KR102326679B1 - 차량 내비게이션 장치 및 차량 내비게이션 장치의 가이드 방법 - Google Patents

차량 내비게이션 장치 및 차량 내비게이션 장치의 가이드 방법 Download PDF

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Abstract

일 실시예에 따른 차량 내비게이션 장치는 차량의 주행 정보, 지도 정보 및 GPS (Global Positioning System) 신호를 수신하는 통신부,상기 차량의 주행 정보, 지도 정보 및 GPS 신호에 기초하여 목적지까지 상기 차량을 안내하는 주행 경로를 표시하는 디스플레이부, 상기 차량의 주행 차로 정보를 산출하는 차로 판단부, 상기 주행 경로에 필요한 안내 가이드를 소리로 출력하는 출력부; 및 상기 지도 정보 및 상기 GPS 신호에 기초하여 상기 주행 경로에 포함된 회전 구역을 제1 구역 및 상기 제2 구역으로 구분한 후, 상기 주행 정보 및 상기 주행 차로 정보에 기초하여 상기 제1 구역의 안내 가이드와 상기 제2 구역의 안내 가이드를 다르게 결정하고, 상기 결정된 안내 가이드에 기초하여 상기 디스플레이부 및 상기 출력부를 제어하는 제어부를 포함할 수 있다.

Description

차량 내비게이션 장치 및 차량 내비게이션 장치의 가이드 방법{NAVIGATION APPARATUS OF VEHICLE AND GUIDE METHOD THEREOF}
본 발명은 차량 내비게이션 장치 및 차량 내비게이션 장치의 가이드에 관한 발명으로서, 보다 구체적으로는 차량의 주행 경로의 상황에 맞춰 차로 가이드를 서로 다르게 제공함으로써, 차량이 정확한 차로에서 주행할 수 있도록 하는 기술에 관한 발명이다.
내비게이션 장치는 GPS(Global Positioning System)로부터 수신한 GPS 신호를 이용하여 차량 등과 같은 이동체의 현재 위치를 지도상에 표시하여 준다. 이러한 내비게이션 장치는 현재 선박, 항공기, 차량 등과 같은 각종의 이동체들에 탑재되어 이동체의 현재 위치와 이동 속도를 확인하거나 이동 경로를 결정하기 위해 널리 이용되고 있다.
일반적으로 차량에 사용되는 내비게이션 장치는, 사용자가 목적지를 입력하면, 지도 정보를 이용하여 목적지까지의 주행 경로를 탐색하고, 사용자가 선택한 주행 경로로 차량을 안내한다. 또한, 내비게이션 장치는 목적지까지의 주행 경로, 주행 경로 주변에 위치한 지형지물 및 도로 혼잡도 등과 같은 다양한 정보를 시각적 또는 청각적으로 제공함으로써 사용자가 목적지까지 도착할 수 있는 안내 가이드를 제공한다.
한편, 교차로나 일반도로와 고속도로가 만나는 IC(Inter Change) 및 고속도로와 고속도로가 만나는 JC(JunCtion)와 같이 회전 지점이 포함되어 있는 통과해야 하는 경우, 사고를 방지하기 위해 회전 지점에 대한 정확한 안내가 필수적이다.
그러나 종래 기술에 따른 내비게이션 장치의 경우 주행 경로 상 회전 정보에 대해서만 제공할 뿐, 언제 어디서 정확하게 회전을 해야하는지에 대한 정보를 제공하지 않았기 때문에, 직진 차로에서 주행하다가 무리하게 회전 차로로 차선을 변경하다가 사고가 발생하는 문제점이 존재하였다.
또한, 회전 차로에서 주행하다가 주행 경로 상 직진 주행을 해야하는 경우, 사전에 이를 인지하지 못해 무리하게 직진 차로로 차선을 변경하여 정체를 유발시키고, 사고를 발생시키는 문제점이 존재하였다.
따라서, 일 실시예에 따른 차량 내비게이션 장치 및 차량 내비게이션 장치의 가이드 방법은 전술한 문제점을 해결하기 위해 고안된 발명으로서, 주행 경로에서 회전을 해야 하는 경우, 회전 구역을 회전준비구역과 회전근접구역으로 구분하고 회전준비구역 및 회전근접구역에서 제공하는 안내 가이드를 서로 다르게 제공함으로써, 차량이 정확한 차로에서 주행할 수 있도록 하는 것에 그 목적이 있다.
일 실시예에 따른 차량 내비게이션 장치는 차량의 주행 정보, 지도 정보 및 GPS (Global Positioning System) 신호를 수신하는 통신부, 상기 차량의 주행 정보, 지도 정보 및 GPS 신호에 기초하여 목적지까지 상기 차량을 안내하는 주행 경로를 표시하는 디스플레이부, 상기 차량의 주행 차로 정보를 산출하는 차로 판단부, 상기 주행 경로에 필요한 안내 가이드를 소리로 출력하는 출력부 및 상기 지도 정보 및 상기 GPS 신호에 기초하여 상기 주행 경로에 포함된 회전 구역을 제1 구역 및 상기 제2 구역으로 구분한 후, 상기 주행 정보 및 상기 주행 차로 정보에 기초하여 상기 제1 구역의 안내 가이드와 상기 제2 구역의 안내 가이드를 다르게 결정하고, 상기 결정된 안내 가이드에 기초하여 상기 디스플레이부 및 상기 출력부를 제어하는 제어부를 포함할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 지도 정보로부터 상기 주행 경로의 도로 정보를 판단하고, 상기 판단된 도로 정보 및 상기 GPS 신호에서 상기 회전 구역의 회전 지점까지의 거리에 기초하여 상기 제1 구역 및 상기 제2 구역을 구분할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 지도 정보에서 상기 회전 구역의 추천 차로를 판단하고, 상기 GPS 신호 및 상기 주행 차로 정보에 기초하여 상기 차량이 주행하는 주행 차로와 상기 추천 차로 간의 차이값을 산출하고, 상기 차이값에 기초하여 상기 구분된 제1 구역 및 상기 구분된 제2 구역을 결정할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 주행 정보에 기초하여 상기 차량의 주행 속도를 판단하고, 상기 지도 정보에 기초하여 상기 차량이 주행하는 도로의 정적 속도를 판단하고, 상기 정적 속도와 상기 주행 속도에 기초하여 상기 구분된 제1 구역 및 상기 구분된 제2 구역을 결정할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 주행 정보에 기초하여 상기 차량의 주행 속도를 판단하고, 상기 지도 정보에 포함된 정체 정보 및 상기 주행 속도에 기초하여 상기 구분된 제1 구역 및 상기 구분된 제2 구역을 결정할 수 있다.
상기 차량 내비게이션 장치는 상기 지도 정보 및 상기 차량의 주행 정보를 저장하는 저장부;를 더 포함하고, 상기 제어부는, 상기 저장부로부터 상기 차량의 운전자의 경로 이탈 빈도를 수집하고, 상기 경로 이탈 빈도에 기초하여 상기 구분된 제1 구역 및 상기 구분된 제2 구역을 결정하는 차량 내비게이션 장치.
상기 제어부는, 상기 제1구역에서 주행하는 상기 차량의 차로 변경이 필요한 것으로 판단하면, 주행 차로의 변경이 필요하다는 안내 가이드를 상기 제1 구역의 안내 가이드로 출력할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 제2 구역에서 주행하는 상기 차량의 차로 변경이 필요한 것으로 판단하면, 상기 제1 구역의 안내 가이드보다 더 큰 소리로 안내를 하는 안내 가이드를 상기 제2 구역의 안내 가이드로 출력할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 도로 정보에 기초하여 상기 회전 구역 내에 포함된 지형지물을 판단하고, 상기 제2 구역의 안내 가이드에 상기 지형지물을 포함하여 안내 가이드를 출력할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 제1 구역 또는 상기 제2 구역에서 주행하는 상기 차량이 상기 주행 경로 상의 추천 차로에서 주행하는 경우, 상기 주행 차로로 주행하는 안내 가이드를 상기 제1 안내 가이드 또는 상기 제2 안내 가이드로 출력할 수 있다.
일 실시예에 따른 차량 내비게이션 장치의 가이드 방법은, 차량을 안내하는 주행 경로를 표시하는 디스플레이부, 상기 주행 경로에 필요한 안내 가이드를 소리로 출력하는 출력부, 및 상기 디스플레이부 및 상기 출력부를 제어하는 제어부를 포함하는 차량의 내비게이션 장치의 안내 가이드 방법에 있어서, 지도 정보 및 GPS 신호에 기초하여 상기 주행 경로에 포함된 회전 구역을 제1 구역 및 상기 제2 구역으로 구분하는 단계, 상기 차량의 주행 차로 정보를 산출하는 단계, 상기 차량의 주행 정보 및 상기 주행 차로 정보에 기초하여 상기 제1 구역의 안내 가이드와 상기 제2 구역의 안내 가이드를 결정하는 단계 및 상기 차량이 상기 주행 경로 상의 추천 차로에서 주행하는지 여부에 기초하여 상기 제1 구역의 안내 가이드와 상기 제2 구역의 안내 가이드를 다르게 출력하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 차량 내비게이션 장치 및 차량 내비게이션 장치의 가이드 방법은 주행 경로의 상황에 맞게 회전 구역을 회전준비구역과 회전근접구역으로 구분하여 서로 다른 방법으로 안내 가이드를 제공하므로 주행 상황에 알맞은 정확한 안내 가이드를 제공할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 차량 내비게이션 장치 및 차량 내비게이션 장치의 가이드 방법은 회전준비구역에서 제공하는 안내 가이드와 회전근접구역에서 제공하는 안내 가이드를 다르게 제공함으로써, 운전자가 회전 구역을 이탈하여 주행하는 것을 방지할 수 있으며, 이에 따라 도로의 정체를 억제하고 사고의 위험을 감소시킬 수 있는 효과가 존재한다.
도 1 및 도 2는 회전준비구역과 회전접근구역을 구분하는 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따라 제1 구역 및 제2 구역을 구분하는 기준을 설명하기 위한 표이다.
도 4는 일 실시예에 따른 차량 내비게이션 장치의 일부 구성요소를 도시한 블럭도이다.
도 5는 일 실시예에 따른 인공신경망을 이용한 차로 판단부의 일부 구성 요소를 도시한 블럭도이다.
도 6은 일 실시예에 따른 차로 예측 인공신경망 모듈에 입력되는 입력 정보와 출력되는 출력 정보를 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명에 적용되는 인공신경망 모듈의 구조를 도시한 도면이다.
도 8은 인공신경망 모듈의 노드에서의 계산 과정을 도시한 모식도이다.
도 9는 일 실시예에 따라, 인공신경망 모듈과 각 구성 요소간의 관계를 도시한 도면이다.
도 10은 본 발명의 출력층의 또 다른 실시 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 일 실시예에 따라 인공신경망 모듈에 의해 출력된 정보를 포함하고 있는 화면을 도시한 도면이다.
도 12는 일 실시예에 따른 차량 내비게이션 장치의 동작을 설명하기 위한 순서도이다.
도 13은 차량의 주행 차로에 따라 안내 가이드가 필요한 경우와 그렇지 않은 경우를 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 일 실시예에 따라 제1 구역 및 제2 구역에서 서로 다른 안내 가이드를 출력하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 15는 다른 실시예에 따라 제1 구역 및 제2 구역에서 서로 다른 안내 가이드를 출력하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 16은 또 다른 실시예에 따라 제1 구역 및 제2 구역에서 서로 다른 안내 가이드를 출력하는 예시를 나타내는 도면이다.
이하, 본 발명에 따른 실시 예들은 첨부된 도면들을 참조하여 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조 부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 실시 예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다. 또한, 이하에서 본 발명의 실시 예들을 설명할 것이나, 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정되거나 제한되지 않고 당업자에 의해 변형되어 다양하게 실시될 수 있다.
또한, 본 명세서에서 사용한 용어는 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 개시된 발명을 제한 및/또는 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
본 명세서에서, "포함하다", "구비하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는다.
또한, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함하며, 본 명세서에서 사용한 "제 1", "제 2" 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략한다.
도 1 및 도 2는 회전준비구역와 회전접근구역을 구분하는 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
개시된 차량 내비게이션 장치(1)는 회전 구역이 포함된 주행 경로를 안내할 수 있다. 여기서 회전 구역은 자동차전용도로를 신설 또는 확장하기 위해 기존 도로를 자동차전용도로로 편입시키거나 다른 자동차전용도로로 연결하기 위한 부체도로(Rampway)이거나, 일반 도로에 마련된 교차로를 포함할 수 있다.
도 1을 참조하면, 차량 내비게이션 장치(1)를 포함하는 차량은 적어도 2개 이상의 부체도로를 포함하는 자동차 전용도로를 주행할 수 있다. 주행경로는 첫 번째 부체도로가 아닌 두 번째 부체도로를 사용하는 것으로 안내될 수 있다.
개시된 차량 내비게이션 장치(1)는 GPS 신호에 기초한 현재 위치에서 안내하는 부체도로의 거리에 기초하여 회전준비구역(10)과 회전근접구역(20)을 구분할 수 있다.
즉, 회전준비구역(10)은 운전자가 회전에 직접적인 액션을 취할 필요는 없지만, 회전을 인지하고 있어야 하는 구역이다. 회전근접구역(20)은 운전자가 회전을 위해 주변 주행 환경을 인지하고, 차로 변경과 같은 액션을 취해야하는 구역을 의미한다.
한편, 회전준비구역(10)과 회전근접구역(20)은 설명의 편의를 위해서 설정한 이름이므로, 이하에서는 회전준비구역(10)을 제1 구역으로 지칭하고, 회전근접구역(20)은 제2 구역(20)으로 지칭하여 설명하도록 한다.
도 2를 참조하면, 차량 내비게이션 장치(1)를 포함하는 차량은 도 1과 달리, 일반도로를 주행할 수 있다. 일반도로는 도 2와 같이 교차로를 포함할 수 있다.
주행 경로 상 교차로에서 우회전할 필요가 있는 경우, 차량 내비게이션 장치(1)는 GPS 신호 및 회전 구역까지의 거리에 기초하여 주행 경로를 제1 구역(10) 및 제2 구역(20)을 구분한다.
예를 들어, 차량 내비게이션 장치(1)는 차량의 현재 위치에서 250m까지는 제1 구역(10), 회전 지점으로부터 100m에서까지는 제2 구역(20)으로 구분할 수 있다.
그 후 차량 내비게이션 장치(1)는 구분된 제1 구역(10)과 제2 구역(20) 미 현재 차량이 주행하는 차로에 기초하여 서로 다른 안내 가이드를 출력함으로써, 차량이 안전하게 회전 구역을 통과하도록 할 수 있도록 할 수 있다. 이와 관련된 구체적인 설명은 이하 도면을 통해 후술한다.
한편, 도 1 및 도 2 이외에도 차량 내비게이션 장치(1)는 다양한 회전 구역이 포함된 주행 경로에서 제1 구역 및 제2 구역을 구분할 수 있다. 또한, 안내하는 주행 경로 상에 회전 경로가 포함되지 않고 회전 경로를 지나치는 주행 경로를 포함하더라도, 차량 내비게이션 장치(1)는 현재 위치에서 제1 구역(10) 및 제2 구역(20)을 구분할 수 있고, 이에 따라 회전 차로가 아닌 직진 차로로 주행하도록 안내할 수도 있다.
도 3은 일 실시예에 따라 제1 구역(10) 및 제2 구역(20)을 구분하는 기준을 설명하기 위한 표이다.
개시된 차량 내비게이션 장치(1)는 회전 구역에서 제1 구역(10) 및 제2 구역(20)을 시작하는 오프셋을 도로 별로 설정할 수 있다. 이렇게 도로 별로 제1 구역(10) 및 제2 구역(20)을 설정하는 것을 정적 설정값으로 지칭한다. 그러나 차량 내비게이션 장치(1)는 정적 설정값을 기준으로 하되, 주행 환경 요소에 따라 적절하게 제1 구역(10) 및 제2 구역(20)을 변경할 수 있다.
도 3을 참조하면, 차량 내비게이션 장치(1)는 도로 정보에 따라 고속도로, 도시 고속도로, 2차로 이상 차도, 골목길로 도로를 구분하고, 서로 다른 구역 시작점을 설정할 수 있다. 도로 정보는 지도 정보에 포함될 수 있으며, 차량 내비게이션 장치(1)는 주행 경로 상에서 도로 정보를 기초로 정적 설정값을 이용할 수 있다.
구체적으로 고속도로에서 회전 구역이 포함되면, 차량 내비게이션 장치(1)는 회전 지점 전 1km에서 300m 전까지를 제1 구역(10)으로 구분할 수 있다. 또한, 차량 내비게이션 장치(1)는 회전 지점 전 300m에서 회전 지점까지를 제2 구역(20)으로 구분할 수 있다.
도시 고속도로에서 회전 구역이 포함되면, 차량 내비게이션 장치(1)는 회전 지점 전 700m에서 200m 전까지를 제1 구역(10)으로 구분할 수 있다. 또한, 차량 내비게이션 장치(1)는 회전 지점 전 200m에서 회전 지점까지를 제2 구역(20)으로 구분할 수 있다.
2차로 이상의 차도에서 회전 구역이 포함되면, 차량 내비게이션 장치(1)는 회전 지점 전 250m에서 100m 전까지를 제1 구역(10)으로 구분할 수 있다. 또한, 차량 내비게이션 장치(1)는 회전 지점 전 100m에서 회전 지점까지를 제2 구역(20)으로 구분할 수 있다.
골목길에서 회전 구역이 포함되면, 차량 내비게이션 장치(1)는 제1 구역(10)을 구분하지 않을 수도 있다. 또한, 차량 내비게이션 장치(1)는 회전 지점 전 50m에서 회전 지점까지를 제2 구역(20)으로 구분할 수 있다.
이렇게 차량 내비게이션 장치(1)는 주행 경로에 포함된 각 도로 별 도로 정보를 통해 도로의 상황에 맞게 제1 구역(10) 및 제2 구역(20)을 구분한 후, 이에 기초하여 안내 가이드를 제공하므로. 운전자는 충분한 거리 내에서 회전 지점에 대비할 수 있다.
또한, 차량 내비게이션 장치(1)는 주행 환경 요소에 따른 변경 요소에 기초하여 정적 설정값을 변경할 수 있다.
구체적으로 차량 내비게이션 장치(1)는 GPS 신호 및 차량으로부터 수신하는 주변 정보에 기초하여 현재 주행 차로를 판단할 수 있다. 만약 주행 차로가 주행 경로 상 포함되는 추천 차로와 불일치하면, 차량 내비게이션 장치(1)는 제1 구역(10)과 제2 구역(20)의 길이를 조정할 수 있다.
예를 들어, 고속도로에서 주행 경로 상 추천 차로가 10차로인데 차량이 1 차로에서 주행하는 경에는 이동해야 하는 차로가 많으므로, 차량 내비게이션 장치(1)는 제1 구역(10)의 시작지점을 정적 설정값에 따른 1km보다 더 길게 설정하거나, 제2 구역(20)의 시작지점을 더 길게 설정할 수 있다.
차량 내비게이션 장치(1)는 주행 정보에서 수집하는 차량의 주행 속도와 도로의 정적 속도를 비교함으로써, 제1 구역(10)과 제2 구역(20)의 시작지점을 변경할 수도 있다.
예를 들어, 80km가 도로 정적 속도인 도시 고속도에서 차량이 100km/h이상으로 주행하는 경우, 차량 내비게이션 장치(1)는 차로를 변경하는데 안전하게 변경할 수 있도록 차량 제1 구역(10)의 시작지점을 700m보다 더 길게 설정하거나, 제2 구역(20)의 시작지점을 더 길게 설정할 수 있다. 이를 통해서 운전자에게 회전 지점을 빠르게 인식시킬 수 있다.
또한, 차량 내비게이션 장치(1)는 정체 정보를 기초로 제1 구역(10)과 제2 구역(20)의 시작지점을 변경할 수도 있다.
예를 들어 주행 경로가 정체 중인 경우, 운전자는 회전 지점을 인식할 수 있는 시간을 평소의 주행 보다 더 확보할 수 있다. 이 경우, 차량 내비게이션 장치(1)는 제1 구역(10) 및 제2 구역(20)에 대한 정적 설정값을 단축시키고, 이에 따른 적절한 안내 가이드를 운전자에게 제공할 수도 있다.
차량 내비게이션 장치(1)는 주행 정보에서 수집하는 운전자의 운전 습관에 기초하여 제1 구역(10)과 제2 구역(20)의 시작지점을 변경할 수도 있다.
예를 들어 차량 내비게이션 장치(1)는 안내하는 주행 경로에서 운전자의 경로 이탈 빈도를 파악할 수 있고, 이를 통해 운전자의 운전 숙련도를 산출할 수 있다.
예를 들어, 운전자의 운전 숙련도가 높으면, 차량 내비게이션 장치(1)는 제1 구역(10) 및 제2 구역(20)의 길이를 단축시키고, 이에 따른 적절한 안내 가이드를 운전자에게 제공할 수도 있다. 이와 반대로, 운전자의 운전 숙련도가 낮으면, 차량 내비게이션 장치(1)는 제1 구역(10) 및 제2 구역(20)의 길이를 증가시키고, 이에 따른 적절한 안내 가이드를 운전자에게 제공할 수도 있다. 그리고 이러한 동적 설정값의 변경 요소는 일 예에 불과하다. 즉, 차량 내비게이션 장치(1)는 이 외에도 다양한 변경 요소를 통해 정적 설정값을 주행 환경에 따라 변경할 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 차량 내비게이션 장치(1)의 일부 구성 요소를 도시한 블럭도이다.
도 4를 참조하면, 차량 내비게이션 장치(1)는 차량 및 외부 서버 등으로부터 다양한 정보를 수신하는 통신부(30), 입력된 목적지까지 차량을 안내하는 주행 경로와 다양한 사용자 인터페이스를 출력하는 디스플레이부(40), 주행 경로에 필요한 정보 및 추천 차로와 같은 안내 가이드를 소리로 출력하는 출력부(50), 차량 및 외부 서버 등으로부터 수신한 다양한 정보를 저장하는 저장부(60), 주행중인 차량의 차로를 판단하는 차로 판단부(100) 및 전술한 구성을 제어하는 제어부(70)를 포함할 수 있다.
구체적으로, 통신부(30)는 차량으로부터 수신하는 주행 정보 및 GPS 신호를 수신할 수 있다. 따라서, 통신부(30)는 통신 인터페이스를 포함할 수 있으며, 차량에 연결되어 차량의 주행 속도, 주행하는 차로에 대한 정보를 유무선을 통해 수신할 수 있다. 또한, 통신부(30)는 무선 인터페이스에 기초하여 차량의 외부로부터 GPS 신호를 수신할 수도 있다. 또한, 통신부(30)는 외부로부터 지도 정보를 수신하거나 저장부(60)에 미리 저장된 지도 정보의 업데이트에 필요한 정보를 수신할 수도 있다.
디스플레이부(40)는 디스플레이로 구성되어 주행 경로, 차량의 주행 속도, 지도 정보 및 안내 가이드를 시각적으로 표시할 수 있다. 디스플레이는 액정 디스플레이(Liquid Crystal Display: LCD) 패널, 발광 다이오드(Light Emitting Diode: LED) 패널 또는 유기 발광 다이오드(Organic Light Emitting Diode: OLED) 패널 등 다양한 디스플레이 패널을 포함할 수 있다.
한편, 디스플레이가 터치 패드(touch pad) 등과 같은 GUI(Graphical User interface), 즉 소프트웨어인 장치를 포함하는 경우, 사용자의 입력을 수신하는 입력부의 역할을 수행할 수도 있다.
출력부(50)는 안내 가이드를 소리로 출력하는 구성으로 스피커 및 그에 필요한 인터페이스를 포함할 수 있다.
저장부(60)는 통신부(30)가 수신한 다양한 정보 및 차량 내비게이션 장치(1)의 동작에 필요한 프로그램을 저장할 수 있다.
구체적으로 저장부(60)가 저장하는 주행 정보는 차량으로부터 수신한 주행 속도, 엔진 상태, 주행하는 차로에 관한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 저장부(60)는 통신부(30)가 수신하는 GPS 신호를 임시적으로 저장하고, 제어부(70)에 전달할 수 있다. 또한, 저장부(60)는 지도 정보를 미리 저장하고, 제어부(70)가 목적지에 도달하기 위한 주행 경로를 탐색하는데 정보를 제공할 수 있다. 지도 정보에는 회전 지점에 대한 추천 차로 지형지물에 대한 정보를 포함할 수 있다.
저장부(60)는 안내 가이드에 필요한 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 저장부(60)는 "오른쪽으로 회전하세요"라는 안내 가이드를 데이터 형태로 저장하고, 제어부(70)의 제어에 의해서 디스플레이부(40) 및 출력부(50)로 미리 저장한 데이터를 제공할 수 있다.
저장부(60)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. 저장부(60)는 후술하는 제어부(70)와 관련하여 전술한 프로세서와 별개의 칩으로 구현된 메모리일 수 있고, 프로세서와 단일 칩으로 구현될 수도 있다.
차로 판단부(100)는 주행중인 차량이 현재 전체 도로 중에서 몇 차선으로 주행하고 있는지 판단할 수 있다. 구체적으로 차량에 설치되어 있는 카메라를 통해 취득한 주행 영상을 기초로 인공신경망 모듈을 활용하여 현재 주행중인 차량이 가장 왼쪽 차선으로부터 몇 번째 차선이지, 또는 가장 오른쪽 차선으로부터 몇 번째 차선인지에 대한 정보를 추론하여 판단할 수 있다. 차로 판단부(100)에서 판단된 현재 주행중인 차량의 차로 정보는 제어부(70)로 송신될 수 있다. 이하 도 5 내지 도 11을 통해 차로 판단부(100)가 어떠한 방법으로 차로를 판단하는지 구체적으로 알아본다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공신경망을 이용한 차로 판단부(100)의 일부 구성 요소를 도시한 블럭도이고, 도 6은 일 실시예에 따른 차로 예측 인공신경망 모듈(120)에 입력되는 입력 정보와 출력되는 출력 정보를 도시한 도면이다. 이하 설명의 편의를 위해 인공신경망을 이용한 차로 판단부(100)는 차로 판단부(100)로 지칭하여 설명한다.
도 5를 참조하면, 차로 판단부(100)는 영상 정보 수집 모듈(110), 차로 예측 인공신경망 모듈(120), 출력 정보 분포 계산 모듈(130), 레퍼런스 정보 분포 계산 모듈(140), 신뢰도 캘리브레이션 모듈(150), 특징 추출 모듈(160) 및 차로 변경 확정 인공신경망 모듈(170) 등을 포함할 수 있다.
영상 정보 수집 모듈(110)은 차량에 장착되어 있는 적어도 하나의 카메라를 통해 촬영한 차량의 전방 및 측면의 주행 영상 정보(210)를 수집하고, 수집한 영상을 차로 예측 인공신경망 모듈(120)로 송신할 수 있다.
차로 예측 인공신경망 모듈(120)은 영상 정보 수집 모듈(110)이 수집한 차량의 주행 영상 정보(210)를 입력 정보로 하고, 현재 차량이 몇 차선을 주행하고 있는지에 대해 추론한 차로 예측 정보(220) 및 추론된 차로에 대한 신뢰도 정보(230)를 출력 정보로 하는 인공신경망 모듈로서, 차로 예측 인공신경망 모듈(120)은 상기 입력 정보와 출력 정보를 기초로 학습을 수행하는 학습 세션(121)과, 입력 정보를 기초로 출력 정보를 추론하는 추론 세션(122)을 포함할 수 있다.
차로 예측 인공신경망 모듈(120)의 학습 세션(121)은 입력 정보와 출력 정보를 기초로 학습을 수행할 수 있는 세션이며, 추론 세션(122)은 학습된 차로 예측 인공신경망 모듈(120)을 이용하여 실시간으로 입력되는 주행 영상 정보(210)를 분석하여, 현재 차량이 몇 차로에서 주행하고 있는지 추론한 차로 예측 정보(220)와, 이에 대한 신뢰도 정보(230)를 함께 출력할 수 있다.
예를 들어, 차로 예측 인공신경망 모듈(120)에 이미지가 입력된 경우, 입력된 이미지를 분석하여 현재 주행중인 차량에 대한 차로를 추론한 결과, 주행 차로가 제1차로라고 판단된 경우 제1차로를 차로 예측 정보(220)로 출력하고, 동시에 제1차로로 판단한 신뢰도 정보(30, 예를 들어 0.8)를 출력 정보로 출력할 수 있다.
또한, 차로 예측 인공신경망 모듈(120)에서 출력되는 차로 예측 정보(220)는 구체적으로 특정 차선을 기준으로 몇 번째 차선인지에 대한 정보로 출력될 수 있다. 예를 들어, 도로의 1차선을 기준으로 현재 차량이 주행하고 있는 차로가 몇 번째 차선인지에 대한 차로 정보를 출력할 수 있고, 반대로 도로의 마지막 차선을 기준으로 현재 차량이 주행하고 있는 차로가 몇 번째 차선인지에 대한 차로 정보를 출력할 수 있다.
차로 정보를 제공함에 있어서 본 발명과 같이 특정 차선을 기준으로 몇 번째 차로인지에 대한 정보를 제공해주는 경우, 운전자는 차량과 근접해 있는 기준 차선을 기준으로 자신의 차선이 몇 번째 차선인지 알 수 있기 때문에, 주행 경로에 따라 차선을 변경함에 있어서 보다 안정적으로 차선 변경을 준비하고 변경할 수 있는 효과가 존재한다.
도 7은 본 발명에 적용되는 인공신경망 모듈의 구조를 도시한 도면이고, 도 8은 인공신경망 모듈의 노드에서의 계산 과정을 도시한 모식도이다.
도 7을 참조하면, 차로 예측 인공신경망 모듈(120)의 다층 신경망 모델은 입력층(260, input layer), 은닉층(270, hidden layer) 및 출력층(280, output layer)으로 구성될 수 있다.
입력층(260)은 각 입력 인자에 대응되는 노드로 구성되며, 노드의 수는 입력 인자의 개수와 같다. 은닉층(270)은 입력층(260)으로부터 전달되는 인자값들의 선형 결합을 시그모이드 함수와 같은 비선형 함수로 처리하여 출력층 또는 다른 은닉층에 전달하는 역할을 할 수 있다. 도 7에서는 지면의 한계상 차로 예측 인공신경망 모듈(120)이 한 개의 은닉층(270)이 있는 것으로 도시하였으나, 이에 한정되는 것은 아니고 차로 예측 인공신경망 모듈(120)은 복수개의 은닉층(270)을 포함할 수 있다. 출력층(280)은 출력 인자에 대응되는 노드로서 분류 모형에서는 클래스의 수만큼 출력 노드가 생성될 수 있다. 본 발명에서는, 출력되는 정보는 현재 차량이 주행하고 있는 차선이 몇 차로인지에 대한 차로 예측 정보(220) 및 이데 대한 신뢰도 정보(230)가 출력 정보로 구성이 되는바 출력층(280)은 도 7에 도시된 바와 같이 한 개의 층으로 도시하였다. 그러나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니고, 차로 예측 인공신경망 모듈(120)의 활용 환경에 따라 복수 개의 출력층(280)으로 구성될 수 도 있다.
도 8에 도시된 바와 같이, 차로 예측 인공신경망 모듈(120)에 입력 정보가 입력되면 각각의 노드에서는 실제로 연산이 일어나는데, 차로 예측 인공신경망 모듈(120)의 연산 과정은 인간의 신경망을 구성하는 뉴런에서 일어나는 과정을 모사하도록 수학적으로 설계되어있다.
노드는 일정 크기 이상의 자극을 받으면 반응을 하는데, 그 반응의 크기는 바이어스(bias) 값을 제외하고 입력 값과 노드의 파라미터(parameter, 또는 가중치, weights)를 곱한 값과 대략 비례한다. 일반적으로 노드는 여러 개의 입력을 받으며 입력의 개수만큼 파라미터를 가지고 있다. 따라서 이 파리미터를를 조절함으로써 여러 입력에 다른 가중치를 부여할 수 있다. 최종적으로 곱한 값들은 전부 더해지고 그 합은 출력층(280)인 활성 함수(activation function)의 입력으로 들어가게 된다. 활성 함수의 결과가 노드의 출력에 해당하며 이 출력값이 궁극적으로 분류나 회귀 분석에 쓰이게 된다.
신경망 모델의 각 층은 적어도 하나의 노드로 이루어져 있으며 입력값에 따라 각 노드의 활성화/비활성화 여부가 결정된다. 입력 정보는 첫 번째 층(입력층, input layer)의 입력이 되며 그 이후엔 각 층의 출력이 다시 다음 층의 입력이 된다. 모든 계수는 학습 과정에서 계속 조금씩 변하는데, 결과적으로 각 노드가 어떤 입력을 중요하게 여기는지를 반영한다. 그리고 앞서 설명한 인공 신경망 모델의 '학습(training)'은 이 계수를 업데이트하는 과정을 의미한다.
본 발명의 차로 예측 인공신경망 모듈(120)에 적용되는 대표적인 인공신경망은 CNN 네트워크를 차용할 수 있다.
CNN(Convolutional neural network)은 시각적 이미지를 분석하는데 사용되는 피드-포워드적인 심층신경망(DNN: Deep Neural Network)의 한 종류로 하나 또는 여러 개의 콘볼루션 계층(convolutional layer)과 통합 계층(pooling layer), 완전하게 연결된 계층(fully connected layer)들로 구성된 신경망을 의미한다. 한국어로는 합성공 신경망으로 지칭된다. CNN은 2차원 데이터의 학습에 적합한 구조를 가지고 있으며, 역전달(Backpropagation algorithm)을 통해 훈련될 수 있다.
CNN 과정은 크게 특징 추출, 영향 최소화 및 분류 작업을 반복하면서, local feature으로부터 전체 이미지를 대표할 수 있는 global feature을 얻을 수 있다.
CNN의 경우 동일한 계수를 가지는 필터를 전체 영상에 반복적으로 적용함으로써, 변수의 수를 획기적으로 줄이기 때문에, topology 변화에 무관한 항상성(invariance)을 얻을 수 있는 효과가 존재하며, 이러한 효과는 본 발명과 같이 입력되는 이미지를 기초로 차로를 판단함에 있어서, 정확성을 향상시킬 수 있는 효과가 존재한다.
또한, 본 명세서에서는 본 발명의 차로 예측 인공신경망 모듈(120)에 적용되는 신경망으로서, CNN을 기준으로 설명하였지만, 본 발명의 차로 예측 인공신경망 모듈(120)에 적용되는 신경망 구조는 CNN으로 한정되는 것은 아니고, 이미지 검출에 유용한 Google Mobile Net v2, VGGNet16 및 ResNet50 등 공지되어 있는 다양한 인공신경망 모델이 적용될 수 있다.
도 9는 본 발‘m의 일 실시예에 따라, 인공신경망 모듈과 각 구성 요소간의 관계를 도시한 도면으로서, 구체적으로 인공신경망 모듈의 파라미터가 학습에 의해 업데이트 되는 과정을 설명한 도면이다.
도 9를 참조하면, 차로 예측 인공신경망 모듈(120)에 의해 출력되는 차로 예측 정보(220)와 이에 대한 신뢰도 정보(230)는 출력 정보 분포 계산 모듈(130)로 입력될 수 있다.
출력 정보 분포 계산 모듈(130)은 차로 예측 인공신경망 모듈(120)에서 출력되는 차로 예측 정보(220) 및 이에 대한 신뢰도 정보(230)에 대한 데이터 분포도를 구체적으로 계산하는 모듈이다.
예를 들어, 차로 예측 인공신경망 모듈(120)이 입력된 100장의 이미지를 기초로 각각 몇 차로로 주행하고 있는지에 대한 차로 예측 정보(220)와, 이에 대한 신뢰도 정보(230)를 추론을 거쳐 출력을 하였다면, 출력 정보 분포 계산 모듈(130)은 차로 예측 인공신경망 모듈(120)이 출력한 차로 예측 정보(220)와 신뢰도 정보(230)를 수신한 후, 수신한 정보들을 기초로 이에 대한 분포도를 분석하여 제1데이터 분포도(X)를 생성할 수 있다. 제1데이터 분포도(X)는 차로 예측 인공신경망 모듈(120)에 입력되는 각각의 이미지에 대해 추론하여 출력한 출력 정보들이 어떠한 값들로 분포되어 있는지에 대한 정보를 의미한다.
레퍼런스 정보 분포 계산 모듈(140)은 차량의 실제 주행 차로 예측 정보에 대한 레퍼런스(reference) 정보를 수집하고 레퍼런스 정보(240)의 데이터 분포도를 계산하여 제2데이터 분포도(Y)를 생성할 수 있다.
레퍼런스 정보(240)는 인공신경망 모듈의 파라미터를 업데이트 함에 있어서 기준이 될 수 있는 정보로서, 그라운드 트루스(Ground Truth) 정보라 불리기도 한다. 본 발명에서는 차로 예측 인공신경망 모듈(120)에 입력되는 이미지들에 대한 실제 차로 정보들이 레퍼런스 정보(240)에 포함될 수 있다.
신뢰도 캘리브레이션 모듈(150)은 인공신경망 모형의 출력 값이 실제 신뢰도(confidence)를 반영하도록 인공신경망 모형의 각종 파라미터 값을 변경하는 캘리브레이션을 수행할 수 있다. 예를 들어, 입력 정보 A의 출력 정보 B 에 대한 모형의 출력이 0.9가 나왔을 때, 90 % 확률로 B일 것 이라는 의미를 갖도록 인공신경망 모형의 각종 파라미터 값을 변경하는 캘리브레이션을 수행할 수 있다.
신뢰도 캘리브레이션 모듈(150)은 차로 예측 인공신경망 모듈(120)의 모형을 켈리브레이션함에 있어서, 출력 정보 분포 계산 모듈(130)로부터 제1데이터 분포도(X)를 수신하고, 레퍼런스 정보 분포 계산 모듈(140)로부터 제2데이터 분포도(Y) 수신하고, 제2데이터 분포도(Y)를 기준으로 제 1데이터 분포도(X)와 제2데이터 분포도(Y)의 차이가 감소하도록 차로 예측 인공신경망 모듈(120)의 파라미터(parameter)를 업데이트 하는 방법으로 켈리브레이션을 할 수 있다.
차로 예측과 관련하여 일 실시예를 설명하면, 입력된 이미지 100장에 대해 차로 예측 인공신경망 모듈(120)이 각각 추론한 차로 예측 정보가, 제1차로로 예측한 비율 20%, 2차로로 예측한 비율이 50%, 3차로로 예측한 비율이 30%이고, 레퍼런스 정보(240)에 의할 경우 1차로 비율이 30%, 2차로로 비율이 45%, 3차로로 비율이 25% 인 경우, 신뢰도 캘리브레이션 모듈(150)은 실제 레퍼런스 정보(240) 비율에 맞추도록 차로 예측 인공신경망 모듈(120)의 파라미터를 업데이트 할 수 있다.
이에 따르면, 차로 예측 인공신경망 모듈(120)에서 출력되는 신뢰도 정보(230)가 차로 예측 정보(220)에 대한 실제 확률에 가까워지는 효과가 발생한다.
또한, 하나의 실시예로서, 신뢰도 캘리브레이션 모듈(150)은 아웃풋 레이어에 해당하는 소프트맥스 함수를 부드럽게(soften) 해주는 방법으로 캘리브레이션을 수행할 수 있는데, 구체적으로 K개의 라벨(label)이 붙어 있는 다중 분류 문제 상황에서 로직 백터(Logit vector) Z를 단일 스칼라 파라미터(single scalar parameter)인 T를 이용하여 아래 수학식 1과 변환함으로써, 캘리브레이션을 수행할 수 있다.
(수학식 1)
Figure 112020095201249-pat00001
q^는 켈리버레이트 확률(calibrated probability)을 의미하며, 상기 수학식 3은 K개의 라벨(label)이 붙어 있는 다중 분류 문제에서 로직 백터(Logit vector)를 단일 스칼라 파라미터(single scalar parameter)인 T로 나눔으로써, 캘리브레이션을 수행하는 것을 의미한다.
수학식 3에서 단일 스칼라 파라미터인 T 가 1인 경우, 소프트맥스(Softmax)를 이용하여 신뢰도를 구하는 원래의 식이 되며, T 가 커질 수록 최종 q 는 1/K 로 수렴하게 되며, T가 0에 가까워질수록 q는 1에 가까워 진다.
또한, 단일 스칼라 파라미터 T는 학습에 의해 최적의 값이 결정되어 질 수 있는데, 구체적으로 차로 예측 인공신경망 모듈(120)의 밸리데이션 세트(validation set)와 동일한 특징을 가지고 있는 또 다른 밸리데이션 세트인 캘리브레이션 밸리데이션 세트를 이용하여 단일 스칼라 파라미터 T 대해 학습을 수행할 수 있다.
구체적으로 신뢰도 캘리브레이션 모듈(150)은 캘리브레이션 밸리데이션 세트를 이용하여, 캘리브레이션 밸리데이션 세트에서의 NLL(Negative Log Likelihood) 값이 최소가 되도록 단일 스칼라 파라미터 T에 대해 학습을 수행할 수 있다. 이와 같은 방법으로 캘리브레이션을 수행을 하는 경우, 단일 스칼라 파라미터인 T는 소프트 맥스의 아웃풋의 최대값을 바꾸지 않으면서 캘리브레이션을 수행할 수 있다. 따라서, 이러한 방법은 종래 모델의 캘리브레이션에만 영향을 주고 정확도(accuracy)에는 영향을 주지 않기 때문에 종래 학습되어 있는 인공신경망 모듈에도 적용할 수 있는 장점이 존재한다.
도 10은 본 발명의 출력층의 또 다른 실시예를 설명하기 위한 도면이고 도 10은 도 11의 인공신경망에 따라 출력된 정보가 내비게이션 장치의 디스플레이 모듈에 표시되는 모습을 도시한 도면이다.
도 10을 참조하면, 본 발명의 차로 예측 인공신경망 모듈(120)에 입력되는 입력 정보는 주행 영상 정보(210)로 도 3과 동일하나, 출력층이 하나의 레이어가 아니 제1출력층(81)과 제2출력층(82)을 포함할 수 있다.
제1출력층(81)과 제2출력층(82)은 활성화 함수(activation function) 역할을 수행하는데, 대표적으로 소프트맥스 함수 또는 교차 엔트로피 함수(cross entropy function) 등이 사용될 수 있다. 이하 설명의 편의를 위해 소프트맥스 함수를 기준으로 설명하도록 한다.
도 10에 도시된 바와 같이, 본 발명의 차로 예측 인공신경망 모듈(120)은 출력층(80)에 제1소프트맥스 함수와 제2소프트맥스 함수를 사용하는 경우, 제1소프트맥스 함수는 제1차선을 기준으로 현재 주행중인 차량이 몇 번째 차로로 운행하고 있는지에 대한 제1차로 예측 정보(221)와 이에 대한 제1차로 신뢰도 정보(231)를 출력하고, 제2소프트맥스 함수는 마지막 차선을 기준으로 현재 주행중인 차량이 몇 번째 차로로 운행하고 있는지에 대한 제2차로 예측 정보(222)와 이에 대한 제2차로 신뢰도 정보(232)를 출력할 수 있다.
따라서, 도 11에 도시된 바와 같이 제1 소프트맥스 함수의 출력 정보는 제1차선을 기준으로 2번째 차로로 판단한 제1차로 예측 정보(221)와 이에 대한 제1차로 신뢰도 정보(231)가 각각 2차로 및 0.999로 출력될 수 있으며, 제2 소프트맥스 함수의 출력 정보는 마지막 차선을 기준으로 2번째 차로로 판단한 제2차로 예측 정보(222)와 이에 대한 신뢰도 정보(232)가 각각 2차로 및 0.994로 출력될 수 있다.
차로 판단부(100)는 출력된 차로 예측 정보와 이에 대한 신뢰도 정보를 기초로 신뢰도 정보가 미리 설정된 기준 이상인 경우 출력된 차로 예측 정보를 현재 주행중인 차량의 차로 정보라 판단하고, 판단한 차로 정보를 제어부(70)로 송신할 수 있다. 미리 설정된 기준은 다양하게 설정될 수 있는데 일 예로 0.8이상일 수 있다. 이하 다시 도 4로 돌아와 차로 판단부(100)에서 판단한 차로 정보를 이용하여 안내 가이드를 생성하는 제어부(70)에 대해 알아본다.
도 4를 참조하면, 제어부(70)는 차량 내비게이션 장치(1)의 전반적인 작동을 제어할 수 있다.
구체적으로 제어부(70)는 지도 정보 및 GPS 신호에 기초하여 주행 경로에 포함된 회전 구역을 제1 구역(10) 및 상기 제2 구역(20)으로 구분할 수 있다. 도 3에서 전술한 바와 같이, 제어부(70)는 저장부(60)에 미리 저장된 정적 설정값을 기준으로 도로 정보에 따라 제1 구역(10) 및 제2 구역(20)을 구분하고, 현재 주행하는 추천 차로, 도로의 정적 속도, 주행 속도 및 운전자의 경로 이탈 빈도에 기초하여 제1 구역(10) 및 제2 구역(20)을 확정할 수 있다.
제어부(70)는 제1 구역(10)에서 출력하는 안내 가이드를 결정하고, 제2 구역에서 출력하는 안내 가이드를 결정할 수 있다. 구체적으로 제어부(70)는 주행 정보 및 차로 판단부(100)에서 판단한 현재 차량의 주행 차로 정보에 기초하여 제1 구역(10)에서의 안내 가이드와 제2 구역(20)에서의 안내 가이드를 다르게 결정할 수 있다.
예를 들어, 제어부(70)는 제1 구역(10) 및 제2 구역(20)에서 차량이 주행하는 차로 변경이 필요한지 여부를 판단할 수 있다. 만약 제2 구역(20)에서 차량이 추천 차로로 주행 차로로 변경할 필요가 있는 경우, 제2 구역(20)은 제1구역(10)보다 회전해야 하는 지점이 가까우므로, 제어부(70)는 운전자의 빠른 회전을 유도하기 위해 제1 구역(10)에서 추천 차로로 주행 차로를 변경하라는 안내 가이드를 제1 구역(10)에서 출력할 안내 가이드보다 강한 멘트와 소리로 출력할 수 있다.
또한, 제어부(70)는 안내 가이드를 결장함에 있어, 지형지물을 이용할 수 있다. 예를 들어 제1 구역(10)에서 출력하는 안내 가이드에는 지형지물을 포함하지 않고, 제2 구역(20)에서 출력하는 안내 가이드에 지형지물에 대한 정보를 포함시킬 수도 있다.
제어부(70)가 안내 가이드를 다르게 결정하는 구체적인 예시는 이하 다른 도면을 통해 후술한다.
제어부(70)는 차량 내비게이션 장치(1)의 구성요소의 동작을 제어하기 위한 알고리즘 또는 알고리즘을 재현한 프로그램에 대한 데이터를 저장하는 메모리(미도시), 및 메모리에 저장된 데이터를 이용하여 전술한 동작을 수행하는 프로세서(미도시)로 구현될 수 있다. 이때, 메모리와 프로세서는 각각 별개의 칩으로 구현될 수 있다. 또는, 메모리와 프로세서는 단일 칩으로 구현될 수도 있다.
한편, 차량 내비게이션 장치(1)는 도 4에서 전술한 구성 이외에도 다른 구성을 더 포함할 수 있으며, 명칭에 구속되지 않고 전술한 동작에 필요한 구성으로 마련될 수 있다.
도 12는 개시된 차량 내비게이션 장치(1)의 동작을 설명하기 위한 순서도이며, 도 13은 차량의 주행 차로에 따라 안내 가이드가 필요한 경우와 그렇지 않은 경우를 설명하기 위한 도면이다.
도 12를 참조하면, 차량 내비게이션 장치(1)는 주행 경로 상에 포함된 회전 구역을 제1 구역 및 제2 구역으로 구분할 수 있다(S100).
구체적으로, 도 4에서 전술한 바와 같이, 차량 내비게이션 장치(1)는 미리 저장된 정적 설정값을 기준으로 도로 정보에 따라 제1 구역(10) 및 제2 구역(20)을 구분하고, 현재 차량이 주행중인 차로, 추천 차로, 도로의 정적 속도, 주행 속도 및 운전자의 경로 이탈 빈도 등과 같은 변경 요소에 기초하여 제1 구역(10) 및 제2 구역(20)을 확정할 수 있다.
차량 내비게이션 장치(1)는 GPS 정보에 기초하여 현재 차량이 주행하는 구역이 제1 구역(10) 또는 제2 구역(20)에 있는지 여부를 판단할 수 있다(S200, 300).
만약 차량이 제1 구역(10)에서 주행하면, 차량 내비게이션 장치(1)는 주행 차로가 추천 차로에서 주행 중인지 여부를 판단할 수 있다(S210).
구체적으로 차량 내비게이션 장치(1)는 GPS 신호 및 차로 판단부(100)에서 판단한 차선 정보에 기초하여 현재 차량이 추천 차로에서 주행 중인지 여부를 판단할 수 있다.
만약 차량이 추천 차로에서 주행하고 있는 것으로 판단되지 않으면, 차량 내비게이션 장치(1)는 주행 차로의 변경이 필요하다는 것을 알리는 안내 가이드를 출력할 수 있다(S220).
차량 내비게이션 장치(1)가 제1 구역(10)에서 출력하는 안내 가이드는 다양할 수 있다. 예를 들어 도 13에 도시된 바와 같이 제1차량(11)이 제1구역에서 주행하면서, 1차선으로 주행을 하고 있는 상황에서, 주행 경로에 따라 직진을 하기 위해 3차선 또는 4차선으로 차로를 변경해야 하는 경우 "오른쪽 차로 변경을 준비하세요"라는 안내 멘트를 포함하면서, 디스플레이부(40)는 추천 차로를 표시하는 사용자 인터페이스를 출력할 수 있다.
만약, 제3차량(13)이 도 14에 도시된 바와 같이 4차선에서 주행하고 있고, 4차선이 추천 차로이면, 차량 내비게이션 장치(1)는 주행 차로를 계속 주행하라는 안내 가이드를 출력하거나, 별도의 안내를 하지 않을 수 있다(S400).
만약 차량이 제2 구역(20)에서 주행하면, 차량 내비게이션 장치(1)는 주행 차로가 추천 차로에서 주행 중인지 여부를 판단할 수 있다(S310).
구체적으로 차량 내비게이션 장치(1)는 GPS 신호 및 차로 판단부(100)에서 판단한 차량의 주행 차로 정보에 기초하여 주행 차로가 추천 차로에서 주행 중인지 여부를 판단할 수 있다.
만약 주행 차로가 추천 차로가 아니면, 차량 내비게이션 장치(1)는 주행 차로의 변경이 필요하다는 것을 알리는 안내 가이드를 출력한다(S320).
예를 들어 도 13에 도시된 바와 같이 제2차량(12)이 제2 구역에서 주행하고 있으면서, 2차선으로 주행을 하고 있는 상황에서, 주행 경로에 따라 직진을 하기 위해 3차선 또는 4차선으로 차로를 변경해야 하는 경우 "오른쪽 차로 변경을 준비하세요"라는 안내 멘트를 포함하면서, 디스플레이부(40)는 추천 차로를 표시하는 사용자 인터페이스를 출력할 수 있다.
이 때, 차량 내비게이션 장치(1)가 제2 구역(20)에서 출력하는 안내 가이드는 제1 구역(10)에서 출력하는 안내 가이드보다 강한 안내 멘트 또는 사용자가 안내 가이드를 강하게 인지할 수 있는 사용자 인터페이스를 포함하여 안내할 수 있다.
예를 들어 제1 구역(10)에서 "오른쪽 차로 변경을 준비하세요"라는 안내 멘트를 출력하였다면, 제2 구역(20)에서 "추천 차로인 3차선으로 차선을 변경하십시요"라는 안내 멘트를 출력하면서, 색상이 다양하게 변경하는 화면과 경고음을 함께 출력할 수 있다. 이를 통해서 운전자는 차로를 변경해야 하는 알림을 더 효과적으로 인지할 수 있다.
또한, 차량 내비게이션 장치(1)는 제2 구역(20)에서 안내 가이드를 출력하는 경우, 운전자가 가시적으로 확인 가능한 지형지물을 포함하는 안내 멘트 또는 사용자 인터페이스를 이용하여 안내 가이드를 출력할 수 있다.
예를 들어 추천 차로가 1차선이나 차량이 직진 차로에서 주행 중이면, 차량 내비게이션 장치(1)는 "이번 신호등에서 좌회전입니다. 왼쪽으로 차로를 이동하세요"라는 안내 멘트를 출력할 수 있다. 만약 추천 차로가 직진 차로이나 차량이 좌회전 차로에서 주행 중이면, 차량 내비게이션 장치(1)는 "현재 주행 차로는 좌회전 차로입니다. 오른쪽 차로로 이동하세요"라는 안내 멘트를 출력할 수도 있다.
만약 주행 차로가 추천 차로이면, 차량 내비게이션 장치(1)는 제2 구역(20)에서도 주행 차로를 계속 주행하라는 안내 가이드를 출력하거나, 별도의 안내를 하지 않을 수 있다(400).
도 14 내지 도16은 제1 구역(10) 및 제2 구역(20)에서 서로 다른 안내 가이드를 출력하는 예시를 나타내는 도면이다. 중복되는 설명을 피하기 위해서 이하 함께 설명한다.
차량 내비게이션 장치(1)는 제1 구역(10)에서 안내 가이드를 도 14와 같이 출력할 수 있다. 구체적으로 차량 내비게이션 장치(1)는 디스플레이부(40)에 각각의 회전 지점을 표시하는 사용자 인터페이스(800m 우회전, 500m 우회전)를 출력하면서, 주행 정보에 기초한 차량의 현재 속도(85km/h) 및 목적지까지 예상 소요 시간을 포함한 정보(15분)를 디스플레이(41)에 표시할 수 있다.
차량 내비게이션 장치(1)는 GPS 신호 및 차로 판단부(100)에서 판단한 주행 차로 정보에 기초하여 차량이 제1 구역(10)에서 추천 차로가 아닌 차로에서 주행하고 있음을 판단한다. 차량 내비게이션 장치(1)는 추천 차로인 오른쪽 차로로 이동하라는 안내 멘트, "오른쪽 차로로 이동하세요"라는 사용자 인터페이스를 출력하면서 출력부(50)를 통해 "현재 차로는 좌회전 차로입니다. 오른쪽 차로의 변경을 준비하세요"라는 소리를 스피커(51)로 출력할 수 있다.
차량 내비게이션 장치(1)는 제2 구역(20)에서 안내 가이드를 도 15와 같이 출력할 수 있다. 구체적으로 차량 내비게이션 장치(1)는 디스플레이부(40)에 각각의 회전 지점을 표시하는 사용자 인터페이스(50m 좌회전, 500m 우회전)를 출력하면서, 주행 정보에 기초한 차량의 현재 속도(35km/h) 및 목적지까지 예상 소요 시간(15분)을 포함한 정보를 디스플레이(41)에 표시할 수 있다.
차량 내비게이션 장치(1)는 GPS 신호에 기초하여 차량이 제2 구역(20)에서 추천 차로가 아닌 직진 차로에서 주행하고 있음을 판단한다. 차량 내비게이션 장치(1)는 도 16에 도시된 바와 같이 추천 차로인 왼쪽 차로로 이동하라는 안내 멘트, "좌회전 하세요"라는 사용자 인터페이스를 출력하면서 출력부(50)를 통해 "이번 신호등에서 좌회전하세요"라는 소리를 지형지물을 통해 스피커(51)로 출력할 수 있다.
차량 내비게이션 장치(1)는 제2 구역(20)에서 안내 가이드를 도 16과 같이 출력할 수 있다. 구체적으로 차량 내비게이션 장치(1)는 디스플레이부(40)에 회전 지점을 표시하는 사용자 인터페이스(500m 우회전) 이외에도, 화살표로 추천 차로를 표시하는 사용자 인터페이스를 출력하면서, 주행 정보에 기초한 차량의 현재 속도(85km/h) 및 목적지까지 예상 소요 시간을 포함한 정보(15분)를 디스플레이(41)에 표시할 수 있다.
차량 내비게이션 장치(1)는 GPS 신호에 기초하여 차량이 제2 구역(20)에서 추천 차로가 아닌 좌회전 차로에서 주행하고 있음을 판단한다. 차량 내비게이션 장치(1)는 추천 차로인 오른쪽 차로 또는 5차선으로 이동하라는 안내 멘트를 도 16에 도시된 바와 같이, "5차선으로 이동하세요"라는 사용자 인터페이스를 출력하면서 출력부(50)를 통해 "현재 차로는 좌회전 차로입니다. 5차선으로 이동하세요"라는 소리를 스피커(51)로 출력할 수 있다.
이렇게 차량 내비게이션 장치(1)는 제1 구역(10) 및 제2 구역(20)에서의 안내 가이드를 서로 다르게 출력함으로써, 운전자가 주행 경로를 이탈하는 가능성을 줄일 수 있다.
한편, 차량 내비게이션 장치(1)는 제1 구역(10) 및 제2 구역(20)을 구분하더라도, 제1 구역(10)에서 차량이 추천 차로에서 주행 중이라면, 안내 가이드를 출력하지 않고, 제2 구역(20)에서만 안내 가이드를 출력할 수 있다. 또한, 차량 내비게이션 장치(1)는 제2 구역(20)에서 주행 경로 상 회전 지점에 진입할 필요가 없이 직진 주행을 수행하여야 하는 경우, 제2 구역(20)에서도 안내 가이드를 출력하지 않을 수 있다.
일 실시예에 따른 차량 내비게이션 장치(1) 및 차량 내비게이션 장치의 가이드 방법은 주행 경로의 상황에 맞게 회전 구역을 회전준비구역과 회전근접구역으로 구분하여 다양한 상황에 알맞은 정확한 안내 가이드를 제공할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 차량 내비게이션 장치(1) 및 차량 내비게이션 장치의 가이드 방법은 회전준비구역에서 제공하는 안내 가이드와 회전근접구역에서 제공하는 안내 가이드를 다르게 제공함으로써, 운전자가 회전 구역을 이탈하여 주행하는 것을 방지할 수 있으며, 이에 따라 도로의 정체 억제, 사고 위험 감소 및 내비게이션 장치의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 장점이 존재한다.
한편, 본 명세서에 기재된 "~부"로 기재된 구성요소들, 유닛들, 모듈들, 컴포넌트들 등은 함께 또는 개별적이지만 상호 운용 가능한 로직 디바이스들로서 개별적으로 구현될 수 있다. 모듈들, 유닛들 등에 대한 서로 다른 특징들의 묘사는 서로 다른 기능적 실시예들을 강조하기 위해 의도된 것이며, 이들이 개별 하드웨어 또는 소프트웨어 컴포넌트들에 의해 실현되어야만 함을 필수적으로 의미하지 않는다. 오히려, 하나 이상의 모듈들 또는 유닛들과 관련된 기능은 개별 하드웨어 또는 소프트웨어 컴포넌트들에 의해 수행되거나 또는 공통의 또는 개별의 하드웨어 또는 소프트웨어 컴포넌트들 내에 통합될 수 있다.
특정한 순서로 작동들이 도면에 도시되어 있지만, 이러한 작동들이 원하는 결과를 달성하기 위해 도시된 특정한 순서, 또는 순차적인 순서로 수행되거나, 또는 모든 도시된 작동이 수행되어야 할 필요가 있는 것으로 이해되지 말아야 한다. 임의의 환경에서는, 멀티태스킹 및 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 더욱이, 상술한 실시예에서 다양한 구성요소들의 구분은 모든 실시예에서 이러한 구분을 필요로 하는 것으로 이해되어서는 안되며, 기술된 구성요소들이 일반적으로 단일 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다수의 소프트웨어 제품으로 패키징될 수 있다는 것이 이해되어야 한다.
컴퓨터 프로그램(프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 어플리케이션, 스크립트 또는 코드로도 알려져 있음)은 컴파일되거나 해석된 언어나 선험적 또는 절차적 언어를 포함하는 프로그래밍 언어의 어떠한 형태로도 작성될 수 있으며, 독립형 프로그램이나 모듈, 컴포넌트, 서브루틴 또는 컴퓨터 환경에서 사용하기에 적합한 다른 유닛을 포함하여 어떠한 형태로도 전개될 수 있다.
부가적으로, 본 특허문헌에서 기술하는 논리 흐름과 구조적인 블럭도는 개시된 구조적인 수단의 지원을 받는 대응하는 기능과 단계의 지원을 받는 대응하는 행위 및/또는 특정한 방법을 기술하는 것으로, 대응하는 소프트웨어 구조와 알고리즘과 그 등가물을 구축하는 데에도 사용 가능하다.
본 명세서에서 기술하는 프로세스와 논리 흐름은 입력 데이터 상에서 작동하고 출력을 생성함으로써 기능을 수행하기 위하여 하나 이상이 컴퓨터 프로그램을 실행하는 하나 이상이 프로그래머블 프로세서에 의하여 수행 가능하다.
본 기술한 설명은 본 발명의 최상의 모드를 제시하고 있으며, 본 발명을 설명하기 위하여, 그리고 당업자가 본 발명을 제작 및 이용할 수 있도록 하기 위한 예를 제공하고 있다. 이렇게 작성된 명세서는 그 제시된 구체적인 용어에 본 발명을 제한하는 것이 아니다.
이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자 또는 해당 기술 분야에 통상의 지식을 갖는 자라면, 후술될 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 기술 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
따라서, 본 발명의 기술적 범위는 명세서의 상세한 설명에 기재된 내용으로 한정되는 것이 아니라 특허청구범위에 의해 정해져야 할 것이다.
1: 차량 내비게이션 장치
30: 통신부
40: 디스플레이부
50: 출력부
60: 저장부
70: 제어부
100: 차로 판단부
120: 차로 예측 인공신경망 모듈

Claims (11)

  1. 차량의 주행 정보, 지도 정보 및 GPS (Global Positioning System) 신호를 수신하는 통신부;
    상기 차량의 주행 차로 정보를 산출하는 차로 판단부;
    상기 차량의 주행에 필요한 안내 가이드를 소리로 출력하는 출력부;
    상기 지도 정보, 상기 주행 정보 및 상기 차량의 운전자의 경로 이탈 빈도를 저장하는 저장부; 및
    상기 주행 정보에 포함된 상기 차량의 주행 경로를 직진 구역 및 회전 구역으로 구분하고, 상기 회전 구역을 회전준비구역인 제1 구역과 회전근접구역인 제2 구역으로 구분한 후, 상기 주행 정보 및 상기 주행 차로 정보에 기초하여 안내 가이드를 결정하고, 상기 결정된 안내 가이드에 기초하여 상기 출력부를 제어하는 제어부;를 포함하고,
    상기 제어부는,
    상기 주행 차로 정보 및 상기 차량의 현재 위치에 기초하여 상기 차량이 직진 구역 또는 회전 구역에 있는지 여부 및 상기 차량의 차로 변경 여부를 상기 제1 구역 및 상기 제2 구역에서 각각 결정하고,
    상기 지도 정보로부터 상기 주행 경로의 도로 정보를 판단하고,
    상기 주행 정보에 기초하여 판단된 상기 차량의 주행 속도, 상기 지도 정보에 기초하여 판단된 상기 차량이 주행하는 도로의 정적 속도, 상기 저장부로부터 수집된 상기 운전자의 경로 이탈 빈도, 상기 판단된 도로 정보 및 상기 GPS 신호에서 상기 회전 구역의 회전 지점까지의 거리에 기초하여 상기 제1 구역 및 상기 제2 구역을 구분하고,
    상기 제1 구역 및 상기 제2 구역을 결정함에 있어서, 상기 운전자의 경로 이탈 빈도에 기초하여 상기 운전자의 운전 숙련도를 산출하고, 상기 운전 숙련도가 낮은 경우에는, 상기 제1 구역 및 상기 제2 구역의 길이를 상기 운전 숙련도가 높은 경우의 상기 제1 구역 및 상기 제2 구역의 길이 보다 길게 결정하고,
    상기 차량의 주행 속도가 상기 차량이 주행하는 도로의 정적 속도보다 높은 경우, 상기 제1 구역 및 상기 제2 구역의 시작지점을 정적 설정값에 따른 시작지점보다 길게 결정하며,
    상기 주행 정보에 기초하여 상기 차량이 주행하는 도로가 정체 구간이라고 판단되면 상기 제1 구역 및 상기 제2 구역의 시작지점을 정적 설정값에 따른 시작시점보다 짧게 결정하고,
    상기 제1 구역에서 상기 차량의 차로 변경이 필요한 것으로 판단하면, 상기 차량의 주행 차로의 변경이 필요하다는 안내 가이드를 상기 제1 구역의 안내 가이드로 출력하고,
    상기 제2 구역에서 상기 차량의 차로 변경이 필요한 것으로 판단하면, 현재 상기 차량의 주행 차로에 대한 안내 및 현재 상기 차량의 주행 차로를 기준으로 어느 방향으로 몇 차선을 이용해야 하는 지에 대한 안내 가이드를 상기 제2 구역의 안내 가이드로 출력하고,
    상기 제1 구역의 안내가이드는 지형지물을 포함하지 않고 안내하며, 상기 제2 구역의 안내가이드는 지형지물을 포함하여 안내하고,
    상기 제1 구역 또는 제2 구역에서 상기 차량의 차로 변경이 필요하지 않는 것으로 판단하면, 상기 제1 구역의 안내 가이드 및 상기 제2 구역의 안내 가이드를 출력하지 않는 차량 내비게이션 장치.
  2. 삭제
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 지도 정보에서 상기 회전 구역의 추천 차로를 판단하고, 상기 GPS 신호 및 상기 주행 차로 정보에 기초하여 상기 차량이 주행하는 주행 차로와 상기 추천 차로 간의 차이값을 산출하고, 상기 차이값에 기초하여 상기 구분된 제1 구역 및 상기 구분된 제2 구역을 결정하는 차량 내비게이션 장치.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 차이값에 비례하여 상기 제1 구역 및 상기 제2 구역의 시작지점을 정적 설정값에 따른 시작지점보다 길게 설정하는 차량 내비게이션 장치.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 주행 정보에 기초하여 상기 차량의 주행 속도를 판단하고, 상기 지도 정보에 포함된 정체 정보 및 상기 주행 속도에 기초하여 상기 구분된 제1 구역 및 상기 구분된 제2 구역을 결정하는 차량 내비게이션 장치.
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 제 1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 제1 구역 또는 상기 제2 구역에서 주행하는 상기 차량이 상기 주행 경로 상의 추천 차로에서 주행하는 경우에는, 상기 안내 가이드를 출력하지 않는 차량 내비게이션 장치.
  11. 삭제
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