KR102323394B1 - 차량의 주행을 보조하는 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

차량에 장착된 센서를 이용하여 차량의 현재 위치로부터 소정 거리 내의 주변 환경을 센싱하고, 주변 환경에 대한 센싱 정보를 획득하고, 차량의 데이터베이스에 저장된 맵 정보를 센싱 정보와 비교하고, 비교 결과에 기초하여 맵 정보의 맵 신뢰도를 판별하고, 맵 신뢰도에 기초하여 차량의 주행을 제어하는, 차량의 주행을 보조하는 방법 및 장치를 나타낸다.

Description

차량의 주행을 보조하는 장치 및 방법 {APPARATUS AND METHOD FOR ASSISTING DRIVING OF A VEHICLE}
본 개시는 차량의 주행을 보조하는 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 맵 신뢰도에 기초하여 차량의 주행을 보조하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근 정보통신 기술과 자동차 산업의 융합으로 인해 빠르게 자동차의 스마트화가 진행되고 있다. 스마트화로 인해, 자동차는 단순한 기계적 장치에서 스마트카로 진화하고 있으며, 특히 스마트카의 핵심기술로 자율 주행이 주목받고 있다.
자율 주행 자동차란 운전자의 개입 없이 주변 환경을 인식하고, 주행 상황을 판단하여, 차량을 제어함으로써 스스로 주어진 목적지까지 주행하는 자동차를 말한다. 최근에는 이러한 자율 주행 자동차가 교통사고를 줄이고, 교통 효율성을 높이며, 연료를 절감하고, 운전을 대신해줌으로써 편의를 증대시킬 수 있는 개인 교통수단으로 주목받고 있다.
이와 같은 자동차의 자율 주행을 위해서는 차선이나 주변 차량, 보행자 등 주행 환경을 인식하기 위한 기술, 주행 상황을 판단하기 위한 기술, 조향 및 가속/감속 등과 같은 제어 기술 등 다양한 기술들이 필요한데, 그 중에서도 자동차의 주변 환경을 정확하게 판단하는 기술이 매우 중요하다. 즉, 오차범위가 적은 맵을 생성하고, 생성된 맵 상에서 자동차의 주변 환경을 정확히 판단할 수 있어야 한다.
이와 같은 상황에서, 차량를 포함한 각종 이동체의 자율 주행을 위해, 실제 도로 환경에 관한 보다 신뢰도가 높은 맵을 생성하고 이용하기 위한 기술의 필요성이 대두된다.
자율 주행 차량은 외부 정보 감지 및 처리 기능을 가지고 주변의 환경을 인식하여 주행 경로를 자체적으로 결정하고 독립적으로 주행할 수 있다. 자율 주행 차량은 운전자가 핸들, 가속페달 또는 브레이크 등을 조작하지 않아도 경로 상에 존재하는 장애물과 거리를 유지하고 도로의 형상을 따라 속도와 주행 방향을 조절하면서 스스로 목적지까지 찾아갈 수 있어야 한다. 기본적으로 자율 주행 차량의 주행은 차량 내의 데이터베이스에 저장된 또는 외부로부터 제공받은 맵 정보를 기반으로 한다.
한편, 자율 주행 차량이 보유한 맵 정보는 수집된 공간 데이터를 기반으로 하기 때문에 공간 데이터 수집 과정에서 발생하는 오류로 인해 맵 정보의 정확도가 떨어질 수 있다. 따라서, 맵 정보의 맵 신뢰도를 판별하고, 판별된 맵 신뢰도를 이용하여 자율 주행 차량을 제어하는 기술은 매우 중요할 수 있다. 맵 신뢰도가 향상된 맵 정보는 자율 주행 차량의 위치 추정 성능을 직접적으로 향상시킬 수 있다.
본 개시는 차량의 주행을 보조하는 장치 및 방법을 제공하는 데 있다. 또한, 상기 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는 데 있다. 해결하려는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
일 실시예에 따른 차량의 주행을 보조하는 방법은, 상기 차량에 장착된 센서를 이용하여 상기 차량의 현재 위치로부터 소정 거리 내의 주변 환경을 센싱하는 단계; 상기 주변 환경에 대한 센싱 정보를 획득하는 단계; 상기 차량의 데이터베이스에 저장된 맵 정보를 상기 센싱 정보와 비교하는 단계; 상기 비교 결과에 기초하여 상기 맵 정보의 맵 신뢰도를 판별하는 단계; 및 상기 맵 신뢰도에 기초하여 상기 차량의 주행을 제어하는 단계를 포함한다.
또한, 일 실시예에 따른 방법에서, 상기 맵 신뢰도를 판별하는 단계는, 상기 데이터베이스에 저장된 주행 기록 정보로부터 상기 현재 위치를 주행한 주행 횟수에 대한 정보를 식별하는 단계; 및 상기 주행 횟수에 대한 정보에 기초하여 상기 맵 신뢰도를 판별하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 방법에서, 상기 맵 신뢰도를 판별하는 단계는, 상기 맵 정보 중에서 상기 현재 위치에 대응하는 맵 영역의 6-DOF의 공분산 값들에 기초하여, 상기 맵 신뢰도를 판별하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 방법에서, 상기 맵 신뢰도를 판별하는 단계는, 상기 센서를 이용하여 상기 주변 환경과 관련된 표지(sign)를 식별하는 단계; 및 상기 표지에 기초하여 상기 맵 신뢰도를 판별하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 방법에서, 상기 제어하는 단계는, 상기 맵 신뢰도에 기초하여 상기 차량의 주행 모드, 주행 속도 및 맵 업데이트 중 적어도 하나를 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 방법에서, 상기 제어하는 단계는, 상기 맵 신뢰도가 소정의 임계 값 이하임을 결정하는 단계; 및 상기 차량의 주행 속도를 소정 속도 이하로 조정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 방법에서, 상기 제어하는 단계는, 상기 맵 신뢰도가 소정의 임계 값 이하임을 결정하는 단계; 및 상기 차량의 주행 모드를 자율 주행 모드에서 수동 주행 모드로 변경하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 방법에서, 상기 제어하는 단계는, 상기 맵 신뢰도가 소정의 임계 값 이하임을 결정하는 단계; 및 상기 센싱 정보에 기초하여 상기 맵 정보를 업데이트하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 방법에서, 상기 제어하는 단계는, 상기 맵 신뢰도에 기초하여 상기 차량의 주행 가능 경로를 추천하는 단계; 및 상기 추천된 주행 가능 경로를 출력하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 방법에서, 상기 맵 정보는 서버로부터 수신되어 상기 데이터베이스에 저장될 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 방법에서, 상기 방법은, 상기 주행 모드, 상기 주행 속도 및 상기 맵 업데이트 중 적어도 하나에 대한 정보를 출력하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 차량의 주행을 보조하는 차량 내의 장치는, 상기 차량의 현재 위치로부터 소정 거리 내의 주변 환경을 센싱하는 센싱부; 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 적어도 하나의 프로세서; 및 상기 하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 센싱부로부터 상기 주변 환경에 대한 센싱 정보를 획득하고, 상기 차량의 데이터베이스에 저장된 맵 정보를 상기 센싱 정보와 비교하고, 상기 비교 결과에 기초하여 상기 맵 정보의 맵 신뢰도를 판별하고, 상기 맵 신뢰도에 기초하여 상기 차량의 주행을 제어한다.
또한, 일 실시예에 따른 장치에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 데이터베이스에 저장된 주행 기록 정보로부터 상기 현재 위치를 주행한 주행 횟수에 대한 정보를 식별하고, 상기 주행 횟수에 대한 정보에 기초하여 상기 맵 신뢰도를 판별할 수 있다.또한, 일 실시예에 따른 장치에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 맵 정보 중에서 상기 현재 위치에 대응하는 맵 영역의 6-DOF의 공분산 값들에 기초하여 상기 맵 신뢰도를 판별할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 장치에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 맵 신뢰도에 기초하여 상기 차량의 주행 모드, 주행 속도 및 맵 업데이트 중 적어도 하나를 제어할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 장치에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 맵 신뢰도가 소정의 임계 값 이하임을 결정하고, 상기 차량의 주행 속도를 소정 속도 이하로 조정할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 장치에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 맵 신뢰도가 소정의 임계 값 이하임을 결정하고, 상기 차량의 주행 모드를 자율 주행 모드에서 수동 주행 모드로 변경할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 장치에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 맵 신뢰도가 소정의 임계 값 이하임을 결정하고, 상기 센싱 정보에 기초하여 상기 맵 정보를 업데이트할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 장치에서, 상기 장치는 출력 데이터를 출력하는 출력부를 더 포함하며, 상기 출력부는 상기 주행 모드, 상기 주행 속도 및 상기 맵 업데이트 중 적어도 하나에 대한 정보를 출력할 수 있다.
일 실시예에 따른 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 상술한 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 기록매체를 포함한다.
도 1은 차량의 주행을 보조하는 장치가 동작하는 일 예를 도시하는 도면이다.
도 2 내지 도 3은 일 실시예에 따른 장치가 맵 정보를 생성하는 방식을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 장치가 맵 정보를 생성하는 과정을 예시하기 위한 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 장치가 차량의 주행을 보조하는 방법의 흐름도이다.
도 6은 일 실시예에 따른 장치가 맵 신뢰도에 기초하여 차량의 주행 모드를 변경하는 방법의 흐름도이다.
도 7은 일 실시예에 따른 장치가 맵 신뢰도에 기초하여 차량의 주행 속도를 조정하는 방법의 흐름도이다.
도 8은 다른 실시예에 따른 장치가 맵 신뢰도에 기초하여 차량의 주행 속도를 조정하는 방법의 흐름도이다.
도 9는 일 실시예에 따른 장치가 맵 신뢰도에 기초하여 맵 정보를 업데이트하는 방법의 흐름도이다.
도 10은 일 실시예에 따른 장치가 맵 신뢰도에 기초하여 차량의 주행 가능 경로를 추천하는 방법의 흐름도이다.
도 11은 일 실시예에 따른 출력부를 예시하는 도면이다.
도 12는 다른 실시예에 따른 출력부를 예시하는 도면이다.
도 13은 일 실시예에 따라 추천된 주행 가능 경로를 출력하는 출력부를 예시하는 도면이다.
도 14는 일 실시예에 따른 차량의 주행을 보조하는 장치의 블록도를 나타내는 도면이다.
도 15는 다른 실시예에 따른 차량의 주행을 보조하는 장치의 블록도를 나타내는 도면이다.
도 16은 일 실시예에 따른 차량의 블록도를 나타내는 도면이다.
도 17은 일 실시예에 따른 서버의 블록도를 나타내는 도면이다.
개시된 실시 예들에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "...모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 상세히 설명한다.
도 1은 차량의 주행을 보조하는 장치가 동작하는 일 예를 도시하는 도면이다.
도 1에 도시된 차량(110)은, 외부 정보 감지 및 처리 기능을 가지고 주변의 환경을 인식하여 주행 경로를 자체적으로 결정하고 독립적으로 주행하는 자율 주행 차량일 수 있다. 차량(110)은 장치(100)를 포함하거나 장치(100)와 통신 연결될 수 있다. 자율 주행 차량은 운전자가 핸들, 가속페달 또는 브레이크 등을 조작하지 않아도, 경로 상에 존재하는 장애물과 거리를 유지하고 도로의 형상을 따라 속도와 주행 방향을 조절하면서 스스로 목적지까지 찾아갈 수 있다. 예를 들어, 직선 도로에서는 가속을 수행하고, 곡선 도로에서는 도로의 곡률에 대응하여 주행 방향을 변경하면서 감속을 수행할 수 있다. 이 때, 차량의 주행을 보조하기 위한 장치(100)(예를 들어, ADAS; Advanced Driver Assistance Systems)는 차량(110) 내 데이터베이스에 저장되거나 외부로부터 제공받은 맵 정보를 이용할 수 있다. 맵 정보란, 도로 정보, 도로표시, 지리, 지형 및 표시판, 빌딩, 나무 등 랜드마크 데이터가 축적된 정보를 의미한다.
일 실시예에 따른 차량(110)은 맵 정보를 생성하기 위한 차량일 수 있으며, 맵 정보를 사용하여 자율 주행을 하는 차량일 수도 있다.
일 실시예에 따른 차량(110)이 맵 정보를 사용하여 자율 주행을 하는 차량인 경우, 차량(110) 내의 메모리(미도시) 또는 차량(110) 외부(예를 들어, 서버)로부터 맵 정보를 제공 받을 수 있다. 차량(110)은 제공 받은 맵 정보를 이용하여 소정의 장소로부터 다른 장소까지의 경로를 탐색하고, 탐색된 경로를 주행할 수 있게 된다. 맵 정보란 도로와 주변 지형의 정보를 2차원 또는 3차원으로 구축한 맵을 의미한다. 예를 들어, 맵 정보는, 도로 기울기, 커브 곡률, 커브길 고저차, 차선 폭, 구조물 등을 3차원 공간으로 표현할 수 있다. 맵 정보는 미리 생성되어 차량(110) 내 데이터베이스에 저장될 수 있다. 또한, 맵 정보는 맵 정보를 관리하는 외부 서버로부터 차량(110)의 주행 중 실시간으로 수신될 수도 있다.
일 실시예에 따라, 맵 정보가 외부 서버로부터 제공되는 경우, 차량(110)은 각종 유, 무선 통신 방식을 통해 네트워크와 연결되어 외부 서버와 통신을 수행할 수 있다. 구체적으로, 차량(110) 내의 장치(100)는 원거리 통신 모듈 또는 근거리 통신 모듈을 포함하는 통신부(미도시)를 이용하여, 외부의 서버와 통신을 수행할 수 있다. 원거리 통신 모듈을 이용하는 경우, 차량(110)은 IEEE, 3G(3rd Generation), 3GPP(3rd Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), GPS(Global Positioning System) 등과 같은 통신 표준에 따라 외부 서버와 통신을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따른 차량(110)이 맵 정보를 생성하기 위한 차량인 경우, 차량(110)은 현재 주행하고 있는 영역에 대한 정보를 수집할 수 있다. 정보 수집을 위해, 차량(110) 내의 장치(100)는 차량(110)에 부착된 센싱부(미도시)를 통해 차량(110)의 현재 위치로부터 소정 거리 내의 주변 환경(120)을 센싱할 수 있다.
여기서, 주변 환경(120)이란 차량(110)의 현재 위치에 대응되는 소정 영역을 의미할 수 있다. 예를 들어, 주변 환경(120)은 차량(110)의 현재 위치를 기점으로 센싱부가 스캔 가능한 전방 영역 및/또는 측면 영역을 포함할 수 있다. 주변 환경(120)에 관한 공간 정보는 기 생성된 맵 정보에 이미 존재할 수도 있으나, 미지의 정보일 수도 있다.
일 실시예에 따라, 장치(100)는 센싱부(미도시)를 통해 획득한 센싱 데이터를 차량(110) 내 데이터베이스에 저장할 수 있다. 예를 들어, 차량(110)이 맵 정보를 생성하고자 하는 장소를 주행하면, 장치(100)는 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR) 센서를 이용하여 주변 환경(120)에 대한 포인트 클라우드(point cloud) 정보를 획득하고, 이를 데이터베이스에 저장할 수 있다.
일 실시예에 따라, 장치(100)는 센싱부(미도시)를 통해 획득한 센싱 데이터를 네트워크를 통해 외부 서버로 전송할 수도 있다. 예를 들어, 장치(100)는 클라우드(cloud) 기반의 크라우드소싱(crowd sourcing) 형태로 센싱 데이터를 외부와 공유할 수도 있다.
일 실시예에 따른 장치(100)는 센싱 데이터에 기초하여 맵 정보를 생성할 수 있다. 맵 정보는 시간적으로 연속적인 센싱 데이터의 값들에 대해 데이터 매칭(data matching) 알고리즘을 수행함으로써 생성 가능하다. 3차원 맵의 구체적인 생성 방법에 관하여는 도 2 내지 도 4를 통해 후술하기로 한다.
일 실시예에 따라 생성된 맵 정보는 차량(110)으로부터 센싱된 공간 데이터를 기반으로 하기 때문에 센싱 과정에서 어느 정도의 오류가 발생 가능하다. 따라서, 생성된 맵 정보가 얼마나 신뢰가능한지를 수치화한 위한 파라미터로서 "맵 신뢰도"가 이용될 수 있다. 신뢰도가 높은 맵 정보는, 예를 들어, 10-20cm 수준의 오차 범위를 가질 것이라고 판단될 수 있으며, 지면 또는 구조물의 보다 정밀한 위치를 표현한다고 볼 수 있다. 따라서, 맵 신뢰도가 향상된 맵 정보는 차량(110)의 위치 추정 성능 및 주행 안정성을 직접적으로 향상시킬 수 있다.
일 실시예에 따른 장치(100)는 차량(110)에 제공되는 맵 정보의 맵 신뢰도를 판별할 수 있다. 한편, 맵 신뢰도는 차량(110) 내부 뿐만 아니라 외부의 서버를 경유하여 판별될 수도 있다. 이 경우, 밉 신뢰도를 판별하기 위한 다양한 조건들에 관한 정보가 네트워크를 통해 차량(110)으로부터 외부 서버로 전송될 수 있다.
일 실시예에 따른 맵 신뢰도는, 현재 위치의 반복 주행 회수, 센싱된 주변 정보와 저장된 맵 정보의 차이, 사고 발생 여부, 위험 지역 표지판 식별 여부, 6-자유도(Six Degrees of Freedom; 6-DOF)의 공분산(covariance), 현재 위치 상의 위험도(예를 들어, 도로 곡률, 사고위험도 등) 등을 식별함으로써 판별될 수 있다. 그러나, 맵 신뢰도를 도출하는 방식은 상기와 같은 예에 한정되지 아니하고 후술되는 다양한 방식으로 도출될 수 있다. 맵 신뢰도를 도출하는 구체적인 방법에 관하여는 후술하기로 한다.
일 실시예에 따른 맵 신뢰도와 관련된 정보는 기술적으로 차량(110)을 통해 출력되어 운전자에게 제공될 수 있다. 나아가, 장치(100)는 맵 신뢰도를 이용하여 차량(110)의 주행을 제어할 수 있다. 구체적으로, 장치(100)는 맵 신뢰도에 기초하여 차량(110)의 주행 모드를 변경하거나, 차량(110)의 주행 속도를 조정하거나, 차량(110)에 저장된 맵 정보를 업데이트할 수 있다.
예를 들어, 장치(100)는 맵 신뢰도가 낮은 구간에서 차량(110)의 주행 모드를 자율 주행 모드에서 수동 주행 모드로 변경할 수 있다. 예를 들어, 장치(100)는 맵 신뢰도가 낮은 구간에서 차량(110)의 주행 속도를 소정 속도 이하로 조정할 수 있다. 또한, 예를 들어, 장치(100)는 맵 신뢰도가 낮은 구간에서 주변 환경에 대해 획득한 센싱 데이터를 이용하여 기존의 맵 정보를 업데이트할 수 있다.
도 2 내지 도 3은 일 실시예에 따른 장치가 맵 정보를 생성하는 방식을 설명하기 위한 도면이다.
자율 주행 차량이 주변 환경에 대한 사전 정보 없이 자신의 위치를 인식하고, 환경에 대한 정보를 형성하기 위해서는 위치 인식(Localization)과 맵 작성(Map-building)의 과정이 동시에 유기적으로 수행되어야 한다. 이를 자율 주행 차량의 동시 위치 인식 및 맵 작성(Simultaneous Localization And Map-building; SLAM)이라 한다.
자율 주행 차량이 맵 작성을 수행하기 위해서는 주변 환경에 대한 정보를 취득하여야 하는데 이를 위해 자율 주행 차량에 장착된 센서가 이용될 수 있다. 센서는 위치 센서, 광학 센서, 환경 센서, GPS(Global Positioning System), IMU(Inertial Measurement Unit), RADAR 센서, LIDAR 센서 및 이미지 센서를 포함할 수 있다. 이미지 센서는, 카메라, 스테레오 카메라, 모노 카메라, 와이드 앵글 카메라 또는 3D 비전 센서를 포함할 수 있다.
센서는 자율 주행 차량과 주변 환경 사이의 거리 정보를 획득하기 위해, 센서의 발광부에서 나온 신호가 물체에 반사되어 수광부로 돌아오는 시간을 측정하는 방식(Time of Flight 방식)을 이용할 수 있다. 센서는, 신호(예를 들어, 적외선)의 강도(intensity) 영상으로부터 거리 정보를 별도의 복잡한 계산 과정 없이 산출할 수 있어 실시간으로 거리 정보를 획득할 수 있다.
획득한 거리 정보를 이용하여 주변 환경에 대한 맵을 작성하는 방법으로는 랜드마크(landmark)를 이용한 맵 작성 방식, 포인트 클라우드(point cloud)를 이용한 맵 작성 방식 등이 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
예를 들어, 랜드마크를 이용한 맵 작성 방식은, 카메라를 이용하여 주변 환경의 특정 지형지물(랜드마크)이나 경계선을 인지하고, 현재 자율 주행 차량의 위치 정보에 맞춰 카메라의 거리 정보에 해당하는 격자(voxel)를 채워 넣는 방식이다.
예를 들어, 포인트 클라우드를 이용한 맵 작성 방식은, 도 2에 도시된 바와 같이 센서를 통해 샘플링된 2개의 포인트 클라우드 데이터(A, B) 사이의 거리 차이를 최소화하는 기법으로, 두 3차원 포인트 클라우드 데이터(A, B) 사이의 거리 오차가 최소로 되는 3차원 강체 변환(병진 변환, 회전 변환)을 산출할 수 있다. 포인트 클라우드를 이용한 맵 작성 방식은 자율 주행 차량의 위치 정보가 부정확할 경우에도 산출된 3차원 강체 변환을 이용하여 두 포인트 클라우드 데이터를 비교적 정확하게 정합할 수 있어, 맵의 정확도를 향상시킬 수 있다.
포인트 클라우드를 이용한 맵 작성 방식은, 도 3에 도시된 바와 같이 자율 주행 차량이 주행함에 따라 순차적으로 포인트 클라우드 데이터를 누적하여 대응되는 포인트들(points)을 찾고, 이를 정합하는 과정(①->②->③)으로 이루어지는 순차적 지도 작성(sequential map building) 방식일 수 있다. 즉, 순차적 지도 작성 방식은 순차적으로 누적된 두 포인트 클라우드 데이터 (a)와 (b)를 정합하여 새로운 맵을 작성하고(①), ①의 정합 과정을 통해 새롭게 작성된 맵과 이후 누적되는 포인트 클라우드 데이터 (c)를 정합하여 새로운 맵을 작성하고(②), ②의 정합 과정을 통해 새롭게 작성된 맵과 이후 누적되는 포인트 클라우드 데이터 (d)를 정합하여 새로운 맵을 작성하는(③) 순서로 자율 주행 차량의 주변 환경에 대한 맵을 작성해 나가는 방식이다.
한편, 전술한 맵 작성 방식들을 통해 생성된 맵 정보는 3차원 공간에 대한 맵 정보일 수 있다. 이와 같은 3차원 맵 정보는 6-DOF 의 요소들을 포함할 수 있다. 6-DOF는 3차원 공간에서 사용되는 모든 동작 요소, 즉, X(수평), Y(수직), Z(깊이), 피치(pitch), 요(yaw), 롤(roll)을 말한다.
이와 같은 3차원 맵 정보의 경우, 동시 위치 인식 및 맵 작성(SLAM) 기술은 자율 주행 장치의 위치 예측 정보와 위치 오차에 대한 확률 정보를 제공한다. 이 때, 제공되는 확률 정보는 6-DOF에 대한 공분산(covariance)으로 표현될 수 있다. 6-DOF에 대한 공분산은 작성된 맵의 오차에 대한 확률을 나타내므로, 생성된 맵 정보 내에서 6-DOF의 공분산이 높은 영역은 맵의 "정밀도"가 낮은 반면, 6-DOF의 공분산이 낮은 영역은 맵의 "정밀도"가 높다고 해석가능하다.
일 실시예에 따라, 생성된 맵 정보가 얼마나 신뢰가능한지를 수치화한 위한 "맵 신뢰도"를 평가하기 위해 6-DOF의 공분산이 이용될 수 있다. 예를 들어, 맵 신뢰도는 6-DOF의 공분산의 역수(inverse number)로 정의될 수 있다. 또한, 예를 들어, 6-DOF의 공분산이 소정의 기준 값을 초과하면 위치 오류가 큰 것으로 판별하여 맵 신뢰도가 낮은 것으로 평가될 수 있다.
일 실시예에 따른 차량의 주행을 보조하는 장치는, 6-DOF에 대한 공분산을 고려하여 맵 작성 과정에서 발생하는 오차로 인한 영향을 최소화하여 보다 정확한 맵을 작성할 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 장치가 맵 정보를 생성하는 과정을 예시하기 위한 도면이다.
일 실시예에 따른 차량의 주행을 보조하는 장치는, 도 2 내지 도 3을 통해 전술한 맵 작성 방식들을 이용하여 맵 정보를 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 주행 중인 차량이 제 1 위치(410)에 위치한 상태에서, 장치는 기존의 맵 정보 및 주변 환경(412)에 대한 센싱 정보에 기초하여 제 1 위치(410)에 대한 맵 정보(414)를 구성하고 이를 차량 내의 데이터베이스에 저장할 수 있다. 이 후, 주행 중인 차량이 제 2 위치(420)에 위치한 상태에서, 장치는 연이어 주변 환경(422)에 대한 센싱 정보를 누적하여 제 2 위치(420)에 대한 맵 정보(424)를 구성하고 이를 차량 내의 데이터베이스에 저장할 수 있다. 이와 같은 방식으로, 장치는 차량이 주행하는 경로 상의 도로 정보, 도로표시, 지리, 지형 및 표시판, 빌딩, 나무 등 랜드마크 데이터를 수집하여 데이터베이스에 저장할 수 있다.
나아가, 일 실시예에 따른 장치는, 차량이 과거에 주행한 경로를 다시 주행하는 경우, 과거에 생성되어 데이터베이스에 저장되었던 해당 경로에 대해 맵 정보를 업데이트할 수 있다. 이 때, 맵 정보의 업데이트는 기저장된 맵 정보의 맵 신뢰도를 판별한 결과에 기초하여 수행될 수 있다. 맵 신뢰도는 현재 위치의 반복 주행 회수, 센싱된 주변 정보와 저장된 맵 정보의 차이, 사고 발생 여부, 위험 지역 표지판 식별 여부, 6-자유도의 공분산, 현재 위치 상의 위험도(예를 들어, 도로 곡률, 사고위험도 등) 등을 식별함으로써 판별될 수 있다. 예를 들어, 과거에 생성되어 저장된 맵 정보와 현재 생성한 맵 정보를 비교하여 맵의 정밀도가 향상된 경우에만 업데이트가 이루어지도록 설정될 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 장치가 차량의 주행을 보조하는 방법의 흐름도이다.
단계 S510에서, 장치(100)는 차량(110)에 장착된 센서를 이용하여 차량(110)의 현재 위치로부터 소정 거리 내의 주변 환경(120)을 센싱할 수 있다. 예를 들어, 장치(100)는 차량(110)의 현재 위치를 기점으로 센싱부가 스캔 가능한 전방 영역 및/또는 측면 영역을 센싱할 수 있다. 센싱부는 GPS, IMU, RADAR 센서, LIDAR 센서, 이미지 센서 등을 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
단계 S520에서, 장치(100)는 주변 환경에 대한 센싱 정보를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따른 센싱 정보는 차량(110)과 주변 환경(120) 사이의 거리 정보를 포함할 수 있으며, 주변 환경(120)으로부터 인지되는 특정 지형지물이나 경계선, 또는 3차원 공간 상의 포인트 클라우드 데이터일 수도 있다.
단계 S530에서, 장치(100)는 차량에 저장된 맵 정보를 센싱 정보와 비교할 수 있다. 일 실시예에 따른 맵 정보란, 도로 정보, 도로표시, 지리, 지형 및 표시판, 빌딩, 나무 등 랜드마크 데이터가 축적된 정보를 의미할 수 있다.
단계 S540에서, 장치(100)는 차량(110)에 저장된 맵 정보를 센싱 정보와 비교한 비교 결과에 기초하여 맵 정보의 맵 신뢰도를 판별할 수 있다. 일 실시예에 따라 동일한 영역에 대응하는 맵 정보와 센싱 정보 간의 차이가 소정의 기준 값을 초과하면 해당 영역의 위치 오류가 큰 것으로 평가될 수 있다. 이에 따라, 해당 영역의 맵 신뢰도는 낮다고 판별될 수 있다.
일 실시예에 따른 맵 신뢰도는 다양한 방식으로 판별될 수 있다. 예를 들어, 센싱된 주변 정보와 저장된 맵 정보의 차이, 현재 위치의 반복 주행 회수, 사고 발생 여부, 위험 지역 표지판 식별 여부, 6-자유도의 공분산, 현재 위치 상의 위험도(예를 들어, 도로 곡률, 사고위험도 등) 등을 식별함으로써 판별될 수 있다.
일 실시예에 따라 현재 위치의 반복 주행 회수에 기초하여 맵 신뢰도를 판별하는 경우, 장치(100)는 차량(110)에 저장된 주행 기록 정보로부터 현재 위치를 주행한 주행 횟수에 대한 정보를 식별하고, 식별된 주행 횟수에 대한 정보에 기초하여 맵 신뢰도를 판별할 수 있다. 이 때, 주행 횟수가 많을수록 높은 신뢰도를 가지는 것으로 판별될 수 있다.
일 실시예에 따라 사고 발생 여부에 기초하여 맵 신뢰도를 판별하는 경우, 장치(100)는 차량(110)에 저장된 또는 외부 서버로부터 제공받은 사고 이력 정보에 기초하여 현재 위치에서 사고가 발생한 히스토리가 있는지 여부를 식별할 수 있다. 현재 위치에서 사고 발생 빈도가 높을수록 낮은 신뢰도를 가지는 것으로 판별될 수 있다.
일 실시예에 따라 위험 지역 표지판 식별 여부에 기초하여 맵 신뢰도를 판별하는 경우, 장치(100)는 차량(110)에 저장된 맵 정보로부터 또는 차량(110)의 센서로부터 센싱된 정보로부터 위험 지역 표지판을 식별할 수 있다. 위험 지역 표지판이 식별되는 경우 낮은 신뢰도를 가지는 것으로 판별될 수 있다.
일 실시예에 따라 6-자유도의 공분산에 기초하여 맵 신뢰도를 판별하는 경우, 장치(100)는 차량(110)에 저장된 맵 정보 중에서 현재 위치에 대응하는 맵 영역의 6-DOF의 공분산 값들에 기초하여 맵 신뢰도를 판별할 수 있다. 현재 위치에서 사고 발생 빈도가 높을수록 낮은 신뢰도를 가지는 것으로 판별될 수 있다. 예를 들어, 맵 신뢰도는 6-DOF의 공분산의 역수(inverse number)로 정의될 수 있다. 또한, 예를 들어, 6-DOF의 공분산이 소정의 기준 값을 초과하면 위치 오류가 큰 것으로 판별하여 맵 신뢰도가 낮은 것으로 판별될 수 있다.
일 실시예에 따라 현재 위치 상의 위험도에 기초하여 맵 신뢰도를 판별하는 경우, 장치(100)는 차량(110)에 저장된 맵 정보로부터 또는 차량(110)의 센서로부터 센싱된 정보로부터 현재 위치 상의 위험도(예를 들어, 도로 곡률, 사고위험도)를 식별할 수 있다. 현재 위치 상에서 위험도가 높다고 식별되는 경우 맵 정보는 낮은 신뢰도를 가지는 것으로 판별될 수 있다.
단계 S550에서, 장치(100)는 판별된 맵 신뢰도에 기초하여 차량의 주행을 제어할 수 있다. 일 실시예에 따른 맵 신뢰도에 기초하여 른 차량(110)의 주행을 제어하는 실시예에 관하여는 도 6 내지 도 10을 통해 후술하기로 한다.
도 6은 일 실시예에 따른 장치가 맵 신뢰도에 기초하여 차량의 주행 모드를 변경하는 방법의 흐름도이다.
도 6의 '시작' 단계에서부터 '종료' 단계까지의 일련의 과정은 도 5의 단계 S550 내에서 수행되는 과정일 수 있다.
단계 S610에서, 장치(100)는 판별된 맵 신뢰도가 임계 값 이하인지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따른 임계 값은 차량(110)의 주행 모드를 변경할지 여부를 판단하기 위한 기준 값으로서 미리 정해진 값일 수 있다. 다만, 임계 값은 차량(110)의 운전자에 의해 설정 가능한 값일 수도 있으며, 차량(110)의 현재 상태에 따라 그 값이 변동될 수도 있다.
단계 S610에서, 맵 신뢰도가 임계 값보다 클 경우 장치(100)는 단계 S620으로 진행하고, 맵 신뢰도가 임계 값 이하일 경우 장치(100)는 단계 S630으로 진행한다.
단계 S620에서, 장치(100)는 맵 신뢰도가 임계 값보다 크다고 판단하여 차량(110)의 현재 주행 모드를 유지하도록 제어할 수 있다. 예를 들어, 맵 신뢰도가 임계 값보다 크면, 데이터베이스에 저장된 맵 정보 상에서 차량(110)의 주변 환경(120)의 지형지물이나 경계선이 비교적 정확하다고 평가될 수 있다. 이 경우, 차량(110)이 기저장된 맵 정보를 이용하여 스스로 경로를 탐색하고, 탐색된 경로를 주행하는데 어려움이 없다고 판단할 수 있다. 따라서, 자율 주행 모드로 주행 중인 차량(110)의 주행 모드를 수동 주행 모드로 변경할 필요가 없다.
단계 S630에서, 맵 신뢰도가 임계 값 이하인 경우, 장치(100)는 차량(110)의 현재 주행 모드가 자율 주행 모드인지 여부를 판단할 수 있다. 맵 신뢰도가 임계 값 이하이면, 챠량(110)이 이용 중인 맵 정보의 정확도가 낮음을 의미할 수 있다.
따라서, 단계 S630에서, 현재 주행 모드가 자율 주행 모드이면 장치(100)는 주행 모드를 수동 주행 모드로 변경할 수 있다. 맵 정보의 신뢰도가 낮은 구간에서는, 운전자가 차량(110)의 전방을 주시하는 수동 주행 모드가 맵 정보에 의존하는 자율 주행 모드에 비해 안정적인 주행이 가능하기 때문이다.
다만, 맵 신뢰도가 임계 값 이하이더라도, 차량(110)의 현재 주행 모드가 수동 주행 모드라면, 주행 모드를 변경할 필요가 없다. 따라서, 단계 S630에서 현재 주행 모드가 수동 주행 모드이면 장치(100)는 다시 단계 S620으로 진행하여, 현재 주행 모드를 유지하도록 할 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따른 장치가 맵 신뢰도에 기초하여 차량의 주행 속도를 조정하는 방법의 흐름도이다.
도 7의 '시작' 단계에서부터 '종료' 단계까지의 일련의 과정은 도 5의 단계 S550 내에서 수행되는 과정일 수 있다.
단계 S710에서, 장치(100)는 판별된 맵 신뢰도가 임계 값 이하인지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따른 임계 값은 차량(110)의 주행 속도를 조정할지 여부를 판단하기 위한 기준이 되는 척도로서 미리 정해진 값일 수 있다. 다만, 임계 값은 차량(110)의 운전자에 의해 설정 가능한 값일 수도 있으며, 차량(110)의 현재 상태에 따라 그 값이 변동될 수도 있다.
단계 S710에서, 맵 신뢰도가 임계 값보다 클 경우 장치(100)는 더 이상의 단계를 수행하지 않는다. 예를 들어, 장치(100)는 차량(110)의 현재 주행 속도를 유지할 수 있다.
단계 S710에서, 맵 신뢰도가 임계 값 이하일 경우 장치(100)는 단계 S720으로 진행한다.
단계 S720에서, 맵 신뢰도가 기준 값 이하인 경우, 챠량(110)이 이용 중인 맵 정보의 정확도가 낮음을 의미하기 때문에, 장치(100)는 차량(110)의 주행 안정성을 보장하기 위하여 현재 주행 속도를 소정 속도 이하로 조정할 수 있다.
도 8은 다른 실시예에 따른 장치가 맵 신뢰도에 기초하여 차량의 주행 속도를 조정하는 방법의 흐름도이다.
도 8의 '시작' 단계에서부터 '종료' 단계까지의 일련의 과정은 도 5의 단계 S550 내에서 수행되는 과정일 수 있다.
단계 S810에서, 장치(100)는 판별된 맵 신뢰도가 임계 값 이하인지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따른 임계 값은 차량(110)의 주행 속도를 조정할지 여부를 판단하기 위한 기준이 되는 척도로서 미리 정해진 값일 수 있다. 다만, 임계 값은 차량(110)의 운전자에 의해 설정 가능한 값일 수도 있으며, 차량(110)의 현재 상태에 따라 그 값이 변동될 수도 있다.
단계 S810에서, 맵 신뢰도가 임계 값보다 클 경우 장치(100)는 더 이상의 단계를 수행하지 않는다. 예를 들어, 장치(100)는 현재 주행 속도를 유지할 수 있다.
단계 S810에서, 맵 신뢰도가 임계 값 이하일 경우 장치(100)는 단계 S820으로 진행한다.
단계 S820에서, 맵 신뢰도가 임계 값 이하인 경우, 장치(100)는 차량(110)의 현재 주행 모드가 자율 주행 모드인지 여부를 판단할 수 있다. 맵 신뢰도가 임계 값 이하이면, 챠량(110)이 이용 중인 맵 정보의 정확도가 낮음을 의미할 수 있다.
단계 S830에서, 현재 주행 모드가 자율 주행 모드이면 장치(100)는 주행 속도를 소정 속도 이하로 조정할 수 있다. 맵 신뢰도가 낮은 구간에서는, 맵에 대한 의존도를 낮추는 대신, 장치(100)가 주변 환경(120)을 충분히 인지하여 경로 상에 존재하는 장애물과 거리를 유지할 수 있을 정도의 속도로 주행하는 것이 안전하기 때문이다.
단계 S840에서, 현재 주행 모드가 수동 주행 모드이면 장치(100)는 권장 주행 속도에 대한 정보를 차량(110)의 출력부를 통해 출력하도록 할 수 있다. 맵 신뢰도가 낮은 구간에서는, 권장 주행 속도에 대한 알림 메시지를 운전자에게 제공함으로써 운전자의 주의를 환기시킬 수 있게 된다.
도 9는 일 실시예에 따른 장치가 맵 신뢰도에 기초하여 맵 정보를 업데이트하는 방법의 흐름도이다.
도 9의 '시작' 단계에서부터 '종료' 단계까지의 일련의 과정은 도 5의 단계 S550 내에서 수행되는 과정일 수 있다.
단계 S910에서, 장치(100)는 판별된 맵 신뢰도가 임계 값 이하인지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따른 임계 값은 차량(110)에 저장된 맵 정보를 신규 맵 정보로 업데이트할지 여부를 판단하기 위한 기준이 되는 척도로서 미리 정해진 값일 수 있다. 다만, 임계 값은 차량(110)의 운전자에 의해 설정 가능한 값일 수도 있으며, 차량(110)의 현재 상태에 따라 그 값이 변동될 수도 있다.
단계 S910에서, 맵 신뢰도가 임계 값보다 클 경우 장치(100)는 더 이상의 단계를 수행하지 않는다. 예를 들어, 현재 제공되고 있는 맵 정보가 차량(110)의 운행에 이용될 수 있다.
단계 S910에서, 맵 신뢰도가 임계 값 이하일 경우 장치(100)는 단계 S920으로 진행한다.
단계 S920에서, 맵 신뢰도가 기준 값 이하인 경우, 챠량(110)이 이용 중인 맵 정보의 정확도가 낮음을 의미하기 때문에, 장치(100)는 차량(110)의 주행 안정성을 보장하기 위하여 현재 제공되고 있는 맵 정보를 신규 맵 정보로 업데이트할 수 있다. 이 때, 장치(100)는 도 2 내지 도 3을 통해 전술한 맵 정보 생성 방식(예를 들어, SLAM 알고리즘)에 따라, 주변 환경(120)에 대해 획득한 센싱 정보를 기초로 신규 맵 정보를 생성할 수 있다. 이 후 업데이트를 위해, 생성된 신규 맵 정보는 차량(110) 내의 메모리에 저장될 수 있다.
도 10은 일 실시예에 따른 장치가 맵 신뢰도에 기초하여 차량의 주행 가능 경로를 추천하는 방법의 흐름도이다.
도 10의 '시작' 단계에서부터 '종료' 단계까지의 일련의 과정은 도 5의 단계 S550 내에서 수행되는 과정일 수 있다.
단계 S1010에서, 장치(100)는 판별된 맵 신뢰도에 기초하여, 차량(110)의 주행 가능 경로를 추천할 수 있다. 주행 가능 경로는, 제공된 맵 정보에 기반하여 생성된 것일 수 있다. 일 실시예에 따른 주행 가능 경로는, 맵 상의 여러 가지 경로들 중에서 맵 신뢰도가 가장 높은 경로를 주행하도록 추천될 수 있다. 예를 들어, 동일한 목적지까지 향하는 주행 가능 경로가 다양하게 존재하는 경우, 장치(100)는 각각의 주행 가능 경로의 주행 거리, 각각의 주행 가능 경로에 대한 맵 신뢰도, 차량(110)의 현재 상태 중 적어도 하나의 비용 함수를 고려하여 최적의 주행 가능 경로를 추천할 수 있다.
일 실시예에 따른 장치(100)는 주행 가능 경로를 추천할지 여부에 관한 결정을 입력부를 통해 운전자로부터 입력받을 수 있다. 예를 들어, 장치(100)는 입력부의 사용자 입력을 통해, 맵 신뢰도 기반의 주행 경로 추천 기능을 온(on) 또는 오프(off)할 수 있다.
단계 S1020에서, 장치(100)는 추천된 주행 가능 경로를 출력부를 통해 출력할 수 있다.
도 11은 일 실시예에 따른 출력부를 예시하는 도면이다.
도 11을 참조하면, 맵 정보가 제공되는 공간을 주행하는 차량(1100)이 도시된다. 도 11의 차량(1100)은 도 1의 차량(110)에 대응할 수 있다.
일 실시예에 따른 맵 정보는 차량(1100) 내의 메모리에 미리 저장된 것일 수 있으며, 각종 유, 무선 통신 방식으로 네트워크와 연결되어 외부 서버로부터 제공받을 수도 있다. 일 실시예에 따라, 차량(1100)의 출력부는 차량(1100)의 주행과 관련된 다양한 정보를 출력할 수 있다.
일 실시예에 따라, 차량(1100)의 출력부는 현재 위치에 대응되는 소정 영역의 맵 신뢰도에 관한 정보를 출력할 수 있다. 예를 들어, 맵 신뢰도가 낮은 구간에서는 제공된 맵 정보의 신뢰도가 낮음을 경고하는 알림 메시지(1110)를 출력부를 통해 출력할 수 있다.
일 실시예에 따라, 차량(1100)의 출력부는 차량(1100)의 주행 속도를 조정함을 나타내는 알림 메시지(1110)를 출력할 수도 있다. 예를 들어, 맵 신뢰도가 낮은 구간에서는 차량(1100)의 주행 속도가 소정 속도 이하로 자동으로 감속됨을 알리는 알림 메시지(1110)가 출력될 수 있다. 만일, 차량(1100)의 주행 모드가 수동 주행 모드이면, 차량(1100)은 권장 주행 속도에 대한 알림 메시지(1110)를 출력함으로써 운전자의 주의를 환기시킬 수 있다.
일 실시예에 따라, 차량(1100)의 출력부는 맵 정보의 업데이트가 수행됨을 알리는 알림 메시지(1110)를 출력할 수도 있다.
일 실시예에 따른 알림 메시지(1110)는 주의 문구 뿐만 아니라 다양한 형태로 출력될 수 있다.
일 실시예에 따른 출력부는 차량(1100)에서 처리, 생성, 수신되는 각종 정보를 시각적으로 출력할 수 있다. 다만, 출력부는 상술한 방식 이외에도, 프로젝터 및 다수의 거울 등을 이용하여 운전자의 가시 영역으로 HUD(Head Up Display) 알림 메시지를 출력하거나, CID(Central Information Display)에 알림 메시지를 출력할 수도 있다. 또한, 출력부는 스피커를 통해 경고음을 출력하여 운전자에게 알림 메시지를 제공할 수 있다. 따라서, 출력부가 알림 메시지(1110)를 출력하는 실시예는 상술한 구성에 한정되는 것은 아니며, 공지되거나 공지되지 않은 다양한 방식을 통해 알림 메시지(1110)를 출력할 수 있다.
도 12는 다른 실시예에 따른 출력부를 예시하는 도면이다.
도 12를 참조하면, 맵 정보가 제공되는 공간을 주행하는 차량(1200)이 도시된다. 도 12의 차량(1200)은 도 1의 차량(110)에 대응할 수 있다.
일 실시예에 따라, 차량(1200)의 출력부는 주행 모드를 변경할지 여부를 확인하는 알림 메시지(1210)를 출력할 수 있다. 예를 들어, 맵 신뢰도가 낮은 구간에서 차량(1200)의 주행 모드가 자율 주행 모드인 경우, 주행 모드를 수동 주행 모드로 변경한다는 알림 메시지(1210)를 출력부를 통해 출력할 수 있다. 만일, 맵 신뢰도 값이 임계 값보다 크거나, 현재 주행 모드가 수동 주행 모드일 경우, 알림 메시지(1210)가 출력되는 이벤트는 발생하지 않을 수 있다.
일 실시예에 따른 차량(1200)의 출력부가 주행 모드를 변경할지 여부를 확인하는 알림 메시지(1210)를 출력하면, 차량(1200)의 입력부는 운전자로부터 주행 모드 변경에 관한 결정(1220, 1230)을 입력받을 수 있다.
일 실시예에 따라, 차량(1200)의 출력부는 맵 정보의 업데이트를 수행할지 여부를 확인하는 알림 메시지(1210)를 출력할 수도 있다. 일 실시예에 따른 차량(1200)의 출력부가 맵 정보를 업데이트할지 여부를 확인하는 알림 메시지(1210)를 출력하면, 차량(1200)의 입력부는 운전자로부터 업데이트 수행 여부에 관한 결정(1220, 1230)을 입력받을 수 있다.
일 실시예에 따른 입력부는 조이스틱, 터치스크린, 터치 패드, 버튼, 음성 등을 통해 사용자 입력을 수신할 수 있으며, 상기 예시에 제한되지 않는다.
도 13은 일 실시예에 따라 추천된 주행 가능 경로를 출력하는 출력부를 예시하는 도면이다.
도 13을 참조하면, 차량 내의 출력부(1300)가 도시된다. 출력부(1300)는 디스플레이, 3차원 디스플레이, 헤드업디스플레이 등 다양한 형태로 시각적 영상 또는 알림음을 출력할 수 있다.
일 실시예에 따라, 차량의 출력부(1300)는 추천된 주행 가능 경로를 나타내는 알림 메시지들(1310, 1320)을 출력할 수 있다. 여기서, 추천된 주행 가능 경로는 맵 상의 여러 가지 경로들 중에서 맵 신뢰도가 가장 높은 경로를 나타낼 수 있다.
일 실시예에 따라, 차량의 주행 모드가 자율 주행 모드인 경우, 출력부(1300)에 추천된 주행 가능 경로를 나타내는 알림 메시지들(1310, 1320)이 출력됨과 동시에, 차량은 추천된 주행 가능 경로로 주행할 수 있다.
일 실시예에 따라, 차량의 주행 모드가 수동 주행 모드인 경우, 출력부(1300)는 추천된 주행 가능 경로를 나타내는 알림 메시지들(1310, 1320)을 출력함으로써 운전자의 주행 방향을 유도할 수 있다.
도 14는 일 실시예에 따른 차량의 주행을 보조하는 장치의 블록도를 나타내는 도면이다.
도 14의 장치(1400)는 도 1의 장치(100)에 대응될 수 있다.
장치(1400)는 일 실시예에 따라, 메모리(1410) 및 프로세서(1420)를 포함할 수 있다. 도 14에 도시된 장치(1400)는 본 실시예와 관련된 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 도 14에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음을 본 실시예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다.
메모리(1410)는 마그네틱 디스크 드라이브, 광학 디스크 드라이브, 플래쉬 메모리를 포함할 수 있다. 또는 메모리(1410)는 휴대 가능한 USB 데이터 저장 장치가 될 수 있다. 메모리(1410)는 본원과 관련되는 예들을 실행하기 위한 시스템 소프트웨어를 저장할 수 있다. 본원과 관련되는 예들을 실행하기 위한 시스템 소프트웨어는 휴대 가능한 저장 매체에 저장될 수 있다.
프로세서(1420)는, 차량 내의 데이터베이스에 저장된 맵 정보에 관한 맵 신뢰도를 판별할 수 있다. 맵 신뢰도를 판별하는 다양한 방식에 관해서는 도 5를 통해 전술한 바와 같으므로 자세한 설명은 생략하기로 한다.
또한, 프로세서(1420)는 판별된 신뢰도에 기초하여 차량의 주행을 제어할 수 있다. 판별된 맵 신뢰도에 기초하여 차량의 주행을 제어하는 방법에 관해서는 도 6 내지 도 10을 통해 전술한 바와 같으므로 자세한 설명은 생략하기로 한다.
도 15는 다른 실시예에 따른 차량의 주행을 보조하는 장치의 블록도를 나타내는 도면이다.
도 15의 장치(1500)는 도 1의 장치(100)에 대응될 수 있다.
장치(1500)는 통신부(1510), 프로세서(1520), 센싱부(1530), 입력부(1550), 메모리(1560) 및 출력부(1570)를 포함할 수 있다.
통신부(1510)는 다른 디바이스와 무선으로 통신하기 위한 적어도 하나의 안테나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신부(1510)는 와이파이 또는 블루투스를 통해 무선으로 셀룰러 네트워크 또는 다른 무선 프로토콜 및 시스템과 통신하기 위해 이용될 수 있다. 프로세서(1520)에 의해 제어되는 통신부(1510)는 무선 신호를 송수신할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(1520)는, 통신부(1510)가 셀룰러 네트워크와 무선 신호를 송수신하기 위해, 메모리(1560)에 포함된 프로그램을 실행시킬 수 있다.
프로세서(1520)는, 메모리(1560)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 통신부(1510), 센싱부(1530), 입력부(1550), 메모리(1560) 및 출력부(1570)를 전반적으로 제어할 수 있다.
센싱부(1530)는 차량이 위치해 있는 환경에 관한 정보를 감지하도록 구성되는 다수의 센서들을 포함할 수 있고, 센서들의 위치 및/또는 배향을 수정하도록 구성되는 하나 이상의 액추에이터들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 센싱부(1530)는 GPS(Global Positioning System)(1531), IMU(Inertial Measurement Unit)(1532), RADAR 센서(1533), LIDAR 센서(1534) 및 이미지 센서(1535)를 포함할 수 있다. 이미지 센서(1535)는 일 실시예에 따라, 카메라, 스테레오 카메라, 모노 카메라, 와이드 앵글 카메라 또는 3D 비전 센서를 포함할 수 있다. 또한, 센싱부(1530)는 온/습도 센서(1536), 적외선 센서(1537), 기압 센서(1538), 근접 센서(1539) 및 RGB 센서(illuminance sensor)(1540) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 센싱부(1530)는 이미지 센서(1535)와 RADAR 센서(1533)가 복합된 형태로 구성되거나, 이미지 센서(1535)와 LIDAR 센서(1534)가 복합된 형태로 구성될 수 있다. 각 센서들의 기능은 그 명칭으로부터 당업자가 직관적으로 추론할 수 있으므로, 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
또한, 센싱부(1530)는 차량의 움직임을 센싱할 수 있는 움직임 센싱부(1541)를 포함할 수 있다. 움직임 센싱부(1541)는 지자기 센서(Magnetic sensor)(1542), 가속도 센서(Acceleration sensor)(1543), 및 자이로스코프 센서(1544)를 포함할 수 있다.
GPS(1531)는 차량의 지리적 위치를 추정하도록 구성되는 센서일 수 있다. 즉, GPS(1531)는 지구에 대한 차량의 위치를 추정하도록 구성되는 송수신기를 포함할 수 있다.
IMU(1532)는 관성 가속도에 기초하여 차량의 위치 및 배향 변화들을 감지하도록 구성되는 센서들의 조합이 될 수 있다. 예를 들어, 센서들의 조합은, 가속도계들 및 자이로스코프들을 포함할 수 있다.
RADAR 센서(1533)는 무선 신호를 사용하여 차량이 위치해 있는 환경 내의 물체들을 감지하도록 구성되는 센서일 수 있다. 또한, RADAR 센서(1533)는, 물체들의 속도 및/또는 방향을 감지하도록 구성될 수 있다.
LIDAR 센서(1534)는 레이저를 사용하여 차량이 위치해 있는 환경 내의 물체들을 감지하도록 구성되는 센서일 수 잇다. 보다 구체적으로, LIDAR 센서(1534)는 레이저를 방출하도록 구성되는 레이저 광원 및/또는 레이저 스캐너와, 레이저의 반사를 검출하도록 구성되는 검출기를 포함할 수 잇다. LIDAR 센서(1534)는 코히런트(coherent)(예컨대, 헤티로다인 검출을 사용함) 또는 비코히런트(incoherent) 검출 모드에서 동작하도록 구성될 수 있다.
이미지 센서(1535)는 차량 외부의 환경을 기록하도록 구성되는 스틸 카메라 또는 비디오 카메라가 될 수 있다. 예를 들어, 이미지 센서(1535)는 다수의 카메라들을 포함할 수 있고, 다수의 카메라들은 차량의 내부 및 외부 상의 다수의 위치들에 배치될 수 있다.
메모리(1560)는 마그네틱 디스크 드라이브, 광학 디스크 드라이브, 플래쉬 메모리를 포함할 수 있다. 또는 메모리(1560)는 휴대 가능한 USB 데이터 저장 장치가 될 수 있다. 메모리(1560)는 본원과 관련되는 예들을 실행하기 위한 시스템 소프트웨어를 저장할 수 있다. 본원과 관련되는 예들을 실행하기 위한 시스템 소프트웨어는 휴대 가능한 저장 매체에 저장될 수 있다.
입력부(1550)는 차량을 제어하기 위한 데이터를 입력하는 수단을 의미한다. 예를 들어, 입력부(1550)에는 키 패드(key pad), 돔 스위치 (dome switch), 터치 패드(접촉식 정전 용량 방식, 압력식 저항막 방식, 적외선 감지 방식, 표면 초음파 전도 방식, 적분식 장력 측정 방식, 피에조 효과 방식 등), 조그 휠, 조그 스위치 등이 있을 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 입력부(1550)는 마이크를 포함할 수 있는 바, 마이크는 차량의 탑승자로부터 오디오(예를 들어, 음성 명령)를 수신하도록 구성될 수 있다.
출력부(1570)는 오디오 신호 또는 비디오 신호를 출력할 수 있으며, 출력부(1570)는 디스플레이(1571), 음향 출력부(1572), 및 진동부를 포함할 수 있다.
디스플레이(1571)는 액정 디스플레이(liquid crystal display), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode), 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display), 전기영동 디스플레이(electrophoretic display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다. 출력부(1570)의 구현 형태에 따라, 출력부(1570)는 디스플레이(1571)를 2개 이상 포함할 수도 있다.
음향 출력부(1572)는 통신부(1510)로부터 수신되거나 메모리(1560)에 저장된 오디오 데이터를 출력한다. 또한, 음향 출력부(1572)에는 스피커(speaker), 버저(Buzzer) 등이 포함될 수 있다.
진동부는 전기적 에너지를 이용하여 물리적 진동을 생성할 수 있다.
입력부(1550) 및 출력부(1570)는 네트워크 인터페이스를 포함할 수 있고, 터치 스크린으로 구현될 수 있다.
도 16은는 일 실시예에 따른 차량의 블록도를 나타내는 도면이다.
도 16의 차량(1600) 및 장치(1610)는 도 1의 차량(110) 및 장치(100)에 대응될 수 있다.
차량(1600)은 일 실시예에 따라, 장치(1610) 및 주행 장치(1620)를 포함할 수 있다. 도 16에 도시된 차량(1600)은 본 실시예와 관련된 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 도 16에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음을 본 실시예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다.
장치(1610)는 메모리(1612), 프로세서(1614) 및 출력부(1616)를 포함할 수 있다. 메모리(1612), 프로세서(1614) 및 출력부(1616)는 도 15의 메모리(1560), 프로세서(1520) 및 출력부(1570)과 동일 대응하므로 이들의 동작에 관한 자세한 설명은 생략한다.
주행 장치(1620)는 브레이크 유닛(1622), 조향 유닛(1624) 및 스로틀(1626)을 포함할 수 있다.
조향 유닛(1624)은 차량(1600)의 방향을 조절하도록 구성되는 매커니즘들의 조합이 될 수 있다.
스로틀(1626)은 엔진/모터의 동작 속도를 제어하여, 차량(1600)의 속도를 제어하도록 구성되는 매커니즘들의 조합이 될 수 있다. 또한, 스로틀(1626)은 스로틀 개방량을 조절하여 엔진/모터로 유입되는 연료공기의 혼합 가스 양을 조절할 수 있으며, 스로틀 개방량을 조절하여 동력 및 추력을 제어할 수 있다.
브레이크 유닛(1622)은 차량(1600)을 감속시키도록 구성되는 매커니즘들의 조합이 될 수 있다. 예를 들어, 브레이크 유닛(1622)은 휠/타이어의 속도를 줄이기 위해 마찰을 사용할 수 있다.
도 17은 일 실시예에 따른 서버의 블록도를 나타내는 도면이다.
도 17을 참조하면, 서버(1700)는 통신부(1720), 메모리(1730) 및 프로세서(1710)를 포함할 수 있다.
통신부(1720)는, 다른 디바이스 또는 네트워크와 유무선 통신을 수행할 수 있다. 이를 위해, 통신부(1720)는 다양한 유무선 통신 방법 중 적어도 하나를 지원하는 통신 모듈을 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신 모듈은 칩셋(chipset)의 형태일 수도 있다.
통신부(1720)는 서버(1700)의 외부에 위치한 외부 장치와 연결되어 신호 또는 데이터를 송수신할 수 있다. 서버(1700)는 통신부(1720)를 통해 외부 장치와 연결되어, 외부 장치로부터 수신된 신호 또는 데이터를 프로세서(1710)로 전달하거나, 또는 프로세서(1710)에서 발생된 신호 또는 데이터를 외부 장치로 전송할 수 있다. 일 실시예에서, 통신부(1720)는 차량으로부터 차량의 현재 위치에 대응되는 소정 영역에 관한 맵 정보의 전송 요청을 수신하며, 소정 영역에 관한 맵 정보를 차량에게 전송할 수 있다.
메모리(1730)는 어플리케이션과 같은 프로그램 및 파일 등과 같은 다양한 종류의 데이터를 저장 및 설치할 수 있다. 프로세서(1710)는 메모리(1730)에 저장된 데이터에 접근하여 이를 이용하거나, 또는 새로운 데이터를 메모리(1730)에 저장할 수 있다. 또한, 프로세서(1710)는 메모리(1730)에 설치된 프로그램을 실행할 수도 있다. 일 실시예에서 메모리(1730)는 맵 정보 및 맵 신뢰도에 관한 정보를 저장할 수 있다.
프로세서(1710)는 서버(1700)의 전반적인 동작을 제어하며, 특히, 서버(1700)가 맵 정보를 차량에 제공하는 과정을 제어할 수 있다. 또한, 프로세서(1710)는 서버(1700)의 외부에서부터 입력되는 신호 또는 데이터를 저장하거나, 서버(1700)에서 수행되는 다양한 작업에 대응되는 저장 영역으로 사용되는 램, 주변기기의 제어를 위한 제어 프로그램이 저장된 롬(ROM) 등을 사용하여 동작할 수 있다. 프로세서는 코어(core)와 GPU를 통합한 SoC(System On Chip)로 구현될 수 있다. 또한, 프로세서(1710)는 복수의 프로세서를 포함할 수 있다.
상기 살펴 본 실시예들에 따른 장치는 프로세서, 프로그램 데이터를 저장하고 실행하는 메모리, 디스크 드라이브와 같은 영구 저장부(permanent storage), 외부 장치와 통신하는 통신 포트, 터치 패널, 키(key), 버튼 등과 같은 사용자 인터페이스 장치 등을 포함할 수 있다. 소프트웨어 모듈 또는 알고리즘으로 구현되는 방법들은 상기 프로세서상에서 실행 가능한 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드들 또는 프로그램 명령들로서 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체 상에 저장될 수 있다. 여기서 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체로 마그네틱 저장 매체(예컨대, ROM(read-only memory), RAM(random-access memory), 플로피 디스크, 하드 디스크 등) 및 광학적 판독 매체(예컨대, 시디롬(CD-ROM), 디브이디(DVD: Digital Versatile Disc)) 등이 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템들에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 판독 가능한 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 매체는 컴퓨터에 의해 판독가능하며, 메모리에 저장되고, 프로세서에서 실행될 수 있다.
본 실시 예는 기능적인 블록 구성들 및 다양한 처리 단계들로 나타내어질 수 있다. 이러한 기능 블록들은 특정 기능들을 실행하는 다양한 개수의 하드웨어 또는/및 소프트웨어 구성들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시 예는 하나 이상의 마이크로프로세서들의 제어 또는 다른 제어 장치들에 의해서 다양한 기능들을 실행할 수 있는, 메모리, 프로세싱, 로직(logic), 룩 업 테이블(look-up table) 등과 같은 직접 회로 구성들을 채용할 수 있다. 구성 요소들이 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있는 것과 유사하게, 본 실시 예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 또한, 본 실시 예는 전자적인 환경 설정, 신호 처리, 및/또는 데이터 처리 등을 위하여 종래 기술을 채용할 수 있다. "매커니즘", "요소", "수단", "구성"과 같은 용어는 넓게 사용될 수 있으며, 기계적이고 물리적인 구성들로서 한정되는 것은 아니다. 상기 용어는 프로세서 등과 연계하여 소프트웨어의 일련의 처리들(routines)의 의미를 포함할 수 있다.

Claims (20)

  1. 차량 내의 장치가 차량의 주행을 보조하는 방법에 있어서,
    상기 차량에 장착된 센서를 이용하여 상기 차량의 현재 위치로부터 소정 거리 내의 주변 환경을 센싱하는 단계;
    상기 주변 환경에 대한 센싱 정보를 획득하는 단계;
    상기 차량의 데이터베이스에 저장된 맵 정보를 상기 센싱 정보와 비교하는 단계;
    상기 비교 결과에 기초하여 상기 맵 정보의 맵 신뢰도를 판별하는 단계; 및
    상기 맵 신뢰도에 기초하여 상기 차량의 주행을 제어하는 단계를 포함하고,
    상기 제어하는 단계는,
    상기 맵 신뢰도를 기 설정된 임계값과 비교하는 단계;
    상기 맵 신뢰도가 상기 임계값보다 큰 경우, 현재 주행 모드 또는 현재 주행 속도를 유지하는 단계;
    상기 맵 신뢰도가 상기 임계값 이하인 경우, 상기 차량의 주행 모드를 자율 주행 모드에서 수동 주행 모드로 변경하거나, 상기 차량의 주행 속도를 기 설정된 속도 이하로 변경하는 단계;
    상기 맵 정보의 맵 신뢰도에 기초하여, 복수의 주행 가능 경로들 중 상기 맵 신뢰도가 가장 높은 경로를 추천 주행 경로로 결정하는 단계; 및
    상기 추천 주행 경로를 출력하는 단계를 포함하는, 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 맵 신뢰도를 판별하는 단계는,
    상기 데이터베이스에 저장된 주행 기록 정보로부터 상기 현재 위치를 주행한 주행 횟수에 대한 정보를 식별하는 단계; 및
    상기 주행 횟수에 대한 정보에 기초하여 상기 맵 신뢰도를 판별하는 단계를 포함하는, 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 맵 신뢰도를 판별하는 단계는,
    상기 맵 정보 중에서 상기 현재 위치에 대응하는 맵 영역의 6-DOF의 공분산 값들에 기초하여, 상기 맵 신뢰도를 판별하는 단계를 포함하는, 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 맵 신뢰도를 판별하는 단계는,
    상기 센서를 이용하여 상기 주변 환경과 관련된 표지(sign)를 식별하는 단계; 및
    상기 표지에 기초하여 상기 맵 신뢰도를 판별하는 단계를 포함하는, 방법.
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 제어하는 단계는,
    상기 맵 신뢰도가 상기 임계값 이하인 경우, 상기 센싱 정보에 기초하여 상기 맵 정보를 업데이트하는 단계를 포함하는, 방법.
  9. 삭제
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 맵 정보는 서버로부터 수신되어 상기 데이터베이스에 저장되는, 방법.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 방법은,
    상기 주행 모드 및 상기 주행 속도 중 적어도 하나에 대한 정보를 출력하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  12. 차량의 주행을 보조하는 차량 내의 장치에 있어서,
    상기 차량의 현재 위치로부터 소정 거리 내의 주변 환경을 센싱하는 센싱부;
    하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 적어도 하나의 프로세서; 및
    상기 하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 센싱부로부터 상기 주변 환경에 대한 센싱 정보를 획득하고, 상기 차량의 데이터베이스에 저장된 맵 정보를 상기 센싱 정보와 비교하고, 상기 비교 결과에 기초하여 상기 맵 정보의 맵 신뢰도를 판별하고,
    상기 맵 신뢰도를 기 설정된 임계값과 비교하고,
    상기 맵 신뢰도가 상기 임계값보다 큰 경우, 현재 주행 모드 또는 현재 주행 속도를 유지하며,
    상기 맵 신뢰도가 상기 임계값 이하인 경우, 상기 차량의 주행 모드를 자율 주행 모드에서 수동 주행 모드로 변경하거나, 상기 차량의 주행 속도를 기 설정된 속도 이하로 변경하고,
    상기 맵 정보의 맵 신뢰도에 기초하여, 복수의 주행 가능 경로들 중 상기 맵 신뢰도가 가장 높은 경로를 추천 주행 경로로 결정하며,
    상기 추천 주행 경로를 출력하는, 장치.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 데이터베이스에 저장된 주행 기록 정보로부터 상기 현재 위치를 주행한 주행 횟수에 대한 정보를 식별하고, 상기 주행 횟수에 대한 정보에 기초하여 상기 맵 신뢰도를 판별하는, 장치.
  14. 제 12 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 맵 정보 중에서 상기 현재 위치에 대응하는 맵 영역의 6-DOF의 공분산 값들에 기초하여 상기 맵 신뢰도를 판별하는, 장치.
  15. 삭제
  16. 삭제
  17. 삭제
  18. 제 12 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 맵 신뢰도가 상기 임계값 이하인 경우, 상기 센싱 정보에 기초하여 상기 맵 정보를 업데이트하는, 장치.
  19. 제 12 항에 있어서,
    상기 장치는 출력 데이터를 출력하는 출력부를 더 포함하며,
    상기 출력부는 상기 주행 모드 및 상기 주행 속도 중 적어도 하나에 대한 정보를 출력하는, 장치.
  20. 제 1 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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Families Citing this family (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102506865B1 (ko) * 2017-12-13 2023-03-08 현대자동차주식회사 컷인 의도 판단 장치 및 방법
US11548159B1 (en) * 2018-05-31 2023-01-10 AI Incorporated Modular robot
DE102019103344B4 (de) * 2019-02-11 2021-02-18 Sick Ag Positionsbestimmungssystem
WO2020230334A1 (ja) * 2019-05-16 2020-11-19 日本電信電話株式会社 投稿情報信頼度判定装置、投稿情報信頼度判定方法、及び投稿情報信頼度判定プログラム
DE102019207215A1 (de) * 2019-05-17 2020-11-19 Robert Bosch Gmbh Verfahren zum Verwenden einer merkmalbasierten Lokalisierungskarte für ein Fahrzeug
DE102019209117A1 (de) * 2019-06-25 2020-12-31 Continental Automotive Gmbh Verfahren zur Lokalisierung eines Fahrzeugs
US11142214B2 (en) 2019-08-06 2021-10-12 Bendix Commercial Vehicle Systems Llc System, controller and method for maintaining an advanced driver assistance system as active
CN110888434A (zh) * 2019-11-14 2020-03-17 腾讯科技（深圳）有限公司 自动驾驶方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质
US11472442B2 (en) * 2020-04-23 2022-10-18 Zoox, Inc. Map consistency checker
FR3120690B1 (fr) * 2021-03-15 2023-02-10 Psa Automobiles Sa Procédé et dispositif de détermination d’une fiabilité d’une cartographie base définition.
FR3120694B1 (fr) * 2021-03-15 2024-03-22 Psa Automobiles Sa Procédé et dispositif de détermination d’une fiabilité d’une cartographie base définition.
US20220326023A1 (en) * 2021-04-09 2022-10-13 Zoox, Inc. Verifying reliability of data used for autonomous driving
CN113895464B (zh) * 2021-12-07 2022-04-08 武汉理工大学 融合个性化驾驶风格的智能车驾驶地图生成方法及系统
EP4199522A1 (en) * 2021-12-20 2023-06-21 Beijing Xiaomi Mobile Software Co., Ltd. Method and apparatus of encapsulating/parsing point cloud data in/from encapsulating containers
FR3133443B1 (fr) * 2022-03-10 2024-02-09 Psa Automobiles Sa Méthodes et systèmes de validation de données cartographiques
US20230322259A1 (en) * 2022-04-06 2023-10-12 Qualcomm Incorporated Inclusion And Use Of Safety and Confidence Information Associated With Objects In Autonomous Driving Maps
DE102022122031A1 (de) 2022-08-31 2024-02-29 Cariad Se Verfahren zum Bereitstellen eines Zuverlässigkeitswerts für eine Objektinformation einer Landkarte

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070299606A1 (en) 2006-02-24 2007-12-27 Denso Corporation Driving assistance system
US20100241354A1 (en) 2007-11-02 2010-09-23 Continental Teves Ag & Co. Ohg Verification of digital maps
JP2016161456A (ja) * 2015-03-03 2016-09-05 富士重工業株式会社 車両の地図データ処理装置
JP2016180797A (ja) 2015-03-23 2016-10-13 株式会社豊田中央研究所 道路情報生成装置及びプログラム
JP2017138282A (ja) * 2016-02-05 2017-08-10 トヨタ自動車株式会社 自動運転システム

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101703144B1 (ko) * 2012-02-09 2017-02-06 한국전자통신연구원 차량의 자율주행 장치 및 그 방법
US8527199B1 (en) * 2012-05-17 2013-09-03 Google Inc. Automatic collection of quality control statistics for maps used in autonomous driving
US9633564B2 (en) * 2012-09-27 2017-04-25 Google Inc. Determining changes in a driving environment based on vehicle behavior
US8825258B2 (en) * 2012-11-30 2014-09-02 Google Inc. Engaging and disengaging for autonomous driving
US9145139B2 (en) * 2013-06-24 2015-09-29 Google Inc. Use of environmental information to aid image processing for autonomous vehicles
DE102013012777A1 (de) 2013-07-31 2015-02-05 Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh Verfahren zum Nutzen eines Kommunikationsendgeräts in einm Kraftfahrzeug beim aktivierten Autopiloten und Kraftfahrzeug
KR101518909B1 (ko) * 2013-08-09 2015-05-15 현대자동차 주식회사 전방영상 및 네비게이션 기반 운행 장치 및 방법
JP6082415B2 (ja) * 2015-03-03 2017-02-15 富士重工業株式会社 車両の走行制御装置
JP6269552B2 (ja) * 2015-03-31 2018-01-31 トヨタ自動車株式会社 車両走行制御装置
KR101835434B1 (ko) 2015-07-08 2018-03-09 고려대학교 산학협력단 투영 이미지 생성 방법 및 그 장치, 이미지 픽셀과 깊이값간의 매핑 방법
KR20170015112A (ko) * 2015-07-30 2017-02-08 삼성전자주식회사 자율 주행 차량 및 그의 동작 방법
US9761000B2 (en) * 2015-09-18 2017-09-12 Qualcomm Incorporated Systems and methods for non-obstacle area detection
EP3156873B2 (en) 2015-10-15 2023-04-05 Honda Research Institute Europe GmbH Autonomous vehicle with improved simultaneous localization and mapping function
JP6798779B2 (ja) * 2015-11-04 2020-12-09 トヨタ自動車株式会社 地図更新判定システム
JP6520728B2 (ja) * 2016-01-14 2019-05-29 株式会社デンソー 運転支援装置
JP6654923B2 (ja) * 2016-02-16 2020-02-26 株式会社Ｓｕｂａｒｕ 地図情報出力装置
KR102535618B1 (ko) * 2016-05-02 2023-05-23 한국전자통신연구원 융합형 물체 감지 정보를 이용한 운전자 보조 시스템 및 방법
KR102613790B1 (ko) * 2016-05-25 2023-12-15 주식회사 에이치엘클레무브 주행 학습 기반 자율 주행 시스템 및 방법
JP6665733B2 (ja) * 2016-08-26 2020-03-13 トヨタ自動車株式会社 情報処理装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070299606A1 (en) 2006-02-24 2007-12-27 Denso Corporation Driving assistance system
US20100241354A1 (en) 2007-11-02 2010-09-23 Continental Teves Ag & Co. Ohg Verification of digital maps
JP2016161456A (ja) * 2015-03-03 2016-09-05 富士重工業株式会社 車両の地図データ処理装置
JP2016180797A (ja) 2015-03-23 2016-10-13 株式会社豊田中央研究所 道路情報生成装置及びプログラム
JP2017138282A (ja) * 2016-02-05 2017-08-10 トヨタ自動車株式会社 自動運転システム

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