JP7084675B2 - 自動運転車両の訓練 - Google Patents

Description

本発明は、一般に車両の分野に関し、具体的には自動運転車両の分野に関する。さらに具体的には、本発明は、衝突イベントの過程で自動運転車両を管理する分野に関する。

自動運転車両（ＳＤＶ：Ｓｅｌｆ－ｄｒｉｖｉｎｇ ｖｅｈｉｃｌｅ）は、プライベートなもしくは公共の場所またはその両方を通って、それら車両自体を自律的に運転できる車両である。ＳＤＶ内のまたはこれに関連付けられたロジックが、当該ＳＤＶの場所もしくは周囲環境またはその両方を検知するセンサのシステムを用いて、センサが検知したＳＤＶの場所および周囲環境に基づいて、該ＳＤＶの速度、推進力、ブレーキ操作、およびハンドル操作を制御する。

衝突イベントの過程で自動運転車両を管理するための方法、システム、コンピュータ・プログラム製品を提供する。

本発明のコンピュータ実装の方法の実施形態において、車両に関連付けられた１つ以上のセンサが、第一車道の車道状態を検知し、車両によって、検知された車道状態を避けるための回避操縦が行われる。１つ以上のプロセッサがその回避操縦が成功したと判断するのに応じて、その成功裏の操縦および車道状態の記録がデータベースに格納される。記録がデータベース中に格納された後で、１つ以上の車両が該車両によって経験された車道状態に曝されると判断されるのに応じて、それら１つ以上の車両に関連付けられた１つ以上のコンピュータは当該回避操縦を実行するための訓練を受ける。

本発明の他の実施形態は、コンピュータ・プログラム製品およびコンピュータ・システムを含む。

以下に、本発明の諸実施形態を、単なる例として、添付の図面を参照しながら説明することとする。

本発明の１つ以上の実施形態による、例示的なシステムを表す。 本発明の１つ以上の実施形態による、回避行動を行う車両の駆動メカニズムを示す。 本発明の１つ以上の実施形態による、例示的なプロセスを示す。 本発明の１つ以上の実施形態による、操縦を行っている例示的な車両を示す。 図４に示された１つ以上の車両のさらなる詳細を表す。 本発明の１つ以上の実施形態による、ＳＤＶ上のセンサの例示的な配置を示す。 本発明の１つ以上の実施形態に従って用いられる、ＳＤＶ上の様々な衝撃吸収帯を表す。 本発明の１つ以上の実施形態による、別の例示的なプロセスを示す。 本発明の１つ以上の実施形態による、或るクラウド・コンピューティング環境を表す。 本発明の１つ以上の実施形態による、或るクラウド・コンピューティング環境の抽象化モデル層を表す。

ここで諸図面、具体的に図１を参照すると、本発明の１つ以上の実施形態による、例示的なシステムおよびネットワークのブロック図が表されている。コンピュータ１０１に対してまたはその中に示された、図示のハードウェアもしくはソフトウェアまたはその両方を含め、この例示的なシステムおよびネットワークの一部または全部は、図１中に示されたソフトウェア展開サーバ１４９または他のシステム１５５によって、もしくは図４中に示されたモニタリング・システム４０１によって、もしくは図５中に示されたＳＤＶ車載コンピュータ５０１によって、またはこれらの複数によって利用することができる。

図１を参照すると、例示的なコンピュータ１０１は、システム・バス１０５に動作可能に連結されたプロセッサ（群）１０３を含む。１つだけのプロセッサおよびコアが示されているが、プロセッサ（群）１０３は、複数のプロセッサを具現化または使用してよく、それらの１つ以上は、１つ以上のプロセッサ・コア（群）１２３を有してよい。また、ディスプレイ１０９（これはタッチ入力を受信することのできるタッチ・スクリーンであってよい）を駆動／サポートするビデオ・アダプタ１０７も、システム・バス１０５に連結されている。システム・バス１０５は、バス・ブリッジ１１１を介して入力／出力（Ｉ／Ｏ：ｉｎｐｕｔ／ｏｕｔｐｕｔ）バス１１３に連結されている。Ｉ／Ｏインターフェース１１５がＩ／Ｏバス１１３に連結されている。Ｉ／Ｏインターフェース１１５は、キーボード１１７、スピーカ１１９、メディア・トレイ１２１（これは、ＣＤ－ＲＯＭドライブなどのストレージ・デバイス、マルチメディア・インターフェースなどを含んでよい）、ワイヤレス電子メッセージを送信および伝送できるトランシーバ１２３、車両の周りの交通および車道状態を識別可能なセンサ１５３、ならびに外部ＵＳＢポート（群）１２５を含め、様々なＩ／Ｏデバイスと通信することができる。Ｉ／Ｏインターフェース１１５に接続されるポートのフォーマットは、コンピュータ・アーキテクチャの当業者に既知の任意のものであってよいが、１つ以上の実施形態では、これらのポートの一部または全部は、ユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ：ｕｎｉｖｅｒｓａｌ ｓｅｒｉａｌ ｂｕｓ）ポートである。

図示のように、ネットワーク・インターフェース１２９も同様にシステム・バス１０５に連結される。ネットワーク・インターフェース１２９は、ネットワーク・インターフェース・カード（ＮＩＣ：ｎｅｔｗｏｒｋ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ ｃａｒｄ）などのハードウェア・ネットワーク・インターフェースとすることができる。コンピュータ１０１は、ネットワーク・インターフェース１２９とネットワーク１２７とを介して、ソフトウェア展開サーバ１４９もしくは他のシステム１５５またはその両方と通信することが可能である。ネットワーク１２７は、広域ネットワーク（ＷＡＮ：ｗｉｄｅ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）などの１つ以上の外部ネットワーク、もしくはインターネットなどのネットワーク群の一ネットワーク、もしくは、イーサネット（Ｒ）または仮想プライベート・ネットワーク（ＶＰＮ：ｖｉｒｔｕａｌ ｐｒｉｖａｔｅ ｎｅｔｗｏｒｋ）などの１つ以上の内部ネットワーク、またはこれらの複数を（制限なく）含んでよい。１つ以上の実施形態において、ネットワーク１２７は、Ｗｉ－Ｆｉネットワークおよびセルラ・ネットワークなどのワイヤレス・ネットワークを含む。ネットワーク「クラウド」環境中の実施形態の例については、図９および１０を参照しながら説明することとする。

再度、図１を参照すると、ハード・ドライブ・インターフェース１３１も同様にシステム・バス１０５に連結されている。ハード・ドライブ・インターフェース１３１は、ハード・ドライブ１３３とインターフェース接続する。一実施形態において、ハード・ドライブ１３３は、システム・メモリ１３５（例えば、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ：ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ））の内容を格納し、駐在させる不揮発性のメモリであり、これもまたシステム・バス１０５に連結されている。システム・メモリは、コンピュータ１０１中で最低レベルの揮発性メモリと見なされてよい。システム・メモリ１３５は、以下に限らないが、キャッシュ・メモリ、レジスタ、およびバッファを含め、さらなるより高レベルの揮発性メモリ（図示せず）を含むことができる。システム・メモリ１３５に駐在するデータは、コンピュータ１０１のオペレーティング・システム（ＯＳ：ｏｐｅｒａｔｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ）１３７およびアプリケーション・プログラム１４３を含む。

オペレーティング・システム（ＯＳ）１３７は、アプリケーション・プログラム１４３などのリソースへの透過なユーザ・アクセスを提供するためのシェル１３９を含む。一般的には、シェル１３９は、ユーザとＯＳとの間にインタープリタおよびインターフェースを提供するプログラムである。さらに具体的には、シェル１３９（ときとしてコマンド・プロセッサとも言われる）は、コマンドライン・ユーザ・インターフェース中に入力されたまたはファイルからのコマンドを実行することができる。言い換えれば、シェル１３９は、コマンド・インタープリタとしての役割をすることが可能である。シェル１３９は、テキストベースの行指向ユーザ・インターフェースであるが、本発明は、グラフィカル、音声、ジェスチャなど、他のユーザ・インターフェース・モードも同様にうまくサポートする。図示のように、シェル１３９は、ＯＳソフトウェア階層の最高レベルと見なすことができる。また、このシェルは、システム・プロンプトを備え、キーボード、マウス、または他のユーザ入力媒体によって入力されたコマンドを解釈し、解釈されたコマンド（群）を、処理のため、オペレーティング・システムの妥当な（例えば、低位の）レベル（例えば、カーネル１４１）に送信することができる。

また、図示のように、ＯＳ１３７は、カーネル１４１を含み、該カーネルは、ＯＳ１３７の機能の（階層的に）より低位のレベルを含む。カーネルの機能のいくつかの（非限定の）例には、メモリ管理、処理およびタスク管理、ディスク管理、ならびにマウスおよびキーボード管理を含め、ＯＳ１３７の他の部分およびアプリケーション・プログラム１４３によって必要とされる不可欠のサービスを提供することが含まれる。

アプリケーション・プログラム１４３は、ブラウザ１４５として例示的に示されているレンダラを含む。ブラウザ１４５は、ワールド・ワイド・ウェブ（ＷＷＷ：ｗｏｒｌｄ ｗｉｄｅ ｗｅｂ）クライアント（すなわち、コンピュータ１０１）が、ネットワーク１２７（例えば、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ：ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｐｒｏｔｏｃｏｌ）メッセージングを用いるインターネット）とネットワーク・メッセージを送受信することを可能にし、しかして、ソフトウェア展開サーバ１４９および他のシステムとの通信を可能にする、プログラム・モジュールおよび命令（図示せず）を含む。

いくつかの実施形態において、コンピュータ１０１のシステム・メモリ中のアプリケーション・プログラム１４３は、自動運転車両の車載コンピュータを訓練するためのプログラム（ＰＴＳＤＶＯＣ：Ｐｒｏｇｒａｍ ｆｏｒ Ｔｒａｉｎｉｎｇ Ｓｅｌｆ Ｄｒｉｖｉｎｇ Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｏｎ－ｂｏａｒｄ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）１４７を含む。いくつかの実施形態では、１つ以上のソフトウェア展開サーバ１４９または他のシステムにまたがって、システム・メモリ１３５は共用することができ、もしくはアプリケーション・プログラム１４３を分散することができ、またはその両方ができる。図示のＰＴＳＤＶＯＣ１４７は、図２～８を参照して説明する事項など、本発明によるプロセスもしくは機能またはその両方を実装するようになされたプログラム命令（ソフトウェア）を含む。いくつかの実施形態において、ＰＴＳＤＶＯＣ１４７は、ソフトウェア展開サーバ１４９から、（実行が必要になるまでＰＴＳＤＶＯＣ１４７がダウンロードされないようにオンデマンドまたは「ジャストインタイム」で）ダウンロードされる。本発明の一実施形態において、ソフトウェア展開サーバ１４９は、（ＰＴＳＤＶＯＣ１４７の実行を含め）本発明に関連する全ての機能を実行し、しかして、コンピュータ１０１に対し、ＰＴＳＤＶＯＣ１４７を実行するために自分の内部コンピューティング・リソースを使う必要を免除する。

コンピュータ１０１中に図示されているハードウェア要素は、網羅的なものでなく、むしろ本発明によって必要とされる必須の構成部品を強調するための代表的要素であることを意図されている。例えば、コンピュータ１０１は、フラッシュ・メモリ、磁気カセット、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ：ｄｉｇｉｔａｌ ｖｅｒｓａｔｉｌｅ ｄｉｓｋ）、ベルヌーイ・カートリッジなど、別のメモリ・ストレージ・デバイスを含んでよい。これらのおよび他の別形は、本発明の趣旨および範囲内にあることが意図されている。

図２は、車両によって取られた回避行動の効果を判断し評価するための方法を示す。いくつかの実施形態において、本方法の１つ以上のステップが、１つ以上のプロセッサもしくは他のハードウェアまたはそれらの両方によって実行される。本発明のいくつかの実施形態では、この（初回の）回避行動／操縦が人間運転の車両の人間ドライバによって行われ、本発明のいくつかの実施形態では、この回避行動が自動運転車両上の車載コンピュータによって行われる。図示のように、開始ブロック２０２の後、ブロック２０４に記載されているように、車両上の１つ以上のセンサが、ニアミス・イベントの相手方車両を検知する。（車道に隣接する固定装置上、もしくは回避行動を取った車両上に搭載されている）ビデオ・カメラが、そのニアミス・イベントを記録する。このビデオ記録の一例がボックス２１６中に示されている。「ニアミス」イベントとは、車両の一方によって行われた回避行動によって、２つの車両の相互衝突を逃れることとして定義される。当然のことながら、これは、実際上、（２つの車両が相互に「あわや衝突状態」なので）「あわや衝突」イベントと呼んでもよいであろうが、２つの物体が互いにすれすれで免れるのを表すのに、用語「ニアミス」が一般的に使われており、本明細書でもかかる一般的な用語を使うこととする。

ブロック２０６で、１つ以上のプロセッサは、ボックス２１６中に示されたビデオもしくはセンサ情報またはその両方に基づいて相手方車両の軌跡を抽出する。例えば、かかる抽出された情報は、ボックス２１８中に示されるように、タイムスタンプ、視角、（例えば、ビデオを撮っているカメラからの）車間距離、ビデオ中に見られた諸車両、もしくは他のセンサ・データ（図示せず）またはこれらの複数を含むことが可能である。いくつかの実施形態において、（例えば、後記で説明する図４中のモニタリング・システム４０１などのモニタリング・コンピュータ上の）１つ以上のプロセッサは、ニアミスがどの位の大きさの余裕（間隔）であったかによって、これら車両が互いにぶつかったのかどうか、また、ぶつかっていない場合、ニアミスがどの位の大きさの余裕（間隔）であったかを検知することができる。

ブロック２０８で、１つ以上のプロセッサは、例えば、ビデオを撮ったカメラまたはそのビデオ中の車両の１つ以上に関連付けられた、全地球測位システム（ＧＰＳ：ｇｌｏｂａｌ ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ）を用いて、相手方車両の視覚的な軌跡と道路網とを「マップ位置合わせをする」。これは、システムが、記録されたニアミス・イベントを、ボックス２２０中に表された例の中に示されるように、特定の地図／場所にマップすることを可能にする。いくつかの実施形態において、かかるマッピングによって、例えば、他の諸車両（ＳＤＶなど）が同種の回避行動を行うことへの将来の助言を促進することができる。ブロック２１０で、１つ以上のプロセッサは、ニアミス・イベントの型（例えば、それが車道交差点で発生したのか、あるいは１つ以上の車両のレーン変更によって発生したのか、など）を判断（特徴化）することができる。

ブロック２１２で、１つ以上のプロセッサは、ビデオ中に示された、関与車両の１つによって取られた回避行動の効果を評価する。例えば、回避操縦が他方の車両への衝撃を回避したかもしれないが、その回避操縦の乱暴な動きが、歩行者へのぶつかりと怪我を引き起こしているかもしれず、または回避操縦を行った車両を（例えば、不動の物体に突き当たる、機械システムまたは車両のタイヤなどに過剰なひずみを課すことによって）損傷させてしまったかもしれない。

このプロセスは終了ブロック２１４で終了する。

図３は、本発明による方法の別の例示的な実施形態を表す。

図示のように、開始ブロック３０１の後、ブロック３０３で、１つ以上のセンサ（例えば、車両もしくは車道に隣接する固定支持台上に、またはその両方に搭載された、例えば、カメラ、マイクロフォン、動き検知器など、あるいは図４に示された車道センサ（群）４０８の一部）が第一車道の車道状態を検知する。例えば、図４に示されるように、車両４０２（この車両は、本発明の１つ以上の実施形態では人間運転の車両であり、また本発明の１つ以上の他の実施形態では自動運転車両である）上のカメラは、車両４０２が走行している車道４０４上の照明、暗闇、雨、雪、みぞれ、氷などを検知する。

ブロック３０５で、車両上の１つ以上のセンサ（例えば、カメラ、加速度計、マイクロフォンなど）は、第一車道上に交通危険の可能性（例えば、図４中に示された車両４０６）のある車道状態を検知するのに応じて、該車両（例えば、図４の示された車両４０２）によって行われる回避操縦を検知する。ここで、図４中に示された例を参照すると、この交通危険は、回避行動が取られなければ車両がまさにぶつかることになる別の車両、回避行動が取られなければ車両がまさにぶつかることになる歩行者、回避行動が取られなければ車両がまさにぶつかることになる不動の物体（例えば、道路凹み、他の車両から落下した物体などの障害物など）等であり得る。但し、本例は、当該車両が交通危険を避けるために回避行動を取ることを前提としている。

ブロック３０７で、１つ以上のプロセッサによって、回避操縦が当該車道状態を避けるのに成功したかどうか（すなわち、車両が、別の人、物体、該車両自体などに大きな危害を与えずに交通危険をやり過ごしたかどうか）が判断される。

判断ブロック３０９、およびブロック３１１で、回避操縦が成功した場合、その成功裏の操縦および（その回避操縦時の）車道状態の記録／記述が、（例えば、図４中に示されたモニタリング・システム４０１内のまたはこれに関連付けられた）データベース中に格納される。

また一方、回避操縦が不成功だった（例えば、操縦が該車両の突き当たりによる交通事故をもたらした、もしくは該車両が歩行者、別の車両に危害を与えた、またはその両方）場合、ブロック３１３で、該当する（回避操縦時の）車道状態とともに、その不成功裏の操縦の記録／記述が、（例えば、図４中に示されたモニタリング・システム４０１内のまたはこれに関連付けられた）データベース中に格納される。

いくつかの実施形態において、回避操縦が不成功だった場合、（例えば、訓練を受けている）自動運転車両（ＳＤＶ）には、その回避操縦について告げないでおくか、もしくは、その不成功裏の回避操縦の説明を、そのＳＤＶが類似の車道状態で類似の交通危険に直面したときにその操縦を使わないことの明示の命令とともに与えることができる。

ブロック３１３の後、ブロック３１５で、この不成功裏の操縦の説明が、訓練中の自動運転車両（ＳＤＶ）上の車載プロセッサに送信されるのは常に阻止される。いくつかの実施形態では、この不成功裏の操縦の記述がＳＤＶ上の車載プロセッサに送信されるが、その不成功裏の操縦を使用しないことのＳＤＶに対する明示の命令と一緒に送信される。

成功裏の操縦および道状態の記録を（ブロック３１１で）データベースに格納した後、プロセッサはブロック３１７に進む。ブロック３１７で、（例えば、図６中で後に説明する、ＳＤＶ車載コンピュータ６０１内の）１つ以上のプロセッサは、自動運転車両（ＳＤＶ）が、第一車道の車道状態を体験させる車道上にあり、第一車道上で上記車両によって経験された車道状態（すなわち交通危険）に曝されていることを判断する。別の実施形態では、１つ以上の車両に関連付けられた１つ以上のコンピュータが、上記車両によって経験された車道状態に曝されていることを判断することが可能である。

ブロック３１９で、ＳＤＶ（または１つ以上の車両）が、第一車道の車道状態を体験させる車道上にある（すなわち、第一車道上で上記車両によって経験された交通危険に曝されている）場合、ＳＤＶ（例えば、図４の示されたＳＤＶ４１２）上の車載プロセッサ（例えば、図６中に示された車載コンピュータ６０１の構成部分）は、当該車道状態を避けるために上記車両によって行われた成功裏の操縦を遂行／実行するように訓練される。

この方法は、（終了）ブロック３２１で終了する。

ここで、図４および図５を参照すると、本発明によるシステムの例示的な実施形態が図示されている。明瞭さのためおよび本例だけのために、ＳＤＶ４１２として図５中に表され参照されているシステムは、（図４中の）車両４１２中に具現化されるかまたは関連付けられていると仮定する。また、当然のことながら、図５中に示された１つ以上の構成要素は、例えば、ＳＤＶとして設計されたときの車両４０２など他の車両によっても使用が可能であると理解することとする。

ここで図５を参照すると、ＳＤＶ４１２は、ＳＤＶ４１２の１つ以上の動作を自律的に制御できる車載コンピュータ５０１を有する。運転モード・デバイス５０７からの命令に従って、ＳＤＶ４１２は、マニュアル・モードまたは自律モードで選択的に運転することが可能である。いくつかの実施形態において、運転モード・デバイス５０７は、ＳＤＶ車載コンピュータ５０１に、ＳＤＶ４１２を自律モードでまたはマニュアル・モードで運転することを選択的に命令できる専用のハードウェア・デバイスである。

自律モードの間は、一般に人間ドライバの入力なしに運転が可能であり、ＳＤＶ４１２は、エンジン、ハンドル操作メカニズム、ブレーキ・システム、クラクション、信号などがＳＤＶ制御プロセッサ５０３によって制御されており、このとき該プロセッサはＳＤＶ車載コンピュータ５０１の制御の下にある。すなわち、ＳＤＶの車載コンピュータ５０１によって、ナビゲーションおよび制御センサ５０９と運転モード・デバイス５０７とから得られた（ＳＤＶ４１２が自律的に制御される予定であることを示す）入力が処理される。言い換えれば、自律モードでは、ＳＤＶ制御プロセッサ５０３もしくはＳＤＶ車両の物理的制御メカニズム５０５、またはその両方へのマニュアルのドライバ入力は不要である。

前述のように、ＳＤＶ車載コンピュータ５０１は、ＳＤＶ４１２を制御するためにナビゲーションおよび制御センサ５０９からの出力を用いる。ナビゲーションおよび制御センサ５０９は、１）ＳＤＶ４１２の所在場所を判断する、２）ＳＤＶ４１２の周りの他の自動車、もしくは障害物、もしくは物理的構造体またはこれらの複数を感知する、３）ＳＤＶ４１２の速度および方向を測定する、および４）ＳＤＶ４１２の動きを安全に制御するために必要な何らかの他の入力を提供する、ハードウェア・センサを含む。

１）ＳＤＶ４１２の所在場所の判断、に関しては、図１に示された測位システム１５１などの測位システムの使用を介してこれを達成することができる。側位システム１５１は、全地球測位システム（ＧＰＳ）を使用してよく、ＧＰＳは、ＳＤＶ４１２の３Ｄの地球物理学的位置を測定するために、ＧＰＳレシーバによって三角測量される位置信号を提供するスペース・ベースの衛星を使用する。また、測位システム１５１は、加速度計（これは、任意の方向への車両の加速度を測定する）、速度計（これは、車両の瞬間速度を測定する）、気速計（これは、車両周りの空気の流量を測定する）などの物理的運動センサを、単独で、またはＧＰＳシステムと組み合わせて使用することが可能である。かかる物理的運動センサには、半導体ひずみゲージ、ドライブトレイン回転からの読み取りを取得する電気機械ゲージ、気圧センサなどの使用を組み入れてよい。

２）ＳＤＶ４１２の周りの他の自動車、もしくは障害物、もしくは物理的構造体またはこれらの複数の感知、に関しては、測位システム１５１は、電磁放射トランスミッタ（例えば、図５中に示されたトランスミッタ５２３）から放射され、物理構造体（例えば、別の自動車）に反射され、次いで電磁放射レシーバ（例えば、トランシーバ５２３）によって受信される、レーダまたは他の電磁気エネルギを使用することが可能である。ＳＤＶ４１２内の例示的な測位システムは、放射された電磁放射（例えば光）が戻って受信されるまでにかかった時間、もしくは受信された電磁放射の発信されたときからのドップラ偏移（すなわち、ＳＤＶ４１２と電磁放射の信号を受けている物体との相対的運動によって生じる、電磁放射の周波数の変化）、またはその両方を測定する、光検知測距（ＬＩＤＡＲ：Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）システム（例えば、図５に示されたＬＩＤＡＲ５３３）またはレーザ検知測距（ＬＡＤＡＲ：Ｌａｓｅｒ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）システムであり、他の物理的物体の存在および場所はＳＤＶ車載コンピュータ５０１によって確認することができる。

３）ＳＤＶ４１２の速度および方向の測定、に関しては、ＳＤＶ４１２上の車載速度計（図示せず）の値を読み取る、もしくはＳＤＶ４１２上のハンドル操作メカニズム（これも図示せず）への動きを検知する、もしくは前述した測位システム１５１、またはこれらの組み合わせによって、これを達成することができる。

４）ＳＤＶ４１２の動きを安全に制御するために必要な何らかの他の入力の提供、については、かかる入力は、以下に限らないが、ＳＤＶ４１２上の、クラクションを作動するための制御信号、方向指示器、非常用点滅灯などを含む。

本発明の１つ以上の実施形態において、ＳＤＶ４１２は、ＳＤＶ４１２に連結された車道センサ５１１を含む。車道センサ５１１は、（例えば、カメラ、熱センサ、湿度センサ、温度計などを使って）車道４０４上の水、雪、氷などの量を検知することが可能な諸センサを含んでよい。また、車道センサ５１１は、カメラ、振動センサなどを使って「悪路」車道（例えば、凹み、不十分な保全状態の舗装、舗装なしなどがある車道）を検知することが可能な諸センサも含む。さらに、車道センサ５１１は、光センサを使って車道４０４がどの位暗いかを検知することが可能な諸センサも含んでよい。

同様に、専用のカメラ５２１は、ＳＤＶ４１２が走行している車道４０４上の状態の写真画像を提供するために、車道４０４上に向けることができる。

同じく、専用の物体動き検知器５１９（例えば、車道４０４上の他の車両、動物、人間などの運動の速度と方向とを示すドップラ偏移を検知することが可能なレーダ・トランシーバ）も、ＳＤＶ４１２が走行している車道４０４上に向けることができる。

また、本発明の１つ以上の実施形態において、ＳＤＶ４１２内には、ＳＤＶ装置センサ５１５が在る。ＳＤＶ装置センサ５１５は、タイヤ上にどの位のトレッドが残っているかを検知するため、ＳＤＶ４１２のタイヤに向けられたカメラを含んでよい。ＳＤＶ装置センサ５１５は、ディスク・ブレーキ上のブレーキ・キャリパにどの位のパッドが残されているかを検知する電子センサも含んでよい。ＳＤＶ装置センサ５１５は、エンジン内の作動状態（例えば、馬力、速度、分当たりの回転数－エンジンのＲＰＭ、タイミング、シリンダ圧縮、冷却剤レベル、エンジン温度、オイル圧など）、トランスミッション（例えば、トランスミッション液面レベル、クラッチ、ギアの状態など）等を検知するドライブトレイン・センサも含んでよい。ＳＤＶ装置センサ５１５は、照明（例えば、バルブが破断しているかどうかを検知する回路を使って）、ワイパ（例えば、故障したワイパ・ブレード、ワイパ・モータなどを検知する回路を使って）などを含め、ＳＤＶ４１２の他の構成部品の状態を検知するセンサを含んでよい。しかして、本発明の１つ以上の実施形態において、上記車両（例えば、図４中に示された車両４０２）が軽減／回避操縦（例えば、車道４０４の路肩４１０に停車する、図７中に示されたＳＤＶ４１２の衝撃吸収帯７０２ａを物体に衝突させるなど）を行っていた場合、第一ＳＤＶ４１２は、１）交通／車道状態が類似であり、且つ、２）その回避操縦が成功していた場合にだけ、同じ回避操縦を行うことになる。

また、本発明の１つ以上の実施形態において、ＳＤＶ４１２内には通信トランシーバ５１７が在り、これは、他の車両、サーバ、モニタリング・システムなどに在る他の通信トランシーバと、電子通信信号（例えばＲＦメッセージ）を受送信することが可能である。

さらに、本発明の１つ以上の実施形態において、ＳＤＶ４１２内には電気通信デバイス５２５（例えば、スマートフォン、携帯電話、ラップトップ・コンピュータなど）が在り、これは、（例えば、近距離無線通信－ＮＦＣ（ｎｅａｒ ｆｉｅｌｄ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）接続を介して）ＳＤＶ車載コンピュータ５０１に接続することが可能である。

また、本発明の１つ以上の実施形態では、ＳＤＶ４１２内にはスピーカ５３７が在り、これは、ＳＤＶ４１２の搭乗者もしくはその他の人々／車両またはその両方に、ＳＤＶ４１２が今から行おうとしている軽減／回避操縦を知らせる聴覚警報（例えば、ブザー、アラーム、またはコンピュータ生成の音声）をブロードキャストすることが可能である。

さらに、本発明の１つ以上の実施形態において、ＳＤＶ４１２内にはビデオ・ディスプレイ５３９が在り、これは、ＳＤＶ４１２の搭乗者もしくはその他の人々／車両またはその両方に、今からＳＤＶ４１２が行おうとしている軽減／回避操縦を知らせる視覚警報（例えば、点滅光、テキスト・メッセージなど）を表示することが可能である。

また、本発明の１つ以上の実施形態では、ＳＤＶ４１２内には近接センサ５４１が在り、これは、ＳＤＶ４１２近くの物体（例えば、隣のレーンの車両）を検知する、動き検知器、（ドップラ偏移ロジックを用いる）レーダなどを使用する。

さらに、本発明の１つ以上の実施形態において、ＳＤＶ４１２内にはタイヤ・パンク・システム５４３が在り、これは、ＳＤＶ４１２の１つ以上のタイヤを収縮させることが可能である。例えば、タイヤ・パンク・システム５４３は、衝突を避けるためＳＤＶ車載コンピュータ５０１によって作動されると、タイヤのパンクを引き起こしＳＤＶ４１２に急激なスローダウンをもたらす爆発性デバイス（例えば、圧縮空気円筒弾）とすることができる。

交通状況を検知し応答する上での（ＳＤＶを制御するコンピュータの迅速な応答時間による）ＳＤＶの高いレベルの能力もかかわらず、ときとしてＳＤＶの衝突が不可避なこともある。

本発明の１つ以上の実施形態によれば、ＳＤＶに搭乗者がいない場合、そのＳＤＶは、突き当たりかけている物体（例えば、乗客（積荷）のいる別の自動車、歩行者など）への危害を避けるようにするために、それ自体に修繕不可能な損傷をもたらし得る或る一定の行動を取ってよい。すなわち、当該ＳＤＶが、自分が人間を搭乗させていないことを「知って」おり、人間を搭乗させている可能性があるかもしれない別の車両にぶつかりかけている場合、そのＳＤＶは、該他の車両にぶつかるよりも、（例えば、崖に逃れて）むしろ自車両の安泰を犠牲にすることになる。

しかして、本明細書で説明するように、本発明の或る実施形態は、自動運転車両（ＳＤＶ）、クラッシュ（衝突）が迫っていることを信頼度Ｃ１で判断するための手段と、当該ＳＤＶがタイプＰの乗客（搭乗者）を乗せているかどうかを信頼度Ｃ２で判断するための手段と、衝突相手の物体の様相を信頼度Ｃ３で判断するための手段とを用いる。Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、およびＰに基づいて、システムは、リアルタイムの軽減行動を計画し、これが衝突を回避することもあれば、または、単に不可避の衝突により生じる危害を緩和するだけのこともある。例えば、ＳＤＶに搭乗者がいない場合、該ＳＤＶは、衝突で（より容易に分裂するなど）搭乗者を乗せていた場合よりも大きな損傷をそれ自体に生じ得る一定の行動を取ることが可能である。

クラッシュの信頼度Ｃ１での判断は、センサ・データ（例えば、走行路中の物体の捕捉視覚画像、ＳＤＶ４１２と別の車両／物体との間の距離についてのＬＩＤＡＲ情報など）の分析に基づくことができる。すなわち、ＳＤＶ４１２が、別の物体との衝突に巻き込まれかけていることについての判断は、信頼水準Ｃ１である。例えば、Ｃ１は、「物体を避けるための何の軽減ステップも取られない場合、ＳＤＶ４１２がその物体にぶつかろうとしていることには、９０％の確率がある」こととしてよい。

乗客タイプＰは、人間、ペット、（例えば、配達のための）パッケージ、または乗客（積荷）全くなしのいずれとしてもよい。信頼度Ｃ２は、システムが、ＳＤＶ４１２内に現在どのような種類の搭乗者（生物または無生物）がいるのかを正確に識別していることの信頼水準（例えば、確率）である。

信頼度Ｃ３は、システムが、どのような種類の物体（すなわち、その物体は、マニュアル制御の車両なのか、ＳＤＶなのか、歩行者なのか、動物なのか、など）に、ＳＤＶ４１２がまさにぶつかろうとしているのか、もしくは（ＳＤＶ４１２がぶつかろうとしている物体が別の車両であるとした場合）どのような種類と数の搭乗者がその別の車両内にいるのか、またはその両方を正確に識別していることの信頼水準（例えば、確率）である。

前述のように、ＳＤＶ４１２が衝突しかけている物体は、（乗客のいるまたはいない）別のＳＤＶ、ＳＤＶでない別の車両、人間、動物、樹木、岩石、ガードレール、鹿、スクール・バス、橋梁などのいずれでもあり得る。

さらに、この物体は、ＳＤＶ４１２の背後にも存在し得る。例えば、ＳＤＶが、高速で移動する直ぐ後ろの車との道路上のインシデントに巻き込まれようとしていることを感知し、路肩が狭いまたはない場合、乗客を乗せていないそのＳＤＶは、土手の上に乗り入れることが、背後の人間ドライバに課されるリスクを低減すると判断することが可能である。

本発明の様々な実施形態において、軽減行動は、ＳＤＶ４１２が（衝突される物体への衝撃を低減するように）分裂できるようにすること、或る種の非常に果敢なブレーキおよびハンドル操作を行うこと、ＳＤＶ４１２が（例えば、路側の樹木を使って）自己破壊をできるようにすること、（迅速にＳＤＶ４１２を停止させるために）ＳＤＶのタイヤをパンクさせること、（車中に搭乗者がいない場合）ＳＤＶ４１２内のエアバッグをトリガしないこと、搭乗者がいない場合、ＳＤＶ４１２が、搭乗区域の中に「潰れ込む」ことができるようにすること、などの内の１つ以上とすることが可能である。

本発明の１つ以上の実施形態において、ＳＤＶ４１２は、センサ群のアレイを有し、このアレイは切迫した衝突を検知するために用いられる。例えば、図６中に表された例示的なＳＤＶ４１２を考えてみよう。

図６に図示されるように、ＳＤＶ４１２は、ＬＩＤＡＲ６３３（図５中に図示されたＬＩＤＡＲ５３３と類似）含み、これは、レーザ距離計として機能できる屋根上搭載の回転デバイスを使用する。このＬＩＤＡＲは、複数（例えば、６４以上）のレーザ・ビームのアレイを含み、該デバイスはこれから物体の３Ｄ像を生成することができ（しかして、カメラと見なすことができ）、この像は自動車が、その経路沿いの物体（および危険）を「見る」（例えば、認識し、登録する）のを助力することができる。例えば、ＬＩＤＡＲデバイスは、そのレーザが物体に当たって戻ってくるのにかかった時間に基づいて、その物体が、移動している当該車両からどの位遠くにあるかを計算することが可能である。いくつかの（高密度）レーザは、２００メートルの範囲内の物体に対し、距離を計算し画像を生成することができる。

距離センサ６１９（図５中に示された物体動き検知器５１９と類似）は、ＳＤＶ４１２が、その前方および後方の車両との距離を知ることができるように、ＳＤＶ４１２のフロントおよびリア・バンパ上に搭載される。いくつかの実施形態において、距離センサ６１９は、レーダ・トランシーバによって実装されてよい。電子技術分野の当業者なら周知のように、レーダは、物体の距離、角度、もしくは速度またはこれらの複数を測定するために無線波を使用する物体検知システムである。

図６中に図示されるように、ビデオ・カメラ６２１（図５中に示されたカメラ５２１と類似）は、ＳＤＶ４１２のフロントガラス上に搭載されてよい。このカメラは、車載ＳＤＶコンピュータ５０１内に在る画像処理及び人工知能の助力を得て、共通の交通マナーおよび運転者の合図を解釈することになる。例えば、自転車走行者が左／右折を意図している合図をすると、このドライバレス自動車は、それを正しく解釈し、その自転車走行者が左／右折できるように減速する。ＳＤＶ４１２が知的な決定を行うのを助力するため、予め設定された形状および動きデスクリプタがシステムの中にプログラムされる。

位置推定装置６４１（図５中に示された近接センサ５４１と類似）は、超音波センサとして設計することが可能で、これは物体を検知するのに音響伝搬を使用する。また、位置推定装置６４１は、地球物理学的位置付けデバイスとしても使うことができ、しかして、ＳＤＶ４１２の後車輪の一つに搭載されると、位置推定装置６４１が、ＳＤＶ４１２の正確な場所を見出すために、車輪の回転の数を計算することを可能にする。

図７を参照すると、ＳＤＶ４１２は、衝撃吸収帯７０２ａ～７０２ｂを含み、これらは、自動車衝突の過程における衝撃からのエネルギを、制御された変形によって吸収もしくは分散またはその両方をすることできる。いくつかの実施形態において、ＳＤＶ４１２は、衝撃吸収帯７０２ａ～７０２ｂが衝突のエネルギを吸収もしくは分散またはその両方をすることになるように設計され、これにより、乗客区域７０４中に搭乗している乗客を保護する。例示的な衝撃吸収帯７０２ａ～７０２ｂには、アルミニウム、合成／カーボン・ファイバ・ハニカム、エネルギ吸収発泡体、または衝突のエネルギを十分に吸収、減衰もしくは分散するまたはこれらの組み合わせを行う任意の材料を用いてよい。しかして、いくつかの実施形態では、ＳＤＶ４１２内のＳＤＶ車載コンピュータ５０１は、衝撃吸収帯７０２ａ～７０２ｂのエネルギ吸収能力を「知って」おり、また、（例えば、座席に組み込まれたセンサに基づいて）乗客区域７０４内に乗客が乗っていることも知っていて、このとき、ＳＤＶ４１２内のＳＤＶ車載コンピュータ５０１は、衝突の直前に、ほとんどの衝突エネルギが、衝撃吸収帯７０２ａもしくは衝撃吸収帯７０２ｂまたはその両方によって吸収できるようにＳＤＶ４１２を操縦することになり、これにより、乗客（積荷）区域７０４内の乗客（積荷）を保護する。いくつかの実施形態において、ＳＤＶ４１２が、乗客がいないと判断した場合、ＳＤＶ４１２は、行動を取るに際し、乗客の「むち打ち症」または「衝撃吸収帯」を考慮に入れなくてもよく、非常に果敢なブレーキ操作、急転回などにより生じ得る、乗客がいれば過大となる「Ｇ」力を無視することができる。

（衝突の相手となる物体の）特徴付けは、（衝突の結果は、ＳＤＶ４１２と突き当たられる物体との相対重量で決まり得るので）当該物体の重量の評価を含んでよい。

本発明は、好ましくは多くの衝突状況を取り扱うことができる。例えば、ＳＤＶ４１２が、（例えば、ＳＤＶ４１２上の諸センサからのセンサ読み取りに基づいて）自分が、別の車両または不動の物体（例えば、ＳＤＶ４１２の前のトラックの後部から直前に落下した大きな器具）に突っ込むことになると「知った」と仮定しよう。ＳＤＶ４１２が人間乗客を乗せている場合、該ＳＤＶは、同じ方向に走行している別の車両に、それら車両の乗客（ＳＤＶ４１２内の乗客を含む）を保護するために両車両の既知の衝撃吸収帯を頼んで、ぶつかるように急転回するかもしれない。しかしながら、ＳＤＶ４１２が乗客を乗せていない場合には、該ＳＤＶは、例えば、分裂する、コンクリート壁にぶつかる、崖に向かって運転するなど、効果的に自分を犠牲にすることを選び、これにより、他方の車両中の乗客を生じ得る危害から保護するかもしれない。別の例として、自動車道路上での多重衝突は、ドライバに極めて重大な危険を与え得、ときには１００台を超える車を巻き込む。ＳＤＶ４１２などのＳＤＶが多重衝突に巻き込まれ、乗客がいない場合、本発明は、ＳＤＶ４１２が、多重衝突が大規模化する過程で（他の車両に対するさらなる障壁／クッションを提供するため）その多重衝突のより多くを、ＳＤＶ４１２が自分の破壊を許す点までにさえ吸収するために、車両パラメータを変更することができるようにする。

本発明の１つ以上の実施形態によれば、ＳＤＶ４１２中の電子システム（例えば、ＳＤＶ車載コンピュータ５０１）は、各々、ＳＤＶ４１２を巻き込む切迫したクラッシュを感知または予測するように配置された、クラッシュ予測モジュールおよびセンサ・システムを含む。搭乗者感知システムは、搭乗者の存在を検知することができる。クラッシュ予測システム（群）および搭乗者感知システム（群）はバスに接続することができ、該バスによって電力が、該バスを通して通信が供給される。各搭乗者デバイスおよびクラッシュ予測デバイスは、センサ・システムによって、当該車両を巻き込む予測されるクラッシュが感知された場合に作動することが可能である。ＳＤＶのクラッシュを予測し回避するためのこのシステムは、周囲状況の撮像システムを含んでよい。

本発明の１つ以上の実施形態において、クラッシュの予測は、クラッシュの可能性を予測するための訓練データを使って前もって訓練されているニューラル・ネットワーク（例えば、ＳＤＶ車載コンピュータ５０１の一部）の使用を介して達成され、この訓練データは、車両の運転の間に、画像ピックアップ手段によって前もってピックアップされた絶えず推移する視界を表現する。

ＳＤＶ４１２は、走行レーン中の車両の位置、およびＳＤＶ４１２の付近の他の物体を監視する車両走行管理システムを含むことができる。この情報は、その後、ＳＤＶ４１２が衝突に巻き込まれかけていると判断した際に、ＳＤＶ車載コンピュータによって軽減行動を生成するために使用される。

図８は、本発明の１つ以上の実施形態による、別の例示的なプロセスを表す。

図示のように、開始ブロック８０２の後、ブロック８０４で、（例えば、図５中に示されたＳＤＶ車載コンピュータ５０１内の）１つ以上のプロセッサは、自動運転車両（ＳＤＶ）による切迫した衝突が迫っていることを信頼度Ｃ１で検知する。例えば、ＳＤＶ４１２内のＳＤＶ車載コンピュータ５０１は、ＳＤＶ４１２が、ＳＤＶ４１２の走路を変えるための軽減ステップを取らない限り、別の車両、不動の物体、歩行者などに衝突しかけていることを判断することができる。この判断は信頼度Ｃ１を有し、この信頼度は、ＳＤＶ車載コンピュータ５０１が正確に予測を行った確率（例えば、９５％）である。信頼水準Ｃ１は、同様な仕方で（もしくは、類似の車道状態、交通状態、ＳＤＶ構成などの下で、または該同様な仕方とこれらとの両方で）プログラムされた他のＳＤＶ車載コンピュータ群５０１による過去の経験に基づくものであってよい。すなわち、他のＳＤＶ車載コンピュータ５０１が、それらが配置されたＳＤＶが直後に衝突することになるのを、９５％の割合で正確に予測している場合、信頼水準Ｃ１は９５となろう。

ブロック８０６で、１つ以上のプロセッサは、当該ＳＤＶが、搭乗者タイプＰの搭乗者を乗せているかどうかを信頼度Ｃ２で判断する。この信頼水準Ｃ２は、同様な仕方で、もしくはＳＤＶ４１２の客室内の類似のセンサ（例えばＳＤＶ４１２の客室の室内に向けられたカメラ５２１）を用いて、またはその両方でプログラムされた他のＳＤＶ車載コンピュータ群５０１による過去の経験に基づくものであってよい。すなわち、他のＳＤＶ車載コンピュータ５０１が、搭乗者タイプＰ（この場合は、Ｐ＝人間）を９９％の割合で正確に識別している場合、信頼水準Ｃ２は９９となろう。

ブロック８０８で、１つ以上のプロセッサは、当該ＳＤＶによる切迫した衝突が迫っている物体を信頼度Ｃ３で識別する。例えば、これらプロセッサは、図４中に示されたＳＤＶ４０２の前の車両４０６を９０％の信頼水準で識別することができる。この信頼水準Ｃ３は、同様な仕方で（もしくは、類似の車道状態、交通状態、ＳＤＶ構成など、または該同様な仕方とこれらとの両方で）プログラムされた、ＳＤＶ／車両４０２内のＳＤＶ車載コンピュータ５０１もしくは他のＳＤＶ上のＳＤＶ車載コンピュータ５０１またはこれら両方による過去の経験に基づいてよい。すなわち、これらのＳＤＶ車載コンピュータ５０１が、それらが配置されたＳＤＶによってぶつかられようとしている物体が直後に衝突することになるのを９０％の割合で正確に識別している場合、信頼水準Ｃ３は９０としてよい。

しかして、信頼水準Ｃ１は、システムが切迫した衝突を正確に予測／検知したことに、該システムがどの位確信があるかを反映する。信頼水準Ｃ２は、システムが現在ＳＤＶ中に（いるとすれば）どのタイプの搭乗者がいるかを正確に判断したことに、該システムがどの位確信があるかを反映する。信頼水準Ｃ３は、システムがＳＤＶによってぶつかられようとしている物体を正確に識別したことに、該システムがどの位確信があるかを反映する。信頼水準Ｃ３は、１）システムがＳＤＶによってぶつかられようとしている物体を検知したことに該システムがどの位確信があるか、もしくは２）システムがどのタイプの物体（人間、車両、動物など）がぶつかられようとしているかを識別したことに該システムがどの位確信があるか、またはその両方に基づく。

次いで、ブロック８１０で、１つ以上のプロセッサは、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、およびＰに基づいて、当該ＳＤＶと物体との間の迫った衝突を軽減するため、リアルタイムの軽減行動を生成し実行する。すなわち、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、およびＰの値が、ＳＤＶ車載コンピュータ５０１に入力されたならば、ＳＤＶ車載コンピュータ５０１は、ＳＤＶ４１２に、ＳＤＶ／車両４０２が、どのような軽減ステップ（ブレーキ操作、速度上昇、急転回、他の物体にクラッシュするなど）を取るべきかを指示することができる。

ブロック８１２で、車両４０２によって取られた軽減／回避行動が成功したか（例えば、車両４０２が何かにぶつかるのを回避したか）どうかが判断される。不成功の場合、ブロック８１６で、その不成功裏の軽減／回避行動は、別のＳＤＶが決して取るべきでない禁止された今後の軽減行動として訓練データベースに保存される（ブロック８１６）。また一方、その回避行動が成功した場合、ブロック８１４で、どのようにこの回避行動を行うかについての記述および指示が、ＳＤＶ４１２上のＳＤＶ車載コンピュータ５０１に送信される。ブロック８１８で、ＳＤＶ４１２が、類似の環境／天候／照明状態の下で同様な交通状況／危険を経験する可能性があると判断された場合、ブロック８２０で、ＳＤＶ４１２は、過去に類似の環境の下でＳＤＶ／車両４０２によって行われたとき成功したことが実証済みの回避操縦を実行することになる。

このプロセスは（終了）ブロック８２２で終了する。

本発明のさらなる一実施形態において、１つ以上のプロセッサは、ＳＤＶ上の１つ以上のセンサから受信されたセンサ・データの（例えば、リアルタイムの）分析に基づいて、信頼水準（Ｃ１）を算定する。すなわち、ＳＤＶ車載コンピュータ５０１は、（例えば、車両カメラ６２１からの）カメラの読み取り、ＬＩＤＡＲ６３３、マイクロフォン５３１（ぶつかられようとしている物体の音を検知する）などに基づいて、ＳＤＶ４１２によってぶつかられようとしている物体もしくは物体の種類またはその両方を正確に識別したことに、該コンピュータがどの位の確信がもてるかを判断することが可能である。

本発明の或る実施形態において、搭乗者タイプＰは、ＳＤＶ中の生物乗客（積荷）を表す。すなわち、システムは（例えば、ＳＤＶ４１２中の乗客（積荷）に向けられたバイオメトリック・センサ５３５、もしくはカメラ５２１、もしくはマイクロフォン５３１、またはこれらの組み合わせを用いて）、生物乗客に関連付けられたセンサ読み取りをもたらすことになる。例えば、かかるセンサは、ＳＤＶ４１２内部の人間旅客の存在を示す、ＳＤＶ４１２の客室中の人間の音声を検知することが可能である。次いで、ＳＤＶ車載コンピュータ５０１は、これに応じてリアルタイム軽減行動を調整することになる。

本発明の或る実施形態において、搭乗者タイプは、ＳＤＶ中の無生物積荷を表す。例えば、ＳＤＶ４１２の内部客室に向けられたバイオメトリック・センサ５３５、もしくはカメラ５２１、もしくはマイクロフォン５３１、またはこれらの組み合わせが生命体を検知しない場合、ＳＤＶ車載コンピュータ５０１はＳＤＶ４１２が単なる貨物運搬車であると想定することになり、これに応じてリアルタイム軽減行動を調整することになる。すなわち、人間の生命に危険がない場合、リアルタイム軽減行動は、以下を行うことで貨物が損傷されそうな場合を除き、急激なブレーキ操作、意図的な壁へのぶつかりなどにいたる可能性が高いことになる。

本発明の或る実施形態において、搭乗者タイプは、ＳＤＶ中にいかなる搭乗物もないことを表す。例えば、ＳＤＶ４１２の内部客室に向けられたカメラ５２１がいかなる生命体、貨物なども検知しない場合、ＳＤＶ車載コンピュータ５０１は、ＳＤＶ４１２は空車であると想定し、それに応じリアルタイム軽減行動を調整することになる。すなわち、人間乗客にも貨物にもリスクがない場合、リアルタイム軽減行動は、他のエンティティへの損傷／傷害のリスクを避けるために、ＳＤＶ４１２を苛酷に損傷することを含む、過激なステップ・アップにいたる可能性が高いことになる。

本発明の或る実施形態において、ＳＤＶとの衝突が切迫している物体は、人間乗客を乗せた別のＳＤＶである。かかる状況で、ＳＤＶ／車両４０２中のＳＤＶ車載コンピュータ５０１は、ＳＤＶ４０２／４１２の乗客（いるとすれば）およびぶつかられようとしている他の車両（例えば、図４中に示された車両４０６）の乗客の両方に課すリスクが最小になるリアルタイム軽減行動を生成することになる。

本発明の或る実施形態において、ＳＤＶとの衝突が切迫している物体は、乗客のいない別のＳＤＶである。かかる状況で、ＳＤＶ／車両４０２中のＳＤＶ車載コンピュータ５０１は、ＳＤＶ４０２／４１２中の乗客に最小のリスクを課すリアルタイム軽減行動を生成することになるが、一方、ぶつかられようとしている搭乗者のいない車両（例えば、図４中に示された車両４０６）の物損については懸念しない。

本発明の或る実施形態において、ＳＤＶとの衝突が切迫している物体は歩行者である。かかる状況で、ＳＤＶ車載コンピュータは、歩行者にぶつかることはその歩行者に深刻な身体上の傷害をもたらすことになり易いので、たとえＳＤＶ４０２／４１２中の乗客（積荷）に傷害の、およびＳＤＶ４０２／４１２の損傷のより高いリスクを課すことになろうとも、その歩行者に課すリスクが最小になるリアルタイムの軽減行動を生成することになる。

本発明の或る実施形態において、ＳＤＶとの衝突が切迫している物体は動物である。かかる状況で、ＳＤＶ車載コンピュータは、その動物（例えば鹿）を避けるに際して、ＳＤＶ４０２／４１２中の乗客、付近の歩行者、付近の車両に過剰なリスクを課さないリアルタイム軽減行動を生成することになる。

本発明の或る実施形態において、ＳＤＶとの衝突が切迫している物体は、ＳＤＶでない車両である。すなわち、図４に示された、ＳＤＶ／車両４０２が車両４０６にぶつかろうとしていると仮定する。ここで、全ての（または、少なくともほとんどの）ＳＤＶが、１）それらが自律モードであり、且つ、２）他のＳＤＶと動きを調整することが可能である、ことを示す信号をブロードキャストしていると仮定する。かかる状況で、車両４０６が別のＳＤＶである場合、ＳＤＶ４０２と車両４０６とは、互いにぶつかるのを避けるため、自分たちの動きを調整することができる。また一方、車両４０６がＳＤＶでない場合、ＳＤＶ４０２中のＳＤＶ車載コンピュータ５０１は、車両４０６の動きの進路が衝突を回避するに十分なほど迅速には変わらないと想定し、しかして、ＳＤＶ４０２は、（衝突を完全に避けられないにせよ）その影響を最小化するための全ての軽減ステップを取らなければならないことになり得る。

本発明の或る実施形態において、ＳＤＶとの衝突が切迫している物体は、定位置に所在する非生命物体（例えば、道路の中央にある木の枝）である。かかる状況で、ＳＤＶ車載コンピュータ５０１は、この物体が動くことないと判断し、そのことを考慮に入れて軽減行動を生成する（必要な場合、最も安全な選択肢として、ＳＤＶ４０２を単にその不動の物体にぶつからせる）。

本発明の或る実施形態において、軽減行動は、ＳＤＶのエネルギ吸収区域にＳＤＶが物体に突き当った衝撃を吸収させるような仕方で、物体に突き当たることである。例えば、ＳＤＶ４０２が、自分が或る物体にぶつかることが避けられないと認識した場合、少なくとも、衝撃吸収帯７０２ａが衝突の主たる矛先を受けるように自分を位置付けることになり、これにより、図７中に示されたＳＤＶ４１２の乗客区域７０４内の乗客を保護する。

本発明の或る実施形態において、軽減行動は、ＳＤＶの少なくとも１つのタイヤを収縮させることである。例えば、ＳＤＶ４０２に搭乗者がいないと仮定する。ＳＤＶ４０２がタイヤ・パンク・システム（例えば、図５中に示されたタイヤ・パンク・システム５４３）を備えている、とさらに仮定する。ＳＤＶ車載コンピュータ５０１が、タイヤ・パンク・システム５４３に、ＳＤＶ４０２の１つ以上のタイヤを破裂（パンク）させるよう命令した場合、これが、（パンクしたタイヤにより引き起こされる引きずりおよび抵抗による）ＳＤＶ４０２の急減速をもたらすことになる。

本発明の或る実施形態において、ＳＤＶに搭乗者がいないと仮定する。その場合に、この実施形態における軽減行動は、ＳＤＶが物体と衝突するのに応じて、ＳＤＶ内の一切のエアバッグが展開するのを阻止することである。すなわち、エアバッグの展開は、ＳＤＶ内の積荷を損傷する可能性があり、または、（展開したエアバッグの取り換えのコストをなお被りながら）乗客がいないので何の益ももたらさないことになり得る。しかして、エアバッグは無効にされることになる。なお、ＳＤＶ中の座席のセンサへの圧力はそれでもあり得る。但し、カメラが、この圧力が乗客からでなく積荷から来ることを検知することになり、エアバッグを無効にすることになる。

本発明の或る実施形態において、１つ以上のプロセッサは、ＳＤＶと物体との間の重量比を判断し、次いで、そのＳＤＶと物体との間の重量比に応じて軽減行動を調整する。例えば、ＳＤＶ４０２が、高速移動する列車（例えば、時速６０マイル（約９７キロメートル）超を越えて走行する列車）によってぶつかられようとしている（乗客を乗せている）乗用セダンであると仮定する。かかる状況で、ＳＤＶ４０２は、ＳＤＶ４０２の搭乗者に対し確実に破滅的となるであろう、高速走行の列車にぶつかられるよりは、むしろ、別の車両にぶつかる、壁にぶつかるなどを含め、何らかの妥当なステップを取ることになる。

本発明の或る実施形態において、１つ以上のプロセッサは、ＳＤＶが走行している車道の車道状態に基づいて軽減行動を調整する。例えば、図５中の化学センサ５２７が、図４中に示された車道４０４上に可燃性液体の存在を検知した場合、ＳＤＶ車載コンピュータ５０１は、その可燃性液体を通って運転するのを避ける軽減行動を案出することができる。同様に、ＳＤＶ車載コンピュータ５０１が、車道４０４上の荒天の警告を受けた場合、もしくは、（例えば、ＳＤＶ車載コンピュータ５０１内にロードされたデジタル・マップから）車道４０４が１００フィート（約３０メートル）以内で鋭くカーブしようとしていることを知っている場合、またはその両方の場合、ＳＤＶ車載コンピュータ５０１は、これらの状態に合わせるために軽減行動を調整することになる。

本発明の或る実施形態において、車両４０２が第一ＳＤＶであるとする。１つ以上のプロセッサは、該第一ＳＤＶによって経験された切迫した衝突と類似の切迫衝突を体験した、他のＳＤＶの群によって行われた軽減行動を実行するための実行可能命令を受信し、それら他のＳＤＶの群によって行われた軽減行動を実行するため、その実行可能命令を実行する。すなわち、ＳＤＶ４０２は、他のＳＤＶによって取られた軽減行動を用いることができる。かかる軽減行動は、ＳＤＶ４０２内のＳＤＶ車載コンピュータ５０１内に格納することが可能である。

また、本発明の１つ以上の実施形態において、ＳＤＶ４０２は、同じ地理的情報および状況（例えば、道路状態／天候）にある他のＳＤＶから、それらＳＤＶがどのような決定をしたか、およびそれらの決定の結果はどうだったかに関してアプリオリに学習し、同様な状況が生じたときに、かかる学習を適用することができる。言い換えれば、ＳＤＶ４０２中のＳＤＶ車載コンピュータ５０１は、他のＳＤＶおよび人間の入力に基づいて、最善可能な選択肢を定義するために確率関数を用いることが可能である。

本発明の１つ以上の実施形態において、人間ドライバまたは乗客は、時間が許す場合は、ＳＤＶ４０２／４１２の決定をくつがえしてもよい。

本発明の、ＳＤＶ４０２に搭乗者がいない或る実施形態において、ＳＤＶが事故に遭おうとしていることを感知した場合、内装の損傷を最小化するために、フルサイズの室内エアバッグが展開されてよい。あるいは、室内を（ＳＤＶ４０２の内装を保護するための）高速膨張泡状物質、もしくは爆発や火災を防止するための難燃剤および泡状物質、またはその両方で満たすこともできる。ＳＤＶ４０２が中に人を乗せている場合は、かかる行動は取られることはない。

しかして、前述したように、ＳＤＶ（例えば、図４中に示されたＳＤＶ４１２）は、人間運転であっても、またはＳＤＶであってもよい車両４０２などの別の車両の経験から「学習する」。この別の車両は、回避行動を行っており、これは、１）成功したものでもしなかったものでもよく、２）適切／必要であったものでもなったものでもよい。

すなわち、ここまで、他の車両で行われた回避行動に基づいて衝突を避けるためのＳＤＶの訓練を対象としたソリューションを説明してきたが、本発明の１つ以上の実施形態では、かかる回避行動が実際に必要だったかどうかについての判断が行われる。すなわち、車両４０２の運転者（人間またはコンピュータ）は、苛酷なブレーキ操作、急速な加速、高速の転回などを含む或る特定の操縦を行うことがあり得る。かかる行動が衝突を避けるために本当に必要だったのか、あるいは単なる車両の劣った運転／制御であったのかを判断するために、この判断を行うための、（前述の）車道状態および交通状態の評価が行われる。例えば、ビデオが、車両が別の車両にぶつかりそうな何の証拠も示していない場合に、それにもかかわらずその車両がにわかな急転回などを行っている場合、システムは、この行動を合理的な回避行動でないとして棄却することになる。さらに、かかる運転挙動のパターンは、システムに対し、当該回避行動が本当に必要であったこと、しかして他のＳＤＶを訓練するために共有されるべきであることを確実にするために、他の車両の存在時に行われる今後の「回避行動」をより綿密に検証させることになる。

１つ以上の実施形態において、本発明は、クラウド・コンピューティングを用いて実装することができる。但し、前もって当然のことながら、本開示はクラウド・コンピューティングの詳細な説明を含むが、本明細書中に記載の教示の実装は、クラウド・コンピューティング環境に限定はされない。それどころか、本発明の諸実施形態は、現在知られた、または将来開発される任意の他の種類のコンピューティング環境に合わせて実装することができる。

クラウド・コンピューティングは、最小の管理作業またはサービスのプロバイダとのやり取りで、迅速に立ち上げてリリースすることができる、構成可能なコンピューティング・リソース（例えば、ネットワーク、ネットワーク帯域、サーバ、処理、メモリ、ストレージ、アプリケーション、仮想マシン、およびサービス）の共用のプールへの、便利でオンデマンドのネットワーク・アクセスを可能にするためのサービス・デリバリの一モデルである。このクラウド・モデルは、少なくとも５つの特徴と、少なくとも３つのサービス・モデルと、少なくとも４つの展開モデルとを含むことができる。

特徴は次の通りである。
オンデマンド・セルフサービス：クラウド・コンシューマは、サービスのプロバイダとの人間のやり取りの必要なしに、必要な場合は自動的に、サーバ時間およびネットワーク・ストレージなどのコンピューティング能力を一方的にセットアップすることができる。
広範なネットワーク・アクセス：諸能力はネットワークを介して利用可能で、異種から成るシンまたはシック・クライアント・プラットフォーム（例えば、携帯電話、ラップトップ、およびＰＤＡ）による使用を推進する標準的なメカニズムを通してアクセスされる。
リソースのプール化：プロバイダのコンピューティング・リソースは、マルチテナント・モデルを用いる複数のコンシューマにサービスするために、デマンドに従って動的に割り当ておよび再割り当てされる各種の物理的および仮想のリソースとしてプール化される。一般にコンシューマは提供されたリソースの正確な場所の制御または知識を持たない、という点で、場所無依存性の感覚があるが、抽象化のより高位レベルでは場所（例えば、国、州、またはデータセンタ）を特定することを可能にできる。
敏速な伸縮性：諸能力は、迅速にスケール・アウトするため、場合によっては自動的に、敏速且つ伸縮自在にセットアップし、迅速にスケール・インするために敏速にリリースすることができる。コンシューマには、セットアップのため利用可能な諸能力が多くの場合無制限に見え、いつでもどのような量でも購入が可能である。
計量されるサービス：クラウド・システムは、サービスの種類（例えば、ストレージ、処理、帯域幅、および有効なユーザ・アカウント）に適した抽象化のいずれかのレベルで、計量機能を利用することによって、リソース使用を自動的に管理し、最適化する。リソース利用は、プロバイダおよび利用されるサービスのコンシューマの双方に透明性を提供しながら、モニタし、管理し、報告することができる。
ソフトウェア・アズ・ア・サービス（ＳａａＳ：Ｓｏｆｔｗａｒｅ ａｓ ａ Ｓｅｒｖｉｃｅ）：コンシューマに提供される能力は、クラウド・インフラストラクチャ上で実行されているプロバイダのアプリケーションを使うことである。これらのアプリケーションは、様々なクライアント・デバイスから、ウェブ・ブラウザ（例えば、ウェブベースのｅメール）などのシン・クライアント・インターフェースを介してアクセス可能である。コンシューマは、限られたユーザ固有のアプリケーション構成設定のあり得る例外を除いて、ネットワーク、サーバ、オペレーティング・システム、ストレージ、または個別のアプリケーション機能でさえも含め、根底にあるクラウド・インフラストラクチャを管理または制御はしない。
プラットフォーム・アズ・ア・サービス（ＰａａＳ：Ｐｌａｔｆｏｒｍ ａｓ ａ Ｓｅｒｖｉｃｅ）：コンシューマに提供される能力は、クラウド・インフラストラクチャ上に、プロバイダによってサポートされるプログラミング言語およびツールを使って生成された、コンシューマ生成の、またはコンシューマ取得のアプリケーションを展開することである。コンシューマは、ネットワーク、サーバ、オペレーティング・システム、またはストレージを含め、根底にあるクラウド・インフラストラクチャを管理または制御することはないが、これら展開されるアプリケーション、およびおそらくはアプリケーションのホスティング環境設定に対する制御を有する。
インフラストラクチャ・アズ・ア・サービス（ＩａａＳ：Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｓ ａ Ｓｅｒｖｉｃｅ）：コンシューマに提供される能力は、コンシューマが、処理、ストレージ、ネットワーク、ならびにオペレーティング・システムおよびアプリケーションを含み得る、任意のソフトウェアを展開し実行することが可能な他の基本的コンピューティング・リソースをセットアップすることである。コンシューマは、根底にあるクラウド・インフラストラクチャを管理または制御することはないが、オペレーティング・システム、ストレージ、展開されるアプリケーションに対する制御、およびおそらくは選択ネットワーク・コンポーネント（例えば、ホストのファイアウォール）の限定された制御を有する。

展開モデルは次の通りである。
プライベート・クラウド：このクラウド・インフラストラクチャは、一組織のためだけに運営される。これは、その組織または第三者によって管理されてよく、自組織内にあっても自組織外にあってもよい。
コミュニティ・クラウド：このクラウド・インフラストラクチャは、いくつかの組織によって共有され、共有の利害関係（例えば、ミッション、セキュリティ要件、ポリシー、およびコンプライアンス配慮事項）を有する特定のコミュニティをサポートする。これは、これらの組織または第三者によって管理されてよく、これらの組織内にあってもこれらの組織外にあってもよい。
パブリック・クラウド：このクラウド・インフラストラクチャは、一般公衆または大きな産業グループに利用可能にされており、クラウド・サービスを販売する組織によって所有されている。
ハイブリッド・クラウド：このクラウド・インフラストラクチャは、独自のエンティティに留まりながら、データおよびアプリケーションの可搬性（例えば、クラウド間の負荷バランスのためのクラウド・バースティング）を可能にする標準化されたまたは独自の技術によって一緒に結ばれた２つ以上のクラウド（プライベート、コミュニティ、またはパブリック）の合成体である。

クラウド・コンピューティング環境は、ステートレスネス、弱連結、モジュール性、および意味的相互運用性に焦点を合わせて方向付けられたサービスである。クラウド・コンピューティングの中心には、相互接続されたノードのネットワークを含むインフラストラクチャが在る。

ここで図９を参照すると、例示的なクラウド・コンピューティング環境５０が示されている。図示のように、クラウド・コンピューティング環境５０は、例えば、携帯情報端末（ＰＤＡ：ｐｅｒｓｏｎａｌ ｄｉｇｉｔａｌ ａｓｓｉｓｔａｎｔ）またはセルラ電話５４Ａ、デスクトップ・コンピュータ５４Ｂ、ラップトップ・コンピュータ５４Ｃ、もしくは車載コンピュータ・システム５４Ｎまたはこれらの組み合わせなど、クラウド・コンシューマによって使用されるローカルのコンピューティング・デバイスが通信可能な１つ以上のクラウド・コンピューティング・ノード１０を含む。ノード１０は、相互に通信することができる。これらは、前述したプライベート、コミュニティ、パブリック、またはハイブリッド・クラウド、またはこれらの組み合わせなど、１つ以上のネットワークに物理的にまたは仮想的にグループ化する（図示せず）ことが可能である。これは、クラウド・コンピューティング環境５０が、クラウド・コンシューマがローカル・コンピューティング・デバイス上にリソースを維持する必要のない、サービスとしてのインフラストラクチャ、プラットフォーム、もしくはソフトウェア、またはこれらの組み合わせを提供することを可能にする。当然のことながら、図９中に示されたコンピューティング・デバイス５４Ａ～５４Ｎの種類は、例示することだけを意図されたものであり、コンピューティング・ノード１０およびクラウド・コンピューティング環境５０は、任意の種類のネットワークもしくは（例えば、ウェブ・ブラウザを用いる）ネットワークアドレス指定可能接続またはその両方を介して任意の種類のコンピュータ化デバイスと通信することができる。

ここで図１０を参照すると、クラウド・コンピューティング環境５０（図９）によって設けられる機能的抽象化層のセットが示されている。前もって当然のことながら、図１０に示されたコンポーネント、層、および機能は例示することだけを意図されたものであり、本発明の実施形態はこれらに限定されない。図示のように、以下の層および対応する機能が設けられている。

ハードウェアおよびソフトウェア層６０は、ハードウェアおよびソフトウェア・コンポーネントを含む。ハードウェア・コンポーネントの例には、メインフレーム６１、ＲＩＳＣ（Ｒｅｄｕｃｅｄ Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ Ｓｅｔ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ（縮小命令セット・コンピュータ））アーキテクチャ・ベースのサーバ６２、サーバ６３、ブレード・サーバ６４、ストレージ・デバイス６５、ならびにネットワークおよびネットワーキング・コンポーネント６６が含まれる。いくつかの実施形態において、ソフトウェア・コンポーネントは、ネットワーク・アプリケーション・サーバ・ソフトウェア６７およびデータベース・ソフトウェア６８を含む。

仮想化層７０は、仮想サーバ７１、仮想ストレージ７２、仮想プライベート・ネットワークを含む仮想ネットワーク７３、仮想アプリケーションおよびオペレーティング・システム７４、ならびに仮想クライアント７５、の仮想エンティティの例を設けることが可能な抽象化層を提供する。

一例において、管理層８０は以下に記載の機能を備えることが可能である。リソース・セットアップ８１は、クラウド・コンピューティング環境内でタスクを実行するために利用されるコンピューティング・リソースおよび他のリソースの動的な調達を提供する。計量および価格計算８２は、クラウド・コンピューティング環境内でリソースが利用されるのに応じて、これらリソースの消費に対するコストの追跡、および請求書の作成または請求を提供する。一例において、これらのリソースには、アプリケーション・ソフトウェア・ライセンスを含めてよい。セキュリティは、クラウド・コンシューマおよびタスクに対する身元検証、ならびにデータおよび他のリソースに対する保護を提供する。ユーザ・ポータル８３は、コンシューマおよびシステム管理者に対し、クラウド・コンピューティング環境へのアクセスを提供する。サービス・レベル管理８４は、要求されるサービス・レベルが満たされるように、クラウド・コンピューティング・リソースの割り当ておよび管理を提供する。サービス・レベル合意（ＳＬＡ：Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｌｅｖｅｌ Ａｇｒｅｅｍｅｎｔ）計画および達成８５は、ＳＬＡに沿って将来の必要性が予期されるクラウド・コンピューティング・リソースに対する事前配置およびそれらリソースの調達を提供する。

作業負荷層９０は、クラウド・コンピューティング環境で使用できる機能の例を提示している。この層から提供できる作業負荷および機能の例には、マッピングおよびナビゲーション９１、ソフトウェア開発およびライフサイクル管理９２、仮想教室教育配信９３、データ解析処理９４、トランザクション処理９５、および自動運転車両訓練処理９６が含まれ、該層は、本発明による１つ以上の作業負荷および機能を実行する。

本明細書で使用する用語は、単に特定の実施形態を説明する目的のためのものであり、本発明を限定することは意図されていない。本明細書で用いられる、単数形「或る（“ａ”、“ａｎ”）」、および「該（“ｔｈｅ”）」は、文脈上明確に別途に示されていなければ、複数形も同じように含むことが意図されている。さらに、当然のことながら本明細書で用いられる用語「含む（“ｃｏｍｐｒｉｓｅ”）」もしくは「含んでいる（“ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ”）」またはその両方は、述べられた特徴、完全体、ステップ、オペレーション、要素、もしくはコンポーネント、またはこれらの組み合わせの存在を特定するが、一つ以上の他の特徴、完全体、ステップ、オペレーション、要素、コンポーネント、もしくはこれらの群、または上記の組み合わせの存在または追加を排除するものではない。

添付の請求項中のミーンズ・プラス・ファンクションまたはステップ・プラス・ファンクションの要素全ての、対応する構造、材料、動作および均等物は、具体的に請求された他の請求要素と組み合わせてその機能を実施するための、一切の構造、材料または動作を包含することが意図されている。本発明の様々な実施形態の記述は、例示および説明の目的で提示されたものであり、網羅的であることも、または本発明を開示した形態に限定することも意図されていない。当業者には、本発明の範囲および趣旨から逸脱することのない多くの修改および別形が明白であろう。諸実施形態は、本発明の原理および実際的な応用を最善に説明し、他の当業者が、意図する特定の用途に適した様々な修改を加えた様々な実施形態に関して、本発明を理解できるように選択し説明されたものである。

本発明のいくつかの実施形態は、１つ以上の適合性のある電子デバイス（ときとしてＶＨＤＬチップとも言われる）と合わせ、ＶＨＤＬ（ＶＨＳＩＣ Ｈａｒｄｗａｒｅ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ Ｌａｎｇｕａｇｅ（ＶＨＳＩＣハードウェア記述言語））プログラムの使用を介して実装することができる。ＶＨＤＬは、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ：Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、特定用途集積回路（ＡＳＩＣ：Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、および他のデバイスなどの電子デバイスのための典型的な設計入力言語である。単にさらなる例として、（ソフトウェア中に具現化されている）コンピュータ実装の方法は、ハードウェア・ベースのＶＨＤＬプログラムによってエミュレートすることが可能で、次いで、これがＦＰＧＡなどのＶＨＤＬチップに適用される。

本発明は、任意の可能な技術的詳細の集約度で、システム、方法、もしくはコンピュータ・プログラム製品またはこれらの組み合わせとすることができる。このコンピュータ・プログラム製品は、プロセッサに本発明の態様を実行させるためのコンピュータ可読プログラム命令を有するコンピュータ可読ストレージ媒体（または媒体群）を含んでよい。

このコンピュータ可読ストレージ媒体は、命令実行デバイスによって使用するための命令を保持し格納できる有形のデバイスとすることができる。このコンピュータ可読ストレージ媒体は、例えば、以下に限らないが、電子ストレージ・デバイス、磁気ストレージ・デバイス、光ストレージ・デバイス、電磁気ストレージ・デバイス、半導体ストレージ・デバイス、または前述の任意の適切な組み合わせであってよい。コンピュータ可読ストレージ媒体のさらに具体的な例の非包括的リストには、携帯型コンピュータ・ディスケット、ハード・ディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、消去およびプログラム可能読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ：ｅｒａｓａｂｌｅ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｒｅａｄ－ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙまたはフラッシュ・メモリ）、静的ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ：ｓｔａｔｉｃ ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）、携帯型コンパクト・ディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ：ｃｏｍｐａｃｔ ｄｉｓｃ ｒｅａｄ－ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ：ｄｉｇｉｔａｌ ｖｅｒｓａｔｉｌｅ ｄｉｓｋ）、メモリ・スティック、フレキシブル・ディスク、パンチカードまたは記録された命令を有する溝中の嵩上げ構造体などの機械的符号化デバイス、および前述の任意の適切な組み合わせが含まれる。本明細書で用いられるコンピュータ可読ストレージ媒体は、無線波または他の自由伝播する電磁波、ウェーブガイドもしくは他の送信媒体（例えば、光ファイバ・ケーブルを通過する光パルス）を通って伝搬する電磁波、またはワイヤを通って送信される電気信号などといった、本質的に一時的な信号であるとして解釈されるべきではない。

本明細書に述べられたコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読ストレージ媒体から、それぞれのコンピューティング／処理デバイスに、または、例えばインターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、広域ネットワークもしくはワイヤレス・ネットワークまたはこれらの組み合わせなどのネットワークを介して、外部のコンピュータもしくは外部のストレージ・デバイスにダウンロードすることが可能である。このネットワークは、銅送信ケーブル、光送信ファイバ、ワイヤレス通信、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイ・コンピュータ、もしくはエッジ・サーバまたはこれらの組み合わせを含んでもよい。それぞれのコンピューティング／処理デバイス中のネットワーク・アダプタ・カードまたはネットワーク・インターフェースは、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受信し、そのコンピュータ可読プログラム命令を、ストレージのため、それぞれのコンピューティング／処理デバイス内のコンピュータ可読ストレージ媒体中に転送する。

本発明のオペレーションを実行するためのコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、命令集合アーキテクチャ（ＩＳＡ：ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ－ｓｅｔ－ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、または、Ｊａｖａ（Ｒ）、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ（Ｒ）、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語もしくは類似のプログラミング言語などの従来式の手続き型プログラミング言語を含む、１つ以上のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソース・コードもしくはオブジェクト・コードであってよい。このコンピュータ可読プログラム命令は、スタンドアロン・ソフトウェア・パッケージとしてユーザのコンピュータで専ら実行することも、ユーザのコンピュータで部分的に実行することもでき、一部をユーザのコンピュータで一部を遠隔コンピュータで実行することもでき、あるいは遠隔のコンピュータまたはサーバで専ら実行することもできる。後者の場合は、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ：ｌｏｃａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）または広域ネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意の種類のネットワークを介して、遠隔コンピュータをユーザのコンピュータに接続することもでき、あるいは（例えばインターネット・サービス・プロバイダを使いインターネットを介し）外部のコンピュータへの接続を行うことも可能である。いくつかの実施形態において、例えば、プログラム可能論理回路、フィールドプログラム可能ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ：ｆｉｅｌｄ－ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）、またはプログラム可能論理アレイ（ＰＬＡ：ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ａｒｒａｙ）を含む電子回路は、本発明の諸態様を実行すべく、該電子回路をカスタマイズするためコンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用することによって、該コンピュータ可読プログラム命令を実行することができる。

本発明の諸態様は、本発明の諸実施形態による方法、装置（システム）、およびコンピュータ・プログラム製品のフローチャート図もしくはブロック図またはその両方を参照しながら本明細書で説明されている。当然のことながら、フローチャート図もしくはブロック図またはその両方の各ブロック、およびフローチャート図もしくはブロック図またはその両方のブロックの組み合わせは、コンピュータ可読プログラム命令によって実装することが可能である。

これらのコンピュータ可読プログラム命令を、汎用コンピュータ、特殊用途コンピュータ、またはマシンを形成する他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサに提供し、そのコンピュータまたは他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサを介して実行されるこれらの命令が、フローチャートもしくはブロック図またはその両方のブロックもしくはブロック群中に特定されている機能群／動作群を実装するための手段を生成するようにすることができる。また、コンピュータ、プログラム可能データ処理装置、もしくは他のデバイスまたはこれらの組み合わせに対し特定の仕方で機能するよう命令することが可能なこれらのコンピュータ可読プログラム命令を、コンピュータ可読ストレージ媒体に格納し、格納された命令を有するコンピュータ可読ストレージ媒体が、フローチャートもしくはブロック図またはその両方のブロックまたはブロック群中に特定されている機能／動作の諸態様を実装する命令群を包含する製造品を構成するようにすることができる。

さらに、これらコンピュータ可読プログラム命令を、コンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置、または他のデバイスにロードし、そのコンピュータ上で、他のプログラム可能装置上で、または他のデバイス上で一連のオペレーション・ステップを実施させて、コンピュータ実装のプロセスを作り出し、当該コンピュータ上で、他のプログラム可能装置上でもしくは他のデバイス上で実行される命令が、フローチャートもしくはブロック図またはその両方のブロックもしくはブロック群中に特定されている機能群／動作群を実装するようにすることも可能である。

諸図面中のフローチャートおよびブロック図は、本発明の様々な実施形態による、システム、方法、およびコンピュータ・プログラム製品から可能となる実装のアーキテクチャ、機能性、およびオペレーションを示している。この点に関し、フローチャートまたはブロック図中の各ブロックは、特定の論理機能（群）を実装するための一つ以上の実行可能命令を含む、モジュール、セグメント、または命令の部分を表し得る。一部の別の実装においては、ブロック中に記載された機能が、図面に記載された順序から外れて行われ得る。例えば、連続して示された２つのブロックが、関与する機能性によっては、実際にはほぼ同時に実行されることがあり、ときにはこれらのブロックが逆の順序で実行されることもあり得る。また、ブロック図もしくはフローチャート図またはその両方の各ブロック、およびブロック図もしくはフローチャート図またはその両方中のブロック群の組み合わせは、特定の機能または動作を実施する特殊用途ハードウェア・ベースのシステムによって実装でき、または特殊用途ハードウェアとコンピュータ命令との組み合わせを実行できることにも留意すべきである。

本出願の発明の諸実施形態を、それらの例示的な実施形態を参照しながら上記のように詳細に説明してきたが、添付の請求項に定義された本発明の範囲から逸脱することなく、修改および変形が可能なのは自明であろう。

１０１ コンピュータ
１０５ システム・バス
１０３ プロセッサ（群）
１０７ ビデオ・アダプタ
１０９ ディスプレイ
１１１ バス・ブリッジ
１１３ Ｉ／Ｏバス
１１５ Ｉ／Ｏインターフェース
１１７ キーボード
１１９ スピーカ
１２１ メディア・トレイ
１２３ トランシーバ
１２３ プロセッサ・コア（群）
１２５ 外部ＵＳＢポート（群）
１２７ ネットワーク
１２９ ネットワーク・インターフェース
１３１ ハード・ドライブ・インターフェース
１３３ ハード・ドライブ
１３５ システム・メモリ
１３７ オペレーティング・システム
１３９ シェル
１４１ カーネル
１４３ アプリケーション・プログラム
１４５ ブラウザ
１４７ ＳＤＶの車載コンピュータを訓練するためのプログラム（ＰＴＳＤＶＯＣ）
１４９ ソフトウェア展開サーバ
１５１ 測位システム
１５３ センサ
１５５ 他のシステム

Claims (14)

1. 第一車両に関連付けられた１つ以上のセンサによって、車道上の特定の地理的情報での車道状態を検知するステップと、
   前記第一車両に関連付けられた前記１つ以上のセンサによって、前記車道上の前記特定の地理的情報での前記車道状態を検知するのに応じて前記第一車両により行われた第一回避操縦を検知するステップと、
   前記第一車両に関連付けられたコンピュータによって、前記第一回避操縦が、前記車道上の前記特定の地理的情報で前記第一車両によって経験された前記車道状態を避けるための成功した操縦であることを判断するステップと、
   １つ以上の他の車両が、前記車道上の前記特定の地理的情報で前記第一車両によって経験された前記特定の地理的情報での前記車道状態に曝されると判断するのに応じて、前記１つ以上の他の車両に関連付けられた１つ以上のコンピュータに、前記車道上の前記特定の地理的情報での前記車道状態を避けるための前記成功した操縦を実行するための訓練をするステップと、
   を含む、コンピュータ実装の方法。
2. 前記第一車両および前記１つ以上の他の車両が自動運転車両（ＳＤＶ）であって、前記方法が、
   前記コンピュータによって、前記車道上の前記特定の地理的情報で前記第一車両によって経験された前記車道状態を避けるための第二回避操縦を生成するステップと、
   前記コンピュータによって、前記第二回避操縦が、前記第一車両によって実行された場合に、前記車道上の前記特定の地理的情報で前記第一車両によって経験された前記車道状態を避けるのに成功しないと判断するステップと、
   前記第二回避操縦が、前記第一車両によって実行された場合に、前記車道上の前記特定の地理的情報で前記第一車両によって経験された前記車道状態を避けるのに成功しないと判断するのに応じて、前記１つ以上の他の車両への前記第二回避操縦の送信を阻止するステップをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装の方法。
3. 前記車道状態が、
   前記第一回避操縦時に前記第一車両に最も近い第二車両、および
   前記車道上の不動の障害物、
   を含む群からの交通危険であり、
   前記第一回避操縦が、前記車道状態を避けるために行われる、
   請求項１に記載のコンピュータ実装の方法。
4. 前記第一車両および前記１つ以上の他の車両が自動運転車両（ＳＤＶ）であって、前記方法が、
   第二回避操縦が、前記第一車両によって実行された場合に、前記車道上の前記特定の地理的情報で前記第一車両によって経験された前記車道状態を避けるのに成功しないと判断するステップと、
   前記第二回避操縦が、前記第一車両によって実行された場合に、前記車道上の前記特定の地理的情報で前記第一車両によって経験された前記車道状態を避けるのに成功しないと判断するのに応じて、前記車道上の前記特定の地理的情報で前記第一車両によって経験された前記車道状態に直面した場合には前記第二回避操縦を使用しないという指示とともに、前記第二回避操縦を前記１つ以上の他の車両に送信するステップと
   をさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装の方法。
5. 前記第一車両が自動運転車両（ＳＤＶ）であって、前記方法が、
   １つ以上のプロセッサによって、前記ＳＤＶによる切迫した衝突が迫っていることを信頼度Ｃ１で検知するステップであって、Ｃ１の信頼度は１００％以下である、検知するステップと、
   １つ以上のプロセッサによって、前記ＳＤＶが一人以上の搭乗者を乗せているかどうかを信頼度Ｃ２で判断するステップであって、Ｃ２の信頼度は１００％以下である、判断するステップと、
   １つ以上のプロセッサによって、前記ＳＤＶによる前記切迫した衝突が迫っている物体の種類を信頼度Ｃ３で識別するステップであって、Ｃ３の信頼度は１００％以下である、識別するステップと、
   １つ以上のプロセッサによって、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３に基づいて、前記ＳＤＶに対する軽減行動を生成するステップと、
   前記ＳＤＶに関連付けられた車載プロセッサに、前記軽減行動を実行するように命令するステップと、
   をさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装の方法。
6. １つ以上のプロセッサによって、前記ＳＤＶ上の１つ以上のセンサからリアルタイムで受信されたセンサ・データの分析に基づいて、信頼度Ｃ１を算定するステップ、
   をさらに含む、請求項５に記載のコンピュータ実装の方法。
7. 前記一人以上の搭乗者が、生物の乗客および無生物の積荷を含む群から選択される、請求項５に記載のコンピュータ実装の方法。
8. 前記ＳＤＶが１つ以上の衝撃吸収帯であって、前記ＳＤＶの乗客区域と異なる前記１つ以上の衝撃吸収帯を有し、前記１つ以上の衝撃吸収帯は、衝突エネルギーを吸収および放散するように設計された材料で構成され、前記方法が、
   前記ＳＤＶに関連付けられた前記車載プロセッサに、前記ＳＤＶの１つ以上の衝撃吸収帯が前記物体との衝突の吸収を最大化させるような仕方で、前記物体に突き当たるように命令するステップ、
   をさらに含む、請求項５に記載のコンピュータ実装の方法。
9. 前記第一回避操縦が、前記第一車両の少なくとも１つのタイヤを収縮させることを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装の方法。
10. 前記第一車両が自動運転車両（ＳＤＶ）であって、前記車道状態が前記車道内の不動の物体であって、
    前記ＳＤＶに関連付けられた１つ以上のセンサによって、前記ＳＤＶが人間ドライバなしで非生物の貨物のみを輸送していると判断するステップと、
    前記ＳＤＶに関連付けられた前記１つ以上のセンサによって、前記ＳＤＶと前記車道内の前記不動の物体との切迫した衝突を検知するステップと、
    前記ＳＤＶが人間ドライバなしで非生物の貨物のみを輸送していると判断すること、および、前記ＳＤＶと前記車道内の前記不動の物体との切迫した衝突を検知することに応じて、前記ＳＤＶ内の１つ以上のエアバッグが、前記ＳＤＶが前記物体と衝突するのに応答して展開するのを阻止するステップと、
    をさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装の方法。
11. 前記第一車両が乗客も人間ドライバも有しない自動運転車両（ＳＤＶ）であって、
    前記ＳＤＶに関連付けられた前記１つ以上のセンサによって、前記ＳＤＶが、他の車両と衝突する切迫した危険があることを検知するステップと、
    前記ＳＤＶが、他の車両と衝突する切迫した危険があると検知したこと、および、前記ＳＤＶが乗客も人間ドライバも有しないことに応じて、前記ＳＤＶに関連付けられた車載プロセッサによって、前記ＳＤＶが前記他の車両との衝突を回避するが、前記ＳＤＶに修繕不可能な損傷を引き起こす方式で、前記ＳＤＶを操縦するステップと、
    をさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装の方法。
12. 前記第一車両が自動運転車両（ＳＤＶ）であり、前記第一車両に関連付けられたコンピュータがＳＤＶ車載コンピュータであって、
    前記ＳＤＶ車載コンピュータによって、前記車道上の前記特定の位置情報における荒天の警告を受信するステップと、
    前記ＳＤＶ車載コンピュータによって、前記車道内のカーブを識別するステップと、
    前記ＳＤＶ車載コンピュータによって、前記荒天および前記車道内の前記カーブを考慮した軽減行動であって、前記車道上の前記特定の地理的情報での前記車道状態への前記ＳＤＶの曝露を改善する軽減行動を調整するステップと、
    をさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装の方法。
13. １つ以上のプロセッサと、
    前記１つ以上のプロセッサに動作可能に連結された１つ以上のコンピュータ可読メモリと、前記１つ以上のコンピュータ可読メモリに動作可能に連結された１つ以上のコンピュータ可読ストレージ媒体と、
    前記１つ以上のコンピュータ可読メモリの少なくとも１つを介して前記１つ以上のプロセッサの少なくとも１つによって実行するため、前記１つ以上のコンピュータ可読ストレージ媒体の少なくとも１つに格納されたプログラム命令と、
    を含むシステムであって、前記プログラム命令が、
    第一車両に関連付けられた１つ以上のセンサによって、車道上の特定の地理的情報での車道状態を検知するためのプログラム命令と、
    前記第一車両に関連付けられた前記１つ以上のセンサによって、前記車道上の前記特定の地理的情報での前記車道状態を検知するのに応じて前記第一車両により行われた第一回避操縦を検知するためのプログラム命令と、
    前記第一回避操縦が、前記車道上の前記特定の地理的情報で前記第一車両によって経験された前記車道状態を避けるための成功した操縦であることを判断するためのプログラム命令と、
    １つ以上の他の車両が、前記車道上の前記特定の地理的情報で前記第一車両によって経験された前記特定の地理的情報での前記車道状態に曝されると判断するのに応じて、前記１つ以上の他の車両に関連付けられた１つ以上のコンピュータに、前記車道上の前記特定の地理的情報での前記車道状態を避けるための前記成功した操縦を実行するための訓練をするためのプログラム命令と、
    を含む、システム。
14. 請求項１～１２に記載のいずれかの前記方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータ・プログラム。

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