KR102425741B1 - 차선 인식 실패 대응 자율 주행 방법 및 자율주행 차량 주행 가이드 데이터 구축 방법 - Google Patents

차선 인식 실패 대응 자율 주행 방법 및 자율주행 차량 주행 가이드 데이터 구축 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 자율주행 기술에 관한 것이다. 본 발명에 의한 자율주행 방법의 하나의 실시예는, 차선 및 주변 장애물을 인식하고, 상기 인식된 주변 장애물을 고려하여 상기 인식된 차선을 따라 자율 주행하는 차량 자율주행 방법에 있어서, (a) 목적지까지 좌회전, 우회전, 유턴 중 적어도 하나의 주행 경로 변경이 필요한 복수의 글로벌 노드점들을 결정하고, 각 글로벌 노드점에서의 경로 변경을 위한 주행 계획을 수립하는 글로벌 주행 계획 단계, (b) 차선 및 주변 장애물을 인식하여 그 인식된 정보를 이용하여 자율주행을 진행하는 단계, (c) 상기 차선 정보 인식에 실패한 경우, 외부로부터 무선 통신을 통해 전방 도로 구간에 대한 주행 가이드 데이터를 수신하고 주변 장애물을 인식하여, 상기 주행 가이드 데이터 및 상기 인식된 주변 장애물 정보를 고려하여 상기 도로 구간에 대한 자율주행을 진행하는 단계를 포함한다.

Description

차선 인식 실패 대응 자율 주행 방법 및 자율주행 차량 주행 가이드 데이터 구축 방법{Autonomous Driving Method Adapted for a Recognition Failure of Road Line and a Method for Building Driving Guide Data}
본 발명은 자율주행 기술에 관한 것이다.
이하에 기술되는 내용은 단순히 본 실시예와 관련되는 배경 정보만을 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것이 아니다.
최근 자율주행에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 자율주행을 위해서는 센서 등을 통한 외부환경의 정확한 인식과 인식된 정보에 기한 주행 방향, 속도 등 주행 조건의 결정이 필요하다.
외부환경 인식을 위한 센서로서 레이더 등이 이용되고 있지만, 보다 많은 정보를 인식하기 위해 비젼 센서의 이용이 활발해 지고 있다. 비젼 센서는 다른 센서들에 비해 상대적으로 가격이 비싸지 않다는 점에서도 각광을 받고 있다.
관련하여, 패턴 인식이나 이미지 프로세싱에 의한 차량 외부환경 인식 기술이 크게 발전하고 있으며, 자율주행에 크게 도움이 될 것으로 기대된다.
자율주행을 수행하기 위해서는 기본적으로 센서를 통해 차선을 인식할 필요가 있다. 차선이 인식되어야 그것을 추종하는 주행이 가능하며 현재 주행 차로 내에서의 안전한 주행이 가능하다.
날씨 또는 도로 상황 등의 변수로 인하여 차선의 인식이 불가능한 경우, 자율주행은 수행되기 어려우며 따라서, 그러한 돌발상황에 대한 대책이 필요하다.
본 발명은 차선 인식에 실패할 경우에도 자율주행이 가능한 자율주행기술을 제공하는 것을 하나의 목적으로 한다.
본 발명에 의한 자율주행 방법의 하나의 실시예는, 차선 및 주변 장애물을 인식하고, 상기 인식된 주변 장애물을 고려하여 상기 인식된 차선을 따라 자율 주행하는 차량 자율주행 방법에 있어서, (a) 목적지까지 좌회전, 우회전, 유턴 중 적어도 하나의 주행 경로 변경이 필요한 복수의 글로벌 노드점들을 결정하고, 각 글로벌 노드점에서의 경로 변경을 위한 주행 계획을 수립하는 글로벌 주행 계획 단계, (b) 차선 및 주변 장애물을 인식하여 그 인식된 정보를 이용하여 자율주행을 진행하는 단계, (c) 상기 차선 정보 인식에 실패한 경우, 외부로부터 무선 통신을 통해 전방 도로 구간에 대한 주행 가이드 데이터를 수신하고 주변 장애물을 인식하여, 상기 주행 가이드 데이터 및 상기 인식된 주변 장애물 정보를 고려하여 상기 도로 구간에 대한 자율주행을 진행하는 단계를 포함한다.
본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 상기 주행 가이드 데이터는 전방의 상기 도로 구간에 대한 복수의 로컬 노드점과 상기 각 로컬 노드점에 대한 방향 벡터 정보를 포함한다.
그러한 주행 가이드 데이터는 상기 도로 구간을 주행했던 타차량의 주행 궤적 데이터로부터 얻어질 수 있다.
그리고, 상기 타차량 주행 궤적 데이터는 GPS 정확도, 목적지, 차량 정보, 주변 상황 정보 중 적어도 하나를 추가로 포함할 수 있다.
또한, 상기 타차량 주행 궤적 데이터는 복수 차량들에 대한 주행 데이터들을 포함하고, 상기 복수 차량 주행 데이터들 중 하나를 선정하는 단계가 포함될 수 있다.
여기서, 상기 선정은 예시적으로, 자차량의 현 위치와 가장 가까운 주행 궤적 데이터인지 여부, 가장 안정적인 주행 궤적인지 여부, 자차량과 목적지가 동일한지 여부, GPS 정확도가 높은지 여부, 자차량과 차량 종류가 유사한지 여부, 주변 상황 정보에 포함된 날씨 정보가 맑은 날인지 여부 중 적어도 하나의 변수를 고려하여 수행될 수 있다.
그리고, 상기 각 타차량에 대해 상기 복수의 변수들을 고려한 스코어를 평가하고 상기 스코어에 따라 우선 순위를 결정하여 상기 선정을 수행할 수 있다.
본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 상기 도로 구간을 주행하는 상기 타차량들로부터 상기 주행 궤적 데이터를 무선통신으로 원격 서버에 수신받아 저장하는 단계를 추가로 포함할 수 있다.
한편, 본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 상기 로컬 노드점 및 방향 벡터 정보는 상기 도로 구간의 도로 형상 정보에 기하여 만들어진 것일 수도 있다.
또한, 본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 상기 (b) 단계 또는 (c) 단계는, 상기 차선 인식 결과에 대한 평가값을 산정하고 상기 평가값을 기준값과 비교하여 상기 차선 정보의 인식 실패 여부를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명에 의한 주행 가이드 데이터 구축 방법의 하나의 실시예는, 차선 및 주변 장애물을 인식하고, 상기 인식된 주변 장애물을 고려하여 상기 인식된 차선을 따라 주행하는 자율주행 차량에 전송할 주행 가이드 데이터를 서버에 구축하는 방법에 있어서, 도로의 소정 구간을 주행하는 차량으로부터 상기 차량의 주행 궤적 데이터를 서버로 전송하는 주행 궤적 데이터 수집 단계, 상기 서버에 상기 주행 궤적 데이터를 상기 도로 구간에 대한 주행 가이드 데이터로 저장하는 주행 가이드 데이터 저장 단계를 포함한다.
여기서, 상기 주행 궤적 데이터는 상기 도로 구간 내에서의 주행 궤적 상의 복수의 위치 정보와 각 위치에서의 주행 방향 벡터를 포함할 수 있다.
또한, 상기 주행 궤적 데이터는 주행 안정성, 목적지, 차량 종류, 날씨, GPS 정확도 중 적어도 하나의 정보를 추가로 포함할 수도 있다.
본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 상기 주행 가이드 데이터 저장 단계는, 상기 수신된 주행 궤적 데이터와 기존에 저장된 다른 차량의 주행 궤적 데이터에 대해 평가 알고리즘에 의한 평가값을 통해 데이터의 갱신을 수행한다.
바람직하게는, 상기 각 주행 궤적 데이터는, 상기 도로 구간 내에서의 해당 차량에 대한 주행 궤적 상의 복수의 위치 정보와 각 위치에서의 주행 방향 벡터를 포함하고, 주행 안정성, 목적지, 차량 종류, 날씨, GPS 정확도 중 적어도 하나의 정보를 추가로 포함하며, 상기 GPS 정확도 또는 주행 안정성에 기하여 상기 평가값이 산정된다.
본 발명에 의하면, 도로의 오염 또는 파손이나 날씨 환경 등에 의한 영향으로 차선 인식에 실패할 경우에도 자율주행이 가능하다.
도1은 본 발명의 하나의 실시예에 의한 자율주행 방법의 플로우차트를 나타낸다.
도2는 도1의 글로벌 주행 경로 계획에 대한 예시이다.
도3은 도2의 A 블럭 수행 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.
도4는 도2의 A 블럭 수행 과정에서 주행 가이드 데이터가 복수의 세트로 수신되는 경우를 개념적으로 나타낸 도면이다.
도5는 주행 가이드 데이터를 수집하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도1 내지 도3을 통해 본 발명의 하나의 실시예에 의한 자율주행 방법에 대해 설명한다.
먼저, 목적지가 입력 또는 명령되면, 해당 목적지까지의 글로벌 주행 경로가 계획된다.
글로벌 주행 경로의 계획은, 좌회전, 우회전 등 주행 경로의 변경이 필요한 글로벌 노드점들을 결정하고 해당 글로벌 노드점들에서의 경로 변경 계획이 결정됨으로서 이루어진다. 글로벌 노드점은 적어도 하나의 실시예에서 교차로 등과 같이 도로의 분기점에 대응되어 설정될 수 있다.
글로벌 주행 경로 계획은, 예시적으로 도2에 보이는 바와 같이, 제1 글로벌 노드점에 대해서 좌회전하라는 제1 글로벌 경로 계획이 결정되고, 제2 글로벌 노드점에서 좌회전하라는 제2 글로벌 경로 계획이 설정되는 등 목적지까지 필요한 글로벌 노드점들에서의 그 주행 경로 계획이 설정된다.
이러한 글로벌 주행 경로 계획은 종래 네비게이션 장치에서 이루어지던 경로 계획과 동일 또는 유사한 방식으로 이루어질 수 있다.
구체적인 예시로서, 글로벌 주행 경로 계획은 아래와 같을 수 있다.
―(제1 글로벌 경로 계획) ㅇㅇㅇ사거리에서 좌회전 후 2차로 3km 직진
―(제2 글로벌 경로 계획) xxx 사거리에서 우회전 후 10km 직진
...
―목적지 도착
글로벌 주행 경로 계획이 설정되고 나면, 글로벌 노드점들 사이의 구간을 주행하게 되는데, 이때, 주변차량 등 장애물을 인식하고 차선 정보를 인식하여 그 정보를 이용함으로써 자율주행을 수행하게 된다. 예시적으로, 차선 정보는 이미지 센서를 이용하여 인식할 수 있으며, 장애물은 라이다, 레이다, 이미지 센서 등을 단일 또는 조합하여 인식할 수 있다. 자율주행의 한 방법은 현 주행 차로의 차선을 인식하고 그 차선으로부터 설정 거리 안쪽에서 그 간격을 유지하면서 주행하는 것이다.
예시적으로, 제n-1 글로벌 경로 계획에 따라 제n-1 글로벌 노드점에서 부터 제n 글로벌 노드점까지 주행한다. 제n 글로벌 노드점에 도달하면 그 이후에는 제n 글로벌 경로 계획에 따라 제n+1 글로벌 노드점까지 주행한다. 이러한 과정을 반복하면서 목적지에 도착하면 자율주행을 완료화게 된다.
이때 자율주행을 수행함에 있어서, 차선 인식에 실패하는 경우가 발생할 수 있으며, 이에 대해 도1의 블록 A를 설명한다.
먼저, 차선 인식의 레벨이 평가되는데, 그 평가값이 기준치 이하인 경우에는 그 차선 정보를 이용한 주행이 적합하지 않은 상황으로 판단할 수 있다.
이와 같이 차선 인식에 실패하면 원격 서버로 주행 가이드 데이터를 요청하여 주행 가이드 데이터를 수신한다.
주행 가이드 데이터의 요청을 위해 원격 서버로 현재 자율주행 차량의 위치 관련 정보를 송신한다.
여기서, 위치 관련 정보는 현재의 차량 위치일 수 있다.
또는, 차량의 현재 위치를 포함하는 해당 도로의 일전한 구간일 수 있다. 즉, 현재 위치를 포함한 ooo 도로 구간을 송신할 수 있다. 예시적으로, 도5를 참조하여 후술하게 되는 도로 구간의 섹션 번호를 서버로 송신할 수 있다.
서버는 해당 도로 구간에 해당하는 주행 가이드 데이터를 그 요청 차량에 신속히 전송한다.
주행 가이드 데이터는 해당 도로 구간에 대한 방향 벡터 정보를 포함하는 복수의 경로 로컬 노드점이다.
그와 같이 로컬 노드점들과 그 노드점들에서의 방향 벡터 정보가 수신되면 주율주행차량은 차선 대신에 그 데이터를 이용하여 주변차량 등 장애물 인식 정보를 고려하면서 해당 도로 구간을 주행한다.
도3은 그와 같이 차선 인식이 어려운 상황에서의 자율주행을 도식적으로 나타내고 있다.
즉, 도로의 차선이 오염물에 의해 가려져 인식되지 않는 경우, 서버로부터 주행 가이드 데이터로서 로컬 노드점과 그 노드점들에서의 방향 벡터 정보를 수신하여 그 데이터를 이용하여 자율주행을 진행한다.
주행 가이드 데이터는 해당 도로의 형상에 기해 얻어진 데이터일 수 있다. 예컨대, 해당 도로 구간의 복수 로컬 노드점들과 각 노드점에서의 해당 도로의 탄젠트 벡터일 수 있다. 그리고 그 로컬 노드점은 해당 도로의 특정 차로에 대한 노드점일 수 있다. 따라서, 1 차로, 2차로 등 차로 별로 주행 가이드 데이터는 구비되어 있고, 그 차로 중 특정 차로에 대한 주행 가이드 데이터가 서버로부터 수신될 수 있다. 물론, 데이터를 요청하는 차량은 그 요청 시에 현재 주행 중인 차로 정보를 함께 전송할 수도 있다.
또한, 주행 가이드 데이터는 기존에 해당 도로 구간을 주행했던 다른 차량들의 주행 궤적으로부터 얻은 데이터일 수 있다. 즉, 과거에 타차량이 해당 도로 구간을 주행하면서 일정한 시간 간격 또는 거리 간격으로 자신의 위치 정보(로컬 노드점) 및 해당 위치에서의 주행 방향 벡터 정보(예컨대, 요레이트 정보)를 서버로 전송하여 데이터를 생성 및 구축하도록 할 수 있다.
이때, 주행 가이드 데이터는 추가적으로, 주행 궤적의 안정성 정보, 목적지, GPS 정확도, 차량 종류, 관련 날씨 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
여기서, 주행 궤적의 안정성 정보는 해당 차량의 요레이트 변화율 또는 그에 기반한 정보일 수 있다. 그리고 관련 날씨 정보는, 바람직하게는 그 차량의 주행 당시의 해당 지역에 대한 날씨 정보이다.
그러한, 주행 가이드 데이터는 단일 차량의 궤적에 기한 것이 아니라 복수의 차량에 기한 복수의 데이터 세트일 수 있다.
즉, 도4에 보이는 바와 같이, 제1 차량의 주행 가이드 데이터, 제2 차량의 주행 가이드 데이터, 제3 차량의 주행 가이드 데이터 등 복수 차량의 주행 가이드 데이터일 수 있다.
그러한 복수 차량의 주행 가이드 데이터 중에 현재의 자차량에서 사용하기에 가장 적합한 데이터를 선택하기 위해 소정의 평가 알고리즘을 수행시킬 수 있다.
바람직하게는, 각 차량의 주행 가이드 데이터들에 대한 평가값을 아래의 식을 이용해 산정한다.
score = f(x1, x2, x3, x4, x5, x6)
여기서, x1은 주행 가이드 데이터에 있어 자차량과 가장 인접한 로컬 노드점과 자차량과의 거리이고, x2는 주행 안정성 정보이며, x3은 자차량의 현재 목적지와 주행 가이드 데이터에 포함된 목적지의 근사도이고, x4는 GPS 정확도이며, x5는 차량 종류의 유사도이고, x6는 날씨 정보이다.
도4의 상황에서 자율주행 중인 자차량은 1번 차량의 주행 궤적에 기한 주행 가이드 데이터, 2번 차량의 주행 궤적에 기한 주행 가이드 데이터, 3번 차량의 주행 궤적에 기한 주행 가이드 데이터를 수신하고, 각 주행 가이드 데이터에 대해 위 식을 이용하여 평가값을 산정하여 그 값에 따라 가장 적합한 주행 가이드 데이터를 선정한다.
예컨대, 1번 차량의 주행 궤적에 기한 주행 가이드 데이터의 평가값이 score1이고, 2번 차량의 주행 궤적에 기한 주행 가이드 데이터의 평가값이 score2이며, 3번 차량의 주행 궤적에 기한 주행 가이드 데이터의 평가값이 score3인 상황에서, score3가 가장 높은 경우, 3번 차량의 주행 궤적에 기한 주행 가이드 데이터를 가장 적합한 데이터로 선정하고 그것을 자율주행에 이용한다.
한편, 이하에서는 도5를 참조하여 주행 가이드 데이터를 생성하여 서버에 마련하는 방법에 대해 설명한다.
먼저, 관련된 용어는 바람직하게는 아래와 같이 정의된다.
― 노드 A : 글로벌 또는 로컬 노드점으로서 도로구간 AB에 대한 하나의 노드점
― 노드 B : 글로벌 또는 로컬 노드점으로서 도로구간 AB에 대한 다른 하나의 노드점
― U : 도로의 상행 차선 방향을 나타냄
― D : 도로의 하행 차선 방향을 나타냄
― 1, 2, 3, ... : 주행 차로의 번호를 나타냄
위 정의에 따라 '섹션 ABU2'는 도로구간 AB에 있어서 상행 차선 중 2차로임을 나타낸다.
물론, 위와 같은 정의는 주행 가이드 데이터의 수집을 위한 편의상의 정의일뿐 그러한 정의에 본 발명이 한정되는 것은 아니다.
차량은 도로구간 AB를 주행하면서, 그 주행 궤적 데이터(주행 궤적 상의 복수의 로컬 노드점과 각 노드점에서의 방향 벡터), 주행 안정성 데이터(예컨대, 요레이트 변화율 도는 속도 등), 목적지, 차량 종류, 주행 당시의 날씨 정보, GPS 정확도 정보 등을 현재 주행하는 도로구간 정보(예시적으로 위와 같이 정의되는 섹션 정보, 즉, 섹션 ABU2)와 함께 서버로 전송한다. 여기서, 도로구간 정보는 그 주행 차량에서 서버로 전송하지 않고 서버에서 주행궤적 데이터를 수신한 후 그로부터 결정할 수도 있다.
서버는 전송된 데이터를 지속적으로 수집하여 저장해 놓으며, 해당 도로 구간에 대한 복수의 주행 가이드 데이터 세트를 마련해 놓을 수 있다.
이때, 설정된 양의 데이터 세트만을 저장하도록 갱신하는 과정이 포함될 수 있다. 즉, 소정의 평가 알고리즘을 이용하여 수신된 주행 궤적 데이터를 평가하여 기존에 저장되어 있는 데이터보다 좋은 평가값을 가지는 데이터로 갱신할 수 있다.
그 평가는 예시적으로 GPS 정확도, 주행 안정성 정보, 데이터 활용 정도(예컨대, 타차량의 주행 가이드 데이터로서 활용된 빈도) 등을 이용하여 이루어진다.
바람직하게는 현재 수신된 주행 궤적 데이터 및 기존 데이터에 대해 GPS 정확도 및 주행 안정성 정보를 이용하여 평가하고, 그 평가 결과 현재 데이터보다 평가값이 낮은 데이터들에 대해 데이터 활용 정도를 평가하여 삭제될 데이터를 선정하고 현재 데이터로 갱신한다.

Claims (15)

  1. 차선 및 주변 장애물을 인식하고, 상기 인식된 주변 장애물을 고려하여 상기 인식된 차선을 따라 자율 주행하는 차량 자율주행 방법에 있어서,
    (a) 목적지까지 좌회전, 우회전, 유턴 중 적어도 하나의 주행 경로 변경이 필요한 복수의 글로벌 노드점들을 결정하고, 각 글로벌 노드점에서의 경로 변경을 위한 주행 계획을 수립하는 글로벌 주행 계획 단계;
    (b) 차선 및 주변 장애물을 인식하여 그 인식된 정보를 이용하여 자율주행을 진행하는 단계;
    (c) 상기 차선 정보 인식에 실패한 경우, 외부로부터 무선 통신을 통해 전방 도로 구간에 대해 차로 별로 구비되며 특정 차로에 대한 주행 가이드 데이터를 서버로부터 수신하고 주변 장애물을 인식하여, 상기 주행 가이드 데이터 및 상기 인식된 주변 장애물 정보를 고려하여 상기 도로 구간에 대한 자율주행을 진행하는 단계
    를 포함하는 차선 인식 실패 대응 자율주행 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 (c) 단계에서 상기 주행 가이드 데이터는 전방의 상기 도로 구간에 대한 복수의 로컬 노드점과 상기 각 로컬 노드점에 대한 방향 벡터 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 차선 인식 실패 대응 자율 주행 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 주행 가이드 데이터는 상기 도로 구간을 주행했던 타차량의 주행 궤적 데이터로부터 얻어진 것을 특징으로 하는 차선 인식 실패 대응 자율 주행 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 타차량 주행 궤적 데이터는 GPS 정확도, 목적지, 차량 정보, 주변 상황 정보 중 적어도 하나를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 차선 인식 실패 대응 자율 주행 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 타차량 주행 궤적 데이터는 복수 차량들에 대한 주행 데이터들을 포함하고, 상기 복수 차량 주행 데이터들 중 하나를 선정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차선 인식 실패 대응 자율 주행 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 선정은, 자차량의 현 위치와 가장 가까운 주행 궤적 데이터인지 여부, 가장 안정적인 주행 궤적인지 여부, 자차량과 목적지가 동일한지 여부, GPS 정확도가 높은지 여부, 자차량과 차량 종류가 유사한지 여부, 주변 상황 정보에 포함된 날씨 정보가 맑은 날인지 여부 중 적어도 하나의 변수를 고려하여 수행되는 것을 특징으로 하는 차선 인식 실패 대응 자율 주행 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 각 타차량에 대해 상기 복수의 변수들을 고려한 스코어를 평가하고 상기 스코어에 따라 우선 순위를 결정하여 상기 선정을 수행하는 것을 특징으로 하는 차선 인식 실패 대응 자율 주행 방법.
  8. 제2항에 있어서,
    상기 로컬 노드점 및 방향 벡터 정보는 상기 도로 구간의 도로 형상 정보에 기하여 만들어진 것을 특징으로 하는 차선 인식 실패 대응 자율 주행 방법.
  9. 제3항에 있어서,
    상기 도로 구간을 주행하는 상기 타차량들로부터 상기 주행 궤적 데이터를 무선통신으로 원격 서버에 수신받아 저장하는 단계를 추가로 포함하는 차선 인식 실패 대응 자율 주행 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 (b) 단계 또는 (c) 단계는, 상기 차선 인식 결과에 대한 평가값을 산정하고 상기 평가값을 기준값과 비교하여 상기 차선 정보의 인식 실패 여부를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차선 인식 실패 대응 자율 주행 방법.
  11. 차선 및 주변 장애물을 인식하고, 상기 인식된 주변 장애물을 고려하여 상기 인식된 차선을 따라 주행하는 자율주행 차량에 전송할 주행 가이드 데이터를 서버에 구축하는 방법에 있어서,
    도로의 소정 구간을 주행하는 차량으로부터 상기 차량의 주행 궤적 데이터를 서버로 전송하는 주행 궤적 데이터 수집 단계;
    상기 서버에 상기 주행 궤적 데이터를 상기 도로 구간에 대한 주행 가이드 데이터로 저장하는 주행 가이드 데이터 저장 단계; 및
    차로 별로 구비된 상기 주행 가이드 데이터 중 특정 차로에 대한 주행 가이드 데이터를 상기 자율주행 차량에 전송하는 단계
    를 포함하는 자율주행 차량 주행 가이드 데이터 구축 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 주행 궤적 데이터는 상기 도로 구간 내에서의 주행 궤적 상의 복수의 위치 정보와 각 위치에서의 주행 방향 벡터를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량 주행 가이드 데이터 구축 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 주행 궤적 데이터는 주행 안정성, 목적지, 차량 종류, 날씨, GPS 정확도 중 적어도 하나의 정보를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량 주행 가이드 데이터 구축 방법.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 주행 가이드 데이터 저장 단계는, 수신된 주행 궤적 데이터와 기존에 저장된 다른 차량의 주행 궤적 데이터에 대해 평가 알고리즘에 의한 평가값을 통해 데이터의 갱신을 수행하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량 주행 가이드 데이터 구축 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 주행 궤적 데이터는, 상기 도로 구간 내에서의 해당 차량에 대한 주행 궤적 상의 복수의 위치 정보와 각 위치에서의 주행 방향 벡터를 포함하고, 주행 안정성, 목적지, 차량 종류, 날씨, GPS 정확도 중 적어도 하나의 정보를 추가로 포함하며,
    상기 GPS 정확도 또는 주행 안정성에 기하여 상기 평가값이 산정되는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량 주행 가이드 데이터 구축 방법.
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