KR102275017B1 - 자율주행 차량의 진단 시스템, 자율주행 차량의 제어장치, 관제 장치 및 이의 동작 방법 - Google Patents
자율주행 차량의 진단 시스템, 자율주행 차량의 제어장치, 관제 장치 및 이의 동작 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR102275017B1 KR102275017B1 KR1020200049871A KR20200049871A KR102275017B1 KR 102275017 B1 KR102275017 B1 KR 102275017B1 KR 1020200049871 A KR1020200049871 A KR 1020200049871A KR 20200049871 A KR20200049871 A KR 20200049871A KR 102275017 B1 KR102275017 B1 KR 102275017B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- vehicle
- event
- control device
- data
- information
- Prior art date
Links
- 238000011017 operating method Methods 0.000 title abstract description 10
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 title description 8
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 claims abstract description 14
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 44
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 22
- 238000013136 deep learning model Methods 0.000 claims description 7
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 5
- 238000002405 diagnostic procedure Methods 0.000 claims 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 14
- 230000006870 function Effects 0.000 description 8
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 238000003825 pressing Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 2
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 2
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 102100034112 Alkyldihydroxyacetonephosphate synthase, peroxisomal Human genes 0.000 description 1
- 101000799143 Homo sapiens Alkyldihydroxyacetonephosphate synthase, peroxisomal Proteins 0.000 description 1
- 238000004378 air conditioning Methods 0.000 description 1
- 238000000848 angular dependent Auger electron spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 1
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 229920001690 polydopamine Polymers 0.000 description 1
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 description 1
- 238000004171 remote diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 239000000725 suspension Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
- B60W50/02—Ensuring safety in case of control system failures, e.g. by diagnosing, circumventing or fixing failures
- B60W50/0205—Diagnosing or detecting failures; Failure detection models
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
- B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
- B60W40/08—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to drivers or passengers
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
- B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot
- G05D1/0088—Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot characterized by the autonomous decision making process, e.g. artificial intelligence, predefined behaviours
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0276—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle
- G05D1/0285—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle using signals transmitted via a public communication network, e.g. GSM network
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
-
- B60W2050/0077—
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
- B60W50/02—Ensuring safety in case of control system failures, e.g. by diagnosing, circumventing or fixing failures
- B60W50/0205—Diagnosing or detecting failures; Failure detection models
- B60W2050/021—Means for detecting failure or malfunction
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2556/00—Input parameters relating to data
- B60W2556/45—External transmission of data to or from the vehicle
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D2201/00—Application
- G05D2201/02—Control of position of land vehicles
- G05D2201/0213—Road vehicle, e.g. car or truck
Abstract
자율주행 차량의 진단 시스템, 자율주행 차량의 제어장치, 관제 장치 및 이의 동작 방법이 개시된다. 본 발명의 일 측면에 따른 자율주행 차량의 진단 시스템은, 복수의 센서로부터 센싱 데이터를 수집하고, 상기 수집된 센싱 데이터를 기 설정된 기준에 따라 모듈화하며, 이벤트 발생이 감지된 경우, 이벤트 발생 시점의 모듈화된 데이터를 관제 장치로 전송하는 자율주행 차량, 상기 자율주행 차량으로부터 이벤트 발생 시점의 모듈화된 데이터를 수신받아 딥러닝 기반으로 이벤트 관련 상황을 판단하고, 상기 이벤트 관련 상황에 따른 제어정보를 상기 자율주행 차량으로 전송하는 관제 장치를 포함한다.
Description
본 발명은 자율주행 차량의 진단 시스템, 자율주행 차량의 제어장치, 관제 장치 및 이의 동작 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 자율주행 대중교통이 실용화가 되었을 때 원격으로 자율주행 대중교통의 내부 및 주변 상황에 관한 센싱 데이터를 분석하여 차량의 상황을 판단할 수 있도록 하는 자율주행 차량의 진단 시스템, 자율주행 차량의 제어장치, 관제 장치 및 이의 동작 방법을 제공하는 것이다. 에 관한 것이다.
일반적으로, 철도 시스템은 철도차량, 열차운행, 전력설비, 통신 및 기계설비, 그리고 선로 주변 설비 등 복잡한 서브시스템들이 복합적으로 관련되어 구성되어 있다.
최근 들어서는 무인 자율 주행시스템과 관련하여, 특히 로봇이나 차량 분야에서의 자율 주행과 관련한 많은 연구가 이루어지고 있다.
자율주행 차량은 각종 센서와 전자장비들의 개발로 사용자 운전을 보조하여, 주행 안전성 및 편의 등을 향상시키는 운전 주행 보조기능을 구비하고 있다. 예컨대, 차량의 차선 이탈을 경고하거나 유지시켜주는 기능, 급정거 브레이크 기능 및 사각지대경고 기능 등 다양한 운전 보조기능(ADAS)들이 개발되고, 차량에 적용되고 있다. 나아가, 자율주행 차량은 탑승자의 운전조작 없이도 스스로 외부상황을 판단하고 차량을 조작하여 주행하는 자율주행 기능을 제공하고 있다. 이러한 자율주행 차량은 고장이나 상황진단 등 대부분의 정보를 차내에서 스스로 처리하고, 최종 확정된 데이터를 원격의 관제로 전송하고 있다.
그러나 자율주행 대중교통 차량(예컨대, 자율주행 열차)은 모든 상황을 자체적으로 진단하여 판단하는데 어려움이 있다. 예를 들면, 자율주행 대중교통 차량은 차내의 고장이나 상황진단 뿐만 아니라, 다양한 돌발 상황에 대처하기 위한 차량의 주변상황에 대한 판단, 그리고 승객에 대한 판단이 필요하기 때문이다. 차량 주변상황에 대한 판단은 차량의 주행을 위한 판단(차선, 장애물 등 인지)뿐만 아니라 돌발 상황이 발행하게 되는 원인을 정확히 파악하기 위한 판단을 포함한다. 이러한 판단은 자율주행 대중교통 차량 내부의 프로세스만으로는 진행이 어려우며, 높은 하드웨어 수준을 이용하여 외부에서 원본 데이터 처리를 통해 판단해야 한다.
본 발명의 배경기술은 대한민국 등록특허공보 제10-1708338호(2017.02.21. 공고, 열차 운행 감시 시스템)에 개시되어 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점들을 개선하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 일 측면에 따른 목적은 자율주행 대중교통이 실용화가 되었을 때 원격으로 자율주행 대중교통의 내부 및 주변 상황에 관한 센싱 데이터를 분석하여 차량의 상황을 판단할 수 있도록 하는 자율주행 차량의 진단 시스템, 자율주행 차량의 제어장치, 관제 장치 및 이의 동작 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제(들)로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제(들)는 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 측면에 따른 자율주행 차량의 진단 시스템은, 복수의 센서로부터 센싱 데이터를 수집하고, 상기 수집된 센싱 데이터를 기 설정된 기준에 따라 모듈화하며, 이벤트 발생이 감지된 경우, 이벤트 발생 시점의 모듈화된 데이터를 관제 장치로 전송하는 자율주행 차량, 상기 자율주행 차량으로부터 이벤트 발생 시점의 모듈화된 데이터를 수신받아 딥러닝 기반으로 이벤트 관련 상황을 판단하고, 상기 이벤트 관련 상황에 따른 제어정보를 상기 자율주행 차량으로 전송하는 관제 장치를 포함한다.
본 발명의 다른 측면에 따른 자율주행 차량의 제어장치는, 관제 장치와의 통신을 위한 통신부, 차량 내외부의 영상정보, 차량 상태정보 및 차량 구동 제어정보 중 적어도 하나의 센싱 데이터를 수집하는 센서부, 및 상기 수집된 센싱 데이터를 기 설정된 기준에 따라 모듈화하고, 이벤트 발생이 감지된 경우, 이벤트 발생 시점의 모듈화된 데이터를 포함하는 이벤트 발생 정보를 생성하고, 상기 이벤트 발생 정보를 상기 통신부를 통해 상기 관제 장치로 전송하는 제어부를 포함한다.
본 발명에서 상기 기 설정된 기준은, 데이터 양 단위 또는 시간단위로 설정되고, 상기 제어부는, 상기 센싱 데이터를 상기 데이터 양 단위 또는 시간단위로 모듈화하고, 상기 모듈화된 데이터를 압축하여 저장할 수 있다.
본 발명에서 상기 제어부는, 긴급제동, 차량 고장, 상기 관제 장치에서의 요청 및 승객의 비상버튼 누름 감지 중 적어도 하나의 상황일 경우 이벤트가 발생한 것으로 판단할 수 있다.
본 발명에서 상기 이벤트 발생 정보는, 이벤트 발생 시점의 모듈화된 데이터 및 상기 차량의 식별정보를 포함할 수 있다.
본 발명에서 상기 제어부는, 상기 관제 장치로부터 이벤트 관련 상황에 따른 제어 정보를 수신하는 경우, 상기 제어 정보에 따른 제어 동작을 수행할 수 있다.
본 발명의 또 다른 측면에 따른 관제 장치는, 자율주행 차량의 제어장치와의 통신을 위한 통신부, 상기 통신부를 통해 이벤트 발생 정보를 수신하고, 상기 이벤트 발생 정보를 분석하여 필요 데이터를 추출하며, 상기 추출한 필요 데이터를 딥러닝 기반으로 분석하여 이벤트 관련 상황을 판단하고, 상기 이벤트 관련 상황에 따른 제어 정보를 생성하여 상기 제어장치로 전송하는 제어부를 포함한다.
본 발명에서 상기 제어부는, 상기 이벤트 발생 정보를 분석하여 모듈화된 데이터 및 차량 식별정보를 추출하고, 상기 모듈화된 데이터를 딥러닝 모델에 입력하며, 상기 딥러닝 모델의 출력결과에 따라 상기 이벤트 관련 상황을 판단하고, 상기 이벤트 관련 상황에 따른 차량 제어 시나리오를 생성하여 상기 차량 식별정보에 해당하는 차량 또는 외부장치로 전송할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따른 자율주행 차량의 진단 방법은, 자율주행 차량의 제어장치가 복수의 센서로부터 센싱 데이터를 수집하고, 상기 수집된 센싱 데이터를 기 설정된 기준에 따라 모듈화하며, 이벤트 발생이 감지된 경우, 이벤트 발생 시점의 모듈화된 데이터를 관제 장치로 전송하는 단계, 및 상기 관제 장치가 상기 이벤트 발생 시점의 모듈화된 데이터를 딥러닝 기반으로 분석하여 이벤트 관련 상황을 판단하고, 상기 이벤트 관련 상황에 따른 제어정보를 상기 자율주행 차량으로 전송하는 단계, 및 상기 제어장치가 상기 제어 정보에 따른 제어 동작을 수행하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 진단 시스템, 자율주행 차량의 제어장치, 관제 장치 및 이의 동작 방법은, 고용량의 센싱 데이터를 외부(고성능 컴퓨터)로 전송하여 분석함으로써 차량 내부에서 자체적으로 센싱 데이터 분석하는 경우보다 분석시간 및 대처시간을 감소시킬 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 자율주행 차량의 진단 시스템, 자율주행 차량의 제어장치, 관제 장치 및 이의 동작 방법은, 센서부를 통해 수집된 센싱 데이터를 일정 시간 간격으로 모듈화하고, 상황 판단을 위해 필요한 시점에 해당하는 모듈화된 데이터를 전송함으로써 통신 트래픽을 절감시킬 수 있다.
한편, 본 발명의 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 이하에서 설명할 내용으로부터 통상의 기술자에게 자명한 범위 내에서 다양한 효과들이 포함될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 진단 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 진단 시스템을 설명하기 위한 개념도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 제어장치를 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 관제 장치의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 진단 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 내부에서 비상상황이 발생한 경우 자율주행 차량을 진단하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 긴급제동이 발생한 경우 자율주행 차량을 진단하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 진단 시스템을 설명하기 위한 개념도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 제어장치를 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 관제 장치의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 진단 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 내부에서 비상상황이 발생한 경우 자율주행 차량을 진단하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 긴급제동이 발생한 경우 자율주행 차량을 진단하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 진단 시스템, 자율주행 차량의 제어장치, 관제 장치 및 이의 동작 방법을 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다.
또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
또한, 본 명세서에서 설명된 구현은, 예컨대, 방법 또는 프로세스, 장치, 소프트웨어 프로그램, 데이터 스트림 또는 신호로 구현될 수 있다. 단일 형태의 구현의 맥락에서만 논의(예컨대, 방법으로서만 논의)되었더라도, 논의된 특징의 구현은 또한 다른 형태(예컨대, 장치 또는 프로그램)로도 구현될 수 있다. 장치는 적절한 하드웨어, 소프트웨어 및 펌웨어 등으로 구현될 수 있다. 방법은, 예컨대, 컴퓨터, 마이크로프로세서, 집적 회로 또는 프로그래밍 가능한 로직 디바이스 등을 포함하는 프로세싱 디바이스를 일반적으로 지칭하는 프로세서 등과 같은 장치에서 구현될 수 있다. 프로세서는 또한 최종-사용자 사이에 정보의 통신을 용이하게 하는 컴퓨터, 셀 폰, 휴대용/개인용 정보 단말기(personal digital assistant: "PDA") 및 다른 디바이스 등과 같은 통신 디바이스를 포함한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 진단 시스템을 나타낸 블록도, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 진단 시스템을 설명하기 위한 개념도이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 진단 시스템은 자율주행 차량(10) 및 관제 장치(200)를 포함하고, 이들은 통신망을 통해 연결된다.
자율주행 차량(10)은 자율 주행하는 대중교통 차량을 포함할 수 있다.
자율주행 차량(10)은 복수의 센서로부터 센싱 데이터를 수집하고, 수집된 센싱 데이터를 기 설정된 기준에 따라 모듈화하며, 이벤트 발생이 감지된 경우, 이벤트 발생 시점의 모듈화된 데이터를 포함하는 이벤트 발생 정보를 생성한다. 여기서 센싱 데이터는 차량(10)이 센서부를 통해 수집한 데이터를 의미할 수 있고, 차량(10) 내외부의 영상정보, 차량 상태정보 및 차량 구동 제어정보 등을 포함할 수 있다.
센싱 데이터는 데이터양이 많기 때문에, 자율주행 차량(10)이 센싱 데이터를 실시간으로 전송하기에는 무리가 있다. 이에, 자율주행 차량(10)은 무선으로 송출하여 처리할 수 있는 만큼의 데이터양을 기준으로, 센싱 데이터를 지속적으로 모듈화하여 저장할 수 있다. 이때 센싱 데이터를 모듈화하는 기준은 시간단위 또는 데이터 양 단위가 될 수 있다.
자율주행 차량(10)은 상황을 판단해야할 시점이 발생하면 그 시점기준의 데이터만 무선으로 전송할 수 있다. 즉, 상황을 판단해야할 이벤트가 발생하면, 자율주행 차량(10)은 이벤트 발생시점의 모듈화된 데이터를 무선통신을 이용하여 관제 장치(200)로 전송할 수 있다. 여기서, 이벤트는 차량(10)의 긴급제동, 차량 고장, 승객에 의한 비상버튼 누름 감지, 및 관제 장치(200)에서의 데이터 요청 등을 포함할 수 있다.
예를 들어, 10분 단위로 센싱 데이터를 모듈화하는 경우, 자율주행 차량(10)은 도 2에 도시된 바와 같이 9시 50분 ~ 10시 00분, 10시 00분 ~ 10시 10분까지의 센싱 데이터를 압축하여 저장할 수 있다. 만약, 10시 05분에 이벤트가 발생하면, 자율주행 차량(10)은 이벤트 발생 시점인 10시 00분 ~ 10시 05분에 모듈화된 데이터를 무선 통신을 통해 관제 장치(200)로 전송할 수 있다.
상술한 바와 같이 자율주행 차량(10)은 전체 센싱 데이터를 전송하는 것이 아니라, 원격 진단에 필요한 센싱 데이터만을 관제 장치(200)로 전송하기 때문에, 자율주행 차량(10)은 데이터를 무선으로 빠른 시간 내에 전송할 수 있다.
관제 장치(200)는 자율주행 차량(10)으로부터 이벤트 발생 정보를 수신받아 딥러닝 기반으로 이벤트 관련 상황을 판단하고, 이벤트 관련 상황에 따른 제어정보를 자율주행 차량(10)으로 전송한다.
즉, 관제 장치(200)는 자율주행 차량(10)으로부터 모듈화된 데이터 및 차량 식별정보를 포함하는 이벤트 발생 정보를 수신하면, 관제 장치(200)는 이벤트 발생 정보를 분석하여 모듈화된 데이터를 필요 데이터로 추출할 수 있다. 이때, 이벤트 발생 정보가 압축된 경우, 관제 장치(200)는 이벤트 발생 정보의 압축을 해제한 후, 모듈화된 데이터를 추출할 수 있다.
관제 장치(200)는 모듈화된 데이터를 딥러닝 기반으로 분석하여 이벤트 관련 상황을 판단하고, 이벤트 관련 상황에 따른 제어 정보를 생성하여 자율주행 차량(10)으로 전송할 수 있다. 즉, 관제 장치(200)는 지상의 컴퓨팅 파워를 이용하여 모듈화된 데이터를 딥러닝 기반으로 관련 상황을 판단할 수 있다. 또한, 관제 장치(200)는 지상의 사용자(관제사)가 이벤트 관련 상황을 육안으로 판단할 수 있도록 모듈화된 데이터를 가공하여 표출할 수 있다. 관제 장치(200)는 이벤트 관련 상황에 따른 차량 제어 시나리오를 생성하여 자율주행 차량(10) 또는 외부의 기관(사용자)에 전송할 수 있다.
이러한 관제 장치(200)는 신경망을 학습할 수 있는 컴퓨팅 장치로서, 서버, 데스크탑 PC, 노트북 PC, 태블릿 PC 등과 같은 다양한 전자 장치로 구현될 수 있다.
한편, 본 실시예에서는 자율주행 차량(10)이 센싱 데이터를 모듈화하고, 이벤트 발생 시점의 모듈화된 데이터를 관제 장치(200)로 전송하는 것으로 설명하였으나, 이 경우의 자율주행 차량(10)은 자율주행 차량의 제어장치와 동일한 개념일 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 제어장치를 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 제어장치(100)는, 센서부(110), 저장부(120), 통신부(130) 및 제어부(140)를 포함한다.
센서부(110)는 차량 내외부의 영상정보, 차량 상태정보 및 차량 구동 제어정보 중 적어도 하나의 센싱 데이터를 수집한다. 여기서, 영상 정보는 오브젝트의 종류, 차량 내부 및 외부의 영상, 오브젝트가 표시하는 교통 신호 정보, 오브젝트와 차량 사이의 거리 및 오브젝트의 위치 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다. 차량 상태정보는, 차량 자세 데이터, 차량 모션 데이터, 차량 요(yaw) 데이터, 차량 롤(roll) 데이터, 차량 피치(pitch) 데이터, 차량 충돌 데이터, 차량 방향 데이터, 차량 각도 데이터, 차량 속도 데이터, 차량 가속도 데이터, 차량 기울기 데이터, 차량 전진/후진 데이터, 차량의 중량 데이터, 배터리 데이터, 연료 데이터, 타이어 공기압 데이터, 차량 내부 온도 데이터, 차량 내부 습도 데이터, 스티어링 휠 회전각도 데이터, 차량 외부 조도 데이터, 가속 페달에 가해지는 압력 데이터, 브레이크 페달에 가해지는 압력 데이터 등을 포함할 수 있다. 차량 구동 제어정보는, 변속기어 위치(transmission gear position), 가속 조작정보(acceleratorpedal position), 스티어링 조작정보 (steering wheel angle), 및 브레이크 조작정보 등을 포함할 수 있으며, 각각의 구동 제어정보의 발생주체가 차량(10)의 자동제어인지, 수동제어인지 여부를 구분될 수 있다.
이러한 센서부(110)는 오브젝트 검출부(미도시), 차량 상태를 감지하는 상태 감지부(미도시), 및 차량 구동 제어정보를 감지하는 구동 감지부(미도시)를 포함할 수 있다.
오브젝트 검출부는, 차량 외부의 오브젝트에 대한 정보를 생성할 수 있다. 오브젝트에 대한 정보는, 오브젝트의 존재 유무에 대한 정보, 오브젝트의 위치 정보, 차량(10)과 오브젝트와의 거리 정보 및 차량(10)과 오브젝트와의 상대 속도 정보 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 오브젝트 검출부는, 차량 외부의 오브젝트를 검출할 수 있다. 오브젝트 검출부는, 차량 외부의 오브젝트를 검출할 수 있는 적어도 하나의 센서를 포함할 수 있다. 오브젝트 검출부는, 카메라, 레이다, 라이다, 초음파 센서 및 적외선 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 오브젝트 검출부는, 센서에서 생성되는 센싱 신호에 기초하여 생성된 오브젝트에 대한 데이터를 차량(10)에 포함된 제어부에 제공할 수 있다.
상태 감지부는, 차량(10)의 상태를 센싱할 수 있다. 상태 감지부는, IMU(inertial measurement unit) 센서, 충돌센서, 휠 센서(wheel sensor), 속도 센서, 경사 센서, 중량 감지 센서, 헤딩 센서(heading sensor), 포지션 모듈(position module), 차량(10) 전진/후진 센서, 배터리 센서, 연료 센서, 타이어 센서, 스티어링 센서, 온도 센서, 습도 센서, 초음파 센서, 조도 센서, 페달 포지션 센서 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 한편, IMU(inertial measurement unit) 센서는, 가속도 센서, 자이로 센서, 자기 센서 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 상태 감지부는, 적어도 하나의 센서에서 생성되는 신호에 기초하여, 차량(10)의 상태 데이터를 생성할 수 있다.
구동 감지부는 차량(10)의 구동 제어정보를 센싱할 수 있다. 구동 감지부는, 차량(10)내 각종 차량 구동 장치로부터 제어정보를 센싱할 수 있다. 차량 구동 장치는, 파워 트레인 구동 장치, 샤시 구동 장치, 도어/윈도우 구동 장치, 안전장치 구동 장치, 램프 구동 장치 및 공조 구동 장치를 포함할 수 있다. 파워 트레인 구동 장치는, 동력원 구동 장치 및 변속기 구동 장치를 포함할 수 있다. 샤시 구동 장치는, 조향 구동 장치, 브레이크 구동 장치 및 서스펜션 구동 장치를 포함할 수 있다. 안전장치 구동 장치는, 안전벨트 제어를 위한 안전벨트 구동 장치를 포함할 수 있다.
저장부(120)는 제어부(140)가 처리하는 데이터를 일시적 또는 영구적으로 저장하는 기능을 수행한다. 여기서, 저장부(120)는 자기 저장 매체(magnetic storage media) 또는 플래시 저장 매체(flash storage media)를 포함할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다. 이러한 저장부(120)는 내장 메모리 및/또는 외장 메모리를 포함할 수 있으며, DRAM, SRAM, 또는 SDRAM 등과 같은 휘발성 메모리, OTPROM(one time programmable ROM), PROM, EPROM, EEPROM, mask ROM, flash ROM, NAND 플래시 메모리, 또는 NOR 플래시 메모리 등과 같은 비휘발성 메모리, SSD CF(compact flash) 카드, SD 카드, Micro-SD 카드, Mini-SD 카드, Xd 카드, 또는 메모리 스틱(memory stick) 등과 같은 플래시 드라이브, 또는 HDD와 같은 저장 장치를 포함할 수 있다.
통신부(130)는 통신망과 연동하여 자율주행 차량(10)과 관제 장치(200) 간의 송수신 신호를 패킷 데이터 형태로 제공하는 데 필요한 통신 인터페이스를 제공할 수 있다. 나아가, 통신부(130)는 이벤트 발생 정보를 관제 장치(200)로 전송할 수 있고, 이벤트 관련 상황에 따른 제어정보를 관제장치로부터 수신할 수 있다. 여기서 통신망이라 함은, 자율주행 차량(10)과 관제 장치(200)를 연결하는 역할을 수행하는 매개체로써, 자율주행 차량(10)이 관제 장치(200)에 접속한 후 정보를 송수신할 수 있도록 접속 경로를 제공하는 경로를 포함할 수 있다. 또한 통신부(130)는 다른 네트워크 장치와 유무선 연결을 통해 제어 신호 또는 데이터 신호와 같은 신호를 송수신하기 위해 필요한 하드웨어 및 소프트웨어를 포함하는 장치일 수 있다. 예를 들어, 통신부(130)는 C-V2X(Cellular V2X) 기술을 기반으로 외부 디바이스와 신호를 교환할 수 있다. 예를 들어, C-V2X 기술은 LTE 기반의 사이드링크 통신 및/또는 NR 기반의 사이드링크 통신을 포함할 수 있다. 또한, 통신부(130)는 예컨대 LANs(Local Area Networks), WANs(Wide Area Networks), MANs(Metropolitan Area Networks), ISDNs(Integrated Service Digital Networks) 등의 유선 네트워크나, 무선 LANs, CDMA, 블루투스, 위성 통신 등의 무선 네트워크를 망라할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.
제어부(140)는 센서부(110)를 통해 수집된 센싱 데이터를 기 설정된 기준에 따라 모듈화하고, 이벤트 발생이 감지된 경우, 이벤트 발생 시점의 모듈화된 데이터를 포함하는 이벤트 발생 정보를 생성하고, 이벤트 발생 정보를 통신부(130)를 통해 관제 장치(200)로 전송한다.
제어부(140)는 센싱 데이터를 데이터 양 단위 또는 시간단위로 모듈화하고, 모듈화된 데이터를 압축하여 저장부(120)에 저장할 수 있다.
제어부(140)는, 긴급제동, 차량 고장, 관제 장치(200)에서의 요청 및 승객의 비상버튼 누름 감지 중 적어도 하나의 상황일 경우, 이벤트가 발생한 것으로 판단할 수 있다. 이벤트가 발생하면, 제어부(140)는 이벤트 발생시점의 모듈화된 데이터를 통신부를 통해 관제 장치(200)로 전송할 수 있다. 이때, 제어부(140)는 이벤트 발생 시점의 모듈화된 데이터 및 차량의 식별정보를 포함하는 이벤트 발생 정보를 관제 장치(200)로 전송할 수 있다.
제어부(140)는, 관제 장치(200)로부터 이벤트 관련 상황에 따른 제어 정보가 수신되면, 제어 정보에 따른 제어 동작을 수행할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 관제 장치의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 관제 장치(200)는 통신부(210), 저장부(220), 및 제어부(230)를 포함한다.
통신부(210)는 통신망과 연동하여 자율주행 차량(10)과 관제 장치(200) 간의 송수신 신호를 패킷 데이터 형태로 제공하는 데 필요한 통신 인터페이스를 제공할 수 있다. 나아가, 통신부(210)는 이벤트 관련 상황에 따른 제어정보를 자율주행 차량(10)으로 전송할 수 있고, 이벤트 발생 정보를 자율주행 차량(10)으로부터 수신할 수 있다. 통신부(210)는 예컨대 LANs(Local Area Networks), WANs(Wide Area Networks), MANs(Metropolitan Area Networks), ISDNs(Integrated Service Digital Networks) 등의 유선 네트워크나, 무선 LANs, CDMA, 블루투스, 위성 통신 등의 무선 네트워크를 망라할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.
저장부(220)는, 관제 장치(200)의 동작에 필요한 각종 프로그램 및 데이터를 저장할 수 있다. 저장부(220)는 비휘발성 메모리, 휘발성 메모리, 플래시 메모리(flash-memory), 하드디스크 드라이브(HDD) 또는 솔리드스테이트 드라이브(SDD) 등으로 구현할 수 있다. 저장부(120)는 제어부(230)에 의해 액세스되며, 제어부(230)에 의한 데이터의 독취/기록/수정/삭제/갱신 등이 수행될 수 있다. 또한, 제어부(230)는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 분류/인식을 위한 학습 알고리즘을 통해 생성된 딥러닝 모델을 저장할 수 있다.
제어부(230)는 통신부(210)를 통해 이벤트 발생 정보를 수신받고, 이벤트 발생 정보를 분석하여 필요 데이터를 추출하며, 추출한 필요 데이터를 딥러닝 기반으로 분석하여 이벤트 관련 상황을 판단하며, 이벤트 관련 상황에 따른 제어 정보를 생성하여 자율주행 차량(10)으로 전송한다.
즉, 제어부(230)는, 이벤트 발생 정보를 분석하여 모듈화된 데이터 및 차량 식별정보를 추출하고, 모듈화된 데이터를 딥러닝 모델에 입력하며, 딥러닝 모델의 출력결과에 따라 이벤트 관련 상황을 판단할 수 있다. 그런 후, 제어부(230)는 벤트 관련 상황에 따른 차량 제어 시나리오를 생성하여 차량 식별정보에 해당하는 차량 또는 외부장치로 전송할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 진단 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 자율주행 차량(10)은 구비된 센서부(110)를 통해 센싱 데이터를 수집하고(S510), 수집된 센싱 데이터를 기 설정된 기준에 따라 모듈화한다(S520). 즉, 자율주행 차량(10)은 센싱 데이터를 데이터 양 단위 또는 시간단위로 모듈화할 수 있고, 모듈화된 데이터를 압축하여 저장할 수 있다.
S520 단계를 수행하는 중에 긴급제동, 차량 고장, 상기 관제 장치(200)에서의 요청 및 승객의 비상버튼 누름 감지 중 적어도 하나의 이벤트 발생이 감지되면(S530), 자율주행 차량(10)은 이벤트 발생 시점의 모듈화된 데이터를 포함하는 이벤트 발생 정보를 생성하여 관제 장치(200)로 전송한다(S540).
S540 단계가 수행되면, 관제 장치(200)는 이벤트 발생 정보를 딥러닝 기반으로 이벤트 관련 상황을 판단하고(S550), 이벤트 관련 상황에 따른 제어정보를 생성하여 자율주행 차량(10)으로 전송한다(S560). 즉, 자율주행 차량(10)으로부터 모듈화된 데이터 및 차량 식별정보를 포함하는 이벤트 발생 정보가 수신되면, 관제 장치(200)는 이벤트 발생 정보를 분석하여 모듈화된 데이터를 필요 데이터로 추출할 수 있다. 이때, 이벤트 발생 정보가 압축된 경우, 관제 장치(200)는 이벤트 발생 정보의 압축을 해제한 후, 모듈화된 데이터를 추출할 수 있다. 그런 후, 관제 장치(200)는 모듈화된 데이터를 딥러닝 기반으로 분석하여 이벤트 관련 상황을 판단하고, 이벤트 관련 상황에 따른 제어 정보를 생성하여 자율주행 차량(10)으로 전송할 수 있다.
이하, 이벤트에 따라 자율주행 차량(10)의 주변 상황을 진단하는 방법에 대해 설명하기로 한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 내부에서 비상상황이 발생한 경우 자율주행 차량을 진단하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 6을 참조하면, 운전자의 개입이 없는 자율주행 대중교통 차량(10)의 경우 일반 승용차 자율주행 보다 주변상황을 좀 더 잘 인지하는 기술이 필요하다. 특히, 차량(10)의 내부(이하. '객실'이라 칭함)에서 화재, 긴급환자, 다툼 등의 비상상황이 발생하면, 자율주행 차량(10)은 주변상황을 인지할 수 있어야 한다. 그러나 자율주행 차량(10)은 객실에서 비상상황이 발생하여도, 객실내 상황을 인지하지 않는다.
이에, 승객이 비상상황이라고 판단하여 객실내 비상버튼을 누르게 되면, 자율주행 차량(10)은 객실내 비상버튼의 누름을 감지할 수 있다. 비상버튼의 누름이 감지되면, 자율주행 차량(10)은 비상버튼이 눌러진 시점의 객실내 영상정보, 차량 상태정보 및 차량 구동 제어정보 등을 포함하는 모듈화된 데이터를 원격의 관제 장치(200)로 전송할 수 있다. 그러면, 관제 장치(200)는 모듈화된 데이터를 딥러닝 기반으로 분석하여 이벤트 관련 상황을 판단할 수 있고, 그 판단결과에 따라 자율주행 차량(10)을 사전에 정의된 안전한 장소로 이동시킨 후 출입문 제어를 하도록 하는 제어정보를 자율주행 차량(10)에 전송하거나, 혹은 긴급이송차량을 자율주행 차량으로 전송되게 할 수 있다. 그러면, 자율주행 차량(10)은 제어정보에 따라 사전에 정의된 안전한 장소로 이동 후, 출입문을 제어하는 동작을 수행할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 긴급제동이 발생한 경우 자율주행 차량을 진단하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
현재의 자율주행 차량(10)은 주행에 관련된 정보를 인지 및 판단할 수 있으나, 긴급제동에 대한 정확한 원인 분석에는 어려움이 있다. 이에, 본 발명은 도 7에 되된 바와 같이 갑작스럽게 사람이나 물건이 끼어들어 긴급제동을 수행한 경우, 원격으로 사전에 일어난 차량(10) 주위의 상황들을 진단하여 긴급제동의 원인을 정확히 판단할 수 있다.
가령 지속적으로 끼어들기를 시도하면서 끼어들기를 수행한 차량(10)인지 아니면 옆차선이 아닌 건너편 차선에서 갑작스럽게 끼어들어 긴급제동이 발생한 상황인지 등을 센싱 데이터 분석을 통해 관제 장치(200)에서 판단할 수 있다. 관제 장치(200)는 이러한 분석을 통해 원인 제공 및 과실비율 등을 판단하여 사후 처리에 활용할 수 있다.
상술한 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 진단 시스템, 자율주행 차량의 제어장치, 관제 장치 및 이의 동작 방법은, 고용량의 센싱 데이터를 외부(고성능 컴퓨터)로 전송하여 분석함으로써 차량 내부에서 자체적으로 센싱 데이터 분석하는 경우보다 분석시간 및 대처시간을 감소시킬 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 자율주행 차량의 진단 시스템, 자율주행 차량의 제어장치, 관제 장치 및 이의 동작 방법은, 센서부를 통해 수집된 센싱 데이터를 일정 시간 간격으로 모듈화하고, 상황 판단을 위해 필요한 시점에 해당하는 모듈화된 데이터를 전송함으로써 통신 트래픽을 절감시킬 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다.
따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.
10 : 자율주행 차량
100 : 제어장치
110 : 센서부
120, 220 : 저장부
130, 210 : 통신부
140, 230 : 제어부
200 : 관제 장치
100 : 제어장치
110 : 센서부
120, 220 : 저장부
130, 210 : 통신부
140, 230 : 제어부
200 : 관제 장치
Claims (9)
- 복수의 센서로부터 센싱 데이터를 수집하고, 상기 수집된 센싱 데이터를 기 설정된 기준에 따라 모듈화하며, 이벤트 발생이 감지된 경우, 이벤트 발생 시점의 모듈화된 데이터를 관제 장치로 전송하는 자율주행 차량; 및
상기 자율주행 차량으로부터 이벤트 발생 시점의 모듈화된 데이터를 수신받아 딥러닝 기반으로 이벤트 관련 상황을 판단하고, 상기 이벤트 관련 상황에 따른 제어정보를 상기 자율주행 차량으로 전송하는 관제 장치를 포함하되,
상기 자율주행 차량은,
차량 내부에서 비상상황 발생으로 비상버튼 누름이 감지되면, 상기 이벤트 발생으로 판단하여 상기 비상버튼이 눌러진 시점의 차량 내부 영상정보, 차량 상태정보 및 차량 구동 제어정보 중 적어도 하나를 포함하는 모듈화된 데이터를 상기 관제 장치로 전송하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 진단 시스템.
- 관제 장치와의 통신을 위한 통신부;
차량 내외부의 영상정보, 차량 상태정보 및 차량 구동 제어정보 중 적어도 하나의 센싱 데이터를 수집하는 센서부; 및
상기 수집된 센싱 데이터를 기 설정된 기준에 따라 모듈화하고, 이벤트 발생이 감지된 경우, 이벤트 발생 시점의 모듈화된 데이터를 포함하는 이벤트 발생 정보를 생성하고, 상기 이벤트 발생 정보를 상기 통신부를 통해 상기 관제 장치로 전송하는 제어부를 포함하되,
상기 제어부는,
상기 차량 내부에서 비상상황 발생으로 비상버튼 누름이 감지되면, 상기 이벤트 발생으로 판단하여 상기 비상버튼이 눌러진 시점의 차량 내부 영상정보, 차량 상태정보 및 차량 구동 제어정보 중 적어도 하나를 포함하는 모듈화된 데이터를 상기 관제 장치로 전송하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 제어장치.
- 제2항에 있어서,
상기 기 설정된 기준은, 데이터 양 단위 또는 시간단위로 설정되고,
상기 제어부는,
상기 센싱 데이터를 상기 데이터 양 단위 또는 시간단위로 모듈화하고, 상기 모듈화된 데이터를 압축하여 저장하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 제어장치.
- 제2항에 있어서,
상기 제어부는,
긴급제동, 차량 고장, 및 상기 관제 장치에서의 요청 중 적어도 하나의 상황일 경우 이벤트가 발생한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 제어장치.
- 제2항에 있어서,
상기 이벤트 발생 정보는, 이벤트 발생 시점의 모듈화된 데이터 및 상기 차량의 식별정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 제어장치.
- 제2항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 관제 장치로부터 이벤트 관련 상황에 따른 제어 정보를 수신하는 경우, 상기 제어 정보에 따른 제어 동작을 수행하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 제어장치.
- 자율주행 차량의 제어장치와의 통신을 위한 통신부; 및
상기 통신부를 통해 이벤트 발생 정보를 수신하고, 상기 이벤트 발생 정보를 분석하여 필요 데이터를 추출하며, 상기 추출한 필요 데이터를 딥러닝 기반으로 분석하여 이벤트 관련 상황을 판단하며, 상기 이벤트 관련 상황에 따른 제어 정보를 생성하여 상기 제어장치로 전송하는 제어부를 포함하되,
상기 자율주행 차량의 제어장치는,
차량 내부에서 비상상황 발생으로 비상버튼 누름이 감지되면, 상기 이벤트 발생으로 판단하여 상기 비상버튼이 눌러진 시점의 차량 내부 영상정보, 차량 상태정보 및 차량 구동 제어정보 중 적어도 하나를 포함하는 모듈화된 데이터를 상기 통신부로 전송하는 것을 특징으로 하는 관제 장치.
- 제7항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 이벤트 발생 정보를 분석하여 모듈화된 데이터 및 차량 식별정보를 추출하고, 상기 모듈화된 데이터를 딥러닝 모델에 입력하며, 상기 딥러닝 모델의 출력결과에 따라 상기 이벤트 관련 상황을 판단하고, 상기 이벤트 관련 상황에 따른 차량 제어 시나리오를 생성하여 상기 차량 식별정보에 해당하는 차량 또는 외부장치로 전송하는 것을 특징으로 하는 관제 장치.
- 자율주행 차량의 제어장치가 복수의 센서로부터 센싱 데이터를 수집하고, 상기 수집된 센싱 데이터를 기 설정된 기준에 따라 모듈화하며, 이벤트 발생이 감지된 경우, 이벤트 발생 시점의 모듈화된 데이터를 관제 장치로 전송하는 단계;
상기 관제 장치가 상기 이벤트 발생 시점의 모듈화된 데이터를 딥러닝 기반으로 분석하여 이벤트 관련 상황을 판단하고, 상기 이벤트 관련 상황에 따른 제어정보를 상기 자율주행 차량으로 전송하는 단계; 및
상기 제어장치가 상기 제어 정보에 따른 제어 동작을 수행하는 단계를 포함하되,
상기 모듈화된 데이터를 관제 장치로 전송하는 단계에서,
상기 자율주행 차량의 제어장치는, 차량 내부에서 비상상황 발생으로 비상버튼 누름이 감지되면, 상기 이벤트 발생으로 판단하여 상기 비상버튼이 눌러진 시점의 차량 내부 영상정보, 차량 상태정보 및 차량 구동 제어정보 중 적어도 하나를 포함하는 모듈화된 데이터를 상기 관제 장치로 전송하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 진단 방법.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200049871A KR102275017B1 (ko) | 2020-04-24 | 2020-04-24 | 자율주행 차량의 진단 시스템, 자율주행 차량의 제어장치, 관제 장치 및 이의 동작 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200049871A KR102275017B1 (ko) | 2020-04-24 | 2020-04-24 | 자율주행 차량의 진단 시스템, 자율주행 차량의 제어장치, 관제 장치 및 이의 동작 방법 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR102275017B1 true KR102275017B1 (ko) | 2021-07-12 |
Family
ID=76859235
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020200049871A KR102275017B1 (ko) | 2020-04-24 | 2020-04-24 | 자율주행 차량의 진단 시스템, 자율주행 차량의 제어장치, 관제 장치 및 이의 동작 방법 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102275017B1 (ko) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116382179A (zh) * | 2023-06-06 | 2023-07-04 | 上海临滴科技有限公司 | 一种调制器集成电路卡及其控制方法 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002042288A (ja) * | 2000-07-26 | 2002-02-08 | Yazaki Corp | 運行状態記録装置及びそれを利用した運行管理システム |
| KR20170099188A (ko) * | 2016-02-23 | 2017-08-31 | 엘지전자 주식회사 | 차량 운전 보조장치 및 이를 포함하는 차량 |
| KR20180036267A (ko) * | 2016-09-30 | 2018-04-09 | 엘지전자 주식회사 | 자율 주행 차량의 제어방법과 서버 |
| KR20180052811A (ko) * | 2016-11-10 | 2018-05-21 | 한국전자통신연구원 | 자율주행 시스템 제작 방법 및 자율주행 시스템 |
| KR20190093729A (ko) * | 2018-01-09 | 2019-08-12 | 삼성전자주식회사 | 차량의 자율 주행을 위한 자율 주행 장치 및 그 제어 방법 |
| JP2020005167A (ja) * | 2018-06-29 | 2020-01-09 | 日立建機株式会社 | 非常停止装置、非常停止無線システム |
-
2020
- 2020-04-24 KR KR1020200049871A patent/KR102275017B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002042288A (ja) * | 2000-07-26 | 2002-02-08 | Yazaki Corp | 運行状態記録装置及びそれを利用した運行管理システム |
| KR20170099188A (ko) * | 2016-02-23 | 2017-08-31 | 엘지전자 주식회사 | 차량 운전 보조장치 및 이를 포함하는 차량 |
| KR20180036267A (ko) * | 2016-09-30 | 2018-04-09 | 엘지전자 주식회사 | 자율 주행 차량의 제어방법과 서버 |
| KR20180052811A (ko) * | 2016-11-10 | 2018-05-21 | 한국전자통신연구원 | 자율주행 시스템 제작 방법 및 자율주행 시스템 |
| KR20190093729A (ko) * | 2018-01-09 | 2019-08-12 | 삼성전자주식회사 | 차량의 자율 주행을 위한 자율 주행 장치 및 그 제어 방법 |
| JP2020005167A (ja) * | 2018-06-29 | 2020-01-09 | 日立建機株式会社 | 非常停止装置、非常停止無線システム |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116382179A (zh) * | 2023-06-06 | 2023-07-04 | 上海临滴科技有限公司 | 一种调制器集成电路卡及其控制方法 |
| CN116382179B (zh) * | 2023-06-06 | 2023-08-08 | 上海临滴科技有限公司 | 一种调制器集成电路卡及其控制方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US10311658B2 (en) | Unexpected impulse change collision detector | |
| CN107757525B (zh) | 自主车辆故障模式管理系统及方法 | |
| US9852636B2 (en) | Traffic event data source identification, data collection and data storage | |
| US20190023208A1 (en) | Brake prediction and engagement | |
| US11262757B2 (en) | Autonomous driving apparatus and method for autonomous driving of a vehicle | |
| CN110473310A (zh) | 汽车行驶数据记录方法、系统、设备及存储介质 | |
| CN104964692A (zh) | 来自车辆的跟踪 | |
| US11673547B2 (en) | Dynamic element protection | |
| WO2021036363A1 (zh) | 乘员保护方法及装置 | |
| US11713046B2 (en) | Driving assistance apparatus and data collection system | |
| CN111231972B (zh) | 基于驾驶行为习惯的告警方法、车辆及存储介质 | |
| KR102275017B1 (ko) | 자율주행 차량의 진단 시스템, 자율주행 차량의 제어장치, 관제 장치 및 이의 동작 방법 | |
| CN113165615A (zh) | 车辆控制方法及装置 | |
| Josephinshermila et al. | Accident detection using automotive smart black-box based monitoring system | |
| CN115362094A (zh) | 经由智能电话和手势输入的车辆的远程控制 | |
| JP2022130889A (ja) | 運転評価装置及び運転評価方法 | |
| US20220309848A1 (en) | Signal processing device, signal processing method, program, and imaging device | |
| KR102634664B1 (ko) | 원격 자율주행 시험 장치, 방법 및 이를 저장한 컴퓨터 읽기 가능한 기록매체 | |
| US20230295963A1 (en) | Door control device, storage medium storing computer program for door control, and method for door control | |
| WO2022269697A1 (ja) | 異常検知システム、異常検知方法及びプログラム記録媒体 | |
| CN110223482B (zh) | 无人驾驶车辆的报警方法和装置 | |
| US20230286540A1 (en) | Autonomous driving control apparatus and method thereof | |
| CN108025747A (zh) | 增强的车道通过 | |
| CN115017967A (zh) | 检测和收集事故相关驾驶体验事件数据 | |
| CN117809434A (zh) | 车辆紧急检测系统、方法和计算机程序产品 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |