KR20210086904A - 자율 발렛 주차를 지원하는 시스템 및 방법, 그리고 이를 위한 인프라 및 차량 - Google Patents

자율 발렛 주차를 지원하는 시스템 및 방법, 그리고 이를 위한 인프라 및 차량 Download PDF

Info

Publication number
KR20210086904A
KR20210086904A KR1020190179916A KR20190179916A KR20210086904A KR 20210086904 A KR20210086904 A KR 20210086904A KR 1020190179916 A KR1020190179916 A KR 1020190179916A KR 20190179916 A KR20190179916 A KR 20190179916A KR 20210086904 A KR20210086904 A KR 20210086904A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
vehicle
parking
infrastructure
obstacle
information
Prior art date
Application number
KR1020190179916A
Other languages
English (en)
Inventor
윤성원
서재규
최미진
정호기
Original Assignee
현대자동차주식회사
세종대학교산학협력단
기아 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 현대자동차주식회사, 세종대학교산학협력단, 기아 주식회사 filed Critical 현대자동차주식회사
Priority to KR1020190179916A priority Critical patent/KR20210086904A/ko
Priority to US17/136,227 priority patent/US11590966B2/en
Priority to EP20217828.1A priority patent/EP3845438A1/en
Priority to CN202011628850.8A priority patent/CN113129629A/zh
Publication of KR20210086904A publication Critical patent/KR20210086904A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0968—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle
    • G08G1/096833—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle where different aspects are considered when computing the route
    • G08G1/096844—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle where different aspects are considered when computing the route where the complete route is dynamically recomputed based on new data
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B62—LAND VEHICLES FOR TRAVELLING OTHERWISE THAN ON RAILS
    • B62D—MOTOR VEHICLES; TRAILERS
    • B62D15/00—Steering not otherwise provided for
    • B62D15/02—Steering position indicators ; Steering position determination; Steering aids
    • B62D15/027—Parking aids, e.g. instruction means
    • B62D15/0285—Parking performed automatically
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R21/00—Arrangements or fittings on vehicles for protecting or preventing injuries to occupants or pedestrians in case of accidents or other traffic risks
    • B60R21/01—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents
    • B60R21/013—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents including means for detecting collisions, impending collisions or roll-over
    • B60R21/0134—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents including means for detecting collisions, impending collisions or roll-over responsive to imminent contact with an obstacle, e.g. using radar systems
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/06—Automatic manoeuvring for parking
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/08—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to drivers or passengers
    • B60W40/09—Driving style or behaviour
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/10—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to vehicle motion
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
    • B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/3453—Special cost functions, i.e. other than distance or default speed limit of road segments
    • G01C21/3476—Special cost functions, i.e. other than distance or default speed limit of road segments using point of interest [POI] information, e.g. a route passing visible POIs
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/36—Input/output arrangements for on-board computers
    • G01C21/3602—Input other than that of destination using image analysis, e.g. detection of road signs, lanes, buildings, real preceding vehicles using a camera
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
    • G06F18/2413—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches based on distances to training or reference patterns
    • G06F18/24147—Distances to closest patterns, e.g. nearest neighbour classification
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/58—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/58—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads
    • G06V20/586—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads of parking space
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • G08G1/0116—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from roadside infrastructure, e.g. beacons
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0968—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle
    • G08G1/096805—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle where the transmitted instructions are used to compute a route
    • G08G1/096811—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle where the transmitted instructions are used to compute a route where the route is computed offboard
    • G08G1/096816—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle where the transmitted instructions are used to compute a route where the route is computed offboard where the complete route is transmitted to the vehicle at once
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0968—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle
    • G08G1/096833—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle where different aspects are considered when computing the route
    • G08G1/09685—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle where different aspects are considered when computing the route where the complete route is computed only once and not updated
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/14—Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas
    • G08G1/141—Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas with means giving the indication of available parking spaces
    • G08G1/143—Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas with means giving the indication of available parking spaces inside the vehicles
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/14—Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas
    • G08G1/145—Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas where the indication depends on the parking areas
    • G08G1/146—Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas where the indication depends on the parking areas where the parking area is a limited parking space, e.g. parking garage, restricted space
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • G08G1/168—Driving aids for parking, e.g. acoustic or visual feedback on parking space
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
    • H04W4/40—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P]
    • H04W4/44—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P] for communication between vehicles and infrastructures, e.g. vehicle-to-cloud [V2C] or vehicle-to-home [V2H]
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W2050/0001—Details of the control system
    • B60W2050/0019—Control system elements or transfer functions
    • B60W2050/0022—Gains, weighting coefficients or weighting functions
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2420/00—Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
    • B60W2420/40—Photo, light or radio wave sensitive means, e.g. infrared sensors
    • B60W2420/403—Image sensing, e.g. optical camera
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2420/00—Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
    • B60W2420/40—Photo, light or radio wave sensitive means, e.g. infrared sensors
    • B60W2420/408—Radar; Laser, e.g. lidar
    • B60W2420/42—
    • B60W2420/52—
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2552/00—Input parameters relating to infrastructure
    • B60W2552/50—Barriers
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60Y—INDEXING SCHEME RELATING TO ASPECTS CROSS-CUTTING VEHICLE TECHNOLOGY
    • B60Y2300/00—Purposes or special features of road vehicle drive control systems
    • B60Y2300/06—Automatic manoeuvring for parking

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

본 개시는 자율 발렛 주차를 지원하는 시스템 및 방법, 그리고 이를 위한 인프라 및 자동차에 관한 것으로서, 자율 발렛 주차를 지원하는 차량의 동작 방법은, 자율 발렛 주차를 개시하는 단계, 인프라로부터 상기 차량과 관련된 타겟 포지션 및 상기 타겟 포지션으로 이동을 가이드하는 가이드 루트를 제공받는 단계, 상기 가이드 루트를 따라서 상기 차량이 자율 주행을 수행하는 단계 및 상기 자율 주행을 수행하는 동안, 상기 차량의 거동 정보 및 환경 정보에 기초하여 상기 차량의 위치를 측정하는 단계를 포함하며, 상기 환경 정보는, 주차장 구획 정보, 도로 표지판, 벽, 기둥, 바닥 표식 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

Description

자율 발렛 주차를 지원하는 시스템 및 방법, 그리고 이를 위한 인프라 및 차량{AUTOMATED VALET PARKING SYSTEM AND METHOD, INFRASTRUCTURE AND VEHICLE THEREOF}
본 개시는 자율 발렛 주차를 지원하는 시스템 및 방법, 그리고 이를 위한 인프라 및 자동차에 관한 것으로서, 본 개시에 따르면 인프라와 차량 사이의 통신을 이용해 차량은 운전자 없이 비어 있는 주차 공간으로 이동하며 주차를 실행한다. 또한, 본 개시에 따르면 인프라와 차량 사이의 통신을 이용해 차량은 운전자 없이 주차된 공간으로부터 픽업 영역으로 이동한다.
현대 사회에서 주차와 관련되어서 직면하고 있는 사회적인 이슈들은 매우 많다. 먼저, 주차장 내에서는 사고가 발생할 가능성이 매우 높다. 또한, 대형 마트나 백화점과 같은 시설에 주차를 하고자 하는 경우에는 주차를 위해서 소비되는 시간과 에너지가 매우 많다. 또한, 주차장에 진입을 한 경우에도 비어있는 주차 공간을 찾기 위한 시간과 에너지가 매우 많다. 또한, 주차를 완료하고 시설에서 업무를 마친 운전자가 주차되어 있는 차량까지 이동해야 하는 번거로움이 있으며 경우에 따라서는 차량이 주차되어 있는 위치를 잊어버리는 경우가 있다.
본 개시는 전술한 문제를 해결하기 위한 것으로서, 본 개시에 따른 자율 발렛 주차는 운전자가 드롭 오프(Drop off) 영역에 차량을 정지시키고 차량에서 내리면 차량이 자율 방식으로(autonomous) 비어있는 주차 공간으로 이동하여 주차를 완료하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 개시에 따른 자율 발렛 주차는, 운전자가 호출하는 경우 주차되어 있는 차량은 자율 방식으로 픽업(Pick up) 영역으로 이동하고, 운전자는 픽업 영역에서 차량에 탑승해 시설을 빠져나가는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 개시에 따른 자율 발렛 주차는 주차장 구획 정보, 도로 표지판, 벽, 기둥, 바닥 표식 중 적어도 하나를 포함하는 환경 정보에 기초하여 차량의 위치를 측정하는 것을 목적으로 한다.
본 개시에서 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 개시의 실시 예들에 따른 자율 발렛 주차를 지원하는 차량의 동작 방법은, 자율 발렛 주차를 개시하는 단계, 인프라로부터 상기 차량과 관련된 타겟 포지션 및 상기 타겟 포지션으로 이동을 가이드하는 가이드 루트를 제공받는 단계, 상기 가이드 루트를 따라서 상기 차량이 자율 주행을 수행하는 단계 및 상기 자율 주행을 수행하는 동안, 상기 차량의 거동 정보 및 환경 정보에 기초하여 상기 차량의 위치를 측정하는 단계를 포함하며, 상기 환경 정보는, 주차장 구획 정보, 도로 표지판, 벽, 기둥, 바닥 표식 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 개시의 실시 예들에 따른 자율 발렛 주차를 수행하기 위한 방법은 차량의 자율 발렛 주차를 개시하는 단계, 인프라로부터 상기 차량으로 타겟 포지션 및 가이드 루트를 전송하는 단계, 상기 가이드 루트를 따라서 상기 차량이 자율 주행을 수행하는 단계 및 상기 차량이 자율 주행을 수행하는 동안, 상기 차량의 거동 정보 및 환경 정보에 기초하여 상기 차량의 위치를 측정하여 상기 인프라로 제공하는 단계를 포함하며, 상기 환경 정보는, 주차장 구획 정보, 도로 표지판, 벽, 기둥, 바닥 표식 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 개시의 실시 예들에 따른 자율 발렛 주차를 지원하는 시스템은 주차장 구획 정보, 도로 표지판, 벽, 기둥, 바닥 표식 중 적어도 하나를 포함하는 환경 정보에 기초하여 차량의 위치를 측정함으로써, 실내 주차장에서도 차량의 위치를 정확하게 측정하는 효과를 제공할 수 있다.
본 개시를 통해 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 개시의 실시 예들에 따른 자율 발렛 주차 시스템을 나타낸다.
도 2는 본 개시의 실시 예들에 따른 자율 발렛 주차 장치를 나타낸다.
도 3은 본 개시의 실시 예에 따른 자율 발렛 주차 시스템 및 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 4a 및 도 4b는 본 개시에 따른 자율 발렛 주차를 수행하는 인프라 및 차량이 수행하는 동작을 설명하기 위한 블록도이다.
도 5는 본 개시에 따른 자율 발렛 주차를 수행하는 인프라 및 차량 사이의 통신을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 개시에 따른 자율 발렛 주차를 수행하는 인프라 및 차량 사이의 통신을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 개시에 따른 자율 발렛 주차를 수행하는 인프라 및 차량 사이의 통신을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 개시에 따른 자율 발렛 주차를 지원하는 차량의 위치 측정 동작을 도시한 플로우 차트이다.
도 9는 본 개시에 따른 차량에서 주차 구획선에 기초하여 파티클에 가중치를 부여하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 본 개시에 따른 차량에서 고정 장애물에 기초하여 파티클에 가중치를 부여하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 본 개시에 따른 차량에서 주차 구획선에 기초하여 차량의 위치를 보정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 본 개시에 따른 차량에서 고정 장애물에 기초하여 차량의 위치를 보정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 개시에 따른 실시 예를 상세하게 설명한다. 본 개시의 구성 및 그에 따른 작용 효과는 이하의 상세한 설명을 통해 명확하게 이해될 것이다. 본 개시의 상세한 설명에 앞서, 동일한 구성요소에 대해서는 다른 도면 상에 표시되더라도 가능한 동일한 부호로 표시하며, 공지된 구성에 대하여는 본 개시의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 구체적인 설명을 생략하기로 함에 유의한다.
본 개시의 구체적인 설명에 앞서서, 본 개시에서 사용되는 용어는 다음과 같이 정의될 수 있다.
운전자(Driver)는 차량을 이용하는 인간으로서 자율 발렛 주차 시스템의 서비스를 받는 인간이다.
운전 권한(Driving authority)은 차량의 동작을 실행시키기 위한 권한이다. 차량의 동작은 예를 들어, 스티어링 동작, 가속 동작, 브레이킹 동작, 기어 변속 동작, 차량의 시동을 온/오프시키는 동작, 차량의 도어를 잠금/잠금해제하는 동작을 포함한다.
차량은 자율 발렛 주차를 수행하는 기능을 갖는 차량이다.
제어 센터는 주차 시설 내에 있는 차량들의 모니터링을 수행하는 시설로서, 타겟 포지션, 가이드 루트, 허용된 운전 영역을 결정하고, 차량으로 하여금 운전 시작 명령을 전송하거나 긴급 정지 명령을 전송할 수 있다.
인프라(infrastructure)는 주차 시설일 수 있고, 주차 시설 내에 배치된 센서들일 수 있다. 또한, 인프라는 주차 게이트, 차량을 제어하는 제어 센터를 지칭할 수 있다.
타겟 포지션은 차량이 주차할 비어 있는 주차 공간을 지칭할 수 있다. 또한, 타겟 포지션은, 차량이 주차장을 벗어나는 상황에서는, 운전자가 탑승을 하게 될 영역 즉, 픽업 영역을 지칭할 수 있다.
가이드 루트는 차량이 타겟 포지션에 도달하기 위해 지나가는 루트를 지칭할 수 있다. 예를 들어, 주차가 실행되는 상황에서는 드롭 오프 영역에서 비어 있는 공간까지의 루트이다. 예를 들어, 가이드 루트는 50 m 전진, 코너에서 좌회전 등과 같은 형식일 수 있다.
운전 루트(driving route)는 차량이 따라가는 루트를 지칭할 수 있다.
허용된 운전 영역(permitted driving area)은 주차장 내에서 운전 경로와 같이 운전이 허락된 영역을 지칭할 수 있다. 허용된 운전 영역은 격벽, 주차된 차량들, 주차 라인들로 정의될 수 있다.
도 1은 본 개시의 실시 예에 따른 자율 발렛 주차 시스템을 나타낸다. 도 1을 참조하면, 자율 발렛 주차 시스템(10)은 인프라(100) 및 자율 발렛 주차 장치(200)을 포함할 수 있다.
인프라(100)는, 앞에서 설명한 바와 같이, 자율 발렛 주차 시스템을 운영, 관리 및 수행하기 위한 장치 또는 시스템을 의미할 수 있다. 예컨대, 인프라(100)는 주차 시설일 수 있다. 실시 예들에 따라, 인프라(100)는 센서들, 통신 장치, 경보 장치, 표시 장치 및 전술한 장치들을 제어하는 서버를 포함할 수 있다. 또한, 인프라는 주차 게이트, 차량을 제어하는 제어 센터를 지칭할 수 있다.
자율 발렛 주차 장치(200)는 자율 발렛 주차를 수행하는 차량을 의미할 수 있다. 실시 예들에 따라, 자율 발렛 주차 장치(200)는 자율 발렛 주차를 수행할 수 있는 차량에 포함되는 구성요소 또는 구성요소들의 집합을 의미할 수 있다.
도 2는 본 개시의 실시 예에 따른 자율 발렛 주차 장치를 나타낸다. 도 2를 참조하면, 자율 발렛 주차 장치(예컨대, 차량; 200)은 센서(210), 송수신기(220), 프로세서(230) 및 차량 컨트롤러(240)를 포함할 수 있다.
센서(210)는 자율 발렛 주차 장치(200)의 주변의 환경을 감지할 수 있다. 실시 예들에 따라, 센서(210)는 자율 발렛 주차 장치(200)와 특정 물체까지의 거리를 측정하거나, 자율 발렛 주차 장치(200) 주변의 물체를 감지할 수 있다. 예컨대, 센서(210)는 초음파 센서, 레이더 센서, 라이다 센서, 카메라, 적외선 센서, 열감지 센서 및 밀리파 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
센서(210)는 감지 결과에 따라 생성된 데이터를 송수신기(220) 또는 차량 컨트롤러(240)로 전송할 수 있다.
송수신기(220)는 인프라(100)와 데이터를 주고받을 수 있다. 이러한 통신은 차량 대 인프라 통신(V2I: Vehicle to Infra) 통신으로 지칭된다. 또한, 송수신기(220)는 다른 차량과 데이터를 주고받을 수 있다. 이러한 통신은 차량 대 차량 통신(V2V: Vehicle to Vehicle)으로 지칭된다. 또한, V2I 통신 및 V2V 통신을 통합하여 V2X 통신(Vehicle to everything)으로 지칭된다. 실시 예들에 따라, 송수신기(220)는 인프라(100)로부터 전송된 데이터(예컨대, 타겟 포지션, 가이드 루트, 운전 루트 또는 명령 등)를 수신하고, 수신된 데이터를 처리하여 프로세서(230)로 전달할 수 있다. 또한, 통신 회로(220)는 자율 발렛 주차 장치(200)으로부터 생성된 데이터를 인프라(100)로 전송할 수 있다. 실시 예들에 따라, 통신부(220)는 자율 발렛 주차 장치(200)의 운전자의 단말기와 데이터를 주고받을 수 있다.
송수신기(220)는 무선 통신 프로토콜 또는 유선 통신 프로토콜을 이용하여 데이터를 전송하거나 수신할 수 있다. 예컨대, 상기 무선 통신 프로토콜은 무선랜(Wireless LAN: WLAN), DLNA(Digital Living Network Alliance), 와이브로(Wireless Broadband: Wibro), 와이맥스(World Interoperability for Microwave Access: Wimax), GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), CDMA2000(Code Division Multi Access 2000), EV-DO(Enhanced Voice-Data Optimized or Enhanced Voice-Data Only), WCDMA(Wideband CDMA), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), IEEE 802.16, 롱 텀 에볼루션(Long Term Evolution: LTE), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced), 광대역 무선 이동 통신 서비스(Wireless Mobile Broadband Service: WMBS), 블루투스(Bluetooth), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association: IrDA), UWB(Ultra-Wideband), 지그비(ZigBee), 인접 자장 통신(Near Field Communication: NFC), 초음파 통신(Ultra Sound Communication: USC), 가시광 통신(Visible Light Communication: VLC), 와이 파이(Wi-Fi), 와이 파이 다이렉트(Wi-Fi Direct) 등을 포함할 수 있다. 또한, 유선 통신 프로토콜은 유선 LAN(Local Area Network), 유선 WAN(Wide Area Network), 전력선 통신(Power Line Communication: PLC), USB 통신, 이더넷(Ethernet), 시리얼 통신(serial communication), 광/동축 케이블 등을 포함할 수 있으며, 이제 제한되는 것이 아닌, 다른 장치와의 통신 환경을 제공할 수 있는 프로토콜은 모두 포함될 수 있다.
프로세서(230)는 자율 발렛 주차 장치(200)의 전반적인 작동을 제어할 수 있다. 프로세서(230)는 센서(210)와 송수신기(220)를 통해 전송된 데이터에 기초하여 차량 컨트롤러(240)를 제어할 수 있다. 실시 예들에 따라, 프로세서(230)는 인프라(100)로부터 전송된 데이터에 따라 차량 컨트롤러(240)를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하고, 생성된 제어 신호를 차량 컨트롤러(240)로 전송할 수 있다.
즉, 프로세서(230)는 자율 발렛 주차 장치(200)를 제어하고, 자율 발렛 주차를 수행하기 위한 일련의 연산들 또는 판단들을 수행할 수 있는 장치를 의미할 수 있다. 예컨대, 프로세서(230)는 자율 발렛 주차를 수행하기 위한 명령들을 포함하는 프로그램이 실행되는 프로세서일 수 있다. 프로세서(230)는 CPU(central processing unit), MCU(micro processor unit), ASIC(application specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate array) 또는 GPU(graphic processing unit) 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
차량컨트롤러(240)는 프로세서(230)의 제어에 따라 자율 발렛 주차 장치(200)를 제어할 수 있다. 실시 예들에 따라, 차량 컨트롤러(240)는 프로세서(230)로부터 전송된 제어 신호에 응답하여 자율 발렛 주차 장치(200)를 제어할 수 있다. 예컨대, 차량 컨트롤러(240)는 자율 발렛 주차 장치(200)의 이동, 정지, 이동 재시작, 조향, 가속, 감속, 주차, 점멸, 경보 등을 제어할 수 있다.
즉, 차량 컨트롤러(240)는 본 명세서에서 설명되는 자율 발렛 주차 장치(200)의 작동을 제어하기 위한 기능을 모두 수행할 수 있는 것으로 이해되어야 한다. 예컨대, 차량 컨트롤러(240)는 자율 발렛 주차 장치(200)의 구동 장치, 제동 장치, 조향 장치, 가속 장치, 경보 장치 및 점멸 장치를 포함할 수 있다.
한편, 별도의 설명이 없더라도, 본 명세서에서 설명되는 자율 발렛 주차 장치(200)의 작동 또는 기능은, 센서(210), 송수신기(220), 프로세서(230) 및 차량 컨트롤러(240) 중 적어도 하나의 조합에 의해 적절히 수행되는 것으로 이해되어야 한다.
도 3은 본 개시의 실시 예에 따른 자율 발렛 주차 시스템 및 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 3을 참조하면, (1)에서 운전자는 차량(예를 들어, 도 1의 자율 발렛 주차 장치(200))을 운전하여 주차장으로 진입하고 드롭 오프 영역으로 차량을 이동한다.
(2)에서 드롭 오프 영역에 도달한 운전자는 차량에서 하차하고 운전 권한은 운전자로부터 인프라(예를 들어, 도 1의 인프라(100))에게 전달된다.
(3)에서 인프라는 주차장 내에 존재하는 복수개의 주차 공간들 중에서 비어 있는 주차 공간을 검색하고, 해당 차량이 주차되기에 적합한 비어 있는 주차 공간을 결정한다. 또한, 인프라는 결정된 비어 있는 주차 공간까지의 가이드 루트를 결정한다. 주차 공간 및 가이드 루트가 결정되면, 차량은 자율적으로 가이드 루트를 따라 주행하며, 해당 주차 공간의 주위에 도달한 이후 주차 공간으로의 자율 발렛 주차를 수행한다.
(4)에서 운전자는 자신의 차량의 출차를 결정하고 픽업 영역으로 이동한다.
(5)에서 인프라는 적합한 타겟 포지션을 결정한다. 예를 들어, 적합한 타겟 포지션은 픽업 영역 내에 존재하는 복수개의 주차 공간들 중에서 비어 있는 주차 공간일 수 있다. 또한, 인프라는 결정된 타겟 포지션까지의 가이드 루트를 결정한다. 타겟 포지션 및 가이드 루트가 결정되면, 차량은 자율적으로 가이드 루트를 따라 주행하며, 해당 주차 공간의 주위에 도달한 이후 주차 공간으로의 자율 발렛 주차를 수행한다.
(6)에서 운전자는 픽업 영역에 도달하고, 운전 권한은 인프라로부터 운전자에게 전달된다. 운전자는 차량을 운전하여 주자창의 출구로 이동한다.
도 4a 및 도 4b는 본 개시에 따른 자율 발렛 주차를 수행하는 인프라 및 차량이 수행하는 동작을 설명하기 위한 블록도이다.
(1)에서는 자율 발렛 주차를 개시하기 위한 인프라(예를 들어, 도 1의 인프라(100)) 및 차량(예를 들어, 도 1의 자율 발렛 주차 장치(200))의 동작이 설명된다. 인프라는 운전자 및 차량을 인식하고 적합한 운전자 및 차량인지 여부를 결정한다. 예를 들어, 인프라는 운전자가 입력하는 ID 및 패스워드를 이용해 해당 운전자가 적합한 운전자인지 여부를 결정한다. 또한, 인프라는 차량의 고유 번호를 이용해 해당 차량이 적합한 차량인지 여부를 결정한다. 차량은 엔진의 온/오프를 수행할 수 있다. 또한, 차량은 전원의 온/오프를 수행할 수 있다. 예를 들어, 차량의 엔진은 오프되었으나 전원이 온된 상태는 ACC 온(액세서리 온) 상태일 수 있다. 차량의 엔진 온/오프 및 전원 온/오프는 인프라로부터 명령을 수신하여 수행할 수 있고 또는 인프라의 명령 없이 차량이 자율적으로 수행할 수 있다. 차량은 도어를 잠금/잠금해제할 수 있다. 차량 도어의 잠금 및 잠금해제는 인프라로부터 명령을 수신하여 수행할 수 있고 또는 인프라의 명령 없이 차량이 자율적으로 수행할 수 있다. 차량이 자율주차 단계로 진행하는 경우에는 차량의 도어를 잠금하는 것이 바람직하다. 또한, 차량의 운전 권한이 차량으로부터 인프라로 전달된다. 운전 권한은 차량의 동작을 실행시키기 위한 권한으로서, 차량의 동작은 스티어링 동작, 가속 동작, 브레이킹 동작, 기어 변속 동작, 차량의 시동을 온/오프시키는 동작, 차량의 도어를 잠금/잠금해제하는 동작을 포함한다. 차량의 권한을 인프라에게 전달됨으로써 인프라는 차량이 자율 발렛 주차를 수행하는 도중에 해당 차량을 완전하게 제어할 수 있다. 이에 따라서, 차량의 의도치 않은 동작이 발생할 가능성이 낮아지게 되고 주차장 내의 차량 사고가 방지될 수 있다. 하지만, 경우에 따라서, 운전 권한의 일부는 차량으로부터 인프라로 전달되지 않고 차량에 남아 있을 수 있거나, 운전 권한의 일부는 차량과 인프라가 공동으로 보유할 수 있다. 예를 들어, 브레이킹 동작의 경우, 자율 발렛 주차가 이루어지고 있는 상황에서 비상 상황이 발생하는 경우에 동작해야 하는 것으로서, 차량이 자체적으로 ADAS 센서 등을 이용해 위험을 감지하는 경우 인프라의 제어 없이 스스로 브레이킹을 수행하는 것이 바람직하기 때문이다. 또한, 차량은 차량 내부에 사람 또는 동물이 존재하는지 여부를 판단한다. 본 개시에 따른 자율 발렛 주차가 완료되고 차량이 출차되기까지 상당한 시간이 소요되므로, 차량 내부에 사람 또는 동물이 존재하는 경우 발생할 수 있는 위험을 제거하기 위함이다. 차량 내부에 사람 또는 동물이 존재하는지 여부는 차량에 탑재된 센서를 이용하여 판단할 수 있다. 한편, 운전 권한은 자율 발렛 주차가 완료되면 자동적으로 차량 또는 인프라로부터 운전자로 전달된다.
출차 시의 작동은 입차 시의 작동과 유사하다. 구체적으로, 차량은 출차 요청을 수신한다. 운전자(즉, 차량의 소유자 또는 사용자)는 인프라와 통신할 수 있는 장치를 이용하여 차량으로 출차를 요청할 수 있다. 운전자는 출차를 요청할 때, 차량에 대한 정보 및 상기 운전자의개인 정보를 (단말기 등을 통해) 인프라로 전달할 수 있고, 인프라는 입력된 정보에 기초하여 출차 대상인 차량이 주차장 내에 실제로 주차되어 있는지 판단할 수 있고, 출차를 요청한 운전자가 적합한 운전자인지 판단할 수 있다. 차량이 출차 요청을 수신하면, 차량 또는 인프라는 차량 내에 사람이 없는지를 확인하고, 차량 내에 사람이 없는 경우 후속 단계로 진행할 수 있다. 운전자가 출차 요청을 전송한 경우, 운전 권한은 상기 운전자로부터 차량 또는 인프라로 전달된다(또는 이양된다). 즉, 운전자가 출차 요청을 전송한 경우, 운전자는 차량에 대한 제어권을 상실하고, 차량은 인프라의 제어 또는 차량 자체의 제어에 따라 작동할 수 있다. 예를 들어, 차량 또는 상기 인프라의 제어에 따라, 차량이 주차 위치에서 출발할 때 차량의 문이 자동으로 잠기고, 차량이 픽업 영역에 도착할 때 차량의 문이 자동으로 열릴 수 있다. 차량이 픽업 영역에 도착하면, 운전 권한은 인프라 또는 차량으로부터 운전자로 전달될 수 있다.
한편, 앞에서 설명한 바와 같이, 경우에 따라서, 운전 권한의 일부는 차량으로부터 인프라로 전달되지 않고 차량에 남아 있을 수 있거나, 운전 권한의 일부는 차량과 인프라가 공동으로 보유할 수 있다. 출차 요청 수신 후, 차량은 인프라로부터 출차 신호를 수신하고 자동 발렛 주차에 따른 출차를 개시한다. 출차 개시 전, 인프라는 차량의 시동을 온(on)시킬 수 있다. 인프라는 차량의 출차가 시작되었음을 지시하는 알림을 운전자로 전송할 수 있다.
(2)에서 타겟 포지션, 가이드 루트 및 운전 루트가 결정될 수 있다. 타겟 포지션, 가이드 루트 및 운전 루트의 결정은 인프라가 수행할 수 있다. 인프라에 의해 결정된 타겟 포지션, 가이드 루트 및 운전 루트는 인프라로부터 차량으로 전달될 수 있다. 타겟 포지션, 가이드 루트 및 운전 루트는 입차 시 및 출차 시에 차량으로 전달될 수 있다.
타겟 포지션은 차량이 이동하여 도달해야 하는 최종의 목적지일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 타겟 포지션은 차량이 주차장에 입차하는 상황에서는 차량이 주차를 해야할 주차장 내의 비어 있는 주차 공간이다. 다른 실시 예에 따르면, 타겟 포지션은 차량이 주차장으로부터 출차하는 상황에서는 픽업 영역 내의 비어 있는 주차 공간일 수 있다. 그러나, 이는 예시적일 뿐, 본 개시의 실시 예가 이에 한정되는 것이 아니다. 예컨대, 타겟 포지션은 비어 있는 주차 공간 대신 비어 있는 주차 공간 주변의 특정 포인트일 수도 있다. 예를 들어, 주차장 내의 특정 구역에 비어 있는 주차 공간이 연속으로 또는 인접하여 여러 개가 있는 경우, 타겟 포지션은 이러한 여러 개의 비어 있는 주차 공간 주변의 특정 포인트도 타겟 포지션으로 이해될 수 있다. 이 경우, 차량은 해당하는 특정 포인트로 이동한 이후, 차량에 탑재되어 있는 운전자 보조 시스템(ADAS)중 자율 주차 기능을 활성화시켜 원하는 주차 공간에 주차할 수 있게 된다. ADAS 중 자율 주차 기능은 예를 들어 PAPS(Partially Automated Parking System)일 수 있다. 이러한 예시에 따르면, 주차 여유 공간을 관리하는데 있어서 효율성이 더 증가할 수 있다. 즉, 인프라의 입장에서는 정확한 타겟 포지션을 계산하는 대신 러프(rough)한 지점만 인식하는 것으로 충분하므로 프로세싱에 필요한 에너지를 감소시킬 수 있게 된다.
가이드 루트는 차량이 자율 주행을 위해 따라가야 하는 루트이다. 예를 들어서, 가이드 루트는 10 미터 직진, 첫번째 코너에서 우회전, 20 미터 전진 후 좌회전 등과 같은 형식으로 구성될 수 있다. 또는, 가이드 루트는 주차장 맵 내에서 현재 위치로부터 타겟 포지션까지의 이어진 직선, 곡선 또는 이들의 조합으로 구성될 수 있다. 또는, 가이드 루트는 주차장 맵 내에서의 복수개의 통과 포지션과 하나의 타겟 포지션으로 구성될 수 있다. 예를 들어, 가이드 루트는 복수개의 통과 포지션으로서 A1 기둥, B2 기둥, C3 기둥을 포함하고 타겟 포지션으로서 D23 주차 구역을 포함할 수 있다. 이와 같이, 가이드 루트는 직선 내지는 곡선으로 구성되지 않고 통과 포지션과 타겟 포지션으로 구성되는 경우 직선, 곡선 또는 거리(10 미터 등)에 대한 정보가 요구되지 않으므로, 차량과 인프라 사이의 통신(V2I 등)에 소요되는 정보량을 감소시킬 수 있다.
전술한 가이드 루트는 발광 장치를 이용해 인프라로부터 차량에게 전송될 수 있다. 발광 장치는 예를 들어 LED 램프일 수 있다. 발광 장치에 의해 표시되는 발광은 주차장 내의 지면에 표시될 수 있다. 이를 위해 발광 장치는 주차장 지면 내부에 매립된 LED 램프일 수 있다. 또는, 발광 장치는 주차장 내의 천장, 외벽 또는 기둥에 설치되어 주차장 지면을 향해 광을 발산하는 레이저 램프일 수 있다. 차량은 탑재된 센서를 이용해 발광을 센싱함으로써 가이드 루트를 수신 또는 인식할 수 있다. 예를 들어, 차량은 탑재된 전방 카메라 센서를 이용해 발광을 센싱할 수 있다.
(3)에서 주차장 내에서 차량의 자율 주행이 수행될 수 있다. 차량의 자율 주행은 차량의 이동, 정지, 이동 재시작을 포함한다. 차량의 자율 주행은 인프라로부터 차량으로 전송되는 명령에 따라서 차량이 수행할 수 있다. 또는 차량의 자율 주행은 인프라로부터의 명령에 의존하지 않고, 차량이 자율적으로 수행할 수 있다. 차량은 허용된 운전 영역 내에서 가이드 루트를 따라서 타겟 포지션으로 자율적으로 주행할 수 있다. 운전자가 없는 자율 주행의 경우에 기설정된 속도 미만으로 주행하도록 차량이 제어될 수 있다. 이러한 기설정된 속도는 인프라로부터 차량으로 전달된 값일 수 있고 또는 차량에 저장된 값일 수 있다. 또한, 차량은 가이드 루트를 따라서 자율 주행하는데 있어서 주어진 가이드 루트에서 기설정된 오차를 벗어나지 않고 주행하도록 제어될 수 있다. 이러한 기설정된 오차는 인프라로부터 차량으로 전달된 값일 수 있고 또는 차량에 저장된 값일 수 있다. 또한, 차량은 가이드 루트를 따라서 자율 주행하는데 있어서 커브를 수행해야 하는 경우에, 기설정된 최소 회전 반경을 따를 수 있다. 이러한 기설정된 최소 회전 반경은 인프라로부터 차량으로 전달된 값일 수 있고 또는 차량에 저장된 값일 수 있다. 차량은 가이드 루트를 따라서 자율 주행하는데 있어서 기설정된 최대 가속도를 넘지 않도록 제어될 수 있다. 이러한 기설정된 최대 가속도는 인프라로부터 차량으로 전달된 값일 수 있고 또는 차량에 저장된 값일 수 있다.
(4)에서 위치 측정이 수행될 수 있다. 위치 측정의 대상은 주차를 수행하고 있는 차량, 주차장 내에 존재하는 장애물, 또는 이미 주차가 완료된 차량일 수 있다. 인프라는 차량 또는 장애물의 위치를 측정하고 차량의 위치를 데이터베이스에 저장할 수 있다. 인프라는 차량 또는 장애물을 식별 및 검출하고 주차를 수행하고 있는 복수개의 차량들 각각의 안전성을 모니터링할 수 있다. 또한, 인프라는 타겟 포지션에 도달하여 주차를 수행하고 있는 차량의 동작을 모니터링하고 명령을 전달할 수 있다. 차량은 자신의 위치를 측정할 수 있다. 차량은 측정된 자신의 위치를 인프라로 전달할 수 있다. 차량이 측정하는 자신의 위치의 오차는 미리 결정된 오차 범위 내에 있고, 미리 결정된 오차는 인프라에 의해 결정된 값일 수 있다. 차량은 주변을 센싱하여 존재하는 장애물의 위치를 측정할 수 있고, 측정된 장애물의 위치를 인프라에게 전송할 수 있다. 차량 및 인프라 사이의 통신에 사용되는 주파수는 미리 결정된 주파수 일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 차량은 위치 측정 시 환경 정보의 적어도 일부를 고려할 수 있다. 예를 들어, 환경 정보는 주차장 구획 정보, 도로 표지판, 벽, 기둥, 바닥 표식 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예컨대, 차량은 파티클 필터 기반의 측위 기법을 이용하여 위치를 측정하며, 환경 정보의 적어도 일부에 기초하여 파티클에 가중치를 부여할 수 있다. 이로 인하여, GNSS/DR 융합 기법으로 실내 주차장에서 차량의 위치를 정확하게 측정하지 못하는 종래의 문제점을 해결할 수 있다.
(5)에서 자율 주차가 수행될 수 있다. 자율 주차는 타겟 포지션의 주변에 도달한 차량이 비어 있는 주차 공간으로 자율적으로 주차하는 것을 지칭한다. 차량은 자신에 탑재된 거리 센서를 이용해 장애물 또는 주변에 주차되어 있는 차량을 센싱하는 것을 이용해 자율 주차를 수행할 수 있다. 차량에 탑재된 거리 센서는 예를 들어, 초음파 센서, 레이더 센서, 라이다 센서, 카메라를 포함할 수 있다.
(6)에서 차량의 긴급 브레이크가 수행될 수 있다. 차량의 긴급 브레이크는 인프라로부터 전달되는 명령에 따라서 수행될 수 있고 또는 차량이 장애물을 검출한 경우 스스로 수행할 수 있다. 인프라는 차량 주변이 불안전하다고 결정하는 경우 차량에게 긴급 브레이크를 명령할 수 있다. 차량이 긴급 브레이크를 수행한 이후 인프라가 차량의 주변이 안전하다고 결정하는 경우 차량에게 자율 주행 또는 자율 주차의 재시작을 명령할 수 있다. 차량은 장애물을 검출한 경우 긴급 브레이크를 수행할 수 있다. 또한, 차량은 긴급 브레이크의 수행을 인프라에게 보고할 수 있고 긴급 브레이크의 원인이 되는 장애물의 종류 또는 위치를 인프라에게 보고할 수 있다. 차량이 긴급 브레이크를 수행하는 경우의 감속의 크기는 미리 결정된 감속값에 따를 수 있고, 미리 결정된 감속값은 인프라에 의해 결정된 값일 수 있고 또는 차량에 저장된 값일 수 있다. 미리 결정된 감속 값은 장애물의 종류, 장애물의 위치, 해당 차량과 장애물과의 거리에 따라서 결정될 수 있다. 차량은 인프라로부터 자율 주행 또는 자율 주차의 재시작 명령을 수신하는 경우 자율 주행 또는 자율 주차를 재시작할 수 있다. 또는 차량은 주변의 장애물이 제거된 것을 결정하는 경우 자율 주행 또는 자율 주차를 재시작할 수 있다. 차량은 자율 주행 또는 자율 주차를 재시작하는 것, 주변 장애물의 제거를 인프라에게 보고할 수 있다. 차량은 차량의 내부에 인간 또는 동물이 존재하는지 여부를 센싱하여 차량의 내부에 인간 또는 동물이 존재하는 것을 결정하는 경우 긴급 브레이크를 수행할 수 있다. 차량은 긴급 브레이크를 수행한 이후 인프라로부터의 명령을 수신하여 자율 주차 또는 자율 주행을 재시작할 수 있다. 또는 차량은 긴급 브레이크를 수행한 원인이 제거되었는지를 결정하여 제거된 경우 자율 주차 또는 자율 주행을 재시작할 수 있다.
(7)에서 자율 발렛 주차가 종료된다. 차량이 자율 주행 및 자율 주차를 완성시킨 이후, 인프라는 차량에게 제어 릴리즈(release) 명령을 전달한다. 차량은 인프라의 명령을 수신하여 또는 인프라의 명령에 의존하지 않고 엔진 온/오프 또는 전원 온/오프를 수행할 수 있다. 또한, 차량은 인프라의 명령을 수신하여 또는 인프라의 명령에 의존하지 않고 차량의 도어를 잠글 수 있다. 또한, 차량은 인프라의 명령을 수신하여 또는 인프라의 명령에 의존하지 않고 차량의 파킹 브레이크를 실행할 수 있다.
(8)에서 오류 제어가 수행될 수 있다. 오류 제어는 차량 및 인프라 사이의 통신 오류 또는 차량의 기계적 오류를 포함한다. 인프라는 차량과의 통신을 모니터링하여 통신 오류가 발생하는지 여부를 검출할 수 있다. 차량은 인프라와의 통신을 모니터링하여 통신 오류가 발생하는지 여부를 검출할 수 있다. 차량은 자신에 탑재된 센서를 포함하는 액세서리의 동작 상태를 모니터링하여 기계적 오류가 발생하는지 여부를 검출할 수 있다.
도 5은 본 개시에 따른 자율 발렛 주차를 수행하는 인프라 및 차량 사이의 통신을 설명하기 위한 도면이다.
(1)에서 차량으로부터 인프라에게 차량 자격 정보(vehicle qualification information)가 전달될 수 있다. 차량 자격 정보는 각각의 차량을 다른 차량과 구별할 수 있는 식별자가 포함된다. 예를 들어, 차량 자격 정보는 차량의 고유 넘버일 수 있다. 차량 자격 정보는 차량이 주차장에 진입하여 자율 발렛 주차가 개시되는 단계 (도 4a의 (1) 참조)에서 전달될 수 있다.
(2)에서 인프라로부터 차량에게 자율 발렛 주차 준비 명령이 전달될 수 있다. 자율 발렛 주차 준비 명령은 자율 주행이 시작되기 이전에 전달될 수 있다.
(3)에서 차량으로부터 인프라로 차량 정보가 전달될 수 있다. 차량 정보는 차량의 상태 정보, 차량의 위치 정보를 포함할 수 있다. 차량의 상태 정보는 차량이 주행 중인지, 차량이 정지된 상태인지, 차량이 긴급 정지된 상태인지를 포함할 수 있다. 차량 정보는 주기적으로 전달될 수 있고 특정 주파수(예를 들어, 1초에 1번씩, 즉 1Hz)로 전달될 수 있다. 따라서, 차량 정보는 차량 및 인프라 사이의 통신 오류가 발생하였는지 여부를 결정하는 파라미터로 이용될 수 있다. 예를 들어, 통신 주파수에 따라서 예정된 시점에 차량 정보가 인프라에 도달하지 않는 경우에 인프라는 차량 및 인프라 사이의 통신에 오류가 발생하였음을 결정할 수 있다.
(4)에서 인프라로부터 차량으로 차량 정보 응답이 전달될 수 있다. 차량 정보 응답은 (3)에서의 차량 정보에 대한 응답으로서 차량 정보와 동일한 주파수로 전달될 수 있다. 따라서, 차량 정보 응답은 차량 및 인프라 사이의 통신 오류가 발생하였는지 여부를 결정하는 파라미터로 이용될 수 있다. 예를 들어, 통신 주파수에 따라서 예정된 시점에 차량 정보 응답이 차량에 도달하지 않은 경우에 차량은 차량 및 인프라 사이의 통신에 오류가 발생하였음을 결정할 수 있다.
(5)에서 인프라로부터 차량으로 타겟 포지션 및 가이드 루트가 전달될 수 있다. 타겟 포지션 및 가이드 루트의 전달은 자율 발렛 주차 시작 명령이 인프라로부터 차량으로 전달되기 이전에 수행되거나 전달된 이후에 수행될 수 있다.
(6)에서 인프라로부터 차량으로 운전 바운더리가 전달될 수 있다. 운전 바운더리는 허용된 운전 영역과 경계를 짓는 랜드마크(예를 들어, 주차 라인, 중앙 라인, 도로 바운더리 라인)를 포함할 수 있다. 운전 바운더리의 전달은 자율 발렛 주차 준비 명령이 전달된 이후에 수행될 수 있다. 이러한 운전 바운더리는 주차장 맵(map)의 형태로서 인프라로부터 차량으로 전달될 수 있다.
(7)에서 인프라로부터 차량으로 자율 발렛 주차 시작 명령이 전달될 수 있다. 자율 발렛 주차 시작 명령의 전달은 가이드 루트 및 운전 바운더리가 전달된 이후에 수행될 수 있다. 또한, 차량의 긴급 브레이크가 수행된 이후 차량 주변의 안전이 확인된 이후에 전달될 수 있다.
(8)에서 인프라로부터 차량으로 긴급 브레이크 명령이 전달될 수 있다.
(9)에서 인프라로부터 차량으로 차량 제어 릴리즈 명령이 전달될 수 있다. 차량 제어 릴리즈 명령의 전달은 차량이 주차 공간으로의 자율 주차가 완료된 이후에 수행될 수 있다.
도 6은 본 개시에 따른 자율 발렛 주차를 수행하는 인프라(100) 및 차량(200) 사이의 통신을 설명하기 위한 도면이다.
(1)에서, 차량(200)은 주차장 통로로 진입하여 정지 위치에 정지한다. 이러한 정지 위치는 주차장 입구 게이트일 수 있다. 차량(200)은 인프라(100)에게 정지 위치에 도착하였음을 보고한다. (2)에서 인프라(100)는 해당 차량(200)의 크기 및 차량(200) 넘버를 인증한다. (3)에서 인프라(100)는 차량(200)에게 인증 ID 요청을 전송하고 (4)에서 차량(200)은 인프라(100)에게 인증 ID를 전송한다. (5)에서 인프라(100)는 수신한 인증 ID에 기초하여 주차장 진입의 승인 여부를 판단한다. (6)에서 인프라(100)는 수신한 인증 ID에 기초하여 해당 차량(200)의 주차장 진입이 승인되는지 여부를 알린다. 예를 들어, 인프라(100)는 정지 위치의 주변에 배치된 모니터를 통해 승인 또는 불승인을 디스플레이할 수 있다. 차량(200)의 운전자는 주차장 진입이 승인되는 경우에, 드롭 오프 영역으로 차량(200)을 이동시킨다. (7)에서 운전자는 차량(200)의 시동을 오프하고 차량(200)에서 하차하며 차량(200)의 도어를 잠근 이후 드롭 오프 영역을 벗어난다. (8)에서 차량(200)의 권한은 차량(200)(또는 운전자)로부터 인프라(100)에게 전달된다. 또한, (9)에서 인프라(100)는 운전자에게 차량(200)의 권한을 전달받았음을 통지한다. 이러한 통지는 이동통신 네트워크를 통해 운전자의 스마트 기기로 전송될 수 있다.
도 7은 본 개시에 따른 자율 발렛 주차를 수행하는 인프라(100) 및 차량(200) 사이의 통신을 설명하기 위한 도면이다.
(1)에서, 인프라(100)는 차량(200)의 시동의 온(on)을 지시하는 요청을 차량(200)으로 전송할 수 있다. (2)에서 차량(200)은 인프라(100)로부터의 요청에 응답하여 차량(200)의 시동을 온 할 수 있다. (3)에서 차량(200)은 시동을 온한 후에, 상기 시동의 온의 응답을 인프라(100)로 전송할 수 있다. (4)에서, 인프라(100)는 자율 발렛 주차 준비를 지시하는 요청을 차량(200)으로 전송할 수 있다. (5)에서 차량(200)은 상기 자율 발렛 주차 준비의 요청에 응답하여, 상기 자율 발렛 주차 준비가 되었는지(OK) 또는 준비되지 않았는지(NG)를 지시하는 응답을 인프라(100)로 전송할 수 있다. (6)에서, 인프라(100)는 동기화 요청을 차량(200)으로 전송할 수 있다. 상기 동기화 요청은 인프라(100)의 시간과 차량(200)의 시간의 동기화를 지시하는 요청일 수 있다. 예를 들어, 상기 동기화 요청은 인프라(100)의 시간에 관한 정보를 포함할 수 있다. (7)에서 차량(200)은 상기 동기화 요청에 응답하여 동기화를 수행하고 (8)에서 상기 동기화가 완료되었음을 지시하는 응답을 인프라(100)로 전송할 수 있다. 예를 들어, 인프라(100)와 차량(200) 사이의 동기화가 완료되기 전까지, 복수 개의 동기화 요청이 인프라(100)로부터 차량(200)으로 전송될 수 있다. (9)에서, 인프라(100)는 주차장 맵 정보를 차량(200)으로 전송할 수 있다. 이러한 주차장 맵 정보는 랜드마크 정보를 포함할 수 있다. (10)에서 차량(200)은 전송된 랜드마크 정보에 기초하여 차량(200)의 위치를 추정(또는 계산)할 수 있고, 차량(200)은 추정된 차량(200)의 위치를 인프라(100)로 전송할 수 있다. (11)에서, 인프라(100)는 타겟 포지션(주차 위치)을 결정할 수 있다. (12)에서, 인프라(100)는 허용된 운전 영역에 대한 정보를 차량(200)으로 전송할 수 있다. 예를 들어, 인프라(100)는 허용된 운전 영역의 경계를 차량(200)으로 전송할 수 있다. (13)에서, 인프라(100)는 가이드 루트를 차량(200)으로 전송할 수 있다. (14)에서, 인프라(100)는 자율 발렛 주차의 시작을 지시하는 명령을 차량(200)으로 전송할 수 있다.
도 8은 본 개시에 따른 자율 발렛 주차를 지원하는 차량의 위치 측정 동작을 도시한 플로우 차트(800)이다. 그리고, 도 9 내지 도 13는 본 개시에 따라 환경 센서에 기초하여 차량의 위치를 측정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다. 이하 설명되는 동작들은, 도 4a의 (4)의 다양한 실시 예를 나타낸 것일 수 있다.
도 8을 참조하면, S810 동작에서, 차량(예를 들어, 도 1에 도시된 자율 발렛 주차 장치(100))는 파티클 필터에 기초하여 차량의 위치를 예측할 수 있다. 파티클 필터에 기초하는 예측은 초기 위치 설정 동작 및 차량 위치를 예측하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 초기 위치 설정 동작을 수행하기 위하여, 차량은 차량 근처(예를 들어, 차량을 기준으로 주변 2m 범위)에서 임의의 위치를 의미하는 N개의 파티클을 선택할 수 있다. 또한, 차량은 선택된 적어도 하나의 파티클의 초기 값을 차량의 알려진 위치(예를 들어, GNSS 기반의 측위를 통해 획득된 위치)와 동일하게 설정함으로써 초기 위치 설정 동작을 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 차량은 차량 위치를 예측하는 동작을 수행하기 위하여, 차량의 움직임에 기초하여 파티클의 위치와 방향 예측할 수 있다. 예를 들어, 차량의 움직임은 거동 센서(예를 들어, 가속도 센서, 휠 스피드 센서, 요레이트 센서 등)에 기초하여 결정될 수 있으며, 차량의 이동량에 기초하여 이동량만큼 이동한 파티클의 위치를 예측할 수 있다. 또한, 차량은 차량의 회전량에 비례하는 회전값을 파티클에 적용하여 파티클의 방향을 예측할 수 있다. 또한, 차량은 차량의 변속 상태(예를 들어, 전진 변속 또는 후진 변속)에 기초하여 차량의 방향을 예측하고, 이에 기초하여 파티클의 방향을 예측할 수도 있다.
S820 동작에서, 차량은 환경 센서에 기초하여 파티클의 가중치를 계산할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 차량은 환경 센서에 기초하여 획득된 환경 정보(예를 들어, 주차장 구획 정보, 도로 표지판, 벽, 기둥 등)와 정밀 지도 상에 존재하는 환경 정보 사이의 유사도에 기초하여 파티클의 가중치를 결정할 수 있다. 예를 들어, 유사도가 높은 환경 정보와 관련된 파티클은 상대적으로 높은 가중치를 가질 수 있으며, 그렇지 않은 파티클은 상대적으로 낮은 가중치를 가질 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 차량은 제 1 환경 센서, 예를 들어, 차량에 탑재된 적어도 하나의 카메라를 이용하여 제 1 주차 구획을 추출하고 이를 기초하여 파티클의 가중치를 결정할 수 있다. 적어도 하나의 카메라는 차량의 주변 영상을 획득하도록 구성된 SVM(surround view monitor) 카메라 또는 AVM(around view monitor) 카메라를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 도 9에 도시된 바와 같이, 차량은 주차 라인의 일부, 예를 들어, 모서리 라인을 제 1 주차 구획(910)으로 추출할 수 있다. 또한, 차량은, 예측된 위치에 존재하는 적어도 하나의 파티클 및 정밀 지도에 기초하여 적어도 하나의 주차 구획 템플릿(920 내지 950)을 획득할 수 있으며, 이를 제 1 주차 구획(910)과 비교하여 서로 매칭되는 제 2 주차 구획(920)을 확인할 수 있다. 예를 들어, 제 2 주차 구획은 정밀 지도 상의 주차 구획 중 제 1 주차 구획(910)과의 유사도가 가장 높은 주차 구획일 수 있다. 예컨대, 차량은 제 1 주차 구획 영상을 그레이스케일(grayscale) 영상으로 변환한 후 그레이스케일 영상에 탑 햇 필터(top-hat filter)를 적용하고, 이와 매칭되는 주차 구획을 주차 구획 템플릿에서 확인할 수 있다. 또한, 차량은 제 2 주차 구획과 관련된 파티클에 대하여 상대적으로 높은 가중치를 부여할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 차량은 제 2 환경 센서, 예를 들어, 라이다, 레이더 등을 이용하여 차량과 주변에 존재하는 고정된 적어도 하나의 제 1 장애물(예를 들어, 기둥)을 감지하고 이를 기초하여 파티클의 가중치를 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 차량은 예측된 위치에 존재하는 적어도 하나의 파티클 및 정밀 지도에 기초하여 적어도 하나의 장애물 템플릿을 획득할 수 있으며, 이를 제 1 장애물과 비교하여 서로 매칭되는 제 2 장애물을 확인할 수 있다. 제 2 장애물은 정밀 지도 상의 장애물 중 제 1 장애물과의 유사도가 가장 높은 장애물일 수 있다. 예를 들어, 차량은 환경 센서를 통해 획득된 거리 정보를 이진 영상(binary image)으로 변환하고, 이진 영상에 거리 변환(distance transform)을 적용하여 환경 센서를 통해 획득된 거리 정보 중 장애물이 존재하는 관심 영역을 결정할 수 있다. 또한, 도 10에 도시된 바와 같이, 차량은 제 1 장애물의 형상과 유사한 정밀 지도 상의 장애물을 기본 템플릿(1010)으로 획득하고, 획득된 기본 템플릿 중 환경 센서의 센싱 방향에 노출되는 부분만을 장애물 템플릿(1020)으로 정의하여 관심 영역(1030)과 비교함으로써 유사도를 계산(1040)할 수 있다. 이는 환경 센서를 통해 획득되는 제 1 장애물의 형상은 센싱 방향을 기준으로 실제 제 1 장애물의 형상 중 일부이며, 이는 기준 템플릿에 표현된 제 1 장애물의 전체 형상과 상이하여 정확한 유사도 측정에 실패하는 문제점을 해결할 수 있다.
S830 동작에서, 차량은 파티클 가중치에 기초하여, 정밀 지도와 차량을 매칭시킬 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 차량은 도 11에 도시된 바와 같이, 가중치가 가장 높은 파티클(예를 들어, 붉은색 점)(1110)을 기준으로 정밀 지도의 주차 구획을 차량에 탑재된 적어도 하나의 카메라를 이용하여 획득된 영상에 매칭(1120)시킬 수 있다(1100). 다른 실시 예에 따르면, 차량은 도 12에 도시된 바와 같이, 가중치가 가장 높은 파티클(예를 들어, 붉은색 점)(1210)을 기준으로 정밀 지도의 주차 구획(1220)과 장애물의 형상(1230)을 차량에 탑재된 적어도 하나의 카메라를 이용하여 획득된 영상에 매칭시킬 수 있다(1200).
S840 동작에서, 차량은 매칭에 기초하여 차량의 위치를 보정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 차량은 파티클 필터에 기초하여 예측된 차량의 위치를 매칭에 기초하여 보정할 수 있다. 차량은 제 1 환경 센서를 통해 수집한 환경 정보와 제 2 센서를 통해 수집한 환경 정보를 융합하여 차량의 위치 측정 성능을 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 제 1 환경 센서만 사용하여 위치를 측정하는 경우 주차 구획이 없는 구간에서 측위 오차가 발생될 수 있고 제 2 환경 센서만 사용하여 위치를 측정하는 경우에는 고정 장애물이 없는 구간에서 측위 오차가 발생될 수 있으나, 본 개시에 따른 차량은 제 1 환경 센서와 제 2 환경 센서를 융합함으로써 측위 오차를 감소시킬 수 있으며, 이로 인하여, GNNS 기반의 측위가 불가능한 실내 주차장에서도 차량의 위치를 정확하게 측정할 수 있다.
전술한 실시 예에서는 차량이 파티클 필터 및 환경 정보에 기초하여 차량의 위치를 측정하는 구성에 대하여 설명하였다. 그러나, 이는 예시적일 뿐, 본 개시의 실시 예가 이에 한정되는 것이 아니다. 예컨대, 인프라도 파티클 필터 및 환경 정보에 기초하여 차량의 위치를 측정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 자율 발렛 주차를 지원하는 차량의 동작 방법은, 자율 발렛 주차를 개시하는 단계, 인프라로부터 상기 차량과 관련된 타겟 포지션 및 상기 타겟 포지션으로 이동을 가이드하는 가이드 루트를 제공받는 단계, 상기 가이드 루트를 따라서 상기 차량이 자율 주행을 수행하는 단계 및 상기 자율 주행을 수행하는 동안, 상기 차량의 거동 정보 및 환경 정보에 기초하여 상기 차량의 위치를 측정하는 단계를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 상기 환경 정보는, 주차장 구획 정보, 도로 표지판, 벽, 기둥, 바닥 표식 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 일 실시 예에 따르면, 상기 차량의 거동 정보는, 상기 차량의 가속도 정보, 각속도 정보, 변속 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 차량의 위치를 측정하는 단계는, 상기 차량의 거동 정보 및 파티클 필터에 기초하여 차량의 위치를 예측하는 단계, 상기 차량에 탑재된 적어도 하나의 환경 센서에 기초하여 파티클의 가중치를 계산하는 단계 및 상기 파티클의 가중치에 기초하여 상기 예측된 차량의 위치를 보정하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 차량의 위치를 예측하는 단계는, 상기 차량에 탑재된 제 1 환경 센서를 통해 획득되는 영상으로부터 제 1 주차 구획을 획득하는 단계, 상기 예측된 차량의 위치에 존재하는 적어도 하나의 파티클 및 정밀 지도에 기초하여 상기 제 1 주차 구획에 대응하는 적어도 하나의 주차 구획 템플릿을 획득하는 단계, 상기 주차 구획 템플릿 중 상기 제 1 주차 구획과 매칭되는 제 2 주차 구획을 획득하는 단계 및 상기 제 2 주차 구획과 관련된 파티클에 대하여 상대적으로 높은 가중치를 부여하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 주차 구획 템플릿 중 상기 제 1 주차 구획과 매칭되는 제 2 주차 구획을 획득하는 단계는, 탑 햇 필터에 기초하여 상기 제 1 주차 구획과 상기 주차 구획 템플릿 사이의 유사도를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 제 1 환경 센서는, SVM(surround view monitor) 카메라를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 차량의 위치를 예측하는 단계는, 상기 차량에 탑재된 제 2 환경 센서를 통해 주변에 존재하는 제 1 장애물의 거리를 산출하는 단계, 상기 예측된 차량의 위치에 존재하는 적어도 하나의 파티클 및 정밀 지도에 기초하여 상기 거리에 대응하는 적어도 하나의 장애물 템플릿을 획득하는 단계, 상기 장애물 템플릿 중 상기 제 1 장애물과 매칭되는 제 2 장애물을 획득하는 단계 및 상기 제 2 장애물과 관련된 파티클에 대하여 상대적으로 높은 가중치를 부여하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 제 2 환경 센서는, 라이다 또는 레이다 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 장애물 템플릿은, 상기 제 1 장애물의 형상 중 상기 환경 센서의 센싱 방향에 노출되는 부분을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 자율 발렛 주차를 수행하기 위한 방법은, 차량의 자율 발렛 주차를 개시하는 단계, 인프라로부터 상기 차량으로 타겟 포지션 및 가이드 루트를 전송하는 단계, 상기 가이드 루트를 따라서 상기 차량이 자율 주행을 수행하는 단계 및 상기 차량이 자율 주행을 수행하는 동안, 상기 차량의 거동 정보 및 환경 정보에 기초하여 상기 차량의 위치를 측정하여 상기 인프라로 제공하는 단계를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 상기 환경 정보는, 주차장 구획 정보, 도로 표지판, 벽, 기둥, 바닥 표식 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 차량의 거동 정보는, 상기 차량의 가속도 정보, 각속도 정보, 변속 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 차량의 위치를 상기 인프라로 제공하는 단계는, 상기 차량의 거동 정보 및 파티클 필터에 기초하여 차량의 위치를 예측하는 단계, 상기 차량에 탑재된 적어도 하나의 환경 센서에 기초하여 파티클의 가중치를 계산하는 단계 및 상기 파티클의 가중치에 기초하여 상기 예측된 차량의 위치를 보정하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 차량의 위치를 상기 인프라로 제공하는 단계는, 상기 차량에 탑재된 제 1 환경 센서를 통해 획득되는 영상으로부터 제 1 주차 구획을 획득하는 단계, 상기 예측된 차량의 위치에 존재하는 적어도 하나의 파티클 및 정밀 지도에 기초하여 상기 제 1 주차 구획에 대응하는 적어도 하나의 주차 구획 템플릿을 획득하는 단계, 상기 주차 구획 템플릿 중 상기 제 1 주차 구획과 매칭되는 제 2 주차 구획을 획득하는 단계 및 상기 제 2 주차 구획과 관련된 파티클에 대하여 상대적으로 높은 가중치를 부여하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 주차 구획 템플릿 중 상기 제 1 주차 구획과 매칭되는 제 2 주차 구획을 획득하는 단계는, 탑 햇 필터에 기초하여 상기 제 1 주차 구획과 상기 주차 구획 템플릿 사이의 유사도를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 제 1 환경 센서는, SVM(surround view monitor) 카메라를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 차량의 위치를 상기 인프라로 제공하는 단계는, 상기 차량에 탑재된 제 2 환경 센서를 통해 주변에 존재하는 제 1 장애물의 거리를 산출하는 단계, 상기 예측된 차량의 위치에 존재하는 적어도 하나의 파티클 및 정밀 지도에 기초하여 상기 거리에 대응하는 적어도 하나의 장애물 템플릿을 획득하는 단계, 상기 장애물 템플릿 중 상기 제 1 장애물과 매칭되는 제 2 장애물을 획득하는 단계 및 상기 제 2 장애물과 관련된 파티클에 대하여 상대적으로 높은 가중치를 부여하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 제 2 환경 센서는, 라이다 또는 레이다 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 장애물 템플릿은, 상기 제 1 장애물의 형상 중 상기 환경 센서의 센싱 방향에 노출되는 부분을 포함할 수 있다.
하나 이상의 예시적인 실시 예에서, 설명한 기능들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 임의의 조합으로 구현될 수 있다. 소프트웨어로 구현된다면, 이 기능들은 컴퓨터 판독 가능 매체 상에 하나 이상의 명령 또는 코드로서 저장 또는 전송될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 한 장소에서 다른 장소로 컴퓨터 프로그램의 전달을 용이하게 하는 임의의 매체를 포함하는 통신 매체 및 컴퓨터 저장 매체를 모두 포함한다. 저장 매체는 컴퓨터에 의해 액세스 가능한 임의의 이용 가능한 매체일 수 있다. 한정이 아닌 예시로, 이러한 컴퓨터 판독 가능 매체는 RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM이나 다른 광 디스크 저장소, 자기 디스크 저장소 또는 다른 자기 저장 디바이스, 또는 명령이나 데이터 구조의 형태로 원하는 프로그램 코드를 전달 또는 저장하는데 사용될 수 있으며 컴퓨터에 의해 액세스 가능한 임의의 다른 매체를 포함할 수 있다. 또한, 임의의 접속이 컴퓨터 판독 가능 매체로 적절히 지칭된다. 예를 들어, 소프트웨어가 동축 케이블, 광섬유 케이블, 꼬임 쌍선, 디지털 가입자 회선(DSL), 또는 적외선, 라디오 및 초고주파와 같은 무선 기술을 이용하여 웹사이트, 서버 또는 다른 원격 소스로부터 전송된다면, 동축 케이블, 광섬유 케이블, 꼬임 쌍선, DSL, 또는 적외선, 라디오 및 초고주파와 같은 무선 기술들이 매체의 정의에 포함된다. 여기서 사용된 것과 같은 디스크(disk 및 disc)는 콤팩트 디스크(CD), 레이저 디스크, 광 디스크, 디지털 다목적 디스크(DVD), 플로피디스크 및 블루레이 디스크를 포함하며, 디스크(disk)들은 보통 데이터를 자기적으로 재생하는 반면, 디스크(disc)들은 데이터를 레이저에 의해 광학적으로 재생한다. 상기의 조합들 또한 컴퓨터 판독 가능 매체의 범위 내에 포함되어야 한다.
실시 예들이 프로그램 코드나 코드 세그먼트들로 구현될 때, 코드 세그먼트는 프로시저, 함수, 서브프로그램, 프로그램, 루틴, 서브루틴, 모듈, 소프트웨어 패키지, 클래스, 또는 명령들, 데이터 구조들, 또는 프로그램 명령문들의 임의의 조합을 나타낼 수 있는 것으로 인식해야 한다. 코드 세그먼트는 정보, 데이터, 인수(argument), 파라미터 또는 메모리 콘텐츠를 전달 및/또는 수신함으로써 다른 코드 세그먼트 또는 하드웨어 회로에 연결될 수 있다. 정보, 인수, 파라미터, 데이터 등은 메모리 공유, 메시지 전달, 토큰 전달, 네트워크 송신 등을 포함하는 임의의 적당한 수단을 이용하여 전달, 발송 또는 전송될 수 있다. 추가로, 어떤 측면들에서 방법 또는 알고리즘의 단계들 및/또는 동작들은 컴퓨터 프로그램 물건으로 통합될 수 있는 기계 판독 가능 매체 및/또는 컴퓨터 판독 가능 매체 상에 코드들 및/또는 명령들 중 하나 또는 이들의 임의의 조합이나 세트로서 상주할 수 있다.
소프트웨어에서 구현에서, 여기서 설명한 기술들은 여기서 설명한 기능들을 수행하는 모듈들(예를 들어, 프로시저, 함수 등)로 구현될 수 있다. 소프트웨어 코드들은 메모리 유닛들에 저장될 수 있으며 프로세서들에 의해 실행될 수 있다. 메모리 유닛은 프로세서 내에 구현될 수도 있고 프로세서 외부에 구현될 수 있으며, 이 경우 메모리 유닛은 공지된 바와 같이 다양한 수단에 의해 프로세서에 통신 가능하게 연결될 수 있다.
하드웨어 구현에서, 처리 유닛들은 하나 이상의 주문형 집적 회로(ASIC), 디지털 신호 프로세서(DSP), 디지털 신호 처리 디바이스(DSPD), 프로그래밍 가능 로직 디바이스(PLD), 현장 프로그래밍 가능 게이트 어레이(FPGA), 프로세서, 제어기, 마이크로컨트롤러, 마이크로프로세서, 여기서 설명한 기능들을 수행하도록 설계된 다른 전자 유닛들, 또는 이들의 조합 내에 구현될 수 있다.
상술한 것은 하나 이상의 실시 예의 실례를 포함한다. 물론, 상술한 실시 예들을 설명할 목적으로 컴포넌트들 또는 방법들의 가능한 모든 조합을 기술할 수 있는 것이 아니라, 당업자들은 다양한 실시 예의 많은 추가 조합 및 치환이 가능함을 인식할 수 있다. 따라서 설명한 실시 예들은 첨부된 청구범위의 진의 및 범위 내에 있는 모든 대안, 변형 및 개조를 포함하는 것이다. 더욱이, 상세한 설명 또는 청구범위에서 "포함한다"라는 용어가 사용되는 범위에 대해, 이러한 용어는 "구성되는"이라는 용어가 청구범위에서 과도적인 단어로 사용될 때 해석되는 것과 같이 "구성되는"과 비슷한 식으로 포함되는 것이다.
여기서 사용된 바와 같이, "추론하다" 또는 "추론"이라는 용어는 일반적으로 이벤트 및/또는 데이터에 의해 포착되는 한 세트의 관측으로부터 시스템, 환경 및/또는 사용자의 상태에 관해 판단하거나 추론하는 프로세스를 말한다. 추론은 특정 상황이나 동작을 식별하는데 이용될 수 있고, 또는 예를 들어 상태들에 대한 확률 분포를 생성할 수 있다. 추론은 확률적일 수 있는데, 즉 데이터 및 이벤트들의 고찰에 기초한 해당 상태들에 대한 확률 분포의 계산일 수 있다. 추론은 또한 한 세트의 이벤트들 및/또는 데이터로부터 상위 레벨 이벤트들을 구성하는데 이용되는 기술들을 말할 수도 있다. 이러한 추론은 한 세트의 관측된 이벤트들 및/또는 저장된 이벤트 데이터로부터의 새로운 이벤트들 또는 동작들, 이벤트들이 시간상 밀접하게 상관되는지 여부, 그리고 이벤트들과 데이터가 하나 또는 여러 이벤트 및 데이터 소스들로부터 나오는지를 추정하게 한다.
더욱이, 본 출원에서 사용된 바와 같이, "컴포넌트", "모듈", "시스템" 등의 용어는 이에 한정되는 것은 아니지만, 하드웨어, 펌웨어, 하드웨어와 소프트웨어의 조합, 소프트웨어 또는 실행중인 소프트웨어와 같은 컴퓨터 관련 엔티티를 포함하는 것이다. 예를 들어, 컴포넌트는 이에 한정되는 것은 아니지만, 프로세서상에서 실행하는 프로세스, 프로세서, 객체, 실행 가능한 실행 스레드, 프로그램 및/또는 컴퓨터일 수도 있다. 예시로, 연산 디바이스 상에서 구동하는 애플리케이션과 연산 디바이스 모두 컴포넌트일 수 있다. 하나 이상의 컴포넌트가 프로세스 및/또는 실행 스레드 내에 상주할 수 있으며, 컴포넌트가 하나의 컴퓨터에 집중될 수도 있고 그리고/또는 2개 이상의 컴퓨터 사이에 분산될 수도 있다. 또한, 이들 컴포넌트는 각종 데이터 구조를 저장한 각종 컴퓨터 판독 가능 매체로부터 실행될 수 있다. 컴포넌트들은 하나 이상의 데이터 패킷(예를 들어, 로컬 시스템, 분산 시스템의 다른 컴포넌트와 그리고/또는 신호에 의해 다른 시스템들과 인터넷과 같은 네트워크를 거쳐 상호 작용하는 어떤 컴포넌트로부터의 데이터)을 갖는 신호에 따르는 등 로컬 및/또는 원격 프로세스에 의해 통신할 수 있다.

Claims (18)

  1. 자율 발렛 주차를 지원하는 차량의 동작 방법에 있어서,
    자율 발렛 주차를 개시하는 단계;
    인프라로부터 상기 차량과 관련된 타겟 포지션 및 상기 타겟 포지션으로 이동을 가이드하는 가이드 루트를 제공받는 단계;
    상기 가이드 루트를 따라서 상기 차량이 자율 주행을 수행하는 단계; 및
    상기 자율 주행을 수행하는 동안, 상기 차량의 거동 정보 및 환경 정보에 기초하여 상기 차량의 위치를 측정하는 단계를 포함하며,
    상기 환경 정보는, 주차장 구획 정보, 도로 표지판, 벽, 기둥, 바닥 표식 중 적어도 하나를 포함하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 차량의 거동 정보는,
    상기 차량의 가속도 정보, 각속도 정보, 변속 정보 중 적어도 하나를 포함하는 방법.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 차량의 위치를 측정하는 단계는,
    상기 차량의 거동 정보 및 파티클 필터에 기초하여 차량의 위치를 예측하는 단계;
    상기 차량에 탑재된 적어도 하나의 환경 센서에 기초하여 파티클의 가중치를 계산하는 단계; 및
    상기 파티클의 가중치에 기초하여 상기 예측된 차량의 위치를 보정하는 단계를 포함하는 방법.
  4. 제 3 항에 있어서, 상기 차량의 위치를 예측하는 단계는,
    상기 차량에 탑재된 제 1 환경 센서를 통해 획득되는 영상으로부터 제 1 주차 구획을 획득하는 단계;
    상기 예측된 차량의 위치에 존재하는 적어도 하나의 파티클 및 정밀 지도에 기초하여 상기 제 1 주차 구획에 대응하는 적어도 하나의 주차 구획 템플릿을 획득하는 단계;
    상기 주차 구획 템플릿 중 상기 제 1 주차 구획과 매칭되는 제 2 주차 구획을 획득하는 단계; 및
    상기 제 2 주차 구획과 관련된 파티클에 대하여 상대적으로 높은 가중치를 부여하는 단계를 포함하는 방법.
  5. 제 4 항에 있어서, 상기 주차 구획 템플릿 중 상기 제 1 주차 구획과 매칭되는 제 2 주차 구획을 획득하는 단계는,
    탑 햇 필터에 기초하여 상기 제 1 주차 구획과 상기 주차 구획 템플릿 사이의 유사도를 계산하는 단계를 포함하는 방법.
  6. 제 4 항에 있어서, 상기 제 1 환경 센서는,
    SVM(surround view monitor) 카메라를 포함하는 방법.
  7. 제 3 항에 있어서, 상기 차량의 위치를 예측하는 단계는,
    상기 차량에 탑재된 제 2 환경 센서를 통해 주변에 존재하는 제 1 장애물의 거리를 산출하는 단계;
    상기 예측된 차량의 위치에 존재하는 적어도 하나의 파티클 및 정밀 지도에 기초하여 상기 거리에 대응하는 적어도 하나의 장애물 템플릿을 획득하는 단계;
    상기 장애물 템플릿 중 상기 제 1 장애물과 매칭되는 제 2 장애물을 획득하는 단계; 및
    상기 제 2 장애물과 관련된 파티클에 대하여 상대적으로 높은 가중치를 부여하는 단계를 포함하는 방법.
  8. 제 7 항에 있어서, 상기 제 2 환경 센서는,
    라이다 또는 레이다 중 적어도 하나를 포함하는 방법.
  9. 제 7 항에 있어서, 상기 장애물 템플릿은,
    상기 제 1 장애물의 형상 중 상기 환경 센서의 센싱 방향에 노출되는 부분을 포함하는 방법.
  10. 자율 발렛 주차를 수행하기 위한 방법에 있어서,
    차량의 자율 발렛 주차를 개시하는 단계;
    인프라로부터 상기 차량으로 타겟 포지션 및 가이드 루트를 전송하는 단계;
    상기 가이드 루트를 따라서 상기 차량이 자율 주행을 수행하는 단계; 및
    상기 차량이 자율 주행을 수행하는 동안, 상기 차량의 거동 정보 및 환경 정보에 기초하여 상기 차량의 위치를 측정하여 상기 인프라로 제공하는 단계를 포함하며,
    상기 환경 정보는, 주차장 구획 정보, 도로 표지판, 벽, 기둥, 바닥 표식 중 적어도 하나를 포함하는 방법.
  11. 제 10 항에 있어서, 상기 차량의 거동 정보는,
    상기 차량의 가속도 정보, 각속도 정보, 변속 정보 중 적어도 하나를 포함하는 방법.
  12. 제 10 항에 있어서, 상기 차량의 위치를 상기 인프라로 제공하는 단계는,
    상기 차량의 거동 정보 및 파티클 필터에 기초하여 차량의 위치를 예측하는 단계;
    상기 차량에 탑재된 적어도 하나의 환경 센서에 기초하여 파티클의 가중치를 계산하는 단계; 및
    상기 파티클의 가중치에 기초하여 상기 예측된 차량의 위치를 보정하는 단계를 포함하는 방법.
  13. 제 12 항에 있어서, 상기 차량의 위치를 상기 인프라로 제공하는 단계는,
    상기 차량에 탑재된 제 1 환경 센서를 통해 획득되는 영상으로부터 제 1 주차 구획을 획득하는 단계;
    상기 예측된 차량의 위치에 존재하는 적어도 하나의 파티클 및 정밀 지도에 기초하여 상기 제 1 주차 구획에 대응하는 적어도 하나의 주차 구획 템플릿을 획득하는 단계;
    상기 주차 구획 템플릿 중 상기 제 1 주차 구획과 매칭되는 제 2 주차 구획을 획득하는 단계; 및
    상기 제 2 주차 구획과 관련된 파티클에 대하여 상대적으로 높은 가중치를 부여하는 단계를 포함하는 방법.
  14. 제 13 항에 있어서, 상기 주차 구획 템플릿 중 상기 제 1 주차 구획과 매칭되는 제 2 주차 구획을 획득하는 단계는,
    탑 햇 필터에 기초하여 상기 제 1 주차 구획과 상기 주차 구획 템플릿 사이의 유사도를 계산하는 단계를 포함하는 방법.
  15. 제 13 항에 있어서, 상기 제 1 환경 센서는,
    SVM(surround view monitor) 카메라를 포함하는 방법.
  16. 제 12 항에 있어서, 상기 차량의 위치를 상기 인프라로 제공하는 단계는,
    상기 차량에 탑재된 제 2 환경 센서를 통해 주변에 존재하는 제 1 장애물의 거리를 산출하는 단계;
    상기 예측된 차량의 위치에 존재하는 적어도 하나의 파티클 및 정밀 지도에 기초하여 상기 거리에 대응하는 적어도 하나의 장애물 템플릿을 획득하는 단계;
    상기 장애물 템플릿 중 상기 제 1 장애물과 매칭되는 제 2 장애물을 획득하는 단계; 및
    상기 제 2 장애물과 관련된 파티클에 대하여 상대적으로 높은 가중치를 부여하는 단계를 포함하는 방법.
  17. 제 16 항에 있어서, 상기 제 2 환경 센서는,
    라이다 또는 레이다 중 적어도 하나를 포함하는 방법.
  18. 제 16 항에 있어서, 상기 장애물 템플릿은,
    상기 제 1 장애물의 형상 중 상기 환경 센서의 센싱 방향에 노출되는 부분을 포함하는 방법.
KR1020190179916A 2019-12-31 2019-12-31 자율 발렛 주차를 지원하는 시스템 및 방법, 그리고 이를 위한 인프라 및 차량 KR20210086904A (ko)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190179916A KR20210086904A (ko) 2019-12-31 2019-12-31 자율 발렛 주차를 지원하는 시스템 및 방법, 그리고 이를 위한 인프라 및 차량
US17/136,227 US11590966B2 (en) 2019-12-31 2020-12-29 System and method for supporting automated valet parking, and infrastructure and vehicle therefor
EP20217828.1A EP3845438A1 (en) 2019-12-31 2020-12-30 System and method for supporting automated valet parking, and infrastructure and vehicle therefor
CN202011628850.8A CN113129629A (zh) 2019-12-31 2020-12-30 支持自动代客停车的系统和方法，及其基础设施和车辆

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190179916A KR20210086904A (ko) 2019-12-31 2019-12-31 자율 발렛 주차를 지원하는 시스템 및 방법, 그리고 이를 위한 인프라 및 차량

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20210086904A true KR20210086904A (ko) 2021-07-09

Family

ID=74004055

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190179916A KR20210086904A (ko) 2019-12-31 2019-12-31 자율 발렛 주차를 지원하는 시스템 및 방법, 그리고 이를 위한 인프라 및 차량

Country Status (4)

Country Link
US (1) US11590966B2 (ko)
EP (1) EP3845438A1 (ko)
KR (1) KR20210086904A (ko)
CN (1) CN113129629A (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20220121203A1 (en) * 2017-10-02 2022-04-21 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Managing apparatus

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2022119598A (ja) * 2021-02-04 2022-08-17 トヨタ自動車株式会社 遠隔運転装置及び遠隔運転システム
US11763555B2 (en) * 2021-04-22 2023-09-19 Honeywell International Inc. System and method for ground obstacle detection and database management
CN113903185A (zh) * 2021-08-24 2022-01-07 刘鹏 一种avp自动代客泊车的调度控制系统及方法

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101182853B1 (ko) 2008-12-19 2012-09-14 한국전자통신연구원 자동 주차 대행 시스템 및 방법
KR20120086140A (ko) * 2011-01-25 2012-08-02 한국전자통신연구원 맞춤 자동 주차 서비스를 제공하기 위한 단말과 장치 및 그 방법
US20140058711A1 (en) * 2012-08-22 2014-02-27 Inrix, Inc. Predictive parking
KR20150058679A (ko) 2013-11-20 2015-05-29 한국전자통신연구원 단지내 도로에서 자율주행차량의 위치 및 해딩 정보 제공 장치 및 방법
DE102014221777A1 (de) 2014-10-27 2016-04-28 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Betreiben eines Fahrzeugs
DE102014221751A1 (de) * 2014-10-27 2016-04-28 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Führen eines Fahrzeugs auf einem Parkplatz
DE102014224077A1 (de) 2014-11-26 2016-06-02 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum assistierten Führen eines Fahrzeugs
KR101663511B1 (ko) * 2015-04-30 2016-10-14 엘지전자 주식회사 차량 운전 보조 장치, 차량 운전 보조 장치의 제어 방법 및 차량
JP6649191B2 (ja) * 2016-06-29 2020-02-19 クラリオン株式会社 車載処理装置
KR102529903B1 (ko) * 2016-12-14 2023-05-08 현대자동차주식회사 차량의 위치 추정 장치 및 방법
KR101915166B1 (ko) * 2016-12-30 2018-11-06 현대자동차주식회사 자동 주차 시스템 및 자동 주차 방법
US10109198B2 (en) * 2017-03-08 2018-10-23 GM Global Technology Operations LLC Method and apparatus of networked scene rendering and augmentation in vehicular environments in autonomous driving systems
US11156717B2 (en) * 2018-05-03 2021-10-26 GM Global Technology Operations LLC Method and apparatus crosstalk and multipath noise reduction in a LIDAR system

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20220121203A1 (en) * 2017-10-02 2022-04-21 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Managing apparatus
US11782441B2 (en) * 2017-10-02 2023-10-10 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Managing apparatus

Also Published As

Publication number Publication date
US20210197802A1 (en) 2021-07-01
EP3845438A1 (en) 2021-07-07
US11590966B2 (en) 2023-02-28
CN113129629A (zh) 2021-07-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3650318B1 (en) System, method, infrastructure, and vehicle for automated valet parking
EP3674181B1 (en) System, method, infrastructure, and vehicle for automated valet parking
JP7479148B2 (ja) 自動バレーパーキング支援システム及び方法、並びにそのためのインフラストラクチャ及び車両
US11417217B2 (en) System, method, infrastructure, and vehicle for automated valet parking
JP2024016170A (ja) 自動バレーパーキング支援システム及び方法、並びにそのためのインフラストラクチャ及び車両
KR20200087890A (ko) 자율 발렛 주차를 지원하는 시스템 및 방법, 그리고 이를 위한 인프라 및 차량
KR20200072597A (ko) 자율 발렛 주차를 지원하는 시스템 및 방법, 그리고 이를 위한 인프라 및 차량
US11378969B2 (en) System, method, infrastructure facility, and vehicle for automated valet parking
US11407405B2 (en) System, method, infrastructure, and vehicle for automated valet parking
KR20210086904A (ko) 자율 발렛 주차를 지원하는 시스템 및 방법, 그리고 이를 위한 인프라 및 차량
JP7486948B2 (ja) 自動バレーパーキング支援システム及び方法、並びにそのためのインフラストラクチャ及び車両
KR20210087579A (ko) 자율 발렛 주차를 지원하는 시스템 및 방법, 그리고 이를 위한 인프라 및 차량
KR20210086903A (ko) 자율 발렛 주차를 지원하는 시스템 및 방법, 그리고 이를 위한 인프라 및 차량
KR20210068181A (ko) 자율 발렛 주차를 지원하는 시스템 및 방법, 그리고 이를 위한 인프라 및 차량
KR20210066984A (ko) 자율 발렛 주차를 지원하는 시스템 및 방법, 그리고 이를 위한 인프라 및 차량