KR20200102008A - 서버 및 이의 제어 방법 - Google Patents

서버 및 이의 제어 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20200102008A
KR20200102008A KR1020190012524A KR20190012524A KR20200102008A KR 20200102008 A KR20200102008 A KR 20200102008A KR 1020190012524 A KR1020190012524 A KR 1020190012524A KR 20190012524 A KR20190012524 A KR 20190012524A KR 20200102008 A KR20200102008 A KR 20200102008A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
safety
vehicles
vehicle
server
safety components
Prior art date
Application number
KR1020190012524A
Other languages
English (en)
Inventor
김우목
김주영
주희주
Original Assignee
삼성전자주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼성전자주식회사 filed Critical 삼성전자주식회사
Priority to KR1020190012524A priority Critical patent/KR20200102008A/ko
Priority to US16/742,105 priority patent/US11295620B2/en
Priority to PCT/KR2020/001147 priority patent/WO2020159157A1/en
Publication of KR20200102008A publication Critical patent/KR20200102008A/ko

Links

Images

Classifications

    • G06Q50/30—
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/22—Platooning, i.e. convoy of communicating vehicles
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/10—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to vehicle motion
    • B60W40/105—Speed
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0268—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means
    • G05D1/0274—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means using mapping information stored in a memory device
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0276—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle
    • G05D1/0285—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle using signals transmitted via a public communication network, e.g. GSM network
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0287—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles involving a plurality of land vehicles, e.g. fleet or convoy travelling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/048—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI]
    • G06F3/0481—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI] based on specific properties of the displayed interaction object or a metaphor-based environment, e.g. interaction with desktop elements like windows or icons, or assisted by a cursor's changing behaviour or appearance
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/052—Detecting movement of traffic to be counted or controlled with provision for determining speed or overspeed
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0967—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits
    • G08G1/096708—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where the received information might be used to generate an automatic action on the vehicle control
    • G08G1/096716—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where the received information might be used to generate an automatic action on the vehicle control where the received information does not generate an automatic action on the vehicle control
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0967—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits
    • G08G1/096708—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where the received information might be used to generate an automatic action on the vehicle control
    • G08G1/096725—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where the received information might be used to generate an automatic action on the vehicle control where the received information generates an automatic action on the vehicle control
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0967—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits
    • G08G1/096766—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where the system is characterised by the origin of the information transmission
    • G08G1/096775—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where the system is characterised by the origin of the information transmission where the origin of the information is a central station
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/123—Traffic control systems for road vehicles indicating the position of vehicles, e.g. scheduled vehicles; Managing passenger vehicles circulating according to a fixed timetable, e.g. buses, trains, trams
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2556/00—Input parameters relating to data
    • B60W2556/45—External transmission of data to or from the vehicle
    • G05D2201/0213—
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • G08G1/164—Centralised systems, e.g. external to vehicles
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • G08G1/166—Anti-collision systems for active traffic, e.g. moving vehicles, pedestrians, bikes

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Atmospheric Sciences (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Operations Research (AREA)

Abstract

서버가 개시된다. 본 개시의 서버는, 통신부, 메모리 및 통신부를 통해 수신된 복수의 자동차 각각에 포함된 복수의 안전 컴포넌트에 대한 정보를 메모리에 저장하고, 저장된 복수의 안전 컴포넌트에 대한 정보에 기초하여 복수의 자동차 각각의 적어도 하나의 안전 컴포넌트를 조합하고, 조합된 안전 컴포넌트들을 이용하여 복수의 자동차의 주변 환경을 판단하는 프로세서를 포함한다.

Description

서버 및 이의 제어 방법 { SERVER AND METHOD FOR CONTROLLING THEREOF }
본 개시는 서버 및 이의 제어 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 자동차의 안전성을 향상시키기 위해 복수의 자동차에 포함된 안전 컴포넌트를 조합하는 서버 및 이의 제어 방법에 관한 것이다.
차량이란, 차륜을 구동시켜 사람이나 화물 등을 어느 장소로부터 다른 장소로 운송하는 장치를 말한다. 차량을 이용하는 사용자의 안전 및 편의를 증대하기 위해, 각종 센서와 전자 장치 등을 차량에 접목하기 위한 기술 개발이 가속화되고 있는 추세이다.
특히, 차량과 관련된 종래기술로서, 군집 주행의 개념이 제안된 바 있다. 군집 주행이란, 하나의 그룹으로 묶인 복수의 차량들이, 상호 간에 주행 정보를 공유하고 외부 환경을 고려하면서, 도로를 주행하는 것을 의미한다.
이때, 차량 간 안전 정보나 도로 상황의 위험 정보를 경고음으로 제공하는 수준으로 공유하는 수준에 그쳐, 사용자가 돌발 상황에 대해 순간적인 대처가 필요하다는 문제가 있었다. 이에 따라, 사용자가 목적지까지 안전하게 이동하기 위해 돌발 상황을 보다 미리 인지하기 위한 기술의 필요성이 대두되었다.
본 개시는 상술한 필요성에 따라 안출된 것으로, 본 개시의 목적은 복수의 자동차에 포함된 안전 컴포넌트를 조합하여 자동차의 안전 거리를 향상시키는 서버 및 이의 제어 방법을 제공하는 데 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 서버는, 통신부, 메모리 및 상기 통신부를 통해 수신된 복수의 자동차 각각에 포함된 복수의 안전 컴포넌트에 대한 정보를 상기 메모리에 저장하고, 상기 저장된 복수의 안전 컴포넌트에 대한 정보에 기초하여 상기 복수의 자동차 각각의 적어도 하나의 안전 컴포넌트를 조합하고, 상기 조합된 안전 컴포넌트들을 이용하여 상기 복수의 자동차의 주변 환경을 판단하는 프로세서를 포함한다.
이 경우, 상기 프로세서는, 상기 복수의 자동차 각각에 포함된 복수의 안전 컴포넌트 중 기능 별 성능이 가장 좋은 안전 컴포넌트를 조합할 수 있다.
한편, 상기 프로세서는, 상기 조합된 안전 컴포넌트들의 기능에 기초하여, 상기 복수의 자동차의 배치 위치를 결정할 수 있다.
한편, 상기 복수의 자동차는, 출발지, 목적지, 경유지 및 출발 시간 중 적어도 하나에 기초한 전체 주행 경로 중 적어도 일부가 상호 일치하는 것일 수 있다.
이 경우, 상기 프로세서는, 출발지, 목적지, 경유지 및 출발 시간 중 적어도 하나에 기초하여 주행 속도를 더 획득하고, 상기 전체 주행 경로 및 상기 획득된 주행 속도에 기초하여 생성된 주행 제어 명령을 상기 통신부를 통해 상기 복수의 자동차 중 적어도 하나의 자율 주행 자동차로 전송할 수 있다.
한편, 상기 프로세서는, 출발지, 목적지, 경유지 및 출발 시간 중 적어도 하나에 기초하여 주행 속도를 더 획득하고, 상기 전체 주행 경로 및 상기 획득된 주행 속도에 기초하여 생성된 주행 제어 명령에 대응되는 알림을 상기 통신부를 통해 상기 복수의 자동차 중 적어도 하나에 대응되는 사용자 단말에 전송할 수 있다.
한편, 상기 프로세서는, 상기 복수의 자동차 중 적어도 하나가 삭제되거나, 새로운 자동차가 추가되면, 상기 삭제된 적어도 하나의 자동차 또는 상기 새로운 자동차의 안전 컴포넌트를 고려하여 안전 컴포넌트들을 재조합할 수 있다.
한편, 상기 프로세서는, 상기 복수의 자동차의 주행 중 상기 복수의 자동차의 주변에 상기 조합된 안전 컴포넌트보다 고성능의 안전 컴포넌트가 포함된 자동차가 검색되면, 상기 검색된 자동차의 상기 고성능의 안전 컴포넌트를 포함하여 안전 컴포넌트들을 재조합할 수 있다.
한편, 상기 프로세서는, 상기 복수의 자동차의 주행 중 상기 복수의 자동차의 주변에 다른 자동차 그룹이 있으면, 상기 조합된 안전 컴포넌트들 및 상기 다른 자동차 그룹의 조합된 안전 컴포넌트들을 이용하여 안전 컴포넌트들을 재조합할 수 있다.
한편, 상기 복수의 자동차는, 각 자동차의 사용자에 의해 미리 인증이 완료된 것일 수 있다.
한편, 본 개시의 일 실시 예에 따른 서버의 제어 방법은, 복수의 자동차 각각에 포함된 복수의 안전 컴포넌트에 대한 정보를 수신하는 단계, 상기 수신된 복수의 안전 컴포넌트에 대한 정보를 저장하는 단계, 상기 저장된 복수의 안전 컴포넌트에 대한 정보에 기초하여 상기 복수의 자동차 각각의 적어도 하나의 안전 컴포넌트를 조합하는 단계 및 상기 조합된 안전 컴포넌트들을 이용하여 상기 복수의 자동차의 주변 환경을 판단하는 단계를 포함한다.
한편, 상기 조합하는 단계는, 상기 복수의 자동차 각각에 포함된 복수의 안전 컴포넌트 중 기능 별 성능이 가장 좋은 안전 컴포넌트를 조합할 수 있다.
한편, 상기 조합된 안전 컴포넌트들의 기능에 기초하여, 상기 복수의 자동차의 배치 위치를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
한편, 상기 복수의 자동차는, 출발지, 목적지, 경유지 및 출발 시간 중 적어도 하나에 기초한 전체 주행 경로 중 적어도 일부가 상호 일치하는 것일 수 있다
이 경우, 출발지, 목적지, 경유지 및 출발 시간 중 적어도 하나에 기초하여 주행 속도를 더 획득하는 단계 및 상기 전체 주행 경로 및 상기 획득된 주행 속도에 기초하여 생성된 주행 제어 명령을 상기 복수의 자동차 중 적어도 하나의 자율 주행 자동차로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
한편, 출발지, 목적지, 경유지 및 출발 시간 중 적어도 하나에 기초하여 주행 속도를 더 획득하는 단계 및 상기 전체 주행 경로 및 상기 획득된 주행 속도에 기초하여 생성된 주행 제어 명령에 대응되는 알림을 상기 복수의 자동차 중 적어도 하나에 대응되는 사용자 단말에 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
한편, 상기 복수의 자동차 중 적어도 하나가 삭제되거나, 새로운 자동차가 추가되면, 상기 삭제된 적어도 하나의 자동차 또는 상기 새로운 자동차의 안전 컴포넌트를 고려하여 안전 컴포넌트들을 재조합하는 단계를 더 포함할 수 있다.
한편, 상기 복수의 자동차의 주행 중 상기 복수의 자동차의 주변에 상기 조합된 안전 컴포넌트들보다 고성능의 안전 컴포넌트가 포함된 자동차가 검색되면, 상기 검색된 자동차의 상기 고성능의 안전 컴포넌트를 포함하여 안전 컴포넌트들을 재조합하는 단계를 더 포함할 수 있다.
한편, 상기 복수의 자동차의 주행 중 상기 복수의 자동차의 주변에 다른 자동차 그룹이 있으면, 상기 조합된 안전 컴포넌트들 및 상기 다른 자동차 그룹의 조합된 안전 컴포넌트들을 이용하여 안전 컴포넌트들을 재조합하는 단계를 더 포함할 수 있다.
한편, 본 개시의 일 실시 예에 따른 서버의 제어 방법을 실행하기 위한 프로그램을 포함하는 컴퓨터 판독가능 기록 매체에 있어서, 상기 서버의 제어 방법은, 수신된 복수의 자동차 각각에 포함된 복수의 안전 컴포넌트에 대한 정보를 저장하는 단계, 상기 저장된 복수의 안전 컴포넌트에 대한 정보에 기초하여 상기 복수의 자동차 각각의 적어도 하나의 안전 컴포넌트를 조합하는 단계 및 상기 조합된 안전 컴포넌트들을 이용하여 상기 복수의 자동차의 주변 환경을 판단하는 단계를 포함한다.
도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 서버의 제어 시스템을 설명하기 위한 도면,
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 서버의 구성을 설명하기 위한 블럭도,
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른, 인공 지능 모델을 이용하는 서버의 동작을 설명하기 위한 도면,
도 4 및 도 5는 본 개시의 일 실시 예에 따른 복수의 자동차의 안전 컴포넌트의 조합을 설명하기 위한 도면,
도 6 및 도 7은 본 개시의 일 실시 예에 따라 동적인 안전 컴포넌트 조합을 설명하기 위한 도면,
도 8은 본 개시의 일 실시 예에 따른 자율 주행 시스템을 설명하기 위한 도면,
도 9는 본 개시에 따라 사용자에게 제공되는 유저 인터페이스(User Interface, UI)의 일 실시 예를 도시한 도면,
도 10은 본 개시의 일 실시 예에 따라 그룹 간 안전 컴포넌트의 조합을 수행하는 실시 예를 도시한 도면, 그리고,
도 11은 본 개시의 일 실시 예에 따른 서버의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 개시에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 개시의 실시 예에서 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 개시의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
본 개시의 실시 예들은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 특정한 실시 형태에 대해 범위를 한정하려는 것이 아니며, 발명된 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 실시 예들을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "구성되다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 개시의 실시 예에서 '모듈' 혹은 '부'는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하며, 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의 '모듈' 혹은 복수의 '부'는 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 '모듈' 혹은 '부'를 제외하고는 적어도 하나의 모듈로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서로 구현될 수 있다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 개시의 실시 예에 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 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 개시를 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명에 대해 더욱 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 서버의 제어 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 개시의 서버의 제어 시스템(1000)은 서버(100) 및 복수의 자동차(200-1 내지 200-4)를 포함한다.
서버(100)는 복수의 자동차(200-1 내지 200-4)와 통신을 수행할 수 있다. 여기서, 복수의 자동차(200-1 내지 200-4)는 서버(100)에 정보가 저장된 다수의 자동차 중 주행 예정 정보에 기초하여 선택된 2 이상의 자동차일 수 있다. 이때, 서버(100)에 저장된 다수의 자동차의 정보는 사용자의 입력에 의한 것일 수 있다. 예를 들어, 사용자는 단말 장치 또는 자동차의 UI를 통해 서버(100)에 접근 가능한 어플리케이션을 실행하고, 인증을 통해 자동차 정보를 등록할 수 있다.
이때, 각 자동차에 대한 안전 컴포넌트 정보는 사용자에 의해 입력될 수도 있지만, 사용자가 자동차 제품명을 입력하는 경우 자동차 제조사에서 미리 입력한 정보일 수 있다. 또는, 안전 컴포넌트 정보는 자동차 제조사에서 입력한 정보에 사용자가 추가적으로 입력한 정보일 수도 있다.
이와 같이 사용자 인증을 통해 자동차 정보를 등록하고, 사용자가 로그인을 수행한 후 자동차 그룹핑을 요청하는 바, 정보의 보안이 보증될 수 있다.
이하에서는 설명의 편의를 위해 주행 예정 정보에 의해 선택된 2 이상의 자동차를 '자동차 그룹'이라고 지칭하기로 한다. 한편, '자동차 클러스터'도 '자동차 그룹'과 동일한 의미일 수 있다. 한편, 도 1에서는 자동차로 SUV, 승용차, 버스만이 도시되어 있으나, 본 개시에 적용 가능한 자동차로는 트럭, 2륜차 등 다양한 운송 수단이 포함될 수 있다.
서버(100)는 복수의 자동차(200-1 내지 200-4) 각각이 구비한 안전 컴포넌트에 대한 정보에 기초하여 복수의 자동차(200-1 내지 200-4)의 적어도 하나의 안전 컴포넌트를 조합할 수 있다. 여기서, 안전 컴포넌트란 자동차의 안전 기능을 구현하기 위한 부품 또는 프로그램을 의미할 수 있다. 구체적으로, 안전 컴포넌트는 차량의 안전 기능을 구현하기 위해 차량이 스스로 센싱하거나, 정보를 수신하는데 관여하는 모든 차량 구성 요소을 포함할 수 있다. 여기서, 안전 기능이란 사용자의 안전, 특히, 차량 주행 중 사용자의 신체적 위험을 회피하기 위한 기능을 의미할 수 있다. 이때, 안전 기능은 자동차에 구비된 다양한 센서 등에 의해 구현될 수 있다. 예를 들어, 안전 기능으로는 전방, 후방, 측방의 안전 거리 확보, 원거리 센싱, 자동주행시 속도, 방향 제어 기능 등을 포함할 수 있다.
그리고, 일 실시 예로, 안전 컴포넌트로는 초음파 센서, 전후방 카메라, 3D 카메라, RADAR, LIDAR, 크루즈 컨트롤(Cruise Control), 적응식 크루즈 컨트롤(Adaptive Cruise Control), 어드밴스드 스마트 크루즈 컨트롤(Advanced Samrt Cruise Control), 어라운드 뷰 등을 포함할 수 있다.
구체적으로, 서버(100)는 각 안전 기능 별로 복수의 자동차(200-1 내지 200-4) 중 성능이 가장 좋은 안전 컴포넌트를 선택하는 방식으로 안전 컴포넌트를 조합할 수 있다.
그리고, 서버(100)는 복수의 자동차(200-1 내지 200-4)의 안전 컴포넌트로부터 센싱된 값에 기초하여 복수의 자동차(200-1 내지 200-4) 주변 환경을 판단할 수 있다. 그리고, 서버(100)는 판단된 주변 환경에 기초하여 복수의 자동차(200-1 내지 200-4)에 정보 알림, 경고, 주행 명령 등을 전송할 수 있다.
구체적인 서버(100)의 동작에 대해서는 이하 도 2 내지 도 11을 참조하여 자세히 설명하기로 한다.
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 서버의 구성을 설명하기 위한 블럭도이다.
도 2를 참조하면, 서버(100)는 통신부(110) 및 프로세서(130)를 포함한다.
통신부(110)는 다양한 유형의 통신 방식에 따라 다양한 유형의 외부 장치와 통신을 수행하는 구성이다. 서버(100)는 통신부(110)를 통해 복수의 자동차 및 각 자동차에 대응되는 사용자 단말 장치와 통신을 수행할 수 있다.
통신부(110)가 외부 장치와 통신 연결되는 것은 제3 기기(예로, 중계기, 허브, 엑세스 포인트, 서버 또는 게이트웨이 등)를 거쳐서 통신하는 것을 포함할 수 있다. 무선 통신은, 예를 들면, LTE, LTE-A(LTE Advance), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), UMTS(universal mobile telecommunications system), WiBro(Wireless Broadband), 또는 GSM(Global System for Mobile Communications) 등 중 적어도 하나를 사용하는 셀룰러 통신을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 무선 통신은, 예를 들면, WiFi(wireless fidelity), 블루투스, 블루투스 저전력(BLE), 지그비(Zigbee), NFC(near field communication), 자력 시큐어 트랜스미션(Magnetic Secure Transmission), 라디오 프리퀀시(RF), 또는 보디 에어리어 네트워크(BAN) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 유선 통신은, 예를 들면, USB(universal serial bus), HDMI(high definition multimedia interface), RS-232(recommended standard232), 전력선 통신, 또는 POTS(plain old telephone service) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 무선 통신 또는 유선 통신이 수행되는 네트워크는 텔레커뮤니케이션 네트워크, 예를 들면, 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN), 인터넷, 또는 텔레폰 네트워크 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
메모리(120)는 서버(100)의 동작에 필요한 각종 프로그램 및 데이터를 저장할 수 있다. 구체적으로, 메모리(120)에는 적어도 하나의 명령어가 저장될 수 있다. 프로세서(130)는 메모리(120)에 저장된 명령어를 실행함으로써 상술한 동작을 수행할 수 있다. 메모리(120)는 비휘발성 메모리, 휘발성 메모리, 플래시메모리(flash-memory), 하드디스크 드라이브(HDD) 또는 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 등으로 구현될 수 있다.
구체적으로, 메모리(120)에는 외부로부터 수신된 복수의 자동차에 대한 정보가 저장될 수 있다. 이때, 복수의 자동차에 대한 정보는 각 자동차의 안전 컴포넌트에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 외부라 함은 서버(100)와는 구분되는 외부 장치를 의미하는 것으로, 사용자 단말 장치, 자동차, 타 서버 등을 포함할 수 있다.
그리고, 메모리(120)에는 학습된 인공 지능 모델이 저장될 수 있다. 여기서, 학습된 인공 지능 모델은 여러 자동차의 안전 컴포넌트를 조합하여 최상의 안전성 및 안전 거리를 확보하도록 학습된 것일 수 있다.
인공 지능 모델은 예로, 신경망(Neural Network)을 기반으로 하는 모델일 수 있다. 인공 지능 모델은 인간의 뇌 구조를 컴퓨터 상에서 모의하도록 설계될 수 있으며 인간의 신경망의 뉴런(neuron)을 모의하는, 가중치를 가지는 복수의 네트워크 노드들을 포함할 수 있다. 복수의 네트워크 노드들은 뉴런이 시냅스(synapse)를 통하여 신호를 주고 받는 뉴런의 시냅틱(synaptic) 활동을 모의하도록 각각 연결 관계를 형성할 수 있다. 또한 인공 지능 모델은, 일 예로, 신경망 모델, 또는 신경망 모델에서 발전한 딥 러닝 모델을 포함할 수 있다. 딥 러닝 모델에서 복수의 네트워크 노드들은 서로 다른 깊이(또는, 레이어)에 위치하면서 컨볼루션(convolution) 연결 관계에 따라 데이터를 주고 받을 수 있다. 인공 지능 모델의 예에는 DNN(Deep Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network) 등이 있을 수 있으나 이에 한정되지 않는다.
프로세서(130)는 서버(100)의 동작을 전반적으로 제어한다.
일 실시 예에 따라 프로세서(130)는 디지털 시그널 프로세서(digital signal processor(DSP), 마이크로 프로세서(microprocessor), TCON(Time controller)으로 구현될 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 중앙처리장치(central processing unit(CPU)), MCU(Micro Controller Unit), MPU(micro processing unit), 컨트롤러(controller), 어플리케이션 프로세서(application processor(AP)), 또는 커뮤니케이션 프로세서(communication processor(CP)), ARM 프로세서 중 하나 또는 그 이상을 포함하거나, 해당 용어로 정의될 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 프로세싱 알고리즘이 내장된 SoC(System on Chip), LSI(large scale integration)로 구현될 수도 있고, FPGA(Field Programmable gate array) 형태로 구현될 수도 있다.
구체적으로, 프로세서(130)는 통신부(110)를 통해 복수의 자동차 각각에 포함된 복수의 안전 컴포넌트에 대한 정보를 수신할 수 있다. 이때, 복수의 안전 컴포넌트에 대한 정보는 복수의 자동차 또는 복수의 자동차에 대응되는 사용자 단말 장치로부터 수신된 것일 수 있다. 예를 들어, 복수의 안전 컴포넌트에 대한 정보는 사용자가 서버(100)에서 제공하는 서비스를 이용하기 위해 계정 생성시 입력된 것으로 사용자 단말 장치로부터 수신된 것일 수 있다.
다른 실시 예로, 사용자가 서버(100)에 서비스 제공 요청할 때, 사용자의 자동차로부터 서버(100)로 전송된 것일 수도 있다. 한편, 사용자는 계정 생성시 사용자 인증을 수행할 수 있으며, 계정 생성시 입력된 자동차의 정보 또는 이후 로그인을 통해 입력된 자동차의 정보는 인증된 사용자에 의해 입력된 정보일 수 있다. 즉, 서버(100)에 저장된 다수의 자동차에 대한 정보는 각 자동차의 사용자에 의해 미리 인증된 것일 수 있다.
그리고, 프로세서(130)는 복수의 자동차 각각에 포함된 복수의 안전 컴포넌트에 대한 정보에 기초하여, 복수의 자동차 각각의 적어도 하나의 안전 컴포넌트를 조합할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 복수의 자동차 각각에 포함된 복수의 안전 컴포넌트 중 기능 별 성능이 가장 좋은 안전 컴포넌트를 조합할 수 있다. 프로세서(130)는 안전 컴포넌트들의 조합을 통해 자동차 그룹을 생성할 수 있다. 이때, 프로세서(130)는 메모리(120)에 저장된 학습된 인공 지능 모델을 이용하여 안전 컴포넌트들을 조합할 수 있다. 본 개시에 따른 인공 지능 모델의 학습에 대해서는 이하 도 3을 참조하여 자세히 설명하기로 한다. 한편, 복수의 자동차의 안전 컴포넌트들을 조합하는 실시 예는 이하 도 4 내지 도 8을 참조하여 자세히 설명하기로 한다.
이때, 복수의 자동차는, 출발지, 목적지, 경유지 및 출발 시간 중 적어도 하나에 기초한 전체 주행 경로 중 적어도 일부가 상호 일치하는 것일 수 있다. 구체적으로, 프로세서(130)는 서버(100)에 정보가 저장된 다수의 자동차 중, 사용자가 입력한 출발지, 목적지, 경유지 및 출발 시간 중 적어도 하나를 포함하는 주행 예정 정보에 기초하여, 각 자동차의 전체 주행 경로 중 주행 경로가 일부 일치하는 2개 이상의 자동차를 선택하여 그룹핑을 수행할 수 있다.
이때, 자동차 그룹에 포함된 자동차들은, 주행 구간, 시간 등에 따라 달라질 수 있다. 즉, 자동차 그룹에는 각 자동차의 주행 경로에 기초하여, 새로운 자동차가 추가될 수도 있고, 기존 자동차 중 적어도 하나가 삭제될 수도 있다.
이와 같이, 복수의 자동차 중 적어도 하나가 삭제되거나, 새로운 자동차가 추가되면, 프로세서(130)는 안전 컴포넌트들을 재조합할 수 있다. 구체적으로, 복수의 자동차 중 적어도 하나가 삭제되면, 프로세서(130)는 복수의 자동차 중 삭제된 자동차를 제외한 자동차에 포함된 안전 컴포넌트들을 다시 조합할 수 있다. 또는, 자동차 그룹에 새로운 자동차가 추가되면, 프로세서(130)는 새롭게 추가된 자동차의 안전 컴포넌트를 더 고려하여, 최적의 안전성 및 안전 거리 확보를 위해 안전 컴포넌트들을 재조합할 수 있다. 자동차 그룹에 자동차가 추가 또는 삭제되는 실시 예는 이하 도 6 및 도 7을 참조하여 보다 자세히 설명하기로 한다.
한편, 자동차 그룹에 포함된 복수의 자동차의 주행 중 자동차 그룹 주변에 조합된 안전 컴포넌트들보다 고성능의 안전 컴포넌트가 포함된 자동차가 검색되면, 프로세서(130)는 검색된 자동차의 고성능의 안전 컴포넌트를 포함하여 안전 컴포넌트들을 재조합할 수 있다. 이때, 검색된 자동차는 사용자에 의해 미리 인증된 자동차일 수 있다.
구체적으로, 프로세서(130)는 검색된 다른 자동차의 안전 컴포넌트의 조합으로 구현 가능한 안전 기능을 식별하고, 해당 안전 기능이 최적의 성능으로 구현되도록 안전 컴포넌트를 조합할 수 있다. 그리고, 프로세서(130)는 조합된 안전 컴포넌트들에 기초하여 자동차 그룹 내에 포함된 복수의 자동차를 배치할 수 있다.
예를 들어, 주행 경로가 일부 일치하고, 안전 컴포넌트의 성능이 우수하지만, 주행 정보가 입력되지 않아 자동차 그룹 생성시에는 자동차 그룹에 포함되지 않은 자동차가 자동차 그룹의 주행 중 검색되면, 프로세서(130)는 검색된 자동차를 자동차 그룹에 포함시킬 수 있다. 여기서, 검색된 자동차는 자동차 그룹과 기설정된 거리 이내에서 주행 중인 것일 수 있다. 그리고, 프로세서(130)는 검색된 자동차의 고성능의 안전 컴포넌트를 포함하여 안전 컴포넌트를 재조합할 수 있다. 그리고, 프로세서(130)는 재조합된 안전 컴포넌트에 기초하여 자동차 그룹 내 복수의 자동차의 배치 위치를 재조정할 수 있다.
한편, 자동차 그룹에 포함된 복수의 자동차의 주행 중 자동차 그룹 주변에 다른 자동차 그룹이 있으면, 프로세서(130)는 다른 자동차 그룹에 포함된 자동차의 안전 컴포넌트들을 더 고려하여 안전 컴포넌트들을 재조합할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 다른 자동차 그룹의 전체 안전 컴포넌트들을 고려할 수도 있지만, 다른 자동차 그룹의 조합된 안전 컴포넌트들을 더 고려하여 안전 컴포넌트를 재조합할 수도 있다. 이때, 프로세서(130)는 당해 자동차 그룹의 조합된 안전 컴포넌트들과 다른 자동차 그룹의 조합된 안전 컴포넌트들을 고려하여 안전성 및 안전 거리가 향상되도록 안전 컴포넌트를 재조합할 수 있다. 그리고, 프로세서(130)는 재조합된 안전 컴포넌트에 기초하여 당해 자동차 그룹에 포함된 자동차 및 다른 자동차 그룹에 포함된 자동차의 배치 위치를 변경할 수 있다. 두 자동차 그룹 간 연동하는 실시 예는 이하 도 10을 참조하여 자세히 설명하기로 한다.
프로세서(130)는 상술한 방식으로 조합된 안전 컴포넌트를 이용하여 복수의 자동차의 주변 환경을 판단할 수 있다. 구체적으로, 프로세서는 조합된 안전 컴포넌트의 기능을 각각 수행하여 획득된 결과에 기초하여 복수의 자동차의 주변 환경을 판단할 수 있다. 이에 따라, 각 자동차는 타 자동차의 더 좋은 안전 컴포넌트를 사용하는 것과 마찬가지의 효과가 있으며, 이로 인해 각 자동차는 안전성 및 안전 거리가 향상될 수 있다.
한편, 프로세서(130)는 조합된 안전 컴포넌트의 기능에 기초하여 복수의 자동차의 배치 위치를 결정할 수 있다. 예를 들어, 복수의 자동차의 전방 안전 거리 확보를 위한 안전 컴포넌트 중 가장 성능이 좋은 안전 컴포넌트를 포함하는 자동차는 자동차 그룹의 전면에 배치될 수 있다. 이때, 복수의 자동차의 후방 안전 거리 확보를 위한 안전 컴포넌트 중 가장 성능이 좋은 안전 컴포넌트를 포함하는 자동차는 자동차 그룹의 후면에 배치될 수 있다.
만약, 복수의 자동차 중 하나의 자동차가 여러 안전 기능에 대해 가장 좋은 안전 컴포넌트를 포함하는 경우에는, 프로세서(130) 하나의 자동차에서 성능이 가장 좋은 복수의 안전 컴포넌트를 선택하여 다른 자동차의 안전 컴포넌트와 조합할 수 있다. 한편, 하나의 자동차에서 동시에 선택되는 것이 불가능한 안전 기능이라면, 프로세서(130)는 안전 기능 별 우선 순위를 부여하여, 우선 순위가 높은 기능에 대한 안전 컴포넌트로 선택될 수 있다.
예를 들어, 전방 안전 거리 확보가 후방 안전 거리 확보보다 우선 순위, 자동차 그룹 내에서 두 기능이 동일한 자동차로부터 선택될 수 없다는 가정 하에, 제1 자동차의 전방 안전 거리 확보를 위한 안전 컴포넌트의 성능과 후방 안전 거리 확보를 위한 안전 컴포넌트의 성능이 모두 가장 좋다면, 프로세서(130)는 제1 자동차의 전방 안전 거리 확보를 위한 안전 컴포넌트를 선택하고, 선택된 자동차 이외의 복수의 자동차 중 성능이 가장 좋은 제2 자동차의 후방 안전 거리 확보를 위한 안전 컴포넌트를 선택할 수 있다. 이 경우, 자동차 그룹 내에서 제1 자동차는 맨 앞에, 제2 자동차는 맨 뒤에 배치될 수 있다.
한편, 프로세서(130)는 통신부(110)를 통해 자동차 그룹 중 적어도 하나의 자동차에 주행 제어 명령을 전송할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(130)는 사용자에 의해 입력된 주행 예정 정보에 기초하여 각 자동차의 전체 주행 경로 및 주행 속도를 획득할 수 있다. 이때, 주행 예정 정보는 출발지, 목적지, 경유지 및 출발 시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 그리고, 프로세서(130)는 통신부(110)를 통해 외부 서버로부터 도로 교통 상황 등을 수신하고, 수신된 정보를 더 반영하여, 각 자동차의 전체 주행 경로 및 주행 속도를 산출할 수 있다.
그리고, 프로세서(130)는 획득된 각 자동차의 전체 주행 경로 및 주행 속도에 기초하여 생성된 주행 제어 명령을 적어도 하나의 자동차에 전송할 수 있다. 이때, 자동차 그룹에 적어도 하나의 자율 주행 자동차가 포함된 경우, 프로세서(130)는 통신부(110)를 통해 자율 주행 자동차에 주행 제어 명령을 전송할 수 있다.
그리고, 프로세서(130)는 자율 주행 자동차가 아닌 자동차에는, 주행 제어 명령에 대응되는 알림을 전송할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 자율 주행 자동차가 아닌 자동차에 포함된 네비게이션 또는 자동차에 대응되는 사용자 단말에 주행 제어 명령에 대응되는 알림을 제공할 수 있다. 이때, 알림은 UI 화면 형태로 제공되거나, 스피커를 통한 음성 형태로 제공될 수도 있다. 이러한 알림은 자율 주행 자동차에도 전송될 수도 있다. 서버(100)에 의해 제공되는 알림과 관련된 UI 화면의 일 실시 예는 이하 도 9를 참조하여 설명하기로 한다.
상술한 본 개시의 다양한 실시 예에 따르면, 당해 자동차의 안전 컴포넌트 뿐만 아니라 타 자동차의 안전 컴포넌트를 더 이용하여 보다 향상된 안전성 및 안전 거리 확보가 가능하게 된다.
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른, 인공 지능 모델을 이용하는 서버의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 서버(100)는 학습부(310) 및 획득부(320) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 도 3의 학습부(310) 및 획득부(320)는 서버(100)의 메모리(120) 내에 저장된 소프트웨어의 구성으로 구현될 수 있으나, 이는 일 실시 예에 불과할 뿐, 별도의 전용 하드웨어 칩으로 구현될 수 있다.
학습부(310)는 학습 데이터를 이용하여 안정성 또는 안전 거리가 최대인 안전 컴포넌트의 조합을 획득하기 위한 인공지능 모델을 생성 또는 학습시킬 수 있다. 학습부(310)는 수집된 학습 데이터를 이용하여 획득 기준을 갖는 학습된 모델을 생성할 수 있다. 일 예로, 학습부(310)는 복수의 자동차에 포함된 안전 컴포넌트와 해당 안전 컴포넌트로 획득되는 안전성 또는 안전 거리에 대한 정보를 학습 데이터로 사용하여 안전성 또는 안전 거리가 최대인 안전 컴포넌트의 조합과 관련된 정보를 획득하기 위한 인공 지능 모델을 생성, 학습 또는 갱신시킬 수 있다.
획득부(320)는 소정의 데이터를 학습된 모델의 입력 데이터로 사용하여, 다양한 정보를 획득할 수 있다. 일 예로, 획득부(320)는 복수의 자동차에 포함된 복수의 안전 컴포넌트에 대한 정보를 모델의 입력 데이터로 사용하여 안전성 또는 안전거리가 최대인 조합과 관련된 정보를 획득(또는, 추정, 추론)할 수 있다.
학습부(310)의 적어도 일부 및 획득부(320)의 적어도 일부는, 소프트웨어 모듈로 구현되거나 적어도 하나의 하드웨어 칩 형태로 제작되어 전자 장치에 탑재될 수 있다. 예를 들어, 학습부(310) 및 획득부(320) 중 적어도 하나는 인공 지능(AI; artificial intelligence)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 전술한 각종 전자 장치에 탑재될 수도 있다. 이때, 인공 지능을 위한 전용 하드웨어 칩은 확률 연산에 특화된 전용 프로세서로서, 기존의 범용 프로세서보다 병렬처리 성능이 높아 기계 학습과 같은 인공 지능 분야의 연산 작업을 빠르게 처리할 수 있다. 학습부(310) 및 획득부(320)가 소프트웨어 모듈(또는, 인스트럭션(instruction) 포함하는 프로그램 모듈)로 구현되는 경우, 소프트웨어 모듈은 컴퓨터로 읽을 수 있는 판독 가능한 비일시적 판독 가능 기록매체(non-transitory computer readable media)에 저장될 수 있다. 이 경우, 소프트웨어 모듈은 OS(Operating System)에 의해 제공되거나, 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다. 또는, 소프트웨어 모듈 중 일부는 OS(Operating System)에 의해 제공되고, 나머지 일부는 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다.
이 경우, 학습부(310) 및 획득부(320)는 하나의 전자 장치에 탑재될 수도 있으며, 또는 별개의 전자 장치들에 각각 탑재될 수도 있다. 예를 들어, 학습부(310) 및 획득부(320) 중 하나는 서버(100)에 포함되고, 나머지 하나는 외부의 서버에 포함될 수 있다. 또한, 학습부(310) 및 획득부(320)는 유선 또는 무선으로 통하여, 학습부(310)가 구축한 모델 정보를 획득부(320)로 제공할 수도 있고, 학습부(310)로 입력된 데이터가 추가 학습 데이터로서 학습부(310)로 제공될 수도 있다.
도 4 및 도 5는 본 개시의 일 실시 예에 따른 복수의 자동차의 안전 컴포넌트의 조합을 설명하기 위한 도면이다.
도 4을 참조하면, 우선 서버는 저장된 다수의 자동차들 중 각 사용자가 입력한 주행 예정 정보에 기초하여 선택된 2 이상의 자동차로 자동차 그룹을 생성할 수 있다. 예를 들어, 생성된 자동차 그룹에 포함된 자동차는, (1) 트럭, (2) 승용차 및 (3) SUV일 수 있다. 이때, 서버는 자동차 그룹에 포함된 각 자동차의 안전 컴포넌트를 조합할 수 있다. 구체적으로, 서버는 각 자동차의 기능 별 안전 컴포넌트 중 성능이 가장 좋은 안전 컴포넌트를 조합할 수 있다. 여기서, 성능이 좋다는 것은 높은 안전성 또는 안전 거리를 확보할 수 잇는 것을 의미할 수 있다.
예를 들어, 서버는 전방 안전 거리 확보를 위한 안전 컴포넌트로 유효 가시거리가 20m로 가장 긴 SUV의 4K 카메라를 선택할 수 있다. 그리고, 서버는 후방 안전 거리 확보를 위한 안전 컴포넌트로는, 트럭의 후방 4채널 초음파 센서 및 승용차의 후방 FHD 카메라 중 사용자가 후방 영역을 눈으로 확인할 수 있고, 센싱 범위가 넓은 승용차의 후방 FHD 카메라를 선택할 수 있다.
그리고, 서버는 원거리 센싱을 위한 안전 컴포넌트로는, 승용차의 2채널 RADAR 및 SUV의 16채널 LIDAR 중 사방 인식이 가능하고, 인식률이 높은 SUV의 16채널 LIDAR를 선택할 수 있다.
상술한 바와 같이 서버는 각 기능 별로 각 자동차에 구비된 안전 컴포넌트의 성능을 비교하여, 가장 좋은 안전 컴포넌트를 조합할 수 있으며, 좌측 및 우측 안전 거리 확보를 위한 트럭의 2 채널 초음파 센서 및 자동화 컴포넌트로는 보다 높은 안전성을 확보할 수 있는 SUV의 Adaptive Cruise Control 및 승용차의 Auto Lane Change를 선택할 수 있다. 도 4의 안전 컴포넌트의 조합은 일 실시 예일 뿐, 실제 구현시에는 자동차 그룹에 다양한 갯수 및 종류의 자동차가 포함될 수 있으며, 포함된 자동차에 따라 다른 안전 컴포넌트의 조합이 도출될 수 있다.
도 4에 도시된 안전 컴포넌트의 조합에 따라 도 5에 도시된 바와 같은 가상 자동차(500)가 생성될 수 있다. 여기서, 가상 자동차(500)는 자동차 그룹에 포함된 복수의 자동차의 안전 컴포넌트로 재구성된 논리적 자동차를 의미할 수 있다. 구체적으로, 도 5(a)에 도시된 바와 같이, 전방 안전 거리 확보를 위한 안전 컴포넌트로 4K 카메라, 후방 안전 거리 확보를 위한 안전 컴포넌트로 FHD 카메라, 원거리 센싱을 위한 안전 컴포넌트로 16 채널 LIDAR, 좌우측 안전 거리 확보를 위한 안전 컴포넌트로 2 채널 초음파 센서 및 자동화 컴포넌트로는 Adaptive Cruise Control을 구비한 가상 자동차(500)가 생성될 수 있다.
한편, 이러한 가상 자동차(500)는 안전 컴포넌트 조합에 따른 배치된 복수의 자동차(510, 520, 530)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 5(b)에 도시된 바와 같이 전방 안전 거리 확보를 위한 안전 컴포넌트로 선택된 4K 카메라를 구비한 SUV(530)는 가상 자동차(500)의 최전방에 배치될 수 있다. 그리고 후방 안전 거리 확보를 위한 안전 컴포넌트로 선택된 FHD 카메라를 구비한 승용차(510)는 가상 자동차(500)의 최후방에 배치될 수 있다.
한편, 도 5(b)에 도시된 자동차의 배치는 일 실시 예일 뿐, 원거리 센싱을 위한 안전 컴포넌트인 16 채널 LIDAR를 구비한 SUV(530)가 가상 자동차(500)의 중앙에 배치될 수도 있다. 복수의 자동차의 배치 형태는 기설정된 기능별 중요도에 따라 달라질 수 있다.
도 6 및 도 7은 본 개시의 일 실시 예에 따라 동적인 안전 컴포넌트 조합을 설명하기 위한 도면이다.
도 6를 참조하면, 자동차 그룹(600)은 트럭(200-1), 승용차(200-2), 제1 SUV(200-3), 제2 SUV(200-4)를 포함할 수 있다. 여기서, 자동차 그룹(600)에 포함된 자동차들은 각 사용자에 의해 입력된 주행 예정 정보에 기초하여 주행 경로 중 적어도 일부가 일치하는 자동차들일 수 있다.
이때, 주행 경로에 기초하여 자동차 그룹(600)에 포함된 자동차들 중 제1 SUV(200-3)가 그룹에서 삭제될 수 있다. 한편, 주행 경로에 기초하여 새로운 자동차인 버스(200-5)가 자동차 그룹(600)에 추가될 수 있다. 이때, 새롭게 추가되는 자동차는 주행 예정 정보에 기초하여 출발지가 달라 뒤늦게 자동차 그룹(600)에 합류하는 것으로 예정된 것이거나, 주행 예정 정보가 입력되지 않았지만, 자동차 그룹(600)의 주행 중 자동차 그룹(600) 주변에서 더 좋은 성능의 안전 컴포넌트를 가지는 자동차로 검색된 것일 수 있다. 이때, 검색된 자동차는 사용자에 의해 미리 인증된 것일 수 있다.
상술한 바와 같이, 주행 중 자동차 그룹에 포함된 자동차가 변경될 수 있으며, 서버는 자동차 그룹에 포함된 자동차가 변경될 때마다 실시간으로 안전 컴포넌트를 재조합할 수 있다.
예를 들어, 도 7에 도시된 바와 같이, (4)버스(Express Bus)가 자동차 그룹에 추가되면서, 서버는 안전 컴포넌트를 재조합할 수 있다. 구체적으로, 기존 안전 컴포넌트의 조합에서 좌측 안전 거리 확보를 위한 안전 컴포넌트인 트럭의 2 채널 초음파 센서보다 추가된 버스의 4채널 초음파 센서의 성능이 더 우수하므로, 서버는 좌측 안전 거리 확보를 위한 안전 컴포넌트를 버스의 4채널 초음파 센서로 변경할 수 있다. 이에 따라, 안전 컴포넌트의 조합에서 트럭의 2 채널 초음파 센서는 삭제되고, 버스의 4채널 초음파 센서가 추가될 수 있다.
한편, 복수의 안전 기능에 대한 최적(Primary)의 안전 컴포넌트가 동일한 자동차의 안전 컴포넌트들인 경우, 각 안전 기능에 대해 최적의 안전 컴포넌트로 조합을 하고, 조합에 기초하여 자동차의 위치를 배치하는 경우, 적어도 하나의 안전 기능에 대해서는 충분한 성능이 구현되지 않을 수 있다. 이를 위해 서버는 각 안전 기능에 대해 차선(Secondary)의 안전 컴포넌트를 미리 결정해둘 수 있다.
예를 들어, 전방 안전 거리 확보를 위한 최적의 안전 컴포넌트와 후방 안전 거리 확보를 위한 최적의 안전 컴포넌트가 모두 제1 자동차의 안전 컴포넌트들인 경우, 제1 자동차가 자동차 그룹의 맨 앞에 배치되면, 전방 안전 거리 확보에 대해서는 최적의 성능이 구현되지만, 후방 안전 거리 확보에 대해서는 충분한 성능을 발휘하지 못할 수 있다.
이때, 서버는 각 안전 기능에 대한 차선의 안전 컴포넌트를 미리 결정해둘 수 있다. 그리고, 서버는 중요도에 따라 보다 중요한 안전 기능인 전방 안전 거리 확보 기능에 대해서는 최적의 안전 컴포넌트인 제1 자동차의 안전 컴포넌트를 선택하고, 상대적으로 중요도가 낮은 안전 기능인 후방 안전 거리 확보 기능에 대해서는 최적의 안전 컴포넌트로 충분한 성능이 구현되지 않는다면, 차선의 안전 컴포넌트인 제2 자동차의 안전 컴포넌트를 선택할 수 있다.
도 7에 도시된 바와 같이, 서버는 후방 안전 거리 확보를 위한 안전 컴포넌트로 승용차의 FHD 카메라와 버스의 8채널 초음파 센서를 선택하고, 성능이 보다 좋은 FHD 카메라를 Primary 안전 컴포넌트로, 8채널 초음파 센서를 Secondary 안전 컴포넌트로 결정할 수 있다.
그리고, 서버는 선택된 안전 컴포넌트들을 조합하고, 조합된 안전 컴포넌트들에 기초하여 복수의 자동차를 배치할 수 있다. 예를 들어, 서버는 제1 자동차를 자동차 그룹의 맨 앞에, 제2 자동차를 자동차 그룹의 맨 뒤에 배치할 수 있다.
이와 같이 중요한 안전 기능을 먼저 고려하여 자동차들이 배치됨에 따라, 상대적으로 중요도가 낮은 안전 기능에 대한 Primary 안전 컴포넌트로는 안전 거리 확보가 부족할 때, Secondary 안전 컴포넌트를 이용하여 보다 향상된 안전성을 확보할 수 있게 된다.
한편, 실시 예에 따라 서버는 중요도가 높은 안전 기능에 대해서는 복수의 안전 컴포넌트를 선택할 수 있다. 이로 인해 중요도가 높은 안전 기능에 대해서는 더 많은 정보를 센싱함으로써 안정성이 향상될 수 있다. 예를 들어, 서버는 중요도가 높은 안전 기능인 전방 안전 거리 확보 기능에 대해서는, FHD 카메라 및 초음파 센서를 모두 안전 컴포넌트로 선택할 수 있다. FHD 카메라를 통해 전방의 먼거리까지 센싱한 센싱 값 및 초음파 센서를 통해 짧은 거리이기는 하나 전방의 넓은 범위를 센싱한 센싱 값을 모두 고려하므로 안정성이 보다 향상될 수 있다.
도 8은 본 개시의 일 실시 예에 따른 자율 주행 시스템을 설명하기 위한 도면이다. 본 개시에 따르면, 복수의 자동차가 각각 서버와 정보를 송수신할 수도 있지만, 도 8에 도시된 바와 같이, 에드혹 네트워크(AdHoc Network)를 통해 자동차 그룹 내의 복수의 자동차 간 정보 송수신도 가능하다.
구체적으로, 자동차 그룹 내 복수의 자동차는 로컬 네트워크 상에서 각 자동차의 성능 정보에 기초하여 Leader 자동차(810) 및 Follower 자동차(820, 830, 840)를 정의할 수 있다. 이때, Leader 자동차(810) 및 Follower 자동차(820, 830, 840)를 정의하는 동작은 서버에 의해 수행될 수도 있다.
이때, Leader 자동차(810)는 직접 센싱한 센싱 정보 및 Follower 자동차(820, 830, 840)로부터 수신된 센싱 정보에 기초하여 주변 환경을 판단하고, 판단된 결과에 기초하여 각 Follower 자동차(820, 830, 840)에게 주행 제어 명령을 전송할 수 있다. 예를 들어, Leader 자동차(810)는 전방에 사고 차량이 있음을 확인하면, 사고 차량이 위치한 차선에서 주행 중인 제1 Follower 자동차(820)에 전방에 물체가 있음을 경고하며, 차선을 바꿀 것(change lane)을 명령할 수 있다. 한편, 제1 Follower 자동차(820) 뒤에서 주행 중인 제2 Follower 자동차(830)에는 속도를 줄이며, 차선을 바꿀 것을 명령할 수 있다.
또한, Leader 자동차(810)는 제3 Follower 자동차(840)에 의해 획득된 센싱 정보에 기초하여 제3 Follower 자동차(840)에 주행 제어 명령을 전송할 수 있다. 예를 들어, 제3 Follower 자동차(840)에 의해 앞 차와의 거리가 20m임이 센싱되면, 제3 Follower 자동차(840)는 이를 Leader 자동차(810)에 전송한 경우, Leader 자동차(810)는 수신된 제3 Follower 자동차(840)의 센싱 값에 기초하여 앞차와 충돌 우려(car collision warning)가 있으니 속도를 낮추는 주행 제어 명령을 제3 Follower 자동차(840)에 전송할 수 있다.
상술한 바와 같이, Leader 자동차(810)에 의해 주행 제어 명령을 수신한 Follower 자동차(820, 830, 840)들은 수신된 주행 제어 명령에 기초하여 자율 주행할 수 있다.
한편, 도 8에서는 Leader 자동차(810)에 의해 주행 제어 명령이 생성 및 전송되는 것으로 도시되었으나, 실제 구현시에는 서버에 의해 주행 제어 명령이 생성되어 각 자동차에 전송될 수도 있다. 또는 서버에 의해 생성된 주행 제어 명령을 Leader 자동차(810)에 전송하면, Leader 자동차(810)가 각 Follower 자동차(820, 830, 840)에 주행 제어 명령을 전송할 수도 있다.
한편, Follower 자동차(820, 830, 840) 중 적어도 하나가 자율 주행 기능이 지원되지 않는다면, 주행 제어 명령에 대응되는 알림이 도 9에 도시된 바와 같은 UI 화면이 제공되어 사용자가 직접 제어할 수도 있다. 이때, 주행 제어 명령에 대응되는 알림은 서버에 의해 각 Follower 자동차(820, 830, 840)로 전송되거나, Leader 자동차(810)에 의해 Follower 자동차(820, 830, 840)로 전송될 수 있다.
도 9는 본 개시에 따라 사용자에게 제공되는 유저 인터페이스(User Interface, UI)의 일 실시 예를 도시한 도면이다. 예를 들어, 도 9와 같은 UI 화면은, 인증된 자동차에 구비된 네비게이션, 인증된 자동차와 연결된 네비게이션, 인증된 자동차의 사용자의 단말 장치 등에 의해 디스플레이될 수 있다.
도 9를 참조하면, UI 화면(910)은 주행 명령에 대응되는 화면을 표시할 수 있다. 예를 들어, 주행 중인 자동차의 전방에 사고 차량 또는 장애물이 있으면, 서버는 옆 차선으로 이동할 것을 명령하는 UI를 자동차에 제공할 수 있다. 이때, 주행 명령 표시와 함께 전방에 사고 차량 또는 장애물이 있음을 알릴 수 있다. 선택적으로, 전체 주행 경로, 현재 자동차의 위치, 도착 예정 시간 등 주행 정보가 함께 표시될 수 있다.
이러한 UI 화면은 자율 주행 기능이 지원되지 않는 자동차에 제공될 수 있으며, 자율 주행 기능이 지원되는 자동차에도 제공될 수 있다. 자율 주행 중인 경우에도 "전방에 사고 차량이 있어 우측 차로로 이동합니다"라는 메시지가 표시될 수도 있다.
한편, 도 9에서는 주행 제어 명령에 대응되는 알림이 디스플레이에 UI 형태로 표시되는 실시 예만 도시되었으나, 실제 구현시에는 자동차에 구비된 스피커, 자동차와 대응되는 사용자 단말 장치에 구비된 스피커를 통해 음성으로도 알림이 제공될 수 있다.
도 10은 본 개시의 일 실시 예에 따라 그룹 간 안전 컴포넌트의 조합을 수행하는 실시 예를 도시한 도면이다.
도 10을 참조하면, 서버(100)는 우선 주행 예정 정보에 기초하여 2 이상의 자동차가 포함된 자동차 그룹 A(1010)를 생성하고, 그룹 A에 포함된 자동차의 안전 컴포넌트들을 조합하여 최대 안전성 또는 안전 거리를 확보한 상태로 주행할 수 있다.
이때, 일부 주행 구간에서 다른 자동차 그룹 B(1020)가 자동차 그룹 A(1010)의 주변에서 검색되면, 서버(100)는 자동차 그룹 A(1010) 및 자동차 그룹 B(1020)을 연동할 수 있다. 구체적으로, 서버(100)는 자동차 그룹 A(1010) 및 자동차 그룹 B(1020)의 안전 컴포넌트들을 재조합할 수 있다. 이때, 재조합된 안전 컴포넌트들에 기초하여 자동차 그룹 A(1010) 및 자동차 그룹 B(1020)의 자동차들의 배치가 달라질 수도 있다.
이후 자동차 그룹 A(1010) 및 자동차 그룹 B(1020)의 주행 경로가 상이해지면, 서버(100)는 다시 그룹 별로 안전 컴포넌트들을 조합할 수 있다.
상술한 바와 같이 다른 자동차 그룹의 안전 컴포넌트를 더 고려함으로써 보다 향상된 안전성 또는 안전 거리가 확보될 수 있다.
도 11은 본 개시의 일 실시 예에 따른 서버의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 11을 참조하면, 서버는 복수의 자동차 각각에 포함된 복수의 안전 컴포넌트에 대한 정보를 수신할 수 있다(S1110). 이때,복수의 자동차 각각에 대한 정보는 사용자가 정보를 입력한 단말 장치 또는 자동차 각각으로부터 수신될 수 있다. 여기서, 각 자동차의 안전 컴포넌트에 대한 정보는 사용자가 직접 입력할 수도 있으며, 자동차의 제품 별로 기설정된 것일 수 있다.
그리고, 서버는 안전 컴포넌트에 대한 정보에 기초하여 복수의 자동차 각각의 적어도 하나의 안전 컴포넌트를 조합할 수 있다(S1120). 이때, 수신된 안전 컴포넌트는 서버에 저장될 수 있으며, 서버는 저장된 정보를 이용하여 안전 컴포넌트를 조합할 수 있다. 이때, 조합되는 안전 컴포넌트를 포함하는 복수의 자동차는 출발지, 목적지, 경유지, 출발 시간 중 적어도 하나에 기초하여 주행 경로 중 적어도 일부가 일치하는 자동차들일 수 있다.
이때, 서버는 복수의 자동차가 각각 구비한 안전 컴포넌트에 대한 정보에 기초하여, 각 기능별 가장 성능이 좋은 안전 컴포넌트를 조합할 수 있다. 이때, 서버는 안전 컴포넌트의 조합에 기초하여 복수의 자동차의 배치 위치를 결정할 수 있다. 그리고, 배치 위치에 대한 정보를 각 자동차에 전송하여, 자율 주행 기능을 통해 각 자동차를 해당 위치로 이동시키거나, 사용자가 직접 자동차를 제어하여 해당 위치로 이동하도록 요청할 수 있다.
그리고, 서버는 조합된 안전 컴포넌트들을 이용하여 복수의 자동차의 주변 환경을 판단할 수 있다(S1130). 구체적으로 서버는 조합된 안전 컴포넌트들에 의해 획득된 센싱 값을 수신하고, 수신된 값에 기초하여 주변 환경을 판단할 수 있다.
또한, 서버는 복수의 자동차의 주변 환경 센싱 결과 값에 기초하여 복수의 자동차 중 적어도 하나의 자동차의 주행 제어 명령을 생성하고, 생성된 주행 제어 명령을 적어도 하나의 자동차에 전송할 수도 있다.
상술한 바와 같이, 각 자동차는 각 자동차에 구비된 안전 컴포넌트 뿐만 아니라, 타 자동차의 안전 컴포넌트에 의해 획득된 주변 환경 센싱 결과도 이용할 수 있어 안전성 향상 또는 안전 거리가 확장될 수 있다.
한편, 이상에서 설명된 다양한 실시 예들은 소프트웨어(software), 하드웨어(hardware) 또는 이들의 조합된 것을 이용하여 컴퓨터(computer) 또는 이와 유사한 장치로 읽을 수 있는 기록 매체 내에서 구현될 수 있다. 하드웨어적인 구현에 의하면, 본 개시에서 설명되는 실시 예들은 ASICs(Application Specific Integrated Circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 프로세서(processors), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 프로세서(microprocessors), 기타 기능 수행을 위한 전기적인 유닛(unit) 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다. 일부의 경우에 본 명세서에서 설명되는 실시 예들이 프로세서 자체로 구현될 수 있다. 소프트웨어적인 구현에 의하면, 본 명세서에서 설명되는 절차 및 기능과 같은 실시 예들은 별도의 소프트웨어 모듈들로 구현될 수 있다. 상기 소프트웨어 모듈들 각각은 본 명세서에서 설명되는 하나 이상의 기능 및 작동을 수행할 수 있다.
한편, 상술한 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 방법은 비일시적 판독 가능 매체(non-transitory readable medium) 에 저장될 수 있다. 이러한 비일시적 판독 가능 매체는 다양한 장치에 탑재되어 사용될 수 있다.
비일시적 판독 가능 매체란 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상술한 다양한 방법을 수행하기 위한 프로그램들은 CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리카드, ROM 등과 같은 비일시적 판독 가능 매체에 저장되어 제공될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 온라인으로 배포될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
또한, 이상에서는 본 개시의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 개시는 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 개시의 요지를 벗어남이 없이 당해 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 개시의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안될 것이다.
100 : 서버 110 : 통신부
120 : 메모리 130 : 프로세서

Claims (20)

  1. 서버에 있어서,
    통신부;
    메모리; 및
    상기 통신부를 통해 수신된 복수의 자동차 각각에 포함된 복수의 안전 컴포넌트에 대한 정보를 상기 메모리에 저장하고, 상기 저장된 복수의 안전 컴포넌트에 대한 정보에 기초하여 상기 복수의 자동차 각각의 적어도 하나의 안전 컴포넌트를 조합하고, 상기 조합된 안전 컴포넌트들을 이용하여 상기 복수의 자동차의 주변 환경을 판단하는 프로세서;를 포함하는 서버.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 복수의 자동차 각각에 포함된 복수의 안전 컴포넌트 중 기능 별 성능이 가장 좋은 안전 컴포넌트를 조합하는 서버.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 조합된 안전 컴포넌트들의 기능에 기초하여, 상기 복수의 자동차의 배치 위치를 결정하는 서버.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 자동차는,
    출발지, 목적지, 경유지 및 출발 시간 중 적어도 하나에 기초한 전체 주행 경로 중 적어도 일부가 상호 일치하는 것인 서버.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    출발지, 목적지, 경유지 및 출발 시간 중 적어도 하나에 기초하여 주행 속도를 더 획득하고, 상기 전체 주행 경로 및 상기 획득된 주행 속도에 기초하여 생성된 주행 제어 명령을 상기 통신부를 통해 상기 복수의 자동차 중 적어도 하나의 자율 주행 자동차로 전송하는 서버.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    출발지, 목적지, 경유지 및 출발 시간 중 적어도 하나에 기초하여 주행 속도를 더 획득하고, 상기 전체 주행 경로 및 상기 획득된 주행 속도에 기초하여 생성된 주행 제어 명령에 대응되는 알림을 상기 통신부를 통해 상기 복수의 자동차 중 적어도 하나에 대응되는 사용자 단말에 전송하는 서버.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 복수의 자동차 중 적어도 하나가 삭제되거나, 새로운 자동차가 추가되면, 상기 삭제된 적어도 하나의 자동차 또는 상기 새로운 자동차의 안전 컴포넌트를 고려하여 안전 컴포넌트들을 재조합하는 서버.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 복수의 자동차의 주행 중 상기 복수의 자동차의 주변에 상기 조합된 안전 컴포넌트들보다 고성능의 안전 컴포넌트가 포함된 자동차가 검색되면, 상기 검색된 자동차의 상기 고성능의 안전 컴포넌트를 포함하여 안전 컴포넌트들을 재조합하는 서버.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 복수의 자동차의 주행 중 상기 복수의 자동차의 주변에 다른 자동차 그룹이 있으면, 상기 조합된 안전 컴포넌트들 및 상기 다른 자동차 그룹의 조합된 안전 컴포넌트들을 이용하여 안전 컴포넌트들을 재조합하는 서버.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 자동차는,
    각 자동차의 사용자에 의해 미리 인증이 완료된 것인, 서버.
  11. 서버의 제어 방법에 있어서,
    복수의 자동차 각각에 포함된 복수의 안전 컴포넌트에 대한 정보를 수신하는 단계;
    상기 수신된 복수의 안전 컴포넌트에 대한 정보를 저장하는 단계;
    상기 저장된 복수의 안전 컴포넌트에 대한 정보에 기초하여 상기 복수의 자동차 각각의 적어도 하나의 안전 컴포넌트를 조합하는 단계; 및
    상기 조합된 안전 컴포넌트들을 이용하여 상기 복수의 자동차의 주변 환경을 판단하는 단계;를 포함하는 서버의 제어 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 조합하는 단계는,
    상기 복수의 자동차 각각에 포함된 복수의 안전 컴포넌트 중 기능 별 성능이 가장 좋은 안전 컴포넌트를 조합하는 서버의 제어 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 조합된 안전 컴포넌트들의 기능에 기초하여, 상기 복수의 자동차의 배치 위치를 결정하는 단계;를 더 포함하는 서버의 제어 방법.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 복수의 자동차는,
    출발지, 목적지, 경유지 및 출발 시간 중 적어도 하나에 기초한 전체 주행 경로 중 적어도 일부가 상호 일치하는 것인 서버의 제어 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    출발지, 목적지, 경유지 및 출발 시간 중 적어도 하나에 기초하여 주행 속도를 더 획득하는 단계; 및
    상기 전체 주행 경로 및 상기 획득된 주행 속도에 기초하여 생성된 주행 제어 명령을 상기 복수의 자동차 중 적어도 하나의 자율 주행 자동차로 전송하는 단계;를 더 포함하는 서버의 제어 방법.
  16. 제14항에 있어서,
    출발지, 목적지, 경유지 및 출발 시간 중 적어도 하나에 기초하여 주행 속도를 더 획득하는 단계; 및
    상기 전체 주행 경로 및 상기 획득된 주행 속도에 기초하여 생성된 주행 제어 명령에 대응되는 알림을 상기 복수의 자동차 중 적어도 하나에 대응되는 사용자 단말에 전송하는 단계;를 더 포함하는 서버의 제어 방법.
  17. 제11항에 있어서,
    상기 복수의 자동차 중 적어도 하나가 삭제되거나, 새로운 자동차가 추가되면, 상기 삭제된 적어도 하나의 자동차 또는 상기 새로운 자동차의 안전 컴포넌트를 고려하여 안전 컴포넌트들을 재조합하는 단계;를 더 포함하는 서버의 제어 방법.
  18. 제11항에 있어서,
    상기 복수의 자동차의 주행 중 상기 복수의 자동차의 주변에 상기 조합된 안전 컴포넌트들보다 고성능의 안전 컴포넌트가 포함된 자동차가 검색되면, 상기 검색된 자동차의 상기 고성능의 안전 컴포넌트들을 포함하여 안전 컴포넌트들을 재조합하는 단계;를 더 포함하는 서버의 제어 방법.
  19. 제11항에 있어서,
    상기 복수의 자동차의 주행 중 상기 복수의 자동차의 주변에 다른 자동차 그룹이 있으면, 상기 조합된 안전 컴포넌트들 및 상기 다른 자동차 그룹의 조합된 안전 컴포넌트들을 이용하여 안전 컴포넌트들을 재조합하는 단계;를 더 포함하는 서버의 제어 방법.
  20. 서버의 제어 방법을 실행하기 위한 프로그램을 포함하는 컴퓨터 판독가능 기록 매체에 있어서,
    상기 서버의 제어 방법은,
    수신된 복수의 자동차 각각에 포함된 복수의 안전 컴포넌트에 대한 정보를 저장하는 단계;
    상기 저장된 복수의 안전 컴포넌트에 대한 정보에 기초하여 상기 복수의 자동차 각각의 적어도 하나의 안전 컴포넌트를 조합하는 단계; 및
    상기 조합된 안전 컴포넌트들을 이용하여 상기 복수의 자동차의 주변 환경을 판단하는 단계;를 포함하는 컴퓨터 판독가능 기록 매체.



KR1020190012524A 2019-01-31 2019-01-31 서버 및 이의 제어 방법 KR20200102008A (ko)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190012524A KR20200102008A (ko) 2019-01-31 2019-01-31 서버 및 이의 제어 방법
US16/742,105 US11295620B2 (en) 2019-01-31 2020-01-14 Server and controlling method of server
PCT/KR2020/001147 WO2020159157A1 (en) 2019-01-31 2020-01-23 Server and controlling method of server

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190012524A KR20200102008A (ko) 2019-01-31 2019-01-31 서버 및 이의 제어 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20200102008A true KR20200102008A (ko) 2020-08-31

Family

ID=71836726

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190012524A KR20200102008A (ko) 2019-01-31 2019-01-31 서버 및 이의 제어 방법

Country Status (3)

Country Link
US (1) US11295620B2 (ko)
KR (1) KR20200102008A (ko)
WO (1) WO2020159157A1 (ko)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102018214354A1 (de) * 2018-08-24 2020-02-27 Robert Bosch Gmbh Erstes fahrzeugseitiges Endgerät, Verfahren zum Betreiben des ersten Endgeräts, zweites fahrzeugseitiges Endgerät und Verfahren zum Betreiben des zweiten fahrzeugseitigen Endgeräts
CN114981852A (zh) * 2020-01-24 2022-08-30 三菱电机株式会社 控制装置、移动体、管理服务器、基站、通信系统以及通信方法

Family Cites Families (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6909997B2 (en) 2002-03-26 2005-06-21 Lockheed Martin Corporation Method and system for data fusion using spatial and temporal diversity between sensors
US8676466B2 (en) 2009-04-06 2014-03-18 GM Global Technology Operations LLC Fail-safe speed profiles for cooperative autonomous vehicles
US10520581B2 (en) 2011-07-06 2019-12-31 Peloton Technology, Inc. Sensor fusion for autonomous or partially autonomous vehicle control
US8948995B2 (en) 2012-06-28 2015-02-03 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Preceding vehicle state prediction
US20140159923A1 (en) 2012-12-07 2014-06-12 Cisco Technology, Inc. Elastic Clustering of Vehicles Equipped with Broadband Wireless Communication Devices
US20140279707A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-18 CAA South Central Ontario System and method for vehicle data analysis
KR101454824B1 (ko) 2013-04-03 2014-11-03 국방과학연구소 자율 이동 차량의 위치 추정 시스템 및 방법
EP2881926B1 (en) 2013-12-04 2021-08-04 Volvo Car Corporation Method and control system for controlling movement of a group of road vehicles
EP3110606B1 (en) 2014-02-24 2021-09-15 Sony Group Corporation Smart wearable devices and methods for automatically configuring capabilities with biology and environment capture sensors
KR102136402B1 (ko) 2014-02-26 2020-07-21 한국전자통신연구원 차량 정보 공유 장치 및 방법
DE102014220935A1 (de) 2014-10-15 2016-04-21 Continental Automotive Gmbh Verfahren zur Fahrassistenz unter Berücksichtigung einer Signalanlage
KR101621877B1 (ko) 2015-01-20 2016-05-31 현대자동차주식회사 차량 데이터 수집 방법 및 장치
US10115314B2 (en) 2015-07-08 2018-10-30 Magna Electronics Inc. Lane change system for platoon of vehicles
US10071748B2 (en) 2015-09-17 2018-09-11 Sony Corporation System and method for providing driving assistance to safely overtake a vehicle
JP6690952B2 (ja) 2016-01-25 2020-04-28 日立オートモティブシステムズ株式会社 車両走行制御システム、及び車両走行制御方法
WO2017153867A2 (en) 2016-03-09 2017-09-14 Cisco Technology, Inc. Cross-domain service optimization
US9852554B2 (en) 2016-03-31 2017-12-26 Harman International Industries, Incorporated Systems and methods for vehicle-to-vehicle communication
US10449962B2 (en) 2016-06-23 2019-10-22 Honda Motor Co., Ltd. System and method for vehicle control using vehicular communication
KR101951425B1 (ko) 2016-07-28 2019-02-22 엘지전자 주식회사 차량용 제어장치 및 그것을 포함하는 차량
US10883831B2 (en) 2016-10-28 2021-01-05 Yost Labs Inc. Performance of inertial sensing systems using dynamic stability compensation
US11606667B2 (en) * 2017-03-17 2023-03-14 WangsLabs, LLC Precise positioning system and method of using the same
KR101973626B1 (ko) 2017-05-24 2019-04-29 엘지전자 주식회사 차량의 제어방법
US11009868B2 (en) * 2017-07-20 2021-05-18 Nuro, Inc. Fleet of autonomous vehicles with lane positioning and platooning behaviors
KR101859044B1 (ko) 2017-08-28 2018-05-17 엘지전자 주식회사 차량 및 그 제어방법
US10943477B2 (en) * 2018-01-10 2021-03-09 International Business Machines Corporation Dynamically defining a safety zone around a user

Also Published As

Publication number Publication date
WO2020159157A1 (en) 2020-08-06
US20200250983A1 (en) 2020-08-06
US11295620B2 (en) 2022-04-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109813325B (zh) 可行车道路线规划
US11238733B2 (en) Group driving style learning framework for autonomous vehicles
EP3342666B1 (en) Method and system for operating autonomous driving vehicles using graph-based lane change guide
US10606277B2 (en) Speed optimization based on constrained smoothing spline for autonomous driving vehicles
US10705536B2 (en) Method and system to manage vehicle groups for autonomous vehicles
US20190086932A1 (en) Smooth road reference line for autonomous driving vehicles based on 2d constrained smoothing spline
TW202108419A (zh) 用於與具有不同自主水平的車輛建立協調式駕駛參與的方法和系統
TW201803755A (zh) 用於車輛平台的設備以及方法
WO2017115665A1 (en) System and method for a unified connected network
US20190378412A1 (en) V2x communication-based vehicle lane system for autonomous vehicles
WO2015156731A1 (en) Method, device and system for supporting the formation of platooning
CN107833490B (zh) 车辆碰撞风险检测
JP7326438B2 (ja) 車両間通信および通知
JP2022514518A (ja) 自動運転車両隊列の隊列編入方法、装置及びシステム
US20180373992A1 (en) System and methods for object filtering and uniform representation for autonomous systems
US11295620B2 (en) Server and controlling method of server
CN110929912A (zh) 用于预测对象行为的系统和方法
US20210362727A1 (en) Shared vehicle management device and management method for shared vehicle
US10696299B2 (en) Managing vehicle to vehicle communication to facilitate operational safety via risk assessment
JP2019175130A (ja) 自動運転進路決定装置
US11881113B2 (en) Predictive vehicle acquisition
CN110027558B (zh) 自主车辆的可放松转弯边界
US11367358B1 (en) Method of arranging platooning vehicles based on vehicles' historic wireless performance
WO2021193103A1 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム
KR20220049664A (ko) 퍼스널 모빌리티 및 그 제어 방법

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal