KR102648530B1 - 차량 센서 관리를 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

차량 센서들을 관리하기 위한 방법이 제공되며, 이 방법은: 루트 상에서 주행하고 있는 차량의 정지 거리를 결정하는 단계, 정지 거리 미만의 각자의 검출 거리를 갖는 차량의 하나 이상의 센서를 식별하는 단계, 및 하나 이상의 센서를 식별할 시에, 하나 이상의 센서 중 적어도 하나의 센서의 적어도 하나의 동작을 비활성화시키는 단계를 포함할 수 있다. 시스템들 및 컴퓨터 프로그램 제품들이 또한 제공된다.

Description

차량 센서 관리를 위한 시스템 및 방법{SYSTEMS AND METHODS FOR VEHICLE SENSOR MANAGEMENT}
전형적인 자율 주행 차량(autonomous vehicle, AV) 시스템들은 차량들의 작동을 용이하게 하기 위해 다수의 상이한 유형들의 차량 센서들을 갖는다. 센서들은 많은 양의 전력을 소비할 수 있다. 배터리 구동 전기 자율 주행 차량들은 많은 양의 에너지를 소비하는 센서들로 인해 주행 거리 저하(range degradation)를 겪을 수 있으며, 에너지의 일부가 차량들의 작동을 위해 사용되지 않는 센서 동작으로 인해 낭비될 수 있다.
도 1은 자율 주행 시스템(autonomous system)의 하나 이상의 컴포넌트를 포함하는 차량이 구현될 수 있는 예시적인 환경이다.
도 2는 자율 주행 시스템을 포함하는 차량의 하나 이상의 시스템의 다이어그램이다.
도 3은 도 1 및 도 2의 하나 이상의 디바이스 및/또는 하나 이상의 시스템의 컴포넌트들의 다이어그램이다.
도 4는 자율 주행 시스템의 특정 컴포넌트들의 다이어그램이다.
도 5은 LiDAR 시스템의 예를 도시한다.
도 6은 LiDAR 시스템의 작동을 도시한다.
도 7은 제어 시스템의 블록 다이어그램을 도시한다.
도 8a는 전력 관리 모듈을 포함하는 제어기의 블록 다이어그램을 도시한다.
도 8b는 다수의 센서들에 결합되는 전력 관리 모듈의 다이어그램을 도시한다.
도 9는 센서 검출 거리 및 정지 거리를 사용한 차량 센서 관리의 예를 도시한다.
도 10은 전력 관리를 위해 차량 센서들을 관리하기 위한 프로세스를 예시한다.
이하의 설명에서는, 설명 목적으로 본 개시에 대한 완전한 이해를 제공하기 위해 다수의 특정 세부 사항들이 제시된다. 그렇지만, 본 개시에 의해 기술되는 실시예들이 이러한 특정 세부 사항들이 없더라도 실시될 수 있음이 명백할 것이다. 일부 경우에, 본 개시의 양태들을 불필요하게 모호하게 하는 것을 피하기 위해 잘 알려진 구조들 및 디바이스들은 블록 다이어그램 형태로 예시되어 있다.
시스템들, 디바이스들, 모듈들, 명령어 블록들, 데이터 요소들 등을 나타내는 것들과 같은, 개략적인 요소들의 특정 배열들 또는 순서들이 설명의 편의를 위해 도면들에 예시되어 있다. 그렇지만, 본 기술 분야의 통상의 기술자라면 도면들에서의 개략적인 요소들의 특정 순서 또는 배열이, 그러한 것으로 명시적으로 기술되지 않는 한, 프로세스들의 특정 프로세싱 순서 또는 시퀀스, 또는 프로세스들의 분리가 필요하다는 것을 암시하는 것으로 의미되지 않음을 이해할 것이다. 게다가, 도면에 개략적인 요소를 포함시키는 것은, 그러한 것으로 명시적으로 기술되지 않는 한 일부 실시예들에서, 그러한 요소가 모든 실시예들에서 필요하다는 것 또는 그러한 요소에 의해 표현되는 특징들이 다른 요소들에 포함되지 않을 수 있거나 다른 요소들과 결합되지 않을 수 있다는 것을 암시하는 것으로 의미되지 않는다.
게다가, 2 개 이상의 다른 개략적인 요소 사이의 연결, 관계 또는 연관을 예시하기 위해 실선 또는 파선 또는 화살표와 같은 연결 요소들이 도면들에서 사용되는 경우에, 임의의 그러한 연결 요소들의 부재는 연결, 관계 또는 연관이 존재할 수 없음을 암시하는 것으로 의미되지 않는다. 환언하면, 본 개시를 모호하게 하지 않기 위해 요소들 사이의 일부 연결들, 관계들 또는 연관들이 도면들에 예시되어 있지 않다. 추가적으로, 예시의 편의를 위해, 요소들 사이의 다수의 연결들, 관계들 또는 연관들을 나타내기 위해 단일의 연결 요소가 사용될 수 있다. 예를 들어, 연결 요소가 신호들, 데이터 또는 명령어들(예를 들면, "소프트웨어 명령어들")의 통신을 나타내는 경우에, 본 기술 분야의 통상의 기술자라면 그러한 요소가, 통신을 수행하기 위해 필요하게 될 수 있는, 하나 또는 다수의 신호 경로(예를 들면, 버스)를 나타낼 수 있다는 것을 이해할 것이다.
제1, 제2, 제3 등의 용어들이 다양한 컴포넌트들을 기술하는 데 사용되지만, 이러한 요소들이 이러한 용어들에 의해 제한되어서는 안된다. 제1, 제2, 제3 등의 용어들은 하나의 요소를 다른 요소와 구별하는 데만 사용된다. 예를 들어, 기술된 실시예들의 범위를 벗어나지 않으면서, 제1 접촉은 제2 접촉이라고 지칭될 수 있고, 유사하게 제2 접촉은 제1 접촉이라고 지칭될 수 있다. 제1 접촉과 제2 접촉은 양쪽 모두 접촉이지만, 동일한 접촉은 아니다. 제1 접촉과 제2 접촉은 상이한 접촉들이다.
본원에서의 다양한 기술된 실시예들에 대한 설명에서 사용되는 전문용어는 특정 실시예들을 기술하기 위해서만 포함되어 있으며, 제한하는 것으로 의도되지 않는다. 다양한 기술된 실시예들에 대한 설명 및 첨부된 청구항들에서 사용되는 바와 같이, 단수 형태들("a", "an" 및 "the")은 복수 형태들도 포함하는 것으로 의도되고, 문맥이 달리 명확히 나타내지 않는 한, "하나 이상" 또는 "적어도 하나"와 상호 교환 가능하게 사용될 수 있다. "및/또는"이라는 용어가, 본원에서 사용되는 바와 같이, 연관된 열거된 항목들 중 하나 이상의 항목의 임의의 및 모든 가능한 조합들을 지칭하고 포괄한다는 것이 또한 이해될 것이다. "포함한다(includes)", 포함하는(including), 포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"이라는 용어들이, 본 설명에서 사용될 때, 언급된 특징들, 정수들, 단계들, 동작들, 요소들, 및/또는 컴포넌트들의 존재를 명시하지만, 하나 이상의 다른 특징, 정수, 단계, 동작, 요소, 컴포넌트, 및/또는 이들의 그룹들의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다는 것이 추가로 이해될 것이다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "통신" 및 "통신하다"라는 용어들은 정보(또는, 예를 들어, 데이터, 신호들, 메시지들, 명령어들, 커맨드들 등에 의해 표현되는 정보)의 수신, 접수, 송신, 전달, 제공 등 중 적어도 하나를 지칭한다. 하나의 유닛(예를 들면, 디바이스, 시스템, 디바이스 또는 시스템의 컴포넌트, 이들의 조합들 등)이 다른 유닛과 통신한다는 것은 하나의 유닛이 직접 또는 간접적으로 다른 유닛으로부터 정보를 수신하고/하거나 다른 유닛으로 정보를 전송(예를 들면, 송신)할 수 있음을 의미한다. 이것은 본질적으로 유선 및/또는 무선인 직접 또는 간접 연결을 지칭할 수 있다. 추가적으로, 송신되는 정보가 제1 유닛과 제2 유닛 사이에서 수정, 프로세싱, 중계 및/또는 라우팅될 수 있을지라도 2 개의 유닛은 서로 통신하고 있을 수 있다. 예를 들어, 제1 유닛이 정보를 수동적으로 수신하고 정보를 제2 유닛으로 능동적으로 송신하지 않을지라도 제1 유닛은 제2 유닛과 통신하고 있을 수 있다. 다른 예로서, 적어도 하나의 중간 유닛(예를 들면, 제1 유닛과 제2 유닛 사이에 위치하는 제3 유닛)이 제1 유닛으로부터 수신되는 정보를 프로세싱하고 프로세싱된 정보를 제2 유닛으로 송신하는 경우 제1 유닛은 제2 유닛과 통신하고 있을 수 있다. 일부 실시예들에서, 메시지는 데이터를 포함하는 네트워크 패킷(예를 들면, 데이터 패킷 등)을 지칭할 수 있다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "~ 경우"라는 용어는, 선택적으로, 문맥에 따라 "~할 때", 또는 "~시에" 또는 "~라고 결정하는 것에 응답하여", "~을 검출하는 것에 응답하여" 등을 의미하는 것으로 해석된다. 유사하게, 문구 "~라고 결정되는 경우" 또는 "[언급된 조건 또는 이벤트]가 검출되는 경우"는, 선택적으로, 문맥에 따라, "~라고 결정할 시에", "~라고 결정하는 것에 응답하여", "[언급된 조건 또는 이벤트]를 검출할 시에", "[언급된 조건 또는 이벤트]를 검출하는 것에 응답하여" 등을 의미하는 것으로 해석된다. 또한, 본원에서 사용되는 바와 같이, "갖는다"(has, have), "갖는(having)" 등의 용어들은 개방형(open-ended) 용어들인 것으로 의도된다. 게다가, 문구 "~에 기초하여"는, 달리 명시적으로 언급되지 않는 한, "~에 적어도 부분적으로 기초하여"를 의미하는 것으로 의도된다.
그 예가 첨부 도면들에 예시되어 있는 실시예들에 대해 이제 상세하게 언급될 것이다. 이하의 상세한 설명에서, 다양한 기술된 실시예들에 대한 완전한 이해를 제공하기 위해 수많은 특정 세부 사항들이 기재된다. 그렇지만, 다양한 기술된 실시예들이 이러한 특정 세부 사항들이 없더라도 실시될 수 있다는 것이 본 기술 분야의 통상의 기술자에게 명백할 것이다. 다른 경우에, 실시예들의 양태들을 불필요하게 모호하게 하지 않기 위해 잘 알려진 방법들, 절차들, 컴포넌트들, 회로들, 및 네트워크들은 상세하게 기술되지 않았다.
일반적 개관
일부 양태들 및/또는 실시예들에서, 본원에 기술된 시스템들, 방법들 및 컴퓨터 프로그램 제품들은 차량 센서 관리를 포함하고/하거나 구현한다. 차량(예를 들면, 자율 주행 차량)은 스마트 전력 관리를 위해 다수의 상이한 유형들의 센서들(예를 들면, 단거리 센서들 및 장거리 센서들)을 관리하도록 구성된다. 구체적으로, 단거리 센서들의 검출 거리(예를 들면, 0 내지 20 피트)가 현재의 높은 이동 속력에 대응하는 차량의 정지 거리(예를 들면, 50 또는 60 피트)보다 짧다고 결정할 시에 고속 동작(예를 들면, 간선 도로에서 운전할 때 시속 40 mph(miles per hour) 이상) 동안 차량의 제어 시스템은 하나 이상의 단거리 센서의 일부 동작(예를 들면, 단거리 LiDAR 센서들의 레이저 발사)을 비활성화시키거나, 단거리 센서들을 완전히 디스에이블(예를 들면, 센서들에 대한 전력을 차단)시킬 수 있다. 제어 시스템은 단거리 센서의 하나 이상의 특성(예를 들면, 우선순위, 기동 시간, 후방(rear facing)/전방(front facing), 능동/수동)에 기초하여 단거리 센서를 부분적으로 또는 완전히 비활성화시킬 수 있다. 제어 시스템은, 다른 단거리 센서들을 비활성화/디스에이블시키면서, 일부 고 우선순위 단거리 센서들을 고속에서도 완전 동작 상태로 유지할 수 있다. 제어 시스템은 저속 동작(예를 들면, 40 mph 미만) 동안 및/또는 차량의 정지 거리가 거리 임계치, 예를 들면, 차량의 검출 거리보다 짧다고 결정하는 것에 의해 단거리 센서들을 재활성화 또는 인에이블시킬 수 있다. 제어 시스템은 정지 거리보다 큰 검출 거리(예를 들면, 20 내지 1000 피트)를 갖는 장거리 센서들을 동작 상태로 유지한다. 제어 시스템은 장거리 센서들 간에 보다 높은 우선순위의 작업들(예를 들면, 장거리 센서 데이터를 프로세싱하는 것 또는 응답 시간을 개선시키는 것)을 위해 에너지 및/또는 컴퓨팅 자원들을 제공하는 것에 우선순위를 부여할 수 있다.
본원에 기술된 시스템들, 방법들 및 컴퓨터 프로그램 제품들의 구현에 의해, 자율 주행 운전 거동들을 관리하기 위한 기술들은 다음과 같은 일부 장점들이 있다. 첫째, 이 기술들은 특정 동작(예를 들면, 고속 동작) 동안 사용되지 않는 특정 센서들(예를 들면, 단거리 센서들)을 비활성화시키는 것에 의해 차량(예를 들면, 배터리 구동 전기 자율 주행 차량)의 전력 사용량(예를 들면, 에너지 전력 및/또는 컴퓨팅 능력(computing power))을 감소시킬 수 있으며, 이는 차량에 의한 에너지 소비를 감소시킬 수 있다. 둘째, 이 기술들은 불필요한 센서들을 디스에이블시켜 에너지 소비를 절감하는 것에 의해 차량의 주행 거리 및/또는 배터리 수명을 증가시킬 수 있다. 셋째, 이 기술들은 성능을 향상시키기 위해(예를 들면, 응답 시간을 단축시키고 대량의 장거리 센서 데이터를 프로세싱하기 위해) 컴퓨팅 자원들(예를 들면, 중앙 프로세싱 유닛(CPU) 프로세싱 능력)을 고 우선순위 장거리 센서들로 우선순위 재조정할 수 있다. 넷째, 차량의 정지 거리가 센서의 검출 거리를 초과하는지 여부를 결정하는 것에 의해 센서가 고속 동작에 사용될 수 없는지 여부를 결정할 수 있으며, 이는 센서 분류 및 관리를 효율적으로 개선시킬 수 있다.
시스템 개관
이제 도 1을 참조하면, 자율 주행 시스템들을 포함하는 차량들은 물론 그렇지 않은 차량들이 작동되는 예시적인 환경(100)이 예시되어 있다. 예시된 바와 같이, 환경(100)은 차량들(102a 내지 102n), 대상체들(104a 내지 104n), 루트들(106a 내지 106n), 영역(108), 차량 대 인프라스트럭처(vehicle-to-infrastructure, V2I) 디바이스(110), 네트워크(112), 원격 자율 주행 차량(AV) 시스템(114), 플릿 관리 시스템(fleet management system)(116), 및 V2I 시스템(118)을 포함한다. 차량들(102a 내지 102n), 차량 대 인프라스트럭처(V2I) 디바이스(110), 네트워크(112), 자율 주행 차량(AV) 시스템(114), 플릿 관리 시스템(116), 및 V2I 시스템(118)은 유선 연결들, 무선 연결들, 또는 유선 또는 무선 연결들의 조합을 통해 상호연결한다(예를 들면, 통신 등을 위해 연결을 확립한다). 일부 실시예들에서, 대상체들(104a 내지 104n)은 유선 연결들, 무선 연결들 또는 유선 또는 무선 연결들의 조합을 통해 차량들(102a 내지 102n), 차량 대 인프라스트럭처(V2I) 디바이스(110), 네트워크(112), 자율 주행 차량(AV) 시스템(114), 플릿 관리 시스템(116), 및 V2I 시스템(118) 중 적어도 하나와 상호연결한다.
차량들(102a 내지 102n)(개별적으로 차량(102)이라고 지칭되고 집합적으로 차량들(102)이라고 지칭됨)은 상품 및/또는 사람을 운송하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 일부 실시예들에서, 차량들(102)은 네트워크(112)를 통해 V2I 디바이스(110), 원격 AV 시스템(114), 플릿 관리 시스템(116), 및/또는 V2I 시스템(118)과 통신하도록 구성된다. 일부 실시예들에서, 차량들(102)은 자동차들, 버스들, 트럭들, 기차들 등을 포함한다. 일부 실시예들에서, 차량들(102)은 본원에 기술된 차량들(200)(도 2 참조)과 동일하거나 유사하다. 일부 실시예들에서, 일단의 차량들(200) 중의 한 차량(200)은 자율 주행 플릿 관리자와 연관된다. 일부 실시예들에서, 차량들(102)은, 본원에 기술된 바와 같이, 각자의 루트들(106a 내지 106n)(개별적으로 루트(106)라고 지칭되고 집합적으로 루트들(106)이라고 지칭됨)을 따라 주행한다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 차량(102)은 자율 주행 시스템(예를 들면, 자율 주행 시스템(202)과 동일하거나 유사한 자율 주행 시스템)을 포함한다.
대상체들(104a 내지 104n)(개별적으로 대상체(104)라고 지칭되고 집합적으로 대상체들(104)이라고 지칭됨)은, 예를 들어, 적어도 하나의 차량, 적어도 하나의 보행자, 적어도 하나의 자전거 타는 사람, 적어도 하나의 구조물(예를 들면, 건물, 표지판, 소화전(fire hydrant) 등) 등을 포함한다. 각각의 대상체(104)는 정지해(예를 들면, 일정 시간 기간 동안 고정 위치에 위치함) 있거나 움직이고(예를 들면, 속도를 가지며 적어도 하나의 궤적과 연관되어 있음) 있다. 일부 실시예들에서, 대상체들(104)은 영역(108) 내의 대응하는 위치들과 연관되어 있다.
루트들(106a 내지 106n)(개별적으로 루트(106)라고 지칭되고 집합적으로 루트들(106)이라고 지칭됨)은 각각 AV가 운행할 수 있는 상태들을 연결하는 행동들의 시퀀스(궤적이라고도 함)와 연관된다(예를 들면, 이를 규정한다). 각각의 루트(106)는 초기 상태(예를 들면, 제1 시공간적 위치, 속도 등에 대응하는 상태) 및 최종 목표 상태(예를 들면, 제1 시공간적 위치와 상이한 제2 시공간적 위치에 대응하는 상태) 또는 목표 영역(예를 들면, 허용 가능한 상태들(예를 들면, 종료 상태들(terminal states))의 부분 공간(subspace))에서 시작된다. 일부 실시예들에서, 제1 상태는 개인 또는 개인들이 AV에 의해 픽업(pick-up)되어야 하는 위치를 포함하고 제2 상태 또는 영역은 AV에 의해 픽업된 개인 또는 개인들이 하차(drop-off)해야 하는 위치 또는 위치들을 포함한다. 일부 실시예들에서, 루트들(106)은 복수의 허용 가능한 상태 시퀀스들(예를 들면, 복수의 시공간적 위치 시퀀스들)을 포함하며, 복수의 상태 시퀀스들은 복수의 궤적들과 연관된다(예를 들면, 이를 정의한다). 일 예에서, 루트들(106)은, 도로 교차로들에서의 회전 방향들을 지시하는 일련의 연결된 도로들과 같은, 상위 레벨 행동들 또는 부정확한 상태 위치들만을 포함한다. 추가적으로 또는 대안적으로, 루트들(106)은, 예를 들어, 특정 목표 차선들 또는 차선 구역들 내에서의 정확한 위치들 및 해당 위치들에서의 목표 속력과 같은, 보다 정확한 행동들 또는 상태들을 포함할 수 있다. 일 예에서, 루트들(106)은 중간 목표들에 도달하기 위해 제한된 룩어헤드 구간(lookahead horizon)을 갖는 적어도 하나의 상위 레벨 행동 시퀀스를 따른 복수의 정확한 상태 시퀀스들을 포함하며, 여기서 제한된 구간 상태 시퀀스들의 연속적인 반복들의 조합은 누적되어 복수의 궤적들에 대응하며 이 복수의 궤적들은 집합적으로 최종 목표 상태 또는 영역에서 종료하는 상위 레벨 루트를 형성한다.
영역(108)은 차량들(102)이 운행할 수 있는 물리적 구역(예를 들면, 지리적 영역)을 포함한다. 일 예에서, 영역(108)은 적어도 하나의 주(state)(예를 들면, 국가, 지방, 국가에 포함된 복수의 주들의 개개의 주 등), 주의 적어도 하나의 부분, 적어도 하나의 도시, 도시의 적어도 하나의 부분 등을 포함한다. 일부 실시예들에서, 영역(108)은 간선 도로(highway), 주간 간선 도로(interstate highway), 공원 도로, 도시 거리 등과 같은 적어도 하나의 명명된 주요 도로(thoroughfare)(본원에서 "도로"라고 지칭됨)를 포함한다. 추가적으로 또는 대안적으로, 일부 예들에서, 영역(108)은 진입로(driveway), 주차장의 섹션, 공터 및/또는 미개발 부지의 섹션, 비포장 경로 등과 같은 적어도 하나의 명명되지 않은 도로를 포함한다. 일부 실시예들에서, 도로는 적어도 하나의 차선(예를 들면, 차량(102)에 의해 횡단될 수 있는 도로의 일 부분)을 포함한다. 일 예에서, 도로는 적어도 하나의 차선 마킹과 연관된(예를 들면, 이에 기초하여 식별되는) 적어도 하나의 차선을 포함한다.
차량 대 인프라스트럭처(V2I) 디바이스(110)(때때로 차량 대 인프라스트럭처(V2X) 디바이스라고 지칭됨)는 차량들(102) 및/또는 V2I 인프라스트럭처 시스템(118)과 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 일부 실시예들에서, V2I 디바이스(110)는 네트워크(112)를 통해 차량들(102), 원격 AV 시스템(114), 플릿 관리 시스템(116), 및/또는 V2I 시스템(118)과 통신하도록 구성된다. 일부 실시예들에서, V2I 디바이스(110)는 RFID(radio frequency identification) 디바이스, 사이니지(signage), 카메라(예를 들면, 2차원(2D) 및/또는 3차원(3D) 카메라), 차선 마커, 가로등, 주차 미터기 등을 포함한다. 일부 실시예들에서, V2I 디바이스(110)는 차량들(102)과 직접 통신하도록 구성된다. 추가적으로 또는 대안적으로, 일부 실시예들에서, V2I 디바이스(110)는 V2I 시스템(118)을 통해 차량들(102), 원격 AV 시스템(114), 및/또는 플릿 관리 시스템(116)과 통신하도록 구성된다. 일부 실시예들에서, V2I 디바이스(110)는 네트워크(112)를 통해 V2I 시스템(118)과 통신하도록 구성된다.
네트워크(112)는 하나 이상의 유선 및/또는 무선 네트워크를 포함한다. 일 예에서, 네트워크(112)는 셀룰러 네트워크(예를 들면, LTE(long term evolution) 네트워크, 3G(third generation) 네트워크, 4G(fourth generation) 네트워크, 5G(fifth generation) 네트워크, CDMA(code division multiple access) 네트워크 등), PLMN(public land mobile network), LAN(local area network), WAN(wide area network), MAN(metropolitan area network), 전화 네트워크(예를 들면, PSTN(public switched telephone network)), 사설 네트워크, 애드혹 네트워크, 인트라넷, 인터넷, 광섬유 기반 네트워크, 클라우드 컴퓨팅 네트워크 등, 이러한 네트워크들의 일부 또는 전부의 조합 등을 포함한다.
원격 AV 시스템(114)은 네트워크(112)를 통해 차량들(102), V2I 디바이스(110), 네트워크(112), 원격 AV 시스템(114), 플릿 관리 시스템(116), 및/또는 V2I 시스템(118)과 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 일 예에서, 원격 AV 시스템(114)은 서버, 서버들의 그룹, 및/또는 다른 유사한 디바이스들을 포함한다. 일부 실시예들에서, 원격 AV 시스템(114)은 플릿 관리 시스템(116)과 동일 위치에 배치된다(co-located). 일부 실시예들에서, 원격 AV 시스템(114)은 자율 주행 시스템, 자율 주행 차량 컴퓨터, 자율 주행 차량 컴퓨터에 의해 구현되는 소프트웨어 등을 포함한, 차량의 컴포넌트들의 일부 또는 전부의 설치에 관여된다. 일부 실시예들에서, 원격 AV 시스템(114)은 차량의 수명 동안 그러한 컴포넌트들 및/또는 소프트웨어를 유지 관리(예를 들면, 업데이트 및/또는 교체)한다.
플릿 관리 시스템(116)은 차량들(102), V2I 디바이스(110), 원격 AV 시스템(114), 및/또는 V2I 인프라스트럭처 시스템(118)과 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 일 예에서, 플릿 관리 시스템(116)은 서버, 서버들의 그룹, 및/또는 다른 유사한 디바이스들을 포함한다. 일부 실시예들에서, 플릿 관리 시스템(116)은 라이드 셰어링(ridesharing) 회사(예를 들면, 다수의 차량들(예를 들면, 자율 주행 시스템들을 포함하는 차량들 및/또는 자율 주행 시스템들을 포함하지 않는 차량들)의 작동을 제어하는 조직 등)와 연관된다.
일부 실시예들에서, V2I 시스템(118)은 네트워크(112)를 통해 차량들(102), V2I 디바이스(110), 원격 AV 시스템(114), 및/또는 플릿 관리 시스템(116)과 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 일부 예들에서, V2I 시스템(118)은 네트워크(112)와 상이한 연결을 통해 V2I 디바이스(110)와 통신하도록 구성된다. 일부 실시예들에서, V2I 시스템(118)은 서버, 서버들의 그룹, 및/또는 다른 유사한 디바이스들을 포함한다. 일부 실시예들에서, V2I 시스템(118)은 지자체 또는 사설 기관(예를 들면, V2I 디바이스(110) 등을 유지 관리하는 사설 기관)과 연관된다.
도 1에 예시된 요소들의 수 및 배열은 예로서 제공된다. 도 1에 예시된 것보다, 추가적인 요소들, 더 적은 요소들, 상이한 요소들 및/또는 상이하게 배열된 요소들이 있을 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 환경(100)의 적어도 하나의 요소는 도 1의 적어도 하나의 상이한 요소에 의해 수행되는 것으로 기술된 하나 이상의 기능을 수행할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 환경(100)의 적어도 하나의 요소 세트는 환경(100)의 적어도 하나의 상이한 요소 세트에 의해 수행되는 것으로 기술된 하나 이상의 기능을 수행할 수 있다.
이제 도 2를 참조하면, 차량(200)은 자율 주행 시스템(202), 파워트레인 제어 시스템(204), 조향 제어 시스템(408), 및 브레이크 시스템(208)을 포함한다. 일부 실시예들에서, 차량(200)은 차량(102)(도 1 참조)과 동일하거나 유사하다. 일부 실시예들에서, 차량(102)은 자율 주행 능력을 갖는다(예를 들면, 완전 자율 주행 차량들(예를 들면, 인간 개입에 의존하지 않는 차량들), 고도 자율 주행 차량들(예를 들면, 특정 상황들에서 인간 개입에 의존하지 않는 차량들) 등을, 제한 없이, 포함한, 차량(200)이 인간 개입 없이 부분적으로 또는 완전히 작동될 수 있게 하는 적어도 하나의 기능, 특징, 디바이스 등을 구현한다). 완전 자율 주행 차량들 및 고도 자율 주행 차량들에 대한 상세한 설명에 대해서는, 그 전체가 참고로 포함되는, SAE 국제 표준 J3016: 온로드 자동차 자동 운전 시스템에 관한 용어의 분류 및 정의(SAE International's standard J3016: Taxonomy and Definitions for Terms Related to On-Road Motor Vehicle Automated Driving Systems)가 참조될 수 있다. 일부 실시예들에서, 차량(200)은 자율 주행 플릿 관리자 및/또는 라이드 셰어링 회사와 연관된다.
자율 주행 시스템(202)은 카메라들(202a), LiDAR 센서들(202b), 레이더 센서들(202c), 및 마이크로폰들(202d)과 같은 하나 이상의 디바이스를 포함하는 센서 스위트(sensor suite)를 포함한다. 일부 실시예들에서, 자율 주행 시스템(202)은 보다 많거나 보다 적은 디바이스들 및/또는 상이한 디바이스들(예를 들면, 초음파 센서들, 관성 센서들, GPS 수신기들(아래에서 논의됨), 차량(200)이 주행한 거리의 표시와 연관된 데이터를 생성하는 주행 거리 측정 센서들 등)을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 자율 주행 시스템(202)은 자율 주행 시스템(202)에 포함된 하나 이상의 디바이스를 사용하여 본원에서 기술되는 환경(100)과 연관된 데이터를 생성한다. 자율 주행 시스템(202)의 하나 이상의 디바이스에 의해 생성되는 데이터는 차량(200)이 위치하는 환경(예를 들면, 환경(100))을 관측하기 위해 본원에 기술된 하나 이상의 시스템에 의해 사용될 수 있다. 일부 실시예들에서, 자율 주행 시스템(202)은 통신 디바이스(202e), 자율 주행 차량 컴퓨터(202f), 및 드라이브 바이 와이어(drive-by-wire, DBW) 시스템(202h)을 포함한다.
카메라들(202a)은 버스(예를 들면, 도 3의 버스(302)와 동일하거나 유사한 버스)를 통해 통신 디바이스(202e), 자율 주행 차량 컴퓨터(202f) 및/또는 안전 제어기(202g)와 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 카메라들(202a)은 물리적 대상체들(예를 들면, 자동차들, 버스들, 연석들, 사람들 등)을 포함하는 이미지들을 캡처하기 위한 적어도 하나의 카메라(예를 들면, CCD(charge-coupled device)와 같은 광 센서를 사용하는 디지털 카메라, 열 카메라, 적외선(IR) 카메라, 이벤트 카메라 등)를 포함한다. 일부 실시예들에서, 카메라(202a)는 카메라 데이터를 출력으로서 생성한다. 일부 예들에서, 카메라(202a)는 이미지와 연관된 이미지 데이터를 포함하는 카메라 데이터를 생성한다. 이 예에서, 이미지 데이터는 이미지에 대응하는 적어도 하나의 파라미터(예를 들면, 노출, 밝기 등과 같은 이미지 특성들, 이미지 타임스탬프 등)를 명시할 수 있다. 그러한 예에서, 이미지는 한 포맷(예를 들면, RAW, JPEG, PNG 등)으로 되어 있을 수 있다. 일부 실시예들에서, 카메라(202a)는 입체시(stereopsis)(스테레오 비전(stereo vision))를 위해 이미지들을 캡처하도록 차량 상에 구성된(예를 들면, 차량 상에 위치된) 복수의 독립적인 카메라들을 포함한다. 일부 예들에서, 카메라(202a)는 복수의 카메라들을 포함하고, 이 복수의 카메라들은 이미지 데이터를 생성하고 이미지 데이터를 자율 주행 차량 컴퓨터(202f) 및/또는 플릿 관리 시스템(예를 들면, 도 1의 플릿 관리 시스템(116)과 동일하거나 유사한 플릿 관리 시스템)으로 전송한다. 그러한 예에서, 자율 주행 차량 컴퓨터(202f)는 적어도 2 개의 카메라로부터의 이미지 데이터에 기초하여 복수의 카메라들 중 적어도 2 개의 카메라의 시야 내의 하나 이상의 대상체까지의 깊이를 결정한다. 일부 실시예들에서, 카메라들(202a)은 카메라들(202a)로부터 일정 거리(예를 들면, 최대 100 미터, 최대 1 킬로미터 등) 내의 대상체들의 이미지들을 캡처하도록 구성된다. 그에 따라, 카메라들(202a)은 카메라들(202a)로부터 하나 이상의 거리에 있는 대상체들을 인지하도록 최적화된 센서들 및 렌즈들과 같은 특징부들을 포함한다.
일 실시예에서, 카메라(202a)는 시각적 운행 정보를 제공하는 하나 이상의 교통 신호등, 거리 표지판 및/또는 다른 물리적 대상체와 연관된 하나 이상의 이미지를 캡처하도록 구성된 적어도 하나의 카메라를 포함한다. 일부 실시예들에서, 카메라(202a)는 하나 이상의 이미지와 연관된 교통 신호등 검출(TLD) 데이터(또는 교통 신호등 데이터)를 생성한다. 일부 예들에서, 카메라(202a)는 한 포맷(예를 들면, RAW, JPEG, PNG 등)을 포함하는 하나 이상의 이미지와 연관된 TLD 데이터를 생성한다. 일부 실시예들에서, TLD 데이터를 생성하는 카메라(202a)는, 카메라(202a)가 가능한 한 많은 물리적 대상체들에 관한 이미지들을 생성하기 위해 넓은 시야를 갖는 하나 이상의 카메라(예를 들면, 광각 렌즈, 어안 렌즈, 대략 120도 이상의 시야각을 갖는 렌즈 등)를 포함할 수 있다는 점에서, 카메라들을 포함하는 본원에 기술된 다른 시스템들과 상이하다.
LiDAR(Laser Detection and Ranging) 센서들(202b)은 버스(예를 들면, 도 3의 버스(302)와 동일하거나 유사한 버스)를 통해 통신 디바이스(202e), 자율 주행 차량 컴퓨터(202f), 및/또는 안전 제어기(202g)와 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. LiDAR 센서들(202b)은 광 방출기(예를 들면, 레이저 송신기)로부터 광을 송신하도록 구성된 시스템을 포함한다. LiDAR 센서들(202b)에 의해 방출되는 광은 가시 스펙트럼 밖에 있는 광(예를 들면, 적외선 광 등)을 포함한다. 일부 실시예들에서, 작동 동안, LiDAR 센서들(202b)에 의해 방출되는 광은 물리적 대상체(예를 들면, 차량)와 조우하고 LiDAR 센서들(202b)로 다시 반사된다. 일부 실시예들에서, LiDAR 센서들(202b)에 의해 방출되는 광은 광이 조우하는 물리적 대상체들을 투과하지 않는다. LiDAR 센서들(202b)은 광 방출기로부터 방출된 광이 물리적 대상체와 조우한 후에 그 광을 검출하는 적어도 하나의 광 검출기를 또한 포함한다. 일부 실시예들에서, LiDAR 센서들(202b)과 연관된 적어도 하나의 데이터 프로세싱 시스템은 LiDAR 센서들(202b)의 시야에 포함된 대상체들을 나타내는 이미지(예를 들면, 포인트 클라우드, 2차원(2D) 또는 3차원(3D)의 결합된 포인트 클라우드(combined point cloud) 등)를 생성한다. 일부 예들에서, LiDAR 센서(202b)와 연관된 적어도 하나의 데이터 프로세싱 시스템은 물리적 대상체의 경계들, 물리적 대상체의 표면들(예를 들면, 표면들의 토폴로지) 등을 나타내는 이미지를 생성한다. 그러한 예에서, 이미지는 LiDAR 센서들(202b)의 시야 내의 물리적 대상체들의 경계들을 결정하는 데 사용된다. 이미지는 2D 이미지 또는 3D 이미지일 수 있다. LiDAR 센서들(202b)은 대상체들의 2D 또는 3D 위치를 제공할 수 있다. 아래에서 더 상세히 논의되고 도 8b에 예시된 바와 같이, LiDAR 센서들(202b)은 단거리 LiDAR 센서들(202b-S) 및/또는 장거리 LiDAR 센서들(202b-L)을 포함할 수 있다.
레이더(radar, Radio Detection and Ranging) 센서들(202c)은 버스(예를 들면, 도 3의 버스(302)와 동일하거나 유사한 버스)를 통해 통신 디바이스(202e), 자율 주행 차량 컴퓨터(202f) 및/또는 안전 제어기(202g)와 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 레이더 센서들(202c)은 전파들을 (펄스형으로 또는 연속적으로) 송신하도록 구성된 시스템을 포함한다. 레이더 센서들(202c)에 의해 송신되는 전파들은 미리 결정된 스펙트럼 내에 있는 전파들을 포함한다. 일부 실시예들에서, 작동 동안, 레이더 센서들(202c)에 의해 송신되는 전파들은 물리적 대상체와 조우하고 레이더 센서들(202c)로 다시 반사된다. 일부 실시예들에서, 레이더 센서들(202c)에 의해 송신되는 전파들이 일부 대상체들에 의해 반사되지 않는다. 일부 실시예들에서, 레이더 센서들(202c)과 연관된 적어도 하나의 데이터 프로세싱 시스템은 레이더 센서들(202c)의 시야에 포함된 대상체들을 나타내는 신호들을 생성한다. 예를 들어, 레이더 센서(202c)와 연관된 적어도 하나의 데이터 프로세싱 시스템은 물리적 대상체의 경계들, 물리적 대상체의 표면들(예를 들면, 표면들의 토폴로지) 등을 나타내는 이미지를 생성한다. 일부 예들에서, 이미지는 레이더 센서들(202c)의 시야 내의 물리적 대상체들의 경계들을 결정하는 데 사용된다. 이미지는 2D 이미지 또는 3D 이미지일 수 있다. 레이더 센서들(202c)은 대상체들의 2D 또는 3D 위치 및 속도를 제공할 수 있다.
마이크로폰들(202d)은 버스(예를 들면, 도 3의 버스(302)와 동일하거나 유사한 버스)를 통해 통신 디바이스(202e), 자율 주행 차량 컴퓨터(202f) 및/또는 안전 제어기(202g)와 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 마이크로폰들(202d)은 오디오 신호들을 캡처하고 오디오 신호들과 연관된(예를 들면, 이를 나타내는) 데이터를 생성하는 하나 이상의 마이크로폰(예를 들면, 어레이 마이크로폰, 외부 마이크로폰 등)을 포함한다. 일부 예들에서, 마이크로폰들(202d)은 트랜스듀서 디바이스들 및/또는 유사 디바이스들을 포함한다. 일부 실시예들에서, 본원에 기술된 하나 이상의 시스템은 마이크로폰들(202d)에 의해 생성되는 데이터를 수신하고 데이터와 연관된 오디오 신호들에 기초하여 차량(200)을 기준으로 대상체의 위치 및/또는 유형(예를 들면, 거리 등)을 결정할 수 있다.
통신 디바이스(202e)는 카메라들(202a), LiDAR 센서들(202b), 레이더 센서들(202c), 마이크로폰들(202d), 자율 주행 차량 컴퓨터(202f), 안전 제어기(202g), 및/또는 DBW 시스템(202h)과 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 예를 들어, 통신 디바이스(202e)는 도 3의 통신 인터페이스(314)와 동일하거나 유사한 디바이스를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 통신 디바이스(202e)는 차량 대 차량(vehicle-to-vehicle, V2V) 통신 디바이스(예를 들면, 차량들 간의 데이터의 무선 통신을 가능하게 하는 디바이스)를 포함한다.
자율 주행 차량 컴퓨터(202f)는 카메라들(202a), LiDAR 센서들(202b), 레이더 센서들(202c), 마이크로폰들(202d), 통신 디바이스(202e), 안전 제어기(202g), 및/또는 DBW 시스템(202h)과 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 일부 예들에서, 자율 주행 차량 컴퓨터(202f)는 클라이언트 디바이스, 모바일 디바이스(예를 들면, 셀룰러 전화, 태블릿 등), 서버(예를 들면, 하나 이상의 중앙 프로세싱 유닛, 그래픽 프로세싱 유닛 등을 포함하는 컴퓨팅 디바이스) 등과 같은 디바이스를 포함한다. 일부 실시예들에서, 자율 주행 차량 컴퓨터(202f)는 본원에 기술된 자율 주행 차량 컴퓨터(400)와 동일하거나 유사하다. 추가적으로 또는 대안적으로, 일부 실시예들에서, 자율 주행 차량 컴퓨터(202f)는 자율 주행 차량 시스템(예를 들면, 도 1의 원격 AV 시스템(114)과 동일하거나 유사한 자율 주행 차량 시스템), 플릿 관리 시스템(예를 들면, 도 1의 플릿 관리 시스템(116)과 동일하거나 유사한 플릿 관리 시스템), V2I 디바이스(예를 들면, 도 1의 V2I 디바이스(110)와 동일하거나 유사한 V2I 디바이스), 및/또는 V2I 시스템(예를 들면, 도 1의 V2I 시스템(118)과 동일하거나 유사한 V2I 시스템)과 통신하도록 구성된다.
안전 제어기(202g)는 카메라들(202a), LiDAR 센서들(202b), 레이더 센서들(202c), 마이크로폰들(202d), 통신 디바이스(202e), 자율 주행 차량 컴퓨터(202f), 및/또는 DBW 시스템(202h)과 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 일부 예들에서, 안전 제어기(202g)는 차량(200)의 하나 이상의 디바이스(예를 들면, 파워트레인 제어 시스템(204), 조향 제어 시스템(408), 브레이크 시스템(208) 등)를 작동시키기 위한 제어 신호들을 생성 및/또는 송신하도록 구성된 하나 이상의 제어기(전기 제어기, 전기기계 제어기 등)를 포함한다. 일부 실시예들에서, 안전 제어기(202g)는 자율 주행 차량 컴퓨터(202f)에 의해 생성 및/또는 송신되는 제어 신호들보다 우선하는(예를 들면, 이를 오버라이드하는) 제어 신호들을 생성하도록 구성된다.
DBW 시스템(202h)은 통신 디바이스(202e) 및/또는 자율 주행 차량 컴퓨터(202f)와 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 일부 예들에서, DBW 시스템(202h)은 차량(200)의 하나 이상의 디바이스(예를 들면, 파워트레인 제어 시스템(204), 조향 제어 시스템(408), 브레이크 시스템(208) 등)를 작동시키기 위한 제어 신호들을 생성 및/또는 송신하도록 구성된 하나 이상의 제어기(예를 들면, 전기 제어기, 전기기계 제어기 등)를 포함한다. 추가적으로 또는 대안적으로, DBW 시스템(202h)의 하나 이상의 제어기는 차량(200)의 적어도 하나의 상이한 디바이스(예를 들면, 방향 지시등, 헤드라이트, 도어록, 윈도실드 와이퍼 등)를 작동시키기 위한 제어 신호들을 생성 및/또는 송신하도록 구성된다.
파워트레인 제어 시스템(204)은 DBW 시스템(202h)과 통신하도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 일부 예들에서, 파워트레인 제어 시스템(204)은 적어도 하나의 제어기, 액추에이터 등을 포함한다. 일부 실시예들에서, 파워트레인 제어 시스템(204)은 DBW 시스템(202h)으로부터 제어 신호들을 수신하고, 파워트레인 제어 시스템(204)은 차량(200)이 전진하는 것을 시작하게 하고, 전진하는 것을 중지하게 하며, 후진하는 것을 시작하게 하고, 후진하는 것을 중지하게 하며, 한 방향으로 가속하게 하고, 한 방향으로 감속하게 하며, 좌회전을 수행하게 하고, 우회전을 수행하게 하는 등을 한다. 일 예에서, 파워트레인 제어 시스템(204)은 차량의 모터에 제공되는 에너지(예를 들면, 연료, 전기 등)가 증가하게 하거나, 동일하게 유지되게 하거나, 또는 감소하게 하여, 이에 의해 차량(200)의 적어도 하나의 바퀴가 회전하거나 회전하지 않게 한다.
조향 제어 시스템(408)은 차량(200)의 하나 이상의 바퀴를 회전시키도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 일부 예들에서, 조향 제어 시스템(408)은 적어도 하나의 제어기, 액추에이터 등을 포함한다. 일부 실시예들에서, 조향 제어 시스템(408)은 차량(200)이 좌측 또는 우측으로 방향 전환하게 하기 위해 차량(200)의 전면 2 개의 바퀴 및/또는 후면 2 개의 바퀴가 좌측 또는 우측으로 회전하게 한다.
브레이크 시스템(208)은 차량(200)이 속력을 감소시키게 하고/하거나 정지해 있는 채로 유지하게 하기 위해 하나 이상의 브레이크를 작동시키도록 구성된 적어도 하나의 디바이스를 포함한다. 일부 예들에서, 브레이크 시스템(208)은 차량(200)의 대응하는 로터(rotor)에서 차량(200)의 하나 이상의 바퀴와 연관된 하나 이상의 캘리퍼(caliper)가 닫히게 하도록 구성된 적어도 하나의 제어기 및/또는 액추에이터를 포함한다. 추가적으로 또는 대안적으로, 일부 예들에서, 브레이크 시스템(208)은 자동 긴급 제동(automatic emergency braking, AEB) 시스템, 회생 제동 시스템 등을 포함한다.
일부 실시예들에서, 차량(200)은 차량(200)의 상태 또는 조건의 속성들을 측정 또는 추론하는 적어도 하나의 플랫폼 센서(명시적으로 예시되지 않음)를 포함한다. 일부 예들에서, 차량(200)은 GPS(global positioning system) 수신기, IMU(inertial measurement unit), 휠 속력 센서, 휠 브레이크 압력 센서, 휠 토크 센서, 엔진 토크 센서, 조향각 센서 등과 같은 플랫폼 센서들을 포함한다.
이제 도 3을 참조하면, 디바이스(300)의 개략 다이어그램이 예시되어 있다. 예시된 바와 같이, 디바이스(300)는 프로세서(304), 메모리(306), 저장 컴포넌트(308), 입력 인터페이스(310), 출력 인터페이스(312), 통신 인터페이스(314), 및 버스(302)를 포함한다. 일부 실시예들에서, 디바이스(300)는 차량들(102)의 적어도 하나의 디바이스(예를 들면, 차량들(102)의 시스템의 적어도 하나의 디바이스), 및/또는 네트워크(112)의 하나 이상의 디바이스(예를 들면, 네트워크(112)의 시스템의 하나 이상의 디바이스)에 대응한다. 일부 실시예들에서, 차량들(102)의 하나 이상의 디바이스(예를 들면, 차량들(102)의 시스템의 하나 이상의 디바이스), 및/또는 네트워크(112)의 하나 이상의 디바이스(예를 들면, 네트워크(112)의 시스템의 하나 이상의 디바이스)는 적어도 하나의 디바이스(300) 및/또는 디바이스(300)의 적어도 하나의 컴포넌트를 포함한다. 도 3에 도시된 바와 같이, 디바이스(300)는 버스(302), 프로세서(304), 메모리(306), 저장 컴포넌트(308), 입력 인터페이스(310), 출력 인터페이스(312), 및 통신 인터페이스(314)를 포함한다.
버스(302)는 디바이스(300)의 컴포넌트들 간의 통신을 가능하게 하는 컴포넌트를 포함한다. 일부 실시예들에서, 프로세서(304)는 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로 구현된다. 일부 예들에서, 프로세서(304)는 적어도 하나의 기능을 수행하도록 프로그래밍될 수 있는, 프로세서(예를 들면, 중앙 프로세싱 유닛(CPU), 그래픽 프로세싱 유닛(GPU), 가속 프로세싱 유닛(APU) 등), 마이크로폰, 디지털 신호 프로세서(DSP), 및/또는 임의의 프로세싱 컴포넌트(예를 들면, FPGA(field-programmable gate array), ASIC(application specific integrated circuit) 등)를 포함한다. 메모리(306)는 프로세서(304)가 사용할 데이터 및/또는 명령어들을 저장하는, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 판독 전용 메모리(ROM), 및/또는 다른 유형의 동적 및/또는 정적 저장 디바이스(예를 들면, 플래시 메모리, 자기 메모리, 광학 메모리 등)를 포함한다.
저장 컴포넌트(308)는 디바이스(300)의 작동 및 사용에 관련된 데이터 및/또는 소프트웨어를 저장한다. 일부 예들에서, 저장 컴포넌트(308)는 하드 디스크(예를 들면, 자기 디스크, 광학 디스크, 광자기 디스크, 솔리드 스테이트 디스크 등), CD(compact disc), DVD(digital versatile disc), 플로피 디스크, 카트리지, 자기 테이프, CD-ROM, RAM, PROM, EPROM, FLASH-EPROM, NV-RAM 및/또는 다른 유형의 컴퓨터 판독 가능 매체를, 대응하는 드라이브와 함께, 포함한다.
입력 인터페이스(310)는 디바이스(300)가, 예컨대, 사용자 입력(예를 들면, 터치스크린 디스플레이, 키보드, 키패드, 마우스, 버튼, 스위치, 마이크로폰, 카메라 등)을 통해, 정보를 수신할 수 있게 하는 컴포넌트를 포함한다. 추가적으로 또는 대안적으로, 일부 실시예들에서, 입력 인터페이스(310)는 정보를 감지하는 센서(예를 들면, GPS(global positioning system) 수신기, 가속도계, 자이로스코프, 액추에이터 등)를 포함한다. 출력 인터페이스(312)는 디바이스(300)로부터의 출력 정보를 제공하는 컴포넌트(예를 들면, 디스플레이, 스피커, 하나 이상의 발광 다이오드(LED) 등)를 포함한다.
일부 실시예들에서, 통신 인터페이스(314)는 디바이스(300)가 유선 연결, 무선 연결, 또는 유선 연결과 무선 연결의 조합을 통해 다른 디바이스들과 통신할 수 있게 하는 트랜시버 유사 컴포넌트(예를 들면, 트랜시버, 개별 수신기 및 송신기 등)를 포함한다. 일부 예들에서, 통신 인터페이스(314)는 디바이스(300)가 다른 디바이스로부터 정보를 수신하고/하거나 다른 디바이스에 정보를 제공할 수 있게 한다. 일부 예들에서, 통신 인터페이스(314)는 이더넷 인터페이스, 광학 인터페이스, 동축 인터페이스, 적외선 인터페이스, RF(radio frequency) 인터페이스, USB(universal serial bus) 인터페이스, Wi-Fi® 인터페이스, 셀룰러 네트워크 인터페이스 등을 포함한다.
일부 실시예들에서, 디바이스(300)는 본원에 기술된 하나 이상의 프로세스를 수행한다. 디바이스(300)는 프로세서(304)가, 메모리(305) 및/또는 저장 컴포넌트(308)와 같은, 컴퓨터 판독 가능 매체에 의해 저장된 소프트웨어 명령어들을 실행하는 것에 기초하여 이러한 프로세스들을 수행한다. 컴퓨터 판독 가능 매체(예를 들면, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체)는 본원에서 비일시적 메모리 디바이스로서 정의된다. 비일시적 메모리 디바이스는 단일의 물리 저장 디바이스 내부에 위치한 메모리 공간 또는 다수의 물리 저장 디바이스들에 걸쳐 분산된 메모리 공간을 포함한다.
일부 실시예들에서, 소프트웨어 명령어들은 통신 인터페이스(314)를 통해 다른 컴퓨터 판독 가능 매체로부터 또는 다른 디바이스로부터 메모리(306) 및/또는 저장 컴포넌트(308)로 판독된다. 실행될 때, 메모리(306) 및/또는 저장 컴포넌트(308)에 저장된 소프트웨어 명령어들은 프로세서(304)로 하여금 본원에 기술된 하나 이상의 프로세스를 수행하게 한다. 추가적으로 또는 대안적으로, 고정 배선(hardwired) 회로는 본원에 기술된 하나 이상의 프로세스를 수행하기 위해 소프트웨어 명령어들 대신에 또는 소프트웨어 명령어들과 함께 사용된다. 따라서, 본원에 기술된 실시예들은, 달리 명시적으로 언급되지 않는 한, 하드웨어 회로와 소프트웨어의 임의의 특정 조합으로 제한되지 않는다.
메모리(306) 및/또는 저장 컴포넌트(308)는 데이터 스토리지 또는 적어도 하나의 데이터 구조(예를 들면, 데이터베이스 등)를 포함한다. 디바이스(300)는 데이터 스토리지 또는 메모리(306) 또는 저장 컴포넌트(308) 내의 적어도 하나의 데이터 구조로부터 정보를 수신하는 것, 그에 정보를 저장하는 것, 그에게로 정보를 통신하는 것, 또는 그에 저장된 정보를 검색하는 것을 할 수 있다. 일부 예들에서, 정보는 네트워크 데이터, 입력 데이터, 출력 데이터, 또는 이들의 임의의 조합을 포함한다.
일부 실시예들에서, 디바이스(300)는 메모리(306)에 그리고/또는 다른 디바이스(예를 들면, 디바이스(300)와 동일하거나 유사한 다른 디바이스)의 메모리에 저장된 소프트웨어 명령어들을 실행하도록 구성된다. 본원에서 사용되는 바와 같이, "모듈"이라는 용어는, 프로세서(304)에 의해 그리고/또는 다른 디바이스(예를 들면, 디바이스(300)와 동일하거나 유사한 다른 디바이스)의 프로세서에 의해 실행될 때, 디바이스(300)(예를 들면, 디바이스(300)의 적어도 하나의 컴포넌트)로 하여금 본원에 기술된 하나 이상의 프로세스를 수행하게 하는 메모리(306)에 그리고/또는 다른 디바이스의 메모리에 저장된 적어도 하나의 명령어를 지칭한다. 일부 실시예들에서, 모듈은 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어 등으로 구현된다.
도 3에 예시된 컴포넌트들의 수 및 배열은 예로서 제공된다. 일부 실시예들에서, 디바이스(300)는 도 3에 예시된 것보다, 추가적인 컴포넌트들, 더 적은 컴포넌트들, 상이한 컴포넌트들, 또는 상이하게 배열된 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 디바이스(300)의 컴포넌트 세트(예를 들면, 하나 이상의 컴포넌트)는 디바이스(300)의 다른 컴포넌트 또는 다른 컴포넌트 세트에 의해 수행되는 것으로 기술된 하나 이상의 기능을 수행할 수 있다.
자율 주행 차량 아키텍처
이제 도 4를 참조하면, 자율 주행 차량 컴퓨터(400)(때때로 "AV 스택"이라고 지칭됨)의 예시적인 블록 다이어그램이 예시되어 있다. 예시된 바와 같이, 자율 주행 차량 컴퓨터(400)는 인지 시스템(402)(때때로 인지 모듈이라고 지칭됨), 계획 시스템(404)(때때로 계획 모듈이라고 지칭됨), 로컬화 시스템(406)(때때로 로컬화 모듈이라고 지칭됨), 제어 시스템(408)(때때로 제어 모듈이라고 지칭됨) 및 데이터베이스(410)를 포함한다. 일부 실시예들에서, 인지 시스템(402), 계획 시스템(404), 로컬화 시스템(406), 제어 시스템(408) 및 데이터베이스(410)는 차량의 자율 주행 운행 시스템(예를 들면, 차량(200)의 자율 주행 차량 컴퓨터(202f))에 포함되고/되거나 구현된다. 추가적으로 또는 대안적으로, 일부 실시예들에서, 인지 시스템(402), 계획 시스템(404), 로컬화 시스템(406), 제어 시스템(408), 및 데이터베이스(410)는 하나 이상의 독립형 시스템(예를 들면, 자율 주행 차량 컴퓨터(400) 등과 동일하거나 유사한 하나 이상의 시스템)에 포함된다. 일부 예들에서, 인지 시스템(402), 계획 시스템(404), 로컬화 시스템(406), 제어 시스템(408), 및 데이터베이스(410)는 본원에 기술된 바와 같이 차량 및/또는 적어도 하나의 원격 시스템에 위치하는 하나 이상의 독립형 시스템에 포함된다. 일부 실시예들에서, 자율 주행 차량 컴퓨터(400)에 포함된 시스템들 중 일부 및/또는 전부는 소프트웨어(예를 들면, 메모리에 저장된 소프트웨어 명령어들), 컴퓨터 하드웨어(예를 들면, 마이크로프로세서, 마이크로컨트롤러, ASIC(application-specific integrated circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array) 등), 또는 컴퓨터 소프트웨어와 컴퓨터 하드웨어의 조합으로 구현된다. 일부 실시예들에서, 자율 주행 차량 컴퓨터(400)가 원격 시스템(예를 들면, 원격 AV 시스템(114)과 동일하거나 유사한 자율 주행 차량 시스템, 플릿 관리 시스템(116)과 동일하거나 유사한 플릿 관리 시스템, V2I 시스템(118)과 동일하거나 유사한 V2I 시스템 등)과 통신하도록 구성된다는 것이 또한 이해될 것이다.
일부 실시예들에서, 인지 시스템(402)은 환경에서의 적어도 하나의 물리적 대상체와 연관된 데이터(예를 들면, 적어도 하나의 물리적 대상체를 검출하기 위해 인지 시스템(402)에 의해 사용되는 데이터)를 수신하고 적어도 하나의 물리적 대상체를 분류한다. 일부 예들에서, 인지 시스템(402)은 적어도 하나의 카메라(예를 들면, 카메라들(202a))에 의해 캡처되는 이미지 데이터를 수신하고, 이미지는 적어도 하나의 카메라의 시야 내의 하나 이상의 물리적 대상체와 연관되어 있다(예를 들면, 이를 표현한다). 그러한 예에서, 인지 시스템(402)은 물리적 대상체들(예를 들면, 자전거들, 차량들, 교통 표지판들, 보행자들 등)의 하나 이상의 그룹화에 기초하여 적어도 하나의 물리적 대상체를 분류한다. 일부 실시예들에서, 인지 시스템(402)이 물리적 대상체들을 분류하는 것에 기초하여 인지 시스템(402)은 물리적 대상체들의 분류와 연관된 데이터를 계획 시스템(404)으로 송신한다.
일부 실시예들에서, 계획 시스템(404)은 목적지와 연관된 데이터를 수신하고 차량(예를 들면, 차량들(102))이 목적지를 향해 주행할 수 있는 적어도 하나의 루트(예를 들면, 루트들(106))와 연관된 데이터를 생성한다. 일부 실시예들에서, 계획 시스템(404)은 인지 시스템(402)으로부터의 데이터(예를 들면, 위에서 기술된, 물리적 대상체들의 분류와 연관된 데이터)를 주기적으로 또는 연속적으로 수신하고, 계획 시스템(404)은 인지 시스템(402)에 의해 생성되는 데이터에 기초하여 적어도 하나의 궤적을 업데이트하거나 적어도 하나의 상이한 궤적을 생성한다. 일부 실시예들에서, 계획 시스템(404)은 로컬화 시스템(406)으로부터 차량(예를 들면, 차량들(102))의 업데이트된 위치와 연관된 데이터를 수신하고, 계획 시스템(404)은 로컬화 시스템(406)에 의해 생성되는 데이터에 기초하여 적어도 하나의 궤적을 업데이트하거나 적어도 하나의 상이한 궤적을 생성한다.
일부 실시예들에서, 로컬화 시스템(406)은 한 영역에서의 차량(예를 들면, 차량들(102))의 한 위치와 연관된(예를 들면, 이를 나타내는) 데이터를 수신한다. 일부 예들에서, 로컬화 시스템(406)은 적어도 하나의 LiDAR 센서(예를 들면, LiDAR 센서들(202b))에 의해 생성되는 적어도 하나의 포인트 클라우드와 연관된 LiDAR 데이터를 수신한다. 특정 예들에서, 로컬화 시스템(406)은 다수의 LiDAR 센서들로부터의 적어도 하나의 포인트 클라우드와 연관된 데이터를 수신하고 로컬화 시스템(406)은 포인트 클라우드들 각각에 기초하여 결합된 포인트 클라우드를 생성한다. 이러한 예들에서, 로컬화 시스템(406)은 적어도 하나의 포인트 클라우드 또는 결합된 포인트 클라우드를 데이터베이스(410)에 저장되어 있는 해당 영역의 2차원(2D) 및/또는 3차원(3D) 맵과 비교한다. 로컬화 시스템(406)이 적어도 하나의 포인트 클라우드 또는 결합된 포인트 클라우드를 맵과 비교하는 것에 기초하여 로컬화 시스템(406)은 이어서 해당 구역에서의 차량의 위치를 결정한다. 일부 실시예들에서, 맵은 차량의 운행 이전에 생성되는 해당 구역의 결합된 포인트 클라우드를 포함한다. 일부 실시예들에서, 맵은, 제한 없이, 도로 기하학적 특성들의 고정밀 맵, 도로 네트워크 연결 특성들을 기술하는 맵, 도로 물리적 특성들(예컨대, 교통 속력, 교통량, 차량 교통 차선과 자전거 타는 사람 교통 차선의 수, 차선 폭, 차선 교통 방향, 또는 차선 마커 유형 및 위치, 또는 이들의 조합)을 기술하는 맵, 및 도로 특징물, 예컨대, 횡단보도, 교통 표지판 또는 다양한 유형의 다른 주행 신호들의 공간적 위치들을 기술하는 맵을 포함한다. 일부 실시예들에서, 맵은 인지 시스템에 의해 수신되는 데이터에 기초하여 실시간으로 생성된다.
다른 예에서, 로컬화 시스템(406)은 GPS(global positioning system) 수신기에 의해 생성되는 GNSS(Global Navigation Satellite System) 데이터를 수신한다. 일부 예들에서, 로컬화 시스템(406)은 해당 구역 내에서의 차량의 위치와 연관된 GNSS 데이터를 수신하고 로컬화 시스템(406)은 해당 구역 내에서의 차량의 위도 및 경도를 결정한다. 그러한 예에서, 로컬화 시스템(406)은 차량의 위도 및 경도에 기초하여 해당 구역에서의 차량의 위치를 결정한다. 일부 실시예들에서, 로컬화 시스템(406)은 차량의 위치와 연관된 데이터를 생성한다. 일부 예들에서, 로컬화 시스템(406)이 차량의 위치를 결정하는 것에 기초하여 로컬화 시스템(406)은 차량의 위치와 연관된 데이터를 생성한다. 그러한 예에서, 차량의 위치와 연관된 데이터는 차량의 위치에 대응하는 하나 이상의 시맨틱 속성과 연관된 데이터를 포함한다.
일부 실시예들에서, 제어 시스템(408)은 계획 시스템(404)으로부터 적어도 하나의 궤적과 연관된 데이터를 수신하고 제어 시스템(408)은 차량의 작동을 제어한다. 일부 예들에서, 제어 시스템(408)은 계획 시스템(404)으로부터 적어도 하나의 궤적과 연관된 데이터를 수신하고, 제어 시스템(408)은 파워트레인 제어 시스템(예를 들면, DBW 시스템(202h), 파워트레인 제어 시스템(204) 등), 조향 제어 시스템(예를 들면, 조향 제어 시스템(408)) 및/또는 브레이크 시스템(예를 들면, 브레이크 시스템(208))이 작동하게 하는 제어 신호들을 생성하여 송신하는 것에 의해 차량의 작동을 제어한다. 궤적이 좌회전을 포함하는 예에서, 제어 시스템(408)은 조향 제어 시스템(408)으로 하여금 차량(200)의 조향각을 조정하게 함으로써 차량(200)이 좌회전하게 하는 제어 신호를 송신한다. 추가적으로 또는 대안적으로, 제어 시스템(408)은 차량(200)의 다른 디바이스들(예를 들면, 헤드라이트, 방향 지시등, 도어록, 윈도실드 와이퍼 등)로 하여금 상태들을 변경하게 하는 제어 신호들을 생성하여 송신한다.
일부 실시예들에서, 인지 시스템(402), 계획 시스템(404), 로컬화 시스템(406), 및/또는 제어 시스템(408)은 적어도 하나의 머신 러닝 모델(예를 들면, 적어도 하나의 다층 퍼셉트론(MLP), 적어도 하나의 콘볼루션 신경 네트워크(CNN), 적어도 하나의 순환 신경 네트워크(RNN), 적어도 하나의 오토인코더, 적어도 하나의 트랜스포머(transformer) 등)을 구현한다. 일부 예들에서, 인지 시스템(402), 계획 시스템(404), 로컬화 시스템(406), 및/또는 제어 시스템(408)은 단독으로 또는 위에서 언급된 시스템들 중 하나 이상과 함께 적어도 하나의 머신 러닝 모델을 구현한다. 일부 예들에서, 인지 시스템(402), 계획 시스템(404), 로컬화 시스템(406), 및/또는 제어 시스템(408)은 파이프라인(예를 들면, 환경에 위치한 하나 이상의 대상체를 식별하기 위한 파이프라인 등)의 일부로서 적어도 하나의 머신 러닝 모델을 구현한다.
데이터베이스(410)는 인지 시스템(402), 계획 시스템(404), 로컬화 시스템(406) 및/또는 제어 시스템(408)으로 송신되며, 이들로부터 수신되고/되거나 이들에 의해 업데이트되는 데이터를 저장한다. 일부 예들에서, 데이터베이스(410)는 작동에 관련된 데이터 및/또는 소프트웨어를 저장하고 자율 주행 차량 컴퓨터(400)의 적어도 하나의 시스템을 사용하는 저장 컴포넌트(예를 들면, 도 3의 저장 컴포넌트(308)와 동일하거나 유사한 저장 컴포넌트)를 포함한다. 일부 실시예들에서, 데이터베이스(410)는 적어도 하나의 구역의 2D 및/또는 3D 맵과 연관된 데이터를 저장한다. 일부 예들에서, 데이터베이스(410)는 도시의 일 부분, 다수의 도시들의 다수의 부분들, 다수의 도시들, 카운티, 주, 국가(State)(예를 들면, 나라(country)) 등의 2D 및/또는 3D 맵과 연관된 데이터를 저장한다. 그러한 예에서, 차량(예를 들면, 차량들(102) 및/또는 차량(200)과 동일하거나 유사한 차량)은 하나 이상의 운전 가능한 영역(예를 들면, 단일 차선 도로, 다중 차선 도로, 간선도로, 시골 길(back road), 오프로드 트레일 등)을 따라 운전할 수 있고, 적어도 하나의 LiDAR 센서(예를 들면, LiDAR 센서들(202b)과 동일하거나 유사한 LiDAR 센서)로 하여금 적어도 하나의 LiDAR 센서의 시야에 포함된 대상체들을 나타내는 이미지와 연관된 데이터를 생성하게 할 수 있다.
일부 실시예들에서, 데이터베이스(410)는 복수의 디바이스들에 걸쳐 구현된다. 일부 예들에서, 데이터베이스(410)는 차량(예를 들면, 차량들(102) 및/또는 차량(200)과 동일하거나 유사한 차량), 자율 주행 차량 시스템(예를 들면, 원격 AV 시스템(114)과 동일하거나 유사한 자율 주행 차량 시스템), 플릿 관리 시스템(예를 들면, 도 1의 플릿 관리 시스템(116)과 동일하거나 유사한 플릿 관리 시스템), V2I 시스템(예를 들면, 도 1의 V2I 시스템(118)과 동일하거나 유사한 V2I 시스템) 등에 포함될 수 있다.
LiDAR 시스템
도 5는 LiDAR 시스템(502)(예를 들면, 도 2에 도시된 LiDAR 센서들(202b))의 예를 도시한다. LiDAR 시스템(502)은 광 방출기(506)(예를 들면, 레이저 송신기)로부터 광(504a 내지 504c)을 방출한다. LiDAR 시스템에 의해 방출되는 광은 전형적으로 가시 스펙트럼에 있지 않으며; 예를 들어, 적외선 광이 종종 사용된다. 방출되는 광(504b)의 일부는 물리적 대상체(508)(예를 들면, 차량)와 조우하고, LiDAR 시스템(502)으로 다시 반사된다. (LiDAR 시스템으로부터 방출되는 광은 전형적으로 물리적 대상체, 예를 들면, 고체 형태의 물리적 대상체들을 투과하지 않는다). LiDAR 시스템(502)은 또한 반사 광을 검출하는 하나 이상의 광 검출기(510)를 갖는다. 일 실시예에서, LiDAR 시스템과 연관된 하나 이상의 데이터 프로세싱 시스템은 LiDAR 시스템의 시야(514)를 나타내는 이미지(512)를 생성한다. 이미지(512)는 물리적 대상체(508)의 경계들(516)을 나타내는 정보를 포함한다. 이러한 방식으로, 이미지(512)는 AV 인근의 하나 이상의 물리적 대상체의 경계들(516)을 결정하는 데 사용된다.
도 6은 LiDAR 시스템(502)의 작동을 추가적으로 상세하게 도시한다. 위에서 기술된 바와 같이, 차량(200)은 LiDAR 시스템(502)에 의해 검출되는 데이터 포인트들의 특성들에 기초하여 물리적 대상체의 경계를 검출한다. 도 6에 도시된 바와 같이, 지면(602)과 같은 평평한 대상체는 LiDAR 시스템(502)으로부터 방출되는 광(604a 내지 604d)을 일관된 방식으로 반사할 것이다. 달리 말하면, LiDAR 시스템(502)이 일관된 간격을 사용하여 광을 방출하기 때문에, 지면(602)은 광을 동일한 일관된 간격으로 LiDAR 시스템(502)으로 다시 반사할 것이다. 차량(200)이 지면(602) 위를 주행함에 따라, LiDAR 시스템(502)은 도로를 방해하는 것이 아무 것도 없는 경우 다음 유효 지면 포인트(606)에 의해 반사되는 광을 계속 검출할 것이다. 그렇지만, 대상체(608)가 도로를 방해하는 경우, LiDAR 시스템(502)에 의해 방출되는 광(604e 및 604f)은 예상되는 일관된 방식과 부합하지 않는 방식으로 포인트들(610a 및 610b)로부터 반사될 것이다. 이 정보로부터, 차량(200)은 대상체(608)가 존재한다고 결정할 수 있다.
자율 주행 차량 제어
도 7은 (예를 들면, 도 4에 도시된 바와 같은) 제어 시스템(408)의 입력들 및 출력들의 블록 다이어그램(700)을 도시한다. 제어 시스템은, 예를 들어, 하나 이상의 프로세서(예를 들면, 마이크로프로세서 또는 마이크로컨트롤러 또는 양쪽 모두와 같은 하나 이상의 컴퓨터 프로세서), 단기 및/또는 장기 데이터 스토리지(예를 들면, 메모리 랜덤 액세스 메모리 또는 플래시 메모리 또는 양쪽 모두), ROM, 및 저장 디바이스를 포함하는 제어기(702), 및 메모리에 저장된 명령어들에 따라 작동하는데, 상기 명령어들은 명령어들이 (예를 들면, 하나 이상의 프로세서에 의해) 실행될 때 제어기(702)의 동작들을 수행한다.
일 실시예에서, 제어기(702)는 원하는 출력(704)을 나타내는 데이터를 수신한다. 원하는 출력(704)은 전형적으로 속도, 예를 들면, 속력 및 헤딩을 포함한다. 원하는 출력(704)은, 예를 들어, (예를 들면, 도 4에 도시된 바와 같은) 계획 시스템(404)으로부터 수신되는 데이터에 기초할 수 있다. 원하는 출력(704)에 따라, 제어기(702)는 스로틀 입력(706) 및 조향 입력(708)으로서 사용 가능한 데이터를 생성한다. 스로틀 입력(706)은 원하는 출력(704)을 달성하기 위해, 예를 들면, 조향 페달에 관여하는 것 또는 다른 스로틀 제어에 관여하는 것에 의해, 차량(200)의 스로틀(예를 들면, 가속 제어)에 관여하는 정도를 나타낸다. 일부 예들에서, 스로틀 입력(706)은 차량(200)의 브레이크(예를 들면, 감속 제어)에 관여하는 데 사용 가능한 데이터를 또한 포함한다. 조향 입력(708)은 조향각, 예를 들면, AV의 조향 컨트롤(예를 들면, 조향 휠, 조향각 액추에이터, 또는 조향각을 제어하기 위한 다른 기능성)이 원하는 출력(704)을 달성하도록 위치결정되어야 하는 각도를 나타낸다.
일 실시예에서, 제어기(702)는 스로틀 및 조향에 제공되는 입력들을 조정하는 데 사용되는 피드백을 수신한다. 예를 들어, 차량(200)이 언덕과 같은 방해물(710)과 조우하면, 차량(200)의 측정된 속력(712)은 원하는 출력 속력 아래로 낮아진다. 일 실시예에서, 임의의 측정된 출력(714)은, 예를 들어, 측정된 속력과 원하는 출력 사이의 차분(713)에 기초하여, 필요한 조정이 수행되도록 제어기(702)에 제공된다. 측정된 출력(714)은 측정된 위치(716), 측정된 속도(718)(속력 및 헤딩을 포함함), 측정된 가속도(720), 및 차량(200)의 센서들에 의해 측정 가능한 다른 출력들을 포함한다.
일 실시예에서, 방해물(710)에 관한 정보는, 예를 들면, 카메라, LiDAR 또는 RADAR 센서와 같은 센서에 의해 미리 검출되고, 예측 피드백 모듈(722)에 제공된다. 예측 피드백 모듈(722)은 이어서 정보를 제어기(702)에 제공하며, 제어기(702)는 이 정보를 사용하여 그에 따라 조정할 수 있다. 예를 들어, 차량(200)의 센서들이 언덕을 검출하는("보는") 경우, 이 정보는 상당한 감속을 방지하도록 적절한 시간에 스로틀에 관여할 준비를 하기 위해 제어기(702)에 의해 사용될 수 있다.
도 8a는 제어기(702)의 입력들, 출력들, 및 컴포넌트들의 블록 다이어그램(800)을 도시한다. 제어기(702)는 스로틀/브레이크 제어기(804)의 작동에 영향을 미치는 속력 프로파일러(802)를 갖는다. 예를 들어, 속력 프로파일러(802)는, 예를 들면, 제어기(702)에 의해 수신되고 속력 프로파일러(802)에 의해 프로세싱되는 피드백에 따라 스로틀/브레이크(806)를 사용하여 가속에 관여하거나 감속에 관여하도록 스로틀/브레이크 제어기(804)에 지시한다.
제어기(702)는 또한 조향 제어기(810)의 작동에 영향을 미치는 횡방향 추적 제어기(808)를 갖는다. 예를 들어, 횡방향 추적 제어기(808)는, 예를 들면, 제어기(702)에 의해 수신되고 횡방향 추적 제어기(808)에 의해 프로세싱되는 피드백에 따라 조향각 액추에이터(812)의 위치를 조정하도록 조향 제어기(810)에 지시한다.
제어기(702)는 스로틀/브레이크(806) 및 조향각 액추에이터(812)를 제어하는 방법을 결정하는 데 사용되는 여러 입력들을 수신한다. 계획 시스템(404)은, 예를 들어, 차량(200)이 작동을 시작할 때 헤딩을 선택하기 위해 그리고 차량(200)이 교차로에 도달할 때 어느 도로 세그먼트를 횡단할지를 결정하기 위해, 제어기(702)에 의해 사용되는 정보를 제공한다. 로컬화 시스템(406)은, 예를 들어, 스로틀/브레이크(806) 및 조향각 액추에이터(812)가 제어되고 있는 방식에 기초하여 예상되는 위치에 차량(200)이 있는지를 제어기(702)가 결정할 수 있도록, 차량(200)의 현재 위치를 기술하는 정보를 제어기(702)에 제공한다. 일 실시예에서, 제어기(702)는 다른 입력들(814)로부터의 정보, 예를 들면, 데이터베이스들, 컴퓨터 네트워크들 등으로부터 수신되는 정보를 수신한다.
차량(200)은 차량(200)의 작동을 위해 차량(200)의 센서들에 대한 에너지 자원들 및/또는 컴퓨팅 자원들을 관리하는 전력 관리 모듈(820)을 갖는다. 일 실시예에서, 도 8a에 예시된 바와 같이, 전력 관리 모듈(820)이 제어기(702)에 포함되어 있다. 일 실시예에서, 전력 관리 모듈(820)이 제어기(702) 외부에 있으며, 예를 들면, 도 2의 자율 주행 시스템(202) 또는 도 4의 자율 주행 차량 컴퓨터(400)에 포함되어 있다.
차량(200)은 다수의 센서들, 예를 들면, 도 1에 도시된 바와 같은 센서들(121)을 포함한다. 센서들은 차량(200) 환경의 속성들을 감지하거나 측정하기 위한 센서들, 예를 들면, 카메라들(202a), LiDAR(202b), RADAR(202c), 마이크로폰들(202d), 교통 신호등 검출(TLD) 시스템, 초음파 센서들, TOF(time-of-flight) 깊이 센서들, 및 속력 센서들을 포함할 수 있다.
센서들은 센서들의 하나 이상의 속성 또는 특성에 기초하여 상이한 센서 그룹들/유형들로 분류될 수 있다. 하나 이상의 속성 또는 특성은 센서들의 출력 데이터의 우선순위, 센서들의 우선순위, 센서들의 기동 시간, 후방/전방 센서들, 능동/수동 센서들, 센서들의 검출 거리들, 및 센서들의 적용 가능한 동작(예를 들면, 고속 또는 저속 동작)을 포함한다. 도 8b에 예시된 바와 같이, LiDAR 센서(202b)는 단거리 LiDAR 센서(202b-S) 또는 장거리 LiDAR 센서(202b-L)일 수 있다.
도 8b는 다수의 센서들, 예를 들면, 카메라들(202a), 단거리 LiDAR 센서들(202b-S), 장거리 LiDAR 센서들(202b-L), RADAR(202c) 및 마이크로폰들(202d)에 결합된 전력 관리 모듈(820)을 도시하고 있다. 전력 관리 모듈(820)은 센서들의 속성들 또는 특성들을 사용하여 센서들에 대한 에너지 자원들 및/또는 컴퓨팅 자원들을 관리하도록 구성된다. 도 8b에 예시된 바와 같이, 전력 관리 모듈(820)은 다수의 전력 릴레이 컴포넌트들(예를 들면, 822a, 822b-S, 822b-L, 822c, 822d)을 포함하며, 이들 각각은 대응하는 센서(예를 들면, 202a, 202b-S, 202b-L, 202c, 202d)에 결합되고 대응하는 센서의 전원을 켜거나 끄도록 구성되어 있다.
전력 관리 모듈(820)은 컴퓨팅 자원들, 예를 들면, CPU, GPU(graphics processing unit) 또는 FPGA(field-programmable gate array) 프로세싱 능력을 센서들 간에 분배한다. 예를 들어, 센서들의 출력 데이터가 차량(200)의 다른 시스템들, 예를 들면, 인지 시스템(402), 계획 시스템(404), 제어 시스템(408) 및/또는 데이터베이스(410)에 제공된다. 센서들의 출력 데이터는 개별적으로 또는 일괄적으로 프로세싱될 수 있다. 일 실시예에서, 제1 센서로부터의 출력 데이터를 프로세싱하는 것은 차량(200)의 제2 센서 또는 다른 센서들로부터의 출력 데이터를 프로세싱하는 것보다 높은 우선순위를 갖는다. 전력 관리 모듈(820)은 센서들의 상이한 우선순위 레벨들을 사용하여 제2 센서 또는 다른 센서들보다 제1 센서에 더 많은 컴퓨팅 자원들을 분배할 수 있다.
전력 관리 모듈(820)은 센서들에 대한 에너지 자원들, 예를 들면, 에너지 전력을 관리한다. 전력 관리 모듈(820)은 센서의 일부 동작, 예를 들면, LiDAR 센서의 레이저 발사를 활성화/비활성화시킬 수 있거나, 센서를 완전히 인에이블/디스에이블, 예를 들면, 센서에 대한 에너지 전력을 턴 온/차단시킬 수 있다. 에너지 전력은 하나 이상의 배터리에 의해 제공되는 전기 전력(electric power)일 수 있다.
센서들은 많은 양의 에너지 및/또는 컴퓨팅 능력을 소비하며, 그 중 일부는 불필요한 센서 동작에 낭비된다. 아래에서 더욱 상세히 논의되는 바와 같이, 전력 관리 모듈(820)은 스마트 전력 관리를 위해 센서들을 관리하도록 구성된다. 구체적으로, 전력 관리 모듈(820)은 단거리 센서들의 검출 거리들이 차량(200)의 정지 거리보다 짧다고 결정할 시에 고속 동작 동안 하나 이상의 단거리 센서의 일부 동작을 비활성화시키거나 단거리 센서들을 완전히 디스에이블시킨다. 한편, 전력 관리 모듈(820)은 정지 거리보다 큰 검출 거리를 갖는 장거리 센서들을 동작 상태로 유지한다. 하나 이상의 단거리 센서가 부분적으로 또는 완전히 디스에이블될 때, 보다 많은 자원들이 이용 가능하게 된다. 전력 관리 모듈(820)은 센서들 간에 보다 높은 우선순위의 작업들을 위해 에너지 및/또는 컴퓨팅 자원들에 우선순위를 부여할 수 있다. 전력 관리 모듈(820)은 저속 동작 동안 및/또는 차량(200)의 정지 거리가 거리 임계치, 예를 들면, 차량(200)의 검출 거리보다 짧다고 결정하는 것에 의해 단거리 센서들을 재활성화 또는 인에이블시킨다. 그러한 방식으로, 전력 관리 모듈(820)은 단거리 센서들에 의한 에너지 소비를 감소시키고, 차량(200)의 주행 거리 및/또는 배터리 수명을 증가시키며, 차량(200)의 성능을 개선시킨다(예를 들면, 보다 높은 우선순위의 센서의 응답 시간을 단축시키고 많은 양의 장거리 센서 데이터를 프로세싱한다).
센서들은 후방 센서들과 전방 센서들로 분류될 수 있다. 후방 센서들은 차량(200) 후방 또는 주위의 환경을 모니터링하도록 구성되는 반면, 전방 센서들은 차량(200) 전방 또는 주위의 환경을 모니터링하도록 구성된다. 후방 센서들은 단거리 센서들일 수 있는 반면, 전방 센서들은 단거리 센서들 또는 장거리 센서들일 수 있다. 전력 관리 모듈(820)은 후진(또는 후방) 운전 동안 후방 센서들의 전원을 켜고 전방 센서들의 전원을 끄도록 구성된다. 전력 관리 모듈(820)은 전방 운전(예를 들면, 간선도로 상에서의 운전) 동안 후방 센서들의 전원을 끄고 전방 센서들의 전원을 켜도록 구성된다. 그러한 방식으로, 전력 관리 모듈(820)은 후진 운전 동안 전방 센서들에 의한 에너지 소모를 감소시키고, 전진 운전 동안 후방 센서들에 의한 에너지 소모를 감소시킨다.
도 9는 루트 상에서 주행하고 있는 차량(200)의 센서 검출 거리 및 정지 거리를 사용하는 차량 센서 관리의 예(900)를 도시한다. 차량(200)은 하나 이상의 단거리 센서와 하나 이상의 장거리 센서를 갖는다. 일부 실시예들에서, 단거리 센서들은 LiDAR 센서(예를 들면, 도 2의 202b 또는 도 5 또는 도 6의 502), RADAR 센서(예를 들면, 도 2의 202c), 카메라 센서(예를 들면, 도 2의 202a), 마이크로폰 센서(예를 들면, 도 2의 202d), 초음파 센서, 또는 TOF 깊이 센서 중 하나 이상을 포함한다. 일부 실시예들에서, 장거리 센서들은 LiDAR 센서(예를 들면, 도 2의 202b 또는 도 5 또는 도 6의 502), RADAR 센서(예를 들면, 도 2의 202c), 카메라 센서(예를 들면, 도 2의 202a), 마이크로폰 센서(예를 들면, 도 2의 202d), 초음파 센서, 또는 TOF 깊이 센서 중 하나 이상을 포함한다. 단거리 센서와 장거리 센서는 동일한 유형의 센서, 예를 들면, LiDAR 센서일 수 있지만 상이한 검출 거리들을 가질 수 있다. 예시 목적으로만, 이 기술들이 아래에서 단거리 LiDAR 센서 및 장거리 LiDAR 센서와 관련하여 설명된다. 그렇지만, 이 기술들은 다른 유형들의 단거리 및 장거리 센서들 및/또는 단거리 및 장거리 센서들의 다른 조합들에 똑같이 적용 가능하다.
도 9에 예시된 바와 같이, 차량(200)이 루트 상에서 주행하고 있을 때, 차량(200), 예를 들면, 도 7 및 도 8a의 제어기(702)는, 예를 들면, 차량(200)의 운전 속력, 하나 이상의 감속 파라미터, 또는 하나 이상의 타이밍 파라미터를 사용하여, 차량(200)이 안전하게 정지하기 위한 정지 거리(DStop)를 결정한다. 예를 들어, 높은 운전 속력(예를 들면, 40 mph 초과)에 대한 정지 거리(예를 들면, 100 피트)는 낮은 운전 속력(예를 들면, 40 mph 미만)에 대한 정지 거리(예를 들면, 30 피트)보다 크다.
차량(200)은 또한 제동 메커니즘, 예를 들면, 비상 제동 메커니즘 또는 편의 제동 메커니즘(comfort braking mechanism)을 사용하여 정지 거리(DStop)를 결정할 수 있다. 예를 들어, 동일한 운전 속력에 대해, 차량(200)의 편의 제동에 대한 정지 거리는 차량(200)의 비상 제동에 대한 정지 거리보다 크다. 예를 들어, 차량(200)의 센서들은 차량 전방의 짧은 거리에 있는 방해물(예를 들면, 도 7에 도시된 방해물(710))을 검출하고, 차량(200)은 비상 제동 메커니즘을 채택하여 편의 제동 메커니즘에 대한 감속보다 높은 감속으로 차량(200)을 정지시킬 수 있다.
도 9에 예시된 바와 같이, 단거리 센서는 검출 거리(DSR)를 갖고, 장거리 센서는 검출 거리(DSR)보다 큰 검출 거리(DLR)를 갖는다. 일 예에서, 검출 거리(DSR)는 0 내지 20 피트의 범위 내에 있을 수 있고, 검출 거리(DLR)는 20 피트 내지 1000 피트의 범위 내에 있다. 단거리 센서는 차량(200)의 전면에 조립될 수 있고 장거리 센서는 차량(200) 위에 조립될 수 있다.
일 실시예에서, 차량(200)은 센서의 검출 거리가 차량(200)의 현재 정지 거리보다 작은지 큰지를 결정하는 것에 의해, 제각기, 센서가 단거리 센서인지 장거리 센서인지를 결정한다. 센서의 검출 거리가 현재 정지 거리 미만인 경우, 차량(200)은 센서가 단거리 센서라고 결정한다. 센서의 검출 거리가 현재 정지 거리 이상인 경우, 차량은 센서가 장거리 센서라고 결정한다. 일 실시예에서, 거리 임계치는 현재 정지 거리에서 완충 거리를 뺀 결과인 것으로 정의된다. 센서의 검출 거리가 거리 임계치 미만인 경우, 차량(200)은 센서를 단거리 센서라고 결정한다. 센서의 검출 거리가 거리 임계치 이상인 경우, 차량(200)은 센서가 장거리 센서라고 결정한다.
차량(200)은 차량(200)의 정지 거리(DStop)를 동적으로 결정하고, 차량 센서들 중 단거리 센서들 및 장거리 센서들을 식별하며, 이어서 단거리 센서들 및 장거리 센서들의 식별에 기초하여 차량 센서들을 관리할 수 있다.
일부 경우에, 차량(200)의 고속 동작, 예를 들면, 간선 도로 상에서의 운전 동안, 차량(200)은 차량(200)의 현재 정지 거리 미만인 거리 내에서 차량의 환경을 검출하지 않도록 구성된다. 그러한 경우에, 거리 임계치, 예를 들면, 정지 거리(DStop) 미만의 검출 거리(DSR)를 갖는 단거리 센서는 차량(200)의 작동을 위해 사용되지 않는다. 차량(200), 예를 들면, 도 8a 및 도 8b에 도시된 바와 같은 전력 관리 모듈(820)은 하나 이상의 방식으로 단거리 센서에 대한 전력을 관리할 수 있다. 단거리 센서가 차량(200)의 작동에 유용할 때, 예를 들면, 단거리 센서의 검출 거리(DSR)가 차량의 현재 정지 거리(DStop) 이상일 때 또는 차량의 운전 속력이 속력 임계치(threshold)(예를 들면, 40 mph) 미만일 때, 차량은 작동을 위해 단거리 센서를 재활성화시킬 수 있다.
일 실시예에서, 차량(200)은, 예를 들면, 단거리 센서의 하나 이상의 동작을 비활성화시키는 것 또는 단거리 센서의 하나 이상의 컴포넌트에 대한 컴퓨팅 자원들의 제공을 중단하는 것에 의해 단거리 센서들을 부분적으로 비활성화시킨다. 일 예에서, 차량(200)은, 예를 들면, 레이저 방출 및 검출을 위한 전력을 턴 오프시키는 것에 의해, 단거리 LiDAR 센서에 대한 레이저 발사를 비활성화시킨다. 일부 컴퓨팅 자원들, 예를 들면, CPU들 및/또는 FPGA들은 계속 실행될 수 있다. 이러한 방식으로, 단거리 센서가 에너지 및 컴퓨팅 자원들을 절감하기 위해 신속하게 비활성화될 수 있고 또한 작동을 위해 신속하게 재활성화될 수 있다.
일 실시예에서, 차량(200)은, 예를 들면, 단거리 센서에 대한 전력을 턴 오프시키거나 중단하는 것에 의해, 단거리 센서를 완전히 디스에이블시킨다. 이러한 방식으로, 단거리 센서에 대한 모든 에너지 전력 및 컴퓨팅 자원들이 절감된다. 절감된 에너지 전력 및 컴퓨팅 자원들은 보다 높은 우선순위의 작업들을 위해, 예를 들면, 장거리 센서 데이터를 프로세싱하기 위해 사용될 수 있다.
제어 시스템은 단거리 센서의 하나 이상의 특성(예를 들면, 기동 시간, 우선순위, 후방/전방, 능동/수동)을 사용하여 단거리 센서를 부분적으로 또는 완전히 비활성화시킬 수 있다.
일 실시예에서, 차량은 단거리 센서가 기동 또는 재기동하기 위한 시간 임계치(예를 들면, 3초)를 설정한다. 차량은 단거리 센서의 기동 시간이 임계치보다 큰지 작은지를 결정한다. 기동 시간이 시간 임계치 미만인 경우, 즉 단거리 센서가 신속하게 재기동될 수 있는 경우, 차량은 단거리 센서가 필요하지 않다고 결정하는 것에 응답하여, 예를 들면, 단거리 센서의 검출 거리가 차량의 정지 거리 미만이라고 결정하는 것에 의해, 단거리 센서를 완전히 비활성화시킨다. 기동 시간이 임계치 이상인 경우, 즉 단거리 센서가 신속하게 재기동될 수 없는 경우, 단거리 센서가 작동을 위해 신속하게 재기동될 수 있도록 차량은 단거리 센서를 부분적으로 비활성화시킨다.
일 실시예에서, 차량은 단거리 센서가 수동 센서인지 능동 센서인지를 결정한다. 예를 들어, 카메라 센서는 정보를 검출하기만 하는 수동 센서인 반면, LiDAR 센서는 정보의 검출을 위해 레이저 광을 생성하고 반사/회절 광을 검출하는 능동 센서이다. 차량은 단거리 센서가 능동 센서라고 결정하는 것에 응답하여, 단거리 센서가 작동을 위해 신속하게 재기동될 수 있거나 일부 작업들을 위해, 예를 들면, 야간 운전과 같은 특정 운전 조건들을 위해 계속 작동할 수 있도록, 단거리 센서를 부분적으로 비활성화시킨다. 대조적으로, 차량은 단거리 센서가 수동 센서라고 결정하는 것에 응답하여, 예를 들면, 야간 운전과 같은 특정 운전 조건들 동안 단거리 센서를 완전히 비활성화시킬 수 있다.
일 실시예에서, 차량은 단거리 센서가 저 우선순위 센서인지 고 우선순위 센서인지를 결정한다. 고 우선순위 센서(예를 들면, LiDAR 센서)는 저 우선순위 센서(예를 들면, 초음파 센서)보다 차량의 작동에 더 중요하다. 우선순위 레벨에 따라, 고 우선순위 센서가 작동을 위해 신속하게 재활성화되거나 일부 작업들을 위해 계속 작동할 수 있도록, 차량은 고 우선순위 센서를 부분적으로 비활성화시킬 수 있다. 대조적으로, 차량은 단거리 센서가 저 우선순위 센서라고 결정하는 것에 응답하여 단거리 센서를 완전히 비활성화시킬 수 있다.
차량은 단거리 센서를 비활성화시키기 위한 약간의 완충 거리 또는 시간을 추가할 수 있다. 도 9에 예시된 바와 같이, 차량은 단거리 센서의 검출 거리(DSR)보다 큰 단거리 센서에 대한 비활성화 거리 임계치(DDeactivate)를 결정할 수 있다. 차량의 현재 정지 거리(DStop)가 비활성화 거리 임계치(DDeactivate)보다 크다고 결정하는 것에 응답하여, 차량은 단거리 센서의 적어도 하나의 동작을 비활성화시킬 수 있다.
차량은 또한 단거리 센서를 재활성화시키기 위한 약간의 완충 거리 또는 시간을 추가할 수 있다. 도 9에 예시된 바와 같이, 차량은 단거리 센서의 검출 거리(DSR)보다 큰 단거리 센서에 대한 활성화 거리 임계치(DActivate)를 결정할 수 있다. 차량의 현재 정지 거리(DStop)가 활성화 거리 임계치(DActivate)보다 작다고 결정하는 것에 응답하여, 차량은 작동을 위해 단거리 센서를 재활성화시킬 수 있다. 차량은 단거리 센서의 하나 이상의 속성(예를 들면, 응답 시간 및/또는 기동 시간)을 사용하여 비활성화 거리 임계치(DDeactivate) 및 활성화 거리 임계치(DActivate)를 결정할 수 있다. 비활성화 거리 임계치(DDeactivate)는 활성화 거리 임계치(DActivate)보다 클 수 있다.
위에서 언급된 바와 같이, 차량(200)의 고속 동작 동안, 차량(200)은 각각이 차량의 정지 거리보다 작은 검출 거리를 갖는 하나 이상의 단거리 센서를 식별하고 하나 이상의 단거리 센서 중 적어도 하나를 (부분적으로 또는 완전히) 비활성화시킬 수 있다. 차량(200)은, 다른 단거리 센서들을 비활성화시키면서, 고 우선순위 단거리 센서들을 고속 동작에서도 완전 동작 상태로 유지할 수 있다. 정지 거리보다 큰 검출 거리(예를 들면, 20 내지 1000 피트)를 갖는 장거리 센서에 대해, 차량(200)은 장거리 센서의 동작을 유지한다. 하나 이상의 단거리 센서의 비활성화 시에, 차량(200)은, 하나 이상의 장거리 센서 및/또는 하나 이상의 고 우선순위 단거리 센서를 포함하여, 동작 중인 센서들에 이용 가능한 보다 많은 에너지 또는 컴퓨팅 자원들을 갖는다. 예를 들어, 차량(200)은 동작 중인 센서들에 우선순위를 부여하고 하나 이상의 다른 센서보다 높은 우선순위 레벨을 갖는 장거리 센서를 위해 보다 많은 컴퓨팅 능력을 할당한다.
일 실시예에서, 차량(200)의 저속 동작, 예를 들면, 로컬 도로에서의 운전 동안, 차량(200)은 각각이, 저속 동작에 유용하지 않을 수 있는, 현재 정지 거리보다 실질적으로 더 큰(예를 들면, 2, 5 또는 10배 또는 이상인) 검출 거리를 갖는 하나 이상의 장거리 센서를 식별한다. 차량(200)은 에너지 사용 또는 컴퓨팅 자원들을 절감하기 위해 하나 이상의 장거리 센서 중 적어도 하나를 부분적으로 또는 완전히 비활성화시킬 수 있다. 차량(200)은 이어서 동작 중인 센서들 간에 에너지 및/또는 컴퓨팅 자원들을 재분배하고, 고 우선순위 작업들, 예를 들면, 대량의 단거리 센서 데이터를 프로세싱하는 것에 보다 많은 전력을 할당할 수 있다. 차량(200)은 또한, 예를 들면, 차량의 운전 속력이 속력 임계치보다 크고/크거나 장거리 센서의 검출 거리가 현재 정지 거리보다 실질적으로 더 크지 않다고 결정할 때, 비활성화된 장거리 센서를 재활성화시킬 수 있다.
차량 센서 관리를 구현하기 위한 프로세스
도 10은 하나 이상의 실시예에 따른, 자율 주행 시스템들을 갖는 차량의 작동 동안 차량 센서 관리를 구현하기 위한 프로세스(1000)를 예시한다. 일부 실시예들에서, 프로세스(1000)는 도 2에 도시된 바와 같은 차량(200)의 자율 주행 시스템(202)에 의해 (예를 들면, 완전히, 부분적으로 등) 수행된다. 추가적으로 또는 대안적으로, 일부 실시예들에서, 프로세스(1000)는 자율 주행 시스템, 예를 들면, 도 1에 도시된 바와 같은 원격 AV 시스템(114)과 분리되거나 이를 포함하는 다른 디바이스 또는 디바이스 그룹에 의해 (예를 들면, 완전히, 부분적으로 등) 수행된다. 자율 주행 시스템은 제어 시스템(예를 들면, 도 2에 도시된 제어 시스템(408))을 포함한다. 제어 시스템은 제어기(예를 들면, 도 7 및 도 8a에 도시된 제어기(702))를 포함한다. 제어기는 전력 관리 모듈(예를 들면, 도 8a 및 도 8b의 모듈(820))을 포함할 수 있다. 마찬가지로, 실시예들은 상이한 및/또는 추가적인 동작들을 포함할 수 있거나, 프로세스 동작들을 상이한 순서로 수행할 수 있다.
도 10에 도시된 바와 같이, 프로세스(1000)는 자율 주행 시스템이 루트 상에서 주행하고 있는 차량의 정지 거리를 결정하는 단계(1002)에서 시작된다. 예를 들어, 자율 주행 시스템은 차량의 운전 속력, 하나 이상의 감속 파라미터, 또는 하나 이상의 타이밍 파라미터 중 적어도 하나를 사용하여 차량의 정지 거리를 결정한다. 자율 주행 시스템은 속력 센서의 출력으로부터 차량의 운전 속력을 획득할 수 있다. 일 실시예에서, 자율 주행 시스템은 적어도 제동 메커니즘, 예를 들면, 비상 제동 메커니즘 또는 편의 제동 메커니즘을 사용하여 정지 거리를 결정한다. 자율 주행 시스템은, 예를 들면, 차량 센서들의 출력들에 의해, 루트 상의 차량의 환경을 분석하고, 어느 제동 메커니즘이 정지 거리를 결정할지를 선택할 수 있다.
프로세스(1000)는 자율 주행 시스템이 차량의 정지 거리 미만의 각자의 검출 거리를 갖는 차량의 하나 이상의 센서를 식별하는 단계(1004)에서 계속된다. 예를 들어, 자율 주행 시스템은 결정된 정지 거리 미만의 검출 거리(들)를 갖는 차량의 하나 이상의 단거리 센서를 식별한다. 일부 경우에, 자율 주행 시스템은 또한 결정된 정지 거리 이상의 검출 거리(들)를 갖는 차량의 하나 이상의 장거리 센서를 식별한다. 도 9에 예시된 바와 같이, 각각의 센서는 각자의 검출 거리, 예를 들면, 단거리 센서에 대한 DSR 또는 장거리 센서에 대한 DLR을 갖는다. 하나 이상의 단거리 센서는 LiDAR(Light Detection and Ranging) 센서, RADAR(Radio Detection and Ranging) 센서, 마이크로폰 센서, 또는 카메라 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, 자율 주행 시스템은 루트 상에서 주행하고 있는 차량의 운전 속력이 속력 임계치(예를 들면, 40 mph) 초과인지 여부를 결정하고, 차량의 운전 속력이 속력 임계치 초과라고 결정하는 것에 응답하여 차량의 하나 이상의 센서를 식별한다. 예를 들어, 자율 주행 시스템은 차량이 고속 동작에 있다고, 예를 들면, 간선 도로 상에서 운전하고 있다고 결정하는 것에 응답하여 스마트 전력 관리를 위해 하나 이상의 센서를 식별한다.
프로세스(1000)를 계속 참조하면, 하나 이상의 센서를 식별할 시에, 자율 주행 시스템은 하나 이상의 센서 중 적어도 하나의 센서의 적어도 하나의 동작을 비활성화시킨다(1006). 일 실시예에서, 자율 주행 시스템은, (예를 들면, 비활성화를 위한 약간의 완충 시간 또는 거리를 추가하기 위해) 적어도 하나의 센서의 각자의 검출 거리보다 더 큰, 적어도 하나의 센서의 비활성화 거리 임계치, 예를 들면, 도 9에 도시된 바와 같은 DDeactivate를 결정한다. 자율 주행 시스템은 이어서 차량의 정지 거리가 적어도 하나의 센서의 비활성화 거리 임계치 초과인지 여부를 결정한다. 자율 주행 시스템은 차량의 정지 거리가 적어도 하나의 센서의 비활성화 거리 임계치 초과라고 결정하는 것에 응답하여 적어도 하나의 센서의 적어도 하나의 동작을 비활성화시킨다.
제어 시스템은 단거리 센서의 하나 이상의 특성(예를 들면, 우선순위, 후방/전방, 기동 시간, 능동/수동)에 기초하여 단거리 센서를 부분적으로 또는 완전히 비활성화시킬 수 있다.
일 실시예에서, 자율 주행 시스템은 적어도 하나의 센서의 하나 이상의 컴포넌트에 컴퓨팅 능력을 제공하는 것을 중단하는 것에 의해 하나 이상의 센서 중 적어도 하나의 센서의 적어도 하나의 동작을 비활성화시킨다.
일 실시예에서, 자율 주행 시스템은 적어도 하나의 센서가 수동 디바이스인지 능동 디바이스인지를 결정하고, 적어도 하나의 센서가 수동 디바이스라고 결정하는 것에 응답하여 적어도 하나의 센서를 완전히 비활성화시키도록 또는 적어도 하나의 센서가 능동 디바이스라고 결정하는 것에 응답하여 적어도 하나의 센서를 부분적으로 비활성화시키도록, 예를 들면, LiDAR 센서의 레이저 발사를 위한 전원을 차단하지만 CPU 및 FPGA를 여전히 실행하도록 선택한다.
일 실시예에서, 자율 주행 시스템은 적어도 하나의 센서가 저 우선순위 센서인지 고 우선순위 센서인지를 결정하고, 적어도 하나의 센서가 저 우선순위 센서라고 결정하는 것에 응답하여 적어도 하나의 센서를 완전히 비활성화시키도록 또는 적어도 하나의 센서가 고 우선순위 센서라고 결정하는 것에 응답하여 적어도 하나의 센서를 부분적으로 비활성화시키도록 선택한다.
일 실시예에서, 자율 주행 시스템은 적어도 하나의 센서의 기동 시간이 시간 임계치 미만인지 여부를 결정하고, 적어도 하나의 센서의 기동 시간이 시간 임계치 미만이라고 결정하는 것에 응답하여 적어도 하나의 센서를 완전히 비활성화시키도록 또는 적어도 하나의 센서의 기동 시간이 시간 임계치 이상이라고 결정하는 것에 응답하여 적어도 하나의 센서를 부분적으로 비활성화시키도록 선택한다.
자율 주행 시스템은 차량이 루트 상에서 주행하는 동안 정지 거리를 동적으로 업데이트한다. 일 실시예에서, 적어도 하나의 센서의 적어도 하나의 동작을 비활성화시킨 후의 시간에, 자율 주행 시스템은 루트 상에서 주행하고 있는 차량의 현재 정지 거리를 결정한다. 자율 주행 시스템은 차량의 현재 정지 거리가 적어도 하나의 센서의 활성화 거리 임계치(예를 들면, 도 9에 도시된 바와 같은 DActivate) 미만인지 여부를 결정한다. 활성화 거리 임계치는 (예를 들면, 재활성화를 위한 약간의 완충 시간 또는 거리를 추가하기 위해) 센서의 검출 거리 초과일 수 있다. 차량의 현재 정지 거리가 적어도 하나의 센서의 활성화 거리 임계치 미만이라고 결정하는 것에 응답하여, 자율 주행 시스템은 동작을 위해 적어도 하나의 센서를 재활성화시킬 수 있다. 일 실시예에서, 활성화 거리 임계치는 비활성화 거리 임계치 미만이다. 그러한 방식으로, 자율 주행 시스템은 동작을 위해 보다 늦게 비활성화되고 보다 일찍 재활성화되도록 센서를 제어할 수 있으며, 이는 동작을 위한 완충 시간 또는 거리를 효과적으로 추가할 수 있다.
일 실시예에서, 자율 주행 시스템은 차량의 현재 운전 속력이 속력 임계치(예를 들면, 40 mph) 미만인지 여부를 결정한다. 제어기는 차량의 운전 속력이 속력 임계치 미만이라고, 예를 들면, 차량이 저속 동작으로 전환되거나 로컬 도로에서 운전한다고 결정하는 것에 응답하여 동작을 위해 적어도 하나의 센서를 재활성화시킬 수 있다.
일 실시예에서, 센서가 재활성화될 때, 자율 주행 시스템은 센서에 대한 마지막 재활성화가 언제 있었는지를 추적한다. 자율 주행 시스템은 마지막 재활성화 이후 경과된 시간 기간이 특정 시간 임계치 초과인 경우 센서를 비활성화시키도록 결정할 수 있다. 이러한 방식으로, 자율 주행 시스템은, 완충 시간 또는 거리 외에 또는 그에 대한 대안으로서 사용될 수 있는, 온-오프 상태들을 핑퐁하는 것을 피하기 위해 센서에 대한 시간 히스테리시스 특징을 추가할 수 있다.
자율 주행 시스템은 또한 차량의 정지 거리 초과의 검출 거리를 갖는 하나 이상의 센서(예를 들면, 장거리 센서)를 식별할 수 있다. 하나 이상의 센서 각각은 LiDAR 센서, RADAR 센서, 마이크로폰 센서, 또는 카메라 센서 중 적어도 하나를 포함한다. 일 예에서, 자율 주행 시스템은 제2 센서의 검출 거리가 정지 거리 초과라고 결정하고 제2 센서의 동작을 유지한다. 자율 주행 시스템은 차량의 운전 속력이 속력 임계치 초과라고 결정하는 것에 응답하여 제2 센서의 동작을 유지할 수 있다.
일 실시예에서, 적어도 하나의 센서의 적어도 하나의 동작을 비활성화시킨 후의 시간에, 자율 주행 시스템은 특정 양의 컴퓨팅 능력을 제2 센서에 할당한다. 특정 양의 컴퓨팅 능력은 적어도 하나의 센서가 활성화되어 동작 중일 때 제2 센서에 제공되는 초기 양의 컴퓨팅 능력보다 많다.
일 실시예에서, 자율 주행 시스템은 에너지/컴퓨팅 자원들에 대해 동작 중인 다수의 차량 센서들(예를 들면, 장거리 센서들 및/또는 단거리 센서들)에 우선순위를 부여한다. 자율 주행 시스템은 동작 중인 센서들의 우선순위 레벨들을 사용하여 에너지/컴퓨팅 자원들을 재할당할 수 있다. 예를 들어, 제2 센서가 하나 이상의 다른 센서보다 높은 우선순위를 갖는 경우 제2 센서에 보다 많은 컴퓨팅 능력이 할당될 수 있다.
전술한 설명에서, 본 개시의 양태들 및 실시예들은 구현마다 달라질 수 있는 다수의 특정 세부 사항들을 참조하여 기술되었다. 그에 따라, 설명 및 도면들은 제한적인 의미가 아니라 예시적인 의미로 간주되어야 한다. 본 발명의 범위의 유일한 독점적인 지표, 및 출원인들이 본 발명의 범위이도록 의도한 것은, 본 출원에서 특정 형태로 나오는 일련의 청구항들의 문언적 등가 범위이며, 임의의 후속 보정을 포함한다. 그러한 청구항들에 포함된 용어들에 대한 본원에서 명시적으로 기재된 임의의 정의들은 청구항들에서 사용되는 그러한 용어들의 의미를 결정한다. 추가적으로, 전술한 설명 및 이하의 청구항들에서 "더 포함하는"이라는 용어가 사용될 때, 이 문구에 뒤따르는 것은 추가적인 단계 또는 엔티티, 또는 이전에 언급된 단계 또는 엔티티의 서브단계/서브엔티티일 수 있다.

Claims (21)

  1. 방법에 있어서,
    적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 차량의 운전 속력, 하나 이상의 감속 파라미터, 하나 이상의 타이밍 파라미터, 또는 적어도 하나의 제동 메커니즘 중 적어도 하나를 사용하여 루트 상에서 주행하고 있는 차량의 정지 거리를 결정하는 단계;
    상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 상기 정지 거리 미만의 각자의 검출 거리를 갖는 상기 차량의 하나 이상의 센서를 식별하는 단계; 및
    상기 하나 이상의 센서를 식별할 시에, 상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 상기 하나 이상의 센서 중 적어도 하나의 센서의 적어도 하나의 동작을 비활성화시키는 단계
    를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 센서를 식별하는 단계는:
    상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 상기 차량의 상기 운전 속력이 속력 임계치 초과인지 여부를 결정하는 단계; 및
    상기 차량의 상기 운전 속력이 상기 속력 임계치 초과라고 결정하는 것에 응답하여 상기 차량의 상기 하나 이상의 센서를 식별하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 루트 상의 상기 차량의 환경을 분석하는 단계;
    상기 정지 거리를 결정하기 위해 제동 메커니즘을 선택하는 단계; 및
    상기 제동 메커니즘을 사용하여 상기 정지 거리를 결정하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 센서 중 적어도 하나의 센서의 적어도 하나의 동작을 비활성화시키는 단계는:
    상기 적어도 하나의 센서의 비활성화 거리 임계치를 결정하는 단계 - 상기 비활성화 거리 임계치는 상기 적어도 하나의 센서의 각자의 검출 거리보다 큰 것임 - ;
    상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 상기 차량의 정지 거리가 상기 적어도 하나의 센서의 상기 비활성화 거리 임계치 초과인지 여부를 결정하는 단계; 및
    상기 차량의 정지 거리가 상기 적어도 하나의 센서의 상기 비활성화 거리 임계치 초과라고 결정하는 것에 응답하여 상기 적어도 하나의 센서의 상기 적어도 하나의 동작을 비활성화시키는 단계
    를 포함하는, 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 센서의 상기 적어도 하나의 동작을 비활성화시킨 후의 시간에, 상기 루트 상에서 주행하고 있는 상기 차량의 현재 정지 거리를 결정하는 단계;
    상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 상기 차량의 현재 정지 거리가 상기 적어도 하나의 센서의 활성화 거리 임계치 미만인지 여부를 결정하는 단계 - 상기 활성화 거리 임계치는 상기 적어도 하나의 센서의 상기 검출 거리보다 큰 것임 - ; 및
    상기 차량의 현재 정지 거리가 상기 적어도 하나의 센서의 활성화 거리 임계치 미만이라고 결정하는 것에 응답하여, 동작을 위해 상기 적어도 하나의 센서를 재활성화시키는 단계
    를 더 포함하는, 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 활성화 거리 임계치는 상기 적어도 하나의 센서의 상기 적어도 하나의 동작을 비활성화시키기 위한 비활성화 거리 임계치보다 작은 것인, 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 상기 루트 상에서 주행하고 있는 상기 차량의 상기 운전 속력이 속력 임계치 미만인지 여부를 결정하는 단계; 및
    상기 차량의 상기 운전 속력이 상기 속력 임계치 미만이라고 결정하는 것에 응답하여, 동작을 위해 상기 적어도 하나의 센서를 재활성화시키는 단계
    를 포함하는, 방법.
  9. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 센서 중 적어도 하나의 센서의 적어도 하나의 동작을 비활성화시키는 단계는:
    상기 적어도 하나의 센서의 하나 이상의 컴포넌트에 컴퓨팅 능력(computing power)을 제공하는 것을 중단하는 단계를 포함하는, 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 센서가 수동 디바이스인지 능동 디바이스인지를 결정하는 단계를 더 포함하며,
    상기 하나 이상의 센서 중 적어도 하나의 센서의 적어도 하나의 동작을 비활성화시키는 단계는:
    상기 적어도 하나의 센서가 수동 디바이스라고 결정하는 것에 응답하여 상기 적어도 하나의 센서를 완전히 비활성화시키는 단계, 또는
    상기 적어도 하나의 센서가 능동 디바이스라고 결정하는 것에 응답하여 상기 적어도 하나의 센서를 부분적으로 비활성화시키는 단계
    중 하나를 포함하는, 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 센서가 후방 센서인지 전방 센서인지를 결정하는 단계를 더 포함하며,
    상기 하나 이상의 센서 중 적어도 하나의 센서의 적어도 하나의 동작을 비활성화시키는 단계는:
    상기 적어도 하나의 센서가 후방 센서이고 상기 차량이 전진 운전중이라고 결정하는 것에 응답하여 상기 적어도 하나의 센서를 비활성화시키는 단계를 포함하는, 방법.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 센서가 저 우선순위 센서인지 고 우선순위 센서인지를 결정하는 단계를 더 포함하며,
    상기 하나 이상의 센서 중 적어도 하나의 센서의 적어도 하나의 동작을 비활성화시키는 단계는:
    상기 적어도 하나의 센서가 저 우선순위 센서라고 결정하는 것에 응답하여 상기 적어도 하나의 센서를 완전히 비활성화시키는 단계, 또는
    상기 적어도 하나의 센서가 고 우선순위 센서라고 결정하는 것에 응답하여 상기 적어도 하나의 센서를 부분적으로 비활성화시키는 단계
    중 하나를 포함하는, 방법.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 센서의 기동(startup) 시간이 시간 임계치 미만인지 여부를 결정하는 단계를 더 포함하며,
    상기 하나 이상의 센서 중 적어도 하나의 센서의 적어도 하나의 동작을 비활성화시키는 단계는:
    상기 적어도 하나의 센서의 상기 기동 시간이 상기 시간 임계치 미만이라고 결정하는 것에 응답하여 상기 적어도 하나의 센서를 완전히 비활성화시키는 단계, 또는
    상기 적어도 하나의 센서의 상기 기동 시간이 상기 시간 임계치 이상이라고 결정하는 것에 응답하여 상기 적어도 하나의 센서를 부분적으로 비활성화시키는 단계
    중 하나를 포함하는, 방법.
  14. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 센서는 LiDAR(Light Detection and Ranging) 센서, RADAR(Radio Detection and Ranging) 센서, 마이크로폰 센서, 또는 카메라 센서 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
  15. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 제2 센서의 검출 거리가 상기 정지 거리 초과라고 결정하는 단계; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 상기 제2 센서의 동작을 유지하는 단계
    를 더 포함하는, 방법.
  16. 제15항에 있어서, 상기 제2 센서의 동작을 유지하는 단계는 상기 차량의 상기 운전 속력이 속력 임계치 초과라고 결정하는 것에 응답한 것인, 방법.
  17. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 센서의 상기 적어도 하나의 동작을 비활성화시킨 후의 시간에, 상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 상기 정지 거리 초과인 검출 거리를 갖는 제2 센서에 대해 특정 양의 컴퓨팅 능력을 할당하는 단계를 더 포함하며,
    상기 특정 양의 컴퓨팅 능력은 상기 적어도 하나의 센서가 활성화될 때 상기 제2 센서에 제공되는 초기 양의 컴퓨팅 능력보다 큰, 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    컴퓨팅 자원에 대해 복수의 센서에 우선순위를 부여하는 단계를 더 포함하며,
    상기 제2 센서는 상기 복수의 센서 중 하나 이상의 다른 센서보다 높은 우선순위를 갖는, 방법.
  19. 제15항에 있어서, 상기 제2 센서는 LiDAR(Light Detection and Ranging) 센서, RADAR(Radio Detection and Ranging) 센서, 마이크로폰 센서, 또는 카메라 센서 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
  20. 시스템에 있어서,
    적어도 하나의 프로세서, 및
    상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금 제1항, 제2항, 제4항 내지 제19항 중 어느 한 항의 방법을 수행하게 하는 명령어들을 저장한 적어도 하나의 비일시적 저장 매체
    를 포함하는, 시스템.
  21. 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금 제1항, 제2항, 제4항 내지 제19항 중 어느 한 항의 방법을 수행하게 하는 명령어들을 저장한, 적어도 하나의 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
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