KR20180086632A - 자율주행 차량의 행동 결정 장치 및 방법 - Google Patents

자율주행 차량의 행동 결정 장치 및 방법 Download PDF

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안경환
노삼열
한우용
김성훈
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한국전자통신연구원
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Abstract

본 발명은 자율주행 차량의 전방에 정지해 있는 객체가 있거나 또는 저속으로 주행하는 객체가 있는 경우, 도로의 주행상황에 맞는 정확한 판단을 할 수 있는, 자율주행 차량의 행동 결정 장치 및 방법에 관한 것으로서, 상기 방법은, 자율주행 차량에 장착된 센서들을 이용하여 객체의 위치, 속도 및 방향을 판단하는 단계; 상기 자율주행 차량에 장착된 카메라를 이용하여 상기 객체의 종류를 판단하는 단계; 및 저장되어 있는 맵정보와, 외부로부터 전송된 위치 정보와, 상기 센서들 및 상기 카메라로부터 입력된 정보들을 이용하여, 상기 객체가 위치한 도로 상황을 분석하며, 상기 분석 결과에 따라, 상기 자율주행 차량이 차선을 변경하도록 하는 차량행동을 결정하거나, 상기 자율주행 차량이 정차하도록 하는 차량행동을 결정하는 단계를 포함한다.

Description

자율주행 차량의 행동 결정 장치 및 방법{APPARATUS AMD METHOD OF DETERMINING ACTION OF AN AUTONOMOUS VEHICLE}
본 발명은 자율주행 차량의 행동을 결정하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
종래의 자율주행차량은, 차량에 탑재된 레이다(radar), 라이다(lidar), 카메라(camera) 등의 센서를 이용하여, 도로에 존재하는 차량, 보행자, 장애물 등을 인식하고, 주행상황을 판단한 뒤, 해당 상황에 맞는 거리유지, 차선유지, 차선변경 등의 행동을 수행한다.
그러나, 종래의 자율주행 차량은 차량이나 보행자와 같은 이동 객체의 위치, 속도 및 맵 정보만을 이용하여 현재 상황을 추론하고 있다. 따라서, 종래의 자율주행 차량은 도로 내의 다양하고 복잡한 상황을 제대로 유추할 수 없으며, 이에 따라, 잘못된 추론을 하거나 한정된 행동만을 취하게 된다.
특히, 종래의 자율주행 차량은 주변 차량이 일정 속도를 가지고 주행하는 경우에는, 비교적 정확한 상황 판단을 할 수 있으나, 속도가 낮은 주행상황이나 정차 상황에서는, 정확한 상황 판단을 하기 어렵다.
도 1은 종래의 자율주행 차량이 운행되고 있는 도로의 상황을 나타낸 예시도이다.
상기에서 설명된 바와 같이, 종래의 자율주행 차량은, 차량에 탑재된 센서들을 이용하여, 주변 도로의 환경을 인식하고, 이를 맵과 융합하여 현재의 주행상황을 판단한다. 이 경우, 종래의 자율주행 차량은 인식 되는 객체의 위치, 속도, 방향 정보 등을 주로 활용한다. 그러나, 이러한 정보만으로는 주행상황이 정확하게 판단되기 어렵다.
예를 들어, 레이다(Radar) 또는 라이다(Lidar) 센서를 이용하여 인식된 정보가 객체의 위치, 속도, 방향이며, 상기 정보들이 도로의 맵과 융합하였을 때, 도 1에 도시된 바와 같이, 객체(2)의 속도가 0km/h인 경우, 상기 객체(2)의 후방에 있는 자율주행 차량은 주행상황을 정확하게 판단하기 어렵다.
구체적으로, 도 1과 같이 판단될 수 있는 실제의 도로 주행 상황의 예로는, 신호대기 상황, 정체 상황, 주정차 상황, 사고 또는 공사 상황, 버스 정차 및 승객 탑승 상황, 경찰 단속 상황 등이 있을 수 있다.
이러한 다양한 주행상황에 대한 구분이 명확하게 이루어지지 않으면, 자율주행 차량은 기본 행동을 할 수밖에 없다. 도 1에 도시된 상황에서 종래의 자율주행 차량이 취할 수 있는 대표적인 기본 행동은, 주행상황에 변화가 있을 때까지 객체와 안전 거리 뒤에 정차하여 대기하는 것이다.
따라서, 종래의 자율주행 차량은, 상기한 바와 같은 주차 또는 정차 차량이 있는 경우, 상황에 맞는 정확한 판단을 할 수 없다.
따라서, 본 발명의 목적은, 자율주행 차량의 전방에 정지해 있는 객체가 있거나 또는 저속으로 주행하는 객체가 있는 경우, 도로의 주행상황에 맞는 정확한 판단을 할 수 있는, 자율주행 차량의 행동 결정 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 자율주행 차량의 행동 결정 장치는, 카메라, 라이다, 레이더를 이용하여 도로에 존재하는 차량, 보행자, 이륜차, 동물, 정적 장애물 중 적어도 어느 하나를 인식하는 도로 객체 인식부; 카메라를 이용하여 신호등의 초록, 황색, 적색, 좌우회전 등의 신호를 인식하며, 객체의 전후방의 방향지시등과 후방의 브레이크등을 인식하는 영상 인식부; 정밀맵과 GPS를 이용하여 자율주행 차량의 현재 위치를 인식하는 위치 인식부; 무선 통신망을 통해, 도로의 시설물들에 대한 정보, 도로에 인쇄된 도로마크들에 대한 정보, 도로의 버스 정류장들에 대한 정보, 도로의 신호등들에 대한 정보 중 적어도 하나를 수신하는 차량 통신 정보 관리부; 상기 도로 객체 인식부, 상기 영상 인식부, 상기 위치 인식부, 및 상기 차량 통신 정보 관리부를 통해 수집된 정보들을 이용하여, 상기 자율주행 차량의 차량행동을 결정하는 차량행동 결정부; 및 상기 차량행동 결정부의 결정에 따라, 상기 자율주행 차량의 구성요소들을 제어하는 차량 제어부를 포함한다.
상기 차량행동 결정부는, 객체와 상기 자율주행 차량 사이에서 주행하던 선행 차량에 대한 정보들을 저장하며, 상기 객체와 관련한 차량행동의 결정이 어려운 경우, 상기 선행 차량이 취했던 행동을 모사한다.
상기 차량행동 결정부는, 상기 자율주행 차량의 전방의 객체에 대한 차량행동을 결정하기 어려운 상황이 발생하고, 상기 상황과 동일 또는 유사한 상황에서, 상기 자율주행 차량의 운전자가 취했던 행동에 대한 정보가 저장되어 있는 경우, 저장되어 있는 상기 운전자의 경험을 기반으로 하여 차량행동을 결정한다.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 자율주행 차량의 행동 결정 방법은, 자율주행 차량에 장착된 센서들을 이용하여 객체의 위치, 속도 및 방향을 판단하는 단계; 상기 자율주행 차량에 장착된 카메라를 이용하여 상기 객체의 종류를 판단하는 단계; 및 저장되어 있는 맵정보와, 외부로부터 전송된 위치 정보와, 상기 센서들 및 상기 카메라로부터 입력된 정보들을 이용하여, 상기 객체가 위치한 도로 상황을 분석하며, 상기 분석 결과에 따라, 상기 자율주행 차량이 차선을 변경하도록 하는 차량행동을 결정하거나, 상기 자율주행 차량이 정차하도록 하는 차량행동을 결정하는 단계를 포함한다.
상기 카메라를 통해 수집된 상기 객체의 브레이크등, 주차등, 방향 지시등의 점등 여부, 상기 카메라 또는 외부로부터 수집된 정보에 의한 상기 도로의 신호등의 색깔, 상기 객체가 정차하고 있는 위치에 대한 정보 중 적어도 하나를 이용하여, 상기 자율주행 차량의 차량 행동을 결정하는 단계를 더 포함한다.
상기 객체와 상기 자율주행 차량 사이에서 주행하던 선행 차량에 대한 정보들을 저장하며, 상기 객체와 관련한 차량행동의 결정이 어려운 경우, 상기 선행 차량이 취했던 행동을 모사하는 단계를 더 포함한다.
상기 객체에 대한 차량행동을 결정하기 어려운 상황이 발생하고, 상기 상황과 동일 또는 유사한 상황에서, 상기 자율주행 차량의 운전자가 취했던 행동에 대한 정보가 저장되어 있는 경우, 저장되어 있는 상기 운전자의 경험을 기반으로 하여 차량행동을 결정하는 단계를 더 포함한다.
본 발명에 의하면, 자율주행 차량은, 객체 인식 정보(위치, 속도, 방향, 종류), 상세 정밀 맵, 차량의 방향 지시등/브레이크등, 신호등 신호, V2X 등의 정보를 이용하여, 현재의 주행상황(정적 장애물, 주정차, 버스 승하차, 신호대기 등)을 보다 상세히 분류 및 파악할 수 있다. 이에 따라, 자율주행 차량은 해당 상황에 맞는 정확한 행동을 취할 수 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 주행상황이 판단되기 어려운 경우, 자율주행 차량은, 선행차량의 행동, 운전자와의 인터랙션 및 과거경험 정보 등을 통해, 자율주행 행동을 결정할 수 있으며, 이에 따라, 해당 상황에 맞는 정확한 행동을 취할 수 있다.
따라서, 본 발명에 의하면, 자율주행 차량은 운전자에 의해 주행되는 방법과 매우 유사한 자율주행을 할 수 있다.
도 1은 종래의 자율주행 차량이 운행되고 있는 도로의 상황을 나타낸 예시도.
도 2는 본 발명에 따른 자율주행 차량의 행동 결정 방법을 설명하기 위한 예시도.
도 3은 본 발명에 따른 자율주행 차량의 행동 결정 방법의 일실시예 흐름도.
도 4는 본 발명에 따른 자율주행 차량의 행동 결정 장치의 일실시예 구성도.
도 5는 도 3에 도시된 본 발명에 따른 자율주행 차량의 행동 결정 방법 중 제1 내지 제3 단계를 고려한 방법을 설명하기 위한 예시도.
도 6은 도 3에 도시된 본 발명에 따른 자율주행 차량의 행동 결정 방법 중 제1 내지 제4 단계를 고려한 방법을 설명하기 위한 예시도.
도 7은 도 3에 도시된 본 발명에 따른 자율주행 차량의 행동 결정 방법 중 제1 내지 제4 단계를 고려한 방법을 설명하기 위한 또 다른 예시도.
도 8은 도 3에 도시된 본 발명에 따른 자율주행 차량의 행동 결정 방법 중 제1 내지 제4 단계를 고려한 방법을 설명하기 위한 또 다른 예시도.
도 9는 도 3에 도시된 본 발명에 따른 자율주행 차량의 행동 결정 방법 중 제1 내지 제5 단계를 고려한 방법을 설명하기 위한 예시도.
도 10은 도 3에 도시된 본 발명에 따른 자율주행 차량의 행동 결정 방법 중 제1 내지 제4 단계 및 제6 단계를 고려한 방법을 설명하기 위한 예시도.
본 발명의 전술한 목적 및 그 이외의 목적과 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 수 있으며, 단지 이하의 실시예들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 목적, 구성 및 효과를 용이하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐으로서, 본 발명의 권리범위는 청구항의 기재에 의해 정의된다.
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 소자가 하나 이상의 다른 구성소자, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가됨을 배제하지 않는다.
도 2는 본 발명에 따른 자율주행 차량의 행동 결정 방법을 설명하기 위한 예시도이며, 도 3은 본 발명에 따른 자율주행 차량의 행동 결정 방법의 일실시예 흐름도이다.
첨단운전자지원시스템(ADAS: Advanced Driver Assistance System)과 같이 센서로 인식된 기본 정보(위치, 속도)만을 이용하는 종래의 자율주행 차량은, 도로 내의 객체(차량, 보행자, 장애물등)의 상황을 정확하게 파악하기 어렵다. 즉, 종래의 ADAS는, 고속도로와 같은 한정된 공간에 차량만 존재한다는 가정아래, 거리 조절과 같은 기본적인 동작을 취했다. 그러나, 자율주행 차량은 다양한 환경에서 주행해야 하고, 운전자가 주의를 기울이지 않을 수도 있기 때문에, ADAS를 통해 수집된 정보들만으로는 정확한 주행상황이 판단되기 어렵다. 따라서, 부가적인 정보들을 활용하여 각 객체들의 주행상황 및 행동을 파악하는 방법이 필요하다.
본 발명에 따른 자율주행 차량의 행동 결정 장치(20)(이하, 간단히 행동 결정 장치(20)라 함)는, 도 2에 도시된 바와 같이, 자율주행 차량(10)에 장착되어 있다.
상기 행동 결정 장치(20)는, 현재의 도로 주행 상황을 정확하게 판단하기 위해, 도로 내의 객체(90)들의 위치/속도/방향, 객체(90)의 종류, 도로의 정밀맵, 전방 객체(90)의 브레이크등/방향지시등/V2X(vehicle to everything, 차량의 운행 중 도로 인프라 및 다른 차량과 통신하면서 교통상황 등의 정보를 교환하거나 공유하는 기술), 및 신호등 정보 등을 기반으로, 현재의 도로의 주행상황을 판단한다. 이에 따라, 상기 행동 결정 장치(20)는 도로 내의 정차 상황 및 저속 상황을 더욱 자세히 분류할 수 있으며, 이에 맞는 차량행동을 결정할 수 있다.
또한, 상기 행동 결정 장치(20)는 주행상황이 명확하게 판단되지 않는 상황에서는, 선행차량의 행동을 모사하거나, 운전자와의 협력을 통해, 최선의 차량행동을 결정할 수 있다.
즉, 상기 행동 결정 장치(20)는 운전자와 같은 지능적인 행동을 위하기 위해, 주행상황을 자세하게 분류할 수 있으며, 이에 따라, 최선의 차량행동을 결정할 수 있다.
이를 위해, 상기 행동 결정 장치(20)는, 도 3에 도시된 바와 같이, 도로 내의 추가적인 정보 및 추론을 통하여, 도로 주행상황에 대해 좀 더 상세히 분류한 후 그에 따른 차량행동을 결정할 수 있으며, 분류 불가능 주행상황에 대해서는 선행차량의 행동을 모사하거나 운전자와의 협력을 통해 최선의 차량행동을 결정할 수 있다. 상기 선행차량은, 상기 자율주행 차량(10)과 상기 객체(90) 사이에서 주행하는 차량을 의미한다.
예를 들어, 도면부호 511 내지 514로 표시된 단계들은, 상기 행동 결정 장치(20)가 부가적으로 생성된 정보들을 이용하여 주행상황을 판단하고, 그에 따른 차량행동을 결정하는 방법을 나타낸다. 또한, 도면부호 515 및 516은, 상기 행동 결정 장치(20)가, 상기 단계들(511 내지 514)에서 판단되지 못한, 특수한 주행상황, 즉, 미분류 주행상황에 대해, 최선의 차량행동을 결정하는 방법을 나타낸다.
이하에서는, 도 2 및 도 3을 참조하여, 본 발명에 따른 자율주행 차량의 행동 결정 방법이 상세히 설명된다.
< 1. 객체의 위치, 속도, 방향 판단 단계(511) >
상기 행동 결정 장치(20)는 라이다(Lidar) 또는 레이더(Radar) 등의 거리센서로부터 획득된 객체(90)의 위치, 속도, 방향 등을 이용하여, 주행상황을 판단한다.
따라서, 상기 행동 결정 장치(20)는, 주행상황을 판단한 결과, 자율주행 차량(10)의 앞에 정지된 객체(90)가 존재할 경우, 모든 상황에서 안전한 기본 동작, 예를 들어, 속도를 감속하여 정차하는 등의 차량행동을 결정할 수 있다.
< 2. 객체의 종류 판단(512) >
상기 행동 결정 장치(20)는 카메라(Camera) 등의 이미지센서를 이용하여 객체(90)의 종류(차량/이륜차/자전거/보행자/동물 등의 정적 장애물 구분, 승용차/트럭/버스 등의 차량종류 구분)를 구분하여 주행상황을 판단한다.
객체(90)의 종류가 구분될 경우, 상기 행동 결정 장치(20)는 객체(90)의 종류에 따른 차량행동을 결정하여 주행상황 판단의 범위를 좁힐 수 있다.
예를 들어, 객체(90)가 보행자, 통학버스 등일 경우, 상기 행동 결정 장치(20)는 좀 더 안전한 차량행동, 예를 들어, 정차 등을 결정한다. 또한, 객체(90)가 차량으로 인식될 경우, 상기 행동 결정 장치(20)는 좀 더 적극적인 행동, 예를 들어, 차선변경 등을 결정할 수 있다. 또한 버스 또는 택시 등은 공격적인 운행을 할 경우가 많으므로, 주변에 버스나 택시가 존재할 경우, 상기 행동 결정 장치(20)는 좀 더 안전 위주의 차량주행을 결정할 수도 있다.
< 3. 도로 상황 정밀 분석에 의한 차량행동 결정(513) >
상기 행동 결정 장치(20)는, 도로의 상세한 지도(정밀맵)를 이용하여 자율주행 차량(10)이 위치하고 있는 차선 또는 도로 상에서의 위치를 분석한다. 즉, 상기 행동 결정 장치(20)는 자율주행 차량(10) 주변의 도로 상황을 정밀하게 분석한다.
상기 행동 결정 장치(20)는, 상기 분석 정보를 이용하여, 차량(90)이 상기 자율주행 차량(10)에 영향을 주는지의 여부 또는 상기 차량(90)이 어디로 주행할 지의 여부 등을 간접적으로 예측할 수 있다.
즉, 상기 행동 결정 장치(20)는, 좌회전 차선에 정지한 차량(90)이 곧 좌회전 할 것이라는 예측을 할 수 있으며, 가장 오른쪽 차선을 주행하는 차량(90)은 우회전할 가능성이 높다고 예측할 수 있다. 또한, 상기 행동 결정 장치(20)는 정지선 근처에 정지한 차량(90)은 신호 대기일 가능성이 높다고 판단할 수 있으며, 차량(90)이 버스이면서 버스정류장 근처에서 정차하고 있으면 승객 승하차 중이라고 판단할 수 있으며, 차량(90)이 정지선 또는 버스정류장이 아닌 곳에서 정지하고 있을 경우 주정차 가능성이 높다고 판단할 수 있다.
따라서, 상기 행동 결정 장치(20)는 상기한 바와 같은 분석 결과에 따라, 상기 자율주행 차량의 행동을 결정할 수 있다.
< 4. 전방 차량의 세부상황정보에 따른 차량행동결정(514) >
상기 자율주행 차량(10)의 전방에 있는 객체(90)가 차량인 경우, 상기 행동 결정 장치(20)는, 상기 차량(90)의 방향 지시등/브레이크등, 신호등 신호 또는 V2X 정보 등을 이용하여 상기 차량의 직진/좌회전, 정차 또는 주차 등의 상황을 파악할 수 있다.
상기 행동 결정 장치(20)는, 상기 차량(90)의 후미등이 모두 꺼져 있을 경우 상기 차량(90)이 주차된 차량일 가능성이 매우 높다고 판단할 수 있으며, 상기 차량(90)이 최우측 차선에 있으면서 비상점멸등 및 브레이크등이 켜진 경우, 긴급 상황 또는 정차라고 판단할 수 있다. 또한, 상기 행동 결정 장치(20)는, 상기 차량(90)의 브레이크등만 켜진 경우, 주행 중(신호대기, 정체 등)일 가능성이 높다고 판단할 수 있다.
상기 차량(90)이 주차 또는 정차하고 있다고 판단된 경우, 상기 행동 결정 장치(20)는 회피 주행을 위한 차량행동을 결정할 수 있으며, 상기 차량(90)이 주행 중이라고 판단된 경우, 감속을 하여 상기 차량(90) 뒤를 계속해서 따라 가기 위한 차량행동을 결정할 수 있다.
또한, 상기 차량(90)의 방향 지시등의 점멸은, 상기 차량(90)이 곧 좌회전 또는 우회전할 것이라는 것을, 상기 행동 결정 장치(20)가 높은 확률로 예측할 수 있도록 한다. 이 경우, 상기 차량(90)이 끼어 들 것이라 판단될 경우, 안전고려 또는 양보를 위해, 상기 행동 결정 장치(20)는 감속을 위한 차량행동을 결정할 수도 있다. 상기 자율주행 차량(10)과 상가 차량(90) 모두가 V2X를 이용하는 경우, 상기 자율주행 차량(10)은 자신의 공유정보(현재 위치/속도/방향, 차량종류/크기 등) 및 의도(사고, 고장, 주정차 등)를 명시적으로 상기 차량(0)으로 전달할 수 있기 때문에, 상기 행동 결정 장치(20)는 V2X를 통해 수신된 정보들을 이용하여, 상기 차량(90)의 주행상황을 용이하게 파악할 수 있다.
< 5. 선행차량의 행동에 따른 차량행동결정(515) >
상기 행동 결정 장치(20)는 상기 자율주행 차량(10)의 차선과 동일한 차선을 주행하는 선행차량의 행동을 계속하여 추적하고 있다가, 현재의 주행상황에 대한 모호성이 발견되면, 상기 선행차량의 행동을 모사할 수 있다.
상기 모사 과정은, 주정차 차량 있거나, 공사/사고 구간 등과 같은 예외적인 상황이 발생되거나, 대처가 어려운 상황이 발생되었을 때, 유용하게 이용될 수 있다.
예를 들어, 주행상황 판단 및 행동 결정이 어려울 경우, 상기 행동 결정 장치(20)는 선행 차량의 행동을 기억하고 있다가 모사함으로써, 주행상황에 가장 적합한 차량행동을 결정할 수 있다.
< 6. 운전자의 경험에 의한 차량행동결정(516) >
상기 행동 결정 장치(20)는, 과거의 해당 시간대 및 위치에서, 차량(90)이 정차해 있을 때, 운전자의 판단이 어떠했는지에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 있으며, 상기 정보를 이용하여 주행상황을 판단할 수 있다.
예를 들어, 도로에서는 시공간적으로 유사한 패턴을 보이는 경우가 많다. 구체적인 예로서, 주정차 차량 또는 도로 공사 구간 등 일정한 패턴 등이 나타나는 시간대 및 장소가 있을 수 있다. 특히, 특정시간 이내에 선행차량이 존재하지 않아 선행차량 행동을 모사하기 어려운 경우에, 상기 행동 결정 장치(20)는 해당 구간에서의 운전자의 과거 경험을 이용하여, 상황을 판단 및 해결할 수 있다.
이러한 운전자의 경험이 축적되기 위해서는, 운전자의 직접적인 판단과정이 필요 하다.
이를 위해, 상기 행동 결정 장치(20)는 운전자의 의견이 필요한 경우에는, 운전자에게 현재의 상황에 대해 판단해 줄 것을 요청할 수 있다. 이 경우, 상기 운전자로부터 현재의 상황에 대한 결정이 입력되면, 상기 행동 결정 장치(20)는 입력된 정보를 저장할 수 있다. 또한, 상기 행동 결정 장치(20)는 이후의 주행에서, 상기 저장된 정보를 운전자의 과거 경험으로 이용할 수 있다.
도 4는 본 발명에 따른 자율주행 차량의 행동 결정 장치의 일실시예 구성도이다.
상기한 바와 같은 기능을 수행하기 위한, 본 발명에 따른 자율주행 차량의 행동 결정 장치는, 도 4에 도시된 바와 같이, 차량 제어부(21), 차량행동 결정부(22), 차량 통신 정보 관리부 (23), 영상 인식부(24), 도로 객체 인식부(25), 위치 인식부(26), 저장부(27) 및 선행차량 행동 분석부(28)를 포함한다.
첫째, 상기 저장부(27)는 본 발명에 필요한 각종 정보들을 저장한다.
둘째, 상기 도로 객체 인식부(25)는 카메라, 라이다, 레이더를 이용하여 도로에 존재하는 차량, 보행자, 이륜차, 동물, 정적 장애물 등과 같은 다양한 종류의 장애물을 인식한다. 또한, 상기 도로 객체 인식부(25)는 차선 및 정지선 등과 같은 도로마크 및 연석 등과 같은 시설물을 인식한다.
셋째, 상기 영상 인식부(24)는, 카메라를 이용하여 신호등의 초록, 황색, 적색, 좌우회전 등의 신호를 인식할 수 있다. 또한, 상기 영상 인식부(24)는 주변에 있는 차량(90)의 전후방의 방향지시등과 후방의 브레이크등을 인식할 수 있다.
상기한 바와 같은 기능을 수행하기 위해, 상기 영상 인식부(24)는 신호등의 신호를 인식할 수 있는 신호등 신호 인식부 및 차량의 지시등을 인식할 수 있는 방향지시등/브레이크등 인식부를 포함할 수 있다.
넷째, 상기 위치 인식부(26)는 정밀맵과 GPS를 이용하여 자율주행 차량(10)의 현재 위치를 인식할 수 있다. 상기 위치 인식부((26)는 상기 저장부(27)에 저장되어 있는 맵 데이터베이스를 이용하여, 도로 네트워크 구조, 차선 또는 정지선 정보, 횡단보도 정보, 신호등 정보, 버스 정류장 정보 등을 차선 레벨로 상세하게 제공할 수 있다. 상기 맵 데이터 베이스에는, 각 도로 구간(링크)에 해당하는 부가 정보들이 저장될 수 있다.
다섯째, 상기 차량 통신 정보 관리부(23)는 상기 자율주행 차량(10)의 공유정보를 외부로 전송하며, 주변의 또 다른 자율주행 차량에서 전송되는 공유정보(차량의 위치/ 속도/ 방향/ 좌우회전 정보, 차량의 종류 및 크기 정보, 주정차, 고장유무 등)를 수신하는 기능을 수행한다.
상기 차량 통신 정보 관리부(23)는 무선 통신망을 통해, 도로의 각종 시설물들에 대한 정보, 도로에 인쇄된 각종 도로마크들에 대한 정보, 도로의 버스 정류장들에 대한 정보, 도로의 신호등들에 대한 정보 등을 수신할 수 있다.
여섯째, 상기 선행차량 행동 분석부(28)는 선행 차량의 위치, 속도, 방향정보 및 방향지시등에 대한 정보들을 이용해 상기 선행 차량이 차선변경 또는 정지등의 행동을 지속적으로 추적하여 저장한다. 상기 선행차량 행동 분석부(28)는 해당 구간에 대한 정보를 저장할 필요가 있다고 판단되는 경우, 상기 맵 데이터 베이스를 이용하여 해당 구간에 대한 정보를 저장할 수도 있다.
일곱째, 차량행동 결정부(22)는 상기 구성요소들에서 생성된 각종 정보들, 예를 들어, 객체(90)의 위치/속도/방향, 객체(90)의 종류, 현재 위치의 정밀맵 정보, 객체(90)의 방향 지시등/브레이크등에 대한 정보, 선행차량의 행동 정보, 과거 경험 정보 등을 이용하여, 현재의 주행상황을 종합적으로 판단한다. 상기 차량행동 결정부(22)는 상기 판단 결과에 따라 최종적으로 차량행동(정지, 차선유지, 차선변경, 추월, 가감속 등)을 결정한다.
여덟째, 상기 차량 제어부(21)는 상기 차량행동을 추종하기 위해 스티어링 휠, 엔진, 브레이크를 제어하여 차량이 움직이도록 하는 기능을 수행한다. 즉, 상기 차량 제어부(21)는 상기 차량행동 결정부(22)에서 결정된 차량행동이 실제로 실현될 수 있도록, 상기 자율주행 차량(10)의 각종 구성요소들을 제어하는 기능을 수행한다.
이하에서는, 도 3에 도시된 본 발명에 따른 자율주행 차량의 행동 결정 방법이 상세히 설명된다.
도 5는 도 3에 도시된 본 발명에 따른 자율주행 차량의 행동 결정 방법 중 제1 내지 제3 단계를 고려한 방법을 설명하기 위한 예시도이며, 특히, 움직이지 않는 객체(90)를 나타낸 예시도이다.
우선, 객체(90)의 위치, 속도 및 방향을 판단하는 제1 단계(511)를 통해, 상기 행동 결정 장치(10)는, (a)에 도시된, 상기 자율주행 차량(10)과 상기 객체(90)의 위치 및 속도 정보 등을 파악할 수 있다. 이 경우, 상기 행동 결정 장치(10)는 상기 객체(90)가 움직이지 않고 있다는 것만을 알 수 있으며, 상기 객체(90)의 정확한 주행상황을 판단하기는 어렵다.
다음, 객체의 종류를 판단하는 제2 단계(512)를 통해, 상기 행동 결정 장치(10)는, (b)에 도시된 바와 같이, 상기 객체(90)가 비차량, 예를 들어, 위험 지역을 나타내는 콘인 것을 알 수 있다.
마지막으로, 도로 상황 정밀 분석이 수행되는 제3 단계(513)를 통해, 상기 행동 결정 장치(10)는 정밀맵을 이용하여, 도로의 최우측 차선에 비차량(콘)(90)이 있다는 것을 알 수 있다. 이 경우, 상기 행동 결정 장치(10)는 합리적으로 정적 장애물(공사 또는 사고)이 존재하는 상황임을 가정할 수 있다. 따라서, 상기 행동 결정 장치(10)는, (c)에 도시된 바와 같이, 자율주행 차량(10)의 행동 전략에 따라 왼쪽 차선으로 회피 주행을 하거나 정차를 하기 위한, 차량행동을 결정할 수 있다.
도 6은 도 3에 도시된 본 발명에 따른 자율주행 차량의 행동 결정 방법 중 제1 내지 제4 단계를 고려한 방법을 설명하기 위한 예시도이며, 특히, 움직이지 않는 차량(90)을 나타낸 예시도이다.
상기 행동 결정 장치(20)는, 도 5를 참조하여 설명된 상기 제1 단계(511)를 통해, (a)에 도시된 상기 자율주행 차량(10)과 상기 객체(90)의 위치와 속도를 알 수 있다.
상기 행동 결정 장치(20)는, 상기 제2 단계(512)를 통해, (b)에 도시된 상기 객체(90)의 종류가 차량인 것을 알 수 있다.
상기 행동 결정 장치(20)는, 상기 제3 단계(513)에서, 정밀맵을 이용하여, (c)에 도시된 상기 객체(90)가 도로의 최우측 차선에 존재하고 있다는 것을 알 수 있다.
상기 행동 결정 장치(20)는, 전방 차량의 세부상황정보를 이용하는 제4 단계(514)를 통해, 상기 객체(90), 즉, 차량의 브레이크등이 꺼져 있음을 확인할 수 있으며, 따라서, 상기 객체(90)가 시동이 꺼진 상태로 주정차되어 있는 차량이라고 판단할 수 있다. 이 경우, 상기 행동 결정 장치(20)는 (d)에 도시된 바와 같이, 상기 자율주행 차량(90)의 주행행동 전략에 따라, 왼쪽 차선으로 회피 주행을 하거나 정차를 하기 위한, 차량행동을 결정할 수 있다.
도 7은 도 3에 도시된 본 발명에 따른 자율주행 차량의 행동 결정 방법 중 제1 내지 제4 단계를 고려한 방법을 설명하기 위한 또 다른 예시도이며, 특히, 버스 정류장에 정차하고 있는 버스(90)를 나타낸 예시도이다.
상기 행동 결정 장치(20)는, 상기 제1 단계(511)를 통해, (a)에 도시된 상기 자율주행 차량(10)과 상기 객체(90)의 위치와 속도를 알 수 있다.
상기 행동 결정 장치(20)는, 상기 제2 단계(512)를 통해, (b)에 도시된 상기 객체(90)의 종류가 버스인 것을 알 수 있으며, 특히, 상기 버스(90)가 정지해 있음을 확인할 수 있다.
상기 행동 결정 장치(20), 상기 제3 단계(513)에서, 정밀맵을 이용하여, (c)에 도시된 상기 버스(90)가 도로의 최우측 차선의 버스정류장 근처에 정지해 있다는 것을 알 수 있다.
상기 행동 결정 장치(20)는, 상기 제4 단계(514)를 통해, (d)에 도시된 바와 같이, 상기 버스(90)의 브레이크등이 켜진 것을 확인할 수 있으며, 따라서, 상기 버스(90)가 주차해 있는 것이 아니라, 승객 승하차를 위해 버스 정류장에 정차해 있다는 것을 알 수 있다.
이 경우, 상기 행동 결정 장치(20)는, 상기 자율주행 차량(10)의 주행행동 전략에 따라, 정차 또는 회피 주행을 하기 위한, 차량행동을 결정할 수 있다.
특히, 버스의 경우 통학차량과 같이 법적으로 정차를 해야 하는 경우가 있다. 따라서, 상기 행동 결정 장치(20)는 상기 자율주행 차량(10)이 정차를 하여 버스(90)가 출발할 때까지 기다리도록 하는 차량행동을 결정할 수도 있다.
도 8은 도 3에 도시된 본 발명에 따른 자율주행 차량의 행동 결정 방법 중 제1 내지 제4 단계를 고려한 방법을 설명하기 위한 또 다른 예시도이며, 특히, 신호등에 정차하고 객체(90)를 나타낸 예시도이다.
상기 행동 결정 장치(20)는, 상기 제1 단계(511)를 통해, (a)에 도시된 상기 자율주행 차량(10)과 상기 객체(90)의 위치와 속도를 알 수 있다.
상기 행동 결정 장치(20)는, 상기 제2 단계(512)를 통해, (b)에 도시된 상기 객체(90)의 종류가 차량인 것을 알 수 있으며, 특히, 상기 버스(90)가 정지해 있음을 확인할 수 있다.
상기 행동 결정 장치(20), 상기 제3 단계(513)에서 정밀맵을 이용하여, 상기 객체(90)가 신호등(80)의 정지선 근처에 정지해 있다는 것을 알 수 있다.
상기 행동 결정 장치(20)는, 상기 제4 단계(514)를 통해, 상기 객체(90)의 브레이크등 및 신호등의 신호를 인식할 수 있으며, 따라서, 상기 객체(90)가 신호 정지를 하고 있다고 판단할 수 있다. 이 경우, 상기 행동 결정 장치(20)는, 상기 자율주행 차량(10)이 상기 차량(90)의 뒤에서 정지하도록 하는 차량행동을 결정할 수 있다.
실제의 도로 상황에서는, 도 5 내지 도 8을 참조하여 설명된 바와 같은, 주행상황이 판단될 수도 있지만, 특정한 판단을 내리기 어려운 상황이 발생될 수도 있다.
이 경우, 객체(90)의 뒤를 따르는 자율주행 차량(10)은 상기 객체(90)가 정지하면 정지하고, 상기 객체(90)가 저속으로 주행하면 저속으로 주행하는 추종 방법을 따를 수 있다.
그러나, 이 경우 목적지에 도착하기 위해 지나친 시간이 소요되는 경우가 발생할 수 있다.
이러한 상황을 적극적으로 벗어나기 위해, 상기 행동 결정 장치(20)는 선행 차량(70)이나 상기 자율주행 자동차(10)의 운전자의 판단 또는 과거의 경험(저장되어 있는 운전자의 판단 정보)을 이용할 수도 있다. 도 9는 상기 행동 결정 장치(20)가 선행 차량(70)의 행동을 모사하는 방법을 나타내며, 도 10은 상기 행동 결정 장치(20)가 자율주행 자동차(10)의 운전자의 판단 또는 과거의 경험을 이용하는 방법을 나타낸다.
도 9는 도 3에 도시된 본 발명에 따른 자율주행 차량의 행동 결정 방법 중 제1 내지 제5 단계를 고려한 방법을 설명하기 위한 예시도이며, 특히, 상기 행동 결정 장치(20)가 선행 차량(70)의 행동을 모사하는 방법을 나타낸다.
상기 행동 결정 장치(20)는, 상기 제1 단계(511)를 통해, (a)에 도시된 상기 자율주행 차량(10)과 선행 객체(70)의 위치와 속도를 알 수 있다.
상기 행동 결정 장치(20)는, 상기 제2 단계(512)를 통해, (a)에 도시된 상기 선행 객체(70)의 종류가 차량인 것을 알 수 있다.
상기 행동 결정 장치(20)는, 상기 제3 단계(513)에서 정밀맵을 이용하여, (a)에 도시된 상기 자율주행 차량(10) 및 선행 차량(70)이 도로를 주행하고 있음을 알 수 있다.
상기 행동 결정 장치(20)는, 상기 제4 단계(514)를 통해, 상기 선행 차량(90)의 브레이크등을 인식할 수 있으며, 특히, (b)에 도시된 바와 같이, 상기 선행 차량(70)이 차선을 변경하였음을 확인할 수 있다.
상기 행동 결정 장치(20)는, 상기 선행 차량(70)이 차선을 변경하여 지나간 뒤 전방에 정지해 있는 객체(90)를 인식할 수 있다. 이 경우, 상기 행동 결정 장치(20)는, 선행 차량의 행동에 따라 차량행동을 결정하는 제5 단계(515)를 수행할 수 있다.
즉, 상기한 바와 같이, 상기 선행 차량(70)이 차선을 변경한 경우, 상기 객체(90)가 정체로 정지해 있는지, 고장인지의 여부 등이 명확하게 판단되기 어렵다.
이 경우, 상기 행동 결정 장치(20)가, 항상 특정시간 이내의 선행 차량(70)의 행동 정보를 기록하고 있다면, 상기 행동 결정 장치(20)는 상기 선행 차량(70)의 행동을 통해서 현재 상황에 대한 간접적인 추론을 할 수 있으며, 이에 따른 차량행동을 결정할 수 있다.
예를 들어, 도 7의 (b)에 도시된 바와 같이, 상기 선행 차량(70)은 상기 객체(90)가 정차해 있는 것을 보고 차선을 변경하여 지나갔다. 따라서, 상기 행동 결정 장치(20)는 특정시간, 예를 들어, 신호등의 변경 시간 이상 동안, 정지할 수 있다. 이후, 현재의 상황에 변화가 없을 경우, 상기 행동 결정 장치(20)는 상기 선행 차량(70)의 차선 변경 행동을 모사하여 (c)에 도시된 바와 같이, 차선을 변경하도록 하는 제어신호를 출력함으로써, 상기 자율주행 차량(10)이 현재의 상황을 벗어나도록 하는 차량행동을 결정할 수 있다.
도 10은 도 3에 도시된 본 발명에 따른 자율주행 차량의 행동 결정 방법 중 제1 내지 제4 단계 및 제6 단계를 고려한 방법을 설명하기 위한 예시도이며, 특히, 상기 행동 결정 장치(20)가 자율주행 자동차(10)의 운전자의 판단 또는 과거의 경험을 이용하는 방법을 나타낸다.
즉, 도 10은 도 9에 도시된 경우와 유사한 경우를 나타내고 있으나, 선행 차량(70)이 존재하지 않는 상황을 나타낸다.
상기 행동 결정 장치(20)는, 선행 차량이 없던 상태에서, 상기 제1 단계(511)를 통해, (a)에 도시된 상기 자율주행 차량(10)과 객체(90)의 위치와 속도를 알 수 있다.
상기 행동 결정 장치(20)는, 상기 제2 단계(512)를 통해, (a)에 도시된 상기 객체(90)의 종류가 차량인 것을 알 수 있다.
상기 행동 결정 장치(20)는, 상기 제3 단계(513)에서 정밀맵을 이용하여, (a)에 도시된 상기 자율주행 차량(10) 및 상기 객체(90)가 도로의 최우측에 있음을 알 수 있다.
상기 행동 결정 장치(20)는, 상기 제4 단계(514)를 통해, 상기 선행 차량(90)의 브레이크등을 인식할 수 있으며, 특히, (b)에 도시된 바와 같이, 상기 선행 차량(70)이 차선을 변경하였음을 확인할 수 있다.
상기 행동 결정 장치(20)는, 선행 차량이 없었던 상태에서, (a)에 도시된 바와 같이, 브레이크등을 켜고 정지해 있는 차량(90)을 발견하게 된다면, 상기 차량(90)의 뒤에 정지하여 특정시간 동안 대기하게 된다.
만약, 상기 차량(90)이 특정시간 동안 출발하는 등의 변화가 없으면, 상기 행동 결정 장치(20)는, 운전자의 과거 경험에 의해 차량행동을 결정하는 제6 단계(516)를 통해, 상기 자율주행 차량(10)의 운전자에게 현재 상황에 대한 질의를 할 수 있다. 이 경우, 상기 행동 결정 장치(20)는 휴먼 머신 인터페이스(HMI: Human Machine Interface)를 이용하여 운전자에게 질의를 할 수 있다.
상기 운전자가 상기 차량(90)의 상황을 판단하여, 상기 운전자의 경험상 차선 변경이 필요하다고 생각되면, 상기 운전자는 상기 자율주행 차량(10)을 직접 운전하거나 또는 상기 행동 결정 장치(20)에게 차선 변경을 요청할 수 있다. 후자의 경우, 상기 행동 결정 장치(20)는 차선변경을 위한 차량행동을 결정할 수 있으며, 이에 따라, 상기 자율주행 차량(10)은, (b)에 도시된 바와 같이, 차선을 변경하여 상기 차량(90)을 추월함으로써, 현재의 상황에서 벗어날 수 있다. 차선 변경이 필요한 경우, 상기 행동 결정 장치(20)는 차선 변경이 안전하다고 판단될 때에, 차선변경과 관련된 차량행동을 결정할 수 있다.
상기한 바와 같은 운전자의 판단 정보는 상기 저장부(27)에 저장되며, 상기 행동 결정 장치(20)는 상기 운전자의 판단 정보를, 상기 제6 단계(516)에서의 운전자의 과거 경험으로 이용할 수 있다.
부연하여 설명하면, 도 3의 제6 단계(516)와 관련하여 설명된 운전자의 과거 경험에는, 도 10에서 운전자가 내린 판단 정보가 하나의 예로서 포함될 수 있다.
예를 들어, 도 10을 참조하여 설명된 예에서의 위치와 상황에서 운전자의 판단에 의해, 상기 자율주행 차량(10)이 현재의 상황을 벗어나게 되었다면, 상기 행동 결정 장치(20)는, 상기 저장부(270)에 상기 상황에 대한 정보들을 저장할 수 있다.
즉, 상기 시간대와 상기 위치에 정지된 객체(90)가 있을 경우, 상기 운전자가 내렸던 판단 정보를, 상기 행동 결정 장치(20)는 상기 저장부(270)에 기록할 수 있다.
이후, 상기 자율주행 차량(10)이 상기한 바와 같은 상황과 똑 같거나 유사한 상황을 만나게 될 경우, 상기 행동 결정 장치(20)는 운전자에게 질의 하지 않을 수 있으며, 상기 제6 단계(516)를 통해, 상기 운전자의 과거 경험에 대한 정보를 이용하여 차선 회피와 관련된 차량행동 결정을 할 수 있다. 이에 따라, 상기 자율주행 차량(10)은 해당 상황을 벗어날 수 있다.
이하에서는, 또 다른 예를 참조하여 본 발명에 따른 자율주행 차량의 행동 결정 방법이 간단히 설명된다.
첫 번째 예는, 상기 제1 단계 내지 상기 제4 단계(511 내지 514)와 관련된 예이며, 두 번째 예는, 상기 제5 단계(515) 및 상기 제6 단계(516)와 관련된 예이다.
첫 번째 예는 다음과 같다.
본 발명에 따른 행동 결정 장치(20)는 상기 행동 결정 장치(20)가 장착되어 있는 자율주행 차량(10)에 탑재된 라이다, 레이다, 카메라 등의 센서들을 기반으로 도로 내의 객체(차량, 보행자, 이륜차, 자전거, 동물, 장애물 등)(90)들의 위치, 속도, 방향, 종류 등을 인식한다.
상기 행동 결정 장치(20)는 정밀한 상세맵을 이용하여, 인식된 객체(90)가 도로 상 어떤 차선에 존재하는지 파악한다. 상기 행동 결정 장치(20)는 상기 객체(90)가 차량일 경우, 카메라를 이용하여 상기 차량(90)의 방향지시등, 브레이크등 등을 인식한다. 또한, 상기 행동 결정 장치(20)는 V2X 모뎀이 장착된 차량(90)들로부터는 공유정보 등을 수신 받아, 수신된 정보를 상기 과정들을 통해 인식된 정보들과 융합시킨다.
상기 행동 결정 장치(20)는 상기 자율주행 차량(10)이 속한 차선의 선행 차량(70)에 대해서는 인식된 정보를 기반으로, 가감속 정보 및 차선변경 정보를 지속적으로 추적하며, 추척된 정보들을 저장한다.
만약, 동일한 차선 내의 객체(90)의 속도가 0km/h이고, 최우측 차선에 존재하며, 상기 객체(90)의 종류가 차량이 아닐 경우, 상기 행동 결정 장치(20)는 현재의 상황을 사고 또는 공사 등의 상황으로 판단할 수 있다.
상기 객체(90)의 종류가 차량이고, 상기 차량(90)의 브레이크등이 꺼져있을 경우, 상기 행동 결정 장치(20)는 주정차 차량이 존재하는 상황으로 판단할 수 있다.
상기 차량(90)의 브레이크등이 켜져 있고, 상기 차량(90) 종류가 버스이며, 상기 차량(90)이 버스정류장 근처에 정차한 경우, 상기 행동 결정 장치(90)는, 상기 차량(90)이 승객들의 승하차를 위해 잠시 정차하고 있는 것으로 판단할 수 있다.
상기 차량(90)이 정지선 근처에 정차하고 있고, 신호등의 신호가 적색일 경우, 상기 행동 결정 장치(90)는 신호대기 동작을 수행할 수 있다.
정적 장애물이나 주정차 차량이 존재하는 상황일 경우, 상기 행동 결정 장치(20)가 취할 수 있는 행동은, 회피 주행을 하거나 정지를 하는 것이다. 승객들이 버스에 승하차하는 상황일 경우에도, 상기 행동 결정 장치(20)는 회피 주행이나 정지를 할 수 있다. 만약, 버스가 통학 차량인지의 여부가 분류될 수 있다면, 상기 행동 결정 장치(20)는 정지하는 행동을 취할 수 있다. 신호대기 상황에서는, 상기 행동 결정 장치(20)는 기본적으로 정지 동작을 수행할 수 있다.
상기에서 언급된 상황 이외의 상황이 발생될 경우, 상기 행동 결정 장치(20)는 현재의 상황을 미분류 주행 상황으로 가정하고, 상기한 바와 같은 기본 주행 동작을 수행할 수 있다. 또한, 상기 행동 결정 장치(20)는 미분류 주행 상황이 발생된 경우, 아래의 두 번째 예에서와 같은 동작을 수행할 수도 있다.
두 번째 예는 다음과 같다. 즉, 두 번째 예에서는, 미분류 주행 상황이 발생된다.
현재의 주행 상황에 대해서 정확한 판단이 어려운 경우, 상기 행동 결정 장치(20)는 다음과 같은 차량행동을 결정할 수 있다.
우선, 상기 행동 결정 장치(20)는 주행 중 전방의 객체(90)가 정지 했는지를 확인하여 전방의 객체(90)가 정지할 경우 상기 자율주행 차량(10)을 정지시키는 차량행동을 결정할 수 있다.
만약, 일정시간 동안 전방의 객체(90)가 움직이지 않을 경우, 상기 행동 결정 장치(20)는, 특정 시간 이내의 선행 차량(70)들에 대한 행동 기록이 있는지의 여부를 점검한다. 선행 차량(70)들에 대한 행동 기록이 존재할 경우, 상기 행동 결정 장치(20)는 선행 차량(70)의 행동을 모사할 수 있다.
예를 들어, 다수의 선행 차량(70)들이 회피 주행을 한 경우, 상기 행동 결정 장치(20)도 회피와 관련된 차량행동을 결정할 수 있다.
선행 차량(70)의 행동 기록이 존재하지 않을 경우, 상기 행동 결정 장치(20)는 운전자의 과거 경험 정보가 존재하는지의 여부를 확인할 수 있다.
운전자의 과거 경험 정보가 존재할 경우, 상기 행동 결정 장치(20)는 상기 과거 경험 정보에 따라, 상기 자율주행 차량(10)을 정지시키거나 또는 차선을 변경시키는 차량행동을 결정할 수 있다.
운전자의 과거 경험 정보가 존재하지 않을 경우, 상기 행동 결정 장치(20)는 현재의 주행 상황에 대한 판단을, HMI를 통해 운전자에게 질의할 수 있다.
운전자가 현재의 주행 상황에 대한 결정을 내리면, 상기 행동 결정 장치(20) 또는 상기 자율주행 차량(10)은 운전자의 판단에 따른 동작을 수행한다.
상기 과정에서 수집된 운전자의 판단 정보는, 과거경험 정보로 상기 저장부(270)의 데이터베이스에 기록된다.
전방의 객체(90)가 정지가 아닌 저속 주행할 경우, 상기 행동 결정 장치(20)는 기본적으로 전역경로를 추종한다. 정해진 일정시간 이상 저속 추종이 지속되면, 상기 행동 결정 장치(20)는 전방의 객체(90)가 정지해 있는 상황과 마찬가지의 상황에서 수행하는 차량행동을 결정할 수 있다.
전방의 객체(90)가 정지 및 저속이 아닌 일반속도 이상으로 주행할 경우, 상기 행동 결정 장치(20)는 전역경로를 추종하게 된다.
전역경로 추종은, 전역경로에 따른 차선추종, 차선변경, 가감속, 정지 등의 기본 자율주행 동작들을 포함한다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (7)

  1. 자율주행 차량에 장착된 센서들을 이용하여 객체의 위치, 속도 및 방향을 판단하는 단계;
    상기 자율주행 차량에 장착된 카메라를 이용하여 상기 객체의 종류를 판단하는 단계; 및
    저장되어 있는 맵정보와, 외부로부터 전송된 위치 정보와, 상기 센서들 및 상기 카메라로부터 입력된 정보들을 이용하여, 상기 객체가 위치한 도로 상황을 분석하며, 상기 분석 결과에 따라, 상기 자율주행 차량이 차선을 변경하도록 하는 차량행동을 결정하거나, 상기 자율주행 차량이 정차하도록 하는 차량행동을 결정하는 단계를 포함하는 자율주행 차량의 행동 결정 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 카메라를 통해 수집된 상기 객체의 브레이크등, 주차등, 방향 지시등의 점등 여부, 상기 카메라 또는 외부로부터 수집된 정보에 의한 상기 도로의 신호등의 색깔, 상기 객체가 정차하고 있는 위치에 대한 정보 중 적어도 하나를 이용하여, 상기 자율주행 차량의 차량 행동을 결정하는 단계를 더 포함하는 자율주행 차량의 행동 결정 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 객체와 상기 자율주행 차량 사이에서 주행하던 선행 차량에 대한 정보들을 저장하며, 상기 객체와 관련한 차량행동의 결정이 어려운 경우, 상기 선행 차량이 취했던 행동을 모사하는 단계를 더 포함하는 자율주행 차량의 행동 결정 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 객체에 대한 차량행동을 결정하기 어려운 상황이 발생하고, 상기 상황과 동일 또는 유사한 상황에서, 상기 자율주행 차량의 운전자가 취했던 행동에 대한 정보가 저장되어 있는 경우, 저장되어 있는 상기 운전자의 경험을 기반으로 하여 차량행동을 결정하는 단계를 더 포함하는 자율주행 차량의 행동 결정 방법.
  5. 카메라, 라이다, 레이더를 이용하여 도로에 존재하는 차량, 보행자, 이륜차, 동물, 정적 장애물 중 적어도 어느 하나를 인식하는 도로 객체 인식부;
    카메라를 이용하여 신호등의 초록, 황색, 적색, 좌우회전 등의 신호를 인식하며, 객체의 전후방의 방향지시등과 후방의 브레이크등을 인식하는 영상 인식부;
    정밀맵과 GPS를 이용하여 자율주행 차량의 현재 위치를 인식하는 위치 인식부;
    무선 통신망을 통해, 도로의 시설물들에 대한 정보, 도로에 인쇄된 도로마크들에 대한 정보, 도로의 버스 정류장들에 대한 정보, 도로의 신호등들에 대한 정보 중 적어도 하나를 수신하는 차량 통신 정보 관리부;
    상기 도로 객체 인식부, 상기 영상 인식부, 상기 위치 인식부, 및 상기 차량 통신 정보 관리부를 통해 수집된 정보들을 이용하여, 상기 자율주행 차량의 차량행동을 결정하는 차량행동 결정부; 및
    상기 차량행동 결정부의 결정에 따라, 상기 자율주행 차량의 구성요소들을 제어하는 차량 제어부를 포함하는 자율주행 차량의 행동 결정 장치.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 차량행동 결정부는,
    객체와 상기 자율주행 차량 사이에서 주행하던 선행 차량에 대한 정보들을 저장하며, 상기 객체와 관련한 차량행동의 결정이 어려운 경우, 상기 선행 차량이 취했던 행동을 모사하는 자율주행 차량의 행동 결정 장치.
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 차량행동 결정부는,
    상기 자율주행 차량의 전방의 객체에 대한 차량행동을 결정하기 어려운 상황이 발생하고, 상기 상황과 동일 또는 유사한 상황에서, 상기 자율주행 차량의 운전자가 취했던 행동에 대한 정보가 저장되어 있는 경우, 저장되어 있는 상기 운전자의 경험을 기반으로 하여 차량행동을 결정하는 자율주행 차량의 행동 결정 장치.
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Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101984762B1 (ko) 2018-10-31 2019-06-03 주식회사 모라이 네트워크 플랫폼을 적용한 자율주행차량 시뮬레이터
WO2020086358A1 (en) * 2018-10-22 2020-04-30 Waymo Llc Object action classification for autonomous vehicles
WO2020091112A1 (ko) * 2018-11-01 2020-05-07 엘지전자 주식회사 차량용 전자 장치, 차량용 전자 장치의 동작 방법 및 시스템
WO2020096081A1 (ko) * 2018-11-07 2020-05-14 엘지전자 주식회사 차량용 전자 장치, 차량용 전자 장치의 동작 방법 및 시스템
KR102139172B1 (ko) 2020-01-06 2020-07-29 주식회사 모라이 가상환경에서의 자율주행차량 시뮬레이션 방법
KR102141988B1 (ko) * 2019-08-28 2020-08-06 주식회사 엔제로 자율주행 대중버스에 대한 실시간 버스 신뢰성 통합지표 모니터링 시스템 및 방법
WO2021002505A1 (ko) * 2019-07-03 2021-01-07 엘지전자 주식회사 자율 주행 차량용 전자 장치 및 자율 주행 차량용 전자 장치의 동작 방법
WO2021100901A1 (ko) * 2019-11-20 2021-05-27 엘지전자 주식회사 주행중인 차량에 장착된 tcu에 다운링크 데이터를 전송하는 서버 및 그 방법
KR20210085219A (ko) 2019-12-30 2021-07-08 백석대학교산학협력단 진동 센서를 이용한 자율주행 자동차용 복합 신호 분석 장치
FR3111213A1 (fr) * 2020-06-09 2021-12-10 Psa Automobiles Sa Procédé de détection d’une phase de redémarrage d’un véhicule de transport collectif quittant un arrêt de bus

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020086358A1 (en) * 2018-10-22 2020-04-30 Waymo Llc Object action classification for autonomous vehicles
US11061406B2 (en) 2018-10-22 2021-07-13 Waymo Llc Object action classification for autonomous vehicles
KR101984762B1 (ko) 2018-10-31 2019-06-03 주식회사 모라이 네트워크 플랫폼을 적용한 자율주행차량 시뮬레이터
WO2020091421A1 (ko) 2018-10-31 2020-05-07 주식회사 모라이 네트워크 플랫폼을 적용한 자율주행차량 시뮬레이터
WO2020091112A1 (ko) * 2018-11-01 2020-05-07 엘지전자 주식회사 차량용 전자 장치, 차량용 전자 장치의 동작 방법 및 시스템
WO2020096081A1 (ko) * 2018-11-07 2020-05-14 엘지전자 주식회사 차량용 전자 장치, 차량용 전자 장치의 동작 방법 및 시스템
WO2021002505A1 (ko) * 2019-07-03 2021-01-07 엘지전자 주식회사 자율 주행 차량용 전자 장치 및 자율 주행 차량용 전자 장치의 동작 방법
KR102141988B1 (ko) * 2019-08-28 2020-08-06 주식회사 엔제로 자율주행 대중버스에 대한 실시간 버스 신뢰성 통합지표 모니터링 시스템 및 방법
WO2021100901A1 (ko) * 2019-11-20 2021-05-27 엘지전자 주식회사 주행중인 차량에 장착된 tcu에 다운링크 데이터를 전송하는 서버 및 그 방법
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FR3111213A1 (fr) * 2020-06-09 2021-12-10 Psa Automobiles Sa Procédé de détection d’une phase de redémarrage d’un véhicule de transport collectif quittant un arrêt de bus

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