KR102447344B1 - Demand forecasting dynamic public transportation system and operating method based on following autonomous vehicle - Google Patents

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KR102447344B1
KR102447344B1 KR1020220044763A KR20220044763A KR102447344B1 KR 102447344 B1 KR102447344 B1 KR 102447344B1 KR 1020220044763 A KR1020220044763 A KR 1020220044763A KR 20220044763 A KR20220044763 A KR 20220044763A KR 102447344 B1 KR102447344 B1 KR 102447344B1
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조범철
권기훈
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한국교통연구원
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Abstract

Provided are a demand forecasting dynamic public transportation system based on a following autonomous vehicle, and an operating method thereof. According to an embodiment, a method for operating a demand forecasting dynamic public transportation system based on a following autonomous vehicle, which is performed by a server. The method comprises: a first step of determining, on the basis of traffic demand information, whether to apply a following autonomous vehicle to a control vehicle in which a boarding driver controls getting on and off of passengers and driving on a traveling route; a second step of starting a travel after connecting at least one subordinate vehicle to the control vehicle through a network so that the subordinate vehicle travels along with the control vehicle, if it is determined in the first step; a third step of determining the application status of the following autonomous vehicle based on at least one of traveling status information and the traffic demand information respectively collected from the control vehicle and the subordinate vehicle traveling; and a fourth step of disconnecting a network connection between the control vehicle and the at least one subordinate vehicle or connecting a new subordinate vehicle to the control vehicle through the network, according to the determination result of the third step. Therefore, the transport capacity of public transport can be increased.

Description

추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 시스템 및 대중 교통 운용 방법{Demand forecasting dynamic public transportation system and operating method based on following autonomous vehicle} Demand forecasting dynamic public transportation system and operating method based on following autonomous vehicle}

본 발명은 추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 시스템 및 대중 교통 운용 방법에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명은 선택적으로 차량 수송 용량을 향상시켜 교통 혼잡 시간 또는 교통 혼잡 구간에 폭증하는 교통 수요를 충족할 수 있는 추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 시스템 및 대중 교통 운용 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a demand forecasting dynamic public transportation system and a public transportation operation method based on a tracking type autonomous vehicle. Specifically, the present invention relates to a demand forecasting dynamic public transportation system and a public transportation operation method based on a self-driving vehicle that can selectively improve vehicle transport capacity to meet the explosive traffic demand in traffic congestion times or sections of traffic congestion. it's about

이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 실시예에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.The content described in this section merely provides background information for the present embodiment and does not constitute the prior art.

대도시권의 인구 집중에 따라 대도시권이 광역화되어 우리나라 전체 인구의 80%가 대도시권에 거주하고, 전체 통행의 80% 이상이 대도시권에서 발생하는 상황이다. 대도시권 전체의 통행량이 크게 증가한 것과 더불어, 거주공간이 광역화됨에 따라 통행거리 및 통행시간도 크게 증가하였다. Due to the concentration of population in the metropolitan area, the metropolitan area has become wider, and 80% of the total population of Korea lives in the metropolitan area, and more than 80% of the total traffic occurs in the metropolitan area. In addition to the large increase in the traffic volume in the entire metropolitan area, the travel distance and travel time also increased significantly as the residential space became wider.

대도시권의 대중 교통을 이용한 광역 통행은 통행 기점, 종점 분포가 매우 넓어 공간적 수요 공급의 불균형이 높은 상황이며, 다수의 환승이 수반되어 이용자들의 불편이 초래되고 있다.Wide-area travel using public transportation in metropolitan areas has a very wide distribution of starting and ending points, resulting in a high imbalance of spatial demand and supply, and causing inconvenience to users as it involves multiple transfers.

또한, 대도시권 대중 교통을 이용한 광역 통행은 첨두/비첨두 시간대의 이용 수요의 차이가 크게 나타나는 것이 확인되었다. 출퇴근 시간대에서의 통근 통행의 비율이 높아 첨두시 통행 집중률이 높으나, 비첨두시 재차인원이 매우 낮은 수준에 해당한다. 특히, 첨두시에는 혼잡도를 고려할 때 대중 교통의 공급이 부족한 것으로 나타났다. In addition, it was confirmed that wide-area travel using public transportation in metropolitan areas showed a large difference in demand for use during peak/non-peak hours. The ratio of commuting to commuting during commuting hours is high, so the peak traffic concentration rate is high, but the number of returning people during off-peak hours is very low. In particular, it was found that the supply of public transportation was insufficient when considering the congestion level at peak times.

상술한 광역 통행의 시간적, 공간적으로 불규칙한 교통 수요를 대중 교통이 충분히 커버하지 못하여 대중 교통 운용 효율이 점점 낮아지고 있는 추세이며, 자가용 승용차 이용이 더욱 증가되어 교통 혼잡이 더욱 심화, 사회 경제적 비용의 손실이 더욱 증가하고 있는 상황이다.Public transport does not sufficiently cover the temporal and spatial irregular traffic demand of the above-mentioned wide-area traffic, so the efficiency of public transport operation is gradually decreasing. This is a growing situation.

등록특허공보 제10-1472090호Registered Patent Publication No. 10-1472090

본 발명의 목적은, 교통 혼잡 시간 또는 교통 혼잡 구간에 운전자가 탑승하여 통제하는 통제 차량과 이를 추종하는 종속 차량을 동시 운행하여 대중 교통의 수송 용량을 향상시키며 광역 통행의 시간적, 공간적으로 불규칙한 교통 수요를 해소할 수 있는 추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 시스템 및 대중 교통 운용 방법을 제공하는 것이다.It is an object of the present invention to improve the transport capacity of public transport by simultaneously operating a control vehicle that a driver rides and controls and a subordinate vehicle that follows it during a traffic congestion time or a traffic congestion section, and increases the temporal and spatial irregular traffic demand of wide-area traffic It is to provide a demand-predicting dynamic public transportation system and a public transportation operation method based on a tracking type autonomous vehicle that can solve this problem.

또한, 본 발명의 목적은, 두 대의 차량이 직접적으로 연결된 굴절 차량과 다르게 필요시에만 종속 차량을 선택적으로 활용할 수 있어 차량 운용의 유연성을 제고할 수 있는 추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 시스템 및 대중 교통 운용 방법을 제공하는 것이다.In addition, it is an object of the present invention, unlike the articulated vehicle in which two vehicles are directly connected, the dependent vehicle can be selectively utilized only when necessary, so that the flexibility of vehicle operation can be improved based on the demand forecasting dynamic public To provide a transportation system and a method of operating public transportation.

또한, 본 발명의 목적은, 통제 차량의 운전자가 종속 차량의 상태를 확인하고 통제할 수 있어 종속 차량 운용의 안전성과 돌발 상황에 더욱 적극적으로 대처할 수 있는 추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 시스템 및 대중 교통 운용 방법을 제공하는 것이다.In addition, it is an object of the present invention, the driver of the control vehicle can check and control the status of the dependent vehicle, so that the safety of the operation of the dependent vehicle and the demand forecasting dynamic public can more actively cope with unexpected situations To provide a transportation system and a method of operating public transportation.

본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있고, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 이해될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.The objects of the present invention are not limited to the above-mentioned objects, and other objects and advantages of the present invention not mentioned may be understood by the following description, and will be more clearly understood by the examples of the present invention. It will also be readily apparent that the objects and advantages of the present invention may be realized by the means and combinations thereof indicated in the appended claims.

본 발명의 몇몇 실시예에 따른 추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 운용 방법은 서버에서 수행되는 방법으로, 탑승한 운전자가 승객의 승차, 하차 및 운행 경로에 대한 주행을 제어하는 통제 차량에 대한 추종형 자율주행차량 적용 여부를 교통 수요 정보에 기초하여 판단하는 제1 단계, 상기 제1 단계에서 추종형 자율주행차량 적용이 필요한 것으로 판단되는 경우, 상기 통제 차량을 따라 종속 차량이 주행하도록 적어도 하나의 종속 차량을 상기 통제 차량에 네트워크를 통해 연결하여 주행을 시작하는 제2 단계, 상기 주행 중인 상기 통제 차량 및 상기 종속 차량으로부터 각각 수집되는 운행 현황 정보 및 상기 교통 수요 정보 중 적어도 하나에 기초하여 추종형 자율주행차량 적용 상태를 판단하는 것을 포함하는, 제3 단계 및 상기 제3 단계의 판단 결과에 따라, 상기 통제 차량과 상기 적어도 하나의 종속 차량의 네트워크 연결을 해제하거나, 상기 통제 차량에 새로운 종속 차량을 네트워크를 통해 연결하는 제4 단계를 포함한다.According to some embodiments of the present invention, the method for operating demand prediction-type dynamic public transportation based on a tracking type autonomous vehicle according to some embodiments of the present invention is a method performed in a server, and a control vehicle in which a riding driver controls the boarding, disembarking, and driving of passengers on a driving route In the first step of determining whether or not to apply the following autonomous driving vehicle to traffic demand information based on the traffic demand information, if it is determined that it is necessary to apply the tracking type autonomous driving vehicle in the first step, the dependent vehicle is driven according to the control vehicle A second step of starting driving by connecting at least one subordinate vehicle to the control vehicle through a network, based on at least one of the driving status information and the traffic demand information respectively collected from the driving control vehicle and the subordinate vehicle to release the network connection between the control vehicle and the at least one subordinate vehicle, or to the control vehicle according to the third step and the determination result of the third step, which includes determining the application state of the tracking type autonomous driving vehicle by and a fourth step of connecting the new subordinate vehicle via a network.

또한, 상기 운행 경로는 운행이 시작되는 기점, 운행이 종료되는 종점 및 상기 기점과 상기 종점 사이의 적어도 하나의 중간 지점을 포함하며, 상기 제4 단계는 상기 중간 지점에서 상기 통제 차량과 상기 적어도 하나의 종속 차량의 네트워크 연결을 해제하거나, 상기 통제 차량에 새로운 종속 차량을 네트워크를 통해 연결하는 것을 포함할 수 있다.In addition, the travel route includes a starting point at which travel starts, an end point at which travel ends, and at least one intermediate point between the starting point and the end point, and the fourth step includes the control vehicle and the at least one at the intermediate point. It may include disconnecting the network connection of the subordinate vehicle of , or connecting a new subordinate vehicle to the control vehicle through a network.

또한, 추종형 자율주행차량 적용이 해제된 통제 차량이 상기 종점까지 단독으로 운행하는 것과 연결이 해제된 종속 차량이 자율 주행을 통해 주행하는 것을 지원하는 제5 단계를 더 포함할 수 있다.In addition, the method may further include a fifth step of supporting the control vehicle whose application of the tracking type autonomous driving vehicle has been released traveling alone to the end point and the disconnected subordinate vehicle driven through autonomous driving.

또한, 상기 제5 단계는, 해제된 종속 차량의 주행 모드를 자율 주행 모드로 변경하는 단계; 해제된 종속 차량과 연결 가능한 다른 통제 차량을 확인하는 단계; 연결 가능한 다른 통제 차량이 확인되는 경우, 상기 해제된 종속 차량이 자율 주행을 통해 상기 다른 통제 차량과의 연결을 위해 중간 지점으로 이동하는 것을 지원하는 단계; 및 연결 가능한 다른 통제 차량이 확인되지 않는 경우, 상기 해제된 종속 차량이 자율 주행을 통해 기점으로 복귀하는 것을 지원하는 단계를 포함할 수 있다. In addition, the fifth step may include: changing the driving mode of the released subordinate vehicle to the autonomous driving mode; identifying another control vehicle connectable with the released subordinate vehicle; assisting the released subordinate vehicle to move to an intermediate point for connection with the other controlled vehicle through autonomous driving when another connectable control vehicle is identified; and when no other connectable control vehicle is identified, supporting the released subordinate vehicle to return to the starting point through autonomous driving.

또한, 상기 네트워크는 5G NR 무선 인터넷 기술일 수 있다.Also, the network may be 5G NR wireless Internet technology.

또한, 상기 종속 차량은 복수개로 구성되며, 상기 복수개의 종속 차량은 제1 내지 제N 종속 차량을 포함하며, 여기서 N은 1보다 큰 자연수, 상기 제1 종속 차량은 상기 통제 차량을 따라 주행하고, 상기 제2 내지 N 종속 차량은 선행하여 주행하는 종속 차량을 따라 주행할 수 있다.Also, the plurality of subordinate vehicles is configured, wherein the plurality of subordinate vehicles include first to Nth subordinate vehicles, wherein N is a natural number greater than 1, the first subordinate vehicle runs along the control vehicle, The second to N subordinate vehicles may travel along with the preceding subordinate vehicle.

또한, 상기 제1 단계는, 상기 교통 수요 정보를 예측하는 단계; 상기 예측된 교통 수요 정보에 대한 통제 차량의 충족 여부를 판단하는 단계; 및 상기 예측된 교통 수요 정보가 통제 차량만으로 충족되지 않는 것으로 판단되는 경우, 연결할 종속 차량의 수량을 교통 수요 정보에 기초하여 결정하는 단계를 포함할 수 있다. In addition, the first step, predicting the traffic demand information; determining whether a control vehicle for the predicted traffic demand information is satisfied; and when it is determined that the predicted traffic demand information is not satisfied with only the control vehicle, determining the number of dependent vehicles to be connected based on the traffic demand information.

또한, 상기 제3 단계는 주행 중인 상기 통제 차량 및 상기 종속 차량으로부터 각각 운행 현황 정보를 수집하는 단계; 수집된 운행 현황 정보와 상기 교통 수요 정보 중 적어도 하나에 기초하여 잔존 경로에 대한 승객 수요를 예측하는 단계; 및 상기 예측된 승객 수요를 상기 통제 차량과 상기 통제 차량에 연결된 적어도 하나의 종속 차량이 수용할 수 있는 지 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다. In addition, the third step may include: collecting driving status information from each of the control vehicle and the subordinate vehicle that are driving; predicting passenger demand for the remaining route based on at least one of the collected driving status information and the traffic demand information; and determining whether the control vehicle and at least one subordinate vehicle connected to the control vehicle can accommodate the predicted passenger demand.

또한, 상기 종속 차량에 대한 승객의 승차, 하차는 상기 통제 차량에서 제어되고, 상기 종속 차량은 자율 주행을 수행하는 독립 주행 모드 또는 상기 통제 차량을 추종하도록 주행하는 군집 주행 모드로 동작하며, 상기 제3 단계에서, 상기 종속 차량은 상기 통제 차량과의 거리, 미리 설정된 구간 또는 도로 교통 상황 정보에 따라 상기 독립 주행 모드 또는 상기 군집 주행 모드를 결정할 수 있다.In addition, boarding and disembarkation of passengers from the subordinate vehicle is controlled by the control vehicle, and the subordinate vehicle operates in an independent driving mode for performing autonomous driving or a group driving mode for driving to follow the control vehicle, In step 3, the subordinate vehicle may determine the independent driving mode or the group driving mode according to a distance from the control vehicle, a preset section, or road traffic condition information.

본 발명의 몇몇 실시예에 따른 추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 시스템은 탑승한 운전자가 승객의 승차, 하차 및 운행 경로에 대한 주행을 제어하는 통제 차량; 상기 통제 차량에 네트워크를 통해 연결되어 상기 통제 차량을 따라 주행하는 종속 차량; 및 상기 통제 차량 및 상기 종속 차량과 상기 네트워크를 통해 연결되는 서버로서, 교통 수요 정보에 기초하여 추종형 자율주행차량 적용 여부를 판단하는, 서버를 포함하고; 상기 서버는 상기 추종형 자율주행차량 적용이 필요한 것으로 판단되는 경우, 상기 통제 차량을 따라 종속 차량이 주행하도록 상기 종속 차량을 상기 통제 차량에 네트워크를 통해 연결하여 주행을 시작하며, 상기 서버는 주행 중인 상기 통제 차량 및 상기 종속 차량으로부터 각각 수집되는 운행 현황 정보 및 상기 교통 수요 정보 중 적어도 하나에 기초하여 추종형 자율주행차량 적용 상태를 판단하고, 상기 판단 결과에 따라 상기 통제 차량과 상기 적어도 하나의 종속 차량의 네트워크 연결을 해제하거나, 상기 통제 차량에 새로운 종속 차량을 네트워크를 통해 연결할 수 있다.According to some embodiments of the present invention, a demand prediction dynamic public transportation system based on a tracking type autonomous driving vehicle includes: a control vehicle in which a riding driver controls the boarding, disembarking, and driving of passengers on a driving route; a subordinate vehicle connected to the control vehicle through a network and running along the control vehicle; and a server connected to the control vehicle and the subordinate vehicle through the network, and configured to determine whether or not to apply a tracking type autonomous vehicle based on traffic demand information; When it is determined that the application of the tracking type autonomous driving vehicle is necessary, the server connects the subordinate vehicle to the control vehicle through a network so that the subordinate vehicle runs along the control vehicle, and starts driving, and the server is running A tracking type autonomous driving vehicle application state is determined based on at least one of the traffic demand information and the driving status information collected from the control vehicle and the subordinate vehicle, respectively, and the control vehicle and the at least one dependent vehicle are determined according to the determination result The network connection of the vehicle may be disconnected, or a new subordinate vehicle may be connected to the control vehicle via the network.

본 발명의 추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 시스템 및 대중 교통 운용 방법은, 교통 혼잡 시간 또는 교통 혼잡 구간에서 운전자가 탑승하여 통제하는 통제 차량을 추종하는 종속 차량을 선택적으로 연결하고, 통제 차량과 종속 차량을 동시 운행하여 대중 교통의 수송 용량을 향상시킬 수 있다. According to the present invention, the self-driving vehicle-based demand prediction dynamic public transportation system and public transportation operation method of the present invention selectively connect a subordinate vehicle that follows a control vehicle that a driver boards and controls in a traffic congestion time or a traffic congestion section, It is possible to improve the transport capacity of public transport by operating control vehicles and subordinate vehicles simultaneously.

또한, 본 발명의 추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 시스템 및 대중 교통 운용 방법은, 두 대의 차량이 직접적으로 연결된 굴절 차량과 다르게 필요시 종속 차량을 선택적으로 활용하고, 추종형 자율주행차량 적용 도중 종속 차량의 연결을 예상 승객을 고려하여 선택적으로 해제할 수 있어 차량 운용의 유연성을 제고할 수 있다.In addition, the demand forecasting dynamic public transportation system and public transportation operation method based on the tracking type autonomous driving vehicle of the present invention selectively utilizes the dependent vehicle when necessary, unlike the articulated vehicle in which two vehicles are directly connected, and the tracking type autonomous driving During vehicle application, the connection of the dependent vehicle can be selectively released in consideration of the expected passenger, thereby enhancing the flexibility of vehicle operation.

또한, 본 발명의 추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 시스템 및 대중 교통 운용 방법은, 현재 상태에서 수요가 크지 않아 해제된 종속 차량을 수요가 필요한 다른 통제 차량에 연결함에 따라 종속 차량의 활용성이 더욱 제고될 수 있으며, 광역 교통의 공간적 불균형과 시간적 불균형성이 해소될 수 있게 된다.In addition, the following autonomous vehicle-based demand prediction dynamic public transportation system and public transportation operation method of the present invention connect the dependent vehicle, which is released because the demand is not large in the current state, to another control vehicle that needs demand, Usability can be further improved, and spatial and temporal imbalances of wide-area transportation can be resolved.

또한, 본 발명의 추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 시스템 및 대중 교통 운용 방법은, 선두의 통제 차량의 운전자가 종속 차량의 상태를 직접 확인하고 통제할 수 있으므로 차량 운용의 안전성과 돌발 상황에 더욱 적극적으로 대처할 수 있다.In addition, in the following autonomous vehicle-based demand prediction dynamic public transportation system and public transportation operation method of the present invention, the driver of the leading control vehicle can directly check and control the status of the dependent vehicle, so that the safety of vehicle operation and unexpected You can be more proactive in dealing with the situation.

상술한 내용과 더불어 본 발명의 구체적인 효과는 이하 발명을 실시하기 위한 구체적인 사항을 설명하면서 함께 기술한다.The specific effects of the present invention in addition to the above will be described together while explaining the specific details for carrying out the invention below.

도 1은 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 시스템의 구성을 예시적으로 도시한다.
도 2는 통제 차량과 종속 차량의 관계를 설명하기 위한 예시도이다.
도 3은 통제 차량의 제어를 받는 종속 차량을 설명하기 위한 예시도이다.
도 4는 통제 차량과 종속 차량이 함께 운행되는 예시적인 이미지를 나타낸다.
도 5는 통제 차량에 연결되는 복수의 종속 차량을 설명하기 위한 예시도이다.
도 6은 종속 차량과 통제 차량의 새로운 연결 또는 선택적인 해제가 수행되는 주차장형 환승 센터를 예시적으로 도시한다.
도 7은 종속 차량과 통제 차량의 새로운 연결 또는 선택적인 해제가 수행되는 터미널형 환승 센터를 예시적으로 도시한다.
도 8은 기점에서 통제 차량에 복수의 종속 차량이 연결된 상태를 예시적으로 도시한다.
도 9는 중간 지점에서 통제 차량에 복수의 종속 차량의 연결이 해제된 상태를 예시적으로 도시한다.
도 10은 연결이 해제된 종속 차량은 자율 주행으로 되돌아가고, 통제 차량만 종점을 향해 단독으로 운행하는 것을 도시한다.
도 11은 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 운용 방법의 순서도이다.
도 12는 도 11의 제1 단계의 세부적인 과정을 도시하는 순서도이다.
도 13은 도 11의 제3 단계의 세부적인 과정을 도시하는 순서도이다.
도 14는 제5 단계의 세부적인 과정을 도시하는 순서도이다. 1 exemplarily shows the configuration of a demand forecasting dynamic public transportation system based on a tracking type autonomous driving vehicle according to some embodiments of the present invention.
2 is an exemplary diagram for explaining a relationship between a control vehicle and a subordinate vehicle.
3 is an exemplary view for explaining a subordinate vehicle that is controlled by a control vehicle.
4 shows an exemplary image in which a control vehicle and a subordinate vehicle are driven together.
5 is an exemplary diagram illustrating a plurality of subordinate vehicles connected to a control vehicle.
6 exemplarily shows a parking lot-type transfer center in which a new connection or selective release of a subordinate vehicle and a control vehicle is performed.
7 exemplarily shows a terminal-type transfer center in which a new connection or selective disconnection between a subordinate vehicle and a control vehicle is performed.
8 exemplarily illustrates a state in which a plurality of subordinate vehicles are connected to a control vehicle at a starting point.
9 exemplarily shows a state in which a plurality of subordinate vehicles are disconnected from the control vehicle at an intermediate point.
Fig. 10 shows that the disconnected subordinate vehicle returns to autonomous driving, and only the control vehicle travels alone towards the end point.
11 is a flowchart of a demand forecasting dynamic public transportation operation method based on a tracking type autonomous vehicle according to some embodiments of the present disclosure.
12 is a flowchart illustrating a detailed process of the first step of FIG. 11 .
13 is a flowchart illustrating a detailed process of the third step of FIG. 11 .
14 is a flowchart illustrating a detailed process of the fifth step.

본 명세서 및 특허청구범위에서 사용된 용어나 단어는 일반적이거나 사전적인 의미로 한정하여 해석되어서는 아니된다. 발명자가 그 자신의 발명을 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어나 단어의 개념을 정의할 수 있다는 원칙에 따라, 본 발명의 기술적 사상과 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 한다. 또한, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명이 실현되는 하나의 실시예에 불과하고, 본 발명의 기술적 사상을 전부 대변하는 것이 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 및 응용 가능한 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.Terms or words used in this specification and claims should not be construed as being limited to a general or dictionary meaning. In accordance with the principle that the inventor can define a term or concept of a word to best describe his/her invention, it should be interpreted as meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention. In addition, the embodiments described in the present specification and the configurations shown in the drawings are only one embodiment in which the present invention is realized, and do not represent all the technical spirit of the present invention, so they can be replaced at the time of the present application. It should be understood that there may be various equivalents and modifications and applicable examples.

본 명세서 및 특허청구범위에서 사용된 제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 구성요소로 명명될 수 있다. '및/또는' 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.Terms such as first, second, A, B, etc. used in this specification and claims may be used to describe various elements, but the elements should not be limited by the terms. The above terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, without departing from the scope of the present invention, a component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may also be referred to as a component. The term 'and/or' includes a combination of a plurality of related listed items or any of a plurality of related listed items.

본 명세서 및 특허청구범위에서 사용된 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서 "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Terms used in this specification and claims are used only to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. The singular expression includes the plural expression unless the context clearly dictates otherwise. It should be understood that terms such as “comprise” or “have” in the present application do not preclude the possibility of addition or existence of features, numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof described in the specification in advance. .

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해서 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs.

일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Terms such as those defined in a commonly used dictionary should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related art, and should not be interpreted in an ideal or excessively formal meaning unless explicitly defined in the present application. does not

이하에서는, 도 1 내지 도 7을 참조하여, 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 시스템에 대해 설명하도록 한다.Hereinafter, a demand forecasting dynamic public transportation system based on a tracking type autonomous driving vehicle according to some embodiments of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 7 .

도 1은 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 시스템의 구성을 예시적으로 도시한다. 도 2는 통제 차량과 종속 차량의 관계를 설명하기 위한 예시도이다. 도 3은 통제 차량의 제어를 받는 종속 차량을 설명하기 위한 예시도이다. 도 4는 통제 차량에 연결되는 복수의 종속 차량을 설명하기 위한 예시도이다. 도 5는 기점에서 통제 차량에 복수의 종속 차량이 연결된 상태를 예시적으로 도시한다. 도 6은 중간 지점에서 통제 차량에 복수의 종속 차량의 연결이 해제된 상태를 예시적으로 도시한다. 도 7은 연결이 해제된 종속 차량은 자율 주행으로 되돌아가고, 통제 차량만 종점을 향해 단독으로 운행하는 것을 도시한다. 1 exemplarily shows the configuration of a demand forecasting dynamic public transportation system based on a tracking type autonomous driving vehicle according to some embodiments of the present invention. 2 is an exemplary diagram for explaining a relationship between a control vehicle and a subordinate vehicle. 3 is an exemplary view for explaining a subordinate vehicle that is controlled by a control vehicle. 4 is an exemplary view for explaining a plurality of subordinate vehicles connected to a control vehicle. 5 exemplarily illustrates a state in which a plurality of subordinate vehicles are connected to a control vehicle at a starting point. 6 exemplarily shows a state in which a plurality of subordinate vehicles are disconnected from the control vehicle at an intermediate point. Fig. 7 shows that the disconnected subordinate vehicle returns to autonomous driving, and only the control vehicle travels alone towards the end point.

도 1을 참조하면 본 발명의 실시예에 따른 추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 시스템(10)은 서버(100), 통제 차량(110), 종속 차량(120)을 포함한다.Referring to FIG. 1 , a demand forecasting dynamic public transportation system 10 based on a tracking type autonomous driving vehicle according to an embodiment of the present invention includes a server 100 , a control vehicle 110 , and a subordinate vehicle 120 .

서버(100)는 관제소의 운용 서버일 수 있다. 관제소는 네트워크를 통해 교통 상황, 신호 정보를 수집하고 주행 차량에 교통 상황 정보를 전달하여 주행 차량의 안전 운전을 지원하는 관제 서비스를 제공할 수 있다. 여기서, 주행 차량은 통제 차량(110)과 종속 차량(120)을 포함할 수 있다. 구체적으로, 서버(100)는 교통 체증, 사고와 같은 도로 교통 상황 정보를 수집하고, 교통 지도, 도로 시설물과 같은 차량 주변 환경 정보를 수집하며, 교통 신호 정보를 수집할 수 있다. 서버(100)는 수집된 정보를 기초로 상황별 차량 운행을 지원할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 공사 및 사고 등의 이벤트에 대한 대응을 위해 주행 중인 차량에 해당 이벤트를 전달할 수 있다. The server 100 may be an operation server of the control center. The control center can provide a control service that supports safe driving of the driving vehicle by collecting traffic situation and signal information through the network and delivering the traffic situation information to the driving vehicle. Here, the driving vehicle may include the control vehicle 110 and the subordinate vehicle 120 . Specifically, the server 100 may collect road traffic situation information such as traffic jams and accidents, collect vehicle surrounding environment information such as traffic maps and road facilities, and collect traffic signal information. The server 100 may support vehicle operation for each situation based on the collected information. For example, the server 100 may deliver a corresponding event to a vehicle being driven in order to respond to events such as construction and accidents.

서버(100)는 통제 차량(110)과 종속 차량(120) 각각과 네트워크를 통해 데이터를 교환할 수 있다. 실시예에서, 서버(100)는 통제 차량(110)과 종속 차량(120) 각각과 무선 인터넷 기술을 통해 데이터를 교환할 수 있다. 무선 인터넷 기술은 예를 들어, 무선랜(Wireless LAN: WLAN), DMNA(Digital Living Network Alliance), 와이브로(Wireless Broadband: Wibro), 와이맥스(World Interoperability for Microwave Access: Wimax), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), IEEE 802.16, 롱텀 에볼루션(Long Term Evolution: LTE), LTE_A(Long Term Evolution_Advanced), 광대역 무선 이동 통신 서비스(Wireless Mobile Broadband Service: WMBS) 및 5G NR(New Radio) 기술 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 실시예에서, 서버(100)는 통제 차량(110)과 종속 차량(120) 각각과 신속한 데이터 교환 및 높은 네트워크 안전성을 보장하기 위해 5G NR 무선 인터넷 기술을 통해 데이터 교환이 수행될 수 있다. The server 100 may exchange data with each of the control vehicle 110 and the subordinate vehicle 120 through a network. In an embodiment, the server 100 may exchange data with each of the control vehicle 110 and the subordinate vehicle 120 through wireless Internet technology. Wireless Internet technologies include, for example, Wireless LAN (WLAN), Digital Living Network Alliance (DMNA), Wireless Broadband: Wibro, World Interoperability for Microwave Access: Wimax, and High Speed Downlink Packet (HSDPA). Access), High Speed Uplink Packet Access (HSUPA), IEEE 802.16, Long Term Evolution (LTE), Long Term Evolution_Advanced (LTE_A), Wireless Mobile Broadband Service (WMBS) and 5G NR (New Radio) technology may be included. In an embodiment, the server 100 may perform data exchange with each of the control vehicle 110 and the subordinate vehicle 120 through 5G NR wireless Internet technology to ensure rapid data exchange and high network safety.

실시예에서, 서버(100)는 교통 혼잡, 특정 구간, 특정 시간 대에 폭증한 교통 수요를 감당하기 위해 추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 운용을 제어할 수 있다. 추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 운용은 실제 운전자가 탑승한 통제 차량(110)에 종속 차량(120)을 네트워크를 통해 연결, 통제 차량(110)과 종속 차량(120)을 함께 운행하여 수송 용량을 높이는 것을 의미한다. 종래 복수의 차량을 굴절 마디로 연결하여 곡선 도로에서도 휘어지면서 달릴 수 있도록 구성한 굴절 차량이 수용량의 증가를 위해 운용된 바 있다. 본 실시예에 따른 추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 시스템(10)에서 종속 차량(120)은 통제 차량(110)에 물리적으로 결합되지 않고 네트워크를 통한 데이터의 교환을 통해 결합될 수 있다. 종속 차량(120)은 통제 차량(110)으로부터 제공된 데이터를 기반으로 통제 차량(110)을 추종하도록 운행되는 군집 주행 모드와 통제 차량(110)의 제어없이 자율 주행을 수행하는 자율 주행 모드를 모두 포함할 수 있다. 이러한 종속 차량(120)을 본 명세서에서 추종형 자율주행차량이라 정의할 수 있다. 종속 차량(120)은 예측된 교통 수요에 따라 통제 차량(110)과의 연결이 동적으로 제어될 수 있으며, 교통 수요에 대한 유연한 대응이 가능할 수 있다. 이하 서버(100)에서 수행되는 추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 운용에 대해 더욱 상세히 설명하도록 한다.In an embodiment, the server 100 may control the demand prediction type dynamic public transportation operation based on the tracking type autonomous vehicle in order to cope with traffic congestion, a specific section, and an explosive traffic demand during a specific time period. Demand forecasting dynamic public transportation operation based on tracking type autonomous driving vehicle connects the subordinate vehicle 120 to the control vehicle 110 that the actual driver rides through the network, and operates the control vehicle 110 and the subordinate vehicle 120 together This means increasing the transport capacity. Conventionally, articulated vehicles configured to run while bending even on curved roads by connecting a plurality of vehicles by articulating nodes have been operated to increase capacity. In the demand prediction dynamic public transportation system 10 based on the tracking type autonomous driving vehicle according to the present embodiment, the subordinate vehicle 120 is not physically coupled to the control vehicle 110, but can be coupled through data exchange through a network. have. The subordinate vehicle 120 includes both a platoon driving mode operated to follow the control vehicle 110 based on data provided from the control vehicle 110 and an autonomous driving mode in which autonomous driving is performed without control of the control vehicle 110 . can do. Such a subordinate vehicle 120 may be defined as a tracking type autonomous driving vehicle in the present specification. The subordinate vehicle 120 may be dynamically controlled in connection with the control vehicle 110 according to the predicted traffic demand, and flexible response to the traffic demand may be possible. Hereinafter, the demand prediction type dynamic public transportation operation based on the tracking type autonomous vehicle performed in the server 100 will be described in more detail.

여기서, 도 1은 하나의 통제 차량(110)이 도시되어 있으나, 서버(100)는 복수의 통제 차량(110)과 데이터 교환하도록 구성되며, 복수의 통제 차량(110) 각각에 대한 추종형 자율주행차량 적용 여부를 판단할 수 있다. 복수의 통제 차량(110) 각각은 운행 경로 또는 운행 시각이 상이할 수 있다. 이하, 하나의 통제 차량(110)을 기준으로 설명을 수행하며, 해당 설명은 복수의 통제 차량(110)의 나머지 통제 차량(110)에도 동일하게 적용될 수 있다.Here, although one control vehicle 110 is shown in FIG. 1 , the server 100 is configured to exchange data with a plurality of control vehicles 110 , and self-driving for each of the plurality of control vehicles 110 . It can be determined whether the vehicle is applied or not. Each of the plurality of control vehicles 110 may have a different driving route or different driving time. Hereinafter, description is performed based on one control vehicle 110 , and the description may be equally applied to the remaining control vehicles 110 of the plurality of control vehicles 110 .

본 실시예에서, 서버(100)는 교통 수요 정보에 기초하여 통제 차량(110)에 대한 추종형 자율주행차량 적용 여부를 판단한다. 교통 수요 정보는 운행 경로를 주행하는 통제 차량(110)에 대한 수요자의 수요를 복수의 예측 인자에 기초하여 분석한 데이터일 수 있다. 실시예에서, 분석된 결과 데이터는 해당 통제 차량(110)에 대한 예측 이용자 수일 수 있다. In this embodiment, the server 100 determines whether or not to apply the tracking type autonomous driving vehicle to the control vehicle 110 based on the traffic demand information. The traffic demand information may be data analyzed based on a plurality of predictive factors of the demand of the consumer for the control vehicle 110 driving the driving route. In an embodiment, the analyzed result data may be the number of predicted users for the corresponding control vehicle 110 .

통제 차량(110)에 대한 수요자의 수요는 운행 경로, 요일 및 시간에 따라 달라질 수 있으며, 교통 수요 정보의 예측에는 통제 차량(110)이 운행하는 운행 경로, 요일 및 출발 시간이 고려될 수 있다. 운행 경로에 따라 이용자들의 수가 달라질 수 있으며, 경로의 혼잡 정도도 달라질 수 있다. 또한, 교외에서 서울로 진입하려는 이용자의 수는 월요일 아침 시간이 금요일 아침 시간에 비해 더 많을 수 있다. 또한, 출근 시간대의 이용자의 수는 이외 시간대의 이용자의 수보다 많을 수 있다. 예시적인 실시예에서, 수요자는 통제 차량(110)에 대한 이용을 운행 요일 이전에 미리 예약할 수 있으며, 운행 요일 직전까지 예약된 예약 정보 또한 예측 인자로 고려될 수 있다. 또한, 예약 정보는 승객의 출발지와 도착지를 포함할 수 있다. 따라서, 예약 정보를 통해 운행 경로 각 구간별 예측 수요를 판단할 수 있다. The demand of the consumer for the control vehicle 110 may vary according to the driving route, day and time, and the driving route, the day of the week, and departure time on which the control vehicle 110 operates may be considered in the prediction of the traffic demand information. The number of users may vary depending on the driving route, and the degree of congestion of the route may also vary. Also, the number of users who want to enter Seoul from the suburbs may be higher on Monday mornings than on Friday mornings. In addition, the number of users in the work hours may be greater than the number of users in other time zones. In an exemplary embodiment, the consumer may reserve the use of the control vehicle 110 in advance prior to the operating day, and reservation information reserved until just before the operating day may also be considered as a predictive factor. In addition, the reservation information may include the departure and destination of the passenger. Accordingly, it is possible to determine the predicted demand for each section of the travel route through the reservation information.

실시예에서, 서버(100)는 상술한 예측 인자가 입력 값으로 입력되고 교통 수요 정보를 출력 값으로 출력하도록 학습된 교통 수요 정보 예측 모델을 포함할 수 있다. 교통 수요 정보 예측 모델은 회귀 모형 또는 기계학습 모형을 통해 구성될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. In an embodiment, the server 100 may include a traffic demand information prediction model in which the above-mentioned prediction factors are input as input values and the traffic demand information is learned to output traffic demand information as an output value. The traffic demand information prediction model may be configured through a regression model or a machine learning model, but is not limited thereto.

실시예에서, 서버(100)는 예측된 교통 수요 정보가 통제 차량(110)만으로 충족이 안되는 것으로 판단되는 경우, 종속 차량(120)을 통제 차량(110)에 네트워크를 통해 연결하여 주행을 시작할 수 있다. 통제 차량(110)은 탑승한 운전자가 승객의 승차, 하차 및 운행 경로에 대한 주행을 제어하는 차량에 해당한다. 운전자는 통제 차량(110)을 운전하면서, 통제 차량(110)에 승객의 요청에 대응하여 승객의 승차, 하차를 제어할 수 있다. 또한, 통제 차량(110)은 적어도 승객 현황, 주행 경로 상의 차량 위치 및 차량 속도를 포함하는 운행 현황 정보를 서버(100)에 네트워크를 통해 전달할 수 있다.In an embodiment, when it is determined that the predicted traffic demand information is not satisfied with the control vehicle 110 alone, the server 100 connects the subordinate vehicle 120 to the control vehicle 110 through a network to start driving. have. The control vehicle 110 corresponds to a vehicle in which the onboard driver controls the boarding, disembarking, and driving of the passenger. While driving the control vehicle 110 , the driver may control boarding and disembarking of the passenger in response to the passenger's request to the control vehicle 110 . In addition, the control vehicle 110 may transmit driving status information including at least the passenger status, the vehicle location on the driving route, and the vehicle speed to the server 100 through the network.

종속 차량(120)은 네트워크를 통해 통제 차량(110)에 연결되어 통제 차량(110)의 제어를 받게 된다. 통제 차량(110)은 운전자의 조작 정보를 생성하여 종속 차량(120)에 네트워크를 통해 제공할 수 있으며, 종속 차량(120)은 운전자의 조작 정보에 기초하여 통제 차량(110)을 추종할 수 있다. 운전자의 조작 정보는 스티어링 휠 조작에 따른 조향 정보, 기어 조작에 따른 기어 조작 정보, 가속 페달 변화에 따른 가속 정보, 브레이크 페달 조작에 따른 감속 정보를 포함할 수 있다. The subordinate vehicle 120 is connected to the control vehicle 110 through a network and is controlled by the control vehicle 110 . The control vehicle 110 may generate the driver's manipulation information and provide it to the subordinate vehicle 120 through a network, and the subordinate vehicle 120 may follow the controlled vehicle 110 based on the driver's manipulation information. . The driver's operation information may include steering information according to a steering wheel operation, gear operation information according to a gear operation, acceleration information according to a change of an accelerator pedal, and deceleration information according to a brake pedal operation.

종속 차량(120)과 통제 차량(110) 사이의 데이터 교환은 서버(100)를 통해서 수행되지 않고도, 상호간에 네트워크를 통해 수행될 수 있다. 실시예에서, 통제 차량(110)의 통신 장치(111)과 종속 차량(120)의 통신 장치(121)는 신속한 데이터 교환 및 높은 네트워크 안전성을 보장하기 위해 5G NR 무선 인터넷 기술을 통해 데이터 교환을 수행할 수 있다. Data exchange between the subordinate vehicle 120 and the control vehicle 110 may be performed through a network without being performed through the server 100 . In the embodiment, the communication device 111 of the control vehicle 110 and the communication device 121 of the subordinate vehicle 120 perform data exchange through 5G NR wireless Internet technology to ensure rapid data exchange and high network safety. can do.

또한, 통제 차량(110)과 종속 차량(120)은 근거리 통신 기술을 통해 데이터를 더 교환할 수 있다. 통제 차량(110)에 대해 종속 차량(120)이 군집 주행을 수행하는 경우, 상호 근거리가 유지될 수 있으며, 근거리 통신 기술을 통한 데이터 교황이 가능할 수 있다. 근거리 통신 기술은 블루투스(Bluetooth), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association: IrDA), UWB(Ultra-Wideband), 지그비(ZigBee), 인접 자장 통신(Near Field Communication: NFC), 초음파 통신(Ultra Sound Communication: USC), 가시광 통신(Visible Light Communication: VLC), 와이 파이(Wi-FI), 와이 파이 다이렉트(Wi-FI Direct) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 실시예에서, 종속 차량(120)과 통제 차량(110) 사이의 거리에 따라 통신 방식이 결정될 수 있다. 예시적으로, 근거리 통신 기술이 일정 품질로서 제공될 수 있는 기준 거리내에 위치하는 경우 종속 차량(120)과 통제 차량(110)은 근거리 통신 기술을 활용하여 데이터를 교환하며, 상기 기준 거리밖에 종속 차량(120)과 통제 차량(110)이 위치하는 경우 5G NR 무선 인터넷 기술을 통해 데이터를 교환할 수 있다.In addition, the control vehicle 110 and the subordinate vehicle 120 may further exchange data through a short-range communication technology. When the subordinate vehicle 120 performs platoon driving with respect to the control vehicle 110 , a mutual short distance may be maintained, and data popping through a short-range communication technology may be possible. Short-distance communication technologies include Bluetooth, Radio Frequency Identification (RFID), Infrared Data Association (IrDA), Ultra-Wideband (UWB), ZigBee, Near Field Communication (NFC), and ultrasound. It may include at least one of Ultra Sound Communication (USC), Visible Light Communication (VLC), Wi-Fi, and Wi-Fi Direct. In an embodiment, the communication method may be determined according to the distance between the subordinate vehicle 120 and the control vehicle 110 . Illustratively, when the short-distance communication technology is located within a reference distance that can be provided as a certain quality, the slave vehicle 120 and the control vehicle 110 exchange data using the short-range communication technology, and the slave vehicle outside the reference distance When the 120 and the control vehicle 110 are located, data can be exchanged through 5G NR wireless Internet technology.

종속 차량(120)은 통제 차량(110)으로부터 제공된 운전자의 조작 정보에 기초하여 통제 차량(110)을 추종하되, 주변 환경을 감지하여 종속 차량(120) 주변의 오브젝트나 장애물을 회피하며, 도로를 따라 주행할 수 있다. 도 1에 도시된 바와 같이, 종속 차량(120)은 상술한 주변 환경을 감지하기 위한 센서(122), 예를 들어, 라이더, 레이더 등을 포함하며, 수집된 정보를 처리하여 종속 차량(120)의 주행에 반영하는 데이터 처리 장치(123)를 포함할 수 있다. 여기서, 종속 차량(120)은 경우에 따라 센서(122)와 데이터 처리 장치(123)를 통해 자율 주행을 수행할 수 있다. 자율 주행 모드로 종속 차량(120)이 동작하는 경우 통제 차량(110)에서 제공된 운전자의 조작 정보를 추종하지 않고 종속 차량(120)은 주행하게 된다. 즉, 종속 차량(120)은 자율주행 기능을 갖추고 있으나 통제 차량(110)의 통제에 따라 주행을 하는 반자율주행 차량일 수 있다. The subordinate vehicle 120 follows the control vehicle 110 based on the driver's manipulation information provided from the control vehicle 110 , but detects the surrounding environment to avoid objects or obstacles around the subordinate vehicle 120 , can drive along. As shown in FIG. 1 , the subordinate vehicle 120 includes a sensor 122 for detecting the above-described surrounding environment, for example, a lidar, a radar, and the like, and processes the collected information to obtain the subordinate vehicle 120 . It may include a data processing device 123 that reflects the driving of the. Here, the dependent vehicle 120 may perform autonomous driving through the sensor 122 and the data processing device 123 in some cases. When the subordinate vehicle 120 operates in the autonomous driving mode, the subordinate vehicle 120 drives without following the driver's manipulation information provided by the control vehicle 110 . That is, the subordinate vehicle 120 may be a semi-autonomous vehicle that has an autonomous driving function but runs under the control of the control vehicle 110 .

종속 차량(120)은 자율 주행을 수행하는 독립 주행 모드 또는 상기 통제 차량을 추종하도록 주행하는 군집 주행 모드로 동작할 수 있다. 종속 차량(120)은 통제 차량과의 거리, 미리 설정된 구간, 도로 교통 상황 정보 또는 서버(100)의 관리자의 명령에 따라 주행 모드가 변경될 수 있다. 예시적으로, 종속 차량(120)과 통제 차량(110)의 거리가 가까운 경우 종속 차량(120)은 군집 주행 모드로 동작할 수 있다. 또한, 도 2와 같이 통제 차량(110)은 신호를 통과하였으나, 종속 차량(120)이 신호를 기다려야 되는 상황이 발생한 경우, 종속 차량(120)은 통제 차량(110)과의 거리를 좁히기 위해 자율 주행 모드로 동작할 수 있다. 운행 경로 중 미리 설정된 구간, 고속 주행이 가능한 구간에서 종속 차량(120)은 독립 주행 모드로 동작할 수 있으며, 승객이 승차 및 하차하는 정류장 구간에서는 군집 주행 모드로 동작할 수 있다.The subordinate vehicle 120 may operate in an independent driving mode in which autonomous driving is performed or in a group driving mode in which driving follows the control vehicle. The driving mode of the subordinate vehicle 120 may be changed according to a distance from the control vehicle, a preset section, road traffic situation information, or a command from a manager of the server 100 . For example, when the distance between the subordinate vehicle 120 and the control vehicle 110 is close, the subordinate vehicle 120 may operate in the group driving mode. In addition, as shown in FIG. 2 , when the control vehicle 110 has passed the signal, but a situation in which the subordinate vehicle 120 has to wait for the signal occurs, the subordinate vehicle 120 is autonomous in order to narrow the distance with the controlled vehicle 110 . It can operate in driving mode. The subordinate vehicle 120 may operate in an independent driving mode in a preset section of a driving route or a section in which high-speed driving is possible, and may operate in a group driving mode in a stop section where passengers get on and off.

상술한 모드의 변경은 수집된 정보에 기초하여 데이터 처리 장치(123)에 의해 수행될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 서버(100)의 관리자의 명령 또는 서버(100)의 데이터 처리에 대응하여 종속 차량(120)은 주행 모드가 변경될 수 있으며, 주행 모드의 설정 조건이 변경될 수 있다. 이하, 관리자의 명령에서 수행되는 동작 또한 서버(100)에 의해 수행되는 것으로 포함하여 설명하도록 한다.The above-described mode change may be performed by the data processing apparatus 123 based on the collected information, but is not limited thereto. In response to a command of the manager of the server 100 or data processing of the server 100 , the driving mode of the subordinate vehicle 120 may be changed, and the setting condition of the driving mode may be changed. Hereinafter, an operation performed by an administrator's command will also be described as being performed by the server 100 .

서버(100)는 주행 중인 종속 차량(120)으로부터 적어도 승객 현황, 주행 경로 상의 차량 위치 및 차량 속도를 포함하는 운행 현황 정보를 네트워크를 통해 전달받을 수 있다. 서버(100)의 관리자 또는 서버(100)는 종속 차량(120)의 위치와 통제 차량(110)의 위치가 미리 설정된 기준 거리 이상으로 멀어진 상태인 경우, 종속 차량(120)이 통제 차량(110)에 가까이 위치하도록 종속 차량(120)의 주행 모드를 독립 주행 모드로 변경할 수 있으며, 독립 주행 모드 시 설정되는 조건(예를 들어, 최대 속도, 최저 속도 등에 대한 설정)을 변경할 수 있다. The server 100 may receive driving status information including at least a passenger status, a vehicle location on a driving route, and a vehicle speed from the subordinate vehicle 120 being driven through the network. When the manager of the server 100 or the server 100 is in a state where the position of the subordinate vehicle 120 and the position of the control vehicle 110 are separated by more than a preset reference distance, the subordinate vehicle 120 controls the vehicle 110 The driving mode of the subordinate vehicle 120 may be changed to the independent driving mode so as to be located close to the .

예시적인 실시예에서, 통제 차량(110)는 적어도 주행 경로 상의 차량 위치 및 차량 속도를 포함하는 주행 상황 정보를 종속 차량(120)으로부터 수신할 수 있다. 통제 차량(110)은 종속 차량(120)으로부터 수집되는 정보를 나타내는 HMI(112)를 포함할 수 있다. 통제 차량(110)의 운전자는 HMI(112)를 통해 제공되는 정보를 기초로 종속 차량(120)의 주행 모드 및 주행 모드의 설정 조건을 변경할 수 있다. 예시적인 실시예에서, 통제 차량(110)의 운전자는 종속 차량(120)의 승객이 하차하여야 하는 경우, 통제 차량(110)을 종속 차량(120)을 군집 주행 모드로 변경하고, 종속 차량(120)이 통제 차량(110)에 더욱 가까이 위치하도록 설정 조건을 변경할 수 있다. 복수의 자율 주행 차량들이 함께 운행하는 차량의 군집 운행(platooning)과 달리, 선두의 통제 차량에서 종속 차량의 상태를 직접 확인하고 통제할 수 있으므로 차량 운용의 안전성과 돌발 상황에 더욱 적극적인 대처가 가능할 수 있다.In an exemplary embodiment, the control vehicle 110 may receive driving situation information including at least the vehicle position and vehicle speed on the driving route from the dependent vehicle 120 . Control vehicle 110 may include HMI 112 representing information collected from subordinate vehicle 120 . The driver of the control vehicle 110 may change the driving mode of the subordinate vehicle 120 and setting conditions of the driving mode based on information provided through the HMI 112 . In the exemplary embodiment, the driver of the controlled vehicle 110 changes the controlled vehicle 110 to the subordinate vehicle 120 into a platoon driving mode, when the passenger of the subordinate vehicle 120 needs to get off, and the subordinate vehicle 120 . ) may be changed to be located closer to the control vehicle 110 . Unlike platooning of a vehicle in which multiple autonomous vehicles operate together, the leading control vehicle can directly check and control the status of a subordinate vehicle, making it possible to more actively respond to unexpected situations and safety of vehicle operation. have.

종속 차량(120)이 통제 차량(110)에 연결되어 운행 경로를 주행하는 동안, 다수의 승객들은 통제 차량(110)뿐만 아니라 종속 차량(120)에도 승차, 하차를 하게 된다. 종속 차량(120)에 대한 승객의 승차, 하차는 통제 차량(110)의 운전자에 의해 통제될 수 있다. 통제 차량(110)의 운전자는 종속 차량(120)의 모니터링 센서(124)로부터 제공되는 센싱 정보를 기초로 승객의 승차 및 하차에 대한 모니터링을 수행하고, 출입문 개폐를 제어할 수 있다. 실시예에서, 모니터링 센서(124)는 승차 감시 센서, 하차 감시 센서 및 하차 요청 센서를 포함할 수 있다. 종속 차량(120)은 통제 차량(110)에 승차 감시 센서, 하차 감시 센서 및 하차 요청 센서로부터 수집되는 정보를 전달할 수 있다. 승차 감시 센서, 하차 감시 센서는 카메라일 수 있으며, 하차 요청 센서는 승객의 조작에 대응하여 소리 및/또는 빛을 방출하도록 구성된 부저(buzzer)일 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. While the subordinate vehicle 120 is connected to the control vehicle 110 and travels on the driving route, a plurality of passengers get on and off the control vehicle 110 as well as the subordinate vehicle 120 . The boarding and disembarkation of passengers from the subordinate vehicle 120 may be controlled by the driver of the control vehicle 110 . The driver of the control vehicle 110 may monitor boarding and alighting of passengers based on the sensing information provided from the monitoring sensor 124 of the subordinate vehicle 120 , and may control the opening and closing of the door. In an embodiment, the monitoring sensor 124 may include a ride monitoring sensor, a getting off monitoring sensor, and a getting off request sensor. The subordinate vehicle 120 may transmit information collected from the riding monitoring sensor, the getting off monitoring sensor, and the getting off request sensor to the control vehicle 110 . The boarding monitoring sensor and the getting off monitoring sensor may be a camera, and the getting off request sensor may be a buzzer configured to emit sound and/or light in response to a passenger's manipulation, but is not limited thereto.

구체적으로, 종속 차량(120)은 승차 감시 센서를 통해 승차하려는 승객을 인식하여 승객의 승차 정보를 생성할 수 있으며, 네트워크를 통해 통제 차량(110)에 승객의 승차 정보를 송신할 수 있다. 통제 차량(110)의 HMI(112)는 수신된 승객의 승차 정보를 운전자에게 표시할 수 있으며, 운전자는 종속 차량(120)의 출입문을 개방하여 승객이 종속 차량(120)에 승차할 수 있도록 한다. 또한, 종속 차량(120)은 승차 중인 승객이 하차 요청 센서를 하차를 요청하는 것에 대응하여, 승객의 하차 요청 정보를 생성할 수 있으며, 네트워크를 통해 통제 차량(110)에 승객의 하차 정보를 송신할 수 있다. 관리자는 HMI(112)를 통해 승객의 하차 정보를 확인하며, 다음 정류장에서 승객의 하차를 위해 종속 차량(120)의 출입문을 개방할 수 있다. 또한, 종속 차량(120)은 하차 중인 승객을 하차 감시 센서로 감시하여 승객의 하차 정보를 생성하여, 통제 차량(110)에 전달할 수 있다. 관리자는 승객의 하차 정보를 HMI(112)를 통해 확인하며, 승객이 완전히 하차한 것이 확인되는 경우, 종속 차량(120)의 출입문을 폐쇄하도록 제어할 수 있다.Specifically, the subordinate vehicle 120 may generate passenger riding information by recognizing a passenger who wants to ride through the ride monitoring sensor, and may transmit the passenger's riding information to the control vehicle 110 through the network. The HMI 112 of the control vehicle 110 may display the received passenger boarding information to the driver, and the driver opens the door of the subordinate vehicle 120 so that the passenger can board the subordinate vehicle 120 . . In addition, the subordinate vehicle 120 may generate the passenger's disembarkation request information in response to the passenger's disembarkation request sensor, and transmit the passenger's disembarkation information to the control vehicle 110 through the network. can do. The manager may check the passenger's disembarkation information through the HMI 112 and open the door of the subordinate vehicle 120 for disembarking the passenger at the next stop. In addition, the subordinate vehicle 120 may generate the passenger's alighting information by monitoring the passenger who is getting off with the alighting monitoring sensor, and transmit it to the control vehicle 110 . The manager checks the passenger's alighting information through the HMI 112 , and when it is confirmed that the passenger has completely alighted, the manager may control to close the door of the subordinate vehicle 120 .

도 4는 통제 차량(110)과 종속 차량(120)이 함께 운행되는 예시적인 이미지를 나타내며, 통제 차량(110)에는 운전자가 탑승한 상태이고, 종속 차량(120)에는 운전자가 탑승하지 않은 상태임을 알 수 있다. 또한, 통제 차량(110)과 종속 차량(120)은 물리적으로 결합되지 않은 상태로 일정 거리를 두고 함께 운행될 수 있다. 예시적인 실시예에서, 도 4와 같이 서버(100)는 통제 차량(110)과 종속 차량(120)이 정류장에 접근하게 되는 경우, 통제 차량(110)과 종속 차량(120)이 서로 거리가 가까워지도록 통제 차량(110)과 종속 차량(120)을 제어할 수 있다. 4 shows an exemplary image in which the control vehicle 110 and the subordinate vehicle 120 are operated together, and the control vehicle 110 is in a state where the driver is on board, and the subordinate vehicle 120 is in a state where the driver is not in the state. Able to know. In addition, the control vehicle 110 and the subordinate vehicle 120 may be driven together at a predetermined distance in a state in which they are not physically coupled. In an exemplary embodiment, as shown in FIG. 4 , the server 100 determines that when the control vehicle 110 and the subordinate vehicle 120 approach the stop, the control vehicle 110 and the subordinate vehicle 120 are close to each other. It is possible to control the control vehicle 110 and the subordinate vehicle 120 so as to

이러한 종속 차량(120)은 하나의 통제 차량(110)에 복수개로 구성될 수 있다. 도 5를 참조하면, 종속 차량(120)은 제1 내지 제 N 종속 차량(120_1 내지 120_N)을 포함할 수 있다. 여기서, N은 1보다 큰 자연수이다. 제1 종속 차량(120_1)은 통제 차량(110)을 따라 주행하는 차량일 수 있으며, 제2 내지 제N 종속 차량(120_2 내지 120_N)은 선행하여 주행하는 종속 차량을 따라 주행하는 차량일 수 있다. 즉, 제2 종속 차량(120_2)은 제1 종속 차량(120_1)의 후방에 위치하여 제1 종속 차량(120_1)을 추종할 수 있으며, 제N 종속 차량(120_N)은 제N-1 종속 차량(120_N-1)을 추종하도록 제어될 수 있다. 서버(100)가 판단하는 통제 차량에 대한 추종형 자율주행차량 적용 여부는 상기 종속 차량의 수를 결정하는 것을 포함할 수 있다. 서버(100)는 예측된 교통 수요 정보가 통제 차량(110)과 제1 종속 차량(120_1)만으로 충족되지 않은 경우, 제2 종속 차량(120_2)을 추가하는 것을 판단할 수 있다. A plurality of such subordinate vehicles 120 may be configured in one control vehicle 110 . Referring to FIG. 5 , the subordinate vehicle 120 may include first to Nth subordinate vehicles 120_1 to 120_N. Here, N is a natural number greater than 1. The first subordinate vehicle 120_1 may be a vehicle driving along the control vehicle 110 , and the second to Nth subordinate vehicles 120_2 to 120_N may be a vehicle driving following a preceding subordinate vehicle. That is, the second subordinate vehicle 120_2 may be located at the rear of the first subordinate vehicle 120_1 to follow the first subordinate vehicle 120_1 , and the Nth subordinate vehicle 120_N is the N-1th subordinate vehicle ( 120_N-1) may be controlled to follow. Whether to apply the autonomous driving vehicle to the control vehicle determined by the server 100 may include determining the number of the subordinate vehicles. When the predicted traffic demand information is not satisfied with only the control vehicle 110 and the first dependent vehicle 120_1 , the server 100 may determine to add the second dependent vehicle 120_2 .

서버(100)가 예측된 교통 수요 정보에 따라 선택적으로 종속 차량의 적용 여부 및 수량을 결정할 수 있으며, 종래의 굴절 버스와 다르게 유연하게 차량을 배차할 수 있다. 서버(100)는 결정된 수의 종속 차량(120)을 통제 차량(110)에 네트워크를 통해 연결하여 통제 차량(110)을 적어도 하나의 종속 차량(120)이 추종하는 주행을 시작할 수 있다. The server 100 may selectively determine whether to apply the subordinate vehicle and the quantity according to the predicted traffic demand information, and may flexibly dispatch the vehicle unlike the conventional articulated bus. The server 100 may connect the determined number of subordinate vehicles 120 to the controlled vehicle 110 through a network to start driving the controlled vehicle 110 followed by at least one subordinate vehicle 120 .

통제 차량(110)과 종속 차량(120)이 함께 통합되어 주행 중인 상태에서, 서버(100)는 주행 중인 통제 차량(110)과 종속 차량(120)로부터 각각 운행 현황 정보를 수집할 수 있다. 서버(100)는 수집된 운행 현황 정보와 교통 수요 정보 중 적어도 하나에 기초하여 통제 차량(100)에 대한 추종형 자율주행차량 적용 상태를 판단할 수 있다. 구체적으로, 서버(100)는 운행 현황 정보에 포함된 승객 현황과 교통 수요 정보에 포함된 경로별 예약 정보에 기초하여 잔존 경로에 승객 수요를 예측할 수 있다. 운행 현황 정보에 포함된 승객 현황은 현재의 승객을 나타내며, 경로별 예약 정보는 잔존 경로에 대한 미래 수요로, 승객 현황과 경로별 예약 정보에 기초하여 잔존 경로에 대한 승객 수요가 예측될 수 있다. 서버(100)는 예측된 승객 수요에 따라 추종형 자율주행차량 적용 상태를 판단할 수 있다. 추종형 자율주행차량 적용 상태를 판단은 효율적인 종속 차량(120)의 이용을 위한 것으로, 종속 차량(120)이 필요하지 않은 통제 차량(110)에서 선택적으로 종속 차량(120)의 연결을 해제하고, 종속 차량(120)이 더 필요한 통제 차량(110)에는 새로운 종속 차량(120)을 연결하는 것을 의미한다. 즉, 기점에서 판단된 교통 수요 정보대비 주행에 따라 실제 발생하는 교통 수요 사이에 오차가 발생할 수 있으며, 이러한 오차의 발생을 주행 과정에 수정하는 과정을 수행하여 수요자의 불편을 최소화하며 자원의 효율성을 높일 수 있다.In a state in which the control vehicle 110 and the subordinate vehicle 120 are integrated and driven together, the server 100 may collect driving status information from the driving control vehicle 110 and the subordinate vehicle 120 , respectively. The server 100 may determine the application state of the tracking type autonomous driving vehicle to the control vehicle 100 based on at least one of the collected driving status information and traffic demand information. Specifically, the server 100 may predict the passenger demand for the remaining routes based on the passenger status included in the driving status information and the reservation information for each route included in the traffic demand information. The passenger status included in the driving status information represents the current passenger, and the reservation information for each route is the future demand for the remaining route, and the passenger demand for the remaining route may be predicted based on the passenger status and the reservation information for each route. The server 100 may determine the application state of the tracking type autonomous driving vehicle according to the predicted passenger demand. Determining the application state of the following autonomous driving vehicle is for efficient use of the subordinate vehicle 120, and selectively disconnects the subordinate vehicle 120 from the control vehicle 110 that does not require the subordinate vehicle 120, This means that a new subordinate vehicle 120 is connected to the control vehicle 110 that requires more subordinate vehicle 120 . In other words, an error may occur between the actual traffic demand according to the driving compared to the traffic demand information determined at the starting point, and the process of correcting the occurrence of this error in the driving process is performed to minimize inconvenience to consumers and improve resource efficiency. can be raised

서버(100)는 예측된 승객 수요와 현재 주행 중인 통제 차량(110) 및 통제 차량(110)에 연결된 적어도 하나의 종속 차량(120)의 수용 좌석을 비교하여 예측된 승객 수요의 수용 여부를 판단할 수 있다. 예시적인 실시예에서, 서버(100)는 예측된 승객 수요를 통제 차량(110)만으로 수용 가능한 것으로 판단되는 경우, 종속 차량(120)의 연결을 해제할 수 있다. 또한, 서버(100)는 예측된 승객 수요를 현재 상태로 수용할 수 있는 것으로 판단되는 경우, 현재 추종형 자율주행차량 적용 상태를 유지할 수 있다. 또한, 현재 복수의 종속 차량(120_1 내지 120_N)이 연결된 상태에서, 서버(100)는 예측된 승객 수요를 수용하기 위해서 통제 차량(110)와 제1 종속 차량(120_1)만이 필요한 것으로 판단되는 경우, 제1 종속 차량(120_1)을 제외한 나머지 종속 차량의 연결을 선택적으로 해제할 수 있다. 또한, 서버(100)는 예측된 승객 수요를 현재 상태로 수용할 수 없는 것으로 판단되는 경우, 새로운 종속 차량(120)을 종속 차량(120)에 더 연결하는 것을 결정할 수 있다. The server 100 compares the predicted passenger demand with the accommodating seats of the currently running control vehicle 110 and at least one subordinate vehicle 120 connected to the control vehicle 110 to determine whether to accommodate the predicted passenger demand. can In an exemplary embodiment, when it is determined that the predicted passenger demand can be accommodated only by the control vehicle 110 , the server 100 may disconnect the subordinate vehicle 120 . In addition, when it is determined that the predicted passenger demand can be accommodated in the current state, the server 100 may maintain the current state of applying the self-driving vehicle to the tracking type. In addition, when it is determined that only the control vehicle 110 and the first subordinate vehicle 120_1 are required, the server 100 needs only the control vehicle 110 and the first subordinate vehicle 120_1 to accommodate the predicted passenger demand while the plurality of subordinate vehicles 120_1 to 120_N are currently connected. Connections of the other subordinate vehicles other than the first subordinate vehicle 120_1 may be selectively released. Also, when it is determined that the predicted passenger demand cannot be accommodated in the current state, the server 100 may determine to further connect the new subordinate vehicle 120 to the subordinate vehicle 120 .

실시예에서, 통제 차량(110)이 주행하게 되는 운행 경로는 운행이 시작되는 기점, 운행이 종료되는 종점 및 기점과 종점 사이의 적어도 하나의 중간 지점을 포함할 수 있다. 운행 경로에서 종점은 회차 지점일 수 있으며, 차량의 운행 시간 간격 조절을 위해 회차 대기가 발생하는 지점일 수 있다. 중간 지점은 승객이 승차, 하차를 하는 정류장 또는 복수의 방향을 향해 운행하는 각각의 차량들 사이의 연계 교통 및 환승 활동을 원활하게 하는 환승 센터일 수 있다. 이러한 중간 지점은 종속 차량의 연결이 해제되거나 새로운 연결이 수행되는 지점일 수 있다. 서버(100)는 통제 차량(110)과 종속 차량(120)을 연결하여 운행 경로를 운행하는 도중, 추종형 자율주행차량 적용이 필요 없는 것으로 판단되는 경우, 현재 위치를 기준으로 다음 중간 지점에서 종속 차량(120)의 연결을 해제할 수 있다. 실시예에서, 종속 차량(120)에 승객이 탑승하고 있는 상황인 경우, 종속 차량(120) 내의 안내 스피커(미도시)를 통해 통제 차량(110)으로의 이동을 요청할 수 있다. 운전자는 종속 차량(120)에서 통제 차량(110)으로의 승객 이동이 완료된 것을 확인한 후 종점까지 통제 차량(110)을 단독으로 운행할 수 있다. 여기서, 중간 지점이 환승 센터로 구성되는 경우, 통제 차량(110)과 종속 차량(120)의 연결 및 해제가 더욱 용이해지는 장점을 가질 수 있다.In an embodiment, the driving route through which the control vehicle 110 travels may include a starting point at which the driving starts, an ending point at which the driving ends, and at least one intermediate point between the starting point and the ending point. The end point in the driving route may be a turning point, and may be a point at which a turn waiting occurs to adjust the driving time interval of the vehicle. The intermediate point may be a stop where passengers get on and off, or a transfer center that facilitates connection traffic and transfer activities between respective vehicles traveling in a plurality of directions. This intermediate point may be a point at which the connection of the dependent vehicle is disconnected or a new connection is made. The server 100 connects the control vehicle 110 and the subordinate vehicle 120 while driving the driving route, and when it is determined that the application of the tracking type autonomous vehicle is not necessary, the server 100 is subordinated at the next intermediate point based on the current location. The connection of the vehicle 120 may be released. In the embodiment, when a passenger is riding in the subordinate vehicle 120 , a movement to the control vehicle 110 may be requested through a guide speaker (not shown) in the subordinate vehicle 120 . After confirming that the passenger movement from the subordinate vehicle 120 to the control vehicle 110 is completed, the driver may drive the control vehicle 110 alone until the end point. Here, when the intermediate point is configured as a transfer center, the connection and disconnection between the control vehicle 110 and the subordinate vehicle 120 may be further facilitated.

도 6과 같은 주차장형 환승 센터에서, 통제 차량(110)은 정차된 상태에서 새로운 종속 차량(120)과의 네트워크 연결을 진행될 수 있다. 예시적으로, c방향 통제 차량(110c)에 연결되어 있던 종속 차량(120)은 c방향 통제 차량(110c)과의 연결을 해제하고, b방향 통제 차량(110b)과의 연결을 위해 자율 주행으로 위치를 이동할 수 있다. In the parking lot-type transfer center as shown in FIG. 6 , the control vehicle 110 may perform a network connection with the new subordinate vehicle 120 in a stopped state. Illustratively, the subordinate vehicle 120 connected to the c-direction control vehicle 110c releases the connection with the c-direction control vehicle 110c, and switches to autonomous driving for connection with the b-direction control vehicle 110b. location can be moved.

도 7과 같은 터미널형 환승 센터에서, 통제 차량(110)은 터미널에 주차된 상태에서 새로운 승객들을 더 승차시킬 수 있으며, 승객을 충분히 수용하기 위해 종속 차량(120)과의 새로운 연결을 수행할 수 있다. 또한, 통제 차량(110)은 터미널에 주차된 상태에서 승객들을 하차시킨 후, 종래 연결된 종속 차량(120)과의 연결을 해제할 수 있다. 예시적으로, 종속 차량(120)은 터미널에 주차된 a방향 통제 차량(110a)과의 연결이 해제된 상태이며, d방향 통제 차량(110d)과의 연결을 위해 자율 주행 중인 상태일 수 있다. In the terminal-type transfer center as shown in FIG. 7 , the control vehicle 110 may further board new passengers while parked at the terminal, and may perform a new connection with the subordinate vehicle 120 to sufficiently accommodate the passengers. have. In addition, after the control vehicle 110 disembarks passengers in a state parked at the terminal, the connection with the conventionally connected subordinate vehicle 120 may be released. For example, the subordinate vehicle 120 may be in a state in which the connection with the a-direction control vehicle 110a parked in the terminal is released, and may be in a state of autonomous driving for connection with the d-direction control vehicle 110d.

도 8을 참조하면, 기점에서 서버(100)는 승객들을 수용하기 위해 통제 차량(110)에 2대의 종속 차량(120_1, 120_2)을 연결할 수 있으며, 운행 경로에 대한 주행을 시작할 수 있다. 도 9를 참조하면, 서버(100)는 탑승 예상 승객이 통제 차량(110)만으로 충족할 수 있는 것으로 판단할 수 있으며, 중간 지점에서 통제 차량(110)과 2대의 종속 차량(120_1, 120_2)과의 연결을 해제할 수 있다. 도 10을 참조하면, 연결이 해제된 통제 차량(110)은 단독으로 기점을 향해 운행할 수 있으며, 2대의 종속 차량(120_1, 120_2)은 자율 주행 모드를 통해 주행할 수 있다. Referring to FIG. 8 , at a starting point, the server 100 may connect two subordinate vehicles 120_1 and 120_2 to the control vehicle 110 to accommodate passengers, and may start driving along a driving route. Referring to FIG. 9 , the server 100 may determine that the expected passenger can be satisfied only with the control vehicle 110 , and the control vehicle 110 and the two subordinate vehicles 120_1 and 120_2 and the control vehicle 110 at an intermediate point can be disconnected from Referring to FIG. 10 , the disconnected control vehicle 110 may drive toward a starting point alone, and two subordinate vehicles 120_1 and 120_2 may drive through an autonomous driving mode.

실시예에서, 통제 차량(110)과 연결이 해제된 종속 차량(120)은 자율 주행을 통해 주행하게 된다. 서버(100)는 추종형 자율주행차량 적용이 해제된 통제 차량(110)이 종점까지 단독으로 운행하는 것과 해제된 종속 차량(120)이 자율 주행을 통해 주행하는 것을 지원할 수 있다. 종속 차량(120)은 자율 주행을 통해 기점으로 복귀하거나, 연결이 해제된 통제 차량(110)이 아니 다른 통제 차량과 연결을 위해 중간 지점으로 이동될 수 있다. 서버(100)는 연결이 해제된 종속 차량(120)과 연결 가능한 다른 통제 차량을 검색할 수 있다. 여기서, 연결 가능한 다른 통제 차량은 예측된 승객 수요를 현재 상태로 충족할 수 없어, 새로운 종속 차량(120)의 연결이 필요한 상태인 통제 차량을 의미할 수 있으며, 서버(100)는 이러한 통제 차량을 검색 및 확인할 수 있다. 또한, 서버(100)는 연결 가능한 다른 통제 차량과 상기 종속 차량과 연결이 용이한 중간 지점을 판단할 수 있다. 서버(100)는 해당 중간 지점으로 종속 차량(120)이 자율 주행을 통해 이동하는 것을 지원할 수 있다. 현재 상태에서 수요가 크지 않은 종속 차량을 선택적으로 해제하고, 수요가 필요한 다른 통제 차량에 연결함에 따라 종속 차량의 활용성이 더욱 제고될 수 있으며, 광역 교통의 공간적 불균형과 시간적 불균형성이 해소될 수 있게 된다.In an embodiment, the subordinate vehicle 120 disconnected from the control vehicle 110 will drive through autonomous driving. The server 100 may support the independent driving of the control vehicle 110 for which the application of the tracking type autonomous driving vehicle is released to the end point, and the driving of the released subordinate vehicle 120 through autonomous driving. The subordinate vehicle 120 may return to the starting point through autonomous driving or may be moved to an intermediate point in order to connect with a control vehicle other than the disconnected control vehicle 110 . The server 100 may search for another control vehicle connectable with the subordinate vehicle 120 that has been disconnected. Here, other connectable control vehicles cannot meet the predicted passenger demand in the current state, so it may mean a control vehicle in a state that requires connection of a new subordinate vehicle 120 , and the server 100 selects such a control vehicle. You can search and check. In addition, the server 100 may determine an intermediate point that is easy to connect to another connectable control vehicle and the subordinate vehicle. The server 100 may support the subordinate vehicle 120 to move to the corresponding intermediate point through autonomous driving. In the current state, by selectively releasing subordinate vehicles, which do not have large demand, and connecting them to other control vehicles requiring demand, the utilization of subordinate vehicles can be further improved, and spatial and temporal imbalances of wide-area traffic can be resolved. there will be

이하에서는, 도 11 내지 도 14를 참조하여, 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 운용 방법을 설명하도록 한다.Hereinafter, with reference to FIGS. 11 to 14 , a method for operating a demand prediction type dynamic public transportation based on a tracking type autonomous driving vehicle according to some embodiments of the present invention will be described.

본 발명의 몇몇 실시예에 따른 추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 운용 방법은 실시예에 따른 추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 시스템의 서버에서 수행될 수 있다. 본 실시예에 따른 추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 운용 방법의 설명을 위해 도 1 내지 도 10과 이에 관련된 설명이 참조될 수 있다. The method for operating a tracking type autonomous vehicle-based demand prediction type dynamic public transportation according to some embodiments of the present invention may be performed in a server of a tracking type autonomous vehicle-based demand prediction type dynamic public transportation system according to the embodiments. 1 to 10 and related descriptions may be referred to for a description of the demand prediction type dynamic public transportation operation method based on the tracking type autonomous vehicle according to the present embodiment.

도 11은 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 운용 방법의 순서도이다. 도 12는 도 11의 제1 단계의 세부적인 과정을 도시하는 순서도이다. 도 13은 도 11의 제3 단계의 세부적인 과정을 도시하는 순서도이다. 도 14는 제5 단계의 세부적인 과정을 도시하는 순서도이다. 11 is a flowchart of a demand forecasting dynamic public transportation operation method based on a tracking type autonomous vehicle according to some embodiments of the present disclosure. 12 is a flowchart illustrating a detailed process of the first step of FIG. 11 . 13 is a flowchart illustrating a detailed process of the third step of FIG. 11 . 14 is a flowchart illustrating a detailed process of the fifth step.

도 11을 참조하면, 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 운용 방법은 탑승한 운전자가 승객의 승차, 하차 및 운행 경로에 대한 주행을 제어하는 통제 차량에 대한 추종형 자율주행차량 적용 여부를 교통 수요 정보에 기초하여 판단하는 제1 단계(S110); 제1 단계에서 추종형 자율주행차량 적용이 필요한 것으로 판단되는 경우, 상기 통제 차량을 따라 종속 차량이 주행하도록 적어도 하나의 종속 차량을 상기 통제 차량에 네트워크를 통해 연결하여 주행을 시작하는 제2 단계(S120); 주행 중인 상기 통제 차량 및 상기 종속 차량으로부터 각각 수집되는 운행 현황 정보 및 상기 교통 수요 정보 중 적어도 하나에 기초하여 추종형 자율주행차량 적용 상태를 판단하는 제3 단계(S130);및 상기 제3 단계의 판단 결과에 따라, 상기 통제 차량과 상기 적어도 하나의 종속 차량의 네트워크 연결을 해제하거나, 상기 통제 차량에 새로운 종속 차량을 네트워크를 통해 연결하는 제4 단계(S140)를 포함한다. Referring to FIG. 11 , a method for operating a demand prediction type dynamic public transportation based on a tracking type autonomous driving vehicle according to some embodiments of the present invention is a control vehicle in which the onboard driver controls the boarding, disembarking, and driving of the passenger. A first step (S110) of determining whether to apply the self-driving vehicle for the tracking type based on the traffic demand information; If it is determined in the first step that it is necessary to apply the following autonomous driving vehicle, the second step of starting driving by connecting at least one subordinate vehicle to the control vehicle through a network so that the subordinate vehicle runs along the control vehicle ( S120); A third step (S130) of determining an application state of a tracking type autonomous driving vehicle based on at least one of the driving status information and the traffic demand information collected from the control vehicle and the subordinate vehicle, respectively, which are being driven; and the third step and a fourth step (S140) of disconnecting the network connection between the control vehicle and the at least one subordinate vehicle or connecting a new subordinate vehicle to the control vehicle through a network according to the determination result.

먼저, 추종형 자율주행차량 적용 여부를 교통 수요 정보에 기초하여 판단한다(S110).First, it is determined based on the traffic demand information whether or not to apply the tracking type autonomous driving vehicle (S110).

도 12를 참조하면, 제1 단계(S110)에서, 서버(100)는 교통 수요 정보를 예측할 수 있다(S112). 교통 수요 정보는 운행 경로를 주행하는 통제 차량(110)에 대한 수요자의 수요를 복수의 예측 인자에 기초하여 분석한 데이터일 수 있다. 실시예에서, 분석된 결과 데이터는 해당 통제 차량(110)에 대한 예측 이용자 수일 수 있다. 실시예에서, 교통 수요 정보의 예측에는 통제 차량(110)이 운행하는 운행 경로, 요일 및 출발 시간이 고려될 수 있다. 예시적인 실시예에서, 수요자는 통제 차량(110)에 대한 이용을 운행 요일 이전에 미리 예약할 수 있으며, 운행 요일 직전까지 예약된 예약 정보 또한 예측 인자로 고려될 수 있다. 또한, 통제 차량(110)에 대해 과거 실제 이용자들이 이용한 교통 수요 정보도 예측 인자로 고려될 수 있다. 실시예에서, 서버(100)는 상술한 예측 인자가 입력 값으로 입력되고 교통 수요 정보를 출력 값으로 출력하도록 학습된 교통 수요 정보 예측 모델을 포함할 수 있다. 교통 수요 정보 예측 모델은 회귀 모형 또는 기계학습 모형을 통해 구성될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.Referring to FIG. 12 , in a first step ( S110 ), the server 100 may predict traffic demand information ( S112 ). The traffic demand information may be data analyzed based on a plurality of predictive factors of the demand of the consumer for the control vehicle 110 driving the driving route. In an embodiment, the analyzed result data may be the number of predicted users for the corresponding control vehicle 110 . In an embodiment, a driving route, a day of the week, and a departure time on which the control vehicle 110 operates may be considered in the prediction of the traffic demand information. In an exemplary embodiment, the consumer may reserve the use of the control vehicle 110 in advance prior to the operating day, and reservation information reserved until just before the operating day may also be considered as a predictive factor. In addition, traffic demand information used by actual users in the past for the control vehicle 110 may be considered as a predictive factor. In an embodiment, the server 100 may include a traffic demand information prediction model in which the above-mentioned prediction factors are input as input values and the traffic demand information is learned to output traffic demand information as an output value. The traffic demand information prediction model may be configured through a regression model or a machine learning model, but is not limited thereto.

다음으로, 제1 단계(S110)에서, 서버(100)는 예측된 교통 수요 정보에 대한 통제 차량의 충족 여부를 판단한다(S114). 서버(100)는 예측된 교통 수요 정보가 통제 차량(110)만으로 충족되지 않는 것으로 판단되는 경우, 연결할 종속 차량의 수량을 교통 수요 정보에 기초하여 결정할 수 있다(S118). 수량을 결정한 후 단계(S120)로 진행하게 된다. 또한, 단계(S114)에서, 서버(100)는 교통 수요 정보가 통제 차량(110)만으로 충족이 되는 것으로 판단되는 경우, 통제 차량(110)만으로 배차를 완료(S116)하고 단계를 종료할 수 있다.Next, in the first step (S110), the server 100 determines whether the control vehicle for the predicted traffic demand information is satisfied (S114). When it is determined that the predicted traffic demand information is not satisfied only by the control vehicle 110 , the server 100 may determine the number of subordinate vehicles to be connected based on the traffic demand information ( S118 ). After determining the quantity, the process proceeds to step S120. In addition, in step S114 , when it is determined that the traffic demand information is satisfied only with the control vehicle 110 , the server 100 completes dispatching with only the control vehicle 110 ( S116 ) and may end the step. .

상기 통제 차량을 따라 종속 차량이 주행하도록 상기 종속 차량을 상기 통제 차량에 네트워크를 통해 연결하여 주행을 시작한다(S120).The subordinate vehicle is connected to the control vehicle through a network so that the subordinate vehicle runs along the control vehicle to start driving (S120).

종속 차량(120)은 네트워크를 통해 통제 차량(110)에 연결되어 통제 차량(110)의 제어를 받게 된다. 통제 차량(110)은 운전자의 조작 정보를 생성하여 종속 차량(120)에 네트워크를 통해 제공할 수 있으며, 종속 차량(120)은 운전자의 조작 정보에 기초하여 통제 차량(110)을 추종할 수 있다. 운전자의 조작 정보는 스티어링 휠 조작에 따른 조향 정보, 기어 조작에 따른 기어 조작 정보, 가속 페달 변화에 따른 가속 정보, 브레이크 페달 조작에 따른 감속 정보를 포함할 수 있다. The subordinate vehicle 120 is connected to the control vehicle 110 through a network and is controlled by the control vehicle 110 . The control vehicle 110 may generate the driver's manipulation information and provide it to the subordinate vehicle 120 through a network, and the subordinate vehicle 120 may follow the controlled vehicle 110 based on the driver's manipulation information. . The driver's operation information may include steering information according to a steering wheel operation, gear operation information according to a gear operation, acceleration information according to a change of an accelerator pedal, and deceleration information according to a brake pedal operation.

종속 차량(120)과 통제 차량(110) 사이의 데이터 교환은 서버(100)를 통해서 수행되지 않고도, 상호간에 네트워크를 통해 수행될 수 있다. 실시예에서, 통제 차량(110)의 통신 장치(111)과 종속 차량(120)의 통신 장치(121)는 신속한 데이터 교환 및 높은 네트워크 안전성을 보장하기 위해 5G NR 무선 인터넷 기술을 통해 데이터 교환을 수행할 수 있다. Data exchange between the subordinate vehicle 120 and the control vehicle 110 may be performed through a network without being performed through the server 100 . In the embodiment, the communication device 111 of the control vehicle 110 and the communication device 121 of the subordinate vehicle 120 perform data exchange through 5G NR wireless Internet technology to ensure rapid data exchange and high network safety. can do.

상기 운행 경로를 따라 주행하는 상기 통제 차량 및 상기 종속 차량을 지원한다(S130).The control vehicle and the subordinate vehicle running along the driving route are supported (S130).

제3 단계(S130)는 주행 중인 상기 통제 차량 및 상기 종속 차량으로부터 각각 수집되는 운행 현황 정보에 기초하여 상기 추종형 자율주행차량 적용 상태를 판단할 수 있다. 구체적으로, 도 13을 참조하면, 제3 단계(S130)는 주행 중인 상기 통제 차량 및 상기 종속 차량으로부터 각각 운행 현황 정보를 수집하는 단계(S132); 수집된 운행 현황 정보와 상기 교통 수요 정보 중 적어도 하나에 기초하여 잔존 경로에 대한 승객 수요를 예측하는 단계(S134); 및 상기 예측된 승객 수요를 상기 통제 차량과 상기 통제 차량에 연결된 적어도 하나의 종속 차량이 수용할 수 있는 지 여부를 판단하는 단계(S136)를 포함할 수 있다. In the third step ( S130 ), the application state of the tracking type autonomous driving vehicle may be determined based on driving status information that is respectively collected from the control vehicle and the subordinate vehicle being driven. Specifically, referring to FIG. 13 , the third step (S130) may include: collecting driving status information from the control vehicle and the subordinate vehicle that are driving (S132); Predicting passenger demand for the remaining route based on at least one of the collected driving status information and the traffic demand information (S134); and determining whether the control vehicle and at least one subordinate vehicle connected to the control vehicle can accommodate the predicted passenger demand ( S136 ).

제3 단계(S130)의 판단 결과에 따라, 상기 통제 차량과 상기 적어도 하나의 종속 차량의 네트워크 연결을 해제하거나, 상기 통제 차량에 새로운 종속 차량을 네트워크를 통해 연결한다(S140).According to the determination result of the third step (S130), the network connection between the control vehicle and the at least one subordinate vehicle is released or a new subordinate vehicle is connected to the control vehicle through the network (S140).

제4 단계(S140)에서 서버(100)는 예측된 승객 수요를 통제 차량(110)만으로 수용 가능한 것으로 판단되는 경우, 모든 종속 차량(120)의 연결을 해제할 수 있다(S142). 또한, 현재 복수의 종속 차량(120_1 내지 120_N)이 연결된 상태에서, 서버(100)는 예측된 승객 수요를 수용하기 위해서 통제 차량(110)와 몇몇의 종속 차량만이 필요한 것으로 판단할 수 있다. 예시적으로, 제1, 제2 종속 차량(120_1, 120_2)만이 필요한 것으로 판단되는 경우, 제1, 제2 종속 차량(120_1, 120_2)을 제외한 나머지 종속 차량의 연결을 해제할 수 있다. 즉, 필요하지 않은 나머지 종속 차량의 연결을 해제할 수 있다. 또한, 서버(100)는 예측된 승객 수요를 현재 상태로 수용할 수 있는 것으로 판단되는 경우, 현재 추종형 자율주행차량 적용 상태를 유지할 수 있다(S146). 또한, 서버(100)는 예측된 승객 수요를 현재 상태로 수용할 수 없는 것으로 판단되는 경우, 새로운 종속 차량(120)을 종속 차량(120)에 더 연결할 수 있다(S148).In the fourth step (S140), when it is determined that the predicted passenger demand can be accommodated only by the control vehicle 110, the server 100 may disconnect all the subordinate vehicles 120 (S142). Also, in a state in which the plurality of subordinate vehicles 120_1 to 120_N are currently connected, the server 100 may determine that only the control vehicle 110 and some subordinate vehicles are required to accommodate the predicted passenger demand. For example, when it is determined that only the first and second dependent vehicles 120_1 and 120_2 are required, the connection of the remaining dependent vehicles except for the first and second dependent vehicles 120_1 and 120_2 may be released. In other words, it is possible to disconnect the remaining dependent vehicles that are not needed. In addition, when it is determined that the predicted passenger demand can be accommodated in the current state, the server 100 may maintain the current tracking type autonomous driving vehicle application state ( S146 ). In addition, when it is determined that the predicted passenger demand cannot be accommodated in the current state, the server 100 may further connect the new subordinate vehicle 120 to the subordinate vehicle 120 ( S148 ).

본 발명의 몇몇 실시예에 따른 추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 운용 방법은 상기 추종형 자율주행차량 적용이 해제된 통제 차량이 상기 종점까지 단독으로 운행하는 것과 연결이 해제된 종속 차량이 자율 주행을 통해 주행하는 것을 지원하는 제5 단계(S150)를 더 포함할 수 있다. According to some embodiments of the present invention, in the method for operating demand prediction dynamic public transportation based on the tracking type autonomous driving vehicle, the control vehicle for which the application of the tracking type autonomous vehicle is released operates alone to the end point, and the dependent vehicle disconnected from the connection A fifth step (S150) of supporting driving through this autonomous driving may be further included.

도 14를 참조하면, 제5 단계(S150)는 해제된 종속 차량의 주행 모드를 자율 주행 모드로 변경하는 단계(S152); 해제된 종속 차량과 연결 가능한 다른 통제 차량을 확인하는 단계(S154); 상기 다른 통제 차량이 확인되는 경우, 상기 해제된 종속 차량이 자율 주행을 통해 상기 다른 통제 차량과의 연결을 위해 중간 지점으로 이동하는 것을 지원하는 단계(S156); 및 상기 다른 통제 차량이 확인되지 않는 경우, 상기 해제된 종속 차량이 자율 주행을 통해 기점으로 복귀하는 것을 지원하는 단계(S158)를 포함한다. Referring to FIG. 14 , the fifth step ( S150 ) includes changing the driving mode of the released subordinate vehicle to the autonomous driving mode ( S152 ); checking the released subordinate vehicle and another control vehicle connectable (S154); when the other controlled vehicle is identified, supporting the released subordinate vehicle to move to an intermediate point for connection with the other controlled vehicle through autonomous driving (S156); and if the other control vehicle is not identified, supporting the released subordinate vehicle to return to the starting point through autonomous driving (S158).

단계(S154)에서, 서버(100)는 연결이 해제된 종속 차량(120)과 연결 가능한 다른 통제 차량을 검색할 수 있다. 여기서, 연결 가능한 다른 통제 차량은 예측된 승객 수요를 현재 상태로 충족할 수 없어, 새로운 종속 차량(120)의 연결이 필요한 상태인 통제 차량을 의미할 수 있으며, 서버(100)는 이러한 통제 차량을 검색 및 확인할 수 있다. 또한, 서버(100)는 연결 가능한 다른 통제 차량과 상기 종속 차량과 연결이 용이한 중간 지점을 판단할 수 있다.In step S154, the server 100 may search for another control vehicle connectable with the subordinate vehicle 120 that has been disconnected. Here, other connectable control vehicles cannot meet the predicted passenger demand in the current state, so it may mean a control vehicle in a state that requires connection of a new subordinate vehicle 120 , and the server 100 selects such a control vehicle. You can search and check. In addition, the server 100 may determine an intermediate point that is easy to connect to another connectable control vehicle and the subordinate vehicle.

단계(S156)에서, 서버(100)는 해당 중간 지점으로 종속 차량(120)이 자율 주행을 통해 이동하는 것을 지원할 수 있다. 또한, 단계(S158)에서, 서버(100)는 다른 통제 차량이 확인되지 않는 경우, 상기 해제된 종속 차량이 자율 주행을 통해 기점으로 복귀하는 것을 지원할 수 있다. 현재 상태에서 수요가 크지 않은 종속 차량을 선택적으로 해제하고, 수요가 필요한 다른 통제 차량에 연결함에 따라 종속 차량의 활용성이 더욱 제고될 수 있으며, 광역 교통의 공간적 불균형과 시간적 불균형성이 해소될 수 있게 된다.In step S156, the server 100 may support the subordinate vehicle 120 to move to the corresponding intermediate point through autonomous driving. Also, in step S158 , when no other control vehicle is identified, the server 100 may support the released subordinate vehicle to return to the starting point through autonomous driving. In the current state, by selectively releasing subordinate vehicles, which do not have large demand, and connecting them to other control vehicles requiring demand, the utilization of subordinate vehicles can be further improved, and spatial and temporal imbalances of wide-area traffic can be resolved. there will be

본 발명의 추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 시스템 및 대중 교통 운용 방법은, 교통 혼잡 시간 또는 교통 혼잡 구간에서 운전자가 탑승하여 통제하는 통제 차량을 추종하는 종속 차량을 선택적으로 연결하고, 통제 차량과 종속 차량을 동시 운행하여 대중 교통의 수송 용량을 향상시킬 수 있다. 두 대의 차량이 직접적으로 연결된 굴절 차량과 다르게 필요시 종속 차량을 선택적으로 활용하고, 주행 도중 종속 차량의 연결을 예상 승객을 고려하여 선택적으로 해제할 수 있어 차량 운용의 유연성을 제고할 수 있다. 또한, 현재 상태에서 수요가 크지 않아 해제된 종속 차량을 수요가 필요한 다른 통제 차량에 연결함에 따라 종속 차량의 활용성이 더욱 제고될 수 있으며, 광역 교통의 공간적 불균형과 시간적 불균형성이 해소될 수 있게 된다. 또한, 선두의 통제 차량의 운전자가 종속 차량의 상태를 직접 확인하고 통제할 수 있으므로 차량 운용의 안전성과 돌발 상황에 더욱 적극적으로 대처할 수 있다.According to the present invention, the self-driving vehicle-based demand prediction dynamic public transportation system and public transportation operation method of the present invention selectively connect a subordinate vehicle that follows a control vehicle that a driver boards and controls in a traffic congestion time or a traffic congestion section, It is possible to improve the transport capacity of public transport by operating control vehicles and subordinate vehicles simultaneously. Unlike the articulated vehicle in which two vehicles are directly connected, the dependent vehicle can be selectively used when necessary, and the connection of the dependent vehicle can be selectively released while driving in consideration of the expected passenger, thereby increasing the flexibility of vehicle operation. In addition, as the subordinate vehicle, which has been released due to insufficient demand in the current state, is connected to other control vehicles requiring demand, the utilization of the dependent vehicle can be further improved, and spatial and temporal imbalance of wide-area traffic can be resolved. do. In addition, since the driver of the leading control vehicle can directly check and control the status of the subordinate vehicle, it is possible to more actively respond to unexpected situations and safety of vehicle operation.

이상의 설명은 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The above description is merely illustrative of the technical idea of this embodiment, and various modifications and variations will be possible without departing from the essential characteristics of the present embodiment by those of ordinary skill in the art to which this embodiment belongs. Accordingly, the present embodiments are intended to explain rather than limit the technical spirit of the present embodiment, and the scope of the technical spirit of the present embodiment is not limited by these embodiments. The protection scope of this embodiment should be interpreted by the claims below, and all technical ideas within the scope equivalent thereto should be construed as being included in the scope of the present embodiment.

Claims (10)

서버에서 수행되는 추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 운용 방법으로, 상기 방법은:
탑승한 운전자가 승객의 승차, 하차 및 미리 정해진 운행 경로에 대한 주행을 제어하는 통제 차량에 대한 추종형 자율주행차량 적용 여부를 교통 수요 정보에 기초하여 판단하는 제1 단계;
상기 제1 단계에서 추종형 자율주행차량 적용이 필요한 것으로 판단되는 경우, 상기 통제 차량을 따라 종속 차량이 주행하도록 적어도 하나의 종속 차량을 상기 통제 차량에 네트워크를 통해 연결하여 주행을 시작하는 제2 단계;
상기 주행 중인 상기 통제 차량 및 상기 종속 차량으로부터 각각 수집되는 운행 현황 정보 및 상기 교통 수요 정보 중 적어도 하나에 기초하여 추종형 자율주행차량 적용 상태를 판단하는 것을 포함하는, 제3 단계; 및
상기 제3 단계의 판단 결과에 따라, 상기 통제 차량과 상기 적어도 하나의 종속 차량의 네트워크 연결을 해제하거나, 상기 통제 차량에 새로운 종속 차량을 네트워크를 통해 연결하는 제4 단계를 포함하되,
상기 제3 단계는 주행 중인 상기 통제 차량 및 상기 종속 차량으로부터 각각 운행 현황 정보를 수집하는 단계; 수집된 운행 현황 정보와 상기 교통 수요 정보 중 적어도 하나에 기초하여 잔존 경로에 대한 승객 수요를 예측하는 단계; 및 상기 예측된 승객 수요를 상기 통제 차량과 상기 통제 차량에 연결된 적어도 하나의 종속 차량이 수용할 수 있는지 여부를 판단하는 단계를 포함하는
추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 운용 방법.
A method for demand forecasting dynamic public transportation operation based on a tracking type autonomous vehicle performed in a server, the method comprising:
A first step of determining, based on traffic demand information, whether a driver on board applies a tracking type autonomous driving vehicle to a control vehicle that controls the boarding and disembarking of passengers and driving along a predetermined driving route;
If it is determined in the first step that it is necessary to apply the following autonomous driving vehicle, the second step of starting driving by connecting at least one subordinate vehicle to the control vehicle through a network so that the subordinate vehicle runs along the control vehicle ;
a third step, comprising determining an application state of a tracking type autonomous driving vehicle based on at least one of driving status information and the traffic demand information respectively collected from the driving control vehicle and the subordinate vehicle; and
a fourth step of disconnecting the network connection between the control vehicle and the at least one subordinate vehicle or connecting a new subordinate vehicle to the control vehicle through a network according to the determination result of the third step;
The third step may include collecting driving status information from each of the control vehicle and the subordinate vehicle that are driving; predicting passenger demand for the remaining route based on at least one of the collected driving status information and the traffic demand information; and determining whether the control vehicle and at least one dependent vehicle connected to the control vehicle can accommodate the predicted passenger demand.
A demand forecasting dynamic public transportation operation method based on a tracking type autonomous vehicle.
 제1 항에 있어서,
상기 운행 경로는 운행이 시작되는 기점, 운행이 종료되는 종점 및 상기 기점과 상기 종점 사이의 적어도 하나의 중간 지점을 포함하며,
상기 제4 단계는 상기 중간 지점에서 상기 통제 차량과 상기 적어도 하나의 종속 차량의 네트워크 연결을 해제하거나, 상기 통제 차량에 새로운 종속 차량을 네트워크를 통해 연결하는 것을 포함하는
추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 운용 방법.
The method of claim 1,
The travel route includes a starting point at which travel starts, an end point at which travel ends, and at least one intermediate point between the starting point and the end point,
The fourth step includes disconnecting the network connection between the control vehicle and the at least one subordinate vehicle at the intermediate point, or connecting a new subordinate vehicle to the control vehicle through a network
A demand forecasting dynamic public transportation operation method based on a tracking type autonomous vehicle.
 제2 항에 있어서,
추종형 자율주행차량 적용이 해제된 통제 차량이 상기 종점까지 단독으로 운행하는 것과 연결이 해제된 종속 차량이 자율 주행을 통해 주행하는 것을 지원하는 제5 단계를 더 포함하는
추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 운용 방법.
3. The method of claim 2,
A fifth step of supporting a control vehicle whose application of a tracking type autonomous driving vehicle is released to drive alone to the end point and a subordinate vehicle that has been disconnected from driving through autonomous driving
A demand forecasting dynamic public transportation operation method based on a tracking type autonomous vehicle.
 제3 항에 있어서,
상기 제5 단계는,
해제된 종속 차량의 주행 모드를 자율 주행 모드로 변경하는 단계;
해제된 종속 차량과 연결 가능한 다른 통제 차량을 확인하는 단계;
연결 가능한 다른 통제 차량이 확인되는 경우, 상기 해제된 종속 차량이 자율 주행을 통해 상기 다른 통제 차량과의 연결을 위해 중간 지점으로 이동하는 것을 지원하는 단계; 및
연결 가능한 다른 통제 차량이 확인되지 않는 경우, 상기 해제된 종속 차량이 자율 주행을 통해 기점으로 복귀하는 것을 지원하는 단계를 포함하는
추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 운용 방법.
4. The method of claim 3,
The fifth step is
changing the driving mode of the released subordinate vehicle to the autonomous driving mode;
identifying another control vehicle connectable with the released subordinate vehicle;
assisting the released subordinate vehicle to move to an intermediate point for connection with the other controlled vehicle through autonomous driving when another connectable control vehicle is identified; and
and assisting the released subordinate vehicle to return to the starting point through autonomous driving when no other connectable control vehicle is identified.
A demand forecasting dynamic public transportation operation method based on a tracking type autonomous vehicle.
 제1 항에 있어서,
상기 네트워크는 5G NR 무선 인터넷 기술인
추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 운용 방법.
The method of claim 1,
The network is 5G NR wireless Internet technology
A demand forecasting dynamic public transportation operation method based on a tracking type autonomous vehicle.
 제1 항에 있어서,
상기 종속 차량은 복수개로 구성되며,
상기 복수개의 종속 차량은 제1 내지 제N 종속 차량을 포함하며, 여기서 N은 1보다 큰 자연수,
상기 제1 종속 차량은 상기 통제 차량을 따라 주행하고, 상기 제2 내지 N 종속 차량은 선행하여 주행하는 종속 차량을 따라 주행하는
추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 운용 방법.
The method of claim 1,
The subordinate vehicle is composed of a plurality,
The plurality of dependent vehicles includes first to Nth dependent vehicles, wherein N is a natural number greater than 1;
wherein the first subordinate vehicle drives along the control vehicle, and the second to N subordinate vehicles drive along a preceding subordinate vehicle.
A demand forecasting dynamic public transportation operation method based on a tracking type autonomous vehicle.
 제1 항에 있어서,
상기 제1 단계는,
상기 교통 수요 정보를 예측하는 단계;
상기 예측된 교통 수요 정보에 대한 통제 차량의 충족 여부를 판단하는 단계; 및
상기 예측된 교통 수요 정보가 통제 차량만으로 충족되지 않는 것으로 판단되는 경우, 연결할 종속 차량의 수량을 교통 수요 정보에 기초하여 결정하는 단계를 포함하는
추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 운용 방법.
The method of claim 1,
The first step is
predicting the traffic demand information;
determining whether a control vehicle for the predicted traffic demand information is satisfied; and
When it is determined that the predicted traffic demand information is not satisfied with only the control vehicle, determining the number of dependent vehicles to be connected based on the traffic demand information
A demand forecasting dynamic public transportation operation method based on a tracking type autonomous vehicle.
 삭제delete 제1 항에 있어서,
상기 종속 차량에 대한 승객의 승차, 하차는 상기 통제 차량에서 제어되고,
상기 종속 차량은 자율 주행을 수행하는 독립 주행 모드 또는 상기 통제 차량을 추종하도록 주행하는 군집 주행 모드로 동작하며,
상기 제3 단계에서, 상기 종속 차량은 상기 통제 차량과의 거리, 미리 설정된 구간 또는 도로 교통 상황 정보에 따라 상기 독립 주행 모드 또는 상기 군집 주행 모드를 결정하는
추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 운용 방법.
The method of claim 1,
The boarding and disembarkation of passengers for the subordinate vehicle is controlled by the control vehicle,
The subordinate vehicle operates in an independent driving mode in which autonomous driving is performed or in a group driving mode in which the vehicle is driven to follow the control vehicle,
In the third step, the subordinate vehicle determines the independent driving mode or the group driving mode according to the distance from the control vehicle, a preset section, or road traffic situation information
A demand forecasting dynamic public transportation operation method based on a tracking type autonomous vehicle.
 탑승한 운전자가 승객의 승차, 하차 및 미리 정해진 운행 경로에 대한 주행을 제어하는 통제 차량;
상기 통제 차량에 네트워크를 통해 연결되어 상기 통제 차량을 따라 주행하는 종속 차량; 및
상기 통제 차량 및 상기 종속 차량과 상기 네트워크를 통해 연결되는 서버로서, 교통 수요 정보에 기초하여 추종형 자율주행차량 적용 여부를 판단하는, 서버를 포함하고;
상기 서버는 상기 추종형 자율주행차량 적용이 필요한 것으로 판단되는 경우, 상기 통제 차량을 따라 종속 차량이 주행하도록 상기 종속 차량을 상기 통제 차량에 네트워크를 통해 연결하여 주행을 시작하며,
상기 서버는 상기 주행 중인 상기 통제 차량 및 상기 종속 차량으로부터 각각 수집되는 운행 현황 정보 및 상기 교통 수요 정보 중 적어도 하나에 기초하여 추종형 자율주행차량 적용 상태를 판단하고, 상기 판단 결과에 따라 상기 통제 차량과 상기 적어도 하나의 종속 차량의 네트워크 연결을 해제하거나, 상기 통제 차량에 새로운 종속 차량을 네트워크를 통해 연결하되,
상기 서버가 추종형 자율주행차량 적용 상태를 판단하는 것은, 상기 운행 현황 정보 및 상기 교통 수요 정보 중 적어도 하나에 기초하여 잔존 경로에 대한 승객 수요를 예측하고, 상기 예측된 승객 수요를 상기 통제 차량과 상기 통제 차량에 연결된 적어도 하나의 종속 차량이 수용할 수 있는지 여부를 판단하는 것을 포함하는
추종형 자율주행차량 기반 수요예측형 동적 대중 교통 시스템.
a control vehicle in which the on-board driver controls the boarding and disembarking of passengers and driving along a predetermined driving route;
a subordinate vehicle connected to the control vehicle through a network and running along the control vehicle; and
a server connected to the control vehicle and the subordinate vehicle through the network, comprising: a server that determines whether or not to apply a tracking type autonomous vehicle based on traffic demand information;
When it is determined that the application of the tracking type autonomous driving vehicle is necessary, the server connects the subordinate vehicle to the control vehicle through a network and starts driving so that the subordinate vehicle runs along the control vehicle,
The server determines an application state of a tracking type autonomous driving vehicle based on at least one of driving status information and the traffic demand information respectively collected from the driving control vehicle and the subordinate vehicle, and the control vehicle according to the determination result and disconnecting the network connection of the at least one subordinate vehicle or connecting a new subordinate vehicle to the control vehicle through a network,
When the server determines the application state of the tracking type autonomous driving vehicle, the passenger demand for the remaining route is predicted based on at least one of the driving status information and the traffic demand information, and the predicted passenger demand is combined with the control vehicle. determining whether at least one subordinate vehicle connected to the control vehicle is accommodating
Demand forecasting dynamic public transportation system based on self-driving vehicles.
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