KR20210030528A - 자율 주행 제어 장치 및 그 방법 - Google Patents

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김희권
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Abstract

일 실시 예에 의한 자율 주행 제어 방법은, 운전자의 주행 정보와 도로의 곡률 정보를 수집하는 단계; 상기 주행 정보에 기반하여 상기 차량의 종방향과 횡방향에 대한 각 거동이 서로 연계된 운전자의 주행 패턴을 생성하는 단계; 및 상기 주행 패턴을 구동 토크와 제동 압력에 대한 구속 조건으로 설정하여 상기 차량을 제어하는 단계;를 포함할 수 있다.

Description

자율 주행 제어 장치 및 그 방법{APPARATUS AND METHOD FOR CONTROLLING AUTONOMOUS DRIVING}
본 발명은 자율 주행 제어 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
현재 상용화되는 자율주행 차량은 운전자 보조 시스템(Advanced Driver Assistance Systems, ADAS)을 적용하여 주행 중 핸들 및 페달 조작과 같은 단순 작업에서 운전자를 자유롭게 해 줄 뿐만 아니라 운전자의 부주의로 인한 사고를 미연에 방지할 수 있어 최근 사람들의 관심이 증가하고 있다.
그러나, 일반적인 운전자 보조 시스템은 차량의 종방향과 횡방향에 대한 운동을 전체적으로 표현하는 동적 지표에 관한 접근이 전무한 실정이며, 획일적인 주행 전략에 기초하여 자율 주행을 수행하므로 '험하게' 또는 '부드럽게' 운전하는 운전자의 정성적인 주행 습관을 정량적으로 산출하는데 한계가 있다.
특히, 곡선로를 주행함에 있어서 각 운동 간 연계성 내지 운전자의 다양한 주행 습관을 고려하지 아니한 채 차량의 동역학적 연산에 따라 획일적인 자율 주행을 운용할 경우, 차량의 움직임이 단속적으로 발생할 뿐만 아니라 운전자의 입장에서 실 주행과 자율 주행 간에 주행 이질감이 발생되고, 그로 인해 차량 내에 탑승한 승객의 불편도가 증가되는 문제를 초래하게 된다.
실시 예는 운전자의 평소 주행 습관을 토대로 차량의 종방향과 횡방향에 대한 각 운동이 서로 연계된 정량적인 주행 패턴을 제시하여 자율 주행과 실 주행 간 주행 이질감을 저감시킬 수 있는 자율 주행 제어 장치 및 그 방법을 제공하기 위한 것이다.
실시 예에서 해결하고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제는 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
일 실시 예는, 운전자의 주행 정보와 도로의 곡률 정보를 수집하는 단계; 상기 주행 정보에 기반하여 상기 차량의 종방향과 횡방향에 대한 각 거동이 서로 연계된 운전자의 주행 패턴을 생성하는 단계; 및 상기 주행 패턴을 구동 토크와 제동 압력에 대한 구속 조건으로 설정하여 상기 차량을 제어하는 단계;를 포함하는 자율 주행 제어 방법을 제공할 수 있다.
여기서, 상기 주행 정보는 상기 차량에 대한 운전자의 개입이 시작되는 시점부터 종료되는 시점까지 수집되는 종방향 가속도와 횡방향 가속도를 포함할 수 있다.
상기 주행 패턴을 생성하는 단계는, 상기 수집된 종방향 가속도와 횡방향 가속도를 소정의 필터에 통과시켜 노이즈를 제거하는 단계; 및 상기 노이즈가 제거된 종방향 가속도와 횡방향 가속도를 이용하여 상기 운전자의 주행 성향에 상응하는 폐곡선 형태의 다이어그램을 산출하는 단계;를 포함할 수 있다.
상기 소정의 필터는, 이동 평균 필터(Moving Average Filter, MAF) 및 저역 통과 필터(Low Pass Filter, LPF) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 수집된 곡률 정보와 상기 산출된 다이어그램에 상응하는 주행 패턴을 서로 매칭시켜 저장하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
상기 저장하는 단계는, 상기 다이어그램을 주행 상태의 변화에 따라 복수의 구간으로 구획하고, 상기 구획된 복수의 구간 내에서 종방향 가속도 및 횡방향 가속도의 경계값을 저장할 수 있다.
이때, 상기 복수의 구간은, 감속 구간, 선회 구간, 및 가속 구간을 포함할 수 있다.
상기 주행 패턴을 생성하는 단계는, 상기 도로의 곡률이 변화되면, 상기 다이어그램의 크기와 상기 종방향 가속도 및 횡방향 가속도의 경계값을 가변적으로 조정할 수 있다.
상기 차량을 제어하는 단계는, 자율 주행 중인 상기 차량에 탑재된 센서를 통해 수집된 측정 가속도와 상기 주행 패턴을 토대로 산출된 감속 시 최소 가속도 및 가속 시 최대 가속도를 서로 비교하는 단계;를 포함하고, 비교 결과, 상기 측정 가속도가 상기 최소 가속도보다 작거나 또는 최대 가속도보다 큰 경우, 상기 주행 패턴에 따라 상기 차량의 감속 또는 가속을 실행할 수 있다.
본 발명의 적어도 일 실시 예에 의하면, 차량의 종방향과 횡방향에 대한 각 거동이 서로 연계된 다이어그램을 지표로 제시하여 운전자의 평소 주행 습관과 유사한 주행 패턴을 차량에 제공할 수 있다. 이에 따라, 차량을 '험하게' 또는 '부드럽게' 운전하는 운전자의 정성적인 주행 습관을 다이어그램을 통해 정량적으로 기록하여 자율 주행에 반영하므로, 획일적인 주행 패턴에서 벗어나 운전자 맞춤형 자율 주행이 가능하며, 운전자에 의한 실제 주행과 자율 주행 간의 주행 이질감이 감소될 수 있다.
아울러, 운전자는 정량적인 데이터를 바탕으로 주행 성향에 따라 보수적인 운용에서 공격적인 운용까지 다양한 주행 패턴을 스스로 선택하는 것이 가능하며, 이에 따라 자율 주행 시 차량 운동에 대한 안정성과 경제성을 동시에 고려할 수 있게 된다.
본 실시 예에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며 언급하지 않은 또 다른 효과는 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 자율 주행 제어 장치의 개략적인 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 자율 주행 제어 장치를 통해 주행 패턴을 생성하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 도 2의 저주파 필터링 단계(S12)를 설명하기 위한 도면이다. 도 3의 (a)는 필터링 전 수집된 가속도의 실제(raw) 데이터를 바탕으로 생성한 운전자의 주행 패턴이고, 도 3의 (b)는 가속도의 raw 데이터를 선형화된 신호 파형으로 필터링하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 자율 주행 제어 장치를 통해 종방향 및 횡방향 각각에 대한 필터링된 가속도 패턴이 도시된 도면이다.
도 5는 도 2의 주행 패턴 모델링 단계(S13)를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 자율 주행 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 실시 예를 상세히 설명한다. 실시 예는 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 실시 예를 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 실시 예의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
"제1", "제2" 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는 데 사용될 수 있지만, 이러한 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로 사용된다. 또한, 실시 예의 구성 및 작용을 고려하여 특별히 정의된 용어들은 실시 예를 설명하기 위한 것일 뿐이고, 실시 예의 범위를 한정하는 것이 아니다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 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.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석될 수 있으며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명의 각 실시 형태에 관한 자율주행 제어 장치에 대해서 첨부된 도면을 참조하여 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 자율 주행 제어 장치의 개략적인 블록도이다.
도 1을 참조하면, 자율 주행 제어 장치(10)는 센서 정보 송출부(100), 지도 정보 송출부(200), 운전자 패턴 생성부(300), 및 차량 제어부(400)를 포함할 수 있다.
센서 정보 송출부(100)는 차량의 내부 및/또는 외부에 설치된 각종 센서를 통해 센서 정보를 획득하며, 카메라(camera, 110), 거리측정 센서(120), GPS 수신기(130), 및 차량 센서(140)를 포함할 수 있다.
카메라(110)는 광학계를 통해 촬영한 차량 주변의 영상 정보를 획득하고, 영상 정보에 대한 이미지 처리(노이즈 제거, 화질 및 채도 조절, 파일 압축 등)를 수행하여 차량 전방의 도로 형상 등을 인지한다.
거리측정 센서(120)는 전자기파를 사용하여 객체와의 거리나 상대속도를 측정하는 레이더(RADAR) 및/또는 빛을 이용하여 레이더가 볼 수 없는 사각지대까지 관측 가능한 라이다(LIDAR) 등으로 구현될 수 있으며, 객체에 발사한 전자기파 또는 빛의 도달시간을 측정하여 차량과 객체와의 거리를 측정한다.
GPS 수신기(130)는 지구 상공에 위치한 적어도 하나의 GPS 위성으로부터 항법 메시지를 수신하여 차량의 현재 위치 정보를 실시간으로 획득한다.
차량 센서(140)는 각종 액츄에이터에 대한 상태 정보를 주기적으로 측정하여 차량의 동적 주행특성에 관한 정보를 수집하며, 속도 센서(141), 종가속도 센서(142), 및 횡가속도 센서(143)를 포함할 수 있다.
속도 센서(141)는 차동적으로 얻어지는 차량의 휠 속도에 대한 출력 파형을 토대로 차량의 주행 속도를 감지한다.
종가속도 센서(Longitudinal G-sensor, 142)는 차량의 주행방향과 평행한 방향의 가속도(이하, 편의상 '종방향(longitudinal) 가속도'라 칭하기로 한다)를 측정하며, 운전자에 의해 조작되는 가속 페달(accelerator pedal) 또는 브레이크 페달(brake pedal)의 뎁스량에 기초하여 차량이 가속 또는 감속하는 경우 변동되는 종방향 가속도를 감지한다.
횡가속도 센서(Lateral G-sensor, 143)는 차량의 주행방향과 직교하는 방향의 가속도(이하, 편의상 '횡방향(lateral) 가속도'라 칭하기로 한다)를 측정하며, 차량의 조향이 좌우로 변경되는 경우 차량에 가해지는 횡방향 가속도를 감지한다.
지도 정보 송출부(200)는 도로의 형상, 곡률, 구배, 및 횡경사도 등에 관한 도로 정보와 상기 도로 정보에 상응하는 위치 정보가 수록된 정밀 지도(High Definition Map)를 데이터베이스(Database) 형태로 미리 저장한다.
여기서, 정밀지도는 노드(Node)와 링크(Link)로 구성된 도로망 데이터를 포함하며, 노드(Node)는 교차로, 분기점 등과 같이 도로의 속성이 바뀌는 지점을 나타내고, 링크(Link)는 노드와 노드 사이의 도로를 선형으로 나타내는 연결선을 의미한다. 이러한 도로망 데이터는 도로에 속한 각각의 차로가 갖는 물리적 특성(예컨대, 각 차로의 폭, 곡률, 구배, 경사도 등)을 사전에 측량하여 수치화한 차로 레벨의 정보를 포함한다.
센서 정보 송출부(100) 및 지도 정보 송출부(200)는 차량 네트워크(network, NW)를 통해 운전자 패턴 생성부(300) 및/또는 차량 제어부(400)와 통신을 수행할 수 있으며, 이때 차량 네트워크(NW)는 CAN(Controller Area Network), CAN-FD(CAN with Flexible Data rate), FlexRay, MOST(Media Oriented Systems Transport), TT Ethernet(Time Triggered Ethernet) 등의 다양한 차량 내 통신을 포함할 수 있다.
운전자 패턴 생성부(300)는 운전자의 주행 정보에 기반하여 차량의 종방향과 횡방향에 대한 각 거동이 서로 연계된 운전자의 주행 패턴을 생성하며, 정보 수집부(310), 운전 패턴 산출부(320), 및 저장부(330)를 포함할 수 있다.
정보 수집부(310)는 차량 네트워크(NW)를 통해 전송되는 센서 정보 및/또는 정밀 지도를 실시간으로 수집하여, 차량의 전방에 위치하는 도로의 곡률 정보와 운전자의 주행 정보를 운전 패턴 산출부(320) 및 저장부(330)로 전송할 수 있다. 이때, 정보 수집부(310)는 주행 중인 차량에 대한 운전자의 개입이 시작되는 시점부터 종료되는 시점까지의 시간 경과에 따른 차량의 주행 속도, 종방향 가속도, 및 횡방향 가속도를 수집할 수 있다.
운전 패턴 산출부(320)는 수집되는 종방향 가속도 및 횡방향 가속도에 존재하는 노이즈(예컨대, 잡음 또는 외란)를 제거하기 위해 필터링(filtering)을 수행하고, 필터링된 종방향 가속도와 횡방향 가속도를 이용하여 운전자의 주행 성향에 상응하는 다이어그램을 모델링(modeling)함으로써 주행 패턴을 산출할 수 있다. 여기서, 다이어그램은 차량의 종방향과 횡방향에 대한 각 운동을 전체적으로 표현하기 위한 하나의 수단으로, 종방향 가속도와 횡방향 가속도가 X-Y 좌표 상에 폐곡선의 형태로 표현될 수 있다.
그리고, 운전 패턴 산출부(320)는 주행 상태의 변화에 따라 다이어그램을 복수의 구간으로 구획하고, 구획된 복수의 구간 내에서 종방향 가속도 및/또는 횡방향 가속도에 대한 경계값을 산출할 수 있다.
저장부(330)는 도로의 곡률 정보와 운전자의 주행 패턴에 상응하는 다이어그램에 관한 정보(예컨대, 다이어그램의 크기, 형상, 및 경계값 등)를 서로 매칭시켜 저장할 수 있다.
차량 제어부(400)는 생성된 주행 패턴을 바탕으로 구동 토크와 제동 압력에 대한 구속 조건을 설정하여 차량의 주행을 제어하며, 가속도 비교부(410), 종방향 제어부(420), 및 횡방향 제어부(430)를 포함할 수 있다. 이때, 상기 구속 조건은 운전자의 입력을 통해 주행 패턴에 따른 자율 주행 모드가 실행됨에 따라 활성화될 수 있다.
가속도 비교부(410)는 자율 주행 중인 차량에 탑재된 가속도 센서(142, 143)를 통해 수집되는 가속도의 측정값과 상기 주행 패턴을 토대로 산출된 감속, 선회, 및 가속시 가속도의 최소값 및 최대값을 서로 비교할 수 있다. 이때, 상기 가속도는 종방향 가속도와 횡방향 가속도 각각을 포함한다.
종방향 제어부(420)는 가속도 비교부(410)의 비교 결과, 종가속도 센서(142)를 통해 수집된 종방향 가속도의 측정값이 운전자의 주행 패턴을 토대로 산출된 종방향 가속도의 최소값보다 작거나 또는 최대값보다 큰 경우, 주행 패턴에 상응하는 종방향 가속도에 기초하여 차량의 감속 및/또는 가속을 실행하기 위한 구동 토크 및/또는 제동 압력을 산출할 수 있다.
횡방향 제어부(430)는 주행 패턴에 상응하는 횡방향 가속도와 정밀 지도 상의 곡률 정보를 토대로 연산한 조향각의 변위와 조향 토크를 조향 장치(미도시)로 출력하여 차량의 선회를 제어할 수 있다.
이하에서는 도 2에 도시된 흐름도를 바탕으로, 도 3 내지 도 5를 함께 참조하여 운전자의 주행 패턴을 생성하는 방법을 보다 상세히 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 자율 주행 제어 장치를 통해 주행 패턴을 생성하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 운전자의 주행 패턴을 생성하는 단계(S10)는 종/횡방향 가속도 수집단계(S11), 저주파 필터링 단계(S12), 및 주행 패턴 모델링 단계(S13)를 포함할 수 있다.
먼저, 종가속도 센서(142)는 차량의 종방향 가속도(ax)를 실시간으로 측정하고, 횡가속도 센서(143)는 차량의 횡방향 가속도(ay)를 실시간으로 측정한다. 그리고, 종가속도 센서(142) 및 횡가속도 센서(143) 각각에서 측정된 종방향 가속도(ax) 및 횡방향 가속도(ay)는 차량 네트워크(NW)를 통해 정보 수집부(310)에 수집된다(S11).
그리고, 운전 패턴 산출부(320)는 수집된 종방향 가속도(ax) 및 횡방향 가속도(ay) 각각에 존재하는 노이즈(예컨대, 잡음 또는 외란)를 제거하기 위해 필터링(filtering)을 수행한다(S12). 이에 대한 설명은 도 3 및 도 4를 참조하여 이하에서 후술한다.
도 3은 도 2의 저주파 필터링 단계(S12)를 설명하기 위한 도면이다. 도 3의 (a)는 필터링 전 수집된 가속도의 실제(raw) 데이터를 바탕으로 생성한 운전자의 주행 패턴이고, 도 3의 (b)는 가속도의 raw 데이터를 선형화된 신호 파형으로 필터링하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 3의 (a)에 도시된 그래프의 X축은 선회시 횡방향 가속도(ay)를, Y축은 가감속시 종방향 가속도(ax)를 나타낸다. 이때, X축을 기준으로 상측은 가속 시 차량 거동을, 하측은 감속 시 차량 거동을 의미하며, Y축을 기준으로 좌측은 우회전 시 차량 거동을, 우측은 좌회전 시 차량 거동을 의미한다. 그리고, X-Y 좌표 상에 도시된 운전자의 주행 패턴(3)은 종방향 가속도(ax)와 횡방향 가속도(ay)의 raw 데이터를 합성한 가속도 벡터의 궤적과 대응된다.
도 3의 (a)와 (b)를 함께 참조하면, 차량에 탑재된 가속도 센서(142, 143)는 차량의 동적 거동에 따라 민감하게 반응하며, 차량 네트워크(NW)를 통해 정보 수집부(310)로 수집되는 가속도의 raw 데이터(1)에는 잡음, 외란 등으로 인한 노이즈(noise) 성분이 포함된다. 이러한 노이즈 성분은 가속도의 크기를 왜곡시켜 운전자의 주행 패턴(3)을 정밀하게 산출하는데 방해 요소로 작용한다.
특히, 필터링 전 수집되는 가속도의 raw 데이터(1)는 노이즈 성분으로 인해 시간의 흐름에 따라 이산적으로 분포되며(도 3의 (b) 참조), 이를 바탕으로 생성되는 운전자의 주행 패턴(3)은 불규칙적인 이동궤적의 양상을 띈다(도 3의 (a) 참조). 따라서, 도 3의 (a)에 도시된 운전자의 주행 패턴(3)에 기초하여 자율 주행을 실행할 경우, 차량에 탑승한 운전자는 올바른 신체 자세를 유지하기 어렵고 승객의 불편도가 증가하는 문제점이 초래된다.
이에, 도 3의 (b)에 도시된 바와 같이 일 실시 예에 따른 운전 패턴 산출부(320)는 소정의 필터를 사용하여 raw 데이터(1)의 노이즈 성분을 제거하고 선형화된 신호 파형(2)을 출력함으로써 가속도 크기의 왜곡을 보정할 수 있다. 여기서, 소정의 필터로는 이동 평균 필터(Moving Average Filter, MAF) 및 저역 통과 필터(Low Pass Filter, LPF) 중 적어도 하나가 적용될 수 있다.
이동 평균 필터(MAF)는 수집되는 raw 데이터(1)의 동적인 변화량을 반영하기 위해 매 샘플링 구간 마다 이동 평균값을 산출하여 잡음 등에 대한 필터링을 수행할 수 있다. 그리고, 저역 통과 필터(LPF)는 고주파 대역의 노이즈 성분을 차단하고, 저주파 대역의 가속도만을 통과시켜 필터링을 수행할 수 있다. 이때, 운전 패턴 산출부(320)는 이동 평균 필터(MAF) 및/또는 저역 통과 필터(LPF)를 적용 시 발생되는 시간 지연은 고려하지 않을 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 자율 주행 제어 장치를 통해 종방향 및 횡방향 각각에 대한 필터링된 가속도 패턴이 도시된 도면이다.
도 4를 참조하면, 운전 패턴 산출부(320)는 정보 수집부(310)에 의해 수집되는 종방향 가속도(ax) 및 횡방향 가속도(ay) 각각의 raw 데이터(11, 21)에 포함된 노이즈 성분을 제거하여 선형화된 가속도 신호 파형(12, 22)을 생성할 수 있다. 이때, 도 4에 도시된 그래프의 X축은 시간, Y축은 가속도를 나타내며, 가속도는 G-포스(Gravitational force) 단위(unit)로 표현될 수 있다.
운전 패턴 산출부(320)는 횡가속도 센서(143)를 통해 수집되는 횡방향 가속도(ay)의 raw 데이터(11)를 전술한 필터에 통과시켜 노이즈가 제거된 횡방향 가속도 신호 파형(12)을 출력할 수 있다.
운전 패턴 산출부(320)는 종가속도 센서(142)를 통해 수집되는 종방향 가속도(ax)의 raw 데이터(21)를 전술한 필터에 통과시켜 노이즈가 제거된 종방향 가속도 신호 파형(22)을 출력할 수 있다.
또한, 운전 패턴 산출부(320)는 출력되는 가속도 신호 파형(11, 12)을 주행 상태의 변화에 따라 복수의 구간으로 구획하고, 구획된 복수의 구간 내에서 종방향 가속도(ax) 및/또는 횡방향 가속도(ay)에 대한 경계값을 산출할 수 있다.
여기서, 복수의 구간은 차량의 제어 상태가 천이되는 A, B, 및 C점을 기준으로, 감속 구간(O-A), 선회 구간(A-B), 및 가속 구간(B-C)으로 구획될 수 있다. 예컨대, A점은 곡선로의 진입 지점, B점은 곡선로의 최대 곡률 지점, C점은 곡선로의 탈출 지점에 해당되고, O점은 차량의 현재 위치에 대응될 수 있다. 그리고, 경계값은 감속 구간(O-A)에서 종방향 가속도의 최소값(ax_min), 선회 구간(A-B)에서 횡방향 가속도의 최대값(ay_max), 및 가속 구간(B-C)에서 종방향 가속도의 최대값(ax_max)을 포함할 수 있다.
다시 도 2로 돌아와서, 운전 패턴 산출부(320)는 전술한 필터를 통과하여 출력되는 종방향 가속도와 횡방향 가속도를 토대로 운전자의 주행 성향에 상응하는 다이어그램을 모델링(modeling)할 수 있다(S13). 이에 대한 설명은 도 5를 참조하여 이하에서 후술한다.
도 5는 도 2의 주행 패턴 모델링 단계(S13)를 설명하기 위한 도면이다. 도 5에 도시된 그래프의 X축, Y축의 속성은 도 3의 (a)에 도시된 그래프의 X축, Y축의 속성과 동일하므로 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 5를 참조하면, 운전 패턴 산출부(320)는 노이즈가 제거된 종방향 가속도(ax)와 횡방향 가속도(ay)에 기반하여, X-Y 좌표 상에 운전자의 주행 성향에 상응하는 폐곡선 형태의 다이어그램(30)을 산출할 수 있다.
여기서, 다이어그램(30)은 곡선로를 주행하는 차량의 종방향과 횡방향에 대한 각 운동의 연계성을 전체적으로 표현하기 위한 하나의 수단으로, 운전자의 주행 패턴과 대응된다.
운전 패턴 산출부(320)는 일 예로, 오실로스코프(oscilloscope)의 X축 및 Y축 각각에 도 4에 도시된 횡방향 가속도 신호 파형(12) 및 종방향 가속도 신호 파형(22)을 각각 입력하여 완전한 리사주 도형(Lissajous figure)이 출력될 때까지 반복적으로 수행함으로써 폐곡선 형태의 다이어그램(30)을 생성할 수 있다. 여기서, 리사주 도형은 X축 및 Y축에 입력되는 서로 다른 두 신호의 위상 차와 주파수 비 등에 따라 나타나는 특징적인 패턴을 말한다.
이때, 다이어그램(30)은 운전자의 주행 성향에 따라 다양한 형상의 패턴으로 생성될 수 있다. 소정의 곡선로를 주행하는 운전자의 주행 성향은 크게 공격적(Aggressive), 보통(Normal), 또는 방어적(Defensive) 성향으로 분류될 수 있으며, 운전 패턴 산출부(320)는 곡선로의 진입 지점(A)과 탈출 지점(C) 사이에서 발생하는 운전자의 안전 마진에 따라 원(round), 마름모(rhombus) 또는 크로스(cross) 형상의 폐곡선을 산출할 수 있다. 즉, 곡선로에서 코너링을 시도하는 운전자의 행동 패턴에 따라, 공격적인 주행 성향은 1점 쇄선으로 도시된 원 형상의 '패턴 1', 보통의 주행 성향은 점선으로 도시된 마름모 형상의 '패턴 2', 방어적인 주행 성향은 실선으로 도시된 크로스 형상의 '패턴 3'으로 각각 모델링될 수 있다.
그리고, 저장부(330)는 하기의 표 1과 같이 해당 도로의 곡률 정보와 운전자의 주행 패턴에 관한 속성 정보를 서로 매칭시켜 저장 및 관리할 수 있다.
Figure pat00001
표 1을 참조하면, 저장부(330)는 카메라(100)를 통해 차량 전방에 소정의 곡률을 갖는 곡선로가 검출되면, 정보 수집부(310)를 통해 수신한 도로에 관한 정보-예컨대, 곡선로의 정밀지도 상 위치(P), 해당 도로의 곡률(r), 및 곡선로에 진입하기 전 차량의 주행속도(V)-와 운전 패턴 산출부(320)에 의해 산출된 운전자의 주행 패턴에 관한 속성 정보-예컨대, 주행 패턴의 형상, 운전자의 주행 성향, 및 경계값(ax_min, ay_max, ax_max) 등-를 데이터베이스(DB) 형태로 저장할 수 있다. 이때, 저장부(330)는 도로의 곡률 또는 운전자의 주행 성향을 기준으로 상기 저장된 정보들을 분류 내지 관리할 수 있다.
이러한 저장부(330)는 플래시 메모리(flash memory), 하드디스크(hard disk), SD 카드(Secure Digital Card), 램(Random Access Memory, RAM), 롬(Read Only Memory, ROM), 웹 스토리지(web storage) 등의 저장매체 중 어느 하나 이상의 저장매체로 구현될 수 있다.
한편, 운전 패턴 산출부(320)는 저장부(330)에 미리 저장된 도로 및 주행 패턴에 관한 속성 정보를 독출하여 운전자의 주행 패턴을 재산출할 수 있다. 운전 패턴 산출부(320)는 정보 수집부(310)로부터 수집되는 곡률 정보와 저장부(330)에 미리 저장된 곡률 정보 간의 비료를 통해, 다이어그램(30)의 크기와 경계값(ax_min, ay_max, ax_max)을 가변적으로 조정하여 운전자의 주행 패턴을 재산출할 수 있다. 이때, 운전 패턴 산출부(320)는 도로의 곡률 비(α)를 튜닝 계수로 설정할 수 있으나, 본 발명의 범주가 반드시 이에 국한되는 것은 아니다.
일 예로, 운전자의 입력에 의해 공격적인 주행 패턴에 따른 자율 주행 모드가 실행되는 도중에 정보 수집부(310)를 통해 차량 전방에 r4의 곡률 값을 갖는 곡선로가 검출된다고 가정하면, 운전 패턴 산출부(320)는 저장부(330)에 미리 저장된 '패턴 1'에 관한 정보를 독출하고(표 1 참조), 도로의 곡률 비(α= r4/r1)에 비례하여 다이어그램(30)의 크기 내지 경계값(a11, a12, a13)이 증가 또는 감소되도록 운전자의 주행 패턴을 다시 산출할 수 있다. 이때, 다이어그램(30)의 전체적인 형상(또는, 운전자의 주행 성향)은 그대로 유지될 수 있다.
또한, 운전 패턴 산출부(320)는 저장부(330)에 특정 곡선로에 대한 주행 패턴이 미리 저장된 상태라도, 운전자의 선택에 따라 상기 저장된 주행 패턴을 갱신할 수 있다. 운전 패턴 산출부(320)는 정보 수집부(310)를 통해 새로이 수집되는 운전자의 행동 패턴에 기반하여 생성된 폐곡선과 저장부(330)에 미리 저장된 폐곡선 간의 평균값을 연산하여 보정된 폐곡선을 생성하고, 운전자의 주행 패턴을 상기 보정된 폐곡선 형태의 다이어그램으로 갱신할 수 있다. 이때, 저장부(330)는 이전에 저장된 폐곡선을 삭제하고 보정된 폐곡선을 디폴트 값으로 설정하여 초기화할 수도 있으며, 이에 따라 다이어그램(30)의 전체적인 형상은 유지 또는 변경될 수 있다. 예컨대, 주행 패턴을 갱신함에 따라, 공격적인(Aggressive) 또는 방어적인(Defensive) 주행 성향이 보통의(Normal) 주행 성향으로 변경될 수 있다.
전술한 바와 같이, 운전자 패턴 생성부(300)는 종방향과 횡방향에 대한 각 거동이 서로 연계된 다이어그램을 지표로 제시하여 운전자의 평소 주행 습관과 유사한 주행 패턴을 차량에 제공할 수 있다. 즉, 차량을 '험하게' 또는 '부드럽게' 운전하는 운전자의 정성적인 주행 습관을 다이어그램을 통해 정량적으로 기록하여 자율 주행에 반영하므로, 획일적인 주행 패턴에서 벗어나 운전자 맞춤형 자율 주행이 가능하며, 운전자에 의한 실제 주행과 자율 주행 간의 주행 이질감이 감소될 수 있다. 특히, 다이어그램의 변화를 통하여 곡선로에서 종방향과 횡방향의 가속도량을 운전자의 평소 주행 습관에 맞게 유지할 수 있으므로 자율 주행 차량에 탑승한 승객의 주행 불편감을 최소화할 수 있다.
아울러, 운전자는 정량적인 데이터를 바탕으로 주행 성향에 따라 보수적인 운용에서 공격적인 운용까지 다양한 주행 패턴을 스스로 선택하는 것이 가능하며, 이에 따라 자율 주행 시 차량 운동에 대한 안정성과 경제성을 동시에 고려할 수 있게 된다.
이하에서는, 도 6을 참조하여 전술한 주행 패턴을 토대로 차량의 자율 주행을 실행하는 방법을 설명하기로 한다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 자율 주행 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
먼저, 운전자 패턴 생성부(300)는 운전자의 주행 정보와 차량의 전방에 위치하는 도로의 곡률 정보를 수집할 수 있다(S5). 이때, 운전자의 주행 정보는 차량에 대한 운전자의 개입이 시작되는 시점부터 종료되는 시점까지의 시간 경과에 따른 차량의 주행 속도, 종방향 가속도, 및 횡방향 가속도를 포함할 수 있다.
이후, 운전자 패턴 생성부(300)는 수집되는 종방향 가속도 및 횡방향 가속도에 존재하는 노이즈 성부를 제거하기 위해 필터링(filtering)을 수행하고, 필터링된 종방향 가속도와 횡방향 가속도를 이용하여 운전자의 주행 성향에 상응하는 폐곡선 형태의 다이어그램을 모델링(modeling)함으로써 주행 패턴을 산출할 수 있다(S10). 여기서, 주행 패턴은 운전자의 주행 성향에 따라 원, 마름모, 또는 크로스 형상의 다이어그램으로 모델링되며, 이에 대한 상세한 설명은 도 2 내지 도 5를 참조하여 전술하였는바 중복되는 설명을 피하기 위하여 생략하기로 한다.
그리고, 운전자 패턴 생성부(300)는 도로의 곡률 정보와 운전자의 주행 패턴에 상응하는 다이어그램에 관한 정보(예컨대, 다이어그램의 크기, 형상, 및 경계값 등)를 서로 매칭시켜 DB(Database)에 저장할 수 있다(S15). 여기서, 다이어그램의 크기 내지 형상은 운전자의 주행 성향에 따라 달라지며, 경계값은 주행 상태의 변화에 따라 구획된 각 구간(예컨대, 감속, 선회, 및 가속 구간) 내에서 종방향 가속도 및 횡방향 가속도의 최소값 및 최대값을 의미한다.
이후, 운전자 패턴 생성부(300)는 DB에 저장된 곡률 정보와 새로 수집되는 곡률 정보 간의 변동 여부를 판단할 수 있다(S20).
만일, 도로의 곡률 정보에 변동이 발생한 경우(S20의 YES), 운전자 패턴 생성부(300)는 DB에 저장된 주행 패턴에 관한 정보를 독출하여 운전자의 주행 패턴을 재산출할 수 있다. 운전자 패턴 생성부(300)는 도로의 곡률 비(α)를 튜닝 계수로 설정하여, DB에 저장된 다이어그램의 크기와 종방향 및 횡방향 가속도의 경계값이 증감되도록 가변적으로 조정할 수 있다.
반면에, 도로의 곡률 정보에 변동이 발생하지 않은 경우(S20의 NO), 운전자 패턴 생성부(300)는 운전자의 선택에 따라 DB에 저장된 주행 패턴의 갱신 여부를 판단할 수 있다(S25).
만일, 운전자가 주행 패턴에 대한 갱신을 요구하면(S25의 YES), 운전자 패턴 생성부(300)는 새로이 수집되는 운전자의 행동 패턴에 기반하여 생성된 폐곡선과 DB에 미리 저장된 폐곡선 간의 평균값을 연산하여 보정된 폐곡선을 생성하고, 운전자의 주행 패턴을 상기 보정된 폐곡선 형태의 다이어그램으로 갱신할 수 있다.
이후, 운전자 패턴 생성부(300)는 DB에 저장, 재산출, 또는 갱신된 주행 패턴을 차량 제어부(400)로 송신하고, 차량 제어부(400)는 현재 차량의 주행 모드가 자율 주행 모드인지 여부를 판단한다(S30).
만일, 현재 주행 모드가 자율 주행 모드가 아닌 경우(S30의 NO) S5 단계로 회귀하여, 수동 주행 모드를 통해 운전자의 주행 정보와 도로의 곡률 정보를 계속하여 수집할 수 있다.
반면에, 현재 주행 모드가 자율 주행 모드로 판명된 경우(S30의 YES) 차량 제어부(400)는 운전자 패턴 모드를 실행하여 상기 주행 패턴을 차량 제어의 구속 조건으로 활성화할 수 있다(S35).
차량 제어부(400)는 차량에 탑재된 가속도 센서(142, 143)를 통해 수집되는 가속도의 측정값(ameasure)과 상기 주행 패턴을 토대로 산출된 감속, 선회, 및 가속시 가속도의 최소값(amin) 및 최대값(amax)을 서로 비교할 수 있다(S40). 이때, 상기 가속도는 종방향 가속도와 횡방향 가속도 각각을 포함할　수　있다.
만일, 가속도 센서(142, 143)를 통한 가속도의 측정값(ameasure)이 운전자 패턴 생성부(300)에 의해 산출된 가속도의 최소값(amin) 이상 최대값(amax) 이하의 범위에 해당되면(S40의 YES), 현재 가속도의 측정값(ameasure)을 그대로 유지한 채(S45) 차량의 감속 및/또는 가속을 실행하기 위한 구동 토크 및/또는 제동 압력을 산출할 수 있다(S55).
반면에, 가속도 센서(142, 143)를 통한 가속도의 측정값(ameasure)이 운전자 패턴 생성부(300)에 의해 산출된 가속도의 최소값(amin)보다 작거나 또는 최대값(amax)보다 큰 경우(S40의 NO), 주행 패턴의 경계값(ax_min, ay_max, ax_max)을 차량의 감속 또는 가속 한계로 설정하고(S50) 도 5에 도시된 주행 패턴의 궤적을 따라 차량의 자율 주행이 실행되도록 상응하는 구동 토크 및/또는 제동 압력을 산출할 수 있다(S55).
결국, 운전자 패턴 생성부(300)를 통해 산출된 주행 패턴은 자율 주행 차량의 감가속에 대한 구속 조건으로 설정되며, 차량 제어부(400)는 곡선로의 감속, 선회, 및 가속시 DB에 저장된 주행 패턴의 종방향 및 횡방향 가속도의 범위를 넘지 않는 범위 내에서 차량의 자율 주행을 실행시킬 수 있다.
상술한 실시 예에 따른 자율 주행 제어 방법은 컴퓨터에서 실행되기 위한 프로그램으로 제작되어 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체에 저장될 수 있으며, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 포함될 수 있다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고, 상술한 방법을 구현하기 위한 기능적인(function) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 실시예가 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.
실시 예와 관련하여 전술한 바와 같이 몇 가지만을 기술하였지만, 이외에도 다양한 형태의 실시가 가능하다. 앞서 설명한 실시 예들의 기술적 내용들은 서로 양립할 수 없는 기술이 아닌 이상은 다양한 형태로 조합될 수 있으며, 이를 통해 새로운 실시 형태로 구현될 수도 있다.
본 발명은 본 발명의 정신 및 필수적 특징을 벗어나지 않는 범위에서 다른 특정한 형태로 구체화될 수 있음은 통상의 기술자에게 자명하다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.

Claims (19)

  1. 운전자의 주행 정보와 도로의 곡률 정보를 수집하는 단계;
    상기 주행 정보에 기반하여 상기 차량의 종방향과 횡방향에 대한 각 거동이 서로 연계된 운전자의 주행 패턴을 생성하는 단계; 및
    상기 주행 패턴을 구동 토크와 제동 압력에 대한 구속 조건으로 설정하여 상기 차량을 제어하는 단계;를 포함하는 자율 주행 제어 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 주행 정보는,
    상기 차량에 대한 운전자의 개입이 시작되는 시점부터 종료되는 시점까지 수집되는 종방향 가속도와 횡방향 가속도를 포함하는, 자율 주행 제어 방법.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 주행 패턴을 생성하는 단계는,
    상기 수집된 종방향 가속도와 횡방향 가속도를 소정의 필터에 통과시켜 노이즈를 제거하는 단계; 및
    상기 노이즈가 제거된 종방향 가속도와 횡방향 가속도를 이용하여 상기 운전자의 주행 성향에 상응하는 폐곡선 형태의 다이어그램을 산출하는 단계;를 포함하는, 자율 주행 제어 방법.
  4. 제3 항에 있어서,
    상기 소정의 필터는,
    이동 평균 필터(Moving Average Filter, MAF) 및 저역 통과 필터(Low Pass Filter, LPF) 중 적어도 하나를 포함하는, 자율 주행 제어 방법.
  5. 제3 항에 있어서,
    상기 수집된 곡률 정보와 상기 산출된 다이어그램에 상응하는 주행 패턴을 서로 매칭시켜 저장하는 단계;를 더 포함하는, 자율 주행 제어 방법.
  6. 제5 항에 있어서,
    상기 저장하는 단계는,
    상기 다이어그램을 주행 상태의 변화에 따라 복수의 구간으로 구획하고, 상기 구획된 복수의 구간 내에서 종방향 가속도 및 횡방향 가속도의 경계값을 저장하는, 자율 주행 제어 방법.
  7. 제6 항에 있어서,
    상기 복수의 구간은,
    감속 구간, 선회 구간, 및 가속 구간을 포함하는, 자율 주행 제어 방법.
  8. 제6 항에 있어서,
    상기 주행 패턴을 생성하는 단계는,
    상기 도로의 곡률이 변화되면, 상기 다이어그램의 크기와 상기 종방향 가속도 및 횡방향 가속도의 경계값을 가변적으로 조정하는, 자율 주행 제어 방법.
  9. 제1 항에 있어서,
    상기 차량을 제어하는 단계는,
    자율 주행 중인 상기 차량에 탑재된 센서를 통해 수집된 측정 가속도와 상기 주행 패턴을 토대로 산출된 감속 시 최소 가속도 및 가속 시 최대 가속도를 서로 비교하는 단계;를 포함하고,
    비교 결과, 상기 측정 가속도가 상기 최소 가속도보다 작거나 또는 최대 가속도보다 큰 경우, 상기 주행 패턴에 따라 상기 차량의 감속 또는 가속을 실행하는, 자율 주행 제어 방법.
  10. 프로세서에 의해 실행되는 것을 통하여, 제1 항 내지 제 9항 중 어느 한 항에 기재된 자율 주행 제어 방법을 실현하는 응용 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.
  11. 운전자의 주행 정보와 도로의 곡률 정보를 수집하고, 상기 주행 정보에 기반하여 상기 차량의 종방향과 횡방향에 대한 각 거동이 서로 연계된 운전자의 주행 패턴을 생성하는 운전자 패턴 생성부; 및
    상기 주행 패턴을 구동 토크와 제동 압력에 대한 구속 조건으로 설정하여 상기 차량을 제어하는 차량 제어부;를 포함하는 자율 주행 제어 장치.
  12. 제11 항에 있어서,
    상기 주행 정보는,
    상기 차량에 대한 운전자의 개입이 시작되는 시점부터 종료되는 시점까지 수집되는 종방향 가속도와 횡방향 가속도를 포함하는, 자율 주행 제어 장치.
  13. 제12 항에 있어서,
    상기 운전자 패턴 생성부는,
    상기 수집된 종방향 가속도와 횡방향 가속도를 소정의 필터에 통과시켜 노이즈를 제거하고, 상기 노이즈가 제거된 종방향 가속도와 횡방향 가속도를 이용하여 상기 운전자의 주행 성향에 상응하는 폐곡선 형태의 다이어그램을 산출하는 운전 패턴 산출부;를 포함하는, 자율 주행 제어 장치.
  14. 제13 항에 있어서,
    상기 소정의 필터는,
    이동 평균 필터(Moving Average Filter, MAF) 및 저역 통과 필터(Low Pass Filter, LPF) 중 적어도 하나를 포함하는, 자율 주행 제어 장치.
  15. 제13 항에 있어서,
    상기 운전자 패턴 생성부는,
    상기 수집된 곡률 정보와 상기 산출된 다이어그램에 상응하는 주행 패턴을 서로 매칭시켜 저장하는 저장부;를 더 포함하는, 자율 주행 제어 장치.
  16. 제15 항에 있어서,
    상기 저장부는,
    상기 다이어그램을 주행 상태의 변화에 따라 복수의 구간으로 구획하고, 상기 구획된 복수의 구간 내에서 종방향 가속도 및 횡방향 가속도의 경계값을 저장하는, 자율 주행 제어 장치.
  17. 제16 항에 있어서,
    상기 복수의 구간은,
    감속 구간, 선회 구간, 및 가속 구간을 포함하는, 자율 주행 제어 장치.
  18. 제16 항에 있어서,
    상기 운전 패턴 산출부는,
    상기 도로의 곡률이 변화되면, 상기 다이어그램의 크기와 상기 종방향 가속도 및 횡방향 가속도의 경계값을 가변적으로 조정하는, 자율 주행 제어 장치.
  19. 제11 항에 있어서,
    상기 차량 제어부는,
    자율 주행 중인 상기 차량에 탑재된 센서를 통해 수집된 측정 가속도와 상기 주행 패턴을 토대로 산출된 감속 시 최소 가속도 및 가속 시 최대 가속도를 서로 비교하는 가속도 비교부;를 포함하고,
    비교 결과, 상기 측정 가속도가 상기 최소 가속도보다 작거나 또는 최대 가속도보다 큰 경우, 상기 주행 패턴에 따라 상기 차량의 감속 또는 가속을 실행하는, 자율 주행 제어 장치.
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102021203057A1 (de) * 2021-03-26 2022-09-29 Volkswagen Aktiengesellschaft Segmentbasierte Fahreranalyse und individualisierte Fahrerassistenz
CN113401125B (zh) * 2021-07-29 2022-10-11 中国第一汽车股份有限公司 纵向跟车控制方法、装置、电子设备及存储介质
CN113968231B (zh) * 2021-12-09 2022-08-09 吉林大学 一种符合驾驶员习惯的智能驾驶员模型参数确定方法

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012081897A (ja) * 2010-10-13 2012-04-26 Toyota Motor Corp 走行支援装置
US9944297B2 (en) * 2014-01-10 2018-04-17 E-Novia S.R.L. System and method for estimating the driving style of a vehicle
JP6204865B2 (ja) * 2014-03-31 2017-09-27 日立オートモティブシステムズ株式会社 車両の運動制御システム、車両、および、プログラム
JP6368957B2 (ja) * 2016-05-10 2018-08-08 本田技研工業株式会社 車両制御システム、車両制御方法、および車両制御プログラム
KR20180067830A (ko) * 2016-12-13 2018-06-21 엘지전자 주식회사 자율 주행 차량 제어 시스템 및 그 방법
DE102017215592A1 (de) * 2017-09-05 2019-03-07 Volkswagen Aktiengesellschaft Fahrassistenzvorrichtung eingerichtet zur teilautonomen und vollautonomen Führung eines Kraftfahrzeugs, Verfahren und Kraftfahrzeug
DE102017215595B4 (de) * 2017-09-05 2019-06-13 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren zur Berechnung einer Referenztrajektorie mit einer Angabe zu einem Verlauf einer Referenzgeschwindigkeit entlang einer vorbestimmten Referenzlinie
JP2019043495A (ja) * 2017-09-07 2019-03-22 株式会社デンソー 自動運転調整装置、自動運転調整システム、及び自動運転調整方法
KR102374919B1 (ko) * 2017-10-16 2022-03-16 주식회사 만도모빌리티솔루션즈 자율주행 지원 장치 및 방법
EP3476681A1 (en) * 2017-10-26 2019-05-01 Ningbo Geely Automobile Research & Development Co. Ltd. An autonomous driving vehicle
KR20190054374A (ko) * 2017-11-13 2019-05-22 한국전자통신연구원 주행 경험 정보를 이용한 자율주행 학습 장치 및 방법
US11130497B2 (en) * 2017-12-18 2021-09-28 Plusai Limited Method and system for ensemble vehicle control prediction in autonomous driving vehicles
KR102104900B1 (ko) * 2017-12-19 2020-04-27 엘지전자 주식회사 차량에 구비된 차량 제어 장치 및 차량의 제어방법
US20200031361A1 (en) * 2018-07-25 2020-01-30 Continental Powertrain USA, LLC Autonomous Efficient Driving Strategy Using Behavior-Based Learning
US11358605B2 (en) * 2018-09-10 2022-06-14 Here Global B.V. Method and apparatus for generating a passenger-based driving profile
JP6892516B2 (ja) * 2018-09-28 2021-06-23 バイドゥ ドットコム タイムス テクノロジー （ベイジン） カンパニー リミテッド 列挙に基づく自動運転車両の３ポイントターン計画
US11072338B2 (en) * 2019-06-24 2021-07-27 Here Global B.V. Method, apparatus, and system for providing road curvature data
US20200406894A1 (en) * 2019-06-28 2020-12-31 Zoox, Inc. System and method for determining a target vehicle speed
US11548520B2 (en) * 2019-10-11 2023-01-10 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Control of autonomous vehicles adaptive to user driving preferences

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