KR20210008836A

KR20210008836A - 차량 및 고속도로 사이의 주행 지능 할당을 위한 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR20210008836A
Application number: KR1020207032153A
Authority: KR
Inventors: 팬 딩; 빈 란; 양 쳉; 셴 리; 젠 장; 양 저우; 화춘 탄; 수오쉬안 동; 티아니 첸; 샤오티안 리; 쿤송 시
Original assignee: 씨에이브이에이치 엘엘씨
Priority date: 2018-05-09
Filing date: 2019-05-08
Publication date: 2021-01-25
Also published as: EP3794421A1; JP2021523469A; WO2019217545A1; JP7339637B2; JP2023099004A; EP3794421A4; JP7272530B2; US20190347931A1; US20230056023A1; CN112106001A; CA3096472A1; AU2019266266A1; JP2023162266A; US11495126B2

Abstract

본 발명은 커넥티드 자동 차량 고속도로(CAVH) 시스템이 차량 운영 및 제어를 용이하게 하는 특정 유형의 기능 및 지능을 할당, 정렬 및 분배하는 시스템 및 방법에 관한 것으로, 전체 운송 시스템의 일반적인 안전성을 향상시키고, CAVH 시스템의 효율, 지능, 신뢰성 및 탄력성을 보장한다. 또한, 본 발명은 차량 지능 및 인프라구조 지능과 같은 2 개의 범위에 기초하는 CAVH 시스템 지능 및 그 수준을 정의하기 위한 방법을 제공한다.

Description

차량 및 고속도로 사이의 주행 지능 할당을 위한 시스템 및 방법

본 출원은 2018년 5월 9일에 출원된 미국 가출원 제62/669,215호에 대한 우선권을 주장하며, 상기 미국 가출원은 그 전체가 본 명세서에 참조로 포함된다.

본 발명은, 커넥티드 자동 차량 고속도로(CAVH: connected automated vehicle highway) 시스템이, 차량 운영 및 제어를 용이하게 하기 위한, 특정 유형의 기능 및 지능을 할당, 정렬, 및 분배하는 시스템 및 방법에 관한 것이며, 상기 시스템 및 방법은, 전체 운송 시스템의 일반적인 안전성(safety)을 향상시키고, CAVH 시스템의 효율(efficiency), 지능(intelligence), 신뢰성 및 탄력성(resilience)을 보장할 수 있다. 본 발명은 또한 다음의 2개의 범위에 기초하는 CAVH 시스템 지능 및 그 수준을 정의하기 위한 방법을 제공한다: 차량 지능 및 인프라구조 지능(infrastructure intelligence).

사람의 노력 없이 환경을 센싱 하고 장애물을 검출하고, 그리고 탐색할(navigating) 수 있는 자율 주행 차량이 개발 단계에 있다. 현재, 자율 주행 차량은 현장 테스트를 받고 있지만, 이들은 광범위한(wide-spread) 상업적 용도로 사용되지는 않는다. 자율 주행 차량을 위한 기존의 접근 방식은, 비싸고 복잡한 온보드 시스템, 복수의 센싱 시스템을 필요로 하고, 차량 센서 및 제어에 크게 의존하므로, 광범위한 구현이 상당히 어렵다.

이러한 문제를 해결하는 다른 시스템 및 방법은 2017년 6월 20일에 출원된 미국 특허 출원 일련 번호 제15/628,331호와, 미국 가출원 특허 출원 일련 번호로 2018년 2월 6일에 출원된 제62/626,862호, 2018년 2월 6일에 출원된 제62/627,005호, 및 2018년 4월 10일에 출원된 제 62/655,651호에 개시되어 있으며, 여기에 개시된 내용은 그 전체가 본 명세서에 참고로 포함된다(본 명세서에서 CAVH 시스템으로 지칭됨).

본 명세서에 기술된 발명은, 운송 및 차량 시스템 성능을 달성하기 위한 차량 자동화 및 지능형 도로 인프라구조 시스템(IRIS: Intelligent Road Infrastructure System)의 상이한 조합을 위한 시스템 및 지능 할당 방법을 제공하며, 이는 자동 차량 고속도로(CAVH) 시스템이 최적으로 강하게 동작하는 차량 운영 및 제어를 용이하게 한다. 이하의 설명은 특정 시스템 성능을 달성하기 위한 일반적인 CAVH 시스템 및 지능 할당 방법을 설명하며, 이러한 차량 및 운송 통합(integrated) 시스템을 위한 예시적인 상세한 방법을 제공한다.

본 발명은 커넥티드 자동 차량 고속도로(CAVH: connected automated vehicle highway) 시스템이 차량 운영(vehicle operations) 및 제어를 용이하게 하는 특정(certain) 유형의 기능(functions) 및 지능(intelligence)을 할당(allocate), 정렬(arrange) 및 분배하는(distribute) 시스템 및 방법에 관한 것으로, 전체 운송 시스템(whole transportation system)의 일반적인 안전성을 향상시키고, CAVH 시스템의 효율, 지능, 신뢰성 및 탄력성을 보장한다. 또한, 본 발명은 다음과 같은 2 개의 범위(dimensions)에 기초하는 CAVH 시스템 지능 및 그 수준(levels)을 정의하기 위한 방법을 제공한다: 차량 지능 및 인프라구조 지능.

예를 들어, 일부 실시예에서, 커넥티드 자동 차량 고속도로(CAVH: connected and automated vehicle highway) 시스템이 본원에서 제공되며, 상기 시스템은, 전체 운송 시스템을 관리하는 세그먼트(segments) 및 노드(nodes)를 통해 연결된 센싱(sensing), 통신, 및 제어 컴포넌트들을 포함한다. 일부 실시예들에서, CAVH 시스템 내에서 관리되는 차량들은 CAVH 차량들 및 비-CAVH(non-CAVH) 차량들을 포함한다. 일부 실시예들에서, CAVH 차량들 및 비-CAVH 차량들은 수동(manual) 차량들, 자동(automated) 차량들,및 연결(connected) 차량들을 포함한다.

일부 실시예들에서, 세그먼트들 및 노드들은 이웃하는(neighboring) 세그먼트 및 노드들과 중첩하는(overlapping) 센싱 및 제어 영역들을 가져서 이웃하는 세그먼트들 및 노드들 사이에서 CAVH 차량들을 핸드오프한다(hand off).

일부 실시예들에서, CAVH 시스템은 다음과 같은 4 개의 제어 수준들(control levels)을 포함한다: a) 차량; b) 도로 사이드 유닛(RSU); c) 교통 제어 유닛(TCU: traffic control unit); 및 d) 교통 제어 센터(TCC: traffic control center).

일부 실시예들에서, 차량 제어 수준(vehicle control level)은, RSU로부터 온-로드 좌표 명령(on-road coordinate commands)을 달성하기 위해 차량 동적 시스템(vehicle dynamic system)을 운영하기 위한 온보드 시스템(on-board system) 또는 애플리케이션(application)을 갖는 차량들을 포함한다.

일부 실시예에서, RSU 수준은, 차량의 센싱 및 제어를 담당하는 RSU에 의해 관리되는 세그먼트 또는 노드를 포함한다. 일부 실시예들에서, 센싱은 라이더(LiDAR) 및/또는 레이더 센서들(radar sensors)로부터의 정보를 포함하거나, 또는 세그먼트 또는 노드에서 정보를 완전히 캡처하도록 배치되는 컴퓨터 비전(computer vision) 또는 다른 관련 시스템들을 이용한다. 일부 실시예들에서, RSU 는, 센싱에 응답하여, 충돌 회피, 라우팅 실행(routing execution), 차선 변경 조정, 및 차량들이 상기 차량들의 자동 주행을 실행하기 위한 온-로드 좌표들(on-road coordinates)의 관점에서 고해상도(high-resolution) 안내 명령들을 관리한다.

일부 실시예에서, TCU 수준은, TCU 에 의한 복수의(multiple) RSU 관리를 포함한다. 일부 실시예들에서, TCU는 연속적인 자동 주행을 위해 RSU들 사이에서 조정된 제어 및 이동 대상들의 동적 맵(dynamic map)을 업데이트하는 것을 담당한다. 일부 실시예들에서, 복수의 TCU는 TCC를 통해 연결되어 영역 또는 서브네트워크를 커버한다(cover).

일부 실시예들에서, TCC 수준은, 전체 라우팅 계획들을 관리하고, 지역 영향을 갖는 이벤트들, 악천후, 사고들, 및 정체(congestion)의 동적 맵을 업데이트하는 것을 담당하는 클라우드 서비스(cloud services) 및 고성능(high-performance) 컴퓨팅을 포함한다. 일부 실시예들에서, TCC 수준은, 페이먼트(payment) 및 트랜잭션(transaction) 시스템들, 지역 교통 관리 센터들(TMC: traffic management centers), 및 제3자(third-party) 애플리케이션들(예를 들어, 정부 애플리케이션, 사설 기업 애플리케이션 등)을 포함하지만 제한되는 것은 아닌 다른 애플리케이션과의 연결을 관리하는 것을 더 담당한다. 일부 실시예들에서, 복수의 TCC는 큰 대도시 영역들(large metropolitan areas)에 걸쳐 또는 그 사이에서 CAVH 주행을 용이하게 하기 위해 사용된다.

예를 들어, 일부 실시예들에서, 차량 운영 및 제어를 용이하게 하는 기능 및 지능을 할당, 정렬 및 분배하는 센싱, 통신, 및 제어 컴포넌트들을 포함하는 커넥티드 자동 차량 고속도로(CAVH: connected and automated vehicle highway) 시스템이 본원에서 제공된다. 일부 실시예에서, 상기 컴포넌트들은 상기 컴포넌트들을 포함하는 운송 시스템(transportation system)의 안전성을 향상시킨다. 일부 실시예에서, 상기 컴포넌트들은, 상기 커텍티드 자동 차량 고속도로(CAVH) 시스템의 효율, 지능, 신뢰성, 및/또는 탄력성(resilience)을 향상시킨다. 일부 실시예들에서, 할당된 기능(functions)은 센싱(sensing)을 포함한다. 일부 실시예들에서, 할당된 기능은 운송 거동 예측(transportation behavior prediction) 및 관리를 포함한다. 일부 실시예들에서, 할당된 기능은 계획 및 의사 결정(decision making)을 포함한다. 일부 실시예들에서, 할당된 기능은 차량 제어를 포함한다.

일부 실시예들에서, 차량 운영 및 제어를 용이하게 하는 기능 및 지능을 할당, 정렬 및 분배하는 센싱, 통신, 및 제어 컴포넌트들을 포함하는 커넥티드 자동 차량 고속도로(CAVH) 시스템은, 다음과 같은 하나 이상의 서브시스템을 포함한다:

a) 도로 사이드 유닛(RSU: roadside units), 네트워크 및 교통 제어 유닛(TCU: Traffic Control Units), 및 교통 제어 센터(TCC: Traffic Control Centers) 중 하나 이상을 포함하는 지능형 도로 인프라구조 시스템(IRIS: intelligent road infrastructure system); 및

b) 온보드 유닛(OBU: onboard unit)을 구비한 차량(vehicles).

일부 실시예들에서, 상기 CAVH 시스템은 다음 중 하나 이상으로 지원된다:

a) 유선 및 무선 미디어(media)를 통한 실시간(real-time) 통신;

b) 전원 공급(power supply) 네트워크; 및

c) 사이버 안전(cyber safety) 및 보안 시스템.

일부 실시예들에서, 차량 운영 및 제어를 용이하게 하는 상기 기능 및 지능의 할당은 다음과 같은 범위를 기초로 한다:

a) 차량 범위(dimension); b) 인프라구조(infrastructure) 범위; 및 c) 시스템 범위.

일부 실시예들에서, 상기 시스템은, 상기 범위 각각에서 상이한 자동화 수준의 조합 중 어느 하나로 기능 및 지능을 관리하도록 구성된다. 일부 실시예들에서, 상기 시스템은, 임의의 범위에서 존재하는 자동화의 특정 수준을 평가하고(assess), 그러한 조건들 하에서 동작하는 인프라구조 및 차량들을 최적으로 관리하기 위해 기능들 및 지능의 적절한 할당을 선택하도록 구성된다.

일부 실시예에서, 상기 차량 범위는 다음의 자동화의 수준을 포함한다:

a) A0: 자동화 기능 없음(No automation functions);

b) A1: 차량을 제어하는 사람 운전자를 보조하는 기본 기능;

c) A2: 간단한 작업을 위해 차량을 제어하는 사람 운전자를 보조하고 기본 센싱 기능을 가짐;

d) A3: 환경을 상세하게 그리고 실시간(real-time)으로 센싱하고(sense), 상대적인 복잡한 주행 작업(relative complicated driving task)을 처리할 수 있는 기능;

e) A4: 제한된 조건들 하에서 독립적으로 그리고 때때로 사람 운전자의 백업(backup)으로 차량을 주행하게 하는 기능; 및

f) A5: 모든 조건에 대해 사람 운전자의 백업 없이 차량을 독립적으로 주행하게 하는 기능.

일부 실시예들에서, 상기 인프라구조 범위는 다음의 자동화의 수준을 포함한다:

a) I0: 기능 없음(No functions);

b) I1: 정보 수집 및 교통 관리 - 상기 인프라구조는, 낮은 공간 및 시간 해상도(low spatial and temporal resolution)로 간단한 교통 관리를 지원하기 위해, 집합된 교통 데이터 수집 및 기본 계획 및 의사 결정에 관하여 프리미티브(primitive) 센싱 기능을 제공함 - ;

c) I2: I2X 및 운전 보조를 위한 차량 안내 - I1에서 제공되는 기능에 추가하여, 상기 인프라구조는, 교통의 일부에 대해 측방향(lateral)/종방향 포지션(longitudinal position)/속도/가속도와 같은 차량 운동학 검출(vehicle kinematics detection) 및 포장 상태 검출(pavement condition detection)을 위한 제한된 센싱 기능을 몇 초 또는 몇 분으로 실현하고, 상기 인프라구조는, I2X 통신을 통해 교통 정보 및 차량 제어 제안 및 상기 차량에 대한 명령을 제공하기도 함 - ;

d) I3: 전용 차선 자동화 - 상기 인프라구조는, 주변 차량 및 다른 대상의 다이내믹스(dynamics)를 몇 밀리초(milliseconds)로 개별 차량에 제공하고, CAVH-호환 차량 전용 차선(CAVH-compatible vehicle dedicated lanes)에서 전체 자동 주행(full automated driving)를 지원하고, 상기 인프라구조는, 제한된 운송 거동 예측 능력을 가짐 - ;

e) I4: 시나리오-특정 오토마톤(Scenario-specific automaton) - 상기 인프라구조는, CAVH 호환 및 비호환(non-compatible) 차량에 의해 상기 교통이 혼합되는 경우, 미리 정의된 지오펜싱(geo-fenced) 영역과 같은 위치와 같은 특정 시나리오/영역에 대한 전체 자동 주행을 차량이 실현하기 위한 상세한 주행 명령을 제공하고, 비상 브레이크(emergency braking)와 같은 필수적인 차량-기반(vehicle-based) 자동화 능력은 상기 인프라구조가 고장나는 경우에 백업 시스템(backup system)으로서 대기하는(standing by) 것임 - ; 및

f) I5: 전체 인프라구조 자동화 - 인프라구조는, 모든 시나리오를 위한 개별 차량에 대한 전체 제어 및 관리를 제공하고, 상기 인프라구조가 배치되는 전체 네트워크를 최적화하고, 차량 자동화 기능은 백업으로서 필요하지 않고, 전체 활성화 안전 기능이 이용가능함 - .

일부 실시예들에서, 상기 시스템 범위는 다음의 자동화의 수준을 포함한다:

a) S0: 기능 없음;

b) S1: 상기 시스템은 크루즈 제어(cruise control) 및 수동 안전 기능(passive safety function)과 같은 개별 차량을 위한 간단한 기능을 유지하고, 상기 시스템은 상기 차량 속도 및 거리를 검출함;

c) S2: 상기 시스템은 개별 지능으로 동작하고(behaves), 차량 기능 상태, 차량 가속도, 교통 표지 및 신호를 검출하고, 개별 차량은 그 자신의 정보에 기초하여 결정을 하고, 상기 차량의 적응적 크루즈 제어, 차선 유지, 차선 변경, 및 자동 주차를 보조하는 것과 같은 부분적인 주행 자동화 복잡한 기능을 가짐;

d) S3: 상기 시스템은 어떤 그룹의 차량들 사이의 정보를 통합하고, 예측 능력을 갖는 애드-혹(ad-hoc) 지능으로 동작하고, 상기 시스템은 상기 그룹의 차량들에 대한 결정을 위한 지능을 가지고, 협력적 크루즈 제어, 차량 플래투닝(platooning), 차량 통과 교차로(vehicle passing intersection), 병합(merging), 및 분기(diverging)와 같은 복잡한 조건부 자동 주행 작업(complicated conditional automation driving tasks)을 처리할 수 있음;

e) S4: 상기 시스템은 부분 네트워크 내에서 주행 동작을 최적으로 통합하고, 상기 시스템은 상기 부분 네트워크 내에서 상세한 정보를 검출하고 통신하고, 그리고 상기 네트워크 내에서 차량 및 운송 정보 모두에 기초하여 결정을 하고, 신호 통로(corridors)를 통과하는 것과 같은 높은 주행 자동화 작업을 처리하고, 작은 운송 네트워크 내에서 최적의 궤적을 제공함;

f) S5: 차량 자동화 및 시스템 교통 자동화 - 상기 시스템은 전체 운송 네트워크 내에서 최적으로 동작하고, 상기 시스템은 상기 대형 운송 네트워크 내에서 상세한 정보를 검출하고 통신하고, 그리고 상기 네트워크 내에서 모든 이용가능한 정보에 기초하여 결정을 하고, 상기 시스템은 개별 차량 작업, 운송 작업을 포함하는 전체 주행 자동화 작업을 처리하고, 그리고 모든 차량을 조정함 - .

일부 실시예들에서, 상기 시스템 범위는 다음의 2 개의 범위에 의존하고: 1) 차량; 및 2) 인프라구조, 이는 다음의 수학식(S = 시스템 자동화, V = 차량 지능, 그리고 I = 인프라구조 지능)에 의해 표현된다:

.

일부 실시예들에서, 상기 수학식은 비선형 함수(non-linear function)이고, 시스템 자동화 수준 2(system automation level 2)는 예를 들어 다음을 포함한다:

a) 센싱: 차량 서브시스템(vehicle sub-system)이 우세하고(dominates), 인프라구조 서브시스템(infrastructure sub-system)은 상기 주행 환경을 완성하도록 도움;

b) 운송 거동 예측 및 관리: 차량 서브시스템이 우세하고, 인프라구조 서브시스템은 차량 서브시스템과 주로 조정됨;

c) 계획 및 의사 결정: 차량 서브시스템은 주요 부분이고, 인프라구조 서브시스템은 글로벌 관점(global perspective)에서 상기 시스템을 최적화함; 및

d) 차량 제어: 차량 서브시스템이 우세하고, 인프라구조 서브시스템(sub-system)은 차량 제어 명령을 지원함.

상기 시스템은 상이한 범위에 존재하는 자동화의 수준에 따라 다양한 상이한 방법 하에서 구현될 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예(방법 1)에서, 상기 제어 컴포넌트들은, 기능이 차량에 할당되도록 지능을 할당, 정렬 및 분배하고, 자동화 차량 및 인프라구조는 통신 및 기능을 독립적으로 갖지 않고, 상기 인프라구조는 차량 지능에 대해 개선을 제공하지 않으며, 이는 S1 시나리오에 적용될 수 있다.

다른 실시예(방법 2)에서, 상기 제어 컴포넌트들은, 기능이 차량 서브시스템에 대부분 할당되도록 지능을 할당, 정렬 및 분배하고, 차량이 우세한 역할을 수행하고, 도로 사이드 장치 서브시스템은 단순한 작업에 대하여 보충적 책임을 지고, 상기 차량이 특정 속도를 유지하고 충돌 경고(collision warnings)를 제공하는 것을 돕고, 제어 결정 충돌(control decision conflict)이 있는 경우, 상기 차량이 결정을 하며, 이는 S1 또는 S2 시나리오에 적용될 수 있다.

다른 실시예(방법 3)에서, 상기 제어 컴포넌트들은, 기능이 차량 및 인프라구조 서브시스템 모두에 유연하게 할당되도록 지능을 할당, 정렬 및 분배하고, 인프라구조 또는 차량 서브시스템이 센싱 및 의사 결정에 우세한 역할을 수행하고, 도로 사이드 장치 서브시스템은, 차량이 로컬 환경(local environment)을 기초로 결정을 내리도록 도와서 다음에 대해 차량이 운영하도록 제어 제안을 하고: a) 추종(following) 전략; b) 차선 유지(lane keep) 전략; c) 차선 변경(changing) 전략; d) 병합(merging) 및 분기(diverging) 전략; 및 e) 통과 교차로(passing intersections), 제어 결정 충돌이 있는 경우, 상기 차량은 상기 인프라구조로부터의 정보를 사용하거나 또는 자체적으로 만들어진 제어 결정을 하며, 이는 S2 또는 S3 시나리오에 적용될 수 있다.

다른 실시예(방법 4)에서, 상기 제어 컴포넌트들은, 기능이 도로 사이드 장치 서브시스템에 대부분 분배되도록 지능을 할당, 정렬 및 분배하고, 인프라구조가 제어 결정에서 우세한 역할을 수행하고, 차량 서브시스템은 충돌 회피와 같은 기본 기능을 더 가지고, 차량은 인프라구조에 의해 제공된 모든 정보를 따르고, 제어 결정 충돌이 있는 경우, 상기 차량은 상기 인프라구조에 의해 만들어진 제어 결정을 하며, 이는 S3 또는 S4 시나리오에 적용될 수 있다.

다른 실시예(방법 5)에서, 상기 제어 컴포넌트들은, 모든 기능이 도로 사이드 장치 서브시스템에 의존하고, 차량이 통신하고 명령을 따르는 능력을 가지도록, 지능을 할당, 정렬 및 분배하고, 모든 차량은 상기 인프라구조 시스템에 의해 제어되고, 도로 사이드 장치 네트워크를 통해 시스템에 의해 결정이 이루어지고 상기 시스템과 결정이 교환되며(communicated), 이는 S4 또는 S5 시나리오에 적용될 수 있다.

일부 실시예들에서, 상기 제어 컴포넌트들은, 연결성 및 자동화의 상이한 수준에서 차량의 혼합된 교통 흐름(traffic flow)을 관리한다. 일부 실시예들에서, 상기 제어 컴포넌트들은, 차량 이동 및 상태와 같은 차량 생성 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 도로 사이드 유닛(RSU: roadside unit)으로 전송하고, 지능형 도로 인프라구조 시스템(IRIS: Intelligent Road Infrastructure System)로부터 입력을 수신하고, 상기 지능형 도로 인프라구조 시스템(IRIS)으로부터의 입력에 기초하여, 온보드 유닛(OBU: onboard unit)은, 차량 제어를 용이하게 하고, 차량 제어 시스템이 고장 났을 때, 상기 온보드 유닛(OBU)은 짧은 시간 내에 상기 차량을 안전하게 정지시키도록 인계(take over)할 수 있다.

일부 실시예들에서, 상기 지능형 도로 인프라구조 시스템(IRIS)은, 커넥티드 자동 차량 고속도로(CAVH) 시스템을 위한 차량 운영 및 제어를 용이하게 하고, 상기 지능형 도로 인프라구조 시스템(IRIS)은, 차량이 자동차 추종, 차선 변경, 및 경로 안내와 같은 주행 작업을 수행하기 위한 상세한 맞춤화된 정보 및 시간-민감 제어 명령을 개별 차량에 제공하고, 그리고 고속도로(freeway) 및 도시 간선도로(urban arterial) 모두에서 차량을 위한 운영(operations) 및 유지관리 서비스(maintenance services)를 제공한다.

일부 실시예들에서, 상기 지능형 도로 인프라구조 시스템(IRIS)은, 개방형 플랫폼으로서 구축되고 관리되고, 상기 시스템 자신의 서브시스템은 - 상기 서브시스템은 아래에 리스트됨(listed) - , 상이한 엔티티(entities)에 의해 소유되거나 그리고/또는 운영되고, 그리고 상이한 커넥티드 자동 차량 고속도로(CAVH) 시스템 사이에서 물리적으로 그리고/또는 논리적으로 공유되고, 다음의 물리적인 서브시스템 중 하나 이상을 포함한다: a. 도로 사이드 유닛(RSU) 네트워크 - 상기 네트워크의 기능은 센싱, 통신, 제어(고속(fast)/단순), 및 주행가능한 범위(drivable ranges) 계산을 포함함 - ; b. 교통 제어 유닛(TCU: Traffic Control Unit) 및 교통 제어 센터(TCC: Traffic Control Center) 네트워크; c. 차량 온보드 유닛(OBU: onboard units) 및 관련 차량 인터페이스; d. 교통 운영 센터(traffic operations centers); 및 e. 정보 및 컴퓨팅 서비스들의 클라우드-기반(cloud-based) 플랫폼. 일부 실시예들에서, 상기 시스템은, 다음의 기능 범주(categories) 중 하나 이상을 실현한다(realizes): i. 센싱; ii. 운송 거동 예측 및 관리; iii. 계획 및 의사 결정; 및 iv. 차량 제어.

상기 시스템 및 방법은 2017년 6월 20일에 출원된 미국 특허 출원 제15/628,331호와, 미국 가출원 특허 출원으로 2018년 2월 6일에 출원된 제 62/626,862호, 2018년 2월 6일에 출원된 제62/627,005호, 및 2018년 4월 10일에 출원된 제62/655,651호에서 기술된 기능 및 컴포넌트를 포함할 수 있고, 이에 대해 통합될 수 있으며, 이에 대한 개시는 그 전체가 본원에 참조로 포함된다.

교통 제어의 하나 이상의 양태의 관리를 위해 여기에 설명된 임의의 시스템을 이용하는 방법이 또한 본원에 제공된다. 이 방법에는 시스템의 개별 참가자(예를 들어, 운전자, 공공 또는 민간 지역, 지역 또는 국가 교통 촉진자, 정부 기관 등)가 수행하는 처리와 함께 또는 서로로부터 독립적으로 협력하는 한 명 이상의 참가자의 집단 활동이 포함된다.

본 설명의 일부는 정보에 대한 연산의 알고리즘 및 상징적 표현으로 본 발명의 실시예를 설명한다. 이러한 알고리즘적 설명 및 표현은 데이터 처리 분야의 숙련가에 의해 그들의 작업의 내용을 다른 당업자에게 효과적으로 전달하기 위해 일반적으로 사용된다. 이러한 동작들은 기능적으로, 계산적으로 또는 논리적으로 설명되었지만, 컴퓨터 프로그램 또는 등가 전기 회로, 마이크로 코드 등에 의해 구현되는 것으로 이해된다. 더욱이, 이러한 동작의 배열을 일반성 손실없이 모듈로 지칭하는 것이 때때로 편리한 것으로 입증되었다. 설명된 동작 및 관련 모듈은 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어 또는 이들의 임의의 조합으로 구현될 수 있다.

본 명세서에 기술된 특정 단계, 동작 또는 처리는 하나 이상의 하드웨어 또는 소프트웨어 모듈로 단독으로 또는 다른 장치와 함께 수행되거나 구현될 수 있다. 일 실시예에서, 컴퓨터 프로그램 코드를 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품으로 소프트웨어 모듈이 구현되고, 이는 기술된 단계들, 동작들 또는 처리들 중 임의의 것 또는 전부를 수행하기 위해 컴퓨터 프로세서에 의해 실행될 수 있다.

본 발명의 실시예는 또한 본 명세서에서의 동작을 수행하기 위한 장치에 관한 것일 수 있다. 이 장치는 필요한 목적을 위해 특별히 구성될 수 있고/있거나 컴퓨터에 저장된 컴퓨터 프로그램에 의해 선택적으로 활성화 또는 재구성되는 범용 컴퓨팅 장치를 포함할 수 있다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 비 일시적, 유형의 컴퓨터 판독 가능 저장 매체, 또는 컴퓨터 시스템 버스에 결합될 수 있는 전자 명령을 저장하기에 적합한 임의의 유형의 매체에 저장될 수 있다. 또한, 본 명세서에서 언급된 임의의 컴퓨팅 시스템은 단일 프로세서를 포함할 수 있거나 증가된 컴퓨팅 능력을 위해 다중 프로세서 설계를 이용하는 아키텍처 일 수 있다.

본 발명의 실시예는 또한 본 명세서에 기술된 컴퓨팅 처리에 의해 생성되는 제품에 관한 것일 수 있다. 이러한 제품은 컴퓨팅 처리로 인한 정보, 여기서 정보는 비 일시적, 유형의 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장되고 여기에 설명된 컴퓨터 프로그램 제품 또는 다른 데이터 조합의 임의의 실시예를 포함할 수 있다.

도 1은 시스템 자동화 및 지능의 비선형 조합 수준을 나타내는 그래프를 제공한다.
도 2는 시스템 자동화 수준 대 차량 자동화 수준 및 인프라구조 자동화 수준을 표시하는(plotting) 시스템 지능 수준의 2 차원 그래프 및 3 차원 그래프를 도시한다.
도 3은 예시적인 차량 서브시스템을 도시한다.
도 4는 예시적인 IRIS 구성을 도시한다.
도 5는 예시적인 AV만을 위한(AV-only) 접근법을 도시한다.
도 6은 예시적인 V2V 및 V2I 기반(V2V- and V2I-based) 접근법을 도시한다.
도 7은 예시적인 CAVH 접근법을 도시한다.
도 8은 수준 2 시스템 지능에서의 예시적인 지능 할당 접근법을 도시한다.
도 9는 차량 제어의 예시적인 흐름도를 도시한다.

본 기술의 예시적인 실시예들은 아래에서 설명된다. 이들은 예시적인 실시예이고, 본 발명은 이러한 특정 실시예로 제한되지 않는다는 것을 이해해야 한다.

도 1은 시스템의 자동화 수준이 차량 자동화 수준과 인프라구조 자동화 수준의 조합인 것을 나타내는 그래프를 제공한다. 글로벌(global) 시스템의 수준은 두 서브시스템 모두의 직접적인 조합(direct combination)의 정도(degrees)로 제한되지는 않는다. 글로벌 시스템의 기능들은 차량 서브시스템들 및 인프라구조 서브시스템들에 분배된다.

이 시스템은 다음의 기능 범주를 실현한다: a) 센싱; b) 운송 거동 예측 및 관리; c) 계획 및 의사 결정; 및 d) 차량 제어.

도 2는 인프라구조 자동화 수준 및 차량 자동화 수준에 대한 시스템 자동화 수준 사이의 관계를 나타내는 2 차원 및 3 차원(two-and three-dimensional) 그래프를 도시한다. 아래의 표 1은 각각의 차량 및 인프라구조 자동화 수준 조합에 대한 시스템 범위를 나타내는 각 행 및 열에서의 숫자들을 이용하여 추가적인 표현을 제공한다.

예시적인 시스템 지능 수준 결정

		차량 자동화 수준
		1	2	3	4	5
인프라구조 자동화 수준	1	1	1	2	3	3
	2	2	2	3	3	4
	3	3	3	4	4	4
	4	3	4	4	4	4
	5	4	4	5	5	5

도 3은 다음과 같은 컴포넌트들을 갖는 예시적인 차량 서브시스템을 도시한다:301 - 차량

302 -　OBU: 차량을 제어하고 데이터를 수집 및 전송하는 온보드 유닛(on-board unit)

303 - 통신 모듈: RSU 및 OBU 사이에서 데이터를 전송

304 - 데이터 수집 모듈: 차량 동적(dynamic) 및 정적(static) 상태의 데이터를 수집하고 사람에 의해 생성되는 데이터 수집

305 - 차량 제어 모듈: RSU로부터의 제어 명령을 실행. 차량의 제어 시스템이 손상될 때, 차량을 안전하게 제어 및 정지시킬 수 있다.

306 - RSU: 데이터를 수집하고 전송하는 도로 사이드 유닛(roadside units).

도 3에 도시된 바와 같이, 차량 서브시스템은 CAVH 시스템 내의 모든 차량(301)을 포함한다. 각각의 차량에 대해, OBU(302)는 통신 모듈(303), 데이터 수집 모듈(304), 및 차량 제어 모듈(305)을 포함한다. 데이터 수집 모듈은 사람 운전자로부터의 입력 및 차량으로부터 데이터를 수집하고, 이를 통신 모듈을 통해 RSU(306)에 전송한다. 또한, OBU는 통신 모듈을 통해 RSU의 데이터를 수신한다. RSU로부터의 데이터에 기초하여, 차량 제어 모듈은 차량을 제어하도록 보조한다.

도 4는 다음과 같은 컴포넌트들을 갖는 예시적인 지능형 도로 인프라구조 시스템(IRIS)을 도시한다:

401 - 거시(Macroscopic) TCC/TOC: 지역(regional) TCC를 관리하는 최고-수준(highest-level) TCC/TOC

402 - 지역 TCC: 통로(corridor) TCC를 관리하는 최고-수준 TCC

403 - 통로 TCC: 세그먼트(segment) TCU를 관리하는 중간-수준 TCC

404 - 세그먼트 TCU: 포인트(point) TCU를 관리하는 저-수준 TCU

405 - 포인트 TCU: RSU를 관리하는 최저-수준 TCU.

도 4는 예시적인 IRIS의 구조를 도시한다. 외부 TOC(401)와 협력하거나 협력하지 않을 수 있는 거시 TCC(401)는, 그 커버리지 영역에서 특정 수의 지역 TCC(402)를 관리한다. 마찬가지로, 지역 TCC는 특정 수의 통로 TCC(403)를 관리하고, 통로 TCC는 특정 수의 세그먼트 TCU(404)를 관리하고, 세그먼트 TCU는 특정 수의 포인트 TCU(405)를 관리하며, 포인트 TCU는 특정 수의 RSU(306)를 관리한다. RSU는 맞춤형 교통 정보 및 제어 명령을 차량(301)에 전송하고 차량이 제공한 정보를 수신한다. 또한, 도시된 예와 같이, IRIS는 클라우드 서비스가 지원된다.

3 개의 예시적인 접근법은 다음을 포함한다:

1. 자율 주행 차량 접근법;

2. V2I 및 V2V 기술의 보조가 있는 커넥티드 자동 차량 접근법; 및

3. 도로 사이드 시스템으로부터의 센싱, 예측, 및 의사 결정을 갖는 CAVH-IRIS, 인프라구조 기반(infrastructure-based) 접근법.

접근법 1은 수십년의 히스토리를 갖는다. 미국 특허 제9,120,485호(자율 주행 차량이 기선 궤적(baseline trajectory)을 추종하도록 구성된다. 차량의 컴퓨터 시스템은 궤적에 대한 변화를 수신하고, 차량에 대한 새로운 궤도를 최적화한다.), 제9,665,101호(상기 시스템은 차량에 대한 현재 위치로부터 목적지까지의 경로를 결정한다.), 및 제9,349,055호(구글(Google) 자율 주행 차량이 환경을 센싱하고자 할 때 다른 차량을 검출하기 위해 사용됨)와, 미국 공개 제20170039435호(구글 자율 주행 차량에 사용되어 환경을 감지하고자 할 때 교통 신호를 검출하는 데 사용됨)에 설명된 것과 같은 이러한 접근법을 지원하는 몇몇 예시적인 방법이 있으며, 이들 각각은 그 전체가 본 명세서에 참조로 포함된다. 자동차 제조 및 AI 연구 그룹에 의해 개발된 제품 및 그 기술이 구현되었다. 그러나, 이러한 접근법은 글로벌 최적화(global optimization)의 관점에서의 계획(planning) 및 의사결정(decision-making)이 부족하다. 사람 운전자는 자율 주행 AI에 의해 대체될 수 있지만, 운송 시스템의 관점에서 더 나은 성능을 달성할 수 없다. 상기 접근법은 또한 불충분한 센싱 범위, 차량의 불충분한 컴퓨팅 능력, 및 미래에 직면하게 될 복잡성 및 한계를 해결하는데 충분하지 않다.

도 5는 다음과 같은 컴포넌트들을 갖는 예시적인 AV만을 위한(AV-Only) 접근법을 도시한다.

501 - 차량 상의 센서

502 - 도로 상의 보행자

503 - 도로 사이드 인프라구조

도 5는 자동 차량(automated vehicles)(301)이 이러한 접근법에서 어떻게 작동하는지를 도시한다. AV는 도로 상에 있을 때 복수의 센서(501)를 이용하여 환경을 연속적으로 센싱한다. 환경은 그 주위의 다른 차량(301), 보행자(502), 도로 인프라구조(503) 및 기타를 포함한다. 이 예에서, AV는 그 앞의 2 명의 보행자, 그 주위의 3 개의 차량, 및 교차로에 있는 정지 표지판(stop sign)을 검출한다. 상기 정보를 획득하면, AV는 도로 상에서 적절하고 안전하게 의사 결정하고 운영한다.

커넥티드 자동 차량 접근법은 통신 보조(assistance of communications)가 있다. 상기 접근법은 수년 동안 시도되어 왔다. 일부 프로토타입(prototypes)은, US 2012/0059574(무선 통신 범위에 있을 때, 차량 유닛은 차량 속도를 도로 사이드 유닛으로 전송한다. 상기 도로 사이드 유닛은 상기 차량 속도를 교통 제어기(traffic controller)로 전송한다. 상기 교통 제어기는 복수의 차량으로부터 차량 속도 데이터를 수신하고, 각각의 차량에 대해 제안 속도(suggested speed)를 결정한다) 및 미국 특허 제7,425,903호(이 그리드 시스템에서, 모터(motor) 차량은 송신기, 수신기, 컴퓨터 및 센서의 선택을 갖추고 있다. 또한, 다른 인접 차량은 신호를 송신 및 수신하기 위한 동일한 장비를 보유한다. 차량 내의 센서가 하드 브레이킹(hard braking)(빠른 감속) 또는 매우 느린 속도(억제(blockage))와 같은 변화를 검출할 때, 이 정보를 무선 통신 채널을 통해 송신기를 통하여 그 인접한 임의의 다른 수신기로 자동으로 전송한다.)에 기술된 것과 같이 이미 개발되었으며, 본원에서 그 전체가 참조로 포함된다. V2V 및 V2I 통신 기술을 이용하여, 상기 시스템은 개별 자율 주행 차량보다 상대적으로 더 좋은 성능을 낼 수 있다. 그러나, 시스템 수준 개입(intervention)의 도움 없이, 상기 시스템은 전체 시스템 또는 글로벌 최적화를 달성할 수 없다. 이 접근법은 또한 제한된 센싱, 저장, 및 컴퓨팅 능력을 가진다.

도 6은 다음과 같은 컴포넌트(601)를 포함하는 예시적인 V2V 및 V2I 기반(V2V- and V2I-based) 접근법을 도시한다: 통신을 용이하게 하는 도로 사이드 인프라구조. 도 6은 V2V 및 V2I 기반 접근법이 어떻게 작동하는지를 도시한다. 상기 접근법은 수년 동안 사용되어 왔다. 일부 프로토타입들이 개발되었다. V2V 및 V2I 통신 기술들을 이용하여, 상기 시스템은 개별적인 자율 주행 차량들보다 상대적으로 더 좋은 성능을 낼 수 있다. 각각의 차량(301)은 주변 인프라구조(601) 및 다른 차량(301)에 의해 검출된 정보를 수신한다. 상기 정보는 자동차, 승객, 교통 상황 등을 포함한다. 상기 제공된 정보를 이용하여, 차량은 의사 결정을 하기 위해 주변에 대해 향상된 인식을 갖는다. 그러나, 시스템 수준 개입의 도움 없이, 상기 시스템은 전체 시스템 또는 글로벌 최적화를 달성할 수 없다. 이 접근법은 또한 제한된 센싱, 저장, 및 컴퓨팅 능력을 가진다.

도 7은 예시적인 CAVH-IRIS 접근법을 도시한다. 상기 시스템은 시스템-수준(system-level) 최적 결정을 하고, 개별적인 차량에 대해 조종(maneuvers)을 할 수 있는 능력을 가지며, 전체 운송 시스템에 유용하다. 상기 시스템은 보다 강력한 컴퓨팅 및 저장 능력을 갖도록 구성되나, 통신 한계를 겪을 수 있다. 도 7의 실시예는 다음과 같은 컴포넌트들을 포함한다:

701 - 도로 사이드 센서

702 - 더 높은 수준의(Higher-level) IRIS

703 - 클라우드(Cloud): 데이터 저장 및 계산을 보조.

도 7은 CAVH-IRIS 접근법의 데모(demonstration)이다. 도 7의 RSU(306)는 도로 상의 센서(701)를 사용하여 도로, 차량(301) 및 주행 환경을 센싱한다. 상기 정보는 더 높은 수준의 IRIS(702)로 전송된다. 상기 센서들로부터의 데이터를 사용하여, 상기 시스템은 시스템-수준 최적 결정들을 할 수 있고, 개별적인 차량들에 대해 조종할 수 있으며, 전체 운송 시스템에 유용하다. 상기 시스템은 차량들을 제어하기 위해 OBU(302)와 통신한다. 상기 시스템은, 도 7에 도시된 바와 같이 클라우드(703)와 통신함으로써 보다 강력한 컴퓨팅 및 저장 능력을 갖도록 구성될 수 있다.

도 8은 다음과 같은 컴포넌트들을 포함하는 수준 2 시스템 지능에서의 지능 할당 예를 도시한다:

801:　차량 상의 초음파 센서

802: 차량 상의 카메라

803: 차량 상의 LiDAR

804: 차량 상의 장거리 레이더(Long-range radars)

805: 차량 상의 RSU 검출 영역

806: 도로 사이드 유닛

807: RSU 및 차량 사이에서의 통신

808:　CAVH 시스템에서의 차량.

도 8은 다음과 같이 차량 및 인프라구조 사이에서 분배된 지능의 예시적인 조합을 도시한다:

a) 센싱: 차량 서브시스템이 우세한 부분이며(dominating part), 이는 차량(808) 상에 위치되는 초음파 센서(801), 카메라(802), LiDAR(803), 장거리 레이더(804) 등과 같은 센서에 의해 주행 환경이 주로 검출되는 것을 의미한다. 한편, 인프라구조 서브시스템(806)은 커버리지 영역(805) 하에서 교통을 검출하고, 차량 서브시스템(807)과의 통신을 유지하며, 교통 정보를 전송하여 주행 환경을 완성한다.

b) 운송 거동 예측 및 관리: 차량 서브시스템이 우세한 부분이며, 인프라구조 서브시스템은 차량 서브시스템과 주로 조정된다(coordinates). 장거리 교통 정체(long-distance traffic jam)와 같은 거시 수준(macroscopic level)으로부터의 이벤트를 예측할 수 있다.

c) 계획 및 의사 결정: 차량 서브시스템이 주요 컴포넌트이다. 그러나, 인프라구조 서브시스템은 글로벌 관점에서 시스템을 최적화하는 것을 제안할 수 있다.

d) 차량 제어: 차량 서브시스템이 주요 컴포넌트이다. 인프라구조 서브시스템은 단지 차량 서브시스템에 의해 판정되는 간단한 제어 명령을 제공한다. 2 개의 서브시스템의 제어 명령이 충돌하면, 차량은 차량 서브시스템으로부터 전송된 명령을 따른다. 상기 시스템은 충돌 이벤트를 보고하고 저장한다.

도 9는 상술한 지능 할당 방법 2 하에서, 차량 서브시스템이 우세한 역할을 수행한다는 것을 도시한다. 이러한 상황에서, 차량 서브시스템(vehicle-subsystems)은 차량을 제어하기 위한 안전 범위를 제공하고, IRIS 서브시스템은 글로벌 관점에서 그 제어 명령을 제공한다. IRIS로부터의 명령은 차량에 의해 주어지는 안전 범위를 만족시켜야 한다. 그렇지 않으면, 차량은 차량 서브 시스템으로부터 전송된 명령을 따른다. 충돌 기록(conflict record)이 저장되고 보고된다(reported).

Claims

커넥티드 자동 차량 고속도로(CAVH: connected and automated vehicle highway) 시스템에 있어서,
차량 운영 및 제어를 용이하게 하는 기능 및 지능을 할당, 정렬 및 분배하는 센싱, 통신, 및 제어 컴포넌트들
을 포함하는 시스템.
제1항에 있어서,
상기 컴포넌트들은 상기 컴포넌트들을 포함하는 운송 시스템의 안전성을 향상시키는
시스템.
제1항에 있어서,
상기 컴포넌트들은, 상기 커텍티드 자동 차량 고속도로(CAVH) 시스템의 효율, 지능, 신뢰성, 및 탄력성을 향상시키는
시스템.
제1항에 있어서,
할당된 기능은 센싱을 포함하는
시스템.
제1항에 있어서,
할당된 기능은 운송 거동 예측(transportation behavior prediction) 및 관리를 포함하는
시스템.
제1항에 있어서,
할당된 기능은 계획 및 의사 결정을 포함하는
시스템.
제1항에 있어서,
할당된 기능은 차량 제어를 포함하는
시스템.
제1항에 있어서,
상기 커넥티드 자동 차량 고속도로(CAVH) 시스템은,
a) 도로 사이드 유닛(RSU: roadside units), 네트워크 및 교통 제어 유닛(TCU: Traffic Control Units), 및 교통 제어 센터(TCC: Traffic Control Centers)를 포함하는 지능형 도로 인프라구조 시스템(IRIS: intelligent road infrastructure system); 및
b) 온보드 유닛(OBU: onboard unit)을 구비한 차량
을 포함하는 시스템.
제8항에 있어서,
상기 커넥티드 자동 차량 고속도로(CAVH) 시스템은,
a) 유선 및 무선 미디어를 통한 실시간 통신;
b) 전원 공급 네트워크; 및
c) 사이버 안전 및 보안 시스템
중 하나 이상에 의해 지원되는
시스템.
제1항에 있어서,
할당은,
a) 차량 범위(dimension);
b) 인프라구조 범위; 및
c) 시스템 범위
의 범위를 기초로 하는 시스템.
제10항에 있어서,
상기 차량 범위는,
a) A0: 자동화 기능 없음(No automation functions);
b) A1: 차량을 제어하는 사람 운전자를 보조하는 기본 기능;
c) A2: 간단한 작업을 위해 차량을 제어하는 사람 운전자를 보조하고 기본 센싱 기능을 가짐;
d) A3: 환경을 상세하게 그리고 실시간으로 센싱하고(sense), 상대적인 복잡한 주행 작업을 처리할 수 있는 기능;
e) A4: 제한된 조건들 하에서 독립적으로 그리고 때때로 사람 운전자의 백업(backup)으로 차량을 주행하게 하는 기능; 및
f) A5: 모든 조건에 대해 사람 운전자의 백업 없이 차량을 독립적으로 주행하게 하는 기능
의 자동화의 수준을 포함하는 시스템.
제10항에 있어서,
상기 인프라구조 범위는,
a) I0: 기능 없음;
b) I1: 정보 수집 및 교통 관리 - 상기 인프라구조는, 낮은 공간 및 시간 해상도(low spatial and temporal resolution)로 간단한 교통 관리를 지원하기 위해, 집합된 교통 데이터 수집 및 기본 계획 및 의사 결정에 관하여 프리미티브(primitive) 센싱 기능을 제공함 - ;
c) I2: I2X 및 운전 보조를 위한 차량 안내 - I1에서 제공되는 기능에 추가하여, 상기 인프라구조는, 교통의 일부에 대해 측방향(lateral)/종방향 포지션(longitudinal position)/속도/가속도와 같은 차량 운동학 검출(vehicle kinematics detection) 및 포장 상태 검출(pavement condition detection)을 위한 제한된 센싱 기능을 몇 초 또는 몇 분으로 실현하고, 상기 인프라구조는, I2X 통신을 통해 교통 정보 및 차량 제어 제안 및 상기 차량에 대한 명령을 제공하기도 함 - ;
d) I3: 전용 차선 자동화 - 상기 인프라구조는, 주변 차량 및 다른 대상의 다이내믹스(dynamics)를 몇 밀리초(milliseconds)로 개별 차량에 제공하고, CAVH-호환 차량 전용 차선(CAVH-compatible vehicle dedicated lanes)에서 전체 자동 주행(full automated driving)를 지원하고, 상기 인프라구조는, 제한된 운송 거동 예측 능력을 가짐 - ;
e) I4: 시나리오-특정 오토마톤(Scenario-specific automaton) - 상기 인프라구조는, CAVH 호환 및 비호환(non-compatible) 차량에 의해 상기 교통이 혼합되는 경우, 미리 정의된 지오펜싱(geo-fenced) 영역과 같은 위치와 같은 특정 시나리오/영역에 대한 전체 자동 주행을 차량이 실현하기 위한 상세한 주행 명령을 제공하고, 비상 브레이크(emergency braking)와 같은 필수적인 차량-기반 자동화 능력은 상기 인프라구조가 고장나는 경우에 백업 시스템(backup system)으로서 대기하는 것임 - ; 및
f) I5: 전체 인프라구조 자동화 - 인프라구조는, 모든 시나리오를 위한 개별 차량에 대한 전체 제어 및 관리를 제공하고, 상기 인프라구조가 배치되는 전체 네트워크를 최적화하고, 차량 자동화 기능은 백업으로서 필요하지 않고, 전체 활성화 안전 기능이 이용가능함 -
의 자동화의 수준을 포함하는 시스템.
제10항에 있어서,
상기 시스템 범위는,
a) S0: 기능 없음;
b) S1: 상기 시스템은 크루즈 제어(cruise control) 및 수동 안전 기능(passive safety function)과 같은 개별 차량을 위한 간단한 기능을 유지하고, 상기 시스템은 상기 차량 속도 및 거리를 검출함;
c) S2: 상기 시스템은 개별 지능으로 동작하고(behaves), 차량 기능 상태, 차량 가속도, 교통 표지 및 신호를 검출하고, 개별 차량은 그 자신의 정보에 기초하여 결정을 하고, 상기 차량의 적응적 크루즈 제어, 차선 유지, 차선 변경, 및 자동 주차를 보조하는 것과 같은 부분적인 주행 자동화 복잡한 기능을 가짐;
d) S3: 상기 시스템은 어떤 그룹의 차량들 사이의 정보를 통합하고, 예측 능력을 갖는 애드-혹(ad-hoc) 지능으로 동작하고, 상기 시스템은 상기 그룹의 차량들에 대한 결정을 위한 지능을 가지고, 협력적 크루즈 제어, 차량 플래투닝(platooning), 차량 통과 교차로(vehicle passing intersection), 병합, 및 분기와 같은 복잡한 조건부 자동 주행 작업(complicated conditional automation driving tasks)을 처리할 수 있음;
e) S4: 상기 시스템은 부분 네트워크 내에서 주행 동작을 최적으로 통합하고, 상기 시스템은 상기 부분 네트워크 내에서 상세한 정보를 검출하고 통신하고, 그리고 상기 네트워크 내에서 차량 및 운송 정보 모두에 기초하여 결정을 하고, 신호 통로(corridors)를 통과하는 것과 같은 높은 주행 자동화 작업을 처리하고, 작은 운송 네트워크 내에서 최적의 궤적을 제공함;
f) S5: 차량 자동화 및 시스템 교통 자동화 - 상기 시스템은 전체 운송 네트워크 내에서 최적으로 동작하고, 상기 시스템은 상기 대형 운송 네트워크 내에서 상세한 정보를 검출하고 통신하고, 그리고 상기 네트워크 내에서 모든 이용가능한 정보에 기초하여 결정을 하고, 상기 시스템은 개별 차량 작업, 운송 작업을 포함하는 전체 주행 자동화 작업을 처리하고, 그리고 모든 차량을 조정함 -
의 자동화의 수준을 포함하는 시스템.
제13항에 있어서,
상기 시스템 범위는,
1) 차량; 및
2) 인프라구조
의 2 개의 범위에 의존하고,
상기 2 개의 범위는 수학식
에 의해 표현되는 - 상기 수학식에서 S = 시스템 자동화, V = 차량 지능, 그리고 I = 인프라구조 지능 -
시스템.
제14항에 있어서,
상기 수학식은 비선형 함수이고,
시스템 자동화 수준 2는,
a) 센싱: 차량 서브시스템(vehicle sub-system)이 우세하고(dominates), 인프라구조 서브시스템(infrastructure sub-system)은 상기 주행 환경을 완성하도록 도움;
b) 운송 거동 예측 및 관리: 차량 서브시스템이 우세하고, 인프라구조 서브시스템은 차량 서브시스템과 주로 조정됨;
c) 계획 및 의사 결정: 차량 서브시스템은 주요 부분이고, 인프라구조 서브시스템은 글로벌 관점(global perspective)에서 상기 시스템을 최적화함; 및
d) 차량 제어: 차량 서브시스템이 우세하고, 인프라구조 서브시스템은 차량 제어 명령을 지원함
을 포함하는 시스템.
제13항에 있어서,
S1 시나리오에 적용될 수 있도록,
상기 제어 컴포넌트들은, 기능이 차량에 할당되도록 지능을 할당, 정렬 및 분배하고,
자동화 차량 및 인프라구조는 통신 및 기능을 독립적으로 갖지 않고,
상기 인프라구조는 차량 지능에 대해 개선을 제공하지 않는
시스템.
제13항에 있어서,
S1 또는 S2 시나리오에 적용될 수 있도록,
상기 제어 컴포넌트들은, 기능이 차량 서브시스템에 대부분 할당되도록 지능을 할당, 정렬 및 분배하고,
차량이 우세한 역할을 수행하고,
도로 사이드 장치 서브시스템은 단순한 작업에 대하여 보충적 책임을 지고,
상기 차량이 특정 속도를 유지하고 충돌 경고를 제공하는 것을 돕고,
제어 결정 충돌(control decision conflict)이 있는 경우, 상기 차량이 결정을 하는
시스템.
제13항에 있어서,
S2 또는 S3 시나리오에 적용될 수 있도록,
상기 제어 컴포넌트들은, 기능이 차량 및 인프라구조 서브시스템 모두에 유연하게 할당되도록 지능을 할당, 정렬 및 분배하고,
인프라구조 또는 차량 서브시스템이 센싱 및 의사 결정에 우세한 역할을 수행하고,
도로 사이드 장치 서브시스템은, 차량이 로컬 환경(local environment)을 기초로 결정을 내리도록 도와서,
a) 추종 전략;
b) 차선 유지 전략;
c) 차선 변경 전략;
d) 병합 및 분기 전략; 및
e) 통과 교차로
에 대해 차량이 운영하도록 제어 제안을 하고,
제어 결정 충돌이 있는 경우, 상기 차량은 상기 인프라구조로부터의 정보를 사용하거나 또는 자체적으로 만들어진 제어 결정을 하는
시스템.
제13항에 있어서,
S3 또는 S4 시나리오에 적용될 수 있도록,
상기 제어 컴포넌트들은, 기능이 도로 사이드 장치 서브시스템에 대부분 분배되도록 지능을 할당, 정렬 및 분배하고,
인프라구조가 제어 결정에서 우세한 역할을 수행하고,
차량 서브시스템은 충돌 회피와 같은 기본 기능을 더 가지고,
차량은 인프라구조에 의해 제공된 모든 정보를 따르고,
제어 결정 충돌이 있는 경우, 상기 차량은 상기 인프라구조에 의해 만들어진 제어 결정을 하는
시스템.
제13항에 있어서,
S4 또는 S5 시나리오에 적용될 수 있도록,
상기 제어 컴포넌트들은, 모든 기능이 도로 사이드 장치 서브시스템에 의존하고, 차량이 통신하고 명령을 따르는 능력을 가지도록, 지능을 할당, 정렬 및 분배하고,
모든 차량은 상기 인프라구조 시스템에 의해 제어되고,
도로 사이드 장치 네트워크를 통해 시스템에 의해 결정이 이루어지고 상기 시스템과 결정이 교환되는
시스템.
제8항에 있어서,
상기 제어 컴포넌트들은, 연결성 및 자동화의 상이한 수준에서 차량의 혼합된 교통 흐름을 관리하는
시스템.
제21항에 있어서,
상기 제어 컴포넌트들은, 차량 이동 및 상태와 같은 차량 생성 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 도로 사이드 유닛(RSU: roadside unit)으로 전송하고, 지능형 도로 인프라구조 시스템(IRIS: Intelligent Road Infrastructure System)로부터 입력을 수신하고,
상기 지능형 도로 인프라구조 시스템(IRIS)으로부터의 입력에 기초하여, 온보드 유닛(OBU: onboard unit)은, 차량 제어를 용이하게 하고,
차량 제어 시스템이 고장 났을 때, 상기 온보드 유닛(OBU)은 짧은 시간 내에 상기 차량을 안전하게 정지시키도록 할 수 있는
시스템.
제8항에 있어서,
상기 지능형 도로 인프라구조 시스템(IRIS)은, 커넥티드 자동 차량 고속도로(CAVH) 시스템을 위한 차량 운영 및 제어를 용이하게 하고,
상기 지능형 도로 인프라구조 시스템(IRIS)은, 차량이 자동차 추종, 차선 변경, 및 경로 안내와 같은 주행 작업을 수행하기 위한 상세한 맞춤화된 정보 및 시간-민감 제어 명령을 개별 차량에 제공하고, 그리고 고속도로(freeway) 및 도시 간선도로(urban arterial) 모두에서 차량을 위한 운영(operations) 및 유지관리 서비스를 제공하는
시스템.
제23항에 있어서,
상기 지능형 도로 인프라구조 시스템(IRIS)은, 개방형 플랫폼으로서 구축되고 관리되고,
상기 시스템 자신의 서브시스템은 - 상기 서브시스템은 아래에 리스트됨(listed) - , 상이한 엔티티에 의해 소유되거나 그리고/또는 운영되고, 그리고 상이한 커넥티드 자동 차량 고속도로(CAVH) 시스템 사이에서 물리적으로 그리고/또는 논리적으로 공유되고,
a. 도로 사이드 유닛(RSU) 네트워크 - 상기 네트워크의 기능은 센싱, 통신, 제어(고속/단순), 및 주행가능한 범위(drivable ranges) 계산을 포함함 - ;
b. 교통 제어 유닛(TCU: Traffic Control Unit) 및 교통 제어 센터(TCC: Traffic Control Center) 네트워크;
c. 차량 온보드 유닛(OBU: onboard units) 및 관련 차량 인터페이스;
d. 교통 운영 센터(traffic operations centers); 및
e. 정보 및 컴퓨팅 서비스들의 클라우드-기반(cloud-based) 플랫폼
의 물리적인 서브시스템 중 하나 이상을 포함하고,
상기 시스템은,
i. 센싱;
ii. 운송 거동 예측 및 관리;
iii. 계획 및 의사 결정; 및
iv. 차량 제어
의 기능 범주 중 하나 이상을 실현하는
시스템.
커넥티드 자동 차량을 관리하기 위해, 제1항 내지 제24항 중 어느 한 항의 임의의 상기 시스템을 사용을 포함하는 방법.