KR20180031892A - 자율 주행 차량의 제어 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 기술은 자율 주행 차량의 제어 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명의 구체적인 예에 따르면, 카메라를 통해 획득된 영상과 안테나를 통해 수신된 제동데이터 및 신호등 상태 데이터 중 적어도 하나로부터 도출된 선행 차량의 주행 상태 정보 및 신호등 상태 정보 중 적어도 하나를 토대로 자율 주행 차량의 제동을 제어함에 따라 기존의 자율 주행 차량 제어 방식에 비해 안정성을 근본적으로 확보할 수 있는 자율 주행 차량을 제어할 수 있고, 카메라를 통해 획득된 영상과 안테나를 통해 수신된 제동데이터 및 신호등 상태 데이터 중 적어도 하나로부터 도출된 선행 차량의 주행 상태 정보 및 신호등 상태 정보 중 적어도 하나와 지식 기반으로 자율 주행 차량의 제어를 제어함에 따라, 이에 따라 선행 차량의 주행 상태에 대한 자율 주행 차량의 응답 시간을 근본적으로 단축할 수 있게 된다.

Description

자율 주행 차량의 제어 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR CONTROLLING AUTONOMOUS VEHICLE}
본 발명은 자율 주행 차량의 제어 장치 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 선행 차량의 주행 상태 정보 및 신호등 상태 정보 중 적어도 하나를 감지하여 자율 주행 차량의 제동 제어 시 안정성을 더욱 확보할 수 있도록 한 기술에 관한 것이다.
일반적으로 차량에는 교통사고 저감을 위한 안전성과 도로에서의 교통 효율성, 연료절감을 통한 환경 친화성 및 편의성 등을 제공하기 위해 자율주행시스템이 적용되고 있다.
최근 자율주행시스템은 카메라를 이용하여 차선을 인식하고 자동 조향을 행하는 기술로서, 카메라의 이미지 프로세싱을 기반으로 차선 폭, 차선상의 차량의 횡방향 위치, 양측 차선까지의 거리 및 차선의 형태, 도로의 곡률 반경을 측정한다. 그리고, 측정된 차량의 위치와 도로의 정보를 사용하여 차량의 주행 궤적을 추정하고 추정된 주행 궤적을 따라 차선을 변경하는 스마트 크루즈 컨트롤(Advanced Smart Cruise Control) 기능을 제공하고 있다.
이때, 상기 능동적 스마트 크루즈 컨트롤 기능을 제공하기 위해서는 감지된 전방의 물체들 중에서 앞쪽에서 같은 방향으로 주행하는 선행 차량을 구분하고, 현재 주행 중인 차선을 정확하게 인식하는 것이 매우 중요하다.
그러나, 카메라로부터 얻어지는 이미지 정보는 정확한 차선 정보를 인식하는데 한계가 있다. 예컨대, 카메라를 통해 획득된 영상 정보의 신뢰성이 떨어지는 경우 정확한 차선 정보의 추출이 어렵고 이는 자율주행시스템 전체의 안정성을 떨어뜨리는 문제점이 있다.
이에 본 출원인은 자율 주행 차량에 부착된 별도로 마련된 복수의 카메라 또는 안테나를 통해 수신된 주행 도로의 선행 차량의 주행 상태 정보 및 신호등 상태 정보 중 적어도 하나를 토대로 자율 주행 차량을 제어함에 따라 기존의 자율 주행 차량 제어 방식에 비해 안정성을 근본적으로 확보할 수 있는 자율 주행 차량을 제어하는 방안을 제안하고자 한다.
본 발명은 종래 기술의 제반 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 카메라를 통해 획득된 영상과 안테나를 통해 수신된 제동데이터 및 신호등 상태 데이터 중 적어도 하나로부터 도출된 선행 차량의 주행 상태 정보 및 신호등 상태 정보 중 적어도 하나를 토대로 자율 주행 차량의 제동을 제어함에 따라 기존의 자율 주행 차량 제어 방식에 비해 안정성을 근본적으로 확보할 수 있는 자율 주행 차량을 제어하는 자율 주행 차량의 제어 장치 및 방법을 제공하고자 함에 있다.
본 발명의 다른 목적은, 카메라를 통해 획득된 영상과 안테나를 통해 수신된 제동데이터 및 신호등 상태 데이터 중 적어도 하나로부터 도출된 선행 차량의 주행 상태 정보 및 신호등 상태 정보와 지식 기반으로 자율 주행 차량의 제어를 제어함에 따라, 선행 차량의 주행 상태에 대한 자율 주행 차량의 응답 시간을 근본적으로 단축할 수 있는 자율 주행 차량의 제어 장치 및 방법을 제공하고자 함에 있다.
전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 기술적 과제는,
자율 주행 차량의 소정 위치에 소정 간격으로 마련된 복수의 카메라를 통해 주행 중인 도로의 물체의 영상 정보를 수신하는 영상 수집부;
상기 영상 수집부의 물체의 영상 정보를 토대로 자율 주행 차량을 제어하기 위한 제어 신호를 생성하여 자율 주행 제어부로 전달하는 프로세서를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
바람직하게 상기 영상 수집부는, 상기 복수의 카메라의 소정 위치 및 간격은 수집하고자 하는 물체의 위치를 기반으로 설정할 수 있고, 선행 차량의 영상으로부터 자율 주행 차량 제어에 필요한 주행 상태 정보 및 신호등 상태 정보 중 적어도 하나를 추출할 수 있고 상기 프로세서는 선행 차량의 주행 상태 정보 및 신호등 상태 정보 중 적어도 하나에 따라 자율 주행 차량의 제동을 위한 제어 신호를 생성하도록 구비될 수 있다.
바람직하게 상기 영상 수집부는, 주행 중인 도로에 위치한 선행 차량의 제동 여부를 확인할 수 있는 테일 램프의 색상, 선행 차량의 차선 변경을 위한 방향 지시등의 점등, 및 비상 정차를 위한 비상등 점등 중 하나를 포함할 수 있다.
바람직하게 상기 영상 수집부는, 상호 수직 배열되고 선행 차량의 주행 상태 정보를 수집하기 위한 제1 카메라와, 신호등 상태 정보를 수집하는 제2 카메라를 포함할 수 있고, 상기 제1 카메라는 근거리에 위치한 선행 차량의 테일 램프의 색상을 수집하기 위해 기 정해진 소정 화각 보다 넓은 화각을 가지도록 조정되는 렌즈를 포함할 수 있고, 상기 제2 카메라는 원 거리에 위치한 신호등의 상태 정보를 수집하기 위해 소정 화각 보다 좁은 화각을 가지도록 조정 가능한 렌즈를 포함할 수 있다.
바람직하게 상기 자율 주행 차량은, 안테나를 통해 선행 차량의 테일 램프로부터 제공되는 선행 차량의 제동 데이터 및 신호등 상태 데이터로부터 선행 차량의 주행 상태 정보와 주행 차선의 신호등으로부터 공급되는 신호등 상태 정보를 추출하는 상태 정보 수집부를 더 포함할 수 있다.
바람직하게 상기 상태 정보 수집부는 안테나를 통해 수신된 동일 차선을 주행 중인 선행 차량의 테일 램프로부터 제공되는 선행 차량의 제동 데이터를 수신하여 선행 차량의 주행 상태 정보를 추출하는 주행 상태 수집 모듈과, 안테나를 통해 주행하는 차선의 신호등으로부터 공급되는 신호등 상태 데이터를 수신하여 차량 상태 정보를 추출하는 신호등 상태 수집 모듈을 포함할 수 있다.
바람직하게 상기 주행 상태 수집 모듈은 주행 도로의 복수의 선행 차량의 테일 램프의 점등 시 각각의 선행 차량으로부터 공급되는 제동 데이터를 안테나를 통해 수신하여 디코딩한후 각 제동 데이터에 포함된 차량 식별 코드를 추출하고 추출된 차량 식별 코드를 이용하여 동일 주행 차선에 위치한 선행 차량의 제동 데이터를 추출하도록 구비할 수 있고, 상기 제동 데이터는 각 차량 마다 다른 테일 램프의 점등 코드 및 각 선행 차량의 식별 코드를 포함하여 전파될 수 있다.
바람직하게 상기 신호등 상태 수집 모듈은, 교차로 및 횡단 보도에 설치된 복수개의 신호등의 점등 시 각각의 신호등으로부터 신호등 상태 데이터를 안테나를 통해 수신하고 수신된 신호등 상태 데이터에 포함된 색상 코드 및 신호등 식별 코드를 추출하고 추출된 신호등 식별 코드 및 색상 코드를 토대로 주행 중인 도로에 해당하는 신호등 색상 코드를 추출하여 신호등 상태 정보를 획득할 수 있고, 신호등 상태 데이터는 각 신호등 식별 코드와 해당 신호등의 점등 색상을 나타내는 신호등 색상 코드를 포함하여 개별 기 정해진 주파수 대역으로 전파될 수 있다
바람직하게 상기 프로세서는 상기 주행 상태 수집 모듈로부터 공급되는 주행 상태 정보를 기반으로 선행 차량의 제동 여부를 판단하여 자율 주행 차량의 제동을 위한 제어신호를 생성하도록 구비될 수 있고, 신호등 상태 수집 모듈로부터 공급되는 신호등 상태 정보를 기반으로 신호등의 점등 색상을 판단하여 자율 주행 차량의 제동을 위한 제어신호를 생성하도록 구비될 수 있다.
바람직하게 상기 프로세서는, 선행 차량의 제동으로 인해 기 정해진 알고리즘을 토대로 도출된 차간 거리에 따라 제동을 위한 안내 멘트 또는 신호등의 점등 색상에 따라 제동을 위한 안내 멘트를 생성하여 해당 운전자에게 전달하도록 구비될 수 있다.
바람직하게 상기 상기 자율 주행 차량은, 상기 영상 수집부의 영상과 수신된 영상으로부터 획득된 선행 차량의 주행 상태 정보 및 신호등 상태 정보와, 상기 선행 차량의 주행 상태 정보 및 신호등 상태 정보를 기반으로 생성된 제어 신호를 수신 일자에 매칭되어 메모리의 소정 영역에 기록하는 데이터베이스 모듈과, 영상으로부터 추출된 주행 상태 정보 및 신호등 상태 정보와, 상기 데이터베이스 모듈의 주행 상태 정보, 도로 상태 정보, 교통 상태 정보 및 차량 상태 정보를 토대로 자율 주행 차량의 제동에 대한 학습을 수행하는 학습 모듈을 포함할 수 있다.
바람직하게 상기 데이터베이스 모듈은, 주행 상태 정보, 도로 상태 정보, 교통 상태 정보 및 차량 상태 정보 각각에 대한 데이터베이스를 포함할 수 있고, 상기 학습 모듈은, 영상 수집부의 제1 카메라로부터 수집된 주행 상태 정보가 선행 차량의 테일 램프 점등 상태인 경우 상기 주행 상태 정보 및 상기 데이터베이스 모듈의 주행 상태 정보, 도로 상태 정보, 교통 상태 정보 및 차량 상태 정보를 토대로 학습을 수행하고 학습 결과에 따라 자율 주행 차량을 제동하기 위한 제어 신호를 생성하도록 구비될 수 있고, 제2 카메라로부터 수집된 신호등 상태 정보가 노란색 또는 레드색인 경우 상기 신호등 상태 정보와 상기 데이터베이스 모듈의 주행 상태 정보, 도로 상태 정보, 교통 상태 정보 및 차량 상태 정보를 토대로 학습을 수행하고 학습 결과에 따라 자율 주행 차량을 제동하기 위한 제어 신호를 생성하도록 구비될 수 있다.
본 발명에 따르면 카메라를 통해 획득된 영상과 안테나를 통해 수신된 제동데이터 및 신호등 상태 데이터 중 적어도 하나로부터 도출된 선행 차량의 주행 상태 정보 및 신호등 상태 정보 중 적어도 하나를 토대로 자율 주행 차량의 제동을 제어함에 따라 기존의 자율 주행 차량 제어 방식에 비해 안정성을 근본적으로 확보할 수 있는 자율 주행 차량을 제어할 수 있는 효과를 얻는다.
본 발명에 의하면, 카메라를 통해 획득된 영상과 안테나를 통해 수신된 제동데이터 및 신호등 상태 데이터 중 적어도 하나로부터 도출된 선행 차량의 주행 상태 정보 및 신호등 상태 정보 중 적어도 하나와 지식 기반으로 자율 주행 차량의 제어를 제어함에 따라, 선행 차량의 주행 상태에 대한 자율 주행 차량의 응답 시간을 근본적으로 단축할 수 있게 된다.
본 명세서에서 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시하는 것이며, 후술하는 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되어서는 아니된다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 자율 주행 차량의 제어 장치의 구성을 보인 도이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 자율 주행 차량의 제어 장치의 영상 수집부의 구성을 세부적으로 보인 도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 자율 주행 차량의 제어 장치의 영상 수집부의 영상을 보인 예시도이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 자율 주행 차량의 제어 장치의 상태 정보 수집부의 구성을 세부적으로 보인 도이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 자율 주행 차량의 제어 장치의 학습부의 구성을 세부적으로 보인 도이다.
이하, 본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용을 도면에 따라서 설명한다.
각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다. 첨부된 도면에 있어서, 구조물들의 치수는 본 발명의 명확성을 기하기 위하여 실제보다 확대하여 도시한 것이다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
하드웨어적인 구현에 의하면, 여기에 설명되는 실시 예는 ASICs (application specific integrated circuits), DSPs (digital signal processors), DSPDs (digital signal processing devices), PLDs (programmable logic devices), FPGAs (field programmable gate arrays, 프로세서(processors), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(microcontrollers), 마이크로 프로세서(microprocessors), 기타 기능 수행을 위한 전기적인 유닛 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다. 일부의 경우에 본 명세서에서 설명되는 실시 예들이 프로세서(50) 및 자율 차량 제어부(70) 자체로 구현될 수 있다.
소프트웨어적인 구현에 의하면, 본 명세서에서 설명되는 절차 및 기능과 같은 실시 예들은 별도의 소프트웨어 모듈들로 구현될 수 있다. 상기 소프트웨어 모듈들 각각은 본 명세서에서 설명되는 하나 이상의 기능 및 작동을 수행할 수 있다. 적절한 프로그램 언어로 쓰여진 소프트웨어 어플리케이션으로 소프트웨어 코드가 구현될 수 있다 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하에서는 본 발명의 실시 예에 따른 자율 주행 차량의 제어 장치 및 방법에 대해 첨부된 도면을 참조하여 구체적으로 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 자율 주행 차량의 제어 장치를 나타낸 도면이고, 도 2는 도 1에 도시된 영상 수집부(10)의 세부적인 구성을 보인 도이며, 도 3은 도 2에 도시된 영상 수집부의 영상을 보인 예시도이며, 도 4는 도 1에 도시된 상태 정보 수집부(30)의 세부적인 구성을 보인 도이며, 도 5는 도 1에 도시된 자율 주행 제어부(70)의 세부적인 구성을 보인 도이다.
도 1 내지 도 5를 참조하면 본 발명의 실시 예에 따른 자율 주행 차량(S)은 복수의 카메라를 통해 제공된 영상 및 안테나를 통해 제동 데이터 및 신호등 상태 데이터 중 적어도 하나를 기반으로 선행 차량의 주행 상태 정보 및 주행 도로의 신호등 상태 정보를 획득하고 획득된 선행 차량의 주행 상태 정보 및 신호등 상태 정보를 기초로 자율 주행 차량을 제어하도록 구비될 수 있고, 이러한 자율 주행 차량(S)은, 차량의 소정 위치에 마련되는 복수의 영상 수집부(10), 상태 정보 수집부(30), 프로세서(50), 및 자율 주행 제어부(70)를 포함할 수 있다.
여기서, 복수의 영상 수집부(10)는, 차량(S)의 소정 위치에 소정 간격으로 별도 설치된 복수의 카메라를 통해 주행 중인 도로의 물체 정보를 획득하도록 구비될 수 있고, 복수의 카메라의 소정 위치 및 간격은 수집하고자 하는 수집하고자 하는 물체의 위치를 기반으로 설정될 수 있다. 이때 복수의 카메라는 주행 중인 도로의 전방 영상, 후방 영상, 및 측방 영상 중 다양한 방향의 영상을 획득할 수 있으나 본 발명의 실시 예에서는 전방 영상을 수집하는 것을 일례로 설명하고 있으나 이에 한정되지 아니하며, 단일 카메라, 입체 카메라, 전방위 카메라, 단안 카메라 등으로 구현될 수 있다.
여기서, 물체라 함은 주행 중인 도로에 위치한 선행 차량의 주행 상태, 예를 들어, 선행 차량의 제동 여부를 확인할 수 있는 테일 램프의 색상, 선행 차량의 차선 변경을 위한 방향 지시등의 점등, 및 비상 정차를 위한 비상등 점등 중 하나 일 수 있다.
그리고, 신호등 상태 정보는 주행 도로의 전방에 위치한 신호등의 색상 정보일 수 있다.
이에 영상 수집부(10)는 상호 수직 배열되고 선행 차량의 주행 상태 정보를 수집하기 위한 제1 카메라(11)와 신호등 상태 정보를 수집하는 제2 카메라(13)를 포함할 수 있고, 제1 카메라(11)는 근거리에 위치한 선행 차량의 테일 램프의 색상을 수집하기 위해 기 정해진 소정 화각 보다 넓은 화각을 가지도록 조정되는 렌즈를 포함할 수 있고, 제2 카메라(13)는 원 거리에 위치한 신호등의 상태 정보를 수집하기 위해 소정 화각 보다 좁은 화각을 가지도록 조정 가능한 렌즈를 포함할 수 있다.
이에 제1 카메라 및 제2 카메라를 통해 수집된 선행 차량의 주행 상태 정보 및 신호등 상태 정보를 포함하는 영상은 프로세서(50)로 전달될 수 있다.
제1 카메라(11) 및 제2 카메라(13)를 통해 제공된 선행 차량에 대한 영상 및 신호등에 대한 영상을 토대로 선행 차량의 제동 및 신호등 점등 색상을 판단하는 일련의 과정은 본 출원인에 의거 기 출원되었는 바 이에 대한 구체적인 설명은 생략한다.
프로세서(50)는 제1 카메라(11) 및 제2 카메라(13)를 통해 수집된 선행 차량의 영상으로부터 자율 주행 차량(S) 제어에 필요한 주행 상태 정보 및 신호등 상태 정보 중 적어도 하나를 추출한 후 선행 차량의 주행 상태 정보 및 신호등 상태 정보 중 적어도 하나에 따른 자율 주행 차량(S)의 제동을 위한 제어 신호를 생성하여 자율 주행 제어부(70)로 전달할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(50)는 제1 카메라(11)를 통해 수집된 영상으로부터 선행 차량의 테일 램프의 색상을 추출한 후 추출된 선행 차량의 테일 렘프의 색상이 레드인 경우 자율 주행 차량(S)를 제동 또는 급제동을 위한 제어 신호를 생성할 수 있다.
또한 프로세서(50)는 제2 카메라(13)를 통해 수집된 영상으로부터 신호등 상태 정보를 추출한 후 신호등의 점등 색상을 토대로 자율 주행 차량(S)의 제동 또는 주행을 위한 제어 신호를 생성하여 자율 주행 제어부(70)로 전달할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(50)는 추출된 신호등 점등 색상이 레드인 경우 자율 주행 차량(S)를 제동하기 위한 제어 신호를 생성하여 자율 주행 제어부(70)로 전달할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시 예에 따른 자율 주행 차량(S)은 안테나를 통해 선행 차량 및 신호등으로부터 공급되는 제동 데이터 및 신호등 상태 데이터 중 적어도 하나로부터 선행 차량의 주행 상태 정보 및 신호등 상태 정보를 추출하여 자율 주행 차량을 제어하기 위한 제어 신호를 생성하도록 구비될 수 있다. 이에 본 발명의 실시 예에 따른 자율 주행 차량(S)은 상태 정보 수집부(30)를 더 포함할 수 있다.
이에 상태 정보 수집부(30)는 안테나(ANT)를 통해 선행 차량의 테일 램프로부터 제공되는 선행 차량의 제동 데이터 및 신호등 상태 데이터로부터 선행 차량의 주행 상태 정보와 주행 차선의 신호등으로부터 공급되는 신호등 상태 정보를 추출할 수 있다.
여기서, 선행 차량 및 신호등의 주행 도로의 물체와 자율 주행 차량(S) 간의 제동 데이터 및 신호등 상태 데이터의 통신은 근거리 통신 모듈로서, 근거리 통신 모듈이라 함은 적외선, RF(Radio Frequency), 블루투스 및 이더넷의 통신망과 홈PNA, PLC(Power Line Communication), IEEE1394, 홈 RF를 포함하는 홈 네트워크 망의 다양한 형태로 구현 가능하며, 향후 신호 전송 방식을 발달에 따라 향상된 전송 방식을 수용할 수 있다.
이에 상태 정보 수집부(30)는 안테나를 통해 수신된 동일 차선을 주행 중인 선행 차량의 테일 램프로부터 제공되는 선행 차량의 제동 데이터를 수신하여 선행 차량의 주행 상태 정보를 추출하는 주행 상태 수집 모듈(31)과, 안테나를 통해 주행하는 차선의 신호등으로부터 공급되는 신호등 상태 데이터를 수신하여 차량 상태 정보를 추출하는 신호등 상태 수집 모듈(33)을 포함할 수 있다.
주행 상태 수집 모듈(31)은 주행 도로의 복수의 선행 차량의 테일 램프의 점등 시 각각의 선행 차량으로부터 공급되는 제동 데이터를 안테나를 통해 수신하여 디코딩한 후 각 제동 데이터에 포함된 차량 식별 코드를 추출하고 추출된 차량 식별 코드를 이용하여 동일 주행 차선에 위치한 선행 차량의 제동 데이터를 추출하도록 구비될 수 있다. 여기서, 제동 데이터는 각 차량 마다 다른 테일 램프의 점등 코드 및 각 선행 차량의 식별 코드를 포함하여 전파될 수 있다.
한편, 신호등 상태 수집 모듈(33)은 교차로 및 횡단 보도에 설치된 복수개의 신호등의 점등 시 각각의 신호등으로부터 신호등 상태 데이터를 안테나를 통해 수신하고 수신된 신호등 상태 데이터에 포함된 색상 코드 및 신호등 식별 코드를 추출하고 추출된 신호등 식별 코드 및 색상 코드를 토대로 주행 중인 도로에 해당하는 신호등 색상 코드를 추출하여 신호등 상태 정보를 획득할 수 있다. 여기서 신호등 상태 데이터는 각 신호등 식별 코드와 해당 신호등의 점등 색상을 나타내는 신호등 색상 코드를 포함하여 개별 기 정해진 주파수 대역으로 전파될 수 있다.
한편, 프로세서(50)는 주행 상태 수집 모듈(31)로부터 공급되는 주행 상태 정보를 기반으로 선행 차량의 제동 여부를 판단할 수 있고, 신호등 상태 수집 모듈(33)로부터 공급되는 신호등 상태 정보를 기반으로 신호등의 점등 색상을 판단할 수 있다. 예를 들어, 선행 차량의 테일 램프가 제동 색상으로 점등되거나 신호등의 점등 색상이 노란색 및 적색인 경우 프로세서(50)는 자율 주행 차량(S)를 제동하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다.
즉, 프로세서(50)는 수신된 신호등 상태 데이터 및 선행 차량의 제동 데이터 중 적어도 하나를 토대로 주행 중인 차선의 선행 차량의 제동 여부를 판단할 수 있다.
이에 프로세서(50)는 선행 차량의 제동으로 인해 기 정해진 알고리즘을 토대로 도출된 차간 거리에 따라 급제동 및 제동을 위한 안내 멘트 또는 신호등의 점등 색상에 따라 제동을 위한 안내 멘트를 생성하여 해당 운전자에게 전달할 수 있다.
이어 프로세서(50)는 차간 거리에 따른 자율 주행 차량(S)의 급제동 및 제동을 위한 제어 신호를 자율 주행 제어부(70)로 전달하고, 이에 자율 주행 제어부(70)는 자율 주행 차량(S)의 급제동 및 제동 중 하나를 수행할 수 있다.
전술한 바와 같이 프로세서(50)는 영상 수집부(10)의 선행 차량의 영상 및 신호등의 영상과 상태 정보 수집부(30)의 제동 데이터와 신호등 상태 데이터 중 적어도 하나를 기반으로 선행 차량의 제동 여부 및 신호등 색상 상태 중 적어도 하나를 분석하고 분석 결과 선행 차량의 제동 또는 신호등이 노란색 및 적색 중 하나 점등 시 자율 주행 차량(S)를 제동하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다.
이러한 제어 신호에 따라 자율 주행 제어부(70)에 의거 자율 주행 차량(S)는 제동하게 된다.
한편, 자율 주행 차량(S)은 제1 카메라(11) 및 제2 카메라(13)의 영상, 영상의 분석 결과에 따른 선행 차량의 주행 상태 정보 및 신호등 상태 정보, 및 제어 신호를 토대로 자율 주행 차량(S)에 대한 이력 관리를 실행할 수 있고, 이에 제어 장치는 데이터베이스 모듈(71) 및 학습 모듈(73)을 더 포함할 수 있다.
데이터베이스 모듈(71)은 프로세서(50)로부터 제공된 제1 카메라(11) 및 제2 카메라(13)의 영상과 수신된 영상으로부터 획득된 선행 차량의 주행 상태 정보 및 신호등 상태 정보와, 상기 선행 차량의 주행 상태 정보 및 신호등 상태 정보를 기반으로 한 자율 주행 제어부(70)의 제어 신호를 수신 일자에 매칭되어 메모리의 소정 영역에 기록할 수 있다.
이에 데이터베이스 모듈(71)은 제1카메라(11) 및 제2카메라(13)로부터 수집된 주행 도로의 영상으로부터 주행 상태 정보, 도로 상태 정보, 교통 상태 정보를 추출하여 주행 상태 정보 DB, 도로 상태 정보 DB, 교통 상태 정보DB를 각각 구축할 수 있다.
데이터베이스 모듈(71)은 차량 내부에 전자 제어 유닛(ECU)과 캔 통신 또는 랜 통신을 통해 제공받은 차량 상태 정보를 토대로 차량 상태 정보 DB를 더 구축할 수 있다.
또한, 학습 모듈(73)은 영상 수집부(10)의 제1 카메라(11) 및 제2 카메라(13)로부터 제공된 영상 및 그에 대응되어 추출된 주행 상태 정보 및 신호등 상태 정보와 기 저장된 데이터베이스 모듈(71)의 주행 상태 정보, 도로 상태 정보, 교통 상태 정보 및 차량 상태 정보를 토대로 자율 주행 차량(S)에 대한 학습을 수행하도록 구비될 수 있다.
예를 들어 제1 카메라(11)로부터 수집된 주행 상태 정보가 선행 차량의 테일 램프 점등 상태인 경우 학습 모듈(73)은 영상 수집부(10) 주행 상태 정보와 기 저장된 데이터베이스 모듈(71)의 주행 상태 정보, 도로 상태 정보, 교통 상태 정보 및 차량 상태 정보를 토대로 학습을 수행하고 학습 결과에 따라 자율 주행 차량(S)을 제동하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다.
학습 모듈(73)의 학습 결과에 따라 도출된 자율 제어 차량(S)의 제어 신호를 토대로 자율 주행 차량(S)은 제동하게 된다.
또한, 제2 카메라(13)로부터 수집된 신호등 상태 정보가 노란색 또는 레드색인 경우 학습 모듈(73)은 영상 수집부(10) 신호등 상태 정보와 기 저장된 데이터베이스 모듈(71)의 주행 상태 정보, 도로 상태 정보, 교통 상태 정보 및 차량 상태 정보를 토대로 학습을 수행하고 학습 결과에 따라 자율 주행 차량(S)을 제동하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다. 이에 학습 모듈(73)의 학습 결과에 따라 도출된 자율 제어 차량(S)의 제어 신호를 토대로 자율 주행 차량(S)은 제동할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 카메라를 통해 획득된 영상과 안테나를 통해 수신된 제동데이터 및 신호등 상태 데이터 중 적어도 하나로부터 도출된 선행 차량의 주행 상태 정보 및 신호등 상태 정보 중 적어도 하나를 토대로 자율 주행 차량의 제동을 제어함에 따라 기존의 자율 주행 차량 제어 방식에 비해 안정성을 근본적으로 확보할 수 있는 자율 주행 차량을 제어할 수 있게 된다.
본 발명에 의하면, 카메라를 통해 획득된 영상과 안테나를 통해 수신된 제동데이터 및 신호등 상태 데이터 중 적어도 하나로부터 도출된 선행 차량의 주행 상태 정보 및 신호등 상태 정보 중 적어도 하나와 지식 기반으로 자율 주행 차량의 제어를 제어함에 따라, 이에 따라 선행 차량의 주행 상태에 대한 자율 주행 차량의 응답 시간을 근본적으로 단축할 수 있게 된다.
전술한 장치를 기반으로 본 발명의 다른 실시 예에 따른 자율 주행 차량의 제어 방법은, 영상 수집부에서 자율 주행 차량의 소정 위치에 소정 간격으로 마련된 복수의 카메라를 통해 주행 중인 도로의 물체의 영상 정보를 수신하는 영상 수집 단계; 프로세서에서 상기 영상 수집부의 물체의 영상 정보를 토대로 자율 주행 차량을 제어하기 위한 제어 신호를 생성하여 자율 주행 제어부로 전달하는 자율 주행 차량 제어 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
여기서, 상기 영상 수집 단계는, 수집하고자 하는 수집하고자 하는 물체의 위치를 기반으로 소정 위치 및 간격이 설정된 상기 복수의 카메라의 영상으로부터 선행 차량의 영상으로부터 자율 주행 차량 제어에 필요한 주행 상태 정보 및 신호등 상태 정보 중 적어도 하나를 추출할 수 있고 상기 자율 주행 차량 제어 단계는 선행 차량의 주행 상태 정보 및 신호등 상태 정보 중 적어도 하나에 따라 자율 주행 차량의 제동을 위한 제어 신호를 생성할 수 있다.
한편 상기 자율 주행 차량의 제어 방법은, 안테나를 통해 선행 차량의 테일 램프로부터 제공되는 선행 차량의 제동 데이터 및 신호등 상태 데이터로부터 선행 차량의 주행 상태 정보와 주행 차선의 신호등으로부터 공급되는 신호등 상태 정보를 추출하는 상태 정보 수집 단계를 더 포함할 수 있고, 상기 자율 주행 차량 제어 단계는 주행 상태 수집 모듈로부터 공급되는 주행 상태 정보를 기반으로 선행 차량의 제동 여부를 판단하여 자율 주행 차량의 제동을 위한 제어신호를 생성할 수 있고, 신호등 상태 수집 모듈로부터 공급되는 신호등 상태 정보를 기반으로 신호등의 점등 색상을 판단하여 자율 주행 차량의 제동을 위한 제어신호를 생성할 수도 있다.
여기서 상기 자율 주행 차량 제어 단계는 상기 선행 차량의 제동으로 인해 기 정해진 알고리즘을 토대로 도출된 차간 거리에 따라 제동을 위한 안내 멘트 또는 신호등의 점등 색상에 따라 제동을 위한 안내 멘트를 생성하여 해당 운전자에게 전달하도록 구비될 수 있다.
또한, 상기 자율 주행 차량의 제어 방법은, 지식 기반으로 자율 주행 차량을 제어하기 위해, 상기 영상 수집부의 영상으로부터 추출된 주행 상태 정보 및 신호등 상태 정보와, 데이터베이스 모듈의 주행 상태 정보, 도로 상태 정보, 교통 상태 정보 및 차량 상태 정보를 토대로 자율 주행 차량의 제동에 대한 학습을 수행하는 학습 단계를 더 포함할 수 있고, 상기 학습 단계는 영상 수집부 및 상태 정보 수집부 중 적어도 하나로부터 수집된 주행 상태 정보가 선행 차량의 테일 램프 점등 상태인 경우 상기 주행 상태 정보 및 상기 데이터베이스 모듈의 주행 상태 정보, 도로 상태 정보, 교통 상태 정보 및 차량 상태 정보를 토대로 학습을 수행하고 학습 결과에 따라 자율 주행 차량을 제동하기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다.
상기의 자율 주행 차량 제어 방법의 각 단계는 전술한 영상 수집부(10), 상태 정보 수집부(30), 프로세서(50), 및 자율 차량 제어부(70)에서 수행되는 기능으로 자세한 원용은 생략한다.
본 발명의 실시 예에서 자율 주행 차량의 제어 장치가 별도의 단말로 차량 실내의 소정 위치에 마련하는 것을 일 례로 설명하고 있으나, 차량용 블랙박스에 내장 설치할 수 있다.
이상에서 대표적인 실시예를 통하여 본 발명을 상세하게 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상술한 실시예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 변형이 가능함을 이해할 것이다. 그러므로 본 발명의 권리 범위는 설명한 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 특허청구범위와 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태에 의하여 정해져야 한다.
카메라를 통해 획득된 영상과 안테나를 통해 수신된 제동데이터 및 신호등 상태 데이터 중 적어도 하나로부터 도출된 선행 차량의 주행 상태 정보 및 신호등 상태 정보 중 적어도 하나를 토대로 자율 주행 차량의 제동을 제어함에 따라 기존의 자율 주행 차량 제어 방식에 비해 안정성을 근본적으로 확보할 수 있는 자율 주행 차량을 제어할 수 있고, 카메라를 통해 획득된 영상과 안테나를 통해 수신된 제동데이터 및 신호등 상태 데이터 중 적어도 하나로부터 도출된 선행 차량의 주행 상태 정보 및 신호등 상태 정보 중 적어도 하나와 지식 기반으로 자율 주행 차량의 제어를 제어함에 따라, 이에 따라 선행 차량의 주행 상태에 대한 자율 주행 차량의 응답 시간을 근본적으로 단축할 수 있는 자율 주행 차량의 제어 장치에 대한 운용의 정확성 및 신뢰도 측면, 더 나아가 성능 효율 면에 매우 큰 진보를 가져올 수 있으며, 차량용 블랙박스의 시판 또는 영업의 가능성이 충분할 뿐만 아니라 현실적으로 명백하게 실시할 수 있는 정도이므로 산업상 이용가능성이 있는 발명이다.

Claims (29)

  1. 자율 주행 차량의 소정 위치에 소정 간격으로 마련된 복수의 카메라를 통해 주행 중인 도로의 물체의 영상 정보를 수신하는 영상 수집부; 및
    상기 영상 수집부의 물체의 영상 정보를 토대로 자율 주행 차량을 제어하기 위한 제어 신호를 생성하여 자율 주행 제어부로 전달하는 프로세서를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 제어 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 영상 수집부는,
    수집하고자 하는 수집하고자 하는 물체의 위치를 기반으로 상기 복수의 카메라의 소정 위치 및 간격을 설정하도록 구비되는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 제어 장치.
  3. 제2항에 있어서, 상기 영상 수집부는,
    선행 차량의 영상으로부터 자율 주행 차량 제어에 필요한 주행 상태 정보 및 신호등 상태 정보 중 적어도 하나를 추출할 수 있고
    상기 프로세서는
    선행 차량의 주행 상태 정보 및 신호등 상태 정보 중 적어도 하나에 따라 자율 주행 차량의 제동을 위한 제어 신호를 생성하도록 구비되는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 제어 장치.
  4. 제3항에 있어서, 상기 영상 수집부는,
    주행 중인 도로에 위치한 선행 차량의 제동 여부를 확인할 수 있는 테일 램프의 색상, 선행 차량의 차선 변경을 위한 방향 지시등의 점등, 및 비상 정차를 위한 비상등 점등 중 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 제어 장치.
  5. 제3항에 있어서, 상기 영상 수집부는,
    상호 수직 배열되고 선행 차량의 주행 상태 정보를 수집하기 위한 제1 카메라와, 신호등 상태 정보를 수집하는 제2 카메라 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 제어 장치.
  6. 제5항에 있어서, 상기 제1 카메라는
    근거리에 위치한 선행 차량의 테일 램프의 색상을 수집하기 위해 기 정해진 소정 화각 보다 넓은 화각을 가지도록 조정되는 렌즈를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 제어 장치.
  7. 제5항에 있어서, 상기 제2 카메라는
    원 거리에 위치한 신호등의 상태 정보를 수집하기 위해 소정 화각 보다 좁은 화각을 가지도록 조정 가능한 렌즈를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 제어 장치.
  8. 제1항에 있어서, 상기 자율 주행 차량의 제어 장치는,
    안테나(ANT)를 통해 선행 차량의 테일 램프로부터 제공되는 선행 차량의 제동 데이터 및 신호등 상태 데이터로부터 선행 차량의 주행 상태 정보와 주행 차선의 신호등으로부터 공급되는 신호등 상태 정보를 추출하는 상태 정보 수집부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 제어 장치.
  9. 제8항에 있어서, 상기 상태 정보 수집부는
    안테나를 통해 수신된 동일 차선을 주행 중인 선행 차량의 테일 램프로부터 제공되는 선행 차량의 제동 데이터를 수신하여 선행 차량의 주행 상태 정보를 추출하는 주행 상태 수집 모듈과,
    안테나를 통해 주행하는 차선의 신호등으로부터 공급되는 신호등 상태 데이터를 수신하여 차량 상태 정보를 추출하는 신호등 상태 수집 모듈 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 제어 장치.
  10. 제9항에 있어서, 상기 주행 상태 수집 모듈은
    주행 도로의 복수의 선행 차량의 테일 램프의 점등 시 각각의 선행 차량으로부터 공급되는 제동 데이터를 안테나를 통해 수신하여 디코딩한 후 각 제동 데이터에 포함된 차량 식별 코드를 추출하고 추출된 차량 식별 코드를 이용하여 동일 주행 차선에 위치한 선행 차량의 제동 데이터를 추출하도록 구비되는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 제어 장치.
  11. 제10항에 있어서, 상기 제동 데이터는
    각 차량 마다 다른 테일 램프의 점등 코드 및 각 선행 차량의 식별 코드를 포함하여 전파하도록 구비되는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 제어 장치.
  12. 제9항에 있어서, 상기 신호등 상태 수집 모듈은,
    교차로 및 횡단 보도에 설치된 복수개의 신호등의 점등 시 각각의 신호등으로부터 신호등 상태 데이터를 안테나를 통해 수신하고 수신된 신호등 상태 데이터에 포함된 색상 코드 및 신호등 식별 코드를 추출하고 추출된 신호등 식별 코드 및 색상 코드를 토대로 주행 중인 도로에 해당하는 신호등 색상 코드를 추출하여 신호등 상태 정보를 획득하도록 구비되는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 제어 장치.
  13. 제12항에 있어서, 상기 신호등 상태 데이터는
    각 신호등 식별 코드와 해당 신호등의 점등 색상을 나타내는 신호등 색상 코드를 포함하여 개별 기 정해진 주파수 대역으로 전파되는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 제어 장치.
  14. 제9항에 있어서, 상기 프로세서는
    상기 주행 상태 수집 모듈로부터 공급되는 주행 상태 정보를 기반으로 선행 차량의 제동 여부를 판단하여 자율 주행 차량의 제동을 위한 제어신호를 생성하도록 구비되는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 제어 장치.
  15. 제9항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 신호등 상태 수집 모듈로부터 공급되는 신호등 상태 정보를 기반으로 신호등의 점등 색상을 판단하여 자율 주행 차량의 제동을 위한 제어신호를 생성하도록 구비되는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 제어 장치.
  16. 제14항 또는 제15항에 있어서, 상기 프로세서는,
    선행 차량의 제동으로 인해 기 정해진 알고리즘을 토대로 도출된 차간 거리에 따라 제동을 위한 안내 멘트 또는 신호등의 점등 색상에 따라 제동을 위한 안내 멘트를 생성하여 해당 운전자에게 전달하도록 구비되는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 제어 장치.
  17. 제1항에 있어서, 상기 자율 주행 차량의 제어 장치는,
    지식 기반으로 자율 주행 차량을 제어하기 위해, 상기 영상 수집부의 영상으로부터 추출된 주행 상태 정보 및 신호등 상태 정보와, 상기 데이터베이스 모듈의 주행 상태 정보, 도로 상태 정보, 교통 상태 정보 및 차량 상태 정보를 토대로 자율 주행 차량의 제동에 대한 학습을 수행하는 학습부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 제어 장치.
  18. 제17항에 있어서, 상기 학습부는,
    상기 영상 수집부의 영상과 수신된 영상으로부터 획득된 선행 차량의 주행 상태 정보 및 신호등 상태 정보와, 상기 선행 차량의 주행 상태 정보 및 신호등 상태 정보를 기반으로 생성된 제어 신호를 수신 일자에 매칭되어 메모리의 소정 영역에 기록하는 데이터베이스 모듈과,
    영상으로부터 추출된 주행 상태 정보 및 신호등 상태 정보와, 상기 데이터베이스 모듈의 주행 상태 정보, 도로 상태 정보, 교통 상태 정보 및 차량 상태 정보를 토대로 자율 주행 차량의 제동에 대한 학습을 수행하는 학습 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 제어 장치.
  19. 제18항에 있어서, 상기 데이터베이스 모듈은,
    상기 주행 상태 정보, 도로 상태 정보, 교통 상태 정보 및 차량 상태 정보 각각에 대한 데이터베이스를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 제어 장치.
  20. 제19항에 있어서, 상기 학습 모듈은,
    영상 수집부의 제1 카메라로부터 수집된 주행 상태 정보가 선행 차량의 테일 램프 점등 상태인 경우 상기 주행 상태 정보 및 상기 데이터베이스 모듈의 주행 상태 정보, 도로 상태 정보, 교통 상태 정보 및 차량 상태 정보를 토대로 학습을 수행하고 학습 결과에 따라 자율 주행 차량을 제동하기 위한 제어 신호를 생성하도록 구비되는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 제어 장치.
  21. 제19항에 있어서, 상기 학습 모듈은,
    상기 영상 수집부의 제2 카메라로부터 수집된 신호등 상태 정보가 노란색 또는 레드색인 경우 상기 신호등 상태 정보와 상기 데이터베이스 모듈의 주행 상태 정보, 도로 상태 정보, 교통 상태 정보 및 차량 상태 정보를 토대로 학습을 수행하고 학습 결과에 따라 자율 주행 차량을 제동하기 위한 제어 신호를 생성하도록 구비되는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 제어 장치.
  22. 영상 수집부에서 자율 주행 차량의 소정 위치에 소정 간격으로 마련된 복수의 카메라를 통해 주행 중인 도로의 물체의 영상 정보를 수신하는 영상 수집 단계; 및
    프로세서에서 상기 영상 수집부의 물체의 영상 정보를 토대로 자율 주행 차량을 제어하기 위한 제어 신호를 생성하여 자율 주행 제어부로 전달하는 자율 주행 차량 제어 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 제어 방법.
  23. 제22항에 있어서, 상기 영상 수집 단계는,
    수집하고자 하는 물체의 위치를 기반으로 소정 위치 및 간격이 설정된 상기 복수의 카메라의 영상으로부터 선행 차량의 영상으로부터 자율 주행 차량 제어에 필요한 주행 상태 정보 및 신호등 상태 정보 중 적어도 하나를 추출할 수 있고
    상기 자율 주행 차량 제어 단계는 선행 차량의 주행 상태 정보 및 신호등 상태 정보 중 적어도 하나에 따라 자율 주행 차량의 제동을 위한 제어 신호를 생성하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 제어 방법.
  24. 제22항에 있어서, 상기 자율 주행 차량의 제어 방법은,
    안테나를 통해 선행 차량의 테일 램프로부터 제공되는 선행 차량의 제동 데이터 및 신호등 상태 데이터로부터 선행 차량의 주행 상태 정보와 주행 차선의 신호등으로부터 공급되는 신호등 상태 정보를 추출하는 상태 정보 수집 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 제어 방법.
  25. 제22항에 있어서, 상기 자율 주행 차량 제어 단계는
    주행 상태 수집 모듈로부터 공급되는 주행 상태 정보를 기반으로 선행 차량의 제동 여부를 판단하여 자율 주행 차량의 제동을 위한 제어신호를 생성하도록 구비되는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 제어 방법.
  26. 제25항에 있어서, 상기 자율 주행 차량 제어 단계는
    신호등 상태 수집 모듈로부터 공급되는 신호등 상태 정보를 기반으로 신호등의 점등 색상을 판단하여 자율 주행 차량의 제동을 위한 제어신호를 생성하도록 구비되는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 제어 방법.
  27. 제24항에 있어서, 상기 자율 주행 차량 제어 단계는
    선행 차량의 제동으로 인해 기 정해진 알고리즘을 토대로 도출된 차간 거리에 따라 제동을 위한 안내 멘트 또는 신호등의 점등 색상에 따라 제동을 위한 안내 멘트를 생성하여 해당 운전자에게 전달하도록 구비되는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 제어 방법.
  28. 제22항 또는 제24항 중 한 항에 있어서, 상기 자율 주행 차량의 제어 방법은,
    지식 기반으로 자율 주행 차량을 제어하기 위해, 상기 영상 수집부의 영상으로부터 추출된 주행 상태 정보 및 신호등 상태 정보와, 데이터베이스 모듈의 주행 상태 정보, 도로 상태 정보, 교통 상태 정보 및 차량 상태 정보를 토대로 자율 주행 차량의 제동에 대한 학습을 수행하는 학습 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 제어 방법.
  29. 제28항에 있어서, 상기 학습 단계는
    영상 수집부로부터 수집된 주행 상태 정보가 선행 차량의 테일 램프 점등 상태인 경우 상기 주행 상태 정보 및 상기 데이터베이스 모듈의 주행 상태 정보, 도로 상태 정보, 교통 상태 정보 및 차량 상태 정보를 토대로 학습을 수행하고 학습 결과에 따라 자율 주행 차량을 제동하기 위한 제어 신호를 생성하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 제어 방법.

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