KR102310491B1

KR102310491B1 - 자율주행 자동차의 충돌 회피 경로 생성 방법 및 장치

Info

Publication number: KR102310491B1
Application number: KR1020190154086A
Authority: KR
Inventors: 금동석; 이기범
Original assignee: 한국과학기술원
Priority date: 2019-11-27
Filing date: 2019-11-27
Publication date: 2021-10-08
Also published as: KR102310491B9; KR20210065409A

Abstract

자율주행 자동차의 충돌 회피 경로 생성 방법 및 장치가 제시된다. 본 발명에서 제안하는 자율주행 자동차의 충돌 회피 경로 생성 방법은 안전 경로를 예측하기 위해 주변 차량의 주행 예측 정보가 포함된 주변 위험도 지도를 입력 받는 단계, 입력된 주변 차량의 주행 예측 정보가 포함된 주변 위험도 지도에 기초하여 주변 위험도를 목적함수(Cost Function)로 하고 차량 주행에 대한 제한조건들을 고려하여 안전 경로의 예측 모델을 생성하는 단계 및 생성된 안전 경로의 예측 모델을 반복적으로 업데이트하여 변화하는 주변의 상황을 반영한 최적 안전 경로를 생성하는 단계를 포함한다.

Description

자율주행 자동차의 충돌 회피 경로 생성 방법 및 장치{Method and Apparatus for Collision Avoidance Trajectory Planning of Autonomous Vehicle}

본 발명은 자율주행 자동차의 충돌 회피 경로 생성 방법 및 장치에 관한 것이다.

최근 자율 주행 및 운전자 보조 시스템(Driver Assistance Systems; DAS) 등 지능형 자동차 기술에 대한 연구가 활발히 진행됨에 따라 자율 주행 차량의 안정성 확보 및 주행 경로 계획을 위해 주변 차량에 대한 거동 예측 연구가 중요해지고 있다. 하지만 기존 예측 기술들의 낮은 예측 정확성으로 인해 자율 주행 차량의 안전한 주행 및 충돌 회피 기술 또한 신뢰성을 얻지 못한다.

이러한 문제를 해결하기 위해서는 자율주행 자동차의 충돌 회피 상황에서 주변 경로의 위험도를 판단하고 안전한 경로를 생성해야 한다. 주변 차량의 미래 경로를 예측한 결과를 기반으로 위험도를 파악하여, 차량이 경로를 따라 주행할 경우의 자차량의 충돌 위험도 변화를 예측할 수 있어야 한다. 따라서, 자율주행 차량이 경로의 미래 위험도를 함께 고려하여 안전한 경로를 생성할 수 있고, 사고 상황을 안전하게 회피하여 안전성을 향상 시킬 수 있는 기술을 필요로 한다.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 자율주행 자동차의 충돌 회피 상황에서 주변 경로의 위험도를 판단하고 안전한 경로를 생성하기 위한 방법 및 장치를 제공하는데 있다. 주변 차량의 미래 경로를 예측한 결과를 기반으로 위험도를 파악하여, 차량이 경로를 따라 주행할 경우의 자차량의 충돌 위험도 변화를 예측하고자 한다. 또한, 이를 통하여 자율주행 차량이 경로의 미래 위험도를 함께 고려하여 안전한 경로를 생성하고, 사고 상황을 안전하게 회피하여 안전성을 향상 시킬 수 있는 방법 및 장치를 제공한다.

일 측면에 있어서, 본 발명에서 제안하는 자율주행 자동차의 충돌 회피 경로 생성 방법은 가속도 기반 안전 경로를 예측하기 위해 주변 차량의 주행 예측 정보가 포함된 주변 위험도 지도를 입력 받는 단계, 입력된 주변 차량의 주행 예측 정보가 포함된 주변 위험도 지도에 기초하여 주변 위험도를 목적함수(Cost Function)로 하고 차량 주행에 대한 제한조건들을 고려하여 가속도 기반 안전 경로의 예측 모델을 생성하는 단계 및 생성된 가속도 기반 안전 경로의 예측 모델을 반복적으로 업데이트하여 변화하는 주변의 상황을 반영한 최적 안전 경로를 생성하는 단계를 포함한다.

충돌 회피 상황에서 차량의 제어 안정성을 보장하기 위해 가속도의 범위를 제한한 후, 제한된 가속도 범위 내에서 가속도 벡터를 조합하여 최적 안전 경로를 생성한다.

현재 주행 상태에서 복수의 가속도 방향 샘플을 이용하여 가속도의 발생 방향을 예측한다.

제한된 가속도 범위 내에서 가속도 벡터를 조합하여 최적 안전 경로를 생성함으로써, 경로 및 속도를 동시에 계획하고 안정성 평가를 필요로 하지 않는다.

목적함수는 공간의 위험도 목적함수 및 경로의 방향 일관성 목적함수를 포함하고, 공간의 위험도 목적함수 및 경로의 방향 일관성 목적함수를 미리 정해진 비율로 조합하여 전체 목적함수로 사용하며, 공간의 위험도 목적함수는 주변 환경에 따라 안전한 공간을 선택하기 위해 사용되고, 경로의 방향 일관성 목적함수는 가속도 기반 안전 경로 생성에서 가속도의 일관성이 유지되도록 하기 위해 사용되다.

또 다른 일 측면에 있어서, 본 발명에서 제안하는 자율주행 자동차의 충돌 회피 경로 생성 장치는 가속도 기반 안전 경로를 예측하기 위해 주변 차량의 주행 예측 정보가 포함된 주변 위험도 지도를 입력 받는 입력 받는 주변 위험 상황 입력부 및 입력된 주변 차량의 주행 예측 정보가 포함된 주변 위험도 지도에 기초하여 주변 위험도를 목적함수(Cost Function)로 하고 차량 주행에 대한 제한조건들을 고려하여 가속도 기반 안전 경로의 예측 모델을 생성하고, 생성된 가속도 기반 안전 경로의 예측 모델을 반복적으로 업데이트하여 변화하는 주변의 상황을 반영한 최적 안전 경로를 생성하는 최적 안전 경로 생성부를 포함한다.

본 발명의 실시예들에 따르면 자율주행 자동차의 충돌 회피 상황에서 주변 경로의 위험도를 판단하고 안전한 충돌 회피 경로가 생성되어 사고 임박 상황에서 가장 안전한 경로를 선택하여 충돌을 회피할 수 있다. 주변 차량의 미래 경로를 예측한 결과를 기반으로 위험도를 파악하여, 차량이 경로를 따라 주행할 경우의 자차량의 충돌 위험도 변화를 예측하고, 이를 통하여 자율주행 차량이 경로의 미래 위험도를 함께 고려하여 안전한 경로를 생성하여, 사고 상황을 안전하게 회피하도록 안전성을 향상 시킬 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 자동차의 충돌 회피 경로 생성 장치의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 주행 가능 가속도 범위와 가속도 기반의 경로 생성의 예시를 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 가속도 조합을 통한 주변 회피 가능 예비 경로를 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 주변 공간의 위험도 판단과 경로 위험도를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 자동차의 충돌 회피 경로 생성 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 다차량 시나리오를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 회피 이동 경로 및 시간에 따른 자차량 위험도를 나타내는 도면이다.

본 발명은 자율주행 자동차의 충돌 회피 상황에서 주변 경로의 위험도를 판단하고 안전한 경로를 생성하기 위한 자율주행 자동차의 충돌 회피 경로 생성 방법 및 장치를 제안한다. 주변 차량의 미래 경로를 예측한 결과를 기반으로 위험도를 파악하여, 차량이 경로를 따라 주행할 경우의 자차량의 충돌 위험도 변화를 예측할 수 있다. 이를 통하여 자율주행 차량이 경로의 미래 위험도를 함께 고려하여 안전한 경로를 생성할 수 있으며 자율주행 차량이 사고 상황을 안전하게 회피하여 안전성을 향상 시킬 수 있다. 이하, 본 발명의 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 자동차의 충돌 회피 경로 생성 장치의 구성을 설명하기 위한 도면이다.

제안하는 자율주행 자동차의 충돌 회피 경로 생성 장치는 POM(다시 말해, 주변 위험 상황 입력부)(110), 최적 안전 경로 생성부(Model Predictive Planning)(120) 및 차량 플랜트(Plant)(130)을 포함한다.

주변 위험 상황 입력부(110)는 가속도 기반 안전 경로를 예측하기 위해 주변 차량의 주행 예측 정보가 포함된 주변 위험도 지도를 입력 받아 최적 안전 경로 생성부(120)로 보낸다. 예를 들어, 경로 생성 시스템은 미래공간위험도지도(Predictive Occupancy Map: POM)라 불리는 주변 차량의 주행 예측 정보가 포함된 주변 위험도 지도를 제공받아 이를 기반으로 가장 안전한 경로를 생성한다.

최적 안전 경로 생성부(120)는 입력된 주변 차량의 주행 예측 정보가 포함된 주변 위험도 지도에 기초하여 주변 위험도를 목적함수(Cost Function)로 하고 차량 주행에 대한 제한조건들(Constraints)을 고려하여 가속도 기반 경로 모델 중 가장 안전한 경로를 생성한다. 생성된 가속도 기반 안전 경로의 예측 모델을 반복적으로 업데이트하여 변화하는 주변의 상황을 반영한 최적 안전 경로를 생성한다.

경로를 생성하는 과정에서 차량 모델을 기반으로 주변의 위험도를 목적함수(Cost Function)로 하고 차량에 주행에 대한 제한조건들을 모두 고려하여 가장 안전한 경로를 생성한다. 또한 최적화를 위해 반복적으로 최적 주행 경로를 업데이트하여 변화하는 주변의 상황에 빠르게 대응 가능하다.

최적 안전 경로 생성부(120)는 충돌 회피 상황에서 차량의 제어 안정성을 보장하기 위해 가속도의 범위를 제한한 후, 제한된 가속도 범위 내에서 가속도 벡터를 조합하여 최적 안전 경로를 생성한다. 최적 안전 경로를 생성하기 위해 현재 주행 상태에서 복수의 가속도 방향 샘플을 이용하여 가속도의 발생 방향을 예측한다. 제한된 가속도 범위 내에서 가속도 벡터를 조합하여 최적 안전 경로를 생성함으로써 경로 및 속도를 동시에 계획하고 안정성 평가를 필요로 하지 않는다.

목적함수는 공간의 위험도 목적함수 및 경로의 방향 일관성 목적함수를 포함하고, 공간의 위험도 목적함수 및 경로의 방향 일관성 목적함수를 미리 정해진 비율로 조합하여 전체 목적함수로 사용하며, 공간의 위험도 목적함수는 주변 환경에 따라 안전한 공간을 선택하기 위해 사용되고, 경로의 방향 일관성 목적함수는 경로 생성에서 가속도의 일관성이 유지되도록 하기 위해 사용된다.

이와 같이 생성된 최적 안전 경로는 차량 플랜트(130)로 입력되어 사용자에게 출력된다.

상술된 주변 위험 상황 입력부(110), 최적 안전 경로 생성부(120) 및 차량 플랜트(130)는 자율주행 자동차의 충돌 회피 경로 생성뿐만 아니라, 본 발명의 일 실시예에 따른 가속도 기반 자율주행 자동차 경로를 생성할 수도 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 주행 가능 가속도 범위와 가속도 기반의 경로 생성의 예시를 나타내는 도면이다.

급박한 충돌 회피 상황에서 차량의 제어 안정성을 보장하기 위하여 가속도 범위 이내에서 가속도 벡터를 조합하여 경로를 생성한다. 가속도를 먼저 안정적으로 주행 가능한 범위로 제한한 후 제한된 가속도를 기반으로 경로를 생성하는 것으로 새로운 경로 생성 방법이라고 볼 수 있다. 이는 일반적으로 글로벌(Global) 좌표 상에 주행할 경로를 그리는 방법과 다르게 현재 주행 상태에서 가속도를 어떤 방향으로 발생시킬 것이냐를 계획하게 된다. 본 발명의 실시예에 따른 현재 상황에서는 12개의 가속도 방향을 샘플로 작성하였다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 가속도 조합을 통한 주변 회피 가능 예비 경로를 나타내는 도면이다.

본 발명의 실시예에 따르면, 가속도 기반 경로를 생성하기 때문에 횡방향(다시 말해, 경로)과 종방향(다시 말해, 속도)을 동시에 계획 가능하다. 일반 적인 충돌 회피 상황에서는 브레이크를 밟으면서 스티어링을 하여 장애물을 회피하는 상황이 대부분이다. 하지만 실제 자율주행차량의 충돌 회피 알고리즘은 브레이크만을 밟거나, 속도를 유지한 채 조향을 하는 방법으로 개발되었다. 경로 계획과 속도 계획을 동시에 진행 한다면 주행 속도에 따른 경로에 주행 안정성 평가를 추가로 진행해야 하지만, 본 발명에서는 안정적으로 주행 가능한 범위의 가속도 벡터를 이용하여 횡방향과 종방향을 동시에 고려하는 안전한 경로만을 계획하였기 때문에 안정성 평가가 실시되지 않아도 된다. 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 일정한 시간 내에 안전한 가속도 벡터의 조합으로 생성된 경로를 나타낸다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 주변 공간의 위험도 판단과 경로 위험도를 나타내는 도면이다.

본 발명은 최적화 경로를 생성하기 위하여 목적 함수를 이용한다. 목적함수는 공간의 위험도 목적함수와 경로의 방향 일관성 목적함수가 있으며, 두 목적함수를 일정 비율

로 조합하여 전체 목적함수로 사용한다. 공간의 위험도 목적함수는 주변 환경에 따라 안전한 공간을 선택하기 위해 사용되며, 경로의 방향 일관성 목적함수는 경로 생성 단계에서 가속도의 일관성이 유지되도록 하기 위해 사용된다.

공간의 위험도 목적함수는 다음과 같다:

공간의 위험도 목적함수와 경로의 방향 일관성 목적함수를 일정 비율

로 조합한 목적 함수는 아래와 같이 나타낼 수 있다:

본 발명의 실시예에 따른 현재 상황에서는 12개의 가속도 방향을 샘플로 작성하였다. 여기서, 위치(Position)

속도(Velocity)

가속도(Acceleration)

를 나타낸다.

경로의 방향 일관성 목적함수는 다음과 같다:

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 자동차의 충돌 회피 경로 생성 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

제안하는 자율주행 자동차의 충돌 회피 경로 생성 방법은 가속도 기반 안전 경로를 예측하기 위해 주변 차량의 주행 예측 정보가 포함된 주변 위험도 지도를 입력 받는 단계(510), 입력된 주변 차량의 주행 예측 정보가 포함된 주변 위험도 지도에 기초하여 주변 위험도를 목적함수(Cost Function)로 하고 차량 주행에 대한 제한조건들을 고려하여 가속도 기반 안전 경로의 예측 모델을 생성하는 단계(520) 및 생성된 가속도 기반 안전 경로의 예측 모델을 반복적으로 업데이트하여 변화하는 주변의 상황을 반영한 최적 안전 경로를 생성하는 단계(530)를 포함한다.

단계(510)에서, 가속도 기반 안전 경로를 예측하기 위해 주변 차량의 주행 예측 정보가 포함된 주변 위험도 지도를 입력 받는다. 가속도 기반 안전 경로를 예측하기 위해 주변 차량의 주행 예측 정보가 포함된 주변 위험도 지도를 입력 받아 최적 안전 경로 생성부로 보낸다. 예를 들어, 경로 생성 시스템은 주변 차량의 주행 예측 정보가 포함된 주변 위험도 지도를 제공받아 이를 기반으로 가장 안전한 경로를 생성한다.

단계(520)에서, 입력된 주변 차량의 주행 예측 정보가 포함된 주변 위험도 지도에 기초하여 주변 위험도를 목적함수(Cost Function)로 하고 차량 주행에 대한 제한조건들을 고려하여 가속도 기반 안전 경로의 예측 모델을 생성한다. 그리고, 단계(530)에서 생성된 가속도 기반 안전 경로의 예측 모델을 반복적으로 업데이트하여 변화하는 주변의 상황을 반영한 최적 안전 경로를 생성한다.

최적 안전 경로 생성부는 충돌 회피 상황에서 차량의 제어 안정성을 보장하기 위해 가속도의 범위를 제한한 후, 제한된 가속도 범위 내에서 가속도 벡터를 조합하여 최적 안전 경로를 생성한다. 최적 안전 경로를 생성하기 위해 현재 주행 상태에서 복수의 가속도 방향 샘플을 이용하여 가속도의 발생 방향을 예측한다. 제한된 가속도 범위 내에서 가속도 벡터를 조합하여 최적 안전 경로를 생성함으로써 경로 및 속도를 동시에 계획하고 안정성 평가를 필요로 하지 않는다.

이와 같이 생성된 최적 안전 경로는 차량 플랜트로 입력되어 사용자에게 출력된다.

상술된 단계(510) 내지 단계(530)는 자율주행 자동차의 충돌 회피 경로 생성뿐만 아니라, 본 발명의 일 실시예에 따른 가속도 기반 자율주행 자동차 경로 생성을 위해 이용될 수도 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 다차량 시나리오를 설명하기 위한 도면이다.

종래기술의 알고리즘은 대부분 브레이크를 통한 충돌 회피를 진행하기 때문에 회피할 수 있는 사고가 제한적이었다. 하지만 제안하는 자율주행 자동차의 충돌 회피 경로 생성 방법의 경우 차선 변경을 포함한 충돌 회피가 가능하기 때문에 더 많은 상황에서 충돌을 회피할 수 있다.

경로를 계획함에 있어 일반적인 기술은 회피 경로를 생성하거나 감속하는 둘 중 하나를 선택해야 한다. 아니라면 주행할 수 있는 경로에 대한 안정성 검사를 추가로 진행해야 한다. 하지만 제안하는 자율주행 자동차의 충돌 회피 경로 생성 방법의 경우 가속도 기반 경로 생성 방법을 이용하여 감속과 조향 회피를 동시에 계획할 수 있다.

충돌을 안전하게 회피하고 2차사고를 방지하기 위하여, 자차량 기준 전방위에 대한 위험도 판단을 진행하고 이를 기반으로 안전한 회피 경로를 생성하여 주행하기 때문에 회피 도중 추가사고를 유발하는 등의 부작용을 줄일 수 있다.

도 6과 같이, 고속도로와 교차로 상황에서 다차량 시나리오를 통하여 기존 충돌회피 알고리즘인 긴급 제동장치, 긴급 조향 회피 장치와 비교하면, 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비하여 많은 상황에서 충돌을 회피하고 더 안전한 경로를 생성하는 것을 확인할 수 있다.

도 6(a)는 자차량(610) 기준 다차량 상황 검증을 위한 시나리오를 나타내는 도면이다. 도 6(b)는 위험 상황 회피 개략도, 도 6(c)는 다차량 상황 위험도 지도, 도 6(d)는 충돌 회피 경로 생성 결과를 나타낸다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 회피 이동 경로 및 시간에 따른 자차량 위험도를 나타내는 도면이다.

도 7(a)는 회피 이동 경로, 도 7(b)는 시간에 따른 자차량 위험도를 나타낸다.

제안하는 충돌 회피 경로 생성 알고리즘을 통하여 다차량 환경에서 충돌회피를 진행할 경우에 기존의 알고리즘인 AEB, AES, Single Acceleration방법에 비하여 좋은 성능을 나타내는 것을 볼 수 있다. 도7의 경우 AEB는 후방의 차량과 충돌, AES는 측방의 차량과 충돌하는 것을 볼 수 있다. 계속적으로 경로를 업데이트 하지 않고 처음 생성된 경로만을 추종하는 Single Acceleration방법의 경우 충돌은 회피하나 매우 위험한 상황이 포함되어있는 것을 볼 수 있다. 도7(c)의 경우 회피 거동을 하는 각 알고리즘의 위험도 RMS값을 나타낸다. 제안하는 알고리즘의 위험도가 가장 낮은 것을 볼 수 있다.

본 발명은 차량의 자율 주행 기술 및 운전자 지원 시스템에 적용될 수 있다. 충돌 회피 경로 생성 기술로, 자율주행 차량의 장애물이 있는 상황에서의 회피 경로, 안전하게 차선을 변경하기 위한 경로, 안전한 주차를 위한 경로 등에 적용되어 사용할 수 있다. 자율 주행 차량 이외에도 운전자 지원 시스템에 장애물 회피, 주행 보조 알고리즘 등에 사용 가능하다.

글로벌 자동차 업계에서 자율주행의 상용화 계획에 따라 자율 주행 기술 개발이 활발히 이루어지고 있다. 자동차 업계들은 자율주행 자동차의 상용화 시기를 2020년으로 보고 있으며, 자율 주행 차량의 핵심 기술에 해당하는 주변 차량 예측 기술 역시 이에 따라 그 중요성이 커질 것으로 볼 수 있다.

기존에 나와있는 충돌 회피 알고리즘은 브레이크만을 이용하거나 정지하고 있는 장애물에 대해 조향 회피가 적용된다. 본 발명을 통하여 안전한 충돌 회피 경로가 생성된다면, 사고 임박 상황에서 가장 안전한 경로를 선택하여 충돌을 회피할 수 있을 것으로 보인다. 또한 이는 안전한 자율주행 기술을 확보하여 자율주행 차량의 상용화를 앞당길 수 있을 것으로 기대한다.

본 발명의 방법론은 자율주행 기술이 어느 정도 개발된 이후 상용화하는 과정에서 안전성을 확보하기 위하여 필수적으로 필요한 기술이다. 따라서 자율주행 기술 시장에서 주도적 역할을 할 수 있을 것으로 보인다. 자율주행 이외에도 차선 유지, 자율 주차 등 운전자 지원 기술에 즉각적으로 반영이 가능하므로 사업화 가능성이 매우 높다고 할 수 있다.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다.　 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다.　 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다.　 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다.　 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다.　 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다.　 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다.　 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.　 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.　 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.　 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.　

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.　 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims

자율주행 자동차의 충돌 회피 경로 생성 방법에 있어서,
안전 경로를 예측하기 위해 주변 차량의 주행 예측 정보가 포함된 주변 위험도 지도를 입력 받는 단계;
입력된 주변 차량의 주행 예측 정보가 포함된 주변 위험도 지도에 기초하여 주변 위험도를 목적함수(Cost Function)로 하고 차량 주행에 대한 제한조건들을 고려하여 안전 경로의 예측 모델을 생성하는 단계; 및
생성된 안전 경로의 예측 모델을 반복적으로 업데이트하여 변화하는 주변의 상황을 반영한 최적 안전 경로를 생성하는 단계
를 포함하고,
상기 최적 안전 경로를 생성하는 단계는,
상기 자율주행 자동차의 제어 안정성을 보장하기 위해 가속도의 범위를 먼저 제한한 후, 안정성이 보장되는 제한된 가속도 범위 내에서의 가속도 벡터만을 조합하여 상기 자율주행 자동차가 이동해야 할 횡방향의 이동을 나타내는 경로와 상기 자율주행 자동차가 이동해야 할 종방향의 이동을 나타내는 속도를 동시에 예측하고, 상기 경로와 상기 속도가 동시에 예측된 상기 최적 안전 경로를 생성하는
자율주행 자동차의 충돌 회피 경로 생성 방법.
삭제
제1항에 있어서,
현재 주행 상태에서 복수의 가속도 방향 샘플을 이용하여 가속도의 발생 방향을 예측하는
자율주행 자동차의 충돌 회피 경로 생성 방법.
제1항에 있어서,
제한된 가속도 범위 내에서 가속도 벡터를 조합하여 최적 안전 경로를 생성함으로써, 경로 및 속도를 동시에 계획하고 안정성 평가를 필요로 하지 않는
자율주행 자동차의 충돌 회피 경로 생성 방법.
제1항에 있어서,
목적함수는 공간의 위험도 목적함수 및 경로의 방향 일관성 목적함수를 포함하고, 공간의 위험도 목적함수 및 경로의 방향 일관성 목적함수를 미리 정해진 비율로 조합하여 전체 목적함수로 사용하며, 공간의 위험도 목적함수는 주변 환경에 따라 안전한 공간을 선택하기 위해 사용되고, 경로의 방향 일관성 목적함수는 안전 경로 생성에서 가속도의 일관성이 유지되도록 하기 위해 사용되는
자율주행 자동차의 충돌 회피 경로 생성 방법.
자율주행 자동차의 충돌 회피 경로 생성 장치에 있어서,
안전 경로를 예측하기 위해 주변 차량의 주행 예측 정보가 포함된 주변 위험도 지도를 입력 받는 주변 위험 상황 입력부; 및
입력된 주변 차량의 주행 예측 정보가 포함된 주변 위험도 지도에 기초하여 주변 위험도를 목적함수(Cost Function)로 하고 차량 주행에 대한 제한조건들을 고려하여 안전 경로의 예측 모델을 생성하고, 생성된 안전 경로의 예측 모델을 반복적으로 업데이트하여 변화하는 주변의 상황을 반영한 최적 안전 경로를 생성하는 최적 안전 경로 생성부
를 포함하고,
최적 안전 경로 생성부는,
상기 자율주행 자동차의 제어 안정성을 보장하기 위해 가속도의 범위를 먼저 제한한 후, 안정성이 보장되는 제한된 가속도 범위 내에서의 가속도 벡터만을 조합하여 상기 자율주행 자동차가 이동해야 할 횡방향의 이동을 나타내는 경로와 상기 자율주행 자동차가 이동해야 할 종방향의 이동을 나타내는 속도를 동시에 예측하고, 상기 경로와 상기 속도가 동시에 예측된 상기 최적 안전 경로를 생성하는
자율주행 자동차의 충돌 회피 경로 생성 장치.
삭제
제6항에 있어서,
현재 주행 상태에서 복수의 가속도 방향 샘플을 이용하여 가속도의 발생 방향을 예측하는
자율주행 자동차의 충돌 회피 경로 생성 장치.
제6항에 있어서,
제한된 가속도 범위 내에서 가속도 벡터를 조합하여 최적 안전 경로를 생성함으로써, 경로 및 속도를 동시에 계획하고 안정성 평가를 필요로 하지 않는
자율주행 자동차의 충돌 회피 경로 생성 장치.
제6항에 있어서,
목적함수는 공간의 위험도 목적함수 및 경로의 방향 일관성 목적함수를 포함하고, 공간의 위험도 목적함수 및 경로의 방향 일관성 목적함수를 미리 정해진 비율로 조합하여 전체 목적함수로 사용하며, 공간의 위험도 목적함수는 주변 환경에 따라 안전한 공간을 선택하기 위해 사용되고, 경로의 방향 일관성 목적함수는 경로 생성에서 가속도의 일관성이 유지되도록 하기 위해 사용되는
자율주행 자동차의 충돌 회피 경로 생성 장치.
가속도에 기반한 자율주행 자동차의 경로 생성 방법에 있어서,
가속도에 기반하여 자율주행 자동차의 경로를 예측하기 위해 주변 차량의 주행 예측 정보가 포함된 주변 위험도 지도를 입력 받는 단계;
입력된 주변 차량의 주행 예측 정보가 포함된 주변 위험도 지도에 기초하여 주변 위험도를 목적함수(Cost Function)로 하고 차량 주행에 대한 제한조건들을 고려하여 가속도에 기반한 자율주행 자동차의 경로의 예측 모델을 생성하는 단계; 및
생성된 가속도에 기반한 자율주행 자동차의 경로의 예측 모델을 반복적으로 업데이트하여 변화하는 주변의 상황을 반영한 최적의 가속도 기반 자율주행 자동차 경로를 생성하는 단계
를 포함하고,
상기 최적의 가속도 기반 자율주행 자동차 경로를 생성하는 단계는,
상기 자율주행 자동차가 상기 최적의 가속도 기반 자율주행 자동차 경로를 주행할 시에 상기 자율주행 자동차의 제어 안정성을 보장하기 위해, 가속도의 범위를 먼저 제한한 후, 안정성이 보장되는 제한된 가속도 범위 내에서의 가속도 벡터만을 조합하여 상기 자율주행 자동차가 이동해야 할 횡방향의 이동을 나타내는 경로와 상기 자율주행 자동차가 이동해야 할 종방향의 이동을 나타내는 속도를 동시에 예측하고, 상기 경로와 상기 속도가 동시에 예측된 상기 최적의 가속도 기반 자율주행 자동차 경로를 생성하는
경로 생성 방법.
삭제
제11항에 있어서,
현재 주행 상태에서 복수의 가속도 방향 샘플을 이용하여 가속도의 발생 방향을 예측하는
경로 생성 방법.
제11항에 있어서,
제한된 가속도 범위 내에서 가속도 벡터를 조합하여 상기 최적의 가속도 기반 자율주행 자동차 경로를 생성함으로써, 경로 및 속도를 동시에 계획하고 안정성 평가를 필요로 하지 않는
경로 생성 방법.
제11항에 있어서,
목적함수는 공간의 위험도 목적함수 및 경로의 방향 일관성 목적함수를 포함하고, 공간의 위험도 목적함수 및 경로의 방향 일관성 목적함수를 미리 정해진 비율로 조합하여 전체 목적함수로 사용하며, 공간의 위험도 목적함수는 주변 환경에 따라 안전한 공간을 선택하기 위해 사용되고, 경로의 방향 일관성 목적함수는 상기 최적의 가속도 기반 자율주행 자동차 경로 생성에 있어서 가속도의 일관성이 유지되도록 하기 위해 사용되는
경로 생성 방법.
가속도에 기반한 자율주행 자동차의 경로 생성 장치에 있어서,
가속도에 기반하여 자율주행 자동차의 경로를 예측하기 위해 주변 차량의 주행 예측 정보가 포함된 주변 위험도 지도를 입력 받는 주변 위험 상황 입력부; 및
입력된 주변 차량의 주행 예측 정보가 포함된 주변 위험도 지도에 기초하여 주변 위험도를 목적함수(Cost Function)로 하고 차량 주행에 대한 제한조건들을 고려하여 가속도에 기반한 자율주행 자동차의 경로의 예측 모델을 생성하고, 생성된 가속도에 기반한 자율주행 자동차의 경로의 예측 모델을 반복적으로 업데이트하여 변화하는 주변의 상황을 반영한 최적의 가속도 기반 자율주행 자동차 경로를 생성하는 최적 안전 경로 생성부
를 포함하고,
최적 안전 경로 생성부는,
상기 자율주행 자동차가 상기 최적의 가속도 기반 자율주행 자동차 경로를 주행할 시에 상기 자율주행 자동차의 제어 안정성을 보장하기 위해, 가속도의 범위를 먼저 제한한 후, 안정성이 보장되는 제한된 가속도 범위 내에서의 가속도 벡터만을 조합하여 상기 자율주행 자동차가 이동해야 할 횡방향의 이동을 나타내는 경로와 상기 자율주행 자동차가 이동해야 할 종방향의 이동을 나타내는 속도를 동시에 예측하고, 상기 경로와 상기 속도가 동시에 예측된 상기 최적의 가속도 기반 자율주행 자동차 경로를 생성하는
경로 생성 장치.
삭제
제16항에 있어서,
현재 주행 상태에서 복수의 가속도 방향 샘플을 이용하여 가속도의 발생 방향을 예측하는
경로 생성 장치.
제16항에 있어서,
제한된 가속도 범위 내에서 가속도 벡터를 조합하여 상기 최적의 가속도 기반 자율주행 자동차 경로를 생성함으로써, 경로 및 속도를 동시에 계획하고 안정성 평가를 필요로 하지 않는
경로 생성 장치.
제16항에 있어서,
목적함수는 공간의 위험도 목적함수 및 경로의 방향 일관성 목적함수를 포함하고, 공간의 위험도 목적함수 및 경로의 방향 일관성 목적함수를 미리 정해진 비율로 조합하여 전체 목적함수로 사용하며, 공간의 위험도 목적함수는 주변 환경에 따라 안전한 공간을 선택하기 위해 사용되고, 경로의 방향 일관성 목적함수는 상기 최적의 가속도 기반 자율주행 자동차 경로 생성에 있어서 가속도의 일관성이 유지되도록 하기 위해 사용되는
경로 생성 장치.