KR102565117B1 - 비콘을 사용한 차량의 로컬화 - Google Patents

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Abstract

비콘을 사용하여 차량을 로컬화하기 위한 실시예가 개시된다. 일 실시예에서, 방법은: 차량의 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 차량이 차량의 위치를 추정하는 데 사용되는 외부 신호를 손실했다고(또는 열화된 외부 신호를 수신하고 있다고) 결정하는 단계; 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 차량의 위치를 추정하는 데 도움을 주기 위해 이용 가능한 모바일 비콘 세트를 결정하는 단계; 차량의 통신 디바이스를 사용하여, 모바일 비콘 세트로부터의 브로드캐스트 신호를 수신하는 단계 - 브로드캐스트 신호는 모바일 비콘 세트에 대한 로컬화 데이터를 포함함 -; 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 차량의 위치 추정에 도움을 주기 위한 모바일 비콘 세트로부터의 로컬화 데이터 서브세트를 선택하는 단계; 및 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 로컬화 데이터 서브세트를 사용하여 차량의 위치를 추정하는 단계를 포함한다.

Description

비콘을 사용한 차량의 로컬화{LOCALIZATION OF VEHICLES USING BEACONS}
이 설명은 일반적으로 자율 주행 차량(autonomous vehicle)의 로컬화(localization), 특히 비콘을 사용한 로컬화에 관한 것이다.
자율 주행 차량은 하나의 목적지로부터 다음 목적지로 그의 환경을 운행하는 동안 센서 및 통신 디바이스 제품군을 사용하여 자신의 로컬화 상태를 업데이트한다. 고정 지상 비콘, 무선 네트워크(예를 들면, 셀 타워, Wi-Fi) 및 위성 기반 내비게이션 시스템은 자율 주행 차량의 로컬화 상태의 결정에 사용하기 위한 가장 높은 정확도와 가장 낮은 불확도를 갖는 로컬화 데이터를 제공한다. 그렇지만, 고정 비콘(fixed beacon), 셀 타워, Wi-Fi 라우터 또는 위성에 대한 가시선(LOS)이 불용(denied)인 영역(예를 들면, 터널, 밀집된 도시 환경)을 통해 주행하는 차량은 로컬화 상태의 계산을 위해 운동 방정식을 사용할 때 위치 정확도를 빠르게 손실한다.
도 1은 하나 이상의 실시예에 따른, 자율 주행 능력(autonomous capability)을 갖는 자율 주행 차량을 예시한다.
도 2는 하나 이상의 실시예에 따른, "클라우드" 컴퓨팅 환경을 예시한다.
도 3은 하나 이상의 실시예에 따른, 예시적인 컴퓨터 시스템을 예시한다.
도 4는 하나 이상의 실시예에 따른, 자율 주행 차량에 대한 아키텍처를 예시한다.
도 5는 하나 이상의 실시예에 따른, 터널에서 자율 주행 차량을 로컬화하기 위해 비콘이 사용되는 예시적인 시나리오를 예시한다.
도 6은 하나 이상의 실시예에 따른, 로컬화 시스템을 예시한다.
도 7은 하나 이상의 실시예에 따른, 비콘 순위화를 예시한다.
도 8은 하나 이상의 실시예에 따른, 로컬화 관리자를 예시한다.
도 9는 하나 이상의 실시예에 따른, 플릿 차량에 로컬화 추정을 제공하는 플릿 관리 시스템을 예시한다.
도 10은 하나 이상의 실시예에 따른, 비콘을 사용하여 자율 주행 차량을 로컬화하기 위한 프로세스의 플로차트이다.
도 11은 하나 이상의 실시예에 따른, 비콘을 사용하여 자율 주행 차량을 로컬화하기 위한 다른 프로세스의 플로차트이다.
설명을 위한 이하의 기술에서는, 본 발명에 대한 완전한 이해를 제공하기 위해 다수의 특정한 세부 사항이 제시된다. 그렇지만, 본 발명이 이러한 특정 세부 사항 없이 실시될 수 있음이 명백할 것이다. 다른 경우에, 공지된 구조 및 디바이스는 본 발명을 불필요하게 모호하게 하는 것을 피하기 위하여 블록 다이어그램 형태로 도시된다.
도면에서, 설명을 용이하게 하기 위해, 디바이스, 모듈, 명령 블록 및 데이터 요소를 나타내는 것과 같은 개략적 요소의 특정 배열 또는 순서가 도시된다. 그렇지만, 본 기술 분야의 통상의 기술자라면, 도면에서의 개략적 요소의 특정 순서 또는 배열이 프로세싱의 특정한 순서 또는 시퀀스, 또는 프로세스의 분리가 요구됨을 암시한다는 것을 의미하지는 않는다는 점을 이해할 것이다. 게다가, 도면에 개략적 요소를 포함시키는 것은, 그러한 요소가 모든 실시예에서 요구됨을 암시한다는 것을 의미하지 않거나, 또는 그러한 요소에 의해 표현된 특징이 일부 실시예에서 포함되지 않을 수 있거나 다른 요소와 조합되지 않을 수 있음을 암시한다는 것을 의미하지 않는다.
또한, 도면에서, 2개 이상의 다른 개략적 요소 사이의 연결, 관계 또는 연관을 보여주기 위해 실선 또는 파선 또는 화살표와 같은 연결 요소가 사용되는 경우에, 임의의 그러한 연결 요소의 부재가 연결, 관계 또는 연관이 존재할 수 없다는 것을 암시하는 것을 의미하지 않는다. 환언하면, 요소들 사이의 일부 연결, 관계 또는 연관은 본 개시를 모호하게 하지 않기 위해 도면에 도시되어 있지 않다. 추가적으로, 예시를 용이하게 하기 위해, 요소들 사이의 다수의 연결, 관계 또는 연관을 나타내기 위해 단일의 연결 요소가 사용된다. 예를 들어, 연결 요소가 신호, 데이터 또는 명령의 통신을 나타내는 경우에, 본 기술 분야의 통상의 기술자라면, 그러한 요소가, 통신을 수행하기 위해 필요할 수 있는, 하나 또는 다수의 신호 경로(예를 들면, 버스)를 나타낸다는 것을 이해할 것이다.
그 예가 첨부된 도면에 예시된 실시예가 이제 상세하게 언급될 것이다. 이하의 상세한 설명에서, 다양한 기술된 실시예에 대한 완전한 이해를 제공하기 위해 많은 특정 세부 사항이 기재된다. 그렇지만, 다양한 기술된 실시예가 이러한 특정 세부 사항 없이 실시될 수 있다는 것이 본 기술 분야의 통상의 기술자에게 명백할 것이다. 다른 경우에, 실시예의 양태를 불필요하게 모호하게 하지 않기 위해 공지된 방법, 절차, 컴포넌트, 회로, 및 네트워크는 상세히 기술되지 않았다.
서로 독립적으로 또는 다른 특징들의 임의의 조합과 함께 각각 사용될 수 있는 여러 특징이 이하에 기술된다. 그렇지만, 임의의 개별 특징은 위에서 논의된 문제들 중 임의의 것을 해결할 수 없거나 또는 위에서 논의된 문제들 중 단지 하나만을 해결할 수 있다. 위에서 논의된 문제들 중 일부가 본원에 기술된 특징들 중 임의의 것에 의해 완전히 해결되지는 않을 수 있다. 비록 여러 표제가 제공되어 있더라도, 특정 표제에 관련되지만 해당 표제를 갖는 섹션에서 발견되지는 않는 정보가 본 설명의 다른 곳에서 발견될 수도 있다. 실시예는 이하의 개요에 따라 본원에 기술된다:
1. 일반적 개관
2. 시스템 개관
3. 자율 주행 차량 아키텍처
4. 모바일 비콘(mobile beacon)과의 통신
5. 수신된 로컬화 데이터를 사용한 로컬화
6. 플릿 서비스
일반적 개관
차량(예컨대, 자율 주행 차량)은 그의 주변에 관한 정보를 전송 및 수신할 수 있는 다수의 센서를 가질 수 있다. 예를 들어, 주파수 변조 연속파(frequency-modulated continuous-wave) RADAR는 거리를 결정할 수 있는 단거리 측정용 센서 세트이다. RADAR는 주기적으로 주파수 스위핑을 일시중지하고, 위상 편이 키잉(phase-shifted keying)을 이용하여 로컬화 추정 데이터를 인코딩하고 전송하여, 인근의 차량에 대한 비콘으로서 기능할 수 있다. 수신단에서는, 비콘 신호를 픽업하고 이를 사용하여 자체 로컬화 추정을 향상시키기 위해 RADAR와 동일한 대역에서 리스닝하는 전방향 수신기가 사용될 수 있다.
일 실시예에서, 차량이 (예를 들면, 그의 현재 장소 및 맵에 기초하여) 그의 현재 장소(예를 들면, 터널 또는 밀집된 도시 환경에 들어가는 것)로 인해 가까운 미래에 그의 현재 위치결정 기술(예를 들면, GNSS, Wi-Fi_33, 셀 타워)을 손실할 수 있다고 예측할 때, 차량은 고정 비콘 또는 모바일 비콘으로서 동작할 수 있는 다른 차량에 대해 그의 센서를 사용하여 스캔할 수 있다. 이러한 다른 차량은 아마도 그의 추정된 로컬화 데이터를 브로드캐스트할 수 있으며, 이는, 예를 들면, 고정 비콘까지의 거리에 기초한 삼변 측량(trilateration) 또는 이동 비콘(moving beacon)을 사용하여 로컬화하기 위한 다른 알고리즘을 사용하여 로컬화를 위해 차량에 의해 사용될 수 있다.
일 실시예에서, 플릿 운영을 위한 중앙 컴퓨터는 고정 비콘(예를 들면, 주차된 차량) 또는 모바일 비콘으로서 동작할 수 있는 이용 가능한 플릿 차량을 찾아내는 것에 의해 지원을 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 중앙 컴퓨터는, 예를 들어, 차량의 GNSS 수신기에 의해 직접 수신될 수 있는 GNSS RF 신호를 전송하는 지상 의사위성(terrestrial pseudolite)으로서 기능하도록 자체 GNSS 수신기를 구성하도록 플릿 내의 주차된 또는 운행 종료(out of service) 차량을 구성할 수 있다.
4개 초과의 비콘이 이용 가능하거나 고정 비콘과 모바일 비콘의 혼합체가 이용 가능한 실시예에서, 수신 차량은 그의 로컬화에 모바일/고정 비콘의 어느 조합을 사용할지를 결정한다.
일 실시예에서, 높은 위치 불확도를 갖는 모바일 비콘으로부터의 추정된 로컬화 데이터는 로컬화 프로세싱으로부터 완전히 제외될 수 있다. 일 실시예에서, 어느 모바일 비콘 조합이 가장 정확한 위치 추정치를 제공할 것인지를 그의 장소에 기초하여 결정하기 위해 3개 및 4개의 비콘의 모든 가능한 조합에 대해 DOP(dilution of precision) 메트릭 또는 다른 메트릭이 계산된다(예를 들면, 더 많이 분산된 지오메트리는 더 높은 정확도를 제공함).
일 실시예에서, 방법은: 차량의 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 차량이 차량의 위치를 추정하는 데 사용되는 외부 신호를 손실했다고 결정하는 단계; 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 차량의 위치를 추정하는 데 도움을 주기 위해 이용 가능한 모바일 비콘 세트를 결정하는 단계; 차량의 통신 디바이스를 사용하여, 모바일 비콘 세트로부터의 브로드캐스트 신호를 수신하는 단계 - 브로드캐스트 신호는 모바일 비콘 세트에 대한 로컬화 데이터를 포함함 -; 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 차량의 위치 추정에 도움을 주기 위한 모바일 비콘 세트로부터의 로컬화 데이터 서브세트를 선택하는 단계; 및 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 로컬화 데이터 서브세트를 사용하여 차량의 위치를 추정하는 단계를 포함한다.
일 실시예에서, 로컬화 데이터는 모바일 비콘 세트의 추정된 장소 및 추정된 장소와 연관된 불확도 값을 포함하고, 모바일 비콘 서브세트는 불확도 값에 적어도 부분적으로 기초하여 선택된다.
일 실시예에서, 모바일 비콘 세트로부터의 로컬화 데이터 서브세트를 선택하는 단계는: 모바일 비콘 세트 내의 모바일 비콘의 조합에 대한 DOP(dilution of precision) 값을 계산하는 단계; 및 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, DOP 값에 적어도 부분적으로 기초하여 모바일 비콘 세트 중에서 모바일 비콘 서브세트를 선택하는 단계를 추가로 포함한다.
일 실시예에서, 외부 신호는 위성 신호, 무선 네트워크 신호 또는 셀룰러 네트워크 신호 중 적어도 하나를 포함한다.
일 실시예에서, 모바일 비콘은 브로드캐스트 신호를 송신하도록 구성된 다른 차량을 포함한다.
일 실시예에서, 모바일 비콘 세트를 결정하는 단계는: 차량의 현재 위치를, 네트워크 컴퓨터에, 전송하는 단계; 및 네트워크 컴퓨터로부터, 모바일 비콘 세트를 수신하는 단계를 추가로 포함한다.
일 실시예에서, 로컬화 데이터는 타임스탬프를 포함하고, 모바일 비콘 서브세트를 선택하는 단계는: 임계 값을 초과하는 타임스탬프를 갖는 임의의 모바일 비콘을 모바일 비콘 서브세트로부터 제외시키는 단계를 추가로 포함한다.
일 실시예에서, 비콘 세트 내의 모바일 비콘은 의사위성으로서 동작하도록 구성되고, 브로드캐스트 신호는, 예를 들어, GNSS 수신기, 즉, GNSS 지원 내비게이션에 의해 프로세싱될 수 있는 모바일 비콘 서브세트에 대한 로컬화 데이터(예를 들면, 의사거리(pseudorange))를 포함한다.
일 실시예에서, 본 방법은: 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 차량의 위치를 추정하는 데 도움을 주기 위해 이용 가능한 정지 비콘(stationary beacon) 세트를 결정하는 단계; 하나 이상의 프로세서를 사용하여, 모바일 비콘과 정지 비콘의 혼합 서브세트를 선택하는 단계; 차량의 통신 디바이스를 사용하여, 혼합 비콘 서브세트로부터의 브로드캐스트 신호를 수신하는 단계 - 브로드캐스트 신호는 혼합 비콘 서브세트에 대한 로컬화 데이터를 포함함 -; 및 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 혼합 비콘 서브세트에 대한 로컬화 데이터를 사용하여 차량의 위치를 추정하는 단계를 추가로 포함한다.
일 실시예에서, 방법은: 제1 장소에서 차량의 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 제1 장소에서 동작하는 차량이 외부 신호를 손실할 수 있다(또는 열화된 외부 신호를 수신했다)고 결정하는 단계 - 외부 신호는 제1 장소에 있는 차량의 위치를 추정하는 데 사용됨 -; 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 제2 장소에 있는 차량의 위치를 추정하는 데 도움을 주기 위해 이용 가능한, 제2 장소에 있는, 모바일 비콘 세트를 결정하는 단계; 제2 장소에서: 차량의 통신 디바이스를 사용하여, 모바일 비콘 세트로부터의 브로드캐스트 신호를 수신하는 단계 - 브로드캐스트 신호는 모바일 비콘의 로컬화 데이터를 포함함 -; 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 모바일 비콘 세트로부터의 로컬화 데이터의 서브세트를 선택하는 단계; 및 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 로컬화 데이터 서브세트를 사용하여 제2 장소에 있는 차량의 위치를 추정하는 단계를 포함한다.
일 실시예에서, 제1 장소에서 동작하는 차량이 제2 장소에서 외부 신호를 손실할 수 있다고 결정하는 단계는: 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 맵 및 차량의 루트에 기초하여 차량이 미래의 시간에서 제2 장소에 도착할 것이라고 결정하는 단계; 및 적어도 하나의 프로세서를 사용하여 맵 및 차량의 루트에 기초하여, 외부 신호의 송신기로부터 제2 장소에 있는 차량으로의 가시선이 적어도 부분적으로 차단될 수 있다고 결정하는 단계를 추가로 포함한다.
일 실시예에서, 맵은 3차원 건물 모델을 포함한다.
일 실시예에서, 방법은: 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 제2 장소에 있는 차량의 위치를 추정하는 데 도움을 주기 위해 이용 가능한, 제2 장소에 있는, 정지 비콘 세트를 결정하는 단계; 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 차량의 위치를 추정하는 데 도움을 주기 위한 모바일 비콘과 정지 비콘의 혼합 서브세트를 선택하는 단계; 제2 장소에서: 통신 디바이스를 사용하여, 혼합 비콘 서브세트로부터의 브로드캐스트 신호를 수신하는 단계 - 브로드캐스트 신호는 혼합 비콘 서브세트에 대한 로컬화 데이터를 포함함 -; 및 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 혼합 비콘 서브세트에 대한 로컬화 데이터를 사용하여 제2 장소에 있는 차량을 추정하는 단계를 포함한다.
이러한 기술의 장점들 중 일부는 현재의 위치결정 기술(예를 들면, GNSS, WIFI, 셀 타워)이 손실될 것으로 예측될 때 이용 가능한 모바일/고정 비콘을 선제적으로 식별하고, 따라서 관성 센서 및 운동 방정식에 기초한 부정확한 추측 항법(dead reckoning navigation)에 의존하지 않고 차량이 정확한 위치 결정(position fix)을 얻을 수 있게 하는 것을 포함한다. 추가적으로, 인근의 차량이 GNSS 불용(GNSS-denied) 영역에서의 로컬화 추정 에러를 감소시키기 위해 그리고 브로드캐스트로부터의 데이터 패킷을 디코딩하는 레이턴시/오버헤드 없이 모바일 '의사위성' 비콘으로서 사용될 수 있다.
정지 비콘과 같은 현재의 해결책은 차량 비콘이 없애줄 설치, 전력 공급 및 유지 보수의 비용과 같은 문제를 초래한다. 그렇지만, 본 시스템은 가장 정확한 위치 추정치를 위한 최상의 조합을 결정하기 위해 정지 비콘과 모바일 비콘 둘 모두를 평가할 수 있다. 추가로, 수신 차량이 동일한 중앙집중식 보고 서버에 연결되어 있는 확립된 차량 플릿 내에 존재하는 경우, 이 서버는 로컬화 추정에 사용하기 위한 인근의 차량을 식별하는 데 도움을 줄 수 있다. 연속 브로드캐스트 모드(continuous broadcast mode)에서 동작하는 하나 이상의 플릿 차량은, 플릿에 참여하고 있는지 여부에 관계없이, 임의의 인근의 차량에 대한 로컬화 웨이포인트(localization waypoint)로서 기능할 수 있을 것이다.
시스템 개관
도 1은 자율 주행 능력을 갖는 자율 주행 차량(100)의 일 예를 도시한다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "자율 주행 능력"이라는 용어는, 완전한 자율 주행 차량, 고도의 자율 주행 차량, 및 조건부 자율 주행 차량을 제한 없이 포함하는, 실시간 인간 개입 없이 차량이 부분적으로 또는 완전하게 동작할 수 있게 하는 기능, 특징, 또는 설비를 지칭한다.
본원에서 사용되는 바와 같이, 자율 주행 차량(AV)은 자율 주행 능력을 갖는 차량이다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "차량"은 상품 또는 사람의 운송 수단을 포함한다. 예를 들어, 자동차, 버스, 기차, 비행기, 드론, 트럭, 보트, 선박, 잠수함, 비행선 등. 무인 자동차는 차량의 예이다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "궤적"은 AV를 제1 시공간적 위치로부터 제2 시공간적 위치로 운행시키는 경로 또는 루트를 지칭한다. 일 실시예에서, 제1 시공간적 위치는 초기 또는 시작 위치라고 지칭되고 제2 시공간적 위치는 목적지, 최종 위치, 목표, 목표 위치, 또는 목표 장소라고 지칭된다. 일부 예에서, 궤적은 하나 이상의 세그먼트(예를 들면, 도로의 섹션)로 구성되고, 각각의 세그먼트는 하나 이상의 블록(예를 들면, 차선 또는 교차로의 부분)으로 구성된다. 일 실시예에서, 시공간적 위치는 현실 세계 위치에 대응한다. 예를 들어, 시공간적 위치는 사람을 태우거나 내려주고 또는 상품을 싣거나 내리는 픽업(pick up) 위치 또는 드롭 오프(drop-off) 위치이다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "센서(들)"는 센서를 둘러싸는 환경에 관한 정보를 검출하는 하나 이상의 하드웨어 컴포넌트를 포함한다. 하드웨어 컴포넌트들 중 일부는 감지 컴포넌트(예를 들면, 이미지 센서, 생체 측정 센서), 송신 및/또는 수신 컴포넌트(예를 들면, 레이저 또는 라디오 주파수 파 송신기 및 수신기), 아날로그 대 디지털 변환기와 같은 전자 컴포넌트, 데이터 저장 디바이스(예컨대, RAM 및/또는 비휘발성 스토리지), 소프트웨어 또는 펌웨어 컴포넌트, 및 ASIC(application-specific integrated circuit), 마이크로프로세서 및/또는 마이크로컨트롤러와 같은 데이터 프로세싱 컴포넌트를 포함할 수 있다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "장면 묘사(scene description)"는 AV 차량 상의 하나 이상의 센서에 의해 검출되거나 AV 외부의 소스에 의해 제공되는 하나 이상의 분류된 또는 레이블링된 대상체를 포함하는 데이터 구조(예를 들면, 리스트) 또는 데이터 스트림이다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "도로"는 차량에 의해 횡단될 수 있는 물리적 영역이고, 명명된 주요 도로(예를 들면, 도시 거리, 주간 프리웨이(interstate freeway) 등)에 대응할 수 있거나, 또는 명명되지 않은 주요 도로(예를 들면, 주택 또는 사무실 건물 내의 사유 도로, 주차장 섹션, 공터 섹션, 시골 지역의 비포장 경로 등)에 대응할 수 있다. 일부 차량(예를 들면, 4륜 구동 픽업 트럭, 스포츠 유틸리티 차량 등)은 차량 주행에 특히 적합하지 않은 다양한 물리적 영역을 횡단할 수 있기 때문에, "도로"는 임의의 지자체 또는 다른 정부 또는 행정처에 의해 주요 도로로서 공식적으로 규정되지 않은 물리적 영역일 수 있다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "차선"은 차량에 의해 횡단될 수 있는 도로의 일 부분이다. 차선은 때때로 차선 마킹(lane marking)에 기초하여 식별된다. 예를 들어, 차선은 차선 마킹 사이의 공간의 대부분 또는 전부에 대응할 수 있거나, 또는 차선 마킹 사이의 공간의 단지 일부(예를 들면, 50% 미만)에 대응할 수 있다. 예를 들어, 멀리 이격된 차선 마킹을 갖는 도로는 차선 마킹들 사이에 둘 이상의 차량을 수용할 수 있어서, 하나의 차량이 차선 마킹을 횡단하지 않으면서 다른 차량을 추월할 수 있고, 따라서 차선 마킹들 사이의 공간보다 더 좁은 차선을 갖거나 차선 마킹들 사이에 2개의 차선을 갖는 것으로 해석될 수 있다. 차선은 차선 마킹의 부재 시에도 해석될 수 있다. 예를 들어, 차선은 환경의 물리적 특징부, 예를 들면, 시골 지역에서의 주요 도로를 따라 있는 바위 및 나무 또는, 예를 들면, 미개발 지역에서의 피할 자연 장애물에 기초하여 규정될 수 있다. 차선은 또한 차선 마킹 또는 물리적 특징부와 무관하게 해석될 수 있다. 예를 들어, 차선은 차선 경계로서 해석될 특징부가 달리 없는 영역에서 장애물이 없는 임의의 경로에 기초하여 해석될 수 있다. 예시적인 시나리오에서, AV는 들판 또는 공터의 장애물 없는 부분을 통해 차선을 해석할 수 있다. 다른 예시적인 시나리오에서, AV는 차선 마킹을 갖지 않는 넓은(예를 들면, 2개 이상의 차선을 위해 충분히 넓은) 도로를 통해 차선을 해석할 수 있다. 이 시나리오에서, AV는 차선에 관한 정보를 다른 AV에 통신할 수 있어서, 다른 AV가 동일한 차선 정보를 사용하여 그 자신들 간에 경로 계획을 조정할 수 있다.
"OTA(over-the-air) 클라이언트"라는 용어는 임의의 AV, 또는 AV에 내장되거나, AV에 결합되거나, 또는 AV와 통신하는 임의의 전자 디바이스(예를 들면, 컴퓨터, 컨트롤러, IoT 디바이스, 전자 제어 유닛(ECU))를 포함한다.
"OTA(over-the-air) 업데이트"라는 용어는, 셀룰러 모바일 통신(예를 들면, 2G, 3G, 4G, 5G), 라디오 무선 영역 네트워크(예를 들면, Wi-Fi) 및/또는 위성 인터넷을 포함하지만 이에 제한되지 않는, 독점적인 및/또는 표준화된 무선 통신 기술을 사용하여 OTA 클라이언트에 전달되는 소프트웨어, 펌웨어, 데이터 또는 구성 설정, 또는 이들의 임의의 조합에 대한 임의의 업데이트, 변경, 삭제, 또는 추가를 의미한다.
"에지 노드"라는 용어는 AV와 통신하기 위한 포털을 제공하고 OTA 업데이트를 스케줄링하여 OTA 클라이언트에 전달하기 위해 다른 에지 노드 및 클라우드 기반 컴퓨팅 플랫폼과 통신할 수 있는 네트워크에 결합된 하나 이상의 에지 디바이스를 의미한다.
"에지 디바이스"라는 용어는 에지 노드를 구현하고 기업 또는 서비스 제공자(예를 들면, VERIZON, AT&T) 코어 네트워크에 물리적 무선 액세스 포인트(AP)를 제공하는 디바이스를 의미한다. 에지 디바이스의 예는 컴퓨터, 제어기, 송신기, 라우터, 라우팅 스위치, IAD(integrated access device), 멀티플렉서, MAN(metropolitan area network) 및 WAN(wide area network) 액세스 디바이스를 포함하지만, 이에 제한되지 않는다.
"하나 이상"은 하나의 요소에 의해 수행되는 기능, 둘 이상의 요소에 의해, 예를 들어, 분산 방식으로, 수행되는 기능, 하나의 요소에 의해 수행되는 여러 기능, 여러 요소에 의해 수행되는 여러 기능, 또는 이들의 임의의 조합을 포함한다.
또한, 제1, 제2 등의 용어가, 일부 예에서, 다양한 요소를 기술하기 위해 본원에서 사용되고 있지만, 이러한 요소가 이러한 용어에 의해 제한되지 않아야 한다는 것이 이해될 것이다. 이러한 용어는 하나의 요소를 다른 요소와 구별하는 데만 사용된다. 예를 들어, 기술된 다양한 실시예의 범위를 벗어나지 않으면서, 제1 접촉은 제2 접촉이라고 지칭될 수 있고, 유사하게 제2 접촉은 제1 접촉이라고 지칭될 수 있다. 제1 접촉과 제2 접촉 둘 모두가 접촉이지만, 동일한 접촉은 아니다.
본원에 기술된 다양한 실시예의 설명에서 사용된 용어는 단지 특정한 실시예를 기술하기 위한 것이며, 제한하는 것으로 의도되지 않는다. 기술된 다양한 실시예 및 첨부된 청구항의 설명에서 사용되는 바와 같이, 단수형은, 문맥이 달리 명확히 표시하지 않는 한, 복수형을 포함하는 것으로 의도되어 있다. "및/또는"이라는 용어가, 본원에서 사용되는 바와 같이, 열거된 연관 항목들 중 하나 이상의 항목의 임의의 및 모든 가능한 조합을 지칭하고 포함한다는 것이 또한 이해될 것이다. 게다가, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어가, 본 설명에서 사용될 때, 언급된 특징, 정수, 단계, 동작, 요소, 및/또는 컴포넌트의 존재를 명기하지만, 하나 이상의 다른 특징, 정수, 단계, 동작, 요소, 컴포넌트, 및/또는 그의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다는 것이 이해될 것이다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "~ 경우"라는 용어는 선택적으로 문맥에 따라 "~할 때", 또는 "~시에" 또는 "결정에 응답하여" 또는 "검출에 응답하여"를 의미하는 것으로 해석된다. 마찬가지로, 문구 "~라고 결정된다면" 또는 "[언급된 조건 또는 이벤트]가 검출되는 경우"는 선택적으로 문맥에 따라, "결정할 시에" 또는 "결정에 응답하여" 또는 "[언급된 조건 또는 이벤트]의 검출 시에" 또는 "[언급된 조건 또는 이벤트]의 검출에 응답하여"를 의미하는 것으로 해석된다.
본원에서 사용되는 바와 같이, AV 시스템은 AV의 동작을 지원하는 하드웨어, 소프트웨어, 저장 데이터 및 실시간으로 생성된 데이터의 어레이와 함께 AV를 지칭한다. 일 실시예에서, AV 시스템은 AV 내에 포함된다. 일 실시예에서, AV 시스템은 여러 위치에 걸쳐 확산되어 있다. 예를 들어, AV 시스템의 소프트웨어 중 일부는 도 2와 관련하여 아래에서 기술되는 클라우드 컴퓨팅 환경(200)과 유사한 클라우드 컴퓨팅 환경 상에 구현된다.
일반적으로, 본원은 완전한 자율 주행 차량, 고도의 자율 주행 차량, 및 조건부 자율 주행 차량, 예를 들어, 각각 소위 레벨 5 차량, 레벨 4 차량 및 레벨 3 차량을 포함하는 하나 이상의 자율 주행 능력을 갖는 임의의 차량에 적용 가능한 기술을 개시한다(차량의 자율성의 레벨 분류에 대한 세부 사항은 본원에 그 전체가 참조로 포함된, SAE 국제 표준 J3016: 온로드 자동차 자동 운전 시스템에 관한 용어의 분류 및 정의(Taxonomy and Definitions for Terms Related to On-128-172020-02-28 Road Motor Vehicle Automated Driving Systems) 참조). 또한, 본원에서 개시된 기술은 부분적 자율 주행 차량 및 운전자 보조 차량, 예컨대, 소위 레벨 2 및 레벨 1 차량에도 적용 가능하다(SAE 국제 표준 J3016: 온로드 자동차 자동 운전 시스템에 관한 용어의 분류 및 정의 참조). 일 실시예에서, 레벨 1, 레벨 2, 레벨 3, 레벨 4 및 레벨 5 차량 시스템 중 하나 이상은 센서 입력의 프로세싱에 기초하여 특정의 동작 조건 하에서 특정의 차량 동작(예를 들면, 조향, 제동, 및 맵 사용)을 자동화할 수 있다. 본 문서에서 설명된 기술은, 완전한 자율 주행 차량으로부터 인간 운전 차량에 이르는, 임의의 레벨에 있는 차량에 혜택을 줄 수 있다.
자율 주행 차량은 사람 운전자를 필요로 하는 차량보다 장점이 있다. 한 가지 장점은 안전성이다. 예를 들어, 2016년에, 미국은 9100억 달러의 사회적 비용으로 추정되는 600만 건의 자동차 사고, 240만 건의 부상, 4만 명의 사망자, 및 1300만 건의 차량 충돌을 경험했다. 1억 마일 주행당 미국 교통 사망자수는, 부분적으로 차량에 설치된 추가적인 안전 대책으로 인해, 1965년과 2015년 사이에 약 6명으로부터 1명으로 줄었다. 예를 들어, 충돌이 발생할 것이라는 추가적인 0.5초의 경고는 전후 충돌의 60%를 완화시키는 것으로 여겨진다. 그렇지만, 수동적 안전 특징부(예를 들면, 안전 벨트, 에어백)는 이 수치를 개선시키는 데 한계에 도달했을 것이다. 따라서 차량의 자동 제어와 같은, 능동적 안전 대책이 이러한 통계치를 개선시키는 데 유망한 다음 단계이다. 인간 운전자가 충돌의 95%에서 중요한 충돌전 사건에 책임있는 것으로 여겨지기 때문에, 자동 운전 시스템은, 예를 들어, 중요한 상황을 인간보다 잘 신뢰성 있게 인식하고 피하는 것에 의해; 더 나은 의사 결정을 하고, 교통 법규를 준수하며, 미래의 사건을 인간보다 더 잘 예측하는 것에 의해; 그리고 차량을 인간보다 더 잘 신뢰성 있게 제어하는 것에 의해 더 나은 안전성 결과를 달성할 수 있다.
도 1을 참조하면, AV 시스템(120)은, 대상체(예를 들면, 자연 장애물(191), 차량(193), 보행자(192), 자전거 타는 사람, 및 다른 장애물)을 피하고 도로 법규(예를 들면, 동작 규칙 또는 운전 선호사항)를 준수하면서, AV(100)를 궤적(198)을 따라 환경(190)을 통과하여 목적지(199)(때때로 최종 위치라고 지칭됨)로 동작시킨다.
일 실시예에서, AV 시스템(120)은 컴퓨터 프로세서(146)로부터 동작 커맨드를 수신하고 이에 따라 동작하도록 설비된 디바이스(101)를 포함한다. 차량이 액션(예를 들면, 운전 기동)을 수행하게 하는 실행가능 명령(또는 명령 세트)을 의미하기 위해 용어 "동작 커맨드"를 사용한다. 동작 커맨드는, 제한 없이, 차량이 전진을 시작하고, 전진을 중지하며, 후진을 시작하고, 후진을 중지하며, 가속하고, 감속하며, 좌회전을 수행하고, 우회전을 수행하기 위한 명령을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 컴퓨팅 프로세서(146)는 도 3을 참조하여 아래에서 기술되는 프로세서(304)와 유사하다. 디바이스(101)의 예는 조향 컨트롤(102), 브레이크(103), 기어, 가속기 페달 또는 다른 가속 제어 메커니즘, 윈드실드 와이퍼, 사이드 도어 락, 윈도 컨트롤, 및 방향 지시등을 포함한다.
일 실시예에서, AV 시스템(120)은 AV의 위치, 선속도와 각속도 및 선가속도와 각가속도, 및 헤딩(heading)(예를 들면, AV(100)의 선단의 배향)와 같은 AV(100)의 상태 또는 조건의 속성을 측정 또는 추론하기 위한 센서(121)를 포함한다. 센서(121)의 예는 GPS, 차량 선가속도 및 각도 변화율(angular rate) 둘 모두를 측정하는 IMU(inertial measurement unit), 휠 슬립률(wheel slip ratio)을 측정 또는 추정하기 위한 휠 속력 센서, 휠 브레이크 압력 또는 제동 토크 센서, 엔진 토크 또는 휠 토크 센서, 그리고 조향각 및 각도 변화율 센서이다.
일 실시예에서, 센서(121)는 AV의 환경의 속성을 감지 또는 측정하기 위한 센서를 또한 포함한다. 예를 들어, 가시광, 적외선 또는 열(또는 둘 모두) 스펙트럼의 단안 또는 스테레오 비디오 카메라(122), LiDAR(123), RADAR, 초음파 센서, TOF(time-of-flight) 깊이 센서, 속력 센서, 온도 센서, 습도 센서, 및 강우 센서.
일 실시예에서, AV 시스템(120)은 컴퓨터 프로세서(146)와 연관된 머신 명령 또는 센서(121)에 의해 수집된 데이터를 저장하기 위한 데이터 저장 유닛(142) 및 메모리(144)를 포함한다. 일 실시예에서, 데이터 저장 유닛(142)은 도 3과 관련하여 아래에서 기술되는 ROM(308) 또는 저장 디바이스(310)와 유사하다. 일 실시예에서, 메모리(144)는 아래에서 기술되는 메인 메모리(306)와 유사하다. 일 실시예에서, 데이터 저장 유닛(142) 및 메모리(144)는 환경(190)에 관한 과거 정보, 실시간 정보, 및/또는 예측 정보를 저장한다. 일 실시예에서, 저장된 정보는 맵, 운전 성능, 교통 혼잡 업데이트 또는 기상 조건을 포함한다. 일 실시예에서, 환경(190)에 관한 데이터는 원격에 위치된 데이터베이스(134)로부터 통신 채널을 통해 AV(100)에 송신된다.
일 실시예에서, AV 시스템(120)은 다른 차량의 상태 및 조건, 예컨대, 위치, 선속도와 각속도, 선가속도와 각가속도, 및 AV(100)를 향한 선형 헤딩(linear heading)과 각도 헤딩(angular heading)의 측정된 또는 추론된 속성을 통신하기 위한 통신 디바이스(140)를 포함한다. 이러한 디바이스는 V2V(Vehicle-to-Vehicle) 및 V2I(Vehicle-to-Infrastructure) 통신 디바이스 및 포인트-투-포인트(point-to-point) 또는 애드혹(ad hoc) 네트워크 또는 둘 모두를 통한 무선 통신을 위한 디바이스를 포함한다. 일 실시예에서, 통신 디바이스(140)는 (라디오 및 광학 통신을 포함하는) 전자기 스펙트럼 또는 다른 매체(예를 들면, 공기 및 음향 매체)를 통해 통신한다. V2V(Vehicle-to-Vehicle), V2I(Vehicle-to-Infrastructure) 통신(및 일부 실시예에서, 하나 이상의 다른 유형의 통신)의 조합이 때때로 V2X(Vehicle-to-Everything) 통신이라고 지칭된다. V2X 통신은 전형적으로, 자율 주행 차량과의 통신 및 자율 주행 차량들 사이의 통신을 위한 하나 이상의 통신 표준을 준수한다.
일 실시예에서, 통신 디바이스(140)는 통신 인터페이스를 포함한다. 예를 들어, 유선, 무선, WiMAX, Wi-Fi, 블루투스, 위성, 셀룰러, 광학, 근거리, 적외선, 또는 라디오 인터페이스. 통신 인터페이스는 원격에 위치된 데이터베이스(134)로부터 AV 시스템(120)으로 데이터를 송신한다. 일 실시예에서, 원격에 위치된 데이터베이스(134)는 도 2에 기술된 바와 같은 클라우드 컴퓨팅 환경(200)에 내장된다. 통신 인터페이스(140)는 센서(121)로부터 수집된 데이터 또는 AV(100)의 동작에 관련된 다른 데이터를 원격에 위치된 데이터베이스(134)에 송신한다. 일 실시예에서, 통신 인터페이스(140)는 원격 운영(teleoperation)에 관련되는 정보를 AV(100)에 송신한다. 일부 실시예에서, AV(100)는 다른 원격(예를 들면, "클라우드") 서버(136)와 통신한다.
일 실시예에서, 원격에 위치된 데이터베이스(134)는 또한 디지털 데이터를 저장 및 송신한다(예를 들면, 도로 및 거리 위치와 같은 데이터를 저장함). 그러한 데이터는 AV(100) 상의 메모리(144)에 저장되거나, 원격에 위치된 데이터베이스(134)로부터 통신 채널을 통해 AV(100)에 송신된다.
일 실시예에서, 원격에 위치된 데이터베이스(134)는 유사한 시각(time of day)에 궤적(198)을 따라 이전에 주행한 적이 있는 차량의 운전 속성(예를 들면, 속력 프로파일 및 가속도 프로파일)에 관한 과거 정보를 저장 및 송신한다. 일 구현예에서, 그러한 데이터는 AV(100) 상의 메모리(144)에 저장될 수 있거나, 원격에 위치된 데이터베이스(134)로부터 통신 채널을 통해 AV(100)에 송신될 수 있다.
AV(100) 상에 위치된 컴퓨팅 디바이스(146)는 실시간 센서 데이터 및 사전 정보(prior information) 둘 모두에 기초한 제어 액션을 알고리즘적으로 생성하여, AV 시스템(120)이 자율 주행 운전 능력을 실행할 수 있게 한다.
일 실시예에서, AV 시스템(120)은 AV(100)의 사용자(예를 들면, 탑승자 또는 원격 사용자)에게 정보 및 경고를 제공하고 그로부터 입력을 수신하기 위해 컴퓨팅 디바이스(146)에 결합된 컴퓨터 주변기기(132)를 포함한다. 일 실시예에서, 주변기기(132)는 도 3을 참조하여 아래에서 논의되는 디스플레이(312), 입력 디바이스(314), 및 커서 컨트롤러(316)와 유사하다. 결합은 무선 또는 유선이다. 인터페이스 디바이스들 중 임의의 둘 이상이 단일 디바이스에 통합될 수 있다.
일 실시예에서, AV 시스템(120)은, 예를 들어, 승객에 의해 명시되거나 승객과 연관된 프로파일에 저장된, 승객의 프라이버시 레벨을 수신하고 시행한다. 승객의 프라이버시 레벨은 승객과 연관된 특정 정보(예를 들면, 승객 편의 데이터, 생체 측정 데이터 등)가 사용되도록, 승객 프로파일에 저장되도록, 그리고/또는 클라우드 서버(136)에 저장되어 승객 프로파일과 연관되도록 할 수 있는 방법을 결정한다. 일 실시예에서, 프라이버시 레벨은 일단 라이드(ride)가 완료되면 삭제되는 승객과 연관된 특정 정보를 명시한다. 일 실시예에서, 프라이버시 레벨은 승객과 연관된 특정 정보를 명시하고 정보에 액세스하도록 인가된 하나 이상의 엔티티를 식별해준다. 정보에 액세스하도록 인가되어 있는 명시된 엔티티의 예는 다른 AV, 서드파티 AV 시스템, 또는 정보에 잠재적으로 액세스할 수 있는 임의의 엔티티를 포함할 수 있다.
승객의 프라이버시 레벨은 하나 이상의 입도 레벨로 명시될 수 있다. 일 실시예에서, 프라이버시 레벨은 저장 또는 공유될 특정 정보를 식별해준다. 일 실시예에서, 승객이 자신의 개인 정보가 저장 또는 공유되지 않게 명시할 수 있도록 승객과 연관된 모든 정보에 프라이버시 레벨이 적용된다. 특정 정보에 액세스하도록 허용된 엔티티의 명시는 다양한 입도 레벨로 명시될 수 있다. 특정 정보에 액세스하도록 허용되는 다양한 엔티티 세트는, 예를 들어, 다른 AV, 클라우드 서버(136), 특정 서드파티 AV 시스템 등을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, AV 시스템(120) 또는 클라우드 서버(136)는 승객과 연관된 특정 정보가 AV(100) 또는 다른 엔티티에 의해 액세스될 수 있는지를 결정한다. 예를 들어, 특정 시공간적 위치에 관련된 승객 입력에 액세스하려고 시도하는 서드파티 AV 시스템은 승객과 연관된 정보에 액세스하기 위해, 예를 들어, AV 시스템(120) 또는 클라우드 서버(136)로부터 인가를 획득해야 한다. 예를 들어, AV 시스템(120)은 시공간적 위치에 관련된 승객 입력이 서드파티 AV 시스템, AV(100), 또는 다른 AV에 제공될 수 있는지 여부를 결정하기 위해 승객의 명시된 프라이버시 레벨을 사용한다. 이것은 승객의 프라이버시 레벨이 어느 다른 엔티티가 승객의 액션에 관한 데이터 또는 승객과 연관된 다른 데이터를 수신하도록 허용되는지를 명시할 수 있게 한다.
도 2는 예시적인 "클라우드" 컴퓨팅 환경을 예시한다. 클라우드 컴퓨팅은 구성 가능한 컴퓨팅 리소스(예를 들면, 네트워크, 네트워크 대역폭, 서버, 프로세싱, 메모리, 스토리지, 애플리케이션, 가상 머신, 및 서비스)의 공유 풀에 대한 편리한 온-디맨드 네트워크 액세스를 가능하게 하기 위한 서비스 전달(service delivery)의 일 모델이다. 전형적인 클라우드 컴퓨팅 시스템에서는, 하나 이상의 대규모 클라우드 데이터 센터가 클라우드에 의해 제공되는 서비스를 전달하는 데 사용되는 머신을 수용한다. 이제 도 2를 참조하면, 클라우드 컴퓨팅 환경(200)은 클라우드(202)를 통해 상호연결되는 클라우드 데이터 센터(204a, 204b, 및 204c)를 포함한다. 데이터 센터(204a, 204b, 및 204c)는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 클라우드(202)에 연결된 컴퓨터 시스템(206a, 206b, 206c, 206d, 206e, 및 206f)에 제공한다.
클라우드 컴퓨팅 환경(200)은 하나 이상의 클라우드 데이터 센터를 포함한다. 일반적으로, 클라우드 데이터 센터, 예를 들어, 도 2에 도시된 클라우드 데이터 센터(204a)는 클라우드, 예를 들어, 도 2에 도시된 클라우드(202) 또는 클라우드의 특정 부분을 구성하는 서버의 물리적 배열체를 지칭한다. 예를 들어, 서버는 클라우드 데이터 센터 내에 룸, 그룹, 로우(row), 및 랙(rack)으로 물리적으로 배열된다. 클라우드 데이터 센터는 하나 이상의 서버 룸을 포함하는 하나 이상의 구역(zone)을 갖는다. 각각의 룸은 하나 이상의 서버 로우를 가지며, 각각의 로우는 하나 이상의 랙을 포함한다. 각각의 랙은 하나 이상의 개별 서버 노드를 포함한다. 일부 구현예에서, 구역, 룸, 랙, 및/또는 로우 내의 서버는, 전력 요건, 에너지 요건, 열적 요건, 가열 요건, 및/또는 다른 요건을 포함하는, 데이터 센터 설비의 물리적 인프라스트럭처 요건에 기초하여 그룹으로 배열된다. 일 실시예에서, 서버 노드는 도 3에서 기술된 컴퓨터 시스템과 유사하다. 데이터 센터(204a)는 다수의 랙을 통해 분산된 다수의 컴퓨팅 시스템을 갖는다.
클라우드(202)는 클라우드 데이터 센터(204a, 204b, 및 204c)를 상호연결시키고 클라우드 컴퓨팅 서비스에 대한 컴퓨팅 시스템(206a 내지 206f)의 액세스를 용이하게 하는 것을 돕는 네트워크 및 네트워킹 리소스(예를 들어, 네트워킹 장비, 노드, 라우터, 스위치, 및 네트워킹 케이블)와 함께 클라우드 데이터 센터(204a, 204b, 및 204c)를 포함한다. 일 실시예에서, 네트워크는 지상 또는 위성 연결을 사용하여 배포된 유선 또는 무선 링크를 사용하여 결합된 하나 이상의 로컬 네트워크, 광역 네트워크, 또는 인터네트워크의 임의의 조합을 나타낸다. 네트워크를 거쳐 교환되는 데이터는, IP(Internet Protocol), MPLS(Multiprotocol Label Switching), ATM(Asynchronous Transfer Mode), 및 프레임 릴레이 등과 같은, 임의의 개수의 네트워크 계층 프로토콜을 사용하여 송신된다. 게다가, 네트워크가 다수의 서브 네트워크의 조합을 나타내는 실시예에서는, 기저 서브 네트워크(underlying sub-network) 각각에서 상이한 네트워크 계층 프로토콜이 사용된다. 일부 실시예에서, 네트워크는, 공중 인터넷과 같은, 하나 이상의 상호연결된 인터네트워크를 나타낸다.
컴퓨팅 시스템(206a 내지 206f) 또는 클라우드 컴퓨팅 서비스 소비자는 네트워크 링크 및 네트워크 어댑터를 통해 클라우드(202)에 연결된다. 일 실시예에서, 컴퓨팅 시스템(206a 내지 206f)은 다양한 컴퓨팅 디바이스, 예를 들어, 서버, 데스크톱, 랩톱, 태블릿, 스마트폰, IoT(Internet of Things) 디바이스, 자율 주행 차량(자동차, 드론, 셔틀, 기차, 버스 등을 포함함) 및 소비자 전자기기로서 구현된다. 일 실시예에서, 컴퓨팅 시스템(206a 내지 206f)은 다른 시스템 내에 또는 그 일부로서 구현된다.
도 3은 컴퓨터 시스템(300)을 예시한다. 일 구현예에서, 컴퓨터 시스템(300)은 특수 목적 컴퓨팅 디바이스이다. 특수 목적 컴퓨팅 디바이스는 기술을 수행하도록 고정-배선(hard-wired)되거나, 기술을 수행하도록 지속적으로 프로그래밍되는 하나 이상의 ASIC(application-specific integrated circuit) 또는 FPGA(field programmable gate array)와 같은 디지털 전자 디바이스를 포함하거나, 펌웨어, 메모리, 다른 스토리지 또는 조합 내의 프로그램 명령에 따라 기술을 수행하도록 프로그래밍되는 하나 이상의 범용 하드웨어 프로세서를 포함할 수 있다. 그러한 특수 목적 컴퓨팅 디바이스는 또한 커스텀 고정 배선 로직, ASIC, 또는 FPGA를 커스텀 프로그래밍과 조합하여 기술을 실현할 수 있다. 다양한 실시예에서, 특수 목적 컴퓨팅 디바이스는 기술을 구현하기 위한 고정 배선 및/또는 프로그램 로직을 포함하는 데스크톱 컴퓨터 시스템, 휴대용 컴퓨터 시스템, 핸드헬드 디바이스, 네트워크 디바이스, 또는 임의의 다른 디바이스이다.
일 실시예에서, 컴퓨터 시스템(300)은 정보를 통신하기 위한 버스(302) 또는 다른 통신 메커니즘, 및 정보를 프로세싱하기 위해 버스(302)와 결합된 하드웨어 프로세서(304)를 포함한다. 하드웨어 프로세서(304)는, 예를 들어, 범용 마이크로프로세서이다. 컴퓨터 시스템(300)은 프로세서(304)에 의해 실행될 명령 및 정보를 저장하기 위해 버스(302)에 결합된, RAM(random access memory) 또는 다른 동적 저장 디바이스와 같은, 메인 메모리(306)를 또한 포함한다. 일 구현예에서, 메인 메모리(306)는 프로세서(304)에 의해 실행될 명령의 실행 동안 임시 변수 또는 다른 중간 정보를 저장하는 데 사용된다. 그러한 명령은, 프로세서(304)에 의해 액세스 가능한 비-일시적 저장 매체에 저장되어 있을 때, 컴퓨터 시스템(300)을 명령에 지정된 동작을 수행하도록 커스터마이징된 특수 목적 머신으로 만든다.
일 실시예에서, 컴퓨터 시스템(300)은, 프로세서(304)를 위한 정적 정보 및 명령을 저장하기 위해 버스(302)에 결합된 ROM(read only memory)(308) 또는 다른 정적 저장 디바이스를 추가로 포함한다. 자기 디스크, 광학 디스크, 솔리드 스테이트 드라이브, 또는 3차원 크로스 포인트 메모리와 같은, 저장 디바이스(310)가 제공되고 정보 및 명령을 저장하기 위해 버스(302)에 결합된다.
일 실시예에서, 컴퓨터 시스템(300)은 버스(302)를 통해, 정보를 컴퓨터 사용자에게 디스플레이하기 위한 CRT(cathode ray tube), LCD(liquid crystal display), 플라스마 디스플레이, LED(light emitting diode) 디스플레이, 또는 OLED(organic light emitting diode) 디스플레이와 같은 디스플레이(312)에 결합된다. 문자 숫자식 키 및 다른 키를 포함하는 입력 디바이스(314)는 정보 및 커맨드 선택을 프로세서(304)에 통신하기 위해 버스(302)에 결합된다. 다른 유형의 사용자 입력 디바이스는 방향 정보 및 커맨드 선택을 프로세서(304)에 통신하고 디스플레이(312) 상에서의 커서 움직임을 제어하기 위한, 마우스, 트랙볼, 터치식 디스플레이, 또는 커서 방향 키와 같은, 커서 컨트롤러(316)이다. 이러한 입력 디바이스는 전형적으로, 디바이스가 평면에서의 위치를 지정할 수 있게 하는 2개의 축, 즉 제1 축(예를 들면, x-축) 및 제2 축(예를 들면, y-축)에서의 2 자유도를 갖는다.
일 실시예에 따르면, 본원에서의 기술은 프로세서(304)가 메인 메모리(306)에 포함된 하나 이상의 명령의 하나 이상의 시퀀스를 실행하는 것에 응답하여 컴퓨터 시스템(300)에 의해 수행된다. 그러한 명령은, 저장 디바이스(310)와 같은, 다른 저장 매체로부터 메인 메모리(306) 내로 판독된다. 메인 메모리(306)에 포함된 명령의 시퀀스의 실행은 프로세서(304)로 하여금 본원에서 기술된 프로세스 단계를 수행하게 한다. 대안적인 실시예에서는, 소프트웨어 명령 대신에 또는 소프트웨어 명령과 조합하여 고정 배선 회로가 사용된다.
"저장 매체"라는 용어는, 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, 머신이 특정 방식으로 동작하게 하는 데이터 및/또는 명령을 저장하는 임의의 비-일시적 매체를 지칭한다. 그러한 저장 매체는 비휘발성 매체 및/또는 휘발성 매체를 포함한다. 비휘발성 매체는, 예를 들어, 광학 디스크, 자기 디스크, 솔리드 스테이트 드라이브, 또는 3차원 크로스 포인트 메모리, 예컨대, 저장 디바이스(310)를 포함한다. 휘발성 매체는 동적 메모리, 예컨대, 메인 메모리(306)를 포함한다. 저장 매체의 일반적인 형태는, 예를 들어, 플로피 디스크, 플렉서블 디스크, 하드 디스크, 솔리드 스테이트 드라이브, 자기 테이프, 또는 임의의 다른 자기 데이터 저장 매체, CD-ROM, 임의의 다른 광학 데이터 저장 매체, 홀 패턴을 갖는 임의의 물리적 매체, RAM, PROM, 및 EPROM, FLASH-EPROM, NV-RAM, 또는 임의의 다른 메모리 칩, 또는 카트리지를 포함한다.
저장 매체는 송신 매체와 별개이지만 송신 매체와 함께 사용될 수 있다. 송신 매체는 저장 매체들 사이에서 정보를 전달하는 데 참여한다. 예를 들어, 송신 매체는 버스(302)를 포함하는 와이어를 포함하여, 동축 케이블, 구리 와이어 및 광섬유를 포함한다. 송신 매체는 또한, 라디오 파 및 적외선 데이터 통신 동안 생성되는 것과 같은, 광파 또는 음향파의 형태를 취할 수 있다.
일 실시예에서, 실행을 위해 하나 이상의 명령의 하나 이상의 시퀀스를 프로세서(304)에 반송하는 데 다양한 형태의 매체가 관여된다. 예를 들어, 명령은 초기에 원격 컴퓨터의 자기 디스크 또는 솔리드 스테이트 드라이브에 보유된다. 원격 컴퓨터는 동적 메모리에 명령을 로딩하고 모뎀을 사용하여 전화선을 통해 명령을 전송한다. 컴퓨터 시스템(300)에 로컬인 모뎀은 전화선 상으로 데이터를 수신하고 적외선 송신기를 사용하여 데이터를 적외선 신호로 변환한다. 적외선 검출기는 적외선 신호로 반송되는 데이터를 수신하고 적절한 회로는 데이터를 버스(302)에 배치한다. 버스(302)는 데이터를 메인 메모리(306)로 반송하고, 프로세서(304)는 메인 메모리로부터 명령을 검색 및 실행한다. 메인 메모리(306)에 의해 수신된 명령은 프로세서(304)에 의해 실행되기 전이나 실행된 후에 선택적으로 저장 디바이스(310)에 저장될 수 있다.
컴퓨터 시스템(300)은 버스(302)에 결합된 통신 인터페이스(318)를 또한 포함한다. 통신 인터페이스(318)는 로컬 네트워크(322)에 연결된 네트워크 링크(320)에 대한 양방향 데이터 통신(two-way data communication) 결합을 제공한다. 예를 들어, 통신 인터페이스(318)는 ISDN(integrated service digital network) 카드, 케이블 모뎀, 위성 모뎀, 또는 대응하는 유형의 전화선에 데이터 통신 연결을 제공하기 위한 모뎀이다. 다른 예로서, 통신 인터페이스(318)는 호환 가능한 LAN(local area network)에 데이터 통신 연결을 제공하기 위한 LAN 카드이다. 일부 구현예에서는, 무선 링크도 구현된다. 임의의 그러한 구현예에서, 통신 인터페이스(318)는 다양한 유형의 정보를 나타내는 디지털 데이터 스트림을 반송하는 전기 신호, 전자기 신호, 또는 광학 신호를 전송 및 수신한다.
네트워크 링크(320)는 전형적으로 하나 이상의 네트워크를 통한 다른 데이터 디바이스로의 데이터 통신을 제공한다. 예를 들어, 네트워크 링크(320)는 로컬 네트워크(322)를 통해 호스트 컴퓨터(324)로의 연결 또는 ISP(Internet Service Provider)(326)에 의해 운영되는 클라우드 데이터 센터 또는 장비로의 연결을 제공한다. ISP(326)는 차례로 지금은 "인터넷(328)"이라고 통상적으로 지칭되는 월드-와이드 패킷 데이터 통신 네트워크(world-wide packet data communication network)를 통해 데이터 통신 서비스를 제공한다. 로컬 네트워크(322) 및 인터넷(328) 둘 모두는 디지털 데이터 스트림을 반송하는 전기 신호, 전자기 신호, 또는 광학 신호를 사용한다. 컴퓨터 시스템(300)으로 및 컴퓨터 시스템(200)으로부터 디지털 데이터를 반송하는, 다양한 네트워크를 통한 신호 및 통신 인터페이스(318)를 통한 네트워크 링크(320) 상의 신호는 송신 매체의 예시적인 형태이다. 일 실시예에서, 네트워크(320)는 위에서 기술된 클라우드(202) 또는 클라우드(202)의 일부를 포함한다.
컴퓨터 시스템(300)은 네트워크(들), 네트워크 링크(320), 및 통신 인터페이스(318)를 통해, 프로그램 코드를 포함하여, 메시지를 전송하고 데이터를 수신한다. 일 실시예에서, 컴퓨터 시스템(300)은 프로세싱하기 위한 코드를 수신한다. 수신된 코드는 수신될 때 프로세서(304)에 의해 실행되고 그리고/또는 추후의 실행을 위해 저장 디바이스(310) 또는 다른 비휘발성 스토리지에 저장된다.
자율 주행 차량 아키텍처
도 4는 자율 주행 차량(예를 들면, 도 1에 도시된 AV(100))에 대한 예시적인 아키텍처(400)를 도시한다. 아키텍처(400)는 인지 모듈(402)(때때로 인지 회로라고 지칭됨), 계획 모듈(planning module)(404)(때때로 계획 회로라고 지칭됨), 제어 모듈(406)(때때로 제어 회로라고 지칭됨), 로컬화 모듈(localization module)(408)(때때로 로컬화 회로라고 지칭됨), 및 데이터베이스 모듈(410)(때때로 데이터베이스 회로라고 지칭됨)을 포함한다. 각각의 모듈은 AV(100)의 동작에서 소정의 역할을 한다. 다함께, 모듈(402, 404, 406, 408, 및 410)은 도 1에 도시된 AV 시스템(120)의 일부일 수 있다. 일부 실시예에서, 모듈(402, 404, 406, 408, 및 410) 중 임의의 모듈은 컴퓨터 소프트웨어(예를 들면, 컴퓨터 판독 가능 매체 상에 저장된 실행 가능 코드) 및 컴퓨터 하드웨어(예를 들면, 하나 이상의 마이크로프로세서, 마이크로컨트롤러, ASIC(application-specific integrated circuit), 하드웨어 메모리 디바이스, 다른 유형의 집적 회로, 다른 유형의 컴퓨터 하드웨어, 또는 이러한 것 중 임의의 것 또는 모든 것의 조합)의 조합이다. 모듈(402, 404, 406, 408, 및 410)의 각각의 모듈은 때때로 프로세싱 회로(예를 들면, 컴퓨터 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 이 둘의 조합)라고 지칭된다. 모듈(402, 404, 406, 408, 및 410) 중 임의의 것 또는 모든 것의 조합은 또한 프로세싱 회로의 일 예이다.
사용 중에, 계획 모듈(404)은 목적지(412)를 나타내는 데이터를 수신하고 목적지(412)에 도달하기 위해(예를 들면, 도착하기 위해) AV(100)에 의해 주행될 수 있는 궤적(414)(때때로 루트라고 지칭됨)을 나타내는 데이터를 결정한다. 계획 모듈(404)이 궤적(414)을 나타내는 데이터를 결정하기 위해, 계획 모듈(404)은 인지 모듈(402), 로컬화 모듈(408), 및 데이터베이스 모듈(410)로부터 데이터를 수신한다.
인지 모듈(402)은, 예를 들면, 도 1에도 도시된 바와 같이, 하나 이상의 센서(121)를 사용하여 인근의 물리적 대상체를 식별한다. 대상체는 분류되고(예를 들면, 보행자, 자전거, 자동차, 교통 표지판 등과 같은 유형으로 그룹화되고), 분류된 대상체(416)를 포함하는 장면 묘사는 계획 모듈(404)에 제공된다.
계획 모듈(404)은 또한 로컬화 모듈(408)로부터 AV 위치(418)를 나타내는 데이터를 수신한다. 로컬화 모듈(408)은 위치를 계산하기 위해 센서(121)로부터의 데이터 및 데이터베이스 모듈(410)로부터의 데이터(예를 들면, 지리적 데이터)를 사용하여 AV 위치를 결정한다. 예를 들어, 로컬화 모듈(408)은 GNSS(Global Navigation Satellite System) 센서로부터의 데이터 및 지리적 데이터를 사용하여 AV의 경도 및 위도를 계산한다. 일 실시예에서, 로컬화 모듈(408)에 의해 사용되는 데이터는 도로 기하학적 속성의 고-정밀 맵, 도로망 연결 속성을 기술하는 맵, 도로 물리적 속성(예컨대, 교통 속력, 교통량, 차량 교통 차선과 자전거 타는 사람 교통 차선의 개수, 차선 폭, 차선 교통 방향, 또는 차선 마커 유형 및 위치, 또는 그 조합)을 기술하는 맵, 및 도로 특징부, 예컨대, 횡단보도, 교통 표지판 또는 다양한 유형의 다른 주행 신호(travel signal)의 공간적 위치를 기술하는 맵을 포함한다. 일 실시예에서, 고-정밀 맵은 자동 또는 수동 주석 달기(annotation)를 통해 저-정밀 맵에 데이터를 추가함으로써 구성된다.
제어 모듈(406)은 궤적(414)을 나타내는 데이터 및 AV 위치(418)를 나타내는 데이터를 수신하고, AV(100)로 하여금 목적지(412)를 향해 궤적(414)을 주행하게 할 방식으로 AV의 제어 기능(420a 내지 420c)(예를 들면, 조향, 스로틀링, 제동, 점화)을 동작시킨다. 예를 들어, 궤적(414)이 좌회전을 포함하는 경우, 제어 모듈(406)은, 조향 기능의 조향각이 AV(100)로 하여금 왼쪽으로 회전하게 하고 스로틀링 및 제동이 AV(100)로 하여금 이러한 회전이 이루어지기 전에 지나가는 보행자 또는 차량을 위해 일시정지 및 대기하게 하는 방식으로, 제어 기능(420a 내지 420c)을 동작시킬 것이다.
모바일 비콘과의 통신
도 5는 다수의 자율 주행 차량(AV)이 환경을 운행하고 있는 예시적인 시나리오(500)를 예시한다. 각각의 AV는 동작을 위해 다수의 매우 정확한 로컬화 신호(예를 들면, GNSS 위성, Wi-Fi, 셀룰러 타워 신호)를 필요로 한다. 이러한 신호는 차량이 브로드캐스팅된 로컬화 정보를 수신하기 위한 LOS가 없는 영역에서 크게 열화될 수 있다. 도 5는 로컬화에 사용되는 외부 신호(예를 들어, GNSS, Wi-Fi, 셀룰러 신호)가 손실되거나 열화된 GNSS 불용 영역(502), 예컨대, 터널에 있는 제1 예시적인 AV(501)를 묘사한다. 도 5는 로컬화 신호가 계속 이용 가능한 영역에 있는 3대의 인근의 AV(503a, 503b, 및 503c)를 추가로 묘사한다. 자율 주행 차량(501, 503a, 503b, 또는 503c)은 도 1에 도시된 AV(100)의 예이다.
AV(501, 503a, 503b, 또는 503c)는 로컬화 모듈(408)이 AV(501, 503a, 503b, 또는 503c)의 위치, 속도 및 헤딩(즉, 방향)을 결정하는 데 사용되는 로컬화 데이터를, 컴퓨터 시스템(300)의 메모리(306)에, 저장하고, 센서(121) 및 통신 디바이스(140)로부터 보충 로컬화 데이터를 수신하여 수신된 로컬화 데이터로부터 그 각자의 위치, 속도 및 헤딩을 지속적으로 계산한다. 로컬화 추정은 추정된 위치(418) 및 추정된 위치 또는 위치 에러에 대한 연관된 불확도 값을 포함한다. AV(501, 503a, 503b, 또는 503c)가 궤적(414)을 따라 주행할 때, 센서(121)는 로컬화 모듈(408)에 새로운 로컬화 데이터를 제공하고, 로컬화 모듈(408)은, 예를 들어, 확장 칼만 필터(EKF)를 사용하여 추정된 위치(418) 및 그와 연관된 불확도 값을 업데이트하기 위해 새로운 로컬화 데이터를 사용한다.
도 5에서, AV(501)는 센서(121)가 외부 신호를 더 이상 수신하지 않거나 또는 열화된 외부 신호를 수신하는 GNSS 불용 영역(502) 내에 위치되는 것으로 도시되어 있다. 센서(121) 및 통신 디바이스(140)는, 외부 신호의 완전한 손실에 의해 또는 점점 증가하는 위치 에러를 갖는 열화된 외부 신호를 수신하는 것에 의해, 정확한 로컬화 데이터를 더 이상 수신하지 않는다. AV(501)가 영역(502)을 통한 궤적(414)을 따라 계속 감에 따라, 위치 에러가 증가한다.
열화된 외부 신호의 존재 시에 및/또는 어떠한 외부 신호도 없는 경우, 로컬화 모듈(408)은 AV(501)의 메인 메모리(306) 또는 저장 디바이스(310)에 저장된 운동 방정식, 예를 들면, 운동학 방정식(kinematic equation)을 사용하여 위치(418)를 추정한다. 운동 방정식은 추정된 위치(414)를 적어도 추정된 속도 및 시간 변화에 기초하여 시간상 순방향으로 전파하는 데 사용되는 운동학 방정식이다. 로컬화 모듈(408)은 또한 추정된 위치 및 속도와 연관된 에러, 예를 들면, 위치 에러 및 속도 에러를 전파한다. 그렇지만, 낮은 에러의 외부 신호의 부재 시에, 추정된 위치(418)가 추정된 위치 에러 임계 값 내에서 더 이상 결정될 수 없을 때까지 위치 에러가 증가한다.
GNSS 불용 영역(502)에 있는 AV(501)의 로컬화 모듈(408)은 추정된 위치 에러가 추정된 위치 에러 임계 값 초과라고 결정하고, AV(501)로부터 일정 거리 내에 있는 자체 로컬화 데이터를 브로드캐스팅하는 '비콘'에 대해 탐색하기 시작하라는 커맨드를 센서(121)에 전송한다. 일 실시예에서, GNSS 불용 영역은 '데드 존(dead zone)' 또는 AV(501)를 로컬화하는 데 필요한 하나 이상의 통신 네트워크 신호, 예를 들어, GNSS, Wi-Fi, 셀룰러 또는 다른 통신 네트워크의 이용 가능성이 없거나 감소된 영역이다. 일 실시예에서, 탐색은 고정 비콘과 모바일 비콘 둘 모두를 포함할 수 있다. "모바일 비콘"은, 다른 차량, 비행기, 보트 등을 포함하지만 이에 제한되지 않는, 자체 위치를 브로드캐스팅할 수 있는 임의의 브로드캐스트 디바이스이다. 통신 인터페이스(318)는 로컬화 데이터를 포함하는 브로드캐스트 신호에 대해 적어도 하나의 통신 디바이스(140)를 사용하여 스캔한다. 예를 들어, 일부 모바일 비콘은 거리를 결정할 수 있는 주파수 변조 연속파 RADAR를 포함할 수 있다. RADAR는 주기적으로 주파수 스위핑을 일시중지하고, 위상 편이 키잉을 이용하여 로컬화 추정 데이터를 인코딩하고 AV(501)에 전송하여, AV(501)에 대한 비콘으로서 기능할 수 있다. 수신단에서, AV(501)는 비콘 신호가 AV(501)의 로컬화 추정을 향상시키는 데 사용될 수 있도록 그 신호를 픽업하는 데 사용될 수 있는, RADAR와 동일한 대역에서 리스닝하는 전방향 수신기를 포함할 수 있다. RF(Radio Frequency) 무선 트랜시버(예를 들면, Wi-Fi, 블루투스)를 포함하지만 이에 제한되지 않는, 고정 또는 모바일 비콘으로부터 브로드캐스트 신호를 수신하기 위해 다른 컴포넌트가 또한 사용될 수 있다.
일 실시예에서, 계획 모듈(404)은 궤적(414)이 GNSS 불용 영역(502)에 들어간다고 결정한다. AV(501)가 영역(502)에 들어가기 전에, 계획 모듈(404)은 로컬화 추정을 업데이트하기 위해 로컬화 데이터를 포함하는 신호에 대해 스캔하도록 통신 인터페이스(318)에 명령한다. 예를 들어, 제1 장소에서, 계획 모듈(404)은 AV의 루트가, GNSS, Wi-Fi 및 셀룰러 네트워크 신호와 같은, 외부 신호가 이용 가능하지 않거나 또는, 예를 들어, RF 통과 대역 신호에 대한 낮은 복조후 신호대 잡음비(SNR) 또는 반송파대 잡음비(CNR)로 표시되는 바와 같이 내비게이션 해결책에서 사용하기에 너무 열화되어 있는 제2 장소에 들어갈 것이라고 결정하기 위해 맵 및 다른 수단을 사용할 수 있다.
일 실시예에서, 맵은, 특정 외부 소스 신호(예를 들어, GNSS 신호)로부터 제2 장소에 있는 차량으로의 가시선을 결정하는 데 사용될 수 있는, 3차원 빌딩 모델을 포함한다. 제2 장소에 대한 제1 장소에서의 외부 신호의 손실 또는 열화를 결정하는 것에 의해, 계획 모듈(404)은 외부 신호가 손실되거나 열화될 때 제2 장소에 있는 AV의 위치를 추정하는 데 잠재적으로 사용될 수 있는, 제2 장소에 있는, 고정 또는 모바일 비콘의 후보 리스트를 선제적으로 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 계획 모듈(404)은 이용 가능한 고정 또는 모바일 비콘의 리스트에 대해 탐색하고 제공하기 위해 제2 장소를 사용하여 네트워크 기반 플릿 관리 플랫폼에 질의할 수 있다. 플릿 관리 컴퓨터를 사용하는 것의 장점은 플릿 내의 모든 차량이 이미 추적되고 있고, 예를 들어, 플릿 차량에 탑재된 GNSS 수신기로부터 그의 위치가 알려져 있다는 것이다. 또한, 플릿 관리 컴퓨터는 플릿 내의 특정 차량이 주차되어 있는지(예를 들면, 고정 비콘인지) 또는 GNSS 지원 동작을 위한 의사위성 능력을 갖는지를 알고 있다. 또한, 추가적인 계산 능력으로 인해, 더 복잡한 탐색 알고리즘이 플릿 관리 컴퓨터에 의해 사용될 수 있다.
인근의 AV(503a 내지 503c)는 모바일 비콘으로서 동작하고 자체 로컬화 데이터를 그 각자의 브로드캐스트 신호로 주기적으로 인코딩하도록 구성되며, 이 브로드캐스트 신호는 무선 통신을 사용하여 또는, 이전에 기술된 바와 같이, RADAR와 같은 다른 디바이스를 통해 송신된다. 로컬화 모듈(408)은 로컬화 데이터를 통신 인터페이스(318)에 제공하고, 통신 인터페이스(318)는 그 데이터를 신호로 인코딩한다. 이 신호는 브로드캐스트 주파수에서 센서(121) 또는 통신 디바이스(140)를 사용하여 브로드캐스팅된다.
모바일 비콘에 의해 브로드캐스팅되는 로컬화 데이터는 GNSS 위성 또는 다른 위치결정 기술(예를 들면, Wi-Fi, 셀 타워)를 사용하여 결정된 비콘의 위치 좌표(예를 들면, 위도, 경도, 고도) 및/또는 거리(range) 또는 거리(distance) 정보(예를 들면, RADAR를 사용하는 경우)를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, AV(501, 503a, 503b 및 503c)의 센서(121)는 거리를 결정할 수 있는 연속파 주파수 변조(continuous-wave frequency-modulated; CWFM) RADAR 디바이스를 포함한다. CWFM RADAR 디바이스는 변조 신호(modulating signal)(예를 들면, 사인파, 톱니파, 삼각파 또는 구형파)에 의해 고정 시간 기간에 걸쳐 주파수가 변하는 라디오 에너지의 연속파를 전송하는 것으로 동작한다. CWFM RADAR는 임의의 반사 대상체로부터 후방 산란 라디오 에너지를 수신하고 후방 산란 에너지를 사용하여 도플러 신호를 생성한다. 도플러 신호는 수신 신호와 송신 신호 사이의 주파수 차이이며, 거리, 예를 들면, 송신 신호와 수신 신호 사이의 지연에 따라 증가한다. 반사 대상체로부터의 후방 산란 에너지는 송신 신호와 컨볼루션되어 비트 신호(beat signal)를 생성하며, 이 비트 신호는 복조 후에 타깃의 거리를 제공할 것이다. 일 실시예에서, 비콘 AV(503a 내지 503c)는 CWFM RADAR로부터 방출된 신호를 변조함으로써 로컬화 데이터를 포함하는 신호를 브로드캐스팅한다.
일 실시예에서, 브로드캐스팅 AV(503a 내지 503c)는 '의사위성'으로서 동작할 수 있고 여기서 통신 인터페이스(318)의 무선 트랜시버는 GNSS 송신기의 데이터 포맷(예를 들면, NMEA 또는 RINEX)을 사용하여 주파수 범위(예를 들면, 1176 MHz 내지 1610 MHz)에서 브로드캐스팅하도록 용도 변경된다. 이러한 방식으로, 인근의 AV의 GNSS 수신기는 의사위성 AV(503a 내지 503c)에 의해 송신된 신호를 GNSS 신호로서 수신한다.
AV(503a, 503b, 503c)가 하나 이상의 센서(121) 또는 통신 디바이스(140)를 통해 자체 로컬화 데이터를 브로드캐스팅하고 있을 때, 이들은 AV(501)의 로컬화를 돕기 위해 '모바일 비콘'으로서 동작한다. 움직이고 있는(예를 들면, 비-제로 속도인) 모바일 비콘은 '이동 비콘'이라고 하며 정지해 있는(예를 들면, 제로 속도인) 모바일 비콘은 '고정 비콘'이라고 한다. 모바일 비콘 차량 AV(503a, 503b 또는 503c)의 통신 인터페이스(318)는 위에서 기술된 바와 같이 로컬화 모듈(408)에 저장된 로컬화 데이터를 브로드캐스트 신호로 인코딩한다. 예를 들어, 통신 인터페이스(318)가 인코딩하는 로컬화 데이터는 타임스탬프, 고유한 차량 식별 값, 추정된 위치 및/또는 속도, 및 연관된 불확도를 포함한다.
일 실시예에서, 통신 인터페이스(318)는 하나 이상의 프로세서(304)를 사용하여, 예를 들어, 위상 편이 키잉을 통해 로컬화 데이터를 브로드캐스트 신호로 인코딩한다. 위상 편이 키잉은 일정 주파수 기준 신호의 위상을 변조하는 것에 의해 데이터를 전달하는 디지털 변조 프로세스이다. 대안적인 변조 프로세스는 주파수 키잉(frequency keying), 진폭 키잉(amplitude keying), 또는 펄스 코드 변조를 포함한다. 통신 인터페이스(318)는 인코딩된 로컬화 데이터를 포함하는 브로드캐스트 신호를 송신한다. 일 실시예에서, 브로드캐스팅 AV는 RADAR의 트랜시버를 사용하여 동일한 브로드캐스트 주파수에서 브로드캐스트 신호를 송신하기 위해 CWFM RADAR를 사용한다.
도 6은 로컬화 시스템(600)을 예시하며, 이를 사용하여 AV(501)는, 모바일 비콘 및 고정 비콘 둘 모두인, 인근의 브로드캐스팅 비콘 AV로부터 로컬화 데이터 세트를 수신하고 필터링하며, 자체 로컬화 추정을 로컬화 모듈(408) 내에서 업데이트한다. 비콘 데이터는 비콘 식별자, 추정된 위치 및 속도 좌표, 위치 및 속도 좌표와 연관된 추정된 불확도 값, 마지막 위치 결정 이후 경과된 시간(즉, 비콘 데이터의 노후 정도(age)), 비콘의 동작 상태 및 통신 범위, 의사위성 능력, 동작 대역, 암호화 데이터 및 AV(501)의 로컬화에 도움을 줄 수 있는 임의의 다른 정보를 포함할 수 있지만, 이에 제한되지 않는다. AV(501)가 센서(121) 또는, 전방향 수신기와 같은, 통신 디바이스(140)를 사용하여 브로드캐스트 주파수를 스캔할 때, 통신 인터페이스(318)는 하나 이상의 비콘 AV(503a 내지 503c)로부터 로컬화 데이터를 포함하는 신호를 수신하고 디코딩하거나 복조한다. 통신 인터페이스(318)는 하나 이상의 비콘 AV(503a 내지 503c)의 로컬화 데이터를 결합시키고 AV(501)의 로컬화에 도움을 주기 위해 이용 가능한 인근의 비콘 AV(503a 내지 503c)의 세트에 대응하는 로컬화 데이터 세트를 결정한다. 통신 인터페이스(318)는 로컬화 모듈(408)에 대한 그 세트를 필터링 및 순위화를 위해 비콘 순위화 모듈(601)에 전송한다.
수신된 로컬화 데이터를 사용한 로컬화
일 실시예에서, 비콘 순위화 모듈(601)은 비콘 스캔 로컬화 데이터에서 획득된 비콘을 필터링하고 하나 이상의 품질 인자(예를 들면, 정확도, 정밀도, 위치 결정의 노후 정도)와 관련하여 비콘에 순위를 부여하는 AV 시스템(120)의 일부이다. 비콘 순위화 모듈(601)은, 도 7을 참조하여 더 완전하게 설명되는 바와 같이, AV(501)의 로컬화를 위한 그의 상대 품질 인자에 기초하여 이용 가능한 로컬화 데이터의 서브세트를 선택한다.
도 7은 로컬화 시스템(600)의 비콘 순위화 모듈(601)의 추가 세부 사항을 예시한다. 비콘 순위화 모듈(601)은 비콘 데이터를 수신하고 로컬화 모듈(408)을 사용하여 차량의 위치를 추정하기 위한 로컬화 데이터 서브세트를 선택한다. 일 실시예에서, 위치 에러, DOP(dilution of precision), 위치 결정의 노후 정도(예를 들면, 비콘 데이터 내의 타임스탬프에 기초함), 및 비콘이 고정인지 모바일인지를 나타내는 데이터(예를 들면, 플래그)를 포함하지만 이에 제한되지 않는, 적어도 하나의 기준에 기초하여 로컬화 데이터 서브세트가 선택된다. 차량 비콘이 이동하고 있는지 주차되어 있는지에 따라 차량 비콘에 대한 고정/모바일 비콘 표시기가 변경될 수 있다.
일 실시예에서, 비콘 순위화 모듈(601)에 제공되는 비콘 데이터는 제공된 로컬화 데이터 세트의 위치 에러가 평가되는 불확도 필터(701)를 통해 프로세싱된다. 일 실시예에서, 불확도 필터(701)는 AV(501)의 로컬화에 도움을 주기 위해 모바일 비콘 서브세트에서 허용되는 모바일 비콘에 대한 최대 위치 에러를 나타내는, 메모리에 저장된 위치 에러 임계 값과 제공된 추정된 위치 에러를 비교한다. 불확도 필터(701)는 위치 에러 임계 값 초과의 위치 에러를 포함하는 로컬화 데이터를 이용 가능 모바일 비콘 세트로부터 제외시킨다. 이러한 방식으로, AV(501)에 도움을 주는 감소된 이용 가능 모바일 비콘 세트는 정의된 정확도 한계 내에 있는 모바일 비콘으로부터의 로컬화 데이터만을 포함한다.
일 실시예에서, 불확도 필터(701)는 추가 기준에 대해 이용 가능 비콘을 제외시킨다. 예를 들어, 불확도 필터(701)는 위치 결정의 타임스탬프에 기초하여 이용 가능 비콘을 제외시킨다. 불확도 필터(701)는 인근의 모바일 비콘으로부터의 브로드캐스트 신호의 로컬화 데이터에 포함된 타임스탬프를 메모리(306)에 유지되는 로컬 타임스탬프와 비교하고, 로컬 타임스탬프와 모바일 비콘 로컬화 데이터 타임스탬프 사이의 시간 차이를 계산한다. 시간 차이가 시간 차이 임계 값 초과인 경우, 불확도 필터(701)는 로컬화 데이터를 이용 가능 모바일 비콘 세트로부터 제외시킨다. 예를 들어, 5분의 임계 값 초과(예를 들면, 5분 초과, 10분 초과, 15분 초과)의 시간 차이는 제외된다. 이러한 방식으로, 최신의 것이 아닌 로컬화 데이터(예를 들면, 스테일(stale) 위치 결정)는 추가 비교로부터 제외된다.
불확도 필터(701)가 서브세트의 모든 모바일 비콘을 제외시키는 경우, AV(501)는 외부 신호 또는 추가적인 로컬화 데이터 세트가 수신될 수 있을 때까지 로컬화 추정을 업데이트하기 위해 운동 방정식을 사용하여 궤적(414)을 따라 계속 간다.
일 실시예에서, 모든 이용 가능 모바일 비콘의 세트를 필터링하고, 불충분한 위치 에러를 제공하거나 시간 차이 임계 값을 초과하는 타임스탬프를 포함하는 비콘을 제거한 후에, 불확도 필터(701)는 나머지 비콘 리스트를 비콘 순위화 모듈(601) 내의 2개의 추가 알고리즘: DOP 계산기(702) 및 고정/모바일 비콘 식별기(703)에 제공한다. 도 7은 DOP 계산기(702)와 고정/모바일 비콘 식별기(703)를 병렬 동작으로서 묘사하지만, 이것이 필요한 것은 아니다. 일 실시예에서, DOP 계산기(702)는 고정/모바일 비콘 식별기(703)와 직렬로 작동한다.
모바일 비콘이 이동하기 때문에, 그의 속력에 기초한 그의 추정된 위치에 상당한 위치 에러, GDOP(geometric dilution of precision) - 이후부터 "DOP"라고 지칭됨 - 가 있을 수 있다. 예를 들어, AV가 모바일 비콘에 너무 가깝거나 그로부터 너무 멀리 있는 경우, GDOP가 더 커진다. 일반적으로, 모바일 비콘이 AV를 기준으로 서로 기하학적으로 분산(geometrically spread out)되어 있을수록, 모바일 비콘을 사용하는 AV의 위치 결정이 더 정확하다. 도 7의 DOP 계산기(702)는 모바일 비콘 서브세트로부터 로컬화 데이터를 수신하고 서브세트 내의 로컬화 데이터의 다수의 상이한 조합에 대한 DOP 값을 계산하는 알고리즘이다. 내비게이션 위성의 성상도(constellation)의 배향 및 위치 에러가 위성에 의해 제공되는 로컬화 데이터를 사용하는 후속 위치 추정에 어떻게 영향을 미치는지를 명시하기 위해 위성 내비게이션 및 측량 정보 공학(geomatics engineering)에서 DOP 값이 사용된다. DOP 값은 추가적으로, 본원에서 설명된 모바일 비콘과 같은, 지상 비콘 세트의 위치 지오메트리 및 연관된 에러에 기초한 위치의 계산에 적용된다.
AV(501)의 통신 인터페이스(318)의 GNSS 디바이스는 "다변 측량(multilateration)" 알고리즘을 사용하여 하나 이상의 내비게이션 위성의 세트로부터 추정된 위치를 계산한다. 다변 측량은 둘 이상의 구가 교차하는 지점을 결정하는 프로세스이다. 예를 들어, 3개의 구가 교차하는 지점을 결정하는 것을 '삼변 측량'이라고 한다.
GNSS 위성을 사용하는 다변 측량의 경우에, 각각의 위성은 위성으로부터 AV(501)의 GNSS 수신기까지의 계산된 거리의 반경을 갖는 위성의 위치에 중심을 둔 구를 정의한다. 계산된 거리는 에러 항을 포함하며, 거리 불확도를 갖는 둘 이상의 구의 교차 부분은 영역을 형성하는데, 이 영역의 경계는 각각의 이용 가능한 내비게이션 위성까지의 계산된 거리 에러에 의해 결정된다. AV(501)의 GNSS 수신기의 실제 위치는 그 영역 내의 임의의 지점에 위치될 수 있으며, 디바이스는 어쩔 수 없이 많은 가능한 것들 중에서 선택해야 한다. 그 영역이 더 커질 때, 예를 들면, 계산된 거리와 연관된 에러 또는 DOP가 더 커질 때, 정밀도가 "희석"된다고 말해진다.
DOP 값은 수평 DOP, 수직 DOP 및 평균(mean) DOP의 3개의 값으로 계산되고 보고된다. 수평 DOP(HDOP)는 위도 및 경도와 관련된 DOP이다. 수직 DOP(VDOP)는 고도와 관련된 정밀도이다. PDOP(Position DOP)라고도 하는, 평균 DOP는 위도, 경도 및 고도에 대한 전체적인 정밀도 등급을 제공한다. 각각의 DOP 값은 1 내지 50의 숫자로서 보고되고 여기서 50은 매우 열악한 정밀도를 나타내고 1은 이상적인 정확도를 나타낸다.
비콘 순위화 모듈(601)의 DOP 계산기(702)는 모바일 비콘 서브세트를 수신하고 서브세트 내의 둘 이상의 비콘의 모든 조합에 대한 평균 DOP 값을 계산한다. 예를 들어, DOP 계산기(702)는 서브세트가 로컬화에 도움을 주는 4개의 모바일 비콘에 관련된 4개 이상의 위치를 포함하는 경우 2개, 3개 또는 4개의 비콘의 각각의 조합에 대한 DOP 값을 계산한다.
DOP 계산기(702)는 AV(501)의 로컬화에 도움을 주는 수신된 이용 가능 모바일 비콘 세트 내의 모바일 비콘의 모든 조합 및 각각의 조합과 연관된 DOP 값을 포함하는 DOP-값 리스트(예를 들면, 테이블)를 생성한다. 일 실시예에서, DOP 계산기(702)는 비콘의 각각의 조합의 DOP 값을 메모리에 저장된 DOP-임계 값과 비교하고, 순위화 엔진(704)에 제공되는 DOP-값 리스트로부터 DOP-값 임계치 초과의 DOP 값과 연관된 조합을 제외시킨다.
고정/모바일 비콘 식별기(703)는 불확도 필터(701)로부터 이용 가능 비콘 서브세트를 수신한다. 고정/모바일 비콘 식별기(703)는 이어서 어느 비콘이 정지 비콘(예를 들어, 인프라스트럭처, 주차된 차량)인지 및 어느 비콘이 모바일(예를 들면, 차량)인지를 결정한다. 일 실시예에서, 비콘 식별기(703)는 지정된 시간 기간에 걸쳐 수신된 로컬화 데이터에 포함된 속도 값을 정지-속도 임계 값과 비교하는 것에 의해 어느 비콘이 정지해 있는지를 결정한다. 속도 값이 정지-속도 임계 값보다 더 낮은 경우, 비콘 식별기(703)는 속도 값이 정지 비콘과 연관되어 있다고 결정한다. 속도 값이 고정 속도 임계 값보다 더 높은 경우, 비콘 식별기(703)는 속도 값이 움직이고 있는 모바일 비콘과 연관되어 있다고 결정한다.
일 실시예에서, 비콘으로부터 수신된 로컬화 데이터는 연관된 비콘에 대한 고정/모바일 값을 포함한다. 예를 들어, 일정한 위치에 유지되는 인프라스트럭처 비콘은 송신된 로컬화 데이터와 함께 비콘이 정지해 있다는 것을 나타내는 고정/모바일 값을 포함할 수 있다.
움직이고 있는 비콘은 비-제로 속도로 인해 연관된 로컬화 데이터에 더 높은 위치 에러를 포함한다. 일 실시예에서, 비콘 식별기(703)는 고정/모바일 값을 결정하기 위해 이용 가능한 비콘으로부터 수신된 로컬화 데이터의 위치 에러 값을 비교한다. 비콘 식별기(703)는 이어서 고정/모바일 값을 비콘 로컬화 데이터와 연관시켜, 연관된 비콘을 정지 또는 모바일로서 분류하고, 모든 비콘 로컬화 데이터 및 연관된 고정/모바일 값을 포함하는 식별 리스트를 순위화 엔진(704)에 제공한다.
순위화 엔진(704)은 DOP 계산기(702)로부터 DOP-값 리스트를 수신하고 고정/모바일 비콘 식별기(703)로부터 식별 리스트를 수신한다. 순위화 엔진(704)은 이어서 비콘의 조합의 순위화된 DOP-값 리스트를 결정하여, 가장 낮은(예를 들면, 1에 가장 가까운) DOP 값부터 가장 높은 DOP 값까지 포함된 조합에 순위를 부여한다. 일 실시예에서, 순위화 엔진(704)은 모바일로서 식별된 비콘만을 사용하여, 모바일 및 고정 둘 모두로서 식별된 모바일 비콘 및 고정 비콘 둘 모두의 하이브리드 조합을 사용하여, 및 고정으로서 식별된 비콘만을 사용하여 순위화된 DOP-값 리스트를 결정한다. 도 6을 또다시 참조하면, 순위화 엔진(704)은 이어서 결정된 모바일 비콘 서브세트를, AV의 위치 및 속도를 추정하거나 그 추정치를 업데이트하는 데 사용되도록, 로컬화 모듈(408)에 제공한다.
도 8은 로컬화 모듈(408)의 로컬화 관리자(801) 및 로컬화 모듈(408)이 데이터 인터페이스(802)와의 전자 통신을 통해 AV(501)의 GNSS 수신기(803), 통신 인터페이스(318) 및 센서(121)와 인터페이싱하는 방법을 예시한다. 데이터 인터페이스(802)는 AV(501)의 GNSS 수신기(803), 통신 인터페이스(318) 및 센서(121)를 포함한 다수의 서비스로부터 데이터를 수신한다.
GNSS 수신기(803)는 브로드캐스팅 GNSS 위성으로부터 GNSS 데이터를 수신하는 하드웨어 컴포넌트이다. 예를 들어, GNSS 수신기(803)는 인근의 의사위성, 위성 차량, 인프라스트럭처 위성, 또는 정지 궤도(geostationary orbit)에 있는 위성으로부터 GNSS 데이터를 수신한다. 통신 인터페이스(318)는 다수의 외부 신호에 대한 양방향 링크(two-way link)를 제공하여 데이터 통신을 제공한다. 예를 들어, 통신 인터페이스(318)는 로컬 네트워크와 전자 통신을 하며, 이 로컬 네트워크를 통해 인터페이스(318)는 플릿 서비스 또는 다른 비콘으로부터 데이터를 수신한다. 통신 인터페이스(318)는 추가로, Wi-Fi 스캔 데이터, 셀룰러 데이터 또는 V2X(vehicle-to-everything) 데이터와 같은, 다수의 통신 네트워크로부터의 데이터를 로컬화 모듈에 제공한다. 로컬화 모듈(408)은 추가로 온보드 카메라, LiDAR, RADAR 또는 관성 측정 유닛(IMU) 시스템으로부터의 하나 이상의 데이터 스트림을 포함하는 센서 데이터를 온보드 센서(121)로부터 수신한다.
데이터 인터페이스(802)는 또한 연관된 로컬라이저(localizer)로부터의 로컬화 추정을 AV(501) 내의 요청 모듈에 제공한다. 예를 들어, 계획 모듈(404)은 로컬화 모듈(408)에 로컬화 추정을 요청한다. 요청은 데이터 인터페이스(802)로 통신되고 로컬화 관리자(801)로 전송된다.
로컬화 모듈(408)은 수신된 데이터를 프로세싱하기 위한 하나 이상의 로컬라이저를 포함한다. 로컬라이저는, 수신된 데이터를 사용하여 로컬화 추정을 계산하는, 로컬화 모듈(408)의 메모리에 저장되고 하나 이상의 프로세서를 사용하여 실행되는 소프트웨어이다. 도 8의 로컬화 모듈(408)은 무선/셀룰러 데이터를 프로세싱하기 위한 무선/셀룰러 로컬라이저(804), 광학 센서 데이터를 프로세싱하기 위한 LiDAR/카메라 로컬라이저(805), 외부 신호의 부재 시에 로컬화 추정을 계산하기 위한 추측 항법 로컬라이저(806), 및 비콘 데이터를 프로세싱하기 위한 비콘 로컬라이저(807)를 포함한다.
무선/셀룰러 로컬라이저(804)는 AV(501)에 대한 로컬화 추정을 결정하기 위해 인근의 무선 액세스 포인트(예를 들어, Wi-Fi 또는 셀룰러 네트워크)를 사용하는 로컬화 추정 시스템이다. 일 실시예에서, AV(501)는 데이터 인터페이스(802)로부터 Wi-Fi 또는 셀룰러 데이터를 수신하고, 수신 신호의 강도(예를 들어, 수신 신호 세기 지시(received signal strength indication) 또는 RSSI)를 측정한다. 무선/셀룰러 로컬라이저(804)는 RSSI를 사용하여 무선 신호 "핑거프린트(fingerprint)"를 계산한다.
핑거프린팅(fingerprinting)은 무선/셀룰러 로컬라이저(804)가 인근의 무선 액세스 포인트로부터 다수의 RSSI 값을 수신하고 RSSI 벡터로 결합시키는 방법이다. 무선/셀룰러 로컬라이저(804)는 이어서 로컬화 모듈(408)로부터 AV(501)의 추정된 위치를 수신하고 이것을 RSSI 벡터와 결합시켜 제1 핑거프린트를 형성한다. AV(501)가 궤적(414)을 따라 주행하여 제2 미지의 장소에 도착하는 데 걸리는 시간 이후에, 무선/셀룰러 로컬라이저(804)는 제2 장소에서 제2 RSSI 벡터를 결정하고 제2 벡터를 제1 벡터와 비교하여 제2 장소에서의 추정된 위치를 계산한다.
핑거프린팅 방법의 정확도는 인근의 액세스 포인트의 개수 및 그와 연관된 위치 및 AV(501)로부터의 거리에 의존한다. 수신된 무선 액세스 포인트 신호의 요동(fluctuation)과 간섭(interference)은 로컬화 추정에서의 불확도를 증가시킨다.
추가적인 실시예에서, 무선/셀룰러 로컬라이저(804)는 수신된 무선 신호의 신호 세기(signal strength), 도달각(angle of arrival), 또는 비행 시간(fluctuation) 파라미터를 포함한 하나 이상의 파라미터에 기초하여 로컬화 추정을 계산한다. 추가 예에서, 참조에 의해 그 전체가 포함되는, 간행물 [Position Estimation With Moving Beacons in Wireless Sensor Networks by Wong et al. (DOI: 10.1109/WCNC.2007.433)]에 설명된 프로세스 및 특징이 모바일 비콘을 사용하여 차량 위치 추정을 계산하는 데 사용될 수 있다.
LiDAR/카메라 로컬라이저(805)는 카메라 이미지 데이터 및 LiDAR 데이터를 포함하는 광학 신호 데이터를 데이터 인터페이스(802)로부터 수신한다. LiDAR/카메라 로컬라이저(805)는 이어서, 순차적인 카메라 및/또는 LiDAR 이미지를 분석하는 것에 의해 AV(501)의 추정된 위치 및 배향을 계산하는 방법인, 시각적 주행 거리 측정을 사용하여 로컬화 추정을 계산한다. 시각적 주행 거리 측정 방법은 데이터 인터페이스(802)로부터 수신된 하나 이상의 카메라 또는 LiDAR 센서로부터의 순차적인 이미지를 사용하여 시퀀스의 이미지로부터 '특징 점'을 추출한다. LiDAR/카메라 로컬라이저(805)는 주변 환경을 사용하여 로컬화 추정을 결정하기 위해 이미지 시퀀스를 통해 특징 점의 위치 변화를 추적한다.
일 실시예에서, LiDAR/카메라 로컬라이저(805)는 VIO(Visual Inertial Odometry)를 사용하여 로컬화 추정을 계산하기 위해 카메라 이미지와 결합된 관성 측정 유닛(IMU) 데이터를 사용한다.
로컬화 모듈(408)은 외부 신호의 부재 시에 로컬화 추정을 계산하는 추측 항법 로컬라이저(806)를 추가로 포함한다. 추측 항법 로컬라이저(806)는 이전에 결정된 추정된 위치 및 속력을 사용하고 경과된 시간에 걸쳐 위치를 추정하는 것에 의해 AV(501)의 위치 추정을 계산한다. 통신 인터페이스(318) 또는 GNSS 수신기(803)가 AV(501)의 로컬화 모듈(408)에 로컬화 데이터를 제공하지 않을 때, 추측 항법 로컬라이저(806)에 의해 사용되는 운동 방정식은 적어도 초기 위치 에러에 기초한 누적 에러의 영항을 받는다.
로컬화 관리자(801)는 로컬라이저(804, 805, 806, 807)에 의해 제공된 이용 가능한 로컬화 추정의 리스트를 메모리에 유지한다. 일 실시예에서, 로컬화 관리자(801)는 각각의 로컬화 추정의 위치 에러를 비교하고 적어도 위치 에러에 기초하여 추정을 순위화한다.
로컬화 관리자(801)는 메모리에 저장된 로컬화 추정 중 하나 이상을, 계획 모듈(404)과 같은, 요청 모듈에 제공한다. 요청 모듈은 저장된 로컬화 추정의 적어도 하나의 파라미터에 기초하여 로컬화 추정을 요청한다. 예를 들어, 계획 모듈(404)은 궤적(414)을 계산하기 위해 가장 낮은 위치 불확도를 포함하는 위치 추정을 요청한다. 로컬화 관리자(801)는 로컬라이저(804, 805, 806, 807)로부터의 로컬화 추정의 위치 불확도를 비교하고, 비콘 로컬라이저(807) 추정과 같은, 가장 낮은 위치 불확도를 포함하는 로컬화 추정을 계획 모듈(404)에 제공한다.
플릿 서비스
도 9는 적어도 하나의 플릿 차량(예를 들면, 907a, 907n)에 로컬화 추정을 제공하기 위한 플릿 관리 시스템(900)을 예시한다. 플릿 관리 시스템(900)의 데이터 관리 컴포넌트는 플릿 서버(901) 및 플릿 데이터베이스(902)를 포함한다. 일 실시예에서, 플릿 서버(901)는 도 2와 관련하여 아래에서 설명되는 클라우드 컴퓨팅 환경(200)과 유사한 클라우드 컴퓨팅 환경에서 구현된다. 그러한 실시예에서, 플릿 서버(901)는 컴퓨터 시스템(206a, 206b, 206c, 206d, 206e, 및 206f)과 유사한 컴퓨터 시스템에서 구현되고, 플릿 데이터베이스(902)는 클라우드 데이터 센터(204a, 204b, 및 204c)와 유사한 데이터 센터에서 구현된다.
시스템(900)의 컴포넌트는 통신 네트워크, 예를 들면, 광역 네트워크(903)와 같은 임의의 디지털 데이터 통신 형태 또는 매체에 의해 연결된다. 통신 네트워크의 추가 예는 로컬 영역 네트워크("LAN"), 피어-투-피어 네트워크(애드혹 또는 정적 멤버를 가짐), 그리드 컴퓨팅 인프라스트럭처, 및 인터넷을 포함한다. 일 실시예에서, 플릿 서버(901)와 플릿 데이터베이스(902)는 로컬 영역 네트워크를 통해 연결되고 광역 네트워크(903)를 통해 시스템 컴포넌트와 통신한다.
도 9는 광역 네트워크(903)를 통해 네트워크 링크 및 네트워크 어댑터와 같은 다양한 네트워크 컴포넌트와 통신하는 플릿 서버(901)를 묘사한다. 도 9의 예시적인 네트워크 컴포넌트는 플릿에 참여하는 차량과의 무선 통신을 위한 게이트웨이(904), 라우터(905), 및 셀룰러 타워(906)를 포함한다.
플릿은 적어도 하나의 플릿 차량(907)을 포함하고, 도 9는 예시적인 플릿 차량(907a 내지 907n)을 묘사한다. 플릿 차량(907a 내지 907n)은 도 1에 도시된 AV(100) 또는 도 5에 도시된 AV(501, 503a 내지 503c)와 같은 유사한 아키텍처(400)를 포함하는 자율 주행 차량의 예이다. 플릿 차량(907a 내지 907n)은 플릿 서버(901)와 통신하고, 플릿 관리 시스템(900)이 네트워크화된 플릿 데이터베이스(902)에 저장하는 로컬화 추정과 같은 상태 정보를 전송한다.
일 실시예에서, 플릿 차량(907a)은 플릿 차량(907a)이 궤적(414)을 따라 계속 감에 따라 외부 신호가 손실될 것이라고 결정한다. 플릿 차량(907a)은 플릿 차량(907a)의 로컬화에 도움을 주는 인근의 모바일 비콘 세트를 결정하는 데 도움을 주라는 요청을 플릿 관리 시스템(900)에 전송한다. 요청은 플릿 차량(907a)의 로컬화 추정을 포함한다. 플릿 서버(901)는 플릿 차량(907a)으로부터 로컬화 지원에 대한 요청을 수신하고, 로컬화 추정에 포함되어 있는 추정된 위치를 플릿 데이터베이스(902)에 저장된 플릿 차량(907b 내지 907n)에 대한 로컬화 추정의 데이터베이스와 비교한다. 플릿 서버(901)는 플릿 차량(907a)의 로컬화에 도움을 주기 위해 적어도 하나의 기준에 기초하여 적어도 하나의 플릿 차량(907b 내지 907n)을 선택한다.
일 실시예에서, 기준은 차량(907a)까지의 거리(range)를 포함한다. 예를 들어, 플릿 서버(901)는 추정된 위치가 요청 플릿 차량(907a)으로부터 0.5 마일 미만(예를 들면, 0.4 마일 미만, 0.3 마일 미만, 0.2 마일 미만, 또는 0.1 마일 미만)인 적어도 하나의 플릿 차량(907b 내지 907n)을 선택한다. 예를 들어, 플릿 서버(901)는 로컬화에 도움을 주기 위한 거리 내의 모든 플릿 차량(907b 내지 907n)의 리스트를 요청 플릿 차량(907a)에 제공한다. 다른 예에서, 플릿 서버(901)는 거리 내의 고정된 수의 플릿 차량(907b 내지 907n)(예를 들어, 2대, 3대, 4대, 5대 또는 그 이상의 플릿 차량)의 리스트를 제공한다. 추가 실시예에서, 기준은 플릿 차량(907b 내지 907n)의 추정된 속도를 포함한다. 예를 들어, 플릿 서버(901)는 추정된 속도가 0(예를 들어, 주차됨 또는 정지해 있음)인 적어도 하나의 플릿 차량(907b 내지 907n)을 선택한다.
플릿 서버(901)는 로컬화 모듈(408)에 저장된 로컬화 추정을 브로드캐스팅하라는 커맨드를 적어도 하나의 선택된 플릿 차량, 예를 들면, 플릿 차량(907n)에 송신한다. 플릿 차량(907n)은 커맨드를 수신하고, 커맨드에 응답하여, 로컬화 추정을 포함하는 신호를 브로드캐스팅한다. 요청 플릿 차량(907a)은 신호를 수신하고, 포함된 로컬화 추정을 사용하여 새로운 추정된 위치 및 연관된 불확도를 계산한다.
일 실시예에서, 플릿 서버(901)는 의사위성으로서 로컬화 데이터를 브로드캐스팅하라는 커맨드를 선택된 플릿 차량에 전송한다.
일 실시예에서, 플릿 차량(907a 내지 907n)은 플릿 서버(901)가 하나의 플릿 차량, 예를 들면, 플릿 차량(907a)을 비콘 차량으로서 지정하고 나머지 플릿 차량(907b 내지 907n)을 '클라이언트 차량'으로서 지정하는 '플릿 리드(fleet lead)' 모드에서 동작한다. 비콘 차량(907a)은 로컬화 추정을 포함하는 신호를, 연속적으로 또는 간헐적으로, 브로드캐스팅하고, 클라이언트 차량(907b 내지 907n)은 비콘 차량(907a)의 로컬화 추정을 수신하고 이를 사용하여 추정된 위치를 계산한다. 이러한 방식으로, 비콘 차량(907a)은 클라이언트 차량(907b 내지 907n)의 로컬화에 도움을 주어, 플릿 서버(901)에 로컬화 지원을 요청하는 차량의 수를 감소시킨다.
도 10은 하나 이상의 실시예에 따른, 비콘을 사용하여 자율 주행 차량을 로컬화하기 위한 프로세스(1000)의 플로차트이다. 프로세스(1000)는, 예를 들어, 도 3을 참조하여 기술된 컴퓨터 시스템(300)을 사용하여 구현될 수 있다.
프로세스(1000)는 차량이 차량의 위치를 추정하는 데 사용되는 외부 신호를 손실했거나 열화된 외부 신호를 수신하고 있다고 결정하는 단계(1001), 외부 신호 대신에 차량의 위치를 추정하는 데 도움을 주기 위해 이용 가능한 모바일 비콘 세트를 결정하는 단계(1002), 차량의 통신 디바이스를 사용하여, 모바일 비콘 세트로부터의 브로드캐스트 신호를 수신하는 단계 - 브로드캐스트 신호는 모바일 비콘 세트 내의 각각의 비콘에 대한 로컬화 데이터를 포함함 -(1003), 차량의 위치 추정에 도움을 주기 위한 모바일 비콘 서브세트에 대한 로컬화 데이터를 선택하는 단계(1004), 및 선택된 로컬화 데이터를 사용하여 차량의 위치를 추정하는 단계(1005)를 포함한다. 일 실시예에서, 외부 신호는 GNSS 신호, Wi-Fi 신호 또는 셀 타워 신호이다. 일 실시예에서, 비콘 세트는 모바일 비콘만 또는 고정 비콘과 모바일 비콘의 혼합체를 포함한다. 일 실시예에서, 브로드캐스트 신호는 RADAR 또는 근거리 통신을 위해 구성된 다른 센서를 사용하여 다른 차량에 의해 전송된다. 일 실시예에서, 차량의 위치는 고정된 또는 주차된 비콘에 대한 삼변 측량 및 모바일 비콘을 사용하여 차량의 위치를 추정하는 [Wong et al. (DOI: 10.1109/WCNC.2007.433)]에 설명된 기술을 사용하여 추정될 수 있다.
도 11은 하나 이상의 실시예에 따른, 비콘을 사용하여 자율 주행 차량을 로컬화하기 위한 다른 프로세스의 플로차트이다. 프로세스(1100)는, 예를 들어, 도 3을 참조하여 기술된 컴퓨터 시스템(300)을 사용하여 구현될 수 있다.
프로세스(1100)는, 제1 장소에서, 제1 장소에서 동작하는 차량이 제2 장소에서 외부 신호를 손실하거나 열화된 외부 신호를 수신할 수 있다고 결정하는 단계 - 외부 신호는 차량의 위치를 추정하는 데 사용됨 -(1101), 제2 장소에 있는 차량의 위치를 추정하는 데 도움을 주기 위해 이용 가능한, 제2 장소에 있는, 모바일 비콘 세트를 결정하는 단계(1102), 및 제2 장소에서, 모바일 비콘 세트로부터의 브로드캐스트 신호를 수신하는 단계 - 브로드캐스트 신호는 모바일 비콘 세트 내의 각각의 비콘에 대한 로컬화 데이터를 포함함 - (1103), 제2 장소에 있는 차량의 위치를 추정하는 데 도움을 주기 위한 로컬화 데이터 서브세트를 선택하는 단계(1104), 및 로컬화 데이터를 사용하여 제2 장소에 있는 차량의 위치를 추정하는 단계(1105)를 포함한다.
전술한 설명에서, 본 발명의 실시예는 구현마다 달라질 수 있는 다수의 특정 세부 사항을 참조하여 기술되었다. 따라서, 상세한 설명 및 도면은 제한적인 관점보다는 예시적인 관점에서 보아야 한다. 본 발명의 범위의 유일한 독점적인 지표, 및 출원인이 본 발명의 범위이도록 의도한 것은, 본 출원에서 특정 형태로 나오는 일련의 청구항의 문언적 등가 범위이며, 그러한 청구항이 나오는 특정 형태는 임의의 후속 보정을 포함한다. 그러한 청구항에 포함된 용어에 대한 본원에서 명시적으로 기재된 임의의 정의는 청구항에서 사용되는 그러한 용어의 의미를 결정한다. 추가적으로, 전술한 설명 및 이하의 청구항에서 "추가로 포함하는"이라는 용어가 사용될 때, 이 문구에 뒤따르는 것은 추가적인 단계 또는 엔티티, 또는 이전에 언급된 단계 또는 엔티티의 서브-단계/서브-엔티티일 수 있다.

Claims (21)

  1. 차량의 위치를 추정하는 방법에 있어서,
    차량의 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 상기 차량이 상기 차량의 위치를 추정하는 데 사용되는 외부 신호를 손실했다고 결정하는 단계;
    상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 상기 차량의 상기 위치를 추정하는 데 도움을 주기 위해 이용 가능한 모바일 비콘(mobile beacon) 세트를 결정하는 단계;
    상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 상기 모바일 비콘 세트로부터의 브로드캐스트 신호를 수신하는 단계 - 상기 브로드캐스트 신호는 상기 모바일 비콘 세트에 대한 로컬화 데이터(localization data)를 포함하고, 상기 로컬화 데이터는 상기 모바일 비콘 세트의 추정된 장소(location) 및 상기 추정된 장소와 연관된 불확도(uncertainty) 값을 포함함 -;
    상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 상기 차량의 위치 추정에 도움을 주기 위한 모바일 비콘 서브세트로부터의 로컬화 데이터 서브세트를 선택하는 단계 - 상기 모바일 비콘 서브세트는 상기 불확도 값에 적어도 부분적으로 기초하여 선택됨 -; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 상기 로컬화 데이터 서브세트를 사용하여 상기 차량의 상기 위치를 추정하는 단계
    를 포함하는, 차량의 위치를 추정하는 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서, 상기 모바일 비콘 서브세트로부터의 상기 로컬화 데이터 서브세트를 선택하는 단계는:
    상기 모바일 비콘 세트 내의 모바일 비콘의 조합에 대한 DOP(dilution of precision) 값을 계산하는 단계; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 상기 DOP 값에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 모바일 비콘 서브세트로부터의 상기 로컬화 데이터 서브세트를 선택하는 단계
    를 더 포함하는 것인, 차량의 위치를 추정하는 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 외부 신호는 위성 신호, 무선 네트워크 신호 또는 셀룰러 네트워크 신호 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 차량의 위치를 추정하는 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 모바일 비콘은 상기 브로드캐스트 신호를 송신하도록 구성된 다른 차량을 포함하는 것인, 차량의 위치를 추정하는 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 모바일 비콘 세트를 결정하는 단계는:
    상기 차량의 현재 위치를, 네트워크 컴퓨터에, 전송하는 단계; 및
    상기 네트워크 컴퓨터로부터, 상기 모바일 비콘 세트를 수신하는 단계
    를 더 포함하는 것인, 차량의 위치를 추정하는 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 로컬화 데이터는 타임스탬프를 포함하고, 상기 모바일 비콘 서브세트를 선택하는 단계는:
    임계 값을 초과하는 타임스탬프를 갖는 임의의 모바일 비콘을 상기 모바일 비콘 서브세트로부터 제외시키는 단계를 더 포함하는 것인, 차량의 위치를 추정하는 방법.
  8. 제1항에 있어서, 상기 비콘 세트 내의 상기 모바일 비콘은 의사위성(pseudolite)으로서 동작하도록 구성되고, 상기 브로드캐스트 신호는 상기 모바일 비콘 서브세트에 대한 로컬화 데이터를 포함하는 것인, 차량의 위치를 추정하는 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 상기 차량의 상기 위치를 추정하는 데 도움을 주기 위해 이용 가능한 정지 비콘(stationary beacon) 세트를 결정하는 단계;
    상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 모바일 비콘과 정지 비콘의 혼합 비콘 서브세트를 선택하는 단계;
    상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 상기 혼합 비콘 서브세트로부터의 브로드캐스트 신호를 수신하는 단계 - 상기 브로드캐스트 신호는 상기 혼합 비콘 서브세트에 대한 로컬화 데이터를 포함함 -; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 상기 혼합 비콘 서브세트에 대한 상기 로컬화 데이터를 사용하여 상기 차량의 상기 위치를 추정하는 단계
    를 더 포함하는, 차량의 위치를 추정하는 방법.
  10. 제1항에 있어서, 상기 차량이 외부 신호를 손실했다고 결정하는 단계는 상기 외부 신호가 열화되었다고 결정하는 단계를 포함하는 것인, 차량의 위치를 추정하는 방법.
  11. 차량의 위치를 추정하는 방법에 있어서,
    제1 장소에서:
    차량의 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 상기 제1 장소에서 동작하는 상기 차량이 외부 신호를 손실할 수 있다고 결정하는 단계 - 상기 외부 신호는 상기 제1 장소에 있는 상기 차량의 위치를 추정하는 데 사용됨 -;
    상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 제2 장소에 있는 상기 차량의 위치를 추정하는 데 도움을 주기 위해 이용 가능한, 상기 제2 장소에 있는, 모바일 비콘 세트를 결정하는 단계;
    상기 제2 장소에서:
    상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 상기 모바일 비콘 세트로부터의 브로드캐스트 신호를 수신하는 단계 - 상기 브로드캐스트 신호는 상기 모바일 비콘의 로컬화 데이터를 포함하고, 상기 로컬화 데이터는 상기 모바일 비콘 세트의 추정된 장소 및 상기 추정된 장소와 연관된 불확도 값을 포함함 -;
    상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 상기 차량의 위치 추정에 도움을 주기 위한 모바일 비콘 서브세트로부터의 상기 로컬화 데이터의 서브세트를 선택하는 단계 - 상기 모바일 비콘 서브세트는 상기 불확도 값에 적어도 부분적으로 기초하여 선택됨 -; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 상기 로컬화 데이터 서브세트를 사용하여 상기 제2 장소에 있는 상기 차량의 상기 위치를 추정하는 단계
    를 포함하는, 차량의 위치를 추정하는 방법.
  12. 삭제
  13. 제11항에 있어서, 상기 모바일 비콘 서브세트로부터의 상기 로컬화 데이터 서브세트를 선택하는 단계는:
    상기 모바일 비콘 세트 내의 모바일 비콘의 조합에 대한 DOP(dilution of precision) 값을 계산하는 단계; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 상기 DOP 값에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 모바일 비콘 서브세트 중에서 상기 로컬화 데이터 서브세트를 선택하는 단계
    를 더 포함하는 것인, 차량의 위치를 추정하는 방법.
  14. 제11항에 있어서, 상기 제1 장소에서 동작하는 상기 차량이 상기 제2 장소에서 외부 신호를 손실할 수 있다고 결정하는 단계는:
    상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 맵 및 상기 차량의 루트에 기초하여 상기 차량이 미래의 시간에서 상기 제2 장소에 도착할 것이라고 결정하는 단계; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여 상기 맵 및 상기 차량의 상기 루트에 기초하여, 상기 외부 신호의 송신기로부터 상기 제2 장소에 있는 상기 차량으로의 가시선이 적어도 부분적으로 차단될 수 있다고 결정하는 단계
    를 더 포함하는 것인, 차량의 위치를 추정하는 방법.
  15. 제14항에 있어서, 상기 맵은 3차원 건물 모델을 포함하는 것인, 차량의 위치를 추정하는 방법.
  16. 제14항에 있어서, 상기 외부 신호는 위성 신호, 무선 네트워크 신호 또는 셀룰러 네트워크 신호 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 차량의 위치를 추정하는 방법.
  17. 제11항에 있어서, 상기 모바일 비콘 세트는 상기 브로드캐스트 신호를 송신하도록 구성된 다른 차량을 포함하는 것인, 차량의 위치를 추정하는 방법.
  18. 제11항에 있어서, 상기 제2 장소에 있는 상기 모바일 비콘 세트를 결정하는 단계는:
    상기 제2 장소를, 네트워크 컴퓨터에, 전송하는 단계; 및
    상기 네트워크 컴퓨터로부터, 상기 모바일 비콘 세트를 수신하는 단계
    를 더 포함하는 것인, 차량의 위치를 추정하는 방법.
  19. 제11항에 있어서, 상기 로컬화 데이터는 타임스탬프를 포함하고, 상기 모바일 비콘 서브세트를 선택하는 단계는:
    임계 값을 초과하는 타임스탬프를 갖는 임의의 모바일 비콘을 상기 모바일 비콘 서브세트로부터 제외시키는 단계를 더 포함하는 것인, 차량의 위치를 추정하는 방법.
  20. 제11항에 있어서, 상기 모바일 비콘 세트는 의사위성으로서 동작하도록 구성되고, 상기 브로드캐스트 신호는 상기 모바일 비콘 서브세트에 대한 로컬화 데이터를 포함하는 것인, 차량의 위치를 추정하는 방법.
  21. 제11항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 상기 제2 장소에 있는 상기 차량의 상기 위치를 추정하는 데 도움을 주기 위해 이용 가능한, 상기 제2 장소에 있는, 정지 비콘 세트를 결정하는 단계;
    상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 상기 차량의 상기 위치를 추정하는 데 도움을 주기 위한 모바일 비콘과 정지 비콘의 혼합 비콘 서브세트를 선택하는 단계;
    상기 제2 장소에서:
    상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 상기 혼합 비콘 서브세트로부터의 브로드캐스트 신호를 수신하는 단계 - 상기 브로드캐스트 신호는 상기 혼합 비콘 서브세트에 대한 로컬화 데이터를 포함함 -; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 상기 혼합 비콘 서브세트에 대한 상기 로컬화 데이터를 사용하여 상기 제2 장소에 있는 상기 차량을 추정하는 단계
    를 더 포함하는, 차량의 위치를 추정하는 방법.
KR1020210004014A 2020-11-30 2021-01-12 비콘을 사용한 차량의 로컬화 KR102565117B1 (ko)

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US17/107,928 2020-11-30
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