JP2022532921A - 閉鎖されているレーン検出 - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、レーンが閉鎖されている(動作に利用できない)または閉鎖されていない(動作に利用できる)ことを検出するように構成されることがある自律車両102を含む例示的なシナリオ100を例示する。場合によっては、自律車両102は、運転手(または乗員)がいかなる時点においても車両を制御することが期待されない、および/またはオペレーターを必要とすることなく、全行程にすべてのセーフティクリティカルの機能を実行する性能がある車両を記述する、米国連邦道路交通***によって発行されるレベル5分類に従って、動作するように構成された自律車両であり得る。しかしながら、他の例において、自律車両102は、あらゆる他のレベルまたは分類を有する完全なまたは部分的な自律車両であり得る。本明細書にて述べられる技法は、例えば、自律車両などに対してよりロボット制御の方に適用することがあると想定される。例えば、本明細書にて述べられる技法は、空/宇宙/水/地下のナビゲーション、製造、拡張現実などに適用されることがある。さらにその上、たとえ自律車両102が陸上車両として描かれても、自律車両102は、宇宙機、航空機、船舶、サブタレイニアンクラフト(subterranean craft)、および/またはなどであり得る。
図2A~2Eは、レーンを分析してレーンの状態を決定するための例示的な処理200を例示する。いくつかの例では、例示的な処理200は、認知エンジン114のコンポーネント(複数可)によって成し遂げられることがある。例示的な処理200は、多数の動作および/または動作の見かけ上の流れを含むとして描くが、例示的な処理200は、より多くのまたはより少ない動作を含み、動作を繰り返し、および/または動作の1つまたは複数は、順次に、並列に、および/または図面に示されたのとは異なる順に、遂行されることがある。
図3は、安全物体のグループが、従来のレーンマーキングに関連付けられない新しいレーンを指定する例示的なシナリオ300の俯瞰図を例示する。図3における例示的なシナリオ300は、変えられるテーパー(shifted taper)が描かれる一方、例えば、停止合図するテーパー(flagging taper)、路肩テーパー(shoulder taper)、合流するテーパー(merging taper)、1レーン2方向通行テーパー(one-lane two-way traffic tape)など、多くの他のレーン変更が存在する。いくつかの例では、本明細書に説明される技法は、例示的なシナリオ300のようなシナリオにおいて、すべての利用可能なレーン(たとえば、車両と同じ進行方向に関連付けられたレーン)が閉鎖されていると決定することがある。
図5は、本明細書にて述べられる技法を実装する例示的なシステムのブロック図を例示する。場合によっては、システム500は、図1における自律車両102を表すことがある車両502を含むことがある。場合によっては、車両502は、運転手(または乗員)がいかなる時点においても車両を制御することが期待されない、全行程にすべてのセーフティクリティカルの機能を実行する性能がある車両を記述する、米国連邦道路交通***によって発行されるレベル5分類に従って、動作するように構成された自律車両であり得る。しかしながら、他の例において、車両502は、あらゆる他のレベルまたは分類を有する完全なまたは部分的な自律車両であり得る。さらにその上、場合によっては、本明細書に説明される技法は、自律的ではない車両によっても同様に使用可能であることがある。
A.方法は、1つまたは複数のセンサーからセンサーデータを受信することと、センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、物体検出を決定することとであって、物体検出は、車道のレーンに関連付けられ、環境における物体のロケーションと、少なくともレーンに沿った第1の方向およびレーンに関連付けられた平面における第1の方向に垂直の第2の方向における物体のサイズとを示す、ことと、物体検出によって示されるサイズを大きくすることによって物体検出を修正して膨張物体検出を得ることと、膨張物体検出と、別の物体検出、別の膨張物体検出、またはレーンの範囲の少なくとも1つとの間の距離を決定することと、距離が距離しきい値以下であることを決定することと、距離が距離しきい値以下であることに少なくとも部分的に基づいて、レーンが閉鎖されていることを示す閉鎖状態を決定することと、閉鎖状態に少なくとも部分的に基づいて、車両を制御することとを含む。
Claims (15)
- システムであって、
1つまたは複数のセンサーと、
1つまたは複数のプロセッサーと、
前記1つまたは複数のプロセッサーによって実行されると、前記システムに、
物体検出を受信することであって、前記物体検出は、環境における物体のロケーションと、前記物体の複数の寸法とを示し、前記複数の寸法は、前記物体に関連付けられたレーンの方向に沿った第1の寸法と、前記第1の方向に垂直な第2の寸法とを含む、ことと、
前記レーンの幅または前記レーンの前記方向の少なくとも1つに少なくとも部分的に基づいて、前記第1の寸法または第2の寸法の少なくとも1つを修正して、膨張物体検出を取得することと、
前記膨張物体検出と、別の物体検出、別の膨張物体検出、または前記レーンの幅のうちの少なくとも1つとの間の距離を決定することと、
前記距離が距離しきい値よりも小さいと決定することと、
前記距離が前記距離しきい値よりも小さいと決定することに少なくとも部分的に基づいて、前記レーンが閉鎖されていることを示す閉鎖状態を決定することと
を含む動作を行わせるプロセッサー実行可能な命令を格納するメモリーと
を備えたことを特徴とするシステム。 - 前記物体検出を前記修正することは、前記第2の方向よりも前記第1の方向に平行な前記サイズを大きくすることを含むことを特徴とする請求項1に記載のシステム。
- 前記第1の方向または前記第2の方向の前記少なくとも1つを修正することと、前記閉鎖状態を前記決定することとは、前記物体検出に関連付けられた分類が安全クラスを含むと決定することに少なくとも部分的にさらに基づき、前記安全クラスは、
安全物体、
安全人員、
安全車両、または
安全標識もしくは安全信号
のうちの少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項1または2に記載のシステム。 - 前記物体検出は、第1の物体検出であり、前記動作は、
前記第1の物体検出の後に1つまたは複数の第2の物体検出を受信することと、
前記1つまたは複数の第2の物体検出のうち少なくとも1つが、安全クラスを含む分類に関連付けられると決定することと、
前記1つまたは複数の第2の物体検出のうち少なくとも1つが前記安全物体を識別する前記分類に関連付けられると前記決定することに少なくとも部分的に基づいて前記閉鎖状態を維持することと
をさらに含むことを特徴とする請求項1ないし3のいずれか一項に記載のシステム。 - 前記動作は、
前記物体検出を受信した後、センサーデータを受信することと、
前記レーンまたは隣り合ったレーンの少なくとも1つに関連付けられた第2の物体検出を決定することと、
前記レーンまたは隣り合ったレーンの少なくとも1つに関連付けられた進行方向が塞がれていると決定することと、
前記車道に関連付けられた平面において、安全クラスを識別する1つまたは複数の物体検出を含む多角形を決定することと
をさらに含むことを特徴とする請求項1ないし4のいずれか一項に記載のシステム。 - 前記動作は、
第2の物体検出、または前記第2のレーンに関連付けられた第2のセンサーデータに少なくとも部分的に基づいて、第2のレーンに関連付けられた開放状態を決定することであって、前記第2のレーンは、前記レーンに隣り合う、こと
をさらに含むことを特徴とする請求項1ないし5のいずれか一項に記載のシステム。 - 前記動作は、
1つまたは複数のセンサーから、センサーデータを受信することと、
前記センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、前記自律車両がジャンクションに非常に近いことを決定することと、
前記自律車両が前記ジャンクションに非常に近いと決定することに少なくとも部分的に基づいて前記閉鎖状態を維持することと
をさらに含むことを特徴とする請求項1ないし6のいずれか一項に記載のシステム。 - 前記動作は、
車道の少なくとも一部と前記閉鎖状態を関連付けることと、
リモートコンピューティングデバイスに、前記閉鎖状態と前記一部の識別情報とを送信することと
をさらに含むことを特徴とする請求項1ないし7のいずれか一項に記載のシステム。 - 前記動作は、
自律車両のセンサーからのセンサーデータに少なくとも部分的に基づいて、前記自律車両が移動している進行可能な表面が少なくともレーンを含むと決定することと、
リモートコンピューティングシステムから、および前記進行可能な表面に少なくとも部分的に基づいて、閉鎖されているとして前記レーンを示す第2の状態を受信することと、
前記第2の状態および前記進行可能な表面に少なくとも部分的に基づいて、自律車両を制御するためのルートを決定することと
をさらに含むことを特徴とする請求項1ないし8のいずれか一項に記載のシステム。 - 1つまたは複数のプロセッサーによって実行されると、前記1つまたは複数のプロセッサーに、
物体検出を受信することであって、前記物体検出は、環境における物体のロケーションと前記物体のサイズとを含む、ことと、
前記物体検出に関連付けられたレーンの方向に少なくとも部分的に基づいて前記物体検出を修正して、膨張物体検出を取得することと、
前記膨張物体検出と、前記レーンに関連付けられた別の物体検出、前記レーンに関連付けられた別の膨張物体検出、または前記レーンの範囲のうちの少なくとも1つとの間の距離を決定することと、
前記距離が距離しきい値よりも小さいと決定することと、
前記距離が前記距離しきい値よりも小さいと決定することに少なくとも部分的に基づいて、前記レーンが閉鎖されていることを示す閉鎖状態を決定することと
を含む動作を行わせるプロセッサー実行可能な命令を格納することを特徴とする非一時的なコンピューター読み取り可能媒体。 - 前記物体検出を修正することと、前記閉鎖状態を決定することとは、前記物体検出に関連付けられた分類が安全クラスを含むと決定することに少なくとも部分的にさらに基づき、前記安全クラスは、
安全物体、
安全人員、
安全車両、または
安全標識もしくは安全信号
のうちの少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項10に記載の非一時的なコンピューター読み取り可能媒体。 - 前記物体検出は、第1の物体検出であり、前記動作は、
前記第1の物体検出の後に1つまたは複数の第2の物体検出を受信することと、
前記1つまたは複数の第2の物体検出のうち少なくとも1つが、安全物体を含む分類に関連付けられると決定することと、
前記1つまたは複数の第2の物体検出のうち少なくとも1つが前記安全物体を識別する前記分類に関連付けられると前記決定することに少なくとも部分的に基づいて前記閉鎖状態を維持することと
をさらに含むことを特徴とする請求項10または11に記載の非一時的なコンピューター読み取り可能媒体。 - 前記動作は、
前記物体検出を受信した後、センサーデータを受信することと、
前記レーンまたは隣り合ったレーンの少なくとも1つに関連付けられた第2の物体検出を決定することと、
前記レーンまたは隣り合ったレーンの少なくとも1つに関連付けられた進行方向が塞がれていると決定することと、
前記車道に関連付けられた平面において、安全クラスを識別する1つまたは複数の物体検出を含む多角形を決定することと
をさらに含むことを特徴とする請求項10ないし12のいずれか一項に記載の非一時的なコンピューター読み取り可能媒体。 - 前記動作は、
自律車両の1つまたは複数のセンサーから、センサーデータを受信することと、
前記センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、前記自律車両がジャンクションに非常に近いことを決定することと、
前記自律車両が前記ジャンクションに非常に近いと決定することに少なくとも部分的に基づいて前記閉鎖状態を維持することと
をさらに含むことを特徴とする請求項10ないし13のいずれか一項に記載の非一時的なコンピューター読み取り可能媒体。 - 前記動作は、
車道の少なくとも一部と前記閉鎖状態を関連付けることと、
リモートコンピューティングデバイスに、前記閉鎖状態と前記一部の識別情報とを送信することと
をさらに含むことを特徴とする請求項10ないし14のいずれか一項に記載の非一時的なコンピューター読み取り可能媒体。
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