KR102316097B1 - 라이다 좌표를 이용하여 맵 정보의 동기화를 수행하는 맵 정보 제공 시스템 - Google Patents

라이다 좌표를 이용하여 맵 정보의 동기화를 수행하는 맵 정보 제공 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 라이다 좌표를 이용하여 맵 정보를 동기화 시켜 안전하고 효율적인 자율 주행을 위한 맵 정보를 제공하는 맵 정보 제공 시스템을 제공한다.
일 실시예에 따른 맵 정보 제공 시스템은 라이다 센서를 포함하는 차량; 및 상기 차량과 통신을 수행하는 서버;를 포함하고,
상기 서버는, 상기 차량의 기준 좌표 정보를 수신하고,
상기 기준 좌표를 기초로 제1시점에 대응되는 상기 서버에 저장된 데이터 베이스로부터 제1 맵 정보를 업데이트하고,
상기 제1시점 이후 상기 제2시점에서 상기 라이다 센서가 획득한 라이다 포인트 정보를 산출하고,
상기 라이다 포인트 정보와 상기 제2시점의 상기 차량의 기준 좌표 정보를 이용하여 상기 제1맵 정보를 제2맵 정보로 업데이트할 수 있다.

Description

라이다 좌표를 이용하여 맵 정보의 동기화를 수행하는 맵 정보 제공 시스템{A MAP INFORMATION PROVIDING SYSTEM SYNCHRONIZING MAP INFORMATION USING LIDAR COORDINATES}
본 발명은 맵 정보를 제공하는 시스템에 관련된 기술로서, 보다 상세하게는 라이다 좌표를 이용하여 위치에 따른 맵 정보를 시스템에 관련된 기술이다.
자율 주행 자동차는 미래 산업으로 크게 각광받고 있으며, 연구개발이 활발히 이루어지고 있는 분야 중에 하나이다. 자율 주행은 주위 환경을 인식하는 인지 시스템, 인식된 환경으로부터 경로를 계획하고 수정하는 판단 시스템과 계획된 경로를 따라 차량을 제어하는 제어시스템으로 구성되어 구현될 수 있다.
인지 영역에서 차량은 카메라, 라이다(LiDAR), 레이다(RADAR) 등의 센서를 이용하여 주변 환경 및 객체를 인식할 수 있다. 이러한 시스템이 동작하기 위해서는 현재 차량과 객체와의 거리를 계산하는 것이 매우 중요하다.
한편 자율 주행에 필요한 맵 정보는 3D 포인트 클라우드 맵을 사용할 수 있다.
3D 포인트 클라우드 맵은 SLAM(Simultaneous localization and mapping) 알고리즘을 통해 생성되며 대규모 맵이 저장될 수 있다. 한편 이러한 맵의 정확도를 향상 시키기 위해서 기준 좌표를 이용할 수 있는데 그 중 라이다 좌표를 이용하는 기술에 대한 중요성이 부각되고 있다.
공개특허공보 KR 10-2019-0043035 (2019.04.25)
본 발명은 라이다 좌표를 이용하여 맵 정보를 동기화 시켜 안전하고 효율적인 자율 주행을 위한 맵 정보를 제공하는 맵 정보 제공 시스템을 제공한다.
본 발명은 효율적인 맵 정보 관리 체계를 제공하여 차량이 신속하게 맵 정보를 전달 받을 수 있는 맵 정보 제공 시스템을 제공한다.
일 실시예에 따른 맵 정보 제공 시스템은 라이다 센서를 포함하는 차량; 및 상기 차량과 통신을 수행하는 서버;를 포함하고,
상기 서버는, 상기 차량의 기준 좌표 정보를 수신하고,
상기 기준 좌표를 기초로 제1시점에 대응되는 상기 서버에 저장된 데이터 베이스로부터 제1 맵 정보를 업데이트하고,
상기 제1시점 이후 상기 제2시점에서 상기 라이다 센서가 획득한 라이다 포인트 정보를 산출하고,
상기 라이다 포인트 정보와 상기 제2시점의 상기 차량의 기준 좌표 정보를 이용하여 상기 제1맵 정보를 제2맵 정보로 업데이트할 수 있다.
상기 서버는, 포인트 클라우드 변수를 NDT변수로 변경하여 상기 제1 맵 정보 및 상기 제2맵 정보를 형성할 수 있다.
상기 서버는, 상기 제1시점의 기준 좌표 및 상기 제2시점의 기준 좌표의 차이를 기초로 피트니스 점수(fitness score)를 결정하고,
상기 피트니스 점수가 미리 결정된 값 미만인 경우에 상기 제1맵 정보를 상기 제2맵 정보로 업데이트 할 수 있다.
상기 서버는 상기 제1시점의 상기 차량의 각도 정보와 상기 제2시점의 차량의 각도 정보 차이를 기초로 상기 제1맵 정보로부터 상기 제2맵 정보로의 업데이트 여부를 판단할 수 있다.
상기 서버는, 상기 제1시점의 상기 차량의 환경 정보와 상기 제2시점의 차량의 환경 정보 차이를 기초로 상기 제1맵 정보로부터 상기 제2맵 정보로의 업데이트 여부를 판단할 수 있다.
상기 서버는, 상기 복수의 시점의 기준 좌표 각각의 피트니스 점수(fitness score)를 결정하고,
상기 복수의 시점의 기준 좌표 각각의 피트니스 점수 중 미리 결정된 값을 초과하는 상기 기준 좌표는 상기 맵 정보 업데이트에서 제외할 수 있다.
상기 서버는, 상기 복수의 시점의 기준 좌표 각각의 피트니스 점수(fitness score)를 결정하고,
상기 복수의 시점의 기준 좌표 중 하나를 부노드(parent node), 다른 하나의 기준 좌표를 자노드(children)로 결정하여 데이터 구조를 형성하고,
상기 부노드 및 자노드는, 각 시점의 직교 좌표, 롤(roll), 피치(pitch) 및 요(yaw)의 정보를 포함하도록 형성되고,
상기 복수의 시점의 기준 좌표 각각의 피트니스 점수 중 미리 결정된 값을 초과하는 상기 기준 좌표는 상기 맵 정보 업데이트에서 제외할 수 있다.
상기 서버는, 상기 제1시점의 기준 좌표 및 상기 제2시점의 기준 좌표의 차이를 이동 거리를 산출하고, 상기 이동 거리가 미리 결정된 값을 초과하면 상기 제1맵 정보를 상기 제2맵 정보로 업데이트를 수행할 수 있다.
상기 서버는, 상기 제1시점의 상기 차량의 속도가 미리 결정된 값을 초과하면 상기 제1맵 정보를 상기 제2맵 정보로 업데이트를 수행할 수 있다.
상기 서버는, ROS(Robot operation system) 네트워크 관리를 통하여 상기 서버 및 상기 차량 각각을 마스터로 결정할 수 있다.
상기 차량은, 상기 서버로부터 수신한 상기 제1맵 정보를 NDT변수로 변경하고,
상기 라이다 센서로부터 획득한 좌표 정보를 상기 제1맵 정보에 매칭하여 상기 차량의 새로운 위치 정보를 결정하고, 상기 차량의 새로운 위치 정보를 상기 서버에 송신할 수 있다.
일 실시예에 따른 맵 정보 제공 시스템은 라이다 좌표를 이용하여 맵 정보를 동기화 시켜 맵의 정확도를 향상시켜 안전하고 효율적인 자율 주행을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따른 맵 정보 제공 시스템은 효율적인 맵 정보 관리 체계를 제공하여 차량에 신속하게 맵 정보를 제공할 수 있다.
일 실시예에 따른 맵 정보 제공 시스템은 차량 위치의 피드백을 수신하여 보다 향상된 맵 정보를 제공할 수 있다.
일 실시에 따른 맵 제공 시스템은 라이다 좌표를 통하여 맵 제공 시스템에 포함된 차량의 위치를 스스로 판단할 수 있다.
도1은 일 실시예에 따른 맵 제공 시스템의 제어블럭도이다.
도2는 일 실시예에 따른 본 발명의 동작을 설명하기 위한 데이터 흐름도이다.
도3은 일 실시예에 따른 차량 주변 환경 변화에 따른 피트니스 점수를 결정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도4는 일 실시예에 따른 미리 결정된 피트니스 점수가 초과된 경우의 동작을 설명하기 위한 도면이고 도5는 일 실시예에 따른 도4의 동작을 구현하기 위한 코드를 나타낸 도면이다.
도6 내지 도9는 일 실시예에 따른 본 발명의 동작을 나타낸 순서도이다.
명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다. 본 명세서가 실시예들의 모든 요소들을 설명하는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 일반적인 내용 또는 실시예들 간에 중복되는 내용은 생략한다. 명세서에서 사용되는 '부, 모듈, 부재, 블록'이라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어로 구현될 수 있으며, 실시예들에 따라 복수의 '부, 모듈, 부재, 블록'이 하나의 구성요소로 구현되거나, 하나의 '부, 모듈, 부재, 블록'이 복수의 구성요소들을 포함하는 것도 가능하다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 직접적으로 연결되어 있는 경우뿐 아니라, 간접적으로 연결되어 있는 경우를 포함하고, 간접적인 연결은 무선 통신망을 통해 연결되는 것을 포함한다.
또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.
제 1, 제 2 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위해 사용되는 것으로, 구성요소가 전술된 용어들에 의해 제한되는 것은 아니다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 예외가 있지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
각 단계들에 있어 식별부호는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 실시될 수 있다.
이하 첨부된 도면들을 참고하여 본 발명의 작용 원리 및 실시예들에 대해 설명한다.
도1은 일 실시예에 따른 맵 제공 시스템(10)의 제어 블럭도이다.
도1을 참고하면 일 실시예에 따른 차량(100)은 메모리(110), 차량 프로세서(120), 라이다 센서(130) 및 차량 통신 모듈(140)을 포함할 수 있다.
라이다 센서(130)는 차량 주변의 3차원 직교 좌표를 획득하도록 마련될 수 있다.
라이다 센서(130)는 레이저 펄스를 발사하고, 그 빛이 주위의 대상 물체에서 반사되어 돌아오는 것을 받아 물체까지의 거리 등을 측정함으로써 주변의 모습을 정밀하게 그려내는 장치를 의미할 수 있다.
차량 통신 모듈(140)은 서버(200)와 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 구성 요소를 포함할 수 있으며, 예를 들어 근거리 통신 모듈, 유선 통신 모듈 및 무선 통신 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
무선 통신 모듈은 와이파이(Wifi) 모듈, 와이브로(Wireless broadband) 모듈 외에도, GSM(global System for Mobile Communication), CDMA(Code Division Multiple Access), WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access), UMTS(universal mobile telecommunications system), TDMA(Time Division Multiple Access), LTE(Long Term Evolution) 등 다양한 무선 통신 방식을 지원하는 무선 통신 모듈을 포함할 수 있다.
무선 통신 모듈은 차량과 서버와의 통신 신호를 송신하는 안테나 및 송신기(transmitter)를 포함하는 무선 통신 인터페이스를 포함할 수 있다.
차량 프로세서(140)는 차량의 자율 주행을 수행하고 라이다 센서로부터 획득한 신호를 기초로 차량의 직교 좌표 정보를 산출하는 등의 동작을 수행할 수 있다.
차량(100)은 후술하는 바와 같이 서버로부터 수신한 상기 제1맵 정보를 NDT(Normal Distribution Transform Matching)변수로 변경할 수 있다.
NDT변수는 NDT매칭에 사용되는 변수로 서버는NDT 매칭 (Normal Distribution Transform Matching)을 사용하여 차량의 위치를 결정할 수 있다.
서버(200)는 두 포인트 클라우드 간의 변환에서 생성 된 변환 매트릭스로 차량 변위로 사용되며 비교 대상의 모든 포인트 간의 총 거리 오차의 합을 생성하고 이를 기초로 형성된 피트니스(fitness) 점수를 NDT 알고리즘의 출력 값으로 결정할 수 있다.
또한 차량 프로세서(120)는 라이다 센서(130)로부터 획득한 좌표 정보를 제1맵 정보에 매칭하여 차량(100)의 새로운 위치 정보를 결정하고, 차량의 새로운 위치 정보를 서버에 송신할 수 있다.
한편 이러한 차량(100)의 제어에 필요한 각종 정보는 메모리에 저장될 수 있다.
메모리(110)는 캐쉬, ROM(Read Only Memory), PROM(Programmable ROM), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM) 및 플래쉬 메모리(Flash memory)와 같은 비휘발성 메모리 소자 또는 RAM(Random Access Memory)과 같은 휘발성 메모리 소자 또는 하드디스크 드라이브(HDD, Hard Disk Drive), CD-ROM과 같은 저장 매체 중 적어도 하나로 구현될 수 있으나 이에 한정되지는 않는다. 메모리(110)는 프로세서와 관련하여 전술한 프로세서와 별개의 칩으로 구현된 메모리일 수 있고, 프로세서와 단일 칩으로 구현될 수도 있다.
차량(100)은 서버(200)와 통신을 수행할 수 있다.
서버(200)는 후술하는 연산을 수행하는 서버 프로세서(210)와 서버 통신 모듈(220 )을 포함할 수 있다.
서버 통신 모듈(220)은 차량에 마련된 차량 통신 모듈과 데이터를 송수신 할 수 있다.
서버 통신 모듈(220)은 상술한 차량 통신 모듈과 통신이 가능한 장치적 구성으로 마련될 수 있다.
서버 통신 모듈(220)은 차량의 기준 좌표 정보를 수신할 수 있다.
한편 서버(200)에 마련된 서버 프로세서(210)는 기준 좌표를 기초로 제1시점에 대응되는 서버에 저장된 데이터 베이스로부터 제1 맵 정보를 업데이트할 수 있다.
즉 차량(100)은 라이다 센서 이외에도 GPS등의 데이터를 기초로 현재 차량의 위치 정보를 서버로 송신할 수 있는데 이를 기초로 서버는 다시 차량에 제공할 맵 정보의 업데이트를 수행할 수 있다.
한편 서버(200)는 제1시점 이후 제2시점에서 라이다 센서가 획득한 라이다 포인트 정보를 기초로 라이다 포인트 정보를 획득할 수 있다.
제1시점 이후에는 맵 정보를 업데이트 하는데 라이다 센서가 획득한 직교 좌표계의 정보가 이용될 수 있다.
최종적으로 서버(200)에 마련된 프로세서는 라이다 포인트 정보와 상기 제2시점의 차량의 기준 좌표 정보를 이용하여 기존의 제1 맵 정보를 제2맵 정보로 업 데이트를 수행할 수 있다.
서버(200)는, 포인트 클라우드 변수를 NDT변수로 변경하여 제1 맵 정보 및 상기 제2맵 정보를 형성할 수 있다.
구체적으로 맵 정보를 형성하는데 있어서 포인트 클라우드는 포인트 "double" 유형의 변수를 갖지만 NDT알고리즘은 PCL 라이브러리를 기반으로 동작하기 때문에 라이브러리는 "float"유형의 변수를 사용한다. 따라서 서버는 해당 변수를 최종적으로 "double"유형의 변수로 변경하여 포인트 클라우드를 로드할 수 있다.
서버(200)는 제1시점의 기준 좌표 및 상기 제2시점의 기준 좌표의 차이를 기초로 피트니스 점수(fitness score)를 결정할 수 있다.
피트니스 점수는 클라우드 사이에 연결된 점 사이의 거리의 합계를 기초로 연산될 수 있어 클라우드 포인트 상 불일치 정도를 나타내는 지표로 사용될 수 있다.
따라서 서버(200)는 피트니스 점수가 미리 결정된 값 미만인 경우에 해당 차량의 상황이 업데이트를 수행할 수 있는 신뢰할 수 있는 상황인 것으로 판단하고 제1맵 정보를 제2맵 정보로 업데이트를 수행할 수 있다.
서버(200)는 제1시점의 상기 차량의 각도 정보와 제2시점의 차량의 각도 정보 차이를 기초로 제1맵 정보로부터 제2맵 정보로의 업데이트 여부를 판단할 수 있다.
즉 제1시점의 차량의 위치와 제2시점의 차량의 위치상 각도가 너무 상이하면 맵의 업데이트를 수행할 수 없어 각도의 차이가 적은 경우에만 맵의 업데이트 동작을 수행할 수 있다.
서버(200)는 제1시점의 차량의 환경 정보와 상기 제2시점의 차량의 환경 정보 차이를 기초로 제1맵 정보로부터 제2맵 정보로의 업데이트 여부를 판단할 수 있다.
환경 정보는 차량 주변에 마련된 장애물 유무 등의 정보를 의미할 수 있는데 이와 관련된 자세한 설명은 후술한다.
서버(200)는 복수의 시점의 기준 좌표 각각의 피트니스 점수(fitness score)를 결정하고, 복수의 시점의 기준 좌표 각각의 피트니스 점수 중 미리 결정된 값을 초과하는 기준 좌표는 맵 정보 업데이트에서 제외할 수 있다.
즉 각각의 좌표의 피트니스 점수 중에서 피트니스 점수가 너무 크면 해당 좌표는 맵 업데이트 연산에 방해가 될 수 있어 해당 좌표를 제거하고 업데이트를 수행하는 연산을 수행할 수 있다. 이와 관련된 자세한 설명은 후술한다.
서버(200)는 제1시점의 기준 좌표 및 상기 제2시점의 기준 좌표의 차이를 이동 거리를 산출하고, 이동 거리가 미리 결정된 값을 초과하면 제1맵 정보를 제2맵 정보로 업데이트를 수행할 수 있다.
서버(200)는 해당 차량의 위치의 변화가 큰 것으로 판단하면 맵 정보를 업데이트 하는 동작을 수행할 수 있다.
이러한 동작을 수행하는데 라이다 포인트 정보가 수행될 수 있다. 구체적으로 이러한 동작은 수학식1 및 수학식2를 기초로 수행될 수 있다.
Figure 112021049229519-pat00001
수학식1을 참고하면 rn은 해당 시점에서 맵 정보의 반경을 의미하고 n은 시점을 의미하며 fn은 해당 맵 정보의 중심을 의미할 수 있다.
한편 연산을 위해서는 상술한 거리의 차이는 하기 수학식2의 조건의 만족이 요구된다.
Figure 112021049229519-pat00002
수학식2를 참고하면 rLidar은 로봇 환경에 따라 변경 될 수 있는 라이다 지점의 평균 거리를 의미할 수 있다. D는 거리의 시점 간 차량의 기준 위치 차이를 의미할 수 있다.
정리하면 서버 프로세서(210)는 수학식1을 기초로 각 맵 정보의 중심 좌표를 결정하고, 중심 좌표의 거리 차이가 미리 결정된 거리를 초과하는 상황에서 맵 정보의 업데이트가 이루어진다. 이 경우 수학식2조건 만족이 요구된다.
서버(200)는 제1시점의 상기 차량의 속도가 미리 결정된 값을 초과하면 상기 제1맵 정보를 상기 제2맵 정보로 업데이트를 수행할 수 있다. 이러한 동작은 하기의 수학식3을 기초로 연산될 수 있다.
Figure 112021049229519-pat00003
수학식3을 참고하면 vrobot은 차량의 속도를 의미하고 rn은 맵 정보 중심점을 의미할 수 있다.
서버가 rn을 사용하면 로봇 위치에서 생성 된 벡터가 로봇이 지역화하는 로컬 맵의 중앙으로 이동할 수 있다.
또한 서버는velocity_heading의 절대 값이 π/ 2보다 높고 로봇의 위치가 맵의 가장자리에 있는 경우 새로운 맵을 차량에 송신할 수 있다.
한편 이러한 상황에서 맵이 수신될 때에는 맵의 수신 시간이 고려될 수 있는데 이러한 맵의 수신 시간을 고려한 맵의 수신조건은 아래 수학식으로 결정할 수 있다. 이러한 조건을 위한 수학식4 및 수학식5를 참고하면 아래와 같다.
Figure 112021049229519-pat00004
수학식4를 참고하면 rmap_center_robot은 맵 정보의 중앙에서부터 차량까지 진행하는 거리를 의미하고, rbuffermap은 미리 결정된 맵의 버퍼 거리를 의미할 수 있다. 서버는 rmap_center_robot과 rr의 합이 보다 큰 경우에 rbuffermap 맵의 업데이트를 수행할 수 있다.
Figure 112021049229519-pat00005
한편 수학식4의 조건을 만족하면, 해당 맵을 업데이트하는 시간에 대한 조건은 수학식5와 같이 결정될 수 있다.
Tloading은 맵 정보를 업데이트하는 시간을 의미하며 vrobot은 차량의 속도를 의미할 수 있다. 서버는 수학식4와 수학식5와 같은 조건을 만족하는 경우에 맵을 차량에 송신하여 업데이트를 수행할 수 있다.
서버(200)는, ROS(Robot operation system) 네트워크 관리를 통하여 상기 서버(200) 및 차량 각각을 마스터로 결정할 수 있다.
ROS는 서버(200)가 여러 로봇 구성 요소를 제어하기 위한 시스템으로 여러 개의 독립형 노드로 구성되며 각 노드는 각종 메시징 모델을 사용하여 다른 노드와 통신을 수행할 수 있다.
도 1에 도시된 차량의 구성 요소들의 성능에 대응하여 적어도 하나의 구성요소가 추가되거나 삭제될 수 있다. 또한, 구성 요소들의 상호 위치는 시스템의 성능 또는 구조에 대응하여 변경될 수 있다는 것은 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 용이하게 이해될 것이다.
한편, 도 1에서 도시된 각각의 구성요소는 소프트웨어 및/또는 Field Programmable Gate Array(FPGA) 및 주문형 반도체(ASIC, Application Specific Integrated Circuit)와 같은 하드웨어 구성요소를 의미한다.
도2는 일 실시예에 따른 본 발명의 동작을 설명하기 위한 데이터 흐름도이다.
도2를 참고하면 차량(200)은 서버(100) 네트워크에 연결을 시도할 수 있다.
차량(200)과 서버(100) 사이에 형성된 네트워크는 차량과 서버가 전송할 맵 정보, 차량에 내장 된 라이다 정보, 차량의 위치와 같은 데이터를 통신할 수 있다.
차량은 서버와 연결되면 현재 위치에 대한 정보를 서버로 송신할 수 있다(S211). 서버는 이를 기초로 차량의 위치를 수신할 수 있다(S221).
서버(100)는 미리 저장된 데이터베이스에서 맵 정보의 영역을 버퍼로 로드 할 수 있다(S222, S223).
서버(100)에 마련된 버퍼는 차량에 전송되는 맵 정보의 작은 부분을 생성하는 데 이용될 수 있다. 버퍼에 로드 된 맵 정보(S223)를 사용할 수 없게 되면 차량으로 전송된 다음 새 버퍼가 지속적으로 로딩될 수 있다.
이 버퍼에서 맵 정보가 추출되어 차량(200)으로 송신될 수 있다. 이러한 맵 정보는 차량이 수신할 수 있다(S212).
한편 차량(200)은 지속적인 업데이트를 위해 현재 위치를 검색할 수 있다.
이를 위해 상술한NDT Matching 알고리즘이 현재 차량의 라이다 포인트 클라우드와 함께 사용될 수 있다(S213).
이후 차량(200)은NDT 매칭을 사용하여 자체적으로 위치를 파악하고 맵 정보를 업데이트할 수 있다.
여기서 연산된 차량의 위치(S214)는 서버로 송신될 수 있다. 이후 서버는 차량의 새로운 위치를 수신하면 이후 버퍼에서 새로운 맵 정보를 로딩할 수 있다.
맵 정보를 업데이트하는데 있어서 상술한 맵 정보의 반경과 중앙 위치가 이용될 수 있다. 맵 정보의 중심은 차량의 위치 및 속도를 이용하여 결정될 수 있다. 또한 반경은 맵 정보의 데이터 자체를 의미할 수도 있다.
한편 상술한 동작과 동시에 버퍼에서 맵 정보가 생성되면 서버는 버퍼를 업데이트 해야 하는지 여부를 판단할 수 있다. 한편 차량은 라이다 정보를 획득하여 이에 대응되는 포인트 클라우드 서버에 송신할 수 있다(S215).
한편 도2에서 설명한 본 발명의 동작은 차량이 획득한 라이다 정보가 맵 정보에 이용되는 동작을 설명하기 위한 일 실시예에 불과하며 서버가 차량이 획득한 라이다 정보를 이용하는 동작의 실시에는 그 제한이 없다.
도3은 일 실시예에 따른 차량 주변 환경 변화에 따른 피트니스 점수를 결정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도3을 참고하면 차량 주변에 환경에 따라 맵 정보를 업데이트 하는 동작이 잘못 수행될 수 있다.
도3을 참고하면 빨간색 점은 라이다 포인트 클라우드를 나타내고 흰색 점은 맵 정보 상의 포인트 클라우드를 나타낼 수 있다.
또한 Z31은 나뭇잎의 영역을 의미할 수 있고, Z32영역은 주차 된 차량의 포인트 클라우드를 의미할 수 있다.
한편 차량은 지도에 NDT 알고리즘은 차량의 점을 나뭇잎(Z31)과 일치 시킬 수 있다. 서버는 이러한 동작을 기초로 피트니스 점수를 산출할 수 있다.
도3은 차량 주변에 나뭇잎이 있는 주차장을 나타내고 있다. 이러한 상황에서는 라이다 센서가 표시할 수 있는 정보와 다른 정보가 있을 수 있다. 즉, 차량은 라이다 센서의 포인트가 나무 잎과 일치하고 잘못된 위치를 제공하는 경우가 발생할 수 있다. 서버는 이러한 포인트를 기초로 피트니스 점수를 제공 할 수 있다.
한편 도3에서 나타낸 것은 차량 주변의 환경의 일 실시예예 불과하며 차량이 접하는 환경에 종류나 형태에는 그 제한이 없다.
도4는 일 실시예에 따른 미리 결정된 피트니스 점수가 초과된 경우의 동작을 설명하기 위한 도면이고 도5는 일 실시예에 따른 도4의 동작을 구동하기 위한 코딩을 나타낸 도면이다.
도4를 참고하면 차량의 새로운 기준 위치는 이전 기준 위치 피트니스 점수보다 더 낮은 피트니스 점수를 포함하여야 한다. 즉 각 기준 위치의 피트니스 점수가 낮은 것이 위치에 대한 정보의 정확도가 높은 것을 의미 할 수 있다.
따라서 서버는 n + 1이 전체 회전 후 모든 각도 테스트에서 위치 n보다 더 나은 피트니스 점수를 가질 수 없다면 새로운 위치가 잘못된 것으로 판단할 수 있다.
따라서 서버는 이전 위치로 돌아가서 전체 회전이 이루어질 때 피트니스 점수가 높은 위치를 제거할 수 있다.
도4를 참고하면 각 노드의 위치와 피트니스 점수를 나타내고 있다. 여기서 각 노드는 포인트 클라우드 포인트 각각을 의미할 수 있다. 또한 각 클라우드는 상술한 피트니스 점수와 대응될 수 있다.
이러한 동작을 기초로 서버는 차량의 위치 정보를 수신하고, 이 지역의 맵 정보를 업데이트하고, 업 데이트된 지도 내에서 가장 일치하는 것을 찾기 위해 차량이 획득한 라이다 정보를 이용할 수 있다.
도4에서는 첫 번째 위치(N41)를 설정하고 거기에서 일치 알고리즘의 첫 번째 결과를 얻을 수 있다.
서버는 순차적으로 각 포인트에 대한 위치와 피트니스 점수를 산출할 수 있다. N42, N44 및 N45같은 경우 피트니스 점수가 최대 1.2로 형성되어 미리 결정된 점수를 초과하지 않아 서버는 맵 정보를 업데이트 하는데 있어서 해당 노드를 이용할 수 있다.
반면 N43과 N46의 경우 피트니스 점수가 각각 2, 2.1에 해당하는데 서버의 기준 점수 미만으로 해당 포인트는 맵 정보를 업데이트 하는데 사용될 수 있다.
다만 N47의 경우에는 피트니스 점수가 기준 값을 초과하여 서버가 맵 정보를 업데이트 하는데 있어서 해당 노드는 사용할 수 없다.
따라서 서버는 N47과 같은 노드의 경우에는 맵 정보를 업데이트하는데 배제할 수 있다. 이러한 동작은 도5에 제시된 코드를 기초로 서버가 수행할 수 있다.
구체적으로 프로세서는 복수의 시점의 기준 좌표 각각의 피트니스 점수(fitness score)를 결정할 수 있다.
도5와 같이 복수의 시점의 기준 좌표 중 하나를 부노드(parent node), 다른 하나의 기준 좌표를 자노드(children)로 결정하여 데이터 구조를 형성할 수 있다.
이 때 각 노드는 더블(double) 변수로 결정될 수 있다.
각 노드, 즉, 부노드 및 자노드는, 각 시점의 직교 좌표, 롤(roll), 피치(pitch) 및 요(yaw)의 정보를 포함하도록 형성될 수 있다.
도6 내지 도9는 일 실시예에 따른 본 발명의 동작을 나타낸 순서도이다.
도6를 참고하면 차량은 서버와 통신을 수행할 수 있다(S601).
또한 차량은 기준 좌표를 이용하여 제1시점의 맵 정보를 수신할 수 있다(S602).
서버가 제1시점의 정보를 획득한 이후의 차량은 차량에 마련된 라이다 센서를 이용하여 주변 정보를 획득하고 이를 서버가 수신하여 라이다 포인트 정보를 산출할 수 있다(S604). 다만 이러한 포인트 중 피트니스 점수가 기준 값 이상인 경우에는 신뢰할 수 없는 포인트로 판단되어 서버는 기준 값 미만의 피트니스 점수의 라이다 포인트를 이용하여 제2맵 정보를 업데이트 할 수 있다(S605).
도7을 참고하면 서버는 제1시점의 차량의 각도 정보와 제2시점의 차량의 각도 정보를 산출 할 수 있다(S701).
또한 각 시점의 각도 정보의 차이를 산출할 수 있다(S702).
각도 정보의 각도 차이가 기준 값 보다 크면 서버는 차량으로부터 다른 좌표를 수신할 수 있다(S703). 또한 각도 차이가 기준 값 미만이면 신뢰할 수 있는 포인트로 판단하고 맵 정보를 업데이트 할 수 있다(S704).
도8을 참고하면 서버는 제1시점 및 제2시점의 포인트 거리를 산출할 수 있다(S801).
이후 거리가 기준 값 보다 크면 해당 시점에서 맵 정보를 업데이트 해야하므로 맵 정보의 업데이트를 수행할 수 있다(S803).
한편 거리가 기준 값 미만이면 다른 시점의 포인트를 수신할 수 있다(S804).
도9를 참고하면 서버는 제1시점 및 제2시점의 피트니스 점수를 산출할 수 있다(S901)
해당 피트니스 점수가 기준 값을 초과하면(S902), 해당 시점의 포인트는 신뢰성이 낮은 것으로 판단되어 추후 맵 정보를 업데이트 할 때 연산에서 제외할 수 있다(S903).
피트니스 점수가 기준 값 미만이 경우에는 해당 포인트를 이용하여 맵 정보를 업데이트 할 수 있다(S904).
한편, 개시된 실시예들은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 저장하는 기록매체의 형태로 구현될 수 있다. 명령어는 프로그램 코드의 형태로 저장될 수 있으며, 프로세서에 의해 실행되었을 때, 프로그램 모듈을 생성하여 개시된 실시예들의 동작을 수행할 수 있다. 기록매체는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체로 구현될 수 있다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체로는 컴퓨터에 의하여 해독될 수 있는 명령어가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래쉬 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다.
이상에서와 같이 첨부된 도면을 참조하여 개시된 실시예들을 설명하였다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고도, 개시된 실시예들과 다른 형태로 본 발명이 실시될 수 있음을 이해할 것이다. 개시된 실시예들은 예시적인 것이며, 한정적으로 해석되어서는 안 된다.
10 : 맵 제공 시스템.
100 : 차량
110 : 메모리
120 : 차량 프로세서
130 : 라이다 센서
140 : 차량 통신 모듈
200 : 서버
210 : 서버 프로세서
220 : 서버 통신 모듈

Claims (10)

  1. 라이다 센서를 포함하는 차량; 및
    상기 차량과 통신을 수행하는 서버;를 포함하고,
    상기 서버는,
    상기 차량의 기준 좌표 정보를 수신하고,
    상기 기준 좌표를 기초로 제1시점에 대응되는 상기 서버에 저장된 데이터 베이스로부터 제1 맵 정보를 업데이트하고,
    상기 제1시점 이후 상기 제2시점에서 상기 라이다 센서가 획득한 라이다 포인트 정보를 산출하고,
    상기 라이다 포인트 정보와 상기 제2시점의 상기 차량의 기준 좌표 정보를 이용하여 상기 제1맵 정보를 제2맵 정보로 업데이트하며,
    상기 서버는,
    상기 제1시점의 기준 좌표 및 상기 제2시점의 기준 좌표의 차이를 기초로 피트니스 점수(fitness score)를 결정하고,
    상기 피트니스 점수가 미리 결정된 값 미만인 경우에 상기 제1맵 정보를 상기 제2맵 정보로 업데이트하고,
    상기 서버는,
    상기 제1시점의 상기 차량의 각도 정보와 상기 제2시점의 차량의 각도 정보 차이를 기초로 상기 제1맵 정보로부터 상기 제2맵 정보로의 업데이트 여부를 판단하는 맵 제공 시스템.
  2. 라이다 센서를 포함하는 차량; 및
    상기 차량과 통신을 수행하는 서버;를 포함하고,
    상기 서버는,
    상기 차량의 기준 좌표 정보를 수신하고,
    상기 기준 좌표를 기초로 제1시점에 대응되는 상기 서버에 저장된 데이터 베이스로부터 제1 맵 정보를 업데이트하고,
    상기 제1시점 이후 상기 제2시점에서 상기 라이다 센서가 획득한 라이다 포인트 정보를 산출하고,
    상기 라이다 포인트 정보와 상기 제2시점의 상기 차량의 기준 좌표 정보를 이용하여 상기 제1맵 정보를 제2맵 정보로 업데이트하는 맵 정보 제공 시스템.
    상기 서버는,
    상기 제1시점의 기준 좌표 및 상기 제2시점의 기준 좌표의 차이를 기초로 피트니스 점수(fitness score)를 결정하고,
    상기 피트니스 점수가 미리 결정된 값 미만인 경우에 상기 제1맵 정보를 상기 제2맵 정보로 업데이트하며,
    상기 서버는,
    상기 복수의 시점의 기준 좌표 각각의 피트니스 점수(fitness score)를 결정하고,
    상기 복수의 시점의 기준 좌표 중 하나를 부노드(parent node), 다른 하나의 기준 좌표를 자노드(children)로 결정하여 데이터 구조를 형성하고,
    상기 부노드 및 자노드는,
    각 시점의 직교 좌표, 롤(roll), 피치(pitch) 및 요(yaw)의 정보를 포함하도록 형성되고,
    상기 복수의 시점의 기준 좌표 각각의 피트니스 점수 중 미리 결정된 값을 초과하는 상기 기준 좌표는 상기 맵 정보 업데이트에서 제외하는 맵 제공 시스템.
  3. 라이다 센서를 포함하는 차량; 및
    상기 차량과 통신을 수행하는 서버;를 포함하고,
    상기 서버는,
    상기 차량의 기준 좌표 정보를 수신하고,
    상기 기준 좌표를 기초로 제1시점에 대응되는 상기 서버에 저장된 데이터 베이스로부터 제1 맵 정보를 업데이트하고,
    상기 제1시점 이후 상기 제2시점에서 상기 라이다 센서가 획득한 라이다 포인트 정보를 산출하고,
    상기 라이다 포인트 정보와 상기 제2시점의 상기 차량의 기준 좌표 정보를 이용하여 상기 제1맵 정보를 제2맵 정보로 업데이트하며,
    상기 서버는,
    상기 제1시점의 상기 차량의 속도가 미리 결정된 값을 초과하면 상기 제1맵 정보를 상기 제2맵 정보로 업데이트를 수행하는 맵 제공 시스템.
  4. 라이다 센서를 포함하는 차량; 및
    상기 차량과 통신을 수행하는 서버;를 포함하고,
    상기 서버는,
    상기 차량의 기준 좌표 정보를 수신하고,
    상기 기준 좌표를 기초로 제1시점에 대응되는 상기 서버에 저장된 데이터 베이스로부터 제1 맵 정보를 업데이트하고,
    상기 제1시점 이후 상기 제2시점에서 상기 라이다 센서가 획득한 라이다 포인트 정보를 산출하고,
    상기 라이다 포인트 정보와 상기 제2시점의 상기 차량의 기준 좌표 정보를 이용하여 상기 제1맵 정보를 제2맵 정보로 업데이트하며,
    상기 차량은,
    상기 서버로부터 수신한 상기 제1맵 정보를 NDT변수로 변경하고,
    상기 라이다 센서로부터 획득한 좌표 정보를 상기 제1맵 정보에 매칭하여 상기 차량의 새로운 위치 정보를 결정하고,
    상기 차량의 새로운 위치 정보를 상기 서버에 송신하는 맵 제공 시스템.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 서버는,
    포인트 클라우드 변수를 NDT(Normal Distribution Transform Matching)변수로 변경하여 상기 제1 맵 정보 및 상기 제2맵 정보를 형성하는 맵 제공 시스템.
  6. 제3항 또는 제4항에 있어서,
    상기 서버는,
    상기 제1시점의 기준 좌표 및 상기 제2시점의 기준 좌표의 차이를 기초로 피트니스 점수(fitness score)를 결정하고,
    상기 피트니스 점수가 미리 결정된 값 미만인 경우에 상기 제1맵 정보를 상기 제2맵 정보로 업데이트하는 맵 제공 시스템
  7. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 서버는,
    상기 제1시점의 상기 차량의 환경 정보와 상기 제2시점의 차량의 환경 정보 차이를 기초로 상기 제1맵 정보로부터 상기 제2맵 정보로의 업데이트 여부를 판단하는 맵 제공 시스템.
  8. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 서버는,
    상기 제1시점의 기준 좌표 및 상기 제2시점의 기준 좌표의 차이를 이동 거리를 산출하고,
    상기 이동 거리가 미리 결정된 값을 초과하면 상기 제1맵 정보를 상기 제2맵 정보로 업데이트를 수행하는 맵 제공 시스템.
  9. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 서버는,
    ROS(Robot operation system) 네트워크 관리를 통하여 상기 서버 및 상기 차량 각각을 마스터로 결정하는 맵 제공 시스템.
  10. 삭제
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