KR20200011344A - 여분의 초음파 radar를 구비한 자율 주행 차량 - Google Patents

여분의 초음파 radar를 구비한 자율 주행 차량 Download PDF

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    • G01S2015/938—Sonar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles sensor installation details in the bumper area

Abstract

본 개시의 일 실시예에는 자율 주행 차량(ADV)이 개시된다. 상기 자율 주행 차량은 센서 시스템을 포함하고, 상기 센서 시스템은 ADV의 각각의 위치에 배치된 다수의 센서가 구비된다. 센서는 LIDAR 유닛, IMU 유닛, RADAR 유닛 및 초음파 센서 어레이를 포함한다. 초음파 센서 어레이는 ADV의 전방 단부 상에 배치되고, 다양한 감지 방향으로 설치된다. ADV는 또한 센서 시스템의 인지 및 계획 시스템에 연결된다. 인지 및 계획 시스템은 인지 모듈과 계획 모듈을 포함한다. 인지 모듈은 센서 시스템의 센서로부터 수신된 센서 데이터에 기반하여 ADV 주위의 주행 환경을 인지한다. 센서 데이터는 초음파 센서로부터 획득한 초음파 센서 데이터를 포함한다. 계획 모듈은 인지 모듈로부터 수신된, 주행 환경을 인지함으로써 획득한 인지 데이터에 기반하여 ADV의 주행을 위한 궤적을 계획한다.

Description

여분의 초음파 RADAR를 구비한 자율 주행 차량{AUTONOMOUS DRIVING VEHICLES WITH REDUNDANT ULTRASONIC RADAR}
본 개시의 실시예는 총체적으로 자율 주행 차량에 관한 것이다. 더욱 상세하게는, 본 개시의 실시예는 여분의 초음파 RADAR 디자인을 구비한 자율 주행 차량에 관한 것이다.
자율 주행 모드에서(예를 들어, 운전자 없이) 운행하는 차량은 탑승자, 특히 운전자의 운전 관련 일부 책무를 덜어줄 수 있다. 자율 주행 모드에서 작동할 때, 차량은 온보드 센서를 사용하여 다양한 위치들로 내비게이트될 수 있고, 그 결과 최소한의 인간과의 상호 작용으로 또는 일부의 경우 승객 없이 차량이 이동하는 것이 허용된다.
모션 계획 및 제어는 자율 주행에 있어서 관건적인 동작이다. 대다수의 계획 및 제어 동작들은 다양한 센서들로부터 획득한 센서 데이터에 기반하여 수행되고, 상기 센서들에는 예를 들어 관성 측정 유닛(IMU), 빛 탐지 및 범위 측정(LIDAR) 유닛 및 무선 탐지와 거리측정(RADAR) 센서 등이 포함된다. 그러나 일부 경우(예를 들어, 특정 기상 상태)에 있어서, 이러한 센서들이 부족할 수 있다.
첨부된 도면의 각 도형에서 본 발명의 실시예들을 한정적으로 아니라, 예시적으로 도시하였고, 첨부된 도면에 있어서, 동일한 첨부 기호는 유사한 소자들을 지칭한다.
도 1은 일 실시예에 따른 네트워킹 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 자율 주행 차량의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 3a 내지 도 3b는 일 실시예에 따른 자율 주행 차량와 함께 사용되는 인지 및 계획 시스템의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 자율 주행 차량의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 자율 주행 차량의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 자율 주행 차량의 동작 과정을 나타내는 흐름도이다.
도 7은 일 실시예에 따른 데이터 처리 시스템을 나타내는 블록도이다.
본 발명의 다양한 실시예 및 양태들은 이하 상세한 설명을 참조하여 설명되며, 첨부된 도면들은 다양한 실시예들을 나타낸다. 아래의 설명 및 도면들은 본 발명의 예시일 뿐, 본 발명을 한정하는 것으로 해석되어서는 안된다. 다수의 구체적인 세부 사항들이 본 발명의 각 실시예들에 대한 충분한 이해를 제공하기 위해 설명된다. 그러나, 특정 경우에 있어서, 본 발명에 대한 간결한 설명을 제공하기 위해, 공지된 또는 종래의 세부 사항들에 대한 설명은 생략되었다.
본 명세서에서 "일 실시예(one embodiment)" 또는 "실시예(an embodiment)"라고 지칭하는 것은 실시예에 관련하여 설명한 구체적인 특징, 구조 또는 특성이 본 발명의 적어도 하나의 실시예에 포함될 수 있음을 의미한다. 본 명세서의 여러 부분에서 관용구 "일 실시예에 있어서"가 나타날 경우, 이는 항상 동일한 실시예를 가리켜야만 하는 것은 아니다.
본 개시의 일 측면에 따르면, 보다 양호한 자율 주행 동작을 실현하기 위하여, 상술한 센서 외에도 여분의 센서 시스템을 이용하여 상술한 센서에 대해 보충 역할을 한다. 여분의 센서 시스템은 예를 들어 자율 주행 차량(ADV)의 다양한 위치에 결합된 하나 또는 다수의 초음파 센서의 집합을 포함한다. 초음파 센서는 ADV의 전방 단부 및/또는 후방 단부에 장착된다. 비록 초음파 센서의 정확도는 상술한 기타 센서들의 정확도보다 낮으나, 초음파 센서는 가격이 상대적으로 저렴하다. 자율 주행에 대해 보조적인 측정을 진행하도록 초음파 센서를 여분의 센서로서 사용할 수 있다.
일 실시예에 따르면, ADV는 센서 시스템을 포함하되, 이러한 센서 시스템은 ADV의 다양한 위치에 장착된 다수의 센서들을 구비한다. 센서는 LIDAR 유닛, IMU 유닛, RADAR 유닛 및 초음파 센서 어레이를 포함한다. 초음파 센서 어레이는 ADV의 전방 단부에 배치되고, 다양한 감지 방향으로 설치된다. ADV는 센서 시스템에 연결된 인지 및 계획 시스템를 더 포함한다. 인지 및 계획 시스템은 인지 모듈과 계획 모듈을 포함한다. 인지 모듈은 센서 시스템의 센서로부터 수신된 센서 데이터에 기반하여 ADV 주위의 주행 환경을 인지한다. 센서 데이터는 초음파 센서로부터 획득한 초음파 센서 데이터를 포함한다. 계획 모듈은 인지 모듈로부터 수신되고 주행 환경을 인지함으로써 획득한 인지 데이터에 기반하여 ADV의 주행을 위한 궤적을 계획한다.
일 실시예에 있어서, 초음파 센서는 ADV의 중심을 기준으로 실질적으로 대칭되게 ADV의 전방 단부에 설치된다. 서로 인접한 각 쌍의 초음파 센서들 사이의 거리는 약 17 센티미터 내지 18 센티미터(cm)의 범위를 갖는다. 다수의 초음파 센서들 중에서 ADV의 가장 좌측에 위치한 제1 초음파 센서와 다수의 초음파 센서들 중에서 ADV의 가장 우측에 위치한 제2 초음파 센서 사이의 거리는 약 1.2 미터 내지 1.4 미터(m)의 범위를 갖는다. 서로 인접한 각 쌍의 초음파 센서들 사이의 거리는 ADV의 차량 폭에 따라 확정된다. 다른 일 실시예에 따르면, 다수의 초음파 센서들 중에서 ADV의 가장 좌측에 위치한 제1 초음파 센서와 다수의 초음파 센서들 중에서 ADV의 가장 우측에 위치한 제2 초음파 센서 사이의 거리는 ADV의 차량 폭에 따라 확정된다. 구체적인 실시예에 있어서, 제1 초음파 센서와 제2 초음파 센서 사이의 거리는 약 ADV의 차량 폭의 80%이다.
일 실시예에 따르면, 초음파 센서 각각의 감지방향은 ADV의 중심을 기준으로 대칭되게 배치되고, ADV의 전방 단부로부터 바깥방향을 향하여 배치된다. 초음파 센서 각각의 감지방향은 ADV의 전방 단부의 전방 가장자리에 배치된 미리 정해진 곡선에 따라 설정된다. 초음파 센서 각각의 감지방향은 미리 정해진 곡선과 수직된다. 초음파 센서 각각은 미리 정해진 곡선에 따라 배치된다. 구체적인 실시예에 있어서, 미리 정해진 곡선과 ADV의 전방 가장자리 사이ㅢ 최대거리는 약 5cm이다. 다수의 초음파 센서들 중에서 ADV의 가장 좌측에 위치한 제1 초음파 센서와 다수의 초음파 센서들 중에서 ADV의 가장 우측에 위치한 제2 초음파 센서 사이의 거리는 ADV의 차량 폭에 따라 확정된다. 제1 초음파 센서와 제2 초음파 센서 사이의 거리는 약 ADV의 차량 폭의 80%이다. 미리 정해진 곡선과 ADV의 전방 가장자리 사이의 최대거리는 약 제1 초음파 센서와 제2 초음파 센서 사이의 거리의 4% 내지 5%의 범위를 갖는다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 자율 주행 차량 네트워크 구성을 나타내는 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 구성(100)은, 네트워크(102) 상에서 하나 이상의 서버(103-104)와 통신 가능하게 결합될 수 있는 자율 주행 차량(101)을 포함한다. 하나의 자율 주행 차량이 도시되어 있지만, 다수의 자율 주행 차량이 서로 결합될 수 있고/있거나 네트워크(102)를 통해 서버들(103-104)에 결합될 수 있다. 네트워크(102)는 근거리 네트워크(LAN), 인터넷과 같은 광역 네트워크(WAN), 셀룰러 네트워크, 위성 네트워크 또는 이들의 조합과 같은 유선 또는 무선의 임의의 유형의 네트워크일 수 있다. 서버(들)(103-104)는 웹 또는 클라우드 서버, 애플리케이션 서버, 백엔드 서버 또는 이들의 조합과 같은 임의의 종류의 서버 또는 서버 클러스터일 수 있다. 서버(103-104)는 데이터 분석 서버, 콘텐츠 서버, 교통 정보 서버, 지도 및 관심 지점(MPOI: map and point of interest) 서버 또는 위치 서버 등일 수 있다.
자율 주행 차량은 차량이 운전자로부터의 입력이 거의 또는 전혀 없이 주변 환경을 내비게이트하는 자율 주행 모드로 구성될 수 있는 차량을 지칭한다. 이러한 자율 주행 차량은 차량이 운행되는 환경에 관한 정보를 검출하도록 구성된 하나 이상의 센서를 갖는 센서 시스템을 포함할 수 있다. 차량 및 관련 제어기(들)는 검출된 정보를 이용하여 주변 환경 사이로 내비게이트한다. 자율 주행 차량(101)은 수동 모드, 완전 자율 주행 모드 또는 부분 자율 주행 모드로 운행될 수 있다.
일 실시예에서, 자율 주행 차량(101)은 인지 및 계획 시스템(110), 차량 제어 시스템(111), 무선 통신 시스템(112), 사용자 인터페이스 시스템(113), 인포테인먼트 시스템(114) 및 센서 시스템(115)을 포함하지만, 이에 한정되지 않는다. 자율 주행 차량(101)은, 예를 들어, 가속 신호 또는 명령, 감속 신호 또는 명령, 조향 신호 또는 명령, 제동 신호 또는 명령 등과 같은 다양한 통신 신호 및/또는 명령을 사용하여, 차량 제어 시스템(111) 및/또는 인지 및 계획 시스템(110)에 의해 제어될 수 있는, 엔진, 차륜(wheel), 스티어링 휠, 변속기 등과 같은, 일반 차량에 포함되는 특정 공통 구성 요소를 더 포함할 수 있다.
구성요소(110-115)는 인터커넥트(interconnect), 버스, 네트워크 또는 이들의 조합을 통해 서로 통신 가능하게 결합될 수 있다. 예를 들어, 구성요소(110-115)는, 제어기 영역 네트워크(CAN) 버스를 통해 서로 통신 가능하게 결합될 수 있다. CAN 버스는, 호스트 컴퓨터가 없는 어플리케이션들에서 마이크로 컨트롤러들과 장치들이 서로 통신할 수 있도록 설계된 차량 버스 표준이다. 그것은 메시지 기반 프로토콜로서, 원래는 자동차 내의 멀티플렉스(multiplex) 전기 배선을 위해 설계되었지만, 다른 많은 상황에서도 사용된다.
이제 도 2를 참조하면, 일 실시예에서, 센서 시스템(115)은, 하나 이상의 카메라(211), GPS(global positioning system) 유닛(212), 관성 측정 유닛(IMU)(213), 레이더 유닛(214) 및 광 검출 및 측정(LIDAR) 유닛(215)을 포함하지만, 이에 한정되지 않는다. GPS 시스템유닛(212)은 자율 주행 차량의 위치에 관한 정보를 제공하도록 동작 가능한 송수신기(트랜시버)를 포함할 수 있다. IMU 유닛(213)은, 관성 가속도에 기초하여 자율 주행 차량의 위치 및 방향(orientation) 변화를 감지할 수 있다. 레이더 유닛(214)은, 무선 신호를 활용하여 자율 주행 차량의 로컬 환경 내의 물체들을 감지하는 시스템을 나타낼 수 있다. 일부 실시예들에서, 물체를 감지하는 것 외에, 레이더 유닛(214)은 물체의 속력 및/또는 진로(heading)를 추가로 감지할 수 있다. LIDAR 유닛(215)은, 레이저를 사용하여 자율 주행 차량이 위치한 환경 내의 물체들을 감지할 수 있다. LIDAR 유닛(215)은, 여러 시스템 구성 요소들 중에서, 하나 이상의 레이저 소스, 레이저 스캐너 및 하나 이상의 검출기를 포함할 수 있다. 카메라(211)는 자율 주행 차량을 둘러싸는 환경의 이미지를 캡쳐하기 위한 하나 이상의 장치를 포함할 수 있다. 카메라(211)는 정지 화상 카메라 및/또는 비디오 카메라일 수 있다. 카메라는, 예를 들어, 카메라를 회전 및/또는 틸팅 플랫폼에 장착함으로써, 기계적으로 이동 가능할 수 있다.
각 부재의 명칭이 가리키는 바와 같이, 초음파 센서(216)는 초음파를 이용하여 거리를 측정한다. 센서의 해드 부분에서 초음파가 발사되고, 목표물로부터 반사되는 음파를 전달받는다. 초음파 센서(216)는 발사되어 되돌아오기까지의 시간을 측정함으로써 목표물과의 거리를 측정한다.
센서 시스템(115)은, 소나(sonar) 센서, 적외선 센서, 스티어링(조향) 센서, 스로틀 센서, 제동 센서 및 오디오 센서(예를 들어, 마이크로폰)와 같은 기타 센서들을 더 포함할 수 있다. 오디오 센서는 자율 주행 차량을 둘러싸는 환경에서 소리(sound)를 캡쳐하도록 구성될 수 있다. 스티어링 센서는, 스티어링 휠, 차량의 차륜 또는 이들의 조합의 스티어링 각도를 감지하도록 구성될 수 있다. 스로틀 센서 및 제동 센서는, 차량의 스로틀 위치 및 제동 위치를 각각 감지한다. 일부 상황에서는, 스로틀 센서와 제동 센서가 통합 스로틀/제동 센서로 통합될 수 있다.
일 실시예에서, 차량 제어 시스템(111)은, 스티어링 유닛(201), 스로틀 유닛(202)(가속 유닛으로도 지칭됨) 및 제동 유닛(203)을 포함하나, 이에 한정되지 않는다. 스티어링 유닛(201)은, 차량의 방향 또는 진로(또는 진행 방향)을 조정하기 위한 것이다. 스로틀 유닛(202)은 모터 또는 엔진의 속력을 제어하여 차량의 속도 및 가속도를 순차적으로 제어하기 위한 것이다. 제동 유닛(203)은 차량의 차륜 또는 타이어를 감속시키도록 마찰을 제공함으로써 차량을 감속시키기 위한 것이다. 도 2에 도시된 구성 요소들은, 하드웨어, 소프트웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다.
도 1을 다시 참조하면, 무선 통신 시스템(112)은, 자율 주행 차량(101)과, 장치들, 센서들, 기타 차량들 등과 같은 외부 시스템들 간의 통신을 가능하게 한다. 예를 들어, 무선 통신 시스템(112)은, 하나 이상의 장치들과 직접 또는 네트워크(102) 상의 서버들(103-104)과 같은 통신 네트워크를 통해 무선 통신할 수 있다. 무선 통신 시스템(112)은, 임의의 셀룰러 통신 네트워크 또는 무선 근거리 네트워크(WLAN)를 사용할 수 있으며, 예를 들어, 기타 구성 요소 또는 시스템과 통신하기 위해 WiFi를 사용할 수 있다. 무선 통신 시스템(112)은, 예를 들어, 적외선 링크, 블루투스 등을 사용하여, 장치(예를 들어, 승객의 모바일 장치, 디스플레이 장치, 차량(101) 내의 스피커)와 직접 통신할 수 있다. 사용자 인터페이스 시스템(113)은, 예를 들어, 키보드, 터치 스크린 디스플레이 장치, 마이크로폰 및 스피커 등을 포함하는 차량(101) 내에 구현되는 주변 장치들의 일부일 수 있다.
자율 주행 차량(101)의 일부 또는 모든 기능은, 특히 자율 주행 모드에서 운행될 때, 인지 및 계획 시스템(110)에 의해 제어되거나 관리될 수 있다. 인지 및 계획 시스템(110)은, 센서 시스템(115), 제어 시스템(111), 무선 통신 시스템(112) 및/또는 사용자 인터페이스 시스템(113)으로부터 정보를 수신하고, 수신된 정보를 처리하고, 출발점에서 목적지점까지의 루트(route) 또는 경로를 계획한 다음, 계획 및 제어 정보에 기반하여 차량(101)을 주행하기 위해, 필요한 하드웨어(예를 들어, 프로세서(들), 메모리, 저장 장치) 및 소프트웨어(예를 들어, 운영 체계, 계획 및 라우팅(routing) 프로그램)을 포함한다. 대안적으로, 인지 및 계획 시스템(110)은 차량 제어 시스템(111)과 통합될 수 있다.
예를 들어, 승객인 사용자는, 예를 들어, 사용자 인터페이스를 통해 여행의 출발 위치 및 목적지를 지정할 수 있다. 인지 및 계획 시스템(110)은 여행 관련 데이터를 획득한다. 예를 들어, 인지 및 계획 시스템(110)은 서버들(103-104)의 일부일 수 있는 MPOI 서버로부터 위치 및 루트 정보를 획득할 수 있다. 위치 서버는 위치 서비스를 제공하고, MPOI 서버는 맵 서비스와 특정 위치들의 POI들을 제공한다. 대안적으로, 이러한 위치 및 MPOI 정보는 인지 및 계획 시스템(110)의 영구 저장 장치 로컬에 캐시될 수 있다.
자율 주행 차량(101)이 루트를 따라 이동하는 동안, 인지 및 계획 시스템(110)은 교통 정보 시스템 또는 서버(TIS)로부터 실시간 교통 정보도 획득할 수 있다. 서버(103-104)는 제3자 엔티티에 의해 운영될 수 있다. 대안적으로, 서버들(103-104)의 기능들은 인지 및 계획 시스템(110)과 통합될 수 있다. 인지 및 계획 시스템(110)은, 실시간 교통 정보, MPOI 정보 및 위치 정보뿐만 아니라 센서 시스템(115)에 의해 검출 또는 감지된 실시간 로컬 환경 데이터(예를 들어, 장애물, 물체, 주변 차량)에 기반하여, 예를 들어, 제어 시스템(111)을 통해, 최적의 루트를 계획하고, 지정된 목적지에 안전하고 효율적으로 도착하기 위해 계획된 루트에 따라 차량(101)을 주행할 수 있다.
서버(103)은 다양한 클라이언트에 대해 데이터 분석 서비스를 제공하는 데이터 분석 시스템일 수 있다. 일 실시예에 있어서, 데이터 분석 시스템(103)은 데이터 컬렉터(121) 및 기계 학습 엔진(122)을 포함한다. 데이터 컬렉터(121)는 자율 주행 차량 또는 인간 운전자가 운전하는 일반적인 차량을 포함한 다양한 차량들로부터 주행 통계 데이터(123)를 수집한다. 주행 통계 데이터(123)는 내려진 주행 명령(예를 들어, 조절판, 브레이크, 조향 명령)을 가리키는 정보 및 서로 다른 시점에서 차량의 센서에 의해 획득한 차량 응답(예를 들어, 속도, 가속, 감속, 방향)을 포함한다. 주행 통계 데이터(123)는 서로 다른 시점에서의 주행 환경, 예를 들어, 루트(시작 위치 및 목적지 위치를 포함함), MPOI, 도로 상황, 기상 상태 등을 반영하는 정보를 더 포함할 수 있다.
주행 통계 데이터(123)에 기반하여, 기계 학습 엔진(122)은 다양한 목적으로 규칙, 알고리즘 및/또는 모델(124)의 집합을 생성 및 트레닝한다. 일 실시예에 있어서, 알고리즘(124)은 초음파 센서를 이용하여 거리를 측정하는 알고리즘을 포함할 수 있다. 이어서, 알고리즘(124)은 ADV에 업로드되어 자율적으로 주행하는 동안 실시간으로 이용될 수 있다.
도 3a 및 도 3b는 일 실시예에 따른 자율 주행 차량과 함께 사용되는 인지 및 계획 시스템의 일례를 나타내는 블록도이다. 시스템(300)은, 도 1의 자율 주행 차량(101)의 일부로서 구현될 수 있으며, 인지 및 계획 시스템(110), 제어 시스템(111) 및 센서 시스템(115)을 포함하나, 이에 한정되지 않는다. 도 3a 및 도 3b을 참조하면, 인지 및 계획 시스템(110)은 로컬라이제이션(localization) 모듈(301), 인지 모듈(302), 예측 모듈(303), 결정 모듈(304), 계획 모듈(305), 제어 모듈(306) 및 루트 선택 모듈(307)을 포함하나, 이에 제한되지 않는다.
모듈들(301-307)의 일부 또는 전부는 소프트웨어, 하드웨어, 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 이들 모듈은 영구 저장 장치(352)에 설치되고, 메모리(351)에 로드되며, 하나 이상의 프로세서(미도시)에 의해 실행될 수 있다. 이들 모듈 중 일부 또는 전부는, 도 2의 차량 제어 시스템(111)의 일부 또는 모든 모듈들과 통신 가능하게 결합되거나 통합될 수 있다. 모듈들(301-307) 중 일부는 통합 모듈로서 서로 통합될 수 있다.
로컬라이제이션 모듈(301)은 예를 들어, GPS 유닛(212)을 이용하여 자율 주행 차량(300)의 현재 위치를 확정하고 사용자의 코스 또는 루트에 연관된 임의의 데이터를 관리한다. 로컬라이제이션 모듈(301)(맵 및 루트 모듈이라고도 함)은 사용자의 여행 또는 루트와 관련된 임의의 데이터를 관리한다. 사용자는, 예를 들어, 사용자 인터페이스를 통해 로그인하고 여행의 출발 위치 및 목적지를 지정할 수 있다. 로컬라이제이션 모듈(301)은, 맵 및 루트 정보(311)와 같은 자율 주행 차량(300)의 기타 구성 요소와 통신하여 여행 관련 데이터를 획득한다. 예를 들어, 로컬라이제이션 모듈(301)은 위치 서버, 및 맵 및 POI(MPOI) 서버로부터 위치 및 루트 정보를 획득할 수 있다. 위치 서버는 위치 서비스를 제공하고, MPOI 서버는 맵 서비스와 특정 위치들의 POI들을 제공하며, 이는 맵 및 루트 정보(311)의 일부로서 캐시될 수 있다. 자율 주행 차량(300)이 루트를 따라 이동하는 동안, 로컬라이제이션(localization) 모듈(301)은 교통 정보 시스템 또는 서버로부터 실시간 교통 정보도 획득할 수 있다.
센서 시스템(115)에 의해(초음파 센서(216)를 이용하는 것을 포함하여) 제공되는 센서 데이터 및 로컬라이제이션 모듈(301)에 의해 획득되는 로컬라이제이션 정보에 기반하여, 인지 모듈(302)에 의해 주변 환경의 인지(perception)가 결정된다. 인지 정보는 일반 운전자가 그가 주행하는 차량 주위를 어떻게 인지(perceive)하는지를 나타낼 수 있다. 인지(perception)는 차로 구성, 신호등 신호, 기타 차량의 상대적 위치, 보행자, 건물, 횡단 보도 또는 기타 교통 관련 표지판(예를 들어, 정지 표지판, 양보(yield) 표지판) 등을, 예를 들어, 물체의 형태로 포함할 수 있다. 차로 구성은 하나 또는 다수의 차로/차선을 표현하는 정보를 포함하는 바, 예를 들어, 차선의 형태(예를 들어, 직선 또는 곡선 형태), 차로 폭, 도로에 몇개의 차선이 포함되는지, 일방통행인지 쌍방통행인지, 병합차선인지 분열 차선인지, 출구 차선 여부 등을 포함한다.
인지 모듈(302)은, 자율 주행 차량의 환경에서 물체 및/또는 특징을 식별하기 위해, 하나 이상의 카메라에 의해 캡쳐된 이미지를 처리 및 분석하는 컴퓨터 비전 시스템 또는 컴퓨터 비전 시스템의 기능을 포함할 수 있다. 물체는 교통 신호, 도로 경계, 다른 차량, 보행자 및/또는 장애물 등을 포함할 수 있다. 컴퓨터 비전 시스템은 물체 인식 알고리즘, 비디오 추적 및 다른 컴퓨터 비전 기술을 사용할 수 있다. 일부 실시예에서, 컴퓨터 비전 시스템은, 환경을 매핑하고, 물체를 추적하고, 물체의 속도 추정 등을 할 수 있다. 인지 모듈(302)은 RADAR 및/또는 LIDAR와 같은 별도의 센서에 의해 제공되는 기타 센서 데이터에 기반하여 물체를 검출할 수도 있다.
각각의 물체에 대해, 예측 모듈(303)은 다양한 상황에서 물체가 어떠한 동작을 진행할지에 대해 예측한다. 상기 예측은 맵/루트 정보(311) 및 교통 규칙(312)의 집합에 따라, 각 시점에서의 주행 환경을 인지함으로써 획득한 인지 데이터에 기반하여 실행된다. 예를 들어, 물체가 반대 방향에 위치한 차량이고 현재 주행 환경에는 교차로가 포함될 경우, 예측 모듈(303)은 상대 차량이 앞방향으로 직선 이동하거나 또는 선회할 것으로 예측한다. 인지 데이터가 교차로에 교통 신호등이 없음을 가리킬 경우, 예측 모듈(303)은 차량이 교차로에 진입하기 전에 완전히 멈춰야 할 수 있음을 예측할 수 있다. 인지 데이터가 차량이 현재 좌회전 차선 또는 우회전 차선에 위치함을 가리킬 경우, 예측 모듈(303)은 각각 차량이 좌회전 또는 우회전할 가능성이 높은 것으로 예측할 수 있다.
각각의 물체에 대해, 결정 모듈(304)은 물체를 어떻게 다룰지에 대한 결정을 한다. 예를 들어, 특정 물체(예를 들어, 교차 도로 중의 다른 한 차량) 및 해당 물체를 나타내는 메타 데이터(예를 들어, 속도, 방향, 조향 각도)에 대해, 결정 모듈(304)은 어떠한 방식으로 물체와 마주할지를 결정한다(예를 들어, 추월, 양보, 정지, 통과). 결정 모듈(304)은 영구 저장 장치(352)에 저장된 교통 규칙 또는 주행 규칙(312)과 같은 규칙 집합에 따라 이러한 결정을 내릴 수 있다.
루트 선택 모듈(307)은 시작점으로부터 목적지까지의 하나 또는 다수의 루트 또는 경로를 제공하도록 구성된다. 예를 들어, 사용자로부터 수신된 시작점 위치로부터 목적지 위치까지의 정해진 코스에 대해, 루트 선택 모듈(307)은 루트 및 맵 정보(311)를 획득하고, 시작점 위치로부터 목적지 위치에 이르는 모든 가능한 루트 또는 경로를 확정한다. 루트 선택 모듈(307)은 확정된 시작점 위치로부터 목적지 위치에 이르는 루트 각각에 대해 지형도 형식의 기준선을 생성할 수 있다. 기준선은 예를 들어 기타 차량, 장애물 또는 교통 상황 등 그 어떠한 간섭도 없는 상황에서의 이상적인 루트 또는 경로를 나타낸다. 다시 말하면, 도로 상에 기타 차량, 행인 또는 장애물이 없을 경우, ADV는 정확히 또는 근접하게 기준선을 따라 주행할 것이다. 이어서, 지형도는 결정 모듈(304) 및/또는 계획 모듈(305)에 제공된다. 결정 모듈(304) 및/또는 계획 모듈(305)은 모든 가능한 루트를 점검하여, 기타 모듈로부터 제공된 기타 데이터(예를 들어, 로컬라이제이션 모듈(301)로부터 제공된 교통 상황, 인지 모듈(302)에 의해 인지된 주행 환경 및 예측 모듈(303)을 통해 예측한 교통 상황)에 따라 최적의 루트 중 하나를 선택하고 수정한다. ADV를 제어하기 위한 실제 경로 또는 루트는 일 시점에서의 특정 주행 환경에 따라 루트 선택 모듈(307)에 의해 제공되는 기준선과 근접하거나 또는 그와 상이할 수 있다.
인지된 물체들 각각에 대한 결정에 기반하여, 계획 모듈(305)은 루트 선택 모듈(307)에 의해 제공된 기준선을 기준으로, 자율 주행 차량에 대한 경로 또는 루트뿐만 아니라 주행 파라미터(예를 들어, 거리, 속도 및/또는 회전 각도)를 계획한다. 즉, 주어진 물체에 대해, 결정 모듈(304)은 물체에 대한 처리를 결정하고, 계획 모듈(305)은 그것을 어떻게 수행할지를 결정한다. 예를 들어, 주어진 물체에 대해, 결정 모듈(304)은 물체를 지나가는 것으로 결정할 수 있는 반면, 계획 모듈(305)은 물체의 좌측 또는 우측으로 지나갈지를 결정할 수 있다. 계획 및 제어 데이터는 계획 모듈(305)에 의해 생성되고, 차량(300)이 다음 이동 사이클(예를 들어, 다음 루트/경로 세그먼트)에서 어떻게 움직일 것인지를 기술하는 정보를 포함한다. 예를 들어, 계획 및 제어 데이터는, 차량(300)이 시속 30 마일(mph)의 속력으로 10m 이동한 다음 25 mph의 속력으로 우측 차로로 변경하도록 지시할 수 있다.
계획 및 제어 데이터에 기반하여, 제어 모듈(306)은 계획 및 제어 데이터에 의해 정의된 루트 또는 경로에 따라, 차량 제어 시스템(111)에 적절한 명령 또는 신호를 전송함으로써 자율 주행 차량을 제어 및 주행한다. 계획 및 제어 데이터에는, 경로 또는 루트 상의 시간에 따른 상이한 시점에서 적절한 차량 설정 또는 주행 파라미터(예를 들어, 스로틀, 제동 및 선회 명령)를 사용하여 루트 또는 경로의 제1 지점에서 제2 지점까지 차량을 주행할 수 있는 충분한 정보가 포함되어 있다.
일 실시예에 있어서, 계획 단계는 다수의 계획 주기(또는 주행 주기로 지칭됨)로 나뉘어 수행된다. 예를 들어, 100밀리세컨드(ms)의 시간 간격으로 수행될 수 있다. 다수의 계획 주기 또는 주행 주기 각각에 대해, 계획 및 제어 데이터에 기반하여 하나 또는 다수의 제어 명령을 내린다. 다시 말하면, 매 100ms마다, 계획 모듈(305)은 예를 들어 목적지위치 및 ADV가 목적지 위치에 도달하기까지 소요되는 시간을 포함하여 다음 루트 구간 또는 경로 구간을 계획한다. 대안적으로, 계획 모듈(305)은 특정 속도, 방향 및/또는 조향 각도 등을 지정할 수도 있다. 실시예에 있어서, 계획 모듈(305)은 다음의 미리 정해진 기간(예를 들어, 5초)에 대한 루트 구간 또는 경로 구간을 계획한다. 각각의 계획 주기에 있어서, 계획 모듈(305)은 앞 주기에서 계획한 목적지 위치에 따라 현재 주기(예를 들어, 다음 5초)에 대한 목적지 위치를 계획한다. 그 다음, 제어 모듈(306)은 현재 주기의 계획 또는 제어 데이터에 기반하여 하나 또는 다수의 제어 명령(예를 들어, 조절판, 브레이크, 조향 제어 명령)을 생성한다.
결정 모듈(304) 및 계획 모듈(305)은 통합 모듈로서 통합될 수 있다. 결정 모듈(304)/계획 모듈(305)은, 자율 주행 차량에 대한 주행 경로를 결정하기 위한 내비게이션 시스템 또는 내비게이션 시스템의 기능들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 네비게이션 시스템은, 자율 주행 차량이 주행하는 동안 인지된 장애물을 실질적으로 피하면서 최종 목적지에 이르는 도로 기반 경로를 따라 이동할 수 있도록, 일련의 속도 및 진행 방향(directional heading)을 결정한다. 목적지는, 사용자 인터페이스 시스템(113)을 통한 사용자 입력에 따라 설정될 수 있다. 내비게이션 시스템은, 자율 주행 차량이 운행되는 동안 주행 경로를 동적으로 업데이트할 수 있다. 네비게이션 시스템은, 자율 주행 차량을 위한 주행 경로를 결정하기 위해 GPS 시스템 및 하나 이상의 지도로부터의 데이터를 통합할 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 자율 주행 차량의 구성을 나타내는 도면이다. 도 4(ADV의 상면도)를 참조하면, IMU, LIDAR, RADAR 등과 같은 일반적인 센서외에, 초음파 센서(400A-400C) 어레이(초음파 센서(400)로 총칭됨)도 ADV의 전방 단부 상에 장착된다.
도 5는 일 실시예에 따른 자율 주행 차량의 상면도(도 4의 확대도)를 나타내는 도면이다. ADV(500)는 앞서 설명된 ADV의 일부분으로 구현될 수 있다. 도 5를 참조하면, 초음파 센서(400) 어레이는 ADV(500)의 전방 단부 상에 장착될 수 있다. 일 실시예에 있어서, 초음파 센서(400)는 ADV의 중심을 기준으로 실질적으로 대칭되게 ADV의 전방 단부 상에 배치될 수 있다. 일 특정 실시예에 있어서, 인접한 한 쌍의 초음파 센서들(예를 들어, 초음파 센서(400A-400B)) 사이의 거리는 약 17cm 내지 18cm의 범위를 갖는다.
다수의 초음파 센서들 중에서 ADV(500)의 가장 좌측에 위치한 제1 초음파 센서(예를 들어, 센서(400A))와 다수의 초음파 센서들 중에서 ADV(500)의 가장 우측에 위치한 제2 초음파 센서(예를 들어, 센서(400C)) 사이의 거리(501)는 약 1.2 미터 내지 1.4 미터의 범위를 갖는다. 일 실시예에 있어서, 서로 인접한 한 쌍의 초음파 센서들 (예를 들어, 센서 (400A-400B)) 사의 의 거리는 ADV(500)의 차량 폭에 따라 확정된다. 다른 일 실시예에 따르면, 가장 좌측의 센서 (400A)와 가장 우측의 센서(400C) 사이의 거리(501)는 ADV(500)의 차량 폭에 따라 확정된다. 구체적인 실시예에 있어서, 센서(400A)와 센서 (400C)사이의 거리(501)는 약 ADV(500)의 차량 폭의 80%이다.
일 실시예에 따르면, 초음파 센서(400) 각각의 감지 방향(예를 들어, 전방을 향한 화살표로 표시함)은 ADV(500)의 중심을 기준으로 대칭되게 배치되고, ADV(500)의 전방 단부에서 바깥 방향으로 배치된다. 초음파 센서 각각의 감지방향은 ADV(500)의 전방 단부의 전방 가장자리에 설정된 미리 정해진 곡선에 따라 배치된다. 초음파 센서(400) 각각의 감지 방향은 미리 정해진 곡선(510)과 수직된다. 초음파 센서(400) 각각은 미리 정해진 곡선(510)에 따라 배치된다.
구체적인 실시예에 있어서, 미리 정해진 곡선과 ADV의 전방 가장자리 사이의 최대거리(502)는 약 5cm이다. ADV(500)의 가장 좌측의 센서(400A)와 가장 우측의 센서(400C) 사이의 거리(501)는 ADV(500)의 차량 폭에 따라 확정된다. 초음파 센서(400A)와 초음파 센서(400C) 사이의 거리(501)는 약 ADV(500)의 차량 폭의 80%이다. 일 실시예에 있어서, 미리 정해진 곡선(510)과 ADV(500)의 전방 가장자리 사이의 최대거리(502)는 약 제1 초음파 센서(400A)와 제2 초음파 센서(400C) 사이의 거리(501)의 4% 내지 5%의 범위를 갖는다.
도 6은 일 실시예에 따른 자율 주행 차량의 동작 과장을 나타내는 흐름도이다. 프로세스(600)은 소프트웨어(예를 들어, 비 일시적인 컴퓨터 판독 가능 매체 상에 구현됨), 또는 이들의 조합을 포함하는, 프로세싱 로직에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 프로세스(600)은 상술한 ADV(300)에 의해 수행될 수 있다. 도 6을 참조하면, 동작(601)에서, 다수의 센서가 제공되고, 다수의 센서는 ADV의 다수의 위치 상에 배치된다. 센서는 LIDAR 유닛, IMU 유닛, RADAR 유닛 및 초음파 센서 어레이를 포함한다. 초음파 센서 어레이는 ADV의 전방 단부 상에 배치되고, 다수의 감지 방향으로 설치된다. 동작(602)에서, 프로세싱 로직은 센서 시스템의 각 센서로부터 수신된 센서 데이터(초음파 센서로부터 획득한 초음파 센서 데이터를 포함함)에 기반하여 ADV 주위의 주행 환경을 인지한다. 동작(603)에서, 프로세싱 로직은 인지 모듈로부터 수신된, 주행 환경을 인지함으로써 획득한 인지 데이터에 기반하여 ADV의 주행을 위한 궤적을 계획한다.
상술된 도면의 구성 요소의 일부 또는 전부는 소프트웨어, 하드웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 이러한 구성 요소는 영구 기억 장치에 설치되고 저장되는 소프트웨어로서 구현될 수 있고, 이는 본 출원 전반에 걸쳐 기술된 프로세스 또는 동작들을 실행하기 위해 프로세서(미도시)에 의해 메모리에 로딩되고 실행될 수 있다. 대안적으로, 이러한 구성 요소는, 집적 회로(예를 들어, 주문형 집적 회로 또는 ASIC), 디지털 신호 처리기(DSP) 또는 필드 프로그래머블 게이트 어레이(Field Programmable Gate Array; FPGA)와 같은 전용 하드웨어에 프로그램되거나 내장된 실행 가능 코드로서 구현될 수 있으며, 이는 애플리케이션으로부터 대응하는 드라이버 및/또는 운영 체제를 통해 액세스될 수 있다. 또한, 이러한 구성요소는, 하나 이상의 특정 명령을 통해 소프트웨어 구성요소에 의해 액세스 가능한 명령어 세트의 일부로서, 프로세서 또는 프로세서 코어 내에 특정 하드웨어 로직으로서 구현될 수 있다. 룩업 테이블(500 및 600)은 영구 저장 장치에서 유지되고, 메모리에 로딩되며, 다음 계획 구간에 대한 모션 계획을 선택할 때 모션 계획 선택기(350)에 의해 액세스 될 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따라 이용될 수 있는 데이터 처리 시스템의 일 예를 나타내는 블록도이다. 예를 들어, 시스템(1500)은, 예를 들어 도 1의 임의의 서버(103-104) 또는 인지 및 계획 시스템(110)과 같은, 상기 프로세스 또는 방법을 수행하는 임의의 데이터 처리 시스템을 나타낼 수 있다. 시스템(1500)은 다수의 상이한 구성 요소들을 포함할 수 있다. 이들 구성 요소는, 집적 회로(IC), 그 부분, 개별 전자 장치 또는 컴퓨터 시스템의 마더 보드 또는 애드-인 카드와 같은 회로 보드에 적용되는 다른 모듈로서 구현 될 수 있거나, 컴퓨터 시스템의 샤시 내에 다른 방법으로 통합되는 구성 요소들로써 구현될 수 있다.
또한, 시스템(1500)은 컴퓨터 시스템의 많은 구성 요소들의 상위 레벨 뷰를 도시하기 위한 것이다. 그러나, 추가의 구성 요소가 특정 구현예에 존재할 수 있고, 또한, 도시된 구성 요소의 상이한 배열이 다른 구현예에서 나타날 수 있음을 이해해야 한다. 시스템(1500)은 데스크탑, 랩탑, 태블릿, 서버, 셀룰러 폰, 미디어 플레이어, PDA(personal digital assistant), 스마트 워치, 개인용 통신기, 게임 장치, 네트워크 라우터 또는 허브, 무선 액세스 포인트(AP) 또는 중계기(repeater), 셋톱 박스 또는 이들의 조합일 수 있다. 또한, 단지 하나의 기계 또는 시스템이 도시되어 있으나, "기계" 또는 "시스템"이라는 용어는, 본 출원에서 기술하는 방법들의 하나 이상을 실행하기 위해, 개별적으로 또는 공동으로 명령어들의 세트(또는 다수의 세트)를 수행하는 임의의 기계 또는 시스템의 집합을 포함하도록 취급될 것이다.
일 실시예에서, 시스템(1500)은 버스 또는 인터커넥트(1510)를 통해 프로세서(1501), 메모리(1503) 및 디바이스들(1505-1508)을 포함한다. 프로세서(1501)는, 내부에 단일 프로세서 코어 또는 다중 프로세서 코어를 포함하는, 단일 프로세서 또는 다중 프로세서를 나타낼 수 있다. 프로세서(1501)는, 마이크로 프로세서, 중앙 처리 장치(CPU) 등과 같은 하나 이상의 범용 프로세서를 나타낼 수 있다. 구체적으로, 프로세서(1501)는 CISC(COMPLEX INSTRUCTION SET COMPUTING) 마이크로프로세서, RISC(REDUCED INSTRUCTION SET COMPUTING) 마이크로프로세서, VLIW(VERY LONG INSTRUCTION WORD) 마이크로프로세서, 또는 다른 명령어 세트를 구현하는 프로세서, 또는 명령어 세트의 조합을 구현하는 프로세서들일 수 있다. 프로세서(1501)는 주문형 집적 회로(ASIC), 셀룰러 또는 베이스 밴드 프로세서, 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA), 디지털 신호 프로세서(DSP), 네트워크 프로세서, 그래픽 프로세서, 통신 프로세서, 암호화 프로세서, 코-프로세서, 임베디드 프로세서, 또는 명령어를 처리할 수 있는 임의의 다른 유형의 로직 등과 같은 하나 이상의 특수 목적 프로세서일 수도 있다.
프로세서(1501)는, 초 저전압 프로세서와 같은 저전력 멀티 코어 프로세서 소켓일 수 있고, 시스템의 다양한 구성요소와의 통신을 위한 메인 프로세싱 유닛 및 중앙 허브로서 작동할 수 있다. 이러한 프로세서는 시스템 온 칩(SoC)으로서 구현될 수 있다. 프로세서(1501)는, 본 명세서에서 논의된 동작들 및 단계들을 수행하기 위한 명령어들을 실행하도록 구성된다. 시스템(1500)은, 디스플레이 제어기, 그래픽 프로세서 및/또는 디스플레이 장치를 포함할 수 있는, 선택적인 그래픽 서브 시스템(1504)과 통신하는 그래픽 인터페이스를 더 포함할 수 있다.
프로세서(1501)는, 일 실시예에서 주어진 양의 시스템 메모리를 제공하기 위한 다수의 메모리 장치를 통해 구현될 수 있는, 메모리(1503)와 통신할 수 있다. 메모리(1503)는, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 다이나믹 RAM(DRAM), 동기식 DRAM(SDRAM), 스태틱 RAM(SRAM)와 같은 하나 이상의 휘발성 저장(또는 메모리) 장치 또는 기타 유형의 저장 장치를 포함할 수 있다. 메모리(1503)는, 프로세서(1501) 또는 임의의 기타 장치에 의해 실행되는 명령어들의 시퀀스를 포함하는 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 다양한 운영 체제, 장치 드라이버, 펌웨어(예를 들어, 입출력 기본 시스템 또는 BIOS), 및/또는 애플리케이션의 실행 가능 코드 및/또는 데이터는 메모리(1503)에 로드되고 프로세서(1501)에 의해 실행될 수 있다. 운영 체제는, 예를 들어, 로봇 운영 체제(ROS), 마이크로소프트® 사의 윈도우즈® 운영 체제, 애플의 맥 OS®/iOS®, 구글®의 안드로이드®, LINUX, UNIX, 또는 다른 실시간 또는 임베디드 운영 체제와 같은 임의의 유형의 운영 체제일 수 있다.
시스템(1500)은, 네트워크 인터페이스 장치(들)(1505), 선택적인 입력 장치(들)(1506) 및 기타 선택적인 I/O 장치(들)(1507)를 포함하는 장치들(1505-1508)과 같은 I/O 장치들을 더 포함할 수 있다. 네트워크 인터페이스 디바이스(1505)는 무선 트랜시버 및/또는 네트워크 인터페이스 카드(NIC)를 포함할 수 있다. 무선 트랜시버는, WiFi 트랜시버, 적외선 트랜시버, 블루투스 트랜시버, WiMax 트랜시버, 무선 셀룰러 전화 트랜시버, 위성 트랜시버(예를 들어, GPS(Global Positioning System) 송수신기) 또는 다른 무선 주파수(RF) 트랜시버일 수 있으며, 또는 이들의 조합일 수 있다. NIC는 이더넷 카드(Ethernet card)일 수 있다.
입력 장치(들)(1506)는, 마우스, 터치 패드, (디스플레이 장치(1504)와 통합될 수 있는) 터치 감지 스크린, 스타일러스와 같은 포인터 장치 및/또는 키보드(예를 들어, 물리적 키보드 또는 터치 감지 스크린의 일부로 표시되는 가상 키보드)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 입력 장치(1506)는, 터치 스크린에 결합되는 터치 스크린 제어기를 포함할 수 있다. 터치 스크린 및 터치 스크린 제어기는, 예컨대 다수의 터치 감도 기술 중 임의의 것을 사용하여 접촉(CONTACT) 및 이동(MOVE) 또는 중지(BREAK)를 검출할 수 있다. 터치 감도 기술은 예를 들어, 용량성, 저항성, 적외선 및 표면 탄성파 기술뿐만 아니라, 터치 스크린과의 하나 이상의 접촉점을 결정하기 위한 그 외의 근접 센서 어레이 또는 기타 요소를 포함하며, 이에 제한되지 않는다.
I/O 장치들(1507)은 오디오 장치를 포함할 수 있다. 오디오 장치는 음성 인식, 음성 복제, 디지털 녹음 및/또는 전화 기능과 같은 음성 작동 기능을 가능하게 하기 위해 스피커 및/또는 마이크를 포함할 수 있다. 기타 I/O 장치들(1507)은, USB(universal serial bus) 포트(들), 병렬 포트(들), 직렬 포트(들), 프린터, 네트워크 인터페이스, 버스 브리지(예를 들어, PCI-PCI 브리지), 센서(들)(예를 들어, 가속도계, 자이로스코프, 자력계, 광 센서, 나침반, 근접 센서 등과 같은 모션 센서) 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 장치들(1507)은 이미징 프로세싱 서브 시스템(예를 들어, 카메라)를 더 포함할 수 있다. 이미징 프로세싱 서브 시스템은, 사진 및 비디오 클립 녹화와 같은 카메라 기능들을 가능하게 하는데 이용되는, CCD(CHARGE COUPLED DEVICE) 또는cmOS(COMPLEMENTARY METAL-OXIDE SEMICONDUCTOR) 광학 센서와 같은 광학 센서를 포함할 수 있다. 특정 센서들은, 센서 허브(미도시)를 통해 인터커넥트(1510)에 연결될 수 있고, 키보드 또는 열 센서와 같은 기타 장치는 시스템(1500)의 구체적인 구성 또는 설계에 따라 내장형 제어기(미도시)에 의해 제어될 수 있다.
데이터, 애플리케이션, 하나 이상의 운영 체제 등과 같은 정보의 영구 저장을 제공하기 위해, 대용량 저장 장치(미도시)가 또한 프로세서(1501)에 연결될 수 있다. 다양한 실시예에서, 시스템 응답성을 향상하고 더 얇고 가벼운 시스템 설계를 가능하게 하기 위해, 이 대용량 저장 장치는 SSD(solid state device)를 통해 구현될 수 있다. 그러나, 기타 실시예들에서, 대용량 저장 장치는, 시스템 활동의 재가동 시에 빠른 파워 업이 일어나도록, 파워 다운 이벤트들 동안 컨텍스트 상태(context state) 및 다른 그러한 정보의 비 휘발성 저장을 가능하게 하기 위해 SSD 캐시로서 작용하는, 더 적은 양의 SSD 스토리지와 함께 하드 디스크 드라이브(HDD)를 사용하여 주로 구현될 수 있다. 또한, 플래시 장치는, 예를 들어, 직렬 주변 장치 인터페이스(SPI)를 통해 프로세서(1501)에 결합될 수 있다. 이 플래시 장치는, 시스템의 기타 펌웨어뿐만 아니라 BIOS를 포함하는, 시스템 소프트웨어의 비휘발성 저장 공간을 제공할 수 있다.
저장 장치(1508)는, 본 명세서에 기술된 방법들 또는 기능들의 하나 이상을 내장하는 하나 이상의 명령어 세트 또는 소프트웨어(예를 들어, 모듈, 유닛 및/또는 로직(1528)이 저장되는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(1509)(기계 판독 가능 저장 매체 또는 컴퓨터 판독 가능 매체로도 알려짐)을 포함할 수 있다. 프로세싱 모듈/유닛/로직(1528)은, 예를 들어, 인지 모듈(302), 계획 모듈(304) 및/또는 제어 모듈(306)과 같은, 전술한 구성 요소들 중 임의의 것을 나타낼 수 있다. 프로세싱 모듈/유닛/로직(1528)은 또한 머신 액세스 가능 저장 매체를 또한 구성하는, 데이터 처리 시스템(1500), 메모리(1503) 및 프로세서(1501)에 의한 실행 중에 메모리(1503) 및/또는 프로세서(1501) 내에 완전히 또는 적어도 부분적으로 상주할 수 있다. 프로세싱 모듈/유닛/로직(1528)은 네트워크 인터페이스 장치(1505)를 통해 네트워크를 통해 더 송신되거나 수신될 수 있다.
또한, 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(1509)는 전술한 일부 소프트웨어 기능을 지속적으로 저장하는데 사용될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(1509)는 예시적인 실시예에서 단일 매체로 도시되어 있으나, "컴퓨터 판독 가능 저장 매체"라는 용어는 하나 이상의 명령어 세트들을 저장하는 단일 매체 또는 다중 매체(예를 들어, 중앙 집중식 또는 분산형 데이터베이스 및/또는 연관된 캐시들 및 서버들)를 포함하도록 취급되어야 한다. "컴퓨터 판독 가능 저장 매체"라는 용어는, 또한 기계에 의한 실행을 위한 명령 세트를 저장 또는 인코딩할 수 있고, 본 개시의 방법들 중 하나 이상을 기계가 수행하게 하는 임의의 매체를 포함하도록 취급될 것이다. 따라서, "컴퓨터 판독 가능 저장 매체"라는 용어는, 솔리드 스테이트 메모리, 광학 및 자기 매체, 또는 임의의 기타 비 일시적 기계 판독 가능 매체를 포함하도록 취급되나, 이에 한정되는 것은 아니다.
프로세싱 모듈/유닛/로직(1528), 본 명세서에서 설명된 구성 요소들 및 다른 특징들은, 개별 하드웨어 구성 요소들로서 구현되거나, ASIC, FPGA, DSP 또는 유사한 장치와 같은 하드웨어 구성 요소들의 기능성에 통합될 수 있다. 또한, 프로세싱 모듈/유닛/로직(1528)은 하드웨어 장치 내의 펌웨어 또는 기능 회로로 구현될 수 있다. 또한, 프로세싱 모듈/유닛/로직(1528)은 임의의 조합 하드웨어 장치 및 소프트웨어 구성 요소로 구현될 수 있다.
시스템(1500)은, 데이터 처리 시스템의 다양한 구성 요소로 도시되어 있으나, 구성 요소들을 서로 연결시키는 임의의 특정 아키텍처 또는 방식을 나타내기 위한 것이 아니다. 이러한 세부 사항들은 본 개시의 특정 실시예들에 관련되는 것이 아니다. 네트워크 컴퓨터, 휴대식 컴퓨터, 셀룰러 폰, 서버 및/또는 더 적은 구성 요소 또는 더 많은 구성 요소를 갖는 기타 데이터 처리 시스템 또한 본 개시의 실시예들과 함께 사용될 수 있다.
전술한 상세 설명의 일부는, 컴퓨터 메모리 내의 데이터 비트에 대한 동작의 알고리즘 및 기호 표현의 방식으로 제시되었다. 이러한 알고리즘 설명 및 표현은, 데이터 처리 기술 분야의 당업자가 자신의 연구 내용을 다른 당업자에게 가장 효과적으로 전달하는데 사용되는 방법이다. 알고리즘은 본 명세서에서 그리고 일반적으로, 원하는 결과를 이끌어내는 일관된 동작 순서(self-consistent sequence)로 인식된다. 이 동작들은 물리량의 물리적인 조작을 요구하는 것들이다.
그러나 이러한 모든 용어 및 그와 유사한 용어들은 적절한 물리량과 관련되어야 하며 이러한 수량에 적용되는 편리한 레이블일 뿐이다. 상기 기재로부터 명백한 바와 같이, 특별히 달리 언급되지 않는 한, 명세서 전반에 걸쳐, 이하의 특허청구범위에서 제시된 것과 같은 용어들을 활용한 기재는, 컴퓨터 시스템의 레지스터 및 메모리 내의 물리(전자)량으로 표현되는 데이터를, 컴퓨터 시스템 메모리 또는 레지스터 또는 기타 그러한 정보 저장소, 전송 또는 디스플레이 장치 내에 물리량으로 유사하게 표현되는 기타 데이터로 조작하고 변형시키는, 컴퓨터 시스템 또는 유사한 전자 컴퓨팅 장치의 동작 및 프로세스를 지칭한다.
본 개시의 실시예는 또한 본 명세서의 동작을 수행하기 위한 장치에 관한 것이다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된다. 기계 판독 가능 매체는, 기계(예를 들어, 컴퓨터)에 의해 판독 가능한 형태로 정보를 저장하기 위한 임의의 메커니즘을 포함한다. 예를 들어, 기계 판독 가능(예를 들어, 컴퓨터 판독 가능) 매체는 기계(예를 들어, 컴퓨터) 판독 가능 저장 매체(예를 들어, 읽기 전용 메모리(ROM)), 랜덤 액세스 메모리(RAM), 자기 디스 저장 매체, 광학 저장 매체, 플래시 메모리 장치)를 포함한다.
상기 도면들에 도시된 프로세스들 또는 방법들은, 하드웨어(예를 들어, 회로, 전용 로직 등), 소프트웨어(예를 들어, 비일시적인 컴퓨터 판독 가능 매체 상에 구현되는), 또는 이들의 조합을 포함하는 프로세싱 로직에 의해 수행될 수 있다. 프로세스들 또는 방법들이 다양한 순차적인 동작들과 관련하여 상술되었으나, 기술된 동작들 중 일부는 이와 상이한 순서로 수행될 수 있다. 또한, 어떠한 동작들은 순차적인 순서가 아니라 병행으로 수행될 수도 있다.
본 개시의 실시예는 임의의 특정 프로그래밍 언어를 참조하여 설명되지 않는다. 본 명세서에 설명된 본 개시의 실시예들의 교시를 구현하기 위해 다양한 프로그래밍 언어가 사용될 수 있다는 것을 이해할 것이다.
전술한 명세서에서, 본 개시의 실시예는 특정 실시예를 참조하여 설명되었다. 후술되는 특허청구범위에 기재된 더 넓은 사상 및 범위를 벗어나지 않으면서도 본 개시에 대해 다양한 변형이 가능하다는 것은 명백할 것이다. 따라서, 명세서 및 도면은 제한적인 의미가 아닌 예시적인 의미로 해석되어야 한다.

Claims (21)

  1. 자율 주행 차량에 있어서,
    상기 자율 주행 차량의 다수의 위치에 장착된 다수의 센서들을 구비하되, 상기 다수의 센서들은 빛 탐지 및 범위 측정(LIDAR) 유닛, 관성 특정 유닛(IMU), 무선 탐지와 거리측정(RADAR) 유닛 및 초음파 센서 어레이를 포함하고, 상기 초음파 센서 어레이는 상기 자율 주행 차량의 전방 단부에 배치되고 다수의 감지 방향으로 설치되는 센서 시스템; 및
    상기 센서 시스템에 연결되는 인지 및 계획 시스템;을 포함하되,
    상기 인지 및 계획 시스템은,
    상기 센서 시스템의 상기 다수의 센서들로부터 수신된 센서 데이터에 기반하여 상기 자율 주행 차량 주위의 주행 환경을 인지하도록 구성되되, 상기 센서 데이터는 상기 초음파 센서로부터 획득한 초음파 센서 데이터를 포함하는 인지 모듈; 및
    상기 인지 모듈로부터 수신된, 상기 주행 환경을 인지함으로써 획득한 인지 데이터에 기반하여 상기 자율 주행 차량의 주행을 위한 궤적을 계획하는 계획 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 초음파 센서는 상기 자율 주행 차량의 중심을 기준으로 대칭되게 상기 자율 주행 차량의 전방 단부 상에 배치되는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량.
  3. 제1항에 있어서,
    서로 인접한 각 쌍의 초음파 센서 사이의 거리는 17cm 내지 18cm의 범위를 갖는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 초음파 센서들 중에서 상기 자율 주행 차량의 가장 좌측에 위치한 제1 초음파 센서와 상기 초음파 센서들 중에서 상기 자율 주행 차량의 가장 우측에 위치한 제2 초음파 센서 사이의 거리는 1.2m 내지 1.4m의 범위를 갖는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량.
  5. 제1항에 있어서,
    서로 인접한 각 쌍의 초음파 센서 사이의 거리는 상기 자율 주행 차량의 차량 폭에 따라 확정되는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 초음파 센서들 중에서 상기 자율 주행 차량의 가장 좌측에 위치한 제1 초음파 센서와 상기 초음파 센서들 중에서 상기 자율 주행 차량의 가장 우측에 위치한 제2 초음파 센서 사이의 거리는 상기 자율 주행 차량의 차량 폭에 따라 확정되는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 제1 초음파 센서와 상기 제2 초음파 센서 사이의 거리는 상기 자율 주행 차량의 차량 폭의 80%인 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 초음파 센서 각각의 감지방향은 상기 자율 주행 차량의 중심을 기준으로 대칭되게 배치되고, 상기 자율 주행 차량의 전방 단부 상에 바깥 방향으로 설치되는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 초음파 센서 각각의 감지방향은 상기 자율 주행 차량의 전방 단부의 전방 가장자리 상에 설정된 미리 정해진 곡선에 따라 배치되는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 초음파 센서 각각의 감지방향은 상기 미리 정해진 곡선과 수직되는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 초음파 센서 각각은 상기 미리 정해진 곡선에 따라 배치되는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 미리 정해진 곡선과 상기 자율 주행 차량의 전방 가장자리 사이의 최대거리는 5cm인 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 초음파 센서들 중에서 상기 자율 주행 차량의 가장 좌측에 위치한 제1 초음파 센서와 상기 초음파 센서들 중에서 상기 자율 주행 차량의 가장 우측에 위치한 제2 초음파 센서 사이의 거리는 상기 자율 주행 차량의 차량 폭에 따라 확정되는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 제1 초음파 센서와 상기 제2 초음파 센서 사이의 거리는 상기 자율 주행 차량의 차량 폭의 80%인 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 미리 정해진 곡선과 상기 자율 주행 차량의 전방 가장자리 사이의 최대거리는 상기 제1 초음파 센서와 상기 제2 초음파 센서 사이의 거리의 4% 내지 5%의 범위를 갖는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량.
  16. 자율 주행 차량의 작동 방법에 있어서,
    상기 자율 주행 차량의 다수의 위치에 장착된 다수의 센서들을 제공하되, 상기 다수의 센서들은 빛 탐지 및 범위 측정(LIDAR) 유닛, 관성 특정 유닛(IMU), 무선 탐지와 거리측정(RADAR) 유닛 및 초음파 센서 어레이를 포함하고, 상기 초음파 센서 어레이는 상기 자율 주행 차량의 전방 단부 상에 장착되고, 다수의 감지 방향으로 설치되는 단계;
    인지 모듈에 의해 상기 센서 시스템의 상기 다수의 센서들로부터 수신된 센서 데이터에 기반하여 상기 자율 주행 차량 주위의 주행 환경을 인지하되, 상기 센서 데이터는 상기 초음파 센서로부터 획득한 초음파 센서 데이터를 포함하는 단계; 및
    계획 모듈에 의해 상기 인지 모듈로부터 수신된 상기 주행 환경을 인지함으로써 획득한 인지 데이터에 기반하여 상기 자율 주행 차량의 주행을 위한 궤적을 계획하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 작동 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 초음파 센서는 상기 자율 주행 차량의 중심을 기준으로 대칭되게 상기 자율 주행 차량의 전방 단부 상에 배치되는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 작동 방법.
  18. 제16항에 있어서,
    서로 인접한 각 쌍의 초음파 센서 사이의 거리는 17cm 내지 18cm의 범위를 갖는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 작동 방법.
  19. 제16항에 있어서,
    상기 초음파 센서들 중에서 상기 자율 주행 차량의 가장 좌측에 위치한 제1 초음파 센서와 상기 초음파 센서들 중에서 상기 자율 주행 차량의 가장 우측에 위치한 제2 초음파 센서 사이의 거리는 1.2m 내지 1.4m의 범위를 갖는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 작동 방법.
  20. 제16항에 있어서,
    서로 인접한 각 쌍의 초음파 센서 사이의 거리는 상기 자율 주행 차량의 차량 폭에 따라 확정되는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 작동 방법.
  21. 제16항에 있어서,
    상기 초음파 센서들 중에서 상기 자율 주행 차량의 가장 좌측에 위치한 제1 초음파 센서와 상기 초음파 센서들중에서 상기 자율 주행 차량의 가장 우측에 위치한 제2 초음파 센서 사이의 거리는 상기 자율 주행 차량의 차량 폭에 따라 확정되는 것을 특징으로 하는 자율 주행 차량의 작동 방법.
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