KR20210071884A - 회전 교차로 네비게이션 방법, 장치, 기기 및 저장 매체 - Google Patents

Abstract

본 출원은 네비게이션 기술 분야에 관한 것으로, 회전 교차로 네비게이션 방법, 장치, 기기 및 저장 매체를 제공한다. 구체적인 실시형태는, 차량과 회전 교차로 사이의 거리를 획득하고; 차량과 회전 교차로 사이의 거리가 미리 설정된 임계값보다 작을 경우, 회전 교차로의 이미지를 획득하며; 회전 교차로의 이미지로부터 회전 교차로의 노면 특징을 분할하고, 차량과 노면 특징 사이의 거리를 획득하며; 차량과 노면 특징 사이의 거리에 따라 네비게이션 측위 정보를 수정한다. 이로써, 안내선이 노면에 맞춰서 표시되도록 안내선을 정확하게 그릴 수 있다.

Description

회전 교차로 네비게이션 방법, 장치, 기기 및 저장 매체{ROUNDABOUT NAVIGATION METHOD, DEVICE AND EQUIPMENT AND STORAGE MEDIUM}

본 출원은 차량 기술 분야에 관한 것으로, 특히 네비게이션 기술 분야에 관한 것이며, 회전 교차로 네비게이션 방법, 장치, 기기 및 저장 매체를 제공한다.

AR(Augmented Reality, 증강현실) 네비게이션은 AR 기술과 지도 네비게이션을 결합하여 사용자에게 보다 직관적인 네비게이션 안내를 제공하는데, 예를 들어, 안내선을 그리고 AR 기기를 통해 안내선을 전방 도로에 표시함으로써, 직관적인 안내 역할을 수행한다.

현재, 차량이 회전 교차로 장면에서 AR 네비게이션을 수행할 경우, 안내선이 노면에 정확하게 맞춰서 표시되지 않는 문제가 존재한다.

본 출원의 목적은 관련 기술에서의 기술적 과제 중의 적어도 하나를 어느 정도 해결하고자 하는 것이다.

따라서, 본 출원은 회전 교차로 네비게이션 방법, 장치, 기기 및 저장 매체를 제공한다.

본 출원의 제1 양태의 실시예는, 회전 교차로 네비게이션 방법을 제공하고, 상기 방법은,

차량과 회전 교차로 사이의 거리를 획득하는 단계;

상기 차량과 회전 교차로 사이의 거리가 미리 설정된 임계값보다 작을 경우, 상기 회전 교차로의 이미지를 획득하는 단계;

상기 회전 교차로의 이미지로부터 상기 회전 교차로의 노면 특징을 분할하고, 상기 차량과 상기 노면 특징 사이의 거리를 획득하는 단계; 및

상기 차량과 상기 노면 특징 사이의 거리에 따라 네비게이션 측위 정보를 수정하는 단계; 를 포함한다.

본 출원의 제2 양태의 실시예는, 회전 교차로 네비게이션 장치를 제공하고, 상기 장치는,

차량과 회전 교차로 사이의 거리를 획득하는 거리 획득 모듈;

상기 차량과 회전 교차로 사이의 거리가 미리 설정된 임계값보다 작을 경우, 상기 회전 교차로의 이미지를 획득하는 이미지 획득 모듈;

상기 회전 교차로의 이미지로부터 상기 회전 교차로의 노면 특징을 분할하고, 상기 차량과 상기 노면 특징 사이의 거리를 획득하는 처리 모듈; 및

상기 차량과 상기 노면 특징 사이의 거리에 따라 네비게이션 측위 정보를 수정하는 수정 모듈; 을 포함한다.

본 출원의 제3 양태의 실시예는 전자 기기를 제공하는데, 적어도 하나의 프로세서; 및 상기 적어도 하나의 프로세서에 통신 가능하게 연결되는 메모리; 를 포함하고, 상기 메모리에는 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 가능한 명령이 저장되어 있고, 상기 명령은 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되어, 상기 적어도 하나의 프로세서가 제1 양태의 실시예에 따른 회전 교차로 네비게이션 방법을 수행하도록 한다.

본 출원의 제4 양태의 실시예는, 컴퓨터 명령이 저장된 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 제공하고, 상기 컴퓨터 명령은 상기 컴퓨터가 제1 양태의 실시예에 따른 회전 교차로 네비게이션 방법을 수행하도록 한다.

본 출원의 제5 양태의 실시예는, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공하고, 상기 컴퓨터 프로그램은 상기 컴퓨터가 제1 양태의 실시예에 따른 회전 교차로 네비게이션 방법을 수행하도록 한다.

상기 출원의 일 실시예는 하기와 같은 장점 또는 유리한 효과를 구비한다. 차량과 회전 교차로 사이의 거리를 획득하고, 차량과 회전 교차로 사이의 거리가 미리 설정된 임계값보다 작을 경우, 회전 교차로의 이미지를 획득하며, 회전 교차로의 이미지로부터 회전 교차로의 노면 특징을 분할하고, 차량과 노면 특징 사이의 거리를 획득하며, 차량과 노면 특징 사이의 거리에 따라 네비게이션 측위 정보를 수정함으로써, 안내선을 정확하게 그릴수 있고, AR네비게이션의 정확도를 더욱 향상시킬 수 있다.

이 부분에서 설명된 내용은 본 출원의 실시예의 핵심 또는 중요 특징을 나타내는 것이 아니고, 본 출원의 범위를 한정하기 위한 것도 아님을 이해해야 한다. 본 출원의 다른 특징은 아래의 명세서를 통해 용이하게 이해될 것이다.

도면은 본 해결수단을 더 잘 이해하도록 제공되는 것으로, 본 출원을 한정하지 않는다.
도 1은 본 출원의 실시예에 의해 제공되는 회전 교차로 네비게이션 방법의 개략적인 흐름도이다.
도 2는 본 출원의 실시예에 의해 제공되는 차량과 노면 특징 사이의 거리를 획득하는 개략적인 흐름도이다.
도 3은 본 출원의 실시예에 의해 제공되는 다른 회전 교차로 네비게이션 방법의 개략적인 흐름도이다.
도 4는 본 출원의 실시예에 의해 제공되는 회전 교차로 네비게이션 장치의 개략적인 구성도이다.
도 5는 본 출원의 실시예에 의해 제공되는 다른 회전 교차로 네비게이션 장치의 개략적인 구성도이다.
도 6은 본 출원의 실시예를 구현하기 위한 예시적인 전자 기기의 블록도를 나타낸다.

이하, 첨부 도면을 결부하여 본 출원의 예시적인 실시예들을 설명하고자 하며, 이해를 돕기 위해 본 출원의 실시예들의 다양한 세부 사항들이 포함되는데, 이들은 단지 예시적인 것으로 간주되어야 한다. 따라서, 본 출원의 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 본 출원의 범위 및 사상을 벗어나지 않으면서 본 명세서에 설명된 실시예들에 대해 다양한 변경 및 수정이 이루어질 수 있음을 알아야 한다. 또한, 명확성 및 간결성을 위해, 공지된 기능 및 구조에 대한 설명은 아래 설명에서 생략된다.

도 1은 본 출원의 실시예에 의해 제공되는 회전 교차로 네비게이션 방법의 개략적인 흐름도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 상기 방법은 하기와 같은 단계를 포함한다.

단계 101에서, 차량과 회전 교차로 사이의 거리를 획득한다.

단계 102에서, 차량과 회전 교차로 사이의 거리가 미리 설정된 임계값보다 작을 경우, 회전 교차로의 이미지를 획득한다.

본 출원의 실시예에 따른 회전 교차로 네비게이션 방법은 차량의 AR(Augmented Reality, 증강 현실) 네비게이션에 응용될 수 있다.

본 실시예에서, 먼저 차량과 회전 교차로 사이의 거리를 획득할 수 있다. 선택적으로, 회전 교차로의 위치를 미리 획득하고, 측위 시스템을 통해 차량의 실시간 위치를 획득하며, 차량의 실시간 위치 및 회전 교차로의 위치에 따라 차량과 회전 교차로 사이의 거리를 계산하여 얻는다.

본 실시예에서, 차량과 회전 교차로 사이의 거리가 미리 설정된 임계값보다 작을 경우, 회전 교차로의 이미지를 획득한다. 여기서, 회전 교차로의 이미지는 차량에 설치된 이미지 수집 장치를 통해 촬영하여 획득될 수 있는데, 예를 들어, 차량 탑재 카메라를 통해 차량 주변 도로 환경을 촬영하여 회전 교차로의 이미지를 획득할 수 있다.

하나의 예시로서, 회전 교차로의 위치를 미리 획득하고, 차량 주행 중 차량의 위치를 실시간으로 검출하며, 회전 교차로의 위치 정보 및 차량의 위치에 따라 차량과 회전 교차로의 실시간 거리를 계산함으로써, 차량과 회전 교차로 사이의 거리가 미리 설정된 임계값보다 작을 경우, 차량이 현재 회전 교차로를 향해 주행한다고 결정하는데, 이때, 차량 탑재 이미지 수집 장치를 통해 회전 교차로의 이미지를 획득한다.

미리 설정된 임계값은 필요에 따라 설정될 수 있고, 대량의 실험 데이터에 따라 결정될 수도 있는데, 예를 들어, 미리 설정된 임계값은 20 m이다.

단계 103에서, 회전 교차로의 이미지로부터 회전 교차로의 노면 특징을 분할하고, 차량과 노면 특징 사이의 거리를 획득한다.

본 실시예에서, 회전 교차로의 이미지를 획득한 후, 시맨틱 분할 기술을 통해 회전 교차로의 이미지에 대해 시맨틱 분할 처리를 수행하여, 회전 교차로의 이미지로부터 회전 교차로의 노면 특징을 분할하여, 회전 교차로의 이미지 중 노면 특징의 영역을 획득한다. 노면 특징은 예를 들어 길섶, 노면, 길목 등을 포함한다.

하나의 예시로서, 회전 교차로 도로의 샘플 이미지를 미리 획득할 수 있고, 샘플 이미지는 라벨링 영역 및 라벨링 영역에 대응되는 노면 특징의 유형을 포함하는데, 예를 들어, 샘플 이미지에는 길섶 영역, 길목 영역, 노면 영역 등이 라벨링되어 있다. 나아가, 샘플 이미지를 미리 설정된 모델에 입력하여 예측 결과를 획득하고, 예측 결과 및 라벨링 결과에 따라 이미지 시맨틱 분할 모델을 트레이닝할 수 있다. 또한, 회전 교차로의 이미지를 획득한 후, 이미지 시맨틱 분할 모델을 통해 회전 교차로의 이미지에 대해 시맨틱 분할 처리를 수행하여, 회전 교차로의 이미지 중의 길섶, 노면 길목 등 노면 특징을 획득한다.

본 실시예에서, 차량과 노면 특징 사이의 거리를 획득하는 단계는, 예를 들어 차량과 회전 교차로의 길목 사이의 거리를 획득하는 단계를 포함하고, 예를 들어 차량과 회전 교차의 길섶 사이의 거리를 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다.

단계 104에서, 차량과 노면 특징 사이의 거리에 따라 네비게이션 측위 정보를 수정한다.

본 실시예에서, 측위 시스템을 통해 네비게이션 측위 정보를 획득하고, 차량과 노면 특징 사이의 거리에 따라 네비게이션 측위 정보를 수정한다. 측위 시스템은 GPS(Global Positioning System, 글로벌 포지셔닝 시스템)를 포함하고, 네비게이션 측위 정보는 예를 들어 GPS 위치이다. GPS 측위는 일반적으로 5~10 m의 오차가 존재하므로, 차량과 길섶/길목 등 노면 특징 사이의 실제적인 거리에 따라 현재 도로의 궤적을 결합하여, 네비게이션 측위 정보의 오차를 수정함으로써, 정확한 차량 위치를 획득한다.

하나의 예시로서, 측위 시스템을 통해 네비게이션 측위 정보를 획득한 후, 네비게이션 측위 정보 및 미리 저장된 지도 정보에 따라 차량이 현재 위치한 도로를 결정함으로써, 차량과 노면 특징 사이의 거리 및 차량이 현재 위치한 도로에 따라, 차량이 현재 도로에 위치한 실제 위치를 결정하고, 네비게이션 측위 정보를 실제 위치로 대체할 수 있다.

다른 예시로서, 네비게이션 측위 정보 및 미리 저장된 지도 정보에 따라 차량이 현재 위치한 도로를 결정함으로써, 차량과 노면 특징 사이의 거리 및 차량이 현재 위치한 도로에 따라, 차량이 현재 도로에 위치한 실제 위치를 결정할 수 있다. 또한, 실제 위치와 네비게이션 측위 정보 사이의 오차를 비교하여, 오차가 미리 설정된 임계값보다 크면, 실제 위치에 따라 네비게이션 측위 정보를 수정한다.

회전 교차로는 도로의 한 가지 특수한 유형에 속하는 바, 관련 기술에서, 차량이 회전 교차로 장면에서 AR(Augmented Reality, 증강 현실) 네비게이션을 수행할 경우, 그려진 안내선은 노면에 맞춰서 표시되기 어려우므로, 안내선이 노면에 위치하지 않아 AR 네비게이션 정확도에 영향을 미친다.

본 출원의 실시예에 따른 회전 교차로 네비게이션 방법에서, 차량과 회전 교차로 사이의 거리를 획득하고, 차량과 회전 교차로 사이의 거리가 미리 설정된 임계값보다 작을 경우, 회전 교차로의 이미지를 획득한다. 나아가 회전 교차로의 이미지로부터 회전 교차로의 노면 특징을 분할하고, 차량과 노면 특징 사이의 거리를 획득한다. 차량과 노면 특징 사이의 거리에 따라 네비게이션 측위 정보를 수정한다. 이로써, 수정된 네비게이션 측위 정보를 통해 네비게이션하므로, 안내선이 노면에 맞춰서 표시되도록 안내선을 정확하게 그릴 수 있고, 차량과 노면 특징 사이의 거리를 통해 네비게이션 측위 정보를 수정하여, 회전 교차로 장면에서 안내선이 노면에 맞춰지지 않는 문제를 해결하고, 나아가 AR 네비게이션의 정확도를 향상시킨다.

상기 실시예의 기초상에서, 아래 차량과 노면 특징 사이의 거리를 획득하는 실시형태를 설명한다.

도 2는 본 출원의 실시예에 의해 제공되는 차량과 노면 특징 사이의 거리를 획득하는 개략적인 흐름도이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 차량과 노면 특징 사이의 거리를 획득하는 단계는 하기와 같은 단계를 포함한다.

단계 201에서, 노면 특징에 대응되는 복수의 픽셀점의 픽셀 값을 획득한다.

단계 202에서, 딥 러닝 알고리즘에 따라 복수의 픽셀점의 픽셀 값에 대해 깊이 추정을 수행하여, 차량의 카메라에 대한 복수의 픽셀점의 깊이 벡터 값을 생성한다.

본 실시예에서, 이미 시맨틱 분할 방식을 통해 회전 교차로의 이미지 중의 노면 특징을 획득하였고, 즉 이미지 중 노면 특징에 대응되는 타겟 영역을 결정하였으므로, 타겟 영역의 복수의 픽셀점의 픽셀 값을 획득한다. 또한, 딥 러닝 알고리즘에 따라 복수의 픽셀점의 픽셀 값에 대해 깊이 추정을 수행하여, 차량 중 카메라에 대한 복수의 픽셀점의 깊이 벡터 값을 생성한다. 각 픽셀점에 대응되는 깊이 벡터 값의 범위는 예를 들어 (0-1)이다.

단계 203에서, 차량에서의 카메라의 위치를 획득한다.

본 실시예에서, 차량에는 회전 교차로의 이미지를 수집하기 위한 카메라가 설치되어 있다. 카메라는 차량 중 임의의 위치에 설치될 수 있는데, 예를 들어, 차량의 전방에 설치될 수 있고, 또한 예를 들어, 차량의 후방에 설치될 수 있지만, 여기서 구체적으로 한정하지 않는다.

단계 204에서, 카메라의 위치 및 차량의 카메라에 대한 복수의 픽셀점의 깊이 벡터 값에 따라, 노면 특징과 차량 사이의 거리를 생성한다.

본 실시예에서, 차량에서의 카메라의 위치, 및 카메라의 내부 파라미터 및 외부 파라미터를 획득할 수 있는데, 카메라의 내부 파라미터는 카메라 자체 특성과 관련된 파라미터, 예를 들어, 카메라의 초점 거리, 픽셀 크기 등을 의미하고, 카메라의 외부 파라미터는 세계 좌표계 중의 파라미터, 예를 들어, 카메라의 회전 방향 등을 의미한다. 카메라의 내부 파라미터 및 외부 파라미터, 및 차량의 카메라에 대한 복수의 픽셀점의 깊이 벡터 값에 따라 절대 깊이를 계산하여 얻고, 절대 깊이에 따라 노면 특징과 차량 사이의 거리를 결정한다.

본 출원의 실시예에서, 깊이 추정 및 카메라의 위치에 기반하여 차량과 노면 특징 사이의 거리를 결정함으로써, 차량과 노면 특징 사이의 거리를 정확하게 획득할 수 있고, 나아가 네비게이션 측위 정보를 수정하며, 네비게이션 측위 정보의 정확도를 향상시킨다.

상기 실시예의 기초상에서, 차량과 노면 특징 사이의 거리에 따라 네비게이션 측위 정보를 수정하는 단계 이후, 수정된 네비게이션 측위 정보에 따라 네비게이션을 진행하는 단계를 더 포함한다.

본 출원의 일 실시예에서, 수정된 네비게이션 측위 정보에 따라 네비게이션을 진행하는 단계는, 회전 교차로의 노선 데이터를 획득하고, 회전 교차로의 노선 데이터에 따라 현재 노선 지선을 획득하는 단계를 포함한다. 현재 노선 지선의 궤적을 획득하고, 궤적 및 수정된 네비게이션 측위 정보에 따라 안내선을 생성한다. 관련 지도 애플리케이션 중의 미리 저장된 지도 정보에 따라 회전 교차로의 노선 데이터를 획득하고, 회전 교차로의 노선 데이터로부터 차량이 위치한 현재 노선 지선을 획득하며, 미리 저장된 지도 정보 중 현재 노선 지선의 궤적 및 수정된 네비게이션 측위 정보에 따라 안내선을 생성한다.

본 출원의 일 실시예에서, 수정된 네비게이션 측위 정보에 따라 네비게이션을 진행하는 단계는, 회전 교차로의 노선 데이터를 획득하고, 회전 교차로의 노선 데이터에 따라 현재 노선 지선을 획득하는 단계를 포함한다. 현재 노선 지선에 따라 피팅 궤적을 획득하고, 피팅 궤적에 따라 안내선을 생성하며, 수정된 네비게이션 측위 정보에 따라 안내선을 조정한다.

아래 수정된 네비게이션 측위 정보에 따라 네비게이션을 진행하는 단계를 더 설명한다.

도 3은 본 출원의 실시예에 의해 제공되는 다른 회전 교차로 네비게이션 방법의 개략적인 흐름도이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 상기 방법은 하기와 같은 단계를 포함한다.

단계 301에서, 회전 교차로의 노선 데이터를 획득한다.

단계 302에서, 회전 교차로의 노선 데이터에 따라 현재 노선 지선을 획득한다.

본 실시예에서, 미리 저장된 지도 정보 중의 회전 교차로의 노선 데이터를 획득하고, 회전 교차로의 노선 데이터는 현재 노선 지선, 노선 지선 노드, 노선 형상 포인트를 포함하지만 이에 한정되지 않는다.

단계 303에서, 현재 노선 지선에 따라 피팅 궤적을 획득한다.

본 실시예에서, 각 노선 지선은 하나의 피팅 궤적에 대응될 수 있다.

본 출원의 일 실시예에서, 피팅 궤적은, 회전 교차로의 외접 직사각형을 획득하고, 복수의 샘플 차량이 외접 직사각형에 진입하는 복수의 샘플 궤적을 획득하며, 복수의 샘플 차량의 복수의 샘플 궤적을 피팅하여 피팅 궤적을 생성하는 단계를 통해 획득된다.

회전 교차로의 외접 직사각형은 회전 교차로의 모든 영역을 커버하기 위한 것이고, 구체적으로 필요에 따라 설정될 수 있는데, 예를 들어, 외접 직사각형은 n Х n인 영역이다. 하나의 예시로서, 회전 교차로가 직경이 200 m인 하나의 원형 영역이면, 외접 직사각형이 회전 교차로의 모든 영역을 포함할 수 있도록 200 m Х 200 m인 외접 직사각형을 구축한다.

본 실시예에서, 복수의 샘플 차량은 회전 교차로에 진입하여 주행하고, 샘플 궤적은 차량이 회전 교차로에서 주행한 궤적이고, 각 샘플 차량은 하나의 샘플 궤적에 대응될 수 있다. 복수의 샘플 차량의 복수의 샘플 궤적을 통계하고, 복수의 샘플 궤적을 피팅하여 피팅 궤적을 생성한다.

본 출원의 일 실시예에서, 복수의 샘플 차량의 복수의 샘플 궤적을 피팅하여 피팅 궤적을 생성하는 단계는, 복수의 샘플 궤적을 클러스터링하여 복수의 주행 유형을 생성하는 단계; 및 각 주행 유형에 대응되는 샘플 궤적을 피팅하여 각 주행 유형에 대응되는 피팅 궤적을 생성하는 단계; 를 포함한다.

주행 유형은 예를 들어 회전 교차로 진입하여 주행, 회전 교차로를 이탈하여 주행 등을 포함한다. 하나의 가능한 실시형태에서, 주행 유형은 도로 망 중 각 노선 형상 포인트의 위치, 방향각（Heading　Angle）, 주행 궤적의 토폴로지 형상에 따라 결정될 수 있고, 상이한 위치, 방향각 및 토폴로지 형상은 상이한 유형에 대응된다.

본 실시예에서, 각 샘플 궤적의 주행 유형을 결정하고, 복수의 샘플 궤적을 클러스터링하여 복수의 주행 유형을 생성한다. 각 주행 유형에 대해, 상기 주행 유형에 대응되는 샘플 궤적 개수가 미리 설정된 개수에 도달하면, 상기 주행 유형에 대응되는 샘플 궤적을 피팅하여 피팅 궤적을 생성한다.

각 주행 유형에 대응되는 샘플 궤적을 피팅하여 각 주행 유형에 대응되는 피팅 궤적을 생성하는 실시형태는 필요에 따라 선택될 수 있는데, 하나의 선택 가능한 실시형태로서, 베지에 피팅 알고리즘을 통해 각 주행 유형에 대응되는 샘플 궤적을 피팅하여 각 주행 유형에 대응되는 피팅 궤적을 생성한다.

이로써, 차량 실제 주행 데이터에 기반하여 회전 교차로의 피팅 궤적을 생성하고, 나아가 결정된 현재 노선 지선에 대해, 회전 교차로의 피팅 궤적에서 현재 노선 지선에 대응되는 피팅 궤적을 획득할 수 있다.

단계 304에서, 피팅 궤적에 따라 안내선을 생성한다.

단계 305에서, 수정된 네비게이션 측위 정보에 따라 안내선을 조정한다.

본 실시예에서, 피팅 궤적을 통해 지도 중 회전 교차로의 노선 데이터를 대체하고, 피팅 궤적에 따라 안내선을 그리며, 수정된 네비게이션 측위 정보에 따라 안내선을 조정한다. 하나의 예시로서, 피팅 궤적 및 수정된 네비게이션 측위 정보에 따라 차량이 현재 직행하는 것으로 결정되면, 직행하는 안내선을 그리고; 피팅 궤적 및 수정된 네비게이션 측위 정보에 따라 차량이 현재 좌회전하는 것으로 결정되면, 좌회전하는 안내선을 그린다.

본 출원의 일 실시예에서, 미리 설정된 주기에 따라 차량과 노면 특징 사이의 거리를 획득하고, 차량과 노면 특징 사이의 거리에 따라 네비게이션 측위 정보를 수정한다. 하나의 예시로서, 매 k초 당 회전 교차로의 이미지를 획득하고, 회전 교차로의 이미지로부터 회전 교차로의 노면 특징을 분할하며, k는 예를 들어 1이다. 노면 특징을 획득하면, 또한 차량과 노면 특징 사이의 거리를 획득하고, 거리에 따라 네비게이션 측위 정보를 수정한다. 이로써, 매 번 네비게이션 측위 정보를 수정한 후, 수정된 네비게이션 측위 정보에 따라 안내선을 조정함으로써, 회전 교차로의 커브에서도 안내선이 가운데에 놓이는 효과에 도달할 수 있다.

실제 응용에서, 회전 교차로의 지도 노선 데이터와 실제 주행 노선은 편차가 존재하므로, AR 네비게이션의 정확성을 더 향상시키기 위해, 본 출원의 실시예에 따른 회전 교차로 네비게이션 방법에서, 실제 차량 주행 궤적을 피팅하여 피팅 궤적을 형성하고, 피팅 궤적을 통해 지도의 회전 교차로 노선 데이터를 대체함으로써, 회전 교차로의 지도 노선 데이터가 부정확한 문제를 해결하므로, 그린 안내선이 도로에 정확하게 맞춰질 수 있도록 보장하며, 나아가 AR 네비게이션의 정확도를 향상시킨다.

상기 실시예를 구현하기 위해, 본 출원은 회전 교차로 네비게이션 장치를 더 제공한다.

도 4는 본 출원의 실시예에 의해 제공되는 회전 교차로 네비게이션 장치의 개략적인 구성도이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 상기 장치는 거리 획득 모듈(10), 이미지 획득 모듈(20), 처리 모듈(30) 및 수정 모듈(40)을 포함한다.

거리 획득 모듈(10)은, 차량과 회전 교차로 사이의 거리를 획득한다.

이미지 획득 모듈(20)은, 차량과 회전 교차로 사이의 거리가 미리 설정된 임계값보다 작을 경우, 회전 교차로의 이미지를 획득한다.

처리 모듈(30)은, 회전 교차로의 이미지로부터 상기 회전 교차로의 노면 특징을 분할하고, 상기 차량과 상기 노면 특징 사이의 거리를 획득한다.

수정 모듈(40)은, 차량과 노면 특징 사이의 거리에 따라 네비게이션 측위 정보를 수정한다.

도 4의 기초상에서, 도 5에 도시된 회전 교차로 네비게이션 장치는 네비게이션 모듈(50), 궤적 획득 모듈(60) 및 생성 모듈(70)을 더 포함한다.

네비게이션 모듈(50)은, 수정된 네비게이션 측위 정보에 따라 네비게이션한다.

본 출원의 일 실시예에서, 네비게이션 모듈(50)은 구체적으로, 상기 회전 교차로의 노선 데이터를 획득하고; 상기 회전 교차로의 노선 데이터에 따라 현재 노선 지선을 획득하며; 상기 현재 노선 지선에 따라 피팅 궤적을 획득하고; 상기 피팅 궤적에 따라 안내선을 생성하며; 상기 수정된 네비게이션 측위 정보에 따라 상기 안내선을 조정한다. 궤적 획득 모듈(60)은, 회전 교차로의 외접 직사각형을 획득하고; 복수의 샘플 차량이 상기 외접 직사각형에 진입하는 복수의 샘플 궤적을 획득한다.

생성 모듈(70)은, 복수의 샘플 차량의 복수의 샘플 궤적을 피팅하여 피팅 궤적을 생성한다.

본 출원의 일 실시예에서, 생성 모듈(70)은, 상기 복수의 샘플 궤적을 클러스터링하여 복수의 주행 유형을 생성하는 클러스터링 유닛; 및 각 주행 유형에 대응되는 샘플 궤적을 피팅하여 각 주행 유형에 대응되는 피팅 궤적을 생성하는 생성 유닛; 을 포함한다.

또한, 생성 유닛은 구체적으로, 베지에 피팅 알고리즘을 통해 각 주행 유형에 대응되는 샘플 궤적을 피팅하여 각 주행 유형에 대응되는 상기 피팅 궤적을 생성한다.

본 출원의 일 실시예에서, 처리 모듈(30)은 구체적으로, 상기 노면 특징에 대응되는 복수의 픽셀점의 픽셀 값을 획득하고; 딥 러닝 알고리즘에 따라 상기 복수의 픽셀점의 픽셀 값에 대해 깊이 추정을 수행하여, 상기 차량의 카메라에 대한 상기 복수의 픽셀점의 깊이 벡터 값을 생성하며; 상기 차량에서의 상기 카메라의 위치를 획득하고; 상기 카메라의 위치 및 상기 차량의 카메라에 대한 상기 복수의 픽셀점의 깊이 벡터 값에 따라, 상기 노면 특징과 상기 차량 사이의 거리를 생성한다.

본 출원의 일 실시예에서, 미리 설정된 주기에 따라 상기 차량과 상기 노면 특징 사이의 거리를 획득하고, 상기 차량과 상기 노면 특징 사이의 거리에 따라 네비게이션 측위 정보를 수정한다.

회전 교차로 네비게이션 방법에 대한 전술한 해석 및 설명은 마찬가지로 본 실시예에 따른 회전 교차로 네비게이션 장치에도 적용되므로, 여기서 더 이상 설명하지 않는다.

본 출원의 실시예에 따른 회전 교차로 네비게이션 장치에서, 차량과 회전 교차로 사이의 거리를 획득하고, 차량과 회전 교차로 사이의 거리가 미리 설정된 임계값보다 작을 경우, 회전 교차로의 이미지를 획득한다. 또한 회전 교차로의 이미지로부터 회전 교차로의 노면 특징을 분할하고, 차량과 노면 특징 사이의 거리를 획득한다. 차량과 노면 특징 사이의 거리에 따라 네비게이션 측위 정보를 수정하고, 수정된 네비게이션 측위 정보에 따라 네비게이션한다. 이로써, 안내선이 노면에 맞춰서 표시되도록 안내선을 정확하게 그릴 수 있고, 차량과 노면 특징 사이의 거리를 통해 네비게이션 측위 정보를 수정하여, 회전 교차로 장면에서 안내선이 노면에 맞춰지지 않는 문제를 해결하고, 나아가 AR 네비게이션의 정확도를 향상시킨다.

상기 실시예를 구현하기 위해, 본 출원은 컴퓨터 프로그램 제품을 더 제공하고, 컴퓨터 프로그램 제품 중의 명령이 프로세서에 의해 실행될 경우, 전술한 어느 하나의 실시예에 따른 회전 교차로 네비게이션 방법을 구현한다.

본 출원의 실시예에 따르면, 본 출원은 전자 기기 및 판독 가능한 저장 매체를 더 제공한다.

본 출원의 실시예에 따르면, 본 출원은 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공하고, 상기 컴퓨터 프로그램은 상기 컴퓨터가 본 출원의 실시예에 따른 회전 교차로 네비게이션 방법을 수행하도록 한다.

도 6에 도시된 바와 같이, 도 6은 본 출원의 실시예에 따른 회전 교차로 네비게이션 방법을 구현하기 위한 전자 기기의 블록도이다. 전자 기기는 랩톱 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, 워크 스테이션, 개인용 정보 단말기, 서버, 블레이드 서버, 메인 프레임 및 다른 적합한 컴퓨터 등의 다양한 형태의 디지털 컴퓨터를 가리킨다. 전자 기기는 또한 개인용 정보 단말기, 셀룰러 폰, 스마트 폰, 웨어러블 기기 및 다른 유사한 컴퓨팅 장치와 같은 다양한 형태의 모바일 장치를 나타낼 수 있다. 본 명세서에 도시된 구성 요소, 그들의 연결 및 관계 및 그 기능은 단지 예시에 불과하며, 본 명세서에 기술되거나 청구된 본 출원의 구현을 한정하도록 의도되지 않는다.

도 6에 도시된 바와 같이, 상기 전자 기기는 하나 또는 복수의 프로세서(601), 메모리(602) 및 고속 인터페이스 및 저속 인터페이스를 포함하는 다양한 구성 요소를 연결하기 위한 인터페이스를 포함한다. 다양한 구성 요소는 서로 다른 버스를 사용하여 서로 연결되며 공동 메인 보드에 설치되거나 필요에 따라 다른 방식으로 설치될 수 있다. 프로세서는 외부 입력/출력 장치(예를 들어, 인터페이스에 연결된 디스플레이 기기)에 GUI의 그래픽 정보를 표시하기 위해 메모리에 저장된 명령을 포함하여 전자 기기 내에서 실행되는 명령을 처리할 수 있다. 다른 실시형태에서, 필요한 경우, 복수의 프로세서 및/또는 복수의 버스를 복수의 메모리와 함께 사용할 수 있다. 마찬가지로, 복수의 전자 기기를 연결할 수 있고, 각 기기는 일부 필요한 동작(예를 들어, 서버 어레이, 한 그룹의 블레이드 서버 또는 멀티 프로세서 시스템)을 제공할 수 있다. 도 6은 프로세서(601)가 하나인 경우를 예를 들어 설명한다.

메모리(602)는 본 출원에 의해 제공된 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체이다. 적어도 하나의 프로세서에 의해 본 출원이 제공하는 회전 교차로 네비게이션 방법을 수행하도록, 상기 메모리에는 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 가능한 명령이 저장된다. 본 출원의 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에는 컴퓨터가 본 출원이 제공하는 회전 교차로 네비게이션 방법을 수행하도록 하는 컴퓨터 명령이 저장된다.

메모리(602)는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체로서, 비일시적 소프트웨어 프로그램, 비일시적 컴퓨터 실행 가능 프로그램, 본 출원의 실시예의 회전 교차로 네비게이션 방법에 대응하는 프로그램 명령/모듈(예를 들어, 도 4에 도시된 거리 획득 모듈(10), 이미지 획득 모듈(20), 처리 모듈(30), 수정 모듈(40), 네비게이션 모듈(50))과 같은 모듈을 저장하기 위해 사용될 수 있다. 프로세서(601)는 메모리(602)에 저장된 비일시적 소프트웨어 프로그램, 명령 및 모듈을 실행하여, 서버의 다양한 기능 애플리케이션 및 데이터 처리를 실행하는데, 즉, 상기 방법 실시예의 회전 교차로 네비게이션 방법을 구현한다.

메모리(602)는 프로그램 저장 영역 및 데이터 저장 영역을 포함할 수 있고, 프로그램 저장 영역은 운영 체제 및 적어도 하나의 기능에 필요한 응용 프로그램이 저장될 수 있으며, 데이터 저장 영역에는 전자 기기를 사용하여 구축된 데이터 등이 저장될 수 있다. 이 밖에, 메모리(602)는 고속 랜덤 액세스 메모리를 포함할 수 있고, 또한 자기 디스크 저장 장치, 플래시 메모리 장치 또는 다른 비일시적 솔리드 스테이트 저장 장치와 같은 적어도 하나의 비일시적 메모리를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 메모리(602)는 프로세서(601)에 대해 원격으로 설치된 메모리를 선택적으로 포함할 수 있고, 이러한 원격 메모리는 네트워크를 통해 전자 기기에 연결될 수 있다. 상기 네트워크의 구현예는 인터넷, 인트라넷, 근거리 통신망, 이동 통신 네트워크 및 이들의 조합을 포함하지만 이에 한정되지 않는다.

회전 교차로 네비게이션 방법의 전자 기기는 입력 장치(603) 및 출력 장치(604)를 더 포함할 수 있다. 프로세서(601), 메모리(602), 입력 장치(603) 및 출력 장치(604)는 버스를 통해 연결되거나 또는 다른 방식으로 연결될 수 있으며, 도 6은 버스를 통한 연결을 예시한 것이다.

입력 장치(603)는 입력된 숫자 또는 문자 정보를 수신할 수 있고, 전자 기기의 사용자 설정 및 기능 제어와 관련된 키 신호 입력을 생성할 수 있으며, 터치 스크린, 키패드, 마우스, 트랙 패드, 터치 패드, 포인팅 스틱, 하나 또는 복수의 마우스 버튼, 트랙볼, 조이스틱 등 입력 장치일 수 있다. 출력 장치(604)는 디스플레이 기기, 보조 조명 장치(예를 들어, LED), 촉각 피드백 장치(예를 들어, 진동 모터) 등을 포함할 수 있다. 상기 디스플레이 기기는 액정 디스플레이(LCD), 발광 다이오드(LED) 디스플레이 및 플라즈마 디스플레이를 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다. 일부 실시형태에서, 디스플레이 기기는 터치 스크린일 수 있다.

여기서 설명된 시스템 및 기술의 다양한 실시형태는 디지털 전자 회로 시스템, 집적 회로 시스템, 전용 ASIC(특정 용도 지향 집적 회로), 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 및/또는 이들의 조합에서 구현될 수 있다. 이러한 다양한 실시형태는 하나 또는 복수의 컴퓨터 프로그램에서의 구현을 포함할 수 있고, 상기 하나 또는 복수의 컴퓨터 프로그램은 적어도 하나의 프로그래밍 가능 프로세서를 포함하는 프로그래밍 가능 시스템에서 실행 및/또는 해석될 수 있으며, 상기 프로그래밍 가능 프로세서는 전용 또는 일반 프로그래밍 가능 프로세서일 수 있고, 저장 시스템, 적어도 하나의 입력 장치, 및 적어도 하나의 출력 장치로부터 데이터 및 명령을 수신할 수 있으며, 데이터 및 명령을 상기 저장 시스템, 상기 적어도 하나의 입력 장치, 및 상기 적어도 하나의 출력 장치에 전송할 수 있다.

이러한 컴퓨팅 프로그램(프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 애플리케이션, 또는 코드라고도 함)은 프로그래밍 가능 프로세서의 기계 명령을 포함하고, 고급 프로세스 및/또는 객체 지향 프로그래밍 언어, 및/또는 어셈블리/기계 언어를 이용하여 이러한 컴퓨팅 프로그램을 실행할 수 있다. 본문에서 사용된 바와 같이, 용어 "기계 판독 가능한 매체” 및 "컴퓨터 판독 가능한 매체”는 기계 명령 및/또는 데이터를 프로그래밍 가능 프로세서에 제공하기 위한 임의의 컴퓨터 프로그램 제품, 기기, 및/또는 장치(예를 들어, 자기 디스크, 광 디스크, 메모리, 프로그래밍 가능 로직 장치(PLD))를 의미하고, 기계 판독 가능한 신호인 기계 명령을 수신하는 기계 판독 가능한 매체를 포함한다. 용어 "기계 판독 가능한 신호”는 기계 명령 및/또는 데이터를 프로그래밍 가능 프로세서에 제공하기 위한 임의의 신호를 의미한다.

사용자와의 인터랙션을 제공하기 위하여, 컴퓨터에서 여기서 설명된 시스템 및 기술을 실시할 수 있고, 상기 컴퓨터는 사용자에게 정보를 표시하기 위한 표시 장치(예를 들어, CRT(음극선관) 또는 LCD(액정 표시 장치) 모니터); 및 키보드 및 지향 장치(예를 들어, 마우스 또는 트랙 볼)를 구비하며, 사용자는 상기 키보드 및 상기 지향 장치를 통해 컴퓨터에 입력을 제공한다. 다른 유형의 장치도 또한 사용자와의 인터랙션을 제공할 수 있는데, 예를 들어, 사용자에게 제공된 피드백은 임의의 형태의 감지 피드백(예를 들어, 시각적 피드백, 청각적 피드백, 또는 촉각적 피드백)일 수 있고; 임의의 형태(음향 입력, 음성 입력, 또는 촉각 입력)로 사용자로부터의 입력을 수신할 수 있다.

여기서 설명된 시스템 및 기술을 백그라운드 컴포넌트를 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들어, 데이터 서버), 또는 미들웨어 컴포넌트를 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들어, 응용 서버), 또는 프론트 엔드 컴포넌트를 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들어, 그래픽 사용자 인터페이스 또는 웹 브라우저를 구비하는 사용자 컴퓨터이고, 사용자는 상기 그래픽 사용자 인터페이스 또는 웹 브라우저를 통해 여기서 설명된 시스템 및 기술의 실시형태와 인터랙션할 수 있음), 또는 이러한 백그라운드 컴포넌트, 미들웨어 컴포넌트, 또는 프론트 엔드 컴포넌트의 임의의 조합을 포함하는 컴퓨팅 시스템에서 실시할 수 있다. 임의의 형태 또는 매체의 디지털 데이터 통신(예를 들어, 통신 네트워크)을 통해 시스템의 컴포넌트를 서로 연결시킬 수 있다. 통신 네트워크의 예시로 근거리 통신망(LAN), 광역 통신망(WAN) 및 인터넷을 포함한다.

컴퓨터 시스템은 클라이언트 및 서버를 포함할 수 있다. 클라이언트 및 서버는 일반적으로 서로 떨어져 있고 일반적으로 통신 네트워크를 통해 서로 인터랙션 한다. 대응되는 컴퓨터에서 실행되고 또한 서로 클라이언트-서버 관계를 가지는 컴퓨터 프로그램을 통해 클라이언트 및 서버의 관계를 생성한다.

상기에 도시된 다양한 형태의 프로세스를 사용하여 단계를 재정렬, 추가 또는 삭제할 수 있다는 것을 이해해야 한다. 예를 들어, 본 출원에 기재된 각 단계는 동시에 수행될 수 있거나 순차적으로 수행될 수 있거나 상이한 순서로 수행될 수 있고, 본 출원에 개시된 기술적 해결수단이 원하는 결과를 달성할 수만 있으면, 본문은 여기서 한정하지 않는다.

상기 구체적인 실시형태는 본 출원의 보호 범위에 대한 제한을 구성하지 않는다. 당업자는 설계 요건 및 다른 요인에 따라 다양한 수정, 조합, 하위 조합 및 대체가 이루어질 수 있다는 것을 이해해야 한다. 본 출원의 사상과 원칙 내에서 이루어진 모든 수정, 동등한 대체 및 개선은 모두 본 출원의 보호 범위에 포함되어야 한다.

Claims (19)

1. 차량과 회전 교차로 사이의 거리를 획득하는 단계;
   상기 차량과 회전 교차로 사이의 거리가 미리 설정된 임계값보다 작을 경우, 상기 회전 교차로의 이미지를 획득하는 단계;
   상기 회전 교차로의 이미지로부터 상기 회전 교차로의 노면 특징을 분할하고, 상기 차량과 상기 노면 특징 사이의 거리를 획득하는 단계; 및
   상기 차량과 상기 노면 특징 사이의 거리에 따라 네비게이션 측위 정보를 수정하는 단계; 를 포함하는,
   것을 특징으로 하는 회전 교차로 네비게이션 방법.
2. 제1항에 있어서,
   수정된 네비게이션 측위 정보에 따라 네비게이션을 진행하는 단계를 더 포함하는,
   것을 특징으로 하는 회전 교차로 네비게이션 방법.
3. 제2항에 있어서,
   상기 수정된 네비게이션 측위 정보에 따라 네비게이션을 진행하는 단계는,
   상기 회전 교차로의 노선 데이터를 획득하는 단계;
   상기 회전 교차로의 노선 데이터에 따라 현재 노선 지선을 획득하는 단계;
   상기 현재 노선 지선에 따라 피팅 궤적을 획득하는 단계;
   상기 피팅 궤적에 따라 안내선을 생성하는 단계; 및
   상기 수정된 네비게이션 측위 정보에 따라 상기 안내선을 조정하는 단계; 를 포함하는,
   것을 특징으로 하는 회전 교차로 네비게이션 방법.
4. 제3항에 있어서,
   상기 피팅 궤적은,
   상기 회전 교차로의 외접 직사각형을 획득하는 단계;
   복수의 샘플 차량이 상기 외접 직사각형에 진입하는 복수의 샘플 궤적을 획득하는 단계; 및
   상기 복수의 샘플 차량의 복수의 샘플 궤적을 피팅하여 상기 피팅 궤적을 생성하는 단계; 를 통해 획득되는,
   것을 특징으로 하는 회전 교차로 네비게이션 방법.
5. 제4항에 있어서,
   상기 복수의 샘플 차량의 복수의 샘플 궤적을 피팅하여 상기 피팅 궤적을 생성하는 단계는,
   상기 복수의 샘플 궤적을 클러스터링하여 복수의 주행 유형을 생성하는 단계; 및
   각 주행 유형에 대응되는 샘플 궤적을 피팅하여 각 주행 유형에 대응되는 피팅 궤적을 생성하는 단계; 를 포함하는,
   것을 특징으로 하는 회전 교차로 네비게이션 방법.
6. 제5항에 있어서,
   상기 각 주행 유형에 대응되는 샘플 궤적을 피팅하여 각 주행 유형에 대응되는 피팅 궤적을 생성하는 단계는,
   베지에 피팅 알고리즘을 통해 각 주행 유형에 대응되는 샘플 궤적을 피팅하여 각 주행 유형에 대응되는 상기 피팅 궤적을 생성하는 단계를 포함하는,
   것을 특징으로 하는 회전 교차로 네비게이션 방법.
7. 제1항에 있어서,
   상기 차량과 상기 노면 특징 사이의 거리를 획득하는 단계는,
   상기 노면 특징에 대응되는 복수의 픽셀점의 픽셀 값을 획득하는 단계;
   딥 러닝 알고리즘에 따라 상기 복수의 픽셀점의 픽셀 값에 대해 깊이 추정을 수행하여, 상기 차량의 카메라에 대한 상기 복수의 픽셀점의 깊이 벡터 값을 생성하는 단계;
   상기 차량에서의 상기 카메라의 위치를 획득하는 단계; 및
   상기 카메라의 위치 및 상기 차량의 카메라에 대한 상기 복수의 픽셀점의 깊이 벡터 값에 따라, 상기 노면 특징과 상기 차량 사이의 거리를 생성하는 단계; 를 포함하는,
   것을 특징으로 하는 회전 교차로 네비게이션 방법.
8. 제1항에 있어서,
   미리 설정된 주기에 따라 상기 차량과 상기 노면 특징 사이의 거리를 획득하고, 상기 차량과 상기 노면 특징 사이의 거리에 따라 네비게이션 측위 정보를 수정하는,
   것을 특징으로 하는 회전 교차로 네비게이션 방법.
9. 차량과 회전 교차로 사이의 거리를 획득하는 거리 획득 모듈;
   상기 차량과 회전 교차로 사이의 거리가 미리 설정된 임계값보다 작을 경우, 상기 회전 교차로의 이미지를 획득하는 이미지 획득 모듈;
   상기 회전 교차로의 이미지로부터 상기 회전 교차로의 노면 특징을 분할하고, 상기 차량과 상기 노면 특징 사이의 거리를 획득하는 처리 모듈; 및
   상기 차량과 상기 노면 특징 사이의 거리에 따라 네비게이션 측위 정보를 수정하는 수정 모듈; 을 포함하는,
   것을 특징으로 하는 회전 교차로 네비게이션 장치.
10. 제9항에 있어서,
    수정된 네비게이션 측위 정보에 따라 네비게이션을 진행하는 네비게이션 모듈을 더 포함하는,
    것을 특징으로 하는 회전 교차로 네비게이션 장치.
11. 제10항에 있어서,
    상기 네비게이션 모듈은 구체적으로,
    상기 회전 교차로의 노선 데이터를 획득하고;
    상기 회전 교차로의 노선 데이터에 따라 현재 노선 지선을 획득하며;
    상기 현재 노선 지선에 따라 피팅 궤적을 획득하고;
    상기 피팅 궤적에 따라 안내선을 생성하며;
    상기 수정된 네비게이션 측위 정보에 따라 상기 안내선을 조정하는,
    것을 특징으로 하는 회전 교차로 네비게이션 장치.
12. 제11항에 있어서,
    상기 회전 교차로의 외접 직사각형을 획득하고, 복수의 샘플 차량이 상기 외접 직사각형에 진입하는 복수의 샘플 궤적을 획득하는 궤적 획득 모듈; 및
    상기 복수의 샘플 차량의 복수의 샘플 궤적을 피팅하여 상기 피팅 궤적을 생성하는 생성 모듈; 을 더 포함하는,
    것을 특징으로 하는 회전 교차로 네비게이션 장치.
13. 제12항에 있어서,
    상기 생성 모듈은,
    상기 복수의 샘플 궤적을 클러스터링하여 복수의 주행 유형을 생성하는 클러스터링 유닛; 및
    각 주행 유형에 대응되는 샘플 궤적을 피팅하여 각 주행 유형에 대응되는 피팅 궤적을 생성하는 생성 유닛; 을 포함하는,
    것을 특징으로 하는 회전 교차로 네비게이션 장치.
14. 제13항에 있어서,
    상기 생성 유닛은 구체적으로,
    베지에 피팅 알고리즘을 통해 각 주행 유형에 대응되는 샘플 궤적을 피팅하여 각 주행 유형에 대응되는 상기 피팅 궤적을 생성하는,
    것을 특징으로 하는 회전 교차로 네비게이션 장치.
15. 제9항에 있어서,
    상기 처리 모듈은 구체적으로,
    상기 노면 특징에 대응되는 복수의 픽셀점의 픽셀 값을 획득하고;
    딥 러닝 알고리즘에 따라 상기 복수의 픽셀점의 픽셀 값에 대해 깊이 추정을 수행하여, 상기 차량의 카메라에 대한 상기 복수의 픽셀점의 깊이 벡터 값을 생성하며;
    상기 차량에서의 상기 카메라의 위치를 획득하고;
    상기 카메라의 위치 및 상기 차량의 카메라에 대한 상기 복수의 픽셀점의 깊이 벡터 값에 따라, 상기 노면 특징과 상기 차량 사이의 거리를 생성하는,
    것을 특징으로 하는 회전 교차로 네비게이션 장치.
16. 제9항에 있어서,
    미리 설정된 주기에 따라 상기 차량과 상기 노면 특징 사이의 거리를 획득하고, 상기 차량과 상기 노면 특징 사이의 거리에 따라 네비게이션 측위 정보를 수정하는,
    것을 특징으로 하는 회전 교차로 네비게이션 장치.
17. 적어도 하나의 프로세서; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서에 통신 가능하게 연결되는 메모리; 를 포함하고,
    상기 메모리에는 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 가능한 명령이 저장되어 있고, 상기 명령은 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되어, 상기 적어도 하나의 프로세서가 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 따른 회전 교차로 네비게이션 방법을 수행하도록 하는,
    것을 특징으로 하는 전자 기기.
18. 컴퓨터 명령이 저장된 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 있어서,
    상기 컴퓨터 명령은 상기 컴퓨터가 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 따른 회전 교차로 네비게이션 방법을 수행하도록 하는,
    것을 특징으로 하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
19. 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 있어서,
    상기 컴퓨터 프로그램은 상기 컴퓨터가 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 따른 회전 교차로 네비게이션 방법을 수행하도록 하는,
    것을 특징으로 하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.

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