KR102131760B1 - 자동주행 차량을 위한 시나리오 인지 인식 시스템 - Google Patents

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Abstract

교통-시나리오 검출기(14), 물체-검출 디바이스(24), 및 제어기(32)를 포함하는, 자동주행 차량에 사용하는 데 적합한 시나리오 인지 인식 시스템(10)이 제공된다. 교통-시나리오 검출기(14)는 호스트-차량(12)에 의해 경험되는 현재-시나리오(16)를 검출하는 데 사용된다. 물체-검출 디바이스(24)는 호스트-차량(12)에 근접한 물체(26)를 검출하는 데 사용된다. 제어기(32)는 교통-시나리오 검출기(14) 및 물체-검출 디바이스(24)와 통신한다. 제어기(32)는 물체(26)를 식별하는 데 사용되는 바람직한-알고리즘(36)을 결정하도록 구성된다. 바람직한-알고리즘(36)은 현재-시나리오(16)에 기초하여 결정된다.

Description

자동주행 차량을 위한 시나리오 인지 인식 시스템
본 개시내용은 일반적으로 시나리오 인지 인식 시스템에 관한 것으로, 더 구체적으로 현재-시나리오에 기초하여 물체를 식별하는 데 사용되는 바람직한-알고리즘을 결정 또는 선택하는 시스템에 관한 것이다.
자동주행 차량에 카메라, 레이더-유닛, 및/또는 라이다-유닛(lidar-unit)과 같은 다양한 센서를 장착하여 다른 차량 및 도로 특징부와 같은 다양한 물체를 검출하고 그에 따라 호스트-차량의 조향 및 제동을 제어하는 것이 알려져 있다. 그러나, 다른-차량은 그 자체를 배향이 알려지지 않은 센서에 제공할 수 있고, 이것은 센서로부터의 신호의 신호 처리를 더 어렵게 만든다.
위에서 설명된 문제는 또 다른 차량의 배향 또는 시야(예컨대, 후방-시야 대 측방-시야 대 전방-시야)가 알려지거나 예상되면 극복될 수 있다. 다른 차량의 예상된 원근감(perspective)이 알려지면, 물체를 또 다른-차량으로서 확실하게 식별하는 데 필요한 신호의 처리는 단순화될 것이다. 본 명세서에서는 하나 이상의 센서(예컨대, 카메라, 레이더, 및/또는 라이다)를 포함할 수 있는 교통-시나리오 검출기 및/또는 디지털-맵으로부터의 정보를 사용하여 현재의 교통-상황 또는 호스트-차량의 현재-시나리오를 다양한 사전에 식별된 가능한-시나리오 중 하나로서 식별 또는 분류하는, 자동주행 차량(예컨대, 호스트-차량)을 동작시키는 상황 또는 시나리오 인지 인식 시스템이 설명된다. 예를 들어, 시스템은 미리 결정된 목록 또는 복수의 가능한-시나리오로부터 호스트-차량에 의해 경험되는 현재-시나리오와 가장 잘 매칭되는 것을 선택함으로써 현재-시나리오를 분류할 수 있다.
이어서, 시스템은 교통-시나리오 검출기와 동일한 센서 중 일부를 사용할 수 있는 물체-검출 디바이스로부터의 신호를 처리하는 바람직한-알고리즘을 선택하고, 여기서 바람직한-알고리즘은 현재의 교통 상황 또는 현재-시나리오에 대해 사전에 최적화된 알고리즘이다. 바꿔 말하면, 시스템은 사전에 한정된 최적화-알고리즘의 목록으로부터 바람직한-알고리즘을 선택하고, 선택되는 바람직한-알고리즘은 현재-시나리오에 최적화된 알고리즘이다.
현재-시나리오는 하나 이상의 센서 및/또는 맵-데이터를 사용하여 결정될 수 있다. 제한이 아닌 예시로서, 현재-시나리오는 레이더-유닛과 같은 제1-센서로부터의 제1-신호에 기초하여 결정될 수 있지만, 바람직한-알고리즘은 카메라와 같은 제2-센서로부터의 제2-신호에 적용된다. 추가적인 예로서, 선택되는 바람직한-알고리즘은 센서를 사용하여 검출될 수 있는 가능한-목표(예컨대, 다른-차량)의 예상-운동, 또는 센서 또는 다른-센서를 사용하여 검출되었거나, 센서를 사용하여 현재 추적 중인 검출-목표의 예상-운동에 최적화될 수 있다.
예상-운동은 도로-기하형상 및/또는 접근하는 차량-기동으로부터 일어나는 센서의 예측-운동에 기초하여 결정될 수 있다. 도로-기하형상은 센서, 및/또는 다른-센서 및/또는 맵-데이터를 사용하여 결정될 수 있다. 접근하는 차량-기동의 예는 차선-변경, 앞에서 접근하는 교통을 횡단하는 턴, 곡선형 도로에서 다른-차량을 추종하는 것 등을 포함한다. 레이더-유닛이 센서로서 사용되면, 시스템은 맵-데이터에 기초하여 호스트-차량에 근접한 도로 시스템의 특징부에 최적화된 레이더 신호 처리의 모드를 선택할 수 있다.
추가적인 예로서, 시스템은 신호-처리 알고리즘을 선택하여 물체-검출 디바이스로부터의 신호를 처리할 수 있고, 여기서 알고리즘은 위치-지시기에 의해 결정되는 맵-위치에 있는 디지털-맵으로부터의 맵 데이터에 기초하여 결정되는 다른-차량의 예상된 주행 방향에 최적화된 알고리즘이다. 시스템은 다른-차량의 예상된 원근감(예컨대, 다른-차량의 측방-시야 대 후방-시야)에 기초하여 이미지 처리하는 알고리즘을 선택하여 맵-데이터(다른 호스트-차량이 주행 중일 것으로 예상되는 방향)에 기초하여 다른-차량 즉 목표를 분류할 수 있다. 시스템은 라이다를 사용하여 물체의 측면이 노출될 때를 검출할 수 있고 그에 따라 카메라 이미지 처리는 이미지 정보의 일부를 무시하면서 그 물체가 또 다른 호스트-차량인 것을 더 확실하게 결정할 수 있다. 최적화된 알고리즘을 선택하는 이익은, 이미지 매칭이 예상되지 않는 것을 찾는 데 쓰이는 더 적은 시간 때문에 안전성이 개선된다는 점이다.
추가적인 예로서, 제1 시나리오는 다른-차량이 호스트-차량의 차선에 인접한 차선에서 주행하고, 다른-차량이 차선을 변경하여 호스트-차량 앞의 위치로 이동할 때 즉 다른-차량이 끼어들 때의 상황이다. 최적화된 알고리즘이 다른-차량을 추적하도록 선택되었기 때문에, 시스템은 끼어드는 다른-차량을 더 빠르고 더 확실하게 식별 및 추적할 수 있다. 바람직한-알고리즘은 맵 정보를 사용함으로써 선택되고, 그에 따라 이웃 차선의 상대 위치는 알려진다. 이어서, 시스템은 이웃 차선에서 호스트-차량에 앞서는 가장 근접한 다른-차량을 추적하여 그 측방 속도를 계산한다. 다른-차량이 끼어드는 중인 것을 검출하면 그에 따라, 호스트-차량은 끼어드는 다른-차량에 대해 거리 유지를 수행하기 시작한다.
제2 시나리오는 호스트-차량이 도로의 주행-차선에서 주행 중이고, 다른-차량이 주행 차선 내로 합류하는 램프에 있을 때의 램프 합류의 상황이다. 바람직한-알고리즘이 합류 중인 다른-차량을 식별 및 추적하도록 선택된다. 맵-데이터가 램프의 존재를 결정하는 데 사용된다. 이어서, 시스템은 합류-지점에 가장 근접한 램프인 램프에 있는 다른-차량을 추적한다. 그 다른-차량의 속도 및 가속도에 기초하여, 시스템은 호스트-차량 및 합류 중인 다른-차량에 대한 합류-지점의 도착까지의 시간을 계산한다. 호스트-차량은 합류-지점의 상대 위치 및/또는 도착까지의 시간에 따라 감속 또는 가속을 선택할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 자동주행 차량에 사용하는 데 적합한 시나리오 인지 인식 시스템이 제공된다. 시스템은 교통-시나리오 검출기, 물체-검출 디바이스, 및 제어기를 포함한다. 교통-시나리오 검출기는 호스트-차량에 의해 경험되는 현재-시나리오를 검출하는 데 사용된다. 물체-검출 디바이스는 호스트-차량에 근접한 물체를 검출하는 데 사용된다. 제어기는 교통-시나리오 검출기 및 물체-검출 디바이스와 통신한다. 제어기는 물체를 식별하는 데 사용되는 바람직한-알고리즘을 결정하도록 구성된다. 바람직한-알고리즘은 현재-시나리오에 기초하여 결정된다.
일 실시예는, 자동주행 차량에 사용하는 데 적합한 시나리오 인지 인식 시스템(10)이며,
상기 시스템(10)은
호스트-차량(12)에 의해 경험되는 현재-시나리오(16)를 검출하는 데 사용되는 교통-시나리오 검출기(14);
호스트-차량(12)에 근접한 물체(26)를 검출하는 데 사용되는 물체-검출 디바이스(24); 및
교통-시나리오 검출기(14) 및 물체-검출 디바이스(24)와 통신하는 제어기(32)로서, 상기 제어기(32)는 물체(26)를 식별하는 데 사용되는 바람직한-알고리즘(36)을 결정하도록 구성되고, 바람직한-알고리즘(36)은 현재-시나리오(16)에 기초하여 결정되는, 제어기
를 포함하는, 시스템(10)이다.
일 실시예는 상기 시스템(10)에 있어서, 교통-시나리오 검출기(14)는 위치-지시기(20)를 포함하고, 현재-시나리오(16)는 위치-지시기(20)에 의해 지시되는 디지털-맵(22) 상에서의 호스트-차량(12)의 맵-위치(40)에 기초하여 결정되는, 시스템이다.
일 실시예는 상기 시스템(10)에 있어서, 교통-시나리오 검출기(14)는 카메라, 라이다-유닛, 및 레이더-센서 중 하나 이상을 포함하고, 현재-시나리오(16)는 교통-시나리오 검출기(14)로부터의 신호에 기초하여 결정되는, 시스템이다.
일 실시예는 상기 시스템(10)에 있어서, 시스템(10)은 메모리(42)를 포함하고, 제어기(32)는 메모리(42) 내에 저장되는 복수의 가능한-시나리오(44)로부터 현재-시나리오(16)를 선택하도록 구성되는, 시스템이다.
일 실시예는 상기 시스템(10)에 있어서, 물체-검출 디바이스(24)는 카메라, 라이다-유닛, 및 레이더-센서 중 하나 이상을 포함하고, 물체(26)는 물체-검출 디바이스(24)로부터의 신호에 기초하여 검출되는, 시스템이다.
일 실시예는 상기 시스템(10)에 있어서, 제어기(32)는 현재-시나리오(16)에 의해 지시되는 호스트-차량(12)에 대한 물체(26)의 운동의 예상-방향(54)에 기초하여 바람직한-알고리즘(36)을 추가로 결정하도록 구성되는, 시스템이다.
일 실시예는 상기 시스템(10)에 있어서, 시스템(10)은 메모리(42)를 포함하고, 물체-검출 디바이스(24)로부터의 신호를 처리하는 데 사용되는 바람직한-알고리즘(36)은 메모리(42) 내에 저장되는 복수의 최적화-알고리즘(46)으로부터 선택되는, 시스템이다.
단지 비제한적인 실시예로서 그리고 첨부 도면을 참조하여 주어지는, 바람직한 실시예의 하기의 상세한 설명의 독해 시에, 추가적인 특징 및 이점이 더 명확하게 보이기 시작할 것이다.
첨부 도면을 참조하여 예로서, 본 발명이 이제부터 설명될 것이다.
도 1은 일 실시예에 따른 시나리오 인지 인식 시스템의 도표이다.
도 2는 일 실시예에 따른 도 1의 시스템에 의해 마주치는 교통 시나리오이다.
도 3은 일 실시예에 따른 도 1의 시스템에 의해 마주치는 교통 시나리오이다.
도 1은 이후부터 호스트-차량(12)으로서 불리는, 자동주행 차량에 사용하는 데 대체로 적합한, 이후부터 시스템(10)으로서 불리는, 시나리오 인지 인식 시스템(10)의 비제한적인 예를 도시한다. 시스템(10)은 호스트-차량(12)에 의해 현재 경험 중인, 현재-시나리오(16), 즉 교통-상황을 결정 또는 검출하는 데 사용되는 교통-시나리오 검출기(14)를 포함한다. 본 명세서에 사용되는 바와 같이, 현재-시나리오(16)는 호스트-차량(12)에 근접한 도로(18)의 구성에 의해 특징지어질 수 있다. 제한이 아닌 예시로서, 현재-시나리오(16)는 다차선 고속도로(도 2), 입구 램프를 갖는 2-차선 도로(도 3), (직각으로 제한되지 않는) 각도로 배향되는 교차 2-차선 도로를 갖는 4-방향-정지 교차로, 개별의 주거지로의 진입로가 줄지어 있는 주거자용 도로, 및 다양한 각도로 로터리에 합류되는 다수의 도로를 갖는 로터리형 교차로로서 특징지어질 수 있다.
교통-시나리오 검출기(14)는 호스트-차량(12)의 현재-시나리오(16)를 특징짓거나 결정하는 데 유용할 수 있는 카메라, 레이더-유닛, 라이다-유닛, 또는 그 임의의 조합일 수 있거나 그것을 포함할 수 있지만, 그것으로 제한되지 않고, 여기서 현재-시나리오(16)는 교통-시나리오 검출기(14)로부터의 신호에 기초하여 결정된다. 추가로, 또는 대안으로서, 교통-시나리오 검출기(14)는 예를 들어, 호스트-차량(12)의 글로벌-좌표를 결정하는 위치-지시기(20)를 포함할 수 있고 그에 따라 시스템(10)은 예를 들어, 도로(18)의 차선의 개수, 입구 또는 출구 램프의 존재, 교차로 제어(예컨대, 교통-신호 또는 정지-표지판) 등을 지시하는 디지털-맵(22)을 찾아봄으로써 현재-시나리오(16)를 결정할 수 있다. 즉, 교통-시나리오 검출기(14)는 위치-지시기(20)를 포함할 수 있고, 현재-시나리오(16)는 위치-지시기(20)에 의해 지시될 때의 디지털-맵(22) 상에서의 호스트-차량(12)의 맵-위치(40)에 기초하여 결정될 수 있다.
시스템(10)은 호스트-차량(12)에 근접한 물체(26)를 검출하는 데 사용되는 물체-검출 디바이스(24)를 또한 포함한다. 물체-검출 디바이스(24)는 물체(26)를 식별 또는 분류하는 데 유용할 수 있는 카메라, 레이더-유닛, 라이다-유닛, 또는 그 임의의 조합일 수 있거나 그것을 포함할 수 있지만, 그것으로 제한되지 않는다. 물체(26)는 도로(18), 도로(18)의 경계를 한정하는 특징부, 다른-차량(28), 교통-장벽과 같은 고정-물체(30), 빌딩, 표지판, 나무, 또는 고정-물체(30)일 수 있는 물체(26)의 임의의 다른 예일 수 있지만, 그것으로 제한되지 않는다.
시스템(10)은 교통-시나리오 검출기(14) 및 물체-검출 디바이스(24)와 통신하는 제어기(32)를 또한 포함한다. 제어기(32)는 마이크로프로세서와 같은 프로세서(34) 또는 본 기술분야의 통상의 기술자에게 분명한 바와 같이, 데이터를 처리하는 주문형 집적 회로(ASIC)를 포함하는 아날로그 및/또는 디지털 제어 회로와 같은 다른 제어 회로를 포함할 수 있다. 제어기(32)는 하나 이상의 루틴, 임계점, 및 포착된 데이터를 저장하는 전기적으로 소거가능한 프로그래밍가능 판독-전용 메모리(EEPROM)와 같은, 비휘발성 메모리를 포함하는, 메모리(42)를 포함할 수 있다. 물체(26)의 물체-식별(38)을 식별 또는 결정하는 데 사용되고, 현재-시나리오(16)에 기초하여 결정되는 바람직한-알고리즘(36)을 결정하는 단계를 수행하는 프로세서에 사용될 수 있는 가능한-시나리오(44) 및/또는 최적화-알고리즘(46) 중 하나 이상의 예가 아래에서 더 상세하게 설명될 것이다. 따라서, 제어기(32)는 메모리(42) 내에 저장되는 복수의 가능한-시나리오(44)로부터 현재-시나리오(16)를 선택하도록 구성될 수 있다.
도 2는 다른-차량이 호스트-차량(12)의 주행-차선(52)에 인접 또는 이웃한 인접-차선(50)에서 주행 중인 다차선-고속도로로서 특징지어질 수 있는 현재-시나리오(16)의 비제한적인 예를 도시한다. 제어기(32)는 물체-검출 디바이스(24)를 사용하여 다른-차량(28)을 추적 중일 수 있다. 디지털-맵(22)으로부터의 데이터 및/또는 카메라로부터의 이미지와 같은 교통-시나리오 검출기(14)로부터의 정보는 현재-시나리오(16)가 다차선-고속도로인 것을 지시한다. 최적화-알고리즘(46)으로부터 선택되는 바람직한-알고리즘(36)은 호스트-차량(12)의 주행-방향(56)에 평행하고 그것으로부터 오프셋된 예상-방향(54)을 따라 다른-차량(28)을 추적하도록 최적화된 알고리즘이다. 이와 같이, 제어기(32)는 현재-시나리오(16)에 의해 지시되는 호스트-차량(12)에 대한 물체(26)의 운동의 예상-방향(54)에 기초하여 바람직한-알고리즘(36)을 추가로 결정 또는 선택하도록 구성된다.
바람직한-알고리즘(36)은 다른-차량(28)이 호스트-차량(12)으로부터 사분면에 떨어져 있는 원근감 때문에 그에 따라 카메라 또는 레이더-유닛으로부터의 신호를 처리하도록 선택될 수 있다. 즉, 다른-차량의 이미지 또는 그것으로부터의 레이더-반사는 다른-차량의 좌측 후미-단부에 대응하는 데이터-지점을 포함할 것으로 예상될 것이다. 추가적인 예로서, 프로세서(34)는 카메라로부터의 현재-이미지를 복수의 사전에 저장된 이미지 중 하나에 매칭하거나, 레이더-반사를 미리 결정된 반사-패턴에 매칭하려고 시도할 수 있다.
또한, 바람직한-알고리즘(36)은 다른-차량(28)이 차선-변경(58)을 실행하면 즉 호스트-차량(12) 앞의 위치로 이동하거나 주행-차선(52)으로 '끼어들면' 일어날 다른-차량(28)의 측방 운동을 검출하도록 선택 또는 최적화될 수 있다. 최적화된 알고리즘이 측방 운동을 모니터하도록 선택되었기 때문에, 시스템은 다른-차량(28)에 의한 끼어들기를 더 빠르고 더 확실하게 식별 및 추적할 수 있다. 또한, 바람직한-알고리즘은 인접-차선(50)의 상대 위치가 알려져 있으므로 디지털-맵(22)을 사용함으로써 선택될 수 있다. 이어서, 시스템은 이웃 차선에서 호스트-차량(12)에 앞서는 가장 근접한 다른-차량을 추적하여 그 측방 속도를 계산한다. 다른-차량(28)이 끼어드는 중인 것을 검출하면 그에 따라, 호스트-차량(12)은 끼어들기 이벤트 후에 다른-차량에 대해 거리 유지를 수행하기 시작할 수 있다.
도 3은 다른-차량을 주행-차선(52) 내로 합류시킬 입구-램프(62)를 갖는 2-차선 도로(60)로서 특징지어질 수 있는 현재-시나리오(16)의 비제한적인 예를 도시한다. 입구-램프(62)의 존재는 위치-지시기(20)로부터의 정보에 기초하여 디지털-맵(22)으로부터 결정될 수 있다. 바람직한-알고리즘(36)은 최적화-알고리즘(46)으로부터 호스트-차량(12) 옆에서 주행하지만 반드시 평행하지 않아도 되는 차량을 추적하도록 최적화된 알고리즘, 및 호스트-차량(12)에 대한 다른-차량(28)의 상대-속도를 용이하게 결정할 수 있는 알고리즘으로서 선택될 수 있다. 호스트-차량(12)에 대한 다른-차량(28)의 상대-속도 및 가속도에 기초하여, 시스템(10)은 호스트-차량(12) 및 다른-차량(28)에 대한 합류 지점(64)까지의 도착-시간을 계산하고, 충돌이 있을 것으로 예상되는지를 결정한다. 호스트-차량(12)은 합류-지점(64)의 위치 및/또는 상대 도착-시간에 따라 감속 또는 가속을 선택할 수 있다.
따라서, 시나리오 인지 인식 시스템(시스템(10)), 시스템(10)을 위한 제어기(32), 및 시스템(10)을 동작시키는 방법이 제공된다. 물체-검출 디바이스(24)로부터의 신호를 처리하는 데 사용되는 바람직한-알고리즘은 호스트-차량(12)에 의해 경험되는 현재-시나리오(16)에 기초하여 선택된다. 현재-시나리오에 최적화된 알고리즘을 선택함으로써, 물체(26), 예컨대 다른-차량(28)을 추적하는 신뢰성은 개선된다.
본 발명이 그 바람직한 실시예의 관점에서 설명되었지만, 본 발명은 그것으로 제한되지 않고, 오히려 후속하는 청구범위에 기재되는 정도까지만 제한되도록 의도된다.

Claims (17)

  1. 자율주행 차량을 제어하는 방법이며,
    자율주행 차량의 복수의 가능한 교통 시나리오 중에서 현재의 교통 시나리오를 결정하는 단계로서, 각각의 가능한 교통 시나리오는 도로의 구성을 특징짓는, 단계;
    복수의 가능한 교통 시나리오 각각의 교통 시나리오와 각각 관련된 복수의 물체 식별 알고리즘으로부터 물체 식별 알고리즘을 선택하는 단계로서, 선택된 물체 식별 알고리즘은 현재의 교통 시나리오와 관련되어 있는 단계; 및
    선택된 물체 식별 알고리즘을 사용하여 자율주행 차량에 근접한 하나 이상의 목표 물체를 식별하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서, 선택된 물체 식별 알고리즘을 사용하여 상기 하나 이상의 목표 물체를 식별하는 단계는, 현재의 교통 시나리오에 의해 특징지어진 도로에서 예상된 주행 방향으로 이동하는 목표 물체를 식별하는 것을 포함하는, 방법.
  3. 제1항에 있어서, 선택된 물체 식별 알고리즘을 사용하여 자율주행 차량에 근접한 상기 하나 이상의 목표 물체를 식별하는 단계는,
    하나 이상의 목표 물체의 레이더 반사 패턴을 수신하는 단계;
    하나 이상의 목표 물체의 레이더 반사 패턴을 선택된 물체 식별 알고리즘과 관련되는 복수의 저장된 반사 패턴에 비교하는 단계; 및
    비교에 기초하여 하나 이상의 목표 물체를 식별하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  4. 제1항에 있어서, 자율주행 차량의 현재의 교통 시나리오를 결정하는 단계는,
    자율주행 차량의 위치를 한정하는 좌표를 수신하는 단계;
    맵 데이터를 사용하여 자율주행 차량의 위치에 있는 도로의 구성을 결정하는 단계; 및
    상기 위치에 있는 도로의 구성에 기초하여, 현재의 교통 시나리오를 결정하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  5. 제1항에 있어서, 자율주행 차량의 현재의 교통 시나리오를 결정하는 단계는,
    센서 데이터를 사용하여 자율주행 차량의 위치에 있는 도로의 구성을 결정하는 단계; 및
    도로의 구성에 기초하여, 현재의 교통 시나리오를 결정하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  6. 제1항에 있어서, 현재의 교통 시나리오는 4-방향 정지 교차로, 주거자용 도로, 또는 로터리인, 방법.
  7. 제1항에 있어서, 교통 시나리오는 다차선 고속도로이고, 선택된 물체 식별 알고리즘은 자율주행 차량의 주행 방향에 평행하고 그것으로부터 오프셋된 목표 차량을 추적하는, 방법.
  8. 제1항에 있어서, 교통 시나리오는 입구 램프를 갖는 2-차선 도로이고, 선택된 물체 식별 알고리즘은 자율주행 차량 옆에 있지만 그 주행 방향에 평행하지 않은 목표 차량을 추적하는, 방법.
  9. 자율주행 차량이며,
    자율주행 차량의 복수의 가능한 교통 시나리오 중에서 현재의 교통 시나리오를 결정하도록 구성되는 교통 시나리오 검출기로서, 각각의 가능한 교통 시나리오는 도로의 구성을 특징짓는, 교통 시나리오 검출기;
    복수의 가능한 교통 시나리오 각각의 교통 시나리오와 각각 관련된 복수의 물체 식별 알고리즘으로부터 물체 식별 알고리즘을 선택하도록 구성되는 제어기로서, 선택된 물체 식별 알고리즘은 현재의 교통 시나리오와 관련되어 있는 제어기; 및
    선택된 물체 식별 알고리즘을 사용하여 자율주행 차량에 근접한 하나 이상의 목표 물체를 식별하도록 구성되는 물체 검출 디바이스
    를 포함하는, 자율주행 차량.
  10. 제9항에 있어서, 선택된 물체 식별 알고리즘은 현재의 교통 시나리오에 의해 특징지어진 도로에서 예상된 주행 방향으로 이동하는 목표 물체를 식별하는 데 사용되는, 자율주행 차량.
  11. 제9항에 있어서, 물체 검출 디바이스에 의해, 선택된 물체 식별 알고리즘을 사용하여 자율주행 차량에 근접한 상기 하나 이상의 목표 물체를 식별하는 단계는,
    하나 이상의 목표 물체의 레이더 반사 패턴을 수신하는 단계;
    하나 이상의 목표 물체의 레이더 반사 패턴을 선택된 물체 식별 알고리즘과 관련되는 복수의 저장된 반사 패턴에 비교하는 단계; 및
    비교에 기초하여 하나 이상의 목표 물체를 식별하는 단계
    를 포함하는, 자율주행 차량.
  12. 제9항에 있어서, 교통 시나리오 검출기에 의해 자율주행 차량의 현재의 교통 시나리오를 결정하는 단계는,
    자율주행 차량의 위치를 한정하는 좌표를 수신하는 단계;
    맵 데이터를 사용하여 자율주행 차량의 위치에 있는 도로의 구성을 결정하는 단계; 및
    상기 위치에 있는 도로의 구성에 기초하여, 현재의 교통 시나리오를 결정하는 단계
    를 포함하는, 자율주행 차량.
  13. 제9항에 있어서, 교통 시나리오 검출기에 의해 자율주행 차량의 현재의 교통 시나리오를 결정하는 단계는,
    센서 데이터를 사용하여 자율주행 차량의 위치에 있는 도로의 구성을 결정하는 단계; 및
    도로의 구성에 기초하여, 현재의 교통 시나리오를 결정하는 단계
    를 포함하는, 자율주행 차량.
  14. 제9항에 있어서, 현재의 교통 시나리오는 4-방향 정지 교차로, 주거자용 도로, 또는 로터리인, 자율주행 차량.
  15. 제9항에 있어서, 교통 시나리오는 다차선 고속도로이고, 선택된 물체 식별 알고리즘은 자율주행 차량의 주행 방향에 평행하고 그것으로부터 오프셋된 목표 차량을 추적하는 데 사용되는, 자율주행 차량.
  16. 제9항에 있어서, 교통 시나리오는 입구 램프를 갖는 2-차선 도로이고, 선택된 물체 식별 알고리즘은 자율주행 차량 옆에 있지만 그 주행 방향에 평행하지 않은 목표 차량을 추적하는 데 사용되는, 자율주행 차량.
  17. 하나 이상의 컴퓨터에 의해 실행될 때에, 하나 이상의 컴퓨터가,
    자율주행 차량의 복수의 가능한 교통 시나리오 중에서 현재의 교통 시나리오를 결정하는 동작으로서, 각각의 가능한 교통 시나리오는 도로의 구성을 특징짓는, 동작;
    복수의 가능한 교통 시나리오 각각의 교통 시나리오와 각각 관련된 복수의 물체 식별 알고리즘으로부터 물체 식별 알고리즘을 선택하는 동작으로서, 선택된 물체 식별 알고리즘은 현재의 교통 시나리오와 관련되어 있는 동작; 및
    선택된 물체 식별 알고리즘을 사용하여 자율주행 차량에 근접한 하나 이상의 목표 물체를 식별하는 동작
    을 포함하는 동작을 수행하게 하도록 동작가능한 명령을 저장하는, 비일시적인 컴퓨터 저장 매체.
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