KR20220067523A - 자율주행 시스템의 데이터 수집 방법 - Google Patents

Abstract

자율주행 차량의 주행 시 발생하는 이벤트의 이벤트 데이터를 수집하는 단계, 이벤트의 저장 우선 순위와 저장 공간 내에 데이터가 기저장되어 있는 기존 이벤트의 저장 우선 순위를 비교하는 단계, 그리고 이벤트의 저장 우선 순위가 기존 이벤트의 저장 우선 순위보다 높을 때, 이벤트 데이터를 상기 저장 공간 내에 저장하는 단계를 포함하는 자율주행 시스템의 데이터 수집 방법이 제공된다.

Description

자율주행 시스템의 데이터 수집 방법{METHOD FOR COLLECTING DATA IN AUTONOMOUS DRIVING SYSTEM}

본 기재는 자율주행 시스템의 데이터 수집 방법에 관한 것이다.

기존 운전자가 운전하는 자동차의 이벤트 분석을 위한 데이터 수집의 기준(예를 들어, 일정 시간 내 급격한 속도 변화) 및 기록 방법으로는 자율주행 시스템에 의해 운전되는 자율주행차의 이벤트 분석에 어려움이 있다. 자율주행 시스템에 의해 운전되는 자율주행차에 의해 인지되는 주변 환경 및 상황에 관한 데이터를 수집하고 기록하는 방법이 필요하다.

한 실시예는, 자율주행 시스템의 데이터 수집 방법을 제공한다.

한 실시예에 따르면, 자율주행 시스템의 데이터 수집 방법이 제공된다. 상기 데이터 수집 방법은, 자율주행 차량의 주행 시 발생하는 이벤트의 이벤트 데이터를 수집하는 단계, 이벤트의 저장 우선 순위와 저장 공간 내에 데이터가 이미 저장되어 있는 기존 이벤트의 저장 우선 순위를 비교하는 단계, 그리고 이벤트의 저장 우선 순위가 기존 이벤트의 저장 우선 순위보다 높을 때, 이벤트 데이터를 저장 공간 내에 저장하는 단계를 포함한다.

자율주행 시스템이 보다 효율적으로 자율주행 차량의 주행 관련 데이터를 수집 및 기록할 수 있게 됨으로써, 자율주행차가 직면할 수 있는 다양한 사고 및 상황을 더욱 정확하게 분석할 수 있고, 자율주행차 안전성에 대한 신뢰를 제고할 수 있다.

도 1은 한 실시예에 따른 자율주행 시스템의 이벤트 데이터 기록장치를 나타낸 블록도이다.
도 2는 한 실시예에 따른 자율주행 차량의 이벤트를 분석하기 위해 데이터를 수집하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 3은 한 실시예에 따른 자율주행 시스템을 나타낸 블록도이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 기재의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 기재는 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 기재를 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

본 명세서에서 단수로 기재된 표현은 "하나" 또는 "단일" 등의 명시적인 표현을 사용하지 않은 이상, 단수 또는 복수로 해석될 수 있다.

본 명세서에서 "및/또는"은 언급된 구성 요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다.

본 명세서에서, 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어들은 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 개시의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.

본 명세서에서 도면을 참고하여 설명한 흐름도에서, 동작 순서는 변경될 수 있고, 여러 동작들이 병합되거나, 어느 동작이 분할될 수 있고, 특정 동작은 수행되지 않을 수 있다.

도 1은 한 실시예에 따른 자율주행 시스템의 이벤트 데이터 기록장치를 나타낸 블록도이다.

아래 설명에서 '사고' 또는 '이벤트'는 자율주행차량과 차량 외부의 사물 간의 충돌 상황을 가리키지만, 본 기재는 이에 한정되지 않는다.

한 실시예에 따른 자율주행 시스템(Automated driving system, ADS)(100)의 이벤트 데이터 기록장치(event data recorder, EDR)(100)는 차량 제어 데이터 모듈(110), 사물 판단 데이터 모듈(120), 사물 인지 데이터 모듈(130), 및 일반 매개변수 데이터 모듈(140)을 포함할 수 있다.

차량 제어 데이터 모듈(110)에는 한 실시예에 따른 자율주행 시스템에 의해 요청된 차량 제어 데이터, 차량의 운행 상태 데이터 등이 저장될 수 있다. 자율주행 시스템에 의해 요청된 차량 제어 데이터는 기어 값 데이터, 횡방향 제어 데이터, 종방향(진행 방향) 제어 데이터를 포함할 수 있다.

자율주행 시스템에 의해 요청되는 기어 값 데이터는, 한 실시예에 따른 자율주행 시스템이 차량의 주행 시 운전 기어, 주차 기어, 후진 기어, 중립 기어 등의 기어 값을 차량에게 요청함으로써 EDR(100) 내에 저장될 수 있다. 기어 값 데이터 중에서 사고 발생으로부터 최소 N초(예를 들어, 5초) 전의 기어 값이 이벤트 분석에 사용될 수 있고, 최소 초당 M개(예를 들어, 4개)의 기어 값이 EDR(100) 내에 기록될 수 있다. 또는 각 기어의 온오프 상태가 초당 L회 EDR(100) 내에 기록될 수 있다.

한 실시예에 따른 자율주행 시스템에 의해 요청되는 횡방향 제어 데이터는, 자율주행 시스템이 차량의 주행 시 차량의 횡방향 움직임을 증가시키거나 감소시킬 목적으로 차량의 횡방향 가속도를 차량에게 요청함으로써 EDR(100) 내에 저장될 수 있다. 자율주행 차량에 운전대가 있을 때, 횡방향 제어 데이터는 운전대의 조향각 정보일 수 있고, 자율주행 차량에 운전대가 없을 때, 횡방향 제어 데이터는 차량의 횡방향 움직임을 촉진시킬 수 있는 데이터일 수 있다. 사고 발생 시 사고 발생으로부터 최소 N초(예를 들어, 5초) 전부터 기록된 횡방향 제어 데이터가 이벤트 분석을 위해 사용될 수 있고, 최소 초당 M개(예를 들어, 5개)의 횡방향 제어 데이터(예를 들어, 횡방향 가속도 정보)가 EDR(100) 내에 기록될 수 있다.

한 실시예에 따른 자율주행 시스템에 의해 요청되는 종방향 제어 데이터는, 자율주행 시스템이 차량의 주행 시 차량의 직진방향 움직임을 증가시키거나 감소시킬 목적으로 차량의 종방향 가속도를 차량에게 요청함으로써 EDR(100) 내에 저장될 수 있다. 종방향 제어 데이터는 차량의 토크(torque) 값 등을 포함할 수 있다. 사고 발생 시 사고 발생으로부터 최소 N초 전부터 기록된 종방향 제어 데이터가 이벤트 분석을 위해 사용될 수 있고, 최소 초당 M개의 종방향 제어 데이터(예를 들어, 종방향 가속도 정보)가 EDR(100) 내에 기록될 수 있다.

한 실시예에 따른 자율주행 시스템에는, 자율주행 차량에 이벤트가 발생했을 때 피해를 최소화할 수 있는 모드가 정의될 수 있다. 자율주행 시스템의 모드 데이터는, 자율주행 시스템이 차량의 주행 시 요청한, 자율주행 상태, 운전자 개입 필요 상태, 수동 상태, 고장 상태 등의 데이터를 포함할 수 있다. 자율주행 시스템 모드 데이터는 사고 발생으로부터 최소 N초 전에 기록된 것이 발생된 사고의 분석을 위해 사용될 수 있고, 최소 초당 M개의 모드 정보가 EDR(100) 내에 기록될 수 있다.

한 실시예에 따른 자율주행 시스템은 주행 시 브레이크의 조작 상태뿐만 아니라, 자율주행 차량의 감속 정도를 데이터로서 수집할 수 있다. 사고 발생으로부터 최소 N초 전부터 기록된 차량의 감속 데이터가 이벤트 분석을 위해 사용될 수 있고, 차량의 감속 데이터는 최소 초당 M개가 기록될 수 있다. 차량의 감속 데이터는, 자율주행 시스템에 의해 요청되는 종방향 제어 데이터, 참조 차량 속력 데이터(ADS Determined - Reference Vehicle Speed(5.2.8)), 차량의 가속 데이터, 및 차량 지시 속력 데이터(Vehicle Indicated - Speed(5.2.30) data elements)와 상관관계가 있다.

한 실시예에 따른 자율주행 시스템은 주행 시 자율주행 차량의 가속의 정도를 데이터로서 수집할 수 있다. 차량의 가속 데이터는 다음 데이터(예를 들어, 차량의 속력)에 영향을 줄 수 있다. 사고 발생으로부터 최소 N초 전부터 기록된 차량의 가속 데이터가 이벤트 분석을 위해 사용될 수 있고, 차량의 가속 데이터는 최소 초당 M개가 기록될 수 있다. 차량의 가속 데이터는, 자율주행 시스템에 의해 요청되는 종방향 제어 데이터, 참조 차량 속력 데이터(ADS Determined - Reference Vehicle Speed(5.2.8)), 차량의 감속 데이터, 및 차량 지시 속력 데이터(Vehicle Indicated - Speed(5.2.30)) 와 상관관계가 있다.

한 실시예에 따른 자율주행 시스템은 주행 시 자율주행 차량의 횡방향 움직임의 변화를 식별할 필요가 있을 수 있다. 사고 발생으로부터 최소 N초 전부터 기록된 차량의 조향 상태 데이터가 이벤트 분석을 위해 사용될 수 있고, 최소 초당 M개의 조향 상태 데이터가 기록될 수 있다. 차량의 조향 상태 데이터는 자율주행 시스템에 의해 요청되는 횡방향 제어 데이터와 상관관계가 있다.

한 실시예에 따른 자율주행 시스템은 주행 시 자율주행 차량의 기어 상태를 식별할 필요가 있을 수 있다. 사고 발생으로부터 최소 N초 전부터 기록된 차량의 기어 상태 데이터가 이벤트 분석을 위해 사용될 수 있고, 최소 초당 M개의 기어 상태 데이터가 기록될 수 있다. 차량의 기어 상태 데이터는 자율주행 시스템에 의해 요청되는 기어 값 데이터와 상관관계가 있다.

한 실시예에 따른 EDR(100)의 사물 판단 데이터 모듈(120)에는 사물 유형 데이터, 사물 식별 번호 데이터, 사물 상대 위치 데이터, 및 교통 제어 시설 상태 데이터가 저장될 수 있다.

한 실시예에 따른 자율주행 시스템은 사물을 분류하기 위한 데이터 체계에 따라 사물의 유형을 분류하고, 사물의 분류 결과를 사물 유형 데이터로서 기록할 수 있다. 사물 유형 데이터는 차량의 주행 시 차량 주변의 자전거, 보행자, 미분류 사물, 정적/동적 사물, 교통 신호 처리기 등의 데이터를 포함할 수 있다. 사고 발생 최소 N초 전부터 기록된 사물 유형 데이터가 이벤트 분석을 위해 사용될 수 있고, 사물 유형 데이터는 최소 초당 M번 분류될 수 있다.

한 실시예에 따른 자율주행 시스템은 차량의 주행 시 분류된 사물을 식별하고 동일한 사물에 관한 데이터를 추적하기 위해 식별 번호를 사용할 수 있다. 사고 발생 최소 N초 전부터 기록 사물 식별 번호 데이터가 이벤트 분석을 위해 사용될 수 있고, 사물 식별 번호 데이터는 최소 초당 M번 분류된 사물에 대응될 수 있다.

한 실시예에 따른 자율주행 시스템은 차량의 주행 시 자율주행 차량을 기준으로 한 사물의 상대 좌표 (x, y, z)를 측정할 수 있고, 사물의 상대 좌표를 사물 상대 위치 데이터로서 기록할 수 있다. 사고 발생으로부터 최소 N초 전부터 기록된 사물 상대 위치 데이터가 이벤트 분석을 위해 사용될 수 있고, 사물 상대 위치 데이터는 최소 초당 M번 기록될 수 있다.

한 실시예에 따른 자율주행 시스템은 차량의 주행 시 자동/수동 주변 교통 제어 시설의 상태(정지, 양보, 신호등, 방향 전환, 보행자 신호 등)를 인식하고, 인식 결과를 교통 제어 시설 상태 데이터로서 기록할 수 있다. 한 실시예에 따른 자율주행 시스템은 두 개 이상의 교통 제어 시설 상태도 한번에 인식할 수 있다. 사고 발생으로부터 최소 5초 전부터 기록된 교통 제어 시설 상태 데이터가 이벤트 분석을 위해 사용될 수 있고, 교통 제어 시설 상태 데이터는 최소 초당 M번 기록될 수 있다.

한 실시예에 따른 EDR(100)의 사물 인지 데이터 모듈(130)에는 사물 표현 데이터가 저장될 수 있다. 자율주행 시스템은 차량의 주행 시 차량 관점에서 관찰된, 인간이 식별할 수 있는 이미지(주변 사물, 교통 제어 장치 등)를 카메라, 라이다, 레이더 등 수단을 통해 사물 표현 데이터로서 기록할 수 있다. 사물 표현 데이터는 360도 뷰에서 촬영된 데이터일 수 있다. 자율주행 시스템이 장착된 차량의 관점에서 기록된 사물 표현 데이터는 다른 데이터 모듈의 정보 분석에 도움을 줄 수 있다. 사물 표현 데이터는 실제 충돌 사건에 대한 보다 완전하고 객관적인 사실을 제공할 수 있고, 사건 발생까지의 상황에 대한 추가적인 단서를 제공할 수 있다. 사고 발생으로부터 최소 5초 전부터 기록된 사물 표현 데이터가 이벤트 분석에 사용될 수 있고, 사물 표현 데이터는 최소 초당 M번 기록될 수 있다.

한 실시예에 따른 EDR(100)의 일반 매개변수 데이터 모듈(140)에는 시간 데이터, 차량 위치 데이터, 및 차량 식별 번호 데이터가 저장될 수 있다.

한 실시예에 따른 자율주행 시스템은 차량의 주행 시 단일 데이터가 측정된 시간을 시간 데이터로서 저장할 수 있다. 시간 데이터는 시/분/초 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 사고 발생으로부터 최소 N초 전부터 기록된 시간 데이터가 이벤트 분석을 위해 사용될 수 있고, 시간 데이터는 매초 기록될 수 있다.

한 실시예에 따른 자율주행 시스템은 차량의 주행 시 단일 데이터가 측정된 위치에 관한 데이터를 위치 데이터로서 저장할 수 있다. 위치 데이터는 위도, 경도, 방위 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 사고 발생으로부터 최소 N초 전부터 기록된 위치 데이터가 이벤트 분석을 위해 사용될 수 있고, 위치 데이터는 최소 초당 M번 기록될 수 있다.

한 실시예에 따른 자율주행 시스템은 차량의 주행 시 자율주행 차량의 차량 식별 번호(Vehicle Identification Number, VIN)를 식별번호 데이터로서 기록할 수 있다. 사고 발생으로부터 최소 N초 전부터 기록된 식별번호 데이터가 이벤트 분석을 위해 사용될 수 있고, 식별번호 데이터는 최소 초당 M번 기록될 수 있다.

도 2는 한 실시예에 따른 자율주행 차량의 이벤트를 분석하기 위해 데이터를 수집하는 방법을 나타낸 흐름도이다.

한 실시예에 따른 자율주행 시스템의 EDR(100)은 먼저 저장 공간이 충분한지 여부를 판단하고 발생한 이벤트에 관한 이벤트 데이터를 저장할 수 있다(S110). EDR(100)은 저장 공간이 충분할 때 이벤트 데이터를 저장 공간 내에 저장하지만(S120), 저장 공간이 충분하지 않다면 EDR(100)은 이벤트 데이터를 저장 공간 내에 덮어쓸지 여부를 결정할 수 있다.

한 실시예에 따른 자율주행 시스템의 EDR(100)은 현재 발생한 이벤트의 저장 우선 순위와 저장 공간 내에 데이터가 이미 저장되어 있는 기존 이벤트의 저장 우선 순위를 비교하여 현재 이벤트의 이벤트 데이터를 덮어쓸지 여부를 결정할 수 있다(S130). 예를 들어, EDR(100)은 비가역 안전장치(예를 들어, 에어백)를 작동시킨 이벤트의 저장 우선 순위가 상대적으로 높은 것으로 결정할 수 있다. 이 밖에, 미리 결정된 시간 구간 동안(예를 들어, 150ms) 8km/h를 넘는 급격한 속도 변화가 발생한 이벤트, 자율주행 기능의 오류 때문에 불가피한 수동 운전이 요구되는 이벤트, 터널 통과 등 급격한 조도 변경 때문에 이미지 처리 장치에 일시적으로 장애가 발생하는 이벤트 등의 저장 우선 순위도 상대적으로 높은 것으로 결정될 수 있다.

한 실시예에 따른 자율주행 시스템의 EDR(100)은, 현재 이벤트가 안전장치를 작동시키지 않은 이벤트일 때, 현재 이벤트의 이벤트 데이터를 기존 이벤트의 이벤트 데이터에 덮어쓰거나 또는 덮어쓰지 않을 수 있다(S140). 예를 들어, 기존 이벤트가 안전 장치를 작동시킨 이벤트라면, EDR(100)은 현재 이벤트의 이벤트 데이터를 기존 이벤트의 이벤트 데이터에 덮어쓰지 않을 수 있다.

이후, 한 실시예에 따른 자율주행 시스템의 EDR(100)은, 현재 이벤트가 안전장치를 작동시킨 이벤트라면, 현재 이벤트보다 낮은 저장 우선 순위를 갖는 이벤트의 이벤트 데이터가 저장 공간 내에 존재하는지 여부를 판단하고(S150), 현재 이벤트보다 낮은 저장 우선 순위를 갖는 기존 이벤트가 존재할 때, 해당 기존 이벤트의 이벤트 데이터에 현재 이벤트의 이벤트 데이터를 덮어쓸 수 있다(S160). EDR(100)은 현재 이벤트보다 낮은 저장 우선 순위를 갖는 기존 이벤트가 존재하지 않을 때, 현재 이벤트의 이벤트 데이터를 저장 공간 내에 기록하지 못할 수 있다(S170).

한 실시예에 따르면, 사고 및/또는 이벤트의 이벤트 데이터는, 자율주행 차량의 내부 온보드 자율주행 시스템 또는 자율주행 차량의 외부 클라우드에 저장되거나, 또는 자율주행 차량의 내부 및 외부에 모두 저장될 수 있다. 데이터 보유(저장) 기간은 자율주행 차량의 제조사 또는 자율주행 시스템의 운용사 또는 법규에 의해 결정될 수 있다.

한 실시예에 따르면, 자율주행 시스템이 복수의 전자 제어 유닛(Electronic Control Units, ECU)를 통해 이벤트 데이터를 기록할 때, 서로 다른 ECU에 의해 기록되는 이벤트 데이터는 시간 도메인 기준으로 모두 동기화될 수 있고, 이로써 복수의 ECU를 통해 기록된 데이터가 서로 연관될 수 있다. 또한, 동일한 이벤트가 일어났을 때, EDR에 저장된 이벤트 데이터 및 자율주행 차량의 데이터 로그 등에 기록된 데이터 간의 상관 관계가 결정될 수 있다.

도 3은 한 실시예에 따른 자율주행 시스템을 나타낸 블록도이다.

한 실시예에 따른 자율주행 시스템은, 컴퓨터 시스템, 예를 들어 컴퓨터 판독 가능 매체로 구현될 수 있다. 도 3을 참조하면, 컴퓨터 시스템(300)은, 버스(370)를 통해 통신하는 프로세서(310), 메모리(330), 입력 인터페이스 장치(350), 출력 인터페이스 장치(360), 및 저장 장치(340) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 컴퓨터 시스템(300)은 또한 네트워크에 결합된 통신 장치(320)를 포함할 수 있다. 프로세서(310)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU)이거나, 또는 메모리(330) 또는 저장 장치(340)에 저장된 명령 및/또는 프로그램을 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 메모리(330) 및 저장 장치(340)는 다양한 형태의 휘발성 또는 비휘발성 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리는 ROM(read only memory) 및 RAM(random access memory)를 포함할 수 있다. 본 기재의 실시예에서 메모리는 프로세서의 내부 또는 외부에 위치할 수 있고, 메모리는 이미 알려진 다양한 수단을 통해 프로세서와 연결될 수 있다. 메모리는 다양한 형태의 휘발성 또는 비휘발성 저장 매체이며, 예를 들어, 메모리는 읽기 전용 메모리(read-only memory, ROM) 또는 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM)를 포함할 수 있다.

따라서, 실시예는 컴퓨터에 구현된 방법으로서 구현되거나, 컴퓨터 실행 가능 명령이 저장된 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체로서 구현될 수 있다. 한 실시예에서, 프로세서에 의해 실행될 때, 컴퓨터 판독 가능 명령은 본 기재의 적어도 하나의 양상에 따른 방법을 수행할 수 있다.

통신 장치(320)는 유선 신호 또는 무선 신호를 송신 또는 수신할 수 있다.

한편, 실시예는 지금까지 설명한 장치 및/또는 방법을 통해서만 구현되는 것은 아니며, 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 상술한 실시예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다. 구체적으로, 실시예에 따른 방법(예를 들어, 방법 등)은 다양한 컴퓨터 수단을 통해 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어, 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은, 실시예를 위해 특별히 설계되어 구성된 것이거나, 컴퓨터 소프트웨어 분야의 통상의 기술자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체는 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 판독 가능 기록 매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광 기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등일 수 있다. 프로그램 명령은 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라, 인터프리터 등을 통해 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다.

이상에서 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 권리범위에 속하는 것이다.

Claims (1)

1. 자율주행 시스템의 데이터 수집 방법으로서,
   자율주행 차량의 주행 시 발생하는 이벤트의 이벤트 데이터를 수집하는 단계,
   상기 이벤트의 저장 우선 순위와 저장 공간 내에 데이터가 이미 저장되어 있는 기존 이벤트의 저장 우선 순위를 비교하는 단계, 그리고
   상기 이벤트의 상기 저장 우선 순위가 상기 기존 이벤트의 상기 저장 우선 순위보다 높을 때, 상기 이벤트 데이터를 상기 저장 공간 내에 저장하는 단계
   를 포함하는 데이터 수집 방법.
   
   

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