KR102068473B1 - 차량 시뮬레이션 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

차량 시뮬레이션 방법 및 장치가 제공된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 센서 모델링된 각 센서들의 센싱 데이터를 이용하는 차량 시뮬레이션 방법은 (a) 시뮬레이션 내 가상 테스트 차량의 주행상황을 설정하는 단계; (b) 기 센서 모델링된 각 센서들의 센싱 데이터인 제1 센싱 데이터에 상기 설정된 주행상황에 상응하는 센서 모델링을 수행하여 상기 제1 센싱 데이터를 보정하는 단계; (c) 상기 센서 모델링의 수행에 의해 보정된 센싱 데이터인 제2 센싱 데이터를 상기 시뮬레이션에 반영하는 단계; 및 (d) 상기 제2 센싱 데이터가 반영되는 상기 가상 테스트 차량의 주행 과정을 시뮬레이션하여 화면에 표시하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 시뮬레이션 방법을 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

차량 시뮬레이션 방법 및 장치{SIMULATION METHOD AND APPARATUS VEHICLE}

본 발명은 차량의 시뮬레이션에 관한 방법 및 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 자율주행 차량의 센서 모델링 결과를 보정하여 시뮬레이션을 수행하는 기술에 관한 것이다.

자율주행 차량은 운전자의 개입 없이 주행 중 주변환경을 인식하고 주행상황을 판단하여 차량을 제어함으로써 미리 설정된 목적지까지 스스로 주행하는 차량을 의미한다. 최근에는 이러한 자율주행 차량이 교통사고를 줄이고 교통 효율성을 높일 뿐만 아니라 탑승자의 편의를 증대시킬 수 있는 교통수단으로 큰 주목을 받고 있으며, 이와 관련된 연구개발이 활발히 진행되고 있다.

이와 같은 자율주행 차량의 주행을 위해서는 차선이나 주변차량, 보행자 등 주변 물체들을 포함하는 주변환경을 인식하고 그에 기초하여 조향각도 조절, 가속 또는 감속 등과 같은 자율주행을 위한 제어명령을 올바르게 출력하는지 확인하는 과정이 필요하며, 이를 위해 차량에 각종 자율주행을 위한 장치 및 알고리즘이 탑재된 시스템들을 장착하여 실제 도로에서 주행을 테스트함으로써 다양한 주행 상황에 대처하는 자율주행 차량의 동작을 확인할 수 있다. 이러한 자율주행 차량의 주행 테스트가 실제 도로에서 수행되는 경우 비용과 공간적 제약으로 인한 문제뿐만 아니라 테스트 중 자칫 대형사고로 이어질 가능성이 있다.

이러한 문제를 해소하고자 시뮬레이션을 이용하는 방법이 사용되고 있다. 자율주행 차량의 시뮬레이션은 다양한 주행 상황을 가정하고 미리 정해진 시나리오에 따라서 자율주행 차량에 탑재되는 각 센서들의 센서 모델링된 센싱 데이터를 사뮬레이션 장치에 입력하고 그에 대처하는 자율주행 차량의 동작을 확인하는 방식으로 진행된다. 그러나 날씨, 주행위치, 주행시간 등을 비롯하여 선행차량이나 보행자의 존재여부 그리고 교통신호등의 신호와 같은 다양한 주행 상황에 대한 시뮬레이션을 테스트하기 위해서는 각 주행 상황별로 센서 모델링된 센싱 데이터가 필요하며, 센서 모델링을 위해서는 많은 시간과 비용이 필요한 문제가 있다.

이에, 기 존재하는 센서 모델링된 센싱 데이터를 이용하여 시뮬레이션에 필요한 다양한 주행 상황의 센싱 데이터를 용이하게 획득할 수 있는 방안이 요구되고 있다.

1. 공개특허공보 제10-2016-0064230호(2016.05.26.), 주행 학습 기반 자율 주행 시스템 및 방법

본 발명은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 기 존재하는 센서 모델링된 센싱 데이터를 이용하여 시뮬레이션에 필요한 다양한 주행 상황의 센싱 데이터를 용이하게 획득할 수 있는 방안을 제공하고자 한다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 일 실시예에 따른 센서 모델링된 각 센서들의 센싱 데이터를 이용하는 차량 시뮬레이션 방법은 (a) 시뮬레이션 내 가상 테스트 차량의 주행상황을 설정하는 단계; (b) 기 센서 모델링된 각 센서들의 센싱 데이터인 제1 센싱 데이터에 상기 설정된 주행상황에 상응하는 센서 모델링을 수행하여 상기 제1 센싱 데이터를 보정하는 단계; (c) 상기 센서 모델링의 수행에 의해 보정된 센싱 데이터인 제2 센싱 데이터를 상기 시뮬레이션에 반영하는 단계; 및 (d) 상기 제2 센싱 데이터가 반영되는 상기 가상 테스트 차량의 주행 과정을 시뮬레이션하여 화면에 표시하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 시뮬레이션 방법을 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 일 실시예에 따른 센서 모델링된 각 센서들의 센싱 데이터를 이용하는 차량 시뮬레이션 장치는 시뮬레이션 내 가상 테스트 차량의 주행상황을 설정하는 주행상황 설정부; 기 센서 모델링된 각 센서들의 센싱 데이터인 제1 센싱 데이터에 상기 설정된 주행상황에 상응하는 센서 모델링을 수행하여 상기 제1 센싱 데이터를 보정하는 센싱 데이터 보정부; 상기 센서 모델링의 수행에 의해 보정된 센싱 데이터인 제2 센싱 데이터를 상기 시뮬레이션에 적용하는 센서 모델링 적용부; 및 상기 제2 센싱 데이터가 반영되는 상기 가상 테스트 차량의 주행 과정을 시뮬레이션하여 화면에 표시하는 시뮬레이션 수행부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 기 존재하는 센서 모델링된 센싱 데이터를 이용하여 시뮬레이션에 필요한 다양한 주행 상황의 센싱 데이터를 용이하게 획득할 수 있다.

또한, 센서 모델링에 소요됐던 시간과 비용을 절감할 수 있다.

또한, 다양한 주행 상황별 시뮬레이션이 용이하므로 자율주행 차량의 동작을 더욱 면밀히 검증할 수 있으며, 이로 인해 자율주행 차량의 신뢰성 향상에 기여할 수 있다.

본 발명의 효과는 상기한 효과로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 상세한 설명 또는 특허청구범위에 기재된 발명의 구성으로부터 추론 가능한 모든 효과를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 시뮬레이션 시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 시뮬레이션 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 시뮬레이션 과정을 도시한 흐름도이다.

이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명하기로 한다.

참고로, 본 발명에서 ‘차량’은 ‘자율주행 차량’일 수 있으며 ‘자율주행 차량’은 자율주행 차량 기술을 LEVEL 4로 분류한 기준에서 LEVEL 4인 완전 자율주행 차량을 의미할 수 있다. 그러나 본 발명의 자율주행 차량이 반드시 LEVEL 4인 경우로 한정되는 것은 아니다. 실시예에 따라서는 가속, 조향 및 제동 등 복수의 조작을 시스템이 모두 수행하되 필요에 따라서 운전자가 개입할 수 있는 LEVEL 3의 경우에도 적용할 수 있고, LEVEL 2 또는 LEVEL 1에도 적용하여 운전자가 주행 시 참고하도록 할 수도 있다. 이하에서 ‘차량’은 LEVEL 4인 자율주행 차량을 일 실시예로서 설명하도록 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 시뮬레이션 시스템을 도시한 도면이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량을 위한 시뮬레이션 시스템은 클라우드 서버(100), 시뮬레이션 장치(200) 및 자율주행 차량(300)을 포함할 수 있다. 각 구성요소를 간락히 설명하면, 클라우드 서버(100)는 복수의 로드 테스트(road test) 차량들로부터 각 센서의 센싱 데이터를 획득할 수 있다. 여기서 ‘로드 테스트’ 차량은 자율주행 차량의 LEVEL 1~4에 해당할 수도 있고 LEVEL 0에 해당하는 차량일 수도 있다. 그리고 ‘센서’들은 예를 들어 초음파 센서, 라이다/레이더 센서, 카메라 센서, 조향 센서, 온도/습도센서 및 GPS 센서 등을 포함할 수 있으며 여기에 언급하지 않았지만 자율주행 차량의 자율주행을 위해 필요한 센서들이 더 포함될 수 있다.

클라우드 서버(100)는 로드 테스트 차량들로부터 각 센서의 센싱 데이터와 함께 해당 로드 테스트 차량의 주행상황 정보, 예를 들어 주행 시 날씨, 온도/습도, 주행시간, 주행위치, 노면상태, 교통량, 주행도로의 주변 밝기 등을 획득할 수 있다. 참고로, 클라우드 서버(100)는 로드 테스트 차량의 주행상황 정보 중 로드 테스트 차량으로부터 획득되지 못하는 누락된 정보의 경우 로드 테스트 차량의 위치 정보에 기초하여 해당 누락된 정보, 예를 들어 주행 시 날씨, 온도/습도, 노면상태, 교통량 등을 정보제공 서버(미도시)로부터 획득할 수도 있고, 자체적으로 해당 정보들을 획득할 수도 있다.

또한, 클라우드 서버(100)는 상기 로드 테스트 차량의 각 센서 데이터와 주행상황 정보를 매칭시켜 저장하고 센서 모델링을 수행할 수 있으며, 센서 모델링이 수행된 각 센서들의 센싱 데이터를 시뮬레이션 장치(200)로 제공할 수 있다. 참고로 상기 센서 모델링은 클라우드 서버(100)에서 수행될 수도 있고 후술하는 시뮬레이션 장치(200)에서 수행될 수도 있다. 이하에서는 시뮬레이션 장치(200)에서 센서 모델링이 수행되는 실시예를 설명하도록 한다.

한편, 시뮬레이션 장치(200)는 시뮬레이션을 하기 원하는 자율주행 차량(300)과 연결될 수 있다. 시뮬레이션 장치(200)는 센서 모델링된 각 센서들의 센싱 데이터를 자율주행 차량(300)에 입력하고, 입력되는 센싱 데이터에 자율주행 차량(300)이 반응하는 동작을 시뮬레이션하여 화면에 표시할 수 있다. 여기서 자율주행 차량(300)은 완성된 형태의 자율주행 차량(300)을 의미할 수도 있고 자율주행 차량(300)에서 센싱 데이터의 입력에 따라 자율주행을 위한 제어명령을 출력하는 제어모듈(미도시)을 의미할 수도 있다. 시뮬레이션 장치(200)는 각 센서의 센싱 데이터를 입력하는 제어모듈(미도시)의 인터페이스와 연결될 수 있고, 센싱 데이터의 입력에 따라 자율주행을 위한 제어명령을 출력하는 제어모듈(미도시)의 출력 인터페이스와 연결될 수 있다. 그리고 시뮬레이션되어 화면에 표시되는 자율주행 차량(300)은 가상의 테스트 차량으로 표시될 수 있다.

시뮬레이션 장치(200)는 사용자의 입력에 따라서 시뮬레이션 내 가상 테스트 차량의 주행상황, 예를 들어 주행시간, 날씨 등을 설정할 수 있으며, 기 센서 모델링된 각 센서들의 센싱 데이터(이하 ‘제1 센싱 데이터’라 칭함)를 사용자가 설정한 주행상황에 상응하도록 센서 모델링을 수행하여 제1 센싱 데이터를 보정할 수 있다. 이하 제1 센싱 데이터에 센서 모델링이 수행되어 보정된 각 센서들의 센싱 데이터를 제2 센싱 데이터라 칭하도록 한다.

시뮬레이션 장치(200)는 제2 센싱 데이터를 자율주행 차량(300)의 제어모듈(미도시)로 입력하고, 입력되는 제2 센싱 데이터에 반응하여 제어모듈(미도시)에서 출력되는 제어명령을 시뮬레이션하여 화면에 표시할 수 있다.

이하, 도 2 내지 도 3을 참고하여 시뮬레이션 장치(200)의 구성과 동작에 대해 상세히 설명하도록 한다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 시뮬레이션 장치(200)의 구성을 도시한 블록도이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 시뮬레이션 장치(200)는 주행상황 설정부(210), 센싱 데이터 보정부(220), 센서 모델링 결과 적용부(230), 시뮬레이션 수행부(240), 제어부(250) 및 저장부(260)를 포함할 수 있다.

각 구성요소를 설명하면, 주행상황 설정부(210)는 사용자의 입력에 따라서 시뮬레이션 내 가상 테스트 차량의 주행상황을 설정할 수 있다. 일 실시예로서 사용자는 비오는 날씨를 선택하고 그 중에서 강수량의 정도를 설정할 수 있다. 그리고 주행시간을 야간으로 설정하고 구체적인 시간으로 밤 10시로 설정할 수 있다. 이를 위해 주행상황 설정부(210)는 전술한 주행상황들을 사용자가 설정할 수 있는 사용자 인터페이스를 출력할 수 있다.

한편, 센싱 데이터 보정부(220)는 기 센서 모델링된 각 센서의 센싱 데이터, 즉 제1 센싱 데이터에 센서 모델링을 수행하여 제1 센싱 데이터를 보정한 제2 센싱 데이터를 생성할 수 있다. 여기서 제1 센싱 데이터를 보정하는 센서 모델링은 주행상황 설정부(210)에 의해 설정된 주행상황에 상응하는 센싱 데이터가 되도록 제1 센싱 데이터를 보정하기 위한 작업이다. 일 실시예로, 제1 센싱 데이터가 맑은 날씨인 오후 2시에 획득된 각 센서들의 센싱 데이터이고, 주행상황 설정부(210)에 의해 설정된 주행상황이 비오는 날(강수량은 ㅇㅇmm) 저녁 7시로 설정되는 경우 센싱 데이터 보정부(220)는 맑은 날씨인 오후 2시에 획득된 제1 센싱 데이터에 센서 모델링을 수행하여 비오는 날(강수량은 ㅇㅇmm) 저녁 7시에 획득된 제2 센싱 데이터로 보정할 수 있다.

이를 위해 센싱 데이터 보정부(220)는 주행상황에 따른 각 센서의 민감도를 이용할 수 있다. 즉, 주행상황에 따라서 센서의 민감도가 달라진 수 있다는 점을 이용한다. 일 실시예로 날씨에 따라서 센서의 민감도는 달라질 수 있다. 예를 들어 밝은 낮 시간과 폭우가 쏟아지는 밤에 각 센서가 주변 물체를 감지할 수 있는 정도는 달라질 수 있다. 밤 늦게 폭우가 쏟아지는 경우 빗방울과 노면에 고여있는 물 등의 여러가지 상황에 따라서 각 센서의 민감도를 낮아질 수 밖에 없다.

이를 위해 센싱 데이터 보정부(220)는 클라우드 서버(100)로부터 로드 테스트 차량들의 센싱 데이터와 주행상황을 수신하고 이를 로드 테스트 차량이 주행한 실주행 상황을 기준으로 센싱 데이터를 분류하고 저장할 수 있다.

일 실시예로서 날씨별로 분류하되 맑은 날, 흐린 날, 비 오는 날, 눈 오는 날 등으로 분류할 수도 있고, 해당 분류는 다시 기온으로 더 세분화하여 분류될 수 있다. 또한 주행시간으로 분류하되 각 시간대별로 분류할 수도 있다. 이 외에도 주행위치, 노면상태, 교통량, 주행도로 주변의 밝기 등으로 분류할 수도 있다.

센싱 데이터 보정부(220)는 전술한 분류 결과에서 센서의 민감도를 설정하기 위한 기준 센싱 데이터를 설정할 수 있다. 여기서 ‘기준 센싱 데이터’는 최적의 주행상황에서 획득되는 각 센서의 센싱 데이터를 의미하는 것으로, 최적의 주행상황은 실시예에 따라 다르게 결정될 수 있지만, 일 실시예로서 맑은 날 오후 2시 등과 같이 각 센서가 최적의 센싱 상태를 유지할 수 있는 주행상황이 최적의 주행상황이 될 수 있다. 이와 같은 최적의 주행상황에서 획득되는 센싱 데이터가 기준 센싱 데이터로 활용될 수 있으며, 기준 센싱 데이터에서의 센서 민감도를 기준 센서 민감도로 사용할 수 있다. 일 실시예로서 기준 센싱 데이터의 센서 민감도를 ‘1’로 설정할 수 있다.

또한, 센싱 데이터 보정부(220)는 로드 테스트 차량이 주행한 실주행 상황을 기준으로 분류된 센싱 데이터와 기준 센싱 데이터를 비교하여 다양한 주행상황에서의 센서 민감도를 설정할 수 있다. 일 실시예로서 비오는 날(강수량은 ㅇㅇmm) 저녁 7시에 해당하는 각 센서들의 센싱 데이터와 전술한 기준 센싱 데이터를 비교하면 비오는 날(강수량은 ㅇㅇmm) 저녁 7시의 센싱 데이터는 기준 센싱 데이터와 값의 차이가 발생할 것이며, 그 차이를 센서 민감도로 나타낼 수 있다. 예를 들어 비오는 날(강수량은 ㅇㅇmm) 저녁 7시의 각 센서 민감도는 0.7 등과 같이 설정될 수 있다. 이와 같은 다양한 주행상황별 센서 민감도 설정은 축적되는 주행상황과 그에 따른 센싱 데이터가 많을수록 정확도는 더 높아질 수 있다.

센싱 데이터 보정부(220)는 사용자가 설정한 주행상황에 해당하는 센서 민감도를 추출하고, 추출된 센서 민감도 제1 센싱 데이터에 반영하여 센서 모델링을 수행함으로써 사용자가 설정한 주행상황에 해당하는 제2 센싱 데이터를 생성할 수 있다.

다수의 실제 로드 테스트 차량들로부터 획득되는 다양한 주행상황에서의 센싱 데이터를 이용하여 다양한 주행상황에서의 센서 민감도를 구축하고, 이후 시뮬레이션에서 사용자가 원하는 주행상황을 설정하면, 설정된 주행상황에 해당하는 센서 민감도를 추출하고 이를 기 존제하는 제1 센싱 데이터에 반영하여 센서 모델링을 수행함으로써 사용자가 원하는 주행상황에 해당하는 제2 센싱 데이터가 생성될 수 있다. 따라서 하나의 셋트인 제1 센싱 데이터가 존재한다면, 제1 센싱 데이터를 이용하여 다양한 주행상황에 해당하는 제2 센싱 데이터로 용이하게 보정할 수 있게 되므로, 다양한 주행상황에 해당하는 센싱 데이터를 일일이 구축하는데 소요됐던 시간과 비용을 절감할 수 있는 장점이 있다.

한편, 센서 모델링 결과 적용부(230)는 센싱 데이터 보정부(220)에 의해 생성되는 제2 센싱 데이터가 시뮬레이션에 적용되도록 자율주행 차량(300)의 제어모듈(미도시)로 제2 센싱 데이터를 입력할 수 있다.

한편, 시뮬레이션 수행부(240)는 제2 센싱 데이터의 입력에 따라서 자율주행 차량(300)의 제어모듈(미도시)에서 반응하는 동작, 즉 자율주행을 위한 제어명령의 출력을 이용하여 가상 테스트 차량의 주행 과정을 시뮬레이션하고 화면에 표시할 수 있다. 여기서 시뮬레이션 수행부(240)는 사용자에 의해 주행상황 설정부(210)에서 설정되는 주행상황에 상응하는 그래픽으로 화면에 표시할 수 있다. 즉 사용자가 설정한 주행상황의 파라미터가 비오는 날씨, 저녁 7시 등인 경우, 시뮬레이션 수행부(240)는 비오는 저녁 7시의 풍경을 화면에 표시할 수 있으며, 각 센서들의 센싱 데이터에 기초하여 가상 테스트 차량의 주변에 주행 중인 가상의 주변 차량과 보행자, 교통신호등 및 건물 등 다양한 주행상황을 표현할 수 있다.

한편, 제어부(250)는 시뮬레이션 장치(200)의 구성요소들, 예를 들어 주행상황 설정부(210), 센싱 데이터 보정부(220), 센서 모델링 결과 적용부(230) 및 시뮬레이션 수행부(240)가 전술한 동작을 수행하도록 제어할 수 있으며, 저장부(260) 또한 제어할 수 있다.

한편, 저장부(260)는 제어부(250)가 시뮬레이션 장치(200)의 구성요소들을 제어하기 위한 알고리즘 및 알고리즘에 의해 동작하는 과정에서 파생되거나 필요한 다양한 정보들을 저장할 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 시뮬레이션 과정을 도시한 흐름도이다.

도 3의 과정은 도 2의 시뮬레이션 장치(200)에 의해 수행될 수 있으며, 기 센서 모델링된 각 센서들의 센싱 데이터인 제1 센싱 데이터와 기준 센싱 데이터에 기초하여 설정된 다양한 주행상황의 센서 민감도는 미리 설정되어 있는 상태이다.

먼저, 시뮬레이션 장치(200)는 사용자의 입력에 따라서 시뮬레이션 내 가상 테스트 차량의 주행상황을 설정한다(S301).

여기서 주행상황은 주행 시 날씨, 온도/습도, 주행시간, 주행위치, 노면상태, 교통량, 주행도로의 주변 밝기 등의 파라미터를 포함할 수 있으며, 이 외에도 로드 테스트 차량의 주행 시 각 센서들로부터 획득될 수 있는 다양한 파라미터들이 주행상황에 포함될 수 있다.

사용자는 상기 주행상황의 파라미터들 중 시뮬레이션하기 원하는 하나 이상의 주행상황들을 설정할 수 있다.

S301 후, 시뮬레이션 장치(200)는 S301에서 설정된 주행상황에 상응하는 각 센서의 민감도를 추출한다(S302).

여기서 주행상황에 상응하는 각 센서별 민감도는 로드 테스트 차량이 주행한 실주행 상황을 기준으로 분류된 각 센서들의 센싱 데이터와 기준 센싱 데이터를 비교하여 설정될 수 있다. 앞서 설명하였지만 기준 센싱 데이터의 센서 민감도를 1로 설정한 경우, 주행상황에 상응하는 각 센서별 민감도는 1과 동일하거나 낮아질 수 있다.

S302후, 시뮬레이션 장치(200)는 S302에서 추출된 각 센서별 민감도에 기초하여 제1 센싱 데이터를 보정하는 센서 모델링을 수행한다(S303).

여기서 수행되는 센서 모델링에 의해 제2 센싱 데이터가 생성될 수 있다. 즉, 기존에 센서 모델링을 통해 구축해놓은 제1 센싱 데이터가 존재한다면, 사용자가 설정한 주행상황에 해당하는 센서 민감도를 적용하여 센서 모델링을 수행함으로써 다양한 주행상황에 해당하는 센싱 데이터를 생성할 수 있다.

S303 후, 시뮬레이션 장치(200)는 제2 센싱 데이터를 자율주행 차량(300)의 시뮬레이션에 적용한다(S304).

여기서 시뮬레이션 장치(200)는 사용자에 의해 설정되는 주행상황에 상응하는 그래픽을 생성할 수 있다.

S304 후, 시뮬레이션 장치(200)는 제2 센싱 데이터가 적용되는 자율주행 차량(300)의 주행 과정을 시뮬레이션하여 화면에 표시한다(S305).

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다.

그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본 발명의 범위는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

100 : 클라우드 서버
200 : 시뮬레이션 장치
210 : 주행상황 설정부
220 : 센싱 데이터 보정부
230 : 센서 모델링 결과 적용부
240 : 시뮬레이션 수행부
250 : 제어부
260 : 저장부
300 : 자율주행 차량

Claims (10)

1. 센서 모델링된 각 센서들의 센싱 데이터를 이용하고, 시뮬레이션 내 가상 테스트 차량의 주행상황을 설정하여 자율주행 차량의 운행을 시뮬레이션 하는 차량 시뮬레이션 방법에 있어서,
   복수의 로드 테스트 차량으로부터 획득되는 각 센서의 센싱 데이터를 클라우드 서버를 통해 수신하는 단계;
   상기 수신되는 각 센서의 센싱 데이터를 해당 로드 테스트 차량이 주행한 실주행상황을 기준으로 분류하는 단계;
   상기 분류되는 실주행상황에 해당하는 각 센서의 센싱 데이터들을 이용하여 상기 로드 테스트 차량의 각 센서별 민감도를 설정하는 단계;
   상기 설정된 주행상황에 해당하는 각 센서별 민감도를 추출하고, 상기 추출된 각 센서별 민감도에 기초하여 상기 센서 모델링된 각 센서들의 센싱 데이터인 제1 센싱 데이터에 설정된 주행상황에 상응하는 센서 모델링을 수행하여 상기 제1 센싱 데이터를 보정하는 단계;
   상기 센서 모델링의 수행에 의해 보정된 센싱 데이터인 제2 센싱 데이터를 시뮬레이션에 반영하는 단계; 및
   상기 제2 센싱 데이터가 반영되는 상기 가상 테스트 차량의 주행 과정을 시뮬레이션하여 화면에 표시하는 단계;
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 시뮬레이션 방법.
   
2. 삭제
3. 제1 항에 있어서,
   상기 시뮬레이션을 수행하는 제어부와 연결되는 각 센서별 센싱 데이터 입력 인터페이스로 상기 제2 센싱 데이터 각각 입력하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 시뮬레이션 방법.
   
4. 제1 항에 있어서,
   상기 주행상황은 날씨, 주행위치, 주행시간, 노면상태, 교통량 및 주행도로의 주변 밝기 중 하나 이상의 파라미터를 포함하고,
   상기 각 파라미터를 해당 값에 따라서 미리 정해진 복수의 레벨로 구분하여 상기 각 센서의 센싱 데이터들이 상기 실주행상황을 기준으로 분류되도록 하는 것을 특징으로 하는 차량 시뮬레이션 방법.
   
5. 제4 항에 있어서,
   상기 주행상황 중 미리 정해진 기준 주행상황에서의 각 센서별 센싱 데이터를 상기 각 센서별 민감도의 기준 값으로 설정하고, 상기 기준으로 설정된 각 센서별 센싱 데이터에 기초하여 상기 분류된 주행상황에서의 각 센서별 민감도를 설정하는 것을 특징으로 하는 차량 시뮬레이션 방법.
   
6. 삭제
7. 삭제
8. 삭제
9. 삭제
10. 삭제

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