KR102200805B1 - 자율주행차량의 위험 노출 객체에 대한 사고 예방 장치 및 방법 - Google Patents

자율주행차량의 위험 노출 객체에 대한 사고 예방 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

자율주행 차량의 라이다 등의 센서를 통해 일정 범위 내에 있는 잠재적 위험 가능 객체를 감지하고, 해당 객체의 위험 노출 유무를 판단하여 사고를 예방할 수 있도록 하는 자율주행차량의 위험 노출 객체에 대한 사고 예방 장치 및 방법을 제시한다. 제시된 장치는 자차인 자율주행차량 주변의 객체를 감지하는 감지부, 감지된 객체가 사람과 사물중에서 어느 것인지를 식별하는 객체 식별부, 및 식별된 객체가 위험 노출 객체인지를 판단하고 위험 노출 객체이면 해당 객체에 대한 후속조치를 진행하고 식별된 객체가 위험 가능 객체로 판단되면 타 차량에게 해당 객체의 상태를 파악하도록 명령하는 판단부를 포함한다.

Description

자율주행차량의 위험 노출 객체에 대한 사고 예방 장치 및 방법{Accident prevention apparatus and method for dangerous exposed object of autonomous vehicle}
본 발명은 자율주행차량의 위험 노출 객체에 대한 사고 예방 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 자율주행차량에 설치된 라이다 등을 활용하여 위험에 노출된 객체를 감지하고 사고를 예방하도록 하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
술을 마시면 노상이나 아무 곳에서 쓰러져 자는 좋지 않은 문화의 형성으로 인해, 공원이나 도로 주변에서 음주 후 노상에 누워 있거나 갓길을 따라 비틀비틀 걷는 등 위험에 노출된 사람들이 증가하고 있다.
특히, 야간에는 차도에 누워 있거나 인도와 차도 사이에 걸터 앉아 있는 주취자를 발견하지 못하고 차량을 운행하여 주취자가 중상을 넘어 사망에까지 이르는 인명피해가 발생한다.
현재, 보이지 않는 보행자를 뜻하는 "스텔스 보행자'에 대한 사고 예방 및 조치의 방법으로는 주변을 지나가던 누군가가 스텔스 보행자를 발견하여 신고하거나, CCTV 순찰을 통해 발견되어 경찰이 출동 후 조치를 취하는 방법 밖에 없다.
그러나, CCTV 순찰의 경우 주변 광 조건에 영향을 받기 쉬운 카메라의 특성상 가로등 조도가 낮은 어두운 도로나 야간에는 순찰의 어려움을 겪고 있다.
또한, 차도는 있지만 인도가 없는 도로 등 보행자가 걷기 불편한 도로에서 차량과 사람간의 위험천만한 상황이 발생되는 경우가 빈번하며, 보행자들의 안전은 여전히 위협받고 있다.
현재의 자율주행 차량 기술은 차량 주변의 보행자나 장애물을 감지하여 차량 충돌을 예방하고 차량을 제어하는 등의 사고방지를 위한 안전운전 시스템에 초점이 맞춰져 있다.
선행기술 1 : 대한민국 공개특허 제10-2019-0105308호(차량용 보행자 사고 방지 장치 및 방법) 선행기술 2 : 대한민국 등록특허 제10-1849222호(보행자 차량 사고 방지 장치 및 방법) 선행기술 3 : 대한민국 공개특허 제10-2018-0080391호(V2X 통신을 이용한 무단 횡단 보행자의 사고 방지 시스템)
본 발명은 상기한 종래의 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로, 자율주행 차량의 라이다 등의 센서를 통해 일정 범위 내에 있는 잠재적 위험 가능 객체를 감지하고, 해당 객체의 위험 노출 유무를 판단하여 사고를 예방할 수 있도록 하는 자율주행차량의 위험 노출 객체에 대한 사고 예방 장치 및 방법을 제공함에 그 목적이 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 바람직한 실시양태에 따른 자율주행차량의 위험 노출 객체에 대한 사고 예방 장치는, 자차인 자율주행차량 주변의 객체를 감지하는 감지부; 상기 감지된 객체가 사람과 사물중에서 어느 것인지를 식별하는 객체 식별부; 및 상기 식별된 객체가 위험 노출 객체인지를 판단하고, 위험 노출 객체이면 해당 객체에 대한 후속조치를 진행하고, 상기 식별된 객체가 위험 가능 객체로 판단되면 타 차량에게 해당 객체의 상태를 파악하도록 명령하는 판단부;를 포함한다.
상기 감지부는, 라이다 센서를 포함할 수 있다.
상기 객체 식별부는, 상기 객체가 사람인 것으로 식별되면 해당 객체에 대한 하나 이상의 특성 정보를 식별해 낼 수 있다.
상기 특성 정보는, 사람의 위치, 사람의 위치 지속성, 사람의 자세, 사람의 온도, 및 사람의 움직임 여부중에서 하나 이상을 포함할 수 있다.
상기 판단부는, 상기 객체 식별부에서 객체가 사람인 것으로 식별한 경우, 실시간으로 상기 객체 식별부로부터 해당 객체에 대한 특성 정보 및 외부 환경 정보를 입력받아 이를 근거로 상기 객체가 위험 노출 객체인지를 판단할 수 있다.
상기 외부 환경 정보는, 날씨 상태, 온도, 습도, 노면상태, 통행량, 및 조도중에서 하나 이상을 포함할 수 있다.
상기 판단부는, 상기 객체에 대한 특성 정보 및 외부 환경 정보를 입력받아 이를 근거로 상기 객체가 기설정된 다수의 위험군중에서 어느 위험군에 속하는지를 판단하고, 어느 한 위험군에 속하면 상기 객체를 위험 노출 객체로 하여 상기 객체에 대한 후속 조치를 진행할 수 있다.
상기 판단부는, 상기 객체에 대한 후속조치를 진행함에 있어서, 상기 객체에 대한 위험군에 따른 후속조치를 진행할 수 있다.
상기 객체에 대한 위험군은, 최상위 위험군, 상위 위험군, 중위 위험군, 중하위 위험군, 및 하위 위험군중에서 어느 하나일 수 있다.
상기 판단부는, 상기 객체 식별부에서 객체가 사물인 것으로 식별되고, 상기 사물이 위험 노출 객체로 판단되면 상기 사물이 차도에 있는지 여부를 파악하여 차도에 있다면 후속조치를 진행할 수 있다.
상기 판단부는, 상기 사물이 차도에 있다면, 차도 위의 사물 정보를 관제 센터에게로 전송하여 상기 사물을 제거하도록 하는 후속조치를 진행할 수 있다.
상기 판단부는, 상기 사물이 위치하고 있는 도로를 지나갈 예정인 타 차량에게 해당 상황을 알려주어 타 차량이 상기 해당 사물을 사전에 인지하게 하는 후속조치를 추가로 진행할 수 있다.
한편, 본 발명의 바람직한 실시양태에 따른 자율주행차량의 위험 노출 객체에 대한 사고 예방 방법은, 자율주행차량의 위험 노출 객체에 대한 사고 예방 장치에서 수행되는 사고 예방 방법으로서, 자차인 자율주행차량 주변의 객체를 감지하는 단계; 상기 감지된 객체가 사람과 사물중에서 어느 것인지를 식별하는 단계; 상기 식별된 객체가 위험 노출 객체인지를 판단하는 단계; 및 상기 위험 노출 객체이면 해당 객체에 대한 후속조치를 진행하고, 상기 식별된 객체가 위험 가능 객체로 판단되면 타 차량에게 해당 객체의 상태를 파악하도록 명령하는 단계;를 포함한다.
이러한 구성의 본 발명에 따르면, 자율주행 차량의 라이다 등의 센서를 이용하여 실시간으로 객체의 상태와 외부환경 정보를 취득하고 위험 노출을 판단하여 사고가 발생할 수 있는 상황을 사전에 감지하여 후속조치를 취함으로써, 위험 노출 객체를 사전에 보호할 수 있다.
야간 대응에 탁월한 라이다를 이용하여 어두운 골목이나 차도에 쓰려져 있는 사람을 감지하고 구조할 수 있으며, CCTV 사각지대로부터 발생하는 문제점을 해결할 수 있다.
자율주행 시대의 순찰차의 경우, 라이다를 이용함에 따라 넓은 범위를 빠른 속도로 순찰하면서 교통사고의 위험으로부터 노출된 사람을 발견하고 구조할 수 있다.
또한, 순찰차가 육안으로 보이지 않아도 순찰이 되고 있고, CCTV 사각지대가 없다는 인식을 심어주어 범죄예방의 효과도 가져올 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 자율주행차량의 위험 노출 객체에 대한 사고 예방 장치의 구성도이다.
도 2는 도 1에 도시된 감지부에서의 객체 감지 동작을 부연설명하기 위한 예시도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 자율주행차량의 위험 노출 객체에 대한 사고 예방 방법을 설명하기 위한 플로우차트이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다.
그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 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.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 자율주행차량의 위험 노출 객체에 대한 사고 예방 장치의 구성도이고, 도 2는 도 1에 도시된 감지부에서의 객체 감지 동작을 부연설명하기 위한 예시도면이다.
본 발명의 실시예에 따른 자율주행차량의 위험 노출 객체에 대한 사고 예방 장치는, 감지부(10), 객체 식별부(20), 판단부(30), 및 전송부(40)를 포함할 수 있다.
감지부(10)는 자차인 자율주행차량에 설치된 센서를 통해 자차 주변의 객체(사물, 사람, 타 차량 등)를 감지한다.
감지부(10)는 라이다(LiDAR), 레이더(Radar), 카메라 중에서 어느 하나를 센서로 하거나 이들의 조합으로 센서를 구성할 수 있다.
CCTV 카메라를 이용하여 유용한 정보를 추출하려면 상당한 프로세싱이 필요하며, 주변의 광 조건에 크게 좌우되는 카메라의 특성상 조도가 낮은 지역이나 야간의 경우에는 높은 성능을 내기 어렵다. 또한, 카메라의 FOV(Field Of View)는 최대 200° 수준으로 CCTV 사각지대가 발생하게 된다. 이에 반해, 360°회전을 하는 라이다는 넓은 FOV를 가지고 있으며, 야간에도 높은 성능을 내며, 빠른 속도로 객체를 감지할 수 있다.
따라서, 바람직하게는 센서는 백-엔드 프로세싱 없이도 객체의 특징을 한 장면으로 3D 묘사할 수 있는 라이다를 활용하는 것이 좋다.
그에 따라, 감지부(10)는 자율주행차량의 주행중에 위험 요소를 감지하고, 주행 경로와는 직접적으로 상관이 없을지라도 라이다의 가시거리(대략 300m 정도) 반경 내에 있는 객체를 감지할 수 있다.
예를 들어, 감지부(10)는 도 2에서와 같이 어두운 골목에 쓰러져 있는 사람(1), 인도(4)와 차도(5) 사이에 걸터앉아 일정시간 이상 움직이지 않는 사람(2), 차도(5)에서 주취 상태로 누워있는 취객(3) 등을 감지할 수 있다.
도 1에서, 객체 식별부(20)는 감지부(10)에서 감지된 객체가 사람과 사물중에서 어느 것인지를 식별한다.
특히, 객체 식별부(20)는 객체가 사람인 것으로 식별되면 감지부(10)로부터의 정보를 근거로 해당 객체에 대해 예를 들어, 사람의 위치(차도, 차도접경지/연석, 골목 및 이면도로, 인도, 자전거도로 등), 사람의 위치 지속성(5분 동안 움직이지 않는 경우, 10분 동안 움직이지 않는 경우 등), 사람의 자세(누워있는 경우, 앉아있는 경우, 서있지 않는 경우 등), 사람의 온도, 사람의 움직임 여부 등과 같은 특성 정보를 식별해 낼 수 있다.
판단부(30)는 객체 식별부(20)에서 식별된 객체가 위험 노출 객체인지를 판단하고, 위험 노출 객체로 판단되면 해당 객체에 대한 후속조치를 진행한다.
만약, 판단부(30)는 객체 식별부(20)에서 식별된 객체가 위험 가능 객체로 판단되면 V2X 무선 통신을 통해 후방 차량에게 해당 객체의 상태를 파악하도록 명령한다.
여기서, 상술한 위험 노출 객체는 위험에 노출된 객체를 의미하고, 위험 가능 객체는 위험에 노출된 객체인 것으로 보여지는데 좀 더 지켜보아야 확실하게 위험에 노출된 객체인지를 판단할 수 있는 객체를 의미한다.
물론, 위험 가능 객체 및 위험 노출 객체 이외로 위험 비노출 객체가 있을 수 있는데, 위험 비노출 객체는 위험에 노출되지 않은 객체를 의미한다.
보다 구체적으로, 판단부(30)는 객체 식별부(20)에서 식별된 객체가 하기의 표 1에 예시된 5개의 위험군중에서 어느 위험군에 속하는지를 판단한다. 판단 결과, 어느 위험군에 속하면 판단부(30)는 객체 식별부(20)에서 식별된 객체가 위험 노출 객체인 것으로 판단할 수 있고, 판단된 위험군이 해당 객체의 위험군이 된다. 그리고, 판단부(30)는 해당 객체(즉, 위험 노출 객체)에 대한 위험군에 따른 후속조치를 진행할 수 있다. 본 발명의 실시예에서는 위험군을 5개로 미리 설정하였으나, 필요에 따라서는 가감할 수 있다.
최상위 위험군 상위 위험군 중위 위험군 중하위 위험군 하위 위험군
사람의 위치 차도 차도접경지/연석 포함 자전거 도로 골목 및 이면도로 인도
위치 지속성 무관(즉시) 5분 10분
사람의 자세 서있지 않은 경우 누워있는 경우 앉아있는 경우
사람의 움직임 없음 있음
체온 29℃ 35℃
통행량 많음(혼잡) 보통 적음(원활)
조도 어두움 밝음
날씨 악천후 맑음
상술한 표 1에 예시된 위험군별 후속조치는 하기와 같을 수 있다.
먼저, 최상위 위험군에 속하는 위험 노출 객체(특히, 사람)의 경우, 판단부(30)는 즉시 치사 가능성이 아주 높은 것으로 분류한다. 그에 따라, 판단부(30)는 관공서(112 및 119 동시) 및 인근 병원 등에 통지하고, 인지한 차량이 즉시 처리하도록 명령한다. 이와 함께, 판단부(30)는 방송 등을 통한 도움 요청(자율주행차량에 탑승자가 없는 경우 외부 방송, 탑승자가 있는 경우 내부 방송 병행)을 할 수 있다. 한편, 필요에 따라서, V2V통신으로 인지 차량보다 타 자율주행차량의 처리가 더 빠르다고 판단되는 경우 해당 타 자율주행차량에게 처리를 이관할 수 있다.
예를 들어, 판단부(30)는 도 2의 객체(3 ; 사람)를 최상위 위험군(즉, 고위험 노출 객체)에 속하는 객체로 판단할 수 있다. 따라서, 판단부(30)는 도 2의 객체(3 ; 사람)에 대해서는 자율주행차량의 라우팅을 변경하여 해당 객체(3) 앞에 정차하게 하여 자율주행차량이 보호막 역할을 함으로써 타 차량의 진로 방해를 통한 보호를 할 수 있도록 한다.
한편, 상위 위험군에 속하는 위험 노출 객체(특히, 사람)의 경우, 판단부(30)는 현 상태 치사 가능성은 높지만 즉시 치사 가능 상태는 아니며, 앉아있는 자세 변화(눕거나 대두부가 차도 쪽으로 돌출)시 치사 가능성이 아주 높은 것으로 분류한다. 그에 따라, 판단부(30)는 최상위 위험군과 동일하게 처리(위험 자세 변동 인지시)하거나 주변의 타 자율주행차량과의 연계(회피, 비상등, 감속 등을 통해 비자율주행차량엑 위험을 알림)를 도모할 수 있다.
한편, 중위 및 중하위 위험군에 속하는 위험 노출 객체(특히, 사람)의 경우, 판단부(30)는 현 상태 치사 가능성은 낮지만, 시간 경과시 치사 가능성이 있는 것으로 분류한다. 그에 따라, 판단부(30)는 위치 지속성(누워있는 상태를 트래킹(Tracking)한 시간) 경과 후에 관공서(112, 119 등), 인근 병원 등에 통지할 수 있다.
한편, 하위 위험군에 속하는 위험 노출 객체(특히, 사람)의 경우, 판단부(30)는 비위험군은 아니나 지속 방치시 중하위 위험군이 될 가능성이 내재된 것으로 분류한다. 그에 따라, 판단부(30)는 위치 지속성(누워있는 상태를 트래킹한 시간) 경과 후에 관공서(112만)에 통지할 수 있다.
특히, 객체(특히, 사람)가 어느 위험군에 속하는지를 판단하기 위해서는, 판단부(30)는 객체 식별부(20)로부터의 특성 정보 및 외부 환경 정보를 근거로 객체(특히, 사람)가 어느 위험군에 속하는지를 판단한다. 외부 환경 정보는 C-ITS정보, 기상정보 등을 포함하는 것으로서, 예를 들어 날씨 상태, 온도, 습도, 노면상태, 통행량, 조도 등을 포함할 수 있다.
즉, 객체 식별부(20)에서 객체가 사람인 것으로 식별한 경우, 판단부(30)는 실시간으로 객체 식별부(20)로부터 해당 객체에 대한 특성 정보(예컨대, 사람의 위치(차도, 차도접경지/연석, 골목 및 이면도로, 인도, 자전거도로 등), 사람의 위치 지속성(5분 동안 움직이지 않는 경우, 10분 동안 움직이지 않는 경우 등), 사람의 자세(누워있는 경우, 앉아있는 경우, 서있지 않는 경우 등), 사람의 온도, 사람의 움직임 여부) 및 외부 환경 정보를 입력받아 이를 근거로 해당 객체가 5개의 위험군중에서 어느 위험군에 속하는지를 판단할 수 있다. 해당 객체가 5개의 위험군중에서 어느 한 위험군에 속하면 해당 객체는 위험 노출 객체가 된다.
이와 같이, 판단부(30)가 객체(사람)를 위험 노출 객체로 판단한 경우, 해당 객체의 위험군별 후속 조치를 진행한다. 즉, 판단부(30)는 파악된 객체(사람)의 상태(예컨대, 차도에 쓰러져 있는 사람, 차량 통행량이 많고 조도가 낮은 골목에 10분동안 앉아있는 사람, 저체온증이 우려되는 사람, 날씨: 강한 비 / 노면상태: 젖음 / 온도:낮음 / 객체움직임: 없음 / 외부온도와 체온 차이: 큼 등)에 따른 e-call 서비스(112, 119, 인근 병원 등에 통보)를 실시할 수 있다.
한편, 판단부(30)가 객체(사람)를 위험 가능 객체로 판단한 경우, 주행중인 자차(자율주행차량)의 특성상 해당 객체를 계속적으로 감지하여 위험 요소를 판단할 수 없으므로 V2X 무선 통신을 통해 후방 차량 또는 해당 객체를 감지할 수 있는 타 차량에게 승계하여 해당 객체의 위험 노출 여부를 판단하게 할 수 있다.
물론, 판단부(30)는 상술한 5가지의 위험군 이외로 비위험군(예컨대, 인도 보행, 인도에 서있는 경우 등과 같은 일반적인 상황)에 속하는 객체를 판단해 낼 수 있다.
한편, 판단부(30)는 객체 식별부(20)에서 객체가 사물(장애물)인 것으로 식별한 경우, 해당 사물이 차도에 있는지 여부를 파악한 후 차도에 있다면 후속조치를 진행한다. 여기서의 후속조치는 차도 위의 사물 정보를 전송부(40)를 통해 관제 센터(도시 생략)에게로 전송하여 사물(장애물)을 제거하도록 하는 것일 수 있다. 이와 함께, 해당 사물(장애물)이 위치하고 있는 도로를 지나갈 예정인 타 차량에게 V2X 무선통신으로 해당 상황을 알려주어 타 차량이 해당 사물(장애물)을 사전에 인지할 수 있도록 하는 것일 수 있다.
도 1에서, 전송부(40)는 판단부(30)에서 판단된 결과를 통지하고 객체의 상태를 송신한다.
상술한 도 1에서는 판단부(30)와 전송부(40)를 각각 별개로 구성시켰으나, 필요에 따라서는 전송부(40)가 판단부(30)에 포함되는 것으로 하여도 무방하다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 자율주행차량의 위험 노출 객체에 대한 사고 예방 방법을 설명하기 위한 플로우차트이다.
먼저, 자율주행차량이 주행한다(S10).
주행중에 감지부(10)는 주행중인 자차 주변의 객체(예컨대, 사람, 사물, 타 차량 등)를 감지한다(S12).
그리고, 객체 식별부(20)는 감지부(10)에서 감지된 객체가 사람과 사물중에서 어느 것인지를 식별한다(S14).
만약, 객체 식별부(20)에서 객체가 사물(장애물)인 것으로 식별한 경우, 판단부(30)는 해당 사물이 위험 노출 객체인지를 판단한다(S16).
해당 사물이 위험 노출 객체(예컨대, 해당 사물이 차도에 있는 경우)이면(S16에서 "Yes") 판단부(30)는 그에 상응하는 후속조치를 진행한다(S18). 예를 들어, 여기서의 후속조치는 차도 위의 사물 정보를 전송부(40)를 통해 관제 센터(도시 생략)에게로 전송하여 사물(장애물)을 제거하도록 하는 것일 수 있다. 이와 함께, 해당 사물(장애물)이 위치하고 있는 도로를 지나갈 예정인 타 차량에게 V2X 무선통신으로 해당 상황을 알려주어 타 차량이 해당 사물(장애물)을 사전에 인지할 수 있도록 하는 것일 수 있다.
만약, 해당 사물(장애물)이 위험 비노출 객체(예컨대, 해당 사물이 인도에 있는 경우)이면(S16에서 "No") 그냥 주행하면 된다.
한편, 상술한 단계 S14에서 객체가 사람인 것으로 식별된 경우, 판단부(30)는 실시간으로 객체 식별부(20)로부터 해당 객체에 대한 특성 정보 및 외부 환경 정보를 입력받는다(S20).
그리고, 판단부(30)는 실시간으로 입력받은 해당 객체에 대한 특성 정보 및 외부 환경 정보를 근거로 해당 객체가 어느 위험군에 속하는지를 판단(즉, 해당 객체가 위험에 노출되어 있는지를 판단)한다(S22). 여기서, 해당 객체에 대한 특성 정보는 예를 들어 사람의 위치(차도, 차도접경지/연석, 골목 및 이면도로, 인도, 자전거도로 등), 사람의 위치 지속성(5분 동안 움직이지 않는 경우, 10분 동안 움직이지 않는 경우 등), 사람의 자세(누워있는 경우, 앉아있는 경우, 서있지 않는 경우 등), 사람의 온도, 사람의 움직임 여부 등이 될 수 있다. 그리고, 외부 환경 정보는 C-ITS정보, 기상정보 등을 포함하는 것으로서, 예를 들어 날씨 상태, 온도, 습도, 노면상태, 통행량, 조도 등을 포함할 수 있다.
그에 따라, 해당 객체가 위험 노출 객체이면 해당 객체(즉, 위험 노출 객체)에 대한 후속조치를 진행한다(S24). 즉, 해당 객체가 최상위 위험군, 상위 위험군, 중위 위험군, 중하위 위험군, 및 하위 위험군중에서 어느 하나에 속하는 위험 노출 객체이면 해당 위험군에 따른 후속조치를 진행한다. 여기서, 위험군별 후속조치는 앞서 설명한 바와 같다.
만약, 해당 객체가 위험 가능 객체이면 판단부(30)는 객체 식별부(20)로부터의 정보를 근거로 주변 및 후방 차량을 파악하고(S26), 파악된 후방 차량에게 해당 객체를 계속적으로 감지할 것을 명령한다(S28). 즉, 해당 객체가 위험 가능 객체이면 주행중인 자차(자율주행차량)의 특성상 해당 객체를 계속적으로 감지하여 위험 요소를 판단할 수 없으므로 V2X 무선 통신을 통해 후방 차량 또는 해당 객체를 감지할 수 있는 타 차량에게 승계하여 해당 객체의 위험 노출 여부를 판단하게 한다.
또한, 상술한 본 발명의 자율주행차량의 위험 노출 객체에 대한 사고 예방 방법은, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광데이터 저장장치 등이 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고, 상기 방법을 구현하기 위한 기능적인(function) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.
이상에서와 같이 도면과 명세서에서 최적의 실시예가 개시되었다. 여기서 특정한 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
10 : 감지부 20 : 객체 식별부
30 : 판단부 40 : 전송부

Claims (13)

  1. 자차인 자율주행차량 주변의 객체를 감지하는 감지부;
    상기 감지된 객체가 사람과 사물중에서 어느 것인지를 식별하는 객체 식별부; 및
    상기 식별된 객체가 위험 노출 객체이면 해당 객체에 대한 후속조치를 진행하고, 상기 식별된 객체가 위험 가능 객체로 판단되면 타 차량에게 해당 객체의 상태를 파악하도록 명령하는 판단부;를 포함하고,
    상기 객체 식별부는 상기 객체가 사람인 것으로 식별되면 해당 객체에 대한 하나 이상의 특성 정보를 식별해 내고,
    상기 판단부는 상기 객체에 대한 특성 정보 및 외부 환경 정보를 근거로 상기 객체가 기설정된 최상위 위험군, 상위 위험군, 중위 위험군, 중하위 위험군, 및 하위 위험군중에서 어느 한 위험군에 속하면 상기 객체를 위험 노출 객체로 판단하여 해당 객체에 대한 후속조치를 진행하되, 상기 객체가 최상위 위험군 또는 상위 위험군에 속하면 자차의 라우팅을 변경하여 상기 객체 앞에 정차시킴으로써 타 차량으로부터 상기 객체를 보호하는 것을 특징으로 하는 자율주행차량의 위험 노출 객체에 대한 사고 예방 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 감지부는,
    라이다 센서를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행차량의 위험 노출 객체에 대한 사고 예방 장치.
  3. 삭제
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 특성 정보는,
    사람의 위치, 사람의 위치 지속성, 사람의 자세, 사람의 온도, 및 사람의 움직임 여부중에서 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행차량의 위험 노출 객체에 대한 사고 예방 장치.
  5. 삭제
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 외부 환경 정보는,
    날씨 상태, 온도, 습도, 노면상태, 통행량, 및 조도중에서 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행차량의 위험 노출 객체에 대한 사고 예방 장치.
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 청구항 1에 있어서,
    상기 판단부는,
    상기 객체 식별부에서 객체가 사물인 것으로 식별되고, 상기 사물이 위험 노출 객체로 판단되면 상기 사물이 차도에 있는지 여부를 파악하여 차도에 있다면 후속조치를 진행하는 것을 특징으로 하는 자율주행차량의 위험 노출 객체에 대한 사고 예방 장치.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 판단부는,
    상기 사물이 차도에 있다면, 차도 위의 사물 정보를 관제 센터에게로 전송하여 상기 사물을 제거하도록 하는 후속조치를 진행하는 것을 특징으로 하는 자율주행차량의 위험 노출 객체에 대한 사고 예방 장치.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 판단부는,
    상기 사물이 위치하고 있는 도로를 지나갈 예정인 타 차량에게 해당 상황을 알려주어 타 차량이 해당 사물을 사전에 인지하게 하는 후속조치를 추가로 진행하는 것을 특징으로 하는 자율주행차량의 위험 노출 객체에 대한 사고 예방 장치.
  13. 자율주행차량의 위험 노출 객체에 대한 사고 예방 장치에서 수행되는 사고 예방 방법으로서,
    자차인 자율주행차량 주변의 객체를 감지하는 단계;
    상기 감지된 객체가 사람과 사물중에서 어느 것인지를 식별하는 단계;
    상기 식별된 객체가 위험 노출 객체인지를 판단하는 단계; 및
    상기 위험 노출 객체이면 해당 객체에 대한 후속조치를 진행하고, 상기 식별된 객체가 위험 가능 객체로 판단되면 타 차량에게 해당 객체의 상태를 파악하도록 명령하는 단계;를 포함하고,
    상기 식별하는 단계는 상기 객체가 사람인 것으로 식별되면 해당 객체에 대한 하나 이상의 특성 정보를 식별해 내고,
    상기 판단하는 단계는 상기 객체에 대한 특성 정보 및 외부 환경 정보를 근거로 상기 객체가 기설정된 최상위 위험군, 상위 위험군, 중위 위험군, 중하위 위험군, 및 하위 위험군중에서 어느 한 위험군에 속하면 상기 객체를 위험 노출 객체로 판단하고,
    상기 명령하는 단계는 상기 객체가 최상위 위험군 또는 상위 위험군에 속하면 자차의 라우팅을 변경하여 상기 객체 앞에 정차시킴으로써 타 차량으로부터 상기 객체를 보호하는 것을 특징으로 하는 자율주행차량의 위험 노출 객체에 대한 사고 예방 방법.
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