KR20120049240A - 차량에 대한 주행 상황을 예측 방식으로 판정하기 위한 방법 및 시스템 - Google Patents

차량에 대한 주행 상황을 예측 방식으로 판정하기 위한 방법 및 시스템 Download PDF

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발레오 비젼
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Abstract

본 발명은 차량의 주행 상황을 미리 판정하기 위한 방법에 관한 것으로서, 상기 방법은 이하의 단계, 즉 네비게이션 시스템으로부터 차량의 전방에 위치된 적어도 하나의 가능한 경로를 정의하는 점을 얻는 단계(11), 상기 점과 관련된 주행 환경을 서술하는 네비게이션 시스템의 각각의 점에 대한 적어도 하나의 속성을 추출하는 단계(13), 상기 점의 속성을 이전의 점의 속성과 비교하는 단계(14), 속성들이 동일하면 그로부터 주행 상황을 추론하여 상기 주행 상황이 이전의 점의 속성에 따르게 하는 단계, 2개의 속성이 상이하면 그로부터 주행 상황의 종료를 추론하고 상기 점의 속성에 따라 새로운 주행 상황으로의 이행을 판정하여 상기 경로에 대한 주행 상황의 연속을 정의하는 단계, 연속적인 점들의 세트를 식별하고 상기 세트의 점들과 공통 도로 상황을 관련시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. 본 발명은 또한 방법을 구현하기 위해 배열된 시스템에 관한 것이다.

Description

차량에 대한 주행 상황을 예측 방식으로 판정하기 위한 방법 및 시스템{METHOD FOR DETERMINING DRIVING CONDITIONS OF A VEHICLE IN ADVANCE}
본 발명은 차량의 주행 상황을 예측 방식으로 판정하기 위한 방법에 관한 것이다. 본 발명은 또한 주행 상황의 예측 판정을 수행하기 위한 시스템 및 또한 이 시스템을 구비한 차량에 관한 것이다.
본 발명은 자동차 산업에서 특히 컴퓨터 보조식 주행 시스템의 제어에 특히 적용 가능하다.
전자 기기, 센서 및 원격 통신 기술의 발전에 의해, 다수의 해결책이 차량의 주행 안전 또는 주행 편안함을 향상시키기 위해 제안되어 왔다. 이들 개량은 종종 컴퓨터 보조식 주행 시스템이라 칭한다. 이들 컴퓨터 보조식 주행 시스템은 일반적으로 차량의 도로 상황의 유형에 따라 차량 거동에 작용한다.
공지의 방식으로, 몇몇 컴퓨터 보조식 주행 시스템은 예를 들어 도로 상황의 유형에 따라 도로를 조명하는 빔의 배향 또는 강도를 제어하는 것을 목표로 한다. 도로 상황의 유형은 차량의 상태 또는 환경을 반영한다. 이는 예를 들어 차선 내의 차량의 속도 또는 위치 또는 대안적으로 장애물, 보행자 또는 다른 차량에 대한 차량의 근접도에 기초하여 판정된다.
내장형(onboard) 센서에 기초하는 컴퓨터 보조식 주행 시스템은 센서의 비교적 짧은 범위에 기인하여 정보가 차량의 전방에서 충분하게 프로세싱될 수 없게 한다. 예를 들어, 내장형 카메라의 범위는 직선으로 수십 미터를 넘어 도달하지 않는다. 더욱이, 내장형 센서는 굽은길을 넘어 도달하지 않는다. 따라서, 이들은 상황이 미리 충분히 멀리 예견될 수 있게 하지 않는다. 실제로, 따라서 이들 시스템은 단지 제한된 용례에만 적절하다.
다른 시스템은 네비게이션 시스템으로부터 오는 지도 데이터를 센서로부터 오는 데이터와 조합하는 것에 의존한다. 이 조합은 이들 2개의 유형의 데이터의 지수의 대치(confrontation)를 허용한다. 더욱이, 이는 정보가 센서에 대해 액세스가 어렵고 및/또는 통상적으로 대략 10 킬로미터의 거리에서 차량의 전방에 멀리 위치된 영역 상에 제공될 수 있게 한다. 따라서, 조명 빔이 센서, 특히 백색 라인 센서에 의해 정의된 바와 같은 도로의 곡률의 함수로서 배향될 수 있게 하고 도로를 표현하는 맵 상의 점의 좌표의 함수로서 계산될 수 있게 하는 시스템이 발명되어 왔다.
더욱이, 단일 센서는 일반적으로 상황의 충분한 지식을 얻는데 불충분하다. 정보의 아이템을 확인하기 위해, 일반적으로 이들의 중복성(redundancy) 및 이들의 상보성(complementarity)을 이용하기 위해 2개 이상의 센서를 사용할 필요가 있다.
현재의 네비게이션 시스템에서, 도로의 기하학적 구조는 도로의 중심에 연결되어 불규칙적인 간격으로 이격된 점들에 의해 표현된다. 이들 점들의 좌표의 입력은 부정확성의 원천이다. 더욱이, 차량 위치 확인(localization)을 위한 수단은 단지 10 또는 15 미터 미만의 정밀도만을 제공한다. 10 내지 15 미터의 정밀도는 점 A로부터 점 B로 안내하기 위해 충분하다. 다른 한편으로, 네비게이션 시스템으로부터 오는 위치 데이터의 이 정밀도는 주행 보조 용례, 특히 안전성을 향상시키기 위한 용례에 불충분하다.
위치 데이터 이외에, 네비게이션 시스템의 맵을 구성하는 점들이 또한 속성에 의해 특징화된다. 속성은 이 속성이 관련되는 점의 도로 환경의 유형 및 특히 이 점에서의 도로 네트워크 인프라구조 및 시설을 서술한다. 이 속성은 예를 들어 이하의 정보 부분, 즉 차선의 수, 제한 속도, 교차로, 로터리, 굽은길, 직선 섹션, 터널 등 중 하나를 포함한다.
차량의 위치에 기초하여 그리고 차량의 환경을 서술하는 속성을 맵 상의 점 및 세그먼트와 관련시킴으로써, 전자 수평선이 따라서 설정된다. 이 전자 수평선은 차량의 상류측으로 고려될 수 있는 경로의 이미지를 표현한다. 이 전자 수평선은 하드웨어 플랫폼[프로세싱 유닛, 예를 들어 GPS 또는 갈릴레오(Galileo) 수신기를 포함하는 위치 센서, 자이로스코프 등] 또는 전자 플랫폼 및 소프트웨어 모듈을 경유하여 네비게이션 시스템으로부터 얻어진다. 차량의 현재 위치에 기초하여 그리고 점들과 관련된 속성을 사용함으로써, 전자 수평선은 차량의 환경을 서술한다.
이들 네비게이션 시스템은 단지 차량의 위치에 대한 현재 정보만을 제공할 수 있다. 이들은 차량의 전방의 주행 상황의 연속적인 이벤트-기반 뷰를 허용하지 않고, 반면 차량의 연속적인 진행은 또한 연속적일 필요가 있는 컴퓨터 보조식 주행 시스템의 제어를 필요로 한다. 그 결과, 컴퓨터 보조식 주행 시스템을 제어하기 위한 네비게이션 시스템의 장점이 따라서 불가피하게 제한되는 것으로 판명된다.
본 발명의 목적은 전술된 한계에 대한 해결책을 제공하는 것이다. 더 구체적으로, 본 발명은 예측적인 방식으로 차량의 전방의 환경의 연속적인 이벤트-기반 서술을 제공하는 것이다.
이 목적으로, 본 발명은 차량의 도로 상황의 유형을 예측 방식으로 판정하기 위한 방법으로서, 이하의 단계,
- 차량의 전방에 위치된 적어도 하나의 가능한 경로를 정의하는 점들이 네비게이션 시스템으로부터 획득하는 단계,
- 각각의 점에 대해, 당해의 점과 관련된 도로 환경의 유형을 서술하는 적어도 하나의 속성을 네비게이션 시스템으로부터 추출하는 단계,
- 당해의 점의 속성을 이전의 점의 속성과 비교하는 단계,
- 속성들이 동일하면, 주행 상황을 상기 속성들로부터 추론하여 상기 주행 상황이 이전의 점의 속성의 함수가 되도록 하는 단계,
- 2개의 속성이 상이하면, 이전의 점에 대응하는 주행 상황의 종료를 추론하고 새로운 주행 상황으로의 이행을 당해의 점의 속성의 함수로서 결정하여 이 경로에 대한 일련의 주행 상황을 정의하는 단계,
- 연속적인 점들의 세트를 식별하고 공통 도로 상황이 이 세트의 점들과 관련시키는 단계를 포함하는 방법을 제공한다.
따라서, 차량이 연계되려고 하는 예측된 주행 상황의 연속이 얻어지고, 이 주행 상황의 연속은 본 출원의 프레임워크에서 "전자 이벤트 수평선"이라 칭하는 새로운 세트를 형성하고, 이는 따라서 간단화를 위해 "수평선"이라 칭할 것이다. 수평선은 예를 들어 차량으로부터 특정 거리까지의 가능한 상황의 세트, 따라서 용어 수평선을 이용하기 위한 이유를 포함한다. 이 거리는 네비게이션 시스템에 의해 공급된 전자 수평선에 의존하는데, 예를 들어 이는 10 내지 12 킬로미터의 범위일 수 있다. 현재 상황을 직접 공급하는 통상의 네비게이션 시스템에 대조적으로, 본 발명에 따른 방법은 이벤트-기반이고 연속적인 상황을 제공한다. 그 결과, 이들은 컴퓨터 보조식 주행 시스템이 연속적으로 제어될 수 있게 한다.
실제로, 여행 중에, 다수의 점이 상이한 데이터를 나타내고 반면에 도로 상황이 변경되지 않으면, 현재 정보에 기초하는 도로 상황의 유형의 식별의 통상의 방법은 실제를 반영하지 않을 수 있다. 예를 들어, 시내를 가로지르는 간선도로의 경우에, 실제 도로 상황은 항상 간선도로일 것이다. 그러나, 네비게이션의 몇몇 점들은 이어서 간선도로를 지시할 수 있고, 다른 점들은 시내를 지시할 수 있다. 이들 지시는 심지어 엇갈릴 수 있다. 도로 상황의 식별의 통상의 방법은 이어서 교대로 시내/간선도로를 지시할 수 있고, 이는 실제 상황에 대응하지 않는다. 예를 들어, 이 통상의 방법이 조명 빔의 제어에 적용되어 간선도로 빔으로부터 시내 빔으로 진행할 때, 조명 디바이스는 하나의 빔으로부터 다른 빔으로 연속적으로 빈번하게 진행할 수 있고, 반면에 도로 상황은 동일하게 유지된다. 네비게이션의 몇몇 점들은 심지어 양 상황, 예를 들어 전술된 예에서 동일한 점에 대해 간선도로 및 시내를 지시할 수 있고, 이 예에서 이어서 사실상 스트로보 조명을 갖는 위험이 존재한다.
대조적으로, 본 발명에 따른 방법은 공통 도로 상황의 추론에 의해 컴퓨터 보조식 주행 시스템이 연속적으로 제어될 수 있게 할 수 있다. 따라서, 이는 전술된 결점이 회피될 수 있게 할 수 있다. 예를 들어, 차량은 심지어 시내를 가로지를 때 간선도로 조명 빔 모드에 남아 있게 될 수 있다.
따라서, 바람직하게는, 본 발명에 따른 방법은 따라서 연속적인 점들의 세트를 식별하고, 상기 연속적인 점들의 적어도 일부는 상이한 도로 상황 데이터를 나타내고 및/또는 몇몇 점들은 동일한 점에 대해 다수의 상이한 도로 상황 데이터를 나타내고, 공통 도로 상황은 이 세트의 점들과 관련된다.
본 발명에 따른 방법은 더욱이 임의의 이하의 특징 중 적어도 하나를 선택적으로 제공할 수 있다.
- 속성은 이하의 데이터 값, 즉 교차로, 로터리, 굽은길, 직선 섹션, 로터리 상의 교차로, 굽은길 상의 교차로, 직선 섹션 상의 교차로, 터널, 교량 중 하나이다.
- 컴퓨터 보조식 주행 시스템이 예측 방식으로 판정된 주행 상황에 따라 제어된다. 다가오는 주행 상황이 판정될 수 있게 함으로써, 본 발명은 차량의 수평선의 이벤트-기반 및 연속적인 뷰를 제공한다. 이 이벤트의 개념은 개별적인 개념은 아닌데, 달리 말하면 하나의 오프 개념이 아니라 상황 또는 주행 상태 개념이 아니다. 컴퓨터 보조식 주행 시스템은 따라서 연속적으로 예측 방식으로 제어될 수 있고 또는 컴퓨터 보조식 주행 시스템의 파라미터가 상황에 대해 적응될 수 있다. 컴퓨터 보조식 주행 시스템은 예를 들어 이하의 동작, 즉 차량 내에 통합된 도로를 조명하기 위한 시스템의 작동, 보행자, 차량 또는 도로 표지판의 존재의 검출, 차량의 속도의 조정 중 적어도 하나를 수행한다. 컴퓨터 보조식 주행 시스템은 또한 하나의 주행 모드로부터 다른 주행 모드로의 스위칭, 예를 들어 차량의 열 추진 모드로부터 차량의 전기 추진 모드로의 스위칭을 수행할 수 있다. 컴퓨터 보조식 주행 시스템에 의해 수행된 동작은 주행 시스템에 따라 레이더의 개방각을 조정시킴으로써 수행될 수 있다.
- 각각의 점에 대해, 도로 상황 데이터 값에 관련하는 부가적인 속성은 네비게이션 시스템으로부터 추출되고, 주행 상황의 결정은 도로 상황 데이터 값으로 개선된다. 도로 상황 데이터 값은 이하의 데이터 값, "시내", "시외곽", "간선도로", "기타" 중으로부터의 하나이다. 따라서, 본 발명은 속성 데이터를 고려할 뿐만 아니라 차량의 전방에 위치된 환경의 상황을 또한 고려한다. 따라서, 속성에 기초하는 예측 뷰는 상황 정보에 의해 향상된다. 그 결과, 주행 상황은 더 큰 정밀도로 서술된다. 예를 들어, 본 발명은 시내에서 또는 간선도로 상에서 직선 섹션을 위한 상이한 정보를 공급한다. 이 정보는 특히 예를 들어 조명 빔을 제어하기 위해 요구가 있을 때 유용하다.
- 도로 상황 데이터의 변화를 나타내는 연속적인 점들의 세트가 식별되고, 공통 도로 상황은 이 세트의 점들과 관련된다. 따라서, 네비게이션 시스템으로부터 오는 데이터가 실제와 적합하지 않는 변화를 나타내면, 방법은 이 불일치를 검출하고 점들의 이 세트에 통상의 상황을 할당한다. 따라서, 생성된 이벤트-기반 뷰의 연속성이 보존된다. 컴퓨터 보조식 주행 시스템은 따라서 항상 연속적으로 제어된다. 바람직한 실시예에 따르면, 모든 도로 상황은 계층으로서 배열되고, 이 점들의 세트의 도로 상황 중에서 계층에서 더 높은 도로 상황이 공통 도로 상황으로서 선택된다. 예를 들어, 연속적인 점들의 세트는 "시내" 및 "간선도로" 상황 데이터의 변화를 나타내고, 이 점들의 세트와 관련된 공통 도로 상황은 도로 상황 "간선도로"이다. 간선도로가 시내를 통해 연장하면, 네비게이션 시스템이 "시내" 및 "간선도로" 상황의 변화를 나타내는 점들의 연속을 지시할 수 있는 가망성이 높다. 본 발명은 따라서 이 비일관성이 상승될 수 있게 하고 공통 상황 "간선도로"가 모든 이들 점들에 할당될 수 있게 한다. 따라서, 주행 상황은 상황 "간선도로"와 명확하게 관련될 수 있다. 컴퓨터 보조식 주행 시스템은 라이트 빔을 제어하기 위한 시스템이면, 예를 들어 간선도로 헤드라이트 상에 남아 있을 수 있고, 시내 헤드라이트로 스위칭되지 않을 것이다.
- 이행의 추론을 위해 그리고 주행 상황의 결정을 위해 속성의 비교를 위한 단계가 유한 상태 프로그램 가능 제어기에 의해 수행된다.
- 주행 상황이 판정되는 점들은 사용자에 의해 지시된 목적지에 따라 네비게이션 시스템에 의해 정의된 여정의 점들에 대응하고, 또는 어떠한 목적지도 사용자에 의해 지시되지 않으면 가장 유망한 여정의 점들에 대응한다. 가장 유력한 여정은 과거 주행 이력 및/또는 지도 데이터, 예를 들어 차량이 주행하는 도로의 유형에 기초하여 정의된다. 이것이 예를 들어 간선도로 상이면, 진출하는 것보다 그 위에 남아 있는 더 높은 가능성이 존재한다.
- 주행 상황의 결정과 관련된 신뢰 지수가 계산된다. 컴퓨터 보조식 시스템은 단지 신뢰 지수가 임계치보다 큰 경우에만 제어된다. 신뢰 지수는 이하의 파라미터, 위성 위치 확인 수단에 의한 차량의 위치 확인, 맵의 디지털화의 정밀도, 맵의 업데이트의 날짜, 차량의 환경, 선택되거나 선택되지 않은 안내 모드 중으로부터 적어도 하나의 함수이다.
- 적어도 하나의 내장형 센서로부터 오는 데이터 및 네비게이션 시스템으로부터 오거나 네비게이션 시스템으로 송신되는 데이터가 병합된다. 이 병합 단계는 센서로부터 오는 데이터가 더 정밀한 방식으로 주행 상황을 판정하기 위해 네비게이션 시스템으로부터 오거나 네비게이션 시스템으로 송신되는 데이터를 향상시키도록 적용된다.
- 추가적으로 또는 대안적으로, 본 발명은 위치 확인 수단으로부터 오는 정보가 이용될 수 없을 때에도 주행 상황을 판정하기 위해 센서로부터 오는 데이터가 네비게이션 시스템으로부터 오거나 네비게이션 시스템으로 송신되는 데이터를 보충하는 방식으로 배열된다.
본 발명의 프레임워크에서, 예측 방식으로 차량에 대한 주행 상황을 판정하기 위한 시스템이 또한 제공된다. 이 시스템은 내장형 네비게이션 디바이스 및 상기 특징들 중 하나에 따른 방법을 구현하는 것이 가능한 프로세싱 수단을 포함한다. 시스템은 상기 단계들의 적어도 일부의 구현을 위한 유한 상태 프로그램 가능 제어기를 포함한다.
본 발명은 더욱이 전술된 바에 따른 시스템을 포함하는 차량에 관한 것이다.
본 발명의 다른 특징, 목적 및 장점은 비한정적인 예로서 제시된 첨부 도면과 관련하여 이어지는 상세한 설명을 숙독할 때 명백해질 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 방법의 일 예의 다양한 단계를 개략적으로 도시하는 도면.
도 2는 지도 점들에 의해 수반되는 속성의 함수로서 주행 상황의 예를 제시하는 대응의 표.
도 3은 본 발명이 기초로 할 수 있는 맵의 일 예를 도시하는 도면.
도 4는 주행 상황을 판정하기 위해 사용된 상황의 예시적인 리스트를 도시하는 도면.
도 5는 본 발명에 따른 방법의 다른 예의 다양한 단계를 개략적으로 도시하는 도면.
도 6은 본 발명의 프레임워크에서 유한 상태 프로그램 가능 제어기에 의해 구현된 분석의 예를 설명하는 도면.
도 7은 본 발명의 다른 예시적인 용례를 도시하는 도면.
도 8은 본 발명의 또 다른 예시적인 용례에 대한 맵의 예를 도시하는 도면.
도 9는 도 8의 예시적인 용례의 프레임워크에서 유한 상태 프로그램 가능 제어기에 의해 구현된 분석을 설명하는 도면.
도 10은 본 발명의 구현예의 프레임워크에 적용될 수 있는 조명 전략을 요약하는 표.
도 11은 본 발명에 따른 신뢰 지수 계산의 예를 도시하는 도면.
도 12는 본 발명에 따른 시스템의 일 예를 설명하는 도면.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 도로 상황의 유형의 판정을 위한 방법의 일 예의 다양한 단계가 도시되어 있다.
차량의 전방에 위치된 적어도 하나의 가능한 경로를 정의하는 점이 네비게이션 시스템으로부터 얻어진다(단계 11).
본 발명은 네비게이션 시스템의 사용을 수반한다. 공지의 방식으로, 네비게이션 시스템은 특히 차량을 위치 확인하기 위한 수단 및 지도 데이터의 베이스를 포함한다. 통상적으로, 위치 확인 수단은 차량에 내장 설치된 수신기-송신기를 갖는 위성(GPS 또는 미래의 갈릴레오)에 의한 위치 확인을 위한 디바이스를 구비한다.
각각의 경로는 그 위치가 지도 데이터에 기록되는 점들의 세트에 의해 표현된다.
더욱이, 지도 데이터는 점들과 관련된 속성을 포함한다. 속성은 속성이 관련되는 점의 도로 환경의 유형을 서술하고, 예를 들어 이하의 정보의 아이템, 즉 차선의 수, 제한 속도, 교차로, 로터리, 굽은길, 직선 섹션, 터널, 교량 등 중 하나를 포함한다. 도 2는 본 발명의 프레임워크에 사용된 속성의 일부의 리스트를 도시한다.
위치 확인 수단 및 맵으로부터의 데이터의 조합은 따라서 전자 수평선이 차량의 전방에서 정의될 수 있게 한다(단계 12). 유리하게는, 이 전자 수평선은 점들의 위치에 의해 정의된 차량의 상류측의 가능한 경로의 세트 및 이들 점들과 관련된 도로 환경의 유형으로 구성된다.
도 3은 전자 수평선의 일 예를 도시한다. 이 도면은 차량(20)의 위치 및 맵 상의 다양한 점들을 표시한다. 노드라 칭하는 이들 점들의 일부는 교차로(25)를 상징화하고 있다. 도로를 상징화하고 있는 다른 점들은 형태의 점이라 칭한다. 이들 다양한 점들은 세그먼트(seg01, seg02 등)가 경계 형성될 수 있게 하고, 이어질 수 있는 경로의 세트가 정의될 수 있게 한다. 이들 경로는 도 3에 도시되어 있다. 이 도면은 또한 예를 들어 다수의 차선(21), 제한 속도(22), 터널 입구(23), 터널 출구(24), 교량의 시작(26), 교량의 종료(27), 도로의 곡률반경(28)과 같은 다양한 점들과 관련된 속성을 표시하고 있다.
본 발명의 특징적인 방식으로, 전자 수평선의 점들과 관련된 속성이 추출된다(단계 13).
수평선 상의 소정의 점에 대해, 이 소정의 점의 속성이 분석되고, 도 2에 지시된 세트와 같은 사전 결정된 세트에 속하는 속성이 유지된다. 이 속성은 이전의 점의 것과 비교된다(단계 14).
이전의 점은 당해의 점에 대해 당해의 점과 동일한 경로 상에 위치되고 차량과 당해의 점 사이에 배치된 당해의 점에 인접한 점을 나타낸다. 다음 점은 소정의 점에 대해 차량의 이동의 방향에서 소정의 점에 연속적인 점을 나타낸다.
당해의 점의 속성 및 이전의 점의 속성이 동일하면, 이전의 점의 속성에 대응하는 주행 상황이 이어서 이로부터 추론된다. 2개의 점 사이의 연속적인 주행 상황이 따라서 특징화된다. 연속적인 속성이 동일한 한, 동일한 주행 상황이 이어서 보존된다. 본 발명은 따라서 차량의 환경의 이벤트 기반 및 연속적인 설명을 제공한다. 이 주행 상황에 기초하여, 연속적인 제어는 이어서 예를 들어 컴퓨터 보조식 주행 시스템에 제공될 수 있다(단계 16). 전자 수평선 내의 주행 상황을 미리 판정함으로써, 대응 제어 명령이 저장되어 본 발명의 방법에 의해 판정된 주행 상황에 적용될 수 있다.
속성과 주행 상황 사이의 대응이 예를 들어 도 2에 제시된 유형의 대응의 표에 의해 수행된다. 표의 일 예가 도 2에 제공된다. 예를 들어, 2개의 연속적인 속성이 속성 "터널"과 관련되면, 방법은 이로부터 이들 2개의 점 사이의 주행 상황 "터널 내에서의 주행"을 추론한다.
당해의 점의 속성 및 이전의 점의 속성이 동일하지 않으면, 이전의 점에 기초하는 주행 상황의 종료가 이어서 이에 따라 추론된다. 주행 이행 및 새로운 주행 상황의 시작이 또한 이로부터 추론된다. 이 이행의 성질 및 새로운 주행 상황의 성질은 당해의 점에 의해 지시된다.
당해의 점의 속성에 따른 주행 이행의 판정은 또한 대응의 표에 기초할 수 있다. 예를 들어, 이전의 점이 속성 "직선 섹션"과 관련되면 그리고 당해의 점이 속성 "로터리"와 관련되면, 방법은 이로부터 "직선 섹션 상에서의 주행"에 대한 상황의 종료를 추론하고 상황으로의 이행이 도래하는 것을 판정한다. 이 대응의 표에 따르면, 이 이행은 유형 "로터리로의 이행"을 갖는다.
이들 단계는 연속적인 점들의 세트에 대해 반복된다. 속성이 동일하기만 하면, 방법은 이에 따라 연속적인 주행 상황을 추론한다. 따라서, 그 시작 및 종료가 대응 주행 상황에 의해 구속되는 주행 상황의 연속이 얻어진다.
따라서, 본 발명은 차량의 전방의 모든 주행 상황을 식별하는 전자 이벤트 수평선이 예측에 의해 발생될 수 있게 한다. 이 수평선은 현재 정보를 제공하는 것에 한정되는 것이 아니라, 이벤트의 연속을 예측하고, 이들 이벤트는 주행 상황에 대응한다. 본 발명에 의해 발생된 전자 수평선은 따라서 이벤트 수평선이라 칭할 수 있다.
이벤트 수평선은 하나의 차량 위치에 대해 발생된다. 통상적으로, 그 범위는 10 km의 정도이다. 차량이 전방으로 이동함에 따라, 이 수평선은 이 수평선의 예측 성질을 보존하기 위해 차량의 전방에 충분히 멀리 지도 데이터를 고려함으로써 업데이트된다. 따라서, 본 발명에 따른 시스템은 점진적인 이벤트 수평선 발생기 또는 점진적인 이벤트 수평선 센서라 칭할 수 있다.
본 발명에 의해 발생된 점진적인 이벤트 수평선은 따라서 운전자에 의해 수행된 분석에 매우 근접한 환경의 분석을 제공한다.
유리하게는, 제어 명령의 환경의 분석 및 생성이 결합 해제된다. 이는 특히 분석 프로그램의 복잡성이 감소될 수 있게 하고 프로그램이 더 업그레이드 가능하게 할 수 있다.
도 3의 예를 재고려하면, 점진적인 이벤트 수평선은 교차로(25) 후의 가능한 주행 상황 중으로부터 이하의 주행 상황, 즉 직선 섹션 상에서의 주행(seg 12), 이어서 터널 내에서의 주행[점(23, 24) 사이], 이어서 직선 섹션 상에서의 주행으로의 이행, 이어서 직선 섹션 상에서의 주행 등을 예측한다.
바람직한 방식으로, 본 발명에 따른 시스템은 무엇보다도 사전 정의된 제 1 세트의 속성에 속하는 속성에 기초하여 주행 상황을 판정한다. 통상적으로, 이 세트는 도 2의 비한정적인 표에 열거된 속성, 즉 교차로, 로터리, 터널, 교량, 직선 섹션, 굽은길을 포함한다. 이들 속성은 제 1 레벨의 정보에 대응한다. 이들은 차량의 직접적인 도로 환경 상의 정보를 제공하고 도로 자체를 특징화한다.
유리하게는, 본 발명에 따른 시스템은 각각의 점들에 대한 부가적인 속성을 추출한다. 이 부가적인 속성은 사전 정의된 제 2 세트의 속성에 속한다. 이 부가적인 속성은 제 1 레벨보다 높은, 달리 말하면 더 일반적인 제 2 레벨의 정보를 제공한다. 이는 특히 차량의 도로 상황을 특징화한다. 이는 상황 데이터라 나타낸다. 통상적으로, 이 세트는 도 4의 표에 열거된 상황 데이터, 즉 시내, 간선도로, 시외곽, 기타 등등을 포함한다. 용어 "기타 등등"은 네비게이션 시스템이 상황 상의 정보를 갖지 않는 경우를 표현한다. 이는 따라서 저하 제어 모드, 예를 들어 조향 휠의 각도의 함수로서 제어 명령으로 스위칭하기 위해 동작 안전이 고려될 수 있게 한다. 일반적으로 말하면, 시스템이 상황 또는 속성 정보를 갖지 않을 때, 이는 진행 중에 주행 상황을 종료하고, 새로운 속성 및/또는 상황이 얻어질 때까지 임의의 주행 상황을 더 이상 생성하지 않는다.
본 발명에 따른 시스템은 이 상황 데이터를 추출하고 예측된 주행 상황의 서술을 세밀화하기 위해 이들을 분석한다.
도 5는 부가적인 속성을 고려하는 도로 상황의 유형의 판정을 위한 방법의 다양한 단계를 도시한다. 이 방법은 상황을 분석하고 주행 상황을 예측하기 위해 이들을 고려하기 위한 부가적인 단계(17)를 포함한다.
재차 도 3의 예를 고려하면, 차량이 "시내" 모드에서 효율적으로 이동하면, 시스템은 시내 상황과 함께 전술된 속성을 추출한다. 이 시스템은 이어서 교차로 후에 이하의 주행 상황, 즉 "시내에서 직선 섹션 상에서 주행"(seg12), 이어서 "시내에서 터널 내에서 주행"으로의 이행, "시내에서 터널 내에서 주행"의 시작 상황을 마킹하고[점(23, 24) 사이], 이어서 "시내에서 직선 섹션 상에서 주행"으로의 이행, "시내에서 직선 섹션 상에서 주행" 상황의 시작을 마킹하는 등을 판정한다.
유리하게는, 이 상황 데이터의 사용은 예측된 주행 상황에 대한 정보의 레벨이 향상될 수 있게 한다. 주행 상황에 기초하고 컴퓨터 보조식 주행 시스템을 제어하는데 사용되는 제어 규칙은 이어서 더 큰 정밀도로 정의될 수 있다.
바람직하게는, 전술된 다양한 단계는 유한 상태 프로그램 가능 제어기의 사용을 수반한다. 시스템은 더욱이 속성에 따른 주행 상황 및 이행의 식별을 위해 요구되는 데이터를 저장하기 위한 수단을 포함한다. 유리하게는, 시스템은 컴퓨터 보조식 주행 시스템 상에서 작용하는 제어 명령을 생성하기 위한 수단을 포함한다.
도 6은 유한 상태 프로그램 가능 제어기를 구성하는 분석 구조의 일 예를 설명한다.
초기 상태 "0"으로부터 시작하여, 전자 수평선을 스캐닝하는 것은 프로그램 가능 제어기의 상태에 의해 판정된 주행 상황에 대응하는 이행이 식별될 수 있게 한다. 이어서, 새로운 속성이 전자 수평선에서 검출되지 않는 한, 프로그램 가능 제어기는 대응 상태로 유지된다. 속성의 변화("기타")의 검출 후에, 주행 상황의 종료가 지시된다("최종 상태"). 새로운 주행 상황에 대응하는 새로운 이행은 이 속성에 따라 발생된다. 교차로를 제외하고는, 고려된 모든 상황은 어떠한 이행의 수가 수행되던간에(하나 이상) 이 방식으로 프로세싱된다.
교차로가 당해의 점에서 식별될 때, 교차로는 단지 이 상황의 시작 및 종료의 모두를 표현하는 단일 점으로서 맵 데이터베이스에 나타나고, 이 상황의 검출 후에, 프로그램 가능 제어기는 당해의 점에서 유한 상태에 즉시 도달한다.
마지막으로, 점진적인 이벤트 수평선 센서는 이들의 긴박성에 따라 모든 주행 상황 및 관련 상황을 서술하는 트리의 형태의 차량에 액세스 가능한 경로를 정의한다. 맵에 의해 공급된 전자 수평선의 점들로부터 주행 상황의 생성의 일 예가 도 7에 개략적으로 도시된다. n개의 점(점 1 내지 n)의 세트는 N개의 주행 상황(상황 1 내지 N, n>N)이 결정될 수 있게 한다. 이들 n개의 점은 제 1 레벨 속성(로터리, 굽은길, 교차로) 및 제 2 레벨 도로 상황 또는 속성(시내 및 시외곽)과 관련된다. 주행 상황은 제 1 레벨 속성 및 도로 상황 점 1 내지 4에 대한 "시내에서 로터리 상에서 주행", 점 5 내지 7에 대한 "시내에서 굽은길에서 주행", 점 n에 대한 "시외곽의 교차로"의 세트에 기초하여 생성된다.
본 발명은 운전자가 네비게이션 시스템에 그 목적지를 지시하는지 여부에 대해 구현될 수 있다.
이 목적지가 지시되는 경우에, 주행 상황이 판정되는 점들은 이 목적지의 함수로서 네비게이션 시스템에 의해 정의된 여정의 점들에 대응한다.
반대 경우에, 주행 상황이 판정되는 점들은 가장 유력한 여정의 점들에 대응한다. 다수의 잘 알려진 방법은 이 가장 유력한 여정이 결정될 수 있게 한다. 일반적으로 말하면, 이들 방법은 네비게이션 과거 이력 및/또는 맵 데이터, 예를 들어 차량이 주행하는 도로의 유형으로부터 데이터를 고려한다. 예를 들어 간선도로 상에서 주행하는 경우에, 차량이 그를 떠나는 것보다는 그 위에 남아 있는 더 높은 가망성이 있다.
바람직하게는, 안내 모드가 활성이건 아니건간에, 전자 수평선의 모든 점들은 모든 가능한 경로를 포함하는 수평선을 정의하기 위해 분석될 수 있다. 따라서, 모든 주행 상황이 예측된다.
본 발명의 일 예시적인 용례는 이제 도 8 및 도 9를 참조하여 상세히 설명될 것이다.
시스템은 차량이 이하의 최고 가망성을 갖는 경로를 판정한다. 이 경로는 더 두꺼운 라인의 각 측면 상에 2개의 얇은 라인에 의해 표현된다. 본 발명에 따른 시스템은 다양한 형태의 점들(72 내지 74, 76, 79) 및 노드(75, 77, 80)를 추출하고, 이들 노드는 맵 상의 교차로를 표현한다. 이는 이들 점들의 속성을 분석한다. 차량(71)의 전방에 위치된 제 1 점(72)의 속성의 분석에 의해, 3 미터에서 직선 섹션(속성 "L")의 시작을 식별한다(단계 91). 점(74)의 분석은 또한 직선 섹션 속성(속성 "L")을 수반하기 때문에, 이는 점(72, 74)에 의해 구속된 세그먼트(73) 상의 주행 상황 "직선 섹션 상에서의 주행"이 판정될 수 있게 한다. 따라서, 프로그램 가능 제어기는 이 점 상의 상태를 변화시키지 않는다(단계 92). 노드(75)는 로터리 상의 교차로에 대한 속성(속성 "I, R")과 관련된다. 이 노드(75)는 프로그램 가능 제어기의 상태의 변화 및 주행 상황 "직선 섹션 상에서의 주행"을 트리거링한다(단계 93). 시스템은 이로부터 이 주행 상황이 20 미터에서 종료하는 것을 추론한다.
이 동일한 노드(75)는 로터리 상의 교차로로의 이행을 위한 상황을 마킹한다(단계 94). 이는 또한 20 미터에서 시작하는 "로터리 상의 주행"에 대응하는 새로운 주행 상황의 시작을 마킹한다(단계 95). 다음의 5개의 점은 로터리 속성("R")과 관련된다. 따라서, 프로그램 가능 제어기는 로터리 상의 교차로에 대한 속성(속성 "I, R")을 수반하는 노드(77)까지 상태를 변경하지 않는다(단계 96). 프로그램 가능 제어기는 재차 상태를 변경하고, 65 미터에서 주행 상황 "로터리 상에서의 주행"의 종료를 검출하고(단계 97), 로터리 상의 교차로로의 이행을 판정한다(단계 98).
따라서, 본 발명은 로터리만큼 복잡한 환경에서도 특히 실제와 근접한 주행 상황이 발생될 수 있게 한다. 설명된 이벤트 수평선은 또한 완벽하게 연속적이다. 본 발명에 의해, 완벽하게 일관적이고 연속적인 제어 규칙이 이어서 이들 주행 상황으로부터 추론될 수 있다.
이들 점들의 각각과 관련된 상황이 상황 "시내"인 가설을 고려하고 이하에 더 상세히 설명되고 조명 빔에 대한 제어 전략을 요약하는 도 10의 표에 기초하여, 직선 섹션의 세그먼트는 따라서 TL_NAV로 나타낸 기능에 의해 확장된 로터리 빔 및 정상 조명을 가질 수 있다. 이 기능은 이하에서 더 명백해지는 바와 같이 빔 확장에 대응한다.
네비게이션 시스템에 의해 공급된 현재 정보에 기초하는 제어 규칙은 연속적인 것보다는 단일점 제어를 유도할 수 있다. 이러한 규칙은 예를 들어, 특히 시외곽의 로터리 상에서 야간에 온 및 오프 동작의 비일관적인 연속을 야기한다.
바람직하게는, 본 발명은 연속적인 점들의 세트가 도로 상황 데이터의 비일관적인 변경을 나타내는지 여부를 식별하기 위해 배열된다. 이 변경은 2개 이상의 상이한 도로 상황에 적용될 수 있고, 반드시 1 대 1일 필요는 없다. 본 발명은 변경 주파수가 실제와 부적합한지 여부를 식별하도록 설계된다.
예를 들어, 간선도로가 시내를 통과할 때 맵 상의 몇몇 점들, 또는 심지어 모든 점들은 동시에 상황 "시내" 및 상황 "간선도로"를 각각 갖는 것이 빈번하다. 이는 이와 같은 상황 데이터가 제어를 위해 사용되면, 달리 말하면 본 발명에 의해 제공된 바와 같은 수평선의 이벤트-기반 분석 없이 "시내"와 "간선도로" 사이의 교번적인 제어 명령을 생성할 수 있다. 예를 들어 제어 명령과 같은 조명 빔 제어에 적용되는 것은 주행 안전 및 편안함의 견지에서 허용 불가능한 동작인 헤드램프로의 급속 온/오프 변경을 발생한다.
본 발명은 또한 이 점들의 세트와 공통 도로 상황을 관련시키도록 설계된다. 따라서, 생성된 점진적인 이벤트 수평선의 연속성이 보존된다. 이 수평선에 기초하는 제어는 따라서 또한 연속적으로 제어된다.
모든 이들 점들에 대해 선택될 공통 도로 상황을 결정하기 위해, 모든 도로 상황이 계층으로 배열되고 계층 내의 최고 도로 상황이 공통 도로 상황으로서 선택된다.
시내를 통해 연장하는 간선도로의 이전의 경우를 고려하면, 상황 "시내"보다 더 높은 계층 레벨이 상황 "간선도로"에 할당된다. 따라서, 이 경우에 선택되는 공통 도로 상황은 도로 상황 "간선도로"이다. 따라서, 생성된 주행 상황은 이 점들의 세트에 대해 상황 "간선도로"를 고려할 것이다. 따라서, 본 발명에 의해 예측된 이 주행 상황은 네비게이션 데이터에 의해 도입된 비일관성에도 불구하고 실제에 실제로 대응한다. 따라서, 주행 상황에 기초하는 제어 규칙은 완벽히 적응될 것이다. 이 제어 규칙이 조명에 관련되면, 간선도로 조명 모드는 따라서 간선도로의 전체 부분에 걸쳐 남아 있게 될 수 있다.
도 10을 참조하면, 차량으로부터의 조명 빔에 대한 제어 전략이 이제 제시될 것이다. 더 구체적으로, 본 발명의 요지인 점진적인 이벤트 수평선 센서는 두문자어 AFS에 의해 일반적으로 나타낸 적응성 전방 조명 시스템으로부터 적용될 명령을 수신한다.
공지의 방식으로, AFS 시스템은 이하의 통상의 기능을 제공한다.
- 의사-TL(시내 조명) 기능
이 기능이 목적은 시내 주행을 위해 라이트 빔을 확장시키는 것이다(좌측 및 우측). 이 디바이스는 단지 차량의 속도에 따라 활성화된다. 통상적으로, 이는 속도가 임계치, 예를 들어 50 km/h 미만으로 강하되면 활성화된다. 따라서, AFS 기능에 대한 제어 규칙은 속도 센서에만 의존한다.
- 의사-ML(간선도로 조명) 기능
이 기능은 간선도로 모드로 헤드램프를 상승시키는 것으로 이루어진다. 이는 단지 통상적으로 속도가 임계치, 예를 들어 80 km/h를 초과하면 차량의 속도에 따라 활성화된다. 따라서, AFS 기능에 대한 제어 규칙은 단지 속도 센서에만 의존한다.
- FBL(고정 굴곡 조명)
이 기능은 조향 휠의 회전에 따라 좌향 또는 우향 내부 가장자리의 점진적인 조명을 제공한다. 따라서, AFS 기능에 대한 제어 규칙은 각도 위치 센서에만 의존한다.
- DBL(동적 굴곡 조명)
이 기능은 조향 휠의 회전이 함수로서 조명 광학 기기의 점진적인 회전을 제공한다. 따라서, AFS 기능에 대한 제어 규칙은 각도 위치 센서에만 의존한다.
이들 기능의 어느 것도 차량의 환경을 고려하여 제어 규칙에 의해 제어되지 않는다.
대안으로서, 몇몇 AFS 시스템은 조향 휠 각도 데이터 값(FBL, DBL)의 함수로서가 아니라 네비게이션 시스템 맵에 의해 공급된 점들의 위치의 함수로서 이들 기능의 제어가 수행되게 하기 위해 설계된다. 이들 점들은 도로 프로파일이 정의될 수 있게 하고 도로의 곡률이 계산될 수 있게 한다. 제어 규칙은 내부 가장자리의 점진적인 조명(좌향, 우향) 또는 조명 광학 기기의 점진적인 회전의 트리거링을 위해 도로의 곡률에 기초한다.
본 발명은 새로운 제어 규칙을 제공한다. 이들 새로운 제어 규칙은 적응성 전방 조명 시스템(AFS)의 기능의 제어가 향상될 수 있게 한다. 이를 위해, 사상은 상기에 지시된 방식으로 판정된 바와 같은 주행 상황에 제어 규칙을 기초하는 것이다.
도 10의 표는 한편으로는 제 1 레벨 속성(교차로, 로터리, 직선 섹션, 굽은길, 고속도로 이중 차도 등)에 의해, 다른 한편으로는 도로 상황(간선도로, 시내, 시외곽)에 의해 정의된 주행 상황의 함수로서 AFS 유형의 다양한 조명 기능에 특히 유리한 제어 전략을 제시한다. 이 표는 이하의 기능을 제시한다.
- TL_NAV
이 기능은 시내 주행을 위해 라이트 빔을 좌측 또는 우측으로 확장하는 것으로 이루어진다. 이 기능은 본 발명의 방법 요지에 의해 검출된 바와 같은 주행 상황에 기초하는 제어 규칙에 의해 제어된다. 도 10의 표에 정의된 전략에 따르면, 상황 "시내에서 주행"을 수반하는 주행 상황이 판정되면, 빔 확장 기능이 트리거링될 수 있다. 검출된 상황이 "시외곽에서 주행"이고 제 1 레벨 속성에 기초하여 판정된 주행 상황이 "굽은길 상의 주행" 또는 "고속도로 이중 차도 상에서의 주행" 또는 "양방향 고속도로 상에서의 주행"이면, 제어 규칙은 빔의 확장을 방지할 것이다. 로터리에 도달하기 전에, 주행 상황 "시외곽의 로터리 상에서 주행"이 판정될 것이다. 일단, 차량이 로터리에 도달하면, 제어 규칙은 빔의 확장을 재차 인가할 것이다.
- ML_NAV
이 기능은 주행 상황 "간선도로 상에서 주행" 또는 "고속도로 이중 차도 상에서 시외곽에서 주행" 또는 "양방향 고속도로 상에서 시외곽에서 주행"이 검출될 때 간선도로에 적용된 조명을 적용하는 것으로 이루어진다.
-FBL_NAV
이 기능은 도 10의 표에 식별되고 본 발명의 방법에 따라 결정된 상황 및 주행 상황에 따라 굽은길 상에서 내부 가장자리(좌향, 우향)의 점진적인 조명을 제공한다.
- DBL_NAV
이 기능은 도 10의 표에 식별되고 본 발명의 방법에 따라 결정된 상황 및 주행 상황에 따라 굽은길 상에서 조명 광학 기기의 점진적인 회전을 제공한다.
본 발명은 기능 FBL_NAV 및 DBL_NAV에 적용될 때 특히 유리한 것으로 입증되었다. 실제로, 통상의 FBL 또는 DBL 기능에서, 광학 기기의 점진적인 조명 또는 점진적인 회전은 조향 휠의 회전에 의해 트리거링된다. 따라서, 조명 기능은 차량이 이미 굽은길에 연계될 때 트리거링된다. 따라서, 현존하는 해결책은 굽은길 내로의 입구에서 조명이 향상될 수 있게 하지 않는다. 역으로, 본 발명에 따른 점진적 이벤트 수평선 센서는 굽은길 내로의 입구가 미리 양호하게 예측될 수 있게 한다. 따라서, 광학 기기의 점진적인 조명 또는 점진적인 회전은 굽은길의 충분히 전방에서 트리거링되어 차량이 굽은길에 진입하자마자 가시성을 향상시킨다.
동일한 것이 굽은길로부터 출구에서 해당한다. 본 발명은 점진적 이벤트 수평선 센서에 의해 굽은길로부터 출구를 예측하고, 충분히 조향 휠의 각이 굽은길로부터의 출구가 예측될 수 있게 하기 전에 결과로서 제어 명령을 생성한다.
더욱이, 이들 기능의 각각에 대한 제어 규칙은, 주행 상황에 기초하는 것이 추가하여, 또한 센서로부터 오는 데이터(예를 들어, 속도 또는 조향 휠의 각도) 또는 맵 상의 점들의 위치 데이터에 기초할 수 있다. 데이터의 이 조합은 도 12를 참조하여 상세히 설명될 것이다.
따라서, 이들 기능은 통상의 AFS 기능과 네비게이션에 의해 보조된 AFS 기능을 결합한다. 따라서, 본 발명은 제어 규칙을 향상시키고, AFS 조명 기능이 최적화될 수 있게 한다.
이들 AFS 조명 기능을 더 향상시키기 위해, 제어 규칙은 이하의 특정한 특징을 고려한다.
- FBL 기능이 간선도로, 시외곽, 지방 도로, 국도 및 고속도로 상의 DBL 기능과 결합됨. 따라서, 차량은 하향-빔 헤드라이트를 선택하고 FBL 및 DBL 기능이 활성화됨.
- TL 기능이 FBL 기능에 비해 우선 순위를 취함. 따라서, 경우에 따라, 조명은 하향-빔+FBL+DBL이 아니라 하향-빔+TL+DBL일 것임. 이는 교차로 및 로터리에 대한 시내 또는 시외곽에서 해당됨. 이들 기능의 일부의 활성화는 법규에 강제로 순응해야 함.
- 이하의 상황 중 적어도 하나가 기능 TL이 활성화되기 위해 검증되어야 함.
- 차량은 시가지 내에 있고, 차량의 속도가 80 km/h 미만임.
- 차량은 공공 조명을 구비한 도로 상에 있고, 차량의 속도가 80 km/h 미만임.
- 차량의 속도가 50 km/h 미만임.
- ML 기능이 활성화되게 하기 위해, 차량의 속도는 70 km/h 이상이어야 하고, 이하의 상황이 검증되어야 함.
- 차량은 간선도로 상에 있고 및/또는 차량의 속도가 110 km/h 이상임.
- 간선도로가 검출될 때 2분의 대기 시간이 활성화에 앞서 요구됨.
바람직하게는, 본 발명은 예측에 의해 판정된 주행 상황에 관련하는 신뢰 지수를 정의한다. 이 신뢰 지수는 제어 규칙이 컴퓨터 보조식 구동 시스템에 적용되는 정도에 영향을 미친다. 통상적으로, 이 지수가 사전 정의된 임계치보다 작으면, 주행 상황에 기초하는 제어 규칙은 컴퓨터 보조식 주행 시스템에 적용되지 않고 다른 비예측 센서에 기초하는 제어 명령이 이 경우에 적용된다. 예를 들어, AFS 조명의 경우에, 차량은 조향 휠의 각도 또는 속도에 기초하여 AFS 제어로 스위칭한다.
바람직하게는, 신뢰 지수는 이하의 비한정적인 리스트로부터 기준 중 하나 이상에 기초하여 계산된다.
- 도로 상의 정보의 레벨: 이 기준은 특히 맵의 정밀도를 반영함.
- 도로의 기능적 클래스: 이 기준은 도로의 클래스와 관련된 속성의 정밀도를 고려함.
- 도로 환경의 유형: 시내, 간선도로 출구, 교차로 등.
- 위성 위치 확인 수단(GPS 또는 미래의 갈릴레오)에 의한 차량의 위치 확인의 정밀도.
- 안내 모드가 선택되었는지(여정의 사용자에 의한 지시) 여부.
- 맵의 업데이트 날짜.
유리하게는, 신뢰 지수는 이들 기준의 각각을 고려함으로써 계산된다. 신뢰 지수의 계산을 위해, 이들 기준의 각각은 가중될 수 있다. 이들 가중치는 이들이 할당되는 기준의 신뢰성의 함수로서 결정된다. 이들은 경험에 의해 또는 학습에 의해 정의될 수 있다.
도 11은 주행 상황의 결정을 위한 시스템의 신뢰 지수의 계산의 일 예를 제시한다.
일 특정 실시예에서, 본 발명은 내장형 센서로부터 오는 데이터를 사용하기 위해 구성된다. 도 12는 이러한 시스템의 일 예를 개략적으로 도시한다.
본 발명은 위성 위치 확인 수단(121)으로부터 오는 데이터를 수신하는 네비게이션 시스템(123)을 포함한다. 이들 수단은 전술되어 있다. 본 발명은 또한 지도 데이터를 네비게이션 시스템에 공급하는 데이터베이스(122)를 포함한다.
네비게이션 시스템으로부터 오는 데이터(125)는 점진적 이벤트 수평선 센서(124)에 전송된다. 이 센서는 유한 상태 프로그램 가능 제어기를 포함한다. 이 제어기는 주행 상황(126)을 판정한다. 이들 주행 상황은 예를 들어 컴퓨터 보조식 주행 시스템에 송신되도록 설계된다. 네비게이션 시스템(123)은 또한 위성 위치 확인 시스템에 특정한 위치 확인의 정밀도에 대응하는 신뢰 지수(127)를 점진적 이벤트 수평선 센서(124)에 공급한다. 이 센서(124)는 예를 들어 도 11에 도시된 방법에 따라 신뢰 지수를 계산하여 이를 다른 기준에 통합하고, 주행 상황(126)을 갖는 최종화된 신뢰 지수(128)를 전송한다.
본 발명은 또한 조향 휠의 각도 또는 차륜의 각도에 대한 정보를 제공하는 속도 또는 자이로스코프 센서와 같은 적어도 하나의 내장형 센서(129)를 포함한다.
내장형 센서(129)로부터의 데이터(130)는 네비게이션 시스템(123)에 전송될 수 있다. 이 데이터(130)는 특히 네비게이션 시스템이 저하 모드에서 동작할 때 위치 확인 수단으로부터 또는 맵으로부터 오는 데이터를 보충하거나 병합될 수 있다. 예를 들어, 위치 확인 수단으로부터의 신호가 사라지면, 조향 휠에 대한 각도 데이터 및/또는 속도 데이터는 시스템이 적어도 일시적으로 맵 상에 차량을 계속 위치 확인할 수 있게 한다.
더욱이, 내장형 센서(129)로부터의 데이터(131)는 점진 이벤트 수평선 센서(124)에 전송될 수 있다. 이 데이터(131)는 이어서 주행 상황의 결정을 향상시키기 위해 네비게이션 시스템으로부터 오는 데이터와 조합된다. 예를 들어, 속도 센서로부터의 데이터는 차량의 속도 또는 위치와 관련하는 위치 확인 수단으로부터 오는 데이터가 세밀화될 수 있게 한다. 광학 기기를 회전 구동하는 것으로 이루어지는 동적 굴곡광형의 적응성 전방 조명 기능에 대해, 제어 규칙에 의해 고려되는 속도 데이터는 커브에 진입하거나 커브 내에 있을 때 차량의 실제 속도에 가능한 한 밀접하다. 그러나, 단지 위치 확인 수단에 기초하여 속도에 대한 정밀한 정보를 얻는 것은 쉽지 않다.
내장형 센서로부터 오는 데이터와 네비게이션 시스템으로부터 오거나 네비게이션 시스템에 송신된 데이터의 병합은 따라서 주행 상황이 더 정밀한 방식으로 저하 동작 모드에서 판정될 수 있게 한다.
실제로, 컴퓨터 보조식 주행 시스템은 점진적 이벤트 수평선 센서의 신뢰 지수가 사전 정의된 임계치 미만이고 따라서 내장형 센서를 사용하여 저하 모드로(예를 들어, 조향 휠의 각도에 기초하여 DBL 또는 속도에 기초하여 ML) 스위칭할 때 저하 모드에서 동작한다.
유리하게는, 본 발명은 상이한 유형의 복수의 내장형 센서로부터 데이터를 사용한다.
네비게이션 시스템으로부터 그리고 내장형 센서로부터 오는 데이터의 이 병합은 예를 들어 도 10을 참조하여 설명된 AFS 조명 전략에 대해 구현된다.
본 발명은 전술된 실시예에 한정되는 것은 아니고, 그 사상에 합치하는 임의의 실시예를 커버한다. 특히, 점들의 각각에 대해 먼저 모든 속성(제 1 레벨 속성)을, 이어서 상황을 분석하는 것이 유리하지만, 역 분석이 수행될 수 있다. 단지 전자 수평선 상의 점들의 상황을 분석하는 것이 또한 고려될 수 있다.

Claims (15)

  1. 차량의 도로 상황의 유형을 예측 방식으로 판정하기 위한 방법에 있어서,
    네비게이션 시스템으로부터, 상기 차량의 전방에 위치된 적어도 하나의 가능한 경로를 정의하는 점들을 획득하는 단계(11)와,
    각각의 점에 대해, 그 점과 관련된 도로 환경의 유형을 서술하는 적어도 하나의 속성을 상기 네비게이션 시스템으로부터 추출하는 단계(13)와,
    상기 당해의 점의 속성을 이전의(preceding) 점의 속성과 비교하는 단계(14)와,
    상기 속성들이 동일하면, 주행 상황을 상기 속성들로부터 추론하여 상기 주행 상황이 상기 이전의 점의 속성의 함수가 되도록 하는 단계와,
    2개의 상기 속성들이 상이하면, 주행 상황의 종료를 추론하고 새로운 주행 상황으로의 이행을 상기 당해의 점의 속성의 함수로서 결정하여 상기 경로에 대한 일련의 주행 상황을 정의하는 단계와,
    연속적인 점들의 세트를 식별하고 공통 도로 상황(common road conext)을 상기 세트의 점들과 관련시키는 단계를 포함하는
    방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 연속적인 점들의 적어도 일부는 상이한 도로 상황 데이터를 나타내고 및/또는 일부의 점들은 동일한 점에 대해 다수의 상이한 도로 상황 데이터를 나타내는
    방법.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 속성은 교차로, 로터리, 굽은길, 직선 섹션, 로터리 상의 교차로, 굽은길 상의 교차로, 직선 섹션 상의 교차로, 터널, 교량 중 하나인
    방법.
  4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    예측 방식으로 결정되는 주행 상황에 따라 컴퓨터 보조식 주행 시스템을 제어하는
    방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 컴퓨터 보조식 주행 시스템은 이하의 동작들,
    - 상기 차량 내에 통합된 상기 도로를 조명하기 위한 시스템의 작동,
    - 보행자, 차량 또는 도로 표지판의 존재의 검출,
    - 상기 차량의 속도의 조정,
    - 상기 차량의 열 추진 모드로부터 상기 차량의 전기 추진 모드로의 통과
    중 적어도 하나를 수행하는
    방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 동작들은 상기 주행 상황에 따라 레이더의 개방각(opening angle)을 조정함으로서 수행되는
    방법.
  7. 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서,
    각각의 점에 대해, 도로 상황 데이터 값에 관한 부가적인 속성을 상기 네비게이션 시스템으로부터 추출하고(17), 상기 주행 상황의 결정은 상기 도로 상황 데이터 값으로 개선되는(15)
    방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 도로 상황 데이터 값은 데이터 값으로서 "시내", "시외곽", "간선도로", "기타" 중으로부터의 하나인
    방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    모든 도로 상황은 계층으로서 배열되고, 상기 점들의 세트의 도로 상황 중에서 계층적으로 우수한 도로 상황은 공통 도로 상황으로서 선택되는
    방법.
  10. 제 8 항 또는 제 9 항에 있어서,
    상기 연속적인 점들의 세트는 "시내" 및 "간선도로" 상황 데이터의 변화를 나타내고, 상기 점들의 세트와 관련된 상기 공통 도로 상황은 도로 상황 "간선도로"인
    방법.
  11. 제 1 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 주행 상황이 결정되는 점들은 사용자에 의해 지시된 목적지에 따라 상기 네비게이션 시스템에 의해 정의된 여정의 점들에 대응하거나 또는 가장 유력한 것으로서 정의된 여정의 점들에 대응하는
    방법.
  12. 제 1 항 내지 제 11 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 주행 상황의 결정과 관련된 신뢰 지수가 계산되는
    방법.
  13. 제 4 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항과 조합되는 제 12 항에 있어서,
    상기 컴퓨터 보조식 구동 시스템은 단지 상기 신뢰 지수가 임계치보다 큰 경우에만 제어되는
    방법.
  14. 제 12 항 또는 제 13 항에 있어서,
    상기 신뢰 지수는 이하의 파라미터로서 위성 위치 확인 시스템, 맵의 디지털화의 정밀도, 맵의 업데이트의 날짜, 차량의 환경, 선택된 안내 모드 등 중으로부터 적어도 하나의 함수인
    방법.
  15. 차량에 대한 주행 상황을 예측 방식으로 판정하기 위한 시스템에 있어서,
    내장형 네비게이션 디바이스(123)와,
    제 1 항 내지 제 14 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 구현하기 위해 구성된 프로세싱 수단(124)을 포함하는
    시스템.
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