KR20220005626A - 차량의 위치 정보 및 신호등 정보를 이용한 주행 안내 제공 방법, 장치 및 컴퓨터프로그램 - Google Patents

차량의 위치 정보 및 신호등 정보를 이용한 주행 안내 제공 방법, 장치 및 컴퓨터프로그램 Download PDF

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Abstract

차량의 위치 정보 및 신호등 정보를 이용한 주행 안내 제공 방법, 장치 및 컴퓨터프로그램이 제공된다. 본 발명의 다양한 실시예에 따른 차량의 위치 정보 및 신호등 정보를 이용한 주행 안내 제공 방법은 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 방법에 있어서, 차량이 현재 주행 중인 공간을 촬영한 영상 데이터를 수집하는 단계, 상기 영상 데이터 및 상기 차량의 위치 정보를 이용하여 상기 차량의 현재 주행 차로를 판단하는 단계 및 상기 차량의 현재 주행 차로를 이용하여 상기 차량에 대한 주행 안내를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

차량의 위치 정보 및 신호등 정보를 이용한 주행 안내 제공 방법, 장치 및 컴퓨터프로그램{METHOD, APPARATUS AND COMPUTER PROGRAM FOR PROVIDING ROUTE GUIDANCE SERVICE USING TRAFFIC LIGHTS INFORMATION AND LOCATION INFORMATION OF VEHICLE}
본 발명의 다양한 실시예는 차량의 위치 정보 및 신호등 정보를 이용한 주행 안내 제공 방법, 장치 및 컴퓨터프로그램에 관한 것이다.
차량의 보급률이 증가함에 따라 차량을 운전하는 사용자들의 편의를 위한 각종 센서와 전자 장치들(예: 차량 운전자 보조 시스템(ADAS: Advanced Driver Assistance System), 주행 경로 안내 서비스 제공 시스템 등)의 개발이 활발하게 이뤄지고 있다.
특히, 주행 경로 안내 서비스 제공 시스템(예: 내비게이션)의 경우 운전자 및 차량의 현재 위치와 목적지까지의 최적의 주행 경로를 생성하고 이를 안내하는 시스템으로써, 차량에 필수적인 장치로 인식되고 있다.
일반적으로 종래의 주행 경로 안내 서비스 제공 시스템은 운전자로부터 목적지를 직접 입력 받고, 차량의 현재 위치(예: 차량 내에 구비되거나 운전자의 단말에 구비되는 위치 센서로부터 얻은 위치 정보)부터 입력된 목적지까지의 최적 거리를 산출하여 제공한다.
그러나, 종래의 주행 경로 안내 서비스 제공 시스템의 경우, 차량으로부터 얻은 위치 정보의 오차가 수미터에 달하기 때문에 차량의 개략적인 주행 경로만을 제공할 뿐, 차량의 정확한 위치 정보에 기초하여 세부적인 동작을 안내하는 주행 안내를 제공하는 것은 어렵다는 문제가 있다.
예를 들어, 차량이 기 설정된 주행 경로(예: 사전에 설정된 목적지까지의 주행 경로)를 벗어나는 경우, 차량의 위치에 따라 새로운 주행 경로를 제공한다. 그러나, 종래의 주행 경로 안내 서비스 제공 시스템의 경우 차량의 정확한 위치를 파악하기 어렵기 때문에 기 설정된 주행 경로를 벗어난 경로를 어느 정도 주행해야만 주행 경로를 벗어난 것으로 인식하여 새로운 주행 경로를 제공한다는 문제가 있다.
또한, 종래의 주행 경로 안내 서비스 제공 시스템의 경우, 차량으로부터 정확한 위치를 얻기 어렵기 때문에, 주행 경로를 주행하면서 필요한 보다 세부적인 안내(예: 차로 변경 또는 속도 제어 등)는 제공하기 어렵다는 문제가 있다.
한국공개특허 제10-2007-0023072호(2007.02.28)
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 차량에 대한 보다 세밀한 위치를 판단하여 차량에 대한 다양한 주행 안내를 제공할 수 있는 차량의 위치 정보 및 신호등 정보를 이용한 주행 안내 제공 방법, 장치 및 컴퓨터프로그램을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 위치 정보 및 신호등 정보를 이용한 주행 안내 제공 방법은 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 방법에 있어서, 차량이 현재 주행 중인 공간을 촬영한 영상 데이터를 수집하는 단계, 상기 영상 데이터 및 상기 차량의 위치 정보를 이용하여 상기 차량의 현재 주행 차로를 판단하는 단계 및 상기 차량의 현재 주행 차로를 이용하여 상기 차량에 대한 주행 안내를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 차량에 대한 주행 안내를 제공하는 단계는, 상기 차량의 현재 주행 차로 및 상기 차량에 기 설정된 주행 경로에 기초하여 차로 변경이 필요한지 여부 및 변경이 필요한 차로의 개수를 판단하는 단계 및 상기 차로 변경이 필요한 것으로 판단되는 경우, 상기 변경이 필요한 차로의 개수만큼 차로를 변경할 것을 안내하는 주행 안내를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 차로를 변경할 것을 안내하는 주행 안내를 제공하는 단계는, 상기 차로 변경이 필요한 것으로 판단되는 경우 상기 기 설정된 주행 경로에 기초하여 상기 차량의 차로 변경 시점을 결정하되, 상기 기 설정된 주행 경로에 대한 차량 정체 여부에 기초하여 상기 결정된 차로 변경 시점을 보정하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 차로를 변경할 것을 안내하는 주행 안내를 제공하는 단계는, 상기 차로 변경이 필요한 것으로 판단되는 경우 상기 기 설정된 주행 경로에 기초하여 상기 차량의 차로 변경 시점을 결정하되, 상기 결정된 차로 변경 시점에 차로가 변경되지 않는 경우, 상기 차량의 현재 주행 차로에 기초하여 상기 기 설정된 주행 경로를 변경하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 차량에 기 설정된 주행 경로 상에 위치하는 하나 이상의 신호등에 대한 신호 정보를 수집하는 단계를 더 포함하며, 상기 차량에 대한 주행 안내를 제공하는 단계는, 상기 차량의 현재 주행 차로, 상기 차량에 기 설정된 주행 경로 및 상기 신호 정보 중 어느 하나 이상에 기초하여 상기 차량이 출발 또는 정지할 것을 안내하거나 상기 차량의 속도를 제어할 것을 안내하는 주행 안내를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 차량에 대한 주행 안내를 제공하는 단계는, 상기 차량의 현재 주행 차로가 좌회전 전용 차로인 경우, 상기 신호 정보 중 좌회전 신호만을 고려하여 생성된 주행 안내를 제공하는 단계, 상기 차량의 현재 주행 차로가 직진 및 좌회전이 가능한 차로인 경우, 상기 기 설정된 주행 경로에 따라 상기 신호 정보 중 직진 신호만을 고려하여 생성된 주행 안내 또는 상기 좌회전 신호만을 고려하여 생성된 주행 안내를 제공하는 단계, 상기 차량의 현재 주행 차로가 우회전 전용 차로인 경우, 상기 신호 정보와 관계없이 상기 기 설정된 경로만을 고려하여 생성된 주행 안내를 제공하는 단계 및 상기 차량의 현재 주행 차로가 직진 및 우회전이 가능한 차로인 경우, 상기 기 설정된 주행 경로에 따라 상기 직진 신호만을 고려하여 생성된 주행 안내 또는 상기 신호 정보와 관계없이 상기 기 설정된 경로만을 고려하여 생성된 주행 안내를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 하나 이상의 신호등에 대한 신호 정보를 수집하는 단계는, 복수의 도로 각각에 대한 차로, 차선 정보 및 신호등 정보를 포함하는 정밀 지도 데이터로부터 상기 기 설정된 주행 경로 상에 위치하는 하나 이상의 신호등에 대한 위치 정보를 수집하는 단계, 상기 하나 이상의 신호등에 대한 위치 정보 및 상기 차량의 현재 위치를 이용하여, 상기 차량과 상기 하나 이상의 신호등 간의 거리가 기준 거리 이하인 시점부터 기 설정된 단위 시간마다 상기 영상 데이터를 수집하는 단계 및 상기 영상 데이터 내에 포함된 상기 하나 이상의 신호등에 대한 이미지를 분석하여 상기 하나 이상의 신호등에 대한 신호 정보를 수집하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 차량의 현재 주행 차로를 판단하는 단계는, 상기 차량의 위치 정보를 이용하여 상기 차량의 현재 위치 및 상기 차량의 이동 방향을 판단하는 단계 및 기 학습된 인공지능 모델을 이용하여 상기 영상 데이터 내에 포함된 상기 차량이 주행 중인 도로 및 주변 지형 지물을 분석함으로써, 상기 차량의 현재 주행 차로를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 차량의 위치 정보 및 신호등 정보를 이용한 주행 안내 제공 장치는 하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리 및 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 위치 정보 및 신호등 정보를 이용한 주행 안내 제공 방법을 수행할 수 있다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 컴퓨터프로그램은, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 위치 정보 및 신호등 정보를 이용한 주행 안내 제공 방법을 수행할 수 있도록 컴퓨터에서 독출가능한 기록매체에 저장될 수 있다.
본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 차량이 주행 중인 공간을 촬영한 영상 데이터를 분석하여 차량의 보다 정확한 위치를 판단하고, 판단된 차량의 정확한 위치에 따라 다양한 정보를 제공할 수 있는 차량의 위치 정보 및 신호등 정보를 이용한 주행 안내 제공 방법, 장치 및 컴퓨터프로그램을 제공할 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 위치 정보 및 신호등 정보를 이용한 주행 안내 제공 시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 주행 안내 제공 장치의 하드웨어 구성도이다.
도 3은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 차량의 위치 정보 및 신호등 정보를 이용한 주행 안내 제공 방법의 순서도이다.
도 4 및 5는 다양한 실시예에서, 주행 안내 제공 장치가 영상 데이터를 분석하는 형태를 도시한 도면이다.
도 6은 다양한 실시예에서, 복수의 도로 각각에 대한 차로, 차선 정보 및 신호등 정보를 포함하는 정밀 지도 데이터의 형태를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 7은 다양한 실시예에서, 차로 변경 필요성에 따라 주행 안내를 제공하는 방법의 순서도이다.
도 8은 다양한 실시예에서, 신호등 정보를 이용하여 주행 안내를 제공하는 방법의 순서도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
명세서에서 사용되는 "부" 또는 “모듈”이라는 용어는 소프트웨어, FPGA 또는 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 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 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.
공간적으로 상대적인 용어인 "아래(below)", "아래(beneath)", "하부(lower)", "위(above)", "상부(upper)" 등은 도면에 도시되어 있는 바와 같이 하나의 구성요소와 다른 구성요소들과의 상관관계를 용이하게 기술하기 위해 사용될 수 있다. 공간적으로 상대적인 용어는 도면에 도시되어 있는 방향에 더하여 사용시 또는 동작시 구성요소들의 서로 다른 방향을 포함하는 용어로 이해되어야 한다. 예를 들어, 도면에 도시되어 있는 구성요소를 뒤집을 경우, 다른 구성요소의 "아래(below)"또는 "아래(beneath)"로 기술된 구성요소는 다른 구성요소의 "위(above)"에 놓여질 수 있다. 따라서, 예시적인 용어인 "아래"는 아래와 위의 방향을 모두 포함할 수 있다. 구성요소는 다른 방향으로도 배향될 수 있으며, 이에 따라 공간적으로 상대적인 용어들은 배향에 따라 해석될 수 있다.
본 명세서에서, 컴퓨터는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 모든 종류의 하드웨어 장치를 의미하는 것이고, 실시 예에 따라 해당 하드웨어 장치에서 동작하는 소프트웨어적 구성도 포괄하는 의미로서 이해될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터는 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크톱, 노트북 및 각 장치에서 구동되는 사용자 클라이언트 및 애플리케이션을 모두 포함하는 의미로서 이해될 수 있으며, 또한 이에 제한되는 것은 아니다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.
본 명세서에서 설명되는 각 단계들은 컴퓨터에 의하여 수행되는 것으로 설명되나, 각 단계의 주체는 이에 제한되는 것은 아니며, 실시 예에 따라 각 단계들의 적어도 일부가 서로 다른 장치에서 수행될 수도 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 위치 정보 및 신호등 정보를 이용한 주행 안내 제공 시스템을 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 위치 정보 및 신호등 정보를 이용한 주행 안내 제공 시스템은 주행 안내 제공 장치(100), 사용자 단말(200) 및 외부 서버(300)를 포함할 수 있다.
여기서, 도 1에 도시된 차량의 위치 정보 및 신호등 정보를 이용한 주행 안내 제공 시스템은 일 실시예에 따른 것이고, 그 구성 요소가 도 1에 도시된 실시예에 한정되는 것은 아니며, 필요에 따라 부가, 변경 또는 삭제될 수 있다.
일 실시예에서, 주행 안내 제공 장치(100)는 차량이 현재 주행 중인 공간을 촬영한 영상 데이터와 차량의 위치 정보를 얻을 수 있고, 차량의 위치 정보 및 영상 데이터를 이용하여 차량의 현재 주행 차로를 판단할 수 있다. 예를 들어, 주행 안내 제공 장치(100)는 복수의 도로 각각에 대한 차로, 차선 정보 및 신호등 정보를 포함하는 복수의 영상 데이터를 학습 데이터로써 기 학습한 인공지능 모델을 이용하여 차량의 현재 주행 중인 공간을 촬영한 영상 데이터를 분석함으로써, 차량의 현재 위치, 주행 방향, 현재 주행 차로를 판단할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.
일 실시예에서, 주행 안내 제공 장치(100)는 기 설정된 주행 경로와 차량의 현재 주행 차로에 기초하여 차량에 대한 주행 안내를 제공할 수 있다. 예를 들어, 주행 안내 제공 장치(100)는 차량이 우회전으로 진행해야 하나 현재 직진 전용 차로를 주행중인 경우, 우회전으로 진행하기 위해 차량을 직진 및 우회전 가능 차로 또는 우회전 전용 차로로 변경할 것을 안내하는 주행 안내를 제공할 수 있다.
일 실시예에서, 주행 안내 제공 장치(100)는 주행 안내 제공 장치(100)는 주행 안내 제공 장치(100)는 주행 안내 제공 장치(100)는 차량의 현재 주행 차로와 기 설정된 주행 경로 상에 위치하는 신호등의 신호 정보에 기초하여 차량에 대한 주행 안내를 제공할 수 있다. 예를 들어, 주행 안내 제공 장치(100)는 차량의 현재 주행 차로와 신호등의 신호 정보에 기초하여 차량을 출발 또는 정지할 것을 안내하거나 차량의 속도를 제어할 것을 안내하는 주행 안내를 제공할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.
일 실시예에서, 사용자 단말(200)은 네트워크(400)를 통해 주행 안내 제공 장치(100)와 연결될 수 있으며, 주행 안내 제공 장치(100)로부터 주행 안내를 제공받아 출력할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(200)은 적어도 일부분에 디스플레이를 구비하는 스마트폰, 태블릿 PC, 노트북, 데스크탑 및 차량의 인포테인먼트 시스템(Infortainment system) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 디스플레이를 통해 주행 안내 제공 장치(100)로부터 제공되는 주행 안내를 출력할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않고, 사용자 단말(200)은 음성 출력 장치(예: 스피커)를 통해 주행 안내 제공 장치(100)로부터 제공되는 주행 안내를 음성 형태로 출력할 수 있다.
일 실시예에서, 외부 서버(300)는 네트워크(400)를 통해 주행 안내 제공 장치(100)와 연결될 수 있으며, 주행 안내 제공 장치(100)가 주행 안내를 생성하는 과정에서 필요한 각종 데이터를 제공할 수 있다. 예를 들어, 외부 서버(300)는 복수의 도로 각각에 대한 차로, 차선 정보 및 신호등 정보를 포함하는 정밀 지도 데이터(예: 도 6)를 저장할 수 있으며, 주행 안내 제공 장치(100)가 주행 안내를 생성하는 과정에서 기 저장된 정밀 지도 데이터를 제공할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다. 이하, 도 2를 참조하여, 본 발명의 다른 실시예에 따른 주행 안내 제공 장치(100)에 대하여 설명하도록 한다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 주행 안내 제공 장치의 하드웨어 구성도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 주행 안내 제공 장치(100)(이하, "컴퓨팅 장치(100)")는 프로세서(110) 및 메모리(120)를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 네트워크 인터페이스(또는 통신 인터페이스)(미도시), 스토리지(미도시), 버스(bus)(미도시)를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(110)는 컴퓨팅 장치(100)의 각 구성의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 프로세서(110)는 CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro Processor Unit), MCU(Micro Controller Unit), 또는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 임의의 형태의 프로세서를 포함하여 구성될 수 있다.
다양한 실시예에서, 프로세서(110)는 본 발명의 실시예들에 따른 방법을 실행하기 위한 적어도 하나의 애플리케이션 또는 프로그램에 대한 연산을 수행할 수 있다. 다양한 실시예에서, 프로세서(110)는 하나 이상의 코어(core, 미도시) 및 그래픽 처리부(미도시) 및/또는 다른 구성 요소와 신호를 송수신하는 연결 통로(예: 버스(bus) 등)를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 프로세서(110)는 프로세서(110) 내부에서 처리되는 신호(또는, 데이터)를 일시적 및/또는 영구적으로 저장하는 램(RAM: Random Access Memory, 미도시) 및 롬(ROM: Read-Only Memory, 미도시)을 더 포함할 수 있다. 또한, 프로세서(110)는 그래픽 처리부, 램 및 롬 중 적어도 하나를 포함하는 시스템온칩(SoC: system on chip) 형태로 구현될 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(110)는 메모리(120)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션(instruction)을 실행함으로써, 도 3 내지 8과 관련하여 설명될 방법(예: 차량의 위치 정보 및 신호등 정보를 이용한 주행 안내 제공 방법)을 수행할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(110)는 메모리(120)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 차량이 현재 주행 중인 공간을 촬영한 영상 데이터를 수집하는 단계, 영상 데이터 및 차량의 위치 정보를 이용하여 차량의 현재 주행 차로를 판단하는 단계 및 차량의 현재 주행 차로를 이용하여 차량에 대한 주행 안내를 제공하는 단계를 포함하는 차량의 위치 정보 및 신호등 정보를 이용한 주행 안내 제공 방법을 수행할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.
일 실시예에서, 메모리(120)는 각종 데이터, 명령 및/또는 정보를 저장할 수 있다. 메모리(120)에는 프로세서(110)의 처리 및 제어를 위한 프로그램들(하나 이상의 인스트럭션들)을 저장할 수 있다. 메모리(120)에 저장된 프로그램들은 기능에 따라 복수 개의 모듈들로 구분될 수 있다.
다양한 실시예에서, 본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수 있다.
본 발명의 구성 요소들은 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 애플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다. 본 발명의 구성 요소들은 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있으며, 이와 유사하게, 실시 예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 이하, 도 3을 참조하여, 컴퓨팅 장치가 수행하는 차량의 위치 정보 및 신호등 정보를 이용한 주행 안내 제공 방법에 대해 설명하도록 한다.
도 3은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 차량의 위치 정보 및 신호등 정보를 이용한 주행 안내 제공 방법의 순서도이다.
도 3을 참조하면, S110 단계에서, 컴퓨팅 장치(100)는 차량이 현재 주행 중인 공간을 촬영한 영상 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 차량의 블랙박스 모듈에 구비되는 카메라, 영상 데이터 촬영을 위해 차량에 별도로 설치되는 카메라 모듈, 사용자 단말(200)에 구비되는 카메라 모듈 및 차량에 자체적으로 구비되는 카메라 모듈(예: 전방 또는 후방 카메라 모듈) 중 적어도 하나로부터 촬영되는 영상 데이터(예: 이미지, 동영상 등)를 수집할 수 있다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 사용자로부터 목적지 정보가 입력되어 기 설정된 주행 경로가 생성되고, 생성된 기 설정된 주행 경로를 제공하기 시작한 시점부터 기 설정된 단위 시간마다 자동적으로 영상 데이터를 수집할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 차량의 위치 정보를 수집할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 차량 또는 사용자 단말(200)에 구비되는 위치 센서(예: GPS 센서)로부터 차량의 위치 정보를 수집할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.
S120 단계에서, 컴퓨팅 장치(100)는 S110 단계에서 얻은 영상 데이터 및 차량의 위치 정보를 이용하여 차량의 현재 주행 차로를 판단할 수 있다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 차량의 위치 정보를 이용하여 차량의 현재 위치 및 차량의 이동 방향을 판단할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 차량의 위치 센서로부터 차량의 위도, 경도 값 또는 위도, 경도 값을 기준 점에서 x좌표 및 y좌표로 표현한 위치 정보를 얻을 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치(100)는 차량의 위치 변화에 기초하여 차량의 이동 방향을 판단할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.
이후, 컴퓨팅 장치(100)는 기 학습한 인공지능 모델을 이용하여 S110 단계에서 얻은 영상 데이터(예: 도 4 및 5) 내에 포함된 차량이 주행 중인 도로 및 주변 지형 지물을 분석함으로써, 차량의 현재 주행 차로를 판단할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 인공지능 모델을 이용하여 S110 단계에서 얻은 영상 데이터로부터 차선에 대한 정보(예: 차선의 위치, 해당 차선의 속성)를 추출할 수 있고, 차선에 대한 정보를 이용하여 영상 데이터 내에 식별된 도로에 포함된 차로를 식별할 수 있다(예: 차선과 차선 사이를 하나의 차로로 식별). 이를 위해, 컴퓨팅 장치(100)는 복수의 도로 각각에 대한 차로, 차선 정보 및 신호등 정보를 포함하는 복수의 영상 데이터를 학습 데이터로써 인공지능 모델을 학습시킬 수 있다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 영상 데이터 내에서 도로의 차선을 이용하여 차로를 판단할 수 있도록 인공지능 모델을 학습시킬 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 도로의 차선을 촬영한 복수의 영상 데이터 학습 데이터로 하여 인공지능 모델을 학습시킴으로써, S110 단계에서 업로드된 영상 데이터로부터 차선을 식별하고, 식별된 차선과 차선 사이를 하나의 차로로 판단하도록 할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 영상 데이터 내에서의 주변 지형 지물의 속성(예: 지형 지물의 촬영 각도, 크기, 형태 등)을 이용하여 차로를 판단할 수 있도록 인공지능 모델을 학습시킬 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 주행 차로별 주변 지형 지물의 속성 데이터를 학습 데이터로 하여 인공 지능 모델을 학습시킴으로써, S110 단계에서 업로드된 영상 데이터 내에 포함된 지형 지물의 각도, 크기 및 형태에 따라 차로를 판단할 수 있도록 할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 영상 데이터 내에 기 설정된 기준에 따라 차로를 판단할 수 있도록 인공지능 모델을 학습시킬 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 복수의 영상 데이터 각각에 포함된 지형 지물(예: 인도, 건물, 가로등, 중앙 분리대, 보행자 안전 펜스 등) 중 어느 하나를 기준으로 설정하고, 설정된 기준과의 관계에 따라 차로를 분류한 데이터를 학습데이터로 하여 인공지능 모델을 학습시킴으로써, S110 단계에서 업로드된 영상 데이터 내에서 설정된 기준과의 관계(예: 기준과 떨어진 위치 등)를 이용하여 차로를 판단할 수 있도록 할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 영상 데이터로부터 차선에 대한 정보가 추출되지 않는 경우(예: 차선이 없는 도로이거나 주변 차량 등 장애물로 인해 차선이 제대로 식별되지 못하는 경우), 주변 지형 지물(예: 중앙 분리대, 인도, 가로수 등)를 추출할 수 있고, 주변 지형 지물에 대한 정보를 이용하여 영상 데이터 내에 식별된 도로에 포함된 차로를 식별할 수 있다.
이후, 컴퓨팅 장치(100)는 영상 데이터를 분석함으로써 식별된 차로를 이용하여 차량의 현재 주행 차로를 판단할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 영상 데이터 내에 식별된 도로가 4차로 도로이고 차량이 4개의 차로 중 오른쪽 맨 끝 차로를 주행 중인 것으로 판단되는 경우(예: 도 4), 차량의 현재 주행 차로를 4차로로 판단할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치(100)는 영상 데이터 내에 식별된 도로가 5차로 도로이고 차량의 현재 주행 차로를 기준으로 좌측에 2개의 차로와 우측에 2개의 차로가 있는 경우 즉, 정 가운데 차로를 주행 중인 것으로 판단되는 경우(예: 도 5), 차량의 현재 주행 차로를 3차로로 판단할 수 있다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 영상 데이터 및 차량의 위치 정보를 이용하여 차량의 현재 주행 차로를 판단하되, 영상 데이터 내에 도로의 전체 차로가 포함되어 있지 않은 것으로 판단되는 경우 영상 데이터 내에서의 차로 판단 기준을 설정하고, 설정된 기준에 기초하여 차량의 현재 주행 차로를 판단할 수 있다.
차량이 주행 중인 도로에 차로가 많은 경우 또는 차량 내에 구비된 카메라의 촬영 각도가 좁은 경우, 카메라로부터 수집된 영상 데이터 내에 도로의 모든 차로가 포함되지 않을 수 있으며, 이 경우에는 전체 차로가 몇 개인지 또는 차량의 현재 주행 차로가 몇번째 차로 인지를 정확하게 판단할 수 없다.
이를 보완하기 위하여, 컴퓨팅 장치(100)는 영상 데이터 내에 포함된 각종 지형 지물을 이용하여 차로를 판단하기 위한 기준을 설정하고, 설정된 기준에 기초하여 차량의 현재 주행 차로를 판단할 수 있다.
예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 영상 데이터를 분석하여 차로를 판단하기 위한 기준(예: 차도와 인도의 경계선, 중앙 분리대 등)을 설정할 수 있고, 차량이 현재 주행 중인 차로와 기 설정된 기준 간의 관계(예: 차량의 현재 주행 차로가 기 설정된 기준을 기점으로 왼쪽으로 몇번째 차로인지 또는 오른쪽으로 몇번째 차로인지 등을 나타내는 관계)를 판단할 수 있다.
이후, 컴퓨팅 장치(100)는 외부 서버(300)로부터 얻은 정밀 지도 데이터(예: 도 6)를 이용하여 차량의 현재 주행 차로를 판단할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 차량의 현재 위치 및 정밀 지도 데이터를 이용하여 현재 차량이 주행 중인 도로가 몇 개의 차로로 구성된 도로인지를 알 수 있고, 차량의 관계 정보와 정밀 지도 데이터로부터 얻은 도로의 차로 정보를 이용하여 차량의 현재 주행 차로가 어느 차로인지를 판단할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 외부 서버(300)로부터 얻은 정밀 지도 데이터(예: 도 6)로부터 판단된 차로 개수를 이용하여 영상 데이터 분석을 통해 판단된 차로 개수를 검증하고, 정밀 지도 데이터로부터 판단된 차로 개수와 영상 데이터 분석을 통해 판단된 차로 개수가 동일한 경우에만 차량의 현재 주행 차로를 판단할 수 있다. 여기서, 컴퓨팅 장치(100)는 정밀 지도 데이터로부터 판단된 차로 개수와 영상 데이터 분석을 통해 판단된 차로 개수가 동일하지 않는 경우, 기 분석된 영상 데이터를 재분석하거나, S110 단계를 거쳐 수집된 신규 영상 데이터를 분석할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.
즉, 컴퓨팅 장치(100)는 영상 데이터 내에 도로의 모든 차로가 포함되어 있는 경우에도 영상 데이터와 외부 서버(300)로부터 얻은 정밀 지도 데이터를 함께 이용하여 차로를 판단 및 검증함으로써, 차량의 현재 주행 차로에 대한 판단을 보다 정확하게 수행할 수 있다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 영상 데이터 내에 포함된 지형 지물 정보에 기초하여 차량의 현재 주행 차로를 판단할 수 있다. 예를 들어, 동일한 도로를 주행하며 영상 데이터를 촬영하더라도 해당 도로의 어느 차로에서 주행했는지에 따라 주변 지형 지물의 각도, 크기, 형태가 다르게 촬영될 수 있다. 이를 이용하여, 컴퓨팅 장치(100)는 영상 데이터 내에 포함된 지형 지물의 속성(예: 형태, 각도, 크기 등)을 이용하여 차량의 현재 주행 차로를 판단할 수 있다.
예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 학습 대상인 특정 지역들을 차선별로 주행하며 촬영된 영상 데이터를 학습 데이터로 수집하고, 이에 기반하여 촬영된 영상에 따라 현재 차선을 판단할 수 있는 인공지능 모델을 학습시킬 수 있다. 예를 들어, 상술한 바와 같이 촬영된 영상에 포함된 주변 지형 지물의 형태, 크기, 각도 등이 차선을 판단하는 특징(feature)을 구성할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 차량의 위치 정보 및 영상 데이터를 이용하여 차량의 현재 주행 차로를 판단하되, 차량의 위치 정보만을 이용하여 차량의 현재 주행 차로의 판단이 가능한 경우, 별도의 영상 데이터를 수집하는 동작을 수행하지 않고 차량의 위치 정보만을 이용하여 차량의 현재 주행 차로를 판단할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.
S130 단계에서, 컴퓨팅 장치(100)는 S120 단계에서 판단된 차량의 현재 주행 차로를 이용하여 차량에 대한 주행 안내를 제공할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 차량의 현재 주행 차로에 기초하여 차로를 변경할 것을 안내하거나 차량의 속도를 제어할 것을 안내하는 주행 안내를 제공할 수 있다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 차량의 현재 주행 차로 및 차량에 기 설정된 주행 경로에 기초하여 차량에 대한 주행 안내를 제공할 수 있다. 이하, 도 7을 참조하여 설명하도록 한다.
도 7은 다양한 실시예에서, 차로 변경 필요성에 따라 주행 안내를 제공하는 방법의 순서도이다.
도 7을 참조하면, S210 단계에서, 컴퓨팅 장치(100)는 차량 또는 운전자로부터 수집된 차량의 위치 정보와 차량 내에 구비되는 카메라 모듈로부터 수집되는 영상 데이터를 이용하여 차량의 현재 주행 차로를 판단할 수 있다(예: 도 3의 S120 단계).
S220 단계에서, 컴퓨팅 장치(100)는 S210 단계에서 판단된 차량의 현재 주행 차로와 차량에 기 설정된 주행 경로(예: 사용자의 현재 위치와 사용자로부터 입력된 목적지의 위치를 연결하는 최적화된 경로)룰 이용하여, 차량에 대한 차로 변경 필요성 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 차량의 기 설정된 주행 경로가 전방 200m 앞 사거리에서 좌회전으로 진행하는 경로이나 차량이 현재 직진 전용 차로를 주행 중인 것으로 판단되는 경우, 차량의 현재 주행 차로를 직진 전용 차로에서 직진 및 좌회전 가능 차로 또는 좌회전 전용 차로로 변경할 필요성이 있는 것으로 판단할 수 있다.
또한, 컴퓨팅 장치(100)는 차로의 변경이 필요한 것으로 판단되는 경우에 변경이 필요한 차로의 개수를 산출할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 차량이 직진 전용 차로(예: 3차로)에서 직진 및 좌회전 가능 차로(예: 2차로) 또는 좌회전 전용 차로(예: 1차로)로 변경하고자 하는 경우, 변경이 필요한 차로의 개수를 산출할 수 있다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 차로의 변경이 필요한 것으로 판단되는 경우에 변경이 필요한 차로의 개수 산출하되, 산출되는 차로의 개수가 여러 개인 경우, 기 설정된 주행 경로에 기초하여 변경이 필요한 차로의 개수를 산출할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 현재 직진 전용 차로를 주행 중인 차량이 좌회전으로 진행해야 하여 차량이 직진 전용 차로(예: 3차로)에서 직진 및 좌회전 가능 차로(예: 2차로) 또는 좌회전 전용 차로(예: 1차로)로 변경이 필요한 경우, 변경이 필요한 차로를 1개 또는 2개로 산출할 수 있다. 이때, 컴퓨팅 장치(100)는 기 설정된 경로에 기초하여, 차량의 좌회전 진행 이후의 다음 주행 경로가 직진 또는 우회전 진행인 경우 변경이 필요한 차로를 1개로 산출하여 차량이 직진 및 좌회전 가능 차로인 2차로로 변경하도록 유도하고, 차량의 좌회전 진행 이후의 다음 주행 경로가 좌회전 진행인 경우 변경이 필요한 차로를 1개로 산출하여 차량이 좌회전 전용 차로인 1차로로 변경하도록 유도함으로써, 다음 주행 경로를 보다 수월하게 진행하도록 안내할 수 있다.
S230 단계에서, 컴퓨팅 장치(100)는 S220 단계를 거쳐 차로 변경이 필요하지 않은 것으로 판단되는 경우, 기 설정된 주행 경로에 따라 현재 주행 중인 차로를 계속해서 주행할 것을 안내하는 주행 안내를 제공할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않고, 컴퓨팅 장치(100)는 차로 변경이 필요하지 않은 것으로 판단되는 경우, 별도의 주행 안내를 제공하지 않을 수 있다.
S240 단계에서, 컴퓨팅 장치(100)는 S220 단계를 거쳐 차로 변경이 필요한 것으로 판단되는 경우, 기 설정된 주행 경로에 기초하여 상기 차량의 차로 변경 시점을 결정할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 차량의 기 설정된 주행 경로가 전방 300m 앞 사거리에서 좌회전하는 경로인 경우, 차량과 사거리 간의 거리가 150m가 되는 시점을 차로 변경 시점으로 결정할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 하나의 차로를 변경하기 위한 차로 변경 시점을 복수 개 설정할 수 있으며, 각각의 차로 변경 시점마다 서로 다른 주행 안내 제공 방식을 설정할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 하나의 차로를 변경하기 위하여 서로 다른 3개의 차로 변경 시점(예: 제1 시점, 제2 시점 및 제3 시점)을 설정할 수 있으며, 제1 시점에서는 텍스트 형태의 주행 안내가 출력되고, 제1 시점 이후의 제2 시점에서는 음성 형태의 주행 안내가 출력되며, 제2 시점 이후의 제3 시점에서는 텍스트 및 음성 형태의 주행 안내가 출력되도록 설정할 수 있다.
또한, 컴퓨팅 장치(100)는 각각의 시점마다 출력되는 주행 안내의 내용이 서로 상이하게 설정될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 제1 시점 및 제2 시점에서 차량의 차로 변경이 필요하다는 것을 안내하는 내용의 주행 안내를 출력하고, 제3 시점에서는 차량의 차로를 변경할 것을 지시하는 내용의 주행 안내를 출력할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.
S250 단계에서, 컴퓨팅 장치(100)는 차량에 기 설정된 주행 경로에 기초하여, 기 설정된 주행 경로 상에 정체 구간이 있는지 여부를 판단할 수 있다.
S260 단계에서, 컴퓨팅 장치(100)는 S250 단계를 거쳐 차량에 기 설정된 주행 경로 상에 정체 구간이 없는 것으로 판단되는 경우, S240 단계에서 결정된 차로 변경 시점에 차로를 변경할 것을 안내하는 주행 안내를 제공할 수 있다.
S270 단계에서, 컴퓨팅 장치(100)는 S250 단계를 거쳐 차량에 기 설정된 주행 경로 상에 정체 구간이 있는 것으로 판단되는 경우, S240 단계에서 결정된 차로 변경 시점을 보정하고 보정된 차로 변경 시점에 차로를 변경할 것을 안내하는 주행하는 주행안내를 제공할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 차량의 기 설정된 주행 경로가 전방 300m 앞 사거리에서 좌회전하는 경로인 경우, 차량과 사거리 간의 거리가 150m가 되는 시점을 차로 변경 시점으로 결정할 수 있다. 이때, 컴퓨팅 장치(100)는 사거리를 기준으로 전방 200m가량 차량이 정체중인 것으로 판단되는 경우 즉, 차로 변경 시점에 차로를 변경하기 어려울 것으로 판단되는 경우, 차로 변경 시점을 차량과 사거리 간의 거리가 150m가 되는 시점이 아닌 200m 내지 250m가 되는 시점으로 차로 변경 시점을 변경할 수 있다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 차량의 현재 주행 도로에 포함된 복수의 차로별 정체 구간 여부를 판단할 수 있고, 복수의 차로별 정체 구간 여부, 차량의 현재 주행 차로 및 기 설정된 주행 경로에 따라 차로를 변경할 것을 안내하는 주행 안내를 제공할 수 있다.
먼저, 컴퓨팅 장치(100)는 복수의 차로별로 주행 정체 구간 여부(예: 현재 정체 중인지 또는 소정의 거리 이내에 정체 구간이 있는지 여부 등)를 판단할 수 있고, 이를 통해 차량의 현재 주행 차로 상에 정체 구간이 있는지 여부를 판단할 수 있다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 차량이 현재 주행 중인 공간을 촬영한 영상 데이터를 이용하여 차량의 현재 주행 차로 상에 정체 구간이 있는지 여부를 판단할 수 있다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 차량 통신 시스템을 이용하여 대상 차량(예: 현재 주행 차로 상에 정체 구간이 있는지 여부를 판단하는 대상이 되는 차량)과 인접한 다른 차량의 유무 및 다른 차량의 수를 판단하고, 판단 결과에 따라 대상 차량의 현재 주행 차로 상에 정체 구간이 있는지 여부를 판단할 수 있다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 외부 서버(300)(예: 지능형 교통 체계(Intelligent Transport Systems, ITS) 서버)로부터 차량의 현재 위치를 포함하는 소정의 영역에 대한 정체 정보를 수집할 수 있고, 수집한 정체 정보를 이용하여 차량의 현재 주행 차로 상에 정체 구간이 있는지 여부를 판단할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.
이후, 컴퓨팅 장치(100)는 차량의 현재 주행 차로 상에 정체 구간이 있는 것으로 판단되는 경우, 기 설정된 주행 경로(예: 직진 경로)에 따라 주행 가능한 복수의 차로(예: 직진, 좌회전 가능 차로, 직진 전용 차로 및 직진, 우회전 가능 차로) 중 정체 구간이 없는 것으로 판단되는 차로로 차로를 변경할 것을 안내하는 주행 안내를 제공할 수 있다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 차량의 현재 주행 도로에 포함된 복수의 차로별 정체 구간을 산출하되, 기 설정된 분류 기준에 따라 정체 등급(예: 원활, 보통, 정체 등)을 결정할 수 있고, 결정된 정체 등급에 따라 차로를 변경할 것을 안내하는 주행 안내를 제공할 수 있다.
예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 차량이 현재 주행 차로에 대한 정체 등깁이 "정체"인 경우, 기 설정된 주행 경로에 따라 주행 가능한 복수의 차로 중 정체 등급이 "보통" 및 "원활" 중 어느 하나인 차로로 변경할 것을 안내하는 주행안내를 제공할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치(100)는 차량이 현재 주행 차로에 대한 정체 등급이 "보통"인 경우, 기 설정된 주행 경로에 따라 주행 가능한 복수의 차로 중 정체 등급이 "원활"인 차로로 변경할 것을 안내하는 주행 안내를 제공할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않고, 차량의 현재 주행 차로에 대한 정체 등급이 "정체"인 경우에만 차로를 변경할 것을 안내하는 주행 안내를 제공할 수 있다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 차로 변경이 필요한 것으로 판단되는 경우 기 설정된 주행 경로에 기초하여 차량의 차로 변경 시점을 결정하고, 차로 변경 시점에 차로를 변경할 것을 안내하는 주행 안내를 제공하되, 결정된 차로 변경 시점에 차로가 변경되지 않는 경우, 차량의 현재 주행 차로에 기초하여 기 설정된 주행 경로를 변경할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 하나의 차로를 변경하기 위하여 결정된 3개의 차로 변경 시점 중 마지막 차로 변경 시점인 제3 시점에서 차량이 차로를 변경하지 않는 경우 또는 차로가 변경되었으나 컴퓨팅 장치(100)에 의해 판단된 차로로 변경되지 않은 경우, 차량의 현재 주행 차로에 기초하여 기 설정된 주행 경로를 변경하여 제공할 수 있다.
일반적으로 차량이 기 설정된 경로를 이탈한 것으로 판단되면, 차량에 대하여 새로운 주행 경로를 제공한다. 그러나, 종래의 주행 안내 서비스 제공 시스템의 경우, 차량의 개략적인 위치를 나타내는 위치 정보를 이용하여 차량의 경로 이탈을 판단하기 때문에, 이탈된 주행 경로를 어느 정도 주행해야만 차량의 이탈 여부를 판단할 수 있으며, 이에 따라 빠르게 새로운 주행 경로를 제공하지 못한다는 한계가 있다.
그에 반해, 컴퓨팅 장치(100)는 차량이 현재 경로를 이탈하지 않았으나 주행 경로에 기초하여 이탈할 것으로 판단(예: 좌회전으로 진행해야 하나 좌회전 가능한 차로에 진입하지 못한 경우에 기 설정된 주행 경로를 이탈할 것으로 판단)되는 경우에 즉시 새로운 주행 경로를 제공함으로써, 경로 이탈에 대해 보다 빠르게 대응할 수 있도록 안내할 수 있다는 이점이 있다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 차량에 기 설정된 주행 경로 상에 위치하는 신호등에 대한 신호 정보에 기초하여 차량이 출발 또는 정지할 것을 안내하거나 차량의 속도를 제어할 것을 안내하는 주행 안내를 제공할 수 있다. 이하, 도 8을 참조하여 설명하도록 한다.
도 8은 다양한 실시예에서, 신호등 정보를 이용하여 주행 안내를 제공하는 방법의 순서도이다.
도 8을 참조하면, S310 단계에서, 컴퓨팅 장치(100)는 차량 또는 운전자로부터 수집된 차량의 위치 정보와 차량 내에 구비되는 카메라 모듈로부터 수집되는 영상 데이터를 이용하여 차량의 현재 주행 차로를 판단할 수 있다(예: 도 3의 S120 단계).
S320 단계에서, 컴퓨팅 장치(100)는 차량에 기 설정된 주행 경로 상에 위치하는 하나 이상의 신호등에 대한 신호 정보를 수집할 수 있다.
예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 복수의 도로 각각에 대한 차로, 차선 정보 및 신호등 정보를 포함하는 정밀 지도 데이터(예: 도 6)로부터 차량에 기 설정된 주행 경로 상에 위치하는 하나 이상의 신호등에 대한 위치 정보를 얻을 수 있다.
이후, 컴퓨팅 장치(100)는 하나 이상의 신호등에 대한 위치 정보와 차량의 현재 위치를 이용하여 차량과 하나 이상의 신호등 간의 거리가 기준 거리 이하인 시점부터 기 설정된 단위 시간마다 영상 데이터(예: 도 5)를 수집할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 차량과 하나 이상의 신호등 간의 거리가 50m 이하인 시점부터 1초마다 영상 데이터(예: 도 5)를 수집할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.
이후, 컴퓨팅 장치(100)는 영상 데이터 내에 포함된 하나 이상의 신호등에 대한 이미지를 분석하여 하나 이상의 신호등에 대한 신호 정보를 수집할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않고 차량의 기 설정된 주행 경로 상에 위치하는 신호등으로부터 신호 정보를 얻는 어떠한 방법이든 적용이 가능하다.
S330 단계에서, 컴퓨팅 장치(100)는 차량의 현재 주행 차로의 속성을 판단할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 외부 서버(300)로부터 얻은 정밀 지도 데이터에 포함된 차로에 대한 정보에 기초하여 차량의 현재 주행 차로의 속성을 판단할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 S310 단계에서 판단된 차량의 현재 주행 차로가 좌회전 전용 차로, 직진 전용 차로, 직진 및 좌회전 가능 차로, 직진 및 우회전 가능 차로 및 우회전 전용 차로인지 여부를 판단할 수 있다.
S340 단계에서, 컴퓨팅 장치(100)는 S330 단계에서 판단된 차량의 현재 주행 차로의 속성이 좌회전 전용 차로인 경우, S320 단계에서 얻은 신호등의 신호 정보 중 좌회전 신호만을 고려하여 생성된 주행 안내를 제공할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 좌회전 신호가 주행 가능 신호(예: 별도의 좌회전 신호등의 신호가 녹색 신호이거나 적색 신호와 함께 좌회전 표시 신호가 함께 점등된 경우)인 경우, 차량이 출발할 것을 안내하는 주행 안내를 제공할 수 있고, 좌회전 신호가 황색 신호인 경우, 감속 후 정지하거나 빠르게 교차로를 통과할 것을 안내하는 주행 안내를 제공할 수 있으며, 좌회전 신호가 주행 불가능 신호(예: 별도의 좌회전 신호등의 신호가 적색 신호이거나 직진 신호만 녹색 신호로 점등된 경우)인 경우 차량을 정지할 것을 안내하는 주행 안내를 제공할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.
S350 단계에서, 컴퓨팅 장치(100)는 S330 단계에서 판단된 차량의 현재 주행 차로의 속성이 직진 전용 차로인 경우, S320 단계에서 얻은 신호등의 신호 정보 중 직진 신호만을 고려하여 생성된 주행 안내를 제공할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 직전 신호가 주행 가능 신호(예: 녹색 신호)인 경우, 차량이 출발할 것을 안내하는 주행 안내를 제공할 수 있고, 직전 신호가 황색 신호인 경우, 감속 후 정지하거나 빠르게 교차로를 통과할 것을 안내하는 주행 안내를 제공할 수 있으며, 직전 신호가 주행 불가능 신호(예: 적색 신호)인 경우 차량을 정지할 것을 안내하는 주행 안내를 제공할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.
S360 단계에서, 컴퓨팅 장치(100)는 S330 단계에서 판단된 차량의 현재 주행 차로의 속성이 직진 및 좌회전 가능 차로인 경우, 기 설정된 주행 경로에 따라 직진 신호 또는 좌회전 신호 중 어느 하나만을 고려하여 생성된 주행 안내를 제공할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 차량의 현재 주행 차로의 속성이 직진 및 좌회전 가능 차로이고, 차량의 기 설정된 주행 경로가 직진하는 경로인 경우, S320 단계에서 얻은 신호등의 신호 정보 중 직진 신호만을 고려하여 생성된 주행 안내를 제공할 수 있다(예: S350 단계). 또한, 컴퓨팅 장치(100)는 차량의 현재 주행 차로의 속성이 직진 및 좌회전 가능 차로이고, 차량의 기 설정된 주행 경로가 좌회전하는 경로인 경우, S320 단계에서 얻은 신호등의 신호 정보 중 좌회전 신호만을 고려하여 생성된 주행 안내를 제공할 수 있다(예: S340 단계). 그러나, 이에 한정되지 않는다.
S370 단계에서, 컴퓨팅 장치(100)는 S330 단계에서 판단된 차량의 현재 주행 차로의 속성이 직진 및 우회전 가능 차로인 경우, 기 설정된 주행 경로에 따라 신호 정보 중 직진 신호만을 고려하여 생성된 주행 안내를 제공하거나 신호와 상관없이 기 설정된 주행 경로만을 고려하여 생성된 주행 안내를 제공할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 차량의 현재 주행 차로의 속성이 직진 및 우회전 가능 차로이고, 차량의 기 설정된 주행 경로가 직진하는 경로인 경우, S320 단계에서 얻은 신호등의 신호 정보 중 직진 신호만을 고려하여 생성된 주행 안내를 제공할 수 있다(예: S350 단계). 또한, 컴퓨팅 장치(100)는 차량의 현재 주행 차로의 속성이 직진 및 우회전 가능 차로이고, 차량의 기 설정된 주행 경로가 우회전하는 경로인 경우, S320 단계에서 얻은 신호등의 신호 정보를 고려하지 않고, 기 설정된 주행 경로만을 고려하여 생성된 주행 안내를 제공할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.
S380 단계에서, 컴퓨팅 장치(100)는 S330 단계에서 판단된 차량의 현재 주행 차로의 속성이 우회전 전용 차로인 경우, S320 단계에서 얻은 신호등의 신호 정보를 고려하지 않고, 기 설정된 주행 경로만을 고려하여 생성된 주행 안내를 제공할 수 있다(예: S370 단계). 그러나, 이에 한정되지 않는다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 차량의 현재 주행 차로 및 현재 주행 차로에 대응하는 신호 정보를 이용하여 차량의 제1 주행 안내를 제공하되, 상기 차량이 제1 주행 안내를 제공한 시점부터 기 설정된 시간을 초과할 동안 제1 주행 안내에 대응하는 동작을 수행하지 않는 것으로 판단되는 경우, 제1 주행 안내에 따라 차량을 제어할 것을 안내하는 제2 주행 안내를 제공할 수 있다.
예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 차량의 현재 주행 차로의 속성이 좌회전 전용 차로이고, 좌회전 신호가 주행 불가능 신호인 점을 고려하여 차량의 속도를 감속할 것을 안내하는 제1 주행 안내를 제공했음에도 불구하고 차량의 속도가 감속되지 않는 것으로 판단되는 경우, 현재 좌회전 신호가 주행 불가능 신호이며, 차량의 속도를 감속할 것을 안내하는 제2 주행 안내를 제공할 수 있다.
또한, 컴퓨팅 장치(100)는 차량의 현재 주행 차로의 속성이 직진 전용 차로이고, 직진 신호가 주행 가능 신호인 점을 고려하여 출발할 것을 안내하는 제1 주행 안내를 제공했음에도 불구하고 차량이 출발하지 않는 것으로 판단되는 경우, 현재 직진 신호가 주행 가능 신호이며, 차량이 출발하도록 제어할 것을 안내하는 주행 안내를 제공할 수 있다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 제1 주행 안내 및 제2 주행 안내는 음성, 텍스트 및 진동 형태로 출력하되, 제2 주행 안내의 출력 강도를 제1 주행 안내의 출력 강도보다 높게 설정할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.
마찬가지로, 개시된 실시 예에 따라 컴퓨팅 장치(100)의 상황판단 결과 및 이에 따른 주행에 대한 정보 중 적어도 하나가 차량의 운전자에게 디스플레이 혹은 오디오 등의 출력수단을 이용하여 제공될 수 있다. 예를 들어, 개시된 실시 예에 따라 컴퓨팅 장치(100)의 제어를 통해 차량이 자율주행(혹은 반자율주행)을 수행할 수 있다. 이 경우, 출력되는 정보에 기반하여 운전자는 컴퓨팅 장치(100)의 상황판단 현황 및 이에 따른 주행계획을 사전에 파악할 수 있고, 컴퓨팅 장치(100)의 상황판단 혹은 이에 따른 주행계획에 오류가 있는 경우 이를 보정하거나, 수동 제어모드로 변경하여 주행을 제어하거나, 인터럽트 방식으로 수동 제어정보를 전달할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
전술한 차량의 위치 정보 및 신호등 정보를 이용한 주행 안내 제공 방법은 도면에 도시된 순서도를 참조하여 설명하였다. 간단한 설명을 위해 차량의 위치 정보 및 신호등 정보를 이용한 주행 안내 제공 방법은 일련의 블록들로 도시하여 설명하였으나, 본 발명은 상기 블록들의 순서에 한정되지 않고, 몇몇 블록들은 본 명세서에 도시되고 시술된 것과 상이한 순서로 수행되거나 또는 동시에 수행될 수 있다. 또한, 본 명세서 및 도면에 기재되지 않은 새로운 블록이 추가되거나, 일부 블록이 삭제 또는 변경된 상태로 수행될 수 있다.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
100 : 주행 안내 제공 장치(컴퓨팅 장치)
200 : 사용자 단말
300 : 외부 서버
400 : 네트워크

Claims (11)

  1. 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 방법에 있어서,
    차량이 현재 주행 중인 공간을 촬영한 영상 데이터를 수집하는 단계;
    상기 영상 데이터 및 상기 차량의 위치 정보를 이용하여 상기 차량의 현재 주행 차로를 판단하는 단계; 및
    상기 차량의 현재 주행 차로를 이용하여 상기 차량에 대한 주행 안내를 제공하는 단계를 포함하는,
    차량의 위치 정보 및 신호등 정보를 이용한 주행 안내 제공 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 차량에 대한 주행 안내를 제공하는 단계는,
    상기 차량의 현재 주행 차로 및 상기 차량에 기 설정된 주행 경로에 기초하여 차로 변경이 필요한지 여부 및 변경이 필요한 차로의 개수를 판단하는 단계; 및
    상기 차로 변경이 필요한 것으로 판단되는 경우, 상기 변경이 필요한 차로의 개수만큼 차로를 변경할 것을 안내하는 주행 안내를 제공하는 단계를 포함하는,
    차량의 위치 정보 및 신호등 정보를 이용한 주행 안내 제공 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 차로를 변경할 것을 안내하는 주행 안내를 제공하는 단계는,
    상기 차로 변경이 필요한 것으로 판단되는 경우 상기 기 설정된 주행 경로에 기초하여 상기 차량의 차로 변경 시점을 결정하되, 상기 기 설정된 주행 경로에 대한 차량 정체 여부에 기초하여 상기 결정된 차로 변경 시점을 보정하는 단계를 포함하는,
    차량의 위치 정보 및 신호등 정보를 이용한 주행 안내 제공 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 차로를 변경할 것을 안내하는 주행 안내를 제공하는 단계는,
    상기 차로 변경이 필요한 것으로 판단되는 경우 상기 기 설정된 주행 경로에 기초하여 상기 차량의 차로 변경 시점을 결정하되, 상기 결정된 차로 변경 시점에 차로가 변경되지 않는 경우, 상기 차량의 현재 주행 차로에 기초하여 상기 기 설정된 주행 경로를 변경하는 단계를 포함하는,
    차량의 위치 정보 및 신호등 정보를 이용한 주행 안내 제공 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 차량에 기 설정된 주행 경로 상에 위치하는 하나 이상의 신호등에 대한 신호 정보를 수집하는 단계를 더 포함하며,
    상기 차량에 대한 주행 안내를 제공하는 단계는,
    상기 차량의 현재 주행 차로, 상기 차량에 기 설정된 주행 경로 및 상기 신호 정보 중 어느 하나 이상에 기초하여 상기 차량이 출발 또는 정지할 것을 안내하거나 상기 차량의 속도를 제어할 것을 안내하는 주행 안내를 제공하는 단계를 포함하는,
    차량의 위치 정보 및 신호등 정보를 이용한 주행 안내 제공 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 차량에 대한 주행 안내를 제공하는 단계는,
    상기 차량의 현재 주행 차로가 좌회전 전용 차로인 경우, 상기 신호 정보 중 좌회전 신호만을 고려하여 생성된 주행 안내를 제공하는 단계;
    상기 차량의 현재 주행 차로가 직진 및 좌회전이 가능한 차로인 경우, 상기 기 설정된 주행 경로에 따라 상기 신호 정보 중 직진 신호만을 고려하여 생성된 주행 안내 또는 상기 좌회전 신호만을 고려하여 생성된 주행 안내를 제공하는 단계;
    상기 차량의 현재 주행 차로가 우회전 전용 차로인 경우, 상기 신호 정보와 관계없이 상기 기 설정된 경로만을 고려하여 생성된 주행 안내를 제공하는 단계; 및
    상기 차량의 현재 주행 차로가 직진 및 우회전이 가능한 차로인 경우, 상기 기 설정된 주행 경로에 따라 상기 직진 신호만을 고려하여 생성된 주행 안내 또는 상기 신호 정보와 관계없이 상기 기 설정된 경로만을 고려하여 생성된 주행 안내를 제공하는 단계를 포함하는,
    차량의 위치 정보 및 신호등 정보를 이용한 주행 안내 제공 방법.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 차량에 대한 주행 안내를 제공하는 단계는,
    상기 차량의 현재 주행 차로, 상기 차량에 기 설정된 주행 경로 및 상기 신호 정보 중 어느 하나 이상에 기초하여 상기 차량에 대한 제1 주행 안내를 제공하되, 상기 차량이 상기 제1 주행 안내가 제공된 이후에 기 설정된 시간을 초과할 동안 상기 제1 주행 안내에 대응하는 동작을 수행하지 않는 것으로 판단되는 경우, 상기 제1 주행 안내에 따라 차량을 제어할 것을 안내하는 제2 주행 안내를 제공하는 단계를 더 포함하는,
    차량의 위치 정보 및 신호등 정보를 이용한 주행 안내 제공 방법.
  8. 제5항에 있어서,
    상기 하나 이상의 신호등에 대한 신호 정보를 수집하는 단계는,
    복수의 도로 각각에 대한 차로, 차선 정보 및 신호등 정보를 포함하는 정밀 지도 데이터로부터 상기 기 설정된 주행 경로 상에 위치하는 하나 이상의 신호등에 대한 위치 정보를 수집하는 단계;
    상기 하나 이상의 신호등에 대한 위치 정보 및 상기 차량의 현재 위치를 이용하여, 상기 차량과 상기 하나 이상의 신호등 간의 거리가 기준 거리 이하인 시점부터 기 설정된 단위 시간마다 상기 영상 데이터를 수집하는 단계; 및
    상기 영상 데이터 내에 포함된 상기 하나 이상의 신호등에 대한 이미지를 분석하여 상기 하나 이상의 신호등에 대한 신호 정보를 수집하는 단계를 포함하는,
    차량의 위치 정보 및 신호등 정보를 이용한 주행 안내 제공 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 차량의 현재 주행 차로를 판단하는 단계는,
    상기 차량의 위치 정보를 이용하여 상기 차량의 현재 위치 및 상기 차량의 이동 방향을 판단하는 단계; 및
    기 학습된 인공지능 모델을 이용하여 상기 영상 데이터 내에 포함된 상기 차량이 주행 중인 도로 및 주변 지형 지물을 분석함으로써, 상기 차량의 현재 주행 차로를 판단하는 단계를 포함하는,
    차량의 위치 정보 및 신호등 정보를 이용한 주행 안내 제공 방법.
  10. 하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리; 및
    상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,
    제1 항의 방법을 수행하는, 장치.
  11. 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 제1 항의 방법을 수행할 수 있도록 컴퓨터에서 독출가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터프로그램.
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