KR102530036B1

KR102530036B1 - 차량 제어 방법, 장치, 전자기기 및 저장 매체

Info

Publication number: KR102530036B1
Application number: KR1020210038689A
Authority: KR
Inventors: 왕루이수오; 마시아오보
Original assignee: 베이징 바이두 넷컴 사이언스 테크놀로지 컴퍼니 리미티드
Priority date: 2020-09-25
Filing date: 2021-03-25
Publication date: 2023-05-08
Also published as: CN112092813A; CN114407894A; EP3865363B1; KR20210041545A; CN114394093A; US20220097697A1; JP7170774B2; CN112092813B; EP3865363A1; JP2021100850A; US11667285B2

Abstract

본 출원은 차량 제어 방법, 장치, 전자기기 및 저장 매체를 개시하며, 자율 주행 분야의 적응적 순항 제어에 관한 것이다. 구체적인 구현 방안에 따르면, 우선 기설정된 업데이트 조건 만족 시, 실시간 모니터링 데이터를 기초로 목표 주행 시나리오를 확정하는 단계, 다음 목표 주행 시나리오에 따라 목표 차간 시간을 확정하고, 마지막으로 목표 차간 시간을 기초로 차량에 대해 제어한다. 종래 기술에서 전방 차량의 상태를 지나치게 중시하여 자율 주행 제어를 수행하고, 주행 시나리오에 대한 자차 운전자 또는 탑승자의 느낌을 무시함에 따라, 운전자의 인위적인 개입을 야기시키고, 자율 주행 체험에 영향을 미치는 문제를 해결한다.

Description

차량 제어 방법, 장치, 전자기기 및 저장 매체{VEHICLE CONTROL METHOD AND APPARATUS, ELECTRONIC DEVICE AND STORAGE MEDIUM}

본 출원은 자동차 기술 분야 중의 자율 주행 기술에 관한 것으로, 특히 차량 제어 방법, 장치, 전자기기 및 저장 매체에 관한 것이다.

인공 지능 기술이 발전함에 따라 자율 주행은 점점 더 많은 사람들의 관심을 받고 있으며, 점차적으로 사람들의 운전 습관을 변화시키고 있다.

현재 자율 주행은 일반적으로 물리적 이론에 의해 산출된 안전 거리를 핵심으로 하여 예컨대, 적응적 순항에서 전 후 두 차량의 안전 제동 거리를 기초로 크루즈 제어를 수행하는 것과 같은 능동형 안전 방면의 차량 제어 방안을 설계하여, 자동 추월에서 두 차량 사이의 설정된 안전 거리를 기초로 대응되는 조치를 취한다.

본 출원은 차량 제어 방법, 장치, 전자기기 및 저장 매체를 제공한다.

본 출원의 제1 측면에 따르면, 차량 제어 방법을 제공하며,

기설정된 업데이트 조건 만족 시, 실시간 모니터링 데이터를 기초로 목표 주행 시나리오를 확정하는 단계;

상기 목표 주행 시나리오에 따라 목표 차간 시간을 확정하고, 상기 목표 차간 시간은 자차와 주변 차량의 상대적 운동 상태를 동적으로 조정하기 위한 것인 단계;

상기 목표 차간 시간을 기초로 차량에 대해 제어하는 단계를 포함한다.

본 출원의 제2 측면에 따르면, 차량 제어 장치를 제공하며,

기설정된 업데이트 조건 만족 시, 실시간 모니터링 데이터를 기초로 목표 주행 시나리오를 확정하기 위한 시나리오 인식 모듈;

상기 목표 주행 시나리오에 따라 목표 차간 시간을 확정하되, 상기 목표 차간 시간은 자차와 주변 차량의 상대적 운동 상태를 동적으로 조정하기 위한 것인 처리 모듈을 포함하되,

상기 처리 모듈은 또한, 상기 목표 차간 시간을 기초로 차량에 대해 제어한다.

본 출원의 제3 측면에 따르면, 전자기기를 제공하며,

적어도 하나의 프로세서; 및

상기 적어도 하나의 프로세서와 통신 연결되는 메모리;를 포함하고, 여기서,

상기 메모리는 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 수 있는 명령이 저장되고, 상기 명령이 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되어, 상기 적어도 하나의 프로세서가 상술한 제1 측면에 따른 임의의 가능한 방법을 수행할 수 있도록 한다.

본 출원의 제4 측면에 따르면, 컴퓨터 명령이 저장된 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장매체를 제공하며, 상기 컴퓨터 명령은 컴퓨터가 상술한 제1 측면에 따른 임의의 가능한 방법을 수행하도록 하기 위한 것이다.

본 출원의 제5 측면에 따르면, 프로그램 제품을 제공하며, 상기 프로그램 제품은 컴퓨터 프로그램을 포함하고, 상기 컴퓨터 프로그램은 판독 가능 저장 매체에 저장되고 서버의 적어도 하나의 프로세서는 상기 판독 가능 저장 매체로부터 상기 컴퓨터 프로그램을 판독할 수 있으며, 상기 컴퓨터 프로그램이 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되어 서버가 제1 측면 중 임의의 하나에 따른 방법을 수행하도록 한다.

본 출원의 제6 측면에 따르면, 컴퓨터 판독 가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공하며, 전자기기의 적어도 하나의 프로세서는 상기 판독 가능 저장매체로부터 상기 컴퓨터 프로그램을 판독할 수 있으며, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 컴퓨터 프로그램을 수행하여 상기 전자기기가 제1측면 중 임의의 하나에 따른 방법을 수행하도록 한다.

본 부분에서 설명된 내용은 본 출원의 실시예의 관건적 또는 중요한 특징을 특정하고자 하는 것이 아니며, 본 출원의 범위를 한정하고자 하는 것도 아니다는 것을 이해해야 한다. 본 출원의 기타 특징은 아래 명세서에 의해 쉽게 이해될 수 있다.

첨부된 도면은 본 해결수단에 대한 더 충분한 이해를 돕기 위한 것으로서, 본 출원에 대해 한정하지 않는다.
도 1은 본 출원의 제1 실시예의 도면이다.
도 2는 본 출원의 제2 실시예의 도면이다.
도 3은 본 출원의 제2 실시예의 제1 시나리오 도면이다.
도 4는 본 출원의 제2 실시예의 제2 시나리오 도면이다.
도 5는 본 출원의 제2 실시예의 제3 시나리오 도면이다.
도 6은 본 출원의 제2 실시예의 제4 시나리오 도면이다.
도 7은 본 출원의 제3 실시예의 도면이다.
도 8은 본 출원의 실시예의 차량 제어 방법을 구현하기 위한 전자기기의 블럭도이다.

아래 첨부 도면과 결합하여 본 출원의 예시적인 실시예에 대하여 설명하며, 이해를 돕기 위하여 본 출원의 실시예의 각 세부 사항을 포함하며, 이들을 예시적인 것으로만 간주하여야 한다. 따라서, 본 분야의 통상적인 지식을 가진자라면, 여기에 설명된 실시예에 대하여 다양한 변경과 수정을 가할 수 있으며, 이는 본 출원의 실시예의 범위와 정신을 벗어나지 않는 것으로 이해하여야 한다. 마찬가지로, 명확성과 간결성을 위하여, 아래 설명에서는 공지 기능과 구조에 대한 설명을 생략한다.

인공 지능 기술이 발전함에 따라 자율 주행은 점점 사람들의 관심을 모으고 있는 화제로 되고 있으며, 보조 운전과 같은 저수준 자율 주행은 심지어 다양한 유형의 차량에 적용되고 있으며, 사람들의 운전 습관과 출행 방식을 점차적으로 변화시키고 있다. 예를 들어 적응적 순항 시스템은 저수준 자율 주행의 비교적 일찍 운용된 기능으로서, 정속 순항 제어 기술에서 발전된 것이다. 고속 시나리오 및 혼잡 시나리오에서 적응적 순항 시스템은 브레이크와 액셀러레이터 사이에서 사용자의 발이 빈번하게 조작하는 것을 줄이고 장기 운전 시에 사용자의 피로를 완화시켜 준다.

그러나, 종래의 자율 주행은 일반적으로 차량의 관점에서 제어 전략을 설계하는바, 예를 들어 적응적 순항 시스템의 작동 방식에 따르면, 전방에 차량이 없을 경우 적응적 순항 시스템이 액셀러레이터와 브레이크를 제어하여, 차량이 사용자에 의해 설정된 속도로 주행하도록 한다. 전방에 추종되는 차량이 있을 때, 만약 앞차와의 거리가 안전 추종 거리 미만이면, 제어유닛은 안전 거리로 회복될 때까지 제동을 통해 차간 거리를 유지할 수 있다. 앞차와의 거리가 안전 추종 거리 이상일 때 차량은 여전히 설정된 속도로 주행한다. 안전 거리의 정의는 일반적으로 자차의 속도와 앞차의 속도와 관련되며, 동시에 차간 시간 등과 같은 사용하는 차량 추종 전략과도 관련된다. 그러나 이러한 전략 방식에는 하나의 근본적인 문제가 존재하는바, 자율 주행이 완전한 무인 운전이 아니고 차량 주행 과정에서 운전자는 여전히 가장 주요한 제어 결정자라는 것을 무시한 것이며, 종래기술은 차량이 위치한 환경, 주행 도로 상황 및 주변 차량의 행위에 대한 운전자의 느낌을 무시한 것이다. 이로 인해 자동으로 차량을 추종할 때 시스템이 안전 거리를 유지함함에 따라 기타 차량이 자주 끼여들거나 고속으로 대형 트럭을 추종하여 순항할 때 운전자는 불안감을 느껴 순항을 중단하는 것과 같은 운전자가 자신의 느낌에 따라 종종 자율 주행을 중단하여 수동 운전으로 전환한다. 이러한 인위적인 개입 결정은 때로는 운전자가 내린 충동적인 결정이다. 예를 들어 갑작스러운 가속 충돌, 갑작스러운 감속 컷오프 등과 같은 새치기 당함으로 인한 "도로 분노" 보복성 조작은 모두 자율 주행이 "감지"의 측면으로부터 방안을 설정하지 않아 나타나는 것이다.

고속 시나리오에서 충분한 안전 거리는 운전자나 탑승자에게 충분한 "안전감"을 줄 수 있지만, 너무 긴 안전 거리는 사용자가 자주 추월 당하여 차량 추종 기능의 사용률에 영향을 미칠 수 있으며, 또는 운전자가 자율 주행을 능동적으로 중단하여 사용 체험에 영향을 미치게 된다.

나아가, 트럭이 시야를 가리고 있는 상황에서 운전자나 탑승자도 "폐쇄 공포"를 느끼게 되고 "인공 탈출"이라는 운전 조작을 취하게 되지만, 고속의 경우 이러한 조작은 교통 사고를 일으키기 쉽다. 예컨대 운전자가 전방에 존재하는 터널, 전방 차도의 폐쇄를 모를 경우 트럭 추월 시 교통 사고가 발생할 수 있다.

운전자에게 있어서 안전감은 자신의 운전 능력, 운전 중 시야 및 도로 상황과 밀접한 관련이 있다. 따라서 본 출원의 발명 사상은 운전자의 감지를 기반으로 하고 있으며, 자율 주행 시스템의 설계도 시스템의 다양한 시나리오에서의 감지 능력 및 제어 능력에 따라 안전성 및 제어 전략을 정의해야 한다. 동일한 시스템의 감지 능력 및 제어 능력은 종종 서로 다른 시나리오에서 상이하게 표현된다. 예를 들어, 커브 시나리오에서 감지는 장애물 거리 측정 및 연속성에 문제가 있으며, 오르막과 내리막 등의 지면 기복이 큰 지역에서, 장애물 거리 측정 능력이 보다 낮고, 차량 제어 능력도 보다 낮다. 합류 분기 지역에서는 시야가 제한되어, 고속 장애물이 갑자기 나타나기 쉬우며; 대형 트럭과 대형 버스도 시야의 제한을 야기한다.

차량의 주행 시나리오에 대한 운전자의 감지를 기반으로 하지 않고 차량을 제어하는 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여, 본 출원은 차량 제어 방법을 제공하며, 아래에서 실시예를 통해 본 출원의 차량 제어 방법을 소개한다.

도 1은 본 출원의 제1 실시예의 도면이며, 도 1에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 차량 제어 방법은 아래의 단계를 포함한다.

S101, 기설정된 업데이트 조건 만족 시, 실시간 모니터링 데이터를 기초로 목표 주행 시나리오를 확정한다.

본 단계에서, 기설정된 업데이트 조건은, 현재 주행 시나리오에 변화가 발생, 현재 상태 지속 시간이 기설정된 시간 임계값을 초과, 기설정된 주기에 따라 차량 제어 파라미터를 업데이트, 사용자에 의해 입력된 조작 명령에 응답 등을 포함한다.

목표 주행 시나리오는 운전자가 자율 주행의 중지를 쉽게 일으키는 시나리오이며, 고속 시나리오, 저속 시나리오, 특수 차량 시나리오, 제1 특징 시나리오 즉, 새치기 쉬운 시나리오, 커브 시나리오, 비탈길 시나리오, 합류 분기 시나리오, 저가시도 시나리오 및 적어도 두개의 상술한 시나리오의 조합 시나리오를 포함한다.

고속 시나리오는 차량의 주행 속도가 기설정된 고속 임계값을 초과하는 시나리오이고, 저속 시나리오는 차량의 주행 속도가 기설정된 저속 임계값 이하인 시나리오이고, 특수 차량 시나리오는 자차 주변에 대형 트럭, 버스, 오토바이 등의 특수 차량이 존재하는 시나리오를 말하며, 제1 특징 시나리오, 즉 새치기 쉬운 시나리오는 모니터링 데이터가 자차가 새치기 당한 횟수가 기설정된 새치기 임계값을 초과한 것을 나타낼 때의 시나리오를 말하며, 합류 분류 시나리오는 고속 도로 출입구, 또는 도시 고가 출입구 등의 도로 분기점 시나리오를 말한다.

가능한 일 설계에서, 실시간 모니터링 데이터는 현재 차속을 포함하고, 이때 현재 차속을 기초로 고속/저속 시나리오를 판단할 수 있다.

가능한 일 설계에서, 실시간 모니터링 데이터는 실시간 도로 상황 이미지를 더 포함하며, 해당 실시간 도로 상황 이미지는 차량용 카메라에 의해 촬영된 것이며, 실시간 도로 상황 이미지에 대해 이미지 인식을 수행하면 주위에 특수 차량 존재 여부, 새치기 쉬운 시나리오 진입 여부를 인식할 수 있다.

가능한 일 설계에서, 실시간 모니터링 데이터는 측위 데이터 및 고정밀도 지도 데이터를 더 포함할 수 있으며, 측위 데이터는 GPS측위 데이터, 또는 베이더우 네비게이션 측위 데이터 등일 수 있고, 고정밀도 지도 데이터는 도로 정보, 도로 상태 정보, 경사도 정보 등을 포함한다. 도로 정보를 통해 차량이 곧 회전할지 여부, 전방에 합류/분류 출입구 존재 여부를 알 수 있으며, 경사도 정보를 통해 차량이 곧 낙차가 큰 비탈길 시나리오에 진입 여부를 파악할 수 있다. 심한 경사도에서 운전자의 시야가 가려지고, 차량의 모니터링 시스템의 감지 능력이 낮기에, 전방의 비탈길 이후의 위험 요소를 제때에 발견 또는 감지하지 못한다.

가능한 일 설계에서, 실시간 모니터링 데이터는 기상 데이터를 더 포함하며, 짙은 안개 경보, 황사 경보 등의 기상 데이터를 결합하면 저가시도 시나리오를 판단할 수 있다.

S102, 목표 주행 시나리오에 따라 목표 차간 시간을 확정한다.

본 단계에서, 목표 차간 시간은 자차와 주변 차량의 상대적 운동 상태를 동적으로 조정하기 위한 것이다.

설명해야 할 바로는 차간 시간은, 자율 주행 중 하나의 중요한 기술 파라미터 인덱스이며, 이는 두 차량의 거리와 자차의 현재 차속을 기초로 계산하여 얻어지는 것이다.

서로 다른 목표 주행 시나리오에서, 차량 자체의 주행 상태에 따라 안전 거리에 관련된 기초 차간 시간을 구축하는 기초 상에서, 서로 다른 시나리오에 대한 감지 수정 모델을 설정할 수 있으며, 이로부터 기초 차간 시간에 대해 수정하여, 목표 차간 시간을 획득한다.

가능한 일 설계에서, 감지 수정 모델은 뉴럴 네트워크 모델일 수 있으며, 빅 데이터로 훈련된 뉴럴 네트워크 모델을 통해 다양한 지역의 목표 주행 시나리오에 대해 서로 다른 수정 방식을 사용하여, 도시 또는 시골과 같은 서로 다른 다양한 지역에 적합한 최적 수정효과를 얻는다.

가능한 일 설계에서, 감지 수정 모델은 사용자의 운전 습관을 결합하여 기초 차간 시간에 대해 수정함으로써 다양한 사용자의 운전 습관에 맞는 목표 차간 시간을 획득할 수 있다.

S103, 목표 차간 시간을 기초로 차량에 대해 제어한다.

본 단계에서, 다양한 목표 주행 시나리오에 따라, 차량이 다양한 점진적 과정을 통해 목표 차간 시간에 도달하도록 설정하여 제어할 수 있다.

예를 들면, 차량이 혼잡 도로와 같은 새치기 쉬운 시나리오에 있을 때, 차량의 현재 속도가 보다 낮으면, 더 이상 빈번하게 새치기 당하는 것을 방지하기 위하여, 차량이 신속히 목표 차간 시간에 도달하도록 제어할 수 있다. 차량이 고속 도로 상의 여러 차량이 병행하는 새치기 쉬운 시나리오에 있을 때, 차량의 지나치게 급한 속도 변화에 의한 교통 사고를 방지하기 위하여, 차량이 완만하게 목표 차간 시간에 도달하도록, 보다 완만한 차간 시간 변화 과정을 설정할 수 있으며, 이 과정에서, 목표 주행 시나리오의 변화에 따라, 목표 차간 시간을 재 수정하여, 갑작스러운 도로 폐쇄 구간 또는 돌발적인 새치기와 같은 목표 주행 시나리오 돌변 시 야기되는 운전자로부터 안전 위협이 존재하는 것으로 느껴지는 것을 방지할 수 있다. 이때 목표 차간 시간, 목표 차간 시간에 도달하는 과도 과정의 속도를 재설정하여 사용자의 자율 주행 사용 체험을 향상시킬 수 있다.

본 출원의 실시예의 기술방안에 따르면, 운전자 또는 탑승자의 감지 관점으로부터 출발하여, 운전자의 “감지 위험”을 일으키는 다양한 주행 시나리오를 기반으로 동적 안전 차간 시간을 재정의하고, 모니터링된 목표 주행 시나리오에 따라 목표 차간 시간을 확정하고, 나아가 차량을 제어하여 자차 상태를 동적으로 조정하여 목표 차간 시간에 도달하도록 하고, 이 과정에서 목표 주행 시나리오의 변화가 나타날 때 바로 수정할 수도 있다.

구체적으로, 우선 기설정된 업데이트 조건 만족 시, 실시간 모니터링 데이터를 기초로 목표 주행 시나리오를 확정하고, 다음 목표 주행 시나리오에 따라 목표 차간 시간을 확정하고, 마지막으로 목표 차간 시간을 기초로 차량에 대해 제어한다. 종래기술에서 전방 차량의 상태를 지나치게 중시하여 자율 주행 제어를 수행하고, 주행 시나리오에 대한 자차 운전자 또는 탑승자의 느낌을 무시함에 따라, 운전자의 인위적인 개입을 야기하고, 자율 주행 체험에 영향을 미치는 문제를 해결한다. 빈번하게 새치기 당하여 갑작스레 가속 또는 감속하여 추돌 또는 충돌 사고를 초래하는 것과 같은 운전자가 안전 위협을 느껴 야기되는 오판 개입에 따른 교통 사고를 방지하고, 자율 주행에 대한 사용자의 사용 체험과 안전 신뢰도를 향상시킨다.

도 2는 본 출원의 제2 실시예의 도면이며, 도 2에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 차량 제어 방법은 아래의 단계를 포함한다.

S201, 기설정된 업데이트 조건 만족 시, 실시간 모니터링 데이터를 기초로 목표 주행 시나리오를 확정한다.

본 단계에서, 기설정된 업데이트 조건은 실시간 모니터링 데이터를 기초로 현재 주행 시나리오에 변화가 발생한 것으로 확정되는 것이다. 본 실시예에서, 차량의 자율 주행 제어 시스템은 실시간 모니터링 데이터를 기초로 주행 시나리오의 변화를 발견한다.

도 3은 본 출원의 제2 실시예의 제1 시나리오 도면이며, 도 3에 도시된 바와 같이, 차량(301)은 적응적 순항 자율 주행 모드에 있으며, 트럭(302)과 동일 차도 후방에서 트럭(302)에 점차적으로 접근하고 있다.

차량의 목표 주행 시나리오가 도 3에 도시된 바와 같을 때, 구체적으로, “실시간 모니터링 데이터”가 현재 차속을 포함하면, “실시간 모니터링 데이터를 기초로 목표 주행 시나리오를 확정하는 단계”는,

상기 현재 차속을 기초로 목표 주행 시나리오의 속도 유형을 확정하고, 대응되게 상기 시나리오 감지 계수를 설정하되, 여기서, 속도 유형은 고속 시나리오 및 저속 시나리오를 포함하는 단계를 포함한다.

고속 주행 시 전방에 느린 속도의 차량을 만날 때와 저속 주행 시 전방에 느린 속도의 차량을 만날 때 운전자가 느껴지는 안전성과 실제 안전성이 상이하고, 다양한 운전자의 운전 습관과 운전 체험의 차이에 따라, 안전 거리에 대한 느낌도 변하기 때문에, 본 출원에서는 고속 시나리오와 저속 시나리오를 두개의 기초 시나리오로 하여 기본적인 판정을 수행하고, 고속 시나리오의 경우, 차량 제어 전략은 보수 및 안전에 더 치우치지만, 저속 시나리오의 경우, 차량 제어 전략은 변화가 더욱 빈번하거나 또는 심하게 설정하여, 차량의 주행 상태를 빠르게 변경시킬 수 있다. 그리고 고속 시나리오에서는 앞차와의 거리를 더욱 멀리하여 제동 안전 거리를 확보해야 하지만, 저속 경우에는 앞차와의 거리를 적당히 줄일 수 있다.

나아가, 가능한 일 설계에서, “실시간 모니터링 데이터”는 실시간 도로 상황 이미지를 포함하고, 해당 실시간 도로 상황 이미지는 차량용 카메라에 의해 실시간으로 수집된 동영상 이미지이면, “실시간 모니터링 데이터를 기초로 목표 주행 시나리오를 확정하는 단계”는,

제2 기설정된 프레임 수의 실시간 도로 상황 이미지를 기초로 전방 차량에 대응되는 차량 유형을 확정하는 단계;

상기 차량 유형이 특수 차량이면 상기 목표 주행 시나리오를 특수 차량 시나리오로 확정하는 단계를 포함한다.

예를 들어, 제2 기설정된 프레임 수는 50 프레임이고, 만약 연속적인 50 프레임에서 이미지 인식 모델을 이용하여 인식된 전방 차량이 모두 트럭, 버스, 오토바이와 같은 특수 차량이면, 목표 주행 시나리오를 특수 차량 시나리오로 확정할 수 있다. 트럭 또는 버스 등의 대형 차량과 같은 특수 차량은 종종 시야를 가리고, 오토바이는 갑작스럽게 차도를 변경하여 교통 사고를 일으키기 쉬우며, 이런것들도 운전자 감지 중 “안전 위협 감지”를 아주 쉽게 일으키는 중요 요소이기에, 대응되는 특수 차량 시나리오를 설정한다.

도 4는 본 출원의 제2 실시예의 제2 시나리오 도면이며, 도 4에 도시된 바와 같이, 저속 혼잡 시나리오에서, 차량(401)이 바로 전방 차량을 추종하여 적응적 순항을 수행하고, 이때 차량(402)이 인접 차도에서 차량(401)의 전방에 끼어들어 새치기하고, 차량(403)도 두 차도의 경계 위치까지 주행한다. 이때, 차량(401)의 실시간 모니터링 데이터를 기초로 주행 시나리오의 변화가 모니터링된다.

도 4에 도시된 시나리오에서, "실시간 모니터링 데이터를 기초로 목표 주행 시나리오를 확정하는 단계”는,

제1 기설정된 프레임 수의 실시간 도로 상황 이미지 중에, 바로 전방 차량 변화 횟수가 기설정된 횟수를 초과하면, 상기 목표 주행 시나리오를 새치기 쉬운 시나리오로 확정하는 단계를 포함한다.

예를 들어 제1 기설정된 프레임 수는 150 프레임이고, 해당 연속적인 150 프레임의 이미지 중에서, 전방 차량 변화가 인식될 때마다, 새치기 횟수는 자동으로 1만큼 증가되고, 만약 새치기 횟수가 기설정된 횟수, 예를 들어 3회를 초과하면 목표 주행 시나리오를 새치기 쉬운 시나리오로 확정하고, 이러한 시나리오에서 연속적으로 복수회 새치기 당하며, 적응적 순항에 대한 운전자의 불만을 초래하기 쉬워, 수동 제어로 스위칭하며, 접촉 사고를 일으키기가 매우 쉬우므로, 이러한 시나리오에 대한 인식은 종래기술과 같이 안전 거리를 유지할 것이 아니라 될수록 앞차에 접근해야 한다.

본 실시예에서, “실시간 모니터링 데이터”는 측위 데이터 및 고정밀도 지도 데이터를 포함하며, 이때 “실시간 모니터링 데이터를 기초로 목표 주행 시나리오를 확정하는 단계”는,

상기 측위 데이터 및 상기 고정밀도 지도 데이터를 기초로 자차 현재의 위치 시나리오 유형을 확정하고, 대응되게 상기 시나리오 감지 계수를 설정하는 단계를 포함한다.

위치 시나리오 유형은 커브 시나리오, 비탈길 시나리오, 합류 분기 시나리오 등을 포함한다.

도 5는 본 출원의 제2 실시예의 제3 시나리오 도면이며, 도 5에 도시된 바와 같이, 차량(501)은 앞차를 추종하여 적응적 순항을 수행하고, 이때 자율 주행 제어 시스템은 차량 현재 측위 및 고정밀도 지도 데이터를 기초로 차량이 곧 커브 시나리오에 진입하는 것을 발견하고, 즉, 전방에 곡률이 기설정된 범위를 초과하는 커브가 존재함을 측위하며, 곡률이 지나치게 크면 일반적으로 지형 상에서 산과 같은 시야 장애물이 존재하거나 또는 도로를 봉쇄하여 유지 보수 중에 있는 것이며, 이러한 유형의 목표 주행 시나리오는 운전자의 시야 결손에 따른 긴장감을 야기시킬 수 있다. 이러한 시나리오가 인식되면 목표 차간 시간을 증가시켜 적응적 순항 사용 체험을 향상시킨다.

도 6은 본 출원의 제2 실시예의 제4 시나리오 도면이며, 도 6에 도시된 바와 같이, 차량(601)과 차량(602)은 각각 오르막과 내리막 주행 시나리오에 있으며, 비탈길은 차량의 카메라, 레이더 등 모니터링 기기의 모니터링 데이터에 차단을 초래하고, 이러한 시나리오에서 운전자의 시야도 제한받기에, 감지를 저애하며, 오르막 내리막 주행 시나리오를 인식함으로써 교통 사고의 발생을 효과적으로 예방할 수 있기에, 목표 차간 시간을 대응되게 수정해야 한다.

추가적으로 설명해야 할 바로는, 합류/분류 시나리오는 차량이 차도가 감소하는 도로 입구 또는 고속 도로 출입구에 도착 시, 접촉 사고가 쉽게 일어날 수 있기에, 기존의 적응적 순항은 일반적으로 오프되어 수동 조작으로 변경되지만, 공휴일과 출퇴근 집중 시간대와 같은 주행 시나리오에서는 적응적 순항에 대한 수요가 가장 강하기에, 이러한 문제를 해결하기 위해서는 반드시 이런 시나리오를 자율 주행 제어의 인식에 추가하여 목적성 있게 차량 제어를 수행해야 한다.

가능한 일 설계에서, “실시간 모니터링 데이터”가 기상 데이터를 더 포함하면, “실시간 모니터링 데이터를 기초로 목표 주행 시나리오를 확정하는 단계”는,

상기 기상 데이터, 상기 측위 데이터 및 상기 고정밀도 지도 데이터를 기초로 저가시도 시나리오를 확정한다.

종래기술 중의 적응적 순항 시스템은 황사 현상, 짙은 안개 등 극단적인 날씨를 감지할 수 없으며, 이때, 운전자는 가시 거리의 감소로 인해 자율 주행에 대해 극도의 불신감이 나타나기에, 이러한 주행 시나리오에서의 적응적 순항의 사용률을 향상시키기 위하여 차간 시간에 대해 조절하고 수정함으로써 사용자로 하여금 더욱 안전함을 느끼도록 해야 한다.

설명해야 할 바로는, 목표 주행 시나리오는 조합 시나리오일 수 있으며, 상기 조합 시나리오는 상기 속도 유형, 상기 특수 차량 시나리오, 상기 저가시도 시나리오 및 상기 위치 시나리오 중 적어도 두가지 유형의 조합이다.

S202, 목표 주행 시나리오에 따라 대응되는 시나리오 감지 계수를 확정한다.

본 단계에서, 시나리오 감지 계수는 목표 주행 시나리오에서 차간 시간에 대한 조정을 구현하기 위해 연결 매개를 제공한다. 시나리오 감지 계수의 설정은 빅 데이터를 기초로 대응되는 목표 주행 시나리오를 통계하여 얻어지거나, 또는 뉴럴 네트워크 모델을 이용하여 자동으로 지능 학습할 수 있으며, 다양한 지역, 다양한 사용자에 대해 서로 다른 시나리오 감지 계수를 설정하도록 할 수 있다.

표 1은 본 실시예의 부분 목표 주행 시나리오에 대응되는 감지 계수값이다.

설명해야 할 바로는, 조합 시나리오의 시나리오 감지 계수는 상기 조합 시나리오 중 각 시나리오 유형에 대응되는 시나리오 감지 계수를 기초로 확정되는 종합 시나리오 감지 계수이다. 일 구현 방식에서, 종합 시나리오 감지 계수는 각 시나리오 유형에 대응되는 시나리오 감지 계수의 곱이며; 다른 구현 방식에서, 각 시나리오 유형에 대해 대응되는 감지 가중치를 설정할 수 있으며, 이때 종합 시나리오 감지 계수는 각 시나리오 유형에 대응되는 시나리오 감지 계수와 대응되는 감지 가중치를 곱한 후 다시 합을 구하여 얻어진 것이다. 이렇게 각 시나리오 유형의 영향을 종합적으로 고려하여 차간 시간에 대해 더욱 정확하게 조절할 수 있다.가능한 일 설계에서, “실시간 모니터링 데이터를 기초로 목표 주행 시나리오를 확정하는 단계” 후에,

목표 주행 시나리오에 따라 제시 정보를 확정하되, 해당 제시 정보는 차량이 곧 목표 주행 시나리오에 대응되는 차량 제어 조정 상태에 진입할 것임을 사용자에게 제시하기 위한 것인 단계;

제시 정보를 출력하는 단계를 더 포함한다.

목표 주행 시나리오 전환 시 또는 현재 주행 시나리오 변경 시 사용자에게 제시하며, 이때 사용자로 하여금 자율 주행 시스템의 지능화를 감지하도록 할 수 있고, 더 나아가 경고의 역할을 하여 주위에 안전 리스크가 존재함을 사용자에게 제시함으로써 차량 제어를 수시로 수동 인계할 수 있도록 한다. 또한 자율 주행 시스템에 대응되는 목표 주행 시라리오의 대응 조치가 있으므로, 계속하여 자세히 살필 필요가 없다는 것을 사용자게에 제시하여, 강제적인 인위적 제어에 따른 교통 사고를 줄일 수 있다.

S203, 시나리오 감지 계수를 기초로 목표 차간 시간을 확정한다.

본 단계에서, 구체적으로,

현재 차속 및 차량 추종 목표와의 거리를 기초로 기초 차간 시간을 확정하는 단계;

기초 차간 시간 및 시나리오 감지 계수를 기초로 목표 차간 시간을 확정하는 단계 포함한다.

예를 들면, 기초 차간 시간

이 자차와 차량 추종 목표의 거리와 현재 차속의 몫이라고 설정하면, 이때 목표 차간 시간

은 수식(1)으로 표시될 수 있으며, 수식 (1)은 아래와 같다.

(1)

여기서,

은 시나리오 감지 계수이다.

설명해야 할 바로는, 목표 차간 시간은 시나리오 감지 계수와 기초 차간 시간의 함수값으로서, 당업자라면 구체적인 경우에 따라 세 요소 간의 함수 관계를 설정할 수 있으며, 본 출원에서는 한정하지 않는다. 또는 시나리오 감지 계수와 기초 차간 시간을 대응되는 차간 시간 조정 모델에 입력하여 목표 차간 시간을 얻고, 차간 시간 조정 모델의 구현 방식은 다양하며, 히스토리 데이터의 통계 모델일 수 있으며, 뉴럴 네트워크 등 자체 학습 모델일 수도 있다.

가능한 일 설계에서, “차량 추종 목표”는 자 차도 차량 및 인접 차도 차량을 포함하고, 대응되게, “현재 차속 및 차량 추종 목표와의 거리를 기초로 기초 차간 시간을 확정하는 단계”는,

자 차도 차량 중 자차 전방의 차량과 자차의 거리를 기초로, 제1 차간 시간을 확정하는 단계;

인접 차도 차량과 자차의 거리를 기초로 제2 차간 시간을 확정하는 단계;

제1 차간 시간 및 제2 차간 시간을 기초로 기초 차간 시간을 확정하는 단계를 포함한다.

새치기 당하는 것을 예방하기 위하여, 또는 실시간 모니터링 데이터 중의 실시간 도로 상황 이미지를 기초로, 예를 들어 지속적으로 차도선에 접근하거나 또는 이미 차도선을 건너 온 인접 차도의 차량의 새치기 의도를 인식해낸다. 이때 단순히 자 차도 전방의 차량에 대해 제1 차간 시간만 계산하여서는 않되며, 제1 차간 시간은 자 차도 전방 차량과 자차의 거리와 자차 현재 차속의 몫일 수 있고, 제2 차간 시간은 인접 차도의 차량과 자차의 세로 방향 거리와 자차 현재 차속의 몫일 수 있으며, 마지막으로 제1 차간 시간, 제2 차간 시간 및 대응되는 가중치를 곱하고 다시 합을 구하여 기초 차간 시간을 얻는다.

S204, 기설정된 과도 모델을 이용하여, 현재 차간 시간 및 목표 차간 시간을 기초로, 과도 차간 시간을 확정한다.

본 단계에서, 구체적으로,

우선, 기설정된 기간 내의 상기 현재 차간 시간을 기초로 과도 계수를 확정하는 단계는,

기설정된 기간 내의 차간 시간 기록을 기초로 상기 현재 차간 시간의 변화율을 확정하는 단계;

해당 변화율 및 상기 목표 주행 시나리오에 따라 상기 과도 계수를 확정하는 단계를 포함한다.

구체적으로, 예를 들어 3분 이내의 자차의 차간 시간의 평균 변화율을 산출하거나, 또는 피팅 알고리즘으로 차간 시간이 시간에 따라 변화하는 함수를 얻고, 해당 함수의 도함수를 산출하며, 차간 시간의 순간 변화율을 얻을 수 있으며, 그 다음 해당 변화율을 목표 주행 시나리오에 대응되는 모델 또는 함수 관계에 입력하여, 과도 계수를 구하고, 상술한 과정은 수식(2)으로 표시될 수 있으며, 수식(2)은 아래와 같다.

(2)

이 중,

은 일정한 시간 범위 내(예컨대 3분)에서 현재 차간 시간

의 변화율이고,

는 하나의 시간 변화율에 대한 함수이고, 여기서, 변화율이 클수록, 출력값은 작고, 변화율이 작을 수록, 출력값은 크다. 과도 계수

의 값의 범위는 0 ~ 1 사이이다. 설명해야 할 바로는, 본 출원은 함수에 대해 구체적으로 한정하지 않으며, 당업자라면 실제 경우에 따라 구체적인 함수 형식을 선택할 수 있을 것이다.

과도 계수의 설정은 제어 차간 시간이 목표 차간 시간에 도달하는 과정의 제어를 용이하게 하기 위한 것이며, 예를 들면, 속도가 느린 새치기 쉬운 목표 주행 시나리오에서는, 앞차를 신속히 따라잡아 새치기를 방지하기 위하여, 목표 차간 시간에 도달하는 과정을 가속화하여야 하지만, 차량 내 인원들에게 지나친 충격을 주는 것을 방지하기 위하여, 지나치게 빨라서도 안된다. 고속 특수 차량 시나리오의 목표 주행 시나리오에 있어서, 목표 차간 시간에 지나치게 빨리 도달할 경우 뒷차 추돌 또는 차내 인원의 공포감을 야기할 수 있으므로, 보다 완만한 과정으로 목표 차간 시간에 도달해야 한다.

하지만, 과도 계수 및 목표 차간 시간을 기초로 다음 조정 시각에 대응되는 차간 시간 변화량을 확정한다.

구체적으로, 예를 들면, 수식(3)으로 차간 시간 변화량

을 표시할 수 있으며, 수식(3)은 아래와 같다.

(3)

이 중,

는 목표 차간 시간이고,

은 과도 계수이고,

는 현재 차간 시간이다.

물론, 가능한 일 구현 방식에서, 차간 시간 변화량은 과도 계수 및 목표 차간 시간의 곱이다.

설명해야 할 바로는, 다양한 과도 요구에 적응하고, 평온한 과도를 달성하면서 다양한 목표 주행 시나리오에서 바로 응답하여 자율 주행 중 차량 제어의 지능화 수준을 향상시키기 위해, 서로 다른 목표 주행 시나리오에 대응되는 시간 구간 변화량의 계산 방식은 다양할 수 있다.

이어서, 차간 시간 변화량 및 현재 차간 시간을 기초로 다음 조정 시각의 과도 차간 시간을 확정한다.

구체적으로, 예를 들면, 수식(4)로 과도 차간 시간을 표시할 수 있으며, 수식 (4)는 아래와 같다.

(4)

이 중,

은 과도 차간 시간이고,

는 차간 시간 변화량이고,

는 현재 차간 시간이다.

설명해야 할 바로는, 과도 차간 시간은 다양한 목표 주행 시나리오에 따라 서로 다른 구현 방식이 있으며, 수식 (4)에 따른 방식에 제한되지 않으며, 당업자라면 실제 경우에 따라 필요한 구현 방식을 선택할 수 있을 것이다.

S205, 과도 차간 시간을 기초로 적응적 순항 제어를 수행한다.

본 단계에서, 과도 차간 시간을 기초로 차량의 가속도를 확정하고, 나아가 엔진 제어 명령, 또는 제동 제어 명령을 생성한다. 설명해야 할 바로는, 본 실시예에서, 차량이 과도 단계를 수행하더라도, 자율 주행 제어기는 여전히 목표 주행 시나리오에 돌변이 있는지 여부를 모니터링하여, 반응이 지나치게 민감함으로 인한 오판 또는 주변 차량의 갑작스러운 차도 변경으로 인한 주행 시나리오의 환경이 급하게 악화되는 것을 방지함으로써 목표 주행 시나리오의 변화에 바로 응답하고, 적응적 순항의 안전성과 신뢰성을 향상시킨다.

본 실시예는 차량 제어 방법을 제공하며, 기설정된 업데이트 조건 만족 시, 실시간 모니터링 데이터를 기초로 목표 주행 시나리오를 확정하고, 다음 목표 주행 시나리오에 따라 대응되는 시나리오 감지 계수를 확정하고, 이어서 시나리오 감지 계수를 기초로 목표 차간 시간을 확정하고, 기설정된 과도 모델을 사용하여, 현재 차간 시간 및 목표 차간 시간을 기초로, 과도 차간 시간을 확정하고, 마지막으로 과도 차간 시간을 기초로 적응적 순항 제어를 수행한다. 종래 기술에서 전방 차량의 상태를 지나치게 중시하여 자율 주행 제어를 수행하고, 주행 시나리오에 대한 자차 운전자 또는 탑승자의 느낌을 무시함에 따라, 운전자의 인위적인 개입을 야기하고, 자율 주행 체험에 영향을 미치는 문제를 해결한다. 빈번하게 새치기 당함으로써 갑작스러운 가속 또는 감속을 취하여 추돌 또는 충돌 사고와 같은 운전자가 안전 위협을 느껴 야기디는 오판 개입에 따른 교통 사고를 방지하고, 자율 주행에 대한 사용자의 사용 체험과 신뢰도를 향상시킨다.

도 7은 본 출원의 제3 실시예의 도면이며, 도 7에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 차량 제어 장치는,

기설정된 업데이트 조건 만족 시, 실시간 모니터링 데이터를 기초로 목표 주행 시나리오를 확정하기 위한 시나리오 인식 모듈(701);

상기 목표 주행 시나리오에 따라 목표 차간 시간을 확정하기 위해 사용되는 것으로서, 상기 목표 차간 시간은 자차와 주변 차량의 상대적 운동 상태를 동적으로 조정하기 위한 것인 처리 모듈(702)을 포함하고,

상기 처리 모듈(702)은 또한 상기 목표 차간 시간을 기초로 차량에 대해 제어하기 위해 사용된다.

가능한 일 설계에서, 상기 기설정된 업데이트 조건 만족은,

상기 처리 모듈(702)이 상기 실시간 모니터링 데이터를 기초로 현재 주행 시나리오에 변화가 발생한 것으로 확정하기 위해 사용되는 것을 포함한다.

가능한 일 설계에서, 상기 처리 모듈(702)이 상기 목표 주행 시나리오에 따라 목표 차간 시간을 확정하기 위해 사용되는 것은,

상기 처리 모듈(702)이 상기 목표 주행 시나리오에 따라 대응되는 시나리오 감지 계수를 확정하기 위해 사용되고,

상기 처리 모듈(702)이 또한 상기 시나리오 감지 계수를 기초로 상기 목표 차간 시간을 확정하기 위해 사용되는 것을 포함한다.

선택적으로, 상기 처리 모듈(702)이 또한, 상기 목표 차간 시간을 기초로 차량에 대해 제어하기 위해 사용되는 것은,

상기 처리 모듈(702)이 또한 기설정된 과도 모델을 이용하여, 현재 차간 시간 및 상기 목표 차간 시간을 기초로, 과도 차간 시간을 확정하기 위해 사용되는 것;

상기 처리 모듈(702)이 또한 상기 과도 차간 시간을 기초로 적응적 순항 제어를 수행하기 위해 사용되는 것;을 포함한다.

가능한 일 설계에서, 상기 처리 모듈(702)이 또한 기설정된 과도 모델을 이용하여, 현재 차간 시간 및 상기 목표 차간 시간을 기초로, 과도 차간 시간을 확정하기 위해 사용되는 것은,

상기 처리 모듈(702)이 또한 기설정된 기간 내의 상기 현재 차간 시간을 기초로 과도 계수를 확정하기 위해 사용되는 것;

상기 처리 모듈(702)이 또한 상기 과도 계수 및 상기 목표 차간 시간을 기초로 다음 조정 시각에 대응되는 차간 시간의 변화량을 확정하기 위해 사용되는 것;

상기 처리 모듈(702)이 또한 상기 차간 시간 변화량 및 상기 현재 차간 시간을 기초로 상기 다음 조정 시각의 상기 과도 차간 시간을 확정하기 위해 사용되는 것;을 포함한다.

가능한 일 설계에서, 상기 처리 모듈(702)이 또한 기설정된 기간 내의 상기 현재 차간 시간을 기초로 과도 계수를 확정하기 위해 사용되는 것은,

상기 처리 모듈(702)이 또한 기설정된 기간 내의 차간 시간 기록을 기초로 상기 현재 차간 시간의 변화율을 확정하기 위해 사용되는 것;

상기 처리 모듈(702)이 또한 상기 변화율 및 상기 목표 주행 시나리오에 따라 상기 과도 계수를 확정하기 위해 사용되는 것;을 포함한다.

선택적으로, 상기 시나리오 인식 모듈(701)이 실시간 모니터링 데이터를 기초로 목표 주행 시나리오를 확정하기 위해 사용되는 것 후에,

상기 처리 모듈(702)이 또한 상기 목표 주행 시나리오에 따라 제시 정보를 확정하기 위해 사용되되, 상기 제시 정보는 차량이 곧 상기 목표 주행 시나리오에 대응되는 차량 제어 조정 상태에 진입한다는 것을 사용자에게 제시하기 위한 것이고;

상기 처리 모듈(702)이 또한 상기 제시 정보를 출력하기 위해 사용되는 것을 더 포함한다.

가능한 일 설계에서, 상기 처리 모듈(702)이 또한 상기 시나리오 감지 계수를 기초로 상기 목표 차간 시간을 확정하기 위해 사용되는 것은,

상기 처리 모듈(702)이 또한 현재 차속 및 차량 추종 목표와의 거리를 기초로 기초 차간 시간을 확정하기 위해 사용되는 것;

상기 처리 모듈(702)이 또한 상기 기초 차간 시간 및 상기 시나리오 감지 계수를 기초로 상기 목표 차간 시간을 확정하기 위해 사용되는 것;을 포함한다.

가능한 일 설계에서, 상기 처리 모듈(702)이 또한 상기 기초 차간 시간 및 상기 시나리오 감지 계수를 기초로 상기 목표 차간 시간을 확정하기 위해 사용되는 것은,

상기 처리 모듈(702)이 또한 상기 시나리오 감지 계수와 상기 기초 차간 시간의 곱을 상기 목표 차간 시간으로 하기 위해 사용되는 것을 포함한다.

선택적으로, 상기 차량 추종 목표는, 자 차도 차량 및 인접 차도 차량을 포함하고, 대응되게, 상기 처리 모듈(702)은 또한, 현재 차속 및 차량 추종 목표와의 거리를 기초로 기초 차간 시간을 확정하기 위해 사용되는 것은,

상기 처리 모듈(702)이 또한 상기 자 차도 차량 중 자차 전방의 차량과 자차의 거리를 기초로, 제1 차간 시간을 확정하기 위해 사용되는 것;

상기 처리 모듈(702)이 또한 인접 차도 차량과 자차가 인접 차도에 투영되는 거리를 기초로, 제2 차간 시간을 확정하기 위해 사용되는 것;

상기 처리 모듈(702)이 또한 상기 제1 차간 시간 및 상기 제2 차간 시간을 기초로 상기 기초 차간 시간을 확정하기 위해 사용되는 것을 포함한다.

가능한 일 설계에서, 상기 실시간 모니터링 데이터는 현재 차속을 포함하고, 상기 시나리오 인식 모듈(701)이 실시간 모니터링 데이터를 기초로 목표 주행 시나리오를 확정하기 위해 사용되는 것은,

상기 시나리오 인식 모듈(701)이 상기 현재 차속을 기초로 상기 목표 주행 시나리오의 속도 유형을 확정하고, 대응되게 상기 시나리오 감지 계수를 설정하기 위해 사용되되, 상기 속도 유형은 고속 시나리오 및 저속 시나리오을 포함하는 것을 포함한다.

선택적으로, 상기 실시간 모니터링 데이터는 실시간 도로 상황 이미지를 포함하고, 상기 시나리오 인식 모듈(701)이 실시간 모니터링 데이터를 기초로 목표 주행 시나리오를 확정하기 위해 사용되는 것은,

상기 시나리오 인식 모듈(701)이 제1 기설정된 프레임 수의 상기 실시간 도로 상황 이미지 중에서, 바로 전방 차량 변화 횟수가 기설정된 횟수를 초과하면, 상기 목표 주행 시나리오를 새치기 쉬운 시나리오로 확정하고, 대응되게 상기 시나리오 감지 계수를 설정하기 위해 사용되는 것을 포함한다.

가능한 일 설계에서, 상기 시나리오 인식 모듈(701)이 실시간 모니터링 데이터를 기초로 목표 주행 시나리오를 확정하기 위해 사용되는 것은,

상기 시나리오 인식 모듈(701)이 제2 기설정된 프레임 수의 상기 실시간 도로 상황 이미지를 기초로 전방 차량에 대응되는 차량 유형을 확정하기 위해 사용되고,

상기 시나리오 인식 모듈(701)이 또한 상기 차량 유형이 특수 차량이면 상기 목표 주행 시나리오를 특수 차량 시나리오로 확정하고, 대응되게 상기 시나리오 감지 계수를 설정하기 위해 사용되는 것을 포함한다.

선택적으로, 상기 실시간 모니터링 데이터는 측위 데이터 및 고정밀도 지도 데이터를 포함하고, 상기 시나리오 인식 모듈(701)이 실시간 모니터링 데이터를 기초로 목표 주행 시나리오를 확정하기 위해 사용되는 것은,

상기 시나리오 인식 모듈(701)이 상기 측위 데이터 및 상기 고정밀도 지도 데이터를 기초로 자차 현재의 위치 시나리오 유형을 확정하고, 대응되게 상기 시나리오 감지 계수를 설정하기 위해 사용되는 것을 포함한다.

가능한 일 설계에서, 상기 실시간 모니터링 데이터는 기상 데이터를 포함하고, 상기 시나리오 인식 모듈(701)이 실시간 모니터링 데이터를 기초로 목표 주행 시나리오를 확정하기 위해 사용되는 것은,

상기 시나리오 인식 모듈(701)이 상기 기상 데이터, 상기 측위 데이터 및 상기 고정밀도 지도 데이터를 기초로 저가시도 시나리오를 확정하고, 대응되게 상기 시나리오 감지 계수를 설정하기 위해 사용되는 것을 포함한다.

가능한 일 설계에서, 상기 목표 주행 시나리오는 조합 시나리오이고, 상기 조합 시나리오는 상기 속도 유형, 상기 특수 차량 시나리오, 상기 저가시도 시나리오 및 상기 위치 시나리오 중 적어도 두가지 유형의 조합이며, 상기 목표 주행 시나리오의 시나리오 감지 계수는 상기 조합 시나리오 중 각 시나리오 유형 대응되는 시나리오 감지 계수를 기초로 확정되는 종합 시나리오 감지 계수이다.

설명해야 할 바로는, 도 7에 도시된 실시예에 따른 차량 제어 장치는, 상술한 임의의 하나의 방법 실시예에 따른 방법을 실행할 수 있으며 구체적인 구현 원리, 기술 특징, 전문 용어 해석 및 기술 효과는 유사하기에, 여기서는 더 이상 중복 설명하지 않는다.

본 출원의 실시예에 따르면, 본 출원은 또한 전자 기기와 판독 가능 저장 매체를 더 제공한다.

도 8을 참조하면, 도 8은 본 출원의 실시예에 따른 차량 제어 방법의 전자 기기의 블럭도이다. 전자 기기는 다양한 형태의 디지털 컴퓨터, 예컨대, 랩톱 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, 워크스테이션, 개인 정보 단말기, 서버, 블레이드 서버, 대형 컴퓨터, 및 기타 적합한 컴퓨터를 나타내기 위한 것이다. 전자기기는 다양한 형태의 이동장치, 예컨대, 개인 디지털 처리, 셀폰, 스마트 폰, 웨어러블 기기 및 기타 유사한 컴퓨팅 장치를 더 나타낼 수 있다. 본문에 설명된 부재, 이들의 연결 및 관계, 및 이들의 기능은 단지 예시적인 것이며, 본문에 설명된 것 및/또는 요구하는 본 출원의 구현을 한정하려는 의도가 아니다.

도 8에 도시된 바와 같이, 해당 전자기기는 하나 또는 복수의 프로세서(801), 메모리(802), 및 각 부재를 연결시키기 위한 고속 인터페이스와 저속 인터페이스를 포함하는 인터페이스를 포함한다. 각각의 부재는 서로 다른 버스를 통해 서로 연결되며, 공통 메인보드에 장착되거나 수요에 따라 기타 방식으로 장착될 수 있다. 프로세서는 전자기기 내에서 실행되는 명령을 처리할 수 있으며, 메모리 내 또는 메모리 상에 저장되어 외부 입력/출력 장치(예컨대, 인터페이스에 커플링된 디스플레이 기기) 상에 GUI의 그래픽 정보를 표시하는 명령을 포함할 수 있다. 기타 실시형태에서, 수요에 따라, 복수의 프로세서 및/또는 복수의 버스와 복수의 메모리를 함께 사용할 수 있다. 마찬가지로, 복수의 전자기기를 연결할 수 있으며, 각각의 기기는 부분 필요한 조작을 제공한다(예를 들어, 서버 어레이, 한 세트의 블레이드 서버, 또는 멀티 프로세서 시스템으로서). 도 8은 하나의 프로세서(801)를 예로 든다.

메모리(802)는 바로 본 출원에 따른 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장매체이다. 여기서, 상기 메모리는 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 수 있는 명령이 저장되어, 상기 적어도 하나의 프로세서가 본 출원에 따른 차량 제어 방법을 수행하도록 한다. 본 출원의 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장매체는 컴퓨터 명령을 저장하고, 해당 컴퓨터 명령은 컴퓨터가 본 출원에 따른 차량 제어 방법을 수행하도록 한다.

메모리(802)는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장매체로서, 비일시적 소프트웨어 프로그램, 비일시적 컴퓨터 실행 가능 프로그램 및 모듈, 예컨대 본 출원의 실시예에 따른 차량 제어 방법에 대응되는 프로그램 명령/모듈(예를 들면, 도 7에 도시된 시나리오 인식 모듈(701), 처리 모듈(702))을 저장할 수 있다. 프로세서(801)는 메모리(802)에 저장된 비일시적 소프트웨어 프로그램, 명령 및 모듈을 실행하여, 서버의 다양한 기능 응용 및 데이터 처리를 수행한다. 즉, 상술한 방법 실시예 중 차량 제어 방법을 구현한다.

메모리(802)는 프로그램 저장 영역과 데이터 저장 영역을 포함할 수 있다. 여기서, 프로그램 저장 영역은 운영체제, 적어도 하나의 기능에 필요한 응용 프로그램을 저장할 수 있다. 데이터 저장 영역은 차량 제어에 따른 전자기기의 사용에 따라 구축되는 데이터 등을 저장할 수 있다. 한편, 메모리(802)는 고속 랜덤 액세스 메모리를 포함할 수 있고, 예를 들어 적어도 하나의 자기 저장장치, 플래시 메모리, 또는 기타 비일시적 솔리드 스테이트 저장장치와 같은 비일시적 메모리를 포함할 수 도 있다. 일부 실시예에서, 메모리(802)는 선택적으로 프로세서(801)에 대해 원격으로 설치된 메모리를 포함할 수 있다. 이러한 원격 메모리는 네트워크를 통해 차량 제어 전자기기에 연결될 수 있다. 상술한 네트워크의 실예로서 인터넷, 인트라넷, 랜, 이동 통신망 및 그 조합을 포함하지만 이에 한정되지 않는다.

차량 제어 방법의 전자 기기는 입력장치(803)와 출력장치(804)를 더 포함할 수 있다. 프로세서(801), 메모리(802), 입력장치(803) 및 출력장치(804)는 버스 또는 기타 방식으로 연결될 수 있으며, 도 8에서는 버스를 통해 연결되는 것을 예시하고 있다.

입력장치(803) 는 입력되는 숫자 또는 문자 부호 정보를 수신할 수 있고, 차량 제어의 전자기기의 사용자 설정 및 기능 제어에 대한 키 신호 입력을 생성할 수 있다. 예를 들어 터치 스크린, 키패드, 마우스, 트랙패드, 터치패널, 지시레버, 하나 또는 복수의 마우스 버튼, 트랙볼, 조종레버 등 입력장치를 포함할 수 있다. 출력장치(804)는 디스플레이 기기, 보조 조명 장치(예를 들어, LED) 및 촉각 피드백 장치(예를 들어, 진동모터) 등을 포함할 수 있다. 해당 디스플레이 기기는, 액정 디스플레이(LCD), 발광 다이오드(LED) 디스플레이와 플라즈마 디스플레이 등을 포함할 수 있지만 이에 한정되지 않는다. 일부 실시형태에서, 디스플레이 기기는 터치 스크린일 수 있다.

여기에 기재되는 시스템 및 기술의 다양한 실시형태는 디지털 전자 회로 시스템, 집적 회로 시스템, 전용 ASIC(전용 집적 회로), 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 및/또는 이들의 조합에서 구현될 수 있다. 이러한 다양한 실시형태는 하나 또는 복수의 컴퓨터 프로그램에서 구현되는 것을 포함할 수 있고, 해당 하나 또는 복수의 컴퓨터 프로그램은 적어도 하나의 프로그래머블 프로세서를 포함하는 프로그래머블 시스템 상에서 실행 및/또는 해석될 수 있으며, 해당 프로그래머블 프로세서는 전용 또는 범용 프로그래머블 프로세서일 수 있고, 저장 시스템, 적어도 하나의 입력장치, 및 적어도 하나의 출력장치로부터 데이터와 명령을 수신할 수 있으며, 데이터와 명령을 해당 저장데이터와 명령을 해당 저장 시스템, 해당 적어도 하나의 입력장치, 및 해당 적어도 하나의 출력장치로 전송한다.

이러한 컴퓨터 프로그램(프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 응용, 또는 코드라고도 불리운다)은 프로그래머블 프로세서의 기계적 명령을 포함하고, 고급 프로세스 및/또는 객체 지향 프로그래밍 언어, 및/또는 어셈블리/기계적 언어를 이용하여 이러한 컴퓨터 프로그램을 실행할 수 있다. 예컨대 본문에서 사용되는 용어 "기계 판독 가능 매체”와 "컴퓨터 판독 가능 매체”는 기계적 명령 및/또는 데이터를 프로그래머블 프로세서로 제공하기 위한 임의의 컴퓨터 프로그램 또는 데이터를 프로그래머블 프로세서로 제공하기 위한 임의의 컴퓨터 프로그램 제품, 기기, 및/또는 장치(예를 들어, 자기 디스크, 광 디스크, 메모리, 프로그래머블 논리 디바이스(PLD))를 가리키고, 기계 판독 가능 신호인 기계적 명령을 수신하는 기계 판독 가능 매체를 포함한다. 용어 "기계 판독 가능 신호”는 기계적 명령 및/또는 데이터를 프로그래머블 프로세서로 제공하기 위한 임의의 신호를 가리킨다.

본 출원의 실시예에 따르면, 본 출원은 컴퓨터 판독 가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 더 제공하며, 전자기기의 적어도 하나의 프로세서는 판독 가능 저장매체로부터 컴퓨터 명령을 판독할 수 있으며, 적어도 하나의 프로세서는 컴퓨터 프로그램을 실행하여 전자기기가 상술한 어느 실시예에 따른 방안을 수행하도록 한다.

사용자와의 인터랙션을 제공하기 위하여, 컴퓨터 상에서 여기에 기재되는 시스템 및 기술을 실시할 수 있으며, 해당 컴퓨터는 사용자에게 정보를 표시하기 위한 표시장치(예를 들어, CRT(캐소드레이 튜브) 또는 LCD(액정 디스플레이) 모니터); 및 키보드 지향 장치(예를 들어, 마우스 또는 트랙볼)를 구비하고, 사용자는 해당 키보드와 해당 지향장치를 통해 입력을 컴퓨터로 제공할 수 있다. 기타 종류의 장치는 또한 사용자와의 인터랙션을 제공할 수도 있다. 예를 들어, 사용자에게 제공되는 피드백은 임의의 형태의 센싱 피드백(예를 들어, 시각적 피드백, 청각적 피드백, 또는 촉각적 피드백)일 수 있고; 임의의 형태(사운드 입력, 음성 입력 또는 촉각 입력)을 통해 사용자로부터의 입력을 수신할 수 있다.

여기에 기재되는 시스템과 기술은 백그라운드 부재를 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들어, 데이터 서버로서), 또는 중간부재를 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들어, 응용 서버), 또는 프론트 엔드 부재를 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들어, 그래픽 유저 인터페이스 또는 인터넷 브라우저를 구비하는 사용자 컴퓨터, 사용자는 해당 그래픽 유저 인터페이스 또는 해당 인터넷 브라우저를 통해 여기에 기재되는 시스템 및 기술의 실시방식과 인터랙션할 수 있다), 또는 이러한 백그라운드 부재, 중간 부재, 또는 프론트 엔드 부재를 포함하는 임의의 컴퓨팅 시스템에서 실시될 수 있다. 임의의 형태 또는 매체의 디지털 데이터 통신(예를 들어, 통신망)을 통해 시스템의 부재를 서로 연결시킬 수 있다. 통신망의 예시로서, 근거리 통신망(LAN), 광역 통신망(WAN) 및 인터넷을 포함한다.

컴퓨팅 시스템은 클라이언트와 서버를 포함할 수 있다. 클라이언트와 서버는 일반적으로 서로 멀리 떨어져 있으며 통상적으로 통신망을 통해 인터랙션한다. 상응한 컴퓨터 상에서 실행되며 서로 클라이언트-서버 관계를 가지는 컴퓨터 프로그램을 통해 클라이언트와 서버의 관계를 생성한다.

본 출원의 실시예의 기술 방안에 따르면, 운전자 또는 탑승자의 감지의 관점에서 출발하여, 운전자의 “감지 위험”을 일으키는 다양한 주행 시나리오를 기반으로 동적인 안전 차간 시간을 재정의하고, 모니터링된 목표 주행 시나리오에 따라 목표 차간 시간을 확정하고, 나아가 차량을 제어하여 자차 상태를 동적으로 조정하여, 목표 차간 시간에 도달하고, 이 과정에서 목표 주행 시나리오의 변화가 나타날 때 바로 수정할 수도 있다. 종래 기술에서 전방 차량의 상태를 지나치게 중시하여 자율 주행 제어를 수행하고, 주행 시나리오에 대한 자차 운전자 또는 탑승자의 느낌을 무시함에 따라, 운전자의 인위적인 개입을 야기하고, 자율 주행 체험에 영향을 미치는 문제를 해결한다. 빈번하게 새치기 당함으로써 갑작스러운 가속 또는 감속을 취하여 추돌 또는 충돌 사고와 같은 운전자가 안전에 위협을 느껴 야기되는 오판 개입에 따른 교통 사고를 방지하고, 자율 주행에 대한 사용자의 사용 체험과 신뢰도를 향상시킨다.

상술한 다양한 형태의 프로세스를 사용하여 단계를 재배열, 추가 또는 삭제할 수 있음을 이해해야 한다. 예를 들어, 본 출원에 기재된 각 단계는 병열로 수행될 수 있고 순차적으로 수행될 수도 있고 서로 다른 순서로 수행될 수도 있으며, 본 출원의 기술적 해결수단이 원하는 결과를 얻을 수만 있다면, 본문에서는 여기서 한정하지 않는다.

상술한 구체적인 실시형태는, 본 출원의 보호범위에 대한 한정이 아니다. 본 분야의 통상의 지식을 가진 자라면, 설계 수요와 기타 요소를 기초로, 다양한 수정, 조합, 서브 조합 및 대체를 가할 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 본 출원의 정신과 원칙 내에서 이루어진 모든 수정, 동등한 대체와 개진 등은 모두 본 출원의 보호 범위 내에 속한다.

Claims

기설정된 업데이트 조건 만족 시, 실시간 모니터링 데이터를 기초로 목표 주행 시나리오를 확정하는 단계;
상기 목표 주행 시나리오에 따라 목표 차간 시간을 확정하되, 상기 목표 차간 시간은 자차와 주변 차량의 상대적 운동 상태를 동적으로 조정하기 위한 것인 단계;
상기 목표 차간 시간을 기초로 차량에 대해 제어하는 단계를 포함하고;
상기 목표 차간 시간을 기초로 차량에 대해 제어하는 단계는,
기설정된 과도 모델을 이용하여, 현재 차간 시간 및 상기 목표 차간 시간을 기초로, 과도 차간 시간을 확정하는 단계;
상기 과도 차간 시간을 기초로 적응적 순항 제어를 수행하는 단계를 포함하는 차량 제어 방법.
제1항에 있어서,
상기 기설정된 업데이트 조건 만족은,
상기 실시간 모니터링 데이터를 기초로 현재 주행 시나리오에 변화가 발생한 것으로 확정하는 것을 포함하는 차량 제어 방법.
제2항에 있어서,
상기 목표 주행 시나리오에 따라 목표 차간 시간을 확정하는 단계는,
상기 목표 주행 시나리오에 따라 대응되는 시나리오 감지 계수를 확정하는 단계;
상기 시나리오 감지 계수를 기초로 상기 목표 차간 시간을 확정하는 단계를 포함하는 차량 제어 방법.
삭제
제1항에 있어서,
기설정된 과도 모델을 이용하여, 현재 차간 시간 및 상기 목표 차간 시간을 기초로, 과도 차간 시간을 확정하는 상기 단계는,
기설정된 기간 내의 상기 현재 차간 시간을 기초로 과도 계수를 확정하는 단계;
상기 과도 계수 및 상기 목표 차간 시간을 기초로 다음 조정 시각에 대응되는 차간 시간의 변화량을 확정하는 단계;
상기 차간 시간의 변화량 및 상기 현재 차간 시간을 기초로 상기 다음 조정 시각의 상기 과도 차간 시간을 확정하는 단계를 포함하는 차량 제어 방법.
제5항에 있어서,
기설정된 기간 내의 상기 현재 차간 시간을 기초로 과도 계수를 확정하는 상기 단계는,
기설정된 기간 내의 차간 시간 기록을 기초로 상기 현재 차간 시간의 변화율을 확정하는 단계;
상기 변화율 및 상기 목표 주행 시나리오에 따라 상기 과도 계수를 확정하는 단계를 포함하는 차량 제어 방법.
제1항에 있어서,
실시간 모니터링 데이터를 기초로 목표 주행 시나리오를 확정하는 상기 단계 후에,
상기 목표 주행 시나리오에 따라 제시 정보를 확정하되, 상기 제시 정보는 차량이 곧 상기 목표 주행 시나리오에 대응되는 차량 제어 조정 상태에 진입한다는 것을 사용자에게 제시하기 위한 것인 단계;
상기 제시 정보를 출력하는 단계를 더 포함하는 차량 제어 방법.
제3항에 있어서,
상기 시나리오 감지 계수를 기초로 상기 목표 차간 시간을 확정하는 상기 단계는,
현재 차속 및 차량 추종 목표와의 거리를 기초로 기초 차간 시간을 확정하는 단계;
상기 기초 차간 시간 및 상기 시나리오 감지 계수를 기초로 상기 목표 차간 시간을 확정하는 단계를 포함하는 차량 제어 방법.
제8항에 있어서,
상기 기초 차간 시간 및 상기 시나리오 감지 계수를 기초로 상기 목표 차간 시간을 확정하는 상기 단계는,
상기 시나리오 감지 계수와 상기 기초 차간 시간의 곱을 상기 목표 차간 시간으로 하는 단계를 포함하는 차량 제어 방법.
제8항에 있어서,
상기 차량 추종 목표는, 자 차도 차량 및 인접 차도 차량을 포함하고, 대응되게, 현재 차속 및 차량 추종 목표와의 거리를 기초로 기초 차간 시간을 확정하는 상기 단계는,
상기 자 차도 차량 중 자차 전방의 차량과 자차의 거리를 기초로, 제1 차간 시간을 확정하는 단계;
인접 차도 차량과 자차의 거리를 기초로 제2 차간 시간을 확정하는 단계;
상기 제1 차간 시간 및 상기 제2 차간 시간을 기초로 상기 기초 차간 시간을 확정하는 단계를 포함하는 차량 제어 방법.
제3항에 있어서,
상기 실시간 모니터링 데이터는 현재 차속을 포함하고, 실시간 모니터링 데이터를 기초로 목표 주행 시나리오를 확정하는 상기 단계는,
상기 현재 차속을 기초로 상기 목표 주행 시나리오의 속도 유형을 확정하고, 대응되게 상기 시나리오 감지 계수를 설정하되, 상기 속도 유형은 고속 시나리오 및 저속 시나리오을 포함하는 단계를 포함하는 차량 제어 방법.
제11항에 있어서,
상기 실시간 모니터링 데이터는 실시간 도로 상황 이미지를 포함하고, 실시간 모니터링 데이터를 기초로 목표 주행 시나리오를 확정하는 상기 단계는,
제1 기설정된 프레임 수의 상기 실시간 도로 상황 이미지 중에서, 바로 전방 차량 변화 횟수가 기설정된 횟수를 초과하면, 상기 목표 주행 시나리오를 제1 특징 시나리오로 확정하고, 대응되게 상기 시나리오 감지 계수를 설정하는 단계를 포함하는 차량 제어 방법.
제12항에 있어서,
실시간 모니터링 데이터를 기초로 목표 주행 시나리오를 확정하는 상기 단계는,
제2 기설정된 프레임 수의 상기 실시간 도로 상황 이미지를 기초로 전방 차량에 대응되는 차량 유형을 확정하는 단계;
상기 차량 유형이 특수 차량이면 상기 목표 주행 시나리오를 특수 차량 시나리오로 확정하고, 대응되게 상기 시나리오 감지 계수를 설정하는 단계를 포함하는 차량 제어 방법.
제13항에 있어서,
상기 실시간 모니터링 데이터는 측위 데이터 및 고정밀도 지도 데이터를 포함하고, 실시간 모니터링 데이터를 기초로 목표 주행 시나리오를 확정하는 상기 단계는,
상기 측위 데이터 및 상기 고정밀도 지도 데이터를 기초로 자차 현재의 위치 시나리오 유형을 확정하고, 대응되게 상기 시나리오 감지 계수를 설정하는 단계를 포함하는 차량 제어 방법.
제14항에 있어서,
상기 실시간 모니터링 데이터는 기상 데이터를 포함하고, 실시간 모니터링 데이터를 기초로 목표 주행 시나리오를 확정하는 상기 단계는,
상기 기상 데이터, 상기 측위 데이터 및 상기 고정밀도 지도 데이터를 기초로 저가시도 시나리오를 확정하고, 대응되게 상기 시나리오 감지 계수를 설정하는 단계를 포함하는 차량 제어 방법.
제15항에 있어서,
상기 목표 주행 시나리오는 조합 시나리오이고, 상기 조합 시나리오는 상기 속도 유형, 상기 특수 차량 시나리오, 상기 저가시도 시나리오 및 상기 위치 시나리오 중 적어도 두가지 유형의 조합이며, 상기 목표 주행 시나리오의 시나리오 감지 계수는 상기 조합 시나리오 중 각 시나리오 유형 대응되는 시나리오 감지 계수를 기초로 확정되는 종합 시나리오 감지 계수인 것인 차량 제어 방법.
기설정된 업데이트 조건 만족 시, 실시간 모니터링 데이터를 기초로 목표 주행 시나리오를 확정하기 위한 시나리오 인식 모듈;
상기 목표 주행 시나리오에 따라 목표 차간 시간을 확정하되, 상기 목표 차간 시간은 자차와 주변 차량의 상대적 운동 상태를 동적으로 조정하기 위한 것인 처리 모듈을 포함하되,
상기 처리 모듈은 또한, 상기 목표 차간 시간을 기초로 차량에 대해 제어하고;
상기 처리 모듈은 또한,
기설정된 과도 모델을 이용하여, 현재 차간 시간 및 상기 목표 차간 시간을 기초로, 과도 차간 시간을 확정하고;
상기 과도 차간 시간을 기초로 적응적 순항 제어를 수행하는 차량 제어 장치.
적어도 하나의 프로세서; 및
상기 적어도 하나의 프로세서와 통신 연결되는 메모리;를 포함하고, 여기서,
상기 메모리는 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 수 있는 명령이 저장되고, 상기 명령이 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되어, 상기 적어도 하나의 프로세서가 제1항 내지 제3항, 제5항 내지 제16항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행할 수 있도록 하는 전자기기.
컴퓨터 명령이 저장된 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장매체에 있어서, 상기 컴퓨터 명령은 컴퓨터가 제1항 내지 제3항, 제5항 내지 제16항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하도록 하는 컴퓨터 판독 가능 저장매체.
컴퓨터 판독 가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 있어서,
상기 컴퓨터 프로그램이 프로세서에 의해 실행될 경우, 제1항 내지 제3항, 제5항 내지 제16항 중 어느 한 항에 따른 방법을 구현하는 컴퓨터 판독 가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.