KR20200116409A

KR20200116409A - 무인자동차의 차선변경 방법, 장치 및 저장매체

Info

Publication number: KR20200116409A
Application number: KR1020200021595A
Authority: KR
Inventors: 홍예 리; 쿠안 장; 후아이쯔 탕
Original assignee: 바이두 온라인 네트웍 테크놀러지 (베이징) 캄파니 리미티드
Priority date: 2019-03-28
Filing date: 2020-02-21
Publication date: 2020-10-12
Also published as: KR102324154B1; US11409288B2; JP2020166837A; EP3725631B1; EP3725631A1; CN109949611B; US20200310428A1; CN109949611A

Abstract

본 발명의 실시예는 무인자동차의 차선변경방법, 장치 및 저장매체를 제공한다. 여기서, 무인자동차의 차선변경방법은, 메인차량의 주행의도에 기반하여 차선변경을 수행하고자하는 후보차선을 결정하는 것; 각 상기 후보차선의 차선변경조건에 기반하여, 상기 후보차선에 대해선별을 수행하는 것; 선별된 상기 후보차선 중에서 메인차량이 차선변경을 수행할 목표차선을 선택하는 것; 메인차량이 현재차선으로부터 상기 목표차선으로 차선변경을 수행하는 것이 안전한지 여부를 판단하는 것; 및 상기 판단결과가 안전한 것인 경우, 차선변경을 수행하는 것을 포함한다. 본 발명의 실시예는 차선변경조건 등 정보에 기반하여 종합적 판단을 수행하여 안전하고 합리적인 차선변경 결정을 도출하고, 주행에 가장 적합한 차선을 선택하며, 또한 안전한 시각을 선택하여 차선변경을 수행할 수 있음으로써, 고장이 발생할 확률을 크게 감소시키고, 무인자동차가 안전하고 원활하게 차선변경을 수행하도록 확보한다.

Description

무인자동차의 차선변경 방법, 장치 및 저장매체{LANE CHANGING METHOD, DEVICE FOR DRIVERLESS VEHICLE AND COMPUTER-READABLE STORAGE MEDIUM}

본 발명은 자율주행 기술분야 관한 것으로서, 특히 무인자동차의 차선변경방법, 장치 및 저장매체에 관한것이다.

종래기술의 무인자동차 시스템은 계획모듈이 차량운행노선을 계획하는바, 예를 들면 계획된 차량운행노선 중에서, 현재 차선 상에서 어느 위치까지 주행했을시 차선을 변경하면서 주행하여야 한다. 하지만, 차량운행노선을 계획하는 것은 일반적으로 단지 주행목적지에 기반하여 어느 위치에서 차선을 변경하여 주행하여야 하는지만 계획할 뿐, 도로상황 등 정보에 기반하여 종합적으로 안전하고 합리적인 차선변경결정을 하지 못한다. 실제 도로상황에서, 변경하고자 하는 목표차선에 막히는 상황이 발생할 경우, 계획된 차량운행노선에 따라 주행할 수 없다. 그러므로 계획된 차량운행노선의 가이드에만 의존해서는 무인자동차가 안전하고 원활하게 차선변경을 하도록 할수 없다.

본 발명의 실시예는 무인자동차의 차선변경방법, 장치 및 저장매체를 제공하는 바, 적어도 종래기술 중의 하나 또는 복수의 기술적과제를 해결하도록 한다.

제1 측면에 있어서, 본 발명의 실시예는 무인자동차의 차선변경방법을 제공하는 바,

메인차량의 주행의도에 기반하여 차선변경을 수행하고자 하는 후보차선을 결정하는 것;

각 상기 후보차선의 차선변경조건에 기반하여, 상기 후보차선에 대해 선별을 수행하는 것;

선별된 상기 후보차선 중에서 메인차량이 차선변경을 수행할 목표차선을 선택하는 것;

메인차량이 현재차선으로부터 상기 목표차선으로 차선변경을 수행하는 것이 안전한지 여부를 판단하는 것; 및

상기 판단결과가 안전한 것인 경우, 차선변경을 수행하는 것을 포함한다.

일 실시 방식에 있어서, 각 상기 후보차선의 차선변경조건에 기반하여, 상기 후보차선에 대해 선별을 수행하는 것은,

기계학습모델을 이용하여 상기 후보차선에 대해 랭킹을 수행하여, 안전리스크가 크고 및/또는 통행성이 열악한 상기 후보차선을 뒤쪽으로 랭킹하는 것; 및

상기 뒤쪽으로 랭킹된 적어도 하나의 후보차선을 선별제거하는 것을 포함한다.

일 실시 방식에 있어서, 상기 기계학습모델의 특징은 장애물과 메인차량의 운동학 파라미터, 장애물과 메인차량의 거리, 장애물의 상태 중의 적어도 하나를 포함하며;

그 중에서, 상기 운동학 파라미터는 속도와 위치중의 적어도 하나를 포함하고, 상기 장애물의 상태는 장애물의 크기, 장애물의 방향 및 장애물의 유형 중의 적어도 하나를 포함하며, 상기 장애물의 유형은 장기정지유형과 단기정지유형을 포함한다.

일 실시 방식에 있어서, 선별된 상기 후보차선 중에서 메인차량이 차선변경을 수행할 목표차선을 선택하는 것은,

선별된 상기 후보 차선 중의, 각 차선에 대해 차선변경 코스트값을 각각 계산하는 것;

각 차선에 대해, 각 상기 차선변경 코스트값의 가중 합을 각각 구하는 것; 및

상기 가중 합의 값에 기반하여 메인차량이 차선변경를 수행할 목표차선을 선택하는 것을 포함한다.

일 실시 방식에 있어서, 상기 차선변경 코스트값은 막힘 코스트값, 참고 선 코스트값 및 차선 유지 코스트값 중의 적어도 두 가지를 포함한다.

일 실시 방식에 있어서, 선별된 상기 후보차선 중의 각 차선에 대해 차선변경 코스트값을 각각 계산하는 것은,

장애물과 메인차량의 운동학 파라미터, 장애물과 메인차량의 거리, 장애물의 상태중의 적어도 하나에 기반하여 상기 막힘 코스트값을 결정하는 것을 포함하며;

메인차량이 현재 위치에 대응되는 차선변경구간의 길이에 기반하여 상기 참고선 코스트값을 결정하는 것을 포함한다.

현재 차선으로부터 상기 후보차선까지의 차선변경 횟수 및/또는 메인차량의 주행의도에 기반하여 상기 차선유지 코스트값을 결정하는 것을 포함한다.

일 실시 방식에 있어서, 각 차선의 상기 차선변경 코스트값의 가중 합을 각각 구하는 것은,

각 상기 차선변경 코스트값에 대응하는 가중치에 대해 디버깅을 수행하는 것;

상기 디버깅한 결과에 기반하여 각 상기 차선변경 코스트값에 대응하는 가중치를 설정하는 것; 및

설정한 가중치에 기반하여 상기 차선변경 코스트값의 가중 합을 구하는 것을 포함한다.

일 실시 방식에 있어서, 메인차량이 현재 차선으로부터 상기 목표차선으로 차선변경을 수행하는 것이 안전한지 여부를 판단하는 것은,

채집된 단일프레임 데이터에 기반하여 단일프레임 궤적판별을 수행하는바, 상기 단일프레임 궤적판별은 차선변경을 수행하고자하는 목표차선 상의 각 장애물의 메인차량에 대한 거리가 안전거리보다 큰지 여부를 판단하는 것을 포함하는 것;

채집된 다중프레임 데이터에 기반하여 다중프레임 추세판별을 수행하는바, 상기 다중프레임 추세판별은 상기 목표차선 상의 각 장애물의 메인차량에 대한 거리가 감소되지 않았는지 여부를 판단하는 것을 포함하는 것; 및

상기 단일 프레임 궤적 판별과 상기 다중 프레임 추세 판별의 판별 조건이 성립될 경우, 메인차량이 현재 차선으로부터 상기 목표차선으로 차선변경을 수행하는 것이 안전하다고 판정하는 것을 포함한다.

일 실시 방식에 있어서, 상기 목표차선 상의 각 장애물의 메인차량에 대한 거리가 감소되지 않았는지 여부를 판단하는 것은,

채집된 연속 다중프레임 데이터 중의 각 프레임데이터를 이용하여, 각각 상기 목표차선 상의 각 장애물의 메인차량에 대한 거리를 계산하는바, 상기 거리는 횡방향 거리와 종방향 거리가 포함하는 것; 및

상기 거리가 감소되지 않았는지 여부를 판단하는 것을 포함한다.

일 실시 방식에 있어서, 차선변경을 수행하고자하는 목표차선 상의 각 장애물의 메인차량에 대한 거리가 안전거리보다 큰지 여부를 판단하는 것은,

상기 목표차선 상의 각 장애물의 메인차량에 대한 안전거리를 계산하는바, 상기 안전거리는 횡방향 안전거리와 종방향 안전 거리가 포함하는 것; 및

메인차량과 장애물의 횡방향거리가 상기 횡방향 안전거리보다 크고, 또한 메인차량과 장애물의 종방향 안전거리가 상기 종방향 안전거리보다 큰 경우, 장애물의 메인차량에 대한 거리가 안전거리보다 크다고 판정하는 것을 포함한다.

일 실시 방식에 있어서, 상기 방법은,

메인 차량이 현재 시각에 차선을 변경하는 것이 안전하지 않다고 판정될 경우, 다음 프레임 데이터를 취득한 후, 재차 메인차량이 현재차선으로부터 상기 목표차선으로 차선변경을 수행하는 것이 안전한지 여부를 판단하는 것을 더 포함한다.

일 실시 방식에 있어서, 상기 판단결과가 안전한 것인 경우, 차선변경을 수행하기 전에,

상기 판단결과가 안전한 것인 경우, 메인차량의 차량속도를 조정하여, 상기 메인차량의 차량속도가 상기 목표차선 상의 장애물 차량의 차량속도와 일치하도록 하는 것을 더 포함한다.

제2 측면에 있어서, 본 발명의 실시예는 무인자동차의 차선변경장치를 제공하는바,

메인차량의 주행의도에 기반하여 차선변경을 수행하고자하는 후보차선을 결정하기 위한 후보차선 결정유닛;

각 상기 후보차선의 차선변경조건에 기반하여, 상기 후보차선에 대해 선별을 수행하기 위한 선별유닛;

선별된 상기 후보차선 중에서 메인차량이 차선변경을 수행할 목표차선을 선택하기 위한 차선선택유닛;

메인차량이 현재차선으로부터 상기 목표차선으로 차선변경을 수행하는 것이 안전한지 여부를 판단하기 위한 안전 판단 유닛; 및

상기 판단결과가 안전한 것인 경우, 차선변경을 수행하기 위한 차선변경 수행유닛을 구비한다.

일 실시 방식에 있어서, 상기 선별유닛은 또한,

상기 뒤쪽으로 랭킹된 적어도 하나의 후보차선을 선별제거한다.

일 실시 방식에 있어서, 상기 기계학습모델의 특징은 장애물과 메인차량의 운동학 파라미터, 장애물과 메인차량의 거리, 장애물의 상태중의 적어도 하나를 포함하며;

그 중에서, 상기 운동학 파라미터는 속도와 위치 중의 적어도 하나를 포함하고, 상기 장애물의 상태는 장애물의 크기, 장애물의 방향 및 장애물의 유형 중의 적어도 하나를 포함하며, 상기 장애물의 유형은 장기정지유형과 단기정지유형을 포함한다.

일 실시 방식에 있어서, 상기 차선선택유닛은,

선별된 상기 후보차선 중의 각 차선에 대해, 차선변경 코스트값을 각각 계산하기 위한 코스트값 계산서브유닛;

각 차선의 각 상기 차선변경 코스트값의 가중합을 각각 구하기 위한 가중합 계산서브유닛; 및

상기 가중합의 값에 기반하여 메인차량이 차선변경을 수행하는 목표차선을 선택하기 위한 차선선택 서브유닛을 구비한다.

일 실시 방식에 있어서, 상기 차선변경 코스트값은 막힘 코스트값, 참고선 코스트값 및 차선유지 코스트값중의 적어도 두 가지를 포함한다.

일 실시 방식에 있어서, 상기 코스트값 계산서브유닛은 또한,

장애물과 메인차량의 운동학 파라미터, 장애물과 메인차량의 거리, 장애물의 상태중의 적어도 하나에 기반하여 상기 막힘 코스트값을 결정하며;

메인차량이 현재위치에 대응되는 차선변경구간의 길이에 기반하여 상기 참고선 코스트값을 결정한다.

현재차선으로부터 상기 후보차선까지의 차선변경 횟수 및/또는 메인차량의 주행의도에 기반하여 상기 차선유지 코스트값을 결정한다.

일 실시 방식에 있어서, 상기 가중합 계산서브유닛은 또한,

각 상기 차선변경 코스트값에 대응하는 가중치에 대해 디버깅을 수행하고;

상기 디버깅한 결과에 기반하여 각 상기 차선변경 코스트값에 대응하는 가중치를 설정하고;

설정한 가중치에 기반하여 상기 차선변경 코스트값의 가중 합을 구한다.

일 실시 방식에 있어서, 상기 안전판단유닛은,

채집된 단일프레임 데이터에 기반하여 단일프레임 궤적판별을 수행하는바, 상기 단일프레임 궤적판별은 차선변경을 수행하고자하는 목표차선 상의 각 장애물의 메인차량에 대한 거리가 안전거리보다 큰지 여부를 판단하는 것을 포함하는 단일프레임 판별서브유닛;

채집된 다중프레임 데이터에 기반하여 다중프레임 추세판별을 수행하는바, 상기 다중프레임 추세판별은 상기 목표차선 상의 각 장애물의 메인차량에 대한 거리가 감소되지 않았는지 여부를 판단하는 것을 포함하는 다중 프레임 판별 서브 유닛; 및

상기 단일 프레임 궤적 판별과 상기 다중 프레임 추세 판별의 판별조건이 성립될 경우, 메인차량이 현재차선으로부터 상기 목표차선으로 차선변경을 수행하는 것이 안전하다고 판정하기 위한 판정서브유닛을 구비한다.

일 실시 방식에 있어서, 상기 다중프레임 판별서브유닛은 또한,

채집된 연속 다중프레임 데이터 중의 각 프레임데이터를 이용하여, 각각 상기 목표차선 상의 각 장애물의 메인차량에 대한 거리를 계산하는 바, 상기 거리는 횡방향 거리와 종방향거리가 포함하고,

상기 거리가 감소되지 않았는지 여부를 판단한다.

일 실시 방식에 있어서, 상기 단일프레임 판별서브유닛은 또한,

상기 목표차선 상의 각 장애물의 메인차량에 대한 안전거리를 계산하는바, 상기 안전거리는 횡방향안전거리와 종방향 안전 거리가 포함하고,

메인차량과 장애물의 횡방향거리가 상기 횡방향안전거리보다 크고, 또한 메인차량과 장애물의 종방향안전거리가 상기 종방향안전거리보다 큰 경우, 장애물의 메인차량에 대한 거리가 안전거리보다 크다고 판정한다.

일 실시 방식에 있어서, 상기 안전판단유닛은 또한,

메인 차량이 현재 시각에 차선을 변경하는 것이 안전하지 않다고 판정될 경우, 다음 프레임 데이터를 취득한 후, 재차 메인차량이 현재차선으로부터 상기 목표차선으로 차선변경을 수행하는 것이 안전한지 여부를 판단한다.

일 실시 방식에 있어서, 상기 장치는 또한 차선변경 준비유닛을 구비하는바,

상기 판단결과가 안전한 것인 경우, 메인차량의 차량속도를 조정하여, 상기 메인차량의 차량속도가 상기 목표차선 상의 장애물 차량의 차량속도와 일치하도록 한다.

제3 측면에 있어서, 본 발명의 실시예는 무인자동차의 차선변경장치를 제공하는바, 상기 장치의 기능은 하드웨어를 통해 구현할 수도 있고, 또는 하드웨어를 통해 상응한 소프트웨어를 수행시켜 구현할 수도 있다. 상기 하드웨어 또는 소프트웨어는 하나 또는 복수의 상기 기능에 대응되는 모듈을 포함한다.

가능한 일 설계에 있어서, 상기 장치의 구조중에는 프로세서와 메모리가 포함되고, 상기 메모리는 상기 장치를 지원하여 상기 방법을 수행하는 프로그램을 저장하고, 상기 프로세서는 상기 메모리 중에 저장된 프로그램을 수행하도록 구성된다. 상기 장치는 또한 통신인터페이스가 포함되어, 기타 장치 또는 통신네트워크와 통신을 수행한다.

제4 측면에 있어서, 본 발명의 실시예는 컴퓨터판독가능 저장매체를 제공하는바, 이는 컴퓨터프로그램을 저장하고, 해당 프로그램이 프로세서에 의해 수행될 때 상기 제1 측면의 어느 한 항의 상기 방법을 구현한다.

상기 기술 방안은 하기 장점 또는 유익한 효과를 갖고 있는 바, 즉 차선변경조건 등 정보에 기반하여 종합적 판단을 수행하여 안전하고 합리적인 차선 변경 결정을 도출하고, 주행에 가장 적합한 차선을 선택하며, 또한 안전한 시각을 선택하여 차선변경을 수행할 수 있음으로써, 고장이 발생활 확률을 크게 감소시키고, 무인자동차가 안전하고 원활하게 차선변경을 수행하도록 확보한다.

상기 요약은 단지 설명서를 위한 목적이며, 어떠한 방식으로도 제한하지 않는다. 상기 기술된 예시적 측면, 실시 방식과 특징외, 도면과 아래의 상세한 설명을 통하여, 본 발명의 진일보의 측면, 실시 방식과 특징은 더욱 명료해질것이다.

별도로 규정된 것 외, 도면 중에서 복수의 모식도의 동일한 도면부호는 동일하거나 유사한 부품 또는 요소를 표시하는 것이 일관적이다. 이러한 도면은 반드시 비례에 따라 그려진 것이 아니다. 이러한 도면은 단지 본 발명에 기반하여 공개된 일부실시 방식만 도시하고 있으며, 이를 본 발명의 범위를 제한하는 것으로 간주해서는 않된다.
도 1는 본 발명의 실시예에서 제공하는 무인자동차의 차선변경방법의 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에서 제공하는 무인자동차의 차선변경방법의 무인자동차 차선변경상황의 모식도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에서 제공하는 무인자동차의 차선변경방법의 차선선택의 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에서 제공하는 무인자동차의 차선변경방법의 무인자동차 차선변경상황의 모식도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에서 제공하는 무인자동차의 차선변경방법의 무인자동차 차선변경상황의 모식도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에서 제공하는 무인자동차의 차선변경방법의 차선변경 코스트값 가중 합의 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에서 제공하는 무인자동차의 차선변경방법의 안전판단의 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 실시예에서 제공하는 무인자동차의 차선변경방법의 단일프레임 궤적판별의 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 실시예에서 제공하는 무인자동차의 차선변경방법의 안전거리모식도이다.
도 10은 본 발명의 실시예에서 제공하는 무인자동차의 차선변경방법의 다중프레임 추세판별의 흐름도이다.
도 11은 본 발명의 실시예에서 제공하는 무인자동차의 차선변경방법의 흐름도이다.
도 12는 본 발명의 실시예에서 제공하는 무인자동차의 차선변경방법의 무인자동차 차선변경과정의 상태전환모식도이다.
도 13은 본 발명의 실시예에서 제공하는 무인자동차의 차선변경장치의 구조의 블럭도이다.
도 14는 본 발명의 실시예에서 제공하는 무인자동차의 차선변경장치의 차선선택유닛의 구조의 블럭도이다.
도 15는 본 발명의 실시예에서 제공하는 무인자동차의 차선변경장치의 안전판단유닛의 구조의 블럭도이다.
도 16은 본 발명의 실시예에서 제공하는 무인자동차의 차선변경장치의 구조의 블럭도이다.
도 17은 본 발명의 실시예에서 제공하는 무인자동차의 차선변경장치의 구조의 블럭도이다.

아래에서는 단지 어떠한 예시적 실시예를 설명하고 있다. 당업자들에게 숙지된 바와 같이, 본 발명의 정신과 범위를 초과하지 않는 정황하에서, 여러 가지 서로 다른 방식을 통하여 상기 설명된 실시예를 수정할 수 있다. 그러므로 도면과 설명은 본질적으로는 예시적이고 비제한적 인것으로 여긴다.

도 1은 본 발명의 실시예에서 제공하는 무인자동차의 차선변경 방법의 흐름도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예의 무인자동차의 차선변경방법은,

S11 단계: 메인차량의 주행의도에 기반하여 차선변경을 수행하고자하는 후보차선을 결정하는 것;

S12 단계: 각 상기 후보차선의 차선변경조건에 기반하여, 상기 후보차선에 대해 선별을 수행하는 것;

S13 단계: 선별된 상기 후보차선 중에서 메인차량이 차선변경을 수행할 목표차선을 선택하는 것;

S14 단계: 메인차량이 현재차선으로부터 상기 목표차선으로 차선변경을 수행하는 것이 안전한지 여부를 판단하는 것; 및

S16 단계: 상기 판단결과가 안전한 것인 경우, 차선변경을 수행하는 것을 포함한다.

통상적인 경우, 무인자동차 주행과정에 노선계획에 기반하여 현재차선의 어느 한 위치에서 차선변경을 수행한다. 하지만, 단지 노선계획에만 의존해서는 실제도로 상황에서의 여러 가지 복잡한 상황을 대처할 수 없을 수 있는 바, 예를 들면 무인자동차가 차선 막힘 등 상황에 마주치면 대처할 수 없을 것이다. 그러므로 무인자동차 주행과정에 구체적인 경우에 따라 실시간으로 종합적 판단을 수행하여 안전하고 합리적인 차선 변경 결정을 도출할 수 있다.

구체적으로, S11 단계에 있어서, 우선 메인차량의 주행의도에 따라 현재시각에 어떤 차선들이 차선변경을 수행할 수 있는 후보차선인지 결정한다. 예를 들면 양방향 8차선의 도로구간에서, 메인차량의 주행의도에 따라 메인차량 주행방향 상의 네 차선은 모두 차선변경을 수행할 수 있는 차선일 수 있다. 그렇다면 이러한 경우, 메인차량 주행방향 상의 네 차선을 모두 후보차선으로 결정할 수 있다. S12 단계에서, 각 상기 후보차선의 차선변경조건의 경우에 따라, 상기 후보차선에 대해 초보선별을 수행하여, 조건이 열악한 차선을 선별제거한다. 예를 들면 안전리스크가 크고, 통행성이 열악한 차선을 선별제거한다. S13 단계에서, 선별된 상기 후보차선 중에서 주행에 가장 적합한 하나의 차선을 선택하여, 메인차량이 차선변경을 수행할 목표차선으로 한다. S14 단계에서, S13 단계에서 선택한 목표차선이 안전한지 여부를 판단한다. S16 단계에서, S13 단계에서 선택한 목표차선이 안전할 경우, 무인자동차를 제어하여 목표차선으로 차선변경을 수행한다.

S11 단계에서, 국부내비게이션책략에 따라 후보차선을 결정하고, 차선변경구간의 길이를 결정할 수 있다. 구체적으로, 국부내비게이션책략은 도로(road) 레벨일 수 있다. 국부내비게이션책략을 이용하면, 출발점부터 종점까지 어떤 도로를 경과하는지 결정하고, 어느 길목에서 우회전 또는 좌회전할지 결정할 수 있다. 예를 들면, 우선 중관춘동로로 가고, 재차 베이쓰환로를 갈 수 있다. 중관춘동로까지 주행하면 우회전하는 교차로가 있으며, 중관춘동로에서 우회전하여야 한다. 상기 예시에서, 국부내비게이션책략은 교차로에서 직진할것 인지 아니면 회전주행할 것인지 결정하고, 도로(road) 내에서 어느 것이 목표차선인지 결정한다. 다른 예에 있어서, 무인자동차가 길목을 통과할 때, 국부내비게이션책략은 또한 길목에서 우회전할지 여부, 우회전 차선이 몇 개 있는지; 직진할지 여부, 직진 차선이 몇 개 있는지를 포함할 수 있으며; 마찬가지로, 또한 좌회전상황, 좌회전 전용도로로 주행할 필요가 있는지 등을 포함한다.

도 2는 본 발명의 실시예에서 제공하는 무인자동차의 차선변경방법의 무인자동차 차선변경상황의 모식도이다. 또 다른 일 예에 있어서, 도 2에 도시된 바와 같이, 차선2와 차선3은 모두 직진이 가능하고, 번호 d1 및 번호 d2인 두 점선 사이는 실선이 그려진 도로구역이지만, 이 구역의 전방에는 또 점선이 그려진 도로구역이 존재한다. 도로상에서 점선이 그려진 구역은 차선변경을 수행할 수 있지만, 도로상에서 실선이 그려진 구역은 차선변경을 수행할 수 없다. 무인자동차가 직진할 경우, 번호 d2가 표시하는 점선 상의 위치까지 주행하면 역시 차선변경을 수행할 수 있다. 다시 말하면, 무인 자동차가 직진할 경우, 두 점선이 그려진 구역에서 모두 차선변경을 수행할 수 있다. 메인차량의 경우, 전방에 또 차선변경할 기회가 있기 때문에, 현재시각에 계속 직진하고, 급하게 차선을 변경할 필요가 없다. 하지만, 이때 메인차량의 주행의도가 우회전하는 것일 경우, 되도록 빨리 차선을 변경하여야 한다. 국부내비게이션책략은 메인차량의 주행의도에 기반하여 현재시각에 어떤 차선들이 차선변경을 수행할수 있는 후보차선인지 결정할 수 있다.

국부내비게이션책략에 따라 후보차선을 결정한 후, 상기 후보차선에 대해 차선변경 사전가지치기를 수행하는바, 즉 초보선별을 수행한다. 차선변경 사전가지치기는 후보차선 중에서 차선변경을 수행할 수 없는 차선을 잘라버리는 것을 포함한다. 예를 들면, 국부내비게이션책략에 따라 세 개의 후보차선을 결정하고, 우선 차선의 차선변경조건에 따라 세 후보차선을 사전랭킹하며, 조건이 가장 열악한 차선을 잘라버린다. 조건에 열악한 차선은 안전리스크가 크며 및/또는 통행성이 열악한 차선을 포함한다. 일 실시 방식에 있어서, 차선변경 사전가지치기에서는 단지 하나의 차선만 잘라버릴 수 있다. 다른 일 실시 방식에 있어서, 차선변경 사전가지치기에서는 선명하게 안전리스크를 갖고 있는 차선을 잘라버릴 수 있다. 선명한 안전리스크의 일예시는, 메인차량이 차선변경하고자 할 때, 목표차선 상에 메인차량의 뒤쪽의 메인차량의 현재위치의 10미터 이내에 메인차량보다 빠른 장애물 차량이 존재하며, 이러한 경우에 차선을 변경할 수 없는 것을 포함한다. 차량지간의 거리, 차량흐름 등 정보에 기반하여, 이러한 경우에서 메인차량은 차선변경을 수행할 수 없다는 것을 판단할 수 있다. 통상적으로 장애물 차량이 지나치게 많거나 또는 장애물 차량이 지나치게 빠른 경우에는 차선변경을 수행할 수 없다. 차선변경 사전가지지치단계에서는 우선 대략적으로 선별하여, 차선변경하고자하는 목표차선 상의 장애물 차량의 많고 적음, 장애물 차량의 차량속도의 빠르고 늦음에 기반하여, 안전리스크가 큰가지를 우선 잘라버리는바, 다시 말하면 차선변경을 수행할수 없는 차선을 우선 후보차선중에서 선별제거하는 것이다.

기계학습모델을 이용하여 내비게이션책략이 결정한 차선에 대해 랭킹 및 차선변경 사전가지치기를 수행할 수 있다. 차선변경 사전가지치기를 거친 후, 후속의 두 단계(S13 단계와 S14 단계)의 효과가 더욱 좋을 것이다. 차선변경 사전가지치기를 통해 조건이 열악한 차선을 우선 잘라버렸기 때문에, 후속 데이터처리량이 감소되어, 후속처리의 정확성이 더욱 높아진다.

그 중에서, 상기 운동학 파라미터는 속도와 위치 중의 적어도 하나를 포함한다. 상기 장애물의 상태는 장애물의 크기, 장애물의 방향 및 장애물의 유형 중의 적어도 하나를 포함한다. 장애물의 크기는 장애물의 길이/너비/높이, 크기, 형상을 포함할 수 있다. 장애물의 크기는 장애물의 차선에 대한 침입정도를 나타낼 수 있는바, 장애물이 차선을 차지한 공간의 크기를 포함한다. 상기 장애물의 유형은 장기정지유형과 단기정지유형을 포함한다. 장애물의 유형은 장애물이 죽은 차량인지 여부를 나타낼 수 있는바, 이가 장기정지한 장애물인지 아니면 단기정지한 장애물인지 나타낸다. 장기정지한 장애물일 경우, 차선에 대한 막힘 정도는 더욱 엄중할 것이다. 그 중에서, 장애물은 반드시 장애물 차량이 아니며, 도로상의 장애물 등 기타 장애물일 수 있다.

도 3은 본 발명의 실시예에서 제공하는 무인자동차의 차선변경방법의 차선선택의 흐름도이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 도 1 중의 S13 단계에서, 선별된 상기 후보차선중에서 메인차량이 차선변경을 수행할 목표차선을 선택하는 것은,

S110 단계: 선별된 상기 후보 차선 중의 각 차선에 대하여 차선 변경 코스트값을 각각 계산하는 것;

S120 단계: 각 차선의 각 상기 차선 변경 코스트값의 가중 합을 각각 구하는 것; 및

S130 단계: 상기 가중 합의 값에 기반하여 메인차량이 차선변경을 수행하고자하는 목표차선을 선택하는 것을 포함한다.

메인차량의 차선변경은 하기 요소와 관련되는바, 즉 (1) 안전요소; (2) 메인차량이 차선변경하고자 하는지 여부의 의도이다. 예를 들면, 무인자동차가 길목에서 우회전하고자 할 경우, 무인자동차는 반드시 우회전차선으로 차선변경을 하여야만 우회전할 수 있지만, 이때 우회전차선으로 차선변경하는 것이 안전하지 않을 수도 있다. 우측으로 차선변경하는 것은 무인자동차의 주행의도이고, 차선변경은 주행 의도를 고려하여야 할 뿐만 아니라, 또한 안전요소를 고려하여야 한다. 본 발명의 실시예는 무인자동차를 도와 결정을 내리고, 주행에 적합한 차선을 선택하도록 할 수 있는바, 예를 들면 어느 차선을 선택하면 비교적 원활하고 또한 목적지에 도달할 수 있는지이다.

구체적으로, 사전에 적어도 두 가지 차선변경 코스트값을 설정할 수 있다. 어느 한 차선의 차선변경 코스트값은 해당 차선으로 차선 변경함에 소모하여야 하는 코스트의 값을 표시할 수 있는바, 예를 들면 해당 차선으로 차선변경하는 난이 정도 또는 해당 차선의 통행, 막힘의 정도 등 요소는 모두 해당 차선으로 차선변경함에 소모하여야 하는 코스트에 영향을 미칠 수 있다. 각 차선변경 코스트값은 그 중의 한가지 요소의 차선변경 코스트에 대한 영향을 나타낼 수 있다. 선별된 상기 후보차선 중의 각 차선에 대해 각각 적어도 두 가지 차선변경 코스트값을 계산하고, 그 후 각 차선의 모든 차선변경 코스트값의 가중 합을 구할 수 있다. 어느 한 차선의 가중 합의 값은 여러 가지 요소를 종합적으로 고려한 경우 해당 차선으로 차선변경함에 소모하여야 하는 코스트를 나타낸다.

일 실시 방식에 있어서, 상기 차선변경 코스트값은 막힘 코스트값, 참고 선 코스트값 및 차선유지 코스트값 중의 적어도 두 가지를 포함한다. 차선변경결정을 내릴 때 가늠하여야 하는 여러 가지 요소를 고려하여, 여러 가지 대응되는 코스트값을 선택하여 계산에 참여시켜 차선변경을 수행하는 안전성을 확보한다. 일 예에 있어서, 동시에 위의 세가지 코스트값을 사용하여 차선변경을 가늠할 수 있다.

구체적으로, 위의 차선변경 코스트값의 내포된 뜻과 계산방법은 하기와 같다.

(1) 막힘 코스트값(block cost): 차선의 통행가능성, 즉 차선의 통행 또는 막힘의 정도를 나타낸다. 막힘 코스값이 클수록 차선의 통행성이 더욱 열악하고, 차선막힘이 더욱 엄중하다는 것을 나타낸다.

그 중에서, 상기 운동학 파라미터는 속도와 위치중의 적어도 하나를 포함한다. 상기 장애물의 상태는 장애물의 크기, 장애물의 방향 및 장애물의 유형 중의 적어도 하나를 포함한다. 장애물의 크기는 장애물의 길이/너비/높이, 크기, 형상을 포함할 수 있다. 장애물의 크기는 장애물의 차선에 대한 침입정도를 나타낼 수 있는바, 장애물이 차선을 차지한 공간의 크기를 포함한다. 상기 장애물의 유형은 장기정지유형과 단기정지유형을 포함한다. 장애물의 유형은 장애물이 고정된 차량인지 여부를 나타낼 수 있는바, 이가 장기정지한 장애물인지 아니면 단기정지한 장애물인지 나타낸다. 장기정지된 장애물일 경우, 차선에 대한 막힘 정도는 더욱 엄중할 것이다. 그 중에서, 장애물은 반드시 장애물 차량이 아니며, 도로상의 장애물 등 기타 장애물일수 있다.

상기 이러한 요소들이 차선의 통행가능성에 영향을 미치며, 이러한 요소 중의 적어도 하나에 기반하여 상기 막힘 코스트값을 결정할 수 있다. 예를 들면, 어느 한 차선 상의 장애물의 속도가 빠를 때, 해당 차선의 막힘 코스트값이 상응하게 크다고 결정한다. 또 예를 들면, 어느 한 차선 상의 장애물의 체적이 클 때, 해당 차선의 막힘 코스트값이 상응하게 크다고 결정한다. 또 예를 들면, 어느 한 차선상의 장애물이 장기정지유형에 속할 때, 해당 차선의 막힘 코스트값이 상응하게 크다고 결정한다.

(2) 참고선 코스트값(reference line cost): 해당 값의 크기는 차선변경의 난이정도를 나타낸다. 해당 값이 클수록 차선변경이 더욱 어렵다는 것을 나타낸다.

메인차량이 현재 위치에 대응되는 차선변경구간의 길이에 기반하여 상기 참고선 코스트값을 결정한다.

도 4와 도 5는 본 발명의 실시예에서 제공하는 무인자동차의 차선변경방법의 무인자동차 차선변경 상황의 모식도이다. 그 중에서, 도 4에 도시된 상황에는 두 차선이 존재하는 바, 각각 직진차선과 우회전차선이다. 도 5에 도시된 상황에는 세 차선이 존재하는바, 각각 직진차선, 좌회전차선과 우회전차선이다. 도 4와 도 5에서의 번호 1은 차선변경구간을 나타내고, 번호 2가 표시하는 점선은 참고 선을 나타내며, 번호 3이 표시하는 점선은 차선변경구간의 종점을 나타내고, 번호 4는 차선변경 불가구간을 나타낸다. 그 중에서, 번호 2가 표시하는 점선 부분(참고선)에 대응되는 차선구간 내에서는 차선변경을 수행할 수 있다. 다시 말하면, 차선변경을 수행할 때 메인차량이 처한 위치는 반드시 번호 3이 표시하는 점선(차선변경구간의 종점) 전이어야 하고, 이 조건을 만족시켜야만 차선변경을 수행할 수 있다. 그러므로 메인차량의 현재 위치로부터 번호 3이 표시하는 점선지간의 구역은 차선변경이 가능하고, 이 구역은 바로 차선변경 구간 1이다. 번호 3이 표시하는 점선 상에서, 번호 2가 표시하는 점선은 위로 연장되면서 실선으로 변하였고, 해당 실선에 대응되는 차선구간 내에서는 차선변경을 수행할 수 없으며, 이 구역은 바로 차선변경 불가구간 4이다.

도 4에 도시된 바와 같이, 일 예에 있어서, 메인차량이 우회전하고자 할 때, 이때 메인차량이 처한 위치는 점선구역인 바, 즉 번호 2가 표시하는 참고 선에 대응되는 차선변경구간 1이다. 메인차량의 위치는 차선변경 불가구간 4와 500미터 사이를 두고 있는바, 즉 메인차량 현재 위치로부터 차선변경의 종점 3의 거리는 500미터이다. 이러한 경우, 500미터의 길이에서는 모두 차선변경을 수행할 수 있다. 차선변경을 수행하는 동작으로 말하면, 500미터의 거리는 충분하고, 차선변경이 비교적 쉽다. 그러므로 이러한 경우, 차선변경을 수행하는 목표차선의 참고선 코스트값은 상대적으로 비교적 작다. 하지만, 다른 일 경우에 있어서, 메인차량의 현재위치로부터 차선변경구간의 종점 3의 거리가 단지 50미터일 경우, 차선변경은 쉽지 않은 바, 이러한 경우 차선변경을 수행하는 목표차선의 참고 선 코스트값은 상대적으로 비교적 크다. 이 예시에서, 참고 선 코스트값은 메인차량이 현재위치에 대응되는 차선변경구간의 길이에 기반하여 결정할수 있다.

도 4와 도 5 중의 실선과 점선은 모두 지도상에 표기된 것이고, 실제도로상에 그려진 도로선과 대응된다. 도로상에 그려진 도로선은 실전과 단속적인 점선으로 구분된다. 규정에 따르면, 일반적으로 기타차량의 정상적인 주행에 영향을 미치지 않는 경우에는 점선 위치에서 차선변경을 수행할 수 있지만, 실선 위치에서는 차선을 변경을 수행할 수 없다. 실선은 교통주행 중에서 보이지 않는 울타리로 간주할 수 있으며, 주행과정에 넘어가서는 않된다.

(3) 차선유지 코스트값(keep lane cost): 도달가능성을 나타낸다.

일 실시 방식에 있어서, 선별해낸 상기 후보차선 중의 각 차선에 대해 각각 차선변경 코스트값을 계산하는 것은,

현재 차선으로부터 상기 후보차선까지의 차선변경 횟수 및/또는 메인차량의 주행계획에 기반하여 상기 차선유지 코스트값을 결정하는 것을 포함한다.

도 5에 도시된 바와 같이, 일 예에 있어서, 무인자동차가 길목에서 우회전하고자 하는 경우, 이때의 목표차선은 우회전차선(도 5 중의 차선 3)이다. 차선 2로부터 차선 3으로 차선변경하는 것과, 차선 1로부터 차선 3으로 차선변경하는 것을 비교하면, 이 두 가지 차선변경 수행과정의 난이 정도는 다르다. 차선 2로부터 차선 3으로 차선변경하는 것은 단지 한번 차선을 변경하면 되지만, 차선 1로부터 차선 3으로는 두 번의 차선변경을 수행하여야 한다. 현재차선과 목표차선지간의 거리가 멀수록, 차선변경일 수행하는 것이 더욱 어렵고, 목표차선의 도달 가능성이 더욱 열악하다. 차선유지 코스트값은 현재차선과 목표차선지간의 거리를 가늠하는 하나의 코스트값이다. 그러므로 어느 한 차선의 차선유지 코스트값은 해당 차선으로 차선변경하는 난이 정보를 나타낼 수 있다. 어느 한 차선의 차선유지 코스트값이 클수록, 해당 차선으로 차선변경을 수행하는 것이 더욱 어렵다는 것을 나타낸다.

도 5에 도시된 바와 같이, 다른 일 예에 있어서, 차선 2 상에 위치한 메인차량이 우회전하고자 한다. 차선 1과 차선 3 상에 모두 장애물이 존재하지 않고, 차선 2 상에 장애물이 존재할 경우, 차선 1과 차선 3 지간에서 선택을 한다면, 경향적으로 차선 3으로 차선변경을 수행하는 것을 선택할 것이기 때문에, 이때 메인차량의 의도는 우회전하는 것이다. 다시 말하면, 메인차량 주행의도에 부합되는 차선은 상대적으로 비교적 훌륭한 도달가능성을 갖는다. 그러므로 메인차량 주행의도에 부합되는 차선으로 말하면, 해당 차선의 차선유지 코스트값은 비교적 작은 수치로 결정할수있다.

무인자동차가 차선변경을 수행하는 것은 회전시 차선변경이 필요한 것을 포함할 뿐만 아니라, 또한 직진시에도 차선변경이 필요한 것을 포함한다. 도 5에 도시된 바와 같이, 또 다른 일 예에 있어서, 메인차량의 현재차선은 직진차선(차선 2)이고, 양측은 각각 좌회전 전용도로(차선 1)과 우회전 전용도로(차선 3)이다. 이때 차선 2의 메인차량의 전방의 위치에는 고장 난 사고차량이 직진차선을 막고 있어, 차선 2의 통행성이 좋지 않고, 막힘 코스트값이 비교적 크며, 주행에 가장 적합한 차선이 아니다. 메인차량은 우측으로 차선변경하는 것을 선택할 수 있다. 우회전 전용도로로 차선 변경한 후, 이미 차선 2 상의 사고차량을 우회하였을 경우, 재차 직전차선으로 차선변경하여야 한다. 메인차량이 사고차량을 우회한 후, 차선 2의 통행성이 좋아졌고, 또한 차선 2는 메인차량 주행의도에 부합되는 차선이며, 차선 3은 메인차량의 주행의도에 부합되지 않기 때문에, 비교하면 이때 차선 2는 주행에 가장 적합한 차선이기 때문에, 메인차량은 재차 차선 2로 차선변경하여야 한다.

도 6은 본 발명의 실시예에서 제공하는 무인자동차의 차선변경방법의 차선변경 코스트값 가중 합의 흐름도이다. 도 6에 도시된 바와 같이, 일 실시 방식에 있어서, 도 3 중의 S120 단계에서, 각 차선의 상기 차선변경 코스트값의 가중 합을 각각 구하는 것은,

S210 단계: 각 상기 차선변경 코스트값에 대응하는 가중치에 대해 디버깅을 수행하는 것;

S220 단계: 상기 디버깅한 결과에 기반하여 각 상기 차선변경 코스트값에 대응하는 가중치를 설정하는 것; 및

S230 단계: 설정된 가중치에 기반하여 상기 차선변경 코스트값의 가중 합을 구하는 것을 포함한다.

일 예에 있어서, 각 차선에 대해 각각 상기 세 개 차선변경 코스트값을 계산한다. 그 후 세 개 코스트값의 가중 합을 구하고, 가중 합의 값에 기반하여 현재시각에 어느 차선이 주행에 가장 적합한 차선인지 판단하며, 가중 합의 값은 해당 차선의 총 차선변경 코스트값으로 간주할 수 있다. 그 중에서, 가중치의 설정은 디버깅한 결과에 기반하여 결정한 것이다. 마지막으로 세 개 코스트값의 가중 합의 최소치의 차선, 즉 차선변경 코스트가 가장 작은 차선을 선택한다. 현재 차선이 주행에 가장 적합한 차선이 아닐 경우, 주행에 가장 적합한 차도로 차선변경하는 것을 선택할 수 있다.

상기 예시에서, 어느 한 차선의 상기 차선변경 코스트값의 가중 합을 구하는 것은 구체적으로 하기 공식을 하기 공식을 이용하여 계산할 수 있다.

그 중에서, s는 어느 한 차선의 상기 차선변경 코스트값 가중 합의 값을 표시하며;

1은 막힘 코스트값을 표시하며; w1은 막힘 코스트값에 대응되는 가중치를 표시하며;

2는 참고선 코스트값을 표시하며; w2는 참고선 코스트값에 대응되는 가중치를 표시하며;

3은 차선유지 코스트값을 표시하며; w3은 차선유지 코스트값에 대응되는 가중치를 표시한다.

도 5에 도시된 바와 같이, 일 예에 있어서, 현재 메인차량의 위치는 차선 1에 있고, 현재시각 차선 2 상에는 하나의 정지장애물이 존재한다. 차선 2상의 막힘 코스트값은 비교적 클 수 있는바, 즉 통행성이 좋지 않다. 차선 2 상의 막힘 코스트값이 비교적 크기 때문에 각 차선변경 코스트값 가중 합의 값도 비교적 큰 바, 즉 차선 2로 차선변경하는 코스트가 비교적 크다. 차선 1 상에도 하나의 막고 있는 장애물이 있을 경우, 차선 3을 선택하여 갈 수밖에 없다. 차선 1과 차선 2의 통행성이 모두 좋지 않기 때문에, 차선 2와 차선 2로 차선변경하는 코스트가 모두 비교적 크다. 차선 3에 장애물이 없을 경우, 차선 3의 각 차선변경 코스트값 가중 합의 값이 상대적으로 가장 작고, 차선 3으로 차선변경하는 코스트가 가장 작으며, 차선 3은 주행에 가장 적합한 차선이기 때문에, 차선 3으로 차선변경하는 것을 선택한다.

또 상기 예시와 같이, 메인차량이 차선 2에 위치하고, 현재차선에 막힘이 있어 통행성이 좋지 않아, 차선 2 상의 막힘 코스트값이 비교적 크기 때문에 각 차선변경 코스트값 가중 합의 값도 비교적 크다. 현재차선이 이미 주행에 가장 적합한 차선이 아니기 때문에, 차선 2로부터 차선 3으로 차선변경하는 것을 선택할 수 있다. 차선 3으로 차선변경하는 것은 막힘을 피한 후, 여전히 본 발명의 실시예의 방법을 사용하여 재차 차선변경을 수행하여야 한다. 이때 차선 2와 차선 3에 모두 막힘이 없고, 이 두 차선의 막힘 코스트값이 모두 비교적 작다. 차선 2는 메인차량 주행의도에 부합되는 차선이고, 차선 3은 메인차량 주행의도에 부합되지 않기 때문에, 차선 2의 차선유지 코스트값은 상대적으로 가장 작다. 종합적으로 여러 가지 요소를 고려하여, 각각 차선 2와 차선 3의 각 차선변경 코스트값의 가중 합의 값을 계산하면, 차선 2의 각 차선변경 코스트값가중 합의 값이 상대적으로 가장 작기 때문에, 재차 선택한 결과는 차선 2로 변경하는 것이다. 왜냐하면, 메인차량의 의도는 직진하는 것이기 때문에 차선 2는 주행에 가장 적합한 차선이다.

이로써 본 발명의 실시예의 차선변경방법을 사용하면, 어느 시각에도 모두 실시간으로 주행에 가장 적합한 차선을 선택하는 것을 확보하여, 충돌이 발생하는 현상을 모면할 수 있다. 무인자동차는 어느 위치까지 주행했든지 모두 실시간으로 차선변경이 필요한지, 어느 차선으로 변경하는 것이 적합한지 판단할 필요가 있다. 어느 한 차선의 각 차선변경 코스트값 가중 합의 값은 해당 차선으로 차선변경하는데 소모되는 코스트의 값을 나타낸다. 현재차선의 각 차선변경 코스트값가중 합의 값이 가장 작은 것이 아니고, 다른 차선의 각 차선변경 코스트값가중 합의 값이 가장 작을 경우, 소모되는 코스트가 가장 작은 차선 상으로 차선변경하는 것을 선택할 수 있다.

상기 기술 방안은 하기 장점 또는 유익한 효과를 갖고 있는바, 즉 차선변경 코스트값 가중 합의 값에 기반하여 주행에 가장 적합한 차선을 선택하고, 실시간 도로상황과 무인자동차의 주행의도에 기반하여 무인자동차를 도와 결정을 내리도록 하여, 무인자동차가 더욱 안전하게 원활하게 주행하도록 한다.

도 7은 본 발명의 실시예에서 제공하는 무인자동차의 차선변경방법의 안전판단의 흐름도이다. 도 7에 도시된 바와 같이, 도 1 중의 S14 단계에서, 메인차량이 현재차선으로부터 상기 목표차선으로 차선변경을 수행하는 것이 안전한지 여부를 판단하는 것은,

S101 단계: 채집된 단일프레임 데이터에 기반하여 단일프레임 궤적판별을 수행하는바, 상기 단일프레임 궤적판별은 차선변경을 수행할 목표차선 상의 각 장애물의 메인차량에 대한 거리가 안전거리보다 큰지 여부를 판단하는 것을 포함하는 것;

S102 단계: 채집된 다중프레임 데이터에 기반하여 다중프레임 추세판별을 수행하는바, 상기 다중프레임 추세판별은 상기 목표차선 상의 각 장애물의 메인차량에 대한 거리가 감소되지 않았는지 여부를 판단하는 것을 포함하는 것; 및

S103 단계: 상기 단일 프레임 궤적 판별과 상기 다중 프레임 추세 판별의 판별조건이 성립될 경우, 메인차량이 현재차선으로부터 상기 목표차선으로 차선변경을 수행하는 것이 안전하다고 판정하는 것을 포함한다.

무인자동차 시스템의 카메라, 레이더와 센서 등 데이터 채집장치는 통상적으로 특정된 데이터 채집 주파수 데이터를 채집한다. 일 예에 있어서, 무인자동차 시스템이 설계한 카메라 채집 주파수는 30 헤르츠이며, 이는 매 초에 30 프레임의 데이터를 채집한다는 것을 뜻한다. 상기 "단일프레임 궤적판별"은 채집된 단일프레임 데이터를 사용하여 궤적판별을 수행하는 것을 포함한다. "다중프레임 추세판별"은 채집된 연속 다중프레임 데이터를 사용하여 장애물과 메인차량의 거리의 변화추세를 판단하는 것을 포함한다. 구체적으로, 연속 다중프레임의 채집 데이터 중의 각 프레임데이터를 이용하여 각 장애물의 메인차량에 대한 최소거리를 각각 판단하고, 재차 연속 다중프레임의 채집데이터에 대응되는 최소거리의 변화추세를 분석하여, 최소거리가 감소되고 있는지 여부를 판단한다. 감소되었을 경우, 차선변경은 안전하지 않다.

일 실시 방식에 있어서, 단지 "단일프레임 궤적판별"의 판별조건, 즉 각 장애물의 메인차량에 대한 거리가 안전거리보다 큰지 여부를 비교하는 것을 사용한다. 일 예에 있어서, 각 장애물의 메인차량에 대한 횡방향거리가 안전거리보다 큰지 여부, 종방향거리가 안전거리보다 큰지 여부를 비교할 수 있다. 상기 비교의 결과가 두가지가 모드 큰것일 경우, 이때 차선변경하는 것은 안전하다고 판단한다.

다른 일 실시 방식에 있어서, 동시에 "단일프레임 궤적판별"과 "다중프레임 추세판별"의 판별조건을 사용할 수 있다. 즉 각 장애물의 메인차량에 대한 거리가 안전거리보다 큰 것을 만족시킬 뿐만 아니라, 또한 최소거리의 변화추세가 감소되지 않는 것을 만족시키는 것으로서, 즉 상기 두 가지 조건을 동시에 만족시킬 때만이 이때 차선변경하는 것이 안전하다고 판정한다.

도 8은 본 발명의 실시예에서 제공하는 무인자동차의 차선변경방법의 단일프레임 궤적판별의 흐름도이다. 도 8에 도시된 바와 같이, 일 실시 방식에 있어서, 도 7 중의 S101 단계에서, 차선변경을 수행하고자하는 목표차선 상의 각 장애물의 메인차량에 대한 거리가 안전거리보다 큰지 여부를 판단하는 것은,

S201 단계: 상기 목표차선 상의 각 장애물의 메인차량에 대한 안전거리를 계산하는바, 상기 안전거리는 횡방향 안전거리와 종방향 안전거리가 포함하는 것; 및

S202 단계: 메인차량과 장애물의 횡방향거리가 상기 횡방향 안전거리보다 크고, 또한 메인차량과 장애물의 종방향 안전거리가 상기 종방향 안전거리보다 큰 경우, 장애물의 메인차량에 대한 거리가 안전거리보다 크다고 판정하는 것을 포함한다.

"단일프레임 궤적판별"이 취득하여야 하는 데이터는 메인차량의 위치, 속도, 메인차량 앞부분 각도; 장애물의 위치, 속도, 가속도, 장애물 차량 앞부분의 각도; 지도정보, 차선정보 등을 포함한다. 예를 들면, 차선정보는 메인차량이 어느 차선 상에 위치하는지, 장애물이 어느 차선 상에 위치하는지를 포함할 수 있다. 지도정보는 차선관계를 포함할 수 있으며, 차선관계에 기반하여 주행노선을 계획할 수 있다. 일 예에 있어서, 어느 한 장애물 차량이 메인차량의 전방에 위치하지만, 그 위치가 상대편 차선 상에 위치하며, 상대편 차선은 차선변경을 수행하는 목표차선일 수 없기 때문에, 이러한 경우 해당 장애물 차량의 위치에 기반하여, 무인자동차 차선변경 안전판별방법을 수행할 때 해당 장애물차량을 고려하지 않을 수 있다.

도 9는 본 발명의 실시예에서 제공하는 무인자동차의 차선변경방법의 안전거리도면이다. 도 9 중의 번호 H2는 메인차량과 장애물차량지간의 횡방향거리를 나타낸다. 도 9 중의 번호 H1은 메인차량과 장애물차량지간의 종방향거리를나타낸다.

안전거리는 횡방향 안전거리와 종방향 안전거리가 포함되고, 횡방향 안전거리는 두 차량지간의 거리의 차선에 수직되는 방향에서의 요소이고, 종방향 안전거리는 두 차량지간의 거리의 차선에 평행되는 방향의 요소이다. 횡방향 안전거리는 바로 자동차 병행주행과정 또는 추월시 병행주행시, 두 차량의 안전을 확보하여 사고가 발생하지 않는 최소거리이다. 종방향 안전거리는 후방차량이 전반차량을 뒤따를 때, 전방차량이 갑자기 긴급제동시 후방차량이 이에 따라 제동하여 전방차량을 추돌하지 않을 수 있게 반드시 유지하여야 하는 거리로서, 이 거리가 바로 전후차량의 안전거리이다.

이러한 실시방식에서, 메인차량이 계획한 결과와 장애물의 예측궤적에 기반하여 안전거리를 계산한다. 이어 안전거리에 기반하여 메인차량이 안전한지 여부를 판정한다. 메인차량과 장애물의 현재시각의 거리는 안전거리이상이여야 하고, 메인차량과 장애물의 현재시각의 거리가 안전거리 이하인 경우, 안전하지 않은 것으로 판정할 수 있다. 메인차량과 장애물의 현재시각의 횡방향거리가 횡방향 안전거리이상이고 또한 종방향거리가 종방향 안전거리이상일 경우, 현재시각이 차선변경을 수행하는 것이 상대적으로 안전하다고 판정한다. 이 기초 상에서, 재차 "다중프레임 추세판별"의 판별조건을 사용하여 판별을 수행하여, 진일보로 현재시각에 차선변경을 수행하는 안전성을 확인할수 있다.

일 예에 있어서, 메인차량이 설정된 시간 내의 주행궤적을 계획하는바, 예를 들면 메인차량이 향후 8초의 주행궤적을 계획하고, 장애물 차량이 향후 8초의 주행궤적을 예측한다. "단일프레임 궤적판별"의 판별조건에 기반하여, 현재시각 t0으로부터 8초내의 두 차량지간의 거리가 안전거리보다 큰지 여부를 추산한다.

도 10은 본 발명의 실시예에서 제공하는 무인자동차의 차선변경방법의 다중프레임 추세판별의 흐름도이다. 도 10에 도시된 바와 같이, 일 실시 방식에 있어서, 도 7 중의 S102 단계의 "다중프레임 추세판별"에서, 상기 목표차선 상의 각 장애물의 메인차량에 대한 거리가 감소되지 않았는지 여부 를판단하는 것은,

S310 단계: 채집된 연속 다중프레임 데이터 중의 각 프레임데이터를 이용하여, 각각 상기 목표차선 상의 각 장애물의 메인차량에 대한 거리를 계산하는바, 상기 거리는 횡방향 거리와 종방향 거리가 포함하는 것; 및

S320 단계: 상기 거리가 감소되지 않았는지 여부를 판단하는 것을 포함한다.

일 실시 방식에 있어서, 각 프레임데이터에 기반하여 모두 목표차선 상의 각 장애물의 메인차량에 대한 거리를 계산할 수 있다. 연속 다중프레임의 데이터에 기반하여 각 장애물의 메인차량에 대한 거리의 변화추세를 분석할 수 있다. 메인차량 후방의 어느 한 장애물의 연속 다중프레임의 데이터에 대응되는 두 차량지간의 거리가 감소되고 있다고 판단할 경우, 차선변경이 안전하지 않다고 판정한다. 장애물의 메인차량에 대한 거리가 증가하거나 또는 불변하는 경우, 차선변경은 안전할 수 있다.

예를 들면, 현재시각이 메인차량이 차선변경을 원하고, 이때 메인차량 후방의 장애물 차량이 가속주행상태에 처하여 있으며, 장애물 차량이 가속한다는 것은 해당 장애물 차량이 양보할 의향이 없다는 것을 나타낸다. 후방차량이가 속하는 경우, 전후차량지간의 거리는 작아질 것이고, 전후차량지간에 유지하여야 하는 안전거리는 증가할 것이다. 이러한 경우 "다중프레임 추세판별"의 판별조건을 사용하여, 해당 장애물 차량의 메인차량에 대한 거리가 작아지고 있다는 것을 판단할 수 있기 때문에, 현재시각에 메인차량이 차선변경을 수행하는 것은 안전하지 않다.

일 예에 있어서, 메인차량이 설정된 시간 내의 주행궤적을 계획하는바, 예를 들면 메인차량이 향후 8초의 주행궤적을 계획하고, 장애물 차량이 향후 8초의 주행궤적을 예측한다. "다중프레임 추세판단"의 판별조건에 기반하여, 제1 프레임 데이터를 취득한 후, 제1 프레임 데이터에 기반하여 현재시각 t1부터 시작하여, 8초 내의 두 차량지간의 제1 최소거리를 추산하며; 제2 프레임 데이터를 취득한 후, 제2 프레임데이터에 기반하여 현재시각 t2부터 시작하여, 8초 내의 두 차량지간의 제2 최소거리를 추산하며; 그 후 최소거리의 변화추세를 판단한다. 이 예시에서, 연속 취득한 두 프레임데이터를 근거로 하여 최소거리의 변화추세를 판단할 수 있다. 다른 일 예에 있어서, 변화추세를 판단하는 것은 연속 취득한 다중프레임 데이터를 근거로 할 수 있는 바, 예를 들면 연속 취득한 세 프레임이상의 데이터를 근거로 하여 최소거리의 변화추세를 판단할수 있다.

일 실시 방식에 있어서, 상기방법은,

메인 차량이 현재 시각에 차선을 변경하는 것이 안전하지 않다고 판정될 경우, 다음 프레임데이터를 취득한 후, 재차 메인차량이 현재차선으로부터 상기 목표차선으로 차선변경을 수행하는 것이 안전한지 여부를 판단하는 것을 더 포함한다.

메인차량이 현재시각에 차선변경을 수행하는 것이 안전하지 않다고 판단한 경우, 메인차량은 차선변경을 수행할 수 없다. 다음 프레임데이터를 취득한 후, 재차 새로 취득한 데이터에 기반하여 재차 메인차량이 현재차선으로부터 상기 목표차선으로 차선변경을 수행하는 것이 안전한지 여부를 판단한다. 각 프레임데이터를 취득한 후, 모두 최신으로 취득한 데이터를 이용하여 재차 실시간으로 차선변경을 수행하는 것이 안전한지 여부를 판단하여, 안전한 시기를 찾아 차선변경을 수행한다.

상기 기술 방안은 하기 장점 또는 유익한 효과를 갖고 있는 바, 즉 연속 다중프레임 데이터에 대응되는 장애물과 메인차량의 거리의 변화추세를 판별하는 것을 통하여, 무인자동차 차선변경 안전판별이 더욱 정확하도록 하여, 사고발생의 확률을 낮추고, 무인자동차 주행의 안전성을 향상시켰다.

도 11은 본 발명의 실시예에서 제공하는 무인자동차의 차선변경방법의 흐름도이다. 도 11에 도시된 바와 같이, 일 실시 방식에 있어서, S16 단계에서, 상기 판단결과가 안전한 것인 경우, 차선변경을 수행하기전에,

S15 단계: 상기 판단결과가 안전한 것인 경우, 메인차량의 차량속도를 조정하여, 상기 메인차량의 차량속도가 상기 목표차선 상의 장애물 차량의 차량속도와 일치하도록 하는 것을 더 포함한다.

도 12는 본 발명의 실시예에서 제공하는 무인자동차의 차선변경방법의 무인자동차 차선변경과정의 상태전환도면이다. 도 12에 도시된 바와 같이, 차선변경과정 중의 상태는 직진상태, 차선변경상태와 차선변경 준비상태를 포함할 수 있다. 메인차량은 통상적으로 직진상태에 처하고, 직진상태에서 직접 차선변경상태로 전환할 수 있고, 차선변경상태에서 또한 직진상태로 재차 전환할 수도 있다. 다른 일 경우에 있어서, 직진상태와 차선변경상태 사이에는 또한 차선변경 준비상태가 있을 수 있는 바, 메인차량은 우선 직진상태에서 차선변경 준비상태로 전환되고, 그 후 재차 차선변경 준비상태로부터 차선변경상태로 전환될 수 있으며, 마지막으로 재차 차선변경상태로부터 직진상태로 전환될수 있다.

예를 들면, 차선변경 준비상태는 메인차량의 현재위치에서의 차선변경구간의 나머지 길이가 이미 아주 작은 경우를 포함하는 바, 예를 들면 200미터 이하 또는 100미터 이하인 것을 포함할 수 있다. 차선변경구간 나머지길이가 사전 설정된 거리 역치 이하일 때, 능동속도조정을 트리거시켜 기회를 찾아 차선변경을 수행할 수 있다. 이러한 기회를 찾아 차선변경을 수행하는 경우는 상기 기회를 기다려 차선변경을 수행하는 경우와 다르다. 차선변경준비는 차량속도를 조정하여 목표차선의 속도와 일치시키는 것을 포함할 수 있다. 목표차선 상의 차량흐름, 속도에 기반하여 메인차량의 속도를 조정하고, 한편으로 메인차량의 속도를 조정하고, 한편으로 적합한 차선변경기회를 기다리며, 그 후 시기가 알맞는 경우에 차선변경을 수행한다.

상술한 바와 같이, 직진상태로부터 차선변경상태까지의 중간에는 차선변경 준비상태가 있을 수 있으나, 차선변경 준비상태는 반드시 있는 것이 아니다. 예를 들면 차선변경구간 나머지길이가 사전 설정된 거리 역치에 도달하지 못하였을 때, 즉 능동 메인차량 속도조정을 트리거시키지 않은 경우, 차선변경을 수행할 수 있는 기회가 있을 수 있다. 이러한 경우 직접 직진상태에서 차선변경상태로 전환되고, 기회가 있을 때 이미 차선변경을 완성했을 경우, 차선변경 준비상태로 진입할 필요가 없다. 하지만, 메인차량이 차선변경구간까지 주행했을 때 나머지길이가 사전 설정된 거리 역치 이하인 위치일 경우, 반드시 능동 메인차량 속도조정을 트리거시켜 기회를 찾아 차선변경을 수행하여야 하며, 이러한 경우는 차선변경 준비상태로 진입하여야 한다. 일 예에 있어서, 현재도로구간의 장애물 차량이 아주 적다면, 차선변경구간 나머지길이가 사전 설정된 거리 역치에 도달하지 못하였을 때 차선변경을 수행할 수 있는 많은 기회가 있을 수 있으며, 차선변경 준비상태로 진입할 필요가 없을 수 있다. 다른 일 예에 있어서, 목표차선 상의 장애물 차량이 아주 많을 경우, 통상적으로 차선변경 준비상태로 진입하여야 한다. 차선변경 준비상태로 진입한 후, 장애물 차량의 속도를 판단하고, 메인차량속도를 조정하여, 차선변경기회를 찾도록한다.

상기 기술방안은 하기 장점 또는 유익한 효과를 갖고 있는바, 즉 차선변경조건 등 정보에 기반하여 종합적 판단을 수행하여 안전하고 합리적인 차선 변경 결정을 도출하고, 주행에 가장 적합한 차선을 선택하며, 또한 안전한 시각을 선택하여 차선변경을 수행할 수 있음으로써, 고장이 발생할 확률을 크게 감소시키고, 무인자동차가 안전하고 원활하게 차선변경을 수행하도록 확보한다.

도 13은 본 발명의 실시예에서 제공하는 무인자동차의 차선변경장치의 구조의 블럭도이다. 도 13에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예의 무인자동차의 차선변경장치는,

메인차량의 주행의도에 기반하여 차선변경을 수행하고자하는 후보차선을 결정하기 위한 후보차선 결정유닛(100);

각 상기 후보차선의 차선변경조건에 기반하여, 상기 후보차선에 대해 선별을 수행하기 위한 선별유닛(200);

선별된 상기 후보차선 중에서 메인차량이 차선변경을 수행할 목표차선을 선택하기 위한 차선선택유닛(300);

메인차량이 현재차선으로부터 상기 목표차선으로 차선변경을 수행하는 것이 안전한지 여부를 판단하기 위한 안전판단유닛(400); 및

상기 판단결과가 안전한 것이었으면, 차선변경을 수행하기 위한 차선변경수행유닛(600)을 구비한다.

일 실시 방식에 있어서, 상기 선별유닛(200)은 또한,

기계학습모델을 이용하여 상기 후보차선에 대해 랭킹을 수행하여, 안전리스크가 크고 및/또는 통행성이 열악한 후보차선을 뒤쪽으로 랭킹하고;

일 실시 방식에 있어서, 상기 기계학습모델의 파라미터는 장애물과 메인차량의 운동학 파라미터, 장애물과 메인차량의 거리, 장애물의 상태중의 적어도 하나를 포함하며;

도 14는 본 발명의 실시예에서 제공하는 무인자동차의 차선변경장치의 차선선택유닛의 구조의 블럭도이다. 도 14에 도시된 바와 같이, 일 실시 방식에 있어서, 상기 차선선택유닛(300)은,

선별된 상기 후보차선 중의 각 차선에 대해, 차선변경 코스트값을 각각 계산하기 위한 코스트값 계산서브유닛(310);

각 차선의 각 상기 차선변경 코스트값의 가중 합을 구하기 위한 가중 합 계산서브유닛(320); 및

상기 가중 합의 값에 기반하여 메인차량이 차선변경을 수행하는 목표차선을 선택하기 위한 차선선택 서브유닛(330)을 구비한다.

일 실시 방식에 있어서, 상기 차선변경 코스트값은 막힘 코스트값, 참고선 코스트값 및 차선유지 코스트값 중의 적어도 두 가지를 포함한다.

일 실시 방식에 있어서, 상기 코스트값 계산서브유닛(310)은 또한,

일 실시 방식에 있어서, 상기 가중 합 계산서브유닛(320)은 또한,

각 상기 차선변경 코스트값에 대응하는 가중치에 대해 디버깅을 수행하며;

상기 디버깅한 결과에 기반하여 각 상기 차선변경 코스트값에 대응하는 가중치를 설정하며;

설정된 가중치에 기반하여 상기 차선변경 코스트값의 가중 합을 구한다.

도 15는 본 발명의 실시예에서 제공하는 무인자동차의 차선변경장치의 안전판단유닛의 구조의 블럭도이다. 도 15에 도시된 바와 같이, 일 실시 방식에 있어서, 상기 안전판단유닛(400)은,

채집된 단일프레임 데이터에 기반하여 단일프레임 궤적판별을 수행하는바, 상기 단일프레임 궤적판별은 차선변경을 수행하고자하는 목표차선 상의 각 장애물의 메인차량에 대한 거리가 안전거리보다 큰지 여부를 판단하는 것을 포함하는 단일프레임 판별서브유닛(410);

채집된 다중프레임 데이터에 기반하여 다중프레임 추세판별을 수행하는 바, 상기 다중프레임 추세판별은 상기 목표차선 상의 각 장애물의 메인차량에 대한 거리가 감소되지 않았는지 여부를 판단하는 것을 포함하는 다중프레임 판별서브유닛(420); 및

상기 단일 프레임 궤적 판별과 상기 다중 프레임 추세 판별의 판별조건이 성립될 경우, 메인차량이 현재차선으로부터 상기 목표차선으로 차선변경을 수행하는 것이 안전하다고 판정하기 위한 판정서브유닛(430)을 구비한다.

일 실시 방식에 있어서, 상기 다중프레임 판별서브유닛(420)은 또한,

채집된 연속 다중프레임 데이터 중의 각 프레임데이터를 이용하여, 각각 상기 목표차선 상의 각 장애물의 메인차량에 대한 거리를 계산하는바, 상기 거리는 횡방향 거리와 종방향 거리가 포함하고,

상기 거리가 감소되지 않았는지 여부를 판단한다.

일 실시 방식에 있어서, 상기 단일프레임 판별서브유닛(410)은 또한,

상기 목표차선 상의 각 장애물의 메인차량에 대한 안전거리를 계산하는 바, 상기 안전거리는 횡방향 안전거리와 종방향 안전거리가 포함하고;

메인차량과 장애물의 횡방향거리가 상기 횡방향 안전거리보다 크고, 또한 메인차량과 장애물의 종방향 안전거리가 상기 종방향 안전거리보다 큰 경우, 장애물의 메인차량에 대한 거리가 안전거리보다 크다고 판정한다.

일 실시 방식에 있어서, 상기 안전판단유닛(400)은 또한,

메인 차량이 현재 시각에 차선을 변경하는 것이 안전하지 않다고 판정될 경우, 다음 프레임데이터를 취득한 후, 재차 메인차량이 현재차선으로부터 상기 목표차선으로 차선변경을 수행하는 것이 안전한지 여부를 판단한다.

도 16은 본 발명의 실시예에서 제공하는 무인자동차의 차선변경장치의 구조의 블럭도이다. 도 16에 도시된 바와 같이, 일 실시 방식에 있어서, 상기 장치는 또한 차선변경 준비유닛(500)이 포함되는 바,

본 발명의 실시예의 무인자동차의 차선변경 장치중의 각 유닛의 기능은 상기 방법의 관련설명을 참조할수 있으며, 여기에서는 상세한 설명을 생략하도록 한다.

가능한 일 설계에 있어서, 무인자동차의 차선변경장치의 구조중에는 프로세서와 메모리가 포함되고, 상기 메모리는 상기 무인자동차의 차선변경장치를 지원하여 상기 무인자동차의 차선변경방법을 수행하는 프로그램을 저장하고, 상기 프로세서는 상기 메모리 중에 저장된 프로그램을 수행하도록 구성된다. 상기 무인자동차의 차선변경장치는 또한 통신인터페이스가 포함되어, 무인자동차의 차선변경장치가 기타 장치 또는 통신네트워크와 통신을 수행하도록 한다.

도 17은 본 발명의 실시예에서 제공하는 무인자동차의 차선변경장치의 구조의 블럭도이다. 도 17에 도시된 바와 같이, 해당 장치는 메모리(101)와 프로세서(102)가 포함되고, 메모리(101) 내에는 프로세서(102) 상에서 수행될 수 있는 컴퓨터프로그램이 저장되어 있다. 상기 프로세서(102)가 상기 컴퓨터프로그램을 수행할 때 상기 실시예 중의 무인자동차의 차선변경방법을 수행한다. 상기메모리(101)와 프로세서(102)의 수량은 하나 또는 다수일 수 있다.

상기 장치는 또한,

외부장치와 통신을 수행하고, 데이터 상호작용전송을 수행하는 통신인터페이스(103)를 포함할수있다.

메모리(101)는 고속 RAM 메모리를 포함할 수 있고, 또한 비휘발성 메모리(non-volatile memory)를 포함할 수 있는 바, 예를 들면 적어도 하나의 자기디스크 메모리를 포함할 수 도 있다.

메모리(101), 프로세서(102)와 통신인터페이스(103)가 독립적으로 구현될 경우, 메모리(101), 프로세서(102)와 통신인터페이스(103)는 버스를 통해 상호 연결되고 또한 상호지간의 통신을 완성할 수 있다. 상기 버스는 기술표준구조(ISA, Industry Standard Architecture) 버스, 외부장치상호연결(PCI, Peripheral Component Interconnect) 버스 또는 확장기술표준구조(EISA, Extended Industry Standard Architecture) 등 일수 있다. 상기 버스는 주소 버스, 데이터버스, 제어버스 등으로 구분될 수 있다. 표시의 편리를 위하여, 도 17에서는 하나의 굵은선으로 표시하였지만, 단지 한 갈래의 버스 또는 한 유형의 버스만 있다는 것을 뜻하는 것이 아니다.

선택적으로, 구체적인 구현면에서, 메모리(101), 프로세서(102)와 통신 인터페이스(103)가 하나의 칩상에 집적될 경우, 메모리(101), 프로세서(102)와 통신 인터페이스(103)는 내부 인터페이스를 통해 상호사이의 통신을 완성할 수 있다.

다른 일 측면에 있어서, 본 발명의 실시예는 일 컴퓨터판독가능 저장매체를 제공하는바, 여기에는 컴퓨터프로그램이 저장되어 있고, 해당 프로그램이 프로세서에 의해 수행될 때 상기 무인자동차의 차선변경방법 중의 어느 한 상기 방법을 구현한다.

본 발명에 대한 설명 중에 있어서, 참조 용어 "하나의 실시 방식", "일부 실시 방식", "예시", "구체적인 예시" 또는 "일부 예시" 등 설명은 해당 실시 방식 또는 예시를 참조하여 설명한 구체적인 특징, 구조, 재료 또는 특점이 본 발명의 적어도 하나의 실시 방식 또는 예시에 포함된다는 것을 뜻한다. 그리고 설명된 구체적인 특징, 구조, 재료 또는 특점은 어느 하나 또는 다수 실시예 또는 예시 중에서 적합한 방식으로 결합될 수 있다. 그리고 상호 모순되지 않는 상황 하에서, 당업계 기술자들은 본 명세서에 기술된 서로 다른 실시 방식 또는 예시 및 서로 다른 실시 방식 또는 예시의 특징을 결합 또는 조합할 수 있다.

그리고 용어 "제1", "제2"는 단지 설명의 편리를 위한 것이고, 상대적인 중요성을 암시하거나 또는 지시하는 기술 특징의 수량을 암시하는 것이 아니다. 그러므로, "제1", "제2"로 한정된 특징은 명시적 또는 암시적으로 적어도 하나의 해당 특징을 포함한다. 본 발명에 대한 설명 중에 있어서, 특별한 설명이 없는 한, "다수"는 두 개 또는 두 개 이상을 뜻한다.

흐름도 중 또는 여기에서 기타 방식으로 설명된 어떠한 과정 또는 방법에 대한 설명은, 특정 논리 기능 또는 과정을 구현하는 하나 또는 더욱 많은 단계를 포함하는 수행 가능한 명령 코드의 모듈, 프래그먼트 또는 부분으로 이해될 수 있으며, 또한 본 발명의 바람직한 실시 방식의 범위에는 기타 구현 방식이 포함되는 바, 이는 예시 또는 논의된 순서로 진행하지 않을 수 있으며, 언급된 기능에 기반하여 기본 동시적인 방식 또는 반대의 순서로 기능을 수행하는 것이 포함되며, 이는 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자들이 이해하여야 하는 부분이다.

흐름도에 표시되거나 또는 여기에서 기타 방식으로 기술된 논리 및/또는 단계는, 예를 들면 논리 기능을 구현하기 위한 수행 가능한 명령의 순차 리스트라 간주될 수 있으며, 구체적으로 임의의 컴퓨터 판독 가능 매체에서 구현되어, 명령 수행 시스템, 장치 또는 설비(예를 들면 컴퓨터를 기반으로 하는 시스템, 프로세서를 포함하는 시스템 또는 명령 수행 시스템, 장치 또는 설비로부터 명령을 취하고 또한 명령을 수행하는 시스템)가 사용하도록 하거나, 또는 이러한 명령 수행 시스템, 장치 또는 설비를 결합하여 사용하도록 할 수 있다. 본 명세서로 말하면, "컴퓨터 판독 가능 매체"는 프로그램을 포함, 저장, 통신, 전파 또는 전송하여, 명령 수행 시스템, 장치 또는 설비가 사용하도록 하거나, 또는 이러한 명령 수행 시스템, 장치 또는 설비를 결합하여 사용하도록 하는 임의의 장치일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체의 더욱 구체적인 예시(비무한대 리스트)에는, 하나 또는 다수의 배선을 구비하는 전기 연결부(전자 장치), 휴대식 컴퓨터 디스크 박스(자기 장치), 무작위 저속 메모리(RAM), 읽기전용 메모리(ROM), 전기 소거가능 프로그래머블 읽기전용 메모리(EPROM), 광섬유 장치 및 휴대식 시디롬(CDROM)이 포함될 수 있다. 그리고 컴퓨터 판독 가능 매체는 심지어 그 위에 상기 프로그램을 프린트할 수 있는 종이 또는 기타 적합한 매체일 수 있는 바, 왜냐하면 예를 들면 종이 도는 기타 매체에 대하여 광학 스캔을 진행하고, 이어 편집, 해석을 진행하거나 또는 필요 시에는 기타 적합한 방식으로 처리하여 전자 방식으로 상기 프로그램을 취득하고, 이어 이를 컴퓨터 판독 가능 메모리 중에 저장할 수 있기 때문이다.

본 발명의 각 부분은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있음을 이해하여야 할 것이다. 상기 실시 방식에 있어서, 다수의 단계 또는 방법은 메모리에 저장되고 또한 적합한 명령 수행 시스템에 기반하여 수행되는 소프트웨어 또는 펌웨어에 기반하여 구현될 수 있다. 예를 들면, 하드웨어를 이용하여 구현된다면, 다른 한 실시 방식에서와 같이, 당업계의 공지된 하기 기술 중의 임의 항 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있는 바, 즉 디지털 신호에 대하여 논리 기능을 구현하는 논리 게이트 회로를 구비하는 이산 논리 회로, 적합한 논리 게이트 회로를 구비한 전용 직접 회로, 프로그램 가능한 게이트 어레이(PGA), 필드 프로그램가능한 게이트 어레이(FPGA) 등이다.

당업계의 기술자들은 상기 실시 방식의 방법에 포함된 전부 또는 일부 단계는 프로그램을 통하여 관련 하드웨어를 명령하여 구현할 수 있고, 상기 프로그램은 일종의 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 저장될 수 있고, 해당 프로그램이 수행될 때, 방법 실시 방식의 단계 중의 하나 또는 이들의 조합이 포함됨을 이해하여야 할 것이다.

그리고 본 발명의 각 실시 방식 중의 각 기능 유닛은 하나의 처리 모듈 중에 집적될 수도 있고, 또는 각 유닛의 독립적인 물리적 존재일 수 있으며, 또는 두 개 또는 두 개 이상의 유닛이 하나의 모듈에 집적되어 있을 수 있다. 상기 집적된 모듈은 하드웨어 형식으로 구현될 수도 있고, 소프트웨어 기능 모듈의 형식으로도 구현할 수도 있을 것이다. 상기 집적 모듈은 소프트웨어 기능 모듈의 형식으로 구현되고 독립적인 제품으로 판매 또는 사용될 때, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 저장될 수 있다. 상기 저장 매체는 읽기전용 메모리, 자기 디스크 또는 광디스크일 수 있다.

이상의 기재는 본 발명의 구체적인 실시예일 뿐인 바, 본 발명의 보호범위는 이에 한정되지 않으며, 당업계의 기술자들은 본 발명이 개시하는 기술 범위 내에서 쉽게 여러 가지 변화와 교체를 생각해낼 수 있으며, 이들은 모두 본 발명의 보호범위에 속한다. 그러므로 본 발명의 보호 범위는 상기 청구항의 보호 범위를 기준으로 하여야 한다.

Claims

무인자동차의 차선변경방법에 있어서,
메인차량의 주행의도에 기반하여 차선변경을 수행하고자 하는 후보차선을 결정하는 것;
각 상기 후보차선의 차선변경조건에 기반하여, 상기 후보차선에 대해 선별을 수행하는 것;
선별된 상기 후보차선 중에서 메인차량이 차선변경을 수행할 목표차선을 선택하는 것;
메인차량이 현재차선으로부터 상기 목표차선으로 차선변경을 수행하는 것이 안전한지 여부를 판단하는 것; 및
상기 판단결과가 안전한 것인 경우, 차선변경을 수행하는 것을 포함하는
것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서,
각 상기 후보차선의 차선변경조건에 기반하여, 상기 후보차선에 대해 선별을 수행하는 것은,
기계학습모델을 이용하여 상기 후보차선에 대해 랭킹을 수행하여, 안전리스크가 크고 및/또는 통행성이 열악한 뒤쪽으로 랭킹하는 것; 및
상기 뒤쪽으로 랭킹된 적어도 하나의 후보차선을 선별제거하는 것을 포함하는
것을 특징으로 하는 방법.
제2항에 있어서,
상기 기계학습모델의 파라미터는 장애물과 메인차량의 운동학 파라미터, 장애물과 메인차량의 거리, 장애물의 상태 중의 적어도 하나를 포함하며;
그 중에서, 상기 운동학 파라미터는 속도와 위치중의 적어도 하나를 포함하고, 상기 장애물의 상태는 장애물의 크기, 장애물의 방향 및 장애물의 유형 중의 적어도 하나를 포함하며, 상기 장애물의 유형은 장기정지유형과 단기정지유형을 포함하는
것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서,
선별된 상기 후보차선 중에서 메인차량이 차선변경을 수행할 목표차선을 선택하는 것은,
선별된 상기 후보차선 중의 각 차선에 대해, 차선변경 코스트값을 각각 계산하는 것;
각 차선의 각 상기 차선변경 코스트값의 가중 합을 각각 구하는 것; 및
상기 가중 합의 값에 기반하여 메인차량이 차선변경을 수행하는 목표차선을 선택하는 것을 포함하는
것을 특징으로 하는 방법.
제4항에 있어서,
상기 차선변경 코스트값은 막힘 코스트값, 참고선 코스트값 및 차선유지 코스트값 중의 적어도 두 가지를 포함하는
것을 특징으로 하는 방법.
제5항에 있어서,
선별된 상기 후보차선 중의 각 차선에 대해 차선변경 코스트값을 각각 계산하는 것은,
장애물과 메인차량의 운동학 파라미터, 장애물과 메인차량의 거리, 장애물의 상태 중의 적어도 하나에 기반하여 상기 막힘 코스트값을 결정하는 것을 포함하며;
그 중에서, 상기 운동학 파라미터는 속도와 위치 중의 적어도 하나를 포함하고, 상기 장애물의 상태는 장애물의 크기, 장애물의 방향 및 장애물의 유형 중의 적어도 하나를 포함하며, 상기 장애물의 유형은 장기정지유형과 단기정지유형을 포함하는
것을 특징으로 하는 방법.
제5항에 있어서,
선별된 상기 후보차선 중의 각 차선에 대해 차선변경 코스트값을 각각 계산하는 것은,
메인차량이 현재위치에 대응되는 차선변경구간의 길이에 기반하여 상기 참고선 코스트값을 결정하는 것을 포함하는
것을 특징으로 하는 방법.
제5항에 있어서,
선별된 상기 후보차선 중의 각 차선에 대해 차선변경 코스트값을 각각 계산하는 것은,
현재차선으로부터 상기 후보차선까지의 차선변경 횟수 및/또는 메인차량의 주행의도에 기반하여 상기 차선유지 코스트값을 결정하는 것을 포함하는
것을 특징으로 하는 방법.
제4항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
각 차선의 상기 차선변경 코스트값의 가중 합을 각각 구하는 것은,
각 상기 차선변경 코스트값에 대응하는 가중치에 대해 디버깅을 수행하는 것;
상기 디버깅한 결과에 기반하여 각 상기 차선변경 코스트값에 대응하는 가중치를 설정하는 것;
설정된 가중치에 기반하여 상기 차선변경 코스트값의 가중 합을 구하는 것을 포함하는
것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서,
메인차량이 현재차선으로부터 상기 목표차선으로 차선변경을 수행하는 것이 안전한지 여부를 판단하는 것은,
채집된 단일프레임 데이터에 기반하여 단일프레임 궤적판별을 수행하는바, 상기 단일프레임 궤적판별은 차선변경을 수행하고자하는 목표차선 상의 각 장애물의 메인차량에 대한 거리가 안전거리보다 큰지 여부를 판단하는 것을 포함하는 것;
채집된 다중프레임데이터에 기반하여 다중프레임 추세판별을 수행하는바, 상기 다중프레임 추세판별은 상기 목표차선 상의 각 장애물의 메인차량에 대한 거리가 감소되지 않았는지 여부를 판단하는 것을 포함하는 것; 및
상기 단일 프레임 궤적 판별과 상기 다중 프레임 추세 판별의 판별조건이 성립될 경우, 메인차량이 현재차선으로부터 상기 목표차선으로 차선변경을 수행하는 것이 안전하다고 판정하는 것을 포함하는
것을 특징으로 하는 방법.
제10항에 있어서,
상기 목표차선 상의 각 장애물의 메인차량에 대한 거리가 감소되지 않았는지 여부를 판단하는 것은,
채집된 연속 다중프레임 데이터 중의 각 프레임 데이터를 이용하여, 각각 상기 목표차선 상의 각 장애물의 메인차량에 대한 거리를 계산하는바, 상기 거리는 횡방향 거리와 종방향 거리가 포함하는 것; 및
상기 거리가 감소되지 않았는지 여부를 판단하는 것을 포함하는
것을 특징으로 하는 방법.
제10항 또는 제11항에 있어서,
차선변경을 수행하고자하는 목표차선 상의 각 장애물의 메인차량에 대한 거리가 안전거리보다 큰지 여부를 판단하는 것은,
상기 목표차선 상의 각 장애물의 메인차량에 대한 안전거리를 계산하는바, 상기 안전거리는 횡방향 안전거리와 종방향 안전 거리가 포함하는 것; 및
메인차량과 장애물의 횡방향거리가 상기 횡방향 안전거리보다 크고, 또한 메인차량과 장애물의 종방향 안전거리가 상기 종방향 안전거리보다 큰 경우, 장애물의 메인차량에 대한 거리가 안전거리보다 크다고 판정하는 것을 포함하는
것을 특징으로 하는 방법.
제10항 또는 제11항에 있어서,
메인 차량이 현재 시각에 차선을 변경하는 것이 안전하지 않다고 판정될 경우, 다음 프레임데이터를 취득한 후, 재차 메인 차량이 현재 차선으로부터 상기 목표 차선으로 차선 변경을 수행하는 것이 안전한지 여부를 판단하는 것을 더 포함하는
것을 특징으로 하는 방법.
제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 판단결과가 안전한 것인 경우, 차선변경을 수행하기 전에,
상기 판단결과가 안전한 것인 경우, 메인차량의 차량속도를 조정하여, 상기 메인차량의 차량속도가 상기 목표차선 상의 장애물 차량의 차량속도와 일치하도록 하는 것을 더 포함하는
것을 특징으로 하는 방법.
무인자동차의 차선변경장치에 있어서,
메인차량의 주행의도에 기반하여 차선변경을 수행하고자하는 후보차선을 결정하기 위한 후보차선 결정유닛;
각 상기 후보차선의 차선변경조건에 기반하여, 상기 후보차선에 대해 선별을 수행하기 위한 선별유닛;
선별된 상기 후보차선 중에서 메인차량이 차선변경을 수행할 목표차선을 선택하기 위한 차선선택유닛;
메인차량이 현재차선으로부터 상기 목표차선으로 차선변경을 수행하는 것이 안전한지 여부를 판단하기 위한 안전 판단 유닛; 및
상기 판단결과가 안전한 것인 경우, 차선변경을 수행하기 위한 차선변경 수행유닛을 구비하는
것을 특징으로 하는 장치.
제15항에 있어서,
상기 선별유닛은 또한,
기계학습모델을 이용하여 상기 후보차선에 대해 랭킹을 수행하여, 안전리스크가 크고 및/또는 통행성이 열악한 상기 후보차선을 뒤쪽으로 랭킹하고;
상기 뒤쪽으로 랭킹된 적어도 하나의 후보차선을 선별제거하는
것을 특징으로 하는 장치.
제16항에 있어서,
상기 기계학습모델의 파라미터는 장애물과 메인차량의 운동학 파라미터, 장애물과 메인차량의 거리, 장애물의 상태 중의 적어도 하나를 포함하며;
그 중에서, 상기 운동학 파라미터는 속도와 위치 중의 적어도 하나를 포함하고, 상기 장애물의 상태는 장애물의 크기, 장애물의 방향 및 장애물의 유형 중의 적어도 하나를 포함하며, 상기 장애물의 유형은 장기정지유형과 단기정지유형을 포함하는
것을 특징으로 하는 장치.
제15항에 있어서,
상기 차선선택유닛은,
각 선별된 상기 후보차선에 대해, 상기 후보차선의 복수의 차선변경 코스트값을 계산하기 위한 코스트값 계산서브유닛;
각 선별된 상기 후보차선에 대해, 각 상기 차선변경 코스트값의 가중 합을 구하기 위한 가중 합 계산 서브 유닛; 및
각 상기 선별된 후보차선의 상기 가중 합의 값에 기반하여 상기 목표차선을 선택하기 위한 차선선택 서브유닛을 구비하는
것을 특징으로 하는 장치.
제18항에 있어서,
상기 차선변경 코스트값은 막힘 코스트값, 참고선 코스트값 및 차선유지 코스트값 중의 적어도 두 가지를 포함하는
것을 특징으로 하는 장치.
제19항에 있어서,
상기 코스트값 계산서브유닛은 또한,
장애물과 메인차량의 운동학 파라미터, 장애물과 메인차량의 거리, 장애물의 상태 중의 적어도 하나에 기반하여 상기 막힘 코스트값을 결정하며;
그 중에서, 상기 운동학 파라미터는 속도와 위치 중의 적어도 하나를 포함하고, 상기 장애물의 상태는 장애물의 크기, 장애물의 방향 및 장애물의 유형 중의 적어도 하나를 포함하며, 상기 장애물의 유형은 장기정지유형과 단기정지유형을 포함하는
것을 특징으로 하는 장치.
제19항에 있어서,
상기 코스트값 계산서브유닛은 또한,
메인차량이 현재위치에 대응되는 차선변경구간의 길이에 기반하여 상기 참고선 코스트값을 결정하는
것을 특징으로 하는 장치.
제19항에 있어서,
상기 코스트값 계산서브유닛은 또한,
현재차선으로부터 상기 후보차선까지의 차선변경 횟수 및/또는 메인차량의 주행의도에 기반하여 상기 차선유지 코스트값을 결정하는
것을 특징으로 하는 장치.
제18항 내지 제22항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 가중 합 계산서브유닛은 또한,
각 상기 차선변경 코스트값에 대응하는 가중치에 대해 디버깅을 수행하며;
상기 디버깅한 결과에 기반하여 각 상기 차선변경 코스트값에 대응하는 가중치를 설정하고;
설정된 가중치에 기반하여 상기 차선변경 코스트값의 가중 합을 구하는
것을 특징으로 하는 장치.
제15항에 있어서,
상기 안전판단유닛은,
채집된 단일프레임 데이터에 기반하여 단일프레임 궤적판별을 수행하는 바, 상기 단일프레임 궤적판별은 차선변경을 수행하고자하는 목표차선 상의 각 장애물의 메인차량에 대한 거리가 안전거리보다 큰지 여부를 판단하는 것을 포함하는 단일프레임 판별서브유닛;
채집된 다중프레임 데이터에 기반하여 다중프레임 추세판별을 수행하는 바, 상기 다중프레임 추세판별은 상기 목표차선 상의 각 장애물의 메인차량에 대한 거리가 감소되지 않았는지 여부를 판단하는 것을 포함하는 다중프레임 판별 서브 유닛; 및
상기 단일프레임 궤적 판별과 상기 다중프레임 추세 판별의 판별조건이 성립될 경우, 메인차량이 현재차선으로부터 상기 목표차선으로 차선변경을 수행하는 것이 안전하다고 판정하기 위한 판정서브유닛을 구비하는
것을 특징으로 하는 장치.
제24항에 있어서,
상기 다중프레임 판별서브유닛은 또한,
채집된 연속 다중프레임 데이터 중의 각 프레임데이터를 이용하여, 각각 상기 목표차선 상의 각 장애물의 메인차량에 대한 거리를 계산하는 바, 상기 거리는 횡방향 거리와 종방향 거리가 포함하고;
상기 횡방향거리 및 상기 종방향거리가 모두 감소되지 않았는지 여부를 판단하는
것을 특징으로 하는 장치.
제24항 또는 제25항에 있어서,
상기 단일프레임 판별서브유닛은 또한,
상기 목표차선 상의 각 장애물의 메인차량에 대한 안전거리를 계산하는 바, 상기 안전거리는 횡방향 안전거리와 종방향 안전거리가 포함하고,
메인차량과 장애물의 횡방향거리가 상기 횡방향 안전거리보다 크고, 또한 메인차량과 장애물의 종방향 안전거리가 상기 종방향 안전거리보다 큰 경우, 장애물의 메인차량에 대한 거리가 안전거리보다 크다고 판정하는
것을 특징으로 하는 장치.
제24항 또는 제25항에 있어서,
상기 안전판단유닛은 또한,
메인 차량이 현재 시각에 차선을 변경하는 것이 안전하지 않다고 판정될 경우, 다음 프레임데이터를 취득한 후, 재차 메인차량이 현재차선으로부터 상기 목표차선으로 차선변경을 수행하는 것이 안전한지 여부를 판단하는
것을 특징으로 하는 장치.
제15항 내지 제22항 중 어느 한 항에 있어서,
차선변경 준비유닛을 더 구비하는바,
차선변경 준비유닛은 상기 판단결과가 안전한 것인 경우, 메인차량의 차량속도를 조정하여, 상기 메인차량의 차량속도가 상기 목표차선 상의 장애물 차량의 차량속도와 일치하도록 하는
것을 특징으로 하는 장치.
무인자동차의 차선변경장치에 있어서,
하나 또는 복수의 프로세서; 및
하나 또는 복수의 프로그램을 저장하는 메모리를 구비하며;
상기 하나 또는 복수의 프로그램이 상기 하나 또는 복수의 프로세서에 의해 수행될 때, 상기 하나 또는 복수의 프로세서가 제1항 내지 제14항 중 어느 한 항의 상기 방법을 구현하도록 하는
것을 특징으로 하는 상기 장치.
컴퓨터 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독가능 저장매체에 있어서,
해당 프로그램이 프로세서에 의해 수행될 때 제1항 내지 제14항 중 어느 한 항의 상기 방법을 구현하도록 하는
것을 특징으로 하는 상기 저장매체.