KR20180114546A - 자율 주행 차량의 언더 스티어링을 해결하기 위한 자동 조향 제어 기준 적용 - Google Patents

자율 주행 차량의 언더 스티어링을 해결하기 위한 자동 조향 제어 기준 적용 Download PDF

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Abstract

일 실시예에서, 자율 주행 차량(ADV)을 제1 방향에서 제2 방향으로 회전시키는 요청이 수신된다. 요청에 응답하여, ADV의 복수 세그먼트의 복수의 세그먼트 질량이 결정된다. 세그먼트 질량은 ADV의 차량 플랫폼 내의 복수의 미리 결정된 위치에 위치한다. 전체 ADV에 대한 질량 중심의 위치는 ADV의 세그먼트의 세그먼트 질량을 기초로 계산되며, 질량 중심은 전체 ADV의 전체 질량의 중심을 나타낸다. 조향 제어 명령어는 ADV의 조향 제어를 위해 전체 ADV의 질량 중심의 위치에 기초한다.

Description

자율 주행 차량의 언더 스티어링을 해결하기 위한 자동 조향 제어 기준 적용
본 발명의 실시예들은 일반적으로 자율 주행 차량을 운행하는 것에 관한 것이다. 보다 상세하게, 본 발명의 실시예는 언더 스티어링을 감소시키기 위한 자율 주행 차량의 조향(steering) 제어에 관한 것이다.
자율 모드(예: 운전자 없는 모드)에서 운행하는 차량은 탑승자, 특히 운전자는 운전과 연관된 일부 책임들로부터 경감될 수 있다. 자율 모드에서 운행할 때, 차량은 온보드 센서를 사용하여 다양한 위치로 이동할 수 있어, 차량은 사람과 최소한의 상호 작용으로 또는 몇몇 경우에는 승객 없이도 이동할 수 있다.
움직임(motion) 계획 및 제어는 자율 주행 차량(ADV, Autonomous Driving Vehicle)의 속력 제어 및 조향 제어과 함께 자율 주행에서 중요한 동작이다. 종래의 ADV 조향 제어에 있어서, 후방 차축(rear axle)은 조향(steering)을 위한 제어 기준으로서 이용된다. 일반적으로, GPS(Global Positioning System) 센서 또는 수신기는 후방 차축 부근에 위치하고 후방 차축은 ADV의 위치로 간주된다. 속력 제어 명령어 또는 조향 제어 명령어와 같은 제어 명령어는 후방 차축을 기준으로 결정된다.
그러나 ADV의 조향 제어에 있어서, 후방 차축을 제어 기준으로 사용하는 것은 도 1a에 도시된 바와 같이 회전을 시작할 때 언더 스티어링(understeering)을 야기할 수 있다. 차량의 제어 시스템은, 특히 차량의 조향을 제어하는 과정에서, 실제 차축 상의 제어 기준을 계획된 루트와 항상 정렬시키려 한다. 도 1a에 도시된 바와 같이, 후방 차축에 기초한 조향 제어로 인해, 차량의 전방 부분은 계획된 조향 루트에서 이탈되어 언더 스티어링된다. 차량의 전방 부분의 회전은 지연될 수 있으며, 차량은 나중에 이러한 언더 스티어링을 과보정할 수 있다. 결과적으로 앞쪽 승객은 불편함을 느낄 수 있다.
개시된 본 발명의 실시예들은 자율 주행 차량을 운행하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법, 비일시적 기계 판독 가능한 매체, 및 데이터 처리 시스템을 제공한다.
본 발명의 일 실시예에서, 자율 주행 차량을 운행하기 위한 컴퓨터로 구현되는 방법은, 자율 주행 차량(ADV, Autonomous Driving Vehicle)을 제1 방향에서 제2 방향으로 회전시키기 위한 요청을 수신하는 단계; 상기 ADV의 복수의 세그먼트의 복수의 세그먼트 질량을 결정하되, 여기서 상기 세그먼트 질량은 상기 ADV의 차량 플랫폼 내의 복수의 미리 결정된 위치에 위치는 단계; 상기 ADV의 복수의 세그먼트의 복수의 세그먼트 질량에 기초하여 전체 ADV에 대한 질량 중심의 위치를 계산하는 단계 - 상기 질량 중심은 상기 전체 ADV의 전체 질량의 중심을 나타냄 -; 및 상기 ADV의 조향 제어를 위해 상기 전체 ADV의 질량 중심의 위치에 기초하여 조향 제어 명령어를 생성하는 단계를 포함한다.
본 발명의 또 다른 실시예에서, 비일시적 기계 판독 가능 매체는, 프로세서에 의해 실행될 때 프로세서로 하여금 동작들을 수행하게 하는 명령어들을 저장하고, 상기 동작들은 자율 주행 차량(ADV)을 제1 방향에서 제2 방향으로 회전시키기 위한 요청을 수신하는 것; 상기 ADV의 복수의 세그먼트의 복수의 세그먼트 질량을 결정하되, 여기서 상기 세그먼트 질량은 상기 ADV의 차량 플랫폼 내의 복수의 미리 결정된 위치에 위치하는 것; 상기 ADV의 복수의 세그먼트의 복수의 세그먼트 질량에 기초하여 전체 ADV에 대한 질량 중심의 위치를 계산하되, 여기서 상기 질량 중심은 상기 전체 ADV의 전체 질량의 중심을 나타내는 것; 및 상기 ADV의 조향 제어를 위해 상기 전체 ADV의 질량 중심의 위치에 기초하여 조향 제어 명령어를 생성하는 것을 포함한다.
본 발명의 또 다른 실시예에서, 데이터 처리 시스템은, 프로세서; 및 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금 동작들을 수행하게하는 명령어들을 저장하기 위해 상기 프로세서에 연결된 메모리를 포함하고, 상기 동작들은, 상기 자율 주행 차량(ADV)을 제1 방향에서 제2 방향으로 회전시키기 위한 요청을 수신하는 것; 상기 ADV의 복수의 세그먼트의 복수의 세그먼트 질량을 결정하되, 여기서 상기 세그먼트 질량은 상기 ADV의 차량 플랫폼 내의 복수의 미리 결정된 위치에 위치하는 것; 상기 ADV의 복수의 세그먼트의 복수의 세그먼트 질량에 기초하여 전체 ADV에 대한 질량 중심의 위치를 계산하되, 여기서 상기 질량 중심은 상기 전체 ADV의 전체 질량의 중심을 나타내는 것; 및 상기 ADV의 조향 제어를 위해 상기 전체 ADV의 질량 중심의 위치에 기초하여 조향 제어 명령어를 생성하는 것을 포함한다.
본 발명의 실시예들은 유사한 참조 번호가 유사한 요소들을 나타내는 첨부된 도면에 도시된 것에서 예시로서 설명되고 이에 제한되지 않는다.
도 1a는 자율 주행 차량의 종래의 조향 제어를 도시한다.
도 1b는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량의 조향 제어를 도시한다.
도 2a는 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 2b는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량의 예시를 도시하는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 자율 주행 차량과 사용되는 인지 및 계획 시스템의 예시를 설명하는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 제어 모듈의 예시를 나타내는 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량의 블록도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 차량 질량 및 질량 중심에 기초하여 제어기의 게인(gain)을 갱신하는 처리 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 자율 주행 차량을 운행하는 프로세스를 나타내는 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 자율 주행 차량을 운행하는 프로세스를 나타내는 흐름도이다.
도 9는 일 실시예에 따른 데이터 처리 시스템을 나타내는 블록도이다.
본 발명의 다양한 실시예들은 이하 세부 설명을 참조하여 설명되며, 첨부 도면들은 다양한 실시예들을 나타낸다. 이하의 설명 및 도면은 본 발명을 예시로서, 본 발명을 제한하는 것으로 해석되어서는 안된다. 다수의 세부 사항들은 본 발명의 다양한 실시예들에 대한 완전한 이해를 제공하기 위해 설명된다. 몇몇 경우에는, 그러나, 본 발명의 실시예에 대한 간결한 설명을 제공하기 위해 잘 알려진 또는 종래의 세부 사항은 설명하지 않는다.
명세서에 기재된 "일 실시예" 또는 "실시예"는 해당 실시예와 관련하여 설명한 특정 특징, 구조 또는 특성이 본 발명의 적어도 하나의 실시예에 포함될 수 있다는 것을 의미한다. 명세서의 다양한 곳에서 기재된 "일 실시예"라는 문구는 모두 반드시 동일한 실시예를 지칭하는 것은 아니다.
일부 실시예에 따르면, ADV의 조향을 제어할 때, ADV의 차량 질량이 결정되고, 전체 ADV의 차량 질량의 위치가 결정된다. 차량 질량의 위치는 도 1b에 도시된 바와 같이, 조향을 위한 제어 기준(예를 들어, 기준 포인트(reference point) 및 / 또는 피드백 포인트(feedback point))으로서 이용된다. 본 예시에서, 차량 질량의 중심은 차량의 중심 부근의 작은 원에 위치하고 표시된다. 조향 제어 명령어 및 / 또는 속력 제어 명령어는 제어 기준(control reference)으로서 차량 질량의 위치에 기초하여 생성된다. ADV의 차량 질량 및 그 위치는 다양한 요소 또는 상황으로 인해 때때로 달라질 수 있다. 예를 들어, 차량 질량과 그 위치(질량 중심(mass center) 또는 질량의 중심(center of the mass)이라고도 함)는 차량의 하중(예시로서, 승객 수, 짐의 적재/비적재) 및 하중의 분배(예시로서, 차량 내 승객 또는 적재물의 위치)에 따라 변할 수 있다. 조향 결정을 내리는 시점에서 차량의 질량 및 질량 중심을 동적으로 결정함으로써, 적절한 조향 명령어 및 / 또는 속력 제어 명령어가 생성 및 발행되어, 회전하는 동안 승객에 대한 불편함 및 언더 스티어링의 양을 감소시킬 수 있다.
일 실시예에서, 제1 방향에서 제2 방향으로 ADV를 회전시키기 위한 요청에 응답하여, ADV의 복수의 세그먼트에 대응하는 복수의 세그먼트 질량(또한 국부 질량으로 지칭됨)이 결정된다. 차량 세그먼트는 미리 정의될 수 있다. 세그먼트 질량은 ADV 내의 미리 결정된 위치에 위치한다. 예를 들어, ADV는 ADV의 4 개의 차륜 각각에 대해 하나씩 4 개의 세그먼트로 분할될 수 있다. 차량 세그먼트들 각각의 질량 중심(세그먼트 질량 중심으로 지칭됨)은, 예를 들어, 대응 차륜 부근의 차축 상에 미리 결정된 위치에 기초하여 미리 결정된다. 전체 ADV의 질량 중심의 위치는 ADV의 세그먼트의 세그먼트 질량 및 각 세그먼트 질량 중심에 기초하여 계산된다. 질량 중심은 전체 ADV의 전체 질량의 중심을 나타낸다. ADV의 조향 제어를 위해, 전체 ADV의 질량 중심의 위치에 기초하여 조향 명령어 및 / 또는 속력 제어 명령어가 생성된다. 또한, 속력 제어기 및 / 또는 조향 제어기와 같은 특정 제어기의 게인(gain) 또는 계수(coefficient)는 계산된 차량 질량 및 차량 질량의 위치에 기초하여 갱신될 수 있다.
일 실시예에서, ADV의 각 세그먼트에 대해, 세그먼트 힘(segment force)은 경도 세그먼트 힘(longitude segment force) 및 위도 세그먼트 힘(latitude segment force)을 포함하여, 세그먼트 질량 및 세그먼트 질량 중심에 기초하여 계산된다. ADV의 질량 중심의 경도 좌표는 세그먼트들의 경도 세그먼트 힘 및 세그먼트 질량을 기초로 계산된다. 일 실시예에서, ADV의 질량 중심의 경도 좌표는 모든 차량 세그먼트의 경도 세그먼트 힘의 합 및 세그먼트 질량의 합에 기초하여 결정된다. 특정 실시예에서, ADV의 질량 중심의 경도 좌표는 경도 세그먼트 힘의 합을 모든 세그먼트의 세그먼트 질량의 합으로 나눔으로써 결정된다. 유사하게, ADV의 질량 중심의 위도 좌표는 세그먼트들의 위도 세그먼트 힘 및 세그먼트 질량을 기초로 계산된다. 일 실시예에서, ADV의 질량 중심의 위도 좌표는 차량 세그먼트들의 위도 세그먼트 힘의 합과 세그먼트 질량의 합에 기초하여 결정된다. 특정 실시예에서, ADV의 질량 중심의 위도 좌표는 위도 세그먼트 힘의 합을 모든 세그먼트의 세그먼트 질량의 합으로 나눔으로써 결정된다.
도 2a는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량 네트워크 구성을 도시한 블록도이다. 도 2a을 참조하면, 네트워크 구성(100)은 네트워크(102)를 통해 하나 이상의 서버들(103-104)에 통신 가능하게 연결될 수 있는 자율 주행 차량(101)을 포함한다. 하나의 자율 주행 차량이 도시되어 있지만, 복수의 자율 주행 차량이 서로 연결될 수 있고/있거나 네트워크(102)를 통해 서버(103-104)에 연결될 수 있다. 네트워크(102)는 근거리 통신망(LAN), 또는 인터넷, 셀룰러 네트워크, 위성 네트워크와 같은 광역 네트워크(WAN), 또는 이들의 조합의 유선, 또는 무선 같은 임의 유형의 네트워크일 수 있다. 서버(들)(103-104)는 웹 또는 클라우드 서버, 애플리케이션 서버, 백엔드 서버, 또는 이들의 조합과 같은 임의의 종류의 서버 또는 서버 클러스터일 수 있다. 서버(103-104)는 데이터 분석 서버, 콘텐츠 서버, 교통 정보 서버, MPOI(map and point of interest) 서버 또는 위치 서버 등일 수 있다.
자율 주행 차량은 차량이 운전자의 입력이 거의 또는 전혀 없는 환경에서도 주행하는 자율 주행 모드로 구성될 수 있는 차량을 나타낸다. 자율 주행 차량은 차량이 운행하는 환경에 관한 정보를 검출하도록 구성된 하나 이상의 센서를 가지는 센서 시스템을 포함할 수 있다. 차량 및 관련 제어기(들)는 검출된 정보를 이용하여 주변 환경을 주행한다. 자율 주행 차량(101)은 수동 모드, 완전 자율 모드 또는 부분 자율 모드에서 운행할 수 있다.
일 실시예에서, 자율 주행 차량(101)은 인지 및 계획 시스템(110), 차량 제어 시스템(111), 무선 통신 시스템(112), 사용자 인터페이스 시스템(113), 인포테인먼트 시스템(114) 및 센서 시스템(115)을 포함하지만, 이에 제한되지 않는다. 자율 주행 차량(101)은 엔진, 차륜, 조향 차륜, 변속기 등과 같은 일반 차량에 포함되는 소정의 공통된 구성요소를 더 포함할 수 있고, 이들 구성요소는 가속 신호 또는 명령어, 감속 신호 또는 명령어, 조향 신호 또는 명령어, 제동 신호 또는 명령어 등과 같은 다양한 통신 신호 및/또는 명령어를 사용하여 차량 제어 시스템(111) 및/또는 인지 및 계획 시스템(110)에 의해 제어될 수 있다.
구성요소(110-115)는 인터커넥트(interconnect), 버스, 네트워크, 또는 이들의 조합을 통해 서로 통신 가능하게 결합될 수 있다. 예를 들어, 구성요소(110-115)는 CAN(Controller Area Network) 버스를 통해 서로 통신 가능하게 결합될 수 있다. CAN 버스는 호스트 컴퓨터 없이 응용 프로그램에서 마이크로 컨트롤러와 장치가 서로 통신할 수 있도록 설계된 차량 버스 표준이다. 이는 메시지 기반 프로토콜로, 원래는 차량 내의 멀티플렉스 전기 배선을 위해 설계되었지만 다른 많은 환경에서도 사용된다.
이제 도 2b를 참조하면, 일 실시예에서, 센서 시스템(115)은 하나 이상의 카메라(211), GPS(global positioning system) 유닛(212), 관성 측정 유닛(IMU, inertial measurement unit)(213), 레이더 유닛(214), 및 광 검출 및 범위(LIDAR, light detection and range) 유닛(215)을 포함하지만, 이에 제한되는 것은 아니다. GPS 시스템(212)은 자율 주행 차량의 위치에 관한 정보를 제공하도록 동작 가능한 송수신기를 포함할 수 있다. IMU 유닛(213)은 관성 가속력에 기초하여 자율 주행 차량의 위치 및 방향 변화를 감지할 수 있다. 레이더 유닛(214)은 무선 신호를 이용하여 자율 주행 차량의 로컬 환경(local environment) 내의 물체들을 감지하는 시스템을 나타낼 수 있다. 일부 실시예들에서, 물체들을 감지하는 것 외에, 레이더 유닛(214)은 물체들의 속력 및/또는 진행 방향을 추가로 감지할 수 있다. LIDAR 유닛(215)은 레이저를 사용하여 자율 주행 차량이 위치한 환경 내의 물체들을 감지 할 수 있다. LIDAR 유닛(215)은 다른 시스템 구성요소 중에서 하나 이상의 레이저 소스, 레이저 스캐너, 및 하나 이상의 검출기를 포함할 수 있다. 카메라(211)는 자율 주행 차량의 주변 환경의 이미지를 캡쳐하기 위한 하나 이상의 장치를 포함할 수 있다. 카메라(211)는 스틸 카메라 및/또는 비디오 카메라일 수 있다. 카메라는, 예를 들어, 카메라를 회전 및/또는 틸팅 플랫폼에 장착함으로써, 기계적으로 이동 가능할 수 있다.
센서 시스템(115)은 소나(sonar) 센서, 적외선 센서, 조향 센서, 스로틀(throttle) 센서, 제동 센서 및 오디오 센서(예컨대, 마이크로폰)와 같은 다른 센서를 더 포함할 수 있다. 오디오 센서는 자율 주행 차량 주변의 환경에서 소리를 캡쳐하도록 구성될 수 있다. 조향 센서는 차량의 조향 차륜(steering wheel), 차륜(wheel) 또는 이들의 조합의 조향 각도를 감지하도록 구성될 수 있다. 스로틀 센서 및 제동 센서는 차량의 스로틀 위치 및 제동 위치를 각각 감지한다. 일부 상황에서, 스로틀 센서와 제동 센서가 통합된 스로틀/제동 센서로 통합될 수 있다.
일 실시예에서, 센서 시스템(115)은 하나 이상의 타이어 압력 센서(216) 및 하나 이상의 서스펜션 센서(217)를 더 포함한다. 타이어 압력 센서(216)의 각각은 차량의 차륜 중 하나의 타이어 공기압을 감지 및 측정하도록 구성된다. 차륜의 타이어 압력은 차륜에 부과된 하중을 비례적으로 나타낸다. 각각의 서스펜션 센서(217)는 차축과 연관된 서스펜션 스프링의 서스펜션 압력의 양을 감지하고 측정하도록 구성된다. 서스펜션 센서로부터 얻어진 서스펜션 데이터는 서스펜션 스프링에 가해진 하중으로부터의 하향 압력을 나타낸다. 얻어진 서스펜션 압력의 양은 차축에 부과되는 하중의 양을 비례해 나타낸다.
일 실시예에서, 차량 제어 시스템(111)은 스티어링 유닛(201), 스로틀 유닛(202, 가속 유닛으로도 지칭됨) 및 제동 유닛(203)을 포함하지만, 이에 제한되지 않는다. 스티어링 유닛(201)은 차량의 방향 또는 진행 방향을 조정하기 위한 것이다. 스로틀 유닛(202)은 차량의 속력 및 가속력을 차례로 제어하는 모터 또는 엔진의 속력을 하기 위한 것이다. 제동 유닛(203)은 마찰을 제공하여 차량의 차륜 또는 타이어를 감속시킴으로써 차량을 감속시키기 위한 것이다. 도 2a에 도시된 구성요소들은 하드웨어, 소프트웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다.
도 2a를 다시 참조하면, 무선 통신 시스템(112)은 자율 주행 차량(101)과 외부 장치들, 예컨대 장치들, 센서들, 다른 차량들 등 간의 통신을 가능하게 한다. 예를 들어, 무선 통신 시스템(112)은 하나 이상의 장치들과 직접 무선 통신하거나, 또는 네트워크(102)를 통해 서버(103-104)와 같은 통신 네트워크를 통해 무선 통신한다. 무선 통신 시스템(112)은 임의의 셀룰러 통신 네트워크 또는 WLAN(wireless local area network)을 사용할 수 있으며, 예를 들어, WiFi를 이용하여 다른 구성요소 또는 시스템과 통신할 수 있다. 무선 통신 시스템(112)은, 예를 들어, 적외선 링크, 블루투스 등을 이용하여 장치(예를 들어, 차량(101) 내의 승객의 모바일 장치, 디스플레이 장치, 스피커)와 직접 통신할 수 있다. 사용자 인터페이스 시스템(113)은, 예를 들어, 키워드(keyword), 터치 스크린 디스플레이 장치, 마이크로폰 및 스피커 등을 포함하는 차량(101) 내에 구현된 주변 장치들의 일부일 수 있다.
특히 자율 주행 모드에서 운행할 때, 자율 주행 차량(101)의 일부 또는 모든 기능은 인지 및 계획 시스템(110)에 의해 제어되거나 관리될 수 있다. 감지 및 계획 시스템(110)은, 센서 시스템(115), 제어 시스템(111), 무선 통신 시스템(112) 및/또는 사용자 인터페이스 시스템(113)으로부터 정보를 수신하고, 수신된 정보를 처리하고, 출발지에서 목적지까지의 루트 또는 경로를 계획하고 나서, 계획 및 제어 정보에 기초하여 차량(101)을 주행시키기 위해, 필요한 하드웨어(예를 들어, 프로세서, 메모리, 저장 장치) 및 소프트웨어(예를 들어, 운영체제, 계획 및 라우팅 프로그램)를 포함한다. 대체하여, 인지 및 계획 시스템(110)은 차량 제어 시스템(111)과 통합될 수 있다.
예를 들어, 승객으로서의 사용자는, 예를 들어, 사용자 인터페이스를 통해 이동(trip)의 출발지 및 목적지를 지정할 수 있다. 인지 및 계획 시스템(110)은 이동 관련 데이터를 획득한다. 예를 들어, 인지 및 계획 시스템(110)은 서버(103-104)의 일부일 수 있는 MPOI 서버로부터 위치 및 루트 정보를 획득할 수 있다. 위치 서버는 위치 서비스를 제공하며, MPOI 서버는 지도 서비스와 특정 위치의 POI를 제공한다. 대체하여, 그러한 위치 및 MPOI 정보는 인지 및 계획 시스템(110)의 영구 저장 장치에 국부적으로 캐시될 수 있다.
자율 주행 차량(101)이 루트를 따라 이동하는 동안, 인지 및 계획 시스템(110)은 또한 교통 정보 시스템 또는 서버(TIS)로부터 실시간 교통 정보를 또한 얻을 수 있다. 서버(103-104)는 제3자(a third party entity)에 의해 동작될 수 있다. 대체하여, 서버들(103-104)의 기능들은 인지 및 계획 시스템(110)과 통합될 수 있다. 센서 시스템(115)에 의해 검출 또는 감지된 실시간 로컬 환경 정보(예를 들어, 장애물, 물체, 주변 차량)뿐만 아니라 실시간 교통 정보, MPOI 정보 및 위치 정보에 기초하여, 인지 및 계획 시스템(110)은 최적의 루트를 계획할 수 있으며, 주행 차량(101)을, 예를 들면 제어 시스템(111)을 통해, 특정 목적지에 안전하고 효율적으로 도달시키기 위해 계획된 루트에 따르도록 계획할 수 있다.
서버(103)는 다양한 클라이언트에 대한 데이터 분석 서비스를 수행하기 위한 데이터 분석 시스템일 수 있다. 일 실시예에서, 데이터 분석 시스템(103)은 데이터 수집기(121) 및 머신 러닝 엔진(122)을 포함한다. 데이터 수집기(121)는 다양한 차량, 자율 주행 차량 또는 인간 운전자에 의해 구동되는 일반 차량으로부터 주행 통계(123)를 수집한다. 주행 통계(123)는 상이한 시점에서, 발행된(issued) 주행 명령어(예: 스로틀, 제동, 조향 명령어) 및 차량의 센서에 의해 캡쳐된 차량의 응답(예: 속력, 가속력, 감속력, 방향)을 나타내는 정보를 포함한다. 주행 통계(123)는, 상이한 시점에서의 주행 환경을 설명하는 정보, 예를 들어, 루트(출발 및 도착 위치 포함), MPOI, 도로 상태, 날씨 상태 등을 더 포함할 수 있다.
주행 통계(123)에 기초하여, 머신 러닝 엔진(122)은 다양한 목적을 위해 규칙, 알고리즘 및/또는 예측 모델의 세트(124)를 수행하거나 훈련시킨다. 예를 들어, 알고리즘(124)은 ADV의 세그먼트의 세그먼트 질량을 결정하는 알고리즘을 포함할 수있다. 알고리즘(124)은 차량 세그먼트의 세그먼트 질량의 세그먼트 힘을 결정하는 알고리즘을 더 포함할 수 있다. 알고리즘(124)은 전체 ADV의 차량 질량 및 전체 ADV의 질량 중심을 결정하는 알고리즘을 더 포함할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량과 함께 이용되는 인지 및 계획 시스템의 예를 설명하는 블록도이다. 시스템(300)은 도 2a의 자율 주행 차량(101)의 일부로서 구현될 수 있으며, 인지 및 계획 시스템(110), 제어 시스템(111) 및 센서 시스템(115)을 포함하지만 이에 제한되지 않는다. 도 3을 참조하면, 인지 및 계획 시스템(110)은 로컬라이제이션 모듈(301, localization module), 인지 모듈(302), 결정 모듈(303), 계획 모듈(304) 및 제어 모듈(305)을 포함하지만 이에 한정되지 않는다.
모듈들(301-306)의 일부 또는 전부는 소프트웨어, 하드웨어, 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 이러한 모듈은 영구 저장 장치(352)에 설치되고, 메모리(351)에 로드되며, 하나 이상의 프로세서(미도시)에 의해 실행될 수 있다. 이들 모듈 중 일부 또는 전부는 도 2a의 차량 제어 시스템(111)의 일부 또는 모든 모듈에 통신 가능하게 연결되거나 통합될 수 있다. 모듈들(301-305) 중 일부는 통합 모듈로서 서로 통합될 수있다.
로컬라이제이션 모듈(301)은 (예를 들어, GPS 유닛(212)을 활용하여) 자율 주행 차량(300)의 현재 위치를 결정하고, 사용자의 이동 또는 루트와 관련된 모든 데이터를 관리한다. 로컬라이제이션 모듈(301)(맵 및 루트 모듈이라고도 함)은 사용자의 이동 또는 루트와 관련된 임의의 데이터를 관리한다. 사용자는 예를 들어, 사용자 인터페이스를 통해 로그인하여 이동의 출발지 및 목적지를 지정할 수 있다. 로컬라이제이션 모듈(301)은 지도 및 루트 정보(311)와 같은 자율 주행 차량(300)의 다른 구성요소와 통신하여 이동 관련 데이터를 획득한다. 예를 들어, 로컬라이제이션 모듈(301)은 위치 서버 및 지도 및 POI(MPOI) 서버로부터 위치 및 루트 정보를 획득할 수 있다. 위치 서버는 위치 서비스를 제공하고, MPOI 서버는 지도 서비스와 특정 위치의 POI를 제공하고, 이는 지도 및 루트 정보(311)의 일부로 캐시될 수 있다. 자율 주행 차량(300)이 루트를 따라 이동하는 동안, 로컬라이제이션 모듈(301)은 교통 정보 시스템 또는 서버로부터 실시간 교통 정보를 입수할 수 있다.
센서 시스템(115)에 의해 제공된 센서 데이터 및 로컬라이제이션 모듈(301)에 의해 획득된 로컬라이제이션 정보(localization information)에 기초하여, 주변 환경의 인지는 인지 모듈(302)에 의해 판정된다. 인지 정보는 일반 운전자가 그가 주행하는 차량 주위를 어떻게 인지하는지를 나타낼 수 있다. 인지는 차선 구성(예를 들어, 직선 또는 곡선 차선), 신호등 신호, 다른 차량의 상대적 위치, 보행자, 건물, 횡단 보도 또는 기타 교통 관련 표지판(예를 들어, 정지 표지판, 양보 표지) 등을, 예를 들어, 물체의 형태로 포함할 수 있다.
인지 모듈(302)은 자율 주행 차량의 환경의 물체 및 / 또는 특징을 식별하기 위해 하나 이상의 카메라에 의해 캡쳐된 이미지를 처리 및 분석하는 컴퓨터 비전 시스템 또는 컴퓨터 비전 시스템의 기능을 포함할 수 있다. 물체는 교통 신호, 도로 경계, 다른 차량, 보행자 및/또는 장애물 등을 포함할 수 있다. 컴퓨터 비전 시스템은 물체 인식 알고리즘, 비디오 추적 및 다른 컴퓨터 비전 기술을 사용할 수 있다. 일부 실시예에서, 컴퓨터 비전 시스템은 환경을 매핑하고, 물체를 추적하고, 물체의 속력 등을 추정할 수 있다. 인지 모듈(302)은 또한 레이더 및/또는 LIDAR와 같은 다른 센서에 의해 제공된 다른 센서 데이터에 기초하여 물체를 검출할 수 있다.
각각의 물체들에 대해, 결정 모듈(303)은 물체를 처리하는 방법에 관한 결정을 한다. 예를 들어, 특정 물체(예를 들어, 교차 루트에 있는 다른 차량) 및 그 물체를 기술하는 메타 데이터(예를 들어, 속력, 방향, 회전 각도)에 대해서, 결정 모듈(303)은 물체를 어떻게 만나는지(예컨대, 추월, 양보, 정지, 통과)를 결정한다. 결정 모듈(303)은 영구 저장 장치(352)에 저장될 수 있는 교통 규칙 또는 운전 규칙(312)과 같은 규칙 세트에 따라 그러한 결정을 할 수 있다.
인지된 물체의 각각에 대한 결정에 기초하여, 계획 모듈(304)은 자율 주행 차량에 대한 경로 또는 루트 뿐만 아니라 주행 파라미터(예컨대, 거리, 속력 및 / 또는 회전 각도)를 계획한다. 즉, 주어진 물체에 대해, 결정 모듈(303)은 물체에 대한 처리를 결정하고, 계획 모듈(304)은 그것을 어떻게 수행할지를 결정한다. 예를 들어, 주어진 물체에 대해, 결정 모듈(303)은 물체를 통과하는 것으로 결정할 수 있는 반면, 계획 모듈(304)은 물체의 좌측 또는 우측으로 통과할지를 결정할 수 있다. 계획 및 제어 데이터는 차량(300)이 후속 이동 사이클(예를 들어, 후속 루트/경로 세그먼트)에서 어떻게 움직이는지를 기술하는 정보를 포함하며, 계획 모듈(304)에 의해 생성된다. 예를 들어, 계획 및 제어 데이터는 차량(300)이 시속 30 마일(mph)의 속력으로 10m 이동한 다음 25mph의 속력으로 우측 차선으로 변경하도록 지시할 수있다.
계획 및 제어 데이터에 기초하여, 제어 모듈(305)은 계획 및 제어 데이터에 의해 정의된 루트 또는 경로에 따라 차량 제어 시스템(111)에 적절한 명령어 또는 신호를 전송함으로써, 자율 주행 차량을 제어 및 구동한다. 계획 및 제어 데이터는 경로 또는 루트를 따라 서로 다른 시점에서 적절한 차량 설정 또는 운전 파라미터(예컨대, 스로틀, 제동 및 회전 명령어)를 이용하여, 루트 또는 경로의 제1 지점에서 제2 지점까지 차량을 운전하는데에 충분한 정보를 포함한다.
결정 모듈(303) 및 계획 모듈(304)은 통합 모듈로서 통합될 수 있다. 결정 모듈(303)/계획 모듈(304)은 자율 주행 차량에 대한 주행 경로를 결정하기 위한 내비게이션 시스템 또는 내비게이션 시스템의 기능을 포함할 수 있다. 예를 들어, 네비게이션 시스템은 일련의 속력 및 방향 표제를 결정하여 인식된 장애물을 실질적으로 피하는 경로를 따라 자율 주행 차량의 이동을 수행하면서, 궁극적으로 목적지에 이르는 도로 기반 경로를 따라 자율 주행 차량을 대체로 전진시킨다. 목적지는 사용자 인터페이스 시스템(113)을 통해 사용자 입력에 따라 설정될 수 있다. 내비게이션 시스템은 자율 주행 차량이 운행하는 동안 주행 경로를 동적으로 업데이트할 수 있다. 네비게이션 시스템은 자율 주행 차량을 위한 주행 경로를 결정하기 위해 하나 이상의 맵 및 GPS 시스템으로부터 데이터를 포함할 수 있다.
결정 모듈(303) / 계획 모듈(304)은 자율 주행 차량의 환경에서의 잠재적 장애물을 식별, 평가 및 회피하거나 협상하기 위한 충돌 회피 시스템 또는 충돌 회피 시스템의 기능을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 충돌 회피 시스템은 제어 시스템(111)의 하나 이상의 서브 시스템을 작동시켜 급회전 기동, 회전 기동, 제동 기동 등을 함으로써 자율 주행 차량의 주행에 변화를 줄 수 있다. 충돌 회피 시스템은 주변 교통 패턴, 도로 상태 등에 기초하여 잠재적인 장애물을 회피하는 기동을 자동으로 결정할 수 있다. 충돌 회피 시스템은 급회전하려는 자율 주행 차량의 주변 지역에 있는 차량, 건설 차벽 등을 다른 센서 시스템이 감지할 때, 급회전 기동이 이루어지지 않도록 구성될 수 있다. 충돌 회피 시스템은 자율 주행 차량 탑승자의 안전을 극대화 가능한 기동을 자동으로 선택할 수 있다. 충돌 회피 시스템은, 자율 운행 차량의 승객실에서 최소량의 가속을 일으킬 것으로 예상되는 회피 조작을 선택할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 제어 모듈의 예시를 나타내는 블록도이다. 도 4를 참조하면, 제어 모듈(305)은 속력 제어 모듈(401), 조향 제어 모듈(402), 질량 계산기 또는 계산 모듈(403), 질량 중심 계산기 또는 계산 모듈(404), 및 제어기 게인 갱신기(405, controller gain updater)를 포함하지만, 이에 제한되지 않는다. 속력 제어 모듈(401)은 계획 모듈(304)로부터 수신된 목표 속력에 응답하여 차량에 대해 속력 제어 명령어를 생성하여 발행하도록 구성된다. 속력 제어 명령어는 스로틀 명령어를 발행하여 차량을 가속시키거나, 제동 명령어를 발행함으로써 차량이 감속하게 할 수 있다.
조향 제어 모듈(402)은 우회전, 좌회전, 차선 변경 또는 U 턴 등을 포함하여, 차량을 한 방향에서 다른 방향으로 회전시킴으로써 차량의 조향을 제어하도록 구성된다. 조향 제어 모듈(402)은 계획 모듈(304)로부터 수신된 목표 회전 각도에 응답하여 조향 제어 명령어를 생성하여 발행한다.
일 실시예에 따르면, ADV의 조향을 제어 할 때, 조향 제어 모듈(402) 및 / 또는 속력 제어 모듈(401)은 질량 계산기(403)를 호출(invoke)하여 ADV의 질량을 결정하고, 질량 중심 계산기(404)를 호출하여 ADV의 질량 중심을 결정한다. 물리학에서, 질량은 물체(예를 들어, 차량 또는 차량의 세그먼트)의 특성이다. 이는 알짜힘(net force)가 적용될 때, 가속(움직임 상태의 변화)에 대한 물체의 저항을 측정한 것이다. 이는 또한 다른 물체에 대한 상호 중력 인력의 세기를 결정한다. 차량 질량의 위치는 조향을 위한 제어 기준(예를 들어, 기준 포인트 및 / 또는 피드백 포인트)으로서 이용된다. 기준 포인트는 계획 모듈(304)에 의해 제공된 기준을 의미하고, 피드백 포인트는 IMU(213) 및 / 또는 로컬라이제이션 모듈(301)에 의해 측정되고 제공된다. 조향 제어 명령어 및 / 또는 속력 제어 명령어는, 제어 기준으로서 차량 질량의 위치를 기초로 하여 조향 제어 모듈(402) 및 속력 제어 모듈(401)에 의해 생성된다.
ADV의 차량 질량 및 그 위치는 다양한 요인 또는 환경으로 인해 종종 달라질 수 있다. 차량 질량 및 그 위치(질량 중심 또는 질량의 중심이라고 함)는 하중의 분배(예컨대, 차량 내의 승객 또는 적재물의 위치)뿐만 아니라 차량의 하중(예를 들어, 승객의 수, 짐의 적재/비적재) 때문에 변경될 수 있다. 예를 들어, 한 명의 승객이 있는 차량의 질량은 네 명의 승객이 있는 차량의 질량과 다르다. 또한, 대부분의 승객 및 다른 적재물이 차량의 전방 부근에 위치하는 경우, 차량의 질량 중심은 차량의 전단부 부근에 위치할 수 있다. 유사하게, 대부분의 승객 및 적재물이 차량의 후방 부근에 위치하는 경우, 질량 중심은 차량 후단부 부근에 위치할 수 있다.
따라서, 서로 다른 시점에서 또는 차량 이동 중에, 차량 질량 및 그 분배(즉, 질량의 위치)는 상이할 수 있다. 방향을 바꾸기 전에 차량의 질량 및 질량 중심을 동적으로 결정함으로써, 적절한 조향 명령어 및 / 또는 속력 제어 명령어가 생성 및 발행되어, 승객에게 있을 수 있는 불편함 및 언더 스티어링의 양을 감소시킬 수 있다. 일 실시예에서, 차량의 질량 및 질량의 위치는 차량이 각각의 이동을 시작하는 시점에 결정될 수 있는데, 이는 적재물 및 / 또는 승객의 수가 이동 중에 변경되지 않을 것으로 가정했기 때문이다. 대체하여, 차량 질량 및 그 위치는 차량이 회전하려고 할 때마다 결정될 수있다.
일 실시예에서, 질량 계산기(403)는, 제1 방향에서 제2 방향으로 ADV를 회전시키려는 요청에 응답하여, 예를 들어 질량 계산 알고리즘(411)을 사용하여 ADV의 복수의 세그먼트에 대응하는 복수의 세그먼트 질량을 결정한다. 일 실시예에서, 질량 계산기(403)는 세그먼트 질량과 연관된, 대응 차륜의 타이어 압력 센서로부터 획득된 타이어 압력 데이터 및 / 또는 서스펜션 센서로부터 획득 된 서스펜션 데이터에 기초하여 세그먼트 질량을 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 세그먼트 질량은 ADV 내의 미리 결정된 위치에 위치된다. 예를 들어, ADV는 ADV의 4 개의 차륜 각각에 대해 하나씩 4 개의 세그먼트로 분할될 수 있다. 차량 세그먼트 각각의 질량 중심은, 예를 들어, 대응 차륜 부근 또는 차륜과 연관된 서스펜션 부근에서 차축 상의 미리 결정된 지점에서 미리 결정된다. 예를 들어, 차량 세그먼트의 세그먼트 질량의 위치는 차량베이스 플랫폼과 차축 사이의 조인트 지점(joint spot)일 수 있다. 일 실시예에서, 세그먼트 질량(세그먼트 질량 중심으로도 지칭됨)의 위치는 차량 베이스 플랫폼을 차축에 연결하는 서스펜션 스프링(예를 들어, 강철 코일 스프링)의 접촉 지점에 위치한다.
서스펜션은 타이어, 타이어 공기, 스프링, 충격 흡수 및 결합의 시스템으로, 차량을 차륜에 연결하고 서로 간의 상대적인 움직임을 가능하게 한다. 서스펜션 시스템은 능동적인 안전과 쾌적한 주행을 위해 차량을 도로에 유지시키고/핸들링 및 제동에 기여하는 것과, 차량 탑승자를 편안하게 하고 도로 소음, 충돌, 진동 등으로부터 충분히 격리된 승차감을 유지하는 것이라는 두 가지 목적을 수행한다.
세그먼트 질량 및 대응하는 각각의 위치에 기초하여, 질량 중심 계산기(404)는 예를 들어 질량 중심 계산 알고리즘(412)을 사용하여 전체 ADV의 질량 중심의 위치를 결정한다. ADV의 질량 중심은 전체 ADV의 전체 질량의 중심을 나타낸다. ADV의 조향 제어를 위해 전체 ADV의 질량 중심의 위치에 기초하여 조향 명령어 및 / 또는 속력 제어 명령어가 생성된다. 일 실시예에서, 차량 질량 및 질량 중심에 기초하여, 제어기 게인 갱신기(405, controller gain updater)는 예를 들어 속력 제어 모듈(401) 및 / 또는 조향 제어 모듈(402)과 같은 제어기의 하나 이상의 게인(gain) 또는 계수(coefficient)를 갱신할 수 있다.
일 실시예에서, ADV의 각 세그먼트에 대해, 질량 중심 계산기(404)는 경도 세그먼트 힘(longitude segment force) 및 위도 세그먼트 힘(latitude segment force)을 포함하여, 세그먼트 질량 및 그 위치(예를 들어, 세그먼트 질량 중심)에 기초하여 세그먼트 힘을 계산한다. 질량 중심 계산기(404)는 세그먼트들의 경도 세그먼트 힘 및 세그먼트 질량에 기초하여 ADV의 질량 중심의 경도 좌표(longitude coordinate)를 계산한다. 일 실시예에서, ADV의 질량 중심의 경도 좌표는 모든 세그먼트의 경도 세그먼트 힘의 합 및 세그먼트 질량의 합에 기초하여 결정된다.
특정 실시예에서, ADV의 질량 중심의 경도 좌표는 경도 세그먼트 힘의 합을 모든 세그먼트의 세그먼트 질량의 합으로 나눔으로써 결정된다. 유사하게, ADV의 질량 중심의 위도 좌표는 세그먼트들의 위도 세그먼트 힘 및 세그먼트 질량을 기초로 계산된다. 일 실시예에서, ADV의 질량 중심의 위도 좌표는 모든 세그먼트의 위도 세그먼트 힘의 합과 세그먼트 질량의 합에 기초하여 결정된다. 특정 실시예에서, ADV의 질량 중심의 위도 좌표는 위도 세그먼트 힘의 합을 모든 세그먼트의 세그먼트 질량의 합으로 나눔으로써 결정된다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량의 블록도이다. ADV(500)는 상술한 임의의 ADV를 나타낼 수 있다. 도 5를 참조하면, ADV(500)는 복수의 차량 세그먼트, 본 예시에서는 4 개의 세그먼트(501A-501D)로 분할된다. 그러나 더 많거나 더 적은 세그먼트가 정의될 수 있다. 본 실시예에서, 세그먼트(501A-501D) 각각은 타이어 또는 차륜(502A-502D) 중 하나와 각각 관련된다. 일 실시예에서, 세그먼트(501A-501D)의 세그먼트 중심(505A-505D)은 차량(500) 내의 고정 위치(예를 들어, 고정된 x 및 y 좌표)로서 미리 결정된다. 그러나, 해당 세그먼트 질량은 대응하는 차량 세그먼트에 부과된 하중에 따라 차량 세그먼트마다 상이 할 수 있다. 결과적으로, 전체 차량의 전체 질량 및 전체 질량 위치가 상이할 수 있다.
세그먼트 질량을 결정하기 위해, 질량 계산기(403)는 세그먼트 질량에 대응하는 차륜의 타이어 압력 센서로부터 타이어 압력 데이터를 판독한다. 질량 계산기(403)는 타이어 압력 데이터에 기초하여 세그먼트 질량을 계산한다. 이는 타이어 압력이 타이어 또는 차륜에 부과되는 하중의 양을 비례적으로 나타내기 때문이다. 높은 타이어 압력은 타이어에 가해지는 더 무거운 하중을 나타낸다. 예를 들어, 질량 계산기(403)는 각 타이어 압력 센서(503A-503D)를 통해 타이어(502A-502D)에 대한 타이어 압력 데이터를 판독하고, 각각의 타이어 압력 데이터에 기초하여 차량 세그먼트(501A-501D)에 대한 세그먼트 질량을 계산한다. 타이어 압력 센서(503A-503D)는 도 2b의 타이어 압력 센서(216)의 일부일 수 있다.
또한, 다른 실시예에 따르면, 질량 계산기(403)는 차량 세그먼트(501A-501D) 각각에 대한 서스펜션 센서(504A-504D)로부터 서스펜션 데이터를 판독한다. 서스펜션 센서(504A-504D)는 도 2b의 서스펜션 센서(217)의 일부일 수 있다. 그 후 질량 계산기(403)는 각각의 타이어 압력 데이터 및 서스펜션 데이터에 기초하여 차량 세그먼트(501A-501D)에 대한 세그먼트 질량을 계산한다. 타이어 압력과 마찬가지로, 차륜과 연관된 서스펜션의 서스펜션 데이터는 해당 서스펜션에 부과된 하중의 양을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 서스펜션 스프링이 어느 정도 또는 얼마나 많이 압축되거나 구부러져 있는지에 기초하여, 서스펜션에 부과된 하중이 소정의 알고리즘을 사용하여 추정될 수 있다. 즉, 서스펜션의 압축 또는 굽힘의 정도는 서스펜션에 적용되는 하중의 양에 비례한다.
일 실시예에서, 타이어 압력 데이터는 세그먼트 질량을 계산할 때 기초로서 이용될 수 있지만, 서스펜션 데이터는 계산된 세그먼트 질량을 보정하거나 확인하기 위한 데이터로서 이용될 수 있다. 타이어 압력 데이터는 대개 안정적이며 진동이나 요동에 덜 민감하다. 결과적으로, 타이어 압력 데이터는 각 차륜의 타이어 압력이 각각의 로컬 / 세그먼트 질량에 비례하는 기준선으로 활용될 수 있다. 그러나, 타이어 압력 데이터는 때로는 정확하지 않고, 따라서 서스펜션 데이터는 세그먼트 질량을 결정할 때 타이어 압력 데이터를 보완하는 데 사용될 수 있다. 서스펜션 데이터를 처리할 때, 서스펜션 데이터는 불필요한 노이즈를 제거하기 위해 저역(low-pass) 필터를 사용하여 처리될 수 있다. 세그먼트 질량은 다음과 같이 타이어 압력 데이터와 처리된 서스펜션 데이터의 가중치 합을 기초로 계산될 수 있다.
세그먼트 질량 (x) = w1 * 타이어 압력 데이터 (x) + w2 * 서스펜션 데이터 (x)
여기서, x는 특정 차량 세그먼트 또는 차륜을 나타내고, w1 및 w2는 데이터 분석 시스템(103)과 같은 데이터 분석 시스템에 의한 대량의 주행 통계에 기초하여 오프라인에서 훈련(training)될 수 있는 가중 인자이다.
일단 차량 세그먼트(501A-501D)에 대한 세그먼트 질량이 결정되면, 질량 중심 계산기(404)는 세그먼트 질량의 상대 위치 또는 위치를 고려하여 세그먼트 질량에 기초하여 전체 차량의 질량 중심을 계산한다. 일 실시예에서, 차량 세그먼트(501A-501D) 각각에 대해, 질량 중심 계산기(404)는 세그먼트 질량 중심(505A-505D)과 같은 세그먼트 질량 중심의 좌표에 기초하여 세그먼트 힘을 계산한다. 특히, 질량 중심 계산기(404)는 세그먼트 질량 중심의 경도(Y) 및 세그먼트 질량에 기초하여 경도 세그먼트 힘을 계산한다. 질량 중심 계산기(404)는 또한 세그먼트 질량 중심의 위도(X) 및 세그먼트 질량에 기초하여 위도 세그먼트 힘을 계산한다. 차량 질량 중심(510)의 경도는 차량 세그먼트의 경도 힘의 합 및 각 세그먼트 질량의 합에 기초하여 계산된다. 차량 질량 중심(510)의 위도는 차량 세그먼트의 위도 힘의 합 및 각 세그먼트 질량의 합에 기초하여 계산된다.
예시를 위해, 세그먼트 중심 센터(505A-505D)의 좌표가 각각 (Xa, Ya), (Xb, Yb), (Xc, Yc) 및 (Xd, Yd)로 가정한다. 차량 세그먼트(501A-501D)의 질량은 각각 Ma, Mb, Mc 및 Md이다. 차량 세그먼트(501A)에 대한 경도 세그먼트 힘은 (Ya * Ma)로 계산될 수 있다. 차량 세그먼트(501A)에 대한 위도 세그먼트 힘은 (Xa * Ma)로 계산될 수 있다. 다른 차량 세그먼트(501B-501D)에 대한 세그먼트 힘도 유사하게 계산될 수 있다. 전체 ADV(500)에 대한 질량 중심의 위도(X)는, X = (Xa * Ma + Xb * Mb + Xc * Mc + Xd * Md) / (Ma + Mb + Mc + Md)로 결정될 수 있다. 전체 ADV(500)에 대한 질량 중심의 경도(Y)는, Y = (Ya * Ma + Yb * Mb + Yc * Mc + Yd * Md) /(Ma + Mb + Mc + Md)로 결정될 수 있다. 그 후, 조향 제어 명령어 및 / 또는 속력 제어 명령어는 질량 기준(510(X, Y))을 제어 기준으로 하여 생성될 수 있다. 질량 중심(510)는 도 5에서 차량의 중심 부근에 도시된다. 그러나, 질량 중심(510)은 전술한 것과 같이 하중 분배에 따라 중심으로부터 벗어날 수 있다.
일 실시예에 따르면, 일단 질량 중심 좌표(X, Y)가 결정되면, 속력 제어 모듈(401) 및 / 또는 조향 제어 모듈(402)의 하나 이상의 계수가 조정될 수 있다. 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 제어기의 게인(gain) 또는 계수(coefficient)를 갱신하기 위한 처리 흐름을 나타내는 블록도이다. 도 6을 참조하면, 질량 계산기(403) 및 질량 중심 계산기(404)는 센서 융합 및 차량 운동학 로직(vehicle Kinematics logic) 또는 블록(601)의 일부로서 구현된다. 타이어 압력 센서(216)에 의해 제공되는 타이어 압력 데이터 및 서스펜션 센서(217)에 의해 제공된 서스펜션 데이터에 기초하여, 센서 융합 및 차량 운동학 블록(601, vehicle Kinematics block)은 전술한 바와 같이 차량 세그먼트의 세그먼트 질량 및 전체 차량의 질량 중심을 결정한다. 차량의 질량 중심은 속력 제어기(401) 및 조향 제어기(402)와 같은 제어기(602)의 게인 또는 계수를 갱신하기 위해 제어기 게인 갱신기(405)에 의해 이용된다.
센서 융합은 감지 데이터 또는 서로 다른 출처에서 파생된 데이터를 결합한 것으로, 그 결과 정보는 이러한 출처를 개별적으로 사용했을 때 가능한 것보다 불확실성이 낮다. 이 경우의 불확실성 감소라는 용어는 보다 정확하고 완전하며 신뢰할 수 있는 것을 의미하거나, 또는 입체 시각(stereoscopic vision, 미세하게 상이한 시점에서 카메라 두 개로부터 2 차원 이미지를 결합하여 깊이 정보를 계산하는 것)과 같은 새로운 시각의 결과를 지칭할 수 있다. 운동학은 고전적인 역학의 한 분야로, 움직임을 일으킬 수 있는 힘이나 물체의 질량을 고려하지 않고, 점(또는 입자), 물체 및 물체의 시스템을 기술한다.
일 실시예에서, 통상적으로, 차량 질량이 가속 및 감속 비율에 영향을 줄 가능성이 높기 때문에, 속력 제어 모듈(401)의 계수 또는 게인은 전체 ADV의 차량 질량(Ma + Mb + Mc + Md)에 기초하여 조정된다. 예를 들어, ADV가 무거우면 더 높은 목표 속력에 도달하기 위해 가속하는데 더 오랜 시간이 걸린다. 또한, 더 낮은 목표 속력에 도달하거나 완전히 멈추기 위해 감속하는데 더 오랜 시간이 걸린다. 일 실시예에서, 회전을 할 때 질량 중심 좌표가 ADV의 조향각 및 / 또는 속력에 영향을 미치기 때문에, 조향 제어 모듈(402)의 계수 또는 게인은 ADV(X, Y)의 질량 중심 좌표에 기초하여 수정될 수 있다.
일 실시예에서, 속력 제어 모듈(401) 및 조향 제어 모듈(402) 중 임의의 것은 비례 - 적분 - 미분(PID) 제어기(미도시)를 포함할 수 있다. PID 제어기는 비례, 적분 및 미분 계수로 모델링될 수 있다. 계수는, 예를 들어, 다음과 같이, 데이터 분석 시스템 또는 서버(103)를 위한 대량의 주행 통계에 기초하여 데이터 분석 시스템에 의해 오프라인으로 초기에 구성될 수 있다.
Figure pct00001
여기서, Kp, Ki 및 Kd는 PID 제어기의 비례, 적분, 미분 계수들이다.
PID는 산업용 제어 시스템에서 일반적으로 사용되는 제어 루프 피드백 메커니즘(컨트롤러, 제어기)이다. PID 제어기는 원하는 설정 포인트와 측정된 프로세스 변수 간의 차이로서 오차값을 연속적으로 계산하고, 비례(Kp), 적분(Ki) 및 미분(Kd) 항들에 기초하여 보정한다. PID 컨트롤러는 원하는 설정 포인트(예를 들어, 계획 모듈(304)로부터의 목표 속력, 목표 조향각)와 측정된 프로세스 변수(예를 들어, 차량에서 측정된 실제 속력, 실제 조향각) 간의 차이로서 오차값을 계산하고, 비례, 적분 및 미분항에 기초하여 보정한다. 제어기는 제어 변수를 가중합에 의해 결정된 새로운 값으로 조정함으로써 시간에 따른 오차를 최소화하려고 시도한다.
일 실시예에서, 전체 ADV의 계산된 차량 질량(Ma + Mb + Mc + Md)은 속력 제어 모듈(401)의 PID 제어기의 계수 Kp 및 / 또는 Ki를 조정하는데 이용될 수 있다. 계산된 질량 중심(X, Y)은 조향 제어 모듈(402)의 PID 제어기의 계수 Kp 및 / 또는 Ki를 수정하는데 이용될 수 있다. 특히 조향 제어의 경우, 질량 분배를 사용하여 차량의 회전 관성(rotational inertia)을 계산할 수 있다. 조향 제어기의 Kp 및 / 또는 Ki는 차량의 회전 관성에 비례하여 조정될 수 있다. 회전 관성이란 회전축을 중심으로 하는 원하는 각가속도(angular acceleration)에 필요한 토크(torque)를 결정하는 텐서(tensor)이다. 이는 물체의 질량 분배와 선택한 축에 따라 달라지며, 모멘트(moment)가 크면 몸체의 회전을 변경하는데 토크가 더 많이 필요하다.
토크는 축, 받침점(fulcrum) 또는 피벗(pivot) 주위로 물체를 회전시키는 힘의 경향을 나타낸다. 힘이 미는 힘 또는 당기는 힘인 것과 같이, 토크는 물체에 대한 돌림힘(twist)으로 생각할 수 있다. 대략적으로, 토크는 볼트(bolt) 또는 플라이휠(flywheel)과 같은 물체의 회전력의 척도이다. 토크의 크기는 세 가지 양에 따라 달라진다. 즉, 토크는, 적용되는 힘, 힘의 적용 지점에 축을 연결하는 레버 암(lever arm)의 길이, 및 힘 벡터와 레버 암 간의 각도에 따라 달라진다.
제어기의 Kp 및 Ki 조정 뿐만 아니라 차량 질량 및 그 위치의 결정은 차량이 이동을 시작할 때마다 수행될 수 있다. 이동 중에 질량(예컨대, 적재물, 승객 수)이 현저하게 변하지 않을 것으로 가정한다. 대체하여, 이러한 결정은 이동하는 동안 주기적으로, 또는 차량을 한 방향에서 다른 방향으로 회전시키기 위한 요청에 응답하여 수행될 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량을 운행하는 프로세스를 나타내는 흐름도이다. 프로세스(900)는 소프트웨어, 하드웨어, 또는 이들의 조합을 포함할 수 있는 프로세싱 로직에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 프로세스(600)는 제어 모듈(305)에 의해 수행될 수 있다. 도 7을 참고하면, 동작(701)에서, 처리 로직은 ADV를 제1 방향에서 제2 방향(예를 들어, 좌회전, 우회전, 차선 변경 또는 U 턴)으로 회전하라는 요청을 수신한다. 요청에 대한 응답으로, 동작(702)에서, 프로세싱 로직은 ADV의 복수의 차량 세그먼트의 세그먼트 질량을 결정하고, 세그먼트 질량은 ADV의 차량 플랫폼 내의 소정 위치에 위치한다. 동작(703)에서, 프로세싱 로직은 세그먼트 질량 및 각각의 위치에 기초하여 전체 ADV에 대한 질량 중심의 위치를 계산한다. 질량 중심 위치는 전체 ADV 전체 질량의 중심을 나타낸다. 동작(704)에서, 조향 제어 명령어 및 / 또는 속력 제어 명령어가 차량 질량 및 전체 ADV의 질량 중심에 기초하여 생성된다. 동작(705)에서, 처리 로직은 조향 제어 명령어 및 / 또는 속력 제어 명령어에 따라 ADV의 회전을 제어한다. 동작(706)에서, 제어기(예컨대, 속력 제어기, 조향 제어기)의 게인 또는 계수는 차량 질량 및 차량의 질량 중심에 기초하여 갱신될 수있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 자율 주행 차량을 운행하는 프로세스를 나타내는 흐름도이다. 프로세스(800)는 동작(602-603)에 포함된 동작의 일부로서 수행될 수 있다. 도 8을 참조하면, 차량 세그먼트 각각에 대해, 동작(801)에서, 프로세싱 로직은 차량 세그먼트의 타이어 또는 차륜과 연관된 타이어 압력 센서로부터 타이어 압력 데이터를 판독한다. 동작(802)에서, 프로세싱 로직은 ADV의 차량 세그먼트와 연관된 서스펜션 센서로부터 서스펜션 데이터를 판독한다. 동작(803)에서, 프로세싱 로직은 사전 결정된 알고리즘을 사용하여 타이어 압력 데이터 및 서스펜션 데이터에 기초하여 ADV의 차량 세그먼트의 세그먼트 질량을 계산한다. 동작(801-803)은 각 차량 세그먼트에 대해 반복적으로 수행될 수 있다. 동작(804)에서, 프로세싱 로직은 차량 세그먼트의 세그먼트 질량 중심의 위도 및 각 세그먼트 질량에 기초하여 전체 ADV의 질량 중심의 위도를 계산한다. 동작(805)에서, 프로세싱 로직은 차량 세그먼트의 세그먼트 질량 중심의 경도 및 각 세그먼트 질량에 기초하여 전체 ADV의 질량 중심의 경도를 계산한다.
상술되고 도시된 구성요소의 일부 또는 전부는 소프트웨어, 하드웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 이러한 구성요소는, 프로세서(도시되지 않음)에 의해 메모리에 로딩 및 실행되어 본 출원 전반에 걸쳐 기술된 프로세스 또는 동작을 실행할 수 있는, 영구 기억 장치에 인스톨되어 저장되는 소프트웨어로서 구현될 수 있다. 대체하여, 이러한 구성요소들은 집적 회로(예를 들어, ASIC), 디지털 신호 프로세서(DSP), 또는 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA)와 같은 전용 하드웨어에 프로그래밍되거나 내장된 실행가능 코드로서 구현될 수 있다. 이는 응용 프로그램(application)으로부터 해당 드라이버 및 / 또는 운영 체제를 통해 액세스될 수 있다. 또한, 이러한 구성요소는 하나 이상의 특정 명령어를 통해 소프트웨어 구성요소에 의해 액세스 가능한 명령어 세트의 일부로서 프로세서 또는 프로세서 코어에서 특정 하드웨어 로직으로서 구현될 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예와 사용될 수 있는 데이터 처리 시스템의 일 예시를 나타내는 블록도이다. 예를 들어, 시스템(1500)은 예컨대 도 2a의 임의의 서버(103-104) 또는 인지 및 계획 시스템(110)과 같은, 상술한 임의의 프로세스 또는 방법을 수행하는 상술한 데이터 처리 시스템 중 임의의 것을 나타낼 수 있다. 시스템(1500)은 많은 상이한 구성요소들을 포함할 수 있다. 이들 구성요소는, 집적 회로(IC), 집적 회로의 부분, 개별 전자 장치, 또는 컴퓨터 시스템의 마더 보드 또는 애드-인 카드와 같은 회로 보드에 적용되는 다른 모듈로서 구현될 수 있거나, 컴퓨터 시스템의 샤시 내에 다른 방법으로 통합되는 구성요소들로서 구현될 수 있다.
시스템(1500)은 컴퓨터 시스템의 많은 구성요소들을 개괄적으로 도시하기 위한 것이다. 그러나, 추가의 구성요소가 소정의 구현예에 존재할 수 있고, 또한 구성요소의 다른 배치가 다른 구현예에서 나타날 수 있다는 것을 이해해야 한다. 시스템(1500)은 데스크탑, 랩탑, 태블릿, 서버, 이동 전화, 미디어 플레이어, PDA(personal digital assistant), 스마트 워치, 개인용 통신기, 게임 장치, 네트워크 라우터 또는 허브, 무선 액세스 포인트(AP) 또는 중계기, 셋톱 박스, 또는 이들의 조합일 수 있다. 또한, 단지 하나의 기계 또는 시스템이 도시되어 있지만, "기계" 또는 "시스템"이라는 용어는 여기에서 설명된 방법론 중 하나 이상을 수행하기 위한 명령어 세트(또는 복수의 세트)를 개별적으로 또는 결합하여 수행하는 기계 또는 시스템의 임의의 집합을 포함하는 것으로 이해될 수 있다.
일 실시예에서, 시스템(1500)은 버스 또는 인터커넥트(1510, interconnect)을 통해 프로세서(1501), 메모리(1503) 및 디바이스들(1505-1508)을 포함한다. 프로세서(1501)는 단일 프로세서 또는 단일 프로세서 코어 또는 다중 프로세서 코어를 안에 포함하는 다중 프로세서를 나타낼 수 있다. 프로세서(1501)는, 마이크로 프로세서, 중앙 처리 장치(CPU) 등과 같은 하나 이상의 범용 프로세서를 나타낼 수 있다. 특히, 프로세서(1501)는, CISC(complex instruction set computing) 마이크로 프로세서, RISC(reduced instruction set computing) 마이크로 프로세서, VLIW(very long instruction word) 마이크로 프로세서, 또는 명령어 세트들의 조합을 구현하는 프로세서, 또는 다른 명령어 세트를 구현하는 프로세서일 수 있다. 프로세서(1501)는, 주문형 집적 회로(ASIC), 셀룰러 또는 베이스 밴드 프로세서, 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA), 디지털 신호 프로세서(DSP), 네트워크 프로세서, 그래픽 프로세서, 네트워크 프로세서, 통신 프로세서, 암호 프로세서, 코-프로세서, 임베디드 프로세서 등과 같은 하나 이상의 특수 목적 프로세서, 또는 명령어를 처리할 수 있는 임의의 다른 유형의 로직일 수 있다.
프로세서(1501)는 초 저전압 프로세서와 같은 저전력 멀티 코어 프로세서 소켓일 수 있고, 시스템의 다양한 구성요소와의 통신을 위한 중앙 허브 및 메인 프로세싱 유닛으로서 작동할 수 있다. 이러한 프로세서는 시스템 온 칩(SoC)으로서 구현될 수 있다. 프로세서(1501)는, 본 명세서에서 논의된 동작들 및 단계들을 수행하기 위한 명령어를 실행하도록 구성된다. 시스템(1500)은, 디스플레이 제어기, 그래픽 프로세서 및/또는 디스플레이 장치를 포함할 수 있는, 선택적인 그래픽 서브 시스템(1504)과 통신하는 그래픽 인터페이스를 더 포함할 수 있다.
프로세서(1501)는, 주어진 양의 시스템 메모리를 제공하기 위해 다수의 메모리 장치를 통해 구현될 수 있는 일 실시예에서, 메모리(1503)와 통신할 수 있다. 메모리(1503)는 RAM, DRAM, SDRAM, SRAM 또는 다른 유형의 저장 장치와 같은 하나 이상의 휘발성 저장 장치를 포함 할 수 있다. 메모리(1503)는, 프로세서(1501) 또는 임의의 다른 장치에 의해 실행되는 명령어의 시퀀스를 포함하는 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 다양한 운영체계, 장치 드라이버, 펌웨어(예를 들어, 입출력 기본 시스템 또는 BIOS), 및/또는 애플리케이션의 실행 가능 코드 및/또는 데이터는 메모리(1503)에 로드되고 프로세서(1501)에 의해 실행될 수 있다. 운영 체제는, 예를 들어, 로봇 운영 체제(ROS), 마이크로소프트의 윈도우즈 운영 체제, 애플의 맥 OS/iOS, 구글의 안드로이드, LINUX, UNIX, 또는 다른 실시간 또는 임베디드 운영 체제와 같은 임의의 유형의 운영 체제일 수 있다.
시스템(1500)은, 네트워크 인터페이스 장치(들)(1505), 선택적인 입력 장치(들)(1506) 및 다른 선택적인 IO 장치(들)(1507)을 포함하는 장치들(1505-1508)과 같은 IO 장치들을 더 포함할 수 있다. 네트워크 인터페이스 디바이스(1505)는 무선 트랜시버 및/또는 네트워크 인터페이스 카드(NIC)를 포함할 수 있다. 무선 트랜시버는, WiFi 트랜시버, 적외선 트랜시버, 블루투스 트랜시버, WiMax 트랜시버, 무선 셀룰러 전화 트랜시버, 위성 트랜시버(예를 들어, GPS(Global Positioning System) 송수신기) 또는 다른 무선 주파수(RF) 트랜시버일 수 있으며, 또는 이들의 조합일 수 있다. NIC는 이더넷 카드일 수 있다.
입력 장치(들)(1506)은, 마우스, 터치 패드, (디스플레이 장치(1504)와 통합될 수 있는) 터치 감지 스크린, 스타일러스와 같은 포인터 장치 및/또는 키보드(예를 들어, 물리적 키보드 또는 터치 스크린의 일부로 표시되는 가상 키보드)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 입력 장치(1506)는, 터치 스크린에 연결된 터치 스크린 제어기를 포함할 수 있다. 터치 스크린 및 터치 스크린 제어기는, 예를 들어, 용량성, 저항성, 적외선 및 표면 탄성파 기술뿐만 아니라 다른 근접 센서 어레이 또는 터치 스크린과의 하나 이상의 접촉점들을 결정하기 위한 다른 요소들을 포함하지만, 이에 제한되지 않는, 다수의 터치 감도 기술 중 임의의 것을 사용하여, 접촉 및 이동 또는 그것의 파단을 검출 할 수 있다.
IO 디바이스들(1507)은 오디오 디바이스를 포함 할 수 있다. 오디오 장치는 음성 인식, 음성 복제, 디지털 녹음 및/또는 전화 기능과 같은 음성 작동 기능을 용이하게 하기 위해 스피커 및/또는 마이크를 포함할 수 있다. 다른 입출력 장치들(1507)은 USB(universal serial bus) 포트(들), 병렬 포트(들), 직렬 포트(들), 프린터, 네트워크 인터페이스, 버스 브리지(예를 들어, PCI-PCI 브리지), 센서(들)(예를 들어, 가속력계, 자이로스코프, 자력계(magnetometer), 광 센서, 나침반, 근접 센서 등과 같은 모션 센서), 또는 이들의 조합을 더 포함할 수 있다. 디바이스들(1507)은, 사진 및 비디오 클립 기록과 같은, 카메라 기능들을 용이하게 하는데 이용되는 CCD(charge coupled device) 또는 CMOS(complementary metal-oxide semiconductor) 광학 센서와 같은 광학 센서를 포함 할 수 있는 이미징 프로세싱 서브 시스템(예를 들어, 카메라)을 더 포함할 수 있다. 특정 센서는 센서 허브(미도시)를 통해 인터커넥트(1510)에 연결될 수 있지만, 키보드 또는 열 센서와 같은 다른 장치가 시스템(1500)의 특정 구성 또는 설계에 따라 내장형 제어기(미도시)에 의해 제어될 수 있다.
데이터, 애플리케이션, 하나 이상의 운영체계 등과 같은 정보의 영구 저장을 제공하기 위해, 대용량 저장 장치(미도시)가 또한 프로세서(1501)에 연결될 수 있다. 다양한 실시예에서, 시스템 응답성을 향상시킬 뿐만 아니라 더 얇고 가벼운 시스템 설계를 가능하게 하기 위해, 대용량 저장 장치는 SSD(solid state device)를 통해 구현될 수 있다. 그러나, 다른 실시예들에서, 대용량 저장 장치는, 시스템 활동의 재시작시에 신속한 파워 업(power up)이 발생되도록, 파워 다운 이벤트(power down event) 동안 컨텍스트 상태(context state) 및 다른 정보의 비휘발성 저장을 가능하게 하기 위해 SSD 캐시로서 작동하는, 더 적은 양의 SSD 저장소를 갖는 하드 디스크 드라이브(HDD)를 사용하여 주로 구현될 수 있다. 또한, 플래시 장치는, 예를 들어, 직렬 주변 장치 인터페이스(SPI, serial peripheral interface)를 통해 프로세서(1501)에 연결될 수 있다. 플래시 장치는 시스템의 다른 펌웨어뿐만 아니라 BIOS를 포함하여 시스템 소프트웨어의 비휘발성 저장소를 제공할 수 있다.
저장 디바이스(1508)는, 본 명세서에 기술된 방법들 또는 기능들의 하나 이상을 구현하는 하나 이상의 명령어 세트 또는 소프트웨어(예를 들어, 모듈, 유닛 및/또는 로직(1528))가 저장되는 컴퓨터 액세스 가능 저장매체(1509)(기계 판독 가능 저장매체 또는 컴퓨터 판독 가능 매체로도 알려짐)를 포함할 수 있다. 프로세싱 모듈/유닛/로직(1528)은, 예를 들어, 계획 모듈(304) 및/또는 제어 모듈(305)과 같은, 전술한 구성요소들 중 임의의 것을 나타낼 수 있다. 처리 모듈/유닛/로직(1528)은, 기계 액세스 가능 저장매체를 또한 구성하는 데이터 처리 시스템(1500), 메모리(1503) 및 프로세서(1501)에 의한 실행 중에, 메모리(1503) 및/또는 프로세서(1501) 내에 완전히 또는 적어도 부분적으로 상주할 수 있다. 프로세싱 모듈/유닛/로직(1528)은 네트워크 인터페이스 장치(1505)를 통해 네트워크를 통해 더 송신되거나 수신될 수있다.
또한, 컴퓨터 판독 가능 저장매체(1509)는 전술한 일부 소프트웨어 기능을 지속적으로 저장하는데 사용될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 저장매체(1509)는 단일 매체로서 예시적인 실시예에서 도시되지만, "컴퓨터 판독 가능 저장매체"라는 용어는 단일 매체 또는 복수 매체(예를 들어, 중앙 집중식 또는 분산형 데이터베이스 및/또는 연관된 캐시들 및 서버들)을 포함하도록 취급되어야 한다. "컴퓨터 판독 가능 저장매체"라는 용어는 기계로 하여금 본 발명의 방법론 중 임의의 하나 이상을 수행하게 하는, 기계에 의한 실행을 위한 명령어 세트를 저장 또는 인코딩할 수 있는 임의의 매체를 포함하도록 이해될 수 있다. 따라서, "컴퓨터 판독 가능 저장매체"라는 용어는 고체 상태 메모리, 광학 및 자기 매체, 또는 임의의 다른 비일시적 기계 판독 가능 매체를 포함하지만, 이에 한정되는 것은 아니다.
본 명세서에 설명된 프로세싱 모듈 / 유닛 / 로직(1528), 구성요소 및 다른 특징은 개별 하드웨어 구성요소로서 구현되거나, ASICS, FPGA, DSP 또는 그와 유사한 디바이스와 같은 하드웨어 구성요소의 기능에 통합되어 구현될 수 있다. 또한, 처리 모듈/유닛/로직(1528)은 하드웨어 장치 내의 펌웨어 또는 기능 회로로서 구현될 수 있다. 또한, 처리 모듈/유닛/로직(1528)은 임의의 하드웨어 장치 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다.
시스템(1500)은 데이터 처리 시스템의 다양한 구성요소로 도시되어 있지만, 구성요소를 상호 연결하는 임의의 특정 아키텍처 또는 방식을 나타내기 위한 것이 아니다. 이러한 세부 사항들은 본 발명의 실시예들과 관련있지 않다. 또한 네트워크 컴퓨터, 핸드헬드 컴퓨터, 이동 전화, 서버, 및 / 또는 더 적은 구성요소들 또는 더 많은 구성요소들을 갖는 다른 데이터 처리 시스템이 본 발명의 실시예들과 이용될 수 있다는 것을 이해할 것이다.
전술한 상세한 설명의 일부는, 컴퓨터 메모리 내의 데이터 비트에 대한 연산의 알고리즘 및 기호 표현과 관련하여 제시되었다. 이러한 알고리즘 설명 및 표현은, 데이터 처리 기술 분야의 당업자가 자신의 연구 내용을 당업자에게 가장 효과적으로 전달하는데 사용되는 방법이다. 알고리즘은, 본 명세서에서 일반적으로, 원하는 결과를 이끌어내는 일관된 동작 순서로 인식된다. 이 동작들은 물리량의 물리적인 조작을 필요로 하는 것이다.
그러나, 이러한 모든 용어 및 유사한 용어는, 적절한 물리량과 연관되며, 이러한 양에 적용되는 편리한 레이블(label)일 뿐이다. 상기 논의로부터 명백한 바와 같이 특별히 언급하지 않는 한, 이하의 청구범위에서 설명된 것과 같은 용어를 이용하는 논의는, 상세한 설명의 전반에 걸쳐, 컴퓨터 시스템 또는 유사한 전자 컴퓨팅 장치의 동작 및 프로세스를 지칭하며, 컴퓨터 시스템의 레지스터 및 메모리 내의 물리(전자)양으로 표현된 데이터를 컴퓨터 시스템 메모리 또는 레지스터 또는 다른 정보 저장 장치, 전송 또는 디스플레이 장치 내에서 물리양으로 유사하게 표현되는 다른 데이터로 조작 및 변환한다.
본 발명의 실시예는 또한 동작을 수행하기 위한 장치에 관한 것이다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된다. 기계 판독 가능 매체는, 기계(예를 들어, 컴퓨터)로 읽을 수 있는 형태로 정보를 저장하기 위한 임의의 메커니즘을 포함한다. 예를 들어, 기계 판독 가능(예를 들어, 컴퓨터 판독 가능) 매체는 기계(예를 들어, 컴퓨터) 판독 가능 저장매체(예를 들어, 읽기 전용 메모리(ROM)), 랜덤 액세스 메모리(RAM), 자기 저장매체, 광학 저장매체, 플래시 메모리 장치)를 포함한다.
도면에 도시된 프로세스 또는 방법은, 하드웨어(예를 들어, 회로, 전용 로직 등), 소프트웨어(예를 들어, 비일시적인 컴퓨터 판독 가능 매체 상에 구현 됨), 또는 이들의 조합을 포함하는 프로세싱 로직에 의해 수행될 수 있다. 프로세스 또는 방법이 몇몇 순차적인 동작들과 관련해서 상술되었지만, 기술된 동작들 중 일부는 다른 순서로 수행될 수 있다는 것을 이해해야 한다. 더욱이, 몇몇 동작들은 순차적으로 보다는 병렬로 수행될 수 있다.
본 발명의 실시예는 임의의 특정 프로그래밍 언어를 참조하여 설명되지 않는다. 본 명세서에 설명된 본 발명의 실시예들의 교시를 구현하기 위해 다양한 프로그래밍 언어가 사용될 수 있다는 것을 이해할 것이다.
전술한 명세서에서, 본 발명의 실시예는 특정의 예시적인 실시예를 참조하여 설명되었다. 이하 청구범위에 설명된 본 발명의 보다 포괄적인 사상 및 범위를 벗어나지 않으면서 다양한 변형이 가능하다는 것이 명백할 것이다. 따라서, 명세서 및 도면은 제한적인 의미라기보다는 예시적인 의미로 간주되어야 한다.

Claims (23)

  1. 자율 주행 차량을 운행하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법에 있어서,
    상기 자율 주행 차량(ADV, Autonomous Driving Vehicle)을 제1 방향에서 제2 방향으로 회전시키기 위한 요청을 수신하는 단계;
    상기 ADV의 복수의 세그먼트(segment)의 복수의 세그먼트 질량을 결정하되, 여기서 상기 세그먼트 질량은 상기 ADV의 차량 플랫폼 내의 복수의 미리 결정된 위치에 위치는 단계;
    상기 ADV의 복수의 세그먼트의 복수의 세그먼트 질량에 기초하여 전체 ADV에 대한 질량 중심의 위치를 계산하되, 여기서 상기 질량 중심은 상기 전체 ADV의 전체 질량의 중심을 나타내는 단계; 및
    상기 ADV의 조향 제어를 위해 상기 전체 ADV의 질량 중심의 위치에 기초하여 조향 제어 명령어를 생성하는 단계를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 ADV의 상기 복수의 세그먼트 각각은 상기 ADV의 복수의 차륜 중 하나에 근접해서 정의되는, 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 ADV의 복수의 세그먼트의 복수의 세그먼트 질량을 결정하는 단계는,
    상기 ADV의 세그먼트 각각에 대하여, 상기 세그먼트에 대응하는 차륜과 연관된 타이어 압력 센서로부터 타이어 압력 데이터를 판독하는 단계; 및
    상기 타이어 압력 데이터에 기초하여 대응하는 세그먼트 질량을 계산하는 단계를 포함하는, 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 대응하는 세그먼트의 차륜과 연관된 서스펜션 센서로부터 서스펜션 데이터를 판독하는 단계; 및
    상기 타이어 압력 데이터 및 상기 서스펜션 데이터에 기초하여 상기 대응하는 세그먼트 질량을 계산하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 전체 ADV의 질량 중심의 위치는 미리 결정된 알고리즘을 이용하여 상기 세그먼트 질량의 상대 위치를 고려하여 상기 복수의 세그먼트 질량에 기초하여 결정되는, 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 세그먼트 질량 각각에 대하여, 상기 세그먼트 질량 및 상기 대응하는 세그먼트 질량의 경도 좌표(longitude coordinate)에 기초하여 경도 세그먼트 힘(longitude segment force)을 계산하는 단계; 및
    상기 경도 세그먼트 힘의 합과 상기 세그먼트 질량의 합에 기초하여 상기 전체 ADV의 질량 중심의 경도 좌표를 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 질량 중심의 경도 좌표를 결정하는 단계는,
    상기 경도 세그먼트 힘의 합을 상기 세그먼트 질량의 합으로 나누는 단계를 포함하는, 방법.
  8. 제5항에 있어서,
    상기 세그먼트 질량 각각에 대해, 상기 세그먼트 질량 및 상기 대응하는 세그먼트 질량의 위도 좌표(latitude coordinate)에 기초하여 위도 세그먼트 힘(latitude segment force)을 계산하는 단계; 및
    상기 위도 세그먼트 힘의 합과 상기 세그먼트 질량의 합에 기초하여 상기 전체 ADV의 질량 중심의 위도 좌표를 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 질량 중심의 위도 좌표를 결정하는 단계는,
    상기 위도 세그먼트 힘의 합을 상기 세그먼트 질량의 합으로 나누는 단계를 포함하는, 방법.
  10. 명령어들을 저장하는 비일시적 기계 판독 가능 매체로서, 상기 명령어들은 프로세서에 의해 실행될 때 상기 프로세서로 하여금 동작들을 수행하게 하고, 상기 동작들은,
    상기 자율 주행 차량(ADV)을 제1 방향에서 제2 방향으로 회전시키기 위한 요청을 수신하는 것;
    상기 ADV의 복수의 세그먼트의 복수의 세그먼트 질량을 결정하되, 여기서 상기 세그먼트 질량은 상기 ADV의 차량 플랫폼 내의 복수의 미리 결정된 위치에 위치하는 것;
    상기 ADV의 복수의 세그먼트의 복수의 세그먼트 질량에 기초하여 전체 ADV에 대한 질량 중심의 위치를 계산하되, 여기서 상기 질량 중심은 상기 전체 ADV의 전체 질량의 중심을 나타내는 것; 및
    상기 ADV의 조향 제어를 위해 상기 전체 ADV의 질량 중심의 위치에 기초하여 조향 제어 명령어를 생성하는 것을 포함하는, 비일시적 기계 판독 가능 매체.
  11. 제10항에 있어서, 상기 ADV의 상기 복수의 세그먼트 각각은 상기 ADV의 복수의 차륜 중 하나에 근접해서 정의되는, 비일시적 기계 판독 가능 매체.
  12. 제10항에 있어서, 상기 ADV의 복수의 세그먼트의 복수의 세그먼트 질량을 결정하는 것은,
    상기 ADV의 세그먼트 각각에 대하여, 상기 세그먼트에 대응하는 차륜과 연관된 타이어 압력 센서로부터 타이어 압력 데이터를 판독하는 것; 및
    상기 타이어 압력 데이터에 기초하여 대응하는 세그먼트 질량을 계산하는 것을 포함하는, 비일시적 기계 판독 가능 매체.
  13. 제12항에 있어서, 상기 동작들은,
    상기 대응하는 세그먼트의 차륜과 연관된 서스펜션 센서로부터 서스펜션 데이터를 판독하는 것; 및
    상기 타이어 압력 데이터 및 상기 서스펜션 데이터에 기초하여 상기 대응하는 세그먼트 질량을 계산하는 것을 더 포함하는, 비일시적 기계 판독 가능 매체.
  14. 제10항에 있어서, 전체 ADV의 질량 중심의 위치는 미리 결정된 알고리즘을 이용하여 상기 세그먼트 질량의 상대 위치를 고려하여 상기 복수의 세그먼트 질량에 기초하여 결정되는, 비일시적 기계 판독 가능 매체.
  15. 제14항에 있어서, 상기 동작들은,
    상기 세그먼트 질량 각각에 대하여, 상기 세그먼트 질량 및 상기 대응하는 세그먼트 질량의 경도 좌표에 기초하여 경도 세그먼트 힘을 계산하는 것; 및
    상기 경도 세그먼트 힘의 합과 상기 세그먼트 질량의 합에 기초하여 상기 전체 ADV의 질량 중심의 경도 좌표를 결정하는 것을 더 포함하는, 비일시적 기계 판독 가능 매체.
  16. 제15항에 있어서, 상기 질량 중심의 경도 좌표를 결정하는 것은,
    상기 경도 세그먼트 힘의 합을 상기 세그먼트 질량의 합으로 나누는 것을 포함하는, 비일시적 기계 판독 가능 매체.
  17. 제14항에 있어서, 상기 동작들은,
    상기 세그먼트 질량 각각에 대해, 상기 세그먼트 질량 및 상기 대응하는 세그먼트 질량의 위도 좌표에 기초하여 위도 세그먼트 힘을 계산하는 것; 및
    상기 위도 세그먼트 힘의 합과 상기 세그먼트 질량의 합에 기초하여 상기 전체 ADV의 질량 중심의 위도 좌표를 결정하는 것을 더 포함하는, 비일시적 기계 판독 가능 매체.
  18. 제17항에 있어서, 상기 질량 중심의 위도 좌표를 결정하는 것은,
    상기 위도 세그먼트 힘의 합을 상기 세그먼트 질량의 합으로 나누는 것을 포함하는, 비일시적 기계 판독 가능 매체.
  19. 데이터 처리 시스템에 있어서,
    프로세서; 및
    상기 프로세서에 결합되어 명령어들을 저장하는 메모리를 포함하고, 상기 명령어들은 상기 프로세서에 의해 실행될 때 상기 프로세서로 하여금 동작들을 수행하게 하며, 상기 동작들은,
    상기 자율 주행 차량(ADV)을 제1 방향에서 제2 방향으로 회전시키기 위한 요청을 수신하는 것;
    상기 ADV의 복수의 세그먼트의 복수의 세그먼트 질량을 결정하되, 여기서 상기 세그먼트 질량은 상기 ADV의 차량 플랫폼 내의 복수의 미리 결정된 위치에 위치하는 것;
    상기 ADV의 복수의 세그먼트의 복수의 세그먼트 질량에 기초하여 전체 ADV에 대한 질량 중심의 위치를 계산하되, 여기서 상기 질량 중심은 상기 전체 ADV의 전체 질량의 중심을 나타내는 것; 및
    상기 ADV의 조향 제어를 위해 상기 전체 ADV의 질량 중심의 위치에 기초하여 조향 제어 명령어를 생성하는 것을 포함하는, 데이터 처리 시스템.
  20. 제19항에 있어서, 상기 ADV의 상기 복수의 세그먼트 각각은 상기 ADV의 복수의 차륜 중 하나에 근접해서 정의되는, 데이터 처리 시스템.
  21. 제19항에 있어서, 상기 ADV의 복수의 세그먼트의 복수의 세그먼트 질량을 결정하는 것은,
    상기 ADV의 세그먼트 각각에 대하여, 상기 세그먼트에 대응하는 차륜과 연관된 타이어 압력 센서로부터 타이어 압력 데이터를 판독하는 것; 및
    상기 타이어 압력 데이터에 기초하여 대응하는 세그먼트 질량을 계산하는 것을 포함하는, 데이터 처리 시스템.
  22. 제21항에 있어서, 상기 동작들은,
    상기 대응하는 세그먼트의 차륜과 연관된 서스펜션 센서로부터 서스펜션 데이터를 판독하는 것; 및
    상기 타이어 압력 데이터 및 상기 서스펜션 데이터에 기초하여 상기 대응하는 세그먼트 질량을 계산하는 것을 더 포함하는, 데이터 처리 시스템.
  23. 제19항에 있어서, 전체 ADV의 질량 중심의 위치는 미리 결정된 알고리즘을 이용하여 상기 세그먼트 질량의 상대 위치를 고려하여 상기 복수의 세그먼트 질량에 기초하여 결정되는, 데이터 처리 시스템.
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