KR102619281B1

KR102619281B1 - 전동 조향 토크 보상

Info

Publication number: KR102619281B1
Application number: KR1020217006172A
Authority: KR
Inventors: 닝 우; 한스 안데르센; 프란세스코 세카몬테
Original assignee: 모셔널 에이디 엘엘씨
Priority date: 2019-01-29
Filing date: 2020-01-29
Publication date: 2023-12-28
Also published as: DK180545B1; GB202017176D0; CN112166068B; CN115071811A; DE112020000572T5; KR102223836B1; KR20210110558A; KR20200133390A; CN112166068A; GB2604690B; GB2604690A; GB202115652D0; DK201970163A1; GB2585318A; GB2585318B

Abstract

무엇보다도, 전동 조향 토크 보상을 위한 기술을 설명한다. 컴퓨터, 예를 들면, 자율주행 차량에 탑재된 컴퓨터에 의해 구현되는 방법을 위한 기술이 제공된다. 차량에 탑재되고 차량의 EPS에 연결된 계획 회로는 조향 휠의 예상된 조향각과 매칭하도록 차량의 조향 휠의 실제 조향각을 수정하기 위해 보상 토크 신호를 결정한다. 계획 회로는 보상 토크 신호를 조향 휠의 조향각을 제어하는 제어 회로에 송신한다. EPS는 보상 토크 신호에 기초하여 실제 조향각을 수정하여 수정된 조향각을 야기한다. 제어 회로는 수정된 조향각에 기초하여 차량을 동작시킨다.

Description

전동 조향 토크 보상{ELECTRIC POWER STEERING TORQUE COMPENSATION}

관련 출원의 상호 참조

이 출원은 2019년 1월 29일자로 출원된 미국 가특허 출원 제62/798,419호 및 2019년 3월 14일자로 출원된 덴마크 특허 출원 제PA201970163호에 대한 우선권을 주장하며, 이들의 전체 내용은 참조에 의해 본원에 포함된다.

발명의 분야

이 설명은 전동 조향(electric power steering) 토크 보상에 관한 것이다.

전동 조향(electric power steering; EPS) 시스템은 차량의 조향 칼럼(steering column)에 토크를 가하여 차량을 한 방향으로 또는 다른 방향으로 회전시키는 시스템이다. EPS(때때로 전동 보조 조향(electric power-assisted steering)이라고도 불림) 시스템은 조향 칼럼 또는 조향 기어(steering gear)에 장착되고 조향 칼럼에 토크를 가하며, 이는 조향 휠을 회전시킨다. 자율주행 차량(autonomous vehicle)에서, EPS 시스템은 조향 칼럼에 토크를 가하여, 이에 의해 차량의 동작을 제어할 수 있다.

컴퓨터, 예를 들면, 자율주행 차량에 탑재(onboard)된 컴퓨터에 의해 구현되는 방법을 위한 기술이 제공된다. 차량에 탑재되고 차량의 EPS 시스템에 연결된 계획 회로(planning circuit)는 차량의 조향 휠의 실제 조향각을 수정(modify)하여 조향 휠의 예상된 조향각(steering angle)과 매칭하도록 하기 위해 보상 토크 신호(compensatory torque signal)를 결정한다. 계획 회로는 보상 토크 신호를 조향 휠의 조향각을 제어하는 제어 회로에 송신한다. EPS 시스템은 보상 토크 신호에 기초하여 실제 조향각을 수정하여 수정된 조향각을 야기한다. 제어 회로는 수정된 조향각에 기초하여 차량을 동작시킨다.

이들 및 다른 양태, 특징, 및 구현예는 기능을 수행하기 위한 방법, 장치, 시스템, 컴포넌트, 프로그램 제품, 수단 또는 단계로서, 및 다른 방식으로 표현될 수 있다.

이들 및 다른 양태, 특징, 및 구현은 청구항을 포함하여, 이하의 설명으로부터 명백해질 것이다.

도 1은 자율주행 능력을 갖는 자율주행 차량의 일 예를 도시한다.
도 2는 예시적인 "클라우드" 컴퓨팅 환경을 예시한다.
도 3은 컴퓨터 시스템을 예시한다.
도 4는 자율주행 차량에 대한 예시적인 아키텍처를 도시한다.
도 5는 인지 모듈에 의해 사용될 수 있는 입력 및 출력의 일 예를 도시한다.
도 6은 LiDAR 시스템의 일 예를 도시한다.
도 7은 동작 중인 LiDAR 시스템을 도시한다.
도 8은 LiDAR 시스템의 동작을 부가적으로 상세하게 도시한다.
도 9는 계획 모듈의 입력과 출력 사이의 관계의 블록 다이어그램을 도시한다.
도 10은 경로 계획에서 사용되는 방향 그래프를 도시한다.
도 11은 제어 모듈의 입력 및 출력의 블록 다이어그램을 도시한다.
도 12는 제어기의 입력, 출력, 및 컴포넌트의 블록 다이어그램을 도시한다.
도 13은 조향 휠에 연결된 제어기의 개략 다이어그램을 도시한다.
도 14는 보상 토크를 조향 칼럼에 가하는 예시적인 프로세스의 플로차트이다.
도 15는 EPS 시스템에 인가될 수 있는 전압 신호의 예이다.
도 16은 피드포워드 기능(feedforward function)을 갖는 제어 루프의 개략 다이어그램이다.
도 17은 차량 조건 및 조향각을 피드포워드 토크에 관련시키는 플롯이다.

설명을 위한 이하의 기술에서는, 본 발명에 대한 완전한 이해를 제공하기 위해 다수의 특정 세부 사항이 기재된다. 그렇지만, 본 발명이 이 특정 세부 사항 없이 실시될 수 있음이 명백할 것이다. 다른 예에서, 공지된 구조 및 디바이스는 본 발명을 불필요하게 모호하게 하는 것을 피하기 위하여 블록 다이어그램 형태로 도시된다.

도면에서, 설명을 용이하게 하기 위해, 디바이스, 모듈, 명령어 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 요구된다는 것을 암시하는 것을 의미하지는 않는다는 점을 이해할 것이다. 게다가, 도면에 개략적 요소를 포함시키는 것은, 그러한 요소가 모든 실시예에서 요구된다는 것을 암시하는 것을 의미하지 않거나, 또는 그러한 요소에 의해 표현된 특징이 일부 실시예에서 포함되지 않거나 또는 다른 요소와 조합되지 않을 수 있다는 점을 암시하는 것을 의미하지 않는다.

게다가, 도면에서, 2개 이상의 다른 개략적 요소 사이의 연결, 관계 또는 연관을 예시하기 위해 실선 또는 파선 또는 화살표와 같은 연결 요소가 사용되는 경우에, 임의의 그러한 연결 요소의 부재는 연결, 관계 또는 연관이 존재할 수 없다는 점을 암시하는 것을 의미하지 않는다. 환언하면, 요소들 사이의 일부 연결, 관계, 또는 연관은 본 개시를 모호하게 하지 않기 위해 도면에 도시되지 않는다. 그에 부가하여, 예시를 용이하게 하기 위해, 요소들 사이의 다수의 연결, 관계 또는 연관을 표현하기 위해 단일의 연결 요소가 사용된다. 예를 들어, 연결 요소가 신호, 데이터 또는 명령어의 통신을 표현하는 경우, 본 기술 분야의 통상의 기술자라면, 그러한 요소가, 통신을 수행하기 위해 필요할 수 있는, 하나 또는 다수의 신호 경로(예를 들면, 버스)를 표현한다는 것을 이해할 것이다.

그 예가 첨부 도면에 예시되어 있는, 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 이 특정 세부 사항 없이 실시될 수 있다는 것이 본 기술 분야의 통상의 기술자에게 명백할 것이다. 다른 예에서, 실시예의 양태를 불필요하게 모호하게 하지 않기 위해 공지된 방법, 절차, 컴포넌트, 회로, 및 네트워크는 상세하게 기술되지 않았다.

서로 독립적으로 또는 다른 특징들의 임의의 조합과 함께 각각 사용될 수 있는 여러 특징이 이하에서 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 일부는 본원에 기술된 특징들 중 임의의 것에 의해 완전히 해결되지는 않을 수 있다. 비록 여러 표제가 제공되어 있더라도, 특정 표제에 관련되지만 해당 표제를 갖는 섹션에서 발견되지 않은 정보가 본 설명의 다른 곳에서 발견될 수도 있다. 실시예는 이하의 개요에 따라 본원에 기술된다.

1. 일반적 개관

2. 시스템 개관

3. 자율주행 차량 아키텍처

4. 자율주행 차량 입력

5. 자율주행 차량 계획

6. 자율주행 차량 제어

일반적 개관

본 개시는 차량의 EPS 시스템에 연결되는 차량에 탑재된 계획 회로(아래에서 기술됨)를 갖는 자율주행 차량을 기술한다. 차량의 조향 칼럼에 베이스 토크(base torque)를 가하여 조향 휠을 원하는 조향각으로 회전시키는 EPS 시스템은 제어 회로에 의해 제어된다. 일부 실시예에서, 제어 회로는 원하는 조향각을 야기할 베이스 토크를 결정하고, 베이스 토크의 크기(magnitude)에 대응하는 크기의 베이스 토크 신호(예를 들어, 전압 신호)를 결정하며, 베이스 토크 신호를 EPS에 송신한다. 이에 응답하여, EPS는 베이스 토크 신호에 의해 표현되는 베이스 토크를 조향 칼럼에 가한다. 이러한 방식으로, 베이스 토크 신호는 원하는 조향각만큼 조향 휠을 회전시킬 것으로 예상된다. 일부 경우에, 예를 들어, 특정 차량 속력(vehicle speeds)에서, 베이스 토크 신호에 응답하여 조향 휠이 회전하는 실제 조향각은 원하는(또는 예상된) 조향각에서 벗어난다. 일부 실시예에서, 실제 조향각은 피드백 신호로서 제어 회로에 제공되고, 베이스 토크는 예상된 조향각과 실질적으로 매칭하도록 실제 조향각을 추가로 수정하는 보상 토크에 의해 보상된다.

본 개시는 예상된 조향각으로부터 실제 조향각의 예상된 편차를 미리 알고 있는 것에 기초하여, 즉, 베이스 토크 신호가 EPS에 인가되기 전에, 피드백 신호가 아니라 피드포워드 신호로서 조향 칼럼에 보상 토크를 가하는 것을 기술한다. 피드포워드 신호는 실제 조향각이 예상된 조향각과 실질적으로 매칭하도록 베이스 토크가 조정(예를 들면, 증가 또는 감소)되어야 하는 보상 토크의 양을 나타낸다. 환언하면, 차량 운전 조건에 기초하여, 계획 회로는 실제 조향각과 예상된 조향각 사이의 편차를 예상한다. 사전 대응(proactive response)으로서, 계획 회로는 예상된 조향각과 매칭하도록 조향 휠의 실제 조향각을 수정하기 위해 보상 토크 신호를 결정하고, 보상 토크 신호를 제어 회로에 송신한다. 제어 회로는 보상 토크 신호에 따라 베이스 토크 신호를 수정하고 수정된 토크 신호를 EPS 시스템에 인가한다. 본 개시의 실시예는 조향 칼럼에 연결된 조향 휠을 회전시키기 위해 조향 칼럼에 가해지는 토크를 참조하여 기술된다. 여기에 설명된 기술은 차량을 회전시키기 위해 조향 칼럼이 차량의 다른 특징부를 동작시키는 조향 휠이 없는 차량에 적용 가능하다.

시스템 개관

도 1은 자율주행 능력을 갖는 자율주행 차량(100)의 일 예를 도시한다.

본원에서 사용되는 바와 같이, 용어 "자율주행 능력"은, 완전한 자율주행 차량, 고도의 자율주행 차량, 및 조건부 자율주행 차량을 제한 없이 포함하는, 실시간 인간 개입 없이 차량이 부분적으로 또는 완전하게 동작될 수 있게 하는 기능, 특징, 또는 설비를 지칭한다.

본원에서 사용되는 바와 같이, 자율주행 차량(autonomous vehicle; AV)은 자율주행 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 일 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) 또는 드롭-오프(drop-off) 위치이다.

본원에서 사용되는 바와 같이, "센서(들)"는 센서를 둘러싼 환경에 관한 정보를 검출하는 하나 이상의 하드웨어 컴포넌트를 포함한다. 하드웨어 컴포넌트들 중 일부는 감지 컴포넌트(예를 들면, 이미지 센서, 생체측정 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 라벨링된 대상체를 포함하는 데이터 구조(예를 들어, 리스트) 또는 데이터 스트림이다.

본원에서 사용되는 바와 같이, "도로"는 차량에 의해 횡단될 수 있는 물리적 영역이고, 명명된 주요 도로(예를 들어, 도시 거리, 주간 고속도로 등)에 대응할 수 있거나, 또는 명명되지 않은 주요 도로(예를 들어, 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 진행에 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 일부이다. 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 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 특징, 예를 들어, 시골 지역에서의 주요 도로를 따라 있는 바위 및 나무 또는, 예를 들어, 미개발 지역에서의 피할 자연 장애물에 기초하여 규정될 수 있다. 차선은 또한 차선 마킹 또는 물리적 특징과 무관하게 해석될 수 있다. 예를 들어, 차선은 차선 경계로서 해석될 특징이 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 전달할 수 있어서, 다른 AV가 동일한 차선 정보를 사용하여 그 자신들 간에 경로 계획을 조정할 수 있다.

용어 "OTA(over-the-air) 클라이언트"는 임의의 AV, 또는 AV에 내장되거나, AV에 결합되거나, 또는 AV와 통신하는 임의의 전자 디바이스(예를 들면, 컴퓨터, 제어기, IoT 디바이스, 전자 제어 유닛(electronic control unit; ECU))를 포함한다.

용어 "OTA(over-the-air) 업데이트"는, 셀룰러 모바일 통신(예를 들면, 2G, 3G, 4G, 5G), 라디오 무선 영역 네트워크(예를 들면, WiFi) 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.

용어 "에지 노드"는 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.

용어 "에지 디바이스"는 에지 노드를 구현하고 기업 또는 서비스 제공자(예를 들면, VERIZON, AT&T) 코어 네트워크에 물리적 무선 액세스 포인트(access point; 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 기능이 하나의 요소에 의해 수행되는 것, 기능이 하나보다 많은 요소에 의해, 예를 들어, 분산 방식으로, 수행되는 것, 여러 기능이 하나의 요소에 의해 수행되는 것, 여러 기능이 여러 요소에 의해 수행되는 것, 또는 이들의 임의의 조합을 포함한다.

또한, 용어, 제1, 제2 등이, 일부 예에서, 다양한 요소를 기술하기 위해 본원에서 사용되었지만, 이러한 요소는 이러한 용어에 의해 제한되지 않아야 한다는 것이 이해될 것이다. 이들 용어는 하나의 요소를 다른 요소와 구별하는 데만 사용된다. 예를 들어, 기술된 다양한 실시예의 범위를 벗어나지 않으면서, 제1 접촉은 제2 접촉이라 지칭될 수 있고, 유사하게 제2 접촉은 제1 접촉이라 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 명시적으로 나타내지 않는 이상, 복수형도 포함하는 것으로 의도된다. 또한, 용어 "및/또는"이, 본원에서 사용되는 바와 같이, 열거된 연관 항목들 중 하나 이상의 항목의 임의의 그리고 모든 가능한 조합을 지칭하고 포함한다는 것이 이해될 것이다. 또한, 용어 "포함한다" 및/또는 "포함하는"이, 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 것도 이해될 것이다.

본원에서 사용되는 바와 같이, 용어 "~ 경우"는 선택적으로 문맥에 따라 "~할 때", 또는 "~시에" 또는 "결정에 반응하여" 또는 "검출에 반응하여"를 의미하는 것으로 해석된다. 마찬가지로, 문구 "~라고 결정된다면" 또는 "[언급된 조건 또는 이벤트]가 검출되는 경우"는 선택적으로 문맥에 따라, "결정할 시에" 또는 "결정에 반응하여" 또는 "[언급된 조건 또는 이벤트]의 검출 시에" 또는 "[언급된 조건 또는 이벤트]의 검출에 반응하여"를 의미하는 것으로 해석된다.

본원에서 사용되는 바와 같이, AV 시스템은 AV의 동작을 지원하는, 하드웨어, 소프트웨어, 저장된 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 3와 관련하여 아래에서 기술되는 클라우드 컴퓨팅 환경(300)과 유사한 클라우드 컴퓨팅 환경 상에 구현된다.

일반적으로, 본원은 완전한 자율주행 차량, 고도의 자율주행 차량, 및 조건부 자율주행 차량, 예컨대, 제각기 소위 레벨 5 차량, 레벨 4 차량 및 레벨 3 차량을 포함하는 하나 이상의 자율주행 능력을 갖는 임의의 차량에 적용 가능한 기술을 개시한다(차량의 자율성 레벨의 분류에 대한 세부 사항은 참조에 의해 그 전체가 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 자율주행 차량 및 운전자 보조 차량, 예를 들어, 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. 본원에서 개시된 기술은, 완전한 자율주행 차량으로부터 인간-운전 차량에 이르는, 임의의 레벨에 있는 차량에 혜택을 줄 수 있다.

자율주행 차량은 인간 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 특징(예를 들면, 시트 벨트, 에어백)은 이 수치를 개선시키는 데 한계에 도달했을 것이다. 따라서 차량의 자동 제어와 같은, 능동적 안전 대책이 이러한 통계치를 개선시키는 데 유망한 다음 단계이다. 인간 운전자가 95%의 충돌에서 중요한 충돌전 사건에 책임있는 것으로 여겨지기 때문에, 자동 운전 시스템은, 예를 들어, 중요한 상황을 인간보다 잘 신뢰성있게 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 운전자, 및 다른 장애물)을 피하고 도로 법규(예를 들면, 동작 규칙 또는 운전 선호사항)를 준수하면서, 환경(190)을 통과하여 궤적(198)을 따라 AV(100)를 목적지(199)(때때로 최종 위치라고 지칭됨)로 동작시킨다.

일 실시예에서, AV 시스템(120)은 컴퓨터 프로세서(146)로부터의 동작 커맨드를 수신하고 이에 따라 동작하도록 설비된 디바이스(101)를 포함한다. 일 실시예에서, 컴퓨팅 프로세서(146)는 도 3을 참조하여 아래에서 기술되는 프로세서(304)와 유사하다. 디바이스(101)의 예는 조향 제어(102), 브레이크(103), 기어, 가속기 페달 또는 다른 가속 제어 메커니즘, 앞유리 와이퍼, 사이드-도어 락, 윈도 제어, 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 특성을 측정 또는 추론하기 위한 센서(121)를 포함한다. 센서(121)의 예는 GPS, 차량 선가속도 및 각속도(angular rate) 둘 모두를 측정하는 IMU(inertial measurement unit), 휠 슬립률(wheel slip ratio)을 측정 또는 추산하기 위한 휠 속력 센서, 휠 브레이크 압력 또는 제동 토크 센서, 엔진 토크 또는 휠 토크 센서, 및 조향각 및 각속도 센서이다.

일 실시예에서, 센서(121)는 AV의 환경의 특성을 감지 또는 측정하기 위한 센서를 또한 포함한다. 예를 들어, 가시광, 적외선 또는 열(또는 둘 모두) 스펙트럼식 단안 또는 스테레오 비디오 카메라(122), LiDAR(123), RADAR, 초음파 센서, TOF(time-of-flight) 심도 센서, 속력 센서, 온도 센서, 습도 센서, 및 강우 센서.

일 실시예에서, AV 시스템(120)은 컴퓨터 프로세서(146)와 연관된 머신 명령어 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 이력, 실시간, 및/또는 예측 정보를 저장한다. 일 실시예에서, 저장된 정보는 맵, 운전 성능, 교통 정체 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 차량 상태 및 조건, 예컨대, 위치, 선속도와 각속도, 선가속도와 각가속도, 및 AV(100)를 향한 선형 헤딩과 각도 헤딩의 측정된 또는 추론된 특성을 통신하기 위한 통신 디바이스(140)를 포함한다. 이 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 광학적 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 타입의 통신)의 조합이 때때로 V2X(Vehicle-to-Everything) 통신이라고 지칭된다. V2X 통신은 전형적으로, 자율주행 차량과의 통신 및 자율주행 차량들 간의 통신을 위한 하나 이상의 통신 표준에 따른다.

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 조작(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 진행된 차량의 운전 특성(예를 들면, 속력 및 가속도 프로파일)에 관한 이력 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 이전 정보 둘 모두에 기초한 제어 액션을 알고리즘적으로 생성하여, AV 시스템(120)이 자율주행 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 제어기(316)와 유사하다. 결합은 무선 또는 유선이다. 인터페이스 디바이스들 중 임의의 둘 이상이 단일 디바이스에 통합될 수 있다.

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 간편한 온-디맨드 네트워크 액세스를 가능하게 하기 위한 서비스 전달(service delivery)의 일 모델이다. 전형적인 클라우드 컴퓨팅 시스템에서는, 하나 이상의 대형 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 특정한 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 구역을 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 배치된 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. 또한, 네트워크가 다수의 서브 네트워크의 조합을 나타내는 실시예에서, 상이한 네트워크 계층 프로토콜은 기저 서브 네트워크(underlying sub-network) 각각에서 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, 자율주행 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 도시한다. 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 명령어에 따라 기술을 수행하도록 프로그래밍되는 하나 이상의 범용 하드웨어 프로세서를 포함할 수 있다. 또한, 그러한 특수-목적 컴퓨팅 디바이스는 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, 포터블 컴퓨터 시스템, 휴대용 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 버스(302)에 결합된, 프로세서(304)에 의해 실행될 명령어 및 정보를 저장하기 위한, 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 명령어의 실행 동안 임시 변수 또는 다른 중간 정보를 저장하는 데 사용된다. 그러한 명령어는, 프로세서(304)에 의해 액세스 가능한 비-일시적 저장 매체에 저장될 때, 컴퓨터 시스템(300)을 명령어에서 특정된 동작을 수행하도록 커스터마이징된 특수-목적 머신으로 렌더링한다.

일 실시예에서, 컴퓨터 시스템(300)은, 프로세서(304)를 위한 정적 정보 및 명령어를 저장하기 위해 버스(302)와 결합된 ROM(read only memory)(308) 또는 다른 정적 저장 디바이스를 더 포함한다. 자기 디스크, 광학 디스크, 솔리드-스테이트 드라이브, 또는 3차원 크로스 포인트 메모리와 같은, 저장 디바이스(310)가 제공되고 정보 및 명령어를 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 및 다른 키를 포함하는 입력 디바이스(314)는 정보 및 커맨드 선택을 프로세서(304)에 통신하기 위해 버스(302)에 결합된다. 다른 타입의 사용자 입력 디바이스는, 디스플레이(312) 상에서 커서 움직임을 제어하고 방향 정보 및 커맨드 선택을 프로세서(304)에 통신하기 위한, 마우스, 트랙볼, 터치식 디스플레이, 또는 커서 방향 키와 같은, 커서 제어기(316)이다. 이 입력 디바이스는 전형적으로, 디바이스가 평면에서 위치를 특정할 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 명령어의 하나 이상의 시퀀스를 실행하는 것에 응답하여 컴퓨터 시스템(300)에 의해 수행된다. 그러한 명령어는, 저장 디바이스(310)와 같은, 다른 저장 매체로부터 메인 메모리(306) 내로 판독된다. 메인 메모리(306)에 포함된 명령어의 시퀀스의 실행은 프로세서(304)로 하여금 본원에서 기술된 프로세스 단계를 수행하게 한다. 대안적인 실시예에서는, 소프트웨어 명령어 대신에 또는 소프트웨어 명령어와 조합하여 고정-배선 회로가 사용된다.

본원에서 사용되는 바와 같은 용어 "저장 매체"는 머신이 특정 방식으로 동작하게 하는 데이터 및/또는 명령어를 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 간에 정보를 전달하는 데 참여한다. 예를 들어, 송신 매체는 버스(302)를 포함하는 와이어를 포함하여, 동축 케이블, 구리 와이어 및 광섬유를 포함한다. 또한, 송신 매체는 라디오 파 및 적외선 데이터 통신 동안 생성되는 것과 같은, 광파 또는 음향파의 형태를 취할 수 있다.

일 실시예에서, 실행을 위해 하나 이상의 명령어의 하나 이상의 시퀀스를 프로세서(304)에 반송하는 데 다양한 형태의 매체가 수반된다. 예를 들어, 명령어는 초기에 원격 컴퓨터의 자기 디스크 또는 솔리드-스테이트 드라이브에 보유된다. 원격 컴퓨터는 동적 메모리에 명령어를 로딩하고 모뎀을 사용하여 전화선을 통해 명령어를 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 명령어를 검색 및 실행한다. 메인 메모리(306)에 의해 수신된 명령어는 프로세서(304)에 의해 실행되기 전이나 실행된 후에 선택적으로 저장 디바이스(310)에 저장될 수 있다.

컴퓨터 시스템(300)은 버스(302)와 결합된 통신 인터페이스(318)도 포함한다. 통신 인터페이스(318)는 로컬 네트워크(322)에 연결된 네트워크 링크(320)에 대한 2-웨이 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 타입의 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 타입의 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 제공할 수 있다. ISP(326)는 차례로 지금은 "인터넷(328)"이라고 통칭되는 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. 다양한 네트워크를 통한 신호 및 컴퓨터 시스템(300)으로 그리고 컴퓨터 시스템(300)으로부터 디지털 데이터를 반송하는 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 포함하는 메시지 및 데이터를 전송 및 수신한다. 일 실시예에서, 컴퓨터 시스템(300)은 프로세싱하기 위한 코드를 수신한다. 수신된 코드는 수신될 때 프로세서(304)에 의해 실행되고 및/또는, 추후의 실행을 위해 저장 디바이스(310) 또는 다른 비휘발성 스토리지에 저장된다.

자율주행 차량 아키텍처

도 4는 자율주행 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 가능한 코드) 및 컴퓨터 하드웨어(예를 들면, 하나 이상의 마이크로프로세서, 마이크로컨트롤러, ASIC(application-specific integrated circuit), 하드웨어 메모리 디바이스, 다른 타입의 집적 회로, 다른 타입의 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)가 진행할 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 들어, 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 타입으로 그룹화되고), 분류된 대상체(416)를 포함하는 장면 묘사는 계획 모듈(404)에 제공된다.

또한, 계획 모듈(404)은 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 Operation Satellite System) 센서로부터의 데이터 및 지리적 데이터를 사용하여 AV의 경도 및 위도를 계산한다. 일 실시예에서, 로컬화 모듈(408)에 의해 사용되는 데이터는 도로 기하학적 특성의 고-정밀 맵, 도로망 연결 특성을 기술하는 맵, 도로 물리적 특성(예컨대, 교통 속력, 교통량, 차량 및 자전거 운전자 교통 차선의 개수, 차선 폭, 차선 교통 방향, 또는 차선 마커 타입 및 위치, 또는 그 조합)을 기술하는 맵, 및 도로 특징부, 예를 들어, 횡단보도, 교통 표지판 또는 다양한 타입의 다른 진행 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 진행하게할 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 좌측으로 회전하게 하고 스로틀링 및 제동이 AV(100)로 하여금 이러한 회전이 이루어지기 전에 통과하는 보행자 또는 차량을 위해 일시정지 및 대기하게 하는 방식으로 제어 기능(420a 내지 420c)을 동작시킬 것이다.

자율주행 차량 입력

도 5는 인지 모듈(402)(도 4)에 의해 사용되는 입력(502a 내지 502d)(예를 들면, 도 1에 도시된 센서(121)) 및 출력(504a 내지 504d)(예를 들면, 센서 데이터)의 일 예를 도시한다. 하나의 입력(502a)은 LiDAR(Light Detection and Ranging) 시스템(예를 들면, 도 1에 도시된 LiDAR(123))이다. LiDAR는 그의 시선에 있는 물리적 대상체에 관한 데이터를 획득하기 위해 광(예를 들면, 적외선 광과 같은 광의 버스트)을 사용하는 기술이다. LiDAR 시스템은 출력(504a)으로서 LiDAR 데이터를 생성한다. 예를 들어, LiDAR 데이터는 환경(190)의 표현을 구성하는 데 사용되는 3D 또는 2D 포인트(포인트 클라우드라고도 알려져 있음)의 집합체이다.

다른 입력(502b)은 RADAR 시스템이다. RADAR는 인근의 물리적 대상체에 관한 데이터를 획득하기 위해 라디오 파를 사용하는 기술이다. RADAR는 LiDAR 시스템의 시선 내에 있지 않은 대상체에 관한 데이터를 획득할 수 있다. RADAR 시스템(502b)은 출력(504b)으로서 RADAR 데이터를 생성한다. 예를 들어, RADAR 데이터는 환경(190)의 표현을 구성하는 데 사용되는 하나 이상의 라디오 주파수 전자기 신호이다.

다른 입력(502c)은 카메라 시스템이다. 카메라 시스템은 인근의 물리적 대상체에 관한 정보를 획득하기 위해 하나 이상의 카메라(예를 들면, CCD(charge-coupled device)와 같은 광 센서를 사용하는 디지털 카메라)를 사용한다. 카메라 시스템은 출력(504c)으로서 카메라 데이터를 생성한다. 카메라 데이터는 종종 이미지 데이터(예를 들면, RAW, JPEG, PNG 등과 같은 이미지 데이터 형식의 데이터)의 형태를 취한다. 일부 예에서, 카메라 시스템은, 카메라 시스템이 심도를 인지할 수 있게 하는, 예를 들어, 입체시(stereopsis)(스테레오 비전)를 위한, 다수의 독립적인 카메라를 갖는다. 카메라 시스템에 의해 인지되는 대상체가 여기서 "인근"으로 기술되지만, 이것은 AV에 상대적인 것이다. 사용 중에, 카메라 시스템은 멀리 있는, 예를 들어, AV 전방으로 최대 1 킬로미터 이상에 있는 대상체를 "보도록" 구성될 수 있다. 따라서, 카메라 시스템은 멀리 떨어져 있는 대상체를 인지하기 위해 최적화되는 센서 및 렌즈와 같은 특징부를 가질 수 있다.

다른 입력(502d)은 TLD(traffic light detection) 시스템이다. TLD 시스템은 하나 이상의 카메라를 사용하여, 시각적 운행 정보를 제공하는 신호등, 거리 표지판, 및 다른 물리적 대상체에 관한 정보를 획득한다. TLD 시스템은 출력(504d)으로서 TLD 데이터를 생성한다. TLD 데이터는 종종 이미지 데이터(예를 들면, RAW, JPEG, PNG 등과 같은 이미지 데이터 형식의 데이터)의 형태를 취한다. TLD 시스템은, 시각적 운행 정보를 제공하는 가능한 한 많은 물리적 대상체에 관한 정보를 획득하기 위해 TLD 시스템이 넓은 시계를 갖는 카메라(예를 들면, 광각 렌즈 또는 어안 렌즈를 사용함)를 사용하여, AV(100)가 이러한 대상체에 의해 제공되는 모든 관련 운행 정보에 액세스한다는 점에서, 카메라를 포함하는 시스템과 상이하다. 예를 들어, TLD 시스템의 시야각은 약 120도 이상일 수 있다.

일부 실시예에서, 출력(504a 내지 504d)은 센서 융합 기술을 사용하여 조합된다. 따라서, 개별 출력(504a 내지 504d) 중 어느 하나가 AV(100)의 다른 시스템에 제공되거나(예를 들면, 도 4에 도시된 바와 같은 계획 모듈(404)에 제공되거나), 또는 조합된 출력이 동일한 타입(동일한 조합 기술을 사용하는 것 또는 동일한 출력을 조합하는 것 또는 둘 모두)의 단일 조합 출력 또는 다중 조합 출력의 형태 또는 상이한 타입(예를 들면, 상이한 각자의 조합 기술을 사용하는 것 또는 상이한 각자의 출력을 조합하는 것 또는 둘 모두)의 단일 조합 출력 또는 다중 조합 출력의 형태 중 어느 하나로 다른 시스템에 제공될 수 있다. 일부 실시예에서, 조기 융합(early fusion) 기술이 사용된다. 조기 융합 기술은 하나 이상의 데이터 프로세싱 단계가 조합 출력에 적용되기 전에 출력을 조합하는 것을 특징으로 한다. 일부 실시예에서, 늦은 융합(late fusion) 기술이 사용된다. 늦은 융합 기술은 하나 이상의 데이터 프로세싱 단계가 개별 출력에 적용된 후에 출력을 조합하는 것을 특징으로 한다.

도 6은 LiDAR 시스템(602)(예를 들면, 도 5에 도시된 입력(502a))의 일 예를 도시한다. LiDAR 시스템(602)은 광 이미터(606)(예를 들면, 레이저 송신기)로부터 광(604a 내지 604c)을 방출한다. LiDAR 시스템에 의해 방출되는 광은 전형적으로 가시 스펙트럼에 있지 않으며, 예를 들어, 적외선 광이 종종 사용된다. 방출되는 광(604b)의 일부는 물리적 대상체(608)(예를 들면, 차량)와 조우하고, LiDAR 시스템(602)으로 다시 반사된다. (LiDAR 시스템으로부터 방출되는 광은 전형적으로 물리적 대상체, 예를 들어, 고체 형태의 물리적 대상체를 관통하지 않는다). 또한, LiDAR 시스템(602)은 반사된 광을 검출하는 하나 이상의 광 검출기(610)를 갖는다. 일 실시예에서, LiDAR 시스템과 연관된 하나 이상의 데이터 프로세싱 시스템은 LiDAR 시스템의 시계(614)를 나타내는 이미지(612)를 생성한다. 이미지(612)는 물리적 대상체(608)의 경계(616)를 나타내는 정보를 포함한다. 이러한 방식으로, 이미지(612)는 AV 인근의 하나 이상의 물리적 대상체의 경계(616)를 결정하는 데 사용된다.

도 7은 동작 중인 LiDAR 시스템(602)을 도시한다. 이 도면에 도시된 시나리오에서, AV(100)는 이미지(702) 형태의 카메라 시스템 출력(504c) 및 LiDAR 데이터 포인트(704) 형태의 LiDAR 시스템 출력(504a) 둘 모두를 수신한다. 사용 중에, AV(100)의 데이터 프로세싱 시스템은 이미지(702)를 데이터 포인트(704)와 비교한다. 특히, 이미지(702)에서 식별된 물리적 대상체(706)가 데이터 포인트(704) 중에서도 식별된다. 이러한 방식으로, AV(100)는 데이터 포인트(704)의 윤곽 및 밀도에 기초하여 물리적 대상체의 경계를 인지한다.

도 8은 LiDAR 시스템(602)의 동작을 추가적으로 상세하게 도시한다. 위에서 기술된 바와 같이, AV(100)는 LiDAR 시스템(602)에 의해 검출되는 데이터 포인트의 특성에 기초하여 물리적 대상체의 경계를 검출한다. 도 8에 도시된 바와 같이, 지면(802)과 같은 평평한 대상체는 LiDAR 시스템(602)으로부터 방출되는 광(804a 내지 804d)을 일관된 방식으로 반사할 것이다. 달리 말하면, LiDAR 시스템(602)이 일관된 간격을 사용하여 광을 방출하기 때문에, 지면(802)은 광을 동일한 일관된 간격으로 다시 LiDAR 시스템(602)으로 반사할 것이다. AV(100)가 지면(802) 위에서 진행함에 따라, LiDAR 시스템(602)은 도로를 방해하는 것이 없는 경우 다음 유효 지면 포인트(806)에 의해 반사되는 광을 계속 검출할 것이다. 그렇지만, 대상체(808)가 도로를 방해하는 경우, LiDAR 시스템(602)에 의해 방출되는 광(804e 내지 804f)은 예상되는 일관된 방식과 불일치하는 방식으로 포인트(810a 내지 810b)로부터 반사될 것이다. 이 정보로부터, AV(100)는 대상체(808)가 존재한다고 결정할 수 있다.

경로 계획

도 9는 (예를 들면, 도 4에 도시된 바와 같은) 계획 모듈(404)의 입력과 출력 사이의 관계의 블록 다이어그램(900)을 도시한다. 일반적으로, 계획 모듈(404)의 출력은 시작 포인트(904)(예를 들면, 소스 위치 또는 초기 위치)로부터 종료 포인트(906)(예를 들면, 목적지 또는 최종 위치)까지의 루트(902)이다. 루트(902)는 전형적으로 하나 이상의 세그먼트에 의해 규정된다. 예를 들어, 세그먼트는 거리, 도로, 공도, 사유 도로, 또는 자동차 진행에 적절한 다른 물리적 영역의 적어도 일 부분에 걸쳐 진행되는 거리이다. 일부 예에서, 예를 들어, AV(100)가 4륜 구동(4WD) 또는 상시 4륜 구동(all-wheel-drive; AWD) 자동차, SUV, 픽업 트럭 등과 같은 오프-로드 주행 가능 차량인 경우, 루트(902)는 비포장 경로 또는 탁트인 들판과 같은 "오프-로드" 세그먼트를 포함한다.

루트(902)에 추가하여, 계획 모듈은 차선-레벨 루트 계획 데이터(908)도 출력한다. 차선-레벨 루트 계획 데이터(908)는 특정한 시간에서의 세그먼트의 조건에 기초하여 루트(902)의 세그먼트를 횡단하는 데 사용된다. 예를 들어, 루트(902)가 다중 차선 공도를 포함하는 경우, 차선-레벨 루트 계획 데이터(908)는, 예를 들어, 출구가 다가오고 있는지, 차선 중 하나 이상이 다른 차량을 갖는지, 또는 수 분 이하 동안에 걸쳐 변화되는 다른 인자에 기초하여, AV(100)가 다중 차선 중 한 차선을 선택하는 데 사용할 수 있는 궤적 계획 데이터(910)를 포함한다. 유사하게, 일부 구현예에서, 차선-레벨 루트 계획 데이터(908)는 루트(902)의 세그먼트에 특정적인 속력 제약(912)을 포함한다. 예를 들어, 세그먼트가 보행자 또는 예상치 않은 교통상황(traffic)을 포함하는 경우, 속력 제약(912)은 AV(100)를 예상된 속력보다 더 느린 진행 속력, 예를 들어, 세그먼트에 대한 속력 제한 데이터에 기초한 속력으로 제한할 수 있다.

일 실시예에서, 계획 모듈(404)로의 입력은 (예를 들면, 도 4에 도시된 데이터베이스 모듈(410)로부터의) 데이터베이스 데이터(914), 현재 위치 데이터(916)(예를 들면, 도 4에 도시된 AV 위치(418)), (예를 들면, 도 4에 도시된 목적지(412)에 대한) 목적지 데이터(918), 및 대상체 데이터(920)(예를 들면, 도 4에 도시된 인지 모듈(402)에 의해 인지되는 분류된 대상체(416))를 포함한다. 일 실시예에서, 데이터베이스 데이터(914)는 계획에 사용되는 규칙을 포함한다. 규칙은 형식 언어를 사용하여, 예를 들어, 불리언 로직을 사용하여 특정된다. AV(100)와 조우하는 임의의 주어진 상황에서, 규칙 중 적어도 일부는 해당 상황에 적용될 것이다. 규칙이 AV(100)에 이용 가능한 정보, 예를 들어, 주위 환경에 관한 정보에 기초하여 충족되는 조건을 갖는 경우, 규칙이 주어진 상황에 적용된다. 규칙은 우선순위를 가질 수 있다. 예를 들어, "도로가 공도인 경우, 최좌측 차선으로 이동하라"로 되어 있는 규칙은, 출구가 1마일 내로 다가오고 있는 경우, 최우측 차선으로 이동하라"는 것보다 더 낮은 우선순위를 가질 수 있다.

도 10은, 예를 들어, 계획 모듈(404)(도 4)에 의해 경로 계획에 사용되는 방향 그래프(1000)를 도시한다. 일반적으로, 도 10에 도시된 것과 같은 방향 그래프(1000)는 임의의 시작 포인트(1002)와 종료 포인트(1004) 사이의 경로를 결정하는 데 사용된다. 현실 세계에서는, 시작 포인트(1002)와 종료 포인트(1004)를 분리시키는 거리는 상대적으로 클 수 있거나(예를 들면, 2개의 상이한 대도시 지역 내) 또는 상대적으로 작을 수 있다(예를 들면, 도시 블록과 맞닿아 있는 2개의 교차로 또는 다중 차선 도로의 2개의 차선).

일 실시예에서, 방향 그래프(1000)는 AV(100)에 의해 점유될 수 있는 시작 포인트(1002)와 종료 포인트(1004) 사이의 상이한 위치를 나타내는 노드(1006a 내지 1006d)를 갖는다. 일부 예에서, 예를 들어, 시작 포인트(1002) 및 종료 포인트(1004)가 상이한 대도시 지역을 나타낼 때, 노드(1006a 내지 1006d)는 도로의 세그먼트를 나타낸다. 일부 예에서, 예를 들어, 시작 포인트(1002) 및 종료 포인트(1004)가 동일한 도로 상의 상이한 위치를 나타낼 때, 노드(1006a 내지 1006d)는 해당 도로 상의 상이한 위치를 나타낸다. 이러한 방식으로, 방향 그래프(1000)는 다양한 레벨의 입도(granularity)로 정보를 포함한다. 또한, 일 실시예에서, 높은 입도를 갖는 방향 그래프는 또한 더 큰 스케일을 갖는 다른 방향 그래프의 하위그래프이다. 예를 들어, 시작 포인트(1002) 및 종료 포인트(1004)가 멀리 떨어져 있는(예를 들면, 수 마일(many miles) 떨어져 있는) 방향 그래프는 그의 정보 대부분이 낮은 입도이고 저장된 데이터에 기초하지만, AV(100)의 시계 내의 물리적 위치를 나타내는 그래프의 부분에 대한 일부 높은 입도 정보도 포함한다.

노드(1006a 내지 1006d)는 노드와 중첩할 수 없는 대상체(1008a 내지 1008b)와 별개이다. 일 실시예에서, 입도가 낮을 때, 대상체(1008a 내지 1008b)는 자동차에 의해 횡단될 수 없는 구역, 예를 들어, 거리 또는 도로가 없는 영역을 나타낸다. 입도가 높을 때, 대상체(1008a 내지 1008b)는 AV(100)의 시계 내의 물리적 대상체, 예를 들어, 다른 자동차, 보행자, 또는 AV(100)가 물리적 공간을 공유할 수 없는 다른 엔티티를 나타낸다. 일 실시예에서, 대상체(1008a 내지 1008b)의 일부 또는 전부는 정적 대상체(예를 들면, 가로등 또는 전신주와 같은 위치를 변경하지 않는 대상체) 또는 동적 대상체(예를 들면, 보행자 또는 다른 자동차와 같은 위치를 변경할 수 있는 대상체)이다.

노드(1006a 내지 1006d)는 에지(1010a 내지 1010c)에 의해 연결된다. 2개의 노드(1006a 내지 1006b)가 에지(1010a)에 의해 연결되는 경우, AV(100)가, 예를 들어, 다른 노드(1006b)에 도착하기 전에 중간 노드로 진행할 필요 없이, 하나의 노드(1006a)와 다른 노드(1006b) 사이에서 진행하는 것이 가능하다. (노드 사이에서 진행하는 AV(100)를 언급할 때, AV(100)가 각자의 노드에 의해 표현되는 2개의 물리적 위치 사이에서 진행한다는 것을 의미한다.) 에지(1010a 내지 1010c)는, AV(100)가 제1 노드로부터 제2 노드로, 또는 제2 노드로부터 제1 노드로 진행한다는 의미에서 종종 양방향성이다. 일 실시예에서, 에지(1010a 내지 1010c)는, AV(100)가 제1 노드로부터 제2 노드로 진행할 수 있지만, AV(100)가 제2 노드로부터 제1 노드로 진행할 수 없다는 의미에서 단방향성이다. 에지(1010a 내지 1010c)는, 예를 들어, 일방통행로, 거리, 도로, 또는 공도의 개별 차선, 또는 법적 또는 물리적 제약으로 인해 일 방향으로만 횡단될 수 있는 다른 특징부를 나타낼 때 단방향성이다.

일 실시예에서, 계획 모듈(404)은 방향 그래프(1000)를 사용하여 시작 포인트(1002)와 종료 포인트(1004) 사이의 노드 및 에지로 이루어진 경로(1012)를 식별한다.

에지(1010a 내지 1010c)는 연관된 비용(1014a 내지 1014b)을 갖는다. 비용(1014a 내지 1014b)은 AV(100)가 해당 에지를 선택하는 경우 소비될 리소스를 나타내는 값이다. 전형적인 리소스는 시간이다. 예를 들어, 하나의 에지(1010a)가 다른 에지(1010b)의 물리적 거리의 2배인 물리적 거리를 나타내면, 제1 에지(1010a)의 연관된 비용(1014a)은 제2 에지(1010b)의 연관된 비용(1014b)의 2배일 수 있다. 시간에 영향을 미치는 다른 인자는 예상된 교통상황, 교차로의 개수, 속력 제한 등을 포함한다. 다른 전형적인 리소스는 연비이다. 2개의 에지(1010a 및 1010b)는 동일한 물리적 거리를 나타낼 수 있지만, 예를 들어, 도로 상태, 예상된 날씨 등으로 인해, 하나의 에지(1010a)는 다른 에지(1010b)보다 더 많은 연료를 요구할 수 있다.

계획 모듈(404)이 시작 포인트(1002)와 종료 포인트(1004) 사이의 경로(1012)를 식별할 때, 계획 모듈(404)은 전형적으로, 비용에 최적화된 경로, 예를 들어, 에지의 개별 비용이 함께 가산될 때 가장 적은 전체 비용을 갖는 경로를 선택한다.

자율주행 차량 제어

도 11은 (예를 들면, 도 4에 도시된 바와 같은) 제어 모듈(406)의 입력 및 출력의 블록 다이어그램(1100)을 도시한다. 제어 모듈은, 예를 들어, 프로세서(304)와 유사한 하나 이상의 프로세서(예를 들면, 마이크로프로세서 또는 마이크로컨트롤러 또는 둘 모두와 같은 하나 이상의 컴퓨터 프로세서), 메인 메모리(306)와 유사한 단기 및/또는 장기 데이터 스토리지(예를 들면, 메모리 랜덤-액세스 메모리 또는 플래시 메모리 또는 둘 모두), ROM(1308), 및 저장 디바이스(210)를 포함하는 제어기(1102), 및 메모리 내에 저장된 명령어에 따라 동작하는데, 상기 명령어는 명령어가 (예를 들면, 하나 이상의 프로세서에 의해) 실행될 때 제어기(1102)의 동작을 수행한다.

일 실시예에서, 제어기(1102)는 원하는 출력(1104)을 나타내는 데이터를 수신한다. 원하는 출력(1104)은 전형적으로 속도, 예를 들어, 속력 및 헤딩을 포함한다. 원하는 출력(1104)은, 예를 들어, (예를 들면, 도 4에 도시된 바와 같은) 계획 모듈(404)로부터 수신되는 데이터에 기초할 수 있다. 원하는 출력(1104)에 따라, 제어기(1102)는 스로틀 입력(1106) 및 조향 입력(1108)으로서 사용 가능한 데이터를 생성한다. 스로틀 입력(1106)은 원하는 출력(1104)을 달성하기 위해 조향 페달에 관여하거나 또는 다른 스로틀 제어에 관여함으로써, AV(100)의 스로틀(예를 들면, 가속도 제어)에 관여하는 정도를 나타낸다. 일부 예에서, 스로틀 입력(1106)은 AV(100)의 브레이크(예를 들면, 감속 제어)에 관여하는 데 사용 가능한 데이터를 또한 포함한다. 조향 입력(1108)은 조향각, 예를 들어, AV의 조향 제어(예를 들면, 조향 휠, 조향각 액추에이터, 또는 조향각을 제어하기 위한 다른 기능성)가 원하는 출력(1104)을 달성하도록 위치설정되어야 하는 각도를 나타낸다.

일 실시예에서, 제어기(1102)는 스로틀 및 조향에 제공되는 입력을 조정하는 데 사용되는 피드백을 수신한다. 예를 들어, AV(100)가 언덕과 같은 방해물(1110)과 조우하면, AV(100)의 측정된 속력(1112)은 원하는 출력 속력 아래로 낮아진다. 일 실시예에서, 임의의 측정된 출력(1114)은, 예를 들어, 측정된 속력과 원하는 출력 사이의 차분(1113)에 기초하여, 필요한 조정이 수행되도록 제어기(1102)에 제공된다. 측정된 출력(1114)은 측정된 위치(1116), 측정된 속도(1118)(속력 및 헤딩을 포함), 측정된 가속도(1120), 및 AV(100)의 센서에 의해 측정 가능한 다른 출력을 포함한다.

일 실시예에서, 방해물(1110)에 관한 정보는, 예를 들어, 카메라 또는 LiDAR 센서와 같은 센서에 의해 미리 검출되고, 예측 피드백 모듈(1122)에 제공된다. 이후, 예측 피드백 모듈(1122)은 정보를 제어기(1102)에 제공하며, 제어기(1102)는 이 정보를 사용하여 그에 따라 조정할 수 있다. 예를 들어, AV(100)의 센서가 언덕을 검출한("본") 경우, 이 정보는 상당한 감속을 방지하기 위해 적절한 시간에 스로틀에 관여할 준비를 하도록 제어기(1102)에 의해 사용될 수 있다.

도 12는 제어기(1102)의 입력, 출력, 및 컴포넌트의 블록 다이어그램(1200)을 도시한다. 제어기(1102)는 스로틀/브레이크 제어기(1204)의 동작에 영향을 미치는 속력 프로파일러(1202)를 갖는다. 예를 들어, 속력 프로파일러(1202)는, 예를 들어, 제어기(1102)에 의해 수신되고 속력 프로파일러(1202)에 의해 프로세싱되는 피드백에 따라 스로틀/브레이크(1206)를 사용하여 가속에 관여하거나 감속에 관여하도록 스로틀/브레이크 제어기(1204)에 명령한다.

또한, 제어기(1102)는 조향 제어기(1210)의 동작에 영향을 미치는 측방향 추적 제어기(1208)를 갖는다. 예를 들어, 측방향 추적 제어기(1208)는, 예를 들어, 제어기(1102)에 의해 수신되고 측방향 추적 제어기(1208)에 의해 프로세싱되는 피드백에 따라 조향각 액추에이터(1212)의 위치를 조정하도록 조향 제어기(1204)에 명령한다.

제어기(1102)는 스로틀/브레이크(1206) 및 조향각 액추에이터(1212)를 제어하는 방법을 결정하는 데 사용되는 여러 입력을 수신한다. 계획 모듈(404)은, 예를 들어, AV(100)가 동작을 시작할 때 헤딩을 선택하고 AV(100)가 교차로에 도달할 때 어느 도로 세그먼트를 횡단할지를 결정하기 위해, 제어기(1102)에 의해 사용되는 정보를 제공한다. 로컬화 모듈(408)은, 예를 들어, 스로틀/브레이크(1206) 및 조향각 액추에이터(1212)가 제어되고 있는 방식에 기초하여 예상되는 위치에 AV(100)가 있는지를 제어기(1102)가 결정할 수 있도록, AV(100)의 현재 위치를 기술하는 정보를 제어기(1102)에 제공한다. 일 실시예에서, 제어기(1102)는 다른 입력(1214)으로부터의 정보, 예를 들어, 데이터베이스, 컴퓨터 네트워크 등으로부터 수신된 정보를 수신한다.

피드포워드 신호를 사용한 조향각 제어

도 13은 차량의 조향 휠(1310)에 연결된 제어기(1102)의 개략 다이어그램을 도시한다. 제어기(1102)는 차량의 EPS 시스템에 연결되거나 그의 컴포넌트일 수 있다. 제어기(1102)에 의해 인가되는 조향 제어 신호는 조향 기어(1302), 중간 샤프트(1304), 조향 칼럼(1306) 및 조향 칼럼 어셈블리(1308)를 통해 조향 휠(1310)에 송신될 수 있다. 이에 응답하여, 조향 휠(1308)은 조향 제어 신호의 강도에 대응하는 조향각만큼 회전할 수 있다. 일 실시예에서, 차량은 조향 휠(1308)을 포함하지 않는다.

도 14는 보상 토크를 조향 칼럼에 가하는 예시적인 프로세스(1400)의 플로차트이다. 프로세스(1400)의 특정 양상은 계획 모듈(404), 제어기(1102) 또는 이들의 조합에 의해 구현될 수 있다. 1402에서, 베이스 토크 신호가 제어기에 송신된다. 예를 들어, 계획 모듈(404)은 베이스 토크 신호를 제어기(1102)에 송신한다. 베이스 토크 신호는 제어기(1102)가 계획 모듈(404)에 의해 결정되는 방식으로 차량의 동작을 제어하기 위해 차량의 조향 칼럼에 가할 필요가 있는 베이스 토크를 나타낸다. 일부 실시예에서, 차량의 궤적에 기초하여, 계획 모듈(404)은 궤적을 계속하기 위해 조향 휠이 회전될 필요가 있는 조향각을 결정한다. 계획 모듈(404)은 조향 휠을 결정된 조향각으로 회전시키기 위해 조향 칼럼에 가해질 베이스 토크를 결정한다. 계획 모듈(404)은 베이스 토크를 나타내는 베이스 토크 신호를 결정한다. 계획 모듈(404)은 베이스 토크 신호를 조향 칼럼에 송신하라는 명령어와 함께 베이스 토크 신호를 생성하여 제어기(1102)에 송신한다. 대안적으로, 계획 모듈(404)은 명령어를 제어기(1102)에 송신하고, 제어기(1102)는 이어서 베이스 토크 신호를 생성하여 조향 칼럼에 송신한다.

일부 구현예에서, 토크 신호는 전압 신호일 수 있다. 도 15는 EPS 시스템에 인가될 수 있는 전압 신호의 예이다. 예를 들어, 제어기(1102)는 디지털-아날로그 변환기(digital to analog converter; DAC)(1502)를 포함할 수 있다. DAC(1502)는 전압 범위, 예를 들어, 0.0 V 내지 1.0 V의 전압 신호를 출력할 수 있다. 차량의 EPS 시스템은 DAC(1502)에 의해 출력되는 전압 범위와 상이한(예를 들어, 그보다 높은) 범위의 전압(V_EPS)을 출력할 수 있다. 예를 들어, EPS 시스템은, 조향 칼럼 토크 센서가 출력하는 전압인, 2.0 V 내지 3.0 V 범위의 전압을 수용할 수 있다. DAC(1502)로부터의 전압은 토크 신호에 대응하는 전압(V_t)에 도달하기 위해 2 V의 전압(V_int)(즉, DAC(1502) 전압과 EPS 시스템에 용인 가능한 전압 사이의 차이)만큼 증대될 수 있다. 일부 실시예에서, 평균화 메커니즘은 DAC(1502)로부터의 전압을 증대시키도록 구현되며, 예를 들어, -2.5V 전압 평균화 메커니즘.

이상적으로, 조향 칼럼에 가해지는 베이스 토크는 계획 모듈(404)에 의해 결정되는 예상된 조향각만큼 조향 휠을 회전시킬 것이다. 그렇지만, 특정 차량 조건(예를 들어, 차량 속력, 차량 하중, 진행 상태, 또는 유사한 차량 조건)에서, 조향 휠이 회전하는 실제 조향각이 예상된 조향각으로부터 벗어난다. 그러한 편차는, 예를 들어, 7 m/s 내지 11 m/s 범위의 속력에서 관찰될 수 있다. 일부 실시예에서, 제어기(1102)는 실제 조향각에 기초하여 토크 신호를 수정하기 위해 제어 루프, 예를 들어, PID(proportional-integral-derivative) 제어 루프를 구현할 수 있다.

일부 실시예에서, 계획 모듈(404)은, 예를 들어, 차량 조건에 기초하여, 조향 칼럼에 가해지는 베이스 토크가 해당 베이스 토크에 대해 결정되는 예상된 조향각으로부터 벗어나는 실제 조향각을 야기할 것이라고 결정한다. 따라서, 계획 모듈(404)은, 아래에서 기술되는 바와 같이, 제어 루프에 대한 피드포워드 신호로서 보상 토크를 가함으로써 편차를 보상한다.

도 16은 피드포워드 기능을 갖는 제어 루프의 개략 다이어그램이다. 제어 루프는 제어기(1102) 또는 계획 모듈(404)에 의해 구현될 수 있다. 제어 루프는 입력 토크 신호를 조향 칼럼에 가해질 출력 토크로 변환하는 EPS 시스템(1602)에 연결된다. 전압 모듈(1606)은 DAC(1502) 및 도 15를 참조하여 기술된 전압 증대 메커니즘을 포함한다. 피드포워드 기능 모듈(1608)은 아래에서 기술되는 바와 같이 피드포워드 신호를 인가한다. 조절 모듈(regulation module)(1604)은 실제 조향각에 기초하여 수정되는 PID 제어 루프의 사후대응 항(reactive term)을 나타낸다. 조절 모듈(1604)은 에러, 즉 실제 조향각과 예상된 조향각 사이의 편차를 0으로 조절한다.

"기준 궤적(Reference Trajectory)"은 계획 모듈(404)로부터의 신호를 나타내고, 이에 따라 제어기(1102)는 조향 휠을 제어한다. "기준 궤적"에 기초하여, 전압 모듈(1606)은 토크 신호를 나타내는 전압을 생성하고 토크 신호를 EPS 시스템(1602)에 송신한다. EPS 시스템(1602)은 토크를 인가한다. 조향 휠의 실제 조향각은 EPS 시스템(1602)에 의한 피드백으로서 제어기(1102) 또는 계획 모듈(404)에 제공된다. 피드백에 기초하여, 계획 모듈(404) 또는 제어기(1102)는 실제 조향각이 예상된 조향각과 매칭하도록 전압을 조정하기 위해(예를 들어, 전압을 증가 또는 감소시키기 위해) 전압 모듈(1606)을 동작시킬 수 있다.

일부 실시예에서, 계획 모듈(404) 또는 제어기(1102)는 EPS 시스템(1602)으로부터의 피드백 없이도 전압 모듈(1606)에 피드포워드 신호를 인가하기 위해 피드포워드 기능 모듈(1608)을 동작시킬 수 있다. 도 14로 돌아가서, 1404에서, 조향 칼럼에 인가될 보상 토크가 결정된다. 1406에서, 보상 토크를 나타내는 보상 토크 신호(예를 들어, 전압 신호)가 피드포워드 신호로서 인가된다. 보상 토크 신호를 결정하기 위해 계획 모듈(404)에 의해 구현되는 실험 기술은 나중에 기술된다. 1408에서, 베이스 토크 신호가 보상 토크 신호에 따라 수정된다. 예를 들어, 전압 모듈(1606)에 의해 출력되는 베이스 토크 신호는 보상 토크 신호에 의해 증대된다. 즉, 베이스 토크 신호의 크기가 보상 토크 신호의 크기만큼 증가 또는 감소된다. 1410에서 수정된 토크 신호가 조향 칼럼에 인가된다. 예를 들어, 전압 모듈(1606)은 수정된 토크 신호를 EPS 시스템(402)에 송신하고, EPS 시스템(402)은 증대된 토크 신호를 조향 칼럼에 인가하여, 조향 휠이 예상된 조향각으로 회전되게 한다. 1412에서, 수정된 조향각에 기초하여 차량이 동작된다. 계획 모듈(404) 또는 제어기(1102)(또는 둘 모두)는 차량의 동작 지속기간 동안 프로세스(1400)의 전술한 단계를 구현할 수 있다.

피드포워드 신호로서 베이스 토크에 보상 토크를 가하기 위해, 계획 모듈(404) 또는 제어기(1102)는, 차량 조건에 기초하여 가해질 보상 토크를 각각 나타내는, 다수의 보상 토크 신호를 미리 생성하여 저장한다. 차량 조건은, 예를 들어, 차량의 상이한 속력, 차량이 동작하고 있는 기상 조건, 차량이 동작하고 있는 도로의 상태, 차량 상의 적하물(load) 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 차량 상의 적하물은 승객 프로파일, 즉 차량에 승차하는 것으로 알려진 승객에 대한 설명을 포함할 수 있다.

1414에서, 다수의 보상 토크 신호가 생성된다. 그렇게 하기 위해, 일부 실시예에서, 다음과 같은 프로세스 단계가 구현될 수 있다. 일부 실시예에서, 계획 모듈(404)은 각각의 차량 조건에 정량적 값을 할당하고 해당 차량 조건에서 차량을 동작시킬 수 있다. 계획 모듈(404)은 각각의 차량 조건에 대한 보상 토크 신호를 결정할 수 있다. 1416에서, 각자의 토크 신호에 대한 예상된 조향각이 결정된다. 예를 들어, 계획 모듈(404)은 베이스 토크 신호에 대한 예상된 조향각을 결정할 수 있다. 일부 실시예에서, 계획 모듈(404)은 차량 조건(예를 들어, 속력) 및 조향각을 피드포워드 토크에 관련시키는 2차 다항 표면(polynomial surface)을 곡선 맞춤(curve fitting)하는 것에 의해 예상된 조향각을 결정한다. 도 17은 차량 조건 및 조향각을 피드포워드 토크에 관련시키는 플롯(1700)이다. 일부 실시예에서, 계획 모듈(404)은 일정한 속력에서 조향 휠의 조향각을 측정함으로써 예상된 조향각을 결정한다.

1418에서, 토크 신호가 조향 칼럼에 인가될 수 있다. 예를 들어, 계획 모듈(404)은 앞서 기술된 바와 같이 베이스 토크 신호를 제어기(1102)에 인가할 수 있다. 1420에서, 미리 결정된 차량 조건에서 차량이 동작될 수 있다. 예를 들어, 계획 모듈(404)은, 앞서 기술된 바와 같이, 각각의 차량 조건에서 차량을 동작시킬 수 있다. 1422에서, 실제 조향각이 측정된다. 예를 들어, EPS 시스템(1602)은 계획 모듈(404)로부터 수신된 베이스 토크 신호에 응답하여 조향 휠이 회전한 실제 조향각을 측정할 수 있다. 1424에서, 실제 조향각을 수정하는 데 필요한 보상 토크 신호가 결정된다. 예를 들어, 계획 모듈(404)은 예상된 조향각과 실제 조향각 사이의 편차를 제거하기 위해 베이스 토크 신호에 인가될 보상 토크 신호를 결정할 수 있다. 1426에서, 보상 토크 신호, 실제 조향각 및 미리 결정된 차량 조건이 저장될 수 있다. 예를 들어, 계획 모듈(404)은 보상 토크 신호, 베이스 토크 신호, 및 차량 조건에 할당된 정량적 값을 포함하는 데이터 세트를 생성할 수 있다.

계획 모듈(404)은 상이한 차량 조건에서 여러 번 프로세스 단계(1416 내지 1426)를 구현하고 다수의 데이터 세트를 생성할 수 있다. 데이터 세트는 하나의 차량 조건(예를 들어, 차량 속력) 또는 다수의 차량 조건(예를 들어, 비오는 날의 차량 속력, 비포장 도로에서의 차량 속력 등)을 포함할 수 있다. 이러한 방식으로, 계획 모듈(404)은 피드포워드 신호로서 인가될 보상 토크 신호를 생성하여 저장하기 위한 실험 기술을 구현할 수 있다. 차량 동작 동안, 계획 모듈(404)은 차량 동작 조건을 검출하고, 저장된 데이터 세트 중에서, 차량 동작 조건과 실질적으로 매칭하는 데이터 세트를 식별할 수 있다. 해당 데이터 세트로부터, 계획 모듈(404)은 보상 토크 신호를 식별하고 보상 토크 신호를 피드포워드 신호로서 송신할 수 있다. 일부 실시예에서, 계획 모듈(404)은 보상 토크 신호를 실시간으로 인가할 수 있다. 실시간이라는 것은 계획 모듈(404)이 피드포워드 신호를 인가하기로 결정하는 것과 피드포워드 신호를 식별하여 송신하는 것 사이의 시간이 무시할 정도(예를 들어, 수 나노초, 수 마이크로초 또는 수 밀리초 정도)일 수 있다는 것을 의미한다.

예를 들어, 계획 모듈(404)은 차량이 동작되는 기상 조건에 기초하여 보상 토크 신호를 인가할 수 있다. 기상 조건은, 예를 들어, 비, 눈, 강풍, 다른 기상 조건 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 계획 모듈(404)은 AV(100)에 장착된 센서에 의해 감지된 정보에 기초하여, AV(100)가 운전하고 있는 지리적 위치 및 시간에 기초하여, 원격 위치로부터, 또는 이들의 조합으로 기상 조건을 결정할 수 있다. AV(100)의 속도가 증가함에 따라 AV(100)가 그러한 극한의 기상 조건 하에서 운전되고 있을 때, 추정된 조향각과 실제 조향각 사이의 편차는 AV(100)가 정상적인 기상 조건 하에서 운전되고 있을 때보다 클 수 있다. 일부 실시예에서, 계획 모듈(404)은 기상 조건의 변화를 결정하고 이에 응답하여(예를 들어, 실시간으로) 추정된 조향각과 실제 조향각 사이의 편차를 감소 또는 제거하기 위해 피드포워드 보상 토크 신호를 인가할 수 있다.

다른 예에서, 계획 모듈(404)은 차량이 운전되는 도로 상태에 기초하여 보상 토크 신호를 인가할 수 있다. 도로 상태는, 예를 들어, 젖은 도로, 미끄러운 도로, 비포장 도로, 손상된 도로 또는 다른 도로 상태를 포함할 수 있다. 계획 모듈(404)은 AV(100)에 장착된 센서에 의해 감지된 정보에 기초하여, AV(100)가 운전하고 있는 지리적 위치에 기초하여, 원격 위치로부터, 또는 이들의 조합으로 도로 상태를 결정할 수 있다. AV(100)의 속도가 증가함에 따라 AV(100)가 그러한 극한의 도로 상태 하에서 운전되고 있을 때, 추정된 조향각과 실제 조향각 사이의 편차는 AV(100)가 정상적인 도로 상태 하에서 운전되고 있을 때보다 클 수 있다. 일부 실시예에서, 계획 모듈(404)은 도로 상태의 변화를 결정하고 이에 응답하여(예를 들어, 실시간으로) 추정된 조향각과 실제 조향각 사이의 편차를 감소 또는 제거하기 위해 피드포워드 보상 토크 신호를 인가할 수 있다.

다른 예에서, 계획 모듈(404)은 차량 상의 적하물에 기초하여 보상 토크 신호를 인가할 수 있다. 예를 들어, 증가된 점유율 또는 무거운 물건이 차량으로 운송되는 것으로 인해, 하중이 정상 하중(normal load)보다 클 수 있다. 계획 모듈(404)은 AV(100)에 장착된 센서에 의해 감지된 정보에 기초하여, 원격 위치로부터, 또는 이들의 조합으로 하중을 결정할 수 있다. AV(100)의 속도가 증가함에 따라 AV(100)가 높은 하중 하에서 운전되고 있을 때, 추정된 조향각과 실제 조향각 사이의 편차는 AV(100)가 정상 하중 하에서 운전되고 있을 때보다 클 수 있다. 일부 실시예에서, 계획 모듈(404)은 하중의 변화를 결정하고 이에 응답하여(예를 들어, 실시간으로) 추정된 조향각과 실제 조향각 사이의 편차를 감소 또는 제거하기 위해 피드포워드 보상 토크 신호를 인가할 수 있다.

다른 예에서, 계획 모듈(404)은 AV(100)의 한 명 이상의 승객의 승객 프로파일에 기초하여 보상 토크 신호를 인가할 수 있다. 계획 모듈(404)은 AV(100)의 임의의 승객에게 적용 가능한 일반적인 운전 선호사항을 저장할 수 있다. 일반적인 운전 선호사항은, 몇 가지 예를 들면, 목적지까지 최단 루트를 취하는 것, 고속도로 또는 통행료를 피하는 것과 같은, 승객의 운전 선호사항을 지정할 수 있다. 일반적인 운전 선호사항에 기초하여, 계획 모듈(404)은 일반적인 운전 선호사항을 충족시키기 위해 적용될 차량 운전 조건 세트를 결정할 수 있다. 또한, 계획 모듈(404)은 차량 운전 조건 세트에 대해 조향 칼럼에 인가될 보상 토크 신호를 결정할 수 있다. 시간이 지남에 따라, 계획 모듈(404)은 AV(100)를 사용하는 각각의 승객에 기초하여 일반적인 운전 선호사항을 수정할 수 있다. 후속하여, 계획 모듈(404)은 차량에 탑승한 승객을 식별하고, 해당 승객에 대한 승객 프로파일을 식별하며, 해당 승객의 운전 선호사항을 충족시킬 차량 운전 조건 세트에 대해 조향 칼럼에 인가될 보상 토크 신호를 결정할 수 있다. 계획 모듈(404)은 결정된 보상 토크 신호를 실시간으로 인가할 수 있다.

일 실시예에서, 조향 칼럼에 인가될 보상 토크 신호의 양은 AV(100)에 대해 트레이닝된 모델을 활용함으로써 결정될 수 있다. 트레이닝된 모델은 이전의 보상 토크 신호가 생성되어 인가되었던 과거 횡단 데이터에 머신 러닝 기술을 적용함으로써 생성될 수 있다. 트레이닝된 모델은 또한, 인자 중에서도, 하루 중의 시간, 교통 상황, 시청각 또는 다른 데이터에 기초한 보행자 밀도, 및 날씨를 고려할 수 있다. 예를 들어, 차량 운전 조건 및 차량 운전 조건에 대해 인가되는 보상 토크 신호가 생성되어 저장될 수 있다. 보상 토크 신호의 양을 결정하기 위한 여기에 설명된 기술이 과거 횡단 데이터에 적용될 수 있다. 머신 러닝 기술은 과거 횡단 데이터로부터 차량 조건의 임의의 조합에 대한 보상 토크 신호의 양을 결정하기 위해 계획 모듈(404)을 트레이닝시키도록 구현될 수 있다. 머신 러닝에 의해 결정된 양이 실시간으로 결정된 양을 사용하여 개선될 수 있다. 추가적으로, 머신 러닝 기술을 개선시키기 위해 과거 횡단 데이터가 업데이트될 수 있다.

일부 실시예에서, 프로세스 단계(1416 내지 1426)는 차량에 원격인 컴퓨터 시스템에 의해 구현될 수 있거나, 또는 계획 모듈(404) 및 차량에 원격인 컴퓨터 시스템에 송신되는 데이터 세트에 의해 구현될 수 있다. 그러한 경우에, EPS 시스템(1602)에 가해질 보상 토크는 원격 컴퓨터 시스템으로부터 계획 모듈(404)에 의해 수신될 수 있다.

일부 실시예에서, 계획 모듈(404)은 미리 결정된 조향각 문턱값, 예를 들어, 10° 또는 어떤 다른 각도까지 예상된 조향각과 실제 조향각 사이의 편차를 보상할 수 있다. 미리 결정된 문턱값을 초과하는 편차는 정비소에서의 수리를 필요로 하는 차량의 기계적 문제를 나타낸다. 그러한 경우에, 즉, 편차가 미리 결정된 문턱값을 초과한다고 결정할 시에, 계획 모듈(404)은 차량을 목표 위치, 예를 들어, 정비소 또는 다른 목표 위치로 동작시킬 수 있다. 일부 실시예에서, 계획 모듈(404)은 차량을 목표 위치로 동작시키는 것 이외의 동작을 구현할 수 있다. 추가적인 동작은, 예를 들어, 디스플레이될 경고를 차량 내의 승객에게, 목표 위치로, 상이한 위치로 송신하는 것, EPS 시스템(1602)에 전송될 수 있는 명령어를 제한하는 것 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다.

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 범위가 되도록 의도한 것은, 본 출원에서 특정 형태로 나오는 청구항 세트의 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 용어 "더 포함하는"이 사용될 때, 이 문구에 뒤따르는 것은 추가적인 단계 또는 엔티티, 또는 이전에 언급된 단계 또는 엔티티의 서브-단계/서브-엔티티일 수 있다.

Claims

컴퓨터로 구현되는 방법(computer-implemented method)으로서,
적어도 하나의 프로세서에 의해, 복수의 미리 결정된 보상 토크 신호(compensatory torque signal)들을 수신하는 단계;
상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 차량의 조향 휠의 예상된 조향각을 생성하기 위한 베이스 토크 신호(base torque signal)를 결정하는 단계;
상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 차량의 조향 휠의 실제 조향각을 수정(modify)하여 상기 조향 휠의 상기 예상된 조향각과 매칭되도록 하기 위해 상기 복수의 미리 결정된 보상 토크 신호들로부터 보상 토크 신호를 결정하는 단계;
상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 보상 토크 신호에 따라 상기 베이스 토크 신호를 수정하는 것으로써, 수정된 토크 신호를 생성하는 단계;
상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 수정된 토크 신호를 상기 조향 휠의 조향각을 제어하는 전동 조향(EPS) 시스템에 송신하는 단계; 및
상기 조향 휠의 상기 예상된 조향각을 생성하기 위해 상기 EPS 시스템이 상기 수정된 토크 신호를 인가하게 하는 단계
를 포함하는, 컴퓨터로 구현되는 방법.
제1항에 있어서, 상기 복수의 미리 결정된 보상 토크 신호들 각각은,
각자의 토크 신호에 대한 상기 조향 휠의 예상된 조향각을 결정하는 것;
상기 EPS 시스템이 상기 각자의 토크 신호를 인가하게 하여 조향각을 생성하는 것;
상기 차량이 미리 결정된 속력(speed)으로 상기 조향각으로 동작하게 하는 것;
상기 각자의 토크 신호에 대한 상기 조향 휠의 실제 조향각을 결정하는 것; 및
상기 각자의 보상 토크 신호와 상기 실제 조향각을 데이터 쌍으로서 저장하는 것
에 의해 생성되는 것인, 방법.
제2항에 있어서, 상기 각자의 토크 신호에 대한 상기 조향 휠의 예상된 조향각을 결정하는 것은, 차량 속력 및 조향각을 인가된 토크에 관련시키는 다항 표면(polynomial surface)을 곡선 맞춤(curve fitting)하는 것을 포함하는 것인, 방법.
삭제
제1항에 있어서, 상기 보상 토크 신호에 따라 상기 베이스 토크 신호를 수정하는 것은, 상기 보상 토크 신호의 크기(magnitude)와 상기 베이스 토크 신호의 크기를 조합하는 것을 포함하는 것인, 방법.
제1항에 있어서, 상기 차량이 상기 예상된 조향각에 기초하여 동작하게 하는 단계를 포함하는, 방법.
제1항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 차량의 적어도 하나의 동작 조건을 결정하는 단계; 및
상기 적어도 하나의 동작 조건에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 보상 토크 신호를 결정하는 단계
를 더 포함하는, 방법.
제7항에 있어서, 상기 적어도 하나의 동작 조건은, 상기 차량이 동작되는 환경의 기상 조건, 상기 차량이 운전되는 도로의 조건, 상기 차량에 의해 운반(carry)되는 하중(load), 또는 상기 차량의 한 명 이상의 승객의 운전 선호사항을 포함하는 것인, 방법.
차량으로서,
전동 조향(EPS) 시스템; 및
적어도 하나의 프로세서
를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
복수의 미리 결정된 보상 토크 신호들을 수신하고;
차량의 조향 휠의 예상된 조향각을 생성하기 위한 베이스 토크 신호를 결정하고;
상기 차량의 조향 휠의 실제 조향각을 수정하여 상기 조향 휠의 상기 예상된 조향각과 매칭되도록 하기 위해 상기 복수의 미리 결정된 보상 토크 신호들로부터 보상 토크 신호를 결정하며;
상기 보상 토크 신호에 따라 상기 베이스 토크 신호를 수정하는 것으로써, 수정된 토크 신호를 생성하고;
상기 수정된 토크 신호를 상기 조향 휠의 조향각을 제어하는 상기 EPS 시스템에 송신하도록 - 상기 EPS 시스템은, 상기 조향 휠의 상기 예상된 조향각을 생성하기 위해 상기 수정된 토크 신호를 인가하도록 구성됨 -
구성되는 것인, 차량.
제9항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
각자의 토크 신호에 대한 상기 조향 휠의 예상된 조향각을 결정하는 것;
상기 EPS 시스템이 상기 각자의 토크 신호를 인가하게 하여 조향각을 생성하는 것;
상기 차량이 미리 결정된 속력으로 상기 조향각으로 동작하게 하는 것;
상기 각자의 토크 신호에 대한 상기 조향 휠의 실제 조향각을 결정하는 것; 및
상기 각자의 보상 토크 신호와 상기 실제 조향각을 데이터 쌍으로서 저장하는 것
에 의해 상기 복수의 미리 결정된 보상 토크 신호들 각각을 생성하도록 구성되는 것인, 차량.
삭제
제9항에 있어서, 상기 보상 토크 신호에 따라 상기 베이스 토크 신호를 수정하는 것은, 상기 보상 토크 신호의 크기와 상기 베이스 토크 신호의 크기를 조합하는 것을 포함하는 것인, 차량.
제9항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 차량의 적어도 하나의 동작 조건을 결정하고;
상기 적어도 하나의 동작 조건에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 보상 토크 신호를 결정하도록
구성되는 것인, 차량.
제13항에 있어서, 상기 적어도 하나의 동작 조건은, 상기 차량이 동작되는 환경의 기상 조건, 상기 차량이 운전되는 도로의 조건, 상기 차량에 의해 운반되는 하중, 또는 상기 차량의 한 명 이상의 승객의 운전 선호사항을 포함하는 것인, 차량.
명령어들을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 기록 매체로서, 상기 명령어들은 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 적어도 하나의 프로세서가 동작들을 수행하게 하고, 상기 동작들은,
복수의 미리 결정된 보상 토크 신호들을 수신하는 동작;
차량의 조향 휠의 예상된 조향각을 생성하기 위한 베이스 토크 신호를 결정하는 동작;
상기 차량의 조향 휠의 실제 조향각을 수정하여 상기 조향 휠의 상기 예상된 조향각과 매칭되도록 하기 위해 상기 복수의 미리 결정된 보상 토크 신호들로부터 보상 토크 신호를 결정하는 동작;
상기 보상 토크 신호에 따라 상기 베이스 토크 신호를 수정하는 것으로써, 수정된 토크 신호를 생성하는 동작;
상기 수정된 토크 신호를 상기 조향 휠의 조향각을 제어하는 전동 조향(EPS) 시스템에 송신하는 동작; 및
상기 조향 휠의 상기 예상된 조향각을 생성하기 위해 상기 EPS 시스템이 상기 수정된 토크 신호를 인가하게 하는 동작
을 포함하는 것인, 비일시적 컴퓨터 판독가능 기록 매체.
제15항에 있어서, 상기 복수의 미리 결정된 보상 토크 신호들 각각은,
각자의 토크 신호에 대한 상기 조향 휠의 예상된 조향각을 결정하는 것;
상기 EPS 시스템이 상기 각자의 토크 신호를 인가하게 하여 조향각을 생성하는 것;
상기 차량이 미리 결정된 속력으로 상기 조향각으로 동작하게 하는 것;
상기 각자의 토크 신호에 대한 상기 조향 휠의 실제 조향각을 결정하는 것; 및
상기 각자의 보상 토크 신호와 상기 실제 조향각을 데이터 쌍으로서 저장하는 것
에 의해 생성되는 것인, 비일시적 컴퓨터 판독가능 기록 매체.
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제15항에 있어서, 상기 보상 토크 신호에 따라 상기 베이스 토크 신호를 수정하는 것은, 상기 보상 토크 신호의 크기와 상기 베이스 토크 신호의 크기를 조합하는 것을 포함하는 것인, 비일시적 컴퓨터 판독가능 기록 매체.
제15항에 있어서, 명령어들을 더 저장하고, 상기 명령어들은 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 적어도 하나의 프로세서가 동작들을 수행하게 하고, 상기 동작들은,
상기 차량의 적어도 하나의 동작 조건을 결정하는 동작; 및
상기 적어도 하나의 동작 조건에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 보상 토크 신호를 결정하는 동작
을 포함하는 것인, 비일시적 컴퓨터 판독가능 기록 매체.
제19항에 있어서, 상기 적어도 하나의 동작 조건은, 차량이 동작되는 환경의 기상 조건, 상기 차량이 운전되는 도로의 조건, 상기 차량에 의해 운반되는 하중, 또는 상기 차량의 한 명 이상의 승객의 운전 선호사항을 포함하는 것인, 비일시적 컴퓨터 판독가능 기록 매체.