KR20210089809A - 라이다 센서를 이용하여 주변 환경을 탐지하는 자율 주행 장치 및 그의 동작 방법 - Google Patents

라이다 센서를 이용하여 주변 환경을 탐지하는 자율 주행 장치 및 그의 동작 방법 Download PDF

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Abstract

본 개시물의 다양한 실시예들은 라이다 센서를 이용하여 주변 환경을 탐지하는 자율 주행 장치 및 그의 동작 방법에 관한 것이다. 이때, 자율 주행 장치는, 서로 다른 방향을 센싱하는 복수의 라이다들, 및 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는, 적어도 하나의 센서에 의해 획득되는 정보, 트랜시버로부터 획득되는 정보, 맵 데이터, 또는 위치 정보 중 적어도 하나를 적어도 하나에 기반하여, 상기 복수의 라이다들에 대한 탐지 모드의 전환이 필요함을 결정하고, 상기 복수의 라이다들 각각에 대응되는 센싱 방향에 기반하여, 상기 복수의 라이다들 중에서 페이즈(phase)를 유지할 적어도 하나의 라이다를 결정하고, 상기 결정된 적어도 하나의 라이다의 페이즈를 유지하면서, 상기 복수의 라이다들 중 적어도 하나의 다른 라이다의 페이즈를 변경하여 상기 탐지 모드를 전환할 수 있다. 본 개시물의 자율 주행 차량(autonomous vehicle, autonomous driving), 사용자 단말기 및 서버 중 하나 이상이 인공지능(Artificial Intelligence) 모듈, 드론(Unmanned 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

라이다 센서를 이용하여 주변 환경을 탐지하는 자율 주행 장치 및 그의 동작 방법{AUTONOMOUS DRIVING DEVICE FOR DETECTING SURROUNDING ENVIRONMENT USING LIDAR SENSOR AND OPERATING METHOD THEREOF}
본 개시물의 다양한 실시예들은 라이다 센서를 이용하여 주변 환경을 탐지하는 자율 주행 장치 및 그의 동작 방법에 관한 것이다.
자율 주행 차량은 사용자의 조작 없이, 스스로 운행 할 수 있는 기능을 갖는 차량을 의미한다. 자율 주행 차량은 차량에 장착된 적어도 하나의 센서로부터 획득되는 정보를 서버로 송신하고, 서버로부터 주변의 차량 및 도로의 상황에 대한 정보를 수신함으로써, 사용자의 조작없이 자동 주행을 수행할 수 있다.
자율 주행 차량은 라이다(Lidar, light detection and ranging) 센서를 이용하여 차량 주변의 객체를 검출할 수 있다. 라이다 센서는, 레이저라고 하는 광원을 목표물에 비춤으로써 사물까지의 거리, 방향, 속도, 온도, 물질 분포 및 농도 특성을 감지할 수 있다.
최근, 자율 주행 차량에서 한정된 공간을 갖는 헤드 램프 내에 라이다 센서를 장착하기 위해, 소형화된 라이다 센서가 제공되고 있다.
복잡한 도심, 또는 고속 도로와 같이 속도가 빠른 차량이 존재하는 환경에서 안정적인 자율 주행을 수행하기 위해서는, 탐지 주기가 길고 많은 수의 수직 층을 탐지할 수 있는 라이더 센서가 필요하다. 그러나, 라이다 센서의 탐지 주기 및 탐지 가능한 수직 층의 수가 많아질 수록 부피가 커지고, 비용이 증가하는 단점이 있다.
따라서, 본 개시물의 다양한 실시예들은 라이다 센서를 이용하여 주변 환경을 탐지하는 자율 주행 장치 및 그의 동작 방법에 대해 개시한다.
본 개시물의 다양한 실시예들은 자율 주행 장치에서 복수의 라이다 센서들의 페이즈(phase)를 제어하여, 주변 환경을 탐지하는 방법 및 장치에 대해 개시한다.
본 문서에서 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 개시물이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 개시물의 다양한 실시예들에 따르면, 자율 주행 장치는, 프로세서, 및 상기 프로세서, 및 적어도 하나의 구성 요소와 전기적으로 연결된 인터페이스를 포함하며, 상기 프로세서는, , 상기 인터페이스를 통해 상기 적어도 하나의 구성 요소로부터 획득되는 정보에 기반하여 상기 복수의 라이다들에 대한 탐지 모드의 전환이 필요함을 결정하고, 상기 복수의 라이다들 각각에 대응되는 센싱 방향에 기반하여, 상기 복수의 라이다들 중에서 페이즈(phase)를 유지할 적어도 하나의 라이다를 결정하고, 상기 결정된 적어도 하나의 라이다의 페이즈를 유지하면서, 상기 복수의 라이다들 중 적어도 하나의 다른 라이다의 페이즈를 변경하여 상기 탐지 모드를 전환하며, 상기 적어도 하나의 구성 요소로부터 획득되는 정보는, 적어도 하나의 센서에 의해 획득되는 정보, 트랜시버로부터 획득되는 정보, 맵 데이터, 또는 위치 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 개시물의 다양한 실시예들에 따르면, 자율 주행 장치의 동작 방법은, 적어도 하나의 센서에 의해 획득되는 정보, 트랜시버로부터 획득되는 정보, 맵 데이터, 또는 위치 정보 중 적어도 하나를 적어도 하나에 기반하여, 차량에 포함된 복수의 라이다들에 대한 탐지 모드의 전환이 필요함을 결정하는 동작, 상기 복수의 라이다들 각각에 대응되는 센싱 방향에 기반하여, 상기 복수의 라이다들 중에서 페이즈(phase)를 유지할 적어도 하나의 라이다를 결정하는 동작, 및 상기 결정된 적어도 하나의 라이다의 페이즈를 유지하면서, 상기 복수의 라이다들 중 적어도 하나의 다른 라이다의 페이즈를 변경하여 상기 탐지 모드를 전환하는 동작을 포함할 수 있다.
본 개시물의 다양한 실시예들에 따른 자율 주행 장치는 복수의 라이다 센서들의 페이즈를 제어하여, 정밀 탐지 모드 또는 고속 탐지 모드로 동작함으로써, 탐지 주기가 짧고 수직 층의 채널 수가 적은 라이다 센서를 이용하더라도 안정적으로 자율 주행을 수행할 수 있고, 비용 측면에서 이점을 얻을 수 있다.
도 1은 일 실시 예에 따른 AI 장치를 나타낸다.
도 2는 일 실시 예에 따른 AI 서버를 나타낸다.
도 3은 일 실시 예에 따른 AI 시스템을 나타낸다.
도 4는 5G 통신 시스템에서 자율 주행 차량과 5G 네트워크의 기본동작의 일 예를 나타낸다.
도 5는 5G 통신 시스템에서 자율 주행 차량과 5G 네트워크의 응용 동작의 일 예를 나타낸다.
도 6 내지 도 9는 5G 통신을 이용한 자율 주행 차량 동작의 일 예를 나타낸다.
도 10 다양한 실시예들에 따른 차량의 제어 블럭도이다.
도 11은 다양한 실시예들에 따른 차량의 헤드 램프에 포함되는 센서들을 도시한다.
도 12는 다양한 실시예들에 따른 헤드 램프 내 센서들의 FOV(field of view)를 도시한다.
도 13은 다양한 실시예들에 따른 자율 주행 장치의 블럭도이다.
도 14는 다양한 실시예들에 따른 라이다 센서의 빔 방출을 나타내는 예시도이다.
도 15는 다양한 실시예들에 따른 복수의 라이다들이 정밀 탐지 모드로 동작하는 예시도이다.
도 16은 다양한 실시예들에 따른 복수의 라이다들이 고속 탐지 모드로 동작하는 예시도이다.
도 17a는 다양한 실시예들에 따라 서로 다른 스캔 범위를 갖는 복수의 라이다들이 고속 탐지 모드로 동작하는 예시도이다.
도 17b는 다양한 실시예들에 따른 복수의 라이다들의 스캔 범위를 나타내는 예시도이다.
도 18은 다양한 실시예들에 따른 자율 주행 장치에서 복수의 라이다들에 대한 탐지 모드를 전환하는 흐름도이다.
도 19a는 다양한 실시예들에 따른 복수의 라이다들의 모드를 전환하는 예시도이다.
도 19b는 다양한 실시예들에 따른 복수의 라이다들의 모드 전환 시점을 나타내는 예시도이다.
도 20은 다양한 실시예들에 따른 자율 주행 장치에서 복수의 라이다들 중 페이즈를 유지할 적어도 하나의 라이다를 결정하는 흐름도이다.
도 21은 다양한 실시예들에 따른 자율 주행 장치에서 복수의 라이다들의 설치 위치에 따른 센싱 방향을 나타내는 예시도이다.
도 22는 다양한 실시예들에 따른 자율 주행 장치에서 주행 경로 내 위험도를 고려하여 복수의 라이다들의 탐지 모드를 전환하는 흐름도이다.
도 23a는 다양한 실시예들에 따른 자율 주행 장치에서 탐지 모드 전환을 감지하는 예시도이다.
도 23b는 다양한 실시예들에 따른 자율 주행 장치에서 주행 경로 내 위험도가 낮은 영역을 결정하는 예시도이다.
도 24은 다양한 실시예들에 따른 자율 주행 장치에서 차선별의 위험도를 고려하여 복수의 라이다들의 탐지 모드를 전환하는 흐름도이다.
도 25a는 다양한 실시예들에 따른 자율 주행 장치가 위험도가 가장 낮은 차선으로 이동하는 예시도이다.
도 25b는 다양한 실시예들에 따른 자율 주행 장치가 위험도가 가장 낮은 차선에서 탐지 모드를 전환하는 예시도이다.
본 개시물의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 개시물은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 개시물의 개시가 완전하도록 하며, 본 개시물이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 개시물의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 개시물은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
하나의 구성 요소가 다른 구성 요소와 "연결된(connected to)" 또는 "커플링된(coupled to)" 이라고 지칭되는 것은, 다른 구성 요소와 직접 연결 또는 커플링된 경우 또는 중간에 다른 구성 요소를 개재한 경우를 모두 포함한다. 반면, 하나의 구성 요소가 다른 구성 요소와 "직접 연결된(directly connected to)" 또는 "직접 커플링된(directly coupled to)"으로 지칭되는 것은 중간에 다른 구성 요소를 개재하지 않은 것을 나타낸다. "및/또는"은 언급된 아이템들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 개시물을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성 요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성 요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
비록 제1, 제2 등이 다양한 구성 요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성 요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다.
따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성 요소는 본 개시물의 기술적 사상 내에서 제2 구성 요소 일 수도 있음은 물론이다. 다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 개시물이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
본 실시예에서 사용되는 '부' 또는 '모듈'이라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '부' 또는 '모듈'은 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '부' 또는 '모듈'은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '부' 또는 '모듈'은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '부' 또는 '모듈'은 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성 요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함할 수 있다. 구성요소들과 '부' 또는 '모듈'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '부' 또는 '모듈'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '부' 또는 '모듈'들로 더 분리될 수 있다.
본 개시물의 몇몇 실시예들과 관련하여 설명되는 방법 또는 알고리즘의 단계는 프로세서에 의해 실행되는 하드웨어, 소프트웨어 모듈, 또는 그 2 개의 결합으로 직접 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터, 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 당업계에 알려진 임의의 다른 형태의 기록 매체에 상주할 수도 있다. 예시적인 기록 매체는 프로세서에 커플링되며, 그 프로세서는 기록 매체로부터 정보를 판독할 수 있고 저장 매체에 정보를 기입할 수 있다. 다른 방법으로, 기록 매체는 프로세서와 일체형일 수도 있다. 프로세서 및 기록 매체는 주문형 집적회로(ASIC) 내에 상주할 수도 있다. ASIC는 사용자 단말기 내에 상주할 수도 있다.
<인공 지능(AI: Artificial Intelligence)>
인공 지능은 인공적인 지능 또는 이를 만들 수 있는 방법론을 연구하는 분야를 의미하며, 머신 러닝(기계 학습, Machine Learning)은 인공 지능 분야에서 다루는 다양한 문제를 정의하고 그것을 해결하는 방법론을 연구하는 분야를 의미한다. 머신 러닝은 어떠한 작업에 대하여 꾸준한 경험을 통해 그 작업에 대한 성능을 높이는 알고리즘으로 정의하기도 한다.
인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network)은 머신 러닝에서 사용되는 모델로써, 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런(노드)들로 구성되는, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 의미할 수 있다. 인공 신경망은 다른 레이어의 뉴런들 사이의 연결 패턴, 모델 파라미터를 갱신하는 학습 과정, 출력값을 생성하는 활성화 함수(Activation Function)에 의해 정의될 수 있다.
인공 신경망은 입력층(Input Layer), 출력층(Output Layer), 그리고 선택적으로 하나 이상의 은닉층(Hidden Layer)를 포함할 수 있다. 각 층은 하나 이상의 뉴런을 포함하고, 인공 신경망은 뉴런과 뉴런을 연결하는 시냅스를 포함할 수 있다. 인공 신경망에서 각 뉴런은 시냅스를 통해 입력되는 입력 신호들, 가중치, 편향에 대한 활성 함수의 함수 값을 출력할 수 있다.
모델 파라미터는 학습을 통해 결정되는 파라미터를 의미하며, 시냅스 연결의 가중치와 뉴런의 편향 등이 포함된다. 그리고, 하이퍼파라미터는 머신 러닝 알고리즘에서 학습 전에 설정되어야 하는 파라미터를 의미하며, 학습률(Learning Rate), 반복 횟수, 미니 배치 크기, 초기화 함수 등이 포함된다.
인공 신경망의 학습의 목적은 손실 함수를 최소화하는 모델 파라미터를 결정하는 것으로 볼 수 있다. 손실 함수는 인공 신경망의 학습 과정에서 최적의 모델 파라미터를 결정하기 위한 지표로 이용될 수 있다.
머신 러닝은 학습 방식에 따라 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)으로 분류할 수 있다.
지도 학습은 학습 데이터에 대한 레이블(label)이 주어진 상태에서 인공 신경망을 학습시키는 방법을 의미하며, 레이블이란 학습 데이터가 인공 신경망에 입력되는 경우 인공 신경망이 추론해 내야 하는 정답(또는 결과 값)을 의미할 수 있다. 비지도 학습은 학습 데이터에 대한 레이블이 주어지지 않는 상태에서 인공 신경망을 학습시키는 방법을 의미할 수 있다. 강화 학습은 어떤 환경 안에서 정의된 에이전트가 각 상태에서 누적 보상을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하도록 학습시키는 학습 방법을 의미할 수 있다.
인공 신경망 중에서 복수의 은닉층을 포함하는 심층 신경망(DNN: Deep Neural Network)으로 구현되는 머신 러닝을 딥 러닝(심층 학습, Deep Learning)이라 부르기도 하며, 딥 러닝은 머신 러닝의 일부이다. 이하에서, 머신 러닝은 딥 러닝을 포함하는 의미로 사용된다.
<로봇(Robot)>
로봇은 스스로 보유한 능력에 의해 주어진 일을 자동으로 처리하거나 작동하는 기계를 의미할 수 있다. 특히, 환경을 인식하고 스스로 판단하여 동작을 수행하는 기능을 갖는 로봇을 지능형 로봇이라 칭할 수 있다.
로봇은 사용 목적이나 분야에 따라 산업용, 의료용, 가정용, 군사용 등으로 분류할 수 있다.
로봇은 액츄에이터 또는 모터를 포함하는 구동부를 구비하여 로봇 관절을 움직이는 등의 다양한 물리적 동작을 수행할 수 있다. 또한, 이동 가능한 로봇은 구동부에 휠, 브레이크, 프로펠러 등이 포함되어, 구동부를 통해 지상에서 주행하거나 공중에서 비행할 수 있다.
<자율 주행(Self-Driving)>
자율 주행은 스스로 주행하는 기술을 의미하며, 자율 주행 차량은 사용자의 조작 없이 또는 사용자의 최소한의 조작으로 주행하는 차량(Vehicle)을 의미한다.
예컨대, 자율 주행에는 주행중인 차선을 유지하는 기술, 어댑티브 크루즈 컨트롤과 같이 속도를 자동으로 조절하는 기술, 정해진 경로를 따라 자동으로 주행하는 기술, 목적지가 설정되면 자동으로 경로를 설정하여 주행하는 기술 등이 모두 포함될 수 있다.
차량은 내연 기관만을 구비하는 차량, 내연 기관과 전기 모터를 함께 구비하는 하이브리드 차량, 그리고 전기 모터만을 구비하는 전기 차량을 모두 포괄하며, 자동차 뿐만 아니라 기차, 오토바이 등을 포함할 수 있다.
이때, 자율 주행 차량은 자율 주행 기능을 가진 로봇으로 볼 수 있다.
<확장 현실(XR: eXtended Reality)>
확장 현실은 가상 현실(VR: Virtual Reality), 증강 현실(AR: Augmented Reality), 혼합 현실(MR: Mixed Reality)을 총칭한다. VR 기술은 현실 세계의 객체나 배경 등을 CG 영상으로만 제공하고, AR 기술은 실제 사물 영상 위에 가상으로 만들어진 CG 영상을 함께 제공하며, MR 기술은 현실 세계에 가상 객체들을 섞고 결합시켜서 제공하는 컴퓨터 그래픽 기술이다.
MR 기술은 현실 객체와 가상 객체를 함께 보여준다는 점에서 AR 기술과 유사하다. 그러나, AR 기술에서는 가상 객체가 현실 객체를 보완하는 형태로 사용되는 반면, MR 기술에서는 가상 객체와 현실 객체가 동등한 성격으로 사용된다는 점에서 차이점이 있다.
XR 기술은 HMD(Head-Mount Display), HUD(Head-Up Display), 휴대폰, 태블릿 PC, 랩탑, 데스크탑, TV, 디지털 사이니지 등에 적용될 수 있고, XR 기술이 적용된 장치를 XR 장치(XR Device)라 칭할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 장치(100)를 나타낸다.
AI 장치(100)는 TV, 프로젝터, 휴대폰, 스마트폰, 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 태블릿 PC, 웨어러블 장치, 셋톱박스(STB), DMB 수신기, 라디오, 세탁기, 냉장고, 데스크탑 컴퓨터, 디지털 사이니지, 로봇, 차량 등과 같은, 고정형 기기 또는 이동 가능한 기기 등으로 구현될 수 있다.
도 1을 참조하면, 단말기(100)는 통신부(110), 입력부(120), 러닝 프로세서(130), 센싱부(140), 출력부(150), 메모리(170) 및 프로세서(180) 등을 포함할 수 있다.
통신부(110)는 유무선 통신 기술을 이용하여 다른 AI 장치(100a 내지 100e)나 AI 서버(200) 등의 외부 장치들과 데이터를 송수신할 수 있다. 예컨대, 통신부(110)는 외부 장치들과 센서 정보, 사용자 입력, 학습 모델, 제어 신호 등을 송수신할 수 있다.
이때, 통신부(110)가 이용하는 통신 기술에는 GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), LTE(Long Term Evolution), 5G, WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), 블루투스(Bluetooth??), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), ZigBee, NFC(Near Field Communication) 등이 있다.
입력부(120)는 다양한 종류의 데이터를 획득할 수 있다.
이때, 입력부(120)는 영상 신호 입력을 위한 카메라, 오디오 신호를 수신하기 위한 마이크로폰, 사용자로부터 정보를 입력 받기 위한 사용자 입력부 등을 포함할 수 있다. 여기서, 카메라나 마이크로폰을 센서로 취급하여, 카메라나 마이크로폰으로부터 획득한 신호를 센싱 데이터 또는 센서 정보라고 할 수도 있다.
입력부(120)는 모델 학습을 위한 학습 데이터 및 학습 모델을 이용하여 출력을 획득할 때 사용될 입력 데이터 등을 획득할 수 있다. 입력부(120)는 가공되지 않은 입력 데이터를 획득할 수도 있으며, 이 경우 프로세서(180) 또는 러닝 프로세서(130)는 입력 데이터에 대하여 전처리로써 입력 특징점(input feature)을 추출할 수 있다.
러닝 프로세서(130)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망으로 구성된 모델을 학습시킬 수 있다. 여기서, 학습된 인공 신경망을 학습 모델이라 칭할 수 있다. 학습 모델은 학습 데이터가 아닌 새로운 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론해 내는데 사용될 수 있고, 추론된 값은 어떠한 동작을 수행하기 위한 판단의 기초로 이용될 수 있다.
이때, 러닝 프로세서(130)는 AI 서버(200)의 러닝 프로세서(240)과 함께 AI 프로세싱을 수행할 수 있다.
이때, 러닝 프로세서(130)는 AI 장치(100)에 통합되거나 구현된 메모리를 포함할 수 있다. 또는, 러닝 프로세서(130)는 메모리(170), AI 장치(100)에 직접 결합된 외부 메모리 또는 외부 장치에서 유지되는 메모리를 사용하여 구현될 수도 있다.
센싱부(140)는 다양한 센서들을 이용하여 AI 장치(100) 내부 정보, AI 장치(100)의 주변 환경 정보 및 사용자 정보 중 적어도 하나를 획득할 수 있다.
이때, 센싱부(140)에 포함되는 센서에는 근접 센서, 조도 센서, 가속도 센서, 자기 센서, 자이로 센서, 관성 센서, RGB 센서, IR 센서, 지문 인식 센서, 초음파 센서, 광 센서, 마이크로폰, 라이다, 레이더 등이 있다.
출력부(150)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시킬 수 있다.
이때, 출력부(150)에는 시각 정보를 출력하는 디스플레이부, 청각 정보를 출력하는 스피커, 촉각 정보를 출력하는 햅틱 모듈 등이 포함될 수 있다.
메모리(170)는 AI 장치(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장할 수 있다. 예컨대, 메모리(170)는 입력부(120)에서 획득한 입력 데이터, 학습 데이터, 학습 모델, 학습 히스토리 등을 저장할 수 있다.
프로세서(180)는 데이터 분석 알고리즘 또는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 결정되거나 생성된 정보에 기초하여, AI 장치(100)의 적어도 하나의 실행 가능한 동작을 결정할 수 있다. 그리고, 프로세서(180)는 AI 장치(100)의 구성 요소들을 제어하여 결정된 동작을 수행할 수 있다.
이를 위해, 프로세서(180)는 러닝 프로세서(130) 또는 메모리(170)의 데이터를 요청, 검색, 수신 또는 활용할 수 있고, 상기 적어도 하나의 실행 가능한 동작 중 예측되는 동작이나, 바람직한 것으로 판단되는 동작을 실행하도록 AI 장치(100)의 구성 요소들을 제어할 수 있다.
이때, 프로세서(180)는 결정된 동작을 수행하기 위하여 외부 장치의 연계가 필요한 경우, 해당 외부 장치를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하고, 생성한 제어 신호를 해당 외부 장치에 전송할 수 있다.
프로세서(180)는 사용자 입력에 대하여 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 사용자의 요구 사항을 결정할 수 있다.
이때, 프로세서(180)는 음성 입력을 문자열로 변환하기 위한 STT(Speech To Text) 엔진 또는 자연어의 의도 정보를 획득하기 위한 자연어 처리(NLP: Natural Language Processing) 엔진 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여, 사용자 입력에 상응하는 의도 정보를 획득할 수 있다.
이때, STT 엔진 또는 NLP 엔진 중에서 적어도 하나 이상은 적어도 일부가 머신 러닝 알고리즘에 따라 학습된 인공 신경망으로 구성될 수 있다. 그리고, STT 엔진 또는 NLP 엔진 중에서 적어도 하나 이상은 러닝 프로세서(130)에 의해 학습된 것이나, AI 서버(200)의 러닝 프로세서(240)에 의해 학습된 것이거나, 또는 이들의 분산 처리에 의해 학습된 것일 수 있다.
프로세서(180)는 AI 장치(100)의 동작 내용이나 동작에 대한 사용자의 피드백 등을 포함하는 이력 정보를 수집하여 메모리(170) 또는 러닝 프로세서(130)에 저장하거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 전송할 수 있다. 수집된 이력 정보는 학습 모델을 갱신하는데 이용될 수 있다.
프로세서(180)는 메모리(170)에 저장된 응용 프로그램을 구동하기 위하여, AI 장치(100)의 구성 요소들 중 적어도 일부를 제어할 수 있다. 나아가, 프로세서(180)는 상기 응용 프로그램의 구동을 위하여, AI 장치(100)에 포함된 구성 요소들 중 둘 이상을 서로 조합하여 동작시킬 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 서버(200)를 나타낸다.
도 2를 참조하면, AI 서버(200)는 머신 러닝 알고리즘을 이용하여 인공 신경망을 학습시키거나 학습된 인공 신경망을 이용하는 장치를 의미할 수 있다. 여기서, AI 서버(200)는 복수의 서버들로 구성되어 분산 처리를 수행할 수도 있고, 5G 네트워크로 정의될 수 있다. 이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100)의 일부의 구성으로 포함되어, AI 프로세싱 중 적어도 일부를 함께 수행할 수도 있다.
AI 서버(200)는 통신부(210), 메모리(230), 러닝 프로세서(240) 및 프로세서(260) 등을 포함할 수 있다.
통신부(210)는 AI 장치(100) 등의 외부 장치와 데이터를 송수신할 수 있다.
메모리(230)는 모델 저장부(231)를 포함할 수 있다. 모델 저장부(231)는 러닝 프로세서(240)을 통하여 학습 중인 또는 학습된 모델(또는 인공 신경망, 231a)을 저장할 수 있다.
러닝 프로세서(240)는 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망(231a)을 학습시킬 수 있다. 학습 모델은 인공 신경망의 AI 서버(200)에 탑재된 상태에서 이용되거나, AI 장치(100) 등의 외부 장치에 탑재되어 이용될 수도 있다.
학습 모델은 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로 구현될 수 있다. 학습 모델의 일부 또는 전부가 소프트웨어로 구현되는 경우 학습 모델을 구성하는 하나 이상의 명령어(instruction)는 메모리(230)에 저장될 수 있다.
프로세서(260)는 학습 모델을 이용하여 새로운 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AI 시스템(1)을 나타낸다.
도 3을 참조하면, AI 시스템(1)은 AI 서버(200), 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 중에서 적어도 하나 이상이 클라우드 네트워크(10)와 연결된다. 여기서, AI 기술이 적용된 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 등을 AI 장치(100a 내지 100e)라 칭할 수 있다.
클라우드 네트워크(10)는 클라우드 컴퓨팅 인프라의 일부를 구성하거나 클라우드 컴퓨팅 인프라 안에 존재하는 네트워크를 의미할 수 있다. 여기서, 클라우드 네트워크(10)는 3G 네트워크, 4G 또는 LTE(Long Term Evolution) 네트워크 또는 5G 네트워크 등을 이용하여 구성될 수 있다.
즉, AI 시스템(1)을 구성하는 각 장치들(100a 내지 100e, 200)은 클라우드 네트워크(10)를 통해 서로 연결될 수 있다. 특히, 각 장치들(100a 내지 100e, 200)은 기지국을 통해서 서로 통신할 수도 있지만, 기지국을 통하지 않고 직접 서로 통신할 수도 있다.
AI 서버(200)는 AI 프로세싱을 수행하는 서버와 빅 데이터에 대한 연산을 수행하는 서버를 포함할 수 있다.
AI 서버(200)는 AI 시스템(1)을 구성하는 AI 장치들인 로봇(100a), 자율 주행 차량(100b), XR 장치(100c), 스마트폰(100d) 또는 가전(100e) 중에서 적어도 하나 이상과 클라우드 네트워크(10)을 통하여 연결되고, 연결된 AI 장치들(100a 내지 100e)의 AI 프로세싱을 적어도 일부를 도울 수 있다.
이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100a 내지 100e)를 대신하여 머신 러닝 알고리즘에 따라 인공 신경망을 학습시킬 수 있고, 학습 모델을 직접 저장하거나 AI 장치(100a 내지 100e)에 전송할 수 있다.
이때, AI 서버(200)는 AI 장치(100a 내지 100e)로부터 입력 데이터를 수신하고, 학습 모델을 이용하여 수신한 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성하여 AI 장치(100a 내지 100e)로 전송할 수 있다.
또는, AI 장치(100a 내지 100e)는 직접 학습 모델을 이용하여 입력 데이터에 대하여 결과 값을 추론하고, 추론한 결과 값에 기초한 응답이나 제어 명령을 생성할 수도 있다.
이하에서는, 상술한 기술이 적용되는 AI 장치(100a 내지 100e)의 다양한 실시 예들을 설명한다. 여기서, 도 3에 도시된 AI 장치(100a 내지 100e)는 도 1에 도시된 AI 장치(100)의 구체적인 실시 예로 볼 수 있다.
<AI+로봇>
로봇(100a)은 AI 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇 등으로 구현될 수 있다.
로봇(100a)은 동작을 제어하기 위한 로봇 제어 모듈을 포함할 수 있고, 로봇 제어 모듈은 소프트웨어 모듈 또는 이를 하드웨어로 구현한 칩을 의미할 수 있다.
로봇(100a)은 다양한 종류의 센서들로부터 획득한 센서 정보를 이용하여 로봇(100a)의 상태 정보를 획득하거나, 주변 환경 및 객체를 검출(인식)하거나, 맵 데이터를 생성하거나, 이동 경로 및 주행 계획을 결정하거나, 사용자 상호작용에 대한 응답을 결정하거나, 동작을 결정할 수 있다.
여기서, 로봇(100a)은 이동 경로 및 주행 계획을 결정하기 위하여, 라이다, 레이더, 카메라 중에서 적어도 하나 이상의 센서에서 획득한 센서 정보를 이용할 수 있다.
로봇(100a)은 적어도 하나 이상의 인공 신경망으로 구성된 학습 모델을 이용하여 상기한 동작들을 수행할 수 있다. 예컨대, 로봇(100a)은 학습 모델을 이용하여 주변 환경 및 객체를 인식할 수 있고, 인식된 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 이용하여 동작을 결정할 수 있다. 여기서, 학습 모델은 로봇(100a)에서 직접 학습되거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다.
이때, 로봇(100a)은 직접 학습 모델을 이용하여 결과를 생성하여 동작을 수행할 수도 있지만, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 센서 정보를 전송하고 그에 따라 생성된 결과를 수신하여 동작을 수행할 수도 있다.
로봇(100a)은 맵 데이터, 센서 정보로부터 검출한 객체 정보 또는 외부 장치로부터 획득한 객체 정보 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여 이동 경로와 주행 계획을 결정하고, 구동부를 제어하여 결정된 이동 경로와 주행 계획에 따라 로봇(100a)을 주행시킬 수 있다.
맵 데이터에는 로봇(100a)이 이동하는 공간에 배치된 다양한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 예컨대, 맵 데이터에는 벽, 문 등의 고정 객체들과 화분, 책상 등의 이동 가능한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 그리고, 객체 식별 정보에는 명칭, 종류, 거리, 위치 등이 포함될 수 있다.
또한, 로봇(100a)은 사용자의 제어/상호작용에 기초하여 구동부를 제어함으로써, 동작을 수행하거나 주행할 수 있다. 이때, 로봇(100a)은 사용자의 동작이나 음성 발화에 따른 상호작용의 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 응답을 결정하여 동작을 수행할 수 있다.
<AI+자율주행>
자율 주행 차량(100b)은 AI 기술이 적용되어, 이동형 로봇, 차량, 무인 비행체 등으로 구현될 수 있다.
자율 주행 차량(100b)은 자율 주행 기능을 제어하기 위한 자율 주행 제어 모듈을 포함할 수 있고, 자율 주행 제어 모듈은 소프트웨어 모듈 또는 이를 하드웨어로 구현한 칩을 의미할 수 있다. 자율 주행 제어 모듈은 자율 주행 차량(100b)의 구성으로써 내부에 포함될 수도 있지만, 자율 주행 차량(100b)의 외부에 별도의 하드웨어로 구성되어 연결될 수도 있다.
자율 주행 차량(100b)은 다양한 종류의 센서들로부터 획득한 센서 정보를 이용하여 자율 주행 차량(100b)의 상태 정보를 획득하거나, 주변 환경 및 객체를 검출(인식)하거나, 맵 데이터를 생성하거나, 이동 경로 및 주행 계획을 결정하거나, 동작을 결정할 수 있다.
여기서, 자율 주행 차량(100b)은 이동 경로 및 주행 계획을 결정하기 위하여, 로봇(100a)과 마찬가지로, 라이다, 레이더, 카메라 중에서 적어도 하나 이상의 센서에서 획득한 센서 정보를 이용할 수 있다.
특히, 자율 주행 차량(100b)은 시야가 가려지는 영역이나 일정 거리 이상의 영역에 대한 환경이나 객체는 외부 장치들로부터 센서 정보를 수신하여 인식하거나, 외부 장치들로부터 직접 인식된 정보를 수신할 수 있다.
자율 주행 차량(100b)은 적어도 하나 이상의 인공 신경망으로 구성된 학습 모델을 이용하여 상기한 동작들을 수행할 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(100b)은 학습 모델을 이용하여 주변 환경 및 객체를 인식할 수 있고, 인식된 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 이용하여 주행 동선을 결정할 수 있다. 여기서, 학습 모델은 자율 주행 차량(100b)에서 직접 학습되거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다.
이때, 자율 주행 차량(100b)은 직접 학습 모델을 이용하여 결과를 생성하여 동작을 수행할 수도 있지만, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 센서 정보를 전송하고 그에 따라 생성된 결과를 수신하여 동작을 수행할 수도 있다.
자율 주행 차량(100b)은 맵 데이터, 센서 정보로부터 검출한 객체 정보 또는 외부 장치로부터 획득한 객체 정보 중에서 적어도 하나 이상을 이용하여 이동 경로와 주행 계획을 결정하고, 구동부를 제어하여 결정된 이동 경로와 주행 계획에 따라 자율 주행 차량(100b)을 주행시킬 수 있다.
맵 데이터에는 자율 주행 차량(100b)이 주행하는 공간(예컨대, 도로)에 배치된 다양한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 예컨대, 맵 데이터에는 가로등, 바위, 건물 등의 고정 객체들과 차량, 보행자 등의 이동 가능한 객체들에 대한 객체 식별 정보가 포함될 수 있다. 그리고, 객체 식별 정보에는 명칭, 종류, 거리, 위치 등이 포함될 수 있다.
또한, 자율 주행 차량(100b)은 사용자의 제어/상호작용에 기초하여 구동부를 제어함으로써, 동작을 수행하거나 주행할 수 있다. 이때, 자율 주행 차량(100b)은 사용자의 동작이나 음성 발화에 따른 상호작용의 의도 정보를 획득하고, 획득한 의도 정보에 기초하여 응답을 결정하여 동작을 수행할 수 있다.
<AI+XR>
XR 장치(100c)는 AI 기술이 적용되어, HMD(Head-Mount Display), 차량에 구비된 HUD(Head-Up Display), 텔레비전, 휴대폰, 스마트 폰, 컴퓨터, 웨어러블 디바이스, 가전 기기, 디지털 사이니지, 차량, 고정형 로봇이나 이동형 로봇 등으로 구현될 수 있다.
XR 장치(100c)는 다양한 센서들을 통해 또는 외부 장치로부터 획득한 3차원 포인트 클라우드 데이터 또는 이미지 데이터를 분석하여 3차원 포인트들에 대한 위치 데이터 및 속성 데이터를 생성함으로써 주변 공간 또는 현실 객체에 대한 정보를 획득하고, 출력할 XR 객체를 렌더링하여 출력할 수 있다. 예컨대, XR 장치(100c)는 인식된 물체에 대한 추가 정보를 포함하는 XR 객체를 해당 인식된 물체에 대응시켜 출력할 수 있다.
XR 장치(100c)는 적어도 하나 이상의 인공 신경망으로 구성된 학습 모델을 이용하여 상기한 동작들을 수행할 수 있다. 예컨대, XR 장치(100c)는 학습 모델을 이용하여 3차원 포인트 클라우드 데이터 또는 이미지 데이터에서 현실 객체를 인식할 수 있고, 인식한 현실 객체에 상응하는 정보를 제공할 수 있다. 여기서, 학습 모델은 XR 장치(100c)에서 직접 학습되거나, AI 서버(200) 등의 외부 장치에서 학습된 것일 수 있다.
이때, XR 장치(100c)는 직접 학습 모델을 이용하여 결과를 생성하여 동작을 수행할 수도 있지만, AI 서버(200) 등의 외부 장치에 센서 정보를 전송하고 그에 따라 생성된 결과를 수신하여 동작을 수행할 수도 있다.
<AI+로봇+자율주행>
로봇(100a)은 AI 기술 및 자율 주행 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇 등으로 구현될 수 있다.
AI 기술과 자율 주행 기술이 적용된 로봇(100a)은 자율 주행 기능을 가진 로봇 자체나, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a) 등을 의미할 수 있다.
자율 주행 기능을 가진 로봇(100a)은 사용자의 제어 없이도 주어진 동선에 따라 스스로 움직이거나, 동선을 스스로 결정하여 움직이는 장치들을 통칭할 수 있다.
자율 주행 기능을 가진 로봇(100a) 및 자율 주행 차량(100b)은 이동 경로 또는 주행 계획 중 하나 이상을 결정하기 위해 공통적인 센싱 방법을 사용할 수 있다. 예컨대, 자율 주행 기능을 가진 로봇(100a) 및 자율 주행 차량(100b)은 라이다, 레이더, 카메라를 통해 센싱된 정보를 이용하여, 이동 경로 또는 주행 계획 중 하나 이상을 결정할 수 있다.
자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)과 별개로 존재하면서, 자율 주행 차량(100b)의 내부에서 자율 주행 기능에 연계되거나, 자율 주행 차량(100b)에 탑승한 사용자와 연계된 동작을 수행할 수 있다.
이때, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)을 대신하여 센서 정보를 획득하여 자율 주행 차량(100b)에 제공하거나, 센서 정보를 획득하고 주변 환경 정보 또는 객체 정보를 생성하여 자율 주행 차량(100b)에 제공함으로써, 자율 주행 차량(100b)의 자율 주행 기능을 제어하거나 보조할 수 있다.
또는, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)에 탑승한 사용자를 모니터링하거나 사용자와의 상호작용을 통해 자율 주행 차량(100b)의 기능을 제어할 수 있다. 예컨대, 로봇(100a)은 운전자가 졸음 상태인 경우로 판단되는 경우, 자율 주행 차량(100b)의 자율 주행 기능을 활성화하거나 자율 주행 차량(100b)의 구동부의 제어를 보조할 수 있다. 여기서, 로봇(100a)이 제어하는 자율 주행 차량(100b)의 기능에는 단순히 자율 주행 기능 뿐만 아니라, 자율 주행 차량(100b)의 내부에 구비된 네비게이션 시스템이나 오디오 시스템에서 제공하는 기능도 포함될 수 있다.
또는, 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하는 로봇(100a)은 자율 주행 차량(100b)의 외부에서 자율 주행 차량(100b)에 정보를 제공하거나 기능을 보조할 수 있다. 예컨대, 로봇(100a)은 스마트 신호등과 같이 자율 주행 차량(100b)에 신호 정보 등을 포함하는 교통 정보를 제공할 수도 있고, 전기 차량의 자동 전기 충전기와 같이 자율 주행 차량(100b)과 상호작용하여 충전구에 전기 충전기를 자동으로 연결할 수도 있다.
<AI+로봇+XR>
로봇(100a)은 AI 기술 및 XR 기술이 적용되어, 안내 로봇, 운반 로봇, 청소 로봇, 웨어러블 로봇, 엔터테인먼트 로봇, 펫 로봇, 무인 비행 로봇, 드론 등으로 구현될 수 있다.
XR 기술이 적용된 로봇(100a)은 XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 로봇을 의미할 수 있다. 이 경우, 로봇(100a)은 XR 장치(100c)와 구분되며 서로 연동될 수 있다.
XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 로봇(100a)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하면, 로봇(100a) 또는 XR 장치(100c)는 센서 정보에 기초한 XR 영상을 생성하고, XR 장치(100c)는 생성된 XR 영상을 출력할 수 있다. 그리고, 이러한 로봇(100a)은 XR 장치(100c)를 통해 입력되는 제어 신호 또는 사용자의 상호작용에 기초하여 동작할 수 있다.
예컨대, 사용자는 XR 장치(100c) 등의 외부 장치를 통해 원격으로 연동된 로봇(100a)의 시점에 상응하는 XR 영상을 확인할 수 있고, 상호작용을 통하여 로봇(100a)의 자율 주행 경로를 조정하거나, 동작 또는 주행을 제어하거나, 주변 객체의 정보를 확인할 수 있다.
<AI+자율주행+XR>
자율 주행 차량(100b)은 AI 기술 및 XR 기술이 적용되어, 이동형 로봇, 차량, 무인 비행체 등으로 구현될 수 있다.
XR 기술이 적용된 자율 주행 차량(100b)은 XR 영상을 제공하는 수단을 구비한 자율 주행 차량이나, XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량 등을 의미할 수 있다. 특히, XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량(100b)은 XR 장치(100c)와 구분되며 서로 연동될 수 있다.
XR 영상을 제공하는 수단을 구비한 자율 주행 차량(100b)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하고, 획득한 센서 정보에 기초하여 생성된 XR 영상을 출력할 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(100b)은 HUD를 구비하여 XR 영상을 출력함으로써, 탑승자에게 현실 객체 또는 화면 속의 객체에 대응되는 XR 객체를 제공할 수 있다.
이때, XR 객체가 HUD에 출력되는 경우에는 XR 객체의 적어도 일부가 탑승자의 시선이 향하는 실제 객체에 오버랩되도록 출력될 수 있다. 반면, XR 객체가 자율 주행 차량(100b)의 내부에 구비되는 디스플레이에 출력되는 경우에는 XR 객체의 적어도 일부가 화면 속의 객체에 오버랩되도록 출력될 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(100b)은 차로, 타 차량, 신호등, 교통 표지판, 이륜차, 보행자, 건물 등과 같은 객체와 대응되는 XR 객체들을 출력할 수 있다.
XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량(100b)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하면, 자율 주행 차량(100b) 또는 XR 장치(100c)는 센서 정보에 기초한 XR 영상을 생성하고, XR 장치(100c)는 생성된 XR 영상을 출력할 수 있다. 그리고, 이러한 자율 주행 차량(100b)은 XR 장치(100c) 등의 외부 장치를 통해 입력되는 제어 신호 또는 사용자의 상호작용에 기초하여 동작할 수 있다.
이하에서는, 자율 주행 정보를 필요로 하는 장치 및/또는 자율 주행 차량이 필요로 하는 5G 통신(5th generation mobile communication)을 설명하기로 한다.
<자율 주행 차량과 5G 네트워크의 동작>
도 4는 5G 통신 시스템에서 자율 주행 차량과 5G 네트워크의 기본동작의 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.
상기 자율 주행 관련 정보는, 차량의 주행 제어와 직접적으로 관련된 정보일 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 관련 정보는 차량 주변의 오브젝트를 지시하는 오브젝트 데이터, 맵 데이터(map data), 차량 상태 데이터, 차량 위치 데이터 및 드라이빙 플랜 데이터(driving plan data) 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
상기 자율 주행 관련 정보는 자율 주행에 필요한 서비스 정보 등을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 특정 정보는, 사용자 단말기를 통해 입력된 목적지와 차량의 안정 등급에 관한 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).
전술한 바와 같이, 상기 원격 제어와 관련된 정보는 자율 주행 차량에 직접적으로 적용되는 신호일 수도 있고, 나아가 자율 주행에 필요한 서비스 정보를 더 포함할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에서는 자율 주행 차량은, 상기 5G 네트워크에 연결된 서버를 통해 주행 경로 상에서 선택된 구간별 보험과 위험 구간 정보 등의 서비스 정보를 수신함으로써, 자율 주행과 관련된 서비스를 제공할 수 있다.
이하 도 5 내지 도 9에서는 본 발명의 일 실시에에 따라 자율 주행 과정에서 구간별 적용 가능한 보험 서비스를 제공하기 위하여, 자율 주행 차량과 5G 네트워크 간의 5G 통신을 위한 필수 과정(예를 들어, 차량과 5G 네트워크 간의 초기 접속 절차 등)을 개략적으로 설명한다.
도 5는 5G 통신 시스템에서 자율 주행 차량과 5G 네트워크의 응용 동작의 일 예를 나타낸다.
자율 주행 차량은 5G 네트워크와 초기 접속(initial access) 절차를 수행한다(S20).
상기 초기 접속 절차는 하향 링크(Downlink, DL) 동작 획득을 위한 셀 서치(cell search), 시스템 정보(system information)를 획득하는 과정 등을 포함한다.
그리고, 상기 자율 주행 차량은 상기 5G 네트워크와 임의 접속(random access) 절차를 수행한다(S21).
상기 임의 접속 과정은 상향 링크(Uplink, UL) 동기 획득 또는 UL 데이터 전송을 위해 프리엠블 전송, 임의 접속 응답 수신 과정 등을 포함하며, 단락 G에서 보다 구체적으로 설명한다.
그리고, 상기 5G 네트워크는 상기 자율 주행 차량으로 특정 정보의 전송을 스케쥴링하기 위한 UL grant를 전송한다(S22).
상기 UL Grant 수신은 5G 네트워크로 UL 데이터의 전송을 위해 시간/주파수 자원 스케줄링을 받는 과정을 포함한다.
그리고, 상기 자율 주행 차량은 상기 UL grant에 기초하여 상기 5G 네트워크로 특정 정보를 전송한다(S23).
그리고, 상기 5G 네트워크는 차량의 원격 제어 여부를 결정한다(S24).
그리고, 자율 주행 차량은 5G 네트워크로부터 특정 정보에 대한 응답을 수신하기 위해 물리 하향링크 제어 채널을 통해 DL grant를 수신한다(S25).
그리고, 상기 5G 네트워크는 상기 DL grant에 기초하여 상기 자율 주행 차량으로 원격 제어와 관련된 정보(또는 신호)를 전송한다(S26).
한편, 도 6에서는 자율 주행 차량과 5G 통신의 초기 접속 과정 및 또는 임의 접속 과정 및 하향링크 그랜트 수신 과정이 결합된 예를 S20 내지 S26의 과정을 통해 예시적으로 설명하였지만, 본 발명은 이에 한정되지 않는다.
예를 들어, S20, S22, S23, S24, S24 과정을 통해 초기 접속 과정 및/또는 임의접속 과정을 수행할 수 있다. 또한, 예를 들어 S21, S22, S23, S24, S26 과정을 통해 초기접속 과정 및/또는 임의 접속 과정을 수행할 수 있다. 또한 S23, S24, S25, S26을 통해 AI 동작과 하향링크 그랜트 수신과정이 결합되는 과정을 수행할 수 있다.
또한, 도 5에서는 자율 주행 차량 동작에 대하여 S20 내지 S26을 통해 예시적으로 설명한 것이며, 본 발명은 이에 한정되지 않는다.
예를 들어, 상기 자율 주행 차량 동작은, S20, S21, S22, S25가 S23, S26과 선택적으로 결합되어 동작할 수 있다. 또한 예를 들어, 상기 자율 주행 차량 동작은, S21, S22, S23, S26으로 구성될 수도 있다. 또한 예를 들어, 상기 자율 주행 차량 동작은, S20, S21, S23, S26으로 구성될 수 있다. 또한, 예를 들어, 상기 자율 주행 차량 동작은, S22, S23, S25, S26으로 구성될 수 있다.
도 6 내지 도 9는 5G 통신을 이용한 자율 주행 차량 동작의 일 예를 나타낸다.
먼저 도 6을 참고하면, 자율 주행 모듈을 포함하는 자율 주행 차량은 DL 동기 및 시스템 정보를 획득하기 위해 SSB(synchronization signal block)에 기초하여 5G 네트워크와 초기 접속 절차를 수행한다(S30).
그리고, 상기 자율 주행 차량은 UL 동기 획득 및/또는 UL 전송을 위해 5G 네트워크와 임의 접속 절차를 수행한다(S31).
그리고, 상기 자율 주행 차량은 특정 정보를 전송하기 위해 5G 네트워크로 UL grant를 수신한다(S32).
그리고, 상기 자율 주행 차량은 상기 UL grant에 기초하여 특정 정보를 5G 네트워크로 전송한다(S33).
그리고, 상기 자율 주행 차량은 특정 정보에 대한 응답을 수신하기 위한 DL grant를 5G 네트워크로부터 수신한다(S34).
그리고, 상기 자율 주행 차량은 원격 제어와 관련된 정보(또는 신호)를 DL grant에 기초하여 5G 네트워크로부터 수신한다(S35).
S30에 빔 관리(beam management, BM) 과정이 추가될 수 있으며, S31에 PRACH(physical random access channel) 전송과 관련된 빔 실패 복구(beam failure recovery) 과정이 추가될 수 있으며, S32에 UL grant를 포함하는 PDCCH의 빔 수신 방향과 관련하여 QCL 관계 추가될 수 있으며, S33에 특정 정보를 포함하는 PUCCH (physical uplink control channel)/PUSCH (physical uplink shared channel)의 빔 전송 방향과 관련하여 QCL 관계 추가가 추가될 수 있다. 또한, S34에 DL grant를 포함하는 PDCCH의 빔 수신 방향과 관련하여 QCL 관계 추가될 수 있다.
도 7을 참고하면, 자율 주행 차량은 DL 동기 및 시스템 정보를 획득하기 위해 SSB에 기초하여 5G 네트워크와 초기 접속 절차를 수행한다(S40).
그리고, 상기 자율 주행 차량은 UL 동기 획득 및/또는 UL 전송을 위해 5G 네트워크와 임의 접속 절차를 수행한다(S41).
그리고, 상기 자율 주행 차량은 설정된 그랜트(configured grant)에 기초하여 특정 정보를 5G 네트워크로 전송한다(S42). 상기 5G 네트워크로부터 UL grant를 수행하는 과정 대신, 설정된 그랜드(configured grant)를 과정은 단락 H에서 보다 구체적으로 설명한다.
그리고, 상기 자율 주행 차량은 원격 제어와 관련된 정보(또는 신호를) 상기 설정된 그랜트에 기초하여 5G 네트워크로부터 수신한다(S43).
도 8을 참고하면, 자율 주행 차량은 DL 동기 및 시스템 정보를 획득하기 위해 SSB에 기초하여 5G 네트워크와 초기 접속 절차를 수행한다(S50).
그리고, 상기 자율 주행 차량은 UL 동기 획득 및/또는 UL 전송을 위해 5G 네트워크와 임의 접속 절차를 수행한다(S51).
그리고, 상기 자율 주행 차량은 5G 네트워크로부터 DownlinkPreemption IE를 수신한다(S52).
그리고, 상기 자율 주행 차량은 상기 DownlinkPreemption IE에 기초하여 프리엠션 지시를 포함하는 DCI 포맷 2_1을 5G 네트워크로부터 수신한다(S53).
그리고, 상기 자율 주행 차량은 pre-emption indication에 의해 지시된 자원(PRB 및/또는 OFDM 심볼)에서 eMBB data의 수신을 수행(또는 기대 또는 가정)하지 않는다(S54).
프리엠션 지시(preemption indication) 관련 동작은 단락 J에서 보다 구체적으로 설명한다.
그리고, 상기 자율 주행 차량은 특정 정보를 전송하기 위해 5G 네트워크로 UL grant를 수신한다(S55).
그리고, 상기 자율 주행 차량은 상기 UL grant에 기초하여 특정 정보를 5G 네트워크로 전송한다(S56).
그리고, 상기 자율 주행 차량은 특정 정보에 대한 응답을 수신하기 위한 DL grant를 5G 네트워크로부터 수신한다(S57).
그리고, 상기 자율 주행 차량은 원격제어와 관련된 정보(또는 신호)를 DL grant에 기초하여 5G 네트워크로부터 수신한다(S58).
도 9를 참고하면, 자율 주행 차량은 DL 동기 및 시스템 정보를 획득하기 위해 SSB에 기초하여 5G 네트워크와 초기 접속 절차를 수행한다(S60).
그리고, 상기 자율 주행 차량은 UL 동기 획득 및/또는 UL 전송을 위해 5G 네트워크와 임의 접속 절차를 수행한다(S61).
그리고, 상기 자율 주행 차량은 특정 정보를 전송하기 위해 5G 네트워크로 UL grant를 수신한다(S62).
상기 UL grant는 상기 특정 정보의 전송에 대한 반복 횟수에 대한 정보를 포함하고, 상기 특정 정보는 상기 반복 횟수에 대한 정보에 기초하여 반복하여 전송된다(S63).
그리고, 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.
그리고, 상기 자율 주행 차량은 특정 정보에 대한 응답을 수신하기 위한 DL grant를 5G 네트워크로부터 수신한다(S64).
그리고, 상기 자율 주행 차량은 원격제어와 관련된 정보(또는 신호)를 DL grant에 기초하여 5G 네트워크로부터 수신한다(S65).
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.
본 명세서에서 기술되는 차량은 통신망을 통해 외부 서버에 연결되고, 자율 주행 기술을 이용하여 운전자 개입 없이 미리 설정된 경로를 따라 이동 가능하다. 본 발명의 차량은 동력원으로서 엔진을 구비하는 내연기관 차량, 동력원으로서 엔진과 전기 모터를 구비하는 하이브리드 차량, 동력원으로서 전기 모터를 구비하는 전기 차량 등으로 구현될 수 있다.
이하의 실시 예에서, 사용자는 운전자, 탑승자 또는 사용자 단말기의 소유자로 해석될 수 있다. 사용자 단말기는 사용자가 휴대 가능하고 전화 통화와 다양한 어플리케이션(application)을 실행할 수 있는 이동 단말기 예를 들어, 스마트 폰일 수 있으나 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 사용자 단말기는 이동 단말기, PC(Personal computer), 노트북 컴퓨터 또는 자율 주행 차량 시스템으로 해석될 수 있다.
자율주행 차량에서는 주변 위험 요소들을 실시간 센싱하는 능력에 따라 사고 발생 유형 및 빈도가 크게 달라질 수 있다. 목적지까지의 경로는 날씨, 지형 특성, 교통 혼잡도 등 다양한 원인에 의해 위험 수준이 서로 다른 구간들을 포함할 수 있다. 본 발명은 사용자의 목적지 입력 시 구간별로 필요한 보험을 안내하고 실시간으로 위험구간 모니터링을 통해 보험 안내를 업데이트 한다.
본 발명의 자율 주행 차량, 사용자 단말기 및 서버 중 하나 이상이 인공 지능(Artificial Intelligence) 모듈, 드론(Unmanned Aerial Vehicle, UAV), 로봇, 증강 현실(Augmented Reality, AR) 장치, 가상 현실(virtual reality, VR), 5G 서비스와 관련된 장치 등과 연계 혹은 융복합될 수 있다.
예를 들어, 자율 주행 차량은 차량에 포함된 적어도 하나의 인공지능 모듈, 로봇과 연계되어 동작할 수 있다.
예를 들어, 차량은, 적어도 하나의 로봇(robot)과 상호 작용할 수 있다. 로봇은, 자력으로 주행이 가능한 이동 로봇(Autonomous Mobile Robot, AMR)일 수 있다. 이동 로봇은, 스스로 이동이 가능하여 이동이 자유롭고, 주행 중 장애물 등을 피하기 위한 다수의 센서가 구비되어 장애물을 피해 주행할 수 있다. 이동 로봇은, 비행 장치를 구비하는 비행형 로봇(예를 들면, 드론)일 수 있다. 이동 로봇은, 적어도 하나의 바퀴를 구비하고, 바퀴의 회전을 통해 이동되는 바퀴형 로봇일 수 있다. 이동 로봇은, 적어도 하나의 다리를 구비하고, 다리를 이용해 이동되는 다리식 로봇일 수 있다.
로봇은 차량 사용자의 편의를 보완하는 장치로 기능할 수 있다. 예를 들면, 로봇은, 차량에 적재된 짐을 사용자의 최종 목적지까지 이동하는 기능을 수행할 수 있다. 예를 들면, 로봇은, 차량에서 하차한 사용자에게 최종 목적지까지 길을 안내하는 기능을 수행할 수 있다. 예를 들면, 로봇은, 차량에서 하차한 사용자를 최종 목적지까지 수송하는 기능을 수행할 수 있다.
차량에 포함되는 적어도 하나의 전자 장치는, 통신 장치를 통해, 로봇과 통신을 수행할 수 있다.
차량에 포함되는 적어도 하나의 전자 장치는, 로봇에 차량에 포함되는 적어도 하나의 전자 장치에서 처리한 데이터를 제공할 수 있다. 예를 들면, 차량에 포함되는 적어도 하나의 전자 장치는, 차량 주변의 오브젝트를 지시하는 오브젝트 데이터, 맵 데이터(map data), 차량 상태 데이터, 차량 위치 데이터 및 드라이빙 플랜 데이터(driving plan data) 중 적어도 어느 하나를 로봇에 제공할 수 있다.
차량에 포함되는 적어도 하나의 전자 장치는, 로봇으로부터, 로봇에서 처리된 데이터를 수신할 수 있다. 차량에 포함되는 적어도 하나의 전자 장치는, 로봇에서 생성된 센싱 데이터, 오브젝트 데이터, 로봇 상태 데이터, 로봇 위치 데이터 및 로봇의 이동 플랜 데이터 중 적어도 어느 하나를 수신할 수 있다.
차량에 포함되는 적어도 하나의 전자 장치는, 로봇으로부터 수신된 데이터에 더 기초하여, 제어 신호를 생성할 수 있다. 예를 들면, 차량에 포함되는 적어도 하나의 전자 장치는, 오브젝트 검출 장치에 생성된 오브젝트에 대한 정보와 로봇에 의해 생성된 오브젝트에 대한 정보를 비교하고, 비교 결과에 기초하여, 제어 신호를 생성할 수 있다. 차량에 포함되는 적어도 하나의 전자 장치는, 차량의 이동 경로와 로봇의 이동 경로간의 간섭이 발생되지 않도록, 제어 신호를 생성할 수 있다.
차량에 포함되는 적어도 하나의 전자 장치는, 인공 지능(artificial intelligence, AI)를 구현하는 소프트웨어 모듈 또는 하드웨어 모듈(이하, 인공 지능 모듈)을 포함할 수 있다. 차량에 포함되는 적어도 하나의 전자 장치는, 획득되는 데이터를 인공 지능 모듈에 입력(input)하고, 인공 지능 모듈에서 출력(output)되는 데이터를 이용할 수 있다.
인공 지능 모듈은, 적어도 하나의 인공 신경망(artificial neural network, ANN)을 이용하여, 입력되는 데이터에 대한 기계 학습(machine learning)을 수행할 수 있다. 인공 지능 모듈은, 입력되는 데이터에 대한 기계 학습을 통해, 드라이빙 플랜 데이터를 출력할 수 있다.
차량에 포함되는 적어도 하나의 전자 장치는, 인공 지능 모듈에서 출력되는 데이터에 기초하여, 제어 신호를 생성할 수 있다.
실시예에 따라, 차량에 포함되는 적어도 하나의 전자 장치는, 통신 장치를 통해, 외부 장치로부터, 인공 지능에 의해 처리된 데이터를 수신할 수 있다. 차량에 포함되는 적어도 하나의 전자 장치는, 인공 지능에 의해 처리된 데이터에 기초하여, 제어 신호를 생성할 수 있다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 차량의 제어 블럭도이다.
도 10을 참조하면, 차량은, 사용자 인터페이스 장치(300), 오브젝트 검출 장치(310), 통신 장치(320), 운전 조작 장치(330), 메인 ECU(340), 구동 제어 장치(350), 자율 주행 장치(360), 센싱부(370) 및 위치 데이터 생성 장치(380)를 포함할 수 있다. 오브젝트 검출 장치(310), 통신 장치(320), 운전 조작 장치(330), 메인 ECU(340), 구동 제어 장치(350), 자율 주행 장치(360), 센싱부(370) 및 위치
데이터 생성 장치(380)는 각각이 전기적 신호를 생성하고, 상호간에 전기적 신호를 교환하는 전자 장치로 구현될 수 있다.
사용자 인터페이스 장치(300)는, 차량과 사용자와의 소통을 위한 장치이다. 사용자 인터페이스 장치(300)는, 사용자 입력을 수신하고, 차량에서 생성된 정보를 사용자에게 제공할 수 있다. 차량은, 사용자 인터페이스 장치(300)를 통해, UI(User Interface) 또는 UX(User Experience)를 구현할 수 있다. 사용자 인터페이스 장치(300)는, 입력 장치, 출력 장치 및 사용자 모니터링 장치를 포함할 수 있다.
오브젝트 검출 장치(310)는, 차량 외부의 오브젝트에 대한 정보를 생성할 수 있다. 오브젝트에 대한 정보는, 오브젝트의 존재 유무에 대한 정보, 오브젝트의 위치 정보, 차량과 오브젝트와의 거리 정보, 및 차량과 오브젝트와의 상대 속도 정보 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 오브젝트 검출 장치(310)는, 차량 외부의 오브젝트를 검출할 수 있다. 오브젝트 검출 장치(310)는, 차량 외부의 오브젝트를 검출할 수 있는 적어도 하나의 센서를 포함할 수 있다. 오브젝트 검출 장치(310)는, 카메라, 레이다, 라이다, 초음파 센서 및 적외선 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 오브젝트 검출 장치(310)는, 센서에서 생성되는 센싱 신호에 기초하여 생성된 오브젝트에 대한 데이터를 차량에 포함된 적어도 하나의 전자 장치에 제공할 수 있다.
카메라는 영상을 이용하여 차량 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.
레이다는 전파를 이용하여 차량 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 Keying) 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.
라이다는, 레이저 광을 이용하여, 차량 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 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.
통신 장치(320)는, 차량 외부에 위치하는 디바이스와 신호를 교환할 수 있다. 통신 장치(320)는, 인프라(예를 들면, 서버, 방송국), 타 차량, 단말기 중 적어도 어느 하나와 신호를 교환할 수 있다. 통신 장치(320)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 V2X 기술을 기반으로 외부 디바이스와 신호를 교환할 수 있다. 예를 들어, V2X 기술은 LTE 기반의 사이드링크 통신 및/또는 NR 기반의 사이드링크 통신을 포함할 수 있다. 또한 통신 장치는 5G 네트워크를 기반으로 타 차량, 모바일 기기, 도로 등의 사물과 정보를 교환할 수 있다. V2X와 관련된 내용은 후술한다.
예를 들어, 통신 장치는 IEEE 80211p PHY/MAC 계층 기술과 IEEE 1609 Network/Transport 계층 기술 기반의 DSRC(Dedicated Short Range Communications) 기술 또는 WAVE(Wireless Access in Vehicular Environment), SAEJ2735, SAE J2945 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 59GHz 대역의 주파수를 사용할 수 있고, 3Mbps~27Mbps의 데이터 전송 속도를 가지는 통신 방식일 수 있다. IEEE 80211p 기술은 IEEE 1609 기술과 결합되어 DSRC 기술 (혹은 WAVE 표준)을 지원할 수 있다.
본 발명의 통신 장치는 V2X 기술 또는 DSRC 기술 중 어느 하나만을 이용하여 외부 디바이스와 신호를 교환할 수 있다. 또는, 본 발명의 통신 장치는 V2X 기술 및 DSRC 기술을 하이브리드하여 외부 디바이스와 신호를 교환할 수 있다. V2X 표준은 전기 전자 분야 표 준화 기관인 IEEE(IEEE 80211p, IEEE 1609)와 자동차 엔지니어 모임인 SAE(SAE J2735, SAE J2945 등) 등을 통해 만들어졌으며, 각각 물리 계층, SW 스텍 표준화와 응용계층 표준화를 각각 담당한다. 특히, 메시지 표준과 관련하여, SAE에서는 V2X 통신을 위한 메시지 규격을 정의하기 위한 표준들을 제정하였다.
운전 조작 장치(330)는, 운전을 위한 사용자 입력을 수신하는 장치이다. 메뉴얼 모드인 경우, 차량은, 운전 조작 장치(330)에 의해 제공되는 신호에 기초하여 운행될 수 있다. 운전 조작 장치(330)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.
메인 ECU(340)는, 차량 내에 구비되는 적어도 하나의 전자 장치의 전반적인 동작을 제어할 수 있다.
구동 제어 장치(350)는, 차량내 각종 차량 구동 장치를 전기적으로 제어하는 장치이다. 구동 제어 장치(350)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(350)는, 적어도 하나의 전자적 제어 장치(예를 들면, 제어 ECU(Electronic Control Unit))를 포함한다.
구동 제어 장치(350)는, 자율 주행 장치(360)에서 수신되는 신호에 기초하여, 차량 구동 장치를 제어할 수 있다. 예를 들면, 구동 제어 장치(350)는, 자율 주행 장치(360)에서 수신되는 신호에 기초하여, 파워 트레인, 조향 장치 및 브레이크 장치를 제어할 수 있다.
자율 주행 장치(360)는, 획득된 데이터에 기초하여, 자율 주행을 위한 패스를 생성할 수 있다. 자율 주행 장치(360)는, 생성된 경로를 따라 주행하기 위한 드라이빙 플랜을 생성할 수 있다. 자율 주행 장치(360)는, 드라이빙 플랜에 따른 차량의 움직임을 제어하기 위한 신호를 생성할 수 있다. 자율 주행 장치(360)는, 생성된 신호를 구동 제어 장치(350)에 제공할 수 있다.
자율 주행 장치(360)는, 적어도 하나의 ADAS(Advanced Drive 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: Forward 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 헤드라이트 시스템(AHS: Adaptive Headlight System), 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: Traffic 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(360)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(360)는, 사용자 인터페이스 장치(300)로부터 수신되는 신호에 기초하여, 차량의 모드를 자율 주행 모드에서 수동 주행 모드로 전환하거나 수동 주행 모드에서 자율 주행 모드로 전환할 수 있다.
센싱부(370)는, 차량의 상태를 센싱할 수 있다. 센싱부(370)는, IMU(inertial measurement unit) 센서, 충돌 센서, 휠 센서(wheel sensor), 속도 센서, 경사 센서, 중량 감지 센서, 방향 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(370)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(370)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.
위치 데이터 생성 장치(380)는, 차량의 위치 데이터를 생성할 수 있다. 위치 데이터 생성 장치(380)는, GPS(Global Positioning System) 및 DGPS(Differential Global Positioning System) 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 위치 데이터 생성 장치(380)는, GPS 및 DGPS 중 적어도 어느 하나에서 생성되는 신호에 기초하여 차량의 위치 데이터를 생성할 수 있다. 실시예에 따라, 위치 데이터 생성 장치(380)는, 센싱부(370)의 IMU(Inertial Measurement Unit) 및 오브젝트 검출 장치(310)의 카메라 중 적어도 어느 하나에 기초하여 위치 데이터를 보정할 수 있다. 위치 데이터 생성 장치(380)는, GNSS(Global Navigation Satellite System)로 명명될 수 있다.
차량은, 내부 통신 시스템(55)을 포함할 수 있다. 차량에 포함되는 복수의 전자 장치는 내부 통신 시스템(55)을 매개로 신호를 교환할 수 있다. 신호에는 데이터가 포함될 수 있다. 내부 통신 시스템(55)은, 적어도 하나의 통신 프로토콜(예를 들면, CAN, LIN, FlexRay, MOST, 이더넷)을 이용할 수 있다.
도 11은 다양한 실시예들에 따른 차량의 헤드 램프에 포함되는 센서들을 도시한다.
도 11을 참조하면, 다양한 실시예들에 따른 차량의 헤드 램프들(1101, 1103) 각각은, 적어도 두 개의 카메라(1111, 1113, 1131, 1133), 적어도 하나의 라이다(1121, 1123), 및 적어도 하나의 광원(1141, 1143)을 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 제1 헤드 램프(1101)는 제1 전방 카메라(1111), 제1 측방 카메라(1131), 제1 라이다(1121), 및 적어도 하나의 제1 광원(1141) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 제1 헤드 램프(1101)는 차량의 우측 전면에 장착되는 헤드 램프일 수 있으며, 제1 전방 카메라(1111)는, 차량의 전방을 센싱하도록 배치되고, 제1 측방 카메라(1121)는, 차량의 전방 중 적어도 일부 및 우측 방향을 센싱하도록 배치될 수 있다. 제1 라이다(1131)는 차량의 전방 중 적어도 일부 및 우측 방향을 센싱하도록 배치될 수 있다. 예를 들어, 제1 전방 카메라(1111)는, 차량의 전방 센싱을 위해 제1 헤드 램프(1101)의 내부 공간 영역 중 좌측의 영역에 배치될 수 있다. 제1 측방 카메라(1131)는, 차량의 전방 중 적어도 일부 및 우측 방향 센싱을 위해 제1 헤드 램프(1101)의 내부 공간 영역 중 우측 영역에 배치될 수 있다. 제1 라이다(1121)는, 차량의 전방 중 적어도 일부 및 우측 방향 센싱을 위해 제1 헤드 램프(1101)의 내부 공간 영역 중 우측 영역에 배치될 수 있다. 도 11에서는, 제1 측방 카메라(1121)가 제1 라이다(1131)의 하부에 배치되었으나, 이는 예시일 뿐, 본 개시물의 다양한 실시예들은 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 제1 측방 카메라(1121)는 제1 라이다(1131)의 상부, 하부, 좌측, 또는 우측 중 어느 하나의 방향에 배치될 수 있다. 일실시예에 따르면, 제1 측방 카메라(1121)와 제1 라이다(1131)는 서로 이격되어 배치될 수도 있고, 이격되지 않고 직접적으로 맞닿도록 배치될 수 있다. 적어도 하나의 제1 광원(1141)은 제1 헤드 램프(1101)의 내부 공간 영역 중 중앙 영역에 배치될 수 있다. 이는 예시일 뿐, 본 개시물의 다양한 실시예들은 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 적어도 하나의 제1 광원(1141)은, 제1 헤드 램프(1101)의 내부 공간 영역 중 제1 전방 카메라(1111)에 인접한 좌측 영역에 배치되거나, 제1 측방 카메라(1131)에 인접한 우측 영역에 배치될 수 있다. 적어도 하나의 제1 광원(1141)은 복수 개일 수 있다. 예를 들어, 제1 헤드 램프(1101)는 복수의 광원들을 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 제2 헤드 램프(1103)는 제2 전방 카메라(1113), 제2 측방 카메라(1133), 및 제2 라이다(1123) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 제2 헤드 램프(1103)는 차량의 좌측 전면에 장착되는 헤드 램프일 수 있으며, 제2 전방 카메라(1113)는, 차량의 전방을 센싱하도록 배치되고, 제2 측방 카메라(1123)는, 차량의 전방 중 적어도 일부 및 좌측 방향을 센싱하도록 배치될 수 있다. 제2 라이다(1133)는 차량의 전방 중 적어도 일부 및 우측 방향을 센싱하도록 배치될 수 있다. 예를 들어, 제2 전방 카메라(1113)는, 차량의 전방 센싱을 위해 제2 헤드 램프(1103)의 내부 공간 영역 중 우측의 영역에 배치될 수 있다. 제2 측방 카메라(1133)는, 차량의 전방 중 적어도 일부 및 좌측 방향 센싱을 위해 제2 헤드 램프(1103)의 내부 공간 영역 중 좌측 영역에 배치될 수 있다. 제2 라이다(1123)는, 차량의 전방 중 적어도 일부 및 좌측 방향 센싱을 위해 제2 헤드 램프(1103)의 내부 공간 영역 중 우측 영역에 배치될 수 있다. 도 11에서는, 제2 측방 카메라(1123)가 제2 라이다(1133)의 하부에 배치되었으나, 이는 예시일 뿐, 본 개시물의 다양한 실시예들은 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 제2 측방 카메라(1123)는 제2 라이다(1133)의 상부, 하부, 좌측, 또는 우측 중 어느 하나의 방향에 배치될 수 있다. 일실시예에 따르면, 제2 측방 카메라(1123)와 제2 라이다(1133)는 서로 이격되어 배치될 수도 있고, 이격되지 않고 직접적으로 맞닿도록 배치될 수 있다. 적어도 하나의 제2 광원(1143)은 제2 헤드 램프(1103)의 내부 공간 영역 중 중앙 영역에 배치될 수 있다. 이는 예시일 뿐, 본 개시물의 다양한 실시예들은 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 적어도 하나의 제2 광원(1143)은, 제2 헤드 램프(1103)의 내부 공간 영역 중 제2 전방 카메라(1113)에 인접한 좌측 영역에 배치되거나, 제2 측방 카메라(1133)에 인접한 우측 영역에 배치될 수 있다. 적어도 하나의 제2 광원(1143)은 복수 개일 수 있다. 예를 들어, 제2 헤드 램프(1103)는 복수의 광원들을 포함할 수 있다.
도 12는 다양한 실시예들에 따른 헤드 램프 내 센서들의 FOV(field of view)를 도시한다. 도 12의 차량에 장착된 헤드 램프들은, 도 11에 도시된 헤드 램프들(1101, 1103)일 수 있다.
도 12를 참조하면, 차량은 제1 헤드 램프(1101)에 포함된 제1 전방 카메라(1111)와 제2 헤드 램프(1103)에 포함된 제2 전방 카메라(1113)를 이용하여 전방에 위치한 오브젝트를 센싱할 수 있다. 제1 전방 카메라(1111), 및 제2 전방 카메라(1113) 각각의 시야각(field of view)은, 예를 들어, 약 40도일 수 있다.
차량은 제1 헤드 램프(1101)에 포함된 제1 측방 카메라(1131)와 제2 헤드 램프(1103)에 포함된 제2 측방 카메라(1133)를 이용하여 전방 및/또는 측방에 위치한 오브젝트를 센싱할 수 있다. 제1 측방 카메라(1131), 및 제2 측방 카메라(1133) 각각의 시야각(field of view)은, 예를 들어, 약 140도일 수 있다.
차량은 제1 헤드 램프(1101)에 포함된 제1 라이다(1121)와 제2 헤드 램프(1103)에 포함된 제2 라이다(1123)를 이용하여 전방 및/또는 측방에 위치한 오브젝트를 센싱할 수 있다. 제1 라이다(1121), 및 제2 라이다(1123) 각각의 시야각(field of view)은, 예를 들어, 약 120도일 수 있다.
상술한 시야각들은 예시일 뿐, 본 개시물의 다양한 실시예들은 이에 한정되지 않을 것이다. 예를 들어, 제1 헤드 램프(1101), 및 제2 헤드 램프(1103)에 포함된 센서들(1111, 1131, 1121, 1123, 1131, 1133)의 시야각은 설계자에 의해 다른 각도로 설정될 수 있다.
또한, 상술한 도 11, 및 도 12와 후술되는 실시예들에서는, 차량의 전면에 위치한 두 개의 헤드 램프(1101, 1103)들 각각에 하나의 라이다가 포함된 경우를 가정하여 설명하나, 본 개시물의 다양한 실시예들은 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 본 개시물의 다양한 실시예들은, 헤드 램프(1101, 1103)들 각각에 복수의 라이다들이 포함된 경우에도 동일한 방식으로 적용될 수 있으며, 차량의 후면에 위치한 헤드 램프(1101, 1103)들 각각에 적어도 하나의 라이다가 포함된 경우에도 동일한 방식으로 적용될 수 있다.
도 13은 다양한 실시예들에 따른 자율 주행 장치(1300)의 블럭도이다. 도 13의 자율 주행 장치는, 상술한 차량에 포함되는 전자 장치의 적어도 일부일 수 있다. 도 13에 도시된 자율 주행 장치(1300)의 구성은 일 실시 예로, 각각의 구성 요소는 하나의 칩, 부품 또는 전자 회로로 구성되거나, 칩, 부품 또는 전자 회로의 결합으로 구성될 수 있다. 다른 실시 예에 따라, 도 13에 도시된 구성 요소들 중 일부는 복수 개의 구성 요소로 분리되어 서로 다른 칩 또는 부품 또는 전자 회로로 구성될 수 있으며, 일부 구성 요소들은 결합되어 하나의 칩, 부품 또는 전자 회로로 구성될 수도 있다. 다른 실시 예에 따라, 도 13에 도시된 구성요소들 중 일부가 생략되거나, 도 13에 도시되지 않은 다른 구성 요소가 추가될 수 있다. 일실시예에 따르면, 도 13에 도시된 구성요소들 중 일부 구성 요소는, 자율 주행 장치(1300)에 포함되지 않고 차량에 포함됨으로써, 자율 주행 장치(1300)에 포함된 적어도 하나의 다른 구성 요소와 전기적으로 연결될 수 있다. 일실시예에 따르면, 도 13에 도시된 구성 요소들 중 적어도 일부 구성 요소는, 도 10의 차량에 포함되는 장치일 수 있다.
이하에서, 자율 주행 장치(1300)에 포함된 구성 요소들 중 적어도 일부 구성 요소의 동작은, 도 14 내지 도 17b를 참조하여 설명할 것이다. 도 14는 다양한 실시예들에 따른 라이다 센서의 빔 방출을 나타내는 예시도이다. 도 15는 다양한 실시예들에 따른 복수의 라이다들이 정밀 탐지 모드로 동작하는 예시도이고, 도 16은 다양한 실시예들에 따른 복수의 라이다들이 고속 탐지 모드로 동작하는 예시도이다. 도 17a는 다양한 실시예들에 따라 서로 다른 스캔 범위를 갖는 복수의 라이다들이 고속 탐지 모드로 동작하는 예시도이고, 도 17b는 다양한 실시예들에 따른 복수의 라이다들의 스캔 범위를 나타내는 예시도이다.
도 13을 참조하면, 자율 주행 장치(1300)는 프로세서(1310), 제1 라이다(1320), 제2 라이다(1330), 메모리(1340), 통신 트랜시버(1344), 및 GPS 수신기(1350)를 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(1310)는 차량의 자율 주행에 필요한 전반적인 제어 동작을 수행할 수 있다. 프로세서(1310)는 도 10의 자율 주행 장치(360)를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 프로세서(1310)는 주변 환경 정보에 기초하여, 자율 주행을 위한 복수의 탐지 모드들 중 하나의 탐지 모드를 선택하고, 선택된 탐지 모드를 기반으로 제1 라이다(1320), 및 제2 라이다(1330)의 동작을 제어할 수 있다. 복수의 탐지 모드들은, 제1 라이다(1320) 및 제2 라이다(1330)가 동일한 시간 구간 동안에 스캔을 수행하는 정밀 탐지 모드, 제1 라이다(1320) 및 제2 라이다(1330)가 서로 다른 시간 구간 동안에 스캐닝을 수행하는 고속 탐지 모드 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 주변 환경 정보는, 차량 내 적어도 하나의 센서로부터 획득되는 정보, 맵 데이터, GPS 정보, 또는 V2X를 통해 획득되는 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 차량 내 적어도 하나의 센서로부터 획득되는 정보는, 예를 들어, 카메라, 레이더, 또는 라이다 중 적어도 하나로부터 획득되는 오브젝트에 대한 정보를 포함할 수 있다. 맵 데이터는, 예를 들어, 메모리(1340)로부터 획득되는 고정밀 맵(high definition MAP) 데이터를 포함할 수 있다. GPS 정보는, GPS 수신기(1350)로부터 획득되는 차량 및/또는 자율 주행 장치(1300)의 위치 정보를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 프로세서(1310)는 복수의 탐지 모드들 중 어느 하나의 탐지 모드로 동작하는 중에, 주변 환경 정보에 기초하여 탐지 모드의 전환이 필요함을 감지할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(1310)는 주변 환경 정보를 기반으로, 탐지 모드 전환을 위한 지정된 조건이 만족되는지 여부를 결정할 수 있다. 프로세서(1310)는 탐지 모드 전환을 위한 지정된 조건이 만족되는 경우, 제1 라이다(1320), 또는 제2 라이다(1330) 중 적어도 하나의 페이즈가 조절되도록 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(1310)는 제1 라이다(1322), 또는 제2 라이다(1332) 중 적어도 하나로, 페이즈 조절 요청 신호를 전송할 수 있다. 페이즈 조절 요청 신호는, 라이다의 광이 조사되는 방향, 또는 각도에 대한 정보를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 프로세서(1310)는 탐지 모드를 전환하는 동안에, 적어도 하나의 라이다의 페이즈가 유지되도록 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(1310)는 탐지 모드 전환을 위해 적어도 하나의 다른 라이다의 페이즈가 조절(또는 변경)되는 동안에, 적어도 하나의 라이다의 페이즈는 유지되도록 제어할 수 있다. 프로세서(1310)는 탐지 모드 전환이 시작되는 시점부터 탐지 모드 전환이 완료될 때까지 적어도 하나의 라이다의 페이즈가 유지되도록 제어함으로써, 자율 주행을 안전하게 수행할 수 있다. 여기서, 라이다의 페이즈 유지는, 라이다의 기준 방향을 유지하는 것을 의미하고, 라이다의 페이즈 조절(또는 변경)은, 라이다의 기준 방향을 변경하는 것을 의미할 수 있다. 기준 방향은, 라이다의 레이저 빔이 방출되는 방향일 수 있다.
일실시예에 따르면, 프로세서(1310)는 차량의 각 방향에 대한 센싱 중요도를 결정하고, 센싱 중요도가 가장 높은 방향에 대응되는 적어도 하나의 라이다를 식별할 수 있다. 프로세서(1310)는 식별된 적어도 하나의 라이다를, 페이즈가 유지될 라이다로 결정할 수 있다. 프로세서(1310)는 도로의 형태, 주행 경로 상의 방향 회전 정보, 또는 도로의 커브 정보 중 적어도 하나를 기반으로, 차량의 각 방향에 대한 센싱 중요도를 결정할 수 있다. 프로세서(1310)는 차량에 구비된 라이다들 각각의 배치 위치(또는 설치 위치) 및/또는 스캔 범위를 기반으로, 각 라이다의 센싱 방향을 식별할 수 있다. 프로세서(1310)는 각 라이다의 센싱 방향을 기반으로, 센싱 중요도가 가장 높은 방향에 대응되는 적어도 하나의 라이다를 식별할 수 있다.
일실시예에 따르면, 프로세서(1310)는 탐지 모드를 전환할 위치를 결정하고, 결정된 위치에서 탐지 모드를 전환할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(1310)는 도로 형태, 또는 혼잡도(또는 혼잡 레벨) 중 적어도 하나에 기반하여 위험도가 낮은 차선, 및/또는 영역을 결정할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 제1 라이다(1320), 및 제2 라이다(1330) 각각은, 프로세서(1310)의 제어에 따라 전방, 측방, 또는 후방 중 적어도 하나의 방향으로 레이저 빔을 방출하여, 오브젝트까지의 거리, 방향, 속도, 온도, 물질 분포 및 농도 특성을 감지할 수 있다. 일실시예에 따르면, 제1 라이다(1320), 및 제2 라이다(1330)는 제어 신호에 따라 레이저 빔이 방출되는 방향을 조절할 수 있다. 일실시예에 따르면, 제1 라이다(1320) 및 제2 라이다(1330)는, 도 11의 제1 라이다(1121) 및 제2 라이다(1123) 각각에 대응될 수 있다.
일실시예에 따르면, 제1 라이다(1320), 및 제2 라이다(1330) 각각은 도 14에 도시된 바와 같이, 원통형으로 구성되며, 지정된 주기에 따라 지정된 방향으로 360도 회전(1440)하면서 레이저 빔을 방출(1430)하는 기계식 라이다 센서를 포함할 수 있다. 제1 라이다(1320), 및 제2 라이다(1330)의 형태는 예시적인 것으로서, 본 개시물의 다양한 실시예들은 이에 한정되지 않는다. 제1 라이다(1320), 및 제2 라이다(1330) 각각은 360도 회전을 위한 회전 모터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 제1 라이다(1320), 및 제2 라이다(1330) 각각은 적어도 일부분이 개방된 외부 기구물인 하우징(1420)에 의해 둘러싸인 형태로 배치될 수 있다. 이때, 제1 라이다(1320), 및 제2 라이다(1330) 각각은 외부 기구물(1420)에 의해 차폐되지 않은 개방된 방향으로 레이저 빔을 방출할 수 있다. 제1 라이다(1320), 및 제2 라이다(1330) 각각의 스캔 범위, 및/또는 스캔 구간은, 외부 기구물의 형태, 외부 기구물의 개방된 방향, 또는 외부 기구물의 개방된 각도 중 적어도 하나를 기반으로 결정될 수 있다.
일실시예에 따르면, 제1 라이다(1320), 및 제2 라이다(1330)는 지정된 기준방향으로 레이저 빔을 방출할 수 있으며, 기준 방향은 회전 모터에 의해 360도 회전될 수 있다. 제1 라이다(1320), 및 제2 라이다(1330) 각각은 기준 방향이 외부 기구물(1420)에 의해 개방된 방향에 해당하는 동안에는 레이저 빔을 방출할 수 있으며, 기준 방향이 외부 기구물(1420)에 의해 차폐된 방향에 해당하는 동안에는 레이저 빔을 방출하지 않을 수 있다.
일실시예에 따르면, 제1 라이다(1320), 및 제2 라이다(1330) 각각의 기준 방향은, 제1 라이다(1320), 및 제2 라이다(1330)의 스캔 범위, 스캔 방향(또는 회전 방향), 및/또는 탐지 모드에 기초하여 결정될 수 있다. 제1 라이다(1320), 및 제2 라이다(1330) 각각의 스캔 범위는, 외부 기구물에 의해 레이저 빔을 방출할 수 있도록 개방된 방향에 기초하여 결정될 수 있다.
일실시예에 따르면, 제1 라이다(1320) 및 제2 라이다(1330) 각각이, 외부 기구물에 의해 동일한 방향이 개방되어 서로 동일한 스캔 범위를 가지는 경우, 정밀 탐지 모드 동안에 제1 라이다(1320) 및 제2 라이다(1330)의 기준 방향은 서로 동일하게 설정될 수 있다. 예를 들어, 서로 동일한 스캔 범위를 갖는 제1 라이다(1320) 및 제2 라이다(1330)는 정밀 탐지 모드 동안에, 도 15에 도시된 바와 같이, 기준 방향(1511, 1513)이 동일하게 설정됨으로써, 서로 동일한 시간에 동일한 방향으로 레이저 빔을 방출할 수 있다. 두 라이다(1320, 1330)의 기준 방향이 동일한 방향으로 설정된 상태를, 두 라이다(1320, 1330)의 페이즈가 동일한 상태로 칭할 수 있다. 제1 라이다(1320) 및 제2 라이다(1330)는 제1 스캔 구간(1530) 동안에 회전하면서 레이저 빔을 방출하여, 해당 방향의 오브젝트에 대한 스캐닝을 수행할 수 있다. 제1 라이다(1320) 및 제2 라이다(1330)는 비스캔 구간(1531) 동안에는 레이저 빔을 방출하지 않고, 회전 동작만을 수행할 수 있다. 제1 라이다(1320) 및 제2 라이다(1330)는 제2 스캔 구간(1532) 동안에 회전하면서 레이저 빔을 방출하여, 해당 방향의 오브젝트에 대한 스캐닝을 수행할 수 있다. 제1 스캔 구간(1530) 및 제2 스캔 구간(1532)은, 제1 라이다(1320) 및 제2 라이다(1330)의 기준 방향이 외부 기구물에 의해 개방된 방향을 향하는 시간 구간에 대응될 수 있다. 비스캔 구간(1531)은, 제1 라이다(1320) 및 제2 라이다(1330)의 기준 방향이 외부 기구물에 의해 차폐된 방향을 향하는 시간 구간에 대응될 수 있다. 제1 라이다(1320)와 제2 라이다(1330)가 동일한 페이즈에 기초하여 동일한 스캔 구간 동안에 스캔을 수행함으로써, 2배의 해상도로 오브젝트를 검출할 수 있는 효과를 얻을 수 있다. 예를 들어, 제1 라이다(1320)와 제2 라이다(1330) 각각이 32개의 레이저 및 32개의 수신 소자를 갖는 경우, 64개의 레이저 및 64개의 수신 소자를 갖는 라이다를 이용하여 오브젝트를 검출한 것과 같은 효과를 얻을 수 있다. 이는, 다양한 오브젝트들이 존재하는 복잡한 도심 환경에 적합할 수 있다.
일실시예에 따르면, 제1 라이다(1320) 및 제2 라이다(1330) 각각이, 외부 기구물에 의해 동일한 방향이 개방되어 서로 동일한 스캔 범위를 가지는 경우, 고속 탐지 모드 동안에 제1 라이다(1320) 및 제2 라이다(1330)의 기준 방향은 서로 다르게 설정될 수 있다. 예를 들어, 서로 동일한 스캔 범위를 갖는 제1 라이다(1320) 및 제2 라이다(1330)는 고속 탐지 모드 동안에, 도 16에 도시된 바와 같이, 기준 방향(1615, 1617)이 서로 반대되도록 설정됨으로써, 서로 다른 시간 구간에 개방된 방향으로 레이저 빔을 방출할 수 있다. 두 라이다(1320, 1330)의 기준 방향이 서로 다른 방향으로 설정된 상태를, 두 라이다(1320, 1330)의 페이즈가 상이한 상태로 칭할 수 있다. 제1 라이다(1320)의 기준 방향이 A°로 설정된 경우, 제2 라이다(1320)의 기준 방향은 A+180°로 설정될 수 있다. 여기서, 제1 라이다(1320)와 제2 라이다(1320)의 기준 방향의 각도 차이는 이해를 돕기 위한 예시일 뿐, 본 개시물의 다양한 실시예들은 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 제1 라이다(1320)와 제2 라이다(1320)의 기준 방향의 각도 차이는 다양한 값으로 설정될 수 있다.
일실시예에 따르면, 제1 라이다(1320)는 제1 스캔 구간(1641) 및 제3 스캔 구간(1643) 동안에 회전하면서 개방된 방향을 향하는 기준 방향으로 레이저 빔을 방출하여 해당 방향의 오브젝트에 대한 스캐닝을 수행할 수 있다. 제1 라이다(1320)가 스캐닝을 수행하는 동안에, 제2 라이다(1330)의 기준 방향은 외부 기구물에 의해 차폐된 방향을 향할 수 있다. 제2 라이다(1330)는 제1 스캔 구간(1641) 및 제3 스캔 구간(1643) 동안에 스캐닝을 수행하지 않고, 회전 동작을 수행할 수 있다. 제2 라이다(1330)는 제2 스캔 구간(1642) 동안에 회전하면서 개방된 방향으로 레이저 빔을 방출하여 해당 방향의 오브젝트에 대한 스캐닝을 수행할 수 있다. 제2 라이다(1330)가 스캐닝을 수행하는 동안에, 제1 라이다(1320)의 기준 방향은 외부 기구물에 의해 차폐된 방향을 향할 수 있다. 제1 라이다(1330)는 제2 스캔 구간(1642) 동안에 스캐닝을 수행하지 않고, 회전 동작을 수행할 수 있다. 비스캔 구간(1642, 1644) 동안에 제1 라이다(1320) 및 제2 라이다(1330) 각각의 기준 방향이 외부 기구물에 의해 차폐된 방향을 향하므로, 제1 라이다(1320) 및 제2 라이다(1330)는 비스캔 구간(1642) 동안에 스캐닝을 수행하지 않고, 회전 동작을 수행할 수 있다. 제1 스캔 구간(1641) 및 제3 스캔 구간(1643) 각각은, 제1 라이다(1320)의 기준 방향이 외부 기구물에 의해 개방된 방향을 향하는 시간 구간에 대응될 수 있다. 제2 스캔 구간(1642)은, 제2 라이다(1330)의 기준 방향이 외부 기구물에 의해 개방된 방향을 향하는 시간 구간에 대응될 수 있다. 제1 라이다(1320)와 제2 라이다(1330)가 서로 다른 페이즈에 기초하여 서로 다른 스캔 구간 동안에 스캔을 수행함으로써, 2배의 검출 주기 동안에 오브젝트를 검출할 수 있는 효과를 얻을 수 있다. 예를 들어, 제1 라이다(1320)와 제2 라이다(1330) 각각이 20Hz로 회전할 경우, 40Hz로 오브젝트를 검출하는 것과 같은 효과를 얻을 수 있다. 이는, 고속도로와 같이, 짧은 시간 내에 주변 오브젝트를 빠르게 검출해야 하는 환경에 적합할 수 있다.
일실시예에 따르면, 제1 라이다(1320) 및 제2 라이다(1330) 각각이, 외부 기구물에 의해 서로 다른 방향이 개방되어 서로 다른 스캔 범위를 가지는 경우, 정밀 탐지 모드 동안에 제1 라이다(1320) 및 제2 라이다(1330)의 기준 방향은 서로 다르게 설정될 수 있다. 예를 들어, 도 17b와 같이 서로 다른 스캔 범위(1712, 1722)를 갖고 동일한 스캔 방향(1714, 1716)을 갖는 제1 라이다(1320) 및 제2 라이다(1330)는 정밀 탐지 모드 동안에, 도 17a에 도시된 바와 같이, 기준 방향(1710, 1720)이 서로 다른 방향을 향하도록 설정됨으로써, 동일한 시간 구간에 서로 다른 방향으로 레이저 빔을 방출할 수 있다. 제1 라이다(1320)의 기준 방향이 360-A°로 설정된 경우, 제2 라이다(1320)의 기준 방향은 A°로 설정될 수 있다. 여기서, 제1 라이다(1320)와 제2 라이다(1320)의 기준 방향의 각도 차이는 이해를 돕기 위한 예시일 뿐, 본 개시물의 다양한 실시예들은 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 제1 라이다(1320)와 제2 라이다(1320)의 기준 방향의 각도 차이는 다양한 값으로 설정될 수 있다.
일실시예에 따르면, 제1 라이다(1320) 및 제2 라이다(1330) 각각이, 외부 기구물에 의해 서로 다른 방향이 개방되어 서로 다른 스캔 범위를 가지는 경우, 고속 탐지 모드 동안에 제1 라이다(1320) 및 제2 라이다(1330)의 기준 방향은 서로 다른 방향으로 설정될 수 있다. 예를 들어, 서로 다른 스캔 범위를 갖는 제1 라이다(1320) 및 제2 라이다(1330)는 고속 탐지 모드 동안에, 기준 방향이 서로 반대되는 방향을 향하도록 설정됨으로써, 서로 다른 시간 동안에 레이저 빔을 방출할 수 있다. 예를 들어, 제1 라이다(1320)의 기준 방향이 360-A°로 설정된 경우, 제2 라이다(1320)의 기준 방향은 180-A°로 설정될 수 있다. 여기서, 제1 라이다(1320)와 제2 라이다(1320)의 기준 방향의 각도 차이는 이해를 돕기 위한 예시일 뿐, 본 개시물의 다양한 실시예들은 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 제1 라이다(1320)와 제2 라이다(1320)의 기준 방향의 각도 차이는 다양한 값으로 설정될 수 있다.
일실시예에 따르면, 제1 라이다(1320) 및 제2 라이다(1330)는, 차량 내 배치 위치, 및/또는 센싱 방향만 상이할 뿐, 동일한 방식으로 동작할 수 있다
다양하 실시예들에 따르면, 메모리(1340)는 자율 주행 장치의 동작에 필요한 각종 데이터 및/또는 정보를 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 고정밀 맵 데이터(1342)를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 메모리(1340)는 각 라이다의 설치 위치, 스캔 방향, 스캔 범위, 스캔 주기, 또는 기준 방향 중 적어도 하나의 정보를 저장할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 통신 트랜시버(1344)는 V2X 기술을 기반으로, 적어도 하나의 외부 디바이스와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 트랜시버(1344)는 도 10의 통신 장치(320)일 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, GPS 수신기(1350)는 주기적으로, 또는 프로세서(1310)의 요청에 따라 차량 및/또는 자율 주행 장치(1300)의 위치 정보를 획득할 수 있다. 일실시예에 따르면, GPS 수신기(1350)는 자율 주행 장치(1300)에 포함되는 적어도 하나의 구성 요소(예: 제1 라이다(1320), 제2 라이다(1330))로 PPS(pulse per second) 신호를 제공할 수 있다.
상술한 도 13에서는, 차량에 두 개의 라이다(1320, 1330)가 포함된 경우를 예로 들어 설명하였으나, 본 개시물의 다양한 실시예들은 이에 한정되지 않을 것이다. 예를 들어, 본 개시물의 다양한 실시예들은 차량에 셋 이상의 라이다들이 포함되는 경우에도 동일하게 적용될 수 있다.
상술한 도 13에서는, 하나의 헤드 램프에 하나의 라이다가 포함된 경우를 예로 들어 설명하였으나, 본 개시물의 다양한 실시예들은 이에 한정되지 않을 것이다. 예를 들어, 본 개시물의 다양한 실시예들은 하나의 헤드 램프에 둘 이상의 라이다들이 포함되는 경우에도 동일하게 적용될 수 있다.
상술한 바와 같이, 도 13에서, 프로세서(1310) 이외에 적어도 하나의 구성 요소가, 전자 장치(1300)에 포함되지 않고 차량에 포함될 수 있다. 적어도 하나의 구성 요소는, 라이다들(1320, 1330), GPS 수신기(1350), 메모리(1340), 통신 트랜시버(1344), 또는 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 프로세서(1310)는 인터페이스(미도시)를 통해 적어도 하나의 구성요소와 통신할 수 있다. 인터페이스는 적어도 하나의 구성 요소와 통신하는 적어도 하나의 지정된 프로토콜을 지원할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 자율 주행 장치(1300)는, 프로세서(1310), 상기 프로세서(1310), 및 적어도 하나의 구성 요소와 전기적으로 연결된 인터페이스를 포함하며, 상기 프로세서(1310)는, 상기 인터페이스를 통해 상기 적어도 하나의 구성 요소로부터 획득되는 정보에 기반하여, 상기 복수의 라이다들(1320, 1330)에 대한 탐지 모드의 전환이 필요함을 결정하고, 상기 복수의 라이다들(1320, 1330) 각각에 대응되는 센싱 방향에 기반하여, 상기 복수의 라이다들 중에서 페이즈(phase)를 유지할 적어도 하나의 라이다를 결정하고, 상기 결정된 적어도 하나의 라이다의 페이즈를 유지하면서, 상기 복수의 라이다들(1320, 1330) 중 적어도 하나의 다른 라이다의 페이즈를 변경하여 상기 탐지 모드를 전환하며, 상기 적어도 하나의 구성 요소로부터 획득되는 정보는, 적어도 하나의 센서에 의해 획득되는 정보, 트랜시버로부터 획득되는 정보, 맵 데이터, 또는 위치 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 탐지 모드는, 상기 복수의 라이다들 중(1320, 1330) 적어도 두 개의 라이다가 동일한 시간 구간 동안에 스캐닝을 수행하는 정밀 탐지 모드, 또는 상기 복수의 라이다들(1320, 1330) 중 적어도 두 개의 라이다가 서로 다른 시간 구간 동안에 스캐닝을 수행하는 고속 탐지 모드 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 복수의 라이다들(1320, 1330) 각각은, 지정된 주기에 따라 지정된 방향으로 회전하면서 지정된 범위에 대한 스캐닝을 수행하며, 상기 프로세서는, 상기 적어도 하나의 라이다의 기준 방향을 유지하여 상기 적어도 하나의 라이다의 페이즈를 유지하면서, 상기 적어도 하나의 다른 라이다의 기준 방향을 변경하여 상기 적어도 하나의 다른 라이다의 페이즈를 변경하며, 상기 기준 방향은, 스캐닝을 위해 레이저 빔이 방출되는 방향일 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 센서에 의해 획득되는 정보는, 도로의 형태, 도로의 종류, 혼잡도, 속도, 추적 오브젝트의 수, 추적 오브젝트에 대한 거리, 또는 센싱 정확도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 프로세서(1310)는, 상기 트랜시버(1344)로부터 획득되는 정보, 상기 맵 데이터, 또는 상기 위치 정보 중 적어도 하나를 기반으로, 상기 도로의 형태, 또는 상기 도로의 종류 중 적어도 하나에 대한 정보를 획득하고, 상기 획득된 정보에 기반하여, 주행 경로 상의 도로의 형태 또는 주행 경로 상의 도로의 종류 중 적어도 하나의 변화가 감지될 시, 상기 탐지 모드의 전환이 필요함을 결정할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 프로세서(1310)는, 상기 적어도 하나의 센서에 의해 획득되는 정보에 기반하여, 이동성이 있는 오브젝트들의 수를 결정하고, 상기 결정된 오브젝트들의 수에 기반하여 혼잡도를 결정하고, 이전 시점에 결정된 혼잡도와 현재 시점에 결정된 혼잡도의 차이에 기초하여, 상기 탐지 모드의 전환이 필요함을 결정할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 센서는, 카메라, 레이더, 또는 라이다 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 프로세서(1310)는, 상기 적어도 하나의 센서에 의해 획득되는 정보에 기반하여, 적어도 하나의 오브젝트에 대한 거리를 결정하고, 상기 결정된 거리가 지정된 거리 조건을 만족하는 경우, 상기 탐지 모드의 전환이 필요함을 결정할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 프로세서(1310)는, 상기 트랜시버(1344)로부터 획득되는 정보, 상기 맵 데이터, 또는 상기 위치 정보 중 적어도 하나를 기반으로 속도 변화 정보, 및 변화된 속도에 대한 지속 시간 정보를 획득하고, 상기 속도 변화 정보 및 지속 시간 정보가 지정된 속도 조건을 만족하는 경우, 상기 탐지 모드의 전환이 필요함을 결정할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 프로세서(1310)는, 카메라 센서로부터 센싱 정확도를 획득하고, 상기 센싱 정확도가 지정된 레벨을 만족하는 경우, 상기 탐지 모드의 전환이 필요함을 결정할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 프로세서(1310)는, 상기 복수의 라이다들(1320, 1330)의 배치 위치를 기반으로 상기 복수의 라이다들(1320, 1330) 각각의 센싱 방향을 결정하고, 주행 경로 내 도로의 형태 정보, 주행 경로에 따른 방향 회전 정보, 또는 주행 경로 내 도로의 커브 정보 중 적어도 하나를 기반으로, 상기 복수의 라이다들(1320, 1330) 각각에 대응되는 센싱 방향의 중요도를 결정하고, 상기 복수의 라이다들(1320, 1330) 중에서 중요도가 가장 높은 센싱 방향에 대응하는 라이다를 상기 페이즈를 유지할 적어도 하나의 라이다로 결정할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 복수의 라이다들(1320, 1330) 각각의 센싱 방향은, 상기 복수의 라이다들(1320, 1330) 각각을 둘러싼 외부 기구물의 형태, 상기 외부 기구물의 개방된 방향, 또는 상기 외부 기구물의 개방된 각도 중 적어도 하나에 더 기반하여 결정될 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 프로세서(1310)는, 상기 주행 경로 내 도로의 형태 정보, 혼잡도, 신호 대기 영역, 또는 차량의 속도가 임계 속도 이하인 영역 중 적어도 하나를 기반으로 모드 전환 위치를 결정하고, 상기 결정된 모드 전환 위치에서 상기 적어도 하나의 라이다의 페이즈를 유지하면서, 상기 복수의 라이다들(1320, 1330) 중 적어도 하나의 다른 라이다의 페이즈를 변경할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 프로세서(1310)는, 상기 주행 경로 내 도로의 형태 정보, 또는 상기 혼잡도 중 적어도 하나를 기반으로, 복수의 차선들 중 하나의 차선을 선택하고, 상기 선택된 차선을 모드 전환 위치로 결정할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 트랜시버(1344)는, V2X, 또는 5G 통신 방식 중 적어도 하나를 지원할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 프로세서(1310)는, 상기 적어도 하나의 다른 라이다의 페이즈를 조절하는 동안에 상기 자율 주행 장치가 장착된 차량의 속도를 제어할 수 있다.
도 18은 다양한 실시예들에 따른 자율 주행 장치에서 복수의 라이다들에 대한 탐지 모드를 전환하는 흐름도이다. 이하 실시예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다. 도 10에서 점선으로 표시된 동작은 실시예에 따라 생략될 수 있다. 여기에서, 자율 주행 장치는 도 13의 자율 주행 장치(1300)일 수 있다. 이하에서 도 18의 적어도 일부 동작은, 도 19a 및 도 19b를 참조하여 설명할 것이다. 도 19a는 다양한 실시예들에 따른 복수의 라이다들의 모드를 전환하는 예시도이고, 도 19b는 다양한 실시예들에 따른 복수의 라이다들의 모드 전환 시점을 나타내는 예시도이다.
도 18을 참조하면, 다양한 실시예들에 따른 자율 주행 장치(1300)는 동작 1802에서, 복수의 라이다들에 대한 탐지 모드 전환을 결정할 수 있다. 일실시예에 따르면, 자율 주행 장치(1300)의 프로세서(1310)는 주변 환경 정보에 기초하여 탐지 모드의 전환이 필요함을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(1310)는 제1 라이다(1320) 및 제2 라이다(1330)를 이용하여 정밀 탐지 모드로 동작하는 동안에, 주변 환경 정보를 기반으로, 고속 탐지 모드로의 전환이 필요함을 결정할 수 있다. 다른 예로, 프로세서(1310)는 제1 라이다(1320) 및 제2 라이다(1330)를 이용하여 고속 탐지 모드로 동작하는 동안에, 주변 환경 정보를 기반으로, 정밀 탐지 모드로의 전환이 필요함을 결정할 수 있다. 주변 환경 정보는, 도 13에서 설명한 주변 환경 정보와 동일할 수 있다. 주변 환경 정보는, 예를 들어, 맵 데이터, 위치 정보, V2X를 통해 획득되는 정보, 또는 센서로부터 획득되는 정보 중 적어도 하나에 기초하여 획득될 수 있다. 주변 환경 정보는, 예컨대, 도로 형태, 도로 종류, 혼잡도(또는 혼잡 레벨), 속도, 오브젝트 관련 정보, 또는 센싱 정확도 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 프로세서(1310)는 맵 데이터, 위치 정보, 또는 V2X를 통해 획득되는 정보 중 적어도 하나에 기초하여 주행 경로 상의 도로의 형태, 및/또는 종류가 변화되는 것을 감지(또는 예측)하고, 도로의 형태 및/또는 종류의 변화가 지정된 제1 조건을 만족하지 여부를 결정하여, 탐지 모드의 전환이 필요한지 여부를 결정할 수 있다. 일실시예에 따르면, V2X를 통해 차량의 주행 경로 상에서 도로의 형태, 및/또는 종류가 변화됨을 나타내는 정보를 수신하고, 수신된 정보와 지정된 제1 조건에 기초하여 탐지 모드의 전환이 필요한지 여부를 결정할 수 있다. 지정된 제1 조건은, 예를 들어, 직선 도로에서 곡선 도로로의 변경, 곡선 도로에서 직선 도로로의 변경, 사거리로의 진입, 일반 도로에서 고속 도로로의 변경, 또는 고속 도로에서 일반 도로로의 진입 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 지정된 제1 조건은 예시일 뿐, 본 개시물의 다양한 실시예들은 이에 한정되지 않을 것이다. 예컨대, 프로세서(1310)는 사거리에서 정밀 탐지 모드로 동작하는 중에, 고속 도로로의 진입이 감지되는 경우, 고속 탐지 모드로의 전환이 필요함을 결정할 수 있다. 다른 예로, 프로세서(1310)는 직선 도로에서 고속 탐지 모드로 동작하는 중에, 사거리로의 진입이 감지되는 경우, 정밀 탐지 모드로의 전환이 필요함을 결정할 수 있다.
일실시예에 따르면, 프로세서(1310)는 맵 데이터, 위치 정보, 또는 V2X를 통해 획득되는 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 주행 경로 상의 차량의 속도 변화 정보 및/또는 속도에 대한 지속 시간 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(1310)는 획득된 속도 변화 정보 및/또는 속도에 대한 지속 시간 정보가 지정된 제2 조건을 만족하는지 여부를 결정하여, 탐지 모드의 전환이 필요한지 여부를 결정할 수 있다. 일실시예에 따르면, 주행 경로 상의 차량의 속도 변화 정보 및/또는 속도에 대한 지속 시간 정보는, 자율 주행 장치(1300)가 장착된 차량이 주행할 것으로 예측되는 경로 상에 위치한 적어도 하나의 다른 차량의 속도 변화 및/또는 지속 시간을 기반으로 획득될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(1310)는 주행 경로 상의 적어도 하나의 다른 차량의 속도 값이 제1 임계 속도 값보다 작은 값에서 제1 임계 속도 값보다 큰 값으로 변경되고, 지정된 시간 동안 제1 임계 속도 값보다 큰 값으로 유지된 경우, 정밀 탐지 모드에서 고속 탐지 모드로의 전환이 필요함을 결정할 수 있다. 일실시예에 따르면, 주행 경로 상의 차량의 속도 변화 정보 및/또는 속도에 대한 지속 시간 정보는, 자율 주행 장치(1300)가 장착된 차량의 속도 변화 정보 및/또는 속도에 대한 지속 시간 정보를 기반으로 획득될 수 있다. 다른 예로, 프로세서(1310)는 자율 주행 장치(1300)가 장착된 차량의 속도 값이 지정된 제2 임계 속도 값보다 큰 값에서 지정된 제2 임계 속도 값보다 작은 값으로 변경되고, 지정된 시간 동안 제2 임계 속도 값보다 작은 값으로 유지된 경우, 고속 탐지 모드에서 정밀 탐지 모드로의 전환이 필요함을 결정할 수 있다.
일실시예에 따르면, 프로세서(1310)는 적어도 하나의 센서로부터 추적 오브젝트의 개수 정보를 획득하고, 추적 오브젝트 개수에 기초하여 주행 경로 상의 혼잡도(또는 혼잡 레벨)를 결정할 수 있다. 추적 오브젝트의 개수는, 카메라, 레이더, 또는 라이다 중 적어도 하나에서 감지된 오브젝트들 중에서 이동성이 있는 오브젝트(예: 사람, 동물, 및/또는 다른 차량)의 개수를 의미할 수 있다. 주행 경로 상의 혼잡도는, 주행 경로 상에 이동성이 있는 추적 오브젝트의 개수가 많을 수록 높은 값으로 결정되며, 추적 오브젝트의 개수가 적을 수록 낮은 값으로 결정될 수 있다. 프로세서(1310)는 이전 시점에 결정된 혼잡도와 현재 시점에 결정된 혼잡도의 변화량을 결정하고, 혼잡도 변화량이 지정된 조건을 만족하는 경우, 탐지 모드의 전환이 필요함을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(1310)는 정밀 탐지 모드로 동작하는 동안에 주행 경로 상의 혼잡도 변화량이 지정된 제1 혼잡도 변화 조건을 만족하는 경우, 고속 탐지 모드로의 전환이 필요함을 결정할 수 있다. 다른 예로, 프로세서(1310)는 고속 탐지 모드로 동작하는 동안에 주행 경로 상의 혼잡도 변화량이 지정된 제2 혼잡도 변화 조건에 대응되는 경우, 정밀 탐지 모드로의 전환이 필요함을 결정할 수 있다.
일실시예에 따르면, 프로세서(1310)는 적어도 하나의 센서로부터 오브젝트에 대한 거리 정보를 획득하고, 오브젝트에 대한 거리 정보가 지정된 거리 조건을 만족하는지 여부에 기초하여 탐지 모드를 전환할지 여부를 결정할 수 있다. 오브젝트에 대한 거리 정보는, 이동성이 있는 추적 오브젝트들의 평균 거리 정보, 또는 추적 오브젝트들 중 차량에 가장 가까이 위치한 오브젝트에 대한 거리 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(1310)는 정밀 탐지 모드로 동작하는 동안에 획득된 오브젝트에 대한 거리가 지정된 제1 거리 범위에 대응되는 경우, 고속 탐지 모드로의 전환이 필요함을 결정할 수 있다. 다른 예로, 프로세서(1310)는 고속 탐지 모드로 동작하는 동안에 획득된 오브젝트에 대한 거리가 지정된 제2 거리 범위에 대응되는 경우, 정밀 탐지 모드로의 전환이 필요함을 결정할 수 있다.
일실시예에 따르면, 프로세서(1310)는 적어도 하나의 센서로부터 센싱 정확도를 획득하고, 센싱 정확도가 지정된 레벨을 만족하는지 여부에 기초하여 탐지 모드를 전환할지 여부를 결정할 수 있다. 센싱 정확도는, 오브젝트에 대한 카메라 센서의 센싱 정확도를 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(1310)는 정밀 탐지 모드로 동작하는 동안에 획득된 센싱 정확도가 지정된 제1 레벨에 대응되는 경우, 고속 탐지 모드로의 전환이 필요함을 결정할 수 있다. 다른 예로, 프로세서(1310)는 고속 탐지 모드로 동작하는 동안에 획득된 센싱 정확도가 지정된 제2 레벨에 대응되는 경우, 정밀 탐지 모드로의 전환이 필요함을 결정할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 자율 주행 장치(1300)는 동작 1804에서 각 방향의 센싱 중요도에 기반하여 페이즈를 유지할 라이다를 결정할 수 있다. 일실시예에 따르면, 자율 주행 장치(1300)의 프로세서(1310)는 차량에 포함된 라이다들을 이용하여 센싱 가능한 방향들에 대한 센싱 중요도를 결정할 수 있다. 프로세서(1310)는 중요도가 높은 센싱 방향에 대응되는 라이다를 페이즈를 유지할 라이다로 결정할 수 있다. 센싱 가능한 방향들에 대한 센싱 중요도는, 도로 형태, 주행 경로 상의 방향 회전 정보, 도로의 커브 정보 중 적어도 하나를 기반으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(1310)는 차량의 좌회전이 예상되는 경우, 차량의 전방 및 좌측 방향을 센싱하는 제1 라이다(1320)와 차량의 전방 및 우측 방향을 제2 라이다(1330) 중에서, 제1 라이다(1320)를 페이즈를 유지할 라이다로 결정할 수 있다. 여기에서, 페이즈를 유지할 라이다를 결정하는 구체적인 동작은, 후술되는 도 20의 동작들을 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 자율 주행 장치(1300)는 동작 1806에서, 탐지 모드를 전환할 위치를 결정할 수 있다. 일실시예에 따르면, 자율 주행 장치(1300)의 프로세서(1310)는 도로 형태, 또는 혼잡도 중 적어도 하나에 기반하여 위험도가 낮은 차선, 및/또는 영역을 결정하고, 결정된 차선, 및/또는 영역을 탐지 모드 전환 위치로 결정할 수 있다. 탐지 모드 전환 위치는, 탐지 모드의 전환이 필요함을 감지한 시점의 차량의 위치와 전환된 탐지 모드로 동작해야 하는 위치 사이의 영역 중에서 결정될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 자율 주행 장치(1300)는 동작 1808에서, 결정된 라이다의 페이즈를 유지하면서, 다른 라이다의 페이즈를 변경할 수 있다. 일실시예에 따르면, 자율 주행 장치(1300)의 프로세서(1310)는 결정된 라이다로 페이즈 유지 신호를 제공하면서, 다른 라이다로 페이즈 변경 신호를 제공할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(1310)는 차량의 위치 정보가 탐지 모드 전환 위치에 대응되는 경우, 결정된 라이다의 페이즈를 유지하면서, 다른 라이다의 페이즈를 변경할 수 있다. 예를 들어, 도 19a에 도시된 바와 같이, 프로세서(1310)는 제1 라이다(1320)와 제2 라이다(1330)를 이용하여 정밀 탐지 모드로 동작(1910)하는 동안에 고속 탐지 모드로의 전환을 감지할 수 있다. 프로세서(1310)는 제2 라이다(1330)의 기준 방향이 제1 라이다의 기준 방향과 다른 방향(예: 반대 방향)을 갖도록 제2 라이다(1330)의 페이즈를 변경(1920)할 수 있다. 예를 들어, 제2 라이다(1330)의 기준 방향을 제1 방향(1912)에서 제2 방향(1922)으로 변경할 수 있다. 이때, 프로세서(1310)는 제1 라이다(1320)의 기준 방향을 유지하여, 제1 라이다(1320)의 페이즈가 유지되도록 제어할 수 있다. 프로세서(1310)는 제2 라이다(1330)의 페이즈 변경이 완료되면, 서로 다른 페이즈를 갖도록 설정된 제1 라이다(1320)와 제2 라이다(1330)를 이용하여 고속 탐지 모드로 동작(1930)할 수 있다. 여기서, 제2 라이다(1330)의 페이즈 변경은, PPS(pulse per second) 신호에 기초하여 수행될 수 있다. 이는 제1 라이다(1320)와 제2 라이다(1330)의 동기를 맞추기 위함이다. 예를 들어, 제2 라이다(1330)는 도 19b에 도시된 바와 같이, PPS 신호의 펄스의 라이징 엣지(rising edge, 1971)를 기준으로, 페이즈 변경(예: 기준 방향을 A°에서 A+180°로 변경)을 시도할 수 있다. 페이즈 변경은, 페이즈 잠금 해제(phase unlock)(1972), 및 페이즈 잠금(phase lock) 시도(1973) 과정을 통해 수행될 수 있다. 제2 라이다(1330)는 페이즈 변경이 완료되면, PPS 신호의 펄스의 라이징 엣지(1975)를 기준으로, 변경된 페이즈에 기초하여 스캐닝을 수행함으로써, 제1 라이다(1320)와 동기를 맞출 수 있다. 이때, 제1 라이다(1320)는 페이즈를 유지(예: 기준 방향을 A°로 유지)할 수 있다. 여기서는, 제1 라이다(1320)와 제2 라이다(1330)가 라이징 엣지(1971, 1973)를 기준으로 동기화되었으나, 다른 실시예에 따라 폴링 엣지(falling edge)를 기준으로 동기화될 수 있다.
상술한 바와 같이, 자율 주행 장치(1300)는 탐지 모드 전환 시에 적어도 하나의 라이다의 페이즈를 유지하면서, 다른 라이다의 페이즈를 변경함으로써, 탐지 모드를 전환하는 동안에도 안정적으로 자율 주행을 수행할 수 있다.
도 20은 다양한 실시예들에 따른 자율 주행 장치에서 복수의 라이다들 중 페이즈를 유지할 적어도 하나의 라이다를 결정하는 흐름도이다. 도 20의 적어도 일부 동작은, 도 18의 동작 1804의 상세한 동작일 수 있다. 이하 실시예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다. 여기에서, 자율 주행 장치는 도 13의 자율 주행 장치(1300)일 수 있다. 이하에서 도 20의 적어도 일부 동작은, 도 21을 참조하여 설명한다. 도 21은 다양한 실시예들에 따른 자율 주행 장치에서 복수의 라이다들의 설치 위치에 따른 센싱 방향을 나타내는 예시도이다.
도 20을 참조하면, 다양한 실시예들에 따르면, 자율 주행 장치(1300)는 동작 2002에서 각 라이다의 센싱 방향을 확인할 수 있다. 일실시예에 따르면, 자율 주행 장치(1300)의 프로세서(1310)는 차량에 구비된 라이다들 각각의 배치 위치(또는 설치 위치) 및/또는 스캔 범위를 기반으로, 각 라이다의 센싱 방향을 식별할 수 있다. 각 라이다의 스캔 범위는, 예를 들어, 라이다의 적어도 일부를 둘러싸고 있는 외부 기구물의 형태, 외부 기구물에 의해 개방된 방향, 또는 외부 기구물에 의해 개방된 범위(또는 각도) 중 적어도 하나에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 도 21에 도시된 바와 같이, 자율 주행 차량(2000)의 좌측 앞부분에 배치되고, 외부 기구물에 의해 약 280°~360°및 0°~ 30°에 해당하는 방향(2121)이 개방된 제1 라이다(2101)의 경우, 센싱 방향을 좌측 전방으로 결정할 수 있다. 자율 주행 차량(2000)의 우측 앞부분에 배치되고, 외부 기구물에 의해 약 330°~360°및 약 0°~ 80°에 해당하는 방향(2122)이 개방된 제2 라이다(2102)의 경우, 센싱 방향을 우측 전방으로 결정할 수 있다. 자율 주행 차량(2000)의 좌측 뒷부분에 배치되고, 외부 기구물에 의해 약 150°~ 260°에 해당하는 방향(2123)이 개방된 제3 라이다(2103)의 경우, 센싱 방향을 좌측 후방으로 결정할 수 있다. 자율 주행 차량(2000)의 우측 뒷부분에 배치되고, 외부 기구물에 의해 약 100°~ 210°에 해당하는 방향(2124)이 개방된 제4 라이다(2104)의 경우, 센싱 방향을 우측 후방으로 결정할 수 있다. 일실시예에 따르면, 각 라이다가 배치된 위치, 및 각 라이다가 외부 기구물에 의해 개방된 범위 또는 방향, 또는 각 라이다들의 센싱 방향은, 메모리(1340)에 미리 저장될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 자율 주행 장치(1300)는 동작 2004에서 각 방향의 센싱 중요도를 결정할 수 있다. 일실시예에 따르면, 자율 주행 장치(1300)의 프로세서(1310)는 도로 형태(예: 사거리, 진입로 등), 주행 경로 상의 방향 회전 정보, 도로의 커브 정보 중 적어도 하나를 기반으로 각 방향의 센싱 중요도를 결정할 수 있다. 도로 형태 및/또는 도로의 커브 정보는, 메모리(1340)의 고정밀 맵(1342)으로부터 획득될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(1310)는 주행 경로 상의 방향 회전 정보가 우회전 예정임을 나타내는 경우, 우측 전방의 중요도를 가장 높게 결정할 수 있다. 다른 예로, 프로세서(1310)는 주행 중인 방향에 위치한 도로 내에 좌측 커브가 존재하는 경우, 좌측 전방 및 좌측 후방의 중요도를 가장 높게 결정할 수 있다. 센싱 중요도를 결정하는 방식은 예시적인 것으로서, 본 개시물의 다양한 실시예들은 이에 한정되지 않을 것이다.
다양한 실시예들에 따르면, 자율 주행 장치(1300)는 동작 2006에서 센싱 중요도가 가장 높은 방향의 라이다를 식별할 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 장치(1300)의 프로세서(1310)는 좌측 전방, 좌측 후방, 우측 전방, 및 우측 후방 중 좌측 전방의 센싱 중요도가 가장 높게 결정된 경우, 도 21에 도시된 바와 같이, 센싱 중요도가 가장 높은 방향의 라이다가, 좌측 전방을 탐지하는 제2 라이다(2101)임을 식별할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 자율 주행 장치(1300)는 동작 2008에서 식별된 라이다를 페이즈 유지 라이다로 결정할 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 장치(1300)의 프로세서(1310)는, 식별된 제1 라이다(2101)를 동작 모드 전환 동안에 기준 방향을 변경하지 않고 유지할 라이다로 결정할 수 있다.
도 22는 다양한 실시예들에 따른 자율 주행 장치에서 주행 경로 내 위험도를 고려하여 복수의 라이다들의 탐지 모드를 전환하는 흐름도이다. 이하 설명되는 도 22의 동작들은 도 18의 다양한 실시예들 중 일 실시예에 대응되는 동작일 수 있다. 이하 실시예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다. 여기에서, 자율 주행 장치는 도 13의 자율 주행 장치(1300)일 수 있다. 이하에서 도 22의 적어도 일부 동작은, 도 23a 및 도 23b를 참조하여 설명한다. 도 23a는 다양한 실시예들에 따른 자율 주행 장치에서 탐지 모드 전환을 감지하는 예시도이고, 도 23b는 다양한 실시예들에 따른 자율 주행 장치에서 주행 경로 내 위험도가 낮은 영역을 결정하는 예시도이다.
도 22를 참조하면, 동작 2202에서, 자율 주행 장치(1300)는 혼잡한 도로에서 정밀 탐지 모드로 동작할 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 장치(1300)의 프로세서(1310)는 제1 라이다와 제2 라이다가 동일한 시간 구간 동안에 스캐닝을 수행하도록 제어할 수 있다. 프로세서(1310)는 제1 라이다와 제2 라이다의 스캐닝 결과를 이용하여 자율 주행을 수행할 수 있다. 예컨대, 도 23a에 도시된 바와 같이, 제1 차량(2301)은 도심 구간의 혼잡한 도로에서 제1 라이다와 제2 라이다를 이용하여 정밀 탐지 모드(2310)로 동작함으로써, 주변의 타 차량, 및 보행자를 탐지하고, 탐지 결과를 이용하여 자율 주행을 수행할 수 있다.
동작 2204에서, 자율 주행 장치(1300)는 주행 경로 내 고속도로를 인지하고, 고속 탐지 모드로의 전환을 결정할 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 장치(1300)의 프로세서(1310)는 고정밀 맵 데이터(1342), 차량의 위치 정보, 차량의 목적지 정보, 또는 주행 경로 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 주행 예정인 경로 상에 고속도로가 존재함을 인지하고, 고속 탐지 모드로의 전환을 결정할 수 있다. 예컨대, 도 23a에 도시된 바와 같이, 제1 차량(2301)은 도심 구간의 혼잡한 도로에서 정밀 탐지 모드(2310)로 동작하는 동안에, 주행 경로 상에 고속 도로가 존재함을 인지하고, 고속 도로에 적합한 고속 탐지 모드(2312)로의 전환이 필요함을 결정할 수 있다.
동작 2206에서, 자율 주행 장치(1300)는 주행 경로에서 위험도가 낮은 영역을 선택할 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 장치(1300)의 프로세서(1310)는 도로 형태, 또는 혼잡도 중 적어도 하나에 기반하여 위험도가 낮은 차선, 및/또는 영역을 결정할 수 있다. 예컨대, 도 23b에 도시된 바와 같이, 교통 신호 등의 부재로 인해 보행자가 존재하지 않을 것으로 예상되는 혼잡도가 낮은 영역을 위험도가 낮은 영역으로 결정하고, 결정된 영역을 모드 전환 영역(2361)으로 결정할 수 있다. 위험도가 낮은 영역은, 제1 차량의 주행 경로(2351) 내에서 제1 차량(2301)의 현재 탐지 모드(예: 정밀 탐지 모드)에 적합한 혼잡 도로(2353)와 전환될 탐지 모드(고속 탐지 모드)에 적합한 고속 도로(2355) 사이의 영역으로 결정될 수 있다. 다른 예로, 자율 주행 장치(1300)는 주행 경로 내 교통 신호, 주행 경로 내 적어도 하나의 차량의 속도, 또는 주행 경로 내 속도 제한 구역(예: 어린이 보호 구역) 중 적어도 하나를 기반으로 위험도가 낮은 영역을 결정할 수 있다. 위험도가 낮은 영역은, 신호 대기 영역, 또는 차량의 속도가 임계 속도 이하가 되는 서행 영역 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
동작 2208에서, 자율 주행 장치(1300)는 선택된 영역에서 모드 전환을 시작할 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 장치(1300)의 프로세서(1310)는 제1 차량이 선택된 영역으로 진입한 경우, 적어도 하나의 라이다의 페이즈를 유지하면서, 적어도 하나의 라이다의 페이즈를 변경하기 위한 동작을 시작할 수 있다.
동작 2210에서, 자율 주행 장치(1300)는 고속도로 진입 전 모드 전환이 완료되는지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 장치(1300)의 프로세서(1310)는 고속도로 진입 이전에 적어도 하나의 라이다의 페이즈 변경이 완료되는지 여부를 결정할 수 있다.
고속도로 진입 전 모드 전환이 완료되지 않은 경우, 동작 2214에서 자율 주행 장치(1300)는 자율 주행 차량의 속도를 제어할 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 장치(1300)의 프로세서(1310)는 제1 차량(2301)의 현재 위치가 고속도로 진입로에 근접하였으나 적어도 하나의 라이다의 페이즈 변경이 완료되지 않은 경우, 제1 차량(2301)의 속도를 감소시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(1310)는 현재 위치에서 고속 도로 진입까지의 잔여 거리, 페이즈 변경에 소요되는 시간, 또는 페이즈 변경 완료 예상 시간 중 적어도 하나를 고려하여 자율 주행 차량의 속도를 제어할 수 있다. 예컨대, 프로세서(1310)는 적어도 하나의 라이다의 페이즈 변경이 완료된 이후에 고속 도로에 진입하도록 자율 주행 차량의 속도를 감소시킬 수 있다.
고속도로 진입 전 모드 전환이 완료된 경우, 동작 2212에서, 자율 주행 장치(1300)는 고속도로에서 고속 탐지 모드로 동작할 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 장치(1300)의 프로세서(1310)는 제1 라이다와 제2 라이다가 서로 다른 시간 구간 동안에 스캐닝을 수행하도록 제어하고, 스캐닝 결과를 이용하여 자율 주행을 수행할 수 있다.
도 24는 다양한 실시예들에 따른 자율 주행 장치에서 차선별의 위험도를 고려하여 복수의 라이다들의 탐지 모드를 전환하는 흐름도이다. 이하 설명되는 도 24의 동작들은 도 18의 동작 1806 및 동작 1808의 일 실시예이거나, 도 22의 동작 2208, 동작 2210, 동작 2210, 및 동작 2214의 일 실시예일 수 있다. 이하 실시예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다. 여기에서, 자율 주행 장치는 도 13의 자율 주행 장치(1300)일 수 있다. 이하에서 도 24의 적어도 일부 동작은, 도 25a 및 도 25b를 참조하여 설명한다. 도 25a는 다양한 실시예들에 따른 자율 주행 장치가 위험도가 가장 낮은 차선으로 이동하는 예시도이고, 도 25b는 다양한 실시예들에 따른 자율 주행 장치가 위험도가 가장 낮은 차선에서 탐지 모드를 전환하는 예시도이다.
도 24를 참조하면, 동작 2402에서, 자율 주행 장치(1300)는 모드 전환을 시작할 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 장치(1300)의 프로세서(1310)는 모드 전환 영역에서 모드 전환을 위한 동작을 시작할 수 있다. 모드 전환 영역은, 도 18의 동작 2206에서 선택된 영역일 수 있다.
동작 2404에서, 자율 주행 장치(1300)는 위험도가 가장 낮은 차선을 선택하고, 선택된 차선으로 이동할 수 있다. 자율 주행 장치(1300)의 프로세서(1310)는 주행 중인 도로의 차선들, 또는 주행 중인 모드 전환 영역의 차선들 중에서, 위험도가 가장 낮은 차선을 선택할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(1310)는 각 차선들에 위치한 다른 차량, 각 차선들의 인도 인접 여부, 각 차선들의 보행자 존재 여부, 각 차선들에 인접한 보행자 존재 여부 중 적어도 하나를 기반으로, 위험도가 가장 낮은 차선을 선택할 수 있다. 위험도가 가장 낮은 차선을 선택하는 방식은 예시일 뿐, 본 개시물의 다양한 실시예들은 이에 한정되지 않을 것이다. 예컨대, 자율 주행 장치(1300)가 장착된 자율 주행 차량은 25a에 도시된 바와 같이, 차량 및 보행자가 존재하지 않는 4차선을 선택하고, 주행 중인 2차선에서 4차선으로의 차선 변경(2512)을 수행할 수 있다.
동작 2408에서, 자율 주행 장치(1300)는 센싱 중요도가 낮은 방향에 대응되는 라이다의 페이즈를 변경할 수 있다. 예를 들어, 자율 주행 장치(1300)의 프로세서(1310)는 차선 이동 후, 센싱 중요도가 높은 방향의 라이다의 페이즈를 유지하면서, 센싱 중요도가 낮은 방향의 라이다의 페이즈를 변경하여 탐지 모드를 전환할 수 있다. 예컨대, 도 25b에 도시된 바와 같이, 자율 주행 장치(1300)가 장착된 자율 주행 차량들(2560, 2561)은, 타 차량들(2511, 2552, 2553, 2554)이 존재하지 않는 위험도가 낮은 차선에서, 모드 전환을 위해 적어도 하나의 라이다의 페이즈를 변경할 수 있다.
동작 2410은, 자율 주행 장치(1300)는 모드 전환을 완료할 수 있다. 자율 주행 장치(1310)의 프로세서는 모드 전환이 완료되면, 전환된 모드를 기반으로 주변 환경을 스캐닝하여 자율 주행을 수행할 수 있다.
상술한 바와 같이, 자율 주행 장치(1300)는 탐지 모드 전환 시, 위험도가 낮은 차선 및/또는 영역에서 적어도 하나의 라이다의 페이즈를 유지하면서, 다른 라이다의 페이즈를 변경함으로써, 탐지 모드를 전환하는 동안에도 안정적으로 자율 주행을 수행할 수 있다.

Claims (20)

  1. 자율 주행 장치의 동작 방법에 있어서,
    적어도 하나의 센서에 의해 획득되는 정보, 트랜시버로부터 획득되는 정보, 맵 데이터, 또는 위치 정보 중 적어도 하나를 적어도 하나에 기반하여, 차량에 포함된 복수의 라이다들에 대한 탐지 모드의 전환이 필요함을 결정하는 동작;,
    상기 복수의 라이다들 각각에 대응되는 센싱 방향에 기반하여, 상기 복수의 라이다들 중에서 페이즈(phase)를 유지할 적어도 하나의 라이다를 결정하는 동작; 및,
    상기 결정된 적어도 하나의 라이다의 페이즈를 유지하면서, 상기 복수의 라이다들 중 적어도 하나의 다른 라이다의 페이즈를 변경하여 상기 탐지 모드를 전환하는 동작을 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 탐지 모드는, 상기 복수의 라이다들 중 적어도 두 개의 라이다가 동일한 시간 구간 동안에 스캐닝을 수행하는 정밀 탐지 모드, 또는 상기 복수의 라이다들 중 적어도 두 개의 라이다가 서로 다른 시간 구간 동안에 스캐닝을 수행하는 고속 탐지 모드 중 적어도 하나를 포함하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 라이다들 각각은, 지정된 주기에 따라 지정된 방향으로 회전하면서 지정된 범위에 대한 스캐닝을 수행하며,
    상기 탐지 모드를 전환하는 동작은, 상기 적어도 하나의 라이다의 기준 방향을 유지하면서, 상기 적어도 하나의 다른 라이다의 기준 방향을 변경하는 동작을 포함하며,,
    상기 기준 방향은, 스캐닝을 위해 레이저 빔이 방출되는 방향인 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 센서에 의해 획득되는 정보는, 도로의 형태, 도로의 종류, 혼잡도, 속도, 추적 오브젝트의 수, 추적 오브젝트에 대한 거리, 또는 센싱 정확도 중 적어도 하나를 포함하는 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 복수의 라이다들에 대한 탐지 모드의 전환이 필요함을 결정하는 동작은,
    상기 트랜시버로부터 획득되는 정보, 상기 맵 데이터, 또는 상기 위치 정보 중 적어도 하나를 기반으로, 상기 도로의 형태, 또는 상기 도로의 종류 중 적어도 하나에 대한 정보를 획득하는 동작, 및
    상기 획득된 정보에 기반하여, 주행 경로 상의 도로의 형태 또는 주행 경로 상의 도로의 종류 중 적어도 하나의 변화가 감지될 시, 상기 탐지 모드의 전환이 필요함을 결정하는 동작을 포함하는 방법..
  6. 제4항에 있어서,
    상기 복수의 라이다들에 대한 탐지 모드의 전환이 필요함을 결정하는 동작은,
    상기 적어도 하나의 센서에 의해 획득되는 정보에 기반하여, 이동성이 있는 오브젝트들의 수를 결정하는 동작,
    상기 결정된 오브젝트들의 수에 기반하여 혼잡도를 결정하는 동작, 및
    이전 시점에 결정된 혼잡도와 현재 시점에 결정된 혼잡도의 차이에 기초하여, 상기 탐지 모드의 전환이 필요함을 결정하는 동작을 포함하는 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 센서는, 카메라, 레이더, 또는 라이다 중 적어도 하나를 포함하는 방법.
  8. 제4항에 있어서,
    상기 복수의 라이다들에 대한 탐지 모드의 전환이 필요함을 결정하는 동작은,
    상기 적어도 하나의 센서에 의해 획득되는 정보에 기반하여, 적어도 하나의 오브젝트에 대한 거리를 결정하는 동작, 및
    상기 결정된 거리가 지정된 거리 조건을 만족하는 경우, 상기 탐지 모드의 전환이 필요함을 결정하는 동작을 포함하는 방법.
  9. 제4항에 있어서,
    상기 복수의 라이다들에 대한 탐지 모드의 전환이 필요함을 결정하는 동작은,
    상기 트랜시버로부터 획득되는 정보, 상기 맵 데이터, 또는 상기 위치 정보 중 적어도 하나를 기반으로 속도 변화 정보, 및 변화된 속도에 대한 지속 시간 정보를 획득하는 동작, 및
    상기 속도 변화 정보 및 지속 시간 정보가 지정된 속도 조건을 만족하는 경우, 상기 탐지 모드의 전환이 필요함을 결정하는 동작을 포함하는 방법.
  10. 제4항에 있어서,
    상기 복수의 라이다들에 대한 탐지 모드의 전환이 필요함을 결정하는 동작은,
    카메라 센서로부터 센싱 정확도를 획득하는 동작, 및
    상기 센싱 정확도가 지정된 레벨을 만족하는 경우, 상기 탐지 모드의 전환이 필요함을 결정하는 동작을 포함하는 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 라이다를 결정하는 동작은,
    상기 복수의 라이다들의 배치 위치를 기반으로 상기 복수의 라이다들 각각의 센싱 방향을 결정하는 동작,
    주행 경로 내 도로의 형태 정보, 주행 경로에 따른 방향 회전 정보, 또는 주행 경로 내 도로의 커브 정보 중 적어도 하나를 기반으로, 상기 복수의 라이다들 각각에 대응되는 센싱 방향의 중요도를 결정하는 동작, 및
    상기 복수의 라이다들 중에서 중요도가 가장 높은 센싱 방향에 대응하는 라이다를 상기 페이즈를 유지할 적어도 하나의 라이다로 결정하는 동작을 포함하는 방법.
  12. 제 10항에 있어서,
    상기 복수의 라이다들 각각의 센싱 방향은, 상기 복수의 라이다들 각각을 둘러싼 외부 기구물의 형태, 상기 외부 기구물의 개방된 방향, 또는 상기 외부 기구물의 개방된 각도 중 적어도 하나에 더 기반하여 결정되는 방법.
  13. 제 11항에 있어서,상기 탐지 모드를 전환하는 동작은,
    상기 주행 경로 내 도로의 형태 정보, 혼잡도, 신호 대기 영역, 또는 차량의 속도가 임계 속도 이하인 영역 중 적어도 하나를 기반으로 모드 전환 위치를 결정하는 동작, 및
    상기 결정된 모드 전환 위치에서 상기 적어도 하나의 라이다의 페이즈를 유지하면서, 상기 복수의 라이다들 중 적어도 하나의 다른 라이다의 페이즈를 변경하는 동작을 포함하는 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 모드 전환 위치를 결정하는 동작은,
    상기 주행 경로 내 도로의 형태 정보, 또는 상기 혼잡도 중 적어도 하나를 기반으로, 복수의 차선들 중 하나의 차선을 선택하는 동작, 및
    상기 선택된 차선을 모드 전환 위치로 결정하는 동작을 포함하는 방법..
  15. 제1항에 있어서
    상기 트랜시버는, V2X, 또는 5G 통신 방식 중 적어도 하나를 지원하는 방법.
  16. 제1항에 있어서,
    상기 탐지 모드를 전환하는 동작은,
    상기 적어도 하나의 다른 라이다의 페이즈를 변경하는 동안에 상기 자율 주행 장치가 장착된 차량의 속도를 제어하는 동작을 포함하는 방법..
  17. 자율 주행 장치에 있어서,
    프로세서; 및
    상기 프로세서, 및 적어도 하나의 구성 요소와 전기적으로 연결된 인터페이스를 포함하며,
    상기 프로세서는, 상기 인터페이스를 통해 상기 적어도 하나의 구성 요소로부터 획득되는 정보에 기반하여, 차량에 포함된 복수의 라이다들에 대한 탐지 모드의 전환이 필요함을 결정하고,
    상기 복수의 라이다들 각각에 대응되는 센싱 방향에 기반하여, 상기 복수의 라이다들 중에서 페이즈(phase)를 유지할 적어도 하나의 라이다를 결정하고, 및
    상기 결정된 적어도 하나의 라이다의 페이즈를 유지하면서, 상기 복수의 라이다들 중 적어도 하나의 다른 라이다의 페이즈를 변경하여 상기 탐지 모드를 전환하며,
    상기 적어도 하나의 구성 요소로부터 획득되는 정보는, 적어도 하나의 센서에 의해 획득되는 정보, 트랜시버로부터 획득되는 정보, 맵 데이터, 또는 위치 정보 중 적어도 하나를 포함하는 자율 주행 장치.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 탐지 모드는, 상기 복수의 라이다들 중 적어도 두 개의 라이다가 동일한 시간 구간 동안에 스캐닝을 수행하는 정밀 탐지 모드, 또는 상기 복수의 라이다들 중 적어도 두 개의 라이다가 서로 다른 시간 구간 동안에 스캐닝을 수행하는 고속 탐지 모드 중 적어도 하나를 포함하는 자율 주행 장치.
  19. 제17항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 센서에 의해 획득되는 정보는, 도로의 형태, 도로의 종류, 혼잡도, 속도, 추적 오브젝트의 수, 추적 오브젝트에 대한 거리, 또는 센싱 정확도 중 적어도 하나를 포함하는 자율 주행 장치.
  20. 제17항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 복수의 라이다들의 배치 위치를 기반으로 상기 복수의 라이다들 각각의 센싱 방향을 결정하고,
    주행 경로 내 도로의 형태 정보, 주행 경로에 따른 방향 회전 정보, 또는 주행 경로 내 도로의 커브 정보 중 적어도 하나를 기반으로, 상기 복수의 라이다들 각각에 대응되는 센싱 방향의 중요도를 결정하고, 및
    상기 복수의 라이다들 중에서 중요도가 가장 높은 센싱 방향에 대응하는 라이다를 상기 페이즈를 유지할 적어도 하나의 라이다로 결정하는 자율 주행 장치.
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