KR20200101518A - 다차량 주행 정보 기반 차선 관리 방법 및 시스템 - Google Patents
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Abstract
클라우드 기반 차량-도로인프라 협력형 차선관리 방법이 개시된다. 본 발명에 따른 차선관리 방법은, 하나 이상의 자율주행차로부터 주행중인 도로 구간에 대한 도로 차선 정보 및 상기 자율주행차의 위치 정보 중 적어도 하나를 포함하는 주행궤적정보를 수신하는 단계, 상기 주행궤적 정보를 분석하여 통합차선정보를 도출하는 단계, 상기 도출된 통합차선정보와 상기 주행중인 도로 구간에 대한 설계정보를 비교하는 단계 및 상기 비교를 통해 획득한 통합차선정보와 상기 주행중인 도로 구간에 대한 설계정보와의 차이 정도에 대한 정보를 포함하는 도로상태정보를 생성하는 단계를 포함한다.
Description
본 발명은 도로 차선 관리에 관한 것으로서, 구체적으로는 복수의 자율주행 차량으로부터의 주행궤적정보를 이용한 차량-도로인프라 협조형 도로 차선 관리에 관한 것이다.
자율주행 차량의 자율주행 시의 주행경로는 차량안전성과 운전자수용성 관점에서 중요한 것이다. 그러나 현재까지의 주행경로는 이러한 자율주행 차량의 자율주행을 고려한 도로 차선을 기반으로 설정된 것이 아니었으므로 자율주행 차량이 주행 경로제어(유지, 변경 등 포함)를 수행할 때 자율주행 차량 내 각종 센서로 취득한 정보와 차량정보만을 이용해서 주행 경로제어를 수행한다.
즉, 지금까지의 도로 차선은 자율주행차의 주행을 고려해서 설계 및 관리되고 있지 않은 관계로 자율주행차의 원활한 주행을 고려하여 도로 차선을 부설하고 관리할 필요가 있다. 그러나 수 많은 도로에 대한 전면적인 재시공 및/또는 보수 공사는 많은 경제적 비용 투입을 해야 할 뿐만 아니라, 어떤 식으로 도로를 부설하고 관리해야 하는지에 대한 관련 지식과 경험도 충분하지 않은 상태이다.
한편, 클라우드(cloud) 시스템, 빅데이터(big data) 처리, AI(artificial intelligence), IoT(internet of things), 엣지 컴퓨팅(edge computing) 등과 같은 신기술을 자동차에 접목하는 시도가 있으나, 이러한 신기술을 토대로 주행 중인 자율주행 차량(일반 차량 포함)으로부터 주행궤적을 포함한 주행 관련 정보를 수신하여 이를 통해 자율 주행차의 안전 주행 확보 및 도로 차선 관리에 활용하는 예가 없었다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 차량측 제공 주행궤적정보를 이용해서 통합차선정보를 도출하여 자율주행차의 주행 성능을 극대화할 수 있도록 하는 도로차선 관리를 위한 차량-도로인프라 협조형 도로차선 관리 방법 및 시스템을 제공하는 데 있다.
또한 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 다른 목적은, 차량측 제공 주행궤적정보를 이용해서 생성된 통합차선정보를 수신하여 자율주행을 수행하는 자율주행 시스템을 제공하는 데 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 차량-도로인프라 협조형 차선관리 방법은, 하나 이상의 자율주행차로부터 주행중인 도로 구간에 대한 도로 차선 정보 및 상기 자율주행차의 위치 정보 중 적어도 하나를 포함하는 주행궤적정보를 수신하는 단계, 상기 주행궤적 정보를 분석하여 통합차선정보를 도출하는 단계, 상기 도출된 통합차선정보와 상기 주행중인 도로 구간에 대한 설계정보를 비교하는 단계 및 상기 비교를 통해 획득한 통합차선정보와 상기 주행중인 도로 구간에 대한 설계정보와의 차이 정도에 대한 정보를 포함하는 도로상태정보를 생성하는 단계를 포함한다.
상기 주행궤적정보는 상기 자율주행차의 복합측위모듈 및 환경센서 중 적어도 하나를 통해 획득된다.
본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 차량-도로인프라 협조형 차선관리 방법은 상기 생성된 도로상태정보를 도로관리팀의 컴퓨팅 장치로 전송하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 차량-도로인프라 협조형 차선관리 방법은 상기 생성된 도로상태정보를 도로수리 장비로 전송하는 단계 및 보수된 도로에 대한 정보를 포함하는 도로보수정보를 상기 도로수리 장비로부터 수신하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 차량-도로인프라 협조형 차선관리 방법은 상기 도출된 통합차선정보를 상기 자율자동차에게 전송하는 단계를 더 포함한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 클라우드 기반 차량-도로인프라 협조형 차선관리 시스템은, 하나 이상의 자율주행차로부터 주행 중인 도로 구간에 대한 도로차선 정보 및 상기 자율주행차의 위치 정보 중 적어도 하나를 포함하는 주행궤적정보를 수신하는 주행궤적정보 수신부, 상기 주행궤적정보를 분석하여 통합차선정보를 생성하는 통합차선정보 생성부, 상기 생성된 통합차선정보와 도로설계정보 저장부에 저장된 상기 도로 구간에 대한 설계정보를 비교하는 도로정보 비교부 및 상기 도로정보 비교부로부터 상기 통합차선정보와 상기 도로 구간에 대한 설계정보와의 비교 결과를 획득하여 양자간 차이 정도에 대한 정보를 포함하는 도로상태정보를 생성하는 도로상태정보 생성부를 포함한다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 클라우드 기반 차량-도로인프라 협조형 차선관리 시스템은 상기 생성된 도로상태정보를 도로관리팀의 컴퓨팅 장치 및 도로보수 장치 중 적어도 하나에게 전송하는 도로상태정보 송신부를 더 포함한다.
상기 도로설계정보 저장부는 상기 도로보수 장치로부터 수신한 도로보수정보를 저장한다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 클라우드 기반 차량-도로인프라 협조형 차선관리 시스템은 상기 생성된 통합차선정보를 상기 자율주행차로 전송하는 통합차선정보 송신부를 더 포함한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 클라우드 기반 차량-도로인프라 협조형 자율주행 시스템은, 복합측위모듈 및 환경센서 중 적어도 하나를 통해 획득한 주행궤적정보를 클라우드 차선관리 시스템으로 전송하는 주행정보 송신부, 상기 클라우드 차선관리 시스템으로부터 통합차선정보를 수신하는 통합차선정보 수신부, 상기 통합차선정보에 기초해서 주행경로를 생성하는 주행경로 생성부, 상기 생성된 주행경로에 기초해서 자율주행을 제어하는 자율주행 제어부를 포함한다.
상기 주행궤적정보는 주행 중인 도로 구간에 대한 도로 차선 정보 및 주행 중인 위치에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함한다.
상기 통합차선정보는 상기 클라우드 차선관리 시스템에 의해 수행된 상기 주행궤적정보에 대한 빅데이터 분석에 기초하여 생성된 안전 주행 최대화를 위한 도로 구간별 주행차선에 대한 정보이다.
본 발명에 의하면, 복수의 자율주행차로부터 제공되는 주행궤적정보를 이용하여 클라우드 기반 도로차선 관리시스템에서 최적의 통합차선정보를 도출할 수 있고, 이를 원활한 자율주행차 자율주행을 위한 최적의 도로설계시공 및 도로보수에 활용할 수 있고, 자율주행차 자율주행의 안전성 및 신뢰성을 높일 수 있다.
도 1은 종래 기술에 따른 자율주행차를 설명하는 블록도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 차량-도로인프라 협조형 도로차선 관리방법을 설명하는 절차도.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 차량-도로인프라 협조형 도로차선 관리시스템을 설명하는 블록도.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 차량-도로인프라 협조형 자율주행 시스템을 설명하는 블록도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 차량-도로인프라 협조형 도로차선 관리방법을 설명하는 절차도.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 차량-도로인프라 협조형 도로차선 관리시스템을 설명하는 블록도.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 차량-도로인프라 협조형 자율주행 시스템을 설명하는 블록도.
본 발명의 목적 및 효과는 이상에서 언급한 것으로 제한되지 않으며, 본 발명의 목적 및 효과, 그리고 그것들을 달성하기 위한 기술적 구성들은 첨부 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다.
본 발명을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있다. 이하의 각 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며 본 발명의 범위를 제한하고자 하는 것이 아니다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함" 또는 "구비"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...프로세스", "..유닛", "...장치", "...디바이스", "...부" 또는 "...모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
한편, 본 발명의 각 실시예에 있어서, 각 구성요소들, 기능 블록들 또는 수단들은 하나 또는 그 이상의 하부 구성요소로 구성될 수 있으며, 각 구성요소들이 수행하는 전기, 전자, 기계적 기능들은 전자회로, 집적회로, ASIC(Application Specific Integrated Circuit) 등 공지된 다양한 소자들 또는 기계적 요소들로 구현될 수 있으며, 각각 별개로 구현되거나 2 이상이 하나로 통합되어 구현될 수도 있다.
이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 일 실시예를 통하여 본 발명의 구성에 대하여 상세히 설명하겠으나. 본 발명의 기술적 사상이 이하의 실시예에만 국한되는 것은 아니며, 동일 또는 유사한 범주 내의 다른 변형 또는 변경된 실시 유형에 그대로 적용될 수 있음은 물론이다.
한편, 본 명세서에서 자율주행차라는 용어는 사람의 개입이 전혀 없는 완전자율주행차만을 의미하는 것이 아니라 자동화 레벨이 1 단계 내지 5 단계에 해당하는 자율주행차를 포괄하는 것을 의미한다. 예컨대, 본 발명은 출원시점에서 상용화되어 운행되는 자율주행 2 단계의 차량에 대해서도 적용된다. 자율주행차의 자동화 레벨은 5단계의 자율주행수준을 의미하며, 1 단계 내지 4 단계는 사람 운전자의 개입을 전제로 하지만, 5 단계는 완전 자율주행차로서 영상, 레이다, 라이다, GPS 등으로 주변환경을 인식하여 목적지를 지정하는 것만으로 사람의 개입없이 자율적으로 주행하는 것을 목표로 한다.
자율주행차는 자율주행 시 해당 차량 내 탑재된 차선유지 제어시스템을 이용해서 자율 주행을 수행한다. 이러한 차선유지 제어시스템은 차선 유지에 필요한 주행경로를 차량용 영상 센서(라이다 포함)로 취득한 센서정보와 차량정보(차속, 관성, 조향각, 조향 토크 등 포함)를 신호처리하여 얻어지는 주행차선과 주행차량과의 상대적 정보값들(이탈각, 이탈거리, 곡률, 도로폭 등 포함)에 기초해서 차량의 조향장치(조향장치, 제동장치 및 구동장치를 통합한 것을 칭함)를 이용해서 차량을 제어한다.
자율주행차의 차선유지 제어시스템은 아래와 같이, 크게 인식(Recognition), 판단(Judgment), 조작(Operation) 계층으로 구성된다.
1) 인식계층: 사람의 눈과 귀와 같은 역할을 하는, 차량에 탑재된 센서(예컨대, 도 1의 Camera, Radar, Lidar 등)를 이용하여 주행에 필요한 속성정보를 추출·분류하는 계층
2) 판단계층: 목적지까지 안전하게 주행하기 위해 경로(=safe zone)를 생성하고 위험 상황을 판단하는 등 차량의 움직임을 결정하는 계층(예컨대, 도 1의 DCU: Domain Control Unit)
3) 조작계층: 사람의 혈관, 근육, 신경계처럼 속도를 조절하거나 방향을 제어하는 등 차량의 직접적인 움직임을 관할하는 계층(각종 구동기 및 이들을 제어하는 제어기 등)
또한 자율주행차의 원활한 자율주행을 위해서는 정확하고도 신뢰성 높은 항법정보(위치, 속도, 방향에 대한 정보)가 필요하다. 이를 위해 DGNSS(Differential Global Naviagtion Satellite System), IMU(Inertial Measurement Unit), 영상 센서, 카메라, 레이더, 라이다(LiDar: Light Detection and Ranging) 및 지도 정보 등을 이용하는 복합측위 모듈을 통해 자율주행에 필요한 항법정보를 획득한다.
전술한 바와 같이 자율주행차가 안전하고도 원활히 자율 주행을 수행하기 위해서는 사람이 운전하는 일반차량을 고려 대상으로만 해서 부설되고 관리되는 도로에 대해 자율주행차의 원활한 자율주행도 함께 고려한 도로 설계시공 및 보수를 고려해야 할 필요가 있다. 그러므로 이하에서는 이러한 종래 기술상의 문제를 해소하고 필요사항을 충족하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드(cloud) 컴퓨팅을 이용하는 클라우드 기반 차량-도로인프라 협조형 도로차선 관리방법에 대해 설명한다.
이하, 첨부도면을 참조하여 본 발명의 구성에 대하여 상세히 설명한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 차량-도로인프라 협조형 도로차선 관리방법을 설명하는 절차도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량-도로인프라 정보융합 기반 차선관리 방법은 클라우드 내 설치되는 차선관리 시스템이 하나 이상의 자율주행차(400)로부터 주행궤적정보를 수신한 후 이를 분석하여 도로 상태(후술할 통합차선정보 포함)를 파악하여 도로관리팀이 운영하는 도로관리팀 컴퓨팅 장치(500)로 도로상태정보를 전달한다.
구체적으로는, 하나 이상의 자율주행차(400)가 각각의 자율주행차 내 탑재된 센서모듈(복합측위모듈, 영상센서(라이다 포함)와 같은 환경센서를 포함)이 측정한 주행궤적에 대한 정보인 주행궤적정보를 클라우드 차선관리 시스템(300)으로 전송한다(S210). 여기서 주행궤적 정보는 자율주행차가 주행한 도로 구간에 대한 주행 경로를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 주행궤적정보는 주행 경로에 대한 정보 외에도 도로 상태에 관한 측정 정보(점선구간, 실선구간, 도로폭과 같은 도로 차선 상태, 도로 도색 상태, 도로상 표시된 각종 기호 정보, 횡단보도 표시 등을 포함함)와 도로의 유지관리에 필요한 도로인프라에 대한 측정 정보(신호등 상태, 도로등 상태, 이정표 상태, 교통 상황 및 해당 시설의 위치 정보 등)를 포함할 수 있다(도로인프라 정보는 다른 외부의 관련 정보제공 장치(미도시) 및/또는 시스템(미도시)으로부터도 클라우드 차선관리 시스템(300)으로 전송될 수도 있다). 또한 본 발명의 일 실시예에 따른 주행궤적 정보는 자율주행차(400)의 센서모듈(복합측위 모듈, 영상 센서 및 환경 센서 포함)이 측정한 도로차선 정보에 대한 인식률 및/또는 인식등급에 대한 정보를 포함할 수 있다.
각 센서 모듈들의 인식률 또는 인식등급(이하, 인식률로 총칭함)은 센서 모듈들의 노후상태, 하드웨어의 사양에 따라 결정될 수도 있지만, 본 발명에서는 차량 주변의 주행 환경(차선의 선명도, 기후, 도로 상태)에 영향을 받아 정해지는 것으로 가정한다. 실제 구현에 있어서, 센서 모듈의 감지 이력을 기초로 센서의 노후상태나 하드웨어 사양에 기인한 인식률 변화분은 용이하게 제거할 수 있음은 본 발명이 속하는 기술 분야에 통상의 지식을 가진 자라면 능히 알 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 차선관리 시스템(300)은 클라우드 컴퓨터 기반으로서 다수의 자율주행차(400)가 전송하는 주행궤적정보를 분석하여 도로차선을 관리하는 시스템을 의미한다.
한편 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 차량-도로인프라 정보융합형 차선관리 방법에서의 주행궤적정보는 자율주행차 뿐만이 아니라, 안전차량들에 의해서도 클라우드 차선관리 시스템(300)으로 전송될 수 있다. 안전차량이란 사람이 운전하는 차량으로서, 대형사고 이력이 없거나(일정 기준치 이하인 경우도 포함) 해당 차량의 운전사가 운전 법규를 준수하는 걸로 판별된 차량으로서 주행궤적에 대한 정보를 전송할 수 있는 차량을 의미한다.
클라우드 차선관리 시스템(300)은 하나 이상의 자율주행차(400)(안전차량도 포함할 수 있음)로부터 수신한 주행궤적정보를 분석하여 통합차선정보를 도출한다(S220). 즉, 클라우드 차선관리 시스템(300)은 수신한 주행궤적정보에 대해 동일한 도로구간을 주행한 주행 경로별로 분류하고, 이에 대해 빅데이터 처리기법(빅데이터 가공분석 추론 학습등을 포함)을 적용하여 자율주행차의 차선유지 제어, 경로추종 제어 성능과 안정성을 극대화할 수 있는 최적의 도로차선에 대한 정보인 통합차선정보를 도출한다. 또한 클라우드 차선관리 시스템(300)은 현재 및 과거의 일정 시점까지 해당 도로를 주행한 복수의 자율주행차들 및 안전차량들로부터 주행궤적정보를 수신하게 되므로 이들도 함께 고려해서 빅데이터(big data) 처리기법을 수행해서 통합차선정보를 도출할 수 있다.
이후 클라우드 차선관리 시스템(300)은 도출된 통합차선정보를 해당 도로에 대한 설계 정보(도로 설계 및 보수 상태 등에 대한 정보를 포함함)와 비교하여, 도로설계기준에 따라 부설된 현재 도로차선이 통합차선정보를 통해 도출되는 통합차선과 어느 정도 차이를 가지는지에 대한 비교한다(S230). 여기서, 해당 도로에 대한 설계정보(도로설계정보라 칭함)는 후술할 도로설계정보 저장부에 저장된 정보로서, 관련 정보를 제공하는 외부의 제공 시스템(미도시) 또는 장치(미도시)로부터 제공받을 수도 있고, 클라우드 차선관리 시스템(300) 자체가 초기부터 저장하고 있을 수 있다.
클라우드 차선관리 시스템(300)은 실제 도로차선 정보(도로설계정보)와 통합차선정보 도출 과정에서 도출된 통합차선 정보와의 비교로부터 그 차이 정도를 파악하여 그 차이 정도에 대한 정보를 포함하는 도로상태정보를 생성한다(S240). 클라우드 차선관리 시스템(300)은 생성된 도로상태정보를 도로관리팀(도로관리부서라고도 칭할 수 있음)의 컴퓨팅 장치(500)로 전송한다(S250).
또는 클라우드 차선관리 시스템(300)은 실제 도로차선 정보와 통합차선정보 도출과정을 통해 도출된 통합차선도로와의 차이 정도가 특정 기준치(임계치)를 도과할 때만 도로상태정보를 도로관리팀 컴퓨팅 장치(500)로 전송할 수 있다. 도로상태정보는 통합차선정보 도출과정을 통해 판별된 통합차선과 설계 도로차선 간의 차이 정도에 대한 정보 외에도 주행궤적정보에 포함된 정보 및/또는 도로상태정보를 도출하는 과정에서 사용된 정보들도 포함할 수 있다.
도로관리팀 컴퓨팅 장치(500)는 도로 차선 재도색 등 도로에 대한 유지보수를 수행하는 부서(도로관리센터, 도로관리부서 등으로 칭할 수 있으며 용어에 제한을 받지 않고 그러한 업무를 수행하는 부서 모두를 포함함)에서 운영하는 장치(휴대용 단말, PC, 서버컴퓨터 또는 시스템)로서 해당 부서에서는 수신한 도로상태정보에 기초하여 수리나 보수 등이 필요한 도로 구간을 실시간으로 즉시 파악하여 도로 유지보수관련 업무를 신속히 수행할 수 있다. 도로관리팀 컴퓨팅 장치(500)는 일반 컴퓨터, 서버, 클라우드 컴퓨팅 장치, 현장직원 소지 단말 등으로 구현될 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 차선관리 시스템(300)은 도출된 통합차선정보를 도로보수를 수행하는 도로보수장비(600)로도 전송할 수도 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 도로보수장비(600)는 도로관리팀이 도로상태정보를 바탕으로 도로를 보수하거나 부설할 때 이용하는 장비로서 차선 도색, 도로폭 설정, 도로에 관련 정보 마킹(marking) 등을 수행하며, 클라우드 차선관리 시스템(300)으로부터 통합차선정보를 직접 수신할 수도 있고(S260), 이와 달리 도로관리팀과 같이 도로 보수를 수행 및/또는 관리하는 부서에서 차선관련정보를 입력 받을 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 도로보수장비(600)는 통합차선정보에 기초하여 도로보수(차선도색, 도로폭 설정 등이나 도로부설 등)를 수행할 때, 그 보수된 내용과 보수된 장소에 대한 위치 정보(도로보수장비(600)에 탑재된 DGPS와 같은 위치측정모듈을 이용해서 측정됨)를 포함하는 도로보수정보를 클라우드 차선관리 시스템(300)으로 전송할 수 있다(S270). 도로보수정보를 수신한 클라우드 차선관리 시스템(300)은 이를 도로설계정보로서 활용할 수 있다.
그리고 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 차선관리 시스템(300)은 도출된 통합차선정보를 자율주행차(400)에게 전송할 수 있다(S280). 자율주행차(400)는 해당 정보를 도로 구간별 차선유지제어(주행경로의 유지제어를 포함함) 또는 경로추종제어(자율 주행차의 측위보정과 경로생성에의 사용을 포함)의 성능 고도화를 위한 제어값으로서 활용하여 차량 제어를 수행할 수 있다(S290). 다음으로 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 차량-도로인프라 협조형 도로차선 관리시스템에 대해 설명한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 차량-도로인프라 협조형 도로차선 관리시스템을 설명하는 블록도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 차량-도로인프라 협조형 차선관리 시스템(300)은 도2의 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 차량-도로인프파 협조형 도로차선 관리방법을 수행하는 시스템으로서, 주행궤적 수신부(310), 통합차선정보 생성부(320), 도로설계정보 저장부(330), 도로정보 비교부(340), 도로상태정보 생성부(350), 통합차선정보 송신부(360), 및 도로상태정보 송신부(370)를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 주행궤적정보 수신부(310)는 하나 이상의 자율주행차(400)로부터 주행궤적정보를 수신한다. 전술한 바와 같이 주행궤적정보는 안전차량도 전송 가능하므로 본 발명의 일 실시예에 따른 주행궤적 수신부(310)는 안전차량이 전송하는 주행궤적정보도 수신할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 주행궤적정보는 주행 경로에 대한 정보 외에도 도로 상태에 관한 측정 정보(점선구간, 실선구간, 도로폭과 같은 도로 차선 상태, 도로 도색 상태, 도로상 표시된 각종 기호 정보, 횡단보도 표시 등을 포함함)와 도로의 유지관리에 필요한 도로인프라에 대한 측정 정보(신호등 상태, 도로등 상태, 이정표 상태, 교통 상황 및 해당 시설의 위치 정보 등)를 포함할 수 있다
본 발명의 일 실시예에 따른 통합차선정보 생성부(320)는 하나 이상의 자율주행차(400)(안전차량 포함)로부터 수신한 주행궤적정보를 분석하여 통합차선정보를 도출한다. 즉, 통합차선정보 생성부(320)은 수신한 주행궤적정보에 대해 동일한 도로구간을 주행한 주행 경로별로 분류하고, 이에 대해 빅데이터 처리기법(빅데이터 가공분석 추론 학습 등을 포함)을 적용하여 자율주행차의 차선유지 제어, 경로추종 제어 성능과 안정성을 극대화할 수 있는 최적의 도로차선에 대한 정보인 통합차선정보를 도출한다.
또한 통합차선정보 생성부(320)는 현재 및 과거의 일정 시점까지 해당 도로를 주행한 복수의 자율주행차들 및 안전차량들로부터 주행궤적정보를 수신할 수 있으므로 이들도 함께 고려하는 빅데이터(big data) 처리기법을 수행해서 통합차선정보를 도출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 도로설계정보 저장부(330)는 자율주행차(400) 및/또는 안전차량이 주행하는 도로 구간에 대한 도로 설계 상황 및 수리 상황 등에 대한 정보를 포함하는 설계정보(이하 도로설계정보라 칭함)를 저장한다. 도로설계 정보저장부(330)는 주행궤적수신부(310)나 클라우드 차선관리 시스템(300)에 탑재된 별도의 통신모듈(미도시됨)을 통해 도로설계정보를 수신할 수 있다.
도로설계정보는 고정불변 형태로 도로설계정보 저장부(330)에 저장될 수도 있고, 전술한 주행궤적 수신부(310), 통신모듈 또는 별도의 저장 장치 등을 통해 필요시 갱신되어 도로설계정보 저장부(330)에 저장될 수 있다. 또한 본 발명의 일 실시예에 따른 도로설계정보 저장부(330)는 도로보수장비(600)로부터 수신한 도로보수정보를 저장하여 이를 최신의 도로설계정보로서 갱신하여 저장할 수 있다(도로설계 저장부(330)는 도로설계정보를 버전(version)별로 저장 및 관리할 수 있다).
본 발명의 일 실시예에 따른 도로정보 비교부(340)는 통합차선정보 생성부 (320)에서 도출된 통합차선정보를 도로설계정보 저장부(330)에 저장된 실제 도로차선정보에 해당하는 도로설계정보(도로 차선을 포함한 도로 설계 및 수리 상황 등에 대한 정보를 포함함)와 비교한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 도로상태정보 생성부(350)는 도로정보 비교부(340)의 실제 도로차선과 통합차선정보 도출 과정에서 파악된 통합차선과의 비교 정보를 전달받아 그 차이에 대한 정보를 포함하는 도로상태정보를 생성한다. 도로상태정보는 해당 도로 구간에 대한 통합차선이 해당 도로 구간의 도로차선과 어느 정도 차이를 가지는지에 대한 정보를 포함한다.
도로상태정보 송신부(370)는 생성된 도로상태정보를 도로관리팀의 컴퓨팅 장치(500)로 전송한다. 도로상태정보 생성부(350)는 실제 도로차선과 통합차선정보 도출 과정에서 파악된 통합차선과의 차이가 일정한 기준치(임계치)를 도과하는 경우에만 그 차이에 대한 정보를 포함하는 도로상태정보를 도로상태정보 송신부(370)를 통해 도로관리팀의 컴퓨팅 장치(500)로 전송할 수 있다. 전술한 바와 같이 도로상태정보는 판별된 통합차선과 실제 도로차선 간의 차이 정도에 대한 정보 외에도 주행궤적정보에 포함된 정보 및/또는 도로상태정보를 도출하는 과정에서 사용된 정보들도 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 통합차선정보 송신부(360)는 통합차선정보 생성부(320)에서 생성된 통합차선정보를 주행궤적정보를 전송한 자율주행차(400)에게 전송한다. 또한 통합차선정보 송신부(360)는 통합차선정보를 도로보수장비(600)에게 전송할 수 있다. 통합차선정보를 수신한 자율주행차(400)는 해당 정보를 도로 구간별 차선유지제어(주행경로의 유지제어를 포함함) 또는 경로추종제어의 성능 고도화를 위한 제어값으로서 활용할 수 있다(자율 주행차의 측위보정과 경로생성에의 사용을 포함).
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 주행궤적 수신부(310), 통합차선정보 송신부(360) 및 도로상태정보 송신부(370)는 별개의 송수신모듈로 구현되거나 통합된 송수신모듈로 구현될 수도 있고, 다른 통신모듈 내 포함되어 구현될 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 차선관리 시스템(300)은 어느 특정한 위치에 고정된 서버(server) 컴퓨터를 이용하는 방식으로 구현될 수도 있고, 인터넷 상에 존재하는 다수의 컴퓨터 서버들 중 컴퓨터 자원 등 상황에 따라 최적의 컴퓨터 서버들이 선택되어 구성되는 차선관제 시스템으로 구현될 수 있다. 다음으로 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 차량-도로인프라 협조형 자율주행 시스템에 대해 설명한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 차량-도로인프라 협조형 자율주행 시스템을 설명하는 블록도이다.
도 4를 참조하면, 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 차량-도로인프라 협조형 자율주행 시스템(400)은, 도 2의 클라우드 기반 차량-도로인프라 협조형 차선관리 방법에서의 차선관리 시스템과 통신을 수행하는 자율주행차에 해당하는 것으로서 센서모듈(410), 주변상황 인식부(420), 주행궤적정보 송신부(430), 통합차선정보 수신부(440), 주행경로 생성부(450), 자율주행 제어부(460) 및 제어모듈(470)을 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 센서모듈(410)은 자율주행 시스템(400)의 내외부에 설치되는 주행도로 환경 측정, 차량 상태 측정, 및 위치측정을 위한 환경센서(차속센서, 가속도센서, 요레이트 센서, 조향각 센서, 조향토크 센서, 영상 센서, 라이다, GPS 등)를 포함할 수 있다. 또한 본 발명의 일 실시예에 따른 센서모듈(410)은 복합측위 모듈을 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 주변상황 인식부(420)는 센서모듈(410)로부터 전달받은 항법정보(위치, 속도, 방향에 대한 정보), 주행도로 환경측정 정보 및 차량상태 측정 정보에 기초하여 자율주행 시스템(400)의 항법 정보, 차량 상태 및 주행 중인 도로의 환경에 대해 판단하고 그 결과를 주행궤적정보 송신부(430)로 전달할 수 있다.
또한 주변상황 인식부(420)는 센서모듈(410)로부터 전달받은 주행도로 환경측정 정보 및/또는 차량상태 측정 정보에 대한 인식률(인식등급 포함)을 주행궤적정보 송신부(430)로 전달할 수 있다. 이와 같이 주변상황 인식부(420)가 주행궤적정보 송신부(430)로 전달하는 정보는 주행궤적정보로서, 센서모듈로부터 전달받아 인식한 항법정보, 주행도로 환경측정 정보 및 차량상태 측정정보를 의미한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 주행궤적정보 송신부(430)는 주변상황 인식부(420)로부터 수신한 주행궤적 정보를 V2X, WiFi, 이동통신망 등의 임의의 무선 통신망을 이용하여 클라우드 차선관리시스템(300)으로 전송한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 통합차선정보 수신부(440)는 클라우드 차선관리시스템(300)으로부터 전송되는 통합차선정보를 수신한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 주행궤적정보 송신부(430)와 통합차선정보 수신부(440)는 별도의 통신 모듈로 각각 구현되거나, 하나의 통신 모듈로 통합되어 구현될 수도 있고, 다른 통신 모듈과 통합되어 구현될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 주행경로 생성부(450)는 통합차선정보 수신부(440)으로부터 전달받은 통합차선정보에 기초하여 주행경로를 생성한 후 자율주행 제어부(460)로 전달한다. 주행경로 생성부(450)은 수신한 통합차선정보를 도로 구간별 차선유지제어(주행경로의 유지제어를 포함함) 또는 경로추종제어의 성능 고도화를 위한 제어값으로서 활용할 수 있다(자율 주행차의 측위보정과 경로생성에의 사용을 포함)
본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 제어부(460)는 주행경로 생성부(450)로부터 전달받은 주행경로에 기초하여 자율주행 시스템(400)을 제어한다. 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 자율 주행 시스템 제어로는 주행 경로 유지 및/또는 변경, 주행 속도 유지 및 변경(정지 포함), 차량 조명 등 온오프(on-off) 제어, 주행궤적정보 전송주기 변경 및/또는 차량 내 계기판(디스플레이 장치 포함) 표시 제어, 음향 제어 등을 포함할 수 있다.
제어모듈(470)은 자율주행 제어부(460)의 제어에 기초하여 자율주행 시스템(400)의 구동과 관련된 기능을 수행하는 모듈로 조향모듈, 제동모듈, 구동모듈, HMI(human machine interface) 모듈 등을 포함한다. 이외에도 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 시스템(400)은 지도정보 보정을 수행하는 지도매칭 보정부(미도시), 항법정보를 보정하는 추측항법보정부(미도시), 정밀한 측위 보정을 수행하는 정밀측위보정부(미도시)를 포함할 수 있다.
한편, 전술한 본 발명의 실시예들에서의 각 구성은 각각이 별도의 장치로 설명하였으나, 이는 설명의 편의와 이해의 증진을 위한 예시적 설명에 불과한 것으로서, 본 발명의 기술적 사상의 범주 내에서 다양한 형태로 구현될 수 있음은 물론이다. 예컨대, 각 송신부 및 수신부는 하나의 통신 모듈로 통합되어 구현될 수도 있고, 또는 둘이나 그 이상의 장치로 분할하여 구현될 수 있다.
본 발명에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통해 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위해 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능 매체의 예에는 롬(rom), 램(ram), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
Claims (12)
- 하나 이상의 자율주행차로부터 주행중인 도로 구간에 대한 도로 차선 정보 및 상기 자율주행차의 위치 정보 중 적어도 하나를 포함하는 주행궤적정보를 수신하는 단계;
상기 주행궤적정보를 분석하여 통합차선정보를 도출하는 단계;
상기 도출된 통합차선정보와 상기 주행중인 도로 구간에 대한 설계정보를 비교하는 단계; 및
상기 비교를 통해 획득한 통합차선정보와 상기 주행중인 도로 구간에 대한 설계정보와의 차이 정도에 대한 정보를 포함하는 도로상태정보를 생성하는 단계를 포함하는 클라우드 기반 차량-도로인프라 협조형 차선관리 방법. - 제1항에 있어서,
상기 주행궤적정보는 상기 자율주행차의 복합측위모듈 및 환경센서 중 적어도 하나를 통해 획득되는, 클라우드 기반 차량-도로인프라 협조형 차선관리 방법. - 제1항에 있어서,
상기 생성된 도로상태정보를 도로관리팀의 컴퓨팅 장치로 전송하는 단계를 더 포함하는 클라우드 기반 차량-도로인프라 협조형 차선관리 방법. - 제1항에 있어서,
상기 생성된 도로상태정보를 도로수리 장비로 전송하는 단계; 및
보수된 도로에 대한 정보를 포함하는 도로보수정보를 상기 도로수리 장비로부터 수신하는 단계를 더 포함하는 클라우드 기반 차량-도로인프라 협조형 차선관리 방법. - 제1항에 있어서,
상기 도출된 통합차선정보를 상기 자율자동차에게 전송하는 단계를 더 포함하는 클라우드 기반 차량-도로인프라 협조형 차선관리 방법. - 하나 이상의 자율주행차로부터 주행 중인 도로 구간에 대한 도로차선 정보 및 상기 자율주행차의 위치 정보 중 적어도 하나를 포함하는 주행궤적정보를 수신하는 주행궤적정보 수신부;
상기 주행궤적정보를 분석하여 통합차선정보를 생성하는 통합차선정보 생성부;
상기 생성된 통합차선정보와 도로설계정보 저장부에 저장된 상기 도로 구간에 대한 설계정보를 비교하는 도로정보 비교부; 및
상기 도로정보 비교부로부터 상기 통합차선정보와 상기 도로 구간에 대한 설계정보와의 비교 결과를 획득하여 양자간 차이 정도에 대한 정보를 포함하는 도로상태정보를 생성하는 도로상태정보 생성부를 포함하는 클라우드 기반 차량-도로인프라 협조형 차선관리 시스템. - 제6항에 있어서,
상기 생성된 도로상태정보를 도로관리팀의 컴퓨팅 장치 및 도로보수 장치 중 적어도 하나에게 전송하는 도로상태정보 송신부를 더 포함하는 클라우드 기반 차량-도로인프라 협조형 차선관리 시스템. - 제7항에 있어서,
상기 도로설계정보 저장부는 상기 도로보수 장치로부터 수신한 도로보수정보를 저장하는, 클라우드 기반 차량-도로인프라 협조형 차선관리 시스템. - 제6항에 있어서,
상기 생성된 통합차선정보를 상기 자율주행차로 전송하는 통합차선정보 송신부를 더 포함하는 클라우드 기반 차량-도로인프라 협조형 차선관리 시스템. - 복합측위모듈 및 환경센서 중 적어도 하나를 통해 획득한 주행궤적정보를 클라우드 차선관리 시스템으로 전송하는 주행정보 송신부;
상기 클라우드 차선관리 시스템으로부터 통합차선정보를 수신하는 통합차선정보 수신부;
상기 통합차선정보에 기초해서 주행경로를 생성하는 주행경로 생성부;
상기 생성된 주행경로에 기초해서 자율주행을 제어하는 자율주행 제어부를 포함하는 클라우드 기반 차량-도로인프라 협조형 자율주행 시스템. - 제10항에 있어서,
상기 주행궤적정보는 주행 중인 도로 구간에 대한 도로 차선 정보 및 주행 중인 위치에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 클라우드 기반 차량-도로인프라 협조형 자율주행 시스템. - 제10항에 있어서,
상기 통합차선정보는 상기 클라우드 차선관리 시스템에 의해 수행된 상기 주행궤적정보에 대한 빅데이터 분석에 기초하여 생성된 안전 주행 최대화를 위한 도로 구간별 주행차선에 대한 정보인, 클라우드 기반 차량-도로인프라 협조형 자율주행시스템.
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- 2019-01-30 KR KR1020190012308A patent/KR102269625B1/ko active IP Right Grant
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Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR102269625B9 (ko) | 2021-10-27 |
| KR102269625B1 (ko) | 2021-06-28 |
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