KR20170070488A - Method and apparatus for automatically generating drive route - Google Patents

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Abstract

본 발명은 자동경로 탐지에 관한 것으로써, 전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일면에 따른 주행경로 자동생성장치는, 하나이상의 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 주행경로의 시작점과 끝점을 이루는 컨트롤 포인트와, 시작점과 끝점 사이의 네 개의 벡터로 표현되는 베지어 커브(Bezier Curve)로 이루어진 단위모션을 생성하는 단위모션 생성부; 상기 주행경로를 주행가능구역과 주행불가구역으로 나누어 격자형태로 표시하는 격자그래프 변환부; 상기 격자형태로 표시된 주행경로의 최단경로를 탐색하는 경로탐색부; 및 상기 최단경로를 기울기 기반 최적화(Gradient-based optimization)방법으로 최적화 하는 최적화부를 포함하여 구현하는 것을 특징으로 한다.According to an aspect of the present invention, there is provided an apparatus for automatically generating a traveling path according to an aspect of the present invention, including at least one processor, the processor including: A unit motion generating unit for generating a unitary motion consisting of a control point and a Bezier curve expressed by four vectors between a start point and an end point; A lattice graph converting unit dividing the traveling path into a travelable area and a non-traveling area and displaying the lane in a grid form; A path search unit searching for a shortest path of the traveling path indicated in the grid form; And an optimization unit for optimizing the shortest path by a gradient-based optimization method.

Description

주행경로 자동생성방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR AUTOMATICALLY GENERATING DRIVE ROUTE}TECHNICAL FIELD [0001] The present invention relates to a method and an apparatus for automatically generating a traveling route,

본 발명은 무인운송시스템에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 무인자동차나 무인운송시스템이 목표지점까지 이동하기 위해 자동으로 주행경로를 생성하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention [0002] The present invention relates to an unmanned transportation system, and more particularly, to a method and apparatus for automatically generating a traveling route for an unmanned vehicle or an unmanned transportation system to move to a target point.

일반적으로 자동주행 시스템은 선박이나 항공기 등 장애물이 없이 일정한 경로로 이동하는 운송수단에 적용되어 왔으나, 최근 컴퓨터 시스템의 발달로 주행경로에 대한 실시간 연산이 가능해지고 자동차의 제어기술이 발달함에 따라 자동차의 무인 자동주행 시스템에 대한 연구가 활발해지고 있다.In general, the automatic traveling system has been applied to a vehicle that travels on a constant route without obstacles such as a ship or an aircraft. However, since the development of a computer system has enabled real-time calculation of a traveling route and automobile control technology has developed, Studies on an unmanned automatic traveling system have become active.

이러한 무인 자동주행 방법은 자동차 제조사들뿐 아니라 구글(Google) 등 자동차 제조사가 아닌 회사들의 참여도 눈에 띄는데, 이는 선박이나 항공기와 달리 자동차의 주행환경은 제한된 도로 위에서 여러 다른 차량들과 함께 주행해야 하고 신호등이나 예기치 못한 장애물에 의한 차선변경 등 실시간으로 주행조건을 판단하고 주행경로를 최적화 해야 하는 등 복잡한 상황에 놓여있기 때문이다.This unmanned automatic driving method is notable for automobile manufacturers as well as companies other than automakers such as Google. This is because, unlike a ship or an airplane, the driving environment of a vehicle runs along with other vehicles on a restricted road And it is in such a complicated situation that it is necessary to judge the driving condition in real time and optimize the traveling route such as a traffic lane or a lane change due to an unexpected obstacle.

종래 기술들은 카메라나 레이더를 이용하여 도로나 차선, 신호등이나 보행자 등 장애물을 판단하여 도로를 따라 주행하거나 장애물을 회피하는 기술을 사용하였다.Conventional technologies use a camera or a radar to determine obstacles such as roads, lanes, traffic lights, and pedestrians, to travel along roads or to avoid obstacles.

대한민국 등록특허 제10-1526606호 발명인 “자동주행경로 생성방법” 발명에 따르면 외부로부터 맵정보를 획득하고 이로부터 주행중인 도로의 중앙선을 생성하여 생성한 중앙선을 따라 도로를 주행하는 기술을 개시하고 있다. 또한 상기 생성한 중앙선에 장애물이 침입하는 경우 이를 회피하는 가상의 곡선을 다시 생성하여 장애물을 회피하는 기술도 개시하고 있다.Korean Patent No. 10-1526606 discloses a technique for acquiring map information from outside and generating a center line of the road from the outside to drive the road along a center line generated from the map information . Also, a technique of avoiding an obstacle by regenerating a virtual curve to avoid the obstacle when the obstacle enters the generated center line is also disclosed.

그러나 이러한 자동주행 경로생성 방법은 외부로부터 획득한 맵정보에 의지하고 또한 차선을 추종하기 때문에, 도로가 공사 중이거나 비포장도로 등 차선이 없는 경우에 자동주행을 위한 경로생성이 어려운 문제점이 존재한다.However, since the automatic travel route generation method relies on map information acquired from the outside and follows the lane, there is a problem that it is difficult to generate a route for automatic travel when there is no lane such as a road under construction or an unpaved road.

본 발명은 전술한 바와 같은 기술적 배경에서 안출된 것으로서, 베지어 커브 기반의 모션 벡터를 사용하여 경로를 효율적으로 계산하고, 베지어 커브를 표현하는 제어점(Control Point)들을 병합하여 변수를 줄임으로써 자동주행을 위한 경로계산의 연산량을 줄이고 자연스러운 주행경로를 생성할 수 있는 자동주행 경로생성 방법 및 그 장치를 제공하는 것을 그 목적으로 한다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the technical background as described above, and it is an object of the present invention to provide a method and apparatus for efficiently calculating a path by using a Bezier curve-based motion vector, and reducing a variable by merging control points representing Bezier curves And it is an object of the present invention to provide an automatic traveling route generation method and apparatus which can reduce a calculation amount of a route calculation for traveling and generate a natural traveling route.

본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The objects of the present invention are not limited to the above-mentioned objects, and other objects not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일면에 따른 주행경로 자동생성장치는, 하나이상의 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 주행경로의 시작점과 끝점을 이루는 컨트롤 포인트와, 시작점과 끝점 사이의 네 개의 벡터로 표현되는 베지어 커브(Bezier Curve)로 이루어진 단위모션을 생성하는 단위모션 생성부; 상기 주행경로를 주행가능구역과 주행불가구역으로 나누어 격자형태로 표시하는 격자그래프 변환부; 상기 격자형태로 표시된 주행경로의 최단경로를 탐색하는 경로탐색부; 및 상기 최단경로를 기울기 기반 최적화(Gradient-based optimization)방법으로 최적화 하는 최적화부를 포함하여 구현하는 것을 특징으로 한다.According to an aspect of the present invention, there is provided an apparatus for automatically generating a traveling path, including at least one processor, wherein the processor includes: a control point that forms a starting point and an end point of a traveling path; A unit motion generating unit for generating a unit motion composed of a Bezier curve expressed by a vector; A lattice graph converting unit dividing the traveling path into a travelable area and a non-traveling area and displaying the lane in a grid form; A path search unit searching for a shortest path of the traveling path indicated in the grid form; And an optimization unit for optimizing the shortest path by a gradient-based optimization method.

본 발명의 다른 일면에 따른 주행경로 자동생성 방법은, 주행경로의 시작점과 끝점을 이루는 컨트롤 포인트와, 시작점과 끝점 사이의 네 개의 벡터로 표현되는 베지어 커브(Bezier Curve)로 이루어진 단위모션을 생성하는 단계; 상기 주행경로를 주행가능구역과 주행불가구역으로 나누어 격자형태로 표시하는 단계; 상기 격자형태로 표시된 주행경로의 최단경로를 탐색하는 단계; 및 상기 최단경로를 기울기 기반 최적화(Gradient-based optimization)방법으로 최적화 하는 단계를 포함한다.In accordance with another aspect of the present invention, there is provided a method for automatically generating a traveling path, comprising: generating a unitary motion consisting of a control point constituting a starting point and an end point of a traveling path and a Bezier curve expressed by four vectors between a starting point and an end point; ; Displaying the traveling route in a lattice form by dividing the traveling route into a travelable zone and a non-travelable zone; Searching for a shortest path of the traveling path in the lattice form; And optimizing the shortest path by a gradient-based optimization method.

본 발명에 따르면, 경로생성을 위한 제어점의 변수를 줄임으로써 적은 연산량으로 빠른 경로계산과 최적화가 가능한 효과가 있고, 제어점의 병합에 의해 보다 유연하고 폭넓은 경로의 최적화를 달성할 수 있는 효과가 있다.According to the present invention, it is possible to perform fast path calculation and optimization with a small amount of computation by reducing the number of control points for path generation, and it is possible to achieve more flexible and broad path optimization by merging control points .

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 주행경로 자동생성장치의 구조도.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 주행경로 자동생성방법의 흐름도.
도 3은 본 발명에 따른 단위모션을 나타내는 변수를 나타낸 도면.
도 4는 본 발명에 또 다른 실시예에 따른 주행경로 자동생성장치의 구조도.
도 5는 m+1개의 단위모션으로 구성된 경로를 나타내는 구조도.
도 6은 본 발명에 따른 주행경로를 격자형태로 나타낸 구조도.
도 7은 본 발명에 따른 단위모션의 병합을 수행하는 각 과정을 나타내는 구조도.
도 8은 본 발명에 따른 병합의 횟수에 따른 경로의 변화를 나타내는 도면.
BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a structural diagram of a traveling path automatic generating apparatus according to an embodiment of the present invention; FIG.
2 is a flowchart of a method of automatically generating a traveling route according to another embodiment of the present invention.
3 is a diagram showing a variable representing a unit motion according to the present invention;
FIG. 4 is a structural view of an apparatus for automatically generating a traveling route according to another embodiment of the present invention. FIG.
5 is a structural diagram showing a path composed of m + 1 unit motions.
6 is a structural view showing a traveling path in a lattice form according to the present invention.
FIG. 7 is a structural view showing each process of performing unit motion merging according to the present invention; FIG.
8 is a diagram showing a change of a path according to the number of merge according to the present invention.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 한편, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성소자, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성소자, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The advantages and features of the present invention and the manner of achieving them will become apparent with reference to the embodiments described in detail below with reference to the accompanying drawings. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as being limited to the embodiments set forth herein. Rather, these embodiments are provided so that this disclosure will be thorough and complete, and will fully convey the scope of the invention to those skilled in the art. Is provided to fully convey the scope of the invention to those skilled in the art, and the invention is only defined by the scope of the claims. It is to be understood that the terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to be limiting of the invention. In the present specification, the singular form includes plural forms unless otherwise specified in the specification. As used herein, the terms " comprises, " and / or "comprising" refer to the presence or absence of one or more other components, steps, operations, and / Or additions.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 주행경로 자동생성장치의 구조를 나타낸다.1 shows a structure of an apparatus for automatically generating a traveling route according to an embodiment of the present invention.

단위 모션 생성기(Motion Primitive Generator, 100)는 한 쌍의 무인차 상태를 연결하는 모션 세그먼트를 생성한다. A Motion Primitive Generator (100) generates a Motion Segment that links a pair of unattended vehicle states.

도 2에서 무인차 상태는 (x, y,

Figure pat00001
로 구성되는데 x, y는 무인차의 위치를 나타내는 좌표이고
Figure pat00002
는 무인차의 헤딩각,
Figure pat00003
는 곡률을 각각 나타낸다.In FIG. 2, the autonegotiation state is expressed as (x, y,
Figure pat00001
Where x and y are coordinates indicating the position of the unmanned vehicle
Figure pat00002
The heading angle of the unmanned car,
Figure pat00003
Respectively.

본 발명에서는 5차 베지어 커브(Bezier Curve)를 이용하여 자동경로를 탐색하는데 기존 6개의 컨트롤 포인트를 사용하던 방식과 달리 시작과 끝점 두개의 컨트롤 포인트와 (a, b, c, d)의 4-D 벡터를 이용하여 표현함으로써 효율적으로 커브를 표현할 수 있다.In the present invention, unlike the conventional method in which six control points are used to search for an automatic path by using a Bezier curve of a fifth order, two control points (a, b, c, and d) By using the -D vector, it is possible to express the curve efficiently.

베지어 커브는 다음 수학식 1과 같이 표현된다. {

Figure pat00004
~
Figure pat00005
}는 5차 베지어 커브의 컨트롤 포인트를 나타내고 베지어 커브의 모양을 결정하며 t는 곡선의 형태를 조절하기 위한 비례변수이다.The Bezier curve is expressed by the following equation (1). {
Figure pat00004
~
Figure pat00005
} Represents the control point of the 5th Bezier curve, determines the shape of the Bezier curve, and t is a proportional variable for controlling the shape of the curve.

Figure pat00006
Figure pat00006

본 발명에서는 베지어 커브를 출발상태와 도착상태의 무인차 상태인 (x, y,

Figure pat00007
가 주어질 때 다음과 같은 과정을 거쳐 변환된 식으로 정의된다.In the present invention, the Bezier curve is defined as (x, y,
Figure pat00007
Is defined as a transformed expression through the following process.

이하에서 도 3을 참조하여 본 발명에 따른 베지어 커브 표현방법에 대해 자세히 살펴본다.Hereinafter, a method of representing a Bezier curve according to the present invention will be described in detail with reference to FIG.

우선 시작과 끝 컨트롤 포인트는 출발/도착위치에 고정되고 다음 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다.First, the start and end control points are fixed at the start / end positions and can be expressed by the following equation (2).

Figure pat00008
Figure pat00008

두 번째 컨트롤 포인트는 출발방향인

Figure pat00009
와 평행해야 하고, 대칭적으로 다섯 번째 컨트롤 포인트는 도착방향인
Figure pat00010
와 평행해야 하므로 수학식 3과 같이 나타난다.The second control point is the departure direction
Figure pat00009
, And the fifth control point symmetrically has to be parallel to the arrival direction
Figure pat00010
And therefore it is expressed by Equation (3).

Figure pat00011
Figure pat00011

세 번째 컨트롤 포인트는 출발곡률인

Figure pat00012
를 만족시켜야 하므로 컨트롤 포인트
Figure pat00013
를 연결한 직선으로부터의 수직거리가
Figure pat00014
가 되어야 하고, 대칭적으로 네 번째 컨트롤 포인트는
Figure pat00015
로부터 수직거리가
Figure pat00016
가 되어야 하며 이를 식으로 나타내면 수학식 4와 같다.The third control point is the start curvature
Figure pat00012
Therefore,
Figure pat00013
The vertical distance from the straight line connecting
Figure pat00014
And the fourth control point symmetrically
Figure pat00015
Lt; RTI ID = 0.0 &
Figure pat00016
And expressed by Equation (4).

Figure pat00017
Figure pat00017

이렇게 수학식 2 내지 수학식 4를 이용하여 여섯 개의 컨트롤 포인트를 구한 후 이를 수학식 1에 대입하면 5차 베지어 커브를 다음 수학식 5와같이 재정의 할 수 있다.Equation (2) to Equation (4) are used to calculate six control points, and substituting the six control points into Equation (1), the fifth-order Bezier curve can be rewritten as Equation (5).

Figure pat00018
Figure pat00018

즉, 종래의 수학식 1은

Figure pat00019
의 함수로 표현되나 본 발명에 의한 수학식 5는
Figure pat00020
의 함수로 표현되는 특징이 있다.That is, the conventional equation (1)
Figure pat00019
(5) according to the present invention is expressed as a function of
Figure pat00020
As shown in Fig.

한 개의 커브를 표현하는데 있어서는 종래의 방법이나 본 발명에 따른 방법이 모두 12개의 변수를 필요로 한다는데 있어서 차이가 없으나, 자동경로 생성에 있어서 여러 개의 커브가 결합하여 경로를 만들어내야 하므로 변수의 수를 줄일 수 있다.In expressing one curve, there is no difference in that the conventional method or the method according to the present invention requires 12 variables. However, since a plurality of curves are combined to generate a path in automatic path generation, .

도 5는 m+1개의 커브로 구성된 경로의 예를 나타낸다.5 shows an example of a path composed of m + 1 curves.

종래의 방법은 각 커브에 12개의 변수가 필요하므로 전체 경로를 표현하는데 12*(m+1)개의 변수가 필요하지만 본 발명에 따르면

Figure pat00021
~
Figure pat00022
은 접점이 되는 벡터로 공통되고, 각 커브는 (a, b, c, d) 벡터에 의해 경로가 표현되기 때문에 4m+4*(m+1) 개의 변수만으로 전체 경로를 표현할 수 있다.In the conventional method, since 12 variables are required for each curve, 12 * (m + 1) variables are required to represent the entire path, but according to the present invention
Figure pat00021
~
Figure pat00022
And each curve is represented by a vector of (a, b, c, d), the entire path can be represented by only 4m + 4 * (m + 1) variables.

이렇게 변수를 줄임에 따라 연산시간을 줄일 수 있을 뿐 아니라 최적화를 위한 변동의 폭이 커질 수 있기 때문에 최적화가 훨씬 잘 이루어지는 효과도 있다.In addition to reducing computation time by reducing the number of variables, optimization can be performed much better because the variation for optimization can be increased.

격자그래프 변환부(120)는 경로탐색을 위해 경로를 도 6와 같이 격자모양으로 변환하여 차량이 진행할 수 있는 도로와 진행하지 못하는 곳을 구분하여 경로를 설정할 수 있도록 한다.The lattice graph transforming unit 120 transforms a path into a grid shape for searching for a path as shown in FIG. 6, so that a path can be set by distinguishing a road on which the vehicle can travel and a place where the vehicle can not travel.

경로탐색부(130)는 격자그래프 변환부에 의해 격자형태로 변환된 경로에 A* 알고리즘(에이 스타 알고리즘)을 사용하여 격자그래프 변환부(120)에 의해 변환된 경로상 차량의 최단경로를 찾아낸다. The path search unit 130 finds the shortest path of the vehicle on the path converted by the lattice graph transform unit 120 using the A * algorithm (ESTAR algorithm) on the path converted to the lattice form by the lattice graph transform unit I will.

A* 알고리즘은 주어진 출발 꼭지점에서부터 목표 꼭지점까지 가는 최단 경로를 찾아내는 그래프/나무 탐색 알고리즘 중 하나인데, 단위모션생성기(110)에 의해 생성된 커브들을 조합하여 최단 경로를 찾아내는 것이다.The A * algorithm is one of a graph / tree search algorithm that finds the shortest path from a given starting vertex to a target vertex, and combines the curves generated by the unit motion generator 110 to find the shortest path.

도 6에서 경로탐색부(130)가 A* 알고리즘에 의해 찾아낸 차량의 최단 이동경로가 검정 실선으로 표시되어 있다.In FIG. 6, the shortest travel path of the vehicle found by the route search unit 130 by the A * algorithm is indicated by a solid black line.

최적화부(140)에서는 거리 s, 곡률

Figure pat00023
, 장애물과의 근접도
Figure pat00024
등으로 구성된 비용함수(cost function) J(x)를 기울기 기반 최적화(Gradient-based optimization)를 통해 최소화하고 이는 다음 수학식 6과 같이 표현된다.In the optimization unit 140, the distance s, the curvature
Figure pat00023
, Proximity to obstacles
Figure pat00024
And the like are minimized through gradient-based optimization, which is expressed as Equation (6): " (6) "

Figure pat00025
Figure pat00025

기울기 기반 최적화는 초기 추정값을 비용함수가 줄어드는 기울기 방향으로 반복적으로 변형시켜 최소값을 구하는 방법인데, 자유변수의 변화량에 따라 J(x)가 민감하게 변화하는 경우에는 초기값으로부터 크게 변형시킬 수가 없으므로 초기값에서 변형할 수 있는 자유도의 정도가 떨어지게 된다.The slope-based optimization is a method of finding the minimum value by repeatedly modifying the initial estimate in the direction of the slope where the cost function is reduced. However, when the sensitivity of J (x) changes sensitively according to the variation of the free variable, The degree of freedom that can be deformed in the value is reduced.

종래 기술은 단위 모션을 컨트롤 포인트인 점들의 집합(Polyline)으로 표현하였는데 이렇게 밀집된 점들의 집합에서 한 점의 위치의 변화는 곡률의 급격한 증가를 발생시키고, 차량의 자동주행에 이를 적용할 경우 급격한 방향전환으로 승객의 불편을 초래할 수 있으므로 최적화 하는데 한계가 있다.In the prior art, the unit motion is represented by a set of points (control point), which is a control point. A change in the position of one point in the set of dense points causes a sharp increase in curvature, There are limitations to optimization because conversion can cause inconvenience to passengers.

반면 본 발명에 따라 단위 모션인 베지어 커브는 두 개의 컨트롤 포인트와 네 개의 벡터로 표현되고, 병합과정을 거치면 컨트롤 포인트의 개수는 더 줄어들기 때문에 최적화 과정에서 점들의 위치변화에 의해서도 곡률이 급격하게 변화하지 않게 되고, 따라서 종래 발명보다 훨씬 큰 자유도를 가지고 자동주행경로의 최적화를 달성할 수 있어 보다 자연스러운 경로생성과 승객의 편의성을 높일 수 있는 효과가 있다.In contrast, according to the present invention, a unitary motion Bezier curve is represented by two control points and four vectors. Since the number of control points is further reduced through the merging process, the curvature is rapidly Therefore, it is possible to achieve the optimization of the automatic traveling route with a degree of freedom that is much greater than that of the conventional invention, thereby making it possible to create a more natural route and enhance the convenience of the passenger.

최적화 단계에서 컨트롤 포인트의 병합을 통해 변수의 개수를 더 줄이는 방법을 사용한다. 도 7은 병합에 의해 컨트롤 포인트를 줄여나가는 단계별 구성을 나타내는 도면이다.In the optimization phase, the number of variables is further reduced by merging the control points. 7 is a diagram showing a step-by-step configuration in which control points are reduced by merging.

우선

Figure pat00026
을 시작 컨트롤 포인트로 하고 반지름을 단위길이(1)로 고정한 베지어 커브의 집합을 단위모션생성기(110)에 의해 만들어낸다. 도 7의 (a)는 이렇게 생성된 베지어 커브들의 집합을 나타낸다.first
Figure pat00026
As a start control point, and sets a Bezier curve in which the radius is fixed to the unit length (1) by the unit motion generator 110. FIG. 7 (a) shows a set of Bezier curves generated in this way.

다음으로 생성된 베지어 커브의 집합을 두 개의 커브의 끝에 맞게 길이 R이 되도록 크기변형(Scaling)한다. R은

Figure pat00027
Figure pat00028
사이의 유클리디안 거리(Euclidean Distance)를 나타낸다.The next set of Bezier curves is scaled to fit the end of the two curves. R is
Figure pat00027
and
Figure pat00028
And the Euclidean distance between the two points.

중간 컨트롤 포인트인

Figure pat00029
를 건너뛰고
Figure pat00030
까지 연결될 수 있도록 단위길이의 베지어 커브를 크기 변형하는 것이다. 도 7의 (b)는 크기 변형된 베지어 커브의 집합을 나타낸다.Intermediate control point
Figure pat00029
Skip
Figure pat00030
The length of the Bezier curve of the unit length is changed. Fig. 7 (b) shows a set of size-modified Bezier curves.

크기 변형된 베지어 커브의 집합 중 기존

Figure pat00031
Figure pat00032
사이,
Figure pat00033
Figure pat00034
사이를 연결하는 두 개의 베지어 커브와 가장 유사한 커브를 검색한다. 시작 컨트롤 포인트와 종료 컨트롤 포인트는
Figure pat00035
Figure pat00036
로 정해져 있으므로 전술했던 것처럼 커브의 (a, b, c, d) 벡터를 결정하여 유사한 벡터를 검색하게 된다.Size Of existing sets of deformed Bezier curves
Figure pat00031
Wow
Figure pat00032
between,
Figure pat00033
Wow
Figure pat00034
Find the curve that most closely resembles the two Bezier curves connecting the two. The start control point and the end control point
Figure pat00035
Wow
Figure pat00036
(A, b, c, d) of the curve is determined as described above, and a similar vector is searched.

도 7의 (c)에서

Figure pat00037
,
Figure pat00038
,
Figure pat00039
,
Figure pat00040
는 병합한 커브의 (a, b, c, d)벡터를 각각 나타낸다.7 (c)
Figure pat00037
,
Figure pat00038
,
Figure pat00039
,
Figure pat00040
(A, b, c, d) vectors of the merged curve, respectively.

검색한 (a, b, c, d)벡터에 의해 두 개의 단위모션 벡터가 하나의 단위모션 벡터인 5차 베지어 커브로 병합되고 이는

Figure pat00041
, R(a*, b*, c*, d*),
Figure pat00042
로 나타낼 수 있다.By using the (a, b, c, d) vector searched, two unit motion vectors are merged into a fifth unit Bezier curve, which is a unit motion vector.
Figure pat00041
, R (a *, b *, c *, d *),
Figure pat00042
.

커브의 병합 과정에서 충돌을 회피할 수 있다면 계속해서 바텀-업(bottom-up)방식으로 병합을 계속할 수 있다.If the collision can be avoided during the merging of the curves, the merging can be continued in a bottom-up manner.

도 7의 과정을 거쳐 베지어 커브를 병합함으로써 컨트롤 포인트를 줄일 수 있는 효과가 있고, 컨트롤 포인트를 줄임으로써 최적화의 자유도가 높아지고 따라서, 보다 자연스러운 경로 생성이 가능하다.The control point can be reduced by merging the Bezier curves through the process of FIG. 7, and the degree of freedom of optimization can be increased by reducing the number of control points, thereby making it possible to generate a more natural path.

도 8은 병합의 단계에 따른 자동주행 경로의 변화를 나타낸다. 도 8의 (a)는 병합하지 않은 경우의 경로이고, 도 8의 (b)와 도 8의 (c)는 각각 1회, 6회의 병합과정을 거친 후의 경로를 나타낸다. 점선으로 표시된 경로가 최적화 전의 경로이고 실선으로 표시된 경로가 최적화 후의 경로인데, 병합이 많이 이루어질수록 장애물로부터 멀리 떨어지고 더 자연스러운 곡선을 이루고 있음을 볼 수 있다.8 shows the change of the automatic traveling route according to the merging step. FIG. 8 (a) shows a path when no merging is performed, and FIG. 8 (b) and FIG. 8 (c) each show a path after merging once and six times. The path indicated by the dotted line is the path before optimization, and the path indicated by the solid line is the path after optimization. It can be seen that the more merging, the farther away from the obstacle, the more natural curve is formed.

이상과 같은 구성을 통해 베지어 커브로 자동주행 경로를 생성함에 있어서 컨트롤 포인트와 벡터를 이용하고 병합기법을 사용함으로써 경로 탐색을 위한 연산량을 줄일 수 있어 실시간 경로탐색에 더욱 유리해지고, 자유도가 더 높아짐으로 인해 보다 자연스러운 주행경로를 생성할 수 있다.Through the above-described configuration, the calculation amount of the route search can be reduced by using the control point and the vector and the merge method in generating the automatic travel route by the Bezier curve, which is advantageous for the real-time route search and the degree of freedom is higher A more natural traveling route can be generated.

도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 자동주행경로 생성방법의 흐름도를 나타낸다.2 is a flowchart illustrating a method of generating an automatic traveling route according to another embodiment of the present invention.

단위모션생성단계(S210)에서 베지어 커브를 이용하여 한 쌍의 무인차 상태를 연결하는 모션 세그먼트를 생성한다.In the unit motion generation step (S210), a motion segment is created to connect a pair of uninjured state using a Bezier curve.

종래 컨트롤 포인트만으로 베지어 커브를 구성하는 것과 달리

Figure pat00043
의 함수로 베지어 커브를 구성하는 것은 전술한 바와 같다.Unlike conventional Bezier curves with control points only
Figure pat00043
The construction of the Bezier curve as a function of the above is as described above.

격자그래프 생성단계(S220)는 자동차의 주행 경로를 주행가능공간과 주행불가공간으로 나누어 격자형태로 표현한다.In the lattice graph generation step S220, the traveling path of the automobile is divided into a travelable space and a non-travelable space and expressed in a lattice form.

경로탐색단계(S230)는 A*알고리즘을 사용하여 격자형태로 표현된 주행경로에서 최단거리를 찾아내는 단계이다.The path search step S230 is a step of finding the shortest distance in the traveling path expressed in a lattice form using the A * algorithm.

마지막으로 최적화단계(S240)는 비용함수 J(x)를 기울기 기반 최적화를 통해 최소화 하고, 단위 모션들인 베지어 커브를 병합함으로써 최적화 한다.Finally, the optimization step S240 optimizes the cost function J (x) by minimizing the slope-based optimization and merging the Bezier curves, which are unit motions.

베지어 커브의 병합 과정은 단위커브생성, 크기변형, 탐색, 변형 과정을 거쳐 두 개의 베지어 커브를 하나의 베지어 커브로 병합하고, 장애물과의 부딪힘이 없으면 계속해서 병합을 하게 된다.The merging process of the Bezier curve merges two Bezier curves into one Bezier curve through unit curve generation, size transformation, search and transformation, and continues merging if there is no collision with the obstacle.

한편, 본 발명의 실시예에 따른 주행경로 자동생성방법은 컴퓨터 시스템에서 구현되거나, 또는 기록매체에 기록될 수 있다. 도 4에 도시된 바와 같이, 컴퓨터 시스템은 적어도 하나 이상의 프로세서(421)와, 메모리(423)와, 사용자 입력 장치(426)와, 데이터 통신 버스(422)와, 사용자 출력 장치(427)와, 저장소(428)를 포함할 수 있다. 전술한 각각의 구성 요소는 데이터 통신 버스(422)를 통해 데이터 통신을 한다.Meanwhile, a method of automatically generating a traveling route according to an embodiment of the present invention may be implemented in a computer system or recorded on a recording medium. 4, a computer system includes at least one processor 421, a memory 423, a user input device 426, a data communication bus 422, a user output device 427, And may include a storage 428. Each of the above-described components performs data communication via the data communication bus 422. [

컴퓨터 시스템은 네트워크에 커플링된 네트워크 인터페이스(129)를 더 포함할 수 있다. 상기 프로세서(421)는 중앙처리 장치(central processing unit (CPU))이거나, 혹은 메모리(423) 및/또는 저장소(428)에 저장된 명령어를 처리하는 반도체 장치일 수 있다. The computer system may further include a network interface 129 coupled to the network. The processor 421 may be a central processing unit (CPU) or a semiconductor device that processes instructions stored in the memory 423 and / or the storage 428.

상기 메모리(423) 및 상기 저장소(428)는 다양한 형태의 휘발성 혹은 비휘발성 저장매체를 포함할 수 있다. 예컨대, 상기 메모리(423)는 ROM(424) 및 RAM(425)을 포함할 수 있다.The memory 423 and the storage 428 may include various forms of volatile or non-volatile storage media. For example, the memory 423 may include a ROM 424 and a RAM 425.

따라서, 본 발명의 실시예에 따른 주행경로 자동생성방법은 컴퓨터에서 실행 가능한 방법으로 구현될 수 있다. 본 발명의 실시예에 따른 음성인식 장치의 모델 파라미터 학습방법이 컴퓨터 장치에서 수행될 때, 컴퓨터로 판독 가능한 명령어들이 본 발명에 따른 인식 방법을 수행할 수 있다.Therefore, the method of automatically generating the traveling route according to the embodiment of the present invention can be implemented by a method executable by a computer. When the model parameter learning method of the speech recognition apparatus according to the embodiment of the present invention is performed in a computer device, computer-readable instructions can perform the recognition method according to the present invention.

한편, 상술한 본 발명에 따른 주행경로 자동생성방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현되는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체로는 컴퓨터 시스템에 의하여 해독될 수 있는 데이터가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래시 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다. 또한, 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체는 컴퓨터 통신망으로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 읽을 수 있는 코드로서 저장되고 실행될 수 있다.Meanwhile, the method for automatically generating a traveling route according to the present invention can be implemented as a computer-readable code on a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium includes all kinds of recording media storing data that can be decoded by a computer system. For example, there may be a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), a magnetic tape, a magnetic disk, a flash memory, an optical data storage device and the like. The computer-readable recording medium may also be distributed and executed in a computer system connected to a computer network and stored and executed as a code that can be read in a distributed manner.

이상, 본 발명의 구성에 대하여 첨부 도면을 참조하여 상세히 설명하였으나, 이는 예시에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술분야에 통상의 지식을 가진자라면 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에서 다양한 변형과 변경이가능함은 물론이다. 따라서 본 발명의 보호 범위는 전술한 실시예에 국한되어서는 아니되며 이하의 특허청구범위의 기재에 의하여 정해져야 할 것이다.While the present invention has been described in detail with reference to the accompanying drawings, it is to be understood that the invention is not limited to the above-described embodiments. Those skilled in the art will appreciate that various modifications, Of course, this is possible. Accordingly, the scope of protection of the present invention should not be limited to the above-described embodiments, but should be determined by the description of the following claims.

Claims (8)

하나이상의 프로세서를 포함하는 주행경로 자동생성 장치에 있어서, 상기 프로세서는,
주행경로의 시작점과 끝점을 이루는 컨트롤 포인트와, 시작점과 끝점 사이의 네 개의 변수로 이루어진 벡터로 표현되는 베지어 커브(Bezier Curve)로 이루어진 단위모션을 생성하는 단위모션 생성부;
상기 주행경로를 주행가능구역과 주행불가구역으로 나누어 격자형태로 표시하는 격자그래프 변환부;
상기 격자형태로 표시된 주행경로의 최단경로를 탐색하는 경로탐색부; 및
상기 최단경로를 이동거리, 곡률 및 장애물 근접도 중 적어도 하나를 기반으로 계산하는 최적화부;
를 포함하여 구현하는 것인 주행경로 자동생성장치.
A traveling route automatic generation apparatus including at least one processor,
A unit motion generation unit for generating a unitary motion consisting of a control point constituting a starting point and an end point of a traveling path and a Bezier curve expressed by a vector composed of four variables between a starting point and an end point;
A lattice graph converting unit dividing the traveling path into a travelable area and a non-traveling area and displaying the lane in a grid form;
A path search unit searching for a shortest path of the traveling path indicated in the grid form; And
An optimizer for calculating the shortest path based on at least one of a travel distance, a curvature and an obstacle proximity;
Wherein the automatic route guidance apparatus is implemented by including the automatic route guidance apparatus.
제1항에 있어서, 상기 최적화부는
상기 단위모션 생성부에 의해 생성된 단위모션 중 인접한 두 개의 단위모션을 병합하여 최적화를 수행하는 것
인 주행경로 자동생성장치.
2. The apparatus of claim 1, wherein the optimizing unit
And performing optimization by merging two adjacent unit motions of the unit motions generated by the unit motion generating unit
A device for automatically generating a traveling route.
제2항에 있어서, 상기 최적화부는
인접한 두 개의 단위모션 중 첫 번째 단위모션의 시작점의 컨트롤 포인트로부터 단위길이를 가지는 베지어 커브의 집합을 생성하는 단계;
상기 베지어 커브의 집합을 상기 인접하는 두 개의 단위모션 중 두 번째 단위모션의 끝점 컨트롤 포인트까지 크기변환 하는 단계;
상기 시작점의 컨트롤 포인트와 상기 끝점 컨트롤 포인트를 포함하는 단위모션을 형성하는 네 개의 벡터 중에 상기 크기변환 된 단위모션과 가장 유사한 네 개의 벡터를 탐색하는 단계; 및
상기 시작점의 컨트롤 포인트, 상기 끝점의 컨트롤 포인트 및 상기 네 개의 벡터로 구성된 단위모션으로 상기 인접한 두 개의 단위모션을 대체하는 단계;
를 포함하여 최적화를 수행하는 것인 주행경로 자동생성장치.
3. The apparatus of claim 2, wherein the optimizer
Generating a set of Bezier curves having a unit length from a control point of a starting point of a first unit motion of two adjacent unit motions;
Transforming the set of Bezier curves to an end point control point of a second one of the adjacent two unit motions;
Searching four vectors most similar to the scaled unit motion among four vectors forming a unit motion including the control point of the start point and the end point control point; And
Replacing the adjacent two unit motions with a unit motion composed of the control point of the start point, the control point of the end point, and the four vectors;
Wherein the optimizing step includes:
제1항에 있어서, 상기 경로탐색부는
A*(에이 스타) 알고리즘으에 의해 상기 최단경로를 탐색하는 것
인 주행경로 자동생성장치.
2. The apparatus of claim 1, wherein the path search unit
Searching the shortest path by an A * algorithm
A device for automatically generating a traveling route.
주행경로의 시작점과 끝점을 이루는 컨트롤 포인트와, 시작점과 끝점 사이의 네 개의 변수로 이루어진 벡터로 표현되는 베지어 커브(Bezier Curve)로 이루어진 단위모션을 생성하는 단계;
상기 주행경로를 주행가능구역과 주행불가구역으로 나누어 격자형태로 표시하는 단계;
상기 격자형태로 표시된 주행경로의 최단경로를 탐색하는 단계; 및
상기 최단경로를 이동거리, 곡률 및 장애물 근접도 중 적어도 하나를 기반으로 계산하는 단계;
를 포함하는 주행경로 자동생성 방법.
Generating a unitary motion consisting of a control point constituting a starting point and an end point of a traveling path and a Bezier curve expressed by a vector composed of four variables between a starting point and an end point;
Displaying the traveling route in a lattice form by dividing the traveling route into a travelable zone and a non-travelable zone;
Searching for a shortest path of the traveling path in the lattice form; And
Calculating the shortest path based on at least one of a travel distance, a curvature and an obstacle proximity;
And automatically generating a traveling route.
제5항에 있어서, 상기 최적화 하는 단계는
상기 단위모션을 생성하는 단계에서 생성된 단위모션 중 인접한 두 개의 단위모션을 병합하여 최적화를 수행하는 것
인 주행경로 자동생성 방법.
6. The method of claim 5, wherein optimizing
And performing the optimization by merging two adjacent unit motions of the unit motions generated in the step of generating the unit motions
A method for automatically generating a traveling route.
제6항에 있어서, 상기 최적화 하는 단계는
인접한 두 개의 단위모션 중 첫 번째 단위모션의 시작점의 컨트롤 포인트로부터 단위길이를 가지는 베지어 커브의 집합을 생성하는 단계;
상기 베지어 커브의 집합을 상기 인접하는 두 개의 단위모션 중 두 번째 단위모션의 끝점 컨트롤 포인트까지 크기변환 하는 단계;
상기 시작점의 컨트롤 포인트와 상기 끝점 컨트롤 포인트를 포함하는 단위모션을 형성하는 네 개의 벡터 중에 상기 크기변환 된 단위모션과 가장 유사한 네 개의 벡터를 탐색하는 단계; 및
상기 시작점의 컨트롤 포인트, 상기 끝점의 컨트롤 포인트 및 상기 네 개의 벡터로 구성된 단위모션으로 상기 인접한 두 개의 단위모션을 대체하는 단계;
를 포함하여 최적화를 수행하는 것인 주행경로 자동생성방법.
7. The method of claim 6, wherein optimizing
Generating a set of Bezier curves having a unit length from a control point of a starting point of a first unit motion of two adjacent unit motions;
Transforming the set of Bezier curves to an end point control point of a second one of the adjacent two unit motions;
Searching four vectors most similar to the scaled unit motion among four vectors forming a unit motion including the control point of the start point and the end point control point; And
Replacing the adjacent two unit motions with a unit motion composed of the control point of the start point, the control point of the end point, and the four vectors;
Wherein the optimizing step includes:
제5항에 있어서, 상기 최단경로를 탐색하는 단계는
A* 알고리즘에 의해 상기 최단경로를 탐색하는 것
인 주행경로 자동생성방법.
6. The method of claim 5, wherein the step of searching for the shortest path
Searching the shortest path by an A * algorithm
A method for automatically generating a traveling route.
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