KR102634694B1 - 차량용 안전 시스템 - Google Patents

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KR102634694B1
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collision
circuit
safety system
data
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KR1020200161311A
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필립 로벨
폴 슈미트
마리아 앙뚜아네뜨 메이여부르크
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모셔널 에이디 엘엘씨
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Abstract

차량의 안전 시스템은 차량이 동작하고 있는 환경에 위치된 대상체를 표현하는 센서 데이터를 수신하도록 구성된 대상체 추적기 회로를 포함한다. 차량은 안전 시스템과 독립적인 내비게이션 시스템에 의해 동작된다. 환경의 확률 모델이 생성된다. 확률 모델을 생성하는 것은, 하나 이상의 대상체의 각각의 대상체에 대해, 센서 데이터의 재귀적 베이지안 필터링에 기초하여 대상체의 상태를 생성하는 것을 포함한다. 상태는 특정 시간에서의 차량에 상대적인 대상체의 시공간적 위치 및 특정 시간에서의 차량에 상대적인 대상체의 속도를 포함한다. 환경의 확률 모델에 기초하여 특정 시간에서의 특정 대상체와 차량의 충돌 확률이 결정된다. 특정 대상체 및 특정 시간을 표시하는 충돌 경고가 생성된다.

Description

차량용 안전 시스템{SAFETY SYSTEM FOR VEHICLE}
관련 출원의 상호 참조
본 출원은, 참조에 의해 그 전체가 본 명세서에 포함되는, 2019년 12월 27일자로 출원된 미국 가특허 출원 제62/954,007호의 이익을 주장한다.
발명의 분야
이 설명은 일반적으로 차량의 동작 및 특히 차량용 안전 시스템에 관한 것이다.
초기 위치로부터 최종 목적지까지 차량을 동작시키는 것은 종종 사용자 또는 차량 의사 결정 시스템에게 초기 위치로부터 최종 목적지까지의 도로망을 통한 루트를 선택할 것을 요구한다. 루트는 최대 운전 시간을 초과하지 않는 것과 같은 목표를 충족시키는 것을 수반할 수 있다. 복잡한 루트는 많은 결정을 요구할 수 있어, 전통적인 자율 주행 운전 알고리즘을 비실용적으로 만들 수 있다. 초기 위치로부터 최종 목적지까지의 방향성 그래프를 통한 루트를 선택하기 위해 전통적인 탐욕 알고리즘이 때때로 사용된다. 그렇지만, 도로 상의 많은 수의 다른 차량이 그러한 탐욕 알고리즘을 사용하는 경우, 선택된 루트가 과밀(overload)되어 충돌 위험을 증가시킬 수 있다.
차량의 안전 시스템은 차량이 동작하고 있는 환경에 위치된 하나 이상의 대상체를 표현하는 센서 데이터를 수신하도록 구성된 대상체 추적기 회로를 포함한다. 차량은 안전 시스템과 독립적인 차량의 내비게이션 시스템에 의해 안내된다. 하나 이상의 대상체의 각각의 대상체에 대해, 센서 데이터의 재귀적 베이지안 필터링(recursive Bayesian filtering)에 기초하여 대상체의 상태를 포함하는 환경의 확률 모델이 생성된다. 상태는 특정 시간에서의 차량에 상대적인 대상체의 시공간적 위치 및 특정 시간에서의 차량에 상대적인 대상체의 속도를 포함한다. 환경의 확률 모델에 기초하여 특정 시간에서의 하나 이상의 대상체 중 특정 대상체와 차량의 충돌 확률이 결정된다. 충돌 확률이 0보다 큰 경우, 특정 대상체 및 차량과 해당 대상체가 충돌할 특정 시간을 나타내는 충돌 경고가 생성된다. 충돌 경고에 대응하여, 아비터 회로(arbiter circuit)는 비상 제동 커맨드를 내비게이션 시스템의 제어 회로에 송신한다. 비상 제동 커맨드를 수신하는 것에 응답하여, 제어 회로는 특정 대상체와 차량의 충돌을 방지하기 위해 비상 제동 동작을 수행한다.
다른 양태에서, 시스템은 차량이 동작하고 있는 환경 내에 위치된 하나 이상의 대상체를 표현하는 RADAR 데이터 및 카메라 이미지를 수신하도록 구성된 하나 이상의 센서를 포함한다. 대상체 추적기 회로는 하나 이상의 센서에 통신 가능하게 결합되고 차량의 내비게이션 시스템으로부터 차량의 궤적을 수신하도록 구성된다. 내비게이션 시스템은 대상체 추적기 회로와 독립적이다. RADAR 데이터와 카메라 이미지에 대해 데이터 융합을 수행함으로써 환경의 표현이 생성된다. 표현은, 하나 이상의 대상체의 각각의 대상체에 대해, 대상체의 상태, 상태의 에러 공분산(error covariance), 및 상태의 존재 확률을 포함한다. 하나 이상의 대상체 중 특정 대상체를 식별하기 위해 표현 및 궤적에 대해 연산이 수행된다. 특정 대상체와 차량의 충돌 소요 시간(time-to-collision; TTC)이 임계 시간보다 작은 경우, 아비터 회로는 비상 제동 커맨드를 생성한다. 비상 제동 커맨드는 특정 대상체와 차량의 TTC를 나타낸다. 제어 회로는 아비터 회로에 통신 가능하게 결합되고, 비상 제동이 특정 대상체와 차량의 충돌을 방지하도록, 비상 제동 커맨드에 따라 차량을 동작시키도록 구성된다.
다른 양태에서, 시스템은 차량의 하나 이상의 RADAR 센서 및 하나 이상의 카메라로부터 센서 데이터를 수신하도록 구성된 대상체 추적기 회로를 포함한다. 센서 데이터는 하나 이상의 대상체를 표현한다. 특정 대상체와 차량의 제1 충돌 확률이 0보다 크다고 결정하는 것에 응답하여, 제1 충돌 경고가 생성된다. 동적 점유 격자 회로(dynamic occupancy grid circuit)는 다수의 시변 입자 밀도 함수를 포함하는 동적 점유 격자에 기초하여 특정 대상체와 차량의 제2 충돌 확률을 결정하도록 구성된다. 각각의 시변 입자 밀도 함수는 하나 이상의 대상체 중의 한 대상체의 위치와 연관된다. 제2 충돌 확률이 0보다 큰 것에 응답하여, 제2 충돌 경고가 생성된다. 아비터 회로는 대상체 추적기 회로 및 동적 점유 격자 회로에 통신 가능하게 결합된다. 아비터 회로는 제2 충돌 경고와 대조하여 제1 충돌 경고를 검증하도록 구성된다. 스로틀 오프(throttle-off) 커맨드가 차량의 제어 회로에 송신된다. 제어 회로는 특정 대상체와 차량의 충돌을 방지하기 위해 스로틀 오프 커맨드에 따라 차량을 동작시키도록 구성된다.
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 하나 이상의 실시예에 따른, 자율 주행 능력을 갖는 자율 주행 차량(autonomous vehicle; AV)의 일 예를 예시하는 블록 다이어그램이다.
도 2는 하나 이상의 실시예에 따른, 예시적인 "클라우드" 컴퓨팅 환경을 예시하는 블록 다이어그램이다.
도 3은 하나 이상의 실시예에 따른, 컴퓨터 시스템을 예시하는 블록 다이어그램이다.
도 4는 하나 이상의 실시예에 따른, AV에 대한 예시적인 아키텍처를 예시하는 블록 다이어그램이다.
도 5는 하나 이상의 실시예에 따른, 인지 모듈에 의해 사용될 수 있는 입력 및 출력의 일 예를 예시하는 블록 다이어그램이다.
도 6은 하나 이상의 실시예에 따른, LiDAR 시스템의 일 예를 예시하는 블록 다이어그램이다.
도 7은 하나 이상의 실시예에 따른, 동작 중인 LiDAR 시스템을 예시하는 다이어그램이다.
도 8은 하나 이상의 실시예에 따른, LiDAR 시스템의 동작을 추가적으로 상세히 예시하는 블록 다이어그램이다.
도 9는 하나 이상의 실시예에 따른, 계획 모듈의 입력과 출력 사이의 관계를 예시하는 블록 다이어그램이다.
도 10은 하나 이상의 실시예에 따른, 경로 계획에서 사용되는 방향 그래프(directed graph)를 예시한다.
도 11은 하나 이상의 실시예에 따른, 제어 모듈의 입력 및 출력의 블록 다이어그램을 예시하는 블록 다이어그램이다.
도 12는 하나 이상의 실시예에 따른, 제어기의 입력, 출력, 및 컴포넌트를 예시하는 블록 다이어그램이다.
도 13은 하나 이상의 실시예에 따른, 차량의 안전 시스템을 예시하는 블록 다이어그램이다.
도 14는 하나 이상의 실시예에 따른, 차량의 안전 시스템의 동작 프로세스의 흐름 다이어그램이다.
도 15는 하나 이상의 실시예에 따른, 차량의 안전 시스템의 동작 프로세스의 흐름 다이어그램이다.
도 16은 하나 이상의 실시예에 따른, 차량의 안전 시스템의 동작 프로세스의 흐름 다이어그램이다.
이하의 기술에서는, 설명 목적으로, 본 발명에 대한 완전한 이해를 제공하기 위해 다수의 특정 세부 사항이 기재된다. 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 의미하지는 않거나, 또는 그러한 요소에 의해 표현된 특징이 일부 실시예에서 포함되지 않을 수 있거나 다른 요소와 조합되지 않을 수 있음을 암시한다는 것을 의미하지는 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 부존재는 연결, 관계 또는 연관이 존재할 수 없음을 암시한다는 것을 의미하지는 않는다. 환언하면, 요소들 사이의 일부 연결, 관계 또는 연관은 본 개시를 모호하게 하지 않기 위해 도면에 도시되지 않는다. 추가적으로, 예시를 용이하게 하기 위해, 요소들 사이의 다수의 연결, 관계 또는 연관을 표현하기 위해 단일의 연결 요소가 사용된다. 예를 들어, 연결 요소가 신호, 데이터 또는 명령의 통신을 표현하는 경우에, 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 상세히 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 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 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. 자율 주행 차량 입력
5. 자율 주행 차량 계획
6. 자율 주행 차량 제어
7. 안전 시스템의 아키텍처
8. 안전 시스템의 동작 프로세스
시스템 개관
도 1은 하나 이상의 실시예에 따른, 자율 주행 능력을 갖는 자율 주행 차량(100)의 일 예를 예시하는 블록 다이어그램이다.
본원에서 사용되는 바와 같이, 용어 "자율 주행 능력"은, 완전한 자율 주행 차량, 고도의 자율 주행 차량, 및 조건부 자율 주행 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, 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 일 예이다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "궤적"은 AV를 제1 시공간적 위치로부터 제2 시공간적 위치로 동작시키는 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 둘러싼 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 고속도로 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 들어, 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 도로로 공식적으로 규정되지 않은 물리적 영역일 수 있다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "차선"은 차량에 의해 횡단될 수 있는 도로의 한 부분이고, 차선 마킹들 사이의 공간의 대부분 또는 전부에 대응할 수 있거나, 또는 차선 마킹들 사이의 공간의 단지 일부(예를 들면, 50% 미만)에 대응할 수 있다. 예를 들어, 멀리 이격된 차선 마킹을 갖는 도로는 차선 마킹 사이에 둘 이상의 차량을 수용할 수 있어서, 하나의 차량이 차선 마킹을 횡단하지 않고 다른 차량을 추월할 수 있으며, 따라서 차선 마킹 사이의 공간보다 협소한 차선을 갖거나 차선 마킹 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 나무에 기초하여 규정될 수 있다.
“하나 이상"은 기능이 하나의 요소에 의해 수행되는 것, 기능이 하나 초과의 요소에 의해, 예를 들면, 분산 방식으로, 수행되는 것, 여러 기능이 하나의 요소에 의해 수행되는 것, 여러 기능이 여러 요소에 의해 수행되는 것, 또는 이들의 임의의 조합을 포함한다.
용어 제1, 제2 등이, 일부 경우에, 다양한 요소를 기술하기 위해 본원에서 사용되지만, 이러한 요소가 이러한 용어에 의해 제한되지 않아야 한다는 것이 또한 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. 용어 "및/또는"이, 본원에서 사용되는 바와 같이, 열거된 연관 항목들 중 하나 이상의 항목의 임의의 및 모든 가능한 조합을 지칭하고 포함한다는 것이 또한 이해될 것이다. 게다가, 용어 "포함한다" 및/또는 "포함하는"은 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 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, 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 3과 관련하여 아래에서 기술되는 클라우드 컴퓨팅 환경(300)과 유사한 클라우드 컴퓨팅 환경 상에 구현된다.
일반적으로, 본 문서는 완전한 자율 주행 차량, 고도의 자율 주행 차량, 및 조건부 자율 주행 차량, 예컨대, 제각기 소위 레벨 5 차량, 레벨 4 차량 및 레벨 3 차량을 포함하는 하나 이상의 자율 주행 능력을 갖는 임의의 차량에 적용 가능한 기술을 기술한다(차량의 자율성 레벨의 분류에 대한 추가 세부 사항에 대해서는, 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 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.
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)로부터 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 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, 선형 속도 및 선형 가속도, 각속도 및 각가속도, 및 헤딩(heading)(예를 들면, AV(100)의 선단의 배향)과 같은, AV(100)의 상태 또는 조건의 속성을 측정 또는 추론하기 위한 센서(121)를 포함한다. 센서(121)의 예는 GNSS, 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 속성을 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) 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 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 주행한 적이 있는 차량의 운전 속성(예를 들면, 속력 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.
예시적인 클라우드 컴퓨팅 환경
도 2는 하나 이상의 실시예에 따른, 예시적인 "클라우드" 컴퓨팅 환경을 예시하는 블록 다이어그램이다. 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 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 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.
컴퓨터 시스템
도 3은 하나 이상의 실시예에 따른, 컴퓨터 시스템(300)을 예시하는 블록 다이어그램이다. 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 명령에서 특정된 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 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 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.
용어 "저장 매체"는, 본원에서 사용되는 바와 같이, 머신으로 하여금 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 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 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 그리고 컴퓨터 시스템(300)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 4은 하나 이상의 실시예에 따른, 자율 주행 차량(예를 들면, 도 1에 도시된 AV(100))에 대한 예시적인 아키텍처(400)를 예시하는 블록 다이어그램이다. 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 유형의 집적 회로, 다른 유형의 컴퓨터 하드웨어, 또는 이러한 것 중 임의의 것 또는 모든 것의 조합)의 조합이다.
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 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 속성의 고-정밀 맵, 도로망 연결 속성을 기술하는 맵, 도로 물리적 속성(예컨대, 교통 속력, 교통량, 차량 및 자전거 운전자 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.
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 좌측으로 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.
자율 주행 차량 입력
도 5는 하나 이상의 실시예에 따른, 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 예시하는 블록 다이어그램이다. 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 포맷의 데이터)의 형태를 취한다. 일부 예에서, 카메라 시스템은, 카메라 시스템이 깊이를 인지할 수 있게 하는, 예를 들어, 입체시(stereopsis)(스테레오 비전)를 위한, 다수의 독립적인 카메라를 갖는다. 비록 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 인지하도록 최적화되어 있는 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 교통 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 포맷의 데이터)의 형태를 취한다. TLD 시스템은, 시각적 운행 정보를 제공하는 가능한 한 많은 물리적 대상체에 관한 정보를 획득하기 위해 TLD 시스템이 넓은 시야를 갖는 카메라(예를 들어, 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 유형(동일한 조합 기술을 사용하는 것 또는 동일한 출력을 조합하는 것 또는 둘 모두)의 단일 조합 출력 또는 다중 조합 출력의 형태 또는 상이한 유형(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 하나 이상의 실시예에 따른, LiDAR 시스템(602)(예를 들면, 도 5에 도시된 입력(502a))의 일 예를 예시하는 블록 다이어그램이다. LiDAR 시스템(602)은 광 방출기(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 들면, 고체 형태의 물리적 대상체를 관통하지 않는다). LiDAR 시스템(602)은 또한 반사된 광을 검출하는 하나 이상의 광 검출기(610)를 갖는다. 일 실시예에서, LiDAR 시스템과 연관된 하나 이상의 데이터 프로세싱 시스템은 LiDAR 시스템의 시야(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 하나 이상의 실시예에 따른, 동작 중인 LiDAR 시스템(602)을 예시하는 블록 다이어그램이다. 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 하나 이상의 실시예에 따른, LiDAR 시스템(602)의 동작을 추가적으로 상세히 예시하는 블록 다이어그램이다. 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) 위를 주행함에 따라, LiDAR 시스템(602)은 도로를 방해하는 것이 아무 것도 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 부합하지 않는 방식으로 포인트(810a 내지 810b)로부터 반사될 것이다. 이 정보로부터, AV(100)는 대상체(808)가 존재한다고 결정할 수 있다.
경로 계획
도 9는 하나 이상의 실시예에 따른, (예를 들면, 도 4에 도시된 바와 같은) 계획 모듈(404)의 입력과 출력 사이의 관계를 예시하는 블록 다이어그램(900)이다. 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 정의된다. 예를 들어, 세그먼트는 거리, 도로, 공도, 사유 도로, 또는 자동차 주행에 적절한 다른 물리적 영역의 적어도 일 부분에 걸쳐 주행되는 거리이다. 일부 예에서, 예를 들어, AV(100)가 4륜 구동(4WD) 또는 상시 4륜구동(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 주행 속력, 예를 들면, 세그먼트에 대한 속력 제한 데이터에 기초한 속력으로 제한할 수 있다.
일 실시예에서, 계획 모듈(404)에의 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)가 조우하는 임의의 주어진 상황에서, 규칙들 중 적어도 일부는 해당 상황에 적용될 것이다. 규칙이 AV(100)에 이용 가능한 정보, 예를 들면, 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 낮은 우선순위를 가질 수 있다.
도 10은 하나 이상의 실시예에 따른, 예를 들어, 계획 모듈(404)(도 4)에 의해 경로 계획에 사용되는 방향 그래프(1000)를 예시한다. 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 분리하는 거리는 상대적으로 클 수 있거나(예를 들면, 2개의 상이한 대도시 지역에 있음) 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 들면, 시작 포인트(1002) 및 종료 포인트(1004)가 상이한 대도시 지역을 나타낼 때, 노드(1006a 내지 1006d)는 도로의 세그먼트를 나타낸다. 일부 예에서, 예를 들면, 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. 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 시야 내의 물리적 위치를 나타내는 그래프의 부분에 대한 일부 높은 입도 정보도 포함한다.
노드(1006a 내지 1006d)는 노드와 오버랩될 수 없는 대상체(1008a 및 1008b)와 별개이다. 일 실시예에서, 입도가 낮을 때, 대상체(1008a 및 1008b)는 자동차에 의해 횡단될 수 없는 영역, 예를 들면, 거리 또는 도로가 없는 구역을 나타낸다. 입도가 높을 때, 대상체(1008a 및 1008b)는 AV(100)의 시야 내의 물리적 대상체, 예를 들면, 다른 자동차, 보행자, 또는 AV(100)와 물리적 공간을 공유할 수 없는 다른 엔티티를 나타낸다. 일 실시예에서, 대상체(1008a 및 1008b) 중 하나 이상은 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 및 1006b)가 에지(1010a)에 의해 연결되는 경우, AV(100)가, 예를 들면, 다른 노드(1006b)에 도착하기 전에 중간 노드로 주행할 필요 없이, 하나의 노드(1006a)와 다른 노드(1006b) 사이에서 주행하는 것이 가능하다. (노드 사이에서 주행하는 AV(100)를 언급할 때, AV(100)가 각자의 노드에 의해 표현되는 2개의 물리적 위치 사이에서 주행한다는 것을 의미한다.) 에지(1010a 내지 1010c)는, AV(100)가 제1 노드로부터 제2 노드로, 또는 제2 노드로부터 제1 노드로 주행한다는 의미에서 종종 양방향성이다. 일 실시예에서, 에지(1010a 내지 1010c)는, AV(100)가 제1 노드로부터 제2 노드로 주행할 수 있지만, AV(100)가 제2 노드로부터 제1 노드로 주행할 수 없다는 의미에서 단방향성이다. 에지(1010a 내지 1010c)는, 예를 들어, 일방통행로, 거리, 도로, 또는 간선도로의 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 및 1014b)을 갖는다. 비용(1014a 및 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 나타내는 경우, 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 들면, 도로 조건, 예상된 날씨 등으로 인해, 하나의 에지(1010a)는 다른 에지(1010b)보다 많은 연료를 필요로 할 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 들면, 에지의 개별 비용이 함께 가산될 때 가장 적은 전체 비용을 갖는 경로를 선택한다.
자율 주행 차량 제어
도 11은 하나 이상의 실시예에 따른, (예를 들면, 도 4에 도시된 바와 같은) 제어 모듈(406)의 입력 및 출력을 예시하는 블록 다이어그램(1100)이다. 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(308), 및 저장 디바이스(210)를 포함하는 제어기(1102), 및 메모리 내에 저장된 명령에 따라 동작하는데, 상기 명령은 명령이 (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, 예를 들면, 조향 페달에 관여하거나 또는 다른 스로틀 제어에 관여함으로써, AV(100)의 스로틀(예를 들면, 가속 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 들면, AV의 조향 컨트롤(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 들면, 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 방지하도록 적절한 시간에 스로틀에 관여할 준비를 하기 위해 제어기(1102)에 의해 사용될 수 있다.
도 12는 하나 이상의 실시예에 따른, 제어기(1102)의 입력, 출력, 및 컴포넌트를 예시하는 블록 다이어그램(1200)이다. 제어기(1102)는 스로틀/브레이크 제어기(1204)의 동작에 영향을 미치는 속력 프로파일러(1202)를 갖는다. 예를 들어, 속력 프로파일러(1202)는, 예를 들면, 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.
제어기(1102)는 또한 조향 제어기(1210)의 동작에 영향을 미치는 측방향 추적 제어기(1208)를 갖는다. 예를 들어, 측방향 추적 제어기(1208)는, 예를 들면, 제어기(1102)에 의해 수신되고 측방향 추적 제어기(1208)에 의해 프로세싱되는 피드백에 따라 조향각 액추에이터(1212)의 위치를 조정하도록 조향 제어기(1210)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 선택하기 위해 그리고 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.
안전 시스템의 아키텍처
도 13은 하나 이상의 실시예에 따른, 도 1을 참조하여 더 상세히 예시되고 기술된 차량, 예를 들어, AV(100)에 대한 환경(190)을 예시하는 블록 다이어그램이다. 환경(190)은 AV(100) 및 특정 대상체(1304a), 예를 들어, 차량 또는 보행자를 포함하는 하나 이상의 대상체(1304)를 포함한다. 하나 이상의 대상체(1304)는, 도 1을 참조하여 더 상세히 예시되고 기술되는, 자연 장애물(191), 차량(193), 또는 보행자(192)의 예이다. AV(100)는 내비게이션 시스템(1308) 및 안전 시스템(1300)을 포함한다. 내비게이션 시스템(1308)은 도 3을 참조하여 더 상세히 예시되고 기술된 컴포넌트를 사용하여 구축된다. 내비게이션 시스템(1308) 및 안전 시스템(1300) 각각은, 도 1을 참조하여 더 상세히 예시되고 기술된, AV 시스템(120)의 독립적인 부분이다.
내비게이션 시스템(1308)은 AV(100)의 정상(비응급(non-emergency)) 동작에 사용된다. 일부 실시예에서, 내비게이션 시스템(1308)은 AV 스택이라고 지칭된다. 다른 실시예에서, 용어 AV 스택은 매핑 모듈(또는 로컬화 모듈(408)), 인지 모듈(402), 계획 모듈(404), 및 제어 회로(406)의 조합을 지칭한다. 일부 실시예에서, 내비게이션 시스템(1308)은, 도 4를 참조하여 더 상세히 예시되고 기술된, 인지 모듈(402), 계획 모듈(404), 및 제어 회로(406)를 포함한다. 다른 실시예에서, 제어 회로(406)는 내비게이션 시스템(1308) 외부에 위치된다. 다른 한편으로, 안전 시스템(1300)은 비상 동작을 위해, 예컨대, 하나 이상의 대상체(1304)와의 충돌을 방지하기 위한 자동 비상 제동을 위해 사용된다. 또한, 제어 회로는 AV에 의해 교차로를 차단하는 것을 방지하기 위해 비상 제동 동작을 수행하도록 구성될 수도 있다. 안전 시스템(1300)이 내비게이션 시스템(1308)으로부터 궤적(198)을 수신하거나 제동 및 다른 커맨드를 제어 회로(406)에 송신할 수 있도록, 안전 시스템(1300)은 내비게이션 시스템(1308)과 독립적이지만 내비게이션 시스템(1308)에 통신 가능하게 결합된다. 궤적(198)은 도 1을 참조하여 더 상세히 예시되고 기술된다.
안전 시스템(1300)은 대상체 추적기 회로(1312), 동적 점유 격자 회로(1316), 및 아비터 회로(1320)를 포함한다. 일부 실시예에서, 안전 시스템(1300)은 하나 이상의 센서(1324)를 포함한다. 센서(1324)는 안전 시스템(1300) 외부에 위치될 수 있고 안전 시스템(1300)과 통신할 수 있다. 센서(1324)는 도 1을 참조하여 더 상세히 기술된 센서(120, 121, 122, 및 123)와 독립적이다. 센서(1324)는 RADAR 또는 카메라 중 적어도 하나를 포함한다. 센서(1324)는 단안 또는 스테레오 비디오 카메라를 포함할 수 있다. 센서(1324)는 환경(190)의 속성을 감지하거나 측정한다. 다른 실시예에서, 안전 시스템(1300)은 센서(1324)를 포함하지 않고 센서(121) 및 단안 또는 스테레오 비디오 카메라(122)로부터의 데이터를 사용하며, 이 데이터가 내비게이션 시스템(1308)으로 라우팅된다. 다른 실시예에서, 센서(121) 및 단안 또는 스테레오 비디오 카메라(122)는 대상체 추적기 회로(1312)에 의해 사용하기 위해 안전 시스템(1300)으로 직접적으로 라우팅된다.
일 실시예에서, 센서(1324)는 주행 거리 측정 데이터(1334)에 기초하여 AV(100)의 움직임과 관련하여 움직임 보상을 수행하는 스마트 센서이다. 예를 들어, 센서(1324)는 AV(100)의 차선 위치를 검출하기 위해 안전 시스템(1300)에 데이터를 제공하는 휠 속력 센서 및 다른 주행 거리 측정 센서를 포함할 수 있다. 안전 시스템(1300)은 내비게이션 시스템(1308)에 의해 계산된 궤적(198)에 상대적인 AV(100)의 위치를 결정하기 위해 AV(100)의 속력, 피치(pitch), 롤(roll), 및 요(yaw)를 사용할 수 있다. 센서(1324)는 환경(190)의 속성을 표현하는 센서 데이터(1328)(예를 들어, RADAR 신호 또는 카메라 이미지)를 수신하거나 생성한다. 일 실시예에서, 센서(1324)는 AV(100)가 동작하고 있는 환경(190) 내에 위치된 하나 이상의 대상체(1304)를 표현하는 RADAR 데이터 및 카메라 이미지를 수신한다.
안전 시스템(1300)은 때때로 "자동 비상 제동(AEB) RADAR 및 카메라(R&C) 시스템"이라고 지칭된다. 일 실시예에서, R&C 시스템 하드웨어는, 듀얼 윈드실드 와이퍼 존 내에 완전히 들어가게, AV(100)의 전방 윈드실드의 후방에 패키징되어 부착된다. 센서(1324)를 동작시키는 R&C 회로는 AEB 능력을 갖는 리던던트 안전 시스템이도록 설계된다. 일 실시예에서, R&C 시스템은 AV 스택 센서(121)와 분리되고 구별되는 전방 주시(forward-looking) 센서(1324)를 포함한다. 일 실시예에서, 센서(1324)는 Aptiv CADm-Lo® 하드웨어 제품군 중의 RADAR 및 카메라이다. RADAR 데이터는 각각의 대상체(1304)의 방위각, 대상체(1304)의 거리(range), 대상체(1304)의 거리 변화율(range rate), RADAR의 복귀 강도(return intensity), 또는 RADAR의 위치 중 적어도 하나를 포함한다.
안전 시스템(1300)이 센서(1324)를 포함하는 일부 실시예에서, 대상체 추적기 회로(1312)는 AV(100)가 동작하고 있는 환경(190)에 위치된 하나 이상의 대상체(1304)를 표현하는 센서 데이터(1328)를 수신한다. 안전 시스템(1300)이 센서(1324)를 포함하지 않는 다른 실시예에서, 안전 시스템(1300)은 센서(121) 및 단안 또는 스테레오 비디오 카메라(122)로부터 데이터를 수신한다. 대상체 추적기 회로(1312)는 도 3을 참조하여 더 상세히 예시되고 기술된 컴포넌트를 사용하여 구축된다. 대상체 추적기 회로(1312)는 센서 데이터(1328)에 기초하여 환경(190)의 확률 모델을 생성한다. 확률 모델을 생성하기 위해, 대상체 추적기 회로(1312)는 각각의 대상체(1304)의 확률적 상태를 생성한다. 일부 실시예에서, 센서 데이터(1328)의 재귀적 베이지안 필터링은 대상체(1304)의 확률적 상태를 생성하는 데 사용된다. 다른 실시예에서, 동적 점유 격자 회로(1316)를 사용하여 동적 점유 격자를 채우기 위해 다른 확률적 접근법이 사용된다. 대상체 추적기 회로(1312)는 AV(100)가 센서 데이터(1328)에 기초하여 자신의 위치 및 배향을 추론할 수 있게 하기 위해 다수의 "신념(belief)"(각각의 대상체(1304) 및 AV(100)의 위치)의 확률을 결정한다. 일 실시예에서, 센서 데이터(1328)는 선형적으로 분포되고 대상체 추적기 회로(1312)는 칼만 필터를 사용하여 재귀적 베이지안 필터링을 수행한다. 칼만 필터는 시간에 따라 관측된 센서 데이터(1328)를 사용하여 각각의 대상체(1304)의 확률적 상태의 추정치를 생성하며, 따라서 추정치가 단일 측정에만 기초한 것보다 더 정확하다.
각각의 대상체(1304)에 대해, 확률적 상태는 AV(100)에 상대적인, 좌표계에서 [X, Y]로 표기된, 대상체(1304)의 시공간적 위치를 포함한다. 확률적 상태는 상이한 시간에서, 예컨대, 특정 시간 T에서 결정된다. 확률적 상태는 특정 시간 T에서의 AV(100)에 상대적인 대상체(1304)의 속도 [VX, VY]를 포함한다. 일 실시예에서, 대상체 추적기 회로(1312)는 직교 좌표(Cartesian coordinates)를 사용하여 대상체(1304)의 시공간적 위치 [X, Y] 및 속도 [VX, VY]를 결정하도록 구성된다. 일 실시예에서, 환경(190)의 확률 모델은 AV(100)에 상대적인 대상체(1304)의 직교 좌표 가속도(Cartesian acceleration) [AX, AY]를 포함한다. 각각의 대상체(1304)에 대해, 상태 공간 표현(확률적 상태)이 생성된다. 시간 T에서의 대상체(1304)의 상태 공간 표현은 [X, Y, VX, VY, AX, AY]T로 표기된다.
일 실시예에서, 대상체 추적기 회로(1312)는, 도 1을 참조하여 더 상세히 예시되고 기술된, 하나 이상의 센서(1324) 또는 센서(121)로부터 주행 거리 측정 데이터(1334)를 수신하도록 구성된다. 대상체 추적기 회로(1312)는 주행 거리 측정 데이터(1334)에 기초하여 각각의 대상체(1304)의 확률적 상태에 대해 움직임 보상을 수행한다. 움직임 보상은 AV(100)의 움직임과 관련하여 대상체(1304)의 확률적 상태를 추적하기 위해 수행된다. 대상체 추적기 회로(1312)는 동적 환경(190)에서 대상체(1304)의 움직임을 수학적으로 모델링한다. 대상체 추적기 회로(1312)는 시간에 따라 센서 데이터(1328)를 필터링함으로써 대상체(1304)의 수 및 특성 둘 모두를 도출하기 위해 다수의 센서(1324)(예컨대, RADAR 또는 카메라)로부터의 잡음이 많은 측정치(센서 데이터(1328))를 사용하여 대상체 추적을 수행한다. 각각의 대상체(1304)의 확률적 상태에 기초하여, 대상체 추적기 회로(1312)는 대상체(1304)로부터 AV(100)까지의 거리를 결정한다. 예를 들어, 거리는 AV(100)로부터의 측방 거리 또는 전방 거리이다. 일 실시예에서, 환경(190)의 확률 모델은 AV(100)의 전방 범퍼를 원점으로 하는 직교 좌표계로 표현된다.
일 실시예에서, 대상체 추적기 회로(1312)는 특정 대상체(1304a)의 확률적 상태가 다른 대상체(1304b)의 확률적 상태와 독립적인 대상체 기반 모델링을 사용하여 환경(190)의 확률 모델을 생성한다. 대상체 추적기 회로(1312)는 이진 베이즈 필터(binary Bayes filter)를 사용하여 각각의 대상체(1304)의 이진 존재 확률을 추정함으로써 대상체(1304)의 확률적 상태를 생성하도록 구성된다. 각각의 대상체 가설(확률적 상태 또는 "트랙")에 대해, 존재 확률 p(x)는 이진 베이즈 필터에 의해 추정된다. 존재 확률 p(x)는 센서 데이터(1328)로부터의 측정치가 트랙과 연관될 수 있는지 여부에 따라 이진일 수 있다. 일 실시예에서, 대상체 추적기 회로(1312)는 대상체(1304)의 이전 확률적 상태와 센서 데이터(1328) 사이의 마할라노비스 거리(Mahalanobis distance)를 추정함으로써 각각의 대상체(1304)의 확률적 상태를 생성하도록 구성된다. 존재 확률은, 트랙과 측정치 사이의 마할라노비스 거리를 고려하여, 연속적인 것으로 결정된다.
일 실시예에서, 대상체 추적기 회로(1312)는 RADAR 데이터 및 카메라 이미지(센서 데이터(1328))에 대해 데이터 융합을 수행함으로써 환경(190)의 표현(확률 모델)을 생성한다. 환경(190)의 확률 모델은, 각각의 대상체(1304)에 대해, 대상체(1304)의 확률적 상태, 확률적 상태의 에러 공분산 P, 및 상태의 존재 확률 p(x)를 포함한다. 에러 공분산 P는 (a) 센서 데이터(1328)로부터의 대상체(1304)의 측정치와 (b) 대상체(1304)의 확률적 상태의 결합 변동성(joint variability)을 지칭한다. 존재 확률 p(x)는 샘플 공간 내의 임의의 주어진 샘플에서의 값이 대상체(1304)의 확률적 상태가 해당 샘플과 동일할 가능성인 함수를 지칭한다. 존재 확률 p(x)는 때때로 확률 밀도 함수(PDF)라고 지칭된다. 각각의 시간 단계에서, 데이터 융합은 추적 시간 및 대상체 정의에 의해 표기되는 대상체(1304)의 동기화된 행렬을 생성한다. 각각의 대상체 정의는 트랙(대상체(1304)의 확률적 상태), 트랙의 에러 공분산 P, 및 트랙의 존재 확률 p(x)를 포함한다.
일 실시예에서, 대상체 추적기 회로(1312)는, 특정 대상체(1304a)와 AV(100)의 TTC(time-to-collision)가 임계 시간보다 작도록, 하나 이상의 대상체(1304) 중 특정 대상체(1304a)를 식별하기 위해 환경(190)의 표현(확률 모델) 및 궤적(198)에 대해 연산(예컨대, 행렬 연산)을 수행한다. 예를 들어, 임계 시간은 2초 또는 3초일 수 있다. 일 실시예에서, TTC 결정은 AV(100)의 전방 범퍼에 대해 수행된다. 일 실시예에서, TTC가 충돌 경고 임계 시간 미만인 경우, 안전 시스템(1300)은 브레이크 프리 차지(brake pre-charge) 및 감속 요청(비상 제동 커맨드)을 제어 회로(406)에 송신한다. 따라서 안전 시스템(1300)은 특정 대상체(1304a)를 감지하기 위해 궤적(198)과 환경(190)의 대상체 트랙 행렬(확률 모델)을 조합한다. 안전 시스템(1300)은 계산을 위해 AV(100)의 좌표 프레임워크를 사용한다.
일 실시예에서, 대상체 추적기 회로(1312)는 환경(190)의 확률 모델에 기초하여 특정 시간 T에서의 하나 이상의 대상체(1304) 중 특정 대상체(1304a)와 AV(100)의 충돌의 제1 확률을 결정한다. 제1 충돌 확률이 0보다 클 때, 대상체 추적기 회로(1312)는 특정 대상체(1304a) 및 특정 시간 T를 나타내는 제1 충돌 경고를 생성한다. 일 실시예에서, 대상체 추적기 회로(1312)는 연결 회로(1332)를 통해 내비게이션 시스템(1308)으로부터 AV(100)의 궤적(198)을 수신하도록 추가로 구성된다. 안전 시스템(1300)은 내비게이션 시스템(1308)(및 그의 제어 소프트웨어 개발 키트(SDK))과 독립적이지만 데이터 트래픽을 운반하는 연결 회로(1332)를 통해 그와 통신하며, 또한 안전 시스템(1300)과 내비게이션 시스템(1308) 사이의 메시지를 압축 및 압축해제 또는 암호화한다. 대상체 추적기 회로(1312)는 궤적(198)에 기초하여 제1 충돌 확률을 결정한다. 예를 들어, 환경(190)의 확률 모델은 AV(100)와의 충돌을 예측하기 위해 특정 대상체(1304a)가 궤적(198)과 교차하는지 여부를 결정하는 데 사용된다.
대상체 추적기 회로(1312)는 RADAR 및 카메라 이미지에 기초하여 AV(100)가 동작하고 있는 환경(190)에서 주행 차선을 식별하도록 추가로 구성된다. 차선 마킹의 카메라 이미지는 차선 마킹에 상대적인 AV(100)의 위치를 결정하는 데 사용된다. 대상체 추적기 회로(1312)는 주행 차선에 기초하여 특정 대상체(1304a)가 "낮은" TTC(예를 들어, 5초 미만)를 갖는다고 결정한다. AV(100)가 대상체(1304)에 측방으로 가까울 수 있다. 그렇지만, 대상체(1304) 및 AV(100) 각각이 별개의 주행 차선에서 동작하고 있는 경우, 대상체 추적기 회로(1312)는 제1 충돌 확률이 0인 것으로 결정할 것이다. 게다가, 대상체(1304)는 AV(100)가 동작하고 있는 방향과 반대인 방향에서 AV(100)에 접근하는 차량일 수 있다. 그렇지만, 대상체 추적기 회로(1312)는 AV(100)와 대상체(1304)를 분리시키는 차선 분리대(lane divider)가 있는 것으로 결정한다. 안전 시스템(1300)은 비상 제동을 수행하기 위해 활성화되지 않을 것이다. 일 실시예에서, 대상체 추적기 회로(1312)는 AV(100)의 속력, AV(100)의 피치, AV(100)의 롤, 및 AV(100)의 요에 기초하여 AV(100)의 시공간적 위치를 결정한다. 제1 충돌 확률은 AV(100)의 시공간적 위치에 기초하여 결정된다.
대상체 추적기 회로(1312)는 제어 회로(406)로부터 제어 데이터를 수신하도록 추가로 구성된다. 제어 데이터는 AV(100)의 속력, AV(100)의 조향각, 가속도, 요 레이트 등을 포함할 수 있다. 제어 데이터는, 제어 회로(406)가 제어 데이터에 따라 AV(100)를 동작시키기 전에, 대상체 추적기 회로(1312)에 의해 수신된다. 제어 데이터는 특정 주파수에서 대상체 추적기 회로(1312)에 의해 수신된다. 예를 들어, 제어 회로(406)로부터 안전 시스템(1300)으로 송신되는 제어 데이터는 속력 및 조향 프로파일의 3초 "예견(look-ahead)"을 포함하고 10 Hz의 주파수로 업데이트된다. 제어 데이터는 궤적(198)에 매칭될 수 있거나 또는 특정 대상체(1304a)에 상대적인 AV(100)의 위치를 검증하는 데 사용될 수 있다.
하나 이상의 센서(1324)는 안전 시스템(1300)이 전원이 켜질 때 파워 온 셀프 테스트(power-on self-test)를 수행하도록 추가로 구성된다. 파워 온 셀프 테스트는 센서(1324) 및 그의 제어 하드웨어가 올바르게 작동하는지를 결정하기 위해 센서(1324)의 기본 입/출력 시스템(BIOS)이 실행하는 진단 테스트 시퀀스이다. 하나 이상의 센서(1324)가 파워 온 셀프 테스트에 실패한 것에 응답하여, 대상체 추적기 회로(1312)는 안전 시스템(1300)을 디스에이블시키기 위해 파워 온 셀프 테스트의 실패를 나타내는 진단 코드를 아비터 회로(1320)에 송신한다. 따라서, 센서(1324)가 자가 검사(self-check)에 실패하는 경우, AEB 기능은 활성이 아닐 것이다.
동적 점유 격자 회로(1316)는 AV(100)의 LiDAR(123)로부터 수신된 LiDAR 데이터, 궤적(198), 및 제어 데이터에 기초하여 독립적으로 충돌 예측을 수행한다. 동적 점유 격자 회로(1316)는 도 3을 참조하여 더 상세히 예시되고 기술된 컴포넌트를 사용하여 구축된다. LiDAR(123)는 도 1을 참조하여 더 상세히 예시되고 기술된다. 동적 점유 격자 회로(1316)는 아비터 회로(1320)에 통신 가능하게 결합되고 환경(190)의 동적 점유 격자에 기초하여 특정 대상체(1304a)와 AV(100)의 제2 충돌 확률을 결정하도록 구성된다.
동적 점유 격자는 AV(100)의 환경(190)의 이산화된 표현을 지칭한다. 동적 점유 격자는 환경(190)의 단위 면적(또는 체적)을 각각 나타내는 다수의 개별 셀(큐브)을 갖는 격자 맵을 포함한다. 일부 구현예에서, 동적 점유 격자 회로(1316)는 각각의 개별 격자 셀의 점유 확률을 업데이트하도록 구성된다. 각각의 점유 확률은 분류된 대상체(1304) 중 하나 이상이 개별 셀에 존재할 가능성을 나타낸다. 일 실시예에서, 동적 점유 격자는 다수의 시변 입자 밀도 함수를 포함한다. 각각의 시변 입자 밀도 함수는 대상체(1304)의 위치와 연관된다. 제2 충돌 확률이 임계치를 초과하는 것에 응답하여, 동적 점유 격자 회로(1316)는 특정 대상체(1304a)를 표시하는 제2 충돌 경고를 생성한다. 동적 점유 격자 회로(1316)는, 제2 충돌 확률이 0보다 큰 것에 응답하여, 제2 충돌 경고를 생성한다.
아비터 회로(1320)는 대상체 추적기 회로(1312)로부터, 하트비트 신호 및 제1 충돌 경고와 같은, 신호를 수신하기 위해 대상체 추적기 회로(1312)에 통신 가능하게 결합된다. 하트비트 신호는 대상체 추적기 회로(1312)가 전원이 켜져 있고 의도한 대로 기능하고 있음을 나타낸다. 아비터 회로(1320)는 도 3을 참조하여 더 상세히 예시되고 기술된 컴포넌트를 사용하여 구축된다. 각각의 트랙에 대해, 대상체 추적기 회로(1312)는 TTC를 계산한다. 아비터 회로(1320)가 초기화된 후에, 아비터 회로(1320)는 대상체 추적기 회로(1312) 및 동적 점유 격자 회로(1316)로부터 하트비트 신호 및 진단 코드를 청취 및 분석한다. 아비터 회로(1312)는 대상체 추적기 회로(1312) 및 동적 점유 격자 회로(1316)로부터 진단을 수집하고, 전원 켜짐 상태 신호를 모니터링하며, AV 자동/수동 버튼 상태 신호를 모니터링한다.
대상체 추적기 회로(1312)로부터 제1 충돌 경고를 수신한 것에 응답하여, 아비터 회로(1320)는 비상 제동 커맨드를 내비게이션 시스템(1308)의 제어 회로(406)에 송신한다. 안전 시스템(1300)은 내비게이션 시스템(1308)과 독립적인 제어 회로(406)로부터의 제어 데이터 및 원시 센서 데이터(1328)를 수신하는 리던던트 충돌 경고 시스템으로서 (다중 대상체 추적을 위한) 대상체 추적기 회로(1312) 및 동적 점유 격자 회로(1316)를 포함한다. 대상체 추적기 회로(1312) 및 동적 점유 격자 회로(1316)는 AV(100)를 감속시킬지 여부에 대해 독립적인 결정을 한다. 아비터 회로(1312)는 동적 점유 격자 회로(1316)로부터 수신되는 메시지를 모니터링하도록 추가로 구성된다. 일 실시예에서, 아비터 회로(1312)는 내비게이션 시스템(1308)으로부터 추가 충돌 경고를 수신하도록 추가로 구성된다. 아비터 회로(1312)는 추가 충돌 경고와 대조하여 제1 충돌 경고 및 제2 충돌 경고를 검증한다. 예를 들어, 아비터 회로(1312)는 내비게이션 시스템(1308), 대상체 추적기 회로(1312), 및 동적 점유 격자 회로(1316) 사이의 삼중 모듈식 리던던시 검증(triple modular redundancy validation)을 수행한다.
아비터 회로(1320)는 센서 데이터(1328)에 기초하여 안전 시스템(1300)의 동적 점유 격자 회로(1316)에 의해 결정된 제2 충돌 확률과 대조하여 대상체 추적기 회로(1312)로부터의 제1 충돌 경고를 검증한다. 제2 충돌 확률의 검증에 응답하여, 아비터 회로(1320)로부터 제어 회로(406)로의 비상 제동 커맨드의 송신이 수행된다. 일 실시예에서, 아비터 회로(1320)는 대상체 추적기 회로(1312)에 의해 생성된 제1 충돌 경고와 대조하여 동적 점유 격자 회로(1316)에 의해 생성된 제2 충돌 경고를 검증하도록 추가로 구성된다. 제2 충돌 경고는 특정 대상체(1304)와 AV(100)의 TTC에 기초하여 생성된다. 일 실시예에서, 아비터 회로(1320)는 대상체 추적기 회로(1312)와 동적 점유 격자 회로(1316) 사이의 중재를 수행함으로써 제2 충돌 경고와 대조하여 제1 충돌 경고를 검증한다.
제2 충돌 경고와 대조하여 제1 충돌 경고를 검증하기 전에, 아비터 회로(1320)는 제1 하트비트 신호가 대상체 추적기 회로(1312)로부터 수신되었다고 결정하도록 구성된다. 아비터 회로(1320)는 제2 하트비트 신호가 동적 점유 격자 회로(1316)로부터 수신되었다고 결정하도록 구성된다. 아비터 회로(1320)는 AV(100)가 전원이 켜져 있다고 결정하도록 구성된다. 아비터 회로(1320)는 전원 켜짐 상태 신호 및 AV 자동/수동 버튼 상태 신호를 모니터링한다.
대상체 추적기 회로(1312)가 특정 대상체(1304a)와 AV(100)의 "낮은"(예를 들어, 2초 미만) TTC를 식별하는 것에 응답하여, 아비터 회로(1320)는 비상 제동 커맨드를 생성한다. 내비게이션 시스템(1308)이 AV(100)에 대한 새로운 궤적을 생성할 수 있도록, 아비터 회로(1320)는 비상 제동 커맨드를 내비게이션 시스템(1308)에 송신하도록 추가로 구성된다. 현재 궤적(198)이 비상 제동 동작을 결과했기 때문에 새로운 궤적이 요구된다. 새로운 궤적을 생성할 때, 계획 모듈(404)은, 도 9를 참조하여 더 상세히 예시되고 기술된 바와 같이, 대상체(1304)로부터 멀어지게 조향하려고 시도할 것이다.
일 실시예에서, 대상체 추적기 회로(1312)는 RADAR 데이터 및 카메라 이미지에 기초하여 대상체(1304)의 크기를 결정하도록 추가로 구성된다. 예를 들어, 때때로 도로에서 파편이 조우된다. 안전 시스템(1300)은 측방 대상체를 고속으로 추적할 목적으로 넓은 시야를 갖는 센서(1324)에 의존한다. 대상체 추적기 회로(1312)는 대상체(1304)의 크기가 임계 크기보다 작은 것으로 결정한다. 예를 들어, 20 cm × 20 cm의 임계 크기가 사용된다. 대상체(1304)의 크기가 임계 크기보다 작다는 결정에 응답하여, 대상체 추적기 회로(1312)는 제어 회로(406)가 궤적(198)에 따라 AV(100)를 계속 동작시킬 수 있게 하기 위해 하트비트 신호를 아비터 회로(1320)에 송신한다. 안전 시스템(1300)은 제1 충돌 경고를 계획 모듈(404)에 송신하지 않거나 감속 요청(비상 제동 커맨드)을 제어 회로(406)에 송신하지 않는다.
아비터 회로(1320)는 대상체 추적기 회로(1312)가 임계 시간 기간 초과 동안 하트비트 신호를 아비터 회로(1320)에 송신하는 데 실패했음을 결정하도록 추가로 구성된다. 예를 들어, 30초 내지 3분의 임계 시간 기간이 선택될 수 있다. 대상체 추적기 회로(1312)가 하트비트 신호를 송신하는 데 실패했다는 결정에 응답하여, 아비터 회로(1320)는 안전 시스템(1300)을 디스에이블시킨다. 내비게이션 시스템(1308)은 이제 AV(100)를 제어한다. 내비게이션 시스템(1308)은, AV(100)에 대해 진단 또는 수리가 수행될 수 있도록, 컴포트 정지를 수행할 수 있다. 컴포트 정지는 AV(100) 또는 AV(100)에 승차하고 있는 승객의 편의 프로파일에 따른 매끄러운(비응급) 제동 동작을 지칭한다.
일 실시예에서, 대상체 추적기 회로(1312)가 하트비트 신호를 아비터 회로(1320)에 송신하는 데 실패했다고 결정하는 것에 응답하여, 아비터 회로(1320)는 AV(100)에 승차하고 있는 승객의 승객 편의 프로파일에 따라 제동 동작을 수행하라는 메시지를 내비게이션 시스템(1308)에 송신한다. 예를 들어, 하트비트 신호가 아비터 회로(1320)에 의해 수신되지 않고 AV(100)의 속력이 임계 속력(예를 들어, 0.5 mph)보다 큰 경우, 아비터 회로(1320)는 계획 모듈(404)에 컴포트 정지를 수행하도록 지시한다.
아비터 회로(1320)는 대상체 추적기 회로(1312) 및 동적 점유 격자 회로(1316)로부터 진단 코드를 수신하도록 추가로 구성된다. 진단 코드는 대상체 추적기 회로(1312) 또는 동적 점유 격자 회로(1316)에서의 고장의 존재를 나타낼 수 있다. 진단 코드의 수신에 응답하여, 아비터 회로(1320)는 대상체 추적기 회로(1312) 또는 동적 점유 격자 회로(1316)로부터의 향후 메시지를 무시한다. 예를 들어, AV(100)는 자율 주행 모드로 동작하고 있다. 아비터 회로(1312)는 대상체 추적기 회로(1312) 및 동적 점유 격자 회로(1316)로부터의 하트비트 신호 및 진단 코드를 주기적으로 모니터링한다. 아비터 회로(1312)는 대상체 추적기 회로(1312)로부터 고장을 나타내는 진단 코드를 검출한다. 아비터 회로(1312)는 대상체 추적기 회로(1312)로부터의 향후 메시지를 무시한다.
대상체 추적기 회로(1312)는 제어 회로(406)로부터 제어 데이터를 수신하도록 추가로 구성된다. 제어 데이터는 AV(100)의 적어도 조향 휠 각도를 포함한다. 제어 데이터는 브레이크 압력 또는 스티어링 휠 토크 중 적어도 하나를 추가로 포함할 수 있다. 대상체 추적기 회로(1312)는 내비게이션 시스템(1308)으로부터 수신된 궤적(198)을 제어 데이터와 비교한다. 대상체 추적기 회로(1312)는 비교에 기초하여 제어 데이터와 궤적(198) 간의 미스매치를 결정할 수 있다. 조향 시스템(102)에 기계적 오정렬이 있거나, AV(100)의 위치가 궤적(198)과 매칭하지 않거나, 또는 내비게이션 시스템(1308)으로부터의 궤적 데이터가 레이턴시(예를 들어, 경로 데이터 신호의 레이턴시)로 인해 정체(stuck)되어 있을 때 미스매치가 발생할 수 있다. 미스매치의 결정에 응답하여, 대상체 추적기 회로(1312)는 미스매치에 기초하여 새로운 궤적을 생성하라는 메시지를 네비게이션 시스템(1308)에 송신한다. 따라서 미스매치에 관한 정보가 경로 계획에 통합되도록 계획 모듈(404)에 송신된다.
일 실시예에서, 아비터 회로(1320)는 내비게이션 시스템(1308)에 의해 전형적으로 수행되는 기능을 수행할 수 있다. 그러한 기능은, 예를 들어, 제어 데이터와 궤적(198) 사이에 미스매치가있을 때 수행될 수 있다. 예를 들어, 아비터 회로(1320)는 AV(100)의 속력이 임계 속력(예컨대, 40 mph 또는 60 mph)보다 큰 것으로 결정한다. AV(100)의 속력이 임계 속력보다 크다는 결정에 응답하여, 아비터 회로(1320)는 감속 커맨드(비상 제동 커맨드)를 제어 회로(406)에 송신한다.
AV(100)가 전원이 켜질 때, 안전 시스템(1300)이 활성으로 된다. AV 시스템(120)은 수동 모드에 있을 수 있다. 아비터 회로(1320)는 특정 대상체(1304a)에 대한 TTC가 임계 시간, 예를 들어, 2초 미만이라고 결정한다. 아비터 회로(1320)는 AV(100)가 사용자에 의해 동작되고 있다고 결정한다. 이러한 상황은 안전 시스템(1300)이 수동 모드에서 저 TTC(low TTC) 이벤트를 식별하지만 사용자가 제동을 하지 않거나 특정 대상체(1304a)로부터 멀어지게 능동적으로 조향하지 않을 때 발생한다. 저 TTC 이벤트에 응답하여, 아비터 회로(1320)는 사용자에 의해 가해지는 브레이크 압력의 부존재를 결정한다. R&C AEB 시스템이 활성화된다. 브레이크 압력의 부존재의 결정에 응답하여, 아비터 회로(1320)는 비상 제동 커맨드를 제어 회로(406)에 송신한다.
일 실시예에서, 아비터 회로(1320)는 AV(100)가 AV(100) 내의 사용자에 의해 동작되고 있음(비자율 주행 수동 모드)을 결정하도록 추가로 구성된다. 제1 충돌 경고를 수신한 것에 응답하여, 아비터 회로(1320)는 브레이크 압력이 사용자에 의해 실제로 가해졌다고 결정할 수 있다. 브레이크 압력이 가해졌다는 결정에 응답하여, 아비터 회로(1320)는 사용자로부터 수신된 제어 정보에 따라 AV(100)를 동작시키라는 메시지를 제어 회로(406)에 송신한다. 예를 들어, 일단 AV(100)가 전원이 켜지면, R&C AEB 시스템(1300)이 활성으로 된다. AV 시스템(120)은 수동 모드에 있고 사용자가 AV(100)를 조종하고 있다. 안전 시스템(1300)은 "저" TTC 이벤트를 식별한다. 사용자가 AV(100)를 제동한다(또는 능동적으로 조향한다). 사용자 관여를 결정할 때, R&C AEB 시스템(1300)은 활성화되지 않는다.
특정 비상 제동 시나리오에서, 아비터 회로(1320)는 스로틀 오프 커맨드를 제어 회로(406)에 송신한다. AV(100)는 제어 회로(406)에 의해 감속된다. 스로틀 오프 커맨드의 송신에 응답하여, 아비터 회로(1320)는 동적 점유 격자 회로(1316)로부터 제3 충돌 경고를 수신한다. 제3 충돌 경고의 수신에 응답하여, 아비터 회로(1320)는 AV(100)의 감속량을 증가시키라는 커맨드를 제어 회로(406)에 송신한다. 예를 들어, 아비터 회로(1320)는 동적 점유 격자 회로(1316)로부터 제2 충돌 경고를 수신한다. 아비터 회로(1320)는 AV(100)의 속력이 0.5 mph보다 크다는 것을 감지한다. 아비터 회로(1320)는 "중간" 감속량(예를 들어, 6 m/s2)에 대한 요청(비상 제동 커맨드)을 제어 회로(406)에 송신한다. 동적 점유 격자 회로(1316)는 "중간"보다 큰 감속량에 대한 요청을 아비터 회로(1312)에 송신하기 시작한다. 아비터 회로(1312)는 중간보다 큰 감속량에 대한 요청을 제어 모듈(406)에 송신한다.
아비터 회로(1320)는, 아비터 회로(1320)가 스로틀 오프 커맨드를 제어 모듈(406)에 송신하는 것에 응답하여, AV(100)의 블랙 박스에 의해, 제어 데이터, 센서 데이터(1328), 또는 다른 신호 중 적어도 하나를 기록하는 것을 개시하도록 추가로 구성된다. 예를 들어, 안전 시스템(1300)은, 안전 시스템(1300)에 의해 개시된 비상 제동 이벤트에 의해 트리거되는, 블랙 박스 데이터의 기록을 개시한다. 비상 제동 이벤트는 정규 궤적(198)을 따라 있지 않다. 블랙 박스 데이터는 비상 제동 이벤트보다 일정 시간 기간(예를 들어, 1초 또는 30초) 이전으로부터의 제어 데이터를 포함한다. 제어 데이터는 AV(100)의 속력, AV(100)의 조향각, 또는 AV(100)의 브레이크 페달 상태를 포함할 수 있다. 블랙 박스 데이터는, 속력, 조향각, 내부 신호, 또는 출력 신호와 같은, 각각의 데이터 신호에 대한 타임 스탬프를 포함한다. 내부 신호는 트랙, 충돌 확률, 신뢰 수준, TTC 등을 지칭한다. 출력 신호는 스로틀 오프 커맨드, 브레이크 프리 차지 커맨드, 감속 레벨 등을 지칭한다. 블랙 박스 기록은 RADAR 트랙, 카메라 트랙, 융합된 트랙, 센서 데이터(1328)의 분류 등을 추가로 포함할 수 있다.
제어 회로(406)는 도 4을 참조하여 더 상세히 예시되고 기술된다. 제어 회로(406)는 도 3을 참조하여 더 상세히 예시되고 기술된 컴포넌트를 사용하여 구축된다. 아비터 회로(1320)로부터 비상 제동 커맨드를 수신하는 것에 응답하여, 제어 회로(406)는 특정 대상체(1304a)와 AV(100)의 충돌을 방지하기 위해 비상 제동 동작을 수행하도록 구성된다. 따라서, 안전 시스템(1300)은 AV(100)에 근접한 대상체(1304)를 모니터링하고 그에 반응하도록 제어 회로(406)를 구동한다. 일 실시예에서, 제어 회로(406)는 AV(100)의 스로틀을 끄는 것에 의해 비상 제동 동작을 수행한다. 예를 들어, 제어 회로(406)는 커맨드를 도 11을 참조하여 더 상세히 예시되고 기술된 스로틀 입력(1106)에 전송한다. 일 실시예에서, 제어 회로(406)는 AV(100)에 승차하고 있는 승객의 안전을 증가시키도록 AV(100)의 하나 이상의 안전 벨트의 장력을 증가시키기 위해 액추에이터를 사용하여 비상 제동 동작을 수행한다.
일 실시예에서, 제어 회로(406)는 AV(100)의 브레이크(103)를 프리 차지함으로써 비상 제동 동작을 수행한다. 브레이크(103)는 도 1을 참조하여 더 상세히 예시되고 기술된다. 제어 회로(406)는, AV(100)가 정지하도록, AV(100)의 브레이크(103)에 대한 브레이크 압력을 유지함으로써 비상 제동 동작을 수행한다. 일 실시예에서, 제어 회로(406)는 비상 제동 동작을 신호하기 위해 AV(100)의 비상 점멸등을 켬으로써 비상 제동 동작을 수행한다.
일 실시예에서, 제어 회로(406)는 AV(100)의 블랙 박스에 의해 AV(100)의 차량 데이터를 기록함으로써 비상 제동 동작을 수행한다. 차량 데이터는 AV(100)의 속력, 최근 센서 데이터(1328), 및 특정 대상체(1304a)의 확률적 상태를 포함한다. 예를 들어, AV(100)가 전원이 켜진 후에, 안전 시스템(1300)이 활성으로 된다. AV 시스템(120)은 자동(자율 주행) 모드에 있다. 내비게이션 시스템(1308)이 AV(100)를 조종하고 있다. 안전 시스템(1300)이, 예를 들어, 2초 미만의 TTC를 갖는, "저" TTC 이벤트를 식별한다. 안전 시스템(1300)이 활성화되고 내비게이션 시스템(1308)으로부터 AV(100)에 대한 제어를 넘겨받는다. 안전 시스템(1300)은 스로틀 오프, 안전 벨트 프리텐션(pretension)(AV(100) 플랫폼에서 이용 가능한 경우), 브레이크 프리 차지, 비상 제동 커맨드, 내부 블랙 박스 데이터 기록 시작, 비상 점멸등 커맨드의 순서로 제어 회로(406)에 커맨드를 발행한다. 감속은 AV(100)를 정지시킨다. 안전 시스템(1300)은 AV(100)를 정지 상태로 유지하기 위해 브레이크(103)에 대한 압력을 유지하도록 제어 회로(406)에 지시한다.
비상 감속이 특정 대상체(1304a)와 AV(100)의 충돌을 방지하도록, 제어 회로(406)는 아비터 회로(1320)로부터의 비상 제동 커맨드에 따라 AV(100)를 동작시킨다. 충돌의 경우에, 수행되는 충돌 후(post-collision) 분석은 안전 시스템(1300) 데이터(대상체 추적기 회로(1312) 데이터 및 동적 점유 격자 회로(1316) 데이터의 블랙 박스 기록)를 내비게이션 시스템(1308) 데이터와 비교한다. 일 실시예에서, 대상체 추적기 회로(1312) 데이터, 동적 점유 격자 회로(1316) 데이터, 및 내비게이션 시스템(1308) 데이터는 AV(100)의 리어 액슬 중심점을 원점으로 하는 좌표계와 관련하여 기록된다.
일 실시예에서, 내비게이션 시스템(1308)은 AV(100) 또는 승객의 편의 프로파일(AV(100)에 위치된 승객 센서에 의해 측정되는 승객 편의 레벨)에 따라 AV(100)를 동작시킨다. 승객 센서는 승객의 얼굴 표정, 피부 전도도, 맥박 및 심박수, 승객 체온, 동공 확장, AV 시트 팔걸이에 대한 압력과 같은 데이터를 기록하기 위한 특수 센서를 포함한다. 각각의 유형의 데이터는 상이한 센서 또는 상이한 센서들의 조합, 예를 들어, 심박수 모니터, 혈압계(sphygmomanometer), 동공계(pupilometer), 적외선 온도계, 또는 갈바닉 피부 반응 센서를 사용하여 기록될 수 있다. 계획 모듈(404)은, 예를 들어, 승객의 불편 또는 스트레스를 나타내는 승객 센서에 의해 검출되는 바와 같은 상승된 심박수 또는 피부 전도도 레벨에 기초하여 궤적(198)을 계획한다. 통상의 기술자에 의해 이해될 것인 바와 같이, 한 명 이상의 승객의 하나 이상의 물리적 측정치는 불편 또는 스트레스 레벨과 상관될 수 있고 하나 이상의 움직임 제약에 의해 조정될 수 있다.
안전 시스템의 동작 프로세스
도 14는 하나 이상의 실시예에 따른, 안전 시스템(1300)의 동작 프로세스를 예시하는 흐름 다이어그램이다. 일 실시예에서, 도 14의 프로세스는 안전 시스템(1300)에 의해 수행된다. 다른 엔티티, 예를 들어, AV(100)의 하나 이상의 컴포넌트는 다른 실시예에서 프로세스의 단계들 중 하나 이상의 단계를 수행한다. 마찬가지로, 실시예는 상이한 및/또는 추가 단계를 포함할 수 있거나, 또는 단계를 상이한 순서로 수행할 수 있다.
안전 시스템(1300)은 AV(100)가 동작하고 있는 환경(190)에 위치된 하나 이상의 대상체(1304)를 표현하는 센서 데이터(1328)를 수신한다(1404). 안전 시스템(1300), 센서 데이터(1328), 및 대상체(1304)는 도 13을 참조하여 더 상세히 예시되고 기술된다. AV(100)는 안전 시스템(1300)과 독립적인 AV(100)의 내비게이션 시스템(1308)에 의해 유도된다. 센서 데이터(1328)는 RADAR 또는 카메라 중 적어도 하나를 포함하는 AV(100)의 센서(1324)에 의해 생성된다. 센서(1324)는 환경(190)의 속성을 감지하거나 측정한다. 일 실시예에서, 센서(1324)는 주행 거리 측정 데이터(1334)에 기초하여 AV(100)의 움직임과 관련하여 움직임 보상을 수행하는 스마트 센서이다. 예를 들어, 휠 속력 센서로부터의 데이터 및 다른 주행 거리 측정 데이터(1334)를 사용하여, 안전 시스템(1300)은 AV(100)에 대한 차선 위치 검출을 수행한다. 센서(1324)는 환경(190)의 속성을 표현하는 센서 데이터(1328)(예를 들어, RADAR 신호 또는 카메라 이미지)를 생성한다.
안전 시스템(1300)은 환경(190)의 확률 모델을 생성한다(1408). 확률 모델의 생성은: 각각의 대상체(1304)에 대해, 대상체(1304)의 확률적 상태를 생성하는 것을 포함한다. 일부 실시예에서, 센서 데이터(1328)의 재귀적 베이지안 필터링은 대상체(1304)의 확률적 상태를 생성하는 데 사용된다. 다른 실시예에서, 도 13을 참조하여 더 상세히 예시되고 기술된, 동적 점유 격자 회로(1316)를 사용하여 동적 점유 격자를 채우기 위해 다른 확률적 접근법이 사용된다. 확률적 상태는 특정 시간 T에서의 AV(100)에 상대적인 대상체(1304)의 시공간적 위치 및 특정 시간 T에서의 AV(100)에 상대적인 대상체(1304)의 속도를 포함한다.
확률 모델을 생성하기 위해, 대상체 추적기 회로(1312)는 센서 데이터(1328)의 재귀적 베이지안 필터링에 기초하여 각각의 대상체(1304)의 확률적 상태를 생성한다. 대상체 추적기 회로(1312)는 AV(100)가 센서 데이터(1328)에 기초하여 자신의 위치 및 배향을 추론할 수 있게 하기 위해 다수의 "신념"(특정 대상체(1304) 및 AV(100)의 위치)의 확률을 결정한다. 일 실시예에서, 센서 데이터(1328)는 선형적으로 분포되고 대상체 추적기 회로(1312)는 칼만 필터를 사용하여 재귀적 베이지안 필터링을 수행한다. 칼만 필터는 시간에 따라 관측된 센서 데이터(1328)를 사용하여 각각의 대상체(1304)의 확률적 상태의 추정치를 생성하며, 따라서 추정치가 단일 측정에만 기초한 것보다 더 정확하다.
일 실시예에서, 안전 시스템(1300)은 환경(190)의 확률 모델에 기초하여 특정 시간 T에서의 하나 이상의 대상체(1304) 중 특정 대상체(1304a)와 AV(100)의 충돌의 제1 확률을 결정한다(1412). 제1 충돌 확률은 0보다 크다. 일 실시예에서, 대상체 추적기 회로(1312)는 연결 회로(1332)를 통해 내비게이션 시스템(1308)으로부터 AV(100)의 궤적(198)을 수신하도록 추가로 구성된다. 안전 시스템(1300)은 내비게이션 시스템(1308) 및 그의 제어 소프트웨어 개발 키트(SDK)와 독립적이지만 데이터 트래픽을 운반하는 연결 회로(1332)를 통해 그와 통신하며, 또한 안전 시스템(1300)과 내비게이션 시스템(1308) 사이의 메시지를 압축 및 압축해제 또는 암호화한다. 대상체 추적기 회로(1312)는 궤적(198)에 기초하여 제1 충돌 확률을 결정한다. 예를 들어, 환경(190)의 확률 모델은 AV(100)와의 충돌을 예측하기 위해 특정 대상체(1304a)가 궤적(198)과 교차하는지 여부를 결정하는 데 사용된다.
안전 시스템(1300)은 특정 대상체(1304a) 및 특정 시간 T를 표시하는 제1 충돌 경고를 생성한다(1416). 도 13을 참조하여 더 상세히 예시되고 기술된 바와 같이, 아비터 회로(1320)는 대상체 추적기 회로(1312)로부터, 하트비트 신호 및 제1 충돌 경고와 같은, 신호를 수신하기 위해 대상체 추적기 회로(1312)에 통신 가능하게 결합된다.
안전 시스템(1300)은, 제1 충돌 경고를 수신하는 것에 응답하여, 비상 제동 커맨드를 내비게이션 시스템(1308)의 제어 회로(406)에 송신한다(1420). 제어 회로(406)는 도 4 및 도 13을 참조하여 더 상세히 예시되고 기술된다. 도 13을 참조하여 더 상세히 예시되고 기술된 바와 같이, 제어 회로(406)는, 비상 제동 커맨드를 수신하는 것에 응답하여, 특정 대상체(1304a)와 AV(100)의 충돌을 방지하기 위해 비상 제동 동작을 수행하도록 구성된다.
도 15는 하나 이상의 실시예에 따른, 안전 시스템(1300)의 동작을 예시하는 흐름 다이어그램이다. 일 실시예에서, 도 15의 프로세스는 안전 시스템(1300)에 의해 수행된다. 다른 엔티티, 예를 들어, AV(100)의 하나 이상의 컴포넌트는 다른 실시예에서 프로세스의 단계들 중 하나 이상의 단계를 수행한다. 마찬가지로, 실시예는 상이한 및/또는 추가 단계를 포함할 수 있거나, 또는 단계를 상이한 순서로 수행할 수 있다.
안전 시스템(1300)은 AV(100)가 동작하고 있는 환경(190) 내에 위치된 하나 이상의 대상체(1304)를 표현하는 RADAR 데이터 및 카메라 이미지를 수신한다(1504). RADAR 데이터 및 카메라 이미지는 AV(100)의 센서(1324)에 의해 생성된다. 센서(1324)는 환경(190)의 속성을 감지하거나 측정한다. 일 실시예에서, 센서(1324)는 주행 거리 측정 데이터(1334)에 기초하여 AV(100)의 움직임과 관련하여 움직임 보상을 수행하는 스마트 센서이다.
안전 시스템(1300)은 AV(100)의 내비게이션 시스템(1308)으로부터 AV(100)의 궤적(198)을 수신한다(1508). AV(100)는 안전 시스템(1300)과 독립적으로 내비게이션 시스템(1308)에 의해 유도된다. 컴포넌트 중에서도, 내비게이션 시스템(1308)은, 도 4를 참조하여 더 상세히 예시되고 기술된, 인지 모듈(402), 계획 모듈(404), 및 제어 회로(406)를 포함한다.
안전 시스템(1300)은 RADAR 데이터, LiDAR(123)로부터의 LiDAR 데이터, 및 카메라 이미지(센서 데이터(1328))에 대해 데이터 융합을 수행함으로써 환경(190)의 표현(확률 모델)을 생성한다(1512). 환경(190)의 확률 모델은, 각각의 대상체(1304)에 대해, 대상체(1304)의 확률적 상태, 확률적 상태의 에러 공분산 P, 및 상태의 존재 확률 p(x)를 포함한다. 에러 공분산 P는 (a) 센서 데이터(1328)로부터의 대상체(1304)의 측정치와 (b) 대상체(1304)의 확률적 상태의 결합 변동성을 지칭한다. 존재 확률 p(x)는 샘플 공간 내의 임의의 주어진 샘플에서의 값이 대상체(1304)의 확률적 상태가 해당 샘플과 동일할 가능성을 제공하는 함수를 지칭한다.
안전 시스템(1300)은, 특정 대상체(1304a)와 AV(100)의 TTC가 임계 시간보다 작도록, 하나 이상의 대상체(1304) 중 특정 대상체(1304a)를 식별하기 위해 환경(190)의 표현(확률 모델) 및 궤적(198)에 대해 연산(예컨대, 행렬 연산)을 수행한다(1516). 예를 들어, 임계 시간은 3초 또는 4초일 수 있다. TTC 결정은 AV(100)의 전방 범퍼에 대해 수행된다.
안전 시스템(1300)은, 특정 대상체(1304a)를 식별하는 것에 응답하여, 비상 제동 커맨드를 생성한다(1520). 비상 제동 커맨드는 특정 대상체(1304a)와 AV(100)의 TTC를 나타낸다. 내비게이션 시스템(1308)이 AV(100)에 대한 새로운 궤적을 생성할 수 있도록, 안전 시스템(1300)은 비상 제동 커맨드를 내비게이션 시스템(1308)에 송신하도록 추가로 구성된다. 현재 궤적(198)이 비상 제동 커맨드를 결과했기 때문에 새로운 궤적이 요구된다. 새로운 궤적을 생성할 때, 계획 모듈(404)은, 도 9를 참조하여 더 상세히 예시되고 기술된 바와 같이, 대상체(1304)로부터 멀어지게 조향할 수 있다.
제어 회로(406)는 안전 시스템(1300)에 통신 가능하게 결합되고, 비상 감속이 특정 대상체(1304a)와 AV(100)의 충돌을 방지하도록, 비상 제동 커맨드에 따라 AV(100)를 동작시킨다(1524).
도 16은 하나 이상의 실시예에 따른, 안전 시스템(1300)의 동작 프로세스를 예시하는 흐름 다이어그램이다. 일 실시예에서, 도 16의 프로세스는 안전 시스템(1300)에 의해 수행된다. 다른 엔티티, 예를 들어, AV(100)의 하나 이상의 컴포넌트는 다른 실시예에서 프로세스의 단계들 중 하나 이상의 단계를 수행한다. 마찬가지로, 실시예는 상이한 및/또는 추가 단계를 포함할 수 있거나, 또는 단계를 상이한 순서로 수행할 수 있다.
안전 시스템(1300)은 AV(100)의 하나 이상의 RADAR 센서 및 하나 이상의 카메라로부터 센서 데이터(1328)를 수신한다(1604). 센서 데이터(1328)는 하나 이상의 대상체(1304)를 표현한다. 센서(1324)는 환경(190)의 속성을 감지하거나 측정한다. 일 실시예에서, 센서(1324)는 주행 거리 측정 데이터(1334)에 기초하여 AV(100)의 움직임과 관련하여 움직임 보상을 수행하는 스마트 센서이다. 예를 들어, 휠 속력 센서로부터의 데이터 및 다른 주행 거리 측정 데이터(1334)를 사용하여, 안전 시스템(1300)은 AV(100)에 대한 차선 위치 검출을 수행한다.
안전 시스템(1300)은 하나 이상의 대상체(1304) 중 특정 대상체(1304a)와 AV(100)의 제1 충돌 확률이 0보다 크다고 결정한다(1608). 일 실시예에서, 안전 시스템(1300)은 연결 회로(1332)를 통해 내비게이션 시스템(1308)으로부터 AV(100)의 궤적(198)을 수신하도록 구성된다. 안전 시스템(1300)은 내비게이션 시스템(1308)(및 그의 제어 SDK)과 독립적이지만 데이터 트래픽을 운반하는 연결 회로(1332)를 통해 그와 통신하며, 또한 안전 시스템(1300)과 내비게이션 시스템(1308) 사이의 메시지를 압축 및 압축해제 또는 암호화한다. 안전 시스템(1300)은 궤적(198)에 기초하여 제1 충돌 확률을 결정한다. 예를 들어, 환경(190)의 확률 모델은 AV(100)와의 충돌을 예측하기 위해 특정 대상체(1304a)가 궤적(198)과 교차하는지 여부를 결정하는 데 사용된다.
제1 충돌 확률이 0보다 크다는 결정에 응답하여, 안전 시스템(1300)은 제1 충돌 경고를 생성한다(1612). 일부 실시예에서, 제1 충돌 경고는 특정 대상체(1304a)의 아이덴티티(identity), 제1 TTC, 및 AV(100) 및 특정 대상체(1304a)의 위치를 나타낸다. 다른 실시예에서, 스로틀 오프는 감속을 위해 AV(100)를 준비시키기 위해 "스로틀 오프" 단계를 수행한다. 브레이크(103)가 스로틀과 경쟁하지 않을 것이기 때문에 스로틀 오프 동작은 AV(100)를 정지시키는 데 필요한 거리를 감소시킨다. 브레이크(103)는 도 1을 참조하여 더 상세히 예시되고 기술된다. 일부 실시예에서, 제1 충돌 경고는, 예컨대, 안전 벨트를 프리텐셔닝하는 것, 활성화를 위해 에어백를 준비시키는 것, 윈도를 올리는 것(winding up), 안전을 위해 헤드레스트(headrest)를 굽히는 것(angling), 또는 시트를 도어로부터 멀어지게 이동시키는 것 등에 의해, 가능한 충돌에 대비해 AV(100)의 캐빈을 준비시키는 데 사용된다.
안전 시스템(1300)은 다수의 시변 입자 밀도 함수를 포함한, 동적 점유 격자에 기초하여 특정 대상체(1304a)와 AV(100)의 제2 충돌 확률을 결정한다(1616). 각각의 시변 입자 밀도 함수는 대상체(1304)의 위치와 연관된다. 동적 점유 격자는 AV(100)의 환경(190)의 이산화된 표현을 지칭한다. 동적 점유 격자는 환경(190)의 단위 면적(또는 체적)을 각각 나타내는 다수의 개별 셀(큐브)을 갖는 격자 맵을 포함한다.
안전 시스템(1300)은, 제2 충돌 확률이 0보다 큰 것에 응답하여, 제2 충돌 경고를 생성한다(1620). 제2 충돌 경고는 특정 대상체(1304a)의 아이덴티티, 제2 TTC, 및 동적 점유 격자에 기초한 AV(100) 및 특정 대상체(1304a)의 위치를 나타낸다. 제2 TTC는 제1 TTC와 동일할 수 있다.
안전 시스템(1300)은 제2 충돌 경고와 대조하여 제1 충돌 경고를 검증한다(1624). 안전 시스템(1300)은 내비게이션 시스템(1308)과 독립적인 제어 회로(406)로부터의 제어 데이터 및 원시 센서 데이터(1328)를 수신하는 리던던트 충돌 경고 시스템으로서 (다중 대상체 추적을 위한) 대상체 추적기 회로(1312) 및 동적 점유 격자 회로(1316)를 포함한다. 대상체 추적기 회로(1312) 및 동적 점유 격자 회로(1316)는 AV(100)를 감속시킬지 여부에 대해 독립적인 결정을 한다.
안전 시스템(1300)은 스로틀 오프 커맨드를 AV(100)의 제어 회로(406)에 송신한다(1628). 제어 회로(406)는 특정 대상체(1304a)와 AV(100)의 충돌을 방지하기 위해 스로틀 오프 커맨드에 따라 AV(100)를 동작시키도록 구성된다. 안전 시스템(1300)은 스로틀 오프, 안전 벨트 프리텐션(AV(100) 플랫폼에서 이용 가능한 경우), 브레이크 프리 차지, 비상 제동 커맨드, 내부 블랙 박스 데이터 기록 커맨드, 비상 점멸등 커맨드의 순서로 제어 회로(406)에 커맨드를 발행한다. 안전 시스템(1300)에 의한 브레이크 감속은 AV(100)를 정지시킨다. 안전 시스템(1300)은 AV(100)를 정지 상태로 유지하기 위해 브레이크(103)에 대한 압력을 유지한다.
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 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. 그에 부가하여, 전술한 설명 및 이하의 청구항에서 용어 "추가로 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 (20)

  1. 차량용 안전 시스템에 있어서,
    대상체 추적기 회로(object tracker circuit)로서,
    상기 차량이 동작하고 있는 환경에 위치된 하나 이상의 대상체를 표현하는 센서 데이터를 수신하고 - 상기 차량은 상기 안전 시스템과는 독립적인 상기 차량의 내비게이션 시스템에 의해 동작됨 -;
    상기 환경의 확률 모델을 생성하고 - 상기 확률 모델을 생성하는 것은:
    상기 하나 이상의 대상체의 각각의 대상체에 대해, 상기 센서 데이터의 재귀적 베이지안 필터링(recursive Bayesian filtering)에 기초하여 상기 대상체의 상태를 생성하는 것을 포함하며, 상기 상태는 특정 시간에서의 상기 차량에 상대적인 상기 대상체의 시공간적 위치 및 상기 특정 시간에서의 상기 차량에 상대적인 상기 대상체의 속도를 포함함 -;
    1) 상기 환경의 상기 확률 모델에 기초하여, 상기 특정 시간에서의 상기 하나 이상의 대상체 중 특정 대상체와 상기 차량의 충돌 확률이 0보다 크고, 2) 상기 차량의 상기 특정 대상체와의 충돌 소요 시간(time-to-collision)이 임계 시간보다 작다고 결정하고;
    상기 확률이 0보다 크고 상기 충돌 소요 시간이 상기 임계 시간보다 작다고 결정하는 것에 응답하여, 상기 특정 대상체 및 상기 특정 시간을 나타내는 제1 충돌 경고를 생성하도록
    구성되는, 상기 대상체 추적기 회로; 및
    상기 대상체 추적기 회로 및 동적 점유 격자 회로(dynamic occupancy grid circuit)에 통신 가능하게 결합된 아비터 회로(arbiter circuit)
    를 포함하고,
    상기 아비터 회로는, 상기 제1 충돌 경고를, 상기 환경의 동적 점유 격자에 기초하여 상기 동적 점유 격자 회로에 의해 생성되는 제2 충돌 경고와 대조하여 검증하고, 상기 제1 충돌 경고의 검증에 응답하여 비상 제동 커맨드를 상기 내비게이션 시스템의 제어 회로에 송신하도록 구성되고,
    상기 제어 회로는, 상기 특정 대상체와 상기 차량의 충돌을 방지하기 위해 비상 제동 동작을 수행하도록 구성되는, 차량용 안전 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 아비터 회로는 또한,
    상기 대상체 추적기 회로와 상기 동적 점유 격자 회로 사이의 중재를 수행함으로써, 상기 제1 충돌 경고를 상기 제2 충돌 경고와 대조하여 검증하도록 구성되는 것인, 차량용 안전 시스템.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 센서 데이터는 선형적으로 분포되고 상기 대상체 추적기 회로는 칼만(Kalman) 필터를 사용하여 상기 재귀적 베이지안 필터링을 수행하는 것인, 차량용 안전 시스템.
  4. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 환경의 상기 확률 모델을 생성하는 것은, 상기 하나 이상의 대상체의 각각의 대상체의 상태가 상기 하나 이상의 대상체 중 다른 대상체의 상태와는 독립적인 대상체 기반 모델링을 사용하여 수행되는 것인, 차량용 안전 시스템.
  5. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 대상체 추적기 회로는 또한 연결 회로를 통해 상기 내비게이션 시스템으로부터 상기 차량의 궤적을 수신하도록 구성되고, 상기 충돌 확률을 결정하는 것은 또한 상기 궤적에 기초하는 것인, 차량용 안전 시스템.
  6. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 대상체 추적기 회로는 또한 직교 좌표(Cartesian coordinates)를 사용하여 상기 대상체의 상기 시공간적 위치 및 상기 속도를 결정하도록 구성되는 것인, 차량용 안전 시스템.
  7. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 환경의 상기 확률 모델은 상기 차량에 상대적인 상기 대상체의 직교 좌표 가속도(Cartesian acceleration)를 포함하는 것인, 차량용 안전 시스템.
  8. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 대상체 추적기 회로는 이진 베이즈 필터(binary Bayes filter)를 사용하여 상기 대상체의 이진 존재 확률을 추정함으로써 상기 대상체의 상태를 생성하도록 구성되는 것인, 차량용 안전 시스템.
  9. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 대상체 추적기 회로는 상기 대상체의 상태와 상기 센서 데이터 사이의 마할라노비스 거리(Mahalanobis distance)를 추정함으로써 상기 대상체의 상태를 생성하도록 구성되는 것인, 차량용 안전 시스템.
  10. 삭제
  11. 삭제
  12. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 비상 제동 동작을 수행하는 것은 상기 차량의 브레이크를 프리 차지(pre-charge)하는 것을 포함하는 것인, 차량용 안전 시스템.
  13. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 비상 제동 동작을 수행하는 것은 상기 차량의 블랙 박스에 의해 차량 데이터를 기록하는 것을 포함하는 것인, 차량용 안전 시스템.
  14. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 비상 제동 동작을 수행하는 것은 상기 차량의 비상 점멸등(emergency flashing light)을 켜는 것을 포함하는 것인, 차량용 안전 시스템.
  15. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 비상 제동 동작을 수행하는 것은 상기 차량의 브레이크에 대한 브레이크 압력을 유지하는 것을 포함하는 것인, 차량용 안전 시스템.
  16. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 제어 회로는 상기 차량에 의해 교차로를 차단하는 것을 방지하기 위해 상기 비상 제동 동작을 수행하도록 구성되는 것인, 차량용 안전 시스템.
  17. 하나 이상의 비-일시적 저장 매체에 있어서,
    하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에 의해 실행될 때, 상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스로 하여금:
    차량이 동작하고 있는 환경에 위치된 하나 이상의 대상체를 표현하는 센서 데이터를 수신하게 하고 - 상기 차량은 상기 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스와는 독립적인 상기 차량의 내비게이션 시스템에 의해 동작됨 -;
    상기 환경의 확률 모델을 생성하게 하며 - 상기 확률 모델을 생성하는 것은:
    상기 하나 이상의 대상체의 각각의 대상체에 대해, 상기 센서 데이터의 재귀적 베이지안 필터링에 기초하여 상기 대상체의 상태를 생성하는 것을 포함하며, 상기 상태는 특정 시간에서의 상기 차량에 상대적인 상기 대상체의 시공간적 위치 및 상기 특정 시간에서의 상기 차량에 상대적인 상기 대상체의 속도를 포함함 -;
    1) 상기 환경의 상기 확률 모델에 기초하여, 상기 특정 시간에서의 상기 하나 이상의 대상체 중 특정 대상체와 상기 차량의 충돌 확률이 0보다 크고, 2) 상기 차량의 상기 특정 대상체와의 충돌 소요 시간(time-to-collision)이 임계 시간보다 작다고 결정하게 하고;
    상기 확률이 0보다 크고 상기 충돌 소요 시간이 상기 임계 시간보다 작다고 결정하는 것에 응답하여, 상기 특정 대상체 및 상기 특정 시간을 나타내는 제1 충돌 경고를 생성하게 하며;
    상기 제1 충돌 경고를, 상기 환경의 동적 점유 격자에 기초하여 생성된 제2 충돌 경고와 대조하여 검증하게 하고;
    상기 제1 충돌 경고를 검증하는 것에 응답하여 비상 제동 커맨드를 상기 내비게이션 시스템의 제어 회로에 송신하게 하는 - 상기 제어 회로는, 상기 특정 대상체와 상기 차량의 충돌을 방지하기 위해 비상 제동 동작을 수행하도록 구성됨 -
    명령을 저장하는, 하나 이상의 비-일시적 저장 매체.
  18. 방법에 있어서,
    차량의 안전 시스템에 의해, 상기 차량이 동작하고 있는 환경에 위치된 하나 이상의 대상체를 표현하는 센서 데이터를 수신하는 단계 - 상기 차량은 상기 안전 시스템과는 독립적인 상기 차량의 내비게이션 시스템에 의해 동작됨 -;
    상기 안전 시스템에 의해, 상기 환경의 확률 모델을 생성하는 단계 - 상기 확률 모델을 생성하는 단계는:
    상기 하나 이상의 대상체의 각각의 대상체에 대해, 상기 안전 시스템에 의해, 상기 센서 데이터의 재귀적 베이지안 필터링에 기초하여 상기 대상체의 상태를 생성하는 단계를 포함하며, 상기 상태는 특정 시간에서의 상기 차량에 상대적인 상기 대상체의 시공간적 위치 및 상기 특정 시간에서의 상기 차량에 상대적인 상기 대상체의 속도를 포함함 -;
    상기 안전 시스템에 의해, 1) 상기 환경의 상기 확률 모델에 기초하여, 상기 특정 시간에서의 상기 하나 이상의 대상체 중 특정 대상체와 상기 차량의 충돌 확률이 0보다 크고, 2) 상기 차량의 상기 특정 대상체와의 충돌 소요 시간(time-to-collision)이 임계 시간보다 작다고 결정하는 단계;
    상기 확률이 0보다 크고 상기 충돌 소요 시간이 상기 임계 시간보다 작다고 결정하는 것에 응답하여, 상기 안전 시스템에 의해, 상기 특정 대상체 및 상기 특정 시간을 나타내는 제1 충돌 경고를 생성하는 단계;
    상기 제1 충돌 경고를, 상기 환경의 동적 점유 격자에 기초하여 생성된 제2 충돌 경고와 대조하여 검증하는 단계; 및
    상기 제1 충돌 경고를 검증하는 것에 응답하여 비상 제동 커맨드를 상기 내비게이션 시스템의 제어 회로에 송신하는 단계 - 상기 제어 회로는, 상기 특정 대상체와 상기 차량의 충돌을 방지하기 위해 비상 제동 동작을 수행하도록 구성됨 -
    를 포함하는, 방법.
  19. 제18항에 있어서, 대상체 추적기 회로와 동적 점유 격자 회로 사이의 중재를 수행함으로써, 상기 제1 충돌 경고를 상기 제2 충돌 경고와 대조하여 검증하는 단계를 포함하는 것인, 방법.
  20. 제18항 또는 제19항에 있어서, 상기 센서 데이터는 선형적으로 분포되고, 상기 재귀적 베이지안 필터링은 칼만 필터를 사용하여 수행되는 것인, 방법.
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