KR102120108B1 - 자율주행 차량 및 그 제어 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 자율주행 차량 및 그 제어 방법에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량은 메뉴얼 모드에서 출발 위치로부터 종료 위치까지 상기 자율주행 차량이 주행한 경로를 학습하고, 자율주행 모드에서 상기 학습된 경로를 따라 주행을 시작하고, 오브젝트 검출 장치를 통하여 상기 학습된 경로 상에서 비어있는 주차 슬롯이 검출되면 상기 자율주행 차량을 상기 검출된 주차 슬롯에 주차하는 프로세서를 포함한다.

Description

자율주행 차량 및 그 제어 방법{Autonomous vehicle and method of controlling the same}
본 발명은 자율주행 차량 및 그 제어 방법에 관한 것이다.
차량은 탑승하는 사용자가 원하는 방향으로 이동시키는 장치이다. 대표적으로 자동차를 예를 들 수 있다.
한편, 차량을 이용하는 사용자의 편의를 위해, 각종 센서와 전자 장치 등이 구비되고 있는 추세이다. 특히, 사용자의 운전 편의를 위해 차량 운전자 보조 시스템(ADAS : Advanced Driver Assistance System)에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 나아가, 자율 주행 차량(Autonomous Vehicle)에 대한 개발이 활발하게 이루어지고 있다.
특히, 주차 슬롯을 학습하고, 학습된 주차 슬롯에 자율주행 차량이 스스로 주차를 수행하는 기술에 대한 개발이 이루어지고 있다.
그러나 종래 기술에 따르면 학습 된 주차 슬롯에 장애물이 있는 경우 자율주행 차량은 자율 주차를 더 이상 수행하지 못하는 문제가 있다. 즉, 자율주행 차량은 복수의 주차 슬롯을 능동적으로 학습하지 못하는 종래 기술의 문제가 있다.
본 발명의 실시예는 상기한 문제점을 해결하기 위하여,
출발 위치로부터 종료 위치까지 자율주행 차량이 주행한 경로를 학습하는 동안 경로 상에서 검출된 오브젝트의 속성을 판단하고 저장하는 자율주행 차량을 제공하는 데 목적이 있다.
또한, 본 발명의 실시예는, 학습 된 경로를 따라 주행을 시작하고, 경로 상에서 비어있는 주차 슬롯을 검출하고, 검출된 주차 슬롯에 주차를 수행하는 자율주행 차량을 제공하는데 목적이 있다.
본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 과제를 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예는 메뉴얼 모드에서, 출발 위치로부터 종료 위치까지 상기 자율주행 차량이 주행한 경로를 학습하는 단계; 자율주행 모드에서, 상기 학습된 경로를 따라 주행을 시작하는 단계; 및 상기 학습된 경로 상에서 비어있는 주차 슬롯이 검출되면, 상기 자율주행 차량을 상기 검출된 주차 슬롯에 주차하는 단계;를 포함하는 주차 시설에서 자율주행 차량을 제어하는 방법을 제공한다.
또한, 본 발명의 실시예에서, 상기 경로를 학습하는 단계는, 상기 출발 위치로부터 상기 종료 위치까지의 경로상에서 검출된 오브젝트의 속성을 판단하는 단계; 및 상기 판단된 오브젝트의 속성을 저장하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 실시예에서, 상기 오브젝트의 속성은 고정형 정보 또는 이동형 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 주차 시설에서 자율주행 차량을 제어하는 방법을 제공한다.
또한, 본 발명의 실시예에서, 상기 경로를 학습하는 단계는, 상기 자율주행 차량이 제1위치와 제2위치 사이에서 판단한 오브젝트의 속성에 기초하여 상기 제1위치와 상기 제2위치 사이에서 상기 자율주행 차량이 주행한 경로와 다른 경로를 학습 경로로 저장하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 실시예에서, 상기 경로를 학습하는 단계는, 출발 위치와 종료 위치 중 적어도 하나를 포함하는 부분 경로를 학습하는 단계; 및 상기 학습된 부분 경로를 통합하여 전체 학습 경로를 생성하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 실시예에서, 상기 경로를 학습하는 단계는, 상기 자율주행 차량이 주행하는 경로 상에서 적어도 하나의 분기점을 검출하는 단계; 및 상기 검출된 적어도 하나의 분기점을 연결하는 경로를 학습 경로로 저장하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 실시예에서, 자율주행 모드에서, 상기 학습된 경로를 따라 주행을 시작하는 단계는, 오브젝트 검출 장치를 통하여, 상기 자율주행 차량이 상기 출발 위치에서 소정 거리 이내에 도달하는 것을 검출하는 단계; 및 사용자 인터페이스 장치를 통하여, 상기 학습된 경로를 따라 주행을 시작하기 위한 사용자 입력을 수신하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 실시예에서, 상기 주차 시설의 이용에 관한 추가 정보를 수신하는 단계;를 더 포함하고, 자율주행 모드에서, 상기 학습된 경로를 따라 주행을 시작하는 단계는, 상기 수신한 추가 정보를 반영하여 상기 학습된 경로를 수정하는 단계; 및 상기 수정한 학습된 경로를 따라 주행을 시작하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 실시예에서, 자율주행 모드에서, 상기 학습된 경로를 따라 주행을 시작하는 단계는, 상기 자율주행 차량이 상기 출발 위치 또는 상기 종료 위치 중 적어도 하나로 복귀하도록 요청하는 사용자 입력을 수신하는 단계; 및 상기 사용자 입력에 반응하여, 상기 자율주행 차량이 상기 학습된 경로를 따라 상기 출발 위치 또는 상기 종료 위치 중 적어도 하나로 복귀하도록 제어하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 실시예에서, 상기 사용자 입력에 반응하여, 상기 자율주행 차량이 상기 학습된 경로를 따라 상기 출발 위치 또는 상기 종료 위치 중 적어도 하나로 복귀하도록 제어하는 단계는, 상기 학습된 경로상에서 상기 자율주행 차량의 현재 위치를 판단하는 단계; 및 상기 판단 결과에 기초하여, 상기 자율주행 차량의 주행 방향을 유지할지 여부를 판단하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 실시예에서, 상기 자율주행 차량을 상기 검출된 주차 슬롯에 주차하는 단계는, 오브젝트 검출 장치를 통한 검출 결과 및 상기 경로를 학습하는 단계에서 저장된 상기 학습된 경로상의 오브젝트의 속성에 관한 정보를 이용하여 비어있는 주차 슬롯을 검출하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 실시예에서, 상기 자율주행 차량을 상기 검출된 주차 슬롯에 주차하는 단계는, 복수의 비어있는 주차 슬롯이 검출된 경우, 기설정된 우선순위에 기초하여 특정 주차 슬롯을 선택하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 실시예에서, 상기 주차 슬롯은 예약된 주차 슬롯이고, 상기 종료 위치는 상기 예약된 주차 슬롯의 위치인 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 실시예에서, 상기 예약된 주차 슬롯에 주차할 때, 상기 경로를 학습하는 단계에서 검출되지 않았던 오브젝트가 상기 예약된 주차 슬롯에서 검출된 경우, 상기 자율주행 차량을 상기 검출된 주차 슬롯에 주차하는 단계는, 상기 오브젝트가 상기 예약된 주차 슬롯에서 차지하는 영역을 고려하여,상기 자율주행 차량이 주차 가능한 영역을 판단하는 단계; 및 상기 주차 가능한 영역에 상기 자율주행 차량을 주차하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 실시예에서, 상기 자율주행 차량을 상기 검출된 주차 슬롯에 주차할 때, 상기 검출된 주차 슬롯의 위치를 메모리에 저장하는 단계; 사용자 입력에 반응하여, 상기 자율주행 차량이 주차된 주차 슬롯의 위치와 상기 학습된 경로에 대한 정보를 불러오는 단계; 상기 학습된 경로의 적어도 일 부분을 포함하는, 상기 주차 슬롯으로부터 상기 종료 위치까지의 출차 경로를 생성하는 단계; 및 상기 생성된 출차 경로를 따라 상기 자율주행 차량이 출차 하도록 제어하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 실시예에서, 오브젝트 검출 장치를 통하여, 상기 자율주행 차량 외부에 존재하는 오브젝트를 검출하는 단계; 및 상기 검출된 오브젝트에 기초하여, 상기 학습된 경로에 도달할 수 있는 경로를 생성하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 실시예에서, 상기 자율주행 차량이 주차된 시점 이후에 상기 자율주행 차량의 위치가 변경된 경우, 상기 자율주행 차량이 출차 하도록 제어하는 단계는, 상기 변경된 자율주행 차량의 위치를 판단하는 단계; 및 상기 판단된 위치가 상기 학습된 경로 내에 있는 경우 상기 학습된 경로를 이용하여 상기 자율주행 차량이 출차 하도록 제어하고, 상기 판단된 위치가 상기 학습된 경로 밖에 있는 경우 상기 학습된 경로에 도달하기 위한 경로를 생성하고, 상기 생성된 경로 및 상기 학습된 경로를 이용하여 상기 자율주행 차량이 출차 하도록 제어하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 실시예에서, 상기 자율주행 차량의 사용자를 식별하는 단계; 상기 식별된 사용자의 위치가 상기 학습된 경로 내인지 여부를 판단하는 단계; 및 상기 식별된 사용자의 위치를 상기 학습된 경로 내인 것으로 판단한 경우, 상기 식별된 사용자의 위치에서 상기 자율주행 차량이 정지하도록 제어하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 실시예에서, 상기 식별된 사용자의 위치를 상기 학습된 경로 밖인 것으로 판단한 경우, 상기 식별된 사용자의 위치에 도달하기 위한 경로를 생성하는 단계; 및 상기 식별된 사용자의 위치에 도달하기 위한 경로를 따라 상기 자율주행 차량이 주행 하도록 제어하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명의 실시예에 따르면 다음과 같은 효과가 하나 혹은 그 이상 있다.
첫 째, 자율주행 차량이 경로를 학습하는 단계에서 적어도 하나 이상의 주차 슬롯을 능동적으로 학습하는 효과가 있다.
둘 째, 자율주행 차량이 학습된 경로를 따라 주행하면서, 비어있는 주차 슬롯을 검출하고, 상기 주차 슬롯에 상기 자율주행 차량이 이전에 주차된 이력이 없는 경우에도 상기 자율주행 차량을 상기 주차 슬롯에 주차시키는 효과가 있다.
셋 째, 학습된 경로에서 주차를 위해 사용된 경로를 제외한 나머지 경로를 이용하여, 주차 슬롯으로부터 차량을 출차 시키는 효과가 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 차량의 외관을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 차량을 외부의 다양한 각도에서 본 도면이다.
도 3 내지 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 차량의 내부를 도시한 도면이다.
도 5 내지 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 오브젝트를 설명하는데 참조되는 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 차량을 설명하는데 참조되는 블록도이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 학습 기반의 차량 주차 방법을 나타내는 순서도이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 메뉴얼 모드 또는 학습 모드에서 차량의 프로세서가 경로를 학습하는 것을 나타낸다.
도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 메뉴얼 모드 또는 학습 모드에서 차량의 프로세서가 경로를 학습하는 것을 나타낸다.
도 11은 본 발명의 다른 실시예에 따른 메뉴얼 모드 또는 학습 모드에서 차량의 프로세서가 경로를 학습하는 것을 나타낸다.
도 12는 본 발명의 다른 실시예에 따른 메뉴얼 모드 또는 학습 모드에서 차량의 프로세서가 경로를 학습하는 것을 나타낸다.
도 13은 본 발명의 다른 실시예에 따른 메뉴얼 모드 또는 학습 모드에서 차량의 프로세서가 경로를 학습하는 것을 나타낸다.
도 14는 본 발명의 다른 실시예에 따른 메뉴얼 모드 또는 학습 모드에서 차량의 프로세서가 경로를 학습하는 것을 나타낸다.
도 15는 본 발명의 다른 실시예에 따른 메뉴얼 모드 또는 학습 모드에서 차량의 프로세서가 경로를 학습하는 것을 나타낸다.
도 16은 본 발명의 실시예에 따른 차량의 프로세서가 학습된 경로를 따라 차량을 주행시키는 것을 나타낸다.
도 17은 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량의 프로세서가 학습된 경로를 따라 차량을 주행시키는 것을 나타낸다.
도 18은 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량의 프로세서가 학습된 경로를 따라 차량을 주행시키는 것을 나타낸다.
도 19는 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량의 프로세서가 학습된 경로를 따라 차량을 주행시키는 것을 나타낸다.
도 20은 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량의 프로세서가 학습된 경로를 따라 차량을 주행시키는 것을 나타낸다.
도 21은 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량의 프로세서가 학습된 경로를 따라 차량을 주행시키는 것을 나타낸다.
도 22는 본 발명의 실시예에 따른 차량의 프로세서가 학습된 경로 상에서 비어있는 주차 슬롯에 차량을 주차하는 것을 나타낸다.
도 23은 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량의 프로세서가 학습된 경로 상에서 비어있는 주차 슬롯에 차량을 주차하는 것을 나타낸다.
도 24는 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량의 프로세서가 학습된 경로 상에서 비어있는 주차 슬롯에 차량을 주차하는 것을 나타낸다.
도 25는 본 발명의 실시예에 따른 학습 기반의 차량 출차 방법을 나타낸다.
도 26은 본 발명의 다른 실시예에 따른 학습 기반의 차량 출차 방법을 나타낸다.
도 27은 본 발명의 다른 실시예에 따른 학습 기반의 차량 출차 방법을 나타낸다.
도 28은 본 발명의 다른 실시예에 따른 학습 기반의 차량 출차 방법을 나타낸다.
도 29는 본 발명의 다른 실시예에 따른 학습 기반의 차량 출차 방법을 나타낸다.
도 30은 본 발명의 다른 실시예에 따른 학습 기반의 차량 출차 방법을 나타낸다.
도 31은 본 발명의 다른 실시예에 따른 학습 기반의 차량 출차 방법을 나타낸다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에 개시된 실시 예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
본 출원에서, "포함한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 명세서에서 기술되는 차량은, 자동차, 오토바이를 포함하는 개념일 수 있다. 이하에서는, 차량에 대해 자동차를 위주로 기술한다.
본 명세서에서 기술되는 차량은, 동력원으로서 엔진을 구비하는 내연기관 차량, 동력원으로서 엔진과 전기 모터를 구비하는 하이브리드 차량, 동력원으로서 전기 모터를 구비하는 전기 차량 등을 모두 포함하는 개념일 수 있다.
이하의 설명에서 차량의 좌측은 차량의 주행 방향의 좌측을 의미하고, 차량의 우측은 차량의 주행 방향의 우측을 의미한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 차량의 외관을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 차량을 외부의 다양한 각도에서 본 도면이다.
도 3 내지 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 차량의 내부를 도시한 도면이다.
도 5 내지 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 오브젝트를 설명하는데 참조되는 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 차량을 설명하는데 참조되는 블록도이다.
도 1 내지 도 7을 참조하면, 차량(100)은 동력원에 의해 회전하는 바퀴, 차량(100)의 진행 방향을 조절하기 위한 조향 입력 장치(510)를 포함할 수 있다.
차량(100)은 자율 주행 차량일 수 있다.
차량(100)은, 사용자 입력에 기초하여, 자율 주행 모드 또는 메뉴얼 모드로 전환될 수 있다.
예를 들면, 차량(100)은, 사용자 인터페이스 장치(200)를 통해, 수신되는 사용자 입력에 기초하여, 메뉴얼 모드에서 자율 주행 모드로 전환되거나, 자율 주행 모드에서 메뉴얼 모드로 전환될 수 있다.
차량(100)은, 주행 상황 정보에 기초하여, 자율 주행 모드 또는 메뉴얼 모드로 전환될 수 있다.
주행 상황 정보는, 차량 외부의 오브젝트 정보, 내비게이션 정보 및 차량 상태 정보 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
예를 들면, 차량(100)은, 오브젝트 검출 장치(300)에서 생성되는 주행 상황 정보에 기초하여, 메뉴얼 모드에서 자율 주행 모드로 전환되거나, 자율 주행 모드에서 메뉴얼 모드로 전환될 수 있다.
예를 들면, 차량(100)은, 통신 장치(400)를 통해 수신되는 주행 상황 정보에 기초하여, 메뉴얼 모드에서 자율 주행 모드로 전환되거나, 자율 주행 모드에서 메뉴얼 모드로 전환될 수 있다.
차량(100)은, 외부 디바이스에서 제공되는 정보, 데이터, 신호에 기초하여 메뉴얼 모드에서 자율 주행 모드로 전환되거나, 자율 주행 모드에서 메뉴얼 모드로 전환될 수 있다.
차량(100)이 자율 주행 모드로 운행되는 경우, 자율 주행 차량(100)은, 운행 시스템(700)에 기초하여 운행될 수 있다.
예를 들면, 자율 주행 차량(100)은, 주행 시스템(710), 출차 시스템(740), 주차 시스템(750)에서 생성되는 정보, 데이터 또는 신호에 기초하여 운행될 수 있다.
차량(100)이 메뉴얼 모드로 운행되는 경우, 자율 주행 차량(100)은, 운전 조작 장치(500)를 통해 운전을 위한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 운전 조작 장치(500)를 통해 수신되는 사용자 입력에 기초하여, 차량(100)은 운행될 수 있다.
전장(overall length)은 차량(100)의 앞부분에서 뒷부분까지의 길이, 전폭(width)은 차량(100)의 너비, 전고(height)는 바퀴 하부에서 루프까지의 길이를 의미한다. 이하의 설명에서, 전장 방향(L)은 차량(100)의 전장 측정의 기준이 되는 방향, 전폭 방향(W)은 차량(100)의 전폭 측정의 기준이 되는 방향, 전고 방향(H)은 차량(100)의 전고 측정의 기준이 되는 방향을 의미할 수 있다.
도 7에 예시된 바와 같이, 차량(100)은, 사용자 인터페이스 장치(200), 오브젝트 검출 장치(300), 통신 장치(400), 운전 조작 장치(500), 차량 구동 장치(600), 운행 시스템(700), 내비게이션 시스템(770), 센싱부(120), 인터페이스부(130), 메모리(140), 제어부(170) 및 전원 공급부(190)를 포함할 수 있다.
실시예에 따라, 차량(100)은, 본 명세서에서 설명되는 구성 요소 외에 다른 구성 요소를 더 포함하거나, 설명되는 구성 요소 중 일부를 포함하지 않을 수 있다. 센싱부(120)는, 차량의 상태를 센싱할 수 있다. 센싱부(120)는, 자세 센서(예를 들면, 요 센서(yaw sensor), 롤 센서(roll sensor), 피치 센서(pitch sensor)), 충돌 센서, 휠 센서(wheel sensor), 속도 센서, 경사 센서, 중량 감지 센서, 헤딩 센서(heading sensor), 자이로 센서(gyro sensor), 포지션 모듈(position module), 차량 전진/후진 센서, 배터리 센서, 연료 센서, 타이어 센서, 핸들 회전에 의한 스티어링 센서, 차량 내부 온도 센서, 차량 내부 습도 센서, 초음파 센서, 조도 센서, 가속 페달 포지션 센서, 브레이크 페달 포지션 센서, 등을 포함할 수 있다.
센싱부(120)는, 차량 자세 정보, 차량 충돌 정보, 차량 방향 정보, 차량 위치 정보(GPS 정보), 차량 각도 정보, 차량 속도 정보, 차량 가속도 정보, 차량 기울기 정보, 차량 전진/후진 정보, 배터리 정보, 연료 정보, 타이어 정보, 차량 램프 정보, 차량 내부 온도 정보, 차량 내부 습도 정보, 스티어링 휠 회전 각도, 차량 외부 조도, 가속 페달에 가해지는 압력, 브레이크 페달에 가해지는 압력 등에 대한 센싱 신호를 획득할 수 있다.
센싱부(120)는, 그 외, 가속페달센서, 압력센서, 엔진 회전 속도 센서(engine speed sensor), 공기 유량 센서(AFS), 흡기 온도 센서(ATS), 수온 센서(WTS), 스로틀 위치 센서(TPS), TDC 센서, 크랭크각 센서(CAS), 등을 더 포함할 수 있다.
센싱부(120)는, 센싱 데이터를 기초로, 차량 상태 정보를 생성할 수 있다. 차량 상태 정보는, 차량 내부에 구비된 각종 센서에서 감지된 데이터를 기초로 생성된 정보일 수 있다.
예를 들면, 차량 상태 정보는, 차량의 자세 정보, 차량의 속도 정보, 차량의 기울기 정보, 차량의 중량 정보, 차량의 방향 정보, 차량의 배터리 정보, 차량의 연료 정보, 차량의 타이어 공기압 정보, 차량의 스티어링 정보, 차량 실내 온도 정보, 차량 실내 습도 정보, 페달 포지션 정보 및 차량 엔진 온도 정보 등을 포함할 수 있다.
인터페이스부(130)는, 차량(100)에 연결되는 다양한 종류의 외부 기기와의 통로 역할을 수행할 수 있다. 예를 들면, 인터페이스부(130)는 이동 단말기와 연결 가능한 포트를 구비할 수 있고, 상기 포트를 통해, 이동 단말기와 연결할 수 있다. 이 경우, 인터페이스부(130)는 이동 단말기와 데이터를 교환할 수 있다.
한편, 인터페이스부(130)는 연결된 이동 단말기에 전기 에너지를 공급하는 통로 역할을 수행할 수 있다. 이동 단말기가 인터페이스부(130)에 전기적으로 연결되는 경우, 제어부(170)의 제어에 따라, 인터페이스부(130)는 전원 공급부(190)에서 공급되는 전기 에너지를 이동 단말기에 제공할 수 있다.
메모리(140)는, 제어부(170)와 전기적으로 연결된다. 메모리(140)는 유닛에 대한 기본데이터, 유닛의 동작제어를 위한 제어데이터, 입출력되는 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(140)는, 하드웨어적으로, ROM, RAM, EPROM, 플래시 드라이브, 하드 드라이브 등과 같은 다양한 저장기기 일 수 있다. 메모리(140)는 제어부(170)의 처리 또는 제어를 위한 프로그램 등, 차량(100) 전반의 동작을 위한 다양한 데이터를 저장할 수 있다.
실시예에 따라, 메모리(140)는, 제어부(170)와 일체형으로 형성되거나, 제어부(170)의 하위 구성 요소로 구현될 수 있다.
제어부(170)는, 차량(100) 내의 각 유닛의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 제어부(170)는 ECU(Electronic Control Unit)로 명명될 수 있다.
전원 공급부(190)는, 제어부(170)의 제어에 따라, 각 구성요소들의 동작에 필요한 전원을 공급할 수 있다. 특히, 전원 공급부(190)는, 차량 내부의 배터리 등으로부터 전원을 공급받을 수 있다.
차량(100)에 포함되는, 하나 이상의 프로세서 및 제어부(170)는, ASICs (application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 프로세서(processors), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 프로세서(microprocessors), 기타 기능 수행을 위한 전기적 유닛 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다.
또한, 센싱부(120), 인터페이스부(130), 메모리(140) 전원 공급부(190), 사용자 인터페이스 장치(200), 오브젝트 검출 장치(300), 통신 장치(400), 운전 조작 장치(500), 차량 구동 장치(600), 운행 시스템(700) 및 내비게이션 시스템(770)은 개별적인 프로세서를 갖거나 제어부(170)에 통합될 수 있다.
사용자 인터페이스 장치(200)는, 차량(100)과 사용자와의 소통을 위한 장치이다. 사용자 인터페이스 장치(200)는, 사용자 입력을 수신하고, 사용자에게 차량(100)에서 생성된 정보를 제공할 수 있다. 차량(100)은, 사용자 인터페이스 장치(200)를 통해, UI(User Interfaces) 또는 UX(User Experience)를 구현할 수 있다.
사용자 인터페이스 장치(200)는, 입력부(210), 내부 카메라(220), 생체 감지부(230), 출력부(250) 및 프로세서(270)를 포함할 수 있다. 사용자 인터페이스 장치(200)의 각 구성요소는 전술한 인터페이스부(130)와 구조적, 기능적으로 분리되거나 통합될 수 있다.
실시예에 따라, 사용자 인터페이스 장치(200)는, 설명되는 구성 요소 외에 다른 구성 요소를 더 포함하거나, 설명되는 구성 요소 중 일부를 포함하지 않을 수도 있다.
입력부(210)는, 사용자로부터 정보를 입력받기 위한 것으로, 입력부(210)에서 수집한 데이터는, 프로세서(270)에 의해 분석되어, 사용자의 제어 명령으로 처리될 수 있다.
입력부(210)는, 차량 내부에 배치될 수 있다. 예를 들면, 입력부(210)는, 스티어링 휠(steering wheel)의 일 영역, 인스투루먼트 패널(instrument panel)의 일 영역, 시트(seat)의 일 영역, 각 필러(pillar)의 일 영역, 도어(door)의 일 영역, 센타 콘솔(center console)의 일 영역, 헤드 라이닝(head lining)의 일 영역, 썬바이저(sun visor)의 일 영역, 윈드 쉴드(windshield)의 일 영역 또는 윈도우(window)의 일 영역 등에 배치될 수 있다.
입력부(210)는, 음성 입력부(211), 제스쳐 입력부(212), 터치 입력부(213) 및 기계식 입력부(214)를 포함할 수 있다.
음성 입력부(211)는, 사용자의 음성 입력을 전기적 신호로 전환할 수 있다. 전환된 전기적 신호는, 프로세서(270) 또는 제어부(170)에 제공될 수 있다.
음성 입력부(211)는, 하나 이상의 마이크로 폰을 포함할 수 있다.
제스쳐 입력부(212)는, 사용자의 제스쳐 입력을 전기적 신호로 전환할 수 있다. 전환된 전기적 신호는, 프로세서(270) 또는 제어부(170)에 제공될 수 있다.
제스쳐 입력부(212)는, 사용자의 제스쳐 입력을 감지하기 위한 적외선 센서 및 이미지 센서 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
실시예에 따라, 제스쳐 입력부(212)는, 사용자의 3차원 제스쳐 입력을 감지할 수 있다. 이를 위해, 제스쳐 입력부(212)는, 복수의 적외선 광을 출력하는 광출력부 또는 복수의 이미지 센서를 포함할 수 있다.
제스쳐 입력부(212)는, TOF(Time of Flight) 방식, 구조광(Structured light) 방식 또는 디스패러티(Disparity) 방식을 통해 사용자의 3차원 제스쳐 입력을 감지할 수 있다.
터치 입력부(213)는, 사용자의 터치 입력을 전기적 신호로 전환할 수 있다. 전환된 전기적 신호는 프로세서(270) 또는 제어부(170)에 제공될 수 있다.
터치 입력부(213)는, 사용자의 터치 입력을 감지하기 위한 터치 센서를 포함할 수 있다.
실시예에 따라, 터치 입력부(213)는 디스플레이부(251)와 일체형으로 형성됨으로써, 터치 스크린을 구현할 수 있다. 이러한, 터치 스크린은, 차량(100)과 사용자 사이의 입력 인터페이스 및 출력 인터페이스를 함께 제공할 수 있다.
기계식 입력부(214)는, 버튼, 돔 스위치(dome switch), 조그 휠 및 조그 스위치 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 기계식 입력부(214)에 의해 생성된 전기적 신호는, 프로세서(270) 또는 제어부(170)에 제공될 수 있다.
기계식 입력부(214)는, 스티어링 휠(steering wheel), 센터페시아(center fascia), 센터 콘솔(center console), 콕핏 모듈(cockpit module), 도어 등에 배치될 수 있다.
프로세서(270)는 앞서 설명한 음성 입력부(211), 제스쳐 입력부(212), 터치 입력부(213) 및 기계식 입력부(214) 중 적어도 하나에 대한 사용자 입력에 반응하여, 차량(100)의 학습 모드를 개시할 수 있다. 학습 모드에서 차량(100)은 차량(100)의 주행 경로 학습 및 주변 환경 학습을 수행할 수 있다. 학습 모드에 관해서는 이하 오브젝트 검출 장치(300) 및 운행 시스템(700)과 관련된 부분에서 상세히 설명하도록 한다.
내부 카메라(220)는, 차량 내부 영상을 획득할 수 있다. 프로세서(270)는, 차량 내부 영상을 기초로, 사용자의 상태를 감지할 수 있다. 프로세서(270)는, 차량 내부 영상에서 사용자의 시선 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(270)는, 차량 내부 영상에서 사용자의 제스쳐를 감지할 수 있다.
생체 감지부(230)는, 사용자의 생체 정보를 획득할 수 있다. 생체 감지부(230)는, 사용자의 생체 정보를 획득할 수 있는 센서를 포함하고, 센서를 이용하여, 사용자의 지문 정보, 심박동 정보 등을 획득할 수 있다. 생체 정보는 사용자 인증을 위해 이용될 수 있다.
출력부(250)는, 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시키기 위한 것이다.
출력부(250)는, 디스플레이부(251), 음향 출력부(252) 및 햅틱 출력부(253) 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
디스플레이부(251)는, 다양한 정보에 대응되는 그래픽 객체를 표시할 수 있다.
디스플레이부(251)는 액정 디스플레이(liquid crystal display, LCD), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display, TFT LCD), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode, OLED), 플렉서블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display), 전자잉크 디스플레이(e-ink display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
디스플레이부(251)는 터치 입력부(213)와 상호 레이어 구조를 이루거나 일체형으로 형성됨으로써, 터치 스크린을 구현할 수 있다.
디스플레이부(251)는 HUD(Head Up Display)로 구현될 수 있다. 디스플레이부(251)가 HUD로 구현되는 경우, 디스플레이부(251)는 투사 모듈을 구비하여 윈드 쉴드 또는 윈도우에 투사되는 이미지를 통해 정보를 출력할 수 있다.
디스플레이부(251)는, 투명 디스플레이를 포함할 수 있다. 투명 디스플레이는 윈드 쉴드 또는 윈도우에 부착될 수 있다.
투명 디스플레이는 소정의 투명도를 가지면서, 소정의 화면을 표시할 수 있다. 투명 디스플레이는, 투명도를 가지기 위해, 투명 디스플레이는 투명 TFEL(Thin Film Electroluminescent), 투명 OLED(Organic Light-Emitting Diode), 투명 LCD(Liquid Crystal Display), 투과형 투명디스플레이, 투명 LED(Light Emitting Diode) 디스플레이 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 투명 디스플레이의 투명도는 조절될 수 있다.
한편, 사용자 인터페이스 장치(200)는, 복수의 디스플레이부(251a 내지 251g)를 포함할 수 있다.
디스플레이부(251)는, 스티어링 휠의 일 영역, 인스투루먼트 패널의 일 영역(251a, 251b, 251e), 시트의 일 영역(251d), 각 필러의 일 영역(251f), 도어의 일 영역(251g), 센타 콘솔의 일 영역, 헤드 라이닝의 일 영역, 썬바이저의 일 영역에 배치되거나, 윈드 쉴드의 일영역(251c), 윈도우의 일영역(251h)에 구현될 수 있다.
음향 출력부(252)는, 프로세서(270) 또는 제어부(170)로부터 제공되는 전기 신호를 오디오 신호로 변환하여 출력한다. 이를 위해, 음향 출력부(252)는, 하나 이상의 스피커를 포함할 수 있다.
햅틱 출력부(253)는, 촉각적인 출력을 발생시킨다. 예를 들면, 햅틱 출력부(253)는, 스티어링 휠, 안전 벨트, 시트(110FL, 110FR, 110RL, 110RR)를 진동시켜, 사용자가 출력을 인지할 수 있게 동작할 수 있다.
프로세서(270)는, 사용자 인터페이스 장치(200)의 각 유닛의 전반적인 동작을 제어할 수 있다.
실시예에 따라, 사용자 인터페이스 장치(200)는, 복수의 프로세서(270)를 포함하거나, 프로세서(270)를 포함하지 않을 수도 있다.
사용자 인터페이스 장치(200)에 프로세서(270)가 포함되지 않는 경우, 사용자 인터페이스 장치(200)는, 차량(100)내 다른 장치의 프로세서 또는 제어부(170)의 제어에 따라, 동작될 수 있다.
한편, 사용자 인터페이스 장치(200)는, 차량용 디스플레이 장치로 명명될 수 있다.
사용자 인터페이스 장치(200)는, 제어부(170)의 제어에 따라 동작될 수 있다.
오브젝트 검출 장치(300)는, 차량(100) 외부에 위치하는 오브젝트를 검출하기 위한 장치이다. 오브젝트 검출 장치(300)는, 센싱 데이터에 기초하여, 오브젝트 정보를 생성할 수 있다.
오브젝트 정보는, 오브젝트의 존재 유무에 대한 정보, 오브젝트의 위치 정보, 차량(100)과 오브젝트와의 거리 정보 및 차량(100)과 오브젝트와의 상대 속도 정보를 포함할 수 있다.
오브젝트는, 차량(100)의 운행과 관련된 다양한 물체들일 수 있다.
도 5 내지 도 6을 참조하면, 오브젝트(O)는, 차선(OB10), 타 차량(OB11), 보행자(OB12), 이륜차(OB13), 교통 신호(OB14, OB15), 빛, 도로, 구조물, 과속 방지턱, 지형물, 동물 등을 포함할 수 있다.
차선(Lane)(OB10)은, 주행 차선, 주행 차선의 옆 차선, 대향되는 차량이 주행하는 차선일 수 있다. 차선(Lane)(OB10)은, 차선(Lane)을 형성하는 좌우측 선(Line)을 포함하는 개념일 수 있다.
타 차량(OB11)은, 차량(100)의 주변에서 주행 중인 차량일 수 있다. 타 차량은, 차량(100)으로부터 소정 거리 이내에 위치하는 차량일 수 있다. 예를 들면, 타 차량(OB11)은, 차량(100)보다 선행 또는 후행하는 차량일 수 있다.
보행자(OB12)는, 차량(100)의 주변에 위치한 사람일 수 있다. 보행자(OB12)는, 차량(100)으로부터 소정 거리 이내에 위치하는 사람일 수 있다. 예를 들면, 보행자(OB12)는, 인도 또는 차도상에 위치하는 사람일 수 있다.
이륜차(OB13)는, 차량(100)의 주변에 위치하고, 2개의 바퀴를 이용해 움직이는 탈것을 의미할 수 있다. 이륜차(OB13)는, 차량(100)으로부터 소정 거리 이내에 위치하는 2개의 바퀴를 가지는 탈 것일 수 있다. 예를 들면, 이륜차(OB13)는, 인도 또는 차도상에 위치하는 오토바이 또는 자전거일 수 있다.
교통 신호는, 교통 신호등(OB15), 교통 표지판(OB14), 도로 면에 그려진 문양 또는 텍스트를 포함할 수 있다.
빛은, 타 차량에 구비된 램프에서 생성된 빛일 수 있다. 빛은, 가로등에서 생성된 빛을 수 있다. 빛은 태양광일 수 있다.
도로는, 도로면, 커브, 오르막, 내리막 등의 경사 등을 포함할 수 있다.
구조물은, 도로 주변에 위치하고, 지면에 고정된 물체일 수 있다. 예를 들면, 구조물은, 가로등, 가로수, 건물, 전봇대, 신호등, 다리를 포함할 수 있다.
지형물은, 산, 언덕, 등을 포함할 수 있다.
한편, 오브젝트는, 이동 오브젝트와 고정 오브젝트로 분류될 수 있다. 예를 들면, 이동 오브젝트는, 타 차량, 보행자를 포함하는 개념일 수 있다. 예를 들면, 고정 오브젝트는, 교통 신호, 도로, 구조물을 포함하는 개념일 수 있다.
오브젝트 검출 장치(300)는, 카메라(310), 레이다(320), 라이다(330), 초음파 센서(340), 적외선 센서(350) 및 프로세서(370)를 포함할 수 있다. 오브젝트 검출 장치(300)의 각 구성요소는 전술한 센싱부(120)와 구조적, 기능적으로 분리되거나 통합될 수 있다.
실시예에 따라, 오브젝트 검출 장치(300)는, 설명되는 구성 요소 외에 다른 구성 요소를 더 포함하거나, 설명되는 구성 요소 중 일부를 포함하지 않을 수 있다.
카메라(310)는, 차량 외부 영상을 획득하기 위해, 차량의 외부의 적절한 곳에 위치할 수 있다. 카메라(310)는, 모노 카메라, 스테레오 카메라(310a), AVM(Around View Monitoring) 카메라(310b) 또는 360도 카메라일 수 있다.
카메라(310)는, 다양한 영상 처리 알고리즘을 이용하여, 오브젝트의 위치 정보, 오브젝트와의 거리 정보 또는 오브젝트와의 상대 속도 정보를 획득할 수 있다.
예를 들면, 카메라(310)는, 획득된 영상에서, 시간에 따른 오브젝트 크기의 변화를 기초로, 오브젝트와의 거리 정보 및 상대 속도 정보를 획득할 수 있다.
예를 들면, 카메라(310)는, 핀홀(pin hole) 모델, 노면 프로파일링 등을 통해, 오브젝트와의 거리 정보 및 상대 속도 정보를 획득할 수 있다.
예를 들면, 카메라(310)는, 스테레오 카메라(310a)에서 획득된 스테레오 영상에서 디스패러티(disparity) 정보를 기초로 오브젝트와의 거리 정보 및 상대 속도 정보를 획득할 수 있다.
예를 들면, 카메라(310)는, 차량 전방의 영상을 획득하기 위해, 차량의 실내에서, 프런트 윈드 쉴드에 근접하게 배치될 수 있다. 또는, 카메라(310)는, 프런트 범퍼 또는 라디에이터 그릴 주변에 배치될 수 있다.
예를 들면, 카메라(310)는, 차량 후방의 영상을 획득하기 위해, 차량의 실내에서, 리어 글라스에 근접하게 배치될 수 있다. 또는, 카메라(310)는, 리어 범퍼, 트렁크 또는 테일 게이트 주변에 배치될 수 있다.
예를 들면, 카메라(310)는, 차량 측방의 영상을 획득하기 위해, 차량의 실내에서 사이드 윈도우 중 적어도 어느 하나에 근접하게 배치될 수 있다. 또는, 카메라(310)는, 사이드 미러, 휀더 또는 도어 주변에 배치될 수 있다.
카메라(310)는, 획득된 영상을 프로세서(370)에 제공할 수 있다.
레이다(320)는, 전자파 송신부, 수신부를 포함할 수 있다. 레이다(320)는 전파 발사 원리상 펄스 레이다(Pulse Radar) 방식 또는 연속파 레이다(Continuous Wave Radar) 방식으로 구현될 수 있다. 레이다(320)는 연속파 레이다 방식 중에서 신호 파형에 따라 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave)방식 또는 FSK(Frequency Shift Keying) 방식으로 구현될 수 있다.
레이다(320)는 전자파를 매개로, TOF(Time of Flight) 방식 또는 페이즈 쉬프트(phase-shift) 방식에 기초하여, 오브젝트를 검출하고, 검출된 오브젝트의 위치, 검출된 오브젝트와의 거리 및 상대 속도를 검출할 수 있다.
레이다(320)는, 차량의 전방, 후방 또는 측방에 위치하는 오브젝트를 감지하기 위해 차량의 외부의 적절한 위치에 배치될 수 있다.
라이다(330)는, 레이저 송신부, 수신부를 포함할 수 있다. 라이다(330)는, TOF(Time of Flight) 방식 또는 페이즈 쉬프트(phase-shift) 방식으로 구현될 수 있다.
라이다(330)는, 구동식 또는 비구동식으로 구현될 수 있다.
구동식으로 구현되는 경우, 라이다(330)는, 모터에 의해 회전되며, 차량(100) 주변의 오브젝트를 검출할 수 있다.
비구동식으로 구현되는 경우, 라이다(330)는, 광 스티어링에 의해, 차량(100)을 기준으로 소정 범위 내에 위치하는 오브젝트를 검출할 수 있다. 차량(100)은 복수의 비구동식 라이다(330)를 포함할 수 있다.
라이다(330)는, 레이저 광 매개로, TOF(Time of Flight) 방식 또는 페이즈 쉬프트(phase-shift) 방식에 기초하여, 오브젝트를 검출하고, 검출된 오브젝트의 위치, 검출된 오브젝트와의 거리 및 상대 속도를 검출할 수 있다.
라이다(330)는, 차량의 전방, 후방 또는 측방에 위치하는 오브젝트를 감지하기 위해 차량의 외부의 적절한 위치에 배치될 수 있다.
초음파 센서(340)는, 초음파 송신부, 수신부를 포함할 수 있다. 초음파 센서(340)은, 초음파를 기초로 오브젝트를 검출하고, 검출된 오브젝트의 위치, 검출된 오브젝트와의 거리 및 상대 속도를 검출할 수 있다.
초음파 센서(340)는, 차량의 전방, 후방 또는 측방에 위치하는 오브젝트를 감지하기 위해 차량의 외부의 적절한 위치에 배치될 수 있다.
적외선 센서(350)는, 적외선 송신부, 수신부를 포함할 수 있다. 적외선 센서(340)는, 적외선 광을 기초로 오브젝트를 검출하고, 검출된 오브젝트의 위치, 검출된 오브젝트와의 거리 및 상대 속도를 검출할 수 있다.
적외선 센서(350)는, 차량의 전방, 후방 또는 측방에 위치하는 오브젝트를 감지하기 위해 차량의 외부의 적절한 위치에 배치될 수 있다.
프로세서(370)는, 오브젝트 검출 장치(300)의 각 유닛의 전반적인 동작을 제어할 수 있다.
프로세서(370)는, 카메라(310, 레이다(320), 라이다(330), 초음파 센서(340) 및 적외선 센서(350)에 의해 센싱된 데이터와 기 저장된 데이터를 비교하여, 오브젝트를 검출하거나 분류할 수 있다.
프로세서(370)는, 획득된 영상에 기초하여, 오브젝트를 검출하고, 트래킹할 수 있다. 프로세서(370)는, 영상 처리 알고리즘을 통해, 오브젝트와의 거리 산출, 오브젝트와의 상대 속도 산출 등의 동작을 수행할 수 있다.
예를 들면, 프로세서(370)는, 획득된 영상에서, 시간에 따른 오브젝트 크기의 변화를 기초로, 오브젝트와의 거리 정보 및 상대 속도 정보를 획득할 수 있다.
예를 들면, 프로세서(370)는, 핀홀(pin hole) 모델, 노면 프로파일링 등을 통해, 오브젝트와의 거리 정보 및 상대 속도 정보를 획득할 수 있다.
예를 들면, 프로세서(370)는, 스테레오 카메라(310a)에서 획득된 스테레오 영상에서 디스패러티(disparity) 정보를 기초로 오브젝트와의 거리 정보 및 상대 속도 정보를 획득할 수 있다.
프로세서(370)는, 송신된 전자파가 오브젝트에 반사되어 되돌아오는 반사 전자파에 기초하여, 오브젝트를 검출하고, 트래킹할 수 있다. 프로세서(370)는, 전자파에 기초하여, 오브젝트와의 거리 산출, 오브젝트와의 상대 속도 산출 등의 동작을 수행할 수 있다.
프로세서(370)는, 송신된 레이저가 오브젝트에 반사되어 되돌아오는 반사 레이저 광에 기초하여, 오브젝트를 검출하고, 트래킹할 수 있다. 프로세서(370)는, 레이저 광에 기초하여, 오브젝트와의 거리 산출, 오브젝트와의 상대 속도 산출 등의 동작을 수행할 수 있다.
프로세서(370)는, 송신된 초음파가 오브젝트에 반사되어 되돌아오는 반사 초음파에 기초하여, 오브젝트를 검출하고, 트래킹할 수 있다. 프로세서(370)는, 초음파에 기초하여, 오브젝트와의 거리 산출, 오브젝트와의 상대 속도 산출 등의 동작을 수행할 수 있다.
프로세서(370)는, 송신된 적외선 광이 오브젝트에 반사되어 되돌아오는 반사 적외선 광에 기초하여, 오브젝트를 검출하고, 트래킹할 수 있다. 프로세서(370)는, 적외선 광에 기초하여, 오브젝트와의 거리 산출, 오브젝트와의 상대 속도 산출 등의 동작을 수행할 수 있다.
앞서 설명한 바와 같이, 입력부(210)에 대한 사용자 입력에 반응하여 차량(100)의 학습 모드가 개시되면, 프로세서(370)는 카메라(310), 레이다(320), 라이다(330), 초음파 센서(340) 및 적외선 센서(350)에 의해 센싱된 데이터를 메모리(140)에 저장할 수 있다.
저장된 데이터의 분석을 기초로 한 학습 모드의 각 단계와 학습 모드에 후행하는 동작 모드에 대해서는 이하 운행 시스템(700)과 관련된 부분에서 상세히 설명하도록 한다. 실시예에 따라, 오브젝트 검출 장치(300)는, 복수의 프로세서(370)를 포함하거나, 프로세서(370)를 포함하지 않을 수도 있다. 예를 들면, 카메라(310), 레이다(320), 라이다(330), 초음파 센서(340) 및 적외선 센서(350) 각각은 개별적으로 프로세서를 포함할 수 있다.
오브젝트 검출 장치(300)에 프로세서(370)가 포함되지 않는 경우, 오브젝트 검출 장치(300)는, 차량(100)내 장치의 프로세서 또는 제어부(170)의 제어에 따라, 동작될 수 있다.
오브젝트 검출 장치(300)는, 제어부(170)의 제어에 따라 동작될 수 있다.
통신 장치(400)는, 외부 디바이스와 통신을 수행하기 위한 장치이다. 여기서, 외부 디바이스는, 타 차량, 이동 단말기 또는 서버일 수 있다.
통신 장치(400)는, 통신을 수행하기 위해 송신 안테나, 수신 안테나, 각종 통신 프로토콜이 구현 가능한 RF(Radio Frequency) 회로 및 RF 소자 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
통신 장치(400)는, 근거리 통신부(410), 위치 정보부(420), V2X 통신부(430), 광통신부(440), 방송 송수신부(450), ITS(Intelligent Transport Systems) 통신부(460) 및 프로세서(470)를 포함할 수 있다.
실시예에 따라, 통신 장치(400)는, 설명되는 구성 요소 외에 다른 구성 요소를 더 포함하거나, 설명되는 구성 요소 중 일부를 포함하지 않을 수 있다.
근거리 통신부(410)는, 근거리 통신(Short range communication)을 위한 유닛이다. 근거리 통신부(410)는, 블루투스(Bluetooth?), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), UWB(Ultra Wideband), ZigBee, NFC(Near Field Communication), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), Wi-Fi Direct, Wireless USB(Wireless Universal Serial Bus) 기술 중 적어도 하나를 이용하여, 근거리 통신을 지원할 수 있다.
근거리 통신부(410)는, 근거리 무선 통신망(Wireless Area Networks)을 형성하여, 차량(100)과 적어도 하나의 외부 디바이스 사이의 근거리 통신을 수행할 수 있다.
위치 정보부(420)는, 차량(100)의 위치 정보를 획득하기 위한 유닛이다. 예를 들면, 위치 정보부(420)는, GPS(Global Positioning System) 모듈 또는 DGPS(Differential Global Positioning System) 모듈을 포함할 수 있다.
V2X 통신부(430)는, 서버(V2I : Vehicle to Infra), 타 차량(V2V : Vehicle to Vehicle) 또는 보행자(V2P : Vehicle to Pedestrian)와의 무선 통신 수행을 위한 유닛이다. V2X 통신부(430)는, 인프라와의 통신(V2I), 차량간 통신(V2V), 보행자와의 통신(V2P) 프로토콜이 구현 가능한 RF 회로를 포함할 수 있다.
광통신부(440)는, 광을 매개로 외부 디바이스와 통신을 수행하기 위한 유닛이다. 광통신부(440)는, 전기 신호를 광 신호로 전환하여 외부에 발신하는 광발신부 및 수신된 광 신호를 전기 신호로 전환하는 광수신부를 포함할 수 있다.
실시예에 따라, 광발신부는, 차량(100)에 포함된 램프와 일체화되게 형성될 수 있다.
방송 송수신부(450)는, 방송 채널을 통해, 외부의 방송 관리 서버로부터 방송 신호를 수신하거나, 방송 관리 서버에 방송 신호를 송출하기 위한 유닛이다. 방송 채널은, 위성 채널, 지상파 채널을 포함할 수 있다. 방송 신호는, TV 방송 신호, 라디오 방송 신호, 데이터 방송 신호를 포함할 수 있다.
ITS 통신부(460)는, 교통 시스템과 정보, 데이터 또는 신호를 교환할 수 있다. ITS 통신부(460)는, 교통 시스템에 획득한 정보, 데이터를 제공할 수 있다. ITS 통신부(460)는, 교통 시스템으로부터, 정보, 데이터 또는 신호를 제공받을 수 있다. 예를 들면, ITS 통신부(460)는, 교통 시스템으로부터 도로 교통 정보를 수신하여, 제어부(170)에 제공할 수 있다. 예를 들면, ITS 통신부(460)는, 교통 시스템으로부터 제어 신호를 수신하여, 제어부(170) 또는 차량(100) 내부에 구비된 프로세서에 제공할 수 있다.
프로세서(470)는, 통신 장치(400)의 각 유닛의 전반적인 동작을 제어할 수 있다.
실시예에 따라, 통신 장치(400)는, 복수의 프로세서(470)를 포함하거나, 프로세서(470)를 포함하지 않을 수도 있다.
통신 장치(400)에 프로세서(470)가 포함되지 않는 경우, 통신 장치(400)는, 차량(100)내 다른 장치의 프로세서 또는 제어부(170)의 제어에 따라, 동작될 수 있다.
한편, 통신 장치(400)는, 사용자 인터페이스 장치(200)와 함께 차량용 디스플레이 장치를 구현할 수 있다. 이 경우, 차량용 디스플레이 장치는, 텔레 매틱스(telematics) 장치 또는 AVN(Audio Video Navigation) 장치로 명명될 수 있다.
통신 장치(400)는, 제어부(170)의 제어에 따라 동작될 수 있다.
운전 조작 장치(500)는, 운전을 위한 사용자 입력을 수신하는 장치이다.
메뉴얼 모드인 경우, 차량(100)은, 운전 조작 장치(500)에 의해 제공되는 신호에 기초하여 운행될 수 있다.
운전 조작 장치(500)는, 조향 입력 장치(510), 가속 입력 장치(530) 및 브레이크 입력 장치(570)를 포함할 수 있다.
조향 입력 장치(510)는, 사용자로부터 차량(100)의 진행 방향 입력을 수신할 수 있다. 조향 입력 장치(510)는, 회전에 의해 조향 입력이 가능하도록 휠 형태로 형성되는 것이 바람직하다. 실시예에 따라, 조향 입력 장치는, 터치 스크린, 터치 패드 또는 버튼 형태로 형성될 수도 있다.
가속 입력 장치(530)는, 사용자로부터 차량(100)의 가속을 위한 입력을 수신할 수 있다. 브레이크 입력 장치(570)는, 사용자로부터 차량(100)의 감속을 위한 입력을 수신할 수 있다. 가속 입력 장치(530) 및 브레이크 입력 장치(570)는, 페달 형태로 형성되는 것이 바람직하다. 실시예에 따라, 가속 입력 장치 또는 브레이크 입력 장치는, 터치 스크린, 터치 패드 또는 버튼 형태로 형성될 수도 있다.
운전 조작 장치(500)는, 제어부(170)의 제어에 따라 동작될 수 있다.
차량 구동 장치(600)는, 차량(100)내 각종 장치의 구동을 전기적으로 제어하는 장치이다.
차량 구동 장치(600)는, 파워 트레인 구동부(610), 샤시 구동부(620), 도어/윈도우 구동부(630), 안전 장치 구동부(640), 램프 구동부(650) 및 공조 구동부(660)를 포함할 수 있다.
실시예에 따라, 차량 구동 장치(600)는, 설명되는 구성 요소 외에 다른 구성 요소를 더 포함하거나, 설명되는 구성 요소 중 일부를 포함하지 않을 수 있다.
한편, 차량 구동 장치(600)는 프로세서를 포함할 수 있다. 차량 구동 장치(600)의 각 유닛은, 각각 개별적으로 프로세서를 포함할 수 있다.
파워 트레인 구동부(610)는, 파워 트레인 장치의 동작을 제어할 수 있다.
파워 트레인 구동부(610)는, 동력원 구동부(611) 및 변속기 구동부(612)를 포함할 수 있다.
동력원 구동부(611)는, 차량(100)의 동력원에 대한 제어를 수행할 수 있다.
예를 들면, 화석 연료 기반의 엔진이 동력원인 경우, 동력원 구동부(610)는, 엔진에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 이에 의해, 엔진의 출력 토크 등을 제어할 수 있다. 동력원 구동부(611)는, 제어부(170)의 제어에 따라, 엔진 출력 토크를 조정할 수 있다.
예를 들면, 전기 에너지 기반의 모터가 동력원인 경우, 동력원 구동부(610)는, 모터에 대한 제어를 수행할 수 있다. 동력원 구동부(610)는, 제어부(170)의 제어에 따라, 모터의 회전 속도, 토크 등을 조정할 수 있다.
변속기 구동부(612)는, 변속기에 대한 제어를 수행할 수 있다.
변속기 구동부(612)는, 변속기의 상태를 조정할 수 있다. 변속기 구동부(612)는, 변속기의 상태를, 전진(D), 후진(R), 중립(N) 또는 주차(P)로 조정할 수 있다.
한편, 엔진이 동력원인 경우, 변속기 구동부(612)는, 전진(D) 상태에서, 기어의 물림 상태를 조정할 수 있다.
샤시 구동부(620)는, 샤시 장치의 동작을 제어할 수 있다.
샤시 구동부(620)는, 조향 구동부(621), 브레이크 구동부(622) 및 서스펜션 구동부(623)를 포함할 수 있다.
조향 구동부(621)는, 차량(100) 내의 조향 장치(steering apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 조향 구동부(621)는, 차량의 진행 방향을 변경할 수 있다.
브레이크 구동부(622)는, 차량(100) 내의 브레이크 장치(brake apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들면, 바퀴에 배치되는 브레이크의 동작을 제어하여, 차량(100)의 속도를 줄일 수 있다.
한편, 브레이크 구동부(622)는, 복수의 브레이크 각각을 개별적으로 제어할 수 있다. 브레이크 구동부(622)는, 복수의 휠에 걸리는 제동력을 서로 다르게 제어할 수 있다.
서스펜션 구동부(623)는, 차량(100) 내의 서스펜션 장치(suspension apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들면, 서스펜션 구동부(623)는 도로 면에 굴곡이 있는 경우, 서스펜션 장치를 제어하여, 차량(100)의 진동이 저감되도록 제어할 수 있다.
한편, 서스펜션 구동부(623)는, 복수의 서스펜션 각각을 개별적으로 제어할 수 있다.
도어/윈도우 구동부(630)는, 차량(100) 내의 도어 장치(door apparatus) 또는 윈도우 장치(window apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다.
도어/윈도우 구동부(630)는, 도어 구동부(631) 및 윈도우 구동부(632)를 포함할 수 있다.
도어 구동부(631)는, 도어 장치에 대한 제어를 수행할 수 있다. 도어 구동부(631)는, 차량(100)에 포함되는 복수의 도어의 개방, 폐쇄를 제어할 수 있다. 도어 구동부(631)는, 트렁크(trunk) 또는 테일 게이트(tail gate)의 개방 또는 폐쇄를 제어할 수 있다. 도어 구동부(631)는, 썬루프(sunroof)의 개방 또는 폐쇄를 제어할 수 있다.
윈도우 구동부(632)는, 윈도우 장치(window apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 차량(100)에 포함되는 복수의 윈도우의 개방 또는 폐쇄를 제어할 수 있다.
안전 장치 구동부(640)는, 차량(100) 내의 각종 안전 장치(safety apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다.
안전 장치 구동부(640)는, 에어백 구동부(641), 시트벨트 구동부(642) 및 보행자 보호 장치 구동부(643)를 포함할 수 있다.
에어백 구동부(641)는, 차량(100) 내의 에어백 장치(airbag apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들면, 에어백 구동부(641)는, 위험 감지시, 에어백이 전개되도록 제어할 수 있다.
시트벨트 구동부(642)는, 차량(100) 내의 시트벨트 장치(seatbelt apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들면, 시트벨트 구동부(642)는, 위험 감지 시, 시트 벨트를 이용해 탑승객이 시트(110FL, 110FR, 110RL, 110RR)에 고정되도록 제어할 수 있다.
보행자 보호 장치 구동부(643)는, 후드 리프트 및 보행자 에어백에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들면, 보행자 보호 장치 구동부(643)는, 보행자와의 충돌 감지 시, 후드 리프트 업 및 보행자 에어백 전개되도록 제어할 수 있다.
램프 구동부(650)는, 차량(100) 내의 각종 램프 장치(lamp apparatus)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다.
공조 구동부(660)는, 차량(100) 내의 공조 장치(air conditioner)에 대한 전자식 제어를 수행할 수 있다. 예를 들면, 공조 구동부(660)는, 차량 내부의 온도가 높은 경우, 공조 장치가 동작하여, 냉기가 차량 내부로 공급되도록 제어할 수 있다.
차량 구동 장치(600)는, 프로세서를 포함할 수 있다. 차량 구동 장치(600)의 각 유닛은, 각각 개별적으로 프로세서를 포함할 수 있다.
차량 구동 장치(600)는, 제어부(170)의 제어에 따라 동작될 수 있다.
운행 시스템(700)은, 차량(100)의 각종 운행을 제어하는 시스템이다. 운행 시스템(700)은, 자율 주행 모드에서 동작될 수 있다.
운행 시스템(700)은, 주행 시스템(710), 출차 시스템(740) 및 주차 시스템(750) 을 포함할 수 있다.
실시예에 따라, 운행 시스템(700)은, 설명되는 구성 요소 외에 다른 구성 요소를 더 포함하거나, 설명되는 구성 요소 중 일부를 포함하지 않을 수 있다.
한편, 운행 시스템(700)은, 프로세서를 포함할 수 있다. 운행 시스템(700)의 각 유닛은, 각각 개별적으로 프로세서를 포함할 수 있다.
한편, 운행 시스템(700)은 학습에 기초한 자율 주행 모드의 운행을 제어할 수 있다. 이러한 경우에는 학습 모드 및 학습이 완료됨을 전제로 한 동작 모드가 수행될 수 있다. 운행 시스템(700)의 프로세서가 학습 모드(learning mode) 및 동작 모드(operating mode)를 수행하는 방법에 대하여 이하 설명하도록 한다.
학습 모드는 앞서 설명한 메뉴얼 모드에서 수행될 수 있다. 학습 모드에서 운행 시스템(700)의 프로세서는 차량(100)의 주행 경로 학습 및 주변 환경 학습을 수행할 수 있다.
주행 경로 학습은 차량(100)이 주행하는 경로에 대한 맵 데이터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다. 특히, 운행 시스템(700)의 프로세서는 차량(100)이 출발지로부터 목적지까지 주행하는 동안 오브젝트 검출 장치(300)를 통해 검출된 정보에 기초하여 맵 데이터를 생성할 수 있다.
주변 환경 학습은 차량(100)의 주행 과정 및 주차 과정에서 차량(100)의 주변 환경에 대한 정보를 저장하고 분석하는 단계를 포함할 수 있다. 특히, 운행 시스템(700)의 프로세서는 차량(100)의 주차 과정에서 오브젝트 검출 장치(300)를 통해 검출된 정보, 예를 들면 주차 공간의 위치 정보, 크기 정보, 고정된(또는 고정되지 않은) 장애물 정보 등과 같은 정보에 기초하여 차량(100)의 주변 환경에 대한 정보를 저장하고 분석할 수 있다.
동작 모드는 앞서 설명한 자율 주행 모드에서 수행될 수 있다. 학습 모드를 통하여 주행 경로 학습 또는 주변 환경 학습이 완료된 것을 전제로 동작 모드에 대하여 설명한다.
동작 모드는 입력부(210)를 통한 사용자 입력에 반응하여 수행되거나, 학습이 완료된 주행 경로 및 주차 공간에 차량(100)이 도달하면 자동으로 수행될 수 있다.
동작 모드는 운전 조작 장치(500)에 대한 사용자의 조작을 일부 요구하는 반-자율 동작 모드(semi autonomous operating mode) 및 운전 조작 장치(500)에 대한 사용자의 조작을 전혀 요구하지 않는 완전-자율 동작 모드(fully autonomous operating mode)를 포함할 수 있다.
한편, 실시예에 따라 운행 시스템(700)의 프로세서는 동작 모드에서 주행 시스템(710)을 제어하여 학습이 완료된 주행 경로를 따라 차량(100)을 주행시킬 수 있다.
한편, 실시예에 따라 운행 시스템(700)의 프로세서는 동작 모드에서 출차 시스템(740)을 제어하여 학습이 완료된 주차 공간으로부터 주차된 차량(100)을 출차 시킬 수 있다.
한편, 실시예에 따라 운행 시스템(700)의 프로세서는 동작 모드에서 주차 시스템(750)을 제어하여 현재 위치로부터 학습이 완료된 주차 공간으로 차량(100)을 주차 시킬 수 있다. 한편, 실시예에 따라, 운행 시스템(700)이 소프트웨어적으로 구현되는 경우, 제어부(170)의 하위 개념일 수도 있다.
한편, 실시예에 따라, 운행 시스템(700)은, 사용자 인터페이스 장치(270), 오브젝트 검출 장치(300) 및 통신 장치(400), 운전 조작 장치(500), 차량 구동 장치(600), 내비게이션 시스템(770), 센싱부(120) 및 제어부(170) 중 적어도 어느 하나를 포함하는 개념일 수 있다.
주행 시스템(710)은, 차량(100)의 주행을 수행할 수 있다.
주행 시스템(710)은, 내비게이션 시스템(770)으로부터 내비게이션 정보를 제공받아, 차량 구동 장치(600)에 제어 신호를 제공하여, 차량(100)의 주행을 수행할 수 있다.
주행 시스템(710)은, 오브젝트 검출 장치(300)로부터 오브젝트 정보를 제공받아, 차량 구동 장치(600)에 제어 신호를 제공하여, 차량(100)의 주행을 수행할 수 있다.
주행 시스템(710)은, 통신 장치(400)를 통해, 외부 디바이스로부터 신호를 제공받아, 차량 구동 장치(600)에 제어 신호를 제공하여, 차량(100)의 주행을 수행할 수 있다.
주행 시스템(710)은, 사용자 인터페이스 장치(270), 오브젝트 검출 장치(300) 및 통신 장치(400), 운전 조작 장치(500), 차량 구동 장치(600), 내비게이션 시스템(770), 센싱부(120) 및 제어부(170) 중 적어도 어느 하나를 포함하여, 차량(100)의 주행을 수행하는 시스템 개념일 수 있다.
이러한, 주행 시스템(710)은, 차량 주행 제어 장치로 명명될 수 있다.
출차 시스템(740)은, 차량(100)의 출차를 수행할 수 있다.
출차 시스템(740)은, 내비게이션 시스템(770)으로부터 내비게이션 정보를 제공받아, 차량 구동 장치(600)에 제어 신호를 제공하여, 차량(100)의 출차를 수행할 수 있다.
출차 시스템(740)은, 오브젝트 검출 장치(300)로부터 오브젝트 정보를 제공받아, 차량 구동 장치(600)에 제어 신호를 제공하여, 차량(100)의 출차를 수행할 수 있다.
출차 시스템(740)은, 통신 장치(400)를 통해, 외부 디바이스로부터 신호를 제공받아, 차량 구동 장치(600)에 제어 신호를 제공하여, 차량(100)의 출차를 수행할 수 있다.
출차 시스템(740)은, 사용자 인터페이스 장치(270), 오브젝트 검출 장치(300) 및 통신 장치(400), 운전 조작 장치(500), 차량 구동 장치(600), 내비게이션 시스템(770), 센싱부(120) 및 제어부(170) 중 적어도 어느 하나를 포함하여, 차량(100)의 출차를 수행하는 시스템 개념일 수 있다.
이러한, 출차 시스템(740)은, 차량 출차 제어 장치로 명명될 수 있다.
주차 시스템(750)은, 차량(100)의 주차를 수행할 수 있다.
주차 시스템(750)은, 내비게이션 시스템(770)으로부터 내비게이션 정보를 제공받아, 차량 구동 장치(600)에 제어 신호를 제공하여, 차량(100)의 주차를 수행할 수 있다.
주차 시스템(750)은, 오브젝트 검출 장치(300)로부터 오브젝트 정보를 제공받아, 차량 구동 장치(600)에 제어 신호를 제공하여, 차량(100)의 주차를 수행할 수 있다.
주차 시스템(750)은, 통신 장치(400)를 통해, 외부 디바이스로부터 신호를 제공받아, 차량 구동 장치(600)에 제어 신호를 제공하여, 차량(100)의 주차를 수행할 수 있다.
주차 시스템(750)은, 사용자 인터페이스 장치(270), 오브젝트 검출 장치(300) 및 통신 장치(400), 운전 조작 장치(500), 차량 구동 장치(600), 내비게이션 시스템(770), 센싱부(120) 및 제어부(170) 중 적어도 어느 하나를 포함하여, 차량(100)의 주차를 수행하는 시스템 개념일 수 있다.
이러한, 주차 시스템9750)은, 차량 주차 제어 장치로 명명될 수 있다.
내비게이션 시스템(770)은, 내비게이션 정보를 제공할 수 있다. 내비게이션 정보는, 맵(map) 정보, 설정된 목적지 정보, 상기 목적지 설정 따른 경로 정보, 경로 상의 다양한 오브젝트에 대한 정보, 차선 정보 및 차량의 현재 위치 정보 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
내비게이션 시스템(770)은, 메모리, 프로세서를 포함할 수 있다. 메모리는 내비게이션 정보를 저장할 수 있다. 프로세서는 내비게이션 시스템(770)의 동작을 제어할 수 있다.
실시예에 따라, 내비게이션 시스템(770)은, 통신 장치(400)를 통해, 외부 디바이스로부터 정보를 수신하여, 기 저장된 정보를 업데이트 할 수 있다.
실시예에 따라, 내비게이션 시스템(770)은, 사용자 인터페이스 장치(200)의 하위 구성 요소로 분류될 수도 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 학습 기반의 차량 주차 방법을 나타내는 순서도이다. 한편, 이하에서 기술되는 차량(100)의 프로세서는 도 7의 제어부(170)에 대응하는 구성으로 이해될 수 있다.
단계 810과 같이, 메뉴얼 모드 또는 학습 모드에서 차량(100)의 프로세서는 출발 위치로부터 종료 위치까지 차량(100)이 주행한 경로를 학습한다. 단계 810은 전술한 운행 시스템(700)의 학습 모드의 수행에 대응될 수 있다. 단계 810과 관련된 보다 다양한 실시예를 이하 도 9 내지 도 15에 대한 설명에서 상세히 설명하도록 한다.
다음으로, 단계 820과 같이 동작 모드에서 차량(100)의 프로세서는 학습된 경로를 따라 차량(100)의 주행을 시작한다. 주행의 시작 및 주행과 관련하여, 단계 820에 대한 보다 다양한 실시예를 이하 도 16 내지 도 21에 대한 설명에서 상세히 설명하도록 한다.
마지막으로, 단계 830과 같이 차량(100)의 프로세서는 학습된 경로 상에서 비어있는 주차 슬롯이 검출되면, 차량(100)을 검출된 주차 슬롯에 주차한다. 단계 830에 대한 보다 다양한 실시예를 이하 도 22 내지 도 24에서 상세히 설명하도록 한다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 메뉴얼 모드 또는 학습 모드에서 차량(100)의 프로세서가 경로를 학습하는 것을 나타낸다. 도 9는 차량(100)이 입구(910)를 통해 공공 주차장 또는 차고(garage)와 같은 주차 공간(900)에 진입한 것을 도시한다.
출발 위치(920)에서 차량(100)의 프로세서는 사용자 인터페이스 장치(200)를 통한 사용자 입력에 반응하여 학습모드를 개시한다. 학습 모드는 사용자에 의해 차량(100)이 수동으로 조작되는 메뉴얼 모드에서 수행될 수 있다. 즉, 학습 모드에서 경로(940)에 대한 학습은 사용자가 차량(100)을 수동으로 조작하여 주행하는 동안 수행된다.
경로(940)에 대한 학습은 차량(100)이 주행하는 경로(940)에 대한 맵 데이터를 생성하는 것을 의미한다. 특히, 운행 시스템(700)의 프로세서는 차량(100)이 출발 위치(920)에서 종료 위치(930)까지 주행하는 동안 오브젝트 검출 장치(300)를 통해 검출된 정보에 기초하여 맵 데이터를 생성할 수 있다.
경로(940)에 대한 학습은 차량(100)이 주행할 수 있는 공간, 즉 주차 공간(900)의 도로에 대한 학습과 구분되는 개념일 수 있다. 경로(940)에 대한 학습은 출발 위치(920)에서 종료 위치(930)까지의 차량(100)의 주행 궤적에 대한 학습을 의미한다.
반면, 차량(100)이 주행할 수 있는 공간에 대한 학습은 차량(100)의 전폭, 전장, 도로의 폭, 주차 공간(900)의 바닥면에 칠해진 주차 선 등에 기초한 주행 가능 공간에 대한 학습을 의미한다. 차량(100)이 주행할 수 있는 공간에 대한 학습은 오브젝트의 속성을 판단하는 단계에 포함되는 개념일 수 있다.
또한, 경로(940)에 대한 학습은 좁은 의미에서는 차량(100)이 주차 공간(900)을 주행한 궤적에 대한 학습을 의미하나, 넓은 의미에서는 차량(100)이 주차 공간(900)에서 오브젝트 검출 장치(300)를 통하여 검출한 오브젝트, 주차 슬롯 등에 대한 학습까지 포함하는 개념으로 이해될 수 있다.
차량(100)의 프로세서는 경로 학습 단계에서 오브젝트 검출 장치(300)를 통해 검출된 정보, 즉 오브젝트의 속성에 대한 정보를 고정형 정보와 이동형 정보로 나누어 학습할 수 있다.
고정형 정보는, 예를 들면 주차장의 기둥, 나무 또는 전술한 차량(100)이 주행할 수 있는 공간 등과 같이 시간이 지나도 변하지 않는 정보를 의미한다. 고정형 정보는 차량(100)이 학습된 경로를 따라 자율 주행할 때 이용되는 정보이다.
이동형 정보는, 예를 들면 주차된 타차량의 위치 정보와 같이 비영구적인 정보를 의미한다. 주차 선이 인식되지 않은 위치에 주차된 타차량에 관한 정보를 통하여, 차량(100)의 프로세서는 상기 위치를 주차 가능한 위치로 학습할 수 있다.
한편, 메뉴얼 모드에서 학습이 수행되는 동안 차량(100)의 최대 속도에 제한이 있을 수 있다. 즉, 차량(100)의 속도가 기설정된 최대 속도 이상이 되면, 차량(100)의 프로세서는 출력부(250)를 통하여 사용자에게 경고 메시지를 출력하고, 학습이 취소되도록 제어할 수 있다.
한편, 경로를 학습하는 단계에서 사용자의 주행 패턴이 함께 학습될 수 있다. 예를 들면, 차량(100)의 프로세서는 학습 중 주행 경로상에서의 차량(100)의 속도 변화에 관한 스피드 프로파일(speed profile)을 생성하여 메모리(140)에 저장할 수 있다. 또는, 차량(100)의 프로세서는 스티어링 센서를 통하여 학습 중 주행 경로상에서 차량(100)의 스티어링 휠이 조작된 정보를 메모리(140)에 저장할 수도 있다. 스피드 프로파일 또는 스티어링 휠이 조작된 정보 등을 포함하는 학습된 주행 패턴은 추후 자율주행 모드에서 차량(100)이 자율주행을 수행할 때 이용될 수 있다.
학습의 개시와 마찬가지로 학습의 종료 또한 사용자 인터페이스 장치(200)를 통한 사용자 입력에 반응하여 수행된다. 즉, 차량(100)이 종료 위치(930)에 도달했을 때, 학습을 종료하기 위한 사용자 입력이 수신되는 경우 차량(100)의 프로세서는 출발 위치(920)에서 종료 위치(930)까지의 학습된 경로(940)를 저장한다.
한편, 주차 공간(900)에서의 학습된 경로(940)는 이하에서 설명될 차량(100)의 주차 및 출차를 위해 활용된다. 이와 관련해서는, 해당하는 부분에서 상세히 설명하도록 한다.
도 10은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 메뉴얼 모드 또는 학습 모드에서 차량(100)의 프로세서가 경로를 학습하는 것을 나타낸다.
타워 주차 시스템(tower parking system)과 같이 복수의 층을 갖는 주차 시설에서는 각 층의 구조가 동일하게 설계되는 것이 일반적이다. 따라서, 이러한 경우에는 각 층에 대한 경로 학습이 필수적이지 않을 수 있다.
보다 구체적으로, 도 10의 (a)와 같이 차량(100)의 프로세서는 하나의 층에서 경로(1040)를 학습한다. 다음으로, 도 10의 (b)와 같이 차량(100)의 프로세서는 다른 층에 대한 경로(1050)도 경로(1040)와 동일하게 저장할 수 있다.
도 11은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 메뉴얼 모드 또는 학습 모드에서 차량(100)의 프로세서가 경로를 학습하는 것을 나타낸다.
도 9 내지 도 10은 오브젝트 검출 장치(300)를 통해 검출된 정보에 기초하여 경로를 학습하는 것을 나타내는 반면, 도 11은 이에 더하여 사용자 인터페이스 장치(200)를 통한 사용자 입력에 의하여 학습된 경로를 보정하고 추가적인 정보를 입력하는 것을 나타낸다.
보다 구체적으로, 도 11은 오브젝트 검출 장치(300)의 일 구성인 카메라(310)에 의해 촬영된 차량(100)의 외부 영상(1100)을 나타낸다. 터치 입력 또는 버튼 입력 등과 같은 사용자 입력이 사용자 인터페이스 장치(200)를 통해 수신되면, 차량(100)의 프로세서는 학습된 경로를 보정하고 추가적인 정보를 입력할 수 있다. 경로에 대한 보정 및 추가적인 정보 입력으로는 다음과 같은 것을 예로 들 수 있다.
첫 째, 소정 위치에 타차량(1110)이 주차되어 있는 경우 상기 소정 위치는 주차 가능한 위치로 설정될 수 있다.
둘 째, 경로상에 장애물(1120)이 있는 경우, 장애물(1120)이 일시적인 장애물인지 고정적인 장애물인지 여부에 대한 정보가 추가될 수 있다.
셋 째, 차량(100)이 주행한 경로는 아니지만 통행 가능한 경로(1130)가 있는 경우, 차량(100)의 프로세서는 경로(1130)를 통행 가능한 경로로 학습할 수 있다.
그 밖에도 차량(100)의 속도, 차간 간격 등과 같은 다양한 정보가 사용자 인터페이스 장치(200)를 통한 사용자 입력에 의하여 추가될 수 있다.
도 12는 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 메뉴얼 모드 또는 학습 모드에서 차량(100)의 프로세서가 경로를 학습하는 것을 나타낸다.
본 발명의 다른 일 실시예에 따르면, 경로를 학습하는 단계는, 차량(100)이 경로상에 존재하는 제1위치(1230)와 제2위치(1240) 사이에서 판단한 오브젝트의 속성에 기초하여 제1위치(1230)와 제2위치(1240) 사이에서 차량(100)이 주행한 경로와 다른 경로를 학습 경로로 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.
보다 구체적으로, 도 12의 (a)의 경로(1210) 및 경로(1250)은 차량(100)이 주행한 경로를 나타낸다. 또한, 도 12의 (a)는 차량(100)이 장애물(1220)로 인해 제1위치(1230)에서 제2위치(1240)까지 대체 경로(1250)로 주행하는 것을 나타낸다.
다음으로, 도 12의 (b)에 대하여 설명한다. 사용자 인터페이스 장치(200)를 통한 사용자 입력에 의하여 장애물(1220)이 잠시 동안 정차중인 타차량과 같이 일시적 장애물인 것으로 설정되면, 차량(100)의 프로세서는 제1위치(1230)에서 제2위치(1240)까지 차량(100)이 실제로 주행한 대체 경로(1250)와 다른 경로(1260)를 학습 경로로 저장한다. 상기 다른 경로(1260)는 예를 들면, 제1위치(1230)와 제2위치(1240)를 연결하는 최단 경로이거나, 최소 시간 경로이거나, 보다 안전한 경로일 수 있다.
한편, 도 12에는 도시되지 않았으나 차량(100)의 스티어링 휠 회전 각도 가 소정 구간 내에서 일정 값 이내인 경우, 차량(100)의 프로세서는 차량(100)이 주행한 경로를 직선으로 인지하거나, 최단 거리로 경로 설정할 수 있다.
도 12에 따른 본 발명의 일 실시예에 따르면, 차량이 실제로 주행한 경로 뿐만 아니라, 장애물의 종류에 따라 학습된 경로를 수정함으로써 자율 주행 모드에서 차량(100)의 최적의 주행 경로를 제공할 수 있는 기술적 효과가 있다.
도 13은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 메뉴얼 모드 또는 학습 모드에서 차량(100)의 프로세서가 경로를 학습하는 것을 나타낸다.
도 13은 차량(100)의 프로세서가 경로를 학습하는 단계에서, 차량(100)이 분기점(1320)에 도달한 것을 나타낸다. 분기점(또는 교차로)은 둘 이상의 통로가 만나거나 교차하는 지점을 의미한다.
도 13을 예로 들면, 분기점(1320)에서 차량(100)의 오브젝트 검출 장치(300)는 차량(100)을 기준으로 좌측에 통행 가능한 공간이 있음을 검출한다. 통행 가능한 공간을 검출함에 있어서, 카메라(310), 레이다(320), 라이다(330), 초음파 센서(340), 적외선 센서(350) 등이 사용될 수 있다.
도 13에서 차량(100)은 분기점(1320)에서 직진 방향으로 주행하지만, 차량(100)의 프로세서는 분기점(1320)의 위치 정보 및 주행 경로를 기준으로 한 통행 가능한 공간의 방향 정보를 저장한다.
차량(100)이 다른 분기점(1330)에 도달하면, 다른 분기점(1330)의 위치 정보 및 주행 경로를 기준으로 한 통행 가능한 공간의 방향 정보를 저장한다.
차량(100)의 프로세서는 사용자 인터페이스 장치(200)를 통한 사용자 입력에 반응하여 두 개의 분기점(1320, 1330)을 연결하는 새로운 경로를 학습 경로로 저장한다. 또는, 차량(100)의 프로세서는 능동적으로 두 개의 분기점(1320, 1330)을 연결하는 새로운 경로를 학습 경로로 저장할 수도 있다.
도 14는 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 메뉴얼 모드 또는 학습 모드에서 차량(100)의 프로세서가 경로를 학습하는 것을 나타낸다.
주차 공간(1400)의 주행 방향이 일방 통행으로 제한되는 경우가 있을 수 있다.
예를 들면, 도 14의 주차 공간(1400)에서는 시계 방향의 일방 통행으로 차량의 통행이 제한되고 있다.
차량(100)이 시계 반대 방향으로 학습을 개시하려고 하거나 실제로 학습을 수행하는 경우, 차량(100)의 프로세서는 사용자 인터페이스 장치(200)의 출력부(250)를 제어하여 사용자에게 잘못된 방향으로 주행하고 있음을 알린다.
도 15는 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 메뉴얼 모드 또는 학습 모드에서 차량(100)의 프로세서가 경로를 학습하는 것을 나타낸다.
앞서 도 9 내지 도 14에서는 하나의 주차 공간에서 하나의 주행 경로를 학습하는 방법이 설명되었다. 그러나, 본 발명의 다른 일실시예에 따르면 하나의 주차 공간에서도 출발 위치와 종료 위치를 갖는 복수 개의 부분 경로가 학습될 수 있다.
도 15의 (a)와 같이 차량(100)의 프로세서는 출발 위치와 종료위치를 갖는 두 개의 부분 경로(1510, 1520)를 학습한다. 그리고, 도 15의 (b)와 같이 차량(100)의 프로세서는 사용자 인터페이스 장치(100)를 통한 사용자 입력에 반응하여 부분 경로(1510)와 부분 경로(1520)가 통합된 전체 경로를 생성하고, 생성된 전체 경로를 메모리(140)에 저장할 수 있다. 또는, 사용자 입력 없이 차량(100)의 프로세서가 능동적으로 전체 경로를 생성하고, 생성된 전체 경로를 메모리(140)에 저장할 수도 있다.
한편, 부분 경로(1510)에 대하여, 차량(100)의 프로세서가 학습의 개시를 위한 사용자 입력은 수신하였으나, 차량(100)의 주차 완료 시 학습의 종료를 위한 사용자 입력은 수신하지 못하여, 결과적으로 학습이 완료되지 못하는 경우의 처리 방법에 대하여 설명하도록 한다.
이 경우, 차량(100)의 프로세서는 차량(100)이 출차할 때 이전에 완료되지 못한 부분 경로(1510)의 학습에 이어서 부분 경로(1520)의 학습을 수행할 것인지 여부를 사용자 인터페이스 장치(200)를 통하여 사용자로부터 입력 받을 수 있다.
사용자 입력이 있는 경우, 차량(100)의 프로세서는 부분 경로(1510)와 부분 경로(1520)가 통합된 전체 경로를 생성하고, 생성된 전체 경로를 메모리(140)에 저장할 수 있다.
앞서 도 8 내지 도 15를 통하여 메뉴얼 모드 또는 학습 모드에서 차량(100)이 경로를 학습하는 방법에 대하여 설명하였다. 이하 도 16 내지 도 21에서는 자율 주행 모드에서 차량이 학습된 경로를 따라 주행하는 방법에 대하여 설명하도록 한다.
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량(100)의 프로세서가 학습된 경로를 따라 차량(100)을 주행시키는 것을 나타낸다.
자율주행 모드에서, 학습된 경로(1640)를 따라 차량(100)이 자율 주행을 시작하기 위해서는 다음과 같은 조건이 요구될 수 있다.
첫 째, 출발 위치(1620)에서 소정 거리 이내(바람직하게는 2m 이내)에 차량(100)이 도달할 것이 요구될 수 있다. 차량(100)의 현재 위치는 카메라(310), 위치 정보부(420)를 통해 검출될 수 있다.
차량(100)의 프로세서는 카메라(310)를 통해 촬영된 영상에서 랜드마크 등과 같은 의미 정보(semantic information)를 미리 저장하고, 차량(100)의 현재 위치에서 카메라(310)를 통해 촬영된 영상에서 상기 의미 정보를 추출할 수 있다. 차량(100)의 프로세서는 이와 같은 과정을 통하여 검출된 차량(100)의 현재 위치와 출발 위치(1620)를 비교한다.
둘 째, 자율 주행을 시작하기 위한 버튼 입력 등과 같은 사용자 인터페이스 장치(200)를 통한 사용자 입력이 요구될 수 있다. 이는, 자율 주행을 시작함에 있어서 사용자 입력을 통한 신뢰성을 부여하기 위한 것이다.
한편, 전술한 두 가지 조건은 예시적인 것이고, 두 가지 조건이 함께 요구되거나 어느 하나만 선택적으로 요구될 수 있다.
출발 위치(1620)에서 종료 위치(1630)까지의 학습된 경로(1640)를 자율 주행하면서, 차량(100)의 프로세서는 비어 있는 주차 슬롯을 검출한다.
한편, 자율주행 모드에서, 학습된 경로(1640)를 따라 차량(100)이 자율 주행할 때, 차량(100)의 최대 속도가 제한될 수 있다.
도 17은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 차량(100)의 프로세서가 학습된 경로를 따라 차량(100)을 주행시키는 것을 나타낸다.
도 17과 같이 차량(100)이 출발 위치(1720)에서 종료 위치(1730)까지 학습된 경로(1740)를 따라 주행하는 동안 차량(100)의 프로세서가 비어있는 주차 슬롯을 검출하지 못할 수 있다.
이러한 경우에 차량(100)의 프로세서는 종료 위치(1730)에 차량(100)을 정차시키고, 출력부(250)를 통하여 주차 슬롯을 검출하지 못했음을 사용자에게 알릴 수 있다.
도 18은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 차량(100)의 프로세서가 학습된 경로를 따라 차량(100)을 주행시키는 것을 나타낸다.
도 18은 학습 모드에서는 고정 장애물로 인식된 장애물(1810)이 시간이 지남에 따라 사라져 자율 주행 모드에서 새로운 경로를 생성하는 것을 나타낸다.
도 18의 (a)는 학습 모드에서 차량이 고정 장애물(1810)로 인해 회피 주행하여 경로를 학습한 것을 나타낸다.
도 18의 (b)는 자율 주행 모드에서, 고정 장애물(1810)이 사라져 차량(100)이 새로운 경로로 주행하는 것을 나타낸다. 먼저, 고정 장애물(1810)이 있었던 위치에서 차량(100)은 정차한다. 그리고, 차량(100)의 프로세서는 출력부(250)를 통하여 기존의 고정 장애물(1810)이 사라졌음을 나타내는 정보를 사용자에게 알린다.
다음으로, 차량(100)의 프로세서는 출력부(250)를 통하여 새로운 경로(1820)를 생성할 것인지 여부에 대한 컨펌을 사용자에게 요청한다. 사용자 인터페이스 장치(200)를 통한 사용자 입력에 의하여 새로운 경로(1820) 생성에 대한 컨펌이 있는 경우, 차량(100)의 프로세서는 새로운 경로(1820)를 생성하고, 생성된 새로운 경로(1820)를 따라 차량(100)을 주행시킨다.
한편, 도 18과 달리 학습 단계에서 존재하지 않았던 장애물이 주행 단계에서 검출된 경우, 차량(100)의 프로세서는 차량(100)의 현재 속도 및 장애물까지의 거리에 기초하여 충돌이 예측되는 시간을 계산할 수 있다. 그리고, 충돌이 예측되는 시간이 기설정된 값보다 큰 경우, 즉 충돌 위험이 매우 높지 않은 경우에는 차량(100)을 바로 정차시키지 않고 감속하도록 제어할 수 있다.
도 19는 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 차량(100)의 프로세서가 학습된 경로를 따라 차량(100)을 주행시키는 것을 나타낸다.
도 19는 타워 주차 시스템(tower parking system)과 같이 복수의 층을 갖는 주차 시설에서 학습된 경로를 주행하는 차량(100)에 대하여 설명한다.
도 19의 (a)는 같이 차량(100)은 지하 1층부터 지하 3층까지 순서대로 학습된 경로(1910)로 주행하는 것을 나타낸다.
한편, 차량(100)의 통신 장치(400)는 주차장 서버와 같은 외부 장치로부터 주차 시설의 이용에 관한 추가 정보를 수신할 수 있다. 도 19에서는 차량(100)의 통신 장치(400)가 지하 1층 및 지하 2층에 주차를 금지하는 내용의 추가 정보를 주차장 서버로부터 수신한 것을 예로 들어 설명한다.
이러한 경우에, 차량(100)의 프로세서는 수신한 추가 정보를 반영하여 학습된 경로를 수정할 수 있다. 즉, 도 19의 (b)와 같이 차량(100)의 프로세서는 지하 1층 및 지하 2층에서 학습된 경로(1910)를 따라 주행하지 않고, 곧바로 지하 3층으로 도달하는 새로운 경로(1920)를 생성할 수 있다.
다음으로, 차량(100)의 프로세서는 생성된 경로(1920)를 따라 차량(100)이 주행하도록 제어한다.
도 19에 따른 본 발명의 일 실시예에 따르면, 학습된 경로를 따라 차량(100)이 출발 위치로부터 종료 위치까지 무조건적으로 주행하는 것이 아니라, 외부 장치로부터 수신한 정보에 기초하여 최적의 주행 경로를 생성하는 기술적 효과가 있다.
도 20은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 차량(100)의 프로세서가 학습된 경로를 따라 차량(100)을 주행시키는 것을 나타낸다.
도 20은 사용자가 직접 입력한 정보에 기초하여 자율 주행 모드에서의 차량(100)의 주행 경로가 적응적으로 변경되는 것을 나타낸다.
사용자는 도 20의 제외 리스트(2000)를 설정하여 메모리(140)에 저장할 수 있다.
예를 들면, 제외 리스트(2000)에는 3월 1일부터 3월 3일 까지 지하 1층에 대한 주차가 불가능함을 나타내는 정보 및 4월 1일부터 4월 8일 까지 지하 2층에 대한 주차가 불가능함을 나타내는 정보가 포함된다.
제외 리스트(2000)가 설정되면, 차량(100)의 프로세서는 설정된 제외 리스트(2000)를 반영하여 날짜 별로 주차 프로필 1(2010) 내지 주차 프로필 2(2020)를 생성할 수 있다.
예를 들면, 차량(100)의 프로세서는 4월 3일의 주차 프로필 1(2010)에 제외 리스트(2000)의 정보를 반영하여 지하 2층에 대한 주차가 금지됨을 나타내는 정보를 추가할 수 있다. 또한, 차량(100)의 프로세서는 4월 10일의 주차 프로필 2(2020)에는 제외 리스트(2000)의 정보를 반영하여 지하 1층 내지 지하 3층에 모두 주차가 허용됨을 나타내는 정보를 추가할 수 있다.
이와 같이, 차량(100)의 프로세서는 사용자 입력 장치(200)를 통해 사용자로부터 수신한 정보를 반영하여 날짜 별 주차 프로필을 생성하고, 이를 적용하여 자율 주행 모드에서의 차량(100)의 주행 경로를 적응적으로 변경할 수 있다.
도 21은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 차량(100)의 프로세서가 학습된 경로를 따라 차량(100)을 주행시키는 것을 나타낸다.
도 21은 학습된 경로를 따라 차량(100)을 출발 위치로부터 종료 위치까지 무조건적으로 주행하는 것이 아니라, 다양한 정보들을 반영하여 수정된 경로를 따라 차량(100)을 주행하는 것을 나타낸다.
도 21에 따른 본 발명의 일 실시예에 따르면, 차량(100)의 프로세서는 시간 또는 요일에 따른 여유 주차 공간을 추가 학습하여 주차 경로에 반영할 수 있다.
예를 들면, 차량(100)의 프로세서는 도 21의 (a)와 같이 학습된 경로(2110)를 따라 주행하지 않고, 도 21의 (b)와 같이 현재 비어있는 주차 슬롯이 많을 것으로 예측되는 C구역으로 곧바로 주행하는 경로(2120)를 생성할 수 있다. 다만, 이 과정에서 사용자 인터페이스 장치(200)를 통한 사용자의 입력이 수반될 수 있다.
도 21에 따른 본 발명의 다른 일 실시예에 따르면, 차량(100)의 프로세서는 시간 또는 요일에 따른 사용자의 주차 패턴을 학습하여 주차 경로에 반영할 수 있다.
예를 들면, 오전에는 사용자가 엘리베이터와 가까운 A구역에 자주 주차하는 경우, 차량(100)의 프로세서는 이에 관한 주차 패턴을 학습하여 도 21의 (a)와 같이 경로(2110)를 따라 차량(100)을 주행할 수 있다.
반면, 주말에는 사용자가 C구역에 자주 주차하는 경우, 차량(100)의 프로세서는 이에 관한 주차 패턴을 학습하여 도 21의 (b)와 같이 경로(2120)를 따라 차량(100)을 주행할 수 있다.
앞서 도 16 내지 도 21을 통하여 자율 주행 모드에서 차량이 학습된 경로를 따라 주행하는 방법에 대하여 설명하였다. 이하 도 22 내지 도 24에서는 차량(100)의 프로세서가 학습된 경로 상에서 비어있는 주차 슬롯에 차량(100)을 주차하는 방법에 대하여 설명하도록 한다.
도 22는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량(100)의 프로세서가 학습된 경로 상에서 비어있는 주차 슬롯에 차량(100)을 주차하는 것을 나타낸다.
자율 주행 모드에서, 차량(100)이 출발 위치(2210)로부터 학습된 경로(2230)를 따라 주행을 시작하면, 차량(100)의 프로세서는 오브젝트 검출 장치(300)를 제어하여 비어있는 주차 슬롯을 탐색한다.
차량(100)이 비어있는 주차 슬롯(2240)에 도달하면 차량(100)의 프로세서는 오브젝트 검출 장치(300)에 포함되는 카메라(310), 레이다(320), 라이다(330), 초음파 센서(340) 및 적외선 센서(350)를 제어하여 비어있는 주차 슬롯(2240)을 검출한다.
또한, 차량(100)의 프로세서는 경로를 학습하는 단계에서 저장된 오브젝트의 속성에 관한 정보를 이용하여 비어있는 주차 슬롯(2240)을 검출할 수 있다. 예를 들면, 차량(100)의 프로세서는 주차 선을 검출하거나, 전술한 학습 단계에서 타차량이 주차되었던 위치를 검출함으로써 비어있는 주차 슬롯(2240)을 검출할 수 있다.
즉, 차량(100)의 프로세서는 오브젝트 검출 장치(300)의 검출 결과 뿐만 아니라 학습 단계에서 저장된 경로상의 오브젝트 정보를 함께 이용하여 보다 정확하게 비어있는 주차 슬롯(2240)을 검출할 수 있다.
다음으로, 차량(100)의 프로세서는 전술한 주차 시스템(750)을 제어하여 검출된 주차 슬롯(2240)에 차량(100)을 자동으로 주차시킨다.
한편, 본 발명의 다른 일 실시예에 따르면, 복수의 비어있는 주차 슬롯이 검출된 경우 특정 주차 슬롯이 선택되는 단계가 추가될 수 있다. 차량(100)의 프로세서는 주차 슬롯에 대한 우선순위를 사전에 설정할 수 있다. 예를 들면, 출구로부터 주차 슬롯까지의 거리가 우선순위로 설정될 수 있다. 이 경우, 차량(100)의 프로세서는 복수의 주차 슬롯이 검출된 경우 출구로부터 보다 가까운 주차 슬롯에 차량(100)이 주차 되도록 제어한다.
한편, 본 발명의 다른 일 실시예에 따르면, 차량(100)의 프로세서는 비어있는 주차 슬롯(2240)의 위치 정보를 저장한다. 차량(100)의 프로세서는 저장된 위치 정보를 출차 시 이용하여, 주차를 위해 주행한 경로(2230)를 따라 출발 위치(2210)로 되돌아 갈 것인지 나머지 경로(2250)를 따라 종료 위치(2220)로 갈 것인지를 결정할 수 있다.
도 23은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 차량(100)의 프로세서가 학습된 경로 상에서 비어있는 주차 슬롯에 차량(100)을 주차하는 것을 나타낸다.
도 23은 차고와 같은 개인 주차 공간에서, 지정된 또는 예약된 주차 슬롯에 대하여, 학습 단계에서 존재하지 않았던 장애물이 주차 과정에서 존재하는 경우에 학습된 주차 경로를 수정하는 방법을 나타낸다. 도 23의 (a)에서 종료 위치(2320)는 상기 예약된 주차 슬롯의 위치에 대응한다.
예약된 주차 슬롯에 주차할 때, 경로를 학습하는 단계에서 검출되지 않았던 오브젝트가 상기 예약된 주차 슬롯에서 검출되는 경우, 차량(100)의 프로세서는 상기 오브젝트가 상기 예약된 주차 슬롯에서 차지하는 영역을 고려하여 차량(100)이 주차 가능한 영역을 판단한다. 다음으로, 차량(100)의 프로세서는 상기 주차 가능한 영역에 차량(100)을 주차시킨다.
보다 구체적으로, 도 23의 (a)는 출발 위치(2310)에서 종료 위치(2320)까지 학습된 주행 경로(2330)를 따라 차량(100)이 주행하는 것을 나타낸다. 보다 구체적으로, 도 23의 (a)는 전술한 도 22의 실시예와 달리 학습 단계에서는 존재하지 않았던 장애물(2340)이 종료 위치(2320)에서의 차량(100)의 자동 주차를 방해하고 있는 것을 나타낸다.
이처럼, 예상하지 못했던 장애물(2340)이 종료 위치(2320)에서의 주차를 방해하는 경우, 우선 차량(100)의 프로세서는 도 23의 (b)와 같이 오브젝트 검출 장치(300)를 통해 장애물(2340)을 검출한다.
그리고, 차량(100)의 프로세서는 주차 슬롯 내에서 장애물(2340)이 차지하는 영역을 제외한 영역에 차량(100)이 주차할 수 있는지 여부를 판단한다.
마지막으로, 차량(100)의 프로세서는 장애물(2340)을 회피하여 주차할 수 있는 새로운 경로(2350)를 생성하여 차량(100)이 주차할 수 있도록 제어한다.
도 24는 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 차량(100)의 프로세서가 학습된 경로 상에서 비어있는 주차 슬롯에 차량(100)을 주차하는 것을 나타낸다.
도 24는 도 23과 관련된 본 발명의 다른 일 실시예를 나타낸다. 즉, 학습된 주차 슬롯에 학습 단계에서는 존재하지 않았던 장애물이 존재하는 경우에 장애물을 회피하여 주차하는 새로운 경로를 생성하는 것을 나타낸다.
도 23에서 주차 슬롯은 차고와 같은 개인 주차 공간이기 때문에 타차량을 고려할 필요가 없다. 그러나 도 24에서의 주차 슬롯은 공공 주차장이기 때문에 타차량의 주차 및 출차를 방해하지 않는 것이 중요하다.
도 24의 (a) 내지 (d)는 각각 학습 단계에서 존재하지 않았던 장애물(2410)이 주차 슬롯에 존재하는 것을 나타낸다. 이 경우 차량(100)의 프로세서는 도 24의 (a) 내지 (b)와 같이 단순히 장애물을 회피하는 주차 궤적을 생성하는 것이 아니라, 도 24의 (c) 내지 (d)와 같이 주차 선을 인식함으로써 옆에 있는 주차 슬롯에 차량(100)이 주차되도록 제어한다.
이와 같이, 도 24의 실시예에 따른 본 발명은 장애물을 회피하는 주차에 있어서, 주변 공간을 파악하여 타차량의 통행 및 주차에 방해를 주지 않도록 하는 기술적 효과를 갖는다.
앞서 도 22 내지 도 24를 통하여 차량(100)의 프로세서가 학습된 경로 상에서 비어있는 주차 슬롯에 차량(100)을 주차하는 방법에 대하여 설명하였다. 이하 도 25 내지 도 31에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 학습 기반의 차량 출차 방법에 대하여 설명하도록 한다.
도 25는 본 발명의 일 실시예에 따른 학습 기반의 차량 출차 방법을 나타낸다.
도 25는 도 22 내지 도 24의 실시예에 따라, 검출된 주차 슬롯에 차량(100)이 주차된 이후의 출차 과정에 대한 것이다.
차량(100)의 프로세서는 차량(100)을 검출된 주차 슬롯(2520)에 주차할 때, 검출된 주차 슬롯(2520)의 위치를 메모리(140)에 저장한다.
차량(100)이 주차된 시점 이후에, 사용자 인터페이스 장치(200)를 통하여, 차량(100)의 프로세서는 차량(100)을 출차하기 위한 사용자 입력을 수신한다.
사용자 입력에 반응하여, 차량(100)의 프로세서는 차량(100)이 주차된 주차 슬롯(2520)의 위치와 학습된 경로(2530)에 대한 정보를 메모리(140)에서 불러온다.
차량(100)의 프로세서는 학습된 경로의 적어도 일 부분을 포함하는, 주차 슬롯으로부터 종료 위치까지의 출차 경로(2530)를 생성하고, 상기 생성된 출차 경로(2530)를 따라 차량(100)이 출차 하도록 제어한다.
한편, 도 25에 개시된 본 발명의 일 실시예에 따르면, 차량(100)의 프로세서는 주차 단계에서 주차 궤적에 대한 정보를 메모리(140)에 저장하고, 저장된 주차 궤적에 대한 정보를 출차 시 이용하여 차량(100)이 출차 하도록 제어할 수 있다.
한편, 도 25와 달리 차량(100)이 주차 슬롯에 주차되기 전에 차량(100)이 다시 출발 위치로 복귀해야 하는 경우가 있을 수 있다. 예를 들면, 차량(100)의 사용자가 출발 위치에서 하차하고 차량(100)이 자율주행 모드로 학습된 경로를 주행하기 시작한 이후에, 사용자가 차량(100)이 다시 출발 위치로 복귀하기를 원하는 경우가 있을 수 있다.
차량(100)의 프로세서는, 사용자 인터페이스 장치(200)를 통해 차량(100)이 출발 위치 또는 종료 위치로 다시 복귀하도록 요청하는 사용자 입력을 수신한다. 편의상, 상기 요청을 롤백(roll-back) 요청이라고 명명한다.
차량(100)의 프로세서는 롤백 요청을 수신하면, 학습된 경로(2510, 2530) 상에서 차량(100)의 위치를 판단한다. 판단한 위치에 기초하여, 차량(100)의 프로세서는 주행 중이던 방향으로 계속 주행할 지, 주행 중이던 방향과 반대 방향으로 주행할 지 판단한다.
주행 중이던 방향과 반대 방향으로 주행할 것으로 판단한 경우, 차량(100)의 프로세서는 차량(100)을 정차시키고, 오브젝트 검출 장치(300)를 통하여 주행 방향을 변경하기 위한 공간을 검출한다.
마지막으로, 차량(100)의 프로세서는 검출된 공간을 이용하여 차량(100)의 주행 방향이 변경되도록 제어하고, 출발 위치 또는 종료 위치로 복귀하기 위한 주행을 수행한다.
도 26은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 학습 기반의 차량 출차 방법을 나타낸다.
보다 구체적으로, 도 26은 주차 슬롯의 전방에 존재하는 타차량(2610) 때문에 차량(100)이 주차 단계에서 저장한 주차 궤적에 대한 정보를 이용하여 출차할 수 없는 경우에, 새로운 출차 경로를 생성하는 것을 나타낸다.
차량(100)의 오브젝트 검출 장치(300)는 차량(100)의 외부에 위치하는 오브젝트를 검출할 수 있다. 도 26을 예로 들면, 차량(100)의 프로세서는 오브젝트 검출 장치(300)를 통하여 차량(100)의 전방에 타차량(2610)이 존재한다는 정보와 차량(100)의 후방에 장애물이 존재하지 않는다는 정보를 획득할 수 있다.
다음으로, 차량(100)의 프로세서는 차량(100)을 후방으로 이동시켜 학습된 주행 경로(2630)에 복귀시킬 수 있는 새로운 주행 경로(2620)를 생성한다. 그리고, 차량(100)의 프로세서는 생성된 주행 경로(2620)를 따라 차량(100)이 주행하도록 제어한다.
학습된 주행 경로(2630)에 차량(100)이 복귀한 것을 검출하는 방법에 대하여 설명하도록 한다. 우선, 차량(100)의 프로세서는 오브젝트 검출 장치(300) 및 위치 정보부(420) 등을 통해 차량(100)의 현재 위치를 판단한다.
다음으로, 차량(100)의 프로세서는 학습 단계에서 저장된 코너 또는 지형물과 같은 랜드마크 등의 유의미한 정보가, 차량(100)의 현재 위치에서 카메라(310)를 통해 촬영된 영상에서 검출되는 지 판단한다. 유의미한 정보가 검출되는 경우 차량(100)의 프로세서는 차량(100)이 학습된 경로에 도달한 것으로 판단할 수 있다.
차량(100)이 위치(2640)에서 기존의 학습된 주행 경로(2630)에 도달하면, 차량(100)의 프로세서는 기존의 학습된 주행 경로(2630)를 따라 차량(100)이 출차 하도록 제어한다.
이와 같이, 도 26에 따른 본 발명은 출차 시 차량의 주변 환경 조건에 따라 적응적으로 변경된 출차 경로를 생성하는 기술적 효과를 갖는다.
도 27은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 학습 기반의 차량 출차 방법을 나타낸다.
도 27은 차량(100)이 이중 주차된 이후에 외력에 의해 전방 또는 후방으로 이동된 것과 같이, 차량(100)이 주차된 시점 이후에 차량의 위치가 변경된 경우를 나타낸다.
도 27에서는 차량(100)의 변경된 위치가 기존에 학습된 경로 내에 있는 경우 및 경로 밖에 있는 경우를 나누어 설명한다. 차량(100)의 프로세서는 오브젝트 검출 장치(300)를 통하여 차량(100)의 변경된 위치를 판단할 수 있다.
차량(100)의 변경된 위치가 기존에 학습된 경로 내에 있는 경우, 즉 도 27에서 차량(100)이 전방으로 이동하여 (a) 위치에 있는 경우에는 차량(100)의 프로세서는 기존에 학습된 경로(2710)를 따라 차량(100)이 출차 하도록 제어한다.
반면, 차량(100)의 변경된 위치가 기존에 학습된 경로 밖에 있는 경우, 즉 도 27에서 차량(100)이 후방으로 이동하여 (b) 위치에 있는 경우에는, 도 26에서 설명한 방법에 따라, 차량(100)의 프로세서는 기존에 학습된 경로(2710)에 도달하기 위한 경로를 생성하고, 상기 생성된 경로 및 상기 기존에 학습된 경로(2710)를 이용하여 차량(100)이 출차 하도록 제어한다.
도 28은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 학습 기반의 차량 출차 방법을 나타낸다.
도 28은 도 12와 관련된다. 도 12에서는 학습 단계에서 차량(100)이 장애물로 인해 장애물을 회피하는 주행 경로가 학습된 경우라도, 장애물이 일시적 장애물이면 차량(100)의 프로세서는 장애물을 회피하여 주행한 경로를 학습된 주행 경로로 저장하지 않고, 최단 거리 경로를 학습된 경로로 저장한다.
한편, 도 28의 (a)에서 차량(100)의 프로세서는 학습 단계에서 장애물(2810)을 회피하는 주행 경로를 학습한다. 다음으로, 도 28의 (b)와 같이 차량(100)의 프로세서가 출차 단계에서 오브젝트 검출 장치(300)를 통하여 장애물(2810)이 사라진 것으로 판단하면, 기존에 학습된 주행 경로(2820)가 아닌 최단 거리 경로(2830)를 생성하고, 생성된 최단 거리 경로(2830)를 따라 차량(100)이 출차 하도록 제어한다.
즉, 도 12는 학습 경로를 최단 거리 경로로 저장하는 방법에 관한 것이고, 도 28은 학습 경로는 회피 주행 경로로 저장하되, 출차 시 최단 거리 경로를 생성하는 방법에 관한 것이다.
도 29는 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 학습 기반의 차량 출차 방법을 나타낸다.
도 29에 따른 본 발명의 다른 일 실시예에 따르면 차량(100)의 프로세서는 차량(100)의 변경된 주변 환경 정보를 반영하여 출차 경로를 자동으로 변경할 수 있다. 즉, 차량(100)의 프로세서는 오브젝트 검출 장치(300)를 통하여 차량(100) 외부에 존재하는 오브젝트를 검출하고, 상기 검출된 오브젝트에 기초하여 학습된 경로에 도달하기 위한 유리한 경로를 생성할 수 있다.
도 29의 (a), (b)는 차량(100)이 수직 주차된 경우를, 도 29의 (c), (d)는 차량(100)이 평행 주차된 경우를 각각 나타낸다.
도 29의 (a)는 차량(100)의 우측에 주차된 타차량(2910)으로 인해 출차 경로(2920)가 학습된 것을 나타낸다. 반면, 도 29의 (b)와 같이 차량(100)의 우측에 더 이상 타차량(2910)을 포함한 장애물이 없으므로, 차량(100)의 프로세서는 보다 쉬운 또는 보다 유리한 출차 경로(2930)를 생성하여 차량(100)이 출차 하도록 제어한다.
마찬가지로, 도 29의 (c)는 차량(100)의 전방에 주차된 타차량(2940)으로 인해 출차 경로(2950)가 학습된 것을 나타낸다. 반면, 도 29의 (d)와 같이 차량(100)의 전방에 더 이상 타차량(2940)을 포함한 장애물이 없으므로, 차량(100)의 프로세서는 보다 쉬운 또는 보다 유리한 출차 경로(2960)를 생성하여 차량(100)이 출차 하도록 제어한다.
이와 같이, 도 29에 따른 본 발명은 주변 환경이 변화함에 따라 학습된 출차 경로보다 유리한 출차 경로를 생성할 수 있는 경우, 적응적으로 변경된 출차 경로를 생성하는 기술적 효과를 갖는다.
도 30 내지 도 31은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 학습 기반의 차량 출차 방법을 나타낸다.
도 30은 출차 단계에서 차량(100)이 학습된 주행 경로(3010)를 따라 주행하는 도중에 카메라(310) 또는 통신 장치(400)를 이용하여 학습된 주행 경로 내에서 사용자(3020)를 식별한 경우 종료 위치(3030)까지 주행하지 않고, 식별된 사용자(3020) 앞에 정차하는 것을 나타낸다.
사용자를 식별하기 위하여, 위치 정보부(420)의 GPS 모듈이 이용되거나 얼굴 인식, 음성 인식의 방법이 이용될 수 있다.
한편, 도 30과 달리 도 31에서는 사용자(3120)가 학습된 주행 경로 밖에 위치하는 경우를 나타낸다.
이 경우, 차량(100)은 종료 위치(3130)까지 주행하지 않고, 식별된 사용자(3120) 앞에 정차하기 위한 새로운 경로(3140)를 생성한다. 그리고, 차량(100)은 생성된 경로(3140)를 따라 주행하여 사용자(3120) 앞에 정차한다.
이와 같이, 도 30 내지 도 31에 따른 본 발명은 출차 시 학습된 종료 위치까지 무조건적으로 주행하지 않고, 사용자를 식별한 경우 사용자 앞에 정차 함으로써 사용자 편의성을 확보할 수 있다.
전술한 본 발명은, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한, 상기 컴퓨터는 프로세서 또는 제어부를 포함할 수도 있다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.
100 : 차량

Claims (21)

  1. 주차 시설에서 자율주행 차량을 제어하는 방법에 있어서,
    메뉴얼 모드에서, 출발 위치로부터 종료 위치까지 상기 자율주행 차량이 주행한 경로를 학습하고 맵 데이터를 생성하는 단계로서,
    상기 맵 데이터를 생성하는 단계는,
    상기 자율주행 차량이 주행한 경로를 나타내는 영상으로부터 상기 자율주행 차량이 주행한 경로에 위치한 오브젝트의 존재 여부를 검출하는 단계;
    상기 오브젝트가 검출되지 않으면 상기 자율주행 차량이 주행한 경로를 기반 으로 상기 맵 데이터를 생성하고,
    상기 오브젝트가 검출되면, 상기 오브젝트와 상기 자율주행 차량 간의 거리 정보 및 상기 오브젝트의 상대 속도 정보 또는 사용자의 입력 신호를 기반으 로 상기 오브젝트의 속성 정보를 확보하는 단계;
    상기 확보한 속성 정보가 상기 오브젝트가 고정형 오브젝트인 것을 나타내 면, 상기 자율주행 차량이 주행한 경로를 기반으로 상기 맵 데이터를 생성하 고,
    상기 확보한 속성 정보가 상기 오브젝트가 이동형 오브젝트인 것을 나타내 면, 상기 오브젝트의 이동을 고려하여 상기 자율주행 차량이 주행한 경로와 다른 경로를 기반으로 상기 맵 데이터를 생성하는 단계;를 포함하고,
    자율주행 모드에서, 상기 자율주행 차량이 상기 출발 위치로부터 소정 거리 이내에 도달하는 것을 검출하는 단계;
    상기 검출에 반응하여, 상기 생성된 맵 데이터를 기반으로 자율주행을 시작하는 단계; 및
    상기 생성된 맵 데이터 상에서 비어있는 주차 슬롯이 검출되면, 상기 자율주행 차량을 상기 검출된 주차 슬롯에 주차하는 단계;
    를 포함하는 주차 시설에서 자율주행 차량을 제어하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 오브젝트와 상기 자율주행 차량 간의 거리 정보 및 상기 오브젝트의 상대 속도 정보는 상기 영상에 포함된 상기 오브젝트 이미지의 크기 변화를 기반으로 확보되는
    주차시설에서 자율주행 차량을 제어하는 방법.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 맵 데이터를 생성하는 단계는,
    상기 출발 위치 및 상기 종료 위치 중 적어도 하나를 포함하는 부분 경로를 학습하는 단계; 및
    상기 학습된 부분 경로를 통합하여 상기 맵 데이터를 생성하는 단계;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 주차 시설에서 자율주행 차량을 제어하는 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 맵 데이터를 생성하는 단계는,
    상기 자율주행 차량이 주행하는 경로 상에서 하나 또는 그 이상의 분기점들을 검출하는 단계; 및
    상기 검출된 둘 이상의 분기점들을 연결하는 경로를 상기 맵 데이터로 저장하는 단계;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 주차 시설에서 자율주행 차량을 제어하는 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 생성된 맵 데이터를 기반으로 주행을 시작하는 단계는,
    상기 생성된 맵 데이터를 기반으로 주행을 시작하기 위한 사용자 입력 신호를 수신하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 주차 시설에서 자율주행 차량을 제어하는 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 주차 시설의 이용에 관한 추가 정보를 수신하는 단계;를 더 포함하고,
    상기 생성된 맵 데이터를 기반으로 자율주행을 시작하는 단계는,
    상기 수신한 추가 정보를 반영하여 상기 생성된 맵 데이터를 수정하는 단계; 및
    상기 수정한 맵 데이터를 기반으로 주행을 시작하는 단계;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 주차 시설에서 자율주행 차량을 제어하는 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 생성된 맵 데이터를 기반으로 자율주행을 시작하는 단계는,
    상기 자율주행 차량이 상기 출발 위치 또는 상기 종료 위치 중 적어도 하나로 복귀하도록 요청하는 사용자 입력 신호를 수신하는 단계; 및
    상기 사용자 입력 신호에 반응하여, 상기 자율주행 차량이 상기 생성된 맵 데이터를 기반으로 상기 출발 위치 또는 상기 종료 위치 중 적어도 하나로 복귀하도록 제
    어하는 단계;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 주차 시설에서 자율주행 차량을 제어하는 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 사용자 입력 신호에 반응하여, 상기 자율주행 차량이 상기 생성된 맵 데이터를 기반으로 상기 출발 위치 또는 상기 종료 위치 중 적어도 하나로 복귀하도록 제어하는 단계는,
    상기 생성된 맵 데이터상에서 상기 자율주행 차량의 현재 위치를 판단하는 단계; 및
    상기 판단 결과에 기초하여, 상기 자율주행 차량의 주행 방향을 유지할지 여부를 판단하는 단계;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 주차 시설에서 자율주행 차량을 제어하는 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 자율주행 차량을 상기 검출된 주차 슬롯에 주차하는 단계는,
    상기 오브젝트의 속성 정보를 이용하여 비어있는 주차 슬롯을 검출하는 단계;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 주차 시설에서 자율주행 차량을 제어하는 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 자율주행 차량을 상기 검출된 주차 슬롯에 주차하는 단계는,
    복수의 비어있는 주차 슬롯들이 검출된 경우, 기설정된 우선순위에 기초하여 특정 주차 슬롯을 선택하는 단계;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 주차 시설에서 자율주행 차량을 제어하는 방법.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 주차 슬롯은 예약된 주차 슬롯이고, 상기 종료 위치는 상기 예약된 주차 슬롯의 위치인 것을 특징으로 하는 주차 시설에서 자율주행 차량을 제어하는 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 예약된 주차 슬롯에 주차할 때, 상기 맵 데이터를 생성하는 단계에서 검출되지 않았던 오브젝트가 상기 예약된 주차 슬롯에서 검출된 경우,
    상기 자율주행 차량을 상기 검출된 주차 슬롯에 주차하는 단계는,
    상기 검출되지 않았던 오브젝트가 상기 예약된 주차 슬롯에서 차지하는 영역을 고려하여, 상기 예약된 주차 슬롯 내에 상기 자율주행 차량이 주차 가능한 영역이 있는지 판단하는 단계; 및
    판단 결과 상기 자율주행 차량이 주차 가능한 영역이 있으면, 상기 주차 가능한 영역에 상기 자율주행 차량을 주차하는 단계;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 주차 시설에서 자율주행 차량을 제어하는 방법.
  15. 제1항에 있어서,
    상기 자율주행 차량을 상기 검출된 주차 슬롯에 주차할 때, 상기 검출된 주차 슬롯의 위치를 메모리에 저장하는 단계;
    사용자 입력에 반응하여, 상기 자율주행 차량이 주차된 주차 슬롯의 위치와 상기 생성된 맵 데이터에 대한 정보를 사용자 인터페이스 장치에 출력하는 단계; 및
    상기 생성된 맵 데이터의 전체 또는 일부를 사용하여, 상기 주차 슬롯으로부터 상기 종료 위치까지 상기 자율주행 차량이 출차 하도록 제어하는 단계;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 주차 시설에서 자율주행 차량을 제어하는 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 맵 데이터를 생성하는 단계에서 검출되지 않았던 오브젝트를 검출하는 단계; 및

    상기 검출된 오브젝트를 회피하여 상기 생성된 맵 데이터에 저장된 경로에 도달 할 수 있는 추가 경로를 생성하는 단계;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 주차 시설에서 자율주행 차량을 제어하는 방법.
  17. 제15항에 있어서,
    상기 주차된 자율주행 차량의 위치가 변경된 경우,
    상기 자율주행 차량이 출차 하도록 제어하는 단계는,
    상기 변경된 자율주행 차량의 위치를 판단하는 단계; 및
    상기 판단된 위치가 상기 생성된 맵 데이터에 저장된 경로 내에 있는 경우 상기 생성된 맵 데이터를 이용하여 상기 자율주행 차량이 출차 하도록 제어하고,
    상기 판단된 위치가 상기 생성된 맵 데이터에 저장된 경로 밖에 있는 경우 상기 생성된 맵 데이터에 저장된 경로에 도달하기 위한 추가 경로를 생성하고, 상기 생성된 추가 경로 및 상기 생성된 맵 데이터를 이용하여 상기 자율주행 차량이 출차 하도록 제어하는 단계;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 주차 시설에서 자율주행 차량을 제어하는 방법.
  18. 제15항에 있어서,
    상기 자율주행 차량의 사용자의 위치 정보를 식별하는 단계;
    상기 식별된 사용자의 위치 정보가 상기 생성된 맵 데이터에 저장된 경로 내인지 여부를 판단하는 단계; 및
    상기 식별된 사용자의 위치 정보가 상기 생성된 맵 데이터에 저장된 경로 내인 것으로 판단한 경우, 상기 식별된 사용자의 위치에서 상기 자율주행 차량이 정지하도록 제어하는 단계;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 주차 시설에서 자율주행 차량을 제어하는 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 식별된 사용자의 위치 정보가 상기 생성된 맵 데이터에 저장된 경로 밖인 것으로 판단한 경우,
    상기 식별된 사용자의 위치에 도달하기 위한 경로를 생성하는 단계; 및
    상기 식별된 사용자의 위치에 도달하기 위한 경로를 따라 상기 자율주행 차량이 주행 하도록 제어하는 단계;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 주차 시설에서 자율주행 차량을 제어하는 방법.
  20. 자율주행 차량에 있어서,
    메뉴얼 모드에서, 출발 위치로부터 종료 위치까지 상기 자율주행 차량이 주행한 경로를 학습하고 맵 데이터를 생성하며,
    상기 자율주행 차량이 주행한 경로를 나타내는 영상으로부터 상기 자율주행 차량이 주행한 경로에 위치한 오브젝트의 존재 여부를 검출하고,
    상기 오브젝트가 검출되지 않으면 상기 자율주행 차량이 주행한 경로를 기반 으로 상기 맵 데이터를 생성하며,
    상기 오브젝트가 검출되면, 상기 오브젝트와 상기 자율주행 차량 간의 거리 정보 및 상기 오브젝트의 상대 속도 정보 또는 사용자의 입력 신호를 기반으 로 상기 오브젝트의 속성 정보를 확보하고,
    상기 확보한 속성 정보가 상기 오브젝트가 고정형 오브젝트인 것을 나타내 면, 상기 자율주행 차량이 주행한 경로를 기반으로 상기 맵 데이터를 생성하 고,
    상기 확보한 속성 정보가 상기 오브젝트가 이동형 오브젝트인 것을 나타내 면, 상기 오브젝트의 이동을 고려하여 상기 자율주행 차량이 주행한 경로와 다른 경로를 기반으로 상기 맵 데이터를 생성하며,
    자율주행 모드에서, 상기 자율주행 차량이 상기 출발 위치로부터 소정 거리 이내에 도달하는 것을 검출하고,
    상기 검출에 반응하여, 자율주행 모드에서 상기 생성된 맵 데이터를 기반으로 자율주행을 시작하고,
    상기 생성된 맵 데이터 상에서 비어있는 주차 슬롯이 검출되면 상기 자율주행 차량을 상기 검출된 주차 슬롯에 주차하는 프로세서;
    를 포함하는 자율주행 차량.
  21. 제20항에 있어서,
    상기 오브젝트와 상기 자율주행 차량 간의 거리 정보 및 상기 오브젝트의 상대 속도 정보는 상기 영상에 포함된 상기 오브젝트 이미지의 크기 변화를 기반으로 확보되는
    자율주행 차량.
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