KR102523146B1 - 차량의 자율주행을 위한 주행 경로 모델링 방법, 장치 및 컴퓨터프로그램 - Google Patents

차량의 자율주행을 위한 주행 경로 모델링 방법, 장치 및 컴퓨터프로그램 Download PDF

Info

Publication number
KR102523146B1
KR102523146B1 KR1020220038129A KR20220038129A KR102523146B1 KR 102523146 B1 KR102523146 B1 KR 102523146B1 KR 1020220038129 A KR1020220038129 A KR 1020220038129A KR 20220038129 A KR20220038129 A KR 20220038129A KR 102523146 B1 KR102523146 B1 KR 102523146B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
driving
driving path
parameters
path function
function
Prior art date
Application number
KR1020220038129A
Other languages
English (en)
Inventor
조힘찬
김지웅
Original Assignee
주식회사 라이드플럭스
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 라이드플럭스 filed Critical 주식회사 라이드플럭스
Priority to KR1020220038129A priority Critical patent/KR102523146B1/ko
Priority to US18/058,055 priority patent/US20230303098A1/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102523146B1 publication Critical patent/KR102523146B1/ko

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W50/06—Improving the dynamic response of the control system, e.g. improving the speed of regulation or avoiding hunting or overshoot
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
    • B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units, or advanced driver assistance systems for ensuring comfort, stability and safety or drive control systems for propelling or retarding the vehicle
    • B60W30/10—Path keeping
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • B60W40/06—Road conditions
    • B60W40/072—Curvature of the road
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B17/00—Systems involving the use of models or simulators of said systems
    • G05B17/02—Systems involving the use of models or simulators of said systems electric
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W2050/0001—Details of the control system
    • B60W2050/0002—Automatic control, details of type of controller or control system architecture
    • B60W2050/0004—In digital systems, e.g. discrete-time systems involving sampling
    • B60W2050/0005—Processor details or data handling, e.g. memory registers or chip architecture
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W2050/0001—Details of the control system
    • B60W2050/0019—Control system elements or transfer functions
    • B60W2050/0022—Gains, weighting coefficients or weighting functions

Abstract

차량의 자율주행을 위한 주행 경로 모델링 방법, 장치 및 컴퓨터프로그램이 제공된다. 본 발명의 다양한 실시예에 따른 차량의 자율주행을 위한 주행 경로 모델링 방법은 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 방법에 있어서, 복수의 기준점을 설정하는 단계 및 상기 설정된 복수의 기준점의 위치에 기반하여 차량의 자율주행 제어를 위한 주행 경로를 생성하는 단계를 포함하며, 상기 생성된 주행 경로는, 직선 구간, 곡선 구간 및 상기 직선 구간과 상기 곡선 구간을 연결하는 클로소이드(Clothoid) 구간 각각에 대응하는 곡선의 집합이며, 변위에 따른 곡률 함수로 표현되는 것이다.

Description

차량의 자율주행을 위한 주행 경로 모델링 방법, 장치 및 컴퓨터프로그램{METHOD, APPARATUS AND COMPUTER PROGRAM FOR MODELING DRIVING ROUTE FOR AUTOMATIC DRIVING OF VEHICLE}
본 발명의 다양한 실시예는 차량의 자율주행을 위한 주행 경로 모델링 방법, 장치 및 컴퓨터프로그램에 관한 것이다.
차량을 운전하는 사용자들의 편의를 위하여, 각종 센서와 전자 장치 등(예: 차량 운전자 보조 시스템(ADAS: Advanced Driver Assistance System)이 구비되고 있는 추세이며, 특히, 차량의 자율 주행 시스템(Autonomous driving System)에 대한 기술 개발이 활발하게 이루어지고 있다.
여기서, 자율주행 시스템이란 운전자의 개입 없이 주변 환경을 인식하고, 인식된 주변 환경에 따라 스스로 주어진 목적지까지 자동으로 주행하는 차량을 말한다.
자율주행 시스템에서 자율주행 차량이 시작 지점에서 종료 지점까지 주행하고자 하는 경우, 지도 데이터에 기반하여 시작 지점부터 종료 까지의 주행 경로를 생성하고, 생성된 주행 경로에 따라 자율주행 차량이 주행하도록 제어하였다.
그러나 종래의 자율주행 시스템에서 생성되는 주행 경로는 시작 지점과 종료 지점을 단순히 연결하여 주행 경로를 생성하기 때문에, 해당 주행 경로에 따라 주행되는 자율주행 차량의 역학적 특성을 고려하지 못하여, 자율주행 차량이 무리하게 방향을 전환하도록 제어한다는 문제가 있다.
또한, 자율주행 시스템은 주행 경로의 곡률 정보에 기초하여 조향 시스템 등을 제어하는데 주행 경로가 크거나 잦은 곡률 변화를 갖게 되면, 차량의 조향이 크고 빈번하게 변화되어 승차감에 악영향을 끼치는 문제가 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 상술된 종래의 자율주행 시스템에서의 자율주행 제어가 갖는 문제점을 해소하기 위한 목적으로, 차량의 자율주행 제어를 위하여 주행 경로를 모델링하되, 클로소이드(clotoid) 곡선을 포함하는 주행경로를 모델링함으로써, 자율주행 차량의 탑승자들의 승차감을 향상시킬 수 있는 차량의 자율주행을 위한 주행 경로 모델링 방법, 장치 및 컴퓨터프로그램을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 방법에 있어서, 복수의 기준점을 설정하는 단계 및 상기 설정된 복수의 기준점의 위치에 기반하여 차량의 자율주행 제어를 위한 주행 경로를 생성하는 단계를 포함하며, 상기 생성된 주행 경로는, 직선 구간, 곡선 구간 및 상기 직선 구간과 상기 곡선 구간을 연결하는 클로소이드(Clothoid) 구간 각각에 대응하는 곡선의 집합이며, 변위에 따른 곡률 함수로 표현되는 것일 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 주행 경로를 생성하는 단계는, 복수의 파라미터를 설정하는 단계 및 상기 설정된 복수의 파라미터를 이용하여 상기 직선 구간, 상기 곡선 구간 및 상기 클로소이드 구간에 대응하는 주행 경로 함수를 모델링하는 단계를 포함하며, 상기 설정된 복수의 파라미터의 개수는 상기 모델링된 주행 경로 함수의 차수에 따라 결정되는 것일 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 주행 경로 함수를 모델링하는 단계는, 상기 설정된 복수의 기준점 각각의 위치와 상기 주행 경로 함수 간의 오차를 산출하고, 회귀 분석(Regression analysis)을 통해 상기 산출된 오차가 최소값을 가지도록 상기 설정된 복수의 파라미터를 보정하는 단계 및 상기 보정된 복수의 파라미터를 이용하여 상기 모델링된 주행 경로 함수를 보정하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 주행 경로 함수를 모델링하는 단계는, 상기 설정된 복수의 기준점을 이용하여 기준 경로 함수를 모델링하는 단계, 상기 기준 경로 함수와 상기 주행 경로 함수 간의 오차를 산출하고, 회귀 분석을 통해 상기 산출된 오차가 최소값을 가지도록 상기 설정된 복수의 파라미터를 보정하는 단계 및 상기 보정된 복수의 파라미터를 이용하여 상기 모델링된 주행 경로 함수를 보정하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 오차를 산출하는 단계는, 상기 기준 경로 함수 상의 일 지점과, 상기 일 지점에 대응하는 상기 주행 경로 함수 상의 일 지점 간의 위치 좌표, 각도 및 곡률 중 적어도 하나를 이용하여 상기 오차를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 기준 경로 함수를 모델링하는 단계는, 상기 설정된 복수의 기준점 각각을 연결하는 다항 함수 형태의 기준 경로 함수를 추정하는 단계, 상기 추정된 기준 경로 함수의 차수에 따라 상기 복수의 기준점에 대한 경계 조건(Boundary condition)을 설정하는 단계 및 상기 설정된 경계 조건에 따라 상기 추정된 기준 경로 함수를 확정함으로써, 변위에 따른 곡률 함수로 표현되는 다항 함수 형태의 기준 경로 함수를 모델링하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 설정된 복수의 파라미터를 보정하는 단계는, 상기 설정된 복수의 기준점 각각에 대한 가중치를 부여하는 단계 및 상기 부여된 가중치와 상기 산출된 오차를 이용하여 상기 설정된 복수의 파라미터를 보정하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 주행 경로 함수를 모델링하는 단계는, 상기 설정된 복수의 기준점을 이용하여 기준 경로 함수를 모델링하는 단계, 상기 차량이 상기 모델링된 기준 경로 함수에 따라 소정의 거리만큼 주행했을 때의 위치와 상기 차량이 상기 모델링된 주행 경로 함수에 따라 상기 소정의 거리만큼 주행했을 때의 위치를 비교하여 오차를 산출하고, 회귀 분석(Regression analysis)을 통해 상기 산출된 오차가 최소값을 가지도록 상기 설정된 복수의 파라미터를 보정하는 단계 및 상기 보정된 복수의 파라미터를 이용하여 상기 모델링된 주행 경로 함수를 보정하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 주행 경로 함수를 모델링하는 단계는, 상기 모델링된 주행 경로 함수를 검증하는 단계를 더 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 모델링된 주행 경로 함수와 상기 설정된 복수의 기준점 각각의 이격 거리가 기 설정된 값 이하인지 검증하는 단계 및 상기 검증 결과 상기 모델링된 주행 경로 함수와 상기 설정된 복수의 기준점 각각의 이격 거리가 모두 기 설정된 값 이하일 경우, 상기 모델링된 주행 경로 함수를 최종 주행 경로로 채택하는 단계를 포함할 수 있다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량의 자율주행을 위한 주행 경로 모델링 방법을 수행하는 컴퓨팅 장치는 프로세서, 네트워크 인터페이스, 메모리 및 상기 메모리에 로드(load) 되고, 상기 프로세서에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램을 포함하되, 상기 컴퓨터 프로그램은, 복수의 기준점을 설정하는 인스트럭션(instruction) 및 상기 설정된 복수의 기준점의 위치에 기반하여 차량의 자율주행 제어를 위한 주행 경로를 생성하는 인스트럭션을 포함하며, 상기 생성된 주행 경로는, 직선 구간, 곡선 구간 및 상기 직선 구간과 상기 곡선 구간을 연결하는 클로소이드(Clothoid) 구간 각각에 대응하는 곡선의 집합이며, 변위에 따른 곡률 함수로 표현되는 것일 수 있다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 컴퓨터프로그램은 컴퓨팅 장치와 결합되어, 복수의 기준점을 설정하는 단계 및 상기 설정된 복수의 기준점의 위치에 기반하여 차량의 자율주행 제어를 위한 주행 경로를 생성하는 단계를 포함하며, 상기 생성된 주행 경로는, 직선 구간, 곡선 구간 및 상기 직선 구간과 상기 곡선 구간을 연결하는 클로소이드(Clothoid) 구간 각각에 대응하는 곡선의 집합이며, 변위에 따른 곡률 함수로 표현되는 것인, 차량의 자율주행을 위한 주행 경로 모델링 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨팅 장치로 판독 가능한 기록 매체에 저장될 수 있다.
본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 차량의 자율주행 제어를 위하여 주행 경로를 모델링하되, 클로소이드(clotoid) 곡선을 포함하는 주행경로를 모델링함으로써, 자율주행 차량의 탑승자들의 승차감을 향상시킬 수 있다는 이점이 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량의 자율주행을 위한 주행 경로 모델링 방법을 수행하는 컴퓨팅 장치의 하드웨어 구성도이다.
도 3은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 차량의 자율주행을 위한 주행 경로 모델링 방법의 순서도이다.
도 4 및 5는 다양한 실시예에서, 위에 따른 곡률 함수로 표현된 주행 경로 함수를 도시한 그래프이다.
도 6은 다양한 실시예에서, 기준점의 위치를 이용하여 주행 경로 함수의 파라미터를 보정하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 7은 다양한 실시예에서, 기준점과 주행 경로 함수의 이격 거리에 따라 주행 경로 함수의 파라미터를 보정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 다양한 실시예에서, 기준 경로 함수를 이용하여 주행 경로 함수의 파라미터를 보정하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 9 및 10은 다양한 실시예에서, 기준 경로 함수와 주행 경로 함수의 변위-곡률 그래프를 비교한 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
명세서에서 사용되는 "부" 또는 “모듈”이라는 용어는 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, "부" 또는 “모듈”은 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 "부" 또는 “모듈”은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. "부" 또는 “모듈”은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 "부" 또는 “모듈”은 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 "부" 또는 “모듈”들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 "부" 또는 “모듈”들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 "부" 또는 “모듈”들로 더 분리될 수 있다.
공간적으로 상대적인 용어인 "아래(below)", "아래(beneath)", "하부(lower)", "위(above)", "상부(upper)" 등은 도면에 도시되어 있는 바와 같이 하나의 구성요소와 다른 구성요소들과의 상관관계를 용이하게 기술하기 위해 사용될 수 있다. 공간적으로 상대적인 용어는 도면에 도시되어 있는 방향에 더하여 사용시 또는 동작시 구성요소들의 서로 다른 방향을 포함하는 용어로 이해되어야 한다. 예를 들어, 도면에 도시되어 있는 구성요소를 뒤집을 경우, 다른 구성요소의 "아래(below)"또는 "아래(beneath)"로 기술된 구성요소는 다른 구성요소의 "위(above)"에 놓여질 수 있다. 따라서, 예시적인 용어인 "아래"는 아래와 위의 방향을 모두 포함할 수 있다. 구성요소는 다른 방향으로도 배향될 수 있으며, 이에 따라 공간적으로 상대적인 용어들은 배향에 따라 해석될 수 있다.
본 명세서에서, 컴퓨터는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 모든 종류의 하드웨어 장치를 의미하는 것이고, 실시 예에 따라 해당 하드웨어 장치에서 동작하는 소프트웨어적 구성도 포괄하는 의미로서 이해될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터는 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크톱, 노트북 및 각 장치에서 구동되는 사용자 클라이언트 및 애플리케이션을 모두 포함하는 의미로서 이해될 수 있으며, 또한 이에 제한되는 것은 아니다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.
본 명세서에서 설명되는 각 단계들은 컴퓨터에 의하여 수행되는 것으로 설명되나, 각 단계의 주체는 이에 제한되는 것은 아니며, 실시 예에 따라 각 단계들의 적어도 일부가 서로 다른 장치에서 수행될 수도 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 시스템을 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 시스템은 컴퓨팅 장치(100), 사용자 단말(200), 외부 서버(300) 및 네트워크(400)를 포함할 수 있다.
여기서, 도 1에 도시된 자율주행 시스템은 일 실시예에 따른 것이고, 그 구성 요소가 도 1에 도시된 실시예에 한정되는 것은 아니며, 필요에 따라 부가, 변경 또는 삭제될 수 있다.
일 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 차량(10)(예: 자율주행 차량 또는 자율주행 기능이 활성화된 차량)의 위치 및 자세를 측정하고, 차량(10)의 주변 환경을 인식할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 차량(10) 내부에 구비되는 센서(예: 라이다 센서, 레이더 센서, 카메라 센서 등)로부터 센서 데이터를 수집할 수 있고, 수집된 센서 데이터를 활용하여 자율주행 차량(10)의 위치 및 자세를 측정하고/하거나 수집된 센서 데이터를 분석하여 차량(10)의 주변 환경을 인식할 수 있다.
또한, 컴퓨팅 장치(100)는 상기의 방법에 따라 인식된 차량(10)의 주변 환경에 기초하여 차량(10)의 자율주행 제어를 수행할 수 있다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 차량(10)에 대한 자율주행 제어를 위하여, 차량(10)의 출발 지점(예: 현재 위치)과 도착 지점(예: 사용자로부터 설정된 목적지)을 연결하는 주행 경로를 생성할 수 있고, 생성된 주행 경로에 따라 주행 동작을 수행하도록 차량(10)을 제어할 수 있다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 네트워크(400)를 통해 사용자 단말(200)과 연결될 수 있으며, 상기의 과정을 거쳐 생성된 주행 경로에 대한 정보를 사용자 단말(200)로 제공할 수 있다.
여기서, 사용자 단말(200)은 차량(10) 내부에 구비되는 인포테인먼트 시스템일 수 있으나, 이에 한정되지 않고, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 차량(10) 내부에 탑승하는 탑승자가 소지할 수 있는 휴대용 단말일 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(200)은 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(Smartphone), 스마트 패드(Smartpad), 타블렛PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
또한, 여기서, 네트워크(400)는 복수의 단말 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미할 수 있다. 예를 들어, 네트워크(400)는 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 인터넷(WWW: World Wide Web), 유무선 데이터 통신망, 전화망, 유무선 텔레비전 통신망 등을 포함할 수 있다.
또한, 여기서, 무선 데이터 통신망은 3G, 4G, 5G, 3GPP(3rd Generation Partnership Project), 5GPP(5th Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), WIMAX(World Interoperability for Microwave Access), 와이파이(Wi-Fi), 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), RF(Radio Frequency), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC(Near-Field Communication) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
일 실시예에서, 외부 서버(300)는 네트워크(400)를 통해 컴퓨팅 장치(100)와 연결될 수 있으며, 컴퓨팅 장치(100)가 차량의 자율주행을 위한 주행 경로 모델링 방법을 수행하기 위해 필요한 각종 정보 및 데이터를 저장 및 관리하거나, 차량의 자율주행을 위한 주행 경로 모델링 방법을 수행함에 따라 생성되는 각종 정보 및 데이터를 저장 및 관리할 수 있다. 예를 들어, 외부 서버(300)는 컴퓨팅 장치(100)의 외부에 별도로 구비되는 저장 서버일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 이하, 도 2를 참조하여 차량의 자율주행을 위한 주행 경로 모델링 방법을 수행하는 컴퓨팅 장치(100)의 하드웨어 구성에 대해 설명하도록 한다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량의 자율주행을 위한 주행 경로 모델링 방법을 수행하는 컴퓨팅 장치의 하드웨어 구성도이다.
도 2를 참조하면, 다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 하나 이상의 프로세서(110), 프로세서(110)에 의하여 수행되는 컴퓨터 프로그램(151)을 로드(Load)하는 메모리(120), 버스(130), 통신 인터페이스(140) 및 컴퓨터 프로그램(151)을 저장하는 스토리지(150)를 포함할 수 있다. 여기서, 도 2에는 본 발명의 실시예와 관련 있는 구성요소들만 도시되어 있다. 따라서, 본 발명이 속한 기술분야의 통상의 기술자라면 도 2에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성 요소들이 더 포함될 수 있음을 알 수 있다.
프로세서(110)는 컴퓨팅 장치(100)의 각 구성의 전반적인 동작을 제어한다. 프로세서(110)는 CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro Processor Unit), MCU(Micro Controller Unit), GPU(Graphic Processing Unit) 또는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 임의의 형태의 프로세서를 포함하여 구성될 수 있다.
또한, 프로세서(110)는 본 발명의 실시예들에 따른 방법을 실행하기 위한 적어도 하나의 애플리케이션 또는 프로그램에 대한 연산을 수행할 수 있으며, 컴퓨팅 장치(100)는 하나 이상의 프로세서를 구비할 수 있다.
다양한 실시예에서, 프로세서(110)는 프로세서(110) 내부에서 처리되는 신호(또는, 데이터)를 일시적 및/또는 영구적으로 저장하는 램(RAM: Random Access Memory, 미도시) 및 롬(ROM: Read-Only Memory, 미도시)을 더 포함할 수 있다. 또한, 프로세서(110)는 그래픽 처리부, 램 및 롬 중 적어도 하나를 포함하는 시스템온칩(SoC: system on chip) 형태로 구현될 수 있다.
메모리(120)는 각종 데이터, 명령 및/또는 정보를 저장한다. 메모리(120)는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 방법/동작을 실행하기 위하여 스토리지(150)로부터 컴퓨터 프로그램(151)을 로드할 수 있다. 메모리(120)에 컴퓨터 프로그램(151)이 로드되면, 프로세서(110)는 컴퓨터 프로그램(151)을 구성하는 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써 상기 방법/동작을 수행할 수 있다. 메모리(120)는 RAM과 같은 휘발성 메모리로 구현될 수 있을 것이나, 본 개시의 기술적 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.
버스(130)는 컴퓨팅 장치(100)의 구성 요소 간 통신 기능을 제공한다. 버스(130)는 주소 버스(address Bus), 데이터 버스(Data Bus) 및 제어 버스(Control Bus) 등 다양한 형태의 버스로 구현될 수 있다.
통신 인터페이스(140)는 컴퓨팅 장치(100)의 유무선 인터넷 통신을 지원한다. 또한, 통신 인터페이스(140)는 인터넷 통신 외의 다양한 통신 방식을 지원할 수도 있다. 이를 위해, 통신 인터페이스(140)는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 통신 모듈을 포함하여 구성될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 통신 인터페이스(140)는 생략될 수도 있다.
스토리지(150)는 컴퓨터 프로그램(151)을 비 임시적으로 저장할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)를 통해 차량의 자율주행을 위한 주행 경로 모델링 프로세스를 수행하는 경우, 스토리지(150)는 차량의 자율주행을 위한 주행 경로 모델링 프로세스를 제공하기 위하여 필요한 각종 정보를 저장할 수 있다.
스토리지(150)는 ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리 등과 같은 비휘발성 메모리, 하드 디스크, 착탈형 디스크, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 포함하여 구성될 수 있다.
컴퓨터 프로그램(151)은 메모리(120)에 로드될 때 프로세서(110)로 하여금 본 발명의 다양한 실시예에 따른 방법/동작을 수행하도록 하는 하나 이상의 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 즉, 프로세서(110)는 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 상기 방법/동작을 수행할 수 있다.
일 실시예에서, 컴퓨터 프로그램(151)은 복수의 기준점을 설정하는 단계 및 설정된 복수의 기준점의 위치에 기반하여 차량의 자율주행 제어를 위한 주행 경로를 생성하는 단계를 포함하는 차량의 자율주행을 위한 주행 경로 모델링 방법을 수행하도록 하는 하나 이상의 인스트럭션을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.
본 발명의 구성 요소들은 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 애플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다. 본 발명의 구성 요소들은 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있으며, 이와 유사하게, 실시 예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 이하, 도 3 내지 10을 참조하여, 컴퓨팅 장치(100)가 수행하는 차량의 자율주행을 위한 주행 경로 모델링 방법에 대해 설명하도록 한다.
도 3은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 차량의 자율주행을 위한 주행 경로 모델링 방법의 순서도이다.
도 3을 참조하면, S110 단계에서, 컴퓨팅 장치(100)는 차량(10)의 주행 경로 생성을 위하여, 복수의 기준점을 설정할 수 있다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 사용자로부터 복수의 기준점을 가리키는 사용자 입력을 획득할 수 있고, 획득된 사용자 입력에 따라 복수의 기준점을 설정할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 차량(10)의 현재 위치를 포함하는 소정의 지역에 대한 지도 데이터를 수집하고, 수집한 지도 데이터를 출력하는 UI를 사용자 단말(200)로 제공할 수 있으며, 사용자 단말(200)의 디스플레이 상에 출력된 지도 데이터 상에서 복수의 기준점을 가리키는 사용자 입력을 얻음으로써, 복수의 기준점을 설정할 수 있다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 지도 데이터를 통해 사용자로부터 시작 지점과 종료 지점을 설정받을 수 있고, 설정된 시작 지점과 종료 지점을 이용하여 시작 지점과 종료 지점 사이에 위치하는 복수의 중간 지점을 자동으로 설정할 수 있다.
일례로, 컴퓨팅 장치(100)는 이미지 분석 모델(예: CNN모델, RNN 모델 또는 CNN과 RNN을 결합한 모델)을 이용하여 소정의 지역에 대한 지도 데이터를 이미지 분석하여, 시작 지점과 종료 지점을 연결하는 도로의 차선을 인식하고, 도로의 차선을 인식한 결과에 기초하여 시작 지점과 종료 지점 사이의 하나 이상의 중간 지점을 선택할 수 있다.
다른 예로, 컴퓨팅 장치(100)는 도로의 차선을 인식한 결과를 통해, 차로의 개수, 차로의 폭, 도로의 형태 등과 같은 도로에 대한 속성 정보를 획득할 수 있고, 이에 따라 시작 지점과 종료 지점 사이의 하나 이상의 중간 지점(예: 커브 구간 등)을 설정할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.
S120 단계에서, 컴퓨팅 장치(100)는 S110 단계를 거쳐 설정된 복수의 기준점의 위치에 기반하여 주행 경로를 생성할 수 있다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 복수의 기준점에 기반하여 생성되는 주행 경로가 직선 구간과 곡선 구간을 포함하는 경우, 직선 구간, 곡선 구간 및 직선 구간과 곡선 구간을 연결하는 클로소이드 구간 각각에 대응하는 곡선을 모델링함으로써, 직선 구간, 곡선 구간 및 클로소이드 구간 각각에 대응하는 곡선의 집합인 주행 경로 함수를 모델링할 수 있다.
클로소이드 곡선은 차량(10)의 속도를 일정하게 유지하면서 차량(10)의 스티어링 휠을 일정한 속도로 회전시킬 때 차량(10)이 그리는 주행의 자취와 유사한 형태를 가진다는 특징이 있다.
따라서, 클로소이드 곡선 형태로 주행 경로를 모델링할 경우, 곡률의 변화가 일정하기 때문에 차량(10)의 조향 시스템의 급격한 변화를 제거하여 승차감을 향상시킬 수 있다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 복수의 파라미터를 설정할 수 있고, 복수의 파라미터를 이용하여 직선 구간, 곡선 구간 및 클로소이드 구간을 포함하는 모델링된 주행 경로 함수(이하, "주행 경로 함수")를 생성할 수 있다.
이때, 컴퓨팅 장치(100)는 주행 경로 함수의 차수에 따라 복수의 파라미터의 개수를 결정할 수 있다.
도 4 및 5는 변위(s)에 따른 곡률(κ) 함수로 표현된 주행 경로 함수를 도시한 그래프로서, 도 4 및 5을 참조하면, 클로소이드 곡선의 경우, 곡률 함수가 변위에 따른 곡률의 기울기가 일정한 형태 즉, 1차 함수로 표현된다.
클로소이드 곡선을 포함하는 주행 경로를 모델링하기 위해 필요한 변수는 3n+5개(여기서, n은 주행 경로 함수의 차수이며, 정수 값)이며, n=1인 경우(예: 도 4)는 총 8개의 변수(
Figure 112022033243407-pat00001
,
Figure 112022033243407-pat00002
,
Figure 112022033243407-pat00003
,
Figure 112022033243407-pat00004
,
Figure 112022033243407-pat00005
,
Figure 112022033243407-pat00006
,
Figure 112022033243407-pat00007
,
Figure 112022033243407-pat00008
)가 필요하며, n=2인 경우(예: 도 5)는 총 11개의 변수(
Figure 112022033243407-pat00009
,
Figure 112022033243407-pat00010
,
Figure 112022033243407-pat00011
,
Figure 112022033243407-pat00012
,
Figure 112022033243407-pat00013
,
Figure 112022033243407-pat00014
,
Figure 112022033243407-pat00015
,
Figure 112022033243407-pat00016
,
Figure 112022033243407-pat00017
,
Figure 112022033243407-pat00018
,
Figure 112022033243407-pat00019
)가 필요하다.
따라서, 컴퓨팅 장치(100)는 복수의 기준점에 대한 정보(예: 위치 좌표)를 이용하여 복수의 기준점 각각에 대한 변위와 곡률을 산출할 수 있고, 산출된 변위와 곡률을 이용하여 클로소이드 곡선을 포함하는 주행 경로를 모델링 할 수 있다. 여기서, 복수의 기준점의 위치 좌표를 이용하여 변위 및 곡률을 산출하는 방법은 다양한 방법이 공지되어 있는 바, 본 명세서에서는 구체적으로 한정하지 않는다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 복수의 기준점 각각에 대한 정보를 이용하여 주행 경로 함수를 보정할 수 있다. 이하, 도 6 내지 10을 참조하여 모델링된 주행경로 함수를 보정하는 방법에 대해 설명하도록 한다.
도 6은 다양한 실시예에서, 기준점의 위치를 이용하여 주행 경로 함수의 파라미터를 보정하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 6을 참조하면, 다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 기준점의 위치와 주행 경로 함수를 비교하여 주행 경로 함수를 보정할 수 있다.
S210 단계에서, 컴퓨팅 장치(100)는 복수의 기준점 각각의 위치(예: 복수의 기준점 각각의 X, Y좌표)와 주행 경로 함수(예: 복수의 기준점 각각에 대응하는 주행 경로 상의 각 지점의 X, Y 좌표)를 비교하여 오차를 산출할 수 있다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 하기의 수학식 1 및 2을 이용하여 복수의 기준점과 주행 경로 함수의 오차를 산출할 수 있다.
<수학식 1>
Figure 112022033243407-pat00020
<수학식 2>
Figure 112022033243407-pat00021
여기서,
Figure 112022033243407-pat00022
은 복수의 기준점과 복수의 기준점 각각에 대응하는 모델링된 주행 경로 상의 지점들의 위치 간의 오차,
Figure 112022033243407-pat00023
내지
Figure 112022033243407-pat00024
는 복수의 기준점의 X 좌표,
Figure 112022033243407-pat00025
내지
Figure 112022033243407-pat00026
는 복수의 기준점의 Y 좌표,
Figure 112022033243407-pat00027
내지
Figure 112022033243407-pat00028
는 복수의 기준점 각각에 대응하는 모델링된 주행 경로 상의 지점들의 위치의 X 좌표,
Figure 112022033243407-pat00029
내지
Figure 112022033243407-pat00030
는 복수의 기준점 각각에 대응하는 모델링된 주행 경로 상의 지점들의 위치의 Y 좌표, 행렬
Figure 112022033243407-pat00031
은 오차 행렬 및 행렬
Figure 112022033243407-pat00032
는 행렬
Figure 112022033243407-pat00033
의 전치행렬(Transpose matrix)일 수 있다.
여기에서, 복수의 기준점 각각에 대응하는 모델링된 주행 경로 상의 지점은 복수의 기준점 각각과 모델링된 주행 경로를 잇는 가장 짧은 수선(perpendicular)의 발을 의미할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
S220 단계에서, 컴퓨팅 장치(100)는 S210 단계를 거쳐 산출된 오차를 이용하여 주행 경로 함수를 보정할 수 있다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 회귀 분석(Regression analysis)을 통해 복수의 기준점과 주행 경로 함수의 오차가 최소값을 가지도록 복수의 파라미터를 보정할 수 있고, 보정된 복수의 파라미터를 이용하여 주행 경로 함수를 보정할 수 있다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 주행 경로 함수와 복수의 기준점 각각의 이격 거리가 기 설정된 값 이하인지 검증할 수 있고, 검증 결과 모델링된 주행 경로 함수와 설정된 복수의 기준점 각각의 이격 거리가 모두 기 설정된 값 이하일 경우, 모델링된 주행 경로 함수를 최종 주행 경로로 채택할 수 있다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 주행 경로 함수와 복수의 기준점 각각의 이격 거리가 기 설정된 값 이하가 되도록 복수의 파라미터를 보정할 수도 있고, 보정된 복수의 파라미터를 이용하여 주행 경로 함수를 보정할 수도 있다.
보다 구체적으로, 도 7을 참조하면, 먼저, 컴퓨팅 장치(100)는 복수의 기준점(21, 22, 23)과 주행 경로 함수 사이의 이격 거리(d1, d2, d3)를 산출할 수 있다. 여기서, 이격 거리는 복수의 기준점(21, 22, 23) 각각으로부터 주행 경로 함수까지 수선(perpendicular)을 연결하였을 때, 연결된 수선의 길이를 의미할 수 있다.
이후, 컴퓨팅 장치(100)는 산출된 이격 거리(d1, d2, d3)와 기 설정된 값을 비교하여, 산출된 이격 거리(d1, d2, d3)가 모두 기 설정된 값 이하인지 여부를 판단할 수 있고, 산출된 이격 거리(d1, d2, d3)가 모두 기 설정된 값 이하인 경우, 현재 상태의 파라미터를 확정함으로써 주행 경로 함수를 확정할 수 있다. 한편, 컴퓨팅 장치(100)는 산출된 이격 거리(d1, d2, d3) 중 적어도 하나의 이격 거리가 기 설정된 값을 초과하는 경우, 산출된 이격 거리(d1, d2, d3)가 모두 기 설정된 값 이하가 되도록 파라미터를 보정함으로써 주행 경로 함수를 보정할 수 있다.
여기서, 산출된 이격 거리(d1, d2, d3)가 모두 기 설정된 값 이하가 되도록 파라미터를 보정하는 동작을 수행함에 있어서, 산출된 이격 거리(d1, d2, d3)가 0이 되도록 보정할 경우 기준점들을 반드시 통과하도록 주행 경로 함수를 보정할 수 있으나, 기준점들을 반드시 통과하도록 보정함으로써 급격하게 변화하는 곡률을 갖도록 주행 경로 함수가 보정되어 승차감에 악영향을 끼칠 수 있는 바, 주행 경로 함수에 포함된 클로소이드 곡선의 형태가 유지되는 범위 내에서 산출된 이격 거리(d1, d2, d3)가 모두 기 설정된 값 이하가 되도록 파라미터를 보정할 수 있다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 주행 경로 함수의 최대값(예: 곡률의 최대값)이 기 설정된 값 이하가 되도록 복수의 파라미터를 보정할 수 있고, 보정된 복수의 파라미터를 이용하여 주행 경로 함수를 보정할 수 있다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 주행 경로 함수의 최대 기울기 값(예: 곡률 함수의 최대 기울기)이 기 설정된 값 이하가 되도록 복수의 파라미터를 보정할 수 있고, 보정된 복수의 파라미터를 이용하여 주행 경로 함수를 보정할 수 있다.
도 8은 다양한 실시예에서, 기준 경로 함수를 이용하여 주행 경로 함수의 파라미터를 보정하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 8을 참조하면, 다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 기준 경로 함수와 주행 경로 함수를 비교하여 주행 경로 함수를 보정할 수 있다.
S310 단계에서, 컴퓨팅 장치(100)는 복수의 기준점을 이용하여 기준 경로 함수를 모델링할 수 있다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 복수의 기준점에 대하여, 상호 인접한 위치에 배치되는 두 개의 기준점 각각을 연결하는 기준 경로 곡선을 생성하고, 생성된 기준 경로 곡선을 연결함으로써, 복수의 기준 경로 곡선의 집합인 모델링된 기준 경로 함수(이하, "기준 경로 함수")를 생성할 수 있다.
여기서, 기준 경로 함수에 포함된 복수의 기준 경로 곡선은 다항함수(polynomial function)일 수 있으나, 이에 한정되지 않고, 원호, 타원호 등 다양한 형태의 기준 경로 곡성을 생성할 수 있다.
보다 구체적으로, 먼저, 컴퓨팅 장치(100)는 복수의 기준점 각각에 대하여, 상호 인접한 두 개의 기준점 각각을 연결하는 다항 함수 형태의 기준 경로 함수를 추정할 수 있다.
이때, 컴퓨팅 장치(100)는 추정된 기준 경로 함수의 차수에 따라 두 개의 기준점에 대한 경계 조건(Boundary condition)을 설정할 수 있고, 두 개의 기준점에 대한 경계 조건을 이용하여 기준 경로 함수를 확정할 수 있다.
먼저, 컴퓨팅 장치(100)는 하기의 수학식 3과 같이 두 개의 기준점 각각을 연결하는 기준 경로 함수가 3차 다항 함수 형태인 경우, 3차 다항 함수의 파라미터 추정을 위해 6개의 경계 조건(예: 두 개의 기준점 각각에 대한 위치 좌표(예: X, Y좌표, 각도 및 곡률)을 설정할 수 있다.
<수학식 3>
Figure 112022033243407-pat00034
여기서,
Figure 112022033243407-pat00035
는 기준 경로 함수,
Figure 112022033243407-pat00036
는 곡률 및
Figure 112022033243407-pat00037
는 변위일 수 있다.
이후, 컴퓨팅 장치(100)는 6개의 경계 조건인, 두 개의 기준점 각각에 대한 위치 좌표(예: X, Y좌표), 차량(10)이 두 개의 기준점 각각에 위치했을 때의 진행 방향(예: θ) 및 두 개의 기준점의 곡률(κ)을 기준 경로 함수에 대입함으로써, 기준 경로 함수를 확정할 수 있다.
S320 단계에서, 컴퓨팅 장치(100)는 S320 단계를 거쳐 생성된 기준 경로 함수와 주행 경로 함수를 비교하여 오차를 산출할 수 있다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 기준 경로 함수 상에 임의의 위치를 설정할 수 있고, 기준 경로 함수 상에 설정된 임의의 위치와 이에 대응하는 주행 경로 함수 상의 위치를 비교하여 오차를 산출할 수 있다. 예를 들어, 기준 경로 함수 상에 설정된 임의의 위치(예: 기준점)와, 해당 위치에서 주행 경로 함수 상에 내린 수선의 발의 위치를 비교할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
즉, 기준 경로 함수를 이용할 경우, 기준점의 위치(예: X, Y 좌표) 외에도 각도(θ) 및 곡률(κ) 정보를 획득할 수 있게 된다. 따라서, 기준점과 주행 경로 함수를 비교함에 있어서, 위치 외에도 각도와 곡률 정보를 함께 비교할 수 있으며, 오차를 산출할 때 위치, 각도 및 곡률 중 적어도 하나를 이용할 수 있다. 이들 정보를 이용하여 주행 경로를 모델링할 시에는 연산 난이도가 보다 낮아지는 장점이 있다. 또한, 기준점의 경계조건을 이용하여 기준곡선을 획득하는 것은 비교적 간단한 연산인 바, 기준곡선을 통해 주행경로를 모델링하는 것이 전반적인 연산량과 연산시간을 줄이는 데 도움이 될 수 있다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 하기의 수학식 4 및 5를 이용하여 기준 경로 함수 상에 설정된 임의의 위치와 이에 대응하는 주행 경로 함수 상의 위치를 비교하여 오차를 산출할 수 있다.
<수학식 4>
Figure 112022033243407-pat00038
<수학식 5>
Figure 112022033243407-pat00039
여기서,
Figure 112022033243407-pat00040
은 복수의 임의의 위치와 이에 대응하는 주행 경로 함수 상의 위치의 오차,
Figure 112022033243407-pat00041
내지
Figure 112022033243407-pat00042
와
Figure 112022033243407-pat00043
내지
Figure 112022033243407-pat00044
는 복수의 임의의 위치에 대한 X, Y 좌표,
Figure 112022033243407-pat00045
내지
Figure 112022033243407-pat00046
와
Figure 112022033243407-pat00047
내지
Figure 112022033243407-pat00048
는 이에 대응하는 주행 경로 함수 상의 위치에 대한 X, Y 좌표, 행렬
Figure 112022033243407-pat00049
는 오차 행렬 및 행렬
Figure 112022033243407-pat00050
는 행렬
Figure 112022033243407-pat00051
의 전치행렬일 수 있다.
S330 단계에서, 컴퓨팅 장치(100)는 S320 단계를 거쳐 산출된 오차를 이용하여 주행 경로 함수를 보정할 수 있다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 회귀 분석을 통해 기준 경로 함수 상에 설정된 임의의 위치와 차량(10)이 기준 경로 함수에 따라 임의의 위치까지 주행했을 때의 거리만큼 주행 경로 함수에 따라 주행했을 때의 위치의 오차가 최소값을 가지도록 복수의 파라미터를 보정할 수 있고, 보정된 복수의 파라미터를 이용하여 주행 경로 함수를 보정할 수 있다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 차량(10)이 기준 경로 함수에 따라 소정의 거리를 주행했을 때의 위치와 주행 경로 함수에 따라 소정의 거리를 주행했을 때의 위치 즉, 기준 경로 함수와 주행 경로 함수에 따라 동일한 거리를 주행했을 때의 위치를 비교하여 오차를 산출하고, 산출된 오차를 이용하여 주행 경로 함수를 보정할 수 있다.
보다 구체적으로, 먼저, 컴퓨팅 장치(100)는 하기의 수학식 6 및 7을 이용하여 차량(10)이 기준 경로 함수에 따라 소정의 거리를 주행했을 때의 위치와 주행 경로 함수에 따라 소정의 거리를 주행했을 때의 위치를 비교하여 오차를 산출할 수 있다.
<수학식 6>
Figure 112022033243407-pat00052
<수학식 7>
Figure 112022033243407-pat00053
여기서,
Figure 112022033243407-pat00054
은 차량(10)이 기준 경로 함수에 따라 소정의 거리를 주행했을 때의 위치와 주행 경로 함수에 따라 소정의 거리를 주행했을 때의 위치 간의 오차,
Figure 112022033243407-pat00055
내지
Figure 112022033243407-pat00056
와
Figure 112022033243407-pat00057
내지
Figure 112022033243407-pat00058
는 차량(10)이 기준 경로 함수에 따라 소정의 거리를 주행했을 때의 위치에 대한 X, Y 좌표,
Figure 112022033243407-pat00059
내지
Figure 112022033243407-pat00060
와
Figure 112022033243407-pat00061
내지
Figure 112022033243407-pat00062
는 차량(10)이 주행 경로 함수에 따라 소정의 거리를 주행했을 때의 위치에 대한 X, Y 좌표, 행렬
Figure 112022033243407-pat00063
는 오차 행렬 및 행렬
Figure 112022033243407-pat00064
는 행렬
Figure 112022033243407-pat00065
의 전치행렬일 수 있다.
이후, 컴퓨팅 장치(100)는 회귀 분석을 통해 차량(10)이 기준 경로 함수에 따라 소정의 거리를 주행했을 때의 위치와 주행 경로 함수에 따라 소정의 거리를 주행했을 때의 위치 간의 오차가 최소값을 가지도록 복수의 파라미터를 보정할 수 있고, 보정된 복수의 파라미터를 이용하여 주행 경로 함수를 보정할 수 있다. 즉, 컴퓨팅 장치(100)는 동일한 매개 변수를 이용하여 산출된 기준 경로 함수의 값과 주행 경로 함수의 값을 비교하여 오차를 산출하고, 이를 통해 주행 경로 함수를 보정함으로써, 오차 산출 시 필요한 연산량을 줄일 수 있으며, 기준 경로 함수와 유사도가 높은 주행 경로 함수를 생성할 수 있다.
다양한 실시예에서, 컴퓨터 장치(100)는 기준 경로 함수 상의 일 지점과, 상기 일 지점에 대응하는 주행 경로 함수 상의 일 지점 간의 위치 좌표, 각도 및 곡률 중 적어도 하나를 비교하여 오차를 산출할 수 있다.
예컨대, 컴퓨팅 장치(100)는 기준 경로 상에 설정된 임의의 위치와 이에 대응하는 주행 경로 함수 상의 위치를 비교하여 오차를 산출하되, 기준 경로 함수 상에 설정된 임의의 위치와 주행 경로 상의 위치에 대한 위치 좌표뿐만 아니라 각도도 함께 고려하여 오차를 산출할 수 있다.
보다 구체적으로, 컴퓨팅 장치(100)는 하기의 수학식 8 및 9를 참조하여 기준 경로 상에 설정된 복수의 임의의 위치에 대한 속성(예: 임의의 위치에 대한 위치 좌표 및 방향(각도))과 이에 대응하는 주행 경로 함수 상의 위치에 대한 속성의 오차를 산출할 수 있다.
<수학식 8>
Figure 112022033243407-pat00066
<수학식 9>
Figure 112022033243407-pat00067
여기서,
Figure 112022033243407-pat00068
는 기준 경로 상에 설정된 복수의 임의의 위치에 대한 속성과 이에 대응하는 주행 경로 함수 상의 위치에 대한 속성의 오차,
Figure 112022033243407-pat00069
내지
Figure 112022033243407-pat00070
와
Figure 112022033243407-pat00071
내지
Figure 112022033243407-pat00072
는 복수의 임의의 위치에 대한 X, Y 좌표,
Figure 112022033243407-pat00073
내지
Figure 112022033243407-pat00074
는 복수의 임의의 위치에 대한 각도,
Figure 112022033243407-pat00075
내지
Figure 112022033243407-pat00076
와
Figure 112022033243407-pat00077
내지
Figure 112022033243407-pat00078
는 이에 대응하는 주행 경로 함수 상의 위치에 대한 X, Y 좌표,
Figure 112022033243407-pat00079
내지
Figure 112022033243407-pat00080
는 이에 대응하는 주행 경로 함수 상의 위치에 대한 각도, 행렬
Figure 112022033243407-pat00081
은 오차 행렬 및 행렬
Figure 112022033243407-pat00082
는 행렬
Figure 112022033243407-pat00083
의 전치행렬일 수 있다.
또한, 여기서, k는 l보다 작은 값일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
주행 경로 함수의 변위(s)에 따른 곡률(κ)은 하기의 수학식 10과 같이 각 구간별로 1차 함수 또는 상수 함수로 표현될 수 있는데, 주행 경로 함수 상의 임의의 위치에 대한 위치 좌표를 획득하기 위해서는 수학식 11과 같이 삼각함수를 이용한 추가 적분 연산을 수행해야하는 반면, 각도(방향)의 경우 수학식 12와 같이 한 차례의 곡률의 적분을 통해 보다 쉽게 산출이 가능하다.
<수학식 10>
Figure 112022033243407-pat00084
<수학식 11>
Figure 112022033243407-pat00085
<수학식 12>
Figure 112022033243407-pat00086
따라서, 컴퓨팅 장치(100)는 임의의 위치를 이용하여 기준 경로 함수와 주행 경로 함수를 비교함에 있어서(즉, 두 함수 사이의 오차를 계산함에 있어서), 위치 좌표만 이용하기 보다는 각도 및 곡률 정보를 함께 이용하면 연산 난이도를 보다 낮출 수 있다는 장점이 있다. 예컨대, 위치 좌표 간의 오차 비교 항(term)의 수를 줄이고, 각도 간의 오차 비교 항(term)의 수를 늘림으로써, 오차 비교 성능은 유지하되 연산량을 획기적으로 줄일 수 있다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 복수의 기준점 각각에 대한 가중치를 부여하고, 가중치와 오차를 이용하여 복수의 파라미터를 보정할 수 있으며, 보정된 복수의 파라미터를 이용하여 주행 경로 함수를 보정할 수 있다.
보다 구제척으로, 컴퓨팅 장치(100)는 하기의 수학식 13 내지 15를 이용하여 가중치가 부여된 오차를 산출할 수 있다.
<수학식 13>
Figure 112022033243407-pat00087
<수학식 14>
Figure 112022033243407-pat00088
<수학식 15>
Figure 112022033243407-pat00089
여기서,
Figure 112022033243407-pat00090
는 차량(10)이 기준 경로 함수에 따라 소정의 거리를 주행했을 때의 위치와 주행 경로 함수에 따라 소정의 거리를 주행했을 때의 위치 간의 오차,
Figure 112022033243407-pat00091
내지
Figure 112022033243407-pat00092
와
Figure 112022033243407-pat00093
내지
Figure 112022033243407-pat00094
는 차량(10)이 기준 경로 함수에 따라 소정의 거리를 주행했을 때의 위치에 대한 X, Y 좌표,
Figure 112022033243407-pat00095
내지
Figure 112022033243407-pat00096
와
Figure 112022033243407-pat00097
내지
Figure 112022033243407-pat00098
는 차량(10)이 주행 경로 함수에 따라 소정의 거리를 주행했을 때의 위치에 대한 X, Y 좌표,
Figure 112022033243407-pat00099
내지
Figure 112022033243407-pat00100
는 복수의 기준점 각각에 부여된 가중치, 행렬
Figure 112022033243407-pat00101
는 가중치 행렬, 행렬
Figure 112022033243407-pat00102
는 행렬
Figure 112022033243407-pat00103
의 전치행렬, 행렬
Figure 112022033243407-pat00104
는 가중치가 부여된 오차 행렬, 행렬
Figure 112022033243407-pat00105
는 행렬
Figure 112022033243407-pat00106
의 전치 행렬일 수 있다.
또한, 여기서, k는 정수, m은 양수인 실수이며, m은 k의 2배인 2k일 수 있다.
일례로, 컴퓨팅 장치(100)는 복수의 기준점 중 특정 기준점이 차량(10)의 탑승자가 하차하는 하차 지점인 것을 고려하여 하차 지점에 대응하는 기준점을 반드시 지나거나 또는 하차 지점에 대응되는 기준점에 근접하게 지나는 주행 경로 함수를 생성하고자 할 경우, 다른 기준점들 대비 하차 지점에 대응하는 기준점에 높은 가중치를 부여하여 가중치 행렬을 생성하고, 이를 오차 행렬에 반영하여 가중치가 부여된 오차 행렬을 생성하며, 이를 기반으로 파라미터를 보정함으로써 주행 경로 함수가 하차 지점에 대응하는 기준점을 반드시 지나거나 또는 하차 지점에 대응되는 기준점에 근접하게 지나가도록 보정할 수 있다.
상술된 바와 같이, 컴퓨팅 장치(100)는 복수의 기준점을 이용하여 기준 경로 함수를 모델링하고, 이를 이용하여 주행 경로 함수를 모델링함으로써, 기준점을 직접 이용하는 방식 대비 빠르게 주행 경로 함수를 모델링할 수 있다.
예컨대, 기준 경로 함수의 경우, 기준점 대비 많은 정보(예: 변위(s)에 따른 각도(θ) 및 곡률(κ) 정보)를 포함하고 있기 때문에, 이러한 정보를 이용하여 주행 경로 함수를 모델링할 경우 기준점 자체를 직접적으로 이용하는 방식 대비 연산의 난이도가 낮아진다. 특히, 기준점의 경계조건을 이용하여 기준 경로 함수를 모델링하는 것은 비교적 간단한 연산 과정이기 때문에, 기준점을 이용하여 주행 경로 함수를 모델링하는 것 대비 기준점을 이용하여 기준 경로 함수를 모델링하고, 기준 경로 함수를 통해 주행 경로 함수를 모델링하는 것이 전반적으로 연산량 및 연산 시간에 있어 유리하다.
한편, 기준 경로 함수와 주행 경로 함수 간의 오차를 산출하여 주행 경로 함수를 보정하는 것은 기준 경로 함수와 주행 경로 함수 간의 오차가 0이 되도록 보정하는 것이 아니다.
기준 경로 함수와 주행 경로 함수 간의 오차가 0이 된다는 것은 기준 경로 함수와 주행 경로 함수가 완전히 동일한 형태를 가지는 것을 의미하는데, 경우에 따라 기준 경로 함수와 주행 경로 함수를 완벽하게 동일한 형태로 보정할 수도 있으나, 도 9(n=1일 때) 및 도 10(n=2일 때)에 도시된 바와 같이 경계 조건을 만족하기 위해 모델링하다 보면, 경계 조건을 맞추기 위해 급격하게 변화하는 곡률을 갖도록 모델링될 수 있으며, 이에 따라 승차감이 좋지 않은 부분이 발생될 수 있다.
따라서, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 차량의 자율주행을 위한 주행 경로 모델링 방법은 클로소이드 곡선을 포함하는 주행 경로 함수를 생성함으로써 승차감을 극대화시킬 수 있는 주행 경로를 생성하는 것을 최우선적으로 고려하되, 기준 경로 함수를 토대로 주행 경로 함수를 보정함으로써, 보다 빠르게 주행 경로를 생성하는 것이다.
전술한 차량의 자율주행을 위한 주행 경로 모델링 방법은 도면에 도시된 순서도를 참조하여 설명하였다. 간단한 설명을 위해 차량의 자율주행을 위한 주행 경로 모델링 방법은 일련의 블록들로 도시하여 설명하였으나, 본 발명은 상기 블록들의 순서에 한정되지 않고, 몇몇 블록들은 본 명세서에 도시되고 시술된 것과 상이한 순서로 수행되거나 또는 동시에 수행될 수 있다. 또한, 본 명세서 및 도면에 기재되지 않은 새로운 블록이 추가되거나, 일부 블록이 삭제 또는 변경된 상태로 수행될 수 있다.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
100 : 컴퓨팅 장치
200 : 사용자 단말
300 : 외부 서버
400 : 네트워크

Claims (12)

  1. 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 방법에 있어서,
    복수의 기준점을 설정하는 단계; 및
    상기 설정된 복수의 기준점의 위치에 기반하여 차량의 자율주행 제어를 위한 주행 경로를 생성하는 단계를 포함하며,
    상기 생성된 주행 경로는,
    직선 구간, 곡선 구간 및 상기 직선 구간과 상기 곡선 구간을 연결하는 클로소이드(Clothoid) 구간 각각에 대응하는 곡선의 집합이며, 변위에 따른 곡률 함수로 표현되는 것이고,
    상기 주행 경로를 생성하는 단계는,
    복수의 파라미터를 설정하는 단계;
    상기 설정된 복수의 파라미터를 이용하여 상기 직선 구간, 상기 곡선 구간 및 상기 클로소이드 구간에 대응하는 주행 경로 함수를 모델링하는 단계; 및
    상기 설정된 복수의 기준점을 이용하여 상기 설정된 복수의 파라미터를 보정하되, 상기 모델링된 주행 경로 함수에 포함된 클로소이드 곡선의 형태를 유지하는 범위 내에서 상기 설정된 복수의 파라미터를 보정하는 단계를 포함하며,
    상기 설정된 복수의 파라미터를 보정하는 단계는,
    상기 설정된 복수의 기준점 각각의 위치와 상기 주행 경로 함수 간의 오차를 산출하고, 회귀 분석(Regression analysis)을 통해 상기 산출된 오차가 최소값을 가지도록 상기 설정된 복수의 파라미터를 보정하는 단계; 및
    상기 보정된 복수의 파라미터를 이용하여 상기 모델링된 주행 경로 함수를 보정하는 단계를 포함하고,
    상기 산출된 오차가 최소값을 가지도록 상기 설정된 복수의 파라미터를 보정하는 단계는,
    상기 설정된 복수의 기준점 각각에 대한 가중치를 부여하는 단계; 및
    상기 부여된 가중치와 상기 산출된 오차를 이용하여 상기 설정된 복수의 파라미터를 보정하는 단계를 포함하는,
    차량의 자율주행을 위한 주행 경로 모델링 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 설정된 복수의 파라미터의 개수는 상기 모델링된 주행 경로 함수의 차수에 따라 결정되는 것인,
    차량의 자율주행을 위한 주행 경로 모델링 방법.
  3. 삭제
  4. 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 방법에 있어서,
    복수의 기준점을 설정하는 단계; 및
    상기 설정된 복수의 기준점의 위치에 기반하여 차량의 자율주행 제어를 위한 주행 경로를 생성하는 단계를 포함하며,
    상기 생성된 주행 경로는,
    직선 구간, 곡선 구간 및 상기 직선 구간과 상기 곡선 구간을 연결하는 클로소이드(Clothoid) 구간 각각에 대응하는 곡선의 집합이며, 변위에 따른 곡률 함수로 표현되는 것이고,
    상기 주행 경로를 생성하는 단계는,
    복수의 파라미터를 설정하는 단계;
    상기 설정된 복수의 파라미터를 이용하여 상기 직선 구간, 상기 곡선 구간 및 상기 클로소이드 구간에 대응하는 주행 경로 함수를 모델링하는 단계; 및
    상기 설정된 복수의 기준점을 이용하여 상기 설정된 복수의 파라미터를 보정하되, 상기 모델링된 주행 경로 함수에 포함된 클로소이드 곡선의 형태를 유지하는 범위 내에서 상기 설정된 복수의 파라미터를 보정하는 단계를 포함하며,
    상기 설정된 복수의 파라미터를 보정하는 단계는,
    상기 설정된 복수의 기준점을 이용하여 기준 경로 함수를 모델링하는 단계;
    상기 기준 경로 함수와 상기 주행 경로 함수 간의 오차를 산출하고, 회귀 분석을 통해 상기 산출된 오차가 최소값을 가지도록 상기 설정된 복수의 파라미터를 보정하는 단계; 및
    상기 보정된 복수의 파라미터를 이용하여 상기 모델링된 주행 경로 함수를 보정하는 단계를 포함하고,
    상기 산출된 오차가 최소값을 가지도록 상기 설정된 복수의 파라미터를 보정하는 단계는,
    상기 설정된 복수의 기준점 각각에 대한 가중치를 부여하는 단계; 및
    상기 부여된 가중치와 상기 산출된 오차를 이용하여 상기 설정된 복수의 파라미터를 보정하는 단계를 포함하는,
    차량의 자율주행을 위한 주행 경로 모델링 방법.
  5. 제4 항에 있어서,
    상기 오차를 산출하는 단계는,
    상기 기준 경로 함수 상의 일 지점과, 상기 일 지점에 대응하는 상기 주행 경로 함수 상의 일 지점 간의 위치 좌표, 각도 및 곡률 중 적어도 하나를 이용하여 상기 오차를 산출하는 단계; 를 포함하는,
    차량의 자율주행을 위한 주행 경로 모델링 방법.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 기준 경로 함수를 모델링하는 단계는,
    상기 설정된 복수의 기준점 각각을 연결하는 다항 함수 형태의 기준 경로 함수를 추정하는 단계;
    상기 추정된 기준 경로 함수의 차수에 따라 상기 복수의 기준점에 대한 경계 조건(Boundary condition)을 설정하는 단계; 및
    상기 설정된 경계 조건에 따라 상기 추정된 기준 경로 함수를 확정함으로써, 변위에 따른 곡률 함수로 표현되는 다항 함수 형태의 기준 경로 함수를 모델링하는 단계를 포함하는,
    차량의 자율주행을 위한 주행 경로 모델링 방법.
  7. 삭제
  8. 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 방법에 있어서,
    복수의 기준점을 설정하는 단계; 및
    상기 설정된 복수의 기준점의 위치에 기반하여 차량의 자율주행 제어를 위한 주행 경로를 생성하는 단계를 포함하며,
    상기 생성된 주행 경로는,
    직선 구간, 곡선 구간 및 상기 직선 구간과 상기 곡선 구간을 연결하는 클로소이드(Clothoid) 구간 각각에 대응하는 곡선의 집합이며, 변위에 따른 곡률 함수로 표현되는 것이고,
    상기 주행 경로를 생성하는 단계는,
    복수의 파라미터를 설정하는 단계;
    상기 설정된 복수의 파라미터를 이용하여 상기 직선 구간, 상기 곡선 구간 및 상기 클로소이드 구간에 대응하는 주행 경로 함수를 모델링하는 단계; 및
    상기 설정된 복수의 기준점을 이용하여 상기 설정된 복수의 파라미터를 보정하되, 상기 모델링된 주행 경로 함수에 포함된 클로소이드 곡선의 형태를 유지하는 범위 내에서 상기 설정된 복수의 파라미터를 보정하는 단계를 포함하며,
    상기 설정된 복수의 파라미터를 보정하는 단계는,
    상기 설정된 복수의 기준점을 이용하여 기준 경로 함수를 모델링하는 단계;
    상기 차량이 상기 모델링된 기준 경로 함수에 따라 소정의 거리만큼 주행했을 때의 위치와 상기 차량이 상기 모델링된 주행 경로 함수에 따라 상기 소정의 거리만큼 주행했을 때의 위치를 비교하여 오차를 산출하고, 회귀 분석(Regression analysis)을 통해 상기 산출된 오차가 최소값을 가지도록 상기 설정된 복수의 파라미터를 보정하는 단계; 및
    상기 보정된 복수의 파라미터를 이용하여 상기 모델링된 주행 경로 함수를 보정하는 단계를 포함하고,
    상기 산출된 오차가 최소값을 가지도록 상기 설정된 복수의 파라미터를 보정하는 단계는,
    상기 설정된 복수의 기준점 각각에 대한 가중치를 부여하는 단계; 및
    상기 부여된 가중치와 상기 산출된 오차를 이용하여 상기 설정된 복수의 파라미터를 보정하는 단계를 포함하는,
    차량의 자율주행을 위한 주행 경로 모델링 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 주행 경로 함수를 모델링하는 단계는,
    상기 모델링된 주행 경로 함수를 검증하는 단계; 를 더 포함하는,
    차량의 자율주행을 위한 주행 경로 모델링 방법.
  10. 제9 항에 있어서,
    상기 모델링된 주행 경로 함수를 검증하는 단계는,
    상기 모델링된 주행 경로 함수와 상기 설정된 복수의 기준점 각각의 이격 거리가 기 설정된 값 이하인지 검증하는 단계; 및
    상기 검증 결과 상기 모델링된 주행 경로 함수와 상기 설정된 복수의 기준점 각각의 이격 거리가 모두 기 설정된 값 이하일 경우, 상기 모델링된 주행 경로 함수를 최종 주행 경로로 채택하는 단계; 를 포함하는,
    차량의 자율주행을 위한 주행 경로 모델링 방법.
  11. 프로세서;
    네트워크 인터페이스;
    메모리; 및
    상기 메모리에 로드(load) 되고, 상기 프로세서에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램을 포함하되,
    상기 프로세서는,
    상기 컴퓨터 프로그램에 포함된 하나 이상의 인스트럭션을 실행함에 따라 제1항, 제4항 또는 제8항의 방법을 수행하는,
    차량의 자율주행을 위한 주행 경로 모델링 방법을 수행하는 컴퓨팅 장치.
  12. 컴퓨팅 장치와 결합되어,
    제1항, 제4항 또는 제8항의 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨팅 장치로 판독 가능한 기록 매체에 저장된, 컴퓨터프로그램.
KR1020220038129A 2022-03-28 2022-03-28 차량의 자율주행을 위한 주행 경로 모델링 방법, 장치 및 컴퓨터프로그램 KR102523146B1 (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220038129A KR102523146B1 (ko) 2022-03-28 2022-03-28 차량의 자율주행을 위한 주행 경로 모델링 방법, 장치 및 컴퓨터프로그램
US18/058,055 US20230303098A1 (en) 2022-03-28 2022-11-22 Method, apparatus, and computer program for modeling driving route for automatic driving of vehicle

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220038129A KR102523146B1 (ko) 2022-03-28 2022-03-28 차량의 자율주행을 위한 주행 경로 모델링 방법, 장치 및 컴퓨터프로그램

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102523146B1 true KR102523146B1 (ko) 2023-04-18

Family

ID=86100851

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020220038129A KR102523146B1 (ko) 2022-03-28 2022-03-28 차량의 자율주행을 위한 주행 경로 모델링 방법, 장치 및 컴퓨터프로그램

Country Status (2)

Country Link
US (1) US20230303098A1 (ko)
KR (1) KR102523146B1 (ko)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20130057893A (ko) * 2011-11-24 2013-06-03 현대자동차주식회사 클로소이드 곡선을 이용한 주행경로 생성방법 및 이를 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
KR20160056711A (ko) * 2014-11-12 2016-05-20 현대자동차주식회사 자율주행차량의 주행경로 생성장치 및 방법
JP2019043396A (ja) * 2017-09-04 2019-03-22 日産自動車株式会社 運転支援車両の走行制御方法及び走行制御装置
KR20190097453A (ko) * 2018-02-12 2019-08-21 삼성전자주식회사 차량의 주행을 위한 정보를 제공하는 방법 및 그 장치들
JP2019215783A (ja) * 2018-06-14 2019-12-19 シャープ株式会社 走行装置、走行装置の走行制御方法、走行装置の走行制御プログラムおよび記録媒体
KR20200075922A (ko) * 2018-12-10 2020-06-29 현대자동차주식회사 차량의 자율주행 제어 장치 및 방법
KR20220003358A (ko) * 2020-07-01 2022-01-10 한양대학교 산학협력단 곡선 도로 주행을 위한 차량 횡방향 제어 장치 및 방법

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20130057893A (ko) * 2011-11-24 2013-06-03 현대자동차주식회사 클로소이드 곡선을 이용한 주행경로 생성방법 및 이를 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
KR20160056711A (ko) * 2014-11-12 2016-05-20 현대자동차주식회사 자율주행차량의 주행경로 생성장치 및 방법
JP2019043396A (ja) * 2017-09-04 2019-03-22 日産自動車株式会社 運転支援車両の走行制御方法及び走行制御装置
KR20190097453A (ko) * 2018-02-12 2019-08-21 삼성전자주식회사 차량의 주행을 위한 정보를 제공하는 방법 및 그 장치들
JP2019215783A (ja) * 2018-06-14 2019-12-19 シャープ株式会社 走行装置、走行装置の走行制御方法、走行装置の走行制御プログラムおよび記録媒体
KR20200075922A (ko) * 2018-12-10 2020-06-29 현대자동차주식회사 차량의 자율주행 제어 장치 및 방법
KR20220003358A (ko) * 2020-07-01 2022-01-10 한양대학교 산학협력단 곡선 도로 주행을 위한 차량 횡방향 제어 장치 및 방법

Also Published As

Publication number Publication date
US20230303098A1 (en) 2023-09-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9880555B2 (en) Method and apparatus for providing a steering reliability map based on driven curvatures and geometry curvature
US10606277B2 (en) Speed optimization based on constrained smoothing spline for autonomous driving vehicles
JP6667686B2 (ja) 自動運転車両のための走行軌跡生成方法、システム及び機械可読媒体
US10823575B2 (en) Reference line smoothing method using piecewise spiral curves with weighted geometry costs
US11531110B2 (en) LiDAR localization using 3D CNN network for solution inference in autonomous driving vehicles
US20190196485A1 (en) Non-blocking boundary for autonomous vehicle planning
US11364931B2 (en) Lidar localization using RNN and LSTM for temporal smoothness in autonomous driving vehicles
US10429849B2 (en) Non-linear reference line optimization method using piecewise quintic polynomial spiral paths for operating autonomous driving vehicles
US20190243370A1 (en) Systems and methods for accelerated curve projection
US20210365712A1 (en) Deep learning-based feature extraction for lidar localization of autonomous driving vehicles
US20180045523A1 (en) Routing with Data Version Stitching
JP7426744B2 (ja) ライダー基盤客体探知のための人工知能モデルの入力特徴マップ生成方法、装置およびコンピュータプログラム
CN112066976A (zh) 一种自适应膨胀处理方法、系统、机器人及存储介质
KR102523146B1 (ko) 차량의 자율주행을 위한 주행 경로 모델링 방법, 장치 및 컴퓨터프로그램
US20220379912A1 (en) Method, server, and computer program for creating road network map to design driving plan for autonomous driving vehicle
US20220017106A1 (en) Moving object control device, moving object control learning device, and moving object control method
KR102394465B1 (ko) 자율주행 차량에 대한 핸들 각도 제어명령 검증방법, 서버 및 컴퓨터프로그램
US20210179101A1 (en) A speed control command auto-calibration system for autonomous vehicles
US11400955B2 (en) Multi-point enforced based stitch method to connect two smoothed reference lines
KR102481367B1 (ko) 포인트 클라우드 데이터로부터 지표면 데이터를 생성하기 위한 인공지능 모델의 학습 방법, 장치 및 컴퓨터프로그램
US20200282987A1 (en) Extra-freedom stitch method for reference line smoothing
KR102635767B1 (ko) 레이더 캘리브레이션 장치 및 이를 이용한 레이더 센서 캘리브레이션 방법
KR102606632B1 (ko) 인공지능 기반 자율주행 차량의 주행 경로 보정방법, 장치 및 컴퓨터프로그램
KR102349654B1 (ko) 자율주행 차량의 곡률 오차 보정방법 장치 및 컴퓨터프로그램
KR20220092660A (ko) 자율주행 차량의 주행 경로 생성 방법, 장치 및 컴퓨터프로그램

Legal Events

Date Code Title Description
GRNT Written decision to grant