KR20190042205A - 자율주행 지원 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 자율주행을 위한 도로정보의 생성, 오차 보정 및 도로 정보의 업데이트 수행할 수 있는 자율주행 지원 장치 및 방법에 관한 것이다.
본 발명의 실시 예에 따른 자율주행 지원 장치는, 자율주행 차량에 배치된 센서부 및 서버를 포함한다. 센서부는 주행 도로를 센싱하여 도로 정보, 표지판 정보, 신호등 정보, 공사구간 정보, 미래 경로 정보를 포함하는 카메라 인식 정보를 생성한다. 서버는 적어도 하나의 자율주행 차량의 센서부에서 수신된 적어도 하나의 카메라 인식 정보를 분석하여 기 설정된 도로맵 정보를 업데이트하고, 업데이트된 도로맵 정보를 상기 적어도 하나의 자율주행 차량으로 전송한다.

Description

자율주행 지원 장치 및 방법{Device And Method of Automatic Driving Support}
본 발명은 자율주행 지원 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 자세하게는 자율주행을 위한 도로정보의 생성, 오차 보정 및 도로 정보의 업데이트 수행할 수 있는 자율주행 지원 장치 및 방법에 관한 것이다.
자동차 업계는 운전자에게 보다 많은 편의와 안전을 제공하는 첨단 운전자 보조 시스템(Advanced Driver Assistance System, ADAS)을 개발하고 있다. 대표적으로, 지도정보를 활용하여 전방 도로 환경을 예측, 적절한 제어 및 편의 서비스를 제공하는 시스템이 상용화 되고있다.
최근에 들어, 운전자가 핸들과 가속페달, 브레이크 등을 조작하지 않아도 스스로 목적지까지 찾아갈 수 있는 자율주행 자동차의 개발이 이루어지고 있다. 자율주행을 위해서는 차선이탈 경보 시스템(LDWS), 차선유지 지원 시스템(LKAS), 후측방 경보 시스템(BSD), 스마트 크루즈 컨트롤(SCC) 및 자동 긴급제동 시스템(AEB)이 유기적으로 동작해야 한다.
특히, 자율주행을 통해 목적지까지 정확하고 안전하게 주행하기 위해서는 정밀한 도로정보가 필요하며, 주기적으로 도로정보의 오차 보정 및 업데이트가 이루어져야 하지만 현재까지 정밀한 도로정보의 생성, 오차 보정 및 도로 정보의 업데이트 방안에 대해서 명확하게 규정된 사항이 없다.
대한민국 등록특허공보 10-1558786(2015. 10. 07)
본 발명은 앞에서 설명한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 자율주행을 위한 도로정보의 생성, 오차 보정 및 도로 정보의 업데이트 수행할 수 있는 자율주행 지원 장치 및 방법을 제공하는 것을 기술적 과제로 한다.
위에서 언급된 본 발명의 기술적 과제 외에도, 본 발명의 다른 특징 및 이점들이 이하에서 기술되거나, 그러한 기술 및 설명으로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
앞에서 설명한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 자율주행 지원 장치는, 자율주행 차량에 배치된 센서부 및 서버를 포함한다. 센서부는 주행 도로를 센싱하여 도로 정보, 표지판 정보, 신호등 정보, 공사구간 정보, 미래 경로 정보를 포함하는 카메라 인식 정보를 생성한다. 서버는 적어도 하나의 자율주행 차량의 센서부에서 수신된 적어도 하나의 카메라 인식 정보를 분석하여 기 설정된 도로맵 정보를 업데이트하고, 업데이트된 도로맵 정보를 상기 적어도 하나의자율주행 차량으로 전송한다.
또한, 상기 센서부는, 상기 카메라 인식 정보 및 상기 도로맵 정조에 기초하여 자율주행을 위한 차량 제어신호를 생성한다. 그리고, 상기 차량 제어신호를 차량의 운전자 경고 컨트롤러, 헤드 램프 컨트롤러, 차량 자세 제어 컨트롤러, 조향 컨트롤러, 엔진 제어 컨트롤러, 서스펜션 컨트롤러, 브레이크 컨트롤러에 공급한다.
또한, 상기 도로맵 정보는 주행 중인 도로 및 인접 도로의 속성을 포함한다. 상기 주행 중인 도로 및 상기 인접 도로의 속성은 고속도로, 국도, 분기지점, 합류지점, 일방통행, 제한속도, 도로 폭, 공사 구간인지의 정보, 차로 수, 각 차로 별 제한 속도 정보, 차선들의 곡률을 포함한다.
또한, 상기 카메라 인식 정보는 차선 정보, 표지판 정보, 프리 스페이스 정보, 도로 경계 정보, 도로 분리대 정보, 도로 표시 정보, 신호등 정보, 미래 경로 정보 및 랜드마크 정보를 포함한다.
또한, 센서부는 상기 도로맵 정보와 상기 카메라 인식 정보를 비교하고, 상기 도로맵 정보와 상기 카메라 인식 정보에 포함된 동일 랜드마크를 기준으로 GPS(Global Positioning System) 오차를 보정한다.
또한, 상기 센서부는, 상기 도로맵 정보와 상기 카메라 인식 정보를 비교하고, 상기 도로맵 정보와 상기 카메라 인식 정보에 포함된 도로 정보 및 표지판 정보에 차이가 있는 경우, 상기 도로 정보 및 상기 표지판 정보를 업데이트한다.
본 발명의 실시 예에 따른 자율주행 지원 방법은, 자율주행 차량에 배치된 센서부를 이용하여 주행 중인 도로의 카메라 인식 정보를 생성하는 단계와, 서버에서 수신된 도로맵 정보와 상기 카메라 인식 정보를 비교하여 차선 및 표지판을 확인하는 단계와, 상기 카메라 인식 정보를 상기 서버로 전송하는 단계와, 적어도 하나의 자율주행 차량에서 수신된 적어도 하나의 카메라 인식 정보에 기초하여 상기 서버에 저장된 도로맵 정보를 업데이트 하는 단계와, 업데이트된 도로맵 정보를 상기 적어도 하나의 자율주행 차량으로 전송하는 단계와, 수신된 도로맵 정보에 기초하여 상기 적어도 하나의 자율주행 차량 각각이 차량을 제어하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 도로맵 정보와 상기 카메라 인식 정보에 포함된 동일 랜드마크를 기준으로 GPS (Global Positioning System) 오차를 보정하는 단계를 더 포함한다.
또한, 상기 적어도 하나의 자율주행 차량에서 수신된 상기 적어도 하나의 카메라 인식 정보의 신뢰도를 분석하고, 신뢰도가 가장 높은 카메라 인식 정보를 상기 도로맵 정보에 업데이트한다.
또한, 상기 도로맵 정보에 기초하여 상기 자율주행 차량의 횡방향 및 종방향 제어를 수행한다. 상기 카메라 인식 정보에 기초하여 도로의 주행이 불가능한 것으로 판단되면 새로운 주행 경로를 생성하여 자율주행을 수행한다. 상기 주행이 불가능한 도로의 정보를 상기 서버로 전송한다.
이 밖에도, 본 발명의 실시 예들을 통해 본 발명의 또 다른 특징 및 이점들이 새롭게 파악될 수도 있을 것이다.
본 발명의 실시 예에 따른 자율주행 지원 장치 및 방법은 복수의 자율주행 차량에서 수집된 도로정보와 기 설정된 도로 맵을 비교하여 도로정보의 오차를 보정하고 업데이트 할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 자율주행 지원 장치 및 방법은 복수의 자율주행 차량에서 수집된 카메라 인식 정보를 분석하여 신뢰도가 가장 높은 도로 정보, 표지판 정보, 신호등 정보, 미래 경로 정보를 도로맵 정보에 업데이트 한다. 이를 통해, 자율주행의 정확성 및 안전성을 향상시킬 수 있다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 자율주행 지원 장치를 나타내는 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 센서부를 나타내는 도면이다.
도 3은 복수의 자율주행 차량과 서버가 통신하여 도로정보의 오차 보정 및 업데이트하는 것을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 자율주행 지원 방법을 나타내는 도면이다.
도 5는 카메라와 도로 맵의 차선 인식 또는 미인식에 따른 차선 확인 방법을 나타내는 도면이다.
이하, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.
본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 붙이도록 한다.
어느 부분이 다른 부분의 "위에" 있다고 언급하는 경우, 이는 바로 다른 부분의 위에 있을 수 있거나 그 사이에 다른 부분이 수반될 수 있다. 대조적으로 어느 부분이 다른 부분의 "바로 위에" 있다고 언급하는 경우, 그 사이에 다른 부분이 수반되지 않는다.
제1, 제2 및 제3 등의 용어들은 다양한 부분, 성분, 영역, 층 및/또는 섹션들을 설명하기 위해 사용되나 이들에 한정되지 않는다. 이들 용어들은 어느 부분, 성분, 영역, 층 또는 섹션을 다른 부분, 성분, 영역, 층 또는 섹션과 구별하기 위해서만 사용된다. 따라서, 이하에서 서술하는 제1 부분, 성분, 영역, 층 또는 섹션은 본 발명의 범위를 벗어나지 않는 범위 내에서 제2 부분, 성분, 영역, 층 또는 섹션으로 언급될 수 있다.
여기서 사용되는 전문 용어는 단지 특정 실시 예를 언급하기 위한 것이며, 본 발명을 한정하는 것을 의도하지 않는다. 여기서 사용되는 단수 형태들은 문구들이 이와 명백히 반대의 의미를 나타내지 않는 한 복수 형태들도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함하는"의 의미는 특정 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소 및/또는 성분을 구체화하며, 다른 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소 및/또는 성분의 존재나 부가를 제외시키는 것은 아니다.
다르게 정의하지는 않았지만, 여기에 사용되는 기술용어 및 과학용어를 포함하는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 일반적으로 이해하는 의미와 동일한 의미를 가진다. 보통 사용되는 사전에 정의된 용어들은 관련 기술문헌과 현재 개시된 내용에 부합하는 의미를 가지는 것으로 추가 해석되고, 정의되지 않는 한 이상적이거나 매우 공식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 자율주행 지원 장치를 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 자율주행 지원 장치는 복수의 차량 각각에 센서부(100), 수신부(200), 송신부(300) 및 네비게이션과, 차량의 외부에 배치된 서버(400)를 포함한다.
수신부(200)는 서버(400)와 무선통신(예로서, 4G LTE(long term evolution)) 방식을 통해 도로맵 정보를 수신하고, 수신된 도로맵 정보를 센서부(100)에 제공한다. 또한, 수신부(200)는 운전자의 경로설정을 수신하고, 수신된 운전자의 경로설정을 센서부(100)에 제공한다.
송신부(300)는 센서부(100)에서 입력된 차량 제어신호를 차량의 각 제어부, 예를 들면, 운전자 경고 컨트롤러, 헤드 램프 컨트롤러, 차량 자세 제어 컨트롤러, 조향 컨트롤러, 엔진 제어 컨트롤러, 서스펜션 컨트롤러, 브레이크 컨트롤러에 공급한다. 여기서, 수신부(200) 및 송신부(300)가 별도의 구성인 것으로 도시하고 설명했으나 이에 한정되지 않고, 수신부(200) 및 송신부(300)가 하나로 통합될 수 있다. 또한, 수신부(200) 및 송신부(300)와 함께 운전자 경고 컨트롤러, 헤드 램프 컨트롤러, 차량 자세 제어 컨트롤러, 조향 컨트롤러, 엔진 제어 컨트롤러, 서스펜션 컨트롤러, 브레이크 컨트롤러가 통합되어 하나의 DCU(Domain control unit)로도 구현될 수도 있다.
또한, 송신부(300)는 서버(400)와 무선통신(예로서, 4G LTE(long term evolution)) 방식으로 연결되며, 센서부(100)에서 입력된 도로맵 정보 서버(400)로 송신한다. 여기서, 송신부(300)에서 서버(400)로 전송되는 도로맵 정보는 오차가 보정된 도로맵 및 도로맵 정보의 업데이트 데이터를 포함할 수 있다.
도 2는 도 1에 도시된 센서부를 나타내는 도면이고, 도 3은 복수의 자율주행 차량과 서버가 통신하여 도로정보의 오차 보정 및 업데이트하는 것을 나타내는 도면이다.
도 2 및 도 3을 참조하면, 센서부(100)는 카메라(110), GPS(120, Global Positioning System), 제어부(130) 및 메모리(140)를 포함한다.
카메라(110)는 모노 카메라, 스테레오 카메라 또는 서라운드 비전(surround vision) 카메라가 적용될 수 있으며, 차량의 전방, 후방 및 좌/우 측방을 촬영하여 영상 데이터를 생성한다. 카메라(110)에서 생성된 영상 데이터는 제어부(130)에 제공된다.
센서부(100)는 하나 이상의 레이더를 포함하며, 레이더를 이용하여 차량의 전방, 후방, 좌/우 측방에 위치하는 물체를 검출할 수 있다. 레이더에서 생성된 레이더 센싱 데이터는 제어부(130)에 제공된다.
GPS(120)는 차량의 현재 위치 정보를 생성하여 제어부(130)에 제공한다.
메모리(140)에는 영상 데이터 및 도로맵 정보가 저장된다.
제어부(130)는 차량의 자율주행 시 카메라(110)에서 촬영된 영상 데이터를 포함하는 카메라 인식 정보와 도로맵 정보를 비교하고, 차량의 위치 정보, 도로 정보, 도로 경계 정보, 차선 정보, 표지판 정보, 신호등 정보, 공사 구간 정보, 미래 경로 정보 등 자율주행에 필요한 정보들의 오차를 보정한 후, 보정된 사항들을 도로맵 정보에 업데이트 한다. 그리고, 업데이트된 도로맵 정보를 메모리(140)에 저장할 수 있다.
또한 제어부(130)는 카메라 인식 정보 및 도로맵 정보에 기초하여 자율주행을 위한 차량 제어신호를 생성하고, 생성된 차량 제어신호를 차량의 운전자 경고 컨트롤러, 헤드 램프 컨트롤러, 차량 자세 제어 컨트롤러, 조향 컨트롤러, 엔진 제어 컨트롤러, 서스펜션 컨트롤러, 브레이크 컨트롤러에 공급한다.
수신부(200)는 서버(400)로부터 수신된 도로맵 정보를 센서부(100)에 제공한다.
도로맵 정보는 자차량이 주행 중인 도로 및 인접 도로의 속성을 포함한다.
도로들의 속성은 고속도로, 국도, 분기지점, 합류지점, 일방통행 등과 같이 도로에 부여되는 속성을 포함한다. 또한, 도로맵 정보는 자차량이 현재 주행 중인 도로 및 주변 도로들의 제한속도, 도로 폭, 공사 구간인지 등의 정보를 포함한다. 또한, 도로맵 정보는 자차량이 현재 주행 중인 도로 및 주변 도로들의 차로 수, 각 차로 별 제한 속도 정보, 차선들의 곡률 및 곡률의 변화율 정보를 포함한다.
센서부(100)는 전방을 촬영하여 카메라 인식 정보를 생성하고, 생성된 카메라 인식 정보를 송신부(300)를 통해 서버(400)로 전송한다.
여기서, 도로맵 정보와 함께 카메라 인식 정보를 이용하며, 카메라 인식 정보는 차선 정보, 표지판 정보, 프리 스페이스(free space) 정보, 도로 경계(road edge) 정보, 도로 분리대(road barrier) 정보, 도로 표시(road marker) 정보, 신호등 정보, 미래 경로 정보 및 랜드마크(landmark) 정보를 포함한다. 서버(400)는 복수의 자율주행 차량으로부터 수신된 인식 정보를 분석하여 표 1 및 표 2에 기재된 바와 같은 도로맵 정보를 업데이트 한다.
기존에 저장된 도로맵 정보와 복수의 자율주행 차량으로부터 수신된 카메라 인식정보 간에 차이가 있는 경우, 도로맵 정보를 업데이트 한다. 이때, 하나의 자율주행 차량의 카메라 인식정보 만으로 도로맵 정보를 업데이트하는 것은 아니며, 일정 개수 이상의 자율주행 차량에서 수신된 카메라 인식 정보와 기존의 도로맵 정보에 차이가 발생하는 경우에 도로맵 정보를 업데이트 한다.
예로서, 서버(400) 및 센서부(100)는 기 저장된 도로맵 정보와 복수의 차량에서 입력된 카메라 인식 정보를 비교하고, 도로맵 정보와 카메라 인식 정보에 포함된 동일 랜드마크를 기준으로 GPS 오차를 보정할 수 있다.
또한, 서버(400)는 기 저장된 도로맵 정보와 복수의 차량에서 입력된 카메라 인식 정보를 비교하고, 도로 정보(차선 정보 포함) 및 표지판 정보에 차이가 있는 경우 도로 정보 및 표지판 정보를 업데이트 할 수 있다. 이렇게 업데이트된 도로맵 정보는 복수의 자율주행 차량에 제공되어 자율주행의 정확성 및 안전성을 향상시킬 수 있다.
[표 1]
표 1에 기재된 바와 같이, 도로맵 정보는 좌측 자차선 정보를 포함한다. 좌측 자차선 정보는 좌측 자차선의 글로벌 위치(global position), 품질(quality), 타입(type), 오프셋(offset), 해딩 각도(heading angle), 차선의 곡률(curvature) 및 곡률의 변화율을 포함한다.
또한, 도로맵 정보는 우측 자차선 정보를 포함한다. 우측 자차선 정보는 우측 자차선의 글로벌 위치, 품질, 타입, 오프셋, 해딩 각도, 차선의 곡률 및 곡률의 변화율을 포함한다.
또한, 도로맵 정보는 좌측 옆차선 정보를 포함한다. 좌측 옆차선 정보는 좌측 옆차선의 글로벌 위치, 품질, 타입, 오프셋, 해딩 각도, 차선의 곡률 및 곡률의 변화율을 포함한다.
또한, 도로맵 정보는 우측 옆차선 정보를 포함한다. 우측 옆차선 정보는 우측 옆차선의 글로벌 위치, 품질, 타입, 오프셋, 해딩 각도, 차선의 곡률 및 곡률의 변화율을 포함한다.
또한, 도로맵 정보는 표지판 정보를 포함한다. 표지판 정보는 표지판의 글로벌 위치, 카메라 인식 위치(X, Y, Z)를 포함한다.
또한, 도로맵 정보는 신호등 정보를 포함한다. 신호등 정보는 신호등의 글로벌 위치, 카메라 인식 위치(X, Y, Z), 신호등 색상(red, orange, green), 방향 지시(arrow)를 포함한다.
[표 2]
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표 2에 기재된 바와 같이, 도로맵 정보는 좌측 도로 경계 정보를 포함한다. 좌측 도로 경계 정보는 좌측 도로 경계의 글로벌 위치, 카메라 인식 위치, 좌측 도로 경계의 종류(가 가드레일 인지, 연석 인지 또는 도로 경계)를 포함한다.
또한, 도로맵 정보는 우측 도로 경계 정보를 포함한다. 우측 도로 경계 정보는 우측 도로 경계의 글로벌 위치, 카메라 인식 위치, 좌측 도로 경계의 종류(가 가드레일 인지, 연석 인지 또는 도로 경계)를 포함한다.
또한, 도로맵 정보는 공사 구간 정보를 포함한다. 공사 구간 정보는 공사 구간의 글로벌 위치, 공사 구간의 인식 정보를 포함한다.
또한, 도로맵 정보는 주행 도로 정보를 포함한다. 주행 도로 정보는 자차량의 위치, 도로 종류(고속도로, 국도, 고가도로, 터널 로터리, 일반도로), 분기점/합류점(분기, 합류, 진입, 진출), 주행차로(차로 개수, 주행 차로 번호)를 포함한다.
또한, 도로맵 정보는 미래 경로 정보를 포함한다. 미래 경로 정보는 미래 경로의 글로벌 위치, 도로 종류(고속도로, 국도, 고가도로, 터널, 일반도로), 분기점/합류점(분기, 합류, 진입, 진출), 타겟 차로(차로 개수, 타겟 차로 번호), 회전(좌회전, 우회전)을 포함한다.
도 4는 복수의 자율주행 차량과 서버가 통신하여 도로정보의 오차 보정 및 업데이트하는 것을 나타내는 도면이다.
도 4를 참조하면, 자율주행 차량에 배치된 센서부(100)를 이용하여 주행 중인 도로를 촬영하여 카메라 인식 정보를 생성한다. 그리고, 서버에서 수신된 도로맵 정보와 카메라 인식 정보를 비교하여 GPS의 오차를 보정한다(S10). 여기서, 도로맵 정보와 카메라 인식 정보의 동일 랜드마크를 기준으로 GPS 오차를 보정할 수 있다.
이어서, 도로맵 정보와 카메라 인식 정보를 비교한 후, 차이가 있는 항목들의 편차(deviation)를 저장한다(S20).
이어서, 도로맵 정보와 카메라 인식 정보에 기초하여 차선의 유효성을 케치한다(S30).
도 5는 카메라와 도로 맵의 차선 인식 또는 미인식에 따른 차선 확인 방법을 나타내는 도면이다. 도 5를 참조하여, 자율주행 차량에서 차선을 확인하는 방법을 설명한다.
(1) 카메라 인식 정보에서 차선이 인식되고, 도로맵 정보에서도 차선이 인식된 경우, 두 정보에서 차선의 폭/곡률을 비교하여 차선의 오인식 결과를 필터링한다. 이후, 필터링 된 차선 정보를 이용하여 자율주행을 수행한다.
(2) 카메라 인식 정보에서 차선이 인식되지 않고, 도로맵 정보에서 차선이 인식된 경우, 도로맵 정보에 기초하여 차선 정보를 보정한다. 이후, 차선 정보를 이용하여 자율주행을 수행한다.
(3) 카메라 인식 정보에서 차선이 인식되고, 도로맵 정보에서 차선이 인식되지 않은 경우, 카메라 인식 정보의 차선 정보를 이용하여 자율주행을 수행한다.
(4) 카메라 인식 정보에서 차선이 인식되지 않고, 도로맵 정보에서 차선이 인식되지 않은 경우, 차선 미인식으로 분류한다.
여기서, 도로맵 정보와 카메라 인식 정보 간에 편차가 기준 값 이상인 경우에는 도로맵 정보에 기초하여 차선 정보를 이용한다.
이어서, 도로맵 정보와 카메라 인식 정보에 기초하여 표지판의 유효성을 체크한다(S40). 도로맵 정보에 포함된 표지판 정보와 카메라 인식 정보에 포함된 표지판 정보를 비교하여, 표지판 미인식 결과 및 주행 방향과 상관 없는 표지판 인식 결과를 보정한다. 보정된 표지판 정보를 이용하여 자율주행을 수행한다.
이어서, 복수의 자율주행 차량 각각에서 생성된 카메라 인식 정보를 서버로 전송한다(S50).
이어서, 서버에서는 복수의 자율주행 차량의 카메라 인식 정보를 수신한다(S60).
이어서, 수집된 복수의 카메라 인식 정보를 분석한다(S70). 여기서, 각 자율주행 차량에서 수신된 카메라 인식 정보의 신뢰도를 분석한다. 이때, 가장 많이 수집된 동일 정보의 신뢰도가 가장 높은 것으로 판단한다.
이어서, 신뢰도가 가장 높은 카메라 인식 정보로 서버에 저장된 도로맵 정보를 업데이트 한다(S80).
이어서, 서버는 신뢰도가 가장 높은 카메라 인식 정보가 업데이트된 도로맵 정보를 복수의 자율주행 차량으로 전송한다(S90). 여기서, 신뢰도 부족 시 센서부(100)로부터 수신된 영상 정보를 이용하여 도로 정보를 매핑할 수도 있다.
이어서, 자율주행 차량은 수신된 도로맵 정보를 이용하여 차량을 제어한다(S100). 차량의 제어는 크게, 횡방향 제어와 종방향 제어로 구분할 수 있다.
자율주행을 위한 차량의 횡방향 제어는 가드레인, 경계벽, 연석 등 도로 구조물 옆을 주행할 경우에 충돌 방지를 위해서 차량을 제어할 수 있다. 즉, 구조물의 반대 방향으로 편심 및 회피 제어를 수행할 수 있다. 한편, 차선이 없는 구간을 주행하는 경우에는 도로 경계 정보, 도로 속성 정보를 이용하여 차량의 횡방향 제어를 수행할 수 있다. 또한, 미래 경로 정보(목적지까지 주행 시 미래 시점에 경유할 경로의 정보)에 기초하여, 현재 주행 경로에서 미래 경로로 진입할 수 있도록 자동으로 차선 변경을 제어할 수 있다.
자율주행을 위한 차량의 종방향 제어는 전방 공사 구간 판단 시 감속 제어, 곡선로 구간 주행 시 감속 제어, 제한 속도 초과 시 감속 제어 및 속도 제한을 포함한다. 또한, 자율주행을 위한 차량의 종방향 제어는 정지 신호 인식 시 제동 제어, 신호등 구간 정지 시 엔진 멈춤 (연비 개선 효과를 제공 함), 신호등 구간 앞 차량 미 출발 시 앞 차량 경고, 출발 신호 인식 시 자동 가속 제어를 포함한다.
이어서, 도로 공사 또는 보수로 인해서 기존 도로의 주행이 불가능한 경우가 발생할 수 있다. 본 발명에서는 카메라 인식 정보에 기초하여 기존 경로의 주행이 불가한 것으로 판단되면, 주행이 불가능한 도로의 정보를 네비게이션(500)으로 전송한다. 네비게이션(500)에서 새로운 주행 경로를 설정한다(S110).
이어서, 자율주행 차량의 센서부(100)는 주행이 불가능한 도로의 정보를 서버로 전송한다(S120).
이어서, 자율주행 차량에서는 네비게이션(500)에서 설정한 새로운 주행 경로를 센서부(100)로 전송하고, 새로운 주행 경로를 업데이트 후 자율주행을 수행한다(S130).
이어서, 서버에서는 자율주행 차량에서 수신된 주행이 불가능한 도로의 정보를 도로맵 정보에 업데이트 한다(S140).
본 발명의 실시 예에 따른 자율주행 지원 장치 및 방법은 복수의 자율주행 차량에서 수집된 도로정보와 기 설정된 도로 맵을 비교하여 도로정보의 오차를 보정하고 업데이트 할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 자율주행 지원 장치 및 방법은 복수의 자율주행 차량에서 수집된 카메라 인식 정보를 분석하여 신뢰도가 가장 높은 도로 정보, 표지판 정보, 신호등 정보, 미래 경로 정보를 도로맵 정보에 업데이트 한다. 이를 통해, 자율주행의 정확성 및 안전성을 향상시킬 수 있다.
본 발명이 속하는 기술 분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있으므로, 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
하나 이상의 예시적인 실시 예에서, 설명한 기능들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 임의의 조합으로 구현될 수 있다. 소프트웨어로 구현된다면, 이 기능들은 컴퓨터 판독 가능 매체 상에 하나 이상의 명령 또는 코드로서 저장 또는 전송될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 한 장소에서 다른 장소로 컴퓨터 프로그램의 전달을 용이하게 하는 임의의 매체를 포함하는 통신 매체 및 컴퓨터 저장 매체를 모두 포함한다. 저장 매체는 컴퓨터에 의해 액세스 가능한 임의의 이용 가능한 매체일 수 있다. 한정이 아닌 예시로, 이러한 컴퓨터 판독 가능 매체는 RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM이나 다른 광 디스크 저장소, 자기 디스크 저장소 또는 다른 자기 저장 디바이스, 또는 명령이나 데이터 구조의 형태로 원하는 프로그램코드를 전달 또는 저장하는데 사용될 수 있으며 컴퓨터에 의해 액세스 가능한 임의의 다른 매체를 포함할 수 있다. 또한, 임의의 접속이 컴퓨터 판독 가능 매체로 적절히 지칭된다. 예를 들어, 소프트웨어가 동축 케이블, 광섬유 케이블, 꼬임 쌍선, 디지털 가입자 회선(DSL), 또는 적외선, 라디오 및 초고주파와 같은 무선 기술을 이용하여 웹사이트, 서버 또는 다른 원격 소스로부터 전송된다면, 동축 케이블, 광섬유 케이블, 꼬임 쌍선, DSL, 또는 적외선, 라디오 및 초고주파와 같은 무선 기술들이 매체의 정의에 포함된다. 여기서 사용된 것과 같은 디스크(disk 및 disc)는 콤팩트 디스크(CD), 레이저 디스크, 광 디스크, 디지털 다목적 디스크(DVD), 플로피디스크 및 블루레이 디스크를 포함하며, 디스크(disk)들은 보통 데이터를 자기적으로 재생하는 반면, 디스크(disc)들은 데이터를 레이저에 의해 광학적으로 재생한다. 상기의 조합들 또한 컴퓨터 판독 가능 매체의 범위 내에 포함되어야 한다.
실시 예들이 프로그램 코드나 코드 세그먼트들로 구현될 때, 코드 세그먼트는 프로시저, 함수, 서브프로그램, 프로그램, 루틴, 서브루틴, 모듈, 소프트웨어 패키지, 클래스, 또는 명령들, 데이터 구조들, 또는 프로그램 명령문들의 임의의 조합을 나타낼 수 있는 것으로 인식해야 한다. 코드 세그먼트는 정보, 데이터, 인수(argument), 파라미터 또는 메모리 콘텐츠를 전달 및/또는 수신함으로써 다른 코드 세그먼트 또는 하드웨어 회로에 연결될 수 있다. 정보, 인수, 파라미터, 데이터 등은 메모리 공유, 메시지 전달, 토큰 전달, 네트워크 송신 등을 포함하는 임의의 적당한 수단을 이용하여 전달, 발송 또는 전송될 수 있다. 추가로, 어떤 측면들에서 방법 또는 알고리즘의 단계들 및/또는 동작들은 컴퓨터 프로그램 물건으로 통합될 수 있는 기계 판독 가능 매체 및/또는 컴퓨터 판독 가능 매체 상에 코드들 및/또는 명령들 중 하나 또는 이들의 임의의 조합이나 세트로서 상주할 수 있다.
소프트웨어에서 구현에서, 여기서 설명한 기술들은 여기서 설명한 기능들을 수행하는 모듈들(예를 들어, 프로시저, 함수 등)로 구현될 수 있다. 소프트웨어 코드들은 메모리 유닛들에 저장될 수 있으며 프로세서들에 의해 실행될 수 있다. 메모리 유닛은 프로세서 내에 구현될 수도 있고 프로세서 외부에 구현될 수 있으며, 이 경우 메모리 유닛은 공지된 바와 같이 다양한 수단에 의해 프로세서에 통신 가능하게 연결될 수 있다.
하드웨어 구현에서, 처리 유닛들은 하나 이상의 주문형 집적 회로(ASIC), 디지털 신호 프로세서(DSP), 디지털 신호 처리 디바이스(DSPD), 프로그래밍 가능 로직 디바이스(PLD), 현장 프로그래밍 가능 게이트 어레이(FPGA), 프로세서, 제어기, 마이크로컨트롤러, 마이크로프로세서, 여기서 설명한 기능들을 수행하도록 설계된 다른 전자 유닛들, 또는 이들의 조합 내에 구현될 수 있다.
상술한 것은 하나 이상의 실시 예의 실례를 포함한다. 물론, 상술한 실시 예들을 설명할 목적으로 컴포넌트들 또는 방법들의 가능한 모든 조합을 기술할 수 있는 것이 아니라, 당 업자들은 다양한 실시 예의 많은 추가 조합 및 치환이 가능함을 인식할 수 있다. 따라서 설명한 실시 예들은 첨부된 청구범위의 진의 및 범위 내에 있는 모든 대안, 변형 및 개조를 포함하는 것이다. 더욱이, 상세한 설명 또는 청구범위에서 "포함한다"라는 용어가 사용되는 범위에 대해, 이러한 용어는 "구성되는"이라는 용어가 청구범위에서 과도적인 단어로 사용될 때 해석되는 것과 같이 "구성되는"과 비슷한 식으로 포함되는 것이다.
더욱이, 본 출원에서 사용된 바와 같이, "컴포넌트", "모듈", "시스템" 등의 용어는 이에 한정되는 것은 아니지만, 하드웨어, 펌웨어, 하드웨어와 소프트웨어의 조합, 소프트웨어 또는 실행중인 소프트웨어와 같은 컴퓨터 관련 엔티티를 포함하는 것이다. 예를 들어, 컴포넌트는 이에 한정되는 것은 아니지만, 프로세서상에서 실행하는 프로세스, 프로세서, 객체, 실행 가능한 실행 스레드, 프로그램 및/또는 컴퓨터일 수도 있다. 예시로, 연산 디바이스 상에서 구동하는 애플리케이션과 연산 디바이스 모두 컴포넌트일 수 있다. 하나 이상의 컴포넌트가 프로세스 및/또는 실행 스레드 내에 상주할 수 있으며, 컴포넌트가 하나의 컴퓨터에 집중될 수도 있고 그리고/또는 2개 이상의 컴퓨터 사이에 분산될 수도 있다. 또한, 이들 컴포넌트는 각종 데이터 구조를 저장한 각종 컴퓨터 판독 가능 매체로부터 실행될 수 있다. 컴포넌트들은 하나 이상의 데이터 패킷(예를 들어, 로컬 시스템, 분산 시스템의 다른 컴포넌트와 그리고/또는 신호에 의해 다른 시스템들과 인터넷과 같은 네트워크를 거쳐 상호 작용하는 어떤 컴포넌트로부터의 데이터)을 갖는 신호에 따르는 등 로컬 및/또는 원격 프로세스에 의해 통신할 수 있다.
100: 센서부 110: 카메라
120: GPS 130: 제어부
140: 메모리 200; 수신부
300: 송신부 400: 서버
500: 네비게이션

Claims (10)

  1. 주행 도로를 센싱하여 도로 정보, 표지판 정보, 신호등 정보, 공사구간 정보 및 미래 경로 정보를 포함하는 카메라 인식 정보를 생성하는 센서부; 및
    적어도 하나의 자율주행 차량의 센서부에서 수신된 적어도 하나의 카메라 인식 정보를 분석하여 기 설정된 도로맵 정보를 업데이트하고, 업데이트된 도로맵 정보를 상기 적어도 하나의 자율주행 차량으로 전송하는 서버;를 포함하는 자율주행 지원 장치.
  2. 제1 항에 있어서, 상기 센서부는,
    상기 카메라 인식 정보 및 상기 도로맵 정조에 기초하여 자율주행을 위한 차량 제어신호를 생성하고,
    상기 차량 제어신호를 차량의 운전자 경고 컨트롤러, 헤드 램프 컨트롤러, 차량 자세 제어 컨트롤러, 조향 컨트롤러, 엔진 제어 컨트롤러, 서스펜션 컨트롤러, 브레이크 컨트롤러에 공급하는 자율주행 지원 장치.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 도로맵 정보는 주행 중인 도로 및 인접 도로의 속성을 포함하며,
    상기 주행 중인 도로 및 상기 인접 도로의 속성은 고속도로, 국도, 분기지점, 합류지점, 일방통행, 제한속도, 도로 폭, 공사 구간인지의 정보, 차로 수, 각 차로 별 제한 속도 정보, 차선들의 곡률을 포함하는 자율주행 지원 장치.
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 카메라 인식 정보는 차선 정보, 표지판 정보, 프리 스페이스 정보, 도로 경계 정보, 도로 분리대 정보, 도로 표시 정보, 신호등 정보, 미래 경로 정보 및 랜드마크 정보를 포함하는 자율주행 지원 장치.
  5. 제1 항에 있어서, 상기 센서부는,
    상기 도로맵 정보와 상기 카메라 인식 정보를 비교하고, 상기 도로맵 정보와 상기 카메라 인식 정보에 포함된 동일 랜드마크를 기준으로 GPS(Global Positioning System) 오차를 보정하는 자율주행 지원 장치.
  6. 제1 항에 있어서, 상기 센서부는,
    상기 도로맵 정보와 상기 카메라 인식 정보를 비교하고, 상기 도로맵 정보와 상기 카메라 인식 정보에 포함된 도로 정보 및 표지판 정보에 차이가 있는 경우, 상기 도로 정보 및 상기 표지판 정보를 업데이트하는 자율주행 지원 장치.
  7. 자율주행 차량에 배치된 센서부를 이용하여 주행 중인 도로의 카메라 인식 정보를 생성하는 단계;
    서버에서 수신된 도로맵 정보와 상기 카메라 인식 정보를 비교하여 차선 및 표지판을 확인하는 단계;
    상기 카메라 인식 정보를 상기 서버로 전송하는 단계;
    적어도 하나의 자율주행 차량에서 수신된 적어도 하나의 카메라 인식 정보에 기초하여 상기 서버에 저장된 도로맵 정보를 업데이트 하는 단계;
    업데이트된 도로맵 정보를 상기 적어도 하나의 자율주행 차량으로 전송하는 단계; 및
    수신된 도로맵 정보에 기초하여 상기 적어도 하나의 자율주행 차량 각각이 차량을 제어하는 단계;를 포함하는 자율주행 지원 방법.
  8. 제7 항에 있어서,
    상기 도로맵 정보와 상기 카메라 인식 정보에 포함된 동일 랜드마크를 기준으로 GPS (Global Positioning System) 오차를 보정하는 단계를 더 포함하는 자율주행 지원 방법.
  9. 제7 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 자율주행 차량에서 수신된 상기 적어도 하나의 카메라 인식 정보의 신뢰도를 분석하고, 신뢰도가 가장 높은 카메라 인식 정보를 상기 도로맵 정보에 업데이트하는 자율주행 지원 방법.
  10. 제7 항에 있어서,
    상기 도로맵 정보에 기초하여 상기 적어도 하나의 자율주행 차량의 횡방향 및 종방향 제어를 수행하고,
    상기 적어도 하나의 카메라 인식 정보에 기초하여 도로의 주행이 불가능한 것으로 판단되면 새로운 주행 경로를 생성하여 자율주행을 수행하고,
    상기 주행이 불가능한 도로의 정보를 상기 서버로 전송하는 자율주행 지원 방법.

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