率が閾値を満たさない場合、検出モジュール２２０は、３１０で始まる次のタイムステップの評価を継続する。

３４０で、警告モジュール２３０は、周囲の物体が衝突することに関連した衝突の危険性について、周囲の物体の少なくとも１つに警報を伝える。一実施形態では、警告モジュール２３０は、対象車両１００のライト（ランプ）を作動させて、周囲の物体の少なくとも１つに警報を視覚的に伝える。様々な実施態様では、警告モジュール２３０がライトを作動させる方法は、車両１００のライトに関連する周囲物体の現在の視認性などの様々な状況に応じて変えることができる。距離、時刻、現在の気象条件などによっては、警告モジュール２３０は、周囲の環境の現在の視認性に応じて、より視認性が高く認識されやすい方法でライトを作動させたり、ライトを作動させなかったりする。一例として、車両１００の後部のハザードランプを作動させる代わりに、警告モジュール２３０は、条件次第では警報の視認性を高めるために、ブレーキランプ、ハザード／ターンシグナルランプ、バックアップランプなどの利用可能なすべてのランプ（ライト）を作動させてもよい。

衝突の危険性に関する警報を識別および伝達するさらなる態様は、図５に関連して説明される。図５は、衝突の危険を識別し、衝突の危険性に関する警報を伝達することに関連する方法５００を示す。方法３００の説明と同様に、方法５００は、図１の衝突警告システム１７０の観点から説明される。方法５００は、衝突警告システム１７０と組み合わせて説明されるが、方法５００は、衝突警告システム１７０内で実行されることに限定されず、むしろ、方法５００を実施し得るシステムの一例に過ぎないことを理解されたい。さらに、方法５００は、方法３００からのいくつかの態様（例えば、３１０、３３０、３４０）を含むものとして示されている。従って、重複する議論を避けるために、対応する態様は再度完全に説明することはしない。

３１０で、検出モジュール２２０は、センサデータ２５０に従って対象車両１００の周囲の物体を識別する。上記したように、検出モジュール２２０は、センサデータ２５０を分析し、周囲の物体の存在および場所を含む周囲の環境についての状況認識を深めるために、様々なルーチンを実施することができる。

５１０で、検出モジュール２２０は、周囲の物体に関連する死角を決定する。一実施形態では、検出モジュール２２０は、物体間の衝突の可能性をさらに評価するために、死角を決定する。検出モジュール２２０は、１つのアプローチでは、１つ以上の周囲の物体によって認識（知覚）されない領域を死角として定義する。一実施形態では、検出モジュール２２０は、異なるタイプの物体では認識できない既知の領域に従って、死角をモデル化する。例えば、１つのアプローチでは、衝突警告システム１７０は、制約条件２６０の一部として提供され得る一組のモデルを定義する。一組のモデルは、歩行者、オートバイ、自動車、セミトラックなどのような様々なタイプの物体のための死角の形状（例えば、一般的な幾何学的形状や寸法）を含む。

例として、４つの別個の物体および関連する死角が示された図６Ａを検討する。図６Ａに示すように、死角の形状は、物体の種類によって異なる。死角６１０は、歩行者および歩行者が歩いている方向に特有である。一組のモデルは、例えば、歩行者の視野の焦点が進行方向であると仮定される歩行者の場合のように、様々な仮定を含むことができ、それにより、歩行者に関する死角の一般的な領域を定義する。さらに、異なる物体は、側方死角６２０および後方死角６３０の両方を有するオートバイ、セミトラックのように、異なる構成の死角を有し得る。さらに、自動車の死角モデルは、２つの異なるタイプの側方死角６２０、６４０を含み得る。死角６４０（明示されていない）は、一般に、ドライバが現在、車両の前方を注視しているか、車両の側方を注視しているかによって条件付けられる潜在的な死角に関連する。同様に、モデルは、大型車両のキャビン／車内の周囲に視認できない領域（例えば、セミトラックの前方０〜２ｍ）を含むことができる。

さらに、様々なアプローチにおいて、一組のモデルは、車両および他の特定の物体の異なるメーカ／モデルに固有の複数の異なるモデルを含むことができる。別のアプローチでは、一組のモデルは、物体の一般的なクラスのテンプレートを含むことができる。この特定の例では、検出モジュール２２０は、死角を生成するために、物体の属性（例えば、サイズ、追加の特徴など）に従ってモデルを適合させることができる。さらに別の態様では、検出モジュール２２０は、車両が牽引しているトレーラの存在、自転車ラックの存在、およびドライバの視認性に影響を及ぼし得る他の変更など、死角を生成する際に車両の追加的な変更をさらに考慮する。

死角を決定するさらなる態様として、検出モジュール２２０は、少なくとも１つのアプローチにおいて、特定の物体の視認性に影響を及ぼす周囲環境内の遮蔽物（妨害物）をさらに考慮することができる。一例として、対象車両１００と２つの周囲車両６５０、６６０を示す図６Ｂを検討すると、車両６５０は、対向車線を走行し、車両１００および６６０に向かっている。図示のように、対象車両１００は、車両６６０によって車両６５０の視界を遮り、その逆もまた同様（図示せず）である。これにより、車両１００は、死角６２０を有する車両６６０に対してさらに死角６７０を生じさせる。同様に、周囲環境における他の物体（例えば、木、標識、建物など）は、後述するように、死角コンポーネントの生成を通じて検出モジュール２２０が識別および考慮することができる遮蔽を引き起こす可能性がある。このようにして、衝突警告システム１７０は、潜在的な衝突の危険の識別を向上することができる。

図５の５２０で、検出モジュール２２０は、衝突確率の死角コンポーネントを定義する。一実施形態では、検出モジュール２２０は、５１０で定義された死角を用いて、死角に関連する周囲の物体を評価する。つまり、検出モジュール２２０は、周囲の物体が死角を通過するか否かを判定する。死角の評価に関連する一般的な感覚では、周囲の物体のいずれかが他の物体の位置について認識していない場合、特に物体がかなり近づいて移動している場合には、危険な状況である。従って、車両が死角を通過したり、死角内を移動する場合に、衝突確率は一般に高くなる。

将来の位置の決定に関して先に記載したように、検出モジュール２２０は、位置情報、速度、死角情報、および他の関連情報を用いて、物体が死角を通過するか、または現在別の物体が死角内を移動しているかを判定する。検出モジュール２２０は、周囲の物体の１つ以上の将来の位置を予測し、それぞれの物体の経路が１つ以上の死角内を通過するか、または１つ以上の死角内を移動するかどうかを識別する。検出モジュール２２０は、所定の物体が死角を通過するかどうか（すなわち、ｙｅｓまたはｎｏ）の離散的評価に従って死角コンポーネントを決定し、検出モジュール２２０は死角コンポーネントに値を割り当てる。さらなる態様では、検出モジュール２２０は、物体が１つ以上の死角を何回通過するか、両方の物体が１つ以上の死角を通過するかどうか、両方の物体が同時に死角にあるかどうかなどの、より複雑な評価を行うことができる。この評価から、検出モジュール２２０は、衝突危険性が増大する可能性を考慮して、死角コンポーネントに増加する値を割り当てることができる。

さらに別のアプローチでは、検出モジュール２２０は、死角内の重なりの程度を考慮し、また死角内の時間の長さを考慮してもよい。例えば、一実施形態では、検出モジュール２２０は、物体が死角と重なる程度（度合）を識別することによって死角コンポーネントを決定する。図７は、死角コンポーネントと物体による死角との重なり程度（重なり割合）との相関を示す図７００の一例を示す。図示のように、車両７１０は車両７２０の前方を走行しており、車両７１０は死角７３０を有する。車両７２０は、死角７３０と約５０％重なっている。検出モジュール２２０は、図７００に示される相関を用いて、重なりの程度に従って死角コンポーネントを定義する。さらなる実施形態では、検出モジュール２２０は、車両７１０および７２０の両方の重なりを考慮して、死角コンポーネントを生成することができる。つまり、両方の車両の死角コンポーネントが一緒に評価される。さらに別の態様では、検出モジュール２２０は、さらに各物体によって死角内で費やされた時間を評価し、それに応じて死角コンポーネントを適合させる（例えば、費やされた平均時間および重なりの程度に関して増加または減少する）。いずれの場合でも、検出モジュール２２０は、別個の周囲の物体に関して死角をさらに評価することにより、衝突確率の決定を改善する。この評価から、検出モジュール２２０は、衝突確率の死角コンポーネントを定義する。

図５の５３０で、検出モジュール２２０は、衝突確率を決定（生成）する。一実施形態では、検出モジュール２２０は、方法３００のブロック３２０にて説明したように衝突コンポーネントを生成するが、ブロック５２０の死角コンポーネントに従って、全体的な衝突確率を生成するように衝突コンポーネントをさらに適合させる。検出モジュール２２０は、１つのアプローチでは、死角コンポーネントを用いて衝突コンポーネントを修正し、全体的な衝突確率を生成する。検出モジュール２２０は、例えば、死角コンポーネントの値に応じて確率を増加させることによって、衝突コンポーネントを適合させる。一例として、死角コンポーネントが０％またはカテゴリ値が低い場合、検出モジュール２２０は、衝突コンポーネントの修正を控えることができる。しかしながら、死角コンポーネントが０％よりも大きい値であるか、または「中」、「高」である場合、検出モジュール２２０は、一般に、制約条件２６０によって指定される範囲に従って衝突確率を増加させる。１つのアプローチでは、検出モジュール２２０は、衝突確率を死角コンポーネントに等しいパーセンテージだけ増加させる。さらなるアプローチでは、制約条件２６０は、検出モジュール２２０が衝突確率を死角コンポーネントの関数として適合させるために使用するヒューリスティックを定義することができる。

図５の３３０で、警告モジュール２３０は、衝突確率が衝突閾値を満たすかどうかを判定する。上記したように、一実施形態では、衝突警告システム１７０は、物体が衝突の危険（例えば、衝突）に遭遇する可能性に応じて衝突閾値を定義し、衝突確率は、警報を発する前に許容可能な閾値または限界を示す。警告モジュール２３０は、死角コンポーネントを含む検出モジュール２２０によって決定された衝突確率を取得し、衝突確率を衝突閾値と比較する。衝突確率が閾値を満たす場合、警告モジュール２３０は、３４０で論じられるように、警報を伝達する。衝突確率が閾値を満たさない場合、検出モジュール２２０は、３１０で始まる次のタイムステップの評価を継続する。

図５の３４０で、警告モジュール２３０は、周囲の物体が衝突することに関連した衝突の危険性について、周囲の物体の少なくとも１つに警報を伝える。一実施形態では、警告モジュール２３０は、対象車両１００のライトを作動させて、周囲の物体の少なくとも１つに警報を視覚的に伝える。先に説明したように、様々な実施態様では、警告モジュール２３０は、車両１００のランプ／ライトを様々な方法で作動させて警報を伝達する。例えば、一態様では、警告モジュール２３０は、どの物体／車両（両方ではない）が危険を認識していないかを識別し、車両１００に対する物体の空間的関係を決定する。警告モジュール２３０は、車両１００のどのランプが物体に見えるかを判断し、関連するライトを作動させて警報を伝える。例として、一態様では、警告モジュール２３０は、前方と後方のハザードランプ（例えば、ターンシグナル）から選択する。物体が車両１００の前方にある場合、警告モジュール２３０は前方ハザードランプを作動させ、物体が車両１００の後方にある場合、警告モジュール２３０は後方ハザードランプを作動させる。ハザードランプを例として説明するが、視認可能な他のライトが選択的に作動されてもよいことが理解されるべきである。

さらに、警告モジュール２３０は、１つ以上の実施形態では、現在の視認性に従って警報をさらに適合させることができる。図８Ａに示すように、２つの図は、可視シナリオと非可視シナリオを示している。図８Ａは、車両８１０、８２０の前方を走行する車両１００を示している。衝突警告システム１７０は、衝突確率が図示されたシナリオの閾値を満たし、警告されるべき関連する車両８２０までの距離８３０が、警告モジュール２３０がリアハザードランプを作動させるような現在の視認性の閾値内にあると判定する。非可視シナリオでは、距離８４０が視認性の閾値を超えている。このため、非可視シナリオでは、警告モジュール２３０は、警報を伝えるためにライトを作動させない。警告モジュール２３０は、天候、時刻などの視認性に影響を与える異なる属性に従って視認性の閾値を調整できることを理解されたい。さらなる実施形態では、警告モジュール２３０は、警報の伝達を放棄する代わりに、警報自体を適合させることができる。すなわち、警告モジュール２３０は、視認性をさらに向上させるために、点灯するライトの明るさ（例えば、追加のライトを作動させる）や、ライトを作動させるための規定パターン等を調整してもよい。

警報を伝えるさらなる態様として、一実施形態では、警告モジュール２３０は、衝突確率に従って警報が通信されるタイミングを適合させる。例えば、図８Ｂに示すように、図８５０は、衝突確率のコンポーネントに応じて警告モジュール２３０がいつ警報を伝えるべきかを決定する方法を示している。特に図示の例では、警告モジュール２３０は、衝突時間（ＴＴＣ）および衝突確率に従ってライトを作動させる。従って、衝突確率のコンポーネント（例えば、死角コンポーネントと衝突コンポーネント）に応じて、警告モジュール２３０は、より早く警報を伝達することができる。

図示されていないさらに別の例では、警告モジュール２３０は、警報が伝達されるときに、１つ以上の周囲の車両で作動されている車線変更インジケータ（例えば、ターンシグナル）を検出すること、車線変更に対応する周囲の車両の動きを検出すること、または衝突に遭遇する可能性が高い状況に位置を変更することを示す周囲の車両／物体による他の活動を識別することに応じて適合してもよい。

本開示のシステムおよび方法がどのようにして衝突の危険性に関する警報を伝えるかのさらなる説明として、図９および図１０を検討する。図９は、３つの別個の例９００、９１０、９２０を示す。例９００に示すように、２つの周囲の車両９３０および９４０が対象車両１００の近くを走行している。車両１００は、車両９３０および９４０の視界を遮っており、それにより、別個の死角が生成される。さらに、対向車線を走行する車両９３０の予測される将来の位置は、車両１００および９４０が走行する車線を横切って左折する車両９３０を含む。従って、衝突警告システム１７０は、死角および予測位置に基づいて衝突の危険が存在すると判断する。衝突警告システム１７０は、車両９３０と車両９４０の両方に通知するために、車両１００の前方および後方ハザードランプを使用して警報を伝える。

例９１０に示すように、同一車線を走行する車両１００、９３０、９４０のうち、車両９４０は対象車両１００の周りを移動すると予測され、車両９３０は車両９４０の将来の位置に近接する位置で隣接車線に移動すると予測される。従って、衝突警告システム１７０は、車両９３０が車線を変更する危険性について車両９４０に警報を伝える。さらに、例９１０には明示的に示されていないが、両方の車両は、車両１００がそれぞれの車両９３０および９４０の視界を遮ることによって生じる死角にある。

例９２０に示すように、車両１００の衝突警告システム１７０は、車両１００の後方を走行する車両９３０、９４０、９５０を観測（監視）する。システム１７０は、近距離にある動きと、車両９５０からの死角が視界を遮ることでさらに複雑になる動きを予測する。従って、システム１７０は、後方ハザードランプを使用して、衝突の危険について車両９３０および９４０に警報を通知する。

図１０は、衝突警告システム１７０がどのように機能するかについての２つのさらなる例１０００、１０１０を示す。例１０００では、周囲の車両１０２０および１０３０は、互いに接近して通過すると予測されている。システム１７０は、対象車両１００の後方に位置する車両１０３０に対して警報を伝えるため、後方ハザードランプを作動させる。図示のように、車両１０２０は車両１００と並んで配置されているため、車両１０２０にはランプが見えず、車両１００は車両１０２０に衝突の危険性を知らせることができない。

例１０１０に示されるように、車両１０３０は車両１００の後方を追従し、歩行者１０４０は対向車線の車列後方の隠れた位置から車道に侵入している。位置決めされた状態では、歩行者１０４０は車両１０３０の死角にいるので、車両１０３０は歩行者を視認できない。従って、システム１７０は、歩行者１０４０との衝突の危険性についての警報を車両１０３０に伝える。

さらに、図１の衝突警告システム１７０は、別個の集積回路および／またはチップを備えた様々な配置で構成できることを理解されたい。そのような実施形態では、検出モジュール２２０は、別個の集積回路として具現化される。さらに、警告モジュール２３０は、個々の集積回路上で具現化される。回路同士が接続パスを介して接続され、個別の回路間で信号を通信する。もちろん、別個の集積回路が議論されているが、様々な実施形態において、回路は共通の集積回路基板に統合されてもよい。加えて、集積回路は、より少ない集積回路に組み合わされてもよいし、より多くの集積回路に分割されてもよい。別の実施形態では、モジュール２２０および２３０は、別個の特定用途向け集積回路に組み合わされてもよい。さらなる実施形態では、モジュール２２０および２３０に関連する機能の一部は、プロセッサによって実行可能であり、非一時的メモリに格納されるファームウェアとして具現化されてもよい。さらなる実施形態では、モジュール２２０および２３０は、プロセッサ１１０のハードウェアコンポーネントとして統合される。

別の実施形態では、説明された方法および／またはそれらの同等物は、コンピュータ実行可能命令で実現されえる。例えば、一実施形態では、非一時的コンピュータ可読媒体が、機械（例えば、プロセッサ、コンピュータなど）によって実行されとき、その機械（および／または関連するコンポーネント）に方法を実行させる、記憶されたコンピュータ実行可能命令を備えて構成される。

説明を簡単にするために、図に示された方法論は一連のブロックとして示され、説明されるが、いくつかのブロックは異なる順序で、および／または、表示および説明されるものとは別のブロックと同時に発生する可能性があるので、方法論（例えば、図３の方法３００）はブロックの順序によって限定されないことを理解されたい。さらに、示されたすべてのブロックよりも少ないブロックを使用して、例示的な方法を実行してもよい。ブロックは結合されてもよいし、複数のコンポーネントに分離されてもよい。さらに、追加および／または代替の方法では、図示されていない追加のブロックを使用することができる。

ここで、本明細書で開示されるシステムおよび方法が動作し得る例示的な環境について、図１で詳細に説明する。場合によっては、車両１００は、自律走行モード、１つ以上の半自律走行動作モード、および／または手動モードの間で選択的に切り替えられるように構成される。このような切り替えは、適切な方法で実行されえる。「手動モード」とは、車両の航行および／または操縦のすべてまたは大部分が、ユーザ（例えば、人間のドライバ）から受けた入力に従って実行されることを意味する。

１つ以上の実施形態において、車両１００は自律走行車両である。本明細書で使用される「自律走行車両」は、自律走行モードで動作する車両を指す。「自律走行モード」とは、人間のドライバからの最小限の入力で、または入力なしで、車両１００を制御する１つ以上のコンピューティングシステムを使用して、走行経路に沿って車両１００を航行および／または操縦することを指す。１つ以上の実施形態において、車両１００は完全に自動化される。一実施形態では、車両１００は、１つ以上のコンピューティングシステムが走行経路に沿う車両１００の航行および／または操縦の一部を実行し、車両運転者（すなわち、ドライバ）が走行経路に沿う車両１００の航行および／または操縦の一部を実行するための入力を車両に提供する、１つ以上の半自律走行動作モードを備えて構成される。そのような半自律走行動作は、車両１００が定義された状態制約内に留まることを保証する監視制御を含むことができる。

車両１００は、１つ以上のプロセッサ１１０を含むことができる。１つ以上の構成では、プロセッサ１１０は、車両１００のメインプロセッサであり得る。例えば、プロセッサ１１０は、電子制御ユニット（ＥＣＵ）であり得る。車両１００は、１つ以上のタイプのデータを格納するための１つ以上のデータストア１１５（例えば、データストア２４０）を含むことができる。データストア１１５は、揮発性および／または不揮発性メモリを含むことができる。適切なデータストア１１５の例には、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、フラッシュメモリ、ＲＯＭ（リードオンリーメモリ）、ＰＲＯＭ（プログラマブルリードオンリーメモリ）、ＥＰＲＯＭ（消去可能プログラマブルリードオンリーメモリ）、ＥＥＰＲＯＭ（電気的消去可能プログラマブルリードオンリーメモリ）、レジスタ、磁気ディスク、光ディスク、ハードドライブ、その他の適切な記憶媒体、またはそれらの組み合わせが含まれる。データストア１１５は、プロセッサ１１０のコンポーネントとすることができ、またはデータストア１１５は、使用のためプロセッサ１１０に動作可能に接続することができる。この説明全体を通して使用される「動作可能に接続された」という用語は、直接的な物理的接触のない接続を含む、直接または間接の接続を含みえる。

１つ以上の構成において、１つ以上のデータストア１１５は地図データを含むことができる。地図データは、１つ以上の地理的領域のマップを含むことができる。場合によっては、地図データは、１つ以上の地理的領域における道路、交通制御装置、道路標示、構造物、特徴、および／またはランドマークに関する情報（メタデータ、ラベルなど）を含むことができる。場合によっては、地図データは、航空／衛星写真を含むことができる。場合によっては、地図データは、３６０度の地上ビューを含む、領域の地上ビューを含むことができる。地図データは、地図データに含まれる、および／または地図データに含まれる他のアイテムに関連する１つ以上のアイテムの測定値、寸法、距離、および／または情報を含むことができる。地図データは、道路形状に関する情報を備えたデジタル地図を含むことができる。地図データは、建物、縁石、ポールなどの相対的な位置に関する情報など、特徴ベースの地図データをさらに含むことができる。１つ以上の構成では、地図データは、１つ以上の地形マップを含むことができる。１つ以上の構成において、地図データは、１つ以上の静止障害物マップを含むことができる。静止障害物マップは、１つ以上の地理的領域内に位置する１つ以上の静止障害物に関する情報を含むことができる。「静止障害物」とは、その位置が一定期間にわたって変化しない、または実質的に変化しない、および／または、その大きさが一定期間にわたって変化しない、または実質的に変化しない物理的な物体である。静止障害物の例には、木、建物、縁石、フェンス、手すり、中央分離帯、電柱、彫像、記念碑、標識、ベンチ、家具、郵便受け、大きな岩、丘などが含まれる。静止障害物は、地面上に伸びる物体でありえる。

１つ以上のデータストア１１５は、センサデータ（例えば、センサデータ２５０）を含むことができる。これに関連して、「センサデータ」とは、車両１００に装備されているセンサからの任意の情報を意味し、そのようなセンサに関する性能やその他の情報を含む。

上記のように、車両１００はセンサシステム１２０を含むことができる。センサシステム１２０は、１つ以上のセンサを含むことができる。「センサ」とは、何かを検出、認識、および／または感知することができる任意のデバイス、コンポーネント、および／またはシステムを意味する。１つ以上のセンサは、リアルタイムで動作するように構成できる。本明細書で使用される「リアルタイム」という用語は、特定のプロセスまたは決定が行われるのに十分に即時であるとユーザまたはシステムが感じる、またはプロセッサが何らかの外部プロセスに追いつくことができる処理応答性のレベルを意味する。

センサシステム１２０が複数のセンサを含む構成では、センサは互いに独立して機能することができる。あるいは、２つ以上のセンサが相互に組み合わされて機能することができる。このような場合、２つ以上のセンサがセンサネットワークを形成することができる。センサシステム１２０および／または１つ以上のセンサは、プロセッサ１１０、データストア１１５、および／または車両１００の別の要素（図１に示す要素のいずれかを含む）に動作可能に接続することができる。センサシステム１２０は、車両１００の外部環境の少なくとも一部のデータを取得することができる。

センサシステム１２０は、任意の適切なタイプのセンサを含むことができる。本明細書では、異なるタイプのセンサの様々な例について説明する。しかしながら、実施形態は、説明される特定のセンサに限定されないことが理解されるであろう。センサシステム１２０は、１つ以上の車両センサ１２１を含むことができる。車両センサ１２１は、車両１００自体または車両１００の内部乗員室に関する情報を検出および／または感知することができる。１つ以上の構成において、車両センサ１２１は、例えば慣性加速度に基づくなどで、車両１００の位置および向きの変化を検出および／または感知するように構成することができる。１つ以上の構成において、車両センサ１２１は、１つ以上の加速度計、１つ以上のジャイロスコープ、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）、推測航法システム、全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ）、グローバル測位システム（ＧＰＳ）、ナビゲーションシステム、および／またはその他の適切なセンサを含むことができる。車両センサ１２１は、車両１００の１つ以上の特性を検出および／または感知するように構成することができる。１つ以上の構成において、車両センサ１２１は、車両１００の現在の速度を決定するための速度計を含むことができる。さらに、車両センサ１２１は、シート内の圧力／重量センサ、シートベルトセンサ、カメラなどの乗員室全体に及ぶセンサを含むことができる。

代替として、または、加えて、センサシステム１２０は、運転環境データを取得および／または感知するように構成された１つ以上の環境センサ１２２を含むことができる。「運転環境データ」には、自律走行車両が位置する外部環境、またはその１つ以上の部分に関するデータまたは情報が含まれる。例えば、１つ以上の環境センサ１２２は、車両１００の外部環境の少なくとも一部における障害物および／またはそのような障害物に関する情報／データを検出および／または感知するように構成することができる。そのような障害物は、静止物体および／または動的物体であり得る。１つ以上の環境センサ１２２は、例えば、車線マーカー、標識、信号機、交通標識、車線、横断歩道、車両１００近傍の縁石、道路外物体など、車両１００の外部環境における他のものを検出および／または感知するように構成され得る。

センサシステム１２０のセンサの様々な例が、本明細書で説明される。例示的なセンサは、１つ以上の環境センサ１２２および／または１つ以上の車両センサ１２１の一部であってもよい。しかしながら、実施形態は、説明される特定のセンサに限定されないことが理解されるであろう。

一例として、１つ以上の構成において、センサシステム１２０は、１つ以上のレーダセンサ、１つ以上のＬＩＤＡＲセンサ、１つ以上のソナーセンサ、および／または１つ以上のカメラを含むことができる。１つ以上の構成において、１つ以上のカメラは、高ダイナミックレンジ（ＨＤＲ）カメラまたは赤外線（ＩＲ）カメラでありえる。

車両１００は、入力システム１３０を含むことができる。「入力システム」には、限定するものではないが、情報／データを機械に入力できるようにするデバイス、コンポーネント、システム、要素、配置、またはそれらのグループが含まれる。入力システム１３０は、車両の乗員（例えば、運転者または同乗者）からの入力を受けることができる。車両１００は、出力システム１４０を含むことができる。「出力システム」には、情報／データを車両の乗員（例えば、人、車両の同乗者など）に提示できるようにするデバイス、コンポーネント、またはその配置またはそれらのグループが含まれる。

車両１００は、１つ以上の車両システム１５０を含むことができる。１つ以上の車両システム１５０の様々な例が図１に示されている。しかしながら、車両１００は、提供された例に示されるものとは異なるシステムの組み合わせを含むことができる。一例では、車両１００は、推進システム、ブレーキシステム、ステアリングシステム、スロットルシステム、トランスミッションシステム、信号システム、ナビゲーションシステムなどを含むことができる。上記のシステムは、別個にまたは組み合わせて、１つ以上のデバイス、コンポーネント、および／またはそれらの組み合わせを含むことができる。

例として、ナビゲーションシステムは、車両１００の地理的位置を決定し、および／または車両１００の走行経路を決定するように構成された、１つ以上のデバイス、アプリケーション、および／またはそれらの組み合わせを含むことができる。ナビゲーションシステムは、車両１００の走行経路を決定するための１つ以上のマッピングアプリケーションを含むことができる。ナビゲーションシステムは、グローバルポジショニングシステム、ローカルポジショニングシステム、またはジオロケーションシステムを含むことができる。

プロセッサ１１０、衝突警告システム１７０、および／または自律運転システム１６０は、様々な車両システム１５０および／またはその個々のコンポーネントと通信するように動作可能に接続することができる。例えば、図１に戻ると、プロセッサ１１０および／または自律運転システム１６０が、車両１００の動き、速度、操縦、進路、方向などを制御するために、様々な車両システム１５０へ情報を送信し、および／または受信するように通信することができる。プロセッサ１１０、衝突警告システム１７０、および／または自律運転システム１６０は、これらの車両システム１５０の一部またはすべてを制御することができ、従って、部分的または完全に自律的であり得る。

プロセッサ１１０、衝突警告システム１７０、および／または自律運転システム１６０は、１つ以上の車両システム１５０および／またはそのコンポーネントを制御することにより、車両１００の航行および／または操縦を制御するように動作可能であってもよい。例えば、自律走行モードで動作する場合、プロセッサ１１０、衝突警告システム１７０、および／または自律運転システム１６０は、車両１００の方向および／または速度を制御することができる。プロセッサ１１０、衝突警告システム１７０、および／または自律運転システム１６０は、車両１００を加速させ（例えば、エンジンに提供されるエネルギの供給を増加させることにより）、減速させ（例えば、エンジンへのエネルギの供給を減少させ、および／またはブレーキをかけることにより）、および／または方向を変更させることができる（例えば、前方の２つの車輪を曲げることにより）。

さらに、衝突警告システム１７０および／または自律運転システム１６０は、様々な運転関連タスクを実行するように機能することができる。車両１００は、１つ以上のアクチュエータを含むことができる。アクチュエータは、プロセッサ１１０および／または自律運転システム１６０からの信号または他の入力の受信に応じて、車両システムまたはそのコンポーネントの１つ以上を修正、調整、および／または変更するように動作可能な任意の要素または要素の組み合わせであり得る。任意の適切なアクチュエータを使用することができる。例えば、１つ以上のアクチュエータは、いくつかの可能性を挙げると、モータ、空気圧アクチュエータ、液圧ピストン、リレー、ソレノイド、および／または圧電アクチュエータを含むことができる。

車両１００は、１つ以上のモジュールを含むことができ、その少なくともいくつかは本明細書に記載されている。モジュールは、プロセッサ１１０によって実行されると、本明細書で説明される様々なプロセスのうちの１つ以上を実行するコンピュータ可読プログラムコードとして実装され得る。１つ以上のモジュールは、プロセッサ１１０のコンポーネントであるか、または１つ以上のモジュールは、プロセッサ１１０が動作可能に接続される他の処理システムの中で実行および／または分散配置されることができる。モジュールは、１つ以上のプロセッサ１１０によって実行可能な命令（例えば、プログラムロジック）を含むことができる。代替として、または、追加して、１つ以上のデータストア１１５が、そのような命令を含んでもよい。

１つ以上の構成において、本明細書に記載のモジュールの１つ以上は、人工またはコンピュータを使用した知能要素、例えばニューラルネットワーク、ファジー推論または他の機械学習アルゴリズムを含むことができる。さらに、１つ以上の構成において、１つ以上のモジュールが、本明細書で説明される複数のモジュールに分散させることができる。１つ以上の構成では、本明細書に記載のモジュールのうちの２つ以上を組み合わせて単一のモジュールにすることができる。

車両１００は、１つ以上の自律運転システム１６０を含むことができる。自律運転システム１６０は、センサシステム１２０、および／または、車両１００および／または車両１００の外部環境に関する情報を捕捉することができる他の任意のタイプのシステムからデータを受信するように構成することができる。１つ以上の構成において、自律運転システム１６０は、そのようなデータを使用して、１つ以上の運転シーンモデルを生成することができる。自律運転システム１６０は、車両１００の位置および速度を決定することができる。自律運転システム１６０は、障害物の位置、障害物、または交通標識、樹木、低木、近隣車両、歩行者などを含む他の環境的特徴を判定することができる。

自律運転システム１６０は、車両１００の位置および向きを推定するための、プロセッサ１１０、および／または本明細書に記載の１つ以上のモジュールによる使用のため、車両１００の外部環境内の障害物の位置情報を受信、および／または、決定するように構成することができ、グローバル座標における車両位置は、複数の衛星からの信号、または任意の他のデータ、および／または、車両１００の現在の状態を決定、または、マップの生成とマップデータに対する車両１００の位置の決定とのいずれかにおける使用のため、環境に対する車両１００の位置を決定するために使用され得る信号に基づく。

自律運転システム１６０は、独立してまたは衝突警告システム１７０と組み合わせて、センサシステム１２０によって取得されたデータ、運転シーンモデル、および／またはセンサデータ２５０からの決定などの他の適切なソースからのデータに基づいて、走行経路、車両１００の現在の自律運転操作、将来の自律運転操作、および／または現在の自律運転操作への修正を決定するように構成することができる。「運転操作」とは、車両の動きに影響を与える１つ以上のアクションを意味する。運転操作の例には、いくつかの可能性を挙げると、加速、減速、ブレーキ、旋回、車両１００の横方向への移動、走行車線の変更、走行車線への合流、および／または後進が含まれる。自律運転システム１６０は、決定された運転操作を実行するように構成することができる。自律運転システム１６０は、直接的または間接的に、そのような自律運転操作を実行させることができる。本明細書で使用する「させる」または「させている」とは、イベントまたはアクションが生じること、または、少なくともそのようなイベントまたはアクションが直接的または間接的な方法のいずれかで生じる状態にあることを強制すること、命令すること、指示すること、および／または可能にすることを意味する。自律運転システム１６０は、様々な車両機能を実行し、および／または、車両１００またはその１つ以上のシステム（例えば、１つ以上の車両システム１５０）とデータを送受信し、互いに影響を及ぼし合い、および／またはそれらを制御するように構成することができる。

詳細な実施形態が本明細書に開示される。しかし、開示された実施形態は例のみとして意図されていることを理解されたい。従って、本明細書で開示される特定の構造および機能の詳細は、限定として解釈されるべきではなく、単に特許請求の範囲の基礎として、および、実質的に任意の適切に詳細な構造において本明細書の態様を様々に採用することを当業者に教示するための代表的な根拠として解釈されるべきである。さらに、本明細書で使用される用語および語句は、限定することを意図するものではなく、可能な実施例の理解可能な説明を提供することを意図している。種々の実施形態が図１〜図１０に示されているが、実施形態は、図示された構造または用途に限定されない。

図中のフローチャートおよびブロック図は、さまざまな実施形態によるシステム、方法、およびコンピュータプログラム製品の可能な実施例のアーキテクチャ、機能、および動作を示している。これに関して、フローチャートまたはブロック図の各ブロックは、特定の論理機能を実行するための１つ以上の実行可能な命令を含むモジュール、セグメント、またはコードの一部を表すことができる。また、いくつかの代替の実施例では、ブロックに記載された機能が、図に記載されている順序以外で発生する可能性があることにも注意されたい。例えば、連続して示された２つのブロックが、実際には、実質的に同時に実行されても良く、またはそれらのブロックが、関連する機能に応じて、ときには逆の順序で実行されても良い。

上記したシステム、コンポーネント、および／またはプロセスは、ハードウェアまたはハードウェアとソフトウェアの組み合わせで実現でき、１つの処理システムにおいて中央集権方式で、または相互接続された複数の処理システムに異なる要素が分散された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ように適合されたあらゆる種類の処理システムまたは別の装置が適する。ハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせは、ロードされ、実行されたときに、本明細書に記載の方法を実行するように処理システムを制御するコンピュータ使用可能なプログラムコードを備えた処理システムであり得る。システム、コンポーネント、および／またはプロセスは、本明細書に記載された方法およびプロセスを実行するために機械によって実行可能な命令のプログラムを目に見える方法で具体化した、機械によって読み取り可能な、コンピュータプログラム製品または他のデータプログラムストレージデバイスなどのコンピュータ読み取り可能なストレージに埋め込むこともできる。これらの要素は、本明細書で説明した方法の実行を可能にするすべての機能を備えた、処理システムにロードされたときにこれらの方法を実行することができるアプリケーション製品に組み込むこともできる。

さらに、本明細書で説明された構成は、例えば記憶されるなどして、実施されるコンピュータ可読プログラムコードを有する１つ以上のコンピュータ可読媒体に具現化されるコンピュータプログラム製品の形をとることができる。１つ以上のコンピュータ可読媒体の任意の組み合わせが利用されてもよい。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読信号媒体またはコンピュータ可読記憶媒体であり得る。「コンピュータ可読記憶媒体」という語句は、非一時的な記憶媒体を意味する。コンピュータ可読媒体は、限定されるものではないが、不揮発性媒体および揮発性媒体を含む、形態をとってもよい。不揮発性媒体には、例えば、光ディスク、磁気ディスクなどが含まれる。揮発性媒体には、例えば、半導体メモリ、ダイナミックメモリなどが含まれる。そのようなコンピュータ可読媒体の例には、限定されるものではないが、フロッピーディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、他の磁気媒体、ＡＳＩＣ、ＣＤ、他の光学媒体、ＲＡＭ、ＲＯＭ、メモリチップまたはカード、メモリスティック、および、コンピュータ、プロセッサ、または他の電子デバイスが読み取ることが可能な他の媒体が含まれる。この明細書の文脈において、コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行システム、装置、またはデバイスによって、またはそれに関連して使用するためのプログラムを含む、または格納できる任意の有形の媒体であってもよい。

以下は、本明細書で使用される選択された用語の定義を含む。定義には、用語の範囲内にあり、様々な実施例に使用できる様々な例、および／またはコンポーネントの形式が含まれる。例は、限定することを意図していない。用語の単数形と複数形の両方が定義内にある場合がある。

「１つの実施形態」、「一実施形態」、「１つの例」、「一例」などへの言及は、そのように記載された実施形態または例が、特定の特徴、構造、特性、特質、要素、または限定を含むかもしれないが、すべての実施形態または例が、必ずしも、その特定の特徴、構造、特性、特質、要素、または限定を含むわけではない。さらに、「一実施形態では」という語句の繰り返しの使用は、同じ実施形態を指す場合もあるが、必ずしもそうとは限らない。

本明細書で使用される「モジュール」には、コンピュータまたは電気ハードウェアコンポーネント、ファームウェア、命令を保存する非一時的なコンピュータ可読媒体、および／または、機能またはアクションを実行するように構成された、および／または、別のロジック、メソッド、および／またはシステムから機能またはアクションを引き起こすように構成された、これらのコンポーネントの組み合わせが含まれる。モジュールには、アルゴリズムによって制御されるマイクロプロセッサ、ディスクリートロジック（ＡＳＩＣなど）、アナログ回路、デジタル回路、プログラムされたロジックデバイス、実行時にアルゴリズムを実行する命令を含むメモリデバイスなどが含まれてもよい。モジュールは、１つ以上の実施形態において、１つ以上のＣＭＯＳゲート、ゲートの組み合わせ、または他の回路部品を含む。複数のモジュールが説明されている場合、１つ以上の実施形態は、複数のモジュールを１つの物理的なモジュールコンポーネントに組み込むことを含む。同様に、単一のモジュールが説明されている場合、１つ以上の実施形態は、単一のモジュールを複数の物理的コンポーネントに分散してもよい。

さらに、本明細書で使用されるモジュールには、特定のタスクを実行したり、特定のデータタイプを実施したりするルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などが含まれる。さらなる態様において、メモリは一般に、言及されたモジュールを格納する。モジュールに関連付けられたメモリは、プロセッサ内に埋め込まれたバッファまたはキャッシュ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、または別の適切な電子記憶媒体であってもよい。さらに別の態様では、本開示によって想定されるモジュールは、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、システムオンチップ（ＳｏＣ）のハードウェアコンポーネント、プログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）、または開示された機能を実行するための定義された設定セット（例えば、命令）が埋め込まれた別の適切なハードウェアコンポーネントとして実現される。

１つ以上の構成において、本明細書に記載のモジュールの１つ以上は、人工または計算知能要素、例えばニューラルネットワーク、ファジー論理または他の機械学習アルゴリズムを含むことができる。さらに、１つ以上の構成において、モジュールの１つ以上は、本明細書で説明する複数のモジュールに分散させることができる。１つ以上の構成では、本明細書に記載のモジュールの２つ以上が、単一のモジュールに組み合わせることができる。

コンピュータ可読媒体に具現化されるプログラムコードは、限定されるものではないが、無線、有線、光ファイバ、ケーブル、ＲＦなど、またはこれらの任意の適切な組み合わせを含む、任意の適切な媒体を使用して送信されてもよい。本構成の態様の動作を実行するためのコンピュータプログラムコードは、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語または同様のプログラミング言語などの従来の手続き型プログラミング言語を含む、１つ以上のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されてもよい。プログラムコードは、スタンドアロンソフトウェアパッケージとして、完全にユーザのコンピュータ上で、部分的にユーザのコンピュータ上で、あるいは、一部をユーザのコンピュータ上でかつ一部を遠隔コンピュータ上で、もしくは、完全に遠隔コンピュータまたはサーバ上で実行されてもよい。後者のシナリオでは、遠隔コンピュータは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）またはワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意のタイプのネットワークを介してユーザのコンピュータに接続されてもよい。または、その接続は、外部コンピュータ（例えば、インターネットサービスプロバイダを使用したインターネット経由）になされてもよい。

本明細書で使用される「ａ」および「ａｎ」という用語は、１つではなく、１つ以上として定義される。本明細書で使用される「複数」という用語は、２つではなく、２つ以上として定義される。本明細書で使用される「別の」という用語は、少なくとも２番目またはそれ以上として定義される。本明細書で使用される「含む」および／または「有する」という用語は、包含する（すなわち、オープン言語）と定義される。本明細書で使用される「...および...の少なくとも１つ」というフレーズは、関連する列挙されたアイテムの１つ以上の任意のおよび全ての可能な組み合わせを指し、包含する。例として、「Ａ、Ｂ、およびＣの少なくとも１つ」というフレーズは、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、またはそれらの任意の組み合わせ（例えば、ＡＢ、ＡＣ、ＢＣまたはＡＢＣ）を含む。

本明細書の態様は、その主旨または本質的な特質から逸脱することなく、他の形態で具現化することができる。従って、本明細書の範囲を示すものとして、上記した明細書ではなく、以下の特許請求の範囲を参照すべきである。

１００…車両、１１０…プロセッサ、１１５…データストア、１２０…センサシステム、１２１…車両センサ、１２２…環境センサ、１３０…入力システム、１４０…出力システム、１５０…車両システム、１６０…自律運転システム、１７０…衝突警告システム、２１０…メモリ、２２０…検出モジュール、２３０…警告モジュール、２４０…データストア、２５０…センサデータ、２６０…制約条件、４１０、４２０、６５０、６６０、７１０、７２０、８１０、８２０、９３０、９４０、９５０…周囲車両、６１０、６２０、６３０、６４０、６７０、７３０…死角、８３０、８４０…距離

Claims (20)

1. 衝突の危険性について対象車両から周囲の物体に警告を提供するための警告システムであって、
   １つ以上のプロセッサと、
   前記１つ以上のプロセッサと通信可能に結合されたメモリと、
   前記１つ以上のプロセッサによって実行されたときに、前記１つ以上のプロセッサに、前記対象車両の周囲の環境に関するセンサデータに従って前記対象車両の前記周囲の物体を識別させ、前記周囲の物体である第１の物体と第２の物体との間の衝突の可能性を示す衝突確率を決定させる命令を含む検出モジュールと、
   前記１つ以上のプロセッサによって実行されたときに、前記１つ以上のプロセッサに、前記衝突確率が衝突閾値を満たすことに応じて、前記周囲の物体が衝突することに関連した衝突の危険性について、前記周囲の物体の少なくとも１つに警報を前記対象車両によって伝えさせる命令を含む警告モジュールと、
   を備える警告システム。
2. 前記警報を伝える命令を含む前記警告モジュールは、前記周囲の物体の少なくとも１つに前記警報を視覚的に伝えるために、前記対象車両のライトを作動させる命令を含み、
   前記警報を伝える命令を含む前記警告モジュールは、前記周囲の物体の相対的な位置を決定し、前記警報を伝える際に前記位置に応じて前記対象車両のどのライトを作動させるかを選択する命令を含む、請求項１に記載の警告システム。
3. 前記ライトを作動させる命令を含む前記警告モジュールは、定義されたパターンに従って、前記対象車両のリアライトまたは前記対象車両のフロントライトのうちの少なくとも１つを含む前記ライトを点滅させる命令を含み、
   前記警報を伝える命令を含む前記警告モジュールは、現在の視認性を判定し、前記現在の視認性が視認性閾値を満たすか否かに応じて前記対象車両のライトを作動させる命令を含み、
   前記現在の視認性を判定する命令を含む前記警告モジュールは、前記対象車両に対する前記周囲の物体の距離および時刻のうちの少なくとも１つを識別する命令を含む、請求項２に記載の警告システム。
4. 前記衝突確率を決定する命令を含む前記検出モジュールは、ｉ）将来の時点における前記第１の物体の第１の位置および前記第２の物体の第２の位置を、前記第１の物体および前記第２の物体の少なくとも現在の速度および現在の位置の関数として推定し、ｉｉ）前記第１の位置および前記第２の位置の近接度を決定し、および、ｉｉｉ）前記近接度に基づいて前記衝突確率の衝突コンポーネントを計算する命令を含み、
   前記衝突コンポーネントは、前記第１の物体と前記第２の物体とが将来の時点で衝突する可能性を示す、請求項１に記載の警告システム。
5. 前記衝突コンポーネントを定義する命令を含む前記検出モジュールは、前記近接度が近接ゾーンのいずれに含まれるかを決定する命令を含み、前記近接ゾーンのうちの第１のゾーンは、前記第１の位置および前記第２の位置が前記第１の物体および前記第２の物体の領域内で重なり合っていることを示す近接度に関連付けられ、少なくとも第２のゾーンは、前記第１の物体および前記第２の物体が近接して通過していることを示す危険閾値を満たす近接度に関連付けられている、請求項４に記載の警告システム。
6. 前記衝突確率を決定する命令を含む前記検出モジュールは、
   前記周囲の物体の１つ以上によって認識されない可視領域に関連する１つ以上の死角を決定し、
   前記周囲の物体が前記１つ以上の死角内にあるか、または前記死角を通過するかどうかを判定し、
   前記周囲の物体が前記１つ以上の死角を通過するかどうかに応じて、前記衝突確率の死角コンポーネントを定義する、
   命令を含む、請求項１に記載の警告システム。
7. 前記死角コンポーネントを定義する命令を含む前記検出モジュールは、
   前記周囲の物体の一方または両方が前記１つ以上の死角を通過するかどうかを判定する命令を含み、
   前記１つ以上の死角の決定は、前記対象車両が前記周囲の物体の少なくとも１つに関連して死角を生じるかどうかの判定を含む、請求項６に記載の警告システム。
8. 前記１つ以上の死角を決定する命令を含む前記検出モジュールは、前記周囲の物体のタイプを識別し、少なくとも１つタイプに従って前記１つ以上の死角の形状を定義する命令を含み、
   前記タイプは、少なくとも歩行者、オートバイ、自動車、およびトラックを含み、
   前記形状は、前記タイプに応じて個別にモデル化されて、前記周囲の物体の認識可能な領域を定義し、前記１つ以上の死角は、前記周囲の物体の少なくとも１つが識別できない領域を定義する、請求項６に記載の警告システム。
9. 前記周囲の物体は、車両であり、
   前記センサデータは、前記対象車両のレーダセンサからの少なくともレーダリターンを含み、
   前記警報の伝達は、前記警報が伝達されたときに、車線変更インジケータを作動させた前記車両の１つを検出すること、および、車線変更に対応する前記車両のうちの少なくとも１つの動きを検出すること、の少なくとも１つに従って適応することを含む、請求項１に記載の警告システム。
10. 衝突の危険性について対象車両から周囲の物体に警告を提供するための命令を格納する非一時的コンピュータ可読媒体であって、
    １つ以上のプロセッサによって実行されたときに、前記１つ以上のプロセッサが、
    前記対象車両の周囲環境に関するセンサデータに基づいて前記対象車両の前記周囲の物体を識別し、
    前記周囲の物体である第１の物体と第２の物体との間の衝突の可能性を示す衝突確率を決定し、
    衝突閾値を満たす前記衝突確率に応じて、前記周囲の物体が衝突することに関連した衝突の危険性について、前記周囲の物体の少なくとも１つに警報を前記対象車両によって伝える非一時的コンピュータ可読媒体。
11. 前記警報を伝えるための命令は、前記周囲の物体の少なくとも１つに前記警報を視覚的に伝えるために、前記対象車両のライトを作動させる命令を含み、
    前記警報を伝えるための命令は、前記周囲の物体の相対的な位置を決定し、前記警報を伝える際に前記位置に応じて前記対象車両のどのライトを作動させるかを選択する命令を含む、請求項１０に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
12. 衝突の危険性について対象車両から周囲の物体に警告を提供するための方法であって、
    前記対象車両の周囲環境に関するセンサデータに基づいて前記対象車両の前記周囲の物体を識別すること、
    前記周囲の物体である第１の物体と第２の物体との間の衝突の可能性を示す衝突確率を決定すること、
    前記衝突確率が衝突閾値を満たすことに応じて、前記周囲の物体が衝突することに関連した衝突の危険性について、前記周囲の物体の少なくとも１つに警報を前記対象車両によって伝えること、
    を含む方法。
13. 前記警報を伝えることは、前記周囲の物体の少なくとも１つに前記警報を視覚的に伝えるために、前記対象車両のライトを作動させること、および、前記周囲の物体の相対的な位置を決定し、前記警報を伝える際に前記位置に応じて前記対象車両のどのライトを作動させるかを選択することを含む、請求項１２に記載の方法。
14. 前記ライトを作動させることは、定義されたパターンに従って、前記対象車両のリアライトまたは前記対象車両のフロントライトのうちの少なくとも１つを含む前記ライトを点滅させることを含み、
    前記警報を伝えることは、現在の視認性を判定し、前記現在の視認性が視認性閾値を満たすか否かに応じて前記対象車両のライトを作動させることを含み、
    前記現在の視認性を判定することは、前記対象車両に対する前記周囲の物体の距離および時刻のうちの少なくとも１つを識別することを含む、請求項１３に記載の方法。
15. 前記衝突確率を決定することは、ｉ）将来の時点における前記第１の物体の第１の位置および前記第２の物体の第２の位置を、前記第１の物体および前記第２の物体の少なくとも現在の速度および現在の位置の関数として推定すること、ｉｉ）前記第１の位置および前記第２の位置の近接度を決定すること、および、ｉｉｉ）前記近接度に基づいて前記衝突確率の衝突コンポーネントを計算することを含み、
    前記衝突コンポーネントは、前記第１の物体と前記第２の物体とが将来の時点で衝突する可能性を示す、請求項１２に記載の方法。
16. 前記衝突コンポーネントを定義することは、前記近接度が近接ゾーンのいずれに含まれるかを決定することを含み、前記近接ゾーンのうちの第１のゾーンは、前記第１の位置および前記第２の位置が前記第１の物体および前記第２の物体の領域内で重なり合っていることを示す近接度に関連付けられ、少なくとも第２のゾーンは、前記第１の物体および前記第２の物体が近接して通過していることを示す危険閾値を満たす近接度に関連付けられている、請求項１５に記載の方法。
17. 前記周囲の物体の１つ以上によって認識されない可視領域に関連する１つ以上の死角を決定すること、
    前記周囲の物体が前記１つ以上の死角内にあるか、または前記死角を通過するかどうかを判定すること、
    前記周囲の物体が前記１つ以上の死角を通過するかどうかに応じて、前記衝突確率の死角コンポーネントを定義すること、
    をさらに含む、請求項１２に記載の方法。
18. 前記死角コンポーネントを定義することは、前記周囲の物体の一方または両方が前記１つ以上の死角を通過するかどうかを判定することを含み、
    前記１つ以上の死角を決定することは、前記対象車両が前記周囲の物体の少なくとも１つに関連して死角を生じるかどうかの判定を含む、請求項１７に記載の方法。
19. 前記１つ以上の死角を決定することは、前記周囲の物体のタイプを識別し、少なくとも１つタイプに従って前記１つ以上の死角の形状を定義することを含み、
    前記タイプは、少なくとも歩行者、オートバイ、自動車、およびトラックを含み、
    前記形状は、前記タイプに応じて個別にモデル化されて、前記周囲の物体の認識可能な領域を定義し、前記１つ以上の死角は、前記周囲の物体の少なくとも１つが識別できない領域を定義する、請求項１７に記載の方法。
20. 前記周囲の物体は、車両であり、
    前記センサデータは、前記対象車両のレーダセンサからの少なくともレーダリターンを含み、
    前記警報を伝えることは、前記警報が伝達されたときに、車線変更インジケータを作動させた前記車両の１つを検出すること、および、車線変更に対応する前記車両のうちの少なくとも１つの動きを検出すること、の少なくとも１つに従って適応することを含む、請求項１２に記載の方法。

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