JP2022523886A - 異なる交差道路を走行する車両の共同制御 - Google Patents

Abstract

システムは、第１の道路と第２の道路との交差点のゾーンの交通構成に応じて車両を共同制御する。交差点ゾーンは、順序付けゾーンと、交差点の近傍にある第１の道路および第２の道路のセクションをカバーする制御ゾーンとを含む。システムは、第１の道路および第２の道路上の順序付けゾーン内を走行する車両を車両のグループの組にグループ化し、後続グループの最初の車両が先行グループの最後の車両を追い越すことができないように、異なるグループの車両が制御ゾーン内で同時に走行することを防止する。システムは、第１の道路および第２の道路上の制御ゾーンを走行する同じグループの車両について、交差点を通過する運動軌道を決定し、対応する車両にその運動軌道を送信する。

Description

本発明は、概して、車両制御に関し、特に、異なる道路を走行する車両を共同して制御するための方法および装置に関する。

国の道路上の効率的な交通の流れを管理することは、非常に複雑な問題である。いくつかの大都市地域では、道路は、それらの許容量に達し、さらにはそれを超え、問題をさらに複雑にしている。特に管理が困難である１つの領域は、２つ以上の交通車線を単一の車線に合流させること、ならびに／または、異なる車線および道路を交差させることである。これは、交通車線への非競合的アクセスを必要とし、それによって車線の閉鎖を必要とする道路のメンテナンス／建設、または、１つの車線を別の車線と合流させることが要求されるような道路の設計、すなわち、ランプ上の道路に非常に共通する特徴を含む、さまざまな理由から生じ得る。

車両のインターネット（ＩｏＶ）は、モバイルインターネットおよびモノのインターネット（ＩｏＴ）の、避けられない収束である。ＩｏＶは、車両を効率的に誘導し監視するための情報収集、情報共有、および情報処理を可能にする。ＩｏＶは、移動性、安全性、Ｖ２Ｘ通信、エネルギ節約、セキュリティ攻撃などのため、ＩｏＴとは独自に異なる。ＩｏＶでは、情報および通信技術が、交通および車両の移動性を管理するためにインフラストラクチャ、車両およびユーザに適用される。ＩｏＶは、交通管理のための革新的なサービスおよび制御を提供し、ユーザがより良好に情報を知らされるとともに、輸送ネットワークの、より安全で、より協調され、よりスマートな使用を可能にすることを目的としている。

ますますより多くのつながる車両および自律車両が出現している。これらのタイプの車両の移動性制御は、運転者の行動だけでなく、通信、センサ、最適制御技術などを用いた高度な制御技術にも基づく。交通信号や停止標識などの従来の制御機構とは異なり、高度な制御機構は、リアルタイムで最適な制御判断を行うことによって制御効率を最適化することができる。このため、車両が交差点や高速道路合流地点を通過するために停止しなくもよいように、制御方式を、交差する道路上を走行する車両の共同制御に拡張する必要がある。その結果、交差する道路を走行する車両を制御する必要がある。

自律車両の開発が台頭しつつある。そこで、車両が通信データやレーダー、ライダー、カメラ、ＧＰＳ等の高度な機器および人工知能（ＡＩ）技術を用いて車両の移動性を自動的に制御するオンボード制御が大いに注目されている。オンボード制御は、例えば、エンジン、ハンドル、ブレーキ条件、車両モデル、車両サイズなどの車両特性の知識において、その利点を有する。オンボード制御は、動的車両パラメータ構成を作成することができる。しかしながら、オンボード制御は、最適なアクション判断を行うための情報資源および通信能力において欠点を有する。オンボード制御装置は、それらの可視範囲外の近隣車両、歩行者、および環境状態に関する情報を得ることができない。

異なる車両間での協調的通信を通じて、合流ゾーンまたは交差点ゾーンに固有の問題に対処するためのいくつかの方法が存在する。例えば、スマート自動車またはインテリジェント自動車を用いるいくつかのシステムがある。すべてのこれらのシステムの基本的な前提は、車両が、道路上においてその近傍で互いに通信することを可能にする装置を装備することができることである。そのような車両は、互いに通信することによって協働して動作することができ、それによって道路上の車両の最大安全スループットを可能にする。このタイプのシステムの例が、米国特許出願第２００４／０２６０４５５号、２００４／００６８３９３号および２００５／０１３７７８３号に開示されている。しかしながら、車両制御の安全性および最適化を保証するためのこれらの車両間の通信には、挑戦すべき課題が残っている。

これらのシステムの１つの欠点は、すべての車両に特別な装置を備える必要があることである。これを実施するのには数年かかるだけでなく、古い車両を経済的に改造することは不可能であるかもしれない。特に、車両通信をサポートするために、異なる通信技術が開発されている。例えば、ＩＥＥＥは、車両ネットワーク用に、Dedicated Short-Range Communications/Wireless Access in Vehicular Environments（車両環境における専用短距離通信／無線アクセス）（ＤＳＲＣ／ＷＡＶＥ）標準ファミリーを開発した。３ＧＰＰは、いわゆるcellular-vehicle-to-anything（Ｃ－Ｖ２Ｘ）における短距離通信を可能にするために、セルラーエコシステムに新たな専用の特徴を追加した。コストの理由から、車両が２つ以上の短距離通信技術を搭載することは現実的ではない。したがって、ＤＳＲＣ／ＷＡＶＥを搭載した車両はＣ－Ｖ２Ｘを搭載した車両とは通信することができず、逆もまたそうである。情報不足および通信能力制約は、オンボード制御装置による車両移動性制御判断の精度を著しく制限する可能性がある。

車両間通信の代替的なアプローチは、いわゆる「クラウド」、すなわち遠隔サーバを介するものである。クラウドモデルはＩｏＴにおいて広く用いられている。クラウドモデルは、マルチメディアおよび地図などのデータ記憶、データ処理能力、ならびに情報共有においてその利点を有する。しかしながら、クラウドモデルは、マルチホップ通信による長い遅延のため、リアルタイムの車両の移動性制御を行うには欠点がある。さらに、クラウドは、車両の移動性、特に、自律車両を制御するのに重要な、車両、歩行者、ならびに道路状況および天気状況などの環境の瞬間情報を有さない。

したがって、合流地点および交差点の近くで車両を制御する方法を提供することが依然として必要とされている。

［発明の概要］

いくつかの実施形態の目的は、交差する道路上を走行する車両の共同制御のためのシステムおよび方法を提供することである。追加的または代替的に、いくつかの実施形態の別の目的は、車両が交差点および／または高速道路合流地点を通過するのに停止する必要がないように、リアルタイムの最適な制御判断を行うことによって制御効率を最適化することである。

いくつかの実施形態は、このような共同制御問題の複雑性の認識に基づく。例えば、いくつかの実施形態によって対処される問題の１つは、リアルタイムの共同制御のために構成される制御システムの構成である。例えば、いくつかの実施形態は、クラウド制御は交差点通過および／または高速道路合流を最適に制御するには非実用的である、という認識に基づく。クラウド制御は、マルチホップ通信遅延に起因して、安全性要件のリアルタイム制約を満たさない場合がある。さらに、クラウドは、最適な判断を行うための、車両、歩行者、および道路状況の瞬間情報を有さない。他方、車両オンボード制御は、最適な判断を行うのに十分な情報を有さない場合があり、例えば、オンボード制御は、可視範囲外の物体の移動に関する情報を有さず、通信範囲外の車両から情報を受信することができない。さらに、オンボード制御はまた、例えば、IEEE Short-Range Communications/Wireless Access in Vehicular Environments（ＤＳＲＣ／ＷＡＶＥ）および3GPP Cellular-vehicle-to-Anything（Ｃ－Ｖ２Ｘ）などの異種車両通信技術の存在のために通信制限を有することがあり、例えば、ＩＥＥＥ ＤＳＲＣ／ＷＡＶＥ無線を搭載した車両は、３ＧＰＰ Ｃ－Ｖ２Ｘ無線を搭載した車両と通信することはできない。

そのために、いくつかの実施形態は、路肩ユニット（Roadside Unit：ＲＳＵ）などのエッジデバイスが、車両との直接通信能力、道路状況知識、ならびにカメラおよびセンサを介した環境ビューなどのそれらの固有の特徴のため、交差点通過または高速道路合流のリアルタイム制御に最適な判断を行うための実現可能な制御点である、という認識に基づく。加えて、交差点や高速道路合流地点などの制御点におけるエッジデバイスは、リアルタイムの連携および情報共有により、共同制御判断を行うことができる。そのために、いくつかの実施形態は、リアルタイムエッジ制御を実現するためにエッジデバイスを適用する。

高度な車両移動性制御は、有効な通信データおよびセンサデータを用いて制御方法を実行することにより行われる。車両環境は、非常に動的な環境である。車両動力学の他に、予測できない環境動力学、例えば、歩行者および動物のような物体のランダムな移動、樹木およびインフラストラクチャによって引き起こされる突然の事象がある。したがって、制御方法は、環境動力学全体に対して迅速に適応可能である必要がある。制御方法の実行時間は、車両の数、制御技術の複雑さ、制御装置のリソースなどに依存する。安全性を保証するために、計算実行時間は閾値を下回る必要がある。制御装置の場合、その制御技術および計算資源を動的に更新することは現実的ではない。しかしながら、制御技術の各実行に関与する車両の数を調整することは実行可能である。

いくつかの実施形態は、交差する道路上を走行する車両を、例えば他の車両を通過させるためにそれらを停止させる必要なしに、最適に制御することが望まれる、という認識に基づく。いくつかの実施形態は、一般に、この最適化タスクはさまざまな運動計画方法を用いて解くことができる、という認識に基づく。しかしながら、制御点に接近する車両の数が多すぎると、最適化問題は、オンラインで解決するには、または安全性制約違反を回避するには、複雑すぎる可能性がある。

そのために、いくつかの実施形態は、道路交差点通過または高速道路合流の安全性を保証するために、制御点に接近する車両の数および／または状態を制約すべき、すなわち制限すべきである、という認識に基づく。そのために、いくつかの実施形態は、制御点に近づく道路のセクションを、少なくとも順序付けゾーンおよび制御ゾーンに区分する。順序付けゾーンでは、車両がグループ（クラスタ）にグループ化され、後続グループ（クラスタ）の最初の車両が先行グループ（クラスタ）の最後の車両を追い越すことはできないという意味で、異なるグループの車両が同時に制御ゾーン内を走行しないようにされる。このようにして、制御ゾーン内の車両の数は制限される。車両が制御ゾーン内にあるとき、実施形態は、同じグループ内のこれらの車両に対する運動軌道および運動戦略を決定する。制御ゾーン内の車両の数は限られているので、実施形態は、交差点を通過する安全性および最適性を保証する。

そのために、いくつかの実施形態は、車両の状態、道路の状況、および道路の形状に基づいて、制御点に近づく道路を順序付けゾーンおよび制御ゾーンに区分する。各ゾーンは、交差点および高速道路合流地点などの制御点に向かって車両が移動している複数道路のセクションを含む。各道路について、制御ゾーンは、制御点と順序付けゾーン終了ポイントとの間のセクションである。順序付けゾーンのための共同制御の目的は、制御ゾーンについてある数の車両を選択することよって、制御方法が、制御ゾーン内の車両のために、交差点を通過するかまたは高速道路に合流するための安全な軌道を生成することができるようにすることである。制御ゾーンにおける制御の目的は、性能のメトリックを任意選択で最適化することができる安全な運動軌道を生成することである。異なる道路上のセクションのサイズは異なっていてもよい。区分は、さまざまな方法によって行うことができる。本明細書で使用されるように、車両の運動軌道は、車両の位置を時間の関数として規定する。

例えば、一実施形態では、ゾーン区分は、交通の速さに基づき、交通の速さが速いほど、ゾーンは大きくなる。追加的または代替的に、一実施形態では、ゾーン区分は、交通密度に基づいており、密度が高いほど、ゾーンはより小さくなる。追加的または代替的に、一実施形態では、ゾーン区分は、道路の車線の数に基づいており、車線が多いほど、ゾーンはより小さくなる。追加的または代替的に、一実施形態では、ゾーン区分は、交差する道路の数に基づいており、道路が多いほど、ゾーンはより小さくなる。追加的または代替的に、一実施形態では、ゾーン区分は、交通の速さ、交通密度、車線数および道路数の組み合わせに基づく。

いくつかの実施形態は、エッジコンピューティングは順序付けゾーンにおいて車両をグループ化するためになんらかの情報を事前計算することができる、という認識に基づく。車両状態、道路地図、道路状況、制御ゾーンで許容される車両の最大数等を含む情報は、車両が順序付けゾーンに入る前に計算することができる。

そのために、いくつかの実施形態は、エッジコンピューティングは、道路地図および制御ゾーンにおいて許される最大数の車両をメモリに記憶し、車両状態および歩行者情報などの道路状況をエッジデバイスのカメラおよびセンサを介して動的に収集する、という認識に基づく。車両が順序付けゾーンに入る前に、エッジコンピューティングは車両と通信して、車両の状態を入手する。

いくつかの実施形態は、順序付けゾーンにおける車両グループ化は、後続グループ（クラスタ）の最初の車両が先行グループ（クラスタ）の最後の車両を追い越すことはできないという意味で、異なるグループ（クラスタ）の車両が制御ゾーン内へと同時に走行して制御の複雑さおよび計算誤差を増加させることを防止することである、という認識に基づく。グループ（クラスタ）内の車両は、道路交差点または道路合流地点などの制御点に向かって移動する、異なる交差道路からの車両を含み得る。

そのために、いくつかの実施形態は、車両グループ化は車両が制御ゾーンに到着する推定時間に基づく、という認識に基づく。順序付けゾーンでは、エッジコンピューティングは、各車両の推定到着時間を、その車両の現在の状態および道路地図に基づいて計算する。同様の到着時刻を有する車両は、同じグループ（クラスタ）にグループ化される。各グループ（クラスタ）について、エッジコンピューティングは、混合整数線形計画問題を解くことによって最適な到着時間を計算し、グループ（クラスタ）が制御ゾーンに順次到着することを保証するよう車速制約を決定する。事実上、この計算は、車両が停止することなく交差点を通過することを可能にする。異なるグループ（クラスタ）の車両は、後続グループ（クラスタ）の最初の車両が先行グループ（クラスタ）の最後の車両を追い越すことはできないという意味で、制御ゾーンに同時に入ることを防止される。事実上、異なるグループにおける車両のクラスタ化は、運動軌道決定問題の計算複雑さに制約を課し、リアルタイムで運動スケジュール化問題を解くことを可能にする。最適な到着時間、車速制約、および／または運動軌道は、対応する車両に送信される。

いくつかの実施形態は、制御ゾーン内の車両が、制御技術によって判断された運動軌道および運動戦略に基づいて、制御ゾーンを最適に走行するように制御される、という認識に基づく。

そのために、いくつかの実施形態は、エッジコンピューティングは、いくつかの性能メトリックを最適化するよう、例えば全体的な燃料消費を最小化するよう、制御ゾーン内の車両を制御する、という認識に基づく。エッジコンピューティングは、車両が制御ゾーンに進入する時間から車両が制御点に到着する時間までの時間間隔を複数の時間ステップに分割し、最適な到着時間、車両状態および道路地図を用いて、各時間ステップにおける車両毎の運動軌道および制御戦略を演算する。各時間ステップにおいて、制御戦略は、位置、速度、加速度等を含む。いくつかの実現例では、運動軌道は、全体的な燃料消費を最小化するように、または全体的な空気汚染物質排出を最小化するように、決定される。運動軌道および制御戦略は、制約最短経路問題または二次計画問題を解くことによって得ることができる。

したがって、一実施形態は、車両を共同制御するためのシステムを開示する。このシステムは、第１の道路と第２の道路との交差点のゾーンの交通構成を記憶するように構成されたメモリを備える。交差点ゾーンは、順序付けゾーンと制御ゾーンとを含む。順序付けゾーンは、交差点の近くに第１の道路のあるセクションと第２の道路のあるセクションとを含む。制御ゾーンは、第１の道路のあるセクションと第２の道路のあるセクションとを、交差点と前記順序付けゾーンのうちの対応するセクションとの間に含む。システムはさらに、プロセッサを備える。プロセッサは、順序付けゾーン内の第１の道路および第２の道路上を走行する車両を車両のグループの組にグループ化し、後続グループの最初の車両が先行グループの最後の車両を追い越すことはできないように、異なるグループの車両が制御ゾーン内で同時に走行することを防ぎ、第１の道路および第２の道路上の制御ゾーンを走行する同じグループの車両が交差点を通過する運動軌道を決定し、対応する車両に上記運動軌道を送信するよう構成される。

別の実施形態は、車両を共同制御するための方法を開示する。この方法は、第１の道路と第２の道路との交差点のゾーンの交通構成を記憶するメモリに結合されるプロセッサを用いる。交差点ゾーンは、順序付けゾーンと制御ゾーンとを含む。順序付けゾーンは、交差点の近くに第１の道路のあるセクションと第２の道路のあるセクションとを含む。制御ゾーンは、第１の道路のあるセクションと第２の道路のあるセクションとを、交差点と順序付けゾーンのうちの対応するセクションとの間に含む。プロセッサは、上記方法を実施する格納された命令と結合される。命令は、プロセッサによって実行されると、方法のステップを実行する。方法は、順序付けゾーン内で第１の道路および第２の道路上を走行する車両を前記車両のグループの組にグループ化することと、後続グループの最初の車両が先行グループの最後の車両を追い越すことはできないという意味で、異なるグループの車両が制御ゾーン内で同時に走行することを防止することと、第１の道路および第２の道路上の制御ゾーンを走行する同じグループの車両が交差点を通過する軌道を決定することと、制御ゾーン内の車両を対応する上記軌道に追従させることとを含む。

さらに別の実施形態は、方法を実行するためにプロセッサによって実行可能なプログラムをその上に具現化された非一時的なコンピュータ可読記憶媒体を開示する。本方法は、第１の道路と第２の道路との交差点のゾーンの交通構成にアクセスすることを含む。交差点ゾーンは、順序付けゾーンと制御ゾーンとを含む。順序付けゾーンは、交差点の近くに第１の道路のあるセクションと第２の道路のあるセクションとを含む。制御ゾーンは、第１の道路のあるセクションと第２の道路のあるセクションとを、交差点と順序付けゾーンのうちの対応するセクションとの間に含む。本方法はさらに、順序付けゾーン内で第１の道路および第２の道路上を走行する車両を車両のグループの組にグループ化することと、後続グループの最初の車両が先行グループの最後の車両を追い越すことはできないという意味で、異なるグループの車両が制御ゾーン内で同時に走行することを防止することと、第１の道路および第２の道路上の制御ゾーンを走行する同じグループの車両が交差点を通過する軌道を決定することと、制御ゾーン内の車両を対応する上記軌道に追従させることとを含む。

いくつかの実施形態によって対処されるいくつかの問題を示す交通シナリオを示す図である。 いくつかの実施形態による、道路交差点の近くのゾーン区分を示す概略図である。 いくつかの実施形態による、最適制御判断を行うために制御ゾーン内の車両の最大数を決定するための方法のブロック図を示す。 いくつかの実施形態による、制御点で共同車両制御を実行するための方法の機能ブロック図である。 一実施形態による、高速道路合流のための車両グループ化の例示的な概略図を示す。 一実施形態による、ＩｏＶ－Ｅｄｇｅが合流地点に位置する、高速道路合流のための、異なるゾーンにおける同じ車両グループのスナップショットを示す図である。 いくつかの実施形態によって決定される制御または運動軌道の例を示す図である。 いくつかの実施形態による、グラフに基づく車両運動軌道計画方法の概略図である。 いくつかの実施形態による、車両を共同制御するための制御システムのブロック図を示す。 図９の制御システムと通信する車両のコントローラを含む車両の概略図を示す。 いくつかの実施形態による、車両の、異なるコントローラ間の対話の概略図である。 いくつかの実施形態を用いることによって、動的に実現可能であり、しばしば最適な軌道が計算される、自律または半自律制御車両の概略図を示す。 いくつかの実施形態による、代替のコンピュータまたはハードウェアプロセッサを用いて共同制御を実現するために使用され得るさまざまなコンポーネントのブロック図を示す。

［実施形態の説明］

図１は、いくつかの実施形態によって対処されるいくつかの問題を示す交通のケースを示す。いくつかの実施形態は、ＩｏＶ環境において道路上の異なる車両間で通信を確立するために、クラウドと車両との間の情報転送は、コアインフラストラクチャネットワークおよび路肩ユニット（ＲＳＵ）を通過する必要があるという認識に基づいており、図１に示されるように、車両ＶＩ １１０とクラウド１２０との間の通信は、ＲＳＵ１３０およびコアネットワーク１４０を通過する必要がある。しかしながら、マルチホップの長いレイテンシは、クラウドベースの車両制御アプローチをリアルタイム制御およびサービスに関して非実用的なものにする。

加えて、オンボード制御装置は、それらの可視範囲外の近隣車両、歩行者、および環境状態に関する情報を得ることができない。図１は、大きな車両Ｖ３ １６０が交差点を通過すると車両Ｖ２ １５０が交差点を通過することを意図する例を示している。しかしながら、小型車両Ｖ４ １７０が交差点内へと移動しており、大型車両Ｖ３は車両Ｖ２が小型車両Ｖ４を見るのを妨げている。その結果、Ｖ２とＶ４との間の通信リンクも遮断されるかもしれないため、Ｖ２とＶ４とは衝突するかもしれない。

また、オンボード制御には通信制限もある。車両通信をサポートするために、異なる通信技術が開発されている。ＩＥＥＥは、車両ネットワーク用に、車両環境における専用単距離通信／無線アクセス（ＤＳＲＣ／ＷＡＶＥ）標準ファミリーを開発した。３ＧＰＰは、いわゆるcellular-vehicle-to-anything（Ｃ－Ｖ２Ｘ）における短距離通信を可能にするために、セルラーエコシステムに新たな専用の特徴を追加した。コストの理由から、車両が２つ以上の短距離通信技術を搭載することは現実的ではない。したがって、ＤＳＲＣ／ＷＡＶＥを搭載した車両はＣ－Ｖ２Ｘを搭載した車両とは通信することができず、逆もまたそうである。情報不足および通信能力制約は、オンボード制御装置による車両移動性制御決定の精度を著しく制限する可能性がある。

いくつかの実施形態は、ＩｏＶ－Ｅｄｇｅデバイス、例えばＲＳＵが、リモートクラウドおよびオンボードデバイスと比較して、リアルタイム車両移動性制御において以下の利点を有する、という認識に基づく。（１）交差点または高速道路合流地点に設置されたＩｏＶ－Ｅｄｇｅデバイスは、当該交差点または当該合流地点に接近する車両と直接通信することができる。（２）ＩｏＶ－Ｅｄｇｅデバイスは、複数の通信技術を備えることができ、したがって、すべての車両と通信することができる。（３）ＩｏＶ－Ｅｄｇｅデバイスは、ロバストな高速通信リンクを介して車両状態と環境ビューとにおけるリアルタイム共同作業を達成することができる。（４）ＩｏＶ－Ｅｄｇｅデバイスは定置型であり、ＩｏＶ－Ｅｄｇｅデバイスと車両との間の通信の信頼性をより高くし、収集される環境データがより高い品質を有する。（５）ＩｏＶ－Ｅｄｇｅデバイスは、車両交通および環境を連続的に監視して正確な判断を行うことができる。これらの特徴はすべて、最適な車両移動性制御決定を行うために、ＩｏＶ－Ｅｄｇｅデバイスを適切なポイントにする。

制御点の選択は、リアルタイム車両移動性制御を実行するのに重要である。クラウド制御は、マルチホップ通信遅延のため、安全性要件のリアルタイム制約を満たすことができない。さらに、クラウドは、最適決定を行うための、車両、歩行者、および道路状況の瞬間情報を有さない。オンボード制御は、最適決定を行うための包括的な情報を有さない。また、ＩＥＥＥ ＤＳＲＣ／ＷＡＶＥおよび３ＧＰＰ Ｃ－Ｖ２Ｘなどの異種車両通信技術の存在により、オンボード制御には通信制限もある。ＲＳＵのようなエッジデバイスは、それらの直接通信能力、道路状況知識、環境ビュー、およびリアルタイム共同作業能力のため、リアルタイム車両制御において最適決定を行う実現可能な点である。

したがって、いくつかの実施形態は、エッジデバイスを利用して、交差点および高速道路合流地点におけるリアルタイムの最適な車両制御を実現するために、エッジコンピューティングを実行する。本開示では、ＲＳＵまたはｅＮｏｄｅＢなどのエッジデバイスは、ＩｏＶ－Ｅｄｇｅと呼ばれる。

図２は、いくつかの実施形態による、道路交差点の近くのゾーン区分を示す概略図である。安全かつ最適な制御決定を行うため、交差点または高速道路合流地点のような制御点に設置されるＩｏＶ－Ｅｄｇｅは、図２に示されるように、道路を通信範囲内において３つのゾーンに区分する。図２は、２方向交差ゾーン区分を示し、東行き道路は北行き道路と交差する。ＩｏＶ－Ｅｄｇｅ２１０は、交差点に位置している。ＩｏＶ－Ｅｄｇｅと車両との間の通信範囲はＲ２２０である。通信範囲内の道路セクションは、情報ゾーン２３０、順序付けゾーン２４０、および制御ゾーン２５０に区分される。

情報ゾーン２３０において、ＩｏＶ－Ｅｄｇｅは、車両と通信し、ＩＤ、位置、車速、加速度、車線情報、交差点における意向などの車両情報を収集する。順序付けゾーン２４０において、ＩｏＶ－Ｅｄｇｅは、車両状態および道路地図に基づいて制御ゾーンへの推定到着時間を計算し、車両をグループ（クラスタ）にグループ化し、各車両が制御点に到達する最適な時間を決定し、各車両に対する車速制限を計算して、クラスタが制御ゾーンに順次入るのを維持する。制御点は、道路が交差する幾何学的位置、例えば高速道路合流地点である。ＩｏＶ－Ｅｄｇｅは、最適到着時間、車両位置、車速、車両加速度、車速制限、加速度制限、運転間隔制約、道路地図などに基づいて、各車両について制御ゾーンにおける運動軌道を決定する。運動軌道は、異なる時間ステップにおいて、車両位置、車速、および車両加速度の形式で表される。ＩｏＶ－Ｅｄｇｅは、運動軌道に基づいて車両の移動性を制御する。

車両環境は、非常に動的な環境である。車両動力学の他に、予測できない環境動力学、例えば、歩行者および動物のような物体のランダムな移動、樹木およびインフラストラクチャによって引き起こされる突然の事象がある。したがって、制御方法は、環境動力学全体に対して迅速に適応可能である必要がある。換言すれば、制御方法は、車両環境の動力学を反映するよう十分に高速でなければならない。制御方法の実行時間は、関与する車両の数、制御技術の複雑さ、制御装置のリソースなどに依存する。安全性を保証するために、計算時間は閾値を下回る必要がある。ＩｏＶ－Ｅｄｇｅは、適切な制御技術および計算資源を備える。ＩｏＶ－Ｅｄｇｅの場合、その制御技術および計算資源を動的に更新することは非現実的である。しかしながら、制御技術の実行時間を低減するために、関与する車両の数を調整することは可能である。

図３は、いくつかの実施形態による、最適制御決定を行うために制御ゾーン内の車両の最大数を決定するための方法のブロック図を示す。いくつかの実現例では、この方法は、オフラインで実施される。最初に、ＩｏＶエッジは、十分に大きな数の車両を選択することができる（３００）。制御技術、計算資源、および制御点における道路地図情報が与えられると、ＩｏＶ－Ｅｄｇｅは、制御アルゴリズム３０５、車両の数３１０としての車両の初期数３００、計算資源３１５、通信データ３２０、およびセンサデータ３２５を入力として用いて、制御技術の実行時間を計算する（３３０）。一方、ＩｏＶエッジは、安全性要件３３５および道路地図３４０に基づいて制御コマンド送信頻度を計算する（３４５）。次いで、ＩｏＶ－Ｅｄｇｅは、実行時間が安全性制約を満たすことができるかどうかをチェックする（３５０）。ＮＯの場合、ＩｏＶ－Ｅｄｇｅは、車両の数を低減し（３５５）、処理を繰り返す。そして、低減された車両数は、再計算のための車両の数３１０として使用される。ＹＥＳの場合、入力車両の数３１０は、制御ゾーン内において実現可能な車両の数である（３６０）。車両の最大数が決定されると、ＩｏＶ－Ｅｄｇｅは、車両状態３６５および地図情報３７５を用いてゾーンサイズを決定することができる（３７０）。

さまざまな実施形態において、グループ（クラスタ）内の車両の数は、制御ゾーンにおいて許容される車両の最大数未満である。いったん制御ゾーンにおいて許容される車両の最大数が決定されると、ゾーン区分は、異なるメトリックに基づいて実行され得る。例えば、ゾーン区分は、交通の速さに基づき、交通の速さが速くなるほど、ゾーンはより大きくなる。ゾーン区分は、交通密度に基づき、密度が高くなると、ゾーンはより小さくなる。ゾーン区分は、道路の車線の数に基づき、車線が多いほど、ゾーンはより小さくなる。ゾーン区分は、交差する道路の数に基づき、道路が多いほど、ゾーンはより小さくなる。ゾーン区分は、交通の速さ、交通密度、車線数および道路数の組み合わせに基づいて行うことができる。交通状況および道路状況は道路毎に異なるため、ゾーンのサイズも道路毎に異なる。以下は、ゾーン区分の方法である。

制御点において、Ｎ_ｃ ^ｍａｘを、制御において許容される車両の最大数とする。車両がＮ_Ｒ本の道路Ｒ_１、Ｒ_２、．．．、Ｒ_ＮＲから制御点に近づくと仮定する。道路Ｒｉ（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ_Ｒ）上において、制御点に近づく方向における車両の密度はＤ_ｉである。Ｚ_ｉを道路Ｒ_ｉの制御ゾーンサイズとする。制御ゾーンにおける車両の総数Ｎ_ｃは、以下の式によって与えられる。

ゾーン区分は、Ｎ_ｃ＜Ｎ_ｃ ^ｍａｘとなるように、適切なＺ_ｉを選択することである。異なる道路では車速が異なるからである。したがって、制御ゾーン区分は、以下の線形最適化問題として定式化される。

式（２）は以下を条件とする。

式中、Ｖ_ＲｉおよびＶ_Ｒｊは、それぞれ、道路Ｒ_ｉおよび道路Ｒ_ｊ上の平均車速である。制約（３）は、制御ゾーン内の車両の数が閾値を超えないことを保証する。制約（４）は、すべての関連道路を考慮する必要があることを示す。制約（５）は、車速を考慮する。車速が速いほど、ゾーンサイズは大きくなる。これは、高速道路ほど車間距離が大きくなるためである。

ＩｏＶ－Ｅｄｇｅが車両から必要な情報を得ることができるように、情報ゾーンが決定される。車両が、例えばＩＥＥＥ ＤＳＲＣ／ＷＡＶＥを用いて、Ｔ_ｂ期間ごとに車両の状態をブロードキャストすると仮定すると、車両は、１００ミリ秒ごとに車両の状態をブロードキャストする。したがって、道路Ｒ_ｉについての情報ゾーンの長さはＶ_Ｒｉ＊Ｔ_ｂである。この長さを用いて、情報ゾーンを決定することができる。

いくつかの実施形態では、いったん制御ゾーンおよび情報の両方が道路について決定されると、通信範囲内の残りのセクションは順序付けゾーンである。加えて、または代わりに、通信範囲内の残りのセクションは、順序付けおよび情報ゾーン上で区分されてもよい。情報ゾーンにおいて、いくつかの実施形態は、グループ化のために車両に関する情報を収集する。情報ゾーンは、順序付けゾーンに先行しており、いくつかの実施形態は、情報ゾーン内を走行する車両の状態を判断し、情報ゾーン内の車両の状態を追跡して、順序付けゾーン内の車両の現在の状態を推定する。いくつかの実現例では、情報ゾーンは、順序付けゾーンの一部として実現される。

図４は、いくつかの実施形態による、制御点で共同車両制御を実行するための方法の機能ブロック図である。ゾーン区分が行われた後、ＩｏＶ－Ｅｄｇｅは、共同制御のために図４に示すような動作を実行する。共同制御において、ＩｏＶ－Ｅｄｇｅは、車両状態および道路地図に基づいて、順序付けゾーン内の各車両について制御ゾーンへの推定到着時間を計算する（４１０）。次いで、ＩｏＶ－Ｅｄｇｅは、推定到着時間に基づいて、順序付けゾーン内の車両をグループ（クラスタ）にグループ化する（４２０）。次いで、ＩｏＶ－Ｅｄｇｅは、後述する混合整数線形計画問題および各車両に対する車速制約を適用することによって、制御点への最適な到着時間を計算する（４３０）。車速制約は、車両グループ（クラスタ）が制御ゾーンに順次入ることを保証することであり、この制約は交通規制によって設定された車速制限とは異なる。次に、ＩｏＶ－Ｅｄｇｅは、最適な到着時間および車速制約を車両に送信する（４４０）。車両が制御ゾーンに入る前に、ＩｏＶ－Ｅｄｇｅは、各車両について車両運動軌道を決定し（４５０）、車両に運動軌道を送信する（４６０）。車両が制御ゾーンに入ると、ＩｏＶ－Ｅｄｇｅは、運動軌道の更新を継続し（４７０）、瞬間情報変化に適応してもよい。更新された軌道は、必要であれば、車両に送信される。

図５は、一実施形態による、高速道路合流のための車両グループ化の例示的な概略図を示す。この例では、高速道路のセクションおよびランプのセクションが、情報ゾーン２３０、順序付けゾーン２４０、および制御ゾーン２５０に区分される。ＩｏＶ－Ｅｄｇｅ２１０は、合流地点５１０、すなわち制御点に位置している。順序付けゾーン内の車両は、３つのクラスタ：グループ５２０、グループ５３０およびグループ５４０にグループ化される。

図６は、高速道路合流のための異なるゾーンにおける同じ車両グループのスナップショットを示す。ＩｏＶ－Ｅｄｇｅ２１０は、一実施形態によれば、合流地点、すなわち制御点に位置している。車両のグループ６１０は、情報ゾーンに入り、それらの状態についてＩｏＶ－Ｅｄｇｅ２１０と通信する（６２０）。次いで、車両のグループ６３０は、順序付けゾーンに入り、最適な合流時間、車速制約、および運動軌道が車両に送られる（６４０）。次いで、車両は制御ゾーンに移動し、そこで車両は運動軌道に従って移動する。図からわかるように、車両ｖ１およびｖ３は、車両ｖ５およびｖ６の合流に対応するように高速化される（６５０）。最後に、合流は完了し、車両は、ｖ３、ｖ６、ｖ１およびｖ５の順序で合流地点を通過する（６６０）。

推定到着時間を計算するために異なる方法があり、例えば、推定到着時間は、順序付けゾーンに入る車速およびアクセスポイントまでの距離を用いて計算することができる。順序付けゾーンの開始から道路Ｒ上の制御ゾーンの開始までの距離をＤ_Ｒとし、車両ｉの車速をＶ_ｉとすると、車両ｉの推定到着時間はＤ_Ｒ／ｖ_ｉである。

同じ道路上の２つの連続するグループ（クラスタ）に対して、第１のグループ（クラスタ）の最後の車両が制御ゾーンに入る時間が、第２のグループ（クラスタ）の最初の車両が制御ゾーンに入る時間よりも早くなるように、車速制約が推定される。ｔ_ｉ ^０（ｉ＝１、２、．．．、Ｉ）を第１のグループ（クラスタ）内の車両が順序付けゾーンに入る時間とし、ｖ_ｉを第１のグループ（クラスタ）内の車両の対応する車速とし、ｔ_ｊ ^０（ｊ＝１，２，・・・，Ｊ）を第２のグループ（クラスタ）の車両が順序付けゾーンに入る時間とし、Ｖ_ｊを第２のグループ（クラスタ）内の車両に対応する車速とすると、第１のグループ（クラスタ）の最後の車両が制御ゾーンに入る時間はｔ_ｌａｓｔ＝ｍａｘ｛ｔ_ｉ ^０＋Ｄ_Ｒ／ｖ_ｉ｝によって与えられ、第２のグループ（クラスタ）の最初の車両が制御ゾーンに入る時間はｔ_{ｆｉｒｓｔ}＝ｍｉｎ｛ｔ_ｊ ^０＋Ｄ_Ｒ／ｖ_ｊ｝によって与えられる。制約ｔ_ｌａｓｔ＜ｔ_{ｆｉｒｓｔ}は、第１のグループ（クラスタ）内の任意の車両ｉに対して、その車速がｖ_ｉ＞Ｄ_Ｒ／（ｔ_{ｆｉｒｓｔ}－ｔ_ｉ ^０）を満たし、第２のグループ（クラスタ）内の任意の車両ｊに対して、その車速がｖ_ｊ＜Ｄ_Ｒ／（ｔ_ｌａｓｔ－ｔ_ｊ ^０）を満たすことを与える。

いくつかの実施形態では、最適到着時間を計算することは、混合整数線形計画（ＭＩＬＰ）問題として定式化される。ＩＤ＝ｉの車両の場合、その状態は、車両位置、車速、制御点までの距離、車線番号、車両が順序付けゾーンに進入する時間、および車両が制御点に到着する可能性のある最も早い時間、つまり｛ｘ_ｉ，ｖ_ｉ，ｄ_ｉ，ｌ_ｉ，ｔ_ｉ ^０，ｔ^ｍｉｎ _ｉ｝を含む。車両が最大許容速度ｖ_ｍａｘで規制車速規則に従う、すなわち、Ｖ_ｉ＜ｖ_ｍａｘであると仮定する。その場合、ｔ^ｍｉｎ _１はｔ^ｍｉｎ _１＝ｖ_ｉ＋ａ_ｍａｘ＊Δｔ_ｉで与えられ、式中、ａ_ｍａｘは最大許容加速度であり、Δｔ_ｉは車両ｉがその車速を最大加速度ａ_ｍａｘでｖ_iからｖ_ｍａｘに増大させるのに必要な時間である。最適化問題のため、決定変数が最適到達時間ｔ^ｏｐ _ｉ（ｉ＝１、２...、Ｎ）とされ、Ｎはグループ（クラスタ）内の車両の数である。目的関数は、

として定義され、最適化問題は、

として定義され、式（７）は以下を条件とし、

式中、ｔ_{ｈｅａｄｗａｙ}は、道路上の隣接する車両間の運転間隔であり、異なる道路に対して異なり得る。理解されるように、ＭＩＬＰ問題（７）の目的は、制御ゾーンを通るグループ（クラスタ）内のすべての車両の総走行時間を最小化することである。制約（８）は、車両が制御ゾーンを通して車速制限に違反しないことを保証する。他の２つの制約（９）は、同じ車線上の車両に対する安全性運転間隔が維持されることを保証する。（６）～（９）によって与えられる最適化問題を解くことは、グループ（クラスタ）内の車両について最適な到着時間を与える。定式化された問題を解くために、いくつかの最適化問題解法、例えば、ＩＢＭ ＣＰＬＥＸ解法を適用することが可能である。

最適な到着時間を得た後、次のタスクは、（時間、位置、速度、加速度）の形式で表現できる運動軌道を判断することである。

図７は、いくつかの実施形態によって決定される制御または運動軌道の例を示す。運動軌道は、車両の位置を時間の関数として定義する。例えば、運動軌道は、車両の位置、速度、加速度のうちの１つまたは組み合わせの時間値の各インスタンスにおいて指定している。

軌道計画の目的は、アクセスポイントへの割り当てられた最適な到着時間に従いながら、制御ゾーンを通じての車両エネルギ消費または空気汚染物質放出などのコスト関数を最小化することである。

車両エネルギ消費は、車両の種類、加減速、車速プロファイル、道路勾配などに大きく依存することが証明されている。最適化問題は、制約された非線形計画問題となる。その制約された非線形計画問題を解くことは非常に困難である。非凸性および高い非線形性は、通常、大きな計算コストにつながり、リアルタイムの微視的な車両制御に関してほとんど実現できない。

異なる実施形態は、ＩｏＶ－Ｅｄｇｅで最適な車両軌道を計算するために、異なる方法を用いる。例えば、一実施形態は、グラフに基づく最適軌道計画方法を用いる。

図８は、いくつかの実施形態による、グラフに基づく車両運動軌道計画方法の概略図である。エネルギ消費の最適化を可能にするために、グラフに基づく最適な軌道計画策は、安全な車両間隔、最大速度、最大可能加速率／減速率などに対する制約を与えられる。このグラフに基づく問題を定式化するために、時間、位置および速度は離散化される。有向グラフの各ノードを（ｔ_ｉ，ｘ_ｉ，ｖ_ｉ）とする。

状態遷移図が図８に示されている。図８において、簡略化のために、時刻ｔ_０から走行した距離が位置の代わりに用いられ、車速が速度の代わりに用いられる。計画計算は、時刻ｔ_０８１０において時間ステップΔｔ８２０で開始する。時刻ｔ０において、走行距離は０に等しい。グラフにおいて、ソースノードは（ｔ_０，０，ｖ_ｉ ^ｔ０）８３０であり、宛先ノードは（ｔ_４，ｄｉ，ｖ_ｉ ^ｔ４）８４０である。各時間ステップにおいて、次の時間ステップの実現可能ノードは、現在のノード、ならびに車速制限、加速度制限、最大パワーおよびブレーキシステムの能力からの制約を用いて判断される。ノード（ｔ_ｉ，ｘ_ｉ，ｖ_ｉ）からノード（ｔ_ｉ＋１，ｘ_ｉ＋１，ｖ_ｉ＋１）へのエッジ遷移については、この状態遷移プロセス中のエネルギ消費としてコストがある。したがって、ソースノード８３０から宛先ノード８４０への多くの経路が存在し得る。その結果、グラフに基づく最適軌道計画問題は、グループ（クラスタ）のすべての車両の全体的なエネルギ消費を最小化する経路を見つける問題に変換される。図８において、経路８５０は、エネルギ消費に基づく、車両に最適な経路である。

車両ｉに対する経路Ｐ_ｉがＭ_ｉ個のエッジｅ^ｍ _ｉ（ｍ＝１，２，．．．，Ｍ_ｉ）からなりエッジｅ^ｍ _ｉついて、対応するエネルギコストがｃ^ｍ _ｉであると仮定する。グループ（クラスタ）内の車両について、総エネルギコストは、以下のように与えられる。

次いで、グラフに基づく最適な軌道計画は、各車両ｉ（ｉ＝１，２，．．．，Ｎ）について、以下のように経路Ｐ^ｏ _ｉを見つけることである。

有向グラフにおける最短経路を見つけるために適用することができるいくつかの既存の方法があり、例えば、ダイクストラの最短経路アルゴリズムがある。

二次計画に基づく最適軌道計画策は、快適性を最大にし、空気汚染物質の排出を最小にするために用いることができる。

実施形態は、問題を、制御入力のＬ^２－ノルム、すなわち、加速率／減速率を最小化するとして定式化して、二次計画技術に基づく実現可能な軌道を提供し、空気汚染物質排出の低減などの全体的な車両移動性利益を最適化する。

車両動的方程式は以下の通りである。

凸目的関数を用いた二次計画問題は、正定値行列Ｈによって

として表わすことができ、数式（１３）は、以下を条件とし、

式中、加速率ａ_ｉは制御入力、Ｈは単位行列のような正定値行列、ｄ_ｉは現在の制御点までの距離、Δｔは時間ステップ、x_ｉ ^０およびｖ_ｉ ^０はそれぞれ時間ｔ_０における位置および速度、ｄ_{ｈｅａｄｗａｙ}は隣接する車両間の安全性距離である。

式（１３）～（１８）によって与えられる最適化問題を解くことにより、車両ｉについて最適な加速率ａ_ｉが得られる。ａ_ｉを式（１２）に代入すると、ｖ_ｉおよびｘ_ｉが得られる。その結果、車両ｉの軌道（ｔ_ｉ，ｘ_ｉ，ｖ_ｉ，ａ_ｉ）が得られる。

図９は、いくつかの実施形態による、車両を共同制御するための制御システム９００のブロック図を示す。制御システム９００は、道路の合流および／または交差点などの制御点の近傍においてＩｏＶ－Ｅｄｇｅに配置される。そのような構成は、交差点ゾーンにおいて交通情報を収集し、対応する軌道を制御ゾーン内の車両に送信するために、エッジデバイスがセンサの組を含むか、またはセンサの組に動作可能に接続されることを示す。

制御システム９００は、システム９００を他のシステムおよびデバイスに接続するいくつかのインターフェースを有することができる。例えば、ネットワークインターフェースコントローラ（ＮＩＣ）９５０は、制御システム９００を、バス９０６を介して、車両ネットワークのデバイス９１８に制御システム９００を接続するネットワーク９９０に接続するように適合される。このようなデバイスの例は、車両、交通信号、交通センサ等を含む。例えば、制御システム９００は、送信器９６５を用いて、デバイス９１８に、所定の態様で動かされ到達するように命令するように構成された送信器インターフェース９６０を含む。ネットワーク９９０を介して、受信機９８５に接続された受信機インターフェース９８０を用いて、システム９００は、交差点ゾーンにおける交通情報を受信することができる。追加的または代替的に、制御システム９００は、デバイスの状態を変更するためにデバイスにコマンドを送信するように構成された制御インターフェース９７０を含む。制御インターフェース９７０は、送信機９６５および／または任意の他の通信手段を用いて、コマンドを送信することができる。

いくつかの実現例では、システム９００内のヒューマンマシンインターフェース９１０は、システムをキーボード９１１およびポインティングデバイス９１２に接続する。ポインティングデバイス９１２は、とりわけ、マウス、トラックボール、タッチパッド、ジョイスティック、ポインティングスティック、スタイラス、またはタッチスクリーンを含み得る。システム９００はまた、バス９０６を介して、とりわけ、コンピュータモニタ、カメラ、テレビ、プロジェクタ、またはモバイルデバイスなどの表示装置にシステム９００を接続するように適合されたディスプレイインターフェースにリンクされ得る。システム９００はまた、さまざまな配電タスクを実行するための機器にシステムを接続するように適合されたアプリケーションインターフェースに接続され得る。

システム９００は、格納された命令を実行するように構成されたプロセッサ９２０と、プロセッサによって実行可能な命令を格納するメモリ９４０とを含む。プロセッサ９２０は、シングルコアプロセッサ、マルチコアプロセッサ、コンピューティングクラスタ、または任意の数の他の構成とすることができる。メモリ９４０は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、または任意の他の好適なメモリシステムを含み得る。プロセッサ９２０は、バス９０６を介して１つまたは複数の入力デバイスおよび出力デバイスに接続される。これらの命令は、共同車両制御のための方法を実現する。

そのために、制御システム９００は交通構成９３１を含む。例えば、交通構成は、第１の道路と第２の道路との交差点のゾーンの構造を含む。いくつかの実施形態において、前記交差点ゾーンの構造は、順序付けゾーンおよび制御ゾーンを含む。順序付けゾーンは、第１の道路のあるセクションと第２の道路のあるセクションとを、交差点の近くに含み、制御ゾーンは、第１の道路のあるセクションと第２の道路のあるセクションとを、交差点と順序付けゾーンのうちの対応するセクションとの間に含む。このように、交通構成９３１は、システム９００が異なるゾーン内の車両を異なるように制御することを可能にする。

制御システム９００は、順序付けゾーン内を走行する車両を車両のグループの組にグループ化するように構成されたグループ化モジュール９３３を含む。車両がグループ化された後、グループ化モジュール９３３は、後続グループの最初の車両が先行グループの最後の車両を追い越すことはできないように、制御ゾーン内で異なるグループの車両が同時に走行することを防止するように構成される。例えば、グループ化モジュール９３３は、異なるグループの車両について異なる運動制約を決定して、異なるグループの車両が制御ゾーン内で同時に走行することを防ぎ、後続グループの最初の車両が先行グループの最後の車両を追い越すことはできないことを保証する。例えば、順序付けゾーン内の車両が第１のグループと第２のグループとにグループ化される場合、グループ化モジュール９３３は、第１のグループの車両に対する最小車速制約と第２のグループの車両に対する最大車速制約とを判断することができる。さらに、グループ化モジュール９３３は、車線変更制約、車速制約、加速度制約、および運転間隔制約など、車両の運動に関する他の制約を決定することもできる。これらの追加の制約は、共同制御をさらに単純化することができる。

制御システム９００は、第１の道路および第２の道路上の制御ゾーンを走行する同じグループの車両が交差点を通過する運動軌道を決定する軌道計画部９３５を含む。グループ化モジュール９３３は、制御ゾーン内の車両の数を制限するので、軌道計画部９３５は、制御ゾーン内の車両の運動軌道をリアルタイムで決定することができる。一部の実施形態では、軌道計画部９３５は、運動軌道を二段階で決定する。第１の段階では、軌道計画部９３５は、混合整数線形問題を解いて、交差点に到着する車両の最適時間と車速制約とを決定し、異なるグループの車両が交差点に順次到着することを確実にする。第２の段階では、軌道計画部９３５は、交差点上の逐次到着に従って異なる車両について運動軌道を決定するための最適軌道問題を解く一方で、車両のエネルギ消費などの性能のメトリックも最適化する。

いくつかの実施形態において、交差点ゾーンは、順序付けゾーンに先行する情報ゾーンを含む。これらの実施形態では、制御システム９００は、情報ゾーン内を走行する車両の状態を判断し、情報ゾーン内の車両の状態を追跡して順序付けゾーン内の車両の現在の状態を推定するように構成された追跡部９３７を含む。事実上、情報ゾーンにおける追跡は、車両の適切なグループ化を保証することを可能にする。

図１０Ａは、いくつかの実施形態の原理を用いる制御システムと通信するコントローラ１００２を含む車両１００１の概略図を示す。本明細書で使用されるように、車両１００１は、乗用車、バス、またはローバなどの任意のタイプの車輪付き車両とすることができる。また、車両１００１は、自律車両または半自律車両とすることができる。例えば、いくつかの実施形態は、車両１００１の運動を制御する。運動の例としては、車両１００１の操舵システム１００３によって制御される車両の横方向運動が挙げられる。一実施形態では、操舵システム１００３は、コントローラ１００２によって制御される。加えて、または代替として、操舵システム１００３は、車両１００１の運転者によって制御され得る。

車両はまた、コントローラ１００２によって、または車両１００１の他のコンポーネントによって制御され得るエンジン１００６も含み得る。車両はまた、周囲環境を感知するための１つまたは複数のセンサ１００４を含むこともできる。センサ１００４の例は、距離レンジファインダー、レーダー、ライダー、およびカメラを含む。車両１００１はまた、その現在の運動量および内部状態を感知するための１つまたは複数のセンサ１００５も含み得る。センサ１００５の例としては、全地球測位システム（ＧＰＳ）、加速度計、慣性測定ユニット、ジャイロスコープ、シャフト回転センサ、トルクセンサ、偏向センサ、圧力センサ、および流量センサが挙げられる。センサは、コントローラ１００２に情報を提供する。車両は、いくつかの実施形態の制御システムと有線または無線通信チャネルを介してコントローラ１００２の通信機能を可能にする送受信機１００６を備えることができる。例えば、送受信機１００６を介して、コントローラ１００２は、運動軌道を受信し、受信した軌道に従って車両の制御アクチュエータおよび／または他のコントローラを制御する。

図１０Ｂは、いくつかの実施形態による、車両１００１のコントローラ１００２とコントローラ１０２０との間の対話の概略図である。例えば、いくつかの実施形態では、車両１００１のコントローラ１０２０は、車両１０２０の回転および加速度を制御する操舵コントローラ１０２５およびブレーキ／スロットルコントローラ１０３０である。この場合、予測コントローラ１００２は、コントローラ１０２５、１０３０に制御入力を出力して、車両の状態を制御する。コントローラ１０２０はまた、上位コントローラ、例えば、予測コントローラ１００２の制御入力をさらに処理する車線維持支援コントローラ１０３５を含むこともできる。両方の場合において、コントローラ１０２０は、予測コントローラ１００２の出力を使用して、車両の運動を制御するために、車両の操舵輪および／またはブレーキなど、車両の少なくとも１つのアクチュエータを制御する。

図１０Ｃは、いくつかの実施形態を用いることによって、動的に実現可能であり、しばしば最適な軌道１０５５が計算され得る、自律または半自律制御された車両１０５０の概略図を示す。生成された軌道は、車両を特定の道路範囲１０５２内に維持することを目的とし、他の非制御車両、すなわち、制御車両１０５０にとっての障害物１０５１を回避することを目的としている。いくつかの実施形態では、障害物１０５１の各々は、障害物の各々に対する１つまたは複数の追加の離散変数を含む、混合整数最適制御問題の時間または空間定式化における１つまたは複数の不等式制約によって表され得る。例えば、混合整数モデル予測コントローラを実現するように構成された実施形態に基づいて、自律または半自律制御車両１０５０は、例えば、左側もしくは右側の別の車両を追い越し、またはその代わりに道路１０５２の現在の車線内において別の車両の後方に留まるようになど、リアルタイムで離散的な決定を行うことができる。

いくつかの実施形態では、車両を制御するために、制御入力は、車両の車輪の操舵角度および車輪の回転速度のうちの１つまたは組合せの値を指定するコマンドを含み、測定値は、車両の回転速度および車両の加速度のうちの１つまたは組合せの値を含む。車両の各状態は、車両の速度および先行車両の速度を含み、運動モデルは、制御入力の値を、連続する時間ステップにおける車両の動力学を通じて、車両の状態の第１の値に関連付け、測定モデルは、測定の値を、同じ時間ステップにおける車両の状態の第２の値に関連付ける。

図１１は、実施形態による、代替のコンピュータまたはハードウェアプロセッサを用いて共同制御を実現するために使用され得るさまざまなコンポーネントのブロック図を示す。コンピュータ１１１１は、バス１１５６を介して接続される、ハードウェアプロセッサ１１４０、コンピュータ可読メモリ１１１２、ストレージ１１５８、ならびにディスプレイ１１５２およびキーボード１１５１を有するユーザインターフェース１１４９を含む。例えば、ハードウェアプロセッサ１１４０およびコンピュータ可読メモリ１１１２と通信するユーザインターフェース１１６４は、ユーザによるユーザインターフェース１１６４の表面、キーボード表面１１６４からの入力が受信されると、信号データ例を取得し、コンピュータ可読メモリ１１１２に格納する。

コンピュータ１１１１は、電源１１５４を含むことができ、用途に応じて、電源１１５４は、任意選択で、コンピュータ１１１１の外に配置することができる。バス１１５６を通してリンクされ得るのは、表示装置１１４８に接続するように適合されたユーザ入力インターフェース１１５７であり得、表示装置１１４８は、とりわけ、コンピュータモニタ、カメラ、テレビ、プロジェクタ、またはモバイルデバイスを含み得る。プリンタインターフェース１１５９も、バス１１５６を介して接続することができ、印刷装置１１３２に接続するように適合されてもよく、印刷装置１１３２は、とりわけ、液体インクジェットプリンタ、固体インクジェットプリンタ、大規模商業プリンタ、サーマルプリンタ、ＵＶプリンタ、または色素昇華プリンタを含み得る。ネットワークインターフェースコントローラ（ＮＩＣ）１１３４は、バス１１５６を介してネットワーク１１３６に接続するように構成され、特に、コンピュータ１１１１の外部のサードパーティ表示装置、サードパーティ撮像装置、および／またはサードパーティ印刷装置上に時系列データまたは他のデータをレンダリングすることができる。

さらに図１１を参照すると、信号データまたは他のデータは、とりわけ、ネットワーク１１３６の通信チャネルを介して送信され得、ならびに／または、記憶および／もしくはさらなる処理のためにストレージシステム１１５８内に記憶され得る。信号データは、最初に外部メモリに格納され、後でハードウェアプロセッサによって取得されて処理されるか、または何らかの後の時間で処理されるようハードウェアプロセッサのメモリ内に信号データを記憶することが企図される。ハードウェアプロセッサメモリは、配電システムと同じ種類の回復復旧システム／方法、配電システム動作データ、および配電システム履歴データ、ならびに配電システムまたは配電システムと同様の種類の配電システムの回復復旧に関連する他のデータを実行するために、ハードウェアプロセッサまたはコンピュータによって実行可能な格納された実行可能プログラムを含む。

さらに、信号データまたは他のデータは、受信機１１４６（もしくは外部受信機１１３８）から無線もしくは有線で受信されてもよく、または送信機１１４７（もしくは外部送信機１１３９）を介して無線もしくは有線で送信されてもよく、受信機１１４６および送信機１１４７は両方ともバス１１５６を介して接続される。コンピュータ１１１１は、入力インターフェース１１０８を介して、外部感知デバイス１１４４および外部入力／出力デバイス１１４１に接続され得る。例えば、外部感知デバイス１１４４は、配電システムの収集された信号データの前、間、後でデータを収集するセンサを含むことができる。例えば、災害は、故障した線分、故障したタイプを誘発し、これらの故障は顧客に影響を与える。コンピュータ１１１１は、他の外部コンピュータ１１４２に接続されてもよい。出力インターフェース１１０９は、ハードウェアプロセッサ１１４０から処理されたデータを出力するために使用され得る。ハードウェアプロセッサ１１４０および非一時的コンピュータ可読記憶媒体１１１２と通信するユーザインターフェース１１４９は、ユーザインターフェース１１４９の表面１１５２からユーザによる入力を受け付けると、領域データを取得し、非一時的コンピュータ可読記憶媒体１１１２に格納することに留意されたい。

実施形態

以下の説明は、例示的な実施形態のみを提供するものであり、本開示の範囲、適用可能性、または構成を制限することを意図していない。むしろ、例示的な実施形態の以下の記載は、当業者に、１つ以上の例示的な実施形態を実現することに対する実施可能な記載を提供するであろう。企図されるのは、特許請求の範囲に記載されるように開示される主題の精神および範囲から逸脱することなく、要素の機能および構成において行われ得るさまざまな変更である。

実施形態の完全な理解を与えるために、具体的な詳細が以下の記載において与えられる。しかしながら、当業者によって理解されることは、実施形態がこれらの具体的な詳細なしで実施され得ることであり得る。例えば、開示された主題におけるシステム、プロセス、および他の要素は、不必要な詳細で実施形態を不明瞭にしないために、ブロック図形式でコンポーネントとして示され得る。他の例では、周知のプロセス、構造、および技法は、実施形態を不明瞭にすることを回避するために、不必要な詳細なしで示され得る。さらに、さまざまな図面における同様の参照番号および名称は、同様の要素を示した。

また、個々の実施形態は、フローチャート、フロー図、データフロー図、構造図、またはブロック図として示されるプロセスとして説明され得る。フローチャートは、動作を順次プロセスとして説明し得るが、動作の多くは、並列にまたは同時に実行することができる。加えて、動作の順序を入れ替えてもよい。プロセスは、その動作が完了したときに終了され得るが、論じられていない、または図に含まれていない追加のステップを有し得る。さらに、任意の特に説明されるプロセスにおけるすべての動作が、すべての実施形態において起こり得るわけではない。プロセスは、方法、関数、プロシージャ、サブルーチン、サブプログラムなどに対応し得る。プロセスが関数に対応する場合、関数の終了は、呼び出し関数またはメイン関数への関数の復帰に対応することができる。

さらに、開示される主題の実施形態は、少なくとも部分的に、手動または自動のいずれかで実現され得る。手動または自動実現例は、マシン、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語、もしくはそれらの任意の組合せの使用を通じて実行され得るか、または少なくとも支援され得る。ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、またはマイクロコードで実現される場合、必要なタスクを実行するプログラムコードまたはコードセグメントは、機械可読媒体に記憶され得る。プロセッサが必要なタスクを実行してもよい。

本明細書で概説されるさまざまな方法またはプロセスは、さまざまなオペレーティングシステムまたはプラットフォームのいずれか１つを用いる１つまたは複数のプロセッサ上で実行可能なソフトウェアとしてコード化され得る。さらに、そのようなソフトウェアは、いくつかの好適なプログラミング言語および／またはプログラミングツールもしくはスクリプトツールのいずれかを用いて書かれてもよく、フレームワークもしくは仮想マシン上で実行される実行可能な機械語コードまたは中間コードとしてコンパイルされてもよい。典型的には、プログラムモジュールの機能は、さまざまな実施形態において所望に応じて組み合わせるか、または分散させることができる。

本開示の実施形態は、一例が提供された方法として具現化され得る。方法の一部として実行される行為は、任意の好適な方法で順序付けられてもよい。したがって、例示的な実施形態では順次動作として示されているが、いくつかの動作を同時に実行することを含み得る、示されたものとは異なる順序で動作が実行される実施形態が構築され得る。さらに、特許請求の範囲においてクレーム要素を修飾する「第１の」、「第２の」などの序数詞の使用は、それ自体では、あるクレーム要素の優先順位、先行性、１つの請求項の順序が他の請求項の順序に先行すること、または方法の動作が実行される時間的順序を暗示せず、特定の名称を有するあるクレーム要素を（ただし、序数詞を用いるため）同じ名称の別の要素と区別してそれらクレーム要素を区別するための単にラベルとして用いられるにすぎない。

本開示は特定の好ましい実施形態を参照して説明されたが、本開示の精神および範囲内でさまざまな他の適合および変更を行うことができることを理解されたい。したがって、本開示の真の精神および範囲内に入るそのようなすべての変形および修正を包含することは、特許請求の範囲の局面である。

Claims (20)

1. 車両を共同制御するためのシステムであって、
   第１の道路と第２の道路との交差点のゾーンの交通構成を記憶するように構成されたメモリを備え、前記交差点ゾーンは、順序付けゾーンと制御ゾーンとを含み、前記順序付けゾーンは、前記交差点の近くに前記第１の道路のあるセクションと前記第２の道路のあるセクションとを含み、前記制御ゾーンは、前記第１の道路のあるセクションおよび前記第２の道路のあるセクションを、前記交差点と前記順序付けゾーンのうちの対応するセクションとの間に含み、前記システムはさらに、
   プロセッサを備え、
   前記プロセッサは、
   前記順序付けゾーン内の前記第１の道路および前記第２の道路上を走行する車両を前記車両のグループの組にグループ化し、
   後続グループの最初の車両が先行グループの最後の車両を追い越すことはできないように、異なるグループの車両が前記制御ゾーン内で同時に走行することを防ぎ、
   前記第１の道路および前記第２の道路上の前記制御ゾーンを走行する同じグループの車両が前記交差点を通過する運動軌道を決定し、
   対応する車両に前記運動軌道を送信するよう構成される、システム。
2. 前記交差点ゾーンにおいて交通情報を受け入れるように構成された入力インターフェースをさらに備え、
   前記プロセッサは、前記交通情報に基づいて、前記交差点ゾーンを前記順序付けゾーンと前記制御ゾーンとに区分する、請求項１に記載のシステム。
3. 前記交差点ゾーンにおいて交通情報を受け入れるように構成された入力インターフェースをさらに備え、
   前記交差点ゾーンは、前記順序付けゾーンに先行する情報ゾーンを含み、
   前記プロセッサは、
   前記情報ゾーン内を走行する車両の状態を判断し、
   前記情報ゾーン内の前記車両の状態を追跡して、前記順序付けゾーン内の前記車両の現在の状態を推定し、
   それら車両の現在の状態に基づいて前記順序付けゾーンにおいて前記車両をグループ化するよう構成される、請求項１に記載のシステム。
4. 前記プロセッサは、異なるグループの車両について異なる運動制約を決定することによって、異なるグループの車両が前記制御ゾーン内で同時に走行することを防止し、前記後続グループの前記最初の車両が前記先行グループの前記最後の車両を追い越すことはできないようにすることを保証する、請求項１に記載のシステム。
5. 前記運動に関する前記制約は、車線変更制約、車速制約、加速制約、および運転間隔制約のうちの１つまたは組み合わせを含む、請求項４に記載のシステム。
6. 前記順序付けゾーン内の車両は第１のグループと第２のグループとにグループ化され、
   前記プロセッサは、前記第１のグループの車両に対する最小車速制約と前記第２のグループの車両に対する最大車速制約とを決定する、請求項４に記載のシステム。
7. 前記プロセッサは、車両が前記制御ゾーンに到着する時間、および前記制御ゾーンにおいて許容される車両の最大数に基づいて、前記順序付けゾーン内の車両を異なるグループに割り当てる、請求項１に記載のシステム。
8. 前記プロセッサは、混合整数線形問題を解くことによって、交差点に到着する車両の最適時間と車速制約とを決定し、異なるグループの車両が交差点に順次到着することを保証する、請求項７に記載のシステム。
9. 前記システムは、前記交差点の近傍に配置されたエッジデバイス上に配置される、請求項１に記載のシステム。
10. 前記エッジデバイスは、前記交差点ゾーン内において交通情報を収集するためのセンサの組を含み、
    前記システムの前記プロセッサは、前記交通情報に基づいて前記グループ化および前記制御を行うように構成され、
    前記エッジデバイスは、前記制御ゾーン内の車両に、対応する軌道を送信する送信機をさらに含む、請求項９に記載のシステム。
11. 車両を共同制御するための方法であって、
    前記方法は、第１の道路および第２の道路の交差点のゾーンの交通構成を記憶するメモリに結合されるプロセッサを用い、
    前記交差点ゾーンは、順序付けゾーンと制御ゾーンとを含み、
    前記順序付けゾーンは、前記交差点の近くに前記第１の道路のあるセクションと前記第２の道路のあるセクションとを含み、
    前記制御ゾーンは、前記第１の道路のあるセクションおよび前記第２の道路のあるセクションを、前記交差点と前記順序付けゾーンのうちの対応するセクションとの間に含み、
    前記プロセッサは、前記方法を実施する格納された命令と結合され、
    前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記方法のステップを実行し、
    前記方法は、
    前記順序付けゾーン内で前記第１の道路および前記第２の道路上を走行する車両を前記車両のグループの組にグループ化することと、
    後続グループの最初の車両が先行グループの最後の車両を追い越すことはできないという意味で、異なるグループの車両が前記制御ゾーン内で同時に走行することを防止することと、
    前記第１の道路および前記第２の道路上の前記制御ゾーンを走行する同じグループの車両が前記交差点を通過する軌道を決定することと、
    前記制御ゾーン内の車両を対応する軌道に追従させることとを含む、車両を共同制御するための方法。
12. 異なるグループの車両が前記制御ゾーン内で同時に走行することを防止することは、前記異なるグループの車両に異なる運動制約を課すことを含む、請求項１１に記載の方法。
13. 前記第１の道路の前記順序付けゾーン内の車両は、第１のグループと第２のグループとにグループ化され、前記防止することは、前記第１のグループの車両に最小車速制約を、前記第２のグループの車両に最大車速制約を課すことを含む、請求項１２に記載の方法。
14. 前記運動に関する前記制約は、車線変更制約、加速制約、および近接度制約のうちの１つまたは組み合わせを含む、請求項１２に記載の方法。
15. 前記グループ化は、前記第１の道路および前記第２の道路上の車両の現在の状態に基づいて、前記第１の道路上の車両をグループ化することを含む、請求項１１に記載の方法。
16. 前記順序付けゾーンに先行する情報ゾーン内の車両の状態を判断することと、
    前記情報ゾーン内の車両の状態を追跡して、前記順序付けゾーン内の車両の現在の状態を推定することとをさらに含む、請求項１５に記載の方法。
17. 前記グループ化は、
    前記第１の道路および前記第２の道路上の車両の現在の状態に基づいて、それら車両に対応する、制御ゾーンへの進入時間を決定することと、
    前記グループの組内の車両を、それら車両に対応する進入時間に基づいてグループ化することとを含む、請求項１５に記載の方法。
18. 前記グループ化は、各車両の前記制御ゾーンへの近接度に基づいて、および前記制御ゾーン内の車両の最大許容数に基づいて、車両を異なるグループに割り当てることを含む、請求項１５に記載の方法。
19. 前記方法のステップは、前記交差点の近くに設置されたエッジデバイスのプロセッサによって実行される、請求項１１に記載の方法。
20. 方法を実行するためにプロセッサによって実行可能なプログラムがその上で具現化される非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、
    前記方法は、
    第１の道路と第２の道路との交差点のゾーンの交通構成にアクセスすることを含み、前記交差点ゾーンは、順序付けゾーンと制御ゾーンとを含み、
    前記順序付けゾーンは、前記交差点の近くに前記第１の道路のあるセクションおよび前記第２の道路のあるセクションを含み、
    前記制御ゾーンは、前記第１の道路のあるセクションおよび前記第２の道路のあるセクションを、前記交差点と前記順序付けゾーンのうちの対応するセクションとの間に含み、
    前記方法はさらに、
    前記順序付けゾーン内で前記第１の道路および前記第２の道路上を走行する車両を前記車両のグループの組にグループ化することと、
    後続グループの最初の車両が先行グループの最後の車両を追い越すことはできないという意味で、異なるグループの車両が前記制御ゾーン内で同時に走行することを防止することと、
    前記第１の道路および前記第２の道路上の前記制御ゾーンを走行する同じグループの車両が前記交差点を通過する軌道を決定することと、
    前記制御ゾーン内の車両を対応する軌道に追従させることとを含む、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。

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