KR102264265B1 - Method for road lane management based on vehicle-road infrastructure information fusion and apparatus for the same - Google Patents
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Abstract
차량-도로인프라 정보융합 기반 도로차선 관리방법 및 시스템이 개시된다. 본 발명에 따른 차량-도로인프라 정보융합 기반 도로차선 관리 방법은 적어도 하나 이상의 자율주행차로부터 주행중인 도로 구간에 대한 도로 차선 정보 및 상기 자율주행차의 위치 정보를 포함하는 개별 도로상태정보를 수신하는 단계, 상기 개별 도로상태정보를 분석하여 도로상태 분석정보를 도출하는 단계, 상기 도출된 도로상태 분석정보와 상기 주행중인 도로 구간에 대한 설계정보를 비교하여 양자간 차이 정도를 도출하는 단계 및 상기 차이 정도가 소정의 기준치를 도과하는 도로 구간을 판별하는 단계를 포함한다.A vehicle-road infrastructure information convergence-based road lane management method and system are disclosed. The vehicle-road infrastructure information convergence-based road lane management method according to the present invention comprises receiving individual road condition information including road lane information for a road section being driven from at least one autonomous vehicle and location information of the autonomous vehicle. step, deriving road condition analysis information by analyzing the individual road condition information, comparing the derived road condition analysis information with design information for the road section being driven to derive the degree of difference between the two, and the difference and determining a road section in which the degree exceeds a predetermined reference value.
Description
본 발명은 도로 차선 관리에 관한 것으로, 구체적으로는 차량-도로인프라 정보를 융합하여 이를 토대로 도로 차선관리를 수행하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to road lane management, and more particularly, to a method and system for performing road lane management based on the fusion of vehicle-road infrastructure information.
자율주행차는 자율주행 시 해당 차량 내 탑재된 차선유지 제어시스템을 이용해서 자율 주행을 수행한다. 이러한 차선유지 제어시스템은 차선 유지에 필요한 주행경로를 차량용 영상 센서(라이다 포함)로 취득한 센서정보와 차량정보(차속, 관성, 조향각, 조향 토크 등 포함)를 신호처리하여 얻어지는 주행차선과 주행차량과의 상대적 정보값들(이탈각, 이탈거리, 곡률, 도로폭 등 포함)에 기초해서 차량의 조향장치(본 명세서에서는 조향장치, 제동장치 및 구동장치를 통합한 것을 포괄적으로 총칭함)를 이용해서 차량을 제어한다.An autonomous vehicle performs autonomous driving by using the lane keeping control system installed in the vehicle during autonomous driving. Such a lane keeping control system is a driving lane and driving vehicle obtained by signal processing sensor information and vehicle information (including vehicle speed, inertia, steering angle, steering torque, etc.) acquired by an image sensor for a vehicle (including lidar) on the driving route required for lane maintenance. Based on the relative information values (including departure angle, departure distance, curvature, road width, etc.) with to control the vehicle.
자율주행차의 차선유지 제어시스템은 아래와 같이, 크게 인식(Recognition), 판단(Judgment), 조작(Operation) 계층으로 구성된다.The lane keeping control system of an autonomous vehicle is largely composed of Recognition, Judgment, and Operation layers as shown below.
1) 인식계층: 사람의 눈과 귀와 같은 역할을 하는, 차량에 탑재된 센서(예컨대, 도 1의 Camera, Radar, Lidar 등)를 이용하여 주행에 필요한 속성정보를 추출·분류하는 계층 1) Recognition layer: A layer that extracts and categorizes attribute information required for driving by using sensors installed in a vehicle (eg, Camera, Radar, Lidar, etc. in FIG. 1) that play the same role as human eyes and ears
2) 판단계층: 목적지까지 안전하게 주행하기 위해 경로(=safe zone)를 생성하고 위험 상황을 판단하는 등 차량의 움직임을 결정하는 계층(예컨대, 도 1의 DCU: Domain Control Unit)2) Decision layer: A layer that determines the movement of a vehicle, such as creating a safe zone and determining a dangerous situation to safely drive to a destination (eg, DCU in FIG. 1 : Domain Control Unit)
3) 조작계층: 사람의 혈관, 근육, 신경계처럼 속도를 조절하거나 방향을 제어하는 등 차량의 직접적인 움직임을 관할하는 계층(각종 구동기 및 이들을 제어하는 제어기 등)3) Operation layer: A layer that controls the direct movement of a vehicle, such as controlling the speed or direction, like a human blood vessel, muscle, and nervous system (various actuators and controllers that control them)
자율주행차의 차선유지 제어시스템이 원활히 동작하기 위해서는 자율주행차가 도로의 차선을 제대로 인식해야하는데, 이를 위해서는 주율주행차의 센서의 인식률이 높아야 하는 한편, 자율주행차의 영상 센서가 주행차선 정보를 취득하는 도로차선이 제대로 설치되고 관리되어야 할 필요가 있다. 즉, 많은 차량들의 주행과 날씨 등의 영향으로 도로차선이 일부 마모되거나 지워질 수 있는데, 이러한 도로차선의 손상은 자율주행차의 센서 성능이 아무리 좋더라도 자율주행차의 자율주행시 안전성을 크게 훼손할 수 있다. 그러므로 자율주행차의 안전한 주행을 위해서는 도로차선 관리가 매우 중요한데 현재까지의 도로차선 관리는 이러한 자율주행차의 자율주행 관련 데이터를 고려해서 수행되고 있지 않았다.In order for the autonomous vehicle's lane keeping control system to operate smoothly, the autonomous vehicle must properly recognize the lane on the road. Acquired road lanes need to be properly installed and managed. In other words, some of the road lanes may be worn out or erased due to the driving of many vehicles and the influence of weather, etc., and such damage to the road lanes can greatly impair the safety of autonomous driving, no matter how good the sensor performance of the autonomous vehicle is. have. Therefore, road lane management is very important for the safe driving of autonomous vehicles, and road lane management has not been performed in consideration of the autonomous driving-related data of autonomous vehicles.
한편, 클라우드(cloud) 시스템, 빅데이터(big data) 처리, AI(artificial intelligence), IoT(internet of things), 엣지 컴퓨팅(edge computing) 등과 같은 신기술을 자동차에 접목하는 시도가 있으나, 이러한 신기술을 토대로 주행 중인 자율주행차(사람이 운전하는 일반차량 포함)로부터 도로차선(도로시설 포함)의 상태를 전송 받아 자율 주행차의 안전 주행 확보 및 도로차선 관리에 활용하는 예가 없었다.On the other hand, there are attempts to graft new technologies such as cloud systems, big data processing, artificial intelligence (AI), internet of things (IoT), edge computing, etc. There was no example of receiving the status of road lanes (including road facilities) from autonomous driving vehicles (including general vehicles driven by humans) and using them to secure safe driving of autonomous vehicles and manage road lanes.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 차량측 제공 정보와 도로인프라 정보를 융합하여 도로차선 상태를 파악하고 도로 유지 보수에 활용하는 방법 및 시스템을 제공하는 데 있다.An object of the present invention for solving the above problems is to provide a method and system for fusion of vehicle-side information and road infrastructure information to identify the state of a road lane and utilize it for road maintenance.
또한, 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 다른 목적은, 차량측 제공 정보와 도로인프라 정보를 융합하여 차량측에게 주행 차선에 대한 정보 및 가상의 주행 차선에 대한 정보를 제공하는 방법 및 시스템을 제공하는 데 있다.In addition, another object of the present invention for solving the above problems is a method and system for providing information on a driving lane and information on a virtual driving lane to the vehicle side by fusion of vehicle-side provided information and road infrastructure information. is to provide
또한 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 또 다른 목적은, 차량측 제공 정보와 도로인프라 정보가 융합분석된 차선정보를 수신하여 자율 주행을 수행하는 자율 주행 시스템을 제공하는 데 있다.Another object of the present invention to solve the above problems is to provide an autonomous driving system that performs autonomous driving by receiving lane information in which vehicle-side provided information and road infrastructure information are convergence-analyzed.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 차량-도로인프라 정보융합형 차선관리방법은, 하나 이상의 자율주행차로부터 주행중인 도로 구간에 대한 도로 차선 정보 및 상기 자율주행차의 위치 정보를 포함하는 개별 도로상태정보를 수신하는 단계, 상기 개별 도로상태정보를 분석하여 통합된 도로상태 분석정보를 도출하는 단계, 상기 도출된 도로상태 분석정보와 상기 주행중인 도로 구간에 대한 설계정보를 비교하여 양자간 차이 정도를 도출하는 단계 및 상기 차이 정도가 소정의 기준치를 도과하는 도로 구간을 판별하는 단계를 포함하고, 상기 차이 정도가 소정의 기준치를 도과하는 도로 구간에 대한 가상차선정보를 생성하는 단계 및 상기 생성된 가상차선정보를 상기 자율주행차로 전송하는 단계를 더 포함한다.In order to achieve the above object, a cloud-based vehicle-road infrastructure information convergence type lane management method according to an embodiment of the present invention for achieving the above object includes road lane information for a road section being driven from one or more autonomous vehicles and a location of the autonomous vehicle Receiving individual road condition information including information, analyzing the individual road condition information to derive integrated road condition analysis information, and collecting the derived road condition analysis information and design information for the driving road section Comprising the steps of deriving a degree of difference between the two by comparison and determining a road section in which the degree of difference exceeds a predetermined reference value, generating virtual lane information for a road section in which the degree of difference exceeds a predetermined reference value and transmitting the generated virtual lane information to the autonomous vehicle.
상기 도로 차선 정보는 상기 자율주행차의 영상센서를 통해 획득된 도로 차선 상태 정보, 도로인프라 상태 정보 및 상기 영상센서의 인식률 데이터 중 적어도 하나를 포함한다.The road lane information includes at least one of road lane state information obtained through an image sensor of the autonomous vehicle, road infrastructure state information, and recognition rate data of the image sensor.
본 발명에 따른 클라우드 기반 차량-도로인프라 정보융합형 차선관리방법은, 상기 도로상태 분석정보에 기초하여 상기 자율주행차의 안전 주행을 최대화하는 도로 구간별 주행차선정보를 생성하는 단계 및 상기 생성된 주행차선정보를 상기 자율주행차로 전송하는 단계를 더 포함한다.The cloud-based vehicle-road infrastructure information convergence lane management method according to the present invention comprises the steps of: generating driving lane information for each road section that maximizes safe driving of the autonomous vehicle based on the road condition analysis information; The method further includes transmitting driving lane information to the autonomous vehicle.
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본 발명에 따른 클라우드 기반 차량-도로인프라 정보융합형 차선관리방법은, 상기 차이 정도가 소정의 기준치를 도과하는 도로 구간에 대한 정보를 포함하는 도로상태 가이드정보를 도로관리팀의 컴퓨팅 장치로 전송하는 단계를 더 포함한다.The cloud-based vehicle-road infrastructure information convergence lane management method according to the present invention includes the steps of transmitting road condition guide information including information on a road section in which the degree of difference exceeds a predetermined reference value to a computing device of a road management team further includes
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 클라우드 기반 차량-도로인프라 정보융합형 차선관리 시스템은, 적어도 하나 이상의 자율주행차로부터 주행 중인 도로 구간에 대한 도로차선 정보 및 상기 자율주행차의 위치 정보를 포함하는 개별 도로상태정보를 수신하는 도로상태정보 송수신부, 상기 개별 도로상태정보를 분석하여 도로상태 분석정보를 도출하는 도로상태 분석부, 상기 도출된 도로상태 분석정보와 상기 도로 구간에 대한 설계정보를 비교하여 양자간 차이 정도를 도출하는 도로정보 비교부, 상기 차이 정도가 소정의 기준치를 도과하는 도로 구간을 판별하는 도로상태판별부 및 상기 자율주행차로 가상차선정보를 송부하는 차선정보 송신부를 포함하고, 상기 가상차선정보는 상기 도로상태 판별부에 의해 판별된 상기 차이 정도가 소정의 기준치를 도과하는 도로 구간에 대한 가상의 주행차선에 대한 정보이다.In order to achieve the above object, a cloud-based vehicle-road infrastructure information convergence lane management system according to another embodiment of the present invention for achieving the above object includes road lane information for a road section in which at least one autonomous vehicle is driving and the information of the autonomous vehicle. A road condition information transceiver for receiving individual road condition information including location information, a road condition analysis unit for deriving road condition analysis information by analyzing the individual road condition information, and the derived road condition analysis information and the road section A road information comparison unit for deriving the degree of difference between the two by comparing the design information for each other, a road condition determination unit for determining a road section in which the degree of difference exceeds a predetermined reference value, and lane information for transmitting virtual lane information to the autonomous vehicle a transmission unit, wherein the virtual lane information is information on a virtual driving lane for a road section in which the degree of difference determined by the road condition determination unit exceeds a predetermined reference value.
상기 도로상태 송수신부는 상기 차이 정도가 소정의 기준치를 도과하는 도로 구간에 대한 정보를 포함하는 도로상태 가이드정보를 도로관리팀의 컴퓨팅 장치로 전송한다.The road condition transceiver transmits road condition guide information including information on a road section in which the degree of difference exceeds a predetermined reference value to the computing device of the road management team.
본 발명에 따른 클라우드 기반 차량-도로인프라 정보융합형 차선관리 시스템은 상기 차선정보 송신부에서 상기 자율주행차로 주행차선정보를 더 송부한다.The cloud-based vehicle-road infrastructure information convergence lane management system according to the present invention further transmits driving lane information from the lane information transmitter to the autonomous vehicle.
상기 주행차선정보는 상기 도로상태분석부의 상기 도로상태 분석정보에 기초하여, 상기 자율주행차의 안전 주행을 최대화하는 도로 구간별 주행차선에 대한 정보이다.The driving lane information is information on a driving lane for each road section that maximizes safe driving of the autonomous vehicle based on the road condition analysis information of the road condition analysis unit.
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상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 클라우드 기반 차량-도로인프라 정보융합형 자율주행 시스템은, 영상센서를 이용하여 획득한 도로 차선 정보 및 주행 위치 정보를 포함하는 개별 도로상태정보를 차선관리시스템으로 전송하는 개별 도로상태정보 송신부, 상기 차선관리시스템으로부터 차선정보를 수신하는 차선정보 수신부, 상기 차선정보에 기초해서 주행경로를 생성하는 주행경로 생성부, 상기 생성된 주행경로에 기초해서 자율주행을 제어하는 자율주행 제어부를 포함하고, 상기 차선정보는 가상차선정보를 포함하고, 상기 가상차선정보는 상기 차선관리시스템의 상기 개별 도로상태정보 분석에 기초하여 판별된 도로 상태 판별 정도가 소정의 기준치를 초과하는 도로 구간에 대한 가상의 주행차선에 대한 정보이다.The cloud-based vehicle-road infrastructure information convergence autonomous driving system according to another embodiment of the present invention for achieving the above object provides individual road condition information including road lane information and driving location information acquired using an image sensor. An individual road condition information transmitter for transmitting to the lane management system, a lane information receiver for receiving lane information from the lane management system, a driving route generator for generating a driving route based on the lane information, and a driving route generator based on the generated driving route and an autonomous driving controller for controlling autonomous driving, wherein the lane information includes virtual lane information, and the virtual lane information has a predetermined degree of road condition determination determined based on the individual road condition information analysis of the lane management system. It is information about the virtual driving lane for the road section that exceeds the standard value of .
상기 차선정보는 주행차선정보를 더 포함한다.The lane information further includes driving lane information.
상기 주행차선정보는 상기 차선관리시스템의 상기 개별 도로상태정보 분석에 기초하여 생성된 안전 주행 최대화를 위한 도로 구간별 주행차선에 대한 정보이다.The driving lane information is information on driving lanes for each road section for maximizing safe driving generated based on the analysis of the individual road condition information of the lane management system.
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본 발명에 의하면, 복수의 자율주행차로부터 제공되는 정보 및 도로인프라 정보를 이용하여 클라우드 기반 도로차선 관리시스템에서 즉각적인 도로 상태 파악이 가능해서 도로관리팀에게 신속한 수리필요 통보가 가능하고, 최적의 차선 도색이 가능하고, 자율주행차에 대한 안전운행 관련 정보를 제공함으로써, 자율주행차 운행의 안전성 및 신뢰성을 높일 수 있다.According to the present invention, by using information and road infrastructure information provided from a plurality of autonomous vehicles, it is possible to immediately grasp the road condition in the cloud-based road lane management system, so that it is possible to promptly notify the road management team of the need for repairs, and to paint the optimal lane This is possible, and by providing information related to safe operation of the autonomous vehicle, the safety and reliability of the operation of the autonomous vehicle can be improved.
도 1은 종래 기술에 따른 자율주행차를 설명하는 블록도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량-도로인프라 정보융합 기반 도로차선 관리방법을 설명하는 절차도.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량-도로인프라 정보융합 기반 도로차선 관리시스템을 설명하는 블록도.
도 4는 본 발명의 본발명의일실시예에 따른 차량-도로인프라 정보융합 기반의 자율주행 시스템을 설명하는 블록도.1 is a block diagram illustrating an autonomous vehicle according to the prior art;
2 is a flowchart illustrating a vehicle-road infrastructure information convergence-based road lane management method according to an embodiment of the present invention.
3 is a block diagram illustrating a vehicle-road infrastructure information convergence-based road lane management system according to an embodiment of the present invention.
4 is a block diagram illustrating an autonomous driving system based on vehicle-road infrastructure information fusion according to an embodiment of the present invention;
본 발명의 목적 및 효과는 이상에서 언급한 것으로 제한되지 않으며, 본 발명의 목적 및 효과, 그리고 그것들을 달성하기 위한 기술적 구성들은 첨부 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다.Objects and effects of the present invention are not limited to those mentioned above, and the objects and effects of the present invention, and technical configurations for achieving them will become clear with reference to the embodiments described below in detail in conjunction with the accompanying drawings.
본 발명을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있다. 이하의 각 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며 본 발명의 범위를 제한하고자 하는 것이 아니다. In describing the present invention, if it is determined that a detailed description of a well-known function or configuration may unnecessarily obscure the gist of the present invention, the detailed description thereof will be omitted. In addition, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in various different forms. Each of the following examples are provided so that the disclosure of the present invention is complete, and to completely inform those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs, the scope of the invention, and it is intended to limit the scope of the present invention no.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함" 또는 "구비"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...프로세스", "..유닛", "...장치", "...디바이스", "...부" 또는 "...모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.Throughout the specification, when a part "includes" or "includes" a certain element, it means that other elements may be further included, rather than excluding other elements, unless otherwise stated. . In addition, terms such as "...process", "...unit", "...device", "...device", "...unit" or "...module" described in the specification are at least It means a unit that processes one function or operation, which may be implemented as hardware or software or a combination of hardware and software.
한편, 본 발명의 각 실시예에 있어서, 각 구성요소들, 기능 블록들 또는 수단들은 하나 또는 그 이상의 하부 구성요소로 구성될 수 있으며, 각 구성요소들이 수행하는 전기, 전자, 기계적 기능들은 전자회로, 집적회로, ASIC(Application Specific Integrated Circuit) 등 공지된 다양한 소자들 또는 기계적 요소들로 구현될 수 있으며, 각각 별개로 구현되거나 2 이상이 하나로 통합되어 구현될 수도 있다.On the other hand, in each embodiment of the present invention, each of the components, functional blocks or means may be composed of one or more sub-components, and the electrical, electronic, and mechanical functions performed by each component are the electronic circuits. , an integrated circuit, an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), etc. may be implemented as various well-known devices or mechanical elements, and may be implemented separately or two or more may be integrated into one.
이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 일 실시예를 통하여 본 발명의 구성에 대하여 상세히 설명하겠으나. 본 발명의 기술적 사상이 이하의 실시예에만 국한되는 것은 아니며, 동일 또는 유사한 범주 내의 다른 변형 또는 변경된 실시 유형에 그대로 적용될 수 있음은 물론이다. Hereinafter, the configuration of the present invention will be described in detail through a preferred embodiment of the present invention with reference to the accompanying drawings. Of course, the technical spirit of the present invention is not limited to the following embodiments, and may be applied to other modifications or changed embodiments within the same or similar scope.
한편, 자율주행차의 자동화 레벨은 다섯 단계의 자율주행수준을 의미하며, 1 단계 내지 4 단계는 사람 운전자의 개입을 전제로 하지만, 5 단계는 완전 자율주행차로서 영상, 레이다, 라이다, GPS 등으로 주변환경을 인식하여 목적지를 지정하는 것만으로 사람의 개입없이 자율적으로 주행하는 것을 목표로 한다.On the other hand, the automation level of an autonomous vehicle refers to five levels of autonomous driving, and stages 1 to 4 are premised on human driver intervention, but stage 5 is a fully autonomous vehicle with video, radar, lidar, and GPS. It aims to autonomously drive without human intervention by simply designating a destination by recognizing the surrounding environment.
본 명세서에서 자율주행차라는 용어는 사람의 개입이 전혀 없는 5 단계의 완전자율주행차만을 의미하는 것이 아니라 자동화 레벨이 1 단계 내지 4 단계에 해당하는 자율주행차를 포괄하는 것을 의미한다. 예컨대, 본 발명은 출원시점에서 상용화되어 운행되는 자율주행 2 단계의 차량에 대해서도 적용된다.In the present specification, the term self-driving vehicle does not mean only a 5-level fully autonomous vehicle without human intervention, but also encompasses autonomous vehicles having an automation level of 1 to 4 levels. For example, the present invention is applied to a vehicle of the second stage of autonomous driving that is commercialized and operated at the time of filing.
전술한 바와 같이 자율주행차가 안전하고도 원활히 자율 주행을 수행하기 위해서는 도로차선 및 도로시설이 항상 최적의 상태로 유지 및 관리되어야 할 필요가 있다. 그러나, 현재까지의 도로차선 관리는 사람이 운전하는 일반차량을 고려해서 도로 및 관련 부대시설 등이 부설되고 있고 또한 일반차량이던 자율주행차량이던 간에 차량의 실제 주행 데이터를 고려하지 않고 설계되므로, 자율주행차의 원활한 자율주행을 고려한 새로운 도로차선 관리방법이 필요하다. As described above, in order for an autonomous vehicle to safely and smoothly perform autonomous driving, it is necessary to maintain and manage road lanes and road facilities in an optimal state at all times. However, road lane management so far is designed without considering the actual driving data of the vehicle, whether it is a general vehicle or an autonomous vehicle, because roads and related facilities are being built in consideration of general vehicles driven by people. There is a need for a new road lane management method that considers the smooth autonomous driving of driving vehicles.
그러므로 이하에서는 이러한 종래 기술상의 문제를 해소하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드(cloud) 컴퓨팅을 이용하는 클라우드 기반 차량-도로인프라 정보융합형 도로차선 관리방법에 대해 첨부도면을 참조하여 본 발명의 구성에 대하여 상세히 설명한다.Therefore, in the following, a cloud-based vehicle-road infrastructure information convergence type road lane management method using cloud computing according to an embodiment of the present invention to solve such a problem in the prior art is described with reference to the accompanying drawings. The configuration will be described in detail.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량-도로인프라 정보융합 기반 도로차선 관리방법을 설명하는 절차도이다.2 is a flowchart illustrating a vehicle-road infrastructure information convergence-based road lane management method according to an embodiment of the present invention.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량-도로인프라 정보융합 기반 차선관리 방법은 클라우드 내 설치되는 차선관리 시스템이 자율주행차로부터 해당 자율주행차가 주행 중인 도로 상태에 대한 정보를 수신한 후 이를 분석하여 도로의 상태를 파악하여 도로관리팀이 운영하는 도로관리팀 수신 장치(500)로 도로상태 관련 정보를 전달한다.Referring to FIG. 2 , in the vehicle-road infrastructure information convergence-based lane management method according to an embodiment of the present invention, the lane management system installed in the cloud receives information about the road condition in which the autonomous vehicle is driving from the autonomous vehicle. After this, the state of the road is analyzed by analyzing it, and information related to the road condition is transmitted to the road management
구체적으로는, 적어도 하나 이상의 자율주행차(400)가 각각의 자율주행차 내 탑재된 센서모듈(영상센서, GPS 수신기, Radar, Lidar 등 환경센서를 포함)이 측정한 도로상태에 대한 정보인 개별 도로상태정보를 차선관리시스템(300)으로 전송한다(S210). 여기서 차선관리시스템(300)은 클라우드 컴퓨터 기반으로서 자율주행차(400)가 제공하는 도로 정보 및 도로인프라 정보를 융합하여 도로차선을 관리하는 시스템을 의미한다. 도로인프라 정보는 다른 외부의 관련 정보제공 장치(미도시) 및/또는 시스템(미도시)으로부터 전달받을 수도 있다.Specifically, at least one
여기서 개별 도로상태정보는 해당 자율주행차(400)의 위치정보, 도로차선에 대한 정보(도로 차선간 폭, 실선구간, 점선구간, 유턴구간, 차선색상, 횡단보도, 도로위치 등 도로에 표시되는 모든 정보) 및 도로의 유지관리에 필요한 신호등 상태, 도로등 상태, 이정표 상태, 교통 상황 등 및 해당 시설의 위치 정보를 포함할 수 있다. 또한 개별 도로상태정보는 자율주행차(400)의 센서 모듈(영상 센서 및 환경 센서 포함)이 측정한 도로차선 정보에 대한 인식률 및 인식등급에 대한 정보를 포함할 수 있다.Here, the individual road condition information includes location information of the
각 센서 모듈들의 인식률 또는 인식등급(이하, 인식률로 총칭함)은 센서 모듈들의 노후상태, 하드웨어의 사양에 따라 결정될 수도 있지만, 본 발명에서는 차량 주변의 주행 환경(차선의 선명도, 기후, 도로 상태)에 영향을 받아 정해지는 것으로 가정한다. 실제 구현에 있어서, 센서 모듈의 감지 이력을 기초로 센서의 노후상태나 하드웨어 사양에 기인한 인식률 변화분은 용이하게 제거할 수 있음은 본 발명이 속하는 기술 분야에 통상의 지식을 가진 자라면 능히 알 수 있을 것이다.The recognition rate or recognition grade (hereinafter, collectively referred to as the recognition rate) of each sensor module may be determined according to the aging state of the sensor modules and the specifications of the hardware, but in the present invention, the driving environment around the vehicle (line clarity, climate, road condition) It is assumed to be determined by the influence of In actual implementation, it is clear to those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains that the change in the recognition rate due to the aging state of the sensor or the hardware specification can be easily removed based on the detection history of the sensor module. will be able
한편 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 차량-도로인프라 정보융합형 차선관리 방법에서의 개별 도로상태정보는 자율주행차 뿐만이 아니라, 일반차량들(사람이 운전하는 차량으로서, 도로상태를 측정할 수 있는 영상 센서 등을 부착하여, 측정된 도로 상태를 운전 보조 정보로서 사용하는 경우뿐만이 아니라, 측정된 도로 상태에 대한 정보와 해당 차량의 위치 정보를 본 발명의 일 실시예에 따른 차선관리시스템으로 전송하는 차량을 의미함)도 전송할 수 있다.On the other hand, the individual road condition information in the cloud-based vehicle-road infrastructure information convergence lane management method according to an embodiment of the present invention is not only an autonomous vehicle but also general vehicles (a vehicle driven by a person, which can measure the road condition). In addition to the case of using the measured road condition as driving assistance information by attaching an image sensor that can means the vehicle that transmits) can also be transmitted.
차선관리시스템(300)은 적어도 하나 이상의 자율주행차(400)로부터 수신한 개별 도로상태정보를 분석하여 개별 도로상태정보와 관련된 도로에 대한 상태를 나타내는 통합된 도로상태 분석정보를 도출한다(S220). 이때, 차선관리시스템(300)은 현재 및 과거의 일정 시점까지 해당 도로를 주행한 복수의 자율주행차들 및 도로 상태 측정 및 전송 기능을 가진 일반차량들로부터 개별 도로상태정보를 수신하게 되므로 이들에 대한 빅데이터(big data) 분석기법을 수행해서 통합된 도로상태 분석정보를 도출할 수 있다. The
이후 차선관리시스템(300)은 도출된 도로상태 분석정보를 해당 도로에 대한 설계 정보(도로 설계 및 수리 상황 등에 대한 정보를 포함함)와 비교하여 현재 도로의 상태가 해당 도로에 대한 설계 기준과 비교하여 차이 정도(차이 정도를 나타내는 정보를 포함)를 도출한다(S230). 여기서, 해당 도로에 대한 설계정보는 관련 정보를 제공하는 외부의 정보제공시스템(미도시) 또는 장치(미도시)로부터 제공받을 수도 있고, 차선관리시스템(300) 자체가 원래부터 보유하고 있을 수 있다.Thereafter, the
차선관리시스템(300)은 설계상 도로상태와 자율주행차(400)가 측정한 도로상태와의 차이가 사전 설정된 소정의 기준치(임계치)를 도과하는지 여부를 판별한다(S240). The
단계(S230, S240)를 수행하면서 도로상태 분석정보 도출 과정에서 도출된 정보를 이용해서 개별 도로상태정보를 전송한 자율주행차(400)에게 전송할 도로 구간별 최상의 주행 차로를 나타내는 주행차선 정보를 생성한다. 즉, 도로 구간별로 소정의 기준치에 충족하는 차선을 확인하고, 이들 차선을 주행하도록 하는 가이드용 주행차선 정보를 생성한다. While performing steps S230 and S240, using information derived from the process of deriving road condition analysis information, information about the best driving lane for each road section to be transmitted to the
예컨대, 자율주행차가 편도 3차선 도로의 A 구간부터 B 구간을 거쳐 C구간으로 주행할 것으로 경로가 설정되어 있고, 차선관리시스템(300)은 빅데이터 추론 및 분석을 통해 해당 도로의 A 구간에서는 1차로의 차선이 양호하고 나머지 차선은 불량하고, B 구간에서는 2차로의 차서만 양호하고, C 구간에서는 3차로의 차선만 양호함을 파악하였다고 가정하면, 차선관리시스템(300)은 A 구간은 1차로, B 구간은 2차로, C 구간은 3차로를 주행하도록 안내하는 가이드용 주행차선 정보를 생성한다.For example, the route is set such that the autonomous vehicle will drive from section A to section C through section B of a one-way three-lane road, and the
물론, 앞으로 주행할 도로에 대한 가이드용 주행차선 정보를 생성하기 위해서는 자율주행차가 개별 도로상태정보를 전송하는 단계(S210)에서, 자율주행차는 네이게이션 시스템에 설정된 목적지 경로정보도 함께 전송하여야 함은 물론이다.Of course, in order to generate driving lane information for a guide for a road to be driven in the future, in the step S210 of the autonomous vehicle transmitting individual road condition information, the autonomous vehicle must also transmit destination route information set in the navigation system. to be.
또한, 도로 상황에 따라서는, 도로의 차선 관리가 매우 취약(차선이 없거나 차선 도색의 마모가 심한 상태 등을 포함)하여 양호한 차로가 없는 곳이 있을 수 있다. 이런 경우에는 차선관리시스템(300)은 안전하고도 원활한 주행을 위한 가상의 차선정보를 생성한다.Also, depending on road conditions, there may be places where there are no good lanes due to very weak lane management (including no lanes or severe wear of lane paint). In this case, the
차선관리시스템(300)은 도출된 실제 도로와 자율주행차(400)가 측정한 도로와의 차이가 사전 설정된 소정의 기준치를 도과하는 경우 그 차이 정도에 대한 정보를 포함하는 도로상태 가이드정보를 도로관리팀(본 명세서에서, 도로를 관리하는 부서, 사람을 포괄하는 의미로 칭함)의 컴퓨팅 장치(500)로 전송한다(S250). When the difference between the derived actual road and the road measured by the
또는 차선관리시스템(300)은 기준치 도과 여부와 상관없이 도로상태 가이드정보를 도로관리팀 컴퓨팅 장치(500)로 전송할 수 있다. 도로상태 가이드정보는 판별된 실제 도로와 설계도로 간의 차이 정도에 대한 정보 외에도 개별 도로상태정보에 포함된 정보 및/또는 도로상태 가이드정보를 도출하는 과정에서 사용된 정보들도 포함할 수 있다.Alternatively, the
도로관리팀 컴퓨팅 장치(500)는 도로 차선 재도색 등 도로에 대한 유지보수를 수행하는 부서(도로관리센터, 도로관리부서 등으로 칭할수 있으며 용어에 제한을 받지않고 그러한 업무를 수행하는 부서 모두를 포함함)에서 운영하는 장치(휴대용 단말, PC, 서버컴퓨터 또는 시스템)로서 해당 부서에서는 수신된 도로상태 가이드정보에 기초하여 수리나 보수 등이 필요한 도로 구간을 실시간으로 즉시 파악하여 도로 유지보수관련 업무를 신속히 수행할 수 있다. 도로관리팀 컴퓨팅 장치(500)은 일반 컴퓨터, 서버, 클라우드 컴퓨팅 장치, 현장직원 소지 단말 등으로 구현될 수 있다.The road management
한편, 본 발명의 일실시예에 따른 차선관리시스템(300)은 전술한 도로상태 분석정보 도출 과정에서 도출된 정보를 이용해서 개별 도로상태정보를 전송한 자율주행차(400)에게 도로 구간별 최상의 주행 차로를 나타내는 주행차선 정보를 전송한다(S260). 이를 수신한 자율주행차(400)는 차량 내 탑재된 차선유지제어 시스템에서 해당 정보를 이용해서 도로 구간별 차선유지(주행경로의 유지를 포함함) 또는 차선변경(주행경로의 변경을 포함함) 와 같은 자율주행을 수행할 수 있다.On the other hand, the
본 발명의 일실시예에 따른 차선관리시스템(300)은 전술한 도로상태 분석정보 도출 과정에 기초해서, 개별 도로상태정보를 전송한 자율주행차(400)에게 특정 도로 구간에 대한 가상의 차선정보를 전송할 수 있다(S260). 도로 상황에 따라서는, 도로의 차선 관리가 매우 취약(차선이 없거나 차선 도색의 마모가 심한 상태 등을 포함)한 곳이 있을 수 있다. 이때, 자율주행차(400)는 차선관리시스템(300)으로부터 수신한 안전하고도 원활한 주행을 위한 가상의 차선정보와 해당 차량 내 탑재된 센서 모듈을 이용해서 자율주행을 수행할 수 있다. 다음으로 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 차량-도로인프라 정보융합형 도로차선 관리시스템에 대해 설명한다.The
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량-도로인프라 정보융합 기반 도로차선 관리시스템을 설명하는 블록도이다.3 is a block diagram illustrating a vehicle-road infrastructure information convergence-based road lane management system according to an embodiment of the present invention.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 차량-도로인프라 정보융합형 차선관리 시스템(300)은, 도로상태정보 송수신부(310), 도로상태 분석부(320), 도로설계정보 저장부(330), 도로정보 비교부(340), 도로상태 판별부(350) 및 차선정보 송신부(360)를 포함한다.Referring to FIG. 3 , the cloud-based vehicle-road infrastructure information convergence type
본 발명의 일 실시예에 따른 도로상태정보 송수신부(310)는 적어도 하나 이상의 자율주행차(400)로부터 개별 도로상태정보를 수신하고, 도로상태 판별부(350)에서 도출되는 도로상태 가이드정보를 도로관리팀의 컴퓨팅 장치(500)(도로관리팀에서 관련업무를 수행하기 위해 사용하는 장치)로 전송한다. 전술한 바와 같이 개별 도로상태정보는 관련 장비를 탑재한 일반차량도 전송 가능하므로 본 발명의 일 실시예에 따른 도로상태정보 송수신부(310)는 일반차량이 전송하는 도로상태 가이드정보도 수신할 수 있다. 그러나 이에 한정되는 것은 아니며 개별 도로상태정보와 도로상태 가이드정보의 송수신부가 분리되어 각각 구현될 수도 있고, 다른 정보를 송수신하는 통신모듈 내에 포함되어 구현될 수도 있다.The road
여기서 개별 도로상태정보는 해당 자율주행차(400)의 위치정보, 도로차선에 대한 정보(도로 차선간 폭, 실선구간, 점선구간, 유턴구간, 차선색상, 횡단보도, 도로위치 등 도로에 표시되는 모든 정보) 및 도로의 유지관리에 필요한 신호등 상태, 도로등 상태, 이정표 상태, 교통 상황 등 및 해당 시설(도로인프라라 칭할수 있음)의 위치 정보를 포함할 수 있다. 또한 개별 도로상태정보는 자율주행차(400)의 센서 모듈(영상 센서 및 환경 센서 포함)이 측정한 도로차선 정보에 대한 인식률 및 인식등급에 대한 정보를 포함할 수 있다.Here, the individual road condition information includes location information of the
본 발명의 일 실시예에 따른 도로상태 분석부(320)는 적어도 하나 이상의 자율주행차(400)로부터 수신한 개별 도로상태정보를 분석하여 개별 도로상태정보와 관련된 도로에 대한 상태 정보인 도로상태 분석정보를 도출한다. 도로상태 분석부(320)는 현재 시점의 개별 도로상태정보뿐만이 아니라 과거의 일정 시점까지 해당 도로를 주행한 복수의 자율주행차들 및 일반차량들로부터 수신한 개별 도로상태정보를 빅데이터(big data) 분석기법을 통해 도로상태 분석정보를 도출할 수 있다.The road
본 발명의 일 실시예에 따른 도로설계정보 저장부(330)는 자율주행차(400) 및/또는 일반차량이 주행하는 도로 구간에 대한 도로 설계 상황 및 수리 상황 등에 대한 정보를 포함하는 설계정보(이하 도로설계정보라 칭함)를 저장한다. 도로설계 정보저장부(300)는 도로설계정보를 전술한 도로상태정보 송수신부(310)나 본 발명의 일 실시예에 따른 차선관리시스템(300)에 탑재된 별도의 통신모듈(미도시됨)을 통해 수신할 수 있다. 도로설계정보는 고정불변 형태로 도로설계정보 저장부(330)에 저장될 수도 있고, 전술한 도로상태정보 송수신부(310), 통신모듈이나 별도의 저장 장치 등을 통해 필요시 갱신되어 도로설계정보 저장부(330)에 저장될 수 있다. The road design
본 발명의 일 실시예에 따른 도로정보 비교부(340)는 도로상태 분석부(320)에서 도출된 도로상태 분석정보를 도로설계정보 저장부(330)에 저장된 도로설계정보(도로 설계 및 수리 상황 등에 대한 정보를 포함함)와 비교한다. 이를 통해 해당 도로 구간의 현재 도로 상태와 해당 도로 구간에 대한 설계 기준이 어느 정도인지에 대해 파악한다(그 차이 정도에 대한 정보를 도출하는 것도 포함함).The road
본 발명의 일 실시예에 따른 도로상태 판별부(350)는 도출된 실제 도로와 자율주행차(400)가 측정한 도로와의 차이가 사전 설정된 소정의 기준치(임계치)를 도과하는 경우 그 차이 정도에 대한 정보를 포함하는 도로상태 가이드정보를 도로상태정보 송수신부(310)를 통해 도로관리팀의 컴퓨팅 장치(500)로 전송한다. 또는 전술한 바와 같이 기준치 도과 여부와 상관없이 도로상태 가이드정보를 도로관리팀의 컴퓨팅 장치(500)로 전송하는 경우도 포함할 수도 있다. 도로상태 가이드정보는 전술한 차이 정도에 대한 정보 외에도 개별 도로상태정보에 포함된 정보 및/또는 도로상태 가이드정보를 도출하는 과정에서 사용된 다른 정보들도 포함할 수 있다.When the difference between the derived actual road and the road measured by the
본 발명의 일 실시예에 따른 차선정보 송신부(360)는 도2의 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 차량-도로인프라 정보융합 차선관리 방법에서 전술한 주행차선 정보 및/또는 가상차선 정보를 개별 도로상태정보를 전송한 자율주행차(400)에게 전송한다. 즉, 본 발명의 일실시예에 따른 차선관리시스템(300)의 차선정보 송신부(360)는 전술한 도로상태 분석부(320)에서 도출된 정보를 이용해서 개별 도로상태정보를 전송한 자율주행차(400)에게 도로 구간별 최상의 주행 차로를 나타내는 주행차선 정보를 전송한다. 이를 수신한 자율주행차(400)는 해당 정보를 이용해서 도로 구간별 차선유지 또는 차선변경 등을 포함한 자율주행을 수행할 수 있다.The
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 차선관리시스템(300)의 차선정보 송신부(360)는 도로상태 분석부(320)에서 도출된 정보를 이용해서 개별 도로상태정보를 전송한 자율주행차에게 특정 도로 구간(도로 차선 도색이 마도되거나 손상된 구간 등을 포함)에 대한 가상의 차선정보를 전송할 수 있다. 한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 차선정보 송신부(360)는 위 구현예와는 달리 주행차선 정보와 가상차선 정보를 각각 별개의 송신 모듈로 전송하도록 구현될 수도 있고, 다른 통신모듈 내 포함되어 구현될 수도 있다.In addition, the
본 발명의 일 실시예에 따른 차선관리시스템(300)은 어느 특정한 위치에 고정된 서버(server) 컴퓨터를 이용하는 방식으로 구현될 수도 있고, 인터넷 상에 존재하는 다수의 컴퓨터 서버들 중 컴퓨터 자원 등 상황에 따라 최적의 컴퓨터 서버들이 선택되어 구성되는 차선관제 시스템으로 구현될 수 있다. 다음으로 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 차량-도로인프라 정보융합형 자율주행 시스템에 대해 설명한다.The
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량-도로인프라 정보융합 자율주행 시스템을 설명하는 블록도이다.4 is a block diagram illustrating a vehicle-road infrastructure information convergence autonomous driving system according to an embodiment of the present invention.
도 4를 참조하면, 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 차량-도로인프라 정보융합형 자율주행 시스템(400)은, 자율주행차에 해당하는 것으로서 센서모듈(410), 주변상황 인식부(420), 도로상태정보 송신부(430), 차선정보 수신부(440), 주행경로생성부(450), 자율주행 제어부(460) 및 제어모듈(470)을 포함한다.Referring to FIG. 4 , a cloud-based vehicle-road infrastructure information convergence
본 발명의 일 실시예에 따른 센서모듈(410)은 자율주행 시스템(400)의 내외부에 설치되는 주행도로 환경 측정 및 차량 상태 측정을 위한 환경센서(차속센서, 가속도센서, 요레이트 센서, 조향각 센서, 조향토크 센서, 영상 센서, 라이다, GPS 등)를 포함할 수 있다.The
본 발명의 일 실시예에 따른 주변상황 인식부(420)는 센서모듈(410)로부터 전달받은 주행도로 환경측정 정보 및 차량상태 측정 정보에 기초하여 자율주행 시스템(400)의 상태 및 주행 중인 도로의 환경에 대해 판단하고 그 결과를 개별 도로상태정보 송신부(430)로 전달할 수 있다. 또한 주변상황 인식부(420)는 센서모듈(410)로부터 전달받은 주행도로 환경측정 정보 및/또는 차량상태 측정 정보에 대한 인식률(인식등급 포함)을 도로상태정보 송신부(430)로 전달할 수 있다.The surrounding
주행도로 환경측정 정보는 자율주행 시스템(400)의 위치정보, 도로차선에 대한 정보(도로 차선간 폭, 실선구간, 점선구간, 유턴구간, 차선색상, 횡단보도, 도로위치 등 도로에 표시되는 모든 정보) 및 도로의 유지관리에 필요한 신호등 상태, 도로등 상태, 이정표 상태, 교통 상황 등 및 해당 시설의 위치 정보를 포함할 수 있다. Driving road environment measurement information includes all information displayed on the road such as location information of the
본 발명의 일 실시예에 따른 도로상태정보 송신부(430)는 주변상황 인식부(420)으로부터 수신한 주행도로 환경측정 정보 및 차량상태측정 정보와 이들에 대한 인식률(인식등급 포함) 정보를 V2X, WiFi, 이동통신망 등의 임의의 무선통신망을 이용하여 클라우드 차선관리시스템(300)으로 전송한다.The road condition
본 발명의 일 실시예에 따른 차선정보 수신부(440)는 클라우드 차선관리시스템(300)으로부터 전송되는 차선정보(주행차선정보 및/또는 가상차선정보 포함)를 수신한다. 즉, 차선정보 수신부(440)은 도2의 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 차량-도로인프라 정보융합 차선관리 방법에서 전술한 주행차선 정보 및/또는 가상차선 정보를 차선관리시스템(300)으로부터 수신한다. 한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 개별 도로상태정보 송신부(430)와 차선정보 수신부(440)는 별도의 통신 모듈(미도시)로 각각 구현될 수도 있고 하나의 통신 모듈로 통합되어 구현될 수도 있다. The
본 발명의 일 실시예에 따른 주행경로 생성부(450)는 차선정보수신부(440)으로부터 전달받은 차선정보(주행차선정보 및/또는 가상차선정보 포함)에 기초하여 주행경로를 생성한 후 자율주행 제어부(460)로 전달한다. The driving
본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 제어부(460)는 주행경로 생성부(450)로부터 전달받은 주행경로에 기초하여 자율주행 시스템(400)을 제어한다. 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 자율 주행 시스템 제어로는 주행 경로 유지 및/또는 변경, 주행 속도 유지 및 변경(정지 포함), 차량 조명 등 온오프(on-off) 제어, 차량 주행 정보 전송 주기 변경 및/또는 차량 주행 정보 전송 대상 변경, 차량 내 계기판(디스플레이 장치 포함) 표시, 음향 제어 등을 포함할 수 있다.The
제어모듈(470)은 자율주행 제어부(460)의 제어에 기초하여 자율주행 시스템(400)의 구동과 관련된 기능을 수행하는 모듈로 조향모듈, 제동모듈, 구동모듈, HMI(human machine interface) 모듈 등을 포함한다. 이외에도 정밀한 측위 보정을 수행하는 정밀측위보정부(미도시)를 포함할 수 있다. The
한편, 전술한 본 발명의 실시예들에서의 각 구성은 각각이 별도의 장치로 설명하였으나, 이는 설명의 편의와 이해의 증진을 위한 예시적 설명에 불과한 것으로서, 본 발명의 기술적 사상의 범주 내에서 다양한 형태로 구현될 수 있음은 물론이다. 예컨대, 각 송신부 및 수신부는 하나의 통신 모듈로 통합되어 구현될 수도 있고, 또는 둘이나 그 이상의 장치로 분할하여 구현될 수 있다.On the other hand, although each configuration in the above-described embodiments of the present invention has been described as a separate device, this is merely an exemplary description for convenience of description and enhancement of understanding, and within the scope of the technical spirit of the present invention. Of course, it may be implemented in various forms. For example, each transmitter and receiver may be implemented by being integrated into one communication module, or may be implemented by being divided into two or more devices.
본 발명에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통해 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위해 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다.The methods according to the present invention may be implemented in the form of program instructions that can be executed by various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like, alone or in combination. The program instructions recorded on the computer readable medium may be specially designed and configured for the present invention, or may be known and available to those skilled in the art of computer software.
컴퓨터 판독 가능 매체의 예에는 롬(rom), 램(ram), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.Examples of computer-readable media include hardware devices specially configured to store and carry out program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include not only machine language codes such as those generated by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device described above may be configured to operate as at least one software module to perform the operations of the present invention, and vice versa.
이상, 본 발명의 바람직한 실시예를 통해 본 발명의 구성에 대하여 상세히 설명하였다. 그러나 전술한 실시예는 예시에 불과한 것으로서, 본 발명의 권리범위를 제한하지 아니한다. 본 발명의 기술분야에 통상의 지식을 가진 자라면 본 명세서의 교시와 시사로부터 본 발명의 기술적 사상의 범주내의 다양한 변형과 변경이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명의 보호범위는 이하의 특허청구범위의 기재에 의하여 정하여짐이 마땅하다.Above, the configuration of the present invention has been described in detail through preferred embodiments of the present invention. However, the above-described embodiment is merely an example, and does not limit the scope of the present invention. Those of ordinary skill in the art of the present invention will be able to make various modifications and changes within the scope of the technical spirit of the present invention from the teachings and suggestions of the present specification. Therefore, the protection scope of the present invention should be determined by the description of the following claims.
Claims (14)
상기 개별 도로상태정보를 분석하여 통합된 도로상태 분석정보를 도출하는 단계;
상기 도출된 도로상태 분석정보와 상기 주행중인 도로 구간에 대한 설계정보를 비교하여 양자간 차이 정도를 도출하는 단계; 및
상기 차이 정도가 소정의 기준치를 도과하는 도로 구간을 판별하는 단계를 포함하고,
상기 차이 정도가 소정의 기준치를 도과하는 도로 구간에 대한 가상차선정보를 생성하는 단계; 및
상기 생성된 가상차선정보를 상기 자율주행차로 전송하는 단계를 더 포함하는 클라우드 기반 차량-도로인프라 정보융합형 차선관리 방법.receiving individual road condition information including road lane information for a road section being driven from one or more autonomous vehicles and location information of the autonomous vehicle;
deriving integrated road condition analysis information by analyzing the individual road condition information;
comparing the derived road condition analysis information with design information for the road section being driven to derive a degree of difference between them; and
determining a road section in which the degree of difference exceeds a predetermined reference value;
generating virtual lane information for a road section in which the degree of difference exceeds a predetermined reference value; and
The cloud-based vehicle-road infrastructure information convergence lane management method further comprising transmitting the generated virtual lane information to the autonomous vehicle.
상기 도로 차선 정보는 상기 자율주행차의 영상센서를 통해 획득된 도로 차선 상태 정보, 도로인프라 상태 정보 및 상기 영상센서의 인식률 데이터 중 적어도 하나를 포함하는, 클라우드 기반 차량-도로인프라 정보융합형 차선관리 방법.According to claim 1,
The road lane information includes at least one of road lane state information obtained through an image sensor of the autonomous vehicle, road infrastructure state information, and recognition rate data of the image sensor, cloud-based vehicle-road infrastructure information convergence lane management Way.
상기 도로상태 분석정보에 기초하여, 상기 자율주행차의 안전 주행을 최대화하는 도로 구간별 주행차선정보를 생성하는 단계; 및
상기 생성된 주행차선정보를 상기 자율주행차로 전송하는 단계를 더 포함하는 클라우드 기반 차량-도로인프라 정보융합형 차선관리 방법.According to claim 1,
generating driving lane information for each road section that maximizes safe driving of the autonomous vehicle based on the road condition analysis information; and
A cloud-based vehicle-road infrastructure information convergence lane management method further comprising transmitting the generated driving lane information to the autonomous vehicle.
상기 차이 정도가 소정의 기준치를 도과하는 도로 구간에 대한 정보를 포함하는 도로상태 가이드정보를 도로관리팀의 컴퓨팅 장치로 전송하는 단계를 더 포함하는 클라우드 기반 차량-도로인프라 정보융합형 차선관리 방법.According to claim 1,
The cloud-based vehicle-road infrastructure information convergence type lane management method further comprising transmitting road condition guide information including information on a road section in which the degree of difference exceeds a predetermined reference value to a computing device of the road management team.
상기 개별 도로상태정보를 분석하여 도로상태 분석정보를 도출하는 도로상태 분석부;
상기 도출된 도로상태 분석정보와 상기 도로 구간에 대한 설계정보를 비교하여 양자간 차이 정도를 도출하는 도로정보 비교부;
상기 차이 정도가 소정의 기준치를 도과하는 도로 구간을 판별하는 도로상태판별부; 및
상기 자율주행차로 가상차선정보를 송부하는 차선정보 송신부를 포함하고,
상기 가상차선정보는 상기 도로상태 판별부에 의해 판별된 상기 차이 정도가 소정의 기준치를 도과하는 도로 구간에 대한 가상의 주행차선에 대한 정보인 클라우드 기반 차량-도로인프라 정보융합형 차선관리 시스템.a road condition information transceiver for receiving individual road condition information including road lane information for a road section being driven from at least one autonomous vehicle and location information of the autonomous vehicle;
a road condition analysis unit for deriving road condition analysis information by analyzing the individual road condition information;
a road information comparison unit that compares the derived road condition analysis information with the design information for the road section to derive a degree of difference between the two;
a road condition determination unit for discriminating a road section in which the difference exceeds a predetermined reference value; and
and a lane information transmitter for transmitting virtual lane information to the autonomous vehicle;
The virtual lane information is information on a virtual driving lane for a road section in which the degree of difference determined by the road condition determination unit exceeds a predetermined reference value, a cloud-based vehicle-road infrastructure information convergence lane management system.
상기 도로상태정보 송수신부는 상기 차이 정도가 소정의 기준치를 도과하는 도로 구간에 대한 정보를 포함하는 도로상태 가이드정보를 도로관리팀의 컴퓨팅 장치로 전송하는, 클라우드 기반 차량-도로인프라 정보융합형 차선관리 시스템.7. The method of claim 6,
The road condition information transceiver unit transmits road condition guide information including information on a road section in which the degree of difference exceeds a predetermined reference value to a computing device of the road management team, a cloud-based vehicle-road infrastructure information convergence type lane management system .
상기 차선정보 송신부는
상기 자율주행차로 주행차선정보를 더 송부하는 클라우드 기반 차량-도로인프라 정보융합형 차선관리 시스템.7. The method of claim 6,
The lane information transmitter
A cloud-based vehicle-road infrastructure information convergence lane management system that further transmits driving lane information to the autonomous vehicle.
상기 주행차선정보는 상기 도로상태분석부의 상기 도로상태 분석정보에 기초하여, 상기 자율주행차의 안전 주행을 최대화하는 도로 구간별 주행차선에 대한 정보인, 클라우드 기반 차량-도로인프라 정보융합형 차선관리 시스템.9. The method of claim 8,
The driving lane information is information on driving lanes for each road section that maximizes safe driving of the autonomous vehicle based on the road condition analysis information of the road condition analysis unit, cloud-based vehicle-road infrastructure information convergence lane management system.
상기 차선관리시스템으로부터 차선정보를 수신하는 차선정보 수신부;
상기 차선정보에 기초해서 주행경로를 생성하는 주행경로 생성부;
상기 생성된 주행경로에 기초해서 자율주행을 제어하는 자율주행 제어부를 포함하고,
상기 차선정보는 가상차선정보를 포함하고,
상기 가상차선정보는 상기 차선관리시스템의 상기 개별 도로상태정보 분석에 기초하여 판별된 도로 상태 판별 정도가 소정의 기준치를 초과하는 도로 구간에 대한 가상의 주행차선에 대한 정보인 클라우드 기반 차량-도로인프라 정보융합형 자율주행 시스템.an individual road condition information transmitter for transmitting individual road condition information including road lane information and driving location information obtained using an image sensor to a lane management system;
a lane information receiver configured to receive lane information from the lane management system;
a driving route generator configured to generate a driving route based on the lane information;
an autonomous driving control unit for controlling autonomous driving based on the generated driving path;
The lane information includes virtual lane information,
The virtual lane information is cloud-based vehicle-road infrastructure, which is information on a virtual driving lane for a road section in which the degree of road condition determination determined based on the individual road condition information analysis of the lane management system exceeds a predetermined reference value. Information convergence autonomous driving system.
상기 차선정보는 주행차선정보를 더 포함하는,
클라우드 기반 차량-도로인프라 정보융합형 자율주행 시스템.12. The method of claim 11,
The lane information further includes driving lane information,
Cloud-based vehicle-road infrastructure information convergence type autonomous driving system.
상기 주행차선정보는 상기 차선관리시스템의 상기 개별 도로상태정보 분석에 기초하여 생성된 안전 주행 최대화를 위한 도로 구간별 주행차선에 대한 정보인, 클라우드 기반 차량-도로인프라 정보융합형 자율주행 시스템.13. The method of claim 12,
The driving lane information is information on driving lanes for each road section for maximizing safe driving generated based on the analysis of the individual road condition information of the lane management system, a cloud-based vehicle-road infrastructure information convergence type autonomous driving system.
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