KR20190017339A - Apparatus for storing information of autonomous vehicle and method thereof - Google Patents

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KR20190017339A
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Abstract

The present invention relates to an apparatus for storing information of an autonomous vehicle and a method thereof, wherein the apparatus comprises: an image photographing unit photographing a surrounding image of a vehicle; an acceleration detection unit detecting acceleration of the vehicle; and a storage control unit storing responsibility information having information with respect to the surrounding image received from the image photographing unit when determining there is an accident risk of the vehicle based on an autonomous driving system for autonomous driving of the vehicle, the acceleration received from the acceleration detection unit, and autonomous driving data outputted from the autonomous driving system.

Description

자율 주행 차량의 정보 저장 장치 및 방법{APPARATUS FOR STORING INFORMATION OF AUTONOMOUS VEHICLE AND METHOD THEREOF}BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention [0001] The present invention relates to an information storage apparatus and method for an autonomous vehicle,
본 발명은 자율 주행 차량의 정보 저장 장치 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 차량의 사고 위험이 존재하는 경우 차량의 정보를 저장하는 자율 주행 차량의 정보 저장 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an information storage apparatus and method for an autonomous vehicle, and more particularly, to an information storage apparatus and method for an autonomous vehicle that stores information of a vehicle when an accident risk of the vehicle exists.
오늘날의 자동차 산업은 차량 주행에 운전자의 개입을 최소화하는 자율 주행을 구현하기 위한 방향으로 나아가고 있다. 자율 주행 차량이란 주행 시 외부정보 감지 및 처리기능을 통해 주변의 환경을 인식하여 주행 경로를 자체적으로 결정하고, 자체 동력을 이용하여 독립적으로 주행하는 차량을 말한다.Today's automotive industry is moving toward implementing autonomous driving that minimizes driver involvement in vehicle driving. An autonomous vehicle refers to a vehicle which independently recognizes the surrounding environment through external information sensing and processing functions, determines its own travel route, and runs independently using its own power.
자율 주행 차량은 운전자가 조향휠, 가속페달 또는 브레이크 등을 조작하지 않아도, 주행 경로 상에 존재하는 장애물과의 충돌을 방지하고 도로의 형상에 따라 차속과 주행 방향을 조절하면서 스스로 목적지까지 주행할 수 있다. 예를 들어, 직선 도로에서는 가속을 수행하고, 곡선 도로에서는 도로의 곡률에 대응하여 주행 방향을 변경하면서 감속을 수행할 수 있다.The autonomous driving vehicle can prevent the driver from colliding with obstacles existing on the driving route even if the driver does not operate the steering wheel, the accelerator pedal, or the brake, and can travel to the destination himself by adjusting the vehicle speed and driving direction according to the shape of the road have. For example, acceleration can be performed on a straight road, and deceleration can be performed on a curved road while changing the direction of travel corresponding to the curvature of the road.
이러한 자율 주행 시스템이 탑재된 자율 주행 차량이 보급됨에 따라, 자율 주행 차량의 사고 발생 시, 사고 책임이 귀속되는 대상이 누구인지가 문제가 된다. 각 국가의 법규에 따라 차이가 있으나, 자율 주행 시스템에 의해 차량이 자율 주행하는 상태에서 사고 발생 시, 사고 책임은 차량을 제조한 업체에게 귀속되며, 만약 차량이 자율 주행하는 상태에서 운전자가 운전에 개입한 경우, 사고 책임은 운전자에게 이전될 수 있다.As the autonomous vehicle equipped with the autonomous drive system is popularized, it is a matter of who is responsible for the accident responsibility when an accident occurs in the autonomous drive vehicle. However, if an accident occurs while the vehicle is autonomously driven by the autonomous drive system, the accident responsibility is attributed to the manufacturer of the vehicle, and if the vehicle is in self-running, In the event of an intervention, the accident liability may be transferred to the driver.
따라서, 자율 주행 차량에 있어 사고 발생 시, 사고 책임이 귀속되는 대상을 확정하기 위한 입증 정보를 확보할 필요성이 존재하며, 이를 위해서는 자율 주행 차량의 사고 위험성을 정확히 예측하는 과정이 선결되어야 한다.Therefore, in autonomous vehicles, there is a need to acquire authentication information in order to determine the objects to which the accident responsibility belongs. In order to do so, a process of accurately predicting the accident risk of autonomous vehicles should be prescribed.
본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허공보 제10-2016-0115448호(2016. 10. 06 공개)에 개시되어 있다.The background art of the present invention is disclosed in Korean Patent Laid-Open Publication No. 10-2016-0115448 (published on October 10, 2016).
본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로서, 본 발명의 일 측면에 따른 목적은 자율 주행 차량의 사고 위험을 예측하고, 사고 책임이 귀속되는 대상을 확정하기 위한 입증 정보를 확보할 수 있는 자율 주행 차량의 정보 저장 장치 및 방법을 제공하는 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and an object of the present invention is to provide an autonomous vehicle which is capable of predicting an accident risk of an autonomous vehicle and securing authentication information for determining an object to which an accident responsibility belongs And an information storage device and method for an autonomous vehicle.
본 발명의 일 측면에 따른 자율 주행 차량의 정보 저장 장치는 차량의 주변 영상을 촬영하는 영상 촬영부, 상기 차량의 가속도를 감지하는 가속도 감지부, 상기 차량의 자율 주행을 위한 자율 주행 시스템, 및 상기 가속도 감지부로부터 입력받은 가속도, 및 상기 자율 주행 시스템으로부터 출력된 자율 주행 데이터 중 하나 이상에 기초하여 상기 차량의 사고 위험이 존재하는 것으로 판단된 경우, 상기 영상 촬영부로부터 입력받은 주변 영상에 대한 정보를 포함하는 책임 정보를 저장하는 저장 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to an aspect of the present invention, there is provided an information storage apparatus for an autonomous vehicle including an image capturing unit for capturing a surrounding image of the vehicle, an acceleration sensing unit for sensing acceleration of the vehicle, an autonomous travel system for autonomous travel of the vehicle, When it is determined that there is an accident risk of the vehicle based on at least one of the acceleration received from the acceleration sensing unit and the autonomous driving data output from the autonomous navigation system, And a storage control unit for storing the responsibility information including the user information.
본 발명은 상기 자율 주행 시스템으로부터 출력된 자율 주행 데이터를 입력받아 자율 주행 중인 상기 차량에 위험 상황이 발생하였는지 여부를 판단하고, 그 판단 결과를 상기 저장 제어부로 전달하는 판단부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.The present invention further includes a determination unit that receives the autonomic running data output from the autonomous running system to determine whether or not a dangerous situation has occurred in the autonomous vehicle, and transmits the determination result to the storage control unit do.
본 발명에 있어 상기 자율 주행 시스템은, 자동 긴급 제동 시스템(AEB: Autonomous Emergency Braking), 차선 유지 지원 시스템(LKAS: Lane Keeping Assist System), 고속도로 주행 지원 시스템(HDA: Highway Driving Assist), 및 운전자 주의 경고 시스템(DAW: Driver Attention Warning) 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the autonomous traveling system includes an autonomous emergency braking (AEB), a lane keeping assistance system (LKAS), a highway driving assistance (HDA) And a warning system (DAW: Driver Attention Warning).
본 발명에 있어 상기 자율 주행 데이터는, 상기 자동 긴급 제동 시스템으로부터 출력되는 TTC(Time To Collision) 데이터, 상기 차선 유지 지원 시스템으로부터 출력되는 TTLC(Time To Lane Crossing) 데이터와 SysWarning 데이터, 상기 고속도로 주행 지원 시스템으로부터 출력되는 Crash/Cancel 데이터, 및 상기 운전자 주의 경고 시스템으로부터 출력되는 AAWarn 데이터 중 하나 이상을 포함하고, 상기 판단부는, 상기 각 자율 주행 데이터 중 하나 이상이, 상기 각 자율 주행 데이터 각각에 대하여 미리 설정된 위험 조건을 만족하는 경우, 자율 주행 중인 상기 차량에 위험 상황이 발생한 것으로 판단하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the autonomous travel data includes time to collision (TTC) data output from the automatic emergency braking system, Time To Lane Crossing (TTLC) data and SysWarning data output from the lane keeping support system, Wherein the determination unit includes at least one of Crash / Cancel data output from the system, and AAWarn data output from the driver warning system, wherein the determination unit determines that at least one of the autonomous driving data And determines that a dangerous situation has occurred in the self-running vehicle if the set dangerous condition is satisfied.
본 발명은 운전자 상태 경고 시스템(DSW: Driver State Warning)을 더 포함하고, 상기 판단부는, 상기 운전자 상태 경고 시스템을 통해 운전자가 부주의 상태에 있는지 여부를 더 판단하여 자율 주행 중인 상기 차량에 위험 상황이 발생하였는지 여부를 판단하되, 상기 각 자율 주행 데이터 중 하나 이상이 각각에 대하여 미리 설정된 상기 위험 조건을 만족하는 경우, 및 상기 운전자가 부주의 상태에 있는 것으로 판단된 경우 중 하나 이상에 해당하면 자율 주행 중인 상기 차량에 위험 상황이 발생한 것으로 판단하는 것을 특징으로 한다.The present invention further includes a driver state warning (DSW), wherein the determination unit further determines whether or not the driver is in a careless state through the driver state warning system, And if at least one of the autonomous travel data satisfies the predetermined risk condition for each of the autonomous travel data and if it is determined that the driver is in an inattentive state, It is determined that a dangerous situation has occurred in the vehicle.
본 발명에 있어 상기 판단부는, 자율 주행 중인 상기 차량에 위험 상황이 발생하였는지 여부를 판단한 결과를 하나의 CAN(Controller Area Network) 신호로 상기 저장 제어부로 전달하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the determination unit may transmit a result of determining whether a dangerous situation has occurred in the autonomous vehicle, to the storage controller, as a CAN (Controller Area Network) signal.
본 발명에 있어 상기 저장 제어부는, 상기 가속도 감지부로부터 입력받은 가속도가 미리 설정된 임계값 이상인 것으로 판단된 경우, 및 상기 판단부로부터 전달받은 판단 결과에 따라 자율 주행 중인 상기 차량에 위험 상황이 발생한 것으로 판단된 경우 중 하나 이상에 해당하면 상기 차량의 사고 위험이 존재하는 것으로 판단하여 상기 책임 정보를 저장하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, when the acceleration received from the acceleration sensing unit is determined to be equal to or greater than a preset threshold value, and a dangerous situation occurs in the self-driven vehicle according to the determination result transmitted from the determination unit And judges that there is an accident risk of the vehicle if it is determined that at least one of the judged cases exists, and stores the responsibility information.
본 발명에 있어 상기 책임 정보는, 상기 운전자 상태 경고 시스템에 의해 획득된 운전자의 상태 정보를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the responsibility information may further include status information of a driver obtained by the driver condition warning system.
본 발명에 있어 상기 책임 정보는, 상기 차량에 탑재된 하나 이상의 ECU(Electronic Control Unit) 간의 통신을 위한 CAN 신호 정보를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the responsibility information may further include CAN signal information for communication between at least one ECU (Electronic Control Unit) mounted on the vehicle.
본 발명의 일 측면에 따른 자율 주행 차량의 정보 저장 방법은 저장 제어부가, 차량의 가속도, 및 자율 주행 시스템으로부터 출력된 자율 주행 데이터 중 하나 이상에 기초하여 상기 차량의 사고 위험이 존재하는지 여부를 판단하는 단계, 및 상기 차량의 사고 위험이 존재하는 것으로 판단된 경우, 상기 저장 제어부가 상기 차량의 주변 영상에 대한 정보를 포함하는 책임 정보를 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.The information storage method of an autonomous vehicle according to an aspect of the present invention is characterized in that the storage control unit judges whether or not an accident risk of the vehicle exists based on at least one of acceleration of the vehicle and autonomous driving data output from the autonomous vehicle running system And storing the responsibility information including information on the peripheral image of the vehicle when the storage control unit determines that there is an accident risk of the vehicle.
본 발명에 있어 상기 사고 위험이 존재하는지 여부를 판단하는 단계는, 상기 저장 제어부가, 상기 자율 주행 데이터에 기초하여 자율 주행 중인 상기 차량에 위험 상황이 발생하였는지 여부를 판단하는 단계를 포함하고, 상기 자율 주행 시스템은, 자동 긴급 제동 시스템(AEB: Autonomous Emergency Braking), 차선 유지 지원 시스템(LKAS: Lane Keeping Assist System), 고속도로 주행 지원 시스템(HDA: Highway Driving Assist), 및 운전자 주의 경고 시스템(DAW: Driver Attention Warning) 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the step of determining whether or not the risk of an accident exists may include a step of the storage control unit determining whether or not a dangerous situation has occurred in the autonomous vehicle on the basis of the autonomic travel data, The autonomous drive system is designed to operate in a variety of modes including automatic emergency braking (AEB), lane keeping assistance system (LKAS), highway driving assistance (HDA), and driver warning system (DAW) And Driver Attention Warning).
본 발명에 있어 상기 자율 주행 데이터는, 상기 자동 긴급 제동 시스템으로부터 출력되는 TTC(Time To Collision) 데이터, 상기 차선 유지 지원 시스템으로부터 출력되는 TTLC(Time To Lane Crossing) 데이터와 SysWarning 데이터, 상기 고속도로 주행 지원 시스템으로부터 출력되는 Crash/Cancel 데이터, 및 상기 운전자 주의 경고 시스템으로부터 출력되는 AAWarn 데이터 중 하나 이상을 포함하고, 상기 위험 상황이 발생하였는지 여부를 판단하는 단계에서, 상기 저장 제어부는, 상기 각 자율 주행 데이터 중 하나 이상이, 상기 각 자율 주행 데이터 각각에 대하여 미리 설정된 위험 조건을 만족하는 경우, 자율 주행 중인 상기 차량에 위험 상황이 발생한 것으로 판단하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the autonomous travel data includes time to collision (TTC) data output from the automatic emergency braking system, Time To Lane Crossing (TTLC) data and SysWarning data output from the lane keeping support system, Wherein the storage control unit includes at least one of Crash / Cancel data output from the system, and AAWarn data output from the driver warning system, , It is determined that a dangerous situation has occurred in the autonomous vehicle when the predetermined risk condition is satisfied for each of the autonomous running data.
본 발명은 상기 위험 상황이 발생하였는지 여부를 판단하는 단계에서, 상기 저장 제어부는, 운전자 상태 경고 시스템(DSW: Driver State Warning)을 통해 운전자가 부주의 상태에 있는지 여부를 더 판단하여 자율 주행 중인 상기 차량에 위험 상황이 발생하였는지 여부를 판단하되, 상기 각 자율 주행 데이터 중 하나 이상이 각각에 대하여 미리 설정된 상기 위험 조건을 만족하는 경우, 및 상기 운전자가 부주의 상태에 있는 것으로 판단된 경우 중 하나 이상에 해당하면 자율 주행 중인 상기 차량에 위험 상황이 발생한 것으로 판단하는 것을 특징으로 한다.The storage controller may further determine whether the driver is in an inattentive state through a Driver State Warning (DSW) and determine whether the driver is in an inattentive state, Wherein at least one of the autonomous travel data satisfies the predetermined risk condition for each of the autonomous travel data, and when it is determined that the driver is in an inattentive state, The control unit determines that a dangerous situation has occurred in the self-running vehicle.
본 발명에 있어 상기 사고 위험이 존재하는지 여부를 판단하는 단계는, 상기 저장 제어부가, 상기 가속도가 미리 설정된 임계값 이상인지 여부를 판단하는 단계, 및 상기 저장 제어부가, 상기 가속도가 상기 임계값 이상인 것으로 판단된 경우, 및 자율 주행 중인 상기 차량에 위험 상황이 발생한 것으로 판단된 경우 중 하나 이상에 해당하면 상기 차량의 사고 위험이 존재하는 것으로 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the step of determining whether or not the risk of an accident exists includes the steps of: the storage control unit determining whether the acceleration is equal to or greater than a preset threshold value; and if the acceleration is equal to or greater than the threshold value And determining that there is an accident risk of the vehicle if it is determined that the vehicle is in an autonomous running state, or when it is determined that a dangerous situation has occurred in the autonomous vehicle.
본 발명에 있어 상기 책임 정보는, 상기 운전자 상태 경고 시스템에 의해 획득된 운전자의 상태 정보를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the responsibility information may further include status information of a driver obtained by the driver condition warning system.
본 발명에 있어 상기 책임 정보는, 상기 차량에 탑재된 하나 이상의 ECU(Electronic Control Unit) 간의 통신을 위한 CAN(Controller Area Network) 신호 정보를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the responsibility information further includes CAN (Controller Area Network) signal information for communication between at least one ECU (Electronic Control Unit) mounted on the vehicle.
본 발명의 일 측면에 따르면, 본 발명은 자율 주행 차량의 사고 발생 시, 사고 책임이 귀속되는 대상을 분별하도록 함으로써 책임 소재가 없는 사고의 책임이 운전자에게 전가되는 것을 방지할 수 있고, 별도의 추가적인 장치없이 기존의 자율 주행 시스템의 데이터만을 이용하여 사고 위험을 예측할 수 있는 실용적 측면에서 이점을 갖는다.According to one aspect of the present invention, when an accident occurs in an autonomous vehicle, it is possible to distinguish an object to which an accident responsibility belongs, thereby preventing the responsibility of the accident from being transferred to the driver, It has an advantage in that it can predict the accident risk using only the data of the existing autonomous navigation system without the device.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량의 정보 저장 장치를 설명하기 위한 제1 블록구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량의 정보 저장 장치에서 자율 주행 시스템을 구체적으로 설명하기 위한 블록구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량의 정보 저장 장치가 구현되는 다른 실시예를 설명하기 위한 블록구성도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량의 정보 저장 장치를 설명하기 위한 제2 블록구성도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량의 정보 저장 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량의 정보 저장 방법에서 사고 위험이 존재하는지 여부를 판단하는 단계를 구체적으로 설명하기 위한 흐름도이다.
FIG. 1 is a block diagram illustrating an information storage apparatus for an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG.
2 is a block diagram for explaining an autonomous traveling system in an information storage apparatus of an autonomous traveling vehicle according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a block diagram illustrating another embodiment of an information storage device for an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG.
FIG. 4 is a block diagram of a second embodiment for explaining an information storage device for an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG.
5 is a flowchart illustrating a method of storing information of an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a flowchart illustrating a method for determining whether an accident risk exists in an information storage method of an autonomous vehicle according to an exemplary embodiment of the present invention. Referring to FIG.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 자율 주행 차량의 정보 저장 장치 및 방법의 실시예를 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로, 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, embodiments of an information storage apparatus and method for an autonomous vehicle according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In this process, the thicknesses of the lines and the sizes of the components shown in the drawings may be exaggerated for clarity and convenience of explanation. In addition, the terms described below are defined in consideration of the functions of the present invention, which may vary depending on the intention or custom of the user, the operator. Therefore, definitions of these terms should be made based on the contents throughout this specification.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량의 정보 저장 장치를 설명하기 위한 제1 블록구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량의 정보 저장 장치에서 자율 주행 시스템을 구체적으로 설명하기 위한 블록구성도이며, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량의 정보 저장 장치가 구현되는 다른 실시예를 설명하기 위한 블록구성도이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량의 정보 저장 장치를 설명하기 위한 제2 블록구성도이다.FIG. 1 is a block diagram of a first embodiment of an information storage apparatus for an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention. FIG. 2 is a block diagram of an information storage apparatus for autonomous vehicles according to an embodiment of the present invention. FIG. 3 is a block diagram for explaining another embodiment in which an information storage device for an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention is implemented, FIG. 4 is a block diagram for explaining the present invention FIG. 2 is a block diagram illustrating an information storage device for an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량의 정보 저장 장치는 영상 촬영부(100), 가속도 감지부(200), 자율 주행 시스템(300), 저장 제어부(600) 및 저장부(700)를 포함할 수 있다.1, an information storage device for an autonomous vehicle according to an exemplary embodiment of the present invention includes an image capturing unit 100, an acceleration sensing unit 200, an autonomous travel system 300, a storage controller 600, (700). ≪ / RTI >
영상 촬영부(100)는 차량의 주변 영상을 촬영하여 후술할 저장 제어부(600)로 전달할 수 있다. 영상 촬영부(100)에 의해 촬영되는 주변 영상은 차량의 전방 영상뿐만 아니라, 후방 영상, 좌측 및 우측 영상을 포함할 수 있으며, 이를 위해 영상 촬영부(100)는 주변 영상을 촬영하기 위한 영상 인식 센서(예: 카메라 센서)를 포함할 수 있다.The image capturing unit 100 may capture a peripheral image of the vehicle and transmit the captured image to a storage controller 600 to be described later. The peripheral image captured by the image capturing unit 100 may include not only a forward image but also a rear image, a left image, and a right image of the vehicle. For this purpose, the image capturing unit 100 may capture an image Sensors (e.g., camera sensors).
가속도 감지부(200)는 차량의 가속도를 감지하여 저장 제어부(600)로 전달할 수 있다. 가속도 감지부(200)에 의해 감지되는 차량의 가속도는 차량의 종방향 가속도뿐만 아니라 횡방향 가속도도 포함할 수 있으며, 이를 위해 가속도 감지부(200)는 가속도 센서를 포함할 수 있다.The acceleration sensing unit 200 senses the acceleration of the vehicle and transmits the sensed acceleration to the storage controller 600. The acceleration of the vehicle sensed by the acceleration sensing unit 200 may include not only the longitudinal acceleration of the vehicle but also the transverse acceleration. For this purpose, the acceleration sensing unit 200 may include an acceleration sensor.
자율 주행 시스템(300)은 차량에 탑재되어 차량의 자율 주행을 수행할 수 있다. 도 2에 도시된 것과 같이 자율 주행 시스템(300)은 자동 긴급 제동 시스템(AEB: Autonomous Emergency Braking, 310), 차선 유지 지원 시스템(LKAS: Lane Keeping Assist System, 330), 고속도로 주행 지원 시스템(HDA: Highway Driving Assist, 350), 및 운전자 주의 경고 시스템(DAW: Driver Attention Warning, 370) 중 하나 이상을 포함할 수 있으나 이에 한정되지 않으며, 차량의 자율 주행을 수행하기 위한 다양한 종류의 시스템을 포함할 수 있다.The autonomous driving system 300 can be mounted on a vehicle and can perform autonomous driving of the vehicle. 2, the autonomous driving system 300 includes an autonomous emergency braking (AEB) system 310, a lane keeping assistance system (LKAS) 330, a highway driving support system (HDA) 330, Highway Driving Assist 350, and Driver Attention Warning (DAW) 370, and may include various types of systems for performing autonomous driving of a vehicle have.
자율 주행 시스템(300)은 차량의 자율 주행을 제어하기 위해 차량에 탑재된 하나 이상의 제어장치(즉, ECU(Electronic Controller Unit))와 자율 주행 데이터를 송수신할 수 있다. 본 실시예에서 자율 주행 시스템(300)으로부터 출력되는 자율 주행 데이터는 자율 주행 중인 차량에 위험 상황이 발생하였는지 여부를 판단하기 위한 기초 정보로서 사용될 수 있으며, 이에 대한 구체적인 설명은 후술한다.The autonomous driving system 300 can send and receive autonomous driving data to at least one control device (i.e., an electronic control unit (ECU)) mounted on the vehicle to control the autonomous driving of the vehicle. In this embodiment, the autonomous driving data output from the autonomous driving system 300 can be used as basic information for determining whether a dangerous situation has occurred in the autonomous vehicle, and a detailed description thereof will be given later.
저장 제어부(600)는 가속도 감지부(200)로부터 입력받은 가속도, 및 자율 주행 시스템(300)으로부터 출력된 자율 주행 데이터 중 하나 이상에 기초하여 차량의 사고 위험이 존재하는 것으로 판단된 경우, 영상 촬영부(100)로부터 입력받은 주변 영상에 대한 정보를 포함하는 책임 정보를 저장할 수 있다. 책임 정보는 차량에 사고 발생 시, 사고 책임이 귀속되는 대상을 입증하기 위해 사용되는 정보를 의미한다.When the storage control unit 600 determines that there is an accident risk of the vehicle based on at least one of the acceleration inputted from the acceleration sensing unit 200 and the autonomous driving data output from the autonomous driving system 300, And may store responsibility information including information on a surrounding image input from the unit 100. Responsibility information means the information used to prove the object to which accident liability is attributed when an accident occurs in a vehicle.
저장부(700)는 저장 제어부(600)로부터 책임 정보를 전달받아 저장할 수 있다.The storage unit 700 may receive the responsibility information from the storage control unit 600 and store the responsibility information.
한편, 도 1에 도시된 것과 같이 본 실시예는 저장 제어부(600)가 가속도 감지부(200)로부터 가속도를 입력받고, 자율 주행 시스템(300)으로부터 자율 주행 데이터를 직접 입력받아 차량의 사고 위험이 존재하는지 여부를 판단하는 구성으로 구현될 수도 있고, 도 3에 도시된 것과 같이 자율 주행 시스템(300) 및 저장 제어부(600) 간의 와이어링(wiring)으로 인한 통신 로드(Load)를 감소시키기 위해, 자율 주행 시스템(300) 및 저장 제어부(600) 간의 통신을 매개하는 판단부(500)를 채용하는 구성으로 구현될 수도 있다.1, in the present embodiment, the storage control unit 600 receives the acceleration from the acceleration sensing unit 200 and directly receives the autonomous driving data from the autonomous driving system 300, In order to reduce the communication load due to the wiring between the autonomous drive system 300 and the storage controller 600 as shown in FIG. 3, The determination unit 500 that mediates communication between the autonomic navigation system 300 and the storage control unit 600 may be employed.
이하에서는 도 3을 참조하여, 판단부(500) 및 저장 제어부(600)를 통해 사고 위험이 존재하는지 여부를 판단하고 책임 정보를 저장하는 구성을 구체적으로 설명한다.Hereinafter, a configuration for determining whether or not an accident risk exists through the determination unit 500 and the storage control unit 600 and storing responsibility information will be described in detail with reference to FIG.
판단부(500)는 자율 주행 시스템(300)으로부터 출력된 자율 주행 데이터를 입력받아 자율 주행 중인 차량에 위험 상황이 발생하였는지 여부를 판단하고, 그 판단 결과를 저장 제어부(600)로 전달할 수 있다.The determination unit 500 may receive the autonomous driving data output from the autonomous driving system 300 to determine whether or not a dangerous situation has occurred in the autonomous vehicle, and may transmit the determination result to the storage control unit 600.
판단부(500)가 입력받는 자율 주행 데이터는, 자동 긴급 제동 시스템(310)으로부터 출력되는 TTC(Time To Collision) 데이터, 차선 유지 지원 시스템(330))으로부터 출력되는 TTLC(Time To Lane Crossing) 데이터와 SysWarning 데이터, 고속도로 주행 지원 시스템(350))으로부터 출력되는 Crash/Cancel 데이터, 및 운전자 주의 경고 시스템(370)으로부터 출력되는 AAWarn 데이터 중 하나 이상을 포함할 수 있다.The autonomous travel data received by the determination unit 500 is transmitted to the lane keeping support system 330 through time to lane crossing (TTLC) data outputted from the automatic emergency braking system 310, such as TTC (Time To Collision) Crash / Cancel data output from the SysWarning data, the highway driving support system 350, and AAWarn data output from the driver warning system 370.
상기한 각 자율 주행 데이터는 각 자율 주행 시스템(300)이 차량의 자율 주행을 제어하기 위해 차량의 ECU와 송수신하는 데이터로서, 자율 주행 상황에 따라 각각 다른 값으로 설정되어 차량의 자율 주행을 제어하기 위해 사용된다. 따라서, 각 자율 주행 데이터를 토대로 차량의 자율 주행 상황을 추정할 수 있으며, 이에 본 실시예에서 판단부(500)는 각 자율 주행 데이터 중 하나 이상이, 각 자율 주행 데이터 각각에 대하여 미리 설정된 위험 조건을 만족하는 경우, 자율 주행 중인 차량에 위험 상황이 발생한 것으로 판단할 수 있다. 위험 조건은 자율 주행 중인 차량에 위험 상황이 발생한 것으로 볼 수 있는 경우의 자율 주행 데이터의 범위 또는 값으로서, 설계자의 의도 및 실험적 결과에 기초하여 다양하게 설계되어 판단부(500)에 미리 설정되어 있을 수 있다.Each of the autonomous travel data described above is data that the autonomous travel system 300 transmits and receives with the ECU of the vehicle to control the autonomous travel of the vehicle, and is set to a different value according to the autonomous travel situation to control the autonomous travel of the vehicle . Accordingly, the autonomous running situation of the vehicle can be estimated on the basis of each autonomous running data. Thus, in this embodiment, the judging unit 500 judges whether or not one or more of the autonomous running data has a predetermined risk condition , It can be determined that a dangerous situation has occurred in the autonomous vehicle. The risk condition is a range or value of autonomous driving data in the case where a dangerous situation occurs in an autonomous vehicle, and is designed in various ways on the basis of a designer's intention and an experimental result, .
본 실시예에서는 전술한 것과 같이 판단부(500)가 각 자율 주행 데이터 중 하나 이상이, 각 자율 주행 데이터 각각에 대하여 미리 설정된 위험 조건을 만족하는지 여부를 판단하여 자율 주행 중인 차량에 위험 상황이 발생한 것으로 판단하는 구성으로 설명하였으나, 실시예에 따라서는 각 자율 주행 데이터 중 하나 이상이, 각 자율 주행 데이터 각각에 대하여 미리 설정된 정상 동작 조건을 만족하는지 여부를 판단하여 자율 주행 중인 차량에 위험 상황이 발생한 것으로 판단하는 구성으로 구현될 수도 있다. 즉, 각 자율 주행 시스템(300)이 운전자의 수동 운전에 의존하지 않고 스스로 차량의 자율 주행을 제어할 수 있는 자율 주행 데이터의 조건(즉, 자율 주행 시스템(300)이 정상적으로 동작하는 경우 자율 주행 데이터의 범위 또는 값)을 자율 주행 데이터가 만족하는지 여부를 판단하고, 만족하지 않는 경우 자율 주행 중인 차량에 위험 상황이 발생한 것으로 판단하는 구성으로 구현될 수도 있다.In this embodiment, as described above, the determination unit 500 determines whether or not at least one of the autonomous driving data satisfies a predetermined risk condition for each of the autonomous driving data, However, according to the embodiment, it is determined whether or not at least one of the respective autonomous running data satisfies a predetermined normal operating condition for each of the autonomous running data, As shown in FIG. That is, when each of the autonomous driving system 300 is in a state of autonomous driving data that can control the autonomous driving of the vehicle by itself without depending on the manual operation of the driver (that is, when the autonomous driving system 300 normally operates, Of the self-running vehicle is satisfied), and if the self-running data is not satisfied, it is determined that a dangerous situation has occurred in the self-running vehicle.
한편, 본 실시예에 따른 자율 주행 차량의 정보 저장 장치는 도 3에 도시된 것과 같이 운전자의 상태를 파악하여 운전자가 부주의 상태에 있는 것으로 판단된 경우 소정의 조치(예: 경고 메시지 출력)를 수행하는 운전자 상태 경고 시스템(DSW: Driver State Warning, 400)을 더 포함할 수 있다.Meanwhile, the information storage device of the autonomous vehicle according to the present embodiment grasps the state of the driver as shown in FIG. 3 and performs a predetermined action (e.g., outputting a warning message) when it is determined that the driver is in a careless state And a Driver State Warning (DSW) 400. The Driver State Warning (DSW)
이에 따라, 판단부(500)는 운전자 상태 경고 시스템(400)을 통해 운전자가 부주의 상태에 있는지 여부를 더 판단하여 자율 주행 중인 차량에 위험 상황이 발생하였는지 여부를 판단할 수 있다. 이때, 판단부(500)는 자율 주행 데이터 중 하나 이상이 각각에 대하여 미리 설정된 위험 조건을 만족하는 경우, 및 운전자 상태 경고 시스템(400)을 통해 운전자가 부주의 상태에 있는 것으로 판단된 경우 중 하나 이상에 해당하면 자율 주행 중인 차량에 위험 상황이 발생한 것으로 판단할 수 있다.Accordingly, the determination unit 500 can further determine whether the driver is in an inattentive state through the driver's warning system 400, and determine whether or not a dangerous situation has occurred in the autonomous vehicle. If at least one of the autonomic driving data satisfies the predetermined risk condition for each of the autonomic driving data and the driver's state warning system 400 determines that the driver is in an inattentive state, , It can be judged that a dangerous situation has occurred in the autonomous vehicle.
즉, 운전자 상태 경고 시스템(400)을 통해 운전자가 부주의 상태에 있는 것으로 판단된 경우에도 사고 위험이 있으므로, 판단부(500)는 운전자가 부주의 상태에 있는지 여부를 더 고려하여 위험 상황 발생 여부를 판단할 수 있는 근거를 확장함으로써 자율 주행 중인 차량에 위험 상황이 발생하였는지 여부를 보다 정확하게 판단할 수 있다.That is, even when the driver is determined to be in an inattentive state through the driver's condition warning system 400, there is an accident risk. Therefore, the judging unit 500 judges whether or not a dangerous situation occurs by further considering whether or not the driver is in an inattentive state It is possible to more accurately determine whether or not a dangerous situation has occurred in the autonomous vehicle.
한편, 운전자 상태 경고 시스템(400)은 운전자가 부주의 상태에 있는지 여부를 판단하기 위해 운전자를 촬영하는 영상 인식 센서(예: 카메라 센서)를 포함할 수 있으며, 카메라 센서에 의해 촬영된 운전자가 부주의 상태에 있는 것으로 판단된 경우(예: 운전자가 일정 시간 동안 눈을 감고 있는 것으로 판단된 경우), Driver_State 데이터를 활성화하여 판단부(500)로 전달함으로써 판단부(500)로 하여금 운전자가 부주의 상태에 있는지 여부를 판단하도록 할 수 있다. 또한, 후술할 것과 같이 운전자 상태 경고 시스템(400)은 영상 인식 센서를 통해 촬영한 운전자의 영상 정보를 포함하는 운전자의 상태 정보를 저장 제어부(600)로 전달하여 책임 정보로서 저장되도록 할 수 있다.On the other hand, the driver condition warning system 400 may include an image recognition sensor (e.g., a camera sensor) that photographs a driver to determine whether the driver is in an inattentive state, (For example, when it is determined that the driver is closing his / her eyes for a predetermined period of time), Driver_State data is activated and transmitted to the determination unit 500, thereby causing the determination unit 500 to determine whether the driver is in an inattentive state Or not. In addition, as will be described later, the driver's condition warning system 400 may transmit the driver's state information including the image information of the driver photographed through the image recognition sensor to the storage controller 600 so as to be stored as the responsibility information.
저장 제어부(600)는 가속도 감지부(200)로부터 입력받은 가속도, 및 판단부(500)로부터 전달받은, 자율 주행 중인 차량에 위험 상황이 발생하였는지 여부를 판단한 결과에 기초하여 차량에 사고 위험이 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.The storage control unit 600 determines whether there is an accident risk in the vehicle based on the acceleration received from the acceleration sensing unit 200 and the result of determining whether a dangerous situation has occurred in the self- Or not.
구체적으로, 가속도 감지부(200)로부터 입력받은 가속도가 미리 설정된 임계값 이상인 것으로 판단된 경우, 및 판단부(500)로부터 전달받은 위험 상황 발생 여부 판단 결과에 따라 자율 주행 중인 차량에 위험 상황이 발생한 것으로 판단된 경우 중 하나 이상에 해당하면 사고 위험이 존재하는 것으로 판단하여 책임 정보를 저장할 수 있다.Specifically, when it is determined that the acceleration input from the acceleration sensing unit 200 is equal to or greater than a preset threshold value, and a dangerous situation occurs in the autonomous vehicle according to the determination result of the occurrence of the dangerous situation transmitted from the determination unit 500 If it is determined that there is at least one of the cases, it can be determined that there is an accident risk and the responsibility information can be stored.
즉, 가속도 감지부(200)로부터 입력받은 차량의 가속도가 임계값 이상인 경우, 저장 제어부(600)는 주행 중인 차량에 충격 또는 급격한 속도 변화가 발생한 것으로 판단할 수 있으므로 사고 위험이 존재하는 것으로 판단하여 책임 정보를 저장할 수 있다. 이때, 저장 제어부(600)는 차량의 x축, y축, z축 각각에 대한 가속도를 각 축에 대하여 미리 설정된 각 임계값과 비교하여 사고 위험이 존재하는지 여부를 판단할 수 있다. 임계값은 차량에 충격 또는 급격한 속도 변화가 발생한 것으로 볼 수 있는 차량의 가속도의 하한값으로서, 설계자의 의도 및 실험적 결과에 기초하여 다양하게 설계되어 저장 제어부(600)에 미리 설정되어 있을 수 있다.That is, when the acceleration of the vehicle received from the acceleration sensing unit 200 is equal to or greater than the threshold value, the storage control unit 600 determines that there is an accident risk because it can be determined that a shock or a sudden speed change has occurred in the vehicle under running Accountability information can be stored. At this time, the storage controller 600 may compare the accelerations of the vehicle with respect to the x-axis, the y-axis, and the z-axis, respectively, with respect to each axis to determine whether there is an accident risk. The threshold value may be variously designed based on the designer's intention and the experimental result and may be preset in the storage control unit 600 as a lower limit value of the vehicle acceleration that can be regarded as a shock or a sudden speed change in the vehicle.
또한, 판단부(500)로부터 전달받은 위험 상황 발생 여부 판단 결과에 따라 자율 주행 중인 차량에 위험 상황이 발생한 것으로 판단된 경우에도 저장 제어부(600)는 차량에 사고 위험이 존재하는 것으로 판단하여 책임 정보를 저장할 수 있다.In addition, when it is determined that a dangerous situation has occurred in the self-running vehicle according to the determination result of the occurrence of the dangerous situation transmitted from the determination unit 500, the storage control unit 600 determines that there is an accident risk in the vehicle, Can be stored.
하기 표 1은 이상에서 설명한, 저장 제어부(600)에 의해 책임 정보가 저장되는 저장 조건의 일 예시를 정리한 것이다.Table 1 below is an example of the storage condition in which the responsibility information is stored by the storage control unit 600 as described above.

구성Configuration

주행 상황Driving situation

데이터data

판단 조건Judgment condition


가속도 감지부The acceleration sensing unit

차량에 충격 또는 급격한 속도 변화가 발생한 경우

When a shock or sudden change in speed occurs in the vehicle


가속도


acceleration


가속도가 임계치 이상


Acceleration above threshold










자율 주행 시스템Autonomous driving system



AEBAEB

전방 장애물이 검출되어 긴급 제동을 수행하는 경우

When the front obstacle is detected and emergency braking is performed

TTC(Time To Collision)
데이터

TTC (Time To Collision)
data

TTC가 설정 범위 내
미존재

TTC is within the setting range
Not existing






LKASLKAS



차선 이탈을 방지하기 위해 차량의 주행을 제어하는 경우


To control the driving of the vehicle to prevent lane departure


TTLC(Time To Lane Crossing) 데이터


Time to Lane Crossing (TTLC) data
TTLC 데이터를 토대로 Control Start Flag값이 설정
(도로 곡률 ±0.003 일때 standard mode 에서 TTLC 8sec, 2.5sec, 3.5sec)
Control Start Flag value is set based on TTLC data
(TTLC 8 sec, 2.5 sec, 3.5 sec in standard mode when the road curvature is ± 0.003)

운전자가 일정 시간 조향휠에서 손을 떼고 있는 경우

The driver is off the steering wheel for a period of time.


SysWarning
데이터


SysWarning
data
SysWarning 데이터 값 9
- 조향휠에서 12초 이상 손을 떼고 있는 경우: SysWarning 4
- 이후 5초 경과:
SysWarning 9
SysWarning data value 9
- If the steering wheel is released for more than 12 seconds: SysWarning 4
- After 5 seconds elapsed:
SysWarning 9


HDAHDA

고속도로 주행 중, 차선변경 및 턴신호가 있을 때 사각지대의 차량 접근으로 차선변경이 취소되는 경우

Lane change is canceled due to vehicle approach in blind zone when driving on highway, change lane and turn signal


Crash/Cancel
데이터


Crash / Cancel
data


Crash/Cancel 데이터
활성화


Crash / Cancel data
Activation


DAWDAW

운전자의 운전패턴을 토대로 판단한 운전자의 상태가 피로 상태인 경우

If the driver's condition judged based on the driver's driving pattern is a fatigue state


AAStatus데이터


AAStatus data

AAStatus = 1
(AAStatus 1: 피로
~
AAStatus 5: 각성)

AAStatus = 1
(AAStatus 1: Fatigue
~
AAStatus 5: Awakening)

DSWDSW

운전자가 졸음, 전방 미주시 등의 부주의 상태에 있는 경우

If the driver is in an inattentive state, such as drowsy or forward-facing

Driver_State
데이터

Driver_State
data

Driver_State 데이터
활성화

Driver_State data
Activation
전술한 내용을 구현하기 위한 구성을 구체적으로 설명하면, 판단부(500)는 자율 주행 시스템(300) 및 운전자 상태 경고 시스템(400)과, 저장 제어부(600) 간의 통신 로드(Load)를 감소시키고 차량의 와이어링을 단순화시키기 위해, 자율 주행 중인 차량에 위험 상황이 발생하였는지 여부를 판단한 결과를 하나의 CAN(Controller Area Network) 신호로 저장 제어부(600)로 전달할 수 있다.The determination unit 500 reduces the communication load between the autonomous driving system 300 and the driver condition warning system 400 and the storage controller 600, In order to simplify the wiring of the vehicle, the result of determining whether or not a dangerous situation has occurred in the autonomous vehicle may be transmitted to the storage controller 600 as a CAN (Controller Area Network) signal.
구체적으로, 판단부(500)는 자율 주행 시스템(300)으로부터 출력되는 자율 주행 데이터(자동 긴급 제동 시스템(310))으로부터 출력되는 TTC(Time To Collision) 데이터, 차선 유지 지원 시스템(330)으로부터 출력되는 TTLC(Time To Lane Crossing) 데이터와 SysWarning 데이터, 고속도로 주행 지원 시스템(350)으로부터 출력되는 Crash/Cancel 데이터, 및 운전자 주의 경고 시스템(370)으로부터 출력되는 AAWarn 데이터), 및 운전자 상태 경고 시스템(400)으로부터 출력되는 Driver_State 데이터를 입력받은 후, 각 자율 주행 시스템(300) 중 어느 하나라도 위험 조건을 만족하는 경우, 및 Driver_State 데이터 활성화에 따라 운전자가 부주의 상태에 있는 것으로 판단된 경우 중 하나 이상에 해당하면 CAN 신호를 '1'로 설정하여 저장 제어부(600)로 전달하고, 각 자율 주행 시스템(300) 모두 위험 조건을 만족하지 않고 운전자가 부주의 상태에 있지 않은 것으로 판단된 경우에는 CAN 신호를 '0'으로 설정하여 저장 제어부(600)로 전달할 수 있다.More specifically, the determining unit 500 determines whether or not the TTC (Time To Collision) data output from the autonomous driving data (automatic emergency braking system 310) output from the autonomous driving system 300, Crash / Cancel data output from the highway driving support system 350 and AAWarn data output from the driver's attention warning system 370) and the driver's warning system 400 ), And when any one of the autonomous travel systems 300 satisfies the dangerous condition and when it is determined that the driver is in an inattentive state according to the activation of the Driver_State data, , The CAN signal is set to '1', and the CAN signal is transmitted to the storage control unit 600, and all of the autonomous travel systems 300 Not when it is determined that the driver is not in the state without inadvertently may set the CAN signal to "0" to pass to the storage controller 600.
이에 따라, 저장 제어부(600)는 가속도 감지부(200)로부터 입력받은 가속도가 임계값 이상인 경우, 및 판단부(500)로부터 전달받은 CAN 신호가 '1'인 경우 중 하나 이상에 해당하면 차량에 사고 위험이 존재하는 것으로 판단하여 책임 정보를 저장할 수 있고, 가속도가 임계값 미만이고 판단부(500)로부터 전달받은 CAN 신호가 '0'인 경우 차량에 사고 위험이 존재하지 않는 것으로 판단하여 책임 정보를 저장하지 않을 수 있다.Accordingly, when the acceleration received from the acceleration sensing unit 200 is equal to or greater than the threshold value, and the CAN signal received from the determination unit 500 is '1', the storage control unit 600 outputs It is determined that there is no accident risk in the vehicle when the acceleration is less than the threshold value and the CAN signal received from the determination unit 500 is '0', and the responsibility information May not be stored.
한편, 책임 정보는 전술한 것과 같이 차량에 사고 발생 시 사고 책임이 귀속되는 대상을 입증하기 위해 사용되는 정보로서, 영상 촬영부(100)로부터 입력받은 주변 영상에 대한 정보를 포함할 수 있다.Meanwhile, the responsibility information is information used for proving an object to which an accident responsibility is attributed when an accident occurs in the vehicle, as described above, and may include information on a peripheral image input from the image capturing unit 100. [
또한, 책임 정보는 운전자 상태 경고 시스템(400)에 의해 획득된 운전자의 상태 정보를 포함할 수 있다. 운전자의 상태 정보는 운전자 상태 경고 시스템(400)에 포함된 영상 인식 센서를 통해 촬영한 운전자의 안면 영상 정보를 포함할 수 있다.The responsibility information may also include status information of the driver obtained by the driver condition warning system 400. [ The driver's state information may include facial image information of the driver photographed through the image recognition sensor included in the driver's condition warning system 400. [
또한, 책임 정보는 차량에 탑재된 하나 이상의 ECU(Electronic Control Unit) 간의 통신을 위한 CAN 신호 정보를 포함할 수 있다.In addition, the responsibility information may include CAN signal information for communication between at least one ECU (Electronic Control Unit) mounted on the vehicle.
즉, 차량에는 각 전장 부품, 제동 및 변속 등을 제어하기 위해 ENGINE ECU, ABS ECU, TCU 등과 같은 하나 이상의 ECU가 탑재되어 있으며, 이러한 각 ECU는 상호 간 CAN 통신을 통한 입출력 관계에 있으므로, 각 ECU 간의 통신을 위한 CAN 신호 정보는 차량의 주행 상태 정보를 포함하고 있으며, 따라서 CAN 신호 정보를 토대로 자율 주행 시 운전자의 운전 개입 여부를 판단할 수 있으므로, 저장 제어부(600)는 ECU(Electronic Control Unit) 간의 통신을 위한 CAN 신호 정보를 책임 정보로서 저장할 수 있다.That is, the vehicle is equipped with one or more ECUs such as ENGINE ECU, ABS ECU, and TCU to control each electric component, braking and shifting, and each ECU has an input / output relationship with each other via CAN communication. The storage control unit 600 controls the ECU (Electronic Control Unit) 601 to control the operation of the ECU 600. The CAN control unit 600 controls the operation of the ECU 600 based on the CAN signal information, Can be stored as responsibility information.
책임 정보가 차량의 주변 영상에 대한 정보, 운전자의 상태 정보, 및 ECU(Electronic Control Unit) 간의 통신을 위한 CAN 신호 정보를 포함함으로써 차량에 사고 발생 시 그 책임 귀속 대상을 입증하는데 사용될 수 있다.Responsibility information may include information about the vehicle's surrounding image, driver's status information, and CAN signal information for communication between ECUs (Electronic Control Units), so that the vehicle can be used to prove its responsibility when an accident occurs.
한편, 본 실시예의 영상 촬영부(100), 가속도 감지부(200), 자율 주행 시스템(300), 운전자 상태 경고 시스템(400), 판단부(500), 저장 제어부(600) 및 저장부(700)는 전술한 것과 같이 차량 내부에 탑재되는 구성으로 구현될 수 있으나, 실시예에 따라서는 도 4에 도시된 것과 같이 자율 주행 시스템(300), 운전자 상태 경고 시스템(400) 및 판단부(500)가 차량 내부에 탑재되고, 영상 촬영부(100), 가속도 감지부(200), 저장 제어부(600) 및 저장부(700)가 통상의 블랙박스(BlackBox)와 같은 별도의 영상 촬영 및 저장 장치에 탑재되어 차량과 통신하는 방식으로 구현될 수도 있다.The acceleration sensor 200, the autonomous drive system 300, the driver condition warning system 400, the determination unit 500, the storage control unit 600, and the storage unit 700 of the present embodiment, 4, the autonomous driving system 300, the driver condition warning system 400, and the determination unit 500 may be implemented in a configuration that is mounted in the vehicle as described above. However, The acceleration sensing unit 200, the storage control unit 600 and the storage unit 700 are installed in a separate video recording and storage device such as a normal black box (BlackBox) And may be implemented in such a manner that it is mounted and communicates with the vehicle.
이에 따라, 종래의 블랙박스와 같은 영상 촬영 및 저장 장치는 차량의 사고 위험이 존재하지 않는 정상 주행 상태에서도 차량의 주변 영상을 상시 저장함으로써 그 저장 효율이 저감되고 큰 저장 용량을 수용하기 위한 저장 소자(Memory)가 요구되는 문제점이 존재하였으나, 본 실시예를 통해 차량의 사고 위험이 존재하는 경우에만 차량의 주변 영상에 대한 정보, 운전자의 상태 정보, 및 ECU(Electronic Control Unit) 간의 통신을 위한 CAN 신호 정보를 포함하는 책임 정보를 저장함으로써 저장 효율을 향상시킬 수 있고 저장부(700)의 저장 용량을 감소시킬 수 있다.Accordingly, the conventional image capture and storage device such as a black box can save the peripheral image of the vehicle at all times even in a normal driving state in which there is no accident risk of the vehicle, thereby reducing the storage efficiency thereof, (CAN) for communication between ECUs (Electronic Control Units), information about the surrounding image of the vehicle, the driver's state information, and the like only when there is an accident risk of the vehicle through the present embodiment, By storing the responsibility information including the signal information, the storage efficiency can be improved and the storage capacity of the storage unit 700 can be reduced.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량의 정보 저장 방법을 설명하기 위한 흐름도이고, 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량의 정보 저장 방법에서 사고 위험이 존재하는지 여부를 판단하는 단계를 구체적으로 설명하기 위한 흐름도이다. 이하에서는 저장 제어부(600)가 자율 주행 시스템(300)으로부터 자율 주행 데이터를 직접 입력받아 차량에 위험 상황이 발생하였는지 여부를 판단하는 실시예로서 설명한다.FIG. 5 is a flowchart illustrating an information storing method of an autonomous vehicle according to an embodiment of the present invention. FIG. 6 is a flowchart illustrating a method of storing information of an autonomous vehicle according to an exemplary embodiment of the present invention, As a result of the determination. Hereinafter, the storage controller 600 directly receives autonomous driving data from the autonomous driving system 300 to determine whether a dangerous situation has occurred in the vehicle.
도 5를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량의 정보 저장 방법을 설명하면, 먼저 저장 제어부(600)는 차량의 가속도 및 자율 주행 시스템(300)으로부터 출력된 자율 주행 데이터 중 하나 이상에 기초하여 차량의 사고 위험이 존재하는지 여부를 판단한다(S100).5, the storage control unit 600 controls the acceleration of the vehicle and one or more of the autonomous driving data output from the autonomous driving system 300 (Step S100). If the risk of an accident exists in the vehicle,
도 6을 참조하여 S100 단계를 구체적으로 설명하면, 저장 제어부(600)는 자율 주행 데이터에 기초하여 자율 주행 중인 차량에 위험 상황이 발생하였는지 여부를 판단한다(S110).Referring to FIG. 6, the storage control unit 600 determines whether a dangerous situation has occurred in the autonomous vehicle based on the autonomous driving data (S110).
자율 주행 시스템(300)은 전술한 것과 같이 자동 긴급 제동 시스템(AEB: Autonomous Emergency Braking, 310), 차선 유지 지원 시스템(LKAS: Lane Keeping Assist System, 330), 고속도로 주행 지원 시스템(HDA: Highway Driving Assist, 350), 및 운전자 주의 경고 시스템(DAW: Driver Attention Warning, 370) 중 하나 이상을 포함할 수 있으며, 자율 주행 데이터는 자동 긴급 제동 시스템(310)으로부터 출력되는 TTC(Time To Collision) 데이터, 차선 유지 지원 시스템(330)으로부터 출력되는 TTLC(Time To Lane Crossing) 데이터와 SysWarning 데이터, 고속도로 주행 지원 시스템(350)으로부터 출력되는 Crash/Cancel 데이터, 및 운전자 주의 경고 시스템(370)으로부터 출력되는 AAWarn 데이터 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 이에 따라, 저장 제어부(600)는 각 자율 주행 데이터 중 하나 이상이, 각 자율 주행 데이터 각각에 대하여 미리 설정된 위험 조건을 만족하는 경우, 자율 주행 중인 차량에 위험 상황이 발생한 것으로 판단할 수 있다.The autonomous driving system 300 includes an automatic emergency braking (AEB) system 310, a lane keeping assistance system (LKAS) 330, a highway driving assistance system (HDA) 330, 350 and a Driver Attention Warning (DAW) 370. The autonomous driving data may include at least one of TTC (Time To Collision) data output from the automatic emergency braking system 310, (Time To Lane Crossing) data and SysWarning data output from the maintenance support system 330, Crash / Cancel data output from the highway driving support system 350, and AAWarn data output from the driver warning system 370 And may include one or more. Accordingly, when at least one of the autonomous running data satisfies a predetermined risk condition for each autonomous running data, the storage control unit 600 can determine that a dangerous situation has occurred in the autonomous running vehicle.
또한, S110 단계에서 저장 제어부(600)는 운전자 상태 경고 시스템(DSW: Driver State Warning, 400)을 통해 운전자가 부주의 상태에 있는지 여부를 더 판단하여 자율 주행 중인 차량에 위험 상황이 발생하였는지 여부를 판단할 수 있다. 이때, 저장 제어부(600)는 각 자율 주행 데이터 중 하나 이상이 각각에 대하여 미리 설정된 위험 조건을 만족하는 경우, 및 운전자가 부주의 상태에 있는 것으로 판단된 경우 중 하나 이상에 해당하면 자율 주행 중인 차량에 위험 상황이 발생한 것으로 판단할 수 있다.In step S110, the storage control unit 600 further determines whether or not the driver is in an inattentive state through the driver state warning system (DSW) 400 and determines whether or not a dangerous situation has occurred in the autonomous vehicle can do. At this time, if one or more of the autonomous travel data satisfies a predetermined risk condition for each of the autonomous travel data, and if it is determined that the driver is in an inattentive state, the storage control unit (600) It can be judged that a dangerous situation has occurred.
다음으로, 저장 제어부(600)는 차량의 가속도가 미리 설정된 임계값 이상인지 여부를 판단한다(S130).Next, the storage control unit 600 determines whether or not the acceleration of the vehicle is equal to or greater than a preset threshold (S130).
S110 단계 및 S130 단계는 순차적으로 수행되는 시계열적 구성이 아닌, 독립적, 병렬적으로 수행되는 구성으로서 그 동작 순서가 상기한 순서에 한정되지 않는다.Steps S110 and S130 are performed independently and in parallel, not in a time-series configuration, which is performed sequentially, and the operation sequence is not limited to the above-described sequence.
다음으로, 저장 제어부(600)는 차량의 가속도가 임계값 이상인 것으로 판단된 경우, 및 자율 주행 중인 차량에 위험 상황이 발생한 것으로 판단된 경우 중 하나 이상에 해당하면 차량에 사고 위험이 존재하는 것으로 판단한다(S150).Next, the storage control unit 600 judges that there is an accident risk in the vehicle if it is determined that the acceleration of the vehicle is equal to or greater than the threshold value, or if it is determined that a dangerous situation has occurred in the autonomous vehicle (S150).
즉, 차량의 가속도가 임계값 이상인 경우, 저장 제어부(600)는 주행 중인 차량에 충격 또는 급격한 속도 변화가 발생한 것으로 판단할 수 있으므로 차량의 사고 위험이 존재하는 것으로 판단한다. 또한, 자율 주행 중인 차량에 위험 상황이 발생한 경우에도 잠재적 사고 위험이 존재하는 것이므로 저장 제어부(600)는 차량의 사고 위험이 존재하는 것으로 판단한다.That is, when the acceleration of the vehicle is equal to or greater than the threshold value, the storage control unit 600 determines that there is an accident risk of the vehicle because it can be determined that a shock or an abrupt speed change has occurred in the vehicle under driving. Further, even if a dangerous situation occurs in the autonomous vehicle, there is a potential risk of accident, so the storage control unit 600 determines that there is an accident risk of the vehicle.
S100 단계에서 차량의 사고 위험이 존재하는 것으로 판단된 경우, 저장 제어부(600)는 차량의 주변 영상에 대한 정보를 포함하는 책임 정보를 저장한다(S200). 이때, 책임 정보는 운전자 상태 경고 시스템(400)에 의해 획득된 운전자의 상태 정보, 및 차량에 탑재된 하나 이상의 ECU(Electronic Control Unit) 간의 통신을 위한 CAN(Controller Area Network) 신호 정보를 더 포함할 수 있다.If it is determined in step S100 that there is an accident risk of the vehicle, the storage control unit 600 stores responsibility information including information on a peripheral image of the vehicle (S200). At this time, the responsibility information further includes driver status information obtained by the driver condition warning system 400 and CAN (Controller Area Network) signal information for communication between at least one ECU (Electronic Control Unit) mounted on the vehicle .
이와 같이 본 실시예는 자율 주행 차량의 사고 발생 시, 사고 책임이 귀속되는 대상을 분별하도록 함으로써 책임 소재가 없는 사고의 책임이 운전자에게 전가되는 것을 방지할 수 있고, 별도의 추가적인 장치없이 기존의 자율 주행 시스템의 데이터만을 이용하여 사고 위험을 예측할 수 있는 실용적 측면에서 이점을 갖는다.As described above, according to the present embodiment, when an accident occurs in an autonomous vehicle, it is possible to distinguish an object to which an accident responsibility belongs, thereby preventing a responsibility of an accident from being transferred to the driver, This method has an advantage in that it can predict the accident risk using only the data of the traveling system.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 기술이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의하여 정해져야 할 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is clearly understood that the same is by way of illustration and example only and is not to be taken by way of limitation, I will understand. Accordingly, the true scope of the present invention should be determined by the following claims.
100: 영상 촬영부
200: 가속도 감지부
300: 자율 주행 시스템
310: 자동 긴급 제동 시스템
330: 차선 유지 지원 시스템
350: 고속도로 주행 지원 시스템
370: 운전자 주의 경고 시스템
400: 운전자 상태 경고 시스템
500: 판단부
600: 저장 제어부
700: 저장부
100:
200: acceleration detection unit
300: Autonomous driving system
310: Automatic emergency braking system
330: Lane maintenance support system
350: Highway driving support system
370: Driver warning system
400: Driver status warning system
500:
600:
700:

Claims (16)

  1. 차량의 주변 영상을 촬영하는 영상 촬영부;
    상기 차량의 가속도를 감지하는 가속도 감지부;
    상기 차량의 자율 주행을 위한 자율 주행 시스템; 및
    상기 가속도 감지부로부터 입력받은 가속도, 및 상기 자율 주행 시스템으로부터 출력된 자율 주행 데이터 중 하나 이상에 기초하여 상기 차량의 사고 위험이 존재하는 것으로 판단된 경우, 상기 영상 촬영부로부터 입력받은 주변 영상에 대한 정보를 포함하는 책임 정보를 저장하는 저장 제어부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 정보 저장 장치.
    An image capturing unit for capturing a surrounding image of the vehicle;
    An acceleration sensing unit for sensing an acceleration of the vehicle;
    An autonomous running system for autonomous running of the vehicle; And
    When it is determined that there is an accident risk of the vehicle based on at least one of the acceleration input from the acceleration sensing unit and the autonomous driving data output from the autonomous navigation system, A storage control unit for storing responsibility information including information;
    And an information storage device for storing information of the autonomous traveling vehicle.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 자율 주행 시스템으로부터 출력된 자율 주행 데이터를 입력받아 자율 주행 중인 상기 차량에 위험 상황이 발생하였는지 여부를 판단하고, 그 판단 결과를 상기 저장 제어부로 전달하는 판단부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 정보 저장 장치.
    The method according to claim 1,
    And a determination unit for determining whether or not a dangerous situation has occurred in the autonomous vehicle while autonomous running data output from the autonomous running system is received and transmitting the determination result to the storage control unit An information storage device for an autonomous vehicle.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 자율 주행 시스템은, 자동 긴급 제동 시스템(AEB: Autonomous Emergency Braking), 차선 유지 지원 시스템(LKAS: Lane Keeping Assist System), 고속도로 주행 지원 시스템(HDA: Highway Driving Assist), 및 운전자 주의 경고 시스템(DAW: Driver Attention Warning) 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 정보 저장 장치.
    3. The method of claim 2,
    The autonomous travel system includes an autonomous emergency braking system (AEB), a lane keeping assistance system (LKAS), a highway driving assistance system (HDA), and a driver warning system (DAW) : Driver Attention Warning). ≪ Desc / Clms Page number 20 >
  4. 제3항에 있어서,
    상기 자율 주행 데이터는, 상기 자동 긴급 제동 시스템으로부터 출력되는 TTC(Time To Collision) 데이터, 상기 차선 유지 지원 시스템으로부터 출력되는 TTLC(Time To Lane Crossing) 데이터와 SysWarning 데이터, 상기 고속도로 주행 지원 시스템으로부터 출력되는 Crash/Cancel 데이터, 및 상기 운전자 주의 경고 시스템으로부터 출력되는 AAWarn 데이터 중 하나 이상을 포함하고,
    상기 판단부는, 상기 각 자율 주행 데이터 중 하나 이상이, 상기 각 자율 주행 데이터 각각에 대하여 미리 설정된 위험 조건을 만족하는 경우, 자율 주행 중인 상기 차량에 위험 상황이 발생한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 정보 저장 장치.
    The method of claim 3,
    Wherein the autonomous travel data includes time to collision (TTC) data output from the automatic emergency braking system, Time To Lane Crossing (TTLC) data and SysWarning data output from the lane keeping support system, Crash / Cancel data, and AAWarn data output from the driver warning system,
    Wherein the determination unit determines that a dangerous situation has occurred in the autonomous vehicle when at least one of the autonomous running data satisfies a predetermined risk condition for each of the autonomous running data An information storage device of a vehicle.
  5. 제4항에 있어서,
    운전자 상태 경고 시스템(DSW: Driver State Warning)을 더 포함하고,
    상기 판단부는, 상기 운전자 상태 경고 시스템을 통해 운전자가 부주의 상태에 있는지 여부를 더 판단하여 자율 주행 중인 상기 차량에 위험 상황이 발생하였는지 여부를 판단하되, 상기 각 자율 주행 데이터 중 하나 이상이 각각에 대하여 미리 설정된 상기 위험 조건을 만족하는 경우, 및 상기 운전자가 부주의 상태에 있는 것으로 판단된 경우 중 하나 이상에 해당하면 자율 주행 중인 상기 차량에 위험 상황이 발생한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 정보 저장 장치.
    5. The method of claim 4,
    Further comprising a Driver State Warning (DSW) system,
    Wherein the determination unit further determines whether or not the driver is in an inattentive state through the driver warning system to determine whether or not a dangerous situation has occurred in the autonomous vehicle while at least one of the autonomous driving data Wherein the control unit determines that a dangerous situation has occurred in the autonomous vehicle when the at least one of the predetermined risk condition is satisfied and the driver is determined to be in an inattentive state, Storage device.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 판단부는, 자율 주행 중인 상기 차량에 위험 상황이 발생하였는지 여부를 판단한 결과를 하나의 CAN(Controller Area Network) 신호로 상기 저장 제어부로 전달하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 정보 저장 장치.
    6. The method of claim 5,
    Wherein the determination unit transmits a result of determining whether or not a dangerous situation has occurred to the autonomous vehicle, to the storage controller as a CAN (Controller Area Network) signal.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 저장 제어부는, 상기 가속도 감지부로부터 입력받은 가속도가 미리 설정된 임계값 이상인 것으로 판단된 경우, 및 상기 판단부로부터 전달받은 판단 결과에 따라 자율 주행 중인 상기 차량에 위험 상황이 발생한 것으로 판단된 경우 중 하나 이상에 해당하면 상기 차량의 사고 위험이 존재하는 것으로 판단하여 상기 책임 정보를 저장하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 정보 저장 장치.
    The method according to claim 6,
    Wherein when the acceleration detected by the acceleration sensing unit is determined to be equal to or greater than a predetermined threshold value and the control unit determines that a dangerous situation has occurred in the self-driven vehicle according to a determination result received from the determination unit, And if it is determined that there is an accident risk of the vehicle, the responsibility information is stored.
  8. 제5항에 있어서,
    상기 책임 정보는, 상기 운전자 상태 경고 시스템에 의해 획득된 운전자의 상태 정보를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 정보 저장 장치.
    6. The method of claim 5,
    Wherein the responsibility information further includes status information of a driver obtained by the driver condition warning system.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 책임 정보는, 상기 차량에 탑재된 하나 이상의 ECU(Electronic Control Unit) 간의 통신을 위한 CAN 신호 정보를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 정보 저장 장치.
    9. The method of claim 8,
    Wherein the responsibility information further includes CAN signal information for communication between at least one ECU (Electronic Control Unit) mounted on the vehicle.
  10. 저장 제어부가, 차량의 가속도, 및 자율 주행 시스템으로부터 출력된 자율 주행 데이터 중 하나 이상에 기초하여 상기 차량의 사고 위험이 존재하는지 여부를 판단하는 단계; 및
    상기 차량의 사고 위험이 존재하는 것으로 판단된 경우, 상기 저장 제어부가 상기 차량의 주변 영상에 대한 정보를 포함하는 책임 정보를 저장하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 정보 저장 방법.
    The storage control unit judges whether or not an accident risk of the vehicle exists based on at least one of acceleration of the vehicle and autonomous driving data output from the autonomous driving system; And
    Storing the responsibility information including information on the peripheral image of the vehicle, when the storage control unit determines that there is an accident risk of the vehicle;
    And storing the information of the autonomous traveling vehicle.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 사고 위험이 존재하는지 여부를 판단하는 단계는,
    상기 저장 제어부가, 상기 자율 주행 데이터에 기초하여 자율 주행 중인 상기 차량에 위험 상황이 발생하였는지 여부를 판단하는 단계;를 포함하고,
    상기 자율 주행 시스템은, 자동 긴급 제동 시스템(AEB: Autonomous Emergency Braking), 차선 유지 지원 시스템(LKAS: Lane Keeping Assist System), 고속도로 주행 지원 시스템(HDA: Highway Driving Assist), 및 운전자 주의 경고 시스템(DAW: Driver Attention Warning) 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 정보 저장 방법.
    11. The method of claim 10,
    Wherein the step of determining whether the risk of an accident exists includes the steps of:
    Determining whether or not a dangerous situation has occurred in the autonomous vehicle on the basis of the autonomic travel data;
    The autonomous travel system includes an autonomous emergency braking system (AEB), a lane keeping assistance system (LKAS), a highway driving assistance system (HDA), and a driver warning system (DAW) : Driver Attention Warning). ≪ Desc / Clms Page number 20 >
  12. 제11항에 있어서,
    상기 자율 주행 데이터는, 상기 자동 긴급 제동 시스템으로부터 출력되는 TTC(Time To Collision) 데이터, 상기 차선 유지 지원 시스템으로부터 출력되는 TTLC(Time To Lane Crossing) 데이터와 SysWarning 데이터, 상기 고속도로 주행 지원 시스템으로부터 출력되는 Crash/Cancel 데이터, 및 상기 운전자 주의 경고 시스템으로부터 출력되는 AAWarn 데이터 중 하나 이상을 포함하고,
    상기 위험 상황이 발생하였는지 여부를 판단하는 단계에서, 상기 저장 제어부는, 상기 각 자율 주행 데이터 중 하나 이상이, 상기 각 자율 주행 데이터 각각에 대하여 미리 설정된 위험 조건을 만족하는 경우, 자율 주행 중인 상기 차량에 위험 상황이 발생한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 정보 저장 방법.
    12. The method of claim 11,
    Wherein the autonomous travel data includes time to collision (TTC) data output from the automatic emergency braking system, Time To Lane Crossing (TTLC) data and SysWarning data output from the lane keeping support system, Crash / Cancel data, and AAWarn data output from the driver warning system,
    Wherein when the at least one of the autonomous travel data satisfies a predetermined risk condition for each of the autonomous travel data, the storage control unit determines whether or not the dangerous situation has occurred, Wherein the control unit determines that a dangerous situation has occurred in the self-driving vehicle.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 위험 상황이 발생하였는지 여부를 판단하는 단계에서, 상기 저장 제어부는, 운전자 상태 경고 시스템(DSW: Driver State Warning)을 통해 운전자가 부주의 상태에 있는지 여부를 더 판단하여 자율 주행 중인 상기 차량에 위험 상황이 발생하였는지 여부를 판단하되, 상기 각 자율 주행 데이터 중 하나 이상이 각각에 대하여 미리 설정된 상기 위험 조건을 만족하는 경우, 및 상기 운전자가 부주의 상태에 있는 것으로 판단된 경우 중 하나 이상에 해당하면 자율 주행 중인 상기 차량에 위험 상황이 발생한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 정보 저장 방법.
    13. The method of claim 12,
    The storage control unit may further determine whether the driver is in an inattentive state through a driver state warning (DSW) to determine whether or not the dangerous situation has occurred, And if at least one of the autonomic travel data satisfies the predetermined risk condition for each of the autonomic travel data and if it is determined that the driver is in an inattentive state, Wherein the control unit determines that a dangerous situation has occurred in the vehicle.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 사고 위험이 존재하는지 여부를 판단하는 단계는,
    상기 저장 제어부가, 상기 가속도가 미리 설정된 임계값 이상인지 여부를 판단하는 단계; 및
    상기 저장 제어부가, 상기 가속도가 상기 임계값 이상인 것으로 판단된 경우, 및 자율 주행 중인 상기 차량에 위험 상황이 발생한 것으로 판단된 경우 중 하나 이상에 해당하면 상기 차량의 사고 위험이 존재하는 것으로 판단하는 단계;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 정보 저장 방법.
    14. The method of claim 13,
    Wherein the step of determining whether the risk of an accident exists includes the steps of:
    Determining whether the acceleration is equal to or greater than a preset threshold value; And
    Wherein the storage control unit determines that there is an accident risk of the vehicle if it is determined that the acceleration is equal to or greater than the threshold value and the risk is determined to have occurred in the vehicle under autonomous driving ;
    Further comprising the steps of: storing the information of the autonomous vehicle in the storage unit;
  15. 제13항에 있어서,
    상기 책임 정보는, 상기 운전자 상태 경고 시스템에 의해 획득된 운전자의 상태 정보를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 정보 저장 방법.
    14. The method of claim 13,
    Wherein the responsibility information further includes status information of a driver obtained by the driver condition warning system.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 책임 정보는, 상기 차량에 탑재된 하나 이상의 ECU(Electronic Control Unit) 간의 통신을 위한 CAN(Controller Area Network) 신호 정보를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 정보 저장 방법.
    16. The method of claim 15,
    Wherein the responsibility information further includes CAN (Controller Area Network) signal information for communication between at least one ECU (Electronic Control Unit) mounted on the vehicle.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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WO2020241971A1 (en) * 2019-05-30 2020-12-03 엘지전자 주식회사 Traffic accident management device and traffic accident management method

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