以位于汽车的前面和后面以及前保险杠的任一侧。如图3的示例中所示，车辆301包括位于该车辆的侧面(仅一侧被示出)、前面或后面的雷达监测单元320-323。这些雷达监测单元中的每一个可以具有用于近似18度的视场的近似200米的范围以及用于近似56度的视场的近似60米的范围。
[0042]在另一个示例中，各种各样的相机可以被安装在车辆上。相机可以被安装在预定距离处，使得2个或更多个相机的图像的视差可以被用于计算到各个物体的距离。如图3中所示，车辆301可以包括被安装在挡风玻璃340下面靠近后视镜(未示出)的2个相机330-331。相机330可以包括近似200米的范围以及近似30度的水平视场，而相机331可以包括近似100米的范围以及近似60度的水平视场。
[0043]每个传感器可以与特别的传感器场相关联，该传感器可以被用于在所述传感器场中检测物体。图4A是各种传感器的近似传感器场的自顶向下的视图。尽管这些场在图4A-4D中以两个维度(2D)示出，但是实际的传感器场是三维的。图4B分别基于这些传感器的视场描绘了用于激光310和311的近似2D的近似2D传感器场410和411。例如，2D传感器场410包括用于近似150米的近似30度的水平视场，以及传感器场411包括用于近似80米的360度的水平视场。未示出垂直视场，因为这些仅是2D示例。
[0044]图4C分别基于这些传感器的视场描绘了用于雷达监测单元320-323中的每一个的近似2D传感器场420A-423B。例如，雷达检测单元320包括传感器场420A和420B。传感器场420A包括用于近似200米的近似18度的水平视场，以及传感器场420B包括用于近似80米的近似56度的水平视场。类似地，雷达检测单元321-323包括传感器场421A-423A以及421B-423B。传感器场421A-423A包括用于近似200米的近似18度的水平视场，以及传感器场421B-423B包括用于近似80米的近似56度的水平视场。传感器场421A和422A延伸通过图4A和图4C的边缘。再次，未示出垂直视场，因为这些仅是2D示例。
[0045]图4D分别基于这些传感器的视场描绘了近似2D的传感器场430-431相机330-331。例如，相机330的传感器场430包括用于近似200米的近似30度的视场，以及相机430的传感器场431包括用于近似100米的近似60度的视场。再次，未示出垂直视场，因为这些仅是2D不例。
[0046]前述传感器可以允许该车辆评估并且可能响应其环境以便为乘客以及环境中的物体或人将安全性最大化。车辆类型、传感器的数目以及类型、传感器位置、传感器视场、以及传感器的(2D或3D)传感器场仅是示例性的。也可以利用各种其它配置。
[0047]除了上面所描述的传感器之外，计算机还可以使用来自其它传感器的输入。例如，这些其它传感器可以包括轮胎压力传感器、引擎温度传感器、制动热传感器、制动垫状态传感器、轮胎胎面传感器、燃料传感器、油面和品质传感器，空气质量传感器(用于检测温度、湿度、或在空气中的颗粒)等等。
[0048]许多这些传感器提供被计算机实时处理的数据，也就是说，传感器可以连续地更新其输出以反映在时间范围内或期间所感测的环境，并且连续地或按需地提供更新后的输出到该计算机，使得该计算机可以响应于所感测的环境来确定该车辆的当前方向或速度是否应该被修改。
[0049]除了由各种传感器提供的处理数据之外，该计算机还可以依赖于环境数据，所述环境数据在之前的时间点被获取并且预计不管车辆在环境中是否存在都保持。例如，返回图1，数据134可以包括详细地图信息136，例如识别道路、车道线、十字路口、人行横道、速度限制、交通信号、建筑物、标志、实时交通信息、植物、或其它这种物体和信息的形状和高度的高度详细地图。例如，地图信息可以包括与各种路段相关联的明确的速度限制信息。该速度限制数据可以被手动输入或从之前使用例如光学特性识别取得的速度限制标志的图像中扫描。
[0050]该地图信息可以包括三维地形地图，所述三维地形地图并入了上面所列出的物体中的一个或多个。例如，车辆可以基于实时数据(例如，使用其传感器来确定另一辆汽车的当前GPS位置)和其它数据(例如将GPS位置与之前存储的特定于车道的地图数据进行比较以确定另一辆汽车是否在转向车道内)来确定预期另一辆汽车转向。
[0051]图5是用于包括十字路口 510的道路的一部分的地图信息500的示例。在该示例中，十字路口 510是四向停车场，虽然地图信息136可以包括任何数目的不同的道路布置、组合、和/或如上所述的特征。地图信息包括由车道530-533和540-547限定的车道520-527。该地图信息还可以包括关于人行横道550-553的形状和位置的细节。超出道路的边界，地图信息500还可以包括诸如人行道560-563、结构体570-573、以及植物(诸如树)580-582的特征。结构体570-573可以包括各种类型的结构体。例如，结构体570和571可以包括诸如车库、商店、家、办公室等的建筑物。在另一个示例中，结构体572可以包括墙特征。
[0052]再次，尽管详细地图信息136在此处被描绘成基于图像的地图，但是该地图信息不需要完全地基于图像(例如，光栅)。例如，该地图信息可以包括一个或多个道路图或信息的图网络，所述信息的图网络诸如道路、车道、十字路口、以及这些特征之间的连接。每个特征可以被存储为图数据并且可以与诸如地理位置和其是否链接到其它有关特征的信息相关联。例如，停止场标志可以被链接到道路和十字路口。在一些示例中，考虑到某些道路图特征的有效查找，关联数据可以包括道路图的基于网格的索引。
[0053]详细的地图信息还可以编码有关于在各个区域内检测到物体的概率的信息。图6的地图信息600是这种地图信息的示例。例如，代替车辆的传感器必须看见壁572并且车辆的计算机将该特征识别为“壁”，该地图可以注释壁572对激光或雷达是不透明的，并且因此，地图信息600可以包括区域610，所述区域610与指示在壁572后面(或在壁上与车辆的传感器相对的一侧)检测到某物的概率为O的注释相关联。
[0054]在另一个示例中，地图信息600可以指示壁572是3英尺高。在这方面，区域610的注释可以注释对于那片区域，存在看见高于三英尺的物体的更高的置信度，以及看到矮于三英尺的物体的更低的置信度。在这方面，在详细的地图信息中限定的物体，诸如植物、建筑物、壁、纪念碑、标志、塔、和其它结构体或物体每个都可以与该车辆能够检测结构体与该车辆的传感器相对一侧的特点尺寸或形状的另一个物体的概率相关联。
[0055]计算机110还可以从其它计算机接收信息或转移信息到其它计算机。例如，由计算机110(诸如图5和图6中所示出的示例)存储的地图信息可以从其它计算机接收或被转移到其它计算机，和/或从车辆101的传感器收集的传感器数据可以被转移到另一个计算机用于此处所描述的处理。如图7A和7B所示，来自计算机110的数据可以经由网络被传送到计算机720用于进一步的处理。网络以及中间节点可以包括各种配置和协议，包括因特网、万维网、内联网、虚拟专用网络、广域网、局域网、使用一个或多个公司的专有通信协议的专用网络、以太网、WiFi和HTTP、以及前述的各种组合。这种通信可以由能够传送数据到其它计算机和从其它计算机传送数据的任何设备，诸如调制解调器和无线接口。在另一个示例中，数据可以通过将其存储在存储器上来转移，所述存储器可以被计算机110和720访问或者连接到计算机110和720。
[0056]在一个示例中，计算机720可以包括具有多个计算机的服务器，例如负载均衡服务器群，为了从计算机110接收、处理并传送数据的目的，其与网络的不同节点交换信息。该服务器可以被类似于计算机110配置，具有处理器730、存储器740、指令750、和数据760。
[0057]在一个示例中，服务器720的数据760