KR102261155B1 - 가상 센서 이중화를 통한 차량 제어 방법 및 그 장치 - Google Patents

가상 센서 이중화를 통한 차량 제어 방법 및 그 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 차량 제어 방법은 제1 차량에 포함된 복수의 센서의 데이터를 포함하는 제1 가상 센서 정보를 생성하는 단계, 네트워크를 통해 수신한 제2 차량에 포함된 복수의 센서의 데이터를 포함하는 제2 가상 센서 정보를 생성하는 단계, 상기 제1 가상 센서 정보 및 상기 제2 가상 센서 정보의 이상 감지(Anomaly detection)를 수행하는 단계, 상기 제1 가상 센서 정보 및 상기 제2 가상 센서 정보에 대하여 센서의 샘플링율(sampling frequency rate)을 기초로 가중치를 부여하는 단계 및 가중치가 부여된 상기 제1 가상 센서 정보 및 상기 제2 가상 센서 정보를 이용하여 제1 차량을 제어하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

가상 센서 이중화를 통한 차량 제어 방법 및 그 장치{ METHOD AND APPARATUS FOR CONTROLLING A VEHICLE USING TWO VIRTUAL SENSORS }
본 발명은 가상 센서 이중화를 통하여 차량을 제어하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
자율주행을 위한 기술 발전에 따라, 다양한 차량 제어 방법이 개발되고 있다.특히, 차량은 SAE(미국자동차기술회, Society of Automotive Engineers)가 제시한 자율주행차량 발전 단계 중 3단계 이상인 자율군집주행을 위하여는 차간 거리 제어가 필수적으로 요구되며, 이를 위하여 개별 차량에 장착된 스마트 센서(레이더, 라이더, 카메라)가 이용되고 있다. 하지만, 개별 차량의 센서 고장이 발생하는 경우 안전한 군집주행의 보장이 어려워 문제가 된다. 이에 따라 차량간 통신을 통해 차간 거리를 제어하는 기술이 제안되었으나, 환경 변화에 따른 통신의 신뢰성 하락에 의해 실시간 차량 제어에 한계가 존재한다.
본 발명은, 복수의 차량에 장착된 복수의 센서를 이용하여 안전한 자율군집주행을 수행하는 차량 제어 방법 및 그 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
그러나 이러한 과제는 예시적인 것으로, 이에 의해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다.
본 발명의 일 실시예에 따른 차량 제어 방법은 제1 차량에 포함된 복수의 센서의 데이터를 포함하는 제1 가상 센서 정보를 생성하는 단계, 네트워크를 통해 수신한 제2 차량에 포함된 복수의 센서의 데이터를 포함하는 제2 가상 센서 정보를 생성하는 단계. 상기 제1 가상 센서 정보 및 상기 제2 가상 센서 정보의 이상 감지(Anomaly detection)를 수행하는 단계. 상기 제1 가상 센서 정보 및 상기 제2 가상 센서 정보에 대하여 센서의 샘플링율(sampling frequency rate)을 기초로 가중치를 부여하는 단계 및 가중치가 부여된 상기 제1 가상 센서 정보 및 상기 제2 가상 센서 정보를 이용하여 제1 차량을 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서 상기 이상 감지를 수행하는 단계는, 상기 제2 차량과 상기 제1 차량간 통신 시간을 기초로, 상기 제2 가상 센서 정보를 보정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서 상기 이상 감지를 수행하는 단계는, 상기 제1 차량에 포함된 복수의 센서 각각의 샘플링율을 기초로 상기 제1 가상 센서 정보를 보정하고, 상기 제2 차량에 포함된 복수의 센서 각각의 샘플링율을 기초로 상기 제2 가상 센서 정보를 보정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서 상기 가중치는, 상기 제1 가상 센서 정보와 상기 제2 가상 센서 정보에 포함된 복수의 센서 각각에 대한 보정 시간 및 상기 보정에 따른 센서의 데이터 변화량을 기초로 지정될 수 있다.
일 실시예에서 상기 가중치는, 상기 제1 가상 센서 정보와 상기 제2 가상 센서 정보에 포함된 복수의 센서 각각에 대한 신뢰도를 기초로 지정되고, 상기 신뢰도는, 경과 시간에 따른 센서의 위험도, 센서의 오차발생률, 센서 데이터의 최신성 및 센서 데이터의 일관성을 이용하여 측정될 수 있다.
일 실시예에서 상기 이상 감지를 수행하는 단계는, 상기 제1 가상 센서 정보에 포함된 복수의 센서의 데이터중 무결성 위배가 발생한 센서의 데이터를 제거하고, 상기 제2 가상 센서 정보에 포함된 복수의 센서의 데이터중 무결성 위배가 발생한 센서의 데이터를 제거할 수 있다.
일 실시예에서 상기 제1 차량을 제어하는 단계는, 상기 제1 가상 센서 정보 및 상기 제2 가상 센서 정보를 이용하여 제1 차량의 목표 속도를 측정하고, 상기 목표 속도에 따라 상기 제1 차량을 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서 상기 제1 차량에 포함된 복수의 센서는, 레이더 센서, 스테레오 카메라 센서, 레이저 센서, 초음파 센서 및 GPS 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 제2 차량에 포함된 복수의 센서는, GPS 및 가속도 센서중 적어도 하나를 포함하고, 상기 제1 차량을 제어하는 단계는, 상기 제1 가상 센서 정보 및 상기 제2 가상 센서 정보를 이용하여 상기 제1 차량과 상기 제2 차량간 차간거리를 측정한 후, 상기 제1 차량을 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서 상기 제1 차량을 제어하는 단계는, 상기 제1 차량의 휠 속도 센서, 엔코더 센서, GPS 및 가속도 센서의 데이터중 적어도 하나를 이용하여 상기 제1 차량을 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 차량 제어 장치는 제1 차량에 포함된 복수의 센서의 데이터를 포함하는 제1 가상 센서 정보를 생성하는 제1 가상 센서부, 네트워크를 통해 수신한 제2 차량에 포함된 복수의 센서의 데이터를 포함하는 제2 가상 센서 정보를 생성하는 제2 가상 센서부, 상기 제1 가상 센서 정보 및 상기 제2 가상 센서 정보의 이상 감지(Anomaly detection)를 수행하는 이상 감지부, 상기 제1 가상 센서 정보 및 상기 제2 가상 센서 정보에 대하여 센서의 샘플링율(sampling frequency rate)을 기초로 가중치를 부여하는 가중치 설정부 및 가중치가 부여된 상기 제1 가상 센서 정보 및 상기 제2 가상 센서 정보를 이용하여 제1 차량을 제어하는 차량 제어부를 포함할 수 있다.
일 실시예에서 상기 이상 감지부는, 상기 제2 차량과 상기 제1 차량간 통신 시간을 기초로, 상기 제2 가상 센서 정보를 보정할 수 있다.
일 실시예에서 상기 이상 감지부는, 상기 제1 차량에 포함된 복수의 센서 각각의 샘플링율을 기초로 상기 제1 가상 센서 정보를 보정하고, 상기 제2 차량에 포함된 복수의 센서 각각의 샘플링율을 기초로 상기 제2 가상 센서 정보를 보정할 수 있다.
일 실시예에서 상기 가중치는, 상기 제1 가상 센서 정보와 상기 제2 가상 센서 정보에 포함된 복수의 센서 각각에 대한 보정 시간 및 상기 보정에 따른 센서의 데이터 변화량을 기초로 지정될 수 있다.
일 실시예에서 상기 가중치는, 상기 제1 가상 센서 정보와 상기 제2 가상 센서 정보에 포함된 복수의 센서 각각에 대한 신뢰도를 기초로 지정되고, 상기 신뢰도는, 경과 시간에 따른 센서의 위험도, 센서의 오차발생률, 센서 데이터의 최신성 및 센서 데이터의 일관성을 이용하여 측정될 수 있다.
일 실시예에서 상기 이상 감지부는, 상기 제1 가상 센서 정보에 포함된 복수의 센서의 데이터중 무결성 위배가 발생한 센서의 데이터를 제거하고, 상기 제2 가상 센서 정보에 포함된 복수의 센서의 데이터중 무결성 위배가 발생한 센서의 데이터를 제거할 수 있다.
일 실시예에서 상기 차량 제어부는, 상기 제1 가상 센서 정보 및 상기 제2 가상 센서 정보를 이용하여 제1 차량의 목표 속도를 측정하고, 상기 목표 속도에 따라 상기 제1 차량을 제어할 수 있다.
일 실시예에서 상기 제1 차량에 포함된 복수의 센서는, 레이더 센서, 스테레오 카메라 센서, 레이저 센서, 초음파 센서 및 GPS 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 제2 차량에 포함된 복수의 센서는, GPS 및 가속도 센서중 적어도 하나를 포함하고,상기 차량 제어부는,상기 제1 가상 센서 정보 및 상기 제2 가상 센서 정보를 이용하여 상기 제1 차량과 상기 제2 차량간 차간거리를 측정한 후, 상기 제1 차량을 제어할 수 있다.
일 실시예에서 상기 차량 제어부는, 상기 제1 차량의 휠 속도 센서, 엔코더 센서, GPS 및 가속도 센서의 데이터중 적어도 하나를 이용하여 상기 제1 차량을 제어할 수 있다.
전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점은 이하의 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용, 청구범위 및 도면으로부터 명확해질 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 제어 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 제어 장치의 하드웨어 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 제어 장치의 구성 및 동작을 설명하기 위한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량간 통신 지연에 따른 센서 데이터 보정 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 센서의 샘플링율 보정 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 센서 데이터의 가중치를 부여하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 제어 방법의 순서도이다.
이하, 본 개시의 다양한 실시예가 첨부된 도면과 연관되어 기재된다. 본 개시의 다양한 실시예는 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들이 도면에 예시되고 관련된 상세한 설명이 기재되어 있다. 그러나, 이는 본 개시의 다양한 실시예를 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 개시의 다양한 실시예의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경 및/또는 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용되었다.
본 개시의 다양한 실시예에서 사용될 수 있는 "포함한다" 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 개시(disclosure)된 해당 기능, 동작 또는 구성요소 등의 존재를 가리키며, 추가적인 하나 이상의 기능, 동작 또는 구성요소 등을 제한하지 않는다. 또한, 본 개시의 다양한 실시예에서, "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.
본 개시의 다양한 실시예에서 "또는" 등의 표현은 함께 나열된 단어들의 어떠한, 그리고 모든 조합을 포함한다. 예를 들어, "A 또는 B"는, A를 포함할 수도, B를 포함할 수도, 또는 A 와 B 모두를 포함할 수도 있다.
본 개시의 다양한 실시예에서 사용된 "제1", "제2", "첫째", 또는 "둘째" 등의 표현들은 다양한 실시예들의 다양한 구성요소들을 수식할 수 있지만, 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 예를 들어, 상기 표현들은 해당 구성요소들의 순서 및/또는 중요도 등을 한정하지 않는다. 상기 표현들은 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 제1 사용자 기기와 제2 사용자 기기는 모두 사용자 기기이며, 서로 다른 사용자 기기를 나타낸다. 예를 들어, 본 개시의 다양한 실시예의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 새로운 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 새로운 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있어야 할 것이다.
본 개시의 다양한 실시예에서 사용한 용어는 단지 특정일 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 개시의 다양한 실시예를 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 개시의 다양한 실시예가 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 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 개시의 다양한 실시예에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 제어 방법의 개념도이다.
본 발명의 몇몇 실시예에 따른 차량 제어 방법은 자율 주행 차량에 대하여 수행될 수 있고, 보다 상세하게, 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 차량 제어 방법을 수행하는 차량은 SAE(미국자동차기술회, Society of Automotive Engineers)가 제시한 자율주행차의 3단계 이상인 자율군집주행을 수행할 수 있다. 자율군집주행은 복수의 차량을 네트워크로 연결하여 차량이 자율 주행하도록 한다. 자율군집주행의 주행 및 안전성을 개선하기 위하여는 최소한의 차간 거리(Safe Distance)를 안정적으로 유지하는 것이 가장 중요하다. 일 실시예에 따른 차량 제어 장치는 복수의 차량간 차간 거리 및 차량 속도 정보를 기초로 차간 거리를 유지할 수 있다.
일 실시예에 따른 차량 제어 방법은 제1 차량(110)에 장착된 센서 데이터 및 제2 차량(120)에 장착된 센서 데이터를 이용하여, 제1 차량(110)을 제어할 수 있다. 이 경우, 제1 차량(110)과 제2 차량(120)은 네트워크(130)통해 연결될 수 있다.
일 실시예에서 제1 차량(110)을 제어하는 차량 제어 장치는 제1 차량에 포함된 복수의 센서의 데이터를 포함하는 제1 가상 센서 정보를 생성하고, 네트워크를 통해 수신한 제2 차량에 포함된 복수의 센서의 데이터를 포함하는 제2 가상 센서 정보를 생성할 수 있다. 또한, 차량 제어 장치는 제1 가상 센서 정보 및 제2 가상 센서 정보의 이상 감지(Anomaly detection)를 수행한 후, 제1 가상 센서 정보 및 제2 가상 센서 정보에 대하여 센서의 샘플링율(sampling frequency rate)을 기초로 가중치를 부여할 수 있다. 이후, 차량 제어 장치는 가중치가 부여된 제1 가상 센서 정보 및 제2 가상 센서 정보를 이용하여 제1 차량을 제어할 수 있다. 보다 상세한 설명은 이하 관련 도면에서 상세히 후술한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 제어 장치의 하드웨어 구성도이다.
일 실시예에 따른 차량 제어 장치(110, 120)는 메모리(113, 123), 프로세서(114, 124), 통신 모듈(115, 125), 입출력 인터페이스(111, 121) 및 시스템 버스를 포함할 수 있다.
메모리(113, 123)는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체로서, RAM(random access memory), ROM(read only memory) 및 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 또한, 메모리(113, 123)에는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드가 저장될 수 있다. 이러한 소프트웨어 구성요소들은 드라이브 메커니즘(drive mechanism)을 이용하여 메모리(113, 123)와는 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체는 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체가 아닌 통신 모듈(115, 125)을 통해 메모리(113, 123)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로그램은 개발자들 또는 어플리케이션의 설치 파일을 배포하는 파일 배포 시스템이 네트워크를 통해 제공하는 파일들에 의해 설치되는 프로그램에 기반하여 메모리(113, 123)에 로딩될 수 있다.
프로세서(114, 124)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(113, 123) 또는 통신 모듈(115, 125)에 의해 프로세서(114, 124)로 제공될 수 있다. 예를 들어 프로세서(114, 124)는 메모리(113, 123)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다. 일 실시예에서 프로세서(114, 124)는 차량에 포함된 복수의 센서 데이터를 이용하여 가상 센서 정보를 생성하고, 생성된 가상 센서 정보를 이용하여 이상 감지를 수행할 수 있으며, 차량에 포함된 복수의 센서의 샘플링율을 기초로 가중치를 연산할 수도 있으며, 가중치가 부여된 복수의 가상 센서 정보를 이용하여 차량을 제어 신호를 생성할 수 있다.
통신 모듈(115, 125)은 네트워크를 통해 제1 차량 제어 장치(110) 및 제2 차량 제어 장치(120)가 서로 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있다. 이 경우 제1 차량과 제2 차량은 서로 인접한 차량일 수 있다. 물론 통신 모듈(115, 125)은 외부 서버 또는 제3 차량 제어 장치와 통신하기 위한 기능을 제공할 수도 있다. 일례로, 제1 차량 제어 장치(110)의 프로세서(114)가 메모리(113)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 생성한 요청이 통신 모듈(115)의 제어에 따라 네트워크를 통해 제2 차량 제어 장치(120)로 전달될 수 있다. 역으로, 제2 차량 제어 장치(120)의 프로세서(124)의 제어에 따라 제공되는 제어 신호나 명령, 콘텐츠, 파일 등이 통신 모듈(125)과 네트워크(130)를 거쳐 제1 차량 제어 장치(110)의 통신 모듈(115)을 통해 제1 차량 제어 장치(110)로 수신될 수 있다. 다른 예에서 통신 모듈(115, 125)을 통해 수신된 외부 서버의 제어 신호나 명령 등은 프로세서(114, 124)나 메모리(113, 123)로 전달될 수 있고, 콘텐츠나 파일 등은 제1 차량 제어 장치(110) 및/또는 제2 차량 제어 장치(120)가 더 포함할 수 있는 저장 매체로 저장될 수 있다.
통신 방식은 제한되지 않으며, 네트워크(130)가 포함할 수 있는 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 기기들간의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다. 예를 들어, 네트워크는, PAN(personal area network), LAN(local area network), CAN(campus area network), MAN(metropolitan area network), WAN(wide area network), BBN(broadband network), 인터넷 등의 네트워크 중 하나 이상의 임의의 네트워크를 포함할 수 있다. 또한, 네트워크는 버스 네트워크, 스타 네트워크, 링 네트워크, 메쉬 네트워크, 스타-버스 네트워크, 트리 또는 계층적(hierarchical) 네트워크 등을 포함하는 네트워크 토폴로지 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
입출력 인터페이스(111, 121)는 입출력 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 예를 들어, 입력 장치는 키보드 또는 마우스 등의 장치를, 그리고 출력 장치는 어플리케이션의 통신 세션을 표시하기 위한 디스플레이와 같은 장치를 포함할 수 있다. 보다 구체적인 예로, 제1 차량 제어 장치(110) 및 제2 차량 제어 장치(120)의 프로세서(114, 124)는 메모리(113, 123)에 로딩된 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리함에 있어서 외부 서버가 제공하는 데이터를 이용하여 구성되는 서비스 화면을 입출력 인터페이스(111, 121)를 통해 디스플레이에 표시될 수 있다.
센서부(112, 122)는 차량의 상태를 감지하기 위한 각종 센서를 포함할 수 있다. 일 예로 센서부(112, 122)는 차간 거리를 측정하기 위한 센서 및 차량의 속도를 측정하기 위한 센서를 포함한다. 예를 들어 제1 차량 제어 장치(110)에 의해 제1 차량을 제어하는 경우, 제1 차량 제어 장치(110)의 센서부(112)는 레이더, 스테레오 카메라, 레이저 센서, 초음파 센서 및 GPS 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이 경우 제1 차량 제어 장치(110)는 통신 모듈(115)을 통해 제2 차량 제어 장치(120)에 포함된 센서부(122)로부터 GPS, 가속도 센서의 데이터를 수신할 수 있다. 또한, 제1 차량 제어 장치(110)는 센서부(112)에 포함된 휠 스피드 센서, 엔코더 센서, GPS, 가속도 센서의 데이터를 이용하여 제1 차량의 속도를 센싱할 수 있다.
도시되지는 않았으나 일 실시예에 따른 차량 제어 장치는 구동부를 더 포함할 수 있다. 일 실시예에서 구동부는 센서부(112, 122)에서 측정된 데이터를 기초로 차량의 속도를 제어할 수 있다. 다른 실시예에서 구동부는 센서부(112, 122)에 포함된 센서를 이용하여 차량을 제어할 수 있다. 예를 들어 프로세서(114, 124)에서 송신한 차량 제어 신호에 응답하여 구동부는 센서부(112, 122)에 포함된 휠 스피드 센서, 엔코더 센서, GPS 및 가속도 센서에 대한 제어 신호를 송신할 수 있다.
또한, 다른 실시예들에서 제1 차량 제어 장치(110) 및 제2 차량 제어 장치(120)는 도 2의 구성요소들보다 더 많은 구성요소들을 포함할 수도 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 예를 들어, 핵 영역 검출 장치(100)는 트랜시버(transceiver), GPS(Global Positioning System) 모듈, 카메라, 데이터베이스 등과 같은 다른 구성요소들을 더 포함할 수도 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 제어 장치의 하드웨어 구성 및 동작을 상세히 설명하기 위한 도면이다.
이하, 후술되는 차량 제어 장치는 도 1 내지 도 2에 도시된 제1 차량 제어 장치로 예를 들어 설명한다. 다만 제2 차량 제어 장치도 동일하거나 유사한 구성 및 동작을 수행할 수 있다.
제1 차량 제어 장치(110)는 제1 가상 센서부(210), 제2 가상 센서부(220), 이상 감지부(230), 센서 융합부(240) 및 차량 제어부(250)를 포함할 수 있다.
일 실시예에서 제1 가상 센서부(210)는 제1 센서 데이터(211), 제2 센서 데이터(212) 및 제3 센서 데이터(213)를 획득할 수 있다. 다만, 이는 일 예시일 뿐 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 가상 센서부가 획득한 센서 데이터의 개수가 이에 한정되는 것은 아님에 유의한다. 제1 가상 센서부(210)가 획득한 제1 센서 데이터(211), 제2 센서 데이터(212) 및 제3 센서 데이터(213)는 제1 차량에 포함된 내부 센서의 데이터일 수 있다. 또한, 일 실시예에서 제1 센서 데이터(211), 제2 센서 데이터(212) 및 제3 센서 데이터(213)는 차간 거리를 측정하기 위한 센서일 수 있고, 차량의 속도를 측정하기 위한 센서일 수 있다. 일 실시예에서 제1 가상 센서부(210)는 제1 차량의 레이더, 스테레오 카메라, 레이저 센서, 초음파 센서 및 GPS를 포함하고, 몇몇 실시예에서 휠 스피드 센서, 엔코더 센서 및 가속도 센서를 더 포함할 수 있다. 이 경우 레이더, 스테레오 카메라, 레이저 센서 및 초음파 센서는 차간 거리를 측정하기 위한 센서이고 휠 스피드 센서, 엔코더 센서, 가속도 센서는 차량 속도를 측정하기 위한 센서이며 GPS 센서는 차간 거리 및 차량 속도 측정에 모두 이용될 수 있다.
일 실시예서 제2 가상 센서부(220)는 제4 센서 데이터(221), 제5 센서 데이터(222) 및 제6 센서 데이터(223)를 획득할 수 있다. 이는 일 예시일 뿐 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 가상 센서부가 획득한 센서 데이터의 개수가 이에 한정되는 것은 아님에 유의한다. 제2 가상 센서부(220)가 획득한 제4 센서 데이터(221), 제5 센서 데이터(222) 및 제6 센서 데이터(223)는 제2 차량에 포함된 센서의 데이터일 수 있다. 또한, 일 실시예에서 제4 센서 데이터(221), 제5 센서 데이터(222) 및 제6 센서 데이터(223)는 제2 차량의 GPS 및 가속도 센서의 데이터를 포함할 수 있다. 이 경우 제2 차량은 제1 차량과 인접한 선행 차량일 수 있다.
이상 감지부(230)는 신호 전처리부(231) 및 이상 분류기(232)를 포함할 수 있다.
일 실시예에서 제1 차량 제어 장치(110)에 포함된 신호 전처리부(231)는 네트워크를 통해 수신한 제2 차량의 센서 데이터(221, 222, 223)에 대한 전처리를 수행할 수 있다. 제1 차량 제어 장치(110)가 네트워크를 통해 제2 차량의 센서 데이터를 획득하는 경우, 획득한 제2 차량의 센서 데이터는 통신 시간에 따라 일정 시간 지연된 시점의 센서 데이터이다. 따라서 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 신호 전처리부(231)는 획득한 외부 센서 데이터에 대하여 시간 보정을 수행할 수 있다. 또한, 신호 전처리부(231)는 센서마다 상이한 샘플링율에 대한 보정도 수행할 수 있다. 센서 데이터의 보정 방법은 도 4 내지 도 5에서 설명한다. 일 실시예에서 신호 전처리부(231)는 수식 1에 따라 제1 가상 센서부에서 획득한 데이터 및 제2 가상 센서부에서 획득한 데이터를 정규화할 수 있다. 이 경우, 신호 전처리부(231)는 시간의 흐름에 따라 복수의 이종센서에서 얻은 신호들은 각 센서에 대하여 수식 1과 같은 최대-최소 정규화 (Min-Max normalization)를 수행할 수 있고, 서로 다른 스케일을 가지는 이종센서의 측정값들을 정규화할 수 있다.
[수식 1]
Figure 112019123211374-pat00001
이 경우
Figure 112019123211374-pat00002
는 시간 t에서 정규화 된 센서값이며,
Figure 112019123211374-pat00003
는 시간 t에서 측정된 센서의 데이터이고, X 는 복수의 센서에서 측정된 센서의 데이터들의 집합이며,
Figure 112019123211374-pat00004
는 정규화를 위한 최대 범위,
Figure 112019123211374-pat00005
는 정규화를 위한 최소 범위,
Figure 112019123211374-pat00006
는 센서가 측정할 수 있는 최대값,
Figure 112019123211374-pat00007
는 센서가 측정할 수 있는 최소값을 의미한다.
Figure 112019123211374-pat00008
와
Figure 112019123211374-pat00009
은 센서 스펙 데이터를 이용하여 획득할 수 있다.
일 실시예에서 이상 분류기(232)는 네트워크를 통해 수신한 제2 차량의 복수의 센서 데이터(221, 222, 223)중 이상(예를 들어 무결성 위배, 결함, 에러)이 발생한 센서의 데이터를 제거할 수 있다. 또한, 일 실시예에서 이상 분류기(232)는 제1 차량의 복수의 센서 데이터(211, 212, 213)중 이상(예를 들어 무결성 위배, 결함, 에러)이 발생한 센서의 데이터를 제거할 수도 있다. 예를 들어 이상 분류기(232)는 제1 차량의 복수의 센서 데이터(211, 212, 213) 및/또는 제2 차량의 복수의 센서 데이터(221, 222, 223)에 대하여 RLS(Recursive Least Square)를 수행하거나 Least Mean Square를 수행하여 이상이 발생한 센서 데이터를 감지할 수 있다.
이후, 이상 감지부(230)는 이상이 감지된 센서의 데이터를 제2 가상 센서부(220)에서 제거할 수 있고, 다른 실시예에서 상기 이상이 감지된 센서의 데이터가 제1 차량의 내부 센서인 경우 해당 센서의 데이터를 제1 가상 센서부(210)에서 제거할 수 있다
센서 융합부(240)는 가중치 설정부(241) 및 데이터 융합부(242)를 포함할 수 있다.
일 실시예에서 가중치 설정부(241)는 제1 가상 센서부(210) 및 제2 가상 센서부(220)가 획득한 복수의 센서에 대한 가중치를 설정할 수 있다. 복수의 센서는 각각 샘플링율(sampling frequency rate)이 상이하다. 따라서 복수의 센서를 정확하게 제어하기 위하여는 상기 복수의 센서의 데이터 각각에 대한 보정 시간 및 변화량 정보를 기초로 각 센서의 가중치를 설정할 수 있다. 보다 상세하게 특정 센서의 가중치를 설정하기 위하여는, 해당 센서의 신뢰도
Figure 112019123211374-pat00010
가 먼저 결정될 수 있다. 일 실시예에서 센서의 신뢰도는 경과 시간에 따른 센서의 위험도, 센서의 오차 발생률, 센서 데이터의 최신성 및 센서 데이터의 일관성을 기초로 결정될 수 있다. 보다 상세한 설명은 이하 도 6에서 상세히 후술한다.
일 실시예에서 데이터 융합부(242)는 가중치 설정부(241)에서 설정한 각 센서의 가중치를 적용하여 제1 가상 센서부(210) 및 제2 가상 센서부(220)에서 획득한 센서 데이터를 융합할 수 있다. 또한, 일 실시예에서 센서 융합부(240)는 센서 융합값을 이용하여 목표 속도를 생성할 수 있다. 보다 상세하게 센서 융합값
Figure 112019123211374-pat00011
)은 수식 2를 통해 획득할 수 있다.
[수식 2]
Figure 112019123211374-pat00012
이 때,
Figure 112019123211374-pat00013
센서 개수,
Figure 112019123211374-pat00014
는
Figure 112019123211374-pat00015
번째 센서의 가중치,
Figure 112019123211374-pat00016
는 시간
Figure 112019123211374-pat00017
에서의 센서 데이터이다. 이 경우, 센서의 가중치(
Figure 112019123211374-pat00018
)는 '
Figure 112019123211374-pat00019
'를 만족한다.
차량 제어부(250)는 가속 제어부(251)및 브레이크 제어부(252)를 포함할 수 있다. 일 실시예에서 가속 제어부(251)는 가속 액추에이터(actuator)를 포함할 수 있고, 브레이크 제어부(252)는 브레이크 액추에이터를 포함할 수 있다.
이하 도 4를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따라 차량간 통신 중 발생한 데이터의 전송 지연에 따른 제2 가상 센서 정보를 보정하는 방법에 대하여 상세히 설명한다. 일 실시예에 따른 제1 차량 제어 장치는 네트워크를 통해 수신한 제2 차량의 센서 데이터를 전송 지연 시간만큼 보정할 수 있다. 보다 상세하게 제1 차량 제어 장치에 포함된 신호 전처리부는 제2 차량의 센서 데이터를 획득할 수 있다. 이 경우 획득하는 제 차량의 센서 데이터는 이산 데이터일 수 있다. 이 경우, 신호 전처리부는 수식 3에 따른 전송 시간에 따른 센서 데이터의 보정을 수행하여 전술한 이산 데이터를 연속 데이터로 변환할 수 있다. 이후, 이전에 획득한 제2 차량의 과거 센서 데이터와 상기 변환을 수행한 연속 데이터를 연결할 수 있다. 도 4에 도시된 바를 참조할 때,
Figure 112019123211374-pat00020
은 선행 차량,
Figure 112019123211374-pat00021
은 후행 차량,
Figure 112019123211374-pat00022
Figure 112019123211374-pat00023
의 전송 시간,
Figure 112019123211374-pat00024
Figure 112019123211374-pat00025
의 전송 지연 시간,
Figure 112019123211374-pat00026
은 전송 간격을 의미한다. 따라서,
Figure 112019123211374-pat00027
이 선행 차량
Figure 112019123211374-pat00028
의
Figure 112019123211374-pat00029
축 위치 데이터라고 할 때, 보정된 선행 차량
Figure 112019123211374-pat00030
의
Figure 112019123211374-pat00031
축 위치 데이터
Figure 112019123211374-pat00032
는 수식 3을 통해 획득할 수 있다.
[수식 3]
Figure 112019123211374-pat00033
이 경우
Figure 112019123211374-pat00034
는 선행 차량
Figure 112019123211374-pat00035
의 보정된
Figure 112019123211374-pat00036
축 예측 위치 데이터일 수 있다. 관련하여 수식 3은 수식 4 내지 수식 6을 이용하여 획득된다.
[수식 4]
Figure 112019123211374-pat00037
[수식 5]
Figure 112019123211374-pat00038
[수식 6]
Figure 112019123211374-pat00039
도 5를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따라 샘플링율이 상이한 복수의 센서 데이터의 보정을 수행하는 방법에 대하여 상세히 설명한다.
일 실시예에서 제1 가상 센서 정보에 포함된 복수의 센서 및 제2 가상 센서 정보에 포함된 복수의 센서 각각의 샘플링율은 모두 상이할 수 있다. 따라서 일 실시예에 따라 제1 차량 제어 장치에 포함된 신호 전처리부는 센서마다 상이한 샘플링율에 대한 보정을 수행할 필요가 있다. 도 5에 도시된 바를 참조할 때,
Figure 112019123211374-pat00040
는 제어 대상 차량,
Figure 112019123211374-pat00041
는
Figure 112019123211374-pat00042
의 센서 데이터의 측정시간,
Figure 112019123211374-pat00043
는 샘플링 간격,
Figure 112019123211374-pat00044
는 단위 시간,
Figure 112019123211374-pat00045
는
Figure 112019123211374-pat00046
의
Figure 112019123211374-pat00047
축 위치 데이터,
Figure 112019123211374-pat00048
는
Figure 112019123211374-pat00049
의 보정된
Figure 112019123211374-pat00050
축 예측 위치 데이터,
Figure 112019123211374-pat00051
는
Figure 112019123211374-pat00052
의 제어 데이터 요구 시기일 수 있다.
이하 도 6을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따라 지정된 가중치로 제1 가상 센서 정보 및 제2 가상 센서 정보를 융합하는 방법에 대하여 상세히 설명한다.
일 실시예에서 차량 제어 장치가 복수의 센서를 정확하게 제어하기 위하여 상기 복수의 센서의 데이터 각각에 대한 보정 시간 및 변화량 정보를 기초로 각 센서의 가중치를 설정할 수 있다. 보다 상세하게 특정 센서의 가중치를 설정하기 위하여는, 해당 센서의 신뢰도
Figure 112019123211374-pat00053
가 먼저 결정될 수 있다. 일 실시예에서 센서의 신뢰도
Figure 112019123211374-pat00054
는 경과 시간에 따른 센서의 위험도
Figure 112019123211374-pat00055
, 센서의 오차 발생률
Figure 112019123211374-pat00056
, 센서 데이터의 최신성
Figure 112019123211374-pat00057
및 센서 데이터의 일관성
Figure 112019123211374-pat00058
을 기초로 결정될 수 있다. 도 6은 경과 시간에 따른 센서의 위험도를 측정하는 방법으로,
Figure 112019123211374-pat00059
는 획득한 센서이고,
Figure 112019123211374-pat00060
센싱 시점,
Figure 112019123211374-pat00061
는 샘플링 간격,
Figure 112019123211374-pat00062
는 제어 간격,
Figure 112019123211374-pat00063
은
Figure 112019123211374-pat00064
개의 센서의 샘플링 간격 중 가장 작은 샘플링 간격,
Figure 112019123211374-pat00065
는 제어 데이터 요구 시점이다. 따라서 도 6에 도시된 바를 참조할 때, 경과 시간에 따른 센서의 위험도는
Figure 112019123211374-pat00066
Figure 112019123211374-pat00067
를 통해 측정할 수 있다.
또한, 일 실시예에서 오차 발생률
Figure 112019123211374-pat00068
은 획득한 센싱 데이터에 대하여 임계치가 주어지는 경우, 허용 가능한 오차 발생 횟수에 대한 실제 측정된 오차 발생 횟수의 수치를 이용하여 측정할 수 있다.
일 실시예에서 센서 데이터의 최신성
Figure 112019123211374-pat00069
은 센서 데이터의 최신성 정도를 의미하는 것으로
Figure 112019123211374-pat00070
를 통해 측정할 수 있다.
일 실시예에서 센서 데이터의 일관성
Figure 112019123211374-pat00071
은 지정된 시간 내에(예를 들어, 지정된 윈도우 내에) 측정된 센서 데이터의 표준 편차의 역수를 이용하여 측정할 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예에 따른 차량 제어 장치는 전술한 센서의 위험도, 오차 발생률, 센서 데이터의 최신성 및 센서 데이터의 일관성을 이용하여 센서의 신뢰도를 결정할 수 있다. 이후, 센서의 신뢰도를 기초로 센서에 대한 가중치를 설정할 수 있다.
보다 상세하게 차량 제어 장치는 Karmiol 방법 또는 Bracha 방법을 통해 센서의 신뢰도를 계산할 수 있다. 예를 들어, 센서 데이터의 일관성이 기준치(예를 들어, 상기 기준치는 '1') 이하인 경우, 센서
Figure 112019123211374-pat00072
신뢰도
Figure 112019123211374-pat00073
=
Figure 112019123211374-pat00074
)+
Figure 112019123211374-pat00075
+
Figure 112019123211374-pat00076
+
Figure 112019123211374-pat00077
를 통해 획득할 수 있다. 다른 예에서 센서 데이터의 일관성이 기준치(예를 들어, 상기 기준치는 '1') 를 초과하는 경우, 센서
Figure 112019123211374-pat00078
신뢰도
Figure 112019123211374-pat00079
=
Figure 112019123211374-pat00080
)+
Figure 112019123211374-pat00081
+
Figure 112019123211374-pat00082
를 통해 획득할 수 있다. 이후, 차량 제어 장치는 획득한 센서
Figure 112019123211374-pat00083
신뢰도
Figure 112019123211374-pat00084
를 이용하여 센서
Figure 112019123211374-pat00085
가중치
Figure 112019123211374-pat00086
를 결정할 수 있다.
이하 도 7을 참조하여 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량 제어 방법에 대하여 상세히 설명한다.
단계 S110에서, 제1 차량에 포함된 복수의 센서 데이터를 기초로 제1 가상 센서 정보가 생성될 수 있다. 일 실시예에서 상기 제1 차량에 포함된 복수의 센서는 레이더 센서, 스테레오 카메라 센서, 레이저 센서, 초음파 센서 및 GPS 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
단계 S120에서, 제2 차량에 포함된 복수의 센서 데이터를 기초로 제2 가상 센서 정보가 생성될 수 있다. 일 실시예에서 상기 제2 차량에 포함된 복수의 센서는 GPS 및 가속도 센서중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이와 같이 복수의 차량에 내재된 복수의 센서 데이터를 가상으로 이중화 함으로써, 다양하고 불확실성을 가지는 주행 환경에서 과반수이상의 센서에서 결함이 동시에 발생하여도, 내부와 외부센서로 구성된 적어도 2개의 가상 센서 정보 중 정상 센서 데이터 값이 하나라도 존재하면 안정적인 차량의 제어를 수행할 수 있다.
단계 S130에서, 제1 가상 센서 정보 및 상기 제2 가상 센서 정보의 이상 감지가 수행될 수 있다. 일 실시예에서 상기 제2 차량과 상기 제1 차량간 통신 시간을 기초로, 상기 제2 가상 센서 정보가 보정될 수 있다. 또한 다른 실시예에서 상기 제1 차량에 포함된 복수의 센서 각각의 샘플링율을 기초로 상기 제1 가상 센서 정보가 보정되고, 상기 제2 차량에 포함된 복수의 센서 각각의 샘플링율을 기초로 상기 제2 가상 센서 정보가 보정될 수 있다. 또 다른 실시예에서 상기 제1 가상 센서 정보에 포함된 복수의 센서의 데이터 중 무결성 위배가 발생한 센서의 데이터를 제거하고, 상기 제2 가상 센서 정보에 포함된 복수의 센서의 데이터 중 무결성 위배가 발생한 센서의 데이터가 제거될 수 있다.
이 같이 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 차량 제어 방법에 따르면, 수학적 모델링 없이 주행 중 센서로부터 얻은 데이터만으로도 실시간으로 센서의 이상을 탐지할 수 있다.
단계 S140에서, 제1 가상 센서 정보 및 상기 제2 가상 센서 정보에 대하여 센서의 샘플링율을 기초로 지정된 가중치가 부여될 수 있다. 일 실시예에서 상기 가중치는 상기 제1 가상 센서 정보와 상기 제2 가상 센서 정보에 포함된 복수의 센서 각각에 대한 신뢰도를 기초로 지정되고, 상기 신뢰도는 경과 시간에 따른 센서의 위험도, 센서의 오차발생률, 정보의 최신성, 측정데이터의 일관성을 이용하여 측정될 수 있다. 즉, 본 실시예에 따른 차량 제어 방법은 시계열 데이터를 기반으로 과거의 정보를 고려하여 센서의 가중치를 산정함으로써 비 신뢰 제어데이터의 생성오류를 최소화할 수 있다.
단계 S150에서, 가중치가 부여된 상기 제1 가상 센서 정보 및 상기 제2 가상 센서 정보를 이용하여 제1 차량 제어 신호가 생성될 수 있다. 일 실시예에서 상기 제1 가상 센서 정보 및 상기 제2 가상 센서 정보를 이용하여 제1 차량의 목표 속도가 획득되고, 상기 목표 속도에 따라 상기 제1 차량이 제어될 수 있다. 일 실시예에서 상기 제1 차량의 휠 속도 센서, 엔코더 센서, GPS 및 가속도 센서의 데이터중 적어도 하나를 이용하여 상기 제1 차량이 제어될 수 있다.
이상 설명된 본 발명에 따른 실시예는 컴퓨터 상에서 다양한 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현될 수 있으며, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다.
한편, 상기 컴퓨터 프로그램은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함될 수 있다.
본 발명에서 설명하는 특정 실행들은 일 실시예들로서, 어떠한 방법으로도 본 발명의 범위를 한정하는 것은 아니다. 명세서의 간결함을 위하여, 종래 전자적인 구성들, 제어 시스템들, 소프트웨어, 상기 시스템들의 다른 기능적인 측면들의 기재는 생략될 수 있다. 또한, 도면에 도시된 구성 요소들 간의 선들의 연결 또는 연결 부재들은 기능적인 연결 및/또는 물리적 또는 회로적 연결들을 예시적으로 나타낸 것으로서, 실제 장치에서는 대체 가능하거나 추가의 다양한 기능적인 연결, 물리적인 연결, 또는 회로 연결들로서 나타내어질 수 있다. 또한, "필수적인", "중요하게" 등과 같이 구체적인 언급이 없다면 본 발명의 적용을 위하여 반드시 필요한 구성 요소가 아닐 수 있다.
이와 같이 본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.

Claims (19)

  1. 제1 차량에 포함된 복수의 센서의 데이터를 포함하는 제1 가상 센서 정보를 생성하는 단계;
    네트워크를 통해 수신한 제2 차량에 포함된 복수의 센서의 데이터를 포함하는 제2 가상 센서 정보를 생성하는 단계;
    상기 제1 가상 센서 정보 및 상기 제2 가상 센서 정보의 이상 감지(Anomaly detection)를 수행하는 단계;
    상기 제1 가상 센서 정보 및 상기 제2 가상 센서 정보에 대하여 센서의 샘플링율(sampling frequency rate)을 기초로 가중치를 부여하는 단계; 및
    가중치가 부여된 상기 제1 가상 센서 정보 및 상기 제2 가상 센서 정보를 이용하여 제1 차량을 제어하는 단계;
    를 포함하는 가상 센서 이중화를 통한 차량 제어 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 이상 감지를 수행하는 단계는,
    상기 제2 차량과 상기 제1 차량간 통신 시간을 기초로, 상기 제2 가상 센서 정보를 보정하는 단계;를 포함하는,
    가상 센서 이중화를 통한 차량 제어 방법.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 이상 감지를 수행하는 단계는,
    상기 제1 차량에 포함된 복수의 센서 각각의 샘플링율을 기초로 상기 제1 가상 센서 정보를 보정하고, 상기 제2 차량에 포함된 복수의 센서 각각의 샘플링율을 기초로 상기 제2 가상 센서 정보를 보정하는 단계;를 포함하는,
    가상 센서 이중화를 통한 차량 제어 방법.
  4. 제3 항에 있어서,
    상기 가중치는,
    상기 제1 가상 센서 정보와 상기 제2 가상 센서 정보에 포함된 복수의 센서 각각에 대한 보정 시간 및 상기 보정에 따른 센서의 데이터 변화량을 기초로 지정된,
    가상 센서 이중화를 통한 차량 제어 방법.
  5. 제3 항에 있어서,
    상기 가중치는,
    상기 제1 가상 센서 정보와 상기 제2 가상 센서 정보에 포함된 복수의 센서 각각에 대한 신뢰도를 기초로 지정되고,
    상기 신뢰도는,
    경과 시간에 따른 센서의 위험도, 센서의 오차발생률, 센서 데이터의 최신성 및 센서 데이터의 일관성을 이용하여 측정되는,
    가상 센서 이중화를 통한 차량 제어 방법.
  6. 제1 항에 있어서,
    상기 이상 감지를 수행하는 단계는,
    상기 제1 가상 센서 정보에 포함된 복수의 센서의 데이터중 무결성 위배가 발생한 센서의 데이터를 제거하고, 상기 제2 가상 센서 정보에 포함된 복수의 센서의 데이터중 무결성 위배가 발생한 센서의 데이터를 제거하는,
    가상 센서 이중화를 통한 차량 제어 방법.
  7. 제1 항에 있어서,
    상기 제1 차량을 제어하는 단계는,
    상기 제1 가상 센서 정보 및 상기 제2 가상 센서 정보를 이용하여 제1 차량의 목표 속도를 측정하고, 상기 목표 속도에 따라 상기 제1 차량을 제어하는 단계를 포함하는,
    가상 센서의 이중화를 통한 차량 제어 방법.
  8. 제1 항에 있어서,
    상기 제1 차량에 포함된 복수의 센서는,
    레이더 센서, 스테레오 카메라 센서, 레이저 센서, 초음파 센서 및 GPS 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 제2 차량에 포함된 복수의 센서는,
    GPS 및 가속도 센서중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 제1 차량을 제어하는 단계는,
    상기 제1 가상 센서 정보 및 상기 제2 가상 센서 정보를 이용하여 상기 제1 차량과 상기 제2 차량간 차간거리를 측정한 후, 상기 제1 차량을 제어하는 단계를 포함하는,
    가상 센서 이중화를 통한 차량 제어 방법.
  9. 제8 항에 있어서,
    상기 제1 차량을 제어하는 단계는,
    상기 제1 차량의 휠 속도 센서, 엔코더 센서, GPS 및 가속도 센서의 데이터중 적어도 하나를 이용하여 상기 제1 차량을 제어하는 단계를 포함하는,
    가상 센서 이중화를 통한 차량 제어 방법.
  10. 제1 차량에 포함된 복수의 센서의 데이터를 포함하는 제1 가상 센서 정보를 생성하는 제1 가상 센서부;
    네트워크를 통해 수신한 제2 차량에 포함된 복수의 센서의 데이터를 포함하는 제2 가상 센서 정보를 생성하는 제2 가상 센서부;
    상기 제1 가상 센서 정보 및 상기 제2 가상 센서 정보의 이상 감지(Anomaly detection)를 수행하는 이상 감지부;
    상기 제1 가상 센서 정보 및 상기 제2 가상 센서 정보에 대하여 센서의 샘플링율(sampling frequency rate)을 기초로 가중치를 부여하는 가중치 설정부; 및
    가중치가 부여된 상기 제1 가상 센서 정보 및 상기 제2 가상 센서 정보를 이용하여 제1 차량을 제어하는 차량 제어부;
    를 포함하는 차량 제어 장치.
  11. 제10 항에 있어서,
    상기 이상 감지부는,
    상기 제2 차량과 상기 제1 차량간 통신 시간을 기초로, 상기 제2 가상 센서 정보를 보정하는,
    차량 제어 장치.
  12. 제10 항에 있어서,
    상기 이상 감지부는,
    상기 제1 차량에 포함된 복수의 센서 각각의 샘플링율을 기초로 상기 제1 가상 센서 정보를 보정하고, 상기 제2 차량에 포함된 복수의 센서 각각의 샘플링율을 기초로 상기 제2 가상 센서 정보를 보정하는,
    차량 제어 장치.
  13. 제12 항에 있어서,
    상기 가중치는,
    상기 제1 가상 센서 정보와 상기 제2 가상 센서 정보에 포함된 복수의 센서 각각에 대한 보정 시간 및 상기 보정에 따른 센서의 데이터 변화량을 기초로 지정된,
    차량 제어 장치.
  14. 제12 항에 있어서,
    상기 가중치는,
    상기 제1 가상 센서 정보와 상기 제2 가상 센서 정보에 포함된 복수의 센서 각각에 대한 신뢰도를 기초로 지정되고,
    상기 신뢰도는,
    경과 시간에 따른 센서의 위험도, 센서의 오차발생률, 센서 데이터의 최신성 및 센서 데이터의 일관성을 이용하여 측정되는,
    차량 제어 장치.
  15. 제10 항에 있어서,
    상기 이상 감지부는,
    상기 제1 가상 센서 정보에 포함된 복수의 센서의 데이터중 무결성 위배가 발생한 센서의 데이터를 제거하고, 상기 제2 가상 센서 정보에 포함된 복수의 센서의 데이터중 무결성 위배가 발생한 센서의 데이터를 제거하는,
    차량 제어 장치.
  16. 제10 항에 있어서,
    상기 차량 제어부는,
    상기 제1 가상 센서 정보 및 상기 제2 가상 센서 정보를 이용하여 제1 차량의 목표 속도를 측정하고, 상기 목표 속도에 따라 상기 제1 차량을 제어하는,
    가상 센서의 이중화를 통한 차량 제어 장치.
  17. 제10 항에 있어서,
    상기 제1 차량에 포함된 복수의 센서는,
    레이더 센서, 스테레오 카메라 센서, 레이저 센서, 초음파 센서 및 GPS 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 제2 차량에 포함된 복수의 센서는,
    GPS 및 가속도 센서중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 차량 제어부는,
    상기 제1 가상 센서 정보 및 상기 제2 가상 센서 정보를 이용하여 상기 제1 차량과 상기 제2 차량간 차간거리를 측정한 후, 상기 제1 차량을 제어하는,
    차량 제어 장치
  18. 제17 항에 있어서,
    상기 차량 제어부는,
    상기 제1 차량의 휠 속도 센서, 엔코더 센서, GPS 및 가속도 센서의 데이터중 적어도 하나를 이용하여 상기 제1 차량을 제어하는,
    차량 제어 장치.
  19. 컴퓨터를 이용하여 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위하여 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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