KR20190098751A - 자율주행 자동차를 조종하는 방법 - Google Patents

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사미아 아히아드
로난 시
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발레오 샬터 운트 센소렌 게엠베아
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Abstract

본 발명은 2 개의 운전 모드 중 어느 하나에 따라 자동차(10)를 운전하는 수단(13, 14, 15)을 조종하기 위한 방법에 관한 것으로, 운전 모드는: 운전하는 수단이 자동차 운전자(20)에 의해 수동으로 제어되는 수동 운전 모드 및 운전하는 수단이 자동차의 연산 유닛(12)에 의해 자동으로 제어되는 자율주행 운전 모드이다. 본 발명에 따르면, 자율주행 모드의 종료시: 자동차 전방의 주변 영역의 적어도 하나의 이미지를 획득하는 단계, 획득된 이미지 내의 주변 영역의 적어도 일부의 가시성 계수를 계산하는 단계, 및 가시성 계수에 따라, 적어도 2 개의 별개의 종료 방식에서 자율주행 운전 모드를 종료하는 방식을 선택하는 단계가 제공된다.

Description

자율주행 자동차를 조종하는 방법
본 발명은 일반적으로 자동차 운전을 위한 보조기구에 관한 것이다.
보다 구체적으로는 자동차를 운전하는 수단을 제어하는 방법에 관한 것으로, 운전 수단은 적어도 2 개의 운전 모드, 즉:
- 운전 수단이 자동차의 운전자에 의해 수동으로 제어되는 수동 운전 모드(manual driving mode)와,
- 운전 수단이 자동차의 연산 유닛(computation unit)에 의해 자동으로 제어되는 자율주행 운전 모드(autonomous driving mode)
중 하나 또는 다른 하나에 따라 제어될 수 있다.
자동차의 설계시의 지속적인 관심사는 자동차의 안전성을 높이는 것에 있다.
처음에는 이 목적을 위해 운전자의 자동차 운전을 보조할 수 있게 하는 시스템이 개발되었다. 그것은, 예를 들어, 운전자가 위험을 인지하지 못할 경우 비상 제동을 시작할 수 있게 하는 장애물 상황 탐지 시스템이다.
이제는 자동차를 자율주행 모드로, 즉, 인간의 개입없이 운전할 수 있게 하는 시스템을 개발하고자 한다. 목표는 특히 자동차가 자율적으로 움직이는 동안 자동차의 운전자가 다른 활동(독서, 전화 ...)을 수행할 수 있도록 하는 것이다.
이 시스템은 다양한 센서(카메라, 레이더 센서, ...)에서 나오는 정보를 기반으로 하는 자동차 환경 인식 소프트웨어를 사용하여 동작된다.
환경 인식이 충분히 만족스럽지 못하여, 자동차가 교통에서 자율적으로 이동할 수 없는 상황이 있다.
이러한 상황에서, 일반적으로 사용되는 해결책은 매우 짧은 시간 내에 운전자가 자동차의 제어를 재개하도록 요청하는 것이다.
이 해결책의 단점은 운전자가 자동차 주변 환경을 즉시 잘 인식하지 못한다는 것이다. 따라서, 운전자가 위험을 인지하지 못하고 올바르게 반응하지 않을 위험이 있다.
종래 기술의 전술한 단점을 극복하기 위해, 본 발명은 운전자가 환경을 인식할 수 있는지 여부와 그에 따라 자동차의 총체적인 안전성의 제어를 재개할 수 있을 것인지를 결정하기 위해 환경의 가시성의 레벨을 고려할 것을 제안하고 있다.
특히, 본 발명에 따르면, 도입부에서 정의된 바와 같은 제어 방법이 제안되며, 이 제어 방법에서 자율주행 운전 모드의 종료시, 다음의 단계가 제공된다:
a) 자동차 전방의 환경을 나타내는 적어도 하나의 데이터 아이템을 획득하는 단계,
b) 획득된 데이터 아이템에 기초하여 환경의 적어도 일부의 가시성 계수를 계산하는 단계, 및
c) 가시성 계수의 함수로서, 자율주행 운전 모드를 종료하는 방식을 적어도 2 개의 별개의 종료 방식 중에서 선택하는 단계를 포함한다.
따라서, 본 발명은 자율주행 운전 모드를 종료하는 적어도 2 개의 방식 중 하나 또는 다른 하나를 선택하기 위해 환경의 가시성을 고려할 것을 제안하고 있다.
예를 들어, 단계 a)에서, 획득된 데이터 아이템이 카메라에 의해 보여지는 이미지인 경우, 가시성의 레벨이 획득된 이미지 전체에 대해 양호할 때, 사전에 운전자에게 차량 제어를 재개해야 한다고 경고하면서, 수동 운전 모드로 바로 전환할 수 있다.
반면에, 획득된 이미지의 적어도 일부에 대한 가시성의 레벨이 낮을 때, 사전에 운전자에게 거의 눈에 띄지 않는 위험이 존재한다는 것을 시그널링하면서, 수동 운전 모드로의 복귀를 지연시킬 수 있다. 또한 대신에 열화된 운전 모드(저속 등으로)로 전환하여 수동 운전 모드로의 복귀를 금지할 수 있다.
본 발명에 따른 제어 방법의 다른 유리하고 비 제한적인 특징은 다음과 같다:
- 하나의 종료 방식은 미리 결정된 짧은 시간 내에 수동 운전 모드로 전환하는 것으로 이루어지고, 또 다른 종료 방식은 미리 결정된 짧은 시간보다 적어도 긴 시간 동안 열화된 운전 모드로 전환하는 것으로 이루어지며;
- 열화된 운전 모드는, 자동차가 제동하거나 저속으로 움직이는 방식으로 및/또는 알람이 운전자에게 잠재적 위험을 경고하는 신호를 방출하는 방식으로 및/또는 연산 유닛이 미리 결정된 시간보다 엄격하게 긴 시간 이후에 수동 운전 모드로 전환하는 방식으로 운전 수단을 연산 유닛이 제어하는 것으로 이루어지며;
- 단계 b)와 c) 사이에서, 가시성의 레벨의 함수로서, 운전자가 잠재적 위험을 인지할 수 있는 능력과 관련된 리스크(risk)의 레벨을 평가하는 단계가 제공되고, 단계 c)에서, 종료의 방식은 적어도 평가된 리스크의 레벨의 함수로서 선택되며;
- 장애물의 위치, 속도 및 방향을 탐지하는 단계가 제공되며, 리스크의 레벨이 또한 각각의 탐지된 장애물의 속도 및 방향의 함수로서 평가되며;
- 운전자가 주시하고 있는 방향을 탐지하는 단계가 제공되며, 리스크의 레벨은 운전자가 주시하고 있는 방향의 함수로서 또한 평가되며;
- 데이터 아이템은 자동차의 전방을 향해 지향되는 이미지 센서에 의해 획득된 이미지이고;
- 단계 b)에서, 가시성 계수는 획득된 이미지 전체에 대한 환경의 평균 가시성을 특징화하는 전체 계수를 고려하여 계산되며;
- 단계 b)에서, 가시성 계수는 획득된 이미지 상의 환경의 결정된 부분의 가시성을 특징화하는 적어도 로컬 계수를 고려하여 계산되고;
- 환경의 특정 부분은 장애물 또는 도로 기반 시설이며; 그리고
- 연산 유닛이 운전자가 이용할 수 있는 입력 수단으로부터 명령을 수신한 경우 또는 환경 센서로부터 수신된 신호를 고려하여 자율주행 모드에서 운전 불가능으로 수립된 경우, 자율주행 모드를 종료하는 것이 명령된다.
비 제한적인 예로서 주어진 첨부된 도면을 참조하여 주어진 다음의 설명은 본 발명이 무엇으로 구성되는지 및 본 발명이 어떻게 구현될 수 있는지에 대해 양호한 이해를 제공할 것이다.
첨부된 도면에서:
도 1은 도로 상에서 주행하는 자동차의 개략적인 사시도이며,
도 2는 도 1에 도시된 자동차에 장착된 이미지 센서에 의해 획득된 이미지의 표현이다.
도 1에는 4 개의 휠(11)을 갖는 자동차의 형태로 나타나는 자동차(10)가 도시되어 있다. 변형례로서, 그것은 3 개의 휠 또는 더 많은 휠을 가지고 있는 자동차일 수 있다.
통상적으로, 이 자동차(10)는 파워 트레인(power train)(13)(즉, 엔진 및 엔진에 의해 생성된 토크를 구동 휠에 전달하는 수단)을 특히 지지하는 샤시(chassis), 스티어링 시스템(steering system)(15)(즉, 자동차의 조종가능한 휠에 결합된 스티어링 컬럼에 고정된 스티어링 휠), 제동 시스템(braking system)(14)(즉, 브레이크 캘리퍼에 접속된 브레이크 페달), 차체 요소(bodywork elements) 및 객실 요소(passenger compartment elements)를 포함한다.
먼저, 주목할 것은 파워 트레인(13), 스티어링 시스템(15) 및 제동 시스템(14)은 "운전 수단"이라고 부르는 것이 적절한 것, 즉, 차량을 원하는 방향으로 원하는 속도로 운전할 수 있게 하는 수단을 형성한다는 것이다.
자동차(10)는 또한 본원에서 컴퓨터(12)로 지칭되는 전자 제어 유닛(또는 영어로 "Electronic Control Unit"을 의미하는 ECU)을 포함한다.
이 컴퓨터(12)는 프로세서 및 재기록 가능한 비휘발성 메모리 또는 하드 디스크와 같은 저장 유닛을 포함한다.
저장 유닛은 특히, 프로세서에 의해 실행되면 컴퓨터에 의한 후술된 방법의 구현을 가능하게 하는 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램을 포함한다.
이 방법의 구현을 위해, 컴퓨터(12)는 자동차(10)의 각기 상이한 하드웨어 아이템들에 접속된다.
이들 하드웨어 아이템들 중에서, 자동차(10)는 적어도 하나의 이미지 센서(17)를 포함한다. 이 경우 자동차(10)는 또한 헤드업 디스플레이(head-up display)(16) 및 적어도 하나의 거리 탐지기, 예를 들어, 레이더 탐지기(18)를 포함한다.
이 경우 이미지 센서는 자동차의 전방에 위치한 도로의 일부분의 이미지를 획득할 수 있는 방식으로 전방을 향해 지향되는 카메라(17)에 의해 형성된다.
이 카메라(17)는 본원에서 자동차의 전방 범퍼에 고정된 것으로 도시되어 있다. 변형례로서, 이 카메라는, 예를 들어, 자동차의 윈드스크린(windscreen) 후방에 위치할 수도 있다.
이 카메라(17)는 자동차의 전방에 위치한 도로의 일부분의 이미지를 획득하고 이들 이미지(또는 이들 이미지로부터 나오는 데이터)를 자동차의 컴퓨터(12)로 전달하도록 설계된다.
카메라(17) 및 레이더 탐지기(18)에 의해 수집된 정보로 인해, 컴퓨터(12)는 자동차의 전방에 위치한 환경을 평가할 수 있다.
따라서, 컴퓨터(12)는 인간의 개입없이 운전 부재(13, 14, 15)를 자율적으로 구동할 수 있게 하는 소프트웨어를 호스팅한다. 자동차(10)는 "자율식(autonomous)"인 것으로 언급된다. 이 소프트웨어의 다양한 실시예가 본 기술 분야의 기술자에게 이미 공지되어 있으므로, 여기서는 상세히 설명하지는 않을 것이다.
실제로, 컴퓨터(12)는 운전 수단(13, 14, 15)의 액츄에이터들, 예를 들어, 스티어링 시스템(15)을 제어할 수 있게 하는 스티어링 모터, 제동 시스템(14)을 제어할 수 있게 하는 서보 모터, 및 파워 트레인(13)을 제어할 수 있게 하는 서보 모터에 보다 정확하게 접속된다.
따라서, 컴퓨터(12)는 상이한 운전 모드들 사이에서 전환할 수 있는 방식으로 프로그래밍되고, 그 운전 모드들에는 적어도 다음이 존재한다:
- 운전 수단(13, 14, 15)이 컴퓨터(12)에 의해서만 자동으로 제어되는 자율주행 운전 모드, 및
- 운전 수단이 자동차(10)의 운전자(20)에 의해 수동으로 제어되는 수동 운전 모드.
주목할 것은, 이 수동 운전 모드에서, 운전 수단(13, 14, 14)의 제어 부재들은 궁극적으로 (비상 제동을 가하거나 자동차의 속도를 제한하기 위해 ...) 운전자가 자동차를 운전하는 것을 보조하는 방식으로 컴퓨터(12)에 의해 제어될 수 있을 것이라는 것이다. 이 경우, 컴퓨터(12)는 운전자에 의해 스티어링 휠 및 자동차의 페달에 가해지는 힘을 고려하여 이들 제어 부재를 제어할 것이다.
이 설명을 계속하면, 컴퓨터(12)는 또한 제 3 운전 모드, 즉, 열화된 운전 모드로 전환될 수 있는 방식으로 프로그래밍되는 것으로 고려될 것이다.
이러한 열화된 운전 모드의 여러 변형 실시예가 예상될 수 있다.
제 1 변형례에서, 운전 수단(13, 14, 15)은 자동차가 점진적으로 제동되는 방식으로 컴퓨터(12)에 의해서만 자동 제어될 수 있다.
또 다른 변형례에서, 운전 수단(13, 14, 15)은, 자동차가 제동되고 그 후 자동차가 자율주행 모드에서 운전될 속도보다 낮은 감소된 속도로 그 자체를 안정화시키는 방식으로 컴퓨터(12)에 의해서만 자동으로 제어될 수 있다.
또 다른 변형례에서, 운전 수단(13, 14, 15)은 부분적으로는 컴퓨터(12)에 의해 그리고 부분적으로는 운전자에 의해 제어될 수 있으며, 이 경우 알람은 탐지된 잠재적 위험을 운전자에게 경고하는 신호를 방출할 것이다. 이 알람은, 예를 들어, 헤드업 디스플레이(16)에 의해 형성될 수 있을 것이며, 이 경우 신호는 헤드업 디스플레이(16) 상에 디스플레이되는 이미지의 형태가 될 수 있을 것이다.
따라서, 본 발명은 보다 정확하게는 컴퓨터(12)가 자율주행 운전 모드의 종료를 관리해야 하는 방식에 관한 것이다.
운전자가 실제로 자동차의 제어를 재개하기를 원할 수가 있으며, 이러한 경우, 운전자는, 예를 들어, 자율주행 운전 모드의 비활성화를 위한 버튼을 누를 수 있다.
또한, 카메라(17) 및 레이더 센서(18)로부터 수신된 정보를 고려하여, 컴퓨터(12)는, 더 이상 자동차를 자율적으로 운전할 수 없으며 자율주행 운전 모드를 종료해야 한다고 판단하는 경우가 발생할 수 있다.
이 두 경우 모두, 수동 운전 모드로 전환하기 전에 운전자가 위험없이 자동차를 운전하기 위해 환경을 올바르게 평가할 수 있도록 보장하는 것이 적절하다.
이를 수행하기 위해, 특히 유리한 특징에 따르면, 컴퓨터(12)는 아래의 4 개의 연속적인 단계를 구현한다:
- 자동차(10) 전방의 환경의 적어도 하나의 이미지(30)를 획득하는 단계,
- 획득된 이미지(30) 상의 환경의 적어도 일부의 가시성 계수(Cv)를 계산하는 단계,
- 가시성 계수(Cv)의 함수로서 잠재적 위험을 인지하는 운전자(20)의 능력에 대한 리스크 레벨(Nr)을 평가하는 단계, 및
- 리스크 레벨(Nr)의 함수로서, 자율주행 운전 모드를 종료하는 방식을 적어도 2 개의 별개의 종료 방식 중에서 선택하는 단계.
이 경우, 예로서, 제 1 종료 방식은 미리 결정된 짧은 시간 내에 수동 운전 모드로 전환하는 것으로 이루어진다. 제 2 종료 방식은 더 긴 시간 내에 수동 운전 모드로 전환하는 것으로 이루어진다. 제 3 종료 방식은 열화된 운전 모드로 전환하는 것으로 이루어진다.
위에서 언급한 4 개의 단계가 이제 더 자세히 설명될 수 있다.
제 1 단계 동안, 컴퓨터(12)는 카메라(18)에 의해 획득된 연속적인 이미지들을 저장한다.
이들 이미지들(30) 중 하나가 도 2에 도시되어 있다.
도 2에는 자동차가 후속되는 도로뿐만 아니라 도로의 기반 시설과 가능한 장애물도 관찰된다.
기반 시설들 중에, 도로 표지판(50), 도로의 좌측의 불연속 라인(51), 및 연속적인 중심 라인(52)이 도시된다.
장애물 중에는 도로 표지판(50) 이외에, 보행중이며 도로를 막 횡단하려는 보행자(40)가 주시될 수 있다. 각 장애물의 속도와 방향은 연속적으로 획득한 이미지들 상의 그 장애물의 위치의 함수로서 계산될 수 있다.
제 2 단계 동안, 컴퓨터(12)는 획득된 최종 이미지에 대한 가시성 계수(Cv)를 계산한다.
이 가시성 계수는 전체 이미지에 대한 평균 광도를 정량화하는 전체 계수일 수 있으며, 이는, 예를 들어, 날씨가 양호하고 광도가 양호한 상황과, 날씨가 흐리고(야간, 흐림, ...) 광도가 낮은 상황을 구별할 수 있게 한다.
변형례로서, 가시성 계수는 이미지의 일부분의 광도, 예를 들어, 장애물의 광도를 정량화하는 로컬 계수일 수 있다.
이 경우, 바람직한 방식으로, 가시성 계수(Cv)는 다음의 함수로서 계산된다:
- 획득된 이미지(30) 전체에 대한 환경의 가시성을 특징화하는 전체 계수(Cv1), 및
- 획득된 이미지(30)의 결정된 상이한 부분들의 가시성을 특징화하는 수 개의 로컬 계수(Cv2i).
헤세(Hesse)는 이미지(30)의 일부가, 예를 들어, 도로의 기반 시설 및 일부의 장애물(이는 장애물의 위치, 속도 및 방향, 자동차의 궤도를 횡단하는 리스크를 고려함)일 수 있다는 것을 결정했다.
전체 계수(Cv1)의 계산은 본 기술 분야의 기술자에게 잘 알려져 있다. 이 계산은, 예를 들어, EP2747027에 설명되어 있다. 따라서, 여기에서는 더 자세히 설명하지 않을 것이다.
로컬 계수(Cv2i)의 계산은 또한 본 기술 분야의 기술자에게 공지되어 있다. 이는, 예를 들어, 2005 년에 Nicolas Hauti
Figure pct00001
re, Raphael Labayrade 및 Didier Aubert가 "탑재 카메라 사용을 통한 가시성 상태의 탐지(Detection of Visibility condition through use of onboard cameras)"라는 명칭으로 발표한 문서(Universite Jean Monnet-Saint Etienne)에 기술되어 있다.
그러한 경우에 가시정 계수(Cv)의 계산은 이러한 상이한 계수들을 고려하고 있다. 가시성 계수(Cv)의 계산에서, 전체 계수(Cv1) 및 로컬 계수(Cv2i)에 할당된 중요도(significance)는, 특히 카메라(18)의 광학 특성 및 그 카메라의 광학 센서의 감도의 함수로서, 케이스별(case by case)로 결정될 것이다.
제 3 단계 동안, 리스크 레벨(Nr)은 이 가시성 계수(Cv)의 함수로서 평가된다.
가시성 계수(Cv)가 높을수록(즉, 환경이 더 잘 보일수록) 평가된 리스크 레벨(Nr)은 낮아진다.
대조적으로, 가시성 계수(Cv)가 낮을수록(즉, 환경이 덜 눈에 띌수록), 평가된 리스크 레벨(Nr)은 높아진다.
도로 상의 물체와 각각 관련되는 수 개의 리스크 레벨(Nr)을 계산할 수 있고, 그 후 그 방법의 계속시에 최고의 리스크 레벨(Nr)을 고려할 수 있다.
도로 상의 물체와 관련된 리스크 레벨(Nr)은 운전자의 예상 반응 시간의 함수로서 평가된다. 후자는 해당 물체의 가시성 계수에 따라 달라진다. 가시성 계수가 높을수록, 운전자의 반응 시간은 짧아지며, 따라서 위험은 더 낮아진다.
가시성 계수와 반응 시간 간의 관계는 사람들의 대표 표본에 대해 실험적으로 평가될 수 있다. 예를 들어, 가시성 계수가 상승함에 따라 반응 시간이 1 초에서 0.5 초 사이에서 변하는 것으로 간주될 수 있으며, 처음에는 매우 빠르게 감소하고 그 후 약 0.5 초에 안정화된다(쌍곡선 변화).
간단하고 비 포괄적인 예는 자동차의 궤적을 가로막을 가능성이 있고 0.5 초보다 긴 반응 시간과 관련이 있는 임의의 물체를 위험하다고 간주하는 것으로 구성된다(이 두 기준을 함께하지 않는 물체는 위험하지 않는 것으로 간주된다).
따라서, 리스크 레벨(Nr)은 가시성 계수(Cv)뿐만 아니라 탐지된 각 장애물(40)의 위치, 속도 및 방향과 같은 다른 데이터의 함수로서 평가된다.
예를 들어, 운전자가 주시하고 있는 방향을 또한 결정할 수 있고, 이 방향의 함수로서 리스크 레벨(Nr)을 계산할 수 있다. 그 후, 운전자가 도로를 주시하지 않거나 탐지된 장애물과 반대 방향으로 주시하고 있을 때 리스크 레벨은 높아질 것이다.
마지막으로, 제 4 단계 동안, 컴퓨터(12)는 리스크 레벨(Nr)을 미리 결정된 임계치와 비교한다.
그 리스크 레벨이 미리 결정된 임계치보다 작으면, 컴퓨터(12)는 운전자가 반응하고 조향 제어를 회복할 수 있게 하는 짧은 시간 후에 수동 운전 모드로 자동 전환한다.
반대로, 리스크 레벨이 미리 결정된 임계치보다 높으면, 컴퓨터는 위에서 설명한 열화된 운전 모드들 중 하나로 전환할 수 있다.
변형례로서, 특히 운전자가 자율주행 모드의 종료를 요구한 경우에, 컴퓨터(12)는 (전술한 "짧은 시간"보다 긴) 장시간 동안 자율주행 모드를 유지하도록 선택할 수 있다. 그것은 다음과 같이 유지될 수 있다:
- 계산된 리스크 레벨이 임계치보다 높게 유지되는 한,
- 또는 "짧은 시간"보다 긴 미리 결정된 시간 동안.
본 발명은 설명되고 도시된 실시예에 결코 제한되지 않지만, 본 기술 분야의 기술자라면 본 발명을 따르면서 본 발명에 대해 임의의 변형을 어떻게 적용하는지를 알 것이다.
따라서, 리스크 레벨의 계산 단계를 사용하지 않아도 되지만, 반대로 컴퓨터가 가시성 계수(Cv)의 함수로서 어떠한 운전 모드로 전환해야 하는지를 바로 결정할 수 있다.
본 발명의 또 다른 변형례에 따르면, 또 다른 유형의 센서가 가시성 계수 및 리스크 레벨을 결정하는 데 사용될 수 있는 데이터를 제공할 수 있다면 그 또 다른 유형의 센서를 (센서 대신에 그리고 카메라 대신에) 사용할 수 있다. 예로서, 이 센서는 3 차원 스캐너일 수 있다(영어 명의 "Laser Scanner"로 더 잘 알려짐).

Claims (11)

  1. 자동차(10)를 운전하는 수단(13, 14, 15)을 제어하기 위한 방법으로서,
    상기 운전하는 수단(13, 14, 15)은 적어도 2 개의 운전 모드, 즉,
    - 상기 운전하는 수단(13, 14, 15)이 상기 자동차(10)의 운전자(20)에 의해 수동으로 제어되는 수동 운전 모드(manual driving mode) 및
    - 상기 운전하는 수단(13, 14, 15)이 상기 자동차(10)의 연산 유닛(computation unit)(12)에 의해 자동으로 제어되는 자율주행 운전 모드(autonomous driving mode)
    중 하나 또는 다른 하나에 따라 제어될 수 있고,
    상기 자율주행 운전 모드의 종료시에:
    a) 상기 자동차(10) 전방의 환경을 나타내는 적어도 하나의 데이터 아이템(30)을 획득하는 단계,
    b) 상기 획득된 데이터 아이템(30)에 기초하여 상기 환경의 적어도 일부의 가시성 계수(coefficient of visibility, Cv)를 계산하는 단계, 및
    c) 상기 가시성 계수(Cv)의 함수로서, 상기 자율주행 운전 모드를 종료하는 방식을 적어도 2 개의 별개의 종료 방식 중에서 선택하는 단계를 포함하는
    방법.
  2. 제1항에 있어서,
    하나의 종료 방식은 미리 결정된 시간 후에 상기 수동 운전 모드로 전환하는 것으로 이루어지고, 또 다른 종료 방식은 열화된 운전 모드로 전환하는 것으로 이루어지는
    방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 열화된 운전 모드는, 상기 자동차(10)가 제동하거나 저속으로 움직이는 방식으로 및/또는 알람(16)이 상기 운전자(20)에게 잠재적 위험을 경고하는 신호를 방출하는 방식으로 및/또는 상기 연산 유닛(12)이 상기 미리 결정된 시간보다 엄격하게 긴 시간 이후에 수동 운전 모드로 전환하는 방식으로 상기 운전하는 수단(13, 14, 15)을 상기 연산 유닛(12)이 제어하는 것으로 이루어지는
    방법.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    - 상기 단계 b)와 단계 c) 사이에서, 상기 가시성 계수(Cv)의 함수로서, 잠재적 위험을 인지하는 상기 운전자(20)의 능력에 대한 리스크의 레벨(Nr)을 평가하는 단계를 포함하고,
    - 상기 단계 c)에서, 상기 종료 방식은 적어도 상기 평가된 리스크 레벨(Nr)의 함수로서 선택되는
    방법.
  5. 제4항에 있어서,
    장애물(40)의 탐지 단계, 및 각각의 탐지된 장애물(40)의 위치, 속도 및 방향을 결정하는 단계를 포함하며,
    상기 리스크 레벨(Nr)이 또한 각각의 탐지된 장애물(40)의 위치, 속도 및 방향의 함수로서 평가되는
    방법.
  6. 제4항 또는 제5항에 있어서,
    상기 운전자(20)가 주시하고 있는 방향을 탐지하는 단계를 포함하며,
    상기 리스크 레벨(Nr)은 상기 운전자가 주시하고 있는 방향의 함수로서 또한 평가되는
    방법.
  7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 데이터 아이템(30)은 상기 자동차(10)의 전방을 향해 지향되는 이미지 센서에 의해 획득된 이미지인
    방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 단계 b)에서, 상기 가시성 계수(Cv)는 상기 획득된 이미지(30) 전체에 대한 상기 환경의 평균 가시성을 특징화하는 전체 계수(Cv1)를 고려하여 계산되는
    방법.
  9. 제7항 또는 제8항에 있어서,
    상기 단계 b)에서, 상기 가시성 계수(Cv)는 적어도 상기 획득된 이미지(30) 상의 상기 환경의 결정된 부분의 가시성을 특징화하는 로컬 계수(Cv2i)를 고려하여 계산되는
    방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 환경의 결정된 부분은 장애물(40) 또는 도로 기반 시설(50, 51, 52)인
    방법.
  11. 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 연산 유닛(14)이 상기 운전자가 이용할 수 있는 입력 수단으로부터 명령을 수신한 경우 및/또는 상기 연산 유닛(14)이 환경 센서로부터 수신된 신호를 고려하여 자율주행 모드에서 지속적인 운전 불가능으로 수립된 경우, 상기 자율주행 모드를 종료하는 것이 명령되는
    방법.
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