KR102658603B1 - 자율주행 차량, 자율주행 차량의 제어 방법 및 자율주행 차량을 포함하는 자율주행 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 카메라; 차량 센서; 상기 카메라 및 상기 차량 센서로부터 센싱된 데이터를 부호화하는 데이터 부호화부; 수집된 네트워크 상태에 기초하여 부호화 파라미터 및 전송 파라미터를 조절하여 상기 데이터 부호화부를 제어하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 자율주행 차량을 제공한다.

Description

자율주행 차량, 자율주행 차량의 제어 방법 및 자율주행 차량을 포함하는 자율주행 시스템{TELE-OPERATED VEHICLE, CONTROLLING METHOD OF TELE-OPERATED VEHICLE AND TELE-OPERATED DRIVING SYSTEM}
본 발명은 자율주행 차량, 자율주행 차량의 제어 방법 및 자율주행 차량을 포함하는 자율주행 시스템에 관한 것이다.
자율주행 차량이란 운전자 또는 승객의 조작없이 차량 스스로 운행이 가능한 차량을 말한다. 또한, 통신 기술이 발전함에 따라 고속으로 대용량의 데이터 전송이 가능해지면서, 무선 통신 시스템에 의해 더 다양한 서비스를 제공할 수 있게 된다.
이에 따라, 자율주행 차량을 제어하는 자율주행 시스템은 복수의 카메라들을 탑재한 차량이 획득한 데이터에 기초하여 차량을 자동으로 제어할 수 있다.
그러나 원거리에서 무선 통신을 통해 획득되는 데이터는 필연적으로 시간 지연이 발생하고 재합성된 주변 환경 데이터는 실제 환경 데이터와 같을 수 없기 때문에 자율주행 차량의 운용에 있어 높은 속도를 요구하는 원격 제어에 있어서는 많은 제한을 가질 수 밖에 없다.
본 발명은 자율주행 차량, 자율주행 차량의 제어 방법 및 자율주행 차량을 포함하는 자율주행 시스템에 관한 것으로, 미리 습득할 수 있는 동적 데이터인 지역별 네트워크 대역폭 맵을 이용하여 네트워크 상태를 수집하여 자율주행 시스템의 안정성을 확보하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 일측면에 따르면, 카메라; 차량 센서; 상기 카메라 및 상기 차량 센서로부터 센싱된 데이터를 부호화하는 데이터 부호화부; 수집된 네트워크 상태에 기초하여 부호화 파라미터 및 전송 파라미터를 조절하여 상기 데이터 부호화부를 제어하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 자율주행 차량을 제공한다.
또한, 상기 자율주행 차량의 차량 경로 데이터를 수집하고, 상기 수집된 차량 경로 데이터에 기초하여 상기 네트워크 상태를 수집하는 네트워크 데이터 캐슁부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 네트워크 데이터 캐슁부는 MEC 서버와 통신하여 상기 네트워크 상태를 수집하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 네트워크 데이터 캐슁부는 상기 수집된 차량 경로 및 상기 네트워크 상태에 기초하여 상기 MEC 서버로부터 DB를 수신하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 네트워크 데이터 캐슁부는 상기 수집된 차량 경로 및 상기 네트워크 상태에 기초하여 상기 수신한 DB를 업데이트하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 데이터 부호화부는 상기 조절된 부호화 파라미터에 기초하여 동영상 데이터 및 센서 데이터 중 적어도 하나를 부호화하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 데이터 부호화부는 상기 조절된 전송 파라미터에 기초하여 상기 부호화된 동영상 데이터 및 센서 데이터 중 적어도 하나를 패킷화(packetize)하고 전송하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 제어부는 상기 패킷화된 동영상 데이터 및 센서 데이터 중 적어도 하나를 네트워크를 통해 자율주행 센터로 전송하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 제어부는 상기 수집된 네트워크 상태에 기초하여 상기 네트워크를 선택하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 부호화 파라미터는 데이터의 압축률을 조절하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 전송 파라미터는 데이터의 중복전송 여부를 결정하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 제어부는 기 설정된 주기에 기초하여 상기 부호화 파라미터 및 전송 파라미터를 조절하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 센싱된 데이터는 상기 카메라를 통하여 센싱된 상기 자율주행 차량의 운전자 시야 데이터 및 상기 차량 센서를 통하여 센싱된 차량센서 데이터를 포함하고, 상기 운전자 시야 데이터는 차량 외부 영상을 포함하고, 상기 차량센서 데이터는 차량 위치 데이터 및 차량 상태 데이터를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일측면에 따르면, 카메라 및 차량 센서로부터 센싱된 데이터를 부호화하는 단계; 자율주행 차량 경로 데이터를 수집하는 단계; 상기 수집된 자율주행 차량 경로 데이터에 기초하여 네트워크 상태를 수집하는 단계; 및 상기 수집된 네트워크 상태에 기초하여 부호화 파라미터 및 전송 파라미터를 조절하는 단계를 포함하는, 자율주행 차량의 제어 방법을 제공한다.
본 발명의 일측면에 따르면, 자율주행 차량; 및 자율주행 센터를 포함하고, 상기 자율주행 차량은 상기 자율주행 차량에 포함된 센서를 통하여 데이터를 센싱하고, 상기 자율주행 차량 경로 데이터에 기초하여 네트워크 상태를 수집하고, 상기 수집된 네트워크 상태에 기초하여 상기 센싱된 데이터를 전송하기 위한 부호화 파라미터 및 전송 파라미터를 조절하고, 상기 조절된 부호화 파라미터 및 전송 파라미터에 기초하여 상기 센싱된 데이터를 부호화하고, 패킷화하여 네트워크를 통하여 상기 자율주행 센터에게 전송하는 것을 특징으로 하는, 자율주행 시스템을 제공한다.
또한, 상기 자율주행 센터는 상기 수신한 센싱된 데이터를 데이터 복호화부를 통하여 복호화하고, 상기 복호화된 데이터를 디스플레이를 통하여 출력하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 자율주행 센터는 상기 복호화된 데이터에 기초하여 상기 자율주행 차량을 제어하기 위한 제어 신호를 상기 자율주행 차량에게 전송하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 차량의 위치 변화에 따른 네트워크 상태를 측정 및 예측하여 상황 발생 후 자율주행 시스템의 안정성을 확보하는 것이 아닌, MNO(mobile network operator)로써 미리 습득할 수 있는 동적 데이터인 지역별 네트워크 대역폭 맵(network bandwidth map)을 이용하여 차량 진행 방향의 네트워크 상태를 미리 전송 받아 자율주행 시스템의 안정성을 확보할 수 있다는 장점이 있다.
즉, MNO로써의 강점을 살려 자율주행 시스템을 항상 안정적인 상태로 유지할 수 있으며, 최종적으로 자율주행 시스템의 전체 비용을 낮출 수 있다는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예의 자율주행 시스템을 설명하는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 시스템의 구성을 설명하는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 네트워크 적응부의 동작을 설명하는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 센터의 네트워크 적응부의 동작을 설명하는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 시스템의 전체 구성을 설명하는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 전체 구성을 설명하는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 데이터 캐슁부의 구성을 설명하는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 부호화부의 구성을 설명하는 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 제어 방법을 설명하는 순서도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "부" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다.
또한, 본 명세서에 개시된 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
본 출원에서, "포함한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예의 자율주행 시스템을 설명하는 도면이다.
자율주행(Tele-operated driving, ToD) 시스템(100)은 자율주행 시스템(100)을 갖춘 차량(110)의 운행문제 발생 시, 원격지(120) 제어(tele-operated)를 통해 자율주행 차량(110)을 직-간접적으로 조작(driving)하는 기술로 최근 다방면으로 연구 개발되고 있다.
자율주행 시스템(100)은 원격지(120)에서 자율주행 차량(110)을 조작하는 기술로 기본적으로 세가지 구성요소로 이루어진다.
보다 상세하게는, 자율주행 시스템(100)은 자율주행 차량(Tele-operated vehicle, ToV, 110), 네트워크(network, 130), 자율주행 센터(Tele-operation center, ToC, 120)로 구성될 수 있다. 이때, 자율주행 차량(110)은 자율주행이 가능하며, 환경모델(E/M) 부호화가 가능하다. 또한, 네트워크(130)는 5G 통신을 이용할 수 있다. 또한, 자율주행 센터(120)는 환경모델(E/M) 복호화가 가능하며, 디스플레이 및 원격 조작이 가능하다.
여기에서, 환경모델은 차량 센서(속도, 위치, 방향, 차량 상태) 및 자율주행 센서(V2X, 카메라 등)를 이용하여 주변 환경 데이터를 모델링한 것에 대응한다.
특히, 자율주행 시스템(100)을 구현하기 위하여 통신환경 극복을 위한 네트워크 적응(network adaptation) 기술이 반드시 필요하며, 업링크(uplink) 및 다운링크(downlink) 기술, 자율주행 기술을 포함하며, 이 중 업링크 기술은 영상 및 센서의 데이터 전송을 담당하고, 다운링크 기술은 원격지로부터 차량(110)의 제어 데이터 생성 및 전송을 담당한다.
보다 상세하게, 업링크 기술에 대하여 설명한다.
자율주행 차량(ToV, 110)은 적어도 두 가지 환경모델을 부호화하여 자율주행 센터(ToC, 120)로 전송할 수 있다. 이때, 자율주행 차량(110)은 센싱 데이터를 포함하는 환경모델을 인코더(encoder)를 통해 부호화하여 네트워크(130, 예를 들어, 5G)를 통해 자율주행 센터로 전송할 수 있다. 마찬가지로, 자율주행 센터(120)는 수신한 환경모델을 디코더(decoder)를 통해 복호화하여 디스플레이(display) 을 통해 출력할 수 있다.
이때, 두가지 환경모델은 운전자 시야 데이터 및 차량센서 데이터를 포함할 수 있다. 이때, 운전자 시야 데이터는 차량 외부 영상(4채널 또는 2채널)로 전송할 수 있고, 차량센서 데이터는 차량 위치 및 상태를 전송할 수 있다.
이를 위하여, 저지연 영상통신 기술, 빠르고 안정적인 네트워크 기술, 저지연 디스플레이 기술 등이 요구된다. 이를 통하여 영상 및 네트워크의 delay 및 latency를 최대한 줄여 데이터의 정확하고 빠른 통신 달성이 가능하다.
또한, 다운링크 기술에 대하여 설명한다.
자율주행 센터(ToC, 120)는 자율주행 차량(110)의 상태를 파악하여 직간접적인 제어신호를 자율주행 차량(110)으로 전송할 수 있다. 여기에서, 직접적인 제어신호는 차량구동장치 제어데이터를 포함할 수 있다. 이에 따라, 자율주행 센터(ToC, 120)는 차량구동장치 제어데이터를 생성하여 전송할 수 있다. 또한, 간접적인 제어신호는 운전자 가이드 데이터를 포함할 수 있다. 이에 따라, 자율주행 센터(120)는 운전자 가이드 데이터를 생성하여 자율주행 차량(110)에게 전송할 수 있다.
이를 위하여, 전송된 환경모델 이해를 통한 차량 상태 및 제어형태 추론 기술 등이 요구되며, 환경모델 이해를 통한 정확한 차량제어 형태 정의가 중요하게 된다.
특히, 본 발명에서는 다운링크 또는 업링크 네트워크 적응 기술에 기여할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 시스템의 구성을 설명하는 도면이다. 이하, 도 1에서 상술한 설명과 중복되는 부분은 생략하도록 한다.
도 2를 참조하면, 자율주행 시스템(200)는 자율주행 차량(210), 데이터 부호화부(211), 제 1 네트워크 적응부(212), 자율주행 센터(220), 데이터 복호화부(221), 제 2 네트워크 적응부(222), 네트워크(230)를 포함할 수 있다. 다만, 여기에서, 자율주행 시스템(200)이 상술한 구성을 모두 포함한다는 의미는 물리적으로 포함한다는 의미가 아닌 자율주행 시스템(200) 내에서 서로 연결되어 동작 가능함을 의미한다.
자율주행 차량(210)은 데이터 부호화부(211)를 통하여 센싱된 데이터를 부호화하고 자율주행 센터(220)로 전송할 수 있다. 이때, 제 1 네트워크 적응부는 네트워크(230)의 상태를 모니터링 하면서 시스템 파라미터를 조절할 수 있다.
또한, 자율주행 센터(220)는 데이터 복호화부(221)를 통하여 자율주행 차량(210)이 전송한 데이터를 수신하고 복호화할 수 있다.
이때, 제 1 네트워크 적응부(212)은 자율주행 차량(210)의 로직을 수행할 수 있고, 제 2 네트워크 적응 부(222)는 자율주행 센터(220)의 로직을 수행할 수 있다. 이에 대하여는 도 3 및 도 4에서 자세히 설명하도록 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 네트워크 적응부의 동작을 설명하는 도면이다.
도 3을 참조하면, 자율주행 차량의 네트워크 적응부(Network Adaptation Unit - ToV, 300)는 채널 추정부(Channel Estimation Unit, 310), 부호화 파라미터 제어부(Encoding Parameter Control Unit, 320), 채널 스위칭부(Channel Switching Unit, 330), 채널 점핑부(Channel Jumping Unit, 340)를 포함할 수 있다. 이때, 자율주행 차량의 네트워크 적응부(300)는 상기 구성을 물리적으로 포함하는 것이 아닌 네트워크 적응부(300) 내에서 서로 연결되어 동작 가능함을 의미한다.
여기에서, 채널 추정부(310)는 현재 채널의 지연성(latency) 및 대역폭(bandwidth)을 예측할 수 있다.
부호화 파라미터 제어부(320)는 예측된 채널의 상태에 따라 데이터 부호화부의 압축률을 조절하거나 데이터를 중복 전송하여 데이터의 전송 에러율이 낮아지도록 부호화 파라미터를 제어할 수 있다.
채널 스위칭부(330)는 하드웨어적으로 채널 연결(bonding)을 하여, 한 지역에서 특정 네트워크의 지연성 또는 대역폭이 낮아지면 다른 네트워크를 통해 데이터를 전송하도록 채널을 스위칭할 수 있다. 예를 들어, 한 지역에서 A 네트워크 업체를 이용하다가 A 네트워크의 지연성 또는 대역폭이 낮아지는 경우, B 네트워크로 채널을 변경할 수 있다.
채널 점핑부(340)는 네트워크 제공업체의 동적 교축 현상(Dynamic Throttling)을 피하기 위하여 다른 채널로의 점프 기능을 수행할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 센터의 네트워크 적응부의 동작을 설명하는 도면이다.
도 4를 참조하면, 자율주행 센터의 네트워크 적응부(Network Adaptation Unit - ToC, 400)은 채널 상태 감지부(Channel Status Detection Unit, 410), 부호화 파라미터 제어 요청부(Encoding Parameter Control Request Unit, 420), 복호화 파라미터 제어부(430)를 포함할 수 있다. 이때, 자율주행 센터의 네트워크 적응부(400)는 상기 구성을 물리적으로 포함하는 것이 아닌 네트워크 적응부(400) 내에서 서로 연결되어 동작 가능함을 의미한다.
채널 상태 감지부(410)는 현재 채널의 지연성 및 대역폭을 정확히 검출하는 로직을 두어 자율주행 차량이 원격주행 상태가 가능한지 판단할 수 있다.
부호화 파라미터 제어 요청부(420)는 판단 결과에 기초하여 자율주행 차량에게 자율주행 차량의 부호화 파라미터 제어 요청을 하거나 원격주행이 불가능함을 알릴 수 있다.
복호화 파라미터 제어부(430)는 검출된 채널 상태에 따라 복호화부의 상태 및 디스플레이 화면에 알람을 출력할 수 있다.
다만, 도 3 및 도 4에서 상술한 네트워크 적응부에 따르면, 자율주행 차량은 네트워크 상태가 좋지 않은 지역으로 진입하고 나서 자율주행 차량, 자율주행 센터에 각종 제어신호를 전달하게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 본 발명에서는, 도 1 내지 도 4의 실시예에 더불어 차량 경로 기반 데이터를 이용하여 데이터 부호화부 및 전송부의 파라미터를 조절하여 적절한 네트워크를 선택하는 실시예를 제안하고자 한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 시스템의 전체 구성을 설명하는 도면이다.
도 5를 참조하면, 자율주행 시스템(500)은 자율주행 차량(510), 데이터 부호화부(511), MEC 서버(513), 자율주행 센터(520), 데이터 복호화부(521), 네트워크(530)를 포함할 수 있다. 다만, 여기에서, 자율주행 시스템(500)이 상술한 구성을 모두 포함한다는 의미는 물리적으로 포함한다는 의미가 아닌 자율주행 시스템(500) 내에서 서로 연결되어 동작 가능함을 의미한다. 도 5의 개별 구성에 대하여는 상술한 도면을 참조하여 이해할 수 있다.
자율주행 기술에서 영상 및 네트워크의 delay 및 latency를 줄여 데이터를 정확하고 빠르게 전달하고 환경 모델(E/M)의 이해를 통한 정확한 차량 제어 형태를 정의하기 위해, 차량 경로 기반 데이터를 이용하여, MEC(mobile edge computing) 서버(513)로부터 해당 지역의 네트워크 상태를 수집 및 저장하고, 이를 이용하여 부호화부 및 전송부의 파라미터를 조절하여 적절한 네트워크를 선택하는 구성을 특징으로 한다.
보다 상세하게는, 자율주행 차량(510)은 복수의 카메라 및 복수의 차량 센서를 통해 다양한 환경모델과 관련된 데이터를 센싱할 수 있다. 예를 들어, 자율주행 차량(510)은 카메라를 통하여 운전자 시야 데이터를 센싱할 수 있고, 차량 센서를 통하여 차량센서 데이터를 센싱할 수 있다. 여기에서, 운전자 시야 데이터는 차량 외부 영상을 더 포함할 수 있고, 차량센서 데이터는 차량 위치 데이터 및 차량 상태 데이터를 더 포함할 수 있다.
또한, 자율주행 차량(510)의 데이터 부호화부(511)는 DB(database) 또는 캐쉬(cache)에 있는 네트워크 상태 데이터를 바탕으로 부호화부, 패킷화부 및 전송부의 파라미터를 실시간으로 조절할 수 있다. 이때, DB 또는 캐쉬에 있는 네트워크 상태 데이터는 후술할 MEC 서버(513)로부터 수집한 데이터에 해당할 수 있다. 데이터 부호화부(511)에 대하여는 이하 도 8에서 자세히 설명하도록 한다.
MEC 서버(513)는 다중 접속 엣지 컴퓨팅 플랫폼을 제공하는 서버로 5G 네트워크의 주요 구성에 해당한다. 이때, MEC 서버(513)는 망 설계에 따라 다수개가 존재할 수 있으며, 로컬 클라우드 서버 및 제3자와 연동될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른, MEC 서버(513)는 자율주행 시스템(500), 자율주행 차량(510)의 요청이 있는 경우, 해당 요청을 수행하기 위해 내부 저장소를 검색하거나 외부 네트워크를 통해 중앙 클라우드 서버와 연동될 수 있다.
특히, MEC 서버(513)는 자율주행 시스템(500) 또는 자율주행 차량(510)의 요청에 따라 자율주행 차량(510)의 차량 경로, 자율주행 차량(510)의 차량 경로 데이터에 기초한 네트워크 상태를 수집할 수 있다.
보다 상세하게는, MEC 서버(513)는 자율주행 차량(510)의 차량 경로 데이터에 기초하여 네트워크 대역폭 맵 데이터(514)를 수집할 수 있고, 이를 자율주행 시스템(500) 또는 자율주행 차량(510)에게 제공할 수 있다.
또한, 자율주행 시스템(500) 또는 자율주행 차량(510)은 MEC 서버(513)로부터 수집된 네트워크 대역폭 맵 데이터(514)에 기초하여 부호화부, 패킷화부 및 전송부의 파라미터를 실시간으로 조절할 수 있다. 파라미터에 대하여는 이하 도 8에서 자세히 설명하도록 한다.
자율주행 차량(510)에서 센싱된 데이터는 MEC 서버(513)로부터 수집된 네트워크 상태에 기초하여 데이터 부호화부(511)에 의해 부호화, 패킷화될 수 있다. 이후, 자율주행 차량(510)의 데이터 부호화부(511)는 부호화 및 패킷화된 데이터를 네트워크(530)를 통해 자율주행 센터(520)로 전송할 수 있다.
자율주행 센터(520)는 네트워크(530)를 통해 수신한 데이터를 데이터 복호화부(521)를 통하여 복호화하고, 복호화된 데이터를 디스플레이(미도시)를 통하여 출력할 수 있다. 이후, 자율주행 센터(520)는 복호화된 데이터에 기초하여 자율주행 차량(510)을 제어하기 위한 제어 신호를 자율주행 차량(510)에게 전송할 수 있다.
이에 따라, 자율주행 시스템(500)을 이용하면 자율주행 차량(510)의 차량 경로에 기초한 네트워크 대역폭 맵 데이터(514)에 기초하여 데이터 부호화 파라미터 및 전송 파라미터를 조절하여 센싱된 데이터를 자율주행 센터(520)에 전송할 수 있기 때문에, 자율주행 시스템(500)의 안정성이 확보될 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 전체 구성을 설명하는 도면이다.
도 6을 참조하면, 자율주행 차량(600)은 카메라(610), 차량 센서(620), 제어부(630)를 포함할 수 있다. 다만, 여기에서, 자율주행 차량(600)이 상술한 구성을 모두 포함한다는 의미는 물리적으로 포함한다는 의미가 아닌 자율주행 차량(600) 내에서 서로 연결되어 동작 가능함을 의미한다. 도 6의 개별 구성에 대하여는 상술한 도면을 참조하여 이해할 수 있다.
여기에서, 카메라(610)는 이미지 센서에 의해 얻어지는 정지영상 또는 동영상 등의 화상 프레임을 처리할 수 있다. 이때 처리된 화상 프레임은 디스플레이에 표시되거나 메모리에 저장될 수 있다. 또한, 자율주행 차량에 설치되는 복수의 카메라는 매트릭스 구조를 이루도록 배치될 수 있으며, 이와 같은 매트릭스 구조를 이루는 카메라(610)를 통하여 다양한 각도 또는 초점을 갖는 복수의 영상 정보가 입력될 수 있다. 또한, 복수의 카메라(610)는 입체영상을 구현하기 위한 좌 영상 및 우 영상을 획득하도록 스테레오 구조로 배치될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서, 카메라(610)는 자율주행 차량(600)의 운전자 시야 데이터를 센싱할 수 있다. 여기에서, 운전자 시야 데이터는 차량 외부 영상을 포함할 수 있다.
차량 센서(620)는 카메라(610)이외의 차량 주변을 감지하기 위한 다양한 센서를 포함할 수 있다. 보다 상세하게는, 차량 센서(620)는 레이더 센서, 라이다 센서, 초음파 센, 적외선 센서, IMU(inertial measurement unit) 센서, 충돌 센서, 휠 센서(wheel sensor), 속도 센서, 경사 센서, 중량 감지 센서, 헤딩 센서(heading sensor), 포지션 모듈(position module), 차량 전진/후진 센서, 배터리 센서, 연료 센서, 타이어 센서, 스티어링 센서, 온도 센서, 습도 센서, 초음파 센서, 조도 센서, 페달 포지션 센서 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 한편, IMU(inertial measurement unit) 센서는, 가속도 센서, 자이로 센서, 자기 센서 중 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서, 차량 센서(620)를 통해 수집한 센싱 데이터는 차량 위치 데이터 및 차량 상태 데이터를 포함할 수 있다.
제어부(630)는 네트워크 데이터 캐슁부(631) 및 데이터 부호화부(632)를 포함할 수 있다. 또한, 제어부(630)는 자율주행 차량(600)내의 다양한 부(unit)의 적어도 하나의 실행 가능한 동작을 결정 또는 예측하는 소프트웨어적인 모듈에 대응할 수 있다. 이에 따라, 제어부(630)는 자율주행 차량(600)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다.
네트워크 데이터 캐슁부(631)는 자율주행 차량(600)의 차량 경로상의 네트워크 상태를 확보하기 위해 자율주행 차량(600)의 경로를 수집할 있다. 또한, 네트워크 데이터 캐슁부(631)는 네트워크 상태 정보를 다루는 MEC 서버로부터 각종 상황(MEC 업데이트, 실패(fail), 유지(hodling))을 모니터링할 수 있다. 또한, 네트워크 데이터 캐슁부(631)는 수집된 정보를 바탕으로 필요한 정보를 MEC 서버로부터 수신하여 DB 또는 캐쉬를 업데이트할 수 있다. 네트워크 데이터 캐슁부(631)에 대하여는 이하 도 7에서 자세히 설명하도록 한다.
데이터 부호화부(632)는 DB 또는 캐쉬에 있는 네트워크 상태 정보를 바탕으로 부호화부 및 패킷화부의 파라미터를 실시간으로 조절할 수 있다. 데이터 부호화부(632)는 조절된 파라미터에 기초하여 동영상 데이터 및 센서 데이터 중 적어도 하나를 재구성하여 부호화할 수 있다. 또한, 데이터 부호화부(632)는 조절된 파라미터에 기초하여 부호화된 동영상 데이터 및 부호화된 센서 데이터 중 적어도 하나를 패킷화할 수 있다. 또한, 데이터 부호화부(632)는 패킷화된 동영상 데이터 및 패킷화된 센서 데이터 중 적어도 하나를 적절한 네트워크를 통해 전송할 수 있다. 데이터 부호화부(632)에 대하여는 이하 도 8에서 자세히 설명하도록 한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 데이터 캐슁부의 구성을 설명하는 도면이다.
도 7을 참조하면, 네트워크 데이터 캐슁부(700)는 차량 경로 수집부(710), MEC 통신부(720) 및 DB 제어부(730)를 포함할 수 있다. 다만, 여기에서, 네트워크 데이터 캐슁부(700)가 상술한 구성을 모두 포함한다는 의미는 물리적으로 포함한다는 의미가 아닌 네트워크 데이터 캐슁부(700) 내에서 서로 연결되어 동작 가능함을 의미한다. 도 7의 개별 구성에 대하여는 상술한 도면을 참조하여 이해할 수 있다.
여기에서, 차량 경로 수집부(710)는 자율주행 차량의 경로 상의 네트워크 상태를 확보하기 위해 차량의 경로를 수집할 수 있다.
MEC 통신부(720)는 네트워크 상태 정보를 수집하는 MEC 서버로부터 각종 상황을 모니터링할 수 있다. 보다 상세하게는, MEC 통신부(720)는 MEC 서버와 통신하며, MEC 서버의 업데이트, 업데이트 실패, 업데이트 유지 등을 모니터링할 수 있다. 또한, MEC 통신부(720)를 통해 자율주행 차량의 경로에 기초하여 네트워크 상태를 수집할 수 있다.
즉, 네트워크 데이터 캐슁부(700)는 MEC 통신부(720)를 통해 MEC 서버로부터 자율주행 차량의 경로에 기초하여 네트워크 대역폭 맵 데이터를 수신할 수 있다.
DB 제어부(730)는 수집된 데이터에 기초하여 더 필요한 데이터를 MEC 서버로부터 수신할 수 있고, 수신된 데이터를 DB(740)에 저장할 수 있다. 이때, MEC 서버로부터 수신되는 데이터가 업데이트되는 경우, DB 제어부(730)는 DB(740)를 업데이트할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 부호화부의 구성을 설명하는 도면이다.
도 8을 참조하면, 데이터 부호화부(800)는 파라미터 조절부(810), 동영상 데이터 부호화부(820), 센서 데이터 부호화부(830), 동영상 데이터 패킷화부(840), 센서 데이터 패킷화부(850), 동영상 데이터 전송부(860) 및 센서 데이터 전송부(870)를 포함할 수 있다. 다만, 여기에서, 데이터 부호화부(800)가 상술한 구성을 모두 포함한다는 의미는 물리적으로 포함한다는 의미가 아닌 데이터 부호화부(800) 내에서 서로 연결되어 동작 가능함을 의미한다. 도 8의 개별 구성에 대하여는 상술한 도면을 참조하여 이해할 수 있다.
파라미터 조절부(810)는 DB에 저장된 네트워크 상태 정보에 기초하여 부호화부, 패킷화부, 전송부의 파라미터를 실시간으로 조절할 수 있다.
동영상 데이터 부호화부(820)는 조절된 부호화 파라미터에 기초하여 동영상을 재구성하여 부호화할 수 있다.
센서 데이터 부호화부(830)는 조절된 부호화 파라미터에 기초하여 센서 데이터를 부호화할 수 있다.
동영상 데이터 패킷화부(840)는 부호화된 동영상 데이터를 패킷화할 수 있다.
센서 데이터 패킷화부(850)는 부호화된 센서 데이터를 패킷화할 수 있다.
동영상 데이터 전송부(860)는 조절된 전송 파라미터에 기초하여 패킷화된 동영상 데이터를 적절한 네트워크를 통하여 전송할 수 있다. 이때, 동영상 데이터 전송부(860)는 수집된 네트워크 정보에 기초하여 적절한 네트워크를 선택할 수 있다.
센서 데이터 전송부(870)는 조절된 전송 파라미터에 기초하여 패킷화된 센서 데이터를 적절한 네트워크를 통하여 전송할 수 있다. 이때, 센서 데이터 전송부(870)는 수집된 네트워크 정보에 기초하여 적절한 네트워크를 선택할 수 있다.
또한, 동영상 데이터 패킷화부(840) 및 동영상 데이터 전송부(860)는 하나의 구성 모듈로써 동작할 수 있고, 센서 데이터 패킷화부(850) 및 센서 데이터 전송부(870) 역시 하나의 구성 모듈로써 동작할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 제어 방법을 설명하는 순서도이다.
단계(S910)에서, 카메라 및 차량 센서로부터 센싱된 데이터를 부호화할 수 있다.
단계(S920)에서, 네트워크 데이터 캐슁부에서 자율주행 차량의 차량 경로를 수집할 수 있다. 이때, 네트워크 데이터 캐슁부는 MEC 서버와 통신하여 자율주행 차량의 차량 경로를 수집할 수 있다.
단계(S930)에서, 수집된 자율주행 차량의 차량 경로에 기초하여 네트워크 상태를 수집할 수 있다. 이때, 네트워크 데이터 캐슁부는 MEC 서버와 통신하여 네트워크 상태를 수집할 수 있다. 이후, 네트워크 데이터 캐슁부는 수집된 자율주행 차량의 차량 경로 및 네트워크 상태에 기초하여 MEC 서버로부터 DB를 수신할 수 있다. 또한, 네트워크 데이터 캐슁부는 수신된 DB를 업데이트할 수 있다.
단계(S940)에서, 수집된 네트워크 상태에 기초하여 부호화 파라미터 및 전송 파라미터를 조절할 수 있다. 이후, 조절된 부호화 파라미터에 기초하여 동영상 데이터 및 센서 데이터 중 적어도 하나를 부호화할 수 있다. 또한, 부호화된 동영상 데이터 및 센서 데이터는 패킷화될 수 있다. 이후, 조절된 전송 파라미터에 기초하여 패킷화된 동영상 데이터 및 센서 데이터 중 적어도 하나는 적절하 네트워크를 통하여 자율주행 센터에게 전송될 수 있다.
또한, 도 9와 같은 자율주행 차량의 제어 방법은 자율주행 차량의 제어부에 제어에 기초하여 동작할 수 있다. 또한, 개별적으로 기재하지는 않았으나 도 1 내지 도 8에서 상술한 실시예들은 도 9와 같이 자율주행 차량의 제어 방법으로 수행될 수 있음은 물론이다.
전술한 본 발명은, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다.
이상 본 발명의 실시예에 따른 단말기, 클라우드 서버, 클라우드 AR 플랫폼의 영상 송수신 시스템 및 방법을 구체적인 실시 형태로서 설명하였으나, 이는 예시에 불과한 것으로서 본 발명은 이에 한정되지 않는 것이며, 본 명세서에 개시된 기초 사상에 따르는 최광의 범위를 갖는 것으로 해석되어야 한다. 당업자는 개시된 실시 형태들을 조합, 치환하여 적시되지 않은 실시 형태를 실시할 수 있으나, 이 역시 본 발명의 권리범위를 벗어나지 않는 것이다. 이외에도 당업자는 본 명세서에 기초하여 개시된 실시형태를 용이하게 변경 또는 변형할 수 있으며, 이러한 변경 또는 변형도 본 발명의 권리범위에 속함은 명백하다.
500: 자율주행 시스템
510: 자율주행 차량
511: 데이터 부호화부
513: MEC 서버
514: 데이터
520: 자율주행 센터
521: 데이터 복호화부
530: 네트워크

Claims (17)

  1. 카메라;
    차량 센서;
    상기 카메라 및 상기 차량 센서로부터 센싱된 데이터를 부호화하는 데이터 부호화부;
    자율주행 차량의 예정된 주행 경로에 기초하여 수집된 지역별 네트워크 대역폭 맵 데이터에 따른 상기 차량의 진행 방향의 네트워크 상태에 기초하여 부호화 파라미터 및 전송 파라미터를 조절하여 상기 데이터 부호화부를 제어하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 자율주행 차량.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 차량의 예정된 주행 경로를 포함하는 차량 경로 데이터를 수집하고, 상기 수집된 차량 경로 데이터에 기초하여 상기 네트워크 상태를 수집하는 네트워크 데이터 캐슁부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 자율주행 차량.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 네트워크 데이터 캐슁부는 MEC 서버와 통신하여 상기 네트워크 상태를 수집하는 것을 특징으로 하는, 자율주행 차량.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 네트워크 데이터 캐슁부는 상기 수집된 차량 경로 및 상기 네트워크 상태에 기초하여 상기 MEC 서버로부터 DB를 수신하는 것을 특징으로 하는, 자율주행 차량.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 네트워크 데이터 캐슁부는 상기 수집된 차량 경로 및 상기 네트워크 상태에 기초하여 상기 수신한 DB를 업데이트하는 것을 특징으로 하는, 자율주행 차량.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 데이터 부호화부는 상기 조절된 부호화 파라미터에 기초하여 동영상 데이터 및 센서 데이터 중 적어도 하나를 부호화하는 것을 특징으로 하는, 자율주행 차량.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 데이터 부호화부는 상기 조절된 전송 파라미터에 기초하여 상기 부호화된 동영상 데이터 및 센서 데이터 중 적어도 하나를 패킷화(packetize)하고 전송하는 것을 특징으로 하는, 자율주행 차량.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 패킷화된 동영상 데이터 및 센서 데이터 중 적어도 하나를 네트워크를 통해 자율주행 센터로 전송하는 것을 특징으로 하는, 자율주행 차량.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 수집된 네트워크 상태에 기초하여 상기 네트워크를 선택하는 것을 특징으로 하는, 자율주행 차량.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 부호화 파라미터는 데이터의 압축률을 조절하는 것을 특징으로 하는, 자율주행 차량.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 전송 파라미터는 데이터의 중복전송 여부를 결정하는 것을 특징으로 하는, 자율주행 차량.
  12. 제 1 항에 있어서,
    상기 제어부는 기 설정된 주기에 기초하여 상기 부호화 파라미터 및 전송 파라미터를 조절하는 것을 특징으로 하는, 자율주행 차량.
  13. 제 1 항에 있어서,
    상기 센싱된 데이터는 상기 카메라를 통하여 센싱된 상기 자율주행 차량의 운전자 시야 데이터 및 상기 차량 센서를 통하여 센싱된 차량센서 데이터를 포함하고, 상기 운전자 시야 데이터는 차량 외부 영상을 포함하고, 상기 차량센서 데이터는 차량 위치 데이터 및 차량 상태 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는, 자율주행 차량.
  14. 카메라 및 차량 센서로부터 센싱된 데이터를 부호화하는 단계;
    자율주행 차량의 예정된 주행 경로를 포함하는 경로 데이터를 수집하는 단계;
    상기 수집된 경로 데이터에 기초하여 수집된 지역별 네트워크 대역폭 맵 데이터에 따른 상기 차량의 진행 방향의 네트워크 상태를 수집하는 단계; 및
    상기 수집된 네트워크 상태에 기초하여 부호화 파라미터 및 전송 파라미터를 조절하는 단계를 포함하는, 자율주행 차량의 제어 방법.
  15. 자율주행 차량; 및
    자율주행 센터를 포함하고,
    상기 차량은
    상기 차량에 포함된 센서를 통하여 데이터를 센싱하고,
    상기 차량의 예정된 주행 경로를 포함하는 경로 데이터에 기초하여 수집된 지역별 네트워크 대역폭 맵 데이터에 따른 상기 차량의 진행 방향의 네트워크 상태를 수집하고,
    상기 수집된 네트워크 상태에 기초하여 상기 센싱된 데이터를 전송하기 위한 부호화 파라미터 및 전송 파라미터를 조절하고,
    상기 조절된 부호화 파라미터 및 전송 파라미터에 기초하여 상기 센싱된 데이터를 부호화하고, 패킷화하여 네트워크를 통하여 상기 자율주행 센터에게 전송하는 것을 특징으로 하는, 자율주행 시스템.
  16. 제 15항에 있어서,
    상기 자율주행 센터는
    상기 수신한 센싱된 데이터를 데이터 복호화부를 통하여 복호화하고,
    상기 복호화된 데이터를 디스플레이를 통하여 출력하는 것을 특징으로 하는, 자율주행 시스템.
  17. 제 16항에 있어서,
    상기 자율주행 센터는 상기 복호화된 데이터에 기초하여 상기 차량을 제어하기 위한 제어 신호를 상기 차량에게 전송하는 것을 특징으로 하는, 자율주행 시스템.
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