KR102374078B1 - 자율 주행 장치, 방법 및 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 자율 주행 장치, 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 자차량의 주변객체를 감지하는 센서부, 센서부에 의해 감지된 주변객체의 이동데이터에 기초하여 자차량의 자율 주행 경로를 생성하는 제어부, 및 제어부로부터 주변객체의 이동데이터를 입력받아 주변객체의 예상이동궤적을 확률적으로 분석하는 주변객체 분석부를 포함하고, 제어부는, 주변객체의 이동데이터 및 주변객체 분석부에 의해 확률적으로 분석된 주변객체의 예상이동궤적에 기초하여 자율 주행 경로를 생성하는 것을 특징으로 한다.

Description

자율 주행 장치, 방법 및 시스템{APPARATUS, METHOD AND SYSTEM FOR AUTONOMOUS DRIVING}
본 발명은 자율 주행 장치. 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 주변객체와의 충돌을 회피하기 위해 생성된 자율 주행 경로에 따라 자율 주행을 수행하는 자율 주행 장치, 방법 및 시스템에 관한 것이다.
오늘날의 자동차 산업은 차량 주행에 운전자의 개입을 최소화하는 자율 주행을 구현하기 위한 방향으로 나아가고 있다. 자율 주행 차량이란 주행 시 외부정보 감지 및 처리기능을 통해 주변의 환경을 인식하여 주행 경로를 자체적으로 결정하고, 자체 동력을 이용하여 독립적으로 주행하는 차량을 말한다.
자율 주행 차량은 운전자가 조향휠, 가속페달 또는 브레이크 등을 조작하지 않아도, 주행 경로 상에 존재하는 장애물과의 충돌을 방지하고 도로의 형상에 따라 차속과 주행 방향을 조절하면서 스스로 목적지까지 주행할 수 있다. 예를 들어, 직선 도로에서는 가속을 수행하고, 곡선 도로에서는 도로의 곡률에 대응하여 주행 방향을 변경하면서 감속을 수행할 수 있다.
이러한 자율 주행 차량은 최초 설정된 목적지까지의 경로를 주행하는 과정에서 차량에 장착된 센서를 통해 취득한 센서 데이터를 사용하여 주변 차량과의 충돌을 회피하거나, V2X(Vehicle-to-Everything) 통신을 통해 새로운 경로를 설정하고 최초 설정된 경로를 수정하여 자율 주행을 수행한다. 그러나, 차량의 장착된 센서 기반의 자율 주행은 센서 장치의 시스템적 한계로 인해 그 정밀도가 저감되는 문제점이 존재하고, 통신을 통해 얻어지는 자율 주행 경로는 통신 정보의 비최신성(지도 데이터의 비최신성 등)으로 인해 그 정확도가 떨어지는 문제점이 존재한다.
본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허공보 제10-1998-0068399호(1998.10.15 공개)에 개시되어 있다.
본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로서, 본 발명의 목적은 차량에 장착된 센서를 통해 계측되는 센서 데이터만을 통해 자율 주행을 수행하는 경우 발생하는 자율 주행 제어의 정밀도를 개선하고, 통신 정보의 비최신성으로 인한 자율 주행 경로의 부정확도를 개선하여 자율 주행 제어 성능을 향상시키기 위한 자율 주행 장치, 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 측면에 따른 자율 주행 장치는 자차량의 주변객체를 감지하는 센서부, 상기 센서부에 의해 감지된 주변객체의 이동데이터에 기초하여 상기 자차량의 자율 주행 경로를 생성하는 제어부, 및 상기 제어부로부터 상기 주변객체의 이동데이터를 입력받아 상기 주변객체의 예상이동궤적을 확률적으로 분석하는 주변객체 분석부를 포함하고, 상기 제어부는, 상기 주변객체의 이동데이터 및 상기 주변객체 분석부에 의해 확률적으로 분석된 상기 주변객체의 예상이동궤적에 기초하여 상기 자율 주행 경로를 생성하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 주변객체의 이동데이터는, 객체 종류, 이동속도, 감가속 정보, 차로변경 빈도 정보 및 차선준수 정보 중 하나 이상을 포함하는 객체 속성 데이터인 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 주변객체 분석부는, 상기 주변객체의 이동데이터를 입력받아, 객체 속성에 따른 이동데이터 참조정보가 반영되어 미리 저장된 빅데이터를 기반으로 상기 주변객체의 예상이동궤적을 확률적으로 분석하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 제어부는, 상기 주변객체의 이동데이터 및 상기 주변객체의 예상이동궤적에 근거하여 상기 주변객체의 예상이동경로를 최종 결정하고, 상기 결정된 주변객체의 예상이동경로에 근거하여 상기 자차량의 자율 주행 경로를 생성하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 상기 자차량이 상기 생성된 자율 주행 경로를 추종하도록 상기 자차량의 구동, 조향 및 제동 중 하나 이상을 수행하는 자율 주행 구동부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 측면에 따른 자율 주행 방법은 센서부가, 자차량의 주변객체를 감지하는 단계, 제어부가, 상기 센서부에 의해 감지된 주변객체의 이동데이터에 기초하여 상기 자차량의 자율 주행 경로를 생성하는 단계, 주변객체 분석부가, 상기 제어부로부터 상기 주변객체의 이동데이터를 입력받아 상기 주변객체의 예상이동궤적을 확률적으로 분석하는 단계, 및 상기 제어부가, 상기 주변객체의 이동데이터 및 상기 주변객체 분석부에 의해 확률적으로 분석된 상기 주변객체의 예상이동궤적에 기초하여 상기 자율 주행 경로를 갱신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 주변객체의 이동데이터는, 객체 종류, 이동속도, 감가속 정보, 차로변경 빈도 정보 및 차선준수 정보 중 하나 이상을 포함하는 객체 속성 데이터인 것을 특징으로 한다.
본 발명은 상기 분석하는 단계에서, 상기 주변객체 분석부는, 상기 주변객체의 이동데이터를 입력받아, 객체 속성에 따른 이동데이터 참조정보가 반영되어 미리 저장된 빅데이터를 기반으로 상기 주변객체의 예상이동궤적을 확률적으로 분석하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 상기 갱신하는 단계에서, 상기 제어부는, 상기 주변객체의 이동데이터 및 상기 주변객체의 예상이동궤적에 근거하여 상기 주변객체의 예상이동경로를 최종 결정하고, 상기 결정된 주변객체의 예상이동경로에 근거하여 상기 자율 주행 경로를 갱신하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 상기 제어부가, 상기 자차량이 상기 갱신된 자율 주행 경로를 추종하도록 상기 자차량의 구동, 조향 및 제동 중 하나 이상을 제어하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 측면에 따른 자율 주행 시스템은 자차량의 주변객체의 이동데이터에 기초하여 상기 자차량의 자율 주행 경로를 생성하는 제어부, 상기 제어부로부터 상기 주변객체의 이동데이터를 수신하여 상기 주변객체의 예상이동궤적을 확률적으로 분석하여 상기 제어부로 전송하는 데이터 서버, 및 상기 제어부 및 상기 데이터 서버 간의 데이터 통신을 수행하는 통신부를 포함하고, 상기 제어부는, 상기 주변객체의 이동데이터 및 상기 주변객체 분석부에 의해 확률적으로 분석된 상기 주변객체의 예상이동궤적에 기초하여 상기 자율 주행 경로를 생성하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 차량에 탑재된 센서를 통해 계측되는 센서 데이터와 함께 데이터 서버를 통해 분석된 주변 차량의 예상 이동 궤적을 함께 고려하여 자율 주행 경로를 생성하고 자율 주행을 수행함으로써 기존의 센서 기반의 자율 주행 제어의 한계를 극복하고 자율 주행 제어 성능을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 제어 장치를 설명하기 위한 블록구성도이다.
도 2 및 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 제어 장치에서 주변객체 분석부가 주변객체의 이동데이터를 분석하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 시스템을 설명하기 위한 블록구성도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 자율 주행 장치, 방법 및 시스템의 실시예를 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로, 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 제어 장치를 설명하기 위한 블록구성도이고, 도 2 및 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 제어 장치에서 제어부가 자율 주행 경로를 생성하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 제어 장치는 인터페이스부(10), 측위부(20), 지도데이터 저장부(30), 센서부(40), 제어부(50), 주변객체 분석부(60) 및 자율 주행 구동부(70)를 포함할 수 있다.
인터페이스부(10)는 사용자의 조작을 입력받고 자차량의 주행 정보 등을 출력하는 입출력 기능을 수행하며, HUD(Head Up Display), 클러스터 및 버튼뿐만 아니라 음성인식장치 및 3D 홀로그램 등 입출력 기능을 수행할 수 있는 모든 구성을 포함할 수 있다.
측위부(20)는 자차량의 현재 위치를 측위할 수 있다. 구체적으로, 측위부(20)는 GPS 등의 위성 항법 시스템을 이용하여 차량의 현재 위치에 대한 GPS 좌표, 즉 위경도 좌표의 위치정보를 수신할 수 있다.
지도데이터 저장부(30)는 주행 경로를 탐색하고 탐색한 주행 경로를 안내하기 위한 지도 데이터를 저장하고 있다. 지도데이터 저장부(30)는 주행 도로의 링크, 각 링크의 속성, 각 링크별 교차로의 노드 리스트 등의 정보뿐만 아니라, 주행 도로의 폭 정보, 차선 정보, 고정 시설물의 위치, 크기 및 형상 정보 등을 포함하고 있는 정밀지도 데이터를 저장하고 있을 수 있다.
센서부(40)는 자차량의 주변객체를 감지하여 후술할 제어부(50)로 전달할 수 있다. 센서부(40)는 차량의 장착되는 모든 종류의 센서를 포함할 수 있으며, 자차량의 주변객체를 검출하기 위해 카메라 센서, 레이더 센서, 라이다 센서 또는 초음파 센서 등을 포함할 수 있다.
제어부(50)는 인터페이스부(10)를 통해 사용자로부터 목적지를 입력받은 경우, 측위부(20)에 의해 측위된 자차량의 현재 위치 및 지도데이터 저장부(30)에 저장된 지도데이터에 근거하여 현재 위치로부터 목적지까지의 경로를 생성하고, 생성된 경로를 주행하면서 후술할 자율 주행 구동부(70)를 제어하여 자차량의 자율 주행을 수행할 수 있다.
한편, 본 실시예에서 제어부(50)는 센서부(40)에 의해 감지된 주변객체의 이동데이터에 기초하여 자차량의 자율 주행 경로를 생성할 수 있다. 여기서, 주변객체는 자차량의 주변을 주행하는 주변차량을 비롯하여, 보행자, 자전거 또는 오토바이 등 자차량의 주변에서 이동하는 모든 객체를 포함한다. 그리고, 주변객체의 이동데이터는 객체 종류(승용차, 트럭, 버스, 보행자, 자전거 또는 오토바이 등의 객체의 종류), 이동속도, 감가속 정보, 차로변경 빈도 정보 및 차선준수 정보 중 하나 이상을 포함하는 객체 속성 데이터를 의미한다.
즉, 제어부(50)는 목적지까지의 경로를 주행하면서 자차량의 주변객체를 센서부(40)를 통해 모니터링하면서 주변객체와의 충돌을 회피하기 위한 자율 주행 경로를 실시간으로 생성하는 방식을 통해 자차량의 자율 주행을 수행할 수 있다.
다만, 전술한 것과 같이 종래 차량에 장착된 센서만을 기반으로 자율 주행을 수행하는 경우 센서 장치의 시스템적 한계로 인해 자율 주행 정밀도가 저하되는 문제점이 존재하므로, 본 실시예에서는 주변객체 분석부(60)를 통해 주변객체의 예상이동궤적을 확률적으로 분석하여 자차량의 자율 주행 경로 생성에 반영함으로써 자율 주행 정밀도를 향상시키는 구성을 채용한다.
주변객체 분석부(60)는 제어부(50)로부터 주변객체의 이동데이터를 입력받아 주변객체의 예상이동궤적을 확률적으로 분석할 수 있다. 이때, 주변객체 분석부(60)는 주변객체의 이동데이터를 입력받아, 객체 속성에 따른 이동데이터 참조정보가 반영되어 미리 저장된 빅데이터를 기반으로 주변객체의 예상이동궤적을 확률적으로 분석할 수 있다.
보다 구체적으로 설명하면, 전술한 것과 같이 주변객체 분석부(60)가 제어로부터 입력받는 주변객체의 이동데이터는 객체 종류, 이동속도, 감가속 정보, 차로변경 빈도 정보 및 차선준수 정보 중 하나 이상이 포함된다. 도 2에 도시된 예시로서 설명하면, 주변객체 분석부(60)는 주행차량 1의 이동데이터를 토대로 주행차량 1은 잦은 차선 변경을 수행하는 차량인 것으로 판단할 수 있고, 주행차량 2의 이동데이터를 토대로 주행차량 2는 저속 주행 차량인 것으로 판단할 수 있으며, 주행차량 3 및 4의 각 이동데이터를 토대로 주행차량 3 및 4는 각각 자차량 전방에서 정속 주행하는 차량인 것으로 판단할 수 있다. 마찬가지로, 도 3에 도시된 예시로서 설명하면, 주변객체 분석부(60)는 주행차량 1의 이동데이터를 토대로 주행차량 1은 차선 내에서 부주의 운전중인 차량인 것으로 판단할 수 있고, 주행차량 2의 이동데이터를 토대로 주행차량 2는 잦은 차선 변경을 수행하는 차량인 것으로 판단할 수 있으며, 주행차량 3의 이동데이터를 토대로 주행차량 3은 자차량 전방에서 과속 주행중인 차량인 것으로 판단할 수 있다.
이에 따라, 주변객체 분석부(60)는 제어부(50)로부터 입력받은 주변객체의 이동데이터를 토대로 주변객체의 예상이동궤적을 확률적으로 분석할 수 있으며, 이때 주변객체 분석부(60)는 객체 속성에 따른 이동데이터 참조정보가 반영되어 미리 저장된 빅데이터를 기반으로 주변객체의 예상이동궤적을 확률적으로 분석할 수 있다. 빅데이터는 객체 속성(즉, 객체 종류, 이동속도, 감가속 정보, 차로변경 빈도 정보 및 차선준수 정보)에 따라 그 이동데이터가 수집되어, 일 주변객체의 이동데이터로부터 해당 주변객체의 이동궤적을 예측하기 위한 참조정보의 데이터베이스를 의미한다. 이에 따라, 주변객체 분석부(60)는 주변객체의 이동데이터에 빅데이터를 통한 확률 분석 기법을 적용하여 주변객체의 예상이동궤적을 확률적으로 분석할 수 있다.
한편, 빅데이터 기반의 확률 분석 프로세스의 연산 부하를 고려하여, 주변객체 분석부(60)는 도 2 및 도 3에 도시된 것과 같이 자차량의 외부에서 자차량과 통신하는 데이터 서버(60)로 구현될 수도 있다.
주변객체 분석부(60)는 확률적으로 분석한 주변객체의 예상이동궤적을 제어부(50)로 전달할 수 있으며, 이에 따라 제어부(50)는 주변객체의 이동데이터 및 확률적으로 분석된 주변객체의 예상이동궤적에 기초하여 자율 주행 경로를 생성할 수 있다.
즉, 제어부(50)는 센서부(40)에 의해 감지된 주변객체의 이동데이터뿐만 아니라, 주변객체의 이동데이터를 토대로 확률적으로 분석된 주변객체의 예상이동궤적도 함께 고려하여 자율 주행 경로를 생성함으로써, 종래 차량에 장착된 센서만을 기반으로 자율 주행을 수행하는 경우 센서 장치의 시스템적 한계로 인해 자율 주행 정밀도가 저하되는 문제점을 개선할 수 있다.
이때, 제어부(50)는 주변객체의 이동데이터 및 주변객체의 예상이동궤적에 근거하여 주변객체의 예상이동경로를 최종 결정하고, 결정된 주변객체의 예상이동경로에 근거하여 자차량의 자율 주행 경로를 생성할 수 있다. 즉, 제어부(50)는 센서부(40)를 통해 현재 실시간으로 모니터링하고 있는 주변객체의 이동데이터와, 주변객체 분석부(60)에 의해 확률적으로 분석된 주변객체의 예상이동궤적에 근거하여 주변객체의 예상이동경로를 최종적으로 결정하고, 결정된 예상이동경로를 토대로 주변객체와의 충돌을 회피하기 위한 자율 주행 경로를 생성할 수 있다. 이 과정은 주변객체의 이동데이터만에 근거하여 생성된 자율 주행 경로를 주변객체의 예상이동궤적를 이용하여 갱신하는 것을 의미한다.
자율 주행 구동부(70)는 전술한 과정을 통해 생성된(갱신된) 자율 주행 경로를 추종하도록 자차량의 구동, 조향 및 제동 중 하나 이상을 수행할 수 있다. 즉, 자율 주행 구동부(70)는 생성된(갱신된) 자율 주행 경로를 추종하도록 제어부(50)에 의해 제어되어 자차량의 구동, 조향 및 제동 중 하나 이상을 수행할 수 있다. 이를 위해 도 1에 도시된 것과 같이 자율 주행 구동부(70)는 내연기관을 구동하는 구동 시스템(71)과, MDPS(Motor Driven Power Steering), AFS(Active Front Steering), RWS(Rear Wheel Steering)와 같은 조향 시스템(73)과, AEB(Autonomous Emergency Braking), ABS(Anti lock Brake System)와 같은 제동 시스템(75)을 포함할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 방법을 설명하면, 먼저 센서부(40)는 자차량의 주변객체를 감지한다(S10). S10 단계에서, 센서부(40)는 차량에 장착되는 카메라 센서, 레이더 센서, 라이다 센서 또는 초음파 센서 등을 통해 자차량의 주변객체를 검출할 수 있다.
이어서, 제어부(50)는 센서부(40)에 의해 감지된 주변객체의 이동데이터에 기초하여 자차량의 자율 주행 경로를 생성한다(S20). 여기서, 주변객체의 이동데이터는 객체 종류, 이동속도, 감가속 정보, 차로변경 빈도 정보 및 차선준수 정보 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
이어서, 주변객체 분석부(60)는 제어부(50)로부터 주변객체의 이동데이터를 입력받아 주변객체의 예상이동궤적을 확률적으로 분석한다(S30). S30 단계에서, 주변객체 분석부(60)는 주변객체의 이동데이터를 입력받아, 객체 속성에 따른 이동데이터 참조정보가 반영되어 미리 저장된 빅데이터를 기반으로 주변객체의 예상이동궤적을 확률적으로 분석할 수 있다.
이어서, 제어부(50)는 주변객체의 이동데이터 및 주변객체 분석부(60)에 의해 확률적으로 분석된 주변객체의 예상이동궤적에 기초하여 S20 단계에서 생성된 자율 주행 경로를 갱신한다(S40). S40 단계에서, 제어부(50)는 주변객체의 이동데이터 및 주변객체의 예상이동궤적에 근거하여 주변객체의 예상이동경로를 최종 결정하고, 결정된 주변객체의 예상이동경로에 근거하여 자율 주행 경로를 갱신할 수 있다.
이어서, 제어부(50)는 자차량이 갱신된 자율 주행 경로를 추종하도록 자차량의 구동, 조향 및 제동 중 하나 이상을 자율 주행 구동부(70)를 통해 제어한다(S50).
한편, 전술한 것과 같이 빅데이터 기반의 확률 분석 프로세스의 연산 부하를 고려하여, 주변객체 분석부(60)는 도 5에 도시된 것과 같이 자차량의 외부에서 자차량과 통신하는 데이터 서버(60)로 구현될 수도 있다.
이 경우, 인터페이스부(10), 측위부(20), 지도데이터 저장부(30), 센서부(40), 제어부(50), 자율 주행 구동부(70)는 자차량의 탑재되고, 데이터 서버(60)는 자차량의 외부에서 자차량과 통신하며, 자차량 및 데이터 서버(60)와의 통신을 위한 통신부(80)가 자차량에 탑재될 수 있다. 통신부(80)는 데이터 서버(60)뿐만 아니라 외부 차량/인프라(90)와 V2V(Vehicle to Vehicle) 및 V2I(Vehicle to Infra) 통신할 수도 있다. 지도데이터 저장부(30)에 저장된 지도데이터는 통신부(80)를 통해 자차량 외부의 인프라로부터 제공되는 최신의 지도데이터를 통해 갱신됨으로써 그 최신성을 유지할 수 있다.
이와 같이 본 실시예는 차량에 탑재된 센서를 통해 계측되는 센서 데이터와 함께 데이터 서버를 통해 분석된 주변 차량의 예상 이동 궤적을 함께 고려하여 자율 주행 경로를 생성하고 자율 주행을 수행함으로써 기존의 센서 기반의 자율 주행 제어의 한계를 극복하고 자율 주행 제어 성능을 향상시킬 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 기술이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의하여 정해져야 할 것이다.
10: 인터페이스부
20: 측위부
30: 지도데이터 저장부
40: 센서부
50: 제어부
60: 주변객체 분석부, 데이터 서버
70: 자율 주행 구동부
71: 구동 시스템
73: 조향 시스템
75: 제동 시스템
80: 통신부
90: 외부 차량/인프라

Claims (11)

  1. 자차량의 주변객체를 감지하는 센서부;
    상기 센서부에 의해 감지된 주변객체의 이동데이터에 기초하여 상기 자차량의 자율 주행 경로를 생성하는 제어부; 및
    상기 제어부로부터 상기 주변객체의 이동데이터를 입력받아 상기 주변객체의 예상이동궤적을 확률적으로 분석하는 주변객체 분석부;를 포함하고,
    상기 제어부는, 상기 주변객체의 이동데이터 및 상기 주변객체 분석부에 의해 확률적으로 분석된 상기 주변객체의 예상이동궤적에 기초하여 상기 자율 주행 경로를 생성하고,
    상기 주변객체의 이동데이터는, 객체 종류, 이동속도, 감가속 정보, 차로변경 빈도 정보 및 차선준수 정보 중 하나 이상을 포함하는 객체 속성 데이터이고,
    상기 주변객체 분석부는, 상기 주변객체의 이동데이터를 입력받아, 객체 속성에 따른 이동데이터 참조정보가 반영되어 미리 저장된 빅데이터를 기반으로 상기 주변객체의 예상이동궤적을 확률적으로 분석하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 장치.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는, 상기 주변객체의 이동데이터 및 상기 주변객체의 예상이동궤적에 근거하여 상기 주변객체의 예상이동경로를 최종 결정하고, 상기 결정된 주변객체의 예상이동경로에 근거하여 상기 자차량의 자율 주행 경로를 생성하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 자차량이 상기 생성된 자율 주행 경로를 추종하도록 상기 자차량의 구동, 조향 및 제동 중 하나 이상을 수행하는 자율 주행 구동부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 장치.
  6. 센서부가, 자차량의 주변객체를 감지하는 단계;
    제어부가, 상기 센서부에 의해 감지된 주변객체의 이동데이터에 기초하여 상기 자차량의 자율 주행 경로를 생성하는 단계;
    주변객체 분석부가, 상기 제어부로부터 상기 주변객체의 이동데이터를 입력받아 상기 주변객체의 예상이동궤적을 확률적으로 분석하는 단계; 및
    상기 제어부가, 상기 주변객체의 이동데이터 및 상기 주변객체 분석부에 의해 확률적으로 분석된 상기 주변객체의 예상이동궤적에 기초하여 상기 자율 주행 경로를 갱신하는 단계;
    를 포함하고,
    상기 주변객체의 이동데이터는, 객체 종류, 이동속도, 감가속 정보, 차로변경 빈도 정보 및 차선준수 정보 중 하나 이상을 포함하는 객체 속성 데이터이고,
    상기 분석하는 단계에서, 상기 주변객체 분석부는,
    상기 주변객체의 이동데이터를 입력받아, 객체 속성에 따른 이동데이터 참조정보가 반영되어 미리 저장된 빅데이터를 기반으로 상기 주변객체의 예상이동궤적을 확률적으로 분석하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 방법.
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 제6항에 있어서,
    상기 갱신하는 단계에서, 상기 제어부는,
    상기 주변객체의 이동데이터 및 상기 주변객체의 예상이동궤적에 근거하여 상기 주변객체의 예상이동경로를 최종 결정하고, 상기 결정된 주변객체의 예상이동경로에 근거하여 상기 자율 주행 경로를 갱신하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 방법.
  10. 제6항에 있어서,
    상기 제어부가, 상기 자차량이 상기 갱신된 자율 주행 경로를 추종하도록 상기 자차량의 구동, 조향 및 제동 중 하나 이상을 제어하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 방법.
  11. 자차량의 주변객체의 이동데이터에 기초하여 상기 자차량의 자율 주행 경로를 생성하는 제어부;
    상기 제어부로부터 상기 주변객체의 이동데이터를 수신하여 상기 주변객체의 예상이동궤적을 확률적으로 분석하여 상기 제어부로 전송하는 데이터 서버; 및
    상기 제어부 및 상기 데이터 서버 간의 데이터 통신을 수행하는 통신부;를 포함하고,
    상기 제어부는, 상기 주변객체의 이동데이터 및 상기 데이터 서버에 의해 확률적으로 분석된 상기 주변객체의 예상이동궤적에 기초하여 상기 자율 주행 경로를 생성하고,
    상기 주변객체의 이동데이터는, 객체 종류, 이동속도, 감가속 정보, 차로변경 빈도 정보 및 차선준수 정보 중 하나 이상을 포함하는 객체 속성 데이터이고,
    상기 데이터 서버는, 상기 주변객체의 이동데이터를 입력받아, 객체 속성에 따른 이동데이터 참조정보가 반영되어 미리 저장된 빅데이터를 기반으로 상기 주변객체의 예상이동궤적을 확률적으로 분석하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 시스템.
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