JP6831420B2 - 自動運転車の軌跡候補を評価するための方法 - Google Patents

Description

本願は、主に自動運転車の操作に関する。具体的に、本願は、自動運転車（ＡＤＶ）の軌跡候補を評価するための方法に関する。

自動運転モードで走行する（例えば、ドライバーレス）車両は、乗員、特に運転者を幾つかの運転に関する役割から解放可能である。車両は、自動運転モードで走行される場合に、車載センサを使用して各位置までナビゲーションすることにより、ヒューマンマシンインタラクションが最も少ない場合、又は乗客が一人もいない場合などに車両を運転することを許可することができる。

ＡＤＶは、運転軌跡により自己案内を実行可能である。運転軌跡は、縦方向成分と横方向成分に分けることができる。縦方向成分又は縦方向軌跡は、車両が所定の経路（例えば、ステーションパス）に沿って縦方向に走行する車両挙動である。縦方向軌跡は、所定のタイミングにおけるＡＤＶの位置、速度と加速度を確定することができる。従って、縦方向軌跡生成は、半自動運転車又は全自動運転車の肝心な構成部分である。

縦方向軌跡の生成過程には幾つかの要素を考慮する必要がある。これらの要素は、ＡＤＶ車両における乗客及び／又は付近の歩行者の安全性、快適性及び交通ルール遵守の要素であっても良い。ＡＤＶの安全操作を実現するために、軌跡の生成過程に周囲の環境における障害物を考慮する必要がある。快適な操作のために、軌跡が平滑で効果的な軌跡である必要がある。つまり、合理的な時間内にＡＤＶを現在位置から目的地まで運転可能な、安定な加速度を有する軌跡であっても良い。最後に、軌跡は現地交通ルールなど、即ち赤色信号機と停車標識において停車することに従う必要がある。これら全ての要素を適当に考慮した場合に、軌跡を生成する効果的な方法が欠如される。

本願の一局面は、自動運転車（ＡＤＶ）を動作させるための軌跡を確定するコンピュータ実施方法に関する。前記方法は、自動運転車（ＡＤＶ）に用いられる、特定の運転場面の起点から終点までの複数の軌跡候補を生成するステップと、前記起点に関連する前記自動運転車の現在状態及び前記終点に関連する前記自動運転車の終了状態に基いて、前記運転場面に対応する、目標に関連する参照軌跡を生成するステップと、前記軌跡候補のそれぞれについて、前記軌跡候補と前記参照軌跡を比較して、前記軌跡候補と前記参照軌跡との間の類似性を示す目標コストを生成するステップと、前記軌跡候補の目標コストに基いて、前記自動運転車を運転するための目標軌跡として前記軌跡候補のうち何れか一つを選択するステップと、を含む。

本願の他の局面は、指令が記憶された非一時的な機械可読媒体に関する。前記指令が一つ又は複数のプロセッサにより実行されると、前記一つ又は複数のプロセッサに処理を実行させる。前記処理は、自動運転車（ＡＤＶ）に用いられる、特定の運転場面の起点から終点までの複数の軌跡候補を生成し、前記起点に関連する前記自動運転車の現在状態及び前記終点に関連する前記自動運転車の終了状態に基いて、前記運転場面に対応する目標に関連する参照軌跡を生成し、前記軌跡候補のそれぞれについて、前記軌跡候補と前記参照軌跡とを比較して前記軌跡候補と前記参照軌跡との間の類似性を示す目標コストを生成し、前記軌跡候補の目標コストに基いて、前記軌跡候補のうち何れか一つを前記自動運転車を運転するための目標軌跡として選択する、ことを含む。

本願のもう一つの局面は、一つ又は複数のプロセッサと、前記一つ又は複数のプロセッサに接続されて指令を記憶するメモリと、を備えるデータ処理システムに関する。前記指令が前記一つ又は複数のプロセッサにより実行されると、前記一つ又は複数のプロセッサに処理を実行させる。前記処理は、自動運転車（ＡＤＶ）に用いられる、特定の運転場面の起点から終点までの複数の軌跡候補を生成するステップと、前記起点に関連する前記自動運転車の現在状態及び前記終点に関連する前記自動運転車の終了状態に基いて、前記運転場面に対応する、目標に関連する参照軌跡を生成するステップと、前記軌跡候補のそれぞれについて、前記軌跡候補と前記参照軌跡を比較して、前記軌跡候補と前記参照軌跡との間の類似性を示す目標コストを生成するステップと、前記軌跡候補の目標コストに基いて、前記自動運転車を運転するための目標軌跡として前記軌跡候補のうち何れか一つを選択するステップと、を含む。

本願の実施形態は、図面の各図において限定的ではなく例示的な形態で示され、図面における同じ図面符号は類似する素子を示す。

一実施形態によるネットワークシステムを示すブロック図である。

一実施形態による自動運転車の例示を示すブロック図である。

一実施形態による自動運転車と共に使用される感知／計画システムの例示を示すブロック図である。 一実施形態による自動運転車と共に使用される感知／計画システムの例示を示すブロック図である。

一実施形態による軌跡生成モジュールの例示を示すブロック図である。

一実施形態によるＡＤＶの例示的な場面を示すブロック図である。

一実施形態による複数の軌跡のスピード−タイムグラフを示す例示である。

一実施形態による複数の軌跡のステーション−タイムグラフを示す例示である。

一実施形態による軌跡評価モジュールの例示を示すブロック図である。

一実施形態による軌跡候補のステーション−タイムグラフを示す例示である。

幾つかの実施形態による参照速度曲線を示す例示である。 幾つかの実施形態による参照速度曲線を示す例示である。 幾つかの実施形態による参照速度曲線を示す例示である。

一実施形態による目標評価のスピード−タイムグラフを示す例示である。

一実施形態によるＡＤＶにより実行される方法を示すフローチャートである。

一実施形態によるデータ処理システムを示すブロック図である。

以下、説明の詳細を参照しながら本願の様々な実施形態及び態様を説明し、図面には、上記様々な実施形態が示される。以下の説明及び図面は、本願を例示するためのものであり、限定するものとして解釈されるべきではない。本願の様々な実施形態を全面的に理解するために、多くの特定の詳細を説明する。ところが、いくつかの場合には、本願の実施形態に対する簡単な説明を提供するために、周知又は従来技術の詳細について説明していない。

本明細書において、「一実施形態」又は「実施形態」とは、当該実施形態に組み合わせて説明された特定の特徴、構造又は特性が本願の少なくとも一実施形態に含まれてもよいと意味する。「一実施形態では」という表現は、本明細書全体において同一の実施形態を指すとは限らない。

一局面によれば、システムは、自動運転車（ＡＤＶ）に用いられる、特定の運転場面の起点から終点までの複数の軌跡候補を生成する。システムは、起点に関連するＡＤＶの現在状況と終点に関連するＡＤＶの終了状況に基いて、運転場面に対応する参照軌跡を生成する。ここで、参照軌跡は目標に関連する。軌跡候補のそれぞれに対して、システムは軌跡候補と参照軌跡とを比較して、軌跡候補と参照軌跡との間の類似性を示す目標コストを生成する。システムは、軌跡候補の目標コストに基いて、ＡＤＶを運転するための目標軌跡として軌跡候補のうち何れか一つを選択する。

一実施形態によれば、軌跡候補のそれぞれと参照軌跡とを比較する場合に、軌跡候補は複数の候補区間に区画される。参照軌跡は複数の参照区間に区画される。軌跡区間のそれぞれに対して、候補区間の速度と対応する参照区間との間の速度差を確定する。つまり、候補区間の速度と、同じタイミングに対応する参照区間の速度とを比較する。候補区間と、関連する参照区間との間の速度差に基いて、例えば所定のアルゴリズムにより目標コストを算出する。具体的な実施形態において、候補区間と参照区間との間の速度差の二乗を加算して目標コストを算出する。

他の局面によれば、軌跡候補のそれぞれに対して、軌跡候補に最も違い障碍物を認識する。軌跡候補と障碍物との間の距離を測定する。軌跡候補と障碍物の間の距離に基いて、例えば安全コストアルゴリズム又は関数により、軌跡候補に関連する安全コストを算出する。そして、目標コストと安全コストに基いて、軌跡候補の総計軌跡コストを算出する。総計軌跡コスト（例えば、最小総計軌跡コスト）に基いて、軌跡候補から目標軌跡を選択する。

もう一つの局面によれば、軌跡候補のそれぞれに対して、軌跡候補に沿う加速度の変化率を確定する。軌跡候補に沿う速度の導関数により、加速度の変化率を確定することができる。そして、加速度の変化率に基いて、例えば快適コストアルゴリズム又は関数により、軌跡候補の快適コストを算出する。そして、目標コストと快適コストに基いて総計軌跡コストを算出し、且つ総計軌跡コストに基いて目標軌跡を選択することができる。

一実施形態によれば、軌跡候補の快適コストを算出する際に、軌跡候補は複数の候補区間に区画される。候補区間のそれぞれに対して、候補区間に関連する加速度の変化率に基いて、候補区間の区間快適コストを算出する。そして、全ての候補区間の区間快適コストに基づいて、所定のアルゴリズムにより快適コストを算出する。具体的な実施形態において、候補区間の区間快適コストの総計（例えば、二乗和）に基いて快適コストを算出する。

図１は、本願の一実施形態による自動運転車のネットワーク構造を示すブロック図である。図１を参照し、ネットワーク構造１００には、ネットワーク１０２を介して一つ又は複数のサーバ１０３〜１０４に通信接続される自動運転車１０１が備えられる。一つの自動運転車が示されたが、複数の自動運転車がネットワーク１０２を介して互いに接続され、及び／又はサーバ１０３〜１０４に接続可能である。ネットワーク１０２は、例えば、有線又は無線のローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネットのようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、セルラーネットワーク、衛星ネットワーク又はそれらの組み合わせのような任意のタイプのネットワークであっても良い。サーバ１０３〜１０４は、例えば、ネットワーク又はクラウドサーバ、アプリサーバ、バックエンドサーバ又はそれらの組み合わせのような任意のタイプのサーバ又はサーバグループであっても良い。サーバ１０３〜１０４は、データ解析サーバ、コンテンツサーバ、交通情報サーバ、地図／興味点（ＭＰＯＩ）サーバ又は位置サーバなどであっても良い。

自動運転車は、自動運転モードとして配置可能な車両であり、前記自動運転モードにおいて運転者からの入力が非常に少なく又はない場合に車両が環境をナビゲーションし通過する。このような自動運転車はセンサシステムを備えても良い。前記センサシステムは、車両の走行環境に関する情報を検出するように配置される一つ又は複数のセンサを備える。前記車両と関連するコントローラとは、検出された情報を使用して前記環境をナビゲーションし通過する。自動運転車１０１は、手動モード、オートマチック運転モード、又は一部の自動運転モードで走行することができる。

一実施形態において、自動運転車１０１には、感知／計画システム１１０と、車両制御システム１１１と、無線通信システム１１２と、ユーザインターフェースシステム１１３と、センサシステム１１５とが含まれるが、それらに限定されない。自動運転車１０１には、通常の車両に備えられている幾つかの常用的な部品、例えばエンジン、車輪、ハンドル、変速機などが更に備えられても良い。前記部品は、車両制御システム１１１及び／又は感知／計画システム１１０により複数種の通信信号及び／又は指令を使用して制御可能である。当該複数種の通信信号及び／又は指令は、例えば、加速信号又は指令、減速信号又は指令、操舵信号又は指令、ブレーキ信号又は指令などである。

部品１１０〜１１５は、インターコネクタ、バス、ネットワーク或いはそれらの組み合わせにより互いに通信接続することができる。例えば、部品１１０〜１１５は、コントローラローカルエリアネットワーク（ＣＡＮ）バスを介して互いに通信接続することができる。ＣＡＮバスは、ホストコンピュータなしのアプリケーションでマイクロコントローラ及びデバイスが相互に通信できるように設計された車両バス規格である。これは、もともと自動車内の多重電気配線のために設計されたメッセージベースのプロトコルであるが、他の多くの環境でも使用される。

ここで、図２を参照し、一実施形態において、センサシステム１１５は、一つ又は複数のカメラ２１１、全地球位置決めシステム（ＧＰＳ）ユニット２１２、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）２１３、レーダユニット２１４及び光検出及び測距（ＬＩＤＡＲ）ユニット２１５を含むが、それらに限定されない。ＧＰＳユニット２１２は送受信機を含むことができる。前記送受信機は、操作により自動運転車の位置に関する情報を提供可能である。ＩＭＵユニット２１３は、慣性加速度に基いて自動運転車の位置及び方位変化を検知することができる。レーダユニット２１４は、無線電気信号を利用して自動運転車のローカル環境におけるオブジェクトを感知するシステムとして表すことができる。幾つかの実施形態において、オブジェクトの感知以外、レーダユニット２１４は、付加的にオブジェクトの速度及び／又は進行方向も感知することができる。ＬＩＤＡＲユニット２１５は、レーザを使用して自動運転車の位置する環境におけるオブジェクトを感知することができる。他のシステム部品以外に、ＬＩＤＡＲユニット２１５は、一つ又は複数のレーザ光源、レーザスキャナ及び一つ又は複数の検出器を更に含んでも良い。カメラ２１１は、自動運転車の周囲環境の画像を採集する一つ又は複数の装置を含んでも良い。カメラ２１１は、静止物カメラ及び／又はビデオカメラであっても良い。カメラは、例えば、回転及び／又は傾斜のプラットフォームにカメラを取り付けることによって、機械的に移動されてもよい。

センサシステム１１５には、例えばソナーセンサ、赤外線センサ、操舵センサ、アクセルセンサ、ブレーキセンサ及びラジオセンサ（例えば、マイクロフォン）のような他のセンサが含まれても良い。ラジオセンサは、自動運転車の周囲の環境から音声を取得するように配置されても良い。操舵センサは、ハンドル、車両の車輪又はそれらの組み合わせの操舵角を検出するように配置されても良い。アクセルセンサとブレーキセンサは、車両のアクセル位置とブレーキ位置をそれぞれ検出する。ある場合に、アクセルセンサとブレーキセンサは、集積型のアクセル／ブレーキセンサとして集積されても良い。

一実施形態において、車両制御システム１１１は、操舵ユニット２０１、アクセルユニット２０２（加速ユニットとも呼ばれる）とブレーキユニット２０３を含むが、それらに限定されない。操舵ユニット２０１は、車両の方向又は進行方向を調整するために用いられる。アクセルユニット２０２は、モータ又はエンジンの速度を制御するために用いられ、モータ又はエンジンの速度は、更に車両の速度と加速度を制御するために用いられる。ブレーキユニット２０３は、摩擦を提供して車両の車輪又はタイヤを減速させることにより車両を減速させる。なお、図２に示された部品はハードウェア、ソフトウェア或いはそれらの組み合わせで実施することができる。

図１に戻し、無線通信システム１１２は、自動運転車１０１と装置、センサ、他の車両などのような外部システムとの通信を許す。例えば、無線通信システム１１２は、一つ又は複数の装置と直接的に無線通信しても良く、或いは通信ネットワークを経由して無線通信し、例えばネットワーク１０２を経由してサーバ１０３〜１０４と通信しても良い。無線通信システム１１２は、如何なるセルラー通信ネットワーク又は無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）、例えばＷｉＦｉ（登録商標）を使用して他の部品又はシステムと通信することができる。無線通信システム１１２は、例えば赤外線リンク、ブルートゥース（登録商標）などを使用して装置（例えば、乗客の携帯装置、表示装置、車両１０１内のスピーカ）と直接的に通信する。ユーザインターフェースシステム１１３は、車両１０１内に実施される周辺機器の部分であっても良く、例えばキーボード、タッチパネル表示装置、マイクロフォン及びスピーカなどを含む。

自動運転車１０１の機能のうちの一部又は全部は、特に自動運転モードで操作される場合に、感知／計画システム１１０により制御し又は管理されることができる。感知／計画システム１１０は、センサシステム１１５、制御システム１１１、無線通信システム１１２及び／又はユーザインターフェースシステム１１３から情報を受信し、受信された情報を処理し、開始点から目標点までの路線又は経路を計画した後に、計画と制御情報に基づいて車両１０１を運転するように、必要なハードウェア（例えば、プロセッサ、メモリ、記憶デバイス）とソフトウェア（例えば、操作システム、計画と路線設定プログラム）を含む。その代わりに、感知／計画システム１１０は、車両制御システム１１１と一体に集積されても良い。

例えば、乗客であるユーザは、例えばユーザインターフェースを介してトリップの開始位置と目的地を指定することができる。感知／計画システム１１０は、トリップに関連するデータを取得する。例えば、感知／計画システム１１０は、ＭＰＯＩサーバから位置と路線情報を取得することができる。前記ＭＰＯＩサーバは、サーバ１０３〜１０４の一部であっても良い。位置サーバは位置サービスを提供し、ＭＰＯＩサーバは地図サービスとある位置のＰＯＩを提供する。その代わりに、このような位置とＭＰＯＩ情報は、感知／計画システム１１０の不揮発性記憶装置にローカルキャッシュされても良い。

自動運転車１０１が路線に沿って移動する場合に、感知／計画システム１１０は、交通情報システム又はサーバ（ＴＩＳ）からリアルタイムの交通情報を取得することもできる。なお、サーバ１０３〜１０４は、第三者エンティティに操作されても良い。その代わりに、サーバ１０３〜１０４の機能は、感知／計画システム１１０と一体に集積されても良い。リアルタイム交通情報、ＭＰＯＩ情報と位置情報、及びセンサシステム１１５により検出又は感知されたリアルタイムのローカル環境データ（例えば、障害物、オブジェクト、付近の車両）に基いて、感知／計画システム１１０は、最適な路線を計画し且つ計画された路線に従って例えば制御システム１１１を介して車両１０１を運転することにより、所定の目的地まで安全的且つ効率的に到達可能である。

サーバ１０３は、様々なクライアントに対してデータ解析サービスを実行するデータ解析システムであっても良い。一実施形態において、データ解析システム１０３は、データ採集器１２１と、機器学習エンジン１２２とを含む。データ採集器１２１は、複数種の車両（自動運転車、又は人間の運転者により運転される通常の車両）から運転統計データ１２３を採集する。運転統計データ１２３には、異なるタイミングで車両のセンサにより採集された、発出された運転指令（例えば、アクセル指令、ブレーキ指令、操舵指令）を示す情報及び車両の応答（例えば、速度、加速度、減速度、方向）を示す情報が含まれる。運転統計データ１２３は、異なるタイミングにおける運転環境を記述する情報、例えば、路線（出発位置と目的地の位置を含む）、ＭＰＯＩ、天気状況及び道路状況（例えば、高速道路における徐行、渋滞、交通事故、道路工事、一時迂回、未知の障害物など）を更に含んでも良い。

運転統計データ１２３に基づいて、機器学習エンジン１２２は、各種の目的のために、ルールセット、アルゴリズム及び／又はモデル１２４を生成し又は訓練する。そのうち、ＡＤＶのセンサにより検出された障害物が停車標識又は交通信号機であるか否かを確定するための訓練モデルを備える。ルール／アルゴリズム１２４は、ＡＤＶが従う交通ルールと軌跡を演算する四次及び／又は五次多項式のアルゴリズムを含んでも良い。アルゴリズム１２４には、最終軌跡として軌跡候補を生成するアルゴリズムが更に含まれても良い。アルゴリズム１２４は、目標コスト、安全コストと快適コストを算出するアルゴリズムを更に含み、軌跡候補から目標軌跡を選択するための軌跡コストを算出するアルゴリズムを含んでも良い。そして、アルゴリズム１２４は、ＡＤＶにアップロードされて自動運転のリアルタイム軌跡の生成に用いられても良い。

図３Ａと図３Ｂは、一実施形態による自動運転車と共に使用される感知／計画システムの例示を示すブロック図である。システム３００は、図１の自動運転車１０１の一部として実施されても良く、感知／計画システム１１０、制御システム１１１とセンサシステム１１５を含むが、それらに限定されない。図３Ａ〜図３Ｂを参照し、感知／計画システム１１０には、位置決めモジュール３０１、感知モジュール３０２、予測モジュール３０３、決定モジュール３０４、計画モジュール３０５、制御モジュール３０６、路線設定モジュール３０７、軌跡生成モジュール３０８及び軌跡評価モジュール３０９が含まれるが、それらに限定されない。

モジュール３０１〜３０９のうち一部又は全部は、ソフトウェア、ハードウェア或いはそれらの組み合わせで実施されても良い。例えば、これらのモジュールは、不揮発性記憶装置３５２にインストールされ、メモリ３５１にロードされ、且つ一つ又は複数のプロセッサ（図示しない）により実行されても良い。なお、これらのモジュールのうち一部又は全部は、図２の車両制御システム１１１の一部又は全部のモジュールに通信可能に接続され、或いはそれらと一体に集積されても良い。モジュール３０１〜３０９のうち一部は、一体に集積モジュールとして集積可能である。例えば、軌跡生成モジュール３０８及び軌跡評価モジュール３０９は、決定モジュール３０４及び／又は計画モジュール３０５の一部であっても良い。決定モジュール３０４と計画モジュール３０５は集積モジュールであっても良い。

位置決めモジュール３０１は、自動運転車３００の現在位置を確定し（例えば、ＧＰＳユニット２１２を利用し）、ユーザのトリップ又は路線に関する如何なるデータを管理する。位置決めモジュール３０１（地図／路線モジュールと呼ばれる）は、ユーザのトリップ又は路線に関連する如何なるデータを管理する。ユーザは、例えばユーザインターフェースを経由して登録してトリップの開始位置と目的地を指定することができる。位置決めモジュール３０１は、自動運転車３００における地図及びルート情報３１１のような他の要素と通信してトリップに関するデータを取得する。例えば、位置決めモジュール３０１は、位置サーバと地図／ＰＯＩ（ＭＰＯＩ）サーバから位置と路線情報を取得することができる。位置サーバは位置サービスを提供し、ＭＰＯＩサーバは地図サービスとある位置のＰＯＩを提供することにより、地図及びルート情報３１１の一部としてキャッシュされることができる。自動運転車３００が路線に沿って移動する際に、位置決めモジュール３０１は、交通情報システム又はサーバからリアルタイムな交通情報を取得することもできる。

感知モジュール３０２は、センサシステム１１５により提供されたセンサデータと、位置決めモジュール３０１により取得された測位情報に基づいて、周囲の環境への感知を確定する。感知情報は、ドライバーにより運転されている車両周囲において通常のドライバーが感知すべきものを示すことができる。感知は、例えばオブジェクトの形態を採用する車線構成（例えば、直線車線又は曲線車線）、信号機信号、他の車両の相対位置、歩行者、建築物、横断歩道、又は他の交通関連標識（例えば、止まれ標識、ゆずれ標識）などを含むことができる。

感知モジュール３０２は、１つ以上のカメラによって取得された画像を処理及び解析して、自動運転車の環境内のオブジェクト及び／又は特徴を認識するコンピュータビジョンシステム又はコンピュータビジョンシステムの機能を含むことができる。上記オブジェクトは、交通信号、道路境界、他の車両、歩行者及び／又は障害物などを含むことができる。コンピュータビジョンシステムは、オブジェクト認識アルゴリズム、ビデオトラッキング、及び他のコンピュータビジョン技術を使用することができる。いくつかの実施形態では、コンピュータビジョンシステムは、環境地図を描き、オブジェクトを追跡し、オブジェクトの速度などを推定することができる。感知モジュール３０２は、レーダ及び／又はＬＩＤＡＲのような他のセンサによって提供される他のセンサデータに基づいてオブジェクトを検出することもできる。

オブジェクトごとについて、予測モジュール３０３は、この場合にオブジェクトがどのように動くかを予測する。この予測は、地図及びルート情報３１１と交通ルール３１２のセットに基いて、当該タイミングで運転環境が感知された感知データに従って実行される。例えば、オブジェクトが反対方向における車両であって且つ現在の運転環境に交差点が含まれている場合に、予測モジュール３０３は、車両が直進する、又はカーブ走行する可能性を予測する。感知データにより交差点において信号機がないと示された場合に、予測モジュール３０３は、車両が交差点に入る前に完全に駐車する必要があると予測可能である。感知データにより車両が現在に左折車線又は右折車線に位置すると示された場合に、予測モジュール３０３は、車両が左折又は右折の可能性が大きいと予測可能である。

オブジェクトごとに対して、決定モジュール３０４は、オブジェクトをどのように対応するかを決定する。例えば、特定のオブジェクト（例えば、交差のルートにおける他の車両）及びオブジェクトを記述するメタデータ（例えば、速度、方向、操舵角）について、決定モジュール３０４は上記オブジェクトと遇うときに如何に対応するか（例えば、追い越し、道譲り、停止、追い抜き）を決定する。決定モジュール３０４は、交通ルール又は運転ルール３１２のようなルールセットに基づいてそのような決定を行うことができ、上記ルールセットは不揮発性記憶装置３５２に記憶されることができる。

路線設定モジュール３０７は、起点から終点までの一つ又は複数の路線又は経路を提供するように配置される。（例えばユーザから受け取られた）開始位置から目標位置までの所定のトリップについて、路線設定モジュール３０７は、路線と地図情報３１１を取得し、開始位置から目標位置までの全ての走行可能な路線又は経路を確定する。路線設定モジュール３０７は、開始位置から目標位置までの各路線が確定された地形図による参照線を生成することができる。参照線は、例えば他の車両、障碍物又は交通状況からの干渉を受けない理想的な路線又は経路である。つまり、道路において他の車両、歩行者又は障害物がない場合に、ＡＤＶは参照線に従って精確的に又は緊密的に追随すべきである。そして、地形図を決定モジュール３０４及び／又は計画モジュール３０５に提供する。決定モジュール３０４及び／又は計画モジュール３０５は、他のモジュールにより提供された他のデータ（例えば、位置決めモジュール３０１からの交通状況、感知モジュール３０２により感知された運転環境及び予測モジュール３０３により予測された交通状況）に基いて、全ての走行可能な路線を検査して最適路線のうちの何れか一つを選択し更新する。タイミングにおける特定の運転環境に従って、ＡＤＶを制御するための実際の経路又は路線は、路線設定モジュール３０７から提供された参照線と異なり又は近い可能性がある。

計画モジュール３０５は、感知されたオブジェクトのそれぞれに対する決定に基づいて、路線設定モジュール３０７により提供された参照線を基礎として、自動運転車に対して経路又は路線及び運転パラメータ（例えば、距離、速度及び／又は操舵角度）を計画する。言い換えれば、所定のオブジェクトについて、決定モジュール３０４は、当該オブジェクトに対してなにをするかを決定し、計画モジュール３０５はどのようにするかを確定する。例えば、所定のオブジェクトについて、決定モジュール３０４は前記オブジェクトを追い越すことを決定することができ、計画モジュール３０５は前記オブジェクトの左側か右側に追い越すことを確定することができる。計画と制御データは、計画モジュール３０５により生成され、車両３００が次の移動循環（例えば、次の路線／経路区間）においてどのように移動するかを描画する情報を含む。例えば、計画と制御データは、車両３００が３０マイル／時間（ｍｐｈ）の速度で１０メートルだけ移動し、その後に２５ｍｐｈの速度で右側の車線に変更するように示すことができる。

計画と制御データに基づいて、制御モジュール３０６は、計画と制御データにより限定された路線又は経路に応じて、適当な指令又は信号を車両制御システム１１１に送信することにより自動運転車を制御し運転するようにする。前記計画と制御データは、経路又は路線に沿って異なるタイミングで適当な車両設置又は運転パラメータ（例えば、アクセル、ブレーキと操舵指令）を使用することにより車両を路線又は経路の第一の点から第二の点まで運転するのに十分な情報を有する。

計画段階は、複数の計画周期（運転周期とも呼ばれる）（例えば、１００ミリ秒（ｍｓ）の時間間隔毎）に実行される。各計画周期又は運転周期について、計画データと制御データに基いて一つ又は複数の制御指令を発する。つまり、１００ｍｓ毎に、計画モジュール３０５は次の路線区間又は経路区間を計画し、例えば、目標位置とＡＤＶが目標位置まで到着するのに必要な時間とが含まれる。その代わりに、計画モジュール３０５は、具体的な速度、方向及び／又は操舵角などを更に規定することもできる。一実施形態において、計画モジュール３０５は、次の予定時間帯（例えば、５秒）に対して路線区間又は経路区間を計画する。各計画周期について、計画モジュール３０５は、前の周期において計画された目標位置に基いて、現在の周期（例えば、次の５秒）に用いる目標位置を計画する。そして、制御モジュール３０６は、現在の周期における計画データと制御データに基いて、一つ又は複数の制御指令（例えば、アクセル、ブレーキ、操舵の制御指令）を生成する。

なお、決定モジュール３０４と計画モジュール３０５は、集積モジュールとして集積することができる。決定モジュール３０４／計画モジュール３０５は、自動運転車の運転経路を確定するように、ナビゲーションシステム又はナビゲーションシステムの機能を具備することができる。例えば、ナビゲーションシステムは、自動運転車が下記の経路に沿って移動することを実現する一連の速度と進行方向を確定することができる。前記経路において、自動運転車を最終の目的地まで走行させる車線による経路に沿って進行させると共に、感知された障害物を実質的に回避する。目的地は、ユーザインターフェースシステム１１３を経由して行われたユーザ入力に基づいて設定されても良い。ナビゲーションシステムは、自動運転車が運転していると同時に動的に運転経路を更新することができる。ナビゲーションシステムは、自動運転車のための運転経路を確定するように、ＧＰＳシステムと一つ又は複数の地図からのデータを合併することができる。

決定モジュール３０４／計画モジュール３０５は、さらに、自動運転車の環境における潜在的な障害物を認識、評価、回避又は他の方法で通過するための衝突防止システム又は衝突防止システムの機能を含むことができる。例えば、衝突防止システムは、制御システム１１１の１つ以上のサブシステムを動作させて、方向変更動作、カーブ走行動作、ブレーキ動作などを行うことによって、自動運転車のナビゲーション中の変更を実現することができる。衝突防止システムは、周囲の交通パターンや道路状況などに基づいて、実行可能な障害物回避動作を自動的に決定することができる。衝突防止システムは、自動運転車が方向変更して進入しようとする隣接領域における車両、建築障害物などを他のセンサシステムにより検出されたときに、方向変更動作を行わないように構成されることができる。衝突防止システムは、自動運転車の乗員の安全性を最大限にするとともに、利用可能な動作を自動的に選択することができる。衝突防止システムは、自動運転車の客室内で最も少ない加速度を発生させると予測される回避動作を選択することができる。

一実施形態によれば、軌跡生成モジュール３０８は、ＡＤＶ１０１に用いられる縦方向軌跡候補を生成することができる。例えば安全性、快適性と交通ルールのような要素を考慮して軌跡候補を生成することができる。そして、軌跡評価モジュール３０９（軌跡選択モジュールとも呼ばれる）評価基準３１５に基づいて、コスト関数３１６により生成された軌跡候補のうち何れか一つを軌跡として選択してＡＤＶを制御することができる。軌跡選択の過程は、以後に詳しく説明する。軌跡生成モジュール３０８は、決定モジュール３０４及び／又は計画モジュール３０５の一部として実施可能である。一実施形態において、軌跡生成モジュール３０８は、感知環境に応じてステーション−タイムグラフをリアルタイムに生成することができる。そして、軌跡生成モジュール３０８は、当該実例において感知された任意の障碍物をステーション−タイムグラフに投影することができる。投射された障碍物の境界に基いて、終了状況を列挙することができる。そして、これらの終了状況に基いて軌跡候補を生成することができる。軌跡候補を最終軌跡として選択してＡＤＶを制御することができる。

図４は、一実施形態による軌跡生成モジュールの例示を示すブロック図である。図４を参照し、軌跡生成モジュール３０８には、初期状況確定装置４０１と、場面確定装置４０３と、図形生成装置４０５と、終了状況確定装置４０７と、軌跡候補生成装置４０９と、軌跡候補選択装置４１１とが備えられても良い。初期状況確定装置４０１は、ＡＤＶの初期状況を確定可能である。場面確定装置４０３は、ＡＤＶにより感知された障碍物に基いてＡＤＶの運転場面を確定することができる。図形生成装置４０５は、ＡＤＶのステーション−タイムグラフ及び／又はスピード−タイムグラフを生成可能である。終了状況確定装置４０７は、運転場面とＡＤＶの初期状況、及び例えば安全性、快適性と交通ルールのような他の要素に基いて、ＡＤＶの全ての可能な終了状況を確定することができる。軌跡候補生成装置４０９は、可能な終了状況に応じて軌跡候補を生成することができる。軌跡候補選択装置４１１は、軌跡候補プールから軌跡候補を選択することができる。

図５は、一実施形態によるＡＤＶの場面の例示を示すブロック図である。図５を参照し、場面５００には、経路５０５に沿うＡＤＶ１０１が含まれる。経路５０５は、決定モジュール３０４及び／又は計画モジュール３０５により予め確定された経路（又は経路の区間）であっても良く、ＡＤＶ１０１をスタートポイントから最終目的地まで走行させることができる。ＡＤＶ１０１は、先行車両５０４、前方の赤色の交通信号機５０６及び車両５０２が含まれる周囲の環境を感知することができる（ＡＤＶ１０１の手前でステアリングするチャンスがあるように、ＡＤＶ１０１の予測モジュール３０３により予測可能である）。

図４と図５を参照し、一実施形態において、初期状況確定装置（例えば、ＡＤＶ１０１の初期状況確定装置４０１）は、現在の車両状態に基いてＡＤＶ１０１の初期状況を確定することができる。車両状態には、ＡＤＶの位置、速度、加速度、曲率（例えば、進行方向）及び曲率の変化率が含まれても良い。ここで、初期状況確定装置４０１は、ＡＤＶ１０１の縦方向位置（ｓ＿ｉｎｉｔ）、縦方向速度（ｓ＿ｄｏｔ＿ｉｎｉｔ）と縦方向加速度（ｓ＿ｄｄｏｔ＿ｉｎｉｔ）の初期（例えば、現在）状況を確定することができる。

一実施形態において、図形生成装置４０５は、初期状況に基いて、所定の時間帯（即ち、現在の計画周期の最大計画時間間隔）を有する縦方向におけるスピード−タイム（又はスピード−タイム又はＶＴ）グラフを生成する。図６Ａは、実施形態によるスピード−タイムグラフの例示である。図６Ａは、図形生成装置４０５により生成された、図５の場面５００に対応するスピード−タイムグラフであっても良い。図６Ａを参照し、ＶＴグラフ６００には、スタートポイント６０１と、複数の可能な終了状況に対応する複数のエンドポイント（例えばポイント６０３−６０５）とが含まれる。一実施形態において、一定の時間間隔及び／又は速度の増量に基いて、終了状況の数を列挙することができる。他の実施形態において、ユーザにより予め定義された時間間隔に基いて、終了状況の数を列挙することができる。他の実施形態において、終了状況の数は、地図情報及び／又は交通ルール（例えば、道路区間における最大及び／又は最小速度制限）により制限可能である。

図６Ａを参照し、ポイント６０１は、ＡＤＶ１０１のタイミングｔ＝０における初期縦方向速度（例えば、ｓ＿ｄｏｔ＿ｉｎｉｔ）に対応可能である。ポイント６０３とポイント６０５は、列挙された二つの終了状況に対応可能であり、二つの可能な軌跡候補のエンドポイントを示すことができる。ポイント６０３は、暫く時間が経ってから速度がゼロになる終了状況に対応し、ポイント６０５は暫く時間が経ってから初期縦方向速度よりも高い速度を有する終了状況に対応可能である。スピード−タイムグラフにより生成される終了状況は、終了状況の第一セット（又は第二セット）を示すことができる。第一セット（又は第二セット）における終了状況のそれぞれは、終了縦方向速度（ｓ＿ｄｏｔ＿ｅｎｄ）と終了縦方向加速度（ｓ＿ｄｄｏｔ＿ｅｎｄ）に対応可能である。なお、幾つかの実施形態において、終了縦方向加速度は、常にゼロに等しい。

次に、場面確定装置４０３は、ＡＤＶ１０１の現在の運転場面を確定する。一実施形態において、可能な運転場面には、巡航、前方車両への追随、及び停止場面が含まれるが、それらに限定されない。経路５０５に沿う現在の交通状況に基いて（例えば、感知モジュール３０２及び／又は予測モジュール３０３により）現在の運転場面を確定することができ、それは経路５０５に沿って認識された障碍物に基いて確定可能である。例えば、ＡＤＶ１０１の計画経路に障碍物が一つもない場合に、運転場面が巡航場面であっても良い。ＡＤＶ１０１の計画経路に例えば停車標識と移動車両のような、静的な（例えば、非移動）と動的な（例えば、移動）障碍物が含まれている場合に、運転場面が前方車両への追随場面であっても良い。計画経路に例えば停車標識及び／又は交通信号機のような静的な障碍物だけが含まれている場合に、運転場面が停止場面であっても良い。ここで、場面５００に静的及び動的な障碍物が含まれ、且つ現在の運転場面が追随場面として確定されても良い。

一実施形態において、図形生成装置４０５は、追随場面又は停止場面に用いられる（しかし、巡航場面に用いられない）ステーション−タイムグラフを生成する。巡航場面は、検知された障碍物がないため、ステーション−タイムグラフ（ルート−タイムグラフ又はルート−タイム区間）に関連しない可能性がある。一実施形態において、追随場面又は停止場面に対して、図形生成装置４０５は、初期状況に基いてルート−タイム（ステーション−タイム）グラフを生成する。次の計画周期まで十分の時間を持ってＡＤＶに対する可能な縦方向軌跡を考慮するように、所定の時間帯内にステーション−タイムグラフを生成する。一実施形態において、図形生成装置４０５は、生成されたステーション−タイムグラフにこれらの障碍物を投影することにより、ＡＤＶ１０１により検知された障碍物の幾何的な領域を生成する。ルート−タイム区間におけるこれらの領域には、静的な障害物と動的な障害物に用いられる投影、例えば経路５０５へ旋回された他の車両（例えば、車両５０２）の予測軌跡が含まれても良い。

図６Ｂは、実施形態によるステーション−タイムグラフの例示を示す。図６Ｂは、図形生成装置４０５により生成された、図５の場面５００に対応するステーション−タイムグラフであっても良い。図６Ｂを参照し、例えば、ポイント６１１はＡＤＶ１０１の縦方向位置ｓ＿ｉｎｉｔに対応可能である。図形生成装置４０５は、ステーション−タイム障害物（例えば、領域）６１２、６１４と６１６を生成可能である。領域６１２は、ＡＤＶ１０１の前方に旋回すると予測可能な障害物（又は車両）５０２に対応可能である。領域６１４はＡＤＶ１０１の前方に巡航する車両５０４に対応し、且つ領域６１６は赤色の交通信号機５０６に対応可能である。

次に、終了状況確定装置４０７は、生成されたステーション−タイムグラフに基いて終了状況を列挙することができる。一実施形態において、ステーション−タイムグラフにおける領域のそれぞれの境界に基いて、終了状況を列挙することができる。他の実施形態において、ステーション−タイムグラフにおける領域のそれぞれの上境界及び／又は下境界だけに基いて、終了状況を列挙することができる。例えば、領域６１２の上境界及び／又は下境界に沿うＳＴポイント６２１〜６２２は、領域６１２の終了状況として列挙可能である。領域６１４の下境界に沿うＳＴポイント６２４は、領域６１４の終了状況として列挙可能である。領域６１６の下境界に沿うＳＴポイント６２６〜６２７は、領域６１６の終了状況として列挙可能である。ここで、ＡＤＶ１０１が領域６１２、６１４、６１６に接し、或いは領域６１２、６１４、６１６に交差すると、ＡＤＶ１０１が交通ルールに違反し、及び／又は障害物と衝突するため、領域６１２、６１４、６１６における終了状況を列挙する必要がない。一実施形態において、一定の時間間隔に基いて終了状況の数を列挙することができる。他の実施形態において、ユーザにより予め確定された時間間隔に基いて、終了状況の数を列挙することができる。ステーション−タイムグラフにより生成された終了状況は、終了状況の第二セット（又は第一集合）を示すことができる。第二セット（又は第一集合）における終了状況のそれぞれは、最終的なステーション位置（ｓ＿ｅｎｄ）、縦方向速度（ｓ＿ｄｏｔ＿ｅｎｄ）と縦方向加速度（ｓ＿ｄｄｏｔ＿ｅｎｄ）に対応する。なお、幾つかの実施形態において、最終的な縦方向加速度は、常にゼロに等しい。

一実施形態において、終了状況の第二セット（又は第一集合）が確定されると、軌跡候補生成装置４０９は、第一セット（又は第二集合）と第二セット（第一集合）からの終了状況に基づいて、平滑的に実現する曲線フィッテングアルゴリズムを使用することにより、これらの終了状況と対応する初期状況曲線とを四次（四階）及び／又は五次（五階）多項式にフィッテングして複数の軌跡候補を生成する。図６Ａ（例えば、ＶＴグラフ）を参照し、例えば、軌跡候補生成装置４０９は、曲線フィッテングアルゴリズムを適用することにより、四次多項式をスタートポイント６０１とエンドポイント６０５にフィッテングして軌跡候補６０９を生成することができる。他の例示において、図６Ｂ（例えば、ＳＴグラフ）を参照し、軌跡候補生成装置４０９は、曲線フィッテングアルゴリズムを適用することにより、五次多項式をスタートポイント６１１とエンドポイント６２１にフィッテングして軌跡候補６１５を生成する。本例示において、軌跡候補６１５は車両５０２の予測軌跡を超えたＡＤＶ１０１に対応する。

一実施形態において、全ての可能な終了状況から軌跡候補が生成されると、評価モジュール（例えば図３Ａの評価モジュール３０９）は、軌跡候補のそれぞれを評価して最適軌跡候補を取得する。そして、軌跡候補選択装置４１１は、当該最適軌跡候補を選択してＡＤＶを制御することができる。

図３Ａに戻し、軌跡評価モジュール３０９は、ソフトウェア、ハードウェア又はそれらの組合わせにより実施可能である。例えば、軌跡評価モジュール３０９は、不揮発性記憶装置３５２にインストールされ、メモリ３５１にロードされ、一つ又は複数のプロセッサ（図示しない）により実行可能である。軌跡評価モジュール３０９は、図２の車両制御システム１１１のうち一部又は全てのモジュールに通信接続されても良く、図２の車両制御システム１１１のうち一部又は全てのモジュールと集積されても良い。一実施形態において、軌跡評価モジュール３０９と軌跡生成モジュール３０８は、集積モジュールであっても良い。

図７は、一実施形態による軌跡評価モジュールの例示を示すブロック図である。図７を参照し、軌跡評価モジュール３０９は、最適軌跡を選択してＡＤＶを制御するための軌跡候補を評価するように、コスト関数に基いて軌跡候補を評価することができる。軌跡評価モジュール３０９には、軌跡区画装置７０１と、快適コスト確定装置７０３と、安全コスト確定装置７０５と、参照速度曲線生成装置７０７と、目標／ルール遵守コスト確定装置７０９とが備えられても良い。軌跡区画装置７０１は、候補軌跡を複数の区間に区画することができる。快適コスト確定装置７０５は、候補軌跡の快適コストを確定することができる。安全コスト確定装置７０３は、候補軌跡の安全コストを確定することができる。参照速度曲線生成装置７０７は、参照速度−時間曲線（それは交通ルールに従う）を生成して、候補軌跡の目標遵守コストを評価することができる。目標／ルール遵守コスト確定装置７０９は、候補軌跡の目標コストを確定することができる。

多くの基準（又はコスト）、例えば、安全性、快適性、ルール遵守及び／又は目標遵守のような基準を考慮して軌跡候補を評価することができる。これらの基準は、評価基準３１５の一部として定義されても良い。軌跡候補が自動車両を道路における他の車両／障碍物と衝突するように案内するか否かを考慮して、安全コストを算出することができる。ＡＤＶに軌跡候補が使用された場合にＡＤＶにおける乗客が快適な乗車体験を有するか否かを考慮して、快適コストを算出することができる。自動車両が交通ルールに従うか否かを考慮してルール遵守コストを算出することができる。それは、例えば、車両がある場所、例えば停車標識及び／又は赤色の交通信号機などの手前で停止する必要がある。ＡＤＶにより運送任務が即時に完成されるか否か（即ち、軌跡候補が無駄の時間を掛からずに乗客を目的地まで運送できるか否か）を考慮して、目標遵守コストを算出することができる。一実施形態において、異なる評価基準をコスト関数３１６としてモデリングすることができる。例示なコスト関数（又は総計コスト関数）は、ｃｏｓｔ＿ｏｖｅｒａｌｌ＝ｓｕｍ（コスト＊重み）であっても良い。なお、コストは、快適性、安全性、ルール遵守及び／又は目標遵守に用いられるコストであっても良く、重みは、該当するコストのそれぞれの重み係数である。

図７と図８を参照し、一実施形態において、ステーション−タイムグラフ（例えば、図８のステーション−タイムグラフ８００）により安全コストを（安全コスト確定装置７０３により）評価することができる。ステーション−タイムグラフ８００は、図６Ｂのステーション−タイムグラフ６１０であっても良く、障碍物６１２、６１４、６１６及び安全性を評価すべき軌跡候補６１５が含まれる。一実施形態において、軌跡区画装置７０１により、所定の時間解像度に応じて軌跡候補６１５を複数の区間８０１に区画する。各区間８０１には、関連するエンドポイント８０３（例えば、タイムスタンプ）が備えられても良い。そして、軌跡区画装置７０１は、枠８０５によりエンドポイント８０３（又はタイムスタンプ）を定義する。枠８０５は、ＡＤＶの幅を表現可能な所定の幅を有しても良い。一実施形態において、安全コスト確定装置７０３は、各枠８０５にわたって、枠８０５の任意のエッジがステーション−タイムグラフ８００における任意の静的／動的な障碍物（例えば障碍物６１２、６１４、６１６）の境界と交差するか否かを確定する。交差点があれば（例えば、可能な衝突）、選択から軌跡候補を除去することができる。他の実施形態において、軌跡候補６１５の全てのタイムスタンプに沿って、軌跡候補６１５から障碍物６１２、６１４、６１６の任意の境界までの最小距離を算出することができる。安全コストは、算出された距離の導関数であっても良く、例えば、距離が小さいほど高いコストを有する。この場合に、周囲の障碍物から離れた軌跡候補（例えば、低いコスト）は、周囲の障碍物に近い可能性のある軌跡候補よりも安全になると考えられても良い。

各時間帯における加加速度（ジャーク）の和（例えば、二乗の和）を算出することにより、快適コストを（快適性コスト確定装置７０５により）確定することができる。加加速度は、ＡＤＶの加速度の変化として定義される。ここで、隣接のタイムスタンプ（例えば、エンドポイント８０３）の時間帯における加速度の変化により加加速度の値を算出可能である。そして、各時間帯における加加速度の値に対して二乗値を求めて加算することにより快適コストを取得する。

一実施形態において、目標／ルール遵守コスト（目標コストとも略称される）を確定するために、まず参照速度曲線を生成する必要がある。参照速度は、障碍物が一つもない場合にＡＤＶの理想的な速度曲線である。言い換えれば、参照速度曲線は、ＡＤＶが工夫して実現すべき速度曲線である。参照速度曲線がなければ、ＡＤＶ１０１は比較する参照速度を有しなく、且つ静止状態にあると共に安全性と快適性の評価基準に依然として満たすことができる。例えば、動いていないＡＤＶ１０１は安全で快適である。ところが、参照速度曲線に従う場合に、ＡＤＶ１０１は、最も短い時間で所定の目的地まで到達するように工夫するとともに快適的な運転を確保することができる。

一実施形態において、参照速度曲線を生成するために、少なくとも二つの考慮すべき場面がある。第一場面は、障碍物がなく、ＡＤＶの目標が一定の速度で巡航するものであって、例えばｖ＿ｃｒｕｉｓｅである。この場合に、参照曲線生成装置７０７は、例えば図９Ａの曲線９０１のような一定速度曲線として参照速度曲線を生成可能である。一実施形態において、道路速度制限に基づいて一定速度又は巡行速度を確定する。他の実施形態において、ＡＤＶのユーザにより予め設定された速度に基づいて、一定速度又は巡航速度を確定する。停止点に対応する障碍物がある第二場面である、ＡＤＶが既知の位置を有する点に停止する必要がある場合に、参照曲線生成装置７０７は、快適的な減速度ｄ＿ｃｏｍｆを確定することができる。それは、車両の最大減速度ｄ＿ｍａｘに所定の快適係数ｆを乗算して得られたものであっても良い。参照曲線生成装置７０７は、ｄ＿ｃｏｍｆに基づいて、減速軌跡（例えば、図９Ｂの９１２）を算出することができる。それは、快適的な減速度（例えば、ｄ＿ｃｏｍｆ）でＡＤＶを減速させ、且つ既知の停止点にＡＤＶを停止させることができる。

一実施形態において、算出された減速軌跡（例えば、９１２）に基づき、ＡＤＶがｄ＿ｃｏｍｆを使用して巡航速度ｖ＿ｃｒｕｉｓｅから減速することができない場合に、参照曲線生成装置７０７は、ＡＤＶの現在位置から停止点までの一定減速軌跡を生成する。図９Ｃの参照速度曲線９２１はこのような参照速度曲線の例示である。

他の実施形態において、算出された減速軌跡（例えば、９１２）に基づき、ＡＤＶがｄ＿ｃｏｍｆを使用して巡航速度ｖ＿ｃｒｕｉｓｅから減速することができる場合に、参照曲線生成装置７０７は、第一部分において一定速度軌跡（例えば、ｖ＿ｃｒｕｉｓｅ）を有する曲線を生成した後に、第二部分において一定減速軌跡（例えば、９１２）を生成する。図９Ｂの参照速度曲線９１１はこのような参照速度曲線の例示である。軌跡候補に対して参照速度曲線が生成されると、目標／ルール遵守コストを確定することができる。

図１０は、一実施形態による目標評価のスピード−タイムグラフを示す例示である。図１０を参照し、スピード−タイムグラフ１０００には速度−時間軌跡１０１５と参照速度曲線９１１が含まれる。軌跡１０１５は、速度−時間領域において図８の軌跡候補６１５を示す。参照速度曲線９１１は、停止点（例えば、図５の赤色の交通信号機５０６）に応じて軌跡候補６１５に対して生成された参照速度曲線であっても良い。

一実施形態において、目標／ルール遵守コスト確定装置７０９は、まず軌跡１０１５の各点（又はタイムスタンプ）における、参照速度曲線９１１との差異（例えば、１００５）に基づいて、差異曲線（例えば、曲線１００１）を算出する。そして、各タイムスタンプにおける差異曲線１００５の速度値を加算（例えば、二乗の和）して目標／ルール遵守コストとする。ここで、目標／ルール遵守コストは、軌跡候補と参照軌跡との「近接度」を示す。

一実施形態において、総計コスト又は総計コスト関数は、安全コスト、快適コスト、目標遵守コストとルール遵守コストを考慮した場合に、ｃｏｓｔ＿ｏｖｅｒａｌｌ＝ｃｏｓｔ＿ｓａｆｅｔｙ＊ｗｅｉｇｈｔ＿ｓａｆｅｔｙ＋ｃｏｓｔ＿ｃｏｍｆｏｒｔ＊ｗｅｉｇｈｔ＿ｃｏｍｆｏｒｔ＋ｃｏｓｔ＿ｏｂｊ＊ｗｅｉｇｈｔ＿ｏｂｊであっても良い。ｃｏｓｔ＿ｓａｆｅｔｙは安全コスト、ｗｅｉｇｈｔ＿ｓａｆｅｔｙは安全コストの重み係数である。ｃｏｓｔ＿ｃｏｍｆｏｒｔは快適コスト、ｗｅｉｇｈｔ＿ｃｏｍｆｏｒｔは快適コストの重み係数である。ｃｏｓｔ＿ｏｂｊは目標コスト、ｗｅｉｇｈｔ＿ｏｂｊは目標コストの重み係数である。なお、異なる重み係数は数値であっても良く、各コストの他のコストに対する重要性を調整する。軌跡候補のそれぞれに対して総計コストが算出されると、軌跡候補のうち最低の総計コストに基づいて最適軌跡候補を選択することができる。

図１１は、一実施形態によるＡＤＶにより実行される方法を示すフローチャートである。フロー１１００は処理ロジックにより実行可能である。処理ロジックには、ソフトウェア、ハードウェア又はそれらの組合せが備えられても良い。例えば、フロー１１００は、図３Ａの軌跡生成モジュール３０８及び／又は軌跡評価モジュール３０９により実行可能である。図１１を参照し、ブロック１１０１において、自動運転車（ＡＤＶ）に対して特定の運転場面の起点から終点までの複数の軌跡候補を生成する。ブロック１１０２において、処理ロジックは、起点に関連するＡＤＶの現在状態と終点に関連するＡＤＶの終了状況に基づいて、運転場面に対応する参照軌跡を生成する。ここで、参照軌跡は目標に関連する。ブロック１１０３において、軌跡候補のそれぞれに対して、処理ロジックは、軌跡候補と参照軌跡とを比較して、軌跡候補と参照軌跡との間の類似性を示す目標コストを生成する。ブロック１１０４において、処理ロジックは、軌跡候補の目標コストに基づいて、ＡＤＶを運転するための目標軌跡として軌跡候補のうち何れか一つを選択する。

一実施形態において、軌跡候補と参照軌跡とを比較することは、軌跡候補を複数の候補区間に区画し、参照軌跡を複数の参照区間に区画し、候補区間のそれぞれに対して、候補区間の速度と、対応する区間参照区間の速度との間の速度差を算出し、候補区間と参照区間との間の速度差に基づいて目標コストを算出することを含む。他の実施形態において、候補区間と参照区間との間の速度差の二乗を加算して目標コストを算出する。

一実施形態において、軌跡候補のそれぞれに対して、処理ロジックは、更に、軌跡候補に最も近い障碍物を認識し、軌跡候補と障碍物との間の距離を測定し、軌跡候補と障碍物との間の距離に基づいて軌跡候補に関連する安全コストを算出し、目標コストと安全コストに基づいて軌跡候補の総計軌跡コストを算出する。そして、軌跡候補から目標軌跡を選択することができ、当該目標軌跡は最小の総計軌跡コストを有する。

一実施形態において、軌跡候補のそれぞれに対して、処理ロジックは、更に、軌跡候補に沿う加速度の変化率を確定し、軌跡候補に沿う加速度の変化率に基づいて軌跡候補の快適コストを算出し、目標コストと快適コストに基づいて軌跡候補の総計軌跡コストを算出する。そして、軌跡候補から目標軌跡を選択することができ、当該目標軌跡は最小の総計軌跡コストを有する。他の実施形態において、軌跡候補の快適コストを算出することは、軌跡候補を複数の候補区間に区画し、候補区間のそれぞれに対して、候補区間に関連する加速度の変化率に基づいて候補区間の区間快適コストを算出し、候補区間の区間快適コストに基づいて快適コストを算出することを含む。他の実施形態において、候補区間の区間快適コストの総計に基づいて快適コストを算出する。

なお、以上に例示及び説明された構成要素の一部又は全ては、ソフトウェア、ハードウェア、又はこれらの組み合わせで実現されることができる。例えば、このような構成要素は、永続性記憶装置にインストールされ記憶されたソフトウェアとして実現されてもよく、上記ソフトウェアは、本願にわたって記載されたプロセス又は動作を実現するように、プロセッサ（図示せず）でメモリにロードして実行されてもよい。あるいは、このような構成要素は、集積回路（例えば、特定用途向け集積回路又はＡＳＩＣ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、又はフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）のような専用ハードウェアにプログラミング又は埋め込まれた実行可能なコードとして実現されてもよく、上記実行可能なコードはアプリケーションからの対応するドライバー及び／又はオペレーティングシステムを介してアクセスすることができる。さらに、このような構成要素は、ソフトウェア構成要素が一つ以上の特定のコマンドによってアクセス可能なコマンドセットの一部として、プロセッサ又はプロセッサコアにおける特定のハードウェアロジックとして実現されることができる。

図１２は、本願の一実施形態と共に使用可能なデータ処理システムの例を示すブロック図である。例えば、システム１５００は、上記プロセス又は方法のいずれかを実行する上記データ処理システムのいずれか（例えば、図１の感知及び計画システム１１０、又はサーバ１０３〜１０４のいずれか）を表すことができる。システム１５００は、複数の異なる構成要素を含むことができる。これらの構成要素は、集積回路（ＩＣ）、集積回路の一部、ディスクリート型電子デバイス、又は回路基板（例えば、コンピュータシステムのマザーボード若しくはアドインカード）に適するその他のモジュールとして実現されることができ、又は、他の形態でコンピュータシステムのシャーシ内に組み込まれる構成要素として実現されることができる。

なお、システム１５００は、コンピュータシステムの複数の構成要素の高レベルビューを示すことを意図している。しかしながら、理解すべきことは、特定の実施例において付加的構成要素が存在してもよく、また、その他の実施例において示された構成要素を異なる配置にすることが可能である。システム１５００は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、サーバ、携帯電話、メディアプレイヤー、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、スマートウォッチ、パーソナルコミュニケーター、ゲーム装置、ネットワークルーター又はハブ、無線アクセスポイント（ＡＰ）又はリピーター、セット・トップボックス、又はこれらの組み合わせを表すことができる。さらに、単一の機器又はシステムのみが示されたが、「機器」又は「システム」という用語は、本明細書で説明されるいずれか一種以上の方法を実現するための、単独で又は共同で１つ（又は複数）のコマンドセットを実行する機器又はシステムのいずれかの組み合わせも含まれると解釈されるものとする。

一実施形態では、システム１５００は、バス又はインターコネクト１５１０を介して接続される、プロセッサ１５０１と、メモリ１５０３と、装置１５０５〜１５０８とを含む。プロセッサ１５０１は、単一のプロセッサコア又は複数のプロセッサコアが含まれる単一のプロセッサ又は複数のプロセッサを表すことができる。プロセッサ１５０１は、マイクロプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）などのような、一つ以上の汎用プロセッサを表すことができる。より具体的には、プロセッサ１５０１は、複雑コマンドセットコンピューティング（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小コマンドセットコンピューティング（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長コマンド語（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサ、又はその他のコマンドセットを実行するプロセッサ、又はコマンドセットの組み合わせを実行するプロセッサであってもよい。プロセッサ１５０１は更に、例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、セルラー又はベースバンドプロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、ネットワークプロセッサ、グラフィックプロセッサ、通信プロセッサ、暗号化プロセッサ、コプロセッサ、組込みプロセッサ、又はコマンドを処理可能な任意の他のタイプのロジックのような、一つ以上の専用プロセッサであってもよい。

プロセッサ１５０１は、超低電圧プロセッサのような低電力マルチコアプロセッサソケットであってもよく、上記システムの様々な構成要素と通信するための主処理ユニット及び中央ハブとして機能することができる。このようなプロセッサは、システムオンチップ（ＳｏＣ）として実現されることができる。プロセッサ１５０１は、本明細書で説明される動作及びステップを実行するためのコマンドを実行するように構成される。システム１５００は、さらに所望によるグラフィックサブシステム１５０４と通信するグラフィックインターフェースを含むことができ、グラフィックサブシステム１５０４は、表示コントローラ、グラフィックプロセッサ、及び／又は表示装置を含むことができる。

プロセッサ１５０１は、メモリ１５０３と通信することができ、メモリ１５０３は、一実施形態では、所定量のシステムメモリを提供するための複数のメモリ装置によって実現されることができる。メモリ１５０３は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、シンクロナスＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、又はその他のタイプの記憶装置のような、一つ以上の揮発性記憶（又はメモリ）装置を含むことができる。メモリ１５０３は、プロセッサ１５０１又はその他の任意の装置により実行されるコマンドシーケンスを含む情報を記憶することができる。例えば、様々なオペレーティングシステム、デバイスドライバ、ファームウェア（例えば、ベーシックインプット／アウトプットシステム又はＢＩＯＳ）、及び／又はアプリケーションの実行可能なコード及び／又はデータは、メモリ１５０３にロードされ、プロセッサ１５０１により実行されることができる。オペレーティングシステムは、例えば、ロボットオペレーティングシステム（ＲＯＳ）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）社のＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）オペレーティングシステム、アップル社のＭａｃＯＳ（登録商標）／ｉＯＳ（登録商標）、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）社のＡｎｄｒｏｉｄ（登録商標）、ＬＩＮＵＸ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）、又はその他のリアルタイム若しくは組込みオペレーティングシステムのような、任意のタイプのオペレーティングシステムであってもよい。

システム１５００は、さらに、ネットワークインターフェース装置１５０５、所望による入力装置１５０６、及びその他の所望によるＩ／Ｏ装置１５０７を含む装置１５０５〜１５０８のようなＩ／Ｏ装置を含むことができる。ネットワークインターフェース装置１５０５は、無線送受信機及び／又はネットワークインターフェースカード（ＮＩＣ）を含むことができる。上記無線送受信機は、ＷｉＦｉ送受信機、赤外線送受信機、ブルートゥース送受信機、ＷｉＭａｘ送受信機、無線携帯電話送受信機、衛星送受信機（例えば、全地球位置決めシステム（ＧＰＳ）送受信機）、又はその他の無線周波数（ＲＦ）送受信機、又はこれらの組み合わせであってもよい。ＮＩＣは、イーサネット（登録商標）カード（Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）ｃａｒｄ）であってもよい。

入力装置１５０６は、マウス、タッチパネル、タッチスクリーン（表示装置１５０４と統合されてもよい）、ポインター装置（例えば、スタイラス）、及び／又はキーボード（例えば、物理キーボード又はタッチスクリーンの一部として表示された仮想キーボード）を含むことができる。例えば、入力装置１５０６は、タッチスクリーンと接続するタッチスクリーンコントローラを含むことができる。タッチスクリーン及びタッチスクリーンコントローラは、例えば、様々なタッチ感応技術（コンデンサ、抵抗、赤外線、及び表面音波の技術を含むが、これらに限定されない）のいずれか、並びにその他の近接センサアレイ、又は、タッチスクリーンと接触する一つ以上の点を決定するためのその他の素子を用いて、それらの接触及び移動又は間欠を検出することができる。

Ｉ／Ｏ装置１５０７は、音声装置を含むことができる。音声装置は、音声認識、音声複製、デジタル記録、及び／又は電話機能のような音声サポート機能を促進するために、スピーカ及び／又はマイクロフォンを含んでもよい。その他のＩ／Ｏ装置１５０７は、さらに、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）ポート、パラレルポート、シリアルポート、プリンタ、ネットワークインターフェース、バスブリッジ（例えば、ＰＣＩーＰＣＩブリッジ）、センサ（例えば、加速度計のようなモーションセンサ、ジャイロスコープ、磁力計、光センサ、コンパス、近接センサなど）、又はこれらの組み合わせを含むことができる。装置１５０７は、さらに結像処理サブシステム（例えば、カメラ）を含むことができ、上記結像処理サブシステムは、写真及びビデオ断片の記録のようなカメラ機能を促進するための、電荷結合素子（ＣＣＤ）又は相補型金属酸化物半導体（ＣＭＯＳ）光学センサのような光学センサを含むことができる。特定のセンサは、センサハブ（図示せず）を介してインターコネクト１５１０に接続されることができ、キーボード又はサーマルセンサのようなその他の装置はシステム１５００の具体的な配置又は設計により、組込みコントローラ（図示せず）により制御されることができる。

データ、アプリケーション、一つ以上のオペレーティングシステムなどの情報の永続性記憶を提供するために、プロセッサ１５０１には、大容量記憶装置（図示せず）が接続されることができる。様々な実施形態において、より薄くて軽量なシステム設計を可能にしながら、システムの応答性を向上するために、このような大容量記憶装置は、ソリッドステート装置（ＳＳＤ）によって実現されることができる。しかしながら、その他の実施形態において、大容量記憶装置は、主にハードディスクドライブ（ＨＤＤ）を使用して実現することができ、より小さい容量のＳＳＤ記憶装置をＳＳＤキャッシュとして機能することで、停電イベントの間にコンテキスト状態及び他のそのような情報の不揮発性記憶を可能にし、それによりシステム動作が再開するときに通電を速く実現することができる。また、フラッシュデバイスは、例えば、シリアルペリフェラルインターフェース（ＳＰＩ）を介してプロセッサ１５０１に接続されることができる。このようなフラッシュデバイスは、上記システムのＢＩＯＳ及びその他のファームウェアを含むシステムソフトウェアの不揮発性記憶のために機能することができる。

記憶装置１５０８は、コンピュータ読取可能な媒体１５０９（機械可読記憶媒体又はコンピュータ可読媒体ともいう）を含むことができ、上記コンピュータ読取可能な媒体１５０９には、本明細書で記載されたいずれか一種以上の方法又は機能を具体化する一つ以上のコマンドセット又はソフトウェア（例えば、モジュール、ユニット、及び／又はロジック１５２８）が記憶されている。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、図３Ａの軌跡生成モジュール３０８などの上記構成要素のいずれかを表すことができる。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、さらに、データ処理システム１５００、メモリ１５０３、及びプロセッサ１５０１による実行中に、メモリ１５０３内及び／又はプロセッサ１５０１内に完全的に又は少なくとも部分的に存在してもよく、データ処理システム１５００、メモリ１５０３、及びプロセッサ１５０１も機械アクセス可能な記憶媒体を構成する。処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、さらに、ネットワークによってネットワークインターフェース装置１５０５を経由して送受信されてもよい。

コンピュータ可読記憶媒体１５０９は、以上に説明されたいくつかのソフトウェア機能を永続的に記憶するために用いることができる。コンピュータ可読記憶媒体１５０９は、例示的な実施形態において単一の媒体として示されるが、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、上記一つ以上のコマンドセットが記憶される単一の媒体又は複数の媒体（例えば、集中型又は分散型データベース、及び／又は関連するキャッシュとサーバ）を含むと解釈されるものとする。また、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、コマンドセットを記憶又は符号化できる任意の媒体を含むと解釈されるものであり、上記コマンドセットは機械により実行され、本願のいずれか一種以上の方法を上記機械に実行させるためのものである。それゆえに、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、ソリッドステートメモリ、光学媒体及び磁気媒体、又はその他の任意の非一時的な機械可読媒体を含むが、これらに限定されないと解釈されるものとする。

本明細書に記載の処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８、構成要素及びその他の特徴は、ディスクリートハードウェア構成要素として実現されてもよく、又はハードウェア構成要素（例えば、ＡＳＩＣＳ、ＦＰＧＡ、ＤＳＰ又は類似の装置）の機能に統合されてもよい。さらに、処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、ハードウェア装置におけるファームウェア又は機能性回路として実現されてもよい。さらに、処理モジュール／ユニット／ロジック１５２８は、ハードウェア装置とソフトウェア構成要素の任意の組み合わせで実現されてもよい。

なお、システム１５００は、データ処理システムの様々な構成要素を有するものとして示されているが、構成要素を相互接続する任意の特定のアーキテクチャ又は方式を表すことを意図するものではなく、そのような詳細は、本願の実施形態と密接な関係がない。また、より少ない構成要素又はより多くの構成要素を有するネットワークコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、携帯電話、サーバ、及び／又はその他のデータ処理システムも、本願の実施形態と共に使用することができることを理解されたい。

上記具体的な説明の一部は、既に、コンピュータメモリにおけるデータビットに対する演算のアルゴリズムと記号表現で示される。これらのアルゴリズムの説明及び表現は、データ処理分野における当業者によって使用される、それらの作業実質を所属分野の他の当業者に最も効果的に伝達する方法である。本明細書では、一般的に、アルゴリズムは、所望の結果につながるセルフコンシステントシーケンスと考えられる。これらの動作は、物理量の物理的処置が必要なものである。

しかしながら、念頭に置くべきことは、これらの用語及び類似の用語の全ては、適切な物理量に関連付けられるものであり、これらの量を標識しやすくするためのものに過ぎない。以上の説明で他に明示的に記載されていない限り、本明細書の全体にわたって理解すべきことは、用語（例えば、添付された特許請求の範囲に記載のもの）による説明とは、コンピュータシステム、又は類似の電子計算装置の動作又はプロセスを指し、上記コンピュータシステム又は電子計算装置は、コンピュータシステムのレジスタ及びメモリにおける物理（電子）量として示されたデータを制御するとともに、上記データをコンピュータシステムメモリ又はレジスタ又はこのようなその他の情報記憶装置、伝送又は表示装置において同様に物理量として示された別のデータに変換する。

本願の実施形態は、本明細書の動作を実行するための装置にも関する。このようなコンピュータプログラムは、非一時的なコンピュータ可読媒体に記憶される。機械可読媒体は、機械（例えば、コンピュータ）により読み取り可能な形式で情報を記憶するための任意のメカニズムを含む。例えば、機械可読（例えば、コンピュータ可読）媒体は、機械（例えば、コンピュータ）可読記憶媒体（例えば、読み出し専用メモリ（「ＲＯＭ」）、ランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」）、磁気ディスク記憶媒体、光学記憶媒体、フラッシュメモリ装置）を含む。

上述した図面において説明されたプロセス又は方法は、ハードウェア（例えば、回路、専用ロジックなど）、ソフトウェア（例えば、非一時的なコンピュータ可読媒体に具現化されるもの）、又は両方の組み合わせを含む処理ロジックにより実行されることができる。上記プロセス又は方法は、以上で特定の順序に応じて説明されたが、上記動作の一部が異なる順序で実行されてもよいことを理解されたい。また、一部の動作は、順番ではなく並行して実行されてもよい。

本願の実施形態は、いずれの特定のプログラミング言語を参照することなく記載されている。理解すべきことは、本明細書に記載の本願の実施形態の教示を実現するために、様々なプログラミング言語を使用することができる。

上記明細書において、本願の実施形態は、既にその具体的な例示的な実施形態を参照しながら記載された。明らかなように、添付された特許請求の範囲に記載された本願のより広い趣旨及び範囲を逸脱しない限り、本発明に対して様々な変更を行うことができる。それゆえに、本明細書及び図面は、限定的な意味でなく、例示的な意味で理解されるべきである。

Claims (19)

1. 自動運転車（ＡＤＶ）を動作させるための軌跡を確定するコンピュータ実施方法であって、
   安全性、快適性および交通ルールの１つまたは複数の要素に基づいて、自動運転車（ＡＤＶ）に用いられる、特定の運転場面の起点から終点までの複数の軌跡候補を生成するステップと、
   前記起点に関連する前記自動運転車の現在状態及び前記終点に関連する前記自動運転車の終了状態に基いて、前記運転場面における目標障害物に対応する参照軌跡を生成するステップと、
   前記軌跡候補のそれぞれについて、前記軌跡候補と前記参照軌跡を比較して、前記軌跡候補と前記参照軌跡との間の類似性を示す目標コストを生成するステップと、
   前記軌跡候補の目標コストに基いて、前記自動運転車を運転するための目標軌跡として前記軌跡候補のうち何れか一つを選択するステップと、を含み、
   前記軌跡候補と前記参照軌跡を比較するステップは、
   前記軌跡候補を複数の候補区間に区画するステップと、
   前記参照軌跡を複数の参照区間に区画するステップと、
   前記候補区間のそれぞれについて、前記候補区間の速度と、対応する参照区間の速度との間の速度差を算出するステップと、
   前記候補区間と前記参照区間との間の速度差に基いて前記目標コストを算出するステップとを含む方法。
2. 前記候補区間と前記参照区間との間の速度差の二乗を加算して前記目標コストを算出する請求項１に記載の方法。
3. 前記軌跡候補のそれぞれに対して、
   前記軌跡候補に最も近い障碍物を認識し、
   前記軌跡候補と前記障碍物との間の距離を測定し、
   前記軌跡候補と前記障碍物との間の距離に基いて、前記軌跡候補に関連する安全コストを算出し、
   前記目標コストと前記安全コストに基いて、前記軌跡候補の総計軌跡コストを算出し、
   前記軌跡候補から最小の総計軌跡コストを有する前記目標軌跡を選択する、ステップを更に含む請求項１に記載の方法。
4. 前記軌跡候補のそれぞれに対して、
   前記軌跡候補に沿う加速度の変化率を確定し、
   前記軌跡候補に沿う加速度の変化率に基いて、前記軌跡候補の快適コストを算出し、
   前記目標コストと前記快適コストに基いて、前記軌跡候補の総計軌跡コストを算出し、
   前記軌跡候補から最小の総計軌跡コストを有する前記目標軌跡を選択する、ステップを更に含む請求項１に記載の方法。
5. 前記軌跡候補の快適コストを算出するステップは、
   前記軌跡候補を複数の候補区間に区画し、
   前記候補区間のそれぞれに対して、前記候補区間に関連する加速度の変化率に基いて、前記候補区間の区間快適コストを算出し、
   前記候補区間の区間快適コストに基いて、前記快適コストを算出する、ステップを含む請求項４に記載の方法。
6. 前記候補区間の区間快適コストの総計に基いて前記快適コストを算出する請求項５に記載の方法。
7. 指令が記憶された非一時的な機械可読媒体であって、
   前記指令が一つ又は複数のプロセッサにより実行されると、前記一つ又は複数のプロセッサに処理を実行させ、前記処理は、
   安全性、快適性および交通ルールの１つまたは複数の要素に基づいて、自動運転車（ＡＤＶ）に用いられる、特定の運転場面の起点から終点までの複数の軌跡候補を生成し、
   前記起点に関連する前記自動運転車の現在状態及び前記終点に関連する前記自動運転車の終了状態に基いて、前記運転場面における目標障害物に対応する参照軌跡を生成し、
   前記軌跡候補のそれぞれについて、前記軌跡候補と前記参照軌跡とを比較して前記軌跡候補と前記参照軌跡との間の類似性を示す目標コストを生成し、
   前記軌跡候補の目標コストに基いて、前記軌跡候補のうち何れか一つを前記自動運転車を運転するための目標軌跡として選択する、
   ことを含み、
   前記軌跡候補と前記参照軌跡を比較することは、
   前記軌跡候補を複数の候補区間に区画することと、
   前記参照軌跡を複数の参照区間に区画することと、
   前記候補区間のそれぞれについて、前記候補区間の速度と、対応する参照区間の速度との間の速度差を算出することと、
   前記候補区間と前記参照区間との間の速度差に基いて前記目標コストを算出することとを含む非一時的な機械可読媒体。
8. 前記候補区間と前記参照区間との間の速度差の二乗を加算して前記目標コストを算出する請求項７に記載の非一時的な機械可読媒体。
9. 前記軌跡候補のそれぞれに対して、
   前記軌跡候補に最も近い障碍物を認識し、
   前記軌跡候補と前記障碍物との間の距離を測定し、
   前記軌跡候補と前記障碍物との間の距離に基いて、前記軌跡候補に関連する安全コストを算出し、
   前記目標コストと前記安全コストに基いて、前記軌跡候補の総計軌跡コストを算出し、
   前記軌跡候補から最小の総計軌跡コストを有する前記目標軌跡を選択する、ステップを更に含む請求項７に記載の非一時的な機械可読媒体。
10. 前記軌跡候補のそれぞれに対して、
    前記軌跡候補に沿う加速度の変化率を確定し、
    前記軌跡候補に沿う加速度の変化率に基いて、前記軌跡候補の快適コストを算出し、
    前記目標コストと前記快適コストに基いて、前記軌跡候補の総計軌跡コストを算出し、
    前記軌跡候補から最小の総計軌跡コストを有する前記目標軌跡を選択する、ステップを更に含む請求項７に記載の非一時的な機械可読媒体。
11. 前記軌跡候補の快適コストを算出するステップは、
    前記軌跡候補を複数の候補区間に区画し、
    前記候補区間のそれぞれに対して、前記候補区間に関連する加速度の変化率に基いて、前記候補区間の区間快適コストを算出し、
    前記候補区間の区間快適コストに基いて、前記快適コストを算出する、ステップを含む請求項１０に記載の非一時的な機械可読媒体。
12. 前記候補区間の区間快適コストの総計に基いて前記快適コストを算出する請求項１１に記載の非一時的な機械可読媒体。
13. データ処理システムであって、
    一つ又は複数のプロセッサと、
    前記一つ又は複数のプロセッサに接続されて指令を記憶するメモリと、を備え、
    前記指令が前記一つ又は複数のプロセッサにより実行されると、前記一つ又は複数のプロセッサに処理を実行させ、前記処理は、
    安全性、快適性および交通ルールの１つまたは複数の要素に基づいて、自動運転車（ＡＤＶ）に用いられる、特定の運転場面の起点から終点までの複数の軌跡候補を生成するステップと、
    前記起点に関連する前記自動運転車の現在状態及び前記終点に関連する前記自動運転車の終了状態に基いて、前記運転場面における目標障害物に対応する参照軌跡を生成するステップと、
    前記軌跡候補のそれぞれについて、前記軌跡候補と前記参照軌跡を比較して、前記軌跡候補と前記参照軌跡との間の類似性を示す目標コストを生成するステップと、
    前記軌跡候補の目標コストに基いて、前記自動運転車を運転するための目標軌跡として前記軌跡候補のうち何れか一つを選択するステップと、を含み、
    前記軌跡候補と前記参照軌跡を比較するステップは、
    前記軌跡候補を複数の候補区間に区画するステップと、
    前記参照軌跡を複数の参照区間に区画するステップと、
    前記候補区間のそれぞれについて、前記候補区間の速度と、対応する参照区間の速度との間の速度差を算出するステップと、
    前記候補区間と前記参照区間との間の速度差に基いて前記目標コストを算出するステップとを含むシステム。
14. 前記候補区間と前記参照区間との間の速度差の二乗を加算して前記目標コストを算出する請求項１３に記載のシステム。
15. 前記軌跡候補のそれぞれに対して、
    前記軌跡候補に最も近い障碍物を認識し、
    前記軌跡候補と前記障碍物との間の距離を測定し、
    前記軌跡候補と前記障碍物との間の距離に基いて、前記軌跡候補に関連する安全コストを算出し、
    前記目標コストと前記安全コストに基いて、前記軌跡候補の総計軌跡コストを算出し、
    前記軌跡候補から最小の総計軌跡コストを有する前記目標軌跡を選択する、ステップを更に含む請求項１３に記載のシステム。
16. 前記軌跡候補のそれぞれに対して、
    前記軌跡候補に沿う加速度の変化率を確定し、
    前記軌跡候補に沿う加速度の変化率に基いて、前記軌跡候補の快適コストを算出し、
    前記目標コストと前記快適コストに基いて、前記軌跡候補の総計軌跡コストを算出し、
    前記軌跡候補から最小の総計軌跡コストを有する前記目標軌跡を選択する、ステップを更に含む請求項１３に記載のシステム。
17. 前記軌跡候補の快適コストを算出するステップは、
    前記軌跡候補を複数の候補区間に区画し、
    前記候補区間のそれぞれに対して、前記候補区間に関連する加速度の変化率に基いて、前記候補区間の区間快適コストを算出し、
    前記候補区間の区間快適コストに基いて、前記快適コストを算出する、ステップを含む請求項１６に記載のシステム。
18. 前記候補区間の区間快適コストの総計に基いて前記快適コストを算出する請求項１７に記載のシステム。
19. コンピュータプログラムであって、
    前記コンピュータプログラムがプロセッサにより実行されると、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法を実現させるコンピュータプログラム。