KR102446971B1

KR102446971B1 - 자율 주행 차량의 속도 계획 방법, 장치와 저장 매체

Info

Publication number: KR102446971B1
Application number: KR1020210159597A
Authority: KR
Inventors: 창춘 리우; 야킨 첸; 펭 겡
Original assignee: 아폴로 인텔리전트 드라이빙 테크놀로지(베이징) 컴퍼니 리미티드
Priority date: 2019-02-22
Filing date: 2021-11-18
Publication date: 2022-09-22
Also published as: KR20200103541A; US11718318B2; US20200269873A1; KR20210144635A; CN109712421B; JP2020132149A; JP7000640B2; EP3699053A1; CN109712421A

Abstract

본 발명의 실시예는 자율 주행 차량의 속도 계획 방법, 장치와 저장 매체를 제공한다. 당해 방법은, 자율 주행 차량이 차선 변경 전에, 상기 자율 주행 차량을 위하여 복수의 선택 가능한 속도 궤적을 생성하는 바, 상기 선택 가능한 속도 궤적은 계획 시간 범위 내의 복수의 타이밍에 대응하는 선택 가능한 속도를 포함하는 것; 장애물의 상기 복수의 타이밍에서의 예측 속도와 예측 위치를 취득하는 것; 상기 선택 가능한 속도 궤적 및 상기 예측 속도와 상기 예측 위치에 기반하여, 각 상기 선택 가능한 궤적의 코스트 함수 값을 계산하는 것; 및 상기 코스트 함수 값이 가장 작은 선택 가능한 속도 궤적을 선택하여, 상기 자율 주행 차량의 계획 속도 궤적으로 하는 것을 포함한다. 본 발명의 실시예의 기술 방안은 자율 주행차량의 차선 변경 전의 속도를 조정하여, 자율 주행차량과 목표 차선의 장애물이 거리를 늘리도록 하여, 차선 변경 시기와 차선 변경의 안전 거리를 창조하여, 차선 변경의 성공률을 향상시킨다.

Description

자율 주행 차량의 속도 계획 방법, 장치와 저장 매체{METHOD AND APPARATUS FOR PLANNING SPEED OF AUTONOMOUS VEHICLE, AND STORAGE MEDIUM}

본 발명은 자율 주행 기술 분야에 관한 것으로서, 특히 자율 주행 차량의 속도 계획 방법, 장치와 저장 매체에 관한 것이다.

자율 주행 차량은 자율 주행 모드로 운행(예를 들면, 무인 운전)하는 차량을 포함한다. 자율 주행 차량은 승객, 특히 운전자를 일부 운전 관련 직책으로부터 해방시킬 수 있다. 자율 주행 차량은 차량용 센서를 사용하여 각 위치로 내비게이션할 수 있으므로, 인간대 기계 대화가 최소인 경우 또는 아무런 승객이 없는 경우에서 주행하는 것을 구현할 수 있다. 자율 주행 차량은 주행 과정에서 한 차선에서 다른 차선으로 전환하여 주행하는 바, 이 과정을 차선 변경이라 하고, 차량 흐름에 유입된다고도 한다. 자율 주행 차량은 차선 변경 전, 이를 위하여 궤적 계획을 하여야 하는 바, 속도 계획을 포함한다. 만일 속도 계획이 합리적이지 못하면, 교통 사고의 발생을 초래하게 된다.

본 발명의 실시예는 자율 주행차량의 속도 계획 방법, 장치와 저장 매체를 제공하여, 종래 기술 중의 하나 또는 복수의 기술적 과제를 해결하도록 한다.

제1 측면에 있어서, 본 발명의 실시예는자율 주행차량의 속도 계획 방법을 제공하는 바, 당해 방법은,

자율 주행 차량이 차선 변경 전에, 상기 자율 주행차량을 위하여 복수의 선택 가능한 속도 궤적을 생성하는 바, 상기 선택 가능한 속도 궤적은 계획 시간 범위 내의 복수의 타이밍에 대응하는 선택 가능한 속도를 포함하는 것;

장애물의 상기 복수의 타이밍에 대응하는 예측 속도와 예측 위치를 취득하는 것;

상기 선택 가능한 속도 궤적 및 상기 예측 속도와 상기 예측 위치에 기반하여, 각 상기 선택 가능한 궤적의 코스트 함수 값을 계산하는 것; 및

상기 코스트 함수 값이 가장 작은 선택 가능한 속도 궤적을 선택하여, 상기 자율 주행 차량의 계획 속도 궤적으로 하는 것을 포함한다.

일 실시 방식에 있어서, 상기 선택 가능한 속도 궤적 및 상기 예측 속도와 상기 예측 위치에 기반하여, 각 상기 선택 가능한 궤적의 코스트 함수 값을 계산하는 것은,

상기 자율 주행 차량이 각 상기 타이밍에서의 선택 가능한 속도 및 상기 장애물의 각 상기 타이밍에서의 예측 속도에 기반하여, 각 상기 타이밍에 대응하는 예상 거리를 설정하는 바, 상기 예상 거리는 상기 자율 주행 차량과 상기 장애물의 안전 거리인 것;

각 상기 타이밍에 대응하는 상기 예상 거리와 선택 가능한 거리에 기반하여, 상기 선택 가능한 속도 궤적이 각 상기 타이밍에서의 코스트 함수 값을 계산하는 바, 상기 선택 가능한 거리는 상기 선택 가능한 궤적에 대응하는 상기 자율 주행 차량과 상기 장애물의 거리인 것; 및

사기 선택 가능한 속도 궤적이 각 상기 타이밍에서의 코스트 함수 값에 기반하여, 선택 가능한 속도 궤적의 상기 코스트 함수 값을 취득하는 것을 포함한다.

일 실시 방식에 있어서, 상기 선택 가능한 속도 궤적 및 상기 예측 속도와 상기 예측 위치에 기반하여, 각 상기 선택 가능한 속도 궤적의 코스트 함수 값을 계산하는 것은,

경로 시간 좌표계에서, 상기 선택 가능한 속도 궤적에 기반하여, 대응하는 주행 경로 궤적을 생성하는 바, 상기 경로 시간 좌표계의 횡축과 종축은 각각 시간과 위치인 것; 및

상기 타이밍의 대응 관계에 기반하여, 상기 장애물의 복수의 예측 위치를 상기 경로 시간 좌표계에 맵핑시켜, 상기 장애물의 맵핑 경로 궤적을 취득하는 것을 포함한다.

일 실시 방식에 있어서, 상기 자율 주행 차량이 각 상기 타이밍에서의 선택 가능한 속도 및 상기 장애물의 각 상기 타이밍에서의 예측 속도에 기반하여, 각 상기 타이밍에 대응하는 예상 거리를 계산하는 것은,

상기 주행 경로 궤적과 상기 맵핑 경로 궤적에 기반하여, 상기 선택 가능한 속도 궤적에 대응하는 상기 차선 변경 과정이 추월 차선 변경 과정 또는 양보 차선 변경 과정인 것을 판단하는 것; 및

상기 차선 변경 과정이 추월 차선 변경 과정인 것으로 판단된 경우, 공식 d_desire=v_obs×x1 + (v_obs - v_adc) ×x2+x3에 기반하여, 각 타이밍에 대응하는 상기 예상 거리를 계산하며; 여기서, d_desire은 상기 타이밍에 대응하는 예상 거리이고, v_obs는 상기 타이밍에 대응하는 상기 예측 속도이며, v_adc는 상기 타이밍에 대응하는 상기 선택 가능한 속도이고, x1, x2와 x3은 각각 제1 사전 설정 파라미터, 제2 사전 설정 파라미터와 제3 사전 설정 파라미터인 것을 더 포함한다.

일 실시 방식에 있어서, 상기 자율 주행 차량이 각 상기 타이밍에서의 선택 가능한 속도 및 상기 장애물의 각 상기 타이밍에서의 예측 속도에 기반하여, 각 상기 타이밍에 대응하는 예상 거리를 설정하는 것은,

상기 차선 변경 과정이 양보 차선 변경 과정인 것으로 판단된 경우, 공식 d_desire=v_obs×x1 + (v_adc - v_obs) ×x2+x3에 기반하여, 각 상기 타이밍에 대응하는 상기 예상 거리를 계산하는 것을 더 포함한다.

일 실시 방식에 있어서, 각 상기 타이밍에 대응하는 상기 예상 거리와 선택 가능한 거리에 기반하여, 상기 선택 가능한 속도 궤적이 각 상기 타이밍에서의 코스트 함수 값을 계산하는 것은,

상기 주행 경로 궤적과 상기 맵핑 경로 궤적에 기반하여, 각 타이밍에 대응하는 상기 선택 가능한 거리를 결정하는 것; 및

공식 cost=max[0,-x4(d - d_desire)]에 기반하여, 상기 선택 가능한속도곡선의 각 상기 타이밍에서의 코스트함수값을 계산하는 바, 여기서, d는 상기 타이밍에 대응하는 상기 선택 가능한 거리이고, d_desire은 상기 타이밍에 대응하는 상기 예상 거리이며, x4는 제4 사전 설정 파라미터인 것을 포함한다.

제2 측면에 있어서, 본 발명의 실시예는자율 주행차량의 속도 계획 장치를 제공하는 바, 당해 장치는,

자율 주행 차량이 차선 변경 전에, 상기 자율 주행차량을 위하여 복수의 선택 가능한 속도 궤적을 생성하기 위한 것이며, 상기 선택 가능한 속도 궤적은 계획 시간 범위 내의 복수의 타이밍에 대응하는 선택 가능한 속도를 포함하는 생성 모듈;

장애물의 상기 복수의 타이밍에 대응하는 예측 속도와 예측 위치를 취득하기 위한 취득 모듈;

상기 선택 가능한 속도 궤적 및 상기 예측 속도와 상기 예측 위치에 기반하여, 각 상기 선택 가능한 속도 궤적의 코스트 함수 값을 계산하기 위한 계산 모듈; 및

코스트 함수 값이 가장 작은 선택 가능한 속도 궤적을 선택하여, 상기 자율 주행 차량의 계획 속도 궤적으로 하기 위한 선택 모듈을 구비한다.

일 실시 방식에 있어서, 상기 계산 모듈은,

상기 자율 주행 차량이 각 상기 타이밍에서의 선택 가능한 속도 및 상기 장애물의 각 상기 타이밍에서의 예측 속도에 기반하여, 각 상기 타이밍에 대응하는 예상 거리를 설정하기 위한 것이며, 상기 예상 거리는 상기 자율 주행 차량과 상기 장애물의 안전 거리인 예상 거리 설정 서브 모듈;

각 상기 타이밍에 대응하는 상기 예상 거리와 선택 가능한 거리에 기반하여, 상기 선택 가능한 속도 궤적이 각 상기 타이밍에서의 코스트 함수 값을 계산하기 위한 것이며, 상기 선택 가능한 거리는 상기 선택 가능한 속도 궤적에 대응하는 상기 자율 주행 차량과 상기 장애물의 거리인 코스트 함수 값 계산 서브 모듈; 및

상기 선택 가능한 속도 궤적이 각 상기 타이밍에서의 코스트 함수 값에 기반하여, 상기 선택 가능한 속도 궤적의 코스트 함수 값을 취득하기 위한 코스트 함수 값 취득 서브 모듈을 구비한다.

일 실시 방식에 있어서, 상기 계산 모듈은,

경로 시간 좌표계에서, 상기 선택 가능한 속도 궤적에 기반하여, 대응되는 주행 경로 궤적을 생성하기 위한 것이며, 상기 경로 시간 좌표계의 횡축과 종축은 각각 시간과 위치인 주행 경로 궤적 생성 서브 모듈; 및

상기 타이밍의 대응 관계에 기반하여, 상기 장애물의 복수의 예측 위치를 상기 경로 시간 좌표계에 맵핑시켜, 상기 장애물의 맵핑 경로 궤적을 취득하기 위한 맵핑 경로 궤적 취득 유닛을 구비한다.

일 실시 방식에 있어서, 상기 예상 거리 설정 서브 모듈은,

상기 주행 경로 궤적과 상기 맵핑 경로 궤적에 기반하여, 상기 선택 가능한 속도 궤적에 대응하는 상기 차선 변경 과정이 추월 차선 변경 과정 또는 양보 차선 변경 과정인 것을 판단하기 위한 판단 유닛; 및

상기 차선 변경 과정이 추월 차선 변경 과정인 것으로 판단된 경우, 공식 d_desire=v_obs×x1 + (v_obs - v_adc) ×x2+x3에 기반하여, 각 상기 타이밍에 대응하는 상기 예상 거리를 계산하기 위한 것이며; 여기서, d_desire은 상기 타이밍에 대응하는 예상 거리이고, v_obs는 상기 타이밍에 대응하는 상기 예측 속도이며, v_adc는 상기 타이밍에 대응하는 상기 선택 가능한 속도이고, x1, x2와 x3은 각각 제1 사전 설정 파라미터, 제2 사전 설정 파라미터와 제3 사전 설정 파라미터인 제1 계산 유닛을 구비한다.

일 실시 방식에 있어서, 상기 예상 거리 설정 서브 모듈은,

상기 차선 변경 과정이 양보 차선 변경 과정인 것으로 판단된 경우, 공식 d_desire=v_obs×x1 + (v_adc - v_obs) ×x2+x3에 기반하여, 각 상기 타이밍에 대응하는 상기 예상 거리를 계산하기 위한 제2 계산 유닛을 구비한다.

일 실시 방식에 있어서, 상기 코스트 함수 값 계산 서브 모듈은,

상기 주행 경로 궤적과 상기 맵핑 경로 궤적에 기반하여, 각 타이밍에 대응하는 상기 선택 가능한 거리를 결정하는 결정 모듈; 및

공식 cost=max[0,-x4(d - d_desire)]에 기반하여, 상기 선택 가능한 속도 궤적의 각 상기 타이밍에서의 코스트 함수 값을 계산하기 위한 것이며, 여기서, d는 상기 타이밍에 대응하는 상기 선택 가능한 거리이고, d_desire은 상기 타이밍에 대응하는 상기 예상 거리이며, x4는 제4 사전 설정 파라미터인 계산 유닛을 구비한다.

제3 측면에 있어서, 본 발명의 실시예는자율 주행차량의 속도 계획 장치를 제공하는 바, 상기 장치의 기능은 하드웨어를 통하여 구현할 수도 있고, 또는 하드웨어를 통하여 상응한 소프트웨어를 수행시켜 구현할 수도 있다. 상기 하드웨어 또는 소프트웨어는 하나 또는 복수의 상기 기능에 대응되는 모듈을 구비한다.

일 가능한 설계에 있어서, 상기 장치의 구조는 프로세서와 메모리를 포함하며, 상기 메모리는 상기 장치를 지원하여 상기 방법을 수행하는 프로그램을 저장하고, 상기 프로세서는 상기 메모리 중에 저장된 프로그램을 수행하도록 구성된다. 상기 장치는 또한 통신 인터페이스를 포함하여, 기타 장치 또는 통신 네트워크와 통신을 진행한다.

제4 측면에 있어서, 본 발명의 실시예는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 제공하는 바, 자율 주행 차량의 속도 계획 장치가 사용하는 컴퓨터 소프트웨어 명령을 저장하고, 상기 명령은 상기 자율 주행 차량의 속도 계획 방법을 수행하는 것과 관련된 프로그램을 포함한다.

상기 기술 방안은, 복수의 선택 가능한 속도 궤적을 생성하고, 또한 자율 주행 차량과 장애물의 상대적 위치와 상대적 속도에 기반하여, 각 선택 가능한 속도 궤적의 코스트 함수 값을 계산하며, 나아가 그 중에서 코스트 함수 값이 가장 작은 선택 가능한 속도 궤적을 선택하여 자율 주행 차량의 차선 변경 전의 계획 속도 궤적으로 하여, 속도 계획이 더욱 합리적이도록 하는 것; 또한, 상기 기술 방안에서, 코스트 함수 값을 계산하는 방법은 자율 주행 차량의 차선 변경 전의 속도를 조정함으로써, 자율 주행 차량과 목표 차선의 장애물이 거리를 늘리도록 하여, 차선 변경 시기와 차선 변경의 안전 거리를 창조하여, 차선 변경의 성공률을 향상시킨다.

상기 요약은 단지 설명서를 위한 목적이며, 어떠한 방식으로도 제한되지 않는다. 상기 기재된 예시적 측면, 실시 방식과 특징 외, 도면과 아래의 상세한 설명을 통하여, 본 발명의 진일보의 측면, 실시 방식과 특징이 더욱 명료해질 것이다.

도면에 있어서 별도로 규정되지 않는 한, 복수의 도면의 동일한 도면 부호는 동일하거나 유사한 부품 또는 요소를 나타내는 것이 일관적이다. 이러한 도면은 꼭 비례에 따라 그려진 것이 아니다. 이러한 도면은 단지 본 발명에 의해공개된 일부 실시 방식만 도시하고 있으며, 이를 본 발명의 범위를 제한하는 것으로 간주해서는 않된다.
도1은 본 발명의 실시예에 의한 자율 주행 차량의 속도 계획 방법의 흐름도이다.
도2a와 2b는 각각 본 발명의 실시예에 의한 자율 주행 차량의 속도 계획 방법의 응용 예시도이다.
도3은 본 발명의 실시예에 의한 일 실시 방식의 자율 주행 차량의 속도 계획 방법의 흐름도이다.
도4는 본 발명의 실시예 중의 주행 경로 궤적과 맵핑 경로 궤적의 모식도이다.
도5는 본 발명의 실시예에 의한 다른 일 실시 방식의 자율 주행 차량의 속도 계획 방법의 흐름도이다.
도6은 본 발명의 실시예에 의한 자율 주행차량의 속도 계획 장치의 구조 블럭도이다.
도7은 본 발명의 실시예에 의한 일 실시 방식의 자율 주행 차량의 속도 계획 장치의 구조 블럭도이다.
도8은 본 발명의 실시예에 의한 자율 주행 차량의 속도 계획 장치의 구조 블럭도이다.

아래에서는 단지 어떠한 예시적 실시예를 설명하고 있다. 당업자들에게 숙지된 바와 같이, 본 발명의 정신과 범위를 초과하지 않는 전제 하에서, 여러 가지 서로 다른 방식을 통하여 상기 설명된 실시예를 수정할 수 있다. 그러므로, 도면과 설명은 본질적으로는 예시적이고 비제한적인 것으로 간주된다.

도1은 본 발명의 실시예에 의한 자율 주행차량의 속도 계획 방법의 흐름도이다. 도1에 도시된 바와 같이, 당해 방법은 하기 단계들을 포함한다.

S100 단계: 자율 주행 차량이 차선 변경 전에, 상기 자율 주행 차량을 위하여 복수의 선택 가능한 속도 궤적을 생성하는 바, 상기 선택 가능한 속도 궤적은 계획 시간 범위 내의 복수의 타이밍에 대응하는 선택 가능한 속도를 포함하는 것;

S200 단계: 장애물의 상기 복수의 타이밍에 대응하는 예측 속도와 예측 위치를 취득하는 것;

S300 단계: 상기 선택 가능한 속도 궤적 및 상기 예측 속도와 상기 예측 위치에 기반하여, 각 상기 선택 가능한 궤적의 코스트 함수 값을 계산하는 것; 및

S400 단계: 코스트 함수 값이 가장 작은 선택 가능한 속도 궤적을 선택하여, 상기 자율 주행 차량의 계획 속도 궤적으로 하는 것.

자율 주행 차량이 선택된 경로에 따라 주행하는 과정에서, 자율 주행차량의 다른 타이밍에서의 속도를 계획하여, 자율 주행 차량을 위하여 속도 궤적을 계획할 수 있다. 본 실시예에서, 선택 가능한 속도 궤적은 속도와 시간의 2차원 곡선으로 표시할 수 있다. 사전 설정된 시간 간격으로 계획 시간 범위를 복수의 타이밍으로 구분하고, 나아가 선택 가능한 속도 궤적을 이산화시켜 각 타이밍의 선택 가능한 속도를 취득할 수 있다.

도2a와 2b는 본 발명의 실시예에 의한 자율 주행차량의 속도 계획 방법의 응용 상황도이다. 도2a와 2b에서는 2차선의 도로를 표시하고 있는 바, 당해 도로의 주행 방향은 도면 중의 위로 향하는 방향이다. 도2a와 2b 중의 자율 주행차량은 차선 변경 전 우측 차선에서 주행하고, 차선 변경 후 좌측 차선에서 주행한다. 여기서, 우측 차선은 “현재 차선”이라 할 수 있으며; 좌측 차선은 “목표 차선”이라 할 수 있다. 목표 차선에는 자율 주행차량의 차선 변경에 영향을 미칠 수 있는 장애물이 존재할 수 있다. 상기 장애물은 차선에 나타난 행인, 동물, 차량 등일 수 있다.

도2a에서, 자율 주행차량은 차선 변경 전 장애물의 전방에 위치한다. 본 발명의 실시예에서, 자율 주행 차량의 차선 변경 전, 이를 위하여 복수의 사전 설정된 시간 범위 내의 선택 가능한 속도 궤적을 생성하는 것; 그 후 각 선택 가능한 속도 궤적의 코스트 함수 값을 계산하고, 또한 코스트 함수 값이 가장 작은 선택 가능한 속도 궤적을 선택하여 계획 속도 궤적으로 할 수 있다. 당해 계획 속도 궤적에 기반하여 계획 주행 경로 궤적을 취득할 수 있고, 자율 주행차량은 상기 계획 속도 궤적과 상기 계획 주행 경로 궤적에 기반하여 차선 변경을 할 수 있다. 예를 들면, 도2a 중의 점A로부터 점B까지의 부분은 상기 계획 주행 경로와 대응되는 노선이다.

S200 단계에서, 장애물의 현재 주행 상태에 기반하여, 실천 데이터를 참조하여, 장애물의 계획 시간 범위의 속도 궤적과 위치 궤적을 예측하여, 장애물의 각 타이밍에 대응하는 예측 속도와 예측 위치를 취득할 수 있다.

장애물과 자율 주행 차량의 상대적 속도는 양자 지간의 상대적 거리에 영향을 미칠 수 있다. 장애물의 예측 속도와 예측 위치에 기반하여, 자율 주행 차량의 차선 변경 전의 주행 과정에서의 장애물과의 상대적 거리를 취득할 수 있고, 나아가 상대적 거리에 기반하여 각 선택 가능한 속도 궤적의 코스트 함수 값을 계산하며, 최종적으로 결정된 계획 속도 궤적이 더욱 합리적이도록 하고, 또한 차선 변경 전에 속도를 조절할 수 있어, 자율 주행차량과 장애물 지간에 충분한 차선 변경 거리를 확보하게 할 수 있다.

일 예시에 있어서, 계획 시간 범위는 8초일 수 있다. 8초 이상의 속도 곡선을 계획하는 것은 오차를 증가시킬 수 있기 때문에, 8초 내의 속도 계획을 진행하는 것은 데이터 중복을 낮추고, 계획의 정확성을 향상시킬 수 있다.

일 실시 방식에 있어서, 도3에 도시된 바와 같이, S300 단계는,

S310 단계: 상기 자율 주행 차량이 각 상기 타이밍에서의 선택 가능한 속도 및 상기 장애물의 각 상기 타이밍에서의 예측 속도에 기반하여, 각 상기 타이밍에 대응하는 예상 거리를 계산하는 바, 상기 예상 거리는 상기 자율 주행차량과 상기 장애물의 안전 거리인 것;

S320 단계: 각 상기 타이밍에 대응하는 상기 예상 거리와 선택 가능한 거리에 기반하여, 상기 선택 가능한 속도 궤적이 각 상기 타이밍에서의 코스트 함수 값을 계산하는 바, 상기 선택 가능한 거리는 상기 선택 가능한 속도 궤적에 대응하는 상기 자율 주행 차량과 상기 장애물의 거리인 것; 및

S330 단계: 상기 선택 가능한 속도 궤적이 각 상기 타이밍에서의 코스트 함수 값에 기반하여, 선택 가능한 속도 궤적의 상기 코스트 함수 값을 취득하는 것을 포함할 수 있다.

S310 단계에서, 각 타이밍의 선택 가능한 속도 및 장애물의 당해 타이밍에 대응하는 예측 속도에 기반하여 당해 타이밍 하의 자율 주행차량과 장애물의 상대적 속도를 취득하고, 나아가 상대적 속도에 기반하여 당해 타이밍에 대응하는 예상 거리를 설정할 수 있다. 당해 예상 거리는 자율 주행차량이 성공적으로 차선 변경할 수 있을 때, 장애물과 떨어진 안전 거리를 표시할 수 있다.

어느 한 타이밍에서, 자율 주행차량과 장애물 사이의 선택 가능한 거리와 예상 거리의 차이는 선택 가능한 속도 궤적의 당해 타이밍에서의 코스트 함수 값에 영향을 미칠 수 있다. 예를 들면, 차이가 작을 수록 코스트함수값이 작다.

S330 단계에서, 각 타이밍의 코스트 함수 값을 누산함으로써, 당해 선택 가능한 속도 궤적의 코스트 함수 값을 취득할 수 있다.

도2b에서, 자율 주행차량은 차선 변경 전 장애물과 나란하다. 본 발명의 실시예의 방법을 통하여, 자율 주행차량의 차선 변경 전의 속도를 조정하여, 자율 주행차량과 목표 차선의 장애물이 안전 거리를 두고 다시 차선을 변경하게 할 수 있다.

S340단계: 경로 시간 좌표계에서, 상기 선택 가능한 속도 궤적에 기반하여, 대응되는 주행 경로 궤적을 생성하는 바, 상기 경로 시간 좌표계의 횡축과 종축은 각각 시간과 위치인 것; 및

S350단계: 상기 타이밍의 대응 관계에 기반하여, 상기 장애물의 복수의 예측 위치를 상기 경로 시간 좌표계에 맵핑시켜, 상기 장애물의 맵핑 경로 궤적을 취득하는 것을 더 포함한다.

일 예시에 있어서, 도4 도시된 바와 같이, 경로 시간 좌표계에서, 횡축이 시간(t)이고, 단위는 초이며, 종축이 위치(s)이고, 단위는 미터이다. 공식 s=v×t에 기반하여, 선택 가능한 속도 궤적 v1(t)와 v2(t)를 각각 주행 경로 궤적 s1(t)와 s2(t)로 전환시키고, 또한 주행 경로 궤적 s1(t)와 s2(t)를 경로 시간 좌표계에 나타낸다. 장애물의 각 타이밍에서의 예측 위치를 경로 시간 좌표계에 맵핑시켜, 복수의 이산점을 취득하고, 복수의 이산점을 통합시켜 장애물의 맵핑 경로 궤적 s0(t)를 취득할 수 있다. 여기서, 계획 시간 범위 Δt에는 복수의 타이밍 t0, t1, t2, t3, t4와 t5를 포함할 수 있다.

일 실시 방식에 있어서, 도5에 도시된 바와 같이, S310단계는,

S311 단계: 상기 주행 경로 궤적과 상기 맵핑 경로 궤적에 기반하여, 상기 선택 가능한 속도 궤적에 대응하는 차선 변경 과정이 추월 차선 변경 과정 또는 양보 차선 변경 과정인 것을 판단하는 것;

S312 단계: 상기 차선 변경 과정이 추월 차선 변경 과정인 것으로 판단될 경우, 공식 d_desire=v_obs×x1 + (v_obs - v_adc) ×x2+x3에 기반하여, 각 타이밍에 대응하는 상기 예상 거리를 계산하며; 여기서, d_desire은 상기 타이밍에 대응하는의 예상 거리이고, v_obs는 상기 타이밍에 대응하는 상기 예측 속도이며, v_adc는 상기 타이밍에 대응하는 상기 선택 가능한 속도이고, x1, x2와 x3은 각각 제1 사전 설정 파라미터, 제2 사전 설정 파라미터와 제3 사전 설정 파라미터이며;

S313 단계: 상기 차선 변경 과정이 양보 차선 변경 과정인 것으로 판단될 경우, 공식 d_desire=v_obs×x1 + (v_adc - v_obs) ×x2+x3에 기반하여, 각 상기 타이밍의 상기 예상 거리를 계산한다.

S311 단계에서, 계획 시간 범위의 최후의 타이밍에 기반하여, 자율 주행 차량과 장애물의 위치 관계에 기반하여, 선택 가능한 속도 궤적에 대응하는 차선 변경 과정은 추월 차선 변경 과정인지 아니면 양보 차선 변경 과정인지 결정할 수 있다.

아래 계속 도4를 참조하여 설명을 진행하도록 한다. 도4에서, C0은 장애물의 최후의 타이밍 t5일 때의 위치를 표시하는 것; C1은 자율 주행 차량이 선택 가능한 속도 궤적 v1(t)에 기반하여 타이밍 t5까지 주행했을 때의 위치를 표시하는 것; C2는 자율 주행 차량이 선택 가능한 속도 궤적 v2(t)에 기반하여 타이밍 t5까지 주행했을 때의 위치를 표시한다. C1이 C0의 위에 위치하면, 선택 가능한 속도 궤적 v1(t)에 대응되는 차선 변경 과정을 추월 차선 변경 과정으로 판단하는 것; C2가 C0의 아래에 위치하면, 선택 가능한 속도 궤적 v2(t)에 대응되는 차선 변경을 양보 차선 변경 과정으로 판단한다.

S312 단계와 S313 단계에서, 실제 경험에 기반하여 제1 사전 설정 파라미터 x1, 제2 사전 설정 파라미터 x2와 제3 사전 설정 파라미터 x3을 사전 설정할 수 있다. 예를 들면, x3을 차선 변경 과정 중의 자율 주행차량과 장애물이 유지하는 최소 간격으로 설정한다.

일 실시 방식에 있어서, S320 단계에서, 상기 주행 경로 궤적과 상기 맵핑 경로 궤적에 기반하여, 각 타이밍의 상기 선택 가능한 거리를 결정하는 것; 및 공식 cost=max[0,-x4(d - d_desire)]에 기반하여, 상기 선택 가능한 속도 궤적의 각 상기 타이밍에서의 코스트 함수 값을 계산하는 바, 여기서, d는 상기 타이밍에 대응하는 상기 선택 가능한 거리이고, d_desire은 상기 타이밍에 대응하는 상기 예상 거리이며, x4는 제4 사전 설정 파라미터이다.

본 실시예에서, 공식 cost=max[0,-x4(d - d_desire)]에 기반하여, 선택 가능한 속도 궤적의 각 타이밍에서의 코스트 함수 값을 계산하고, 나아가 선택 가능한 속도 궤적의 코스트 함수 값을 취득할 수 있다.

요약하면, 본 발명의 실시예의 자율 주행차량의 속도 계획 방법은, 복수의 선택 가능한 속도 궤적을 생성하고, 또한 자율 주행차량과 장애물의 상대적 위치와 상대적 속도에 기반하여, 각 선택 가능한 속도 궤적의 코스트 함수 값을 계산하며, 나아가 그 중에서 코스트 함수 값이 가장 작은 선택 가능한 속도 궤적을 선택하여 자율 주행 차량의 차선 변경의 계획 속도 궤적으로 하여, 속도 계획이 더욱 합리적이도록 하고, 또한 자율 주행차량이 차선 변경 전에 목표 차선의 장애물과의 사이에 충분한 차선 변경 거리를 확보하도록 한다.

또한, 코스트 함수 값을 계산할 때, 자율 주행 차량과 장애물의 안전 거리와 선택 가능한 거리를 고려하여, 차선 변경 전에 능동적으로 차량의 속도를 조정하여 장애물과의 거리를 늘리며, 나아가 차선 변경 시기와 차선 변경의 안전 거리를 창조하여, 차선 변경(차량 흐름에 유입)의 성공률을 향상시킨다.

그리고, 속도 계획 과정에서, 추월 차선 변경 과정과 양보 차선 변경 과정에 대하여 서로 다른 코스트함수값의 계산 방식을 적용하여, 속도 계획이 더욱 정확하도록 하였다.

도6은 본 발명의 실시예에 의한 속도 궤적의 생성 장치의 구조 블럭도이다. 도6에 도시된 바와 같이, 당해 장치는,

자율 주행 차량이 차선 변경을 하여야 하는 경우, 상기 자율 주행차량을 위하여 복수의 선택 가능한 속도 궤적을 생성하기 위한 것이며, 상기 선택 가능한 속도 궤적은 계획 시간 범위 내의 복수의 타이밍에 대응하는 선택 가능한 속도를 포함하는 생성 모듈(100);

장애물의 상기 복수의 타이밍에 대응하는 예측 속도와 예측 위치를 취득하기 위한 취득 모듈(200);

상기 선택 가능한 속도 궤적 및 상기 예측 속도와 상기 예측 위치에 기반하여, 각 상기 선택 가능한 궤적의 코스트 함수 값을 계산하기 위한 계산 모듈(300); 및

코스트 함수 값이 가장 작은 선택 가능한 속도 곡선을 선택하여, 상기 자율 주행차량의 계획 속도 궤적으로 하기 위한 선택 모듈(400)을 구비할 수 있다.

일 실시 방식에 있어서, 도7에 도시된 바와 같이, 계산 모듈(300)은,

상기 자율 주행 차량이 각 상기 타이밍에서의 선택 가능한 속도 및 상기 장애물의 각 상기 타이밍에서의 예측 속도에 기반하여, 각 상기 타이밍에 대응하는 예상 거리를 설정하기 위한 것이며, 상기 예상 거리는 상기 자율 주행차량과 상기 장애물의 안전 거리인 예상 거리 설정 서브 모듈(310);

각 상기 타이밍에 대응하는 상기 예상 거리와 선택 가능한 거리에 기반하여, 상기 선택 가능한 속도 궤적이 각 상기 타이밍에서의 코스트 함수 값을 계산하기 위한 것이며, 상기 선택 가능한 거리는 상기 선택 가능한 속도 궤적에 대응하는 상기 자율 주행차량과 상기 장애물의 거리인 코스트 함수 값 계산 서브 모듈(320); 및

상기 선택 가능한 속도 궤적이 각 상기 타이밍에서의 상기 코스트 함수 값에 기반하여, 상기 선택 가능한 속도 궤적의 코스트 함수 값을 취득하기 위한 코스트 함수 값 취득 서브 모듈(330)을 구비할 수 있다.

경로 시간 좌표계에서, 상기 선택 가능한 속도 궤적에 기반하여, 대응되는 주행 경로 궤적을 생성하기 위한 것이며, 상기 경로 시간 좌표계의 횡축과 종축은 각각 시간과 위치인 주행 경로 궤적 생성 서브 모듈(340);

상기 타이밍의 대응 관계에 기반하여, 상기 장애물의 복수의 예측 위치를 상기 경로 시간 좌표계에 맵핑시켜, 상기 장애물의 맵핑 경로 궤적을 취득하기 위한 맵핑 경로 궤적 취득 서브 모듈(350)을 구비한다.

일 실시 방식에 있어서, 예상 거리 설정 서브 모듈(310)은,

상기 주행 경로 궤적과 상기 맵핑 경로 궤적에 기반하여, 상기 선택 가능한 속도 궤적에 대응하는 상기 차선 변경 과정이 추월 차선 변경 과정 또는 양보 차선 변경 과정인 것을 판단하기 위한 판단 유닛;

상기 차선 변경 과정이 추월 차선 변경 과정인 것으로 판단될 경우, 공식 d_desire=v_obs×x1 + (v_obs - v_adc) ×x2+x3에 기반하여, 각 타이밍에 대응하는 상기 예상 거리를 계산하며; 여기서, d_desire은 상기 타이밍에 대응하는 예상 거리이고, v_obs는 상기 타이밍에 대응하는 상기 예측 속도이며, v_adc는 상기 타이밍에 대응하는 상기 선택 가능한 속도이고, x1, x2와 x3은 각각 제1 사전 설정 파라미터, 제2 사전 설정 파라미터와 제3 사전 설정 파라미터인 제1 계산 유닛(314); 및

상기 차선 변경 과정이 양보 차선 변경 과정인 것으로 판단될 경우, 공식 d_desire=v_obs×x1 + (v_adc - v_obs) ×x2+x3에 기반하여, 각 상기 타이밍의 상기 예상 거리를 계산하기 위한 제2 계산 유닛(315)을 구비할 수 있다.

일 실시 방식에 있어서, 코스트 함수 값 계산 서브 모듈(320)은,

공식 cost=max[0,-x4(d - d_desire)]에 기반하여, 상기 선택 가능한 속도 궤적의 각 상기 타이밍에서의 코스트함수값을 계산하는 바, 여기서, d는 상기 타이밍에 대응하는 상기 선택 가능한 거리이고, d_desire은 상기 타이밍에 대응하는 상기 예상 거리이며, x4는 제4 사전 설정 파라미터인 계산 유닛을 구비한다.

본 발명의 실시예의 각 장치 중의 각 모듈의 기능은 상기 방법 중의 대응되는 설명을 참조할 수 있으며, 여기에서는 상세한 설명을 생략하도록 한다.

도8은 본 발명의 실시예에 의한 자율 주행차량의 속도 계획 장치의 구조 블럭도이다. 도8에 도시된 바와 같이, 당해 장치는 메모리(810)와 프로세서(820)를 포함하고, 메모리(810) 내에는 프로세서(820) 상에서 수행될 수 있는 컴퓨터 프로그램이 저장되어 있다. 상기 프로세서(820)가 상기 컴퓨터 프로그램을 수행할 때 상기 실시예 중의 자율 주행 차량의 속도 계획 방법을 구현한다. 상기 메모리(810)와 프로세서(820)의 수량은 하나 또는 복수일 수 있다.

상기 장치는 또한,

외부 장치와 통신을 진행하고, 데이터 상호 작용 전송을 진행하는 통신 인터페이스(830)를 포함한다.

메모리(810)는 고속 RAM 메모리를 포함할 수 있고, 또한 비휘발성 메모리(non-volatile memory), 예를 들면 적어도 하나의 자기 디스크 메모리를 포함할 수도 있다.

메모리(810), 프로세서(820)와 통신 인터페이스(830)가 독립적으로 구현될 경우, 메모리(810), 프로세서(820)와 통신 인터페이스(830)는 버스를 통하여 상호 연결되고 또한 상호 지간의 통신을 완성할 수 있다. 상기 버스는 기술 표준 구조(ISA, Industry Standard Architecture) 버스, 외부 장치 상호 연결(PCI, Peripheral Component Interconnect) 버스 또는 확장 기술 표준 구조(EISA, Extended Industry Standard Architecture) 버스 등일 수 있다. 상기 버스는 주소 버스, 데이터 버스, 제어 버스 등으로 구분될 수 있다. 표시의 편리를 위하여, 도8에서는 하나의 굵은 선으로 표시하였지만, 단지 한 갈래의 버스 또는 한 유형의 버스만 있다는 것을 뜻하는 것이 아니다.

선택적으로, 구체적인 구현 면에서, 메모리(810), 프로세서(820)와 통신 인터페이스(830)가 하나의 칩 상에 집적될 경우, 메모리(810), 프로세서(820)와 통신 인터페이스(830)는 내부 인터페이스를 통하여 상호 사이의 통신을 완성할 수 있다.

본 발명의 실시예는 컴퓨터 판독 가능저장 매체를 제공하는 바, 당해 저장 매체는 컴퓨터 프로그램을 저장하고, 당해 프로그램이 프로세서에 의해 수행될 시 상기 제1 측면의 어느 한 항의 상기 방법을 구현한다.

본 발명에 대한 설명에 있어서, 참조 용어인 "하나의 실시예", "일부 실시예", "예시", "구체적인 예시" 또는 "일부 예시" 등 설명은 당해 실시예 또는 예시를 참조하여 설명한 구체적인 특징, 구조, 재료 또는 특점이 본 발명의 적어도 하나의 실시예 또는 예시에 포함됨을 의미한다. 그리고, 설명된 구체적인 특징, 구조, 재료 또는 특점은 임의의 하나 또는 복수 실시예 또는 예시 중에서 적합한 방식으로 결합될 수 있다. 그리고 상호 모순되지 않는 전제 하에서, 당업계 기술자들은 본 명세서에 기술된 서로 다른 실시예 또는 예시 및 서로 다른 실시예 또는 예시의 특징을 결합 또는 조합할 수 있다.

그리고, 용어인 "제1", "제2"는 단지 설명의 편리를 위한 것인 바, 상대적인 중요성을 암시하거나 또는 지시하는 기술 특징의 수량을 암시하는 것이 아니다. 그러므로, “제1”, “제2”로 한정된 특징은 명시적 또는 암시적으로 적어도 하나의 당해 특징을 포함한다. 본 발명에 대한 설명에 있어서, 특별한 설명이 없는 한, "복수"는 두 개 또는 두 개 이상을 의미한다.

흐름도 중 또는 여기에서 기타 방식으로 설명된 어떠한 과정 또는 방법에 대한 설명은, 특정 논리 기능 또는 과정을 구현하는 하나 또는 더욱 많은 단계를 포함하는 수행 가능한 명령 코드의 모듈, 프래그먼트 또는 부분으로 이해될 수 있으며, 또한 본 발명의 바람직한 실시 방식의 범위는 기타 구현 방식을 포함하는 바, 이는 예시 또는 논의된 순서로 진행하지 않을 수 있으며, 언급된 기능에 기반하여 기본 동시적인 방식 또는 반대의 순서로 기능을 수행하는 것이 포함되며, 이는 본 발명의 실시예가 속하는 기술 분야의 당업자들이 이해하여야 하는 부분이다.

흐름도에 표시되거나 또는 여기에서 기타 방식으로 기술된 논리 및/또는 단계는, 예를 들면 논리 기능을 구현하기 위한 수행 가능한 명령의 순차 리스트로 간주될 수 있으며, 구체적으로 임의의 컴퓨터 판독 가능 매체에서 구현되어, 명령 수행 시스템, 장치 또는 설비(예를 들면 컴퓨터를 기반으로 하는 시스템, 프로세서를 포함하는 시스템 또는 명령 수행 시스템, 장치 또는 설비로부터 명령을 취하고 또한 명령을 수행하는 시스템)가 사용하도록 하거나, 또는 이러한 명령 수행 시스템, 장치 또는 설비를 결합하여 사용하도록 할 수 있다. 본 명세서로 말하면, “컴퓨터 판독 가능 매체”는 프로그램을 포함, 저장, 통신, 전파 또는 전송하여, 명령 수행 시스템, 장치 또는 설비가 사용하도록 하거나, 또는 이러한 명령 수행 시스템, 장치 또는 설비를 결합하여 사용하도록 하는 임의의 장치일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체의 더욱 구체적인 예(비무한대 리스트)는, 하나 또는 복수의 배선을 구비하는 전기 연결부(전자 장치), 휴대식 컴퓨터 디스크 박스(자기 장치), 무작위 저속 메모리(RAM), 읽기 전용메모리(ROM), 전기 소거 가능 프로그래머블 읽기 전용 메모리(EPROM), 광섬유 장치 및 휴대식 시디롬(CDROM)을 구비할 수 있다. 그리고, 컴퓨터 판독 가능 매체는 심지어 그 위에 상기 프로그램을 프린트할 수 있는 종이 또는 기타 적합한 매체일 수 있는 바, 왜냐하면 예를 들면 종이 또는 기타 매체에 대하여 광학 스캔을 진행하고, 이어 편집, 해석을 진행하거나 또는 필요 시에는 기타 적합한 방식으로 처리하여 전자 방식으로 상기 프로그램을 취득하고, 이어 이를 컴퓨터 판독 가능메모리 중에 저장할 수 있기 때문이다.

본 발명의 각 부분은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있음을 이해하여야 할 것이다. 상기 실시 방식에 있어서, 복수의 단계 또는 방법은 메모리에 저장되고 또한 적합한 명령 수행 시스템에 기반하여 수행되는 소프트웨어 또는 펌웨어에 기반하여 구현될 수 있다. 예를 들면, 하드웨어를 통해 구현될 경우, 다른 한 실시 방식에서와 같이, 당업계의 공지된 하기 기술 중의 임의 항 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있는 바, 즉 디지털 신호에 대하여 논리 기능을 구현하는 논리 게이트 회로를 구비하는 이산 논리 회로, 적합한 논리 게이트 회로를 구비한 전용 직접 회로, 프로그램가능한 게이트 어레이(PGA), 필드 프로그램가능한 게이트 어레이(FPGA) 등이다.

당업계의 기술자들은 상기 실시예의 방법에 포함된 전부 또는 일부 단계는 프로그램을 통하여 관련 하드웨어를 명령하여 구현할 수 있고, 상기 프로그램은 일종의 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 저장될 수 있으며, 당해 프로그램이 수행될 시 방법 실시예의 단계 중의 하나 또는 이들의 조합이 포함됨을 이해하여야 할 것이다.

그리고, 본 발명의 각 실시예 중의 각 기능 유닛은 하나의 처리 모듈 중에 직접될 수도 있고, 또는 각 유닛의 독립적인 물리적 존재일 수 있으며, 또는 두개 또는 두개 이상의 유닛이 하나의 모듈에 직접되어 있을 수 있다. 상기 직접된 모듈은 하드웨어 형식으로 구현될 수도 있고, 소프트웨어 기능 모듈의 형식으로도 구현할 수도 있을 것이다. 상기 직접 모듈은 소프트웨어 기능 모듈의 형식으로 구현되고 독립적인 제품으로 판매 또는 사용될 때, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 저장될 수 있다. 상기 저장 매체는 읽기 전용 메모리, 자기 디스크 또는 광 디스크일 수 있다.

이상에서는 본 발명을 구체적인 실시예에 대해서 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 실시예에만 한정되는 것은 아닌 바, 당업계의 기술자들은 본 발명이 개시하는 기술 범위 내에서, 용이하게 여러 가지 변화와 교체를 유도할 수 있으며, 이러한 것은 모두 본 발명의 보호범위에 속한다. 그러므로 본 발명의 보호 범위는 상기 청구항의 보호 범위를 기준으로 하여야 한다.

Claims

자율 주행차량의 속도 계획 방법에 있어서,
자율 주행 차량이 차선 변경 전에, 상기 자율 주행차량을 위하여 복수의 선택 가능한 속도 궤적을 생성하는 바, 상기 선택 가능한 속도 궤적은 계획 시간 범위 내의 복수의 타이밍에 대응하는 선택 가능한 속도를 포함하는 것;
장애물의 상기 복수의 타이밍에 대응하는 예측 속도와 예측 위치를 취득하는 것;
상기 선택 가능한 속도 궤적 및 상기 예측 속도에 기반하여 각 상기 타이밍에 대응되는 예상 거리를 결정하고, 각 상기 타이밍에 대응되는 상기 예상 거리와 선택 가능한 거리에 기반하여, 각 상기 선택 가능한 속도 궤적의 코스트 함수 값을 계산하는 바, 여기서, 상기 선택 가능한 거리는 상기 선택 가능한 속도 궤적이 대응되는 상기 자율 주행 차량과 상기 장애물 사이의 거리인 것; 및
상기 코스트 함수 값이 가장 작은 선택 가능한 속도 궤적을 선택하여, 상기 자율 주행차량의 계획 속도 궤적으로 하는 것을 포함하되,
상기 각 상기 타이밍에 대응되는 상기 예상 거리와 선택 가능한 거리에 기반하여, 각 상기 선택 가능한 속도 궤적의 코스트 함수 값을 계산하는 것은,
상기 자율 주행 차량이 각 상기 타이밍에서의 선택 가능한 속도 및 상기 장애물의 각 상기 타이밍에서의 예측 속도에 기반하여, 각 상기 타이밍에 대응하는 예상 거리를 설정하는 바, 상기 예상 거리는 상기 자율 주행차량과 상기 장애물의 안전 거리인 것;
각 상기 타이밍에 대응하는 상기 예상 거리와 선택 가능한 거리에 기반하여, 상기 선택 가능한 속도 궤적이 각 상기 타이밍에서의 코스트 함수 값을 계산하는 것; 및
상기 선택 가능한 속도 궤적이 각 상기 타이밍에서의 코스트 함수 값에 기반하여, 상기 선택 가능한 속도 궤적의 코스트 함수 값을 취득하는 것을 포함하고,
상기 각 상기 타이밍에 대응되는 상기 예상 거리와 선택 가능한 거리에 기반하여, 각 상기 선택 가능한 속도 궤적의 코스트 함수 값을 계산하는 것은,
경로 시간 좌표계에서, 상기 선택 가능한 속도 궤적에 기반하여, 대응되는 주행 경로 궤적을 생성하는 바, 상기 경로 시간 좌표계의 횡축과 종축은 각각 시간과 위치인 것; 및
상기 타이밍의 대응 관계에 기반하여, 상기 장애물의 복수의 예측 위치를 상기 경로 시간 좌표계에 맵핑시켜, 상기 장애물의 맵핑 경로 궤적을 취득하는 것을 더 포함하고,
상기 자율 주행 차량이 각 상기 타이밍에서의 선택 가능한 속도 및 상기 장애물의 각 상기 타이밍에서의 예측 속도에 기반하여, 각 상기 타이밍에 대응하는 예상 거리를 설정하는 것은,
상기 주행 경로 궤적과 상기 맵핑 경로 궤적에 기반하여, 상기 선택 가능한 속도 궤적에 대응하는 차선 변경 과정이 추월 차선 변경 과정 또는 양보 차선 변경 과정인 것을 판단하는 것; 및
상기 차선 변경 과정이 추월 차선 변경 과정인 것으로 판단된 경우, 공식 d_desire=v_obs×x1 + (v_obs - v_adc) ×x2+x3에 기반하여, 각 타이밍에 대응하는 상기 예상 거리를 계산하는것;을 포함하고,
여기서, d_desire은 상기 타이밍에 대응하는 예상 거리이고, v_obs는 상기 타이밍에 대응하는 상기 예측 속도이며, v_adc는 상기 타이밍에 대응하는 상기 선택 가능한 속도이고, x1, x2와 x3은 각각 제1 사전 설정 파라미터, 제2 사전 설정 파라미터와 제3 사전 설정 파라미터인
것을 특징으로 하는 방법.
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제1 항에 있어서,
상기 자율 주행 차량이 각 상기 타이밍에서의 선택 가능한 속도 및 상기 장애물의 각 상기 타이밍에서의 예측 속도에 기반하여, 각 상기 타이밍에 대응하는 예상 거리를 설정하는 것은,
상기 차선 변경 과정이 양보 차선 변경 과정인 것으로 판단된 경우,
공식 d_desire=v_obs×x1 + (v_adc - v_obs) ×x2+x3에 기반하여, 각 타이밍에 대응하는 상기 예상 거리를 계산하는 것을 포함하는
것을 특징으로 하는 방법.
제1 항에 있어서,
각 상기 타이밍에 대응하는 상기 예상 거리와 선택 가능한 거리에 기반하여, 상기 선택 가능한 속도 궤적이 각 상기 타이밍에서의 상기 코스트 함수 값을 계산하는 것은,
상기 주행 경로 궤적과 상기 맵핑 경로 궤적에 기반하여, 각 타이밍에 대응하는 상기 선택 가능한 거리를 결정하는 것; 및
공식 cost=max[0,-x4(d - d_desire)]에 기반하여, 상기 선택 가능한 속도 궤적의 각 상기 타이밍에서의 코스트 함수 값을 계산하는 바, 여기서, d는 상기 타이밍에 대응하는 상기 선택 가능한 거리이고, d_desire은 상기 타이밍에 대응하는 상기 예상 거리이며, x4는 제4 사전 설정 파라미터인 것을 포함하는
것을 특징으로 하는 방법.
자율 주행 차량의 속도 계획 장치에 있어서,
자율 주행 차량이 차선 변경 전에, 상기 자율 주행 차량을 위하여 복수의 선택 가능한 속도 궤적을 생성하는 바, 상기 선택 가능한 속도 궤적은 계획 시간 범위 내의 복수의 타이밍에 대응하는 선택 가능한 속도를 포함하는 생성 모듈;
장애물의 상기 복수의 타이밍에 대응하는 예측 속도와 예측 위치를 취득하는 취득 모듈;
상기 선택 가능한 속도 궤적 및 상기 예측 속도에 기반하여 각 상기 타이밍에 대응되는 예상 거리를 결정하고, 각 상기 타이밍에 대응되는 상기 예상 거리와 선택 가능한 거리에 기반하여, 각 상기 선택 가능한 속도 궤적의 코스트 함수 값을 계산하는 계산 모듈; -여기서, 상기 선택 가능한 거리는 상기 선택 가능한 속도 궤적이 대응되는 상기 자율 주행 차량과 상기 장애물 사이의 거리임-; 및
상기 코스트 함수 값이 가장 작은 선택 가능한 속도 궤적을 선택하여, 상기 자율 주행 차량의 계획 속도 궤적으로 하는 선택 모듈을 구비하되,
상기 계산 모듈은,
상기 자율 주행 차량이 각 상기 타이밍에서의 가능한 속도 및 상기 장애물의 각 상기 타이밍에서의 예측 속도에 기반하여, 각 상기 타이밍에 대응하는 예상 거리를 계산하기 위한 것이며, 상기 예상 거리는 상기 자율 주행차량과 상기 장애물의 안전 거리인 예상 거리 설정 서브 모듈;
각 상기 타이밍에 대응하는 상기 예상 거리와 선택 가능한 거리에 기반하여, 상기 선택 가능한 속도 궤적이 각 상기 타이밍에서의 코스트 함수 값을 계산하기 위한 코스트 함수 값 계산 서브 모듈;
상기 선택 가능한 속도 궤적이 각 상기 타이밍에서의 코스트 함수 값에 기반하여, 상기 선택 가능한 속도 궤적의 코스트 함수 값을 취득하기 위한 코스트 함수 값 취득 서브 모듈;
경로 시간 좌표계에서, 상기 선택 가능한 속도 궤적에 기반하여, 대응되는 주행 경로 궤적을 생성하기 위한 것이며, 상기 경로 시간 좌표계의 횡축과 종축은 각각 시간과 위치인 주행 경로 궤적 생성 서브 모듈; 및
상기 타이밍의 대응 관계에 기반하여, 상기 장애물의 복수의 예측 위치를 상기 경로 시간 좌표계에 맵핑시켜, 상기 장애물의 맵핑 경로 궤적을 취득하기 위한 맵핑 경로 궤적 취득 서브 모듈을 구비하고,
상기 예상 거리 설정 서브 모듈은,
상기 주행 경로 궤적과 상기 맵핑 경로 궤적에 기반하여, 상기 선택 가능한 속도 궤적에 대응하는 상기 차선 변경 과정이 추월 차선 변경 과정 또는 양보 차선 변경 과정인 것을 판단하기 위한 판단 유닛; 및
상기 차선 변경 과정이 추월 차선 변경 과정인 것으로 판단된 경우, 공식 d_desire=v_obs×x1 + (v_obs - v_adc) ×x2+x3에 기반하여, 각 타이밍에 대응하는 상기 예상 거리를 계산하기 위한 것이며, 여기서, d_desire은 상기 타이밍에 대응하는 예상 거리이고, v_obs는 상기 타이밍에 대응하는 상기 예측 속도이며, v_adc는 상기 타이밍에 대응하는 상기 선택 가능한 속도이고, x1, x2와 x3은 각각 제1 사전 설정 파라미터, 제2 사전 설정 파라미터와 제3 사전 설정 파라미터인 제1 계산 유닛을 구비하는
것을 특징으로 하는 장치.
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제7 항에 있어서,
상기 예상 거리 설정 서브 모듈은,
상기차선 변경 과정이 양보 차선 변경 과정인 것으로 판단된 경우, 공식 d_desire=v_obs×x1 + (v_adc - v_obs) ×x2+x3에 기반하여, 각 타이밍에 대응하는 상기 예상 거리를 계산하기 위한 제2 계산 유닛을 구비하는
것을 특징으로 하는 장치.
제7 항에 있어서,
상기 코스트 함수 값 계산 서브 모듈은,
상기 주행 경로 궤적과 상기 맵핑 경로 궤적에 기반하여, 각 타이밍에 대응하는 상기 선택 가능한 거리를 결정하는 결정 모듈; 및
공식 cost=max[0,-x4(d - d_desire)]에 기반하여, 상기 선택 가능한 속도 궤적의 각 상기 타이밍에서의 코스트 함수 값을 계산하는 바, 여기서, d는 상기 타이밍에 대응하는 상기 선택 가능한 거리이고, d_desire은 상기 타이밍에 대응하는 상기 예상 거리이며, x4는 제4 사전 설정 파라미터인 계산 유닛을 구비하는
것을 특징으로 하는 장치.
자율 주행차량의 속도 계획 장치에 있어서,
하나 또는 복수의 프로세서; 및
하나 또는 복수의 프로그램을 저장하는 메모리를 구비하며;
상기 하나 또는 복수의 프로그램이 상기 하나 또는 복수의 프로세서에 의해 수행될 시, 상기 하나 또는 복수의 프로세서가 제1 항, 제5 항 및 제6 항 중 어느 한 항의 방법을 구현하도록 하는
것을 특징으로 하는 장치.
컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 있어서,
컴퓨터 프로그램을 저장하고, 당해 프로그램이 프로세서에 의해 수행될 시 제1 항, 제5 항 및 제6 항 중 어느 한 항의 방법을 구현하도록 하는
것을 특징으로 하는 저장 매체.