KR20170117098A

KR20170117098A - 자동차에 대한 근접성 인식 시스템

Info

Publication number: KR20170117098A
Application number: KR1020177024330A
Authority: KR
Inventors: 브렌트 에프. 메시; 그레그 엘. 루로; 태디어스 놀 셀든
Original assignee: 라이더 시스템즈 엘엘씨
Priority date: 2015-02-10
Filing date: 2016-02-10
Publication date: 2017-10-20
Also published as: JP2018513504A; EP3257034B1; WO2016130701A1; CA3013570A1; AU2016219325A1; US10169991B2; EP3257034A1; EP3257034A4; US9659496B2; US20160232790A1; WO2016130701A4; US20170213460A1; CA3013570C

Abstract

다양한 실시예는, 다수의 차량의 로케이션과 움직임을 추적하고 불리한 사건의 위험이 확인되는 경우에 이러한 차량의 운전자에게 경고 또는 경보를 제공함으로써, 잠재적인 장래의 불리한 사건들(예를 들어, 자동차 충돌)에 대한 향상된 경보를 제공한다.

Description

자동차에 대한 근접성 인식 시스템

관련 출원

본원은, 2015년 2월 10일에 Brent F. Massey 및 Greg L. Rouleau를 발명자로 하는 "Proximity Awareness System for Cyclists"라는 명칭으로 가출원된 미국 가특허출원번호 제62/114,236호의 우선권을 주장한다. 상기 출원의 전문은 본원에 참고로 원용된다.

기술 분야

본 개시 내용은, 차량 안전 시스템에 관한 것으로서, 더욱 구체적으로는, 근접성(proximity) 경고 시스템에 관한 것이다.

종래 기술에는, 차량 탑재형 레이더 시스템과 같이, 센서로 주변 차량을 감지함으로써 이러한 주변 차량의 존재를 자동차 운전자에게 경고하는 것이 공지되어 있다. 그러나, 이러한 시스템은, 통상적으로 차량 몇 개의 길이 내인 센서 범위 내에 있는 다른 차량들을 검출하는 것으로 제한된다.

일부 실시예는, 차량을 위한 도로 안전을 개선하는 방법을 제공하며, 이 방법은, 상호작용 검출기(interaction detector)에서, 하나 이상의 도로망 상에서 주행하는 복수의 차량으로부터 복수의 감시 벡터(monitoring vectors)를 수신하는 단계; 복수의 감시 벡터로부터, 복수의 차량 간의 상호작용이 있는지 여부를 결정하는 단계로서, 상호작용은, 복수의 차량이 충돌 위험이 있도록 복수의 차량 중 두 개의 차량이 서로의 소정 거리 내에 있을 때 결정되고, 상호작용은, 두 개의 차량 중 어느 하나의 차량의 루트(route)의 사전 지식을 이용하지 않고 결정되는 것인, 단계; 및 상호작용이 결정되면 복수의 차량 중 하나의 차량의 탑승자에게 경고하는 단계를 포함한다. 일부 실시예에서, 상호작용 검출기는 복수의 차량으로부터 원격되어 있다.

다른 실시예들은 자율주행 차량에 관한 것이다. 자율주행 차량을 동작시키는 방법의 일 실시예는, 상호작용 검출기에서, 적어도 자율주행 차량과 제2 차량으로부터 복수의 감시 벡터를 수신하는 단계; 복수의 감시 벡터로부터, 자율주행 차량과 제2 차량 간의 상호작용이 있는지 여부를 결정하는 단계로서, 상호작용은, 자율주행 차량과 제2 차량이 충돌 위험이 있도록 자율주행 차량과 제2 차량이 서로의 소정의 거리 내에 있을 때 결정되는 것인, 단계; 및 검출되는 상호작용에 기초하여 자율주행 차량과 제2 차량 간의 충돌을 피하도록 자율주행 차량을 원격 제어하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 자율주행 차량을 원격 제어하는 행위는, 자율주행 차량의 제어 시스템에 명령어를 전송하여, 자율주행 차량을 감속시키는 행동, 자율주행 차량을 정지시키는 행동, 및 제2 차량과의 충돌을 피하도록 회피 조작을 수행하는 행동으로 이루어지는 그룹으로부터 선택되는 행동을 취하게 하는 것을 포함할 수도 있다.

또 다른 일 실시예는, 시스템을 제공하며, 이 시스템은, 하나 이상의 도로 상에서 주행하는 제1 차량과 제2 차량으로부터 복수의 감시 벡터를 수신하기 위한 통신 인터페이스를 갖는 상호작용 검출기; 복수의 감시 벡터로부터 제1 차량과 제2 차량 간의 상호작용이 있는지 여부를 결정하도록 구성된 상호작용 위험 모듈로서, 상호작용은, 제1 차량과 제2 차량이 서로 충돌 위험이 있도록 제1 차량과 제2 차량이 서로의 소정의 거리 내에 있을 때 결정되는 것인, 상호작용 위험 모듈; 및 상호작용 위험모듈에 의한 상호작용의 결정에 응답하여 적어도 상기 제1 차량에 대한 메시지를 생성하고 그 메시지를 차량 통신 인터페이스를 통해 제1 차량에 전송하도록 구성된 메시지 생성기를 포함한다. 일부 실시예에서, 제1 차량은 자율주행 차량이고, 메시지는, 제1 차량을 원격 제어하여 제1 차량과 제2 차량 간의 잠재적 충돌을 피하게 하는 명령어를 포함한다.

본 발명의 전술한 특징들은 첨부 도면을 참조하여 다음의 상세한 설명을 참조함으로써 더욱 용이하게 이해될 것이다.
도 1은, 일 실시예에 따른 시스템의 구성요소뿐만 아니라 다수의 차량이 상호작용할 수도 있는 상황을 개략적으로 도시한다.
도 2는 차량들 간의 잠재적 상호작용을 검출하기 위한 베이스를 개략적으로 도시한다.
도 3a와 도 3b는 차량들 간의 잠재적 상호작용을 검출하기 위한 방법을 개략적으로 도시한다.
도 4a 내지 도 4d는 차량들 간의 잠재적 상호작용을 검출하기 위한 시스템의 동작 모드를 개략적으로 도시한다.
도 4e는 지오펜스(geofence)를 개략적으로 도시한다.
도 5a 내지 도 5g는 차량들 간의 잠재적 상호작용을 검출하기 위한 상황을 개략적으로 도시한다.
도 6은 자동차 및 운전자를 위한 근접성 인식 시스템의 일 실시예를 개략적으로 도시한다.
도 7은 근접성 인식 시스템의 로케이션 업데이트 기능의 일 실시예에 대한 흐름도를 개략적으로 도시한다.
도 8은 근접성 인식 시스템의 목표 차량 처리의 일 실시예에 대한 흐름도를 개략적으로 도시한다.
도 9는 근접성 인식 시스템의 목표 차량 검색의 일 실시예에 대한 흐름도를 개략적으로 도시한다.

다양한 실시예는, 다수의 차량의 로케이션과 동작을 추적하고 불리한 사건의 위험이 식별되는 경우 이러한 차량의 운전자에게 경고 또는 경보를 제공함으로써, 잠재적인 장래의 불리한 사건(예를 들어, 자동차 충돌)에 대한 경보를 강화한다. 또한, 일부 실시예는 유해 사건의 위험이 식별되면 자율주행 차량을 제어한다. 일반적으로, 예시적인 실시예는, 차량의 즉각적인 환경을 검출하는 센서로부터의 입력을 필요로 하지 않고 이러한 경보 및/또는 제어를 제공한다. 다양한 실시예에서, 시스템 및 방법은, 차량 탑재형 센서보다 빨리 충돌 위험을 식별할 수 있으며, 실제로, 예를 들어 차량이 센서의 범위 또는 시선을 벗어나기 때문에, 차량 탑재형 센서가 이러한 위험을 검출할 수 없는 경우에도 차량 간의 충돌 위험을 식별할 수도 있다. 다양한 실시예는, 예를 들어, 운전자에게 인근 차량에 대한 충분한 경보를 제공하여 충돌 위험을 줄이고 및/또는 차량을 제어하여 충돌 위험을 줄임으로써, 도로망 상에서 주행하는 차량의 도로 안전을 향상시킨다. 결과적으로, 전체 도로망과 도로망 상의 운전자에 대한 안전이 개선된다.

정의. 본원의 상세한 설명과 첨부 도면에 사용되는 바와 같이, 다음에 따르는 용어들은, 문맥상 달리 요구되지 않는 한 아래와 같은 의미를 갖는다.

제2 자동차에 대한 제1 자동차의 로케이션과 관련된 "상호작용"이라는 용어는, 두 개의 차량이 충돌 위험이 있도록 그 두 개의 차량이 서로의 소정의 거리(예를 들어, "위험 반경") 내에 있음을 의미한다. "잠재적 상호작용"은, 소정의 시간 프레임 내에서, 예를 들어, 두 개의 차량이 충돌 위험이 증가하도록 두 개의 차량이 서로의 소정 거리 내에 있을 수도 있음을 의미한다. 소정의 시간 프레임 및/또는 소정의 거리는 예를 들어 차량의 속력에 의존할 수도 있다. 그러나, 두 개의 차량 간의 상호작용은, 예를 들어 교차하지 않거나 차량 충돌을 방지하는 장벽 또는 기타 특징부에 의해 분리된 인접하는 도로들 상에서 두 개의 차량이 주행할 수 있기 때문에, 반드시 두 개의 차량이 충돌 위험이 있음을 의미하는 것은 아니다. 다양한 실시예에서, 두 개의 차량이 상호작용 또는 잠재적 상호작용을 갖는지 여부를 결정하는 동작은, 어느 하나의 차량이 주행하거나 주행하려는 미리 계획된 루트 또는 이러한 차량의 목적지의 사전(선험적) 지식(prior knowledge) 또는 이러한 지식의 사용을 필요로 하지 않는다. 이와 관련하여, 미리 계획된 루트는, 한 장소에서 다른 장소로(예를 들어, 출발지에서 목적지까지) 주행하도록 차량이 취하는 미리 계획된 일련의 단계들을 의미한다. 예를 들어, 여행을 시작할 때, 운전자는, 지도 또는 당업계에 공지된 바와 같은 GPS 기반 네비게이션 시스템을 사용하여 출발지에서 목적지까지의 루트를 미리 계획할 수 있다. 사전(또는 선험적) 지식이라는 용어는, 도로 상에서 이동하는 차량이 가까운 장래에 해당 도로상에서 계속 움직일 가능성이 있다는 사실 또는 가정, 또는 단순히 차량을 조작하는 정상적인 과정에 있어서 차량을 도로상에서 계속 이동시키려고 하는 차량 조작자의 의도(계획)를 가리키지 않거나 포함하지 않는다. 또한, "목적지"라는 용어는 루트의 종점 또는 루트 상의 중간 지점을 포함한다.

자동차와 관련된 "감시 벡터"라는 용어는 특정 시간에 해당 차량의 물리적 상태의 특징을 가리킨다. 예를 들어, 감시 벡터는, 이하의 특징 중 전부 또는 일부를 포함할 수 있다: 예를 몇 개 들자면, 로케이션, 고도, 속력, 방향 또는 헤딩(heading), 및 차량이 위치하는 도로의 식별(identity). 일부 실시예에서, 감시 벡터는, 차량 근처 또는 차량의 사각 지대의 다른 대상을 검출하는 센서 등의 다른 차량 탑재형 센서로부터의 정보를 포함할 수도 있지만, 반드시 그럴 필요는 없다.

"위험 반경(risk radius)"은, 차량으로부터 외측으로 연장되는 벡터이며, 거리 단위(예를 들어, 피트, 미터, 마일) 또는 시간(예를 들어, 초) 단위, 및/또는 차량의 감시 벡터의 정보의 다른 일부의 조합으로 특정될 수도 있다. 주어진 차량은 하나보다 많은 위험 반경을 가질 수도 있다. 예를 들어, 제1 방향으로 주행하는 주어진 차량은, 그 주어진 차량 뒤에서 동일한 방향으로 이동하는 제1 차량에 대한 제1 위험 반경, 및 반대 방향으로 주행하며 두 개의 차량 간의 간격을 줄이고 있는, 다가오는 제2 차량에 대한 제2 위험 반경을 가질 수 있다. 일부 상황에서는 위험 반경이 차량 주위에 원을 규정할 수도 있지만, 다른 상황에서는 위험 반경이 차량 주위의 불규칙한 형상의 영역을 규정할 수도 있다.

"자율주행 차량(autonomous vehicle)"은, 사람의 입력 없이 주행 가능한 차량이며, 예를 들어 탑재형 제어 시스템을 통해 "자가 운전" 차량으로 알려져 있을 수도 있다. 자율주행 차량의 예로는, 예를 몇 개 들자면, Google X에서 테스트하거나, 또는 DARPA 그랜드 챌린지에 참여하는 많은 차량들 중 임의의 차량을 포함하지만, 이에 한정되지 않는다. 일부 자율주행 차량은 또한 사람의 입력에 응답할 수 있다. 일부 자율주행 차량은, 예를 들어 원격 소스(즉, 차량에 탑재된 센서가 아님)로부터 정보를 수신한 후 그 정보에 어떻게 반응할지를 결정하고 결정된 반응을 실행함으로써 원격 제어될 수도 있다. 원격 소스로부터의 정보는, 예를 들어, 자율주행 차량의 환경(예를 들어, 환경 내의 다른 차량)에 대한 정보 또는 취할 특정 동작(예를 들어, 감속, 정지, 대체 루트로의 변경)에 대한 정보를 포함할 수도 있다.

도 1은 일 실시예에 따른 시스템의 구성요소뿐만 아니라 도로(100) 상에 있는 동안 다수의 차량(110, 120, 130)이 상호작용할 수 있는 상황을 개략적으로 도시한다. 본 실시예에서, 차량(110)은 오토바이이고, 차량(120 및 130)은 자동차이지만, 다양한 실시예는, 이러한 차량으로 한정되지 않으며, 대신에, 예를 몇 개 들자면, 자전거, 트럭, 및 자율주행 차량을 포함하는 이동 차량의 임의의 조합에 적용될 수 있다.

도 1에 도시한 바와 같이, 오토바이(110)는 차량(120)으로부터 거리(101)만큼 이격되어 있지만, 오토바이(110) 및 자동차(120)가 도로(100)를 따라 이동함에 따라, 간격(101)이 축소되어, 그들 사이의 충돌 위험이 증가한다. 예를 들어, 과실로 인하여 또는 의도적인 선회 행위로 차량(110, 120) 중 하나가 도로(100)의 중앙선을 넘어 다가오는 차량들로 향하는 경우, 예를 들어, 충돌이 발생할 수도 있다.

오토바이(110)는, 로케이션 감시 장치(111), 및 "백엔드(back end)"로 지칭될 수 있는 베이스(base, 200)와 통신하기 위한 통신 장치(112)를 수반(carry)한다.

로케이션 감시 장치(111)는, GPS 위성들(예를 들어, 위성들(151, 152, 153))에 대한 자신의 위치를 계산하는 GPS(글로벌 포지셔닝 시스템) 장치일 수도 있고, 또는, 하나 이상의 셀룰러 폰 안테나(예를 들어, 141, 142)에 대하여 자신의 위치를 산출하는 장치일 수도 있다. GPS 위성 및/또는 셀 타워는 도로망의 요소들을 형성하는 것으로 간주될 수 있다. 로케이션 감시 장치(111)는, 또한, 오토바이(110)가 도로상에 존재하는지 여부를 결정할 수도 있으며, 존재한다면 그 도로의 이름 또는 번호를 결정할 수도 있다. 그 정보 또는 그 정보의 서브세트는, 선택적으로 그 정보가 수집된 시간("타임스탬프(time stamp)")과 함께, 오토바이(110)의 감시 벡터를 구성한다. 이러한 정보는 "원격측정 데이터(telemetry data)"라고 할 수 있다.

통신 장치(112)는, 당업계에 공지된 바와 같은 셀룰러 폰, 또는 예를 들어 라디오와 같은, 베이스와 무선 통신할 수 있는 다른 장치일 수 있다. 통신 장치(112)는, 로케이션 감시 장치(111)와 통신하여 로케이션 감시 장치(111)로부터 오토바이(110)의 감시 벡터에 관한 또는 이러한 감시 벡터를 (적어도 부분적으로) 정의하는 정보를 수신한다. 예를 들어, 통신 장치(112) 및 로케이션 감시 장치(111)는 예를 들어 블루투스 접속을 통하는 등의 무선 접속에 의해 결합될 수 있다.

로케이션 감시 장치(111)와 통신 장치(112)는 별개의 그래픽 요소들에 의해 개략적으로 도시되어 있지만, 일부 실시예에서는 이들 장치가 단일 장치일 수도 있다. 예를 들어, 많은 현대의 셀룰러 폰들은 이들 장치(111 및 112) 모두의 기능을 갖는다. 전술한 바와 같이 차량의 로케이션(및 감시 벡터 내의 다른 데이터) 및 통신 용량을 모두 결정할 수 있는 장치를 "이동 유닛(mobile unit)"이라고 칭할 수 있다.

다른 차량들(120, 130)도, 로케이션 감시 장치(각각 121 및 131)와 통신 장치(각각 122 및 132)를 수반하며, 각각의 경우에 개별 장치들 또는 단일 장치일 수도 있다.

실시예의 동작은 오토바이(110) 및 자동차(120)와 관련하여 아래에서 설명한다. 동작시, 오토바이(110)의 로케이션 감시 장치(111)는, 오토바이의 감시 벡터를 구성하는 정보를 주기적으로 업데이트하고, 그 정보(감시 벡터)를 통신 장치(112)에 제공한다. 이에 따라 통신 장치(112)는 그 정보를 베이스(200)에 중계한다. 베이스(200)는, 차량에 탑재되지 않고 통신 장치로부터 원격되어 있을 수 있다. 예를 들어, 베이스(200)는, 통신 장치(112)로부터 수 킬로미터에 있을 수 있고 및/또는 통신 장치(112)로부터의 시각적 범위 밖에 있을 수도 있다. 이러한 통신은, 예를 들어 셀룰러 통신 분야에서 일반적으로 알려진 바와 같이 셀룰러 폰 안테나(141, 142)를 통해 이루어질 수 있다. 통신 장치(112)는, 또한, 통신 장치(112) 및/또는 로케이션 감시 장치(111)를 설명하는 정보를 전송하여, 메시지가 이러한 장치들에 적합한 포맷으로 그 장치들에 제공될 수도 있다.

유사하게, 자동차(120)의 로케이션 감시 장치(121)는, 자동차(120)의 감시 벡터를 구성하는 정보를 주기적으로 업데이트하고, 그 정보(감시 벡터)를 통신 장치(122)에 제공한다. 이에 따라, 통신 장치(122)는 그 정보를 베이스(200)에 중계한다.

동작시, 본원에서 설명하는 시스템 및 방법은, 시스템이 상호작용에 관련된 적어도 하나의 차량에 메시지를 송신하는 것을 허용하는 시간 척도(time scale)로 감시 벡터 데이터를 송신, 수신 및 처리한다. 예를 들어, 차량은 업데이트된 감시 벡터를 베이스에 초당 1회 전송할 수 있으며, 베이스는 감시 벡터를 수신한 후 1초 이내에 메시지를 전송하기 위해 본원에 설명된 프로세스를 실행할 수 있다. 결과적으로, 본원에 기술된 시스템 및 방법은 "실시간"으로 동작하는 것으로 설명될 수 있다.

베이스(200)의 일 실시예는, 도 2에 개략적으로 도시되어 있으며, 도 3a에 개략적으로 도시된 바와 같이 프로세스(300)를 실행하도록 구성된다. 베이스(200)는, 데이터 저장 메모리, 모니터, 키보드, 프린터, 입력/출력 장치, 통신 인터페이스 등뿐만 아니라 본원에서 설명하는 프로세스들 중 일부 또는 전부를 실행하도록 프로그래밍된 하나 이상의 프로세서(예를 들어, 마이크로프로세서)를 갖는 서버와 같은 컴퓨터일 수도 있고 또는 이러한 컴퓨터를 포함할 수도 있다.

단계(301)에서, 베이스(200)는 오토바이(110) 및 자동차(120)로부터 감시 벡터를 수신한다. 이를 위해, 기지국(base station, 200)은 통신 모듈(210)을 가질 수 있다. 통신 모듈(210)은, 셀룰러 안테나(141, 142), 또는 무선 신호 등에 의한 전화 접속을 통해, 또는 다른 원격통신 방법을 통해 차량으로부터 데이터(예를 들어, 감시 벡터 데이터)를 수신할 수 있다.

이어서, 단계(302)에서, 베이스(200)는, 단계(302)에서 이들 감시 벡터로부터의 정보를 이용하여 오토바이(110)와 자동차(120)의 상대적 근접성을 평가한다. 일부 실시예에서, 단계(302)는, 감시 벡터가 수신되는 각 차량(예를 들어, 오토바이(110) 및 자동차(120))의 로케이션을 결정할 수 있고, 이에 따라 그 정보를 이용하여 차량의 근접성(예를 들어, 한 차량이 다른 차량으로부터 떨어져 있는 시간 또는 거리)을 결정할 수도 있다. 대안으로, 단계(302)는, 예를 들어 각 차량의 GPS 유닛에 의해 제공되는 로케이션 데이터 간의 거리를 결정함으로써, 각각의 실제 로케이션을 먼저 결정하지 않고 두 차량의 상대적 근접성을 결정할 수 있다. 베이스(200)는 이러한 목적을 위해 하나 이상의 근접성 모듈(220)을 가질 수 있다.

단계(303)에서, 기지국은 오토바이(11O)가 자동차(120)의 위험 반경 내에 있는지 여부를 결정한다. 베이스(200)는 이러한 기능을 수행하도록 구성된 상호작용 위험 모듈(230)을 가질 수 있다. 결과적으로, 일부 실시예에서, 차량들 간의 상호작용, 잠재적 상호작용 또는 충돌 위험이 차량 자체로부터 원격으로(예를 들어, 탑재되지 않고) 검출될 수 있다.

만약 그렇다면, 기지국은, 자동차(120)에 메시지를 전송하여, 오토바이(즉, 110)가 자동차(120)에 충분히 가까워서 오토바이(110)와의 충돌 가능성에 대하여 운전자가 경계를 강화해야 한다는 점을 운전자가 인식해야 함을 자동차(120)의 운전자에게 통지한다. 시스템(200)은, 그 차량들 중 하나의 차량 및/또는 그 차량들 중 하나의 차량의 운전자 또는 다른 탑승자에게 전송될 메시지를 구성하기 위한 메시지 생성 모듈(또는 경고 생성 모듈)(240)을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 메시지는 자동차(예컨대, 120)의 휴대 전화가 경보음을 내거나 심지어는 음성 경보 메시지를 재생하게 할 수 있다. 메시지는, 단순히 다른 차량(예를 들어, 오토바이(110))이 위험 반경 내에 있음을 나타낼 수도 있고, 또는 다른 차량의 범위 및 방향과 같은 추가 정보를 제공할 수도 있다. 일부 실시예에서, 메시지는, 차량 내의 디스플레이 스크린이 다른 차량의 상대적 로케이션을 나타내는 맵 또는 다른 차량의 방향을 지시하는 화살표 등의 다른 차량에 관한 정보를 표시하게 할 수 있다. 일부 실시예에서, 메시지는 차량의 핸들이 진동하게 하는 것과 같은 촉각 신호를 유발할 수 있다. 이어서, 시스템(200)은 통신 모듈(210)을 사용하여 이러한 메시지를 하나 이상의 차량에 전송할 수 있다. 그렇지 않으면, 프로세스는 단계(301)로 복귀하여 업데이트된 모션 벡터를 대기한다.

일부 실시예에서, 메시지는, 자율주행 차량을 제어하기 위한, 예를 들어, 자율주행 차량과 제2 차량 간의 충돌을 피하기 위한 명령어(instructions)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 명령어는, 예를 몇 개 들자면, 자율주행 차량의 제어 시스템에 전송될 수도 있고, 자율주행 차량이 메시지 명령어를 수신하는 경우 자율주행 차량을 감속시키는 행동, 자율주행 차량을 정지시키는 행동, 자율주행 차량이 차선을 변경하거나 갓길로 이동하게 하고, 자율주행 차량이 이동하는 도로를 벗어나게 하는 행동 등의 행동을 취하게 하고, 목적지로의 루트를 변경하게 하고, 충돌로 이어질 수도 있는 조작을 지연시키고(예를 들어, 오토바이가 주행하고 있는 차선을 가로지르는 회전의 지연), 제2 차량과의 충돌을 피하도록 회피 조작을 수행하게 할 수 있다.

베이스(200)에서 구현되는 프로세스는 "백엔드" 프로세스 또는 "백엔드" 서비스라고 칭할 수 있다. 이러한 프로세스는, 원격측정 업데이트를 감시하고, 검색을 수행하고, 상호작용을 계산하고, 통지를 트리거하는 지속적인 프로세스에 의해 수행되어야 할 것이다. 일부 실시예에서, 이러한 백엔드 프로세스들 중 일부 또는 전부는, IronWorker와 같은 서비스를 사용하거나 Amazon의 원시 컴퓨팅 플랫폼(raw computing platforms)을 사용하여 수행될 수도 있다. 일단 통지를 전송해야 한다는 사실을 백엔드 서비스가 검출하면, 메시지는, 예를 몇 개 들자면, Apple Push Notification 또는 Google Cloud Messaging을 통해 통지를 장치에 전송하도록 Amazon SNS를 사용하여 전송될 수 있다.

일부 실시예에서, 메시지가 전송되면, 시스템은, 오토바이(110)와 자동차(120)의 상대적 로케이션을 계속 감시하여 자동차(120)가 오토바이(11O)의 위험 반경 내에 더이상 없음을 나타내는 후속(follow-up) 신호를 전송할 수 있다(단계 305).

벡터를 감시하여 오토바이(11O)와 자동차(120)의 상대적 근접성을 평가하는 단계(302)는 도 3b에 개략적으로 도시된 바와 같이 다양한 실시예를 취할 수도 있다.

베이스 레벨 검출

간단한 실시예에서, 벡터를 감시하여 오토바이(11O)와 자동차(120)의 상대적 근접성을 평가하는 단계(302)는, 그 차량들 간의 거리(물리적 거리 또는 시간 거리)를 단순히 평가하는 단계를 포함할 수 있다(단계 311). 이 실시예는, 도 4a에 개략적으로 도시되어 있으며, "베이스 레벨 검출"이라 칭할 수 있다.

도 4a에 도시한 바와 같이, 제1 차량(이 예에서는 자동차(120))과 제2 차량(이 예에서는 오토바이(11O))은 각각 상호접속된 도로망을 통해 주행한다. 자동차(120)는 위험 파라미터(402)에 의해 한정된 영역을 정의하는 위험 반경(401)을 갖는다. 예를 들어 자동차(120), 오토바이(11O), 또는 둘 다의 움직임으로 인해 오토바이(11O)가 자동차(120)의 위험 반경(401) 내에 들어오게 되면, 시스템(200)은, 자동차(120)에 메시지를 전송하고, 특히, 통신 장치(112)에 메시지를 전송할 것이고, 이러한 통신 장치는, 스스로 또는 다른 장치(예를 들어, GPS 시스템 등의 자동차 탑재형 전자 장치)와 함께, 제1 차량(즉, 오토바이(110))이 가까이 있음을 운전자에게 통지함으로써 그 메시지에 응답할 것이다. 결국, 도로망의 안전이 향상된다.

차량 이동 개선(car movement refinement)

다른 일 실시예에서, 벡터를 감시하여 오토바이(11O)와 자동차(120)의 상대적 근접성을 평가하는 단계(302)는, 단계(312)에서, 차량(11O, 120)의 속력 및 방향 및/또는 GPS 정확도에 기초하여 위험 반경(401)의 크기 및 위험 반경(401) 내의 자동차(120)의 위치를 변경하는 단계를 포함할 수도 있다. 이 실시예는, 도 4b에 개략적으로 도시되어 있으며, "차 이동 개선"이라 칭할 수도 있다.

도 4b에서, 자동차(420)의 로케이션을 나타내는 데이터는, 자동차의 GPS 유닛(122)에 의한 에러를 고려하거나 자동차(120)로부터의 모션 벡터의 시스템(200)에 의한 수신에 있어서 임의의 시간 지연 동안 발생하였을 수 있는 그 데이터의 가능한 변화를 고려하여 조정(420 및/또는 421)에 의해 변경된다. 도 4b에 개략적으로 도시된 바와 같이, 위험 반경(402)은, 단지 자동차(120)의 로케이션으로부터가 아니라 조정(420 및/또는 421)을 따른 임의의 또는 모든 지점으로부터 연장되는 것으로서 정의(예를 들어, 자동 차(120)의 위치에만 기초하는 경우에 그렇지 않은 경우보다 넓게)될 수도 있다. 이러한 방식으로, 위험 반경(401)은, 자동차(120)의 추정된 위치가 맞지 않거나 부정확한 경우에도 적절하다.

일부 실시예에서, 예를 들어, 자동차(120)와의 통신이 손실되면, 시스템은, 현재 시간에서 차량에 대한 하나 이상의 추정 위치(430)를 예측할 수 있고, 위험 반경(401)을 연장시키는 이러한 추정 위치를 사용할 수 있다. 대안으로, 자동차(120)의 추정 위치가 확실하게 알려지더라도, 일부 실시예는, 장래에 차량(120)에 대한 하나 이상의 추정 위치(430)를 예측할 수 있고, 장래에 위험 반경(401)을 연장시키는 이러한 추정 위치를 사용할 수도 있다.

오토바이 이동 개선

또 다른 일 실시예에서, 벡터를 감시하여 오토바이(110)와 자동차(120)의 상대적 근접성을 평가하는 단계(302)는, 이동 및 GPS 정확도를 고려하도록 오토바이(110)의 잠재적 로케이션(들)을 추정(또는 예측)하는 단계를 포함할 수도 있다(단계 313). 이것은, 예를 들어, 주행 방향, 속력, 및 정확도에 기초하여 오토바이의 전방에 있는 지점들의 "팬"(fan)(450)을 생성함으로써 행해질 수 있다. GPS 부정확성을 고려하도록 몇 개의 지점이 오토바이(11O)의 후방에도 배치된다. 본 실시예는, 팬(450)의 9개의 지점(461, 462, 463, 464, 465, 466, 467, 468 및 469)을 개략적으로 도시하지만, 지점들의 팬(450)에는, 오토바이(110)의 바로 앞(예를 들어, 462, 465), 바로 앞에서 측면에 대하여 오프셋된(예를 들어, 461, 463, 464, 466), 또는 바로 뒤(예를 들어, 468), 또는 뒤에서 측면에 대하여 오프셋된(예를 들어, 467, 469), 또는 오토바이(11O)의 앞, 뒤, 또는 측면의 지점들의 임의의 조합이나 배열로 위치할 수도 있는 지점들의 임의의 원하는 개수를 포함할 수도 있다. 일반적으로, 오토바이(11O)를 완전히 둘러싸도록 필요한 만큼의 지점이 추가될 수 있다. 이러한 지점들 중 임의의 지점이 교차하거나(즉, 위험 경계(402)에 있거나) 또는 예를 들어, 지점(450A)과 같이, 자동차(120)의 위험 반경(401)(여기서는, 원으로 도시됨) 내에 있으면, 충돌 가능성이 있으며, 자동차(120)에 통지된다. 본 실시예는, 도 4c에 개략적으로 도시되어 있으며, "오토바이 이동 개선"이라 칭할 수 있다.

도로 개선

또 다른 일 실시예에서, 벡터를 감시하여 오토바이(11O)와 자동차(120)의 상대적 근접성을 평가하는 단계(302)는, 두 개의 차량 간의 역 상호작용(adverse interaction)도 가능한지 여부를 결정하는 것(단계(314))을 포함할 수 있으며, 그렇지 않다면, 오토바이(110)가 자동차(120)의 위험 반경 내에 있더라도 메시지를 전송하는 단계(단계(304))를 생략하는 것을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 베이스(200)는, 자동차(120)와 오토바이(110) 모두의 위치를 Open Street Map의 데이터베이스(또는 다른 오픈 소스 또는 독점적 맵 소프트웨어(proprietary map software))에서 검색한다. 예를 들어, 이 조회(query)는, OSM Overpass API("Overpass")와 같은 맵핑 애플리케이션을 사용하여 수행될 수도 있다. "맵 매칭"을 수행하기 위해, 이 API에는, (자동차(120)와 오토바이(11O)에 대한 가장 최근의 원격측정 지점들(감시 벡터)의 GPS 정확도에 의해 규정될) 검색 박스(search box)가 주어지며, 이어서, 박스 내의 도로들과 도로들의 특성들의 리스트를 리턴한다.

식별된 도로를 사용하여, 베이스는, 상호작용이 가능한지를 결정하기 위해 차량이 있다고 생각되는 도로의 특성을 검사한다. 예를 들어, 두 개의 차량이 같은 도로에 있거나 두 개의 차량의 경로에 있는 지점에서 교차하는 도로에 있는 경우, 두 개의 차량 간의 충돌이 가능하다.

예를 들어, 오토바이(11O)가 메인 스트리트와 제2 애비뉴의 교차점 근처의 메인 스트리트를 따라 주행하고 자동차(120)가 메인 스트리트와 제4 애비뉴의 교차점 근처에 있다면, 프로세스는 양측 차량(110, 120)이 메인 스트리트에서 주행 중이라고 결론 낼 수 있다. 이에 따라, 베이스(200)는, 상호작용이 가능한지를 결정하도록 차량들이 있다고 생각되는 도로에 대한 특성을 조사할 수 있다.

예를 들어, 차량(11O, 120)이 서로 다른 방향으로 주행한다면, 베이스(200)는, 각 차량이 보호 고속도로 또는 분리 고속도로(예를 들어, 차량들이 주행하는 분리 차선들이 서로 교차하지 않고 또는 그 외에는 두 개의 차량 간의 충돌 기회를 제공하지 않는 고속도로) 상에 있는지 여부를 결정한다. 각 차량이 그러한 고속도로 상에 있다면, 차량들은 충돌할 수 없으므로, 통지를 전송하지 않는다.

대안으로, 시스템은, 오토바이(110)가 제1 거리를 따라 주행하고 있고 자동차(120)가 고가도로상에서 제1 거리 위를 지나가는 제2 거리를 따라 주행하고 있다고 결정할 수 있다. 자동차(120)가 오토바이(110)의 바로 위를 통과할 수 있으므로, 두 개의 차량이 서로 매우 근접해 있더라도 충돌 위험이 없으며, 이에 통지를 전송하지 않는다.

다른 상황

도 1은, 또한, 제1 차량(이 경우, 오토바이 (110))이 다른 차량(자동차(120))에 밀접하게 추종되는 다른 상황을 개략적으로 도시한다. 이 상황에서, 오토바이(11O)의 오토바이 운전자는 도로(100)를 따라 이동 중이고, 교통량이 자신 앞에서 증가하는 것을 보고 감속하기 시작한다. 자동차(130)의 산만한 운전자는 교통 증가를 인식하지 못하고 감속하지 않아서, 오토바이 운전자를 치게 된다. 많은 운전자는 다른 차량보다 오토바이를 덜 인식한다. 오토바이 운전자가 감속하거나 갑작스럽게 정지해야 해서 뒤의 차량(의 운전자)이 인식하지 못하는 경우, 뒤의 차량이 결국 오토바이 운전자를 뒤에서 칠 수 있다. 이 상황에서, 시스템은, 자동차(130)의 운전자에게 자신 앞에 오토바이 운전자가 있음을 알리는 메시지를 전송함으로써, 자동차(130)의 운전자가 오토바이 운전자의 행동을 인식하게 한다.

도 5a 내지 도 5h는 다양한 실시예에 대한 다른 상황들을 개략적으로 도시한다.

도 5a: 좌회전하는 차량

도 5a에서, 오토바이 운전자(110)는, 농촌 지역의 2차선 도로(501) 상에서 이동하고 있으며, 55mph 통과 구역(passing zone)에서 35mph로 이동하고 있는 3대의 자동차(120, 130, 131) 뒤에 막혀 있다. 오토바이 운전자는, 신호를 보내고, 자신의 미러 및 사각 지대를 확인하고, 추월하기 위해 옆으로 빠져나와 가속한다. 오토바이 운전자가 자동차 열(120, 130, 131)의 옆을 따라 이동함에 따라, 예를 들어, 선두 자동차(120)가 왼쪽에 보이는 차도(502)로 향하면, 오토바이(110)와 자동차들 중 하나 간의 충돌 위험이 증가한다.

이러한 상황에서, 베이스(200)는, 오토바이 운전자가 뒤에서 접근하고 있음을 나타내는 메시지를 선두 자동차(120)의 운전자에게 전송할 것이다.

대안으로, 오토바이 운전자(115)는 도로(501) 상에서 반대 방향으로 타고 있다. 오토바이 운전자(115)의 관점에서 볼 때, 자동차(120)는 오토바이 운전자(115)의 전방에서 오토바이 운전자(115)의 경로로 선회하고 있다. 이러한 상황에서, 베이스(200)는, 오토바이 운전자가 앞에서 접근하고 있음을 나타내는 메시지를 선두 자동차(120)의 운전자에게 전송한다.

대안으로, 선두 자동차가 자율주행 자동차이면, 베이스(200)로부터의 메시지에 의해, 그 선두 자동차가 감속되거나 정지될 수 있고, 선두 자동차가, 오토바이 운전자가 선두 자동차(120)의 위치를 추월하는 것을 기다릴 수도 있다.

도 5b: 코너링

도 5b에서, 오토바이 운전자(110)는, 휘어지는 2차선 도로를 타고 있으며, 우측 곡선을 돌아서 오토바이가 바깥쪽으로 드리프트되게 하며, 바퀴가 중심선에 거의 닿게 된다. 다가오는 차량(120)은 코너를 도는 것으로 보이며, 동일한 중심선에 걸쳐 있다. 이는, 차량과 오토바이 운전자가 반대 방향으로 주행하는 경우 굴곡부 주위에 위치하기 때문에 서로를 볼 수 없다는 점에서 위험하다. 이들이 코너를 돌 때, 각각은 서로를 향하여 더욱 가깝게 드리프트하여 정면 충돌을 야기한다. 이러한 상황에서, 베이스(200)는, 오토바이 운전자(11O)가 정면으로부터 접근하고 있음을 나타내는 메시지를 선두 차량(120)의 운전자에게 전송한다. 이 메시지는, 충돌 위험이 지나갈 때까지 속도를 늦추거나, 정지하거나, 차선을 변경하거나, 또는 심지어 길가에 대도록 운전자 또는 자율주행 차량의 제어 시스템을 유도한다. 결국, 도로망의 안전이 향상된다.

도 5c: 브레이킹

도 5c에서, 오토바이 운전자(110)는 주간 고속도로(Interstate freeway)에서 교통 흐름에 있어서 65mph 속도로 이동하고 있다. 오토바이 운전자(110)는, 위기일발의 상황 및 그 뒤에서 도로에서 벌어지고 있는 다른 사건들로 인해 잠시 산만하게 되며, 정면에 있는 세 개의 차선 모두에서 교통이 완전히 정지하고 있음을 알게 된다. 오토바이 운전자(110)는, 너무 빨리 이동하여 제 시간에 정지할 수 없으며, 차량(120)의 뒤쪽으로 고속으로 이동하게 될 것이다. 이러한 상황에서, 베이스(200)는, 오토바이 운전자(110)가 후방으로부터 접근하고 있음을 나타내는 메시지를 선두 차량(120)의 운전자 및/또는 오토바이 운전자(11O))에게 전송할 것이다.

도 5d와 도 5e: 사각지대

많은 운전자들은, 차선을 바꾸기 전에 사각지대를 확인하는데 신경을 쓰지 않으며, 오토바이의 작은 크기로 인해, 운전자는 오토바이 운전자의 공간으로 자신도 모르게 자주 이동할 것이다. 이것은, 이들 운전자들이 차량의 사각지대에 있기 때문에 고속도로를 주행하는 오토바이 운전자(110)가 자신이 차량(120)(예를 들어, 자동차, SUV, 또는 트럭 등)이 막 차지하려고 하는 차선에 있음을 알게 되는 위험을 나타낸다.

이러한 상황에서, 베이스(200)는 차량 근처에 오토바이가 있음을 알리는 메시지를 차량(120)의 운전자에게 전송한다.

도 5f와 도 5g: 램프 온 및 램프 오프

운전자들은, 고속도로에 진입할 때 및/또는 고속도로를 빠져나올 때 여러 교통 차선을 건너뛰어 고속(또는 "추월") 차선으로 들어가는 것(차량(120)), 출구를 캐치하는 것(차량(129)) 및/또는 출구 차선(553)으로부터 빠져나오는 것(차량(128))을 종종 충동적으로 결정할 수 있다. 이러한 조작은 종종 신속하고 충동적으로 행해지므로, 오토바이 운전자가 단순히 "보이지 않는" 상태로 되기 쉽다.

이는, 도 5f에 개략적으로 도시된 바와 같이, 오토바이 운전자(110)가 램프 온(ramp on)을 보고 차량(120)이 도로에 진입할 공간을 제공하기 위하여 중심 차선(552) 또는 좌측 차선(551)으로 이동하는 위험을 나타낸다. 차량(120)이 고속도로에 진입함에 따라, 차량 운전자는, 컬렉터 차선(553)에 트럭이 있음을 알게 되고 오토바이(110)의 공간을 추월하면서 좌측을 향하여 추월 차선(552, 551)으로 즉시 진입하고자 한다.

도 5g에서, 차량(129)의 운전자는, 자신이 자신의 출구(556)를 막 놓치려 하는 것을 인식하고 출구로 나가기 위해 다수 교통 차선(552, 553)을 가로질러 가는 것을 결정하여, 오토바이 운전자(110)의 공간을 추월하거나 오토바이 운전자의 공간 앞에 끼어든다.

이러한 상황에서, 베이스(200)는, 차량 근처에 오토바이(11O)가 있음을 알리는 메시지를 차량(129)의 운전자에게 전송하며, 이에 따라 차량(예를 들어, 128, 129)의 운전자가 자신의 충동적 행동을 다시 생각하게 하여 운전자 주위를 능동적으로 살펴보게 할 것이다.

도 1: 뒤에서 접근하는 차량

오토바이 운전자(110)는, 도로를 이동하고 있으며, 자신의 앞에서 교통량 증가를 보고 감속하기 시작한다. 주위가 분산된 운전자(130)는, 교통량 증가를 인식하지 못하며 감속하지 못해서, 오토바이 운전자(11O)를 치게 된다.

많은 운전자는 오토바이를 다른 차량보다 덜 인식한다. 오토바이 운전자가 감속하거나 갑작스럽게 정지하고 뒤의 차량이 알아채지 못하면, 운전자들은 결국 오토바이 운전자를 뒤에서 칠 수 있다. 이러한 상황에서, 베어스(200)는 전방에 오토바이 운전자(110)가 있음을 알리는 메시지를 차량(130)의 운전자에게 전송하여, 차량(120)의 운전자가 오토바이 운전자의 행동을 알게 한다.

다른 잠재적 특징부

A. 이동 검출

일부 실시예에서, 일부 운전자(예를 들어, 오토바이 운전자들)는, "오토바이 모드"(즉, 로케이션 감시 장치(111)와 통신 장치(112)가 오토바이(110)의 감시 벡터를 베이스(200)에 전송하도록 동작하는 모드)에서 동작할 것임을 나타내기 위해 자신의 장치(예를 들어, 스마트 폰의 앱)를 수동으로 시작할 것으로 예상된다.

또한, 차량 운전자는 수동으로 앱을 시작하지 않고 앱을 마지막으로 언제 열었는지와 관계없이 운전할 때마다 통지가 도착해야 하는 것을 예상할 수 있다. 이러한 제약은, 운전자가 실제로 차량에 있지 않아도 백엔드(베이스(200))가 운전자로부터 원격측정 업데이트를 지속적으로 수신할 것이라는 것을 의미한다. 오토바이가 집 근처에서 운전될 때마다 집의 거실에 있는 사람에게 통지하는 것을 피하는 것은 바람직할 수 있다. 이를 위해, 일부 실시예는 이하에 기술된 특징을 포함한다.

B. 이동 시작(차량)

베이스(200)의 백엔드는 장치로부터 수신되는 모든 감시 벡터를 처리하고, 두 개의 연속 업데이트가 미리 설정된 일부 속력을 초과하는(예를 몇 개 들자면, 5mph, 10mph, 15mph, 또는 20mph 또는 다른 속력) 속력 리포트를 갖는다면, 백엔드(200)는, 장치가 현재 차량에 있으며 메시지를 수신해야 함(즉, 장치가 "차량 모드"로 되어야 함)을 나타낼 것이다. 이것은, 베이스(200)의 데이터 저장소에 모드 플래그(mode flag)를 설정하여 알고리즘이 그 장치의 감시 벡터를 처리할 것을 알게 될 것이다.

C. 이동 시작(오토바이)

오토바이 운전자는 수동으로 앱을 시작하고 오토바이 모드에 있음을 나타낼 것이다. 그 모드에서, 오토바이 운전자의 장치로부터의 감시 벡터는 전술한 추가 추정 지점들(projected points)(도 4c에 개략적으로 도시한 바와 같이 지점들(450)의 "팬")을 생성하며, 알고리즘은 그러한 지점들을 근처 차량에 대한 검색에 포함한다.

일부 실시예는, 이동하는 차량에 대해 예상되는 것보다 많은 장치의 기울기를 검출하도록 장치 상의 센서(예를 들어, 자이로스코프, 가속도계, 또는 다른 센서)를 사용할 수 있다. 기본 사상은, 오토바이 운전자가 오토바이를 타기 시작할 때 또는 회전하는 동안 충분히 기울어지며, 예를 들어 오토바이 운전자의 전화기가 주머니, 컵 홀더, 지갑 등에 전화기를 가지고 있는 차량 운전자보다 더 기울어짐을 나타낼 것이라는 점이다. 이러한 경우, 백엔드(200)는, "당신이 오토바이를 운전하고 있지만 오토바이 모드에서 감시 장비를 시작하지 않았다고 생각합니다."라고 효과적으로 알리는 통지를 장치에 전송한다. 사용자로부터 응답이 없으면, 장치는 "오토바이 모드"(즉, 감시 벡터를 베이스(200)에 전송하고, 일부 실시예에서는, 베이스로부터 메시지를 수신하지 않음)로 되고, 그렇지 않으면 장치가 차량 모드로 될 것이다.

D. 이동 종료

차량으로부터 내려서 상점 주위를 걷는 사람은 교통 체증에 막혀 있는 사람과 비슷한 GPS 프로필을 갖기 때문에, 이동 종료를 자동으로 검출하는 것은 더욱 복잡하다. 이처럼, 일부 실시예는 상호작용 통지가 도착할 때마다 사용자에게 옵션을 제공한다. 예를 들어, 일부 실시예에서, 소정 시간(예를 들어, 10분) 동안 움직임이 없으면, 시스템이 자동으로 일시 정지될 수 있다.

첫째로, 사용자는 자신의 장치(111) 상의 애플리케이션을 사용하여 "도착" 또는 "이동 종료", 또는 "탑승 종료"를 간단하게 나타낼 수 있다. 사용자가 이를 행하면, 장치(111)는 (통신 장치(112)를 통해) 비이동(non-moving) 모드에 있음을 나타내는 메시지를 베이스(200)에 전송하며, 결국, 베이스(200)는, 사용자가 새로운 이동을 시작하였음을 검출할 때까지 해당 장치로부터의 감시 벡터에 기초하여 어떠한 상호작용 검출도 수행하지 않는다.

둘째로, 사용자는 "나는 운전하고 있지 않다"라고 표시할 수 있다. 이 모드에서, 백엔드는, 사용자가 현재 (차량 또는 버스 또는 기타 차량의 승객으로서) 주행 중이며 상호작용 검사를 수행하지 않아야 함에 주목한다. 일단 사용자가 미리 정해진 양의 시간(예를 몇 개 들자면, 5분, 10분, 15분 또는 기타 미리 정해진 시간 범위) 동안 완전히 정지해 있으면, 백엔드는 리셋하고 사용자가 새로운 이동을 시작하였음을 검출할 때까지 사용자를 비이동 모드에 둘 것이다.

세 번째로, 사용자는 "나는 집에 있다"라고 표시할 수 있다. 사용자가 이 옵션을 선택할 때마다, 베이스(200)의 백엔드는 장치(111)를 비이동 모드에 있는 것으로서 플래그 설정할 것이다. 또한, 백엔드는 현재 로케이션 주변의 지오펜스(geofence)(예를 들어, 사용자로부터의 입력에 대한 응답으로 배제 원(exclusion circle))를 생성하여 데이터 저장소에 저장한다. 사용자의 집(471) 주위의 지오펜스(470)의 일 실시예는 도 4e에 개략적으로 도시되어 있다. 지오펜스(470)는, 사용자의 장치(111)가 지리적 영역(472) 내에 있을 때 시스템이 거동(behavior)을 변경하게 하는 지점(이 예에서는 사용자의 집(471)) 주변의 지리적 영역을 정의한다.

예를 들어, 일부 실시예에서, 베이스(200)는, 장치가 그 로케이션에 있는 동안 이동 시작을 거부하고, 사용자가 향후에 그 로케이션에 도달하면 이동 종료를 자동 트리거한다. 사용자는 근무처 등 많은 지오펜스를 가질 수 있다.

일부 실시예는, "도착했다"와 "집에 왔다" 응답들을 결합하여 사용자가 이동을 정지할 때마다 지오펜스가 생성될 수도 있다. 예를 들어, 차량 운전자가 매일 출근길에 쇼핑몰을 지나가고, 운전자가 쇼핑을 위해 멈춘 최종 순간부터 거기에 지오펜스를 설정한 경우, 백엔드는, (a) 단지 지나갈 때에는 차량 모드를 정지시키지 않는 것 또는 (b) 상호작용 통지를 놓칠 가능성을 최소화하고 미치는 영향을 작게 하면서 차량 모드를 정지시키고 재시작하는 것을 신뢰성 있게 할 수 있어야 한다.

일부 실시예에서, 사용자가 미리 정해진 양의 시간(예를 몇 개 들자면, 5분, 10분, 15분, 또는 미리 정해진 기타 시간 범위)을 초과하여 이동을 정지하면, 백엔드는 다른 이동 시작을 검출할 때까지 사용자의 장치를 비이동 모드로서 플래그 설정할 것이다.

도 6은 자동차 및 운전자용 근접성 인식 시스템(600)의 일 실시예를 개략적으로 도시한다. 시스템(600)의 동작의 실시예는 도 7, 도 8, 및 도 9의 흐름도에 개략적으로 도시되어 있다. 도 6의 시스템은 다음에 따르는 특징부들을 참조 번호로 개략적으로 도시한다.

601: 허브

602: 허브로부터 상호작용 검출기(630)로 전송된 데이터

603: 상호작용 폴링(Interaction polling) 데이터

604: 확산지점 지오해시(Spread point geohash) 데이터

605: 상호작용 조회(Interacting query)

606: 상호작용 리포트

615: 로케이션 업데이트

616: 지속적 애플리케이션 데이터(Persisted Application data)

617: 상호작용 토픽을 구독/ARN 데이터를 수신(Subscribe to Interaction Topic/Receive ARN data)

618: 상호작용 푸시 통지(Interaction Push Notification)

620: 제삼자 클라이언트(Third party clients)

621: RESTful API 호출(RESTful API Calls)

630: 상호작용 검출기

631: EC2 컨테이너("와쳐"(watcher)라고도 함)

632: 오토바이 (목표 차량) 업데이트

633: 자동차 업데이트

635: 데이터 프로세서(람다 함수, Lamda functions)

636: 목표 지점 확산(Target point spreading) 프로세서

637: 상호작용 검출 프로세서("시커"(seeker)라고도 함)

650: 통지 서버

도 6은 자동차 및 운전자를 위한 근접성 인식 시스템의 일 실시예를 개략적으로 도시한다. 이 실시예는 허브(601)("파이어베이스"라고도 함)를 포함한다. 허브(601)는, 차량(예컨대, 오토바이(110) 및 다른 차량(120,130))으로부터 이러한 차량 상의 또는 내부의 통신 장치(예컨대, 112, 122; 132)를 통해 로케이션 업데이트 데이터(615)를 수신하고, 로케이션 데이터를 처리하여 차량들 간의 잠재적 상호작용을 검출한다. 일부 실시예에서, 허브(601)는 로케이션 데이터(602)를 상호작용 프로세스(630)에 전송한다.

도 7은 근접성 인식 시스템의 로케이션 업데이트 기능의 일 실시예에 대한 흐름도를 개략적으로 도시한다. 단계 701은, 허브(601)에서, 적어도 하나의 차량, 아마도 2개 이상의 차량, 예컨대, 오토바이(오토바이(11O)와 같은 "목표 차량") 및 (예를 들어 자동차(120)와 같은) 다른 차량으로부터 로케이션 업데이트(예를 들어, 감시 벡터)를 수신하는 것을 포함한다. 로케이션 업데이트는, 주어진 시간에 각 차량의 위치를 나타내며, 로케이션 정보(예를 들어, GPS 좌표, 또는 차량 상에 있거나 차량 내부에 있는 통신 장치와 통신하는 셀폰 타워로부터 도출되는 지리적 좌표), 및 차량이 표시된 로케이션에 있는 때를 나타내는 타임스탬프(time stamp)를 포함한다.

단계 702에서, 데이터(602)는, 허브(601)로부터 상호작용 프로세서(630) 내의 EC2 컨테이너("와쳐"라고도 함)로 전송된다. 일부 실시예에서, 상호작용 프로세서(630)는, 허브(601)로부터 원격되어 있을 수 있지만, 상호작용 프로세서(630)는 허브(601)의 제어 하에 동작한다.

단계 703은 착신 데이터가 목표 차량(예를 들어, 오토바이)으로부터 오는 것인지 여부를 결정하고, 이 경우에는, 데이터가 목표 지점 확산 프로세서(636)로 전송되며(632), 방법은, 단계(704)에서 목표 차량 처리(도 8)로 진행하고, 또는 그 착신 데이터가 다른 자동차(예를 들어, 목표 차량이 근처에 있음을 통지받는 운전자의 자동차(120))로부터 온 것인지 여부를 결정하고, 이 경우에는, 데이터가 상호작용 검출기(637)에 전송되고(633), 방법은, 단계 706에서 다른 차량 처리(도 8b)로 진행한다. 일부 실시예에서, 단계 703의 프로세스는, 예를 들어, 프로세스를 실행하도록 프로그래밍된 컴퓨터 프로세서(예를 들어, 마이크로프로세서)를 포함할 수 있는 EC2 컨테이너(631)에 의해 수행될 수도 있다.

도 8은 근접성 인식 시스템의 목표 차량 처리(목표 지점 확산)의 일 실시예에 대한 흐름도를 개략적으로 도시한다. 일부 실시예에서, 도 8의 프로세스는, 데이터 프로세서(635)의 일부일 수 있는 목표 지점 확산 프로세서(636)에 의해 수행될 수 있고, 예를 들어, 프로세스를 실행하도록 프로그래밍된 컴퓨터 프로세서(예를 들어, 마이크로프로세서)를 포함할 수 있다.

단계 801에서, 방법은, 목표 차량에 대한 식별자, 및 목표 차량의 로케이션 주변의 하나 이상의 지점(총괄하여 "지점 확산부(point spread)"라고 알려질 수 있는 지점)을 생성한다. 예를 들어, 도 4c에서, 목표 차량(110)은 지점 확산부(450)를 갖는다. 상기한 방법에 의해 추적되는 각각의 목표 차량은 고유 식별자(예컨대, 차량(110)에 대한 "Moto 110")를 갖고, 목표 차량의 로케이션은 Moto 110-0으로 지정될 수 있다. 지점 확산부의 각 지점에는 대상 차량의 식별자에 연관된 고유한 식별자가 있다. 예를 들어, 도 4c의 9개의 지점(450)은, Moto 110-1, Moto 110-2, Moto 110-3, Moto 110-4, Moto 110-5, Moto 110-6, Moto 110-7, Moto 110-8, 및 Moto 110-9로서 각각 식별될 수도 있다. 지점 확산부의 지점들은, 목표 차량 전방의 물리적 로케이션(예를 들어, 도 4c의 지점(461, 462, 463)), 목표 차량에 평행한 물리적 로케이션(예를 들어, 도 4c의 지점(464, 465, 466), 또는 목표 차량 뒤의 물리적 로케이션(예를 들어, 도 4c의 지점(467, 468, 469)을 나타낼 수도 있다.

일부 실시예에서, 방법은, 단계 802에서, 목표 차량의 로케이션과 지점 확산부(450) 내의 지점을 지오해시(geohash) 포맷으로 변환한다. 로케이션 데이터의 주어진 항목에 대한 지오해시는, 위도와 경도, GPS 데이터 포맷, 또는 셀타워 로케이션에 기초한 데이터로서 표현되는 로케이션 데이터보다 더욱 쉽게 검색, 식별, 및 처리될 수 있는 그 데이터의 검색가능한 형태이다.

단계 803에서, 방법은, 허브(601)의 데이터베이스를 조회하여 목표 차량의 로케이션 및/또는 지점 확산부가 데이터베이스에 이미 존재하고 있는지 여부를 결정한다. 존재하지 않는다면, 목표 차량(예컨대, Moto 110)의 로케이션 및 그 지점 확산부(예를 들어, Moto 110-1 내지 Moto 110-9)의 로케이션은, 단계 704에서 허브(601)에서 데이터베이스에 저장되고, 방법은, 단계 710에서 차량으로부터 수신되는 다음 로케이션 업데이트를 처리한다.

그렇지 않은 경우, 방법은, 단계(705)에서 데이터베이스 내의 기존 데이터를 평가하여, 목표 차량의 로케이션 및 그 지점 확산부의 지점들의 로케이션이 더 새로운 데이터를 구성하는지 여부(즉, 데이터가 목표 차량의 로케이션을 더욱 최근 시간으로 반영하는지)를 결정한다. 그렇다면, 목표 차량(예를 들어 Moto 110)의 로케이션 및 지점 확산부의 지점들(예를 들어, Moto 110-1 내지 Moto 110-9)의 로케이션은, 단계 707에서, 데이터베이스에 있는 목표 차량의 로케이션 및 그 지점 확산부의 지점들의 로케이션을 나타내는 기존의 데이터에 대하여 덮어쓰인다. 이어서, 단계 709에서, 방법은, 가장 최근의 로케이션 데이터에 기초하여 목표 차량의 속력 및 헤딩을 업데이트하고, 업데이트된 속력 및 헤딩 데이터를 허브에서 데이터베이스에 저장한다. 이어서, 방법은 단계 710에서 차량으로부터 수신되는 다음의 로케이션 업데이트를 처리한다.

도 9는 근접성 인식 시스템의 목표 차량 검색의 일 실시예에 대한 흐름도를 개략적으로 도시한다. 일부 실시예에서, 도 9의 프로세서는, 데이터 프로세서(635)의 일부일 수 있는 상호작용 검출기(637)에 의해 수행될 수 있고, 예를 들어, 프로세스를 실행하도록 프로그래밍된 컴퓨터 프로세서(예를 들어, 마이크로프로세서)를 포함할 수도 있다.

이어서, 단계 901에서, 방법은, 허브 데이터베이스로부터 목표 차량 로케이션 데이터를 분석하여, 목표 차량이 예를 들어 "시커"라 칭할 수도 있는 차량(120) 등의 차량의 미리 정해진 거리 내에 있는지 여부를 평가한다. 이를 위해, 방법은, 시커 차량의 마지막으로 알려진 로케이션 주위의 반경을 규정할 수 있다. 반경은 차량의 마지막으로 알려진 로케이션 주위의 원을 규정할 수 있지만, 위험 반경은 다른 형상을 규정할 수도 있고, 그러한 형상은 차량의 마지막으로 알려진 로케이션 이외의 지점들에 위치하거나 중심에 있을 수 있다.

단계 902에서, 방법은, 목표 차량에 연관된 로케이션 데이터의 임의의 지점(예를 들어, 목표 차량의 로케이션 또는 목표 차량의 지점 확산부(450) 내의 지점)이 위험 반경 내에 있는지 여부를 결정한다. 없다면, 상호작용 검출이 중단되는 단계 903으로 계속된다. 일부 실시예는, 허브 데이터베이스의 데이터를 업데이트하여, 이 시점에서 시커에 대한 상호작용 또는 잠재적 상호작용이 식별되지 않았음을 나타낸다.

그렇지 않은 경우, 방법은, 목표 차량의 로케이션 데이터를 평가하여 그 데이터가 차량의 로케이션(예를 들어, Moto 110-0)인지 또는 목표 차량의 지점 확산부(450) 내의 지점(예를 들어, Moto 110-1 등)인지 여부를 결정하는 단계 904로 진행한다. 이러한 결정은 로케이션 데이터 지점들의 명명 규칙에 기초하여 이루어질 수 있다. 예를 들어, 0으로 끝나는 데이터 지점(예를 들어, Moto 110-0)은 목표 차량의 로케이션을 나타내고, 0이 아닌 다른 숫자로 끝나는 데이터 지점(예를 들어, Moto 110-1)은 그 목표 차량의 지점 확산부(450) 내의 지점(예를 들어, 461)을 나타낸다.

로케이션 데이터가 목표 차량의 지점 확산부(450) 내의 지점(예를 들어, Moto 110-1 등)을 나타내면, 단계 906은, 방법이 단계 904로 복귀하여, 방법이 목표 차량의 위치(즉, Moto 110-0)를 찾아낼 때까지 로케이션 데이터를 계속 평가한다.

단계(904)가 목표 차량의 로케이션을 검출하면, 단계 906은, 방법을 단계 908로 향하게 하여 트랜잭션 처리 기능(transaction handling functions)을 실행하게 한다. 일부 실시예에서, 단계 908의 트랜잭션 처리 기능은, 트랜잭션 처리 기능을 실행하도록 프로그래밍된 컴퓨터 프로세서(예를 들어, 마이크로프로세서)를 포함할 수 있는 데이터 프로세서(635)에 의해 수행될 수도 있다.

트랜잭션 처리 기능은, 또한, 이용가능한 데이터를 평가하여 시커 차량에 메시지를 전송할지 여부를 결정한다. 일부 실시예에서, 트랜잭션 처리 기능은, 목표 차량 및 시커 차량으로부터 각각의 로케이션 정보의 타임스탬프를 평가하여, 데이터가 동시적인 것인지, 즉, 차량들이 서로 충분히 가까워서 충돌 가능성을 나타낼 정도로 데이터가 시간적으로 충분히 가까운지를 평가하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 목표 차량의 로케이션, 속력, 및 헤딩이 목표 차량이 이미 시커 차량의 로케이션을 추월했음을 나타내는 경우, 차량들이 서로 충분히 가까워서 충돌 가능성을 나타낼 정도로 데이터가 시간적으로 충분히 가깝다. 일부 실시예에서, 목표 및 시커는, 충돌 가능성을 나타내도록 서로 충분히 가까운 것으로 간주되기 전에 서로의 미리 결정된 시간(예를 들어, 30초) 내에 있어야 한다.

일부 실시예에서, 트랜잭션 처리 기능에는, 메시지가 시커 차량으로 전송될지 여부 및 전송되는 때를 평가하는 것이 포함된다. 예를 들어, 목표 차량에 관한 메시지가 미리 결정된 시간(예를 들어, 5분) 내에 시커 차량에 전송된 경우, 방법은, 이러한 다른 메시지를 전송하지 않을 수도 있지만, 그 외에는 이러한 메시지를 전송하거나 재전송한다.

트랜잭션 처리 기능이 어떠한 메시지도 전송하지 않아야 한다고 결론짓지 않는 한, 방법의 단계 910은, 목표 차량이 그 반경 내에 있다는 것을 시커 차량에 통지하고, 목표 차량의 로케이션 상세를 제공할 수 있다. 트랜잭션 처리 기능이 어떠한 메시지도 전송하지 않아야 한다고 결론을 내린 경우, 방법은 단계 901로 복귀한다. 예를 들어, 방법은 상호작용 조회(605)를 허브(601)에 전송할 수 있고, 허브로부터 시커에 대한 어드레스를 수신할 수 있다. 이어서, 방법은, 상호작용 통지(639)를 메시지 전송기(예를 들어, 통지 서비스(650))에 전송하고, 이에 따라, 메시지 전송기는, 시커에, 보다 구체적으로는 시커의 운전자 또는 탑승자에게, 메시지를 전송한다.

다양한 실시예는 임의의 종래의 컴퓨터 프로그래밍 언어로 적어도 부분적으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예는, 절차적 프로그래밍 언어(예를 들어, "C"), 또는 객체 지향 프로그래밍 언어(예를 들어, "C++"), 또는 자바 스크립트로 구현될 수도 있다. 본 발명의 다른 실시예는, 미리 프로그래밍된 하드웨어 요소(예를 들어, 주문형 집적 회로, FPGA, 및 디지털 신호 프로세서), 또는 다른 관련된 구성 요소로서 구현될 수도 있다.

대체 실시예에서, 개시된 장치 및 방법은 컴퓨터 시스템용 컴퓨터 프로그램 제품으로서 구현될 수도 있다. 이러한 구현예는, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체(예를 들어, 디스켓, CD-ROM, ROM 또는 고정 디스크)와 같은 유형의 매체 상에 고정된 일련의 컴퓨터 명령어를 포함할 수도 있다. 일련의 컴퓨터 명령어는, 시스템에 관하여 전술한 기능들 중 일부 또는 전부를 구체화할 수 있다.

통상의 기술자는, 이러한 컴퓨터 명령어가 많은 컴퓨터 아키텍처 또는 운영 시스템용 다수의 프로그래밍 언어로 기입될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 또한, 이러한 명령어는, 반도체, 자기, 광학 또는 다른 메모리 장치와 같은 임의의 메모리 장치에 저장될 수도 있고, 광학, 적외선, 마이크로파, 또는 다른 전송 기술과 같은 임의의 통신 기술을 사용하여 전송될 수 있다.

다른 방식들 중에서, 이러한 컴퓨터 프로그램 제품은, 인쇄형 문서 또는 전자 문서(예를 들어, 수축 포장 소프트웨어)가 첨부된 탈착가능 매체로서 배포될 수도 있고, 컴퓨터 시스템(예를 들어, 시스템 ROM 또는 고정 디스크)에 미리 로딩되어 있을 수도 있고, 또는 서버 또는 전자 게시판으로부터 네트워크(예를 들어, 인터넷 또는 월드 와이드 웹)를 통해 분산될 수도 있다. 물론, 본 발명의 일부 실시예는 소프트웨어(예를 들어, 컴퓨터 프로그램 제품)와 하드웨어의 조합으로서 구현될 수도 있다. 본 발명의 또 다른 실시예는 전적으로 하드웨어로서 또는 전적으로 소프트웨어로서 구현된다.

전술한 본 발명의 실시예들은 단지 예시적인 것이며, 많은 변형 및 수정이 통상의 기술자에게는 명백할 것이다. 이러한 모든 변형 및 수정은 임의의 첨부된 청구범위에서 정의된 바와 같은 본 발명의 범위 내에 있는 것으로 의도된다.

Claims

도로망 상에서 주행하는 차량을 위한 도로 안전을 향상시키는 방법으로서,
복수의 차량으로부터 원격되어 있는 상호작용 검출기에서, 상기 도로망 상에서 주행하는 상기 복수의 차량으로부터 복수의 감시 벡터를 수신하는 단계;
상기 복수의 감시 벡터로부터, 상기 도로망 상의 상기 복수의 차량 중 두 개의 차량 간의 상호작용이 있는지 여부를 결정하는 단계로서, 상기 상호작용은, 상기 두 개의 차량이 충돌 위험이 있을 정도로 상기 두 개의 차량이 서로의 소정 거리 내에 있을 때 결정되고, 상기 상호작용은, 상기 도로망 상의 상기 두 개의 차량 중 어느 하나의 차량의 미리 계획된 루트(route)의 사전 지식을 이용하지 않고 결정되는 것인, 단계; 및
상기 도로망 상에서의 상호작용이 결정되면 상기 두 개의 차량 중 적어도 하나의 차량의 탑승자에게 경고하는 단계를 포함하는, 방법.
제1항에 있어서, 상기 복수의 감시 벡터로부터, 상기 두 개의 차량 간의 상호작용이 있는지 여부를 결정하는 단계는, 상기 두 개의 차량 간의 잠재적 상호작용이 있는지 여부를 먼저 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제2항에 있어서, 상기 두 개의 차량 중 제1 차량으로부터의 감시 벡터는 적어도 상기 제1 차량의 로케이션을 포함하고,
상기 두 개의 차량 간의 잠재적 상호작용이 있는지 여부를 결정하는 단계는,
상기 제1 차량에 근접한 복수의 지점을 확립하는 단계; 및
상기 복수의 지점 중 임의의 지점이 상기 두 개의 차량 중 다른 차량의 위험 반경 내에 있는지 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
제1항에 있어서, 상기 복수의 차량 중 상기 하나의 차량이 상기 복수의 차량 중 다른 차량을 피하기 위하여 회피 행동을 취하게 하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제1항에 있어서, 차량으로부터 감시 벡터를 수신하는 단계는, 상기 차량 내의 로케이션 감시 장치에 의해 생성되는 감시 벡터들을 수신하는 단계를 포함하는, 방법.
제1항에 있어서, 상기 복수의 차량 중 두 개의 차량은 제1 차량과 제2 차량을 포함하고, 상기 두 개의 차량 간의 상호작용이 있는지 여부를 결정하는 단계는, 상기 제1 차량이 상기 제2 차량의 위험 반경 내에 있는지 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
제6항에 있어서, 상기 제2 차량은 상기 위험 반경에 의해 규정되는 영역의 중심에 있는, 방법.
제6항에 있어서, 상기 제2 차량은, 상기 위험 반경에 의해 규정되는 원의 중심에 있는 것이 아니라 상기 원으로부터 오프셋된, 방법.
제6항에 있어서, 상기 위험 반경은 상기 제2 차량의 추정되는 향후 로케이션으로부터 규정되는, 방법.
제1항에 있어서, 상기 복수의 차량이 충돌 위험을 갖는지 여부를 결정하는 단계는, 상기 두 개의 차량이 충돌이 가능하도록 동일한 도로 상에 있는지 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
자율주행 차량을 동작시키는 방법으로서,
상호작용 검출기에서, 적어도 자율주행 차량과 제2 차량으로부터 복수의 감시 벡터를 수신하는 단계;
상기 복수의 감시 벡터로부터, 상기 자율주행 차량과 상기 제2 차량 간의 상호작용이 있는지 여부를 결정하는 단계로서, 상기 상호작용은, 상기 자율주행 차량과 상기 제2 차량이 충돌 위험이 있을 정도로 상기 자율주행 차량과 상기 제2 차량이 서로의 소정의 거리 내에 있을 때 결정되는 것인, 단계; 및
검출되는 상호작용에 기초하여, 상기 자율주행 차량과 상기 제2 차량 간의 충돌을 피하도록 상기 자율주행 차량을 원격 제어하는 단계를 포함하는, 방법 .
제11항에 있어서, 상기 자율주행 차량을 원격 제어하는 단계는, 상기 자율주행 차량의 제어 시스템에 명령어를 전송하여, 상기 자율주행 차량을 감속시키는 행동, 상기 자율주행 차량을 정지시키는 행동, 및 상기 제2 차량과의 충돌을 피하도록 회피 조작을 수행하는 행동으로 이루어지는 그룹으로부터 선택되는 행동을 취하게 하는 단계를 포함하는, 방법.
도로망의 안전을 향상시키기 위한 시스템으로서,
상기 도로망 상에서 주행하는 제1 차량과 제2 차량으로부터 복수의 감시 벡터를 수신하기 위한 통신 인터페이스를 갖는 상호작용 검출기;
상기 복수의 감시 벡터로부터 상기 제1 차량과 상기 제2 차량 간의 상호작용이 있는지 여부를 결정하도록 구성된 상호작용 위험 모듈로서, 상기 상호작용은, 상기 제1 차량과 상기 제2 차량이 상기 도로망 상에서 서로 충돌 위험이 있을 수 있는 정도로 상기 제1 차량과 상기 제2 차량이 서로의 소정의 거리 내에 있는지 여부를 결정함으로써, 상기 도로망 상의 상기 두 개의 차량 중 어느 하나의 차량의 미리 계획된 루트의 사전 지식을 이용하지 않고 결정되는 것인, 상호작용 위험 모듈; 및
상기 상호작용 위험모듈에 의한 상호작용의 결정에 응답하여 적어도 상기 제1 차량에 대한 메시지를 생성하고 상기 메시지를 차량 통신 인터페이스를 통해 상기 제1 차량에 전송하도록 구성된 메시지 생성기를 포함하는, 시스템.
제13항에 있어서, 상기 제2 차량은 오토바이인, 시스템.
제13항에 있어서, 상기 상호작용 위험 모듈은, 또한, 상기 제2 차량의 로케이션 주위에 생성되는 지점 확산부(point spread)에 기초하여 상기 도로망 상의 상기 제1 차량과 상기 제2 차량 간의 잠재적 상호작용이 있는지 여부를 먼저 결정함으로써, 상기 도로망 상의 상기 제1 차량과 상기 제2 차량 간의 상호작용이 있는지 여부를 결정하도록 구성된, 시스템.
제13항에 있어서, 상기 메시지 생성기는, 또한, 상기 상호작용 위험 모듈에 의한 상호작용의 결정의 소정 시간 내에 상기 제1 차량에 대한 메시지가 상기 제1 차량에 대하여 생성되지 않은 경우에만 상기 제1 차량에 대한 메시지를 생성하도록 구성된, 시스템.
제13항에 있어서, 상기 상호작용 위험 모듈은, 또한, 상기 제1 차량과 상기 제2 차량으로부터의 감시 벡터들이 동시에 발생하는 경우에만 상기 제1 차량과 상기 제2 차량이 서로 충돌 위험이 있을 정도로 상기 제1 차량과 상기 제2 차량 간의 상호작용이 있다고 결정하도록 구성된, 시스템.
제13항에 있어서, 상기 메시지 생성기는, 또한, 상기 제1 차량이 지오펜스(geofence) 내에 없는 경우에만 상기 제1 차량에 대한 메시지를 생성하도록 구성된, 시스템.
제13항에 있어서, 상기 상호작용 위험 모듈은, 상기 제1 차량과 상기 제2 차량 중 적어도 하나의 차량의 추정되는 향후 로케이션에 기초하여 상기 제1 차량과 상기 제2 차량 간에 상호작용이 있는지 여부를 결정하도록 프로그래밍된, 시스템.
제13항에 있어서, 상기 제1 차량은 자율주행 차량이고, 상기 메시지는, 상기 제1 차량과 상기 제2 차량 간의 잠재적 충돌을 피하도록 상기 제1 차량을 원격 제어하는 명령어를 포함하는, 시스템.