KR102274273B1 - 자율 차량을 위한 정지 위치 계획 - Google Patents

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드미트리 에이. 돌고브
나다니엘 페어필드
로라 에스텔 린제이
크리스토퍼 폴 우름손
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웨이모 엘엘씨
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Abstract

본 개시내용의 양태들은 자율 차량에 대한 속도 계획을 생성하는 것에 관한 것이다. 예로서, 차량(100)은 미리 저장된 맵 정보를 이용하여 루트(660)를 따라 자율 주행 모드에서 조종된다. 이 정보는 차량이 정지해서는 안 되지만 자율 주행 모드에서 드라이브 스루할 수 있는 복수의 주정차 금지 지역을 식별한다. 상기 복수의 주정차 금지 지역의 각각의 주정차 금지 지역은 우선순위 값과 연관된다. 루트에 기초하여 상기 복수의 주정차 금지 지역의 서브세트가 식별된다. 서브세트의 주정차 금지 지역들과 연관된 우선순위 값들에 기초하여 차량을 정지시키기 위한 속도 계획이 생성된다. 속도 계획은 차량을 정지시키기 위한 위치를 식별한다. 속도 계획은 그 위치에서 차량을 정지시키는 데 이용된다.

Description

자율 차량을 위한 정지 위치 계획{PLANNING STOPPING LOCATIONS FOR AUTONOMOUS VEHICLES}
[관련 출원들에 대한 상호 참조]
본 출원은 2016년 10월 14일자로 출원된 미국 특허 출원 제15/293,503호의 계속 출원이며, 그 개시내용은 본 명세서에 참고로 포함된다.
인간 운전자를 필요로 하지 않는 차량들과 같은 자율 차량들은 하나의 위치로부터 다른 위치로의 승객들 또는 물품들의 운송을 돕기 위해 이용될 수 있다. 그러한 차량들은 승객들이 픽업 또는 목적지 위치와 같은 어떤 초기 입력을 제공할 수 있는 완전 자율 모드에서 동작할 수 있고, 차량은 자신을 해당 위치로 조종해 간다.
그러한 차량들은 전형적으로 주변의 물체들을 검출하기 위해 다양한 유형의 센서들을 구비한다. 예를 들어, 자율 차량들은 레이저, 소나, 레이더, 카메라, 및 차량의 주변으로부터 데이터를 스캔하고 기록 하는 다른 디바이스들을 포함할 수 있다. 이러한 디바이스들 중 하나 이상으로부터의 센서 데이터는 물체들 및 그들 각각의 특성들(위치, 형상, 방향, 속도 등)을 검출하는 데 사용될 수 있다. 이러한 특성들은 물체가 미래로 어떤 짧은 기간 동안 무엇을 할 가능성이 있는지를 예측하는 데 사용될 수 있으며, 이는 이러한 물체들을 피하기 위해 차량을 제어하는 데 사용될 수 있다. 따라서, 검출, 식별, 및 예측은 자율 차량의 안전한 운행을 위한 중요한 기능들이다.
본 개시내용의 양태들은 자율 주행 모드에서 차량을 조종하는 방법을 제공했다. 방법은 하나 이상의 프로세서에 의해, 차량이 정지해서는 안 되지만 자율 주행 모드에서 드라이브 스루할 수 있는 복수의 주정차 금지(keep clear) 지역을 식별하는 미리 저장된 맵 정보를 이용하여 루트를 따라 자율 주행 모드에서 차량을 조종하는 단계를 포함한다. 상기 복수의 주정차 금지 지역의 각각의 주정차 금지 지역은 우선순위 값과 연관된다. 방법은 또한 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 루트에 기초하여 상기 복수의 주정차 금지 지역의 서브세트를 식별하는 단계; 상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 복수의 주정차 금지 지역의 서브세트의 주정차 금지 지역들과 연관된 상기 우선순위 값들에 기초하여 상기 차량을 정지시키기 위한 속도 계획을 생성하는 단계 - 상기 속도 계획은 상기 차량을 정지시키기 위한 위치를 식별함 -; 및 상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 차량을 정지시키기 위해 상기 속도 계획을 이용하는 단계를 포함한다.
일례에서, 상기 속도 계획을 결정하는 단계는 상기 복수의 주정차 금지 지역의 서브세트의 주어진 주정차 금지 지역에 대한 디폴트 최소 클리어런스(minimum clearance) 값을 조정하는 단계를 포함하고, 상기 주어진 주정차 금지 지역은 상기 복수의 주정차 금지 지역의 서브세트의 모든 주정차 금지 지역들의 최저 우선순위 값을 갖고, 상기 디폴트 최소 클리어런스 값은 상기 주어진 주정차 금지 지역과의 허용가능한 중첩량을 정의한다. 다른 예에서, 상기 속도 계획을 결정하는 단계는 상기 복수의 주정차 금지 지역의 서브세트의 주어진 주정차 금지 지역을 조정하는 단계를 포함하고, 상기 주어진 주정차 금지 지역은 상기 복수의 주정차 금지 지역의 서브세트의 모든 주정차 금지 지역들의 최저 우선순위 값을 갖는다. 다른 예에서, 상기 속도 계획은 상기 복수의 주정차 금지 지역의 서브세트의 특정 주정차 금지 지역 내에서 정지하는 것을 피하고, 상기 특정 주정차 금지 지역은 상기 복수의 주정차 금지 지역의 서브세트의 모든 주정차 금지 지역들의 최고 우선순위 값과 연관된다. 다른 예에서, 상기 복수의 주정차 금지 지역의 서브세트 중 적어도 하나는 활성 횡단보도에 대응하고, 상기 복수의 주정차 금지 지역의 서브세트 중 적어도 하나는 비활성 횡단보도에 대응하고, 상기 활성 횡단보도는 상기 비활성 횡단보도보다 더 높은 우선순위 값과 연관된다. 다른 예에서, 상기 복수의 주정차 금지 지역의 서브세트 중 적어도 하나는 활성 횡단보도에 대응하고, 상기 복수의 주정차 금지 지역의 서브세트 중 적어도 하나는 교차로에 대응하고, 상기 활성 횡단보도는 상기 교차로보다 더 높은 우선순위 값과 연관된다. 다른 예에서, 상기 복수의 주정차 금지 지역의 서브세트 중 적어도 하나는 비활성 횡단보도에 대응하고, 상기 복수의 주정차 금지 지역의 서브세트 중 적어도 하나는 교차로에 대응하고, 상기 교차로는 상기 비활성 횡단보도보다 더 높은 우선순위 값과 연관된다. 다른 예에서, 상기 복수의 주정차 금지 지역의 서브세트 중 적어도 하나는 교통 차선과 교차하는 영역에 대응한다. 다른 예에서, 상기 복수의 주정차 금지 지역의 서브세트 중 적어도 하나는 포스팅된 "주정차 금지(keep Clear)" 또는 "교차로 가로막기 금지(Don't Block the Box)" 영역에 대응한다. 다른 예에서, 상기 복수의 주정차 금지 지역 중 적어도 하나는 철도 건널목에 대응한다.
본 개시내용의 다른 양태는 자율 주행 모드에서 차량을 조종하기 위한 시스템을 제공한다. 시스템은 차량이 정지해서는 안 되지만 자율 주행 모드에서 드라이브 스루할 수 있는 복수의 주정차 금지 지역을 식별하는 미리 저장된 맵 정보를 이용하여 루트를 따라 자율 주행 모드에서 차량을 조종하도록 구성된 하나 이상의 프로세서를 포함한다. 상기 복수의 주정차 금지 지역의 각각의 주정차 금지 지역은 우선순위 값과 연관된다. 상기 하나 이상의 프로세서는 또한 상기 루트에 기초하여 상기 복수의 주정차 금지 지역의 서브세트를 식별하고, 상기 복수의 주정차 금지 지역의 서브세트의 주정차 금지 지역들과 연관된 우선순위 값들에 기초하여 상기 차량을 정지시키기 위한 속도 계획을 생성하고 - 상기 속도 계획은 상기 차량을 정지시키기 위한 위치를 식별함 - 상기 차량을 정지시키기 위해 상기 속도 계획을 이용하도록 구성된다.
일례에서, 상기 속도 계획을 결정하는 것은 상기 복수의 주정차 금지 지역의 서브세트의 주어진 주정차 금지 지역에 대한 디폴트 최소 클리어런스 값을 조정하는 것을 포함하고, 상기 주어진 주정차 금지 지역은 상기 복수의 주정차 금지 지역의 서브세트의 모든 주정차 금지 지역들의 최저 우선순위 값을 갖고, 상기 디폴트 최소 클리어런스 값은 상기 주어진 주정차 금지 지역과의 허용가능한 중첩량을 정의한다. 다른 예에서, 상기 속도 계획을 결정하는 것은 상기 복수의 주정차 금지 지역의 서브세트의 주어진 주정차 금지 지역을 조정하는 것을 포함하고, 상기 주어진 주정차 금지 지역은 상기 복수의 주정차 금지 지역의 서브세트의 모든 주정차 금지 지역들의 최저 우선순위 값을 갖는다. 다른 예에서, 상기 속도 계획은 상기 복수의 주정차 금지 지역의 서브세트의 특정 주정차 금지 지역 내에서 정지하는 것을 피하고, 상기 특정 주정차 금지 지역은 상기 복수의 주정차 금지 지역의 서브세트의 모든 주정차 금지 지역들의 최고 우선순위 값과 연관된다. 다른 예에서, 상기 복수의 주정차 금지 지역의 서브세트 중 적어도 하나는 활성 횡단보도에 대응하고, 상기 복수의 주정차 금지 지역의 서브세트 중 적어도 하나는 비활성 횡단보도에 대응하고, 상기 활성 횡단보도는 상기 비활성 횡단보도보다 더 높은 우선순위 값과 연관된다. 다른 예에서, 상기 복수의 주정차 금지 지역의 서브세트 중 적어도 하나는 활성 횡단보도에 대응하고, 상기 복수의 주정차 금지 지역의 서브세트 중 적어도 하나는 교차로에 대응하고, 상기 활성 횡단보도는 상기 교차로보다 더 높은 우선순위 값과 연관된다. 다른 예에서, 상기 복수의 주정차 금지 지역의 서브세트 중 적어도 하나는 비활성 횡단보도에 대응하고, 상기 복수의 주정차 금지 지역의 서브세트 중 적어도 하나는 교차로에 대응하고, 상기 교차로는 상기 비활성 횡단보도보다 더 높은 우선순위 값과 연관된다. 다른 예에서, 상기 시스템은 또한 상기 차량을 포함한다.
본 개시내용의 추가 양태는 명령어들이 저장되는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체를 제공한다. 명령어들은, 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금 자율 주행 모드에서 차량을 조종하는 방법을 수행하게 한다. 상기 방법은 차량이 정지해서는 안 되지만 자율 주행 모드에서 드라이브 스루할 수 있는 복수의 주정차 금지 지역을 식별하는 미리 저장된 맵 정보를 이용하여 루트를 따라 자율 주행 모드에서 차량을 조종하는 단계를 포함한다. 상기 복수의 주정차 금지 지역의 각각의 주정차 금지 지역은 우선순위 값과 연관된다. 상기 방법은 또한 상기 루트에 기초하여 상기 복수의 주정차 금지 지역의 서브세트를 식별하는 단계, 상기 복수의 주정차 금지 지역의 서브세트의 주정차 금지 지역들과 연관된 우선순위 값들에 기초하여 상기 차량을 정지시키기 위한 속도 계획을 생성하는 단계 - 상기 속도 계획은 상기 차량을 정지시키기 위한 위치를 식별함 -, 및 상기 차량을 정지시키기 위해 상기 속도 계획을 이용하는 단계를 포함한다.
일례에서, 상기 속도 계획을 결정하는 단계는 상기 복수의 주정차 금지 지역의 서브세트의 주어진 주정차 금지 지역을 조정하는 단계를 포함하고, 상기 주어진 주정차 금지 지역은 상기 복수의 주정차 금지 지역의 서브세트의 모든 주정차 금지 지역들의 최저 우선순위 값을 갖는다.
도 1은 예시적인 실시예에 따른 예시적인 차량의 기능 다이어그램이다.
도 2는 예시적인 실시예에 따른 맵 정보의 다이어그램이다.
도 3a 내지 도 3d는 본 개시내용의 양태들에 따른 차량의 예시적인 외부 뷰들이다.
도 4는 본 개시내용의 양태들에 따른 시스템의 그림 다이어그램이다.
도 5는 본 개시내용의 양태들에 따른 도 4의 시스템의 기능 다이어그램이다.
도 6은 본 개시내용의 양태들에 따른 도로의 섹션의 뷰이다.
도 7은 본 개시내용의 양태들에 따른 주정차 금지 지역 다각형들을 갖는 도로의 섹션의 뷰이다.
도 8a 및 도 8b는 본 개시내용의 양태들에 따른 주정차 금지 지역 다각형들을 갖는 도로의 섹션의 뷰들이다.
도 9는 본 개시내용의 양태들에 따른 흐름 다이어그램이다.
개관
본 기술의 양태들은 자율 차량들을 제어하고 필요할 때 그러한 차량들을 정지시킬 가장 좋은 곳을 결정하는 것에 관한 것이다. 예를 들어, 철도 건널목, 횡단보도, 교차로, 교통 차선에 걸쳐 있는 것, 및 정지 금지 구역들로서 특정하게 지정된 지역들("교차로 가로막기 금지" 또는 "주정차 금지" 표지 또는 지시자에 의해 지정된 영역들)과 같이 차량이 정지해서는 안 되는 특정 "주정차 금지" 지역들이 존재한다. 차량이 이러한 지역들을 통해 안전하게 이동할 수 있지만, 오래 계속되는 기간 동안 그러한 지역들에서 정지하는 것은 불법적일 뿐만 아니라, 다른 차량들의 승객 또는 운전자, 보행자 또는 자전거 타는 사람과 같은 다른 도로 사용자들의 안전 및 편안함을 위험에 처하게 할 수 있다.
이러한 위치들을 피하기 위해, 차량의 컴퓨팅 디바이스들은 미리 저장된 맵 정보에 액세스할 수 있다. 따라서, 미리 저장된 맵 정보는 차량의 예상 환경의 고도로 상세한 맵들(차선 라인, 교통 신호, 정지 표지, 등)뿐만 아니라 주정차 금지 지역들의 형상 및 위치를 식별하는 정보를 포함할 수 있다. 대안적으로, 일부 지역들은 (도로 상의 표시들과 같은) 표지들 또는 지시자들을 검출하고 이러한 표지들 및 지시자들이 추가적인 주정차 금지 지역들에 대응하는 것으로 결정함으로써 실시간으로 검출될 수 있다.
미리 저장된 맵 정보에 더하여, 컴퓨팅 디바이스들은 차량의 인식 시스템에 의해 검출된 정보에 의존할 수 있다. 예를 들어, 차량의 센서들은 차량의 환경 내의 다양한 물체들뿐만 아니라 위치, 속도, 방위, 상태(즉, 교통 신호의 컬러) 등과 같은 정보를 검출하고 식별할 수 있다.
차량이 목적지로의 루트를 따라 조종됨에 따라, 컴퓨팅 디바이스들은 맵 정보와 인식 시스템으로부터의 정보를 조합하여 계속적으로 속도 계획을 세울 수 있다. 예를 들어, 속도 계획은, 다른 차량들로부터의 분리 거리를 유지하는 것, 다른 물체들의 투영된 위치와 시간 및 공간에서 중첩이 존재하지 않도록 하는 것, 등과 같은 복수의 제약에 기초하여 생성될 수 있다.
이 속도 계획의 일부로서, 컴퓨팅 디바이스들은, 차량이 어떤 특정 공간 지역 또는 시점에 도달하기 전에, 미래로 어떤 짧은 기간 내에, 또는 맵에서 식별된 주정차 금지 지역들 중 어디에서도 정지하지 않고 루트를 따라 어떤 거리 내에서 차량이 정지할 수 있는 이상적인 위치를 결정할 수 있다. 속도 계획은 또한 그 이상적인 위치에 도달하기 위해 차량의 감속(즉, 차량이 얼마나 갑자기 정지해야 하는지)을 제어하기 위한 정보를 포함할 수 있다.
컴퓨팅 디바이스가 차량이 정지할 필요가 있다고(또는 필요할 가능성이 매우 높다고) 결정하면, 컴퓨팅 디바이스들은 속도 계획의 이상적인 위치에서 차량을 정지시키기 위해 차량을 제어하도록 속도 계획을 결정하고 이용할 수 있다. 정지는 도로 내의 다른 차량, 물체 또는 잔해, 교통 신호등, 보행자 등에 의해 필요하게 될 수 있다.
일부 경우에, 차량이 루트를 따라 짧은 기간 또는 거리 내에 도달할 수 있는 다수의 상이한 관련 주정차 금지 지역이 존재할 수 있다. 이 예에서, 주정차 금지 지역들은 유형에 기초하여 우선순위화될 수 있다. 이 정보는 또한 각각의 지역과 함께 상세한 맵 정보에 저장될 수 있다.
다수의 주정차 금지 지역이 존재하는 속도 계획을 생성하기 위해, 컴퓨팅 디바이스들은 차량의 경로 및 현재 위치와 관련된 주정차 금지 지역들의 서브세트를 식별할 수 있다. 각각의 관련 주정차 금지 지역에 대해, 컴퓨팅 디바이스들은, 예를 들어, 차량이 주정차 금지 지역에서 정지할 수 없다는, 대응하는 제약을 생성할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스들은 모든 주정차 금지 제약들을 해결하는 속도 계획을 생성하려고 시도할 수 있다. 이것이 가능하지 않다면, 컴퓨팅 디바이스들은 최저 우선순위 제약들을 완화하고 다시 시도할 수 있다. 이는 실현 가능한 속도 계획이 생성될 때까지 필요한 만큼 많은 횟수 반복될 수 있다. 일부 경우에, 제약을 완화하는 경우에도, 실현 가능한 속도 계획이 가능하지 않을 수 있다. 이 경우에, 더 높은 우선순위 지역을 가로막는 것이 불가피하다면, 컴퓨팅 디바이스들은 차선을 변경하는 것, 반대로 이동하는 것, 비켜주는 것, 도움을 요청하는 것 등과 같은 어떤 유형의 조정 액션을 취할 수 있다.
본 명세서에서 설명되는 특징들은 차량이 다른 경우에는 이동하도록 허용되는 지역들에서 정지하는 것을 피함으로써 자율 주행 모드에서 차량의 안전한 운행을 도모한다. 게다가, 주정차 금지 지역들을 우선순위화함으로써, 컴퓨팅 디바이스들은 다른 경우에는 불필요할 더 극적인 조종(제동 또는 막판 차선 변경)에 대한 필요성을 피할 수 있다. 이는, 주어진 상황에서 임의의 실제 위험이 존재하는지에 관계없이, 차량이 정지해서는 안 되는 어딘가에서 정지했다는 인식으로부터 발생하는 승객의 불편함뿐만 아니라 다른 차량들의 사람들에 대한 불편함을 감소시킬 수 있다. 더욱이, 각각의 유형의 주정차 금지 지역 밖에서 정지하기 위해 최대 허용 제동 프로파일을 고려함으로써, 차량은 특정 제약을 완화함으로써 후미 차량들과의 후미 충돌의 위험을 최소화할 수 있다. 게다가, 가치 있는 정지 위치를 고려하는 속도 계획을 사용함으로써, 차량 오작동의 경우에, 차량은 부적절하거나 위험한 위치에 위치할 가능성이 더 적다.
예시적인 시스템들
도 1에 도시된 바와 같이, 본 개시내용의 일 양태에 따른 차량(100)은 다양한 컴포넌트들을 포함한다. 본 개시내용의 특정 양태들은 특정 유형들의 차량과 연계하여 특히 유용하지만, 차량은 자동차들, 트럭들, 오토바이들, 버스들, 레크리에이션 차량 등을 포함하지만 이에 제한되지 않는 임의 유형의 차량일 수 있다. 차량은 하나 이상의 프로세서(120), 메모리(130), 및 범용 컴퓨팅 디바이스들에 전형적으로 존재하는 다른 컴포넌트들을 포함하는 컴퓨팅 디바이스(110)와 같은 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스를 가질 수 있다.
메모리(130)는 프로세서(120)에 의해 실행되거나 또는 달리 이용될 수 있는 명령어들(132) 및 데이터(134)를 포함하여, 하나 이상의 프로세서(120)에 의해 액세스 가능한 정보를 저장한다. 메모리(130)는 컴퓨팅 디바이스 판독가능 매체, 또는 하드 드라이브, 메모리 카드, ROM, RAM, DVD 또는 다른 광 디스크들과 같은 전자 디바이스의 도움으로 판독될 수 있는 데이터를 저장하는 다른 매체뿐만 아니라 다른 기입 가능 및 판독 전용 메모리들을 포함하여, 프로세서에 의해 액세스 가능한 정보를 저장할 수 있는 임의의 유형의 것일 수 있다. 시스템들 및 방법들은 전술한 것의 상이한 조합들을 포함할 수 있고, 그에 의해 명령어들 및 데이터의 상이한 부분들이 상이한 유형들의 매체상에 저장된다.
명령어들(132)은 프로세서에 의해 (기계 코드와 같이) 직접적으로 또는 (스크립트들과 같이) 간접적으로 실행될 명령어들의 임의의 세트일 수 있다. 예를 들어, 명령어들은 컴퓨팅 디바이스 판독가능 매체상에 컴퓨팅 디바이스 코드로서 저장될 수 있다. 이와 관련하여, 용어들 "명령어들" 및 "프로그램들"은 본 명세서에서 교체가능하게 이용될 수 있다. 명령어들은 프로세서에 의한 직접 처리를 위해 오브젝트 코드 포맷으로, 또는 요구 시에 해석되거나 또는 미리 컴파일링되는 독립 소스 코드 모듈들의 스크립트들 또는 모음들을 포함하는 임의의 다른 컴퓨팅 디바이스 언어로 저장될 수 있다. 기능들, 방법들, 및 명령어들의 루틴들이 아래에서 더 상세히 설명된다.
데이터(134)는 명령어들(132)에 따라 프로세서(120)에 의해 검색되거나, 저장되거나 수정될 수 있다. 예를 들어, 청구되는 주제가 임의의 특정한 데이터 구조에 의해 제한되지는 않지만, 데이터는 컴퓨팅 디바이스 레지스터들에, 관계형 데이터베이스에 복수의 상이한 필드 및 레코드를 갖는 표, XML 문서들 또는 플랫 파일(flat file)들로서 저장될 수 있다. 데이터는 또한 임의의 컴퓨팅 디바이스 판독가능 포맷으로 포맷팅될 수 있다.
하나 이상의 프로세서(120)는 상업적으로 이용가능한 CPU들과 같은 임의의 종래의 프로세서들일 수 있다. 대안적으로, 하나 이상의 프로세서는 ASIC 또는 다른 하드웨어 기반 프로세서와 같은 전용 디바이스일 수 있다. 도 1은 컴퓨팅 디바이스(110)의 프로세서, 메모리, 및 다른 요소들을 동일한 블록 내에 있는 것으로 기능적으로 예시하지만, 본 기술분야의 통상의 기술자들은 프로세서, 컴퓨팅 디바이스, 또는 메모리는 동일한 물리적 하우징 내에 넣어질 수 있거나 그렇지 않을 수 있는 다수의 프로세서, 컴퓨팅 디바이스, 또는 메모리를 실제로 포함할 수 있다는 것을 이해할 것이다. 예를 들어, 메모리는 컴퓨팅 디바이스(110)의 것과 상이한 하우징에 위치한 하드 드라이브 또는 다른 스토리지 매체일 수 있다. 따라서, 프로세서 또는 컴퓨팅 디바이스에 대한 참조들은, 병렬로 동작할 수 있거나 그렇지 않을 수 있는 프로세서들 또는 컴퓨팅 디바이스들 또는 메모리들의 모음에 대한 참조들을 포함하는 것으로 이해될 것이다.
컴퓨팅 디바이스(110)는 위에서 설명된 프로세서 및 메모리와 같은 컴퓨팅 디바이스뿐만 아니라 사용자 입력(150)(예를 들어, 마우스, 키보드, 터치 스크린 및/또는 마이크로폰) 및 다양한 전자 디스플레이들(예를 들어, 스크린을 가지는 모니터 또는 정보를 디스플레이하도록 동작가능한 임의의 다른 전자 디바이스)와 연계하여 보통 사용되는 모든 컴포넌트들일 수 있다. 이 예에서, 차량은 정보 또는 시청각 경험들을 제공하기 위해 내부 전자 디스플레이(152)뿐만 아니라 하나 이상의 스피커(154)를 포함한다. 이와 관련하여, 내부 전자 디스플레이(152)는 차량(100)의 객실 내에 위치할 수 있고 컴퓨팅 디바이스(110)에 의해 차량(100) 내의 승객들에게 정보를 제공하는 데 사용될 수 있다.
컴퓨팅 디바이스(110)는 또한 아래에 상세히 설명되는 클라이언트 컴퓨팅 디바이스들 및 서버 컴퓨팅 디바이스들과 같은, 다른 컴퓨팅 디바이스들과의 통신을 용이하게 하기 위해 하나 이상의 무선 네트워크 연결(156)을 포함할 수 있다. 무선 네트워크 연결들은 블루투스, 블루투스 저 에너지(LE), 셀룰러 연결들과 같은 단거리 통신 프로토콜들뿐만 아니라 인터넷, 월드 와이드 웹(World Wide Web), 인트라넷들, 가상 사설 네트워크들, 광역 네트워크들, 로컬 네트워크들, 하나 이상의 회사 전용의 통신 프로토콜들을 이용하는 사설 네트워크들, 이더넷, WiFi 및 HTTP, 및 전술한 것들의 다양한 조합을 포함하는 다양한 구성 및 프로토콜을 포함할 수 있다.
일례에서, 컴퓨팅 디바이스(110)는 차량(100)에 통합되는 자율 주행 컴퓨팅 시스템일 수 있다. 자율 주행 컴퓨팅 시스템은 차량의 다양한 컴포넌트들과 통신할 수 있다. 예를 들어, 도 1로 돌아가서, 컴퓨팅 디바이스(110)는 메모리(130)의 명령어들(132)에 따라 차량(100)의 이동, 속도 등을 제어하기 위해 감속 시스템(160), 가속 시스템(162), 조향 시스템(164), 시그널링 시스템(166), 내비게이션 시스템(168), 위치확인 시스템(170), 및 인식 시스템(172), 및 전력 시스템(174)과 같은, 차량(100)의 다양한 시스템들과 통신할 수 있다. 다시금, 이러한 시스템들이 컴퓨팅 디바이스(110) 외부에 있는 것으로 도시되지만, 실제로는, 이러한 시스템들은 차량(100)을 제어하기 위한 자율 주행 컴퓨팅 시스템으로서 다시금 컴퓨팅 디바이스(110)에 또한 통합될 수 있다.
예로서, 컴퓨팅 디바이스들(110)은 차량의 속도를 제어하기 위해 감속 시스템(160), 가속 시스템(162) 및/또는 전력 시스템(174)(예컨대, 가스 또는 전기 엔진)과 상호작용할 수 있다. 유사하게, 조향 시스템(164)은 차량(100)의 방향을 제어하기 위해 컴퓨팅 디바이스(110)에 의해 사용될 수 있다. 예를 들어, 자동차 또는 트럭과 같은 차량(100)이 도로상에서 이용하도록 구성되는 경우, 조향 시스템은 차량을 회전시키기 위해 바퀴들의 각도를 제어하는 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 시그널링 시스템(166)은, 예를 들어 필요할 때 방향 지시등들 또는 브레이크 등을 점등함으로써 차량의 의도를 다른 운전자들 또는 차량들에 시그널링하기 위해 컴퓨팅 디바이스(110)에 의해 사용될 수 있다.
내비게이션 시스템(168)은 위치로의 루트를 결정하고 이를 따르기 위해 컴퓨팅 디바이스(110)에 의해 사용될 수 있다. 이와 관련하여, 내비게이션 시스템(168) 및/또는 데이터(134)는 상세한 맵 정보, 예를 들어, 도로들의 형상 및 고도, 차선 라인들, 교차로들, 횡단보도들, 속도 제한들, 교통 신호들, 건물들, 표지들, 실시간 교통 정보, 식생, 또는 다른 그러한 물체들 및 정보를 식별하는 매우 상세한 맵들을 저장할 수 있다. 다시 말해서, 이 상세한 맵 정보는 도로들을 포함하는 차량의 예상 환경의 기하학적 구조뿐만 아니라 해당 도로들에 대한 속도 규정(법적 속도 제한)을 정의할 수 있다.
도 2는 교차로(202) 및 다각형(204)에 의해 식별되는 주정차 금지 영역을 포함하는 도로의 섹션에 대한 맵 정보(200)의 일례이다. 이 예에서, 맵 정보(200)는 차선 라인들(210, 212, 214, 216), 횡단보도들(220, 222, 224), 보도들(240), 및 정지 표지들(250, 252)과 같은 도로 특징들의 형상, 위치, 및 다른 특성들을 식별하는 정보를 포함한다. 도시되지는 않았지만, 맵 정보는 또한 차량이 주행될 수 있는 도로 내의 위치들을 정의하는 도로 세그먼트들 또는 레일들을 식별할 수 있다. 예로서, 레일은 2개의 차선 라인 사이에 또는 교통 차선의 중간에 근접하여 위치하고 교통 차선에 대한 형상 및 방위(교통의 방향)를 따를 수 있다. 이러한 레일들은 그 후 목적지로의 경로를 형성하기 위해 컴퓨팅 디바이스들에 의해 함께 링크될 수 있다.
도로 특징들에 더하여, 맵 정보는 주정차 금지 지역들 및 연관된 유형들을 식별할 수 있다. 이러한 특징들은 차량(100)이 드라이브 스루할 수 있지만, 차량이 정지해서는 안 되는 영역들을 정의할 수 있다. 각각의 주정차 금지 지역은 맵 정보에서 연관된 유형을 갖는 3개 이상의 에지를 갖는 다각형으로서 정의될 수 있다. 예를 들어, 교차로(202)는 교차로(202)의 형상에 대응하는 다각형(260)에 의해 식별되는 주정차 금지 지역과 연관될 수 있다. 이와 관련하여, 다각형(260)은 주정차 금지 지역 유형 "교차로"와 연관될 수 있다. 횡단보도들(220, 222, 및 224)은 각각 각각의 횡단보도의 직사각형 형상에 대응하는 다각형들(270, 272, 274)에 의해 각각 식별되는 주정차 금지 지역과 연관될 수 있고, 따라서 또한 "횡단보도"의 주정차 금지 지역 유형과 연관될 수 있다. 전술한 바와 같이, 주정차 금지 영역은 "주정차 금지 영역"의 주정차 금지 지역 유형과 연관될 수 있는 다각형(204)에 의해 식별된다. 다른 교통 차선에 도달하기 위해 차량이 교통 차선에 걸쳐 교차하는 경우와 같이, 차량이 따르는 루트에 기초하여 다른 주정차 금지 지역들이 식별될 수 있다(도 8a 및 도 8b에 관한 아래의 논의를 참조). 대안적으로, 일부 지역들은 (도로 상의 표시들과 같은) 표지들 또는 지시자들을 검출하고 이러한 표지들 및 지시자들이 추가적인 주정차 금지 지역들에 대응하는 것으로 결정함으로써 실시간으로 검출될 수 있다.
일부 경우에, 주정차 금지 지역들은 그들의 구성에 관한 훨씬 더 상세한 정보와 연관될 수 있다. 예를 들어, 다각형(204)은 맵 정보(200)에서 "주정차 금지" 영역을 나타낼 수 있다. 그러나, 맵 정보(200)에 대응하는 도로의 섹션의 조감도를 도시하는 도 6을 참조하면, 텍스트의 방위뿐만 아니라 페인팅된 정지 라인들은, B를 향해 이동하고 있는 A 지점의 차량은 앞에 있는 다른 차량들이 정지하면 주정차 금지 영역을 가로막아서는 안 된다는 의도를 보여주지만, C 지점으로부터 D 지점으로 그리고 주정차 금지 영역 내로 이동하고 있는 제2 차량은 이 규정을 준수할 필요가 없는데 그 이유는 제2 차량과 같은 차량들이 어쨌든 "주정차 금지" 영역이 존재하는 이유이기 때문이다. 이와 관련하여, 다각형(204)은 주정차 금지 영역(204)을 준수할 필요가 있는 교통의 방향 및 주정차 금지 영역(204)을 준수할 필요가 없는 교통의 방향을 식별하는 정보와 연관될 수 있다.
일부 경우에, 주정차 금지 지역들은 유형에 기초하여 우선순위화될 수 있다. 다시 말해서, 맵 정보의 각각의 주정차 금지 지역은 유형과 연관될 수 있다. 물론, 활성 횡단보도와 비활성 횡단보도와 같은 일부 유형들은, 활성 다각형과 비활성 다각형(예컨대 활성 횡단보도와 비활성 횡단보도) 사이를 구별하기 위해, 맵 정보로부터의 정보(주정차 금지 영역 다각형을 횡단보도로서 식별함)와 인식 시스템으로부터의 정보(횡단보도 내에 또는 그에 근접하여 보행자가 있는지를 식별함) 양쪽 모두에 기초하여 실시간으로 결정될 수 있다. 이와 관련하여, 활성 횡단보도는 맵 정보에 포함된 횡단보도를 포함할 수 있고, 인식 시스템(172)으로부터의 정보는 컴퓨팅 디바이스(110)에게, 횡단보도에 보행자, 그로부터 짧은 거리 내에 보행자, 또는 보행자가 주어진 거리로부터 횡단보도에 접근하는 것과 같이 횡단보도에 진입할 것임을 지시하는 어떤 거동을 나타내는 보행자가 있음을 지시한다. 유사하게, 비활성 횡단보도는 맵 정보에 포함된 횡단보도를 포함할 수 있고, 인식 시스템(172)으로부터의 정보는 컴퓨팅 디바이스(110)에게 횡단보도에 또는 그로부터 짧은 거리 내에 보행자가 없음을 지시한다.
데이터(134)는 또한 유형들과, 그 유형의 주정차 금지 지역의 중요성 또는 다른 유형의 주정차 금지 지역들에 대한 우선순위를 식별하는 우선순위 값을 관련시키는 표 또는 다른 조직적 스킴을 저장할 수 있다. 표 1은 상이한 유형의 주정차 금지 지역들에 대한 우선순위 값들의 예로서, 여기서는 0.1-0.7의 범위로 제시되어 있다. 물론, 상이한 값들 및/또는 스케일들이 또한 사용될 수 있다.
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예를 들어, 철도 건널목은 활성 횡단보도보다 더 높은 우선순위 값을 가질 수 있다. 활성 횡단보도들은 차량이 현재 주행하고 있는 교통 차선에 비해 우선 통행권을 갖는 교통 차선에 걸쳐 있는 것보다 더 높은 우선순위 값을 가질 수 있고, 교차로들은 교통 차선에 걸쳐 있는 것보다 더 높은 우선순위 값을 가질 수 있고, 교통 차선에 걸쳐 있는 것은 포스팅된 "주정차 금지" 또는 "교차로 가로막기 금지" 영역들보다 더 높은 우선순위 값을 가질 수 있고, 포스팅된 "주정차 금지" 또는 "교차로 가로막기 금지" 영역은 비활성 횡단보도들보다 더 높은 우선순위 값을 가질 수 있고, 비활성 횡단보도들은 모든 것의 최저 우선순위 값을 가질 수 있다.
맵 정보가 이미지 기반 맵으로서 본 명세서에 도시되어 있지만, 맵 정보는 완전히 이미지 기반(예를 들어, 래스터)일 필요는 없다. 예를 들어, 맵 정보는 도로, 교통 차선, 교차로, 및 이러한 특징들 사이의 연결과 같은 정보의 하나 이상의 도로 그래프 또는 그래프 네트워크를 포함할 수 있다. 각각의 특징은 그래프 데이터로서 저장될 수 있고 지리적 위치와 같은 정보와 연관될 수 있고 그것이 다른 관련 특징들에 링크되어 있는지 여부에 관계없이, 예를 들어, 정지 표지가 도로 및 교차로 등에 링크될 수 있다. 일부 예들에서, 연관된 데이터는 특정 도로 그래프 특징들의 효율적인 검색을 허용하기 위해 도로 그래프의 그리드 기반 인덱스들을 포함할 수 있다.
위치확인 시스템(170)은 맵상에서의 또는 지구상에서의 차량의 상대적 또는 절대적 위치를 결정하기 위해 컴퓨팅 디바이스(110)에 의해 사용될 수 있다. 예를 들어, 위치확인 시스템(170)은 디바이스의 위도, 경도 및/또는 고도 위치를 결정하기 위한 GPS 수신기를 포함할 수 있다. 레이저 기반 위치표시(localization) 시스템들, 관성 보조 GPS, 또는 카메라 기반 위치표시와 같은 다른 위치 시스템들이 또한 차량의 위치를 식별하는 데 사용될 수 있다. 차량의 위치는 절대적 지리적 위치, 예컨대 위도, 경도, 및 고도뿐만 아니라, 상대적 위치 정보, 예컨대 절대적 지리적 위치보다 종종 더 적은 잡음으로 결정될 수 있는 자신 바로 주위의 다른 자동차들에 상대적인 위치를 포함할 수 있다.
위치확인 시스템(170)은 차량의 방향 및 속도 또는 그것에 대한 변화들을 결정하기 위해 가속도계, 자이로스코프 또는 다른 방향/속도 검출 디바이스와 같은, 컴퓨팅 디바이스(110)와 통신 상태에 있는 다른 디바이스들을 또한 포함할 수 있다. 단지 예로서, 가속 디바이스는 중력의 방향 또는 이에 수직인 평면에 대한 그 피치(pitch), 요(yaw) 또는 롤(roll)(또는 그것에 대한 변화들)을 결정할 수 있다. 이 디바이스는 속도의 증가 또는 감소 및 그러한 변화들의 방향을 또한 추적할 수 있다. 본 명세서에 제시된 바와 같은 디바이스의 위치 및 방위 데이터의 제공은 컴퓨팅 디바이스(110), 다른 컴퓨팅 디바이스들 및 전술한 것의 조합들에 자동으로 제공될 수 있다.
인식 시스템(172)은 또한 다른 차량들, 도로의 장애물들, 교통 신호들, 표지들, 나무들 등과 같은 차량의 외부에 있는 물체들을 검출하기 위한 하나 이상의 컴포넌트를 포함한다. 예를 들어, 인식 시스템(172)은 레이저, 소나, 레이더, 카메라들 및/또는 컴퓨팅 디바이스들(110)에 의해 처리될 수 있는 데이터를 기록하는 임의의 다른 검출 디바이스들을 포함할 수 있다. 차량이 자동차와 같은 소형 승객 차량인 경우에, 자동차는 루프 또는 다른 편리한 위치에 장착된 레이저 또는 다른 센서들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 차량의 인식 시스템은 LIDAR, 소나, 레이더, 카메라 등과 같은 다양한 센서들을 사용하여 물체들 및 위치, 방위, 크기, 형상, 유형, 방향 및 이동 속도 등과 같은 그들의 특성들을 검출할 수 있다. 센서들 및/또는 전술한 특성들로부터의 원시 데이터는 컴퓨팅 디바이스들(110)에 의한 처리를 위해 기술적 함수 또는 벡터로 정량화되거나 배열될 수 있다. 아래에 더 상세히 논의된 바와 같이, 컴퓨팅 디바이스들(110)는 위치확인 시스템(170)을 사용하여 차량의 위치를 결정하고 인식 시스템(172)을 사용하여 안전하게 위치에 도달하는 것이 필요할 때 물체들을 검출하고 그에 응답할 수 있다.
도 3a 내지 도 3d는 차량(100)의 외부 뷰들의 예들이다. 알 수 있는 바와 같이, 차량(100)은 전조등(302), 앞유리(303), 후미등/방향 지시등(304), 뒷유리(305), 도어(306), 사이드 뷰 미러(308), 타이어 및 바퀴(310), 및 방향 지시등/주차등(312)과 같은 전형적인 차량의 많은 특징들을 포함한다. 전조등(302), 후미등/방향 지시등(304), 및 방향 지시등/주차등(312)은 시그널링 시스템(166)과 연관될 수 있다. 경고등(light bar)(307)도 또한 시그널링 시스템(166)과 연관될 수 있다.
차량(100)은 또한 인식 시스템(172)의 센서들을 포함한다. 예를 들어, 하우징(314)은 360도 또는 더 좁은 시야를 갖는 하나 이상의 레이저 디바이스 및 하나 이상의 카메라 디바이스를 포함할 수 있다. 하우징들(316 및 318)은, 예를 들어, 하나 이상의 레이더 및/또는 소나 디바이스를 포함할 수 있다. 인식 시스템(172)의 디바이스들은 후미등/방향 지시등(304) 및/또는 사이드 뷰 미러(308)와 같은 전형적인 차량 컴포넌트들에 통합될 수도 있다. 이러한 레이더, 카메라 및 레이저 디바이스들 각각은 이러한 디바이스들로부터의 데이터를 인식 시스템(172)의 일부로서 처리하고 센서 데이터를 컴퓨팅 디바이스들(110)에 제공하는 처리 컴포넌트들과 연관될 수 있다.
데이터(134)는 다음 10초 이상 또는 이하와 같은 미리 결정된 기간 동안 물체의 미래의 거동을 예측하기 위한 다양한 거동 시간 모델들을 저장할 수 있다. 일례에서, 거동 시간 모델들은 인식 시스템(172), 및 특히 다른 도로 사용자로부터 수신된 물체에 대한 데이터(도로 사용자의 특성들뿐만 아니라 아래에서 더 상세히 논의되는 추가 상황 정보를 포함함)를 사용하도록 구성될 수 있다. 예로서, 인식 시스템(172)으로부터의 데이터에 포함된 위치, 방향, 속도, 및 다른 특성들이 주어지면, 거동 시간 모델들은 물체가 미리 결정된 기간 동안 어떻게 거동할 수 있는지에 대한 하나 이상의 예측의 세트뿐만 아니라 각각의 예측에 대한 대응하는 가능성 값을 제공할 수 있다. 예측들은 예를 들어 물체가 미리 결정된 기간에 대응하는 미래에 다양한 시간에 있을 것으로 예상되는 미래의 위치들의 세트를 정의하는 궤적을 포함할 수 있다. 가능성 값들은 예측들 중 어느 것이 (서로에 대해) 발생할 가능성이 더 큰지를 지시할 수 있다. 이와 관련하여, 가장 큰 가능성 값을 갖는 예측은 발생할 가능성이 가장 클 수 있는 반면, 더 낮은 가능성 값들을 가진 예측들은 발생할 가능성이 더 적을 수 있다.
따라서, 거동 시간 모델들은 특정 도로 사용자가 특정 지평 또는 미리 결정된 기간(예를 들어, 10초)에 걸쳐 무엇을 할지에 대한 가설들의 세트 및 각각의 가설에 대한 상대적 가능성들을 생성하도록 구성될 수 있다. 이러한 모델들은 해당 위치에서 관찰된 물체가 과거에 어떻게 거동했지에 관한 데이터, 직관 등을 이용하여 훈련될 수 있고, 차량, 보행자, 오토바이, 자전거 타는 사람 등과 같은 특정 유형의 물체를 위해 특별히 지정될 수도 있다. 그 후 컴퓨팅 디바이스들(110)은 차량의 궤적과 상호작용하는 그리고 고려할 가치가 있는 충분한 가능성이 있는 가설을 추론할 수 있다.
컴퓨팅 디바이스(110)는 다양한 컴포넌트들을 제어함으로써 차량의 방향 및 속도를 제어할 수 있다. 예로서, 컴퓨팅 디바이스(110)는 상세한 맵 정보 및 내비게이션 시스템(168)으로부터의 데이터를 사용하여 완전히 자율적으로 차량을 목적지 위치까지 내비게이트할 수 있다. 차량을 조종하기 위해, 컴퓨팅 디바이스(110)는 차량이 가속하고(예를 들어, 가속 시스템(162)에 의해 전력 시스템(174)의 엔진에 제공되는 연료 또는 다른 에너지를 증가시킴으로써), 감속하고(예를 들어, 감속 시스템(160)에 의해 전력 시스템(174)의 엔진에 공급되는 연료를 감소시키고, 기어를 변경하고, 및/또는 브레이크를 적용함으로써), 방향을 변경하고(예를 들어, 조향 시스템(164)에 의해 차량(100)의 앞바퀴 또는 뒷바퀴를 회전시킴으로써), 그러한 변화들을 시그널링하게(예를 들어, 시그널링 시스템(166)의 방향 지시등들을 점등함으로써) 할 수 있다. 따라서, 가속 시스템(162) 및 감속 시스템(160)은 차량의 엔진과 차량의 바퀴들 사이에 다양한 컴포넌트들을 포함하는 구동렬의 일부일 수 있다. 다시금, 이러한 시스템들을 제어함으로써, 컴퓨팅 디바이스(110)는 또한 차량을 자율적으로 조종하기 위해 차량의 구동렬을 제어할 수 있다.
차량(100)의 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스(110)는 또한 다른 컴퓨팅 디바이스들로 및 그로부터 정보를 수신 또는 전송할 수 있다. 도 4 및 도 5는, 각각, 네트워크(460)를 통해 연결된 복수의 컴퓨팅 디바이스(410, 420, 430, 440) 및 스토리지 시스템(450)을 포함하는 예시적인 시스템(400)의 그림 및 기능 다이어그램들이다. 시스템(400)은 또한 차량(100), 및 차량(100)과 유사하게 구성될 수 있는 차량(100A)을 포함한다. 단순성을 위해 소수의 차량들 및 컴퓨팅 디바이스들만이 도시되어 있지만, 전형적인 시스템은 상당히 더 많이 포함할 수 있다.
도 4에 도시된 바와 같이, 컴퓨팅 디바이스들(410, 420, 430, 440) 각각은 하나 이상의 프로세서, 메모리, 데이터 및 명령어들을 포함할 수 있다. 그러한 프로세서들, 메모리들, 데이터 및 명령어들은 컴퓨팅 디바이스(110)의 하나 이상의 프로세서(120), 메모리(130), 데이터(134), 및 명령어들(132)과 유사하게 구성될 수 있다.
네트워크(460), 및 개재 노드들은 블루투스, 블루투스 LE와 같은 단거리 통신 프로토콜들, 인터넷, 월드 와이드 웹, 인트라넷들, 가상 사설 네트워크들, 광역 네트워크들, 로컬 네트워크들, 하나 이상의 회사에 전용인 통신 프로토콜들을 이용하는 사설 네트워크들, 이더넷, WiFi 및 HTTP, 및 전술한 것들의 다양한 조합을 포함하는 다양한 구성들 및 프로토콜들을 포함할 수 있다. 그러한 통신은, 모뎀들 및 무선 인터페이스들과 같은, 다른 컴퓨팅 디바이스들로 및 이들로부터 데이터를 송신할 수 있는 임의의 디바이스에 의해 용이하게 될 수 있다.
일례에서, 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스(410)는 복수의 컴퓨팅 디바이스, 예를 들어, 다른 컴퓨팅 디바이스들로 및 그로부터 데이터를 수신, 처리 및 송신하는 목적을 위해 네트워크의 상이한 노드들과 정보를 교환하는 부하 균형화된 서버 팜을 갖는 서버를 포함할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스(410)는 네트워크(460)를 통해 차량(100)의 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스(110) 또는 차량(100A)의 유사한 컴퓨팅 디바이스뿐만 아니라 클라이언트 컴퓨팅 디바이스들(420, 430, 440)과 통신할 수 있는 하나 이상의 서버 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 차량들(100 및 100A)은 서버 컴퓨팅 디바이스들에 의해 다양한 위치들로 디스패치될 수 있는 차량군의 일부일 수 있다. 이와 관련하여, 차량군의 차량들은 서버 컴퓨팅 디바이스들에게 차량의 각각의 위치확인 시스템들에 의해 제공되는 위치 정보를 주기적으로 전송할 수 있고, 하나 이상의 서버 컴퓨팅 디바이스는 차량들의 위치들을 추적할 수 있다.
게다가, 서버 컴퓨팅 디바이스들(410)은 컴퓨팅 디바이스들(420, 430, 440)의 디스플레이들(424, 434, 444)과 같은 디스플레이 상의 사용자(422, 432, 442)와 같은 사용자에게 정보를 송신 및 제시하기 위해 네트워크(460)를 사용할 수 있다. 이와 관련하여, 컴퓨팅 디바이스들(420, 430, 440)은 클라이언트 컴퓨팅 디바이스들로 간주될 수 있다.
도 5에 도시한 바와 같이, 각각의 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(420, 430, 440)는 사용자(422, 432, 442)가 사용하기로 의도된 개인용 컴퓨팅 디바이스일 수 있고, 하나 이상의 프로세서(예를 들어, 중앙 처리 유닛(CPU)), 데이터 및 명령어들을 저장하는 메모리(예를 들어, RAM 및 내부 하드 드라이브들), 디스플레이들(424, 434, 444)과 같은 디스플레이(예를 들어, 스크린을 갖는 모니터, 터치스크린, 프로젝터, 텔레비전, 또는 정보를 디스플레이하도록 동작가능한 다른 디바이스), 및 사용자 입력 디바이스들(426, 436, 446)(예를 들어, 마우스, 키보드, 터치스크린 또는 마이크로폰)을 포함하는 개인용 컴퓨팅 디바이스와 연계하여 보통 사용되는 모든 컴포넌트들을 가질 수 있다. 클라이언트 컴퓨팅 디바이스들은 비디오 스트림들을 기록하기 위한 카메라, 스피커들, 네트워크 인터페이스 디바이스, 및 이러한 요소들을 서로 연결시키기 위해 사용되는 모든 컴포넌트들을 또한 포함할 수 있다.
클라이언트 컴퓨팅 디바이스들(420, 430, 및 440)이 각각 풀 사이즈 개인용 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수 있지만, 이들은 대안적으로 인터넷과 같은 네트워크를 통해 서버와 데이터를 무선으로 교환할 수 있는 모바일 컴퓨팅 디바이스들을 포함할 수 있다. 단지 예로서, 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(420)는 모바일 폰 또는 무선 가능 PDA, 태블릿 PC, 웨어러블 컴퓨팅 디바이스 또는 시스템과 같은 디바이스, 인터넷 또는 다른 네트워크들을 통해 정보를 획득할 수 있는 랩톱, 또는 넷북일 수 있다. 다른 예에서, 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(430)는 도 4에 도시된 바와 같은 "스마트 워치" 와 같은 웨어러블 컴퓨팅 디바이스일 수 있다. 예로서, 사용자는 키보드, 키패드, 다기능 입력 버튼, 마이크로폰, 카메라 또는 다른 센서들을 이용한 시각적 신호들(예를 들어, 손 또는 다른 제스처들), 터치스크린 등을 이용하여 정보를 입력할 수 있다.
일부 예들에서, 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(440)는 사용자들(422 및 432)과 같은 사용자들에게 컨시어지 서비스들을 제공하기 위해 관리자에 의해 사용되는 컨시어지 워크스테이션일 수 있다. 예를 들어, 사용자(442)는, 아래에 상세히 더 설명되는 바와 같이 차량들(100 또는 100A)의 안전한 운행 및 사용자들의 안전을 보장하게 하기 위해 그들의 각각의 클라이언트 컴퓨팅 디바이스들 또는 차량들(100 또는 100A)을 통해 사용자들과 전화 호 또는 오디오 연결을 통해 통신하기 위해 컨시어지 워크스테이션(440)을 사용하는 컨시어지일 수 있다. 도 4 및 도 5에는 단일 컨시어지 워크스테이션(440)만이 도시되어 있지만, 임의의 수의 그러한 워크스테이션들이 전형적인 시스템에 포함될 수 있다.
스토리지 시스템(450)은 다양한 유형의 정보를 저장할 수 있다. 이 정보는 본 명세서에서 설명된 특징들의 일부 또는 전부를 수행하기 위하여, 하나 이상의 서버 컴퓨팅 디바이스(410)와 같은 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해 검색되거나 달리 액세스될 수 있다. 예를 들어, 정보는, 하나 이상의 서버 컴퓨팅 디바이스에 대해 사용자를 식별하는 데 사용될 수 있는 자격증명들(예를 들어, 전통적인 단일 인자 인증의 경우에서와 같은 사용자 이름 및 패스워드뿐만 아니라 랜덤 식별자들, 생체인식(biometrics) 등과 같은 다중 인자 인증들에서 전형적으로 사용되는 다른 유형들의 자격증명들)과 같은 사용자 계정 정보를 포함할 수 있다. 사용자 계정 정보는 사용자의 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(또는 다수의 디바이스가 동일한 사용자 계정을 가지고 사용되는 경우 디바이스들)의 정보를 식별하는, 사용자 이름, 연락처 정보와 같은 개인 정보뿐만 아니라 사용자에 대한 하나 이상의 고유 신호를 또한 포함할 수 있다.
메모리(130)에서와 같이, 스토리지 시스템(450)은, 하드 드라이브, 메모리 카드, ROM, RAM, DVD, CD-ROM, 기입 가능, 및 판독 전용 메모리들과 같은, 서버 컴퓨팅 디바이스들(410)에 의해 액세스 가능한 정보를 저장할 수 있는 임의의 유형의 컴퓨터화된 스토리지스일 수 있다. 게다가, 스토리지 시스템(450)은 동일한 또는 상이한 지리적 위치들에 물리적으로 위치할 수 있는 복수의 상이한 스토리지 디바이스 상에 데이터가 저장되는 분산형 스토리지 시스템을 포함할 수 있다. 스토리지 시스템(450)은 도 4에 도시된 바와 같이 네트워크(460)를 통해 컴퓨팅 디바이스들에 연결될 수 있고 및/또는 컴퓨팅 디바이스들(110, 410, 420, 430, 440등) 중 임의의 것에 직접 연결되거나 통합될 수 있다.
예시적인 방법들
위에서 설명되고 도면들에 예시된 동작들에 더하여, 다양한 동작들이 이제 설명될 것이다. 다음의 동작들이 아래에 설명된 정확한 순서로 수행될 필요는 없다는 것을 이해해야 한다. 오히려, 다양한 단계들이 상이한 순서로 또는 동시에 처리될 수 있으며, 단계들이 추가되거나 생략될 수도 있다.
일 양태에서, 사용자는 클라이언트 컴퓨팅 디바이스에 차량을 요청하기 위한 애플리케이션을 다운로드할 수 있다. 예를 들어, 사용자들(422 및 432)은 이메일에서 링크를 통해, 웹사이트로부터 직접, 또는 애플리케이션 스토어로부터 클라이언트 컴퓨팅 디바이스들(420 및 430)로 애플리케이션을 다운로드할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 컴퓨팅 디바이스는 네트워크를 통해 애플리케이션에 대한 요청을 예를 들어 하나 이상의 서버 컴퓨팅 디바이스(410)에 송신할 수 있고, 응답하여, 애플리케이션을 수신할 수 있다. 애플리케이션은 클라이언트 컴퓨팅 디바이스에 로컬로 설치될 수 있다.
사용자는 그 후 자신의 클라이언트 컴퓨팅 디바이스를 이용하여 애플리케이션에 액세스하고 차량을 요청할 수 있다. 예로서, 사용자(432)와 같은 사용자는 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(430)를 이용하여 차량에 대한 요청을 하나 이상의 서버 컴퓨팅 디바이스(410)에 전송할 수 있다. 요청은 픽업 위치 또는 영역 및/또는 목적지 위치 또는 영역을 식별하는 정보를 포함할 수 있다. 이에 응답하여, 하나 이상의 서버 컴퓨팅 디바이스(410)는 예를 들어 가용성 및 위치에 기초하여 차량을 식별하고 픽업 위치로 디스패치할 수 있다. 이 디스패치는 사용자(및/또는 사용자의 클라이언트 컴퓨팅 디바이스), 픽업 위치, 및 목적지 위치 또는 영역에 차량을 할당하기 위해 사용자(및/또는 사용자의 클라이언트 디바이스)를 식별하는 정보를 차량에 전송하는 것을 수반할 수 있다.
차량(100)이 차량을 디스패치하는 정보를 수신하면, 차량의 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스(110)는 위에서 설명된 다양한 특징들을 이용하여 차량을 픽업 위치로 조종할 수 있다. 사용자(지금은 승객)가 차량에 안전하게 있으면, 컴퓨팅 디바이스들(110)은 목적지 위치로의 루트를 따라 자율적으로 차량을 제어하기 위해 필요한 시스템들을 개시할 수 있다. 예를 들어, 내비게이션 시스템(168)은 데이터(134)의 맵 정보를 이용하여 맵 정보(200)의 연결된 레일들의 세트를 따르는 목적지 위치로의 경로 또는 루트를 결정할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스들(110)은 그 후 목적지를 향한 루트를 따라 위에서 설명된 바와 같이 자율적으로(또는 자율 주행 모드에서) 차량을 조종할 수 있다.
전술한 바와 같이, 도 6은 도 2의 맵 정보(200)의 도로의 섹션에 대응하는 도로의 섹션의 예시적인 뷰(600)를 도시한다. 이와 관련하여, 교차로(602)는 교차로(202)에 대응하고, 차선 라인들(610, 612, 614, 및 616)은 차선 라인들(210, 212, 214, 및 216)에 대응하고, 횡단보도들(620, 622, 및 624)은 횡단보도들(220, 222, 및 224)에 대응하고, 보도(640)는 보도(240)에 대응하고, 정지 표지들(650 및 652)은 정지 표지들(250 및 252)에 대응한다. 이 예에서, 차량(100)은 목적지(도시되지 않음)로의 루트(660)를 따른다.
차량이 목적지로의 루트를 따라 조종됨에 따라, 컴퓨팅 디바이스들은 맵 정보와 차량의 인식 시스템으로부터의 정보를 조합하여 계속적으로 속도 계획을 세울 수 있다. 전술한 바와 같이, 속도 계획은 미래로 어떤 짧은 기간, 예를 들어, 다음 15초 이상 또는 이하 동안 루트를 따르기 위해 차량의 가속을 어떻게 제어할지에 관한 정보를 제공할 수 있다. 일부 경우에, 속도 계획은 차량을 정지시키기 위한 위치, 예를 들어, 물리적 위치 및 시점을 식별할 수 있다. 물론, 차량을 제어하는 데 사용될 때, 차량이 실제로 정지하는 정확한 위치는 약간 상이할 수 있고, 심지어 부드러운 승차감, 편안함 등을 위해 더 최적화될 수 있다.
예로서, 속도 계획은, 다른 차량들로부터의 분리 거리를 유지하는 것, 다른 물체들의 투영된 위치와 시간 및 공간에서 중첩이 존재하지 않도록 하는 것, 등과 같은 복수의 제약에 기초하여 생성될 수 있다. 일부 경우에, 이 속도 계획의 일부로서, 컴퓨팅 디바이스들은 차량이 루트를 따라 거리 또는 미래로 어떤 짧은 기간 내에 정지할 수 있는 이상적인 위치를 결정할 수 있다. 예를 들어, 도 6을 참조하면, 차량의 컴퓨팅 디바이스들은 루트(660)를 따라 차량(100)을 조종하기 위한 속도 계획을 주기적으로 결정할 수 있다. 그렇게 하기 위해, 보행자(670) 및 정지된 차량(672)을 식별하는 정보를 포함하는 인식 시스템(172)으로부터의 정보가 컴퓨팅 디바이스들(110)에 제공될 수 있다.
속도 계획을 생성할 때, 컴퓨팅 디바이스들은 맵 정보에서 식별된 주정차 금지 지역들 중 어디에서도 정지하지 않고 차량을 어떻게 제어할지를 결정할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스들(110)은 먼저 차량의 경로 및 현재 위치와 관련된 주정차 금지 지역들의 서브세트를 식별할 수 있다. 이는 루트를 따라 어떤 거리 내에 있는 차량의 루트와 교차하는 주정차 금지 지역들을 포함할 수 있다. 다시 말해서, 차량으로부터 너무 멀리 있거나 차량의 현재 경로와 관련 없는 주정차 금지 지역들을 고려하는 것은 비효율적일 수 있다.
도 7은 맵 정보(200)의 주정차 금지 지역들과 오버레이된 도 6의 예(600)의 뷰이다. 이 예에서, 다각형들(260, 270, 272, 274, 및 204)에 의해 식별된 주정차 금지 지역이 있다. 컴퓨팅 디바이스들(110)은 이 정보를 이용하여 루트(660)와 관련된 맵 정보(200)의 주정차 금지 지역들의 서브세트를 식별할 수 있다. 예를 들어, 루트(660)는 다각형들(260, 270, 272, 및 204)의 주정차 금지 지역들과 교차한다. 게다가, 차량(100)은 C 지점으로부터 D 지점까지 다각형(204)에 의해 식별된 주정차 금지 지역을 통해 조종될 것이기 때문에, 다각형(204)에 의해 식별된 주정차 금지 지역은 루트(660)와 관련이 없다. 따라서, 루트(660)를 따르는 예(600)의 차량(100)의 위치에 대해, 컴퓨팅 디바이스들(110)은 다각형들(260, 270, 및 272)에 의해 식별된 주정차 금지 지역들을 포함하는 주정차 금지 지역들의 서브세트를 식별할 수 있다.
서브세트의 각각의 관련 주정차 금지 지역에 대해, 컴퓨팅 디바이스들은, 예를 들어, 차량이 주정차 금지 지역들에서 정지할 수 없다는 대응하는 제약을 생성할 수 있다. 따라서, 컴퓨팅 디바이스들(110)은 차량이 다각형들(260, 270, 및 272)에 의해 식별된 주정차 금지 지역들 중 어디에서도 정지할 수 없다는 제약을 생성할 수 있다.
컴퓨팅 디바이스들은 모든 주정차 금지 제약들뿐만 아니라 (위에서 논의된 것들과 같은) 임의의 다른 제약들을 해결하는 속도 계획을 생성하려고 시도할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스들은 먼저 주정차 금지 지역들의 서브세트의 모든 제약들을 준수하는 실현 가능한(또는 오히려, 너무 많은 가속 또는 감속 없이 승객에 대해 안전하면서도 편안한) 속도 계획을 찾으려고 시도할 수 있다. 도 7로 돌아가서, 다시 말해서, 차량의 컴퓨팅 디바이스들은 차량이 다각형들(260, 270, 272)에 의해 식별된 주정차 금지 지역들 중 어디에서도 정지할 수 없다는 제약들을 만족시키면서도 정지된 차량(672)을 피하기 위해 차량(100)을 어떻게 제어할지를 결정할 수 있다. 차량(100)이 횡단보도(620)에 도달하기 전에 차량이 정지할 수 있는 속도로 차량이 이동하고 있다고 가정하면, 속도 계획은 E 지점에서 차량을 정지시키는 것을 포함할 수 있다.
이것이 가능하지 않다면, 컴퓨팅 디바이스들은 최저 우선순위 제약들을 완화하고 다시 시도할 수 있다. 이 서브세트의 주정차 금지 지역들의 최저 우선순위 값을 무시하는 것은 실현 가능한 속도 계획이 생성될 때까지 필요한 만큼 많은 횟수 반복될 수 있다.
전술한 바와 같이, 맵 정보에서 식별된 각각의 주정차 금지 지역은 우선순위 값과 연관될 수 있다. 이러한 우선순위 값들은 맵 정보의 다른 주정차 금지 지역들에 대한 중요성 또는 우선순위를 식별할 수 있다. 다시 말해서, 차량이 더 낮은 우선순위 값들을 갖는 영역들보다 더 높은 또는 최고 우선순위 값들을 갖는 영역들에서 정지하는 것을 피하는 것이 더 중요할 수 있다. 더 낮은 우선순위 주정차 금지 지역을 피할 수 없을 때, 컴퓨팅 디바이스들은 단순히 그 주정차 금지 지역에 대한 제약을 무시할 수 있다(또는 오히려 차량을 정지시키기 위한 가능한 위치로서 속도 계획에 이 지역을 포함시킨다).
도 7의 예로 돌아가서, 서브세트는 다각형들(260, 270, 및 272)에 의해 식별된 주정차 금지 지역들을 포함한다. 다각형(260)은 교차로(202 및 602)에 대응하고, 다각형(270)은 횡단보도(220 및 620)에 대응하고, 다각형(270)은 횡단보도(220 및 620)에 대응한다. 여기서, 보행자(670)가 보도(640)로부터 횡단보도(622)에 접근하고 있기 때문에, 횡단보도(622)가 활성인 동안 횡단보도(620)는 비활성이다. 이와 관련하여, 컴퓨팅 디바이스들은 횡단보도(620)를 비활성 횡단보도로서 식별할 수 있는데 그 이유는 횡단보도 내에서 1 미터 이상 또는 이하와 같은 제1 거리 내에, 또는 3 미터 이상 또는 이하와 같은 제2 거리 내로부터 횡단보도(620)에 접근하는 보행자들이 없기 때문이다. 유사하게, 컴퓨팅 디바이스들(110)은 보도(640)로부터 횡단보도(622)에 접근하는 보행자(670)의 식별에 기초하여 횡단보도(622)를 활성 횡단보도로서 식별할 수 있다. 전술한 바와 같이, 횡단보도(622)는, 활성 횡단보도이기 때문에, 교차로(602) 및 비활성인 횡단보도(620)보다 더 높은 우선순위 값을 가질 수 있다. 게다가, 교차로(602)는 횡단보도(620)보다 더 높은 우선순위 값을 가질 수 있다.
이 예에서, 컴퓨팅 디바이스들이 서브세트의 모든 주정차 금지 지역들에 대한 제약들을 만족시키는 속도 계획을 결정하지 못할 때, 횡단보도(220 및 620)에 대응하는 다각형(272)에 대한 제약은 다각형(272)에 대응하는 주정차 금지 지역이 최저 우선순위 값을 갖기 때문에 무시될 수 있다. 따라서, 컴퓨팅 디바이스들(110)은 다각형(260 및 270) 내에서는 정지하는 것을 피하지만, 다각형(272) 내에서는 정지할 수 있는 실현 가능한 속도 계획을 결정하려고 시도할 수 있다. 다시 말해서, 컴퓨팅 디바이스들은 비활성 횡단보도(횡단보도(622))를 피하기 위해서보다 활성 횡단보도(횡단보도(620)) 또는 교차로(교차로(602))를 피하기 위해 차량을 갑자기 감속시킬 가능성이 더 높을 수 있다. 따라서, 이 예에서, 컴퓨팅 디바이스들은 횡단보도(620) 내의 F 지점에서 차량(100)을 정지시키는 것을 포함하는 속도 계획을 생성할 수 있다.
다시금, 이 서브세트의 주정차 금지 지역들의 최저 우선순위 값을 무시하는 것은 실현 가능한 속도 계획이 생성될 때까지 필요한 만큼 많은 횟수 반복될 수 있다. 다시 말해서, 이 프로세스는 서브세트가 비어 있을 때까지 반복될 수 있다.
그러나, 일부 경우에, 실현 가능한 속도 계획이 가능하지 않을 수 있다. 다시 말해서, 도 7의 예로 돌아가서, 컴퓨팅 디바이스들이 서브세트의 모든 주정차 금지 지역들을 무시하는 경우에도(즉, 다각형들(260, 270, 및 272)에 의해 식별된 모든 주정차 금지 지역들이 무시되었다) 컴퓨팅 디바이스들은 정지된 차량(672)에 도달하기 전에 차량(100)을 안전하게 정지시킬 수 있는 속도 계획을 생성하지 못할 수 있다. 이 경우에, 더 높은 우선순위 지역을 가로막는 것이 불가피하다면, 컴퓨팅 디바이스들은 교통 차선들 사이에 변경하는 것, 방향을 트는 것, 반대로 이동하는 것, 비켜주거나 길 한쪽으로 빠지는 것, 도움을 요청하는 것 등과 같은 어떤 유형의 조정 액션을 취하는 것을 수반하는 속도 계획을 생성할 수 있다.
컴퓨팅 디바이스들은 차량을 제어하기 위해 속도 계획을 이용할 수 있다. 다시금, 이는 차량의 가속 또는 감속을 제어하는 것을 수반할 수 있다. 전술한 바와 같이, 일부 경우에, 속도 계획은 (공간 및/또는 시간에서) 속도 계획에 정의된 위치에서 차량을 정지시키는 것을 포함할 수 있다. 물론, 속도 계획이 차량을 제어하는 데 사용될 때, 차량이 실제로 정지하는 정확한 위치는 속도 계획의 위치와 약간 상이할 수 있고, 심지어 부드러운 승차감, 편안함 등을 위해 더 최적화될 수 있다.
정지는 예를 들어, 다른 물체들(예컨대 예(600)에서의 정지된 차량(672), 도로 내의 물체 또는 파편, 교통 신호등, 보행자, 등), 예측된 물체 위치들(예컨대 다른 차량이 정지할 가능성이 있는 경우), 폐색들(예컨대 컴퓨팅 디바이스들(110)이 하나의 물체가 다른 것 뒤에 존재하는 것을 알아내지 못하는 상황), 차량이 정지해야 하는 구역들(예컨대 공사 영역, 맵 정보의 에지, 톨게이트 같은 정책 구역, 철도 건널목 등), 차량 오작동 또는 다른 시스템 문제, 차량을 정지시키기 위한 승객 또는 원격 요청 또는 명령 등을 포함한, 임의의 수의 상이한 이유들에 의해 필요하게 될 수 있다.
속도 계획은 주기적으로, 예를 들어, 초당 수 회 또는 매 초 이상 또는 이하에서 생성될 수 있다. 이와 관련하여, 컴퓨팅 디바이스들은 차량을 정지시키는, 가장 최근에 생성된 속도 계획에 따라 차량을 제어할 수 있고, 그러한 정지는 가장 현재의 속도 계획에 따른다.
일부 예들에서, 차량은 그 차량의 전방에 다른 차량들이 정지하고 물리적으로 "줄을 늘어서고 있기" 때문에 정지될 필요가 있다. 주정차 금지 지역들 중 하나에서 정지하는 것을 피하기 위해, 속도 계획을 결정하는 것의 일부로서, 컴퓨팅 디바이스들은 다른 차량들의 거동을 관찰하고, 그 다른 차량들이 갑자기 정지하면 그들이 어디에서 끝날 것 같은지를 예측할 수 있다.
각각의 차량이 어디에서 정지할지를 알아내는 것에 더하여, 차량의 컴퓨팅 디바이스들은 또한 그 차량의 전방의 각각의 다른 차량(또는 다른 차량의 전방의 추가 차량)이 예측 모델들에 기초하여 정지할 가능성을 고려할 수 있다(그 다른 차량들이 이미 정지되어 있지 않다면). 컴퓨팅 디바이스들은, 다른 차량이 정지할 것임을 암시하는 앞에 있는 특징들 또는 관찰된 감속이 없는 경우와 같이, 그 가능성이 매우 낮다면 차량을 정지시키는 것을 무시하기로 선택할 수 있다.
예측을 하기 위해, 컴퓨팅 디바이스는 줄을 늘어선 차량의 후미의 실제로 관찰된 형상 및 크기를 고려하여 차량의 추정된 길이를 제공하는 모델을 이용하여 각각의 줄을 늘어선 차량이 개별적으로 점유할 거리와 줄을 늘어선 차량들 사이에 얼마만큼의 공간이 점유되지 않을 것인지를 추정할 수 있다. 이러한 예측들은 그 후 임의의 관련 주정차 금지 지역들의 우선순위에 따라 정지할 적절한 위치를 찾으려고 시도하거나 필요한 경우 조정 액션을 취하는 데 사용될 수 있다.
또 다른 예들에서, 컴퓨팅 디바이스들은 단순히 그 지역들과 연관된 제약들을 무시하기보다는 주정차 금지 지역들에 대한 디폴트 응답을 실제로 조정할 수 있다. 예를 들어, 주정차 금지 지역에서 또는 그 근처에서 정지할 때 허용되는 디폴트 최소 클리어런스 값 또는 허용가능한 중첩량이 있을 수 있다. 이 값은 어떤 음의 거리(어떤 중첩)로부터 양의 거리(차량과 지역 사이에 어떤 완충과 함께 중첩이 없음)까지 다양할 수 있다. 이 값은 또한 실현 가능한 정지 계획을 생성하기 위해 조정될 수 있다. 예로서, 최소 클리어런스 값은 차량이 다각형의 낮은 우선순위 주정차 금지 지역들을 통과하도록 허용하기 위해 조정될 수 있다. 대안적으로 또는 게다가, 컴퓨팅 디바이스들은 더 높은 우선순위 주정차 금지 지역과의 중첩량을 감소시키기 위해 차량과 다른 차량 사이의 분리 거리를 조정할 수 있다.
디폴트 응답을 조정함으로써, 차량은 위험할 수 있는 조정 액션에 대한 필요 없이 2개의 주정차 금지 지역 사이에 더 잘 "피팅(fit)"할 수 있다. 예를 들어, 분할된 중앙을 갖는 좌회전의 경우에, 차량은 교통 차선에 걸쳐 정지하는 것을 피하기 위해 2개의 지역 사이에서 정지하도록 요구될 수 있다. 물론, 지역들의 형상은 그들 사이의 영역이 차량이 하나 또는 양쪽 지역들의 중첩 없이 정지하기에는 불충분하다는 것을 의미할 수 있다. 예를 들어, 도 8a의 예(800)에 도시된 바와 같이, 차량(100)은 수 개의 교통 차선에 걸쳐 비보호 좌회전을 하려고 시도하고 있다. 그렇게 하기 위해, 차량은 교통 차선들(830, 832, 및 834)에 걸쳐 정지하는 것에 대응하는 다각형들(840, 842, 및 844)에 의해 식별된 주정차 금지 지역들을 통과해야 한다. 따라서, 이 예에서, 서브세트는 다각형들(840, 842, 및 844)에 의해 식별된 주정차 금지 지역들을 포함할 수 있다. 이러한 다각형들 각각은 그 후 제약들을 생성하고 위에서 설명된 바와 같이 속도 계획을 생성하는 데 사용될 수 있다.
일부 경우에, 차량은 교통 차선(834)으로부터 차량(110)에 접근하는 교통을 대기하기 위해 회전을 완료하기 전에 정지해야 할 수 있다. 차량이 정지하지 않고 아마도 다른 차량 또는 물체와의 충돌을 야기하는 것을 피하기 위해, 컴퓨팅 디바이스들은 단순히 다각형들 각각을 작은 증분들로 조정할 수 있고, 동시에 차량이 다각형들 중 2개 사이에 가능한 한 많이 피팅할 수 있을 때까지 작은 증분들로 루트에 대한 차량의 방위를 변경할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스들은 도 8b의 예(860)에 도시된 바와 같이 다각형들(842, 844)의 형상을 조정하고 차량(100)을 조종할 수 있다. 이 예에서, 차량은 조정된 다각형들(842' 및 844') 사이에 가능한 한 많이 피팅하도록 재배향되어 다각형들(840 및 842) 사이에 조종된다. 명료성을 위해, 도 8b에서, 다각형들(842 및 844)의 원래의 크기 및 형상은 파선으로 도시되어 있다. 따라서, 차량(100)의 루트(810)는 루트(870)로 약간 변경된다.
도 9는 자율 주행 모드에서 차량(100)을 조종하기 위해 차량(100)의 컴퓨팅 디바이스들(110)과 같은 차량의 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에 의해 수행될 수 있는 예시적인 흐름 다이어그램(900)이다. 블록 910에서, 차량은 미리 저장된 맵 정보를 이용하여 루트를 따라 자율 주행 모드에서 조종된다. 이 미리 저장된 맵 정보는 차량이 정지해서는 안 되지만 자율 주행 모드에서 드라이브 스루할 수 있는 복수의 주정차 금지 지역을 식별한다. 게다가, 상기 복수의 주정차 금지 지역의 각각의 주정차 금지 지역은 우선순위 값과 연관된다. 블록 920에서, 루트에 기초하여 복수의 주정차 금지 지역의 서브세트가 식별된다. 블록 930에서, 복수의 주정차 금지 지역의 서브세트의 주정차 금지 지역들과 연관된 우선순위 값들에 기초하여 차량을 정지시키기 위한 속도 계획이 생성된다 - 여기서 속도 계획은 차량을 정지시키기 위한 위치를 식별한다. 블록 940에서 속도 계획은 그 위치에서 차량을 정지시키는 데 이용된다.
달리 언급되지 않는 한, 전술한 대안적인 예들은 상호 배타적이지 않으며, 고유의 이점들을 달성하도록 다양한 조합들로 구현될 수 있다. 위에서 논의된 특징들의 이러한 및 다른 변형들 및 조합들이 청구항들에 의해 정의되는 주제를 벗어나지 않고서 활용될 수 있으므로, 전술한 실시예들의 설명은 청구항들에 의해 정의되는 주제의 제한으로서가 아니라 예시로서 받아들여져야 한다. 게다가, 본 명세서에서 설명된 예들뿐만 아니라, "와 같은", "포함하는" 등의 문구로 된 절들의 제공은 청구항들의 주제를 특정 예들로 제한하는 것으로 해석되어서는 안 된다; 오히려, 예들은 많은 가능한 실시예들 중 하나만을 예시하기 의도된 것이다. 게다가, 상이한 도면들에서의 동일한 참조 번호들은 동일하거나 유사한 요소들을 식별할 수 있다.
산업상 이용 가능성
본 명세서에서 설명된 기술은, 예를 들어, 자율 차량들에 대한 속도 계획과 같은 광범위한 산업상 이용 가능성을 향유한다.

Claims (20)

  1. 자율 주행 모드에서 차량을 조종하는 방법으로서, 상기 방법은:
    하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 차량이 정지해서는 안 되지만 상기 자율 주행 모드에서 드라이브 스루할 수 있는 복수의 주정차 금지 지역(a plurality of keep clear regions)을 식별하는 미리 저장된 맵 정보를 이용하여 루트를 따라 상기 자율 주행 모드에서 상기 차량을 조종하는 단계 - 상기 복수의 주정차 금지 지역의 각각의 주정차 금지 지역은 우선순위 값과 연관됨 -;
    상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 루트를 따라 위치한 적어도 하나의 주정차 금지 지역을 식별하는 단계;
    상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 다른 차량들의 세트를 식별하는 단계;
    상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 다른 차량들의 세트에 기초하여, 상기 차량이 상기 주정차 금지 지역에서 또는 그 근처에서 정지할 필요가 있다는 가능성을 예측하는 단계;
    상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 차량을 상기 주정차 금지 지역 내에 정지시키지 않고 상기 차량을 정지시키기 위해 속도 계획을 생성하는 단계; 및
    상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 차량을 정지시키기 위해 상기 속도 계획을 이용하는 단계
    를 포함하고,
    상기 속도 계획을 생성하는 단계는 상기 주정차 금지 지역에 대한 디폴트 최소 클리어런스 값을 조정하는 단계를 포함하고, 조정된 상기 디폴트 최소 클리어런스 값은 상기 주정차 금지 지역과의 허용가능한 중첩량을 정의하는 음의 값을 갖는, 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 다른 차량들의 세트 중 각각의 차량에 대한 추정된 정지 위치를 결정하는 단계를 더 포함하고,
    상기 속도 계획을 생성하는 단계는 결정된 임의의 추정된 정지 위치들에 더 기초하는, 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 다른 차량들의 세트 중 각각의 차량에 대한 추정된 정지 위치를 결정하는 단계는, 상기 다른 차량들의 세트 중 각각의 차량이 점유하는 거리를 추정하는 것을 포함하는, 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 다른 차량들의 세트 중 각각의 차량이 점유하는 거리를 추정하는 것은, 특정 차량의 후미의 관찰된 크기에 기초하여 상기 특정 차량의 추정된 길이를 제공하는 모델에 기초하는, 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 다른 차량들의 세트 중 각각의 차량이 점유하는 거리를 추정하는 것은, 특정 차량의 관찰된 형상에 기초하여 상기 특정 차량의 추정된 길이를 제공하는 모델에 기초하는, 방법.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 다른 차량들의 세트 중 각각의 차량에 대한 추정된 정지 위치를 결정하는 단계는, 상기 다른 차량들의 세트 중 차량들 사이에 점유되지 않을 거리를 추정하는 것을 포함하는, 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 다른 차량들의 세트를 식별하는 단계는, 줄을 늘어서는 거동(stacking behavior)을 나타내는 차량들의 세트를 식별하는 것을 포함하는, 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 다른 차량들의 세트를 식별하는 단계는, 상기 차량의 전방에 정지할 가능성이 있는 차량들을 식별하는 것을 포함하는, 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 다른 차량들의 세트를 식별하는 단계는, 차량이 정지할 가능성이 있을 때의 추정을 제공하는 예측 모델에 더 기초하는, 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 다른 차량들의 세트를 식별하는 단계는, 정지할 가능성이 없는 차량들을 무시하는 것을 포함하는, 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 다른 차량들의 세트를 식별하는 단계는, 감속이 관찰되지 않는 차량들을 무시하는 것을 포함하는, 방법.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 다른 차량들의 세트를 식별하는 단계는, 그러한 차량들이 정지할 가능성이 없다고 암시하는 앞에 있는 차량들을 갖지 않는 차량들을 무시하는 것을 포함하는, 방법.
  13. 자율 주행 모드에서 차량을 조종하기 위한 시스템으로서, 상기 시스템은 하나 이상의 프로세서를 포함하고, 상기 하나 이상의 프로세서는:
    상기 차량이 정지해서는 안 되지만 상기 자율 주행 모드에서 드라이브 스루할 수 있는 복수의 주정차 금지 지역을 식별하는 미리 저장된 맵 정보를 이용하여 루트를 따라 상기 자율 주행 모드에서 상기 차량을 조종하고 - 상기 복수의 주정차 금지 지역의 각각의 주정차 금지 지역은 우선순위 값과 연관됨 -;
    상기 루트를 따라 위치한 적어도 하나의 주정차 금지 지역을 식별하고;
    다른 차량들의 세트를 식별하고;
    상기 다른 차량들의 세트에 기초하여, 상기 차량이 상기 주정차 금지 지역에서 또는 그 근처에서 정지할 필요가 있다는 가능성을 예측하고;
    상기 차량을 상기 주정차 금지 지역 내에 정지시키지 않고 상기 차량을 정지시키기 위해 속도 계획을 생성하고;
    상기 차량을 정지시키기 위해 상기 속도 계획을 이용하도록 구성되고,
    상기 속도 계획을 생성하는 것은 상기 주정차 금지 지역에 대한 디폴트 최소 클리어런스 값을 조정하는 것을 포함하고, 조정된 상기 디폴트 최소 클리어런스 값은 상기 주정차 금지 지역과의 허용가능한 중첩량을 정의하는 음의 값을 갖는, 시스템.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 다른 차량들의 세트 중 각각의 차량에 대한 추정된 정지 위치를 결정하도록 더 구성되고,
    상기 속도 계획을 생성하는 것은 결정된 임의의 추정된 정지 위치들에 더 기초하는, 시스템.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 다른 차량들의 세트 중 각각의 차량이 점유하는 거리를 추정하는 것에 의해 상기 다른 차량들의 세트 중 각각의 차량에 대한 추정된 정지 위치를 결정하도록 더 구성되는, 시스템.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서는, 특정 차량의 후미의 관찰된 크기에 기초하여 상기 특정 차량의 추정된 길이를 제공하는 모델에 기초하여, 상기 다른 차량들의 세트 중 각각의 차량이 점유하는 거리를 추정하도록 더 구성되는, 시스템.
  17. 제15항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서는, 특정 차량의 관찰된 형상에 기초하여 상기 특정 차량의 추정된 길이를 제공하는 모델에 기초하여, 상기 다른 차량들의 세트 중 각각의 차량이 점유하는 거리를 추정하도록 더 구성되는, 시스템.
  18. 제14항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 다른 차량들의 세트 중 차량들 사이에 점유되지 않을 거리를 추정하는 것에 의해 상기 다른 차량들의 세트 중 각각의 차량에 대한 추정된 정지 위치를 결정하도록 더 구성되는, 시스템.
  19. 제13항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서는, 줄을 늘어서는 거동을 나타내는 차량들의 세트를 식별하도록 더 구성되는, 시스템.
  20. 제13항에 있어서,
    상기 차량을 더 포함하는, 시스템.
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