KR102444222B1 - 고정밀 도로지도의 갱신 시스템 및 방법 - Google Patents

고정밀 도로지도의 갱신 시스템 및 방법 Download PDF

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KR102444222B1 KR1020220038913A KR20220038913A KR102444222B1 KR 102444222 B1 KR102444222 B1 KR 102444222B1 KR 1020220038913 A KR1020220038913 A KR 1020220038913A KR 20220038913 A KR20220038913 A KR 20220038913A KR 102444222 B1 KR102444222 B1 KR 102444222B1
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Abstract

본 기술은 고정밀 도로지도의 갱신 방법 및 시스템이 개시된다. 본 구체적인 구현 예에 따르면, 차량의 프로브 장치에 의거 다수 조사하여 획득된 다수의 지도 데이터 상의 동일 객체에 대한 인지비율을 토대로 삭제 객체 및 위험 객체를 포함하는 갱신 대상 객체를 판단함에 따라 삭제 객체 및 위험 객체에 대한 판정 오류를 방지할 수 있고, 이에 고정밀 도로지도에 대한 신뢰도 및 정확도를 향상시킬 수 있고, 또한 프로브 장치가 장착된 차량의 주행 궤적에 의거 획득된 지도데이터의 수를 도로 구배도에 따라 달리 수집함에 따라 다수의 지도 데이터를 효율적으로 수집할 수 있고, 이에 고정밀 도로지도에서 갱신 대상 객체를 실시간으로 갱신할 수 있으며, 위험 객체에 대한 인접 차량에 실시간으로 안내한 후 고정밀 도로지도 상에 업데이트함에 따라 안전 사고를 미연에 방지할 수 있다.

Description

고정밀 도로지도의 갱신 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR UPDATING RISK AREA OF HIGH DEFINITION MAP}
본 발명은 고정밀 도로지도의 갱신 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 차량의 주행 궤적으로부터 획득된 지도데이터의 수를 도로 구배도에 따라 달리 수집하고 다수 수집된 지도데이터의 동일 객체의 인지비율을 토대로 고정밀 도로지도를 갱신함에 따라 고정밀 도로지도의 성능을 향상시킬 수 있도록 한 기술에 관한 것이다.
자율주행에 대한 연구가 심화되고 있으며 서비스의 상용화가 점차 현실화되면서 자율주행을 위한 고정밀 도로지도에 대한 필요성도 높아지고 있다.
자율주행을 위해서는 차량이 다양한 도로 정보를 수집해야 하는데, 현실적으로 차량의 센서 만을 통해서 방대한 정보를 실시간 수집하여 분석하는 것은 쉽지 않으며 악천후와 같은 기상 조건이나 센서 블라인드 스팟 등이 존 재하기 때문에 차량의 자율 주행이 현실화되려면 실제 자율 주행에 필요한 각종 객체 정보를 제공해 줄 수 있는 고정 밀 도로지도가 필수적이다.
이러한 고정밀 도로지도에는 도로와 주변 지형 등의 객체정보를 높은 정확도로 구축한 3차원 지도로서, 실제 도로와 25Cm 이내의 오차를 가지는 정밀한 지도를 의미한다.
통상 일반적인 도로지도의 객체정보(길안내를 위해 필요한 노드 정보들과 링크 정보들)와 더불어 도로의 폭, 도로의 곡률, 도로의 경사도, 차선 정보(점선, 실선, 정지선 등), 면형 정보(횡단보도, 과속방지턱, 갓길 등), 노면 마크 정보, 표지판 정보, 시설물 정보(신호등, 연석, 맨 홀 등) 등을 포함한다.
이러한 고정밀 도로지도를 생성하기 위해서는 모바일 매핑 시스템(MMS)과 항공사진 촬영 정보 및 다양한 관련 자료들이 이용된다.
MMS는 조사용 프로브 차량에 장착되어 차량의 운행과 함께 도로 주변에 있는 지형 지물의 위치 측정과 시각정보를 취득할 수 있도록 한 것으로 대단히 고가의 장비에 해당한다.
이러한 지도 상에 정밀한 공간정보가 필요할수록 점군의 해상도가 높아야 하므로 MMS의 가격이 증가하는 주요 원인이 되며 그로 인하여 고정밀 도로지도 서비스 제공자가 MMS를 탑재한 차량을 다수 운용하기가 쉽지 않다.
따라서, 현재의 기술 수준으로도 자본과 장비 및 인력을 투입하여 원하는 지역의 고정밀 도로지도 데이터베이스를 구축할 수 있으나, 수시로 변경되는 도로 및 인접 구조물의 변화에 대응하기 위하여 주기적이거나 수시로 고 정밀 도로지도에 변화 내용을 갱신하여야 하고, 이러한 지속적인 서비스를 제공함에 있어, 투자 대비 효과가 낮은 문제가 있으며, 이에 고가의 MMS 탑재 프로브 차량을 다수 보유하여 지속적으로 운영하기 어려운 실정이다.
한국등록특허 제10-2103834호(공고일: 2020. 04. 17., 발명의 명칭: 고정밀 도로지도 갱신을 위한 객체 변화 탐지 시스템 및 방법)
이에 본 발명은, 다수 수집된 지도데이터의 동일 객체의 인지비율을 토대로 갱신 대상 객체를 판단함에 따라 갱신 대상 객체에 대한 판정 오류를 방지할 수 있고, 이에 고정밀 도로지도에 대한 신뢰도 및 정확도를 향상시키기 위한 것이다.
또한 본 발명은 프로브 장치가 장착된 차량의 주행 궤적으로 획득된 지도 데이터의 수를 도로 구배도에 따라 달리 수집함에 따라 다수의 지도 데이터를 효율적으로 수집할 수 있고, 이에 고정밀 도로지도에서 갱신 대상 객체를 실시간으로 갱신할 수 있으며, 이에 갱신 대상 객체가 위험 객체인 경우 인접 차량에 실시간으로 안내한 다음 고정밀 도로지도 상에 업데이트하기 위한 것이다.
본 발명의 목적은 이상에서 언급된 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 목적을 이루기 위한 하나의 양태에 따르면, 본 발명의 고정밀 도로지도의 갱신 시스템은,
차량에 설치된 프로브 장치; 및
차량에 설치된 프로브 장치에 의거 주행 중인 도로의 지도 데이터를 획득하되, 다수 수집된 지도 데이터 상의 동일 객체의 인지 비율을 토대로 갱신 대상 객체인 지를 판단하고 판단 결과를 토대로 고정밀 도로지도에서 갱신 대상 객체를 갱신하는 지도 갱신 서버를 포함하고,
상기 수집된 지도 데이터 수는
차량의 주행 궤적에 의거한 도로의 구배도에 따라 다르게 수집하도록 구비되고,
상기 지도 갱신 서버는
상기 갱신 대상 객체가 삭제 객체인 경우 고정밀 도로지도에서 삭제하고,
상기 갱신 대상 객체가 위험 객체인 경우 인접된 차량에 위험 객체에 대한 정보를 안내한 후 고정밀 도로지도 상에 위험 객체를 업데이트하도록 구비되는 것을 일 특징으로 한다.
바람직하게 상기 지도 갱신 서버는,
상기 프로브 장치가 장착된 차량의 주행 중인 도로의 지도 데이터를 다수 회 수집하는 객체 획득부;
상기 객체 획득부의 동일 객체의 인지 비율을 토대로 갱신 대상 객체인 지를 판단하는 인지비율 연산부;
상기 인지비율 연산부의 객체의 인지비율을 토대로 판단된 갱신 대상 객체가 삭제 객체인 경우 기 저장된 고정밀 도로지도에서 삭제하는 삭제 실행부; 및
상기 인지비율 연산부의 객체의 인지비율을 토대로 판단된 갱신 대상 객체가 위험 객체인 경우 위험 객체에 대한 정보를 인접된 차량에 안내한 다음 고정밀 도로지도 상에 업데이트하는 배포 실행부를 포함할 수 있다.
바람직하게 상기 지도데이터의 수는
도로의 구배도에 대한 비례 관계로 도출될 수 있다.
바람직하게 상기 인지비율 연산부는,
차량에 설치된 프로브 장치에 의거 다수 조사하여 획득된 동일 지도 데이터에서 획득된 동일 객체에 대해 조사 횟수 대비 동일 객체 획득 수로 해당 객체의 인지비율을 도출하는 인지비율 연산모듈;
도출된 인지비율과 기 정해진 임계치와의 비교 결과를 토대로 갱신 대상 객체의 삭제객체를 도출하는 삭제객체 판단모듈; 및
상기 갱신 대상 객체의 위험 객체를 도출하는 위험객체 판단모듈;을 포함할 수 있다.
바람직하게 상기 지도 갱신 서버는,
차량 내에 설치된 진동 센서 및 G센서 중 적어도 하나에 의거 수신된 충돌 감지 신호의 위치와 상기 위험객체 판단모듈의 위험 객체의 위치를 토대로 위험객체 판단모듈의 위험 객체에 대해 검증하는 검증부를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시 양태에 따르면, 본 발명의 고정밀 도로지도의 갱신 방법은
차량에 설치된 프로브 장치에 의거 주행 중인 도로의 지도 데이터를 획득하되 지도 데이터의 수를 차량의 주행 궤적에 의거한 도로의 구배도에 따라 다르게 수집하는 지도데이터 수집단계; 및
상기 다수의 지도 데이터 상의 동일 객체의 인지 비율을 토대로 갱신 대상 객체인 지를 판단하고 판단 결과를 토대로 갱신 대상 객체를 고정밀 도로지도 상에 갱신하는 지도 갱신 단계를 포함하며,
상기 지도 갱신 단계는,
상기 갱신 대상 객체가 삭제 객체인 경우 고정밀 도로지도에서 삭제하고,
상기 갱신 대상 객체가 위험 객체인 경우 인접된 차량에 위험 객체에 대한 정보를 안내한 후 고정밀 도로지도 상에 위험 객체를 업데이트하도록 구비되는 것을 일 특징으로 한다
바람직하게 상기 지도 갱신 단계는,
상기 프로브 장치가 장착된 차량의 주행 궤적에 의거 수집된 지도데이터의 수를 도로의 구배도에 따라 다르게 하여 주행 중인 도로의 지도 데이터를 다수 수집하는 객체 획득단계;
객체 수집부의 수집된 지도 데이터 상의 동일 객체의 인지 비율을 토대로 갱신 객체 대상인 지를 판단하는 인지비율 연산단계;
인지비율 연산부의 동일 객체의 인지비율을 토대로 판단된 갱신 대상 객체가 삭제 객체인 경우 고정밀 도로지도에서 삭제하는 삭제 실행단계; 및
상기 인지비율 연산부의 객체의 인지비율을 토대로 판단된 갱신 대상 객체가 위험 객체인 경우 인접 차량에게 위험 객체를 안내한 다음 고정밀 도로지도에 위험 객체를 업데이트하는 배포 실행단계를 포함하고,
상기 배포 실행단계에서,
차량에 장착된 진동센서 및 G센서 중 적어도 하나의 충돌 감지 신호의 위치와 상기 위험 객체의 위치를 토대로 판단된 위험 객체에 대한 검증을 수행하는 검증단계를 더 포함할 수 있다.
바람직하게 상기 지도데이터의 수는
도로의 구배도에 대한 비례 관계로 도출될 수 있다.
본 발명에 따르면, 차량의 프로브 장치에 의거 다수 조사하여 획득된 다수의 지도 데이터 상의 동일 객체에 대한 인지비율을 토대로 삭제 객체 및 위험 객체를 포함하는 갱신 대상 객체를 판단함에 따라 삭제 객체 및 위험 객체에 대한 판정 오류를 방지할 수 있고, 이에 고정밀 도로지도에 대한 신뢰도 및 정확도를 향상시킬 수 있다.
또한 본 발명에 의거, 프로브 장치가 장착된 차량의 주행 궤적에 의거 획득된 지도데이터의 수를 도로 구배도에 따라 달리 수집함에 따라 다수의 지도 데이터를 효율적으로 수집할 수 있고, 이에 고정밀 도로지도에서 갱신 대상 객체를 실시간으로 갱신할 수 있으며, 위험 객체에 대한 인접 차량에 실시간으로 안내한 후 고정밀 도로지도 상에 업데이트함에 따라 안전 사고를 미연에 방지할 수 있다.
본 명세서에서 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시하는 것이며, 후술하는 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되어서는 아니된다.
도 1은 일 실시예가 적용되는 고정밀 도로지도 시스템을 보인 도이다.
도 2는 일 실시예의 시스템의 화면 예시도이다.
도 3은 일 실시예의 고정밀 도로지도의 지도 갱신 서버의 세부 구성도이다.
도 4는 일 실시예의 시스템의 인지비율 연산부의 세부 구성도이다.
도 5는 다른 실시예의 고정밀 도로지도의 갱신 과정을 보인 흐름도이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 보다 상세하게 설명한다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에서 사용되는 "부"라는 용어는 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, "부"는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 "부"는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. "부"는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다.
따라서, 일 예로서 "부"는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 "부"들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 "부"들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 "부"들로 더 분리될 수 있다.
일 실시예는, 프로브 장치에 의거 다수 조사하여 획득된 지도 데이터 상의 동일 객체에 대한 신뢰도를 토대로 고정밀 도로지도를 갱신함에 따라 실시간으로 고정밀 도로지도를 갱신할 수 있고, 이에 고정밀 도로지도에 대한 신뢰도 및 정확도를 향상시킬 수 있다.
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.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 일 실시 예의 고정밀 도로지도의 갱신 시스템 및 방법에 대해 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 일 실시예가 적용되는 고정밀 도로지도 시스템을 보인 도이고, 도 2는 일 실시예의 시스템의 화면 예시도이며, 도 3은 도 1의 고정밀 도로지도의 지도 갱신 서버의 세부 구성도이고, 도 4는 도 3의 시스템의 인지비율 연산부의 세부 구성도이며, 도 5는 도 3의 지도 갱신 서버의 처리 알고리즘을 보인 도이다.
도 1 내지 도 4를 참조하면 일 실시예에 따른 고정밀 도로지도의 갱신 시스템은 차량(1)에 탑재되어 자율주행을 위하여 이미 마련된 고정밀 도로지도의 객체를 수집하고 수집된 객체를 토대로 고정밀 도로지도의 객체 위치 등의 갱신 대상 객체에 대한 정보를 갱신하는 구성을 갖추며, 이에 시스템은 프로브 장치(10)와 지도 갱신 서버(20)를 포함한다.
즉, 프로브 장치(10)는 차량(1)에 탑재되어 자율주행을 위하여 이미 마련된 고정밀 도로지도에 포함된 객체를 수집한다.
일 실시예는 기 작성된 고정밀 도로지도에서 실시간으로 객체의 갱신을 수행하기 위한 시스템으로 프로브 장치(10)는 통상 고정밀 도로지도를 생성하기 위해 고가의 LiDAR를 이용하는 MMS(모바일 매핑 시스템)와 달리 비교적 저렴한 스테레오 카메라를 이용하여 객체를 검출하는 방식을 이용한다.
또한 지도 갱신 서버(20)는 수집된 프로브 장치(10)의 객체 위치 등의 갱신 대상 객체에 대한 정보를 고정밀 도로지도에 갱신하는 지도 갱신 서버(20)를 포함한다.
이에 지도 갱신 서버(20)는 차량(1) 마다 설치된 프로브 장치(10)로부터 수집된 지도데이터(Discrete Landmark)의 객체정보를 전달받아 고정밀 도로지도 상의 객체를 업데이트하는 구성을 갖춘다.
일 례로, 지도 갱신 서버(20)는 프로브 장치(10)가 설치된 다수의 차량이 도로를 직접 주행하여 수집된 지도데이터의 동일 객체와 기 작성된 고정밀 도로지도 상의 동일 객체 위치를 비교하여 비교 결과와 프로브 장치(10)로부터 획득된 동일 객체에 대한 신뢰도를 토대로 고정밀 도로지도를 갱신할 수 있다.
다른 례로 지도 갱신 서버(20)는 하나의 차량이 도로를 반복 주행하여 수집된 지도데이터의 동일 객체와 기 작성된 고정밀 도로지도 상의 동일 객체 위치를 비교하여 비교 결과와 프로브 장치(10)로부터 획득된 동일 객체에 대한 신뢰도를 토대로 고정밀 도로지도를 갱신할 수 있다.
여기서, 객체라 함은 길안내를 위한 정보(길안내를 위해 필요한 노드 정보들과 링크 정보들)와 더불어 차선 정보(점선, 실선, 정지선 등), 면형 정보(횡단보도, 과속방지턱, 갓길 등), 노면 마크 정보, 표지판 정보, 시설물 정보(신호등, 연석, 맨홀 등) 등을 포함할 수 있으며, 도 2에 도시된 바와 같이, 업데이트하고자 하는 객체는 도로에 인접한 각종 표지판이나 신호등과 같은 교통 시설물들과 포트홀, 엘리게이터 크랙, 블록 크랙, 미끄러짐 크랙 낙화물 불법 점용 입간판, 기 정해진 기준치 이상의 방지턱 등의 위험 시설물을 확인하게 된다.
이에 지도 갱신 서버(20)는 기 저장된 고정밀 도로지도가 존재하는 상황에서 프로브 장치(10)로부터 수집된 갱신 대상 객체를 탐지하여 기 저장된 고정밀 도로지도 상에 업데이트하도록 구비되고, 여기서, 지도 갱신 서버(20)는 객체 획득부(210), 인지비율 연산부(220), 삭제 실행부(230), 배포 실행부(240) 및 검증부(250) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
객체 획득부(210)는 프로브 장치(10)가 설치된 차량(1)가 다수 회 도로 주행을 통해 획득된 동일 구간에 대한 지도 데이터(Discrete Landmark)를 수집하고, 수집된 다수의 지도 데이터에서 동일 객체를 획득한다.
여기서, 프로브 장치(10)가 설치된 차량(1)로부터 수집된 지도데이터의 수는 차량의ㅏ 주행 궤적에 의거 획득된 도로 구배도에 따라 다르게 설정할 수 있다. 예를 들어 도로의 구배도에 의거 도로가 곡선인 경우 기 정해진 기준 지도데이터 수보다 많은 지도데이터의 수가 수집되고, 도로의 구배도에 의거 도로가 직선인 경우 기 정해진 기준 지도데이터 수보다 작은 지도데이터의 수가 수집된다.
일 례로 지도데이터의 수는 수치지도의 다중 스케일 선형 단순화하는 더글라스 패커(Douglas-Peucker) 알고리즘을 적용하여 달리 설정할 수 있으며, 이러한 더글라스 패커 알고리즘에 의거 수치지도를 선형 단순화함에 따라 실시간으로 지도데이터가 수집된다.
이에 일 실시예는 프로브 장치가 장착된 차량에 의거 수집된 지도데이터의 수를 차량의 주행 궤적에 의거 획득한 도로 구배도에 따라 달리 수집함에 따라 다수의 지도 데이터를 효율적으로 수집할 수 있고 이에 고정밀 도로지도를 실시간으로 갱신할 수 있다.
한편, 인지비율 연산부(220)는 인지비율 연산모듈(221)을 포함하고, 인지비율 연산모듈(221)은 차량에 설치된 프로브 장치에 의거 다수 조사하여 획득된 지도 데이터에서 획득된 동일 객체에 대해, 조사 횟수 대비 동일 객체 획득 수로 동일 객체의 인지비율을 연산한다. 즉, 동일 객체의 인지비율은 동일 지도데이터 수와 동일 지도데이터 내의 동일 객체의 획득 수의 비로 도출된다.
그리고, 인지비율 연산부(220)는 삭제객체 판단모듈(222)을 더 포함하며, 판단모듈(222)은 도출된 인지비율과 기 정해진 임계치와의 비교 결과를 토대로 해당 동일 객체를 삭제 객체로 판단한다. 그리고 삭제 객체에 대한 정보는 삭제 실행부(230)로 전달된다.
여기서, 삭제객체 판단모듈(222)은 수집된 다수의 지도 데이터에서 임계치 이하의 인지 비율로 존재하는 갱신 후보 객체 중 수집된 지도 데이터에서 사라지는 객체를 삭제 객체로 판단한다. 이에 삭제 실행부(230)는 삭제 객체를 기 저장된 고정밀 도로지도에서 삭제한다.
그리고, 위험객체 판단모듈(223)은 다수의 지도 데이터에서 임계치를 초과하는 인지 비율로 존재하는 갱신 대상 객체 중 수집된 지도 데이터에서 생성된 객체를 위험 객체 후보로 등록하고 등록된 위험 객체 후보 중 위험 객체에 대한 정보를 토대로 위험 객체를 판단한다. 즉, 위험객체에 대한 정보는 등록된 위치객체 후보의 위치정보, 높이 정보 등이다.
일 례로 위험객체 후보의 위치가 도로 중앙인 경우 위험객체 후보는 위험 객체로 판단될 수 있다.
다른 례로 다수의 지도 데이터에서 임계치를 초과하는 인지 비율로 존재하는 갱신 대상 객체 중 위험객체 후보의 높이가 기 정해진 설정치(바람직하게 도로와 차체 간의 이격 거리로 설정) 이상인 경우 등록된 위험객체 후보는 위험객체로 판단될 수 있다. 그리고, 위험객체에 대한 정보는 배포 실행부(240)에 전달된다.
배포 실행부(240)는 통신모듈(미도시됨)을 더 포함하고, 배포 실행부(240)는 통신모듈을 통해 인접된 차량에 위험객체에 대한 정보를 배포한 다음 기 저장된 고정밀 도로지도에 업데이트한다.
한편, 검증부(250)는 차량의 소정 위치에 설치된 진동센서 및 G 센서 중 하나로부터 전달받은 충돌 감지 신호를 상기 위험객체 판단모듈(223)으로 제공하고, 위험객체 판단모듈(223)은 판단된 위험객체에 대한 검증을 수행한다.
여기서, 충돌 감지 신호는 위험 객체와의 충돌에 의거 생성된 전기적 신호로 프로브 장치(10)를 경유하여 지도 갱신 서버(20)의 위험객체 판단모듈(223)로 전달된다. 이에 고밀도 도로지도 상의 위험 객체에 대한 정확도 및 신뢰도는 근본적으로 향상될 수 있다.
이에 일 실시예는 프로브 장치가 장착된 차량의 수집된 지도데이터의 수를 차량의 주행 궤적에 의거 획득된 도로 구배도에 따라 달리 수집함에 따라 다수의 지도 데이터를 효율적으로 수집할 수 있고, 이에 고정밀 도로지도에서 갱신 객체를 실시간으로 갱신할 수 있으며, 위험 객체에 대한 인접 차량에 실시간으로 안내함에 따라 안전 사고를 미연에 방지할 수 있다.
도 5는 도 3에 도시된 지도 갱신 서버(20)에서 실행되는 고정밀 도로지도의 갱신 과정을 보인 전체 흐름도로서, 도 5를 참조하여 본 발명의 다른 실시예에 따른 고정밀 도로지도의 갱신 과정을 설명한다.
우선 단계(301)에서, 일 실시예에 따른 객체 획득부(210)는 프로브 장치(110)가 설치된 차량(100)의 다수 회 도로 주행에 의거 적어도 하나의 객체를 포함하는 지도 데이터(Discrete Landmark)를 획득하는 기능을 수행한다.
이때 지도데이터의 수는 프로브 장치가 장착된 차량의 주행 궤적에 의거 획득된 도로의 구배도에 따라 다르게 수집된다.
단계(302)에서, 일 실시예의 인지비율 연산부(220)는 수집된 다수의 지도 데이터에서 적어도 하나의 동일 객체를 획득한다.
그리고, 단계(303)에서, 일 실시예의 인지비율 연산부(220)는 객체 획득부(210)의 획득된 동일 객체의 인지 비율을 토대로 갱신 대상 객체인지를 판단하는 기능을 수행한다.
즉, 동일 객체에 대한 인지비율은 차량에 설치된 프로브 장치에 의거 다수 조사하여 획득된 동일 지도 데이터에서 획득된 동일 객체에 대해 조사 횟수 대비 동일 객체 획득 수로 도출된다.
단계(304)(305)에서, 일 실시예의 인지비율 연산부(220)는 도출된 인지비율과 기 정해진 임계치와의 비교 결과를 토대로 해당 동일 객체를 갱신 대상 객체로 판단한다. 예를 들어, 연산된 인지비율이 기 정해진 임계치보다 큰 경우 갱신 대상 객체로 판단되고, 갱신 대상 객체는 삭제객체 및 위험객체를 포함한다.
단계(306)(307)(308)에 의거, 일 실시예의 인지비율 연산부(220)는 연산된 인지비율이 기 정해진 임계치보다 큰 갱신 대상 객체 중 기 저장된 고정밀 도로지도에서 사라진 객체를 삭제객체로 판단하고 판단된 삭제객체는 삭제 실행부(230)에 의거 고정밀 도로지도 상에서 삭제됨에 따라 고정밀 도로지도가 업데이트된다.
한편 단계(309) 내지 단계(311)에서, 일 실시예의 인지비율 연산부(220)는 단계(306)에서 연산된 인지비율이 기 정해진 임계치보다 큰 갱신 대상 객체 중 기 저장된 고정밀 도로지도에 추가된 객체를 위험객체 후보로 등록하고, 등록된 위험객체 후보 중 위험객체에 대한 정보를 토대로 위험객체로 판단한다.
한편, 단계(312)에서, 일 실시예의 검증부(240)는 차량의 소정 위치에 설치된 진동센서 및 G 센서 중 하나로부터 전달받은 충돌 감지 신호의 위치와 위험 객체의 위치에 의거 위험 객체에 대한 검증을 수행할 수 있다.
이 후 단계(313)(314)에서 일 실시예의 배포 실행부(240)는 검증된 위험객체에 대한 정보를 인접된 차량에 안내한 다음 고정밀 도로지도 상에 업데이트된다.
이에 일 실시예는 차량의 프로브 장치에 의거 다수 조사하여 획득된 다수의 동일 지도 데이터 상의 획득된 동일 객체에 대한 인지비율을 토대로 삭제 객체 및 위험 객체를 포함하는 갱신 대상 객체를 판단함에 따라 삭제 객체 및 위험 객체에 대한 판정 오류를 방지할 수 있고, 이에 고정밀 도로지도에 대한 신뢰도 및 정확도를 향상시킬 수 있다.
또한 본 발명에 의거, 프로브 장치가 장착된 차량의 주행 궤적으로부터 획득된 도로 구배도에 따라 지도 데이터의 수를 달리 수집함에 따라 다수의 지도 데이터를 효율적으로 수집할 수 있고, 이에 고정밀 도로지도에서 갱신 객체를 실시간으로 갱신할 수 있으며, 위험 객체에 대한 인접 차량에 실시간으로 안내함에 따라 안전 사고를 미연에 방지할 수 있다.
이상에서 대표적인 실시 예를 통하여 본 발명에 대하여 상세하게 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상술한 실시 예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 변형이 가능함을 이해할 것이다. 그러므로 본 발명의 권리 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 청구범위뿐만 아니라 이 청구범위와 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태에 의하여 정해져야 한다.

Claims (8)

  1. 차량에 설치된 프로브 장치; 및
    차량에 설치된 프로브 장치에 의거 주행 중인 도로의 지도 데이터를 획득하되, 다수 수집된 지도 데이터 상의 동일 객체의 인지 비율을 토대로 갱신 대상 객체인 지를 판단하고 판단 결과를 토대로 고정밀 도로지도에서 갱신 대상 객체를 갱신하는 지도 갱신 서버를 포함하고,
    상기 수집된 지도 데이터 수는
    차량의 주행 궤적에 의거한 도로의 구배도에 따라 다르게 수집하도록 구비되고,
    상기 지도 갱신 서버는
    상기 갱신 대상 객체가 삭제 객체인 경우 고정밀 도로지도에서 삭제하고,
    상기 갱신 대상 객체가 위험 객체인 경우 인접된 차량에 위험 객체에 대한 정보를 안내한 후 고정밀 도로지도 상에 위험 객체를 업데이트하도록 구비되는 것을 특징으로 하는 고정밀 도로지도의 갱신 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 지도 갱신 서버는,
    상기 프로브 장치가 장착된 차량의 주행 중인 도로의 지도 데이터를 다수 회 수집하는 객체 획득부;
    상기 객체 획득부의 동일 객체의 인지 비율을 토대로 갱신 대상 객체인 지를 판단하는 인지비율 연산부;
    상기 인지비율 연산부의 객체의 인지비율을 토대로 판단된 갱신 대상 객체가 삭제 객체인 경우 기 저장된 고정밀 도로지도에서 삭제하는 삭제 실행부; 및
    상기 인지비율 연산부의 객체의 인지비율을 토대로 판단된 갱신 대상 객체가 위험 객체인 경우 위험 객체에 대한 정보를 인접된 차량에 안내한 다음 고정밀 도로지도 상에 업데이트하는 배포 실행부를 포함하는 것을 특징으로 하는 고정밀 도로지도의 갱신 시스템.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 지도데이터의 수는
    도로의 구배도에 대한 비례 관계로 도출하는 것을 특징으로 하는 고정밀 도로지도의 갱신 시스템.
  4. 제2항에 있어서, 상기 인지비율 연산부는,
    차량에 설치된 프로브 장치에 의거 다수 조사하여 획득된 동일 지도 데이터에서 획득된 동일 객체에 대해 조사 횟수 대비 동일 객체 획득 수로 해당 객체의 인지비율을 도출하는 인지비율 연산모듈;
    도출된 인지비율과 기 정해진 임계치와의 비교 결과를 토대로 갱신 대상 객체의 삭제객체를 도출하는 삭제객체 판단모듈; 및
    상기 갱신 대상 객체의 위험 객체를 도출하는 위험객체 판단모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 고정밀 도로지도의 갱신 시스템.
  5. 제4항에 있어서, 상기 지도 갱신 서버는,
    차량 내에 설치된 진동 센서 및 G센서 중 적어도 하나에 의거 수신된 충돌 감지 신호의 위치와 상기 위험객체 판단모듈의 위험 객체의 위치를 토대로 상기 위험객체 판단모듈의 위험 객체에 대해 검증하는 검증부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 고정밀 도로지도의 갱신 시스템.
  6. 차량에 설치된 프로브 장치에 의거 주행 중인 도로의 지도 데이터를 획득하되 지도 데이터의 수를 차량의 주행 궤적에 의거한 도로의 구배도에 따라 다르게 수집하는 지도데이터 수집단계; 및
    상기 다수의 지도 데이터 상의 동일 객체의 인지 비율을 토대로 갱신 대상 객체인 지를 판단하고 판단 결과를 토대로 갱신 대상 객체를 고정밀 도로지도 상에 갱신하는 지도 갱신 단계를 포함하며,
    상기 지도 갱신 단계는,
    상기 갱신 대상 객체가 삭제 객체인 경우 고정밀 도로지도에서 삭제하고,
    상기 갱신 대상 객체가 위험 객체인 경우 인접된 차량에 위험 객체에 대한 정보를 안내한 후 고정밀 도로지도 상에 위험 객체를 업데이트하도록 구비되는 것을 특징으로 하는 고정밀 도로지도의 갱신 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 지도데이터의 수는
    상기 도로의 구배도에 대한 비례 관계로 도출하는 것을 특징으로 하는 고정밀 도로지도의 갱신 방법.
  8. 제6항에 있어서, 상기 지도 갱신 단계는,
    상기 프로브 장치가 장착된 차량의 주행 궤적에 의거 수집된 지도데이터의 수를 도로의 구배도에 따라 다르게 하여 주행 중인 도로의 지도 데이터를 다수 수집하는 객체 획득단계;
    객체 수집부의 수집된 지도 데이터 상의 동일 객체의 인지 비율을 토대로 갱신 객체 대상인 지를 판단하는 인지비율 연산단계;
    인지비율 연산부의 동일 객체의 인지비율을 토대로 판단된 갱신 대상 객체가 삭제 객체인 경우 고정밀 도로지도에서 삭제하는 삭제 실행단계; 및
    상기 인지비율 연산부의 객체의 인지비율을 토대로 판단된 갱신 대상 객체가 위험 객체인 경우 인접 차량에게 위험 객체를 안내한 다음 고정밀 도로지도에 위험 객체를 업데이트하는 배포 실행단계를 포함하고,
    상기 배포 실행단계에서,
    차량에 장착된 진동센서 및 G센서 중 적어도 하나의 충돌 감지 신호의 위치와 상기 위험 객체의 위치를 토대로 판단된 위험 객체에 대한 검증을 수행하는 검증단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 고정밀 도로지도의 갱신 방법.
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