KR102267563B1 - 자율주행 방법 및 그 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 자율주행 기술에 관한 것이다. 본 발명의 적어도 하나의 실시예에 의한 자율주행기술은, 글로벌 노드점들에 대한 글로벌 가이던스 정보를 획득하는 글로벌 주행 계획 단계, 자차량 위치 결정 단계, 전방 설정 거리 내의 장애물 및 도로 노면상의 표시 정보 획득 단계, 상기 전방 설정 거리 내 획득된 정보를 이용하여 해당 범위에 대한 로컬 정밀맵 생성 단계, 상기 로컬 정밀맵을 이용하여 적어도 상기 설정 거리 내에서의 자율주행을 위한 로컬 경로 계획 단계, 상기 로컬 경로 계획에 따라 자차량을 제어하여 자율주행을 진행하는 단계를 포함한다.

Description

자율주행 방법 및 그 시스템 {Autonomous Driving Method and the System}

본 발명은 자율주행 기술에 관한 것이다.

이하에 기술되는 내용은 단순히 본 실시예와 관련되는 배경 정보만을 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것이 아니다.

최근 자율주행에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 자율주행을 위해서는 센서 등을 통한 외부환경의 정확한 인식과 인식된 정보에 기한 주행 방향, 속도 등 주행 조건의 결정이 필요하다.

외부환경 인식을 위한 센서로서 레이더 등이 이용되고 있지만, 보다 많은 정보를 인식하기 위해 비젼 센서의 이용이 활발해 지고 있다. 비젼 센서는 다른 센서들에 비해 상대적으로 가격이 비싸지 않다는 점에서도 각광을 받고 있다.

관련하여, 패턴 인식이나 이미지 프로세싱에 의한 차량 외부환경 인식기술이 크게 발전하고 있으며, 자율주행에 크게 도움이 될 것으로 기대된다.

자율주행을 수행하기 위해서는 맵이 필요한데, 기존의 네비게이션 맵과 같은 도로 네트워크 정보 수준의 이 아닌 고정밀 맵이 필요한 것으로 인식되고 있다.

고정밀 맵에 포함되는 정보로서는 예시적으로 다음과 같은 것이 포함된다.

- 노면 표시 데이터 : 차선(점선, 실선, 이중선, 도로 경계 등), 노면 마크(문자, 숫자, 화살표 등), 정지선, 횡단보도 등

- 차로 중심선 데이터 : 차선과 차선 사의 차로에 있어서 중심선데이터(교차로 포함)

- 신호등 데이터 : 높이 정보를 포함하는 신호기 데이터

이러한 고정밀 맵 데이터를 이용하여 자율주행 기술은 다음과 같은 사항들을 구현한다.

- 자율주행 차량 위치 인식 : 센서로부터 인식된 데이터(노면 표시 데이터)와 기 구축된 고정밀 맵 데이터의 매칭에 의한 차량 위치/헤딩 인식

- 동적 장애물 매핑: 실시간 인식된 장애물(위치, 크기, 속도, 종류)이 주행 차로에 있는지, 좌/우 차로에 있는지, (비)신호 교차로에서의 충돌 위험이 있는 차로에 있는지 매핑

- 정적 맵 요소 매핑: 주행 차로에 정지선, 횡단보도, 과속방지턱이 있는지 매핑

- 지역경로 생성: 차로 주행 및 차선 변경, 교차로 통과 등을 위한 자율주행 차량이 추종(제어)할 수 있는 지역경로 생성

이러한 고정밀 맵은 고가 센서가 장착된 차량(MMS: Mobile Mapping System)에 의해서 데이터를 수집하여 후처리 가공을 통해 생성되며, 최신성 유지를 위해 많은 비용과 시간이 소요된다.

본 발명의 하나의 목적은 고정밀 맵 없이 자율주행이 가능한 기술을 제공하는 것이다.

특히, 고정밀 맵 데이터가 없는 상황에서도 목적지까지 주행 계획을 수립할 수 있는 기술을 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명의 적어도 하나의 실시예에 의한 자율주행기술은, 글로벌 노드점들에 대한 글로벌 가이던스 정보를 획득하는 글로벌 주행 계획 단계, 자차량 위치 결정 단계, 전방 설정 거리 내의 장애물 및 도로 노면상의 표시 정보 획득 단계, 상기 전방 설정 거리 내 획득된 정보를 이용하여 해당 범위에 대한 로컬 정밀맵 생성 단계, 상기 로컬 정밀맵을 이용하여 적어도 상기 설정 거리 내에서의 자율주행을 위한 로컬 경로 계획 단계, 상기 로컬 경로 계획에 따라 자차량을 제어하여 자율주행을 진행하는 단계를 포함한다.

본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 상기 로컬 정밀맵 구축 단계는, 상기 도로 노면상 표시로부터 상기 설정 거리 내의 로컬 정밀 도로맵을 생성하는 단계, 상기 장애물 정보에 대해 동적 장애물 및 정적 장애물을 구분하는 단계, 적어도 상기 로컬 정밀 도로맵과 상기 정적 장애물을 매칭하여 로컬 정밀맵을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 상기 로컬 정밀맵 생성 단계는 도로 네트워크 맵에 상기 로컬 정밀 도로맵과 상기 정적 장애물을 매칭하는 단계를 추가로 포함할 수 있다.

본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 상기 도로 노면상 표시는 차선을 포함하는 주행 속성 표시를 포함한다.

그리고 본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 상기 주행 속성 표시는 차선 속성, 주행 가능 방향, 제한 속도, 정지선, 횡단보도, 어린이/노인 보호구역, 과속방지턱 표시들 중 적어도 하나를 추가로 포함한다.

또한, 본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 상기 도로 노면상 표시는 일방통행로 또는 버스전용차로를 포함하는 제약 속성 표시를 추가로 포함한다.

본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 상기 도로 노면상 표시는 일반 교차로 또는 회전 교차로를 포함하는 교차로 속성 표시를 추가로 포함한다.

본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 상기 자차량의 위치 결정은, 차량내 센서(예, 관성센서) 및 오도메트리 정보에 기해 이루어지거나 또는 GPS 정보에 의해 이루어질 수 있다.

또한, 본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 진출구 인식 성공 여부에 따라 로컬 경로 계획을 달리하는 교차로 주행 단계를 추가로 포함한다.

본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 상기 교차로 주행 단계는, 상기 진출구 인식에 성공한 경우, 진입구와 진출구를 이용한 교차로 통과 차로 중심선을 생성하여 상기 로컬 경로 계획을 수립한다.

또한, 본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 상기 교차로 주행 단계는, 상기 진출구 인식에 실패한 경우, 전방 차량을 추종하는 로컬 경로 계획을 수립하거나 또는 클라우드 서버로부터 교차로 통과 차로 중심선 데이터를 전송받아 로컬 경로 계획을 수립한다.

본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 상기 로컬 경로 계획 단계는, 적어도 직전방의 차기 글로벌 노드점에 대한 글로벌 가이던스 정보에 의해 생성된 행동지령에 따라 상기 로컬 경로 계획을 수행한다.

또한, 본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 상기 행동지령에 따른 상기 로컬 경로 계획을 실행하기 어려운 것으로 판단되는 경우, 적어도 상기 차기 글로벌 노드점에 대한 글로벌 가이던스 정보를 변경한다.본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 상기 행동지령은 차차기 글로벌 노드점에 대한 글로벌 가이던스 정보가 함께 고려되어 생성된다.

그리고 본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 상기 차기 글로벌 노드점과 상기 차차기 글로벌 노드점은 설정 거리 이내이다.

본 발명에 의한 자율주행기술은 고정밀 맵 없이도 자율주행이 가능하도록 할 수 있는 효과가 있다.

도1은 본 발명의 하나의 실시예에 의한 자율주행기술의 순서도이다.
도2는 본 발명의 하나의 실시예에 의한 자율주행 시스템의 구성 및 각 모듈에서의 진행 상황을 나타낸다.
도3은 자율주행 상황을 도식화한 것이다.
도4 내지 도5는 교차로에서의 자율주행 상황을 나타낸다.

먼저, 도1을 통해 본 발명의 하나의 실시예에 의한 자율주행 방법 또는 시스템에 대해 설명한다.

자율주행이 시작되면, 목적지까지의 경로로서 글로벌 경로를 계획한다.

글로벌 주행 경로 계획은 종래 네비게이션 장치에서 이루어지던 경로 계획과 동일 또는 유사한 방식으로 이루어질 수 있다.

구체적인 예시로서, 글로벌 주행 경로 계획은 아래와 같을 수 있다.

―(제1 글로벌 경로 계획) ㅇㅇㅇ사거리에서 좌회전 후 2차로 3km 직진―(제2 글로벌 경로 계획) xxx 사거리에서 우회전 후 10km 직진

...

―목적지 도착

글로벌 경로 계획을 생성하기 위해 사용되는 맵은 고정밀 맵이 아니라도 현재 네비게이션 시스템에서 운전자에게 목적지까지의 가이던스 정보를 제공할 수 있는 수준의 맵으로 충분하다. 예컨대, 도로 네트워크 정보 정도만을 포함하는 맵으로서 충분하다. 즉, 고가 장비이용하여 구축한 고정밀 맵이 아니더라도 본 발명의 실시예에서는 충분하다.

글로벌 경로 계획이 생성된 후에 차량 시스템은 자차량의 위치를 획득한다.

자차량의 상대위치 좌표는, 예시적으로 영상기반 오도메트리 및 차량내 센서의 융합에 의해 계산되어 획득될 수 있다. 또한, 자차량의 절대 위치는 고정밀 GPS에 의하거나 또는 고정밀이 아니라도 현재 네비게이션 시스템에서 이용되는 정밀도 정도의 저가 GPS가 이용될 수도 있다. 이러한 자차량의 위치 획득 기술은 이미 공지되어 있다.

자차량 위치가 인식되면 자율주행 차량은 글로벌 노드점들 사이의 구간을 주행하게 되는데, 이때, 주변차량 등 장애물을 인식하고 차선 정보를 인식하여 그 정보를 이용함으로써 자율주행을 수행하게 된다. 예시적으로, 차선 정보는 이미지 센서를 이용하여 인식할 수 있으며, 장애물은 라이다, 레이더, 이미지 센서 등을 단일 또는 조합하여 인식할 수 있다. 자율주행의 한 방법은 현 주행 차로의 차선을 인식하고 그 차선으로부터 설정 거리 안쪽에서 그 간격을 유지하면서 주행하는 것이다.예시적으로, 제n-1 글로벌 경로 계획에 따라 제n-1 글로벌 노드점에서 부터 제n 글로벌 노드점까지 주행한다. 제n 글로벌 노드점에 도달하면 그 이후에는 제n 글로벌 경로 계획에 따라 제n+1 글로벌 노드점까지 주행한다. 이러한 과정을 반복하면서 목적지에 도착하면 자율주행을 완료하게 된다.

자율주행을 진행함에 있어서는 차선, 차로, 도로면 상의 각종 표시(좌회전, 우회전, 직진 등 화살표 표시나 속도 표시, 정지선 등등)와 주변 장애물들(주변 차량, 주변의 고정 장애물, 보행자 등등)을 센서로 인식하고 전방의 설정 거리에 대한 로컬 정밀맵을 구축한다.

예시적으로, 다음과 같은 방식으로 설정 거리 내의 로컬 정밀맵을 구축한다.

① 도로 노면 표시 인식으로부터, 설정 거리 내 로컬 정밀 도로맵 생성

②인식된 동적/정적 장애물 구분

③로컬 정밀맵 생성: 네비게이션맵, 로컬 정밀 도로맵, 정적 장애물 매칭 로컬 정밀맵이 구축되면, 그 맵을 이용하여 전방 설정 거리 내의 주행에 대한 로컬 경로 계획을 생성한다. 즉, 로컬 정밀맵과 동적 장애물 정보에 기하여 전방 설정 거리까지의 자율주행을 위한 경로를 계획하게 된다. 여기서, 설정 거리는 바람직하게는 센서를 통해 인식할 수 있는 거리 범위 이내이다.

그렇게 로컬 경로 계획이 생성되면, 그 로컬 경로 계획에 따라 설정 거리만큼 자율주행을 진행한다.

로컬 경로 계획과 자율주행을 반복하면서 글로벌 경로 계획에 따라 목적지까지 주행하면 자율주행은 종료된다.

도2는 자율주행 시스템 및 그 방법에 대한 다른 실시예이다.자율주행 시스템은, 차량에 탑재됨 프로그램 및 장치를 포함할 수 있으며, 글로벌 경로 모듈, 로컬 경로 모듈, 차량 주행 제어 모듈을 포함할 수 있다.

여기서, 각 모듈은 물리적으로 구분될 수도 있지만, 그렇지 않고 하나의 장치 또는 프로그램으로서 통합될 수 있다. 본 명세서에서 모듈은 그 기능에 따라 편의상 구분되는 의미로 사용될 뿐, 본 발명에 대해 어떠한 한정도 부여하지 않는 것으로 해석되어야 한다.

먼저, 글로벌 경로 모듈은 자차량의 위치(절대좌표)를 획득한다. 여기서 자차량의 위치는 절대좌표로서, 바람직하게는 GPS를 통해 획득된다. GPS는 고정밀 GPS일 필요는 없으며 현재 네비게이션 시스템에 사용되는 정도의 저가 GPS가 이용될 수 있다. 자차량의 위치 획득은 주기적으로 진행되어 후술하는 바와 같이 자율주행 진행하면서 주행 경로에 대한 맵매칭에 이용된다.

그리고 목적지를 지정하여 글로벌 경로를 탐색한다. 글로벌 경로 탐색은 전술한 실시예와 같이 도로 네트워크 데이터를 이용하여 수행될 수 있다. 즉, 고정밀 맵이 아닌 저가 맵으로 가능하다.

글로벌 경로를 탐색하여 목적지까의 가이던스 정보를 생성한다. 즉, 목적지까지 도달하기 위한 경로와 그 경로에 있어 주행 방향 변경점인 글로벌 노드점들에서의 그 주행 방향 변경 정보를 포함하는 가이던스 정보를 생성한다.

획득된 자차량 위치를 가지고 경로에 대한 맵매칭을 수행하는데, 이는 자율주행 동안 목적지에 도착할 때까지 지속적으로 수행되게 된다.

맵매칭을 통해 차기 가이던스 정보를 추출할 수 있으며, 이를 후술하는 로컬 경로 모듈로 보내 로컬 경로 계획에 이용되도록 한다. 예컨대, 도3과 같이 자차량의 현재 위치가 글로벌 경로 계획상 좌회전해야 할 전방의 ooo교차로(글로벌 노드점 중 하나)에 도달하기 100m 전의 위치에 있다고 한다면, 차기 가이던스 정보로서 'ooo 교차로 좌회전'을 추출하여 이를 로컬 경로 모듈로 보낸다.

로컬 경로 모듈은, 자율주행이 개시됨에 따라 자차량의 위치(상대좌표)를 획득한다. 자차량의 상대좌표 위치는 영상기반 오도메트리 및 차량내 센서의 융합에 의해 계산되어 획득될 수 있다.

로컬 경로 모듈은, 전방의 설정 거리 범위에 대해 주행과 관련된 정밀맵 피쳐(동적 및 고정 장애물) 및 주행 차로 등을 검출한다. 예시적으로, 전술한 실시예에서와 같이, 차로 정보는 이미지 센서를 이용하여 인식할 수 있으며, 장애물은 라이다, 레이더, 이미지 센서 등을 단일 또는 조합하여 인식할 수 있다.

그리고 차로 정보로서는 차선, 차로, 도로면 상의 각종 표시(좌회전, 우회전, 직진 등 화살표 표시나 속도 표시, 정지선 등등)를 포함하고, 장애물로서는 주변 차량, 주변의 고정 장애물, 보행자 등등을 포함한다.

차로 정보로부터 도3과 같이 현재 주행하고 있는 차로를 확인할 수 있으며, 그 주행 차로의 좌측 차선 및 우측 차선이 확인될 수 있다. 현 주행 차로 내에서의 주행은 주행 가이드선을 생성하여 그것을 추종하는 방식으로 진행될 수 있다.

예시적으로 주행 가이드선은 좌측 차선, 우측 차선, 차로의 가상 중심선 중 하나가 될 수 있다.

한편, 로컬 경로 모듈은 글로벌 경로 모듈로부터 전술한 바와 같이 차기 가이던스 정보를 받아, 그 정보에 따라 주행 행동을 결정한다. 예시적으로, 앞선 예에서와 같이 'ooo 교차로 좌회전'의 차기 가이던스 정보를 받고, 현재 주행 차로가 직진 차로라면 그 교차로에서의 좌회전을 진행하기 위해 도3에 보이는 바와같이 '왼쪽 차로로 주행 차로 변경'이라는 주행 행동을 결정할 수 있다.

그리고 그 주행 행동을 실행하기 위해 로컬 경로를 계획하고 그 로컬 경로 계획을 차량 주행 제어 모듈로 보낸다. 차량 주행 제어 모듈은 그 로컬 경로 계획을 실행하기 위해 조향장치, 제동장치 등등 차량의 주행 관련 장치들을 제어한다.

차로 정보 및 주변 장애물 정보를 인식하여 로컬 정밀맵을 생성하고 로컬 경로 계획을 수립하여 그에 따라 차량의 주행 관련 장치들을 제어하는 일련의 과정은 자율주행 동안 지속적으로 반복되며, 목적지에 도착한 것으로 판단되면 종료된다.

한편, 교차로의 통과는 도4와 같은 방법이 이용될 수 있다.

① 교차로인 것으로 판단되면, 먼저, 진출구를 인식한다.

② 진출구가 인식되면 교차로 진입구에서 진출구까지의 통과 차로에 대한 주행 가이드선(예컨대 통과 차로 중심선)을 생성한다.

③ 이때, 교차로 통과 차로가 다중 차로인지? 그리고 좌측이나 우측에 타차량이 있는지 확인한다.

④ 다중 차로가 아니고, 좌측이나 우측에 타차량도 없다면, 교차로 통과 차로 중심선을 따라 로컬 경로 계획을 수립하고 그에 따라 교차로 통과 주행을 실행한다.

⑤ 이때, 다중 차로로서 좌측 또는 우측에 타차량이 있는 경우라면, 그 타차량이 없는 것으로 가정하여 교차로 통과 차로 중심선을 따라 로컬 경로 계획을 수립한 후 그 타차량을 고려하여 수립된 로컬 경로 계획을 조정한다. (도5 참조)

⑥ 한편, 위 ① 단계에서 진출구의 인식에 실패한 경우(예컨대, 진출구까지의 거리가 센서 인식 범위를 벗어나는 경우 또는 장애물의 존재로 인해 인식에 실패하는 경우)에는, 전방 차량이 있는지 확인한다.

⑦ 위 ⑥ 단계에서 전방 차량이 있는 것으로 판단되면, 그 전방 차량을 추종하도록 로컬 경로 계획을 수립하고, 그에 따라 자율주행을 실행한다.

⑧ 한편, 위 ⑥ 단계에서 전방 차량이 없는 것으로 판단되면, 클라우드 서버 등으로 교차로 통과 차로의 주행 가이드선에 대한 데이터 등을 요청하여 수신한 후 그 데이터를 이용하여 교차로 통과를 진행할 수 있다. 여기서, 주행 가이드선 데이터는, 예시적으로, 해당 교차로에서 과거의 다른 차량이 그 교차로를 통과하면서 생성한 로깅 데이터일 수 있다.

한편, 로컬 경로 계획상 차로를 변경할 필요가 있는 상황에서 차로 변경이 곤란한 경우에 대한 대처가 필요한데, 이에 대해 도6의 실시예를 설명한다.

차로 변경이 필요하고 현재 그것이 가능한 상황인지를 판단하여 가능하면 그대로 차로 변경을 진행한다.

변경하려고 하는 차로에 주행 차량이 있어서 변경 타이밍을 놓치거나, 또는 해당 차로에 차량들이 많이 정체되고 있는 상황인 경우에는 변경이 곤란하다.

이때에는 현 주행 차로에서 주행을 계속하면서 변경 가능한 상황을 탐색하여 진행할 수 있다.

그런데 그러한 탐색 중에 계속 자차량은 직진 주행하고 있으므로 남은 거리가 짧아져 더 이상은 차로 변경이 가능하지 않은 것으로 판단될 수 있다. 이 경우, 글로벌 경로를 재탐색하도록 하여 차기 글로벌 노드점 및 그 가이던스 정보를 변경할 수 있다.

예컨대, 직진 차로를 주행하는 상황에서 '전방 교차로에서 좌회전'이라는 차기 가이던스 정보가 추출되어 그에 따라 주행 행동 결정 및 로컬 경로를 계획하여 좌측 차로로 차로 변경을 실행하여야 한다고 하자. 이때 그 전방 교차로로부터 설정 거리 이내의 거리까지도 차로 변경을 못한 경우에, 요청에 따라 글로벌 경로가 재탐색되며 그 다음 교차로에서의 좌회전으로 글로벌 경로를 변경하여 주행할 수 있다.

또 한편, 연속하는 글로벌 노드점들 사이의 거리가 짧아서, 노드점별로 구분하여 로컬 경로를 계획하고 실행한다면, 앞의 노드점에 대한 주행을 실행한 후에 그 다음 노드점에 대해서는 로컬 경로를 계획하고 실행하기에 시간이 부족할 수 있다.

이 경우에는, 도7에 보이는 바와 같이, 연속하는 두 노드점들에 대한 가이던스 정보를 함께 고려하여 통합된 로컬 경로를 계획하는 것이 바람직하다.

즉, 글로벌 노드점 i와 그 후속의 노드점 i+1 사이의 거리가 기준값 이하인 경우에는, 노드점 i에 대한 가이던스 정보 i와 노드점 i+1에 대한 가이던스 정보 i+1을 함께 추출하여 그에 따라 주행 행동 결정 및 로컬 경로를 계획하도록 한다.

이상, 본 발명의 실시예에 대해 설명하였지만, 이는 단지 실시예일뿐 본 발명을 한정하기 위한 것이 아니므로, 그 어떠한 표현도 한정하는 요소로 해석되어서는 안 된다.

Claims (17)

1. 글로벌 노드점들에 대한 글로벌 가이던스 정보를 획득하는 글로벌 주행 계획 단계;
   자차량 위치 결정 단계;
   전방 설정 거리 내의 장애물 및 도로 노면상의 표시 정보 획득 단계;
   상기 전방 설정 거리 내 획득된 정보를 이용하여 해당 범위에 대한 로컬 정밀맵 생성 단계;
   상기 로컬 정밀맵을 이용하여 적어도 상기 설정 거리 내에서의 자율주행을 위한 로컬 경로 계획 단계;
   상기 로컬 경로 계획에 따라 자차량을 제어하여 자율주행을 진행하는 단계를 포함하되,
   진출구 인식 성공 여부에 따라 로컬 경로 계획을 달리하는 교차로 주행 단계를 추가로 포함하고,
   상기 로컬 경로 계획 단계는,
   적어도 직전방의 차기 글로벌 노드점에 대한 글로벌 가이던스 정보에 의해 생성된 행동지령에 따라 상기 로컬 경로 계획을 수행하되, 상기 행동지령에 따른 상기 로컬 경로 계획을 실행하기 어려운 것으로 판단되는 경우, 적어도 상기 차기 글로벌 노드점에 대한 글로벌 가이던스 정보를 변경하고, 상기 행동지령은 차차기 글로벌 노드점에 대한 글로벌 가이던스 정보가 함께 고려되어 생성된 것을 특징으로 하고,
   상기 교차로 주행 단계는,
   상기 진출구 인식에 성공한 경우, 진입구와 진출구를 이용한 교차로 통과 차로 중심선을 생성하여 상기 로컬 경로 계획을 수립하되,
   상기 진출구 인식에 실패한 경우 중 진출구까지의 거리가 센서 인식 범위를 벗어나는 경우 또는 장애물의 존재로 인해 인식에 실패하는 경우 전방 차량이 있는지 확인하고, 전방 차량이 있는 것으로 판단되면, 전방 차량을 추종하는 로컬 경로 계획을 수립하고, 전방 차량이 없는 것으로 판단되면 클라우드 서버로부터 교차로 통과 차로 중심선 데이터를 전송받아 로컬 경로 계획을 수립하는 것을 특징으로 하는 자율주행 방법.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 로컬 정밀맵 구축 단계는,
   상기 도로 노면상 표시로부터 상기 설정 거리 내의 로컬 정밀 도로맵을 생성하는 단계;
   상기 장애물 정보에 대해 동적 장애물 및 정적 장애물을 구분하는 단계;
   적어도 상기 로컬 정밀 도로맵과 상기 정적 장애물을 매칭하여 로컬 정밀맵을 생성하는 단계
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 방법.
3. 제2항에 있어서,
   상기 로컬 정밀맵 생성 단계는 도로 네트워크 맵에 상기 로컬 정밀 도로맵과 상기 정적 장애물을 매칭하는 단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 방법.
4. 제1항에 있어서,
   상기 도로 노면상 표시는 차선을 포함하는 주행 속성 표시를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 방법.
5. 제4항에 있어서,
   상기 주행 속성 표시는 차선 속성, 주행 가능 방향, 제한 속도, 정지선, 횡단보도, 어린이/노인 보호구역, 과속방지턱 표시들 중 적어도 하나를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 방법.
6. 제4항에 있어서,
   상기 도로 노면상 표시는 일반통행로 또는 버스전용차로를 포함하는 제약 속성 표시를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 방법.
7. 제4항에 있어서,
   상기 도로 노면상 표시는 일반 교차로 또는 회전 교차로를 포함하는 교차로 속성 표시를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 방법.
8. 제1항에 있어서,
   상기 자차량의 위치 결정은, 차량내 관성센서 및 오도메트리 정보에 기해 이루어지거나 또는 고정밀 GPS 정보에 의해 이루어지는 것을 특징으로 하는 자율주행 방법.
   
9. 삭제
10. 삭제
11. 삭제
12. 삭제
13. 삭제
14. 삭제
15. 제1항에 있어서,
    상기 차기 글로벌 노드점과 상기 차차기 글로벌 노드점은 설정 거리 이내인 것을 특징으로 하는 자율주행 방법.
16. 자차량의 현재 위치에서 목적지까지의 글로벌 경로를 탐색하고 그 경로 상의 복수의 글로벌 노드점들에 대한 가이던스 정보를 생성하는 글로벌 경로 모듈;
    전방의 설정 거리 내에서의 차로 정보 및 장애물 정보를 획득하고, 상기 설정 거리 이내의 적어도 일부에 대한 로컬 경로를 계획하는 로컬 경로 모듈;
    상기 로컬 경로 계획에 따라 차량의 주행 장치를 이용하여 자율주행을 실행하는 차량 주행 제어 모듈을 포함하되,
    상기 로컬 경로 모듈은,
    적어도 직전방의 차기 글로벌 노드점에 대한 글로벌 가이던스 정보에 의해 생성된 행동지령에 따라 상기 로컬 경로 계획을 수행하되, 상기 행동지령에 따른 상기 로컬 경로 계획을 실행하기 어려운 것으로 판단되는 경우, 적어도 상기 차기 글로벌 노드점에 대한 글로벌 가이던스 정보를 변경하고, 상기 행동지령은 차차기 글로벌 노드점에 대한 글로벌 가이던스 정보가 함께 고려되어 생성된 것을 특징으로 하고,
    교차로 통과 시, 진출구 인식 성공 여부에 따라 로컬 경로 계획을 달리하되,
    상기 진출구 인식에 성공한 경우, 진입구와 진출구를 이용한 교차로 통과 차로 중심선을 생성하여 상기 로컬 경로 계획을 수립하고,
    상기 진출구 인식에 실패하는 경우 중 진출구까지의 거리가 센서 인식 범위를 벗어나는 경우 또는 장애물의 존재로 인해 인식에 실패하는 경우 전방 차량이 있는지 확인하고,
    전방 차량이 있는 것으로 판단되면, 전방 차량을 추종하는 로컬 경로 계획을 수립하고, 전방 차량이 없는 것으로 판단되면 클라우드 서버로부터 교차로 통과 차로 중심선 데이터를 전송받아 로컬 경로 계획을 수립하는 것을 특징으로 하는 자율주행 시스템.
    
17. 제16항에 있어서,
    상기 글로벌 경로 모듈은 자차량의 위치에 대한 차기 가이던스 정보를 추출하고, 상기 로컬 경로 모듈은 상기 차기 가이던스 정보를 이용하여 주행 행동을 결정하고 상기 주행 행동을 고려하여 상기 로컬 경로를 계획하는 것을 특징으로 하는 자율주행 시스템.

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