KR20190102868A - 차량의 주행 경로를 계획하는 방법 및 이를 위한 장치 - Google Patents

차량의 주행 경로를 계획하는 방법 및 이를 위한 장치 Download PDF

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Abstract

적어도 하나의 센서를 이용하여, 제 1 차량으로부터 일정 거리 내에 위치하는 적어도 하나의 외부 차량을 인식하는 단계; 적어도 하나의 외부 차량의 종류에 따라, 적어도 하나의 외부 차량의 위험도를 결정하는 단계; 및 적어도 하나의 외부 차량의 위험도에 기초하여, 제 1 차량의 주행 경로를 계획하는 단계를 포함하는 방법을 개시한다.

Description

차량의 주행 경로를 계획하는 방법 및 이를 위한 장치{METHOD OF MOTION PLANNING FOR A VEHICLE AND ELECTRONIC APPARATUS THEREFOR}
본 개시는 주변 차량의 종류에 따라 차량의 주행 경로를 계획하는 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것이다.
자율주행자동차에 대한 관심이 커지면서 자율주행을 가능하게 해주는 기술들이 주목을 받고 있다. 운전자가 조작하지 않고 자동차가 스스로 움직이기 위해서는 ① 자동차 외부 환경을 인식하는 기술, ② 인식된 정보를 종합해 가속, 정지, 선회 등의 동작을 결정하고 주행 경로를 판단하는 기술, ③ 판단된 정보를 이용해 자동차의 움직임을 제어하는 기술 등이 필요하다. 자율주행이 되기 위해서는 모든 기술들이 유기적으로 결합돼야겠지만, 자동차의 외부 환경을 인식하는 기술이 점점 중요해지고 있다. 외부 환경을 인식하는 것이 자율주행의 첫 번째 요소일 뿐만 아니라, 외부 환경을 인식하기 위해서는 전기전자, IT기술과의 융합이 필요하기 때문이다.
외부 환경을 인식하는 기술은 크게 센서기반 인식기술과 연결기반 인식기술 두 가지로 분류될 수 있다. 자율주행을 위해 차량에 장착되는 센서는 초음파(Ultrasonic), 카메라(Camera), 레이다(Radar), 라이다(Lidar) 등이 있는데, 이들 센서들은 자동차에 장착되어 단독으로 또는 다른 센서와 같이 자동차의 외부 환경 및 지형을 인식하여 운전자와 차량에 정보를 제공한다.
자율주행을 위한 연결기반 인식기술은 V2X와 정밀 측위 기술이 있다. V2X는 Vehicle to Something의 약자로, 자동차간 통신하는 V2V(Vehicle to Vehicle), 인프라와 통신하는 V2I(Vehicle to Infrastructure), 보행자와 통신하는 V2P(Vehicle to Pedestrian) 등이 있다. V2X는 운행중인 자동차와 주위의 자동차, 교통 인프라, 보행자들을 연결해주는 무선 통신 기술이다. 연결된 통신망을 통해 자동차간 위치, 거리, 속도 등의 정보를 주고 받을 수 있고, 주변의 교통 정보 및 보행자의 위치 등의 정보를 자동차에게 제공할 수 있다.
일 실시예는, 주변 차량의 종류에 따라 주변 차량의 위험도를 결정하고, 주변 차량의 위험도를 고려하여 복잡하고 다양한 도로 상황에서 안전한 경로를 탐색하는 주행 경로 계획 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것이다.
일 실시예에 따른 제 1 차량의 주행 경로를 계획하는 방법은, 적어도 하나의 센서를 이용하여, 제 1 차량으로부터 일정 거리 내에 위치하는 적어도 하나의 외부 차량을 인식(perceive)하는 단계; 적어도 하나의 외부 차량의 종류에 따라, 적어도 하나의 외부 차량의 위험도를 결정하는 단계; 및 적어도 하나의 외부 차량의 위험도에 기초하여, 제 1 차량의 주행 경로를 계획하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 장치는, 적어도 하나의 센서를 포함하는 센싱부; 및 적어도 하나의 센서를 이용하여, 제 1 차량으로부터 일정 거리 내에 위치하는 적어도 하나의 외부 차량을 인식하고, 적어도 하나의 외부 차량의 종류에 따라, 적어도 하나의 외부 차량의 위험도를 결정하고, 적어도 하나의 외부 차량의 위험도에 기초하여, 제 1 차량의 주행 경로를 계획하는 프로세서를 포함할 수 있다.
도 1은 일 실시예와 관련된 차량의 주행 경로를 계획하는 시스템(motion planning system)을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 제 1 차량의 주행 경로를 계획하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 외부 차량의 종류에 따른 위험도를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 후방 차량의 종류에 따라 제 1 차량의 주행 경로를 계획하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 일 실시예에 따른 후방에서 인식된 대형 트럭의 안전 거리를 고려하여, 제 1 차량의 주행 경로를 계획하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 제 1 차량의 주행 경로를 가이드하기 위한 정보를 시각적으로 제공하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 제 1 차량의 주행 경로를 가이드하기 위한 정보를 음성 신호로 제공하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따른 주변 차량의 종류에 기초하여, 제 1 차량의 차선 변경을 결정하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 9는 일 실시예에 따른 옆 차선 차량의 종류에 따라, 제 1 차량의 차선 변경 여부를 결정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 일 실시예에 따른 전방 차량의 종류에 기초하여, 제 1 차량의 주행 속도를 결정하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 11은 일 실시예에 따른 전방 차량의 종류에 기초하여, 제 1 차량의 주행 속도를 결정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 일 실시예에 따른 주변 차량의 종류에 기초하여, 제 1 차량이 정차하기 위한 차선을 결정하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 13은 일 실시예에 따른 후방 차량들의 위험도에 기초하여, 정차 차선을 결정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 일 실시예에 따른 교차로에서 차량의 주행 경로를 결정하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 15는 일 실시예에 교차로에서 주변 차량의 종류에 기초하여 차량의 주행 경로를 결정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 16은 일 실시예에 따른 외부 차량의 차선 변경 속도 또는 차선 변경 확률에 기초하여 제 1 차량의 차선 변경 여부를 결정하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 17은 일 실시예에 따른 외부 차량의 차선 변경 속도 또는 차선 변경 확률에 기초하여 제 1 차량의 차선 변경 여부를 결정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 18은 일 실시예에 따른 외부 차량 운전자의 사각 지대에 기초하여 차량의 주행 경로를 계획하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 19는 일 실시예에 따른 외부 차량 종류에 기초하여 사각지대를 예측하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 20은 일 실시예에 따른 사각 지대에 대한 경고 메시지를 출력하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 21은 일 실시예에 따른 차량 주행 보조 장치의 구성을 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 22는 일 실시예에 따른 차량의 구성을 설명하기 위한 블록 구성도이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 개시에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 개시에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 개시의 실시예에 대하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 개시는 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 개시를 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
도 1은 일 실시예와 관련된 차량의 주행 경로를 계획하는 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
일 실시예에 의하면, 차량의 주행 경로를 계획하는 시스템(이하, 주행 경로 계획 시스템)은 차량 주행 보조 장치(이하, '장치'라고 함)(100)를 포함할 수 있다. 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 주변 환경을 인식하여, 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획하기 위한 디바이스일 수 있다. 제 1 차량(10)은 자율 주행 가능한 차량일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 제 1 차량(10)은 운전자 보조 시스템(ADAS: Advanced Driver Assistance Systems)을 이용하는 차량일 수 있다.
일 실시예에 의하면, 장치(100)는 센싱부(110)와 프로세서(120)를 포함할 수 있다. 장치(100)는 센싱부(110)를 통해 제 1 차량(10)으로부터 소정 거리 내에 존재하는 적어도 하나의 외부 차량을 인식할 수 있다. 적어도 하나의 외부 차량은 제 1 차량(10)과 동일한 차선을 주행하는 차량일 수도 있고, 제 1 차량(10)과 상이한 차선을 주행하는 차량일 수도 있고, 정차되어 있는 차량일 수도 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 장치(100)는 센싱부(110)를 이용하여 제 1 차량(10)의 주변 환경을 360도로 인식할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 센싱부(110)는, 이미지 센서(예컨대, 전방 스테레오 카메라, 어라운드 뷰 카메라 등), 라이다(LiDAR: Light Detecting And Ranging) 센서, 레이더(Radar: Radio Detecting And Ranging) 센서, 초음파 센서, 적외선 센서(예컨대, 열감지 적외선 카메라), 레이저 스캐너, 깊이 센서, 위치 센서(예컨대, GPS(Global Positioning System), DGPS(Differential GPS), 관성항법장치(INS: Inertial Navigation System)) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
일 실시예에 의하면, 프로세서(120)는 센싱부(110)를 통해 전달되는 영상 정보를 분석하여, 제 1 차량(10) 주변에 위치하는 적어도 하나의 외부 차량(예컨대, 제 2 차량(21), 제 3 차량(22), 제 4 차량(23))을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 제 2 차량(21), 제 3 차량(22), 제 4 차량(23) 각각의 종류를 결정할 수 있다. 그리고 프로세서(120)는, 결정된 종류에 따라, 제 2 차량(21), 제 3 차량(22), 제 4 차량(23) 각각의 위험도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 제 2 차량(21)은 소형 차량이고, 제 3 차량(22)은 중형 차량이고, 제 4 차량(23)은 대형 차량인 경우, 프로세서(120)는, 제 2 차량(21)의 위험도보다 제 3 차량(22)의 위험도를 높게 결정하고, 제 3 차량(22)의 위험도보다 제 4 차량(23)의 위험도를 높게 결정할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 프로세서(120)는 통신부(130)를 통해 제 1 차량(10) 주변에 위치하는 적어도 하나의 외부 차량(예컨대, 제 2 차량(21), 제 3 차량(22), 제 4 차량(23))을 식별할 수도 있다. 예를 들어, 통신부(130)는 V2V(Vehicle to Vehicle) 기술, V2I(Vehicle to Infrastructure) 기술, V2P(Vehicle to Pedestrian) 기술 등을 이용하여, 적어도 하나의 외부 차량에서 방송 또는 광고(broadcasting or advertising)되는 적어도 하나의 외부 차량의 식별 정보(예컨대, 차량의 종류, 차량의 크기, 차량의 위치 등)를 획득할 수 있다. 통신부(130)는 획득된 적어도 하나의 외부 차량의 식별 정보를 프로세서(120)로 전달할 수 있다. 프로세서(120)는, 적어도 하나의 외부 차량의 식별 정보에 기초하여, 적어도 하나의 외부 차량의 위험도를 결정할 수 있다.
또한, 프로세서(120)는 적어도 하나의 외부 차량(예컨대, 제 2 차량(21), 제 3 차량(22), 제 4 차량(23))의 위험도를 고려하여, 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획할 수 있다. 일 실시예에 의하면, 제 1 차량(10)의 주행 경로는, 현재 상태를 유지하는 주행 경로, 차선을 변경하는 주행 경로, 주행 속도를 감속하거나 가속하는 주행 경로, 정차하는 주행 경로 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 프로세서(120)는 외부 차량의 위험도가 커질수록 외부 차량과 제 1 차량(10) 간의 안전 거리를 길게 정의하고, 안전 거리 내로 외부 차량이 진입하는 경우, 제 1 차량(10)의 차선을 변경하거나 제 1 차량(10)의 속도를 가속 또는 감속하는 주행 경로를 계획할 수 있다. 안전 거리는 같은 방향으로 가고 있는 앞차의 뒤를 따를 때 앞차가 갑자기 정지하게 되는 경우에 그 앞차와의 충돌을 피할 만한 필요 거리를 의미할 수 있다. 일 실시예에 의하면, 안전 거리는 차량의 주행 속도에 따라 달라질 수 있다. 본 명세서에서는 차량의 주행 속도에 대해 특별한 언급이 없는 경우, 안전 거리는 규정 속도 또는 평균 속도에 따라 주행 중일 때 앞차와의 충돌을 피할 수 있는 거리를 의미할 수 있다. 또한, 일 실시예에 의하면, 안전 거리는 도로의 종류에 따라 달라질 수도 있다. 예를 들어, 고속 도로에서의 안전 거리는 일반 도로에서의 안전 거리보다 더 길게 정의될 수 있다.
일 실시예에 의하면, 제 1 차량(10)은 통신부(130)를 통해 외부 차량과 주행 경로를 공유할 수 있다. 예를 들어, 제 1 차량(10)은 통신부(130)를 통해 프로세서(120)에서 계획한 제 1 차량(10)의 제 1 주행 경로에 관한 정보를 브로드캐스팅할 수 있다. 또한, 제 1 차량(10)의 프로세서(120)는 통신부(130)를 통해 외부 차량에서 계획한 주행 경로에 관한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 통신부(130)는 제 2 차량(21)이 계획한 제 2 주행 경로, 제 3 차량(22)이 계획한 제 3 주행 경로, 제 4 차량(23)이 계획한 제 4 주행 경로를 획득할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 제 1 차량(10)의 프로세서(120)는 외부 차량에서 계획한 주행 경로에 대한 위험도를 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 복수의 외부 차량으로 수집된 주행 경로들을 비교한 결과 및 주변 환경 정보에 기초하여, 복수의 외부 차량에서 계획한 주행 경로들 각각에 대한 위험도를 판단할 수 있다. 만일, 복수의 외부 차량에서 계획한 주행 경로들 각각의 위험도가 임계값보다 큰 경우, 프로세서(120)는 제 1 차량(10)의 주행 경로를 제 1 주행 경로로 유지할 수 있다. 또한, 제 2 차량(21)에서 계획한 제 2 주행 경로의 위험도가 임계값 미만인 경우, 프로세서(120)는 제 1 차량(10)의 주행 경로를 제 1 주행 경로에서 제 2 주행 경로로 변경할 수도 있다.
일 실시예에 의하면, 도 1에 도시되지는 않았지만, 장치(100)는 구동부, 저장부, 입력부, 출력부 등을 더 포함할 수도 있다. 장치(100)의 상세 구성에 대해서는 도 21을 참조하여 후에 자세히 살펴보기로 한다.
한편, 도 1에 도시되지는 않았지만, 주행 경로 계획 시스템은 장치(100)외에 서버를 더 포함할 수도 있다. 이 경우, 일 실시예에 의하면, 장치(100)는 센싱부(110)를 통해 수집된 정보(예컨대, 주변 영상 정보, 현재 위치 정보 등)를 서버로 전송하고, 서버에서 제 1 차량(10) 주변에 존재하는 적어도 하나의 외부 차량의 종류에 기초하여, 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획할 수 있다. 그리고 장치(100)는 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획한 결과를 서버로부터 수신하여, 제 1 차량(10)을 제어하거나, 제 1 차량(10)의 주행 경로를 가이드하는 정보를 표시할 수 있다.
따라서, 일 실시예에 의하면, 장치(100)는, 제 1 차량(10) 주변에 존재하는 적어도 하나의 차량의 종류를 고려하여, 실시간으로 전/후방 주행 가능 영역에 대한 안정성을 판단하고, 안정성이 향상되는 영역으로 제 1 차량(10)을 유도할 수 있다. 이하에서는, 장치(100)가 적어도 하나의 외부 차량의 종류를 고려하여 제 1차량(10)의 주행 경로를 계획하는 방법에 대해서 도 2를 참조하여 자세히 살펴보기로 한다.
도 2는 일 실시예에 따른 제 1 차량의 주행 경로를 계획하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
단계 S210에서, 장치(100)는 제 1 차량(10)으로부터 일정 거리 내에 위치하는 적어도 하나의 외부 차량을 인식할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 일정 거리는 제 1 차량(10)에 장착된 적어도 하나의 센서가 인식할 수 있는 범위 또는 제 1 차량(10)의 근거리 통신 반경일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 일정 거리는 사용자 또는 주행 경로 계획 시스템에 의해 미리 정의된 거리일 수도 있다.
일 실시예에 의하면, 장치(100)는, 적어도 하나의 센서를 이용하여, 일정 거리 내에 위치하는 적어도 하나의 외부 차량의 존재, 적어도 하나의 외부 차량의 종류, 적어도 하나의 외부 차량의 위치(예컨대, 제 1 차량(10)으로부터 적어도 하나의 외부 차량까지의 상대적 위치, 제 1 차량(10)으로부터 적어도 하나의 외부 차량까지의 상대적 거리 등), 적어도 하나의 외부 차량의 주행 속도 등을 인식할 수 있다.
여기서, 적어도 하나의 외부 차량은, 스포츠카, 트럭, 화물차, 버스, 세단, 쿠페, 컨버터블, SUV, 승합차(Van), 경차, 오토바이, 자전거 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
또한, 적어도 하나의 외부 차량은, 제 1 차량(10)의 주행 차선과 동일한 차선의 후방에서 주행 중인 차량, 제 1 차량(10)의 주행 차선인 제 1 차선(10)에 인접한 제 2 차선의 후방에서 주행 중인 차량, 제 1 차량(10)의 주행 차선과 동일한 차선의 전방에서 주행 중인 차량, 교차로에서 우회전하여 제 1 차량(10)이 주행 중인 차선의 인접 차선으로 합류하는 차량, 제 1 차량(10)의 주행 차선인 제 1 차선에 인접한 제 2 차선에 인접한 제 3 차선을 주행하는 차량 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
일 실시예에 의하면, 장치(100)는, 이미지 센서를 통해 획득되는 적어도 하나의 외부 차량의 이미지를 분석하여, 적어도 하나의 외부 차량의 종류를 결정할 수 있다. 이때, 장치(100)는, 적어도 하나의 외부 차량의 크기, 무게, 성능에 기초하여, 적어도 하나의 외부 차량의 종류를 결정할 수 있다.
예를 들어, 장치(100)는, 이미지 센서를 통해 캡쳐된 이미지에 포함된 외부 차량의 외곽선을 검출할 수 있다. 장치(100)는, 검출된 외부 차량의 외곽선을 기 정의된 템플릿(template)과 비교하여, 외부 차량의 종류, 외부 차량의 명칭 등을 검출할 수 있다. 예를 들어, 장치(100)는, 외부 차량의 외곽선이 버스의 템플릿과 유사한 경우, 외부 차량을 버스로 인식할 수 있다. 또한, 장치(100)는 버스의 경우 크기가 크고, 무게가 많이 나가므로, 외부 차량의 종류를 대형 차량으로 결정할 수도 있다.
한편, 장치(100), 이미지 센서를 통해 캡쳐된 이미지에 포함된 외부 차량의 외곽선이 스포츠카의 템플릿과 유사한 경우, 외부 차량을 스포츠카로 인식할 수 있다. 스포츠카는 제동력이 좋으므로, 장치(100)는 외부 차량의 종류를 고성능 차량으로 결정할 수도 있다.
일 실시예에 의하면, 장치(100)는 외부 차량의 이미지에 포함된 차량 제조자 표시(예컨대, 차량 제조사의 엠블럼 또는 로고 등)를 이용하여, 외부 차량의 종류를 결정할 수도 있다. 예를 들어, 장치(100)는 외부 차량의 이미지에 포함된 엠블럼이 고가의 외제차를 제조하는 제조사의 엠블럼에 해당하는 경우, 외부 차량의 종류를 고가의 차량으로 결정할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 장치(100)는, 정밀 지도를 이용하여, 적어도 하나의 외부 차량에 대한 주변 상황 정보(컨텍스트 정보)를 획득할 수 있다. 예를 들어, 장치(100)는 제 1 차량(10) 주변의 정밀 지도를 호출할 수 있다. 그리고 제 1 차량(10)이 주행하는 동안 실시간으로 수집된 센서 정보(예컨대, 전방 카메라 영상 정보, 후방 카메라 영상 정보, 측면 카메라 영상 정보, 레이더 정보, 라이다 정보, 초음파 정보, 적외선 정보 등)를 호출된 정밀 지도와 비교하여, 적어도 하나의 외부 차량의 현재 위치(예컨대, 절대적 위치), 적어도 하나의 외부 차량이 현재 주행 중인 주행 차선(예컨대, 1차선), 적어도 하나의 외부 차량의 주변 환경에 관한 정보(예컨대, 정지선, 도로 표식, 도로 구조물, 차량 흐름 상태 등)를 획득할 수 있으나, 이에 한정 되는 것은 아니다. 여기서, 정밀 지도는 차량이 주행하는데 필요한 도로 정보를 포함할 뿐 아니라 기존 지도보다 10배 이상 정밀해 실제 도로와 10~20cm 이하의 오차를 갖는 지도를 의미할 수 있다.
한편, 장치(100)는 적어도 하나의 센서 또는 정밀 지도를 이용하여, 제 1 차량(10)의 주변 환경 정보를 획득할 수도 있다. 예를 들어, 장치(100)는, 전방 카메라 또는 어라운드 뷰 카메라로 차선, 정지선, 도로 표식 정보 등을 획득할 수 있다. 또한, 장치(100)는 라이다 센서 또는 레이더 센서를 이용하여, 도로 구조물에 대한 정보 획득할 수 있다. 또한, 장치(100)는, 정밀 지도를 이용하여 제 1 차량(10)의 현재 주행 차선을 인식할 수도 있다.
일 실시예에 의하면, 장치(100)는, V2X 기술(예컨대, DSRC(Dedicated short-range communications) 또는 WAVE(Wireless Access in Vehicular Environments))을 이용하여, 적어도 하나의 외부 차량을 인식할 수도 있다. 예를 들어, 장치(100)는, 적어도 하나의 외부 차량에서 소정 시간 주기로 방송(broadcasting) 또는 광고(advertising)하는 패킷을 수신하고, 수신된 패킷을 분석하여 적어도 하나의 외부 차량의 상대적 위치 또는 적어도 하나의 외부 차량의 종류를 결정할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 외부 차량에서 방송(broadcasting) 또는 광고(advertising)되는 패킷은, 적어도 하나의 외부 차량의 식별 정보(예컨대, 차량 명칭, 차량의 종류, 제조사 등), 위치 정보 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
단계 S220에서, 장치(100)는 적어도 하나의 외부 차량의 종류에 따라, 적어도 하나의 외부 차량의 위험도를 결정할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 적어도 하나의 외부 차량의 위험도는, 주행 중인 적어도 하나의 외부 차량이 제 1 차량(10)에게 부정적인 영향을 미칠 가능성에 대한 지수를 의미할 수 있다. 적어도 하나의 외부 차량의 위험도는 적어도 하나의 외부 차량의 종류에 따라 다르게 정의될 수 있다.
예를 들어, 도 3을 참조하면, 장치(100)는 차량의 종류(310)를 대형차(301), SUV(302), 중형차(303), 소형차(304)로 구분할 수 있다. 이때, 차량의 종류(310)에 따른 특징(320)으로서, 무게 및 크기는 소형차(304)에서 대형차(301)로 갈수록 증가할 수 있고, 제동력은 소형차(304)에서 대형차(301)로 갈수록 감소할 수 있고, 회전 반경은 소형차(304)에서 대형차(301)로 갈수록 증가할 수 있다.
장치(100)는 차량의 종류(310)에 따른 특징(320)에 기초하여, 위험도(330)를 정의할 수 있다. 예를 들어, 장치(100)는, 대형차(301)의 위험도를 2.0으로 정의하고, SUV(302)의 위험도를 1.5로 정의하고, 중형차(303)의 위험도를 1.0으로 정의하고, 소형차(304)의 위험도를 0.7로 정의할 수 있다. 그리고 장치(100)는, 외부 차량의 위험도(330)에 따라 외부 차량을 고 위험 차량, 중 위험 차량, 저 위험 차량으로 분류(340)할 수 있다. 예를 들어, 장치(100)는, 위험도가 1.5보다 큰 대형차(301)를 고 위험 차량으로 분류하고, 위험도가 1.0보다 크고 1.5보다 작거나 같은 SUV(302)를 중 위험 차량으로 분류하고, 위험도가 1.0 이하인 중형차(303) 및 소형차(304)를 저 위험 차량으로 분류할 수 있다.
한편, 차량 별로 필요한 제동 거리가 다르므로, 장치(100)는 외부 차량의 종류(310)에 따라 안전 거리(350)를 차등 부여할 수 있다. 예를 들어, 장치(100)는 외부 차량의 속도가 평균 주행 속도일 때, 외부 차량이 대형차(301)인 경우 외부 차량이 중형차/소형차인 경우보다 안전 거리(350)를 길게 부여할 수 있다. 예를 들어, 장치(100)는, 외부 차량이 70km/h로 주행하는 중형차(303)인 경우, 중형차(303)의 안전 거리를 70m로 정의하고, 외부 차량이 70km/h로 주행하는 대형차(301)인 경우, 대형차(301)의 안전 거리를 100m로 정의할 수 있다.
한편, 차량의 종류(310), 위험도(330), 분류(340)는 도 3에 도시된 테이블에 한정되는 것은 아니며, 다양하게 변경 가능할 수 있다. 예를 들어, 장치(100)는, 차량의 종류(310)를 대형차(301)와 중소형차로 간단히 구분할 수 있다. 장치(100)는, 차량의 종류(310)를 대형차(301), SUV(302), 스포츠카, 세단, 경차로 상세히 구분할 수도 있다. 또한, 장치(100)는, 대형차(301)만 고 위험 차량으로 분류하고, SUV(302), 중형차(303), 소형차(304)를 저 위험 차량으로 분류할 수도 있다.
단계 S230에서, 장치(100)는, 적어도 하나의 외부 차량의 위험도에 기초하여, 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획할 수 있다.
예를 들어, 제 1 차량(10) 주변에 위치하는 외부 차량의 위험도에 기초하여, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 경로를 변경하거나, 제 1 차량(10)의 차선을 변경하거나, 제 1 차량(10)의 주행 속도를 조절(예컨대, 가속 또는 감속)하거나, 제 1 차량(10)의 주행을 정지 또는 종료하거나, 제 1 차량(10)의 현재 상태를 유지하도록 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
한편, 장치(100)는, 적어도 하나의 외부 차량의 위험도 이외에, 적어도 하나의 외부 차량의 주행 차선, 적어도 하나의 외부 차량의 주행 속도, 제 1 차량(10)과 적어도 하나의 외부 차량 간의 거리 또는 적어도 하나의 외부 차량의 회전 반경 등을 더 고려하여, 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획할 수도 있다.
일 실시예에 의하면, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 주행 차선과 동일한 차선의 후방에서 주행 중인 고 위험(high-risk)의 제 2 차량을 인식할 수 있다. 이때, 제 2 차량과 제 1 차량(10) 간의 거리가 제 2 차량의 위험도에 따라 미리 정의된 안전 거리(예컨대, 100m)보다 작은 경우, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 주행 차선을 변경하도록 제 1 차량(10)의 주행 경로를 결정할 수 있다. 또는, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 주행 속도를 높여 제 2 차량의 위험도에 따라 미리 정의된 안전거리(예컨대, 100m)보다 제 2 차량과 제 1 차량(10) 간의 거리가 커지도록 제 1 차량(10)의 주행 경로를 결정할 수도 있다. 장치(100)가 제 2 차량의 위험도에 따라 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획하는 방법에 대해서는 도 4를 참조하여 후에 자세히 살펴보기로 한다.
일 실시예에 의하면, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 주행 차선인 제 1 차선에 인접한 제 2 차선의 후방에서 주행 중인 제 3 차량을 인식할 수 있다. 이때, 장치(100)는, 제 3 차량의 종류 및 제 1 차량(10)과 제 3 차량 간의 거리에 기초하여, 제 1 차량(10)의 주행 차선을 제 1 차선에서 제 2 차선으로 변경할지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 제 3 차량이 저 위험 차량이면, 장치(100)는, 제 1 차량(10)과 상기 제 3 차량 간의 거리가 제 1 안전 거리(예컨대, 70m)보다 큰 경우, 제 1 차량(10)의 주행 차선을 제 1 차선에서 제 2 차선으로 변경하도록 결정할 수 있다. 반면에, 제 3 차량이 고 위험 차량이면, 장치(100)는, 제 1 차량(10)과 제 3 차량 간의 거리가 제 2 안전 거리(예컨대, 100m)보다 큰 경우, 제 1 차량(10)의 주행 차선을 제 1 차선에서 제 2 차선으로 변경하도록 결정할 수 있다. 여기서, 제 2 안전 거리는 제 1 안전 거리보다 길 수 있다. 즉, 제 3 차량의 위험도가 커짐에 따라, 제 1 차량(10)과 제 3 차량 간의 안전 거리가 길어질 수 있다. 장치(100)가 제 3 차량의 위험도에 기초하여, 제 1 차량(10)의 차선 변경 여부를 결정하는 방법에 대해서는 도 8을 참조하여 후에 자세히 살펴보기로 한다.
일 실시예에 의하면, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 주행 차선과 동일한 차선의 전방에서 주행 중인 제 4 차량을 인식할 수 있다. 이때, 제 1 차량(10)과 제 4 차량 간의 간격이 제 4 차량의 위험도에 따라 미리 정의된 안전 거리보다 작은 경우, 장치(100)는 제 1 차량(10)의 주행 속도를 줄이도록 결정할 수 있다. 예를 들어, 전방에서 주행 중인 제 4 차량의 위험도가 2.0인 경우, 제 1 차량(10)의 안전 거리는 '100m'로 정의되어 있고, 전방에서 주행 중인 제 4 차량의 위험도가 1.0인 경우, 제 1 차량(10)의 안전 거리는 '50m'로 정의되어 있을 수 있다. 만일, 제 4 차량의 위험도가 2.0이고, 제 1 차량(10)과 제 4 차량의 간격이 70m인 경우, 장치(100)는, 제 1 차량(10)과 제 4 차량의 간격이 100m보다 커지도록 제 1 차량(10)의 속도를 줄이는 주행 경로를 계획할 수 있다. 전방에서 주행 중인 제 4 차량의 위험도에 따라 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획하는 동작에 대해서는 도 10을 참조하여 후에 자세히 살펴보기로 한다.
일 실시예에 의하면, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 주행 차선을 제 1 차선에서 제 2 차선으로 변경하려고 하는 경우, 제 2 차선에 인접한 제 3 차선에서 주행 중인 외부 차량을 인식할 수 있다. 이때, 장치(100)는, 제 3 차선에서 주행 중인 외부 차량의 종류에 기초하여, 외부 차량의 차선 변경 속도 또는 차선 변경 확률을 예측할 수 있다. 장치(100)는, 예측된 외부 차량의 차선 변경 속도 또는 차선 변경 확률에 기초하여, 제 1 차량(10)의 주행 차선을 제 1 차선에서 제 2 차선으로 변경할지 여부를 결정할 수 있다. 장치(100)가 외부 차량의 차선 변경 속도 또는 차선 변경 확률에 따라 제 1 차량(10)의 차선 변경 여부를 결정하는 방법에 대해서는 도 16를 참조하여 후에 자세히 살펴보기로 한다.
일 실시예에 의하면, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 주행 차선과 동일한 차선의 후방에서 주행 중인 제 5 차량의 위험도 및 제 1 차량(10)의 주행 차선과 상이한 차선의 후방에서 주행 중인 적어도 하나의 제 6 차량의 위험도에 기초하여, 제 1 차량(10)이 정차하기 위한 차선을 결정할 수 있다.
예를 들어, 제 5 차량의 위험도가 적어도 하나의 제 6 차량의 위험도보다 작거나 같은 경우, 장치(100)는, 제 1 차량(10)을 현재 주행 차선에서 정차하기로 결정할 수 있다. 반면, 제 5 차량의 위험도가 적어도 하나의 제 6 차량의 위험도보다 큰 경우, 장치(100)는, 제 1 차량(10)을 현재 주행 차선과 다른 차선에서 정차하기로 결정할 수 있다. 장치(100)가 제 1 차량(10)의 후방에서 주행 중인 외부 차량들의 위험도에 따라 정차하기 위한 차선을 결정하는 방법에 대해서는 도 12를 참조하여 후에 자세히 살펴보기로 한다.
일 실시예에 의하면, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 전방 교차로에서, 우회전하여 제 1 차량(10)이 주행 중인 차선의 인접 차선으로 합류하는 제 7 차량을 인식할 수 있다. 이때, 장치(100)는, 제 7 차량의 교차로 회전 반경을 결정하고, 제 7 차량의 교차로 회전 반경에 기초하여, 제 1 차량(10)의 주행 속도를 감속할지 여부 또는 제 1 차량(10)의 차선을 변경할지 여부를 결정할 수 있다. 장치(100)가 제 7 차량의 교차로 회전 반경에 기초하여 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획하는 방법에 대해서는 도 14를 참조하여 후에 자세히 살펴보기로 한다.
일 실시예에 의하면, 장치(100)는, 적어도 하나의 외부 차량의 종류에 기초하여, 제 1 차량(10)의 주행 차선과 상이한 차선에서 주행 중인 적어도 하나의 외부 차량을 운전하는 운전자의 사각 지대(blind spot)를 예측할 수 있다. 이때, 장치(100)는, 예측된 사각 지대에 기초하여, 제 1 차량(10)의 주행 속도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 장치(100)는 사각 지대를 피하도록 제 1 차량(10)의 속도를 감속하거나 가속하거나 현재 속도를 유지하는 주행 경로를 계획할 수 있다. 또한, 장치(100)는 사각 지대를 피하도록 제 1 차량(10)의 차선을 변경하는 주행 경로를 계획할 수도 있다. 장치(100)가 적어도 하나의 외부 차량을 운전하는 운전자의 사각 지대를 피하도록 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획하는 방법에 대해서는 도 18을 참조하여 후에 자세히 살펴보기로 한다.
단계 S240에서, 장치(100)는, 단계 S230에서 계획된 주행 경로가 현재 상태를 유지하는 주행 경로가 아닌 경우, 제 1 차량(10)이 자율 주행 중인지 판단할 수 있다.
단계 S250에서, 제 1 차량(10)이 자율 주행 중이 아닌 경우, 장치(100)는, 운전자를 위해, 제 1 차량(10)의 주행 경로를 가이드하기 위한 정보를 제공할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 주행 경로를 가이드하기 위한 정보를 시각적 신호, 오디오 신호, 촉각 신호(예컨대, 진동 신호) 중 적어도 하나로 제공할 수 있다. 예를 들어, 장치(100)는 제 1 차량(10)의 차선 변경을 유도하거나 속도 조절을 유도하는 인디케이션(이미지 또는 텍스트)을 디스플레이에 표시할 수 있다. 또는, 장치(100)는 제 1 차량(10)의 차선 변경을 유도하거나 속도 조절을 유도하는 음성을 출력할 수 있다. 또는, 장치(100)는 제 1 차량(10)의 주행 경로가 계획된 주행 경로로 변경될 때까지 진동 신호를 출력할 수 있다.
단계 S260에서, 제 1 차량(10)이 자율 주행 중인 경우, 장치(100)는 계획된 주행 경로에 따라 제 1 차량(10)의 주행 경로를 제어할 수 있다. 예를 들어, 장치(100)는 자동으로 제 1 차량(10)의 차선을 변경하거나, 제 1 차량(10)의 속도를 조절하거나, 제 1 차량(10)을 정차시킬 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
한편, 단계 S230에서 계획된 주행 경로가 현재 상태를 유지하는 주행 경로인 경우, 단계 S240 내지 S260은 생략될 수 있다. 이하에서는 장치(100)가 외부 차량의 위험도에 따라 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획하는 동작에 대해서 구체적으로 살펴보기로 한다.
도 4는 일 실시예에 따른 후방 차량의 종류에 따라 제 1 차량의 주행 경로를 계획하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
단계 S410에서, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 주행 차선 후방에서 주행 중인 제 2 차량을 인식할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 장치(100)는 제 1 차량(10)에 장착된 적어도 하나의 센서 및/또는 정밀 지도를 이용하여, 제 2 차량을 인식할 수 있다. 예를 들어, 장치(100)는 이미지 센서, 레이더 센서, 또는 라이더 센서를 이용하여, 제 2 차량의 존재 및 제 2 차량의 종류를 인식할 수 있다. 또한, 장치(100)는 이미지 센서를 통해 획득되는 일련의 프레임들을 분석하여, 제 2 차량의 속도, 제 2 차량의 위치(예컨대, 제 2 차량의 주행 차선 등)를 결정할 수 있다. 장치(100)는, 제 1 차량(10)에 장착된 거리 센서를 이용하여, 제 1 차량(10)과 제 2 차량 간의 상대적 거리를 결정할 수 있다. 또한, 장치(100)는, 위치 센서(예컨대, GPS)를 이용하여, 제 1 차량(10)의 현재 위치를 인식할 수 있고, 관성 센서, 지자기 센서, 가속도 센서, 또는 자이로스코프 센서 등을 이용하여 제 1 차량(10)의 현재 속도 또는 주행 방향을 인식할 수 있다.
한편, 일 실시예에 의하면, 장치(100)는 정밀 지도를 이용하여, 제 1 차량(10)의 현재 주행 차선, 제 2 차량의 현재 주행 차선, 정지선, 도로 상황, 도로 구조물 표식 등을 인식할 수도 있다.
따라서, 장치(100)는, 제 1 차량(10)에 장착된 센서들로부터 수집되는 센싱 정보 및/또는 정밀 지도를 이용하여, 제 2 차량이 제 1 차량(10)의 뒤에 존재하며, 제 2 차량이 제 1 차량(10)의 주행 차선과 동일한 차선에서 주행 중이고, 제 2 차량의 종류가 어떤 것인지 인식할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
단계 S420에서, 장치(100)는, 제 2 차량의 종류에 기초하여, 제 2 차량이 고 위험 차량인지 여부를 결정할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 장치(100)는, 제 2 차량의 종류에 따라 제 2 차량의 위험도를 결정하고, 제 2 차량의 위험도가 임계 값(예컨대, 1.5)보다 큰 경우 제 2 차량을 고 위험 차량으로 결정할 수 있다. 반면, 장치(100)는, 제 2 차량의 위험도가 임계 값(예컨대, 1.5) 이하인 경우, 제 2 차량을 저 위험 차량으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 제 2 차량이 버스이고, 버스의 위험도가 2.0으로 임계 값(예컨대, 1.5)보다 큰 경우, 장치(100)는 제 2 차량을 고 위험 차량으로 결정할 수 있다.
단계 S430에서, 장치(100)는, 제 2 차량이 고 위험 차량인 경우, 제 1 차량과 제 2 차량 간의 간격이 고 위험 차량의 안전 거리보다 작은지 판단할 수 있다. 예를 들어, 고속도로 상에서 고 위험 차량의 안전 거리가 100m로 미리 정의되어 있는 경우, 장치(100)는 제 1 차량(10)과 제 2 차량 간의 간격이 100m 보다 작은지 판단할 수 있다.
단계 S440에서, 장치(100)는, 제 1 차량(10)과 제 2 차량 간의 간격이 고 위험 차량의 안전 거리보다 작은 경우, 제 1 차량(10)의 주행 차선을 변경하거나, 제 1 차량(10)의 주행 속도를 증가하기로 결정할 수 있다. 제 2 차량이 버스와 같은 고 위험 차량인 경우, 제 2 차량의 제동력은 좋지 않을 수 있다. 즉, 제 2 차량이 제때 제동하지 못하는 경우, 제 1 차량은 큰 손해를 입을 수 있다. 따라서, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 주행 차선을 변경하거나, 제 1 차량(10)의 주행 속도를 증가하도록 결정하여, 제 2 차량으로부터의 위험을 회피할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 제 1 차량(10)과 제 2 차량 간의 간격이 고 위험 차량의 안전 거리보다 작은 경우, 장치(100)는 제 1 차량(10)의 주행 속도를 증가하기로 결정할 수 있다. 하지만, 제 1 차량(10)의 주행 속도를 증가하기 어려운 상황인 경우, 장치(100)는 제 1 차량(10)의 주행 차선을 변경하기로 결정할 수 있다. 예를 들어, 제 1 차량(10)의 전방에서 주행 중인 외부 차량과 제 1 차량(10) 간의 간격이 제 1 차량(10)의 주행 속도를 증가하기에 적합하지 않은 경우 또는 제 1 차량(10) 앞에 정지선이 존재하는 경우, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 주행 속도를 증가하지 않고, 제 1 차량(10)의 주행 차선을 변경하기로 결정할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 주행 차선을 변경하기로 결정하는 경우, 다른 차선들에서 주행 중인 외부 차량의 속도 또는 위치를 고려하여, 안정성이 향상되는 영역으로 차선을 변경할 수 있다. 예를 들어, 제 1 차량(10)이 2차선에서 주행 중일 때, 장치(100)는 2차선의 후방에서 접근하는 버스를 인식할 수 있다. 이때, 1차선에는 다른 차량이 주행 중이지 않고, 3차선의 후방에서는 트럭이 주행 중인 경우, 장치(100)는 제 1 차량(10)이 1차선보다는 3차선으로 차선 변경할 것을 결정할 수 있다.
한편, 일 실시예에 의하면, 단계 S430는 생략될 수 있다. 예를 들어, 장치(100)는, 후방에서 주행 중인 제 2 차량이 고 위험 차량인 경우, 제 1 차량(10)과 제 2 차량 간의 간격에 무관하게 제 1 차량(10)의 주행 차선을 변경하거나, 제 1 차량(10)의 주행 속도를 증가하기로 결정할 수 있다.
이하에서는 도 5를 참조하여, 후방에서 대형 트럭이 인식되는 경우, 장치(100)가 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획하는 동작에 대해서 좀 더 자세히 살펴보기로 한다.
도 5는 일 실시예에 따른 후방에서 인식된 대형 트럭의 안전 거리를 고려하여, 제 1 차량의 주행 경로를 계획하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 제 1 차량(10)은 고속도로 상에서 1차선으로 주행하고 있을 수 있다. 이때, 장치(100)는 적어도 하나의 센서를 이용하여, 제 1 차량(10)의 후방에서 주행하는 대형 트럭(500)을 인식할 수 있다. 대형 트럭(500)은 고 위험 차량으로 분류될 수 있으며, 고속도로 상에서 대형 트럭(500)의 안전 거리(510)는 100m로 정의되어 있을 수 있다.
장치(100)는 적어도 하나의 센서를 이용하여 제 1 차량(10)과 대형 트럭(500) 간의 실제 거리(520)를 결정할 수 있다. 실제 거리(520)가 대형 트럭(500)의 안전 거리(510)보다 작은 경우, 제 1 차량(10)이 위험해질 가능성이 증가하므로, 장치(100)는 제 1 차량(10)의 주행 속도를 증가하거나 차선을 변경하기로 결정할 수 있다(530). 예를 들어, 제 1 차량(10)의 전방에서 주행하는 차량이 1차선에 존재하지 않거나, 소정 거리(예컨대, 제 1 차량(10)의 안전 거리) 이상 앞에서 주행하는 차량이 존재하는 경우, 장치(100)는 제 1 차량(10)의 주행 속도를 증가하도록 결정할 수 있다. 제 1 차량(10)의 주행 속도가 증가하는 경우, 제 1 차량(10)과 대형 트럭(500) 간의 실제 거리(520)가 대형 트럭(500)의 안전 거리(510)보다 커질 수 있다.
반면, 소정 거리(예컨대, 제 1 차량(10)의 안전 거리) 이내에서 주행하는 앞 차량이 존재하는 경우, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 주행 차선을 1차선에서 2차선(530)으로 변경하기로 결정할 수 있다.
따라서, 일 실시예에 의하면, 장치(100)는, 제 1 차량(10)과 동일 차선에서 주행 중인 후방의 고 위험 차량(예컨대, 대형 트럭(500))을 인식하는 경우, 제 1 차량(10)의 주행 경로를 적절히 계획함으로써, 제 1 차량(10)의 주행 안정성을 향상시킬 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 제 1 차량의 주행 경로를 가이드하기 위한 정보를 시각적으로 제공하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 6을 참조하면, 장치(100)는 제 1 차량(10)의 주행 경로를 가이드하기 위한 정보를 시각적으로 표시할 수 있다. 일 실시예에 의하면, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 주행 경로를 가이드하기 위한 정보를 제 1 차량(10)에 장착된 디스플레이, 네비게이션 장치, 제 1 차량(10)과 연결된 모바일 장치 중 적어도 하나에 표시할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 주행 경로를 가이드하기 위한 정보를 투명 디스플레이에 표시할 수도 있다. 투명 디스플레이는 투명 LCD(Liquid Crystal Display) 형, 투명 TFEL(Thin-Film Electroluminescent Panel) 형, 투명 OLED 형 이외에 투사형으로도 구현될 수 있다. 투사형이란 HUD(Head Up Display)와 같이 투명한 스크린에 영상을 투사하여 디스플레이하는 방식을 의미한다.
일 실시예에 의하면, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 주행 경로를 가이드하기 위한 정보를 증강 현실로 표시할 수 있다. 증강 현실(augmented reality)은 사용자가 눈으로 보는 현실 세계에 가상 물체를 겹쳐 보여주는 기술을 의미할 수 있다.
예를 들어, 장치(100)는, 제 1 차량(10)과 동일한 차선(예컨대, 2차선)의 후방에서 주행하는 대형 트럭(500)을 인식한 경우, 제 1 차량(10)의 주행 차선을 2차선에서 1차선으로 변경하기로 결정할 수 있다. 이때, 장치(100)는 차선 변경을 유도하는 화살표(610)를 표시할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 장치(100)는 제 1 차량(10)의 주행 경로를 나타내는 지도(630)를 디스플레이에 표시할 수 있다. 또한, 장치(100)는, 지도(630) 상에 제 1 차량(10)의 위치(631) 및 대형 트럭(500)의 위치(632)를 표시할 수도 있다.
일 실시예에 의하면, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 주행 속도를 증가시키도록 유도하는 인디케이션을 표시할 수 있다. 예를 들어, 장치(100)는 제 1 차량(10)의 현재 속도(620)(예컨대, 65 km/h) 및 추천 속도(625)(예컨대, 70 km/h)를 표시함으로써, 운전자가 제 1 차량(10)의 주행 속도를 증가하도록 유도할 수 있다.
한편, 제 1 차량(10)이 자율 주행 차량인 경우, 장치(100)는 제 1 차량(10)의 주행 경로를 가이드하기 위한 정보를 시각적으로 디스플레이에 표시하지 않을 수도 있다.
도 7은 일 실시예에 따른 제 1 차량의 주행 경로를 가이드하기 위한 정보를 음성 신호로 제공하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 7을 참조하면, 장치(100)는 제 1 차량(10)과 동일한 차선(예컨대, 2차선)의 후방에서 주행하는 대형 트럭(500)을 인식한 경우, 제 1 차량(10)의 주행 차선을 변경하거나 가속할 것을 가이드 하는 음성 신호를 출력할 수 있다. 예를 들어, 장치(100)는, "후방에 대형 차량이 따라오고 있습니다. 가속하거나, 차선을 변경하세요"라는 음성 메시지(700)를 출력함으로써, 제 1 차량(10)의 운전자가 차선을 변경하거나 가속하도록 유도할 수 있다.
도 8은 일 실시예에 따른 주변 차량의 종류에 기초하여, 제 1 차량의 차선 변경을 결정하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
단계 S810에서, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 주행 차선인 제 1 차선에 인접한 제 2 차선의 후방에서 주행 중인 제 3 차량을 인식할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 장치(100)는 제 1 차량(10)에 장착된 적어도 하나의 센서 및/또는 정밀 지도를 이용하여, 제 3 차량을 인식할 수 있다. 예를 들어, 장치(100)는 이미지 센서, 레이더 센서 또는 라이더 센서를 이용하여, 제 3 차량의 존재 및 제 3 차량의 종류를 인식할 수 있다. 또한, 장치(100)는 이미지 센서를 통해 획득되는 일련의 프레임들을 분석하여, 제 3 차량의 속도 또는 제 3 차량의 위치(예컨대, 제 3 차량의 주행 차선 등)를 결정할 수 있다. 또한, 장치(100)는, 제 1 차량(10)에 장착된 거리 센서를 이용하여, 제 1 차량(10)과 제 3 차량 간의 상대적 거리를 결정할 수 있다. 또한, 장치(100)는, 위치 센서(예컨대, GPS)를 이용하여, 제 1 차량(10)의 현재 위치를 인식할 수 있고, 관성 센서, 지자기 센서, 가속도 센서 또는 자이로스코프 센서 등을 이용하여 제 1 차량(10)의 현재 속도/주행 방향을 인식할 수 있다.
한편, 일 실시예에 의하면, 장치(100)는 정밀 지도를 이용하여, 제 1 차량(10)의 현재 주행 차선, 제 3 차량의 현재 주행 차선, 정지선, 도로 상황, 도로 구조물 표식 등을 인식할 수도 있다.
따라서, 장치(100)는, 제 1 차량(10)에 장착된 센서들로부터 수집되는 센싱 정보 및/또는 정밀 지도를 이용하여, 제 3 차량이 제 1 차량(10)의 뒤에 존재 하며, 제 3 차량이 제 1 차량(10)의 주행 차선인 제 1 차선에 인접한 제 2 차선에서 주행 중이고, 제 3 차량의 종류가 어떤 것인지 인식할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
단계 S820에서, 장치(100)는, 제 3 차량이 고 위험 차량인지 판단할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 장치(100)는, 제 3 차량의 종류에 따라 제 3 차량의 위험도를 결정할 수 있다. 그리고 장치(100)는, 제 3 차량의 위험도를 임계 값과 비교하여, 제 3 차량이 고 위험 차량인지 판단할 수 있다. 예를 들어, 제 3 차량의 위험도가 임계 값(예컨대, 1.5)보다 큰 경우, 장치(100)는, 제 3 차량을 고 위험 차량으로 결정할 수 있다. 반면, 제 3 차량의 위험도가 임계 값(예컨대, 1.5) 이하인 경우, 장치(100)는, 제 3 차량을 저 위험 차량으로 결정할 수 있다.
단계 S830 및 S850에서, 장치(100)는, 제 3 차량이 고 위험 차량이 아닌 경우, 제 1 차량(10)과 제 3 차량 간의 거리가 제 1 안전 거리보다 긴지 판단할 수 있다. 여기서, 제 1 안전 거리는 미리 정의될 수 있으며, 예를 들어, 제 1 안전 거리는 저 위험 차량의 안전 거리일 수 있다.
일 실시예에 의하면, 제 1 차량(10)과 제 3 차량 간의 거리가 제 1 안전 거리보다 길면, 장치(100)는 제 1 차량(10)의 주행 차선을 제 1 차선에서 제 2 차선으로 변경하도록 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획할 수 있다. 반면, 제 1 차량(10)과 제 3 차량 간의 거리가 제 1 안전 거리 이하이면, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 차선을 변경하지 않기로 결정하고, 제 1 차량(10)과 제 3 차량 간의 거리가 제 1 안전 거리보다 길어지는지 모니터링할 수 있다. 그리고 장치(100)는, 제 1 차량(10)과 제 3 차량 간의 거리가 제 1 안전 거리보다 길어지는 경우, 제 1 차량(10)의 주행 차선을 제 1 차선에서 제 2 차선으로 변경하도록 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획할 수 있다.
단계 S840 및 S850에서, 장치(100)는, 제 3 차량이 고 위험 차량인 경우, 제 1 차량(10)과 제 3 차량 간의 거리가 제 2 안전 거리보다 긴지 판단할 수 있다. 여기서, 제 2 안전 거리는 미리 정의될 수 있으며, 예를 들어, 제 2 안전 거리는 고 위험 차량의 안전 거리일 수 있다. 따라서, 제 2 안전 거리(예컨대, 고 위험 차량의 안전 거리)는 제 1 안전 거리(예컨대, 저 위험 차량의 안전 거리)보다 길 수 있다.
일 실시예에 의하면, 장치(100)는, 제 1 차량(10)과 제 3 차량 간의 거리가 제 2 안전 거리보다 길면, 제 1 차량(10)의 주행 차선을 제 1 차선에서 제 2 차선으로 변경하도록 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획할 수 있다. 반면, 제 1 차량(10)과 제 3 차량 간의 거리가 제 2 안전 거리 이하이면, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 차선을 변경하지 않기로 결정하고, 제 1 차량(10)과 제 3 차량 간의 거리가 제 2 안전 거리보다 길어지는지 모니터링할 수 있다. 그리고 제 1 차량(10)과 제 3 차량 간의 거리가 제 2 안전 거리보다 길어지는 경우, 장치(100)는 제 1 차량(10)의 주행 차선을 제 1 차선에서 제 2 차선으로 변경하도록 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획할 수 있다.
따라서, 장치(100)는, 인접 차선 후방에서 주행 중인 외부 차량의 위험도가 커질수록 제 1 차량(10)이 더 넓은 공간 여유도를 가지고 인접 차선으로의 변경을 시도할 수 있도록 함으로써, 제 1 차량(10)의 차선 변경의 안정성을 높일 수 있다. 도 9를 참조하여 장치(100)가 인접 차선을 주행하는 외부 차량의 종류에 따라 제 1 차량(10)의 인접 차선으로의 변경을 결정하는 동작에 대해서 좀 더 자세히 살펴보기로 한다.
도 9는 일 실시예에 따른 옆 차선 차량의 종류에 따라, 제 1 차량의 차선 변경 여부를 결정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다. 도 9에서는 2차선을 주행 중인 제 1 차량(10)이 1차선으로 차선을 변경하려고 하는 경우를 예로 들어 설명하기로 한다.
도 9의 900-1을 참조하면, 장치(100)는 제 1 차량(10)에 장착된 적어도 하나의 센서로부터 수집되는 센싱 정보 및/또는 정밀 지도를 이용하여, 1차선의 후방에서 주행 중인 중형차(910)를 인식할 수 있다. 중형차(910)의 위험도(예컨대, 1.0)는 임계 값(예컨대, 1.5)이하이므로, 장치(100)는 중형차(910)를 저 위험 차량으로 분류할 수 있다. 그리고 장치(100)는, 저 위험 차량의 안전 거리인 제 1 안전 거리(911)를 확인하고, 제 1 안전 거리(911)와 제 1 차량(10)과 중형차(910) 간의 실제 거리(912)를 비교할 수 있다.
장치(100)는, 제 1 안전 거리(911)보다 실제 거리(912)가 더 긴 경우, 제 1 차량(10)의 주행 차선을 2차선에서 1차선으로 변경하도록 결정할 수 있다. 반면에 장치(100)는, 제 1 안전 거리(911)보다 실제 거리(912)가 짧은 경우, 제 1 차량(10)의 주행 차선을 2차선에서 1차선으로 변경하지 않도록 결정할 수 있다. 예를 들어, 제 1 안전 거리(911)가 50m이고, 실제 거리(912)가 70m인 경우, 제 1 차량(10)이 안전하게 2차선에서 1차선으로 변경할 수 있으므로, 장치(100)는 제 1 차량(10)의 차선 변경을 결정할 수 있다.
도 9의 900-2를 참조하면, 장치(100)는 제 1 차량(10)에 장착된 적어도 하나의 센서로부터 수집되는 센싱 정보 및/또는 정밀 지도를 이용하여, 1차선의 후방에서 주행 중인 버스(920)를 인식할 수 있다. 버스(920)의 위험도(예컨대, 2.0)는 임계 값(예컨대, 1.5)보다 크므로, 장치(100)는 버스(920)를 고 위험 차량으로 분류할 수 있다. 그리고 장치(100)는, 고 위험 차량의 안전 거리인 제 2 안전 거리(921)를 확인하고, 제 2 안전 거리(921)와 제 1 차량(10)과 버스(920) 간의 실제 거리(922)를 비교할 수 있다.
장치(100)는, 제 2 안전 거리(921)보다 실제 거리(922)가 긴 경우, 제 1 차량(10)의 주행 차선을 2차선에서 1차선으로 변경하도록 결정할 수 있다. 반면에 장치(100)는, 제 2 안전 거리(921)보다 실제 거리(922)가 짧은 경우, 제 1 차량(10)의 주행 차선을 2차선에서 1차선으로 변경하지 않도록 결정할 수 있다. 예를 들어, 제 2 안전 거리(921)가 100m이고, 실제 거리(922)가 70m인 경우, 장치(100)는 제 1 차량(10)이 현재 주행 차선을 유지하도록 결정할 수 있다.
또한, 일 실시예에 의하면, 장치(100)는 제 1 차량(10)이 가속하도록 결정할 수 있고, 만일, 제 1 차량(10)이 가속하여, 제 1 차량(10)과 버스(920) 간의 실제 거리(922)가 제 2 안전 거리(921)보다 길어지는 경우 제 1 차량(10)이 안전하게 2차선에서 1차선으로 변경할 수 있으므로, 장치(100)는 제 1 차량(10)의 차선 변경을 결정할 수 있다.
따라서, 도 9를 참조하면, 인접 차선의 후방에서 주행중인 외부 차량과 제 1 차량(10)간의 거리가 70m인 경우, 장치(100)는 외부 차량이 버스(920)이면 제 1 차량(10)이 현재 주행 차선을 유지하도록 결정하고, 외부 차량이 중형차(910)이면 제 1 차량(10)이 차선을 변경하도록 결정할 수 있다. 즉, 버스(920)는 중형차(910)에 비해 제동력이 떨어지므로, 장치(100)는, 옆 차선 후방에서 버스(920)가 주행 중인 경우 중형차(910)가 주행 중인 경우에 비해 더 넓은 공간 여유도를 가지고 제 1 차량(10)이 차선 변경을 시도할 수 있게 할 수 있다.
도 10은 일 실시예에 따른 전방 차량의 종류에 기초하여, 제 1 차량의 주행 속도를 결정하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
단계 S1010에서, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 주행 차선과 동일한 차선의 전방에서 주행 중인 제 4 차량을 인식할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 장치(100)는 제 1 차량(10)에 장착된 적어도 하나의 센서 및/또는 정밀 지도를 이용하여, 제 4 차량을 인식할 수 있다. 예를 들어, 장치(100)는 이미지 센서, 레이더 센서 또는 라이더 센서를 이용하여, 제 4 차량의 존재 및 제 4 차량의 종류를 인식할 수 있다. 장치(100)는 이미지 센서를 통해 획득되는 일련의 프레임들을 분석하여, 제 4 차량의 속도를 결정할 수도 있다. 또한, 장치(100)는, 제 1 차량(10)에 장착된 거리 센서를 이용하여, 제 1 차량(10)과 제 4 차량 간의 상대적 거리를 결정할 수 있다. 장치(100)는, 위치 센서(예컨대, GPS)를 이용하여, 제 1 차량(10)의 현재 위치를 인식할 수 있고, 관성 센서, 지자기 센서, 가속도 센서, 자이로스코프 센서 등을 이용하여 제 1 차량(10)의 현재 속도/방향을 인식할 수 있다.
한편, 일 실시예에 의하면, 장치(100)는 정밀 지도를 이용하여, 제 1 차량(10)의 현재 주행 차선, 제 4 차량의 현재 주행 차선, 정지선, 도로 상황, 도로 구조물 표식 등을 인식할 수 있다.
따라서, 장치(100)는, 제 1 차량(10)에 장착된 센서들로부터 수집되는 센싱 정보 및/또는 정밀 지도를 이용하여, 제 1 차량(10) 앞에 제 4 차량이 존재하고, 제 4 차량이 제 1 차량(10)의 주행 차선과 동일한 차선을 주행 중이며, 제 4 차량의 종류가 어떤 것인지 인식할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
단계 S1020에서, 장치(100)는, 제 4 차량이 고 위험 차량인지 판단할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 장치(100)는, 제 4 차량의 종류에 따라 제 4 차량의 위험도를 결정할 수 있다. 그리고 장치(100)는, 제 4 차량의 위험도를 임계 값과 비교하여, 제 4 차량이 고 위험 차량인지 판단할 수 있다. 예를 들어, 제 4 차량의 위험도가 임계 값(예컨대, 1.5)보다 큰 경우, 장치(100)는, 제 4 차량을 고 위험 차량으로 결정할 수 있다. 반면, 제 4 차량의 위험도가 임계 값(예컨대, 1.5) 이하인 경우, 장치(100)는, 제 4 차량을 저 위험 차량으로 결정할 수 있다.
단계 S1030 및 단계 S1050에서, 장치(100)는, 제 4 차량이 고 위험 차량이 아닌 경우(예컨대, 제 4 차량이 저 위험 차량인 경우), 제 1 차량(10)과 제 4 차량 간의 거리가 제 1 안전 거리보다 긴지 판단할 수 있다. 여기서, 제 1 안전 거리는 미리 정의될 수 있으며, 예를 들어, 제 1 안전 거리는 저 위험 차량에 대한 제 1 차량(10)의 안전 거리일 수 있다.
일 실시예에 의하면, 제 1 차량(10)과 제 4 차량 간의 거리가 제 1 안전 거리 이하이면, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 주행 속도를 감속하여 제 1 차량(10)과 제 4 차량 간의 간격을 증가시키기로 결정할 수 있다. 반면에, 제 1 차량(10)과 제 4 차량 간의 거리가 제 1 안전 거리보다 길면, 장치(100)는 제 1 차량(10)의 주행 속도를 현재 속도로 유지하거나 가속하도록 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획할 수 있다. 만일, 제 1 차량(10)이 가속하여, 제 1 차량(10)과 제 4 차량 간의 거리가 제 1 안전 거리 이하가 되면, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 주행 속도를 감속하기로 다시 결정할 수 있다.
단계 S1040 및 단계 S1050에서, 제 4 차량이 고 위험 차량인 경우, 장치(100)는, 제 1 차량(10)과 제 4 차량 간의 거리가 제 2 안전 거리보다 긴지 판단할 수 있다. 여기서, 제 1 안전 거리는 미리 정의될 수 있으며, 예를 들어, 제 2 안전 거리는 고 위험 차량에 대한 제 1 차량(10)의 안전 거리일 수 있다. 제 2 안전 거리는, 저 위험 차량에 대한 제 1 차량(10)의 안전 거리인 제 1 안전 거리보다 길 수 있다.
일 실시예에 의하면, 제 1 차량(10)과 제 4 차량 간의 거리가 제 2 안전 거리 이하이면, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 주행 속도를 감속하여, 제 1 차량(10)과 제 4 차량 간의 간격을 증가시키기로 결정할 수 있다.
반면에, 제 1 차량(10)과 제 4 차량 간의 거리가 제 2 안전 거리보다 길면, 장치(100)는 제 1 차량(10)의 주행 속도를 현재 속도로 유지하거나, 가속하도록 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획할 수 있다. 만일, 제 1 차량(10)이 가속하여, 제 1 차량(10)과 제 4 차량 간의 거리가 제 2 안전 거리 이하가 되면, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 주행 속도를 다시 감속하기로 결정할 수 있다.
따라서, 일 실시예에 의하면, 장치(100)는 제 1 차량(10)이 앞 차량의 위험도에 따라 미리 정의된 안전거리보다 멀리 떨어져서 주행할 수 있도록 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획할 수 있다. 도 11을 참조하여, 장치(100)가 앞 차량의 종류에 따라 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획하는 동작에 대해서 좀 더 자세히 살펴보기로 한다.
도 11은 일 실시예에 따른 전방 차량의 종류에 기초하여, 제 1 차량의 주행 속도를 결정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 11의 1100-1을 참조하면, 장치(100)는 동일 차선의 전방에서 주행 중인 중형차(1101)를 인식한 경우, 제 1 차량(10)과 중형차(1101)간의 거리가 제 1 안전 거리(1110)(예컨대, 70m)보다 길어지도록 제 1 차량(10)의 주행 속도를 결정할 수 있다. 또한, 장치(100)는 동일 차선의 전방에서 주행 중인 대형차(1102)를 인식한 경우, 제 1 차량(10)과 대형차(1102)간의 거리가 제 2 안전 거리(1120)(예컨대, 100m)보다 길어지도록 제 1 차량(10)의 주행 속도를 결정할 수 있다. 즉, 중형차(1101)보다 대형차(1102)의 위험도가 크므로, 중형차(1101)에 대한 제 1 안전 거리보다 대형차(1103)에 대한 제 2 안전 거리가 더 길게 정의될 수 있다.
예를 들어, 동일 차선의 전방에서 주행 중인 외부 차량과 제 1 차량(10) 간의 거리가 80m인 경우, 장치(100)는 외부 차량이 중형차(1101)이면 제 1 차량(10)이 현재 속도를 유지하도록 결정할 수 있고, 외부 차량이 대형차(1102)이면 제 1 차량(10)의 주행 속도를 감속하여, 제 1 차량(10)과 대형차(1102) 간의 거리가 100m 이상이 되도록 결정할 수 있다. 즉, 제 1 차량(10)의 앞에서 주행 중인 외부 차량의 위험도가 높을수록 제 1 차량(10)이 앞 차량과의 간격을 더 넓게 유지하도록 장치(100가 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획함으로써, 제 1 차량(10)의 주행의 안정성을 강화할 수 있다.
도 11의 1100-2를 참조하면, 장치(100)는 동일 차선의 전방에서 주행 중인 일반 승용차(1103)를 인식한 경우, 제 1 차량(10)과 일반 승용차(1103)간의 거리가 제 1 안전 거리(1110)(예컨대, 70m)보다 길어지도록 제 1 차량(10)의 주행 속도를 결정할 수 있다. 또한, 장치(100)는 동일 차선의 전방에서 주행 중인 스포츠카(1104)를 인식한 경우, 제 1 차량(10)과 스포츠카(1104) 간의 거리가 제 2 안전 거리(1120)(예컨대, 100m)보다 길어지도록 제 1 차량(10)의 주행 속도를 결정할 수 있다. 즉, 일반 승용차(1103)보다 스포츠카(1104)의 경우, 제동력이 더 좋아, 스포츠카(1104)가 급제동하는 경우, 뒤에서 주행 중인 제 1 차량(10)이 스포츠카(1104)의 제동력을 따라가지 못해 위험해질 수 있으므로, 일반 승용차(1103)에 대한 제 1 안전 거리보다 스포츠카(1104)에 대한 제 2 안전 거리가 더 길게 정의될 수 있다.
예를 들어, 동일 차선의 전방에서 주행 중인 외부 차량과 제 1 차량(10) 간의 거리가 80m인 경우, 장치(100)는 외부 차량이 일반 승용차(1103)이면 제 1 차량(10)이 현재 속도를 유지하도록 결정할 수 있고, 외부 차량이 스포츠카(1104)이면 제 1 차량(10)의 주행 속도를 감속하여, 제 1 차량(10)과 스포츠카(1104) 간의 거리가 100m 이상이 되도록 결정할 수 있다. 즉, 제 1 차량(10)의 앞에서 주행 중인 외부 차량의 제동력이 높을수록 제 1 차량(10)이 앞 차량과의 간격을 더 넓게 유지하도록 장치(100가 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획함으로써, 제 1 차량(10)의 주행의 안정성을 강화할 수 있다.
한편, 도 11에 도시하지는 않았지만, 장치(100)는, 앞 차량의 가격에 따라 앞 차량에 대한 제 1 차량(10)의 안전 거리를 다르게 정의할 수도 있다. 예를 들어, 저가의 앞 차량에 대한 제 1 안전 거리보다 고가의 앞 차량에 대한 제 2 안전 거리가 더 길게 정의될 수 있다.
도 12는 일 실시예에 따른 주변 차량의 종류에 기초하여, 장치(100)가 제 1 차량(10)이 정차하기 위한 차선(이하, 정차 차선)을 결정하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
단계 S1210에서, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 주행 차선 후방에서 주행 중인 제 5 차량 및 제 1 차량(10)의 주행 차선과 상이한 차선 후방에서 주행 중인 적어도 하나의 제 6 차량을 인식할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 장치(100)는 제 1 차량(10)에 장착된 적어도 하나의 센서 및/또는 정밀 지도를 이용하여, 제 5 차량 및 적어도 하나의 제 6 차량을 인식할 수 있다. 예를 들어, 장치(100)는 이미지 센서, 레이더 센서 또는 라이더 센서를 이용하여, 제 5 차량의 존재, 적어도 하나의 제 6 차량의 존재, 제 5 차량의 종류, 적어도 하나의 제 6 차량의 종류 등을 인식할 수 있다. 장치(100)는 이미지 센서를 통해 획득되는 일련의 프레임들을 분석하여, 제 5 차량의 속도, 적어도 하나의 제 6 차량의 속도를 결정할 수도 있다. 또한, 장치(100)는, 제 1 차량(10)에 장착된 거리 센서를 이용하여, 제 1 차량(10)과 제 5 차량 간의 상대적 거리, 제 1 차량(10)과 적어도 하나의 제 6 차량 간의 상대적 거리 등을 결정할 수 있다. 장치(100)는, 위치 센서(예컨대, GPS)를 이용하여, 제 1 차량(10)의 현재 위치를 인식할 수 있고, 관성 센서, 지자기 센서, 가속도 센서, 자이로스코프 센서 등을 이용하여 제 1 차량(10)의 현재 속도/방향을 인식할 수 있다.
한편, 일 실시예에 의하면, 장치(100)는 정밀 지도를 이용하여, 제 1 차량(10)의 현재 주행 차선, 제 5 차량의 현재 주행 차선, 적어도 하나의 제 6 차량의 현재 주행 차선, 정지선, 도로 상황, 도로 구조물 표식 등을 인식할 수 있다.
따라서, 장치(100)는, 제 1 차량(10)에 장착된 센서들로부터 수집되는 센싱 정보 및/또는 정밀 지도를 이용하여, 제 1 차량(10) 뒤에 제 5 차량 및 적어도 하나의 제 6 차량이 존재하고, 제 5 차량이 제 1 차량(10)의 주행 차선과 동일한 차선을 주행 중이며, 적어도 하나의 제 6 차량이 제 1 차량(10)의 주행 차선과 상이한 차선을 주행 중이고, 제 5 차량의 종류 및 적어도 하나의 제 6 차량의 종류가 어떤 것인지 인식할 수 있다.
단계 S1220에서, 장치(100)는, 제 5 차량의 위험도와 적어도 하나의 제 6 차량의 위험도를 결정할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 장치(100)는, 제 5 차량의 종류에 따라 제 5 차량의 위험도를 결정할 수 있다. 또한, 장치(100)는 적어도 하나의 제 6 차량의 종류에 따라 적어도 하나의 제 6 차량의 위험도를 결정할 수 있다.
단계 S1220은 도 2의 단계 S220에 대응되므로, 여기서 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
단계 S1230에서, 장치(100)는, 제 5 차량의 위험도가 적어도 하나의 제 6 차량의 위험도보다 큰지 판단할 수 있다.
예를 들어, 제 5 차량이 중형차이고, 적어도 하나의 제 6 차량이 버스인 경우, 장치(100)는, 제 5 차량의 위험도가 적어도 하나의 제 6 차량의 위험도보다 작다고 판단할 수 있다. 반면, 제 5 차량이 대형 트럭이고, 적어도 하나의 제 6 차량이 소형차인 경우, 장치(100)는, 제 5 차량의 위험도가 적어도 하나의 제 6 차량의 위험도보다 크다고 판단할 수 있다.
단계 S1240에서, 장치(100)는, 제 5 차량의 위험도가 적어도 하나의 제 6 차량의 위험도보다 작거나 같은 경우, 제 1 차량(10)을 현재 주행 차선에서 정차하기로 결정할 수 있다. 즉, 장치(100)는 제 1 차량(10)의 정차 차선을 현재 주행 차선으로 결정할 수 있다.
단계 S1250에서, 장치(100)는, 제 5 차량의 위험도가 적어도 하나의 제 6 차량의 위험도보다 큰 경우, 제 1 차량(10)을 현재 주행 차선과 다른 차선에서 정차하기로 결정할 수 있다. 예를 들어, 장치(100)는 제 1 차량(10)의 정차 차선을 현재 주행 차선이 아닌 적어도 하나의 제 6 차량이 주행 중인 차선으로 결정할 수 있다.
도 13을 참조하여, 장치(100)가 후방 차량들의 종류에 따라 제 1 차량(10)의 정차 차선을 결정하는 동작에 대해서 좀 더 구체적으로 살펴보기로 한다.
도 13은 일 실시예에 따른 장치가 후방 차량들의 위험도에 기초하여, 정차 차선을 결정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 13을 참조하면, 제 1 차량(10)이 1차선을 주행 중일 때, 장치(100)는, 정지선(1300)을 인식할 수 있다. 여기서, 정지선(1300)은 신호등 근처의 실제 정지선일 수도 있고, 앞의 차량들이 정차하면서 만들어지는 가상의 정지선일 수도 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
일 실시예에 의하면, 장치(100)는 적어도 하나의 센서로부터 수집되는 센싱 정보 및/또는 정밀 지도에 기초하여, 1차선의 후방에서 주행 중인 승합차(1301), 2차선의 후방에서 주행 중인 중형차(1302), 3차선의 후방에서 주행 중인 대형 트럭(1003)을 인식할 수 있다.
장치(100)는 외부 차량들 각각의 종류에 따라 외부 차량들 각각의 위험도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 장치(100)는 승합차(1301)의 위험도를 1.5로 결정하고, 중형차(1302)의 위험도를 1.0으로 결정하고, 대형 트럭(1003)의 위험도를 2.0으로 결정할 수 있다.
그리고 장치(100)는, 외부 차량들 각각의 위험도에 기초하여, 제 1 차량(10)이 정차 하기 위한 가장 안전한 차선을 결정할 수 있다. 예를 들어, 장치(100)는, 중형차(1302)가 주행 중인 2차선을 1순위로 결정하고, 승합차(1301)가 주행 중인 1차선을 2순위로 결정하고, 대형 트럭(1003)이 주행 중인 3차선을 3순위로 결정할 수 있다. 즉, 중형차(1302)의 제동력이 가장 좋으므로, 제 1 차량(10)이 중형차(1302) 앞에서 정차하는 것이 가장 안전할 수 있다.
장치(100)는, 2차선이 1순위로 결정되었으므로, 제 1 차량(10)이 1차선에서 2차선으로 차선 변경하도록 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획할 수 있다. 따라서, 일 실시예에 의하면, 장치(100)는 제 1 차량(10)이 정차 시 가장 안전한 차선에서 정차할 수 있도록 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획할 수 있다.
도 14는 일 실시예에 따른 교차로에서 차량의 주행 경로를 결정하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
단계 S1410에서, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 전방 교차로에서, 우회전하여 제 1 차량(10)이 주행 중인 차선의 인접 차선으로 합류하는 제 7 차량을 인식할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 장치(100)는 제 1 차량(10)에 장착된 적어도 하나의 센서 및/또는 정밀 지도를 이용하여, 제 7 차량을 인식할 수 있다. 예를 들어, 장치(100)는 이미지 센서, 레이더 센서 또는 라이더 센서를 이용하여, 제 7 차량의 존재 및 제 7 차량의 종류를 인식할 수 있다. 장치(100)는 이미지 센서를 통해 획득되는 일련의 프레임들을 분석하여, 제 7 차량의 속도를 결정할 수도 있다. 또한, 장치(100)는, 제 1 차량(10)에 장착된 거리 센서를 이용하여, 제 1 차량(10)과 제 7 차량 간의 상대적 거리를 결정할 수 있다. 장치(100)는, 위치 센서(예컨대, GPS)를 이용하여, 제 1 차량(10)의 현재 위치를 인식할 수 있고, 관성 센서, 지자기 센서, 가속도 센서, 자이로스코프 센서 등을 이용하여 제 1 차량(10)의 현재 속도/방향을 인식할 수 있다.
한편, 일 실시예에 의하면, 장치(100)는 정밀 지도를 이용하여, 제 1 차량(10)의 현재 주행 차선, 제 7 차량의 현재 주행 차선, 도로 상황, 도로 구조물 표식 등을 인식할 수 있다.
따라서, 장치(100)는, 제 1 차량(10)에 장착된 센서들로부터 수집되는 센싱 정보 및/또는 정밀 지도를 이용하여, 제 1 차량(10) 앞에 교차로가 존재하고, 교차로에서 우회전하는 제 7 차량이 존재하고, 제 7 차량이 우회전시 제 1 차량(10)이 주행 중인 차선의 인접 차선으로 합류할 것으로 예측되고, 제 7 차량의 종류가 어떤 것인지 인식할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
단계 S1420에서, 장치(100)는, 제 7 차량의 종류에 기초하여, 제 7 차량의 교차로 회전 반경을 결정할 수 있다. 여기서, 제 7 차량의 교차로 회전 반경은 제 7 차량의 외측 바퀴의 회전 반경을 의미할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 교차로 회전 반경은 소형차에서 대형차로 갈수록 증가할 수 있다. 따라서, 제 7 차량의 종류가 대형차인 경우, 제 7 차량의 종류가 소형차인 경우에 비해 제 7 차량의 교차로 회전 반경은 클 수 있다.
단계 S1430에서, 장치(100)는, 제 7 차량의 교차로 회전 반경이 임계 값보다 큰지 판단할 수 있다. 여기서, 임계 값은, 제 1 차량(10)이 주행 중인 차선으로 침범할 수 있는 회전 반경의 값일 수 있다.
단계 S1440에서, 장치(100)는, 제 7 차량의 교차로 회전 반경이 임계 값 이상인 경우, 제 1 차량(10)의 현재 주행 속도를 감속하거나, 차선을 변경하기로 결정할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 제 7 차량의 교차로 회전 반경이 임계 값보다 크거나 같은 경우, 제 7 차량이 교차로에서 우회전하면서, 제 1 차량(10)이 현재 주행 중인 차선을 침범할 수 있다. 따라서, 장치(100)는, 제 1 차량(10)이 제 7 차량과 충돌하지 않도록, 제 1 차량(10)의 현재 주행 속도를 줄이거나, 교차로 전에 정지하도록 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획할 수 있다. 또한, 장치(100)는 제 1 차량(10)이 다른 차선으로 차선 변경이 가능한 경우, 차선을 변경하기로 결정할 수도 있다.
단계 S1450에서, 장치(100)는, 제 7 차량의 교차로 회전 반경이 임계 값보다 작은 경우, 제 1 차량(10)의 현재 주행 속도 및 현재 주행 차선을 유지하기로 결정할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 제 7 차량의 교차로 회전 반경이 임계 값보다 작은 경우, 제 7 차량이 교차로에서 우회전하면서, 제 1 차량(10)이 현재 주행 중인 차선을 침범하지 않을 가능성이 클 수 있다. 따라서, 장치(100)는 제 1 차량(10)이 현재 주행 속도대로 현재 주행 차선에서 계속 주행할 것을 결정할 수 있다.
도 15를 참조하여, 장치(100)가 외부 차량의 교차로 회전 반경에 기초하여 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획하는 동작에 대해서 좀 더 자세히 살펴 보기로 한다.
도 15는 일 실시예에 장치가 교차로에서 주변 차량의 종류에 기초하여 차량의 주행 경로를 결정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다. 도 15에서는 제 1 차량(10)이 3차선에서 주행 중인 경우를 예로 들어 설명하기로 한다.
도 15의 1500-1을 참조하면, 장치(100)는, 제 1 차량(10)에 장착된 적어도 하나의 센서에서 수집된 센싱 정보 및/또는 정밀 지도를 이용하여, 교차로에서 우회전하여 4차선으로 합류하는 중형차(1501)를 인식할 수 있다.
이때, 장치(100)는 중형차(1501)의 교차로 회전 반경이 임계 회전 반경 이상인지 판단할 수 있다. 여기서, 임계 회전 반경은 우회전하는 차량이 3차선을 침범할 수 있는 회전 반경을 의미할 수 있다. 예를 들어, 중형차(1501)의 교차로 회전 반경은 '7'이고, 임계 회전 반경은 '10'일 수 있다.
장치(100)는, 중형차(1501)의 교차로 회전 반경(예컨대, 7)이 임계 회전 반경(예컨대, 10)보다 작으므로, 중형차(1501)가 우회전시 3 차선을 침범할 가능성이 없다고 판단할 수 있다. 따라서, 장치(100)는, 제 1 차량(10)이 3차선에서 계속 주행하도록 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획할 수 있다.
반면에, 도 15의 1500-2를 참조하면, 장치(100)는, 제 1 차량(10)에 장착된 적어도 하나의 센서에서 수집된 센싱 정보 및/또는 정밀 지도를 이용하여, 교차로에서 우회전하여 4차선으로 합류하는 대형 트럭(1502)을 인식할 수 있다.
이때, 장치(100)는 대형 트럭(1502)의 교차로 회전 반경이 임계 회전 반경 이상인지 판단할 수 있다. 예를 들어, 대형 트럭(1502)의 교차로 회전 반경은 '13'이고, 임계 회전 반경은 '10'일 수 있다. 장치(100)는, 대형 트럭(1502)의 교차로 회전 반경(예컨대, 13)이 임계 회전 반경(예컨대, 10)보다 크므로, 대형 트럭(1502)이 우회전시 3차선을 침범할 가능성이 높다고 판단할 수 있다. 따라서, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 차선을 변경하기로 결정하거나, 교차로 앞에서 제 1 차량(10)을 정지하기로 결정할 수 있다.
예를 들어, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 주행 차선을 3차선에서 2차선으로 변경하도록 결정할 수 있다. 하지만, 2차선에 다른 외부 차량이 주행 중이어서 제 1 차량(10)의 차선 변경이 어려운 경우, 장치(100)는 제 1 차량(10)이 교차로 앞에서 정지하도록 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획할 수 있다.
따라서, 일 실시예에 의하면, 장치(100)는, 전방 교차로에서 우회전하는 외부 차량의 교차로 회전 반경을 고려하여, 교차로에 진입하는 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획함으로써, 제 1 차량(10)이 교차로에서 안전하게 주행하도록 할 수 있다.
도 16은 일 실시예에 따른 외부 차량의 차선 변경 속도 또는 차선 변경 확률에 기초하여 제 1 차량의 차선 변경 여부를 결정하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
단계 S1610에서, 장치(100)는, 제 1 차량(10)이 주행 차선을 제 1 차선에서 제 2 차선으로 변경하려고 하는 경우, 제 2 차선에 인접한 제 3 차선에서 주행 중인 외부 차량을 인식할 수 있다.
예를 들어, 제 1 차량(10)이 1차선에서 2차선으로 주행 차선을 변경하려고 하는 경우, 장치(100)는 3차선에서 주행하는 외부 차량을 인식할 수 있다. 또는, 제 1 차량(10)이 4차선에서 3차선으로 주행 차선을 변경하려고 하는 경우, 장치(100)는 2차선에서 주행하는 외부 차량을 인식할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 장치(100)는 제 1 차량(10)에 장착된 적어도 하나의 센서 및/또는 정밀 지도를 이용하여, 제 3 차선에서 주행 중인 외부 차량을 인식할 수 있다. 예를 들어, 장치(100)는, 제 1 차량(10)에 장착된 센서들로부터 수집되는 센싱 정보 및/또는 정밀 지도를 이용하여, 제 1 차량(10)이 제 1 차선에서 주행 중이고, 외부 차량이 제 3 차선에서 주행 중이고, 외부 차량의 종류가 어떤 것인지 인식할 수 있다.
단계 S1620에서, 장치(100)는, 외부 차량의 종류에 기초하여, 외부 차량의 차선 변경 속도 또는 차선 변경 확률을 예측할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 외부 차량의 차선 변경 속도 또는 차선 변경 확률은 소형차에서 대형차로 갈수록 감소할 수 있다. 따라서, 외부 차량의 종류가 대형차인 경우, 외부 차량의 종류가 소형차인 경우에 비해 차선 변경 속도 또는 차선 변경 확률은 낮을 수 있다.
단계 S1630 및 S1640에서, 장치(100)는, 외부 차량의 차선 변경 속도 또는 차선 변경 확률이 임계 값보다 큰 경우, 제 1 차량(10)의 주행 차선을 제 1 차선으로 유지하도록 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획할 수 있다. 다만, 장치(100)는, 외부 차량의 상태를 모니터링하다가, 외부 차량이 소정 시간 동안 제 3 차선에서 제 2 차선으로 주행 차선을 변경하지 않는 경우, 제 1 차량(10)의 주행 차선을 제 1 차선에서 제 2 차선으로 변경하도록 결정할 수 있다.
단계 S1630 및 단계 S1650에서, 장치(100)는, 외부 차량의 차선 변경 속도 또는 차선 변경 확률이 임계 값 이하인 경우, 제 1 차량(10)의 주행 차선을 제 1 차선에서 제 2 차선으로 변경하기로 결정할 수 있다. 외부 차량의 차선 변경 속도 또는 차선 변경 확률이 임계 값 이하인 경우, 제 1 차량(10)이 주행 차선을 제 1 차선에서 제 2 차선으로 변경할 때 외부 차량이 제 3 차선에서 제 2 차선으로 주행 차선을 변경할 확률이 낮다고 판단될 수 있기 때문이다.
도 17을 참조하여, 장치(100)가 외부 차량의 차선 변경 속도 또는 차선 변경 확률을 고려하여, 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획하는 동작에 대해서 좀 더 살펴보기로 한다.
도 17은 일 실시예에 따른 외부 차량의 차선 변경 속도 또는 차선 변경 확률에 기초하여 제 1 차량의 차선 변경 여부를 결정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다. 도 17에서는 제 1 차량(10)이 1차선을 주행 중인 경우를 예로 들어 설명하기로 한다.
도 17의 1700-1을 참조하면, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 주행 차선을 변경하려고 할 때, 3차선에서 주행 중인 중형차(1701)를 인식할 수 있다. 장치(100)는 중형차(1701)의 차선 변경 속도 또는 차선 변경 확률이 임계 값보다 큰다고 판단할 수 있다. 이 경우, 제 1 차량(10)이 1차선에서 2차선으로 주행 차선을 변경할 때, 3차선에서 2차선으로 변경하는 중형차(1701)와 충돌할 가능성이 크므로, 장치(100)는 제 1 차량(10)의 주행 차선을 변경하지 않기로 결정할 수 있다. 즉, 장치(100)는 제 1 차량(10)이 현재 주행 차선을 유지하도록 결정하고, 중형차(1701)의 상태를 모니터링할 수 있다. 그리고, 소정 시간 동안(예컨대, 30초) 중형차(1701)가 주행 차선을 3차선에서 2차선으로 변경하지 않는 경우, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 주행 차선을 1차선에서 2차선으로 변경하도록 결정할 수 있다.
도 17의 1700-2를 참조하면, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 주행 차선을 변경하려고 할 때, 3차선에서 주행 중인 버스(1702)를 인식할 수 있다. 장치(100)는 버스(1702)의 차선 변경 속도 또는 차선 변경 확률이 임계 값보다 작다고 판단할 수 있다. 일반적으로 버스(1702)는, 3차선 또는 버스 전용 차선으로 주행할 가능성이 크므로, 버스(1702)의 차선 변경 확률이 낮을 수 있다. 또한, 버스(1702)의 차선 변경 속도도 높지 않을 수 있다.
이 경우, 제 1 차량(10)이 1차선에서 2차선으로 주행 차선을 변경할 때, 3차선에서 2차선으로 변경하는 버스(17012)와 충돌할 가능성이 낮으므로, 장치(100)는 제 1 차량(10)의 주행 차선을 1차선에서 2차선으로 변경하도록 결정할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 버스(1702)에 비해 중형차(1701)는 차선 변경 속도 및 차선 변경 확률이 높으므로, 장치(100)는, 3차선에서 버스(1702)가 주행하는 경우보다 중형차(1701)가 주행하는 경우, 제 1 차량(10)의 차선 변경을 신중히 결정함으로써, 제 1 차량(10)의 주행 안정성을 높일 수 있다.
도 18은 일 실시예에 따른 외부 차량 운전자의 사각 지대에 기초하여 차량의 주행 경로를 계획하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
단계 S1810에서, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 주행 차선과 상이한 차선에서 주행 중인 적어도 하나의 외부 차량을 인식할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 장치(100)는 제 1 차량(10)에 장착된 적어도 하나의 센서 및/또는 정밀 지도를 이용하여, 외부 차량을 인식할 수 있다. 예를 들어, 장치(100)는 이미지 센서, 레이더 센서 또는 라이더 센서를 이용하여, 외부 차량의 존재 및 외부 차량의 종류를 인식할 수 있다. 장치(100)는 이미지 센서를 통해 획득되는 일련의 프레임들을 분석하여, 외부 차량의 속도를 결정할 수도 있다. 또한, 장치(100)는, 제 1 차량(10)에 장착된 거리 센서를 이용하여, 제 1 차량(10)과 외부 차량 간의 상대적 거리를 결정할 수 있다. 장치(100)는, 위치 센서(예컨대, GPS)를 이용하여, 제 1 차량(10)의 현재 위치를 인식할 수 있고, 관성 센서, 지자기 센서, 가속도 센서, 자이로스코프 센서 등을 이용하여 제 1 차량(10)의 현재 속도/방향을 인식할 수 있다.
한편, 일 실시예에 의하면, 장치(100)는 정밀 지도를 이용하여, 제 1 차량(10)의 현재 주행 차선, 외부 차량의 현재 주행 차선, 정지선, 도로 상황, 도로 구조물 표식 등을 인식할 수 있다.
따라서, 장치(100)는, 제 1 차량(10)에 장착된 센서들로부터 수집되는 센싱 정보 및/또는 정밀 지도를 이용하여, 제 1 차량(10) 주변에 외부 차량이 존재하고, 외부 차량이 제 1 차량(10)의 주행 차선과 상이한 차선을 주행 중이며, 외부 차량의 종류가 어떤 것인지 인식할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
단계 S1820에서, 장치(100)는, 적어도 하나의 외부 차량의 종류에 기초하여, 적어도 하나의 외부 차량을 운전하는 운전자의 사각 지대(blind spot)를 예측할 수 있다.
사각 지대는, 차량에 탑승한 운전자가 장애요인으로 인하여 인접 차량이나 차로 혹은 장애물을 식별할 수 없는 영역을 의미할 수 있으며, 일반적으로 차량의 후방의 측면 영역을 포함할 수 있다. 사각 지대는 차량의 종류에 따라 다르게 형성될 수 있다.
따라서, 일 실시예에 의하면, 장치(100)는, 기 저장된 차량 종류에 따른 사각 지대 데이터를 이용하여, 적어도 하나의 외부 차량을 운전하는 운전자의 사각 지대를 예측할 수 있다.
단계 S1830에서, 장치(100)는, 적어도 하나의 외부 차량을 운전하는 운전자의 사각 지대에 기초하여, 제 1 차량(10)의 주행 속도를 결정할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 장치(100)는, 제 1 차량(10)이 현재 운전자의 사각 지대에 있는 것으로 판단되는 경우, 제 1 차량(10)의 주행 속도를 가속하거나 감속할 수 있다.
또한, 일 실시예에 의하면, 장치(100)는 제 1 차량(10)의 앞에 적어도 하나의 외부 차량을 운전하는 운전자의 사각 지대가 존재하는 경우, 제 1 차량(10)의 주행 속도를 현재 상태로 유지하도록 결정할 수도 있다. 또는, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 주행 속도를 임계 속도보다 빠르게 가속하여, 사각 지대를 빠르게 지나가도록 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획할 수 있다.
도 19는 일 실시예에 따른 장치가 외부 차량 종류에 따른 사각지대를 예측하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 19의 1900-1을 참조하면, 제 1 차량(10)은 1차선을 주행 중일 수 있다. 이때, 장치(100)는, 적어도 하나의 센서 및/또는 정밀 지도를 이용하여, 2차선을 주행하는 중형차(1901)를 인식할 수 있다. 장치(100)는 중형차(1901)를 운전하는 운전자의 사각 지대(1910)를 예측할 수 있다. 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 현재 위치가 사각 지대(1910) 내에 있다고 판단되는 경우, 제 1 차량(10)의 주행 속도를 가속하거나 감속하기로 결정할 수 있다. 이 경우, 장치(100)는, 제 1 차량(10)이 중형차(901) 운전자의 사각 지대(1910)를 빠르게 벗어나도록 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획함으로써, 제 1 차량(10)의 주행 안정성을 높일 수 있다.
도 19의 1900-2를 참조하면, 제 1 차량(10)은 3차선을 주행 중일 수 있다. 이때, 장치(100)는, 적어도 하나의 센서 및/또는 정밀 지도를 이용하여, 2차선을 주행하는 대형 트럭(1902)을 인식할 수 있다. 장치(100)는 대형 트럭(1902)을 운전하는 운전자의 사각 지대(1920)를 예측할 수 있다.
장치(100)는, 사각 지대(1920)가 제 1 차량(10)의 앞에 존재한다고 판단한 경우, 제 1 차량(10)이 사각 지대(1920)에 접근하지 않도록 제 1 차량(10)의 주행 속도를 현재 속도로 유지하거나, 감속하도록 결정할 수 있다. 예를 들어, 대형 트럭(1902)의 주행 속도가 70 km/h이고, 제 1 차량(10)의 주행 속도 70 km/h인 경우, 장치(100)는, 제 1 차량(10)이 계속 70 km/h로 주행하도록 결정할 수 있다.
또는, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 주행 속도를 임계 속도보다 빠르게 가속하여 사각 지대(1920)를 빠르게 지나갈 수 있도록 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획할 수 있다. 예를 들어, 대형 트럭(1902)의 주행 속도가 70 km/h인 경우, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 주행 속도를 100 km/h 이상으로 가속하여, 제 1 차량(10)이 사각 지대(1920)를 빠르게 벗어나도록 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획할 수 있다.
한편, 장치(100)는 제 1 차량(10)이 자율 주행 중인 경우, 제 1 차량(10)의 주행 속도를 자동으로 제어하여, 제 1 차량(10)이 사각 지대(1910, 1920)를 피하도록 할 수 있다. 반면에, 제 1 차량(10)이 자율 주행 중이 아닌 경우, 장치(100)는, 사각 지대(1910, 1920)에 대한 경고 메시지를 출력할 수 있다. 장치(100)가 경고 메시지를 출력하는 동작에 대해서는 도 20을 참조하여 좀 더 살펴보기로 한다.
도 20은 일 실시예에 따른 장치가 사각 지대에 대한 경고 메시지를 출력하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
일 실시예에 의하면, 장치(100)는, 제 1 차량(10)의 위치와 외부 차량의 위치를 지도 상에 표시하고, 외부 차량의 운전자의 사각 지대에 제 1 차량(10)이 위치하고 있음을 나타내는 인디케이션(2010)을 디스플레이에 표시함으로써, 사각 지대에 대한 경고 메시지를 제 1 차량(10)의 운전자에게 시각적으로 제공할 수 있다.
또한, 장치(100)는, 외부 차량의 운전자의 사각 지대에 제 1 차량(10)이 위치하고 있음을 나타내는 음성 메시지(2020)를 출력할 수 있다. 예를 들어, 장치(100)는, "옆 차량의 사각 지대에 있습니다. 속도를 올리세요"라는 음성 메시지(2020)를 출력함으로써, 제 1 차량(10)의 운전자가 제 1 차량(10)의 속도를 조절하도록 유도할 수 있다.
도 21은 일 실시예에 따른 장치의 구성을 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 21을 참조하면, 장치(100)는, 센싱부(110), 프로세서(120), 통신부(130), 구동부(140), 출력부(150), 저장부(160), 입력부(170)통신부(130)를 포함할 수 있다. 그러나, 도 21에 도시된 구성 요소 모두가 장치(100)의 필수 구성 요소인 것은 아니다. 도 21에 도시된 구성 요소보다 많은 구성 요소에 의해 장치(100)가 구현될 수도 있고, 도 21에 도시된 구성 요소보다 적은 구성 요소에 의해 장치(100)가 구현될 수도 있다. 예를 들어, 도 1 에 도시된 바와 같이, 장치(100)는, 센싱부(110), 프로세서(120) 및 통신부(130)로 구성될 수도 있고, 도 22에 도시된 바와 같이, 장치(100)는 센싱부(110) 및 프로세서(120)로 구성될 수도 있다. 각 구성에 대해 차례로 살펴보기로 한다.
센싱부(110)는, 제 1 차량(10) 주변 환경에 관한 정보를 감지하도록 구성되는 다수의 센서들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 센싱부(110)는, 위치 센서(101)(예컨대, GPS(Global Positioning System), DGPS(Differential GPS), 관성항법장치(INS: Inertial Navigation System)), IMU(관성 센서)(102), 라이다 센서(103), 레이더 센서(104), 이미지 센서(105)(예컨대, 카메라, 스테레오 카메라, 모노 카메라, 와이드 앵글 카메라, 어라운드 뷰 카메라 또는 3D 비전 센서 등), 초음파 센서(106), 적외선 센서(107), 거리 센서(108), 온/습도 센서(109), RGB 센서(111), 움직임 센싱부(112)를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 센싱부(110)는 기압 센서, 먼지 센서를 포함할 수도 있다.
움직임 센싱부(112)는, 제 1 차량(10)의 움직임을 감지하기 위한 것으로, 예를 들어, 지자기 센서(112), 가속도 센서(114), 자이로스코프 센서(115)를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
일 실시예에 의하면, 이미지 센서(105)는 다수의 카메라들을 포함할 수 있고, 다수의 카메라들은 제1 차량(10)의 내부 또는 외부 상의 다수의 위치들에 배치될 수 있다. 예를 들어, 제 1 차량(10)의 전면부에 3 대의 카메라가 배치되고, 후면부에 1대의 카메라 배치되고, 좌측면부에 2대의 카메라가 배치되고, 우측면부에 2대의 카메라 배치될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
또한, 센싱부(140)는 이미지 센서(105)와 레이더 센서(104)가 복합된 형태로 구성되거나, 이미지 센서(228)와 라이다 센서(103)가 복합된 형태로 구성될 수 있다. 각 센서들의 기능은 그 명칭으로부터 당업자가 직관적으로 추론할 수 있으므로, 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
일 실시예에 의하면, 센싱부(110)는, 제 1 차량(10)으로부터 일정 거리 내에 위치하는 적어도 하나의 외부 차량을 감지한 경우, 적어도 하나의 외부 차량에 관하여 감지된 정보를 프로세서(120)에 전달할 수 있다.
프로세서(120)는, 통상적으로 장치(100)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 프로세서(120)는 저장부(160)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 센싱부(110), 통신부(130), 출력부(150), 저장부(160), 입력부(170)를 제어할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 프로세서(120)는, 인공 지능(AI; artificial intelligence) 프로세서를 포함할 수 있으며, 이 경우, 프로세서(120)는 인공지능(AI) 시스템의 학습 네트워크 모델을 이용하여, 외부 차량의 종류를 식별하고, 외부 차량의 위험도 등을 결정할 수 있다. 또한, 프로세서(120)는, 인공지능(AI) 시스템의 학습 네트워크 모델을 이용하여, 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획할 수도 있다.
AI 프로세서는, 인공 지능(AI)을 위한 전용 하드웨어 칩 형태로 제작될 수도 있고, 또는 기존의 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor) 또는 그래픽 전용 프로세서(예: GPU)의 일부로 제작되어 장치(100)에 탑재될 수도 있다.
일 실시예에 의하면, 프로세서(120)는, 센싱부(110)에 포함된 적어도 하나의 센서를 이용하여, 제 1 차량(10)으로부터 일정 거리 내에 위치하는 적어도 하나의 외부 차량을 인식할 수 있다. 다른 실시예에 의하면, 프로세서(120)는 센싱부(110)로부터 전달된 센싱 정보 및 정밀 지도를 이용하여, 제 1 차량(10)으로부터 일정 거리 내에 위치하는 적어도 하나의 외부 차량을 인식할 수도 있다. 이때, 적어도 하나의 외부 차량을 인식한다는 것은, 적어도 하나의 외부 차량의 존재뿐만 아니라, 적어도 하나의 외부 차량의 종류, 적어도 하나의 외부 차량의 주행 차선, 주행 속도 등을 인식하는 것을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
일 실시예에 의하면, 프로세서(120)는 적어도 하나의 외부 차량의 종류에 따라, 적어도 하나의 외부 차량의 위험도를 결정할 수 있다. 프로세서(120)는 적어도 하나의 외부 차량의 위험도에 기초하여, 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 프로세서(120)는, 제 1 차량(10)의 주행 차선과 동일한 차선의 후방에서 주행 중인 고 위험의 제 2 차량을 인식할 수 있다. 이때, 프로세서(120)는, 후방에서 주행 중인 제 2 차량과 제 1 차량(10) 간의 거리가 제 2 차량의 위험도에 따라 미리 정의된 안전 거리보다 짧은 경우, 제 1 차량(10)의 주행 차선을 변경하거나, 제 1 차량(10)의 주행 속도를 증가하기로 결정할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 프로세서(120)는, 제 1 차량(10)의 주행 차선인 제 1 차선에 인접한 제 2 차선의 후방에서 주행 중인 제 3 차량을 인식할 수 있다. 이때, 프로세서(120)는, 옆 차선에서 주행 중인 제 3 차량과 제 1 차량(10) 간의 거리 및 제 3 차량의 종류에 기초하여, 제 1 차량(10)의 주행 차선을 제 1 차선에서 제 2 차선으로 변경할지 여부를 결정할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 프로세서(120)는, 제 1 차량(10)의 주행 차선과 동일한 차선의 전방에서 주행 중인 제 4 차량을 인식할 수 있다. 이때, 프로세서(120)는, 제 1 차량(10)과 전방에서 주행 중인 제 4 차량 간의 간격이 제 4 차량의 위험도에 따라 미리 정의된 안전 거리보다 짧은 경우, 제 1 차량(10)의 주행 속도를 줄이도록 결정할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 프로세서(120)는, 제 1 차량(10)의 주행 차선을 제 1 차선에서 제 2 차선으로 변경하려고 하는 경우, 제 2 차선에 인접한 제 3 차선에서 주행 중인 외부 차량을 인식할 수 있다. 이때, 프로세서(120)는, 제 3 차선에서 주행 중인 외부 차량의 종류에 기초하여, 외부 차량의 차선 변경 속도 또는 차선 변경 확률을 예측하고, 예측된 외부 차량의 차선 변경 속도 또는 차선 변경 확률에 기초하여, 제 1 차량(10)의 주행 차선을 제 1 차선에서 제 2 차선으로 변경할지 여부를 결정할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 프로세서(120)는, 제 1 차량(10)의 주행 차선과 동일한 차선의 후방에서 주행 중인 제 5 차량 및 제 1 차량(10)의 주행 차선과 상이한 차선의 후방에서 주행 중인 적어도 하나의 제 6 차량을 인식할 수 있다. 이때, 프로세서(120)는, 제 1 차량(10)의 주행 차선과 동일한 차선의 후방에서 주행 중인 제 5 차량의 위험도 및 제 1 차량(10)의 주행 차선과 상이한 차선의 후방에서 주행 중인 적어도 하나의 제 6 차량의 위험도를 결정하고, 제 5 차량의 위험도 및 적어도 하나의 제 6 차량의 위험도에 기초하여, 제 1 차량(10)이 정차하기 위한 차선을 결정할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 프로세서(120)는, 제 1 차량(10)의 전방 교차로에서, 우회전하여 제 1 차량(10)이 주행 중인 차선의 인접 차선으로 합류하는 제 7 차량을 인식할 수 있다. 이때, 프로세서(120)는, 제 7 차량의 교차로 회전 반경을 결정하고, 제 7 차량의 교차로 회전 반경에 기초하여, 제 1 차량(10)의 주행 속도를 감속할지 여부 또는 제 1 차량(10)의 차선을 변경할지 여부를 결정할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 프로세서(120)는, 적어도 하나의 외부 차량의 종류에 기초하여, 제 1 차량(10)의 주행 차선과 상이한 차선에서 주행 중인 적어도 하나의 외부 차량을 운전하는 운전자의 사각 지대(blind spot)를 예측할 수 있다. 이때, 프로세서(120)는, 예측된 사각 지대에 기초하여, 제 1 차량(10)의 주행 속도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는, 제 1 차량(10)이 예측된 사각 지대 내에 있다고 판단되는 경우, 사각 지대를 피하기 위해 제 1 차량(10)의 주행 속도를 가속하거나 감속할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 프로세서(120)는, 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획한 결과에 기초하여, 제 1 차량(10)의 주행 경로를 가이드하기 위한 정보를 출력부(150)를 통해 제공하거나, 제 1 차량(10)의 주행 경로를 제어할 수 있다.
통신부(130)는, 다른 장치(예컨대, 외부 차량 또는 외부 서버)와 무선으로 통신하기 위한 적어도 하나의 안테나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신부(130)는, 제 1 차량(10)와 외부 차량 또는 제 1 차량(10)과 서버 간의 통신을 하게 하는 하나 이상의 구성요소를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신부(130)는, 근거리 통신부(short-range wireless communication unit)(131), 이동 통신부(132) 및 방송 수신부(133) 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
근거리 통신부(short-range wireless communication unit)(131)는, 블루투스 통신부, BLE(Bluetooth Low Energy) 통신부, 근거리 무선 통신부(Near Field Communication unit), WLAN(와이파이) 통신부, 지그비(Zigbee) 통신부, 적외선(IrDA, infrared Data Association) 통신부, WFD(Wi-Fi Direct) 통신부, UWB(ultra wideband) 통신부, Ant+ 통신부, 마이크로 웨이브(uWave) 통신부 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
이동 통신부(132)는, 이동 통신망 상에서 기지국, 외부의 단말, 서버 중 적어도 하나와 무선 신호를 송수신한다. 여기에서, 무선 신호는, 음성 호 신호, 화상 통화 호 신호 또는 문자/멀티미디어 메시지 송수신에 따른 다양한 형태의 데이터를 포함할 수 있다.
방송 수신부(133)는, 방송 채널을 통하여 외부로부터 방송 신호 및/또는 방송 관련된 정보를 수신할 수 있다. 방송 채널은 위성 채널, 지상파 채널을 포함할 수 있다. 구현 예에 따라서 장치(100)가 방송 수신부(133)를 포함하지 않을 수도 있다.
일 실시예에 의하면, 통신부(130)는 제 1 차량(10)으로부터 소정의 거리 내에 위치한 제 2 차량과 차량간 통신(Vehicle to Vehicle) 또는 제 1 차량(10)으로부터 소정의 거리 내에 위치한 인프라와 통신(V2I: Vehicle to Infrastructure)을 수행할 수 있다. 예를 들어, 통신부(130)는, 제 1 차량(10)의 식별 정보, 위치, 속도 등을 포함하는 패킷을 방송 또는 광고할 수 있다. 또한, 통신부(130)는, 제 2 차량이 방송 또는 광고하는 패킷을 수신할 수도 있다.
구동부(140)는 제 1 차량(10)의 구동(운행) 및 제 1 차량(10) 내부의 장치들의 동작에 이용되는 구성들을 포함할 수 있다. 구동부(140)는 전원 공급부(141), 추진부(142), 주행부(143) 및 주변 장치부(144) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
주변 장치부(144)는 네비게이션, 라이트, 방향 지시등, 와이퍼, 내부 조명, 히터 및 에어컨을 포함할 수 있다. 네비게이션은 제 1 차량(10)에 대한 운행 경로를 결정하도록 구성되는 시스템일 수 있다. 네비게이션은 제 1 차량(10)이 주행하고 있는 동안 동적으로 운행 경로를 갱신하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 네비게이션은 제 1 차량(10)에 대한 운행 경로를 결정하기 위해, GPS 모듈에 의하여 수집된 데이터를 이용할 수 있다.
출력부(150)는, 오디오 신호 또는 비디오 신호 또는 진동 신호의 출력을 위한 것으로, 디스플레이(151)와 음향 출력부(152), 진동부(153) 등이 포함될 수 있다.
디스플레이(151)는 장치(100)에서 처리되는 정보를 표시 출력할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(151)는 주행 경로를 포함하는 지도를 표시하거나, 외부 차량들의 위치를 표시하거나, 외부 차량들을 운전하는 운전자의 사각 지대를 표시하거나, 현재 속도, 잔여 연료량, 제 1 차량(10)의 주행 경로를 가이드하기 위한 정보 등을 표시할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 디스플레이(151)는, 통화 모드인 경우 통화와 관련된 UI(User Interface) 또는 GUI(Graphic User Interface)를 표시할 수도 있다.
한편, 디스플레이(151)와 터치패드가 레이어 구조를 이루어 터치 스크린으로 구성되는 경우, 디스플레이(151)는 출력 장치 이외에 입력 장치로도 사용될 수 있다. 디스플레이(151)는 액정 디스플레이(liquid crystal display), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode), 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display), 전기영동 디스플레이(electrophoretic display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다. 그리고 장치(100)의 구현 형태에 따라 장치(100)는 디스플레이(151)를 2개 이상 포함할 수도 있다.
일 실시예에 의하면, 디스플레이(151)는 투명 디스플레이를 포함할 수 있다. 투명 디스플레이는 투명 LCD(Liquid Crystal Display) 형, 투명 TFEL(Thin-Film Electroluminescent Panel) 형, 투명 OLED 형 이외에 투사형으로도 구현될 수 있다. 투사형이란 HUD(Head Up Display)와 같이 투명한 스크린에 영상을 투사하여 디스플레이하는 방식을 의미한다.
음향 출력부(152)는 통신부(130)로부터 수신되거나 저장부(160)에 저장된 오디오 데이터를 출력할 수 있다. 또한, 음향 출력부(152)는 제 1 차량(10)에서 수행되는 기능과 관련된 음향 신호를 출력할 수 있다. 예를 들어, 음향 출력부(152)는 제 1 차량(10)의 주행 경로를 가이드하기 위한 음성 메시지를 출력할 수 있다. 이러한 음향 출력부(152)에는 스피커(speaker), 버저(Buzzer) 등이 포함될 수 있다.
진동부(153)는 진동 신호를 출력할 수 있다. 예를 들어, 진동부(153)는 오디오 데이터 또는 비디오 데이터(예컨대, 경고 메시지 등)의 출력에 대응하는 진동 신호를 출력할 수 있다.
저장부(160)는, 프로세서(120)의 처리 및 제어를 위한 프로그램을 저장할 수도 있고, 입/출력되는 데이터들(예컨대, 외부 차량의 영상 정보, 도로 상황 정보, 정밀 지도, 외부 차량의 종류에 따른 특성 정보, 외부 차량의 종류에 따른 위험도 / 안전 거리 정보 등)을 저장할 수도 있다. 저장부(160)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(RAM, Random Access Memory) SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ROM, Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 또한, 장치(100)는 인터넷(internet)상에서 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage) 또는 클라우드 서버를 운영할 수도 있다.
입력부(170)는, 사용자가 제 1 차량(10)을 제어하기 위한 데이터를 입력하는 수단을 의미한다. 예를 들어, 입력부(170)에는 키 패드(key pad), 돔 스위치 (dome switch), 터치 패드(접촉식 정전 용량 방식, 압력식 저항막 방식, 적외선 감지 방식, 표면 초음파 전도 방식, 적분식 장력 측정 방식, 피에조 효과 방식 등), 조그 휠, 조그 스위치 등이 있을 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
도 22는 일 실시예에 따른 차량의 구성을 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 22를 참조하면, 제 1 차량(10)은 장치(100) 및 주행 장치(200)를 포함할 수 있다. 도 22에는 본 실시예와 관련된 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 제 1 차량(10)은 도 22에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함할 수 있음을 본 실시예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다.
장치(100)는 센싱부(110) 및 프로세서(120)를 포함할 수 있다. 장치(100)에 대해서는 도 21에서 자세히 설명하였으므로, 여기서는 장치(100)에 대한 중복 설명은 생략하기로 한다.
주행 장치(200)는, 브레이크 유닛(221), 조향 유닛(222) 및 스로틀(223)을 포함할 수 있다.
브레이크 유닛(221)은 제 1 차량(10)을 감속시키도록 구성되는 매커니즘들의 조합이 될 수 있다. 예를 들어, 브레이크 유닛(221)은 휠/타이어의 속도를 줄이기 위해 마찰을 사용할 수 있다.
조향 유닛(222)은 제 1 차량(10)의 방향을 조절하도록 구성되는 매커니즘들의 조합이 될 수 있다.
스로틀(223)은 엔진/모터의 동작 속도를 제어하여, 제 1 차량(10)의 속도를 제어하도록 구성되는 매커니즘들의 조합이 될 수 있다. 또한, 스로틀(223)은 스로틀 개방량을 조절하여 엔진/모터로 유입되는 연료공기의 혼합 가스 양을 조절할 수 있으며, 스로틀 개방량을 조절하여 동력 및 추력을 제어할 수 있다.
프로세서(120)는 센싱부(110)에 의해 센싱된 정보에 기초하여, 제 1 차량(10)의 주행 경로를 계획할 수 있다. 그리고, 프로세서(120)는 계획된 주행 경로에 따라, 브레이크 유닛(221), 조향 유닛(222), 스로틀(223)을 제어할 수 있다. 따라서, 일 실시예에 의하면, 제 1 차량(10)은 운전자의 개입 없이 스스로 차선 변경 또는 속도 조절을 수행할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 개시를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
일부 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.　 또한, 일부 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램 또는 컴퓨터 프로그램 제품 (computer program product)으로도 구현될 수 있다.
이상에서 본 개시의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 개시의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 개시의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 개시의 권리범위에 속한다.

Claims (20)

  1. 제 1 차량에 포함된 장치가 상기 제 1 차량의 주행 경로를 계획하는 방법에 있어서,
    적어도 하나의 센서를 이용하여, 상기 제 1 차량으로부터 일정 거리 내에 위치하는 적어도 하나의 외부 차량을 인식(perceive)하는 단계;
    상기 적어도 하나의 외부 차량의 종류에 따라, 상기 적어도 하나의 외부 차량의 위험도를 결정하는 단계; 및
    상기 적어도 하나의 외부 차량의 위험도에 기초하여, 상기 제 1 차량의 주행 경로를 계획하는 단계를 포함하는, 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 외부 차량을 인식하는 단계는,
    상기 적어도 하나의 외부 차량의 크기, 무게 및 성능 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 적어도 하나의 외부 차량의 종류를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 외부 차량은,
    상기 제 1 차량의 주행 차선과 동일한 차선의 후방에서 주행 중인 고 위험(high-risk)의 제 2 차량을 포함하고,
    상기 제 1 차량의 주행 경로를 계획하는 단계는,
    상기 제 2 차량과 상기 제 1 차량 간의 거리가 상기 제 2 차량의 위험도에 따라 미리 정의된 안전 거리보다 짧은 경우, 상기 제 1 차량의 주행 차선을 변경하거나, 상기 제 1 차량의 주행 속도를 증가하기로 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 외부 차량은,
    상기 제 1 차량의 주행 차선인 제 1 차선에 인접한 제 2 차선의 후방에서 주행 중인 제 3 차량을 포함하고,
    상기 제 1 차량의 주행 경로를 계획하는 단계는,
    상기 제 3 차량의 종류 및 상기 제 1 차량과 상기 제 3 차량 간의 거리에 기초하여, 상기 제 1 차량의 주행 차선을 상기 제 1 차선에서 상기 제 2 차선으로 변경할지 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  5. 제 4 항에 있어서, 상기 제 1 차량의 주행 차선을 변경할지 여부를 결정하는 단계는,
    상기 제 3 차량이 저 위험 차량이면, 상기 제 1 차량과 상기 제 3 차량 간의 거리가 제 1 안전 거리보다 긴 경우, 상기 제 1 차량의 주행 차선을 상기 제 1 차선에서 상기 제 2 차선으로 변경하도록 결정하는 단계; 및
    상기 제 3 차량이 고 위험 차량이면, 상기 제 1 차량과 상기 제 3 차량 간의 거리가 제 2 안전 거리보다 긴 경우, 상기 제 1 차량의 주행 차선을 상기 제 1 차선에서 상기 제 2 차선으로 변경하도록 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 제 2 안전 거리는 상기 제 1 안전 거리보다 긴, 방법.
  6. 제 1 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 외부 차량은,
    상기 제 1 차량의 주행 차선과 동일한 차선의 전방에서 주행 중인 제 4 차량을 포함하고,
    상기 제 1 차량의 주행 경로를 계획하는 단계는,
    상기 제 1 차량과 상기 제 4 차량 간의 간격이 상기 제 4 차량의 위험도에 따라 미리 정의된 안전 거리보다 짧은 경우, 상기 제 1 차량의 주행 속도를 줄이도록 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 외부 차량을 인식하는 단계는,
    상기 제 1 차량의 주행 차선을 제 1 차선에서 제 2 차선으로 변경하려고 하는 경우, 상기 제 2 차선에 인접한 제 3 차선에서 주행 중인 외부 차량을 인식하는 단계를 포함하고,
    상기 제 1 차량의 주행 경로를 계획하는 단계는,
    상기 제 3 차선에서 주행 중인 상기 외부 차량의 종류에 기초하여, 상기 외부 차량의 차선 변경 속도 또는 차선 변경 확률을 예측하는 단계; 및
    상기 예측된 외부 차량의 차선 변경 속도 또는 차선 변경 확률에 기초하여, 상기 제 1 차량의 주행 차선을 상기 제 1 차선에서 상기 제 2 차선으로 변경할지 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  8. 제 1 항에 있어서, 상기 제 1 차량의 주행 경로를 계획하는 단계는,
    상기 제 1 차량의 주행 차선과 동일한 차선의 후방에서 주행 중인 제 5 차량의 위험도 및 상기 제 1 차량의 주행 차선과 상이한 차선의 후방에서 주행 중인 적어도 하나의 제 6 차량의 위험도를 결정하는 단계; 및
    상기 제 5 차량의 위험도 및 상기 적어도 하나의 제 6 차량의 위험도에 기초하여, 상기 제 1 차량이 정차하기 위한 차선을 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  9. 제 8 항에 있어서, 상기 제 1 차량이 정차하기 위한 차선을 결정하는 단계는,
    상기 제 5 차량의 위험도가 상기 적어도 하나의 제 6 차량의 위험도보다 작거나 같은 경우, 상기 제 1 차량을 현재 주행 차선에서 정차하기로 결정하는 단계; 및
    상기 제 5 차량의 위험도가 상기 적어도 하나의 제 6 차량의 위험도보다 큰 경우, 상기 제 1 차량을 현재 주행 차선과 다른 차선에서 정차하기로 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  10. 제 1 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 외부 차량은,
    상기 제 1 차량의 전방 교차로에서, 우회전하여 상기 제 1 차량이 주행 중인 차선의 인접 차선으로 합류하는 제 7 차량을 포함하고,
    상기 제 1 차량의 주행 경로를 계획하는 단계는,
    상기 제 7 차량의 교차로 회전 반경을 결정하는 단계; 및
    상기 제 7 차량의 교차로 회전 반경에 기초하여, 상기 제 1 차량의 주행 속도를 감속할지 여부 또는 상기 제 1 차량의 차선을 변경할지 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  11. 제 1 항에 있어서, 상기 제 1 차량의 주행 경로를 계획하는 단계는,
    상기 적어도 하나의 외부 차량의 종류에 기초하여, 상기 제 1 차량의 주행 차선과 상이한 차선에서 주행 중인 상기 적어도 하나의 외부 차량을 운전하는 운전자의 사각 지대(blind spot)를 예측하는 단계; 및
    상기 운전자의 사각 지대에 기초하여, 상기 제 1 차량의 주행 속도를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  12. 제 1 항에 있어서, 상기 방법은,
    상기 제 1 차량의 주행 경로를 계획한 결과에 기초하여, 상기 제 1 차량의 주행 경로를 가이드하기 위한 정보를 제공하거나, 상기 제 1 차량의 주행 경로를 제어하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  13. 제 1 차량에 포함된 장치에 있어서,
    적어도 하나의 센서를 포함하는 센싱부; 및
    상기 적어도 하나의 센서를 이용하여, 상기 제 1 차량으로부터 일정 거리 내에 위치하는 적어도 하나의 외부 차량을 인식하고, 상기 적어도 하나의 외부 차량의 종류에 따라, 상기 적어도 하나의 외부 차량의 위험도를 결정하고, 상기 적어도 하나의 외부 차량의 위험도에 기초하여, 상기 제 1 차량의 주행 경로를 계획하는 프로세서를 포함하는, 장치.
  14. 제 13항에 있어서, 상기 적어도 하나의 외부 차량은,
    상기 제 1 차량의 주행 차선과 동일한 차선의 후방에서 주행 중인 고 위험(high-risk)의 제 2 차량을 포함하고,
    상기 프로세서는, 상기 제 2 차량과 상기 제 1 차량 간의 거리가 상기 제 2 차량의 위험도에 따라 미리 정의된 안전 거리보다 짧은 경우, 상기 제 1 차량의 주행 차선을 변경하거나, 상기 제 1 차량의 주행 속도를 증가하기로 결정하는, 장치.
  15. 제 14 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 외부 차량은,
    상기 제 1 차량의 주행 차선인 제 1 차선에 인접한 제 2 차선의 후방에서 주행 중인 제 3 차량을 포함하고,
    상기 프로세서는, 상기 제 1 차량과 상기 제 3 차량 간의 거리 및 상기 제 3 차량의 종류에 기초하여, 상기 제 1 차량의 주행 차선을 상기 제 1 차선에서 상기 제 2 차선으로 변경할지 여부를 결정하는, 장치.
  16. 제 14 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 외부 차량은, 상기 제 1 차량의 주행 차선과 동일한 차선의 전방에서 주행 중인 제 4 차량을 포함하고,
    상기 프로세서는, 상기 제 1 차량과 상기 제 4 차량 간의 간격이 상기 제 4 차량의 위험도에 따라 미리 정의된 안전 거리보다 짧은 경우, 상기 제 1 차량의 주행 속도를 줄이도록 결정하는, 장치.
  17. 제 14 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 외부 차량은, 상기 제 1 차량의 주행 차선을 제 1 차선에서 제 2 차선으로 변경하려고 하는 경우, 상기 제 2 차선에 인접한 제 3 차선에서 주행 중인 외부 차량을 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 제 3 차선에서 주행 중인 상기 외부 차량의 종류에 기초하여, 상기 외부 차량의 차선 변경 속도 또는 차선 변경 확률을 예측하고, 상기 예측된 외부 차량의 차선 변경 속도 또는 차선 변경 확률에 기초하여, 상기 제 1 차량의 주행 차선을 상기 제 1 차선에서 상기 제 2 차선으로 변경할지 여부를 결정하는, 장치.
  18. 제 14 항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 제 1 차량의 주행 차선과 동일한 차선의 후방에서 주행 중인 제 5 차량의 위험도 및 상기 제 1 차량의 주행 차선과 상이한 차선의 후방에서 주행 중인 적어도 하나의 제 6 차량의 위험도를 결정하고, 상기 제 5 차량의 위험도 및 상기 적어도 하나의 제 6 차량의 위험도에 기초하여, 상기 제 1 차량이 정차하기 위한 차선을 결정하는, 장치.
  19. 제 14 항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 제 1 차량의 주행 경로를 계획한 결과에 기초하여, 상기 제 1 차량의 주행 경로를 가이드하기 위한 정보를 출력부를 통해 제공하거나 상기 제 1 차량의 주행 경로를 제어하는, 장치.
  20. 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품에 있어서, 상기 저장 매체는,
    적어도 하나의 센서를 이용하여, 제 1 차량으로부터 일정 거리 내에 위치하는 적어도 하나의 외부 차량을 인식(perceive)하는 단계;
    상기 적어도 하나의 외부 차량의 종류에 따라, 상기 적어도 하나의 외부 차량의 위험도를 결정하는 단계; 및
    상기 적어도 하나의 외부 차량의 위험도에 기초하여, 상기 제 1 차량의 주행 경로를 계획하는 단계를 수행하는 명령어들을 포함하는, 컴퓨터 프로그램 제품.
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