KR102541430B1 - 자율주행 시스템의 운전 능력 자동 평가 시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

자율주행 시스템의 운전 능력 자동 평가 시스템 및 방법이 제시된다. 본 발명에서 제안하는 복수의 센서, 통합 센서 플랫폼, 배터리 및 스위치를 포함하는 자율주행 능력 자동 평가 시스템에 있어서, 통합 센서 플랫폼은 복수의 센서를 통해 수집된 센서 데이터에 대하여 각각의 해당 소형 프로세서를 통해 전처리 및 후처리를 수행하는 자율주행 처리부, 자율주행 처리부에서 후처리된 복수의 센서 데이터를 수신 받아 센서 결합(Sensor Fusion)을 통해 차선 검출, 차량 속도 측정, 전방 차량과의 거리, 긴급제동 작동 여부, 객체 검출 및 객체의 상대 위치를 실시간으로 측정하는 센서부, 센서부에서 측정된 결과에 대하여 평가하고자 하는 차선 유지 시나리오 및 안정성 평가, 차선 변경 시나리오 및 안정성 평가를 포함하는 도로 교통 법령에 기반한 각 시나리오 별 안정성 평가를 수행하는 평가부 및 평가부에서 평가되는 자율주행 능력 자동 평가 진행 상황을 평가 받고자 하는 운전자에게 어플리케이션을 통해 원격으로 모니터링 하도록 데이터를 전송하는 원격부를 포함한다.

Description

자율주행 시스템의 운전 능력 자동 평가 시스템 및 방법{System and Method for Automated Evaluation of Driving Ability of Self-Driving Cars}
본 발명은 자율주행 시스템의 운전 능력 자동 평가 시스템 및 방법에 관한 것이다.
운전자의 개입 없이 주행이 이루어지는 자율주행 시스템은 현재 일반 차량 및 무인 차량과 같은 이동체 내부에 설계되어 운전자 또는 사용자에게 편리성을 제공하는 시스템이다. 자율주행 시스템에 관련한 개발이 활발하게 진행되고 있으며, 자율주행 관련 하드웨어 및 소프트웨어 성능 향상을 위해 이와 관련한 연구 또한 진행되고 있다.
자율주행 시스템을 갖춘 자율주행 차량은 카메라, LiDAR, GNSS 등등의 센서들을 이용하여 자신과 주위의 데이터를 취득하며, 동시에 현재 상황을 인지 후 스스로 판단하여 운전자나 사용자의 개입 없이 제어를 통해 설정된 목적지까지 이동하고자 하는 목적이 있다.
이러한 자율주행 차량은 실시간으로 잘못된 인식이나 판단, 제어가 이루어져 안정성이 확보되지 않는 경우, 대형사고로 인명피해가 발생할 수 있으며, 주행 도로의 혼잡 또한 불러올 수 있다. 이 때문에 자율주행 차량은 외부 또는 내부적으로 다양한 돌발 상황이 발생하였을 때, 얼마나 정확하고 신속하게 인지하여 대처하는지에 대한 테스트 평가가 필수로 요구되고 있다.
하지만 아직 자율주행 차량에 대한 성능을 검증 및 평가하기 위한 시스템은 한정적이기 때문에 자율주행 시 발생할 수 있는 외부 및 내부의 이벤트에 대한 대처 능력 평가 시스템에 관한 연구가 시급한 상태이다. 또한 임시 운행 및 도로교통 법령 규정 내의 요건을 갖추고 있는지에 대한 평가도 필요하다.
한국 공개특허 제10-2020-0094593호(2020.08.07.)
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 기존 자율주행 시스템을 탑재한 자율주행 차량이 도로에서 주행할 때 발생할 수 있는 상황 다시 말해, 일반 인간 운전자가 운전면허 시험을 응시하여 통과하는 상황과 같이 자율주행 차량의 일반 도로교통 법규 준수 여부를 자동평가하고, 다양한 이벤트 등의 돌발 상황에 대한 대처 주행, 내부 및 외부의 치명적인 결함이 발생하였을 때의 페일 세이프(Fail Safe) 작동 여부 등과 같은 임시 운행 및 도로교통 법령 규정을 준수하며 주행하고 있는지에 대한 평가 시스템을 제공하고자 한다. 또한, 서로 다른 자율주행 차량에 대한 제원 및 센서 사양에 대한 정보를 가상의 주행 시나리오를 제공하는 시뮬레이션에 인가하여 주행 환경을 평가함으로써, 실제 결함 및 사고가 발생하지 않고 차량을 평가하기 위한 방법을 제시한다.
일 측면에 있어서, 본 발명에서 제안하는 복수의 센서, 통합 센서 플랫폼, 배터리 및 스위치를 포함하는 자율주행 능력 자동 평가 시스템에 있어서, 통합 센서 플랫폼은 복수의 센서를 통해 수집된 센서 데이터에 대하여 각각의 해당 소형 프로세서를 통해 전처리 및 후처리를 수행하는 자율주행 처리부, 자율주행 처리부에서 후처리된 복수의 센서 데이터를 수신 받아 센서 결합(Sensor Fusion)을 통해 차선 검출, 차량 속도 측정, 전방 차량과의 거리, 긴급제동 작동 여부, 객체 검출 및 객체의 상대 위치를 실시간으로 측정하는 센서부, 센서부에서 측정된 결과에 대하여 평가하고자 하는 차선 유지 시나리오 및 안정성 평가, 차선 변경 시나리오 및 안정성 평가를 포함하는 도로 교통 법령에 기반한 각 시나리오 별 안정성 평가를 수행하는 평가부 및 평가부에서 평가되는 자율주행 능력 자동 평가 진행 상황을 평가 받고자 하는 운전자에게 어플리케이션을 통해 원격으로 모니터링 하도록 데이터를 전송하는 원격부를 포함한다.
센서부는 V2X OBU(Vehicle to Everything On-Board Unit) 센서, GNSS(Global Navigation Satellite System) 센서 및 INS(Inertial Navigation System) 센서로부터 송신되는 데이터를 UDP(User Data Protocol) 또는 CAN(Controller Area Network) 통신을 이용하여 결합하고, V2X 센서에서 출력되는 메시지 셋(Message Set) 중 BSM(Basic Safety Message), SPAT(Signal Phase and Timing Message), TIM(Traveler Information Message), RSA(Road Side Alert Message)를 결합하여 신호등 인식에 필요한 데이터(SPAT), 센서 퓨전에 필요한 데이터(BSM), TIM, RSA를 분산 처리 센서 결합 방식에 기초하여 데이터를 분할하고, GNSS 센서에서 출력되는 위도, 경도, 고도를 수신 받아 분산 처리 센서 결합 방식에 기초하여 자신의 차량 위치와 상대 차량 위치 데이터를 출력하기 위한 환경을 구성하고, INS 센서에서 출력되는 롤(roll), 피치(pitch), 요(yaw), 속도 데이터를 수신 받아 분산 처리 센서 결합 방식에 기초하여 자신의 차량 위치 및 상태를 측정하기 위한 환경을 구성하며, 속도 측정, 상대 차량과의 거리, 긴급제동 작동 여부, 객체 검출 및 객체의 상대 차량 위치 데이터를 도출하는 데 필요한 알고리즘을 사용하여 센서 결합을 수행한다.
평가부는 평가 받고자 하는 운전자로부터 어플리케이션을 통해 원격으로 평가 준비 신호를 입력 받은 후, 도로 교통 법령 데이터베이스에 저장된 NCAP(New Car Assessment Program) 및 도로 교통 법령에 기초하는 자율주행 능력 자동 평가를 위한 각 시나리오 별 평가 알고리즘에 따라 센서부에서 측정된 결과를 이용하여 평가 점수를 산출하고, 자율주행 능력 자동 평가의 평가 항목은 차선 유지 시나리오 및 안정성 평가와 차선 변경 시나리오 및 안정성 평가 항목을 포함한다.
원격부는 자율주행 능력 자동 평가 시스템의 온/오프를 원격으로 제어하고, 평가를 진행하고자 하는 평가 항목을 운전자로부터 어플리케이션을 통해 TCP/IP 방식으로 수신하고, 평가 받고자 하는 운전자로부터 어플리케이션을 통해 원격으로 입력 받은 평가 준비 신호를 평가부에 전송하면, 평가 시작 알림과 함께 현재 차량의 평가 진행 상황 및 평가부를 통해 산출되는 평가 점수를 운전자에게 디스플레이하도록 한다.
또 다른 일 측면에 있어서, 본 발명에서 제안하는 복수의 센서, 통합 센서 플랫폼, 배터리 및 스위치를 포함하는 자율주행 능력 자동 평가 시스템의 자율주행 능력 자동 평가 방법은 통합 센서 플랫폼의 자율주행 처리부가 복수의 센서를 통해 수집된 센서 데이터에 대하여 각각의 해당 소형 프로세서를 통해 전처리 및 후처리를 수행하는 단계, 통합 센서 플랫폼의 센서부가 자율주행 처리부에서 후처리된 복수의 센서 데이터를 수신 받아 센서 결합(Sensor Fusion)을 통해 차선 검출, 차량 속도 측정, 전방 차량과의 거리, 긴급제동 작동 여부, 객체 검출 및 객체의 상대 위치를 실시간으로 측정하는 단계, 통합 센서 플랫폼의 평가부가 센서부에서 측정된 결과에 대하여 평가하고자 하는 차선 유지 시나리오 및 안정성 평가, 차선 변경 시나리오 및 안정성 평가를 포함하는 도로 교통 법령에 기반한 각 시나리오 별 안정성 평가를 수행하는 단계 및 통합 센서 플랫폼의 원격부가 평가부에서 평가되는 자율주행 능력 자동 평가 진행 상황을 평가 받고자 하는 운전자에게 어플리케이션을 통해 원격으로 모니터링 하도록 데이터를 전송하는 단계를 포함한다.
본 발명의 실시예들에 따르면 자율주행 차량의 안정성과 신뢰성을 포함하여 도로 교통 법규를 준수 여부를 평가하는 자율주행 시스템의 운전 능력 자동 평가 시스템 및 방법은, 차량 내부 자율주행 시스템 로직인 인지, 판단, 제어부의 입출력 프로세스에 직접 개입하여 평가하지 않는다. 차량 내부의 데이터를 기반으로 평가를 진행하는 방식이 아닌 외부 차량 상단에 탈부착 평가방식을 제안함으로써, 자율주행 시스템 운전능력 평가를 진행함에 편리한 평가 진행방식이 가능하다. 또한, 휴대가 가능하여 위치의 제약 없이 운전자는 자율주행 시스템 안전도 및 신뢰도를 평가 받을 수 있으며, 평가된 점수를 데이터베이스에 저장하여 자유롭게 자율주행하는 시스템을 개발함으로써, 평가자의 잦은 이동 및 업무 피로도 감소, 도로 교통 법규 및 임시운행 허가 규정에 부합하는 자율주행 시스템 개발을 촉진시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 시스템의 운전 능력 자동 평가 시스템의 통합 센서 플랫폼의 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 시스템의 운전 능력 자동 평가 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 어플리케이션을 통해 자율주행 시스템의 운전 능력 자동 평가를 수행하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 운전 능력 자동 평가 시스템의 각 구성 배치에 대한 상면도 및 측단면도를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 운전 능력 자동 평가 시스템의 각 구성 배치에 대한 전,후 단면도를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 어플리케이션을 통해 자율주행 시스템의 운전 능력 자동 평가를 수행하는 예시를 나타내는 도면이다.
본 발명은 자율주행 시스템의 운전 능력 자동 평가 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 상세하게는 실제 자율주행 시 발생할 수 있는 다양한 상황들을 대처하는 능력을 자동으로 평가하는 시스템으로, 자율주행 차의 유형에 따라 평가 기준이 다른 임시 운행 및 도로교통 법령을 기반으로 자율주행 시스템 운전능력의 안정성 및 신뢰도를 검증 및 평가하기 위한 시스템에 관한 것이다. 이하, 본 발명의 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 시스템의 운전 능력 자동 평가 시스템은 복수의 센서, 통합 센서 플랫폼, 배터리 및 스위치를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 카메라, LiDAR, Radar, GNSS, INS, V2X등 자율주행 차량 모델에 접합되어 자율주행 인지 부분을 보조해 주는 센서들을 하나의 공간에 부착하여 휴대용이 가능한 고사양 미니 PC의 통합 센서 플랫폼을 제안한다.
제안하는 통합 센서 플랫폼은 중앙부에 LiDAR을 위치하며, LiDAR에서 나오는 레이저가 저장공간 내 다른 센서들 인지하지 않도록 상단에 위치하며, 지면 및 비지면까지 검출할 수 있도록 한다(도 4 참조). LiDAR 설치를 위한 수직 반경은 카메라 및 Radar, GNSS, INS, V2X 센서들의 하드웨어 크기를 고려하여 레이저로 검출되지 않는 범위 내로 설정할 수 있다.
또한, 카메라는 영상처리를 위하여 검출하고자 하는 전방에 위치하며, Radar 또한 포괄적인 전방 검출 영역을 위해 카메라 양 옆에 설치할 수 있다.
또한, GNSS 센서는 차량 뒷바퀴 축 지점과 근접한 지점으로, 중앙에 위치한 LiDAR 뒤에 위치시킨다. GNSS 센서를 수신 받을 때 필요한 안테나(Antenna) 또한 근접하게 위치하며, LiDAR의 영향을 받지 않는 지점에 위치할 수 있다.
또한, INS 센서는 GNSS 센서 측면에 위치하며, 이 또한 LiDAR의 영향을 받지 않는 지점에 위치할 수 있다.
또한, V2X 센서는 GNSS 센서 옆에 위치하며, V2X 센서 데이터를 수신 받기 위한 안테나 또한 V2X 센서와 근접한 위치에 접합시킬 수 있다.
모든 데이터를 관리하는 고사양 미니 PC에서는 센서 퓨전(Sensor Fusion), 다시 말해 센서 결합을 진행하기 위해 분산 처리 방식을 사용하며, 분산 처리 센서 퓨전에 필요한 데이터를 생성하기 위해 각 센서의 정보를 처리하는 소형 프로세서(다시 말해, 미니 PC)는 전처리 및 후처리 과정을 거쳐 상위(Upper) PC에 데이터를 전송한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 소형 프로세서는 카메라를 처리하는 프로세서, Radar를 처리하는 프로세서, LiDAR를 처리하는 프로세서를 포함하는 자율주행 처리부로 이루어져 통합 센서 플랫폼에 장착될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 시스템의 운전 능력 자동 평가 시스템의 통합 센서 플랫폼의 구성을 나타내는 도면이다.
제안하는 자율주행 시스템의 운전 능력 자동 평가 시스템의 통합 센서 플랫폼(100)은 자율주행 처리부(110), 센서부(120), 평가부(130) 및 원격부(140)를 포함한다.
자율주행 처리부(110)는 복수의 센서를 통해 수집된 센서 데이터에 대하여 각각의 해당 소형 프로세서를 통해 전처리 및 후처리를 수행한다.
본 발명의 실시예에 따른 각 센서는 성능이 우수한 조건을 갖춘 각 센서를 통합 센서 플랫폼에 부착하며, 카메라(camera), LIDAR, Radar 등의 각 센서들은 플랫폼 테두리에 벗어나지 않도록 설계한다. 이외의 각 센서 또한 플랫폼의 범주 내 위치하여 설계한다. 각 센서들의 데이터에서 출력되는 데이터를 처리 즉, 센서 전처리 및 후처리를 담당하는 각각의 소형 프로세서는 각 센서마다 지정된 통신 방식을 기반으로 수신 받는다.
먼저 수신 받고자 하는 각각의 소형 프로세스의 사양은 전처리와 후처리를 진행하고자 할 때 센서 데이터가 지연되지 않고 부하가 생기지 않을 정도의 사양이어야 한다.
본 발명의 실시예에 따르면, 카메라(camera), LIDAR, Radar 등의 센서 데이터들은 각각의 해당 소형 프로세서(111, 112, 113)를 통해 각 센서마다 지정된 통신 방식을 기반으로 수신 받아 전처리 및 후처리를 수행한다.
본 발명의 실시예에 따른 카메라를 담당하는 소형 프로세서(111)는 분산 처리 센서 퓨전 방식에 기초하여, 차선, 신호등, 객체 인지가 가능하도록 딥러닝 네트워크가 구성되어 있으며, 딥러닝 네트워크를 통해 출력되는 후처리 데이터를 고사양 미니 PC에 UDP 통신으로 송신할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 Radar를 담당하는 소형 프로세서(112)는 분산 처리 센서 퓨전 방식에 기초하여, 전후방 차량 인식을 위한 센서 데이터를 취득하기 위해 VoxelNet과 같은 딥러닝 네트워크를 활용하여 후처리 데이터를 출력 후 고사양 미니 PC에 UDP 통신으로 송신할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 LiDAR을 담당하는 소형 프로세서(113)는 분산 처리 센서 퓨전 방식에 기초하여, 360도 범위로 검출되는 포인트 클라우드(Point Cloud)를 VoxelNet과 같은 딥러닝 네트워크를 활용하여 객체 인식 및 데이터(다시 말해, 후처리 데이터)를 출력 후 고사양 미니 PC에 UDP 통신으로 송신할 수 있다.
센서부(120)는 자율주행 처리부에서 후처리된 복수의 센서 데이터를 수신 받아 센서 결합(Sensor Fusion)을 통해 차선 검출, 차량 속도 측정, 전방 차량과의 거리, 긴급제동 작동 여부, 객체 검출 및 객체의 상대 위치를 실시간으로 측정한다.
센서부(120)는 V2X OBU(Vehicle to Everything On-Board Unit) 센서(123), GNSS(Global Navigation Satellite System) 센서(121) 및 INS(Inertial Navigation System) 센서(122)로부터 송신되는 데이터를 UDP(User Data Protocol) 또는 CAN(Controller Area Network) 통신을 이용하여 결합한다.
센서부(120)는 V2X 센서(123)에서 출력되는 메시지 셋(Message Set) 중 BSM(Basic Safety Message), SPAT(Signal Phase and Timing Message), TIM(Traveler Information Message), RSA(Road Side Alert Message)를 결합하여 신호등 인식에 필요한 데이터(SPAT), 센서 퓨전에 필요한 데이터(BSM), TIM, RSA를 분산 처리 센서 결합 방식에 기초하여 데이터를 분할한다.
센서부(120)는 GNSS 센서(121)에서 출력되는 위도, 경도, 고도를 수신 받아 분산 처리 센서 결합 방식에 기초하여 자신의 차량 위치와 상대 차량 위치 데이터를 출력하기 위한 환경을 구성한다.
센서부(120)는 INS 센서(122)에서 출력되는 롤(roll), 피치(pitch), 요(yaw), 속도 데이터를 수신 받아 분산 처리 센서 결합 방식에 기초하여 자신의 차량 위치 및 상태를 측정하기 위한 환경을 구성한다.
센서부(120)는 속도 측정, 상대 차량과의 거리, 긴급제동 작동 여부, 객체 검출 및 객체의 상대 차량 위치 데이터를 도출하는 데 필요한 알고리즘을 사용하여 센서 결합을 수행한다. 복수의 센서 각각에서 후처리된 데이터를 종합적으로 수신 받아 각 센서의 센서 결합으로 정확한 차선 검출, 차량 속도 측정, 전방 차량과의 거리, 긴급제동 작동 여부, 객체 검출 및 객체의 상대 위치를 실시간으로 측정한다.
평가부(130)는 센서부에서 측정된 결과에 대하여 평가하고자 하는 차선 유지 시나리오 및 안정성 평가, 차선 변경 시나리오 및 안정성 평가를 포함하는 도로 교통 법령에 기반한 각 시나리오 별 안정성 평가를 수행한다.
평가부(130)는 평가 받고자 하는 운전자로부터 어플리케이션을 통해 원격으로 평가 준비 신호를 입력 받은 후, 도로 교통 법령 데이터베이스(131)에 저장된 NCAP(New Car Assessment Program) 및 도로 교통 법령에 기초하는 자율주행 능력 자동 평가를 위한 각 시나리오 별 평가 알고리즘(132)에 따라 센서부에서 측정된 결과를 이용하여 평가 점수를 산출한다. 알고리즘에 따라 평가 점수가 산출되고 시나리오가 끝난 뒤에는 운전자에게 평가 점수와 다음 시나리오 진행 여부를 송신할 수 있다. 자율주행 능력 자동 평가의 평가 항목은 차선 유지 시나리오 및 안정성 평가와 차선 변경 시나리오 및 안정성 평가 항목을 포함한다.
평가부(130)는 각종 도로 교통 법령에 대한 데이터베이스를 탑재하고, 이를 기반으로 한 순차적인 평가 항목이 주어져 있다. 자율주행 차량은 주어진 평가항목에 맞추어 평가 받고자 하는 운전자의 차량 내부 및 외부를 재정비하여 평가 받을 환경을 구성해야 한다. 평가 항목은 원격으로 평가 받을 운전자가 받아볼 수 있다. 이 평가 항목들은 난이도별로 고정되어 있을 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 안전성 평가항목은 2017년 자동차 안전 학회지에서 출간된 '자율주행 안정성 평가 시나리오 개발 및 검증'에 기초하여 차선 유지 시나리오와 차선 변경 시나리오로 구성되어 있으며, 이 평가항목은 도로 교통 법령 및 임시운행 허가 규정에 맞추어 수정 및 추가될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 자율주행 시스템의 운전 능력 자동 평가의 평가 항목의 차선 유지 시나리오는 자차선 단독주행, 자차선 정체주행, 선행차량 추종주행, 컷-아웃(Cut-out) 차량 대응 주행, 컷-인(Cut-in) 차량 대응 주행으로 구성될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 자율주행 시스템의 운전 능력 자동 평가의 평가 항목의 차선 변경 시나리오는 차선 변경, 충돌 회피, 긴급 제동 작동여부, 정지 차량과의 거리 등의 시나리오로 구성될 수 있다.
원격부(140)는 평가부에서 평가되는 자율주행 능력 자동 평가 진행 상황을 평가 받고자 하는 운전자에게 어플리케이션을 통해 원격으로 모니터링 하도록 데이터를 전송한다.
원격부(140)는 자율주행 능력 자동 평가 시스템의 온/오프를 원격으로 제어하고, 평가를 진행하고자 하는 평가 항목을 운전자로부터 어플리케이션(143)을 통해 TCP/IP 방식으로 수신한다. 원격부(140)가 평가 받고자 하는 운전자로부터 어플리케이션을 통해 원격으로 입력 받은 평가 준비 신호를 평가부에 전송하면, 평가 시작 알림과 함께 현재 차량의 평가 진행 상황과 평가부를 통해 산출되는 평가 점수(142) 및 자율주행 현황(141)을 운전자에게 디스플레이하도록 한다.
원격부(140)에서 송신되는 데이터를 수신하여 운전자가 진행 상황을 편리하게 판단하기 위해 자율주행 시스템 운전능력 평가 시스템을 위한 어플리케이션을 운전자의 스마트 단말을 통해 다운로드하여 TCP/IP 원격 연결을 진행할 수 있다. 통합 센서 플랫폼과 운전자가 애플리케이션을 통해 연결되었을 경우, 원격부(140)에서는 실시간으로 평가 진행 과정 및 평가 결과를 운전자의 스마트 단말에 전송할 수 있다. 예를 들어, 운전자가 어플리케이션을 통해 평가 과정을 2D 형식으로 된 자율주행 차량의 주행 상황 및 평가 점수 산출 과정을 확인할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 시스템의 운전 능력 자동 평가 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 통합 센서 플랫폼에 부착된 각 센서와 소형 프로세서, 고사양 미니 PC, 220V 이상 대용량 보조 배터리, 스위치 동작부로 이루어져 있으며, 각 센서와 PC의 사양은 고사양의 제원으로 이루어질 수 있다. 또한, 통합 센서 플랫폼은 소형 프로세서가 각 센서에서 출력되는 센서 데이터의 전처리 및 후처리를 수행하는 자율주행 처리부, 후처리 된 센서 데이터 및 V2X, GNSS, INS 센서 데이터를 취합 후 센서 퓨전을 진행하는 센서부, 센서부에서 출력되는 데이터를 수신 받아 평가 알고리즘을 활용하여 점수를 계산하는 평가부 및 평가 점수와 차량 진행 상황을 어플리케이션과 함께 원격으로 모니터링 할 수 있는 원격부를 포함한다.
제안하는 자율주행 시스템의 운전 능력 자동 평가 방법은 통합 센서 플랫폼의 자율주행 처리부가 복수의 센서를 통해 수집된 센서 데이터에 대하여 각각의 해당 소형 프로세서를 통해 전처리 및 후처리를 수행하는 단계(210), 통합 센서 플랫폼의 센서부가 자율주행 처리부에서 후처리된 복수의 센서 데이터를 수신 받아 센서 결합(Sensor Fusion)을 통해 차선 검출, 차량 속도 측정, 전방 차량과의 거리, 긴급제동 작동 여부, 객체 검출 및 객체의 상대 위치를 실시간으로 측정하는 단계(220), 통합 센서 플랫폼의 평가부가 센서부에서 측정된 결과에 대하여 평가하고자 하는 차선 유지 시나리오 및 안정성 평가, 차선 변경 시나리오 및 안정성 평가를 포함하는 도로 교통 법령에 기반한 각 시나리오 별 안정성 평가를 수행하는 단계(230) 및 통합 센서 플랫폼의 원격부가 평가부에서 평가되는 자율주행 능력 자동 평가 진행 상황을 평가 받고자 하는 운전자에게 어플리케이션을 통해 원격으로 모니터링 하도록 데이터를 전송하는 단계(240)를 포함한다.
단계(210)에서, 통합 센서 플랫폼의 자율주행 처리부가 복수의 센서를 통해 수집된 센서 데이터에 대하여 각각의 해당 소형 프로세서를 통해 전처리 및 후처리를 수행한다.
본 발명의 실시예에 따르면, 카메라(camera), LIDAR, Radar 등의 센서 데이터들은 각각의 해당 소형 프로세서를 통해 각 센서마다 지정된 통신 방식을 기반으로 수신 받아 전처리 및 후처리를 수행한다.
단계(220)에서, 통합 센서 플랫폼의 센서부가 자율주행 처리부에서 후처리된 복수의 센서 데이터를 수신 받아 센서 결합(Sensor Fusion)을 통해 차선 검출, 차량 속도 측정, 전방 차량과의 거리, 긴급제동 작동 여부, 객체 검출 및 객체의 상대 위치를 실시간으로 측정한다.
센서부는 V2X OBU(Vehicle to Everything On-Board Unit) 센서, GNSS(Global Navigation Satellite System) 센서 및 INS(Inertial Navigation System) 센서로부터 송신되는 데이터를 UDP(User Data Protocol) 또는 CAN(Controller Area Network) 통신을 이용하여 결합한다.
센서부는 V2X 센서에서 출력되는 메시지 셋(Message Set) 중 BSM(Basic Safety Message), SPAT(Signal Phase and Timing Message), TIM(Traveler Information Message), RSA(Road Side Alert Message)를 결합하여 신호등 인식에 필요한 데이터(SPAT), 센서 퓨전에 필요한 데이터(BSM), TIM, RSA를 분산 처리 센서 결합 방식에 기초하여 데이터를 분할한다.
센서부는 GNSS 센서에서 출력되는 위도, 경도, 고도를 수신 받아 분산 처리 센서 결합 방식에 기초하여 자신의 차량 위치와 상대 차량 위치 데이터를 출력하기 위한 환경을 구성한다.
센서부는 INS 센서에서 출력되는 롤(roll), 피치(pitch), 요(yaw), 속도 데이터를 수신 받아 분산 처리 센서 결합 방식에 기초하여 자신의 차량 위치 및 상태를 측정하기 위한 환경을 구성한다.
센서부는 속도 측정, 상대 차량과의 거리, 긴급제동 작동 여부, 객체 검출 및 객체의 상대 차량 위치 데이터를 도출하는 데 필요한 알고리즘을 사용하여 센서 결합을 수행한다. 복수의 센서 각각에서 후처리된 데이터를 종합적으로 수신 받아 각 센서의 센서 결합으로 정확한 차선 검출, 차량 속도 측정, 전방 차량과의 거리, 긴급제동 작동 여부, 객체 검출 및 객체의 상대 위치를 실시간으로 측정한다.
단계(230)에서, 통합 센서 플랫폼의 평가부가 센서부에서 측정된 결과에 대하여 평가하고자 하는 차선 유지 시나리오 및 안정성 평가, 차선 변경 시나리오 및 안정성 평가를 포함하는 도로 교통 법령에 기반한 각 시나리오 별 안정성 평가를 수행한다.
평가부는 평가 받고자 하는 운전자로부터 어플리케이션을 통해 원격으로 평가 준비 신호를 입력 받은 후, 도로 교통 법령 데이터베이스에 저장된 NCAP(New Car Assessment Program) 및 도로 교통 법령에 기초하는 자율주행 능력 자동 평가를 위한 각 시나리오 별 평가 알고리즘에 따라 센서부에서 측정된 결과를 이용하여 평가 점수를 산출한다. 알고리즘에 따라 평가 점수가 산출되고 시나리오가 끝난 뒤에는 운전자에게 평가 점수와 다음 시나리오 진행 여부를 송신할 수 있다. 자율주행 능력 자동 평가의 평가 항목은 차선 유지 시나리오 및 안정성 평가와 차선 변경 시나리오 및 안정성 평가 항목을 포함한다.
단계(240)에서, 통합 센서 플랫폼의 원격부가 평가부에서 평가되는 자율주행 능력 자동 평가 진행 상황을 평가 받고자 하는 운전자에게 어플리케이션을 통해 원격으로 모니터링 하도록 데이터를 전송한다.
원격부는 자율주행 능력 자동 평가 시스템의 온/오프를 원격으로 제어하고, 평가를 진행하고자 하는 평가 항목을 운전자로부터 어플리케이션을 통해 TCP/IP 방식으로 수신한다. 원격부가 평가 받고자 하는 운전자로부터 어플리케이션을 통해 원격으로 입력 받은 평가 준비 신호를 평가부에 전송하면, 평가 시작 알림과 함께 현재 차량의 평가 진행 상황과 평가부를 통해 산출되는 평가 점수 및 자율주행 현황을 운전자에게 디스플레이하도록 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 어플리케이션을 통해 자율주행 시스템의 운전 능력 자동 평가를 수행하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
본 발명의 실시예에 따르면, 자율주행 시스템의 운전 능력 자동 평가를 수행하기 위해 메인 PC 서버를 오픈할 수 있다(311). 평가 받고자 하는 운전자의 스마트 단말로부터 어플리케이션을 통해 원격으로 평가 준비 신호를 입력 받은 후 어플리케이션이 자율주행 능력 자동 평가 시스템의 통합 센서 플랫폼과 연결(312)되면, 평가 진행 유무를 결정한다(313). 평가 진행을 시작할 경우 어플리케이션을 통해 평가 항목을 선택하고(314), 해당 평가 항목에 대한 평가를 진행한다(315).
본 발명의 실시예에 따른 자율주행 처리부는 카메라(camera)(321), LIDAR(322), Radar(323) 등의 센서 데이터들을 각각의 해당 소형 프로세서(331, 332, 333)를 통해 각 센서마다 지정된 통신 방식을 기반으로 수신 받아 전처리 및 후처리를 수행한다.
본 발명의 실시예에 따른 센서부는 V2X OBU(Vehicle to Everything On-Board Unit)(343) 센서, GNSS(Global Navigation Satellite System) 센서(341) 및 INS(Inertial Navigation System) 센서(342)로부터 송신되는 데이터를 UDP(User Data Protocol) 또는 CAN(Controller Area Network) 통신을 이용하여 센서 결합한다(350).
이후, 본 발명의 실시예에 따른 평가부는, 자율주행 능력 자동 평가를 위한 각 시나리오 별 평가 알고리즘에 따라 센서부에서 측정된 결과를 이용하여 운전 능력 평가를 진행한다(361). 운전 능력 평가를 통해 평가 점수를 산출하고, 주행 현황을 확인한다(362).
본 발명의 실시예에 따른 원격부는, 산출된 평가 점수 및 주행 현황을 TCP/IP 기반 데이터 원격 전송을 통해 운전자의 스마트 단말로 전송될 수 있다(371). 평가 점수 및 주행 현황의 전송이 끝난 뒤에는 운전자에게 평가 완료 여부를 확인하고(372), 완료되지 않은 경우 단계(315)부터 반복한다. 평가가 완료된 경우에는 최종 평가 결과(373)를 저장하고, 단계(313)부터 반복한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 운전 능력 자동 평가 시스템의 각 구성 배치에 대한 상면도 및 측단면도를 나타내는 도면이다.
도 4(a)는 본 발명의 일 실시예에 따른 운전 능력 자동 평가 시스템의 각 구성 배치에 대한 상면도를 나타내고, 도 4(b)는 본 발명의 일 실시예에 따른 운전 능력 자동 평가 시스템의 각 구성 배치에 대한 측단면도를 나타낸다.
본 발명의 일 실시예에 따른 카메라, LiDAR, Radar, GNSS, INS, V2X등 자율주행 차량 모델에 접합되어 자율주행 인지 부분을 보조해 주는 센서들을 하나의 공간에 부착하여 휴대용이 가능한 고사양 미니 PC의 통합 센서 플랫폼을 제안한다.
제안하는 통합 센서 플랫폼은 중앙부에 LiDAR을 위치하며, LiDAR에서 나오는 레이저가 저장공간 내 다른 센서들 인지하지 않도록 상단에 위치하며, 지면 및 비지면까지 검출할 수 있도록 한다. LiDAR 설치를 위한 수직 반경은 카메라 및 Radar, GNSS, INS, V2X 센서들의 하드웨어 크기를 고려하여 레이저로 검출되지 않는 범위 내로 설정할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 운전 능력 자동 평가 시스템의 각 구성 배치에 대한 전,후 단면도를 나타내는 도면이다.
도 5(a)는 본 발명의 일 실시예에 따른 운전 능력 자동 평가 시스템의 각 구성 배치에 대한 전면 단면도를 나타내고, 도 5(b)는 본 발명의 일 실시예에 따른 운전 능력 자동 평가 시스템의 각 구성 배치에 대한 후면 단면도를 나타낸다.
또한, 카메라는 영상처리를 위하여 검출하고자 하는 전방에 위치하며, Radar 또한 포괄적인 전방 검출 영역을 위해 카메라 양 옆에 설치할 수 있다.
또한, GNSS 센서는 차량 뒷바퀴 축 지점과 근접한 지점으로, 중앙에 위치한 LiDAR 뒤에 위치시킨다. GNSS 센서를 수신 받을 때 필요한 안테나(Antenna) 또한 근접하게 위치하며, LiDAR의 영향을 받지 않는 지점에 위치할 수 있다.
또한, INS 센서는 GNSS 센서 측면에 위치하며, 이 또한 LiDAR의 영향을 받지 않는 지점에 위치할 수 있다.
또한, V2X 센서는 GNSS 센서 옆에 위치하며, V2X 센서 데이터를 수신 받기 위한 안테나 또한 V2X 센서와 근접한 위치에 접합시킬 수 있다.
모든 데이터를 관리하는 고사양 미니 PC에서는 센서 퓨전(Sensor Fusion), 다시 말해 센서 결합을 진행하기 위해 분산 처리 방식을 사용하며, 분산 처리 센서 퓨전에 필요한 데이터를 생성하기 위해 각 센서의 정보를 처리하는 소형 프로세서(다시 말해, 미니 PC)는 전처리 및 후처리 과정을 거쳐 상위(Upper) PC에 데이터를 전송한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 소형 프로세서는 카메라를 처리하는 프로세서, Radar를 처리하는 프로세서, LiDAR를 처리하는 프로세서를 포함하는 자율주행 처리부로 이루어져 통합 센서 플랫폼에 장착될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 통합 센서 플랫폼은 차량 상단부에 부착될 수 있도록 통합 센서 저장공간 하단 부에 흡착판(예를 들어, 4~5개)을 접합하여 차량의 움직임에 영향을 받지 않고 센서 데이터 취득과 평가를 원만하게 진행하도록 할 수 있다. 센서를 통합적으로 군집해 놓은 판재는 탄소섬유로 구성된 카본 판재로 구성하여 알루미늄보다 높은 강성과 저중량으로 차량 상단부에 부착되도록 할 수 있다.
또한, 통합 센서 플랫폼에 부착되어 있는 모든 센서와 PC들을 구동하기 위해 220V 이상의 대용량 보조 배터리를 각각 접합하여, 이동형 충전식이 가능하도록 통합 센서 플랫폼에 설치할 수 있다.
또한, 제안하는 자율주행 시스템의 운전 능력 자동 평가 시스템을 ON/OFF 하기 위하여 상기 소형 프로세스와 고사양 미니 PC를 물리적으로 ON/OFF 할 수 있는 스위치가 내장될 수 있다. 스위치를 ON할 경우 소형 프로세스와 고사양 미니 PC는 부팅과 함께 자동적으로 평가를 진행할 환경이 구축될 수 있다.
또한, 자율주행 평가 진행상황을 평가를 진행하는 운전자가 모니터링 하기 위해, 자율주행 시스템의 운전 능력 자동 평가 시스템을 위한 어플리케이션을 이용할 수 있다. 평가를 진행하고자 하는 운전자는 이 어플리케이션을 통해 운전 능력 자동 평가 시스템과 원격 접속되어 평가를 진행할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 어플리케이션을 통해 자율주행 시스템의 운전 능력 자동 평가를 수행하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 6(a)를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 자율주행 시스템의 운전 능력 자동 평가를 수행하기 위해 먼저, 평가 받고자 하는 운전자의 스마트 단말로부터 어플리케이션을 통해 원격으로 평가 준비 신호를 입력 받은 후 어플리케이션이 자율주행 능력 자동 평가 시스템의 통합 센서 플랫폼과 연결(611)될 수 있다.
어플리케이션을 통해 평가 진행 유무를 결정하고(612). 평가 진행을 시작할 경우 평가 항목을 선택할 수 있다.
자율주행 능력 자동 평가의 평가 항목(613)은 차선 유지 시나리오 및 안정성 평가와 차선 변경 시나리오 및 안정성 평가 항목을 포함한다.
본 발명의 실시예에 따른 자율주행 시스템의 운전 능력 자동 평가의 평가 항목의 차선 유지 시나리오는 자차선 단독주행, 자차선 정체주행, 선행차량 추종주행, 컷-아웃(Cut-out) 차량 대응 주행, 컷-인(Cut-in) 차량 대응 주행으로 구성될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 통합 센서 플랫폼은 평가를 진행하고자 하는 평가 항목을 어플리케이션을 통해 TCP/IP 방식으로 수신하여 평가를 시작할 수 있다(614).
본 발명의 실시예에 따른 통합 센서 플랫폼의 자율주행 처리부는 카메라(camera), LIDAR, Radar 등의 센서 데이터들을 각각의 해당 소형 프로세서를 통해 각 센서마다 지정된 통신 방식을 기반으로 수신 받아 전처리 및 후처리를 수행한다.
본 발명의 실시예에 따른 통합 센서 플랫폼의 센서부는 V2X OBU(Vehicle to Everything On-Board Unit) 센서, GNSS(Global Navigation Satellite System) 센서 및 INS(Inertial Navigation System) 센서로부터 송신되는 데이터를 UDP(User Data Protocol) 또는 CAN(Controller Area Network) 통신을 이용하여 센서 결합한다.
이후, 본 발명의 실시예에 따른 통합 센서 플랫폼의 평가부는, 자율주행 능력 자동 평가를 위한 각 시나리오 별 평가 알고리즘에 따라 센서부에서 측정된 결과를 이용하여 운전 능력 평가를 진행한다. 운전 능력 평가를 통해 평가 점수를 산출하고, 주행 현황을 확인한다.
본 발명의 실시예에 따른 통합 센서 플랫폼의 원격부는, 도 6(b)와 같이 산출된 평가 점수(621) 및 주행 현황(622)을 TCP/IP 기반 데이터 원격 전송을 통해 운전자의 스마트 단말의 어플리케이션으로 전송하여 디스플레이할 수 있다.
평가 점수(621) 및 주행 현황(622)의 전송이 끝난 뒤에는 운전자에게 평가 완료 여부를 확인하고, 어플리케이션을 통해 평가 기록을 로그할 수 있다(623).
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다.　 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다.　 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다.　 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다.　 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다.　 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다.　 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다.　 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.　 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.　 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.　 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.　
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.　 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (8)

  1. 복수의 센서, 통합 센서 플랫폼, 배터리 및 스위치를 포함하는 자율주행 능력 자동 평가 시스템에 있어서,
    통합 센서 플랫폼은,
    복수의 센서를 통해 수집된 센서 데이터에 대하여 각각의 해당 소형 프로세서를 통해 전처리 및 후처리를 수행하는 자율주행 처리부;
    자율주행 처리부에서 후처리된 복수의 센서 데이터를 수신 받아 센서 결합(Sensor Fusion)을 통해 차선 검출, 차량 속도 측정, 전방 차량과의 거리, 긴급제동 작동 여부, 객체 검출 및 객체의 상대 위치를 실시간으로 측정하는 센서부;
    센서부에서 측정된 결과에 대하여 평가하고자 하는 차선 유지 시나리오 및 안정성 평가, 차선 변경 시나리오 및 안정성 평가를 포함하는 도로 교통 법령에 기반한 각 시나리오 별 안정성 평가를 수행하는 평가부; 및
    평가부에서 평가되는 자율주행 능력 자동 평가 진행 상황을 평가 받고자 하는 운전자에게 어플리케이션을 통해 원격으로 모니터링 하도록 데이터를 전송하는 원격부
    를 포함하고,
    상기 센서부는,
    V2X OBU(Vehicle to Everything On-Board Unit) 센서, GNSS(Global Navigation Satellite System) 센서 및 INS(Inertial Navigation System) 센서로부터 송신되는 데이터를 UDP(User Data Protocol) 또는 CAN(Controller Area Network) 통신을 이용하여 결합하고,
    V2X 센서에서 출력되는 메시지 셋(Message Set) 중 BSM(Basic Safety Message), SPAT(Signal Phase and Timing Message), TIM(Traveler Information Message), RSA(Road Side Alert Message)를 결합하여 신호등 인식에 필요한 데이터(SPAT), 센서 퓨전에 필요한 데이터(BSM), TIM, RSA를 분산 처리 센서 결합 방식에 기초하여 데이터를 분할하고,
    GNSS 센서에서 출력되는 위도, 경도, 고도를 수신 받아 분산 처리 센서 결합 방식에 기초하여 자신의 차량 위치와 상대 차량 위치 데이터를 출력하기 위한 환경을 구성하고,
    INS 센서에서 출력되는 롤(roll), 피치(pitch), 요(yaw), 속도 데이터를 수신 받아 분산 처리 센서 결합 방식에 기초하여 자신의 차량 위치 및 상태를 측정하기 위한 환경을 구성하며,
    속도 측정, 상대 차량과의 거리, 긴급제동 작동 여부, 객체 검출 및 객체의 상대 차량 위치 데이터를 도출하는 데 필요한 알고리즘을 사용하여 센서 결합을 수행하고,
    상기 자율주행 처리부는,
    복수의 센서를 통해 수집된 센서 데이터에 대하여 분산 처리 방식의 센서 퓨전에 필요한 데이터를 생성하기 위해 복수의 센서 데이터를 처리하는 각각의 해당 소형 프로세서를 통해 전처리 및 후처리를 수행하는 분산 처리 방식을 사용하는
    자율주행 능력 자동 평가 시스템.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    평가부는,
    평가 받고자 하는 운전자로부터 어플리케이션을 통해 원격으로 평가 준비 신호를 입력 받은 후, 도로 교통 법령 데이터베이스에 저장된 NCAP(New Car Assessment Program) 및 도로 교통 법령에 기초하는 자율주행 능력 자동 평가를 위한 각 시나리오 별 평가 알고리즘에 따라 센서부에서 측정된 결과를 이용하여 평가 점수를 산출하고, 자율주행 능력 자동 평가의 평가 항목은 차선 유지 시나리오 및 안정성 평가와 차선 변경 시나리오 및 안정성 평가 항목을 포함하는
    자율주행 능력 자동 평가 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    원격부는,
    자율주행 능력 자동 평가 시스템의 온/오프를 원격으로 제어하고,
    평가를 진행하고자 하는 평가 항목을 운전자로부터 어플리케이션을 통해 TCP/IP 방식으로 수신하고,
    평가 받고자 하는 운전자로부터 어플리케이션을 통해 원격으로 입력 받은 평가 준비 신호를 평가부에 전송하면, 평가 시작 알림과 함께 현재 차량의 평가 진행 상황 및 평가부를 통해 산출되는 평가 점수를 운전자에게 디스플레이하도록 하는
    자율주행 능력 자동 평가 시스템.
  5. 복수의 센서, 통합 센서 플랫폼, 배터리 및 스위치를 포함하는 자율주행 능력 자동 평가 시스템의 자율주행 능력 자동 평가 방법에 있어서,
    통합 센서 플랫폼의 자율주행 처리부가 복수의 센서를 통해 수집된 센서 데이터에 대하여 각각의 해당 소형 프로세서를 통해 전처리 및 후처리를 수행하는 단계;
    통합 센서 플랫폼의 센서부가 자율주행 처리부에서 후처리된 복수의 센서 데이터를 수신 받아 센서 결합(Sensor Fusion)을 통해 차선 검출, 차량 속도 측정, 전방 차량과의 거리, 긴급제동 작동 여부, 객체 검출 및 객체의 상대 위치를 실시간으로 측정하는 단계;
    통합 센서 플랫폼의 평가부가 센서부에서 측정된 결과에 대하여 평가하고자 하는 차선 유지 시나리오 및 안정성 평가, 차선 변경 시나리오 및 안정성 평가를 포함하는 도로 교통 법령에 기반한 각 시나리오 별 안정성 평가를 수행하는 단계; 및
    통합 센서 플랫폼의 원격부가 평가부에서 평가되는 자율주행 능력 자동 평가 진행 상황을 평가 받고자 하는 운전자에게 어플리케이션을 통해 원격으로 모니터링 하도록 데이터를 전송하는 단계
    를 포함하고,
    상기 통합 센서 플랫폼의 센서부가 자율주행 처리부에서 후처리된 복수의 센서 데이터를 수신 받아 센서 결합(Sensor Fusion)을 통해 차선 검출, 차량 속도 측정, 전방 차량과의 거리, 긴급제동 작동 여부, 객체 검출 및 객체의 상대 위치를 실시간으로 측정하는 단계는,
    V2X OBU(Vehicle to Everything On-Board Unit) 센서, GNSS(Global Navigation Satellite System) 센서 및 INS(Inertial Navigation System) 센서로부터 송신되는 데이터를 UDP(User Data Protocol) 또는 CAN(Controller Area Network) 통신을 이용하여 결합하고,
    V2X 센서에서 출력되는 메시지 셋(Message Set) 중 BSM(Basic Safety Message), SPAT(Signal Phase and Timing Message), TIM(Traveler Information Message), RSA(Road Side Alert Message)를 결합하여 신호등 인식에 필요한 데이터(SPAT), 센서 퓨전에 필요한 데이터(BSM), TIM, RSA를 분산 처리 센서 결합 방식에 기초하여 데이터를 분할하고,
    GNSS 센서에서 출력되는 위도, 경도, 고도를 수신 받아 분산 처리 센서 결합 방식에 기초하여 자신의 차량 위치와 상대 차량 위치 데이터를 출력하기 위한 환경을 구성하고,
    INS 센서에서 출력되는 롤(roll), 피치(pitch), 요(yaw), 속도 데이터를 수신 받아 분산 처리 센서 결합 방식에 기초하여 자신의 차량 위치 및 상태를 측정하기 위한 환경을 구성하며,
    속도 측정, 상대 차량과의 거리, 긴급제동 작동 여부, 객체 검출 및 객체의 상대 차량 위치 데이터를 도출하는 데 필요한 알고리즘을 사용하여 센서 결합을 수행하는
    상기 통합 센서 플랫폼의 자율주행 처리부가 복수의 센서를 통해 수집된 센서 데이터에 대하여 각각의 해당 소형 프로세서를 통해 전처리 및 후처리를 수행하는 단계는,
    복수의 센서를 통해 수집된 센서 데이터에 대하여 분산 처리 방식의 센서 퓨전에 필요한 데이터를 생성하기 위해 복수의 센서 데이터를 처리하는 각각의 해당 소형 프로세서를 통해 전처리 및 후처리를 수행하는 분산 처리 방식을 사용하는
    자율주행 능력 자동 평가 방법.
  6. 삭제
  7. 제5항에 있어서,
    통합 센서 플랫폼의 평가부가 센서부에서 측정된 결과에 대하여 평가하고자 하는 차선 유지 시나리오 및 안정성 평가, 차선 변경 시나리오 및 안정성 평가를 포함하는 도로 교통 법령에 기반한 각 시나리오 별 안정성 평가를 수행하는 단계는,
    평가 받고자 하는 운전자로부터 어플리케이션을 통해 원격으로 평가 준비 신호를 입력 받은 후, 도로 교통 법령 데이터베이스에 저장된 NCAP(New Car Assessment Program) 및 도로 교통 법령에 기초하는 자율주행 능력 자동 평가를 위한 각 시나리오 별 평가 알고리즘에 따라 센서부에서 측정된 결과를 이용하여 평가 점수를 산출하고, 자율주행 능력 자동 평가의 평가 항목은 차선 유지 시나리오 및 안정성 평가와 차선 변경 시나리오 및 안정성 평가 항목을 포함하는
    자율주행 능력 자동 평가 방법.
  8. 제5항에 있어서,
    통합 센서 플랫폼의 원격부가 평가부에서 평가되는 자율주행 능력 자동 평가 진행 상황을 평가 받고자 하는 운전자에게 어플리케이션을 통해 원격으로 모니터링 하도록 데이터를 전송하는 단계는,
    자율주행 능력 자동 평가 시스템의 온/오프를 원격으로 제어하고,
    평가를 진행하고자 하는 평가 항목을 운전자로부터 어플리케이션을 통해 TCP/IP 방식으로 수신하고,
    평가 받고자 하는 운전자로부터 어플리케이션을 통해 원격으로 입력 받은 평가 준비 신호를 평가부에 전송하면, 평가 시작 알림과 함께 현재 차량의 평가 진행 상황 및 평가부를 통해 산출되는 평가 점수를 운전자에게 디스플레이하도록 하는
    자율주행 능력 자동 평가 방법.
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