KR102569607B1 - 자율협력주행 인프라의 차량 데이터 관리장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 명의 자율협력주행 인프라의 차량 데이터 관리장치는 차량검지기 및 노변통신기 중 적어도 하나와 통신 인터페이스를 제공하는 통신부; 및 노변통신기로부터 통신부를 통해 프로브 차량 데이터를 전달한 프로브 차량이 차량검지기로부터 통신부를 통해 입력된 차량 검지 데이터 내 차량과 중복되는지 여부를 판별하여 판별 결과에 따라 중복된 프로브 차량이 전달한 프로브 차량 데이터를 제거하는 프로세서를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

자율협력주행 인프라의 차량 데이터 관리장치 및 방법{VEHICLE DATA MANAGEMENT APPARATUS AND METHOD OF AUTONOMOUS COOPERATIVE DRIVING INFRA}
본 발명은 자율협력주행 인프라의 차량 데이터 관리장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 차량 검지기로부터 입력된 차량 검지 데이터와 프로브 차량으로부터 입력된 프로브 차량 데이터를 통합하는 자율협력주행 인프라의 차량 데이터 관리장치 및 방법에 관한 것이다.
자율협력주행 인프라 시스템은 도로 기하 정보와 실시간으로 수집된 도로 위의 차량 움직임 정보를 융합하여 교통 흐름 및 사고/정체 위험을 예측한 정보를 생성하고, 이들 정보를 자율차에게 제공함으로써 자율차가 안전하고 효율적으로 주행할 수 있도록 한다.
도로 위의 차량 움직임 정보는 도로변에 설치한 차량검지기나 도로상에 주행하는 프로브 차량으로부터 V2X 통신을 통해 수집할 수 있다.
차량검지기는 카메라, 라이다, 레이더 등의 센서를 사용하여 획득한 영상 혹은 점군 데이터를 가공하여 도로 위의 객체를 인식하고, 객체의 유형(차량, 이륜차, 보행자 등)을 구분하며, 객체의 위치(경위도 좌표)와 진행 방향 및 진행 속도 등의 차량 검지 데이터를 취득한다.
프로브 차량은 V2X 통신을 통해 프로브 차량 데이터를 주로 SAE J2735 규격 중 PVD(Probe Vehicle Data) 메시지로 전송한다. 프로브 차량 데이터에는 차량의 위치(경위도 좌표), 방향, 속도 등의 데이터와 차량 내외부의 각종 상태 데이터가 포함된다.
본 발명의 배경기술은 대한민국 등록특허공보 10-2303716호(2021.09.13)의 '차량-도로인프라 정보융합 기반 자율협력주행 방법 및 시스템'에 개시되어 있다.
자율협력주행 인프라 시스템이 사고/정체 위험을 정확하게 예측하기 위해서는 도로 위를 주행중인 차량들의 위치와 주행 정보를 정확하게 수집하여야 한다.
그러나, 차량검지기는 실제 존재하는 차량 중 일부의 검지를 실패할 가능성이 있고 검지된 차량의 위치 정보에도 오차가 포함되어 있다. 따라서, 프로브 차량이 전달한 프로브 차량 데이터를 차량 감지 데이터에 통합하여 도로 위 차량 데이터의 정확도를 향상시키는 것이 필요하다. 그러나, 프로브 차량을 인프라 차량 검지기가 정상적으로 검지한 경우 해당 차량은 각각의 소스로부터 발생한 정보가 중복되는 문제가 있었다.
본 발명은 전술한 문제점을 개선하기 위해 창안된 것으로서, 본 발명의 일 측면에 따른 목적은 프로브 차량 데이터를 전달한 프로브 차량이 차량검지기로부터 차량 검지 데이터 내 차량과 중복되는지 여부를 판별하고 판별 결과에 따라 해당 프로브 차량이 전달한 프로브 차량 데이터를 제거하여 차량 검지 데이터와 통합하는 자율협력주행 인프라의 차량 데이터 관리장치 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 측면에 따른 자율협력주행 인프라의 차량 데이터 관리장치는 차량검지기 및 노변통신기 중 적어도 하나와 통신 인터페이스를 제공하는 통신부; 및 상기 노변통신기로부터 상기 통신부를 통해 프로브 차량 데이터를 전달한 프로브 차량이 상기 차량검지기로부터 상기 통신부를 통해 입력된 차량 검지 데이터 내 차량과 중복되는지 여부를 판별하여 판별 결과에 따라 중복된 프로브 차량이 전달한 프로브 차량 데이터를 제거하는 프로세서를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 프로세서는 차량 검지 데이터 내 차량과 중복되지 않는 프로브 차량의 프로브 차량 데이터를 차량 검지 데이터와 통합하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 프로세서는 프로브 차량 데이터 중 프로브 차량의 주변 객체의 위치를 차량 검지 데이터의 수집 시점과 동일 시점의 위치로 각각 보정하여 중복 여부를 판별하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 프로세서는 프로브 차량의 주변 객체의 위치를 칼만 필터를 이용하여 보정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 프로세서는 프로브 차량별로 프로브 차량을 기준으로 주변 객체를 연결하여 주행 상황 패턴을 생성하고, 상기 주행 상황 패턴을 이용하여 중복 여부를 판별하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 프로세서는 상기 주행 상황 패턴을 차량 검지 데이터의 차량별 주행 상황과 비교하여 유사도에 따라 프로브 차량이 차량 검지 데이터의 차량과 중복되는지 여부를 판별하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 프로세서는 프로브 차량 데이터를 PVD(Prove Vehicle Data) 메시지로 전달받고, 상기 PVD 메시지에 프로브 차량의 주변 객체의 주행 상황에 대한 데이터가 포함되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 측면에 따른 자율협력주행 인프라의 차량 데이터 관리방법은 프로세서가 프로브 차량 데이터를 전달한 프로브 차량이 차량검지기로부터 입력된 차량 검지 데이터 내 차량과 중복되는지 여부를 판별하는 단계; 및 상기 판별 결과에 따라, 상기 프로세서가 프로브 차량이 전달한 프로브 차량 데이터를 제거하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 프로세서가 프로브 차량 데이터를 전달한 프로브 차량이 차량검지기로부터 입력된 차량 검지 데이터 내 차량과 중복되는지 여부를 판별하는 단계에서, 상기 프로세서는 차량 검지 데이터 내 차량과 중복되지 않는 프로브 차량의 프로브 차량 데이터를 차량 검지 데이터와 통합하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 프로세서가 프로브 차량 데이터를 전달한 프로브 차량이 차량검지기로부터 입력된 차량 검지 데이터 내 차량과 중복되는지 여부를 판별하는 단계에서, 상기 프로세서는 프로브 차량 데이터 중 프로브 차량의 주변 객체의 위치를 차량 검지 데이터의 수집 시점과 동일 시점의 위치로 각각 보정하여 중복 여부를 판별하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 프로세서가 프로브 차량 데이터를 전달한 프로브 차량이 차량검지기로부터 입력된 차량 검지 데이터 내 차량과 중복되는지 여부를 판별하는 단계에서, 상기 프로세서는 프로브 차량의 주변 객체의 위치를 칼만 필터를 이용하여 보정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 프로세서가 프로브 차량 데이터를 전달한 프로브 차량이 차량검지기로부터 입력된 차량 검지 데이터 내 차량과 중복되는지 여부를 판별하는 단계에서, 상기 프로세서는 프로브 차량별로 프로브 차량을 기준으로 주변 객체를 연결하여 주행 상황 패턴을 생성하고, 상기 주행 상황 패턴을 이용하여 중복 여부를 판별하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 프로세서가 프로브 차량 데이터를 전달한 프로브 차량이 차량검지기로부터 입력된 차량 검지 데이터 내 차량과 중복되는지 여부를 판별하는 단계에서, 상기 프로세서는 상기 주행 상황 패턴을 차량 검지 데이터의 차량별 주행 상황과 비교하여 유사도에 따라 프로브 차량이 차량 검지 데이터의 차량과 중복되는지 여부를 판별하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 프로세서가 프로브 차량 데이터를 전달한 프로브 차량이 차량검지기로부터 입력된 차량 검지 데이터 내 차량과 중복되는지 여부를 판별하는 단계에서, 상기 프로세서는 프로브 차량 데이터를 PVD(Prove Vehicle Data) 메시지로 전달받고, 상기 PVD 메시지에 프로브 차량의 주변 객체의 주행 상황에 대한 데이터가 포함되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 측면에 따른 자율협력주행 인프라의 차량 데이터 관리장치 및 방법은 프로브 차량 데이터를 전달한 프로브 차량이 차량검지기로부터 차량 검지 데이터 내 차량과 중복되는지 여부를 판별하고 판별 결과에 따라 해당 프로브 차량이 전달한 프로브 차량 데이터를 제거하여 차량 검지 데이터와 통합함으로써 도로 위 차량 검지 데이터의 정확도를 향상시킨다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율협력주행 인프라의 차량 데이터 관리장치의 블럭 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 통합 서버의 블럭 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량검지기에 의해 수집된 차량 데이터이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 동일 시점으로 위치를 보정하는 예를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 프로브 차량 C를 기준으로 한 주변 차량의 주행 상황 패턴을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 프로브 차량 D를 기준으로 한 주변 차량의 주행 상황 패턴을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 중복 제거후 통합된 차량 데이터이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율협력주행 인프라의 차량 데이터 관리방법의 순서도이다.
이하에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율협력주행 인프라의 차량 데이터 관리장치 및 방법을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 이러한 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서, 이는 이용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율협력주행 인프라의 차량 데이터 관리장치의 블럭 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 통합 서버의 블럭 구성도이며, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량검지기에 의해 수집된 차량 데이터이며, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 동일 시점으로 위치를 보정하는 예를 나타낸 도면이며, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 프로브 차량 C를 기준으로 한 주변 차량의 주행 상황 패턴을 나타낸 도면이며, 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 프로브 차량 D를 기준으로 한 주변 차량의 주행 상황 패턴을 나타낸 도면이며, 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 중복 제거후 통합된 차량 데이터이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 자율협력주행 인프라의 차량 데이터 관리장치는 차량검지기(10), 노변통신기(20), 및 통합서버(30)를 포함한다.
차량검지기(10)는 도로변에 설치된다.
차량검지기(10)는 카메라, 라이다, 레이더 등의 센서를 사용하여 도로를 주행하는 객체에 대한 영상 또는 점군 데이터를 획득한다. 차량검지기(10)에 설치되는 센서는 카메라, 라이다, 레이더에 한정되는 것은 아니다.
차량검지기(10)는 획득한 영상 또는 점군 데이터를 가공하여 도로 위의 객체를 인식하여 객체의 유형(차량, 이륜차, 보행자 등)의 구분하고, 객체의 위치(경위도 좌표)와 진행 방향, 진행 속도 등의 차량 검지 데이터를 획득한다.
차량검지기(10)는 획득한 차량 검지 데이터를 통합서버(30)에 전달한다.
노변통신기(20)는 프로브 차량으로부터 V2X 통신을 이용하여 프로브 차량 데이터를 전달받는다. V2X 통신을 통해 전달되는 프로브 차량 데이터는 SAE J2735 규격 중 PVD(Probe Vehicle Data) 메시지로 전달된다.
노변통신기(20)는 Wave RSU(Wireless Access for Vehicle Environment Road-side Unit)가 채용될 수 있다.
프로브 차량 데이터에는 프로브 차량의 위치(경위도 좌표), 방향, 속도 등의 데이터, 프로브 차량 내의 상태 정보, 및 프로브 차량의 주변 객체의 주행 상황에 대한 데이터가 포함될 수 있다.
도 1을 참조하면, 도로 위에 (A)~(G)까지 7개의 차량이 주행하고 있고 이 중에서 (C)와 (D)가 프로브 차량이다.
이에 차량검지기(10)가 주기적으로 객체를 검지하여 특정 시점에 영상 내에서 차량 형상을 검출하여 각각에 식별자를 부여하여 통합서버(30)로 전송한다.
차량 C와 차량 D는 프로브 차량이다. 이들 프로브 차량 C 및 D는 주기적으로 자신의 위치 정보를 PVD(Prove Vehicle Data) 메시지로 만들어 노변통신기(20)에 전달한다. 이 경우, 프로브 차량 C 및 D는 차량 자체의 센서를 이용하여 주변의 차량을 검지한 결과를 PVD 메시지의 Snapshot.dataSet.object 필드에 적재할 수 있다.
한편, 노변통신기(20)는 프로브 차량으로부터 전달받은 PVD 메시지를 통합서버(30)로 전달한다.
통합서버(30)는 차량검지기(10)로부터 차량 검지 데이터를 전달받고, 노변통신기(20)로부터 프로브 차량 데이터를 전달받는다.
통합서버(30)는 노변통신기(20)로부터 통신부(31)를 통해 프로브 차량 데이터를 전달한 프로브 차량이 차량검지기(10)로부터 통신부(31)를 통해 입력된 차량 검지 데이터 내 차량과 중복되는지 여부를 판별한다. 판별 결과, 프로브 차량이 차량 검지 데이터 내 차량과 중복되면, 통합서버(30)는 해당 프로브 차량이 전달한 프로브 차량 데이터를 제거한 후, 차량 검지 데이터 내 차량과 중복되지 않는 프로브 차량의 프로브 차량 데이터를 차량 검지 데이터와 통합한다.
도 2를 참조하면, 통합서버(30)는 통신부(31) 및 프로세서(32)를 포함한다.
통신부(31)는 차량검지기(10) 및 노변통신기(20)와의 통신 인터페이스를 제공한다. 통신부(31)는 차량검지 및 노변통신기(20)와 통신을 수행함으로써, 차량검지기(10)로부터 차량 검지 데이터를 전달받고 노변통신기(20)로부터 프로브 차량 데이터를 전달받는다.
통신부(31)의 통신방식은 특별히 한정되는 것은 아니며, 다양한 유무선 통신방식이 채용될 수 있다.
프로세서(32)는 통신부(31)를 통해 차량 검지 데이터를 전달받는다.
프로세서(32)는 차량검지기(10)로부터 전달받은 특정 시점 t0에서의 차량 위치와 각 차량에 식별자를 부여하여 데이터셋(X)을 생성한다.
도 3에는 프로세서(32)가 차량검지기(10)로부터 전달받은 특정 시점 t0에서의 차량 위치와 각 차량에 식별자를 부여한 결과가 도시되었다. 각 차량에는 1에서 6까지의 식별자가 부여되었다.
프로세서(32)는 통신부(31)를 통해 프로브 차량 데이터를 전달받는다.
프로브 차량에서 검지된 차량은 모두 이동한다. 따라서, 차량 검지 데이터와프로브 차량 데이터의 수집 시점이 정확하게 일치하지 않으면 동일한 객체라도 위치가 달라지게 된다.
따라서, 프로세서(32)는 프로브 차량 (C)와 프로브 차량 (D)가 주기적으로 보내는 PVD 메시지의 시간 정보와 위치 정보를 이용하여 프로브 차량의 주변 객체의 위치를 도 3의 검지 시점으로 보정한다.
즉, 프로세서(32)는 프로브 차량 데이터 중 프로브 차량의 주변 객체의 위치를 차량 검지 데이터의 생성 시점과 동일 시점의 위치로 각각 보정한다.
도 4를 참조하면, 차량 검지 데이터가 수집되는 시점을 t0라 하고, 프로브 차량 (C)로부터 프로브 차량 데이터가 생성되는 시점을 t1이라 하며, 프로브 차량 (D)로부터 프로브 차량 데이터가 수집되는 시점은 t2이라 하면, PVD 메시지가 수집되는 시점 t1과 t2는 차량 검지 데이터가 수집되는 시점 t0와 정확히 일치하지 않는다. 따라서, 프로브 차량 C와 프로브 차량 D로부터 수집된 프로브 차량 데이터의 객체 위치를 차량 검지 데이터가 수집된 시점의 위치로 보정한다.
이 경우, 프로세서(32)는 프로브 차량의 주변 객체의 위치를 칼만 필터를 이용하여 보정할 수 있다. 이때, 칼만 필터의 입력으로는 이전 주기에서의 프로브 차량 C와 프로브 차량 D로부터 수집된 프로브 차량 데이터의 객체 위치와 객체 정보 수집 시간 및 객체의 가속도일 수 있다.
이어, 프로세서(32)는 동일 시점으로 보정된 객체의 위치를 이용하여 주행 상황 패턴을 생성한다. 주행 상황 패턴은 프로브 차량을 기준으로 주변 객체를 선으로 연결한 것이다.
도 5에는 프로브 차량 (C)의 주행 상황 패턴이 도시되고, 도 6에는 프로브 차량 D의 주행 상황 패턴이 도시되었다.
프로세서(32)는 주행 상황 패턴을 차량 검지 데이터의 차량별 주행 상황과 비교하여 유사도에 따라 프로브 차량이 차량 검지 데이터의 차량과 중복되는지 여부를 판별한다.
즉, 프로세서(32)는 동일 시점의 위치로 보정된 PVD에 의한 주행 상황 패턴을 차량 검지 데이터 내의 각 차량들과 비교하여 유사도가 기준 이상인 객체를 찾는다.
차량검지기(10) 및 노변통신기(20)로부터 수집된 차량의 위치 정보만을 이용하여 비교할 경우, 검지 오차 또는 측위 오차 등에 의해 인접한 차량들에 대해 중복을 판단하기 어려울 수 있다. 따라서, 프로세서(32)는 PVD 메시지에 포함된 주변 차량 정보를 주행 상황 패턴을 만들어 비교의 신뢰도를 향상시킨다.
프로세서(32)는 프로브 차량 C가 도 3의 데이터 셋(X), 즉 차량 검지 데이터의 차량 3에 중복된다는 것을 확인할 수 있으며, 이 경우 프로브 차량 C로부터 입력된 프로브 차량 데이터를 삭제한다. 프로세서(32)는 프로브 차량 D가 도 3의 차량 검지 데이터에서 중복되는 객체를 찾을 수 없으며, 이 경우 프로브 차량 D의 프로브 차량 데이터를 차량 검지 데이터와 통합한다.
이에, 프로세서(32)는 상기한 중복 제거 혹은 통합 작업을 통해 도 7 에 도시된 바와 같은 데이터 셋(Y)을 최종적으로 생성한다.
이하, 본 발명의 일 실시예에 따른 자율협력주행 인프라의 차량 데이터 관리방법을 도 8을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율협력주행 인프라의 차량 데이터 관리방법의 순서도이다.
도 8을 참조하면, 프로세서(32)는 통신부(31)를 통해 차량 검지 데이터를 전달받는다(S10).
프로세서(32)는 차량검지기(10)로부터 전달받은 특정 시점에서의 차량에 식별자를 부여하여 데이터셋(X)을 생성한다(S20).
한편, 프로세서(32)는 통신부(31)를 통해 프로브 차량 데이터를 PVD 메시지로 입력받는다(S30). 이 경우, 프로세서(32)는 다수 개의 프로브 차량 각각으로부터 각기 다양한 시점(t0, t1, t2, ...)에 프로브 차량 데이터를 수집할 수 있으며, 프로브 차량의 개수와 수집 시점은 특별히 한정되는 것은 아니다.
프로세서(32)는 프로브 차량으로부터 주기적으로 입력되는 PVD 메시지의 시간 정보와 위치 정보를 이용하여, 프로브 차량의 주변 객체의 위치를 차량 검지 데이터가 수집된 시점의 위치로 보정한다(S40). 프로세서(32)는 프로브 차량 데이터 중 프로브 차량의 주변 객체의 위치를 차량 검지 데이터의 생성 시점과 동일 시점의 위치로 각각 보정한다.
프로세서(32)는 상기한 바와 같이 동일 시점으로 보정된 객체의 위치를 이용하여 주행 상황 패턴을 생성한다(S50).
이어, 프로세서(32)는 생성된 주행 상황 패턴을 차량 검지 데이터의 차량별 주행 상황과 비교하여 유사도에 따라 프로브 차량이 차량 검지 데이터의 차량과 중복되는지 여부를 판별한다.
즉, 프로세서(32)는 동일 시점의 위치로 보정된 주행 상황 패턴을 차량 검지 데이터 내의 각 주변 객체들과 비교하여 프로브 차량의 중복 여부를 판별한다. 판별 결과, 프로브 차량이 차량 검지 데이터 내의 각 주변 객체들과 중복되었으면, 프로세서(32)는 해당 중복된 프로브 차량으로부터 입력된 프로브 차량 데이터를 제거한다(S60). 이 경우, 프로세서(32)는 주행 상황 패턴을 차량 검지 데이터 내의 각 주변 객체들과 비교하여 유사도가 기준 이상인 프로브 차량을 검출할 수 있다.
이어 프로세서(32)는 프로브 차량 (D)의 프로브 차량 데이터를 차량 검지 데이터와 통합하여 데이터 셋(Y)을 생성한다(S70).
이와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 자율협력주행 인프라의 차량 데이터 관리장치 및 방법은 차량 검지기로부터 입력된 차량 검지 데이터를 프로브 차량으로부터 입력된 프로브 차량 데이터와의 중복 여부에 따라 프로브 차량 데이터를 제거하여 프로브 차량으로부터 입력된 프로브 차량 데이터와 통합함으로써 도로 위 차량 데이터의 정확도를 향상시킬 수 있다.
본 명세서에서 설명된 구현은, 예컨대, 방법 또는 프로세스, 장치, 소프트웨어 프로그램, 데이터 스트림 또는 신호로 구현될 수 있다. 단일 형태의 구현의 맥락에서만 논의(예컨대, 방법으로서만 논의)되었더라도, 논의된 특징의 구현은 또한 다른 형태(예컨대, 장치 또는 프로그램)로도 구현될 수 있다. 장치는 적절한 하드웨어, 소프트웨어 및 펌웨어 등으로 구현될 수 있다. 방법은, 예컨대, 컴퓨터, 마이크로프로세서, 집적 회로 또는 프로그래밍가능한 로직 디바이스 등을 포함하는 프로세싱 디바이스를 일반적으로 지칭하는 프로세서 등과 같은 장치에서 구현될 수 있다. 프로세서는 또한 최종-사용자 사이에 정보의 통신을 용이하게 하는 컴퓨터, 셀 폰, 휴대용/개인용 정보 단말기(personal digital assistant: "PDA") 및 다른 디바이스 등과 같은 통신 디바이스를 포함한다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 기술이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의하여 정해져야할 것이다.
10: 차량검지기
20: 노변통신기
30: 통합서버
31: 통신부
32: 프로세서

Claims (14)

  1. 차량검지기 및 노변통신기 중 적어도 하나와 통신 인터페이스를 제공하는 통신부; 및
    상기 노변통신기로부터 상기 통신부를 통해 프로브 차량 데이터를 전달한 프로브 차량이 상기 차량검지기로부터 상기 통신부를 통해 입력된 차량 검지 데이터 내 차량과 중복되는지 여부를 판별하여 판별 결과에 따라 중복된 프로브 차량이 전달한 프로브 차량 데이터를 제거하는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는 프로브 차량별로 프로브 차량을 기준으로 주변 객체를 연결하여 주행 상황 패턴을 생성하고, 상기 주행 상황 패턴을 이용하여 중복 여부를 판별하는 것을 특징으로 하는 자율협력주행 인프라의 차량 데이터 관리장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는
    차량 검지 데이터 내 차량과 중복되지 않는 프로브 차량의 프로브 차량 데이터를 차량 검지 데이터와 통합하는 것을 특징으로 하는 자율협력주행 인프라의 차량 데이터 관리장치.
  3. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는
    프로브 차량 데이터 중 프로브 차량의 주변 객체의 위치를 차량 검지 데이터의 수집 시점과 동일 시점의 위치로 각각 보정하여 중복 여부를 판별하는 것을 특징으로 하는 자율협력주행 인프라의 차량 데이터 관리장치.
  4. 제3항에 있어서, 상기 프로세서는
    프로브 차량의 주변 객체의 위치를 칼만 필터를 이용하여 보정하는 것을 특징으로 하는 자율협력주행 인프라의 차량 데이터 관리장치.
  5. 삭제
  6. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는
    상기 주행 상황 패턴을 차량 검지 데이터의 차량별 주행 상황과 비교하여 유사도에 따라 프로브 차량이 차량 검지 데이터의 차량과 중복되는지 여부를 판별하는 것을 특징으로 하는 자율협력주행 인프라의 차량 데이터 관리장치.
  7. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는
    프로브 차량 데이터를 PVD(Prove Vehicle Data) 메시지로 전달받고,
    상기 PVD 메시지에 프로브 차량의 주변 객체의 주행 상황에 대한 데이터가 포함되는 것을 특징으로 하는 자율협력주행 인프라의 차량 데이터 관리장치.
  8. 프로세서가 프로브 차량 데이터를 전달한 프로브 차량이 차량검지기로부터 입력된 차량 검지 데이터 내 차량과 중복되는지 여부를 판별하는 단계; 및
    상기 판별 결과에 따라, 상기 프로세서가 프로브 차량이 전달한 프로브 차량 데이터를 제거하는 단계를 포함하고,
    상기 프로세서가 프로브 차량 데이터를 전달한 프로브 차량이 차량검지기로부터 입력된 차량 검지 데이터 내 차량과 중복되는지 여부를 판별하는 단계에서, 상기 프로세서는 프로브 차량별로 프로브 차량을 기준으로 주변 객체를 연결하여 주행 상황 패턴을 생성하고, 상기 주행 상황 패턴을 이용하여 중복 여부를 판별하는 것을 특징으로 하는 자율협력주행 인프라의 차량 데이터 관리방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 프로세서가 프로브 차량 데이터를 전달한 프로브 차량이 차량검지기로부터 입력된 차량 검지 데이터 내 차량과 중복되는지 여부를 판별하는 단계에서,
    상기 프로세서는 차량 검지 데이터 내 차량과 중복되지 않는 프로브 차량의 프로브 차량 데이터를 차량 검지 데이터와 통합하는 것을 특징으로 하는 자율협력주행 인프라의 차량 데이터 관리방법.
  10. 제8항에 있어서, 상기 프로세서가 프로브 차량 데이터를 전달한 프로브 차량이 차량검지기로부터 입력된 차량 검지 데이터 내 차량과 중복되는지 여부를 판별하는 단계에서,
    상기 프로세서는 프로브 차량 데이터 중 프로브 차량의 주변 객체의 위치를 차량 검지 데이터의 수집 시점과 동일 시점의 위치로 각각 보정하여 중복 여부를 판별하는 것을 특징으로 하는 자율협력주행 인프라의 차량 데이터 관리방법.
  11. 제10항에 있어서, 상기 프로세서가 프로브 차량 데이터를 전달한 프로브 차량이 차량검지기로부터 입력된 차량 검지 데이터 내 차량과 중복되는지 여부를 판별하는 단계에서,
    상기 프로세서는 프로브 차량의 주변 객체의 위치를 칼만 필터를 이용하여 보정하는 것을 특징으로 하는 자율협력주행 인프라의 차량 데이터 관리방법.
  12. 삭제
  13. 제8항에 있어서, 상기 프로세서가 프로브 차량 데이터를 전달한 프로브 차량이 차량검지기로부터 입력된 차량 검지 데이터 내 차량과 중복되는지 여부를 판별하는 단계에서,
    상기 프로세서는 상기 주행 상황 패턴을 차량 검지 데이터의 차량별 주행 상황과 비교하여 유사도에 따라 프로브 차량이 차량 검지 데이터의 차량과 중복되는지 여부를 판별하는 것을 특징으로 하는 자율협력주행 인프라의 차량 데이터 관리방법.
  14. 제8항에 있어서, 상기 프로세서가 프로브 차량 데이터를 전달한 프로브 차량이 차량검지기로부터 입력된 차량 검지 데이터 내 차량과 중복되는지 여부를 판별하는 단계에서,
    상기 프로세서는 프로브 차량 데이터를 PVD(Prove Vehicle Data) 메시지로 전달받고,
    상기 PVD 메시지에 프로브 차량의 주변 객체의 주행 상황에 대한 데이터가 포함되는 것을 특징으로 하는 자율협력주행 인프라의 차량 데이터 관리방법.
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