KR20180131152A

KR20180131152A - 도로지도 구축을 위한 도로 혼잡 위치 판별 및 재조사 경로 생성 방법

Info

Publication number: KR20180131152A
Application number: KR1020170067798A
Authority: KR
Inventors: 전영재
Original assignee: 현대엠엔소프트 주식회사
Priority date: 2017-05-31
Filing date: 2017-05-31
Publication date: 2018-12-10
Also published as: KR102384429B1

Abstract

본 발명은 도로지도 구축을 위한 도로 혼잡 위치 판별 및 재조사 경로 생성 방법에 관한 것으로서, 도로 전문 조사 차량(MMS 조사 차량)은 도로 지도 구축을 위해 방대하고 고품질인 데이터 취득하지만 실제 도로 상황에 따라 지도 구축에 사용하기 어려운 데이터에 의하여 지도 구축이 불가능할 경우 재조사가 수행하기 위하여 도로상의 혼잡한 정도를 수치화하여 많은 비용이 소요되는 재조사 방법을 개선할 수 있는 도로지도 구축을 위한 도로 혼잡 위치 판별 및 재조사 경로 생성 방법에 관한 것이다.

Description

도로지도 구축을 위한 도로 혼잡 위치 판별 및 재조사 경로 생성 방법{Method for discriminating the road complex position and generating the reinvestigation path in road map generation}

최근 자율주행을 통하여 목적지까지 보다 편리하고 안정적이며 효율적으로 도착하도록 지원하기 위하여, 정밀지도로부터 인지된 전방의 도로 형상, 도로간의 연결 관계, 제한 속도, 차선 수, 이벤트(예, 교차로, 횡단보도, 합류점, 분기점, 과속방지턱, Dead-end 등) 등을 고려하여 차선 변경이 필요한지를 자동으로 결정하고 차선 변경이 필요한 경우 차선 변경의 타이밍을 효과적으로 결정할 수 있도록 하기 위해서는 정밀지도의 필요성이 높아지고 있으며, 이를 위하여 정밀지도를 효율적으로 구축하기 위한 방안들이 요구되고 있는 실정이다.

일반적으로 도로 지도를 구축하기 위해서 차량단말기는 기본적으로 현 지점의 X,Y,Z 좌표와 주행중의 속도를 생성할 수 있고, 간단한 메시지를 주고 받을 수 있어 주행하면서 도로와 주변의 제한된 속성을 실시간으로 얻어낼 수 있도록 함으로써 차량단말기를 이용한 위치추적 서비스, 메시지 교환서비스 등은 종합물류정보서비스에서 상용되고 있으며, 동 서비스에서 사용되는 전자지도는 장기간에 걸친 실사를 통한 제작과정을 통해 정확하게 만들어진 것을 데이터베이스화하여 사용하고 있다.

그러나, 이러한 방법으로 전자지도를 구축하기에는 많은 시간과 비용이 소요될 뿐만 아니라 변화된 도로에 대한 개략적인 정보를 적기에 구축할 수 없는 문제점이 있었다.

이를 개선하기 위해서 대한민국 공개특허 제2001-0064815호의 도로정보를 이용한 전자지도 구축 시스템 및 그 방법에서는 차량단말기에 도로 및 주변의 속성정보를 전달할 수 있는 기능을 부가하여 정보를 수집하고 이를 전자지도의 기본 포맷으로 변환하여 전자지도를 구축하기 위한 전자지도 구축 시스템을 제공하고자 하였다.

그러나, 이러한 종래의 기술은 전자지도를 구축하기 위한 것이기는 하나 실제 도로 지도 구축이 불가능한 경우 이를 파악하고 재조사를 하기 위한 것과는 관련성이 낮다.

또한, 대한민국 등록특허 제10-1409323호의 무인자율차량 및 이의 동적환경 주행경로 생성방법에서는 도1에 도시한 바와 같이 무인자율차량에는 주행중인 주변 환경으로부터 지형 및 장애물 정보에 관한 데이터를 수집하는 센서모듈(10)과, 미리 제공된 지형정보를 기반으로 산이나 호수와 같은 대규모의 지형적 특성을 고려하여 주어진 목표점까지의 자율주행을 위한 경로계획이 수립되는 자율주행모듈(20)과, 수립된 경로계획에 따라 경로주행이 이루어지도록 제어하는 주행 제어모듈(60)이 포함한 기술을 제안하고 있다.

그러나, 이러한 종래의 기술은 주로 주변 환경을 감지하여 자율 주행에 활용하는 것으로 정밀지도를 직접 구축하는 것과는 관련성이 낮다.

상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 본 발명은 MMS(Mobile Mapping System) 조사 차량으로부터 얻어지는 영상과 3차원 점군은 도로 지도 구축을 위해 활용되고 있으나, 데이터 유실, 불확실성 등의 원인으로 실제 도로 지도 구축이 불가능한 경우, 이를 파악하여 재조사가 필요한 지점들을 경유하는 최적의 재조사 경로를 생성하여 제공하기 위한 목적이 있다.

또한, 재조사가 필요한 지점들을 경유하는 최적의 재조사 경로와 함께 각각 재조사 위치의 혼잡원인/정보취득 가이드 라인을 제공하여 효율적인 재조사가 이루어지도록 하기 위한 또 다른 목적이 있다.

본 발명의 상기 목적은 도로지도 구축을 위한 도로 혼잡 위치 판별 및 재조사 경로 생성 방법에 있어서, MMS 조사 차량에 의하여 1회 조사 분량의 데이터를 획득하는 제1 단계; 상기 제1 단계에서 획득된 데이터로부터 도로 혼잡 정도를 수치화한 혼잡도를 계산하는 제2 단계; 상기 제2 단계에서 계산된 상기 혼잡도가 임계값 이상인지 판단하는 제3 단계; 상기 제3 단계에서 계산된 상기 혼잡도가 임계값 이상인 경우 혼잡 위치에 혼잡 원인을 결합하여 데이터베이스에 저장하는 제4 단계; 및 상기 제4 단계에서 데이터베이스에 저장된 상기 혼잡 위치를 참조하여 혼잡 위치들에 대하여 클러스터링한 후 재조사 경로를 생성하는 제5 단계로 구성되는 것을 특징으로 하는 도로지도 구축을 위한 도로 혼잡 위치 판별 및 재조사 경로 생성 방법에 의해 달성된다.

따라서, 본 발명의 도로지도 구축을 위한 도로 혼잡 위치 판별 및 재조사 경로 생성 방법은 재조사가 필요한 지점을 추정함과 동시에 다수의 재조사 필요 지역을 경유하는 최적의 경로를 생성하여 제공함으로써 보다 효율적인 재조사 계획 수립이 가능하도록 하는 효과가 있다.

또한, 본 발명은 재조사 경로에 따라 도로 정보를 취득하는 경우 이전의 조사 당시 각 위치가 혼잡했던 원인과 그 원인에 따른 정보 취득 가이드를 제시함으로써 혼잡 원인을 피해 더욱 정밀한 도로 정보 취득이 가능하도록 하는 효과가 있다.

도 1은 종래의 기술에 따른 무인자율차량 및 이의 동적환경 주행경로 생성방법의 구성도,
도 2는 본 발명에 따른 도로지도 구축을 위한 도로 혼잡 위치 판별 및 재조사 경로 생성 방법의 순서도,
도 3은 본 발명에 따른 혼잡도를 계산하는 순서도,
도 4는 본 발명에 따른 혼잡도에 따른 처리 순서도,
도 5는 본 발명에 따른 재조사 경로 주행시 안내와 관련된 개요도이다.

본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.

따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.

도 2는 본 발명에 따른 도로지도 구축을 위한 도로 혼잡 위치 판별 및 재조사 경로 생성 방법의 순서도이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 도로지도 구축을 위한 도로 혼잡 위치 판별 및 재조사 경로 생성 방법은 MMS(Mobile Mapping System) 조사 차량에 의하여 1회 조사 분량의 데이터를 획득한다.

이러한 획득된 데이터는 MMS 조사 차량의 카메라 장치로부터 GPS 시간 순으로 정렬된 시계열 이미지 데이터 및 MMS 조사 차량의 레이저 스캔 장치로부터 시계열 이미지 데이터 획득 장소에 상응하는 3차원 점군 데이터이다.

이후, 획득된 1회 조사 분량의 데이터로부터 도로 혼잡 정도를 수치화한 혼잡도를 계산하며, 계산된 혼잡도가 재조사를 진행하여야 하는지 여부를 결정하는 임계값 이상인지 판단한다.

이러한 판단과정에서 계산된 혼잡도가 재조사를 진행하여야 하는 임계값 이상인 경우 혼잡 위치에 혼잡 원인을 결합하여 데이터베이스에 저장한다.

여기서, 혼잡 위치와 혼잡 원인을 결합한 데이터는 MMS 조사차량에 일시적으로 저장한 후 별도로 구비되는 서버의 데이터베이스에 저장된다.

이후, 데이터베이스에 저장된 상기 혼잡 위치를 참조하여 혼잡 위치들에 대하여 클러스터링한 후 재조사 경로를 생성함으로써 비용(시간, 인력, 데이터 저장 공간)의 투입을 최소화하는 것이 가능하다.

여기서, 혼잡 위치들에 대한 클러스터링은 MMS 조사 차량의 이동 비용에 기반하며, 생성되는 재조사 경로는 각 클러스터들의 혼잡 위치를 노드로 하여 임의의 위치를 시작하여 이동 경로가 최단 경로이다.

또한, 생성되는 재조사 경로는 각 클러스터들의 혼잡 위치를 노드로 하여 임의의 위치를 시작하여 이동 경로가 혼잡 회피시간을 고려한 최단 경로이다. 여기서, 혼잡 회피시간은 혼잡 위치에 대하여 미리 수집되어 저장되어 있는 혼잡 위치에 대한 시간별 혼잡도를 반영하여 결정된다.

이러한 혼잡 위치에 대한 시간별 혼잡도를 예시하면, 재조사하여야 하는 위치가 주택가인 경우에는 주간 시간대에는 도로변에 주차가 적으나, 심야 시간대에는 도로변에 주차가 많은 경우 심야 시간대에 재조사하는 것보다는 주간 시간대에 재조사 하도록 하는 것이 재조사의 효율성이 더욱 좋으므로 혼잡 회피시간을 주간 시간대로 설정하고, 주간 시간대에 재조사하여야 하는 혼잡 위치들을 클러스터링 하여 최단 경로를 설정한다.

도 3은 본 발명에 따른 혼잡도를 계산하는 순서도이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 도로의 혼잡한 정도를 수치화한 혼잡도는 MMS 차량의 카메라 장치에 의하여 취득되는 시계열 이미지 데이터로부터 동적 물체인 차량 또는 도로를 횡단하는 보행자의 추적에 의하여 동적 물체 개수 및 동적 물체 추적 불안정성(추적 성공/실패하는 빈도)의 항목을 산출하며, 시계열 이미지 데이터와 3차원 점군 데이터에 의한 이미지 겹침 영역 계산에 의하여 관심 영역의 픽셀을 3차원 점군으로 투영하고 어떠한 픽셀도 투영되지 않는 점군 갯수로 각 이미지간에 연속적으로 관측되지 않는 해당 이미지 미확보 영역 항목을 산출한다.

또한, MMS 차량의 레이저 스캔 장치에 의하여 취득되는 3차원 점군 데이터로부터 도로면을 추출하고, 도로면 위의 불필요한 점군(주차 차량, 주행 차량 등) 항목을 산출한다.

이후 혼잡도는 동적 물체 개수, 동적 물체 추적 불안정성, 이미지 미확보 영역 및 도로면 위 불필요한 점군중 어느 하나 이상의 항목을 이용하여 계산되며, 혼잡도를 계산하기 위하여 사용되는 항목이 2개 이상 이용되는 경우 각각의 항목에 대하여 가중치를 부여하여 가중합을 계산한다.

이러한 혼잡도는 이들 4개의 항목 모두에 대하여 각각 다른 가중치를 부여한 후 가중합을 계산함으로써 최종 혼잡도를 계산하는 것이 더욱 바람직하다.

도 4는 본 발명에 따른 혼잡도에 따른 처리 순서도이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 최종 혼잡도가 임계값 이상인 경우에는 도 2에서 설명한 바와 같이 재조사 경로(혼잡 위치 경우 최적 조사 경로)를 생성하나, 혼잡도가 임계값 이하인 경우 재조사를 진행할 필요가 없으나, 계산된 혼잡도가 기존 지도 데이터를 참조하여 조사 정보가 있는 경우 혼잡도 개선이 있는 경우에는 지도 객체를 추출하여 지도 데이터에 반영하고, 개선이 없는 경우에는 종료한다.

도 5는 본 발명에 따른 재조사 경로 주행시 안내와 관련된 개요도이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 재조사 경로가 생성된 후 MMS 조사 차량이 재조사 경로를 주행하는 경우 혼잡 위치에 근접하면 MMS 조사 차량에 탑승한 조사인원에게 혼잡도가 높았던 원인과 원인별 데이터 취득 가이드 라인을 제공하도록 함으로써 보다 정확하고 정밀한 데이터 획득이 가능하도록 한다.

이러한 원인별 데이터 취득 가이드 라인을 예시하면, 동적물체의 개수가 많은 경우 '주변 도로 환경 육안으로 확인 요망', 이미지 미확보 영역인 경우에는 '조사 주행 속도로 주행 요망' 및 도로면 위 불필요 점군인 경우 '주변 도로 환경 육안으로 확인 요망'과 같은 출력을 MMS 조사 차량내에 구비되는 음향 장치 또는 디스플레이에 표출한다.

본 발명은 이상에서 살펴본 바와 같이 바람직한 실시예를 들어 도시하고 설명하였으나, 상기한 실시예에 한정되지 아니하며 본 발명의 정신을 벗어나지 않는 범위 내에서 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변경과 수정이 가능할 것이다.

Claims

도로지도 구축을 위한 도로 혼잡 위치 판별 및 재조사 경로 생성 방법에 있어서,
MMS 조사 차량에 의하여 1회 조사 분량의 데이터를 획득하는 제1 단계;
상기 제1 단계에서 획득된 데이터로부터 도로 혼잡 정도를 수치화한 혼잡도를 계산하는 제2 단계;
상기 제2 단계에서 계산된 상기 혼잡도가 임계값 이상인지 판단하는 제3 단계;
상기 제3 단계에서 계산된 상기 혼잡도가 임계값 이상인 경우 혼잡 위치에 혼잡 원인을 결합하여 데이터베이스에 저장하는 제4 단계; 및
상기 제4 단계에서 데이터베이스에 저장된 상기 혼잡 위치를 참조하여 혼잡 위치들에 대하여 클러스터링한 후 재조사 경로를 생성하는 제5 단계로 구성되는 것을 특징으로 하는 도로지도 구축을 위한 도로 혼잡 위치 판별 및 재조사 경로 생성 방법.
제1항에 있어서,
제1 단계에서 획득된 데이터는 상기 MMS 조사 차량의 카메라 장치로부터 GPS 시간 순으로 정렬된 시계열 이미지 데이터 및 상기 MMS 조사 차량의 레이저 스캔 장치로부터 상기 시계열 이미지 데이터 획득 장소에 상응하는 3차원 점군 데이터인 것을 특징으로 하는 도로지도 구축을 위한 도로 혼잡 위치 판별 및 재조사 경로 생성 방법.
제2항에 있어서,
상기 시계열 이미지 데이터로부터 동적 물체 추적에 의하여 동적 물체 개수 및 동적 물체 추적 불안정성의 항목을 산출하며, 이미지 겹침 영역 계산에 의하여 이미지 미확보 영역 항목을 산출하는 것을 특징으로 하는 도로지도 구축을 위한 도로 혼잡 위치 판별 및 재조사 경로 생성 방법.
제3항에 있어서,
상기 3차원 점군 데이터로부터 도로면을 추출하고, 도로면위 불필요한 점군 항목을 산출하는 것을 특징으로 하는 도로지도 구축을 위한 도로 혼잡 위치 판별 및 재조사 경로 생성 방법.
제4항에 있어서,
상기 혼잡도는 동적 물체 개수, 동적 물체 추적 불안정성, 이미지 미확보 영역 및 도로면위 불필요한 점군중 어느 하나 이상의 항목을 이용하여 계산되는 것을 특징으로 하는 도로지도 구축을 위한 도로 혼잡 위치 판별 및 재조사 경로 생성 방법.
제5항에 있어서,
상기 혼잡도를 계산하기 위하여 사용되는 항목이 2개 이상 이용되는 경우 각각의 항목에 대하여 가중치를 부여하여 가중합을 계산하는 것을 특징으로 하는 도로지도 구축을 위한 도로 혼잡 위치 판별 및 재조사 경로 생성 방법.
제1항에 있어서,
상기 제2 단계에서 상기 혼잡도가 임계값 이하인 경우 기존 지도 데이터를 참조하여 조사 정보가 있는 경우 혼잡도 개선 여부에 따라 지도 객체를 추출하여 지도 데이터에 반영하거나 종료하는 것을 특징으로 하는 도로지도 구축을 위한 도로 혼잡 위치 판별 및 재조사 경로 생성 방법.
제1항에 있어서,
상기 제5 단계의 클러스터링은 MMS 조사 차량의 이동 비용에 기반하는 것을 특징으로 하는 도로지도 구축을 위한 도로 혼잡 위치 판별 및 재조사 경로 생성 방법.
제8항에 있어서,
상기 제5 단계에서 생성되는 재조사 경로는 각 클러스터들의 혼잡 위치를 노드로 하여 임의의 위치를 시작하여 이동 경로가 최단 경로인 것을 특징으로 하는 도로지도 구축을 위한 도로 혼잡 위치 판별 및 재조사 경로 생성 방법.
제8항에 있어서,
상기 제5 단계에서 생성되는 재조사 경로는 각 클러스터들의 혼잡 위치를 노드로 하여 임의의 위치를 시작하여 이동 경로가 혼잡 회피시간을 고려한 최단 경로인 것을 특징으로 하는 도로지도 구축을 위한 도로 혼잡 위치 판별 및 재조사 경로 생성 방법.
제1항에 있어서,
상기 제5 단계 이후 상기 MMS 조사 차량이 재조사 경로를 주행하는 경우 혼잡 위치에 근접하면 혼잡 원인과 원인별 데이터 취득 가이드 라인을 제공하는 제6 단계를 추가로 구비하는 것을 특징으로 하는 도로지도 구축을 위한 도로 혼잡 위치 판별 및 재조사 경로 생성 방법.