KR20210065391A

KR20210065391A - 자율주행시스템에서 장애물을 탐지하여 주행하는 방법

Info

Publication number: KR20210065391A
Application number: KR1020190154048A
Authority: KR
Inventors: 김철승; 차성훈
Original assignee: 엘지전자 주식회사
Priority date: 2019-11-27
Filing date: 2019-11-27
Publication date: 2021-06-04

Abstract

본 명세서의 일 양상은, 자율주행시스템에서 차량이 장애물을 탐지하여 주행하는 방법에 있어서, 근거리용 센서를 통해, 탐지되는 제1 탐지영역의 장애물의 위치, 깊이, 높이 또는 크기를 포함하는 제1 센싱정보를 획득하는 단계; 원거리용 센서를 통해, 탐지되는 제2 탐지영역의 장애물의 위치, 깊이, 높이 또는 크기를 포함하는 제2 센싱정보를 획득하는 단계; 상기 제1 센싱정보에 근거하여, 상기 제1 탐지영역을 주행하기 위한, 예비동작을 수행하는 예비동작 영역을 설정하는 단계; 상기 제2 센싱정보에 근거하여, 상기 제2 탐지영역을 주행하기 위한, 액션동작을 수행하는 액션동작 영역을 설정하는 단계; 및 상기 예비동작 영역 및 상기 액션동작 영역에 근거하여, 상기 제1 탐지영역 및 상기 제2 탐지영역을 주행하기 위한, 주행경로를 설정하는 단계; 를 포함하며, 이를 통해, 차량은 장애물을 탐지하여 주행할 수 있다.
본 명세서의 자율 주행 차량, 사용자 단말기 및 서버 중 하나 이상이 인공지능(Artificial Intelligence) 모듈, 드론 (Unmmanned Aerial Vehicle, UAV) 로봇, 증강 현실 (Augmented Reality, AR) 장치, 가상 현실(Virtual reality, VR) 장치, 5G 서비스와 관련된 장치 등과 연계될 수 있다.

Description

자율주행시스템에서 장애물을 탐지하여 주행하는 방법{METHOD OF DRIVING AND DETECTING A OBSTACLE IN AUTONOMOUS DRIVING SYSTEM}

본 명세서는 자율주행시스템에 관한 것으로서 도로상에 다수의 장애물이 존재할 때 자율 주행하는 방법 및 이를 위한 장치이다.

자동차는 사용되는 원동기의 종류에 따라, 내연기관(internal combustion engine) 자동차, 외연기관(external combustion engine) 자동차, 가스터빈(gas turbine) 자동차 또는 전기자동차(electric vehicle) 등으로 분류될 수 있다.

자율주행자동차(Autonomous Vehicle)란 운전자 또는 승객의 조작 없이 자동차 스스로 운행이 가능한 자동차를 말하며, 자율주행시스템(Automated Vehicle & Highway Systems)은 이러한 자율주행자동차가 스스로 운행될 수 있도록 모니터링하고 제어하는 시스템을 말한다.

본 명세서의 목적은, 자율주행시스템에서 장애물을 탐지하여 주행하는 방법을 제안한다.

또한, 본 명세서의 목적은, 자율주행시스템에서 원거리용 센서 및 근거리용 센서를 통해, 장애물을 탐지하여 주행하는 방법을 제안한다.

본 명세서가 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 이하의 발명의 상세한 설명으로부터 본 명세서가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 명세서의 일 양상은, 자율주행시스템에서 차량이 장애물을 탐지하여 주행하는 방법에 있어서, 근거리용 센서를 통해, 탐지되는 제1 탐지영역의 장애물의 위치, 깊이, 높이 또는 크기를 포함하는 제1 센싱정보를 획득하는 단계; 원거리용 센서를 통해, 탐지되는 제2 탐지영역의 장애물의 위치, 깊이, 높이 또는 크기를 포함하는 제2 센싱정보를 획득하는 단계; 상기 제1 탐지영역을 주행하기 위한, 예비동작을 수행하는 예비동작 영역을 설정하는 단계; 상기 제2 탐지영역을 주행하기 위한, 액션동작을 수행하는 액션동작 영역을 설정하는 단계; 및 상기 예비동작 영역 및 상기 액션동작 영역에 근거하여, 상기 제1 탐지영역 및 상기 제2 탐지영역을 주행하기 위한, 주행경로를 설정하는 단계; 를 포함할 수 있다.

또한, 상기 근거리용 센서가 출사하는 빛이 지표면과 이루는 각도는 상기 원거리용 센서가 출사하는 빛이 지표면과 이루는 각도보다 고각도를 형성할 수 있다.

또한, 상기 주행경로는 상기 차량의 바퀴의 반경길이에 근거하여, 상기 차량이 상기 제1 탐지영역의 장애물 또는 상기 제2 탐지영역의 장애물을 통과할 수 있는 경로일 수 있다.

또한, 상기 제2 탐지영역을 주행 중인 또는 주행했던 차량에게, 상기 제2 탐지영역의 장애물과 관련된 센싱정보를 요청하는 요청메시지를 전송하는 단계; 및 상기 제2 탐지영역을 주행 중인 또는 주행했던 차량으로부터, 상기 요청메시지의 응답으로서 상기 제2 탐지영역의 장애물 정보를 수신하는 단계; 를 더 포함할 수 있다.

또한, 서버로, 상기 제2 센싱정보 또는 상기 제2 탐지영역의 장애물 정보를 전송하는 단계; 및 상기 서버로부터, 상기 서버가 예측한 제2 탐지영역의 장애물 정보를 수신하는 단계; 를 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 주행경로는 상기 서버가 예측한 제2 탐지영역의 장애물 정보에 근거하여, 설정될 수 있다.

또한, 상기 주행경로는 상기 제1 탐지영역의 장애물의 위치 또는 상기 제2 탐지영역의 장애물의 위치와 대응되는 테이블에 근거하여, 설정될 수 있다.

또한, 상기 주행경로 상에 위치하는 차량에게, 이동을 요청하는 이동요청 메시지를 전송하는 단계; 및 상기 주행경로 상에 위치하는 차량으로부터, 상기 이동요청 메시지의 응답으로서 이동 응답메시지를 수신하는 단계; 를 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 이동요청 메시지는 상기 차량이 상기 주행경로를 주행하기 위한 시간값을 포함할 수 있다.

또한, 상기 이동 응답메시지는 상기 주행경로 상에 위치하는 차량이 이동을 수행할 수 있음을 나타내는 수락메시지 또는 이동을 수행할 수 없음을 나타내는 거절메시지를 포함하고, 상기 수락메시지에 근거하여, 상기 주행경로 상에 위치하는 차량의 주행예정 경로 정보를 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 이동 응답메시지에 근거하여, 상기 주행경로를 재설정하는 단계; 를 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 주행경로에 근거하여, 제어동작을 수행하는 단계; 및 서버로, 상기 근거리용 센서를 통해, 생성된 상기 주행경로의 장애물과 관련된 정보를 전송하는 단계; 를 더 포함할 수 있다.

본 명세서의 또 다른 일 양상은, 자율주행시스템에서 장애물을 탐지하여 주행하는 방법을 수행하는 차량에 있어서, 근거리용 센서; 원거리용 센서; 송수신기(transceiver); 메모리; 및 상기 센서, 상기 송수신기 및 상기 메모리를 제어하는 프로세서;를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 근거리용 센서를 통해, 탐지되는 제1 탐지영역의 장애물의 위치, 깊이, 높이 또는 크기를 포함하는 제1 센싱정보를 획득하고, 상기 원거리용 센서를 통해, 탐지되는 제2 탐지영역의 장애물의 위치, 깊이, 높이 또는 크기를 포함하는 제2 센싱정보를 획득하며, 상기 제1 탐지영역을 주행하기 위한, 예비동작을 수행하는 예비동작 영역을 설정하고, 상기 제2 탐지영역을 주행하기 위한, 액션동작을 수행하는 액션동작 영역을 설정하며, 상기 예비동작 영역 및 상기 액션동작 영역에 근거하여, 상기 제1 탐지영역 및 상기 제2 탐지영역을 주행하기 위한, 주행경로를 설정할 수 있다.

본 명세서의 일 실시예에 따르면, 자율주행시스템에서 장애물을 탐지하여 주행할 수 있다.

또한, 본 명세서의 일 실시예에 따르면, 자율주행시스템에서 원거리용 센서 및 근거리용 센서를 통해, 장애물을 탐지하여 주행할 수 있다.

본 명세서에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 명세서가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 명세서에서 제안하는 방법들이 적용될 수 있는 무선 통신 시스템의 블록 구성도를 예시한다.
도 2는 무선 통신 시스템에서 신호 송/수신 방법의 일례를 나타낸다.
도 3은 5G 통신 시스템에서 자율 주행 차량과 5G 네트워크의 기본 동작의 일 예를 나타낸다.
도 4는 5G 통신을 이용한 차량 대 차량 간의 기본 동작의 일 예를 나타낸다.
도 5는 본 명세서의 실시예에 따른 차량을 도시한 도면이다.
도 6은 본 명세서의 실시예에 따른 차량의 제어 블럭도이다.
도 7은 본 명세서의 실시예에 따른 자율 주행 장치의 제어 블럭도이다.
도 8은 본 명세서의 실시예에 따른 자율 주행 차량의 신호 흐름도이다.
도 9는 본 명세서가 적용될 수 있는 V2X 통신의 예시이다.
도 10은 V2X가 사용되는 사이드링크에서의 자원 할당 방법을 예시한다.
도 11는 PC5를 이용한 V2X 통신의 브로드캐스트 모드에 대한 절차를 예시하는 도면이다.
도 12는 본 명세서의 일 실시예에 따른 AI 장치의 블록도이다.
도 13은 본 명세서가 적용될 수 있는 차량의 예시이다.
도 14는 본 명세서가 적용될 수 있는 일 실시예이다.
도 15는 본 명세서가 적용될 수 있는 센싱방법의 예시이다.
도 16은 본 명세서가 적용될 수 있는 일 실시예이다.
도 17은 본 명세서가 적용될 수 있는 일 실시예이다.
도 18은 본 명세서가 적용될 수 있는 차량의 일 실시예이다.
도 19는 본 명세서가 적용될 수 있는 일 실시예이다.
도 20은 본 명세서가 적용될 수 있는 장치 일반의 예시이다.
본 명세서에 관한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함되는, 첨부 도면은 본 명세서에 대한 실시예를 제공하고, 상세한 설명과 함께 본 명세서의 기술적 특징을 설명한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에 개시된 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 명세서의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.

본 출원에서, "포함한다" 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.

A. UE 및 5G 네트워크 블록도 예시

도 1은 본 명세서에서 제안하는 방법들이 적용될 수 있는 무선 통신 시스템의 블록 구성도를 예시한다.

도 1을 참조하면, 자율 주행 모듈을 포함하는 장치(자율 주행 장치)를 제1 통신 장치로 정의(도 1의 910)하고, 프로세서(911)가 자율 주행 상세 동작을 수행할 수 있다.

자율 주행 장치와 통신하는 다른 차량을 포함하는 5G 네트워크를 제2 통신 장치로 정의(도 1의 920)하고, 프로세서(921)가 자율 주행 상세 동작을 수행할 수 있다.

5G 네트워크가 제 1 통신 장치로, 자율 주행 장치가 제 2 통신 장치로 표현될 수도 있다.

예를 들어, 상기 제 1 통신 장치 또는 상기 제 2 통신 장치는 기지국, 네트워크 노드, 전송 단말, 수신 단말, 무선 장치, 무선 통신 장치, 자율 주행 장치 등일 수 있다.

예를 들어, 단말 또는 UE(User Equipment)는 차량(vehicle), 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(laptop computer), 디지털 방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 슬레이트 PC(slate PC), 태블릿 PC(tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(wearable device, 예를 들어, 워치형 단말기 (smartwatch), 글래스형 단말기 (smart glass), HMD(head mounted display)) 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, HMD는 머리에 착용하는 형태의 디스플레이 장치일 수 있다. 예를 들어, HMD는 VR, AR 또는 MR을 구현하기 위해 사용될 수 있다. 도 1을 참고하면, 제 1 통신 장치(910)와 제 2 통신 장치(920)은 프로세서(processor, 911,921), 메모리(memory, 914,924), 하나 이상의 Tx/Rx RF 모듈(radio frequency module, 915,925), Tx 프로세서(912,922), Rx 프로세서(913,923), 안테나(916,926)를 포함한다. Tx/Rx 모듈은 트랜시버라고도 한다. 각각의 Tx/Rx 모듈(915)는 각각의 안테나(926)을 통해 신호를 전송한다. 프로세서는 앞서 살핀 기능, 과정 및/또는 방법을 구현한다. 프로세서 (921)는 프로그램 코드 및 데이터를 저장하는 메모리 (924)와 관련될 수 있다. 메모리는 컴퓨터 판독 가능 매체로서 지칭될 수 있다. 보다 구체적으로, DL(제 1 통신 장치에서 제 2 통신 장치로의 통신)에서, 전송(TX) 프로세서(912)는 L1 계층(즉, 물리 계층)에 대한 다양한 신호 처리 기능을 구현한다. 수신(RX) 프로세서는 L1(즉, 물리 계층)의 다양한 신호 프로세싱 기능을 구현한다.

UL(제 2 통신 장치에서 제 1 통신 장치로의 통신)은 제 2 통신 장치(920)에서 수신기 기능과 관련하여 기술된 것과 유사한 방식으로 제 1 통신 장치(910)에서 처리된다. 각각의 Tx/Rx 모듈(925)는 각각의 안테나(926)을 통해 신호를 수신한다. 각각의 Tx/Rx 모듈은 RF 반송파 및 정보를 RX 프로세서(923)에 제공한다. 프로세서 (921)는 프로그램 코드 및 데이터를 저장하는 메모리 (924)와 관련될 수 있다. 메모리는 컴퓨터 판독 가능 매체로서 지칭될 수 있다.

B. 무선 통신 시스템에서 신호 송/수신 방법

도 2는 무선 통신 시스템에서 신호 송/수신 방법의 일례를 나타낸 도이다.

도 2를 참고하면, UE는 전원이 켜지거나 새로이 셀에 진입한 경우 BS와 동기를 맞추는 등의 초기 셀 탐색(initial cell search) 작업을 수행한다(S201). 이를 위해, UE는 BS로부터 1차 동기 채널(primary synchronization channel, P-SCH) 및 2차 동기 채널(secondary synchronization channel, S-SCH)을 수신하여 BS와 동기를 맞추고, 셀 ID 등의 정보를 획득할 수 있다. LTE 시스템과 NR 시스템에서 P-SCH와 S-SCH는 각각 1차 동기 신호(primary synchronization signal, PSS)와 2차 동기 신호(secondary synchronization signal, SSS)로 불린다. 초기 셀 탐색 후, UE는 BS로부터 물리 브로드캐스트 채널(physical broadcast channel, PBCH)를 수신하여 셀 내 브로드캐스트 정보를 획득할 수 있다. 한편, UE는 초기 셀 탐색 단계에서 하향링크 참조 신호(downlink reference Signal, DL RS)를 수신하여 하향링크 채널 상태를 확인할 수 있다. 초기 셀 탐색을 마친 UE는 물리 하향링크 제어 채널(physical downlink control channel, PDCCH) 및 상기 PDCCH에 실린 정보에 따라 물리 하향링크 공유 채널(physical downlink shared Channel, PDSCH)을 수신함으로써 좀더 구체적인 시스템 정보를 획득할 수 있다(S202).

한편, BS에 최초로 접속하거나 신호 전송을 위한 무선 자원이 없는 경우 UE는 BS에 대해 임의 접속 과정(random access procedure, RACH)을 수행할 수 있다(단계 S203 내지 단계 S206). 이를 위해, UE는 물리 임의 접속 채널(physical random access Channel, PRACH)을 통해 특정 시퀀스를 프리앰블로서 전송하고(S203 및 S205), PDCCH 및 대응하는 PDSCH를 통해 프리앰블에 대한 임의 접속 응답(random access response, RAR) 메시지를 수신할 수 있다(S204 및 S206). 경쟁 기반 RACH의 경우, 추가적으로 충돌 해결 과정(contention resolution procedure)를 수행할 수 있다.

상술한 바와 같은 과정을 수행한 UE는 이후 일반적인 상향링크/하향링크 신호 전송 과정으로서 PDCCH/PDSCH 수신(S207) 및 물리 상향링크 공유 채널(physical uplink shared Channel, PUSCH)/물리 상향링크 제어 채널(physical uplink control channel, PUCCH) 전송(S208)을 수행할 수 있다. 특히 UE는 PDCCH를 통하여 하향링크 제어 정보(downlink control information, DCI)를 수신한다. UE는 해당 탐색 공간 설정(configuration)들에 따라 서빙 셀 상의 하나 이상의 제어 요소 세트(control element set, CORESET)들에 설정된 모니터링 기회(occasion)들에서 PDCCH 후보(candidate)들의 세트를 모니터링한다. UE가 모니터할 PDCCH 후보들의 세트는 탐색 공간 세트들의 면에서 정의되며, 탐색 공간 세트는 공통 탐색 공간 세트 또는 UE-특정 탐색 공간 세트일 수 있다. CORESET은 1~3개 OFDM 심볼들의 시간 지속기간을 갖는 (물리) 자원 블록들의 세트로 구성된다. 네트워크는 UE가 복수의 CORESET들을 갖도록 설정할 수 있다. UE는 하나 이상의 탐색 공간 세트들 내 PDCCH 후보들을 모니터링한다. 여기서 모니터링이라 함은 탐색 공간 내 PDCCH 후보(들)에 대한 디코딩 시도하는 것을 의미한다. UE가 탐색 공간 내 PDCCH 후보들 중 하나에 대한 디코딩에 성공하면, 상기 UE는 해당 PDCCH 후보에서 PDCCH를 검출했다고 판단하고, 상기 검출된 PDCCH 내 DCI를 기반으로 PDSCH 수신 혹은 PUSCH 전송을 수행한다. PDCCH는 PDSCH 상의 DL 전송들 및 PUSCH 상의 UL 전송들을 스케줄링하는 데 사용될 수 있다. 여기서 PDCCH 상의 DCI는 하향링크 공유 채널과 관련된, 변조(modulation) 및 코딩 포맷과 자원 할당(resource allocation) 정보를 적어도 포함하는 하향링크 배정(assignment)(즉, downlink grant; DL grant), 또는 상향링크 공유 채널과 관련된, 변조 및 코딩 포맷과 자원 할당 정보를 포함하는 상향링크 그랜트(uplink grant; UL grant)를 포함한다.

도 2를 참고하여, 5G 통신 시스템에서의 초기 접속(Initial Access, IA) 절차에 대해 추가적으로 살펴본다.

UE는 SSB에 기반하여 셀 탐색(search), 시스템 정보 획득, 초기 접속을 위한 빔 정렬, DL 측정 등을 수행할 수 있다. SSB는 SS/PBCH(Synchronization Signal/Physical Broadcast channel) 블록과 혼용된다.

SSB는 PSS, SSS와 PBCH로 구성된다. SSB는 4개의 연속된 OFDM 심볼들에 구성되며, OFDM 심볼별로 PSS, PBCH, SSS/PBCH 또는 PBCH가 전송된다. PSS와 SSS는 각각 1개의 OFDM 심볼과 127개의 부반송파들로 구성되고, PBCH는 3개의 OFDM 심볼과 576개의 부반송파들로 구성된다.

셀 탐색은 UE가 셀의 시간/주파수 동기를 획득하고, 상기 셀의 셀 ID(Identifier)(예, Physical layer Cell ID, PCI)를 검출하는 과정을 의미한다. PSS는 셀 ID 그룹 내에서 셀 ID를 검출하는데 사용되고, SSS는 셀 ID 그룹을 검출하는데 사용된다. PBCH는 SSB (시간) 인덱스 검출 및 하프-프레임 검출에 사용된다.

336개의 셀 ID 그룹이 존재하고, 셀 ID 그룹 별로 3개의 셀 ID가 존재한다. 총 1008개의 셀 ID가 존재한다. 셀의 셀 ID가 속한 셀 ID 그룹에 관한 정보는 상기 셀의 SSS를 통해 제공/획득되며, 상기 셀 ID 내 336개 셀들 중 상기 셀 ID에 관한 정보는 PSS를 통해 제공/획득된다

SSB는 SSB 주기(periodicity)에 맞춰 주기적으로 전송된다. 초기 셀 탐색 시에 UE가 가정하는 SSB 기본 주기는 20ms로 정의된다. 셀 접속 후, SSB 주기는 네트워크(예, BS)에 의해 {5ms, 10ms, 20ms, 40ms, 80ms, 160ms} 중 하나로 설정될 수 있다.

다음으로, 시스템 정보 (system information; SI) 획득에 대해 살펴본다.

SI는 마스터 정보 블록(master information block, MIB)와 복수의 시스템 정보 블록(system information block, SIB)들로 나눠진다. MIB 외의 SI는 RMSI(Remaining Minimum System Information)으로 지칭될 수 있다. MIB는 SIB1(SystemInformationBlock1)을 나르는 PDSCH를 스케줄링하는 PDCCH의 모니터링을 위한 정보/파라미터를 포함하며 SSB의 PBCH를 통해 BS에 의해 전송된다. SIB1은 나머지 SIB들(이하, SIBx, x는 2 이상의 정수)의 가용성(availability) 및 스케줄링(예, 전송 주기, SI-윈도우 크기)과 관련된 정보를 포함한다. SIBx는 SI 메시지에 포함되며 PDSCH를 통해 전송된다. 각각의 SI 메시지는 주기적으로 발생하는 시간 윈도우(즉, SI-윈도우) 내에서 전송된다.

도 2를 참고하여, 5G 통신 시스템에서의 임의 접속(Random Access, RA) 과정에 대해 추가적으로 살펴본다.

임의 접속 과정은 다양한 용도로 사용된다. 예를 들어, 임의 접속 과정은 네트워크 초기 접속, 핸드오버, UE-트리거드(triggered) UL 데이터 전송에 사용될 수 있다. UE는 임의 접속 과정을 통해 UL 동기와 UL 전송 자원을 획득할 수 있다. 임의 접속 과정은 경쟁 기반(contention-based) 임의 접속 과정과 경쟁 프리(contention free) 임의 접속 과정으로 구분된다. 경쟁 기반의 임의 접속 과정에 대한 구체적인 절차는 아래와 같다.

UE가 UL에서 임의 접속 과정의 Msg1로서 임의 접속 프리앰블을 PRACH를 통해 전송할 수 있다. 서로 다른 두 길이를 가지는 임의 접속 프리앰블 시퀀스들이 지원된다. 긴 시퀀스 길이 839는 1.25 및 5 kHz의 부반송파 간격(subcarrier spacing)에 대해 적용되며, 짧은 시퀀스 길이 139는 15, 30, 60 및 120 kHz의 부반송파 간격에 대해 적용된다.

BS가 UE로부터 임의 접속 프리앰블을 수신하면, BS는 임의 접속 응답(random access response, RAR) 메시지(Msg2)를 상기 UE에게 전송한다. RAR을 나르는 PDSCH를 스케줄링하는 PDCCH는 임의 접속(random access, RA) 무선 네트워크 임시 식별자(radio network temporary identifier, RNTI)(RA-RNTI)로 CRC 마스킹되어 전송된다. RA-RNTI로 마스킹된 PDCCH를 검출한 UE는 상기 PDCCH가 나르는 DCI가 스케줄링하는 PDSCH로부터 RAR을 수신할 수 있다. UE는 자신이 전송한 프리앰블, 즉, Msg1에 대한 임의 접속 응답 정보가 상기 RAR 내에 있는지 확인한다. 자신이 전송한 Msg1에 대한 임의 접속 정보가 존재하는지 여부는 상기 UE가 전송한 프리앰블에 대한 임의 접속 프리앰블 ID가 존재하는지 여부에 의해 판단될 수 있다. Msg1에 대한 응답이 없으면, UE는 전력 램핑(power ramping)을 수행하면서 RACH 프리앰블을 소정의 횟수 이내에서 재전송할 수 있다. UE는 가장 최근의 경로 손실 및 전력 램핑 카운터를 기반으로 프리앰블의 재전송에 대한 PRACH 전송 전력을 계산한다.

상기 UE는 임의 접속 응답 정보를 기반으로 상향링크 공유 채널 상에서 UL 전송을 임의 접속 과정의 Msg3로서 전송할 수 있다. Msg3은 RRC 연결 요청 및 UE 식별자를 포함할 수 있다. Msg3에 대한 응답으로서, 네트워크는 Msg4를 전송할 수 있으며, 이는 DL 상에서의 경쟁 해결 메시지로 취급될 수 있다. Msg4를 수신함으로써, UE는 RRC 연결된 상태에 진입할 수 있다.

C. 5G 통신 시스템의 빔 관리(Beam Management, BM) 절차

BM 과정은 (1) SSB 또는 CSI-RS를 이용하는 DL BM 과정과, (2) SRS(sounding reference signal)을 이용하는 UL BM 과정으로 구분될 수 있다. 또한, 각 BM 과정은 Tx 빔을 결정하기 위한 Tx 빔 스위핑과 Rx 빔을 결정하기 위한 Rx 빔 스위핑을 포함할 수 있다.

SSB를 이용한 DL BM 과정에 대해 살펴본다.

SSB를 이용한 빔 보고(beam report)에 대한 설정은 RRC_CONNECTED에서 채널 상태 정보(channel state information, CSI)/빔 설정 시에 수행된다.

- UE는 BM을 위해 사용되는 SSB 자원들에 대한 CSI-SSB-ResourceSetList를 포함하는 CSI-ResourceConfig IE를 BS로부터 수신한다. RRC 파라미터 csi-SSB-ResourceSetList는 하나의 자원 세트에서 빔 관리 및 보고을 위해 사용되는 SSB 자원들의 리스트를 나타낸다. 여기서, SSB 자원 세트는 {SSBx1, SSBx2, SSBx3, SSBx4, ??}으로 설정될 수 있다. SSB 인덱스는 0부터 63까지 정의될 수 있다.

- UE는 상기 CSI-SSB-ResourceSetList에 기초하여 SSB 자원들 상의 신호들을 상기 BS로부터 수신한다.

- SSBRI 및 참조 신호 수신 전력(reference signal received power, RSRP)에 대한 보고와 관련된 CSI-RS reportConfig가 설정된 경우, 상기 UE는 최선(best) SSBRI 및 이에 대응하는 RSRP를 BS에게 보고한다. 예를 들어, 상기 CSI-RS reportConfig IE의 reportQuantity가 'ssb-Index-RSRP'로 설정된 경우, UE는 BS으로 최선 SSBRI 및 이에 대응하는 RSRP를 보고한다.

UE는 SSB와 동일한 OFDM 심볼(들)에 CSI-RS 자원이 설정되고, 'QCL-TypeD'가 적용 가능한 경우, 상기 UE는 CSI-RS와 SSB가 'QCL-TypeD' 관점에서 유사 동일 위치된(quasi co-located, QCL) 것으로 가정할 수 있다. 여기서, QCL-TypeD는 공간(spatial) Rx 파라미터 관점에서 안테나 포트들 간에 QCL되어 있음을 의미할 수 있다. UE가 QCL-TypeD 관계에 있는 복수의 DL 안테나 포트들의 신호들을 수신 시에는 동일한 수신 빔을 적용해도 무방하다.

다음으로, CSI-RS를 이용한 DL BM 과정에 대해 살펴본다.

CSI-RS를 이용한 UE의 Rx 빔 결정(또는 정제(refinement)) 과정과 BS의 Tx 빔 스위핑 과정에 대해 차례대로 살펴본다. UE의 Rx 빔 결정 과정은 반복 파라미터가 'ON'으로 설정되며, BS의 Tx 빔 스위핑 과정은 반복 파라미터가 'OFF'로 설정된다.

먼저, UE의 Rx 빔 결정 과정에 대해 살펴본다.

- UE는 'repetition'에 관한 RRC 파라미터를 포함하는 NZP CSI-RS resource set IE를 RRC 시그널링을 통해 BS로부터 수신한다. 여기서, 상기 RRC 파라미터 'repetition'이 'ON'으로 세팅되어 있다.

- UE는 상기 RRC 파라미터 'repetition'이 'ON'으로 설정된 CSI-RS 자원 세트 내의 자원(들) 상에서의 신호들을 BS의 동일 Tx 빔(또는 DL 공간 도메인 전송 필터)을 통해 서로 다른 OFDM 심볼에서 반복 수신한다.

- UE는 자신의 Rx 빔을 결정한다.

- UE는 CSI 보고를 생략한다. 즉, UE는 상가 RRC 파라미터 'repetition'이 'ON'으로 설정된 경우, CSI 보고를 생략할 수 있다.

다음으로, BS의 Tx 빔 결정 과정에 대해 살펴본다.

- UE는 'repetition'에 관한 RRC 파라미터를 포함하는 NZP CSI-RS resource set IE를 RRC 시그널링을 통해 BS로부터 수신한다. 여기서, 상기 RRC 파라미터 'repetition'이 'OFF'로 세팅되어 있으며, BS의 Tx 빔 스위핑 과정과 관련된다.

- UE는 상기 RRC 파라미터 'repetition'이 'OFF'로 설정된 CSI-RS 자원 세트 내의 자원들 상에서의 신호들을 BS의 서로 다른 Tx 빔(DL 공간 도메인 전송 필터)을 통해 수신한다.

- UE는 최상의(best) 빔을 선택(또는 결정)한다.

- UE는 선택된 빔에 대한 ID(예, CRI) 및 관련 품질 정보(예, RSRP)를 BS으로 보고한다. 즉, UE는 CSI-RS가 BM을 위해 전송되는 경우 CRI와 이에 대한 RSRP를 BS으로 보고한다.

다음으로, SRS를 이용한 UL BM 과정에 대해 살펴본다.

- UE는 'beam management'로 설정된 (RRC 파라미터) 용도 파라미터를 포함하는 RRC 시그널링(예, SRS-Config IE)를 BS로부터 수신한다. SRS-Config IE는 SRS 전송 설정을 위해 사용된다. SRS-Config IE는 SRS-Resources의 리스트와 SRS-ResourceSet들의 리스트를 포함한다. 각 SRS 자원 세트는 SRS-resource들의 세트를 의미한다.

- UE는 상기 SRS-Config IE에 포함된 SRS-SpatialRelation Info에 기초하여 전송할 SRS 자원에 대한 Tx 빔포밍을 결정한다. 여기서, SRS-SpatialRelation Info는 SRS 자원별로 설정되고, SRS 자원별로 SSB, CSI-RS 또는 SRS에서 사용되는 빔포밍과 동일한 빔포밍을 적용할지를 나타낸다.

- 만약 SRS 자원에 SRS-SpatialRelationInfo가 설정되면 SSB, CSI-RS 또는 SRS에서 사용되는 빔포밍과 동일한 빔포밍을 적용하여 전송한다. 하지만, SRS 자원에 SRS-SpatialRelationInfo가 설정되지 않으면, 상기 UE는 임의로 Tx 빔포밍을 결정하여 결정된 Tx 빔포밍을 통해 SRS를 전송한다.

다음으로, 빔 실패 복구(beam failure recovery, BFR) 과정에 대해 살펴본다.

빔포밍된 시스템에서, RLF(Radio Link Failure)는 UE의 회전(rotation), 이동(movement) 또는 빔포밍 블로키지(blockage)로 인해 자주 발생할 수 있다. 따라서, 잦은 RLF가 발생하는 것을 방지하기 위해 BFR이 NR에서 지원된다. BFR은 무선 링크 실패 복구 과정과 유사하고, UE가 새로운 후보 빔(들)을 아는 경우에 지원될 수 있다. 빔 실패 검출을 위해, BS는 UE에게 빔 실패 검출 참조 신호들을 설정하고, 상기 UE는 상기 UE의 물리 계층으로부터의 빔 실패 지시(indication)들의 횟수가 BS의 RRC 시그널링에 의해 설정된 기간(period) 내에 RRC 시그널링에 의해 설정된 임계치(threshold)에 이르면(reach), 빔 실패를 선언(declare)한다. 빔 실패가 검출된 후, 상기 UE는 PCell 상의 임의 접속 과정을 개시(initiate)함으로써 빔 실패 복구를 트리거하고; 적절한(suitable) 빔을 선택하여 빔 실패 복구를 수행한다(BS가 어떤(certain) 빔들에 대해 전용 임의 접속 자원들을 제공한 경우, 이들이 상기 UE에 의해 우선화된다). 상기 임의 접속 절차의 완료(completion) 시, 빔 실패 복구가 완료된 것으로 간주된다.

D. URLLC (Ultra-Reliable and Low Latency Communication)

NR에서 정의하는 URLLC 전송은 (1) 상대적으로 낮은 트래픽 크기, (2) 상대적으로 낮은 도착 레이트(low arrival rate), (3) 극도의 낮은 레이턴시 요구사항(requirement)(예, 0.5, 1ms), (4) 상대적으로 짧은 전송 지속기간(duration)(예, 2 OFDM symbols), (5) 긴급한 서비스/메시지 등에 대한 전송을 의미할 수 있다. UL의 경우, 보다 엄격(stringent)한 레이턴시 요구 사항(latency requirement)을 만족시키기 위해 특정 타입의 트래픽(예컨대, URLLC)에 대한 전송이 앞서서 스케줄링된 다른 전송(예컨대, eMBB)과 다중화(multiplexing)되어야 할 필요가 있다. 이와 관련하여 한 가지 방안으로, 앞서 스케줄링 받은 UE에게 특정 자원에 대해서 프리엠션(preemption)될 것이라는 정보를 주고, 해당 자원을 URLLC UE가 UL 전송에 사용하도록 한다.

NR의 경우, eMBB와 URLLC 사이의 동적 자원 공유(sharing)이 지원된다. eMBB와 URLLC 서비스들은 비-중첩(non-overlapping) 시간/주파수 자원들 상에서 스케줄될 수 있으며, URLLC 전송은 진행 중인(ongoing) eMBB 트래픽에 대해 스케줄된 자원들에서 발생할 수 있다. eMBB UE는 해당 UE의 PDSCH 전송이 부분적으로 펑처링(puncturing)되었는지 여부를 알 수 없을 수 있고, 손상된 코딩된 비트(corrupted coded bit)들로 인해 UE는 PDSCH를 디코딩하지 못할 수 있다. 이 점을 고려하여, NR에서는 프리엠션 지시(preemption indication)을 제공한다. 상기 프리엠션 지시(preemption indication)는 중단된 전송 지시(interrupted transmission indication)으로 지칭될 수도 있다.

프리엠션 지시와 관련하여, UE는 BS로부터의 RRC 시그널링을 통해 DownlinkPreemption IE를 수신한다. UE가 DownlinkPreemption IE를 제공받으면, DCI 포맷 2_1을 운반(convey)하는 PDCCH의 모니터링을 위해 상기 UE는 DownlinkPreemption IE 내 파라미터 int-RNTI에 의해 제공된 INT-RNTI를 가지고 설정된다. 상기 UE는 추가적으로 servingCellID에 의해 제공되는 서빙 셀 인덱스들의 세트를 포함하는 INT-ConfigurationPerServing Cell에 의해 서빙 셀들의 세트와 positionInDCI에 의해 DCI 포맷 2_1 내 필드들을 위한 위치들의 해당 세트를 가지고 설정되고, dci-PayloadSize에 의해 DCI 포맷 2_1을 위한 정보 페이로드 크기를 가지고 설졍되며, timeFrequencySect에 의한 시간-주파수 자원들의 지시 입도(granularity)를 가지고 설정된다.

상기 UE는 상기 DownlinkPreemption IE에 기초하여 DCI 포맷 2_1을 상기 BS로부터 수신한다.

UE가 서빙 셀들의 설정된 세트 내 서빙 셀에 대한 DCI 포맷 2_1을 검출하면, 상기 UE는 상기 DCI 포맷 2_1이 속한 모니터링 기간의 바로 앞(last) 모니터링 기간의 PRB들의 세트 및 심볼들의 세트 중 상기 DCI 포맷 2_1에 의해 지시되는 PRB들 및 심볼들 내에는 상기 UE로의 아무런 전송도 없다고 가정할 수 있다. 예를 들어, UE는 프리엠션에 의해 지시된 시간-주파수 자원 내 신호는 자신에게 스케줄링된 DL 전송이 아니라고 보고 나머지 자원 영역에서 수신된 신호들을 기반으로 데이터를 디코딩한다.

E. mMTC (massive MTC)

mMTC(massive Machine Type Communication)은 많은 수의 UE와 동시에 통신하는 초연결 서비스를 지원하기 위한 5G의 시나리오 중 하나이다. 이 환경에서, UE는 굉장히 낮은 전송 속도와 이동성을 가지고 간헐적으로 통신하게 된다. 따라서, mMTC는 UE를 얼마나 낮은 비용으로 오랫동안 구동할 수 있는지를 주요 목표로 하고 있다. mMTC 기술과 관련하여 3GPP에서는 MTC와 NB(NarrowBand)-IoT를 다루고 있다.

mMTC 기술은 PDCCH, PUCCH, PDSCH(physical downlink shared channel), PUSCH 등의 반복 전송, 주파수 호핑(hopping), 리튜닝(retuning), 가드 구간(guard period) 등의 특징을 가진다.

즉, 특정 정보를 포함하는 PUSCH(또는 PUCCH(특히, long PUCCH) 또는 PRACH) 및 특정 정보에 대한 응답을 포함하는 PDSCH(또는 PDCCH)가 반복 전송된다. 반복 전송은 주파수 호핑(frequency hopping)을 통해 수행되며, 반복 전송을 위해, 제 1 주파수 자원에서 제 2 주파수 자원으로 가드 구간(guard period)에서 (RF) 리튜닝(retuning)이 수행되고, 특정 정보 및 특정 정보에 대한 응답은 협대역(narrowband)(ex. 6 RB (resource block) or 1 RB)를 통해 송/수신될 수 있다.

F. 5G 통신을 이용한 자율 주행 차량 간 기본 동작

도 3은 5G 통신 시스템에서 자율 주행 차량과 5G 네트워크의 기본 동작의 일 예를 나타낸다.

자율 주행 차량(Autonomous Vehicle)은 특정 정보 전송을 5G 네트워크로 전송한다(S1). 상기 특정 정보는 자율 주행 관련 정보를 포함할 수 있다. 그리고, 상기 5G 네트워크는 차량의 원격 제어 여부를 결정할 수 있다(S2). 여기서, 상기 5G 네트워크는 자율 주행 관련 원격 제어를 수행하는 서버 또는 모듈을 포함할 수 있다. 그리고, 상기 5G 네트워크는 원격 제어와 관련된 정보(또는 신호)를 상기 자율 주행 차량으로 전송할 수 있다(S3).

G. 5G 통신 시스템에서 자율 주행 차량과 5G 네트워크 간의 응용 동작

이하, 도 1 및 도 2와 앞서 살핀 무선 통신 기술(BM 절차, URLLC, Mmtc 등)을 참고하여 5G 통신을 이용한 자율 주행 차량의 동작에 대해 보다 구체적으로 살펴본다.

먼저, 후술할 본 명세서에서 제안하는 방법과 5G 통신의 eMBB 기술이 적용되는 응용 동작의 기본 절차에 대해 설명한다.

도 3의 S1 단계 및 S3 단계와 같이, 자율 주행 차량이 5G 네트워크와 신호, 정보 등을 송/수신하기 위해, 자율 주행 차량은 도 3의 S1 단계 이전에 5G 네트워크와 초기 접속(initial access) 절차 및 임의 접속(random access) 절차를 수행한다.

보다 구체적으로, 자율 주행 차량은 DL 동기 및 시스템 정보를 획득하기 위해 SSB에 기초하여 5G 네트워크와 초기 접속 절차를 수행한다. 상기 초기 접속 절차 과정에서 빔 관리(beam management, BM) 과정, 빔 실패 복구(beam failure recovery) 과정이 추가될 수 있으며, 자율 주행 차량이 5G 네트워크로부터 신호를 수신하는 과정에서 QCL(quasi-co location) 관계가 추가될 수 있다.

또한, 자율 주행 차량은 UL 동기 획득 및/또는 UL 전송을 위해 5G 네트워크와 임의 접속 절차를 수행한다.그리고, 상기 5G 네트워크는 상기 자율 주행 차량으로 특정 정보의 전송을 스케쥴링하기 위한 UL grant를 전송할 수 있다. 따라서, 상기 자율 주행 차량은 상기 UL grant에 기초하여 상기 5G 네트워크로 특정 정보를 전송한다. 그리고, 상기 5G 네트워크는 상기 자율 주행 차량으로 상기 특정 정보에 대한 5G 프로세싱 결과의 전송을 스케쥴링하기 위한 DL grant를 전송한다. 따라서, 상기 5G 네트워크는 상기 DL grant에 기초하여 상기 자율 주행 차량으로 원격 제어와 관련된 정보(또는 신호)를 전송할 수 있다.

다음으로, 후술할 본 명세서에서 제안하는 방법과 5G 통신의 URLLC 기술이 적용되는 응용 동작의 기본 절차에 대해 설명한다.

앞서 설명한 바와 같이, 자율 주행 차량은 5G 네트워크와 초기 접속 절차 및/또는 임의 접속 절차를 수행한 후, 자율 주행 차량은 5G 네트워크로부터 DownlinkPreemption IE를 수신할 수 있다. 그리고, 자율 주행 차량은 DownlinkPreemption IE에 기초하여 프리엠션 지시(pre-emption indication)을 포함하는 DCI 포맷 2_1을 5G 네트워크로부터 수신한다. 그리고, 자율 주행 차량은 프리엠션 지시(pre-emption indication)에 의해 지;시된 자원(PRB 및/또는 OFDM 심볼)에서 eMBB data의 수신을 수행(또는 기대 또는 가정)하지 않는다. 이후, 자율 주행 차량은 특정 정보를 전송할 필요가 있는 경우 5G 네트워크로부터 UL grant를 수신할 수 있다.

다음으로, 후술할 본 명세서에서 제안하는 방법과 5G 통신의 mMTC 기술이 적용되는 응용 동작의 기본 절차에 대해 설명한다.

도 3의 단계들 중 mMTC 기술의 적용으로 달라지는 부분 위주로 설명하기로 한다.

도 3의 S1 단계에서, 자율 주행 차량은 특정 정보를 5G 네트워크로 전송하기 위해 5G 네트워크로부터 UL grant를 수신한다. 여기서, 상기 UL grant는 상기 특정 정보의 전송에 대한 반복 횟수에 대한 정보를 포함하고, 상기 특정 정보는 상기 반복 횟수에 대한 정보에 기초하여 반복하여 전송될 수 있다. 즉, 상기 자율 주행 차량은 상기 UL grant에 기초하여 특정 정보를 5G 네트워크로 전송한다. 그리고, 특정 정보의 반복 전송은 주파수 호핑을 통해 수행되고, 첫 번째 특정 정보의 전송은 제 1 주파수 자원에서, 두 번째 특정 정보의 전송은 제 2 주파수 자원에서 전송될 수 있다. 상기 특정 정보는 6RB(Resource Block) 또는 1RB(Resource Block)의 협대역(narrowband)을 통해 전송될 수 있다.

H. 5G 통신을 이용한 차량 대 차량 간의 자율 주행 동작

도 4는 5G 통신을 이용한 차량 대 차량 간의 기본 동작의 일 예를 예시한다.

제1 차량은 특정 정보를 제2 차량으로 전송한다(S61). 제2 차량은 특정 정보에 대한 응답을 제1 차량으로 전송한다(S62).

한편, 5G 네트워크가 상기 특정 정보, 상기 특정 정보에 대한 응답의 자원 할당에 직접적(사이드 링크 통신 전송 모드 3) 또는 간접적으로(사이드링크 통신 전송 모드 4) 관여하는지에 따라 차량 대 차량 간 응용 동작의 구성이 달라질 수 있다.

다음으로, 5G 통신을 이용한 차량 대 차량 간의 응용 동작에 대해 살펴본다.

먼저, 5G 네트워크가 차량 대 차량 간의 신호 전송/수신의 자원 할당에 직접적으로 관여하는 방법을 설명한다.

5G 네트워크는, 모드 3 전송(PSCCH 및/또는 PSSCH 전송)의 스케줄링을 위해 DCI 포맷 5A를 제1 차량에 전송할 수 있다. 여기서, PSCCH(physical sidelink control channel)는 특정 정보 전송의 스케줄링을 위한 5G 물리 채널이고, PSSCH(physical sidelink shared channel)는 특정 정보를 전송하는 5G 물리 채널이다. 그리고, 제1 차량은 특정 정보 전송의 스케줄링을 위한 SCI 포맷 1을 PSCCH 상에서 제2 차량으로 전송한다. 그리고, 제1 차량이 특정 정보를 PSSCH 상에서 제2 차량으로 전송한다.

다음으로, 5G 네트워크가 신호 전송/수신의 자원 할당에 간접적으로 관여하는 방법에 대해 살펴본다.

제1 차량은 모드 4 전송을 위한 자원을 제1 윈도우에서 센싱한다. 그리고, 제1 차량은, 상기 센싱 결과에 기초하여 제2 윈도우에서 모드 4 전송을 위한 자원을 선택한다. 여기서, 제1 윈도우는 센싱 윈도우(sensing window)를 의미하고, 제2 윈도우는 선택 윈도우(selection window)를 의미한다. 제1 차량은 상기 선택된 자원을 기초로 특정 정보 전송의 스케줄링을 위한 SCI 포맷 1을 PSCCH 상에서 제2 차량으로 전송한다. 그리고, 제1 차량은 특정 정보를 PSSCH 상에서 제2 차량으로 전송한다.

주행

(1) 차량 외관

도 5는 본 명세서의 실시예에 따른 차량을 도시한 도면이다.

도 5를 참조하면, 본 명세서의 실시예에 따른 차량(10)은, 도로나 선로 위를 주행하는 수송 수단으로 정의된다. 차량(10)은, 자동차, 기차, 오토바이를 포함하는 개념이다. 차량(10)은, 동력원으로서 엔진을 구비하는 내연기관 차량, 동력원으로서 엔진과 전기 모터를 구비하는 하이브리드 차량, 동력원으로서 전기 모터를 구비하는 전기 차량등을 모두 포함하는 개념일 수 있다. 차량(10)은 개인이 소유한 차량일 수 있다. 차량(10)은, 공유형 차량일 수 있다. 차량(10)은 자율 주행 차량일 수 있다.

(2) 차량의 구성 요소

도 6은 본 명세서의 실시예에 따른 차량의 제어 블럭도이다.

도 6을 참조하면, 차량(10)은, 사용자 인터페이스 장치(200), 오브젝트 검출 장치(210), 통신 장치(220), 운전 조작 장치(230), 메인 ECU(240), 구동 제어 장치(250), 자율 주행 장치(260), 센싱부(270) 및 위치 데이터 생성 장치(280)를 포함할 수 있다. 오브젝트 검출 장치(210), 통신 장치(220), 운전 조작 장치(230), 메인 ECU(240), 구동 제어 장치(250), 자율 주행 장치(260), 센싱부(270) 및 위치 데이터 생성 장치(280)는 각각이 전기적 신호를 생성하고, 상호간에 전기적 신호를 교환하는 전자 장치로 구현될 수 있다.

1) 사용자 인터페이스 장치

사용자 인터페이스 장치(200)는, 차량(10)과 사용자와의 소통을 위한 장치이다. 사용자 인터페이스 장치(200)는, 사용자 입력을 수신하고, 사용자에게 차량(10)에서 생성된 정보를 제공할 수 있다. 차량(10)은, 사용자 인터페이스 장치(200)를 통해, UI(User Interface) 또는 UX(User Experience)를 구현할 수 있다. 사용자 인터페이스 장치(200)는, 입력 장치, 출력 장치 및 사용자 모니터링 장치를 포함할 수 있다.

2) 오브젝트 검출 장치

오브젝트 검출 장치(210)는, 차량(10) 외부의 오브젝트에 대한 정보를 생성할 수 있다. 오브젝트에 대한 정보는, 오브젝트의 존재 유무에 대한 정보, 오브젝트의 위치 정보, 차량(10)과 오브젝트와의 거리 정보 및 차량(10)과 오브젝트와의 상대 속도 정보 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 오브젝트 검출 장치(210)는, 차량(10) 외부의 오브젝트를 검출할 수 있다. 오브젝트 검출 장치(210)는, 차량(10) 외부의 오브젝트를 검출할 수 있는 적어도 하나의 센서를 포함할 수 있다. 오브젝트 검출 장치(210)는, 카메라, 레이다, 라이다, 초음파 센서 및 적외선 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 오브젝트 검출 장치(210)는, 센서에서 생성되는 센싱 신호에 기초하여 생성된 오브젝트에 대한 데이터를 차량에 포함된 적어도 하나의 전자 장치에 제공할 수 있다.

2.1) 카메라

카메라는 영상을 이용하여 차량(10) 외부의 오브젝트에 대한 정보를 생성할 수 있다. 카메라는 적어도 하나의 렌즈, 적어도 하나의 이미지 센서 및 이미지 센서와 전기적으로 연결되어 수신되는 신호를 처리하고, 처리되는 신호에 기초하여 오브젝트에 대한 데이터를 생성하는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다.

카메라는, 모노 카메라, 스테레오 카메라, AVM(Around View Monitoring) 카메라 중 적어도 어느 하나일 수 있다. 카메라는, 다양한 영상 처리 알고리즘을 이용하여, 오브젝트의 위치 정보, 오브젝트와의 거리 정보 또는 오브젝트와의 상대 속도 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 카메라는, 획득된 영상에서, 시간에 따른 오브젝트 크기의 변화를 기초로, 오브젝트와의 거리 정보 및 상대 속도 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 카메라는, 핀홀(pin hole) 모델, 노면 프로파일링 등을 통해, 오브젝트와의 거리 정보 및 상대 속도 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 카메라는, 스테레오 카메라에서 획득된 스테레오 영상에서 디스패러티(disparity) 정보를 기초로 오브젝트와의 거리 정보 및 상대 속도 정보를 획득할 수 있다.

카메라는, 차량 외부를 촬영하기 위해 차량에서 FOV(field of view) 확보가 가능한 위치에 장착될 수 있다. 카메라는, 차량 전방의 영상을 획득하기 위해, 차량의 실내에서, 프런트 윈드 쉴드에 근접하게 배치될 수 있다. 카메라는, 프런트 범퍼 또는 라디에이터 그릴 주변에 배치될 수 있다. 카메라는, 차량 후방의 영상을 획득하기 위해, 차량의 실내에서, 리어 글라스에 근접하게 배치될 수 있다. 카메라는, 리어 범퍼, 트렁크 또는 테일 게이트 주변에 배치될 수 있다. 카메라는, 차량 측방의 영상을 획득하기 위해, 차량의 실내에서 사이드 윈도우 중 적어도 어느 하나에 근접하게 배치될 수 있다. 또는, 카메라는, 사이드 미러, 휀더 또는 도어 주변에 배치될 수 있다.

2.2) 레이다

레이다는 전파를 이용하여 차량(10) 외부의 오브젝트에 대한 정보를 생성할 수 있다. 레이다는, 전자파 송신부, 전자파 수신부 및 전자파 송신부 및 전자파 수신부와 전기적으로 연결되어, 수신되는 신호를 처리하고, 처리되는 신호에 기초하여 오브젝트에 대한 데이터를 생성하는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 레이다는 전파 발사 원리상 펄스 레이다(Pulse Radar) 방식 또는 연속파 레이다(Continuous Wave Radar) 방식으로 구현될 수 있다. 레이다는 연속파 레이다 방식 중에서 신호 파형에 따라 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave)방식 또는 FSK(Frequency Shift Keyong) 방식으로 구현될 수 있다. 레이다는 전자파를 매개로, TOF(Time of Flight) 방식 또는 페이즈 쉬프트(phase-shift) 방식에 기초하여, 오브젝트를 검출하고, 검출된 오브젝트의 위치, 검출된 오브젝트와의 거리 및 상대 속도를 검출할 수 있다. 레이다는, 차량의 전방, 후방 또는 측방에 위치하는 오브젝트를 감지하기 위해 차량의 외부의 적절한 위치에 배치될 수 있다.

2.3) 라이다

라이다는, 레이저 광을 이용하여, 차량(10) 외부의 오브젝트에 대한 정보를 생성할 수 있다. 라이다는, 광 송신부, 광 수신부 및 광 송신부 및 광 수신부와 전기적으로 연결되어, 수신되는 신호를 처리하고, 처리된 신호에 기초하여 오브젝트에 대한 데이터를 생성하는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 라이다는, TOF(Time of Flight) 방식 또는 페이즈 쉬프트(phase-shift) 방식으로 구현될 수 있다. 라이다는, 구동식 또는 비구동식으로 구현될 수 있다. 구동식으로 구현되는 경우, 라이다는, 모터에 의해 회전되며, 차량(10) 주변의 오브젝트를 검출할 수 있다. 비구동식으로 구현되는 경우, 라이다는, 광 스티어링에 의해, 차량을 기준으로 소정 범위 내에 위치하는 오브젝트를 검출할 수 있다. 차량(100)은 복수의 비구동식 라이다를 포함할 수 있다. 라이다는, 레이저 광 매개로, TOF(Time of Flight) 방식 또는 페이즈 쉬프트(phase-shift) 방식에 기초하여, 오브젝트를 검출하고, 검출된 오브젝트의 위치, 검출된 오브젝트와의 거리 및 상대 속도를 검출할 수 있다. 라이다는, 차량의 전방, 후방 또는 측방에 위치하는 오브젝트를 감지하기 위해 차량의 외부의 적절한 위치에 배치될 수 있다.

3) 통신 장치

통신 장치(220)는, 차량(10) 외부에 위치하는 디바이스와 신호를 교환할 수 있다. 통신 장치(220)는, 인프라(예를 들면, 서버, 방송국), 타 차량, 단말기 중 적어도 어느 하나와 신호를 교환할 수 있다. 통신 장치(220)는, 통신을 수행하기 위해 송신 안테나, 수신 안테나, 각종 통신 프로토콜이 구현 가능한 RF(Radio Frequency) 회로 및 RF 소자 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.

예를 들어, 통신 장치는 C-V2X(Cellular V2X) 기술을 기반으로 외부 디바이스와 신호를 교환할 수 있다. 예를 들어, C-V2X 기술은 LTE 기반의 사이드링크 통신 및/또는 NR 기반의 사이드링크 통신을 포함할 수 있다. C-V2X와 관련된 내용은 후술한다.

예를 들어, 통신 장치는 IEEE 802.11p PHY/MAC 계층 기술과 IEEE 1609 Network/Transport 계층 기술 기반의 DSRC(Dedicated Short Range Communications) 기술 또는 WAVE(Wireless Access in Vehicular Environment) 표준을 기반으로 외부 디바이스와 신호를 교환할 수 있다. DSRC (또는 WAVE 표준) 기술은 차량 탑재 장치 간 혹은 노변 장치와 차량 탑재 장치 간의 단거리 전용 통신을 통해 ITS(Intelligent Transport System) 서비스를 제공하기 위해 마련된 통신 규격이다. DSRC 기술은 5.9GHz 대역의 주파수를 사용할 수 있고, 3Mbps~27Mbps의 데이터 전송 속도를 가지는 통신 방식일 수 있다. IEEE 802.11p 기술은 IEEE 1609 기술과 결합되어 DSRC 기술 (혹은 WAVE 표준)을 지원할 수 있다.

본 명세서의 통신 장치는 C-V2X 기술 또는 DSRC 기술 중 어느 하나만을 이용하여 외부 디바이스와 신호를 교환할 수 있다. 또는, 본 명세서의 통신 장치는 C-V2X 기술 및 DSRC 기술을 하이브리드하여 외부 디바이스와 신호를 교환할 수 있다.

4) 운전 조작 장치

운전 조작 장치(230)는, 운전을 위한 사용자 입력을 수신하는 장치이다. 메뉴얼 모드인 경우, 차량(10)은, 운전 조작 장치(230)에 의해 제공되는 신호에 기초하여 운행될 수 있다. 운전 조작 장치(230)는, 조향 입력 장치(예를 들면, 스티어링 휠), 가속 입력 장치(예를 들면, 가속 페달) 및 브레이크 입력 장치(예를 들면, 브레이크 페달)를 포함할 수 있다.

5) 메인 ECU

메인 ECU(240)는, 차량(10) 내에 구비되는 적어도 하나의 전자 장치의 전반적인 동작을 제어할 수 있다.

6) 구동 제어 장치

구동 제어 장치(250)는, 차량(10)내 각종 차량 구동 장치를 전기적으로 제어하는 장치이다. 구동 제어 장치(250)는, 파워 트레인 구동 제어 장치, 샤시 구동 제어 장치, 도어/윈도우 구동 제어 장치, 안전 장치 구동 제어 장치, 램프 구동 제어 장치 및 공조 구동 제어 장치를 포함할 수 있다. 파워 트레인 구동 제어 장치는, 동력원 구동 제어 장치 및 변속기 구동 제어 장치를 포함할 수 있다. 샤시 구동 제어 장치는, 조향 구동 제어 장치, 브레이크 구동 제어 장치 및 서스펜션 구동 제어 장치를 포함할 수 있다. 한편, 안전 장치 구동 제어 장치는, 안전 벨트 제어를 위한 안전 벨트 구동 제어 장치를 포함할 수 있다.

구동 제어 장치(250)는, 적어도 하나의 전자적 제어 장치(예를 들면, 제어 ECU(Electronic Control Unit))를 포함한다.

구종 제어 장치(250)는, 자율 주행 장치(260)에서 수신되는 신호에 기초하여, 차량 구동 장치를 제어할 수 있다. 예를 들면, 제어 장치(250)는, 자율 주행 장치(260)에서 수신되는 신호에 기초하여, 파워 트레인, 조향 장치 및 브레이크 장치를 제어할 수 있다.

7) 자율 주행 장치

자율 주행 장치(260)는, 획득된 데이터에 기초하여, 자율 주행을 위한 패스를 생성할 수 있다. 자율 주행 장치(260)는, 생성된 경로를 따라 주행하기 위한 드라이빙 플랜을 생성 할 수 있다. 자율 주행 장치(260)는, 드라이빙 플랜에 따른 차량의 움직임을 제어하기 위한 신호를 생성할 수 있다. 자율 주행 장치(260)는, 생성된 신호를 구동 제어 장치(250)에 제공할 수 있다.

자율 주행 장치(260)는, 적어도 하나의 ADAS(Advanced Driver Assistance System) 기능을 구현할 수 있다. ADAS는, 적응형 크루즈 컨트롤 시스템(ACC : Adaptive Cruise Control), 자동 비상 제동 시스템(AEB : Autonomous Emergency Braking), 전방 충돌 알림 시스템(FCW : Foward Collision Warning), 차선 유지 보조 시스템(LKA : Lane Keeping Assist), 차선 변경 보조 시스템(LCA : Lane Change Assist), 타겟 추종 보조 시스템(TFA : Target Following Assist), 사각 지대 감시 시스템(BSD : Blind Spot Detection), 적응형 하이빔 제어 시스템(HBA : High Beam Assist), 자동 주차 시스템(APS : Auto Parking System), 보행자 충돌 알림 시스템(PD collision warning system), 교통 신호 검출 시스템(TSR : Traffic Sign Recognition), 교통 신호 보조 시스템(TSA : Trafffic Sign Assist), 나이트 비전 시스템(NV : Night Vision), 운전자 상태 모니터링 시스템(DSM : Driver Status Monitoring) 및 교통 정체 지원 시스템(TJA : Traffic Jam Assist) 중 적어도 어느 하나를 구현할 수 있다.

자율 주행 장치(260)는, 자율 주행 모드에서 수동 주행 모드로의 전환 동작 또는 수동 주행 모드에서 자율 주행 모드로의 전환 동작을 수행할 수 있다. 예를 들면, 자율 주행 장치(260)는, 사용자 인터페이스 장치(200)로부터 수신되는 신호에 기초하여, 차량(10)의 모드를 자율 주행 모드에서 수동 주행 모드로 전환하거나 수동 주행 모드에서 자율 주행 모드로 전환할 수 있다.

8) 센싱부

센싱부(270)는, 차량의 상태를 센싱할 수 있다. 센싱부(270)는, IMU(inertial measurement unit) 센서, 충돌 센서, 휠 센서(wheel sensor), 속도 센서, 경사 센서, 중량 감지 센서, 헤딩 센서(heading sensor), 포지션 모듈(position module), 차량 전진/후진 센서, 배터리 센서, 연료 센서, 타이어 센서, 스티어링 센서, 온도 센서, 습도 센서, 초음파 센서, 조도 센서, 페달 포지션 센서 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 한편, IMU(inertial measurement unit) 센서는, 가속도 센서, 자이로 센서, 자기 센서 중 하나 이상을 포함할 수 있다.

센싱부(270)는, 적어도 하나의 센서에서 생성되는 신호에 기초하여, 차량의 상태 데이터를 생성할 수 있다. 차량 상태 데이터는, 차량 내부에 구비된 각종 센서에서 감지된 데이터를 기초로 생성된 정보일 수 있다. 센싱부(270)는, 차량 자세 데이터, 차량 모션 데이터, 차량 요(yaw) 데이터, 차량 롤(roll) 데이터, 차량 피치(pitch) 데이터, 차량 충돌 데이터, 차량 방향 데이터, 차량 각도 데이터, 차량 속도 데이터, 차량 가속도 데이터, 차량 기울기 데이터, 차량 전진/후진 데이터, 차량의 중량 데이터, 배터리 데이터, 연료 데이터, 타이어 공기압 데이터, 차량 내부 온도 데이터, 차량 내부 습도 데이터, 스티어링 휠 회전 각도 데이터, 차량 외부 조도 데이터, 가속 페달에 가해지는 압력 데이터, 브레이크 페달에 가해지는 압력 데이터 등을 생성할 수 있다.

9) 위치 데이터 생성 장치

위치 데이터 생성 장치(280)는, 차량(10)의 위치 데이터를 생성할 수 있다. 위치 데이터 생성 장치(280)는, GPS(Global Positioning System) 및 DGPS(Differential Global Positioning System) 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 위치 데이터 생성 장치(280)는, GPS 및 DGPS 중 적어도 어느 하나에서 생성되는 신호에 기초하여 차량(10)의 위치 데이터를 생성할 수 있다. 실시예에 따라, 위치 데이터 생성 장치(280)는, 센싱부(270)의 IMU(Inertial Measurement Unit) 및 오브젝트 검출 장치(210)의 카메라 중 적어도 어느 하나에 기초하여 위치 데이터를 보정할 수 있다. 위치 데이터 생성 장치(280)는, GNSS(Global Navigation Satellite System)로 명명될 수 있다.

차량(10)은, 내부 통신 시스템(50)을 포함할 수 있다. 차량(10)에 포함되는 복수의 전자 장치는 내부 통신 시스템(50)을 매개로 신호를 교환할 수 있다. 신호에는 데이터가 포함될 수 있다. 내부 통신 시스템(50)은, 적어도 하나의 통신 프로토콜(예를 들면, CAN, LIN, FlexRay, MOST, 이더넷)을 이용할 수 있다.

(3) 자율 주행 장치의 구성 요소

도 7은 본 명세서의 실시예에 따른 자율 주행 장치의 제어 블럭도이다.

도 7을 참조하면, 자율 주행 장치(260)는, 메모리(140), 프로세서(170), 인터페이스부(180) 및 전원 공급부(190)를 포함할 수 있다.

메모리(140)는, 프로세서(170)와 전기적으로 연결된다. 메모리(140)는 유닛에 대한 기본데이터, 유닛의 동작제어를 위한 제어데이터, 입출력되는 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(140)는, 프로세서(170)에서 처리된 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(140)는, 하드웨어적으로, ROM, RAM, EPROM, 플래시 드라이브, 하드 드라이브 중 적어도 어느 하나로 구성될 수 있다. 메모리(140)는 프로세서(170)의 처리 또는 제어를 위한 프로그램 등, 자율 주행 장치(260) 전반의 동작을 위한 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(140)는, 프로세서(170)와 일체형으로 구현될 수 있다. 실시예에 따라, 메모리(140)는, 프로세서(170)의 하위 구성으로 분류될 수 있다.

인터페이스부(180)는, 차량(10) 내에 구비되는 적어도 하나의 전자 장치와 유선 또는 무선으로 신호를 교환할 수 있다. 인터페이스부(280)는, 오브젝트 검출 장치(210), 통신 장치(220), 운전 조작 장치(230), 메인 ECU(240), 구동 제어 장치(250), 센싱부(270) 및 위치 데이터 생성 장치(280) 중 적어도 어느 하나와 유선 또는 무선으로 신호를 교환할 수 있다. 인터페이스부(280)는, 통신 모듈, 단자, 핀, 케이블, 포트, 회로, 소자 및 장치 중 적어도 어느 하나로 구성될 수 있다.

전원 공급부(190)는, 자율 주행 장치(260)에 전원을 공급할 수 있다. 전원 공급부(190)는, 차량(10)에 포함된 파워 소스(예를 들면, 배터리)로부터 전원을 공급받아, 자율 주행 장치(260)의 각 유닛에 전원을 공급할 수 있다. 전원 공급부(190)는, 메인 ECU(240)로부터 제공되는 제어 신호에 따라 동작될 수 있다. 전원 공급부(190)는, SMPS(switched-mode power supply)를 포함할 수 있다.

프로세서(170)는, 메모리(140), 인터페이스부(280), 전원 공급부(190)와 전기적으로 연결되어 신호를 교환할 수 있다. 프로세서(170)는, ASICs (application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 프로세서(processors), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 프로세서(microprocessors), 기타 기능 수행을 위한 전기적 유닛 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다.

프로세서(170)는, 전원 공급부(190)로부터 제공되는 전원에 의해 구동될 수 있다. 프로세서(170)는, 전원 공급부(190)에 의해 전원이 공급되는 상태에서 데이터를 수신하고, 데이터를 처리하고, 신호를 생성하고, 신호를 제공할 수 있다.

프로세서(170)는, 인터페이스부(180)를 통해, 차량(10) 내 다른 전자 장치로부터 정보를 수신할 수 있다. 프로세서(170)는, 인터페이스부(180)를 통해, 차량(10) 내 다른 전자 장치로 제어 신호를 제공할 수 있다.

자율 주행 장치(260)는, 적어도 하나의 인쇄 회로 기판(printed circuit board, PCB)을 포함할 수 있다. 메모리(140), 인터페이스부(180), 전원 공급부(190) 및 프로세서(170)는, 인쇄 회로 기판에 전기적으로 연결될 수 있다.

(4) 자율 주행 장치의 동작

도 8은 본 명세서의 실시예에 따른 자율 주행 차량의 신호 흐름도이다.

1) 수신 동작

도 8을 참조하면, 프로세서(170)는, 수신 동작을 수행할 수 있다. 프로세서(170)는, 인터페이스부(180)를 통해, 오브젝트 검출 장치(210), 통신 장치(220), 센싱부(270) 및 위치 데이터 생성 장치(280) 중 적어도 어느 하나로부터, 데이터를 수신할 수 있다. 프로세서(170)는, 오브젝트 검출 장치(210)로부터, 오브젝트 데이터를 수신할 수 있다. 프로세서(170)는, 통신 장치(220)로부터, HD MAP 데이터를 수신할 수 있다. 프로세서(170)는, 센싱부(270)로부터, 차량 상태 데이터를 수신할 수 있다. 프로세서(170)는, 위치 데이터 생성 장치(280)로부터 위치 데이터를 수신할 수 있다.

2) 처리/판단 동작

프로세서(170)는, 처리/판단 동작을 수행할 수 있다. 프로세서(170)는, 주행 상황 정보에 기초하여, 처리/판단 동작을 수행할 수 있다. 프로세서(170)는, 오브젝트 데이터, HD MAP 데이터, 차량 상태 데이터 및 위치 데이터 중 적어도 어느 하나에 기초하여, 처리/판단 동작을 수행할 수 있다.

2.1) 드라이빙 플랜 데이터 생성 동작

프로세서(170)는, 드라이빙 플랜 데이터(driving plan data)를 생성할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(1700는, 일렉트로닉 호라이즌 데이터(Electronic Horizon Data)를 생성할 수 있다. 일렉트로닉 호라이즌 데이터는, 차량(10)이 위치한 지점에서부터 호라이즌(horizon)까지 범위 내에서의 드라이빙 플랜 데이터로 이해될 수 있다. 호라이즌은, 기 설정된 주행 경로를 기준으로, 차량(10)이 위치한 지점에서 기설정된 거리 앞의 지점으로 이해될 수 있다. 호라이즌은, 기 설정된 주행 경로를 따라 차량(10)이 위치한 지점에서부터 차량(10)이 소정 시간 이후에 도달할 수 있는 지점을 의미할 수 있다.

일렉트로닉 호라이즌 데이터는, 호라이즌 맵 데이터 및 호라이즌 패스 데이터를 포함할 수 있다.

2.1.1) 호라이즌 맵 데이터

호라이즌 맵 데이터는, 토폴로지 데이터(topology data), 도로 데이터, HD MAP 데이터 및 다이나믹 데이터(dynamic data) 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 실시예에 따라, 호라이즌 맵 데이터는, 복수의 레이어를 포함할 수 있다. 예를 들면, 호라이즌 맵 데이터는, 토폴로지 데이터에 매칭되는 1 레이어, 도로 데이터에 매칭되는 제2 레이어, HD MAP 데이터에 매칭되는 제3 레이어 및 다이나믹 데이터에 매칭되는 제4 레이어를 포함할 수 있다. 호라이즌 맵 데이터는, 스태이틱 오브젝트(static object) 데이터를 더 포함할 수 있다.

토폴로지 데이터는, 도로 중심을 연결해 만든 지도로 설명될 수 있다. 토폴로지 데이터는, 차량의 위치를 대략적으로 표시하기에 알맞으며, 주로 운전자를 위한 내비게이션에서 사용하는 데이터의 형태일 수 있다. 토폴로지 데이터는, 차로에 대한 정보가 제외된 도로 정보에 대한 데이터로 이해될 수 있다. 토폴로지 데이터는, 통신 장치(220)를 통해, 외부 서버에서 수신된 데이터에 기초하여 생성될 수 있다. 토폴로지 데이터는, 차량(10)에 구비된 적어도 하나의 메모리에 저장된 데이터에 기초할 수 있다.

도로 데이터는, 도로의 경사 데이터, 도로의 곡률 데이터, 도로의 제한 속도 데이터 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 도로 데이터는, 추월 금지 구간 데이터를 더 포함할 수 있다. 도로 데이터는, 통신 장치(220)를 통해, 외부 서버에서 수신된 데이터에 기초할 수 있다. 도로 데이터는, 오브젝트 검출 장치(210)에서 생성된 데이터에 기초할 수 있다.

HD MAP 데이터는, 도로의 상세한 차선 단위의 토폴로지 정보, 각 차선의 연결 정보, 차량의 로컬라이제이션(localization)을 위한 특징 정보(예를 들면, 교통 표지판, Lane Marking/속성, Road furniture 등)를 포함할 수 있다. HD MAP 데이터는, 통신 장치(220)를 통해, 외부 서버에서 수신된 데이터에 기초할 수 있다.

다이나믹 데이터는, 도로상에서 발생될 수 있는 다양한 동적 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 다이나믹 데이터는, 공사 정보, 가변 속도 차로 정보, 노면 상태 정보, 트래픽 정보, 무빙 오브젝트 정보 등을 포함할 수 있다. 다이나믹 데이터는, 통신 장치(220)를 통해, 외부 서버에서 수신된 데이터에 기초할 수 있다. 다이나믹 데이터는, 오브젝트 검출 장치(210)에서 생성된 데이터에 기초할 수 있다.

프로세서(170)는, 차량(10)이 위치한 지점에서부터 호라이즌까지 범위 내에서의 맵 데이터를 제공할 수 있다.

2.1.2) 호라이즌 패스 데이터

호라이즌 패스 데이터는, 차량(10)이 위치한 지점에서부터 호라이즌까지의 범위 내에서 차량(10)이 취할 수 있는 궤도로 설명될 수 있다. 호라이즌 패스 데이터는, 디시전 포인트(decision point)(예를 들면, 갈림길, 분기점, 교차로 등)에서 어느 하나의 도로를 선택할 상대 확률을 나타내는 데이터를 포함할 수 있다. 상대 확률은, 최종 목적지까지 도착하는데 걸리는 시간에 기초하여 계산될 수 있다. 예를 들면, 디시전 포인트에서, 제1 도로를 선택하는 경우 제2 도로를 선택하는 경우보다 최종 목적지에 도착하는데 걸리는 시간이 더 작은 경우, 제1 도로를 선택할 확률은 제2 도로를 선택할 확률보다 더 높게 계산될 수 있다.

호라이즌 패스 데이터는, 메인 패스와 서브 패스를 포함할 수 있다. 메인 패스는, 선택될 상대적 확률이 높은 도로들을 연결한 궤도로 이해될 수 있다. 서브 패스는, 메인 패스 상의 적어도 하나의 디시전 포인트에서 분기될 수 있다. 서브 패스는, 메인 패스 상의 적어도 하나의 디시전 포인트에서 선택될 상대적 확률이 낮은 적어도 어느 하나의 도로를 연결한 궤도로 이해될 수 있다.

3) 제어 신호 생성 동작

프로세서(170)는, 제어 신호 생성 동작을 수행할 수 있다. 프로세서(170)는, 일렉트로닉 호라이즌 데이터에 기초하여, 제어 신호를 생성할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(170)는, 일렉트로닉 호라이즌 데이터에 기초하여, 파워트레인 제어 신호, 브라이크 장치 제어 신호 및 스티어링 장치 제어 신호 중 적어도 어느 하나를 생성할 수 있다.

프로세서(170)는, 인터페이스부(180)를 통해, 생성된 제어 신호를 구동 제어 장치(250)에 전송할 수 있다. 구동 제어 장치(250)는, 파워 트레인(251), 브레이크 장치(252) 및 스티어링 장치(253) 중 적어도 어느 하나에 제어 신호를 전송할 수 있다.

V2X (Vehicle-to-Everything)

도 9는 본 명세서가 적용될 수 있는 V2X 통신의 예시이다.

V2X 통신은 차량 사이의 통신(communication between vehicles)을 지칭하는 V2V(Vehicle-to-Vehicle), 차량과 eNB 또는 RSU(Road Side Unit) 사이의 통신을 지칭하는 V2I(Vehicle to Infrastructure), 차량 및 개인(보행자, 자전거 운전자, 차량 운전자 또는 승객)이 소지하고 있는 UE 간 통신을 지칭하는 V2P(Vehicle-to-Pedestrian), V2N(vehicle-to-network) 등 차량과 모든 개체들 간 통신을 포함한다.

V2X 통신은 V2X 사이드링크 또는 NR V2X와 동일한 의미를 나타내거나 또는 V2X 사이드링크 또는 NR V2X를 포함하는 보다 넓은 의미를 나타낼 수 있다.

V2X 통신은 예를 들어, 전방 충돌 경고, 자동 주차 시스템, 협력 조정형 크루즈 컨트롤(Cooperative adaptive cruise control: CACC), 제어 상실 경고, 교통행렬 경고, 교통 취약자 안전 경고, 긴급 차량 경보, 굽은 도로 주행 시 속도 경고, 트래픽 흐름 제어 등 다양한 서비스에 적용 가능하다.

V2X 통신은 PC5 인터페이스 및/또는 Uu 인터페이스를 통해 제공될 수 있다. 이 경우, V2X 통신을 지원하는 무선 통신 시스템에는, 상기 차량과 모든 개체들 간의 통신을 지원하기 위한 특정 네트워크 개체(network entity)들이 존재할 수 있다. 예를 들어, 상기 네트워크 개체는, BS(eNB), RSU(road side unit), UE, 또는 어플리케이션 서버(application server)(예, 교통 안전 서버(traffic safety server)) 등일 수 있다.

또한, V2X 통신을 수행하는 UE는, 일반적인 휴대용 UE(handheld UE)뿐만 아니라, 차량 UE(V-UE(Vehicle UE)), 보행자 UE(pedestrian UE), BS 타입(eNB type)의 RSU, 또는 UE 타입(UE type)의 RSU, 통신 모듈을 구비한 로봇 등을 의미할 수 있다.

V2X 통신은 UE들 간에 직접 수행되거나, 상기 네트워크 개체(들)를 통해 수행될 수 있다. 이러한 V2X 통신의 수행 방식에 따라 V2X 동작 모드가 구분될 수 있다.

V2X 통신은, 사업자(operator) 또는 제3자가 V2X가 지원되는 지역 내에서 UE 식별자를 트랙킹할 수 없도록, V2X 어플리케이션의 사용 시에 UE의 익명성(pseudonymity) 및 개인보호(privacy)를 지원할 것이 요구된다.

V2X 통신에서 자주 사용되는 용어는 다음과 같이 정의된다.

- RSU (Road Side Unit): RSU는 V2I 서비스를 사용하여 이동 차량과 전송/수신 할 수 있는 V2X 서비스 가능 장치이다. 또한, RSU는 V2X 어플리케이션을 지원하는 고정 인프라 엔터티로서, V2X 어플리케이션을 지원하는 다른 엔터티와 메시지를 교환할 수 있다. RSU는 기존 ITS 스펙에서 자주 사용되는 용어이며, 3GPP 스펙에 이 용어를 도입한 이유는 ITS 산업에서 문서를 더 쉽게 읽을 수 있도록 하기 위해서이다. RSU는 V2X 어플리케이션 로직을 BS(BS-타입 RSU라고 함) 또는 UE(UE-타입 RSU라고 함)의 기능과 결합하는 논리적 엔티티이다.

- V2I 서비스: V2X 서비스의 일 타입으로, 한 쪽은 차량(vehicle)이고 다른 쪽은 기반시설(infrastructure)에 속하는 엔티티.

- V2P 서비스: V2X 서비스의 일 타입으로, 한 쪽은 차량이고, 다른 쪽은 개인이 휴대하는 기기(예, 보행자, 자전거 타는 사람, 운전자 또는 동승자가 휴대하는 휴대용 UE기).

- V2X 서비스: 차량에 전송 또는 수신 장치가 관계된 3GPP 통신 서비스 타입.

- V2X 가능(enabled) UE: V2X 서비스를 지원하는 UE.

- V2V 서비스: V2X 서비스의 타입으로, 통신의 양쪽 모두 차량이다.

- V2V 통신 범위: V2V 서비스에 참여하는 두 차량 간의 직접 통신 범위.

V2X(Vehicle-to-Everything)라고 불리는 V2X 어플리케이션은 살핀 것처럼, (1) 차량 대 차량 (V2V), (2) 차량 대 인프라 (V2I), (3) 차량 대 네트워크 (V2N), (4) 차량 대 보행자 (V2P)의 4가지 타입이 있다.

도 10은 V2X가 사용되는 사이드링크에서의 자원 할당 방법을 예시한다.

사이드링크에서는 서로 다른 사이드링크 제어 채널(physical sidelink control channel, PSCCH)들이 주파수 도메인에서 이격되어 할당되고 서로 다른 사이드링크 공유 채널(physical sidelink shared channel, PSSCH)들이 이격되어 할당될 수 있다. 또는, 서로 다른 PSCCH들이 주파수 도메인에서 연속하여 할당되고, PSSCH들도 주파수 도메인에서 연속하여 할당될 수도 있다.

NR V2X

3GPP 릴리즈 14 및 15 동안 자동차 산업으로 3GPP 플랫폼을 확장하기 위해, LTE에서 V2V 및 V2X 서비스에 대한 지원이 소개되었다.

개선된(enhanced) V2X 사용 예(use case)에 대한 지원을 위한 요구사항(requirement)들은 크게 4개의 사용 예 그룹들로 정리된다.

(1) 차량 플래투닝 (vehicle Platooning)은 차량들이 함께 움직이는 플래툰(platoon)을 동적으로 형성할 수 있게 한다. 플래툰의 모든 차량은 이 플래툰을 관리하기 위해 선두 차량으로부터 정보를 얻는다. 이러한 정보는 차량이 정상 방향보다 조화롭게 운전되고, 같은 방향으로 가고 함께 운행할 수 있게 한다.

(2) 확장된 센서(extended sensor)들은 차량, 도로 사이트 유닛(road site unit), 보행자 장치(pedestrian device) 및 V2X 어플리케이션 서버에서 로컬 센서 또는 동영상 이미지(live video image)를 통해 수집된 원시(raw) 또는 처리된 데이터를 교환할 수 있게 한다. 차량은 자신의 센서가 감지할 수 있는 것 이상으로 환경에 대한 인식을 높일 수 있으며, 지역 상황을 보다 광범위하고 총체적으로 파악할 수 있다. 높은 데이터 전송 레이트가 주요 특징 중 하나이다.

(3) 진화된 운전(advanced driving)은 반-자동 또는 완전-자동 운전을 가능하게 한다. 각 차량 및/또는 RSU는 로컬 센서에서 얻은 자체 인식 데이터를 근접 차량과 공유하고, 차량이 궤도(trajectory) 또는 기동(manoeuvre)을 동기화 및 조정할 수 있게 한다. 각 차량은 근접 운전 차량과 운전 의도를 공유한다.

(4) 원격 운전(remote driving)은 원격 운전자 또는 V2X 어플리케이션이 스스로 또는 위험한 환경에 있는 원격 차량으로 주행 할 수 없는 승객을 위해 원격 차량을 운전할 수 있게 한다. 변동이 제한적이고, 대중 교통과 같이 경로를 예측할 수 있는 경우, 클라우드 컴퓨팅을 기반으로 한 운전을 사용할 수 있다. 높은 신뢰성과 낮은 대기 시간이 주요 요구 사항이다.

PC5를 통해 V2X 통신을 하기위한 식별자

각 단말은 하나 이상의 PC5를 통해 V2통신을 하기 위한 Layer-2 식별자를 갖는다. 이는 소스(source) Layer-2 ID 와 목적지(Destination) Layer-2 ID를 포함한다.

소스 및 목적지 Layer-2 ID는 Layer-2 프레임에 포함되며, Layer-2 프레임은 프레임상의 Layer-2의 소스 및 목적지를 식별하는 PC5의 layer-2 링크를 통해 전송된다.

단말의 소스 및 목적지 Layer-2 ID 선택은 layer-2 링크의 PC5의 V2X 통신의 통신모드에 근거한다. 소스 Layer-2 ID는 다른 통신모드간에 다를 수 있다.

IP 기반의 V2X 통신이 허용되는 경우, 단말은 링크 로컬 IPv6 주소를 소스 IP 주소로 사용하도록 설정한다. 단말은 중복주소 탐색을 위한 Neighbor Solicitation and Neighbor Advertisement 메시지를 보내지 않고도, PC5의 V2X 통신을 위해 이 IP 주소를 사용할 수 있다.

일 단말이 현재 지리적 영역에서 지원되는 개인정보 보호가 요구되는 활성화 된 V2X application을 갖는다면, 소스 단말(예를 들어, 차량)이 추적당하거나 특정시간 동안만 다른 단말로부터 식별되기 위해, 소스 Layer-2 ID는 시간이 지남에 따라 변경되고, 무작위화 될 수 있다. IP 기반의 V2X 통신의 경우, 소스 IP 주소도 시간이 지남에 따라 변경되어야 하고, 무작위화 되어야 한다.

소스 단말의 식별자들의 변경은 PC5에 사용되는 계층에서 동기화되어야 한다. 즉, 어플리케이션 계층 식별자가 변경된다면, 소스 Layer-2 ID 와 소스 IP 주소의 변경도 요구된다.

브로드캐스트 모드(Broadcast mode)

도 11는 PC5를 이용한 V2X 통신의 브로드캐스트 모드에 대한 절차를 예시하는 도면이다.

1. 수신 단말은 브로드캐스트 수신을 위한 목적지(destination) Layer-2 ID를 결정한다. 목적지 Layer-2 ID는 수신을 위해, 수신 단말의 AS 계층으로 전달된다.

2. 송신 단말의 V2X application layer는 데이터 유닛을 제공하고, V2X 어플리케이션 요구사항(Application Requirements)을 제공할 수 있다.

3. 송신 단말은 브로드캐스트를 위한, 목적지 Layer-2 ID를 결정한다. 송신 단말은 소스(source) Layer-2 ID를 자체 할당한다.

4. 송신 단말이 전송하는 하나의 브로드캐스트 메시지는 소스 Layer-2 ID 와 목적지 Layer-2 ID를 이용하여, V2X 서비스 데이터를 전송한다.

도 12는 본 명세서의 일 실시예에 따른 AI 장치의 블록도이다.

상기 AI 장치(20)는 AI 프로세싱을 수행할 수 있는 AI 모듈을 포함하는 전자 기기 또는 상기 AI 모듈을 포함하는 서버 등을 포함할 수 있다. 또한, AI 장치(20)는 서버에 포함될 수 있다. 또한, 상기 AI 장치(20)는 도 1에 도시된 차량(10)의 적어도 일부의 구성으로 포함되어 AI 프로세싱 중 적어도 일부를 함께 수행하도록 구비될 수도 있다.

상기 AI 프로세싱은, 도 5에 도시된 차량(10)의 주행과 관련된 모든 동작들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 자율주행 차량은 센싱 데이터 또는 운전자 데이터를 AI 프로세싱 하여 처리/판단, 제어 신호 생성 동작을 수행할 수 있다. 또한, 예를 들어, 자율주행 차량은 상기 차량 내에 구비된 다른 전자 기기와의 인터랙션을 통해 획득되는 데이터를 AI 프로세싱 하여 자율주행 제어를 수행할 수 있다.

상기 AI 장치(20)는 AI 프로세서(21), 메모리(25) 및/또는 통신부(27)를 포함할 수 있다.

상기 AI 장치(20)는 신경망을 학습할 수 있는 컴퓨팅 장치로서, 서버, 데스크탑 PC, 노트북 PC, 태블릿 PC 등과 같은 다양한 전자 장치로 구현될 수 있다.

AI 프로세서(21)는 메모리(25)에 저장된 프로그램을 이용하여 신경망을 학습할 수 있다. 특히, AI 프로세서(21)는 차량 관련 데이터를 인식하기 위한 신경망을 학습할 수 있다. 여기서, 차량 관련 데이터를 인식하기 위한 신경망은 인간의 뇌 구조를 컴퓨터 상에서 모의하도록 설계될 수 있으며, 인간의 신경망의 뉴런(neuron)을 모의하는, 가중치를 갖는 복수의 네트워크 노드들을 포함할 수 있다. 복수의 네트워크 모드들은 뉴런이 시냅스(synapse)를 통해 신호를 주고 받는 뉴런의 시냅틱 활동을 모의하도록 각각 연결 관계에 따라 데이터를 주고 받을 수 있다. 여기서 신경망은 신경망 모델에서 발전한 딥러닝 모델을 포함할 수 있다. 딥 러닝 모델에서 복수의 네트워크 노드들은 서로 다른 레이어에 위치하면서 컨볼루션(convolution) 연결 관계에 따라 데이터를 주고 받을 수 있다. 신경망 모델의 예는 심층 신경망(DNN, deep neural networks), 합성곱 신경망(CNN, convolutional deep neural networks), 순환 신경망(RNN, Recurrent Boltzmann Machine), 제한 볼츠만 머신(RBM, Restricted Boltzmann Machine), 심층 신뢰 신경망(DBN, deep belief networks), 심층 Q-네트워크(Deep Q-Network)와 같은 다양한 딥 러닝 기법들을 포함하며, 컴퓨터비젼, 음성인식, 자연어처리, 음성/신호처리 등의 분야에 적용될 수 있다.

한편, 전술한 바와 같은 기능을 수행하는 프로세서는 범용 프로세서(예를 들어, CPU)일 수 있으나, 인공지능 학습을 위한 AI 전용 프로세서(예를 들어, GPU)일 수 있다.

메모리(25)는 AI 장치(20)의 동작에 필요한 각종 프로그램 및 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(25)는 비 휘발성 메모리, 휘발성 메모리, 플래시 메모리(flash-memory), 하드디스크 드라이브(HDD) 또는 솔리드 스테이트 드라이브(SDD) 등으로 구현할 수 있다. 메모리(25)는 AI 프로세서(21)에 의해 액세스되며, AI 프로세서(21)에 의한 데이터의 독취/기록/수정/삭제/갱신 등이 수행될 수 있다. 또한, 메모리(25)는 본 명세서의 일 실시예에 따른 데이터 분류/인식을 위한 학습 알고리즘을 통해 생성된 신경망 모델(예를 들어, 딥 러닝 모델(26))을 저장할 수 있다.

한편, AI 프로세서(21)는 데이터 분류/인식을 위한 신경망을 학습하는 데이터 학습부(22)를 포함할 수 있다. 데이터 학습부(22)는 데이터 분류/인식을 판단하기 위하여 어떤 학습 데이터를 이용할지, 학습 데이터를 이용하여 데이터를 어떻게 분류하고 인식할지에 관한 기준을 학습할 수 있다. 데이터 학습부(22)는 학습에 이용될 학습 데이터를 획득하고, 획득된 학습데이터를 딥러닝 모델에 적용함으로써, 딥러닝 모델을 학습할 수 있다.

데이터 학습부(22)는 적어도 하나의 하드웨어 칩 형태로 제작되어 AI 장치(20)에 탑재될 수 있다. 예를 들어, 데이터 학습부(22)는 인공지능(AI)을 위한 전용 하드웨어 칩 형태로 제작될 수도 있고, 범용 프로세서(CPU) 또는 그래픽 전용 프로세서(GPU)의 일부로 제작되어 AI 장치(20)에 탑재될 수도 있다. 또한, 데이터 학습부(22)는 소프트웨어 모듈로 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈(또는 인스트럭션(instruction)을 포함하는 프로그램 모듈)로 구현되는 경우, 소프트웨어 모듈은 컴퓨터로 읽을 수 있는 판독 가능한 비일시적 판독 가능 기록 매체(non-transitory computer readable media)에 저장될 수 있다. 이 경우, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈은 OS(Operating System)에 의해 제공되거나, 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다.

데이터 학습부(22)는 학습 데이터 획득부(23) 및 모델 학습부(24)를 포함할 수 있다.

학습 데이터 획득부(23)는 데이터를 분류하고 인식하기 위한 신경망 모델에 필요한 학습 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 학습 데이터 획득부(23)는 학습 데이터로서, 신경망 모델에 입력하기 위한 차량 데이터 및/또는 샘플 데이터를 획득할 수 있다.

모델 학습부(24)는 상기 획득된 학습 데이터를 이용하여, 신경망 모델이 소정의 데이터를 어떻게 분류할지에 관한 판단 기준을 가지도록 학습할 수 있다. 이 때 모델 학습부(24)는 학습 데이터 중 적어도 일부를 판단 기준으로 이용하는 지도 학습(supervised learning)을 통하여, 신경망 모델을 학습시킬 수 있다. 또는 모델 학습부(24)는 지도 없이 학습 데이터를 이용하여 스스로 학습함으로써, 판단 기준을 발견하는 비지도 학습(unsupervised learning)을 통해 신경망 모델을 학습시킬 수 있다. 또한, 모델 학습부(24)는 학습에 따른 상황 판단의 결과가 올바른지에 대한 피드백을 이용하여 강화 학습(reinforcement learning)을 통하여, 신경망 모델을 학습시킬 수 있다. 또한, 모델 학습부(24)는 오류 역전파법(error back-propagation) 또는 경사 하강법(gradient decent)을 포함하는 학습 알고리즘을 이용하여 신경망 모델을 학습시킬 수 있다.

신경망 모델이 학습되면, 모델 학습부(24)는 학습된 신경망 모델을 메모리에 저장할 수 있다. 모델 학습부(24)는 학습된 신경망 모델을 AI 장치(20)와 유선 또는 무선 네트워크로 연결된 서버의 메모리에 저장할 수도 있다.

데이터 학습부(22)는 인식 모델의 분석 결과를 향상시키거나, 인식 모델의 생성에 필요한 리소스 또는 시간을 절약하기 위해 학습 데이터 전처리부(미도시) 및 학습 데이터 선택부(미도시)를 더 포함할 수도 있다.

학습 데이터 전처리부는 획득된 데이터가 상황 판단을 위한 학습에 이용될 수 있도록, 획득된 데이터를 전처리할 수 있다. 예를 들어, 학습 데이터 전처리부는, 모델 학습부(24)가 이미지 인식을 위한 학습을 위하여 획득된 학습 데이터를 이용할 수 있도록, 획득된 데이터를 기 설정된 포맷으로 가공할 수 있다.

또한, 학습 데이터 선택부는, 학습 데이터 획득부(23)에서 획득된 학습 데이터 또는 전처리부에서 전처리된 학습 데이터 중 학습에 필요한 데이터를 선택할 수 있다. 선택된 학습 데이터는 모델 학습부(24)에 제공될 수 있다. 예를 들어, 학습 데이터 선택부는, 차량의 카메라를 통해 획득한 영상 중 특정 영역을 검출함으로써, 특정 영역에 포함된 객체에 대한 데이터만을 학습 데이터로 선택할 수 있다.

또한, 데이터 학습부(22)는 신경망 모델의 분석 결과를 향상시키기 위하여 모델 평가부(미도시)를 더 포함할 수도 있다.

모델 평가부는, 신경망 모델에 평가 데이터를 입력하고, 평가 데이터로부터 출력되는 분석 결과가 소정 기준을 만족하지 못하는 경우, 모델 학습부(22)로 하여금 다시 학습하도록 할 수 있다. 이 경우, 평가 데이터는 인식 모델을 평가하기 위한 기 정의된 데이터일 수 있다. 일 예로, 모델 평가부는 평가 데이터에 대한 학습된 인식 모델의 분석 결과 중, 분석 결과가 정확하지 않은 평가 데이터의 개수 또는 비율이 미리 설정되 임계치를 초과하는 경우, 소정 기준을 만족하지 못한 것으로 평가할 수 있다.

통신부(27)는 AI 프로세서(21)에 의한 AI 프로세싱 결과를 외부 전자 기기로 전송할 수 있다.

여기서 외부 전자 기기는 자율 주행 차량으로 정의될 수 있다. 또한, 상기 AI 장치(20)는 상기 자율 주행 모듈 차량과 통신하는 다른 차량 또는 5G 네트워크로 정의될 수 있다. 한편, 상기 AI 장치(20)는 차량 내에 구비된 자율주행 모듈에 기능적으로 임베딩되어 구현될 수도 있다. 또한, 상기 5G 네트워크는 자율 주행 관련 제어를 수행하는 서버 또는 모듈을 포함할 수 있다.

한편, 도 12에 도시된 AI 장치(20)는 AI 프로세서(21)와 메모리(25), 통신부(27) 등으로 기능적으로 구분하여 설명하였지만, 전술한 구성요소들이 하나의 모듈로 통합되어 AI 모듈로 호칭될 수도 있음을 밝혀둔다.

앞서 살핀 5G 통신 기술은 후술할 본 명세서에서 제안하는 방법들과 결합되어 적용될 수 있으며, 또는 본 명세서에서 제안하는 방법들의 기술적 특징을 구체화하거나 명확하게 하는데 보충될 수 있다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서의 다양한 실시 예들을 상세히 설명한다.

아스콘 파열 및 아스팔트 레이어의 침하에 의하여, 도로 상에 차량의 운행을 방해하는 장애물이 발생할 수 있다. 이 경우, 빗물과 지하수의 흐름이 장애물로 집중되어 도로의 기층/보조기층 손실이 가속화될 수 있다. 또한, 차량 바퀴에 의한 빈번한 마찰로 인하여 장애물 구멍의 면적이 점점 넓어지고, 홀의 깊이가 더 깊어짐에 따라, 더 많은 빗물, 지하수가 유입되어 소형장애물이 대형 장애물로 확장될 수 있다.

이러한 아스콘의 파열 현상은 아스팔트 레이어 보다 더 낮은 기층/보조기층의 파손(침하)를 유발하며, 해당 기층/보조기층 약화시켜 다수의 아스팔트 장애물이 발생시키고, 차량의 사고 위험성을 높힐 수 있다.

본 명세서에서는 아래와 같은 방법을 예시한다.

도로상에 다양한 크기의 장애물들이 존재하는 경우, 차량은 근거리용 센서와 원거리용 센서로 측정한 센싱정보를 서버의 AI 장치(20)에 입력할 수 있다. AI 장치(20)는 차량이 이동 가능한 경로를 생성할 수 있다. 차량은 인접차량(좌, 우)에게 V2X 메시지를 통해 이동 가능한 경로를 위한, 공간을 비워달라고 요청할 수 있다. 차량은 이를 통해, 이동 가능한 경로로 이동할 수 있다. 본 명세서에서 센서는 라이다를 포함한다.

1) 다수의 장애물이 있는 도로를 주행하는 차량은 제1 탐지영역(근거리 영역) 및 제2 탐지영역(원거리 영역)의 장애물을 회피하기 위한 예비동작 및 제2 탐지영역의 장애물을 회피하기 위한 액션동작을 순차적으로 수행하여 차량의 모든 바퀴들이 장애물을 최대한 회피할 수 있도록 한다.

① 원거리 영역을 탐지할 때에는 전방 차량들이 근거리용 센서를 통해, 생성한 객체 정보 및 센서의 분해능 정보를 차량은 V2X 메시지를 통해 수신하고, 차량은 원거리 Lidar를 통해, 생성한 객체정보와 전방 차량으로부터 수집한 객체 정보를 AI 장치(20)에 입력하여, 제2 탐지영역을 설정할 수 있다.

2) 차량은 근거리의 장애물들의 위치와 폭, 길이, 깊이를 파악하기 위하여 근거리 Lidar를 통해, 제1 탐지영역을 설정할 수 있다.

3) 차량은 제1 탐지영역 및 제2 탐지영역을 이용하여 이동경로를 계산할 수 있다.

4) 만일, 차량이 일부의 장애물은 밟고 지나가야 할 경우, 다수의 장애물중 깊이가 가장 낮은 장애물을 밟도록 경로를 설정할 수 있다.

5) 만일, 차량의 바퀴들이 장애물을 밟을 수 밖에 없는 경우, 포트홀(pothole)의 깊이 또는 장애물의 높이에 근거하여, 차량의 바퀴가 해당 장애물을 통과할 수 있도록 이동경로를 설정한다.

이를 통해, 차량은 원거리용 센서로 정확히 측정되지 않는 장애물 정보를 타차량이 근거리용 센서로 생성한, 센싱정보를 이용할 수 있다. 또한, 차량은 각 차량들의 크기와 센서의 부착위치 등이 달라서 발생할 수 있는 차이점을 서버의 AI 장치(20)를 통해, 보완할 수 있다. 또한, 차량은 정확한 장애물의 위치를 탐지하여, 효율적으로 장애물을 회피하여 주행할 수 있다.

도 13은 본 명세서가 적용될 수 있는 차량의 예시이다.

차량(10)의 센서(1300)는 근거리용 센서 및 원거리용 센서를 포함할 수 있다. 또한 센서(1300)는 laser 등을 출력하는 발신부 및 laser 등을 수신하는 수광부를 포함할 수 있다. 예를 들어, 근거리용 센서 및 원거리용 센서는 센서가 지향하는 각도에 의하여 구분 될 수 있다. 근거리용 센서 및 원거리용 센서는 물리적으로 분리되어 구현될 수 있다. 또는, 물리적으로 하나의 센서모듈에 근거리용 센서 및 원거리용 센서가 포함될 수 있다. 또한, 근거리용 센서(제1 센서)가 센싱하는 영역과 원거리용 센서(제2 센서)가 센싱하는 영역이 중첩될 수 있다. 예를 들어, 후술할 제1 센싱영역은 근거리용 센서 및 원거리용 센서 모두를 통해 센싱될 수 있고, 제2 센싱영역은 원거리용 센서를 통해 센싱될 수 있다.

근거리용 센서의 투사각도(1311)는 원거리용 센서의 투사각도(1321)와 비교하여, 지표면과 고각도를 형성할 수 있다. 원거리의 장애물(1320)을 탐지하기 위해서, 센서(1300)의 투사각도가 지표면과 저각도를 형성하여야 한다.

만일, 근거리용 센서 및 원거리용 센서가 물리적으로 분리되어 구현되는 경우, 근거리용 센서는 근거리의 장애물(1310)을 탐지하기 위해, 원거리용 센서보다 낮은 위치에 부착될 수 있다.

제1 탐지영역

본 명세서에서 제1 탐지영역이란, 근거리용 센서, 또는 근거리용 센서 및 원거리용 센서를 통해, 탐지되는 영역을 의미한다. 차량(10)은 제1 탐지영역을 설정할 수 있다. 이를 통해, 차량(10)은 가까이에 위치한 장애물의 정보(예를 들어, 위치, 가로, 세로, 깊이)를 측정할 수 있고, 비교적 정확한 장애물의 정보를 확보할 수 있다.

예비동작

차량(10)은 제1 탐지영역에 근거하여, 제1 탐지영역의 장애물들의 위치를 판단하고, 차체의 바닥면이 지면에 닿지 않고, 차량(10) 바퀴의 직경으로 장애물을 넘어갈 수 있는 얕은 깊이의 장애물들을 탐색할 수 있다. 차량(10)은 탐색한 장애물들을 근거로, 차량(10) 바퀴의 진행방향을 결정하고, 이동경로를 설정할 수 있다.

제1 탐지영역은 주로 근거리용 센서를 이용하여, 탐지되므로 차량(10)은 높은 수준의 정확도를 가지는 장애물 정보를 판단할 수 있다. 반면, 차량(10)은 원거리용 센서를 통해 탐지되는 제2 탐지영역은 제1 탐지영역과 달리 낮은 수준의 정확도를 가지는 장애물 정보를 판단할 수 있다. 따라서, 차량(10)은 근거리용 센서를 통해 생성되는 제1 센싱정보 및 원거리용 센서를 통해 생성되는 제2 센싱정보에 근거하여, 제1 탐지영역 및 제2 탐지영역을 주행하기 위한, 예비동작을 수행할 수 있다.

예를 들어, 차량(10)은 제1 탐지영역을 통과하기 위한, 주행경로를 설정하기 위해, 제2 탐지영역을 통과하기 위한 주행경로를 고려할 수 있다. 보다 자세하게, 차량(10)은 제2 탐지영역을 통과하기 위한 가장 적합한 주행경로를 탐지할 수 있고, 제1 탐지영역을 통과하기 위한, 복수개의 주행경로를 탐지할 수 있다. 차량(10)은 제1 탐지영역을 통과하기 위한, 복수개의 주행경로 중에서, 제2 탐지영역을 통과하기 위한 가장 적합한 주행경로로 진입하기 위한, 제1 탐지영역을 통과하기 위한, 주행경로를 선택할 수 있다.

즉, 차량(10)은 근거리용 센서를 통해, 제1 탐지영역을 통과하기 위한, 주행경로는 비교적 정확히 판단할 수 있으나, 원거리용 센서를 통해, 제2 탐지영역을 통과하기 위한, 주행경로는 상대적으로 부정확하게 판단할 수 있다. 따라서, 차량(10)은 원거리용 센서를 통해 생성된 센싱정보 중, 신뢰할 수 있는 센싱정보를 이용하여 제2 탐지영역을 통과하기 위한 주행경로를 먼저 설정할 수 있다. 이후, 차량(10)은 제1 탐지영역을 통과하기 위한, 주행경로의 선택에 있어서, 제2 탐지영역을 통과하기 위한, 주행경로를 고려하여, 제1 탐지영역 및 제2 탐지영역을 통과할 수 있는 가장 적절한 주행경로를 설정할 수 있다.

본 명세서에서 예비동작이란, 차량(10)이 제1 탐지영역을 통과하기 위해, 선택된 주행경로를 주행하기 위한, 동작을 의미할 수 있다.

제2 탐지영역

본 명세서에서 제2 탐지영역이란, 원거리용 센서를 통해, 탐지되는 영역을 의미한다. 차량(10)은 제2 탐지영역을 설정할 수 있다. 이를 통해, 차량(10)은 원거리에 위치한 장애물의 정보(예를 들어, 위치, 가로, 세로, 깊이)를 측정할 수 있다. 원거리에 위치한 장애물의 정보는 근거리용 센서를 통해, 탐지하는 장애물의 정보에 비하여, 정확도가 떨어질 수 있다. 따라서, 차량(10)은 전방 차량이 근거리용 센서로 측정한 장애물의 정보를 서버의 학습기에 입력하여 계산된(예측된) 장애물의 정보를 수신하여, 원거리에 위치한 장애물의 정보의 정확도를 보완할 수 있다.

액션동작

차량(10)은 제2 탐지영역에 근거하여, 제2 탐지영역의 장애물들의 위치를 판단하고, 차체의 바닥면이 지면에 닿지 않고, 차량(10) 바퀴의 직경으로 장애물을 넘어갈 수 있는 얕은 깊이의 장애물들을 탐색할 수 있다. 차량(10)은 탐색한 장애물들을 근거로, 차량(10) 바퀴의 진행방향을 결정하고, 이동경로를 설정할 수 있다. 본 명세서에서 액션동작이란, 전술한 차량(10)의 제2 탐지영역을 주행하기 위한 동작을 의미한다.

오버행(Overhang) Pass 또는 Fail

오버행이란, 일반적으로 일반적으로 전륜 차축의 중심선에서 차량의 최전방 부분, 또는 후륜 차축의 중심선에서 차량의 최후방 부분까지의 거리를 의미한다. 보다 자세하게, 프런트 오버행(front overhang)은 앞바퀴의 중심을 지나는 수직면에서 자동차의 맨 앞 부분까지의 수평거리이다. 리어 오버행(rear overhang)은 맨 뒷바퀴의 중심을 지나는 수직면에서 차의 맨 뒷부분까지의 수평거리이다.

프로세서(170)는 탐지된 장애물의 정보에 근거하여, 오버행 Pass 또는 Fail 여부를 판단할 수 있다.

본 명세서에서 오버행 Pass는 차량(10)이 탐지한 장애물과 관련하여, 프로세서(170)가 장애물의 높이 또는 깊이가 차량(10)의 바퀴의 반경보다 작으므로, 차량(10)이 장애물을 넘어갈 수 있다고 판단하는 경우를 의미한다.

본 명세서에서 오버행 Fail은 차량(10)이 탐지한 장애물과 관련하여, 프로세서(170)가 장애물의 높이 또는 깊이가 차량(10)의 바퀴의 반경보다 크므로, 차량(10)이 장애물을 넘어갈 수 없다고 판단하는 경우를 의미한다.

프로세서(170)는 차량(10)의 센싱정보를 통해, 오버행 Pass 또는 오버행 Fail 여부를 판단할 수 있다. 보다 자세하게, 프로세서(170)는 전방 또는 후방의 라이다를 이용하여, 반사되는 Laser의 밀도를 통해 장애물 존재 및 높이/깊이를 판단할 수 있다. 또한, 프로세서(170)는 차량(10) 바퀴의 반경과 장애물의 높이/깊이를 비교하여, 오버행 Pass 또는 오버행 Fail 여부를 판단할 수 있다.

도 14는 본 명세서가 적용될 수 있는 일 실시예이다.

프로세서(170)는 제1 탐지영역의 제1 센싱정보를 획득한다(S1410). 보다 자세하게, 프로세서(170)는 근거리용 센서(예를 들어, 라이다, 레이다)를 이용하여, 반사된 laser 등의 energy density를 측정할 수 있다. 프로세서(170)는 특정값 이상의 energy density가 측정되는 경우, 제1 탐지영역의 장애물의 정보를 판단할 수 있다.

프로세서(170)는 제2 탐지영역의 제2 센싱정보를 획득한다(S1420). 보다 자세하게, 프로세서(170)는 원거리용 센서(예를 들어, 라이다, 레이다)를 이용하여, 반사된 laser 등의 energy density를 측정할 수 있다. 이를 통해, 프로세서(170)는 제2 탐지영역의 장애물의 정보를 판단할 수 있다.

프로세서(170)는 제2 탐지영역을 통과하기 위한 주행경로를 설정한다(S1430). 보다 자세하게, 프로세서(170)는 제2 센싱정보에 근거하여, 제2 탐지영역을 통과하기 위한 제2 주행경로를 설정할 수 있다. 제2 주행경로는 제2 탐지영역을 통과하기 위한 최적의 주행경로일 수 있다. 이를 위해, 제2 주행경로는 제2 탐지영역의 장애물 정보 중, 가장 정확도가 높은 장애물의 정보만을 이용하여 설정될 수 있다. 또한, 프로세서(170)는 제2 주행경로를 설정하기 위해, 서버를 통해, 예측된 제2 탐지영역의 장애물의 정보를 수신할 수 있다.

프로세서(170)는 제1 탐지영역을 통과하기 위한, 제1 주행경로를 설정한다. 보다 자세하게, 프로세서(170)는 제2 주행경로 및 제1 센싱정보에 근거하여, 제1 탐지영역을 주행하기 위한 제1 주행경로를 설정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(170)는 제1 탐지영역을 주행하기 위한 복수개의 주행경로 중에, 제2 주행경로에 진입하기 가장 용이한 주행경로를 제1 주행경로로 설정할 수 있다.

또는, 프로세서(170)는 복수개의 제2 주행경로가 설정될 수 있는 경우, 제1 주행경로는 가장 많은 제2 주행경로에 진입할 수 있는 주행경로로 설정할 수 있다.

또한, 프로세서(170)는 제1 주행경로 또는 제2 주행경로를 설정하기 위해, V2X 메시지를 통해, 제1 탐지영역 또는 제2 탐지영역을 기주행한 다른 차량으로부터 제1 탐지영역 또는 제2 탐지영역의 장애물의 정보를 수신할 수 있다. 또한, 프로세서(170)는 서버의 학습기를 학습시키기 위해, 근거리용 센서를 통해 획득한 장애물의 정보를 서버로 전송할 수 있다. 이러한, 학습기는 서버의 AI 장치(20)에 포함될 수 있다.

또한, 프로세서(170)는 제2 주행경로를 검증할 수 있다. 예를 들어, 차량(10)이 액션동작 영역에 진입한 경우, 또는 근거리용 센서를 통해 제2 주행경로를 센싱하기에 충분한 위치에 진입한 경우, 또는 제2 주행경로에 진입할 수 있는 상태인 경우, 프로세서(170)는 제2 주행경로를 통해 제2 탐지영역을 통과할 수 있는 지 여부를 판단할 수 있다. 보다 자세하게, 프로세서(170)는 원거리용 센서를 이용하는 것에 비하여, 근거리용 센서를 이용할 경우, 보다 정확한 센싱정보를 획득할 수 있으므로, 제2 주행경로의 부적합을 검증할 수 있다. 프로세서(170)는 제2 주행경로가 부적합하다고 검증되는 경우, 근거리용 센서를 이용하여, 제1 센싱정보를 획득하는 단계를 재개할 수 있다. 이를 통해, 프로세서(170)는 주행경로 설정을 위한 동작을 다시 수행할 수 있다.

본 명세서에서 주행경로는 제1 주행경로 및 제2 주행경로를 포함한다.

본 명세서의 일 실시예로서, 프로세서(170)는 서버를 통해 수신한, 예측된 제2 탐지영역의 장애물의 정보와 프로세서(170)가 근거리용 센서를 통해 획득한 장애물의 정보가 일정범위 이상 차이가 있을 경우, 주행경로를 재설정할 수 있다. 보다 자세하게, 프로세서(170)는 예측된 제2 탐지영역의 장애물의 정보에 근거하여, 특정범위 만큼의 오차가 발생할 것을 가정하여 주행경로를 설정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(170)는 예측된 제2 탐지영역의 쟁애물의 정보에 포함된 장애물의 크기가 특정범위(예를 들어, 30% 크기)만큼 오차가 발생할 것을 가정하여, 예측된 제2 탐지영역의 장애물의 크기를 30% 큰 크기를 갖도록 재설정할 수 있다. 프로세서(170)는 오차발생을 고려한 장애물의 크기가 차량(10)의 바퀴의 반경보다 작은 경우, 오버행 Pass를 판단할 수 있다. 만일, 프로세서(170)가 오차발생을 고려한 장애물의 크기에 근거하여, 오버행 Fail을 판단하는 경우, 프로세서(170)는 주행경로를 재설정할 수 있다.

탐지영역 설정방법

본 명세서에서의 탐지영역 설정방법을 예시하면 다음과 같다. 차량(10)은 제2 탐지영역은 설정하기 위해, 원거리용 라이다 센서를 통해, 지면과 저각도로 laser를 laser 포인트 클라우드 형태로 투사할 수 있다. 제2 탐지영역은 이러한 laser가 지면에 닿은 후, 반사되어 라이다의 수광부에 수신되는 경우, 특정값 이상의 (laser의) energy density를 가지는 반사파들에 의하여 탐지되는 영역을 의미할 수 있다.

프로세서(170)는 원거리 영역에 laser을 point 클라우드 형태로 투사함으로써, 장애물들의 위치와 각 장애물들의 크기정보(예를 들어, 가로,세로, 높이)를 탐지한 후에, 차량(10)의 바퀴의 반경보다 장애물들의 높이가 충분히 낮아서, 차량(10)이 해당 장애물을 밟고 넘어갈 수 있는지를 판단할 수 있다.

보다 자세하게, 프로세서(170)는 다음과 같이 동작할 수 있다.

(1) 프로세서(170)는 차량(10)의 속도에 근거하여, 원거리용 라이더의 투사각도를 설정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(170)는 차량(10)의 속도에 비례하여, 차량(10)의 속도가 빠를수록 원거리용 라이다의 투사각도를 지면과 저각도로 투사되도록 투사각도를 설정할 수 있다. 이를 통해, 프로세서(170)는 차량(10)의 속도가 빠를수록, 보다 먼거리의 장애물을 탐지할 수 있다.

(2) 또한, 프로세서(170)는 차량(10)의 속도에 근거하여, 원거리용 라이더의 출력값을 설정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(170)는 차량(10)의 속도에 비례하여, 원거리용 라이더에서 출력되는 laser의 출력강도를 높게 할 수 있다. 즉, 프로세서(170)는 차량(10)의 속도가 줄어들면, 원거리용 라이다의 투사각도를 고각도로 단계적으로 변경할 수 있다. 또한, 프로세서(170)는 차량(10)의 속도가 줄어들면, 출력되는 laser의 출력강도를 단계적으로 낮게 송출하여, 보다 가까운 장애물을 탐지할 수 있다.

(3) 프로세서(170)는 근거리의 장애물 탐지를 위해, 원거리영 라이다와 달리, 근거리용 라이다는 지면과 고각도로 laser을 투사할 수 있다. 또한, 프로세서(170)는 반사파의 light가 특정값 이상이 되도록, 근거리용 라이다 출력강도를 조절할 수 있다.

도 15는 본 명세서가 적용될 수 있는 센싱방법의 예시이다.

도 15를 참조하면, 센서(1300)가 탐지하는 장애물이 구덩이인 경우, 센서(1300)가 출력하는 laser 반사파를 예시한다.

도 15(a)를 참조하면, 구덩이의 깊이가 얕은 경우(예를 들어, 5cm), 프로세서(170)는 센서(1300)가 출력하는 laser의 반사파의 energy density를 높게 측정할 수 있다.

도 15(b)를 참조하면, 구덩이의 깊이가 깊은 경우(예를 들어, 20cm), 상당수의 센서(1300)의 출력 laser는 센서(1300)의 출력방향과 다른 방향으로 반사될 수 있다. 따라서, 프로세서(170)는 센서(1300)가 출력하는 laser의 반사파의 energy density를 도 15(a)와 비교하여, 낮게 측정할 수 있다.

도 15(c)를 참조하면, 구덩이의 깊이가 매우 깊은 경우(예를 들어, 50cm), 대부분의 센서(1300)의 출력 laser는 센서(1300)의 출력방향과 다른 방향으로 반사될 수 있다. 따라서, 프로세서(170)는 센서(1300)가 출력하는 laser의 반사파의 energy density를 도 15(b)와 비교하여, 낮게 측정할 수 있다.

또한, 프로세서(170)는 원거리용 센서를 이용하는 경우, Lidar 반사파가 없는 영역을 판단하기 위해, 전방 차량으로부터 장애물의 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 차량(10)은 전방차량에게 전방차량이 근거리용 센서를 통해 획득한 장애물의 정보를 요청할 수 있다. 또는, 프로세서(170)는 서버를 통해, 예측된 장애물의 정보를 수신하여, 이용할 수 있다.

도 16은 본 명세서가 적용될 수 있는 일 실시예이다.

도 16을 참조하면, 차량(10)의 센서(1300)는 후방 센서 및 전방 센서를 포함할 수 있다. 전방 센서는 차량(10)의 전면의 좌,우에 2개 설치될 수 있다. 후방 센서는 차량(10)의 후면의 좌,우에 2개 설치될 수 있다. 이를 통해, 차량(10)은 전면 또는 후면에 하나의 센서가 설치되는 것에 비하여, 보다 넓은 범위를 센싱할 수 있다. 또한, 센서(1300)는 다수의 laser 포인트 클라우드 형태로, laser를 투사할 수 있다.

제1 전방영역(1610)은 원거리용 센서로 탐지 될 수 있다. 다만, 제2 전방영역(1620)은 전술한 바와 같이 반사파를 탐지하지 못하는 경우, 원거리용 센서로 탐지 될 수 없다.

제1 후방영역(1630)은 원거리용 센서로 탐지 될 수 있으나, 제2 후방영역(1640)은 제2 전방영역(1620)과 마찬가지로 원거리용 센서로 탐지될 수 없다.

다만, 제2 전방영역(1620) 및 제2 후방영역(1640)은 근거리용 센서로는 탐지될 수 있을 것이다.

이러한 경우, 차량(10)은 근거리에 접근해야만 확보할 수 있는 정보를 뒤늦게 탐지하게 되어서, 신속하게 안전한 경로로 주행경로를 변경하는 데에 어려움이 발생할 수 있다. 따라서, 차량(10)이 장애물을 밟지 않고 주행할 수 있는 안전한 경로로 주행하기 위해서는 제2 전방영역(1620)에 관한 정보를 사전에 파악할 필요가 있다.

이를 위해, 프로세서(170)는 제2 전방영역(1620)의 정보를 동일 경로를 이동했던 전방차량으로부터 V2X 메시지를 통해 요청하고, 수신할 수 있다. 제2 후방영역은 후방차량이 원거리용 센서를 통해 생성한 정보를 V2X 메시지를 통해 요청하고, 수신할 수 있다.

프로세서(170)는 수신한 제2 전방영역(1620)의 정보를 이용하여, 이동경로를 결정할 수 있다. 차량(10)이 제2 전방영역(1620)에 근접하게 이동한 경우, 프로세서(170)는 전방의 근거리용 센서를 통해, 제2 전방영역(1620)의 정보를 획득하고 기존에 수신한 제2 전방영역(1620)의 정보를 갱신할 수 있다. 보다 자세하게, 프로세서(170)는 전방차량으로부터 수신한 제2 전방영역(1620)의 정보를 이용하여도, 제2 전방영역(1620)과 관련된 장애물의 깊이 또는 높이를 예측할 수 없는 경우, 제2 전방영역(1620)과 관련된 장애물을 우회하여 주행할 수 있다. 이 경우, 프로세서(170)는 차량(10)의 측면,전방 또는 후방의 센서를 통해 제2 전방영역(1620)의 정보를 획득하고 갱신할 수 있다.

본 명세서의 일 실시예로서, 프로세서(170)는 제2 전방영역(1620) 및 제2 후방영역(1630)을 원거리에서 예측할 수 있다.

(1) 프로세서(170)가 V2X 메시지를 통해, 제2 전방영역(1620) 또는 제2 후방영역(1630)의 장애물 정보(예를 들어, 장애물 깊이)를 수신하지 못한 경우 :

1) 프로세서(170)는 카메라 센서를 통해, 카메라 이미지에서 Object를 detect 하여, 제2 전방영역(1620) 또는 제2 후방영역(1630)의 윤곽선을 추출할 수 있다. 보다 자세하게, 프로세서(170)는 도로의 지면상의 색상과 색상이 다른 지점을 제2 전방영역(1620) 또는 제2 후방영역(1630)으로 판단하여 윤곽선을 추출할 수 있다.

2) 프로세서(170)는 도로상의 다수의 장애물 이미지를 분석한 후, 차량(10)이 이러한 장애물의 윤곽선을 밟지않고 주행이 가능한 경로를 생성할 수 있다.

3) 프로세서(170)는 주행이 가능한 경로 상에 다른 차량들이 있는 경우, 해당 경로는 제외하고 다른 주행 경로를 생성할 수 있다.

(2) 프로세서(170)가 V2X 메시지를 통해, 제2 전방영역(1620) 또는 제2 후방영역(1630)의 장애물 정보(예를 들어, 장애물 깊이)를 수신한 경우 :

프로세서(170)는 다른 차량으로부터 V2X 메시지를 통해, 제2 전방영역(1620) 또는 제2 후방영역(1630)의 장애물 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(170)는 다른 차량들로부터 다른 차량들의 센서/이미지 정보에서 추출된 원거리/근거리의 장애물 정보(예를 들어, 중심부 위치(X좌표, Y좌표), 깊이, 가로 길이,세로 길이)를 수신할 수 있다. 다른 차량들은 차량(10)과 동일 차선을 주행하는, 주행했던 또는 주행할 예정인 차량일 수 있다.

도 17은 본 명세서가 적용될 수 있는 일 실시예이다.

도 17을 참조하면, 프로세서(170)는 근거리용 센서를 통해, 탐지할 수 있는 제1 탐지영역 및 원거리용 센서를 통해, 탐지할 수 있는 제2 탐지영역을 설정할 수 있다. 또한, 프로세서(170)는 제1 탐지영역을 통과하기 위해, 예비동작을 수행하기 위한 예비동작 영역을 설정할 수 있다. 또한, 프로세서(170)는 제2 탐지영역을 통과하기 위해, 액션동작을 수행하기 위한 액션동작 영역을 설정할 수 있다. 이러한, 예비동작 영역 및 액션동작 영역은 복수개일 수 있다. 또한, 예비동작 및 액션동작은 제1 탐지영역 및 제2 탐지영역의 장애물과 관련하여, 오버행 Pass를 위한, 제어동작을 의미할 수 있다. 이를 통해, 차량(10)은 장애물을 회피하기 위한 주행경로를 신속하게 판단할 수 있다.

프로세서(170)는 제1 주행경로 및 제2 주행경로에 근거하여, 예비동작 영역 및 액션동작 영역을 설정할 수 있다.

제2 탐지영역은 제1 탐지영역에 비하여, 원거리에 있으므로, 장애물 판단이 용이하지 않다. 따라서, 프로세서(170)는 이를 보완하기 위한 동작을 수행할 수 있다.

보다 자세하게, 프로세서(170)는 전방 차량으로부터 제2 탐지영역과 관련된 장애물의 정보를 수신할 수 있다. 또한, 전방 차량으로부터 수신한 제2 탐지영역과 관련된 장애물의 정보 및 원거리용 센서를 통해, 획득한 제2 센싱정보를 서버로 전송하고, 서버의 AI 장치(20)를 통해, 예측된 장애물의 정보를 수신할 수 있다. 프로세서(170)는 예측된 장애물의 정보를 이용하여, 주행경로를 설정할 수 있다.

도 18은 본 명세서가 적용될 수 있는 차량의 일 실시예이다.

프로세서(170)는 제1 탐지영역 및 제2 탐지영역을 설정한다(S1810). 보다 자세하게, 프로세서(170)는 근거리용 센서 및 원거리용 센서의 사양에 근거하여, 제1 탐지영역 및 제2 탐지영역을 설정할 수 있다.

프로세서(170)는 제1 탐지영역의 제1 센싱정보를 획득한다(S1820). 보다 자세하게, 제1 센싱정보는 근거리용 센서를 통해, 획득될 수 있다.

프로세서(170)는 서버의 AI 장치(20)를 학습시키기 위해, 서버로 제1 센싱정보를 전송한다(S1830). 보다 자세하게, 서버의 AI 장치(20)는 장애물의 정보를 판단하기 위해 학습될 수 있다. 서버의 학습기는 수신한 제1 센싱정보를 통해, 학습할 수 있다. 서버가 수신한 제1 센싱정보는 제1 탐지영역의 장애물과 관련된 가장 최근의, 가장 정확한 정보이므로 AI 장치(20)는 수신한 제1 센싱정보를 이용하여 학습할 수 있다.

프로세서(170)는 제2 탐지영역의 제2 센싱정보를 획득한다(S1820). 보다 자세하게, 제2 센싱정보는 원거리용 센서를 통해, 획득될 수 있다.

프로세서(170)는 다른 차량으로부터, 제2 탐지영역의 장애물 정보를 수신한다(S1850). 보다 자세하게, 제2 탐지영역의 장애물 정보는 다른 차량이 근거리용 센서를 통해, 획득한 센싱정보 일 수 있다.

프로세서(170)는 서버로 제2 센싱정보 및 제2 탐지영역의 장애물 정보를 전송한다(S1860). 보다 자세하게, 프로세서(170)는 서버의 AI 장치(20)를 통해, 예측되는 제2 탐지영역의 예측된 장애물 정보를 수신하기 위해, 제2 센싱정보 및 제2 탐지영역의 장애물 정보를 전송할 수 있다. 서버의 AI 장치(20)는 제2 센싱정보 및 제2 탐지영역의 장애물 정보를 이용하여, 제2 탐지영역의 장애물 정보를 예측할 수 있다.

프로세서(170)는 서버로부터 제2 탐지영역의 예측된 장애물의 정보를 수신한다(S1870).

프로세서(170)는 주행경로를 설정한다(S1880). 보다 자세하게, 프로세서(170)는 제2 센싱정보에 근거하여, 제2 탐지영역을 주행하기 위한, 제2 주행경로를 설정할 수 있다. 또한, 프로세서(170)는 제1 센싱정보 및 제2 주행경로에 근거하여, 제1 탐지영역을 주행하기 위한 제1 주행경로를 설정할 수 있다. 또한, 프로세서(170)는 제1 주행경로에 진입하기 위한, 예비동작 수행을 위한 예비동작 영역을 설정할 수 있다. 또한, 프로세서(170)는 제2 주행경로에 진입하기 위한, 액션동작 수행을 위한 액션동작 영역을 설정할 수 있다.

주행경로 설정방법

프로세서(170)는 주행경로 설정을 위해, 다음과 같이 동작할 수 있다.

1. 프로세서(170)는 제1 센싱정보에 근거하여, 장애물의 깊이가 얕은 순서 또는 장애물의 높이가 낮은 순서로 제1 탐지영역의 장애물 정보를 정렬할 수 있다.

2. 프로세서(170)는 차량(10)의 좌,우 차선에 다른 차량이 존재하는지 확인할 수 있다.

3. 프로세서(170)는 오버행 Pass로 판단되는 장애물 정보를 판단할 수 있고, 좌,우 차선에 다른 차량이 존재하는 경우, V2X를 통해, 다른 차량이 오버행 Pass를 할 수 있는 조건을 수신할 수 있다.

4. 프로세서(170)는 오버행 Pass로 판단되는 장애물들의 조합을 판단할 수 있다. 보다 자세하게, 프로세서(170)는 장애물들의 위치에 대응되는 좌표값에 따르는 행과 열을 갖는 테이블을 형성하고, 오버행 Pass로 판단되는 장애물을 지시하는 테이블의 필드들의 조합을 판단할 수 있다. 프로세서(170)는 차량의 폭, 길이 등의 사양정보를 고려하여, 차량(10)의 4개의 바퀴가 모두 통과할 수 있는 장애물의 조합을 판단할 수 있다.

5. 만일, 장애물의 조합에 따른 주행경로에 다른 차량들이 위치하고 있는 경우, 프로세서(170)는 v2x를 통해, 다른 차량에게 상기 지점을 비워줄것을 요청할 수 있다. 예를 들어, 좌,우 차선에 존재하는 다른 차량에게 다른 지점으로 이동을 요청할 수 있다.

6. 프로세서(170)는 다른 차량이 해당 지점를 비워줄 수 있는 경우, 해당 지점을 통과할 수 있다.

7. 만일, 다른 차량이 해당 지점을 비워줄 수 없는 경우, 다른 장애물의 조합을 판단할 수 있다.

도 19는 본 명세서가 적용될 수 있는 일 실시예이다.

도 19를 참조하면, 제2 차량은 제1 차량(10)의 전방 또는 후방에 위치할 수 있다. 제2 차량은 제2 탐지영역을 주행했거나 주행 중 일 수 있다. 제3 차량은 제1 차량(10)의 주행경로에 위치하는 차량이 일 수 있다. 제2 차량 및 제3 차량은 V2X 메시지 등을 통해, 제1 차량과 정보를 송수신할 수 있다.

제1 차량은 제1 센싱정보 및 제2 센싱정보를 획득한다(S1900).

제1 차량은 제2 차량에게 장애물 정보를 요청하는 요청메시지를 전송한다(S1910). 보다 자세하게, 제1 차량은 제2 차량에게 제2 탐지영역의 장애물 정보를 요청할 수 있다. 제2 차량은 근거리용 센서를 통해, 제2 탐지영역의 장애물 정보를 생성할 수 있다.

제2 차량은 제1 차량에게 요청메시지의 응답으로서 제2 탐지영역의 장애물 정보를 전송한다(S1911).

제1 차량은 서버로 제2 센싱정보 및 제2 탐지영역의 장애물 정보를 전송한다(S1920).

서버는 제1 차량으로 제2 탐지영역의 예측된 장애물 정보를 전송한다(1921). 보다 자세하게, 서버는 제2 센싱정보 및 제2 탐지영역의 장애물 정보에 근거하여, 제2 탐지영역의 장애물 정보를 예측할 수 있다. 이렇게 예측된 제2 탐지영역의 예측된 장애물 정보는 제1 차량으로 전달될 수 있다.

제1 차량은 주행경로를 설정한다(S1930). 보다 자세하게, 제1 차량은 제1 센싱정보 및 제2 센싱정보에 근거하여, 제1 탐지영역 및 제2 탐지영역의 오버행 Pass로 판단되는 장애물을 통과하기 위한 또는 장애물 회피를 위한, 주행경로를 설정할 수 있다. 또한, 서버로부터 수신한 제2 탐지영역의 예측된 장애물 정보를 이용하여 주행경로를 설정할 수 있다.

제1 차량은 제3 차량에게 이동을 요청하는 메시지를 전송한다(S1940). 보다 자세하게, 제1 차량은 주행경로 상에 제3 차량이 위치하고 있다고 판단되는 경우, 제3 차량에게 이동을 요청할 수 있다. 이동을 요청하는 메시지는 특정시간(예를 들어, 제1 차량이 주행경로를 주행할 것으로 예측되는 시간)의 정보를 포함할 수 있다.

제3 차량은 제1 차량에게 이동을 요청하는 메시지의 응답으로서, 응답메시지를 전송한다(S1941). 예를 들어, 응답메시지는 이동 수락 또는 이동 불가를 지시하는 메시지를 포함할 수 있다. 만일, 응답메시지에 이동 수락을 지시하는 메시지가 포함된 경우, 응답메시지는 제3 차량이 이동하는 경로의 정보를 포함할 수 있다.

제1 차량은 주행경로를 재설정한다(S1950). 예를 들어, 제1 차량은 제3 차량으로부터 이동 불가를 지시하는 응답메시지를 수신한 경우, 주행경로를 재설정할 수 있다. 재설정된 주행경로는 최초 설정된 주행경로 다음으로 주행경로가 길거나, 주행시간이 오래걸리는 경로 일 수 있다.

제1 차량은 주행경로를 주행한다(S1960). 보다 자세하게, 제1 차량은 제1 탐지영역을 주행하기 위한, 예비동작 및 제2 탐지영역을 주행하기 위한, 액션동작을 수행할 수 있다. 이를 통해, 제1 차량은 제1 탐지영역 및 제2 탐지영역을 통과할 수 있는 주행경로를 신속하게 판단하고, 주행할 수 있다.

제1 차량은 서버로 제1 센싱정보를 전송한다(S1970). 보다 자세하게, 제1 차량은 주행경로를 주행하면서, 근거리용 센서로 제1 탐지영역 및 제2 탐지영역의 제1 센싱정보를 획득할 수 있다. 제1 차량은 서버가 제1 탐지영역 및 제2 탐지영역의 장애물 정보를 학습하도록 서버로 제1 센싱정보를 전송할 수 있다. 서버는 수신한 제1 센싱정보를 이용하여, 제1 탐지영역 및 제2 탐지영역의 장애물 정보를 학습할 수 있다.

본 명세서가 적용될 수 있는 장치 일반

도 20를 참조하면 제안하는 실시 예에 따른 서버(X200)는, MEC서버 또는 클라우드 서버 일 수 있으며, 통신모듈(X210), 프로세서(X220) 및 메모리(X230)를 포함할 수 있다. 통신모듈(X210)은 무선 주파수(radio frequency, RF) 유닛으로 칭해지기도 한다. 통신모듈(X210)은 외부 장치로 각종 신호, 데이터 및 정보를 전송하고, 외부 장치로 각종 신호, 데이터 및 정보를 수신하도록 구성될 수 있다. 서버(X200)는 외부 장치와 유선 및/또는 무선으로 연결될 수 있다. 통신모듈(X210)은 전송부와 수신부로 분리되어 구현될 수도 있다. 프로세서(X220)는 서버(X200) 전반의 동작을 제어할 수 있으며, 서버(X200)가 외부 장치와 송수신할 정보 등을 연산 처리하는 기능을 수행하도록 구성될 수 있다. 또한, 프로세서(X220)는 본 명세서에서 제안하는 서버 동작을 수행하도록 구성될 수 있다. 프로세서(X220)은 본 명세서의 제안에 따라 데이터 혹은 메시지를 UE 혹은 다른 차량, 다른 서버에 전송하도록 통신모듈(X210)을 제어할 수 있다. 메모리(X230)는 연산 처리된 정보 등을 소정시간 동안 저장할 수 있으며, 버퍼 등의 구성요소로 대체될 수 있다.

또한, 위와 같은 단말 장치(X100) 및 서버(X200)의 구체적인 구성은, 전술한 본 명세서의 다양한 실시예에서 설명한 사항들이 독립적으로 적용되거나 또는 2 이상의 실시예가 동시에 적용되도록 구현될 수 있으며, 중복되는 내용은 명확성을 위하여 설명을 생략한다.

본 명세서가 적용될 수 있는 실시예에 있어서,

실시예 1은 자율주행시스템에서 차량이 장애물을 탐지하여 주행하는 방법에 있어서, 근거리용 센서를 통해, 탐지되는 제1 탐지영역의 장애물의 위치, 깊이, 높이 또는 크기를 포함하는 제1 센싱정보를 획득하는 단계; 원거리용 센서를 통해, 탐지되는 제2 탐지영역의 장애물의 위치, 깊이, 높이 또는 크기를 포함하는 제2 센싱정보를 획득하는 단계; 상기 제1 탐지영역을 주행하기 위한, 예비동작을 수행하는 예비동작 영역을 설정하는 단계; 상기 제2 탐지영역을 주행하기 위한, 액션동작을 수행하는 액션동작 영역을 설정하는 단계; 및 상기 예비동작 영역 및 상기 액션동작 영역에 근거하여, 상기 제1 탐지영역 및 상기 제2 탐지영역을 주행하기 위한, 주행경로를 설정하는 단계; 를 포함할 수 있다.

실시예 2: 실시예 1에 있어서, 상기 근거리용 센서가 출사하는 빛이 지표면과 이루는 각도는 상기 원거리용 센서가 출사하는 빛이 지표면과 이루는 각도보다 고각도를 형성할 수 있다.

실시예 3: 실시예 1에 있어서, 상기 주행경로는 상기 차량의 바퀴의 반경길이에 근거하여, 상기 차량이 상기 제1 탐지영역의 장애물 또는 상기 제2 탐지영역의 장애물을 통과할 수 있는 경로일 수 있다.

실시예 4: 실시예 1에 있어서, 상기 제2 탐지영역을 주행 중인 또는 주행했던 차량에게, 상기 제2 탐지영역의 장애물과 관련된 센싱정보를 요청하는 요청메시지를 전송하는 단계; 및 상기 제2 탐지영역을 주행 중인 또는 주행했던 차량으로부터, 상기 요청메시지의 응답으로서 상기 제2 탐지영역의 장애물 정보를 수신하는 단계; 를 더 포함할 수 있다.

실시예 5: 실시예 4에 있어서, 서버로, 상기 제2 센싱정보 또는 상기 제2 탐지영역의 장애물 정보를 전송하는 단계; 및 상기 서버로부터, 상기 서버가 예측한 제2 탐지영역의 장애물 정보를 수신하는 단계; 를 더 포함할 수 있다.

실시예 6: 실시예 5에 있어서, 상기 주행경로는 상기 서버가 예측한 제2 탐지영역의 장애물 정보에 근거하여, 설정될 수 있다.

실시예 7: 실시예 1에 있어서, 상기 주행경로는 상기 제1 탐지영역의 장애물의 위치 또는 상기 제2 탐지영역의 장애물의 위치와 대응되는 테이블에 근거하여, 설정될 수 있다.

실시예 8: 실시예 1에 있어서, 상기 주행경로 상에 위치하는 차량에게, 이동을 요청하는 이동요청 메시지를 전송하는 단계; 및 상기 주행경로 상에 위치하는 차량으로부터, 상기 이동요청 메시지의 응답으로서 이동 응답메시지를 수신하는 단계; 를 더 포함할 수 있다.

실시예 9: 실시예 8에 있어서, 상기 이동요청 메시지는 상기 차량이 상기 주행경로를 주행하기 위한 시간값을 포함할 수 있다.

실시예 10: 실시예 8에 있어서, 상기 이동 응답메시지는 상기 주행경로 상에 위치하는 차량이 이동을 수행할 수 있음을 나타내는 수락메시지 또는 이동을 수행할 수 없음을 나타내는 거절메시지를 포함하고, 상기 수락메시지에 근거하여, 상기 주행경로 상에 위치하는 차량의 주행예정 경로 정보를 더 포함할 수 있다.

실시예 11: 실시예 10에 있어서, 상기 이동 응답메시지에 근거하여, 상기 주행경로를 재설정하는 단계; 를 더 포함할 수 있다.

실시예 12: 실시예 1에 있어서, 상기 주행경로에 근거하여, 제어동작을 수행하는 단계; 및 서버로, 상기 근거리용 센서를 통해, 생성된 상기 주행경로의 장애물과 관련된 정보를 전송하는 단계; 를 더 포함할 수 있다.

실시예 13: 자율주행시스템에서 장애물을 탐지하여 주행하는 방법을 수행하는 차량에 있어서, 근거리용 센서; 원거리용 센서; 송수신기(transceiver); 메모리; 및 상기 센서, 상기 송수신기 및 상기 메모리를 제어하는 프로세서;를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 근거리용 센서를 통해, 탐지되는 제1 탐지영역의 장애물의 위치, 깊이, 높이 또는 크기를 포함하는 제1 센싱정보를 획득하고, 상기 원거리용 센서를 통해, 탐지되는 제2 탐지영역의 장애물의 위치, 깊이, 높이 또는 크기를 포함하는 제2 센싱정보를 획득하며, 상기 제1 탐지영역을 주행하기 위한, 예비동작을 수행하는 예비동작 영역을 설정하고, 상기 제2 탐지영역을 주행하기 위한, 액션동작을 수행하는 액션동작 영역을 설정하며, 상기 예비동작 영역 및 상기 액션동작 영역에 근거하여, 상기 제1 탐지영역 및 상기 제2 탐지영역을 주행하기 위한, 주행경로를 설정할 수 있다.

실시예 14: 실시예 13에 있어서, 상기 근거리용 센서가 출사하는 빛이 지표면과 이루는 각도는 상기 원거리용 센서가 출사하는 빛이 지표면과 이루는 각도보다 고각도를 형성할 수 있다.

실시예 15: 실시예 13에 있어서, 상기 주행경로는 상기 차량의 바퀴의 반경길이에 근거하여, 상기 차량이 상기 제1 탐지영역의 장애물 또는 상기 제2 탐지영역의 장애물을 통과할 수 있는 경로일 수 있다.

실시예 16: 실시예 13에 있어서, 상기 프로세서는 상기 송수신기를 통해, 상기 제2 탐지영역을 주행 중인 또는 주행했던 차량에게, 상기 제2 탐지영역의 장애물과 관련된 센싱정보를 요청하는 요청메시지를 전송하고, 상기 송수신기를 통해, 상기 제2 탐지영역을 주행 중인 또는 주행했던 차량으로부터, 상기 요청메시지의 응답으로서 상기 제2 탐지영역의 장애물 정보를 수신할 수 있다.

실시예 17: 실시예 16에 있어서, 상기 프로세서는 상기 송수신기를 통해, 서버로, 상기 제2 센싱정보 또는 상기 제2 탐지영역의 장애물 정보를 전송하고, 상기 송수신기를 통해, 상기 서버로부터, 상기 서버가 예측한 제2 탐지영역의 장애물 정보를 수신할 수 있다.

실시예 18: 실시예 17에 있어서, 상기 주행경로는 상기 서버가 예측한 제2 탐지영역의 장애물 정보에 근거하여, 설정될 수 있다.

실시예 19: 실시예 13에 있어서, 상기 주행경로는 상기 제1 탐지영역의 장애물의 위치 또는 상기 제2 탐지영역의 장애물의 위치와 대응되는 테이블에 근거하여, 설정될 수 있다.

실시예 20: 실시예 13에 있어서, 상기 프로세서는 상기 송수신기를 통해, 상기 주행경로 상에 위치하는 차량에게, 이동을 요청하는 이동요청 메시지를 전송하고, 상기 송수신기를 통해, 상기 주행경로 상에 위치하는 차량으로부터, 상기 이동요청 메시지의 응답으로서 이동 응답메시지를 수신할 수 있다.

실시예 21: 실시예 20에 있어서, 상기 이동요청 메시지는 상기 차량이 상기 주행경로를 주행하기 위한 시간값을 포함할 수 있다.

실시예 22: 제20항에 있어서, 상기 이동 응답메시지는 상기 주행경로 상에 위치하는 차량이 이동을 수행할 수 있음을 나타내는 수락메시지 또는 이동을 수행할 수 없음을 나타내는 거절메시지를 포함하고, 상기 수락메시지에 근거하여, 상기 주행경로 상에 위치하는 차량의 주행예정 경로 정보를 더 포함할 수 있다.

실시예 23: 실시예 22에 있어서, 상기 프로세서는 상기 이동 응답메시지에 근거하여, 상기 주행경로를 재설정할 수 있다.

실시예 24: 실시예 13에 있어서, 상기 프로세서는 상기 제1 주행경로 또는 상기 제2 주행경로에 근거하여, 제어동작을 수행하고, 상기 통신모듈을 통해 서버로, 상기 근거리용 센서를 통해, 생성된 상기 주행경로의 장애물과 관련된 정보를 전송할 수 있다.

실시예 25: 실시예 13에 있어서, 상기 제1 주행경로는 복수개의 제1 주행경로의 후보에 근거하여, 상기 차량이 상기 제1 탐지영역을 통과하여, 상기 제2 주행경로로 진입하기 위한 주행경로일 수 있다.

실시예 26: 실시예 13에 있어서, 상기 제1 주행경로는 복수개의 제2 주행경로에 근거하여, 가장 많은 상기 제2 주행경로에 진입할 수 있는 주행경로일 수 있다.

실시예 27: 상기 실시예 25 또는 26에 있어서, 상기 프로세서는 상기 근거리용 센서를 통해, 상기 제2 주행경로를 검증하고, 상기 제2 주행경로의 검증에 근거하여, 상기 근거리용 센서를 통해, 상기 제1 센싱정보의 획득을 재개할 수 있다.

전술한 본 명세서는, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 명세서의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 명세서의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 명세서의 범위에 포함된다.

또한, 이상에서 실시 예들을 중심으로 설명하였으나 이는 단지 예시일 뿐 본 명세서를 한정하는 것이 아니며, 본 명세서가 속하는 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시 예의 본질적인 특성을 벗어나지 않는 범위에서 이상에 예시되지 않은 여러 가지의 변형과 응용이 가능함을 알 수 있을 것이다. 예를 들어, 실시 예들에 구체적으로 나타난 각 구성 요소는 변형하여 실시할 수 있는 것이다. 그리고 이러한 변형과 응용에 관계된 차이점들은 첨부한 청구 범위에서 규정하는 본 명세서의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

본 명세서는 5G(5 generation) 시스템을 기반으로 자율주행시스템(Automated Vehicle & Highway Systems)에 적용되는 예를 중심으로 설명하였으나, 이외에도 다양한 무선 통신 시스템 및 자율주행장치에 적용하는 것이 가능하다.

Claims

자율주행시스템에서 차량이 장애물을 탐지하여 주행하는 방법에 있어서,
제1 센서 및 제2 센서를 통해, 탐지되는 제1 탐지영역의 장애물의 위치, 깊이, 높이 또는 크기를 포함하는 제1 센싱정보를 획득하는 단계;
상기 제2 센서를 통해, 탐지되는 제2 탐지영역의 장애물의 위치, 깊이, 높이 또는 크기를 포함하는 제2 센싱정보를 획득하는 단계;상기 제2 센싱정보에 근거하여, 상기 제2 탐지영역을 주행하기 위한, 제2 주행경로를 설정하는 단계; 및
상기 제2 주행경로 및 상기 제1 센싱정보에 근거하여, 상기 제1 탐지영역을 주행하기 위한 제1 주행경로를 설정하는 단계;
를 포함하는 주행방법.
제1항에 있어서,
상기 제1 센서가 출사하는 빛이 지표면과 이루는 각도는 상기 제2 센서가 출사하는 빛이 지표면과 이루는 각도보다 고각도를 형성하는 주행방법.
제1항에 있어서,
상기 제1 주행경로 또는 상기 제2 주행경로는
상기 차량의 바퀴의 반경에 근거하여, 상기 차량이 상기 제1 탐지영역의 장애물 또는 상기 제2 탐지영역의 장애물을 통과할 수 있는 경로인 주행방법.
제1항에 있어서,
상기 제2 탐지영역을 주행 중인 또는 주행했던 차량에게, 상기 제2 탐지영역의 장애물과 관련된 센싱정보를 요청하는 요청메시지를 전송하는 단계; 및
상기 제2 탐지영역을 주행 중인 또는 주행했던 차량으로부터, 상기 요청메시지의 응답으로서 상기 제2 탐지영역의 장애물 정보를 수신하는 단계;
를 더 포함하는 주행방법.
제4항에 있어서,
서버로, 상기 제2 센싱정보 또는 상기 제2 탐지영역의 장애물 정보를 전송하는 단계; 및
상기 서버로부터, 상기 서버가 예측한 제2 탐지영역의 장애물 정보를 수신하는 단계;
를 더 포함하는 주행방법.
제5항에 있어서,
상기 제2 주행경로는
상기 서버가 예측한 제2 탐지영역의 장애물 정보에 근거하여, 설정되는 주행방법.
제1항에 있어서,
상기 제1 주행경로 및 상기 제2 주행경로는
상기 제1 탐지영역의 장애물의 위치 또는 상기 제2 탐지영역의 장애물의 위치와 대응되는 테이블에 근거하여, 설정되는 주행방법.
제1항에 있어서,
상기 제1 주행경로 또는 상기 제2 주행경로에 위치하는 차량에게, 이동을 요청하는 이동요청 메시지를 전송하는 단계; 및
상기 제1 주행경로 또는 상기 제2 주행경로에 위치하는 차량으로부터, 상기 이동요청 메시지의 응답으로서 이동 응답메시지를 수신하는 단계;
를 더 포함하는 주행방법.
제8항에 있어서,
상기 이동요청 메시지는
상기 차량이 상기 제1 주행경로 또는 상기 제2 주행경로를 주행하기 위한 시간값을 포함하는 주행방법.
제8항에 있어서,
상기 이동 응답메시지는
상기 제1 주행경로 또는 상기 제2 주행경로에 위치하는 차량이 이동을 수행할 수 있음을 나타내는 수락메시지 또는 이동을 수행할 수 없음을 나타내는 거절메시지를 포함하고, 상기 수락메시지에 근거하여, 상기 제1 주행경로 또는 상기 제2 주행경로에 위치하는 차량의 주행예정 경로 정보를 더 포함하는 주행방법.
제10항에 있어서,
상기 이동 응답메시지에 근거하여, 상기 제1 주행경로 또는 상기 제2 주행경로를 재설정하는 단계;
를 더 포함하는 주행방법.
제1항에 있어서,
상기 제1 주행경로 또는 상기 제2 주행경로에 근거하여, 제어동작을 수행하는 단계; 및
서버로, 상기 제1 센서를 통해, 생성된 상기 제1 주행경로 또는 상기 제2 주행경로의 장애물과 관련된 정보를 전송하는 단계;
를 더 포함하는 주행방법.
제1항에 있어서,
상기 제1 주행경로는
복수개의 제1 주행경로의 후보에 근거하여, 상기 차량이 상기 제1 탐지영역을 통과하여, 상기 제2 주행경로로 진입하기 위한 주행경로인 주행방법.
제1항에 있어서,
상기 제1 주행경로는
복수개의 제2 주행경로에 근거하여, 가장 많은 상기 제2 주행경로에 진입할 수 있는 주행경로인, 주행방법.
제13항 또는 제14항에 있어서
상기 제1 센서를 통해, 상기 제2 주행경로를 검증하는 단계; 및
상기 제2 주행경로의 검증에 근거하여, 상기 제1 센서를 통해, 상기 제1 센싱정보의 획득을 재개하는 단계;
를 더 포함하는 주행방법.
제1항에 있어서,
상기 제1 주행경로를 주행하기 위한, 예비동작을 수행하는 예비동작 영역을 설정하는 단계; 및
상기 제2 주행경로를 주행하기 위한, 액션동작을 수행하는 액션동작 영역을 설정하는 단계;
를 더 포함하는 주행방법.
자율주행시스템에서 장애물을 탐지하여 주행하는 방법을 수행하는 차량에 있어서,
제1 센서;
제2 센서;
송수신기(transceiver);
메모리; 및
상기 제1 센서, 상기 제2 센서, 상기 송수신기 및 상기 메모리를 제어하는 프로세서;를 포함하고,
상기 프로세서는
상기 제1 센서 및 상기 제2 센서를 통해, 탐지되는 제1 탐지영역의 장애물의 위치, 깊이, 높이 또는 크기를 포함하는 제1 센싱정보를 획득하고,
상기 제2 센서를 통해, 탐지되는 제2 탐지영역의 장애물의 위치, 깊이, 높이 또는 크기를 포함하는 제2 센싱정보를 획득하며, 상기 제2 센싱정보에 근거하여, 상기 제2 탐지영역을 주행하기 위한, 제2 주행경로를 설정하고,
상기 제2 주행경로 및 상기 제1 센싱정보에 근거하여, 상기 제1 탐지영역을 주행하기 위한 제1 주행경로를 설정하며,
차량.
제17항에 있어서,
상기 제1 센서가 출사하는 빛이 지표면과 이루는 각도는 상기 제2 센서가 출사하는 빛이 지표면과 이루는 각도보다 고각도를 형성하는 차량.
제17항에 있어서,
상기 제1 주행경로 및 상기 제2 주행경로는
상기 차량의 바퀴의 반경에 근거하여, 상기 차량이 상기 제1 탐지영역의 장애물 또는 상기 제2 탐지영역의 장애물을 통과할 수 있는 경로인 차량.