KR102441858B1 - 일반적인 도로 기상 조건들의 검출 - Google Patents

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KR102441858B1
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데이빗 해리슨 실버
옌스-슈테펜 랄프 구트만
마이클 제임스
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웨이모 엘엘씨
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Abstract

본 기술은 차량 주위의 도로에 영향을 미치는 일반적인 기상 조건들을 결정하고, 그러한 조건들이 자율 모드에서 동작할 때 차량의 주행 및 경로 계획에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지를 결정하는 것에 관한 것이다. 예를 들어, 온보드 센서 시스템은 노면의 특정 부분 상의 작은 빙판과는 대조적으로, 도로가 대체로 얼어있는지를 검출할 수 있다(1702). 시스템은 또한 차량 및/또는 다른 근처의 차량들에 의해 취해진 특정 주행 액션들을 평가할 수 있다(1704, 1706, 1708, 1710). 그러한 정보에 기초하여, 차량의 제어 시스템은 결과 정보를 사용하여 적절한 제동 레벨 또는 제동 전략을 선택할 수 있다(1714). 결과적으로, 시스템은 부정적인 기상 조건들의 상이한 레벨들을 검출하고 그에 반응할 수 있다. 온보드 컴퓨터 시스템은 도로 조건 정보를 근처의 차량들(1612, 1614) 및 원격 지원(1604)과 공유할 수 있고, 그에 의해 그것은 더 광범위한 플릿 계획 동작들에 사용될 수 있게 된다.

Description

일반적인 도로 기상 조건들의 검출{DETECTING GENERAL ROAD WEATHER CONDITIONS}
관련 출원들에 대한 상호 참조
본 출원은 2018년 12월 12일자로 출원된 미국 출원 번호 제16/217,235호의 이익을 주장하고, 2018년 12월 12일자로 출원되고 발명의 명칭이 "자율 주행 차량의 휠 미끄러짐 결정(Determining Wheel Slippage on Self-Driving Vehicle)"이며 대리인 정리번호가 XSDV 3.0F-2078인 미국 출원 번호 제16/217,531호에 관련되며, 그들의 전체 개시내용은 본원에 참조로 포함된다.
인간 운전자를 필요로 하지 않는 차량들과 같은 자율 주행 차량들은 승객 또는 화물을 하나의 위치로부터 다른 위치로 운송하는 데 도움을 주기 위해 사용될 수 있다. 이러한 차량들은 완전 자율 모드, 또는 사람이 소정의 주행 입력을 제공할 수 있는 부분 자율 모드로 동작할 수 있다. 자율 모드로 동작하기 위해, 차량은 다양한 온보드 센서들을 사용하여 외부 환경의 특징들을 검출하고, 수신된 센서 정보를 사용하여 다양한 주행 동작들을 수행할 수 있다. 그러나, 차량 주위의 기상 조건들은 도로를 따른 차량의 주행 능력들에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 환경에 있는 물체들을 스스로 검출하도록 배열된 센서들은, 차량이 동작하는 방식들에 대한 그러한 기상 조건들의 잠재적 영향을 시스템이 적절하게 평가하는 데 필요한 정밀도가 없거나 부족할 수 있다.
본 기술은 차량 주위의 도로에 영향을 미치는 일반적인 기상 조건들을 결정하고, 그러한 조건들이 자율 주행 모드에서 동작할 때 차량에 대한 주행에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지를 결정하는 것에 관한 것이다. 이것은 예를 들어 노면의 특정 부분 상의 빙판과는 대조적으로, 도로가 대체로 얼어있는지를 결정하는 것을 포함할 수 있다. 차량의 인식 시스템이 다가오는 영역들을 따른 조건들을 다양한 센서들을 통해 검출할 수 있는 한편, 차량은 또한 미끄러짐, 잠금 방지 제동, 온도 측정 및 다른 데이터에 관한 정보를 수집할 수 있다. 이러한 집계된 정보는 온보드 시스템에 의해 분석되며 주행 동작들을 수정하고 및/또는 차량의 경로를 다시 정하기 위해 사용된다.
본 기술의 양태들에 따르면, 자율 주행 모드로 동작하는 차량 주위의 환경에서 기상 또는 도로 조건을 결정하는 방법이 제공된다. 방법은 차량의 하나 이상의 프로세서에 의해, 차량의 하나 이상의 센서로부터 차량 주위의 환경의 센서 데이터를 수신하는 단계; 하나 이상의 프로세서에 의해, 차량의 서브시스템으로 하여금 자율 주행 모드에서의 동작 동안 서브시스템의 하나 이상의 컴포넌트를 작동시키게 하는 단계; 서브시스템의 하나 이상의 컴포넌트의 작동 동안 차량의 자세 정보를 획득하는 단계; 차량의 하나 이상의 프로세서에 의해, 획득된 자세 정보에 따라 차량의 실제 자세를 결정하는 단계; 하나 이상의 프로세서에 의해, 차량의 실제 자세를 차량의 예상 자세와 비교하는 단계; 하나 이상의 프로세서에 의해, 비교에 기초하여 실제 자세와 예상 자세 사이의 차이를 결정하는 단계; 실제 자세와 예상 자세 사이의 차이, 또는 외부 환경의 수신된 센서 데이터 중 적어도 하나에 따라, 차량 주위의 환경에 부정적인 기상 또는 도로 조건이 존재함을 결정하는 단계; 및 차량 주위의 환경 내의 부정적인 기상 또는 도로 조건을 결정하는 것에 응답하여 액션을 수행하는 단계를 포함한다.
부정적인 기상 또는 도로 조건이 존재함을 결정하는 단계는 차량이 동작하고 있는 도로의 구역(region)이 얼어있거나, 젖어있거나, 적어도 부분적으로 눈으로 덮여 있음을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
차량의 서브시스템으로 하여금 하나 이상의 컴포넌트를 작동시키게 하는 단계는 도로의 특정 부분에 걸쳐서, 선택된 속도로, 그리고 도로의 특정 부분에 대한 선택된 위치 배향으로 주행하는 단계를 포함할 수 있다. 이러한 접근법은 다른 차량에게, 도로의 특정 부분에 걸쳐서, 상이한 선택된 속도로, 또는 도로의 특정 부분에 대한 상이한 선택된 위치 배향으로 주행할 것을 지시하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이러한 시나리오에서, 다른 차량은 제1 차량일 수 있고, 차량은 제1 차량을 뒤따르는 제2 차량이며, 방법은 제2 차량이, 제1 차량이 도로의 특정 부분에 걸쳐 주행한 결과들을 관찰하는 단계를 포함한다. 도로의 특정 부분에 걸쳐서, 선택된 속도로, 그리고 선택된 위치 배향으로 주행하는 단계는 도로의 특정 부분을 따른 트랙션(traction)의 양을 검출하기 위해 행해질 수 있다.
자세 정보를 획득하는 단계는 차량의 하나 이상의 센서로부터 센서 데이터를 수신하는 단계를 포함할 수 있다.
방법은 차량의 하나 이상의 센서에 의해 차량 주위의 환경 내의 하나 이상의 다른 차량에 의한 주행 액션을 검출하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이것은 하나 이상의 다른 차량에 의한 주행 액션을 검출하는 것에 응답하여, 하나 이상의 프로세서가 도로의 선택된 부분을 따른 특정 기상 또는 도로 조건을 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 특정 기상 또는 도로 조건은 도로의 선택된 부분을 따른 웅덩이, 빙판 또는 쌓인 눈 중 하나일 수 있다. 이러한 접근법은 도로의 선택된 부분을 따른 특정 기상 또는 도로 조건을 결정하는 것에 응답하여, 차량의 하나 이상의 센서에 의해 획득된 데이터의 세트로부터 스퓨리어스 센서 신호들(spurious sensor signals)을 필터링하는 단계를 더 포함할 수 있다.
방법은 또한 교정 주행 액션(corrective driving action), 경로 재계획 액션, 또는 거동 예측(behavior prediction)의 수정에 관한 정보를 다른 차량 또는 플릿 관리 시스템(fleet management system) 중 적어도 하나에 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
일례에서, 하나 이상의 컴포넌트 중 주어진 하나는 제동 컴포넌트일 수 있고, 서브시스템은 감속 시스템일 수 있다. 다른 예에서, 하나 이상의 컴포넌트 중 주어진 하나는 가속 컴포넌트일 수 있고, 서브시스템은 가속 시스템일 수 있다. 또는, 추가 예에서, 하나 이상의 컴포넌트 중 주어진 하나는 조향 컴포넌트일 수 있고, 서브시스템은 조향 시스템일 수 있다.
액션을 수행하는 단계는 교정 주행 액션을 수행하는 단계, 경로 재계획 액션을 구현하는 단계, 환경 내의 물체에 대한 거동 예측의 수정을 야기하는 단계, 다른 차량에게 알림을 제공하는 단계, 또는 백엔드 시스템에 알림을 제공하는 단계 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 기술의 다른 양태들에 따르면, 차량은 자율 주행 모드로 동작하도록 구성된다. 차량은 주행 시스템, 인식 시스템, 포지셔닝 시스템, 및 제어 시스템을 포함한다. 주행 시스템은 자율 주행 모드에서 차량의 주행을 제어하기 위해 조향 서브시스템, 가속 서브시스템 및 감속 서브시스템을 포함한다. 인식 시스템은 차량 외부의 환경 내의 물체들을 검출하도록 구성되는 하나 이상의 센서를 포함한다. 포지셔닝 시스템은 차량의 현재 위치를 결정하도록 구성된다. 제어 시스템은 하나 이상의 프로세서를 포함한다. 제어 시스템은 주행 시스템, 인식 시스템 및 포지셔닝 시스템에 동작가능하게 결합된다. 제어 시스템은 하나 이상의 센서로부터 차량 주위의 환경의 센서 데이터를 수신하고; 차량의 서브시스템으로 하여금 자율 주행 모드에서의 동작 동안 서브시스템의 하나 이상의 컴포넌트를 작동시키게 하고; 서브시스템의 하나 이상의 컴포넌트의 작동 동안 차량의 자세 정보를 획득하고; 획득된 자세 정보에 따라 차량의 실제 자세를 결정하고; 차량의 실제 자세를 차량의 예상 자세와 비교하고; 비교에 기초하여 실제 자세와 예상 자세 사이의 차이를 결정하고; 실제 자세와 예상 자세 사이의 차이, 또는 외부 환경의 수신된 센서 데이터 중 적어도 하나에 따라, 차량 주위의 환경에 부정적인 기상 또는 도로 조건이 존재함을 결정하도록 구성된다. 제어 시스템은 차량 주위의 환경 내의 부정적인 기상 또는 도로 조건을 결정하는 것에 응답하여 액션을 수행하도록 추가로 구성된다.
부정적인 기상 또는 도로 조건이 존재한다는 결정은 차량이 동작하고 있는 도로의 구역이 얼어있거나, 젖어있거나 또는 적어도 부분적으로 눈으로 덮여 있음을 결정하는 것을 포함할 수 있다.
제어 시스템은 차량의 서브시스템으로 하여금 도로의 특정 부분에 걸쳐서, 선택된 속도로, 그리고 도로의 특정 부분에 대한 선택된 위치 배향으로 주행함으로써 하나 이상의 컴포넌트를 작동시키게 하도록 추가로 구성될 수 있다.
예에서, 차량은 적어도 하나의 다른 차량과 통신하도록 구성되는 통신 시스템을 더 포함한다. 여기서, 제어 시스템은 통신 시스템을 통해 적어도 하나의 다른 차량에게, 도로의 특정 부분에 걸쳐서, 상이한 선택된 속도로, 또는 도로의 특정 부분에 대한 상이한 선택된 위치 배향으로 주행할 것을 지시하도록 추가로 구성된다. 하나의 시나리오에 따르면, 적어도 하나의 다른 차량은 제1 차량일 수 있고, 차량은 제1 차량을 뒤따르는 제2 차량일 수 있으며, 인식 시스템의 하나 이상의 센서는 제1 차량이 도로의 특정 부분에 걸쳐 주행한 결과들을 관찰하도록 구성된다.
추가 예에서, 하나 이상의 센서는 차량 주위의 환경 내의 하나 이상의 다른 차량에 의한 주행 액션을 검출하도록 구성된다. 제어 시스템은, 하나 이상의 다른 차량에 의한 주행 액션을 검출하는 것에 응답하여, 도로의 선택된 부분을 따른 특정 기상 또는 도로 조건을 결정하고, 및/또는 차량의 하나 이상의 센서에 의해 획득된 데이터의 세트로부터 스퓨리어스 센서 신호들을 필터링하도록 구성된다.
차량은 교정 주행 액션, 경로 재계획 액션, 또는 거동 예측의 수정에 관한 정보를 다른 차량 또는 플릿 관리 시스템 중 적어도 하나에 전송하도록 구성되는 통신 시스템을 더 포함할 수 있다.
제어 시스템은 또한 교정 주행 액션을 개시하는 것, 경로 재계획 액션을 구현하는 것, 환경 내의 물체에 대한 거동 예측의 수정을 야기하는 것, 다른 차량에게 알림을 제공하는 것, 또는 백엔드 시스템에 알림을 제공하는 것 중 적어도 하나에 의해 액션을 수행하도록 구성될 수 있다.
도 1a - 도 1b는 본 기술의 양태들과 함께 사용하도록 구성된 예시적인 승용차를 도시한다.
도 1c - 도 1d는 본 기술의 양태들과 함께 사용하도록 구성된 예시적인 화물차를 도시한다.
도 2는 본 기술의 양태들에 따른 예시적인 승용차의 시스템들의 블록도이다.
도 3a - 도 3b는 본 기술의 양태들에 따른 예시적인 화물차의 시스템들의 블록도이다.
도 4는 본 기술의 양태들에 따라 센서 시야에서 물체를 검출하는 예를 도시한다.
도 5는 본 개시내용의 양태들에 따른 승용차에 대한 예시적인 센서 시야들을 도시한다.
도 6a - 도 6b는 본 개시내용의 양태들에 따른 화물차에 대한 예시적인 센서 시야들을 도시한다.
도 7a - 도 7d는 본 기술의 양태들에 따른 예시적인 제동 시나리오를 도시한다.
도 8a - 도 8d는 본 기술의 양태들에 따른 예시적인 가속 시나리오를 도시한다.
도 9a - 도 9b는 본 기술의 양태들에 따른 예시적인 방향전환 시나리오를 도시한다.
도 10은 본 기술의 양태들에 따라 트랙션 조건을 결정하기 위한 능동 테스트 예를 도시한다.
도 11a - 도 11c는 본 기술의 양태들에 따른 경로 계획 수정의 예들을 도시한다.
도 11d - 도 11e는 본 기술의 양태들에 따른 경로 재계획의 예를 도시한다.
도 12a - 도 12b는 본 기술의 양태들에 따라 분석된 도로 기상 조건들에 기초하여 검출된 물체들에 대한 거동 예측들을 수정하는 예들을 도시한다.
도 13은 본 기술의 양태들에 따른 물체 분석의 예를 도시한다.
도 14a - 도 14b는 본 기술의 양태들에 따른 횡방향 오프셋 테스트의 예를 도시한다.
도 15a - 도 15b는 본 기술의 양태들에 따라 제동 프로파일 또는 원하는 정지 지점을 조절하는 예들을 도시한다.
도 15c는 본 기술의 양태들에 따라 속도 프로파일들을 대조하는 예를 도시한다.
도 16a - 도 16b는 본 기술의 양태들에 따른 예시적인 시스템을 도시한다.
도 17은 본 기술의 양태들에 따른 예시적인 방법을 도시한다.
본 기술의 양태들은 온보드 센서들로부터, 및 차량 및/또는 다른 근처 차량들에 의해 취해진 특정 주행 액션들의 평가로부터 정보를 수집한다. 온보드 컴퓨터 시스템이 도로의 어떤 부분(들)이 도로의 다른 부분들보다 젖거나, 얼거나, 다르게 미끄러운지(예를 들어, 트랙션이 감소되었는지)를 추정하기 위해 정보가 집계되고 분석된다. 결과적으로, 컴퓨터 시스템의 플래너 또는 다른 서브시스템은 특정 거동들, 응답들 및/또는 동작 모델들을 식별할 수 있다. 하나의 시나리오에서, 이것은 일반적인 도로 조건을 해결하기 위해 소정 량의 제동력을 예약해두고, 차량의 궤적을 계획할 때 이것을 사용하는 것을 포함할 수 있다. 그 결과, 시스템은 (해당 영역의 이전에 획득된 지도에 표시된 것과는 대조적으로) 차선을 덮는 적은 양의 눈, 또는 실질적으로 차로를 좁히거나 차로 또는 갓길을 막는 몇 인치(또는 그 이상)의 눈을 포함하여, 상이한 레벨의 부정적인 기상 조건들을 검출하고 그에 반응할 수 있다. 여기서, 시스템은 이러한 조건들이 부정적인 기상 조건들로 인한 일시적인 변화들인지를 결정하고 그에 따라 계획을 조절할 수 있다.
예시적인 차량 시스템들
도 1a는 미니밴, 스포츠 유틸리티 차량(SUV) 또는 다른 차량과 같은 예시적인 승용차(100)의 사시도를 도시한다. 도 1b는 승용차(100)의 평면도를 도시한다. 승용차(100)는 차량의 외부 환경에 관한 정보를 획득하기 위한 다양한 센서들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 루프탑 하우징(102)은 다양한 카메라들, 레이더 유닛들, 적외선 및/또는 음향 센서들뿐만 아니라, 라이다 센서를 포함할 수 있다. 차량(100)의 선단에 위치된 하우징(104), 및 차량의 운전자 및 승객 측에 있는 하우징들(106a, 106b)은 각각 라이다, 레이더, 카메라 및/또는 다른 센서들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 하우징(106a)은 차량의 쿼터 패널을 따라 운전자 측 도어의 전방에 위치될 수 있다. 보여진 바와 같이, 승용차(100)는 또한 차량의 후방 루프 부분을 향해 위치된 레이더 유닛들, 라이다 및/또는 카메라들(도시되지 않음)을 위한 하우징들(108a, 108b)을 또한 포함한다. 추가의 라이다, 레이더 유닛들, 및/또는 카메라들(도시되지 않음)은 차량(100)을 따른 다른 장소들에 위치될 수 있다. 예를 들어, 화살표(110)는 센서 유닛(도 1b의 112)이 차량(100)의 후방을 따라, 예컨대 범퍼 위에 또는 범퍼에 인접하여 위치될 수 있음을 나타낸다. 그리고, 화살표(114)는 차량의 전방 방향을 따라 배열된 일련의 센서 유닛(116)을 나타낸다. 일부 예들에서, 승용차(100)는 또한 차량의 내부 공간들(도시되지 않음)에 관한 정보를 획득하기 위한 다양한 센서들을 포함할 수 있다.
도 1c - 도 1d는 트랙터-트레일러 트럭과 같은 예시적인 화물 차량(150)을 도시한다. 트럭은 예를 들어, 단일, 이중 또는 삼중 트레일러를 포함할 수 있거나, 상업용 중량 등급 4-8과 같은 다른 중형 또는 대형 트럭일 수 있다. 도시된 바와 같이, 트럭은 트랙터 유닛(152), 및 단일화물 유닛 또는 트레일러(154)를 포함한다. 트레일러(154)는 운송될 화물의 유형에 따라 완전히 밀폐되거나, 플랫 베드와 같이 개방되거나, 부분적으로 개방될 수 있다. 이 예에서, 트랙터 유닛(152)은 엔진 및 조향 시스템들(도시되지 않음), 및 운전자 및 임의의 승객들을 위한 운전실(156)을 포함한다. 완전 자율 구성에서는 사람이 필요하지 않을 수 있기 때문에, 운전실(156)은 좌석 또는 수동 주행 컴포넌트를 구비하지 않을 수 있다.
트레일러(154)는 킹핀(158)으로 알려진 견인점을 포함한다. 킹핀(158)은 전형적으로 트랙터 유닛(152)에 피벗식으로 부착되도록 구성되는 단단한 강철 샤프트로서 형성된다. 특히, 킹핀(158)은 운전실의 후방에 장착되는 5륜(fifth-wheel)으로 알려진 트레일러 커플링(160)에 부착된다. 이중 또는 삼중 트랙터-트레일러의 경우, 두 번째 및/또는 세 번째 트레일러는 선두 트레일러에 대한 단순한 견인 연결을 가질 수 있다. 또는, 대안적으로, 각각의 트레일러가 그 자신의 킹핀을 가질 수 있다. 이 경우, 적어도 제1 및 제2 트레일러는 다음 트레일러에 결합되도록 배열된 5륜형 구조물을 포함할 수 있다.
보여진 바와 같이, 트랙터는 그것을 따라 배치된 하나 이상의 센서 유닛(162, 164)을 가질 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 센서 유닛(162)이 운전실(156)의 지붕 또는 상단 부분에 배치될 수 있고, 하나 이상의 측면 센서 유닛(164)이 운전실(156)의 좌측 및/또는 우측에 배치될 수 있다. 센서 유닛들은 또한 앞 범퍼 또는 후드 영역을 따라, 운전실의 후방에, 5륜에 인접하여, 섀시 아래에 등과 같이, 운전실(106)의 다른 구역들을 따라 위치될 수 있다. 트레일러(154)는 또한 그것을 따라, 예를 들어 트레일러(154)의 측면 패널, 전방, 후방, 루프 및/또는 언더캐리지를 따라 배치되는 하나 이상의 센서 유닛(166)을 가질 수 있다.
예로서, 각각의 센서 유닛은 라이다, 레이더, 카메라(예를 들어, 광학 또는 적외선), 음향(예를 들어, 마이크 또는 음파 탐지기 유형 센서), 관성(예를 들어, 가속도계, 자이로스코프 등), 또는 다른 센서들(예를 들어, GPS 센서들과 같은 포지셔닝 센서들)과 같은 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다. 본 개시내용의 특정 양태들은 특정 유형의 차량들과 관련하여 특히 유용할 수 있지만, 차량은 자동차, 트럭, 오토바이, 버스, 레크리에이션 차량 등을 포함하지만 이에 제한되지 않는 임의의 유형의 차량일 수 있다.
부분 또는 완전 자율 주행 모드에서 동작하는 차량에 대해 발생할 수 있는 상이한 자율성 정도들이 있다. 미국 고속도로 교통 안전국(National Highway Traffic Safety Administration)과 자동차 엔지니어 협회(Society of Automotive Engineers)는 차량이 주행을 얼마나 많이 제어하는지 또는 얼마나 적게 제어하는지를 나타내는 상이한 레벨들을 확인했다. 예를 들어, 레벨 0에는 자동화가 없으며, 운전자가 모든 주행 관련 결정을 내린다. 가장 낮은 반 자율 모드인 레벨 1은 크루즈 컨트롤과 같은 소정의 주행 지원을 포함한다. 레벨 2는 특정 주행 동작들의 부분 자동화를 갖는 한편, 레벨 3은 운전석에 있는 사람이 보증된 대로 제어할 수 있도록 하는 조건부 자동화를 포함한다. 대조적으로, 레벨 4는 차량이 선택된 조건들에서 지원 없이 주행할 수 있는 높은 자동화 레벨이다. 그리고, 레벨 5는 차량이 모든 상황에서 지원 없이 주행할 수 있는 완전 자율 모드이다. 본 명세서에 설명된 아키텍처들, 컴포넌트들, 시스템들 및 방법들은 임의의 반 자율 또는 완전 자율 모드들, 예를 들어 여기서 자율 주행 모드들로 지칭되는 레벨 1-5에서 기능할 수 있다. 따라서, 자율 주행 모드에 대한 언급은 부분 자율 및 완전 자율 둘 다를 포함한다.
도 2는 자율 주행 모드로 동작하기 위한, 승용차(100)와 같은 예시적인 차량의 다양한 컴포넌트들 및 시스템들을 갖는 블록도(200)를 도시한다. 도시된 바와 같이, 블록도(200)는 하나 이상의 프로세서(204), 메모리(206), 및 범용 컴퓨팅 디바이스들에 전형적으로 존재하는 다른 컴포넌트들을 포함하는 컴퓨팅 디바이스들과 같은 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스(202)를 포함한다. 메모리(206)는 프로세서(들)(204)에 의해 실행되거나 달리 사용될 수 있는 명령어들(208) 및 데이터(210)를 포함하여, 하나 이상의 프로세서(204)에 의해 액세스가능한 정보를 저장한다. 컴퓨팅 시스템은 자율 주행 모드로 동작할 때 차량의 전반적인 동작을 제어할 수 있다.
메모리(206)는 프로세서(204)에 의해 실행되거나 달리 사용될 수 있는 명령어들(208) 및 데이터(210)를 포함하여, 프로세서들(204)에 의해 액세스가능한 정보를 저장한다. 메모리(206)는 컴퓨팅 디바이스 판독가능한 매체를 포함하여, 프로세서에 의해 액세스가능한 정보를 저장할 수 있는 임의의 유형일 수 있다. 메모리는 하드 드라이브, 메모리 카드, 광 디스크, 솔리드 스테이트 등과 같은 비-일시적 매체이다. 시스템들은 전술한 것의 상이한 조합들을 포함할 수 있으며, 이에 따라 명령어들과 데이터의 상이한 부분들이 상이한 유형의 매체들에 저장된다.
명령어들(208)은 프로세서에 의해 직접적으로(예컨대, 기계 코드) 또는 간접적으로(예컨대, 스크립트) 실행될 임의의 명령어 세트일 수 있다. 예를 들어, 명령어들은 컴퓨팅 디바이스 판독가능한 매체 상에 컴퓨팅 디바이스 코드로서 저장될 수 있다. 이와 관련하여, 용어들 "명령어들", "모듈들" 및 "프로그램들"은 본 명세서에서 상호교환적으로 사용될 수 있다. 명령어들은 프로세서에 의한 직접 프로세싱을 위해 객체 코드 포맷으로 저장되거나, 요청시 해석되거나 사전에 컴파일되는 독립 소스 코드 모듈들의 컬렉션들 또는 스크립트들을 포함하는 임의의 다른 컴퓨팅 디바이스 언어로 저장될 수 있다. 데이터(210)는 명령어들(208)에 따라 하나 이상의 프로세서(204)에 의해 검색, 저장 또는 수정될 수 있다. 일례에서, 메모리(206)의 일부 또는 전부는 구현에 따라 차량에 탑재되거나 원격에 있을 수 있는, 차량 진단 및/또는 검출된 센서 데이터를 저장하도록 구성되는 이벤트 데이터 레코더 또는 다른 보안 데이터 저장 시스템일 수 있다.
프로세서들(204)은 상업적으로 이용가능한 CPU들과 같은 임의의 통상적인 프로세서들일 수 있다. 대안적으로, 각각의 프로세서는 ASIC 또는 다른 하드웨어-기반 프로세서와 같은 전용 디바이스일 수 있다. 도 2는 컴퓨팅 디바이스들(202)의 프로세서, 메모리 및 다른 요소들을 동일한 블록 내에 있는 것으로 기능적으로 도시하지만, 그러한 디바이스들은 실제로 동일한 물리적 하우징 내에 보관될 수도 있고 그렇지 않을 수도 있는 복수의 프로세서, 컴퓨팅 디바이스 또는 메모리를 포함할 수 있다. 마찬가지로, 메모리(206)는 프로세서(들)(204)의 하우징과는 상이한 하우징에 위치된 하드 드라이브 또는 다른 저장 매체일 수 있다. 따라서, 프로세서 또는 컴퓨팅 디바이스에 대한 언급은 병렬로 동작할 수도 있고 그렇지 않을 수도 있는 프로세서들 또는 컴퓨팅 디바이스들 또는 메모리들의 컬렉션에 대한 언급을 포함하는 것으로 이해될 것이다.
일례에서, 컴퓨팅 디바이스들(202)은 차량(100)에 통합된 자율 주행 컴퓨팅 시스템을 형성할 수 있다. 자율 주행 컴퓨팅 시스템은 차량의 다양한 컴포넌트들과 통신할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스들(202)은 (차량의 제동을 제어하기 위한) 감속 시스템(212), (차량의 가속을 제어하기 위한) 가속 시스템(214), (휠들의 배향 및 차량의 방향을 제어하기 위한) 조향 시스템(216), (방향 지시등을 제어하기 위한) 시그널링 시스템(218), (차량을 위치로 또는 물체들 주변으로 내비게이션하기 위한) 내비게이션 시스템(220), 및 (예를 들어, 차량의 자세를 포함하여, 차량의 위치를 결정하기 위한) 포지셔닝 시스템(222)을 포함하는 주행 시스템을 포함하여, 차량의 다양한 시스템들과 통신할 수 있다. 자율 주행 컴퓨팅 시스템은 예를 들어 현재 또는 예상 트랙션 조건들을 고려하여 출발 지점으로부터 목적지까지의 경로를 결정하거나 다양한 주행 양태들에 대해 수정을 하기 위해, 내비게이션 시스템(220), 포지셔닝 시스템(222), 및/또는 시스템의 다른 컴포넌트들에 따라 플래너 모듈(223)을 사용할 수 있다.
컴퓨팅 디바이스들(202)은 또한 차량의 승객으로부터의 연속적 또는 주기적 입력을 요구하거나 필요로 하지 않는 자율 주행 모드에서 메모리(206)의 명령어들(208)에 따라 차량의 이동, 속도 등을 제어하기 위해, (차량의 환경 내의 물체들을 검출하기 위한) 인식 시스템(224), 전력 시스템(226)(예를 들어, 배터리 및/또는 가스 또는 디젤 동력 엔진) 및 트랜스미션 시스템(230)에 동작가능하게 결합된다. 휠들/타이어들(228)의 일부 또는 전부가 트랜스미션 시스템(230)에 결합되고, 컴퓨팅 디바이스들(202)은 타이어 압력, 균형, 및 자율 모드에서의 주행에 영향을 미칠 수 있는 다른 인자들에 관한 정보를 수신할 수 있다.
컴퓨팅 디바이스들(202)은 다양한 컴포넌트들을 제어함으로써, 예를 들어 플래너 모듈(223)을 통해 차량의 방향 및 속도를 제어할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스들(202)은 지도 정보 및 내비게이션 시스템(220)으로부터의 데이터를 사용하여 완전히 자율적으로 차량을 목적지 위치까지 내비게이션할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스들(202)은 포지셔닝 시스템(222)을 사용하여 차량의 위치를 결정하고, 인식 시스템(224)을 사용하여 물체들을 검출하고, 위치에 안전하게 도달하기 위해 필요할 때 그에 반응할 수 있다. 그렇게 하기 위해, 컴퓨팅 디바이스들(202)은 차량으로 하여금 (예를 들어, 가속 시스템(214)에 의해 엔진에 제공되는 연료 또는 다른 에너지를 증가시킴으로써) 가속하거나, (예를 들어, 엔진에 공급되는 연료를 감소시키고, 기어를 변경함으로써, 및/또는 감속 시스템(212)에 의해 브레이크를 적용함으로써) 감속하거나, (예를 들어, 조향 시스템(216)에 의해 차량(100)의 전방 또는 다른 휠들을 방향전환함으로써) 방향을 변경하고, (예를 들어, 시그널링 시스템(218)의 방향 지시등을 점등함으로써) 그러한 변화들을 시그널링하게 할 수 있다. 따라서, 가속 시스템(214) 및 감속 시스템(212)은 차량의 엔진과 차량의 휠들 사이에 다양한 컴포넌트들을 포함하는 구동계 또는 다른 유형의 트랜스미션 시스템(230)의 일부일 수 있다. 다시, 이러한 시스템들을 제어함으로써, 컴퓨팅 디바이스들(202)은 차량을 자율적으로 조종하기 위해 차량의 트랜스미션 시스템(230)을 또한 제어할 수 있다.
내비게이션 시스템(220)은 위치까지의 경로를 결정하고 따르기 위해 컴퓨팅 디바이스들(202)에 의해 사용될 수 있다. 이와 관련하여, 내비게이션 시스템(220) 및/또는 메모리(206)는 지도 정보, 예를 들어 컴퓨팅 디바이스들(202)이 차량을 내비게이션 또는 제어하기 위해 사용할 수 있는 매우 상세한 지도들을 저장할 수 있다. 예로서, 이러한 지도들은 도로들, 차선 표시들, 교차로들, 횡단 보도들, 속도 제한들, 교통 신호등들, 건물들, 표지판들, 실시간 교통 정보, 초목, 또는 다른 그러한 물체들 및 정보의 형상 및 고도를 식별할 수 있다. 차선 표시들은 실선 또는 이중 점선 또는 단일 점선 차선들, 실선 또는 점선 차선들, 반사경들 등과 같은 특징들을 포함할 수 있다. 주어진 차로는 왼쪽 및/또는 오른쪽 차선들, 또는 차로의 경계를 정의하는 다른 차선 표시들에 연관될 수 있다. 따라서, 대부분의 차로들은 하나의 차선의 왼쪽 가장자리와 다른 차선의 오른쪽 가장자리에 의해 경계가 정해질 수 있다.
인식 시스템(224)은 차량 외부의 물체들을 검출하기 위한 센서들(232)을 포함한다. 검출된 물체들은 다른 차량, 도로의 장애물, 교통 신호, 표지판, 나무 등일 수 있다. 센서들(232)은 또한 도로 상의 웅덩이, 얼음 또는 다른 물질들, 또는 눈, 비 또는 물보라와 같은 기상 조건의 특정 양태들을 검출할 수 있다.
단지 예로서, 인식 시스템(224)은 하나 이상의 광 검출 및 거리 측정(light detection and ranging)(라이다(Lidar)) 센서, 레이더 유닛, 카메라(예를 들어, 중성 밀도 필터(neutral-density filter)(ND) 필터를 갖거나 갖지 않는 광학 이미징 디바이스), 포지셔닝 센서(예를 들어, 자이로스코프, 가속도계 및/또는 다른 관성 컴포넌트), 적외선 센서, 음향 센서(예를 들어, 마이크로폰 또는 음파 탐지기 트랜스듀서(sonar transducer)), 및/또는 컴퓨팅 디바이스(202)에 의해 프로세싱될 수 있는 데이터를 기록하는 임의의 다른 검출 디바이스들을 포함할 수 있다. 인식 시스템(224)의 그러한 센서들은 차량 외부의 물체들, 및 위치, 배향, 크기, 형상, 유형(예를 들어, 차량, 보행자, 자전거 운전자 등), 방향, 차량에 대한 이동 속도 등과 같은 그들의 특성을 검출할 수 있다. 인식 시스템(224)은 또한 차량 내부의, 예를 들어 승객실 내부의 물체들 및 조건들을 검출하기 위해 차량 내부의 다른 센서들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 이러한 센서들은 온도, 습도 등과 같은 차량 내부 및/또는 외부의 조건들뿐만 아니라, 예를 들어 한 명 이상의 사람, 반려 동물, 포장물 등을 검출할 수 있다. 인식 시스템(224)의 또 다른 센서들(232)은 휠들(228)의 회전 레이트, 감속 시스템(312)에 의한 제동의 양 또는 유형, 및 차량 자체의 장비에 연관된 다른 인자들을 측정할 수 있다.
센서들로부터의 미가공 데이터 및 위에서 언급된 특성들은 인식 시스템(224)에 의해 프로세싱될 수 있고, 및/또는 데이터가 인식 시스템(224)에 의해 생성될 때 주기적으로 또는 연속적으로 컴퓨팅 디바이스들(202)에 추가 프로세싱을 위해 송신될 수 있다. 컴퓨팅 디바이스들(202)은 포지셔닝 시스템(222)을 사용하여 차량의 위치를 결정할 수 있고, 인식 시스템(224)을 사용하여 물체들을 검출하고, 위치에 안전하게 도달하기 위해 필요할 때 예를 들어 플래너 모듈(223)에 의해 이루어진 조절들을 통해 그에 반응할 수 있다. 추가로, 컴퓨팅 디바이스들(202)은 개별 센서들, 특정 센서 어셈블리 내의 모든 센서들, 또는 상이한 센서 어셈블리들 또는 다른 물리적 하우징들 내의 센서들 사이에 캘리브레이션을 수행할 수 있다.
도 1a - 도 1b에 도시된 바와 같이, 인식 시스템(224)의 특정 센서들은 하나 이상의 센서 어셈블리 또는 하우징에 통합될 수 있다. 일례에서, 이들은 차량의 사이드 미러들에 통합될 수 있다. 다른 예에서, 다른 센서들은 루프탑 하우징(102) 또는 다른 센서 하우징 또는 유닛(106a, b, 108a, b, 112 및/또는 116)의 일부일 수 있다. 컴퓨팅 디바이스들(202)은 차량 상에 위치되거나 차량을 따라 다르게 분산된 센서 어셈블리들과 통신할 수 있다. 각각의 어셈블리는 위에서 설명된 것과 같은 하나 이상의 유형의 센서를 가질 수 있다.
도 2로 돌아가면, 컴퓨팅 디바이스들(202)은 위에서 설명된 프로세서 및 메모리와 같은 컴퓨팅 디바이스는 물론, 사용자 인터페이스 서브시스템(234)과 관련하여 일반적으로 사용되는 컴포넌트들 전부를 포함할 수 있다. 사용자 인터페이스 서브시스템(234)은 하나 이상의 사용자 입력(236)(예를 들어, 마우스, 키보드, 터치 스크린 및/또는 마이크로폰) 및 하나 이상의 디스플레이 디바이스(238)(예를 들어, 정보를 디스플레이하도록 동작가능한 스크린 또는 임의의 다른 전기 디바이스를 갖는 모니터)를 포함할 수 있다. 이와 관련하여, 내부 전자 디스플레이는 차량(도시되지 않음)의 캐빈 내에 위치될 수 있고, 차량 내의 승객들에게 정보를 제공하기 위해 컴퓨팅 디바이스들(202)에 의해 사용될 수 있다. 스피커(들)(240)와 같은 다른 출력 디바이스들도 승용차 내에 위치될 수 있다.
승용차는 또한 통신 시스템(242)을 포함한다. 예를 들어, 통신 시스템(242)은 또한 차량 내의 승객용 컴퓨팅 디바이스들, 도로 상의 다른 근처 차량 내에 있는 것과 같은 차량 외부의 컴퓨팅 디바이스들, 및/또는 원격 서버 시스템과 같은, 다른 컴퓨팅 디바이스들과의 통신을 용이하게 하는 하나 이상의 무선 구성을 포함할 수 있다. 네트워크 연결들은 단거리 통신 프로토콜들, 예컨대 Bluetooth™, Bluetooth™ 로우 에너지(LE), 셀룰러 연결은 물론, 인터넷, 월드 와이드 웹, 인트라넷, 가상 사설 네트워크, 광역 네트워크, 로컬 네트워크, 하나 이상의 회사에 전용인 통신 프로토콜을 사용하는 사설 네트워크, 이더넷, WiFi 및 HTTP, 그리고 이들의 다양한 조합들을 포함하는 다양한 구성 및 프로토콜을 포함할 수 있다.
도 3a는 차량, 예를 들어 도 1c의 차량(150)의 다양한 컴포넌트들 및 시스템들을 갖는 블록도(300)를 도시한다. 예를 들어, 차량은 하나 이상의 자율 동작 모드에서 동작하도록 구성되는 트럭, 농장 장비 또는 건설 장비일 수 있다. 블록도(300)에 도시된 바와 같이, 차량은 도 2와 관련하여 위에서 논의된 컴포넌트들(202, 204 및 206)과 유사하거나 동등한 하나 이상의 프로세서(304), 메모리(306) 및 다른 컴포넌트들을 포함하는 컴퓨팅 디바이스들(302)과 같은 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스의 제어 시스템을 포함한다. 제어 시스템은 화물 차량의 트랙터 유닛의 전자 제어 유닛(electronic control unit)(ECU)을 구성할 수 있다. 명령어들(208)과 마찬가지로, 명령어들(308)은 프로세서에 의해 직접적으로(예컨대, 기계 코드) 또는 간접적으로(예컨대, 스크립트) 실행될 임의의 명령어 세트일 수 있다. 마찬가지로, 데이터(310)는 명령어들(308)에 따라 하나 이상의 프로세서(304)에 의해 검색, 저장 또는 수정될 수 있다.
일례에서, 컴퓨팅 디바이스들(302)은 차량(150)에 통합된 자율 주행 컴퓨팅 시스템을 형성할 수 있다. 도 2와 관련하여 위에서 논의된 배열과 마찬가지로, 블록도(300)의 자율 주행 컴퓨팅 시스템은 경로 계획 및 주행 동작들을 수행하기 위해 차량의 다양한 컴포넌트들과 통신할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스들(302)은 감속 시스템(312), 가속 시스템(314), 조향 시스템(316), 시그널링 시스템(318), 내비게이션 시스템(320) 및 포지셔닝 시스템(322)을 포함하는 주행 시스템과 같은 차량의 다양한 시스템들과 통신할 수 있으며, 그들 각각은 도 2와 관련하여 위에서 논의된 바와 같이 기능할 수 있다.
컴퓨팅 디바이스들(302)은 또한 인식 시스템(324), 전력 시스템(326) 및 트랜스미션 시스템(330)에 동작가능하게 결합된다. 휠들/타이어들(228)의 일부 또는 전부는 트랜스미션 시스템(230)에 결합되고, 컴퓨팅 디바이스들(202)은 자율 모드에서 주행에 영향을 미칠 수 있는 타이어 압력, 균형, 회전 속도 및 다른 인자들에 관한 정보를 수신할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스들(202)과 마찬가지로, 컴퓨팅 디바이스들(302)은 다양한 컴포넌트들을 제어함으로써 차량의 방향 및 속도를 제어할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스들(302)은 지도 정보 및 내비게이션 시스템(320)으로부터의 데이터를 사용하여 완전히 자율적으로 차량을 목적지 위치까지 내비게이션할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스들(302)은 포지셔닝 시스템(322), 인식 시스템(324), 및 다른 서브시스템들과 함께 플래너 모듈(323)을 사용하여, 도 2에 대해 위에서 설명된 방식과 마찬가지로 위치에 안전하게 도달하기 위해 필요할 때 물체들을 검출하고 그에 반응할 수 있다.
인식 시스템(224)과 마찬가지로, 인식 시스템(324)은 또한 차량 외부의 물체들, 차량 내부의 물체들 또는 조건들, 및/또는 휠들 및 감속 시스템(312)과 같은 특정 차량 장비의 동작을 검출하기 위해 위에서 설명된 것과 같은 하나 이상의 센서 또는 다른 컴포넌트를 포함한다. 예를 들어, 도 3a에 나타낸 바와 같이, 인식 시스템(324)은 하나 이상의 센서 어셈블리(332)를 포함한다. 각각의 센서 어셈블리(232)는 하나 이상의 센서를 포함한다. 일례에서, 센서 어셈블리들(332)은 트럭, 농장 장비, 건설 장비, 또는 그와 유사한 것의 사이드 미러들에 통합된 센서 타워들로서 배열될 수 있다. 센서 어셈블리들(332)은 도 1c - 도 1d와 관련하여 위에서 언급된 바와 같이, 트랙터 유닛(152) 또는 트레일러(154) 상의 상이한 위치들에 또한 위치될 수 있다. 컴퓨팅 디바이스들(302)은 트랙터 유닛(152) 및 트레일러(154) 둘 다에 위치된 센서 어셈블리들과 통신할 수 있다. 각각의 어셈블리는 위에서 설명된 것과 같은 하나 이상의 유형의 센서를 가질 수 있다.
또한, 도 3a에는 트랙터 유닛과 트레일러 사이의 연결을 위한 커플링 시스템(334)이 도시되어 있다. 커플링 시스템(334)은 하나 이상의 전력 및/또는 공압 연결(도시되지 않음), 및 트레일러에 있는 킹핀에 연결하기 위한 트랙터 유닛의 5 륜(336)을 포함할 수 있다. 통신 시스템(242)과 등가인 통신 시스템(338)이 또한 차량 시스템(300)의 일부로서 도시된다.
도 3b는 도 1c - 도 1d의 트레일러(154)와 같은 트레일러의 시스템들의 예시적인 블록도(340)를 도시한다. 보여진 바와 같이, 시스템은 하나 이상의 프로세서(344), 메모리(346), 및 범용 컴퓨팅 디바이스들에 전형적으로 존재하는 다른 컴포넌트들을 포함하는 컴퓨팅 디바이스들과 같은 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스의 ECU(342)를 포함한다. 메모리(346)는 프로세서(들)(344)에 의해 실행되거나 달리 사용될 수 있는 명령어들(348) 및 데이터(350)를 포함하여, 하나 이상의 프로세서(344)에 의해 액세스가능한 정보를 저장한다. 도 2 및 도 3a로부터의 프로세서들, 메모리, 명령어들 및 데이터의 설명들은 도 3b의 이러한 요소들에 적용된다.
ECU(342)는 트레일러 유닛으로부터 정보 및 제어 신호들을 수신하도록 구성된다. ECU(342)의 온보드 프로세서들(344)은 감속 시스템(352), 시그널링 시스템(254) 및 포지셔닝 시스템(356)을 포함하는 트레일러의 다양한 시스템들과 통신할 수 있다. ECU(342)는 또한 트레일러의 환경 내의 물체들을 검출하기 위한 하나 이상의 센서를 갖는 인식 시스템(358), 및 로컬 컴포넌트들에 전력을 제공하기 위한 전력 시스템(260)(예를 들어, 배터리 전력 공급원)에 동작가능하게 결합될 수 있다. 트레일러의 휠들/타이어들(362)의 일부 또는 전부는 감속 시스템(352)에 결합될 수 있으며, 프로세서들(344)은 타이어 압력, 균형, 휠 속도, 및 자율 모드에서의 주행에 영향을 미칠 수 있는 다른 인자들에 관한 정보를 수신하고, 해당 정보를 트랙터 유닛의 프로세싱 시스템에 중계할 수 있다. 감속 시스템(352), 시그널링 시스템(354), 포지셔닝 시스템(356), 인식 시스템(358), 전력 시스템(360) 및 휠들/타이어들(362)은 도 2 및 도 3a와 관련하여 위에서 설명된 것과 같은 방식으로 동작할 수 있다.
트레일러는 또한 랜딩 기어(366)의 세트는 물론, 커플링 시스템(368)을 포함한다. 랜딩 기어는 트랙터 유닛으로부터 분리될 때 트레일러를 위한 지지 구조물을 제공한다. 커플링 시스템(334)의 일부일 수 있는 커플링 시스템(368)은 트레일러와 트랙터 유닛 사이의 연결을 제공한다. 따라서, 커플링 시스템(368)은 (예를 들어, 전력 및/또는 공압 링크들을 위한) 연결 섹션(370)을 포함할 수 있다. 커플링 시스템은 트랙터 유닛의 5륜과의 연결을 위해 구성된 킹핀(372)을 또한 포함한다.
예시적인 구현들
위에서 설명되고 도면에 도시된 구조들 및 구성을 고려하여, 이하에서는 기술의 양태들에 따라 다양한 양태들이 설명될 것이다.
도 4는 차량(400)이 다른 차량(406)의 존재를 검출하기 위해 센서들(402 및 404)을 사용하는 시나리오를 도시한다. 보여진 바와 같이, 센서들(402 및 404)은 차량(400)의 전방에 있는 물체들을 검출하기 위해 각자의 시야들(FOV)(408 및 410)을 갖는다. 이 예에서, 센서들(402 및 404)은 예를 들어, 라이다, 레이더, 이미지 및/또는 음향 센서일 수 있다.
다양한 센서들은 외부 환경의 상이한 부분들로부터 데이터를 수집하기 위해 차량 주위의 상이한 장소들에 위치될 수 있다(도 1a - 도 1d 참조). 특정 센서들은 차량 주위에서의 그것들의 배치, 및 그것들이 수집하도록 설계된 정보의 유형에 따라 상이한 시야각들을 가질 수 있다. 예를 들어, 상이한 라이다 센서들은 차량에 인접한 물체들의 근거리(단거리) 검출(예를 들어, 2 - 10 미터 미만)에 사용될 수 있는 한편, 다른 것들은 차량의 100m(또는 그 이상 또는 그 이하) 전방의 물체들의 원거리(장거리) 검출에 사용될 수 있다. 중거리 라이다들도 사용될 수 있다. 장거리 물체 검출을 위해 복수의 레이더 유닛이 차량의 전방 또는 후방을 향해 위치될 수 있다. 그리고, 차량 주위의 양호한 가시성을 제공하기 위해 카메라들이 배열될 수 있다. 구성에 따라, 특정 유형들의 센서들은 중첩하는 시야들을 갖는 복수의 개별 센서를 포함할 수 있다. 대안적으로, 다른 센서들은 중복 360˚ 시야들을 제공할 수 있다.
도 5는 도 1b에 도시된 센서들에 관한 센서 시야들의 일례(500)를 제공한다. 여기서, 루프탑 하우징(102)이 라이다 센서는 물론, 다양한 카메라들, 레이더 유닛들, 적외선 및/또는 음향 센서들을 포함하는 경우, 그러한 센서들 각각은 상이한 시야를 가질 수 있다. 따라서, 보여진 바와 같이, 라이다 센서는 360° FOV(502)를 제공할 수 있는 한편, 하우징(102) 내에 배열된 카메라들은 개별 FOV들(504)을 가질 수 있다. 차량의 선단에 있는 하우징(104) 내의 센서는 전방을 향하는 FOV(506)를 갖는 한편, 후단에 있는 하우징(112) 내의 센서는 후방을 향하는 FOV(508)를 갖는다. 차량의 운전자 및 승객 측에 있는 하우징들(106a, 106b)은 라이다, 레이더, 카메라 및/또는 다른 센서들을 각각 포함할 수 있다. 예를 들어, 하우징들(106a 및 106b) 내의 라이다들은 각자의 FOV(510a 또는 510b)를 가질 수 있는 한편, 하우징(106a 및 106b) 내의 레이더 유닛들 또는 다른 센서들은 각자의 FOV(511a 또는 511b)를 가질 수 있다. 마찬가지로, 차량의 후방 루프 부분을 향해 위치된 하우징들(108a, 108b) 내의 센서들은 각각 각자의 FOV를 갖는다. 예를 들어, 하우징들(108a 및 108b) 내의 라이다들은 각자의 FOV(512a 또는 512b)를 가질 수 있는 한편, 하우징들(108a 및 108b) 내의 레이더 유닛들 또는 다른 센서들은 각자의 FOV(513a 또는 513b)를 가질 수 있다. 그리고, 차량의 전방을 향하는 방향을 따라 배열된 일련의 센서 유닛들(116)은 각자의 FOV들(514, 516 및 518)을 가질 수 있다. 이러한 시야들 각각은 단지 예시일 뿐이며, 커버리지 범위 측면에서 비례하지 않는다.
화물형 차량(예를 들어, 도 1c - 도 1d의 차량(150))에 대한 라이다, 카메라 및 레이더 센서들, 및 이들의 시야의 예가 도 6a 및 도 6b에 도시되어 있다. 도 6a의 예(600)에서, 하나 이상의 라이다 유닛이 루프탑 센서 하우징(602) 내에 위치될 수 있고, 다른 라이다 유닛들은 측면 센서 하우징(604) 내에 위치될 수 있다. 특히, 루프탑 센서 하우징(602)은 360° FOV를 제공하도록 구성될 수 있다. 한 쌍의 센서 하우징(604)은 예를 들어 사이드 미러 어셈블리에 통합되어, 또는 운전실의 측면 도어 또는 쿼터 패널을 따라, 트랙터 유닛 운전실의 양측에 위치될 수 있다. 하나의 시나리오에서, 장거리 라이다들은 센서 하우징들(602 및 604)의 상단 또는 상부 영역을 따라 위치될 수 있다. 장거리 라이다는 차량의 후드 너머를 보도록 구성될 수 있다. 그리고, 단거리 라이다들은 센서 하우징들(602, 604)의 다른 부분들 내에 위치될 수 있다. 단거리 라이다들은 다른 차량, 보행자, 자전거 등과 같은 물체가 차량의 전방 또는 측면 옆에 있는지를 결정하고, 어떻게 주행 또는 방향전환할지를 결정할 때 해당 정보를 고려하기 위해 인식 시스템에 의해 사용될 수 있다. 두가지 유형의 라이다 모두, 예를 들어 공통 수직 축을 따라 정렬된 하우징에 공동 위치될 수 있다.
도 6a에 도시된 바와 같이, 루프탑 센서 하우징(602) 내의 라이다(들)는 FOV(606)를 가질 수 있다. 여기서, 구역(608)에 의해 보여진 바와 같이, 트레일러 또는 차량의 다른 관절 부분은 신호 리턴을 제공할 수 있으며, 외부 환경의 후방 시야를 부분적으로 또는 완전히 차단할 수 있다. 트랙터 유닛의 좌측 및 우측에 있는 장거리 라이다들은 FOV(610)를 갖는다. 이들은 차량의 측면들 및 전면을 따라 중요한 영역들을 포괄할 수 있다. 보여진 바와 같이, 차량 전방의 그들의 시야들의 중첩 구역(612)이 존재할 수 있다. 중첩 구역(612)은 트랙터 유닛 바로 앞에 있는 매우 중요한 구역에 관한 추가사항 또는 정보를 인식 시스템에 제공한다. 이러한 중복성은 또한 안전 양태를 갖는다. 장거리 라이다 센서들 중 하나가 성능 저하를 겪는 경우, 중복성을 통해 자율 모드에서의 동작이 여전히 허용될 것이다. 좌측 및 우측에 있는 단거리 라이다들은 더 작은 FOV(614)를 갖는다. 도면에서 명확성을 위해 상이한 시야들 사이에 공간이 보여지지만; 실제로는 커버리지에 틈이 없을 수 있다. 센서 어셈블리들 및 시야각들의 특정 배치들은 단지 예시일 뿐이며, 예를 들어 차량의 유형, 차량의 크기, FOV 요건들 등에 따라 상이할 수 있다.
도 6b는 도 1c 내지 도 1d의 차량(150)과 같은 트랙터-트레일러의 루프탑 하우징 내의, 그리고 양측의 레이더 및 카메라 센서들 중 어느 하나(또는 둘 다)에 대한 예시적인 구성(620)을 도시한다. 여기서, 도 6a의 센서 하우징들(602 및 604) 각각에는 복수의 레이더 및/또는 카메라 센서가 존재할 수 있다. 보여진 바와 같이, 루프 하우징 내에는 전방 FOV(622), 측면 FOV(624) 및 후방 FOV(626)를 갖는 센서들이 존재할 수 있다. 구역(608)과 마찬가지로, 트레일러는 차량 뒤의 물체들을 검출하는 센서의 능력에 영향을 미칠 수 있다. 센서 하우징들(604) 내의 센서들은 전방을 향하는 FOV(628)를 (그리고, 측면 및/또는 후방 시야각도) 가질 수 있다. 도 6a와 관련하여 위에서 논의된 라이다들과 마찬가지로, 도 6b의 센서들은 중첩 구역(630)에 의해 보여진 바와 같이 인접한 시야들이 중첩되도록 배열될 수 있다. 여기서, 중첩 구역들은 마찬가지로 중복성을 제공할 수 있고, 하나의 센서가 성능 저하를 겪는 경우에 동일한 이점을 가질 수 있다.
예시적인 시나리오들
본 기술의 양태들에 따르면, 차량 주위의 일반적인 도로 기상 조건들을 결정하는 것은 차량이 자율 주행 동안 하나 이상의 제동 및/또는 가속 동작들을 수행하는 것을 포함할 수 있다. 이러한 동작들은 외부 환경 내의 물체들을 검출하도록 구성되는 라이다, 레이더, 카메라 또는 다른 센서들로부터 데이터를 수집하는 것과 함께 수행될 수 있다. 일반적인 기상 조건 정보가 결정되고 나면, 그것은 현재 주행 동작들을 관리하거나 변경하기 위해 사용할 수 있다. 또한, 그것은 경로의 다가오는 부분을 수정하거나 재계획하기 위해 사용할 수 있다.
제동 및 가속 동작들은 상이한 방식들로 수행될 수 있다. 예를 들어, 아래에서 논의되는 바와 같이, 차량은 도로의 특정 부분을 따른 하나 이상의 제동 및/또는 가속 동작들을 포함할 수 있는 미리 정의된 시나리오들 동안 특정 방식으로 동작하도록 제어될 수 있다. 이것은 능동 테스트 접근법으로 고려될 수 있다. 또는, 능동 접근법에 대안적으로 또는 그와 함께, 시스템은 예를 들어 진행 중인 주행 이벤트의 일부인 상이한 주행 활동들(예를 들어, 커브 주위에서의 제동, 정지 상태에서의 가속 등) 동안 기상 조건 정보를 수집할 수 있다. 이것은 수동 테스트 접근법으로 고려될 수 있다.
예로서, 차량이 직선 경로 또는 다르게 일정한 궤적을 따라 주행하고 있고 다른 근처 차량들 또는 다른 물체들이 존재하지 않는 하나의 능동 테스트 시나리오에서, 감속 시스템(예를 들어, ABS 제동 컴포넌트)으로부터의 피드백에 의해 휠들이 노면에서 트랙션을 상실하기 시작한 것으로 나타날 때까지, 시스템은 제동을 시작하거나 제동 레벨을 증가시킬 수 있다. 이는 선택된 기간(예를 들어, 0.1 - 2.0초, 또는 그 이상 또는 그 이하) 동안 1회 이상 브레이크를 적용하는 것을 포함한다. 트랙션의 상실은 노면 상의 얼음, 눈 또는 웅덩이와 같은 다양한 환경 조건들로 인한 것일 수 있다. 그것은 또한 도로 상의 그리스, 오일 또는 다른 액체들 또는 파편들로 인한 것일 수 있다.
이러한 유형의 능동 테스트 시나리오에 대해, 근처 차량들 또는 다른 물체들에 관한 제한은 차량 뒤의 물체들에 초점을 맞출 수 있다. 예를 들어, 시스템은 브레이크 테스트를 시작하기 전에 후행 차량과의 최소량의 헤드웨이(headway)(현재 속도율들에 기반한 차량과 임의의 후행 차량 사이의 시간)를 요구할 수 있다. 이 경우에서, 최소 시간량은 예를 들어 3 - 5초 이상일 수 있다. 대안적으로, 시스템은 예를 들어 30 - 80 미터 이상의 최소 거리 임계값을 설정할 수 있다.
다른 능동 테스트 시나리오에서, 차량은 정지 상태로부터의 가속의 양을 선택할 수 있다. 이것은 예를 들어 정지 신호 또는 정지등에서 발생할 수 있다. 시스템은 또한 제1 속도로부터 제2 속도로의(예를 들어, 20mph로부터 25mph로의) 가속을 시작할 수 있다. 차량이 정지 상태로부터 가속하거나 속도를 높이기 시작하고 나면, 시스템은 타이어들이 회전하고 있는지를 검출할 수 있다. 조건들에 따라, 이러한 유형의 상황은 첫 번째 능동 테스트 시나리오에 비해, 미끄러짐이 발생하는 경우 제어를 다시 얻기가 더 쉬울 수도 있고 더 어려울 수도 있다.
수동 테스트 시나리오의 일례는 예를 들어 적색 신호등 또는 다가오는 정지 신호에 대해 제동하기 위해, 전형적인 주행 절차 동안 차량이 감속할 때 발생한다. 수동 테스트 시나리오의 또 다른 예는 방향전환 동작 동안의 감속일 것이다. 어느 경우든, 시스템은 여기에 설명된 기술들을 사용하여 수동 테스트 시나리오 동안 타이어들의 성능(예를 들어, 미끄러짐, 완전 정지까지의 시간 또는 거리, 정상 방향전환 속도에서의 방향전환 동안 궤적을 밀접하게 따르는 능력)을 검출할 수 있다.
능동 또는 수동 시나리오들 중 임의의 것에서, 하나 이상의 제동 및/또는 가속 액션들이 수행될 수 있다. 일반적인 도로 기상 조건에 관한 더 많은 정보를 수집하기 위해 보증된 대로 프로세스가 반복될 수 있다.
자율 주행 모드에서 차량에 대한 주행 제어를 변경하기 위해, 임의의 휠 미끄러짐 또는 예상과는 상이한 차량 동작 또는 포지셔닝의 다른 변동이 온보드 컴퓨터 시스템에 의해 사용될 수 있다. 예를 들어, 차량의 플래너 모듈은 이 정보를 사용하여 현재 및 미래의 제동을 다른 주행 조종에 맞게 조절하고 경로들을 선택할 수 있다.
온보드 센서 모음으로부터 획득된 센서 데이터는 플래너 시스템을 지원할 수 있다. 예를 들어, 다양한 센서들(예를 들어, 관성 및 자이로스코프, 라이다 등)로부터 획득된 정보는 차량의 자세를 추정하기 위해 사용될 수 있고, 여기서 자세는 예를 들어 위치, 배향, 곡률, 곡률 변화, 종방향 및 횡방향 가속도, 속도 등을 포함할 수 있다. 가속도 정보는 도로 조건들과 직접 관련이 있기 때문에 특히 유용할 수 있다. 예를 들어, 건조한 도로에서, 차량이 8㎨ 정도의 감속으로 제동할 수 있다고 가정할 수 있다. 젖은 도로에서는 감속이 5㎨ 정도와 같이 훨씬 적을 수 있다. 눈이 있는 도로에서는 2-3㎨ 정도일 수 있으며, 얼음에서는 0.5㎨ 정도의 훨씬 더 보수적인 감속일 수 있다.
도로 상의 차량의 실제(측정된) 자세는 이전 자세 및 취득된 센서 데이터로부터 도출된다. 플래너 모듈 또는 온보드 컴퓨터 시스템의 다른 부분은 실제 자세를 도로에서 계획된(또는 예상된) 자세와 비교할 수 있다. 능동 또는 수동 테스트 동작 동안, 이러한 자세들이 일치하지 않는 경우, 또는 데이터에 검출가능한 불일치 또는 다른 변동이 있는 경우, 시스템은 차량이 트랙션을 상실한 것으로 결정할 수 있다. 보고된 휠 속도들과 차량의 자세 간에 하나의 그러한 불일치가 발생할 수 있다. 예상 위치, 배향 및/또는 속도로부터의 편차들에서 다른 불일치들이 발생할 수 있다. 단지 예로서, 시스템은 실제 및 예상 종방향 위치들 사이에 적어도 50cm 차이가 있는 경우에 횡방향 위치의 불일치를 플래그할 수 있다. 마찬가지로, 실제 및 예상 횡방향 위치 사이에 적어도 30cm 차이가 있는 경우, 시스템은 횡방향 위치의 불일치를 플래그할 수 있다. 다른 예에서, 차량의 배향이 약 1도 초과로 벗어나는 경우, 이것은 배향 불일치를 나타낼 수 있다. 그리고, 추가 예에서, 속도가 약 1m/s 초과로 차이나는 경우, 이것은 또한 불일치로서 플래그될 수 있다. 이러한 불일치들은 단지 예시일 뿐이다.
도 7a - 도 7b는 제동 시나리오에서 예상 및 실제 차량 자세들을 비교하는 하나의 예를 도시한다. 예를 들어, 도 7a의 뷰(700)에 보여진 바와 같이, 차량이 적색등에 접근함에 따라, 감속 시스템(예를 들어, 도 2의 212)이 브레이크를 작동시켜 차량이 정지하게 한다. 온보드 시스템은 차량이 특정 시점에서 실선(702)에 의해 보여진 바와 같은 예상 자세를 가질 것으로 예상할 수 있다. 그러나, 시스템은 예상 자세와는 상이한 실제 자세를 검출할 수 있다. 이것은 도 7b의 뷰(710)에서 점선(712)으로 도시된다. 이것은 예를 들어, 횡방향 및/또는 종방향 포지셔닝의 차이, 및/또는 예를 들어 선단 포인트가 도로의 더 우측 또는 더 좌측을 향하게 하는 차량의 요(yaw)의 변화를 포함할 수 있다. 예를 들어, 점선 화살표(714)는 도 7a에서 예상된 것으로부터의 횡방향 변동을 나타내고, 점선 화살표(716)는 종방향 변동을 나타낸다. 도 7c - 도 7d는 예상 장면과 실제 장면의 이글아이 뷰를 각각 도시한다.
도 8a - 도 8d는 가속 시나리오에서 실제 및 예상 차량 자세를 비교하는 예(800)를 도시한다. 예를 들어, 도 8a는 신호등이 적색인 동안(802) 교차로에서 차량이 정지된 것을 도시한다. 신호등이 녹색으로 변하면(804), 가속 시스템(예를 들어, 도 2의 214)이 작동하여, 도 8b에 도시된 바와 같이 휠들이 회전하고 차량이 전진하게 한다. 도 8c - 도 8d는 예상 및 실제 장면의 이글아이 뷰를 도시한다. 특히, 도 8c는 특정 시점에서 가속에 반응한 차량의 예상 자세를 보여주는 예상 장면(810)을 도시한다. 여기서, 점선(812)은 차량이 따라갈 것으로 예상되는 선형 경로를 나타낸다. 그러나, 도 8d는 특정 시점에서 차량의 실제 자세를 보여주는 실제 장면(820)을 도시한다. 이 경우, 점선 화살표(822)는 횡방향 불일치를 도시하고, 점선 화살표(824)는 종방향 불일치를 도시하고, 아치형 화살표(826)는 좌측으로의 차량의 요를 도시한다. 이러한 정보 각각은 가속 프로세스 동안 휠이 트랙션을 상실했음을 온보드 시스템에 표시할 수 있다.
도 9a - 도 9b는 방향전환 예(900)를 도시한다. 여기서, 예를 들어, 차량은 T 교차로에서 우회전을 하고 있다. 이 예에서, 정지 신호는 없을 수 있고 시선(lines of sight)이 명확할 수 있으며, 차량은 완전히 정지한 상태로부터 방향전환을 시작하는 것과는 대조적으로, 방향전환을 위해 속도를 늦출 수 있다. 도 9a에서, 점선 화살표(902)는 계획된 방향전환 경로를 나타낸다. 그러나, 도 9b에 도시된 바와 같이, 일점 쇄선 화살표(912)는 온보드 센서들(예를 들어, 라이다, 레이더, 카메라 및/또는 관성 센서)로부터 검출된 실제 방향전환 경로를 도시한다. 도 9b에서 볼 수 있는 바와 같이, 차량의 뒷부분은 왼쪽으로 스윙했고 방향전환 경로는 주요 도로를 따라 이중선들에 더 가깝게 이동했다. 이 경우에서의 검출된 정보는 방향전환을 위해 감속하는 동안 전방 및/또는 후방 휠들이 트랙션을 상실했음을 온보드 시스템에 나타낼 수 있다.
도 7 내지 도 9의 예들은 계획된 자세와 관찰된 자세의 총 불일치가 측정되는 비교적 극단적인 경우를 도시한다. 실제로, 다양한 도로 조건들로 인해 차량이 미끄러지고 있는 것을 검출하기 위해, 이러한 불일치들은 훨씬 더 작을 수 있다(또는 훨씬 더 클 수 있다).
도 10은 시스템이 도로의 다가오는 영역에서의 차이를 검출하고, 트랙션 조건을 결정하기 위해 능동 테스트를 수행하기로 결정할 수 있는 다른 예(1000)를 도시한다. 예를 들어, 차량의 센서들 중 하나 이상은 도로의 복수의 차로를 덮는 영역(1002)을 검출할 수 있다. 이 경우, 다른 차로로 변경하거나 차량의 경로를 다르게 변경할 시간이 충분하지 않을 수 있다. 이 예에서, 온보드 시스템은 영역(1002)을 통해 주행하는 동안 제동 동작 또는 가속 동작 중 하나 또는 둘 다를 수행할 수 있다. 동작(들)은 예를 들어 횡방향 불일치, 종방향 불일치, 및/또는 요 불일치를 검출함으로써, 도로의 다른 섹션에 대한 트랙션의 감소를 나타낼 수 있다. 물론, 이러한 조건들에서의 테스트는 그것이 안전하다고 결정될 때 수행될 것이다. 이것은 차량에 승객이 없고, 미리 결정된 거리(예를 들어, 250-400m 또는 그 이상 또는 그 이하) 내에 주변 차량이 없는 상황들, 및/또는 센서 데이터에 기초하여 트랙션 또는 조향 제어력을 상실할 가능성이 매우 낮으며 다르게는 이러한 방식으로 차량을 동작시키는 것이 안전하다고 결정되는 상황들로 테스트를 제한하는 것을 포함할 수 있다.
시스템은 또한 센서 데이터에 기초하여 경로를 따라 다가오는 섹션들의 미끄러짐의 가능성을 예측할 수 있다. 그러한 예측은, 수신된 기상 데이터, 측정된 온도 및/또는 습도 정보, 온보드 지도로부터의 지형 데이터 등은 물론, 다른 차량들이 도로의 특정 구간을 통과하거나 그를 따라 주행한 방법과 같은 다른 정보를 또한 고려할 수 있다. 이것의 예는 도 11a - 도 11b에 도시된다. 구체적으로, 도 11a는 고속도로의 차로를 따라 주행하는 도 1c의 트랙터-트레일러(150)와 같은 차량을 도시한다. 플래너 모듈은 직선 화살표(1102)로 보여진 바와 같이 차량이 차로에 머무르도록 계획했을 수 있다. 그러나, 이 예에서, 전방 차로에 얼음 또는 소정의 다른 미끄러운 물질(1104)이 있다는 다른 차량 또는 외부 시스템으로부터 정보가, 차량의 센서들에 의해 검출될 수 있거나 온보드 컴퓨터 시스템에 의해 수신될 수 있다. 이 경우, 도 11b에 보여진 바와 같이, 플래너 모듈은 각진 화살표(1112)에 의해 보여진 바와 같이 경로를 변경하여, 차량의 주행 시스템들이 차로들을 변경하게 한다.
도 11c는 센서들이 차로 또는 차로의 섹션(1122)이 "사라졌거나" 달리 주행하여 통과하기에 적합하지 않다는 것을 검출하는 상이한 상황(1120)을 도시한다. 예를 들어, 센서들은 차로 표시, 도로 고도 정보, 다른 차량들의 예상치 못한 거동(예를 들어, 예상되는 차로 경계/지오메트리 내에서 더 이상 주행하지 않음) 등을 검출하지 못할 수 있다(또는 일부 장소들에서는 검출하지만 다른 장소들에서는 검출하지 못함). 이는 예를 들어 눈 축적, 도로의 섹션의 범람, 바위, 가지, 나뭇잎 등과 같은 파편으로 인한 막힘, 또는 소정의 다른 상황으로 인해 발생할 수 있다. 이 경우, 플래너 모듈, 또는 온보드 컴퓨터 시스템의 다른 부분은 차량이 섹션(1122)을 피하기 위해 차로를 변경하게 할 수 있다.
도 11d - 도 11e는 미끄러운 조건으로 인한 경로 재계획의 예를 도시한다. 도 11d의 뷰(1130)에 도시된 바와 같이, 차량은 계획된 경로(1132)를 따른 얼음 또는 소정의 다른 미끄러운 영역(1134)을 검출하거나 알게 될 수 있다. 이 예에서, 다른 차량(1136)의 동작을 관찰하는 것과 같은 추가 정보는 영역(1134)이 미끄럽다는 결정을 뒷받침할 수 있다. 예를 들어, 도시된 바와 같이, 차량(1126)의 피치는 예상되는 것과 다를 수 있다. 이러한 정보에 기초하여, 도 11e의 뷰(1140)에 보여진 바와 같이, 시스템은 미끄러운 영역을 피하기 위해 대안적인 경로(1142)를 계획한다.
플래너 모듈, 또는 온보드 컴퓨터 시스템의 다른 부분이 분석된 도로 기상 조건들에 기초하여 검출된 물체들에 대한 거동 예측들을 수정하는 것이 가능하다. 예를 들어, 도 12a 및 도 12b는 근처 차량 또는 환경 내의 다른 물체에 관련된 실제 또는 임박한 조건을 고려하는 다른 시나리오들을 도시한다. 특히, 도 12a는 도로 상의 복수의 차량은 물론, 노면의 일부에 검출된 물체(1202)가 존재하는 상황을 도시한다. 제1 시점에서, 차량(100)은 검출된 물체(1202)가 무엇인지를 결정하지 못할 수 있다. 그러나, 제2 시점에서, 차량(100)의 센서들은 물체(1202)에 인접하거나 다르게 근처에 있는 새로운 물체(1204)를 검출할 수 있다. 이 경우, 새로운 물체(1204)는 반대 방향에서 오는 트럭과 같은 다른 차량이 물체(1202)의 일부를 지나칠 때 검출될 수 있다. 이러한 검출된 정보에 기초하여, 차량(100)의 온보드 시스템은 물체(1204)가 물체(1202)로부터의 물 분무임을 결정할 수 있으며, 이는 물체(1202)가 웅덩이임을 추가로 나타낸다. 이러한 상황에서, 차량(100)은 웅덩이를 포함하는 차로에서 계속 주행할 수 있다. 또는, 점선 화살표(1206)에 의해 보여진 바와 같이, 차량(100)은 웅덩이, 및 그 웅덩이를 통해 주행하는 다른 차량들에 의해 야기될 수 있는 잠재적인 추가 물 분무를 피하기 위해 차로를 변경할 수 있다.
도 12b는 온보드 시스템이 기상 조건을 고려하여 다른 물체의 액션을 예측할 수 있는 상이한 상황(1210)을 보여준다. 이 예에서, 차량(100)은 자전거 차로(1212)를 포함하는 도로를 따라 주행하고 있다. 이 경우, 차량(100)은 도로 상의 물체(1214)를 검출하고, 또한 자전거 차로(1212)에서 자전거 운전자(1216)을 검출한다. 차량(100)은 물체(1214)가 웅덩이 또는 소정의 다른 장애물임을 결정할 수 있다. 자전거 운전자(1216)가 아직 임의의 교정 액션을 취하지 않았음에도 불구하고, 차량(100)의 온보드 시스템은 자전거 운전자(1216)가 예를 들어 점선 화살표(1218)로 보여진 바와 같이 그의 경로를 변경함으로써 물체(1214)를 피할 것이라고 예측할 수 있다. 이러한 예측에 기초하여, 차량(100)은 자전거 운전자(1216)가 물체(1214) 주위에서 페달을 밟을 시간을 허용하기 위해 감속과 같은 교정 액션을 취할 수 있다. 이 경우, 차량(100)은 예를 들어 도 2의 시그널링 시스템(218)을 통해, 또는 단순히 감속함으로써, 차량(100)이 자전거 운전자(1216)를 인식하고 있으며 그에게 물체(1214) 주위를 통과할 수 있는 공간을 제공하고 있음을 자전거 운전자(1216)에게 시그널링할 수 있다.
특정 유형들의 물체들은 또한 도로 기상 조건들에 관한 분석에도 영향을 미칠 수 있다. 예를 들어, 차로에 인접한 트래픽 콘은 구덩이 또는 웅덩이를 나타낼 수 있다. 건설 표지판 또는 다른 건설 품목들은 또한 눈, 비 또는 얼음의 영향을 받을 수 있는 도로에 대한 변화 또는 그에 관한 문제를 나타낼 수 있다(예를 들어, 재포장 전의 도로 재마감). 또한, 웅덩이는 새로 형성된 구덩이의 결과일 수 있다. 여기서, 플래너 모듈에 의해 사용되는 고도 지도는 구덩이의 존재를 나타내지 않을 수 있지만, 최근의 강우가 웅덩이를 유발할 수 있다.
이에 대한 예가 도 13에 도시되어 있다. 여기서, 장면(1300)은 교차로에 인접한 도로의 부분을 도시한다. 차량의 센서들은 고도 지도가 아무것도 나타내지 않는 물체(1302)를 검출할 수 있다. 그러나, 차량의 센서들은 또한 건설 품목들(1304, 1306 및 1308)을 검출할 수 있다. 이러한 물체들이 물체(1302) 주위 또는 다르게는 그 근처에 배치된 것에 기초하여, 시스템은 물체(1302)가 구덩이를 덮고 있는 물일 수 있다고 추론할 수 있고 그 물체 및 건설 품목들을 피하기 위해 경로를 변경할 수 있다.
차량의 센서들은 일반적인 도로 기상 조건들의 검출을 검증하기 위해 사용될 수 있다. 이는 차로 변경, 속도 증가 또는 감소와 같은 테스트 조종을 수행하는 것, 및 관성 센서들, 제동 센서들, 라이다 또는 이미징 센서들 등으로부터의 데이터를 평가하는 것을 수반할 수 있다. 대안적으로(또는 추가적으로), 그것은 다른 차량들 또는 물체들에 의한 액션들을 관찰하는 것을 수반할 수 있다. 예를 들어, 라이다 또는 다른 센서들에 의해 검출된 대로의 자전거 운전자가 조종하는 방법은 도로 상의 웅덩이의 존재를 나타낼 수 있다. 여기서, (가능한) 웅덩이에 관한 정보는 스퓨리어스 센서 신호들을 필터링하기 위해 사용될 수 있다.
한 가지 유형의 테스트 조종은 하나 이상의 차량이 상이한 속도들 또는 위치 오프셋들로 동일한 (예상된) 웅덩이를 통해 주행하게 하는 것이다. 예를 들어, 라이다, 레이더, 카메라 및/또는 음향 센서들에 의해 검출된 물 분무의 표시는 다른 차량의 플래너 모듈이 해당 차량이 웅덩이를 통해 또는 웅덩이 주위로 주행해야 하는지를 결정하는 데 도움이 될 수 있다. 그러한 정보는 또한 아래에서 논의되는 바와 같이 다른 근처 차량들과 공유될 수 있고 및/또는 원격 지원 시스템에 전달될 수 있다. 물 분무가 획득된 센서 데이터에 어떻게 영향을 미치는지는 경로 계획 및 다른 시스템 동작들에 또한 통합될 수 있다.
또 다른 예시적인 테스트 조종은 복수의 차량이 눈길을 따라 상이한 횡방향 오프셋들을 시도하는 것이다. 이것은 도로에서 가장 좋은(가장 높은) 마찰력을 결정하기 위해 행해질 수 있다. 눈의 깊이 및/또는 "품질"(예를 들어, 가루질, 슬러시, 다져짐)은 눈을 통해 주행하고, 제동 및/또는 가속 동작들을 수행하거나 수행하지 않고서 차량이 반응하는 방식을 평가함으로써 결정될 수 있다. (예를 들어, 라이다로부터의) 센서 데이터가 이와 함께 사용될 수 있다. 이에 대한 예가 도 14a 및 도 14b에 도시되어 있다. 예를 들어, 도 14a는 선두 차량(1402) 뒤에서 차로를 주행하는 차량(100)을 도시한다. 이 예에서, 차량(100)의 센서들은 도로 상의 물체(1404)를 검출하는데, 이는 눈, 빙판, 우박, 웅덩이, 또는 차로 표시를 검출하기 어렵게 하지만 시스템이 다른 차량들의 트랙들을 따라가는 것은 허용하는 다른 물체들일 수 있다. 선두 차량(1402)은 차량(100)과 동일한 플릿의 일부일 수 있거나, 그렇지 않으면 플릿 관리 시스템 또는 다른 백엔드 시스템을 통해 간접적으로, 또는 직접적으로 차량(100)과 통신할 수 있다. 라이다 센서들 또는 카메라와 같은 차량(100)의 센서들은 선두 차량(1402)으로부터 트랙들(1406)을 검출할 수 있다. 이를 고려하여, 도 14b에 보여진 바와 같이, 차량(100)은 자신의 휠들을 트랙들(1406)로부터 오프셋되어 자신의 트랙(1412)을 생성하도록 약간 조종하거나 다르게 위치시킬 수 있다. 차량들(100 및 1402)이 물체(1404)(예를 들어, 눈)를 통해 주행할 때 그것들 중 하나 또는 둘 다에 의해 획득된 정보는 그 물체의 깊이 및/또는 품질을 결정하는 데 도움이 될 수 있다. 이 정보는 유사한 검출된 물체를 갖는 도로의 다른 부분들을 따라 조종할 때 도로를 따른 차량(100) 또는 다른 차량들을 도울 수 있다. 정보는 차량-대-차량 또는 차량-대-플릿 관리 또는 다른 백엔드 시스템으로 통신될 수 있다. 하나의 시나리오에서, 정보는 차량의 플래너들에 대한 입력들로서 플릿에 의해 사용되는 지도를 업데이트하기 위해 사용되고, 및/또는 영역 내의 차량들에 경고로서 직접적으로 전달된다.
차량의 자율 주행 시스템은 눈에 관련된 다른 문제들을 다룰 수 있다. 이는 도로 측면에 눈 더미가 있는지(도 11c를 참조), 하나 이상의 차로는 제설되었지만 다른 차로들은 제설되지 않았는지, 및 얼음 위에 눈이 있는지를 결정하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 현재 검출된 조건들은 새로운 눈을 나타낼 수 있지만, 시스템은 (예를 들어, 획득된 기상 보고서들 또는 원격 지원 서비스를 통해) 전날에도 눈이 내렸다는 것을 알 수 있다. 이는 현재 주행 조건들에 영향을 미칠 수 있으며, 온보드 시스템은 이 정보를 근처 차량들 또는 원격 지원 서비스와 공유할 수 있다. 또한, 플래너 모듈 또는 컴퓨터 시스템의 다른 부분은 경로 계획의 일부로 주행 동안 예상되는 눈 축적을 처리할 수 있다.
시스템의 다른 양태들은 즉각적인 교정 액션 및 경로 재계획을 포함할 수 있다. 즉각적인 교정 액션은 스키드를 피하거나 스키드에서 빠져나가기 위한 특정 제동 기술들 또는 패턴들을 포함할 수 있다. 그리고, 플래너 모듈은 미끄러짐의 가능성을 피하거나 최소화하기 위해 경로를 조절할 수 있다. 예를 들어, 차량은 도 11b에 보여진 바와 같이 다가오는 빙판을 피하기 위해 차로를 변경할 수 있거나, 다가오는 빙판 전에 세게 브레이크를 밟아 속도를 줄인 다음, 낮지만 일정한 속도로 빙판 위를 이동할 수 있거나, 도로의 다가오는 험한 부분들을 피하는 대안적인 경로를 취할 수 있다. 다른 예들에서, 경로 재계획은 고속도로에서 더 가깝거나 더 먼 출구를 취하는 것, 목적지 위치(예를 들어, 하차 지점)를 변경하는 것 등을 포함할 수 있다. 더욱이, 차량은 속도가 도로 조건들의 함수인 경우, 게시된 속도보다 5-10 mph 이상 낮은 것과 같이, 더 느리게 주행할 수 있다. 또 다른 예에서, 어느 휠들이 미끄러지고 있는지를 아는 것은 미끄러운 영역을 매핑하는 데 도움이 될 것이다. 여기서, 제어 시스템(예를 들어, 플래너 모듈)은 차량이 미끄럽지 않거나 덜 미끄러운 차로 측으로 더 많이 이동하도록 조절할 것을 조향 시스템에 지시할 수 있다.
다른 차량들이 차량의 전방 또는 주위에서 현재 어떻게 주행하고 있는지 관찰하는 것도 분석에 고려될 수 있다. 도 12a 및 도 12b와 관련하여 위에서 논의된 웅덩이 예들을 제외하고, 차량은 다른 차량들이 일반적으로 어떻게 작용하고 있는지를 검출할 수 있으며, 주변 차량들에 대한 미끄러짐 또는 스키드 프로파일을 전개할 수 있다. 이것은 또한 도로 조건들을 일반적으로 나타낼 수 있다. 따라서, 시스템은 근처 차량들에 대한 그것의 거동 예측 모델들을 수정할 수 있고, 차량에 대한 주행 동작들을 또한 조절할 수 있다. 일례에서, 도로가 45mph 구역이고 앞차가 약 35mph로 주행하고 있지만 새로 관찰된 자동차가 뒤에서 50mph로 오는 경우, 시스템은 미끄러짐/스키드 프로파일 및 관련된 속도를 고려하여 자동차의 거동 모델을 평가할 수 있다.
특정 도로 기상 조건들 및 차량의 유형에 따라, 자세의 절대 위치는 천천히(예를 들어, 몇 초 이상에 걸쳐서) 발산하기 시작할 수 있다. 그러나, 시스템은 더 높은 차수의 항들의 변경들 또는 불일치들을 검출할 수 있다. 예를 들어, 차량의 휠들이 잠겨있는 경우(예를 들어, 차량에 ABS 브레이크가 없음, 또는 브레이크 오작동), 감속 시스템은 차량이 현재 0mph 또는 m/s로 이동하고 있다고 보고할 것이다. 그럼에도 불구하고, 자세 속도는 0이 아니고 잠재적으로 훨씬 더 높을 것이다. 마찬가지로, 방향전환 동안 측정된 요 레이트와 예상된 요 레이트 사이의 차이는 절대 차량 배향보다 잠재적으로 더 많은 정보를 제공한다.
이러한 결정들의 결과들은 플래너 모듈 또는 차량의 제어 시스템의 다른 부분에 피드백될 수 있으며 다양한 방식으로 사용될 수 있다. 예를 들어, 결정된 트랙션 손실의 양에 따라, 시스템은 경로의 주어진 부분을 따른 궤적 생성에 사용되는 허용가능한 감속(또는 가속)의 양을 조절할 수 있다. 차량의 앞 또는 뒤에서 자동차들 또는 다른 물체들이 (예를 들어, 라이다, 레이더, 카메라 또는 다른 센서들을 통해) 검출되는 경우, 주행 계획에 추가 헤드웨이가 포함될 수 있다. 잠재적인 충돌 상황을 피하기 위해 선제적인 제동이 또한 수행될 수 있다. 제동 프로파일 및/또는 요구되는 정지 지점은 상기 정보에 따라 또한 선택될 수 있다.
이것의 일례가 도 15a 내지 도 15b에 도시되어 있다. 특히, 도 15a는 교차로에 접근하는 차량(100)을 도시한다. 플래너 모듈은 차량이 화살표(1504)에 의해 도시된 원하는 정지 지점에 도달하게 하기 위해, 점선 경로(1502)에 의해 보여진 바와 같은 디폴트 제동 프로파일에 따라 차량이 제동하는 초기 계획을 가질 수 있다. 그러나, 위에서 논의된 바와 같은 검출된, 관찰된 또는 예상된 트랙션 감소를 고려하여, 플래너 모듈은 수정된 계획으로 변경할 수 있다. 예를 들어, 도 15b에 보여진 바와 같이, 점선 경로(1512)로 보여진 2차 제동 프로파일은, 차량이 원하는 정지 지점(1504)에 비해 교차로로부터 더 먼, 화살표(1514)에 의해 도시된 더 이른 정지 지점에 도달하게 하기 위해 사용될 수 있다.
도 15c는 대비되는 속도 프로파일들의 예(1520)를 도시한다. 여기서, 속도 프로파일들 둘 다는 동일한 정지 지점에 도달하도록 선택된다. 제1 속도 프로파일은 점선(1522)에 의해 보여진다. 여기서, 제1 기간 동안, 차량의 속도는 일반적으로 일정하다. 다음으로, 차량이 정차 지점에 도달함에 따라, 차량을 완전히 정지시키기 위해 디폴트 제동 프로파일이 사용될 수 있다. 제2 속도 프로파일은 일점 쇄선(1524)으로 보여진다. 제1 속도 프로파일에서와 같이, 제1 기간 동안의 속도도 일반적으로 일정할 수 있다. 그러나, 화살표(1526)로 나타낸 바와 같이 미끄러운 도로 조건이 검출되면, 시스템은 능동 또는 수동 속도 감소를 시작할 수 있다. 그러면, 지점(1528)에서, 시스템은 정지 지점에서 완전한 정지를 달성하기 위해 속도를 더 점진적으로 감소시킬 수 있다. 제2 속도 프로파일의 후자의 접근법은 도로가 미끄러운 곳에서 사전 제동, 또는 더 적은 제동을 사용할 수 있다.
위에서 언급된 바와 같이, 본 기술은 승용차, 버스, RV, 및 트럭 또는 다른 화물 운반 차량을 포함하는 다양한 유형의 차륜 차량에 적용가능하다.
차량의 동작을 위해 휠 미끄러짐 정보를 사용하는 것에 추가하여, 이 정보는 또한 플릿의 일부인 차량들과 같은 다른 차량들과 공유될 수 있다. 정보는 실시간지도 업데이트들에 사용될 수 있으며 플릿 차량들과 또한 공유될 수 있다.
이것의 일례가 도 16a 및 도 16b에 도시되어 있다. 특히, 도 16a 및 도 16b는 각각 네트워크(1616)를 통해 연결된 복수의 컴퓨팅 디바이스(1602, 1604, 1606, 1608) 및 저장 시스템(1610)을 포함하는 예시적인 시스템(1600)의 그림 및 기능도이다. 시스템(1600)은 또한 각각 도 1a - 도 1b 및 도 1c - 도 1d의 차량들(100 및 150)과 동일하게 또는 유사하게 구성될 수 있는 차량들(1612 및 1614)을 포함한다. 차량들(1612) 및/또는 차량들(1614)은 차량들의 플릿의 일부일 수 있다. 단순함을 위해 몇 대의 차량과 컴퓨팅 디바이스만이 도시되었지만, 전형적인 시스템은 훨씬 더 많이 포함할 수 있다.
도 16b에 보여진 바와 같이, 컴퓨팅 디바이스들(1602, 1604, 1606 및 1608) 각각은 하나 이상의 프로세서, 메모리, 데이터 및 명령어들을 포함할 수 있다. 이러한 프로세서들, 메모리들, 데이터 및 명령어들은 도 2와 관련하여 위에서 설명된 것과 마찬가지로 구성될 수 있다.
다양한 컴퓨팅 디바이스들 및 차량들은 네트워크(1616)와 같은 하나 이상의 네트워크를 통해 통신할 수 있다. 네트워크(1616) 및 중간 노드들은 단거리 통신 프로토콜들, 예컨대 블루투스™, 블루투스 LE™, 인터넷, 월드 와이드 웹, 인트라넷, 가상 사설 네트워크, 광역 네트워크, 로컬 네트워크, 하나 이상의 회사에 독점적인 통신 프로토콜들을 사용하는 사설 네트워크, 이더넷, WiFi 및 HTTP, 및 이들의 다양한 조합들을 포함하는 다양한 구성 및 프로토콜을 포함할 수 있다. 이러한 통신은 모뎀들 및 무선 인터페이스들과 같은 다른 컴퓨팅 디바이스들과 데이터를 주고 받을 수 있는 임의의 디바이스에 의해 촉진될 수 있다.
일례에서, 컴퓨팅 디바이스(1602)는 다른 컴퓨팅 디바이스들에, 그리고 다른 컴퓨팅 디바이스들로부터 데이터를 수신, 프로세싱 및 전송하는 것을 목적으로 네트워크의 상이한 노드들과 정보를 교환하는 복수의 컴퓨팅 디바이스, 예를 들어 부하 분산된 서버 팜을 갖는 하나 이상의 서버 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(1602)는 네트워크(1616)를 통해 차량들(1612 및/또는 1614)의 컴퓨팅 디바이스들은 물론, 컴퓨팅 디바이스들(1604, 1606 및 1608)과 통신할 수 있는 하나 이상의 서버 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 차량들(1612 및/또는 1614)은 서버 컴퓨팅 디바이스에 의해 다양한 위치로 파견될 수 있는 차량들의 플릿의 일부일 수 있다. 이와 관련하여, 컴퓨팅 디바이스(1602)는 승객들을 태우고 내리거나 화물을 픽업 및 배달하기 위해 차량들을 다른 위치들로 파견하는 데 사용될 수 있는 디스패칭 서버 컴퓨팅 시스템으로서 기능할 수 있다. 추가로, 서버 컴퓨팅 디바이스(1602)는 네트워크(1616)를 사용하여 다른 컴퓨팅 디바이스들 중 하나의 사용자 또는 차량의 승객에게 정보를 전송하고 제시할 수 있다. 이와 관련하여, 컴퓨팅 디바이스들(1604, 1606 및 1608)은 클라이언트 컴퓨팅 디바이스들로 고려될 수 있다.
도 16a에 보여진 바와 같이, 각각의 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(1604, 1606 및 1608)는 각자의 사용자(1618)에 의해 사용되도록 의도된 개인용 컴퓨팅 디바이스일 수 있으며, 하나 이상의 프로세서(예를 들어, 중앙 처리 장치(CPU)), 데이터 및 명령어들을 저장하는 메모리(예를 들어, RAM 및 내부 하드 드라이브), 디스플레이(예를 들어, 화면을 갖는 스크린, 터치 스크린, 프로젝터, 텔레비전, 또는 정보를 디스플레이하도록 동작할 수 있는 스마트워치 디스플레이와 같은 다른 디바이스), 및 사용자 입력 디바이스(예를 들어, 마우스, 키보드, 터치 스크린 또는 마이크)를 포함하는 개인용 컴퓨팅 디바이스와 관련하여 일반적으로 사용되는 컴포넌트들 모두를 가질 수 있다. 클라이언트 컴퓨팅 디바이스들은 비디오 스트림을 기록하기 위한 카메라, 스피커, 네트워크 인터페이스 디바이스, 및 이러한 요소들을 서로 연결하기 위해 사용되는 모든 컴포넌트들을 또한 포함할 수 있다.
클라이언트 컴퓨팅 디바이스들은 각각 풀 사이즈의 개인용 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수 있지만, 대안적으로 인터넷과 같은 네트워크를 통해 서버와 데이터를 무선으로 교환할 수 있는 모바일 컴퓨팅 디바이스들을 포함할 수 있다. 단지 예로서, 클라이언트 컴퓨팅 디바이스들(1606 및 1608)은 무선 지원 PDA, 태블릿 PC, 웨어러블 컴퓨팅 디바이스(예를 들어, 스마트워치), 또는 인터넷 또는 다른 네트워크들을 통해 정보를 획득할 수 있는 넷북과 같은 모바일 전화들 또는 디바이스들일 수 있다.
일부 예들에서, 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(1604)는 파견된 차량들의 승객들과 통신하기 위해 관리자 또는 운영자에 의해 사용되는 원격 지원 워크스테이션 일 수 있다. 단일 원격 지원 워크스테이션(1604)만이 도 16a - 도 16b에 보여지지만, 임의의 수의 그러한 워크스테이션이 주어진 시스템에 포함될 수 있다. 또한, 운영 워크스테이션은 데스크탑 유형의 컴퓨터로서 도시되지만, 운영 워크스테이션들은 랩톱, 넷북, 태블릿 컴퓨터 등과 같은 다양한 유형의 개인용 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수 있다.
저장 시스템(1610)은 하드 드라이브, 메모리 카드, ROM, RAM, DVD, CD-ROM, 플래시 드라이브 및/또는 테이프 드라이브와 같이, 서버 컴퓨팅 디바이스들(1602)에 의해 액세스가능한 정보를 저장할 수 있는 임의의 유형의 컴퓨터화된 저장소일 수 있다. 추가로, 저장 시스템(1610)은 물리적으로 동일하거나 상이한 지리적 위치들에 위치될 수 있는 복수의 다른 저장 장치에 데이터가 저장되는 분산 저장 시스템을 포함할 수 있다. 저장 시스템(1610)은 도 16a 및 도 16b에 도시된 바와 같이 네트워크(1616)를 통해 컴퓨팅 디바이스들에 연결될 수 있고, 및/또는 컴퓨팅 디바이스들 중 임의의 것에 직접 연결되거나 통합될 수 있다.
저장 시스템(1610)은 다양한 유형의 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 저장 시스템(1610)은 또한 차량들(1612 또는 1614)과 같은 차량들을 자율 주행 모드로 동작시키기 위해 그러한 차량들에 의해 사용될 자율 차량 제어 소프트웨어를 저장할 수 있다. 저장 시스템(1610)은 지도 정보, 경로 정보, 차량들(1612 및 1614)에 대한 제동 및/또는 가속 프로파일, 기상 정보 등을 저장할 수 있다. 이 정보는 예를 들어 온보드 컴퓨터 시스템(들)에 의한 실시간 경로 계획 및 트랙션 분석을 돕기 위해 차량들(1612 및 1614)과 공유될 수 있다. 원격 지원 워크스테이션(1204)은 저장된 정보에 액세스하고, 단일 차량 또는 차량들의 플릿의 동작을 지원하기 위해 그것을 사용할 수 있다. 예를 들어, 선두 차량은 도 11a의 미끄러운 물질(1104)과 같은 미끄러운 조건을 검출할 수 있고, 미끄러운 조건에 관한 정보를 원격 지원 워크스테이션(1604)에 송신할 수 있다. 결국, 원격 지원 워크스테이션(1604)은 플릿 내의 다른 차량에 정보를 배포하여, 그들이 경로를 변경하게 할 수 있다(예를 들어, 도 11b의 각진 화살표(1112)를 참조).
원격 지원은 또한 예를 들어 다른 차량에 의한 사전 검출을 확인하거나 검증하기 위해, 도로의 주어진 구간을 따른 하나 이상의 차량에게 수동 및/또는 능동 트랙션 테스트를 수행할 것을 요청할 수 있다. 따라서, (예를 들어, 도로에서 얼음이나 눈을 녹이는 온도 상승으로 인해) 도로 조건들이 개선되거나 (예를 들어, 쌓인 눈 또는 얼어붙는 비로 인해) 악화되는 경우, 원격 지원은 그에 따라 플릿 내의 다른 차량들에 알릴 수 있다.
승객이 있는 상황에서, 차량 또는 원격 지원은 승객들의 클라이언트 컴퓨팅 디바이스와 직접적으로 또는 간접적으로 통신할 수 있다. 여기서, 예를 들어, 현재 주행 동작들, 상황에 반응한 경로 변경들 등에 대한 정보가 승객들에게 제공될 수 있다.
도 17은 상기 논의들에 따른 동작(1700)의 예시적인 방법을 도시한다. 예를 들어, 블록(1702)에서, 온보드 프로세싱 시스템은 차량의 하나 이상의 센서로부터 차량 주위 환경의 센서 데이터를 수신한다. 블록(1704)에서, 차량의 하나 이상의 프로세서는 차량의 서브시스템으로 하여금 자율 주행 모드에 있는 동안 서브시스템의 하나 이상의 컴포넌트를 작동시키게 한다. 이것은 예로서 감속 시스템(예를 들어, 도 2의 212), 가속 시스템(예를 들어, 도 2의 214), 조향 시스템(예를 들어, 도 2의 216) 또는 이들의 조합의 부분을 작동시키는 것을 포함할 수 있다. 블록(1706)에서, 차량의 자세 정보는 하나 이상의 컴포넌트의 작동 동안 획득된다.
이 자세 정보에 기초하여, 블록(1708)에서, 시스템은 차량의 실제 자세를 결정한다. 블록(1710)에서, 실제 자세 정보는 예상 자세와 비교된다. 예상 자세는 예를 들어 차량의 플래너 모듈에 의해 생성될 수 있다. 이를 고려하여, 블록(1712)에서 시스템은 실제 자세와 예상 자세 사이의 차이를 결정한다. 예를 들어, 차이는 다른 물체에 대한 상대적인 거리, 배향(예를 들어, 요), 이동 방향 등에서 변동량(델타)을 반영할 수 있다. 블록(1714)에서, 자세 차이 또는 수신된 센서 데이터 중 하나 또는 둘 다에 기초하여, 시스템은 차량의 외부 환경에 부정적인 기상 또는 도로 조건이 있음을 결정한다. 일례에서, 시스템이 부정적인 기상 또는 도로 조건이 존재한다고 결정하기 전에 차이가 임계 값을 초과해야 할 수 있다. 이 경우, 임계 값은 예를 들어 예상 기준선으로부터의 퍼센트 편차(예를 들어, 2-5% 또는 그 이상 또는 그 이하), 물리적 거리 델타(예를 들어, 0.2-0.5m 초과), 또는 일부 다른 인자일 수 있다. 따라서, 부정적인 기상 또는 도로 조건이 결정될 수 있는 한 가지 방법은 임계 값을 초과하는 차이에 의한 것이다. 이 차이는 고정된 차이 값들이 부정적인 기상 또는 도로 조건에 상호관련되는 조회 테이블과 같은 다른 방식들로도 사용될 수 있다. 다른 양태들은 기계 학습 접근법 또는 다른 모델을 사용하여, 차이가 부정적인 기상 또는 도로 조건의 존재를 나타냄을 결정할 수 있다.
다음으로, 블록(1716)에서, 시스템은 결정된 부정적인 기상 또는 도로 조건에 응답하여 액션을 수행한다. 액션은 교정 주행 액션, 경로 재계획 액션, 환경 내의 물체에 대한 거동 예측의 수정, 다른 차량(예를 들어, 차량 주위에 있는 다른 차량), 또는 다른 차량들에 정보를 배포하거나 그들에 대한 경로를 계획 또는 재계획할 수 있는 플릿 관리 시스템 또는 다른 백엔드 시스템에 알림을 제공하는 것에 관련될 수 있다. 일부 예들에서, 경로 재계획은 차량이 피해갈(벗어날) 지도 상의 영역들 또는 구역들을 지정하는 것을 포함할 수 있다.
달리 언급되지 않는 한, 전술한 대안적인 예들은 상호 배타적인 것이 아니라, 고유의 장점들을 달성하기 위해 다양한 조합들로 구현될 수 있다. 위에서 논의된 특징들의 이러한 및 다른 변형들 및 조합들은 청구항들에 의해 정의된 주제로부터 벗어나지 않고서 이용될 수 있으므로, 실시예들에 대한 전술한 설명은 청구항들에 의해 정의된 주제의 제한이 아닌 예시로서 받아들여져야 한다. 추가로, 여기에 설명된 예들은 물론, "예컨대", "포함하는" 등으로서 표현되는 문구들의 제공은 청구항들의 주제를 특정 예들로 제한하는 것으로 해석되어서는 안 되고; 오히려, 예들은 다수의 가능한 실시예 중 하나만을 예시하도록 의도된다. 또한, 상이한 도면들에서의 동일한 참조번호들은 동일하거나 유사한 요소들을 식별할 수 있다. 본 명세서에서 달리 명시되지 않는 한, 프로세스들 또는 다른 동작들은 상이한 순서로 또는 동시에 수행될 수 있다.

Claims (20)

  1. 자율 주행 모드로 동작하는 차량 주위의 환경에서 기상 또는 도로 조건을 결정하는 방법으로서,
    상기 차량의 하나 이상의 프로세서에 의해, 일 세트의 주행 기준이 충족되었는지 여부를 결정하는 단계 - 상기 일 세트의 주행 기준은 (i) 궤적, 또는 (ii) 도로를 따르는 다른 차량과의 최소량의 헤드웨이(headway) 중 적어도 하나를 포함함 -;
    상기 일 세트의 주행 기준이 충족되었다는 결정 시에 상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 차량의 서브시스템으로 하여금 상기 자율 주행 모드에서의 동작 동안 상기 서브시스템의 하나 이상의 컴포넌트를 작동시키게 하는 단계;
    상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 하나 이상의 컴포넌트의 작동 동안 상기 도로를 따르는 상기 차량의 실제 자세를 상기 도로를 따르는 상기 차량의 예상 자세와 비교하는 단계;
    상기 실제 자세와 상기 예상 자세의 비교에 기초하여 자세 일치가 없거나 자세 불일치가 있을 때, 상기 차량 주위의 상기 환경에 부정적인 기상 또는 도로 조건이 존재함을 결정하는 단계; 및
    상기 차량 주위의 상기 환경 내의 상기 부정적인 기상 또는 도로 조건을 결정하는 것에 응답하여 액션을 수행하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 궤적은 일정한 궤적이고, 상기 일 세트의 주행 기준은 상기 일정한 궤적을 포함하고,
    상기 서브시스템으로 하여금 상기 하나 이상의 컴포넌트를 작동시키게 하는 단계는, 상기 서브시스템으로부터의 정보가 상기 차량의 하나 이상의 휠이 트랙션(traction)을 상실하기 시작한 것으로 나타낼 때까지 제동 동작을 야기하는 단계를 포함하는, 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 제동 동작을 야기하는 단계는, 선택된 기간 동안 반복적으로 제동하는 단계를 포함하는, 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 일 세트의 주행 기준은 상기 도로를 따르는 상기 다른 차량과의 상기 최소량의 헤드웨이를 포함하는, 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 최소량의 헤드웨이는 상기 자율 주행 모드로 동작하는 상기 차량 및 상기 다른 차량의 현재 속도율들에 기반한 최소 시간량인, 방법.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 최소량의 헤드웨이는 상기 자율 주행 모드로 동작하는 상기 차량 및 상기 다른 차량의 현재 속도율들에 기반한 최소 거리 임계값인, 방법.
  7. 제4항에 있어서,
    상기 다른 차량은 상기 자율 주행 모드로 동작하는 상기 차량의 뒤에 위치하는 후행 차량인, 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 컴포넌트는 가속 컴포넌트를 포함하고,
    상기 차량의 상기 서브시스템으로 하여금 상기 자율 주행 모드에서의 동작 동안 상기 서브시스템의 하나 이상의 컴포넌트를 작동시키게 하는 단계는:
    사용할 가속의 양을 선택하는 단계; 및
    상기 가속 컴포넌트로 하여금 상기 선택된 가속의 양에 따라 상기 자율 주행 모드의 상기 차량을 가속시키게 하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 사용할 가속의 양을 선택하는 단계는 정지 상태로부터의 가속의 양을 선택하는, 방법.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 사용할 가속의 양을 선택하는 단계는 상기 차량을 제1 속도로부터 제2 속도로 만들기 위해 행해지는, 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 차량의 상기 서브시스템으로 하여금 상기 자율 주행 모드에서의 동작 동안 상기 서브시스템의 하나 이상의 컴포넌트를 작동시키게 하는 단계는, 적색 신호등 또는 정지 신호에 대해 제동하기 위해 상기 서브시스템의 제동 컴포넌트를 작동시키는 단계를 포함하는, 방법.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 차량의 서브시스템으로 하여금 상기 자율 주행 모드에서의 동작 동안 상기 서브시스템의 하나 이상의 컴포넌트를 작동시키게 하는 단계는, 방향전환 동작 동안 상기 차량을 감속시키기 위해 상기 서브시스템의 제동 컴포넌트를 작동시키는 단계를 포함하는, 방법.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 액션을 수행하는 단계는, 교정 주행 액션(corrective driving action)을 수행하는 단계, 경로 재계획 액션을 구현하는 단계, 상기 환경 내의 물체에 대한 거동 예측(behavior prediction)의 수정을 야기하는 단계, 다른 차량에게 알림을 제공하는 단계, 또는 백엔드 시스템에 알림을 제공하는 단계 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 교정 주행 액션을 수행하는 단계는, 상기 차량의 미래의 제동 프로파일을 조절하는 단계를 포함하는, 방법.
  15. 제1항에 있어서,
    상기 자세 불일치는 횡방향 자세 불일치 또는 종방향 자세 불일치 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 자세 불일치는 배향 불일치 또는 요(yaw) 불일치를 더 포함하는, 방법.
  17. 자율 주행 모드로 동작하도록 구성되는 차량으로서,
    상기 자율 주행 모드에서 상기 차량의 주행을 제어하기 위해 조향 서브시스템, 가속 서브시스템 및 감속 서브시스템을 포함하는 주행 시스템;
    상기 차량 외부의 환경 내의 물체들을 검출하도록 구성되는 하나 이상의 센서를 포함하는 인식 시스템;
    상기 차량의 현재 위치를 결정하도록 구성되는 포지셔닝 시스템; 및
    하나 이상의 프로세서를 포함하고, 상기 주행 시스템, 상기 인식 시스템 및 상기 포지셔닝 시스템에 동작가능하게 결합되는 제어 시스템
    을 포함하고, 상기 제어 시스템은:
    일 세트의 주행 기준이 충족되었는지 여부를 결정하고 - 상기 일 세트의 주행 기준은 (i) 궤적, 또는 (ii) 도로를 따르는 다른 차량과의 최소량의 헤드웨이 중 적어도 하나를 포함함 -;
    상기 일 세트의 주행 기준이 충족되었다는 결정 시에, 상기 차량의 상기 주행 시스템으로 하여금 상기 자율 주행 모드에서의 동작 동안 조향 서브시스템, 가속 서브시스템 또는 감속 서브시스템 중 하나 이상을 작동시키게 하고;
    상기 주행 시스템의 하나 이상의 서브시스템의 작동 동안 상기 도로를 따르는 상기 차량의 실제 자세를 상기 도로를 따르는 상기 차량의 예상 자세와 비교하고;
    상기 실제 자세와 상기 예상 자세의 비교에 기초하여 자세 일치가 없거나 자세 불일치가 있을 때, 상기 차량 주위의 상기 환경에 부정적인 기상 또는 도로 조건이 존재함을 결정하고;
    상기 차량 주위의 상기 환경 내의 상기 부정적인 기상 또는 도로 조건을 결정하는 것에 응답하여 액션을 수행하도록
    구성되는, 차량.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 궤적은 일정한 궤적이고, 상기 일 세트의 주행 기준은 상기 일정한 궤적을 포함하고,
    상기 차량의 상기 주행 시스템으로 하여금 상기 조향 서브시스템, 상기 가속 서브시스템 또는 상기 감속 서브시스템 중 하나 이상을 작동시키게 하는 것은, 상기 감속 서브시스템으로부터의 정보가 상기 차량의 하나 이상의 휠이 트랙션을 상실하기 시작한 것으로 나타낼 때까지 제동 동작을 야기하는 것을 포함하는, 차량.
  19. 제17항에 있어서,
    상기 차량의 상기 주행 시스템으로 하여금 상기 조향 서브시스템, 상기 가속 서브시스템 또는 상기 감속 서브시스템 중 하나 이상을 작동시키게 하는 것은:
    사용할 가속의 양의 선택; 및
    상기 가속 서브시스템으로 하여금 상기 선택된 가속의 양에 따라 상기 자율 주행 모드의 상기 차량을 가속시키게 하는 것
    을 포함하는, 차량.
  20. 제17항에 있어서,
    상기 액션을 수행하는 것은, 현재의 교정 주행 액션을 수행하는 것, 상기 차량의 미래의 제동 프로파일을 조절하는 것, 경로 재계획 액션을 구현하는 것, 상기 환경 내의 물체에 대한 거동 예측의 수정을 야기하는 것, 다른 차량에게 알림을 제공하는 것, 또는 백엔드 시스템에 알림을 제공하는 것 중 적어도 하나를 포함하는, 차량.
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