JP7254058B2 - 車両デバイスとクラウドコンピューティングデバイスとの間で計画機能及び制御機能を分散させる運転システム、車両コンピューティングデバイス、及びクラウドコンピューティングデバイス - Google Patents

Description

特許法第３０条第２項適用 展示会名称：コンシューマー・エレクトロニクス・ショー（ＣＥＳ）２０２０ 開催日：令和 ２年 １月 ７日から令和 ２年 １月１０日

本開示は、半自動及び自動運転システム及び方法に関する。

関連技術の車両は、ともにＳＡＥレベル３又はレベル４自動運転デバイスとして動作する、制御モジュール、経路計画モジュール及び意思決定モジュールを含む半自動運転デバイスを装備することができる。ＳＡＥレベル３又はレベル４自動運転デバイスは、所定の運転条件下において、完全自動方式で車両の加速、制動及び旋回機能を制御することが可能である。関連技術の運転デバイス上で実行されるアルゴリズムは、非常に高い計算能力を必要とし、したがって、車両内部に存在する高価で高い能力の機器を用いて実施される。

本開示の一態様による運転システムは、車両コンピューティングデバイス及びクラウドコンピューティングデバイスを備え、それらの間で、計算負荷を分散して計算負荷を低減し、それによって車両内部の電力消費を低減することができる。

本開示の一態様による運転システムは、既存のシステムの自動化レベルを増大させるために、既存の半自動運転システムに対し容易に改良を加えることができる。例えば、車両内に存在するＳＡＥレベル２自動運転システムは、開示されるシステム又は方法を用いて強化又は拡張することができる。

本開示の一態様によれば、運転システムは、車両上の車両コンピューティングデバイスと、車両から物理的に離れたロケーションにおけるクラウドコンピューティングデバイスとを備え、車両コンピューティングデバイスは、ナビゲーション情報をクラウドコンピューティングデバイスに送信するように構成され、ナビゲーション情報は、目的地情報と、車両のロケーション情報とを含み、クラウドコンピューティングデバイスは、ナビゲーション情報及び予め記憶されたマップデータに基づいて、プライマリ経路計画情報及びバックアップ経路計画情報を含む経路計画情報を生成し、この経路計画情報を車両コンピューティングデバイスに送信するように構成され、車両コンピューティングデバイスは、経路計画情報に基づいて車両を制御するように構成される。

車両コンピューティングデバイスは、クラウドコンピューティングデバイスから経路情報を受信した後に所定の期間が経過したことに応答して、バックアップ経路情報に基づいて車両の軌道を制御するように構成された制御モジュールを実行するように構成された第１のプロセッサを備えることができる。

車両コンピューティングデバイスは、車両上のセンサから、車両の周囲環境に関する情報を受信し、センサから受信した情報に基づいて、ナビゲーション情報をクラウドコンピューティングデバイスに出力するように構成された低レベル意思決定モジュールを実行するように構成された第１のプロセッサを備えることができる。

クラウドコンピューティングデバイスは、車両コンピューティングデバイスからナビゲーション情報を受信し、受信したナビゲーション情報に基づいて経路情報を車両コンピューティングデバイスに出力するように構成された経路計画モジュールを実行するように構成された第２のプロセッサを備えることができる。

第１のプロセッサは、クラウドコンピューティングデバイスから受信した経路情報に基づいて車両の軌道を制御するように構成された制御モジュールを実行するように更に構成することができる。

低レベル意思決定モジュールは、車両の軌道における迅速な変更が必要とされることを示す、センサから受信した情報に応答して、低レベル命令を制御モジュールに出力するように更に構成することができ、制御モジュールは、低レベル命令が制御モジュールによって受信されたことに応答して、低レベル命令に基づいて車両の軌道を制御するように更に構成することができる。

車両コンピューティングデバイスのサンプリングレートは、クラウドコンピューティングデバイスのサンプリングレートよりも高くすることができる。

車両コンピューティングデバイスのサンプリングレートは、クラウドコンピューティングデバイスのサンプリングレートよりも高くすることができ、制御モジュールは、クラウドコンピューティングデバイスから経路情報を受信した後に所定の期間が経過したことに応答して、バックアップ経路情報に基づいて車両を制御するように更に構成することができる。

目的地情報は、車両の目的地のロケーションを含むことができ、バックアップ経路情報は、車両の周囲環境における最適な安全な場所のロケーションを含むことができ、車両コンピューティングデバイスは、クラウドコンピューティングデバイスから経路情報を受信した後に所定の期間が経過していない間、目的地のロケーションにナビゲートし、クラウドコンピューティングデバイスから経路情報を受信した後に所定の期間が経過したことに応答して、最適な安全な場所にナビゲートするように構成された制御モジュールを実行するように構成された第１のプロセッサを備えることができる。

クラウドコンピューティングデバイスは、車両コンピューティングデバイスから受信したナビゲーション情報に基づいて車両の周囲環境における複数の安全な場所の中から最適な安全な場所を決定するように構成された経路計画モジュールを実行するように構成された第２のプロセッサを備えることができる。

複数の安全な場所のうちの各安全な場所について、経路計画モジュールは、車両のロケーションから安全な場所への経路、及び安全な場所に関する複数のパラメータを決定し、複数のパラメータに基づいて最適な安全な場所を決定するように構成することができる。

複数の安全な場所からの各安全な場所について、複数のパラメータは、車両のロケーションからの安全な場所の距離Ａと、安全な場所への最近傍の運転経路からの安全な場所の距離Ｂと、安全な場所への決定された経路におけるサンプル縦加速度中央値Ｃと、安全な場所への決定された経路におけるサンプル横加速度中央値Ｄと、安全な場所への決定された経路におけるサンプルヨーレート中央値Ｅと、安全な場所に到達する時間Ｔとを含み、経路計画モジュールは、以下の式
Ａ＋１／Ｂ＋Ｃ＋Ｄ＋Ｅ＋Ｔ
を最小化することによって、最適な安全な場所を決定するように構成することができる。

本開示の一態様によれば、車両から物理的に離れたロケーションにおけるクラウドコンピューティングデバイスは、メモリと、車両上の車両コンピューティングデバイスとワイヤレス通信するように構成された通信デバイスと、プロセッサであって、通信デバイスによって、車両コンピューティングデバイスからナビゲーション情報を受信し、ナビゲーション情報は、目的地情報と、車両のロケーション情報と、車両の周囲環境に関する高精細マップ情報とを含み、ナビゲーション情報に基づいて、プライマリ経路情報及びバックアップ経路情報を含む経路情報を生成し、経路情報を車両コンピューティングデバイスに送信するように構成されたプロセッサとを備える。

目的地情報は車両の目的地のロケーションを含むことができ、バックアップ経路情報は、車両の周囲環境における最適な安全な場所のロケーションを含むことができ、プロセッサは、車両コンピューティングデバイスから受信したナビゲーション情報に基づいて、車両の周囲環境における複数の安全な場所の中から、最適な安全な場所を決定するように更に構成することができる。

プロセッサは、複数の安全な場所のうちの各安全な場所について、車両のロケーションから安全な場所への経路、及び安全な場所に関する複数のパラメータを決定し、複数のパラメータに基づいて最適な安全な場所を決定するように更に構成することができる。

複数の安全な場所からの各安全な場所について、複数のパラメータは、車両のロケーションからの安全な場所の距離Ａと、安全な場所への最近傍の運転経路からの安全な場所の距離Ｂと、安全な場所への決定された経路におけるサンプル縦加速度中央値Ｃと、安全な場所への決定された経路におけるサンプル横加速度中央値Ｄと、安全な場所への決定された経路におけるサンプルヨーレート中央値Ｅと、安全な場所に到達する時間Ｔとを含むことができ、プロセッサは、以下の式
Ａ＋１／Ｂ＋Ｃ＋Ｄ＋Ｅ＋Ｔ
を最小化することによって、最適な安全な場所を決定するように更に構成することができる。

本開示の一態様によれば、車両上の車両コンピューティングデバイスは、メモリと、車両から物理的に離れたロケーションにおけるクラウドコンピューティングデバイスと通信するように構成された通信デバイスと、プロセッサであって、ナビゲーション情報をクラウドコンピューティングデバイスに送信し、ナビゲーション情報は、目的地情報と、車両のロケーション情報と、車両の周囲環境に関する高精細マップ情報とを含み、クラウドコンピューティングデバイスから、プライマリ経路情報及びバックアップ経路情報を含む経路情報を受信し、受信した経路情報に基づいて車両の軌道を制御するように構成されるプロセッサとを備える。

プロセッサは、クラウドコンピューティングデバイスから経路情報を受信した後に所定の期間が経過したことに応答して、バックアップ経路情報に基づいて車両の軌道を制御するように更に構成することができる。

プロセッサは、車両上のセンサから、車両の周囲環境に関する情報を受信し、センサから受信した情報に基づいて、ナビゲーション情報をクラウドコンピューティングデバイスに出力し、車両の軌道における迅速な変更が必要とされることを示す、センサから受信した情報に応答して、センサから受信した情報に基づいて車両の軌道を制御するように更に構成することができる。

目的地情報は、車両の目的地のロケーションを含むことができ、バックアップ経路情報は、車両の周囲環境における最適な安全な場所のロケーションを含むことができ、プロセッサは、クラウドコンピューティングデバイスから経路情報を受信した後に所定の期間が経過していない間、目的地のロケーションにナビゲートし、クラウドコンピューティングデバイスから経路情報を受信した後に所定の期間が経過したことに応答して、最適な安全な場所にナビゲートするように更に構成することができる。

本開示の或る特定の実施形態の上記及び／又は他の態様、特徴及び利点は、添付の図面と併せて以下の説明を読むことで、より明らかとなるであろう。

一実施形態による運転システムを示すブロック図である。 一実施形態による車両コンピューティングデバイスを示す機能ブロック図である。 一実施形態によるクラウドコンピューティングデバイスを示す機能ブロック図である。 図１の車両コンピューティング及びクラウドコンピューティングデバイス間の情報のフローを示すタイミング図である。 一実施形態による、車両の軌道を制御するプロセスを示すフロー図である。 一実施形態による、最適な安全な場所を決定するプロセスを示すフロー図である。 一実施形態による、車両の軌道を制御するプロセスを示すフロー図である。

これより、添付の図面を参照して或る特定の実施形態を説明する。

図１を参照すると、車両１のための運転システム１００は、車両１内に位置する車両コンピューティングデバイス２００と、車両１から物理的に離れたクラウドコンピューティングデバイス３００とを備える。車両コンピューティングデバイス２００は、メモリ２０１と、プロセッサ２０２と、通信デバイス２０３とを備える。クラウドコンピューティングデバイス３００は、メモリ３０１と、プロセッサ３０２と、通信デバイス３０３とを備える。車両コンピューティングデバイス２００及びクラウドコンピューティングデバイス３００は互いにワイヤレス通信するように構成することができる。例えば、車両コンピューティングデバイス２００及びクラウドコンピューティングデバイス３００は、ＬＴＥ、５Ｇ等のうちの任意の１つ以上を用いて通信するように構成することができる。車両コンピューティングデバイス２００及びクラウドコンピューティングデバイス３００によって用いられるワイヤレス通信方法は特に制限されない。

車両コンピューティングデバイス２００を備えた車両１は、車両１の周囲環境を測定する様々なセンサ１１と、車両１のユーザによる目的地情報入力を受信するユーザインタフェース１２と、車両の軌道を制御するための様々なデバイス１３とを更に備える。

車両コンピューティングデバイス２００のメモリ２０１は、車両コンピューティングデバイス２００のプロセッサ２０２によって実行されることになる制御モジュール２１０及び低レベル意思決定モジュール２２０を記憶することができる。

クラウドコンピューティングデバイス３００のメモリ３０１は、クラウドコンピューティングデバイス３００のプロセッサ３０２によって実行されることになる経路計画モジュール３１０及び高レベル意思決定モジュール３２０を記憶することができる。

上記のデバイスのそれぞれの説明が以下に提供される。

図２を参照すると、車両１に含まれるセンサ１１は、例えば物体検出センサ、車両速度センサ、車両位置センサ等を含むことができる。物体検出センサは、車両の周囲環境における物体を検出することができ、例えば、ミリ波レーダー、レーザーレーダー、カメラ、超音波センサ、車両間通信装置等のうちの任意の１つ以上を含むことができる。様々なセンサ１１は、車両１の周囲環境及び周囲環境に対する車両の空間関係に関する情報をまとめて収集することができる。

制御モジュール２１０は、経路計画モジュール３１０及び高レベル意思決定モジュール３２０から、車両通信デバイス２０３によって情報を受信する。制御モジュール２１０は、低レベル意思決定モジュール２２０からも情報を受信する。制御モジュールは、例えば、受信した情報に従って車両１の軌道を調整するように車両ヨーレート及び車両速度を制御することによって、車両１の様々なデバイス１３を制御するための命令を出力する。

低レベル意思決定モジュール２２０は、様々な車両センサ１１から情報を受信し、車両通信デバイス２０３によって、ナビゲーション情報（すなわち、テレメトリ）をクラウドコンピューティングデバイス３００に出力する。クラウドコンピューティングデバイス３００に出力される情報は、例えば、様々なセンサ１１から受信される情報に基づく高精細（ＨＤ）マップデータを含むことができる。低レベル意思決定モジュール２２０は、制御モジュール２１０にも情報を出力する。低レベル意思決定モジュールは、定期的間隔、すなわち、一定のサンプリングレートＳｃで情報を出力する。

低レベル意思決定モジュール２２０は、車両１の軌道に影響を与える決定を担当する。特に、低レベル意思決定モジュール２２０は、周囲環境に関する情報に基づいて車両１を迅速に停止させる又は道を譲らせる決定を担当する。

図３を参照すると、経路計画モジュール３１０は、高レベル意思決定モジュール３２０から情報を受信し、クラウド通信デバイス３０３によって、低レベル意思決定モジュール２２０から情報を受信する。経路計画モジュール３１０は、受信した情報に基づいて車両コンピューティングデバイス２００に経路情報を出力する。経路計画モジュール３１０によって出力される経路情報は、ユーザによって入力された目的地に車両をナビゲートするための高レベル命令を制御モジュール２１０に提供し、マップ座標及びタイムスタンプを含む。経路計画モジュール３１０は、例えば、高速探索ランダムツリーアルゴリズム等を利用して経路情報を生成することができるが、特に限定されていない。経路計画モジュール３１０は、定期的な間隔、すなわち、一定のサンプリングレートＳｐで経路情報を出力する。経路計画モジュール３１０のサンプリングレートＳｐは、低レベル意思決定モジュール２２０のサンプリングレートＳｃよりも低い。換言すれば、車両コンピューティングデバイスは、クラウドコンピューティングデバイスよりも迅速に動作するが、クラウドコンピューティングデバイスによって処理される負荷よりも小さな負荷を扱う。

経路計画モジュール３１０によって出力される情報の各ユニットは、バックアップ経路情報も含む。バックアップ経路情報は、クラウドコンピューティングデバイス３００によって最も近時に受信された車両１の位置（すなわち、車両の現在の位置）から所定の距離内に位置する１つ以上の安全な場所への経路に関する情報を含む。経路計画モジュール３１０は、経路計画モジュール３１０の視野（horizon）のロケーションと、車両１の現在の位置の近傍にある全ての運転経路のロケーションと、安全な場所に向けて走行しているときの車両１の推定縦加速度及び横加速度情報と、安全な場所に向けて走行しているときの車両の推定ヨーレートと、車両１の現在の位置から安全な場所に到達するのに必要な推定時間量とに基づいて、複数の安全な場所の中から、最適な安全な場所のロケーションを決定する。

経路計画モジュールが最適な安全な場所のロケーションを決定するプロセスについて、図６を参照して以下に説明する。

高レベル意思決定モジュールは、クラウド通信デバイスによって、低レベル意思決定モジュールから情報を受信する。高レベル意思決定モジュールは、情報を経路計画モジュールに出力する。例えば、高レベル意思決定モジュールは、低レベル意思決定モジュールが扱わない、車両の軌道に影響を与える全ての決定を担当する。例えば、高レベル意思決定モジュールは、車両が目的地までにとる特定の経路、工事区域を回避するか否か、及び車両の経路内に存在する障害物を回避するか否かの決定を担当する。高レベル意思決定モジュールによって出力される情報は、経路計画モジュールによって、車両コンピューティングデバイスに出力されるプライマリ経路情報を生成するために用いられる。

サンプリングレートＳｃとサンプリングレートＳｐとの差は、図４を参照して見てとることができる。低レベル意思決定モジュール２２０のサンプリングレートＳｃは、様々なセンサ１１から受信した情報に基づいて決定される車両軌道の緊急の需要に応答するために、非常に高くなくてはならない。制御モジュール２１０は、低レベル意思決定モジュール２２０のサンプリングレートと同じサンプリングレートで動作する。他方で、経路計画モジュール３１０及び高レベル意思決定モジュール３２０は、高い処理能力を有するリモートクラウドコンピューティングデバイス３００に移され、したがって、より低いサンプリングレートＳｐで動作することができる。クラウドコンピューティングデバイス３００の高い処理能力により、経路計画モジュール３１０が、全てのサンプルとともに車両コンピューティングデバイス２００に出力されるバックアップ経路情報を生成することが更に可能になる。

デバイス間の通信に高レイテンシ及び／又はドロップが生じる場合、クラウドコンピューティングデバイス３００によって出力される情報ユニットは車両コンピューティングデバイス２００によって受信されない場合がある。このとき、制御モジュール２１０は、車両コンピューティングデバイス２００によって受信された前の情報ユニットに含まれるバックアップ経路情報を用いて、最適な安全な場所に移動するように車両１を制御することができる。

図５を参照すると、運転システム１００は、車両１の軌道を調整するためのプロセスを以下に説明するように実行する。

ステップ５１０において、車両ユーザインタフェース１２によって目的地情報が受信され、車両通信デバイス２０３によってクラウドコンピューティングデバイス３００に送信される。プロセスはステップ５２０に進む。

ステップ５２０において、初期経路情報及びバックアップ経路情報は、クラウドコンピューティングデバイス３００から受信される。プロセスはステップ５３０に進む。

ステップ５３０において、制御モジュールは、新たな低レベル命令が低レベル意思決定モジュール２２０から受信されるか否かを判断する。新たな低レベル命令が受信される場合、プロセスはステップ５４０に進む。新たな低レベル命令が受信されない場合、プロセスはステップ５５０に進む。

ステップ５４０において、制御モジュール２１０は、受信した低レベル命令に基づいて車両１の軌道を制御するための命令を出力する。プロセスはステップ５６０に進む。

ステップ５５０において、制御モジュール２１０は、経路計画モジュール３１０によって生成され、経路計画モジュール３１０から受信される経路情報に基づいて、車両１の軌道を制御するための命令を出力する。プロセスはステップ５６０に進む。

ステップ５６０において、低レベル意思決定モジュール２２０は、車両通信デバイス２０３によって、車両１の更新された位置情報を、クラウドコンピューティングデバイス３００に出力する。位置情報は、経路計画モジュール３１０が最適な安全な場所を決定するために用いるＨＰマップデータを含む。最適な安全な場所を決定するためのプロセスについて、図６を参照して以下に説明する。

ステップ５７０において、制御モジュール２１０は、新たな経路情報及びバックアップ経路情報がクラウドコンピューティングデバイス３００から受信されるか否かを判断する。新たな経路情報及びバックアップ経路情報がクラウドコンピューティングデバイス３００から受信される場合、プロセスはステップ５３０を繰り返し、新たな低レベル命令が低レベル意思決定モジュール２２０から受信されるか否かを判断する。新たな経路情報及びバックアップ経路情報がクラウドコンピューティングデバイスから受信されない場合、プロセスはステップ５８０に進む。

ステップ５８０において、制御モジュール２２０は、クラウドコンピューティングデバイス３００からの最も近時の経路情報の受信から閾値時間が経過したか否かを判断する。閾値時間は、クラウドコンピューティングデバイス３００からの連続した情報ユニットの受信間に予期される時間量である。閾値時間は、例えば用いられる通信タイプに従って予めセットすることができるが、特に限定されていない。閾値時間が経過した場合、クラウドコンピューティングデバイス３００との通信の失敗が存在する可能性が高く、プロセスはステップ５９０に進む。閾値時間が経過していない場合、クラウドコンピューティングデバイス３００からの別の情報ユニットはまだ予期されず、プロセスはステップ５３０を繰り返して、新たな低レベル命令が受信されるか否かを判断する。

ステップ５９０において、制御モジュール２１０は、クラウドコンピューティングデバイス３００から受信されるバックアップ経路情報に基づいて、車両の軌道を制御するための命令を出力する。プロセスはステップ５１００に進む。

ステップ５１００において、制御モジュール２１０は、新たな経路情報及びバックアップ経路情報がクラウドコンピューティングデバイス３００から受信されるか否かを判断する。新たな経路情報及びバックアップ経路情報がクラウドコンピューティングデバイス３００から受信される場合、プロセスはステップ５３０に進み、新たな低レベル命令が受信されるか否かを判断する。新たな経路情報及びバックアップ経路情報がクラウドコンピューティングデバイス３００から受信されない場合、プロセスはステップ５９０を繰り返して、バックアップ経路の制御下に留まる。

上記で開示したように、経路計画モジュール３１０によって出力される各情報ユニットは、車両１の軌道を、最適な安全な場所に到達するように調整するためのバックアップ経路情報を含む。バックアップ経路情報は、最適な安全な場所のマップ座標とタイムスタンプとを含む。経路計画モジュール３１０が、バックアップ経路情報に含まれる指定された安全な場所のロケーションを決定し、バックアップ経路情報を出力するプロセスについて、図６を参照して以下に説明する。

ステップ６１０において、経路計画モジュールは、クラウド通信デバイス３０３によって車両コンピューティングデバイス２００からＨＤマップデータを受信する。プロセスはステップ６２０に進む。

ステップ６２０において、経路計画モジュール３１０は、ＨＤマップデータから、経路計画モジュール３１０の視野内の全ての可能な運転経路に関する情報を抽出する。プロセスはステップ６３０に進む。

ステップ６３０において、経路計画モジュール３１０は、経路計画モジュール３１０の視野及び抽出された情報に基づいて、可能な安全な場所のセットを生成する。可能な安全な場所は、経路計画モジュールの視野内にあり、全ての運転経路の外側にあるロケーションとなるように決定される。プロセスはステップ６４０に進む。

ステップ６４０において、経路計画モジュール３１０は、複数の可能な安全な場所の中から選択された可能な安全な場所への経路を計算する。プロセスはステップ６５０に進む。

ステップ６５０において、経路計画モジュール３１０は、選択された安全な場所について、以下のもの、すなわち、経路におけるサンプル縦加速度中央値Ｃ、経路におけるサンプル横加速度中央値Ｄ、サンプルヨーレート中央値Ｅ、及び選択された安全な場所に到達するのに必要な時間量Ｔのそれぞれを計算する。プロセスはステップ６６０に進む。

ステップ６６０において、経路計画モジュール３１０は、複数の可能な安全な場所のうち、まだ処理されていない別の可能な安全な場所が残っているか否かを判断する。別の可能な安全な場所が残っている場合、処理はステップ６４０を繰り返して、複数の可能な安全な場所から、別の選択された安全な場所を処理する。他の可能な安全な場所が残っていない場合、処理はステップ６７０に進む。

ステップ６７０において、全ての可能な安全な場所が処理された後、経路計画モジュール３１０は、以下の式、
Ａ＋１／Ｂ＋Ｃ＋Ｄ＋Ｅ＋Ｔ
式１
を最小化することによって、最適な安全な場所を決定する。

式１において、Ａは、車両１の位置から安全な場所への距離を表し、Ｂは、最近傍の運転経路から安全な場所への距離を表す。最小化は、非線形ソルバーによって実行することができる。式１が最小化され、最適な安全な場所が決定されたとき、処理はステップ６８０に進む。

ステップ６８０において、経路計画モジュール３１０は、クラウド通信デバイス３０３によって、指定された安全な場所を含むバックアップ経路情報を車両コンピューティングデバイス２００に出力する。

図７は、一実施形態による、車両１の軌道を調節するプロセスを示す。図７のプロセスは、概して、第１のバックアップ経路情報及び第２のバックアップ経路情報の生成において図５のプロセスと異なる。したがって、図５の要素に類似した要素は、同じ参照符号を保持し、その説明は省かれる。

経路計画モジュールは、複数の可能な安全な場所の中から、最も高い優先度を有する第１の安全な場所を決定し、複数の可能な安全な場所の中から、２番目に高い優先度を有する第２の安全な場所を決定することができる。すなわち、式１の最小値に対応する安全な場所を第１の安全な場所として決定することができ、式１の次に低い値に対応する別の安全な場所を第２の安全な場所として決定することができる。経路計画モジュールによって出力されるバックアップ経路情報は、第１のバックアップ経路情報及び第２のバックアップ経路情報を含むことができる。第１のバックアップ経路情報は、第１の安全な場所のロケーションを含むことができ、第２のバックアップ経路情報は、第２の安全な場所のロケーションを含むことができる。

一実施形態において、制御モジュールは、クラウドコンピューティングデバイスから受信した第１のバックアップ経路情報に基づいて車両の軌道を制御するための命令を出力することができる。次に、低レベル意思決定モジュールから受信した情報に基づいて、第１の安全な場所が実現可能でないと判断される場合、制御モジュールは、代わりに、クラウドコンピューティングデバイスから受信した第２のバックアップ経路情報に基づいて車両の軌道を制御するための命令を出力することができる。

上記で説明した実施形態は、コンピュータ又はコンピュータに類似した装置によって、ソフトウェア、ハードウェア又はそれらの組み合わせを用いることによって実施することができる。いくつかの例では、本明細書に記載の実施形態は、１つ以上のプロセッサによって実施することができる。ソフトウェアによる実施態様によれば、本明細書に記載のプロセス及び機能は、別個のソフトウェアモジュールによって実施することができる。ソフトウェアモジュールのそれぞれは、本明細書に記載の１つ以上の機能及び動作を実行することができる。

例えば、実施形態は、機械可読（例えば、コンピュータ可読）記憶媒体（例えば、内部メモリ又は外部メモリ）に記憶された１つ以上の命令を含むソフトウェアとして実施することができる。プロセッサは、記憶媒体から命令を呼び出すことができ、呼び出された命令に従って動作可能である。命令がプロセッサによって実行されるとき、プロセッサは、命令に対応する機能を、直接、又はプロセッサの制御下で、他の構成要素を用いて実行することができる。命令は、コンパイラによって作成されたコード、又はインタープリタによって実行可能なコードを含むことができる。機械可読記憶媒体は、非一時的記憶媒体の形態で提供することができる。

非一時的コンピュータ可読記憶媒体は、半永久的にデータを記憶し、機械によって読出し可能な媒体を指すが、レジスタ、キャッシュ及びメモリ等の短時間にわたってデータを記憶する媒体を指すものではない。非一時的コンピュータ可読媒体の例として、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタルビデオディスク（ＤＶＤ）、ハードディスク、ブルーレイディスク、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）、メモリカード、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）等があり得るが、これは限定ではない。

或る特定の実施形態が図面を参照して特に示され、説明されたが、実施形態は例示の目的で提供されるものであり、当業者であれば、本開示から、様々な変更形態及び等価な他の実施形態を作成することができることを理解するであろう。したがって、本開示の真の技術的範囲は、添付の特許請求の範囲の技術的趣旨によって定義される。

Claims (20)

1. 自動運転される車両上の車両コンピューティングデバイスと、
   前記車両から物理的に離れたロケーションにおけるクラウドコンピューティングデバイスと、
   を備える運転システムであって、
   前記車両は、前記車両の軌道を制御するためのデバイスを備え、
   前記車両コンピューティングデバイスは、ナビゲーション情報を前記クラウドコンピューティングデバイスに送信するように構成され、前記ナビゲーション情報は、目的地情報と、前記車両のロケーション情報と、前記車両の周囲環境に関する高精細マップ情報とを含み、
   前記クラウドコンピューティングデバイスは、
   前記ナビゲーション情報に基づいて、プライマリ経路情報及びバックアップ経路情報を含む経路情報を生成し、
   前記経路情報を前記車両コンピューティングデバイスに送信し、
   前記プライマリ経路情報は、前記車両の前記周囲環境における最適な安全な場所のロケーションを含まない情報であり、前記バックアップ経路情報は、前記車両の前記周囲環境における最適な安全な場所のロケーションを含む情報である
   ように構成され、
   前記車両コンピューティングデバイスは、受信した前記経路情報に基づいて、前記デバイスを用いて前記車両の軌道を制御することにより前記車両の自動運転を行うように構成される運転システム。
2. 前記車両コンピューティングデバイスは、前記クラウドコンピューティングデバイスから前記経路情報を受信した後に所定の期間が経過したことに応答して、前記バックアップ経路情報に基づいて前記車両の前記軌道を制御するように構成された制御モジュールを実行するように構成された第１のプロセッサを備える
   請求項１に記載の運転システム。
3. 前記車両コンピューティングデバイスは、前記車両上のセンサから、前記車両の前記周囲環境に関する情報を受信し、前記センサから受信した前記情報に基づいて、前記ナビゲーション情報を前記クラウドコンピューティングデバイスに出力するように構成された低レベル意思決定モジュールを実行するように構成された第１のプロセッサを備え、
   前記低レベル意思決定モジュールは、前記周囲環境に関する情報に基づいて、前記車両を停止させる又は他車に道を譲る決定を行う
   請求項１に記載の運転システム。
4. 前記クラウドコンピューティングデバイスは、前記車両コンピューティングデバイスから前記ナビゲーション情報を受信し、受信した前記ナビゲーション情報に基づいて前記経路情報を前記車両コンピューティングデバイスに出力するように構成された経路計画モジュールを実行するように構成された第２のプロセッサを備える
   請求項３に記載の運転システム。
5. 前記第１のプロセッサは、前記クラウドコンピューティングデバイスから受信した前記経路情報に基づいて前記車両の前記軌道を制御するように構成された制御モジュールを実行するように更に構成される
   請求項４に記載の運転システム。
6. 前記低レベル意思決定モジュールは、前記車両の前記軌道における迅速な変更が必要とされることを示す、前記センサから受信した情報に応答して、命令を前記制御モジュールに出力するように更に構成され、
   前記制御モジュールは、前記命令が前記制御モジュールによって受信されたことに応答して、前記命令に基づいて前記車両の前記軌道を制御するように更に構成される
   請求項５に記載の運転システム。
7. 前記車両コンピューティングデバイスのサンプリングレートは、前記クラウドコンピューティングデバイスのサンプリングレートよりも高い
   請求項１に記載の運転システム。
8. 前記車両コンピューティングデバイスのサンプリングレートは、前記クラウドコンピューティングデバイスのサンプリングレートよりも高く、
   前記制御モジュールは、前記クラウドコンピューティングデバイスから前記経路情報を受信した後に所定の期間が経過したことに応答して、前記バックアップ経路情報に基づいて前記車両を制御するように更に構成される
   請求項６に記載の運転システム。
9. 前記目的地情報は、前記車両の目的地のロケーションを含み、
   前記車両コンピューティングデバイスは、
   前記クラウドコンピューティングデバイスから前記経路情報を受信した後に所定の期間が経過していない間、前記目的地の前記ロケーションにナビゲートし、
   前記クラウドコンピューティングデバイスから前記経路情報を受信した後に前記所定の期間が経過したことに応答して、前記最適な安全な場所にナビゲートする
   ように構成された制御モジュールを実行するように構成された第１のプロセッサを備える
   請求項１に記載の運転システム。
10. 前記クラウドコンピューティングデバイスは、前記車両コンピューティングデバイスから受信した前記ナビゲーション情報に基づいて前記車両の前記周囲環境における複数の安全な場所の中から前記最適な安全な場所を決定するように構成された経路計画モジュールを実行するように構成された第２のプロセッサを備える
    請求項９に記載の運転システム。
11. 前記複数の安全な場所のうちの各安全な場所について、前記経路計画モジュールは、前記車両のロケーションから前記安全な場所への経路、及び前記安全な場所に関する複数のパラメータを決定し、前記複数のパラメータに基づいて前記最適な安全な場所を決定するように構成される
    請求項１０に記載の運転システム。
12. 前記複数の安全な場所からの各安全な場所について、前記複数のパラメータは、前記車両のロケーションからの前記安全な場所の距離Ａと、前記安全な場所への最近傍の運転経路からの前記安全な場所の距離Ｂと、前記安全な場所への前記決定された経路におけるサンプル縦加速度中央値Ｃと、前記安全な場所への前記決定された経路におけるサンプル横加速度中央値Ｄと、前記安全な場所への前記決定された経路におけるサンプルヨーレート中央値Ｅと、前記安全な場所に到達する時間Ｔとを含み、
    前記経路計画モジュールは、以下の式
    Ａ＋１／Ｂ＋Ｃ＋Ｄ＋Ｅ＋Ｔ
    を最小化することによって、前記最適な安全な場所を決定するように構成される
    請求項１１に記載の運転システム。
13. 自動運転される車両から物理的に離れたロケーションにおけるクラウドコンピューティングデバイスであって、
    メモリと、
    前記車両上の車両コンピューティングデバイスとワイヤレス通信するように構成された通信デバイスと、
    プロセッサであって、
    前記通信デバイスによって、前記車両コンピューティングデバイスからナビゲーション情報を受信し、前記ナビゲーション情報は、目的地情報と、前記車両のロケーション情報と、前記車両の周囲環境に関する高精細マップ情報とを含み、
    前記ナビゲーション情報に基づいて、プライマリ経路情報及びバックアップ経路情報を含む経路情報を生成し、
    前記経路情報を前記車両コンピューティングデバイスに送信し、
    前記プライマリ経路情報は、前記車両の前記周囲環境における最適な安全な場所のロケーションを含まない情報であり、前記バックアップ経路情報は、前記車両の前記周囲環境における最適な安全な場所のロケーションを含む情報である
    ように構成された、プロセッサと
    を備えるクラウドコンピューティングデバイス。
14. 前記目的地情報は前記車両の目的地のロケーションを含み、
    前記プロセッサは、前記車両コンピューティングデバイスから受信した前記ナビゲーション情報に基づいて、前記車両の前記周囲環境における複数の安全な場所の中から、前記最適な安全な場所を決定するように更に構成される
    請求項１３に記載のクラウドコンピューティングデバイス。
15. 前記プロセッサは、
    前記複数の安全な場所のうちの各安全な場所について、前記車両のロケーションから前記安全な場所への経路、及び前記安全な場所に関する複数のパラメータを決定し、
    前記複数のパラメータに基づいて前記最適な安全な場所を決定する
    ように更に構成される
    請求項１４に記載のクラウドコンピューティングデバイス。
16. 前記複数の安全な場所からの各安全な場所について、前記複数のパラメータは、前記車両のロケーションからの前記安全な場所の距離Ａと、前記安全な場所への最近傍の運転経路からの前記安全な場所の距離Ｂと、前記安全な場所への前記決定された経路におけるサンプル縦加速度中央値Ｃと、前記安全な場所への前記決定された経路におけるサンプル横加速度中央値Ｄと、前記安全な場所への前記決定された経路におけるサンプルヨーレート中央値Ｅと、前記安全な場所に到達する時間Ｔとを含み、
    前記プロセッサは、以下の式
    Ａ＋１／Ｂ＋Ｃ＋Ｄ＋Ｅ＋Ｔ
    を最小化することによって、前記最適な安全な場所を決定するように更に構成される
    請求項１５に記載のクラウドコンピューティングデバイス。
17. 自動運転される車両上の車両コンピューティングデバイスであって、
    メモリと、
    前記車両から物理的に離れたロケーションにおけるクラウドコンピューティングデバイスと通信するように構成された通信デバイスと、
    プロセッサであって、
    ナビゲーション情報を前記クラウドコンピューティングデバイスに送信し、前記ナビゲーション情報は、目的地情報と、前記車両のロケーション情報と、前記車両の周囲環境に関する高精細マップ情報とを含み、
    前記クラウドコンピューティングデバイスから、プライマリ経路情報及びバックアップ経路情報を含む経路情報を受信し、
    前記プライマリ経路情報は、前記車両の前記周囲環境における最適な安全な場所のロケーションを含まない情報であり、前記バックアップ経路情報は、前記車両の前記周囲環境における最適な安全な場所のロケーションを含む情報であり、
    前記受信した経路情報に基づいて、前記車両に備えられたデバイスを用いて前記車両の軌道を制御することにより前記車両の自動運転を行う
    ように構成されるプロセッサと
    を備える車両コンピューティングデバイス。
18. 前記プロセッサは、前記クラウドコンピューティングデバイスから前記経路情報を受信した後に所定の期間が経過したことに応答して、前記バックアップ経路情報に基づいて前記車両の前記軌道を制御するように更に構成される
    請求項１７に記載の車両コンピューティングデバイス。
19. 前記プロセッサは、
    前記車両上のセンサから、前記車両の前記周囲環境に関する情報を受信し、前記センサから受信した前記情報に基づいて、前記ナビゲーション情報を前記クラウドコンピューティングデバイスに出力し、
    前記車両の前記軌道における迅速な変更が必要とされることを示す、前記センサから受信した情報に応答して、前記センサから受信した前記情報に基づいて前記車両の前記軌道を制御する
    ように更に構成される
    請求項１８に記載の車両コンピューティングデバイス。
20. 前記目的地情報は、前記車両の目的地のロケーションを含み、
    前記プロセッサは、
    前記クラウドコンピューティングデバイスから前記経路情報を受信した後に所定の期間が経過していない間、前記目的地のロケーションにナビゲートし、
    前記クラウドコンピューティングデバイスから前記経路情報を受信した後に前記所定の期間が経過したことに応答して、前記最適な安全な場所にナビゲートする
    ように更に構成される
    請求項１７に記載の車両コンピューティングデバイス。

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