JP2023527373A - 摂動オブジェクト軌道に基づいた車両衝突回避 - Google Patents

Abstract

自律車両または半自律車両内の車両安全システムは、環境内の車両と他の移動するオブジェクトとの間の衝突を予測し、回避し得る。車両安全システムは、例えば、オブジェクトに関連付けられた知覚された軌道の状態パラメータに摂動を加えることによって、環境内の別のオブジェクトについての１つまたは複数の摂動軌道を決定し得る。各摂動軌道は、それが車両の計画軌道と交差するか、または潜在的に衝突するかを決定するために評価され得る。いくつかの例では、車両安全システムは、複数の摂動軌道の分析の結果を集約して、衝突確率および／または衝突予測に関連付けられた追加の重みまたは調整要因を決定してもよく、衝突予測および確率に基づいて車両が取るべきアクションを決定してもよい。

Description

本出願は、摂動オブジェクト軌道に基づいた車両衝突回避に関する。

関連出願の相互参照

本ＰＣＴ国際出願は、２０２０年５月２７日に出願され、「ＶＥＨＩＣＬＥ ＣＯＬＬＩＳＩＯＮ ＡＶＯＩＤＡＮＣＥ ＢＡＳＥＤ ＯＮ ＰＥＲＴＵＲＢＥＤ ＯＢＪＥＣＴ ＴＲＡＪＥＣＴＯＲＩＥＳ」と題された米国特許出願第１６／８８４，９７５号の優先権の利益を主張し、この米国特許出願の全内容は、その全体が参照により本明細書に組み込まれている。

車両には、環境内のオブジェクトを検出し、オブジェクトを回避するように車両を制御するために使用される衝突回避システムが装備されることがある。衝突回避システムは、駐車車両および道路障害物などの静止オブジェクトと、他の車両、自転車乗用者、歩行者、および動物などの移動オブジェクトとの両方を検出し得る。例えば、いくつかの衝突回避システムは、車両の経路内のオブジェクトを表す、環境内の表面の存在を検出および識別し、次いで、表面との衝突を回避するように車両のブレーキングおよび／またはステアリングシステムに作動させることによって動作する。

米国特許出願第１６／１３６，０３８号明細書 米国特許出願第１６／１８９，７２６号明細書

詳細な説明は、添付の図を参照しつつ説明される。図において、参照番号の左端の数字は、その参照番号が最初に現われる図を識別する。異なる図における同じ参照番号の使用は、類似または同一の構成要素または特徴を示す。

環境を横断する車両を例示し、環境内の第２の車両についての車両軌道および複数の摂動軌道を描く図である。 環境を横断する車両および第２の車両を例示し、車両間の潜在的な衝突を描く図である。 環境を横断する車両および第２の車両を例示し、車両間の潜在的な衝突を描く図である。 本明細書において説明される一定の技法による、潜在的な衝突ゾーン内の車両とオブジェクトとの間の時空間重複分析の一例を例示するグラフである。 本明細書において説明される一定の技法による、潜在的な衝突ゾーン内の車両とオブジェクトとの間の時空間重複分析の一例を例示するグラフである。 本明細書において説明される一定の技法による、環境内の車両と、オブジェクト車両の加速度およびステアリング角速度に対する摂動に基づいた複数の摂動軌道とを例示する図である。 本明細書において説明される様々な技法を実装するための例示的なシステムのブロック図である。 本明細書において説明される一定の技法による、環境内を移動する車両とオブジェクトとの間の潜在的な衝突に関連付けられた予測および／または確率を決定する例示的なプロセスを例示する図である。 本明細書において説明される一定の技法による、摂動軌道のマトリクスについてのオブジェクトと車両との間の衝突予測の決定を例示するチャートである。 本明細書において説明される一定の技法による、環境内を移動する車両とオブジェクトとの間の潜在的な衝突に関連付けられた予測および／または確率を決定する別の例示的なプロセスを例示する図である。

本開示は、環境を横断する車両と環境内の他の移動オブジェクトとの間の衝突予測および回避を改善するための技法を説明する。車両は、自律車両、半自律車両、または手動制御車両を含んでもよく、移動オブジェクトは、他の車両（例えば、自動車、トラック、オートバイ、原動機付自転車等）、歩行者、自転車乗用者、動物等を含んでもよい。車両内の車両安全システムは、環境内の他のオブジェクトを識別し、他のオブジェクトについての１つまたは複数の摂動軌道を決定し、次いで、車両軌道とオブジェクトについての摂動軌道（または候補軌道）との間の交差を決定することによって潜在的な衝突を予測し得る。例えば、車両安全システムは、車両についての軌道（または計画された経路）を、環境内で移動する別のオブジェクトについての複数の取り得る摂動軌道と比較し得る。オブジェクトについての摂動軌道を決定するために、車両安全システムは、オブジェクトの現在の（または知覚された）軌道の１つまたは複数のパラメータ、例えば、速度、加速度、および／またはステアリング角速度などを修正（または摂動）し得る。１つの摂動軌道または複数の摂動軌道に対して、車両安全システムは、摂動軌道が車両についての計画された軌道と交差するかどうかを決定し得る。１つまたは複数の摂動軌道が、計画された車両軌道と交差する場合、次いで車両安全システムは、車両とオブジェクトとの間に潜在的な衝突があり得ると予測し、潜在的な衝突予測に基づいて、車両が取るべきアクションを決定し得る。

本明細書において説明される様々な例において、車両安全システムは、車両と同じ環境内で移動する１つまたは複数のオブジェクトに関連付けられた状態データを受け取り得る。オブジェクトについての状態データは、車両上のセンサシステムによってキャプチャされたセンサデータに基づいてもよく、オブジェクトの分類と、オブジェクトの知覚された状態（例えば、オブジェクトの現在の知覚された速度、オブジェクトの現在の知覚されたヨーレート、オブジェクトの現在の知覚された線形加速度および／または角加速度等）とを含み得る。いくつかの場合において、車両安全システムは、車両内の別のシステム、例えば、車両の別個のセンサシステム、知覚システム、および／または主要な車両制御システムなどから、状態データを受け取ってもよい。付加的に、または代替的に、車両安全システムは、１つまたは複数のセンサ（例えば、ＬＩＤＡＲ、ＲＡＤＡＲ等）からの生のセンサデータを直接使用して、オブジェクトデータを決定してもよく、センサデータを使用して、オブジェクトについての知覚された状態パラメータ（例えば、速度、加速度、ステアリング角速度等）を決定してもよい。

オブジェクトについての現在の（または知覚された）状態パラメータを使用して、車両安全システムは、オブジェクトについての複数の摂動軌道を決定し得る。各摂動軌道は、オブジェクトがオブジェクト自体の現在の知覚された位置から移動することができる、１つの取り得る軌道を表し得る。例えば、オブジェクトについての現在の知覚された位置および状態パラメータは、第１の時刻（ｔ₀）に対応し得、各摂動軌道は、時間ｔ₀におけるオブジェクトの位置から遠ざかる、後続の時刻（ｔ₁、ｔ₂、ｔ₃等）における一連の点を有する経路を含み得る。オブジェクトについて、車両安全システムによって決定される各摂動軌道は、状態パラメータの異なる組み合わせに基づき得、これらは、オブジェクトについての現在の状態パラメータから修正される。例えば、オブジェクトについての単一の摂動軌道を決定するために、車両安全システムは、１つまたは複数の摂動パラメータを使用して、オブジェクトの知覚された加速度、オブジェクトの知覚されたステアリング角速度、または両方を修正し得る。複数の摂動軌道を決定するために、車両安全システムは、摂動パラメータの異なる組み合わせを使用し、異なる大きさの正のおよび／または負の摂動パラメータを含み得る。少なくともいくつかの例において、そのような修正および摂動は、最小限にされ得、それにより、最も可能性の高い軌道のまわりのパラメータ空間、最も極端な軌道、動的にもしくは運動学的に制限された軌道、またはその他は、相互作用のありとあらゆるシナリオが考慮されることを依然として確実にしながら、必要な計算リソースを最小限にするように摂動される。

車両安全システムは、オブジェクトについての摂動軌道を、摂動軌道と車両についての計画された軌道とを比較することによって分析し、軌道が交差するかどうかを決定し得る。いくつかの例において、車両安全システムは、車両軌道およびオブジェクトの摂動軌道に基づいて、車両およびオブジェクトについてのバウンディングボックス、経路多角形（または回廊）等を含む予想される領域を決定して、車両のそれぞれの軌道に従う車両間に時空間重複が発生するかどうかを決定し得る。軌道間の交差は、潜在的な衝突を表し得、車両安全システムは、車両軌道およびオブジェクト軌道に基づいて、異なる時間間隔における領域（例えば、バウンディングボックスまたは回廊）間で検出された重複を分析して、車両とオブジェクトの各摂動軌道との間の潜在的な衝突の可能性を決定し得る。車両を制御し、環境内の車両と他の移動オブジェクトとの間の衝突を回避するための技法の付加的な例は、例えば、２０１８年９月１９日に出願され、「Ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ａｖｏｉｄａｎｃｅ ｆｏｒ Ｖｅｈｉｃｌｅｓ」と題された特許文献１において見出すことができ、特許文献１の全体は、あらゆる目的のために参照によって本明細書に組み込まれている。

いくつかの例において、車両安全システムは、車両軌道およびオブジェクトの単一の摂動軌道に基づいて、衝突予測を決定し得る。個々の摂動軌道について、衝突予測は、２値決定（例えば、交差または非交差、衝突または非衝突）とし得る。他の例において、車両安全システムは、オブジェクトの複数の摂動軌道を決定および分析してもよく、複数の摂動軌道からの結果に基づいて、単一の衝突予測を決定してもよい。そのような例において、衝突予測は、個々の摂動軌道からの結果に基づいて、発生する衝突の比率および／または確率として計算され得る。次いで、車両安全システムは、衝突予測に基づいて、車両が取るべき１つまたは複数のアクションを決定し得る。そのようなアクションは、潜在的な衝突のリスクを回避または軽減するために、車両の自動化されたブレーキ機能および／もしくはステアリング機能（ならびに／または他の車両制御システム）を起動することを含み得る。

本明細書において説明される技法およびシステムは、環境内を移動する他のオブジェクトとの潜在的な衝突をより正確に予測および回避することによって、自律車両または半自律車両の動作および機能を改善し得る。例えば、直線軌道に基づいて、ならびに／または環境内のオブジェクトについての一定の速度、加速度、およびステアリング角速度を想定する軌道に基づいて、衝突を予測するシステムは、動的オブジェクトによる軌道における潜在的な変化を考慮しないことがある。例えば、人間のエージェントによって駆動される、またはインテリジェントなソフトウェアベースのエージェントによって制御される車両などの動的オブジェクトは、多くの場合、単一の軌道に従わないが、それらの速度、加速度、およびステアリング角速度を、環境内の他のオブジェクト、交通条件もしくは気象条件に応じて、またはナビゲーションもしくはルート最適化の目的等のために、変えることがある。動的オブジェクトが、不変の運動パラメータ（例えば、一定の速度、加速度、および／またはステアリング角速度等）を有して、一定の軌道に沿って進行することになると想定するシステムは、オブジェクトとの潜在的な衝突を正確に予測することができないことがある。動的オブジェクトによって行われ得る軌道摂動を予測することができないことによって、そのようなシステムは、衝突が発生しないであろう場合に不正確に衝突を予測し、衝突防止アクションの不必要なトリガを引き起こすことがあり、衝突が発生することになる場合に衝突を予測することができず、より深刻で危険な衝突をもたらすことがある。

これらの問題に対処するために、本明細書において説明される技法およびシステムは、軌道摂動（または修正）に基づいて、環境内のオブジェクトについての摂動軌道を決定すること、および、車両とオブジェクトとの間の潜在的な衝突をより良好に予測するために、摂動軌道を分析すること／評価することによる、改善された車両ベースの衝突予測を含む。いくつかの技法は、衝突を予測するための確率的なアプローチを使用することを含み、確率的なアプローチにおいて、車両安全システムは、環境内の移動オブジェクトについての複数の摂動軌道を決定し、個々の摂動軌道を評価し、発生する衝突の全体的な確率を計算するために結果をアグリゲートする。例えば、車両安全システムは、オブジェクトを車両と衝突させる第１の数の摂動軌道を決定し得、第２の数の摂動軌道は、オブジェクトを車両と衝突させないことになる。次いで、車両安全システムは、第１の数と第２の数との比率に基づいて、衝突の確率を計算し得る。衝突確率を計算した後、車両安全システムは、確率を１つまたは複数のしきい値範囲と比較して、潜在的な衝突を回避または軽減するために車両が取るべきアクションを決定し得る。

上述したように、車両安全システムは、オブジェクトの知覚された軌道の状態パラメータを摂動させることによって、摂動軌道のセットを決定し得る。１つまたは複数の摂動パラメータを使用して、車両安全システムは、１つまたは複数の摂動された速度、加速度、ヨーレート、および／またはステアリング角速度（もしくは角加速度）を含む、摂動された（または修正された）状態パラメータを決定し得る。摂動された状態パラメータの各セットは、オブジェクトについての摂動軌道に対応し得る。いくつかの例において、車両安全システムは、第１の摂動パラメータを使用して、オブジェクトについての修正された加速度（例えば、線形加速度）値のセットを生成し、第２の摂動パラメータを使用して、オブジェクトについての修正されたステアリング角速度（または角加速度）値のセットを生成し得る。いくつかの場合において、オブジェクトについての摂動された（または修正された）状態パラメータのセットは、摂動パラメータのプラス係数またはマイナス係数に基づいて、オブジェクトについて知覚された、知覚された状態パラメータを修正することによって計算され得る。例えば、オブジェクトについての摂動された（または修正された）線形加速度パラメータのセットは、オブジェクトの知覚された線形加速度＋／－線形加速度摂動パラメータ、知覚された線形加速度＋／－線形加速度摂動パラメータの２倍などを含み得る。同様に、オブジェクトについての摂動されたステアリング角速度のセットは、ステアリング角速度摂動パラメータの正の係数および負の係数によって摂動された、オブジェクトの現在の（または知覚された）ステアリング角速度に基づいて生成され得る。次いで、車両安全システムは、摂動された加速度と摂動されたステアリング角速度との一意の組み合わせごとの摂動軌道を含む、オブジェクトについての摂動軌道のセットを決定し得る。

いくつかの例において、摂動された（または修正された）状態パラメータ（例えば、摂動された速度、摂動された加速度、摂動されたステアリング速度等）のセットを決定するために使用される摂動パラメータは、オブジェクトの分類に基づき得る。例えば、車両安全システムは、状態データと共にオブジェクト分類を受け取ってもよく、または知覚データもしくはセンサデータ、ならびに異なるタイプの車両（例えば、自動車、トラック、オートバイ等）についての、および／または様々な他のオブジェクトタイプ（例えば、自転車、動物、歩行者等）についての、異なる摂動パラメータに基づいて、オブジェクトについての分類を決定してもよい。例えば、摂動パラメータ値、ならびにオブジェクトについて生成される摂動軌道の数および／または範囲は、運動学的なおよび／または動的な制約、ならびにオブジェクトのタイプ／分類に関連付けられた能力に基づいてもよい。例えば、環境内のオブジェクトの所与の知覚された軌道について、車両安全システムは、オブジェクトが自転車である場合には、自転車の運動学的なおよび／または動的な制約に基づいて、摂動軌道の１つのセットを生成してもよく、オブジェクトが自動車である場合には、自動車の異なる運動学的なおよび／または動的な制約に基づいて、摂動軌道の異なるセットを生成してもよいなどである。また、上記の例は、オブジェクトの知覚された加速度および知覚されたステアリング角速度を摂動させることによって、摂動軌道を決定することに言及しているが、他の例において、車両安全システムは、他の状態パラメータの摂動、例えば、摂動されたオブジェクト速度、摂動されたオブジェクトヨーレート等などに基づいて、異なる摂動軌道を決定してもよい。

また、いくつかの実装例において、車両安全システムは、各摂動軌道に関連付けられた確率を決定し得る。上記に論じられた全体的な衝突確率計算とは対照的に、摂動軌道についての軌道確率は、オブジェクトが摂動軌道に従うことになる確率を指す。例えば、車両安全システムが、オブジェクトについてのＮ個の異なる摂動軌道を決定する場合、それは、各摂動軌道がオブジェクトによって従われる等しい機会（例えば、１／Ｎ）を有するとデフォルトで決定し得る。しかしながら、他の例において、車両安全システムは、いくつかの摂動軌道が他の摂動軌道よりもオブジェクトによって従われる可能性が高いと決定し得、異なる摂動軌道に対して異なる確率を割り当て得る。そのような例において、車両安全システムは、異なる確率を使用して、摂動軌道の評価の結果に重み付けをし、それによって、より可能性の高い摂動軌道に対して有利に、かつ、より可能性の低い摂動軌道に対して不利に、全体的な衝突確率計算に重み付けする。

一定の例において、車両とオブジェクトとの間の衝突確率の計算は、付加的な要因、例えば、潜在的な衝突の予測される重要性、予測される非衝突の物理的な接近（例えば、予測される異常接近）、ならびにオブジェクトに関連付けられた状態データまたはセンサデータの整合性および信頼性などにも基づいて、重み付けされ、および／または調整され得る。車両安全システムは、これらの要因の各々を、本明細書において説明されるように決定および使用して、車両とオブジェクトとの間の衝突予測の計算に重み付けし／または調整し得る。例えば、車両安全システムは、より重要性が低い衝突よりも重要であると予測される潜在的な衝突に重み付けしてもよい。車両安全システムは、異常接近摂動軌道を考慮するために、ならびに／または、オブジェクトに関連付けられた、より信頼性が低いもしくは一貫しない状態データおよび／もしくは状態パラメータを考慮するために、衝突確率を調整してもよい。

これらの例によって例示されるように、本明細書において説明される技法およびシステムは、環境内の他の移動オブジェクトとの潜在的な衝突をより正確に予測および回避することによって、自律車両および半自律車両の動作および機能を改善し得る。オブジェクトについての複数の摂動軌道を決定および評価することを含めて、本明細書において説明される予測的なアプローチを使用して、車両安全システムは、オブジェクトとの潜在的な衝突をより正確にかつ包括的に予測し得る。オブジェクトがそれらの現在のコースまたは軌道に沿い続けることになると想定するシステムとは対照的に、本明細書において説明される技法は、オブジェクトについての異なる摂動軌道に基づいて衝突確率を計算することを含み、これは、動的オブジェクトが一定の軌道に従うことになると想定することによって引き起こされる、衝突の不正確な予測および非衝突の不正確な予測を低減し得る。

さらに、本明細書において説明される技法およびシステムは、予測される衝突に応答して車両が取るべきアクションを決定することに関する、車両の動作および機能も改善し得る。複数の摂動軌道に基づいて衝突を予測するために確率的なアプローチを使用する場合、車両安全システムは、単一のアクションを行うまたは行わないという２値選択を行う必要がない。代わりに、車両安全システムは、異なる衝突確率しきい値および範囲に基づいて、いくつかの異なるアクションのうちのいずれかを開始し得る。また、本明細書において説明される技法は、車両安全システムが、衝突確率計算と、付加的な要因、例えば、衝突確率計算における信頼度および潜在的な衝突の予測される重要性などとの組み合わせに基づいて、車両が取るべきアクションを決定することをさらに可能にする。したがって、車両安全システムは、衝突確率および関連する要因に基づいて、より広い範囲の取り得るアクションを実行して、潜在的な衝突を回避することおよび／または軽減することにおける車両の動作を改善し得る。

図１は、様々な付加的な車両および他のオブジェクトを含む環境１００を横断する車両１０２を例示する。（経路または計画された経路とも称され得る）車両軌道１０４が、車両１０２について例示されており、車両１０２が車線を変更するプロセスであることを示す。環境１００は、車両１０２から反対方向に進行する第２の車両１０６を含む、複数の他の車両および他のオブジェクトも含む。この例において、第２の車両１０６は、道路を横断する歩行者１１０が理由で減速した第３の車両１０８を回避するために、車線を迅速に変更する（またはそらす）プロセスにあることが示されている。車両１０６の観点からは、それは路上で右から左への方向に移動しているが、左から右へのステアリング角度も有しており、車両１０６が、その進行方向に対してより真っ直ぐな軌道に戻るプロセスにあることを示している。

３つの異なる摂動軌道１１２も、車両１０６について示されており、図１に描かれたシーンに続く時間期間において車両１０６が駆動し得る３つの潜在的な経路を表す。この例における摂動軌道１１２（１）、１１２（２）、および１１２（３）は、車両１０６が、図１に描かれるようなそのロケーションから進行することになるステアリング角速度（例えば、角速度および／または加速度）に関して変わる。摂動軌道１１２（１）は、車両１０６についての最も鋭いステアリング角速度を描いており、車両１０６は、道路の中央線１１４のすぐそばに接近したり、または交差したりしない。摂動軌道１１２（２）は、車両１０６についてのより広い（または、鋭角さがより低い）ステアリング角速度を描いており、車両１０６は、中央線１１４のすぐそばに接近するが、交差しない。摂動軌道１１２（３）は、車両１０６についてのさらに広いステアリング角速度を描いており、これは、車両１０６を中央線１１４と交差させ、点１１６において車両１０２についての軌道１０４と交差させる。

いくつかの実装例において、車両１０２は、本明細書において説明される様々な衝突予測および回避技法を行うように構成された様々な構成要素を含む車両安全システムを備え得る。図５に関してさらに詳細に説明されることになるように、車両安全システム５３４は、車両１０２内で動作する別個のおよび／または独立したシステム（例えば、別個のコンピューティングデバイス）として実装され得る。他の例において、本明細書において説明される衝突予測および回避技法は、他の車両システム、構成要素、および／またはコンピューティングデバイスによって実装されてもよい。例えば、本明細書において説明される一定の技法は、プランニング構成要素５２４および／または予測構成要素５２６によって少なくとも部分的に、またはこれらに関連して、実装され得る。

下記にさらに説明されるように、車両１０２は、環境１００内のオブジェクトを検出および識別するように構成されたセンサを含む、センサシステムを含み得る。様々な例において、車両１０２は、リモートセンサ、例えば、別の車両上で動作するセンサ、および／または環境１００内の別の場所に搭載され、動作するセンサ（例えば、交通監視カメラ）などからも、センサデータを受け取り、使用し得る。車両安全システムは、車両１０２内のまたは車両１０２の外部の様々なシステムによってキャプチャされたセンサデータに基づいた状態データ（知覚データとも称される）を受け取り得る。状態データは、環境１００内で検出された複数のオブジェクトを識別し得、様々なオブジェクト属性、例えば、オブジェクトについてのオブジェクト分類、サイズ、位置、体勢（ｐｏｓｅ）、向き、および状態パラメータ（例えば、速度、ヨーレート、線形加速度、角加速度等）を含み得る。付加的に、または代替的に、車両安全システムは、車両１０２に近接した、環境１００内のオブジェクトを検出するように構成された１つまたは複数の専用センサを含んでもよい。そのようなセンサは、カメラ、運動検出器、ＬＩＤＥＲ、ＲＡＤＡＲ等などの、車両１０２に搭載されるセンサを含み得る。

３つの摂動軌道１１２が、本例において示されているが、車両安全システムは、他の例において、任意の数の異なる軌道を決定し得る。また、本例において、摂動軌道１１２は、車両１０６のステアリング角速度を変えることによって決定されている。しかしながら、他の例において、車両安全システムは、任意の他の状態パラメータ（例えば、速度、ヨーレート、線形加速度、角加速度等）を個々にまたは任意の組み合わせにおいて変えて、摂動軌道１１２のセットを決定してもよい。

また、本例は、単一のオブジェクト（例えば、車両１０６）についての摂動軌道１１２を描いているが、他の例において、車両１０２の車両安全システムは、環境内の複数のオブジェクトについての摂動軌道のセットを決定してもよい。例えば、車両１０２は、環境１００内の車両１０６、車両１０８、歩行者１１０、および／または他の移動オブジェクトについての摂動軌道を決定し得る。いくつかの例において、車両安全システムは、状態データを分析して、車両１０２に近接したどのオブジェクトが移動しており、どれが移動していないかを決定し得る。次いで、車両安全システムは、移動オブジェクト（例えば、自動車、トラック、オートバイ等）、歩行者、自転車乗用者、動物、ならびに移動路上障害物、例えば、タンブルウィードおよびデブリなど等についての摂動軌道を決定し得るが、非移動オブジェクト（例えば、樹木、駐車車両等）についての摂動軌道を決定する必要はない。いくつかの実装例において、車両安全システムは、非移動オブジェクトに対して標準的な衡突回避動作を実行し得るが、摂動軌道および衝突確率計算を決定する場合には、非移動オブジェクトを無視してもよい。

いくつかの例において、車両安全システムは、車両１０２の近接範囲内の移動オブジェクトについての摂動軌道を決定し、近接範囲外のオブジェクトについては決定しなくてもよい。いくつかの例において、近接範囲は、車両１０２とオブジェクト１０６とが潜在的に交差し得る時に対応する距離範囲（例えば、５０ｍ、１００ｍ、２００ｍ等）および／または時間範囲（例えば、２秒、３秒、．．．、６秒、．．．、１０秒等）であってもよい。そのような場合において、車両安全システムは、車両１０２および車両１０６のロケーションおよび／または速度を比較して、車両１０６が、車両１０６についての摂動軌道を決定するのに十分に近いか否かを決定し得る。他の例において、車両安全システムは、車両１０２の推定される停止距離および／または環境１００内の他のオブジェクトに基づいて、近接範囲をオンザフライで決定してもよい。そのような場合において、車両安全システムは、車両１０２についての、および／または環境１００内の他のオブジェクト（例えば、車両１０６）についての、様々な属性、例えば、オブジェクト分類、重み、現在の速度、ブレーキングシステム仕様等などを受け取り、または決定し得る。車両安全システムは、オブジェクト属性および他のデータ（例えば、気象、道路条件等）を使用して、車両１０２および／または車両１０６についての推定される停止距離を決定し得、推定される停止距離を使用して、車両１０６が、車両１０６についての摂動軌道を決定するのに十分に近いか否かを決定し得る。

上述したように、図１は、車両軌道１０４と車両１０６についての摂動軌道１１２（３）との間の交差点１１６を描いている。車両軌道とオブジェクトの摂動軌道との間の交差を決定するために、そのようなシステムは、生成される軌道経路および／または座標セットを比較し得、共通の座標系内の軌道を比較して、何らかの重複する点を検出し得る。図１の例は、軌道１０４および１１２（３）を線として描き、交差点１１６を単一の点として描いているが、他の例において、車両安全システムは、車両／オブジェクト軌道を、環境１００を通じた移動の予想される経路を有する二次元または三次元の多角形オブジェクトとして決定してもよい。例えば、車両安全システムは、車両およびオブジェクトのそれぞれのサイズおよび形状に基づいて、環境１００内の車両および他のオブジェクトについてのバウンディングボックスを決定し得る。車両安全システムは、車両／オブジェクトの向きに基づいてバウンディングボックスの角度を変更すること、および／またはバウンディングボックスのまわりに任意選択の安全バッファを適用することを含めて、環境１００に基づいた仮想座標系を通じてバウンディングボックスの移動を予想し得る。そのような例において、車両／オブジェクトについての決定された軌道が交差する場合、車両安全システムは、仮想座標系内の車両およびオブジェクトを表すバウンディングボックスの予想された移動に基づいて、交差を多角形の衝突ゾーンとして定義し得る。下記に論じられるように、車両安全システムは、次いで、衝突ゾーンにおける車両およびオブジェクトの進入時間および退出時間に基づいて、衝突ゾーンにおける車両１０２とオブジェクトとの間の時空間重複の量を決定して、潜在的な衝突を予測し得る。

図２Ａおよび図２Ｂは、それぞれ環境２００Ａおよび２００Ｂを例示し、環境２００Ａおよび２００Ｂは、環境１００と同様または同一であり得、環境２００Ａおよび２００Ｂにおいて、車両１０２の車両安全システムは、車両１０２の軌道１０４、および車両１０６などのオブジェクトの摂動軌道１１２（３）に基づいて、潜在的な衝突を決定し得る。

いくつかの例において、車両安全システムは、車両１０２およびオブジェクト車両１０６に関連付けられたサイズおよび／または空間領域を決定し得、サイズまたは領域を車両軌道と共に使用して、車両１０２と車両１０６との間の潜在的な衝突の見込みまたは可能性を決定し得る。図２Ａに示されるように、いくつかの例において、車両安全システムは、車両１０２に関連付けられたバウンディングボックス２０２と、オブジェクト車両１０６に関連付けられたバウンディングボックス２０４とを決定し得る。バウンディングボックス２０２および２０４は、衝突を回避するための、車両１０２および車両１０６のまわりの安全距離を表す安全バッファを含めた、それぞれの車両の寸法（例えば、長さ、幅、および高さ）ならびに形状に基づき得る。例えば、車両安全システムは、車両１０６の知覚されたエッジのまわりの付加的な安全バッファを含めて、車両１０６の知覚された軌道に沿った、車両１０６の知覚されたエッジ（最前点および最後点、左端点および右端点）に基づいて、オブジェクト車両１０６についてのバウンディングボックス２０４の寸法を決定してもよい。様々な例において、バウンディングボックス２０２および２０４について使用される安全バッファのサイズおよび形状は、車両１０２および車両１０６のサイズ、速度、タイプ、または他の特性に依存し得る。例えば、より高速の車両、より脆弱な車両／オブジェクト（例えば、自転車もしくは歩行者）に対して、または、車両安全システムが、オブジェクト車両１０６のサイズ、形状、軌道もしくは他の状態パラメータについての知覚データについて、より少ない信頼度を有するシナリオに対して、より大きな安全バッファが使用されてもよい。

図２Ａにおいて、車両１０２および１０６についてのそれぞれのバウンディングボックス２０２および２０４は、第１の（現在の）時刻ｔ₀において示されており、次いで、現在の時刻に後続する複数の異なる時間間隔における予想として示されている。この例において、第１のバウンディングボックス２０２（ｔ₀）は、現在の時刻における車両１０２について示されており、一連の予想されるバウンディングボックス２０２（ｔ₁）、２０２（ｔ₂）、２０２（ｔ₃）、および２０２（ｔ₄）は、車両１０２の計画された軌道に基づいて、現在の時刻から前方へ移動する一定の時間間隔で示される。同様に、第１のバウンディングボックス２０４（ｔ₀）は、現在の時刻における車両１０６の知覚された状態に基づいて示されており、一連の予想されるバウンディングボックス２０４（ｔ₁）および２０４（ｔ₂）は、オブジェクト車両１０６の摂動軌道１１２（３）に基づいて、同じ時間間隔（ｔ₁およびｔ₂）において示されている。本例において示されるように、車両安全システムは、後続の時間間隔におけるバウンディングボックス２０２および２０４についての予想される領域を計算する場合に、予期される車両操作（例えば、曲がること）、ならびに車両１０２および１０６の向きおよび位置に対する対応する効果も考慮し得る。

いくつかの例において、車両安全システムは、各時間間隔においてバウンディングボックス２０２および２０４に関連付けられた領域を比較して、何らかの重複が存在するか否かを決定し得、重複は、車両１０２と車両１０６との間の交差または潜在的な衝突を示し得る。例えば、車両安全システムは、バウンディングボックス２０２（ｔ₁）および２０４（ｔ₁）のサイズ、形状、およびロケーションを比較して、重複が時刻ｔ₁において存在するかどうかを決定し、同様に、バウンディングボックス２０２（ｔ₂）および２０４（ｔ₂）を比較して、重複が時刻ｔ₂において存在するかどうかを決定するなどし得る。図２Ａに示されるように、いかなる時間間隔においてもバウンディングボックス２０２とバウンディングボックス２０４との間に重複は存在せず、したがって、車両安全システムは、交差が存在しない、および／または車両１０２と車両１０６との間で潜在的な衝突の可能性は低いと決定し得る。

対照的に、図２Ｂにおいて、車両安全システムは、車両１０２の計画された軌道１０４に基づいた、第１の一連の予想されるバウンディングボックス２０６（ｔ₁）、２０６（ｔ₂）、および２０６（ｔ₃）と、オブジェクト車両１０６の摂動軌道１１２（３）に基づいた、第２の一連の予想されるバウンディングボックス２０８（ｔ₁）、２０８（ｔ₂）、および２０８（ｔ₃）とを決定済みである。本例において示されるように、バウンディングボックス２０６（ｔ₂）とバウンディングボックス２０８（ｔ₂）の間に重複が存在しており、時刻ｔ₂においてまたは時刻ｔ₂付近で、車両１０２と車両１０６との間に潜在的な衝突が発生し得ることを示す。

上記の例は、個別の時間間隔におけるバウンディングボックスを予想することによって、潜在的な衝突を決定することを説明しているが、車両安全システムは、他の例において、様々な他の技法を実装してもよい。例えば、いくつかの場合において、車両システム安全は、各車両１０２および１０６についての予想される経路多角形または自由形式の回廊を、それらのそれぞれの軌道１０４および１１２（３）に基づいて決定してもよく、経路多角形（または回廊）の重複に基づいて決定された潜在的な衝突ゾーン内の時空間重複分析を実行してもよい。例えば、その全体が、あらゆる目的のために参照によって本明細書に組み込まれている、２０１８年９月１９日に出願され、「Ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ａｖｏｉｄａｎｃｅ ｆｏｒ Ｖｅｈｉｃｌｅｓ」と題された特許文献１において、より詳細に説明されているように、車両１０２と車両１０６との間の潜在的な衝突ゾーンは、軌道１０４と軌道１１２（３）との間の交差点、ならびに車両１０２および車両１０６に関連付けられた１つまたは複数のオフセット距離に基づいてもよい。車両安全システムは、車両１０２および車両１０６の長さおよび／または幅に基づいて、オフセット距離を決定してもよく、安全バッファ、または車両１０２が衝突しないことになる、オブジェクト（例えば、車両１０６）からの安全距離を表す任意の他の距離も適用してもよい。例えば、車両安全システムは、車両１０２についての予想される移動回廊と車両１０６についての予想される移動回廊との重複に基づいて、潜在的な衝突ゾーンの寸法を定義するために使用されるオフセット距離を計算してもよく、測定は、軌道１０４と軌道１１２（３）との交差点１１６の前後の点について実行される。様々な例において、移動回廊のサイズは、車両１０２および車両１０６の中心から、ならびに／または車両１０２および車両１０６の最前点および最後点から、それらの軌道に沿って測定され得る。潜在的な衝突ゾーンについてオフセット距離を計算する場合、車両安全システムは、車両操作（例えば、曲がること）、および車両の位置に対する対応する効果も考慮し得る。

車両安全システムは、車両についてのバウンディングボックスと潜在的な衝突ゾーンとの間の重複の最初の点および最後の点に対応する、車両１０２および車両１０６についての進入点および退出点ならびに進入時間および退出時間も決定し得る。例えば、車両１０２は、潜在的な衝突ゾーンへの進入点と、潜在的な衝突ゾーンからの退出点とを有し得、車両１０６は、それぞれへの別個の進入点および退出点を有し得る。いくつかの例において、車両軌道１０４および／または摂動軌道１１２（３）は、一連の軌道サンプル点として定義されてもよい。そのような例において、車両安全システムは、潜在的な衝突ゾーンの境界と交差する前の最後の軌道サンプル点と、潜在的な衝突ゾーンの境界と交差した後の最初の軌道サンプル点とを識別することによって、車両１０２および車両１０６についての進入点および退出点を決定し得る。

潜在的な衝突ゾーンの寸法を定義するオフセット距離は、車両安全システムによって、予め定義された距離（例えば、一定の値）、例えば、車両１０２および車両１０６の知られているまたは知覚された長さおよび幅、ならびに／またはバッファ値に基づいて、決定され得る。いくつかの場合において、車両安全システムは、交差点１１６の前に、車両軌道１０４および軌道１１２（３）に対するオフセット距離を決定してもよく、これは、交差点１１６の後に軌道１０４および軌道１１２（３）に基づいて決定される距離と同じ距離であっても、または異なる距離であってもよい。例示として、車両１０２についての進入点は、交差点１１６の前の軌道１０４に沿った１０フィート（３．０４８ｍ）のオフセット距離を有する位置を表し得、車両１０２についての退出点は、交差点１１６の後の軌道１０４に沿った５フィート（１．５２４ｍ）のオフセット距離を有する位置を表し得る。同様に、車両１０６についての進入点は、交差点１１６の前の軌道１１２（３）に沿った１２フィート（３．６５８ｍ）のオフセット距離を有する位置を表し得、車両１０６についての退出点２１０は、交差点１１６の後の軌道１１２（３）に沿った８フィート（２．４３８ｍ）のオフセット距離を有する位置を表し得る。これらのオフセット距離は、例に過ぎないこと、および、他の例において、車両安全システムは、安全バッファ、オブジェクトタイプおよび向き、衝突の衝撃角、ならびに／または様々な他の要因に基づいて、異なるオフセット距離を決定しても良いことが、理解されるべきである。

図３Ａおよび図３Ｂは、潜在的な衝突ゾーン３０４内の車両３０２とオブジェクト３０６との間の時空間重複分析の２つの例を例示するグラフ３００Ａおよび３００Ｂを描く。車両３０２は、車両１０２と同様または同一であってよく、オブジェクト３０６は、第２の車両（例えば、車両１０６）または環境内の何らかの他の移動オブジェクトであってもよい。

上記で論じられたように、車両３０２内の車両安全システムは、時空間重複分析を実行して、潜在的な衝突ゾーン３０４内の車両３０２とオブジェクト３０６との間の衝突のリスクを決定し得る。ここで、図３Ａを参照すると、グラフ３００Ａは、潜在的な衝突ゾーン３０４内の車両３０２の軌道とオブジェクト３０６の軌道との間の時空間重複に基づいた、車両３０２とオブジェクト３０６とが交差し（もしくは衝突し）得る、または交差／衝突の高いリスクがあるという、車両安全システムによる分析および決定を描く。いくつかの例において、車両安全システムは、潜在的な衝突ゾーン３０４へのおよび潜在的な衝突ゾーン３０４からの、車両３０２およびオブジェクト３０６の進入点および退出点を計算および比較することによって、交差が発生し得ると決定し得る。例えば、図３Ａにおいて、位置線３０８は、車両３０２の計画された軌道を表し、車両３０２が時刻３１２において潜在的な衝突ゾーン３０４に進入し、時刻３１４において潜在的な衝突ゾーン３０４を退出し得ることを示す。この例において、位置線３１０は、オブジェクト３０６の摂動軌道を表し、オブジェクト３０６が、時刻３１６において潜在的な衝突ゾーン３０４に進入し、時刻３１８において潜在的な衝突ゾーン３０４を退出し得ることを示す。潜在的な衝突ゾーン３０４内の車両３０２およびオブジェクト３０６についての時間窓内の重複、ならびに／または潜在的な衝突ゾーン３０４内の位置線３０８と位置線３１０との間の交差点３２０に基づいて、車両安全システムは、車両３０２とオブジェクト３０６との間の潜在的な衝突を表す交差を決定し得る。

上記の例において、車両安全システムは、車両３０２についての単一の軌道（位置線３０８に対応する）と、オブジェクト３０６についての単一の摂動軌道（位置線３１０に対応する）とに基づいて、時空間重複を決定し得る。他の例において、車両安全システムは、車両３０２および／またはオブジェクト３０６に関連付けられた複数の潜在的な速度を受け取り、または決定し得る。例えば、ここで、図３Ｂを参照すると、グラフ３００Ｂは、車両３０２およびオブジェクト３０６が潜在的な衝突ゾーン３０４に進入および退出すると予測される時刻に基づいた、車両３０２とオブジェクト３０６とは交差し（もしくは衝突し）ないことになる、または交差／衝突のリスクが低いという、車両安全システムによる分析および決定を描く。この例において、車両安全システムは、車両３０２オブジェクト３０６が潜在的な衝突ゾーン３０４までおよび潜在的な衝突ゾーン３０４を通って進行し得る、異なる取り得る速度に基づいて、位置円錐３２２および３２４を使用して、潜在的な衝突ゾーン３０４内の車両３０２オブジェクト３０６の軌道間の時空間重複を分析する。この例において示されるように、車両安全システムは、車両３０２についての計画された軌道、ならびに車両３０２がその計画された軌道に沿って取り得る最小速度および最高速度の推定に基づいて、車両位置円錐３２２を決定し得る。同様に、車両安全システムは、オブジェクト３０６についての摂動軌道、ならびにオブジェクト３０６がその計画された軌道に沿って取り得る最小速度および最高速度の推定に基づいて、オブジェクト位置円錐３２４を決定し得る。この例において、車両位置円錐３２２およびオブジェクト位置円錐３２４は、潜在的な衝突ゾーン３０４内で重複せず、車両安全システムは、位置円錐３２２および３２４の非重複に基づいて、車両３０２とオブジェクト３０６とが交差しないことになる、または交差／衝突のリスクが低いと決定し得る。また、いくつかの例において、時空間重複は、時刻に基づいて、車両３０２およびオブジェクト３０６の推定位置に関連付けられた、１つまたは複数の確率密度関数（ＰＤＦ：ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ｄｅｎｓｉｔｙ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ）として表されてもよい。

いくつかの実装例において、車両安全システムは、車両３０２およびオブジェクト３０６についての２値衝突予測（例えば、衝突または非衝突）を決定してもよい。付加的に、または代替的に、車両安全システムは、衝突予測を、確率、または信頼度と組み合わされた２値予測として決定してもよい。例えば、車両安全システムは、オブジェクト３０６が潜在的な衝突ゾーン３０４を退出した時と、車両３０２が潜在的な衝突ゾーン３０４に進入した時との間の時間（Ｔ）、またはこの逆の時間（Ｔ）に基づいて、衝突確率および／または衝突予測信頼度を決定し得る。比較的小さい非重複時間期間（Ｔ）の場合、車両安全システムは、車両３０２とオブジェクト３０６との間の、より高い確率の衝突および／または、非衝突の予測に対する、より低い信頼度を予測し得る。対照的に、より大きい非重複時間期間（Ｔ）の場合、車両安全システムは、車両３０２とオブジェクト３０６との間の、より低い確率の衝突、および／または、非衝突の予測に対する、より高い信頼度を予測し得る。

図４は、環境４００内で移動する車両１０６を例示する。この例において、車両１０６は、車両安全システムを含む車両１０２によって検出されたオブジェクト車両であり得る。この例において、車両１０２の車両安全システムは、車両１０６について決定された加速度パラメータおよびステアリング角速度パラメータに対する摂動に基づいて、車両１０６についての複数の摂動軌道４０２を決定済みである。上述したように、車両安全システムは、車両１０６の分類、車両１０６の位置および向き／体勢、ならびに車両１０６についての現在の知覚された状態パラメータ（例えば、速度、加速度、ヨーレート、ステアリング角速度等）を含む、車両１０６および環境４００内の他の移動オブジェクトについてのオブジェクト状態データおよび／または属性を受け取り、または決定し得る。

車両１０６について受け取られたまたは決定された、知覚された状態パラメータを使用して、車両安全システムは、車両１０６についての摂動軌道４０２を決定し得る。いくつかの例において、車両安全システムは、車両１０６の知覚された状態パラメータのうちの１つまたは複数を、１つまたは複数の摂動パラメータに基づいた量だけ摂動させること（または修正させること）によって、摂動軌道を決定し得る。図４の例は、車両１０２の車両安全システムが、オブジェクト車両１０６についての知覚された加速度（ａ）を受け取り済みであり、または決定済みであり、加速度摂動パラメータ（ｐ）に基づいて、車両安全システムが、２つの摂動された加速度値（ａ－ｐ、ａ＋ｐ）を生成済みであることを例示する。また、本例において、車両安全システムは、オブジェクト車両１０６についての知覚されたステアリング速度（ｓ）を受け取り済みであるか、決定済みであり、別個のステアリング速度摂動パラメータ（ｑ）に基づいて、車両安全システムが、２つの摂動されたステアリング速度値（ｓ－ｑ、ｓ＋ｑ）を生成済みである。例示の目的のためだけに、加速度摂動パラメータ（ｐ）は、＋／－０．５ｍ／ｓ²、１．０ｍ／ｓ²、１．５ｍ／ｓ²等であってもよく、ステアリング速度摂動パラメータ（ｑ）は、毎秒＋／－０．１勾配（ｇ／ｓ）、０．２ｇ／ｓ、０．３ｇ／ｓ等であってもよい。車両安全システムは、摂動パラメータを使用して、知覚された加速度値およびステアリング角速度値を修正することによって、摂動された加速度値のセット（ａ－ｐ、ａ、ａ＋ｐ）および摂動されたステアリング角速度値のセット（ｓ－ｑ、ｓ、ｓ＋ｑ）を決定して、摂動された値を決定し得る。次いで、車両安全システムは、摂動された加速度値の各々と、摂動されたステアリング角速度の各々との一意の組み合わせに基づいて、摂動軌道を決定し得る。本例において、車両安全システムは、３つの摂動された加速度および３つの摂動されたステアリング角速度の組み合わせに基づいて、９つの摂動軌道４０２（１）～４０２（９）を決定済みである。

本例は、車両１０６の知覚された加速度およびステアリング角速度を摂動させること（または修正させること）によって、異なる摂動軌道を決定することを例示するが、他の例において、車両安全システムは、車両１０６の状態パラメータ（例えば、速度、ヨー、ヨーレート、ステアリング角速度、線形加速度および／または角加速度等）のうちの１つまたは複数の任意の組み合わせを含む、車両１０６の他の属性を摂動させてもよい。車両安全システムは、他の知覚されたデータ、例えば、車両１０６の位置、車両１０６の向き（例えば、体勢）、車両１０６のサイズまたは分類等などを摂動させることによっても、摂動軌道を決定し得る。

また、９つの摂動軌道４０２が、本例において描かれているが、車両安全システムは、様々な他の例において、任意の数の軌道を決定してもよい。例えば、状態パラメータ（例えば、加速度（ａ））について、車両安全システムは、ａプラスおよびマイナス加速度摂動パラメータ（ｐ）、ａプラスおよびマイナス２^*ｐ、ａプラスおよびマイナス３^*ｐなどを含む、摂動された加速度値のセットを決定し得る。いくつかの例において、車両安全システムは、図４に示されるように、束ねられたパターン内でオブジェクトについての摂動軌道を決定してもよく、他の例において、摂動軌道は、環境全体により均一に分散されるように計算されてもよい。例えば、車両安全システムは、車両１０６についての隣接する摂動軌道４０２間の距離を計算して、各２つの隣接する摂動軌道４０２間の空間が、車両１０２のサイズ（例えば、幅）よりも小さいことを確認し得る。いくつかの例において、車両安全システムは、移動オブジェクトの動的および／または運動能力に基づいて、値の摂動されたセットの外側の境界を決定してもよい。例えば、車両１０６についての摂動された加速度値および摂動されたステアリング角速度値のセットは、車両（例えば、自動車、トラック、オートバイ、自転車、歩行者等）のタイプまたは分類と、所定の加速度能力およびステアリング能力のセットならびに／または車両１０６の特定のタイプもしくは分類に関連付けられた可能性とに基づいて、決定され得る。また、いくつかの例において、車両安全システムは、車両１０６の能力の範囲に基づいて、摂動される値の数を変更または限定してもよい。例えば、車両１０６についての知覚された加速度および／またはステアリング角速度が、その車両１０６についての加速度能力および／またはステアリング速度能力であるか、またはその付近である場合、車両安全システムは、車両１０６についての加速度能力および／またはステアリング速度能力を越える摂動軌道を除外し得る。

図５は、本明細書において説明される技法を実装するための例示的なシステムコンピューティング５００のブロック図である。少なくとも１つの例において、コンピューティングシステム５００は、車両１０２などの車両５０２を含み得る。

いくつかの例において、車両５０２は、運転者（または乗員）がいかなる時も車両を制御することを期待されずに、全行程についてあらゆるセーフティクリティカル機能を実行することが可能な車両を説明する、米国高速道路交通***によって発行されたレベル５分類に従って動作するように構成された自律車両などの、無人車両であってもよい。そのような例において、車両５０２は、あらゆる駐車機能を含む、行程の開始から完了までのあらゆる機能を制御するように構成されることが可能であるので、それは、車両５０２を駆動するための運転者および／または制御部、例えば、ハンドル、アクセルペダル、および／またはブレーキペダルなどを含まなくてもよい。これは単なる例であり、本明細書において説明されるシステムおよび方法は、常に運転者によって手動で制御される必要がある車両から、部分的にまたは完全に自律的に制御される車両に及ぶ車両を含む、任意の地上走行型、空中走行型、または水上走行型の車両内に組み込まれ得る。

車両５０２は、１つまたは複数の車両コンピューティングデバイス５０４、１つまたは複数のセンサシステム５０６、１つまたは複数のエミッタ５０８、１つまたは複数の通信接続部５１０、少なくとも１つの直接接続部５１２、および１つまたは複数の駆動システム５１４を含み得る。

車両コンピューティングデバイス５０４は、１つまたは複数のプロセッサ５１６と、１つまたは複数のプロセッサ５１６に通信可能に結合されたメモリ５１８とを含み得る。例示される例において、車両コンピューティングデバイス５０４のメモリ５１８は、位置特定構成要素５２０、知覚構成要素５２２、プランニング構成要素５２４、予測構成要素５２６、１つまたは複数のシステムコントローラ５２８、および１つまたは複数の地図５３０を記憶している。

また、車両５０２は、オブジェクト軌道構成要素５４０、交差構成要素５４２、確率構成要素５４４、およびアクション構成要素５４６を含む、車両安全システム５３４を含み得る。本例において示されるように、車両安全システム５３４は、例えば、車両安全システムの改善された性能のために、ならびに／または冗長性、エラーチェック、および／もしくは、車両コンピューティングデバイス５０４によって決定された決定および／もしくはコマンドの妥当性検証を提供するために、車両コンピューティングデバイス５０４とは別個に実装され得る。しかしながら、他の例において、車両安全システム５３４は、同じ車両コンピューティングデバイス５０４内の１つまたは複数の構成要素として実装されてもよい。

例として、車両コンピューティングデバイス５０４が、一次システムであると考えられてもよく、一方で、車両安全システム５３４が、二次システムであると考えられてもよい。一次システムは、一般に、どのように車両が環境内で操作されるかを制御するための処理を実行し得る。一次システムは、機械学習などの様々な人工知能（ＡＩ）技法を実装して、車両５０２のまわりの環境を理解し、および／または車両５０２に環境内で移動するように指示し得る。例えば、一次システムは、ＡＩ技法を実装して、車両を位置特定し、車両のまわりのオブジェクトを検出し、センサデータをセグメント化し、オブジェクトの分類を決定し、オブジェクトトラックを予測し、車両５０２および車両のまわりのオブジェクトについての軌道を生成するなどし得る。いくつかの例において、一次システムは、車両上の複数のタイプのセンサ、例えば、センサシステム５０６内の光検出およびレンジング（ライダー）センサ、レーダセンサ、画像センサ、奥行きセンサ（飛行時間（ｔｉｍｅ ｏｆ ｆｌｉｇｈｔ）、構造光等）、カメラ等からのデータを処理し得る。

いくつかの例において、車両安全システム５３４は、センサデータと、一次システム（例えば、車両コンピューティングデバイス５０４）によって実装されるＡＩ技法とに基づいて、状態データ（例えば、知覚データ）を受け取る別個のシステムとして動作し得、車両５０２による衝突予測および回避を改善するために、本明細書において説明される様々な技法を実行し得る。本明細書において説明されるように、車両安全システム５３４は、摂動軌道を決定し、摂動軌道に基づいて交差／衝突を予測するための技法、ならびに、車両および／または車両のまわりのオブジェクトの測位、速度、加速度等に基づく確率的な技法を実装し得る。いくつかの例において、車両安全システム５３４は、センサからのデータ、例えば、一次システムによって処理されるセンサデータのサブセットなどを処理し得る。例示すると、一次システムは、ライダーデータ、レーダデータ、画像データ、奥行きデータ等を処理してもよく、一方で、車両安全システム５３４は、ライダーデータおよび／またはレーダデータ（および／または飛行時間データ）のみを処理してもよい。しかしながら、他の例において、車両安全システム５３４は、任意の数のセンサからのセンサデータ、例えば、センサの各々からのデータ、一次システムと同じ数のセンサからのデータ等などを処理し得る。

一次コンピューティングシステムと二次コンピューティングシステムとを備える車両アーキテクチャの付加的な例は、例えば、「Ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ Ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ Ａｖｏｉｄａｎｃｅ」と題され、２０１８年１１月１３日に出願された特許文献２において見出されることが可能であり、この特許文献２の全体が、あらゆる目的のために参照によって本明細書に組み込まれている。

例示の目的のために、メモリ５１８内に存在するものとして図５に描かれているが、位置特定構成要素５２０、知覚構成要素５２２、プランニング構成要素５２４、予測構成要素５２６、システムコントローラ５２８、および地図５３０は、付加的に、または代替的に、車両５０２に対してアクセス可能であり（例えば、遠隔コンピューティングデバイス５５０のメモリ５５４上などの、車両５０２から遠隔のメモリ上に記憶され、またはさもなければ、このメモリによってアクセス可能であり）得ることが予期される。同様に、オブジェクト軌道構成要素５４０、交差構成要素５４２、確率構成要素５４４、および／またはアクション構成要素５４６は、車両安全システム５３４のメモリ５３８内に存在するものとして描かれているが、これらの構成要素のうちの１つまたは複数は、付加的に、または代替的に、車両コンピューティングデバイス５０４内に実装されてもよく、または車両５０２に対してアクセス可能であり（例えば、遠隔コンピューティングデバイス５５０のメモリ５５４上などの、車両５０２から遠隔のメモリ上に記憶され、またはさもなければ、このメモリによってアクセス可能であり）得る。

少なくとも１つの例において、位置特定構成要素５２０は、センサシステム５０６からデータを受け取って、車両５０２の位置および／または向き（例えば、ｘ位置、ｙ位置、ｚ位置、ロール、ピッチ、またはヨーのうちの１つまたは複数）を決定するための機能性を含み得る。例えば、位置特定構成要素５２０は、環境の地図を含み、および／または要求し／受け取ってもよく、地図内の自律車両のロケーションおよび／または向きを連続的に決定してもよい。いくつかの例において、位置特定構成要素５２０は、ＳＬＡＭ（ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｍａｐｐｉｎｇ（位置特定とマッピングの同時実行））、ＣＬＡＭＳ（ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ， ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｍａｐｐｉｎｇ， ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓｌｙ（較正、位置特定およびマッピング、同時））、相対的ＳＬＡＭ、バンドル調整、非線形最小二乗最適化等を利用して、画像データ、ＬＩＤＡＲデータ、レーダデータ、ＩＭＵデータ、ＧＰＳデータ、ホイールエンコーダデータ等を受け取って、自律車両のロケーションを正確に決定し得る。いくつかの例において、位置特定構成要素５２０は、本明細書において論じられるように、車両５０２の様々な構成要素にデータを提供して、車両５０２の初期位置および／または軌道を決定し得る。

いくつかの例において、知覚構成要素５２２は、オブジェクト検出、セグメント化、および／または分類を実行するための機能性を含み得る。いくつかの例において、知覚構成要素５２２は、車両５０２に近接するオブジェクト（例えば、エンティティもしくはエージェント）の存在および／またはオブジェクトタイプ（例えば、自動車、歩行者、自転車乗用者、動物、建物、樹木、道路表面、縁石、歩道、未知等）としてのオブジェクトの分類を示す、処理されたセンサデータを提供し得る。いくつかの例において、知覚構成要素５２２は、車両５０２に近接する静止オブジェクトの存在および／またはタイプ（例えば、建物、樹木、道路表面、縁石、歩道、未知等）としての静止オブジェクトの分類を示す、処理されたセンサデータを提供し得る。付加的な例または代替的な例において、知覚構成要素５２２は、検出されたオブジェクト（例えば、追跡されるオブジェクト）および／またはオブジェクトが位置付けられる環境に関連付けられた、１つまたは複数の特性を示す、処理されたセンサデータを提供し得る。いくつかの例において、オブジェクトに関連付けられた特性は、ｘ位置（グローバル位置および／またはローカル位置）、ｙ位置（グローバル位置および／またはローカル位置）、ｚ位置（グローバル位置および／またはローカル位置）、向き（例えば、ロール、ピッチ、ヨー）、オブジェクトの大きさ（サイズ）、オブジェクトタイプ（例えば、分類）、ならびに、状態パラメータ、例えば、オブジェクトの速度、オブジェクトの加速度、オブジェクトのステアリング角速度および／または角加速度等を含んでもよいが、これらに限定されない。環境に関連付けられた特性は、環境内の他のオブジェクトの存在、環境内の他のオブジェクトの状態、時刻、曜日、季節、気象条件、道路条件、暗さ／光の表示等を含んでもよいが、これらに限定されない。

一般に、プランニング構成要素５２４は、車両５０２が環境を通って横断するために従うべき経路を決定し得る。例えば、プランニング構成要素５２４は、様々なルートおよび軌道ならびに様々なレベルの詳細を決定し得る。例えば、プランニング構成要素５２４は、第１のロケーション（例えば、現在のロケーション）から第２のロケーション（例えば、ターゲットロケーション）へ進行するためのルートを決定してもよい。この論考の目的のために、ルートは、２つのロケーション間を進行するための通過点のシーケンスを含み得る。非限定的な例として、通過点は、街路、交差、全地球測位システム（ＧＰＳ）座標等を含む。さらに、プランニング構成要素５２４は、第１のロケーションから第２のロケーションへのルートの少なくとも一部に沿って自律車両を案内するための命令を生成し得る。少なくとも１つの例において、プランニング構成要素５２４は、通過点のシーケンス内の第１の通過点から、通過点のシーケンス内の第２の通過点へ、どのように車両５０２を案内するかを決定してもよい。いくつかの例において、命令は、軌道または軌道の一部であり得る。いくつかの例において、複数の軌道が、後退ホライズン技法に従って（例えば、技術的な許容範囲内で）実質的に同時に生成されてもよく、複数の軌道のうちの１つが、車両５０２をナビゲートするために選択される。

いくつかの例において、予測構成要素５２６は、環境内の他のオブジェクト（例えば、エージェント）の摂動軌道を生成し得る。例えば、いくつかの場合においてプランニング構成要素５２４内に実装され得る予測構成要素５２６は、車両５０２からのしきい値距離内のオブジェクトについて、１つまたは複数の摂動軌道を生成し得る。いくつかの例において、予測構成要素５２６は、オブジェクト（例えば、車両１０６）のトレースを測定し、観察および予測された挙動に基づいて、オブジェクトについての軌道を生成し得る。

少なくとも１つの例において、車両コンピューティングデバイス５０４は、１つまたは複数のシステムコントローラ５２８を含み得、１つまたは複数のシステムコントローラ５２８は、車両５０２のステアリング、推進、制動、安全性、エミッタ、通信、および他のシステムを制御するように構成され得る。システムコントローラ５２８は、駆動システム５１４の対応するシステムおよび／または車両５０２の他の構成要素と通信し、および／または、これらを制御し得る。

メモリ５１８は、車両５０２によって環境内をナビゲートするために使用され得る、１つまたは複数の地図５３０をさらに含み得る。この論考の目的のために、地図は、トポロジー（交差など）、街路、山脈、道路、地形、および環境一般などの、ただし、これらに限定されない、環境に関する情報を提供することができる、二次元、三次元、またはＮ次元においてモデル化された任意の数のデータ構造であってもよい。いくつかの例において、地図は、テクスチャ情報（例えば、色情報（例えば、ＲＧＢ色情報、Ｌａｂ色情報、ＨＳＶ／ＨＳＬ色情報）等）、強度情報（例えば、ＬＩＤＡＲ情報、ＲＡＤＡＲ情報等）、空間情報（例えば、メッシュ上に投影される画像データ、個々の「サーフェル」（例えば、個々の色および／または強度に関連付けられた多角形））、反射率情報（例えば、鏡面性情報、再帰反射性情報、ＢＲＤＦ情報、ＢＳＳＲＤＦ情報等）を含んでもよいが、これらに限定されない。一例において、地図は、環境の三次元のメッシュを含んでもよい。いくつかの例において、車両５０２は、地図５３０に少なくとも部分的に基づいて、制御され得る。すなわち、地図５３０は、位置特定構成要素５２０、知覚構成要素５２２、プランニング構成要素５２４、および／または予測構成要素５２６に関連して使用されて、車両５０２のロケーションを決定し、環境内のオブジェクトを検出し、ならびに／または、ルートおよび／もしくは軌道を生成して、環境内をナビゲートし得る。

いくつかの例において、１つまたは複数の地図５３０は、ネットワーク５６０を介してアクセス可能な遠隔コンピューティングデバイス（コンピューティングデバイス５５０など）に記憶され得る。いくつかの例において、複数の地図５３０は、例えば、特性（例えば、エンティティのタイプ、時刻、曜日、その年の季節等）に基づいて、記憶されてもよい。複数の地図５３０を記憶することは、同様のメモリ要件を有し得るが、地図内のデータがアクセスされ得る速度を増加させ得る。

車両安全システム５３４は、本明細書において説明される様々なシステムおよび技法を使用して、車両５０２についての軌道および／または環境内で識別する他のオブジェクトについての摂動軌道を決定するように構成されたオブジェクト軌道構成要素５４０を含み得る。いくつかの例において、オブジェクト軌道構成要素５４０は、構成要素５２２～５２６から、プランニングデータ、予測データ、知覚データ、および／または地図データを受け取って、車両５０２についての計画された軌道、および環境内の他のオブジェクトについての摂動軌道を決定し得る。

いくつかの例において、オブジェクト軌道構成要素５４０は、複数の点を含み、車両５０２および／または環境を通る他のオブジェクトの計画される経路の二次元表現を表す経路多角形として、軌道を決定し得る。経路多角形は、軌道が決定されている車両５０２またはオブジェクトの左側の境界および右側の境界（または最も外側のエッジ）を表す、点のペアとして表され得る。いくつかの例において、左側の境界および右側の境界（例えば、最小距離）は、付加的に、車両５０２またはオブジェクトの最も外側のエッジの外部のバッファを含んでもよい。また、経路多角形、または軌道を定義する点の他のセットは、車両５０２または他のオブジェクトの操作、例えば、曲がることなどに基づいて、個々に調整され得る。そのような例において、オブジェクト軌道構成要素５４０は、軌道についての点ペアの左側の点および／または右側の点を、操作に基づいて、ある距離（例えば、３インチ（７．６２ｃｍ）、５インチ（１２．７ｃｍ）、８インチ（２０．３２ｃｍ）等）の外側へ調整し得る。様々な例において、左側の点および／または右側の点は、曲がることに関連付けられた曲率半径に基づいて、その距離の外側へ調整され得る。

様々な例において、オブジェクト軌道構成要素５４０は、軌道を表す（例えば、経路多角形についての）単一の点のセットおよび／または関連する点のペアを生成し得る。図４に示されるように、いくつかの例において、単一の軌道についての点のペアおよび／または単一の点は、互いから一定の間隔（例えば、０．２秒間隔、０．５秒間隔等）に存在し得る。いくつかの例において、点のペアおよび／または単一の点は、互いから可変の間隔に存在してもよい。様々な例において、点のペアおよび／または単一の点は、互いから等しい距離の長さ（例えば、経路に沿った長さ）で表されてもよい。そのような例において、点ペアの各左側の点／右側の点は、その点ペアの次の左側の点／右側の点から予め定義された距離（例えば、１メートル、３フィート（９１．４４ｃｍ）、１８インチ（４５．７２ｃｍ）等）に存在し得る。いくつかの例において、点のペアは、互いから異なる長さの距離に存在してもよい。様々な例において、距離は、車両／オブジェクト操作、速度、環境内の交通の密度、および／または、軌道が決定される車両５０２もしくはオブジェクトに影響を与える他の要因に基づいて、決定され得る。

いくつかの例において、オブジェクト軌道構成要素５４０は、（例えば、プランニング構成要素５２４および地図５３０から受け取られるプランニングデータおよび地図データに基づいて）車両５０２についての単一の計画された軌道を決定し、車両５０２が動作している環境内の１つまたは複数の他の移動オブジェクト（例えば、車両１０６）についての複数の摂動軌道を決定し得る。いくつかの例において、別のオブジェクトの軌道は、そのオブジェクトが（例えば、知覚時における）現在位置からおよび／または進行方向に基づいて進行し得る任意の数の取り得る経路を含み得る。例えば、本明細書において説明されるように、オブジェクト軌道構成要素５４０は、オブジェクトについての１つまたは複数の知覚された状態パラメータ（例えば、速度、加速度、ステアリング角速度等）を決定し、次いで摂動させることによって、複数の摂動軌道を決定し得る。いくつかの例において、オブジェクト軌道構成要素５４０は、環境内のオブジェクトに関して、知覚構成要素５２２からデータを受け取り得る。いくつかの例において、オブジェクト軌道構成要素５４０は、オブジェクトが、車両５０２のしきい値距離（例えば、１ブロック、２００メートル、３００フィート（９１．４４ｍ）等）またはしきい値時間（例えば、２秒、３秒、６秒等）内にあると決定し得る。エージェントが車両５０２へのしきい値距離または時間内にあるという決定に基づいて、オブジェクト軌道構成要素５４０は、オブジェクトに関連付けられた軌道を決定し得る。いくつかの例において、オブジェクト軌道構成要素５４０は、環境内の各検出される移動オブジェクトの取り得る軌道を決定するように構成され得る。

様々な例において、交差構成要素５４２は、本明細書において説明される様々な技法を使用して、車両５０２の軌道および／または環境内の他のオブジェクトについての摂動軌道の１つまたは複数の間の交差を決定して、潜在的な衝突ゾーンが環境内に存在し得るかどうかを決定し得る。潜在的な衝突ゾーンは、経路多角形および軌道に基づいて、車両５０２とオブジェクト（例えば、車両１０６）との間で衝突が発生し得る領域を含み得る。少なくともいくつかの例において、オブジェクトについての摂動軌道およびオブジェクト属性（例えば、オブジェクトサイズ、位置、向き、体勢等）は、オブジェクトについてのオブジェクト多角形を計算するために使用されてもよい。そのような例において、衝突ゾーンは、車両５０２についての経路多角形と他のオブジェクトについてのオブジェクト多角形との間の重複領域によって定義され得る。

いくつかの例において、車両５０２に関連付けられた軌道が、オブジェクトに関連付けられた少なくとも１つの摂動軌道と交差する場合、潜在的な衝突ゾーンは、車両５０２とオブジェクトとの間に存在し得る。様々な例において、交差構成要素５４２は、車両軌道とオブジェクト軌道とがしきい値距離（例えば、２フィート（６０．９６ｃｍ）、３フィート（９１．４４ｃｍ）、４メートル、５メートル等）内にあることに基づいて、潜在的な衝突ゾーンが車両５０２とオブジェクトとの間に存在し得ると決定し得る。いくつかの例において、しきい値距離は、予め定義された距離に基づき得る。様々な例において、しきい値距離は、車両および／またはオブジェクトの知られているまたは知覚された幅に基づいて、決定され得る。いくつかの例において、しきい値距離は、車両５０２および／またはオブジェクトのまわりの安全バッファを表し得るバッファにさらに決定され得る。

いくつかの例において、交差構成要素５４２は、車両軌道および／またはオブジェクトについての摂動軌道のエッジを、車両およびオブジェクトの知られているまたは知覚された幅に基づいて、車両５０２およびオブジェクトの中心からそれぞれ拡大し得る。車両軌道（または経路多角形）およびオブジェクト軌道（または経路多角形）の拡大された幅が、交差するおよび／または最小許容可能距離（例えば、３インチ（７．６２ｃｍ）、５インチ（１２．７ｃｍ）、１フィート（３０．４８ｃｍ））内で通過する場合、交差構成要素５４２は、潜在的な衝突ゾーンが存在すると決定し得る。車両軌道および／または経路多角形の拡大された幅が、交差しないおよび／または最小許容可能距離を越えて通過する場合、交差構成要素５４２は、衝突ゾーンが存在しないと決定し得る。最小許容可能距離は、搭乗者が車両内に存在するかどうか、環境内の道路の幅、搭乗者の快適さおよび／または反応、搭乗者の学習された耐性、ローカルな運転エチケット等に基づき得る。

様々な例において、潜在的な衝突ゾーンが存在し得るという決定に基づいて、交差構成要素５４２は、潜在的な衝突ゾーンの境界を決定するように構成され得る。いくつかの例において、潜在的な衝突ゾーンは、４つの要素、すなわち、車両進入点、車両退出点、オブジェクト進入点、およびオブジェクト退出点を含み得る。車両５０２およびオブジェクトの進入点および退出点の各々は、位置と距離とを含み得る。オブジェクト進入点およびオブジェクト退出点は、オブジェクトの軌道に沿って、軌道サンプルなどの軌道サンプルを含み得る。いくつかの例において、オブジェクト進入点およびエージェント退出点は、衝突のリスクが存在しない軌道サンプルを表し得る。様々な例において、オブジェクト進入点位置は、車両５０２についての軌道または経路多角形との交差（例えば、収束）に先立って、オブジェクトの摂動軌道に関連付けられた最後の軌道サンプルを識別することによって決定され得る。いくつかの例において、オブジェクト退出点位置は、オブジェクトの摂動軌道と車両５０２の軌道または経路多角形との間の収束の後に、オブジェクト軌道に関連付けられた最初の軌道サンプルを識別することによって決定され得る。オブジェクト進入点およびオブジェクト退出点に関連付けられた距離は、軌道に沿った距離として、それぞれの位置から導出され得る。

交差構成要素５４２は、車両軌道または経路多角形の前後のオフセット距離に基づいて、車両進入点位置および車両退出点位置を決定し得る。いくつかの例において、オフセット距離は、車両５０２の軌道に対して垂直に測定される距離を含んでもよい。いくつかの例において、オフセット距離は、軌道の前後の経路多角形（例えば、車両経路）に沿って測定される距離を含んでもよい。様々な例において、オフセット距離は、経路多角形の中心から測定されてもよい。いくつかの例において、オフセット距離は、経路多角形に沿って車両の最も前方の点から測定されてもよい。そのような例において、オフセット距離は、車両操作（例えば、曲がること）、および車両５０２の位置に対するその影響を考慮し得る。

上記で論じられたように、様々な例において、交差構成要素５４２は、１つまたは複数の潜在的な衝突ゾーン（その境界、例えば、車両進入点および退出点およびオブジェクト進入点および退出点など）に対して時空間重複分析を実行し得る。様々な例において、時空間重複は、予測されたまたは摂動されたオブジェクト軌道および車両５０２の計画された軌道に関連付けられた位置円錐として表され得る。様々な例において、交差構成要素５４２は、車両位置円錐とエージェント位置円錐とを決定するように構成されてもよい。車両位置円錐は、潜在的な衝突ゾーンを通る計画された軌道（例えば、経路多角形）に沿った、車両５０２の推定速度に基づいて決定され得る。オブジェクト位置円錐は、潜在的な衝突ゾーンに関連付けられたオブジェクトについての摂動軌道に沿った、エージェントの推定速度に基づいて決定され得る。

様々な例において、オブジェクトの推定速度は、交差構成要素５４２の推定加速度（例えば、正加速度および負加速度）から導出され得る。加速度は、高速挙動モデル（例えば、積極的な挙動）に基づいた正加速度と、低速挙動モデル（例えば、保守的な挙動）に基づいた負加速度とを含み得る。様々な例において、オブジェクトに関連付けられた正加速度は、交通法規、道路規則、ローカルな運転エチケット、交通パターン、エージェントの意味論的な分類等に基づき得る。いくつかの例において、正加速度は、初期速度に基づいて、環境内で可能性のある正加速度の最高量を表し得る。様々な例において、オブジェクトに関連付けられた負加速度は、環境内で可能性のある負加速度の最高量、例えば、オブジェクトの初期速度に基づいたものなどを表し得る。

様々な例において、交差構成要素５４２は、潜在的な衝突ゾーンに対するオブジェクトおよび車両５０２についての位置線（例えば、３０８および３１０）および／または位置円錐（例えば、３２２および３２４）を決定し得る。車両５０２およびオブジェクトについての位置線および／または円錐は、潜在的な衝突ゾーンに対するオブジェクト進入時刻、オブジェクト退出時刻、車両進入時刻、および車両退出時刻に基づき得る。オブジェクト位置円錐３２２および車両位置円錐３２４について、交差構成要素５４２は、それぞれの最高速度に基づいて、オブジェクト進入時刻および車両進入時刻を決定し得る。そのような例において、潜在的な衝突ゾーンへの進入時刻は、速度の最も積極的な推定に関連付けられ得る。様々な例において、オブジェクト退出時刻および車両退出時刻は、それぞれの最低速度に関連付けられ得る。そのような例において、潜在的な衝突ゾーンへの退出時刻は、速度の最も保守的な推定に関連付けられ得る。

いくつかの例において、時空間重複は、時刻に基づいて、オブジェクトの推定位置に関連付けられた１つまたは複数の確率密度関数として表され得る。オブジェクトの推定位置は、推定加速度と、そこから導出された速度および／または他のシステムもしくはサブシステム（例えば、知覚構成要素５２２のサブシステムであり得る予測システム）の出力から導出され得る。確率密度関数は、積極的な運転速度および保守的な運転速度、ならびにオブジェクトの加速度に基づいた不確実性、例えば、交通法規、道路規則、ローカルな運転エチケット、交通パターン、エージェントの意味論的な分類等に基づいたものなどを表し得る。確率密度関数は、オブジェクトに関連付けられた二次元領域または三次元領域を表し得る。確率密度関数の曲線の下の領域の総計は、１に等しくなり得る。

様々な例において、確率構成要素５４４は、交差構成要素５４２によって実行される時空間重複分析に基づいて、車両５０２および／もしくは他のオブジェクト（例えば、車両１０６）との間の衝突の予測ならびに／または衝突の確率／リスクを決定し得る。いくつかの例において、確率構成要素５４４は、車両５０２の単一の軌道およびオブジェクトの単一の摂動軌道に基づいて、潜在的な衝突ゾーンに対する車両５０２およびオブジェクトの位置線および／または位置円錐の間の重複に基づいて、衝突の確率を決定し得る。例えば、潜在的な衝突ゾーン内のどこで位置線が重複するか、および／または位置円錐間の重複の量（例えば、時間差、円錐重複の割合等）に基づいて、確率構成要素５４４は、衝突のリスクが比較的高くなり、中程度になり、または低くなり得ると決定し得る。

また、本明細書において説明される様々な技法を使用して、確率構成要素５４４は、車両５０２の計画された軌道およびオブジェクトの複数の摂動軌道に基づいて、車両５０２とオブジェクトとの間の衝突の確率も決定し得る。例えば、交差構成要素５４２は、（例えば、オブジェクト状態パラメータの摂動に基づいて）オブジェクトの複数の摂動軌道を分析してもよく、確率構成要素５４４は、複数の摂動軌道の分析の結果に基づいて、単一の衝突予測を決定してもよい。いくつかの場合において、確率構成要素５４４は、計画された車両軌道に基づいて、車両５０２と交差または衝突すると決定される、オブジェクトについての摂動軌道の割合（または比率）に基づいて、衝突確率を決定し得る。

いくつかの実装例において、確率構成要素５４４は、オブジェクトについての複数の摂動軌道の各々に関連付けられた軌道確率も決定し得る。あくまでも例として、車両１０６について、図４を参照して上述した摂動軌道４０２の各々は、関連付けられた軌道確率を有し得る。軌道確率は、オブジェクト（例えば、車両１０６）が摂動軌道に従うことになる確率を指し得る。いくつかの例において、確率構成要素５４４は、いくつかの摂動軌道４０２が他の摂動軌道よりも車両１０６によって従われることになる可能性が高いことも決定し得、異なる摂動軌道に対して異なる確率を割り当て得る。そのような例において、確率構成要素５４４は、異なる軌道確率を使用して、摂動軌道の分析の結果に重み付けし、および／または、より可能性の高い摂動軌道に有利に、かつ、より可能性の低い摂動軌道に不利に、全体的な衝突確率計算に重み付けし得る。例えば、下記に説明されるように、確率構成要素５４４は、他の車両からの観察された移動パターンおよび挙動に基づいて、規則および／またはモデルを実行して、より可能性の高い摂動軌道またはより可能性の低い摂動軌道を決定してもよい。

様々な例において、アクション構成要素５４６は、車両５０２と別のオブジェクト（例えば、車両１０６）との間の衝突の予測および／または確率決定に基づいて、他の要因と共に、車両５０２が取るべき１つまたは複数のアクションを決定し得る。アクションは、オブジェクトに道を譲るために車両を減速させること、オブジェクトに道を譲るために車両を停止させること、車線を左側へ変更することもしくはそらすこと、または車線を右側へ変更することもしくはそらすこと等を含んでもよい。決定されたアクションに基づいて、車両コンピューティングデバイス５０４は、例えばシステムコントローラ５２８などを通じて、車両５０２にアクションを実行させ得る。少なくともいくつかの例において、そのようなアクションは、詳細に説明されているような、オブジェクトについての複数の摂動軌道に基づいて確率構成要素５４４によって決定される衝突確率に基づき得る。様々な例において、車両の横方向位置を調整するとの決定に応答して、例えば、左側または右側への車線変更において、車両安全システム５３４は、構成要素５４０～５４６に、更新された車両軌道（または経路多角形）を生成させ、更新された車両軌道に対して付加的なオブジェクト軌道をプロットさせ、更新された潜在的な衝突ゾーンを決定させ、時空間重複分析を実行させて、決定されたアクションが車両５０２によって実行された後に衝突リスクが依然として存在し得るかどうかを決定し得る。

理解され得るように、本明細書において論じられる構成要素（例えば、位置特定構成要素５２０、知覚構成要素５２２、プランニング構成要素５２４、予測構成要素５２６、１つまたは複数のシステムコントローラ５２８、１つまたは複数の地図５３０、ならびに、オブジェクト軌道構成要素５４０、交差構成要素５４２、確率構成要素５４４、およびアクション構成要素５４６を含む車両安全システム５３４は、例示の目的のために、分割されたものとして説明されている。しかしながら、様々な構成要素によって実行される動作は、組み合わされてもよく、または任意の他の構成要素において実行されてもよい。

いくつかの例において、本明細書において論じられる構成要素の一部または全部の態様は、任意のモデル、技法、および／または機械学習技法を含み得る。例えば、いくつかの例において、メモリ５１８および５３８（ならびに下記に論じられるメモリ５５４）内の構成要素は、ニューラルネットワークとして実装されてもよい。

少なくとも１つの例において、センサシステム５０６は、ＬＩＤＡＲセンサ、レーダセンサ、超音波振動子、ソナーセンサ、ロケーションセンサ（例えば、ＧＰＳ、コンパス等）、慣性センサ（例えば、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）、加速度計、磁力計、ジャイロスコープ等）、カメラ（例えば、ＲＧＢ、ＩＲ、強度、奥行き、飛行時間等）、マイクロフォン、ホイールエンコーダ、環境センサ（例えば、温度センサ、湿度センサ、光センサ、圧力センサ等）等を含んでもよい。センサシステム５０６は、これらのまたは他のタイプのセンサの各々の複数のインスタンスを含み得る。例えば、ＬＩＤＡＲセンサは、車両５０２の角部、前部、後部、側面、および／または上部に位置する個々のＬＩＤＥＲセンサを含んでもよい。別の例として、カメラセンサは、車両５０２の外部および／または内部に関する様々なロケーションに配設された複数のカメラを含んでもよい。センサシステム５０６は、車両コンピューティングデバイス５０４に入力を提供し得る。付加的に、または代替的に、センサシステム５０６は、特定の周波数において、所定の時間期間の経過後に、ほぼリアルタイム等で、センサデータを、１つまたは複数のネットワーク５４８を介して、車両安全システム５３４へおよび／またはコンピューティングデバイス５５０へ送り得る。

車両５０２は、上述したように、光および／または音声を放出するための１つまたは複数のエミッタ５０８も含み得る。本例におけるエミッタ５０８は、車両５０２の搭乗者と通信するために、内部オーディオエミッタおよび内部視覚的エミッタを含む。限定ではなく、例として、内部エミッタは、スピーカ、ライト、サイン、ディスプレイ画面、タッチ画面、触覚型エミッタ（例えば、振動および／または力フィードバック）、機械的アクチュエータ（例えば、シートベルトテンショナー、座席ポジショナー、ヘッドレストポジショナー等）等を含んでもよい。本例におけるエミッタ５０８は、外部エミッタも含む。限定ではなく、例として、本例における外部エミッタは、進行方向を伝えるためのライトまたは車両アクションの他のインジケータ（例えば、インジケータライト、サイン、ライトアレイ等）、および歩行者または他の近くの車両と音声で通信するための１つまたは複数の音声エミッタ（例えば、スピーカ、スピーカアレイ、ホーン等）を含み、これらのうちの１つまたは複数は、音響ビームステアリング技術を含む。

車両５０２は、車両５０２と、１つまたは複数の他のローカルコンピューティングデバイスまたは遠隔コンピューティングデバイスとの間の通信を可能にする、１つまたは複数の通信接続部５１０も含み得る。例えば、通信接続部５１０は、車両５０２上の他のローカルコンピューティングデバイスおよび／または駆動システム５１４との通信を容易にし得る。また、通信接続部５１０は、車両が、他の近くのコンピューティングデバイス（例えば、コンピューティングデバイス５５０、他の近くの車両等）、および／またはセンサデータを受け取るための１つもしくは複数のリモートセンサシステム５３２と通信することを可能にし得る。

通信接続部５１０は、車両コンピューティングデバイス５０４を別のコンピューティングデバイスまたはネットワーク、例えば、ネットワーク５４８などと接続するための物理的なおよび／または論理的なインターフェースを含み得る。例えば、通信接続部５１０は、ＩＥＥＥ８０２．１１標準によって定義される周波数などを介したＷｉ－Ｆｉベースの通信、ブルートゥースなどの短距離無線周波数、セルラー通信（例えば、２Ｇ、３Ｇ、４Ｇ、４Ｇ ＬＴＥ、５Ｇ等）、または、それぞれのコンピューティングデバイスが他のコンピューティングデバイスとインターフェースすることを可能にする任意の適切な有線通信プロトコルもしくは無線通信プロトコルを可能にすることができる。

少なくとも１つの例において、車両５０２は、１つまたは複数の駆動システム５１４を含み得る。いくつかの例において、車両５０２は、単一の駆動システム５１４を有し得る。少なくとも１つの例において、車両５０２が複数の駆動システム５１４を有する場合、個々の駆動システム５１４は、車両５０２の対向する端部（例えば、前部および後部等）に位置付けられ得る。少なくとも１つの例において、駆動システム５１４は、駆動システム５１４および／または車両５０２の周囲の条件を検出するための１つまたは複数のセンサシステムを含み得る。限定ではなく、例として、センサシステムは、駆動モジュールのホイールの回転を感知するための１つまたは複数のホイールエンコーダ（例えば、ロータリエンコーダ）、駆動システムの向きおよび加速度を測定するための慣性センサ（例えば、慣性測定ユニット、加速度計、ジャイロスコープ、磁力計等）、カメラまたは他の画像センサ、駆動システムの周囲におけるオブジェクトを音響的に検出するための超音波センサ、ＬＩＤＡＲセンサ、レーダセンサ等を含んでもよい。ホイールエンコーダなどの、いくつかのセンサは、駆動システム５１４に固有であり得る。いくつかの場合において、駆動システム５１４上のセンサシステムは、車両５０２の対応するシステム（例えば、センサシステム５０６）と重複し、または対応するシステムを補足し得る。

駆動システム５１４は、高圧バッテリ、車両を推進するためのモータ、バッテリからの直流を他の車両システムによる使用のために交流に変換するためのインバータ、（電動式とし得る）ステアリングモータとステアリングラックとを含むステアリングシステム、油圧アクチュエータまたは電動アクチュエータを含むブレーキングシステム、油圧構成要素および／または空圧構成要素を含むサスペンションシステム、トラクションの損失を軽減し、制御を維持するためにブレーキ力を分散させるための安定制御システム、ＨＶＡＣシステム、照明（例えば、車両の周囲の外部を照明するためのヘッドライト／テールライトなどの照明）、および１つまたは複数の他のシステム（例えば、冷却システム、安全システム、車載充電システム、ＤＣ／ＤＣコンバータなどの他の電気構成要素、高電圧接点、高圧ケーブル、充電システム、充電ポート等）を含む、車両システムの多くを含み得る。また、駆動システム５１４は、センサシステムからのデータを受け取り、前処理し、様々な車両システムの動作を制御し得る駆動システムコントローラを含み得る。いくつかの例において、駆動システムコントローラは、１つまたは複数のプロセッサと、１つまたは複数のプロセッサに通信可能に結合されたメモリとを含み得る。メモリは、駆動システム５１４の様々な機能性を実行するための１つまたは複数の構成要素を記憶し得る。さらに、駆動システム５１４は、それぞれの駆動システムによる、１つまたは複数の他のローカルコンピューティングデバイスまたは遠隔コンピューティングデバイスとの通信を可能にする、１つまたは複数の通信接続部も含み得る。

少なくとも１つの例において、直接接続部５１２は、１つまたは複数の駆動システム５１４を車両５０２の本体と結合するための物理的なインターフェースを提供し得る。例えば、直接接続部５１２は、駆動システム５１４と車両との間でのエネルギー、液体、空気、データ等の伝達を可能にし得る。いくつかの例において、直接接続部５１２は、駆動システム５１４を車両５０２の本体にさらに解放可能に固定してもよい。

少なくとも１つの例において、位置特定構成要素５２０、知覚構成要素５２２、プランニング構成要素５２４、予測構成要素５２６、１つまたは複数のシステムコントローラ５２８、１つまたは複数の地図５３０、ならびに車両安全システム５３４およびその様々な構成要素は、上述したように、センサデータを処理し得、それらのそれぞれの出力を、１つまたは複数のネットワーク５４８上で、遠隔コンピューティングデバイス５５０に送り得る。少なくとも１つの例において、位置特定構成要素５２０、知覚構成要素５２２、プランニング構成要素５２４、予測構成要素５２６、１つまたは複数のシステムコントローラ５２８、１つまたは複数の地図５３０、および車両安全システム５３４は、それらのそれぞれの出力を、特定の周波数において、所定の時間期間の経過後に、ほぼリアルタイム等で、コンピューティングデバイス５５０に送り得る。

いくつかの例において、車両５０２は、センサデータを、ネットワーク５４８を介してコンピューティングデバイス５５０に送り得る。いくつかの例において、車両５０２は、リモートセンサシステム５３２および／またはコンピューティングデバイス５５０から、ネットワーク５４８を介して、センサデータを受け取り得る。センサデータは、生のセンサデータおよび／または処理されたセンサデータおよび／またはセンサデータの表現を含み得る。いくつかの例において、センサデータ（生のまたは処理された）は、１つまたは複数のログファイルとして、送られおよび／または受け取られ得る。

コンピューティングデバイス５５０は、プロセッサ５５２と、地図構成要素５５６およびセンサデータ処理構成要素５５８を記憶するメモリ５５４とを含み得る。いくつかの例において、地図構成要素５５６は、様々な解像度の地図を生成するための機能性を含み得る。そのような例において、地図構成要素５５６は、ナビゲーション目的のために、車両コンピューティングデバイス５０４に１つまたは複数の地図を送り得る。様々な例において、センサデータ処理構成要素５５８は、１つまたは複数のリモートセンサ、例えば、センサシステム５０６および／またはリモートセンサシステム５３２などから、データを受け取るように構成され得る。いくつかの例において、センサデータ処理構成要素５５８は、データを処理し、処理されたセンサデータを、車両安全システム５３４による使用などのために車両５０２へ送るように構成され得る。いくつかの例において、センサデータ処理構成要素５５８は、生のセンサデータを、車両コンピューティングデバイス５０４に、および／または車両安全システム５３４に送るように構成され得る。

車両５０２のプロセッサ５１６、車両安全システム５３４のプロセッサ５３６、および／またはコンピューティングデバイス５５０のプロセッサ５５２は、本明細書において説明されるようにデータを処理し、動作を実行するための命令を実行することが可能な任意の適切なプロセッサとし得る。限定ではなく、例として、プロセッサ５１６、５３６、および５５２は、１つまたは複数の中央処理ユニット（ＣＰＵ）、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）、または、電子データを処理し、その電子データをレジスタおよび／もしくはメモリに記憶され得る他の電子データに変換する任意の他のデバイスもしくはデバイスの一部を含み得る。いくつかの例において、集積回路（例えば、ＡＳＩＣ等）、ゲートアレイ（例えば、ＦＰＧＡ等）、および他のハードウェアデバイスも、それらが、符号化された命令を実装するように構成される限り、プロセッサと考えられ得る。

メモリシステム５１８、５３８、および／または５５４は、非一時的なコンピュータ可読媒体の例である。メモリシステム５１８、５３８、および／または５５４は、オペレーティングシステム、ならびに１つまたは複数のソフトウェアアプリケーション、命令、プログラム、および／またはデータを記憶して、本明細書において説明される方法、および様々なシステムに帰属する機能を実装し得る。様々な実装例において、メモリは、任意の適切なメモリ技術、例えば、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、シンクロナスダイナミックＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、不揮発性／フラッシュ型メモリ、または、情報を記憶することが可能な任意の他のタイプのメモリなどを使用して実装され得る。本明細書において説明されるアーキテクチャ、システム、および個々の要素は、多くの他の論理的構成要素、プログラム構成要素、および物理的構成要素を含んでもよく、これらのうちで、添付の図に示されるものは、本明細書における論考に関連する例にすぎない。

いくつかの例において、メモリシステム５１８、５３８、および／または５５４は、少なくとも作業メモリと記憶メモリとを含み得る。例えば、作業メモリは、プロセッサ５１６、５３６、および／または５５２によって操作されるべきデータを記憶するために使用される、限定された容量の高速メモリ（例えば、キャッシュメモリ）であってもよい。いくつかの例において、メモリシステム５１８、５３８、および／または５５４は、データの長期記憶のために使用される、比較的大容量のより低速のメモリであり得る記憶メモリを含んでもよい。いくつかの場合において、プロセッサ５１６、５３６、および／または５５２は、記憶メモリに記憶されているデータを直接操作することができず、データは、本明細書において論じられるように、データに基づいて動作を実行するために、作業メモリへロードされる必要があり得る。

図５は、分散型システムとして例示されているが、代替的な例において、車両５０２の構成要素は、コンピューティングデバイス５５０に関連付けられてもよく、および／またはコンピューティングデバイス５５０の構成要素は、車両５０２に関連付けられてもよいことが、留意されるべきである。すなわち、車両５０２は、コンピューティングデバイス５５０に関連付けられた機能のうちの１つまたは複数を実行してもよく、この逆であってもよい。

図６は、車両と環境内で移動するオブジェクトとの間の潜在的な衝突に関連付けられた予測および／または確率を決定し、衝突予測および／または確率に基づいて、車両が取るべきアクションを決定するための例示的な処理６００を例示する。いくつかの例において、例示的な処理６００の一部または全部は、本明細書において説明されるように、コンピューティングシステム５００内の１つまたは複数の構成要素によって実行され得る。例えば、例示的な処理６００は、車両コンピューティングデバイス５０４の構成要素から受け取られる状態データに基づいて、図５の車両安全システム５３４を参照しつつ説明され得る。ただし、処理６００は、コンピューティングシステム５００において描かれたもの以外のコンピューティング環境およびアーキテクチャも利用し得ることが予期される。

動作６０２において、車両安全システム５３４は、環境を横断する車両についての軌道を識別するデータを受け取り、または決定し得る。車両は、車両１０２と同様または同一であってもよく、車両軌道は、上記で論じられたような、車両１０２の計画された軌道１０４であってもよい。いくつかの場合において、車両安全システム５３４は、車両コンピューティングデバイス５０４の構成要素から、車両１０２についての車両属性（例えば、位置／ロケーションデータ、分類データ、サイズデータ、向き／体勢データ、状態パラメータ等）を受け取ってもよく、車両属性データに基づいて、車両１０２についての計画された軌道を決定してもよい。付加的に、または代替的に、車両安全システム５３４は、車両１０２についての計画された車両軌道を、車両コンピューティングデバイス５０４のプランニング構成要素５２４および／または他の構成要素受け取ってもよい。上記で論じられたように、車両安全システム５３４によって受け取られたまたは決定された車両１０２についての軌道は、計画された経路点のセットおよび／または環境１００を通る車両１０２の計画された経路の二次元の表現を表す経路多角形を含み得る。

動作６０４において、車両安全システム５３４は、車両１０２が移動しているのと同じ環境内で移動する１つまたは複数の他のオブジェクトに関連付けられた状態データを受けとり得る。この例において、受け取られた状態データは、環境１００内を移動する第２の車両１０６に関するものであり得るが、他の例において、受け取られた状態データは、任意のタイプ／分類の自動車、トラック、オートバイ、自転車、動物、歩行者等）のオブジェクトを含む、複数の異なる移動オブジェクトに関連付けられたデータを含み得る。オブジェクト車両１０６（および／または他のオブジェクト）についての車両安全システム５３４によって受け取られる状態データは、オブジェクト属性、例えば、オブジェクトの位置／ロケーション、オブジェクト分類／タイプ、オブジェクトサイズデータ、オブジェクト向きおよび体勢データ、ならびに車両１０６に関連付けられた様々な状態パラメータを含み得る。上記で論じられたように、状態パラメータは、例えば、知覚された速度、線形加速度、角加速度、ステアリング角速度、ヨーレート等、および／または車両１０６の任意の他の知覚された移動特性を含んでもよい。いくつかの例において、車両安全システム５３４は、車両コンピューティングデバイス５０４の知覚構成要素５２２および／または他の構成要素から、車両１０６に関連付けられた状態データを受け取り得る。状態データは、車両１０６を位置特定し、車両１０２と車両１０６との間の距離および向きを決定し、センサデータをセグメント化し、車両１０６の分類を決定し、車両移動を知覚および予測し、車両１０６についての計画された経路または軌道を生成するために、車両コンピューティングデバイス５０４の構成要素内でＡＩ技法を使用して決定され得る。

動作６０６において、車両安全システム５３４は、動作６０４においてオブジェクトについて受け取られた状態データに基づいて、オブジェクト（例えば、車両１０６）についての摂動軌道を決定し得る。上述したように、オブジェクト軌道構成要素５４０は、車両１０６の現在の知覚された状態パラメータのうちの１つまたは複数を摂動させること（または修正すること）によって、車両１０６についての摂動軌道を決定し得る。例えば、車両安全システム５３４は、速度摂動パラメータに基づいて、車両１０６の現在の知覚された速度を摂動させてもよく、または、加速度摂動パラメータに基づいて、車両１０６の現在の知覚された加速度を摂動させてもよく、または、ステアリング角速度摂動パラメータに基づいて、車両１０６の現在の知覚されたステアリング角速度を摂動させてもよいなどである。この例において、車両安全システム５３４によって決定された１つまたは複数の摂動されたパラメータは、付加的な摂動されていないパラメータと組み合わされて、車両１０６についての摂動軌道を決定し得る。例えば、車両安全システム５３４は、摂動された加速度パラメータ（例えば、ａ＋ｐ）と、速度、ステアリング角速度等についての摂動されていないパラメータとを使用して、動作６０６において摂動軌道を決定し得る。

動作６０８において、車両安全システム５３４は、動作６０２において受け取られたまたは決定された車両軌道と、動作６０６において決定されたオブジェクト（例えば、車両１０６）の摂動軌道との間の交差を決定し得る。いくつかの例において、交差構成要素５４２は、本明細書において説明される様々な技法のうちの１つまたは複数を実行して、車両１０６についての車両軌道と摂動軌道との交差を決定し得る。例えば、交差構成要素５４２は、上述したように、車両１０２と車両１０６との間で、潜在的な衝突ゾーンを決定し、潜在的な衝突ゾーン内の時空間重複分析を実行し得る。いくつかの場合において、車両安全システム５３４は、動作６０８において、車両１０２と車両１０６とが衝突すると予測される、または衝突すると予測されないと、それらの軌道に基づいて決定し得る。他の例において、車両安全システム５３４は、動作６０８において、車両１０２と車両１０６との間の衝突の確率、または予測（例えば、交差または非交差、衝突または非衝突）をその予測に関連付けられた信頼度と共に決定し得る。

動作６１０において、車両安全システム５３４は、分析および／または評価されるべき、オブジェクト（例えば、車両１０６）についての付加的な摂動軌道があるかどうかを決定し得る。上述したように、車両安全システム５３４は、車両１０６についての摂動されたパラメータの様々な組み合わせに基づいて、複数の摂動軌道を決定し得る。例えば、図１の例は、３つの摂動軌道を描いており、図４の例は、９つの摂動軌道４０２を描いており、図７における例は４９個の摂動軌道を描いており、車両安全システム５３４のオブジェクト軌道構成要素５４０は、他の例において、任意の数の摂動軌道を決定してもよい。車両安全システム５３４が、車両１０６について付加的な軌道が決定および／または分析されるべきであると決定した場合（６１０：はい）、処理６００は、動作６０６に戻って、車両１６０についての別の摂動軌道を決定および／または分析する。

対照的に、車両安全システム５３４が、車両１０６に関連付けられた摂動軌道の全てが決定および分析されたと決定した場合（６１０：いいえ）、処理６００は、６１２に進んで、車両１０６についての摂動軌道に基づいて、１つまたは複数の衝突予測を実行する。いくつかの例において、車両安全システム５３４は、車両１０６についての複数の摂動軌道を決定し、車両１０２との潜在的な衝突に関する個々の摂動軌道の各々を分析し、次いで、発生する衝突の全体的な確率を計算するために分析の結果をアグリゲートすることによって、確率的なアプローチを使用してもよい。例えば、オブジェクト軌道構成要素５４０が、オブジェクト（例えば、車両１０６）についての複数の軌道を決定する場合、車両安全システム５３４は、車両１０２の軌道と交差すると予測される軌道の第１の数と、車両１０２の軌道と交差しないと予測される軌道の第２の数とを決定し得る。次いで、車両安全システム５３４は、第１の数と第２の数との間の比率に基づいて、車両１０２と車両１０６との間の交差／衝突の確率を計算し得る。

図７を簡単に参照すると、オブジェクト（例えば、車両１０６）についての摂動軌道のマトリクスを例示するチャート７００が示されている。本例において、車両安全システム５３４は、７つの摂動された加速度値のセット（ａ－３ｐからａ＋３ｐ）、および７つの摂動されたステアリング角速度値のセット（ｓ－３ｑからｓ＋３ｑ）に基づいて、摂動軌道のマトリクスを決定し、車両１０６についての４９個の異なる摂動軌道をもたらす。車両安全システム５３４は、本例において各摂動軌道を分析して、各摂動軌道に関連付けられた交差予測（例えば、潜在的な衝突の予測）を決定済みである。本例において、交差予測は、２値（Ｙ／Ｎ）の値であり、車両安全システム５３４は、４９個の摂動軌道のうちの１７個について正の交差予測を決定済みである。したがって、チャート７００において示される例の場合、車両安全システム５３４は、動作６１２において車両１０２と車両１０６との間の３５％の確率（例えば、１７／４９）の交差（または衝突）を決定し得る。

図７における例は、交差予測を２値（はい／いいえ）の値として表すが、他の例において、車両安全システム５３４の交差構成要素５４２は、車両１０６に関連付けられた各摂動軌道について別個の確率（例えば、０．００から１．００）を決定してもよい。そのような例において、車両安全システム５３４は、別個の確率に基づいて、例えば、別個の確率を平均すること、および／または別個の確率に対して他の統計的手法を実行することによって、車両１０２と車両１０６との間の交差の全体的な確率を計算し得る。

動作６１２において決定された予測および／または計算された確率は、車両１０２と車両１０６との間の衝突の予測または確率、および潜在的な衝突に関する付加的な予測および／または確率も含み得る。例えば、下記により詳細に説明されるように、車両安全システム５３４は、車両軌道および他の車両属性に基づいて、動作６１２において潜在的な衝突特性も決定し得る。そのような衝突特性は、例えば、潜在的な衝突の重要性測定、および潜在的な衝突に関連付けられた信頼度を含み得る。

動作６１４において、車両安全システム５３４は、動作６１２において決定された衝突予測および／または計算された確率に基づいて、車両１０２が取るべき１つまたは複数のアクションを決定し得る。例えば、車両安全システム５３４のアクション構成要素５４６は、交差（または非交差）および／または衝突（または非衝突）の予測、予測に関連付けられた確率および／または信頼度、ならびに他の要因（例えば、潜在的な衝突の重要性）に基づいて、車両１０２が取るべきアクションを決定し得る。様々な例において、アクション構成要素５４６は、オブジェクトに道を譲るために車両１０２を減速もしくは停止させること、オブジェクトを回避するために車線を左側もしくは右側に変更することもしくはそらすこと、ならびに／またはシステムコントローラ５２８を通じて任意の他の車両を実行して、潜在的な衝突のダメージを回避および／もしくは軽減する可能性を増加させることを含む、車両１０２についてのアクションを決定し得る。

いくつかの例において、車両安全システム５３４は、複数の衝突確率しきい値および／または範囲に基づいて、動作６１４において、車両１０２が取るべきアクションを決定し得る。例えば、車両安全システム５３４が、動作６１２において衝突確率（例えば、Ｎ％の衝突の確率）を決定した場合、次いで、動作６１４において、車両安全システム５３４は、確率値を、１つまたは複数の衝突確率しきい値または範囲と比較し得る。例示すると、車両安全システム５３４は、９５％の衝突の確率を決定した場合、車両１０２についてのアクションの第１のセットを決定し得、７５％の衝突の確率を決定した場合、車両１０２についてのアクションの第２のセットを決定し得、５０％の衝突の確率を決定した場合、車両１０２についてのアクションの第２のセットを決定し得るなどである。

図８は、車両と環境内を移動するオブジェクトとの間の潜在的な衝突に関連付けられた予測および／または確率を決定し、衝突予測および／または確率に基づいて、車両が取るべきアクションを決定するための、別の例示的な処理８００を例示する。いくつかの例において、処理８００は、付加的な特徴および技法を含む、処理６００の１つまたは複数の特定の実装例を表現し得る。例えば、下記に説明されるように、処理８００は、車両安全システム５３４がオブジェクト（例えば、車両１０２）の異なる摂動軌道についての異なる確率を決定する技法を説明するために使用され得る。処理８００は、車両１０２についての衝突確率および／または決定されたアクションが、付加的な要因、例えば、潜在的な衝突の予測される重要性、予測される異常接近、ならびにオブジェクト車両１０６についての摂動軌道を決定するために使用される状態データまたはセンサデータの整合性および信頼性などに基づいて、重み付けおよび／または調整され得る技法も含み得る。処理６００を用いて上記で論じられたように、例示的な処理８００の一部または全部は、コンピューティングシステム５００内の１つまたは複数の構成要素によって実行され得る。例えば、例示的な処理６００は、車両コンピューティングデバイス５０４の構成要素から受け取られる状態データに基づいて、図５における車両安全システム５３４を参照して説明され得る。しかしながら、処理６００は、コンピューティングシステム５００内に描かれたもの以外のコンピューティング環境およびアーキテクチャも利用し得ることが予期される。

動作８０２において、車両安全システム５３４は、環境を横断する車両１０２についての軌道を受け取り、および／または決定し得る。いくつかの例において、動作８０２は、上記に説明された動作６０２と同様または同一であり得る。例えば、動作８０２において、車両安全システム５３４は、環境１００を横断する車両１０２についての軌道を識別するデータを受け取り、または決定し得る。いくつかの場合において、車両安全システム５３４は、車両コンピューティングデバイス５０４のプランニング構成要素５２４または他の構成要素から、付加的な車両属性（例えば、位置／ロケーション、分類、サイズ、向き／体勢、状態パラメータ等）と共に、車両１０２の知覚された（または現在の）軌道を受け取り得る。

動作８０４において、車両安全システム５３４は、状態データを受け取り、環境内を移動する別のオブジェクト（例えば、車両１０６）に関連付けられた複数の異なる予測されたを決定し、受け取られた状態データに基づいて、オブジェクトについての複数の摂動軌道を決定し得る。いくつかの例において、動作８０２は、処理６００における動作６０４および動作６０６と同様または同一であり得る。上述したように、車両安全システム５３４のオブジェクト軌道構成要素５４０は、車両１０６の現在の知覚された状態パラメータを摂動させること（または修正すること）によって、車両１０６についての摂動軌道のセットを決定し得る。例えば、オブジェクト軌道構成要素５４０は、１つまたは複数の摂動パラメータを使用して、車両１０６の状態パラメータ（例えば、速度、加速度、ステアリング角速度等）を摂動させ得る。

図８に示されるように、処理８００は、動作８０６において分岐し、車両安全システム５３４が、動作８０４において車両１０６について決定された摂動軌道ごとに別個に動作８０６～８１２を実行し得ることを示す。下記に説明されるように、オブジェクト（例えば、車両１０６）についての異なる摂動軌道ごとに、車両安全システム５３４は、摂動軌道に関連付けられた確率、車両１０２と車両１０６との間の交差または衝突の予測および／もしくは確率、ならびに／または摂動軌道に固有であり得る付加的な要因に基づいた重みまたは修正を決定し得る。様々な例において、別個の動作８０６～８１２は、車両安全システム５３４によって、異なる摂動軌道について、並行してまたは連続して実行され得る。

動作８０６（１）～８０６（Ｎ）（集合的に動作８０６）の各々において、車両安全システム５３４は、摂動軌道に関連付けられた確率（例えば、０．００から１．００）を決定し得る。いくつかの例において、車両安全システム５３４は、同様のオブジェクトの履歴上の／観察された移動パターンおよび／または車両１０６の現在のシナリオと同様のシナリオにおけるオブジェクトに基づいて、摂動軌道の確率を決定してもよい。例えば、車両安全システム５３４は、運転している間または特定の操作（例えば、後退、駐車、合流等）を実行している間に、観察された車両挙動および／または移動パターンに基づいて、機械学習されたモデルを訓練および実行し得る。例えば、訓練されたモデルは、一定の車両タイプについての一定の操作、例えば、長期間にわたり自動車またはトラックにおいて高い線形加速度または横方向加速度を保持することなどは稀であると決定し得、車両安全システムは、訓練されたモデルによって決定された摂動軌道の確率がより低くなるように軽減し得る。いくつかの例において、車両安全システム５３４は、知覚された状態データおよび共分散に基づいた１つまたは複数のフィルタ（例えば、拡張カルマンフィルタ（ＥＫＦ：Ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｋａｌｍａｎ Ｆｉｌｔｅｒｓ）、無香料カルマンフィルタ（ＵＫＦ：Ｕｎｓｃｅｎｔｅｄ Ｋａｌｍａｎ Ｆｉｌｔｅｒ））を使用して、オブジェクト１０６が特定の摂動軌道に従っている出力確率を決定し得る。付加的に、または代替的に、車両安全システム５３４は、環境内の他のオブジェクトに対して同様の向き、速度、および測位を有するオブジェクトの履歴データに基づいて、ヒューリスティックルールベースの分析を実行して、車両１０６が特定の軌道に従う可能性を予測し得る。したがって、履歴データは、現在の時刻において車両１０６によって実行されている操作と同様の操作を実行する以前のオブジェクトを表現し得る。いくつかの例において、車両安全システム５３４は、車両１０６が取ることになる軌道をより正確に予測するために、車両１０６と同様の分類、サイズ、向き、および速度を有するオブジェクトに関連付けられた履歴データを使用してもよい。

付加的に、または代替的に、車両安全システム５３４は、交通法規、道路規則、ローカルな運転エチケット、交通パターン等と共に、環境１００内の道路構成（例えば、車線マーキング、中央位置、交通信号および標識、横断歩道等）に基づいて、動作８０６において、車両１０６が特定の軌道に従うことになる確率を決定し得る。

さらに、いくつかの例において、車両安全システム５３４は、環境１００内の他の静止オブジェクト（例えば、樹木、縁石、中央分離帯、駐車中の自動車等）の位置、ならびに環境１００内の他の移動オブジェクトの現在の軌道または摂動軌道に基づいて、動作８０６において、摂動軌道の確率を決定し得る。例えば、車両安全システム５３４は、樹木、駐車中の自動車へ、または車両１０６の視界内に現在ある移動オブジェクト（例えば、自転車、自動車、もしくは歩行者）の現在の経路へ車両１０６を駆動させることになる摂動軌道に対して、より低い確率を決定し得る。同様に、車両安全システム５３４は、明確に視認可能な静止オブジェクトまたは移動オブジェクトへ車両１０６を駆動させることになる摂動軌道に対して、比較的より高い確率を決定し得る。

動作８０８（１）～８０８（Ｎ）（集合的に動作８０８）の各々において、車両安全システム５３４は、車両１０２の計画された軌道、および車両１０６に関連付けられた特定の摂動軌道に基づいて、１つまたは複数の交差決定を実行し得る。いくつかの例において、動作８０８は、処理６００における動作６０８と同様または同一であり得る。例えば、動作８０８において、車両安全システム５３４は、動作８０２において受け取られたまたは決定された車両軌道と、車両１０６の特定の摂動軌道との間の交差を決定し得る。上記で論じられたように、交差構成要素５４２は、潜在的な衝突ゾーンを決定し、車両１０２と車両１０６との間の潜在的な衝突ゾーン内の時空間重複分析を実行し得る。動作８０８において、車両安全システム５３４は、軌道に基づいた、車両１０２と車両１０６とが衝突することになるかどうかに関する予測、車両間の衝突の確率、ならびに／または衝突予測および関連付けられた信頼度を含む、１つまたは複数の予測決定および／または確率計算を実行し得る。

動作８１０（１）～８１０（Ｎ）（集合的に動作８１０）の各々において、車両安全システム５３４は、動作８０８において決定された衝突予測および／または確率に適用されるべき、１つまたは複数の重み値および／または修正を決定し得る。いくつかの例において、車両安全システム５３４は、車両１０２と車両１０６との間の潜在的な衝突に関連付けられた重要度を決定し得る。例えば、動作８０８における正の衝突予測（または、０％よりも高い衝突確率）の場合、車両安全システム５３４は、衝撃角度、車両の衝撃位置、および潜在的な衝突の他の特性に基づいて、潜在的な衝突についての１つまたは複数の重要性メトリックを決定し得る。そのような要因を使用して、車両安全システム５３４は、潜在的な衝突がかすり衝突であるか、または質量中心衝撃衝突であるかを決定し得る。車両安全システム５３４は、潜在的な衝突が後部衝撃衝突、側面衝撃衝突、または前部衝撃衝突等であるかも決定し得る。いくつかの例において、車両安全システム５３４は、付加的な要因、例えば、車両およびオブジェクト分類タイプ（例えば、トラック、自動車、オートバイ、自転車、歩行者等）ならびに車両速度、サイズ／重み、搭乗者の人数、道路条件および気象条件等などを使用して、潜在的な衝突についての重要性メトリックを決定し得る。

また、動作８１０において、車両安全システム５３４は、動作８０８において決定された衝突予測および／または衝突確率計算に関連付けられた信頼度に基づいて、１つまたは複数の重み値および／または修正を決定し得る。例えば、車両安全システム５３４は、潜在的な衝突ゾーンにおける車両１０２と車両１０６との間の予測される距離および／または時間差が特定のしきい値未満（例えば、異常接近）である非衝突予測に対して、より低い信頼度を決定し得る。また、車両安全システム５３４は、センサデータまたは知覚データが、潜在的に信頼性が低い、整合しない、および／または環境要因（例えば、車両間の部分的なオクルージョン、暗さ、霧、雨等）によって損われると決定される状況における衝突または非衝突の予測に対して、より低い信頼度を決定し得る。

動作８１２において、車両安全システム５３４は、動作８０６～８１０において決定された個々の軌道の組み合わせまたはアグリゲーションに基づいて、車両１０２および車両１０６についての１つまたは複数の全体的な衝突予測および／または衝突確率決定を実行し得る。いくつかの例において、動作８１２は、処理６００における動作６１２と同様または同一であり得る。例えば、車両安全システム５３４は、車両１０６の摂動軌道の全てに対して、動作８０６において決定された交差／衝突予測結果または確率を平均またはアグリゲートすることによって、車両１０２と車両１０６との間の衝突の全体的な確率を計算し得る。様々な例において、動作８１２において、車両安全システム５３４は、複数の摂動軌道についての衝突予測と非衝突予測との比率を計算し得る。付加的に、または代替的に、車両安全システム５３４は、複数の摂動軌道について、動作８０８において決定された別個の衝突確率を平均してもよい。

いくつかの例において、動作８１２において車両安全システム５３４によって実行される決定および／または計算は、動作８０６において決定される軌道確率にも基づき得る。例えば、異なる摂動軌道についての衝突予測または確率をアグリゲートし、平均し、または他の手法で組み合わせる場合、車両安全システム５３４は、軌道確率変数を使用して、計算を重み付けまたは修正し、その結果、より高い確率の軌道が、より低い確率の軌道よりも全体的な衝突予測および確率に影響を与える。様々な例において、車両安全システム５３４は、動作８０６において決定された様々な確率をスケーリングおよび／または正規化して、動作８１２において全体的な衝突確率を決定し得る。また、車両安全システム５３４は、動作８１０からの付加的な重み値および／または修正に基づいて、動作８１２において決定された全体的な衝突予測および確率を修正してもよい。例えば、車両安全システム５３４は、動作８１０において、１つまたは複数の摂動軌道からの潜在的な衝突に対して、より高いレベルの重要性を決定することに基づいて、衝突確率または他の関連する予測を増加させ得る。同様に、いくつかの例において、車両安全システム５３４は、動作８１０において、摂動軌道に対して、衝突予測／確率に関連付けられた、より低い信頼度または信頼性を決定することに基づいて、衝突確率または他の関連する予測を増加させてもよい。
例示的な条項

Ａ．１つまたは複数のプロセッサと、コンピュータ実行可能な命令を記憶する１つまたは複数の非一時的なコンピュータ可読媒体であって、命令は、実行された場合、１つまたは複数のプロセッサに、環境内のオブジェクトに関連付けられた状態データを受け取ることであって、状態データは、車両のセンサによってキャプチャされるセンサデータに少なくとも部分的に基づいており、状態データは、第１の時刻に関連付けられる、受け取ることと、状態データおよび摂動パラメータに少なくとも部分的に基づいて、オブジェクトに関連付けられた複数の摂動軌道を決定することと、環境内の車両に関連付けられた軌道を受け取ることと、第１の摂動軌道、および車両に関連付けられた軌道に少なくとも部分的に基づいて、第１の時刻の後の第２の時刻におけるオブジェクトおよび車両に関連付けられた交差を決定することと、交差に少なくとも部分的に基づいて、車両についてのアクションを決定することと、アクションに少なくとも部分的に基づいて、車両の動作を制御することとを含む動作を実行させる、１つまたは複数の非一時的なコンピュータ可読媒体とを備えるシステム。

Ｂ．動作は、複数の摂動軌道、および車両に関連付けられた軌道に少なくとも部分的に基づいて、複数の摂動軌道に関連付けられた交差の数を決定することと、交差の数がしきい値数を満たすか、または越えるかを決定することと、交差の数に少なくとも部分的にさらに基づいて、車両についてのアクションを決定することとをさらに含む段落Ａのシステム。

Ｃ．動作は、第１の摂動軌道に関連付けられた確率を決定することであって、確率は、オブジェクトが第１の摂動軌道に従う可能性を示す、決定することと、確率および交差の数に少なくとも部分的にさらに基づいて、車両についてのアクションを決定することとをさらに含む段落ＡまたはＢのシステム。

Ｄ．状態データは、オブジェクトに関連付けられた加速度データ、オブジェクトに関連付けられたステアリング角速度、およびオブジェクトに関連付けられた分類を含み、第１の摂動軌道を決定することは、摂動パラメータに少なくとも部分的に基づいて、加速度データまたはステアリング角速度のうちの少なくとも１つを変えることを含み、摂動パラメータは、オブジェクトに関連付けられた分類に少なくとも部分的に基づく段落Ａ乃至Ｃのいずれか一項のシステム。

Ｅ．交差を決定することは、軌道に少なくとも部分的に基づいて、第２の時刻における車両に関連付けられた第１の領域を決定することと、第１の摂動軌道に少なくとも部分的に基づいて、第２の時刻におけるオブジェクトに関連付けられた第２の領域を決定することと、第１の領域と第２の領域との間の重複を決定することとを含む段落Ａ乃至Ｄのいずれか一項のシステム。

Ｆ．環境内のオブジェクトに関連付けられた状態データを受け取るステップと、オブジェクトに関連付けられた知覚された軌道を受け取るステップと、知覚された軌道に少なくとも部分的に基づいて、摂動軌道を決定するステップと、環境内の車両に関連付けられた軌道を受け取るステップと、摂動軌道および軌道に少なくとも部分的に基づいて、オブジェクトと車両との間の衝突の可能性を決定するステップと、衝突の可能性に少なくとも部分的に基づいて、車両についてのアクションを決定するステップとを含む方法。

Ｇ．摂動軌道を決定するステップは、複数の摂動軌道を決定するステップを含み、方法は、複数の摂動軌道および軌道に少なくとも部分的に基づいて、車両とオブジェクトとの間の複数の潜在的な衝突を決定するステップと、潜在的な衝突の数がしきい値数を満たすか、または越えるかを決定するステップと、潜在的な衝突の数に少なくとも部分的にさらに基づいて、車両についてのアクションを決定するステップとをさらに含む段落Ｆの方法。

Ｈ．複数の摂動軌道の数に対する潜在的な衝突の数に少なくとも部分的に基づいて、車両とオブジェクトとの間の衝突の確率を決定するステップをさらに含む段落Ｆ乃至Ｇのいずれか一項の方法。

Ｉ．状態データは、オブジェクトに関連付けられた加速度データ、オブジェクトに関連付けられたステアリング角速度を含み、オブジェクトに関連付けられた複数の摂動軌道を決定するステップは、加速度データまたはステアリング角速度のうちの少なくとも１つを変えるステップを含む段落Ｆ乃至Ｈのいずれか一項の方法。

Ｊ．状態データは、オブジェクトに関連付けられた分類をさらに含み、摂動軌道を決定するステップは、オブジェクトに関連付けられた分類に少なくとも部分的に基づく段落Ｆ乃至Ｉのいずれか一項の方法。

Ｋ．摂動軌道に関連付けられた確率を決定するステップと、確率に少なくとも部分的に基づいて、衝突の可能性を変更するステップと、確率に少なくとも部分的にさらに基づいて、車両についてのアクションを決定するステップとをさらに含む段落Ｆ乃至Ｊのいずれか一項の方法。

Ｌ．交差を決定するステップは、車両に関連付けられた第１のバウンディングボックスを決定するステップと、オブジェクトに関連付けられた第２のバウンディングボックスを決定するステップと、軌道に少なくとも部分的に基づいて、第２の時刻における第１のバウンディングボックスの第１の位置を決定するステップと、摂動軌道に少なくとも部分的に基づいて、第２の時刻における第２のバウンディングボックスの第２の位置を決定するステップと、第１の位置および第２の位置に少なくとも部分的に基づいて、第２の時刻における第１のバウンディングボックスと第２のバウンディングボックスとの間の重複を決定するステップとを含む段落Ｆ乃至Ｋのいずれか一項の方法。

Ｍ．状態データは、車両のセンサによってキャプチャされるセンサデータに少なくとも部分的に基づき、状態データは、オブジェクトに関連付けられた加速度データ、およびオブジェクトに関連付けられたステアリング角速度を含み、摂動軌道を決定するステップは、摂動パラメータに少なくとも部分的に基づいて、加速度データまたはステアリング角速度のうちの１つまたは複数を変えるステップを含む段落Ｆ乃至Ｌのいずれか一項の方法。

Ｎ．プロセッサによって実行可能な命令を記憶する、１つまたは複数の非一時的なコンピュータ可読媒体であって、命令は、実行された場合、プロセッサに、環境内のオブジェクトに関連付けられた状態データを受け取ることと、オブジェクトに関連付けられた知覚された軌道を受け取ることと、知覚された軌道に少なくとも部分的に基づいて、摂動軌道を決定することと、環境内の車両に関連付けられた軌道を受け取ることと、摂動軌道および軌道に少なくとも部分的に基づいて、オブジェクトと車両との間の衝突の可能性を決定することと、衝突の可能性に少なくとも部分的に基づいて、車両についてのアクションを決定することとを含む動作を実行させる１つまたは複数の非一時的なコンピュータ可読媒体。

Ｏ．摂動軌道を決定することは、複数の摂動軌道を決定することを含み、動作は、複数の摂動軌道および軌道に少なくとも部分的に基づいて、車両とオブジェクトとの間の潜在的な衝突の数を決定することと、潜在的な衝突の数がしきい値数を満たすか、または越えるかを決定することと、潜在的な衝突の数に少なくとも部分的にさらに基づいて、車両についてのアクションを決定することとをさらに含む段落Ｎの１つまたは複数の非一時的なコンピュータ可読媒体。

Ｐ．動作は、複数の摂動軌道の数に対する潜在的な衝突の数に少なくとも部分的に基づいて、車両とオブジェクトとの間の衝突の確率を決定することをさらに含む段落Ｎ乃至Ｏのいずれか一項の１つまたは複数の非一時的なコンピュータ可読媒体。

Ｑ．状態データは、オブジェクトに関連付けられた加速度データ、オブジェクトに関連付けられたステアリング角速度を含み、オブジェクトに関連付けられた複数の摂動軌道を決定することは、加速度データまたはステアリング角速度のうちの少なくとも１つを変えることを含む段落Ｎ乃至Ｐのいずれか一項の１つまたは複数の非一時的なコンピュータ可読媒体。

Ｒ．状態データは、オブジェクトに関連付けられた分類をさらに含み、摂動軌道を決定することは、オブジェクトに関連付けられた分類に少なくとも部分的に基づく段落Ｎ乃至Ｑのいずれか一項の１つまたは複数の非一時的なコンピュータ可読媒体。

Ｓ．動作は、摂動軌道に関連付けられた確率を決定することと、確率に少なくとも部分的に基づいて、衝突の可能性を変更することと、確率に少なくとも部分的にさらに基づいて、車両についてのアクションを決定することとをさらに含む段落Ｎ乃至Ｒのいずれか一項の１つまたは複数の非一時的なコンピュータ可読媒体。

Ｔ．オブジェクトと車両との間の衝突の可能性を決定することは、軌道に少なくとも部分的に基づいて、第１の時刻における車両の予測される位置に関連付けられた第１の領域を決定することと、摂動軌道に少なくとも部分的に基づいて、第１の時刻におけるオブジェクトの予測される位置に関連付けられた第２の領域を決定することと、第１の領域と第２の領域との間の重複を決定することとを含む段落Ｎ乃至Ｓのいずれか一項の１つまたは複数の非一時的なコンピュータ可読媒体。

上述した例示的な条項は、特定の実装例に対して説明されているが、本文書の文脈において、例示的な条項の内容は、方法、デバイス、システム、コンピュータ可読媒体、および／または別の実装例を介して実装されることが可能であることが理解されるべきである。また、例Ａ乃至Ｔのいずれも、単独で実装されても、または例Ａ乃至Ｔのうちの任意の他の１つまたは複数と組み合わせて実装されてもよい。
結論

本明細書において説明される技法の１つまたは複数の例が説明されてきたが、その様々な変更、追加、置換および均等物が、本明細書において説明される技法の範囲内に含まれる。

例の説明において、本明細書の一部を形成する添付の図面への参照が行われ、それは、特許請求される主題の特定の例を例示として示す。他の例が使用されてもよいこと、および、構造変化などの、変化または変更が行われてもよいことが、理解されるべきである。そのような例、変化または変更は、意図した特許請求される主題に関する範囲から必ずしも逸脱するものとは限らない。本明細書におけるステップは、一定の順序で提示され得るが、いくつかの場合において、順序付けは、説明されているシステムおよび方法の機能を変化させずに、一定の入力が、異なる時刻にまたは異なる順序で提供されるように、変化させられてもよい。開示されている手続きは、異なる順序でも実行され得る。また、本明細書における様々な計算は、開示された順序で実行される必要はなく、計算の代替的な順序付けを使用する他の例が、容易に実装され得る。再順序付けされることに加えて、計算は、同じ結果を有するサブ計算へ分解されてもよい。

主題は、構造的な特徴および／または方法論的な動作に固有の文言において説明されてきたが、添付の特許請求の範囲において定義される主題は、説明されている特定の特徴または動作に必ずしも限定されるとは限らないことが理解されるべきである。むしろ、特定の特徴および動作は、特許請求の範囲を実装する例示的な形態として開示されている。

本明細書において説明される構成要素は、任意のタイプのコンピュータ可読媒体に記憶され得、ソフトウェアおよび／またはハードウェアにおいて実装され得る命令を表す。上記に説明される方法および処理の全ては、１つもしくは複数のコンピュータもしくはプロセッサ、ハードウェア、または、これらの何らかの組み合わせによって実行される、ソフトウェアコードおよび／またはコンピュータ実行可能な命令において具現化され、これらを介して完全に自動化され得る。方法の一部または全部は、代替的に、専用コンピュータハードウェアにおいて具現化されてもよい。

条件付きの文言、特に、「してもよい」、「得る」、「ことがある」または「あり得る」などは、特に別記しない限り、一定の例は、一定の特徴、要素および／またはステップを含むが、他の例は含まないことを提示する文脈において理解される。したがって、そのような条件付きの文言は、一般に、一定の特徴、要素および／もしくはステップが、何らかの形で１つもしくは複数の例のために必要とされること、または、１つもしくは複数の例が、ユーザ入力もしくはプロンプトの有無に関わらず、一定の特徴、要素および／もしくはステップが含まれるか、もしくは任意の特定の例において実行されるべきであるかを決めるためのロジックを必ずしも含むことを示唆するようには意図されていない。

「Ｘ、ＹまたはＺのうちの少なくとも１つ」という句などの接続的な文言は、特に別記しない限り、アイテム、用語等が、Ｘ、Ｙ、もしくはＺ、または、各要素の倍数を含む、これらの任意の組み合わせのいずれかであってよいことを提示するためのものと理解されるべきである。単数として明示的に説明されない限り、「１つの」は、単数および複数を意味する。

本明細書において説明されるおよび／または付属の図において描かれるフロー図内の任意のルーティン説明、要素またはブロックは、モジュール、構成要素、セグメント、またはルーティンにおける特定の論理関数もしくは要素を実装するための１つもしくは複数のコンピュータ実行可能な命令を含むコードの一部を潜在的に表すものとして理解されるべきである。代替的な実装例は、本明細書において説明される例の範囲内に含まれており、その範囲内で、要素もしくは機能は、当業者によって理解されるであろう関係する機能性に応じて、削除されてもよく、または、実質的に同期して、逆の順序において、付加的な動作と共に、もしくは動作を省略することを含めて、図示されたもしくは論じられた順序とは順不同で実行されてもよい。

多くのバリエーションおよび修正が、上述された例に対して行われてもよく、それらの要素は、他の許容可能な例の中にあるものとして理解されるべきである。あらゆるそのような修正およびバリエーションは、本開示の範囲内で本明細書において含まれるように意図されており、以下の特許請求の範囲によって保護される。

Claims (15)

1. １つまたは複数のプロセッサと、
   実行されると、１つまたは複数のプロセッサに、
   環境内のオブジェクトに関連付けられた状態データを受信することと、
   前記オブジェクトに関連付けられた知覚された軌道を受信することと、
   前記知覚された軌道に少なくとも部分的に基づいて、摂動軌道を決定することと、
   前記環境内の車両に関連付けられた軌道を受信することと、
   前記摂動軌道および前記軌道に少なくとも部分的に基づいて、前記オブジェクトと前記車両との間の衝突の可能性を決定することと、
   前記衝突の可能性に少なくとも部分的に基づいて、前記車両についてのアクションを決定することと
   を含む動作を実行させるコンピュータ実行可能命令を記憶する、１つまたは複数の非一時的なコンピュータ可読媒体と
   を備える、システム。
2. 前記摂動軌道を決定することは、複数の摂動軌道を決定することを含み、前記動作は、
   前記複数の摂動軌道および前記軌道に少なくとも部分的に基づいて、前記車両と前記オブジェクトとの間の潜在的な衝突の数を決定することと、
   前記潜在的な衝突の数がしきい値数を満たすか、または超えると決定することと、
   前記潜在的な衝突の数にさらに少なくとも部分的に基づいて、前記車両についての前記アクションを決定することと
   をさらに含む、請求項１に記載のシステム。
3. 前記動作は、
   前記複数の摂動軌道の数に対する前記潜在的な衝突の数に少なくとも部分的に基づいて、前記車両と前記オブジェクトとの間の衝突の確率を決定すること
   をさらに含む、請求項２に記載のシステム。
4. 前記状態データは、前記オブジェクトに関連付けられた加速度データ、前記オブジェクトに関連付けられたステアリング角速度を含み、
   前記オブジェクトに関連付けられた前記複数の摂動軌道を決定することは、前記加速度データまたは前記ステアリング角速度のうちの少なくとも１つを変化させることを含む、請求項２または請求項３に記載のシステム。
5. 前記状態データは、前記オブジェクトに関連付けられた分類をさらに含み、
   前記摂動軌道を決定することは、前記オブジェクトに関連付けられた前記分類に少なくとも部分的に基づいている、請求項１から４のいずれかに記載のシステム。
6. 前記動作は、
   前記摂動軌道に関連付けられた確率を決定することと、
   前記確率に少なくとも部分的に基づいて、前記衝突の可能性を変更することと、
   前記確率にさらに少なくとも部分的に基づいて、前記車両についての前記アクションを決定することと
   をさらに含む、請求項１から５のいずれかに記載のシステム。
7. 前記オブジェクトと前記車両との間の前記衝突の可能性を決定することは、
   前記軌道に少なくとも部分的に基づいて、第１の時間に前記車両の予測位置に関連付けられた第１の領域を決定することと、
   前記摂動軌道に少なくとも部分的に基づいて、前記第１の時間における前記オブジェクトの予測位置に関連付けられた第２の領域を決定することと、
   前記第１の領域と前記第２の領域との間の重複を決定することと
   をさらに含む、請求項１から６のいずれかに記載のシステム。
8. 環境内のオブジェクトに関連付けられた状態データを受信するステップと、
   前記オブジェクトに関連付けられた知覚された軌道を受信するステップと、
   前記知覚された軌道に少なくとも部分的に基づいて、摂動軌道を決定するステップと、
   前記環境内の車両に関連付けられた軌道を受信するステップと、
   前記摂動軌道および前記軌道に少なくとも部分的に基づいて、前記オブジェクトと前記車両との間の衝突の可能性を決定するステップと、
   前記衝突の可能性に少なくとも部分的に基づいて、前記車両についてのアクションを決定するステップと
   を含む、方法。
9. 前記摂動軌道を決定するステップは、複数の摂動軌道を決定するステップを含み、前記方法は、
   前記複数の摂動軌道および前記軌道に少なくとも部分的に基づいて、前記車両と前記オブジェクトとの間の潜在的な衝突の数を決定するステップと、
   前記潜在的な衝突の数がしきい値数を満たすか、または超えると決定するステップと、
   前記潜在的な衝突の数にさらに少なくとも部分的に基づいて、前記車両についての前記アクションを決定するステップと
   をさらに含む、請求項８に記載の方法。
10. 前記複数の摂動軌道の数に対する前記潜在的な衝突の数に少なくとも部分的に基づいて、前記車両と前記オブジェクトとの間の衝突の確率を決定するステップをさらに含む、請求項９に記載の方法。
11. 前記状態データは、前記オブジェクトに関連付けられた加速度データ、前記オブジェクトに関連付けられたステアリング角速度を含み、
    前記オブジェクトに関連付けられた前記複数の摂動軌道を決定するステップは、前記加速度データまたは前記ステアリング角速度のうちの少なくとも１つを変化させるステップを含む、請求項９または請求項１０に記載の方法。
12. 前記状態データは、前記オブジェクトに関連付けられた分類をさらに含み、
    前記摂動軌道を決定するステップは、前記オブジェクトに関連付けられた前記分類に少なくとも部分的に基づいている、請求項８から１１のいずれかに記載の方法。
13. 前記摂動軌道に関連付けられた確率を決定するステップと、
    前記確率に少なくとも部分的に基づいて、前記衝突の可能性を変更するステップと、
    前記確率にさらに少なくとも部分的に基づいて、前記車両についての前記アクションを決定するステップと
    をさらに含む、請求項８から１２のいずれかに記載の方法。
14. 前記交差点を決定するステップは、
    前記車両に関連付けられた第１のバウンディングボックスを決定するステップと、
    前記オブジェクトに関連付けられた第２のバウンディングボックスを決定するステップと、
    前記軌道に少なくとも部分的に基づいて、第２の時間における前記第１のバウンディングボックスの第１の位置を決定するステップと、
    前記摂動軌道に少なくとも部分的に基づいて、前記第２の時間における前記第２のバウンディングボックスの第２の位置を決定するステップと、
    前記第１の位置および前記第２の位置に少なくとも部分的に基づいて、前記第２の時間において前記第１のバウンディングボックスと前記第２のバウンディングボックスとの間の重複を決定するステップと
    をさらに含む、請求項８から１３のいずれかに記載の方法。
15. １つまたは複数のプロセッサ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に、請求項７から１４のいずれか一項に記載の方法を実行させる命令を含む、１つまたは複数の非一時的なコンピュータ可読媒体。

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