KR20220068314A

KR20220068314A - 운전자 성향 기반 적응형 자율주행서비스를 제공하는 방법 및 장치

Info

Publication number: KR20220068314A
Application number: KR1020200154645A
Authority: KR
Inventors: 서석현
Original assignee: 한국공학대학교산학협력단
Priority date: 2020-11-18
Filing date: 2020-11-18
Publication date: 2022-05-26

Abstract

본 개시는 운전자에 대하여 자율 주행 서비스를 제공하는 방법 및 이를 수행하는 전자 장치에 관한 것이다. 일 실시 예에 의하면, 전자 장치가 상기 전자 장치와 연결된 차량의 운전자에 대하여 자율 주행 서비스를 제공하는 방법은 상기 차량 내 적어도 하나의 센서로부터 상기 차량 주변의 환경 정보를 획득하는 단계; 상기 획득된 환경 정보를 자율 주행 모델에 입력함으로써 상기 차량의 운행과 관련된 경로를 결정하는 단계; 상기 결정된 경로에 기초하여 차량 주행 계획을 생성하는 단계; 및 상기 생성된 주행 계획에 따른 주행 제어 정보를 생성하는 단계; 를 포함할 수 있다.

Description

운전자 성향 기반 적응형 자율주행서비스를 제공하는 방법 및 장치 {APPARATUS AND METHOD FOR PROVIDING ADAPTIVE AUTONOMOUS DRIVING SERVICE BASED ON DRIVER TENDENCY}

본 개시는 운전자를 위한 주행 전략을 결정하고, 주행 전략에 기초한 자율주행서비스를 제공하는 장치 및 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는 운전자 성향에 기반한 적응적 자율주행서비스를 제공하는 방법 및 장치에 관한 것이다.

종래 자율주행항법기술(AUTONOMOUS DRIVING NAVIGATION SYSTEM)은 일반적인 주행 상황에서 목적지까지 경로상 부분 자동화 또는 완전 자율주행이 가능한 기술을 의미한다. 종래의 일반적인 자율주행기술은 자율주행 차량의 단기 경로를 생성하는 단계에서 주변 환경 정보를 기반으로 여러 개의 경로 중 최적으로 판단되는 경로를 추정하는 형태로 구성된다.

하지만, 종래 기술의 경우 운전자의 성향에 적합한 자율주행 경로 또는 자율주행서비스를 제공하지 못하여, 운전자에게 불편함을 유발하는 한계가 있다.

또한, 종래 자율주행 기술의 경우 자율주행 경로를 결정함에 있어 운전자의 운전 성향, 주행 이력에 대한 정보가 제대로 반영되지 못하여 운전자에 심리적으로 답답함, 불편함을 유발하는 경향이 커서 주행 이질감을 야기하는 한계가 있었다.

따라서, 운전자의 주행 성향, 습관 내지 주행 이력에 적합한 자율 주행 기술 개발이 요구되고 있다.

한국공개특허 제10-2018-0137322호

일 실시 예에 의하면, 운전자에 대하여 자율 주행 서비스를 제공하는 방법 및 이를 수행하는 전자 장치가 제공될 수 있다.

보다 상세하게는 운전자 주행 이력 데이터에 기초하여 자율 주행 서비스를 제공하는 방법 및 이를 수행하는 전자 장치가 제공될 수 있다.

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 일 실시 예에 의하면, 전자 장치가 전자 장치와 연결된 차량의 운전자에 대하여 자율 주행 서비스를 제공하는 방법은 상기 차량 내 적어도 하나의 센서로부터 상기 차량 주변의 환경 정보를 획득하는 단계; 상기 획득된 환경 정보를 자율 주행 모델에 입력함으로써 상기 차량의 운행과 관련된 경로를 결정하는 단계; 상기 결정된 경로에 기초하여 차량 주행 계획을 생성하는 단계; 및 상기 생성된 주행 계획에 따른 주행 제어 정보를 생성하는 단계; 를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 의하면, 상기 방법은 상기 생성된 주행 제어 정보에 대응되는 주행 안내 정보를 생성하는 단계; 및 상기 생성된 주행 제어 정보를 상기 차량 내 주행 제어 시스템으로 전송함으로써 상기 차량 내 주행 시스템을 제어하는 단계; 를 더 포함할 수 있다.

또 다른 실시 예에 의하면, 차량의 운전자에 대하여 자율 주행 서비스를 제공하는 전자 장치에 있어서, 네트워크 인터페이스; 하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리; 및 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 적어도 하나의 프로세서; 를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 상기 차량 내 적어도 하나의 센서로부터 상기 차량 주변의 환경 정보를 획득하고, 상기 획득된 환경 정보를 자율 주행 모델에 입력함으로써 상기 차량의 운행과 관련된 경로를 결정하고, 상기 결정된 경로에 기초하여 차량 주행 계획을 생성하고, 상기 생성된 주행 계획에 따른 주행 제어 정보를 생성하는, 전자 장치가 제공될 수 있다.

또 다른 실시 예에 의하면, 전자 장치가 상기 전자 장치와 연결된 차량의 운전자에 대하여 자율 주행 서비스를 제공하는 방법에 있어서, 상기 차량 내 적어도 하나의 센서로부터 상기 차량 주변의 환경 정보를 획득하는 단계; 상기 획득된 환경 정보를 자율 주행 모델에 입력함으로써 상기 차량의 운행과 관련된 경로를 결정하는 단계; 상기 결정된 경로에 기초하여 차량 주행 계획을 생성하는 단계; 및 상기 생성된 주행 계획에 따른 주행 제어 정보를 생성하는 단계; 를 포함하는, 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체가 제공될 수 있다.

일 실시 예에 의하면 운전자의 성향에 맞는 주행감을 제공할 수 있다.

일 실시 예에 의하면 주행 이질감을 줄이고 탑승자의 안정감을 향상시키는 자율 주행 서비스를 제공할 수 있다.

도 1은 일 실시 예에 따라 전자 장치가 자율 주행 서비스를 제공하는 과정을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 2는 일 실시 예에 따라 전자 장치가 운전자에 대하여 자율 주행 서비스를 제공하는 방법의 흐름도이다.
도 3은 일 실시 예에 따라 전자 장치가 자율 주행 서비스를 제공하는 과정을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 4는 일 실시 예에 따라 전자 장치가 차량 주행 계획을 생성하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일 실시 예에 따라 전자 장치가 생성한 후보 경로 중 하나의 경로를 결정하는 방법의 흐름도이다.
도 6은 일 실시 예에 따라 전자 장치가 후보 경로를 생성하는 과정을 나타내는 흐름도이다.
도 7은 일 실시 예에 따라 전자 장치가 생성한 후보 경로 중 하나의 경로를 결정하는 방법의 흐름도이다.
도 8은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 9는 또 다른 실시 예에 따른 전자 장치의 블록도이다.

본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 개시에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.

본 개시에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.

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 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.

아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 개시의 실시 예에 대하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 개시는 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 개시를 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

도 1은 일 실시 예에 따라 전자 장치가 자율 주행 서비스를 제공하는 과정을 개략적으로 나타내는 도면이다.

일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)는 운전자의 운전 습관을 학습하고, 학습된 운전습관에 기초하여 단기 경로를 생성하며, 생성된 단기 경로 중 최종 경로를 결정함에 있어 운전자의 성향을 반영함으로써 운전자에게 최적화된 자율주행 서비스를 제공할 수 있다. 본 개시에 따른 전자 장치(1000)는 운전자의 운전 성향에 최적화된 자율 주행 서비스를 제공함으로써 운전자 성향 기반 주행 감 및 주행 안정감을 제공할 수 있다.

일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)는 서버(2000)내지 다른 전자 장치(1002)와 연결될 수 있다. 일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)는 다양한 형태로 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 명세서에서 기술되는 전자 장치(1000)는, 디지털 카메라, 모바일 단말, 스마트 폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(laptop computer), 태블릿 PC, 네비게이션 등이 있을 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)는 차량 내 탑재됨으로써 자율 주행 서비스를 제공하기 위한 컴퓨팅 장치일 수 있다. 또한, 전자 장치가(1000)가 연결되는 다른 전자 장치(10002)는 차량 내 탑재되어 차량 주행을 전자적으로 제어하기 위한 기타 컴퓨팅 장치일 수 있다.

일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)는 차량 내 탑재되거나, 차량 내 다른 전자 장치(1002)와 연결됨으로써 운전자의 성향에 최적화된 자율 주행 서비스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1000)는 차량 주변의 환경 정보(102)를 획득하고, 획득된 환경 정보를 분석함으로써 운전자 성향에 최적화된 주행 제어 정보(152)를 제공할 수 있다. 일 실시 예에 의하면 주행 제어 정보(152)는 차량 내 주행 제어 시스템을 제어하기 위한 가감속 정보, 방향 정보, 엔진 및 브레이크에 관한 구동 정보를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)는 네트워크 인터페이스(120), 프로세서(130) 및 메모리(140)를 포함할 수 있다. 전자 장치(1000)내 프로세서(130)는 메모리(140)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써 자율 주행 서비스를 제공할 수 있다. 일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)는 메모리(140)내 자율 주행 모델(142)을 포함할 수 있다. 전자 장치(1000)는 메모리(140) 내 자율 주행 모델을 학습시키고, 학습된 자율 주행 모델을 이용하여 자율 주행 서비스를 제공할 수 있다.

일 실시 예에 의하면 전자 장치(1000)가 이용하는 자율 주행 모델은 상기 차량이 운행 되는 동안 실시간 또는 상기 차량이 운행 되기 전에 미리 상기 적어도 하나의 센서로부터 획득되는 주행 이력 데이터에 기초하여 학습될 수 있다.

일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)는 서버(2000)와 연동함으로써 자율 주행 서비스를 제공할 수도 있다. 일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)는 환경 정보(102)를 획득하고, 획득된 환경 정보 또는 운전자 성향에 관한 정보를 서버(2000)로 전송함으로써 서버(2000)가 자율 주행 모델을 학습시키도록 할 수도 있다. 전자 장치(1000)는 서버(2000)로부터 자율 주행 모델에 대한 정보를 획득하고, 획득된 자율 주행 모델에 대한 정보에 기초하여 자율 주행 서비스를 제공할 수도 있다.

도 2는 일 실시 예에 따라 전자 장치가 운전자에 대하여 자율 주행 서비스를 제공하는 방법의 흐름도이다.

S210에서, 전자 장치(1000)는 차량 내 적어도 하나의 센서로부터 차량 주변의 환경 정보를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)는 네트워크 인터페이스를 통하여 차량 내 적어도 하나의 센서와 연결됨으로써, 다양한 센서 데이터를 획득할 수 있다.

일 실시 예에 의하면 상기 환경 정보는 상기 차량 내 앞차의 주행 속도, 상기 차량의 주행 속도, 상기 차량 주행 중 식별되는 교통 신호, 상기 차량의 현재 주행 차선, 상기 차량 주변의 차량 과의 거리 정보 중 적어도 하나를 포함할 수도 있다.

S220에서, 전자 장치(1000)는 환경 정보를 자율 주행 모델에 입력함으로써 차량의 운행과 관련된 경로를 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1000)는 차량 내 센서들로부터 획득된 센서 데이터를 조합함으로써 환경 정보를 생성하고, 생성된 환경 정보를 미리 학습된 자율 주행 모델에 입력함으로써 후보 경로들을 생성하며, 생성된 후보 경로 중 하나의 경로를 차량의 운행과 관련된 경로로 결정할 수 있다.

S230에서, 전자 장치(1000)는 결정된 경로에 기초하여 차량 주행 계획을 생성할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1000)는 미리 설정된 출발지 및 목적지에 대한 정보에 기초하여 전역 경로 계획을 결정하고, 전역 경로 계획 내 경로상에서 차량이 운행 하는 동안 구간 별 지역 경로 계획을 생성할 수 있다. 전자 장치(1000)는 전역 경로 계획 및 지역 경로 계획에 기초하여 차량 주행 계획을 생성할 수 있다.

일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)는 출발지 및 목표지에 기초하여 정의될 수 있는 경로에 관한 전역 경로 계획을 생성하고, 상기 전역 경로 내 소정의 단위 지역 별 경로에 관한 지역 경로 계획을 생성하며, 상기 생성된 전역 경로 및 지역 경로 계획에 기초하여 상기 차량 주행 계획을 생성할 수도 있다. 일 실시 예에 의하면 전역 경로 계획은 구간 별로 설정된 복수의 지역 경로 계획의 조합 경로에 대응될 수 있다.

S240에서, 전자 장치(1000)는 생성된 주행 계획에 따른 주행 제어 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1000)는 전역 경로 계획에 기초하여 출발지에서 목적지까지의 전체 경로를 식별하고, 식별된 전체 경로 내 구간 별 지역 경로에 대하여, 주행 속도, 주행 차선 등에 대한 정보들에 기초하여 주행 제어 정보를 생성할 수 있다.

일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)는 상기 차량의 가속도 내지 감속도에 관한 가감속 제어 정보를 생성하고, 상기 차량에 대한 방향 제어 정보를 생성하며, 상기 차량 내 엔진 및 브레이크에 관한 구동 제어 정보를 생성하고, 상술한 가감속 제어 정보, 방향 제어 정보 및 구동 제어 정보를 합성함으로써 주행 제어 정보를 생성할 수도 있다.

또한, 도 2에는 도시되지 않았지만, 전자 장치(1000)는 주행 제어 정보를 상기 차량 내 주행 시스템으로 전송한 이후 상기 차량으로부터 환경 정보를 재 획득하고, 재 획득된 환경 정보와 상기 자율 주행 모델로부터 결정된 경로를 비교하며, 상기 비교 결과에 기초하여 상기 재 획득된 환경 정보 및 상기 경로의 차이가 감소하도록 상기 자율 주행 모델을 재 학습시킬 수도 있다.

도 3은 일 실시 예에 따라 전자 장치가 자율 주행 서비스를 제공하는 과정을 개략적으로 나타내는 도면이다.

도 3을 참조하여 일 실시 예에 따라 전자 장치(1000)가 자율 주행 서비스를 제공하는 과정을 설명하기로 한다. 일 실시 예에 의하면 전자 장치(1000)는 차량 내 다양한 종류의 센서들(302)로부터 환경 정보를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)는 미리 설정된 주기에 따라 차량 내 센서들로부터 환경 정보들을 획득할 수 있다. 일 실시 예에 의하면 차량 내 센서들은 IMU(Inertial Measurement Unit), GPS(위성항법센서), 카메라, 라이다, 레이더 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1000)는 차량에 설치된 센서들(302)로부터 관성 정보, 위치 정보, 차량 주변 환경에 대한 이미지 정보, 차량 주변 특정 객체까지의 거리 정보, 차량 주변 특정 객체로부터 반사됨으로써 획득되는 레이더 정보 등을 획득할 수 있다.

전자 장치(1000)는 센서들(302)로부터 획득된 다양한 종류의 센서 정보에 기초하여 환경 정보를 생성할 수 있다. 전자 장치(1000)는 환경 정보를 미리 학습된 자율 주행 모델에 입력할 수 있다. 전자 장치(1000)는 자율 주행 모델을 이용하여 환경 정보를 분석함으로써 환경 정보에 대한 인지(PERCEPTION) 과정을 수행하고, 인지 결과에 기초하여 모션 플래닝(308) 수립 과정을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)가 이용하는 자율 주행 모델은 인지 모델 및 모션 플래닝 모델을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 의하면, S312에서, 전자 장치(1000)는 자율 주행 모델에 포함된 인지(perception)모델을 이용함으로써, 환경 정보들을 로컬라이즈할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1000)는 환경 정보 내 관성 정보, 위치 정보, 카메라를 통하여 획득된 이미지 정보, 라이다로부터 획득되는 거리 정보에 기초하여, 현재 획득되는 환경 정보를 소정의 지역 별로 로컬라이즈 할 수 있다. 보다 상세하게는, 전자 장치(1000)는 상술한 환경 정보에 기초하여 지역 별로 도로 상황, 장애물 상황, 교통 신호, 자차 위치 및 방향에 대한 인지 정보들을 생성할 수 있다.

S314에서, 전자 장치(1000)는 자율 주행 모델을 이용하여 획득된 인지 정보들을 매핑할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1000)는 기 설정된 주행 맵을 획득하고, 획득된 주행 맵 상에 인지 정보들을 시간별, 공간별, 지역별 기준으로 매핑함으로써 로드 맵을 생성할 수 있다.

S316에서, 전자 장치(1000)는 센서들(302)로부터 획득되는 이미지 정보, 라이다 정보, 레이더 정보에 기초하여 차량 주변의 객체를 검출할 수 있다. S318에서, 전자 장치(1000)는 검출된 객체에 대한 정보를 S314에서 생성된 로드 맵에 반영함으로써, 로드 맵에 대한 정보와 검출된 객체를 합성할 수 있다.

S320에서, 전자 장치(1000)는 객체 정보 및 로드 맵 정보를 합성함으로써 개선된 지역 동적 맵(Local Dynamic Map)을 생성할 수 있다. 전자 장치(1000)는 생성된 지역 동적 맵을 V2X OBU 모듈(306)로 전송하고, V2X OBU 모델의 출력 값을 객체 정보 및 로드 맵 합성 과정에 반영할 수 있다. 즉, 전자 장치(1000)는 차량 내 보조적인 장치들(스마트카드, 안테나, 디스플레이 등) 또는 차량간 통신에 대한 정보를 객체 정보 및 로드 맵 합성과정에 반영함으로써 지역 동적 맵을 효과적으로 생성할 수 있다.

S322에서, 전자 장치(1000)는 S314에서 생성된 로드 맵 정보에 기초하여 전역 경로 계획을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)는 기 설정된 출발지 및 목표지 정보에 기초하여 전역 경로 계획을 생성할 수 있다. 또 다른 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)는 환경 정보, 기 설정된 출발지 및 목표지 정보를 획득하고, 획득된 출발지 및 목표지 정보에 따라 결정되는 전역 경로에 환경 정보를 반영함으로써 전역 경로 계획(Global Path Planning)을 생성할 수도 있다.

S324에서, 전자 장치(1000)는 전역 경로 계획 및 개선된 지역 동적 맵을 이용하여 지역 경로 계획(Local Path Planning)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1000)는 S322에서 출발지 및 목표지에 관한 정보에 기초하여 전역 경로 계획이 식별되면, 운전자의 주행 이력 데이터에 기초하여 현재 획득된 환경 정보에 매칭되는 경로를 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1000)는 환경 정보, 전역 경로 계획, 개선된 지역 동적 맵 및 운전자의 주행 이력 데이터에 기초하여 복수의 지역 경로 계획을 생성하고, 생성된 복수의 지역 경로 계획 중 적어도 하나를 조합함으로써 적어도 하나의 후보 경로를 생성할 수 있다. 전자 장치(1000)는 생성된 적어도 하나의 후보 경로 중 하나의 경로를 최종 경로로 선택하고, 선택된 최종 경로에 따른 지역 경로 계획을 제공하게 된다.

S326에서, 전자 장치(1000)는 주행 제어 정보를 전자 장치와 연결된 차량 내 다른 전자 장치로 전송함으로써 주행 제어 시스템을 제어할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1000)는 현재 결정된 지역 경로 계획 및 전역 경로 계획에 기초하여 주행 계획을 생성하고, 생성된 주행 계획에 대응되는 주행 제어 정보를 생성할 수 있다. 전자 장치(1000)는 주행 제어 정보를 전송함으로써 차량 주행 제어 시스템을 제어할 수 있다.

도 3에는 도시되지 않았으나, 전자 장치(1000)는 주행 제어 정보가 생성되면, 주행 제어 정보에 대응되는 주행 안내 정보를 생성하고, 생성된 주행 안내 정보를 차량 내 디스플레이 또는 스피커를 통하여 운전자에게 출력할 수도 있다. 일 실시 예에 의하면 주행 안내 정보는 현재 주행 도로의 제한 속도, 교통 신호에 대한 정보 등을 포함할 수 있다.

S322에서, 전자 장치(1000)는 사용자 입력에 기초하여 미리 출발지 및 목적지 정보를 획득하고, 출발지 및 목적지 정보에 기초하여 전체 도로 경로 계획을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 의하면 전체 도로 경로 계획은 전역 경로 계획에 대응될 수 있다.

일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)는 주행 제어 정보가 결정되면 액츄에이터(310)로 주행 제어 정보를 전송할 수 있다. 전자 장치(1000)는 액츄 에이터(310)로부터 주행 제어 정보에 기초하여 피드백을 획득하고, 획득된 피드 백을 지역 경로 계획에 반영함으로써 더 정확한 주행 제어 정보를 생성할 수 있다. 전자 장치(1000)는 단기 지역 경로 계획이 결정되면 주행 제어 시스템에 해당 제어 정보를 명령어로 전송함으로써 가감속 제어(종방향 제어), 방향 제어(횡방향 제어) 등의 엔진과 브레이크 제어 동작을 수행할 수 있다.

도 4는 일 실시 예에 따라 전자 장치가 차량 주행 계획을 생성하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.

도 4를 참조하면, 전자 장치(1000)는 자율 주행 모델을 이용하여 운전자 드라이빙(414) 중에 자율 주행(412) 서비스를 제공할 수 있다. 예를 들어, S416에서, 전자 장치(1000)는 미리 학습된 자율 주행 모델에 현재 모니터링되는 환경 정보를 입력함으로써 현재 차량 주변의 환경 분석 결과에 대한 다양한 인지 정보를 획득한다. S418에서, 전자 장치(1000)는 인지 정보를 자율 주행 모델에 입력함으로써 적어도 하나의 후보 경로(path candidate)를 생성할 수 있다.

그림 402를 참조하면, 차량 내 탑재된 전자 장치(1000)가 자율 주행 모델을 이용하여 생성한 복수의 후보 경로가 도시된다. 예를 들어, 전자 장치(1000)는 환경 정보, 전역 경로 계획 및 운전자의 주행 이력 데이터에 기초하여 복수의 후보 경로를 생성할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1000)는 미리 학습된 자율 주행 모델에 현재 모니터링되고 있는 환경 정보를 입력함으로써 복수의 후보 경로들을 생성할 수도 있다. 또 다른 실시 예에 의하면, 환경 정보, 전역 경로 계획 및 운전자의 주행 이력 데이터에 기초하여 미리 학습된 자율 주행 모델은, 현재 모니터링되는 환경 정보가 입력되면 복수의 후보 경로들을 생성할 수도 있다.

보다 상세하게는, 전자 장치(1000)는 상기 환경 정보, 상기 전역 경로 계획 및 상기 주행 이력 데이터에 기초하여 복수의 지역 경로 정보를 생성하고, 생성된 복수의 지역 경로(예컨대 차선 변경, 내측 차선 주행, 외측 차선 주행 등의 경로) 중 적어도 하나를 조합함으로써 후보 경로들을 생성할 수 있다.

S420에서, 전자 장치(1000)는 현재 차량의 운전자의 사용자 입력을 획득할 수 있다. 예를 들어 전자 장치(1000)는 차량 내 적어도 하나의 센서로부터 현재 운전자가 실제 선택한 경로에 대한 정보들을 사용자 입력으로써 획득할 수 있다. 전자 장치(1000)는 현재 운전자가 선택한 경로와 실제 후보 경로와의 경로 차이를 비교하게 된다. 그림 404를 참조하면 전자 장치(1000)는 제공된 후보 경로와 현재 운전자가 실제 선택한 경로와의 차이를 비교하는 참조도가 도시된다. 또한, 전자 장치(1000)실제 운전자 선택 경로에 기초하여, 복수의 후보 경로 중 운전자에게 최적화된 정도를 비교 분석할 수 있다.

예를 들어, 그림 406을 참조하면, 전자 장치(1000)는 현재 운전자가 선택한 경로상 두 지점의 차량의 위치에 대한 정보를 식별하고, 두 지점의 차량의 위치에 대한 정보에 기초하여, 후보 경로 1(가장 좌측 경로) 및 후보 경로 2(좌측에서 두번째 경로) 중 운전자 성향에 더 적합한 후보 경로를 결정하는 과정이 도시된다. 일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)는 후보 경로 내 특정 두 지점을 주행하는데 걸린 시간, 차선 변경 횟수 등의 정보에 기초하여 후보 경로에 대한 우선 순위를 선정할 수 있다. 일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)는 후보 경로 내 특정 두 지점을 주행하는데 걸린 시간이 짧고 차선 변경 횟수가 적을수록 더 높은 우선 순위를 후보 경로에 부여하고, 높은 우선 순위가 부여된 후보 경로에 대한 정보를 운전자에게 우선하여 제공할 수 있다.

S422에서, 전자 장치(1000)는 전자 장치(1000)는 환경 정보 및 운전자의 주행 이력 데이터에 기초하여 후보 경로 중 최적의 경로를 결정할 수 있다. 그러나 또 다른 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)는 생성된 후보 경로들을 제공하고, 제공된 후보 경로 중 하나를 선택하는 사용자 입력에 기초하여 후보 경로 중 최적의(Optimal) 경로를 선택할 수도 있다. 또한, 일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)는 현재 운전자가 주행한 경로에 대한 정보를 획득하고, 획득된 운전자 선택 경로에 대한 정보와 후보 경로를 비교할 수 있다.

S424에서, 전자 장치(1000)는 운전자 선택 경로 및 자율 주행 모델이 생성한 후보 경로들을 비교함으로써 운전 계획을 생성할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1000)는 S422단계에서 결정된 최적의 경로에 맞춰 차량 주행 계획을 생성하고, 생성된 차량 주행 계획에 대응되는 주행 제어 시스템 제어 정보를 생성할 수 있다. 전자 장치(1000)는 주행 제어 시스템 제어 정보를 주행 제어 시스템으로 전송함으로써, 종방향, 횡방향 제어동작을 수행할 수 있다. 즉, 본 개시에 따른 전자 장치(1000)는 최적 경로 선정 단계에서 종래 기술과 달리 운전자 주행 경험 데이터를 추가적으로 비교 확인함으로써 최적의 경로를 선정할 수 있다.

또한, 본 개시에 따른 전자 장치(1000)는 운전자가 직접 운전하고 있는 상황에서도 스스로 운전 후보 경로들을 생성하고, 생성된 경로 중 하나의 경로를 결정하며, 결정된 경로에 대응되는 주행 계획을 생성한다. 전자 장치(1000)는 스스로 생성한 후보 경로에 대한 정보와 운전자가 직접 선택하여 운전한 실제 주행 경로를 기록 저장한다. 예를 들어, 전자 장치(1000)는 운전자가 직접 선택하여 주행한 경로를 분석함으로써 앞차의 주행 속도, 자차의 주행 속도, 교통 신호, 현재 주행 차선, 주변 차량과의 거리 등과 같은 환경 정보 및 인간 운전자가 실제 선택한 실제 주행 경로를 매칭하여 함께 저장할 수 있다.

전자 장치(1000)는 인간 운전자의 개입 없이 단독으로 자율 주행 서비스를 제공함에 있어, 운전자가 선택했던 실제 경로에 대한 정보를 주변 환경 정보와 비교함으로써 가장 유사한 경로를 결정하며, 결정된 경로에 대응되는 주행 계획을 제공함으로써, 최적화된 자율 주행 서비스를 제공할 수 있다.

도 5는 일 실시 예에 따라 전자 장치가 생성한 후보 경로 중 하나의 경로를 결정하는 방법의 흐름도이다.

S510에서, 전자 장치(1000)는 환경 정보, 기 설정된 출발지 및 목표지에 관한 전역 경로 계획 및 운전자의 주행 이력 데이터에 기초하여 적어도 하나의 후보 경로를 생성할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1000)는 환경 정보, 전역 경로 계획 및 주행 이력 데이터에 기초하여 학습된 자율 주행 모델을 이용하여 현재 모니터링되는 환경 정보에 적합한 적어도 하나의 후보 경로를 생성할 수 있다.

전자 장치(1000)는 환경 정보 및 주행 이력 데이터에 기초하여 후보 경로 중 하나의 경로를 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1000)는 현재 모니터링되고 있는 환경 정보를 미리 저장된 주행 이력 데이터와 비교함으로써, 후보 경로 중 하나의 경로를 선택할 수 있다.

도 6은 일 실시 예에 따라 전자 장치가 후보 경로를 생성하는 과정을 나타내는 흐름도이다.

S610에서, 전자 장치(1000)는 환경 정보, 전역 경로 계획 및 주행 이력 데이터에 기초하여 복수의 지역 경로 정보를 생성할 수 있다. S620에서, 전자 장치(1000)는 생성된 복수의 지역 경로 정보를 조합함으로써 적어도 하나의 후보 경로를 생성할 수 있다.

일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)가 생성한 지역 경로 정보는 차선 변경, 추월, 내측 차선 주행, 외측 차선 주행, 장애물 회피 또는 긴급 제동 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 전자 장치(1000)는 구간 내지 지역 구간에서의 차선 변경, 추월 차선 등에 대한 정보를 조합함으로써 하나의 후보 경로를 생성할 수 있다. 또한, 전자 장치(1000)는 상기 지역 구간에서의 지역 경로 정보를 다르게 설정함으로써 다른 후보 경로를 생성할 수 있다.

도 7은 일 실시 예에 따라 전자 장치가 생성한 후보 경로 중 하나의 경로를 결정하는 방법의 흐름도이다.

S710에서, 전자 장치(1000)는 환경 정보에 기초하여 후보 경로 중 환경 정보에 매칭되는 매칭 경로들을 식별할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1000)는 현재 모니터링되고 있는 환경 정보들을, 현재 생성된 후보 경로에 대한 정보와 비교함으로써 현재 모니터링되는 환경 정보에 매칭되는 후보 경로들을 매칭 경로로 식별할 수 있다. 또 다른 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)는 환경 정보, 기 설정된 출발지 및 목표지에 관한 전역 경로 계획 및 기 설정된 상기 운전자의 주행 이력 데이터에 기초하여, 현재 획득된 상기 환경 정보에 매칭되는 경로를 결정할 수도 있다.

S720에서, 전자 장치(1000)는 식별된 매칭 경로들을 주행 이력 데이터와 비교하고, 비교 결과에 기초하여 매칭 경로 중 하나의 경로를 후보 경로들 중 하나의 후보 경로로 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1000)는 현재 모니터링되는 환경 정보에 기초하여 후보 경로들 중 매칭 경로가 식별되면, 매칭 경로들과 운전자의 주행 이력 데이터를 다시 비교함으로써, 매칭 경로 중 최종 경로를 결정하게 된다.

도 8은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 블록도이다.

도 9는 또 다른 실시 예에 따른 전자 장치의 블록도이다.

도 8에 도시된 바와 같이, 일 실시 예에 따른 전자 장치(1000)는 프로세서(1300), 네트워크 인터페이스(1500) 및 메모리(1700)를 포함할 수 있다. 그러나, 도시된 구성 요소가 모두 필수구성요소인 것은 아니다. 도시된 구성 요소보다 많은 구성 요소에 의해 전자 장치(1000)가 구현될 수도 있고, 그 보다 적은 구성 요소에 의해서도 전자 장치(1000)는 구현될 수도 있다.

예를 들어, 도 9에 도시된 바와 같이, 전자 장치(1000)는 프로세서(1300), 네트워크 인터페이스(1500) 및 메모리(1700)외에, 사용자 입력 인터페이스(1100), 출력부(1200), 센싱부(1400), 네트워크 인터페이스(1500), A/V 입력부(1600) 및 메모리(1700)를 더 포함할 수도 있다.

사용자 입력부(1100)는, 사용자가 전자 장치(1000)를 제어하기 위한 데이터를 입력하는 수단을 의미한다. 예를 들어, 사용자 입력부(1100)에는 키 패드(key pad), 돔 스위치 (dome switch), 터치 패드(접촉식 정전 용량 방식, 압력식 저항막 방식, 적외선 감지 방식, 표면 초음파 전도 방식, 적분식 장력 측정 방식, 피에조 효과 방식 등), 조그 휠, 조그 스위치 등이 있을 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.

사용자 입력부(1100)는, 전자 장치(1000)가 제공한 후보 경로 중 하나의 경로들을 선택하거나, 전자 장치가 제공한 자율 주해 서비스 기능들 중 하나의 기능을 선택하는 운전자의 입력을 획득할 수 있다.

출력부(1200)는, 오디오 신호 또는 비디오 신호 또는 진동 신호를 출력할 수 있으며, 출력부(1200)는 디스플레이부(1210), 음향 출력부(1220), 및 진동 모터(1230)를 포함할 수 있다.

디스플레이부(1210)는 전자 장치(1000)에서 처리되는 정보를 표시 출력하기 위한 화면을 포함한다. 또한, 화면은 영상을 디스플레이 할 수 있다. 예를 들면, 디스플레이부(1210)는 전자 장치(1000)가 제공한 주행 제어 정보 및 상기 주행 제어 정보에 관한 안내 정보들을 표시할 수 있다.

또한, 음향 출력부(1220)는 통신부(1500)로부터 수신되거나 메모리(1700)에 저장된 오디오 데이터를 출력한다. 또한, 음향 출력부(1220)는 뉴스 기사로부터 변환된 오디오 신호를 출력할 수 있다. 또한, 음향 출력부(1220)는 전자 장치(1000)에서 수행되는 기능(예를 들어, 호신호 수신음, 메시지 수신음, 알림음)과 관련된 음향 신호를 출력한다.

프로세서(1300)는 통상적으로 전자 장치(1000)의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 프로세서(1300)는, 메모리(1700)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 사용자 입력부(1100), 출력부(1200), 센싱부(1400), 네트워크 인터페이스(1500), A/V 입력부(1600) 등을 전반적으로 제어할 수 있다. 또한, 프로세서(1300)는 메모리(1700)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 도 1 내지 도 7에 기재된 전자 장치(1000)의 기능을 수행할 수 있다.

일 실시 예에 의하면, 프로세서(1300)는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 상기 차량 내 적어도 하나의 센서로부터 상기 차량 주변의 환경 정보를 획득하고, 상기 획득된 환경 정보를 자율 주행 모델에 입력함으로써 상기 차량의 운행과 관련된 경로를 결정하고, 상기 결정된 경로에 기초하여 차량 주행 계획을 생성하고, 상기 생성된 주행 계획에 따른 주행 제어 정보를 생성할 수 있다.

또한, 일 실시 예에 의하면, 프로세서(1300)는 상기 생성된 주행 제어 정보에 대응되는 주행 안내 정보를 생성하고, 상기 생성된 주행 제어 정보를 상기 차량 내 주행 제어 시스템으로 전송함으로써 상기 차량 내 주행 시스템을 제어할 수 있다.

센싱부(1400)는, 전자 장치(1000)의 상태 또는 전자 장치(1000) 주변의 상태를 감지하고, 감지된 정보를 프로세서(1300)로 전달할 수 있다. 일 실시 예에 의하면 센싱부(1400)는 전자 장치(1000)가 탑재되는 차량 내 장착될 수도 있다. 센싱부(1400)는 전자 장치(1000)가 탑재된 차량 주변의 환경 정보를 획득한다.

센싱부(1400)는, 지자기 센서(Magnetic sensor)(1410), 가속도 센서(Acceleration sensor)(1420), 온/습도 센서(1430), 적외선 센서(1440), 자이로스코프 센서(1450), 위치 센서(예컨대, GPS)(1460), 기압 센서(1470), 근접 센서(1480), 관성센서(IMU) 및 RGB 센서(illuminance sensor)(1490) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 각 센서들의 기능은 그 명칭으로부터 당업자가 직관적으로 추론할 수 있으므로, 구체적인 설명은 생략하기로 한다.

네트워크 인터페이스(1500)는 전자 장치(1000)가 다른 장치(미도시) 및 서버(2000)와 통신을 하게 하는 하나 이상의 구성요소를 포함할 수 있다. 다른 장치(미도시)는 전자 장치(1000)와 같은 컴퓨팅 장치이거나, 센싱 장치로써 차량에 탑재될 수 있는 장치일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 예를 들어, 네트워크 인터페이스(1500)는, 근거리 통신부(1510), 이동 통신부(1520), 방송 수신부(1530)를 포함할 수 있다.

근거리 통신부(short-range wireless communication unit)(1510)는, 블루투스 통신부, BLE(Bluetooth Low Energy) 통신부, 근거리 무선 통신부(Near Field Communication unit), WLAN(와이파이) 통신부, 지그비(Zigbee) 통신부, 적외선(IrDA, infrared Data Association) 통신부, WFD(Wi-Fi Direct) 통신부, UWB(ultra wideband) 통신부 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

이동 통신부(1520)는, 이동 통신망 상에서 기지국, 외부의 단말, 서버 중 적어도 하나와 무선 신호를 송수신한다. 여기에서, 무선 신호는, 음성 호 신호, 화상 통화 호 신호 또는 문자/멀티미디어 메시지 송수신에 따른 다양한 형태의 데이터를 포함할 수 있다. 방송 수신부(1530)는, 방송 채널을 통하여 외부로부터 방송 신호 및/또는 방송 관련된 정보를 수신한다. 방송 채널은 위성 채널, 지상파 채널을 포함할 수 있다. 구현 예에 따라서 전자 장치(1000)가 방송 수신부(1530)를 포함하지 않을 수도 있다.

또한, 네트워크 인터페이스(1500)는, 카메라 장치를 포함하는 차량으로부터 차량 주변의 환경에 대한 이미지 또는 객체 이미지를 획득할 수도 있다. 일 실시 예에 따르면, 네트워크 인터페이스(1500)는 전자 장치가 식별한 측정 대상 객체에 대한 정보, 경로에 대한 정보, 자율 주행 기능에 대한 정보를 서버 또는 외부 디바이스로 전송할 수도 있다.

A/V(Audio/Video) 입력부(1600)는 오디오 신호 또는 비디오 신호 입력을 위한 것으로, 이에는 카메라(1610)와 마이크로폰(1620) 등이 포함될 수 있다. 카메라(1610)는 화상 통화모드 또는 촬영 모드에서 이미지 센서를 통해 정지영상 또는 동영상 등의 화상 프레임을 얻을 수 있다. 이미지 센서를 통해 캡쳐된 이미지는 프로세서(1300) 또는 별도의 이미지 처리부(미도시)를 통해 처리될 수 있다.

마이크로폰(1620)은, 외부의 음향 신호를 입력 받아 전기적인 음성 데이터로 처리한다. 예를 들어, 마이크로폰(1620)은 외부 디바이스 또는 운전자로부터 음향 신호를 수신할 수 있다. 마이크로폰(1620)은 특정 차량 내 자율 주행 기능을 지시하는 운전자의 음성 입력을 수신할 수 있다. 마이크로폰(1620)은 외부의 음향 신호를 입력 받는 과정에서 발생 되는 잡음(noise)을 제거하기 위한 다양한 잡음 제거 알고리즘을 이용할 수 있다.

메모리(1700)는, 프로세서(1300)의 처리 및 제어를 위한 프로그램을 저장할 수 있고, 전자 장치(1000)로 입력되거나 전자 장치(1000)로부터 출력되는 데이터를 저장할 수도 있다. 또한, 메모리(1700)는 자율 주행 모델, 자율 주행 모델과 관련된 인지 모델, 경로 선택 모델 등에 대한 정보를 더 저장할 수도 있다.

일 실시 예에 의하면, 메모리(1700)에는 전자 장치(1000)가 이용하는 자율 주행 모델에 대한 정보로써, 인공 지능 알고리즘에 대한 정보가 더 저장될 수 있다. 일 실시 예에 의하면, 인공 지능 모델은 심층 신경망(DNN:Deep Neural Network)를 포함할 수도 있다. 예를 들어, 인공 지능 모델은 CNN (Convolutional Neural Network), DNN (Deep Neural Network), RNN (Recurrent Neural Network), RBM (Restricted Boltzmann Machine), DBN (Deep Belief Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network) 또는 심층 Q-네트워크 (Deep Q-Networks) 등이 있으나, 역시 이에 한정되는 것은 아니다.

또한, 메모리(1700)는 전자 장치(1000)가 이용하는 적어도 하나의 신경망 모델의 파라미터에 대한 정보를 더 저장할 수도 있다. 예를 들어, 메모리(1700)는 적어도 하나의 신경망 모델 내 레이어들, 노드들, 상기 레이어들의 연결 강도에 관한 가중치 값들을 저장할 수 있다. 또한, 전자 장치(1000)는 신경망 모델을 학습하기 위해 전자 장치(1000)가 생성한 학습 데이터를 더 저장할 수도 있다.

메모리(1700)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(RAM, Random Access Memory) SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ROM, Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.

메모리(1700)에 저장된 프로그램들은 그 기능에 따라 복수 개의 모듈들로 분류할 수 있는데, 예를 들어, UI 모듈(1710), 터치 스크린 모듈(1720), 알림 모듈(1730) 등으로 분류될 수 있다.

UI 모듈(1710)은, 애플리케이션 별로 전자 장치(1000)와 연동되는 특화된 UI, GUI 등을 제공할 수 있다. 터치 스크린 모듈(1720)은 사용자의 터치 스크린 상의 터치 제스처를 감지하고, 터치 제스처에 관한 정보를 프로세서(1300)로 전달할 수 있다. 일부 실시예에 따른 터치 스크린 모듈(1720)은 터치 코드를 인식하고 분석할 수 있다. 터치 스크린 모듈(1720)은 컨트롤러를 포함하는 별도의 하드웨어로 구성될 수도 있다.

알림 모듈(1730)은 전자 장치(1000)의 이벤트 발생을 알리기 위한 신호를 발생할 수 있다. 전자 장치(1000)에서 발생되는 이벤트의 예로는 호 신호 수신, 메시지 수신, 키 신호 입력, 일정 알림 등이 있다. 알림 모듈(1730)은 디스플레이부(1210)를 통해 비디오 신호 형태로 알림 신호를 출력할 수도 있고, 음향 출력부(1220)를 통해 오디오 신호 형태로 알림 신호를 출력할 수도 있고, 진동 모터(1230)를 통해 진동 신호 형태로 알림 신호를 출력할 수도 있다.

일 실시예에 따른 전자 장치가 차량의 운전자에 대하여 자율 주행 서비스를 제공하는 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 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 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 또한, 전자 장치가 자율 주행 서비스를 제공하는 방법을 수행하도록 하는 프로그램이 저장된 기록 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 장치가 제공될 수 있다.

컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.

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

Claims

전자 장치가 상기 전자 장치와 연결된 차량의 운전자에 대하여 자율 주행 서비스를 제공하는 방법에 있어서,
상기 차량 내 적어도 하나의 센서로부터 상기 차량 주변의 환경 정보를 획득하는 단계;
상기 획득된 환경 정보를 자율 주행 모델에 입력함으로써 상기 차량의 운행과 관련된 경로를 결정하는 단계;
상기 결정된 경로에 기초하여 차량 주행 계획을 생성하는 단계; 및
상기 생성된 주행 계획에 따른 주행 제어 정보를 생성하는 단계; 를 포함하는, 방법.
제1항에 있어서, 상기 방법은
상기 생성된 주행 제어 정보에 대응되는 주행 안내 정보를 생성하는 단계; 및
상기 생성된 주행 제어 정보를 상기 차량 내 주행 제어 시스템으로 전송함으로써 상기 차량 내 주행 시스템을 제어하는 단계; 를 더 포함하는, 방법.
제1항에 있어서, 상기 환경 정보를 획득하는 단계는
미리 설정된 주기에 따라 상기 차량 내 적어도 하나의 센서로부터 환경 정보를 획득하는 단계; 를 포함하는, 방법.
제1항에 있어서, 상기 경로를 결정하는 단계는
상기 환경 정보, 기 설정된 출발지 및 목표지에 관한 전역 경로 계획 및 기 설정된 상기 운전자의 주행 이력 데이터에 기초하여, 현재 획득된 상기 환경 정보에 매칭되는 경로를 결정하는 단계; 를 포함하는, 방법.
제1항에 있어서, 상기 경로를 결정하는 단계는
상기 환경 정보, 기 설정된 출발지 및 목표지에 관한 전역 경로 계획 및 기 설정된 상기 운전자의 주행 이력 데이터에 기초하여 적어도 하나의 후보 경로를 생성하는 단계; 및
상기 환경 정보 및 상기 주행 이력 데이터에 기초하여 상기 후보 경로 중 하나의 경로를 결정하는 단계; 를 포함하는, 방법.
제5항에 있어서, 상기 적어도 하나의 후보 경로를 생성하는 단계는
상기 환경 정보, 상기 전역 경로 계획 및 상기 주행 이력 데이터에 기초하여 복수의 지역 경로 정보를 생성하는 단계; 및
상기 생성된 복수의 지역 경로 정보를 조합함으로써 상기 적어도 하나의 후보 경로를 생성하는 단계; 를 포함하는, 방법.
제6항에 있어서, 상기 지역 경로 정보는 차선 변경, 추월, 내측 차선 주행, 외측 차선 주행, 장애물 회피 또는 긴급 제동 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
제5항에 있어서, 상기 후보 경로 중 하나의 경로를 결정하는 단계는
상기 환경 정보에 기초하여 상기 후보 경로 중 상기 환경 정보에 매칭되는 매칭 경로들을 식별하는 단계; 및
상기 식별된 매칭 경로들을 상기 주행 이력 데이터와 비교하고, 비교 결과에 기초하여 매칭 경로 중 하나의 경로를, 상기 후보 경로 중 하나의 경로로 결정하는 단계; 를 포함하는, 방법.
제1항에 있어서, 상기 차량 주행 계획을 생성하는 단계는
출발지 및 목표지에 기초하여 정의될 수 있는 경로에 관한 전역 경로 계획을 생성하는 단계;
상기 전역 경로 내 소정의 단위 지역 별 경로에 관한 지역 경로 계획을 생성하는 단계; 및
상기 생성된 전역 경로 및 지역 경로 계획에 기초하여 상기 차량 주행 계획을 생성하는 단계; 를 포함하는, 방법.
제1항에 있어서, 상기 주행 제어 정보를 생성하는 단계는
상기 차량의 가속도 내지 감속도에 관한 가감속 제어 정보를 생성하는 단계;
상기 차량에 대한 방향 제어 정보를 생성하는 단계; 및
상기 차량 내 엔진 및 브레이크에 관한 구동 제어 정보를 생성하는 단계; 를 포함하는, 방법.
제1항에 있어서, 상기 환경 정보는
상기 차량 내 앞차의 주행 속도, 상기 차량의 주행 속도, 상기 차량 주행 중 식별되는 교통 신호, 상기 차량의 현재 주행 차선, 상기 차량 주변의 차량 과의 거리 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
제1항에 있어서, 상기 방법은
상기 주행 제어 정보를 상기 차량 내 주행 시스템으로 전송한 이후 상기 차량으로부터 환경 정보를 재 획득하는 단계;
상기 재 획득된 환경 정보와 상기 자율 주행 모델로부터 결정된 경로를 비교하는 단계; 및
상기 비교 결과에 기초하여 상기 재 획득된 환경 정보 및 상기 경로의 차이가 감소하도록 상기 자율 주행 모델을 재 학습시키는 단계; 를 포함하는, 방법.
제1항에 있어서, 상기 자율 주행 모델은
상기 차량이 운행 되는 동안 실시간 또는 상기 차량이 운행 되기 전에 미리 상기 적어도 하나의 센서로부터 획득되는 주행 이력 데이터에 기초하여 학습되는 것을 특징으로 하는, 방법.
차량의 운전자에 대하여 자율 주행 서비스를 제공하는 전자 장치에 있어서,
네트워크 인터페이스;
하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리; 및
상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 적어도 하나의 프로세서; 를 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,
상기 차량 내 적어도 하나의 센서로부터 상기 차량 주변의 환경 정보를 획득하고,
상기 획득된 환경 정보를 자율 주행 모델에 입력함으로써 상기 차량의 운행과 관련된 경로를 결정하고,
상기 결정된 경로에 기초하여 차량 주행 계획을 생성하고,
상기 생성된 주행 계획에 따른 주행 제어 정보를 생성하는, 전자 장치.
전자 장치가 상기 전자 장치와 연결된 차량의 운전자에 대하여 자율 주행 서비스를 제공하는 방법에 있어서,
상기 차량 내 적어도 하나의 센서로부터 상기 차량 주변의 환경 정보를 획득하는 단계;
상기 획득된 환경 정보를 자율 주행 모델에 입력함으로써 상기 차량의 운행과 관련된 경로를 결정하는 단계;
상기 결정된 경로에 기초하여 차량 주행 계획을 생성하는 단계; 및
상기 생성된 주행 계획에 따른 주행 제어 정보를 생성하는 단계; 를 포함하는, 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.