KR20220014791A - 승객 건강 검진 및 모니터링 - Google Patents

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KR20220014791A
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아브히만유 싱
린 팜
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모셔널 에이디 엘엘씨
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Abstract

무엇보다도, 차량에 있는 센서에 의해 생성된 센서 데이터를 수신하는 것, 센서 데이터를 프로세싱하여 차량의 사용자의 적어도 하나의 건강 상태를 결정하는 것, 및 적어도 하나의 건강 상태를 결정하는 것에 응답하여, 적어도 하나의 건강 상태에 기초하여 복수의 차량 기능 중에서 선택된 차량 기능을 실행하는 것을 포함하는 차량 사용자의 건강을 검진하고 모니터링하기 위한 기술이 설명된다.

Description

승객 건강 검진 및 모니터링{PASSENGER HEALTH SCREENING AND MONITORING}
이 설명은 차량 사용자의 건강을 검진하고 모니터링하는 것에 관한 것이다.
자율 주행 차량(autonomous vehicle)과 같은 차량은 차량 내의 또는 차량에 근접한 대상체 또는 사람에 관한 데이터를 생성하는 센서를 포함할 수 있다.
도 1은 자율 주행 능력을 갖는 자율 주행 차량의 일 예를 도시한다.
도 2는 예시적인 "클라우드" 컴퓨팅 환경을 도시한다.
도 3은 예시적인 컴퓨터 시스템을 도시한다.
도 4는 자율 주행 차량에 대한 예시적인 아키텍처를 도시한다.
도 5는 인지 모듈에 의해 사용될 수 있는 입력 및 출력의 일 예를 도시한다.
도 6는 계획 모듈의 입력과 출력 사이의 관계의 블록 다이어그램을 도시한다.
도 7은 경로 계획에서 사용되는 방향 그래프를 도시한다.
도 8은 제어 모듈의 입력 및 출력의 블록 다이어그램을 도시한다.
도 9는 제어기의 입력, 출력, 및 컴포넌트의 블록 다이어그램을 도시한다.
도 10은 건강 검진 및 모니터링 모듈의 입력, 출력 및 컴포넌트의 블록 다이어그램을 도시한다.
도 11은 차량 사용자의 건강을 검진하고 모니터링하기 위한 예시적인 프로세스의 플로차트를 도시한다.
설명을 위한 이하의 기술에서는, 본 발명에 대한 완전한 이해를 제공하기 위해 다수의 특정 세부 사항이 기재된다. 그렇지만, 본 발명이 이 특정 세부 사항 없이 실시될 수 있음이 명백할 것이다. 다른 예에서, 공지된 구조 및 디바이스는 본 발명을 불필요하게 모호하게 하는 것을 피하기 위하여 블록 다이어그램 형태로 도시된다.
도면에서, 설명을 용이하게 하기 위해, 디바이스, 모듈, 명령 블록 및 데이터 요소를 나타내는 것과 같은, 개략적 요소의 특정 배열 또는 순서가 도시된다. 그렇지만, 본 기술 분야의 통상의 기술자라면, 도면에서의 개략적 요소의 특정 순서 또는 배열이 프로세싱의 특정한 순서 또는 시퀀스, 또는 프로세스의 분리가 요구된다는 것을 암시하는 것을 의미하지는 않는다는 점을 이해할 것이다. 게다가, 도면에 개략적 요소를 포함시키는 것은, 그러한 요소가 모든 실시예에서 요구된다는 것을 암시하는 것을 의미하지 않거나, 또는 그러한 요소에 의해 표현된 특징이 일부 실시예에서 포함되지 않거나 또는 다른 요소와 조합되지 않을 수 있다는 점을 암시하는 것을 의미하지 않는다.
게다가, 도면에서, 2개 이상의 다른 개략적 요소 사이의 연결, 관계 또는 연관을 예시하기 위해 실선 또는 파선 또는 화살표와 같은 연결 요소가 사용되는 경우에, 임의의 그러한 연결 요소의 부재는 연결, 관계 또는 연관이 존재할 수 없다는 점을 암시하는 것을 의미하지 않는다. 환언하면, 요소들 사이의 일부 연결, 관계, 또는 연관은 본 개시를 모호하게 하지 않기 위해 도면에 도시되지 않는다. 그에 부가하여, 예시를 용이하게 하기 위해, 요소들 사이의 다수의 연결, 관계 또는 연관을 표현하기 위해 단일의 연결 요소가 사용된다. 예를 들어, 연결 요소가 신호, 데이터 또는 명령의 통신을 표현하는 경우, 본 기술 분야의 통상의 기술자라면, 그러한 요소가, 통신을 수행하기 위해 필요할 수 있는, 하나 또는 다수의 신호 경로(예를 들면, 버스)를 표현한다는 것을 이해할 것이다.
그 예가 첨부 도면에 예시되어 있는, 실시예가 이제 상세하게 언급될 것이다. 이하의 상세한 설명에서, 다양한 기술된 실시예에 대한 완전한 이해를 제공하기 위해 많은 특정 세부 사항이 기재된다. 그렇지만, 다양한 기술된 실시예가 이 특정 세부 사항 없이 실시될 수 있다는 것이 본 기술 분야의 통상의 기술자에게 명백할 것이다. 다른 예에서, 실시예의 양태를 불필요하게 모호하게 하지 않기 위해 공지된 방법, 절차, 컴포넌트, 회로, 및 네트워크는 상세하게 기술되지 않았다.
서로 독립적으로 또는 다른 특징들의 임의의 조합과 함께 각각 사용될 수 있는 여러 특징이 이하에서 기술된다. 그렇지만, 임의의 개별 특징은 위에서 논의된 문제들 중 임의의 것을 해결할 수 없거나 또는 위에서 논의된 문제들 중 단지 하나만을 해결할 수 있다. 위에서 논의된 문제들 중 일부는 본원에 기술된 특징들 중 임의의 것에 의해 완전히 해결되지는 않을 수 있다. 비록 여러 표제가 제공되어 있더라도, 특정 표제에 관련되지만 해당 표제를 갖는 섹션에서 발견되지 않은 정보가 본 설명의 다른 곳에서 발견될 수도 있다. 실시예는 이하의 개요에 따라 본원에 기술된다.
1. 일반적 개관
2. 시스템 개관
3. 자율 주행 차량 아키텍처
4. 자율 주행 차량 입력
5. 자율 주행 차량 계획
6. 자율 주행 차량 제어
7. 승객 건강 모니터링 및 검진
일반적 개관
(자율 주행 차량과 같은) 차량은, 예를 들면, 사용자가 차량에 접근하거나 차량을 타고 이동할 때, 사용자의 하나 이상의 건강 상태에 대해 모니터링하기 위해 하나 이상의 센서로부터의 데이터를 프로세싱할 수 있다. 예를 들어, 차량에 있는 오디오 센서(예를 들면, 마이크로폰)로부터의 오디오 데이터는 특정 건강 상태를 갖는 사용자를 진단하는 데 나중에 사용될 수 있는 사용자에 의한 기침을 검출하고 특성화(characterize)하기 위해 프로세싱된다. 다른 예로서, 사용자의 체온을 확인하고 사용자가 열 또는 다른 질병의 징후를 보이는지 여부를 추론하기 위해 온도 센서로부터의 데이터가 프로세싱된다. 사용자가 특정 건강 상태를 가질 수 있다고 결정하는 것에 응답하여, 차량은 건강 상태에 기초하여, 그 중에서도, 사용자에게 건강 상태를 알리는 것, 차량을 가장 가까운 응급 서비스로 경로 변경(rerouting)하는 것, 또는 사용자가 차량에서 하차할 때 차량 내에 소독제를 살포하는 것과 같은, 하나 이상의 차량 기능을 실행할 수 있다.
이러한 기술의 장점 중 일부는 차량 센서를 사용하여 차량 사용자 또는 잠재적 사용자의 건강을 모니터링하는 것을 포함한다. 이러한 건강 정보는 이어서 사용자의 건강 상태를 배려(accommodate)하거나, 사용자의 건강이 악화되는 것을 방지하거나, 또는 필요한 경우 치료를 위해 사용자를 병원 또는 다른 응급 서비스로 이송하기 위해, 차량 기능을 조정하기 위해 차량에 의해 사용될 수 있다. 차량은 또한 건강 정보를 사용하여 사용자가 알지 못할 수 있는 잠재적인 건강 상태를 사용자에게 통보할 수 있다. 일부 예에서, 차량은 후속 사용자에게 확산되는 것을 방지하기 위해 사용자가 차량에서 하차한 후에 건강 정보를 사용하여 적절한 세정 절차를 수행한다.
시스템 개관
도 1은 자율 주행 능력을 갖는 자율 주행 차량(100)의 일 예를 도시한다.
본원에서 사용되는 바와 같이, 용어 "자율 주행 능력"은, 완전한 자율 주행 차량, 고도의 자율 주행 차량, 및 조건부 자율 주행 차량을 제한 없이 포함하는, 실시간 인간 개입 없이 차량이 부분적으로 또는 완전하게 동작될 수 있게 하는 기능, 특징, 또는 설비를 지칭한다.
본원에서 사용되는 바와 같이, 자율 주행 차량(AV)은 자율 주행 능력을 갖는 차량이다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "차량"은 상품 또는 사람의 운송 수단을 포함한다. 예를 들어, 자동차, 버스, 기차, 비행기, 드론, 트럭, 보트, 선박, 잠수함, 비행선 등. 무인 자동차는 차량의 일 예이다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "궤적"은 AV를 제1 시공간적 위치로부터 제2 시공간적 위치로 운행시키는 경로 또는 루트를 지칭한다. 일 실시예에서, 제1 시공간적 위치는 초기 또는 출발 위치라고 지칭되고 제2 시공간적 위치는 목적지, 최종 위치, 목표, 목표 위치, 또는 목표 장소라고 지칭된다. 일부 예에서, 궤적은 하나 이상의 세그먼트(예를 들면, 도로의 섹션)로 구성되고, 각각의 세그먼트는 하나 이상의 블록(예를 들면, 차선 또는 교차로의 부분)으로 구성된다. 일 실시예에서, 시공간적 위치는 현실 세계 위치에 대응한다. 예를 들어, 시공간적 위치는 사람을 태우거나 내려주고 또는 상품을 싣거나 내리는 픽업(pick up) 또는 드롭-오프(drop-off) 위치이다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "센서(들)"는 센서를 둘러싼 환경에 관한 정보를 검출하는 하나 이상의 하드웨어 컴포넌트를 포함한다. 하드웨어 컴포넌트들 중 일부는 감지 컴포넌트(예를 들면, 이미지 센서, 생체측정 센서), 송신 및/또는 수신 컴포넌트(예를 들면, 레이저 또는 라디오 주파수 파 송신기 및 수신기), 아날로그 대 디지털 변환기와 같은 전자 컴포넌트, 데이터 저장 디바이스(예컨대, RAM 및/또는 비휘발성 스토리지), 소프트웨어 또는 펌웨어 컴포넌트, 및 ASIC(application-specific integrated circuit), 마이크로프로세서 및/또는 마이크로컨트롤러와 같은 데이터 프로세싱 컴포넌트를 포함할 수 있다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "장면 묘사(scene description)"는 AV 차량 상의 하나 이상의 센서에 의해 검출되거나 AV 외부의 소스에 의해 제공되는 하나 이상의 분류된 또는 라벨링된 대상체를 포함하는 데이터 구조(예를 들면, 리스트) 또는 데이터 스트림이다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "도로"는 차량에 의해 횡단될 수 있는 물리적 영역이고, 명명된 주요 도로(예를 들면, 도시 거리, 주간 고속도로 등)에 대응할 수 있거나, 또는 명명되지 않은 주요 도로(예를 들면, 주택 또는 사무실 건물 내의 사유 도로, 주차장 섹션, 공터 섹션, 시골 지역의 비포장 경로 등)에 대응할 수 있다. 일부 차량(예를 들면, 4륜 구동 픽업 트럭, 스포츠 유틸리티 차량 등)은 차량 진행에 특히 적합하지 않은 다양한 물리적 영역을 횡단할 수 있기 때문에, "도로"는 임의의 지자체 또는 다른 정부 또는 행정처에 의해 주요 도로로서 공식적으로 규정되지 않은 물리적 영역일 수 있다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "차선"은 차량에 의해 횡단될 수 있는 도로의 일부이다. 차선은 때때로 차선 마킹(lane marking)에 기초하여 식별된다. 예를 들어, 차선은 차선 마킹 사이의 공간의 대부분 또는 전부에 대응할 수 있거나, 또는 차선 마킹 사이의 공간의 단지 일부(예를 들면, 50% 미만)에 대응할 수 있다. 예를 들어, 멀리 이격된 차선 마킹을 갖는 도로는 차선 마킹들 사이에 둘 이상의 차량을 수용할 수 있어서, 하나의 차량이 차선 마킹을 횡단하지 않으면서 다른 차량을 추월할 수 있고, 따라서 차선 마킹들 사이의 공간보다 좁은 차선을 갖거나 차선 마킹들 사이에 2개의 차선을 갖는 것으로 해석될 수 있다. 차선은 차선 마킹의 부재 시에도 해석될 수 있다. 예를 들어, 차선은 환경의 물리적 특징, 예를 들어, 시골 지역에서의 주요 도로를 따라 있는 바위 및 나무 또는, 예를 들어, 미개발 지역에서의 피할 자연 장애물에 기초하여 규정될 수 있다. 차선은 또한 차선 마킹 또는 물리적 특징과 무관하게 해석될 수 있다. 예를 들어, 차선은 차선 경계로서 해석될 특징이 달리 없는 영역에서 장애물이 없는 임의의 경로에 기초하여 해석될 수 있다. 예시적인 시나리오에서, AV는 들판 또는 공터의 장애물 없는 부분을 통해 차선을 해석할 수 있다. 다른 예시적인 시나리오에서, AV는 차선 마킹을 갖지 않는 넓은(예를 들면, 2개 이상의 차선을 위해 충분히 넓은) 도로를 통해 차선을 해석할 수 있다. 이 시나리오에서, AV는 차선에 관한 정보를 다른 AV에 전달할 수 있어서, 다른 AV가 동일한 차선 정보를 사용하여 그 자신들 간에 경로 계획을 조정할 수 있다.
용어 "OTA(over-the-air) 클라이언트"는 임의의 AV, 또는 AV에 내장되거나, AV에 결합되거나, 또는 AV와 통신하는 임의의 전자 디바이스(예를 들면, 컴퓨터, 제어기, IoT 디바이스, 전자 제어 유닛(ECU))를 포함한다.
용어 "OTA(over-the-air) 업데이트"는, 셀룰러 모바일 통신(예를 들면, 2G, 3G, 4G, 5G), 라디오 무선 영역 네트워크(예를 들면, WiFi) 및/또는 위성 인터넷을 포함하지만 이에 제한되지 않는, 독점적인 및/또는 표준화된 무선 통신 기술을 사용하여 OTA 클라이언트에 전달되는 소프트웨어, 펌웨어, 데이터 또는 구성 설정, 또는 이들의 임의의 조합에 대한 임의의 업데이트, 변경, 삭제, 또는 추가를 의미한다.
용어 "에지 노드"는 AV와 통신하기 위한 포털을 제공하고 OTA 업데이트를 스케줄링하여 OTA 클라이언트에 전달하기 위해 다른 에지 노드 및 클라우드 기반 컴퓨팅 플랫폼과 통신할 수 있는 네트워크에 결합된 하나 이상의 에지 디바이스를 의미한다.
용어 "에지 디바이스"는 에지 노드를 구현하고 기업 또는 서비스 제공자(예를 들면, VERIZON, AT&T) 코어 네트워크에 물리적 무선 액세스 포인트(AP)를 제공하는 디바이스를 의미한다. 에지 디바이스의 예는 컴퓨터, 제어기, 송신기, 라우터, 라우팅 스위치, IAD(integrated access device), 멀티플렉서, MAN(metropolitan area network) 및 WAN(wide area network) 액세스 디바이스를 포함하지만, 이에 제한되지 않는다.
“하나 이상"은 기능이 하나의 요소에 의해 수행되는 것, 기능이 하나보다 많은 요소에 의해, 예를 들어, 분산 방식으로, 수행되는 것, 여러 기능이 하나의 요소에 의해 수행되는 것, 여러 기능이 여러 요소에 의해 수행되는 것, 또는 이들의 임의의 조합을 포함한다.
또한, 용어, 제1, 제2 등이, 일부 예에서, 다양한 요소를 기술하기 위해 본원에서 사용되었지만, 이러한 요소는 이러한 용어에 의해 제한되지 않아야 한다는 것이 이해될 것이다. 이들 용어는 하나의 요소를 다른 요소와 구별하는 데만 사용된다. 예를 들어, 기술된 다양한 실시예의 범위를 벗어나지 않으면서, 제1 접촉은 제2 접촉이라 지칭될 수 있고, 유사하게 제2 접촉은 제1 접촉이라 지칭될 수 있다. 제1 접촉과 제2 접촉 둘 모두가 접촉이지만, 동일한 접촉은 아니다.
본원에 기술된 다양한 실시예의 설명에서 사용된 용어는 단지 특정한 실시예를 기술하기 위한 것이며, 제한하는 것으로 의도되지 않는다. 기술된 다양한 실시예 및 첨부된 청구항의 설명에서 사용되는 바와 같이, 단수형은, 문맥이 달리 명시적으로 나타내지 않는 이상, 복수형도 포함하는 것으로 의도된다. 또한, 용어 "및/또는"이, 본원에서 사용되는 바와 같이, 열거된 연관 항목들 중 하나 이상의 항목의 임의의 그리고 모든 가능한 조합을 지칭하고 포함한다는 것이 이해될 것이다. 또한, 용어 "포함한다" 및/또는 "포함하는"이, 본 설명에서 사용될 때, 언급된 특징, 정수, 단계, 동작, 요소, 및/또는 컴포넌트의 존재를 명기하지만, 하나 이상의 다른 특징, 정수, 단계, 동작, 요소, 컴포넌트, 및/또는 그의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다는 것도 이해될 것이다.
본원에서 사용되는 바와 같이, 용어 "~ 경우"는 선택적으로 문맥에 따라 "~할 때", 또는 "~시에" 또는 "결정에 반응하여" 또는 "검출에 반응하여"를 의미하는 것으로 해석된다. 마찬가지로, 문구 "~라고 결정된다면" 또는 "[언급된 조건 또는 이벤트]가 검출되는 경우"는 선택적으로 문맥에 따라, "결정할 시에" 또는 "결정에 반응하여" 또는 "[언급된 조건 또는 이벤트]의 검출 시에" 또는 "[언급된 조건 또는 이벤트]의 검출에 반응하여"를 의미하는 것으로 해석된다.
본원에서 사용되는 바와 같이, AV 시스템은 AV의 동작을 지원하는, 하드웨어, 소프트웨어, 저장된 데이터, 및 실시간으로 생성된 데이터의 어레이와 함께 AV를 지칭한다. 일 실시예에서, AV 시스템은 AV 내에 포함된다. 일 실시예에서, AV 시스템은 여러 위치에 걸쳐 확산되어 있다. 예를 들어, AV 시스템의 소프트웨어 중 일부는 도 3와 관련하여 아래에서 기술되는 클라우드 컴퓨팅 환경(300)과 유사한 클라우드 컴퓨팅 환경 상에 구현된다.
일반적으로, 본원은 완전한 자율 주행 차량, 고도의 자율 주행 차량, 및 조건부 자율 주행 차량, 예컨대, 제각기 소위 레벨 5 차량, 레벨 4 차량 및 레벨 3 차량을 포함하는 하나 이상의 자율 주행 능력을 갖는 임의의 차량에 적용 가능한 기술을 개시한다(차량의 자율성 레벨의 분류에 대한 세부 사항은 참조에 의해 그 전체가 포함된, SAE 국제 표준 J3016: 온로드 자동차 자동 운전 시스템에 관한 용어의 분류 및 정의(Taxonomy and Definitions for Terms Related to On-128-172020-02-28 Road Motor Vehicle Automated Driving Systems) 참조). 또한, 본원에서 개시된 기술은 부분적 자율 주행 차량 및 운전자 보조 차량, 예를 들어, 소위 레벨 2 및 레벨 1 차량에도 적용 가능하다(SAE 국제 표준 J3016: 온로드 자동차 자동 운전 시스템에 관한 용어의 분류 및 정의 참조). 일 실시예에서, 레벨 1, 레벨 2, 레벨 3, 레벨 4 및 레벨 5 차량 시스템 중 하나 이상은 센서 입력의 프로세싱에 기초하여 특정의 동작 조건 하에서 특정의 차량 동작(예를 들면, 조향, 제동, 및 맵 사용)을 자동화할 수 있다. 본원에서 개시된 기술은, 완전한 자율 주행 차량으로부터 인간-운전 차량에 이르는, 임의의 레벨에 있는 차량에 혜택을 줄 수 있다.
자율 주행 차량은 인간 운전자를 필요로 하는 차량보다 장점이 있다. 한 가지 장점은 안전성이다. 예를 들어, 2016년에, 미국은 9100억 달러의 사회적 비용으로 추정되는 600만 건의 자동차 사고, 240만 건의 부상, 4만 명의 사망자, 및 1300만 건의 차량 충돌을 경험했다. 1억 마일 주행당 미국 교통 사망자수는, 부분적으로 차량에 설치된 추가적인 안전 대책으로 인해, 1965년과 2015년 사이에 약 6명으로부터 1명으로 줄었다. 예를 들어, 충돌이 발생할 것이라는 추가적인 0.5초의 경고는 전후 충돌의 60%를 완화시키는 것으로 여겨진다. 그렇지만, 수동적 안전 특징(예를 들면, 시트 벨트, 에어백)은 이 수치를 개선시키는 데 한계에 도달했을 것이다. 따라서 차량의 자동 제어와 같은, 능동적 안전 대책이 이러한 통계치를 개선시키는 데 유망한 다음 단계이다. 인간 운전자가 95%의 충돌에서 중요한 충돌전 사건에 책임있는 것으로 여겨지기 때문에, 자동 운전 시스템은, 예를 들어, 중요한 상황을 인간보다 잘 신뢰성있게 인식하고 피하는 것에 의해; 더 나은 의사 결정을 하고, 교통 법규를 준수하며, 미래의 사건을 인간보다 더 잘 예측하는 것에 의해; 그리고 차량을 인간보다 더 잘 신뢰성 있게 제어하는 것에 의해 더 나은 안전성 결과를 달성할 수 있다.
도 1을 참조하면, AV 시스템(120)은, 대상체(예를 들면, 자연 장애물(191), 차량(193), 보행자(192), 자전거 운전자, 및 다른 장애물)을 피하고 도로 법규(예를 들면, 동작 규칙 또는 운전 선호사항)를 준수하면서, 환경(190)을 통과하여 궤적(198)을 따라 AV(100)를 목적지(199)(때때로 최종 위치라고 지칭됨)로 동작시킨다.
일 실시예에서, AV 시스템(120)은 컴퓨터 프로세서(146)로부터의 동작 커맨드를 수신하고 이에 따라 동작하도록 설비된 디바이스(101)를 포함한다. 차량이 액션(예를 들면, 운전 조작)을 수행하게 하는 실행가능 명령어(또는 명령 세트)를 의미하기 위해 용어 "동작 커맨드"를 사용한다. 동작 커맨드는, 제한 없이, 차량이 전진을 시작하고, 전진을 중지하며, 후진을 시작하고, 후진을 중지하며, 가속하고, 감속하며, 좌회전을 수행하고, 우회전을 수행하기 위한 명령어를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 컴퓨팅 프로세서(146)는 도 3을 참조하여 아래에서 기술되는 프로세서(304)와 유사하다. 디바이스(101)의 예는 조향 제어(102), 브레이크(103), 기어, 가속기 페달 또는 다른 가속 제어 메커니즘, 앞유리 와이퍼, 사이드-도어 락, 윈도 제어, 및 방향 지시등을 포함한다.
일 실시예에서, AV 시스템(120)은 AV의 위치, 선속도와 각속도 및 선가속도와 각가속도, 및 헤딩(heading)(예를 들면, AV(100)의 선단의 배향)와 같은 AV(100)의 상태 또는 조건의 특성을 측정 또는 추론하기 위한 센서(121)를 포함한다. 센서(121)의 예는 GPS, 차량 선가속도 및 각속도(angular rate) 둘 모두를 측정하는 IMU(inertial measurement unit), 휠 슬립률(wheel slip ratio)을 측정 또는 추산하기 위한 휠 속력 센서, 휠 브레이크 압력 또는 제동 토크 센서, 엔진 토크 또는 휠 토크 센서, 및 조향각 및 각속도 센서이다.
일 실시예에서, 센서(121)는 AV의 환경의 특성을 감지 또는 측정하기 위한 센서를 또한 포함한다. 예를 들어, 가시광, 적외선 또는 열(또는 둘 모두) 스펙트럼식 단안 또는 스테레오 비디오 카메라(122), LiDAR(123), RADAR, 초음파 센서, TOF(time-of-flight) 심도 센서, 속력 센서, 온도 센서, 습도 센서, 및 강우 센서.
일 실시예에서, AV 시스템(120)은 컴퓨터 프로세서(146)와 연관된 머신 명령어 또는 센서(121)에 의해 수집된 데이터를 저장하기 위한 데이터 저장 유닛(142) 및 메모리(144)를 포함한다. 일 실시예에서, 데이터 저장 유닛(142)은 도 3과 관련하여 아래에서 기술되는 ROM(308) 또는 저장 디바이스(310)와 유사하다. 일 실시예에서, 메모리(144)는 아래에서 기술되는 메인 메모리(306)와 유사하다. 일 실시예에서, 데이터 저장 유닛(142) 및 메모리(144)는 환경(190)에 관한 이력, 실시간, 및/또는 예측 정보를 저장한다. 일 실시예에서, 저장된 정보는 맵, 운전 성능, 교통 정체 업데이트 또는 기상 조건을 포함한다. 일 실시예에서, 환경(190)에 관한 데이터는 원격에 위치된 데이터베이스(134)로부터 통신 채널을 통해 AV(100)에 송신된다.
일 실시예에서, AV 시스템(120)은 다른 차량 상태 및 조건, 예컨대, 위치, 선속도와 각속도, 선가속도와 각가속도, 및 AV(100)를 향한 선형 헤딩과 각도 헤딩의 측정된 또는 추론된 특성을 통신하기 위한 통신 디바이스(140)를 포함한다. 이 디바이스는 V2V(Vehicle-to-Vehicle) 및 V2I(Vehicle-to-Infrastructure) 통신 디바이스 및 포인트-투-포인트(point-to-point) 또는 애드혹(ad hoc) 네트워크 또는 둘 모두를 통한 무선 통신을 위한 디바이스를 포함한다. 일 실시예에서, 통신 디바이스(140)는 (라디오 및 광학적 통신을 포함하는) 전자기 스펙트럼 또는 다른 매체(예를 들면, 공기 및 음향 매체)를 통해 통신한다. V2V(Vehicle-to-Vehicle), V2I(Vehicle-to-Infrastructure) 통신(및 일부 실시예에서 하나 이상의 다른 타입의 통신)의 조합이 때때로 V2X(Vehicle-to-Everything) 통신이라고 지칭된다. V2X 통신은 전형적으로, 자율 주행 차량과의 통신 및 자율 주행 차량들 간의 통신을 위한 하나 이상의 통신 표준에 따른다.
일 실시예에서, 통신 디바이스(140)는 통신 인터페이스를 포함한다. 예를 들어, 유선, 무선, WiMAX, Wi-Fi, 블루투스, 위성, 셀룰러, 광학, 근거리, 적외선, 또는 라디오 인터페이스. 통신 인터페이스는 원격에 위치된 데이터베이스(134)로부터 AV 시스템(120)으로 데이터를 송신한다. 일 실시예에서, 원격에 위치된 데이터베이스(134)는 도 2에 기술된 바와 같은 클라우드 컴퓨팅 환경(200)에 내장된다. 통신 인터페이스(140)는 센서(121)로부터 수집된 데이터 또는 AV(100)의 동작에 관련된 다른 데이터를 원격에 위치된 데이터베이스(134)에 송신한다. 일 실시예에서, 통신 인터페이스(140)는 원격 조작(teleoperation)에 관련되는 정보를 AV(100)에 송신한다. 일부 실시예에서, AV(100)는 다른 원격(예를 들면, "클라우드") 서버(136)와 통신한다.
일 실시예에서, 원격에 위치된 데이터베이스(134)는 또한 디지털 데이터를 저장 및 송신한다(예를 들면, 도로 및 거리 위치와 같은 데이터를 저장함). 그러한 데이터는 AV(100) 상의 메모리(144)에 저장되거나, 원격에 위치된 데이터베이스(134)로부터 통신 채널을 통해 AV(100)에 송신된다.
일 실시예에서, 원격에 위치된 데이터베이스(134)는 유사한 시각(time of day)에 궤적(198)을 따라 이전에 진행된 차량의 운전 특성(예를 들면, 속력 및 가속도 프로파일)에 관한 이력 정보를 저장 및 송신한다. 일 구현예에서, 그러한 데이터는 AV(100) 상의 메모리(144)에 저장될 수 있거나, 원격에 위치된 데이터베이스(134)로부터 통신 채널을 통해 AV(100)에 송신될 수 있다.
AV(100) 상에 위치된 컴퓨팅 디바이스(146)는 실시간 센서 데이터 및 이전 정보 둘 모두에 기초한 제어 액션을 알고리즘적으로 생성하여, AV 시스템(120)이 자율 주행 능력을 실행할 수 있게 한다.
일 실시예에서, AV 시스템(120)은 AV(100)의 사용자(예를 들면, 탑승자 또는 원격 사용자)에게 정보 및 경고를 제공하고 그로부터 입력을 수신하기 위해 컴퓨팅 디바이스(146)에 결합된 컴퓨터 주변기기(132)를 포함한다. 일 실시예에서, 주변기기(132)는 도 3을 참조하여 아래에서 논의되는 디스플레이(312), 입력 디바이스(314), 및 커서 제어기(316)와 유사하다. 결합은 무선 또는 유선이다. 인터페이스 디바이스들 중 임의의 둘 이상이 단일 디바이스에 통합될 수 있다.
일 실시예에서, AV 시스템(120)은, 예를 들어, 승객에 의해 특정되거나 승객과 관련된 프로파일에 저장된, 승객의 프라이버시 레벨을 수신하고 시행한다. 승객의 프라이버시 레벨은 승객과 연관된 특정한 정보(예를 들면, 승객 편의 데이터, 생체 데이터 등)가 사용되도록, 승객 프로파일에 저장되도록, 및/또는 클라우드 서버(136)에 저장되어 승객 프로필과 연관되도록 할 수 있는 방법을 결정한다. 일 실시예에서, 프라이버시 레벨은 일단 라이드가 완료되면 삭제되는 승객과 연관된 특정한 정보를 특정한다. 일 실시예에서, 프라이버시 레벨은 승객과 연관된 특정한 정보를 특정하고 정보에 액세스하도록 인가되는 하나 이상의 엔티티를 식별해준다. 정보에 액세스하도록 인가되는 특정된 엔티티의 예는 다른 AV, 서드파티 AV 시스템, 또는 정보에 잠재적으로 액세스할 수 있는 임의의 엔티티를 포함할 수 있다.
승객의 프라이버시 레벨은 하나 이상의 입도 레벨로 특정될 수 있다. 일 실시예에서, 프라이버시 레벨은 저장 또는 공유될 특정 정보를 식별해준다. 일 실시예에서, 승객이 자신의 개인 정보가 저장 또는 공유되지 않도록 특정할 수 있도록 승객과 연관된 모든 정보에 프라이버시 레벨이 적용된다. 특정한 정보에 액세스하도록 허용되는 엔티티의 지정이 다양한 입도 레벨로 특정될 수 있다. 특정한 정보에 액세스하도록 허용되는 다양한 엔티티 세트는, 예를 들어, 다른 AV, 클라우드 서버(136), 특정 서드파티 AV 시스템 등을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, AV 시스템(120) 또는 클라우드 서버(136)는 승객과 연관된 특정 정보가 AV(100) 또는 다른 엔티티에 의해 액세스될 수 있는지를 결정한다. 예를 들어, 특정한 시공간적 위치와 관련된 승객 입력에 액세스하려고 시도하는 서드파티 AV 시스템은 승객과 연관된 정보에 액세스하기 위해, 예를 들어, AV 시스템(120) 또는 클라우드 서버(136)로부터 인가를 획득해야 한다. 예를 들어, AV 시스템(120)은 시공간적 위치와 관련된 승객 입력이 서드파티 AV 시스템, AV(100), 또는 다른 AV에 제공될 수 있는지 여부를 결정하기 위해 승객의 특정된 프라이버시 레벨을 사용한다. 이것은 승객의 프라이버시 레벨이 어느 다른 엔티티가 승객의 액션에 관한 데이터 또는 승객과 연관된 다른 데이터를 수신하도록 허용되는지를 특정할 수 있게 한다.
도 2는 예시적인 "클라우드" 컴퓨팅 환경을 예시한다. 클라우드 컴퓨팅은 구성 가능한 컴퓨팅 리소스(예를 들면, 네트워크, 네트워크 대역폭, 서버, 프로세싱, 메모리, 스토리지, 애플리케이션, 가상 머신, 및 서비스)의 공유 풀에 대한 간편한 온-디맨드 네트워크 액세스를 가능하게 하기 위한 서비스 전달(service delivery)의 일 모델이다. 전형적인 클라우드 컴퓨팅 시스템에서는, 하나 이상의 대형 클라우드 데이터 센터가 클라우드에 의해 제공되는 서비스를 전달하는 데 사용되는 머신을 수용한다. 이제 도 2를 참조하면, 클라우드 컴퓨팅 환경(200)은 클라우드(202)를 통해 상호연결되는 클라우드 데이터 센터(204a, 204b, 및 204c)를 포함한다. 데이터 센터(204a, 204b, 및 204c)는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 클라우드(202)에 연결된 컴퓨터 시스템(206a, 206b, 206c, 206d, 206e, 및 206f)에 제공한다.
클라우드 컴퓨팅 환경(200)은 하나 이상의 클라우드 데이터 센터를 포함한다. 일반적으로, 클라우드 데이터 센터, 예를 들어, 도 2에 도시된 클라우드 데이터 센터(204a)는 클라우드, 예를 들어, 도 2에 도시된 클라우드(202) 또는 클라우드의 특정한 부분을 구성하는 서버의 물리적 배열체를 지칭한다. 예를 들어, 서버는 클라우드 데이터 센터 내에 룸, 그룹, 로우(row), 및 랙(rack)으로 물리적으로 배열된다. 클라우드 데이터 센터는 하나 이상의 서버 룸을 포함하는 하나 이상의 구역을 갖는다. 각각의 룸은 하나 이상의 서버 로우를 가지며, 각각의 로우는 하나 이상의 랙을 포함한다. 각각의 랙은 하나 이상의 개별 서버 노드를 포함한다. 일부 구현예에서, 구역, 룸, 랙, 및/또는 로우 내의 서버는, 전력 요건, 에너지 요건, 열적 요건, 가열 요건, 및/또는 다른 요건을 포함하는, 데이터 센터 설비의 물리적 인프라스트럭처 요건에 기초하여 그룹으로 배열된다. 일 실시예에서, 서버 노드는 도 3에서 기술된 컴퓨터 시스템과 유사하다. 데이터 센터(204a)는 다수의 랙을 통해 분산된 다수의 컴퓨팅 시스템을 갖는다.
클라우드(202)는 클라우드 데이터 센터(204a, 204b, 및 204c)를 상호연결시키고 클라우드 컴퓨팅 서비스에 대한 컴퓨팅 시스템(206a 내지 206f)의 액세스를 용이하게 하는 것을 돕는 네트워크 및 네트워킹 리소스(예를 들어, 네트워킹 장비, 노드, 라우터, 스위치 및 네트워킹 케이블)와 함께 클라우드 데이터 센터(204a, 204b, 및 204c)를 포함한다. 일 실시예에서, 네트워크는 지상 또는 위성 연결을 사용하여 배치된 유선 또는 무선 링크를 사용하여 결합된 하나 이상의 로컬 네트워크, 광역 네트워크, 또는 인터네트워크의 임의의 조합을 나타낸다. 네트워크를 거쳐 교환되는 데이터는 IP(Internet Protocol), MPLS(Multiprotocol Label Switching), ATM(Asynchronous Transfer Mode), 및 프레임 릴레이 등과 같은 임의의 개수의 네트워크 계층 프로토콜을 사용하여 송신된다. 또한, 네트워크가 다수의 서브 네트워크의 조합을 나타내는 실시예에서, 상이한 네트워크 계층 프로토콜은 기저 서브 네트워크(underlying sub-network) 각각에서 사용된다. 일부 실시예에서, 네트워크는, 공중 인터넷과 같은, 하나 이상의 상호연결된 인터네트워크를 나타낸다.
컴퓨팅 시스템(206a 내지 206f) 또는 클라우드 컴퓨팅 서비스 소비자는 네트워크 링크 및 네트워크 어댑터를 통해 클라우드(202)에 연결된다. 일 실시예에서, 컴퓨팅 시스템(206a 내지 206f)은 다양한 컴퓨팅 디바이스, 예를 들어, 서버, 데스크톱, 랩톱, 태블릿, 스마트폰, IoT(Internet of Things) 디바이스, 자율 주행 차량(자동차, 드론, 셔틀, 기차, 버스 등을 포함함) 및 소비자 전자기기로서 구현된다. 일 실시예에서, 컴퓨팅 시스템(206a 내지 206f)은 다른 시스템 내에 또는 그 일부로서 구현된다.
도 3은 컴퓨터 시스템(300)을 도시한다. 일 구현예에서, 컴퓨터 시스템(300)은 특수 목적 컴퓨팅 디바이스이다. 특수 목적 컴퓨팅 디바이스는 기술을 수행하도록 고정-배선(hard-wired)되거나, 기술을 수행하도록 지속적으로 프로그래밍되는 하나 이상의 ASIC(application-specific integrated circuit) 또는 FPGA(field programmable gate array)와 같은 디지털 전자 디바이스를 포함하거나, 펌웨어, 메모리, 다른 스토리지 또는 조합 내의 프로그램 명령어에 따라 기술을 수행하도록 프로그래밍되는 하나 이상의 범용 하드웨어 프로세서를 포함할 수 있다. 또한, 그러한 특수-목적 컴퓨팅 디바이스는 커스텀 고정-배선 로직, ASIC, 또는 FPGA를 커스텀 프로그래밍과 조합하여 기술을 실현할 수 있다. 다양한 실시예에서, 특수-목적 컴퓨팅 디바이스는 기술을 구현하기 위한 고정-배선 및/또는 프로그램 로직을 포함하는 데스크톱 컴퓨터 시스템, 포터블 컴퓨터 시스템, 휴대용 디바이스, 네트워크 디바이스, 또는 임의의 다른 디바이스이다.
일 실시예에서, 컴퓨터 시스템(300)은 정보를 통신하기 위한 버스(302) 또는 다른 통신 메커니즘, 및 정보를 프로세싱하기 위해 버스(302)와 결합된 하드웨어 프로세서(304)를 포함한다. 하드웨어 프로세서(304)는, 예를 들어, 범용 마이크로프로세서이다. 컴퓨터 시스템(300)은 버스(302)에 결합된, 프로세서(304)에 의해 실행될 명령어 및 정보를 저장하기 위한, RAM(random access memory) 또는 다른 동적 저장 디바이스와 같은, 메인 메모리(306)를 또한 포함한다. 일 구현예에서, 메인 메모리(306)는 프로세서(304)에 의해 실행될 명령어의 실행 동안 임시 변수 또는 다른 중간 정보를 저장하는 데 사용된다. 그러한 명령어는, 프로세서(304)에 의해 액세스 가능한 비-일시적 저장 매체에 저장될 때, 컴퓨터 시스템(300)을 명령어에서 특정된 동작을 수행하도록 커스터마이징된 특수-목적 머신으로 렌더링한다.
일 실시예에서, 컴퓨터 시스템(300)은, 프로세서(304)를 위한 정적 정보 및 명령어를 저장하기 위해 버스(302)와 결합된 ROM(read only memory)(308) 또는 다른 정적 저장 디바이스를 추가로 포함한다. 자기 디스크, 광학 디스크, 솔리드-스테이트 드라이브, 또는 3차원 크로스 포인트 메모리와 같은, 저장 디바이스(310)가 제공되고 정보 및 명령어를 저장하기 위해 버스(302)에 결합된다.
일 실시예에서, 컴퓨터 시스템(300)은 버스(302)를 통해, 정보를 컴퓨터 사용자에게 디스플레이하기 위한 CRT(cathode ray tube), LCD(liquid crystal display), 플라스마 디스플레이, LED(light emitting diode) 디스플레이, 또는 OLED(organic light emitting diode) 디스플레이와 같은 디스플레이(312)에 결합된다. 문자 숫자식 및 다른 키를 포함하는 입력 디바이스(314)는 정보 및 커맨드 선택을 프로세서(304)에 통신하기 위해 버스(302)에 결합된다. 다른 타입의 사용자 입력 디바이스는, 디스플레이(312) 상에서 커서 움직임을 제어하고 방향 정보 및 커맨드 선택을 프로세서(304)에 통신하기 위한, 마우스, 트랙볼, 터치식 디스플레이, 또는 커서 방향 키와 같은, 커서 제어기(316)이다. 이 입력 디바이스는 전형적으로, 디바이스가 평면에서 위치를 특정할 수 있게 하는 2개의 축, 즉 제1 축(예를 들면, x-축) 및 제2 축(예를 들면, y-축)에서의 2 자유도를 갖는다.
일 실시예에 따르면, 본원에서의 기술은 프로세서(304)가 메인 메모리(306)에 포함된 하나 이상의 명령어의 하나 이상의 시퀀스를 실행하는 것에 반응하여 컴퓨터 시스템(300)에 의해 수행된다. 그러한 명령어는, 저장 디바이스(310)와 같은, 다른 저장 매체로부터 메인 메모리(306) 내로 판독된다. 메인 메모리(306)에 포함된 명령어의 시퀀스의 실행은 프로세서(304)로 하여금 본원에서 기술된 프로세스 단계를 수행하게 한다. 대안적인 실시예에서는, 소프트웨어 명령어 대신에 또는 소프트웨어 명령어와 조합하여 고정-배선 회로가 사용된다.
본원에서 사용되는 바와 같은 용어 "저장 매체"는 머신이 특정 방식으로 동작하게 하는 데이터 및/또는 명령어를 저장하는 임의의 비-일시적 매체를 지칭한다. 그러한 저장 매체는 비휘발성 매체 및/또는 휘발성 매체를 포함한다. 비휘발성 매체는, 예를 들어, 광학 디스크, 자기 디스크, 솔리드-스테이트 드라이브, 또는 3차원 크로스 포인트 메모리, 예컨대, 저장 디바이스(310)를 포함한다. 휘발성 매체는 동적 메모리, 예컨대, 메인 메모리(306)를 포함한다. 저장 매체의 일반적인 형태는, 예를 들어, 플로피 디스크, 플렉서블 디스크, 하드 디스크, 솔리드-스테이트 드라이브, 자기 테이프, 또는 임의의 다른 자기 데이터 저장 매체, CD-ROM, 임의의 다른 광학 데이터 저장 매체, 홀 패턴을 갖는 임의의 물리적 매체, RAM, PROM, 및 EPROM, FLASH-EPROM, NV-RAM, 또는 임의의 다른 메모리 칩, 또는 카트리지를 포함한다.
저장 매체는 송신 매체와 별개이지만 송신 매체와 함께 사용될 수 있다. 송신 매체는 저장 매체들 간에 정보를 전달하는 데 참여한다. 예를 들어, 송신 매체는 버스(302)를 포함하는 와이어를 포함하여, 동축 케이블, 구리 와이어 및 광섬유를 포함한다. 또한, 송신 매체는 라디오 파 및 적외선 데이터 통신 동안 생성되는 것과 같은, 광파 또는 음향파의 형태를 취할 수 있다.
일 실시예에서, 실행을 위해 하나 이상의 명령어의 하나 이상의 시퀀스를 프로세서(304)에 반송하는 데 다양한 형태의 매체가 수반된다. 예를 들어, 명령어는 초기에 원격 컴퓨터의 자기 디스크 또는 솔리드-스테이트 드라이브에 보유된다. 원격 컴퓨터는 동적 메모리에 명령어를 로딩하고 모뎀을 사용하여 전화선을 통해 명령어를 전송한다. 컴퓨터 시스템(300)에 로컬인 모뎀은 전화선 상으로 데이터를 수신하고 적외선 송신기를 사용하여 데이터를 적외선 신호로 변환한다. 적외선 검출기는 적외선 신호로 반송되는 데이터를 수신하고 적절한 회로는 데이터를 버스(302)에 배치한다. 버스(302)는 데이터를 메인 메모리(306)로 반송하고, 프로세서(304)는 메인 메모리로부터 명령어를 검색 및 실행한다. 메인 메모리(306)에 의해 수신된 명령어는 프로세서(304)에 의해 실행되기 전이나 실행된 후에 선택적으로 저장 디바이스(310)에 저장될 수 있다.
컴퓨터 시스템(300)은 버스(302)와 결합된 통신 인터페이스(318)도 포함한다. 통신 인터페이스(318)는 로컬 네트워크(322)에 연결된 네트워크 링크(320)에 대한 2-웨이 데이터 통신(two-way data communication) 결합을 제공한다. 예를 들어, 통신 인터페이스(318)는 ISDN(integrated service digital network) 카드, 케이블 모뎀, 위성 모뎀, 또는 대응하는 타입의 전화선에 데이터 통신 연결을 제공하기 위한 모뎀이다. 다른 예로서, 통신 인터페이스(318)는 호환 가능한 LAN(local area network)에 데이터 통신 연결을 제공하기 위한 LAN 카드이다. 일부 구현예에서는, 무선 링크도 구현된다. 임의의 그러한 구현예에서, 통신 인터페이스(318)는 다양한 타입의 정보를 나타내는 디지털 데이터 스트림을 반송하는 전기 신호, 전자기 신호, 또는 광학 신호를 전송 및 수신한다.
네트워크 링크(320)는 전형적으로 하나 이상의 네트워크를 통한 다른 데이터 디바이스로의 데이터 통신을 제공한다. 예를 들어, 네트워크 링크(320)는 로컬 네트워크(322)를 통해 호스트 컴퓨터(324)로의 연결 또는 ISP(Internet Service Provider)(326)에 의해 운영되는 클라우드 데이터 센터 또는 장비로의 연결을 제공할 수 있다. ISP(326)는 차례로 지금은 "인터넷(328)"이라고 통칭되는 월드-와이드 패킷 데이터 통신 네트워크(world-wide packet data communication network)를 통해 데이터 통신 서비스를 제공한다. 로컬 네트워크(322) 및 인터넷(328) 둘 모두는 디지털 데이터 스트림을 반송하는 전기 신호, 전자기 신호, 또는 광학 신호를 사용한다. 다양한 네트워크를 통한 신호 및 컴퓨터 시스템(300)으로 그리고 컴퓨터 시스템(300)으로부터 디지털 데이터를 반송하는 통신 인터페이스(318)를 통한 네트워크 링크(320) 상의 신호는 송신 매체의 예시적인 형태이다. 일 실시예에서, 네트워크(320)는 위에서 기술된 클라우드(202) 또는 클라우드(202)의 일부를 포함한다.
컴퓨터 시스템(300)은 네트워크(들), 네트워크 링크(320) 및 통신 인터페이스(318)를 통해 프로그램 코드를 포함하는 메시지 및 데이터를 전송 및 수신한다. 일 실시예에서, 컴퓨터 시스템(300)은 프로세싱하기 위한 코드를 수신한다. 수신된 코드는 수신될 때 프로세서(304)에 의해 실행되고 및/또는, 추후의 실행을 위해 저장 디바이스(310) 또는 다른 비휘발성 스토리지에 저장된다.
자율 주행 차량 아키텍처
도 4는 자율 주행 차량(예를 들면, 도 1에 도시된 AV(100))에 대한 예시적인 아키텍처(400)를 도시한다. 아키텍처(400)는 인지 모듈(402)(때때로 인지 회로라고 지칭됨), 계획 모듈(planning module)(404)(때때로 계획 회로라고 지칭됨), 제어 모듈(406)(때때로 제어 회로라고 지칭됨), 로컬화 모듈(localization module)(408)(때때로 로컬화 회로라고 지칭됨), 및 데이터베이스 모듈(410)(때때로 데이터베이스 회로라고 지칭됨)을 포함한다. 각각의 모듈은 AV(100)의 동작에서 소정의 역할을 한다. 다함께, 모듈(402, 404, 406, 408 및 410)은 도 1에 도시된 AV 시스템(120)의 일부일 수 있다. 일부 실시예에서, 모듈(402, 404, 406, 408, 및 410) 중 임의의 모듈은 컴퓨터 소프트웨어(예를 들면, 컴퓨터 판독 가능 매체 상에 저장된 실행 가능한 코드) 및 컴퓨터 하드웨어(예를 들면, 하나 이상의 마이크로프로세서, 마이크로컨트롤러, ASIC(application-specific integrated circuit), 하드웨어 메모리 디바이스, 다른 타입의 집적 회로, 다른 타입의 컴퓨터 하드웨어, 또는 이러한 것 중 임의의 것 또는 모든 것의 조합)의 조합이다. 모듈(402, 404, 406, 408, 및 410)의 각각의 모듈은 때때로 프로세싱 회로(예를 들면, 컴퓨터 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 이 둘의 조합)라고 지칭된다. 모듈(402, 404, 406, 408, 및 410) 중 임의의 것 또는 모든 것의 조합은 또한 프로세싱 회로의 일 예이다.
사용 중에, 계획 모듈(404)은 목적지(412)를 나타내는 데이터를 수신하고 목적지(412)에 도달하기 위해(예를 들면, 도착하기 위해) AV(100)에 의해 진행될 수 있는 궤적(414)(때때로 루트라고 지칭됨)을 나타내는 데이터를 결정한다. 계획 모듈(404)이 궤적(414)을 나타내는 데이터를 결정하기 위해, 계획 모듈(404)은 인지 모듈(402), 로컬화 모듈(408), 및 데이터베이스 모듈(410)로부터 데이터를 수신한다.
인지 모듈(402)은, 예를 들어, 도 1에도 도시된 바와 같이, 하나 이상의 센서(121)를 사용하여 인근의 물리적 대상체를 식별한다. 대상체는 분류되고(예를 들면, 보행자, 자전거, 자동차, 교통 표지판 등과 같은 타입으로 그룹화되고), 분류된 대상체(416)를 포함하는 장면 묘사는 계획 모듈(404)에 제공된다.
또한, 계획 모듈(404)은 로컬화 모듈(408)로부터 AV 위치(418)를 나타내는 데이터를 수신한다. 로컬화 모듈(408)은 위치를 계산하기 위해 센서(121)로부터의 데이터 및 데이터베이스 모듈(410)로부터의 데이터(예를 들면, 지리적 데이터)를 사용하여 AV 위치를 결정한다. 예를 들어, 로컬화 모듈(408)은 GNSS(Global Operation Satellite System) 센서로부터의 데이터 및 지리적 데이터를 사용하여 AV의 경도 및 위도를 계산한다. 일 실시예에서, 로컬화 모듈(408)에 의해 사용되는 데이터는 도로 기하학적 특성의 고-정밀 맵, 도로망 연결 특성을 기술하는 맵, 도로 물리적 특성(예컨대, 교통 속력, 교통량, 차량 및 자전거 운전자 교통 차선의 개수, 차선 폭, 차선 교통 방향, 또는 차선 마커 타입 및 위치, 또는 그 조합)을 기술하는 맵, 및 도로 특징부, 예를 들어, 횡단보도, 교통 표지판 또는 다양한 타입의 다른 진행 신호(travel signal)의 공간적 위치를 기술하는 맵을 포함한다. 일 실시예에서, 고-정밀 맵은 자동 또는 수동 주석 달기(annotation)를 통해 저-정밀 맵에 데이터를 추가함으로써 구성된다.
제어 모듈(406)은 궤적(414)을 나타내는 데이터 및 AV 위치(418)를 나타내는 데이터를 수신하고, AV(100)로 하여금 목적지(412)를 향해 궤적(414)을 진행하게할 방식으로 AV의 제어 기능(420a 내지 420c)(예를 들면, 조향, 스로틀링, 제동, 점화)을 동작시킨다. 예를 들어, 궤적(414)이 좌회전을 포함하는 경우, 제어 모듈(406)은, 조향 기능의 조향각이 AV(100)로 하여금 좌측으로 회전하게 하고 스로틀링 및 제동이 AV(100)로 하여금 이러한 회전이 이루어지기 전에 통과하는 보행자 또는 차량을 위해 일시정지 및 대기하게 하는 방식으로 제어 기능(420a 내지 420c)을 동작시킬 것이다.
자율 주행 차량 입력
도 5는 인지 모듈(402)(도 4)에 의해 사용되는 입력(502a 내지 502d)(예를 들면, 도 1에 도시된 센서(121)) 및 출력(504a 내지 504d)(예를 들면, 센서 데이터)의 일 예를 도시한다. 하나의 입력(502a)은 LiDAR(Light Detection and Ranging) 시스템(예를 들면, 도 1에 도시된 LiDAR(123))이다. LiDAR는 그의 시선에 있는 물리적 대상체에 관한 데이터를 획득하기 위해 광(예를 들면, 적외선 광과 같은 광의 버스트)을 사용하는 기술이다. LiDAR 시스템은 출력(504a)으로서 LiDAR 데이터를 생성한다. 예를 들어, LiDAR 데이터는 환경(190)의 표현을 구성하는 데 사용되는 3D 또는 2D 포인트(포인트 클라우드라고도 알려져 있음)의 집합체이다.
다른 입력(502b)은 RADAR 시스템이다. RADAR는 인근의 물리적 대상체에 관한 데이터를 획득하기 위해 라디오 파를 사용하는 기술이다. RADAR는 LiDAR 시스템의 시선 내에 있지 않은 대상체에 관한 데이터를 획득할 수 있다. RADAR 시스템(502b)은 출력(504b)으로서 RADAR 데이터를 생성한다. 예를 들어, RADAR 데이터는 환경(190)의 표현을 구성하는 데 사용되는 하나 이상의 라디오 주파수 전자기 신호이다.
다른 입력(502c)은 카메라 시스템이다. 카메라 시스템은 인근의 물리적 대상체에 관한 정보를 획득하기 위해 하나 이상의 카메라(예를 들면, CCD(charge-coupled device)와 같은 광 센서를 사용하는 디지털 카메라)를 사용한다. 카메라 시스템은 출력(504c)으로서 카메라 데이터를 생성한다. 카메라 데이터는 종종 이미지 데이터(예를 들면, RAW, JPEG, PNG 등과 같은 이미지 데이터 형식의 데이터)의 형태를 취한다. 일부 예에서, 카메라 시스템은, 카메라 시스템이 심도를 인지할 수 있게 하는, 예를 들어, 입체시(stereopsis)(스테레오 비전)를 위한, 다수의 독립적인 카메라를 갖는다. 카메라 시스템에 의해 인지되는 대상체가 여기서 "인근"으로 기술되지만, 이것은 AV에 상대적인 것이다. 사용 중에, 카메라 시스템은 멀리 있는, 예를 들어, AV 전방으로 최대 1 킬로미터 이상에 있는 대상체를 "보도록" 구성될 수 있다. 따라서, 카메라 시스템은 멀리 떨어져 있는 대상체를 인지하기 위해 최적화되는 센서 및 렌즈와 같은 특징부를 가질 수 있다.
다른 입력(502d)은 TLD(traffic light detection) 시스템이다. TLD 시스템은 하나 이상의 카메라를 사용하여, 시각적 운행 정보를 제공하는 신호등, 거리 표지판, 및 다른 물리적 대상체에 관한 정보를 획득한다. TLD 시스템은 출력(504d)으로서 TLD 데이터를 생성한다. TLD 데이터는 종종 이미지 데이터(예를 들면, RAW, JPEG, PNG 등과 같은 이미지 데이터 형식의 데이터)의 형태를 취한다. TLD 시스템은, 시각적 운행 정보를 제공하는 가능한 한 많은 물리적 대상체에 관한 정보를 획득하기 위해 TLD 시스템이 넓은 시계를 갖는 카메라(예를 들면, 광각 렌즈 또는 어안 렌즈를 사용함)를 사용하여, AV(100)가 이러한 대상체에 의해 제공되는 모든 관련 운행 정보에 액세스한다는 점에서, 카메라를 포함하는 시스템과 상이하다. 예를 들어, TLD 시스템의 시야각은 약 120도 이상일 수 있다.
일부 실시예에서, 출력(504a 내지 504d)은 센서 융합 기술을 사용하여 조합된다. 따라서, 개별 출력(504a 내지 504d) 중 어느 하나가 AV(100)의 다른 시스템에 제공되거나(예를 들면, 도 4에 도시된 바와 같은 계획 모듈(404)에 제공되거나), 또는 조합된 출력이 동일한 타입(동일한 조합 기술을 사용하는 것 또는 동일한 출력을 조합하는 것 또는 둘 모두)의 단일 조합 출력 또는 다중 조합 출력의 형태 또는 상이한 타입(예를 들면, 상이한 각자의 조합 기술을 사용하는 것 또는 상이한 각자의 출력을 조합하는 것 또는 둘 모두)의 단일 조합 출력 또는 다중 조합 출력의 형태 중 어느 하나로 다른 시스템에 제공될 수 있다. 일부 실시예에서, 조기 융합(early fusion) 기술이 사용된다. 조기 융합 기술은 하나 이상의 데이터 프로세싱 단계가 조합 출력에 적용되기 전에 출력을 조합하는 것을 특징으로 한다. 일부 실시예에서, 늦은 융합(late fusion) 기술이 사용된다. 늦은 융합 기술은 하나 이상의 데이터 프로세싱 단계가 개별 출력에 적용된 후에 출력을 조합하는 것을 특징으로 한다.
경로 계획
도 6은 (예를 들면, 도 4에 도시된 바와 같은) 계획 모듈(404)의 입력과 출력 사이의 관계의 블록 다이어그램(600)을 도시한다. 일반적으로, 계획 모듈(404)의 출력은 시작 포인트(604)(예를 들면, 소스 위치 또는 초기 위치)로부터 종료 포인트(606)(예를 들면, 목적지 또는 최종 위치)까지의 루트(602)이다. 루트(602)는 전형적으로 하나 이상의 세그먼트에 의해 규정된다. 예를 들어, 세그먼트는 거리, 도로, 공도, 사유 도로, 또는 자동차 진행에 적절한 다른 물리적 영역의 적어도 일 부분에 걸쳐 진행되는 거리이다. 일부 예에서, 예를 들어, AV(100)가 4륜 구동(4WD) 또는 상시 4륜 구동(AWD) 자동차, SUV, 픽업 트럭 등과 같은 오프-로드 주행 가능 차량인 경우, 루트(602)는 비포장 경로 또는 탁트인 들판과 같은 "오프-로드" 세그먼트를 포함한다.
루트(602)에 추가하여, 계획 모듈은 차선-레벨 루트 계획 데이터(608)도 출력한다. 차선-레벨 루트 계획 데이터(608)는 특정한 시간에서의 세그먼트의 조건에 기초하여 루트(602)의 세그먼트를 횡단하는 데 사용된다. 예를 들어, 루트(602)가 다중 차선 공도를 포함하는 경우, 차선-레벨 루트 계획 데이터(608)는, 예를 들어, 출구가 다가오고 있는지, 차선 중 하나 이상이 다른 차량을 갖는지, 또는 수 분 이하 동안에 걸쳐 변화되는 다른 인자에 기초하여, AV(100)가 다중 차선 중 한 차선을 선택하는 데 사용할 수 있는 궤적 계획 데이터(610)를 포함한다. 유사하게, 일부 구현예에서, 차선-레벨 루트 계획 데이터(608)는 루트(602)의 세그먼트에 특정적인 속력 제약(612)을 포함한다. 예를 들어, 세그먼트가 보행자 또는 예상치 않은 교통상황(traffic)을 포함하는 경우, 속력 제약(612)은 AV(100)를 예상된 속력보다 더 느린 진행 속력, 예를 들어, 세그먼트에 대한 속력 제한 데이터에 기초한 속력으로 제한할 수 있다.
일 실시예에서, 계획 모듈(404)로의 입력은 (예를 들면, 도 4에 도시된 데이터베이스 모듈(410)로부터의) 데이터베이스 데이터(614), 현재 위치 데이터(616)(예를 들면, 도 4에 도시된 AV 위치(418)), (예를 들면, 도 4에 도시된 목적지(412)에 대한) 목적지 데이터(618), 및 대상체 데이터(620)(예를 들면, 도 4에 도시된 인지 모듈(402)에 의해 인지되는 분류된 대상체(416))를 포함한다. 일 실시예에서, 데이터베이스 데이터(614)는 계획에 사용되는 규칙을 포함한다. 규칙은 형식 언어를 사용하여, 예를 들어, 불리언 로직을 사용하여 특정된다. AV(100)와 조우하는 임의의 주어진 상황에서, 규칙 중 적어도 일부는 해당 상황에 적용될 것이다. 규칙이 AV(100)에 이용 가능한 정보, 예를 들어, 주위 환경에 관한 정보에 기초하여 충족되는 조건을 갖는 경우, 규칙이 주어진 상황에 적용된다. 규칙은 우선순위를 가질 수 있다. 예를 들어, "도로가 공도인 경우, 최좌측 차선으로 이동하라"로 되어 있는 규칙은, 출구가 1마일 내로 다가오고 있는 경우, 최우측 차선으로 이동하라"는 것보다 더 낮은 우선순위를 가질 수 있다.
도 7은, 예를 들어, 계획 모듈(404)(도 4)에 의해 경로 계획에 사용되는 방향 그래프(700)를 도시한다. 일반적으로, 도 7에 도시된 것과 같은 방향 그래프(700)는 임의의 시작 포인트(702)와 종료 포인트(704) 사이의 경로를 결정하는 데 사용된다. 현실 세계에서는, 시작 포인트(702)와 종료 포인트(704)를 분리시키는 거리는 상대적으로 클 수 있거나(예를 들면, 2개의 상이한 대도시 지역 내) 또는 상대적으로 작을 수 있다(예를 들면, 도시 블록과 맞닿아 있는 2개의 교차로 또는 다중 차선 도로의 2개의 차선).
일 실시예에서, 방향 그래프(700)는 AV(100)에 의해 점유될 수 있는 시작 포인트(702)와 종료 포인트(704) 사이의 상이한 위치를 나타내는 노드(706a 내지 706d)를 갖는다. 일부 예에서, 예를 들어, 시작 포인트(702) 및 종료 포인트(704)가 상이한 대도시 지역을 나타낼 때, 노드(706a 내지 706d)는 도로의 세그먼트를 나타낸다. 일부 예에서, 예를 들어, 시작 포인트(702) 및 종료 포인트(704)가 동일한 도로 상의 상이한 위치를 나타낼 때, 노드(706a 내지 706d)는 해당 도로 상의 상이한 위치를 나타낸다. 이러한 방식으로, 방향 그래프(700)는 다양한 레벨의 입도(granularity)로 정보를 포함한다. 또한, 일 실시예에서, 높은 입도를 갖는 방향 그래프는 또한 더 큰 스케일을 갖는 다른 방향 그래프의 하위그래프이다. 예를 들어, 시작 포인트(702) 및 종료 포인트(704)가 멀리 떨어져 있는(예를 들면, 수 마일(many miles) 떨어져 있는) 방향 그래프는 그의 정보 대부분이 낮은 입도이고 저장된 데이터에 기초하지만, AV(100)의 시계 내의 물리적 위치를 나타내는 그래프의 부분에 대한 일부 높은 입도 정보도 포함한다.
노드(706a 내지 706d)는 노드와 중첩할 수 없는 대상체(708a 내지 708b)와 별개이다. 일 실시예에서, 입도가 낮을 때, 대상체(708a 내지 708b)는 자동차에 의해 횡단될 수 없는 구역, 예를 들어, 거리 또는 도로가 없는 영역을 나타낸다. 입도가 높을 때, 대상체(708a 내지 708b)는 AV(100)의 시계 내의 물리적 대상체, 예를 들어, 다른 자동차, 보행자, 또는 AV(100)가 물리적 공간을 공유할 수 없는 다른 엔티티를 나타낸다. 일 실시예에서, 대상체(708a 내지 7008b)의 일부 또는 전부는 정적 대상체(예를 들면, 가로등 또는 전신주와 같은 위치를 변경하지 않는 대상체) 또는 동적 대상체(예를 들면, 보행자 또는 다른 자동차와 같은 위치를 변경할 수 있는 대상체)이다.
노드(706a 내지 706d)는 에지(710a 내지 1010c)에 의해 연결된다. 2개의 노드(706a 내지 706b)가 에지(710a)에 의해 연결되는 경우, AV(100)가, 예를 들어, 다른 노드(706b)에 도착하기 전에 중간 노드로 진행할 필요 없이, 하나의 노드(706a)와 다른 노드(706b) 사이에서 진행하는 것이 가능하다. (노드 사이에서 진행하는 AV(100)를 언급할 때, AV(100)가 각자의 노드에 의해 표현되는 2개의 물리적 위치 사이에서 진행한다는 것을 의미한다.) 에지(710a 내지 710c)는, AV(100)가 제1 노드로부터 제2 노드로, 또는 제2 노드로부터 제1 노드로 진행한다는 의미에서 종종 양방향성이다. 일 실시예에서, 에지(710a 내지 710c)는, AV(100)가 제1 노드로부터 제2 노드로 진행할 수 있지만, AV(100)가 제2 노드로부터 제1 노드로 진행할 수 없다는 의미에서 단방향성이다. 에지(710a 내지 710c)는, 예를 들어, 일방통행로, 거리, 도로, 또는 공도의 개별 차선, 또는 법적 또는 물리적 제약으로 인해 일 방향으로만 횡단될 수 있는 다른 특징부를 나타낼 때 단방향성이다.
일 실시예에서, 계획 모듈(404)은 방향 그래프(700)를 사용하여 시작 포인트(702)와 종료 포인트(704) 사이의 노드 및 에지로 이루어진 경로(712)를 식별한다.
에지(710a 내지 710c)는 연관된 비용(714a 내지 714b)을 갖는다. 비용(714a 내지 714b)은 AV(100)가 해당 에지를 선택하는 경우 소비될 리소스를 나타내는 값이다. 전형적인 리소스는 시간이다. 예를 들어, 하나의 에지(710a)가 다른 에지(710b)의 물리적 거리의 2배인 물리적 거리를 나타내면, 제1 에지(710a)의 연관된 비용(714a)은 제2 에지(710b)의 연관된 비용(714b)의 2배일 수 있다. 시간에 영향을 미치는 다른 인자는 예상된 교통상황, 교차로의 개수, 속력 제한 등을 포함한다. 다른 전형적인 리소스는 연비이다. 2개의 에지(710a 및 710b)는 동일한 물리적 거리를 나타낼 수 있지만, 예를 들어, 도로 상태, 예상된 날씨 등으로 인해, 하나의 에지(710a)는 다른 에지(710b)보다 더 많은 연료를 요구할 수 있다.
계획 모듈(404)이 시작 포인트(702)와 종료 포인트(704) 사이의 경로(712)를 식별할 때, 계획 모듈(404)은 전형적으로, 비용에 최적화된 경로, 예를 들어, 에지의 개별 비용이 함께 가산될 때 가장 적은 전체 비용을 갖는 경로를 선택한다.
자율 주행 차량 제어
도 8은 (예를 들면, 도 4에 도시된 바와 같은) 제어 모듈(406)의 입력 및 출력의 블록 다이어그램(800)을 도시한다. 제어 모듈은, 예를 들어, 프로세서(304)와 유사한 하나 이상의 프로세서(예를 들면, 마이크로프로세서 또는 마이크로컨트롤러 또는 둘 모두와 같은 하나 이상의 컴퓨터 프로세서), 메인 메모리(306)와 유사한 단기 및/또는 장기 데이터 스토리지(예를 들면, 메모리 랜덤-액세스 메모리 또는 플래시 메모리 또는 둘 모두), ROM(308), 및 저장 디바이스(310)를 포함하는 제어기(802), 및 메모리 내에 저장된 명령어에 따라 동작하는데, 상기 명령어는 명령어가 (예를 들면, 하나 이상의 프로세서에 의해) 실행될 때 제어기(802)의 동작을 수행한다.
일 실시예에서, 제어기(802)는 원하는 출력(804)을 나타내는 데이터를 수신한다. 원하는 출력(804)은 전형적으로 속도, 예를 들어, 속력 및 헤딩을 포함한다. 원하는 출력(804)은, 예를 들어, (예를 들면, 도 4에 도시된 바와 같은) 계획 모듈(404)로부터 수신되는 데이터에 기초할 수 있다. 원하는 출력(804)에 따라, 제어기(802)는 스로틀 입력(806) 및 조향 입력(808)으로서 사용 가능한 데이터를 생성한다. 스로틀 입력(806)은 원하는 출력(804)을 달성하기 위해 예를 들어 조향 페달에 관여하거나 또는 다른 스로틀 제어에 관여함으로써, AV(100)의 스로틀(예를 들면, 가속도 제어)에 관여하는 정도를 나타낸다. 일부 예에서, 스로틀 입력(806)은 AV(100)의 브레이크(예를 들면, 감속 제어)에 관여하는 데 사용 가능한 데이터를 또한 포함한다. 조향 입력(808)은 조향각, 예를 들어, AV의 조향 제어(예를 들면, 조향 휠, 조향각 액추에이터, 또는 조향각을 제어하기 위한 다른 기능성)가 원하는 출력(804)을 달성하도록 위치설정되어야 하는 각도를 나타낸다.
일 실시예에서, 제어기(802)는 스로틀 및 조향에 제공되는 입력을 조정하는 데 사용되는 피드백을 수신한다. 예를 들어, AV(100)가 언덕과 같은 방해물(810)과 조우하면, AV(100)의 측정된 속력(812)은 원하는 출력 속력 아래로 낮아진다. 일 실시예에서, 임의의 측정된 출력(814)은, 예를 들어, 측정된 속력과 원하는 출력 사이의 차분(813)에 기초하여, 필요한 조정이 수행되도록 제어기(802)에 제공된다. 측정된 출력(814)은 측정된 위치(816), 측정된 속도(818)(속력 및 헤딩을 포함), 측정된 가속도(820), 및 AV(100)의 센서에 의해 측정 가능한 다른 출력을 포함한다.
일 실시예에서, 방해물(810)에 관한 정보는, 예를 들어, 카메라 또는 LiDAR 센서와 같은 센서에 의해 미리 검출되고, 예측 피드백 모듈(822)에 제공된다. 이후, 예측 피드백 모듈(822)은 정보를 제어기(802)에 제공하며, 제어기(802)는 이 정보를 사용하여 그에 따라 조정할 수 있다. 예를 들어, AV(100)의 센서가 언덕을 검출한("본") 경우, 이 정보는 상당한 감속을 방지하기 위해 적절한 시간에 스로틀에 관여할 준비를 하도록 제어기(802)에 의해 사용될 수 있다.
도 9는 제어기(802)의 입력, 출력, 및 컴포넌트의 블록 다이어그램(900)을 도시한다. 제어기(802)는 스로틀/브레이크 제어기(904)의 동작에 영향을 미치는 속력 프로파일러(902)를 갖는다. 예를 들어, 속력 프로파일러(902)는, 예를 들어, 제어기(802)에 의해 수신되고 속력 프로파일러(902)에 의해 프로세싱되는 피드백에 따라 스로틀/브레이크(906)를 사용하여 가속에 관여하거나 감속에 관여하도록 스로틀/브레이크 제어기(904)에 명령한다.
또한, 제어기(802)는 조향 제어기(910)의 동작에 영향을 미치는 측방향 추적 제어기(908)를 갖는다. 예를 들어, 측방향 추적 제어기(908)는, 예를 들어, 제어기(802)에 의해 수신되고 측방향 추적 제어기(908)에 의해 프로세싱되는 피드백에 따라 조향각 액추에이터(912)의 위치를 조정하도록 조향 제어기(910)에 명령한다.
제어기(802)는 스로틀/브레이크(906) 및 조향각 액추에이터(912)를 제어하는 방법을 결정하는 데 사용되는 여러 입력을 수신한다. 계획 모듈(404)은, 예를 들어, AV(100)가 동작을 시작할 때 헤딩을 선택하고 AV(100)가 교차로에 도달할 때 어느 도로 세그먼트를 횡단할지를 결정하기 위해, 제어기(802)에 의해 사용되는 정보를 제공한다. 로컬화 모듈(408)은, 예를 들어, 스로틀/브레이크(906) 및 조향각 액추에이터(912)가 제어되고 있는 방식에 기초하여 예상되는 위치에 AV(100)가 있는지를 제어기(802)가 결정할 수 있도록, AV(100)의 현재 위치를 기술하는 정보를 제어기(802)에 제공한다. 일 실시예에서, 제어기(802)는 다른 입력(914)으로부터의 정보, 예를 들어, 데이터베이스, 컴퓨터 네트워크 등으로부터 수신된 정보를 수신한다.
승객 건강 모니터링 및 검진
도 10은 건강 모니터링 및 검진 모듈(1002)의 입력, 출력 및 컴포넌트의 블록 다이어그램(1000)을 도시한다. 건강 모니터링 및 검진 모듈(1002)(때때로 여기서 "건강 모듈(1002)"라고 지칭됨)은 차량의 사용자의 건강 상태를 검출하기 위한 건강 상태 검출기(1004), 및 검출된 건강 상태에 응답하여 차량 기능을 실행하기 위한 차량 기능 제어기(1006)를 포함한다. 건강 모듈(1002), 건강 상태 검출기(1004), 및 차량 기능 제어기(1006) 각각은 차량 시스템(예를 들면, AV 시스템(120))의 일부일 수 있으며, 예를 들어, 프로세서(304)와 유사한 하나 이상의 프로세서(예를 들면, 마이크로프로세서 또는 마이크로컨트롤러 또는 둘 모두와 같은 하나 이상의 컴퓨터 프로세서), 메인 메모리(306)와 유사한 단기 및/또는 장기 데이터 스토리지(예를 들면, 메모리 랜덤-액세스 메모리 또는 플래시 메모리 또는 둘 모두), ROM(308), 및 저장 디바이스(310), 및 명령어가 (예를 들면, 하나 이상의 프로세서에 의해) 실행될 때 각자의 컴포넌트의 동작을 수행하는 메모리에 저장된 명령어에 의해 구현될 수 있다.
일반적으로, 건강 상태 검출기(1004)는 센서(1008), 데이터베이스(1010), 및/또는 다른 데이터 소스로부터 수신된 데이터를 프로세싱하여 차량(예를 들면, AV(100))의 사용자의 하나 이상의 건강 상태를 검출한다. 일부 실시예에서, 센서(1008)는 차량 상에 또는 차량 내에 배치된 센서(예를 들면, 센서(121)), 차량과 통신하는 사용자 디바이스(예를 들면, 스마트 폰, 웨어러블 디바이스, 태블릿 등)에 포함된 센서, 또는 사용자가 차량에 접근하거나 차량을 타고 이동할 때 사용자에 관련된 센서 데이터를 생성하도록 구성된 다른 센서를 포함한다. 일 실시예에서, 데이터베이스(1010)는 증상 또는 건강 상태의 다른 식별 특징에 관한 정보를 저장하는 로컬 및/또는 원격 저장 디바이스를 포함한다. 일 실시예에서, 데이터베이스(1010)는, 차량 또는 다른 차량에 의해 검출된 과거 건강 데이터를 포함하여, 차량의 사용자에 관한 건강 정보를 저장하고, 사용자는 건강 상태를 검출할 목적으로 건강 상태 검출기(1004)에 대한 건강 정보의 공개를 옵트인(opt-in)하거나 다른 방식으로 수락할 수 있다.
건강 상태 검출기(1004)는, 시간이 지남에 따라 업데이트될 수 있는, 사용자의 광범위한 건강 상태를 검출하도록 구성된다. 사람의 건강에 영향을 미치거나 영향을 미칠 수 있는 임의의 실제 또는 잠재적인 질병, 부상, 장애 또는 신체적 또는 정신적 상태를 지칭하기 위해 용어 "건강 상태"를 광의적으로 사용한다. 이하의 설명은 건강 상태 검출기(1004)에 의해 검출될 수 있는 건강 상태의 다양한 예를 제공한다. 그렇지만, 건강 상태 검출기(1004)가 일부 실시예에서 대안적인 또는 추가적인 건강 상태를 검출하도록 구성될 수 있기 때문에, 이하의 예는 제한적인 것으로 해석되어서는 안된다.
일 실시예에서, 센서(1008)는, 예를 들면, 사용자가 차량에 접근하거나 차량을 타고 이동할 때, 사용자의 체온에 관련된 데이터를 생성하도록 구성된 온도 센서, 예를 들어, 측두 동맥 체온계(temporal artery thermometer) 또는 이마 적외선 스캔 체온계(forehead infrared scan thermometer)를 포함한다. 건강 상태 검출기(1004)는 온도 센서로부터 수신된 데이터를, 예를 들어, 데이터베이스(1010)로부터 수신된 평균 또는 예상 인간 체온과 비교한다. 사용자가 비정상적인 체온(예를 들면, 평균 인간 체온보다 높거나 낮은 임계 값 초과의 체온)을 나타내는 경우, 건강 상태 검출기(1004)는 사용자가, 발열(fever) 또는 저체온증(hypothermia)과 같은, 건강 상태를 갖는다고 결정한다.
일 실시예에서, 센서(1008)는 사용자에 관련된 오디오 데이터를 생성하도록 구성된 오디오 센서(예를 들면, 마이크로폰)를 포함한다. 건강 상태 검출기(1004)는, 예를 들어, 사용자의 기침 또는 다른 가청 증상을 식별하기 위해 오디오 데이터를 프로세싱한다. 건강 상태 검출기(1004)는 특정 건강 상태를 갖는 사용자를 진단하기 위해 기침 또는 다른 가청 증상의 특징을 분석한다. 일 실시예에서, 건강 상태 검출기(1004)는 데이터베이스(1010)로부터 기침 또는 다른 가청 증상에 대한 라벨링된 오디오 데이터를 수신하고, 센서 데이터에서의 기침 또는 다른 가청 증상을 분류하기 위해 패턴 인식 또는 머신 러닝 기술을 적용한다. 건강 상태 검출기(1004)는 이어서 기침 또는 다른 가청 증상의 분류에 기초하여 사용자의 가능성 있는 건강 상태를 결정한다. 예를 들어, 건강 상태 검출기(1004)는, 분류, 회귀, 특징 학습, 또는 다른 지도 또는 비지도 학습 알고리즘과 같은, 학습 알고리즘을 이용하여, 그 중에서도, 인공 신경 네트워크, 결정 트리, 서포트 벡터 머신, 또는 회귀 분석과 같은 모델을 생성한다. 모델은 센서(1008)로부터 수신된 오디오 데이터에 기초하여 사용자의 가능성 있는 건강 상태에 관한 예측 또는 결정을 수행하기 위해 트레이닝 데이터(예를 들면, 데이터베이스(1010)로부터의 기침 또는 다른 가청 증상에 대한 라벨링된 오디오 데이터)를 사용하여 트레이닝된다.
일 실시예에서, 센서(1008)는 사용자에 관련된 이미지 또는 비디오 데이터를 생성하도록 구성된 이미지 센서(예를 들면, 카메라 또는, 동공 확장 센서와 같은, 다른 광학 센서)를 포함한다. 건강 상태 검출기(1004)는 이미지 데이터를 프로세싱하여, 예를 들어, 사용자가 나타내는 신체적 증상을 식별한다. 예를 들어, 이미지 데이터를 사용하여, 건강 상태 검출기(1004)는 사용자가 차량에 접근하거나 차량을 타고 이동할 때 사용자의 움직임을 분석하여, 건강 상태를 나타낼 수 있는 사용자의 움직임의 특징, 예컨대, 사용자의 걸음걸이의 특징을 식별한다. 다른 예로서, 건강 상태 검출기(1004)는 이미지 분류 기술(예를 들면, 머신 러닝 기술)을 사용하여 이미지 데이터를 분석하여 건강 상태를 나타낼 수 있는, 얼굴 또는 신체적 특징 중에서도, 땀, 혈액, 콧물(nasal discharge), 동공 확장, 또는 얼굴 처짐(facial droop)과 같은, 사용자의 신체적 특징을 식별한다. 또 다른 예로서, 건강 상태 검출기(1004)는 머신 러닝 기술을 사용하여 (예를 들면, 사용자가 차량을 타고 이동할 때) 시간 경과에 따라 이미지 데이터를 분석하여, 멀미와 같은, 움직임 유발(motion-induced) 건강 상태의 발병을 검출한다.
일 실시예에서, 건강 상태 검출기(1004)는 이미지 데이터를 프로세싱하여 차량 내의 또는 차량에 근접한 영역에 있는, 또는 둘 모두의 곤충(예를 들면, 벼룩, 이 등) 또는 동물의 존재를 식별한다. 예를 들어, 건강 상태 검출기(1004)는 이미지 분류 기술을 사용하여 이미지 데이터를 분석하여 차량에서의 곤충 또는 동물의 존재를 나타내는 이미지 데이터에서의 특징을 식별한다. 일 실시예에서, 건강 상태 검출기(1004)는 다른 센서(예를 들면, 알레르겐(allergen) 센서)로부터의 데이터를 사용하여 차량에서의 곤충 또는 동물의 존재를 검출한다. 사용자에 대한 건강 상태의 검출을 통보하기 위해 차량에 있는 곤충 또는 동물에 관한 정보가 사용될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 차량에서의 곤충 또는 동물의 존재에 대해 재채기를 시작하거나 다른 반응을 보이는 경우, 사용자가 해당 곤충 또는 동물에 알레르기가 있는 것으로 결정될 수 있다. 다른 예로서, 사용자가 특정 알레르기가 있는 것으로 알려져 있고 곤충 또는 동물의 존재에 반응하는 경우, 사용자의 반응이 (예를 들면, 다른 질병 또는 상태보다는) 알레르기로 인한 것이라고 결정될 수 있다. 일 실시예에서, 차량에서 곤충 또는 동물이 검출되는 경우, 차량은 세정을 위해 정비창(maintenance depot)으로 운전하는 것, 추가 승객(또는 검출된 곤충 또는 동물에 알레르기가 있는 승객)을 태우는 것을 중지하기 위해 라이드 헤일링 네트워크(ride hailing network)로부터 스스로를 비활성화시키는 것, AV 내부의 승객에게 경고 메시지를 보내는 것, 또는 이들의 조합과 같은 액션을 수행한다. 차량 내에서의 동물 또는 곤충의 검출에 응답하여 취해질 수 있는 다른 액션은 차량 기능 제어기(1006)를 참조하여 아래에서 설명된다.
일 실시예에서, 센서(1008)는 차량 내에서의 또는 차량에 근접한 영역에서의 또는 둘 모두의 병원체(예를 들면, 공기 중 박테리아 또는 바이러스, 체취(body odor) 등)의 존재에 관한 데이터를 생성하도록 구성된 병원체 센서(예를 들면, 바이오 센서)를 포함한다. 일부 실시예에서, 병원체 센서(들)는, 그 중에서도, 차량의 공기 여과 또는 냉방 시스템 내에, 차량의 캐빈(cabin) 내에, 또는 차량의 외부 부분 상에, 또는 이들의 조합에 배치된다. 건강 상태 검출기(1004)는 데이터베이스(1010)로부터 수신된 병원체 데이터(예를 들면, 병원체 게놈 데이터)와 함께 병원체 센서로부터 수신된 데이터를 프로세싱하여 사용자의 건강 상태를 결정한다. 예를 들어, 사용자가 차량에 접근하거나 차량에 승차한 후에 차량에서 병원체가 검출되는 경우, 건강 상태 검출기(1004)는 사용자가 병원체와 연관된 건강 상태를 가지고 있다고 결정한다. 일 실시예에서, 차량(예를 들면, AV(100)) 내부에서 순환되는 공기의 단위 체적당 병원체의 밀도가 미리 결정된 임계 값을 초과하는 경우, 차량은, 그 중에서도, 세정을 위해 정비창으로 운전하는 것, 추가 승객을 태우는 것을 중지하기 위해 라이드 헤일링 네트워크로부터 스스로를 비활성화시키는 것, AV 내부의 승객에게 경고 메시지를 보내는 것, 또는 이들의 조합과 같은 액션을 수행한다. 일 실시예에서, 차량에 의해 수행되는 액션은 차량 내의 병원균의 레벨(예를 들면, 밀도)에 부분적으로 기초하여 가능한 액션 세트로부터 선택된다. 차량 내에서의 병원체 또는 병원체 레벨의 검출에 응답하여 취해질 수 있는 다른 액션은 차량 기능 제어기(1006)를 참조하여 아래에서 설명된다.
일 실시예에서, 센서(1008)는 사용자의 질량 또는 체중에 관한 데이터를 생성하도록 구성된 (예를 들면, 차량의 시트에 배치된) 질량 또는 체중 센서를 포함한다. 건강 상태 검출기(1004)는 체중 센서로부터 수신된 데이터를 사용자에 대한 평균 또는 예상 체중과 비교한다. 평균 또는 예상 체중은 사용자의 자세(position)(예를 들면, 착석) 및 사용자의 감지되거나 알려진 특성(예를 들면, 성별, 연령, 신장 등)을 고려할 수 있으며, 예를 들어, 데이터베이스(1010)로부터 수신될 수 있다. 일 실시예에서, 사용자의 체중 분포에 관한 데이터를 생성하기 위해 다수의 체중 센서가 차량의 시트의 다수의 위치에 배치될 수 있다. 건강 상태 검출기(1004)는 데이터베이스(1010)로부터 수신된 기준 데이터와 함께 센서로부터 수신된 체중 분포 데이터를 분석하여 사용자의 불균일하거나 비정상적인 체중 분포를 식별한다. 일 실시예에서, 건강 상태 검출기(1004)는 다른 센서 데이터와 조합하여 체중 또는 체중 분포 데이터, 또는 둘 모두를 사용하여 사용자의 건강 상태를 검출한다.
일 실시예에서, 센서(1008)는 사용자의 심박수, 호흡 패턴, 또는 다른 바이탈 사인(vital sign)에 관한 데이터를 생성하도록 구성된 센서(예를 들면, 옥시미터(oximeter), 심전도(electrocardiogram; EKG) 센서, 뇌파도(electroencephalogram; EEG) 센서 등)를 포함한다. 일 실시예에서, 그러한 센서는 사용자의 시트 또는 안전 벨트에 배치된다. 건강 상태 검출기(1004)는 센서로부터 수신된 데이터를 사용자에 대한 평균 또는 예상 심박수, 호흡 패턴, 또는 다른 바이탈 사인과 비교한다. 평균 또는 예상 값은 사용자의 감지되거나 알려진 특성(예를 들면, 성별, 연령, 신장 등)을 고려할 수 있으며, 예를 들어, 데이터베이스(1010)로부터 수신될 수 있다. 건강 상태 검출기(1004)는 검출된 정보를 그 자체로 또는 다른 센서 데이터와 조합하여 사용하여 사용자의 건강 상태를 검출한다. 예를 들어, 건강 상태 검출기(1004)는 사용자의 심박수가 임계 값보다 높거나 낮으면 사용자가 심장 마비를 겪고 있다는 것을 검출한다. 다른 예로서, 건강 상태 검출기(1004)는 사용자가 천식이 있는 것으로 알려져 있고 비정상적인 호흡 패턴을 나타내고 있는 경우 사용자가 천식 발작을 겪고 있다는 것을 검출한다.
사용자의 하나 이상의 건강 상태를 검출한 후에, 건강 상태 검출기(1004)는 상태(들)를 나타내는 정보를 차량 기능 제어기(1006)에 제공한다. 검출된 건강 상태(들)에 기초하여, 차량 기능 제어기(1006)는 하나 이상의 차량 기능을 실행한다. 그렇게 하기 위해, 차량 기능 제어기(1006)는, 그 중에서도, 차량 컴포넌트(1012), 사용자 디바이스(1014), 또는 서드파티 컴포넌트(1016), 또는 이들의 조합과 통신하거나 또는 차량 시스템으로 하여금 이들과 통신하게 한다. 차량 컴포넌트(1012)는, 디바이스(101), 모듈(402, 404, 406, 408, 및 410) 등과 같은, 차량(예를 들면, AV(100)) 또는 차량 시스템(예를 들면, AV 시스템(120))을 구성하는 임의의 하드웨어 또는 소프트웨어 컴포넌트를 포함한다. 사용자 디바이스(1014)는 차량의 사용자와 연관된 디바이스(예를 들면, 스마트 폰, 웨어러블 디바이스, 태블릿 등)를 포함한다. 서드파티 컴포넌트(1016)는, 그 중에서도, 다른 차량(예를 들면, 차량(193)), 교통 신호등, 또는 응급 서비스 제공자와 같은, 차량 컴포넌트(1012) 또는 사용자 디바이스(1014) 이외의 임의의 하드웨어 또는 소프트웨어 컴포넌트를 포함한다.
일반적으로, 차량 기능 제어기1006)는 건강 상태 검출기(1004)에 의해 식별된 사용자의 건강 상태에 기초하여 차량 기능을 실행하도록 구성된다. 예를 들어, 차량 기능 제어기(1006)가 사용자가 멀미를 겪고 있다는 정보를 수신하면, 제어기(1006)는 운전 파라미터를 조정하고 사용자에게 더 편안한 승차감을 제공하여 구역질(sickness)을 완화시키기 위해 차량 컴포넌트(1012)와 통신한다. 다른 한편으로, 차량 기능 제어기(1006)가 사용자가 뇌졸중을 겪고 있다는 정보를 수신하면, 제어기(1006)는, 예를 들어, 차량의 컴포넌트(1012)를 제어하여 사용자를 치료를 위해 가장 가까운 병원으로 이송하는 것으로 반응할 수 있다.
일 실시예에서, 차량 기능 제어기(1006)는 적절한 대응방안을 결정할 때 건강 상태 이외의 인자를 고려한다. 일부 실시예에서, 차량 기능 제어기(1006)는, 그 중에서도, 사용자의 특성(예를 들면, 연령, 성별 등), 차량의 능력(예를 들면, 차량이 아픈 사용자를 안전하게 배려할 수 있는지 여부), 환경의 특징(예를 들면, 날씨, 하루 중의 시간, 위치, 교통 등), 차량에 다른 사용자가 있는지 여부, 사용자가 차량에 승차했는지 여부, 또는 사용자가 차량의 치료를 받기로 옵트인했는지 여부, 또는 이들의 조합과 같은 인자를 고려한다. 건강 상태에 대한 적절한 대응방안을 결정함에 있어서 차량 기능 제어기(1006)에 의해 고려되는 인자에 대한 추가 세부 사항은 이하의 예로부터 명백해질 것이다.
일 실시예에서, 차량 기능 제어기(1006)는 검출된 건강 상태를 사용자에게 알린다. 예를 들어, 차량 기능 제어기(1006)는 사용자의 디바이스(1014)에 경고(예를 들면, SMS 또는 MMS 메시지, 애플리케이션에서의 통지 등)를 전송하거나 차량 컴포넌트(1012)와 통신하여 경고의 가청 표시를 디스플레이 또는 제공하거나, 또는 이들의 조합을 수행한다. 일 실시예에서, 경고는 검출된 건강 상태에 관한 정보 및, 검출된 건강 상태를 진단 및 치료하기 위해 의료 전문가와 상의하라는 권고와 같은, 사용자에 대한 권고를 포함한다. 일 실시예에서, 경고는 건강 상태를 치료하기 위한 근처의 또는 사용자가 선호하는 병원 또는 다른 응급 서비스 제공자의 리스트를 포함한다. 응급 서비스 제공자를 선택하는 것은, 아래에서 기술되는 바와 같이, 차량으로 하여금 선택된 응급 서비스 제공자로 운행하게 할 수 있다.
일 실시예에서, 차량 기능 제어기(1006)는 검출된 건강 상태에 응답하여 차량을 경로 변경한다. 예를 들어, 건강 상태가 사용자가 구토할 가능성이 있거나 또는 다른 방식으로 차량에서 하차할 필요가 있음을 나타내는 경우, 차량 기능 제어기(1006)는 안전한 정지 위치에 차를 세우기 위해 차량을 경로 변경한다. 그렇게 하기 위해, 차량 기능 제어기(1006)는, 계획 모듈(404), 제어 모듈(404), 또는 AV 시스템(120)의 다른 컴포넌트와 같은, 하나 이상의 차량 컴포넌트(1012)와 상호작용하여 안전한 정지 위치를 식별하고, 선택하며, 차량을 안전한 정지 위치로 운행시킨다.
다른 예로서, 건강 상태가 의료 응급상황을 나타내는 경우(예를 들면, 사용자가 뇌졸중 또는 심장 마비의 징후를 보이고 있는 경우), 차량 기능 제어기(1006)는 차량을 가장 가까운 병원 또는 다른 응급 서비스 제공자로 경로 변경한다. 그렇게 하기 위해, 차량 기능 제어기(1006)는 차량 컴포넌트(1012)와 상호작용하여 목적지를 업데이트하고 차량을 응급 서비스 제공자로 운행시킨다. 일 실시예에서, 차량 기능 제어기(1006)는 응급 차량으로 지정되기 위해, 응급 서비스 통제소(emergency services controller) 또는 다른 보건 당국과 같은, 서드파티(1016)와 통신한다. 그러한 지정은, 예를 들어, 긴급 차선을 사용하고 응급 서비스 제공자에게로 가는 도중에 있는 교통 신호등을 통제할 수 있는 권한(permission)을 포함한다. 그러한 지정이 허가되면, 차량 기능 제어기(1006)는 차량 컴포넌트(1012)를 제어하여 차량을 긴급 차선에서 운행시킬 수 있다. 차량 기능 제어기(1006)는 또한 가능한 한 빨리 응급 서비스 제공자에 도달하기 위해 차량으로 하여금 (예를 들면, 교통 신호등 선점을 가능하게 하기 위해, V2I 통신을 통해) 교통 신호등과 통신하게 하고 (예를 들면, 응급 상황을 알리기 위해, V2V 통신을 통해) 다른 차량과 같은 다른 제3 컴포넌트(1016)와 통신하게 할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자가 그러한 공개에 동의하는 경우, 차량 기능 제어기(1006)는 검출된 건강 상태에 관한 정보 또는 사용자에 관한 다른 정보를 응급 서비스 제공자와 공유한다(예를 들면, 경고를 전송한다). 일 실시예에서, 차량 기능 제어기(1006)는 차량의 위치를 응급 서비스 제공자와 공유한다.
일 실시예에서, 차량 기능 제어기(1006)는 검출된 건강 상태에 응답하여 차량의 운전 스타일을 조정한다. 예를 들어, 사용자가 멀미를 겪고 있다고 (예를 들면, 건강 상태 검출기(1004)에 의해) 결정되는 경우, 차량 기능 제어기(1006)는 구역질을 완화시키기 위해 차량의 운전 스타일을 더 느리거나, 더 매끄럽거나, 또는 다른 방식으로 사용자에게 더 편안하도록 조정한다. 다른 한편으로, 차량 기능 제어기(1006)는 응급 상황에서(예를 들면, 차량이 응급 서비스 제공자에게로 가는 도중일 때) 차량의 운전 스타일을 더 빠르거나 다른 방식으로 더 공격적이도록 조정할 수 있다. 그렇게 하기 위해, 차량 기능 제어기(1006)는 원하는 운전 스타일을 용이하게 하기 위해 차량 컴포넌트(1012)와 통신하여 차량의 하나 이상의 운전 파라미터를 조정한다. 차량의 운전 스타일을 조정하는 것에 대한 추가 세부 사항은 발명의 명칭이 “Systems and methods for controlling actuators based on load characteristics and passenger comfort”인 미국 특허 출원 제16/656,655호에 설명되어 있으며, 그 전체 내용은 참조에 의해 본 명세서에 포함된다.
일 실시예에서, 차량 기능 제어기(1006)는 검출된 건강 상태에 응답하여 차량의 내부(interior)를 수정한다. 예를 들어, 차량에 다수의 사용자가 있고 사용자 중 한 명 이상이 전염성 건강 상태(예를 들면, 바이러스)를 겪고 있는 것으로 결정되는 경우, 차량 기능 제어기(1006)는 차량 사용자를 분리시키고 전염의 확산을 방지하기 위해 차량 내의 파티션(예를 들면, 불침투성 장벽)에 관여한다. 다른 예로서, 차량 기능 제어기(1006)는 사용자가 시트 조정이 유익할 멀미 또는 다른 건강 상태를 겪고 있다는 표시에 응답하여 차량 내의 사용자의 시트를 뒤로 젖히거나 다른 방식으로 조정한다. 일 실시예에서, 차량(예를 들면, AV(100))은 모듈식 내부(modular interior)를 포함하고, 차량 기능 제어기(1006)는 건강 상태에 응답하여 (예를 들면, 차량의 내부에 있는 시트 또는 다른 컴포넌트를 스토잉(stowing)하는 것, 회전시키는 것, 또는 다른 방식으로 이동시키는 것에 의해) 내부를 재배열한다. 예를 들어, 사용자가 응급 서비스가 필요한 건강 상태를 겪고 있는 경우, 차량 기능 제어기(1006)는 이동 동안 또는 응급 서비스 제공자에 도착 시에 사용자의 치료를 용이하게 하기 위해 구급차의 내부와 흡사하도록 차량의 내부를 재배열한다.
일 실시예에서, 차량 기능 제어기(1006)는 검출된 건강 상태에 응답하여 차량 내의 소리 또는 냄새를 조정한다. 예를 들어, 차량 기능 제어기(1006)는, 멀미와 같은, 사용자의 건강 상태를 완화시키기 위해 차량 내의 오디오 출력(예를 들면, 스피커)을 사용하여 소리(예를 들면, 톤, 노래 등)를 재생한다. 다른 예로서, 차량 기능 제어기(1006)는 사용자의 건강 상태를 완화시키기 위해 소음 제거(noise canceling) 또는 소음 감소(noise reduction) 기술을 사용하여 차량 내부의 소리를 차단하거나 제거한다. 또 다른 예로서, 차량 기능 제어기(1006)는 차량 내의 냄새를 감소시키거나 제거하여 사용자의 건강 상태를 완화시키기 위해 차량 내에서 탈취제, 향수 또는 다른 냄새를 사용하거나 또는 아래에서 기술되는 바와 같이 차량 내의 공기흐름을 조정한다.
일 실시예에서, 차량 기능 제어기(1006)는 검출된 건강 상태에 응답하여 차량 내에서의 공기흐름을 조정한다. 예를 들어, 사용자가 (예를 들면, 건강 상태를 완화시키거나 질병의 확산을 방지하기 위해) 공기흐름이 유익할 멀미, 발열, 바이러스, 또는 다른 건강 상태를 겪고 있는 경우, 차량 기능 제어기(1006)는 차량 창문을 열거나 또는, 공기 청정기를 포함할 수 있는, 차량 공기 순환 시스템에 관여하는 것에 의해 차량에서의 공기흐름을 증가시킨다. 차량 기능 제어기(1006)는 또한 공기흐름 또는 공기 여과(예를 들면, 공기 순환, 냉방, 난방, 또는 여과 시스템의 사이클링)에 대한 조정을 스케줄링할 수 있다.
일 실시예에서, 차량 기능 제어기(1006)는 검출된 건강 상태에 응답하여 차량의 사용자에게 응급 처치를 제공한다. 제공되는 응급 처치의 유형은 검출된 건강 상태에 의존할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 구토 중이거나 구토할 가능성이 있는 것으로 결정되는 경우, 차량 기능 제어기(1006)는 (예를 들면, 차량 내의 격실(compartment)로부터) 일회용 구토 봉지(vomit bag)의 형태로 응급 처치를 제공한다. 다른 예로서, 사용자가 바이러스 또는 다른 질병을 겪고 있는 경우, 차량 기능 제어기(1006)는 사용자가 증상을 완화시키기 위해 복용할 수 있는 처방전 없이 구입 가능한 의약품(over-the-counter medicine), 또는 바이러스의 확산을 방지하기 위한 마스크의 형태로 응급 처치를 분배한다. 또 다른 예로서, 사용자가 더 진보된 응급 처치가 필요한 의료 응급 상황을 겪고 있는 경우, 차량 기능 제어기(1006)는 심폐 소생술(cardiopulmonary resuscitation; CPR)을 시행(administer)하는 것 또는 자동 외부 제세동기(automated external defibrillator; AED)를 사용하는 것과 같은 더 진보된 응급 처치를 수행하기 위해 하나 이상의 차량 컴포넌트(1012)에 관여한다.
일 실시예에서, 차량 기능 제어기(1006)는 사용자가 검출된 건강 상태에 응답하여 차량에 승차하는 것을 방지하고 선택적으로 사용자를 다른 차량으로 리디렉션(redirect)한다. 예를 들어, (라이드 셰어링(ridesharing) 상황에서와 같이) 다른 승객이 있는 차량에 승차하기 전에 사용자가 전염성 건강 상태를 나타내는 것으로 결정되는 경우, 차량 기능 제어기(1006)는 사용자가 승차하는 것을 방지하고 (예를 들면, 사용자의 디바이스(1014)에 경고를 전송하는 것에 의해) 사용자에게 그 상황을 통지한다. 일 실시예에서, 차량 기능 제어기(1006)는 차량에의 승차를 거부당한 사용자를 위한 운송을 제공하기 위해 플릿(fleet) 내의 다른 차량(또는 플릿의 디스패처(dispatcher))에 연락(contact)한다. 대안적으로, 차량 기능 제어기(1006)가 다른 승객에 대한 위험에도 불구하고 사용자를 거부하는 것이 바람직하지 않다고 결정하는 경우(예를 들면, 건강 상태가 응급 상황을 나타내기 때문에, 사용자가 픽업 장소에서 기다리는 것이 안전하지 않은 경우 등), 차량 기능 제어기(1006)는 사용자를 수락하고 다른 사용자를 보호하기 위해 다양한 안전 장치(예를 들면, 차량에의 비접촉식 승차 및 차량에서의 비접촉식 하차에 관여하는 것, 사용자에게 마스크를 제공하는 것, 파티션에 관여하는 것, 사용자를 차량 내의 다른 승객으로부터 가능한 한 멀리 앉히는 것, 차량에서의 공기 흐름 또는 공기 여과를 증가시키는 것 등)를 이용할 수 있다
일 실시예에서, 차량 기능 제어기(1006)는 검출된 건강 상태를 갖는 사용자가 차량에서 하차한 후에 차량 내에 소독제(예를 들면, 소독 스프레이 또는 거품, 자외선 등)을 살포한다. 예를 들어, 사용자가 전염성 건강 상태를 갖는 것으로 결정되는 경우, 차량 기능 제어기(1006)는 (예를 들면, 스프레이(spraying), 훈증(fumigation), 연막(fogging), 연무(misting), UV 광선을 비추는 것 등을 통해) 차량의 내부를 소독 및 살균하기 위해 하나 이상의 차량 컴포넌트(1012)에 관여한다. 차량은 차량이 소독 및 살균된 때를 (예를 들면, 색상을 변경하는 것을 통해) 나타내는 재료를 포함할 수 있다. 차량이 라이드 셰어링에 사용될 때와 같은 일 실시예에서, 차량 기능 제어기(1006)는 다음 여정(trip)이 소수의 사용자 또는 이전 사용자에 대해 검출된 건강 상태로 인해(예를 들면, 사용자의 인적사항(demographics)에 기초하여) 낮은 감염 위험에 있는 사용자를 포함하도록 후속 여정에 대한 경로 설정(routing)을 조정한다(또는 디스패처로 하여금 조정하게 한다).
여기서 설명되는 기술에 대한 다양한 수정이 가능하다. 일 실시예에서, 사용자는 (예를 들면, 사용자 디바이스(1014), 오디오 인터페이스, 터치 스크린 인터페이스, 또는 차량 내의 다른 인터페이스 등을 통해) 건강 상태를 자기 보고(self-report)하고, 차량 기능 제어기(1006)는 사용자가 보고한 건강 상태에 기초하여 하나 이상의 차량 기능을 실행한다. 일 실시예에서, 차량(예를 들면, AV(100))은 순회 진단 차량(roving diagnostic vehicle)이고, 사용자는 건강 상태의 진단(및, 필요한 경우, 후속 운송)을 위한 위치로 그 차량을 요청한다.
일 실시예에서, 건강 검진 및 모니터링 모듈(1002)은 시간 경과에 따른 사용자에 대한 건강 상태의 보고서를 제공하고 건강 상태 검출을 개선시키기 위해 (사용자의 동의 하에) 다수의 여정에 걸쳐 사용자에 대한 데이터를 수집한다. 사용자에 대한 수집된 데이터는, 사용자의 동의 하에, (예를 들면, 웨어러블 디바이스와 같은, 사용자의 디바이스에 의해 수집되거나 사용자에 의해 다른 방식으로 제공된) 사용자에 대한 다른 건강 데이터와 함께 집계될 수 있거나, 또는 다른 동의하는 사용자로부터의 사용자 데이터와 함께 집계될 수 있다. 일 실시예에서, 건강 검진 및 모니터링 모듈(1002)은 다수의 여정에 걸쳐 하나 이상의 사용자에 대해 집계된 데이터를 사용하여 사용자 집단에 대한 분석(예를 들면, 통계적 분석)을 수행한다. 예를 들어, 모듈(1002)은 특정 건강 상태(예를 들면, 발열 또는 기침)를 겪고 있는 사용자의 백분율을 식별하기 위해 집계된 데이터를 분석하고, 질병(예를 들면, 독감과 같은 계절성 질병)의 발병을 검출하기 위해 이 백분율을 과거 척도와 비교한다. 모듈(1002)은, 예를 들어, 그 중에서도, 차량(또는 차량 플릿)에 대한 세정 및 소독 정책과 같은, 차량 기능을 맞춤화하거나 공중 보건 기관에 알리기 위해 이 정보를 사용할 수 있다.
일 실시예에서, 사용자(또는 사용자 그룹)의 건강 상태에 관한 정보는, 광고주 또는 보험 회사와 같은, 서드파티에 제공된다. 일 실시예에서, 차량 기능 제어기(1006)는 사용자가 그러한 공개에 동의하는 경우 검출된 건강 상태에 관한 정보 또는 사용자에 관한 다른 정보를 서드파티에 전송한다. 서드파티는 검출된 건강 상태에 관한 정보를 사용하여 사용자와의 상호작용을 통보할 수 있다. 예를 들어, 서드파티가 사용자에게(예를 들면, 사용자의 디바이스에, 차량 내의 디스플레이 또는 오디오 인터페이스 등을 통해) 광고를 제공하고 있는 경우, 서드파티는 사용자에 대한 검출된 건강 상태에 관한 정보를 사용하여 적절한 또는 타깃 광고(예를 들면, 사용자가 겪고 있는 특정 질병을 치료하기 위한 약물에 관한 광고)를 사용자에 제공한다.
도 11은 차량 사용자의 건강을 검진하고 모니터링하기 위한 예시적인 프로세스(1100)의 플로차트를 도시한다. 일 실시예에서, 차량은 도 1에 도시된 AV(100)이고, 프로세스(1100)는 도 3에 도시된 프로세서(304)와 같은 프로세서에 의해 수행된다.
프로세서는 차량에 있는 센서에 의해 생성된 센서 데이터를 수신한다(1102). 일 실시예에서, 센서는 도 10에 도시된 센서(1008) 중 하나이고, 이미지 센서, 오디오 센서, 온도 센서, 체중 센서, 병원체 센서, 또는 차량의 사용자에 관련된 센서 데이터를 생성하도록 구성된 다른 센서를 포함한다. 일 실시예에서, 센서는 사용자가 차량 내부에 있거나 차량에 근접해 있는 동안 사용자에 관련된 센서 데이터를 생성하도록 구성된다.
프로세서는 센서 데이터를 프로세싱하여 차량의 사용자의 적어도 하나의 건강 상태를 결정한다(1104). 일 실시예에서, 명령어가 프로세서(예를 들면, 프로세서(304))에 의해 실행될 때 도 10에 도시된 건강 상태 검출기(1004)의 동작을 수행하는 저장된 명령어를 실행함으로써 센서 데이터가 프로세싱된다.
일 실시예에서, 사용자에 의한 기침을 나타내는 데이터를 식별하기 위해 센서 데이터가 프로세싱되고, 사용자의 적어도 하나의 건강 상태를 결정하기 위해 (예를 들면, 기침 및 대응하는 질병을 특성화하는 저장된 데이터와 비교하는 것 또는 국가 데이터베이스에 질의하는 것에 의해) 기침을 나타내는 데이터가 분석된다. 일 실시예에서, 사용자의 움직임을 나타내는 데이터를 식별하기 위해(예를 들면, 승차 이전의 걸음걸이를 검출하기 위해, 차량 내에서의 다른 움직임을 검출하기 위해, 기타를 위해) 센서 데이터가 프로세싱되고, 사용자의 적어도 하나의 건강 상태를 결정하기 위해 움직임을 나타내는 데이터가 분석된다. 일 실시예에서, 차량 내의 병원체를 나타내는 데이터를 식별하기 위해 센서 데이터가 프로세싱되고, 사용자의 적어도 하나의 건강 상태를 결정하기 위해 병원체를 나타내는 데이터가 분석된다. 일 실시예에서, 사용자의 체온을 결정하기 위해 센서 데이터가 프로세싱되고, 사용자의 적어도 하나의 건강 상태가 체온에 기초하여(예를 들면, 결정된 체온을 사용자에 대한 평균 또는 예상 체온과 비교하는 것에 의해) 결정된다. 일 실시예에서, 사용자의 얼굴 특징(예를 들면, 동공 확장, 얼굴 처짐)을 결정하기 위해 센서 데이터가 프로세싱되고, 사용자의 적어도 하나의 건강 상태가 얼굴 특징에 기초하여 결정된다. 일 실시예에서, 사용자와 연관된 과거 센서 데이터가 수신되고, 사용자의 적어도 하나의 건강 상태를 결정하기 위해 센서 데이터 및 과거 센서 데이터가 프로세싱된다.
적어도 하나의 건강 상태를 결정하는 것에 응답하여, 프로세서는 적어도 하나의 건강 상태에 기초하여 다수의 차량 기능 중에서 선택된 차량 기능을 실행한다(1106). 일 실시예에서, 명령어가 프로세서(예를 들면, 프로세서(304))에 의해 실행될 때 도 10에 도시된 차량 기능 제어기(1006)의 동작을 수행하는 저장된 명령어를 실행함으로써 차량 기능이 선택되고 실행된다.
일 실시예에서, 차량은 궤적을 따라 출발 위치로부터 목적지 위치로 운행하도록 구성되고, 차량 기능을 실행하는 것은 차량의 궤적 또는 목적지 위치 중 적어도 하나를 변경하는 것을 포함한다. 예를 들어, 목적지 위치가 응급 서비스 위치로 변경된다. 일 실시예에서, 차량 기능을 실행하는 것은 차량의 운전 스타일을 변경하는 것(예를 들면, 멀미를 완화시키기 위해 더 편안하거나 더 느린 운전 스타일을 채택하는 것, 사람을 응급 서비스로 운송하기 위해 더 공격적이거나 더 빠른 운전 스타일을 채택하는 것 등)을 포함한다. 일 실시예에서, 차량 기능을 실행하는 것은 차량에 대한 정지 위치를 식별하고 차량을 정지 위치로 운행시키는 것을 포함한다. 일 실시예에서, 차량 기능을 실행하는 것은 사용자에 의해 점유된 차량에서 시트의 배열을 조정하는 것을 포함한다. 일 실시예에서, 차량 기능을 실행하는 것은 차량 내의 파티션 스크린에 관여하는 것을 포함한다. 일 실시예에서, 차량 기능을 실행하는 것은 차량 내의 공기흐름을 변경하는 것을 포함한다.
일 실시예에서, 차량은 응급 처치 컴포넌트(예를 들면, 약품을 분배 또는 투여하는 것, CPR을 시행하는 것 등을 위한 컴포넌트)를 포함하고, 차량 기능을 실행하는 것은 사용자에게 응급 처치 컴포넌트를 분배하는 것을 포함한다. 일 실시예에서, 차량 기능을 실행하는 것은 경고를 사용자에게(예를 들면, 모바일 디바이스, 차량 내의 디스플레이 등에) 송신하는 것을 포함하고, 경고는 적어도 하나의 건강 상태를 나타내는 정보를 포함한다. 일 실시예에서, 차량 기능을 실행하는 것은 경고를 응급 서비스에 송신하는 것을 포함하고, 경고는 차량의 위치 또는 사용자의 적어도 하나의 건강 상태 중 적어도 하나를 나타내는 정보를 포함한다. 일 실시예에서, 차량은 소독제 컴포넌트(예를 들면, UV 광선, 살균 미스트/거품 등)를 포함하고, 차량 기능을 실행하는 것은 차량 내의 소독제 컴포넌트를 활성화시키는 것을 포함한다. 일 실시예에서, 차량 기능을 실행하는 것은 차량이 응급 서비스 제공자에게로 운행하기 위해 응급 서비스 모드에서 동작할 수 있게 하기 위한 요청을 보건 당국에 송신하는 것을 포함한다. 응급 서비스 모드에서 동작하는 것은 응급 차량용으로 지정된 차선을 사용하는 것 또는 응급 서비스 제공자에게로 가는 도중에 교통 신호등을 통제하는 것을 포함할 수 있다.
전술한 설명에서, 본 발명의 실시예는 구현마다 달라질 수 있는 다수의 특정 세부 사항을 참조하여 기술되었다. 따라서, 상세한 설명 및 도면은 제한적인 관점보다는 예시적인 관점에서 보아야 한다. 본 발명의 범위의 유일한 독점적인 지표, 및 출원인이 본 발명의 범위가 되도록 의도한 것은, 본 출원에서 특정 형태로 나오는 청구항 세트의 문언적 등가 범위이며, 그러한 청구항이 나오는 특정 형태는 임의의 후속 보정을 포함한다. 그러한 청구항에 포함된 용어에 대한 본원에서 명시적으로 기재된 임의의 정의는 청구항에서 사용되는 그러한 용어의 의미를 결정한다. 추가적으로, 전술한 설명 및 이하의 청구항에서 용어 "추가로 포함하는"이 사용될 때, 이 문구에 뒤따르는 것은 추가적인 단계 또는 엔티티, 또는 이전에 언급된 단계 또는 엔티티의 서브-단계/서브-엔티티일 수 있다.

Claims (23)

  1. 차량에 있어서,
    상기 차량의 사용자에 관련된 센서 데이터를 생성하도록 구성된 센서;
    컴퓨터 실행 가능 명령어를 저장하는 컴퓨터 판독 가능 매체; 및
    상기 센서 및 상기 컴퓨터 판독 가능 매체에 통신 가능하게 결합된 프로세서
    를 포함하고, 상기 프로세서는 동작들을 수행하기 위해 상기 컴퓨터 실행 가능 명령어를 실행하도록 구성되며, 상기 동작들은:
    상기 센서에 의해 생성된 상기 센서 데이터를 수신하는 것;
    상기 센서 데이터를 프로세싱하여 상기 사용자의 적어도 하나의 건강 상태를 결정하는 것; 및
    상기 적어도 하나의 건강 상태를 결정하는 것에 응답하여, 상기 적어도 하나의 건강 상태에 기초하여 복수의 차량 기능 중에서 선택된 차량 기능을 실행하는 것
    을 포함하는, 차량.
  2. 제1항에 있어서, 상기 동작들은:
    상기 센서 데이터를 프로세싱하여 상기 사용자에 의한 기침을 나타내는 데이터를 식별하는 것; 및
    상기 기침을 나타내는 데이터를 분석하여 상기 사용자의 상기 적어도 하나의 건강 상태를 결정하는 것
    을 포함하는, 차량.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 동작들은:
    상기 센서 데이터를 프로세싱하여 상기 사용자에 의한 움직임을 나타내는 데이터를 식별하는 것; 및
    상기 움직임을 나타내는 데이터를 분석하여 상기 사용자의 상기 적어도 하나의 건강 상태를 결정하는 것
    을 포함하는, 차량.
  4. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 동작들은:
    상기 센서 데이터를 프로세싱하여 상기 차량 내의 병원체를 나타내는 데이터를 식별하는 것; 및
    상기 병원체를 나타내는 데이터를 분석하여 상기 사용자의 상기 적어도 하나의 건강 상태를 결정하는 것
    을 포함하는, 차량.
  5. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 동작들은:
    상기 센서 데이터를 프로세싱하여 상기 사용자의 체온을 결정하는 것; 및
    상기 체온에 기초하여 상기 사용자의 상기 적어도 하나의 건강 상태를 결정하는 것
    을 포함하는, 차량.
  6. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 동작들은:
    상기 센서 데이터를 프로세싱하여 상기 사용자의 얼굴 특징을 결정하는 것; 및
    상기 얼굴 특징에 기초하여 상기 사용자의 상기 적어도 하나의 건강 상태를 결정하는 것
    을 포함하는, 차량.
  7. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 차량은 궤적을 따라 출발 위치로부터 목적지 위치로 운행(navigate)하도록 구성되고, 상기 차량 기능을 실행하는 것은 상기 차량의 상기 궤적 또는 상기 목적지 위치 중 적어도 하나를 변경하는 것을 포함하는, 차량.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 목적지 위치가 응급 서비스 위치로 변경되는, 차량.
  9. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 차량 기능을 실행하는 것은 상기 차량의 운전 스타일을 변경하는 것을 포함하는, 차량.
  10. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 차량 기능을 실행하는 것은:
    상기 차량에 대한 정지 위치를 식별하는 것; 및
    상기 차량을 상기 정지 위치로 운행시키는 것
    을 포함하는, 차량.
  11. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 차량 기능을 실행하는 것은 상기 사용자에 의해 점유된 상기 차량에서의 시트의 배열을 조정하는 것을 포함하는, 차량.
  12. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 차량 기능을 실행하는 것은 상기 차량 내의 파티션 스크린에 관여하는(engage) 것을 포함하는, 차량.
  13. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 차량 기능을 실행하는 것은 상기 차량 내의 공기흐름을 변경하는 것을 포함하는, 차량.
  14. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 차량은 응급 처치 컴포넌트를 포함하고, 상기 차량 기능을 실행하는 것은 상기 응급 처치 컴포넌트를 상기 사용자에게 분배하는 것을 포함하는, 차량.
  15. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 차량 기능을 실행하는 것은 경고를 상기 사용자에게 송신하는 것을 포함하고, 상기 경고는 상기 적어도 하나의 건강 상태를 나타내는 정보를 포함하는, 차량.
  16. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 차량 기능을 실행하는 것은 경고를 응급 서비스에 송신하는 것을 포함하고, 상기 경고는 상기 차량의 위치 또는 상기 사용자의 상기 적어도 하나의 건강 상태 중 적어도 하나를 나타내는 정보를 포함하는, 차량.
  17. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 차량은 소독제 컴포넌트를 포함하고, 상기 차량 기능을 실행하는 것은 상기 차량 내의 상기 소독제 컴포넌트를 활성화시키는 것을 포함하는, 차량.
  18. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 동작들은:
    상기 사용자와 연관된 과거(historical) 센서 데이터를 수신하는 것; 및
    상기 센서 데이터 및 상기 과거 센서 데이터를 프로세싱하여 상기 사용자의 상기 적어도 하나의 건강 상태를 결정하는 것
    을 더 포함하는, 차량.
  19. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 차량 기능을 실행하는 것은 상기 차량이 응급 서비스 제공자에게로 운행하기 위해 응급 서비스 모드에서 동작할 수 있게 허용하기 위한 요청을 보건 당국에 송신하는 것을 포함하는, 차량.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 응급 서비스 모드에서 동작하는 것은, 응급 차량용으로 지정된 차선을 사용하는 것 또는 상기 응급 서비스 제공자에게로 가는 도중에 교통 신호등을 통제하는 것 중 적어도 하나를 포함하는, 차량.
  21. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 센서는 상기 사용자가 상기 차량 내부에 있거나 상기 차량에 근접해 있는 동안 상기 사용자에 관련된 센서 데이터를 생성하도록 구성되는, 차량.
  22. 방법에 있어서,
    차량에 있는 센서에 의해 생성된 센서 데이터를 수신하는 단계;
    상기 센서 데이터를 프로세싱하여 상기 차량의 사용자의 적어도 하나의 건강 상태를 결정하는 단계; 및
    상기 적어도 하나의 건강 상태를 결정하는 것에 응답하여, 상기 적어도 하나의 건강 상태에 기초하여 복수의 차량 기능 중에서 선택된 차량 기능을 실행하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  23. 디바이스의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행하기 위한 하나 이상의 프로그램을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 비-일시적 저장 매체에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로그램은, 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 디바이스로 하여금 제22항의 방법을 수행하게 하는 명령어를 포함하는, 컴퓨터 판독 가능 비-일시적 저장 매체.
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