KR20200109595A - 경로 제공 장치 및 경로 제공 방법 - Google Patents

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KR20200109595A KR1020190028855A KR20190028855A KR20200109595A KR 20200109595 A KR20200109595 A KR 20200109595A KR 1020190028855 A KR1020190028855 A KR 1020190028855A KR 20190028855 A KR20190028855 A KR 20190028855A KR 20200109595 A KR20200109595 A KR 20200109595A
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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 경로 제공 장치는 실제 차량의 현재 위치 데이터를 획득하고, 지도 상에서 감지된 이동체에 대한 장애물 데이터를 수신하고, 출발지 및 목적지를 포함하는 경로 탐색 명령을 수신하고, 상기 경로 탐색 명령에 대응하여 상기 실제 차량을 위한 최적의 경로 데이터를 제공하는 통신 인터페이스 및 복수의 가상 차량들을 포함하는 가상 차량 스웜을 생성하고, 상기 현재 위치 데이터를 포함하는 지도 상에서 상기 복수의 가상 차량들을 각각 가상 운행시킴으로써 복수의 경로 예측 데이터들을 생성하고, 상기 장애물 데이터가 반영된 지도 상에서 상기 복수의 가상 차량들을 각각 가상 운행시킴으로써 복수의 경로 예측 데이터들을 갱신하고, 상기 출발지 및 상기 목적지를 고려하여 상기 갱신된 복수의 경로 예측 데이터들 중에서 최적의 경로 데이터를 결정하는 프로세서를 포함한다.

Description

경로 제공 장치 및 경로 제공 방법{Path providing apparatus and path providing method}
본 실시예들은 경로 제공 장치 및 경로 제공 방법에 관한 것이다.
차량을 비롯한 각종 이동 객체는 이동을 통해 주어진 임무 또는 서비스를 수행한다. 이동 객체의 신속한 임무 또는 서비스 수행을 위하여 출발지로부터 목적지까지 연결된 경로를 제공하는 경로 계획(Path planning)에 대한 연구가 활발히 진행 중이다.
한편, 동적으로 움직이는 장애물이 존재하는 동적인 환경에서 이동 객체가 보다 안전하게 이동하기 위하여, 장애물을 회피하는 경로를 제공할 필요가 있다. 다만, 동적인 환경에서는 실시간으로 장애물을 회피하는 경로를 제공하기 위하여 경로를 계산하는데 많은 시간이 소요되는 문제점이 있다.
KR 10-1475207 B1
본 발명의 실시예들은 장애물에 대응하는 최적의 경로를 신속하게 제공하는 장치 및 방법을 제공한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 경로 제공 장치는 실제 차량의 현재 위치 데이터를 획득하고, 지도 상에서 감지된 이동체에 대한 장애물 데이터를 수신하고, 출발지 및 목적지를 포함하는 경로 탐색 명령을 수신하고, 상기 경로 탐색 명령에 대응하여 상기 실제 차량을 위한 최적의 경로 데이터를 제공하는 통신 인터페이스 및 복수의 가상 차량들을 포함하는 가상 차량 스웜을 생성하고, 상기 현재 위치 데이터를 포함하는 지도 상에서 상기 복수의 가상 차량들을 각각 가상 운행시킴으로써 복수의 경로 예측 데이터들을 생성하고, 상기 장애물 데이터가 반영된 지도 상에서 상기 복수의 가상 차량들을 각각 가상 운행시킴으로써 복수의 경로 예측 데이터들을 갱신하고, 상기 출발지 및 상기 목적지를 고려하여 상기 갱신된 복수의 경로 예측 데이터들 중에서 최적의 경로 데이터를 결정하는 프로세서를 포함한다.
본 실시예에서, 상기 장애물 데이터는 소정 위치에서의 존재 또는 부재가 감지된 상기 이동체에 대한 데이터이고, 상기 장애물 데이터가 반영된 지도는 상기 이동체의 상기 소정 위치에서의 존재 또는 부재가 반영된 지도일 수 있다.
본 실시예에서, 상기 프로세서는, 상기 출발지가 상기 지도에 포함되지 않는 경우에는 상기 갱신된 복수의 경로 예측 데이터들 중에서 시작 노드가 상기 출발지와 가장 근접한 경로 예측 데이터를 추출하고 상기 출발지로부터 상기 시작 노드까지의 경로 산출 데이터를 생성하고, 상기 목적지가 상기 지도에 포함되지 않는 경우에는 상기 갱신된 복수의 경로 예측 데이터들 중에서 종료 노드가 상기 목적지와 가장 근접한 경로 예측 데이터를 추출하고 상기 종료 노드로부터 상기 목적지까지의 경로 산출 데이터를 생성하고, 상기 경로 예측 데이터 및 상기 경로 산출 데이터를 합산하여 상기 최적의 경로 데이터를 결정할 수 있다.
본 실시예에서, 상기 프로세서는, 상기 복수의 경로 예측 데이터들 각각에 포함된 벡터 데이터, 이동 거리 데이터, 이동 시간 데이터, 임무 데이터, 및 차량 상태 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 상기 최적의 경로 데이터를 결정할 수 있다.
본 실시예에서, 상기 실제 차량의 운행 이력 데이터를 저장하는 메모리를 더 포함하고, 상기 프로세서는 상기 운행 이력 데이터에 기초하여 상기 현재 위치 데이터를 포함하는 지도 상에서 상기 복수의 가상 차량들을 각각 가상 운행시킴으로써 상기 복수의 경로 예측 데이터들을 생성하고, 상기 운행 이력 데이터에 기초하여 상기 장애물 데이터가 반영된 지도 상에서 상기 복수의 가상 차량들을 각각 가상 운행시킴으로써 상기 복수의 경로 예측 데이터들을 갱신할 수 있다.
본 실시예에서, 상기 운행 이력 데이터는 상기 실제 차량의 실제 운행에 따른 경로 실측 데이터일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 경로 제공 방법은 통신 인터페이스에 의해 실제 차량의 현재 위치 데이터를 획득하는 단계, 프로세서에 의해 복수의 가상 차량들을 포함하는 가상 차량 스웜을 생성하는 단계, 상기 프로세서에 의해 상기 현재 위치 데이터를 포함하는 지도 상에서 상기 복수의 가상 차량들을 각각 가상 운행시킴으로써 복수의 경로 예측 데이터들을 생성하는 단계, 상기 통신 인터페이스에 의해 상기 지도 상에서 감지된 이동체에 대한 장애물 데이터를 수신하는 단계, 상기 프로세서에 의해 상기 장애물 데이터가 반영된 지도 상에서 상기 복수의 가상 차량들을 각각 가상 운행시킴으로써 복수의 경로 예측 데이터들을 갱신하는 단계, 상기 통신 인터페이스에 의해 출발지 및 목적지를 포함하는 경로 탐색 명령을 수신하는 단계, 상기 프로세서에 의해 상기 출발지 및 상기 목적지를 고려하여 상기 갱신된 복수의 경로 예측 데이터들 중에서 최적의 경로 데이터를 결정하는 단계, 및 상기 통신 인터페이스에 의해 상기 경로 탐색 명령에 대응하여 상기 실제 차량을 위한 상기 최적의 경로 데이터를 제공하는 단계를 포함한다.
본 실시예에서, 상기 장애물 데이터는 소정 위치에서의 존재 또는 부재가 감지된 상기 이동체에 대한 장애물 데이터이고, 상기 장애물 데이터가 반영된 지도는 상기 이동체의 상기 소정 위치에서의 존재 또는 부재가 반영된 지도일 수 있다.
본 실시예에서, 상기 출발지 및 상기 목적지 중 적어도 하나가 상기 지도에 포함되지 않는 경우, 상기 최적의 경로 데이터를 결정하는 단계는, 상기 출발지가 상기 지도에 포함되지 않는 경우에는 상기 갱신된 복수의 경로 예측 데이터들 중에서 시작 노드가 상기 출발지와 가장 근접한 경로 예측 데이터를, 상기 목적지가 상기 지도에 포함되지 않는 경우에는 상기 갱신된 복수의 경로 예측 데이터들 중에서 종료 노드가 상기 목적지와 가장 근접한 경로 예측 데이터를 추출하는 단계, 상기 출발지가 상기 지도에 포함되지 않는 경우에는 상기 출발지로부터 상기 시작 노드까지의 경로 산출 데이터를, 상기 목적지가 상기 지도에 포함되지 않는 경우에는 상기 종료 노드로부터 상기 목적지까지의 경로 산출 데이터를 생성하는 단계, 및 상기 경로 예측 데이터 및 상기 경로 산출 데이터를 합산하여 상기 최적의 경로 데이터를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 실시예에서, 상기 최적의 경로 데이터를 결정하는 단계는, 상기 복수의 경로 예측 데이터들 각각에 포함된 벡터 데이터, 이동 거리 데이터, 이동 시간 데이터, 임무 데이터, 및 차량 상태 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 상기 최적의 경로 데이터를 결정하는 단계일 수 있다.
본 실시예에서, 메모리에 의해 상기 실제 차량의 운행 이력 데이터를 저장하는 단계를 더 포함하고, 상기 복수의 경로 예측 데이터들을 생성하는 단계는, 상기 운행 이력 데이터에 기초하여 상기 현재 위치 데이터를 포함하는 지도 상에서 상기 복수의 가상 차량들을 각각 가상 운행시킴으로써 상기 복수의 경로 예측 데이터들을 생성하는 단계이고, 상기 복수의 경로 예측 데이터들을 갱신하는 단계는, 상기 운행 이력 데이터에 기초하여 상기 장애물 데이터가 반영된 지도 상에서 상기 복수의 가상 차량들을 각각 가상 운행시킴으로써 상기 복수의 경로 예측 데이터들을 갱신하는 단계일 수 있다.
본 실시예에서, 상기 운행 이력 데이터는 상기 실제 차량의 실제 운행에 따른 경로 실측 데이터일 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 실제 차량의 실제 운행에 가장 적합한 경로 데이터가 제공될 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예들에 따르면, 보다 신속한 경로 데이터가 제공될 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예들에 따르면, 보다 정확한 경로 데이터가 제공될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 제공 시스템을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 제공 장치의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 제공 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 차량 스윔의 생성을 설명하기 위한 도면이다.
도 5 및 도 6은 각각 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 예측 데이터 생성 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 예측 데이터의 생성을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 최적의 경로 데이터 결정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 최적의 경로 데이터의 결정을 설명하기 위한 도면이다.
이하의 내용은 단지 본 발명의 원리를 예시한다. 그러므로 당업자는 비록 본 명세서에 명확히 설명되거나 도시되지 않았지만 본 발명의 원리를 구현하고 본 발명의 개념과 범위에 포함된 다양한 장치를 발명할 수 있는 것이다. 또한, 본 명세서에 열거된 모든 조건부 용어 및 실시예들은 원칙적으로, 본 발명의 개념이 이해되도록 하기 위한 목적으로만 명백히 의도되고, 이와 같이 특별히 열거된 실시예들 및 상태들에 제한적이지 않는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명의 원리, 관점 및 실시예들 뿐만 아니라 특정 실시예를 열거하는 모든 상세한 설명은 이러한 사항의 구조적 및 기능적 균등물을 포함하도록 의도되는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 이러한 균등물들은 현재 공지된 균등물뿐만 아니라 장래에 개발될 균등물 즉 구조와 무관하게 동일한 기능을 수행하도록 발명된 모든 소자를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
따라서, 프로세서 또는 이와 유사한 개념으로 표시된 기능 블록을 포함하는 도면에 도시된 다양한 소자의 기능은 전용 하드웨어뿐만 아니라 적절한 소프트웨어와 관련하여 소프트웨어를 실행할 능력을 가진 하드웨어의 사용으로 제공될 수 있다. 프로세서에 의해 제공될 때, 기능은 단일 전용 프로세서, 단일 공유 프로세서 또는 복수의 개별적 프로세서에 의해 제공될 수 있고, 이들 중 일부는 공유될 수 있다. 또한, 프로세서, 제어 또는 이와 유사한 개념으로 제시되는 용어의 사용은 소프트웨어를 실행할 능력을 가진 하드웨어를 배타적으로 인용하여 해석되어서는 아니 되고, 제한 없이 디지털 신호 프로세서(DSP) 하드웨어, 소프트웨어를 저장하기 위한 롬(ROM), 램(RAM) 및 비휘발성 메모리를 암시적으로 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 주지 관용의 다른 하드웨어도 포함될 수 있다.
상술한 목적, 특징 및 장점들은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 더욱 분명해 질 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략하거나 간략하게 설명하는 것으로 한다.
한편, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라, 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 바람직한 실시예에 따른 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 제공 시스템(1)을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 경로 제공 시스템(1)은 차량(10), 네트워크(20), 및 서버(30)를 포함한다.
차량(10)은 사람이 탑승하여 이동하는 이동 수단뿐만 아니라, 무인 이동 수단을 포함할 수 있으며, 이에 한정하지 않는다.
차량(10)은 차량(10)의 운행 이력 데이터에 기초하여 생성된 최적의 경로 데이터에 따라 운행될 수 있다. 최적의 경로 데이터는 차량(10)이 외부로부터 획득한 차량(10)의 현재 위치 데이터, 장애물 데이터 등에 기초하여 생성할 수도 있고, 외부로부터 제공받을 수도 있으며, 이에 한정하지 않는다.
차량(10)은 GPS 모듈(미도시)을 탑재할 수 있다. 차량(10)은 GPS 모듈(미도시)을 통해 GPS 위성으로부터 차량(10)의 현재 위치 데이터를 획득할 수 있다.
차량(10)은 네트워크(20)를 통해 서버(30)와 통신할 수 있다.
차량(10)은 지도 제공 서버(31)로부터 현재 위치 데이터를 포함하는 지도를 제공받을 수 있다. 예를 들어, 차량(10)은 GPS 모듈(미도시)로부터 획득된 현재 위치 데이터를 지도 제공 서버(31)에 전송하고, 지도 제공 서버(31)로부터 현재 위치 데이터가 포함된 소정 지역의 지도를 제공받을 수 있다.
차량(10)은 장애물 데이터 제공 서버(32)로부터 지도 상에서 감지된 이동체에 대한 장애물 데이터를 제공받을 수 있다. 예를 들어, 차량(10)은 GPS 모듈(미도시)로부터 획득된 현재 위치 데이터를 장애물 제공 서버(32)에 전송하고, 장애물 제공 서버(32)로부터 현재 위치 데이터를 기준으로 소정 범위에서 감지된 이동체에 대한 장애물 데이터를 제공받을 수 있다. 예를 들어, 장애물 제공 서버(32)는 지도 제공 서버(31)로부터 차량(10)의 현재 위치 데이터가 포함된 소정 지역의 지도를 제공받고, 차량(10)에 지도에서 감지된 이동체에 대한 장애물 데이터를 제공할 수 있다.
차량(10)은 서버(30)로부터 출발지 및 목적지를 포함하는 경로 탐색 명령에 대응하는 최적의 경로 데이터를 제공받을 수 있다.
이하에서는, 본 발명의 실시예들에 따른 경로 제공 장치(200)의 동작을 상세하게 설명한다. 본 발명의 실시예들에 따른 경로 제공 장치(200)는 하나의 물리적 장치로 구현될 수도 있고, 복수의 물리적 장치가 유기적으로 결합되어 구현될 수도 있다. 이를 위해 경로 제공 장치(200)에 포함된 구성 중 일부는 어느 하나의 물리적 장치로 구현되거나 설치되고, 나머지 일부는 다른 물리적 장치로 구현되거나 설치될 수도 있다. 이때, 경로 제공 장치(200)를 구성하는 각 물리적 장치는 차량(10) 및 서버(30) 중 적어도 하나의 일부로 구현될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 제공 장치(200)의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 2를 참조하면, 경로 제공 장치(200)는 통신 인터페이스(210), 프로세서(220), 및 메모리(230)를 포함한다.
통신 인터페이스(210)는 실제 차량의 현재 위치 데이터를 획득하고, 지도 상에서 감지된 이동체에 대한 장애물 데이터를 수신하고, 출발지 및 목적지를 포함하는 경로 탐색 명령을 수신하고, 경로 탐색 명령에 대응하여 실제 차량을 위한 최적의 경로 데이터를 제공한다.
실제 차량은 가상 차량과 구별되는 차량으로서, 실제 운행에 따른 경로 실측 데이터인 운행 이력 데이터의 주체이고, 최적의 경로 데이터에 따라 실제 운행될 수 있다.
통신 인터페이스(210)는 GPS 모듈(미도시)을 통해 실제 차량의 현재 위치 데이터를 획득할 수 있으며, 이에 한정하지 않는다.
지도는 현재 위치 데이터에 대응할 수 있다. 예를 들어, 지도는 현재 위치 데이터를 기준으로 소정 범위에 해당하는 영역을 나타낼 수 있다.
이동체는 시간의 흐름에 따라 위치가 변경되는 물체를 가리킬 수 있다. 이동체의 존재, 이동, 또는 부재는, 프로세서(220)에 의해 경로 예측 데이터가 생성된 시점을 기준으로 지도 상에서 감지될 수 있다.
장애물 데이터는 소정 위치에서의 존재 또는 부재가 감지된 이동체에 대한 데이터일 수 있다. 장애물 데이터는 현재 위치 데이터에 대응하는 지도 상에서 감지될 수 있다. 소정 위치는 지도 전체를 의미할 수도 있고, 지도 내부의 어느 한 점을 의미할 수도 있으며, 이에 한정하지 않는다.
장애물 데이터는 이동체의 위치 및 크기 중 적어도 하나를 나타내는 데이터일 수 있다. 이동체의 위치는 이동체의 중심을 나타내는 좌표일 수도 있고, 이동체의 경계를 나타내는 좌표들의 집합일 수도 있으며, 이에 한정하지 않는다.
통신 인터페이스(210)는 출발지 및 목적지를 포함하는 경로 탐색 명령을 수신할 수 있다. 통신 인터페이스(210)는 예를 들어, 사용자 단말(미도시)로부터 경로 탐색 명령을 수신할 수 있다. 통신 인터페이스(210)는 예를 들어, 사용자 인터페이스로서 경로 탐색 명령을 수신할 수 있다.
출발지 및 목적지는 현재 위치 데이터에 대응하는 지도에 포함될 수 있다. 출발지 및 목적지가 현재 위치 데이터에 대응하는 지도에 포함되는 경우, 경로 예측 데이터만으로 최적의 경로 데이터가 결정될 수 있다.
한편, 출발지 및 목적지는 현재 위치 데이터에 대응하는 지도에 포함되지 않을 수 있다. 출발지 및 목적지가 현재 위치 데이터에 대응하는 지도에 포함되지 않는 경우, 경로 예측 데이터 및 경로 산출 데이터의 합산으로부터 최적의 경로 데이터가 결정될 수 있다.
프로세서(220)는 복수의 가상 차량들을 포함하는 가상 차량 스웜을 생성하고, 현재 위치 데이터를 포함하는 지도 상에서 복수의 가상 차량들을 각각 가상 운행시킴으로써 복수의 경로 예측 데이터들을 생성하고, 장애물 데이터가 반영된 지도 상에서 복수의 가상 차량들을 각각 가상 운행시킴으로써 복수의 경로 예측 데이터들을 갱신하고, 출발지 및 목적지를 고려하여 갱신된 복수의 경로 예측 데이터들 중에서 최적의 경로 데이터를 결정한다.
가상 차량 스웜은 현재 위치 데이터의 획득에 따라 생성될 수도 있고, 현재 위치 데이터의 획득과 무관하게 생성될 수도 있다.
가상 차량 스웜은 동일한 지도 상에서 동시에 가상 운행되는 복수의 가상 차량들을 포함할 수 있다. 경로 예측 데이터는 가상 차량 스웜에 포함된 가상 차량이 현재 위치 데이터를 포함하는 지도 상에서 가상 운행한 결과일 수 있다.
한편, 가상 차량은 실제 차량의 운행 이력 데이터에 기초하여 가상 운행될 수 있다. 프로세서(220)는 실제 차량의 운행 이력 데이터에 기초하여 현재 위치 데이터를 포함하는 지도 상에서 복수의 가상 차량들을 각각 가상 운행시킴으로써 복수의 경로 예측 데이터들을 생성할 수 있다.
운행 이력 데이터는 실제 차량의 실제 운행에 따른 경로 실측 데이터일 수 있다. 운행 이력 데이터는 예를 들어, 실제 차량의 실제 운행시 운전자의 운전 습관이 반영된 데이터일 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 가상 차량 스웜이 이용되는 바, 실시간으로 경로 데이터가 생성되는 경우보다 신속한 경로 데이터가 제공될 수 있다.
또한 본 발명의 실시예들에 따르면, 경로 실측 데이터가 이용되는 바, 실제 차량의 실제 운행에 가장 적합한 경로 데이터가 제공될 수 있다.
장애물 데이터가 반영된 지도는 이동체의 소정 위치에서의 존재 또는 부재가 반영된 지도일 수 있다. 예를 들어, 장애물 데이터가 반영된 지도는 현재 위치 데이터에 대응하는 지도에는 없던 장애물이 나타나거나, 현재 위치 데이터에 대응하는 지도에서 장애물이 이동하거나, 현재 위치 데이터에 대응하는 지도에 있던 장애물이 사라진 지도일 수 있다.
현재 위치 데이터에 대응하는 지도 및 장애물 데이터가 반영된 지도는 가상 차량 스웜이 가상 운행되는 백그라운드일 수 있다. 현재 위치 데이터에 대응하는 지도에서의 경로 예측 데이터와 장애물 데이터가 반영된 지도에서의 경로 예측 데이터는 서로 상이할 수 있다.
프로세서(220)는 실제 차량의 운행 이력 데이터에 기초하여 장애물 데이터가 반영된 지도 상에서 복수의 가상 차량들을 각각 가상 운행시킴으로써 복수의 경로 예측 데이터들을 갱신할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 장애물 데이터가 이용되는 바, 보다 정확한 경로 데이터가 제공될 수 있다.
프로세서(220)는 최근의 복수의 경로 예측 데이터들 중에서 최적의 경로 데이터를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 장애물 데이터를 수신하지 않은 경우에는 현재 위치 데이터를 포함하는 지도에 기초하여 생성된 복수의 경로 예측 데이터들 중에서 최적의 경로 데이터를 결정할 수 있고, 장애물 데이터를 수신한 경우에는 장애물 데이터가 반영된 지도에 기초하여 생성된 복수의 경로 예측 데이터들 중에서 최적의 경로 데이터를 결정할 수 있다.
프로세서(220)는 출발지 및 목적지가 지도에 포함되는지 여부를 판단할 수 있다.
프로세서(220)는 출발지가 지도에 포함되지 않는 경우에는 최근의 복수의 경로 예측 데이터들 중에서 시작 노드가 출발지와 가장 근접한 경로 예측 데이터를 추출하고 출발지로부터 시작 노드까지의 경로 산출 데이터를 생성하고, 목적지가 지도에 포함되지 않는 경우에는 최근의 복수의 경로 예측 데이터들 중에서 종료 노드가 목적지와 가장 근접한 경로 예측 데이터를 추출하고 종료 노드로부터 목적지까지의 경로 산출 데이터를 생성할 수 있다.
이때, 경로 예측 데이터는 미리 정해진 경로 데이터일 수 있고, 경로 산출 데이터는 실시간 경로 데이터일 수 있다.
최근의 복수의 경로 예측 데이터들은, 장애물 데이터를 수신하지 않은 경우에는 현재 위치 데이터를 포함하는 지도에 기초하여 생성된 복수의 경로 예측 데이터들일 수 있고, 장애물 데이터를 수신한 경우에는 장애물 데이터가 반영된 지도에 기초하여 생성된 복수의 경로 예측 데이터들일 수 있다.
프로세서(220)는 경로 예측 데이터 및 경로 산출 데이터를 합산하여 최적의 경로 데이터를 결정할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(220)는 출발지가 지도에 포함되지 않는 경우에는 출발지로부터 시작 노드까지의 경로 산출 데이터 및 시작 노드로부터 목적지까지의 경로 예측 데이터를 합산하여 최적의 경로 데이터를 결정할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(220)는 목적지가 지도에 포함되지 않는 경우에는 출발지로부터 종료 노드까지의 경로 예측 데이터 및 종료 노드로부터 목적지까지의 경로 산출 데이터를 합산하여 최적의 경로 데이터를 결정할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(220)는 출발지 및 목적지가 지도에 포함되지 않는 경우에는 출발지로부터 시작 노드까지의 경로 산출 데이터, 시작 노드로부터 종료 노드까지의 경로 예측 데이터, 및 종료 노드로부터 목적지까지의 경로 산출 데이터를 합산하여 최적의 경로 데이터를 결정할 수 있다.
본 발명의 실시 예들에 따르면, 경로 예측 데이터 및 경로 산출 데이터가 이용되는 바, 보다 정확하고 신속한 경로 데이터가 제공될 수 있다.
프로세서(220)는 복수의 경로 예측 데이터들 각각에 포함된 벡터 데이터, 이동 거리 데이터, 이동 시간 데이터, 임무 데이터, 및 차량 상태 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 최적의 경로 데이터를 결정할 수 있다.
벡터 데이터는 시점으로부터 종점까지의 거리 데이터 및 시점으로부터 종점으로 향하는 방향 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 경로 예측 데이터는 적어도 하나의 벡터 데이터를 포함할 수 있다.
이동 거리 데이터는 경로 예측 데이터의 시작 노드로부터 종료 노드에 이르는 이동 거리의 총합을 나타내는 데이터일 수 있다.
이동 시간 데이터는 경로 예측 데이터의 시작 노드로부터 종료 노드에 이르는 이동 시간의 총합을 나타내는 데이터일 수 있다. 이동 거리 데이터가 동일한 경우에도 이동 시간 데이터가 상이할 수 있다. 예를 들어, 이동 거리의 총합이 동일한 경우라 하더라도, 지형의 기울기, 노면의 상태, 제한 속도에 따라 이동 시간의 총합이 달라질 수 있다.
임무 데이터는 임무 수행 위치 데이터 및 임무 수행 시간 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
차량 상태 데이터는 예를 들어, 실제 차량의 잔여 연료량 등을 포함하는 데이터일 수 있으며, 이에 한정하지 않는다.
예를 들어, 프로세서(220)는 각 경로 예측 데이터의 벡터 데이터, 이동 거리 데이터, 이동 시간 데이터, 임무 데이터, 및 차량 상태 데이터 중 적어도 하나의 평균 값에 기초하여 최적의 경로 데이터를 결정할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(220)는 각 경로 예측 데이터의 벡터 데이터, 이동 거리 데이터, 이동 시간 데이터, 임무 데이터, 및 차량 상태 데이터 중 적어도 하나에 소정의 가중치를 적용한 후 합산한 결과에 기초하여 최적의 경로 데이터를 결정할 수 있다. 벡터 데이터, 이동 거리 데이터, 이동 시간 데이터, 임무 데이터, 및 차량 상태 데이터에는 각기 다른 가중치가 적용될 수 있다.
메모리(230)는 실제 차량의 운행 이력 데이터를 저장할 수 있다.
메모리(230)는 현재 위치 데이터에 대응하는 지도에서의 경로 예측 데이터 및 장애물 데이터가 반영된 지도에서의 경로 예측 데이터를 저장할 수 있다.
예를 들어, 메모리(230)는 현재 위치 데이터에 대응하는 지도에서의 경로 예측 데이터를 장애물 데이터가 반영된 지도에서의 경로 예측 데이터로 갱신할 수 있다. 즉, 메모리(230)는 현재 위치 데이터에 대응하는 지도에서의 경로 예측 데이터를 삭제하고, 장애물 데이터가 반영된 지도에서의 경로 예측 데이터를 새로 저장할 수 있다.
다른 예를 들어, 메모리(230)는 현재 위치 데이터에 대응하는 지도에서의 경로 예측 데이터 및 장애물 데이터가 반영된 지도에서의 경로 예측 데이터를 각각 저장할 수 있다.
본 발명의 실시 예들에 따르면, 실제 차량의 실제 운행에 가장 적합한 경로 데이터가 제공될 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예들에 따르면, 보다 신속한 경로 데이터가 제공될 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예들에 따르면, 보다 정확한 경로 데이터가 제공될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 제공 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2 및 도 3을 참조하면, 경로 제공 장치(200)는 메모리(230)에 실제 차량의 운행 이력 데이터를 저장한다(S310). 메모리(230)는 센서 등에 의해 감지된 실제 차량의 각 부품에 대한 운행 이력 데이터를 분류하여 저장할 수 있다.
경로 제공 장치(200)의 통신 인터페이스(210)는 실제 차량의 현재 위치 데이터를 획득한다(S320).
이어서, 경로 제공 장치(200)의 프로세서(220)는 복수의 가상 차량들을 포함하는 가상 차량 스웜을 생성한다(S330). 프로세서(220)는 실제 차량의 운행과 무관하게 가상 차량 스웜을 생성할 수 있다. 다시 말해, 프로세서(220)는 실제 차량이 운행되지 않는 상태에서 가상 차량 스웜을 생성할 수도 있고, 실제 차량이 운행 중인 상태에서 가상 차량 스웜을 생성할 수도 있다.
프로세서(220)는 현재 위치 데이터를 포함하는 지도 상에서 가상 차량 스웜에 포함된 복수의 가상 차량들을 가상 운행시킴으로써 복수의 경로 예측 데이터들을 생성한다(S340).
이때, 프로세서(220)는 메모리(230)에 저장된 운행 이력 데이터에 기초하여 현재 위치 데이터를 포함하는 지도 상에서 복수의 가상 차량들을 가상 운행시킴으로써 복수의 경로 예측 데이터들을 생성할 수 있다.
이하에서, 도 4를 참조하여, 가상 차량 스웜과 가상 차량 스웜의 가상 운행에 따른 복수의 경로 예측 데이터들의 생성에 대하여 설명한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 차량 스윔의 생성을 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 참조하면, 가상 차량 스웜(430)에 포함된 복수의 가상 차량들은 각각 현재 위치 데이터를 포함하는 지도(410) 상에서 차량 내부 조건 및/또는 차량 외부 조건에 기초하여 가상 운행을 수행할 수 있다.
차량 내부 조건은 실제 차량의 운행 이력 데이터에 따른 조건 등일 수 있고, 차량 외부 조건은 현재 위치 데이터를 포함하는 지도(410)의 지형, 도로, 이동체(420)의 유무, 이동체(420)의 위치 및 크기에 따른 조건 등일 수 있으며, 이에 한정하지 않는다.
복수의 경로 예측 데이터들은 각각 시작 노드로부터 종료 노드에 이르기까지 적어도 하나의 가상 차량의 가상 운행 결과를 포함할 수 있으며, 이에 한정하지 않는다.
다시 도 3을 참조하면, 한편, 복수의 경로 예측 데이터들은 갱신될 수 있다. 상세하게는, 통신 인터페이스(210)가 지도 상에서 감지된 이동체에 대한 장애물 데이터를 수신하면, 프로세서(220)는 운행 이력 데이터에 기초하여 장애물 데이터가 반영된 지도 상에서 복수의 가상 차량들을 가상 운행시킴으로써 복수의 경로 예측 데이터들을 갱신할 수 있다. 이하에서, 도 5 내지 도 7을 참조하여, 복수의 경로 예측 데이터들의 갱신에 대하여 설명한다.
도 5 및 도 6은 각각 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 예측 데이터 생성 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 장애물 데이터에 기초하여 지도 상에서 이동체의 존재가 감지되면(S510), 프로세서(220)는 이동체의 존재가 반영된 지도 상에서 가상 차량 스웜을 가상 운행시킴으로써 복수의 경로 예측 데이터들을 갱신한다(S520).
지도 상에서의 이동체의 존재가 감지되는 경우는, 현재 위치 데이터에 대응하는 지도에는 없던 이동체가 나타난 경우 또는 현재 위치 데이터에 대응하는 지도의 어느 한 점에서 다른 한 점으로 이동체가 이동하여 다른 한 점에 이동체가 나타난 경우를 가리킬 수 있으며, 이에 한정하지 않는다.
도 6을 참조하면, 장애물 데이터에 기초하여 지도 상에서 이동체의 부재가 감지되면(S610), 프로세서(220)는 이동체의 부재가 반영된 지도 상에서 가상 차량 스웜을 가상 운행시킴으로써 복수의 경로 예측 데이터들을 갱신한다(S620).
지도 상에서의 이동체의 부재가 감지되는 경우는, 현재 위치 데이터에 대응하는 지도에 있던 이동체가 사라진 경우 또는 현재 위치 데이터에 대응하는 지도의 어느 한 점에서 다른 한 점으로 이동체가 이동하여 어느 한 점에서 이동체가 사라진 경우를 가리킬 수 있으며, 이에 한정하지 않는다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 경로 예측 데이터의 생성을 설명하기 위한 도면이다.
도 7을 참조하면, 이동체(720)가 제1 위치(P1)에서 제2 위치(P2)로 이동한 경우 즉, 현재 위치 데이터에 대응하는 지도의 제1 위치(P1)에서의 이동체의 부재가 감지되고 제2 위치(P2)에서의 이동체의 존재가 감지된 경우, 프로세서(220)는 제1 위치(P1)에서의 이동체의 부재 및 제2 위치(P2)에서의 이동체의 존재가 반영된 지도(710) 상에서 가상 차량 스웜(730)을 가상 운행시킴으로써 새로운 복수의 경로 예측 데이터들을 생성할 수 있다.
다시 도 3을 참조하면, 통신 인터페이스(210)가 출발지 및 목적지를 포함하는 경로 탐색 명령을 수신하면(S350), 프로세서(220)는 출발지 및 목적지를 고려하여 복수의 경로 예측 데이터들 중에서 최적의 경로 데이터를 결정한다(S360).
이때, 프로세서(220)는 최근의 복수의 경로 예측 데이터들 중에서 최적의 경로 데이터를 결정할 수 있다.
프로세서(220)는 복수의 경로 예측 데이터들 각각에 포함된 벡터 데이터, 이동 거리 데이터, 이동 시간 데이터, 임무 데이터, 및 차량 상태 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 최적의 경로 데이터를 결정할 수 있으며, 이에 한정하지 않는다.
한편, 프로세서(220)는 출발지 및 목적지가 현재 위치 데이터를 포함하는 지도 및 장애물 데이터가 반영된 지도에 포함되는 경우, 최근의 복수의 경로 예측 데이터들 중 적어도 하나를 최적의 경로 데이터로서 결정할 수 있다.
반면, 프로세서(220)는 출발지 및 목적지 중 적어도 하나가 현재 위치 데이터를 포함하는 지도 및 장애물 데이터가 반영된 지도에 포함되지 않는 경우, 경로 예측 데이터 및 경로 산출 데이터를 합산하여 최적의 경로 데이터를 결정할 수 있다. 이하에서, 도 8 및 도 9를 참조하여 경로 예측 데이터 및 경로 산출 데이터를 이용한 최적의 경로 데이터 제공에 대하여 설명한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 최적의 경로 데이터 결정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 최적의 경로 데이터의 결정을 설명하기 위한 도면이다.
도 8 및 도 9를 참조하면, 출발지 및 도착지 중 적어도 하나가 지도에 포함되지 않는 경우(S810), 프로세서(220)는 복수의 경로 예측 데이터들 중에서 시작 노드 및/또는 종료 노드가 출발지 및/또는 목적지와 가장 근접한 경로 예측 데이터를 추출한다(S820).
상세하게는, 프로세서(220)는 출발지가 현재 위치 데이터를 포함하는 지도 및 장애물 데이터가 반영된 지도에 포함되지 않는 경우에는, 최근의 복수의 경로 예측 데이터들 중에서 시작 노드가 출발지와 가장 근접한 경로 예측 데이터를 추출할 수 있다.
프로세서(220)는 목적지가 현재 위치 데이터를 포함하는 지도 및 장애물 데이터가 반영된 지도에 포함되지 않는 경우에는, 최근의 복수의 경로 예측 데이터들 중에서 종료 노드가 목적지와 가장 근접한 경로 예측 데이터를 추출할 수 있다.
프로세서(220)는 출발지 및 목적지가 현재 위치 데이터를 포함하는 지도 및 장애물 데이터가 반영된 지도에 포함되지 않는 경우에는, 최근의 복수의 경로 예측 데이터들 중에서 시작 노드가 출발지와 가장 근접하고 종료 노드가 목적지와 가장 근접한 경로 예측 데이터를 추출할 수 있다.
이어서, 프로세서(220)는 출발지로부터 시작 노드까지의 경로 산출 데이터 및/또는 종료 노드로부터 목적지까지의 경로 산출 데이터를 생성한다(S830).
상세하게는, 프로세서(220)는 출발지가 현재 위치 데이터를 포함하는 지도 및 장애물 데이터가 반영된 지도에 포함되지 않는 경우에는, 출발지로부터 시작 노드까지의 경로 산출 데이터를 실시간으로 생성할 수 있다.
프로세서(220)는 목적지가 현재 위치 데이터를 포함하는 지도 및 장애물 데이터가 반영된 지도에 포함되지 않는 경우에는, 종료 노드로부터 목적지까지의 경로 산출 데이터를 실시간으로 생성할 수 있다.
프로세서(220)는 출발지(911) 및 목적지(912)가 현재 위치 데이터를 포함하는 지도 및 장애물 데이터가 반영된 지도를 포함하는 지도(900)에 포함되지 않는 경우에는, 출발지(911)로부터 시작 노드까지의 경로 산출 데이터(931) 및 종료 노드로부터 목적지(912)까지의 경로 산출 데이터(932)를 실시간으로 생성할 수 있다.
이어서, 프로세서(220)는 경로 예측 데이터 및 경로 산출 데이터를 합산하여 최적의 경로 데이터를 결정한다(S840).
상세하게는, 프로세서(220)는 출발지가 현재 위치 데이터를 포함하는 지도 및 장애물 데이터가 반영된 지도에 포함되지 않는 경우에는, 출발지로부터 시작 노드까지의 경로 산출 데이터 및 시작 노드로부터 목적지까지의 경로 예측 데이터를 합산하여 최적의 경로 데이터를 결정할 수 있다.
프로세서(220)는 목적지가 현재 위치 데이터를 포함하는 지도 및 장애물 데이터가 반영된 지도에 포함되지 않는 경우에는, 출발지로부터 종료 노드까지의 경로 예측 데이터 및 종료 노드로부터 목적지까지의 경로 산출 데이터를 합산하여 최적의 경로 데이터를 결정할 수 있다.
프로세서(220)는 출발지(911) 및 목적지(912)가 현재 위치 데이터를 포함하는 지도 및 장애물 데이터가 반영된 지도를 포함하는 지도(900)에 포함되지 않는 경우에는, 출발지(911)로부터 시작 노드까지의 경로 산출 데이터(931), 시작 노드로부터 종료 노드까지의 경로 예측 데이터(920), 종료 노드로부터 목적지(912)까지의 경로 산출 데이터(932)를 합산하여 최적의 경로 데이터를 결정할 수 있다.
본 발명에 따른 이동체 검출 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의해 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장장치 등이 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고, 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.
본 발명은 첨부된 도면에 도시된 일 실시예를 참고로 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 보호 범위는 첨부된 청구 범위에 의해서만 정해져야 할 것이다.
1: 경로 제공 시스템
10: 차량
20: 네트워크
30: 서버

Claims (12)

  1. 실제 차량의 현재 위치 데이터를 획득하고, 지도 상에서 감지된 이동체에 대한 장애물 데이터를 수신하고, 출발지 및 목적지를 포함하는 경로 탐색 명령을 수신하고, 상기 경로 탐색 명령에 대응하여 상기 실제 차량을 위한 최적의 경로 데이터를 제공하는 통신 인터페이스; 및
    복수의 가상 차량들을 포함하는 가상 차량 스웜을 생성하고, 상기 현재 위치 데이터를 포함하는 지도 상에서 상기 복수의 가상 차량들을 각각 가상 운행시킴으로써 복수의 경로 예측 데이터들을 생성하고, 상기 장애물 데이터가 반영된 지도 상에서 상기 복수의 가상 차량들을 각각 가상 운행시킴으로써 복수의 경로 예측 데이터들을 갱신하고, 상기 출발지 및 상기 목적지를 고려하여 상기 갱신된 복수의 경로 예측 데이터들 중에서 최적의 경로 데이터를 결정하는 프로세서;를 포함하는, 경로 제공 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 장애물 데이터는 소정 위치에서의 존재 또는 부재가 감지된 상기 이동체에 대한 데이터이고,
    상기 장애물 데이터가 반영된 지도는 상기 이동체의 상기 소정 위치에서의 존재 또는 부재가 반영된 지도인, 경로 제공 장치.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 출발지가 상기 지도에 포함되지 않는 경우에는 상기 갱신된 복수의 경로 예측 데이터들 중에서 시작 노드가 상기 출발지와 가장 근접한 경로 예측 데이터를 추출하고 상기 출발지로부터 상기 시작 노드까지의 경로 산출 데이터를 생성하고, 상기 목적지가 상기 지도에 포함되지 않는 경우에는 상기 갱신된 복수의 경로 예측 데이터들 중에서 종료 노드가 상기 목적지와 가장 근접한 경로 예측 데이터를 추출하고 상기 종료 노드로부터 상기 목적지까지의 경로 산출 데이터를 생성하고, 상기 경로 예측 데이터 및 상기 경로 산출 데이터를 합산하여 상기 최적의 경로 데이터를 결정하는, 경로 제공 장치.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 복수의 경로 예측 데이터들 각각에 포함된 벡터 데이터, 이동 거리 데이터, 이동 시간 데이터, 임무 데이터, 및 차량 상태 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 상기 최적의 경로 데이터를 결정하는, 경로 제공 장치.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 실제 차량의 운행 이력 데이터를 저장하는 메모리;를 더 포함하고,
    상기 프로세서는, 상기 운행 이력 데이터에 기초하여 상기 현재 위치 데이터를 포함하는 지도 상에서 상기 복수의 가상 차량들을 각각 가상 운행시킴으로써 상기 복수의 경로 예측 데이터들을 생성하고, 상기 운행 이력 데이터에 기초하여 상기 장애물 데이터가 반영된 지도 상에서 상기 복수의 가상 차량들을 각각 가상 운행시킴으로써 상기 복수의 경로 예측 데이터들을 갱신하는, 경로 제공 장치.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 운행 이력 데이터는 상기 실제 차량의 실제 운행에 따른 경로 실측 데이터인, 경로 제공 장치.
  7. 통신 인터페이스에 의해, 실제 차량의 현재 위치 데이터를 획득하는 단계;
    프로세서에 의해, 복수의 가상 차량들을 포함하는 가상 차량 스웜을 생성하는 단계;
    상기 프로세서에 의해, 상기 현재 위치 데이터를 포함하는 지도 상에서 상기 복수의 가상 차량들을 각각 가상 운행시킴으로써 복수의 경로 예측 데이터들을 생성하는 단계;
    상기 통신 인터페이스에 의해, 상기 지도 상에서 감지된 이동체에 대한 장애물 데이터를 수신하는 단계;
    상기 프로세서에 의해, 상기 장애물 데이터가 반영된 지도 상에서 상기 복수의 가상 차량들을 각각 가상 운행시킴으로써 복수의 경로 예측 데이터들을 갱신하는 단계;
    상기 통신 인터페이스에 의해, 출발지 및 목적지를 포함하는 경로 탐색 명령을 수신하는 단계;
    상기 프로세서에 의해, 상기 출발지 및 상기 목적지를 고려하여 상기 갱신된 복수의 경로 예측 데이터들 중에서 최적의 경로 데이터를 결정하는 단계; 및
    상기 통신 인터페이스에 의해, 상기 경로 탐색 명령에 대응하여 상기 실제 차량을 위한 상기 최적의 경로 데이터를 제공하는 단계;를 포함하는, 경로 제공 방법.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 장애물 데이터는 소정 위치에서의 존재 또는 부재가 감지된 상기 이동체에 대한 장애물 데이터이고,
    상기 장애물 데이터가 반영된 지도는 상기 이동체의 상기 소정 위치에서의 존재 또는 부재가 반영된 지도인, 경로 제공 방법.
  9. 청구항 7에 있어서,
    상기 출발지 및 상기 목적지 중 적어도 하나가 상기 지도에 포함되지 않는 경우, 상기 최적의 경로 데이터를 결정하는 단계는,
    상기 출발지가 상기 지도에 포함되지 않는 경우에는 상기 갱신된 복수의 경로 예측 데이터들 중에서 시작 노드가 상기 출발지와 가장 근접한 경로 예측 데이터를, 상기 목적지가 상기 지도에 포함되지 않는 경우에는 상기 갱신된 복수의 경로 예측 데이터들 중에서 종료 노드가 상기 목적지와 가장 근접한 경로 예측 데이터를 추출하는 단계;
    상기 출발지가 상기 지도에 포함되지 않는 경우에는 상기 출발지로부터 상기 시작 노드까지의 경로 산출 데이터를, 상기 목적지가 상기 지도에 포함되지 않는 경우에는 상기 종료 노드로부터 상기 목적지까지의 경로 산출 데이터를 생성하는 단계; 및
    상기 경로 예측 데이터 및 상기 경로 산출 데이터를 합산하여 상기 최적의 경로 데이터를 결정하는 단계;를 포함하는, 경로 제공 방법.
  10. 청구항 7에 있어서,
    상기 최적의 경로 데이터를 결정하는 단계는,
    상기 복수의 경로 예측 데이터들 각각에 포함된 벡터 데이터, 이동 거리 데이터, 이동 시간 데이터, 임무 데이터, 및 차량 상태 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 상기 최적의 경로 데이터를 결정하는 단계인, 경로 제공 방법.
  11. 청구항 7에 있어서,
    메모리에 의해, 상기 실제 차량의 운행 이력 데이터를 저장하는 단계;를 더 포함하고,
    상기 복수의 경로 예측 데이터들을 생성하는 단계는,
    상기 운행 이력 데이터에 기초하여 상기 현재 위치 데이터를 포함하는 지도 상에서 상기 복수의 가상 차량들을 각각 가상 운행시킴으로써 상기 복수의 경로 예측 데이터들을 생성하는 단계이고,
    상기 복수의 경로 예측 데이터들을 갱신하는 단계는,
    상기 운행 이력 데이터에 기초하여 상기 장애물 데이터가 반영된 지도 상에서 상기 복수의 가상 차량들을 각각 가상 운행시킴으로써 상기 복수의 경로 예측 데이터들을 갱신하는 단계인, 경로 제공 방법.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 운행 이력 데이터는 상기 실제 차량의 실제 운행에 따른 경로 실측 데이터인, 경로 제공 방법.
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