KR102495611B1 - Apparatus, method and system for autonomous driving - Google Patents

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Abstract

The present invention relates to a device, method, and system for autonomous driving. The device comprises: a sensor part that detects a surrounding object of an own vehicle; a control part that generates an autonomous driving path of the own vehicle based on the movement data of the surrounding object detected by the sensor part; and a surrounding object analysis part that receives the movement data of the surrounding object from the control part and analyzes an expected movement trajectory of the surrounding object probabilistically, wherein the control part, by the movement data of the surrounding object and the surrounding object analysis part, generates the autonomous driving path based on the expected movement trajectory of the probabilistically analyzed surrounding object. Therefore, the present invention is capable of improving an autonomous driving control performance.

Description

자율 주행 장치, 방법 및 시스템{APPARATUS, METHOD AND SYSTEM FOR AUTONOMOUS DRIVING}Autonomous driving device, method and system {APPARATUS, METHOD AND SYSTEM FOR AUTONOMOUS DRIVING}

본 발명은 자율 주행 장치. 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 주변객체와의 충돌을 회피하기 위해 생성된 자율 주행 경로에 따라 자율 주행을 수행하는 자율 주행 장치, 방법 및 시스템에 관한 것이다.The present invention is an autonomous driving device. It relates to a method and system, and more particularly, to an autonomous driving apparatus, method, and system for performing autonomous driving according to an autonomous driving path created to avoid collision with surrounding objects.

오늘날의 자동차 산업은 차량 주행에 운전자의 개입을 최소화하는 자율 주행을 구현하기 위한 방향으로 나아가고 있다. 자율 주행 차량이란 주행 시 외부정보 감지 및 처리기능을 통해 주변의 환경을 인식하여 주행 경로를 자체적으로 결정하고, 자체 동력을 이용하여 독립적으로 주행하는 차량을 말한다.Today's automotive industry is moving in the direction of implementing autonomous driving that minimizes driver intervention in driving the vehicle. An autonomous vehicle refers to a vehicle that recognizes the surrounding environment through external information detection and processing functions while driving, determines a driving path on its own, and drives independently using its own power.

자율 주행 차량은 운전자가 조향휠, 가속페달 또는 브레이크 등을 조작하지 않아도, 주행 경로 상에 존재하는 장애물과의 충돌을 방지하고 도로의 형상에 따라 차속과 주행 방향을 조절하면서 스스로 목적지까지 주행할 수 있다. 예를 들어, 직선 도로에서는 가속을 수행하고, 곡선 도로에서는 도로의 곡률에 대응하여 주행 방향을 변경하면서 감속을 수행할 수 있다.Self-driving vehicles can drive to their destination by themselves, avoiding collisions with obstacles on the driving path and adjusting the vehicle speed and driving direction according to the shape of the road, without the driver manipulating the steering wheel, accelerator pedal, or brakes. there is. For example, acceleration may be performed on a straight road, and deceleration may be performed while changing a driving direction corresponding to a curvature of the road on a curved road.

이러한 자율 주행 차량은 최초 설정된 목적지까지의 경로를 주행하는 과정에서 차량에 장착된 센서를 통해 취득한 센서 데이터를 사용하여 주변 차량과의 충돌을 회피하거나, V2X(Vehicle-to-Everything) 통신을 통해 새로운 경로를 설정하고 최초 설정된 경로를 수정하여 자율 주행을 수행한다. 그러나, 차량의 장착된 센서 기반의 자율 주행은 센서 장치의 시스템적 한계로 인해 그 정밀도가 저감되는 문제점이 존재하고, 통신을 통해 얻어지는 자율 주행 경로는 통신 정보의 비최신성(지도 데이터의 비최신성 등)으로 인해 그 정확도가 떨어지는 문제점이 존재한다.These self-driving vehicles avoid collisions with surrounding vehicles by using sensor data acquired through sensors mounted on the vehicle while driving the route to the initially set destination, or create new ones through V2X (Vehicle-to-Everything) communication. Autonomous driving is performed by setting a route and modifying the initially set route. However, autonomous driving based on sensors installed in the vehicle has a problem in that the precision is reduced due to the systemic limitations of the sensor device, and the autonomous driving route obtained through communication is non-up-to-date of communication information (non-up-to-date of map data). gender, etc.), there is a problem that the accuracy is low.

본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허공보 제10-1998-0068399호(1998.10.15 공개)에 개시되어 있다.The background art of the present invention is disclosed in Korean Patent Publication No. 10-1998-0068399 (published on October 15, 1998).

본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로서, 본 발명의 목적은 차량에 장착된 센서를 통해 계측되는 센서 데이터만을 통해 자율 주행을 수행하는 경우 발생하는 자율 주행 제어의 정밀도를 개선하고, 통신 정보의 비최신성으로 인한 자율 주행 경로의 부정확도를 개선하여 자율 주행 제어 성능을 향상시키기 위한 자율 주행 장치, 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.The present invention was invented to solve the above problems, and an object of the present invention is to improve the precision of autonomous driving control that occurs when autonomous driving is performed through only sensor data measured through a sensor mounted on a vehicle, and to communicate An autonomous driving device, method, and system for improving autonomous driving control performance by improving inaccuracy of an autonomous driving route due to non-update information are provided.

본 발명의 일 측면에 따른 자율 주행 장치는 자차량의 주변객체를 감지하는 센서부, 상기 센서부에 의해 감지된 주변객체의 이동데이터에 기초하여 상기 자차량의 자율 주행 경로를 생성하는 제어부, 및 상기 제어부로부터 상기 주변객체의 이동데이터를 입력받아 상기 주변객체의 예상이동궤적을 확률적으로 분석하는 주변객체 분석부를 포함하고, 상기 제어부는, 상기 주변객체의 이동데이터 및 상기 주변객체 분석부에 의해 확률적으로 분석된 상기 주변객체의 예상이동궤적에 기초하여 상기 자율 주행 경로를 생성하는 것을 특징으로 한다.An autonomous driving device according to an aspect of the present invention includes a sensor unit that detects surrounding objects of the own vehicle, a control unit that generates an autonomous driving path of the own vehicle based on movement data of the surrounding objects detected by the sensor unit, and and a surrounding object analyzer that receives movement data of the surrounding object from the controller and analyzes an expected movement trajectory of the surrounding object probabilistically, wherein the controller is configured to analyze the movement data of the surrounding object and the surrounding object analyzing unit It is characterized in that the self-driving route is generated based on the probabilistically analyzed expected movement trajectory of the surrounding object.

본 발명에 있어 상기 주변객체의 이동데이터는, 객체 종류, 이동속도, 감가속 정보, 차로변경 빈도 정보 및 차선준수 정보 중 하나 이상을 포함하는 객체 속성 데이터인 것을 특징으로 한다.In the present invention, the movement data of the surrounding object is characterized in that it is object attribute data including at least one of object type, movement speed, deceleration and acceleration information, lane change frequency information, and lane compliance information.

본 발명에 있어 상기 주변객체 분석부는, 상기 주변객체의 이동데이터를 입력받아, 객체 속성에 따른 이동데이터 참조정보가 반영되어 미리 저장된 빅데이터를 기반으로 상기 주변객체의 예상이동궤적을 확률적으로 분석하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the surrounding object analyzer receives the movement data of the surrounding object, and analyzes the expected movement trajectory of the surrounding object probabilistically based on pre-stored big data reflecting movement data reference information according to object properties. It is characterized by doing.

본 발명에 있어 상기 제어부는, 상기 주변객체의 이동데이터 및 상기 주변객체의 예상이동궤적에 근거하여 상기 주변객체의 예상이동경로를 최종 결정하고, 상기 결정된 주변객체의 예상이동경로에 근거하여 상기 자차량의 자율 주행 경로를 생성하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the control unit finally determines the expected movement path of the surrounding object based on the movement data of the surrounding object and the expected movement trajectory of the surrounding object, and determines the expected movement path of the surrounding object based on the determined expected movement path of the surrounding object. It is characterized by generating an autonomous driving route of the vehicle.

본 발명은 상기 자차량이 상기 생성된 자율 주행 경로를 추종하도록 상기 자차량의 구동, 조향 및 제동 중 하나 이상을 수행하는 자율 주행 구동부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.The present invention is characterized in that it further includes an autonomous driving driving unit that performs at least one of driving, steering, and braking of the own vehicle so that the own vehicle follows the generated autonomous driving path.

본 발명의 일 측면에 따른 자율 주행 방법은 센서부가, 자차량의 주변객체를 감지하는 단계, 제어부가, 상기 센서부에 의해 감지된 주변객체의 이동데이터에 기초하여 상기 자차량의 자율 주행 경로를 생성하는 단계, 주변객체 분석부가, 상기 제어부로부터 상기 주변객체의 이동데이터를 입력받아 상기 주변객체의 예상이동궤적을 확률적으로 분석하는 단계, 및 상기 제어부가, 상기 주변객체의 이동데이터 및 상기 주변객체 분석부에 의해 확률적으로 분석된 상기 주변객체의 예상이동궤적에 기초하여 상기 자율 주행 경로를 갱신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.An autonomous driving method according to an aspect of the present invention includes the steps of detecting, by a sensor unit, surrounding objects of the own vehicle; and determining, by a controller, an autonomous driving path of the own vehicle based on movement data of the surrounding objects detected by the sensor unit. generating, by the surrounding object analyzing unit, receiving movement data of the surrounding object from the control unit and probabilistically analyzing an expected movement trajectory of the surrounding object; and, by the controller, moving data of the surrounding object and the surrounding object. and updating the autonomous driving path based on the expected movement trajectory of the surrounding object probabilistically analyzed by an object analyzer.

본 발명에 있어 상기 주변객체의 이동데이터는, 객체 종류, 이동속도, 감가속 정보, 차로변경 빈도 정보 및 차선준수 정보 중 하나 이상을 포함하는 객체 속성 데이터인 것을 특징으로 한다.In the present invention, the movement data of the surrounding object is characterized in that it is object attribute data including at least one of object type, movement speed, deceleration and acceleration information, lane change frequency information, and lane compliance information.

본 발명은 상기 분석하는 단계에서, 상기 주변객체 분석부는, 상기 주변객체의 이동데이터를 입력받아, 객체 속성에 따른 이동데이터 참조정보가 반영되어 미리 저장된 빅데이터를 기반으로 상기 주변객체의 예상이동궤적을 확률적으로 분석하는 것을 특징으로 한다.According to the present invention, in the analyzing step, the surrounding object analysis unit receives the movement data of the surrounding object, and the estimated movement trajectory of the surrounding object based on pre-stored big data in which reference information of the movement data according to object properties is reflected. It is characterized by probabilistic analysis.

본 발명은 상기 갱신하는 단계에서, 상기 제어부는, 상기 주변객체의 이동데이터 및 상기 주변객체의 예상이동궤적에 근거하여 상기 주변객체의 예상이동경로를 최종 결정하고, 상기 결정된 주변객체의 예상이동경로에 근거하여 상기 자율 주행 경로를 갱신하는 것을 특징으로 한다.In the updating step, the control unit finally determines an expected movement path of the surrounding object based on the movement data of the surrounding object and the expected movement trajectory of the surrounding object, and determines the determined expected movement path of the surrounding object. It is characterized in that the self-driving path is updated based on.

본 발명은 상기 제어부가, 상기 자차량이 상기 갱신된 자율 주행 경로를 추종하도록 상기 자차량의 구동, 조향 및 제동 중 하나 이상을 제어하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.The present invention is characterized in that the controller further comprises controlling at least one of driving, steering, and braking of the own vehicle so that the own vehicle follows the updated autonomous driving route.

본 발명의 일 측면에 따른 자율 주행 시스템은 자차량의 주변객체의 이동데이터에 기초하여 상기 자차량의 자율 주행 경로를 생성하는 제어부, 상기 제어부로부터 상기 주변객체의 이동데이터를 수신하여 상기 주변객체의 예상이동궤적을 확률적으로 분석하여 상기 제어부로 전송하는 데이터 서버, 및 상기 제어부 및 상기 데이터 서버 간의 데이터 통신을 수행하는 통신부를 포함하고, 상기 제어부는, 상기 주변객체의 이동데이터 및 상기 주변객체 분석부에 의해 확률적으로 분석된 상기 주변객체의 예상이동궤적에 기초하여 상기 자율 주행 경로를 생성하는 것을 특징으로 한다.An autonomous driving system according to an aspect of the present invention includes a control unit that generates an autonomous driving route of the own vehicle based on movement data of surrounding objects of the own vehicle, and receives movement data of the surrounding objects from the control unit to determine the movement of the surrounding objects. A data server for probabilistically analyzing an expected movement trajectory and transmitting the data to the control unit, and a communication unit for performing data communication between the control unit and the data server, wherein the control unit analyzes the movement data of the surrounding object and the surrounding object It is characterized in that the self-driving path is generated based on the expected movement trajectory of the surrounding object probabilistically analyzed by the unit.

본 발명은 차량에 탑재된 센서를 통해 계측되는 센서 데이터와 함께 데이터 서버를 통해 분석된 주변 차량의 예상 이동 궤적을 함께 고려하여 자율 주행 경로를 생성하고 자율 주행을 수행함으로써 기존의 센서 기반의 자율 주행 제어의 한계를 극복하고 자율 주행 제어 성능을 향상시킬 수 있다.The present invention creates an autonomous driving path by considering the sensor data measured by a sensor installed in the vehicle and the expected movement trajectory of the surrounding vehicle analyzed through the data server, and performs autonomous driving, thereby improving the existing sensor-based autonomous driving. It can overcome the limitations of control and improve autonomous driving control performance.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 제어 장치를 설명하기 위한 블록구성도이다.
도 2 및 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 제어 장치에서 주변객체 분석부가 주변객체의 이동데이터를 분석하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 시스템을 설명하기 위한 블록구성도이다.
1 is a block diagram illustrating an autonomous driving control device according to an embodiment of the present invention.
2 and 3 are exemplary diagrams for explaining a process of analyzing movement data of a surrounding object by a surrounding object analyzer in the autonomous driving control device according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart for explaining an autonomous driving method according to an embodiment of the present invention.
5 is a block diagram illustrating an autonomous driving system according to an embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 자율 주행 장치, 방법 및 시스템의 실시예를 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로, 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.Hereinafter, embodiments of an autonomous driving device, method, and system according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In this process, the thickness of lines or the size of components shown in the drawings may be exaggerated for clarity and convenience of explanation. In addition, terms to be described later are terms defined in consideration of functions in the present invention, which may vary according to the intention or custom of a user or operator. Therefore, definitions of these terms will have to be made based on the content throughout this specification.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 제어 장치를 설명하기 위한 블록구성도이고, 도 2 및 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 제어 장치에서 제어부가 자율 주행 경로를 생성하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.1 is a block diagram illustrating an autonomous driving control device according to an embodiment of the present invention, and FIGS. 2 and 3 are a control unit generating an autonomous driving route in the autonomous driving control device according to an embodiment of the present invention. It is an example diagram to explain the process.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 제어 장치는 인터페이스부(10), 측위부(20), 지도데이터 저장부(30), 센서부(40), 제어부(50), 주변객체 분석부(60) 및 자율 주행 구동부(70)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1 , an autonomous driving control device according to an embodiment of the present invention includes an interface unit 10, a positioning unit 20, a map data storage unit 30, a sensor unit 40, a control unit 50, A surrounding object analysis unit 60 and an autonomous driving unit 70 may be included.

인터페이스부(10)는 사용자의 조작을 입력받고 자차량의 주행 정보 등을 출력하는 입출력 기능을 수행하며, HUD(Head Up Display), 클러스터 및 버튼뿐만 아니라 음성인식장치 및 3D 홀로그램 등 입출력 기능을 수행할 수 있는 모든 구성을 포함할 수 있다. The interface unit 10 performs an input/output function of receiving a user's manipulation and outputting driving information of the own vehicle, and performing input/output functions such as a head up display (HUD), cluster and buttons as well as a voice recognition device and 3D hologram It can include all possible configurations.

측위부(20)는 자차량의 현재 위치를 측위할 수 있다. 구체적으로, 측위부(20)는 GPS 등의 위성 항법 시스템을 이용하여 차량의 현재 위치에 대한 GPS 좌표, 즉 위경도 좌표의 위치정보를 수신할 수 있다.The positioning unit 20 may position the current position of the own vehicle. Specifically, the positioning unit 20 may receive GPS coordinates of the current location of the vehicle, that is, location information of latitude and longitude coordinates, using a satellite navigation system such as GPS.

지도데이터 저장부(30)는 주행 경로를 탐색하고 탐색한 주행 경로를 안내하기 위한 지도 데이터를 저장하고 있다. 지도데이터 저장부(30)는 주행 도로의 링크, 각 링크의 속성, 각 링크별 교차로의 노드 리스트 등의 정보뿐만 아니라, 주행 도로의 폭 정보, 차선 정보, 고정 시설물의 위치, 크기 및 형상 정보 등을 포함하고 있는 정밀지도 데이터를 저장하고 있을 수 있다. The map data storage unit 30 stores map data for searching a driving route and guiding the searched driving route. The map data storage unit 30 includes information such as links of driving roads, properties of each link, node list of intersections for each link, width information of driving roads, lane information, location, size and shape information of fixed facilities, etc. It may store precision map data including .

센서부(40)는 자차량의 주변객체를 감지하여 후술할 제어부(50)로 전달할 수 있다. 센서부(40)는 차량의 장착되는 모든 종류의 센서를 포함할 수 있으며, 자차량의 주변객체를 검출하기 위해 카메라 센서, 레이더 센서, 라이다 센서 또는 초음파 센서 등을 포함할 수 있다.The sensor unit 40 may detect objects around the vehicle and transmit the detected objects to the control unit 50 to be described later. The sensor unit 40 may include all kinds of sensors mounted on the vehicle, and may include a camera sensor, a radar sensor, a lidar sensor, an ultrasonic sensor, or the like to detect objects around the vehicle.

제어부(50)는 인터페이스부(10)를 통해 사용자로부터 목적지를 입력받은 경우, 측위부(20)에 의해 측위된 자차량의 현재 위치 및 지도데이터 저장부(30)에 저장된 지도데이터에 근거하여 현재 위치로부터 목적지까지의 경로를 생성하고, 생성된 경로를 주행하면서 후술할 자율 주행 구동부(70)를 제어하여 자차량의 자율 주행을 수행할 수 있다.When a destination is input from the user through the interface unit 10, the controller 50 determines the current location of the host vehicle determined by the positioning unit 20 and the map data stored in the map data storage unit 30. It is possible to perform autonomous driving of the own vehicle by creating a route from the location to the destination and driving the created route while controlling an autonomous driving driving unit 70 to be described later.

한편, 본 실시예에서 제어부(50)는 센서부(40)에 의해 감지된 주변객체의 이동데이터에 기초하여 자차량의 자율 주행 경로를 생성할 수 있다. 여기서, 주변객체는 자차량의 주변을 주행하는 주변차량을 비롯하여, 보행자, 자전거 또는 오토바이 등 자차량의 주변에서 이동하는 모든 객체를 포함한다. 그리고, 주변객체의 이동데이터는 객체 종류(승용차, 트럭, 버스, 보행자, 자전거 또는 오토바이 등의 객체의 종류), 이동속도, 감가속 정보, 차로변경 빈도 정보 및 차선준수 정보 중 하나 이상을 포함하는 객체 속성 데이터를 의미한다.Meanwhile, in the present embodiment, the control unit 50 may create an autonomous driving path for the own vehicle based on movement data of surrounding objects detected by the sensor unit 40 . Here, the surrounding objects include all objects moving in the vicinity of the own vehicle, such as pedestrians, bicycles, motorcycles, as well as surrounding vehicles traveling around the own vehicle. In addition, the movement data of the surrounding objects includes one or more of object type (type of object such as car, truck, bus, pedestrian, bicycle or motorcycle), moving speed, deceleration information, lane change frequency information, and lane compliance information. Indicates object attribute data.

즉, 제어부(50)는 목적지까지의 경로를 주행하면서 자차량의 주변객체를 센서부(40)를 통해 모니터링하면서 주변객체와의 충돌을 회피하기 위한 자율 주행 경로를 실시간으로 생성하는 방식을 통해 자차량의 자율 주행을 수행할 수 있다.That is, the control unit 50 monitors the surrounding objects of the own vehicle through the sensor unit 40 while driving the route to the destination, and generates an autonomous driving route in real time to avoid collision with surrounding objects. Autonomous driving of the vehicle may be performed.

다만, 전술한 것과 같이 종래 차량에 장착된 센서만을 기반으로 자율 주행을 수행하는 경우 센서 장치의 시스템적 한계로 인해 자율 주행 정밀도가 저하되는 문제점이 존재하므로, 본 실시예에서는 주변객체 분석부(60)를 통해 주변객체의 예상이동궤적을 확률적으로 분석하여 자차량의 자율 주행 경로 생성에 반영함으로써 자율 주행 정밀도를 향상시키는 구성을 채용한다.However, as described above, when autonomous driving is performed based only on a sensor mounted on a conventional vehicle, there is a problem in that the autonomous driving precision is lowered due to the systematic limitations of the sensor device, so in this embodiment, the surrounding object analyzer (60 ), the expected movement trajectory of the surrounding object is probabilistically analyzed and reflected in the self-driving path generation of the own vehicle, thereby adopting a configuration that improves autonomous driving precision.

주변객체 분석부(60)는 제어부(50)로부터 주변객체의 이동데이터를 입력받아 주변객체의 예상이동궤적을 확률적으로 분석할 수 있다. 이때, 주변객체 분석부(60)는 주변객체의 이동데이터를 입력받아, 객체 속성에 따른 이동데이터 참조정보가 반영되어 미리 저장된 빅데이터를 기반으로 주변객체의 예상이동궤적을 확률적으로 분석할 수 있다.The surrounding object analyzer 60 may receive movement data of the surrounding objects from the control unit 50 and analyze an expected movement trajectory of the surrounding objects probabilistically. At this time, the surrounding object analysis unit 60 receives the movement data of the surrounding objects, reflects the movement data reference information according to the object properties, and analyzes the expected movement trajectory of the surrounding objects probabilistically based on pre-stored big data. there is.

보다 구체적으로 설명하면, 전술한 것과 같이 주변객체 분석부(60)가 제어로부터 입력받는 주변객체의 이동데이터는 객체 종류, 이동속도, 감가속 정보, 차로변경 빈도 정보 및 차선준수 정보 중 하나 이상이 포함된다. 도 2에 도시된 예시로서 설명하면, 주변객체 분석부(60)는 주행차량 1의 이동데이터를 토대로 주행차량 1은 잦은 차선 변경을 수행하는 차량인 것으로 판단할 수 있고, 주행차량 2의 이동데이터를 토대로 주행차량 2는 저속 주행 차량인 것으로 판단할 수 있으며, 주행차량 3 및 4의 각 이동데이터를 토대로 주행차량 3 및 4는 각각 자차량 전방에서 정속 주행하는 차량인 것으로 판단할 수 있다. 마찬가지로, 도 3에 도시된 예시로서 설명하면, 주변객체 분석부(60)는 주행차량 1의 이동데이터를 토대로 주행차량 1은 차선 내에서 부주의 운전중인 차량인 것으로 판단할 수 있고, 주행차량 2의 이동데이터를 토대로 주행차량 2는 잦은 차선 변경을 수행하는 차량인 것으로 판단할 수 있으며, 주행차량 3의 이동데이터를 토대로 주행차량 3은 자차량 전방에서 과속 주행중인 차량인 것으로 판단할 수 있다.More specifically, as described above, the movement data of the surrounding objects that the surrounding object analyzing unit 60 receives from the control is at least one of object type, moving speed, deceleration and acceleration information, lane change frequency information, and lane compliance information. included Referring to the example shown in FIG. 2 , the surrounding object analyzer 60 may determine that the driving vehicle 1 is a vehicle that frequently changes lanes based on the movement data of the traveling vehicle 1, and the movement data of the traveling vehicle 2 Based on , it can be determined that the driving vehicle 2 is a low-speed vehicle, and based on each movement data of the traveling vehicles 3 and 4, it can be determined that the traveling vehicles 3 and 4 are vehicles traveling at a constant speed in front of the host vehicle, respectively. Similarly, referring to the example shown in FIG. 3 , the surrounding object analyzer 60 may determine that the driving vehicle 1 is a vehicle driving carelessly in a lane based on the movement data of the driving vehicle 1, and the Based on the movement data, it can be determined that the driving vehicle 2 is a vehicle that frequently changes lanes, and based on the movement data of the driving vehicle 3, it can be determined that the driving vehicle 3 is speeding in front of the host vehicle.

이에 따라, 주변객체 분석부(60)는 제어부(50)로부터 입력받은 주변객체의 이동데이터를 토대로 주변객체의 예상이동궤적을 확률적으로 분석할 수 있으며, 이때 주변객체 분석부(60)는 객체 속성에 따른 이동데이터 참조정보가 반영되어 미리 저장된 빅데이터를 기반으로 주변객체의 예상이동궤적을 확률적으로 분석할 수 있다. 빅데이터는 객체 속성(즉, 객체 종류, 이동속도, 감가속 정보, 차로변경 빈도 정보 및 차선준수 정보)에 따라 그 이동데이터가 수집되어, 일 주변객체의 이동데이터로부터 해당 주변객체의 이동궤적을 예측하기 위한 참조정보의 데이터베이스를 의미한다. 이에 따라, 주변객체 분석부(60)는 주변객체의 이동데이터에 빅데이터를 통한 확률 분석 기법을 적용하여 주변객체의 예상이동궤적을 확률적으로 분석할 수 있다.Accordingly, the surrounding object analyzer 60 may probabilistically analyze the expected movement trajectory of the surrounding object based on the movement data of the surrounding object input from the control unit 50. At this time, the surrounding object analyzing unit 60 may analyze the object It is possible to probabilistically analyze the expected movement trajectory of surrounding objects based on pre-stored big data by reflecting movement data reference information according to attributes. In big data, the movement data is collected according to object properties (ie, object type, moving speed, deceleration information, lane change frequency information, and lane compliance information), and the movement trajectory of the surrounding object is calculated from the movement data of one surrounding object. It means a database of reference information for prediction. Accordingly, the surrounding object analyzer 60 may probabilistically analyze the expected movement trajectory of the surrounding object by applying a probability analysis technique through big data to the movement data of the surrounding object.

한편, 빅데이터 기반의 확률 분석 프로세스의 연산 부하를 고려하여, 주변객체 분석부(60)는 도 2 및 도 3에 도시된 것과 같이 자차량의 외부에서 자차량과 통신하는 데이터 서버(60)로 구현될 수도 있다.On the other hand, in consideration of the computational load of the big data-based probability analysis process, the surrounding object analyzer 60 transmits data server 60 that communicates with the host vehicle from the outside of the host vehicle as shown in FIGS. 2 and 3 . may be implemented.

주변객체 분석부(60)는 확률적으로 분석한 주변객체의 예상이동궤적을 제어부(50)로 전달할 수 있으며, 이에 따라 제어부(50)는 주변객체의 이동데이터 및 확률적으로 분석된 주변객체의 예상이동궤적에 기초하여 자율 주행 경로를 생성할 수 있다.The surrounding object analyzer 60 may transmit the probabilistically analyzed predicted movement trajectory of the surrounding object to the controller 50, and accordingly, the controller 50 may transmit the movement data of the surrounding object and the probabilistically analyzed predicted movement trajectory of the surrounding object. An autonomous driving route may be generated based on the expected movement trajectory.

즉, 제어부(50)는 센서부(40)에 의해 감지된 주변객체의 이동데이터뿐만 아니라, 주변객체의 이동데이터를 토대로 확률적으로 분석된 주변객체의 예상이동궤적도 함께 고려하여 자율 주행 경로를 생성함으로써, 종래 차량에 장착된 센서만을 기반으로 자율 주행을 수행하는 경우 센서 장치의 시스템적 한계로 인해 자율 주행 정밀도가 저하되는 문제점을 개선할 수 있다.That is, the control unit 50 calculates an autonomous driving route by considering not only the movement data of the surrounding objects detected by the sensor unit 40 but also the expected movement trajectory of the surrounding objects probabilistically analyzed based on the movement data of the surrounding objects. By generating the sensor device, it is possible to improve the problem that the precision of autonomous driving is lowered due to the systemic limitation of the sensor device when autonomous driving is performed based only on the sensor mounted on the conventional vehicle.

이때, 제어부(50)는 주변객체의 이동데이터 및 주변객체의 예상이동궤적에 근거하여 주변객체의 예상이동경로를 최종 결정하고, 결정된 주변객체의 예상이동경로에 근거하여 자차량의 자율 주행 경로를 생성할 수 있다. 즉, 제어부(50)는 센서부(40)를 통해 현재 실시간으로 모니터링하고 있는 주변객체의 이동데이터와, 주변객체 분석부(60)에 의해 확률적으로 분석된 주변객체의 예상이동궤적에 근거하여 주변객체의 예상이동경로를 최종적으로 결정하고, 결정된 예상이동경로를 토대로 주변객체와의 충돌을 회피하기 위한 자율 주행 경로를 생성할 수 있다. 이 과정은 주변객체의 이동데이터만에 근거하여 생성된 자율 주행 경로를 주변객체의 예상이동궤적를 이용하여 갱신하는 것을 의미한다.At this time, the control unit 50 finally determines the expected movement path of the surrounding object based on the movement data of the surrounding object and the expected movement trajectory of the surrounding object, and determines the autonomous driving route of the own vehicle based on the determined expected movement path of the surrounding object. can create That is, the control unit 50 based on the movement data of the surrounding objects currently being monitored in real time through the sensor unit 40 and the expected movement trajectory of the surrounding objects probabilistically analyzed by the surrounding object analyzer 60 An expected movement path of surrounding objects is finally determined, and an autonomous driving path for avoiding a collision with surrounding objects may be created based on the determined expected movement path. This process means updating the autonomous driving path generated based only on the movement data of the surrounding objects using the expected movement trajectory of the surrounding objects.

자율 주행 구동부(70)는 전술한 과정을 통해 생성된(갱신된) 자율 주행 경로를 추종하도록 자차량의 구동, 조향 및 제동 중 하나 이상을 수행할 수 있다. 즉, 자율 주행 구동부(70)는 생성된(갱신된) 자율 주행 경로를 추종하도록 제어부(50)에 의해 제어되어 자차량의 구동, 조향 및 제동 중 하나 이상을 수행할 수 있다. 이를 위해 도 1에 도시된 것과 같이 자율 주행 구동부(70)는 내연기관을 구동하는 구동 시스템(71)과, MDPS(Motor Driven Power Steering), AFS(Active Front Steering), RWS(Rear Wheel Steering)와 같은 조향 시스템(73)과, AEB(Autonomous Emergency Braking), ABS(Anti lock Brake System)와 같은 제동 시스템(75)을 포함할 수 있다.The autonomous driving driving unit 70 may perform one or more of driving, steering, and braking of the own vehicle to follow the autonomous driving path created (updated) through the above process. That is, the autonomous driving driving unit 70 is controlled by the control unit 50 to follow the generated (updated) autonomous driving route, and may perform one or more of driving, steering, and braking of the own vehicle. To this end, as shown in FIG. 1, the autonomous driving driving unit 70 includes a driving system 71 for driving an internal combustion engine, motor driven power steering (MDPS), active front steering (AFS), and rear wheel steering (RWS). The same steering system 73 and a braking system 75 such as Autonomous Emergency Braking (AEB) and Anti-lock Brake System (ABS) may be included.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.4 is a flowchart for explaining an autonomous driving method according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 방법을 설명하면, 먼저 센서부(40)는 자차량의 주변객체를 감지한다(S10). S10 단계에서, 센서부(40)는 차량에 장착되는 카메라 센서, 레이더 센서, 라이다 센서 또는 초음파 센서 등을 통해 자차량의 주변객체를 검출할 수 있다.Referring to the autonomous driving method according to an embodiment of the present invention with reference to FIG. 4 , first, the sensor unit 40 senses surrounding objects of the own vehicle (S10). In step S10, the sensor unit 40 may detect objects around the vehicle through a camera sensor, radar sensor, lidar sensor, or ultrasonic sensor mounted on the vehicle.

이어서, 제어부(50)는 센서부(40)에 의해 감지된 주변객체의 이동데이터에 기초하여 자차량의 자율 주행 경로를 생성한다(S20). 여기서, 주변객체의 이동데이터는 객체 종류, 이동속도, 감가속 정보, 차로변경 빈도 정보 및 차선준수 정보 중 하나 이상을 포함할 수 있다.Next, the control unit 50 creates an autonomous driving path for the own vehicle based on the movement data of surrounding objects detected by the sensor unit 40 (S20). Here, the movement data of the surrounding object may include one or more of object type, movement speed, deceleration/acceleration information, lane change frequency information, and lane compliance information.

이어서, 주변객체 분석부(60)는 제어부(50)로부터 주변객체의 이동데이터를 입력받아 주변객체의 예상이동궤적을 확률적으로 분석한다(S30). S30 단계에서, 주변객체 분석부(60)는 주변객체의 이동데이터를 입력받아, 객체 속성에 따른 이동데이터 참조정보가 반영되어 미리 저장된 빅데이터를 기반으로 주변객체의 예상이동궤적을 확률적으로 분석할 수 있다.Subsequently, the surrounding object analyzer 60 receives the movement data of the surrounding objects from the control unit 50 and probabilistically analyzes the expected movement trajectory of the surrounding objects (S30). In step S30, the surrounding object analysis unit 60 receives the movement data of the surrounding objects, and analyzes the expected movement trajectory of the surrounding objects probabilistically based on the pre-stored big data by reflecting the movement data reference information according to the object properties. can do.

이어서, 제어부(50)는 주변객체의 이동데이터 및 주변객체 분석부(60)에 의해 확률적으로 분석된 주변객체의 예상이동궤적에 기초하여 S20 단계에서 생성된 자율 주행 경로를 갱신한다(S40). S40 단계에서, 제어부(50)는 주변객체의 이동데이터 및 주변객체의 예상이동궤적에 근거하여 주변객체의 예상이동경로를 최종 결정하고, 결정된 주변객체의 예상이동경로에 근거하여 자율 주행 경로를 갱신할 수 있다.Subsequently, the control unit 50 updates the autonomous driving path generated in step S20 based on the movement data of the surrounding objects and the expected movement trajectory of the surrounding objects probabilistically analyzed by the surrounding object analyzer 60 (S40). . In step S40, the control unit 50 finally determines the expected movement path of the surrounding objects based on the movement data of the surrounding objects and the expected movement trajectories of the surrounding objects, and updates the autonomous driving route based on the determined expected movement paths of the surrounding objects. can do.

이어서, 제어부(50)는 자차량이 갱신된 자율 주행 경로를 추종하도록 자차량의 구동, 조향 및 제동 중 하나 이상을 자율 주행 구동부(70)를 통해 제어한다(S50).Subsequently, the control unit 50 controls one or more of driving, steering, and braking of the own vehicle through the autonomous driving driving unit 70 so that the own vehicle follows the updated autonomous driving route (S50).

한편, 전술한 것과 같이 빅데이터 기반의 확률 분석 프로세스의 연산 부하를 고려하여, 주변객체 분석부(60)는 도 5에 도시된 것과 같이 자차량의 외부에서 자차량과 통신하는 데이터 서버(60)로 구현될 수도 있다.On the other hand, as described above, in consideration of the computational load of the big data-based probability analysis process, the surrounding object analyzer 60 is a data server 60 communicating with the own vehicle from outside the own vehicle as shown in FIG. may be implemented as

이 경우, 인터페이스부(10), 측위부(20), 지도데이터 저장부(30), 센서부(40), 제어부(50), 자율 주행 구동부(70)는 자차량의 탑재되고, 데이터 서버(60)는 자차량의 외부에서 자차량과 통신하며, 자차량 및 데이터 서버(60)와의 통신을 위한 통신부(80)가 자차량에 탑재될 수 있다. 통신부(80)는 데이터 서버(60)뿐만 아니라 외부 차량/인프라(90)와 V2V(Vehicle to Vehicle) 및 V2I(Vehicle to Infra) 통신할 수도 있다. 지도데이터 저장부(30)에 저장된 지도데이터는 통신부(80)를 통해 자차량 외부의 인프라로부터 제공되는 최신의 지도데이터를 통해 갱신됨으로써 그 최신성을 유지할 수 있다.In this case, the interface unit 10, the positioning unit 20, the map data storage unit 30, the sensor unit 40, the control unit 50, and the autonomous driving unit 70 are mounted on the vehicle, and the data server ( 60) communicates with the own vehicle from the outside of the own vehicle, and a communication unit 80 for communication between the own vehicle and the data server 60 may be mounted on the own vehicle. The communication unit 80 may perform vehicle to vehicle (V2V) and vehicle to infrastructure (V2I) communication with the external vehicle/infrastructure 90 as well as the data server 60 . The map data stored in the map data storage unit 30 is updated through the latest map data provided from the infrastructure outside the vehicle through the communication unit 80, thereby maintaining its up-to-dateness.

이와 같이 본 실시예는 차량에 탑재된 센서를 통해 계측되는 센서 데이터와 함께 데이터 서버를 통해 분석된 주변 차량의 예상 이동 궤적을 함께 고려하여 자율 주행 경로를 생성하고 자율 주행을 수행함으로써 기존의 센서 기반의 자율 주행 제어의 한계를 극복하고 자율 주행 제어 성능을 향상시킬 수 있다.In this way, the present embodiment creates an autonomous driving path by considering the sensor data measured through the sensor mounted on the vehicle and the expected movement trajectory of the surrounding vehicle analyzed through the data server together, and performs autonomous driving, thereby improving the existing sensor-based It is possible to overcome the limitations of autonomous driving control and improve autonomous driving control performance.

본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 기술이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의하여 정해져야 할 것이다.Although the present invention has been described with reference to the embodiments shown in the drawings, it should be noted that this is only exemplary and various modifications and equivalent other embodiments are possible from those skilled in the art to which the technology pertains. will understand Therefore, the true technical protection scope of the present invention should be defined by the claims below.

10: 인터페이스부
20: 측위부
30: 지도데이터 저장부
40: 센서부
50: 제어부
60: 주변객체 분석부, 데이터 서버
70: 자율 주행 구동부
71: 구동 시스템
73: 조향 시스템
75: 제동 시스템
80: 통신부
90: 외부 차량/인프라
10: interface unit
20: positioning unit
30: map data storage unit
40: sensor unit
50: control unit
60: surrounding object analysis unit, data server
70: autonomous driving unit
71 drive system
73: steering system
75: braking system
80: Ministry of Communications
90: external vehicle/infrastructure

Claims (10)

자차량의 주변객체를 감지하는 센서부;
상기 센서부에 의해 감지된 주변객체의 이동데이터 및 미리 저장된 빅데이터를 기반으로 상기 주변객체의 예상이동궤적을 확률적으로 분석하는 주변객체 분석부; 및
상기 센서부에 의해 감지된 주변객체의 이동데이터를 토대로 상기 자차량의 자율 주행 경로를 생성하여 상기 자차량의 자율 주행을 제어하되, 상기 주변객체의 이동데이터를 토대로 생성된 자율 주행 경로를, 상기 주변객체 분석부에 의해 확률적으로 분석된 상기 주변객체의 예상이동궤적을 이용하여 갱신하는 제어부;
를 포함하고,
상기 빅데이터는, 객체 속성에 따라 그 이동데이터가 수집되어, 일 주변객체의 이동데이터로부터 해당 주변객체의 이동궤적을 예측하기 위한 참조정보의 데이터베이스이고,
상기 객체 속성은 객체 종류, 이동속도, 감가속 정보, 차로변경 빈도 정보 및 차선준수 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 장치.
a sensor unit for detecting objects around the vehicle;
a surrounding object analysis unit probabilistically analyzing an expected movement trajectory of the surrounding object based on the movement data of the surrounding object detected by the sensor unit and the pre-stored big data; and
An autonomous driving route of the own vehicle is generated based on the movement data of the surrounding objects detected by the sensor unit to control the autonomous driving of the own vehicle, and the autonomous driving route generated based on the movement data of the surrounding objects a control unit for updating by using an expected movement trajectory of the surrounding object analyzed probabilistically by the surrounding object analyzing unit;
including,
The big data is a database of reference information for predicting the movement trajectory of a nearby object from the movement data of one surrounding object by collecting the movement data according to object properties,
The object properties include object type, moving speed, deceleration/acceleration information, lane change frequency information, and lane compliance information.
삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 제어부는, 상기 주변객체의 이동데이터 및 상기 주변객체의 예상이동궤적에 근거하여 상기 주변객체의 예상이동경로를 최종 결정하고, 상기 결정된 주변객체의 예상이동경로에 근거하여 상기 주변객체와의 충돌을 회피하도록 상기 자차량의 자율 주행 경로를 갱신하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 장치.
According to claim 1,
The control unit finally determines an expected movement path of the surrounding object based on the movement data of the surrounding object and the expected movement trajectory of the surrounding object, and collides with the surrounding object based on the determined expected movement path of the surrounding object. The self-driving device characterized in that for updating the self-driving route of the host vehicle to avoid the
제1항에 있어서,
상기 주변객체 분석부는 상기 자차량의 외부에서 상기 자차량과 통신하는 서버로 구현되는 것을 특징으로 하는 자율 주행 장치.
According to claim 1,
The self-driving device according to claim 1 , wherein the surrounding object analysis unit is implemented as a server that communicates with the own vehicle from outside the own vehicle.
제어부가, 센서부에 의해 감지된 주변객체의 이동데이터를 토대로 자차량의 자율 주행 경로를 생성하여 상기 자차량의 자율 주행을 제어하는 단계;
상기 제어부가, 상기 센서부에 의해 감지된 주변객체의 이동데이터 및 미리 저장된 빅데이터를 기반으로 상기 주변객체의 예상이동궤적이 확률적으로 분석된 결과를 입력받는 단계; 및
상기 제어부가, 상기 주변객체의 이동데이터를 토대로 생성된 자율 주행 경로를, 상기 확률적으로 분석된 상기 주변객체의 예상이동궤적을 이용하여 갱신하는 단계;
를 포함하고,
상기 빅데이터는, 객체 속성에 따라 그 이동데이터가 수집되어, 일 주변객체의 이동데이터로부터 해당 주변객체의 이동궤적을 예측하기 위한 참조정보의 데이터베이스이고,
상기 객체 속성은 객체 종류, 이동속도, 감가속 정보, 차로변경 빈도 정보 및 차선준수 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 방법.
controlling, by a control unit, autonomous driving of the own vehicle by creating an autonomous driving route of the own vehicle based on movement data of surrounding objects detected by the sensor unit;
receiving, by the control unit, a result of probabilistic analysis of an expected movement trajectory of the surrounding object based on movement data of the surrounding object detected by the sensor unit and pre-stored big data; and
updating, by the control unit, an autonomous driving path generated based on the movement data of the surrounding objects by using the probabilistically analyzed predicted movement trajectory of the surrounding objects;
including,
The big data is a database of reference information for predicting the movement trajectory of a nearby object from the movement data of one surrounding object by collecting the movement data according to object properties,
The object properties include object type, moving speed, deceleration/acceleration information, lane change frequency information, and lane compliance information.
삭제delete 삭제delete 제6항에 있어서,
상기 갱신하는 단계에서, 상기 제어부는,
상기 주변객체의 이동데이터 및 상기 주변객체의 예상이동궤적에 근거하여 상기 주변객체의 예상이동경로를 최종 결정하고, 상기 결정된 주변객체의 예상이동경로에 근거하여 상기 주변객체와의 충돌을 회피하도록 상기 자차량의 자율 주행 경로를 갱신하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 장치.
According to claim 6,
In the updating step, the control unit,
The expected movement path of the surrounding object is finally determined based on the movement data of the surrounding object and the expected movement trajectory of the surrounding object, and the collision with the surrounding object is avoided based on the determined expected movement path of the surrounding object. An autonomous driving device characterized in that it updates an autonomous driving route of its own vehicle.
제6항에 있어서,
상기 입력받는 단계에서, 상기 제어부는,
상기 자차량의 외부에서 상기 자차량과 통신하는 서버로부터 상기 주변객체의 예상이동궤적이 확률적으로 분석된 결과를 입력받는 것을 특징으로 하는 자율 주행 방법.
According to claim 6,
In the step of receiving the input, the control unit,
The autonomous driving method, characterized in that receiving a result of probabilistic analysis of the expected movement trajectory of the surrounding object from a server communicating with the own vehicle from outside the own vehicle.
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KR101714250B1 (en) * 2015-10-28 2017-03-08 현대자동차주식회사 Method for predicting driving path around the vehicle

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