KR20220040408A - 향상된 장애물 검출 - Google Patents

향상된 장애물 검출 Download PDF

Info

Publication number
KR20220040408A
KR20220040408A KR1020210125003A KR20210125003A KR20220040408A KR 20220040408 A KR20220040408 A KR 20220040408A KR 1020210125003 A KR1020210125003 A KR 1020210125003A KR 20210125003 A KR20210125003 A KR 20210125003A KR 20220040408 A KR20220040408 A KR 20220040408A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
vehicle
road
flag
neighboring
geographic location
Prior art date
Application number
KR1020210125003A
Other languages
English (en)
Inventor
네이썬 앨런 펜들턴
Original Assignee
아르고 에이아이 엘엘시
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 아르고 에이아이 엘엘시 filed Critical 아르고 에이아이 엘엘시
Publication of KR20220040408A publication Critical patent/KR20220040408A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • G08G1/0112—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from the vehicle, e.g. floating car data [FCD]
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
    • B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
    • B60W60/0027—Planning or execution of driving tasks using trajectory prediction for other traffic participants
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R11/00—Arrangements for holding or mounting articles, not otherwise provided for
    • B60R11/02—Arrangements for holding or mounting articles, not otherwise provided for for radio sets, television sets, telephones, or the like; Arrangement of controls thereof
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/08—Active safety systems predicting or avoiding probable or impending collision or attempting to minimise its consequences
    • B60W30/09—Taking automatic action to avoid collision, e.g. braking and steering
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/18—Propelling the vehicle
    • B60W30/18009—Propelling the vehicle related to particular drive situations
    • B60W30/181—Preparing for stopping
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/18—Propelling the vehicle
    • B60W30/18009—Propelling the vehicle related to particular drive situations
    • B60W30/18154—Approaching an intersection
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W50/08—Interaction between the driver and the control system
    • B60W50/14—Means for informing the driver, warning the driver or prompting a driver intervention
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
    • B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/58—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G08G1/0133—Traffic data processing for classifying traffic situation
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0137—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications
    • G08G1/0141—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications for traffic information dissemination
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0137—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications
    • G08G1/0145—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications for active traffic flow control
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/04—Detecting movement of traffic to be counted or controlled using optical or ultrasonic detectors
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • G08G1/166—Anti-collision systems for active traffic, e.g. moving vehicles, pedestrians, bikes
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
    • H04W4/40—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P]
    • H04W4/44—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P] for communication between vehicles and infrastructures, e.g. vehicle-to-cloud [V2C] or vehicle-to-home [V2H]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
    • H04W4/40—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P]
    • H04W4/46—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P] for vehicle-to-vehicle communication [V2V]
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W2050/0001—Details of the control system
    • B60W2050/0002—Automatic control, details of type of controller or control system architecture
    • B60W2050/0004—In digital systems, e.g. discrete-time systems involving sampling
    • B60W2050/0005—Processor details or data handling, e.g. memory registers or chip architecture
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W50/08—Interaction between the driver and the control system
    • B60W50/14—Means for informing the driver, warning the driver or prompting a driver intervention
    • B60W2050/143—Alarm means
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W50/08—Interaction between the driver and the control system
    • B60W50/14—Means for informing the driver, warning the driver or prompting a driver intervention
    • B60W2050/146—Display means
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2420/00—Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
    • B60W2420/40—Photo, light or radio wave sensitive means, e.g. infrared sensors
    • B60W2420/403—Image sensing, e.g. optical camera
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2420/00—Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
    • B60W2420/40—Photo, light or radio wave sensitive means, e.g. infrared sensors
    • B60W2420/408—Radar; Laser, e.g. lidar
    • B60W2420/42—
    • B60W2420/52—
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2520/00—Input parameters relating to overall vehicle dynamics
    • B60W2520/04—Vehicle stop
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2520/00—Input parameters relating to overall vehicle dynamics
    • B60W2520/06—Direction of travel
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2552/00—Input parameters relating to infrastructure
    • B60W2552/25—Road altitude
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02—Services making use of location information
    • H04W4/029—Location-based management or tracking services

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

향상된 장애물 검출을 위한 장치, 시스템 및 방법이 제공된다. 차량은 차량 주변에서 제1 교통 방향으로 제1 도로를 주행하는 이웃 차량을 검출할 수 있다. 차량은 차량의 하나 이상의 센서를 사용하여 이웃 차량에 연관된 데이터를 수집할 수 있다. 차량은 수집된 데이터에 기초하여 이웃 차량의 지리적 위치에서 이웃 차량의 상태를 결정할 수 있다. 차량은 이웃 차량의 상태에 기초하여 지리적 위치에서 제1 도로 이상이 발생한 것으로 결정할 수 있다. 차량은 제1 도로 이상을 나타내는 제1 플래그를 설정할 수 있다. 차량은 제1 플래그에 기초하여 제1 액션을 취하기로 결정할 수 있다.

Description

향상된 장애물 검출{Enhanced obstacle detection}
본 개시내용은 일반적으로 향상된 장애물 검출을 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.
일부 차량에는 차량 주변의 현재 및 진행중인 상태에 관련된 데이터를 수집하는 센서 시스템이 장착되어 있다. 차량의 적절한 성능은 센서 시스템 내 센서들에 의해 수집된 데이터의 정확성에 의존한다. 센서 시스템은 레이더 센서, 가시 스펙트럼 카메라, LIDAR(laser-ranging device), 열 센서, IMU(Inertial Measurement Unit) 또는 기타 유형의 센서를 포함할 수 있다. 센서 시스템을 통해 차량은 차량 주변의 물체 및 장애물을 검출하고 차량 주변 환경에서 보행자, 다른 차량, 신호등 또는 유사한 물체의 속도와 방향을 추적할 수 있다. 그러나 시간이 지남에 따라 도로에 결함 및 이상(異狀)과 같은 변형이 발생하여 차량이 이러한 변형에 영향을 받을 수 있는데, 그 이유는 차량이 변형들 내에나 근처에서 운전할 때까지는 예상치 못하기 때문이다. 따라서 차량 사용자의 경험을 향상시키기 위해 도로 변형의 차량 인식을 향상시킬 필요가 있다.
센서들은 자율주행 차량 상의 다양한 위치에 위치할 수 있다. 이러한 센서들에는 LIDAR 센서, 스테레오 카메라, 레이더 센서, 열 센서, IMU(Inertial Measurement Unit) 또는 자율 차량에 부착된 기타 센서가 포함될 수 있다.
자동차 설정시 레이더 센서는 방위 분해능(azimuth resolution) 측면에서 그리고 종종 높낮이 분해능(elevation resolution) 측면에서 LIDAR 또는 카메라보다 대략적인 분해능을 지닌다. 어떤 경우에는 레이더에는 심지어 높낮이 분해능 기능이 없을 수 있다. 그러나 레이더 센서는 속도 분해능 면에서 우수하고 거리측정 분해능(ranging resolution) 면에서 양호하다. 도로에는 도로상의 한 지점으로부터 다른 지점으로 달라질 수 있는 토폴로지 변화(topology change)와 같은 특성을 지닐 수 있다. 이러한 토폴로지 변화에는 다양한 높낮이 변화가 있을 수 있으며 어떤 경우에는 포트홀(pothole), 도로의 급격하게 움푹 패인 부분 또는 기타 유형의 장애물과 같은 장애물이 있을 수 있다. 이러한 도로 특성으로 인해 이상한 낌새를 못채고 있는 차량 운전자는 전방에 무엇이 있는지 주의 깊게 인식하지 않고 상기 장애물에 접근할 수 있다. 예를 들어, 선행 차량이 급격하게 감속할 수 있으며, 이로 인해 후행 차량이 충돌을 회피하기 위해 신속하게 감속하게 된다. 전방에 무엇이 있는지에 대한 표시로서 선행 차량에서 발생하는 이벤트들에 기초하여 액션 방침을 결정하거나 심지어는 이력적인 레코드(historical record)에 기초하여 도로 상태를 인식하는 것이 유리할 수 있다.
본원 명세서에서 설명되는 대표적인 실시 예들은 도로상에서의 장애물 감지를 위한 특정한 시스템, 방법 및 장치를 제공한다.
하나 이상의 실시 예들에서, 향상된 장애물 검출 시스템은 상기 대상 차량 전방의 도로 상태를 평가하기 위해 차량의 카메라 및 레이더에 의해 캡처된 카메라 이미지들과 레이더 데이터를 결합하는 것을 용이하게 할 수 있다. 상기 향상된 장애물 검출 시스템은 대상 차량에 대한 속도 및 레이더의 시선에서 선행 차량에 이르기까지의 거리를 결정하기 위해 레이더 데이터를 캡처하도록 상기 대상 차량 상에 장착된 레이더를 이용할 수 있다. 상기 선행 차량은 동일한 방향으로 주행하는 도로상에서 대상 차량 전방에 주행하게 된다. 상기 향상된 장애물 검출 시스템은 또한 상기 선행 차량의 위치를 평가하고 추정하기 위해 사전에 결정된 간격으로 다수의 카메라 프레임을 캡처할 수 있다.
하나 이상의 실시 예들에서, 향상된 장애물 검출 시스템은 상기 대상 차량 전방에서의 상기 선행 차량의 임의의 비정상적인 움직임을 결정하기 위한 바운딩 매개변수들(bounding parameters)을 적용할 수 있다. 상기 바운딩 매개변수들 중 일부는 도로상에서 운전하는 동안 상기 선행 차량의 예상 좌표들에 기초하여 이루어질 수 있다. 이러한 바운딩 매개변수들은 높낮이 임계값, 공칭 자세/방향 임계값 및 도로상에서 사전에 정의된 선으로부터의 편차 임계값의 형태일 수 있다. 여기서 이해하여야 할 점은 자세(attitude)가 차량, 선박, 또는 항공기의 3D 방향을 설명할 때 일반적으로 사용된다는 것이다. 예를 들어, 차량 자세는 차량 또는 기타 물체를 수평선, 운동 방향, 기타 물체들 등에 대해 지정할 수 있다.
하나 이상의 실시 예들에서, 향상된 장애물 검출 시스템은 선행 차량의 비정상적인 움직임이 상기 선행 차량의 위치에서 발생할 때 상기 선행 차량의 위치에 태그(tag)를 지정할 수 있다. 상기 향상된 장애물 검출 시스템은 상기 위치에 결함 또는 노면 상태에 영향을 미치는 것으로 태그를 지정할 수 있다. 이는 또한 예를 들어 빙판 도로상에서나 폭우 시와 같은 기상 조건으로 인해 발생할 수 있다. 하나 이상의 실시 예들에서, 향상된 장애물 검출 시스템은 상기 선행 차량의 위치를 추정하기 위해 카메라 데이터를 이용할 수 있다. 예를 들어, 상기 선행 차량은 픽셀 영역에 의해 정의된 특정한 이미지에 연관될 수 있다. 상기 픽셀 영역은 상기 선행 차량을 나타내도록 결정될 수 있다. 상기 향상된 장애물 검출 시스템은 그러한 픽셀 영역 상에서의 좌표 중심을 계산하고 일정 기간에 걸쳐 상기 대상 차량 전방의 공간을 통해 그러한 궤적을 따를 수 있다. 이러한 기간 동안, 카메라에 의해 다수의 프레임이 캡처될 수 있다. 예를 들어, 카메라는 초당 약 1 내지 100프레임을 캡처할 수 있다.
하나 이상의 실시 예들에서, 향상된 장애물 검출 시스템은 상기 카메라 및 상기 레이더에 의해 캡처된 데이터를 특정 도로상에서 사전에 결정된 정상 경로와 비교할 수 있다. 예를 들어, 그러한 순간에서의 상기 선행 차량의 지리적 위치에 기초하여 상기 선행 차량의 평균 경로가 결정될 수 있다. 그 후에, 이러한 경로는 그러한 도로에 대한 직선 이동 경로와 비교될 수도 있고 상기 도로가 직선이 아닌 경우 도로의 선을 따르는 스플라인(spline)과 비교될 수도 있다. 이는 측면으로 움직이거나 상하로 반동(反動)하는 선행 차량에 대해 수행할 수 있다. 특정한 지리적 위치에서의 선행 차량의 움직임은 비정상적인 도로 상태가 존재하는지를 나타내기 위해 다양한 임계값과 비교될 수 있다. 이 같은 다양한 임계값 중 일부는 높낮이 임계값 및 측면 임계값, 또는 기타 편차 임계값을 포함할 수 있다. 예를 들어, 도로의 움푹 패인 부분으로 인해 선행 차량이 대상 차량 전방에서 반동 된다. 일부 예들에서, 비정상적인 도로 상태가 있는 자주 이용하지 않는 도로는 차량이 비정상적인 상태를 고려하지 않은 속도로 주행하는 경우 운전자를 놀라게 할 수 있다. 그러나 그러한 도로를 자주 이용하는 운전자는 비정상적인 도로 상태를 예상하거나 또는 신속하게 인지할 수 있고 공칭 속도 및 궤적으로 도로 장애물과 마주치는 원치 않은 결과들을 회피하기 위해 운전자의 차량 궤적을 조정하거나 사전에 대비하여 감속할 수 있다. 현지 도로에 익숙한 선행 차량의 상황에서, 상기 선행 차량은 비정상적인 도로 상태의 위치 또는 자세 임계값을 현저하게 벗어나지 않을 수 있다. 이러한 상황에서, 향상된 장애물 검출 시스템은 시간적 임계값을 이용할 수 있으며, 그럼으로써 상기 선행 차량이 결합된 시공간 영역에서 공칭 좌표들에서 벗어나도록 결정되게 한다. 비정상 도로 상태가 상기 선행 차량의 움직임에 의해 유발되는 경우, 상기 선행 차량의 속도는 일정하게 유지될 수 있고 비정상적인 도로 상태의 유발과 함께 변하지 않을 수 있다. 그러나 계산된 좌표 중심과 선행 또는 이웃 차량의 순간적인 자세/방향은 변할 수 있으며 다양한 임계값과 비교될 메트릭(metric)으로서 사용될 수 있다. 예를 들어, 상기 대상 차량의 전방 시야에서 캡처된 카메라 프레임들 중 적어도 하나의 카메라 프레임 내 이미지는 변경될 수 있고 다양한 임계값과 비교될 메트릭으로서 사용될 수 있다. 하나 이상의 실시 예들에서, 향상된 장애물 검출 시스템은 이웃 선행 차량이 비정상적이게 측면으로 움직일 때를 결정할 수 있다. 예를 들어, 차량은 포트홀 또는 기타 도로 상황을 회피하기 위해 측면으로 움직일 수 있다. 향상된 장애물 검출 시스템은 맵 데이터를 사용하여 선행 차량이 주행하고 있는 차선의 법선 중심을 계산할 수 있다. 그로부터 "스윔 레인(swim lane)"이 정의될 수 있고 다양한 차량이 그러한 특정 위치에서 명목상 운전해야 하는 방법을 나타내도록 투영될 수 있다. 예를 들어, 차량이 상기 스윔 레인 외부로 이탈하는 경우, 향상된 장애물 검출 시스템은 비정상적인 운전 상태를 나타낼 수 있고 선행 차량에 연관된 그러한 비정상적인 운전 상태에 대한 플래그를 설정할 수 있다. 어떤 경우에는, 상기 플래그가 출력 장치상에 경고를 디스플레이하는 것, 중앙 서버에 알리는 것, 차량의 사용자에게 알리는 것, 또는 차량으로 하여금 회피 기동(evasive maneuver)을 취하게 하는 것을 포함할 수 있는 액션을 유발할 수 있다. 상기 알림에는 청각, 시각, SMS 텍스트, 디지털 데이터 전달 등이 포함될 수 있다. 상기 선행 차량을 뒤따르고 있는 대상 차량은 상기 선행 차량이 동일한 방향으로 주행하고 있는 대상 차량 전방에서 주행하고 있기 때문에 상기 선행 차량의 동일한 지리적 위치에 있지 않을 수 있다. 그러므로 상기 대상 차량은 상기 대상 차량이 그러한 위치에 도달할 때까지 전방에 있는 도로 상태의 유형을 결정할 수 없다. 향상된 장애물 검출 시스템은 비록 대상 차량이 현재 상기 선행 차량의 동일한 지리적 위치에 있지 않더라도 상기 대상 차량이 비정상적인 운전 조건에 연관된 정보를 이용할 수 있게 한다.
하나 이상의 실시 예들에서, 향상된 장애물 검출 시스템은 도로의 맵 데이터의 캡처를 용이하게 할 수 있다. 상기 맵 데이터는 동일한 도로에 대한 차량의 반복 노출을 포함하는 매핑 프로세스 동안 이전에 수행되었을 수 있는 이전 기준선(prior baseline)으로부터 수집되었을 수 있다. 도로에 대한 차량의 반복 노출에기초하여 그리고 운전자가 최대한 도로 중앙에 가깝게 주행하는 동안, 차선의 중앙을 나타내는 함수를 이용하여 스플라인을 유발하는 맵이 생성될 수 있다. 그로부터, 대부분의 사람이 공칭 차로 중앙에서 오차 마진을 가감한 범위 내에서 머무름으로써 정상적인 방식으로 주행하는 위치에 기초하여 상기 차선 중앙에 연관된 평균이 결정될 수 있다.
하나 이상의 실시 예들에서, 향상된 장애물 검출 시스템은 LIDAR 센서를 사용하여 공칭 접지면을 결정하고 예상된 정상 도로 높낮이를 나타낼 수 있다. 추정된 좌표를 이용하여 선행 차량이 사전에 결정된 기간(예컨대, 1초 또는 2초) 동안 자운스(jounce)에 영향을 미치지만 그 후에 선행 차량의 예상 경로로 복귀하는 경우, 비정상적인 도로 상태를 나타내는 플래그가 설정될 수 있다. 자운스는 차량 서스펜션의 수직 움직임을 유발하는 도로 또는 기타 도로 상태들에서 차량 서스펜션이 범퍼와 접촉할 때 상방으로의 차량 서스펜션의 반동 또는 수직 움직임을 언급한다.
하나 이상의 실시 예들에서, 향상된 장애물 검출 시스템은 비정상적인 도로 상태를 나타내는 플래그의 설정에 연관된 데이터를 맵 데이터센터에 전송하기 위해 Wi-Fi 또는 셀룰러 접속과 같은 통신 메커니즘을 사용할 수 있다. 그 후에, 상기 맵 데이터센터는 이러한 플래그가 설정된 위치와 시간에 대한 이력적인 레코드를 컴파일하게 된다. 어떤 경우에는, 상기 플래그는 출력 장치상에 경고를 디스플레이하는 것, 중앙 서버에 알리는 것, 차량의 사용자에게 알리는 것, 또는 차량으로 하여금 회피 기동을 취하게 하는 것을 포함할 수 있는 액션을 유발할 수 있다. 상기 알림에는 청각, 시각, SMS 텍스트, 디지털 데이터 전달이 포함될 수 있다. 하나 이상의 실시 예들에서, 향상된 장애물 검출 시스템은 상기 대상 차량과 동일한 네트워크에 접속될 수 있는 다른 이웃 차량에, 그 자체의 선행 차량을 따라가는 이러한 이웃 차량도 그러한 지리적 위치에서 동일한 거동에 영향을 미쳤는지를 확인하기 위해 알릴 수 있다.
하나 이상의 실시 예들에서, 향상된 장애물 검출 시스템은 비정상적인 도로 상태를 나타내기 위해 하나 이상의 플래그들의 설정에 기초하여 특정한 지리적 위치에 연관된 데이터의 크라우드소싱(crowdsourcing)을 용이하게 할 수 있다. 많은 차량이 비정상적인 도로 상태에 기초하여 그러한 지리적 위치에 연관된 정보에 기여할수록 신뢰 레벨이 높아진다.
위의 설명들은 예시를 위한 것이며 제한하려는 의도가 아니라는 것이다. 다른 여러 예, 구성, 프로세스 등이 존재할 수 있으며, 이들 중 일부는 이하에서 더 구체적으로 설명된다. 대표적인 실시 예들은 지금부터 첨부도면들을 참조하여 설명될 것이다.
도 1은 본 개시내용의 하나 이상의 대표적인 실시 예들에 따른 차량의 대표적인 환경을 보여주는 도면이다.
도 2a 내지 도 2b는 본 개시내용의 하나 이상의 대표적인 실시 예들에 따른 향상된 장애물 검출 시스템에 대한 전형적인 개략도들이다.
도 3a 내지 도 3c는 본 개시내용의 하나 이상의 대표적인 실시 예들에 따른 향상된 장애물 검출 시스템에 대한 전형적인 개략도들이다.
도 4는 본 개시내용의 하나 이상의 대표적인 실시 예들에 따른 향상된 장애물 검출에 대한 전형적인 개략도이다.
도 5는 본 개시내용의 하나 이상의 대표적인 실시 예에 따른, 하나 이상의 기법들(예컨대, 방법들) 중 어느 하나가 수행될 수 있는 컴퓨팅 장치 또는 컴퓨터 시스템의 일 예를 보여주는 블록도이다.
지금부터 특정 구현 예들은 다양한 구현 예 및/또는 실시형태가 도시되어 있는 첨부도면들을 참조하여 이하에서 더 완전하게 설명될 것이다. 그러나 다양한 실시형태는 많은 상이한 형태로 구현될 수 있으며 본원 명세서에서 설명되는 구현 예들로 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 되며 오히려, 이러한 구현 예들은 본 개시내용이 철저하고 완전하게 되도록 제공되고, 본 개시내용의 범위를 당업자에게 완전히 전달하게 될 것이다. 첨부도면들에서 동일한 번호들은 전체에 걸쳐 유사한 요소들을 나타낸다. 따라서 한 특징이 여러 첨부도면에서 사용되는 경우, 상기 특징이 처음 나타나 있는 첨부도면에서 상기 특징을 식별하는데 사용되는 번호는 차후의 첨부도면에서 사용될 것이다.
도 1은 본 개시내용의 하나 이상의 대표적인 실시 예들에 따른 차량(102)의 대표적인 환경(100)을 보여주는 도면이다.
도 1을 참조하면, 동일 방향으로 도로를 주행하는 대상 후행 차량(subject trailing vehicle; 102) 및 이웃 선행 차량(neighbor leading vehicle; 103)이 도시되어 있다. 상기 차량(102)(또는 상기 차량(103))은 하나 이상의 센서들(125)을 포함할 수 있다. 하나 이상의 센서들(125)은 복수 개의 카메라들, 이미터(emitter)들, 및 센서들에 연관될 수 있다. 상기 하나 이상의 센서들(125)은 (예컨대, 상기 차량(102) 상의 다양한 위치에서) 상기 차량(102)에 접속될 수 있다. 이러한 환경(100)에서, 하나 이상의 센서들(125)이 LIDAR(122), 카메라(124), 열 센서(126), 레이더(128), 관성 측정 유닛(Inertial Measurement Unit; IMU), 및 하나 이상의 프로세서들(132)을 포함하는 것으로 도시되어 있다. 상기 카메라들(124)은 차량(102) 부근 및 주변에 있는 물체들의 이미지들을 캡처할 수 있다. 다른 이미터들 및 센서들은 상기 대상 후행 차량(102) 부근 및 주변의 물체들에 연관된 정보를 검출 및/또는 캡처하기 위해 하나 이상의 신호들을 전송 및/또는 수신할 수 있다. 예를 들어, LIDAR(122)는 LIDAR 신호(예컨대, 광 또는 전자기파)를 전송할 수 있고, 상기 레이더(128)는 차량 및 차량 주변의 물체들 간의 거리를 결정하도록 전파(radio wave)들을 사용하며, 상기 열 센서(126)는 (예컨대, 방출되어 검출된 적외선 신호 또는 다른 레이저 신호들에 기반하여) 온도를 캡처할 수 있다.
하나 이상의 실시 예들에서, 상기 하나 이상의 센서들(125)은 LIDAR(122)를 포함할 수 있다. LIDAR의 일부 예에는 가이거 모드(Geiger mode) LIDAR, 지상 기반 LIDAR, 대형 풋프린트 LIDAR, 소형 풋프린트 LIDAR 등이 있다. 상기 하나 이상의 센서들(125)은 상기 차량(102) 부근에서 이미지들을 캡처할 수 있는 스테레오 카메라들과 같은 카메라들(124)을 포함할 수 있다. 상기 하나 이상의 센서들(125)은 열 이미징(thermal imaging), 서미스터(thermistor), 저항 온도 검출기(resistance temperature detector), 열전대(thermocouple), 반도체 등과 같은 열 센서(126)를 포함할 수 있다. 또한, 상기 하나 이상의 센서들(125)은 레이더(128)를 포함할 수 있으며, 상기 레이더(128)는 상기 차량(102)을 둘러싸는 물체들로부터 데이터를 캡처하기 위해 전파들을 사용하는 임의의 레이더일 수 있다. 상기 하나 이상의 센서들(125)은 또한 하나 이상의 프로세서들(132)을 포함할 수 있다. 상기 하나 이상의 프로세서들(132)은 상기 LIDAR(122), 상기 카메라(124), 상기 열 센서(126), 및 상기 레이더(128)에 연관된 신호들의 전송 및 수신을 제어할 수 있다. 상기 하나 이상의 센서들(125) 중 여러 센서는 정상 조건하에서 작동할 때 자신의 의도된 용도에 따라 작동하여야 한다. 그러나 상기 차량(102)은 포트홀(pothole), 도로의 움푹 들어간 부분(road dip), 싱크홀(sink hole), 불규칙한 지형, 쓰러진 나무, 잔해(debris) 또는 차량(예컨대, 차량(102) 또는 차량(103))의 운전 경험에 영향을 줄 수 있는 기타 장애물과 같은 도로 장애물의 영향을 받을 수 있다. 그러한 도로 장애물 하에서, 상기 차량(102)은 예를 들어 상기 도로의 움푹 들어간 부분(dip)으로 인해 차량의 상하 진동(jouncing)을 유발할 수 있다. 이는 상기 차량(102 또는 103)의 드라이버빌리티(drivability)에 영향을 미칠 수 있는 돌발 움직임(sudden movement)을 초래하게 된다. 여기서 이해할 점은 위의 설명이 예시를 위한 것이고 제한하려는 의도가 아니라는 것이다.
도 2a 내지 도 2b는 본 개시내용의 하나 이상의 대표적인 실시 예들에 따른 향상된 장애물 검출 시스템에 대한 전형적인 개략도들이다.
도 2a를 참조하면, 도로(203) 상에서 운전할 수 있는 차량(202)이 도시되어 있다. 상기 차량(202)은 도 1의 차량(103)과 유사할 수 있다. 상기 차량(202)은 대상 후행 차량(도 1에 도시되지 않음)의 전방에서 주행하는 이웃 선행 차량일 수 있다. 상기 차량(202)은 도로 전방에 무엇이 있는지에 대한 상기 대상 후행 차량을 위한 조기 표시 메커니즘의 역할을 할 수 있다. 예를 들어, 상기 이웃 선행 차량(202)이 영향을 받을 수 있는 임의의 도로 장애물은 상기 대상 후행 차량도 영향을 받을 수 있다. 상기 차량(202)은 상기 차량(202) 뒤에서 운전할 수 있는 상기 대상 후행 차량에 대한 경고역할을 한다. 상기 대상 후행 차량은 상기 차량(202)이 영향을 받았을 수 있는 도로 이상이 발생했는지를 결정하기 위해 상기 차량(202)의 움직임을 모니터링할 수 있다.
후행 차량은 이웃 선행 차량(202)의 비정상적인 움직임을 결정하기 위한 바운딩 매개변수(bounding parameter)들을 적용할 수 있다. 바운딩 매개변수들 중 일부는 도로상에서 운전하는 동안 이웃 선행 차량(202)의 예상 좌표들에 기초하여 이루어질 수 있다. 이러한 바운딩 매개변수들은 높낮이 임계값, 공칭 자세/방향 임계값 및 도로상에서 사전에 정의된 선으로부터의 편차 임계값의 형태일 수 있다. 예를 들어, 차량(202)은 수평축 및 수직축을 갖는 좌표계를 지니는 것으로 도시되어 있다. 예를 들어, 수평축(210) 및 수직축(211)은 차량(202)이 도로(203) 상에서 전방 방향으로 주행할 때 차량(202)에 연관된다. 상기 수직축(211)의 위치는 차량(202)의 측면 움직임을 의미하고 상기 수평축(210)은 상기 후행 차량이 볼 때 차량(202)의 높낮이(elevation) 움직임을 의미한다. 상기 수평축(210) 상에서의 바운딩 매개변수들 중 일부는 상한 및 하한(예컨대, 상한(215) 및 하한(216))으로 보인다. 상기 상한(215)은 차량(202)의 상한 높낮이 임계값을 의미한다. 상기 하한(216)은 차량(202)의 하한 높낮이 임계값을 의미한다. 상기 후행 차량이 차량(202)을 따라가며 모니터링할 때, 상기 후행 차량은 차량(202)의 높낮이, 현재 자세/방향 및 좌표계 원점을 분석하여 상기 후행 차량이 도로(203) 상에서 주행할 때 상한 및 하한 내에 있는지를 결정한다. 상기 수평축(210)은 도로(203)로부터 일정 거리에 있도록 결정될 수 있다. 예를 들어, 도 2에 보인 바와 같이, 상기 수평축(210)은 공칭 노면(203)으로부터 일정 거리(207)에 있는 것으로 결정된다.
도 2b를 참조하면, 차량(202)이 공칭 노면(203) 상에서 전방 방향으로 주행하지만 도로 내 움푹 들어간 부분(예컨대, 움푹 들어간 부분(205))을 주행하는 것으로 도시되어 있다. 차량(202)이 상기 바운딩 매개변수들(예컨대, 상한(215) 및 하한(216))를 벗어남을 대상 후행 차량이 검출하면, 이웃 선행 차량(202)의 지리적 위치에서의 이웃 선행 차량(202)의 비정상적인 움직임을 나타내는 선행 차량의 위치에 태그(tag)를 지정할 수 있다. 상기 위치에 대한 태그 지정은 대상 후행 차량에 대한 경고 표시로서 사용되며, 이는 또한 상기 대상 후행 차량으로 하여금 이러한 도로 이상에 대해 중앙 서버를 업데이트하게 할 수도 있고 심지어는 상기 대상 후행 차량과 동일한 네트워크에 있는 다른 차량에 알릴 수도 있다. 상기 대상 후행 차량은 그러한 지리적 위치에 결함 또는 노면 상태에 영향을 미치는 것으로 태그를 지정할 수 있다. 이는 또한 예를 들어, 빙판 도로상에서나 폭우 시와 같은 기상 조건으로 인해 발생할 수 있다.
도 2b의 예에서, 차량(202)은 하한(216) 미만에 있는 것으로 도시된 거리(209)만큼 움푹 들어간 것으로 도시된다. 하한(216) 미만의 그러한 편차를 검출한 대상 후행 차량은 부가적인 처리 또는 액션을 위해 이러한 위치에 태그를 지정할 수 있다.
상기 위치에 대한 태그 지정은 대상 후행 차량에 대한 경고 표시로서 사용되며, 이는 또한 상기 대상 후행 차량으로 하여금 이러한 도로 이상에 대해 중앙 서버를 업데이트하게 할 수도 있고 상기 대상 후행 차량과 동일한 네트워크에 있는 다른 차량에 알릴 수도 있다. 상기 대상 후행 차량은 상기 지리적 위치에 결함 또는 노면 상태에 영향을 미치는 것으로 태그를 지정할 수 있다. 이는 또한 예를 들어 빙판 도로상에서나 폭우 시와 같은 기상 조건으로 인해 발생할 수 있다. 상기 대상 후행 차량은 비정상적인 도로 상태를 나타내는 플래그의 설정에 연관된 데이터를 맵 데이터센터에 전송하기 위해 Wi-Fi 또는 셀룰러 접속과 같은 통신 메커니즘을 사용할 수 있다. 상기 맵 데이터센터는 그러한 데이터를 사용하여 이러한 플래그들이 설정된 위치와 시간에 대한 이력적인 레코드(historical record)를 컴파일할 수 있다. 이러한 이력적인 레코드는 그 후에 네트워크 내 차량과 공유된다. 일부 시나리오에서 데이터 수집은 다른 차량 또는 다른 데이터 소스로부터의 크라우드소싱(crowdsourcing)을 사용하여 이루어질 수 있다. 많은 차량이 비정상적인 도로 상태에 기초하여 그러한 지리적 위치에 연관된 정보에 기여할수록 신뢰 레벨이 높아진다. 여기서 이해할 점은 위의 설명이 예시를 위한 것이며 제한하려는 의미가 아니라는 것이다.
도 3a 내지 도 3c는 본 개시내용의 하나 이상의 전형적인 실시 예들에 따른 향상된 장애물 검출 시스템에 대한 전형적인 개략도들이다.
도 3a를 참조하면, 동일 방향으로 주행하는 2대의 차량이 도시되어 있다. 이러한 2대의 차량은 선행 차량(303)과 대상 후행 차량(302)이다. 상기 차량(303)은 대상 후행 차량(302)의 전방에서 주행하고 있는 선행 차량일 수 있다. 상기 차량(303)은 도로 전방에 무엇이 있는지의 상기 대상 후행 차량(302)에 대한 초기 징후의 역할을 할 수 있다. 예를 들어, 상기 선행 차량(303)이 영향을 받을 수 있는 임의의 도로 장애물들은 또한 상기 대상 후행 차량(302)이 상기 선행 차량(303)의 동일한 지리적 위치에 도착할 때 상기 대상 후행 차량(302)도 영향을 받을 수 잇다. 상기 선행 차량(303)은 상기 선행 차량(303) 뒤에서 운전하고 있을 수 있는 대상 후행 차량(302)에 대한 경고 역할을 한다. 상기 대상 후행 차량(302)은 상기 선행 차량(303)의 움직임들을 모니터링하여 상기 선행 차량(303)이 영향을 받았을 수 있는 도로 이상이 발생했는지를 결정할 수 있다.
대상 후행 차량(302)은 선행 차량(303)의 비정상적인 움직임을 결정하는 바운딩 매개변수들을 적용할 수 있다. 상기 바운딩 매개변수들 중 일부는 도로상에서 운전하는 동안 선행 차량(303)의 예상 좌표들에 기초하여 이루어질 수 있다. 상기 바운딩 매개변수들은 도로상에 사전에 정의된 선으로부터의 중간선 편차 임계값의 형태일 수 있다. 예를 들어, 상기 선행 차량(303)은 상기 중간선(301) 주위를 주행하는 것으로 도시되어 있다. 상기 중간선(301) 주변의 바운딩 매개변수들 중 일부는 외측 편차 임계값(310) 및 내측 편차 임계값(311)으로서 도시되어 있다. 상기 외측 편차 임계값(310)은 상기 선행 차량(303)의 비정상적인 거동을 나타내는 플래그를 유발하기 전에 상기 선행 차량(303)이 상기 중간선(301)으로부터 얼마나 멀리 벗어날 수 있는지를 나타낸다. 상기 내측 편차 임계값은 상기 선행 차량(303)의 비정상적인 거동을 나타내는 플래그를 유발하기 전에 상기 선행 차량(303)이 상기 중간선(301)으로부터 다가오는 차선을 향해 얼마나 멀리 벗어날 수 있는지를 나타낸다. 경우에 따라, 상기 플래그는 출력 장치상에 경고를 디스플레이하는 것, 중앙 서버에 알리는 것, 차량의 사용자에 알리는 것, 또는 차량으로 하여금 회피 기동(evasive maneuver)을 취하게 하는 것을 포함할 수 있는 액션을 유발할 수 있다. 상기 알림에는 청각, 시각, SMS 텍스트, 디지털 데이터 전달이 포함될 수 있다.
상기 대상 후행 차량이 상기 선행 차량(303)을 따라가며 모니터링함에 따라, 상기 대상 후행 차량(302)은 상기 선행 차량(303)이 도로상에서 주행할 때 지정된 측면 경계 내에 있는지를 결정하기 위해 상기 선행 차량(303)의 측면 움직임을 분석할 수 있다. 상기 외측 및 내측 편차 임계값들은 중앙 서버로부터 수신된 정보에 기초하여 설정될 수도 있고 플래그의 설정 전에 편차 레벨을 나타내기 위해 네트워크 관리자에 의해 설정될 수도 있다.
도 3b를 참조하면, 상기 선행 차량(303)이 상기 외측 편차 임계값(310)보다 큰 것으로 도시되어 있는 거리(306)만큼 상기 대상 후행 차량(302)의 오른쪽으로 외측 이탈한 것으로 도시되어 있다. 상기 편차가 상기 외측 편차 임계값(310)보다 크다고 검출한 대상 후행 차량(302)은 부가적인 처리 또는 액션을 위해 상기 선행 차량(303)의 위치에 태그를 지정할 수 있다. 상기 위치에 대한 태그 지정은 상기 선행 차량(303)의 위치에서 도로 이상이 발생했다는 상기 대상 후행 차량(302)에 대한 경고를 나타낼 수 있다. 상기 대상 후행 차량(302)은 이러한 도로 이상에 대해 중앙 서버를 업데이트할 수도 있고 심지어는 상기 대상 후행 차량과 동일한 네트워크에 있는 다른 차량에 알릴 수도 있다. 상기 대상 후행 차량(302)은 그러한 지리적 위치에 결함, 노면 상태, 또는 상기 선행 차량(303)으로 하여금 상기 지리적 위치에서 상기 도로상에서의 선행 차량(303)의 예상 궤적으로부터 벗어나게 하는 임의의 다른 조건에 영향을 미치는 것으로 태그를 지정할 수 있다. 이는 또한 기상 조건으로 인해 발생할 수 있다. 예를 들어, 빙판 도로상에서나 폭우 시 상기 선행 차량(303)은 매개변수 한도를 벗어날 수 있게 된다. 상기 대상 후행 차량(302)은 Wi-Fi 또는 셀룰러 접속과 같은 통신 메커니즘을 사용하여 비정상적인 도로 상태를 나타내는 플래그의 설정에 연관된 데이터를 맵 데이터센터에 전송할 수 있다. 상기 맵 데이터센터는 그러한 데이터를 사용하여 이러한 플래그들이 설정된 위치와 시간의 이력적인 레코드를 컴파일할 수 있다. 이러한 이력적인 기록은 그 후에 네트워크 내 차량과 공유될 수 있다. 일부 시나리오들에서, 데이터 수집은 다른 차량 또는 다른 데이터 소스로부터의 크라우드소싱을 사용하여 이루어질 수 있다. 많은 차량 및 기타 데이터 소스가 비정상적인 도로 상태에 기초하여 그러한 지리적 위치에 연관된 정보에 기여함에 따라 신뢰 레벨이 높아진다.
도 3c를 참조하면, 대상 차량(322)이 교차로에서 제1 이웃 차량(323) 및 제2 이웃 차량(324)을 검출하고 그럼으로써 2대의 이웃 차량의 경로가 상기 대상 차량(322)의 경로와 교차하는 것으로 도시되어 있다. 상기 대상 차량(322)은 정지(예컨대, 제1 도로와 제2 도로의 교차로에서의 정지 표지판, 양보 표지판, 로터리, 또는 신호등에서 정지)되어 있을 수 있지만 2대의 이웃 차량을 여전히 검출할 수 있다. 이러한 시나리오에서는 2대의 이웃 차량이 도시되어 있지만, 이웃 차량(323 또는 324)의 존재는 동시에 이루어지지 않을 수 있지만 주로 상기 대상 차량(322)이 마주할 수 있는 다양한 시나리오를 예시하기 위해 도시된 것이다. 예를 들어, 이웃 차량(323)은 이웃 차량(323)의 의도된 주행 경로(330)를 따라 현저한 장애물(326)과 마주칠 수 있다. 이러한 시나리오에서, 이웃 차량(323)이 상기 의도된 경로(330) 부근 내에서 발견되는 장애물(326)을 회피하거나 상기 장애물(326)에 대비하기 위해 측 방향(측면) 편차(예컨대, 새로운 편차 경로(332)) 및/또는 상당한 길이 방향 편차(예: 제동 또는 감속)를 나타내는 것으로 도시되어 있다. 이 경우에, 대상 차량(322)은 그 편차를 검출하고 특정 시간에 예상치 못한 위치를 비교할 수 있다. 예를 들어, 대상 차량(322)은 이웃 차량(323)이 이웃 차량(323)의 차선 중심을 따라가며 적당한 오차 마진으로 부드러운 가속 또는 제동을 유지하게 되는 이웃 차량(323)의 동일 방향으로 주행하는 차량에 연관된 이력 데이터 또는 기타 데이터에 기초하여 어느 정도 예상할 수 있다. 그러나 상기 대상 차량(322)은 상기 이웃 차량(323)이 하나 이상의 임계값들을 넘어 주어진 시나리오에 대한 공칭 거동의 예상된 공간적 또는 시간적 추정치들을 위반했다고 결정할 수 있다. 예를 들어, 측면 편차가 사전에 결정된 측면 임계값을 초과하거나 길이 방향 편차가 사전에 결정된 길이 방향 임계값들을 초과하는 경우, 상기 대상 차량(322)은 상기 이웃 차량(323)의 지리적 위치에 연관된 플래그를 설정할 수 있고 이러한 정보를 로컬 방식으로나 또는 무선 방식으로 서버에 저장할 수 있다. 이러한 방식으로 네트워크 내 다른 차량과 공유할 수 있는 이력적인 레코드가 생성된다. 일부 시나리오들에서 데이터 수집은 다른 차량 또는 데이터 소스로부터의 크라우드소싱을 사용하여 이루어질 수 있다. 많은 차량 또는 기타 데이터 소스가 비정상적인 도로 상태에 기초하여 그러한 지리적 위치에 연관된 정보에 기여함에 따라 신뢰 레벨이 높아진다.
이웃 차량(323)의 시나리오와 마찬가지로, 이웃 차량(324)은 또한 이웃 차량(324)의 주행 경로(334)를 따라 장애물(328)과 마주칠 수 있다. 그러나 이러한 시나리오에서 이웃 차량(324)은 길이 방향으로 그리고/또는 측 방향으로 약간 벗어날 수 있다. 이는 상기 장애물로부터 떨어져서 추가적인 주의와 안전 마진(safety margin)을 제공하기 위해 그렇게 할 수 있다. 그러나 대상 차량(322)은 이웃 차량(324)이 하나 이상의 임계값들을 넘어 주어진 시나리오에 대한 공칭 거동의 예상된 공간적 또는 시간적 추정치들을 위반하지 않았다고 결정할 수 있다. 예를 들어, 측면 편차가 사전에 결정된 측면 임계값 미만이거나 길이방향 편차가 사전에 결정된 길이방향 임계값 미만일 경우, 대상 차량(322)은 이웃 차량(324)의 지리적 위치에 연관된 플래그를 설정하지 않을 수 있다.
여기서 이해할 점은 위의 설명이 예시를 위한 것이며 제한하려는 의미가 아니라는 것이다.
도 4는 본 개시내용의 하나 이상의 대표적인 실시 예들에 따른, 전형적인 향상된 장애물 검출 시스템을 위한 프로세스(400)의 흐름도이다.
블록 402에서, 차량(예컨대, 대상 차량)은 상기 차량 부근에서 제1 교통 방향으로 제1 도로 상에서 주행하는 이웃 차량을 검출할 수 있다.
블록 404에서, 상기 차량은 상기 차량의 하나 이상의 센서들을 사용하여 상기 이웃 차량에 연관된 데이터를 수집할 수 있다.
블록 406에서, 상기 차량은 상기 수집된 데이터에 기초하여 상기 이웃 차량의 지리적 위치에서의 상기 이웃 차량의 상태를 결정할 수 있다.
블록 408에서, 상기 차량은 상기 이웃 차량의 상태에 기초하여 상기 지리적 위치에서 제1 도로 이상이 발생했다고 결정할 수 있다.
블록 410에서, 상기 차량은 제1 도로 이상을 나타내는 제1 플래그를 설정할 수 있다.
블록 412에서, 상기 차량은 상기 제1 플래그에 기초하여 제1 액션을 취하기로 결정할 수 있다.
여기서 이해할 점은 위의 설명이 예시를 위한 것이며 제한하려는 의미가 아니라는 것이다.
도 5는 본 개시내용의 하나 이상의 전형적인 실시 예들에 따른, 하나 이상의 기법들(예컨대, 방법들) 중 어느 하나가 수행될 수 있는 컴퓨팅 장치 또는 컴퓨터 시스템(500)의 일 예를 보여주는 블록도이다.
예를 들어, 도 5의 컴퓨팅 시스템(500)은 하나 이상의 프로세서들(132) 및/또는 도 2a, 도 2b 및 도 3의 하나 이상의 측정 장치들을 나타낼 수 있고, 결과적으로는 도 1의 센서 시스템(110) 내 센서들을 평가하고 검증할 수 있다. 상기 컴퓨터 시스템(시스템)은 하나 이상의 프로세서들(502-506)을 포함한다. 프로세서들(502-506)은 프로세서 버스(512)와의 상호작용을 안내하기 위한 버스 인터페이스(예컨대, I/O 인터페이스(520)) 또는 버스 컨트롤러(예컨대, 버스 컨트롤러(522)) 유닛 및 캐시(도시되지 않음)의 하나 이상의 내부 레벨들을 포함할 수 있다. 향상된 장애물 검출 장치(509)는 또한 프로세서들(502-506)과 통신할 수 있고 상기 프로세서 버스(512)에 접속될 수 있다.
호스트 버스 또는 전면(front side) 버스로도 알려진 프로세서 버스(512)는 상기 프로세서들(502-506) 및/또는 상기 향상된 장애물 검출 장치(509)를 상기 시스템 인터페이스(524)와 연결하는 데 사용될 수 있다. 시스템 인터페이스(524)는 상기 시스템(500)의 다른 구성요소들을 상기 프로세서 버스(512)와 인터페이스하기 위해 상기 프로세서 버스(512)에 접속될 수 있다. 예를 들어, 시스템 인터페이스(524)는 주 메모리(516)를 상기 프로세서 버스(512)와 인터페이스하기 위한 메모리 컨트롤러(518)를 포함할 수 있다. 상기 주 메모리(516)는 하나 이상의 메모리 카드들 및 제어 회로(도시되지 않음)를 포함하는 것이 전형적이다. 시스템 인터페이스(524)는 또한, 하나 이상의 I/O 브리지들(525) 또는 I/O 장치들(530)을 상기 프로세서 버스(512)와 인터페이스하기 위한 입출력(input/output; I/O) 인터페이스(520)를 포함할 수 있다. 도시된 바와 같이 I/O 컨트롤러(528) 및 I/O 장치(530)와 같은 하나 이상의 I/O 컨트롤러들 및/또는 I/O 장치들은 I/O 버스(526)와 접속될 수 있다.
I/O 장치(530)는 또한 상기 프로세서들(502-506) 및/또는 상기 향상된 장애물 검출 장치(509)에 정보 및/또는 커맨드 선택항목들을 전달하기 위한 영숫자 및 기타 키들을 포함하는 영숫자 입력 장치와 같은 입력 장치(도시되지 않음)를 포함할 수 있다. 다른 유형의 사용자 입력 장치는 방향 정보 및 커맨드 선택항목들을 상기 프로세서들(502-506) 및/또는 상기 향상된 장애물 검출 장치(509)에 전달하고 디스플레이 장치상에서의 커서 움직임을 제어하기 위한 마우스, 트랙볼 또는 커서 방향 키들과 같은 커서 제어를 포함한다.
시스템(500)은 주 메모리(516)로서 언급되는 동적 저장 장치, 또는 RAM(Random Access Memory) 또는 상기 프로세서들(502-506) 및/또는 향상된 장애물 검출 장치(509)에 의해 실행될 정보 및 명령어들을 저장하기 위한 상기 프로세서 버스(512)에 연결된 기타 컴퓨터 판독가능 장치들을 포함할 수 있다. 주 메모리(516)는 또한, 상기 프로세서들(502-506) 및/또는 상기 향상된 장애물 검출 장치(509)에 의한 명령어들의 실행 동안 임시 변수 또는 다른 중간 정보를 저장하기 위해 사용될 수 있다. 시스템(500)은 상기 프로세서들(502-506) 및/또는 상기 향상된 장애물 검출 장치(509)용 정적 정보 및 명령어를 저장하기 위한 상기 프로세서 버스(512)에 연결된 ROM(read-only memory) 및/또는 다른 정적 저장 장치를 포함할 수 있다. 도 5에 개략적으로 도시된 시스템은 본 개시내용의 실시형태들에 따라 채용할 수도 있고 구성될 수도 있는 컴퓨터 시스템의 한가지 가능한 예에 불과하다.
일 실시 예에 의하면, 위의 기법들은 프로세서들(504)이 주 메모리(516)에 포함된 하나 이상의 명령어들의 하나 이상의 시퀀스들을 실행함에 응답하여 컴퓨터 시스템(500)에 의해 수행될 수 있다. 이러한 명령어들은 저장 장치와 같은 다른 기계 판독가능 매체로부터 주 메모리(516) 내로 판독될 수 있다. 주 메모리(516)에 포함된 명령어들의 시퀀스들의 실행은 프로세서들(502-506) 및/또는 향상된 장애물 검출 장치(509)로 하여금 본원 명세서에서 설명한 프로세스 단계들을 수행하게 할 수 있다. 대안 실시 예들에서, 회로는 소프트웨어 명령어들 대신에 또는 소프트웨어 명령어들과 결합하여 사용될 수 있다. 따라서, 본 개시내용의 실시 예들은 하드웨어 및 소프트웨어 구성요소들 양자 모두를 포함할 수 있다.
상기 프로세서들(502-506) 및/또는 상기 향상된 장애물 검출 장치(509)는 차량 전방의 도로 상태들을 평가하기 위해 차량의 카메라 및 레이더에 의해 캡처된 카메라 이미지들과 레이더 데이터를 결합하는 것을 용이하게 할 수 있다. 상기 향상된 장애물 검출 시스템은 대상 차량에 대한 속도 및 레이더의 시선에서 선행 차량에 이르기까지의 거리를 결정하기 위해 레이더 데이터를 캡처하도록 대상 차량 상에 장착된 레이더를 이용할 수 있다. 상기 선행 차량은 동일 방향으로 주행하는 도로 상에서 상기 선행 차량을 뒤따르는 대상 차량 전방에서 주행하게 된다. 상기 향상된 장애물 검출 시스템은 또한 상기 선행 차량의 위치를 평가하고 추정하기 위해 사전에 결정된 간격으로 다수의 카메라 프레임을 캡처할 수 있다.
상기 프로세서들(502-506) 및/또는 향상된 장애물 검출 장치(509)는 대상 차량 전방에서의 상기 선행 차량의 어느 비정상적인 움직임을 결정하는 바운딩 매개변수들을 적용할 수 있다. 상기 바운딩 매개변수들 중 일부는 도로상에서 운전하는 동안 상기 선행 차량의 예상 좌표에 기초하여 이루어질 수 있다. 이러한 바운딩 매개변수들은 높낮이 임계값, 자세/방향 임계값 및 도로상에서 사전에 정의된 선들로부터의 편차 임계값의 형태일 수 있다.
상기 프로세서들(502-506) 및/또는 상기 향상된 장애물 검출 장치(509)는 선행 차량의 비정상적인 움직임이 선행 차량의 위치에서 발생할 때 선행 차량의 위치에 태그를 지정할 수 있다. 상기 향상된 장애물 검출 시스템은 결함 또는 노면 상태에 영향을 미치는 것으로 그러한 위치에 태그를 지정할 수 있다. 이는 또한 예를 들어 빙판 도로상에서나 폭우 시와 같은 기상 조건으로 인해 발생할 수 있다.
상기 프로세서들(502-506) 및/또는 상기 향상된 장애물 검출 장치(509)는 상기 선행 차량의 위치를 추정하기 위해 카메라 데이터를 이용할 수 있다. 예를 들어, 상기 선행 차량은 픽셀 영역에 의해 정의된 특정 이미지에 연관될 수 있다. 상기 픽셀 영역은 상기 선행 차량을 나타내도록 결정될 수 있다. 상기 향상된 장애물 검출 시스템은 좌표 중심을 결정한 다음에 그러한 픽셀 영역 상에 상기 좌표 중심을 포인팅(pointing)하고 일정 기간에 걸쳐 대상 차량 전방의 공간을 통해 그러한 궤적을 따를 수 있다. 이러한 기간 동안, 카메라에 의해 여러 프레임이 캡처될 수 있다. 예를 들어, 10초 기간 동안, 카메라는 8개의 프레임을 캡처할 수 있다.
상기 프로세서들(502-506) 및/또는 상기 향상된 장애물 검출 장치(509)는 카메라 및 레이더에 의해 캡처된 데이터를 특정 도로상에서 사전에 결정된 정상 경로와 비교할 수 있다. 예를 들어, 그 순간에서의 선행 차량의 지리적 위치에 기초하여 선행 차량의 평균 경로가 결정될 수 있다. 그런 다음, 이러한 경로는 그러한 도로에 대한 직선 이동 경로와 비교되거나 도로가 직선이 아닌 경우 도로의 선을 따르는 스플라인(spline)과 비교될 수도 있다. 이는 측면으로 움직이거나 상하로 반동(反動)하는 선행 차량에 대해 수행할 수 있다. 특정한 지리적 위치에서의 선행 차량의 움직임은 비정상적인 도로 상태가 존재하는지를 나타내기 위해 다양한 임계값과 비교될 수 있다. 이 같은 다양한 임계값 중 일부는 높낮이 임계값, 자세/방향 임계값, 측면 움직임 임계값, 및/또는 기타 편차 임계값을 포함할 수 있다. 예를 들어, 도로의 움푹 패인 부분으로 인해 선행 차량이 대상 차량 전방에서 반동 된다. 일부 예들에서, 비정상적인 도로 상태가 있는 자주 이용하지 않는 도로는 차량이 비정상적인 상태를 고려하지 않은 속도로 주행하는 경우 운전자를 놀라게 할 수 있다. 그러나 그러한 도로를 자주 이용하는 운전자는 비정상적인 도로 상태를 인지하고 감속하여 비정상적인 도로 상태가 유발되지 않게 할 수 있다. 비록 비정상 도로 상태가 이웃 선행 차량의 움직임에 의해 유발되지만 상기 선행 차량의 속도는 일정하게 유지되었을 수 있고 비정상적인 도로 상태의 유발과 함께 변하지 않았다. 그러나 대상 차량의 전방 시야에서 캡처된 카메라 프레임들 중 적어도 하나의 카메라 프레임 내 이미지는 변할 수 있고 다양한 임계값과 비교될 메트릭으로서 사용될 수 있다.
상기 프로세서들(502-506) 및/또는 상기 향상된 장애물 검출 장치(509)는 선행 차량이 비정상적이게 측면으로 움직일 때를 결정할 수 있다. 예를 들어, 차량은 포트홀(pothole) 또는 기타 도로 상태를 회피하기 위해 측면으로 움직일 수 있다. 향상된 장애물 검출 시스템은 맵 데이터를 사용하여 선행 차량이 주행하는 차선의 법선 중심을 계산할 수 있다. 그로부터 "스윔 레인(swim lane)"은 정의될 수 있고 자동차가 그러한 특정 위치상에서 정상적으로 운전해야 하는 방법을 나타내기 위해 투영될 수 있다. 예를 들어, 차량이 스윔 레인 외부로 이탈하는 경우, 향상된 장애물 검출 시스템은 비정상적인 운전 상태를 나타낼 수 있고 선행 차량에 연관된 그러한 비정상적인 운전 상태에 대한 플래그를 설정할 수 있다. 상기 선행 차량을 뒤따르는 대상 차량은 상기 선행 차량이 동한 방향으로 주행하는 대상 차량보다 앞서 주행하고 있기 때문에 상기 선행 차량의 동일한 지리적 위치에 있지 않을 수 있다. 따라서, 상기 대상 차량은 상기 대상 차량이 그러한 위치에 도달할 때까지 전방에 있는 도로 상태의 유형을 알려줄 수 없다. 상기 프로세서들(502-506) 및/또는 상기 향상된 장애물 검출 장치(509)는 설령 대상 차량이 아직 상기 선행 차량의 동일한 지리적 위치에 있지 않더라도 상기 대상 차량이 상기 비정상적인 운전 상태에 연관된 정보를 이용하는 것을 용이하게 할 수 있다.
상기 프로세서들(502-506) 및/또는 상기 향상된 장애물 검출 장치(509)는 도로의 맵 데이터를 캡처할 수 있다. 상기 맵 데이터는 동일한 도로에 대한 차량의 반복 노출을 포함하는 매핑 프로세스 동안 수집되었을 수 있다. 도로에 대한 차량의 반복 노출에 기초하여 그리고 운전자가 최대한 도로 중앙에 가깝게 주행하는 동안, 차선 중앙을 나타내는 함수를 사용하여 스플라인을 유발하는 맵이 생성될 수 있다. 그로부터, 대부분의 사람이 차로 중앙에서 오차 마진을 가감한 범위 내에서 머무름으로써 정상적인 방식으로 주행하는 위치에 기초하여 차선 중앙에 연관된 평균이 결정될 수 있다.
상기 프로세서들(502-506) 및/또는 상기 향상된 장애물 검출 장치(509)는 예상된 정상 도로 높낮이를 나타내기 위해 LIDAR 센서, IMU 센서, 및/또는 이전 맵 데이터(prior map data)를 사용할 수 있다. 추정된 좌표들을 이용하여, 선행 차량이 사전에 결정된 기간(예컨대, 1초 또는 2초) 동안 자운스(jounce)에 영향을 미치지만 그 후에 선행 차량의 예상 경로로 복귀하는 경우, 비정상적인 도로 상태를 나타내는 플래그가 설정될 수 있다. 자운스는 차량 서스펜션의 수직 움직임을 유발하는 도로 또는 기타 도로 상태들에서 차량 서스펜션이 범퍼와 접촉할 때 상방으로의 차량 서스펜션의 반동 또는 수직 움직임을 언급한다.
상기 프로세서들(502-506) 및/또는 상기 향상된 장애물 검출 장치(509)는 비정상적인 도로 상태를 나타내는 플래그의 설정에 연관된 데이터를 맵 데이터센터에 전송하기 위해 Wi-Fi 또는 셀룰러 접속과 같은 통신 메커니즘을 사용할 수 있다. 그 후에 상기 맵 데이터센터는 이러한 플래그들이 설정된 위치와 시간에 대한 이력적인 레코드를 컴파일하게 된다. 상기 프로세서들(502-506) 및/또는 상기 향상된 장애물 검출 장치(509)는 대상 차량과 동일한 네트워크에 접속될 수 있는 다른 이웃 차량에, 그 자체의 선행 차량을 따라가는 이웃 차량도 그러한 지리적 위치에서 동일한 거동에 영향을 미쳤는지를 확인하기 위해 알릴 수 있다.
상기 프로세서들(502-506) 및/또는 상기 향상된 장애물 검출 장치(509)는 비정상적인 도로 상태를 나타내는 하나 이상의 플래그의 설정에 기초하여 특정한 지리적 위치에 연관된 데이터의 크라우드소싱을 용이하게 할 수 있다. 많은 차량이 비정상적인 도로 상태에 기초하여 그러한 지리적 위치에 연관된 정보에 기여할수록 신뢰 레벨이 높아진다.
다양한 실시 예는 소프트웨어 및/또는 펌웨어로 완전히 또는 부분적으로 구현될 수 있다. 이러한 소프트웨어 및/또는 펌웨어는 비-일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체 내에나 상에 포함된 명령어들의 형태를 취할 수 있다. 그 후에, 그러한 명령어들은 본원 명세서에서 설명한 동작들의 수행을 가능하게 하기 위해 하나 이상의 프로세서들에 의해 판독 및 실행될 수 있다. 상기 명령어들은 소스 코드, 컴파일된 코드, 해석된 코드, 실행 가능한 코드, 정적 코드, 동적 코드 등과 같은 임의의 적합한 형태일 수 있지만, 이에 국한되지 않는다. 그러한 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 ROM(read-only memory); 랜덤 액세스 메모리(RAM); 자기 디스크 저장 매체; 광 저장 매체; 플래시 메모리 등과 같지만 이에 국한되지 않는, 하나 이상의 컴퓨터들에 의해 판독 가능한 형태로 정보를 저장하기 위한 임의 유형(有形)의 비-일시적 매체를 포함할 수 있다.
기계 판독가능 매체는 기계(예컨대, 컴퓨터)에 의해 판독 가능한 형태(예컨대, 소프트웨어, 처리 애플리케이션)로 정보를 저장하거나 전송하기 위한 임의의 메커니즘을 포함한다. 이러한 매체는 비-휘발성 매체 및 휘발성 미디어의 형태를 취할 수 있지만 이에 국한되지 않으며 착탈식 데이터 저장 매체, 비-착탈식 데이터 저장 매체 및/또는 하나 이상의 데이터베이스 관리 제품, 웹 서버 제품, 애플리케이션 서버 제품 및/또는 기타 추가 소프트웨어 구성요소를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품과 함께 유선 또는 무선 네트워크를 통해 제공되는 외부 저장 장치들을 포함할 수 있다. 착탈식 데이터 저장 매체의 예들은 CD-ROM(Compact Disc Read-Only Memory), DVD-ROM(Digital Versatile Disc Read-Only Memory), 광자기 디스크, 플래시 드라이브 등을 포함한다. 비-착탈식 데이터 저장 매체의 예로는 내부 자기 하드 디스크, SSD 등이 있다. 하나 이상의 메모리 장치들(606)(도시되지 않음)은 휘발성 메모리(예컨대, 동적 랜덤 액세스 메모리(DRAM), 정적 랜덤 액세스 메모리(SRAM) 등) 및/또는 비-휘발성 메모리(예컨대, ROM(read-only memory), 플래시 메모리 등)를 포함할 수 있다.
현재 설명한 기술에 따른 시스템 및 방법을 실행하기 위한 메커니즘을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품은 기계 판독가능 매체로서 언급될 수 있는 주 메모리(516)에 상주할 수 있다. 통상의 기술자라면 이해하겠지만, 기계 판독가능 매체는 기계에 의한 실행을 위해 본 개시내용의 동작들 중 임의의 하나 이상의 동작들을 수행하는 명령어들을 저장 또는 인코딩할 수 있거나 그러한 명령어들에 의해 이용되거나 그러한 명령어들에 연관된 데이터 구조 및/또는 모듈을 저장 또는 인코딩할 수 있는 임의 유형의 비-일시적 매체를 포함할 수 있다. 기계 판독가능 매체는 하나 이상의 실행 가능한 명령어들 또는 데이터 구조들을 저장하는 단일 매체 또는 다중 매체(예컨대, 중앙집중형 또는 분산형 데이터베이스, 및/또는 이에 연관된 캐시 및 서버)를 포함할 수 있다.
본 개시내용의 실시 예들은 본원 명세서에 설명된 다양한 단계를 포함한다. 상기 단계들은 하드웨어 구성요소들에 의해 수행될 수도 있고 기계 실행가능 명령어들로 구체화될 수도 있으며, 상기 기계 실행가능 명령어들은 상기 명령어들로 프로그램된 일반 목적 또는 특수 목적 프로세서들로 하여금 상기 단계들을 수행하게 하는데 사용될 수 있다. 대안으로, 상기 단계들은 하드웨어, 소프트웨어 및/또는 펌웨어의 조합에 의해 수행될 수 있다.
본 발명의 범위를 벗어나지 않고 논의한 대표적인 실시 예들에 대해 다양한 수정 및 추가가 이루어질 수 있다. 예를 들어, 위에서 설명한 실시 예들이 특정한 특징들을 언급하고 있지만, 본 발명의 범위는 또한 위에서 설명한 모든 특징을 포함하지 않는 특징들 및 실시 예들의 상이한 조합들을 지니는 실시 예들을 포함한다. 따라서, 본 발명의 범위는 이러한 모든 대안, 수정 및 변형을 이들의 모든 등가물과 함께 포함하도록 의도된다.
위에서 설명되고 도시된 동작들 및 프로세스들은 다양한 구현 예에서 원하는 임의의 적절한 순서로 실시되거나 수행될 수 있다. 추가로, 특정 구현 예들에서, 상기 동작들의 적어도 일부는 병렬로 수행될 수 있다. 더욱이, 특정 구현 예들에서, 위에서 설명된 동작들보다 많거나 적은 동작이 수행될 수 있다.
본원 명세서에서 사용되는 "대표적인"이라는 표현은, "일 예, 일 사례 또는 일 예시로서 제공되는"을 의미한다. 본원 명세서에서 "대표적인" 것으로 설명한 임의의 실시 예는 반드시 다른 실시 예들에 비해 바람직하거나 유리한 것으로 해석될 필요가 없다.
본원 명세서에 사용된 바와 같이, 달리 명시되지 않는 한, 공통 대상을 설명하기 위한 서수 형용사 "제1", "제2", "제3" 등의 사용은 단지 유사한 대상들의 다른 사례들이 언급된 것이고 그렇게 설명된 대상들이 시간상으로, 공간적으로, 순위로, 또는 기타 방식으로 주어진 순서대로 있어야 함을 의미하는 것이 아니다.
여기서 이해할 점은 위의 설명들이 예시를 위한 것이며 제한하려는 의미가 아니다는 것이다.
지금까지 본 개시내용의 특정 실시 예들이 설명되었지만, 통상의 기술자는 수많은 다른 수정 및 대안 실시 예가 본 개시내용의 범위 내에 있음을 인식할 것이다. 예를 들어, 특정한 장치 또는 구성요소와 관련하여 설명된 기능 및/또는 처리 능력 중 임의의 것은 임의의 다른 장치 또는 구성요소에 의해 수행될 수 있다. 더욱이, 다양한 전형적인 구현 예 및 아키텍처가 본 개시내용의 실시 예들에 따라 설명되었지만, 통상의 기술자는 본원 명세서에 설명된 전형적인 구현 예 및 아키텍처에 대한 수많은 다른 수정도 본 개시내용의 범위 내에 있음을 이해할 것이다.
실시 예들이 구조적 특징들 및/또는 방법론적 행위들에 대해 특정한 언어로 설명되었지만, 여기서 이해하여야 할 점은 본 개시내용이 설명된 특정한 특징들 또는 행위들에 반드시 제한되지 않는다는 것이다. 오히려, 특정한 특징들 및 행위들은 상기 실시 예들을 구현하는 전형적인 형태로서 개시된다. 특히 달리 명시되지 않거나 사용된 문맥 내에서 달리 이해되지 않는 한, "할 수 있다", "할 수 있을 것이다", "할 수도 있을 것이다" 또는 "할 수도 있다"와 같은 조건부 표현은 일반적으로 특정 실시 예들이 특정한 특징, 요소 및/또는 단계를 포함할 수 있을 것이지만 다른 실시 예들이 특정한 특징, 요소 및/또는 단계를 포함하지 않음을 전달하도록 의도된 것이다. 따라서, 그러한 조건부 표현은 일반적으로 기능, 요소 및/또는 단계가 하나 이상의 실시 예들에 대해 어떤 방식으로든 필요하다거나 또는 하나 이상의 실시 예들이 사용자 입력 또는 프롬프트 유무에 관계없이, 이러한 특징, 요소, 및/또는 단계가 포함된다거나 또는 임의의 특정 실시 예에서 수행되어야 하는지를 결정하기 위한 로직(logic)을 반드시 포함한다는 것을 의미하도록 의도된 것이 아니다.

Claims (20)

  1. 저장 장치에 연결된 처리 회로를 포함하는 차량에 있어서,
    상기 처리 회로는,
    상기 차량의 주변에서 제1 교통 방향으로 제1 도로상에 주행하는 이웃 차량을 검출하도록 구성되고,
    상기 차량의 하나 이상의 센서들을 사용하여 상기 이웃 차량에 연관된 데이터를 수집하도록 구성되며,
    상기 수집된 데이터에 기초하여 상기 이웃 차량의 지리적 위치에서 상기 이웃 차량의 상태를 생성하도록 구성되고,
    상기 지리적 위치에서 제1 도로 이상이 발생했음을 나타내는 상기 이웃 차량의 상태에 응답하여 제1 플래그를 설정하도록 구성되며, 그리고
    상기 제1 플래그에 기초하여 제1 액션을 취함을 나타내는 제1 신호를 출력하도록 구성되는, 차량.
  2. 제1항에 있어서,
    제1 교통 방향은 상기 차량의 동일 방향 또는 상기 차량과 교차하는 방향인, 차량.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 처리 회로는,
    상기 차량의 주변 내에서 상기 제1 도로와 교차하는 제2 도로상에 주행하는 제2 이웃 차량을 검출하도록 더 구성되고, 상기 차량은 상기 제1 도로 및 상기 제2 도로의 교차점에서 정차되며,
    상기 처리 회로는,
    제2 도로 이상에 기초하여 상기 이웃 차량에 의해 취해진 비정상적인 기동을 검출하도록 더 구성되고,
    편차 임계값에 기초하여 상기 제2 도로 이상을 나타내는 제2 플래그를 설정하도록 더 구성되며, 그리고
    상기 제2 플래그에 기초하여 제2 액션을 취함을 나타내는 제2 신호를 출력하도록 더 구성되는, 차량.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 센서들은 하나 이상의 레이더 센서들, 하나 이상의 카메라들, 하나 이상의 LIDAR들, 또는 하나 이상의 IMU(inertial measurement unit)들인, 차량.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 액션을 취하는 것은, 출력 장치상에 경고를 디스플레이하는 것; 중앙 서버에 알리는 것; 차량의 사용자에게 알리는 것; 또는 차량으로 하여금 회피 기동을 취하게 하는 것; 중의 적어도 하나를 포함하는, 차량.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 제1 도로 이상은 상기 도로의 사전에 결정된 스플라인(spline)에서 벗어나는 상기 이웃 차량의 측면 움직임 또는 상기 제1 도로에 연관된 상태인, 차량.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 제1 플래그의 설정은,
    상기 처리 회로가,
    높낮이 편차를 임계값과 비교하도록 더 구성되고, 그리고
    상기 높낮이 편차가 상기 임계값보다 크다고 확인하도록 더 구성되는 것을 포함하는, 차량.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 처리 회로는,
    상기 제1 플래그에 연관된 데이터를 중앙 서버에 업로드하도록 더 구성되는, 차량.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 처리 회로는,
    중앙 서버로부터 인근 도로 장애물 및 이상(anomaly)의 관련 지리적 위치의 주기적인 데이터 업데이트를 다운로드하도록 더 구성되는, 차량.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 처리 회로는,
    상기 이웃 차량의 지리적 위치에서 이상을 나타내는 경고 또는 알림을 디스플레이하도록 더 구성되는, 차량.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 처리 회로는,
    상기 차량으로부터의 통신을 수신할 수 있는 하나 이상의 다른 차량을 검출하도록 더 구성되고, 그리고
    상기 제1 도로 이상을 상기 하나 이상의 다른 차량에 알리도록 더 구성되는, 차량.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 처리 회로는,
    데이터를 수집하도록 더 구성되고, 상기 데이터의 수집은 상기 도로의 상태를 결정하기 위해 상기 장치에 연관된 카메라에 의해 복수 개의 이미지들을 수집하는 것을 더 포함하는, 차량.
  13. 대상 차량의 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행될 때 이하의 동작들을 수행하게 하는 컴퓨터 실행가능 명령어들을 저장하는 비-일시적인 컴퓨터 판독가능 매체에 있어서,
    상기 이하의 동작들은,
    상기 대상 차량의 주변에서 제1 교통 방향으로 제1 도로상에 주행하는 이웃 차량을 검출하는 동작;
    상기 대상 차량의 하나 이상의 센서들을 사용하여 상기 이웃 차량에 연관된 데이터를 수집하는 동작;
    상기 수집된 데이터에 기초하여 상기 이웃 차량의 지리적 위치에서 상기 이웃 차량의 상태를 생성하는 동작;
    상기 지리적 위치에서 제1 도로 이상이 발생했음을 나타내는 상기 이웃 차량의 상태에 응답하여 제1 플래그를 설정하는 동작; 및
    상기 제1 플래그에 기초하여 액션을 취함을 나타내는 신호를 출력하는 동작;
    을 포함하는, 비-일시적인 컴퓨터 판독가능 매체.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 하나 이상의 센서들은 하나 이상의 레이더 센서들, 하나 이상의 카메라들, 하나 이상의 LIDAR들, 또는 하나 이상의 IMU(inertial measurement unit)들인, 비-일시적인 컴퓨터 판독가능 매체.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 액션을 취하는 것은, 출력 장치상에 경고를 디스플레이하는 것; 중앙 서버에 알리는 것; 차량의 사용자에게 알리는 것; 또는 차량으로 하여금 회피 기동을 취하게 하는 것; 중의 적어도 하나를 포함하는, 비-일시적인 컴퓨터 판독가능 매체.
  16. 제13항에 있어서,
    상기 제1 도로 이상은 상기 도로의 사전에 결정된 스플라인에서 벗어나는 상기 선행 차량의 측면 움직임 또는 상기 도로에 연관된 상태인, 비-일시적인 컴퓨터 판독가능 매체.
  17. 제13항에 있어서,
    상기 제1 플래그를 설정하는 동작은,
    높낮이 편차를 임계값과 비교하는 동작; 및
    상기 높낮이 편차가 임계값보다 크다고 확인하는 동작;
    을 포함하는, 비-일시적인 컴퓨터 판독가능 매체.
  18. 제13항에 있어서,
    상기 동작들은,
    상기 제1 플래그에 연관된 데이터를 중앙 서버에 업로드하도록 하는 알림의 디스플레이 동작을 더 포함하는, 비-일시적인 컴퓨터 판독가능 매체.
  19. 제13항에 있어서,
    상기 동작들은,
    상기 차량으로부터의 통신을 수신할 수 있는 하나 이상의 다른 차량을 검출하는 동작; 및
    상기 도로 이상을 상기 하나 이상의 다른 차량에 알리는 동작;
    을 더 포함하는, 비-일시적인 컴퓨터 판독가능 매체.
  20. 방법에 있어서,
    대상 차량의 하나 이상의 프로세서들에 의해 상기 대상 차량과 동일한 교통 방향으로 도로상에 주행하는 선행 차량을 검출하는 단계;
    상기 대상 차량의 하나 이상의 센서들을 사용하여 상기 선행 차량에 연관된 데이터를 수집하는 단계;
    상기 수집된 데이터에 기초하여 상기 선행 차량의 지리적 위치에서 상기 선행 차량의 상태를 생성하는 단계;
    상기 지리적 위치에서 제1 도로 이상이 발생했음을 나타내는 상기 이웃 차량의 상태에 응답하여 플래그를 설정하는 단계; 및
    상기 설정된 플래그에 기초하여 액션을 취함을 나타내는 신호를 출력하는 단계;
    를 포함하는, 방법.
KR1020210125003A 2020-09-22 2021-09-17 향상된 장애물 검출 KR20220040408A (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US17/028,767 US11767037B2 (en) 2020-09-22 2020-09-22 Enhanced obstacle detection
US17/028,767 2020-09-22

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20220040408A true KR20220040408A (ko) 2022-03-30

Family

ID=77864352

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210125003A KR20220040408A (ko) 2020-09-22 2021-09-17 향상된 장애물 검출

Country Status (4)

Country Link
US (1) US11767037B2 (ko)
EP (1) EP3971856A1 (ko)
KR (1) KR20220040408A (ko)
CN (1) CN114291080A (ko)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3971855A4 (en) * 2019-05-13 2022-12-14 Nippon Telegraph And Telephone Corporation TRAFFIC FLOW ESTIMATION DEVICE, TRAFFIC FLOW ESTIMATION METHOD, TRAFFIC FLOW ESTIMATION PROGRAM AND STORAGE MEDIA FOR STORING THE TRAFFIC FLOW ESTIMATION PROGRAM
US11804129B2 (en) * 2021-10-06 2023-10-31 Ford Global Technologies, Llc Systems and methods to detect stalking of an individual who is traveling in a connected vehicle
US20230234612A1 (en) * 2022-01-25 2023-07-27 GM Global Technology Operations LLC System for predicting a location-based maneuver of a remote vehicle in an autonomous vehicle
EP4254361A1 (en) * 2022-03-28 2023-10-04 TVS Motor Company Limited A system in a vehicle for detecting road anomalies and a method thereof

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3879848B2 (ja) 2003-03-14 2007-02-14 松下電工株式会社 自律移動装置
US9418554B2 (en) * 2014-08-07 2016-08-16 Verizon Patent And Licensing Inc. Method and system for determining road conditions based on driver data
US9771070B2 (en) * 2011-12-09 2017-09-26 GM Global Technology Operations LLC Method and system for controlling a host vehicle
US8788439B2 (en) * 2012-12-21 2014-07-22 InsideSales.com, Inc. Instance weighted learning machine learning model
US9547989B2 (en) 2014-03-04 2017-01-17 Google Inc. Reporting road event data and sharing with other vehicles
KR102380432B1 (ko) 2015-06-03 2022-04-01 클리어모션, 아이엔씨. 차체 모션 및 승객 경험을 제어하기 위한 방법 및 시스템
US20160357187A1 (en) 2015-06-05 2016-12-08 Arafat M.A. ANSARI Smart vehicle
US9507346B1 (en) 2015-11-04 2016-11-29 Zoox, Inc. Teleoperation system and method for trajectory modification of autonomous vehicles
US9983591B2 (en) * 2015-11-05 2018-05-29 Ford Global Technologies, Llc Autonomous driving at intersections based on perception data
US10372128B2 (en) * 2016-11-21 2019-08-06 Ford Global Technologies, Llc Sinkhole detection systems and methods
US10629079B2 (en) * 2016-12-05 2020-04-21 Ford Global Technologies, Llc Vehicle collision avoidance
IL250382B (en) 2017-01-31 2021-01-31 Arbe Robotics Ltd A radar-based system and method for real-time simultaneous positioning and mapping
US10338594B2 (en) 2017-03-13 2019-07-02 Nio Usa, Inc. Navigation of autonomous vehicles to enhance safety under one or more fault conditions
US10562538B2 (en) 2017-11-22 2020-02-18 Uatc, Llc Object interaction prediction systems and methods for autonomous vehicles
CN108596129B (zh) * 2018-04-28 2022-05-06 武汉盛信鸿通科技有限公司 一种基于智能视频分析技术的车辆越线检测方法
JP7056501B2 (ja) * 2018-10-04 2022-04-19 トヨタ自動車株式会社 サーバ、情報処理方法およびプログラム
US10481606B1 (en) 2018-11-01 2019-11-19 Drivent Llc Self-driving vehicle systems and methods
US11513518B2 (en) * 2019-01-30 2022-11-29 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Avoidance of obscured roadway obstacles
CN111516692A (zh) * 2020-04-20 2020-08-11 重庆长安汽车股份有限公司 一种车辆在坑洼路面上行驶的控制系统及方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN114291080A (zh) 2022-04-08
EP3971856A1 (en) 2022-03-23
US11767037B2 (en) 2023-09-26
US20220089190A1 (en) 2022-03-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR20220040408A (ko) 향상된 장애물 검출
US11731627B2 (en) Road anomaly detection for autonomous vehicle
US10926763B2 (en) Recognition and prediction of lane constraints and construction areas in navigation
US11155249B2 (en) Systems and methods for causing a vehicle response based on traffic light detection
US9889847B2 (en) Method and system for driver assistance for a vehicle
JP6974465B2 (ja) 制御装置、制御方法、およびプログラム
US11543535B2 (en) Lidar fault detection system
EP3527947B1 (en) Method for generating a safe navigation path for a vehicle and a system thereof
US11535271B2 (en) Methods and systems for monitoring vehicle motion with driver safety alerts
US20230093601A1 (en) Environmental limitation and sensor anomaly system and method
KR20200095354A (ko) 극한 상황에서 폴트 톨러런스 및 플럭츄에이션 로버스트한, 자동차간 통신 기반의 협조적인 블라인드 스팟 경보 방법 및 장치
US20210197809A1 (en) Method of and system for predicting future event in self driving car (sdc)
CN112955775A (zh) 用于检查车辆的至少一个环境检测传感器的方法
US20230078779A1 (en) Operation envelope detection with situational assessment using metrics
KR102417888B1 (ko) 비상안내조명 투사 장치 및 그 방법
US20240174274A1 (en) Obstacle detection for a rail vehicle
US11851091B2 (en) Immobility detection within situational context
US20200079388A1 (en) Intelligent vehicular system for reducing roadway degradation
US10771665B1 (en) Determination of illuminator obstruction by known optical properties
KR102355426B1 (ko) 주행 경로 상의 장애물 탐색 및 회피를 위한 방법 및 장치
US11845454B2 (en) Operational envelope detection with situational assessment
US20220388531A1 (en) Method and device for operating a self-driving car
US20240029450A1 (en) Automated driving management system and automated driving management method
US20230174102A1 (en) High definition map abnormality inference and corresponding driving method, device and mobility apparatus
JP2018156560A (ja) 情報処理装置、推定方法、プログラム及び記憶媒体