KR20210002323A - 단일 차량 동작용으로 설계된 자율 주행 시스템에 따른 차량 플래툰 구현 - Google Patents

단일 차량 동작용으로 설계된 자율 주행 시스템에 따른 차량 플래툰 구현 Download PDF

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Abstract

2대의 자율 주행 차량 사이에서 플래툰을 구현하는 방법, 장치 및 시스템이 개시된다. 일 실시형태에 따르면, 제2 ADV에서, 차량 대 차량(V2V) 링크를 통해 제1 ADV로부터 차량 상태 및 제1 감지 결과를 수신한다. 제1 감지 결과는 제1 ADV에 의해 감지된 하나 또는 복수의 장애물을 포함한다. 제2 ADV는 제2 ADV와 연관되는 주행 환경을 감지하도록 감지 과정을 수행하여 제2 감지 결과를 생성한다. 제1 ADV에 의해 수행된 제1 감지 결과와 제2 ADV에 의해 수행된 제2 감지 결과를 병합하여 제3 감지 결과를 생성한다. 제1 ADV의 차량 상태 및 제3 감지 결과에 기반하여 궤적을 계획하여, 제2 ADV가 플래툰 방식으로 제1 ADV를 뒤따르도록 한다.

Description

단일 차량 동작용으로 설계된 자율 주행 시스템에 따른 차량 플래툰 구현{A VEHICLE-PLATOONS IMPLEMENTATION UNDER AUTONOMOUS DRIVING SYSTEM DESIGNED FOR SINGLE VEHICLE}
본 발명의 실시형태는 전체적으로 자율 주행 차량의 동작에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 발명의 실시형태는 단일 차량 동작용으로 설계된 자율 주행 차량에서의 플래툰 구현에 관한 것이다.
자율 주행 모드로 동작(예를 들어, 무인 주행)하는 차량은 승객(특히 운전자)을 일부 운전과 관련된 역할로부터 벗어나도록 할 수 있다. 자율 주행 모드로 작동할 시, 차량은 탑재형 센서를 사용하여 각각의 위치까지 내비게이트(navigate)할 수 있음으로써 차량을 최소한의 인간-컴퓨터 상호 작용에서 또는 그 어떠한 승객도 없는 일부 경우에서도 주행할 수 있도록 한다.
차량을 플래툰, 또는 후로킹(flocking)으로 불리는 군집 주행(platooning)으로 그룹핑하는 것은 도로 통행 능력을 증가시키는 방법 중 하나이다. 플래툰은 전자, 또는 기계의 연결을 사용하여 차량 사이의 거리를 감소시킬 수 있다. 이러한 능력은 많은 차량들이 동시에 가속 또는 브레이킹되도록 한다. 이러한 시스템은 또한 인체 리액션에 필요한 반응 거리를 제거하여 차량 사이의 간격(headway)을 좁힐 수 있다.
단일 차량 동작용으로 설계된 자율 주행 차량의 제어 시스템을 수정하여 이러한 자율 주행 차량이 플래툰 모드로 동작할 수 있도록 해야 한다.
제1 양태에서, 본 출원은, 자율 주행 차량(ADV, Autonomous Driving Vehicle)이 플래툰 방식으로 다른 ADV를 뒤따르도록 동작하는 컴퓨터 실행 방법을 제공하며, 상기 방법은, 제2 ADV에서, 차량 대 차량(V2V) 링크를 통해 제1 ADV로부터 차량 상태 및 제1 감지 결과를 수신하는 단계 - 상기 제1 감지 결과는 상기 제1 ADV에 의해 감지된 하나 또는 복수의 장애물을 포함함 - ; 상기 제2 ADV에서 상기 제2 ADV와 연관되는 주행 환경을 감지하도록 감지 과정을 수행하여 제2 감지 결과를 생성하는 단계; 상기 제1 감지 결과와 상기 제2 ADV에 의해 수행된 상기 제2 감지 결과를 병합하여 제3 감지 결과를 생성하는 단계; 및 상기 제1 ADV의 차량 상태 및 상기 제3 감지 결과에 기반하여 제2 궤적을 계획하여, 상기 제2 ADV가 플래툰 방식으로 상기 제1 ADV를 뒤따르도록 하는 단계를 포함한다.
제2 양태에서, 본 출원은, 명령어가 저장된 비일시적 기계 판독 가능 매체를 제공하며, 상기 비일시적 기계 판독 가능 매체는, 상기 명령어가 프로세서에 의해 실행될 경우 상기 프로세서가 동작을 실행하도록 하고, 상기 동작은, 제2 ADV에서, 차량 대 차량(V2V) 링크를 통해 제1 ADV로부터 차량 상태 및 제1 감지 결과를 수신하는 단계 - 상기 제1 감지 결과는 상기 제1 ADV에 의해 감지된 하나 또는 복수의 장애물을 포함함 - ; 상기 제2 ADV에서 상기 제2 ADV와 연관되는 주행 환경을 감지하도록 감지 과정을 수행하여 제2 감지 결과를 생성하는 단계; 상기 제1 감지 결과와 상기 제2 ADV에 의해 수행된 상기 제2 감지 결과를 병합하여 제3 감지 결과를 생성하는 단계; 및 상기 제1 ADV의 차량 상태 및 상기 제3 감지 결과에 기반하여 제2 궤적을 계획하여, 상기 제2 ADV가 플래툰 방식으로 상기 제1 ADV를 뒤따르도록 하는 단계를 포함한다.
제3 양태에서, 본 출원은, 데이터 처리 시스템을 제공하고, 상기 데이터 처리 시스템은, 프로세서; 및 상기 프로세서에 연결되고 명령어가 저장되는 메모리를 포함하고, 상기 명령어가 상기 프로세서에 의해 실행될 경우 상기 프로세서가 동작을 실행하도록 하며, 상기 동작은, 제2 ADV에서, 차량 대 차량(V2V) 링크를 통해 제1 ADV로부터 차량 상태 및 제1 감지 결과를 수신하는 단계 - 상기 제1 감지 결과는 상기 제1 ADV에 의해 감지된 하나 또는 복수의 장애물을 포함함 - ; 상기 제2 ADV에서 상기 제2 ADV와 연관되는 주행 환경을 감지하도록 감지 과정을 수행하여 제2 감지 결과를 생성하는 단계; 상기 제1 감지 결과와 상기 제2 ADV에 의해 수행된 상기 제2 감지 결과를 병합하여 제3 감지 결과를 생성하는 단계; 및 상기 제1 ADV의 차량 상태 및 상기 제3 감지 결과에 기반하여 제2 궤적을 계획하여, 상기 제2 ADV가 플래툰 방식으로 상기 제1 ADV를 뒤따르도록 하는 단계를 포함한다.
본 발명의 실시형태는 예시로서 비제한적인 방식으로 첨부된 도면의 각 도면에 도시되며, 도면에서 유사한 부호는 유사한 구성 요소를 지시한다.
도 1은 일 실시형태에 따른 네트워크화 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 2는 일 실시형태에 따른 자율 주행 차량의 예시를 나타내는 블록도이다.
도 3a 내지 도 3b는 일 실시형태에 따른 자율 주행 차량과 함께 사용되는 감지 및 계획 시스템의 예시를 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시형태를 구현하는 예시적 환경을 나타내는 블록도이다.
도 5는 본 발명의 실시형태와 함께 사용되는 다양한 모듈을 나타내는 블록도이다.
도 6은 일 실시형태에 따른 플래툰 처리의 과정을 나타내는 예시적 흐름도이다.
도 7은 일 실시형태에 따른 2대의 자율 주행 차량 사이에서 군집 주행을 구현하는 예시적 방법을 나타내는 흐름도이다.
아래에 기술되는 상세한 내용을 참조하여 본 발명의 다양한 실시형태 및 양태를 설명하며, 도면에서 상기 다양한 실시형태를 도시하였다. 아래 설명과 첨부된 도면은 본 발명에 대한 설명일 뿐, 본 발명을 한정하는 것으로 해석되어서는 안된다. 본 발명의 다양한 실시형태에 대한 전면적인 이해를 제공하기 위해 많은 특정된 세부 내용을 설명하였다. 그러나 일부 경우, 본 발명의 실시형태에 대해 간결하게 논의하기 위해, 이미 잘 알려진 또는 통상적인 세부 사항에 대해 설명하지 않는다.
본 명세서에서 “일 실시형태” 또는 “실시형태”에 대한 언급은 상기 실시형태를 참조하여 설명한 특정된 특징, 구조 또는 특성이 본 발명의 적어도 일 실시형태에 포함될 수 있다는 것을 의미한다. 본 명세서 각각에 기재된 단어 “일 실시형태에서”는 반드시 전부 동일한 실시형태를 가리켜야 하는 것은 아니다.
본 발명의 실시형태는 2대의 자율 주행 차량 사이에서 군집 주행을 구현하는 방법, 장치 및 시스템에 관한 것이다. 일 실시형태에 따르면, 제2 ADV에서, 차량 대 차량(V2V, Vehicle-to-Vehicle) 링크를 통해 제1 ADV로부터 차량 상태 및 제1 감지 결과를 수신한다. 제1 감지 결과는 제1 ADV에 의해 감지된 하나 또는 복수의 장애물을 포함한다. 제2 ADV는 제2 ADV와 연관되는 주행 환경을 감지하도록 감지 과정을 수행하여 제2 감지 결과를 생성한다. 제1 ADV에 의해 수행된 제1 감지 결과와 제2 ADV에 의해 수행된 제2 감지 결과를 병합하여 제3 감지 결과를 생성한다. 제1 ADV의 차량 상태 및 제3 감지 결과에 기반하여 궤적을 계획하여, 제2 ADV가 플래툰 방식으로 제1 ADV를 뒤따르도록 한다.
실시형태에 따르면, 또한, V2V 링크를 통해 제1 ADV로부터 제1 ADV에 의해 수행된 경로 계획 결과를 수신한다. 경로 계획 결과는 제1 ADV에 의해 계획된 궤적을 포함한다. 제1 ADV의 경로 계획 결과에 기반하여 제1 ADV의 운동을 예측한다. 예측에 기반하여 제1 ADV의 예측 궤적을 생성한다. 예측 궤적은 제2 ADV에 의해 예측된 제1 ADV의 궤적을 나타낸다. 제1 감지 결과는 제1 ADV의 정면뷰로부터 감지된 프론트 앵글 감지를 나타낸다.
일 실시형태에서, 제1 감지 결과와 제2 감지 결과를 병합할 경우, 수신된 차량 상태를 이용하여 제2 ADV의 제2 감지 결과 중 제1 ADV를 감지하는 감지 데이터를 대체한다. 제1 ADV와 제2 ADV 사이에서 최소 거리 버퍼를 기설정된 플래툰 거리까지 감소시킨다. 제1 ADV의 차량 상태는 전역 좌표계에서의 제1 ADV의 위치, 제1 ADV의 속도 및/또는 제1 ADV의 전진 방향을 포함한다. 제2 ADV와 장애물 사이의 최소 거리 버퍼가 상대적으로 변하지 않도록 유지한다.
일 실시형태에서, 제2 ADV를 뒤따르는 제3 ADV가 존재할 경우, 제2 ADV의 차량 상태, 감지 결과 및/또는 계획 정보는 V2V 링크를 통해 제2 ADV로부터 제3 ADV로 전송됨으로써, 제3 ADV가 플래툰 방식으로 제2 ADV를 계획하고 뒤따르도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시형태에 따른 자율 주행 차량의 네트워크 구성을 나타내는 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 구성(100)은 네트워크(102)에 의해 하나 또는 복수의 서버(103 내지 104)에 통신 가능하게 연결될 수 있는 자율 주행 차량(101)을 포함한다. 비록 하나의 자율 주행 차량을 도시하였지만 복수의 자율 주행 차량은 네트워크(102)에 의해 서로 연결될 수 있고 및/또는 서버(103 내지 104)에 연결될 수 있다. 네트워크(102)는 유선 또는 무선의 근거리 통신망(LAN), 인터넷과 같은 광역 네트워크(WAN), 셀룰러 네트워크, 위성 네트워크 또는 이들의 조합과 같은 임의의 유형의 네트워크일 수 있다. 서버(103 내지 104)는 웹(Web) 또는 클라우드 서버, 애플리케이션 서버, 백엔드 서버 또는 이들의 조합과 같은 임의의 유형의 서버 또는 서버 클러스터일 수 있다. 서버(103 내지 104)는 데이터 분석 서버, 컨텐츠 서버, 교통 정보 서버, 지도 및 관심지점(MPOI) 서버 또는 위치 서버 등일 수 있다.
자율 주행 차량은 자율 주행 모드로 설정될 수 있는 차량을 가리키며, 상기 자율 주행 모드에서, 차량은 운전자로부터 입력이 거의 없거나 전혀없는 상황에서 내비게이트하여 환경을 통과한다. 이러한 자율 주행 차량은 차량 작동 환경과 관련되는 정보를 검출하도록 구성된 하나 또는 복수의 센서를 갖는 센서 시스템을 포함할 수 있다. 상기 차량 및 이와 관련된 컨트롤러는 검출된 정보를 사용하여 내비게이트하여 상기 환경을 통과한다. 자율 주행 차량(101)은 수동 모드, 완전 자율 모드 또는 부분 자율 모드에서 작동할 수 있다.
일 실시형태에서, 자율 주행 차량(101)은 감지 및 계획 시스템(110), 차량 제어 시스템(111), 무선 통신 시스템(112), 사용자 인터페이스 시스템(113), 정보 오락 시스템(미도시) 및 센서 시스템(115)을 포함하나 이에 한정되지 않는다. 자율 주행 차량(101)은 일반 차량에 포함되는 엔진, 휠, 핸들, 변속기 등과 같은 일부 흔히 사용되는 구성 요소들을 더 포함할 수 있으며, 상기 구성 요소는 차량 제어 시스템(111) 및/또는 감지 및 계획 시스템(110)에 의해 가속 신호 또는 명령, 감속 신호 또는 명령, 스티어링 신호 또는 명령, 브레이킹 신호 또는 명령 등과 같은 다양한 통신 신호 및/또는 명령에 의해 제어될 수 있다.
구성 요소(110) 내지 구성 요소(115)는 인터커넥트, 버스, 네트워크 또는 이들의 조합에 의해 상호 통신 가능하게 연결될 수 있다. 예를 들어, 구성 요소(110) 내지 구성 요소(115)는 컨트롤러 영역 네트워크(CAN) 버스를 통하여 상호 통신 가능하게 연결될 수 있다. CAN 버스는 마이크로컨트롤러 및 장치가 호스트가 없는 응용환경에서 서로 통신할 수 있도록 설계된 차량 버스 표준이다. 이는 최초에 자동차 내부의 다중 전기 배선을 위해 설계된 메시지 기반 프로토콜이지만, 기타 다양한 환경에도 사용된다.
도 2를 참조하면, 일 실시형태에서, 센서 시스템(115)은 하나 또는 복수의 카메라(211), 글로벌 포지셔닝 시스템(GPS) 유닛(212), 관성 측정 유닛(IMU; 213), 레이더 유닛(214) 및 광 검출 및 거리 측정(LIDAR) 유닛(215)을 포함하나 이에 한정되지 않는다. GPS 유닛(212)은 자율 주행 차량의 위치에 관한 정보를 제공하도록 작동될 수 있는 트랜시버를 포함할 수 있다. IMU 유닛(213)은 관성 가속도에 기반하여 자율 주행 차량의 위치 및 방향의 변화를 감지할 수 있다. 레이더 유닛(214)은 무선 전기 신호를 이용하여 자율 주행 차량의 로컬 환경 내의 객체를 감지하는 시스템을 나타낼 수 있다. 일부 실시형태에서, 객체를 감지하는 것 외에, 레이더 유닛(214)은 객체의 속도 및/또는 전진 방향을 별도로 감지할 수 있다. LIDAR 유닛(215)은 레이저를 사용하여 자율 주행 차량이 위치한 환경 중의 객체를 감지할 수 있다. 기타 시스템 구성 요소 외에도, LIDAR 유닛(215)은 하나 또는 복수의 레이저 소스, 레이저 스캐너 및 하나 또는 복수의 검출기를 더 포함할 수 있다. 카메라(211)는 자율 주행 차량 주변 환경의 이미지를 수집하는 하나 또는 복수의 장치를 포함할 수 있다. 카메라(211)는 스틸 카메라 및/또는 비디오 카메라일 수 있다. 카메라는 예를 들어 카메라를 회전 및/또는 경사진 플랫폼에 장착함으로써 기계적으로 움직일 수 있다.
센서 시스템(115)은 소나(sonar) 센서, 적외선 센서, 스티어링(steering) 센서, 스로틀(throttle) 센서, 브레이킹 센서 및 오디오 센서(예를 들어, 마이크로폰)와 같은 기타 센서들을 더 포함할 수 있다. 오디오 센서는 자율 주행 차량 주변의 환경으로부터 소리를 수집하도록 구성될 수 있다. 스티어링 센서는 핸들, 차량의 휠 또는 이들의 조합의 스티어링 각도를 감지하도록 구성될 수 있다. 스로틀 센서 및 브레이킹 센서는 각각 차량의 스로틀 위치 및 브레이킹 위치를 감지한다. 일부 상황에서, 스로틀 센서 및 브레이킹 센서는 통합식 스로틀/브레이킹 센서로 통합될 수 있다.
일 실시형태에서, 차량 제어 시스템(111)은 스티어링 유닛(201), 스로틀 유닛(202)(가속 유닛으로 지칭되기도 함) 및 브레이킹 유닛(203)을 포함하나 이에 한정되지 않는다. 스티어링 유닛(201)은 차량의 방향 또는 전진 방향을 조정하기 위한 것이다. 스로틀 유닛(202)은 모터 또는 엔진의 속도를 제어하며 나아가 차량의 속도 및 가속도를 제어하기 위한 것이다. 브레이킹 유닛(203)은 마찰을 제공함으로써 차량의 휠 또는 타이어를 감속시키고 나아가 차량을 감속시킨다. 도 2에 도시된 구성 요소는 하드웨어, 소프트웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있음을 유의해야 한다.
도 1을 다시 참조하면, 무선 통신 시스템(112)은 자율 주행 차량(101)과 장치, 센서, 기타 차량 등과 같은 외부 시스템 사이의 통신을 허용한다. 예를 들어, 무선 통신 시스템(112)은 하나 또는 복수의 장치와 직접 무선 통신될 수 있거나 통신 네트워크를 경유하여 무선 통신될 수 있는 바, 예를 들어, 네트워크(102)에 의해 서버(103 내지 104)와 통신된다. 무선 통신 시스템(112)은 임의의 셀룰러 통신 네트워크 또는 무선 근거리 통신망(WLAN)을 사용할 수 있으며, 예를 들어 WiFi를 사용하여 다른 일 구성 요소 또는 시스템과 통신한다. 무선 통신 시스템(112)은 예를 들어 적외선 링크, 블루투스 등을 사용하여 장치(예를 들어, 승객의 모바일 장치, 디스플레이 장치, 차량(101) 내의 스피커)와 직접 통신할 수 있다. 사용자 인터페이스 시스템(113)은 차량(101) 내에 구현된 주변 장치의 일부분일 수 있으며, 예를 들어 키보드, 터치 스크린 디스플레이 장치, 마이크로폰 및 스피커 등을 포함한다.
자율 주행 차량(101)의 일부 또는 모든 기능은 특히 자율 주행 모드에서 작동할 때 감지 및 계획 시스템(110)에 의해 제어 또는 관리될 수 있다. 감지 및 계획 시스템(110)은 센서 시스템(115), 제어 시스템(111), 무선 통신 시스템(112) 및/또는 사용자 인터페이스 시스템(113)으로부터 정보를 수신하고, 수신된 정보를 처리하며, 출발점으로부터 목적지까지의 루트 또는 경로를 계획하고, 이어서 계획 및 제어 정보에 의해 차량(101)을 주행하기 위해 필요한 하드웨어(예를 들어, 프로세서, 메모리, 저장 기기) 및 소프트웨어(예를 들어, 운영 체제, 계획 및 경로 배정 프로그램)를 포함한다. 대안적으로, 감지 및 계획 시스템(110)은 차량 제어 시스템(111)과 통합될 수 있다.
예를 들어, 사용자는 승객으로서 예를 들어 사용자 인터페이스를 통해 코스의 시작 위치 및 목적지를 지정할 수 있다. 감지 및 계획 시스템(110)은 코스 관련 데이터를 획득한다. 예를 들어, 감지 및 계획 시스템(110)은 MPOI 서버로부터 위치 및 루트 정보를 획득할 수 있고, 상기 MPOI 서버는 서버(103 내지 104)의 일부분일 수 있다. 위치 서버는 위치 서비스를 제공하며, MPOI 서버는 지도 서비스 및 특정된 위치의 POI를 제공한다. 대안적으로, 이러한 위치 및 MPOI 정보는 감지 및 계획 시스템(110)의 영구 저장 장치에 로컬로 캐싱될 수 있다.
자율 주행 차량(101)이 루트를 따라 이동할 경우, 감지 및 계획 시스템(110)은 교통 정보 시스템 또는 서버(TIS)로부터 실시간 교통 정보를 획득할 수도 있다. 서버(103 내지 104)는 제3 엔티티에 의해 작동될 수 있음을 유의해야 한다. 대안적으로, 서버(103 내지 104)의 기능은 감지 및 계획 시스템(110)과 통합될 수 있다. 실시간 교통 정보, MPOI 정보 및 위치 정보 및 센서 시스템(115)에 의해 검출 또는 감지된 실시간 로컬 환경 데이터(예를 들어, 장애물, 객체, 주변 차량)에 기반하여, 감지 및 계획 시스템(110)은 최적 루트를 계획하고 계획한 루트에 따라, 예를 들어 제어 시스템(111)을 경유하여 차량(101)을 운전하여 지정된 목적지에 안전하고 효율적으로 도착할 수 있다.
서버(103)는 다양한 클라이언트를 위해 데이터 분석 서비스를 수행하는 데이터 분석 시스템일 수 있다. 데이터 분석 시스템(103)은 데이터 컬렉터(121) 및 기계 학습 엔진(122)을 포함한다. 데이터 컬렉터(121)는 다양한 차량(자율 주행 차량 또는 인간 운전자가 운전하는 일반 차량임)으로부터 주행 카운팅 데이터(123)를 수집한다. 주행 카운팅 데이터(123)는 상이한 시점에서 송달된 운전 명령(예를 들어, 스로틀 명령, 브레이킹 명령, 스티어링 명령) 및 차량의 센서에 의해 포착된 차량의 응답(예를 들어, 속도, 가속, 감속, 방향)을 나타내는 정보를 포함한다. 주행 카운팅 데이터(123)는 예를 들어, 루트(시작 위치 및 목적지 위치를 포함함), MPOI, 도로 상황, 기상 조건 등과 같은 상이한 시점에서의 운전 환경을 설명하는 정보를 더 포함할 수 있다.
주행 카운팅 데이터(123)에 기반하여, 기계 학습 엔진(122)은 다양한 목적으로 일련의 규칙, 알고리즘 및/또는 예측 모델(124)을 생성하거나 트레이닝한다. 일 실현형태에 있어서, 알고리즘(124)은 자율 주행 차량(101)이 플래툰 모드에서 동작할 수 있도록 하는 방법을 포함할 수 있다.
이어서 알고리즘(124)을 ADV에 업로딩함으로써 자율 주행 과정 기간에 실시간으로 이용할 수 있다.
도 3a 및 도 3b는 일 실시형태에 따른 자율 주행 차량과 함께 사용되는 감지 및 계획 시스템의 예시를 나타내는 블록도이다. 시스템(300)은 도 1의 자율 주행 차량(101)의 일부분으로 구현될 수 있으며, 감지 및 계획 시스템(110), 제어 시스템(111) 및 센서 시스템(115)을 포함하나 이에 한정되지 않는다. 도 3a 내지 도 3b를 참조하면, 감지 및 계획 시스템(110)은 위치결정 모듈(301), 감지 모듈(302), 예측 모듈(303), 의사결정 모듈(304), 계획 모듈(305), 제어 모듈(306), 경로배정 모듈(307) 및 플래툰 모듈(308)을 포함하나 이에 한정되지 않는다.
모듈(301) 내지 모듈(308) 중의 일부 또는 전부는 소프트웨어, 하드웨어 또는 이들의 조합에 의해 구현될 수 있다. 예를 들어, 이러한 모듈은 영구 저장 장치(352)에 실장되고, 메모리(351)에 로딩되며, 하나 또는 복수의 프로세서(미도시)에 의해 수행될 수 있다. 유의해야 할 것은, 이러한 모듈 중의 일부 또는 전부는 도 2의 차량 제어 시스템(111)의 일부 또는 전부 모듈에 통신 가능하게 연결될 수 있거나 이들과 통합될 수 있다. 모듈(301) 내지 모듈(308) 중의 일부는 집적 모듈로 함께 통합될 수 있다.
위치결정 모듈(301)(예를 들어, GPS 유닛(212)을 이용함)은 자율 주행시스템(300)의 현재 위치를 결정하여 사용자의 코스 또는 루트와 관련된 임의의 데이터를 관리한다. 위치결정 모듈(301)(지도 및 루트 모듈로 지칭되기도 함)은 사용자의 코스 또는 루트와 관련된 임의의 데이터를 관리한다. 사용자는 예를 들어 사용자 인터페이스를 통해 로그인하여 코스의 시작 위치 및 목적지를 지정할 수 있다. 위치결정 모듈(301)은 코스 관련 데이터를 얻기 위해 지도 및 루트 정보(311)와 같은 자율 주행 시스템(300)의 기타 구성 요소들과 통신한다. 예를 들어, 위치결정 모듈(301)은 위치 서버 및 지도 및 POI(MPOI) 서버로부터 위치 및 루트 정보를 획득할 수 있다. 위치 서버는 위치 서비스를 제공하고, MPOI 서버는 지도 서비스 및 특정된 위치의 POI를 제공하며, 이러한 서비스 및 POI는 지도 및 루트 정보(311)의 일부분으로서 캐싱될 수 있다. 자율 주행 시스템(300)이 루트를 따라 이동할 경우, 위치결정 모듈(301)은 또한 교통 정보 시스템 또는 서버로부터 실시간 교통 정보를 획득할 수 있다.
센서 시스템(115)에 의해 제공된 센서 데이터 및 위치결정 모듈(301)에 의해 획득된 위치결정 정보에 기반하여, 감지 모듈(302)은 주변 환경에 대한 감지를 결정한다. 감지 정보는 운전자가 운전하고 있는 차량 주위에서 일반 운전자가 감지하는 물체를 나타낼 수 있다. 감지는 예를 들어, 객체 형태의 차선 구성, 신호등 신호, 기타 차량의 상대 위치, 보행자, 건축물, 횡단 보도 또는 기타 교통 관련 표지(예를 들어, 정지 표지, 양보운전 표지) 등을 포함할 수 있다. 차선 구성은 차선의 형상(예를 들어, 직선 또는 곡률), 차선의 폭, 도로 중의 차선 수, 단방향 또는 양방향 차선, 합류 차선 또는 분류 차선, 출구 차선 등과 같은 하나의 차선 또는 복수의 차선을 설명하는 정보를 포함한다.
감지 모듈(302)은 하나 또는 복수의 카메라에 의해 포착된 이미지를 처리하고 분석함으로써 자율 주행 차량 환경에서 객체 및/또는 특징을 식별하는 컴퓨터 시각 시스템 또는 컴퓨터 시각 시스템의 기능을 포함할 수 있다. 상기 객체는 교통 신호, 도로 경계, 기타 차량, 보행자 및/또는 장애물 등을 포함할 수 있다. 컴퓨터 시각 시스템은 객체 식별 알고리즘, 비디오 추적 및 기타 컴퓨터 시각 기술을 사용할 수 있다. 일부 실시형태에서, 컴퓨터 시각 시스템은 환경 지도를 제작하고, 객체를 추적하며, 객체의 속도를 추정할 수 있다. 감지 모듈(302)은 또한 레이더 및/또는 LIDAR와 같은 기타 센서에 의해 제공된 기타 센서 데이터에 기반하여 객체를 검출할 수 있다.
각각의 객체에 대해, 예측 모듈(303)은 상기 경우에서 상기 객체의 행위를 예측한다. 상기 예측은 특정 시점에서 감지된 주행 환경의 감지 데이터에 기반하여 지도/루트 정보(311)와 교통 규칙(312)의 집합에 따라 수행된다. 예를 들어, 객체가 반대 방향에 있는 차량이고 현재 주행 환경이 교차로를 포함할 경우, 예측 모듈(303)은 상기 차량이 직진할 것인지 아니면 회전할 것인지를 예측한다. 감지 데이터가 교차로에 신호등이 없음을 나타낼 경우, 예측 모듈(303)은 상기 차량이 교차로에 진입하기 전에 완전히 정지해야 함을 예측할 수 있다. 감지 데이터가 상기 차량이 현재 좌회전 전용 차선 또는 우회전 전용 차선에 있음을 나타낼 경우, 예측 모듈(303)은 각 경우에 상기 차량이 좌회전 또는 우회전 할 가능성이 더 높다고 예측할 수 있다.
각각의 객체에 대해, 의사결정 모듈(304)은 객체를 어떻게 처리할 것인지에 관해 결정한다. 예를 들어, 특정 객체(예를 들어, 교차 노선 중의 다른 하나의 차량) 및 객체를 표현한 메타데이터(예를 들어, 속도, 방향, 회전 각도)에 대해, 의사결정 모듈(304)은 상기 객체와 어떻게 마주(예를 들어, 추월, 양보, 정지, 경과)할 것인 지에 대해 결정한다. 의사결정 모듈(304)은 교통 규칙 또는 운전 규칙(312)과 같은 규칙 세트에 따라 해당 결정을 내릴 수 있으며, 상기 규칙 세트는 영구 저장 장치(352)에 저장될 수 있다.
경로배정 모듈(307)은 출발점으로부터 종점까지의 하나 또는 복수의 루트 또는 경로를 제공하도록 구성된다. 예를 들어, 사용자로부터 수신된 시작 위치로부터 목적지 위치까지의 주어진 코스에 대해, 경로배정 모듈(307)은 지도 및 루트 정보(311)를 획득하여 시작 위치로부터 목적지 위치에 도착할 수 있는 모든 가능한 루트 또는 경로를 결정한다. 경로배정 모듈(307)은 상기 결정한 시작 위치로부터 목적지 위치에 도착할 수 있는 루트 중의 각각에 대해 지형도의 형태로 기준 노선을 생성할 수 있다. 기준 노선은 기타 차량, 장애물 또는 교통 상황과 같은 임의의 간섭을 받지 않는 이상적인 루트 또는 이상적인 경로를 나타낸다. 즉, 도로에 기타 차량, 보행자 또는 장애물이 없을 경우, ADV는 기준 노선을 정확하게 또는 근접되게 준수해야 한다. 이어서, 의사결정 모듈(304) 및/또는 계획 모듈(305)에 지형도를 제공할 수 있다. 기타 모듈에 의해 제공된 기타 데이터(예를 들어, 위치결정 모듈(301)로부터의 교통 상황, 감지 모듈(302)에 의해 감지된 주행 환경 및 예측 모듈(303)에 의해 예측된 교통 상황)에 따라, 의사결정 모듈(304) 및/또는 계획 모듈(305)은 모든 가능한 루트를 검증하여 그중 하나의 최적 루트를 선택하고 수정한다. 특정된 시점에서의 특정된 주행 환경에 의하여, ADV를 제어하는 실제 경로 또는 루트는 경로배정 모듈(307)에 의해 제공된 기준 노선에 근접할 수 있거나 상이할 수 있다.
감지된 객체 중의 각각에 대한 결정에 기반하여, 계획 모듈(305)은 경로배정 모듈(307)이 제공한 기준 노선을 기준으로 사용하며, 자율 주행 차량을 위해 경로 또는 루트 및 주행 파라미터(예를 들어, 거리, 속도 및/또는 회전 각도)를 계획한다. 즉, 주어진 객체에 대해, 의사결정 모듈(304)은 객체에 대해 어떤 동작을 수행할 것인지를 결정하고, 계획 모듈(305)은 어떻게 수행할 것인지를 결정한다. 예를 들어, 주어진 객체에 대해, 의사결정 모듈(304)은 상기 객체를 경과할 것으로 결정할 수 있고, 계획 모듈(305)은 상기 객체의 좌측에서 경과할 것인지 아니면 우측에서 경과할 것인지를 결정할 수 있다. 계획 및 제어 데이터는 계획 모듈(305)에 의해 생성되며, 시스템(300)을 포함하는 차량이 다음 이동 주기(예를 들어, 다음 루트/경로 구간)에서 어떻게 이동할 것인지를 설명하는 정보를 포함한다. 예를 들어, 계획 및 제어 데이터는 시스템(300)을 포함하는 차량이 시간 당 30 마일(mph)의 속도로 10 미터를 이동한 다음 25 mph의 속도로 우측 차선으로 변경하도록 지시할 수 있다.
계획 및 제어 데이터에 기반하여, 제어 모듈(306)은 계획 및 제어 데이터에 의해 한정된 루트 또는 경로에 따라 적절한 명령 또는 신호를 차량 제어 시스템(111)에 발송함으로써 자율 주행 차량을 제어 및 주행한다. 상기 계획 및 제어 데이터는 경로 또는 루트를 따라 상이한 시간점에서 적절한 차량 설정 또는 운전 파라미터(예를 들어, 스로틀, 브레이킹 및 스티어링 명령)를 사용하여 차량을 루트 또는 경로의 제1 지점으로부터 제2 지점으로 주행시키기에 충분한 정보를 포함한다.
일 실시형태에서, 계획 단계는 복수의 계획 주기(주행 주기라고 지칭되기도 함)로 수행되는 바, 예를 들어, 100 밀리초(ms)의 시간 간격으로 수행된다. 각각의 계획 주기 또는 주행 주기에 대해, 계획 및 제어 데이터에 기반하여 하나 또는 복수의 제어 명령을 발송할 것이다. 즉 각각의 100 ms에 대해, 계획 모듈(305)은 다음 루트 구간 또는 경로 구간을 계획하며, 예를 들어, 목적 위치 및 ADV가 상기 목적 위치에 도착하는데 필요한 시간을 포함한다. 대안적으로, 계획 모듈(305)은 또한 구체적인 속도, 방향 및/또는 스티어링 각도 등을 지정할 수 있다. 일 실시형태에서, 계획 모듈(305)은 다음 기설정된 시간대(예를 들어, 5초)의 루트 구간 또는 경로 구간을 계획한다. 각각의 계획 주기에 대해, 계획 모듈(305)은 이전 주기에서 계획한 목적 위치에 기반하여 현재 주기(예를 들어, 다음번 5초)에 대한 목적 위치를 계획한다. 이어서, 제어 모듈(306)은 현재 주기의 계획 및 제어 데이터에 기반하여 하나 또는 복수의 제어 명령(예를 들어, 스로틀 제어 명령, 브레이킹 제어 명령, 스티어링 제어 명령)을 생성한다.
의사결정 모듈(304) 및 계획 모듈(305)은 집적 모듈로 통합될 수 있음을 유의해야 한다. 의사결정 모듈(304)/계획 모듈(305)은 자율 주행 차량의 주행 경로를 결정하기 위해 항법 시스템 또는 항법 시스템의 기능을 포함할 수 있다. 예를 들어, 항법 시스템은 자율 주행 차량이 하기와 같은 경로를 따라 이동되는 일련의 속도 및 전진 방향을 결정할 수 있다. 즉 상기 경로는 자율 주행 차량이 최종 목적지로 향하는 차선-기반 경로를 따라 전진하는 동시에 감지된 장애물을 실질적으로 피하도록 한다. 목적지는 사용자 인터페이스 시스템(113)을 통해 입력된 사용자 입력에 따라 설정될 수 있다. 항법 시스템은 자율 주행 차량이 작동하고 있는 동시에 주행 경로를 동적으로 업데이트할 수 있다. 항법 시스템은 GPS 시스템 및 하나 또는 복수의 지도에 의해 획득된 데이터를 병합하여 자율 주행 차량을 위한 주행 경로를 결정할 수 있다.
일 실시형태에 따르면, 플래툰 모듈(308)은 플래툰 처리를 실행하도록 구성됨으로써, ADV가 플래툰 방식으로 다른 차량을 뒤따르도록 한다. 플래툰 모듈(308)은 감지 모듈(302)의 일부분으로 구현될 수 있다. 선택 가능하게, 플래툰 모듈(308)은 감지 모듈(302), 예측 모듈(303) 및 계획 모듈(305)에 통신적으로 연결되는 별도의 모듈일 수 있다. 플래툰 모듈(308)은 안내 차량으로부터의 감지, 예측 및 계획 정보의 적어도 일부분을 수신 및 이용하여 그 자체의 감지, 예측 및 계획 정보를 결합함으로써 ADV(101)가 플래툰 방식으로 안내 차량을 뒤따르도록 계획할 수 있다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 실시형태를 구현할 수 있는 예시적 환경(400)의 블록도를 나타낸다. 일부 자율 주행 차량은 도로(430)에서 플래툰 방식으로 주행한다. 행진 방향에서, 제1 차량(410)은 안내 차량이고, 제2 차량(420)은 제1 차량의 바로 뒤에 위치하는 뒤따르는 차량이다. 플래툰은 제2 차량(420) 뒤에 하나 또는 복수의 부가적으로 뒤따르는 차량을 포함할 수 있다. 제1 차량(410)은 차량 대 차량의 데이터 링크를 통해 제2 차량(420)에 1) 전역 좌표계에서의 제1 차량(410)의 현재 차량 상태 (위치, 속도, 전진 방향 중 하나 또는 복수 또는 이들의 조합을 포함할 수 있음); 2) 프론트 앵글 감지 결과(즉, 제1 차량(410) 앞의 물체에 대한 감지); 및 3) 제1 차량(410)의 자율 주행 경로 계획 결과를 전송할 수 있다.
제2 차량(420)에 제1 차량(410)의 프론트 앵글 감지 결과를 제공함으로써 제2 차량(420)의 감지를 개선할 수 있는데, 이는 제2 차량(420)이 제1 차량(410)을 효과적으로 “간파(see through)”할 수 있도록 하기 때문이다. 일 실시형태에서, 제1 차량(410)은 통신 메시지 크기를 감소시키기 위해, 프론트 앵글 감지와 관련된 원래의 포인트 클라우드 또는 이미지 입력을 송신하지 않을 수도 있다. 반대로, 제1 차량(410)은 감지 과정의 결과만 송신하고, 감지 과정의 결과는 적어도 제1 차량(410)의 감지 모듈에 의해 검출된 하나 또는 복수의 장애물을 설명하는 정보를 포함한다. 예를 들어, 감지 결과는 검출된 각각의 장애물의 위치(x, y), 속도 및 전진 방향을 포함할 수 있다. 정지 상태 장애물에 대해, 속도 및 전진 방향은 0일 수 있고, 이는 정지 상태 물체에 대한 지시로 사용될 수 잇다. 제1 차량(410)은 상술한 자율 주행 기능을 포함할 수 있고, 도 3a 내지 도 3b에 도시된 자율 주행 모듈 중의 적어도 일부를 포함할 수 있다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 실시형태와 함께 사용되는 다양한 모듈의 블록도(500)을 나타낸다. 제2 차량은 제1 차량으로부터 제1 차량의 차량 상태(501), 제1 차량의 프론트 앵글 감지 결과(502) 및 제1 차량의 경로 계획 결과(503)를 수신한다. 제1 차량의 차량 상태(501) 및 제1 차량의 프론트 앵글 감지 결과(502)는 제2 차량의 감지 모듈(302)에 전달된다. 본 예시에서, 플래툰 모듈(308)은 감지 모듈(302)의 일부분으로 구현된다. 여기서, 제1 차량의 프론트 앵글 감지 결과(502)와 제2 차량의 감지 결과를 병합하고, 수신된 제1 차량의 차량 상태(501)를 제2 차량의 감지 결과에서의 인식 객체 리스트 중 제1 차량과 연관되는 감지 데이터로 대체한다.
제1 차량의 경로 계획 결과(503)는 제2 차량의 예측 모듈(303)에 전달되고, 여기서, 적어도 부분적으로 제1 차량의 경로 계획 결과(503)에 기반하여 제1 차량의 궤적을 예측한다. 제1 차량의 궤적을 예측할 시, 제1 차량으로부터 수신된 각각의 궤적 포인트를 그 타임스탬프와 매칭시켜야 함을 이해해야 한다. 감지 결과, 예측된 제1 차량의 궤적 및 제2 차량과 제1 차량 사이의 감소된 최소 거리 버퍼(504)는 제2 차량의 계획 모듈(305)에 전달된다. 이후, 적어도 부분적으로 수신된 제1 차량의 차량 상태(501), 예측된 제1 차량의 궤적 및 감소된 최소 거리 버퍼(504)에 기반하여 계획 모듈(305)에서 제2 차량의 궤적을 계획한다. 다음, 계획된 제2 차량의 궤적에 기반하여 제어 모듈(306)에서 제2 차량을 자율 주행시키는 제어 신호를 생성한다. 따라서, 제1 차량 및 제2 차량은 플래툰 모드로 동작되어 플래툰의 적어도 일부분을 구성한다.
일 실시형태에서, 수신된 제1 차량의 차량 상태(501)은 전역 좌표계에서의 제1 차량의 위치, 제1 차량의 속도, 제1 차량의 전진 방향 중 하나 또는 복수, 또는 이들의 조합을 포함한다. 일 실시형태에서, 제2 차량과 제1 차량 이외의 하나 또는 복수의 인식 객체 사이의 하나 또는 복수의 최소 거리 버퍼가 제2 차량에서 변하지 않도록 유지한다(즉, 디폴트 최소 버퍼를 사용함).
일 실시형태에서, 플래툰은 제2 차량 뒤의 하나 또는 복수의 부가적으로 뒤따르는 차량을 포함한다. 플래툰에서 제2 차량 바로 뒤에 위치하는 제3 차량은 제2 차량으로부터 제2 차량의 차량 상태, 프론트 앵글 감지 결과 및 경로 계획 결과를 수신한다. 제3 차량은 적어도 부분적으로 수신된 제2 차량의 차량 상태, 예측된 제2 차량의 궤적 및 제3 차량과 제2 차량 사이의 최소 거리 버퍼에 기반하여 그 궤적을 계획한다. 물론, 플래툰에서의 차량 개수는 본 발명에서 국한되지 않으며, 해당 분야의 기술자들의 기술 범위 내에서 본 명세서에서 개시된 기술을 플래툰에서 상이한 개수의 차량에 관한 상황으로 조정할 수 있다.
도 6은 일 실시형태에 따른 플래툰 과정을 나타낸 예시적 흐름도이다. 과정(600)은 처리 로직에 의해 수행될 수 있고, 상기 처리 로직은 소프트웨어, 하드웨어 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 도 6을 참조하면, 블록601에서, 처리 로직은 제2 ADV에서 차량 대 차량(V2V) 링크를 통해 제1 ADV로부터 차량 상태 및 제1 감지 결과를 수신한다. 제1 감지 결과는 제1 ADV에 의해 감지된 하나 또는 복수의 장애물을 포함한다. 블록602에서, 처리 로직은 제2 ADV에서 제2 ADV와 연관되는 주행 환경을 감지하도록 감지 과정을 수행하여 제2 감지 결과를 생성한다. 블록603에서, 제1 ADV에 의해 수행된 제1 감지 결과와 제2 ADV에 의해 수행된 제2 감지 결과를 병합하여 제3 감지 결과를 생성한다. 블록604에서, 제1 ADV의 차량 상태 및 제3 감지 결과에 기반하여 제2 궤적을 계획하여, 제2 ADV가 플래툰 방식으로 제1 ADV를 뒤따르도록 한다.
도 7을 참조하면, 2대의 자율 주행 차량 사이에서 군집 주행을 구현하는 예시적 방법(700)을 나타내는 흐름도이다. 상기 방법은 소프트웨어, 하드웨어 또는 양자의 조합에서 구현될 수 있다. 블록710에서, 제2 차량은 제1 차량으로부터 제1 차량의 차량 상태, 프론트 앵글 감지 결과 및 경로 계획 결과를 수신한다. 블록720에서, 제2 차량에서, 제1 차량의 프론트 앵글 감지 결과와 제2 차량의 감지 결과를 병합한다. 블록730에서, 제2 차량에서, 수신된 제1 차량의 차량 상태를 제2 차량의 감지 결과에서의 인식 객체 리스트 중 제1 차량과 연관되는 감지 데이터로 대체한다. 블록740에서, 제2 차량에서, 적어도 부분적으로 수신된 제1 차량의 경로 계획 결과에 기반하여 제1 차량의 궤적을 예측한다. 블록750에서, 제2 차량에서, 제2 차량과 제1 차량 사이의 최소 거리 버퍼를(디폴트 값으로부터) 기설정된 플래툰 거리까지 감소시킨다. 블록760에서, 제2 차량에서, 적어도 부분적으로 수신된 제1 차량의 차량 상태, 예측된 제1 차량의 궤적 및 감소된 제2 차량과 제1 차량 사이의 최소 거리 버퍼에 기반하여 제2 차량의 궤적을 계획한다. 블록770에서, 제2 차량에서, 계획된 제2 차량의 궤적에 기반하여 제2 차량을 자율 주행시키는 제어 신호를 생성한다.
따라서, 본 발명의 실시형태는 방법, 장치, 시스템에 관한 것이고, 상기 방법, 장치, 시스템은 단일 차량 동작용으로 설계된 자율 주행 시스템을 간단하게 수정하여 자율 주행 시스템이 플래툰 모드로 동작할 수 있도록 한다. 따라서, 플래툰과 연관되는 장점을 실현할 수 있다.
상술한 설명에서 도시되고 설명된 구성 요소 중의 일부 또는 전부는 소프트웨어, 하드웨어 또는 이들의 조합으로 실시될 수 있음을 유의해야 한다. 예를 들어, 이러한 유형의 구성 요소는 영구 저장 장치에 장착 및 저장되는 소프트웨어로 구현될 수 있으며, 상기 소프트웨어는 메모리에 로딩되어 프로세서(미도시)에 의해 본원 발명 전체에서 서술한 과정 또는 동작을 구현하도록 실행될 수 있다. 대안적으로, 이러한 유형의 구성 요소는 전용 하드웨어(집적 회로(예를 들어, 전용 집적 회로 또는 ASIC), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor, DSP) 또는 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA)와 같은)에 프로그래밍되거나 내장되는 실행 가능한 코드로서 구현될 수 있으며, 상기 실행 가능한 코드는 애플리케이션으로부터 대응되는 드라이버 및/또는 운영 체제를 통해 액세스될 수 있다. 이밖에, 이러한 유형의 구성 요소는 소프트웨어 구성 요소를 통해 하나 또는 복수의 특정 명령으로 액세스될 수 있는 명령 세트의 일부로서 프로세서 또는 프로세서 코어 중의 특정 하드웨어 로직으로 구현될 수 있다.
전술한 상세한 설명의 일부 부분은 컴퓨터 메모리 내의 데이터 비트에 대한 연산의 알고리즘 및 부호 표시에 따라 제시된다. 이러한 알고리즘의 설명 및 표시는 데이터 처리 분야의 당업자가 그들의 작업의 내용을 다른 당업자에게 가장 효과적으로 전달하기 위해 사용하는 수단이다. 본 명세서에서, 알고리즘은 종종 원하는 결과를 초래하는 일련의 일관된 동작 서열로 인식된다. 이러한 동작들은 물리량에 대해 물리적으로 제어하는 동작들을 가리킨다.
그러나 모든 이러한 용어와 유사한 용어는 모두 적절한 물리량과 연관되며 단지 이러한 양에 적용되는 편리한 레이블이라는 점에 유의해야 한다. 상기 기술에서 달리 명시적으로 언급되지 않는 한, 본 명세서 전체에서, 용어(첨부된 청구 보호 범위에서 기술된 용어와 같음)를 사용하여 진행한 논의는 컴퓨터 시스템 또는 유사한 전자 컴퓨팅 장치의 동작 및 처리를 가리키며, 상기 컴퓨터 시스템 또는 전자 컴퓨팅 장치는 컴퓨터 시스템의 레지스터 및 메모리 내의 물리(전자)량으로 표시되는 데이터를 제어하고, 또한 상기 데이터는 컴퓨터 시스템 메모리 또는 레지스터 또는 다른 이러한 유형의 정보 저장 장치, 전송 또는 디스플레이 장치 내의 물리량으로 유사하게 표시되는 다른 데이터로 변환됨을 이해해야 할 것이다.
본 발명의 실시형태는 또한 본 명세서에서의 동작을 수행하기 위한 기기와 관련된다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된다. 기계 판독 가능 매체는 기계(예를 들어, 컴퓨터)가 판독 가능한 형태로 정보를 저장하는 임의의 기구를 포함한다. 예를 들어, 기계 판독 가능(예를 들어, 컴퓨터 판독 가능) 매체는 기계(예를 들어, 컴퓨터) 판독 가능 저장 매체(예를 들어, 읽기 전용 메모리(“ROM”), 랜덤 액세스 메모리(“RAM”), 자기 디스크 저장 매체, 광 저장 매체, 플래시 메모리 장치)를 포함한다.
전술한 도면에 도시된 과정 또는 방법은 하드웨어(예를 들어, 회로, 전용 로직 등), 소프트웨어(예를 들어, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체에 구현됨) 또는 양자의 조합을 포함하는 처리 로직에 의해 수행될 수 있다. 비록 상기 과정 또는 방법이 상술한 설명에서 일부 순차적 작동에 의해 설명되었으나, 상기 작동 중 일부는 상이한 순서로 수행될 수 있음을 이해해야 할 것이다. 이밖에, 일부 작동은 순차적이 아닌 병행으로 수행될 수 있다.
본 발명의 실시형태는 임의의 특정적인 프로그래밍 언어를 참조하여 설명된 것이 아니다. 다양한 프로그래밍 언어를 사용하여 본 명세서에 설명된 본 발명의 실시형태와 같은 교시를 구현할 수 있음을 인식해야 한다.
이상 명세서에서, 본 발명의 구체적인 예시적 실시형태를 참조하여 본 발명의 실시형태에 대해 설명한다. 첨부된 청구보호 범위에 기술된 본 발명의 보다 넓은 의도와 범위를 벗어나지 않는 경우, 본 발명에 대해 다양한 수정을 진행할 수 있음은 자명한 것이다. 따라서, 본 명세서 및 첨부 도면은 제한적인 의미가 아니라 예시적인 의미로 이해되어야 한다.

Claims (20)

  1. 자율 주행 차량(ADV)이 플래툰 방식으로 다른 ADV를 뒤따르도록 동작하는 컴퓨터 실행 방법으로서,
    제2 ADV에서, 차량 대 차량(V2V) 링크를 통해 제1 ADV로부터 차량 상태 및 제1 감지 결과를 수신하는 단계 - 상기 제1 감지 결과는 상기 제1 ADV에 의해 감지된 하나 또는 복수의 장애물을 포함함 - ;
    상기 제2 ADV에서 상기 제2 ADV와 연관되는 주행 환경을 감지하도록 감지 과정을 수행하여 제2 감지 결과를 생성하는 단계;
    상기 제1 감지 결과와 상기 제2 ADV에 의해 수행된 상기 제2 감지 결과를 병합하여 제3 감지 결과를 생성하는 단계; 및
    상기 제1 ADV의 차량 상태 및 상기 제3 감지 결과에 기반하여 제2 궤적을 계획하여, 상기 제2 ADV가 플래툰 방식으로 상기 제1 ADV를 뒤따르도록 하는 단계를 포함하는 컴퓨터 실행 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 V2V 링크를 통해 상기 제1 ADV로부터 경로 계획 결과를 수신하는 단계 - 상기 경로 계획 결과는 상기 제1 ADV에 의해 계획된, 상기 제1 ADV가 자율적으로 주행하도록 하는 제1 궤적을 포함함 - ; 및
    상기 제1 ADV의 상기 경로 계획 결과에 의해 제공된 상기 제1 궤적에 기반하여 상기 제1 ADV의 운동을 예측하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 실행 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    예측된 상기 제1 ADV의 운동에 기반하여 예측 궤적을 생성하는 단계를 더 포함하고,
    상기 예측 궤적은 상기 제2 ADV에 의해 예측된 상기 제1 ADV의 궤적을 나타내며, 상기 제2 궤적은 상기 제1 ADV의 예측 궤적에 따라 계획되는 컴퓨터 실행 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 제1 감지 결과는 상기 제1 ADV의 정면뷰(front view)로부터 감지된 프론트 앵글 감지(front angle perception)를 나타내는 컴퓨터 실행 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제1 감지 결과와 상기 제2 감지 결과를 병합하는 단계는,
    수신된 상기 제1 ADV의 차량 상태를 상기 제2 ADV의 상기 제2 감지 결과에서 감지된 상기 제1 차량과 연관되는 감지 데이터로 대체하는 단계를 포함하는 컴퓨터 실행 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 제2 ADV와 상기 제1 ADV 사이의 최소 거리 버퍼를 기설정된 플래툰 거리까지 감소시키는 단계를 더 포함하고,
    상기 제2 궤적은 상기 제1 ADV와 상기 제2 ADV 사이의 기설정된 플래툰 거리에 의해 계획되는 컴퓨터 실행 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    수신된 상기 제1 ADV의 차량 상태는, 전역 좌표계에서의 상기 제1 ADV의 위치, 상기 제1 ADV의 속도 또는 상기 제1 ADV의 전진 방향 중 하나 또는 복수를 포함하는 컴퓨터 실행 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 제2 ADV와 하나 또는 복수의 인식된 장애물 사이의 하나 또는 복수의 최소 거리 버퍼가 상대적으로 변하지 않도록 유지하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 실행 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 제2 ADV의 바로 뒤에 위치한 제3 ADV에 제2 차량 상태, 상기 제2 감지 결과, 및 상기 제2 ADV의 상기 제2 궤적을 표현하는 메타데이터를 전송하는 단계를 더 포함하고,
    상기 제3 ADV는 상기 제2 차량 상태, 상기 제2 감지 결과 및 상기 메타데이터를 이용하여 플래툰 방식으로 상기 제2 ADV를 뒤따르는 컴퓨터 실행 방법.
  10. 명령어가 저장된 비일시적 기계 판독 가능 매체로서,
    상기 명령어가 프로세서에 의해 실행될 경우 상기 프로세서가 동작을 실행하도록 하고, 상기 동작은,
    제2 ADV에서, 차량 대 차량(V2V) 링크를 통해 제1 ADV로부터 차량 상태 및 제1 감지 결과를 수신하는 단계 - 상기 제1 감지 결과는 상기 제1 ADV에 의해 감지된 하나 또는 복수의 장애물을 포함함 - ;
    상기 제2 ADV에서 상기 제2 ADV와 연관되는 주행 환경을 감지하도록 감지 과정을 수행하여 제2 감지 결과를 생성하는 단계;
    상기 제1 감지 결과와 상기 제2 ADV에 의해 수행된 상기 제2 감지 결과를 병합하여 제3 감지 결과를 생성하는 단계; 및
    상기 제1 ADV의 차량 상태 및 상기 제3 감지 결과에 기반하여 제2 궤적을 계획하여, 상기 제2 ADV가 플래툰 방식으로 상기 제1 ADV를 뒤따르도록 하는 단계를 포함하는 기계 판독 가능 매체.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 동작은,
    상기 V2V 링크를 통해 상기 제1 ADV로부터 경로 계획 결과를 수신하는 단계 - 상기 경로 계획 결과는 상기 제1 ADV에 의해 계획된, 상기 제1 ADV가 자율적으로 주행하도록 하는 제1 궤적을 포함함 - ; 및
    상기 제1 ADV의 상기 경로 계획 결과에 의해 제공된 상기 제1 궤적에 기반하여 상기 제1 ADV의 운동을 예측하는 단계를 더 포함하는 기계 판독 가능 매체.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 동작은,
    예측된 상기 제1 ADV의 운동에 기반하여 예측 궤적을 생성하는 단계를 더 포함하고,
    상기 예측 궤적은 상기 제2 ADV에 의해 예측된 상기 제1 ADV의 궤적을 나타내며, 상기 제2 궤적은 상기 제1 ADV의 예측 궤적에 따라 계획되는 기계 판독 가능 매체.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 제1 감지 결과는 상기 제1 ADV의 정면뷰로부터 감지된 프론트 앵글 감지를 나타내는 기계 판독 가능 매체.
  14. 제10항에 있어서,
    상기 제1 감지 결과와 상기 제2 감지 결과를 병합하는 단계는,
    수신된 상기 제1 ADV의 차량 상태를 상기 제2 ADV의 상기 제2 감지 결과에서 감지된 상기 제1 차량과 연관되는 감지 데이터로 대체하는 단계를 포함하는 기계 판독 가능 매체.
  15. 제10항에 있어서,
    상기 동작은,
    상기 제2 ADV와 상기 제1 ADV 사이의 최소 거리 버퍼를 기설정된 플래툰 거리까지 감소시키는 단계를 더 포함하고,
    상기 제2 궤적은 상기 제1 ADV와 상기 제2 ADV 사이의 기설정된 플래툰 거리에 의해 계획되는 기계 판독 가능 매체.
  16. 제10항에 있어서,
    수신된 상기 제1 ADV의 차량 상태는 전역 좌표계에서의 상기 제1 ADV의 위치, 상기 제1 ADV의 속도 또는 상기 제1 ADV의 전진 방향 중 하나 또는 복수를 포함하는 기계 판독 가능 매체.
  17. 제10항에 있어서,
    상기 동작은,
    상기 제2 ADV와 하나 또는 복수의 인식된 장애물 사이의 하나 또는 복수의 최소 거리 버퍼가 상대적으로 변하지 않도록 유지하는 단계를 더 포함하는 기계 판독 가능 매체.
  18. 제10항에 있어서,
    상기 동작은,
    상기 제2 ADV의 바로 뒤에 위치한 제3 ADV에 제2 차량 상태, 상기 제2 감지 결과, 및 상기 제2 ADV의 상기 제2 궤적을 표현하는 메타데이터를 전송하는 단계를 더 포함하고,
    상기 제3 ADV는 상기 제2 차량 상태, 상기 제2 감지 결과 및 상기 메타데이터를 이용하여 플래툰 방식으로 상기 제2 ADV를 뒤따르는 기계 판독 가능 매체.
  19. 데이터 처리 시스템으로서,
    프로세서; 및
    상기 프로세서에 연결되고 명령어가 저장되는 메모리를 포함하고,
    상기 명령어가 상기 프로세서에 의해 실행될 경우 상기 프로세서가 동작을 실행하도록 하며, 상기 동작은,
    제2 ADV에서, 차량 대 차량(V2V) 링크를 통해 제1 ADV로부터 차량 상태 및 제1 감지 결과를 수신하는 단계 - 상기 제1 감지 결과는 상기 제1 ADV에 의해 감지된 하나 또는 복수의 장애물을 포함함 - ;
    상기 제2 ADV에서 상기 제2 ADV와 연관되는 주행 환경을 감지하도록 감지 과정을 수행하여 제2 감지 결과를 생성하는 단계;
    상기 제1 감지 결과와 상기 제2 ADV에 의해 수행된 상기 제2 감지 결과를 병합하여 제3 감지 결과를 생성하는 단계; 및
    상기 제1 ADV의 차량 상태 및 상기 제3 감지 결과에 기반하여 제2 궤적을 계획하여, 상기 제2 ADV가 플래툰 방식으로 상기 제1 ADV를 뒤따르도록 하는 단계를 포함하는 데이터 처리 시스템.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 동작은,
    상기 V2V 링크를 통해 상기 제1 ADV로부터 경로 계획 결과를 수신하는 단계 - 상기 경로 계획 결과는 상기 제1 ADV에 의해 계획된, 상기 제1 ADV가 자율적으로 주행하도록 하는 제1 궤적을 포함함 - ; 및
    상기 제1 ADV의 상기 경로 계획 결과에 의해 제공된 상기 제1 궤적에 기반하여 상기 제1 ADV의 운동을 예측하는 단계를 더 포함하는 데이터 처리 시스템.
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