KR20220072125A

KR20220072125A - 돌발상황 발생 시 자율주행 자동차의 운행경로를 생성하는 방법 및 이를 이용한 장치

Info

Publication number: KR20220072125A
Application number: KR1020200159365A
Authority: KR
Inventors: 이영석; 이학진
Original assignee: 주식회사 오비고
Priority date: 2020-11-24
Filing date: 2020-11-24
Publication date: 2022-06-02
Also published as: KR102467014B1

Abstract

본 발명에 따르면, 돌발상황 발생 시 자율주행 자동차의 운행경로를 생성하는 방법에 있어서, (a) 특정 자율주행 자동차와 직접 또는 간접적으로 통신하는 관제 센터의 컴퓨팅 장치가, 특정 자율주행 자동차의 운행경로 상의 특정 지점에 돌발상황이 발생한 경우, 돌발상황에 대한 타 자율주행 자동차의 데이터인 제1 데이터 및 돌발상황에 대한 타 일반 자동차의 데이터인 제2 데이터를 수신하는 단계; (b) 컴퓨팅 장치가, 제1 데이터 및 제2 데이터 각각의 제1 가중치 및 제2 가중치를 설정하되, 제1 가중치 및 제2 가중치는, 제1 데이터와 제2 데이터를 비교한 결과를 참조하여 조정되는 단계; 및, (c) 컴퓨팅 장치가, 제1 데이터에 제1 가중치가 적용된 제1 조정 데이터 및 제2 데이터에 제2 가중치가 적용된 제2 조정 데이터를 참조하여 제1 최적 운행경로를 생성하는 단계;를 포함하는 방법이 제공된다.

Description

돌발상황 발생 시 자율주행 자동차의 운행경로를 생성하는 방법 및 이를 이용한 장치{METHOD FOR GENERATING A DRIVING ROUTE OF AN AUTONOMOUS VEHICLE IN CASE OF AN EMERGENCY AND A SERVER USING THE SAME}

본 발명은 돌발상황 발생 시 자율주행 자동차의 운행경로를 생성하는 방법 및 장치에 관한 것이다.

최근 자율주행 자동차 시장은 크게 발전하고 있다. 이에 따라 자율주행 기술도 크게 발전했지만, 세계적인 대기업인 우버, 테슬라 등이 시행하는 자율주행 실험에서도 자율주행 차량에 의한 사고 사례들이 보고되고 있다.

이는, 자율주행 차량은 이미 가지고 있는 지도 데이터 등을 기준으로 운행경로를 생성하나, 돌발상황이 발생하여 경로 상에 급격한 변화가 발생할 경우, 이를 자율주행 차량의 운행경로에 반영하기 어렵기 때문이며, 자율주행 차량이 돌발상황이 발생하여 경로상에 급격한 변화가 발생한 것을 빠르게 감지할 수 있다면, 운행경로를 수정하여 사전에 사고를 방지할 수 있을 것이다.

따라서, 도로 상에 사고가 발생하는 등의 돌발상황 발생 시, 자율주행 자동차의 운행경로를 합리적으로 조정하는 방법 및 이를 이용한 장치가 필요한 실정이다.

본 발명은 상술한 문제점을 모두 해결하는 것을 그 목적으로 한다.

또한, 본 발명은 특정 자율주행 자동차가 타 자율주행 자동차 및 타 일반 자동차의 데이터를 수신하여 최적 운행경로를 생성하는 것을 다른 목적으로 한다.

또한, 본 발명은 타 자율주행 자동차로부터 수신한 데이터와 타 일반 자동차로부터 수신한 데이터에 각각 가중치를 부여하고 이를 합리적으로 조정하여 최적 운행경로를 생성하는 것을 또 다른 목적으로 한다.

또한, 본 발명은 특정 자율주행 자동차의 환경정보에 따라 최적 운행경로를 생성하는 것을 또 다른 목적으로 한다.

또한, 본 발명은 특정 자율주행 자동차의 최적 운행경로의 신뢰도가 신뢰도 임계값보다 낮을 경우, 특정 자율주행 자동차의 운행경로로서 새로운 최적 운행경로를 생성하는 것을 또 다른 목적으로 한다.

상기한 바와 같은 본 발명의 목적을 달성하고, 후술하는 본 발명의 특징적인 효과를 실현하기 위한 본 발명의 특징적인 구성은 하기와 같다.

본 발명의 일 태양에 따르면, 돌발상황 발생 시 자율주행 자동차의 운행경로를 생성하는 방법에 있어서, (a) 특정 자율주행 자동차와 직접 또는 간접적으로 통신하는 관제 센터의 컴퓨팅 장치가, 상기 특정 자율주행 자동차의 상기 운행경로 상의 특정 지점에 상기 돌발상황이 발생한 경우, 상기 돌발상황에 대한 타 자율주행 자동차의 데이터인 제1 데이터 및 상기 돌발상황에 대한 타 일반 자동차의 데이터인 제2 데이터를 수신하는 단계; (b) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 제1 데이터 및 상기 제2 데이터 각각의 제1 가중치 및 제2 가중치를 설정하되, 상기 제1 가중치 및 상기 제2 가중치는, 상기 제1 데이터와 상기 제2 데이터를 비교한 결과를 참조하여 조정되는 단계; 및 (c) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 제1 데이터에 상기 제1 가중치가 적용된 제1 조정 데이터 및 상기 제2 데이터에 상기 제2 가중치가 적용된 상기 제2 조정 데이터를 참조하여 제1 최적 운행경로를 생성하는 단계;를 포함하는 방법이 제공된다.

일례로서, 상기 타 자율주행 자동차는 제1 자율주행 자동차 내지 제n 자율주행 자동차 중 어느 하나에 해당된다고 할 때, 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각에 상기 제1 최적 운행경로를 송신했을 때, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각이 상기 돌발상황이 발생한 상기 특정 지점에 이르기 전의 소정 임계 거리 이내에서 상기 제1 최적 운행경로를 따라 주행하기까지 걸리는 시간을 참조하여 제1 신뢰도 내지 제n 신뢰도를 계산하며, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각을 각각 일정 신뢰도 범위에 대응되는 제1 그룹 내지 제m 그룹으로 분류하고, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차가 상기 제1 그룹 내지 상기 제m 그룹 각각에 포함되는 비율을 참조하여, 상기 제1 최적 운행경로의 제1 복합 신뢰도를 계산하고, 상기 제1 복합 신뢰도가 신뢰도 임계값보다 높을 경우, 상기 특정 자율주행 자동차의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 유지하며, 상기 제1 복합 신뢰도가 상기 신뢰도 임계값보다 낮을 경우, 상기 특정 자율주행 자동차의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 폐기하고 제2 최적 운행경로를 생성하는 방법이 제공된다.

일례로서, 상기 타 자율주행 자동차는 제1 자율주행 자동차 내지 제n 자율주행 자동차 중 어느 하나에 해당된다고 할 때, 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각에 상기 제1 최적 운행경로를 송신했을 때, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각이 상기 돌발상황이 발생한 상기 특정 지점에 이르기 전의 소정 임계 거리 이내에서 상기 제1 최적 운행경로를 따라 주행하기까지 걸리는 시간을 참조하여 제1 신뢰도 내지 제n 신뢰도를 계산하며, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차가 속해 있는 환경정보 각각은 각각 제1 환경정보 내지 제k 환경정보 중 하나에 대응된다고 할 때, 상기 컴퓨팅 장치는, 상기 제1 신뢰도 내지 상기 제n 신뢰도를 참조하여, 상기 제1 환경정보 내지 상기 제k 환경정보 각각에 대응되는 제1_1 환경조건 신뢰도 내지 1_k 환경조건 신뢰도를 계산하고, 상기 특정 자율주행 자동차가, 상기 제1_1 환경조건 신뢰도 내지 상기 1_k 환경조건 신뢰도 중 환경조건 신뢰도 임계값보다 높은 특정 환경조건 신뢰도에 대응되는 경우, 상기 특정 자율주행 자동차의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 유지하며, 상기 특정 자율주행 자동차가, 상기 제1_1 환경조건 신뢰도 내지 상기 1_k 환경조건 신뢰도 중 상기 환경조건 신뢰도 임계값보다 낮은 상기 특정 환경조건 신뢰도에 대응되는 경우, 상기 특정 자율주행 자동차의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 폐기하고 제3 최적 운행경로를 생성하는 방법이 제공된다.

일례로서, 상기 타 자율주행 자동차는 제1 자율주행 자동차 내지 제n 자율주행 자동차 중 어느 하나에 해당된다고 할 때, 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각에 상기 제1 최적 운행경로를 송신했을 때, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각의 제1 운행경로 내지 제n 운행경로별로 상기 제1 최적 운행경로와의 제1 유사도 내지 제n 유사도를 참조하여 상기 제1 최적 운행경로의 제2 복합 신뢰도를 계산하고, 상기 제2 복합 신뢰도가 신뢰도 임계값보다 높을 경우, 상기 특정 자율주행 자동차의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 유지하며, 상기 제2 복합 신뢰도가 소정 임계값보다 낮을 경우, 상기 특정 자율주행 자동차의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 폐기하고 제4 최적 운행경로를 생성하는 방법이 제공된다.

일례로서, 상기 타 자율주행 자동차는 제1 자율주행 자동차 내지 제n 자율주행 자동차 중 어느 하나에 해당된다고 할 때, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차가 속해 있는 환경정보 각각은 각각 제1 환경정보 내지 제k 환경정보 중 하나에 대응된다고 할 때, 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각에 상기 제1 최적 운행경로를 송신했을 때, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각의 제1 운행경로 내지 제n 운행경로별로 상기 제1 최적 운행경로와의 제1 유사도 내지 제n 유사도를 계산하고, 상기 제1 유사도 내지 상기 제n 유사도를 참조하여, 상기 제1 환경정보 내지 상기 제k 환경정보 각각에 대응되는 제2_1 환경정보 신뢰도 내지 2_k 환경정보 신뢰도를 계산하며, 상기 특정 자율주행 자동차가, 상기 제2_1 환경정보 신뢰도 내지 상기 2_k 환경정보 신뢰도 중 환경정보 신뢰도 임계값보다 높은 특정 환경정보 신뢰도에 대응되는 경우, 상기 특정 자율주행 자동차의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 유지하고, 상기 특정 자율주행 자동차가, 상기 제2_1 환경정보 신뢰도 내지 상기 2_k 환경정보 신뢰도 중 상기 신뢰도 임계값보다 낮은 상기 특정 환경정보 신뢰도에 대응되는 경우, 상기 특정 자율주행 자동차의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 폐기하고 상기 제5 최적 운행경로를 생성하는 방법이 제공된다.

일례로서, 상기 관제 센터의 데이터베이스 상에 상기 제1 데이터의 제1 순위체계와 상기 제2 데이터의 제2 순위체계의 매칭 관계 정보가 관리되고 있는 상태에서, 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 자율주행 자동차로부터 획득한 상기 제1 데이터의 상기 제1 순위체계에 따른 제1 점수와 상기 일반 자율주행 자동차로부터 획득한 상기 제2 데이터의 상기 제2 순위체계에 따른 제2 점수를 비교했을 때, 상기 제1 점수가 상기 제2 점수보다 높은 경우에는 상기 제1 가중치를 더 높이고 상기 제2 가중치를 더 낮추는 방향으로 조정하고, 상기 제1 점수가 상기 제2 점수보다 낮은 경우에는 상기 제1 가중치를 더 낮추고 상기 제2 가중치를 더 높이는 방향으로 조정하는 방법이 제공된다.

일례로서, 상기 제1 데이터는 상기 특정 자율주행 자동차에 탑승한 사용자가 입력한 만족도 정도에 대한 피드백 정보, 상기 특정 자율주행 자동차의 환경 정보 및 기상 정보 중 적어도 일부를 포함하고, 상기 제2 데이터는 상기 일반 자동차의 속도 정보, 가속도 정보, 조향 정보, 자세 정보 및 이들에 대한 스무드니스(smoothness) 정보 중 적어도 일부를 포함하는 방법이 제공된다.

본 발명의 또 다른 태양에 따르면, 돌발상황 발생 시 자율주행 자동차의 운행경로를 생성하는 장치에 있어서, 인스트럭션들을 저장하는 적어도 하나의 메모리; 및 상기 인스트럭션들을 실행하기 위해 구성된 적어도 하나의 프로세서;를 포함하고, (I) 상기 프로세서가, 상기 특정 자율주행 자동차의 상기 운행경로 상의 특정 지점에 상기 돌발상황이 발생한 경우, 상기 돌발상황에 대한 타 자율주행 자동차의 데이터인 제1 데이터 및 상기 돌발상황에 대한 타 일반 자동차의 데이터인 제2 데이터를 수신하는 프로세스; (II) 상기 프로세서가, 상기 제1 데이터 및 상기 제2 데이터 각각의 제1 가중치 및 제2 가중치를 설정하되, 상기 제1 가중치 및 상기 제2 가중치는, 상기 제1 데이터와 상기 제2 데이터를 비교한 결과를 참조하여 조정되는 프로세스; 및 (III) 상기 프로세서가, 상기 제1 데이터에 상기 제1 가중치가 적용된 제1 조정 데이터 및 상기 제2 데이터에 상기 제2 가중치가 적용된 상기 제2 조정 데이터를 참조하여 제1 최적 운행경로를 생성하는 프로세스;를 수행하는 장치가 제공된다.

일례로서, 상기 타 자율주행 자동차는 제1 자율주행 자동차 내지 제n 자율주행 자동차 중 어느 하나에 해당된다고 할 때, 상기 프로세서가, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각에 상기 제1 최적 운행경로를 송신했을 때, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각이 상기 돌발상황이 발생한 상기 특정 지점에 이르기 전의 소정 임계 거리 이내에서 상기 제1 최적 운행경로를 따라 주행하기까지 걸리는 시간을 참조하여 제1 신뢰도 내지 제n 신뢰도를 계산하며, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각을 각각 일정 신뢰도 범위에 대응되는 제1 그룹 내지 제m 그룹으로 분류하고, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차가 상기 제1 그룹 내지 상기 제m 그룹 각각에 포함되는 비율을 참조하여, 상기 제1 최적 운행경로의 제1 복합 신뢰도를 계산하고, 상기 제1 복합 신뢰도가 신뢰도 임계값보다 높을 경우, 상기 특정 자율주행 자동차의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 유지하며, 상기 제1 복합 신뢰도가 상기 신뢰도 임계값보다 낮을 경우, 상기 특정 자율주행 자동차의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 폐기하고 제2 최적 운행경로를 생성하는 장치가 제공된다.

일례로서, 상기 타 자율주행 자동차는 제1 자율주행 자동차 내지 제n 자율주행 자동차 중 어느 하나에 해당된다고 할 때, 상기 프로세서가, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각에 상기 제1 최적 운행경로를 송신했을 때, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각이 상기 돌발상황이 발생한 상기 특정 지점에 이르기 전의 소정 임계 거리 이내에서 상기 제1 최적 운행경로를 따라 주행하기까지 걸리는 시간을 참조하여 제1 신뢰도 내지 제n 신뢰도를 계산하며, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차가 속해 있는 환경정보 각각은 각각 제1 환경정보 내지 제k 환경정보 중 하나에 대응된다고 할 때, 상기 프로세서는, 상기 제1 신뢰도 내지 상기 제n 신뢰도를 참조하여, 상기 제1 환경정보 내지 상기 제k 환경정보 각각에 대응되는 제1_1 환경조건 신뢰도 내지 1_k 환경조건 신뢰도를 계산하고, 상기 특정 자율주행 자동차가, 상기 제1_1 환경조건 신뢰도 내지 상기 1_k 환경조건 신뢰도 중 환경조건 신뢰도 임계값보다 높은 특정 환경조건 신뢰도에 대응되는 경우, 상기 특정 자율주행 자동차의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 유지하며, 상기 특정 자율주행 자동차가, 상기 제1_1 환경조건 신뢰도 내지 상기 1_k 환경조건 신뢰도 중 상기 환경조건 신뢰도 임계값보다 낮은 상기 특정 환경조건 신뢰도에 대응되는 경우, 상기 특정 자율주행 자동차의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 폐기하고 제3 최적 운행경로를 생성하는 장치가 제공된다.

일례로서, 상기 타 자율주행 자동차는 제1 자율주행 자동차 내지 제n 자율주행 자동차 중 어느 하나에 해당된다고 할 때, 상기 프로세서가, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각에 상기 제1 최적 운행경로를 송신했을 때, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각의 제1 운행경로 내지 제n 운행경로별로 상기 제1 최적 운행경로와의 제1 유사도 내지 제n 유사도를 참조하여 상기 제1 최적 운행경로의 제2 복합 신뢰도를 계산하고, 상기 제2 복합 신뢰도가 신뢰도 임계값보다 높을 경우, 상기 특정 자율주행 자동차의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 유지하며, 상기 제2 복합 신뢰도가 소정 임계값보다 낮을 경우, 상기 특정 자율주행 자동차의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 폐기하고 제4 최적 운행경로를 생성하는 장치가 제공된다.

일례로서, 상기 타 자율주행 자동차는 제1 자율주행 자동차 내지 제n 자율주행 자동차 중 어느 하나에 해당된다고 할 때, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차가 속해 있는 환경정보 각각은 각각 제1 환경정보 내지 제k 환경정보 중 하나에 대응된다고 할 때, 상기 프로세서가, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각에 상기 제1 최적 운행경로를 송신했을 때, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각의 제1 운행경로 내지 제n 운행경로별로 상기 제1 최적 운행경로와의 제1 유사도 내지 제n 유사도를 계산하고, 상기 제1 유사도 내지 상기 제n 유사도를 참조하여, 상기 제1 환경정보 내지 상기 제k 환경정보 각각에 대응되는 제2_1 환경정보 신뢰도 내지 2_k 환경정보 신뢰도를 계산하며, 상기 특정 자율주행 자동차가, 상기 제2_1 환경정보 신뢰도 내지 상기 2_k 환경정보 신뢰도 중 환경정보 신뢰도 임계값보다 높은 특정 환경정보 신뢰도에 대응되는 경우, 상기 특정 자율주행 자동차의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 유지하고, 상기 특정 자율주행 자동차가, 상기 제2_1 환경정보 신뢰도 내지 상기 2_k 환경정보 신뢰도 중 상기 신뢰도 임계값보다 낮은 상기 특정 환경정보 신뢰도에 대응되는 경우, 상기 특정 자율주행 자동차의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 폐기하고 상기 제5 최적 운행경로를 생성하는 장치가 제공된다.

일례로서, 상기 관제 센터의 데이터베이스 상에 상기 제1 데이터의 제1 순위체계와 상기 제2 데이터의 제2 순위체계의 매칭 관계 정보가 관리되고 있는 상태에서, 상기 프로세서가, 상기 자율주행 자동차로부터 획득한 상기 제1 데이터의 상기 제1 순위체계에 따른 제1 점수와 상기 일반 자율주행 자동차로부터 획득한 상기 제2 데이터의 상기 제2 순위체계에 따른 제2 점수를 비교했을 때, 상기 제1 점수가 상기 제2 점수보다 높은 경우에는 상기 제1 가중치를 더 높이고 상기 제2 가중치를 더 낮추는 방향으로 조정하고, 상기 제1 점수가 상기 제2 점수보다 낮은 경우에는 상기 제1 가중치를 더 낮추고 상기 제2 가중치를 더 높이는 방향으로 조정하는 장치가 제공된다.

일례로서, 상기 제1 데이터는 상기 특정 자율주행 자동차에 탑승한 사용자가 입력한 만족도 정도에 대한 피드백 정보, 상기 특정 자율주행 자동차의 환경 정보 및 기상 정보 중 적어도 일부를 포함하고, 상기 제2 데이터는 상기 일반 자동차의 속도 정보, 가속도 정보, 조향 정보, 자세 정보 및 이들에 대한 스무드니스(smoothness) 정보 중 적어도 일부를 포함하는 장치가 제공된다.

본 발명에 의하면, 다음과 같은 효과가 있다.

본 발명은 특정 자율주행 자동차가 타 자율주행 자동차 및 타 일반 자동차의 데이터를 수신하여 최적 운행경로를 생성하는 효과가 있다.

또한, 본 발명은 타 자율주행 자동차로부터 수신한 데이터와 타 일반 자동차로부터 수신한 데이터에 각각 가중치를 부여하여 최적 운행경로를 생성하는 효과가 있다.

또한, 본 발명은 특정 자율주행 자동차의 환경정보에 따라 다른 최적 운행경로를 생성하는 효과가 있다.

또한, 본 발명은 특정 자율주행 자동차의 최적 운행경로의 신뢰도가 신뢰도 임계값보다 낮을 경우, 특정 자율주행 자동차의 운행경로로서 새로운 최적 운행경로를 생성하는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 돌발상황 발생 시 자율주행 자동차의 운행경로를 생성하는 장치를 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 돌발상황 발생 시 자율주행 자동차의 운행경로를 생성하는 방법에서 수행되는 과정들을 개략적으로 나타내는 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 돌발상황 발생 시 자율주행 자동차의 운행경로를 생성하는 예시를 개략적으로 나타내는 도면이다.

후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다.

또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.

이하, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 바람직한 실시예들에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 돌발상황 발생 시 자율주행 자동차의 운행경로를 생성하는 장치를 개략적으로 나타내는 도면이다.

도 1을 참조하면, 돌발상황 발생 시 자율주행 자동차의 운행경로를 생성하는 장치(100)는 메모리(110) 및 프로세서(120)를 포함할 수 있다. 이 때, 메모리(110)는, 프로세서(120)의 인스트럭션들을 저장할 수 있는데, 구체적으로, 인스트럭션들은 돌발상황 발생 시 자율주행 자동차의 운행경로를 생성하는 장치(100)로 하여금 특정의 방식으로 기능하게 하기 위한 목적으로 생성되는 코드로서, 컴퓨터 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장될 수 있다. 인스트럭션들은 본 발명의 명세서에서 설명되는 기능들을 실행하기 위한 프로세스들을 수행할 수 있다.

그리고, 프로세서(120)는, MPU(Micro Processing Unit) 또는 CPU(Central Processing Unit), 캐쉬 메모리(Cache Memory), 데이터 버스(Data Bus) 등의 하드웨어 구성을 포함할 수 있다. 또한, 운영체제, 특정 목적을 수행하는 애플리케이션의 소프트웨어 구성을 포함할 수 있다.

다음으로, 돌발상황 발생 시 자율주행 자동차의 운행경로를 생성하는 장치(100)는 파일 시스템 및 업데이트 패키지의 저장 등에 사용되는 스토리지(미도시)와 연동될 수 있다. 이 때, 스토리지는 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), 램(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ReadOnly Memory, ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ReadOnly Memory), PROM(Programmable Read Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있으며, 이에 한정되지 않으며 데이터를 저장할 수 있는 모든 매체를 포함할 수 있다. 또한, 스토리지는 돌발상황 발생 시 자율주행 자동차의 운행경로를 생성하는 장치(100)의 내부 또는 외부에 설치되어 데이터를 전송하거나 수신되는 데이터를 기록할 수도 있으며, 이는 발명의 실시 조건에 따라 달라질 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 돌발상황 발생 시 자율주행 자동차의 운행경로를 생성하는 방법에서 수행되는 과정들을 개략적으로 나타내는 흐름도이다.

먼저, 도 2를 참조하면, 특정 자율주행 자동차와 직접 또는 간접적으로 통신하는 관제 센터의 컴퓨팅 장치가, 상기 특정 자율주행 자동차의 상기 운행경로 상의 특정 지점에 상기 돌발상황이 발생한 경우, 상기 돌발상황에 대한 타 자율주행 자동차의 데이터인 제1 데이터 및 상기 돌발상황에 대한 타 일반 자동차의 데이터인 제2 데이터를 수신할 수 있다(S201). 여기서, "타 자율주행 자동차" 및 "타 일반 자동차"는 특정 자율주행 자동차보다 앞서 진행하고 있는 자동차로서, 상기 특정 지점에 보다 근접해 있거나 상기 특정 지점을 먼저 지나간 자동차일 수 있다.

여기서, 상기 돌발상황은 상기 특정 지점에 해당되는 적어도 하나의 차선을 통해 차량이 지나갈 수 없게 되는 상황일 수 있다. 일 예시로, 사고가 발생하여 상기 특정 지점에 해당되는 적어도 하나의 차선을 통해 차량이 지나갈 수 없거나, 자연 재해 등으로 도로가 파손되어 상기 특정 지점에 해당되는 적어도 하나의 차선을 통해 차량 진입이 불가해지는 상황일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 상기 제1 데이터 및 상기 제2 데이터는 특정 차량으로부터 관제 센터로 직접 전송되거나, 특정 차량으로부터 RSU(Road Side Unit)를 거쳐 관제 센터로 전송되거나, 특정 차량으로부터 타 차량으로 전송된 후에 RSU를 거쳐 관제 센터로 전송될 수 있을 것이다. 이때 특정 차량이 V2X(Vehicle to everything) 단말을 장착했다면, EVR(Emergency Vechicle Right of Way), BSM(Basic Safety Message), SPAT(Signal Phase And Timing), EVA(Emergency Vehicle Alert), PVD(Probe Vehicle Data) 등의 메시지를 전송할 수 있다.

여기서, 상기 제1 데이터는 상기 특정 자율주행 자동차에 탑승한 사용자가 입력한 만족도 정도에 대한 피드백 정보, 상기 특정 자율주행 자동차의 환경 정보 및 기상 정보 중 적어도 일부를 포함할 수 있고, 이때 사용자의 만족도 정도에 대한 피드백 정보는 특정 자율주행 자동차에 연동되는 단말기의 인터페이스를 통해 입력될 수 있을 것이다. 일 예시로, 사용자의 스마트폰에 설치되는 앱을 통해 사용자의 만족도 정도에 대한 피드백 정보를 5단계로 나누어 입력할 수 있는 사용자 인터페이스가 제공될 수 있을 것이다. 다음으로, 환경 정보는 특정 자율주행 자동차의 주변 도로 상황 정보, 특정 자율주행 자동차의 고장 정보 등을 포함할 수 있고, 기상 정보는 특정 자율주행 자동차의 주변의 강우량 정보, 기온 정보 및 풍속 정보 등을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지는 않는다.

상기 제2 데이터는 상기 일반 자동차의 속도 정보, 가속도 정보, 조향 정보, 자세 정보 및 이들에 대한 스무드니스(smoothness) 정보 중 적어도 일부를 포함할 수 있다. 여기서, 스무드니스 정보는 일반 자동차의 각종 센싱 정보가 급격히 변한 정도를 참조로 결정될 수 있다. 일 예시로, 일반 자동차의 속도가 10km/h로부터 100km/까지 2초만에 변한다고 할 때, 일반적인 사람이 느끼는 불편함은 임계치 이상일 것이며, 스무드니스 정보는 낮은 수치로 책정될 것이다.

다음으로, 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 제1 데이터 및 상기 제2 데이터 각각에 적용될 가중치인 제1 가중치 및 제2 가중치를 설정하되, 상기 제1 가중치 및 상기 제2 가중치는, 상기 제1 데이터와 상기 제2 데이터를 비교한 결과를 참조하여 조정될 수 있다(S202).

이때, 상기 관제 센터의 데이터베이스 상에 상기 제1 데이터의 제1 순위체계와 상기 제2 데이터의 제2 순위체계의 매칭 관계 정보가 관리되는 상태에서, 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 자율주행 자동차로부터 획득한 상기 제1 데이터의 상기 제1 순위체계에 따른 제1 점수와 상기 일반 자동차로부터 획득한 상기 제2 데이터의 상기 제2 순위체계에 따른 제2 점수를 비교했을 때, 상기 제1 점수가 상기 제2 점수보다 높은 경우에는 상기 제1 가중치를 더 높이고 상기 제2 가중치를 더 낮추는 방향으로 조정하고, 상기 제1 점수가 상기 제2 점수보다 낮은 경우에는 상기 제1 가중치를 더 낮추고 상기 제2 가중치를 더 높이는 방향으로 조정할 수 있다.

상기 관제 센터의 데이터베이스 상에 상기 제1 데이터의 제1 순위체계와 상기 제2 데이터의 제2 순위체계의 매칭 관계 정보가 관리되는 상태의 예시는 다음과 같다. 가령, 제1 데이터로서 상기 특정 자율주행 자동차에 탑승한 사용자가 입력한 만족도 정도에 대한 피드백 정보가 "수, 우, 미, 양, 가"의 제1 순위체계를 가진다고 하고, 제2 데이터로서 상기 일반 자동차의 속도 정보에 대한 제2 순위체계가 백분율 점수에 의하여 책정된다고 가정하자. 여기서, 제2 순위체계에 따르면, 상기 일반 자동차의 운행 속도가 해당 도로 상의 다른 자동차들의 평균 운행 속도와 비교할 때 차이가 10% 미만인 경우에는 81~100점의 범위에 속하고 상기 일반 자동차의 운행 속도가 해당 도로 상의 다른 자동차들의 평균 운행 속도와 비교할 때 차이가 200% 이상인 경우에는 0~20점의 범위에 속하는 것으로 책정할 수 있을 것이다. 즉, 다른 차들의 평균 속도 상 해당 도로에서는 시속 30km 정도로 운행이 가능한 상태인데, 특정 차가 곡예 운전을 하면서 시속 100km 로 운행하고 있다면 해당 특정 차는 위험을 안고 운행하고 있을 가능성이 높으며, 제2 순위체계 상의 백분율 점수는 낮게 배정 받을 것이다. 이러한 상태에서, 제1 순위체계 상의 "수"는 제2 순위체계 상의 81~100 점과 매칭되고, 제1 순위체계 상의 "우"는 제2 순위체계 상의 61~80점과 매칭되는 등과 같이 매칭 관계가 관리되고 있는 것을 상정할 수 있을 것이다. 이때, 상기 자율주행 자동차로부터 획득한 상기 제1 데이터의 상기 제1 순위체계에 따른 제1 점수와 상기 일반 자율주행 자동차로부터 획득한 상기 제2 데이터의 상기 제2 순위체계에 따른 제2 점수를 비교했을 때, 상기 제1 점수가 "우"에 해당되고 상기 제2 점수가 90점에 해당된다면, 상기 매칭 관계에 따라, 제2 점수가 제1 점수보다 높은 상태이므로, 상기 제1 가중치를 더 낮추고 상기 제2 가중치를 더 높이는 방향으로 조정할 수 있을 것이다.

그런 다음, 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 제1 데이터에 상기 제1 가중치가 적용된 제1 조정 데이터 및 상기 제2 데이터에 상기 제2 가중치가 적용된 상기 제2 조정 데이터를 참조하여 제1 최적 운행경로를 생성할 수 있다(S203).

다음으로, 도 3을 참조하여 제1 최적 운행경로의 신뢰도를 계산하는 방법을 설명한다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 제1 최적 운행경로의 신뢰도를 계산하는 예시를 개략적으로 나타내는 도면이다.

상기 타 자율주행 자동차는 제1 자율주행 자동차 내지 제n 자율주행 자동차 중 어느 하나에 해당될 수 있다. 이는 이후 다른 신뢰도를 계산하는 설명에서도 동일하게 적용될 수 있다. 참고로, 도 3 에서는 편의상 타 자율주행 자동차가 두 대 있는 것으로 도시 되었으며, 각각 P1 과 P2 가 이를 의미하며, 본 발명에 따른 제어의 대상인 "자율주행 자동차"는 참조번호 300 으로 표시하도록 한다.

이때, 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각에 상기 제1 최적 운행경로를 송신한 상태에서, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각이 상기 돌발상황이 발생한 상기 특정 지점(도 3의 D)에 이르기 전의 소정 임계 거리 이내의 영역에 진입한 이후부터 카운팅하여 상기 제1 최적 운행경로를 따라 주행을 시작하기까지 걸리는 시간을 참조하여 제1 신뢰도 내지 제n 신뢰도를 계산할 수 있다.

이때, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각을 각각 일정 신뢰도 범위에 대응되는 제1 그룹 내지 제m 그룹으로 분류하고, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차가 상기 제1 그룹 내지 상기 제m 그룹 각각에 포함되는 비율을 참조하여, 상기 제1 최적 운행경로의 제1 복합 신뢰도를 계산할 수 있다.

가령, 상기 특정 지점(도 3의 D)에 이르기 전의 소정 임계 거리 이내의 영역에 진입한 이후부터 카운팅하여 상기 제1 최적 운행경로를 따라 주행을 시작하기까지 걸리는 시간이 1초에 불과할 경우에는 해당 차량의 데이터는 신뢰도가 10점 만점인 것으로 분류가 되어 제1 그룹으로 배정 받을 수 있고, 상기 특정 지점(도 3의 D)에 이르기 전의 소정 임계 거리 이내의 영역에 진입한 이후부터 카운팅하여 상기 제1 최적 운행경로를 따라 주행을 시작하기까지 걸리는 시간이 3분이나 될 경우에는 해당 차량의 데이터는 신뢰도가 5점인 것으로 분류가 되어 제2 그룹으로 배정 받을 수 있으며, 상기 특정 지점(도 3의 D)에 이르기 전의 소정 임계 거리 이내의 영역에 진입한 이후부터 카운팅하여 상기 제1 최적 운행경로를 따라 주행을 시작하기까지 걸리는 시간이 무한대(즉, 특정 지점을 지나칠 때까지 결국 제1 최적 운행경로를 따라 운행하는데에 실패할 경우)인 경우에는 해당 차량의 데이터는 신뢰도가 0점인 것으로 분류가 되어 제3 그룹으로 배정 받을 수 있다.

이때, 제1 최적 운행경로를 따라 주행을 시작했다고 하더라도, 해당 운행이 임계 시간 이상 지속되지 못하거나 특정 지점에 이르기 전방 50m 이내의 초근접 상황에서 제1 최적 운행경로에서 벗어나는 경우 등에는 신뢰도를 보다 낮게 조정할 수 있을 것이다.

이를 통해, 이러한 제1 자율주행 자동차 내지 제n 자율주행 자동차 각각을 각각 일정 신뢰도 범위에 대응되는 제1 그룹 내지 제m 그룹으로 분류할 수 있을 것이고, 앞서 말했듯이, 이를 통해 상기 제1 최적 운행경로의 제1 복합 신뢰도를 계산할 수 있을 것이다.

상기 제1 복합 신뢰도가 신뢰도 임계값보다 높을 경우, 상기 특정 자율주행 자동차(300)의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 유지하며, 상기 제1 복합 신뢰도가 상기 신뢰도 임계값보다 낮을 경우, 상기 특정 자율주행 자동차(300)의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 폐기하고 제2 최적 운행경로를 생성할 수 있다. 이때, 제2 최적 운행경로는 제1 그룹 내지 제m 그룹 중 가장 비율이 높은 그룹에 포함되는 자율주행 자동차의 실제 운행경로를 참조하여 생성될 수 있을 것이나, 이에 제한되는 것은 아니다.

일 예시로, 도 3을 참조하면, 돌발상황(D)로 인하여 생성된 제1 최적 운행경로(R1)가 제1 자율주행 자동차(P1) 및 제2 자율주행 자동차(P2)로 송신되었을 때, 제1 자율주행 자동차(P1)은 즉시 우측 차선으로 변경하여 제1 최적 운행경로(R1)에 맞춰 주행할 수 있지만, 제2 자율주행 자동차(P2)의 경우 우측 차선에 주행중인 차량이 있으므로 즉시 우측 차선으로 변경할 수 없으므로 제1 최적 운행경로(R1)에 맞춰 주행하는 데에 시간이 더 걸리게 된다. 따라서, 제1 자율주행 자동차(P1)와 같이 즉시 제1 최적 운행경로(R1)에 맞춰 주행하는 타 자율주행 차량이 많을 경우, 특정 자율주행 차량(300)의 운행경로로서 제1 최적 운행경로(R1)가 그대로 유지될 것이고, 제2 자율주행 자동차(P2)와 같이 제1 최적 운행경로(R1)에 맞춰 주행하는 데에 시간이 걸리거나, 제1 최적 운행경로(R1)로 진입할 수 없는 타 자율주행 차량이 많을 경우, 특정 자율주행 차량(300)의 운행경로로서 제1 최적 운행경로(R1)가 폐기되고, 제2 자율주행 자동차(P2)와 같은 타 자율주행 차량을 참조하여 제2 최적 운행경로(가령, 좌측 차선으로 이동하여 진행한 후 추후의 분기점에서 우회전하는 경로)가 새로 생성될 수 있을 것이다.

또한, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차가 속해 있는 환경정보 각각은 각각 제1 환경정보 내지 제k 환경정보 중 하나에 대응될 수 있다. 여기서, 환경정보는 제1 자율주행 자동차 내지 제n 자율주행 자동차 각각의 속도 정보, 주변 도로의 결빙 정보 및 교통 정보 등을 포함할 수 있다.

이후, 상기 컴퓨팅 장치는, 상기 제1 신뢰도 내지 상기 제n 신뢰도를 참조하여, 상기 제1 환경정보 내지 상기 제k 환경정보 각각에 대응되는 제1_1 환경조건 신뢰도 내지 1_k 환경조건 신뢰도를 계산할 수 있다.

다음으로, 상기 특정 자율주행 자동차(300)가, 상기 제1_1 환경조건 신뢰도 내지 상기 1_k 환경조건 신뢰도 중 환경조건 신뢰도 임계값보다 높은 특정 환경조건 신뢰도에 대응되는 경우, 상기 특정 자율주행 자동차의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 유지하며, 상기 특정 자율주행 자동차(300)가, 상기 제1_1 환경조건 신뢰도 내지 상기 1_k 환경조건 신뢰도 중 상기 환경조건 신뢰도 임계값보다 낮은 상기 특정 환경조건 신뢰도에 대응되는 경우, 상기 특정 자율주행 자동차의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 폐기하고 제3 최적 운행경로를 생성할 수 있다. 이때, 제3 최적 운행경로는, 상기 제1_1 환경조건 신뢰도 내지 상기 1_k 환경조건 신뢰도 중 가장 신뢰도가 높은 환경조건에 포함되는 자율주행 자동차의 실제 운행경로를 참조하여 생성될 수 있을 것이나, 이에 제한되는 것은 아니다.

예를 들어, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차가 속해 있는 환경정보 각각은 각각 제1 환경정보 내지 제3 환경정보 중 하나에 대응되는 것으로 가정하고, 제1 환경정보는 해당 차선의 우측 차선에 다른 차량들이 임계치 이하로 적게 존재하고 이들 차량들의 평균 운행 속도가 임계치 이상인 상태이며, 제2 환경정보는 해당 차선의 우측 차선에 다른 차량들이 임계치 이상 많이 존재하고 이들 차량들의 평균 운행 속도가 임계치 이하인 상태이지만, 반대로 해당 차선의 좌측 차선에는 다른 차량들이 임계치 이하로 적게 존재하고 이들 차량들의 평균 운행 속도가 임계치 이상인 상태이고, 제3 환경정보는 해당 차선의 우측 차선에 다른 차량들이 임계치 이상 많이 존재하고 이들 차량들의 평균 운행 속도가 임계치 이하인 상태이면서 해당 차선의 좌측 차선에도 다른 차량들이 임계치 이상 많이 존재하고 이들 차량들의 평균 운행 속도가 임계치 이하인 상태를 의미하는 것으로 가정하자. 이때, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차가 속해 있는 환경정보 각각을 참조할 때, 제1 환경정보에 속해 있는 차량의 신뢰도가 평균 70점, 제2 환경정보에 속해 있는 차량의 신뢰도가 평균 30점, 제3 환경 정보에 속해 있는 차량의 신뢰도가 평균 50점이라면, 특정 자율주행 자동차에 속해 있는 환경 정보가 제2 환경정보라면, 앞서 운행하고 있는 차량들의 신뢰도의 평균이 고작 30점에 불과하므로 최적 운행경로를 바꾸도록 지시할 것이다. 이 경우, 가령, 해당 차선의 좌측 차선으로 차선 이동을 하여 특정 지점(D)를 피하면서도 평균 운행 속도를 높혀서 운행하도록 최적 운행경로를 바꿀 수 있을 것이다.

다른 실시예로서, 위와 같은 신뢰도를 구함에 있어서, 운행경로의 유사도를 사용할 수도 있을 것이다. 이때, 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각에 상기 제1 최적 운행경로를 송신했을 때, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각의 제1 운행경로 내지 제n 운행경로별로 상기 제1 최적 운행경로와의 제1 유사도 내지 제n 유사도를 참조하여 상기 제1 최적 운행경로의 제2 복합 신뢰도를 계산할 수도 있을 것이다.

가령, 상기 특정 지점(도 3의 D) 전후의 소정 임계 거리 이내의 영역 전체에서 제1 최적 운행경로와 같은 경로로 주행한 경우 해당 차량의 신뢰도는 10점 만점인 것으로 계산될 수 있고, 상기 특정 지점(도 3의 D) 전후의 소정 임계 거리 이내의 영역의 반에서 제1 최적 운행경로와 같은 경로로 주행하고 나머지 반에서는 제1 최적 운행경로와 다른 경로로 주행한 경우에는 신뢰도가 5점인 것으로 계산될 수 있으며, 상기 특정 지점(도 3의 D) 전후의 소정 임계 거리 이내의 영역의 전체에서 제1 최적 운행경로와 다른 경로로 주행한 경우에는 해당 차량의 신뢰도가 0점인 것으로 분류될 수 있다. 물론, 특정 지점에 가까운 영역에서 제1 최적 운행경로와 일치하는 정도에 대해 가중치를 더 높게 반영할 수 있을 것이다. 또한, 제1 최적 운행경로와 다른 경로로 주행하는 경우에도, 다른 경로가 제1 최적 운행경로로부터 가까운 경우(가령, 다른 경로가 제1 최적 운행경로로부터 차선 하나 정도의 차이인 경우) 등에는 신뢰도를 보다 높게 조정할 수도 있을 것이다.

상기 제2 복합 신뢰도가 신뢰도 임계값보다 높을 경우, 상기 특정 자율주행 자동차(300)의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 유지하며, 상기 제2 복합 신뢰도가 소정 임계값보다 낮을 경우, 상기 특정 자율주행 자동차(300)의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 폐기하고 제4 최적 운행경로를 생성할 수 있다. 이때, 제4 최적 운행경로는 제1 유사도 내지 제n 유사도 중 가장 유사도가 높은 유사도에 대응되는 자율주행 자동차의 실제 운행경로를 참조하여 생성될 수 있을 것이나, 이에 제한되는 것은 아니다.

일 예시로, 도 3을 참조하면, 특정 지점(D)에 발생한 돌발상황으로 인하여 생성된 제1 최적 운행경로(R1)가 제1 자율주행 자동차(P1) 및 제2 자율주행 자동차(P2)로 송신되었을 때, 제1 자율주행 자동차(P1)은 즉시 우측 차선으로 변경하여 제1 최적 운행경로(R1)에 맞춰 주행할 수 있으므로 상기 제1 최적 운행경로와 유사도가 높으므로 높은 신뢰도를 가질 수 있지만, 제2 자율주행 자동차(P2)의 경우 우측 차선에 주행중인 차량이 있어 즉시 우측 차선으로 변경할 수 없으므로 제1 최적 운행경로(R1)와 다른 경로로 주행하게 되어 낮은 신뢰도를 가지게 된다. 따라서, 제1 자율주행 자동차(P1)와 같이 즉시 제1 최적 운행경로(R1)에 맞춰 주행하는 타 자율주행 차량이 많을 경우, 특정 자율주행 차량(300)의 운행경로로서 제1 최적 운행경로(R1)가 그대로 유지될 것이고, 제2 자율주행 자동차(P2)와 같이 제1 최적 운행경로(R1)와 다른 경로로 주행하는 타 자율주행 차량이 많을 경우, 특정 자율주행 차량(300)의 운행경로로서 제1 최적 운행경로(R1)가 폐기되고, 제2 자율주행 자동차(P2)와 같은 타 자율주행 차량을 참조하여 제2 최적 운행경로(가령, 좌측 차선으로 이동하여 진행한 후 추후의 분기점에서 우회전하는 경로)가 새로 생성될 수 있을 것이다.

이후, 상기 컴퓨팅 장치는, 상기 제1 유사도 내지 상기 제n 유사도를 참조하여, 상기 제1 환경정보 내지 상기 제k 환경정보 각각에 대응되는 제2_1 환경정보 신뢰도 내지 2_k 환경정보 신뢰도를 계산할 수 있다.

다음으로, 상기 특정 자율주행 자동차(300)가, 상기 제2_1 환경정보 신뢰도 내지 상기 2_k 환경정보 신뢰도 중 환경정보 신뢰도 임계값보다 높은 특정 환경정보 신뢰도에 대응되는 경우, 상기 특정 자율주행 자동차(300)의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 유지하고, 상기 특정 자율주행 자동차(300)가, 상기 제2_1 환경정보 신뢰도 내지 상기 2_k 환경정보 신뢰도 중 상기 신뢰도 임계값보다 낮은 상기 특정 환경정보 신뢰도에 대응되는 경우, 상기 특정 자율주행 자동차(300)의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 폐기하고 상기 제5 최적 운행경로를 생성할 수 있다. 이때, 제5 최적 운행경로는, 상기 제2_1 환경조건 신뢰도 내지 상기 2_k 환경조건 신뢰도 중 가장 신뢰도가 높은 환경조건에 포함되는 자율주행 자동차의 실제 운행경로를 참조하여 생성될 수 있을 것이나, 이에 제한되는 것은 아니다.

여기서, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차가 속해 있는 환경정보 각각은 각각 제1 환경정보 내지 제3 환경정보 중 하나에 대응되는 것으로 가정하고, 제1 환경정보는 해당 차선의 우측 차선에 다른 차량들이 임계치 이하로 적게 존재하고 이들 차량들의 평균 운행 속도가 임계치 이상인 상태이며, 제2 환경정보는 해당 차선의 우측 차선에 다른 차량들이 임계치 이상 많이 존재하고 이들 차량들의 평균 운행 속도가 임계치 이하인 상태이지만, 반대로 해당 차선의 좌측 차선에는 다른 차량들이 임계치 이하로 적게 존재하고 이들 차량들의 평균 운행 속도가 임계치 이상인 상태이고, 제3 환경정보는 해당 차선의 우측 차선에 다른 차량들이 임계치 이상 많이 존재하고 이들 차량들의 평균 운행 속도가 임계치 이하인 상태이면서 해당 차선의 좌측 차선에도 다른 차량들이 임계치 이상 많이 존재하고 이들 차량들의 평균 운행 속도가 임계치 이하인 상태를 의미하는 것으로 가정하자. 이때, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차가 속해 있는 환경정보 각각을 참조할 때, 제1 환경정보에 속해 있는 차량의 신뢰도가 평균 70점, 제2 환경정보에 속해 있는 차량의 신뢰도가 평균 30점, 제3 환경 정보에 속해 있는 차량의 신뢰도가 평균 50점이라면, 그리고 특정 자율주행 자동차에 속해 있는 환경 정보가 제2 환경정보라면, 앞서 운행하고 있는 차량들의 신뢰도의 평균이 고작 30점에 불과하므로 최적 운행경로를 바꾸도록 지시할 것이다. 이 경우, 가령, 해당 차선의 좌측 차선으로 차선 이동을 하여 특정 지점(D)를 피하면서도 평균 운행 속도를 높혀서 운행하도록 최적 운행경로를 바꿀 수 있을 것이다. 즉, 이러한 예시는 앞서 설명한 실시예에서의 예시와 유사할 것이며, 차이점은, 상기 제1 환경정보 내지 상기 제k 환경정보 각각에 대응되는 신뢰도로서, 제1_1 환경정보 신뢰도 내지 1_k 환경정보 신뢰도를 계산할 것인지, 제2_1 환경정보 신뢰도 내지 2_k 환경정보 신뢰도를 계산할 것인지에 있다 할 것이다.

이상 설명된 본 발명에 따른 실시예들은 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magnetooptical media) 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상에서 본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명이 상기 실시예들에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형을 꾀할 수 있다.

따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등하게 또는 등가적으로 변형된 모든 것들은 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

Claims

돌발상황 발생 시 자율주행 자동차의 운행경로를 생성하는 방법에 있어서,
(a) 특정 자율주행 자동차와 직접 또는 간접적으로 통신하는 관제 센터의 컴퓨팅 장치가, 상기 특정 자율주행 자동차의 상기 운행경로 상의 특정 지점에 상기 돌발상황이 발생한 경우, 상기 돌발상황에 대한 타 자율주행 자동차의 데이터인 제1 데이터 및 상기 돌발상황에 대한 타 일반 자동차의 데이터인 제2 데이터를 수신하는 단계;
(b) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 제1 데이터 및 상기 제2 데이터 각각의 제1 가중치 및 제2 가중치를 설정하되, 상기 제1 가중치 및 상기 제2 가중치는, 상기 제1 데이터와 상기 제2 데이터를 비교한 결과를 참조하여 조정되는 단계; 및
(c) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 제1 데이터에 상기 제1 가중치가 적용된 제1 조정 데이터 및 상기 제2 데이터에 상기 제2 가중치가 적용된 상기 제2 조정 데이터를 참조하여 제1 최적 운행경로를 생성하는 단계;를 포함하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 타 자율주행 자동차는 제1 자율주행 자동차 내지 제n 자율주행 자동차 중 어느 하나에 해당된다고 할 때,
상기 컴퓨팅 장치가, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각에 상기 제1 최적 운행경로를 송신했을 때, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각이 상기 돌발상황이 발생한 상기 특정 지점에 이르기 전의 소정 임계 거리 이내에서 상기 제1 최적 운행경로를 따라 주행하기까지 걸리는 시간을 참조하여 제1 신뢰도 내지 제n 신뢰도를 계산하며,
상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각을 각각 일정 신뢰도 범위에 대응되는 제1 그룹 내지 제m 그룹으로 분류하고, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차가 상기 제1 그룹 내지 상기 제m 그룹 각각에 포함되는 비율을 참조하여, 상기 제1 최적 운행경로의 제1 복합 신뢰도를 계산하고, 상기 제1 복합 신뢰도가 신뢰도 임계값보다 높을 경우, 상기 특정 자율주행 자동차의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 유지하며, 상기 제1 복합 신뢰도가 상기 신뢰도 임계값보다 낮을 경우, 상기 특정 자율주행 자동차의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 폐기하고 제2 최적 운행경로를 생성하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 타 자율주행 자동차는 제1 자율주행 자동차 내지 제n 자율주행 자동차 중 어느 하나에 해당된다고 할 때,
상기 컴퓨팅 장치가, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각에 상기 제1 최적 운행경로를 송신했을 때, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각이 상기 돌발상황이 발생한 상기 특정 지점에 이르기 전의 소정 임계 거리 이내에서 상기 제1 최적 운행경로를 따라 주행하기까지 걸리는 시간을 참조하여 제1 신뢰도 내지 제n 신뢰도를 계산하며,
상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차가 속해 있는 환경정보 각각은 각각 제1 환경정보 내지 제k 환경정보 중 하나에 대응된다고 할 때, 상기 컴퓨팅 장치는, 상기 제1 신뢰도 내지 상기 제n 신뢰도를 참조하여, 상기 제1 환경정보 내지 상기 제k 환경정보 각각에 대응되는 제1_1 환경조건 신뢰도 내지 1_k 환경조건 신뢰도를 계산하고,
상기 특정 자율주행 자동차가, 상기 제1_1 환경조건 신뢰도 내지 상기 1_k 환경조건 신뢰도 중 환경조건 신뢰도 임계값보다 높은 특정 환경조건 신뢰도에 대응되는 경우, 상기 특정 자율주행 자동차의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 유지하며,
상기 특정 자율주행 자동차가, 상기 제1_1 환경조건 신뢰도 내지 상기 1_k 환경조건 신뢰도 중 상기 환경조건 신뢰도 임계값보다 낮은 상기 특정 환경조건 신뢰도에 대응되는 경우, 상기 특정 자율주행 자동차의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 폐기하고 제3 최적 운행경로를 생성하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 타 자율주행 자동차는 제1 자율주행 자동차 내지 제n 자율주행 자동차 중 어느 하나에 해당된다고 할 때,
상기 컴퓨팅 장치가, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각에 상기 제1 최적 운행경로를 송신했을 때, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각의 제1 운행경로 내지 제n 운행경로별로 상기 제1 최적 운행경로와의 제1 유사도 내지 제n 유사도를 참조하여 상기 제1 최적 운행경로의 제2 복합 신뢰도를 계산하고, 상기 제2 복합 신뢰도가 신뢰도 임계값보다 높을 경우, 상기 특정 자율주행 자동차의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 유지하며, 상기 제2 복합 신뢰도가 소정 임계값보다 낮을 경우, 상기 특정 자율주행 자동차의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 폐기하고 제4 최적 운행경로를 생성하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 타 자율주행 자동차는 제1 자율주행 자동차 내지 제n 자율주행 자동차 중 어느 하나에 해당된다고 할 때, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차가 속해 있는 환경정보 각각은 각각 제1 환경정보 내지 제k 환경정보 중 하나에 대응된다고 할 때,
상기 컴퓨팅 장치가, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각에 상기 제1 최적 운행경로를 송신했을 때, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각의 제1 운행경로 내지 제n 운행경로별로 상기 제1 최적 운행경로와의 제1 유사도 내지 제n 유사도를 계산하고, 상기 제1 유사도 내지 상기 제n 유사도를 참조하여, 상기 제1 환경정보 내지 상기 제k 환경정보 각각에 대응되는 제2_1 환경정보 신뢰도 내지 2_k 환경정보 신뢰도를 계산하며,
상기 특정 자율주행 자동차가, 상기 제2_1 환경정보 신뢰도 내지 상기 2_k 환경정보 신뢰도 중 환경정보 신뢰도 임계값보다 높은 특정 환경정보 신뢰도에 대응되는 경우, 상기 특정 자율주행 자동차의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 유지하고,
상기 특정 자율주행 자동차가, 상기 제2_1 환경정보 신뢰도 내지 상기 2_k 환경정보 신뢰도 중 상기 신뢰도 임계값보다 낮은 상기 특정 환경정보 신뢰도에 대응되는 경우, 상기 특정 자율주행 자동차의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 폐기하고 상기 제5 최적 운행경로를 생성하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 관제 센터의 데이터베이스 상에 상기 제1 데이터의 제1 순위체계와 상기 제2 데이터의 제2 순위체계의 매칭 관계 정보가 관리되고 있는 상태에서,
상기 컴퓨팅 장치가, 상기 자율주행 자동차로부터 획득한 상기 제1 데이터의 상기 제1 순위체계에 따른 제1 점수와 상기 일반 자율주행 자동차로부터 획득한 상기 제2 데이터의 상기 제2 순위체계에 따른 제2 점수를 비교했을 때, 상기 제1 점수가 상기 제2 점수보다 높은 경우에는 상기 제1 가중치를 더 높이고 상기 제2 가중치를 더 낮추는 방향으로 조정하고, 상기 제1 점수가 상기 제2 점수보다 낮은 경우에는 상기 제1 가중치를 더 낮추고 상기 제2 가중치를 더 높이는 방향으로 조정하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 제1 데이터는 상기 특정 자율주행 자동차에 탑승한 사용자가 입력한 만족도 정도에 대한 피드백 정보, 상기 특정 자율주행 자동차의 환경 정보 및 기상 정보 중 적어도 일부를 포함하고, 상기 제2 데이터는 상기 일반 자동차의 속도 정보, 가속도 정보, 조향 정보, 자세 정보 및 이들에 대한 스무드니스(smoothness) 정보 중 적어도 일부를 포함하는 방법.
돌발상황 발생 시 자율주행 자동차의 운행경로를 생성하는 장치에 있어서,
인스트럭션들을 저장하는 적어도 하나의 메모리; 및
상기 인스트럭션들을 실행하기 위해 구성된 적어도 하나의 프로세서;를 포함하고,
(I) 상기 프로세서가, 상기 특정 자율주행 자동차의 상기 운행경로 상의 특정 지점에 상기 돌발상황이 발생한 경우, 상기 돌발상황에 대한 타 자율주행 자동차의 데이터인 제1 데이터 및 상기 돌발상황에 대한 타 일반 자동차의 데이터인 제2 데이터를 수신하는 프로세스; (II) 상기 프로세서가, 상기 제1 데이터 및 상기 제2 데이터 각각의 제1 가중치 및 제2 가중치를 설정하되, 상기 제1 가중치 및 상기 제2 가중치는, 상기 제1 데이터와 상기 제2 데이터를 비교한 결과를 참조하여 조정되는 프로세스; 및 (III) 상기 프로세서가, 상기 제1 데이터에 상기 제1 가중치가 적용된 제1 조정 데이터 및 상기 제2 데이터에 상기 제2 가중치가 적용된 상기 제2 조정 데이터를 참조하여 제1 최적 운행경로를 생성하는 프로세스;를 수행하는 장치.
제8항에 있어서,
상기 타 자율주행 자동차는 제1 자율주행 자동차 내지 제n 자율주행 자동차 중 어느 하나에 해당된다고 할 때,
상기 프로세서가, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각에 상기 제1 최적 운행경로를 송신했을 때, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각이 상기 돌발상황이 발생한 상기 특정 지점에 이르기 전의 소정 임계 거리 이내에서 상기 제1 최적 운행경로를 따라 주행하기까지 걸리는 시간을 참조하여 제1 신뢰도 내지 제n 신뢰도를 계산하며,
상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각을 각각 일정 신뢰도 범위에 대응되는 제1 그룹 내지 제m 그룹으로 분류하고, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차가 상기 제1 그룹 내지 상기 제m 그룹 각각에 포함되는 비율을 참조하여, 상기 제1 최적 운행경로의 제1 복합 신뢰도를 계산하고, 상기 제1 복합 신뢰도가 신뢰도 임계값보다 높을 경우, 상기 특정 자율주행 자동차의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 유지하며, 상기 제1 복합 신뢰도가 상기 신뢰도 임계값보다 낮을 경우, 상기 특정 자율주행 자동차의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 폐기하고 제2 최적 운행경로를 생성하는 장치.
제8항에 있어서,
상기 타 자율주행 자동차는 제1 자율주행 자동차 내지 제n 자율주행 자동차 중 어느 하나에 해당된다고 할 때,
상기 프로세서가, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각에 상기 제1 최적 운행경로를 송신했을 때, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각이 상기 돌발상황이 발생한 상기 특정 지점에 이르기 전의 소정 임계 거리 이내에서 상기 제1 최적 운행경로를 따라 주행하기까지 걸리는 시간을 참조하여 제1 신뢰도 내지 제n 신뢰도를 계산하며,
상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차가 속해 있는 환경정보 각각은 각각 제1 환경정보 내지 제k 환경정보 중 하나에 대응된다고 할 때, 상기 프로세서는, 상기 제1 신뢰도 내지 상기 제n 신뢰도를 참조하여, 상기 제1 환경정보 내지 상기 제k 환경정보 각각에 대응되는 제1_1 환경조건 신뢰도 내지 1_k 환경조건 신뢰도를 계산하고,
상기 특정 자율주행 자동차가, 상기 제1_1 환경조건 신뢰도 내지 상기 1_k 환경조건 신뢰도 중 환경조건 신뢰도 임계값보다 높은 특정 환경조건 신뢰도에 대응되는 경우, 상기 특정 자율주행 자동차의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 유지하며,
상기 특정 자율주행 자동차가, 상기 제1_1 환경조건 신뢰도 내지 상기 1_k 환경조건 신뢰도 중 상기 환경조건 신뢰도 임계값보다 낮은 상기 특정 환경조건 신뢰도에 대응되는 경우, 상기 특정 자율주행 자동차의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 폐기하고 제3 최적 운행경로를 생성하는 장치.
제8항에 있어서,
상기 타 자율주행 자동차는 제1 자율주행 자동차 내지 제n 자율주행 자동차 중 어느 하나에 해당된다고 할 때,
상기 프로세서가, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각에 상기 제1 최적 운행경로를 송신했을 때, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각의 제1 운행경로 내지 제n 운행경로별로 상기 제1 최적 운행경로와의 제1 유사도 내지 제n 유사도를 참조하여 상기 제1 최적 운행경로의 제2 복합 신뢰도를 계산하고, 상기 제2 복합 신뢰도가 신뢰도 임계값보다 높을 경우, 상기 특정 자율주행 자동차의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 유지하며, 상기 제2 복합 신뢰도가 소정 임계값보다 낮을 경우, 상기 특정 자율주행 자동차의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 폐기하고 제4 최적 운행경로를 생성하는 장치.
제8항에 있어서,
상기 타 자율주행 자동차는 제1 자율주행 자동차 내지 제n 자율주행 자동차 중 어느 하나에 해당된다고 할 때, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차가 속해 있는 환경정보 각각은 각각 제1 환경정보 내지 제k 환경정보 중 하나에 대응된다고 할 때,
상기 프로세서가, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각에 상기 제1 최적 운행경로를 송신했을 때, 상기 제1 자율주행 자동차 내지 상기 제n 자율주행 자동차 각각의 제1 운행경로 내지 제n 운행경로별로 상기 제1 최적 운행경로와의 제1 유사도 내지 제n 유사도를 계산하고, 상기 제1 유사도 내지 상기 제n 유사도를 참조하여, 상기 제1 환경정보 내지 상기 제k 환경정보 각각에 대응되는 제2_1 환경정보 신뢰도 내지 2_k 환경정보 신뢰도를 계산하며,
상기 특정 자율주행 자동차가, 상기 제2_1 환경정보 신뢰도 내지 상기 2_k 환경정보 신뢰도 중 환경정보 신뢰도 임계값보다 높은 특정 환경정보 신뢰도에 대응되는 경우, 상기 특정 자율주행 자동차의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 유지하고,
상기 특정 자율주행 자동차가, 상기 제2_1 환경정보 신뢰도 내지 상기 2_k 환경정보 신뢰도 중 상기 신뢰도 임계값보다 낮은 상기 특정 환경정보 신뢰도에 대응되는 경우, 상기 특정 자율주행 자동차의 운행경로로서 상기 제1 최적 운행경로를 폐기하고 상기 제5 최적 운행경로를 생성하는 장치.
제8항에 있어서,
상기 관제 센터의 데이터베이스 상에 상기 제1 데이터의 제1 순위체계와 상기 제2 데이터의 제2 순위체계의 매칭 관계 정보가 관리되고 있는 상태에서,
상기 프로세서가, 상기 자율주행 자동차로부터 획득한 상기 제1 데이터의 상기 제1 순위체계에 따른 제1 점수와 상기 일반 자율주행 자동차로부터 획득한 상기 제2 데이터의 상기 제2 순위체계에 따른 제2 점수를 비교했을 때, 상기 제1 점수가 상기 제2 점수보다 높은 경우에는 상기 제1 가중치를 더 높이고 상기 제2 가중치를 더 낮추는 방향으로 조정하고, 상기 제1 점수가 상기 제2 점수보다 낮은 경우에는 상기 제1 가중치를 더 낮추고 상기 제2 가중치를 더 높이는 방향으로 조정하는 장치.
제8항에 있어서,
상기 제1 데이터는 상기 특정 자율주행 자동차에 탑승한 사용자가 입력한 만족도 정도에 대한 피드백 정보, 상기 특정 자율주행 자동차의 환경 정보 및 기상 정보 중 적어도 일부를 포함하고, 상기 제2 데이터는 상기 일반 자동차의 속도 정보, 가속도 정보, 조향 정보, 자세 정보 및 이들에 대한 스무드니스(smoothness) 정보 중 적어도 일부를 포함하는 장치.