KR20220072367A - Autonomous cooperative driving information evaluation system. Method, and a Recording medium recording a computer-readable program for executing the method - Google Patents
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Abstract
자율협력주행정보 평가 시스템. 방법, 및 상기 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 기록 매체가 개시된다. 자율협력주행정보 평가 시스템은 정보 플랫폼 모듈을 통해 차량에 제공되는 자율협력주행정보를 평가하기 위한 시스템으로서, 정보 입력부, 상태 모니터링부, 및 정보 평가부를 포함한다. 정보 입력부는 자율협력주행정보 제공 시스템으로부터 노변장치에서의 수집 정보, 자율협력주행정보 제공 시스템에서의 예측 정보를 입력받고, 상태 모니터링부는 수집 정보 및 예측 정보로부터 수집 장치 및 자율협력주행정보 제공 시스템의 상태에 대한 모니터링 데이터를 산출하며, 정보 평가부는 수집 정보 및 예측 정보에 대한 평가 데이터를 산출한다.Autonomous cooperative driving information evaluation system. Disclosed are a method and a recording medium in which a computer readable program for executing the method is recorded. The autonomous cooperative driving information evaluation system is a system for evaluating autonomous cooperative driving information provided to a vehicle through an information platform module, and includes an information input unit, a condition monitoring unit, and an information evaluation unit. The information input unit receives the information collected from the roadside device and the prediction information from the autonomous cooperative driving information providing system from the autonomous cooperative driving information providing system, and the condition monitoring unit receives the information collected from the autonomous cooperative driving information providing system from the collected information and the prediction information of the collection device and the autonomous cooperative driving information providing system. It calculates monitoring data for the state, and the information evaluation unit calculates evaluation data for the collected information and the prediction information.
Description
본 발명은 정보 평가 관련 기술에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 자율협력주행을 위한 정보를 평가하기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to information evaluation-related technology, and more particularly, to a system and method for evaluating information for autonomous cooperative driving.
차량 자체에 부착된 센싱 및 처리 기술을 이용하여 자율주행 기술을 구현하는 기술은 현재 가장 대중화된 자율주행 기법이다. 그러나, 최근 자율주행 기술을 이용한 차량에 의한 인명 사고가 종종 발생함에 따라, 보다 안전한 자율주행 기술 구현을 위한 방안에 대한 요구사항이 증대되고 있다.The technology that implements autonomous driving technology using sensing and processing technology attached to the vehicle itself is currently the most popular autonomous driving technique. However, recently, as fatal accidents caused by vehicles using autonomous driving technology frequently occur, requirements for a method for implementing safer autonomous driving technology are increasing.
이에 따라, 노변 인프라를 통해 기존 자율주행차량이 취득하지 못하는 정보를 제공하여 보다 안전한 자율주행을 구현하고자 하는 노력이 시도되고 있으며, 인프라와 차량간 협력이 이루어진다는 측면에서 자율협력주행이라 명명하고 있다.Accordingly, efforts are being made to realize safer autonomous driving by providing information that existing autonomous vehicles cannot obtain through roadside infrastructure, and it is called autonomous cooperative driving in terms of cooperation between infrastructure and vehicles. .
자율협력주행시 인프라가 제공하는 정보는 Local Dynamic Map(이하, LDM)이라 명명된 정보플랫폼을 통해 제공된다. LDM에 포함되는 정보는 정보의 갱신주기를 기준으로 총 4개의 Layer로 구분하는 것이 일반적이며, Layer 구분은 시스템 구성 및 활용 정도에 따라 차이가 있으나, 가장 갱신주기가 가장 긴 Layer 1(갱신주기: 1달)부터 Layer 2(갱신주기: 1시간), Layer 3(갱신주기: 1분) 및 갱신주기가 가장 짧은 Layer 4(갱신주기: 1초)로 구성하는 것이 가장 대표적인 방법이다.The information provided by the infrastructure during autonomous cooperative driving is provided through an information platform named Local Dynamic Map (hereinafter, LDM). In general, information included in LDM is divided into four layers based on the information update cycle. Layer classification differs depending on system configuration and utilization, but Layer 1 (renewal cycle: 1 month) to Layer 2 (renewal cycle: 1 hour), Layer 3 (renewal cycle: 1 minute), and Layer 4 (renewal cycle: 1 second) with the shortest renewal cycle is the most representative method.
이와 같은 LDM은 자율주행차량이 필요로 하는 정보를 취득하는 정보수집단, 수집된 정보를 처리하는 가공 처리단, 이를 자율주행차량에게 전달하는 통신인프라단, 이를 활용하는 자율주행차량단으로 크게 구분할 수 있다.Such LDM can be broadly divided into an information collection group that acquires the information required by autonomous vehicles, a processing group that processes the collected information, a communication infrastructure group that delivers it to autonomous vehicles, and an autonomous vehicle group that utilizes it. can
여기서, 정보수집단 및 가공 처리단은 기존 교통정보수집 및 가공처리체계를 활용하였으며, 이와 같은 사유로 인해 자율주행차량단에서 필요로 하는 정보가 제대로 전달이 되었는지를 평가하기 위한 시도는 통신인프라단에 한정된다.Here, the information collection group and processing group utilized the existing traffic information collection and processing system. is limited to
이와 같이, 종래 기술에서는 통신 관점에서 정보를 평가하였으므로, 정보의 정확도보다는 정보 송신과 수신체계 관점에서 정보 전달에 소요되는 시간 및 정보의 손실에 대해서만 평가가 이루어지고 있다(평가지표: 지연시간, 손실률).As described above, in the prior art, since information is evaluated from a communication point of view, evaluation is performed only on the time required for information transmission and information loss from the viewpoint of information transmission and reception system rather than information accuracy (evaluation index: delay time, loss rate) ).
이와 같은 체계는 오정보가 목표한 시간 내에 모두 전달된다면, 시스템적으로 아무 문제가 없다고 보고되는 치명적 문제가 있다. 즉, 생성 및 전달하여야 하는 정보의 정확도는 수집, 가공 등의 단계에서 모두 보장되어야 하며, 이는 최종 수신자에게도 유지되고 있음을 기본 가정으로 하고 있다. Such a system has a fatal problem in that if all misinformation is delivered within the targeted time, it is reported that there is no problem in the system. That is, the accuracy of the information to be generated and transmitted must be guaranteed in all stages of collection and processing, and it is assumed that this is maintained even to the final recipient.
최근, 돌발상황, 위험상황 등 사전에 대비해야 하는 상황을 회피하기 위한 단기미래 예측정보를 LDM에 포함하여 전달하고 있으며, 신호등화(신호색상) 등 자율주행차량이 제공받은 지점과 정보의 상황이 발생하는 지점이 서로 다른 정보가 존재하므로, 이와 같은 정보의 경우 정보의 생성시점 및 지점 기준에서는 모두 정확도가 완벽히 보장되었다고 할지라도 정보를 제공받은 시점 및 지점에서는 정확도가 보장되지 못할 수가 있다.Recently, short-term future prediction information to avoid situations that need to be prepared in advance, such as unexpected situations and dangerous situations, is included in the LDM and delivered. Since there is information at different points of occurrence, in the case of such information, even if the accuracy is completely guaranteed at the point of time and point of information creation, the accuracy may not be guaranteed at the point and time at which the information is provided.
자율주행차의 경우 정보를 제공받은 시점에서도 정보의 정확도가 요구수준 이상으로 유지되어야 안전한 주행이 가능한 반면, 상기 내용과 같은 관점에서는 기존 평가 방법(응답률, 손실률)으로는 안전한 자율협력주행을 보장할 수 없다는 문제가 있다.In the case of autonomous vehicles, safe driving is possible only when the accuracy of information is maintained above the required level even when information is provided. There is a problem that it cannot.
본 발명은 상술한 종래의 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 도로, 교통정보를 수신하는 시간적, 공간적 관점에서의 LDM의 신뢰도를 평가하고, 그 상태를 모니터링 할 수 있는 시스템 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.The present invention has been devised to solve the above-described problems in the prior art, and to provide a system and method capable of evaluating the reliability of the LDM in terms of time and space for receiving road and traffic information, and monitoring its state. The purpose.
상기 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 자율협력주행정보 평가 시스템은 정보 플랫폼 모듈을 통해 차량에 제공되는 자율협력주행정보를 평가하기 위한 시스템으로서, 정보 입력부, 상태 모니터링부, 및 정보 평가부를 포함한다.In order to achieve the above object, an autonomous cooperative driving information evaluation system according to the present invention is a system for evaluating autonomous cooperative driving information provided to a vehicle through an information platform module, and includes an information input unit, a status monitoring unit, and an information evaluation unit .
정보 입력부는 자율협력주행정보 제공 시스템으로부터 노변장치에서의 수집 정보, 자율협력주행정보 제공 시스템에서의 예측 정보를 입력받고, 상태 모니터링부는 수집 정보 및 예측 정보로부터 수집 장치 및 자율협력주행정보 제공 시스템의 상태에 대한 모니터링 데이터를 산출하며, 정보 평가부는 수집 정보 및 예측 정보에 대한 평가 데이터를 산출한다.The information input unit receives the information collected from the roadside device and the prediction information from the autonomous cooperative driving information providing system from the autonomous cooperative driving information providing system, and the condition monitoring unit receives the information collected from the autonomous cooperative driving information providing system from the collected information and the prediction information of the collection device and the autonomous cooperative driving information providing system. It calculates monitoring data for the state, and the information evaluation unit calculates evaluation data for the collected information and the prediction information.
이와 같은 구성에 의하면, 노변장치에서의 직접 수집 정보와 이를 가공한 가공 정보를 이용하여, 도로·교통정보를 수신하는 시간적/공간적 관점에서의 LDM의 신뢰도를 평가하고 상태를 모니터링 할 수 있게 된다.According to such a configuration, it is possible to evaluate the reliability of the LDM from a temporal/spatial point of view for receiving road and traffic information and to monitor the condition by using the information directly collected from the roadside device and the processed information.
이때, 정보 입력부는 노변 장치의 정보 플랫폼 모듈, 자율협력주행정보 제공 시스템의 정보 플랫폼 모듈, 및 차량의 정보 플랫폼 모듈의 정보를 더 입력받고, 상태 모니터링부는 플랫폼 모듈들의 상태를 더 모니터링하며, 정보 평가부는 플랫폼 모듈들상에서의 정보를 더 평가할 수 있다.In this case, the information input unit further receives information of the information platform module of the roadside device, the information platform module of the autonomous cooperative driving information providing system, and the information platform module of the vehicle, and the condition monitoring unit further monitors the status of the platform modules, and evaluates the information The department may further evaluate the information on the platform modules.
또한, 수집 정보는 이동체 정보와 신호현시 정보를 포함하며, 이동체 정보는 차량, 이륜차, 보행자의 정보를 포함할 수 있다.In addition, the collection information includes information about the moving object and information on the signal display, and the information about the moving object may include information about a vehicle, a two-wheeled vehicle, and a pedestrian.
또한, 예측 정보는 차로 단위 교통 정보, 위험 정보, 돌발정보를 포함할 수 있다.In addition, the prediction information may include lane unit traffic information, risk information, and abrupt information.
또한, 모니터링 데이터를 이용하여 결과 리포트를 산출하는 결과 리포트 산출부를 더 포함할 수 있다.In addition, it may further include a result report calculation unit for calculating a result report by using the monitoring data.
또한, 모니터링 데이터 및 평가 데이터를 출력하는 데이터 출력부를 더 포함할 수 있다.In addition, it may further include a data output unit for outputting monitoring data and evaluation data.
또한, 모니터링 데이터 및 평가 데이터를 통신망을 통해 전송하는 데이터 정송부를 더 포함할 수 있다.In addition, it may further include a data forwarding unit for transmitting the monitoring data and the evaluation data through a communication network.
또한, 정보 평가부는 미리 설정된 평가척도에 대해 자율협력주행정보 제공 시스템으로부터 전송받은 정보들에서 추출된 미리 설정된 평가척도에 대응하는 추출값과 미리 설정된 목표값의 비교하는 평가척도 비교부, 및 추출값이 미리 설정된 범위 내인 경우 정보들이 평가 기준에 만족한다고 평가하는 평가 데이터를 산출하는 평가 데이터 산출부를 포함할 수 있다.In addition, the information evaluation unit is an evaluation scale comparison unit that compares the preset target value with an extraction value corresponding to the preset evaluation scale extracted from the information received from the autonomous cooperative driving information providing system with respect to the preset evaluation scale, and the extracted value If it is within this preset range, the information may include an evaluation data calculation unit that calculates evaluation data for evaluating that the information satisfies the evaluation criteria.
또한, 본 발명에 따른 자율협력주행정보 평가 방법은, 정보 플랫폼 모듈을 통해 차량에 제공되는 자율협력주행정보를 평가하기 위한 시스템이 수행하는 정보 평가 방법으로서, 자율협력주행정보 제공 시스템으로부터 노변장치에서의 수집 정보, 상기 자율협력주행정보 제공 시스템에서의 예측 정보를 입력받는 정보 입력 단계, 수집 정보 및 예측 정보로부터 수집 장치 및 자율협력주행정보 제공 시스템의 상태에 대한 모니터링 데이터를 산출하는 상태 모니터링 단계, 및 수집 정보 및 예측 정보에 대한 평가 데이터를 산출하는 정보 평가 단계를 포함한다.In addition, the autonomous cooperative driving information evaluation method according to the present invention is an information evaluation method performed by a system for evaluating autonomous cooperative driving information provided to a vehicle through an information platform module. of the collected information, an information input step of receiving prediction information from the autonomous cooperative driving information providing system, a state monitoring step of calculating monitoring data on the status of the collection device and the autonomous cooperative driving information providing system from the collected information and predicted information; and an information evaluation step of calculating evaluation data for collection information and prediction information.
아울러, 상기 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 기록 매체가 함께 개시된다.In addition, a recording medium recording a computer readable program for executing the method is disclosed together.
본 발명에 의하면, 노변장치에서의 직접 수집 정보와 이를 가공한 가공 정보를 이용하여, 도로·교통정보를 수신하는 시간적/공간적 관점에서의 LDM의 신뢰도를 평가하고 상태를 모니터링 할 수 있게 된다.According to the present invention, it is possible to evaluate the reliability of the LDM from a temporal/spatial point of view for receiving road/traffic information and to monitor the condition by using the information directly collected from the roadside device and the processed information.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율협력주행정보 평가 시스템의 개략적인 블록도.
도 2 내지 도 5는 도 1의 부분별 확대도.
도 6은 도심 도로에서 자율협력주행을 위한 LDM 플랫폼의 구성을 도시한 도면.
도 7은 정보 시각화 방법을 도시한 표.
도 8은 평가 및 모니터링 목표의 정의가 도시된 도면.
도 9는 LDM 평가 항목 및 평가 척도를 도시한 표.
도 10은 평가 및 모니터링 대쉬보드 구성을 도시한 도면.
도 11은 LDM 평가 결과를 도시한 도면.1 is a schematic block diagram of an autonomous cooperative driving information evaluation system according to an embodiment of the present invention.
2 to 5 are enlarged views of each part of FIG. 1 .
6 is a diagram illustrating the configuration of an LDM platform for autonomous cooperative driving on an urban road.
7 is a table showing an information visualization method.
Fig. 8 shows the definition of evaluation and monitoring goals;
9 is a table showing LDM evaluation items and evaluation scales.
10 is a diagram showing the configuration of the evaluation and monitoring dashboard.
11 is a diagram illustrating an LDM evaluation result.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율협력주행정보 평가 시스템의 개략적인 블록도이고, 도 2 내지 도 5는 도 1의 부분별 확대도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 도심도로 자율협력주행을 위해서는 센터, 노변장치(RSU, 엣지 또는 지역센터), 차량에 각각 센터 LDM, RSU LDM, 차량 LDM이 있어야 한다. 1 is a schematic block diagram of an autonomous cooperative driving information evaluation system according to an embodiment of the present invention, and FIGS. 2 to 5 are enlarged views of each part of FIG. 1 . As shown in FIG. 1 , for autonomous cooperative driving on urban roads, a center LDM, an RSU LDM, and a vehicle LDM must be provided in the center, roadside device (RSU, edge or regional center), and vehicle, respectively.
센터 LDM이 모든 영역의 정보를 모두 담고 있으며, RSU LDM은 해당 RSU가 담당하는 영역의 정보를, 차량 LDM은 개별 차량별로 안전한 주행을 위해 필요로 하는 영역 내의 정보로 구성한다. 동일한 영역은 동일 시각 기준 모든 LDM이 동일해야 하며, 이는 사전에 설정된 갱신주기에 따라 정보를 유통하여 갱신하게 된다.The center LDM contains all the information of all areas, the RSU LDM consists of the information of the area that the RSU is responsible for, and the vehicle LDM consists of information within the area required for safe driving for each individual vehicle. In the same area, all LDMs must be identical at the same time, and information is distributed and updated according to a preset update cycle.
센터 LDM은 기존 교통정보센터 및 C-ITS 센터 등과 연계하여 공유할 수 있는 정보를 주고받아 정보를 최신화하며, 기상상황은 기상청을 통해 정보를 갱신한다. 신호현시정보는 신호제어기로부터 직접 정보를 전송받아 교차로별/방향별로 다음 현시의 녹색시간 정보를 수집하여 차량에게 전달된다. 교차로의 사각지대에 위치한 정보를 수집하기 위해 교차로에 별도의 이동체 검지장치를 설치하여 차량, 보행자, 이륜차의 위치를 수집하여 센터 LDM의 Layer 4에 정보를 반영한다.Center LDM updates information by exchanging information that can be shared in connection with the existing traffic information center and C-ITS center, and updates the weather information through the Korea Meteorological Administration. Signal display information receives information directly from the signal controller, collects green time information of the next display by intersection/direction, and delivers it to the vehicle. In order to collect information located in the blind spot of the intersection, a separate moving object detection device is installed at the intersection to collect the positions of vehicles, pedestrians, and two-wheeled vehicles, and the information is reflected in
차량에 전달되는 직접 및 연계수집한 데이터 이외에도 센터에서는 별도의 알고리즘을 이용하여 차량 주행에 영향을 미칠 수 있는 위험상황과 돌발상황을 예측 생성하며, 차로별 교통정보를 생성하여, 원활한 주행을 위한 차로선택에 도움을 줄 수 있도록 한다. 알고리즘으로 생성된 정보 또한 Layer 4정보로 LDM에 포함되어 차량으로 전달된다.In addition to the data collected directly and in connection with the vehicle, the center uses a separate algorithm to predict and generate dangerous and unexpected situations that may affect vehicle driving, and generate traffic information for each lane to ensure smooth driving. to help you make a choice. The information generated by the algorithm is also included in the LDM as
정보별로 개별 IoT 장치를 관리하고 정보를 전송할 경우 모두 별도의 플랫폼을 갖추거나 해당 장치별 데이터 변환을 위한 체계가 필요하다. 이에 따라 정보의 갱신속도가 서로 다를 수 있는 반면, 도 6과 같은 단일화된 LDM 플랫폼을 이용할 경우 모든 정보를 단일화된 플랫폼으로 서로 주고받을 수 있으므로 개별 정보를 수집하기 위한 장치가 불필요하다는 강점이 있다. In the case of managing individual IoT devices for each information and transmitting information, it is necessary to have a separate platform or a system for data conversion for each device. Accordingly, while the information update speed may be different, if a unified LDM platform as shown in FIG. 6 is used, since all information can be exchanged with each other through a unified platform, there is an advantage that a device for collecting individual information is unnecessary.
모두 동일한 전송 표준으로 적용하여 정보를 전송하므로 동일한 플랫폼을 장작한 차량은 전국 어디서나 정보를 송수신할 수 있다는 강점 또한 있다. 도 6은 도심 도로에서 자율협력주행을 위한 LDM 플랫폼의 구성을 도시한 도면이다. Since all information is transmitted by applying the same transmission standard, vehicles equipped with the same platform also have the advantage of being able to transmit and receive information anywhere in the country. 6 is a diagram illustrating the configuration of an LDM platform for autonomous cooperative driving on an urban road.
한편, 도로 및 교통 정보를 담고 있는 LDM의 핵심이 LDM에 포함되어 있는 정보의 신뢰도보다는 정보의 이동 중 손실없이 빠르게 전달되는데 집중되어 있으며, 이에 따라 LDM에 포함된 정보의 신뢰도는 상대적으로 간과되고 있는 것이 현 체계의 한계라 할 수 있다. On the other hand, the core of LDM, which contains road and traffic information, is focused on delivering information quickly without loss during movement rather than reliability of information contained in LDM. This is a limitation of the current system.
따라서, 자율주행 중 안전을 보장하기 위해 필요한 정보에 대해 정보 이동 단계별로 평가방법이 구성되어야 하며, 이와 함께 정보별로 평가지표가 설정되어야 한다.Therefore, the evaluation method should be configured for each information movement step for information necessary to ensure safety during autonomous driving, and along with this, evaluation indicators should be set for each information.
1. 적용 가능한 평가 기법1. Applicable Assessment Techniques
LDM 정보는 도로정밀지도(Layer 1) 기반으로 맵매칭을 통해 자율협력주행차량의 운행 및 제어에 활용된다. 따라서 실제 지도는 없으나 지도위에 정보를 형상화할 수 있으며, 이에 따라 LDM을 시각화(Data Visualization) 및 시각화 분석(Visualization Analysis)을 통해 평가가 가능하다. LDM information is used for operation and control of autonomous cooperative driving vehicles through map matching based on the precision road map (Layer 1). Therefore, although there is no actual map, information can be visualized on the map, and accordingly, the LDM can be evaluated through data visualization and visualization analysis.
시각화는 데이터 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 이미지의 형태로 정보를 변환하는 것을 의미하며, 시각화 분석은 데이터 모니터링 및 평가에 강점을 갖는 분석 방법으로 시각화된 데이터를 도 7과 같은 방법을 통해 분석하는 것을 뜻한다. 도 7은 정보 시각화 방법을 도시한 표이다.Visualization means converting information in the form of an image so that the data analysis result can be easily understood, and visualization analysis is an analysis method that has strength in data monitoring and evaluation. means 7 is a table illustrating an information visualization method.
도 7의 시각화 분석방법 중 LDM에 적용 가능한 방법은 시간 시각화, 분포 시각화 및 공간 시각화 등이 있다. 시간의 변화에 따라 데이터의 변화를 시각화할 수 있으며, 누적 연속그래프 등으로 정확도 및 신뢰도 등을 표출할 수 있다. 지도 정보를 활용한다는 측면에서 공간 시각화를 통해 LDM을 통해 제공되는 이동객체의 위치 정보를 시각화할 수 있다. 이를 적용하기 위해 도심도로 자율협력주행을 위한 동적정보 플랫폼의 평가항목 및 지표를 도출하였다.Among the visualization analysis methods of FIG. 7 , methods applicable to LDM include temporal visualization, distribution visualization, and spatial visualization. Changes in data can be visualized according to the change of time, and accuracy and reliability can be expressed through cumulative continuous graphs, etc. In terms of utilizing map information, spatial visualization can visualize the location information of moving objects provided through LDM. To apply this, evaluation items and indicators of the dynamic information platform for autonomous cooperative driving of urban roads were derived.
2. 평가항목 및 지표 도출2. Derivation of evaluation items and indicators
LDM을 통해 자율협력주행이 이루어졌는지 평가하기 위해서는 크게 평가와 모니터링체계가 필요하다. 이를 도 8과 같이 구성하였다. 도 8은 평가 및 모니터링 목표의 정의가 도시된 도면이다.In order to evaluate whether autonomous cooperative driving has been achieved through LDM, an evaluation and monitoring system is required. This was configured as shown in FIG. 8 . 8 is a diagram illustrating the definition of evaluation and monitoring goals.
파란색으로 표기된 부분은, '정확히 수집되고 있는가?, 지연 없이 전달되었는가?, 전달받은 데이터는 손실없이 전달되었는가’를 기준으로 평가되어야 하는 부분이다. 노란색으로 표시된 부분은, '장치가 정상적으로 작동되고 있는가?' 를 기준으로 센터, RSU, 차량 및 수집장치를 대상으로 모니터링이 이루어져야 한다.The part marked in blue is the part that should be evaluated based on 'Is it being collected correctly, was it delivered without delay, and whether the received data was delivered without loss'. The part marked in yellow is 'Is the device operating normally?' Based on this, monitoring should be done for the center, RSU, vehicle and collection device.
평가는 다시, 수집정보의 정확도(직접 수집 및 1차 가공 정보), 예측정보 생성 정확도(2차 가공 정보), 데이터 처리의 신속/정확도를 대상으로 평가한다. 여기서 수집정보의 정확도 평가는 이동체(차량, 이륜차, 보행자), 신호현시정보를 대상으로 평가가 이루어지며, 도 9에 제시된 바와 같이 평가척도 및 평가방법, 목표치를 도출하였다. 도 9는 LDM 평가 항목 및 평가 척도를 도시한 표이다.The evaluation again evaluates the accuracy of collected information (direct collection and primary processing information), prediction information generation accuracy (second processing information), and speed/accuracy of data processing. Here, the accuracy evaluation of the collected information is evaluated for moving objects (vehicles, two-wheeled vehicles, pedestrians) and signal display information, and evaluation scales, evaluation methods, and target values are derived as shown in FIG. 9 . 9 is a table showing LDM evaluation items and evaluation scales.
도 9 에서, 동적정보 특히 신호, 교차로 등 상충 위험이 많은 도심도로의 동적정보를 대상으로 평가 및 모니터링 대상을 구분하고, 대분류 3개(직접 수집정보, 예측 가공 정보, LDM어플리케이션) 소분류 10개(이동체, 신호현시, 차로단위 교통정보, 위험/돌발정보, 센터/RSU/차량LDM 등)의 동적정보를 대상으로 평가척도 및 평가방법, 목표치를 설정하였다. 이는 관련 연구개발자를 대상으로 시행한 표적집단면접법(Focus Group Interview)을 통해 도출한 결과이다.In FIG. 9, evaluation and monitoring targets are divided for dynamic information, especially dynamic information on urban roads with a lot of risk of conflict, such as signals and intersections, and 3 major categories (direct collection information, predictive processing information, LDM application) 10 sub-categories ( The evaluation scale, evaluation method, and target value were set for dynamic information of moving objects, signal display, lane unit traffic information, danger/sudden information, center/RSU/vehicle LDM, etc.). This is the result derived from the Focus Group Interview conducted on the relevant R&D developers.
또한, 도심도로의 자율협력주행을 위해 생성하는 차로단위 교통정보 및 위험/돌발정보를 대상으로는 정확도(오차율) 및 효율성을 평가한다. LDM의 경우 데이터 손실률 및 데이터 처리시간을 기준으로 자율협력주행에 필요한 데이터가 적절한 시각에 모두 전달이 되었는지를 기준으로 평가한다.In addition, the accuracy (error rate) and efficiency are evaluated for traffic information and risk/abrupt information generated for autonomous cooperative driving on urban roads. In the case of LDM, based on the data loss rate and data processing time, it is evaluated based on whether all the data required for autonomous cooperative driving is delivered at an appropriate time.
3. 평가체계 방법으로의 대쉬보드 구성3. Dashboard composition as an evaluation system method
동적정보의 특성을 고려하여, 시각화 방법(Data Visualization)으로는 시간 시각화, 분포 시각화 및 공간 시각화를 중심으로 동적정보를 모니터링 및 평가할 수 있는 체계 및 대쉬보드를 구성한다.Considering the characteristics of dynamic information, as a visualization method (Data Visualization), a system and dashboard that can monitor and evaluate dynamic information are configured with a focus on temporal visualization, distribution visualization, and spatial visualization.
위치 중심의 직관적 상태 모니터링이 필요한 경우에는 공간 시각화 기법을, 정보의 종합적 판단 및 전반적 상황 모니터링이 필요한 경우에는 시간 및 분포 시각화를 적용한다.When location-oriented intuitive state monitoring is required, spatial visualization is applied, and when comprehensive judgment of information and overall situation monitoring is required, temporal and distribution visualization is applied.
직관적 UI(User Interface) 설계를 통해 쉽게 접근할 수 있도록 하였으며, 결과 리포팅은 운영자가 필요한 시간 단위(30분/1시간/1일 등)별로 이루어질 수 있도록 구성하였으며 출력 및 비교검토가 쉽도록 구성한다.The intuitive UI (User Interface) design allows for easy access, and the result reporting is configured so that the operator can do it for each time unit (30 minutes / 1 hour / 1 day, etc.) .
도 10은 평가 및 모니터링 대쉬보드 구성을 도시한 도면이다. 도 10은 효과적인 평가 및 모니터링을 위한 대쉬보드 구성 결과를 도시하고 있다. 공간, 시각 및 분포 시각화 방법을 적용하였으며, 상단에는 공간 시각화 분석 결과 중심으로 배치하였다. 하단에는 장치의 상태정보 및 평가 결과를 MOE에 따라 그래프의 형태로 한눈에 평가결과를 조회 및 상태 모니터링을 할 수 있도록 구성하였다.10 is a diagram illustrating a configuration of an evaluation and monitoring dashboard. 10 shows a dashboard configuration result for effective evaluation and monitoring. The spatial, visual, and distribution visualization methods were applied, and the spatial visualization analysis result was centered on the upper part. At the bottom, the device status information and evaluation results are configured in the form of graphs according to MOE so that evaluation results can be viewed and status monitored at a glance.
상세 평가 결과는 장치별로 도 11과 같이 조회가 가능하다. 도 11은 LDM 평가 결과를 도시한 도면이다. 특히, 도 11의 우측과 같이 결과를 화면 모니터링 이외에도 별도로 출력(5분/30분/1시간/1일 단위)할 수 있도록 하여 추적 평가가 가능하도록 하였다.The detailed evaluation result can be inquired for each device as shown in FIG. 11 . 11 is a diagram illustrating an LDM evaluation result. In particular, as shown on the right side of FIG. 11 , the results can be separately output (in units of 5 minutes/30 minutes/1 hour/1 day) in addition to screen monitoring, so that tracking evaluation is possible.
정리하면, 본 발명에서는 자율주행차가 특히 운행에 어려움을 겪을 수 있는 돌발적 상황이 다수 존재하는 도심도로를 대상으로 자율협력주행 동적정보 플랫폼 운영 기반 및 평가/모니터링 체계를 구축하였으며, 이를 통해 완전 자율주행 기술 상용화를 위한 보다 안전하고 효율적 인프라 기반을 갖추는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.In summary, in the present invention, the autonomous cooperative driving dynamic information platform operation base and evaluation/monitoring system were established for urban roads where there are many unexpected situations where autonomous vehicles may experience difficulties in operation, and through this, fully autonomous driving It is expected to contribute to establishing a safer and more efficient infrastructure for technology commercialization.
본 발명이 비록 일부 바람직한 실시예에 의해 설명되었지만, 본 발명의 범위는 이에 의해 제한되어서는 아니 되고, 특허청구범위에 의해 뒷받침되는 상기 실시예의 변형이나 개량에도 미쳐야할 것이다.Although the present invention has been described with reference to some preferred embodiments, the scope of the present invention should not be limited thereto, but should also extend to modifications or improvements of the above embodiments supported by the claims.
Claims (10)
상기 자율협력주행정보 제공 시스템으로부터 노변장치에서의 수집 정보, 상기 자율협력주행정보 제공 시스템에서의 예측 정보를 입력받는 정보 입력부;
상기 수집 정보 및 예측 정보로부터 상기 수집 장치 및 상기 자율협력주행정보 제공 시스템의 상태에 대한 모니터링 데이터를 산출하는 상태 모니터링부; 및
상기 수집 정보 및 상기 예측 정보에 대한 평가 데이터를 산출하는 정보 평가부를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율협력주행정보 평가 시스템.
As a system for evaluating autonomous cooperative driving information provided to a vehicle through an information platform module,
an information input unit for receiving information collected from a roadside device and prediction information from the autonomous cooperative driving information providing system from the autonomous cooperative driving information providing system;
a state monitoring unit for calculating monitoring data on the states of the collection device and the autonomous cooperative driving information providing system from the collection information and the prediction information; and
and an information evaluation unit for calculating evaluation data for the collection information and the prediction information.
상기 정보 입력부는 상기 노변 장치의 정보 플랫폼 모듈, 상기 자율협력주행정보 제공 시스템의 정보 플랫폼 모듈, 및 차량의 정보 플랫폼 모듈의 정보를 더 입력받고,
상기 상태 모니터링부는 상기 플랫폼 모듈들의 상태를 더 모니터링하며,
상기 정보 평가부는 상기 플랫폼 모듈들상에서의 정보를 더 평가하는 것을 특징으로 하는 자율협력주행정보 평가 시스템.
The method according to claim 1,
The information input unit further receives information of the information platform module of the roadside device, the information platform module of the autonomous cooperative driving information providing system, and the information platform module of the vehicle,
The status monitoring unit further monitors the status of the platform modules,
The autonomous cooperative driving information evaluation system, characterized in that the information evaluation unit further evaluates the information on the platform modules.
상기 수집 정보는 이동체 정보와 신호현시 정보를 포함하며,
상기 이동체 정보는 차량, 이륜차, 보행자의 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율협력주행정보 평가 시스템.
3. The method according to claim 2,
The collection information includes moving object information and signal display information,
The autonomous cooperative driving information evaluation system, characterized in that the moving object information includes information on vehicles, two-wheeled vehicles, and pedestrians.
상기 예측 정보는 차로 단위 교통 정보, 위험 정보, 돌발정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율협력주행정보 평가 시스템.
4. The method according to claim 3,
The prediction information is autonomous cooperative driving information evaluation system, characterized in that it includes traffic information per lane, risk information, and abrupt information.
상기 모니터링 데이터를 이용하여 결과 리포트를 산출하는 결과 리포트 산출부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자율협력주행정보 평가 시스템.
5. The method according to claim 4,
Autonomous cooperative driving information evaluation system, characterized in that it further comprises a result report calculation unit for calculating a result report by using the monitoring data.
상기 모니터링 데이터 및 상기 평가 데이터를 출력하는 데이터 출력부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자율협력주행정보 평가 시스템.
6. The method of claim 5,
The autonomous cooperative driving information evaluation system, characterized in that it further comprises a data output unit for outputting the monitoring data and the evaluation data.
상기 모니터링 데이터 및 상기 평가 데이터를 통신망을 통해 전송하는 데이터 정송부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자율협력주행정보 평가 시스템.
7. The method of claim 6,
Autonomous cooperative driving information evaluation system, characterized in that it further comprises a data forwarding unit for transmitting the monitoring data and the evaluation data through a communication network.
상기 정보 평가부는 미리 설정된 평가척도에 대해 상기 자율협력주행정보 제공 시스템으로부터 전송받은 정보들에서 추출된 미리 설정된 평가척도에 대응하는 추출값과 미리 설정된 목표값의 비교하는 평가척도 비교부; 및
상기 추출값이 미리 설정된 범위 내인 경우 상기 정보들이 평가 기준에 만족한다고 평가하는 평가 데이터를 산출하는 평가 데이터 산출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율협력주행정보 평가 시스템.
8. The method of claim 7,
The information evaluation unit may include: an evaluation scale comparison unit for comparing an extraction value corresponding to a preset evaluation scale extracted from information received from the autonomous cooperative driving information providing system with a preset target value with respect to a preset evaluation scale; and
and an evaluation data calculation unit for calculating evaluation data for evaluating that the information satisfies evaluation criteria when the extracted value is within a preset range.
상기 자율협력주행정보 제공 시스템으로부터 노변장치에서의 수집 정보, 상기 자율협력주행정보 제공 시스템에서의 예측 정보를 입력받는 정보 입력 단계;
상기 수집 정보 및 예측 정보로부터 상기 수집 장치 및 상기 자율협력주행정보 제공 시스템의 상태에 대한 모니터링 데이터를 산출하는 상태 모니터링 단계; 및
상기 수집 정보 및 상기 예측 정보에 대한 평가 데이터를 산출하는 정보 평가 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율협력주행정보 평가 방법.
As an information evaluation method performed by a system for evaluating autonomous cooperative driving information provided to a vehicle through an information platform module,
an information input step of receiving, from the autonomous cooperative driving information providing system, information collected from a roadside device and prediction information from the autonomous cooperative driving information providing system;
a state monitoring step of calculating monitoring data on the states of the collection device and the autonomous cooperative driving information providing system from the collection information and the prediction information; and
and an information evaluation step of calculating evaluation data for the collection information and the prediction information.
A recording medium in which a computer readable program for executing the method of claim 9 is recorded.
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| KR1020200159888A KR102429808B1 (en) | 2020-11-25 | 2020-11-25 | Autonomous cooperative driving information evaluation system. Method, and a Recording medium recording a computer-readable program for executing the method |
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Also Published As
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