KR20170136412A - 무인 운전 차량 사이에서 차량 간 통신을 제공하는 시스템 및 방법 - Google Patents

무인 운전 차량 사이에서 차량 간 통신을 제공하는 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

일 실시예에서, 네트워크를 통하여, 제1 무인 운전 차량의 차량 식별자(ID)와 차량 정보를 다수의 무인 운전 차량에 통신 가능하게 연결되는 클라우드 서버에 전송한다. 클라우드 서버로부터, 하나 또는 다수의 차량 식별자(ID)의 리스트를 수신한다. 차량 ID는 제1 무인 운전 차량의 사전 결정된 지리적 접근도 내의 하나 또는 다수의 무인 운전 차량을 인식한다. 제1 무인 운전 차량은 제1 무인 운전 차량과 제2 무인 운전 차량이 운행 상태를 교환하도록 무선 근거리 통신망을 통하여 하나 또는 다수의 무인 운전 차량으로부터 선택되는 리스트의 제2 무인 운전 차량과 통신한다.

Description

무인 운전 차량 사이에서 차량 간 통신을 제공하는 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR PROVIDING INTER-VEHICLE COMMUNICATIONS AMONGST AUTONOMOUS VEHICLES}
본 발명의 실시예는 무인 운전 차량에 관한 것이다. 더욱 구체적으로, 본 발명의 실시예는 무인 운전 차량 사이에서 차량 간 통신을 제공하는 것에 관한 것이다.
자율 모드로 주행하는 (예를 들어, 무인 운전 또는 자동 운전) 차량은 승객, 특히는 운전자로 하여금 일부 운전과 관련되는 책임에서 벗어나게 할 수 있다. 자율 모드로 주행할 경우, 무인 운전 차량은 차량용 센서를 사용하여 여러 위치로 인도될 수 있으므로, 차량이 최소한의 인간-컴퓨터 인터랙션의 상황 또는 승객이 없는 일부 상황하에 주행하는 것을 허용한다. 주위 환경의 객관적인 상황을 제외하고, 무인 운전 차량은 적절한 예측과 정확한 운전 결정을 내리도록 주위 환경의 객관적인 상황뿐만 아니라 인근 기타 차량의 주관 의도도 감지할 필요가 있다. 예를 들어, 우측 차선 상의 차량이 차선을 변경하여 무인 운전 차량 전방의 공간을 점용하려고 시도할 경우, 이는 무인 운전 차량에 있어서, 가속하기에 적합한 시기가 아닐 수 있고, 곧 브레이크를 걸어야 한다고 예측할 수 있다.
통상적으로, 인간 운전자는 신호등을 관찰하거나, 반사경 또는 직접 되돌아보는 것을 통하여 이러한 유형의 정보를 획득한다. 무인 운전 차량 사이에서 정보를 교환하기 위하여, 로컬 네트워크를 통하여 직접 통신하는 것은 더 효과적이고 믿음직한 방식이다. 그러나, 전문적으로 무인 운전 차량에 사용되는 이러한 유형의 통신 네트워크를 구축하고 유지하는 것은, 여전히 하나의 도전적인 과제이다.
본 발명은 무인 운전 차량 사이의 차량 간 통신을 위한 컴퓨터 실현 방법, 비일시적 기계 판독 가능한 매체, 무인 운전 차량 내에서 동작하는 데이터 처리 시스템, 및 무인 운전 차량의 상태를 관리하는 컴퓨터 실현 방법을 제공한다.
본 발명의 제1 양태에 있어서, 무인 운전 차량 사이의 차량 간 통신을 위한 컴퓨터 실현 방법을 제공하며, 상기 컴퓨터 실현 방법은, 네트워크를 통하여, 제1 무인 운전 차량의 차량 식별자(ID)와 차량 정보를 다수의 무인 운전 차량에 통신 가능하게 연결되는 클라우드 서버에 전송하는 단계; 상기 클라우드 서버로부터, 상기 제1 무인 차량의 사전 결정된 지리적 접근도 내의 하나 또는 다수의 무인 운전 차량을 인식하는 하나 또는 다수의 차량 식별자(ID)의 제1 리스트(list)를 수신하는 단계; 및 상기 제1 무인 운전 차량과 상기 제2 무인 운전 차량이 운행 상태를 교환하도록, 무선 근거리 통신망(WLAN)을 통하여, 상기 하나 또는 다수의 무인 운전 차량으로부터 선택되는 제1 리스트의 제2 무인 운전 차량과 통신하는 단계;를 포함한다.
본 발명의 제2 양태에 있어서, 비일시적 기계 판독 가능한 매체를 제공하며, 상기 비일시적 기계 판독 가능한 매체에는 인스트럭션이 저장되어 있으며, 상기 인스트럭션은 프로세서에 의해 실행될 경우, 상기 프로세서로 하여금, 상기 동작은, 네트워크를 통하여, 제1 무인 운전 차량의 차량 식별자(ID)와 차량 정보를 다수의 무인 운전 차량에 통신 가능하게 연결되는 클라우드 서버에 전송하고, 상기 클라우드 서버로부터, 상기 제1 무인 차량의 사전 결정된 지리적 접근도 내의 하나 또는 다수의 무인 운전 차량을 인식하는 하나 또는 다수의 차량 식별자(ID)의 제1 리스트를 수신하고, 상기 제1 무인 운전 차량과 상기 제2 무인 운전 차량이 운행 상태를 교환하도록, 무선 근거리 통신망을 통하여, 상기 하나 또는 다수의 무인 운전 차량으로부터 선택되는 제1 리스트의 제2 무인 운전 차량과 통신하는 것을 포함하는 차량 간 통신을 위한 동작을 수행하도록 한다.
본 발명의 제3 양태에 있어서, 무인 운전 차량 내에서 동작하는 데이터 처리 시스템을 제공하며, 상기 데이터 처리 시스템은, 프로세서; 및 상기 프로세서에 연결되고 인스트럭션을 저장하는 메모리를 포함하되, 상기 인스트럭션은 상기 프로세서에 의해 실행될 경우, 상기 프로세서로 하여금, 네트워크를 통하여, 제1 무인 운전 차량의 차량 식별자(ID)와 차량 정보를 다수의 무인 운전 차량에 통신 가능하게 연결되는 클라우드 서버에 전송하고, 상기 클라우드 서버로부터, 상기 제1 무인 차량의 사전 결정된 지리적 접근도 내의 하나 또는 다수의 무인 운전 차량을 인식하는, 하나 또는 다수의 차량 식별자(ID)의 제1 리스트를 수신하고, 상기 제1 무인 운전 차량과 상기 제2 무인 운전 차량의 운행 상태를 교환하도록, 무선 근거리 통신망을 통하여, 상기 하나 또는 다수의 무인 운전 차량으로부터 선택되는 제1 리스트의 제2 무인 운전 차량과 통신하는 것을 포함하는 동작을 실행하도록 한다.
본 발명의 제4 양태에 있어서, 무인 운전 차량의 상태를 관리하는 컴퓨터 실현 방법을 제공하며, 상기 컴퓨터 실현 방법은, 클라우드 서버에서, 네트워크를 통하여 상기 클라우드 서버에 통신 가능하게 연결된 다수의 무인 운전 차량의 차량 메타데이터를 저장하는 인접 차량 데이터 구조를 유지하는 단계; 상기 무인 운전 차량 중의 제1 운전 차량으로부터 상기 제1무인 운전 차량의 제1 차량 식별자(ID)와 현재 차량 메타데이터를 포함하는 제1 업데이트 요청을 수신하는 단계; 상기 제1 업데이트 요청에 응답하여, 상기 제1 무인 운전 차량의 상기 제1 차량 ID와 상기 현재 차량 메타데이터에 기반하여 상기 제1 무인 운전 차량에 대응되는 제1 노드를 업데이트하도록 인접 차량 데이터 구조를 순회(tr무인 운전 차량ersing)하는 단계; 및 상기 제1 무인 운전 차량이 무선 근거리 통신망을 통하여 직접적으로 리스트 중의 임의의 무인 운전 차량과 통신하는 것을 허용하도록, 상기 네트워크를 통하여, 상기 제1 무인 운전 차량의 사전 결정된 지리적 접근도 내의 하나 또는 다수의 무인 운전 차량을 인식하는 하나 또는 다수의 차량 ID의 리스트를 상기 제1 무인 운전 차량에 전송하는 단계를 포함한다.
본 발명의 실시예들은 첨부된 도면의 각 도면에 한정적이 아니라 예시적으로 도시되며, 도면 중의 동일한 참조부호는 유사한 소자를 가리킨다.
도1은 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크화된 시스템을 나타내는 블록도이다.
도2는 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 운전 차량의 처리 흐름을 나타내는 흐름도이다.
도3은 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 구성을 나타내는 블록도이다.
도4는 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 운전 차량 관리 장치를 나타내는 블록도이다.
도5는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 정보를 저장하는 데이터 구조의 실예를 나타내는 블록도이다.
도6은 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 운전 차량 사이의 통신 프로세스를 나타내는 흐름도이다.
도7은 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 운전 차량 사이의 통신 프로세스를 나타내는 흐름도이다.
도8은 일 실시예에 따른 데이터 처리 시스템을 나타내는 블록도이다.
이하에서 설명되는 세부 사항을 참조하여 본 발명의 각종 실시예 및 양태들에 대한 설명을 진행하기로 하되, 각 실시예들은 첨부된 도면에 도시될 것이다. 아래의 설명 및 도면들은 본 발명의 예시일 뿐, 본 발명을 한정하는 것으로 이해해서는 안된다. 여기서, 본 발명의 각 실시예들에 대한 충분한 이해를 제공하기 위해 여러 구체적인 세부 사항들에 대한 설명을 진행하기로 한다. 그러나, 특정의 경우에 있어서, 본 발명에 대한 간결한 설명을 제공하기 위해, 공지된 또는 종래의 세부 사항들에 대한 설명은 진행하지 않기로 한다.
본 명세서에서 “일 실시예(one embodiment)” 또는 “실시예(an embodiment)”라고 지칭하는 것은 실시예에 결부하여 설명한 구체적인 특징, 구조 또는 특성이 본 발명의 적어도 하나의 실시예에 포함될 수 있음을 의미한다. 본 명세서의 여러 부분에서 관용구 “일 실시예에 있어서”가 나타날 경우, 이는 항상 동일한 실시예를 가리켜야만 하는 것은 아니다.
일 실시예에 따르면, 무인 운전 차량 중의 일부 또는 전부는 네트워크(예를 들어, 클라우드 네트워크)를 통하여 중앙 집중식 서버(예를 들어, 클라우드 서버)에 통신 가능하게 연결된다. 서버는 주기적으로 무인 운전 차량으로부터 예를 들어 지리적 위치, 속도, 이동 방향 등의 특정 차량 정보를 수신한다. 서버는 상기 서버에 등록한 무인 운전 차량의 차량 정보의 데이터 구조 또는 데이터베이스를 유지하고 저장한다. 데이터 구조는 인접 차량 데이터 구조라고도 하는 바, 무인 운전 차량으로부터 수신한 업데이트 내용에 응답하여 주기적으로 업데이트를 진행한다. 데이터 구조는 무인 운전 차량 중 특정된 하나에 대응되는 인근 무인 운전 차량을 가리키는 정보를 더 저장한다. 이러한 데이터 구조는 인접 또는 인근 차량 데이터 구조라고도 칭한다.
일 실시예에서, 서버는 차량으로부터 수신한 요청 또는 업데이트에 응답하여, 인접 차량 데이터 구조(예를 들어, 차량 위치, 속도와 이동 방향에 기반하여 분류함)를 업데이트하는 외에, 또 인접 차량 데이터 구조 중에 저장된 차량 정보에 기반하여 인근의 하나 또는 다수의 무인 운전 차량의 리스트를 결정한다. 무인 운전 차량이 무선 근거리 통신망을 통하여 기타 인근의 무인 운전 차량과 통신하여 예를 들어 무인 운전 차량의 운행 상태를 교환하는 것을 허용하도록, 인근 무인 운전 차량의 리스트는 서버로부터 무인 운전 차량에 전송된다.
본 발명의 일 양태에 따르면, 제1 무인 운전 차량은 네트워크를 통하여 제1 무인 운전 차량의 차량 식별자(ID)와 차량 정보를 클라우드 서버에 전송한다. 차량 정보는 제1 무인 운전 차량의 위치 정보, 속도 또는 이동 방향을 포함할 수 있다. 클라우드 서버는 네트워크를 통하여 통신 가능하게 다수의 무인 운전 차량에 연결된다. 클라우드 서버는 데이터 구조 또는 데이터베이스를 유지하여 무인 운전 차량의 차량 정보를 컴파일(compile)하고 저장할 수 있다. 차량 정보 중의 일부 정보는 무인 운전 차량으로부터 수신될 수 있고, 기타 정보는 무인 운전 차량으로부터 수신한 이미 업데이트된 정보에 기반하여 서버에서 컴파일되고 생성될 수 있다. 제1 무인 운전 차량은 서버로부터 하나 또는 다수의 무인 운전 차량을 인식하는 하나 또는 다수의 차량 ID의 리스트를 수신한다. 서버는 제1 무인 운전 차량의 사전 결정된 지리적 접근도 내의 하나 또는 다수의 무인 운전 차량을 인식한다. 차량 ID에 기반하여, 제1 무인 운전 차량은 무선 근거리 통신망을 통하여 상기 리스트로부터 선택되는 제2 무인 운전 차량과 통신함으로써, 제2 무인 운전 차량과 제1 무인 운전 차량의 운행 상태를 교환한다.
본 발명의 다른 일 양태에 따르면, 클라우드 서버는 다수의 무인 운전 차량의 차량 정보 또는 차량 메타데이터의 인접 차량 데이터 구조를 유지하고 저장하고, 상기 다수의 무인 운전 차량은 네트워크(예를 들어 클라우드 네트워크, 예컨대 인터넷)를 통하여 클라우드 서버에 통신 가능하게 연결된다. 서버는 제1 무인 운전 차량으로부터 제1 업데이트 요청을 수신한다. 상기 제1 업데이트 요청은 제1 무인 운전 차량의 제1 차량 식별자(ID)와 현재 차량 메타데이터를 포함한다. 제1 업데이트 요청에 응답하여, 서버는 인접 차량 데이터 구조를 순회하고, 제1 무인 운전 차량의 제1 차량ID와 현재 차량 정보 또는 메타데이터에 기반하여 제1 무인 운전 차량에 대응되는 제1 노드를 업데이트한다. 제1 무인 운전 차량이 무선 근거리 통신망을 통하여 직접적으로 리스트 중의 임의의 무인 운전 차량과 통신하는 것을 허용하도록, 서버는 네트워크를 통하여 제1 무인 운전 차량을 향해 제1 무인 운전 차량에 대한 사전 결정된 지리적 접근도 내의 하나 또는 다수의 무인 운전 차량을 인식하는 하나 또는 다수의 차량 ID의 리스트를 전송한다.
도1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 운전 차량의 네트워크 구성을 나타내는 블록도이다. 도1을 참조하면, 본 예시에서, 다수의 무인 운전 차량(101A~101D)은 네트워크를 통하여 하나 또는 다수의 중앙 집중식 서버(102)에 통신 가능하게 연결된다. 도1에서 4개의 무인 운전 차량만 도시하였으나, 더 많거나 또는 더 적은 무인 운전 차량도 적용될 수 있다. 특정된 상황 또는 사용 가능한 신호 품질에 따라, 무인 운전 차량(101A~101D) 중의 각각은 지속적으로 또는 주기적으로 서버(102)와의 연결을 유지한다. 무인 운전 차량(101A~101D) 중의 각각은 특정 차량 정보가 서버(102)에 저장되고 유지되도록 특정 차량 정보를 주기적으로 서버(102)에 전송한다. 차량 정보는 무인 운전 차량의 위치와 노선 정보, 속도 정보 및/또는 이동 방향을 포함할 수 있다. 차량 정보는 예를 들어, 지도와 관심 지점(MPOI) 또는 실시간 교통 상황 정보와 같이 무인 운전 차량에 의해 획득한 실시간 교통 또는 통행 정보를 더 포함할 수 있다. 이러한 정보 중의 일부는 서버(102)에 의해 획득되거나 또는 컴파일될 수 있다.
무인 운전 차량으로부터 수신한 이미 업데이트된 정보에 응답하여, 서버(102)는 데이터베이스(예를 들어, 차량 상태/상황 데이터베이스 또는 인접/인근 차량 데이터 구조)를 업데이트한다(미도시). 이 밖에, 서버(102)는 수신된 차량 정보에 대해 분석하여 무인 운전 차량의 사전 결정된 접근도 내의 하나 또는 다수의 무인 운전 차량의 리스트를 결정한다. 이어서, 무인 운전 차량의 차량 ID는 서버(102)로부터 요청 중인 무인 운전 차량에 전송된다. 무인 운전 차량은 인근 차량 ID를 사용하여 기타 인근 무인 운전 차량과 통신할 수 있다. 인근 무인 운전 차량은 근거리 통신망(LAN) 또는 커뮤니티를 표시하는 무인 운전 차량의 그룹을 형성할 수 있다. 본 예시에서, 차량 정보에 기반하여, 무인 운전 차량(101A~101C)은 하나의 그룹으로 볼 수 있고, 무인 운전 차량(101C~101D)는 다른 하나의 그룹으로 볼 수 있다. 인근 무인 운전 차량의 차량 ID를 통해, 동일한 그룹의 무인 운전 차량은 무선 근거리 통신망을 통하여 직접적으로 통신하여 정보(예를 들면 운행 정보)를 교환할 수 있다.
도2는 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 운전 차량의 처리 흐름을 나타내는 흐름도이다. 처리(200)는 도1의 네트워크 구성(100)에 의해 실행될 수 있다. 도2를 참조하면, 무인 운전 차량(101A)은 경로(201)를 통하여 주기적으로 차량 정보의 업데이트 내용을 하나 또는 다수의 중앙 집중식 서버(102)에 전송한다. 유사하게, 무인 운전 차량(101B)은 경로(202)를 통하여 주기적으로 차량 정보의 업데이트 내용을 서버(102)에 전송한다. 상술한 바와 같이, 서버(102)는 다수의 무인 운전 차량에 통신 가능하게 연결될 수 있고, 무인 운전 차량 중의 각각은 주기적으로 그의 상응한 차량 정보의 업데이트 내용을 서버(102)에 전송한다. 무인 운전 차량(본 예시에서, 무인 운전 차량(101A~101B))으로부터 수신한 업데이트 내용에 응답하여, 블록(203)에서, 서버(102)는 그의 데이터베이스(예컨대 차량 상태 또는 상황 데이터베이스) 중의 차량 정보를 업데이트 한다. 이 밖에, 무인 운전 차량(101A~101B) 중의 각각에 대하여, 서버(102)는 상기 무인 운전 차량에 대응되는 인근 무인 운전 차량의 리스트를 결정하고, 상기 리스트는 무인 운전 차량의 차량 정보에 기반하여 결정할 수 있다.
이어서 서버(102)는 경로(204)를 통하여 무인 운전 차량(101A)에 대응되는 하나 또는 다수의 인근 무인 운전 차량의 리스트를 무인 운전 차량(101A)에 전송한다. 본 예시에서, 인근 무인 운전 차량의 리스트는 무인 운전 차량(101B)을 인식하는 차량 ID를 포함할 수 있다. 서버(102)는 경로(205)를 통하여 무인 운전 차량(101B)에 대응되는 하나 또는 다수의 인근 무인 운전 차량의 리스트를 무인 운전 차량(101B)에 전송한다. 유사하게, 본 예시에서, 인근 무인 운전 차량의 리스트는 무인 운전 차량(101A)을 인식하는 차량 ID를 포함할 수 있다. 블록(206~207)에서, 무인 운전 차량(101A~101B)은 예를 들어 로컬 영구성 저장 장치 또는 로컬 메모리 중의 로컬 차량 정보를 업데이트 할 수 있다. 이어서 무인 운전 차량(101A~102B)은 경로(208)를 통하여 매칭된 차량 ID를 사용하여 서로 통신하는 바, 예를 들어 무인 운전 차량(101A~101B)의 운행 상태를 교환한다.
도3은 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 구성을 나타내는 블록도이다. 네트워크 구성(300)은 도1의 네트워크 구성(100)의 적어도 일부분을 표시할 수 있다. 도3을 참조하면, 네트워크 구성(300)은 네트워크(103)를 통하여 중앙 집중식 서버(102)에 통신 가능하게 연결되는 무인 운전 차량(101)을 포함한다. 비록 하나의 무인 운전 차량만 도시하였으나, 다수의 무인 운전 차량이 네트워크(103)를 통하여 서버(102)에 연결되고 이에 의해 관리될 수 있다. 예를 들어, 무인 운전 차량(101)은 도1에서 도시된 바와 같은 무인 운전 차량(101A~101D) 중의 임의의 하나를 표시할 수 있다. 네트워크(103)는 임의의 유형의 네트워크일 수 있는 바, 예를 들어 근거리 통신망(LAN), 예컨대 인터넷, 셀룰러 네트워크, 위성 네트워크의 광역 통신망(WAN) 또는 이들의 조합일 수 있고, 유선일이거나 또는 무선일 수 있다. 서버(102)는 임의의 유형의 서버 또는 서버 클러스터(cluster)일 수 있는 바, 예컨대 웹 또는 클라우드 서버, 애플리케이션(application) 서버, 백엔드(backend) 서버 또는 이들의 조합일 수 있다.
일 실시예에 있어서, 무인 운전 차량(101)은 센서 시스템(115)과 데이터 처리 시스템(110)을 포함하나, 이에 한정되지 않는다. 센서 시스템(115)은 무인 운전 차량(101)을 여러가지 차선과 장소로 인도하는데 필요한 다양한 선세 또는 센싱 장치를 포함한다. 예를 들어, 센서 시스템(115)은 하나 또는 다수의 카메라, 마이크로폰, 위성 항법 장치(GPS), 내부 측정 유닛(IMU), 레이더 시스템 및/또는 광감지 및 측정(LIDAR) 시스템을 포함할 수 있다. 데이터 처리 시스템(110)은, 예를 들어 버스(bus), 인터커넥트 또는 네트워크를 통하여 통신 가능하게 센서 시스템(115)에 연결된다. 데이터 처리 시스템(110)은 센서 시스템(115)으로부터 수신된 임의의 데이터를 처리하도록 조작 가능하고, 센서 시스템(115)을 관리 또는 제어하며, 네트워크(103)를 통하여 서버(102)와 통신할 수 있다. 데이터 처리 시스템(110)은 센서 시스템(115)으로부터 수신된 정보를 처리하고, 및 무인 운전 차량(101)을 제어하고 운전하는데 필요한 소프트웨어와 하드웨어가 구성되는 전용 컴퓨터일 수 있다.
일 실시예에서, 데이터 처리 시스템(110)은 트립 모듈(121), 클라우드 인터페이스 모듈(122), 내용 표현 모듈(123), 연결 관리 장치(124) 및 데이터 저장 장치(125)를 포함하나, 이에 한정되지 않는다. 모듈(121~124)은 소프트웨어, 하드웨어 또는 이들의 조합에서 실현될 수 있다. 예를 들어, 모듈(121~124)은 시스템 메모리에 로딩되어 데이터 처리 시스템(110)의 하나 또는 다수의 프로세서에 의해 실행될 수 있다. 트립 모듈(121)은 무인 운전 차량(101)을 탑승하는 사용자의 트립과 관련되는 임의의 데이터를 관리한다. 사용자는 예를 들어 사용자 인터페이스를 통하여 로그인하여 트립의 시작 위치와 목적지를 지정할 수 있다. 트립 모듈(121)은 트립과 관련되는 데이터를 획득하도록 무인 운전 차량(101)의 기타 부재와 통신한다. 예를 들어, 트립 모듈(121)은 위치 서버(106) 및 지도 및 POI(MPOI) 서버(105)로부터 위치와 노선 정보를 획득할 수 있다. 위치 서버(106)는 위치 서비스를 제공하고, MPOI서버(105)는 지도 서비스와 일부 위치의 POI를 제공한다. 무인 운전 차량(101)이 노선을 따라 주행하는 동안, 트립 모듈(121)은 교통 정보 시스템 또는 서버(TIS)(104)로부터 실시간 교통 상황 또는 교통 정보를 더 획득할 수 있다. 서버(104~106)는 서드 파티 엔티티(third party entity)에 의해 작동될 수 있을 유의해야 한다. 선택적으로, 서버(104~106)의 기능은 서버(102)와 통합될 수 있고, 여기서 무인 운전 차량(101)은 서버(102)로부터 동일한 정보를 획득한다.
일 실시예에 있어서, 내용 표현 모듈(123)은, 위치와 노선 정보, MPOI 정보 및/또는 실시간 교통 정보에 기반하여 데이터 저장 장치(125)의 콘텐츠 데이터베이스에서 검색을 진행하여 상기 시점의 상황에 대하여 표현하기 적합한 콘텐츠 아이템(예를 들어, 영화, 특수 콘텐츠 또는 협찬 콘텐츠, 예컨대 Ad) 리스트를 인식한다. 무인 운전 차량(101)에 탑승한 사용자의 사용자 프로필에 기반하여 선택한 콘텐츠를 인식할 수도 있다. 사전 결정된 정렬 알고리즘 또는 정렬 모듈에 따라 콘텐츠 아이템에 대해 정렬할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 사용자 프로필로부터 획득한, 사용자 정보에 기반하여 콘텐츠 아이템에 대해 정렬할 수 있고, 상기 사용자 프로필은 데이터 저장 장치(125) 중에 저장될 수 있다. 사용자 정보는 사용자와 관련되는 사용자 선호도, 이전 행위 또는 기록 로그(history log)를 포함할 수 있다. 이어서, 상기 정렬에 기반하여 콘텐츠 아이템을 선택한다. 예를 들어 표시 장치 상에 표시하는 것과 같이, 내용 표현 모듈(123)을 통하여 선택한 콘텐츠 아이템을 렌더링하여 이를 사용자에게 표현한다.
데이터 저장 장치(125)는 영구성 저장 장치(예를 들어, 비발휘성 저장 장치, 예컨대 하드 디스크)에 유지될 수 있으며, 상기 영구성 저장 장치는 다양한 데이터를 저장하고 콘텐츠 데이터베이스, 사용자 프로필, 트립과 관련되는 정보(예를 들어, 위치와 노선 정보, POI 정보)를 포함하나, 이에 한정되지 않는다. 데이터 저장 장치(125)에 저장되는 데이터는 예컨대 서버(102), 교통 정보 서버(104), 지도 및 POI 서버(105) 및 위치 서버(106)와 같은 다양한 데이터 소스로부터 획득할 수 있다. 예를 들어, 콘텐츠 데이터와 사용자 프로필은 서버(102)에 저장되는 데이터 저장 장치(130) 중의 콘텐츠 데이터베이스와 사용자 프로필(미도시)에 의해 제공되고, 이들로부터 고속 캐싱될 수 있다. 데이터 처리 시스템(110)은 기타 부재, 예컨대 하나 또는 다수의 프로세서(예를 들어, 중앙 처리 유닛 또는 CPU), 시스템 메모리 또는 통신 인터페이스(예를 들어, 무선 통신 인터페이스) 등을 더 포함한다.
일 실시예에 있어서, 데이터 처리 시스템(110)은 연결 관리 장치(124)와 클라우드 인터페이스 모듈(122)을 더 포함한다. 클라우드 인터페이스 모듈(122)은 클라우드 서버(102)와 무인 운전 차량(AV) 관리 장치(150)의 통신을 책임진다. 다시 말해서, 무인 운전 차량 관리 장치(150)는 네트워크(103)를 통하여 다수의 무인 운전 차량과 통신하고 이들을 관리하도록 구성된다. 연결 관리 장치(124)는 인근의 기타 무인 운전 차량과 통신하고 이들과의 연결을 유지하도록 구성된다.
일 실시예에 있어서, 트립 모듈(121)은 예를 들어 센서 시스템(115), 서버(104~106)와 통신하여 무인 운전 차량(101)의 현재 차량 정보를 획득한다. 상술한 바와 같이, 차량 정보는 위치와 노선 정보, 속도, 이동 방향 또는 현재 교통 상황 등을 포함하나, 이에 한정되지 않는다. 클라우드 인터페이스 모듈(122)은, 무인 운전 차량 상태 데이터베이스(131)에 저장된 무인 운전 차량(101)의 차량 정보 및/또는 데이터 저장 장치(130)에 저장된 인접 무인 운전 차량 정보(132)를 업데이트하도록 트립 모듈(121)로부터 차량 정보를 수신하고 서버(102)에 업데이트 요청을 전송한다. 상기 요청은 무인 운전 차량(101)을 인식하는 차량 ID 및 트립 모듈(121)로부터 획득한 차량 정보의 적어도 일부분을 포함할 수 있다. 상기 업데이트 요청에 응답하여, 무인 운전 차량 관리 장치(150)는 무인 운전 차량 상태 데이터베이스(131) 중의 무인 운전 차량(101)의 현재 차량 정보 및/또는 인접 무인 운전 차량 정보(132)를 업데이트 한다.
이 밖에, 무인 운전 차량 관리 장치(150)는 인접 무인 운전 차량 정보(132)에 기반하여 무인 운전 차량(101)에 대응되는 사전 결정된 지리적 접근도 내의 하나 또는 다수의 무인 운전 차량을 결정하고, 여기서 무인 운전 차량 상태 데이터베이스(131)에 저장된 무인 운전 차량의 차량 정보에 기반하여 인접 무인 운전 차량 정보(132)에 대해 컴파일을 진행할 수 있다. 무인 운전 차량 상태 데이터베이스(131)와 인접 무인 운전 차량 정보(132)는 단일한 데이터베이스 또는 단일한 데이터 구조(예컨대 k 차원(k-d)데이터 구조)에 저장될 수 있음을 유의해야 한다. 무인 운전 차량 관리 장치(150)는 네트워크(103)를 통하여 인근 무인 운전 차량을 인식하는 차량 ID리스트를 무인 운전 차량(101)에 전송하고, 상기 차량 ID 리스트는 클라우드 인터페이스 모듈(122)에 의해 수신되고 로컬에서 고속 캐싱되거나 또는 데이터 저장 장치(125)에 캐싱될 수 있다. 이어서 무인 운전 차량(101)의 연결 관리 장치(124)는 인근 무인 운전 차량 중의 임의의 하나 또는 다수와 통신할 수 있다. 인근 무인 운전 차량이 사전 결정된 지리적 접근도 내(이는 서버(102)로부터 수신된 인접 무인 운전 차량 정보에 의해 지시될 수 있음)에 있으면, 연결 관리 장치(124)는 인근 무인 운전 차량과 이러한 연결을 유지할 수 있다.
무인 운전 차량으로부터의 각각의 업데이트 요청에 응답하여, 서버(102)로부터 인접 무인 운전 차량 정보를 전송할 수 있다. 선택적으로, 무인 운전 차량은 임의의 시점에서 인접 무인 운전 차량 정보에 대한 특정 요청를 전송할 수 있다. 예를 들어, 무인 운전 차량이 차선을 변경하려고 할 경우, 상기 무인 운전 차량은 인접 무인 운전 차량에게 차선을 변경하려고 함을 알려줄 수 있도록 인접 무인 운전 차량 정보를 요청할 수 있다. 다른 하나의 예시에 있어서, 하나의 무인 운전 차량의 사용자가 인근 무인 운전 차량의 다른 한 사용자와 대화를 나누려고 할 경우, 해당 사용자는 기타 무인 운전 차량의 기타 사용자와 통신하도록 인접 무인 운전 차량 정보에 대한 요청을 발기할 수 있다.
도4는 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 운전 차량 관리 장치를 나타내는 블록도이다. 도4를 참조하면, 무인 운전 차량 관리 장치(150)는 무인 운전 차량 속도 결정 모듈(201), 무인 운전 차량 방향 결정 모듈(202), 무인 운전 차량 정보 업데이트 모듈(203) 및 인접 무인 운전 차량 결정 모듈(204)을 포함하나, 이에 한정되지 않는다. 무인 운전 차량 속도 결정 모듈은 주기적으로 무인 운전 차량으로부터 수신한 차량 정보(예를 들어, 위치 정보)에 기반하여 무인 운전 차량의 이동 속도를 컴퓨팅하도록 구성된다. 유사하게, 무인 운전 차량 방향 결정 모듈은 무인 운전 차량의 차량 정보에 기반하여 무인 운전 차량의 이동 방향을 결정하도록 구성된다. 무인 운전 차량 속도 결정 모듈(201)과 무인 운전 차량 방향 결정 모듈(202)은 선택 가능한 것일 수 있고, 여기서 속도와 이동 방향은 무인 운전 차량으로부터 수신할 수 있다.
무인 운전 차량 정보 업데이트 모듈(203)은 무인 운전 차량으로부터 수신한 차량 정보에 기반하여 무인 운전 차량 상태 데이터베이스(131)를 업데이트하도록 구성된다. 인접 무인 운전 차량 결정 모듈(204)은 각 무인 운전 차량 또는 특정 무인 운전 차량에 대응하는 하나 또는 다수의 인접 무인 운전 차량을 결정하고 무인 운전 차량인접 정보(132)를 업데이트하도록 구성된다. 일 실시예에 있어서, 무인 운전 차량인접 정보(132)는 k-d 트리 중에 저장될 수 있다. 상기 k-d 트리는 계층 구조로 구성되는 다수의 노드를 포함한다. 각 노드는 서버에 통신 가능하게 연결되는 무인 운전 차량 중의 하나를 표시한다. 각 노드는, 예컨대 도5에 도시된 정보와 같은 무인 운전 차량에 대응되는 차량 정보를 저장하거나 또는 인용한다.
k-d 트리는 k 차원 공간 중의 포인트의 공간 구획 데이터 구조를 조직하도록 구성된다. k-d 트리는 애플리케이션, 예컨대 다차원 검색에 관한 키워드 검색(예를 들어, 범위 검색과 가장 가까운 이웃 검색)에 대한 유용한 데이터 구조이다. k-d 트리는 이진 공간 구획 트리의 특수 상황이다. 가장 가까운 이웃(NN) 검색 알고리즘은 트리에서 주어진 입력 포인트와 가장 가까운 포인트를 찾는데 있다. 이러한 검색은 트리 특성을 사용하는 것을 통하여 검색 공간의 대부분을 신속하게 제거함으로써 효과적으로 완성될 수 있다.
무인 운전 차량으로부터 차량 정보 업데이트 내용을 수신할 경우, 무인 운전 차량 정보 업데이트 모듈(203)은 무인 운전 차량에 대응되는 엔트리를 위치 결정하도록 차량 ID에 기반하여 무인 운전 차량 상태 데이터베이스(131) 및/또는 인접 무인 운전 차량 정보(132)에서 검색을 실행하는 바, 새로운 무인 운전 차량과 서버가 연결된 상황하에 새로운 엔트리 또는 노드를 첨가하거나 또는 무인 운전 차량과 서버가 연결이 끊긴 상황하에 기존의 엔트리 또는 노드 등을 제거하는 것을 포함한다. 인접 무인 운전 차량 결정 모듈(204)은 무인 운전 차량의 사전 결정된 지리적 접근도 내의 다수의 무인 운전 차량을 요청하는 것을 결정한다. 예를 들어, 인접 무인 운전 차량 결정 모듈(204)은 인근 무인 운전 차량을 인식하도록 인접 무인 운전 차량 정보(132)(예를 들어, k-d 트리) 중에서 가장 가까운 이웃 검색을 실행한다. 이어서, 인식한 인근 무인 운전 차량을 요청하는 무인 운전 차량에 다시 전송한다. 인근 무인 운전 차량의 수량은 서버 또는 요청하는 무인 운전 차량에 의해 결정되거나 또는 이 중에 탑승한 사용자로 의해 요청될 수 있다. 유사하게, 인근 무인 운전 차량을 제한하는 지리적 접근도는 서버 또는 요청하는 무인 운전 차량에 의해 결정되거나, 이 중에 탑승한 사용자로 의해 지정될 수 있다.
일 실시예에 있어서, 무인 운전 차량이 기존의 로컬 통신을 이미 구비하거나 새로운 로컬 통신을 구축할 필요가 존재하는 것에 상관없이, 각 무인 운전 차량은 모두 주기적으로 그의 현재 위치 정보를 클라우드 서버에 전송할 필요가 존재한다. 예를 들어, 기존의 GPS 판독에 의한 대체적인 위치는 클라우드 서버가 기타 소스(예컨대 위치와 노선 서버, 지도와 관심 지점 서버 및/또는 실시간 교통 정보 서버 등)로부터 획득한 부가 정보에 기반하여 무인 운전 차량의 정확한 지리적 위치를 도출하거나 또는 결정할 수 있도록 충분히 양호할 수 있다.
시스템 중의 각각의 무인 운전 차량으로부터의 차량 정보 업데이트 내용을 수신할 경우, 클라우드 서버에서 대다수의 컴퓨팅 또는 코디네이션을 실행한다. 이러한 동작은 각 차량이 현재 “인근” 차량 리스트를 컴퓨팅해낼 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 여기서, 용어 “인근”은 무인 운전의 상하문 중에서 정의된 것이다. 거리 도량 외에, 예컨대 상대 위치와 이동 방향과 같은 기타 관련 요소를 고려할 수도 있다. 예를 들어, “인근” 리스트는 전방의 비교적 먼 거리에서의 차량을 포함하고, 후방의 상대적으로 비교적 가까운 거리의 차량을 포함하지 않을 수 있다. 이 외에, 동일한 한 갈래 차선에서 반대되는 방향으로 주행하는 차량은 비교적 작은 영향을 받는다. 이러한 가설은 인간 운전자가 어떻게 관심이 있는 차선에 관한 관찰 리스트를 형성하는 상황과 유사하다.
시스템 중의 모든 차량 중의 인접 차량 리스트를 컴퓨팅하는 알고리즘에 있어서, 차량 특정 메타데이터를 포함하는 보정된 k-d 트리를 이용할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 차원k는 위도와 경도에 상응하게 사용되는 적어도 두 개의 차원을 포함한다. 해발 높이는 대도시 지역에서 멀티 하이웨이 교차로(multi-highway intersection) 또는 주차장 구조 등을 고려하도록 제3 차원으로 포함될 수 있다. 예컨대 주행 방향의 부가 메타데이터는 상술한 바와 같은 검색 프로세스에서 가이드 또는 필터링을 도와주도록 트리 노드 중에 통합된다. 클라우드 서버는 k-d 트리를 유효한 색인 데이터 구조로서 사용하는 것을 통하여 log(n) 시간 내에 가장 가까운 이웃 검색을 실현할 수 있고, 데이터 구조의 효과적인 유지를 실현할 수 있다. 따라서, 대량의 무인 운전 차량을 고차원 검색 트리에 기록함으로써, 이러한 유형의 다수의 데이터 구조를 관리하는 (여기서 데이터 노드는 이들 사이에서 지속적으로 마이그레이팅(migrating)하는) 대량 처리 흐름을 방지할 수 있다.
다른 일 실시예에 따르면, 상기 인근 무인 운전 차량의 리스트는 이어서 클라우드 서버로부터 등록한 각 무인 운전 차량에 반송된다. 이는 차량 리스트일 뿐, 클라우드 서버는 각 차량의 현재 통신 리스트의 상태를 이해하지 못함을 유의해야 한다. 이러한 방식으로, 예컨대 연결이 끊어지거나 또는 부재가 변환된 상황에 대하여, 시스템은 연결을 차단하고 응당 더욱 안정적이여야 한다. 클라우드 서버로부터 네트워크 식별자(예컨대 IP 또는 도메인 네임) 형식으로 나타나는 인근 차량 리스트를 수신한 후, 각각의 차량 내에는 이러한 리스트를 처리하기 위한 두 개의 부재가 존재한다.
하나의 부재(예를 들어, 연결 관리 장치(124))는 새로 발견한 인근 차량에 대해 새로운 연결을 구축하기 위한 것이고, 여전히 연결되어 있지만 더 이상 인근 차량이 아닌, 예를 들어 클라우드 서버로부터 수신된 최신 리스트 중에 위치하지 않는 차량에 대한 연결을 종료한다. 이러한 연결은 클라우드 계층을 우회하여 직접적이고 고도로 민감한 피투피(peer-to-peer) 연결임을 유의해야 한다. 또한, 상기 연결은 글로벌 인터넷에 기반하여 연결될 수 있거나 글로벌 인터넷에 기반하지 않고 연결될 수 있음을 유의해야 한다. 연결 유형의 옵션은 WiFi를 통한 피투피 연결, WiFi 다이렉트와 블루투스 등을 포함한다. 기타 부재(예를 들어, 클라우드 인터페이스 모듈(122))는 모든 현재 활동 연결에 사용되는 동기화 문제, 서비스 및 기타 형식의 무인 운전과 관련되는 API일 것이다.
도5는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 정보를 저장하는 데이터 구조의 실예를 나타내는 블록도이다. 데이터 구조(500)는 도3의 무인 운전 차량 상태 데이터베이스(131) 및/또는 인접 무인 운전 차량 정보(132)를 표시할 수 있다. 도5를 참조하면, 본 예시에 있어서, 데이터 구조(500)는 하나의 테이블로 도시되었다. 그러나, 데이터 구조(500)는 예컨대 데이터베이스와 같이 다양한 형식으로 실현될 수 있다. 일 실시예에 있어서, 무인 운전 차량 상태 테이블(500)은 다수의 엔트리를 포함하고, 각각의 엔트리는 차량 ID(501)에 의해 인식된다. 차량 ID(501)는 차량과 관련되는 네트워크 주소(예를 들어, 인터넷 프로토콜 또는 IP주소, 미디어 액세스 제어 또는 MAC주소)일 수 있다. 각각의 엔트리는 현재 무인 운전 차량을 관리하는 서버에 연결된 무인 운전 차량 중의 하나에 대응된다. 각각의 엔트리는 특정 무인 운전 차량에 관련되는 차량 정보를 저장하는 바, 위도(502), 경도(503) 및/또는 해발 높이(504)에 의해 표시되는 위치 정보를 포함할 수 있다. 이 밖에, 차량 정보는 속도(505)와 이동 방향(506)을 더 포함할 수 있다.
정보(502~506)는 무인 운전 차량으로부터 수신될 수 있다. 선택적으로, 상기 정보 중의 일부는 무인 운전 차량의 대체적인 위치 정보에 기반하여 서버에서 결정할 수 있다. 예를 들어, 무인 운전 차량은 무인 운전 차량과 관련되는 대체적 위성 항법 장치(GPS) 정보를 서버에 전송할 수 있다. 서버는 상기 대체적인 GPS정보에 기반하여 위치 서비스 서버와 통신하여 더 정확한 위치 정보(예를 들어, 위도(502), 경도(503) 및/또는 해발 높이(504))를 결정한다. 서버는 예를 들어 현재 위치 정보와 이전 위치 정보를 비교하는 것을 통하여 무인 운전 차량의 속도(505)와 이동 방향(506)을 결정할 수 있다.
도6은 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 운전 차량 사이의 통신 프로세스를 나타내는 흐름도이다. 프로세스(600)는 소프트웨어, 하드웨어 또는 이들의 조합을 포함할 수 있는 처리 로직에 의해 실행될 수 있다. 예를 들어, 프로세스(600)는 도1의 데이터 처리 시스템(110)에 의해 실행될 수 있다. 도6을 참조하면, 블록(601)에서, 처리 로직은 예컨대 위치 정보(예를 들어, 위도, 경도 및/또는 해발 높이)와 같은 제1 무인 운전 차량의 차량 정보를 획득한다. 처리 로직은 그의 센서 시스템(예를 들어, GPS네비게이션 시스템)으로부터 이러한 유형 정보를 획득할 수 있다. 블록(602)에서, 처리 로직은 네트워크(예를 들어, 클라우드 네트워크)를 통하여 제1 무인 운전 차량의 차량 ID를 포함하는 차량 정보를 중앙 집중식 서버(예를 들어, 클라우드 서버)에 전송한다.
블록(603)에서, 처리 로직은 서버로부터 하나 또는 다수의 무인 운전 차량을 인식하는 하나 또는 다수의 차량 ID의 리스트를 수신한다. 상기 리스트 중의 무인 운전 차량은 제1 무인 운전 차량에 대해 사전 결정된 지리적 접근도 내에 있다. 서버는 제1 무인 운전 차량에 의해 제공된 차량 정보 및 기타 소스로부터 획득한 기타 정보에 기반하여 이러한 무인 운전 차량을 인식한다. 블록(604)에서, 처리 로직은 상기 리스트 중의 제2 무인 운전 차량(예를 들어, 가능하게 제1 무인 운전 차량이 운전하는 무인 운전 차량)을 인식한다. 블록(605)에서, 제1 무인 운전 차량은 무선 근거리 통신망을 통하여 제2 무인 운전 차량의 차량 ID(예를 들어, IP주소)를 사용하여 제2 무인 운전 차량과 통신한다. 예를 들어, 제1 무인 운전 차량이 이동 방향을 변경하여 제2 무인 운전 차량의 주행 차선 중에 진입하려고 할 경우, 제1 무인 운전 차량은 파괴되거나 부딪칠 가능성을 피면하기 위하여 제2 무인 운전 차량을 통지하려고 할 수 있다. 선택적으로, 제1 무인 운전 차량에 탑승한 사용자는 제2 무인 운전 차량을 탑승한 사용자와 채팅하거나 게임을 진행하려고 할 수 있다.
도7은 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 운전 차량 사이의 통신 프로세스를 나타내는 흐름도이다. 프로세스(700)는 처리 로직에 의해 실행될 수 있으며, 상기 처리 로직은 소프트웨어, 하드웨어 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세스(700)는 도1의 서버(102)에 의해 실행될 수 있다. 도7을 참조하면, 블록(701)에서, 처리 로직은 네트워크를 통하여 서버에 통신 가능하게 연결된 다수의 무인 운전 차량으로부터 차량 정보를 수신한다. 상기 차량 정보는 적어도 무인 운전 차량의 위치 정보(예컨대 위도, 경도, 해발 높이), 속도 또는 무인 운전 차량의 이동 방향을 포함한다. 블록(702)에서, 처리 로직은 무인 운전 차량 상태 데이터베이스 및/또는 인접 무인 운전 차량 데이터 구조(예를 들어, k-d 트리)를 업데이트 한다. 업데이트 동작은 차량 정보에 기반하여 인접 무인 운전 차량 데이터 구조를 추가로 분류할 수 있고, 여기서 인접 무인 운전 차량을 표시하는 노드 또는 엔트리는 서로 인근 또는 인접하게 저장된다.
이어서, 블록(703)에서, 제1 무인 운전 차량에 근접한 무인 운전 차량을 인식하도록 제1 무인 운전 차량으로부터 요청을 수신한다. 상기 요청은 제1 무인 운전 차량으로부터 수신한 차량 정보의 업데이트 요청의 일부분일 수 있다. 선택적으로, 상기 요청은 예를 들어 제1 무인 운전 차량의 승객이 이동 방향을 변경하는 동작 또는 사용자 동작에 응답하여 제1 무인 운전 차량으로부터 수신한 특정 요청 또는 단독 요청일 수 있다. 상기 요청에 응답하여, 블록(704)에서, 처리 로직은 하나 또는 다수의 무인 운전 차량을 인식하도록 제1 무인 운전 차량의 차량 ID에 기반하여 인접 무인 운전 차량 정보 데이터 구조 중에서 검색을 진행한다. 인식한 무인 운전 차량은 현재 제1 무인 운전 차량에 대하여 사전 결정된 지리적 접근도 내에 위치한다. 예를 들어, 처리 로직은 인근 무인 운전 차량을 인식하도록 인접 무인 운전 차량 정보 데이터 구조를 표시하는 k-d 트리 중에서 이웃 검색 알고리즘을 호출한다. 블록(705)에서, 처리 로직은 제1 무인 운전 차량이 인근 무인 운전 차량 중의 임의의 하나와 통신하는 것을 허용하도록 인근 무인 운전 차량을 인식하는 차량 ID(예를 들어, IP주소) 리스트를 제1 무인 운전 차량에 전송한다.
위에서 설명된 무인 운전 차량은 운전자로부터의 입력이 거의 또는 전혀 없는 환경에서 이동하는 자율 모드로 설정될 수 있는 차량을 가리킨다. 이러한 무인 운전 차량은 차량이 운행되는 환경에 관한 정보를 검출하도록 구성된 하나 또는 다수의 센서를 구비한 센서 시스템을 포함할 수 있다. 상기 차량과 그에 연관되는 제어 장치는 검출된 정보를 이용하여 상기 환경에서 이동한다. 상기 센서 시스템은 하나 또는 다수의 카메라, 마이크로 폰, 전지구 측위 시스템(GPS), 관성 측량기(IMU), 레이더 시스템 및/또는 광 검출 및 거리 측정(LIDAR) 시스템을 포함할 수 있다.
GPS 시스템은 무인 운전 차량의 지리적 위치를 추산할 수 있다. GPS 시스템은 무인 운전 차량의 위치에 관한 정보를 제공하도록 조작될 수 있는 트랜시버를 포함할 수 있다. IMU 유닛은 관성 가속도에 기반하여 무인 운전 차량의 위치 및 방향 변화를 감지할 수 있다. 레이더 유닛은 무선 신호를 이용하여 무인 운전 차량의 로칼 환경 속의 대상을 감지하는 시스템을 대표할 수 있다. 일부 실시예에 있어서, 대상을 감지하는 것 외에, 레이더 유닛은 추가로 대상의 속도 및/또는 진행 방향을 감지할 수 있다. LIDAR 유닛은 레이저를 이용하여 무인 운전 차량이 위치한 환경 속의 대상을 감지할 수 있다. LIDAR 유닛은 기타 시스템 부재 중에서 하나 또는 다수의 레이저 소스, 레이저 스캐너 및 하나 또는 다수의 탐지기를 포함할 수 있다. 카메라는 무인 운전 차량 주위 환경의 이미지를 포획하기 위한 하나 또는 다수의 장치를 포함할 수 있다. 카메라는 스틸 카메라 또는 비디오 카메라일 수 있다. 카메라는 예를 들어, 카메라가 설치된 플랫폼을 회전 및/또는 기울림으로써 기계적으로 이동할 수 있다. 마이크로 폰은 무인 운전 차량의 주위 환경으로부터 소리를 포획하도록 구성될 수 있다.
무인 운전 차량은 무인 운전 차량의 환경 속의 대상 및/또는 특징을 인식하기 위해 하나 또는 다수의 카메라로 포획한 이미지를 처리하고 분석하는 컴퓨터 시각 시스템을 더 포함할 수 있다. 상기 대상은 교통 신호, 차도 경계선, 기타 차량, 행인 및/또는 장애물 등을 포함할 수 있다. 컴퓨터 시각 시스템은 대상 인식 알고리즘, 비디오 트래킹 및 기타 컴퓨터 시각 기술을 이용할 수 있다. 일부 실시예에 있어서, 컴퓨터 시각 시스템은 환경에 대해 지도를 생성하고, 대상을 트래킹하며, 대상의 속도를 추산하는 등 동작을 진행할 수 있다.
무인 운전 차량은 무인 운전 차량의 주행 경로를 결정하기 위한 내비게이션 시스템을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 내비게이션 시스템은 무인 운전 차량이 아래와 같은 경로에서 이동하도록 하는 일련의 속도 및 진행 방향을 결정할 수 있다. 즉, 이러한 경로는 무인 운전 차량이 대체적으로 차도를 기반으로 하는 경로를 따라 최종 목적지를 향해 행진하는 동안 감지된 장애물을 실질적으로 피하도록 한다. 상기 목적지는 사용자 인터페이스에 의한 사용자 입력에 따라 설정될 수 있다. 내비게이션 시스템은 무인 운전 차량이 운행되는 동안 주행 경로를 동적으로 업데이트할 수 있다. 내비게이션 시스템은 GPS 시스템 및 하나 또는 다수의 지도로부터의 데이터를 합병하여 무인 운전 차량의 주행 경로를 결정할 수 있다.
무인 운전 차량은 무인 운전 차량의 환경 속의 잠재적 장애물을 인식하고, 평가하며, 회피하거나 기타 방식으로 피해가기 위한 충돌 회피 시스템을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 충돌 회피 시스템은 제어 시스템 중의 하나 또는 다수의 서브 시스템을 조작하여 방향을 바꾸는 동작, 선회 동작, 브레이킹 동작 등을 진행함으로써 무인 운전 차량의 내비게이션에서의 변경을 실현할 수 있다. 충돌 회피 시스템은 주위의 교통 패턴, 도로 상황 등에 기반하여 실현 가능한 장애물 회피 동작을 자동적으로 결정할 수 있다. 충돌 회피 시스템은 기타 센서 시스템이 무인 운전 차량이 방향을 바꿔 진입하게 될 구역에 인접한 구역 내의 차량, 공사 장애물 등을 검출할 경우, 방향을 바꾸는 동작을 진행하지 않도록 구성될 수 있다. 충돌 회피 시스템은 자동적으로 이용 가능할 뿐만 아니라 무인 운전 차량의 승객의 안전을 최대화하는 동작을 선택할 수 있다. 충돌 회피 시스템은 무인 운전 차량의 승객실에서 최소량의 가속도가 생성되도록 예측된 회피 동작을 선택할 수 있다.
무인 운전 차량은 무인 운전 차량과 그의 주위 환경 속의 장비, 센서, 기타 차량 및/또는 제어 장치, 서버 등과 같은 외부 시스템 사이의 통신을 허용하는 무선 통신 시스템을 더 포함할 수 있으며, 상기 외부 시스템은 교통 정보, 기상 정보 등과 같은 차량 주위 환경에 관한 유용한 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 무선 통신 시스템은 하나 또는 다수의 장치와 직접적으로 통신하거나 통신망을 통해 무선으로 통신할 수 있다. 무선 통신 시스템은 임의의 셀룰러 통신망 또는 무선 근거리 통신망(WLAN)을 이용할 수 있고, 예를 들어, WiFi를 이용할 수 있다. 무선 통신 시스템은, 예를 들어 적외선 링크, 블루투스 등을 이용하여 장치와 직접 통신할 수 있다.
상기한 바와 같은 부재 중의 일부 또는 모든 부재들은 소프트웨어, 하드웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있음을 유의해야 한다. 예를 들어, 이러한 부재는 영구 저장 장치에 설치 및 저장된 소프트웨어로 구현될 수 있으며, 상기 소프트웨어는 프로세서(미도시)에 의해 메모리에 로딩되고 실행되어 본 출원 전체를 걸쳐 설명된 과정 또는 조작을 수행할 수 있다. 선택적으로, 이러한 부재는 집적회로(예를 들어, 응용 주문형 IC 또는 ASIC), 디지털 신호 처리기(DSP) 또는 필드 프로그램 가능 게이트 어레이(FPGA)와 같은 전용 하드웨어에 프로그래밍된 또는 내장된 실행 가능한 코드로 구현될 수 있고, 상기 전용 하드웨어는 응용 프로그램으로부터 대응되는 드라이버 및/또는 운영 체제를 통해 접근될 수 있다. 또한, 이러한 부재는 하나 또는 다수의 특정 명령을 통해 소프트웨어 부재로 판독 가능한 명령 세트의 일부로서, 프로세서 또는 프로세서 코어 중의 특정 하드웨어 로직으로 구현될 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예와 함께 사용할 수 있는 데이터 처리 시스템의 예시를 나타내는 블록도이다. 예를 들어, 시스템(1500)은 상술한 과정 또는 방법 중의 임의의 하나를 수행하는 임의의 데이터 처리 시스템을 대표할 수 있으며, 예를 들어, 도 1의 데이터 처리 시스템(110) 또는 서버(102)를 대표할 수 있다. 시스템(1500)은 많은 다양한 부재들을 포함할 수 있다. 이러한 부재들은 집적회로(IC), 집적회로의 일부분, 이산형 전자기기 또는 컴퓨터 시스템의 머더보드 또는 애드인(add-in) 카드와 같은 회로판에 적합한 기타 모듈, 또는 기타 방식으로 컴퓨터 시스템의 섀시(chassis) 내에 통합된 부재로 구현될 수 있다.
시스템(1500)은 컴퓨터 시스템의 많은 부재들의 거시적인 시각에서의 도면을 나타내기 위한 것임을 유의해야 한다. 그러나, 일부 실시예에서는 증가된 부재가 존재할 수 있음을 이해해야 하고, 또한, 기타 실시예에 있어서, 설명된 부재들의 상이한 배치가 존재할 수 있음을 이해해야 한다. 시스템(1500)은 데스크 톱 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 서버, 모바일 폰, 미디어 플레이어, 개인 휴대 정보 단말기(PDA), 스마트워치, 개인 휴대 통신기, 게이밍 디바이스, 네트워크 라우터 또는 허브, 무선 엑세스 포인트(AP) 또는 리피터, 셋톱박스 또는 이들의 조합을 표시할 수 있다. 또한, 단일 기계 또는 시스템을 도시하였으나, 용어 “기계” 또는 “시스템”은 한 세트(또는 다수의 세트)의 명령을 단독으로 또는 공동으로 실행하여 본 명세서에 기재된 방법 중 임의의 하나 또는 다수의 방법을 실행하는 기계 또는 시스템의 임의의 조합을 포함한다는 것도 이해해야 한다.
일 실시예에 있어서, 시스템(1500)은 버스 라인 또는 인터커넥트(1510)를 통해 연결된 프로세서(1501), 메모리(1503) 및 장치(1505-1508)를 포함한다. 프로세서(1501)는 단일 프로세서 코어 또는 다수의 프로세스 코어를 포함한 단일 프로세서 또는 다수의 프로세서를 대표할 수 있다. 프로세서(1501)는 마이크로 프로세서, 중앙 처리 유닛(CPU) 등과 같은 하나 또는 다수의 범용 프로세서를 대표할 수 있다. 더욱 상세하게, 프로세서(1501)는 복합 명령 집합 컴퓨팅(CISC) 마이크로 프로세서, 축소 명령 집합 컴퓨팅(RISC) 마이크로 프로세서, 긴 명령어 워드(VLIW) 마이크로 프로세서 또는 기타 명령 집합을 실현하는 프로세서, 또는 명령 세트의 조합을 실현하는 프로세서일 수 있다. 프로세서(1501)는 응용 주문형 집적회로(ASIC), 셀룰러 또는 베이스밴드 프로세서, 필드 프로그램 가능 게이트 어레이(FPGA), 디지털 신호 처리기(DSP), 네트워크 프로세서, 그래픽 프로세서, 통신 처리 장치, 암호화 프로세서, 코프로세서, 내장형 프로세서 또는 명령을 처리할 수 있는 기타 임의의 유형의 로직과 같은 하나 또는 다수의 특수 목적 프로세서일 수도 있다.
프로세서(1501)는 상기 시스템의 각종 부재들과 통신하기 위한 메인 처리 유닛 및 중앙 허브로 작용할 수 있으며, 상기 프로세서(1501)는 초저 전압 프로세서와 같은 저출력 다중 코어 프로세서 소켓일 수 있다. 이러한 프로세서는 시스템 온 칩(SoC)으로 구현될 수 있다. 프로세서(1501)는 본 명세서에 기재된 동작 및 단계를 수행하기 위한 명령을 실행하도록 구성된다. 시스템(1500)은 선택적인 그래픽 서브 시스템(1504)과 통신하기 위한 그래픽 인터페이스를 더 포함할 수 있고, 상기 그래픽 서브 시스템(1504)은 표시 제어 장치, 그래픽 프로세서 및/또는 표시 장치를 포함할 수 있다.
프로세서(1501)는 일 실시예에서 다수의 메모리 장치로 구현되어 기정 량의 시스템 메모리를 제공할 수 있는 메모리(1503)와 통신할 수 있다. 메모리(1503)는 랜덤 액세스 메모리(RAM), 동적 RAM(DRAM), 싱크로너스 DRAM(SDRAM), 스태틱 RAM(SRAM)과 같은 하나 또는 다수의 휘발성 저장(또는 메모리) 장치 또는 기타 유형의 저장 장치를 포함할 수 있다. 메모리(1503)는 프로세서(1501) 또는 기타 임의의 장치로 실행되는 명령 서열을 포함하는 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 다양한 운영 체제, 장치 드라이버, 펌웨어(예를 들어, 기본 입출력 체계 또는 BIOS) 및/또는 응용 프로그램의 실행 가능한 코드 및/또는 데이터는 메모리(1503)에 로딩되어, 프로세서(1501)에 의해 실행될 수 있다. 운영 체제는 임의의 유형의 운영 체제일 수 있으며, 예를 들어, Microsoft®의 Windows® 운영 체제, 애플의 Mac OS®/iOS®, Google®의 Android®, Linux®, Unix®, 또는 VxWorks과 같은 기타 실시간 또는 내장형 운영 체제일 수 있다.
시스템(1500)은 네트워크 인터페이스 장치(1505), 선택적인 입력 장치(1506) 및 기타 선택적인 IO 장치(1507)를 포함하는 장치(1505-1508)와 같은 IO 장치를 더 포함할 수 있다. 네트워크 인터페이스 장치(1505)는 무선 트래시버 및/또는 네트워크 인터페이스 카드(NIC)를 포함할 수 있다. 무선 트랜시버는 WiFi 트랜시버, 적외선 트랜시버, 블루투스 트랜시버, WiMax 트랜시버, 무선 셀룰러 텔레포니 트랜시버, 위성 트랜시버(예를 들어, 전지구 측위 시스템(GPS) 트랜시버) 또는 기타 무선 주파수(RF) 트랜시버 또는 이들의 조합일 수 있다. NIC는 이더넷 카드일 수 있다.
입력 장치(1506)는 마우스, 터치 패드, 터치 감응식 스크린(표시 장치(1504)에 통합될 수 있음), 스타일러스와 같은 지시 장치, 및/또는 키보드(예를 들어, 물리적 키보드 또는 터치 감응식 스크린의 일부분으로 표시된 가상 키보드)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 입력 장치(1506)는 터치 스크린에 연결된 터치 스크린 제어 장치를 포함할 수 있다. 터치 스크린 및 터치 스크린 제어 장치는 예를 들어, 다수의 터치 감응 기술 중 임의의 하나 및 표면 탄성파 기술, 및 터치 스크린과의 하나 또는 다수의 접촉점을 결정하기 위한 기타 근접각 센서 어레이 또는 기타 소자를 이용하여 터치 스크린의 접촉 및 이동 또는 중단을 검출할 수 있다.
IO 장치(1507)는 오디오 장치를 포함할 수 있다. 오디오 장치는 스피커 및/또는 마이크로 폰 을 포함함으로써 음성 인식, 음성 복제, 디지털 녹음 및/또는 텔레포니 기능과 같은 음성 지원 기능이 가능하도록 할 수 있다. 기타 IO 장치(1507)는 범용 직렬 버스 라인(USB) 포트, 병렬 포트, 직렬 포트, 프린터, 네트워크 인터페이스, 버스 라인 브리지(PCI-PCI 브리지), 센서(예를 들어, 가속도계, 자이로스코프(gyroscope), 자력계, 광 센서, 나침판, 근접각 센서 등과 같은 동작 센서) 또는 이들의 조합을 더 포함할 수 있다. 장치(1507)는 이미징 처리 서브 시스템(예를 들어, 카메라)를 더 포함할 수 있고, 상기 이미징 처리 서브 시스템은 고체 촬상 소자(CCD) 또는 상보형 금속산화 반도체(CMOS) 광학 센서와 같이, 사진 및 비디오 클립을 기록하는 것과 같은 카메라 기능을 가능하도록 하기 위한 광학 센서를 포함할 수 있다. 일부 센서는 센서 허브(미도시)를 통해 인터커넥트(1510)에 연결될 수 있고, 키보드 또는 온도 센서와 같은 기타 장치는 내장된 제어 장치(미도시)에 의해 제어될 수 있으며, 이는 시스템(1500)의 구체적인 구성 또는 디자인에 의해 결정된다.
데이터, 응용 프로그램, 하나 또는 다수의 운영 체제 등에 대한 영구 저장을 제공하기 위해, 프로세서(1501)에 대용량 저장 장치(미도시)가 연결될 수도 있다. 각종 실시예에 있어서, 더 얇고 가벼운 시스템 디자인을 실현하고 시스템 반응성을 향상시키기 위해, 상기 대용량 저장 장치는 고체 디바이스(SSD)를 통해 구현될 수 있다. 그러나, 기타 실시예에 있어서, 대용량 저장 장치는 주로 하드디스크 드라이브(HDD)를 이용하여 구현될 수 있으며, 비교적 적은 량의 SSD 저장 장치를 SSD 캐시로 작용하도록 하여 파워 다운 상황에서 맥락 상태 및 기타 유사한 정보에 대한 비휘발성 저장을 실현함으로써, 시스템 활동이 재개시될 경우 빠른 파워 업을 실현할 수 있다. 또한, 플래시 장치는 예를 들어, 직렬 주변 장치 인터페이스(SPI)를 통해 프로세서(1501)에 연결될 수 있다. 이러한 플래시 장치는 시스템의 기본 입출력 소프트웨어(BIOS) 및 기타 펌웨어를 포함하는 시스템 소프트웨어에 대한 비휘발성 저장을 제공할 수 있다.
저장 장치(1508)는 본 명세서에 설명된 방법 또는 기능 중 임의의 하나 또는 다수를 구현하는 한 세트 또는 다수의 세트의 명령 또는 소프트웨어(예를 들어, 모듈, 유닛 및/또는 로직(1528))가 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(1509; 기계 판독 가능한 저장 매체 또는 컴퓨터 판독 가능한 매체라고도 함)를 포함할 수 있다. 모듈/유닛/로직(1528)은 예를 들어, 상술한 검색 엔진, 암호기, 교호 로그 기록 모듈과 같이 전술된 부재 중의 임의의 하나를 대표할 수 있다. 모듈/유닛/로직(1528)은 데이터 처리 시스템(1500)에 의해 실행되는 동안 완전히 또는 적어도 부분적으로 메모리(1503) 및/또는 프로세서(1501) 내에 위치될 수도 있으며, 여기서 메모리(1503) 및 프로세서(1501)는 기계 판독 가능한 저장 매체를 구성하기도 한다. 모듈/유닛/로직(1528)은 나아가 네트워크 인터페이스 장치(1505)를 통해 네트워크 상에서 발송 또는 수신될 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(1509)는 상술한 일부 소프트웨어 기능을 영구적으로 저장하기 위한 것일 수도 있다. 예시적인 실시예에서 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(1509)는 단일 매체로 도시되였으나, 용어 “컴퓨터 판독 가능한 저장 매체”는 하나 또는 다수의 세트의 명령을 저장하는 단일 매체 또는 다수의 매체(예를 들어, 중앙 집중식 또는 분산형 데이터베이스 및/또는 관련된 캐시 및 서버)를 포함하는 것으로 이해해야 한다. 또한, 용어 “컴퓨터 판독 가능한 저장 매체”는 기계에 의해 실행되고, 기계로 하여금 본 발명의 하나 또는 다수의 방법을 실행하도록 하는 한 세트의 명령을 저장하거나 인코딩할 수 있는 임의의 매체를 포함하는 것으로 이해해야 한다. 따라서, 용어 “컴퓨터 판독 가능한 저장 매체”는 고체 메모리 및 광학 및 자기식 매체 또는 기타 임의의 비일시적인 기계 판독 가능한 매체를 포함하나 이에 한정되지 않는 것으로 이해해야 한다.
본 명세서에서 설명된 모듈/유닛/로직(1528), 부재 및 기타 특징은 이산형 하드웨어 부재로 구현되거나 ASICS, FPGAs, DSPs 또는 유사한 장치와 같은 하드웨어 부재의 기능에 통합될 수 있다. 이외에, 모듈/유닛/로직(1528)은 하드웨어 장치 내에서 펌웨어 또는 기능성 회로로 구현될 수 있다. 또한, 모듈/유닛/로직(1528)은 하드웨어 장치 및 소프트웨어 부재의 임의의 조합으로 구현될 수 있다.
시스템(1500)은 데이터 처리 시스템의 각종 부재들과 함께 도시되였으나, 이러한 세부 사항들은 본 발명의 실시예에 밀접히 관련되는 것이 아니므로, 임의의 구체적인 체계 구조 또는 부재들의 상호 연결 방식을 대표하는 것이 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 실시예에서 네트워크 컴퓨터, 휴대용 컴퓨터, 모바일 폰, 서버 및/또는 더 적은 부재 또는 더 많은 부재들을 구비할 수 있는 기타 데이터 처리 시스템도 사용할 수 있음을 자명할 것이다.
이미 컴퓨터 메모리 내의 데이터 비트에 대한 연산의 알고리즘 및 기호적 표현으로 상기 상세한 설명 중의 일부분을 표시하였다. 이러한 알고리즘적 설명 및 표현은 데이터 처리 분야의 당업자들이 그들 작업의 요지를 해당 분야의 기타 당업자들한테 효율적으로 전달하기 위해 사용하는 방식이다. 여기서, 알고리즘은 통상적으로 원하는 결과를 달성하기 위한 조작의 자기 부합적 시퀸스로 구상된다. 이러한 조작들은 물리량에 대한 물리적 조작을 필요로 하는 조작이다.
그러나, 이러한 용어 및 유사한 용어들은 모두 적당한 물리량에 연관되어야 하고, 단지 이러한 량에 적용된 편리한 라벨일 뿐이라는 것을 명기해야 한다. 상술한 기재로부터 명확히 알수 있는 바와 같이 기타 구체적인 설명이 없는 한, 첨부된 청구항에 기재된 용어를 사용하여 진행한 설명은 명세서 전체를 걸쳐 컴퓨터 시스템 또는 유사한 전자 컴퓨팅 장치의 동작 및 과정을 가리킨다는 것을 자명할 것이며, 상기 컴퓨터 시스템 또는 유사한 전자 컴퓨팅 장치는 컴퓨터 시스템의 레지스터 및 메모리 내의 물리(전자)량으로 표시된 데이터를 조작하고, 상기 데이터를 컴퓨터 시스템 메모리 또는 레지스터 또는 기타 유사한 정보 저장 장치, 전송 및 표시 장치 내에서 유사하게 물리량으로 표시된 기타 데이터로 전환한다.
본 발명의 실시예는 본 명세서 중의 조작을 수행하기 위한 장치에 관련된다. 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 비일시적인 컴퓨터 판독 가능한 매체에 저장된다. 기계 판독 가능한 매체는 정보를 기계(예를 들어, 컴퓨터)에 의해 판독 될수 있는 포맷으로 저장하기 위한 임의의 메커니즘을 포함한다. 예를 들어, 기계 판독 가능한(예를 들어, 컴퓨터 판독 가능한) 매체는 기계(예를 들어, 컴퓨터) 판독 가능한 저장 매체(예를 들어, 읽기 전용 메모리(“ROM”), 랜덤 액세스 메모리(“RAM”), 자기 디스크 저장 매체, 광학 저장 매체, 플래시 메모리 장치)를 포함한다.
첨부된 도면에 도시된 과정 또는 방법은 하드웨어(예를 들어, 회로, 전용 로직 등), 소프트웨어(예를 들어, 비일시적인 컴퓨터 판독 가능한 매체에 내장됨) 또는 이들의 조합을 포함하는 처리 로직에 의해 실행될 수 있다. 비록 위에서 일부 순차적인 조작에 의해 상기 과정 또는 방법에 대해 설명하였으나, 설명된 조작 중의 일부는 상이한 순서로 실행될 수도 있음을 자명할 것이다. 또한, 일부 조작은 순차적인 순서가 아니라, 병행으로 수행될 수 있다.
본 발명의 실시예는 어떠한 특정 프로그래밍 언어를 참조하여 설명된 것도 아니다. 다양한 프로그래밍 언어를 사용하여 본 명세서에서 설명된 본 발명의 실시예들의 교시를 실현할 수 있음을 자명할 것이다.
상기 명세서에서, 본 발명의 상세한 예시적 실시예들을 참조하여 본 발명의 실시예에 대해 설명하였다. 첨부된 청구항에 기재된 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않으면서 각종 변경을 진행할 수 있음은 명백할 것이다. 따라서, 명세서 및 도면은 한정적인 것이 아니라, 예시적인 것으로 이해해야 한다.

Claims (26)

  1. 네트워크를 통하여, 제1 무인 운전 차량의 차량 식별자(ID)와 차량 정보를 다수의 무인 운전 차량에 통신 가능하게 연결되는 클라우드 서버에 전송하는 단계;
    상기 클라우드 서버로부터, 상기 제1 무인 차량의 사전 결정된 지리적 접근도 내의 하나 또는 다수의 무인 운전 차량을 인식하는 하나 또는 다수의 차량 식별자(ID)의 제1 리스트(list)를 수신하는 단계; 및
    상기 제1 무인 운전 차량과 상기 제2 무인 운전 차량이 운행 상태를 교환하도록, 무선 근거리 통신망(WLAN)을 통하여, 상기 하나 또는 다수의 무인 운전 차량으로부터 선택되는 제1 리스트의 제2 무인 운전 차량과 통신하는 단계;를 포함하는 무인 운전 차량 사이의 차량 간 통신을 위한 컴퓨터 실현 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 리스트 중의 무인 운전 차량은, 상기 클라우드 서버가 상기 제1 무인 운전 차량의 위치 정보와 하나 또는 다수의 무인 운전 차량의 위치 정보에 기반하여 인식한 것인 것을 특징으로 하는 무인 운전 차량 사이의 차량 간 통신을 위한 컴퓨터 실현 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 클라우드 서버는, 주기적으로 상기 다수의 무인 운전 차량으로부터 수신한 각자의 차량 정보에 기반하여, 상기 다수의 무인 운전 차량의 지리적 인접 정보를 저장하는 인접 차량 데이터 구조를 유지(maintain)하는 것을 특징으로 하는 무인 운전 차량 사이의 차량 간 통신을 위한 컴퓨터 실현 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 인접 차량 데이터 구조는, k-차원(k-d) 트리를 포함하고, 상기 k-차원(k-d) 트리는 계층 구조를 나타내는 다수의 노드를 포함하며, 각각의 노드는 상기 클라우드 서버에 의해 관리되는 상기 다수의 무인 운전 차량 중의 하나에 대응되는 것을 특징으로 하는 무인 운전 차량 사이의 차량 간 통신을 위한 컴퓨터 실현 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제1 리스트 중의 각각의 차량 ID는, 상기 무선 근거리 통신망을 통하여 통신하도록, 대응되는 무인 운전 차량과 관련되는 인터넷 프로토콜(IP) 주소와 도메인을 포함하는 것을 특징으로 하는 무인 운전 차량 사이의 차량 간 통신을 위한 컴퓨터 실현 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 운행 상태는, 상기 제1 무인 운전 차량이 현재 상기 제1 무인 운전 차량이 점용한 제1 차선으로부터 상기 제2 무인 운전 차량이 점용한 제2 차선으로 변경할 것을 지시하는 인디케이터(indicator)를 포함하는 것을 특징으로 하는 무인 운전 차량 사이의 차량 간 통신을 위한 컴퓨터 실현 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 제2 무인 운전 차량은 상기 클라우드 서버를 이용하여 주기적으로 차량 정보를 업데이트하고, 상기 제2 무인 운전 차량은 상기 클라우드 서버로부터 제1 무인 운전 차량을 포함하는 하나 또는 다수의 인근 무인 운전 차량의 제2 리스트를 수신하는 것을 특징으로 하는 무인 운전 차량 사이의 차량 간 통신을 위한 컴퓨터 실현 방법.
  8. 인스트럭션이 저장된 비일시적 기계 판독 가능한 매체에 있어서, 상기 인스트럭션은 프로세서에 의해 실행될 경우, 상기 프로세서로 하여금,
    네트워크를 통하여, 제1 무인 운전 차량의 차량 식별자(ID)와 차량 정보를 다수의 무인 운전 차량에 통신 가능하게 연결되는 클라우드 서버에 전송하고,
    상기 클라우드 서버로부터, 상기 제1 무인 차량의 사전 결정된 지리적 접근도 내의 하나 또는 다수의 무인 운전 차량을 인식하는 하나 또는 다수의 차량 식별자(ID)의 제1 리스트를 수신하고,
    상기 제1 무인 운전 차량과 상기 제2 무인 운전 차량이 운행 상태를 교환하도록, 무선 근거리 통신망을 통하여, 상기 하나 또는 다수의 무인 운전 차량으로부터 선택되는 제1 리스트의 제2 무인 운전 차량과 통신하는 것을 포함하는 차량 간 통신을 위한 동작을 수행하도록 하는 것을 특징으로 하는 비일시적 기계 판독 가능한 매체.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 제1 리스트 중의 무인 운전 차량은, 상기 클라우드 서버가 상기 제1 무인 운전 차량의 위치 정보와 하나 또는 다수의 무인 운전 차량의 차량 정보에 기반하여 인식한 것인 것을 특징으로 하는 비일시적 기계 판독 가능한 매체.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 클라우드 서버는, 주기적으로 상기 다수의 무인 운전 차량으로부터 수신한 각자의 차량 정보에 기반하여, 상기 다수의 무인 운전 차량의 지리적 인접 정보를 저장하는 인접 차량 데이터 구조를 유지하는 것을 특징으로 하는 비일시적 기계 판독 가능한 매체.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 인접 차량 데이터 구조는, k-차원(k-d) 트리를 포함하고, 상기 k-차원(k-d) 트리는 계층 구조를 나타내는 다수의 노드를 포함하며, 각각의 노드는 상기 클라우드 서버에 의해 관리되는 상기 다수의 무인 운전 차량 중의 하나에 대응되는 것을 특징으로 하는 비일시적 기계 판독 가능한 매체.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 제1 리스트 중의 각각의 차량 ID는, 상기 무선 근거리 통신망을 통하여 통신하도록, 대응되는 무인 운전 차량과 관련되는 인터넷 프로토콜(IP) 주소와 도메인을 포함하는 것을 특징으로 하는 비일시적 기계 판독 가능한 매체.
  13. 제8항에 있어서,
    상기 운행 상태는, 상기 제1 무인 운전 차량이 현재 상기 제1 무인 운전 차량이 점용한 제1 차선으로부터 상기 제2 무인 운전 차량이 점용한 제2 차선으로 변경할 것을 지시하는 인디케이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 비일시적 기계 판독 가능한 매체.
  14. 제8항에 있어서,
    상기 제2 무인 운전 차량은 상기 클라우드 서버를 이용하여 주기적으로 그 차량 정보를 업데이트하고, 상기 제2 무인 운전 차량은 상기 클라우드 서버로부터 제1 무인 운전 차량을 포함하는 하나 또는 다수의 인근 무인 운전 차량의 제2 리스트를 수신하는 것을 특징으로 하는 비일시적 기계 판독 가능한 매체.
  15. 무인 운전 차량 내에서 동작하는 데이터 처리 시스템에 있어서,
    프로세서; 및
    상기 프로세서에 연결되고 인스트럭션을 저장하는 메모리를 포함하되,
    상기 인스트럭션은 상기 프로세서에 의해 실행될 경우, 상기 프로세서로 하여금,
    네트워크를 통하여, 제1 무인 운전 차량의 차량 식별자(ID)와 차량 정보를 다수의 무인 운전 차량에 통신 가능하게 연결되는 클라우드 서버에 전송하고,
    상기 클라우드 서버로부터, 상기 제1 무인 차량의 사전 결정된 지리적 접근도 내의 하나 또는 다수의 무인 운전 차량을 인식하는, 하나 또는 다수의 차량 식별자(ID)의 제1 리스트를 수신하고,
    상기 제1 무인 운전 차량과 상기 제2 무인 운전 차량의 운행 상태를 교환하도록, 무선 근거리 통신망을 통하여, 상기 하나 또는 다수의 무인 운전 차량으로부터 선택되는 제1 리스트의 제2 무인 운전 차량과 통신하는 것을 포함하는 동작을 실행하도록 하는 것을 특징으로 하는 데이터 처리 시스템.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 제1 리스트 중의 무인 운전 차량은, 상기 클라우드 서버가 상기 제1 무인 운전 차량의 위치 정보와 하나 또는 다수의 무인 운전 차량의 차량 정보에 기반하여 인식한 것인 것을 특징으로 하는 데이터 처리 시스템.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 클라우드 서버는, 주기적으로 상기 다수의 무인 운전 차량으로부터 수신한 각자의 차량 정보에 기반하여, 상기 다수의 무인 운전 차량의 지리적 인접 정보를 저장하는 인접 차량 데이터 구조를 유지하는 것을 특징으로 하는 데이터 처리 시스템.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 인접 차량 데이터 구조는, k-차원(k-d) 트리를 포함하고, 상기 k-차원(k-d) 트리는 다수의 노드를 포함하며, 각각의 노드는 상기 클라우드 서버에 의해 관리되는 상기 다수의 무인 운전 차량 중의 하나에 대응되는 것을 특징으로 하는 데이터 처리 시스템.
  19. 제15항에 있어서,
    상기 리스트 중의 각각의 차량 ID는, 상기 무선 근거리 통신망을 통하여 통신하도록, 대응되는 무인 운전 차량과 관련되는 인터넷 프로토콜(IP) 주소와 도메인을 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 처리 시스템.
  20. 제15항에 있어서,
    상기 운행 상태는, 상기 제1 무인 운전 차량이 현재 상기 제1 무인 운전 차량이 점용한 제1 차선으로부터 상기 제2 무인 운전 차량이 점용한 제2 차선으로 변경할 것을 지시하는 인디케이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 처리 시스템.
  21. 제15항에 있어서,
    상기 제2 무인 운전 차량은 상기 클라우드 서버를 이용하여 주기적으로 그 차량 정보를 업데이트하고, 상기 제2 무인 운전 차량은 상기 클라우드 서버로부터 제1 무인 운전 차량을 포함하는 하나 또는 다수의 인근 무인 운전 차량의 제2 리스트를 수신하는 것을 특징으로 하는 데이터 처리 시스템.
  22. 무인 운전 차량의 상태를 관리하는 컴퓨터 실현 방법에 있어서,
    클라우드 서버에서, 네트워크를 통하여 상기 클라우드 서버에 통신 가능하게 연결된 다수의 무인 운전 차량의 차량 메타데이터를 저장하는 인접 차량 데이터 구조를 유지하는 단계;
    상기 무인 운전 차량 중의 제1 운전 차량으로부터 상기 제1무인 운전 차량의 제1 차량 식별자(ID)와 현재 차량 메타데이터를 포함하는 제1 업데이트 요청을 수신하는 단계;
    상기 제1 업데이트 요청에 응답하여, 상기 제1 무인 운전 차량의 상기 제1 차량 ID와 상기 현재 차량 메타데이터에 기반하여 상기 제1 무인 운전 차량에 대응되는 제1 노드를 업데이트하도록 인접 차량 데이터 구조를 순회(tr무인 운전 차량ersing)하는 단계; 및
    상기 제1 무인 운전 차량이 무선 근거리 통신망을 통하여 직접적으로 리스트 중의 임의의 무인 운전 차량과 통신하는 것을 허용하도록, 상기 네트워크를 통하여, 상기 제1 무인 운전 차량의 사전 결정된 지리적 접근도 내의 하나 또는 다수의 무인 운전 차량을 인식하는 하나 또는 다수의 차량 ID의 리스트를 상기 제1 무인 운전 차량에 전송하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 무인 운전 차량의 상태를 관리하는 컴퓨터 실현 방법.
  23. 제22항에 있어서,
    상기 인접 차량 데이터 구조는 계층 구조로 구성되는 다수의 노드를 포함하고, 각각의 노드는 상기 다수의 무인 운전 차량 중의 하나에 대응되어 대응되는 무인 운전 차량의 차량 메타데이터를 저장하는 것을 특징으로 하는 무인 운전 차량의 상태를 관리하는 컴퓨터 실현 방법.
  24. 제22항에 있어서,
    상기 인접 차량 데이터 구조는 k차원(k-d) 트리를 포함하는 것을 특징으로 하는 무인 운전 차량의 상태를 관리하는 컴퓨터 실현 방법.
  25. 제23항에 있어서,
    무인 운전 차량의 차량 메타데이터는, 상기 무인 운전 차량의 현재 위치, 속도와 이동 방향 중의 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 무인 운전 차량의 상태를 관리하는 컴퓨터 실현 방법.
  26. 제22항에 있어서,
    차량 ID는 무인 운전 차량에 대응되는 인터넷 프로토콜(IP)주소를 포함하는 것을 특징으로 하는 무인 운전 차량의 상태를 관리하는 컴퓨터 실현 방법.
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