KR20220102530A - 차량 경로 계획 - Google Patents

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Abstract

무엇보다도, 차량의 적어도 하나의 프로세서에 의해 복수의 에지 및 복수의 노드를 포함하는 그래프에 기초하여, 복수의 에지의 서브세트를 포함하는 환경을 통과하는 기준 경로를 식별하기 위한 기술이 설명된다. 본 기술은 그래프 및 기준 경로에 관련된 공간 모델의 최적화에 기초하여 제1 경로를 식별하고 기준 경로에 적어도 하나의 제약을 적용하는 것에 기초하여 제2 경로를 식별하는 것을 더 포함한다. 본 기술은, 적어도 하나의 프로세서에 의해, 미리 식별된 규칙집에 기초하여 제1 경로 또는 제2 경로를 차량이 횡단할 경로로서 선택하는 것을 더 포함한다. 다른 실시예가 설명되거나 청구될 수 있다.

Description

차량 경로 계획{VEHICLE PATH PLANNING}
본 설명은 차량 경로 계획에 관한 것이다.
자율 주행 차량(autonomous vehicle)과 같은 차량은 차량이 환경을 통과하여 운행할 수 있는 경로를 식별하기 위해 경로 계획 시스템을 이용할 것이다. 레거시 시스템에서, 이러한 경로 계획 시스템은 샘플링 기반 접근법을 사용하여 경로를 식별한다. 그렇지만, 이러한 샘플링 기반 접근법은 비효율적일 수 있거나, 또는 차량의 속도가 매우 낮거나 0에 근접하는 상황에서 비효율에 직면할 수 있다. 특히, 차량의 속도가 매우 낮거나 0에 근접함에 따라, 공간에서의 시간 지평(time horizon)이 축소될 것이고 경로 계획 시스템이 해당 시간 지평을 넘어 제안된 경로를 효율적으로 생성할 수 없을 것이다. 추가적으로, 이러한 샘플링 기반 접근법은 경로가 (예를 들면, 다른 차량의 존재에 의해) 제약될 때 어려움에 직면할 수 있다.
도 1은 자율 주행 능력(autonomous capability)을 갖는 자율 주행 차량의 예를 도시한다.
도 2는 컴퓨터 시스템을 도시한다.
도 3은 자율 주행 차량에 대한 예시적인 아키텍처를 도시한다.
도 4는 계획 시스템의 입력과 출력 사이의 관계의 블록 다이어그램을 도시한다.
도 5는 경로 계획에서 사용되는 방향 그래프(directed graph)를 도시한다.
도 6은 다양한 실시예에 따른, 예시적인 경로 계획 시스템을 도시한다.
도 7은 다양한 실시예에 따른, 경로 계획에서 사용되는 방향 그래프의 다른 예를 도시한다.
도 8은 다양한 실시예에 따른, 예시적인 경로 계획 기술을 도시한다.
이하의 기술에서는, 설명을 위해, 본 개시에 대한 완전한 이해를 제공하기 위해 다수의 특정 세부 사항이 기재된다. 그렇지만, 본 개시가 이러한 특정 세부 사항 없이 실시될 수 있음이 명백할 것이다. 다른 경우에, 공지된 구조 및 디바이스는 본 개시를 불필요하게 모호하게 하는 것을 피하기 위하여 블록 다이어그램 형태로 도시된다.
도면에서, 설명을 용이하게 하기 위해, 디바이스, 시스템, 명령어 블록 및 데이터 요소를 나타내는 것과 같은 개략적 요소의 특정 배열 또는 순서가 도시된다. 그렇지만, 본 기술 분야의 통상의 기술자라면, 도면에서의 개략적 요소의 특정 순서 또는 배열이 프로세싱의 특정한 순서 또는 시퀀스, 또는 프로세스의 분리가 요구됨을 암시한다는 것을 의미하지는 않는다는 점을 이해할 것이다. 게다가, 도면에 개략적 요소를 포함시키는 것은, 그러한 요소가 모든 실시예에서 요구됨을 암시한다는 것을 의미하지 않거나, 또는 그러한 요소에 의해 표현된 특징이 일부 실시예에서 포함되지 않을 수 있거나 다른 요소와 조합되지 않을 수 있음을 암시한다는 것을 의미하지 않는다.
또한, 도면에서, 2개 이상의 다른 개략적 요소 사이의 연결, 관계 또는 연관을 보여주기 위해 실선 또는 파선 또는 화살표와 같은 연결 요소가 사용되는 경우에, 임의의 그러한 연결 요소의 부재가 연결, 관계 또는 연관이 존재할 수 없다는 것을 암시하는 것을 의미하지 않는다. 환언하면, 요소들 사이의 일부 연결, 관계 또는 연관은 본 개시를 모호하게 하지 않기 위해 도면에 도시되어 있지 않다. 추가적으로, 예시를 용이하게 하기 위해, 요소들 사이의 다수의 연결, 관계 또는 연관을 나타내기 위해 단일의 연결 요소가 사용된다. 예를 들어, 연결 요소가 신호, 데이터 또는 명령어의 통신을 나타내는 경우에, 본 기술 분야의 통상의 기술자라면, 그러한 요소가, 통신을 수행하기 위해 필요할 수 있는, 하나 또는 다수의 신호 경로(예를 들면, 버스)를 나타낸다는 것을 이해할 것이다.
그 예가 첨부된 도면에 예시된 실시예가 이제 상세하게 언급될 것이다. 이하의 상세한 설명에서, 다양한 기술된 실시예에 대한 완전한 이해를 제공하기 위해 많은 특정 세부 사항이 기재된다. 그렇지만, 다양한 기술된 실시예가 이러한 특정 세부 사항 없이 실시될 수 있다는 것이 본 기술 분야의 통상의 기술자에게 명백할 것이다. 다른 경우에, 실시예의 양태를 불필요하게 모호하게 하지 않기 위해 공지된 방법, 절차, 컴포넌트, 회로, 및 네트워크는 상세히 기술되지 않았다.
서로 독립적으로 또는 다른 특징들의 임의의 조합과 함께 각각 사용될 수 있는 여러 특징이 이하에 기술된다. 그렇지만, 임의의 개별 특징은 위에서 논의된 문제들 중 임의의 것을 해결할 수 없거나 또는 위에서 논의된 문제들 중 단지 하나만을 해결할 수 있다. 위에서 논의된 문제들 중 일부가 본원에 기술된 특징들 중 임의의 것에 의해 완전히 해결되지는 않을 수 있다. 비록 여러 표제가 제공되어 있더라도, 특정 표제에 관련되지만 해당 표제를 갖는 섹션에서 발견되지는 않는 정보가 본 설명의 다른 곳에서 발견될 수도 있다. 실시예는 이하의 개요에 따라 본원에 기술된다:
1. 일반적 개관
2. 시스템 개관
3. 자율 주행 차량 아키텍처
4. 자율 주행 차량 계획
5. 경로 계획
일반적 개관
차량(예를 들면, 자율 주행 차량)은 환경을 통과하여 운행하기 위해 경로 내비게이션 시스템을 사용한다. 특히, 경로 계획 시스템은 환경을 통과하는 기준 경로를 식별한다. 이어서 제약 계산 시스템(constraints computation system)은 환경을 통과하는 하나의 잠재적 경로를 식별하기 위해 기준 경로에 적어도 하나의 제약을 적용한다. 추가적으로, 공간 모델 예측 제어(model predictive control, MPC) 시스템은 기준 경로의 공간 최적화에 기초하여 다른 잠재적 경로를 식별한다. 이어서 어느 경로가 운행을 위해 차량에 의해 사용되어야 하는지를 식별하기 위해 2개의 잠재적 경로가 비교된다. 일 실시예에서, 공간 MPC로부터의 결과는 후속 기준 경로를 식별하는 데 사용하기 위해 경로 계획 시스템에 추가로 피드백된다.
이러한 기술의 장점들 중 일부는 차량이 공간 제약된(space-constrained) 환경을 통과하여 운행하는 능력의 향상을 포함한다. 추가적으로, 두 가지 잠재적 경로의 식별 및 비교를 가능하게 하는 것에 의해, 환경을 통과하는 최적 경로가 더 신속하게 식별될 수 있어, 이에 의해 환경을 통과하는 최적 경로를 식별하는 데 그렇지 않았으면 사용될 계산 리소스를 절감할 수 있다. 마지막으로, 속도 기반이기도 하고 공간적으로 제약되기도 하는 접근법이 사용되기 때문에, 내비게이션 시스템은 차량의 속도가 낮아지거나 0에 근접할 때에도 효율적으로 환경을 통과하여 운행할 수 있다.
시스템 개관
도 1은 자율 주행 능력을 갖는 자율 주행 차량(100)의 일 예를 도시한다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "자율 주행 능력"이라는 용어는, 완전한 자율 주행 차량, 고도의 자율 주행 차량, 및 조건부 자율 주행 차량을 제한 없이 포함하는, 실시간 인간 개입 없이 차량이 부분적으로 또는 완전하게 동작할 수 있게 하는 기능, 특징, 또는 설비를 지칭한다.
본원에서 사용되는 바와 같이, 자율 주행 차량(AV)은 자율 주행 능력을 갖는 차량이다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "차량"은 상품 또는 사람의 운송 수단을 포함한다. 예를 들어, 자동차, 버스, 기차, 비행기, 드론, 트럭, 보트, 선박, 잠수함, 비행선 등. 무인 자동차는 차량의 예이다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "궤적"은 AV를 제1 시공간적 위치로부터 제2 시공간적 위치로 운행시키는 경로 또는 루트를 지칭한다. 일 실시예에서, 제1 시공간적 위치는 초기 또는 시작 위치라고 지칭되고 제2 시공간적 위치는 목적지, 최종 위치, 목표, 목표 위치, 또는 목표 장소라고 지칭된다. 일부 예에서, 궤적은 하나 이상의 세그먼트(예를 들면, 도로의 섹션)로 구성되고, 각각의 세그먼트는 하나 이상의 블록(예를 들면, 차선 또는 교차로의 부분)으로 구성된다. 일 실시예에서, 시공간적 위치는 현실 세계 위치에 대응한다. 예를 들어, 시공간적 위치는 사람을 태우거나 내려주고 또는 상품을 싣거나 내리는 픽업(pick up) 위치 또는 드롭 오프(drop-off) 위치이다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "센서(들)"는 센서를 둘러싸는 환경에 관한 정보를 검출하는 하나 이상의 하드웨어 컴포넌트를 포함한다. 하드웨어 컴포넌트들 중 일부는 감지 컴포넌트(예를 들면, 이미지 센서, 생체 측정 센서), 송신 및/또는 수신 컴포넌트(예를 들면, 레이저 또는 라디오 주파수 파 송신기 및 수신기), 아날로그 대 디지털 변환기와 같은 전자 컴포넌트, 데이터 저장 디바이스(예컨대, RAM(random-access memory) 및/또는 비휘발성 스토리지), 소프트웨어 또는 펌웨어 컴포넌트, 및 ASIC(application-specific integrated circuit), 마이크로프로세서 및/또는 마이크로컨트롤러와 같은 데이터 프로세싱 컴포넌트를 포함할 수 있다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "장면 묘사(scene description)"는 AV 차량 상의 하나 이상의 센서에 의해 검출되거나 AV 외부의 소스에 의해 제공되는 하나 이상의 분류된 또는 레이블링된 대상체를 포함하는 데이터 구조(예를 들면, 리스트) 또는 데이터 스트림이다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "도로"는 차량에 의해 횡단될 수 있는 물리적 영역이고, 명명된 주요 도로(예를 들면, 도시 거리, 주간 프리웨이(interstate freeway) 등)에 대응할 수 있거나, 또는 명명되지 않은 주요 도로(예를 들면, 주택 또는 사무실 건물 내의 사유 도로, 주차장 섹션, 공터 섹션, 시골 지역의 비포장 경로 등)에 대응할 수 있다. 일부 차량(예를 들면, 4륜 구동 픽업 트럭, 스포츠 유틸리티 차량 등)은 차량 진행에 특히 적합하지 않은 다양한 물리적 영역을 횡단할 수 있기 때문에, "도로"는 임의의 지자체 또는 다른 정부 또는 행정처에 의해 주요 도로로서 공식적으로 규정되지 않은 물리적 영역일 수 있다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "차선"은 차량에 의해 횡단될 수 있는 도로의 일 부분이다. 차선은 때때로 차선 마킹(lane marking)에 기초하여 식별된다. 예를 들어, 차선은 차선 마킹 사이의 공간의 대부분 또는 전부에 대응할 수 있거나, 또는 차선 마킹 사이의 공간의 단지 일부(예를 들면, 50% 미만)에 대응할 수 있다. 예를 들어, 멀리 이격된 차선 마킹을 갖는 도로는 차선 마킹들 사이에 둘 이상의 차량을 수용할 수 있음으로써, 하나의 차량이 차선 마킹을 횡단하지 않으면서 다른 차량을 추월할 수 있고, 따라서 차선 마킹들 사이의 공간보다 더 좁은 차선을 갖거나 차선 마킹들 사이에 2개의 차선을 갖는 것으로 해석될 수 있다. 차선은 차선 마킹의 부재 시에도 해석될 수 있다. 예를 들어, 차선은 환경의 물리적 특징부, 예를 들면, 시골 지역에서의 주요 도로를 따라 있는 바위 및 나무 또는, 예를 들면, 미개발 지역에서의 피할 자연 장애물에 기초하여 규정될 수 있다. 차선은 또한 차선 마킹 또는 물리적 특징부와 무관하게 해석될 수 있다. 예를 들어, 차선은 차선 경계로서 해석될 특징부가 달리 없는 영역에서 장애물이 없는 임의의 경로에 기초하여 해석될 수 있다. 예시적인 시나리오에서, AV는 들판 또는 공터의 장애물 없는 부분을 통해 차선을 해석할 수 있다. 다른 예시적인 시나리오에서, AV는 차선 마킹을 갖지 않는 넓은(예를 들면, 2개 이상의 차선을 위해 충분히 넓은) 도로를 통해 차선을 해석할 수 있다. 이 시나리오에서, AV는 차선에 관한 정보를 다른 AV에 통신할 수 있어서, 다른 AV가 동일한 차선 정보를 사용하여 그 자신들 간에 경로 계획을 조정할 수 있다.
"OTA(over-the-air) 클라이언트"라는 용어는 임의의 AV, 또는 AV에 내장되거나, AV에 결합되거나, 또는 AV와 통신하는 임의의 전자 디바이스(예를 들면, 컴퓨터, 컨트롤러, IoT 디바이스, 전자 제어 유닛(ECU))를 포함한다.
"OTA 업데이트"라는 용어는, 셀룰러 모바일 통신(예를 들면, 2G, 3G, 4G, 5G), 라디오 무선 영역 네트워크(예를 들면, WiFi) 및/또는 위성 인터넷을 포함하지만 이에 제한되지 않는, 독점적인 및/또는 표준화된 무선 통신 기술을 사용하여 OTA 클라이언트에 전달되는 소프트웨어, 펌웨어, 데이터 또는 구성 설정, 또는 이들의 임의의 조합에 대한 임의의 업데이트, 변경, 삭제, 또는 추가를 의미한다.
"에지 노드"라는 용어는 AV와 통신하기 위한 포털을 제공하고 OTA 업데이트를 스케줄링하여 OTA 클라이언트에 전달하기 위해 다른 에지 노드 및 클라우드 기반 컴퓨팅 플랫폼과 통신할 수 있는 네트워크에 결합된 하나 이상의 에지 디바이스를 의미한다.
"에지 디바이스"라는 용어는 에지 노드를 구현하고 기업 또는 서비스 제공자(예를 들면, VERIZON, AT&T) 코어 네트워크에 물리적 무선 액세스 포인트(AP)를 제공하는 디바이스를 의미한다. 에지 디바이스의 예는 컴퓨터, 제어기, 송신기, 라우터, 라우팅 스위치, IAD(integrated access device), 멀티플렉서, MAN(metropolitan area network) 및 WAN(wide area network) 액세스 디바이스를 포함하지만, 이에 제한되지 않는다.
"하나 이상"은 하나의 요소에 의해 수행되는 기능, 둘 이상의 요소에 의해, 예를 들어, 분산 방식으로, 수행되는 기능, 하나의 요소에 의해 수행되는 여러 기능, 여러 요소에 의해 수행되는 여러 기능, 또는 이들의 임의의 조합을 포함한다.
또한, 제1, 제2 등의 용어가, 일부 예에서, 다양한 요소를 기술하기 위해 본원에서 사용되고 있지만, 이러한 요소가 이러한 용어에 의해 제한되지 않아야 한다는 것이 이해될 것이다. 이러한 용어는 하나의 요소를 다른 요소와 구별하는 데만 사용된다. 예를 들어, 기술된 다양한 실시예의 범위를 벗어나지 않으면서, 제1 접촉은 제2 접촉이라고 지칭될 수 있고, 유사하게 제2 접촉은 제1 접촉이라고 지칭될 수 있다. 제1 접촉과 제2 접촉 둘 모두가 접촉이지만, 동일한 접촉은 아니다.
본원에 기술된 다양한 실시예의 설명에서 사용된 용어는 단지 특정한 실시예를 기술하기 위한 것이며, 제한하는 것으로 의도되지 않는다. 기술된 다양한 실시예 및 첨부된 청구항의 설명에서 사용되는 바와 같이, 단수형은, 문맥이 달리 명확히 표시하지 않는 한, 복수형을 포함하는 것으로 의도되어 있다. "및/또는"이라는 용어가, 본원에서 사용되는 바와 같이, 열거된 연관 항목들 중 하나 이상의 항목의 임의의 및 모든 가능한 조합을 지칭하고 포함한다는 것이 또한 이해될 것이다. 게다가, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어가, 본 설명에서 사용될 때, 언급된 특징, 정수, 단계, 동작, 요소, 및/또는 컴포넌트의 존재를 명기하지만, 하나 이상의 다른 특징, 정수, 단계, 동작, 요소, 컴포넌트, 및/또는 그의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다는 것이 이해될 것이다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "~ 경우"라는 용어는 선택적으로 문맥에 따라 "~할 때", 또는 "~시에" 또는 "결정에 응답하여" 또는 "검출에 응답하여"를 의미하는 것으로 해석된다. 마찬가지로, 문구 "~라고 결정된다면" 또는 "[언급된 조건 또는 이벤트]가 검출되는 경우"는 선택적으로 문맥에 따라, "결정할 시에" 또는 "결정에 응답하여" 또는 "[언급된 조건 또는 이벤트]의 검출 시에" 또는 "[언급된 조건 또는 이벤트]의 검출에 응답하여"를 의미하는 것으로 해석된다.
본원에서 사용되는 바와 같이, AV 시스템은 AV의 동작을 지원하는 하드웨어, 소프트웨어, 저장 데이터 및 실시간으로 생성된 데이터의 어레이와 함께 AV를 지칭한다. 일 실시예에서, AV 시스템은 AV 내에 포함된다. 일 실시예에서, AV 시스템은 여러 위치에 걸쳐 확산되어 있다. 예를 들어, AV 시스템의 소프트웨어 중 일부는 클라우드 컴퓨팅 환경과 유사한 클라우드 컴퓨팅 환경 상에 구현된다.
일반적으로, 본원은 완전한 자율 주행 차량, 고도의 자율 주행 차량, 및 조건부 자율 주행 차량, 예를 들어, 각각 소위 레벨 5 차량, 레벨 4 차량 및 레벨 3 차량을 포함하는 하나 이상의 자율 주행 능력을 갖는 임의의 차량에 적용 가능한 기술을 개시한다(차량의 자율성의 레벨 분류에 대한 세부 사항은 본원에 그 전체가 참조로 포함된, SAE 국제 표준 J3016: 온로드 자동차 자동 운전 시스템에 관한 용어의 분류 및 정의(Taxonomy and Definitions for Terms Related to On-128-172020-02-28 Road Motor Vehicle Automated Driving Systems) 참조). 또한, 본원에서 개시된 기술은 부분적 자율 주행 차량 및 운전자 보조 차량, 예컨대, 소위 레벨 2 및 레벨 1 차량에도 적용 가능하다(SAE 국제 표준 J3016: 온로드 자동차 자동 운전 시스템에 관한 용어의 분류 및 정의 참조). 일 실시예에서, 레벨 1, 레벨 2, 레벨 3, 레벨 4 및 레벨 5 차량 시스템 중 하나 이상은 센서 입력의 프로세싱에 기초하여 특정의 동작 조건 하에서 특정의 차량 동작(예를 들면, 조향, 제동, 및 맵 사용)을 자동화할 수 있다. 본 문서에서 설명된 기술은, 완전한 자율 주행 차량으로부터 인간 운전 차량에 이르는, 임의의 레벨에 있는 차량에 혜택을 줄 수 있다.
자율 주행 차량은 사람 운전자를 필요로 하는 차량보다 장점이 있다. 한 가지 장점은 안전성이다. 예를 들어, 2016년에, 미국은 9100억 달러의 사회적 비용으로 추정되는 600만 건의 자동차 사고, 240만 건의 부상, 4만 명의 사망자, 및 1300만 건의 차량 충돌을 경험했다. 1억 마일 주행당 미국 교통 사망자수는, 부분적으로 차량에 배치된 추가적인 안전 대책으로 인해, 1965년과 2015년 사이에 약 6명으로부터 1명으로 줄었다. 예를 들어, 충돌이 발생할 것이라는 추가적인 0.5초의 경고는 전후 충돌의 60%를 완화시키는 것으로 여겨진다. 그렇지만, 수동적 안전 특징부(예를 들면, 안전 벨트, 에어백)는 이 수치를 개선시키는 데 한계에 도달했을 것이다. 따라서 차량의 자동 제어와 같은, 능동적 안전 대책이 이러한 통계치를 개선시키는 데 유망한 다음 단계이다. 인간 운전자가 충돌의 95%에서 중요한 충돌전 사건에 책임있는 것으로 여겨지기 때문에, 자동 운전 시스템은, 예를 들어, 중요한 상황을 인간보다 잘 신뢰성 있게 인식하고 피하는 것에 의해; 더 나은 의사 결정을 하고, 교통 법규를 준수하며, 미래의 사건을 인간보다 더 잘 예측하는 것에 의해; 그리고 차량을 인간보다 더 잘 신뢰성 있게 제어하는 것에 의해 더 나은 안전성 결과를 달성할 수 있다.
도 1을 참조하면, AV 시스템(120)은, 대상체(예를 들면, 자연 장애물(191), 차량(193), 보행자(192), 자전거 타는 사람, 및 다른 장애물)을 피하고 도로 법규(예를 들면, 동작 규칙 또는 운전 선호사항)를 준수하면서, 차량(100)을 궤적(198)을 따라 환경(190)을 통과하여 목적지(199)(때때로 최종 위치라고 지칭됨)로 동작시킨다.
일 실시예에서, AV 시스템(120)은 컴퓨터 프로세서(146)로부터 동작 커맨드를 수신하고 이에 따라 동작하도록 설비된 디바이스(101)를 포함한다. 차량이 액션(예를 들면, 운전 기동)을 수행하게 하는 실행 가능 명령어(또는 명령어 세트)를 의미하기 위해 "동작 커맨드"라는 용어를 사용한다. 동작 커맨드는, 제한 없이, 차량이 전진을 시작하고, 전진을 중지하며, 후진을 시작하고, 후진을 중지하며, 가속하고, 감속하며, 좌회전을 수행하고, 우회전을 수행하기 위한 명령어를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 컴퓨팅 프로세서(146)는 도 2을 참조하여 아래에서 기술되는 프로세서(204)와 유사하다. 디바이스(101)의 예는 조향 컨트롤(102), 브레이크(103), 기어, 가속기 페달 또는 다른 가속 제어 메커니즘, 윈드실드 와이퍼, 사이드 도어 락, 윈도 컨트롤, 및 방향 지시등을 포함한다.
일 실시예에서, AV 시스템(120)은 AV의 위치, 선속도와 각속도 및 선가속도와 각가속도, 및 헤딩(heading)(예를 들면, 차량(100)의 선단의 배향)와 같은 차량(100)의 상태 또는 조건의 속성을 측정 또는 추론하기 위한 센서(121)를 포함한다. 센서(121)의 예는 GPS(global positioning satellite), 차량 선가속도 및 각도 변화율(angular rate) 둘 모두를 측정하는 IMU(inertial measurement unit), 휠 슬립률(wheel slip ratio)을 측정 또는 추정하기 위한 휠 속력 센서, 휠 브레이크 압력 또는 제동 토크 센서, 엔진 토크 또는 휠 토크 센서, 그리고 조향각 및 각도 변화율 센서이다.
일 실시예에서, 센서(121)는 AV의 환경의 속성을 감지 또는 측정하기 위한 센서를 또한 포함한다. 예를 들어, 가시광, 적외선 또는 열(또는 둘 모두) 스펙트럼의 단안 또는 스테레오 비디오 카메라(122), LiDAR(123), RADAR, 초음파 센서, TOF(time-of-flight) 깊이 센서, 속력 센서, 온도 센서, 습도 센서, 및 강우 센서.
일 실시예에서, AV 시스템(120)은 컴퓨터 프로세서(146)와 연관된 머신 명령어 또는 센서(121)에 의해 수집된 데이터를 저장하기 위한 데이터 저장 유닛(142) 및 메모리(144)를 포함한다. 일 실시예에서, 데이터 저장 유닛(142)은 도 2과 관련하여 아래에서 기술되는 ROM(208) 또는 저장 디바이스(210)와 유사하다. 일 실시예에서, 메모리(144)는 아래에서 기술되는 메인 메모리(206)와 유사하다. 일 실시예에서, 데이터 저장 유닛(142) 및 메모리(144)는 환경(190)에 관한 과거 정보, 실시간 정보, 및/또는 예측 정보를 저장한다. 일 실시예에서, 저장된 정보는 맵, 운전 성능, 교통 혼잡 업데이트 또는 기상 조건을 포함한다. 일 실시예에서, 환경(190)에 관한 데이터는 원격에 위치된 데이터베이스(134)로부터 통신 채널을 통해 차량(100)에 송신된다.
일 실시예에서, AV 시스템(120)은 다른 차량의 상태 및 조건의 측정된 또는 추론된 속성, 예컨대, 위치, 선속도와 각속도, 선가속도와 각가속도, 및 선형 헤딩(linear heading)과 각도 헤딩(angular heading)을 차량(100)에 통신하기 위한 통신 디바이스(140)를 포함한다. 이러한 디바이스는 V2V(Vehicle-to-Vehicle) 및 V2I(Vehicle-to-Infrastructure) 통신 디바이스 및 포인트-투-포인트(point-to-point) 또는 애드혹(ad hoc) 네트워크 또는 둘 모두를 통한 무선 통신을 위한 디바이스를 포함한다. 일 실시예에서, 통신 디바이스(140)는 (라디오 및 광학 통신을 포함하는) 전자기 스펙트럼 또는 다른 매체(예를 들면, 공기 및 음향 매체)를 통해 통신한다. V2V(Vehicle-to-Vehicle), V2I(Vehicle-to-Infrastructure) 통신(및 일부 실시예에서, 하나 이상의 다른 유형의 통신)의 조합이 때때로 V2X(Vehicle-to-Everything) 통신이라고 지칭된다. V2X 통신은 전형적으로, 자율 주행 차량과의 통신 및 자율 주행 차량들 사이의 통신을 위한 하나 이상의 통신 표준을 준수한다.
일 실시예에서, 통신 디바이스(140)는 통신 인터페이스를 포함한다. 예를 들어, 유선, 무선, WiMAX, Wi-Fi, 블루투스, 위성, 셀룰러, 광학, 근거리, 적외선, 또는 라디오 인터페이스. 통신 인터페이스는 원격에 위치된 데이터베이스(134)로부터 AV 시스템(120)으로 데이터를 송신한다. 일 실시예에서, 원격에 위치된 데이터베이스(134)는 클라우드 컴퓨팅 환경에 내장된다. 통신 디바이스(140)는 센서(121)로부터 수집된 데이터 또는 차량(100)의 동작에 관련된 다른 데이터를 원격에 위치된 데이터베이스(134)에 송신한다. 일 실시예에서, 통신 디바이스(140)는 원격 운영(teleoperation)에 관련되는 정보를 차량(100)에 송신한다. 일부 실시예에서, 차량(100)은 다른 원격(예를 들면, "클라우드") 서버(136)와 통신한다.
일 실시예에서, 원격에 위치된 데이터베이스(134)는 또한 디지털 데이터를 저장 및 송신한다(예를 들면, 도로 및 거리 위치와 같은 데이터를 저장함). 그러한 데이터는 차량(100) 상의 메모리(144)에 저장되거나, 원격에 위치된 데이터베이스(134)로부터 통신 채널을 통해 차량(100)에 송신된다.
일 실시예에서, 원격에 위치된 데이터베이스(134)는 유사한 시각(time of day)에 궤적(198)을 따라 이전에 주행한 적이 있는 차량의 운전 속성(예를 들면, 속력 프로파일 및 가속도 프로파일)에 관한 과거 정보를 저장 및 송신한다. 일 구현예에서, 그러한 데이터는 차량(100) 상의 메모리(144)에 저장될 수 있거나, 원격에 위치된 데이터베이스(134)로부터 통신 채널을 통해 차량(100)에 송신될 수 있다.
차량(100) 상에 위치된 컴퓨팅 프로세서(146)는 실시간 센서 데이터 및 사전 정보(prior information) 둘 모두에 기초한 제어 액션을 알고리즘적으로 생성하여, AV 시스템(120)이 자율 주행 능력을 실행할 수 있게 한다.
일 실시예에서, AV 시스템(120)은 차량(100)의 사용자(예를 들면, 탑승자 또는 원격 사용자)에게 정보 및 경고를 제공하고 사용자로부터 입력을 수신하기 위해 컴퓨터 프로세서(146)에 결합된 컴퓨터 주변기기(132)를 포함한다. 일 실시예에서, 주변기기(132)는 도 2을 참조하여 아래에서 논의되는 디스플레이(212), 입력 디바이스(214), 및 커서 컨트롤러(216)와 유사하다. 결합은 무선 또는 유선이다. 인터페이스 디바이스들 중 임의의 둘 이상이 단일 디바이스에 통합될 수 있다.
일 실시예에서, AV 시스템(120)은, 예를 들어, 승객에 의해 지정되거나 승객과 연관된 프로파일에 저장된, 승객의 프라이버시 레벨을 수신하고 시행한다. 승객의 프라이버시 레벨은 승객과 연관된 특정 정보(예를 들면, 승객 편의 데이터, 생체 측정 데이터 등)가 사용되도록, 승객 프로파일에 저장되도록, 그리고/또는 클라우드 서버(136)에 저장되어 승객 프로파일과 연관되도록 할 수 있는 방법을 결정한다. 일 실시예에서, 프라이버시 레벨은 일단 라이드(ride)가 완료되면 삭제되는 승객과 연관된 특정 정보를 지정한다. 일 실시예에서, 프라이버시 레벨은 승객과 연관된 특정 정보를 지정하고 정보에 액세스하도록 인가된 하나 이상의 엔티티를 식별해준다. 정보에 액세스하도록 인가되어 있는 명시된 엔티티의 예는 다른 AV, 서드파티 AV 시스템, 또는 정보에 잠재적으로 액세스할 수 있는 임의의 엔티티를 포함할 수 있다.
승객의 프라이버시 레벨은 하나 이상의 입도(granularity) 레벨로 지정될 수 있다. 일 실시예에서, 프라이버시 레벨은 저장 또는 공유될 특정 정보를 식별해준다. 일 실시예에서, 승객이 자신의 개인 정보가 저장 또는 공유되지 않게 지정할 수 있도록 승객과 연관된 모든 정보에 프라이버시 레벨이 적용된다. 특정 정보에 액세스하도록 허용된 엔티티의 지정은 다양한 입도 레벨로 지정될 수 있다. 특정 정보에 액세스하도록 허용되는 다양한 엔티티 세트는, 예를 들어, 다른 AV, 클라우드 서버(136), 특정 서드파티 AV 시스템 등을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, AV 시스템(120) 또는 클라우드 서버(136)는 승객과 연관된 특정 정보가 AV(100) 또는 다른 엔티티에 의해 액세스될 수 있는지를 결정한다. 예를 들어, 특정 시공간적 위치에 관련된 승객 입력에 액세스하려고 시도하는 서드파티 AV 시스템은 승객과 연관된 정보에 액세스하기 위해, 예를 들어, AV 시스템(120) 또는 클라우드 서버(136)로부터 인가를 획득해야 한다. 예를 들어, AV 시스템(120)은 시공간적 위치에 관련된 승객 입력이 서드파티 AV 시스템, AV(100), 또는 다른 AV에 제공될 수 있는지 여부를 결정하기 위해 승객의 지정된 프라이버시 레벨을 사용한다. 이것은 승객의 프라이버시 레벨이 어느 다른 엔티티가 승객의 액션에 관한 데이터 또는 승객과 연관된 다른 데이터를 수신하도록 허용되는지를 지정할 수 있게 한다.
도 2는 컴퓨터 시스템(200)을 도시한다. 일 구현예에서, 컴퓨터 시스템(200)은 특수 목적 컴퓨팅 디바이스이다. 특수 목적 컴퓨팅 디바이스는 기술을 수행하도록 고정-배선(hard-wired)되거나, 또는 기술을 수행하도록 영구적으로 프로그래밍되어 있는 하나 이상의 ASIC 또는 FPGA(field programmable gate array)와 같은 디지털 전자 디바이스를 포함하거나, 또는 펌웨어, 메모리, 다른 스토리지 또는 그 조합 내의 프로그램 명령어에 따라 기술을 수행하도록 프로그래밍되어 있는 하나 이상의 범용 하드웨어 프로세서를 포함할 수 있다. 그러한 특수 목적 컴퓨팅 디바이스는 또한 커스텀 고정 배선 로직, ASIC, 또는 FPGA를 커스텀 프로그래밍과 조합하여 기술을 실현할 수 있다. 다양한 실시예에서, 특수 목적 컴퓨팅 디바이스는 기술을 구현하기 위한 고정 배선 및/또는 프로그램 로직을 포함하는 데스크톱 컴퓨터 시스템, 휴대용 컴퓨터 시스템, 핸드헬드 디바이스, 네트워크 디바이스, 또는 임의의 다른 디바이스이다.
일 실시예에서, 컴퓨터 시스템(200)은 정보를 통신하기 위한 버스(202) 또는 다른 통신 메커니즘, 및 정보를 프로세싱하기 위해 버스(202)와 결합된 프로세서(204)를 포함한다. 프로세서(204)는, 예를 들어, 범용 마이크로프로세서이다. 컴퓨터 시스템(200)은 프로세서(204)에 의해 실행될 명령어 및 정보를 저장하기 위해 버스(202)에 결합된, RAM 또는 다른 동적 저장 디바이스와 같은, 메인 메모리(206)를 또한 포함한다. 일 구현예에서, 메인 메모리(206)는 프로세서(204)에 의해 실행될 명령어의 실행 동안 임시 변수 또는 다른 중간 정보를 저장하는 데 사용된다. 그러한 명령어는, 프로세서(204)에 의해 액세스 가능한 비일시적 저장 매체에 저장되어 있을 때, 컴퓨터 시스템(200)을 명령어에 지정된 동작을 수행하도록 커스터마이징된 특수 목적 머신으로 만든다.
일 실시예에서, 컴퓨터 시스템(200)은, 프로세서(204)를 위한 정적 정보 및 명령어를 저장하기 위해 버스(202)에 결합된 ROM(read only memory)(208) 또는 다른 정적 저장 디바이스를 더 포함한다. 자기 디스크, 광학 디스크, 솔리드 스테이트 드라이브, 또는 3차원 크로스 포인트 메모리와 같은, 저장 디바이스(210)가 제공되고 정보 및 명령어를 저장하기 위해 버스(202)에 결합된다.
일 실시예에서, 컴퓨터 시스템(200)은 버스(202)를 통해, 정보를 컴퓨터 사용자에게 디스플레이하기 위한 CRT(cathode ray tube), LCD(liquid crystal display), 플라스마 디스플레이, LED(light emitting diode) 디스플레이, 또는 OLED(organic light emitting diode) 디스플레이와 같은 디스플레이(212)에 결합된다. 문자 숫자식 키 및 다른 키를 포함하는 입력 디바이스(214)는 정보 및 커맨드 선택을 프로세서(204)에 통신하기 위해 버스(202)에 결합된다. 다른 유형의 사용자 입력 디바이스는 방향 정보 및 커맨드 선택을 프로세서(204)에 통신하고 디스플레이(212) 상에서의 커서 움직임을 제어하기 위한, 마우스, 트랙볼, 터치식 디스플레이, 또는 커서 방향 키와 같은, 커서 컨트롤러(216)이다. 이러한 입력 디바이스는 전형적으로, 디바이스가 평면에서의 위치를 지정할 수 있게 하는 2개의 축, 즉 제1 축(예를 들면, x-축) 및 제2 축(예를 들면, y-축)에서의 2 자유도를 갖는다.
일 실시예에 따르면, 본원에서의 기술은 프로세서(204)가 메인 메모리(206)에 포함된 하나 이상의 명령어의 하나 이상의 시퀀스를 실행하는 것에 응답하여 컴퓨터 시스템(200)에 의해 수행된다. 그러한 명령어는, 저장 디바이스(210)와 같은, 다른 저장 매체로부터 메인 메모리(206) 내로 판독된다. 메인 메모리(206)에 포함된 명령어의 시퀀스의 실행은 프로세서(204)로 하여금 본원에서 기술된 프로세스 단계를 수행하게 한다. 대안적인 실시예에서는, 소프트웨어 명령어 대신에 또는 소프트웨어 명령어와 조합하여 고정 배선 회로가 사용된다.
"저장 매체"라는 용어는, 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, 머신이 특정 방식으로 동작하게 하는 데이터 및/또는 명령어를 저장하는 임의의 비일시적 매체를 지칭한다. 그러한 저장 매체는 비휘발성 매체 및/또는 휘발성 매체를 포함한다. 비휘발성 매체는, 예를 들어, 광학 디스크, 자기 디스크, 솔리드 스테이트 드라이브, 또는 3차원 크로스 포인트 메모리, 예컨대, 저장 디바이스(210)를 포함한다. 휘발성 매체는 동적 메모리, 예컨대, 메인 메모리(206)를 포함한다. 저장 매체의 일반적인 형태는, 예를 들어, 플로피 디스크, 플렉서블 디스크, 하드 디스크, 솔리드 스테이트 드라이브, 자기 테이프, 또는 임의의 다른 자기 데이터 저장 매체, CD-ROM, 임의의 다른 광학 데이터 저장 매체, 홀 패턴을 갖는 임의의 물리적 매체, RAM, PROM, 및 EPROM, FLASH-EPROM, NV-RAM, 또는 임의의 다른 메모리 칩, 또는 카트리지를 포함한다.
저장 매체는 송신 매체와 별개이지만 송신 매체와 함께 사용될 수 있다. 송신 매체는 저장 매체들 사이에서 정보를 전달하는 데 참여한다. 예를 들어, 송신 매체는 버스(202)를 포함하는 와이어를 포함하여, 동축 케이블, 구리 와이어 및 광섬유를 포함한다. 송신 매체는 또한, 라디오 파 및 적외선 데이터 통신 동안 생성되는 것과 같은, 광파 또는 음향파의 형태를 취할 수 있다.
일 실시예에서, 실행을 위해 하나 이상의 명령어의 하나 이상의 시퀀스를 프로세서(204)에 반송하는 데 다양한 형태의 매체가 관여된다. 예를 들어, 명령어는 초기에 원격 컴퓨터의 자기 디스크 또는 솔리드 스테이트 드라이브에 보유된다. 원격 컴퓨터는 자신의 동적 메모리에 명령어를 로딩하고 모뎀을 사용하여 전화선을 통해 명령어를 전송한다. 컴퓨터 시스템(200)에 로컬인 모뎀은 전화선 상으로 데이터를 수신하고 적외선 송신기를 사용하여 데이터를 적외선 신호로 변환한다. 적외선 검출기는 적외선 신호로 반송되는 데이터를 수신하고 적절한 회로는 데이터를 버스(202)에 배치한다. 버스(202)는 데이터를 메인 메모리(206)로 반송하고, 프로세서(204)는 메인 메모리로부터 명령어를 리트리빙 및 실행한다. 메인 메모리(206)에 의해 수신된 명령어는 프로세서(204)에 의해 실행되기 전이나 실행된 후에 선택적으로 저장 디바이스(210)에 저장될 수 있다.
컴퓨터 시스템(200)은 버스(202)에 결합된 통신 인터페이스(218)를 또한 포함한다. 통신 인터페이스(218)는 로컬 네트워크(222)에 연결된 네트워크 링크(220)에 대한 양방향 데이터 통신(two-way data communication) 결합을 제공한다. 예를 들어, 통신 인터페이스(218)는 ISDN(integrated service digital network) 카드, 케이블 모뎀, 위성 모뎀, 또는 대응하는 유형의 전화선에 데이터 통신 연결을 제공하기 위한 모뎀이다. 다른 예로서, 통신 인터페이스(218)는 호환 가능한 LAN(local area network)에 데이터 통신 연결을 제공하기 위한 LAN 카드이다. 일부 구현예에서는, 무선 링크도 구현된다. 임의의 그러한 구현예에서, 통신 인터페이스(218)는 다양한 유형의 정보를 나타내는 디지털 데이터 스트림을 반송하는 전기 신호, 전자기 신호, 또는 광학 신호를 전송 및 수신한다.
네트워크 링크(220)는 전형적으로 하나 이상의 네트워크를 통한 다른 데이터 디바이스로의 데이터 통신을 제공한다. 예를 들어, 네트워크 링크(220)는 로컬 네트워크(222)를 통해 호스트 컴퓨터(224)로의 연결 또는 ISP(Internet Service Provider)(226)에 의해 운영되는 클라우드 데이터 센터 또는 장비로의 연결을 제공한다. ISP(226)는 차례로 지금은 "인터넷(228)"이라고 통상적으로 지칭되는 월드-와이드 패킷 데이터 통신 네트워크(world-wide packet data communication network)를 통해 데이터 통신 서비스를 제공한다. 로컬 네트워크(222) 및 인터넷(228) 둘 모두는 디지털 데이터 스트림을 반송하는 전기 신호, 전자기 신호, 또는 광학 신호를 사용한다. 컴퓨터 시스템(200)으로 및 컴퓨터 시스템(200)으로부터 디지털 데이터를 반송하는, 다양한 네트워크를 통한 신호 및 통신 인터페이스(218)를 통한 네트워크 링크(220) 상의 신호는 송신 매체의 예시적인 형태이다. 일 실시예에서, 네트워크(220)는 클라우드 또는 클라우드의 일부를 포함한다.
컴퓨터 시스템(200)은 네트워크(들), 네트워크 링크(220), 및 통신 인터페이스(218)를 통해, 프로그램 코드를 포함하여, 메시지를 전송하고 데이터를 수신한다. 일 실시예에서, 컴퓨터 시스템(200)은 프로세싱하기 위한 코드를 수신한다. 수신된 코드는 수신될 때 프로세서(204)에 의해 실행되고 그리고/또는 추후의 실행을 위해 저장 디바이스(210) 또는 다른 비휘발성 스토리지에 저장된다.
자율 주행 차량 아키텍처
도 3은 자율 주행 차량(예를 들면, 도 1에 도시된 차량(100))에 대한 예시적인 아키텍처(300)를 도시한다. 아키텍처(300)는 인지 시스템(302)(때때로 인지 회로라고 지칭됨), 계획 시스템(304)(때때로 계획 회로라고 지칭됨), 제어 시스템(306)(때때로 제어 회로라고 지칭됨), 로컬화 시스템(308)(때때로 로컬화 회로라고 지칭됨), 및 데이터베이스 시스템(310)(때때로 데이터베이스 회로라고 지칭됨)을 포함한다. 각각의 시스템은 차량(100)의 동작에서 소정의 역할을 한다. 다함께, 시스템(302, 304, 306, 308, 및 310)은 도 1에 도시된 AV 시스템(120)의 일부일 수 있다. 일부 실시예에서, 시스템(302, 304, 306, 308, 및 310) 중 임의의 시스템은 컴퓨터 소프트웨어(예를 들면, 컴퓨터 판독 가능 매체 상에 저장된 실행 가능 코드) 및 컴퓨터 하드웨어(예를 들면, 하나 이상의 마이크로프로세서, 마이크로컨트롤러, ASIC(application-specific integrated circuit), 하드웨어 메모리 디바이스, 다른 유형의 집적 회로, 다른 유형의 컴퓨터 하드웨어, 또는 이러한 것 중 임의의 것 또는 모든 것의 조합)의 조합이다. 시스템(302, 304, 306, 308, 및 310) 각각은 때때로 프로세싱 회로(예를 들면, 컴퓨터 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 이 둘의 조합)라고 지칭된다. 시스템(302, 304, 306, 308, 및 310) 중 임의의 것 또는 모든 것의 조합이 또한 프로세싱 회로의 예이다.
사용 중에, 계획 시스템(304)은 목적지(312)를 나타내는 데이터를 수신하고 목적지(312)에 도달(예를 들면, 도착)하기 위해 차량(100)에 의해 주행될 수 있는 궤적(314)(때때로 루트라고 지칭됨)을 나타내는 데이터를 결정한다. 계획 시스템(304)이 궤적(314)을 나타내는 데이터를 결정하기 위해, 계획 시스템(304)은 인지 시스템(302), 로컬화 시스템(308), 및 데이터베이스 시스템(310)으로부터 데이터를 수신한다.
인지 시스템(302)은, 예를 들면, 도 1에도 도시된 바와 같이, 하나 이상의 센서(121)를 사용하여 인근의 물리적 대상체를 식별한다. 대상체는 분류되고(예를 들면, 보행자, 자전거, 자동차, 교통 표지판 등과 같은 유형으로 그룹화되고), 분류된 대상체(316)를 포함하는 장면 묘사는 계획 시스템(304)에 제공된다.
계획 시스템(304)은 또한 로컬화 시스템(308)으로부터 AV 위치(318)를 나타내는 데이터를 수신한다. 로컬화 시스템(308)은 위치를 계산하기 위해 센서(121)로부터의 데이터 및 데이터베이스 시스템(310)으로부터의 데이터(예를 들면, 지리적 데이터)를 사용하여 AV 위치를 결정한다. 예를 들어, 로컬화 시스템(308)은 GNSS(Global Navigation Satellite System) 센서로부터의 데이터 및 지리적 데이터를 사용하여 AV의 경도 및 위도를 계산한다. 일 실시예에서, 로컬화 시스템(308)에 의해 사용되는 데이터는 도로 기하학적 속성의 고정밀 맵, 도로망 연결 속성을 기술하는 맵, 도로 물리적 속성(예컨대, 교통 속력, 교통량, 차량 교통 차선과 자전거 타는 사람 교통 차선의 개수, 차선 폭, 차선 교통 방향, 또는 차선 마커 유형 및 위치, 또는 그 조합)을 기술하는 맵, 및 도로 특징부, 예컨대, 횡단보도, 교통 표지판 또는 다양한 유형의 다른 주행 신호(travel signal)의 공간적 위치를 기술하는 맵을 포함한다. 일 실시예에서, 고정밀 맵은 자동 또는 수동 주석 달기를 통해 저정밀 맵에 데이터를 추가함으로써 구성된다.
제어 시스템(306)은 궤적(314)을 나타내는 데이터 및 AV 위치(318)를 나타내는 데이터를 수신하고, 차량(100)으로 하여금 목적지(312)를 향해 궤적(314)을 주행하게 할 방식으로 AV의 제어 기능(320a 내지 320c)(예를 들면, 조향, 스로틀링, 제동, 점화)을 동작시킨다. 예를 들어, 궤적(314)이 좌회전을 포함하는 경우, 제어 시스템(306)은, 조향 기능의 조향각이 차량(100)으로 하여금 좌회전하게 하고 스로틀링 및 제동이 차량(100)으로 하여금 이러한 회전이 이루어지기 전에 지나가는 보행자 또는 차량을 위해 일시정지 및 대기하게 하는 방식으로, 제어 기능(320a 내지 320c)을 동작시킬 것이다.
자율 주행 차량 계획
도 4는 (예를 들면, 도 3에 도시된 바와 같은) 계획 시스템(304)의 입력과 출력 사이의 관계의 블록 다이어그램(400)을 도시한다. 일반적으로, 계획 시스템(304)의 출력은 시작 포인트(404)(예를 들면, 소스 위치 또는 초기 위치)로부터 종료 포인트(406)(예를 들면, 목적지 또는 최종 위치)까지의 루트(402)이다. 루트(402)는 전형적으로 하나 이상의 세그먼트에 의해 정의된다. 예를 들어, 세그먼트는 거리, 도로, 간선도로, 사유 도로, 또는 자동차 주행에 적절한 다른 물리적 영역의 적어도 일 부분에 걸쳐 주행되는 거리이다. 일부 예에서, 예를 들면, 차량(100)이 4륜 구동(4WD) 또는 상시 4륜구동(AWD) 자동차, SUV, 픽업 트럭 등과 같은 오프-로드 주행 가능 차량(off-road capable vehicle)인 경우, 루트(402)는 비포장 경로 또는 탁트인 들판과 같은 "오프-로드" 세그먼트를 포함한다.
루트(402)에 추가하여, 계획 시스템은 차선 레벨 루트 계획 데이터(408)도 출력한다. 차선 레벨 루트 계획 데이터(408)는 특정한 시간에서의 세그먼트의 조건에 기초하여 루트(402)의 세그먼트를 횡단하는 데 사용된다. 예를 들어, 루트(402)가 다중 차선 간선도로를 포함하는 경우, 차선 레벨 루트 계획 데이터(408)는, 예를 들어, 출구가 다가오고 있는지 여부, 차선들 중 하나 이상이 다른 차량을 갖는지 여부, 또는 수 분 이하 동안에 걸쳐 변화되는 다른 인자에 기초하여, 차량(100)이 다수의 차선 중 한 차선을 선택하는 데 사용할 수 있는 궤적 계획 데이터(410)를 포함한다. 유사하게, 일부 구현예에서, 차선 레벨 루트 계획 데이터(408)는 루트(402)의 세그먼트에 특정적인 속력 제약(412)을 포함한다. 예를 들어, 세그먼트가 보행자 또는 예상치 못한 교통상황(traffic)을 포함하는 경우, 속력 제약(412)은 차량(100)을 예상된 속력보다 더 느린 주행 속력, 예를 들면, 세그먼트에 대한 속력 제한 데이터에 기초한 속력으로 제한할 수 있다.
일 실시예에서, 계획 시스템(304)에의 입력은 (예를 들면, 도 3에 도시된 데이터베이스 시스템(310)으로부터의) 데이터베이스 데이터(414), 현재 위치 데이터(416)(예를 들면, 도 3에 도시된 AV 위치(318)), (예를 들면, 도 3에 도시된 목적지(312)에 대한) 목적지 데이터(418), 및 대상체 데이터(420)(예를 들면, 도 3에 도시된 인지 시스템(302)에 의해 인지되는 분류된 대상체(316))를 포함한다. 일 실시예에서, 데이터베이스 데이터(414)는 계획에 사용되는 규칙을 포함한다. 규칙은 형식 언어를 사용하여, 예를 들어, 불리언 로직을 사용하여 규정된다. 차량(100)이 조우하는 임의의 주어진 상황에서, 규칙들 중 적어도 일부는 해당 상황에 적용될 것이다. 규칙이 차량(100)에 이용 가능한 정보, 예를 들면, 주변 환경에 관한 정보에 기초하여 충족되는 조건을 갖는 경우, 규칙이 주어진 상황에 적용된다. 규칙은 우선순위를 가질 수 있다. 예를 들어, "도로가 프리웨이인 경우, 최좌측 차선으로 이동하라"로 되어 있는 규칙은, 출구가 1마일 내로 다가오고 있는 경우, 최우측 차선으로 이동하라"는 것보다 더 낮은 우선순위를 가질 수 있다.
도 5는, 예를 들어, 계획 시스템(304)(도 3)에 의해 경로 계획에 사용되는 방향 그래프(500)를 도시한다. 일반적으로, 도 5에 도시된 것과 같은 방향 그래프(500)는 임의의 시작 포인트(502)와 종료 포인트(504) 사이의 경로를 결정하는 데 사용된다. 현실 세계에서는, 시작 포인트(502)와 종료 포인트(504)를 분리하는 거리는 상대적으로 클 수 있거나(예를 들면, 2개의 상이한 대도시 지역에 있음) 또는 상대적으로 작을 수 있다(예를 들면, 도시 블록과 맞닿아 있는 2개의 교차로 또는 다중 차선 도로의 2개의 차선).
일 실시예에서, 방향 그래프(500)는 차량(100)에 의해 점유될 수 있는 시작 포인트(502)와 종료 포인트(504) 사이의 상이한 위치를 나타내는 노드(506a 내지 506d)를 갖는다. 일부 예에서, 예를 들면, 시작 포인트(502)와 종료 포인트(504)가 상이한 대도시 지역을 나타낼 때, 노드(506a 내지 506d)는 도로의 세그먼트를 나타낸다. 일부 예에서, 예를 들면, 시작 포인트(502)와 종료 포인트(504)가 동일한 도로 상의 상이한 위치를 나타낼 때, 노드(506a 내지 506d)는 해당 도로 상의 상이한 위치를 나타낸다. 이러한 방식으로, 방향 그래프(500)는 다양한 입도 레벨로 정보를 포함한다. 일 실시예에서, 높은 입도를 갖는 방향 그래프는 또한 더 큰 스케일을 갖는 다른 방향 그래프의 서브그래프(subgraph)이다. 예를 들어, 시작 포인트(502)와 종료 포인트(504)가 멀리 떨어져 있는(예를 들면, 수 마일(many miles) 떨어져 있는) 방향 그래프는 그의 정보 대부분이 저입도(low granularity)로 되어 있고 저장된 데이터에 기초하지만, 차량(100)의 시야 내의 물리적 위치를 나타내는 그래프의 부분에 대한 일부 고입도(high granularity) 정보도 포함한다.
노드(506a 내지 506d)는 노드와 오버랩될 수 없는 대상체(508a 및 508b)와 별개이다. 일 실시예에서, 입도가 낮을 때, 대상체(508a 및 508b)는 자동차에 의해 횡단될 수 없는 영역, 예를 들면, 거리 또는 도로가 없는 구역을 나타낸다. 입도가 높을 때, 대상체(508a 및 508b)는 차량(100)의 시야 내의 물리적 대상체, 예를 들면, 차량(100)과 물리적 공간을 공유할 수 없는 다른 자동차, 보행자, 또는 다른 엔티티를 나타낸다. 일 실시예에서, 대상체(508a 및 508b)의 일부 또는 전부는 정적 대상체(예를 들면, 가로등 또는 전신주와 같은 위치를 변경하지 않는 대상체) 또는 동적 대상체(예를 들면, 보행자 또는 다른 자동차와 같은 위치를 변경할 수 있는 대상체)이다.
노드(506a 내지 506d)는 에지(510a 내지 510c)에 의해 연결된다. 2개의 노드(506a 및 506b)가 에지(510a)에 의해 연결되는 경우, 차량(100)이, 예를 들면, 다른 노드(506b)에 도착하기 전에 중간 노드로 주행할 필요 없이, 하나의 노드(506a)와 다른 노드(506b) 사이에서 주행하는 것이 가능하다. (노드들 사이를 주행하는 차량(100)을 언급할 때, 차량(100)이 각자의 노드에 의해 표현되는 2개의 물리적 위치 사이를 주행한다는 것을 의미한다.) 에지(510a 내지 510c)는, 차량(100)이 제1 노드로부터 제2 노드로, 또는 제2 노드로부터 제1 노드로 주행한다는 의미에서, 종종 양방향성이다. 일 실시예에서, 에지(510a 내지 510c)는, 차량(100)이 제1 노드로부터 제2 노드로 주행할 수 있지만, 차량(100)이 제2 노드로부터 제1 노드로 주행할 수 없다는 의미에서, 단방향성이다. 에지(510a 내지 510c)는, 예를 들어, 일방통행로, 거리, 도로, 또는 간선도로의 개별 차선, 또는 법적 또는 물리적 제약으로 인해 일 방향으로만 횡단될 수 있는 다른 특징부를 나타낼 때, 단방향성이다.
일 실시예에서, 계획 시스템(304)은 방향 그래프(500)를 사용하여 시작 포인트(502)와 종료 포인트(504) 사이의 노드 및 에지로 이루어진 경로(512)를 식별한다.
에지(510a 내지 510c)는 연관된 비용(514a 및 514b)을 갖는다. 비용(514a 및 514b)은 차량(100)이 해당 에지를 선택하는 경우 소비될 리소스를 나타내는 값이다. 전형적인 리소스는 시간이다. 예를 들어, 하나의 에지(510a)가 다른 에지(510b)의 물리적 거리의 2배인 물리적 거리를 나타내는 경우, 제1 에지(510a)의 연관된 비용(514a)은 제2 에지(510b)의 연관된 비용(514b)의 2배일 수 있다. 시간에 영향을 미치는 다른 인자는 예상된 교통상황, 교차로의 개수, 속력 제한 등을 포함한다. 다른 전형적인 리소스는 연비이다. 2개의 에지(510a 및 510b)는 동일한 물리적 거리를 나타낼 수 있지만, 예를 들면, 도로 조건, 예상된 날씨 등으로 인해, 하나의 에지(510a)는 다른 에지(510b)보다 더 많은 연료를 필요로 할 수 있다.
계획 시스템(304)이 시작 포인트(502)와 종료 포인트(504) 사이의 경로(512)를 식별할 때, 계획 시스템(304)은 전형적으로, 비용에 최적화된 경로, 예를 들면, 에지의 개별 비용이 함께 가산될 때 가장 적은 전체 비용을 갖는 경로를 선택한다.
궤적 계획
이전에 언급된 바와 같이, 경로 계획에 대한 전적으로 샘플링 기반 접근법, 특히 시간 파라미터화된 접근법은 비효율적일 수 있거나, 또는 차량의 속도가 매우 낮거나 0에 접근하는 상황 또는 경로가 제약된 상황에서 어려움에 직면할 수 있다. 본원에서의 실시예는 제약 계산 시스템 및 MPC 시스템으로 이러한 문제를 완화시키는 기술을 제공한다. 제약 계산 시스템은 환경을 통과하는 하나의 잠재적 경로를 식별하기 위해 기준 경로에 적어도 하나의 제약을 적용한다. MPC 시스템은 기준 경로의 공간 최적화에 기초하여 다른 잠재적 경로를 식별한다. 이어서 어느 경로가 운행을 위해 차량에 의해 사용되어야 하는지를 식별하기 위해 2개의 잠재적 경로가 비교된다.
도 6은 다양한 실시예에 따른, 예시적인 경로 계획 시스템을 도시한다. 구체적으로, 도 6은 도 3의 계획 시스템(304)의 상세 예를 묘사한다. 계획 시스템(304)은 도 6에 묘사된 바와 같이 다수의 서브시스템을 포함한다. 다양한 서브시스템은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 이들의 어떤 조합에 의해 구현될 수 있다. 일 실시예에서, 계획 시스템(304)의 각각의 서브시스템은 단일 회로, 단일 프로세서, 단일 프로세서 코어 등으로 구현된다. 다른 실시예에서, 계획 시스템(304)의 서브시스템들 중 하나 이상은 서브시스템들 중 다른 서브시스템과 상이한 회로/프로세서/프로세서 코어에서 구현된다. 또한, 계획 시스템(304)의 이러한 묘사가 본원에서의 논의를 위해 상위 레벨 예시적인 실시예로서 의도되어 있음에 유의해야 할 것이다. 다른 실시예는 도 6에 묘사된 것과 상이한 수의 요소, 또는 상이한 구성으로 배열된 요소를 가질 수 있다.
계획 시스템(304)은 샘플링 기반 경로 계획 시스템(605)을 포함한다. 샘플링 기반 경로 계획 시스템(605)은 일련의 노드 및 에지를 포함하는 방향 그래프를 생성하기 위한 것이다. 도 7은 다양한 실시예에 따른, 경로 계획에서 사용되는 그러한 방향 그래프(700)의 예를 도시한다. 그래프(700)는 (도 7에서 차량이 묘사되어 있는) 시작 포인트(705)로부터 종료 포인트(730)까지의 차량의 횡단 경로를 식별하는 데 사용된다. 그렇지만, 도 7에서 알 수 있는 바와 같이, 차량의 시작 포인트(705)로부터 종료 포인트(730)까지의 차량의 횡단은 도로의 차선 마커(715) 또는 장애물(710)과 같은 인자에 의해 제한된다. 이러한 그래프(700)가 매우 단순화된 예로서 의도된 것이며, 다른 실시예가 추가적인 제한 또는 상이한 유형의 제한(예를 들면, 자전거 타는 사람, 보행자, 정지 표지판과 같은 교통 기반 제한 등) 또는 대상체(508a 또는 508b)를 포함할 수 있음이 이해될 것이다.
그래프(700)는 도 5의 그래프(500)와 유사하고 하나 이상의 특성을 공유한다. 구체적으로, 그래프(700)는 에지(510a 내지 510c) 및 노드(506a 내지 506d)와 제각기 유사하고 하나 이상의 특성을 공유하는 다수의 에지(720) 및 노드(725)를 포함한다. 특히, 에지(720)는 물리적 위치를 나타내는 노드들(725) 사이의 상이한 주행 궤적을 나타낸다.
샘플링 기반 경로 계획 시스템(605)은 추가로 그래프(700)를 통해 기준 경로(735)를 식별할 것이다. 기준 경로(735)는, 예를 들어, 샘플링 기반 접근법에 기초한다. 본원에서 사용되는 바와 같이, "샘플링 기반 접근법"은 샘플링 기반 경로 계획 시스템(605)이 차량의 시작 포인트(705)와 종료 포인트(730) 사이의 경로가 발견될 때까지 그래프(700)의 다양한 포인트를 샘플링하는 접근법을 지칭한다. 일부 실시예에서, 샘플링이 랜덤하거나 또는 의사 랜덤(quasi-random)할 수 있는 반면, 다른 실시예에서 샘플링이 휴리스틱으로 지시되거나 또는 특정 모션 사전 정보(motion prior) 세트로부터 수행된다. 샘플링 기반 경로 계획 시스템(605)은 그래프(700)는 물론 기준 경로(735)(또는 그 표시)를 제약 계산 시스템(615) 및 공간 궤적 최적화 시스템(610)(공간 MPC 시스템이라고도 지칭될 수 있음)에 출력한다.
제약 계산 시스템(615)은 기준 경로(735)에 적용될 하나 이상의 제약을 계산하기 위한 것이다. 예를 들어, 제약은 다양한 조건(교통, 날씨, 차량이 직진하는지 또는 코너를 도는지 등)에 기초한 차량의 최대 속력과 같은 속도 기반 제약과 같은 제약을 포함한다. 제약의 다른 예는 장애물(710)과 같은 다양한 대상체에 기초한 제약을 포함한다. 예를 들어, 제약은 충돌을 방지하기 위해 차량의 위치가 제약되는 공간 기반 제약에 관련될 수 있다. 제약의 다른 예는, 예를 들어, 차선 마커(715)에 의해 부과되는 바와 같은 차선 제약과 같은 제약을 포함한다. 이러한 제약을 부과하기 위해, 제약 계산 시스템(615)은 샘플링 기반 경로 계획 시스템(605)에 의해 제공되는 그래프(700) 또는 기준 경로(735), 위에서 설명된 센서(121) 중 하나 이상에 의해 제공된 정보(예를 들면, LiDAR 시스템, RADAR 시스템, 카메라 등으로부터의 정보), 차량의 가속도계 또는 자이로스코프에 기초한 정보, GPS 정보 등과 같은 다양한 소스로부터 데이터를 집계할 수 있다.
공간 궤적 최적화 시스템(610)은 경로 계획 시스템(605)에 의해 출력된 기준 경로(735) 및 그래프(700) 중 하나 또는 둘 모두를 입력으로서 사용하도록 구성된다. 아래에서 더욱 상세히 설명되는 바와 같이, 공간 궤적 최적화 시스템(610)은 "기울기 기반(gradient-based)"이라고 지칭된다. 공간 궤적 최적화 시스템(610)은 시작 포인트(705)와 종료 포인트(730) 사이의 대안 경로를 식별하도록 구성된다. 구체적으로, 이러한 대안 경로를 식별하기 위해, 공간 궤적 최적화 시스템(610)은 MPC에서 전형적으로 사용되는 고전적인 시간 파라미터화보다는 공간 도메인에서의 기준 경로(735) 및 그래프(700)에 관련된 데이터를 소비하도록 구성된다.
구체적으로, 차량의 모션이 공간 운동학적 자전거 모델과 같은 모델에 기초하여 공간 도메인에서 모델링된다. 공간 운동학적 자전거 모델은 차량의 횡방향 오차(lateral error), 로컬 헤딩(local heading), 속도, 가속도 또는 조향각과 같은 스테이션 기반 상태 변수를 사용하는 차량 모델이다. 일 실시예에서, 모델은 또한 가속도 변화 또는 조향 변화와 같은 입력 변수를 사용한다. 추가적으로, 일 실시예에서, 모델은 또한 횡방향 오차에 대한 슬랙(slack), 속도에 대한 슬랙 또는 가속도에 대한 슬랙과 같은 시스템에서의 슬랙에 관련된 변수를 사용한다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "슬랙"이라는 용어는 용인 가능한 레벨의 제약 충족을 의미한다. 구체적으로, 슬랙 변수는 최적화 문제의 제약에 대한 얼마간의 슬랙을 허용하는, 최적화기가 변경할 수 있는, 다른 결정 변수이다. 슬랙은, 특정 비용으로, 일부 제약이 위반될 수 있음을 나타낸다. 특정 제약을 위반할 수 있는 이러한 능력은, 예를 들어, 교통 규칙/안전 우선순위화의 구현을 가능하게 한다.
차량 상태가 로컬 좌표계로 기술되고, 여기서 변수는 어떤 기준 경로와 관련하여 기술된다(이는 구현에 특정적이다). "횡방향 오차" 상태는 기준 경로로부터 횡방향으로의 차량의 위치를 나타낸다.
이러한 변수가 예시적인 변수로서 기술되고 다른 실시예가 시작 포인트(705)로부터 종료 포인트(730)까지의 차량의 거동의 공간 도메인 모델을 제공하기 위해 더 많거나 더 적은 변수, 상이한 변수 등을 사용할 수 있다는 것이 이해될 것이다.
공간 궤적 최적화 시스템(610)은 본원에서 "공간 기반 경로"라고 지칭되는 제2 경로를 식별하기 위해 예측 지평(prediction horizon)에 걸쳐 차량 상태를 최적화하도록 구성된다. 예를 들어, 모델의 최적화는 이하의 컴포넌트 중 하나 이상에 기초한다:
제1 컴포넌트는 최적화가 최적 값을 찾으려고 시도하는 자유 변수이다. 이러한 자유 변수는 전형적으로 주어진 예측 지평에 걸친 차량 상태이다.
제2 컴포넌트는 차량 모델을 등식 제약(equality constraint)으로 사용하는 것이다. 달리 말하면, 차량 모델을 충족시키기 위해 예측 지평에 걸친 차량 상태의 진화가 필요하다. 따라서 최적화로부터 결과되는 최적의 차량 상태 시퀀스는 차량 모델을 준수할 것이다.
제3 컴포넌트는 최적화 변수들의 특정 조합과 연관된 비용을 인코딩하는 목적 함수이다. 목적 함수는 일반적으로 차량의 원하는 거동에 기초하여 미리 식별된다. 전형적으로, 목적 함수는 승객 편의, 기준 추적(reference tracking) 또는 장애물로부터의 이격거리(clearance)와 같은 하나 이상의 인자에 관련된다.
제4 컴포넌트는 (제1 컴포넌트와 관련하여 위에서 논의된 바와 같은) 자유 변수를 특정 가능 집합(feasible set)에 바인딩하는 제약이다. 이러한 제약은 그 내에서 최적 솔루션을 찾아야 하는 파라미터를 기술한다. 제약 모델, 예를 들어, 차선 경계, 충돌 제약, 속력 제약, 작동 제약(스로틀, 제동 또는 조향) 등.
환경 및 현재 차량 상태의 세부 사항은 공간 궤적 최적화 시스템(610)에 의해 해결되어야 하는 각각의 반복에 대한 최적화 문제로 프로세싱된다. 최적화 문제의 솔루션은 제약(예를 들면, 위에서 설명된 제4 컴포넌트)의 적용 하에서 목적 함수(예를 들면, 위에서 설명된 제3 컴포넌트)와 관련하여 최적인 차량 상태 시퀀스이다. 전형적으로, 이러한 최적화 기술은 "기울기 기반"이라고 지칭되는데 그 이유는 목적 함수(예를 들면, 위에서 설명된 제3 컴포넌트)가 모델이 최적 솔루션을 식별하기 위해 함수의 표면 위로 이동하고 함수의 기울기를 따라갈 수 있게 하는 매끄러운 함수 표현이기 때문이다.
일 실시예에서, 계획 시스템(304)이 주어진 시간 간격에 따라 반복한다는 것이 인식될 것이다. 즉, 계획 시스템(304)은, 예를 들어, 1 헤르츠일 수 있는 주어진 주파수로 그래프(700), 기준 경로(735) 등 중 하나 이상을 업데이트한다. 다른 실시예에서, 주파수는 차량에서 사용되는 하드웨어, 교통 또는 날씨의 현재 상태, 또는 다른 레이턴시 요구사항과 같은 인자에 따라 더 높거나 더 낮을 수 있다. 이러한 반복을 위해, 공간 기반 경로가 기준 경로(또는 그 일부)를 식별하는 다음 반복에서 사용하기 위해 샘플링 기반 경로 계획 시스템(605)에 제공될 수 있다. 일 실시예에서, 샘플링 기반 경로 계획 시스템(605)은 공간 기반 경로를 기준 경로로서 채택한다. 다른 실시예에서, 샘플링 기반 경로 계획 시스템(605)은 공간 기반 경로의 일 부분만을 기준 경로로서 채택하거나, 또는 공간 기반 경로를 샘플링을 위한 시작 포인트로서 사용한다. 다른 실시예에서, 다른 변형이 존재할 수 있다.
공간 기반 경로가 공간 궤적 최적화 시스템(610)으로부터 제안 비교 시스템(620)에 제공된다. 유사하게, 제약 계산 시스템(615)을 샘플링 기반 기준 경로(735)에 적용하는 것에 기초하여, 제약 계산 시스템은 제약된 기준 경로를 제안 비교 시스템(620)에 출력한다. 제안 비교 시스템(620)은 제약 계산 시스템(615) 및 공간 궤적 최적화 시스템(610)으로부터 경로를 수신하고 경로를 비교한다. 구체적으로, 제약 계산 시스템(615)은 하나 이상의 규칙집(rulebook)을 사용하여 제약된 기준 경로와 공간 기반 경로를 비교한다. 규칙집은 충돌 방지, 도로 규칙 등과 같은 다양한 인자에 관련되어 있다. 구체적으로, 규칙이 경로들 각각에 적용되고 이어서 해당 애플리케이션에 기초하여 메트릭 또는 값이 생성된다. 일 예에서, 충돌 방지에 관련된 규칙이 경로들 각각에 적용될 수 있으며, (a) 충돌이 존재하는 것으로 결정된 각각의 경로에 대해, 생성된 메트릭 또는 값은 0일 수 있고(예를 들면, 규칙을 준수하지 않음을 나타냄), (b) 충돌이 존재하지 않는 것으로 결정된 각각의 경로에 대해, 생성된 메트릭 또는 값은 0이 아닐 수 있다(예를 들면, 충돌이 발생하지 않을 것임을 나타내는 1의 값, 충돌이 발생할 가능성이 있는 정도를 나타내는 0보다 크고 1보다 작은 값 등). 다른 예에서, 도로 규칙(예를 들면, 2개의 반대 방향 교통 차선을 나누는 선을 넘어가는 것)에 관한 규칙이 각각의 경로에 적용될 수 있으며, (a) 도로 규칙이 준수되는 각각의 경로에 대해, 생성된 메트릭 또는 값은 0이 아닐 수 있고(예를 들면, 규칙의 준수, 규칙의 준수 정도 등을 나타냄) 및 (b) 도로 규칙이 준수되지 않는 각각의 경로에 대해, 생성된 메트릭 또는 값이 0일 수 있다(예를 들면, 주어진 경로에 대해 규칙의 준수가 가능하지 않음을 나타냄). 이어서 2개의 제공된 경로 중 어느 것이 규칙집의 규칙에 가장 가깝게 대응하는지를 식별하기 위해 메트릭 또는 값이 분석된다. 일 실시예에서, 규칙집은 위에서 기술된 바와 같이 미리 식별되거나 또는 미리 식별된 규칙을 포함한다. 다른 실시예에서, 동적 규칙, 예를 들면, 교통 조건, 기상 조건 등에 기초하여 생성되는 규칙을 포함하는 하나 이상의 규칙집이 사용된다. 본원에서 사용되는 바와 같이, "미리 식별된" 규칙은 규칙에 따른 분석 이전에 식별된 규칙에 관련된다. 그러한 규칙은, 예를 들어, 알려진 도로 규칙, 충돌 방지 전략에 관련된 규칙 등을 포함할 수 있다. 이와 달리, "동적" 규칙은 차량 또는 환경에 관련된 현재 상황에 기초하는 규칙에 관련될 수 있다. 그러한 동적 규칙은, 위에서 설명된 바와 같이, 현재 교통 조건, 현재 기상 조건 등에 관련될 수 있다.
규칙집으로부터의 규칙을 경로에 적용하는 것 및 대응하는 메트릭 또는 값에 기초하여, 제안 비교 시스템(620)에 제공된 2개의 경로 중 하나가 차량에 의해 사용되도록 선택된다. 일 실시예에서, 경로의 선택은 규칙과 경로의 비교에 기초하여 2개의 경로 중 어느 것이 "최상의" 점수를 받는지에 기초한다. 메트릭 또는 값이 생성되는 방법에 따라, 최상의 점수는 최고 점수 또는 최저 점수에 기초할 수 있고, 최고 점수 또는 최저 점수는 규칙집에 포함된 규칙을 가장 잘 준수하는 경로를 나타낸다. 일 실시예에서, 경로의 선택은 메트릭 또는 값과 (미리 식별되거나 동적일 수 있는) 임계 값의 비교에 기초할 수 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, 각각의 경로의 메트릭 또는 점수가 임계 값보다 큰지(또는 크거나 같은지)를 확인하기 위해 각각의 경로의 메트릭 또는 점수가 분석될 수 있다. 다른 실시예에서, 분석은, 메트릭이 계산되는 방법에 따라, 각각의 경로의 메트릭 또는 점수가 임계 값보다 작은지(또는 작거나 같은지)를 확인하기 위한 것일 수 있다. 이 논의를 위해, 메트릭의 값이 임계 값보다 크면 메트릭이 "합격(pass)"이라고 가정될 것이다. 경로들 중 하나만에 대한 메트릭 또는 값이 임계 값보다 큰 경우, 해당 경로가 차량에 의해 사용될 경로로서 선택된다. 양쪽 경로에 대한 메트릭 또는 값이 임계 값보다 큰 경우, 양쪽 경로가 선택된다. 어느 경로에 대한 메트릭 또는 값도 임계 값보다 크지 않은 경우, 비상 정지, 경로의 재계산, 또는 어떤 다른 교정 조치와 같은 교정 조치가 취해질 수 있다. 이 예가 동작의 하나의 예시적인 실시예만을 설명하는 것으로 의도되어 있고, 다른 실시예는 다를 수 있다는 것이 이해될 것이다.
이어서 제안 비교 시스템(620)은 선택된 경로의 전부 또는 일부, 또는 그 표시를 시간 기반 궤적 최적화 시스템(625)에 출력한다. 시간 기반 궤적 최적화 시스템(625)은 선택된 경로(예를 들면, 제안 비교 시스템(620)에 의해 선택되는 제약된 기준 경로 또는 공간 기반 경로)에 기초하여 궤적을 계산하도록 구성된다. 본원에서 사용되는 바와 같이, 궤적은 경로, 속도 또는 가속도 정보 등과 같은 정보를 지칭한다. 이어서 궤적에 관한 정보가 경로에 따라 차량을 동작시키도록 구성된 제어 시스템(306)에 제공된다.
도 8은 다양한 실시예에 따른, 예시적인 경로 계획 기술을 도시한다. 도 8의 기술은, 예를 들어, 계획 시스템(304)에 의해, 더 구체적으로, 도 6과 관련하여 위에서 기술된 바와 같이 계획 시스템(304)의 다양한 서브시스템에 의해 수행된다.
이 묘사된 기술이 그러한 경로 계획 기술의 일 예로서 의도되고, 다른 실시예가 도 8에 도시된 것보다 더 많거나 더 적은 요소를 가질 수 있음이 이해될 것이다. 다른 실시예에서, 요소들 중 일부가 묘사된 것과 상이한 순서로 또는 서로 동시에 발생할 수 있다. 다른 실시예에서, 다른 변형이 존재할 수 있다.
본 기술은, 805에서, 복수의 에지 및 복수의 노드를 포함하는 그래프에 기초하여, 복수의 에지의 서브세트를 포함하는 환경을 통과하는 기준 경로를 식별하는 것을 포함한다. 그래프는, 예를 들어, 그래프(700)와 동일하거나 유사한 그래프를 포함할 수 있다. 에지 및 노드는, 예를 들어, 에지(720) 및 노드(725)와 동일하거나 유사한 에지 및 노드를 포함할 수 있다. 기준 경로는, 예를 들어, 기준 경로(735)와 동일하거나 유사한 기준 경로를 포함할 수 있다.
본 기술은, 810에서, 그래프 및 기준 경로에 관련된 공간 모델의 최적화에 기초하여 제1 경로를 식별하는 것을 더 포함한다. 이 제1 경로는, 예를 들어, 공간 궤적 최적화 시스템(610)에 의해 생성되는 위에서 설명된 공간 기반 경로와 동일하거나 유사한 공간 기반 경로를 포함할 수 있다.
본 기술은, 815에서, 기준 경로에 적어도 하나의 제약을 적용하는 것에 기초하여 제2 경로를 식별하는 것을 더 포함한다. 제2 경로는, 예를 들어, 제약 계산 시스템(615)에 의해 생성되는 제약된 기준 경로와 동일하거나 유사한 제2 경로를 포함할 수 있다.
본 기술은, 820에서, 미리 식별된 규칙집에 기초하여, 제1 경로 또는 제2 경로를 자율 주행 차량이 횡단할 경로로서 선택하는 것을 더 포함한다. 선택은, 예를 들어, 도 6에서의 제안 비교 시스템(620)과 관련하여 위에서 설명된 선택과 동일하거나 유사할 수 있다. 구체적으로, 선택은 비교 값 또는 메트릭을 생성하기 위해 미리 식별된 규칙집과 경로를 비교하는 것에 기초할 수 있다. 다른 실시예에서, 비교는 상이한 기술 또는 알고리즘에 기초할 수 있다.
전술한 설명에서, 본 개시의 실시예는 구현마다 달라질 수 있는 다수의 특정 세부 사항을 참조하여 기술되었다. 따라서, 상세한 설명 및 도면은 제한적인 관점보다는 예시적인 관점에서 보아야 한다. 본 개시의 범위의 유일하고 배타적인 지표, 그리고 출원인에 의해 본 개시의 범위인 것으로 의도되는 것이 무엇인지는, 임의의 차후의 정정을 포함한, 그러한 청구항이 발행되는 특정 형태로 된, 본 출원으로부터 유래하는 일련의 청구항의 문언적 및 등가적 범위이다. 그러한 청구항에 포함된 용어에 대한 본원에서 명시적으로 기재된 임의의 정의는 청구항에서 사용되는 그러한 용어의 의미를 결정한다. 추가적으로, 전술한 설명 및 이하의 청구항에서 "더 포함하는"이라는 용어가 사용될 때, 이 문구에 뒤따르는 것은 추가적인 단계 또는 엔티티, 또는 이전에 언급된 단계 또는 엔티티의 서브-단계/서브-엔티티일 수 있다.

Claims (20)

  1. 차량에서 사용하기 위한 시스템에 있어서,
    적어도 하나의 프로세서; 및
    명령어를 포함한 적어도 하나의 비일시적 컴퓨터 관련 매체
    를 포함하고, 상기 명령어는, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의한 상기 명령어의 실행 시에, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금:
    복수의 에지 및 복수의 노드를 포함하는 그래프에 기초하여, 상기 복수의 에지의 서브세트를 포함하는 환경을 통과하는 기준 경로를 식별하게 하고;
    상기 그래프 및 상기 기준 경로에 관련된 공간 모델의 최적화에 기초하여, 제1 경로를 식별하게 하며;
    상기 기준 경로에 적어도 하나의 제약을 적용하는 것에 기초하여, 제2 경로를 식별하게 하고;
    미리 식별된 규칙집(rulebook)에 기초하여, 상기 제1 경로 또는 상기 제2 경로를 상기 차량이 횡단할 경로로서 선택하게 하는, 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 명령어는 또한, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금:
    상기 제1 경로의 표시를 경로 계획 시스템에 제공하게 하고;
    상기 경로 계획 시스템에 의해, 상기 제1 경로의 적어도 일 부분에 기초하여 후속 기준 경로를 식별하게 하는, 시스템.
  3. 제1항에 있어서, 상기 명령어는 또한, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금 속도 제약, 차선 제약, 또는 상기 환경 내의 장애물에 기초하여 상기 제1 경로를 식별하게 하는, 시스템.
  4. 제1항에 있어서, 상기 명령어는 또한, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금 속도 제약, 차선 제약, 또는 상기 환경 내의 장애물에 기초하여 상기 제2 경로를 식별하게 하는, 시스템.
  5. 제1항에 있어서, 상기 미리 식별된 규칙집은 충돌 방지 또는 교통 법규에 관련된 규칙을 포함하는, 시스템.
  6. 제1항에 있어서, 상기 명령어는 또한, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금 상기 선택된 제1 경로 또는 제2 경로에 기초하여 궤적을 식별하게 하는, 시스템.
  7. 제6항에 있어서, 상기 명령어는 또한, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금 상기 차량의 제어 시스템에 의해 사용될 제어의 적어도 하나의 표시를 출력하게 하는, 시스템.
  8. 방법에 있어서,
    차량의 적어도 하나의 프로세서에 의해, 복수의 에지 및 복수의 노드를 포함하는 그래프에 기초하여, 상기 복수의 에지의 서브세트를 포함하는 환경을 통과하는 기준 경로를 식별하는 단계;
    상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 그래프 및 상기 기준 경로에 관련된 공간 모델의 최적화에 기초하여 제1 경로를 식별하는 단계;
    상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 기준 경로에 적어도 하나의 제약을 적용하는 것에 기초하여 제2 경로를 식별하는 단계; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 미리 식별된 규칙집에 기초하여 상기 제1 경로 또는 상기 제2 경로를 상기 차량이 횡단할 경로로서 선택하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 제1 경로에 기초하여 후속 기준 경로를 식별하는 단계
    를 더 포함하는, 방법.
  10. 제8항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 속도 제약, 차선 제약, 또는 상기 환경 내의 장애물에 기초하여 상기 제1 경로 또는 상기 제2 경로를 식별하는 단계
    를 더 포함하는, 방법.
  11. 제8항에 있어서, 상기 미리 식별된 규칙집은 충돌 방지 또는 교통 법규에 관련된 규칙을 포함하는, 방법.
  12. 제8항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 선택된 제1 경로 또는 제2 경로에 기초한 속도를 포함하는 궤적을 식별하는 단계
    를 더 포함하는, 방법.
  13. 제12항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 궤적에 기초하여 상기 차량을 제어하는 단계
    를 더 포함하는, 방법.
  14. 명령어를 포함한 하나 이상의 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체에 있어서,
    상기 명령어는, 차량의 적어도 하나의 프로세서에 의한 상기 명령어의 실행 시에, 상기 차량으로 하여금:
    복수의 에지 및 복수의 노드를 포함하는 그래프에 기초하여, 상기 복수의 에지의 서브세트를 포함하는 환경을 통과하는 기준 경로를 식별하게 하고;
    상기 그래프 및 상기 기준 경로에 관련된 공간 모델의 최적화에 기초하여 제1 경로를 식별하게 하며;
    상기 기준 경로에 적어도 하나의 제약을 적용하는 것에 기초하여 제2 경로를 식별하게 하고;
    미리 식별된 규칙집에 기초하여, 상기 제1 경로 또는 상기 제2 경로를 자율 주행 차량이 횡단할 경로로서 선택하게 하는, 하나 이상의 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체.
  15. 제14항에 있어서, 상기 명령어는 또한, 상기 제1 경로에 기초하여 후속 기준 경로를 식별하는, 하나 이상의 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체.
  16. 제14항에 있어서, 상기 명령어는 또한, 속도 제약, 차선 제약, 또는 상기 환경 내의 장애물에 기초하여 상기 제1 경로를 식별하는, 하나 이상의 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체.
  17. 제14항에 있어서, 상기 명령어는 또한, 속도 제약, 차선 제약, 또는 상기 환경 내의 장애물에 기초하여 상기 제2 경로를 식별하는, 하나 이상의 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체.
  18. 제14항에 있어서, 상기 미리 식별된 규칙집은 충돌 방지 또는 교통 법규에 관련된 규칙을 포함하는, 하나 이상의 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체.
  19. 제14항에 있어서, 상기 명령어는 또한, 상기 선택된 제1 경로 또는 제2 경로에 기초한 속도를 포함하는 궤적을 식별하는, 하나 이상의 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체.
  20. 제19항에 있어서, 상기 명령어는 또한, 상기 차량으로 하여금 상기 식별된 궤적에 따라 상기 선택된 제1 경로 또는 제2 경로를 횡단하게 하는, 하나 이상의 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체.

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