KR20220111807A - 3D vector coordinate system for autonomous driving - Google Patents

3D vector coordinate system for autonomous driving Download PDF

Info

Publication number
KR20220111807A
KR20220111807A KR1020210014840A KR20210014840A KR20220111807A KR 20220111807 A KR20220111807 A KR 20220111807A KR 1020210014840 A KR1020210014840 A KR 1020210014840A KR 20210014840 A KR20210014840 A KR 20210014840A KR 20220111807 A KR20220111807 A KR 20220111807A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
vehicle
unit
data
autonomous driving
roadside
Prior art date
Application number
KR1020210014840A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR102614256B1 (en
Inventor
이한규
이승학
Original Assignee
우석대학교 산학협력단
주식회사 라이커스넷
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 우석대학교 산학협력단, 주식회사 라이커스넷 filed Critical 우석대학교 산학협력단
Priority to KR1020210014840A priority Critical patent/KR102614256B1/en
Publication of KR20220111807A publication Critical patent/KR20220111807A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102614256B1 publication Critical patent/KR102614256B1/en

Links

Images

Classifications

    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W60/00Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
    • B60W60/001Planning or execution of driving tasks
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W10/00Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function
    • B60W10/20Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function including control of steering systems
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units, or advanced driver assistance systems for ensuring comfort, stability and safety or drive control systems for propelling or retarding the vehicle
    • B60W30/14Adaptive cruise control
    • B60W30/143Speed control
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/02Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/10Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to vehicle motion
    • B60W40/105Speed
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot
    • G05D1/02Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G05D1/0223Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory involving speed control of the vehicle
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2556/00Input parameters relating to data
    • B60W2556/45External transmission of data to or from the vehicle
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60WCONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2720/00Output or target parameters relating to overall vehicle dynamics
    • B60W2720/10Longitudinal speed
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D2201/00Application
    • G05D2201/02Control of position of land vehicles
    • G05D2201/0213Road vehicle, e.g. car or truck

Abstract

A 3-dimensional vector coordinate system for autonomous driving according to one embodiment comprises: an autonomous driving unit installed on a vehicle and communicating with a central processing unit; a roadside installation unit installed on a roadside and communicating with the central processing unit; and the central processing unit communicating with the autonomous driving unit and the roadside installation unit. The autonomous driving unit comprises: a vehicle sensing unit sensing surroundings of the vehicle; a velocity control unit autonomously controlling a speed of the vehicle; and a steering control unit autonomously controlling steering of the vehicle.

Description

자율주행을 위한 3차원 벡터좌표시스템{3D vector coordinate system for autonomous driving}3D vector coordinate system for autonomous driving

본 발명은 자율주행 좌표시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 자율주행을 위한 3차원 벡터좌표시스템에 관한 것이다.The present invention relates to an autonomous driving coordinate system, and more particularly, to a three-dimensional vector coordinate system for autonomous driving.

이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 실시예에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.The content described in this section merely provides background information for the present embodiment and does not constitute the prior art.

일반적인 자동차는 운전자의 조향, 제동 등의 조작에 의해서 주행이 이루어지며, 자율주행차는 운전자의 개입이 없이도 조향, 제동 등의 조작이 이루어진다. 센서 및 정보통신 기술 등의 발달과 함께 최근 등장한 자율주행차는 머지 않은 미래에 상용화가 될 것으로 예측되고 있다.A general automobile is driven by a driver's manipulations such as steering and braking, and an autonomous vehicle is operated by steering and braking without the driver's intervention. With the development of sensors and information and communication technologies, autonomous vehicles that have recently appeared are expected to be commercialized in the not-too-distant future.

한편, 자율주행차의 상용화에 앞서 운전자에 의해 운전되는 일반 자동차에도 운전자의 편의를 위해서 운전자의 눈과 귀를 대신할 수 있는 최첨단의 운전보조장치들이 장착되고 있다. 예를 들어, 차량에는 각종 센서들로, 초음파 센서, 영상센서, 레이더 센서, LiDAR 센서 등이 탑재됨으로써, 차량의 주행 또는 주차 중에 차량에 근접하는 물체가 있게 되거나 차량이 어느 물체에 근접하게 되는 경우에 운전자에게 이를 경고하도록 하는 구성이 일반화되고 있다.On the other hand, prior to the commercialization of autonomous vehicles, state-of-the-art driving assistance devices that can replace the eyes and ears of the driver are being installed in general vehicles driven by the driver for the convenience of the driver. For example, when a vehicle is equipped with various sensors, such as an ultrasonic sensor, an image sensor, a radar sensor, a LiDAR sensor, etc., there is an object that approaches the vehicle while the vehicle is driving or parked, or the vehicle comes close to an object A configuration that warns the driver of this is becoming common.

특히, 차량에 탑재된 카메라 센서를 통해서 도로 상에 표시된 차선을 인식할 수 있고, 카메라 센서와 LiDAR 센서의 퓨전을 통해서 움직이는 물체를 인식하고 판단할 수 있게 되는 등 인지 판단 기술이 적용되고 있다.In particular, cognitive determination technology is being applied, such as being able to recognize a lane marked on the road through a camera sensor mounted on a vehicle, and to recognize and determine a moving object through a fusion of a camera sensor and a LiDAR sensor.

이와 같이 차량에 탑재된 각종 인지수단으로부터 인지된 정보에 기초하여 주행을 제어할 수 있는 자율주행을 제어 시스템이 자율주행차에 적용이 되고 있다.As such, an autonomous driving control system capable of controlling driving based on information recognized from various recognition means mounted on the vehicle is being applied to an autonomous vehicle.

0001)대한민국 특허청 공개특허공보 제10-2019-0000843호0001) Korean Intellectual Property Office Publication No. 10-2019-0000843 0002)대한민국 특허청 등록특허공보 제10-0904767호0002) Korean Intellectual Property Office Registration Patent Publication No. 10-0904767 0003)대한민국 특허청 공개특허공보 제10-2017-0077332호0003) Korean Patent Office Publication No. 10-2017-0077332

이에 본 발명은 상기한 문제점을 일소하기 위해 창안한 것으로서, 차량에 탑재되고 중앙처리부와 연통된 자율주행부; 노변에 설치되고 상기 중앙처리부와 연통된 노변설치부; 및 상기 자율주행부, 및 상기 노변설치부와 연통된 중앙처리부를 포함하고, 상기 자율주행부는 상기 차량의 주변을 센싱하는 차량센싱부, 상기 차량의 속도를 자율제어하는 속도제어부, 및 상기 차량의 조향을 자율제어하는 조향제어부를 포함하는 자율주행을 위한 3차원 벡터좌표시스템에 주안점을 두고 그 기술적 과제로서 완성한 것이다.Accordingly, the present invention has been devised to eliminate the above problems, and includes: an autonomous driving unit mounted on a vehicle and communicating with a central processing unit; a roadside installation unit installed on the roadside and communicating with the central processing unit; and a central processing unit communicating with the autonomous driving unit and the roadside installation unit, wherein the autonomous driving unit includes a vehicle sensing unit sensing a periphery of the vehicle, a speed control unit autonomously controlling the speed of the vehicle, and the vehicle. It was completed as a technical task with an emphasis on a three-dimensional vector coordinate system for autonomous driving, including a steering control unit that autonomously controls steering.

본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problems of the present invention are not limited to the technical problems mentioned above, and other technical problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

상기 과제를 해결하기 위한 일 실시예에 따른 자율주행을 위한 3차원 벡터좌표시스템은 차량에 탑재되고 중앙처리부와 연통된 자율주행부; 노변에 설치되고 상기 중앙처리부와 연통된 노변설치부; 및 상기 자율주행부, 및 상기 노변설치부와 연통된 중앙처리부를 포함하고, 상기 자율주행부는 상기 차량의 주변을 센싱하는 차량센싱부, 상기 차량의 속도를 자율제어하는 속도제어부, 및 상기 차량의 조향을 자율제어하는 조향제어부를 포함한다.A three-dimensional vector coordinate system for autonomous driving according to an embodiment for solving the above problems includes an autonomous driving unit mounted on a vehicle and communicating with a central processing unit; a roadside installation unit installed on the roadside and communicating with the central processing unit; and a central processing unit communicating with the autonomous driving unit and the roadside installation unit, wherein the autonomous driving unit includes a vehicle sensing unit sensing a periphery of the vehicle, a speed control unit autonomously controlling the speed of the vehicle, and the vehicle. and a steering control unit for autonomously controlling steering.

상기 자율주행부는 상기 중앙처리부와 무선통신하는 차량통신부를 더 포함할 수 있다.The autonomous driving unit may further include a vehicle communication unit that wirelessly communicates with the central processing unit.

상기 자율주행부는 차량의 등록번호, 차량의 모델정보를 저장하고, 상기 차량통신부를 통해 상기 등록번호, 및 모델정보를 상기 중앙처리부에 제공하는 차량데이터베이스부를 더 포함할 수 있다.The autonomous driving unit may further include a vehicle database unit that stores the registration number of the vehicle and the model information of the vehicle, and provides the registration number and model information to the central processing unit through the vehicle communication unit.

기타 실시예의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.The details of other embodiments are included in the detailed description and drawings.

상기한 본 발명에 의하면 차량에 탑재되고 중앙처리부와 연통된 자율주행부; 노변에 설치되고 상기 중앙처리부와 연통된 노변설치부; 및 상기 자율주행부, 및 상기 노변설치부와 연통된 중앙처리부를 포함하고, 상기 자율주행부는 상기 차량의 주변을 센싱하는 차량센싱부, 상기 차량의 속도를 자율제어하는 속도제어부, 및 상기 차량의 조향을 자율제어하는 조향제어부를 포함하는 자율주행을 위한 3차원 벡터좌표시스템을 제공함으로써 바로 인접한 차량의 움직임뿐만 아니라, 전전방, 후후방, 측측방 등에 위치한 차량들의 움직임(속력값, 위치값, 조향값)도 3차원 메쉬 형태의 좌표를 통해 쉽게 인식할 수 있어, 사고 예방에 탁월하다는 이점이 있다.According to the present invention described above, the autonomous driving unit mounted on the vehicle and communicating with the central processing unit; a roadside installation unit installed on the roadside and communicating with the central processing unit; and a central processing unit communicating with the autonomous driving unit and the roadside installation unit, wherein the autonomous driving unit includes a vehicle sensing unit sensing a periphery of the vehicle, a speed control unit autonomously controlling the speed of the vehicle, and the vehicle. By providing a three-dimensional vector coordinate system for autonomous driving that includes a steering control unit that autonomously controls steering, not only the movement of the immediately adjacent vehicle, but also the movement of vehicles located in the front, front, rear, rear, side, etc. (speed value, position value, steering value) can also be easily recognized through coordinates in the form of a three-dimensional mesh, which has the advantage of excellent accident prevention.

실시예들에 따른 효과는 이상에서 예시된 내용에 의해 제한되지 않으며, 더욱 다양한 효과들이 본 명세서 내에 포함되어 있다.Effects according to the embodiments are not limited by the contents exemplified above, and more various effects are included in the present specification.

도 1은 일 실시예에 따른 자율주행을 위한 3차원 벡터좌표시스템의 구성들을 보여주는 도면이다.
도 2는 도 1의 노변설치부의 구성들을 보여주는 도면이다.
도 3은 도 1의 중앙처리부의 구성들을 보여주는 도면이다.
도 4는 도 1의 자율주행부의 구성들을 보여주는 도면이다.
도 5는 차량센싱부, 속도제어부, 조향제어부, 및 노변센싱부와 데이터베이스부 간의 관계를 보여주는 도면이다.
도 6은 데이터베이스부와 차량모델결정부 간의 관계를 보여주는 도면이다.
도 7은 차량센싱데이터, 지적도데이터, 라이다데이터, 및 비전인식데이터와 차량부위별좌표결정부 간의 관계를 보여주는 도면이다.
도 8은 차량부위별좌표결정부, 도출데이터통신부, 및 인접차량 간의 관계를 보여주는 도면이다.
도 9는 도출데이터의 구성들을 보여주는 도면이다.
도 10은 벡터해석부, 차량부위별좌표결정부, 및 데이터베이스부 간의 관계를 보여주는 도면이다.
도 11은 차량데이터베이스부, 차량통신부, 및 상대차량 간의 관계를 보여주는 도면이다.
도 12는 상대차량운행정보의 구성들을 보여주는 도면이다.
1 is a diagram showing the configurations of a three-dimensional vector coordinate system for autonomous driving according to an embodiment.
FIG. 2 is a view showing the configurations of the roadside installation part of FIG. 1 .
FIG. 3 is a view showing the configurations of the central processing unit of FIG. 1 .
FIG. 4 is a view showing the configurations of the autonomous driving unit of FIG. 1 .
5 is a diagram illustrating a relationship between a vehicle sensing unit, a speed control unit, a steering control unit, and a roadside sensing unit and a database unit.
6 is a diagram illustrating a relationship between a database unit and a vehicle model determining unit.
7 is a view showing the relationship between vehicle sensing data, cadastral map data, lidar data, and vision recognition data, and a coordinate determination unit for each vehicle part.
8 is a view showing a relationship between a coordinate determination unit for each vehicle part, a derived data communication unit, and an adjacent vehicle.
9 is a diagram showing the configurations of derived data.
10 is a diagram showing a relationship between a vector analysis unit, a coordinate determination unit for each vehicle part, and a database unit.
11 is a diagram illustrating a relationship between a vehicle database unit, a vehicle communication unit, and a counterpart vehicle.
12 is a diagram showing configurations of counterpart vehicle operation information.

이하, 첨부도면을 참고하여 본 발명의 구성 및 이로 인한 작용, 효과에 대해 일괄적으로 기술하기로 한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings, the configuration of the present invention and the resulting action and effect will be collectively described.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예를 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예에 한정되는 것이 아니라, 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예는 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 그리고 명세서 전문에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다.Advantages and features of the present invention, and a method for achieving them will become apparent with reference to the embodiments described below in detail in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in various different forms, and only this embodiment completes the disclosure of the present invention, and common knowledge in the technical field to which the present invention pertains It is provided to fully inform those who have the scope of the invention, and the present invention is only defined by the scope of the claims. In addition, like reference numerals refer to like elements throughout the specification.

도 1은 일 실시예에 따른 자율주행을 위한 3차원 벡터좌표시스템의 구성들을 보여주는 도면이다. 도 2는 도 1의 노변설치부의 구성들을 보여주는 도면이다. 도 3은 도 1의 중앙처리부의 구성들을 보여주는 도면이다. 도 4는 도 1의 자율주행부의 구성들을 보여주는 도면이다.1 is a diagram showing configurations of a three-dimensional vector coordinate system for autonomous driving according to an embodiment. FIG. 2 is a view showing the configurations of the roadside installation part of FIG. 1 . FIG. 3 is a view showing the configurations of the central processing unit of FIG. 1 . FIG. 4 is a view showing the configurations of the autonomous driving unit of FIG. 1 .

도 1 내지 도 4를 참조하면, 일 실시예에 따른 자율주행을 위한 3차원 벡터좌표시스템(1)은 차량에 탑재되고 중앙처리부(50)와 연통된 자율주행부(10), 노변에 설치되고 상기 중앙처리부(50)와 연통된 노변설치부(30), 및 상기 자율주행부(10), 및 상기 노변설치부(30)와 연통된 중앙처리부(50)를 포함할 수 있다.1 to 4 , a three-dimensional vector coordinate system 1 for autonomous driving according to an embodiment is mounted on a vehicle and installed on the roadside of the autonomous driving unit 10 communicating with the central processing unit 50, and It may include a roadside installation unit 30 communicating with the central processing unit 50 , the autonomous driving unit 10 , and a central processing unit 50 communicating with the roadside installation unit 30 .

상기 자율주행부(10)는 상기 차량의 주변을 센싱하는 차량센싱부(11), 상기 차량의 속도를 자율제어하는 속도제어부(12), 및 상기 차량의 조향을 자율제어하는 조향제어부(13)를 포함할 수 있다.The autonomous driving unit 10 includes a vehicle sensing unit 11 sensing the surroundings of the vehicle, a speed control unit 12 autonomously controlling the speed of the vehicle, and a steering control unit 13 autonomously controlling the steering of the vehicle. may include.

상기 자율주행부(10)의 차량센싱부(11)는 상기 차량에 부착된 카메라, 레이더, 초음파 등의 센서를 포함할 수 있다. 차량센싱부(11)는 상기 센서를 통해 상기 차량의 주변을 센싱하여 상황파악할 수 있다. 차량센싱부(11)는 상기 레이더, 상기 초음파 등의 센서를 통해 상기 차량의 위치를 파악하는 비컨 등의 선형 통신 장치를 더 포함할 수 있다.The vehicle sensing unit 11 of the autonomous driving unit 10 may include a sensor such as a camera, radar, and ultrasonic wave attached to the vehicle. The vehicle sensing unit 11 may detect the situation by sensing the surroundings of the vehicle through the sensor. The vehicle sensing unit 11 may further include a linear communication device such as a beacon that detects the location of the vehicle through a sensor such as the radar and the ultrasonic wave.

상기 자율주행부(10)는 센싱된 상기 차량의 주변 정보를 판단하는 전자제어부(ECU)를 더 포함할 수 있다. 전자제어부(ECU)에서 센싱된 상기 차량의 주변 정보를 판단한 후, 상기 전자제어부(ECU)는 상기 속도제어부(12), 조향제어부(13)에 각각 제어신호를 전송하여, 상기 차량의 속도, 제동, 및 조향 등을 제어할 수 있다.The autonomous driving unit 10 may further include an electronic control unit (ECU) that determines the sensed surrounding information of the vehicle. After determining the surrounding information of the vehicle sensed by the electronic control unit (ECU), the electronic control unit (ECU) transmits control signals to the speed control unit 12 and the steering control unit 13, respectively, to control the speed and braking of the vehicle. , and steering.

상기 자율주행부(10)는 GPS좌표인식부를 더 포함할 수 있다. 상기 GPS좌표인식부는 GPS신호를 제공하는 통신부와 연통될 수 있다.The autonomous driving unit 10 may further include a GPS coordinate recognition unit. The GPS coordinate recognition unit may communicate with a communication unit that provides a GPS signal.

상기 자율주행부(10)는 차량통신부(14), 및 차량데이터베이스부(15)를 더 포함할 수 있다.The autonomous driving unit 10 may further include a vehicle communication unit 14 and a vehicle database unit 15 .

한편, 기존의 차량의 자율주행부는 상기 센서에 의해 센싱되는 주변환경만 고려할 수 있었다. 즉, 상기 차량의 전방, 후방, 측방의 주변환경만 고려할 수 있고, 상기 센서에 의해 센싱되지 않는 주변환경을 고려할 수 없었다.On the other hand, the autonomous driving unit of the existing vehicle could only consider the surrounding environment sensed by the sensor. That is, only the surrounding environment of the front, rear, and side of the vehicle can be considered, and the surrounding environment that is not sensed by the sensor cannot be considered.

나아가, 상기 센서는 소정의 시야각을 갖는데, 기존의 차량의 자율주행부는 제한된 시야각을 갖는 상기 센서에 의존하기 때문에, 정밀하게 주변환경을 파악하기 어렵다는 문제가 있었다.Furthermore, although the sensor has a predetermined viewing angle, since the autonomous driving unit of an existing vehicle depends on the sensor having a limited viewing angle, there is a problem in that it is difficult to accurately grasp the surrounding environment.

더 나아가, 상기 센서가 탑재된 상기 차량과 인접한 주변환경과의 상대적 스칼라량(예컨대, 속력정보)에 의존하기 때문에, 방향 정보 및/또는 방향 정보와 속력 정보의 합산(예컨대, 속도정보)를 인지하기 어렵다는 문제가 있었다.Furthermore, since it depends on a relative scalar amount (eg, speed information) between the vehicle on which the sensor is mounted and the surrounding environment, direction information and/or the summation of direction information and speed information (eg, speed information) is recognized. The problem was that it was difficult to do.

더 나아가, 기존의 차량의 자율주행부의 상기 GPS신호는 2차원 좌표로 구성된 신호이고, 터널, 빌딩숲, 실내 등에서는 상기 GPS좌표인식부는 상기 GPS신호가 인식되지 않을 수 있다. 상기 GPS신호가 2차원 좌표로 구성된 신호이기 때문에, 수직적 좌표를 인식하기 어려울 수 있다.Furthermore, the GPS signal of the autonomous driving unit of the existing vehicle is a signal composed of two-dimensional coordinates, and the GPS signal may not be recognized by the GPS coordinate recognition unit in a tunnel, a building forest, indoors, or the like. Since the GPS signal is a signal composed of two-dimensional coordinates, it may be difficult to recognize vertical coordinates.

또한, 기존 차량의 자율주행부의 선형통신장치는 각종 통신 장애요소로 인해 현실 환경에서 부정확도가 높을 수 있다.In addition, the linear communication device of the autonomous driving unit of the existing vehicle may have high inaccuracy in a real environment due to various communication obstacles.

위 상술한 문제점을 일소하기 위한, 본 발명의 구체적인 구성에 대해 설명하기로 한다.In order to eliminate the above-mentioned problems, a detailed configuration of the present invention will be described.

상기 노변설치부(30)는 노변에 설치될 수 있다. 예를 들어, 상기 노변설치부(30)는 노변에 위치한 가로등에 설치될 수 있다. 상기 노변설치부(30)는 복수개로 마련되며, 복수개로 마련된 상기 노변설치부(30)들은 소정의 간격으로 노변에 위치한 가로등마다 설치될 수 있다. The roadside installation unit 30 may be installed on the roadside. For example, the roadside installation unit 30 may be installed on a street lamp located on the roadside. The roadside installation part 30 is provided in plurality, and the roadside installation part 30 provided in plurality may be installed for each street lamp located on the roadside at a predetermined interval.

상기 노변설치부(30)는 노변센싱부(31), 및 노변통신부(35)를 포함할 수 있다. The roadside installation unit 30 may include a roadside sensing unit 31 and a roadside communication unit 35 .

노변센싱부(31)는 노변에 설치된 레이다, 또는 카메라 등의 센서일 수 있다. 노변센싱부(31)의 레이다 센서를 통해 상기 차량, 상기 차량의 인접 차량들을 포함하는 소정 시간에 상기 노변을 지나가는 차량들의 라이다데이터를 생성하고, 노변센싱부(31)의 카메라 센서를 통해 상기 차량, 상기 차량의 인접 차량들을 포함하는 소정 시간에 상기 노변을 지나가는 차량들의 비전인식데이터를 생성할 수 있다. The roadside sensing unit 31 may be a sensor such as a radar installed on the roadside or a camera. The radar data of vehicles passing the roadside at a predetermined time including the vehicle and adjacent vehicles of the vehicle is generated through the radar sensor of the roadside sensing unit 31 , and the camera sensor of the roadside sensing unit 31 generates the radar data. Vision recognition data of vehicles passing the roadside at a predetermined time including a vehicle and vehicles adjacent to the vehicle may be generated.

상기 라이다데이터는 소정 시간에 상기 노변을 지나가는 차량들과 관련된 3차원 좌표 정보를 포함할 수 있다. 상기 비전인식데이터는 소정 시간에 상기 노변을 지나가는 차량들과 관련된 3차원 좌표 정보를 포함할 수 있다.The lidar data may include 3D coordinate information related to vehicles passing the roadside at a predetermined time. The vision recognition data may include 3D coordinate information related to vehicles passing the roadside at a predetermined time.

상기 노변센싱부(31)는 상기 라이다데이터 및 상기 비전인식데이터를 기초로 상기 소정 시간에 상기 노변을 지나가는 차량들과 관련된 3차원 좌표 정보를 획득할 수 있다.The roadside sensing unit 31 may acquire 3D coordinate information related to vehicles passing the roadside at the predetermined time based on the lidar data and the vision recognition data.

상기 라이다데이터는 상기 소정 시간에 상기 노변을 지나가는 차량들의 일부 정보 및/또는 전체 정보를 획득할 수 있다. The lidar data may acquire partial information and/or all information of vehicles passing the roadside at the predetermined time.

상기 비전인식데이터는 상기 소정 시간에 상기 노변을 지나가는 차량들의 일부 정보 및/또는 전체 정보를 획득할 수 있다. The vision recognition data may acquire partial information and/or all information of vehicles passing the roadside at the predetermined time.

상술한 바와 같이, 상기 노변설치부(30)는 노변에 설치되고 소정의 간격으로 이격되어 위치한 가로등마다 설치되므로, 상기 노변설치부(30)의 노변센싱부(31) 역시, 소정의 간격으로 이격되어 설치될 수 있다.As described above, since the roadside installation unit 30 is installed on the roadside and is installed for each street lamp spaced apart at a predetermined interval, the roadside sensing unit 31 of the roadside installation unit 30 is also spaced apart at a predetermined interval. and can be installed.

상기 노변센싱부(31)는 소정의 범위를 커버하여 센싱할 수 있다. 예를 들어, 상기 소정의 범위는 상기 노변센싱부(31)과 인접한 상기 노변센싱부(31)와의 간격을 고려하여 설정될 수 있다. 예를 들어, 인접 배치된 노변센싱부(31) 간의 간격이 100m라면, 상기 노변센싱부(31)가 커버하는 상기 소정의 범위는 상기 노변센싱부(31)를 원의 중심으로 설정하여 반경 50m까지 커버할 수 있다. 다만, 위 예시는 이에 제한되지 않고 인접 배치된 노변센싱부(31)의 커버 범위는 중첩할 수도 있다.The roadside sensing unit 31 may sense by covering a predetermined range. For example, the predetermined range may be set in consideration of a distance between the roadside sensing unit 31 and the adjacent roadside sensing unit 31 . For example, if the interval between the adjacent roadside sensing units 31 is 100 m, the predetermined range covered by the roadside sensing unit 31 is set to the center of the circle by the roadside sensing unit 31 and has a radius of 50 m. can cover up to However, the above example is not limited thereto, and the cover ranges of the adjacent roadside sensing units 31 may overlap.

노변통신부(35)는 노변센싱부(31)에 의해 생성된 상기 라이다데이터, 및 상기 비전인식데이터를 제공받아, 데이터베이스부(54)에 제공할 수 있다.The roadside communication unit 35 may receive the lidar data and the vision recognition data generated by the roadside sensing unit 31 , and provide it to the database unit 54 .

즉, 노변통신부(35)는 상기 노변센싱부(31)에 의해 획득된 상기 노변을 지나가는 차량들과 관련된 3차원 좌표 정보를 데이터베이스부(54)에 제공할 수 있다.That is, the roadside communication unit 35 may provide the database unit 54 with 3D coordinate information related to vehicles passing the roadside acquired by the roadside sensing unit 31 .

중앙처리부(50)는 차량모델결정부(51), 차량부위별좌표결정부(52), 도출데이터통신부(53), 데이터베이스부(54), 및 벡터해석부(55)를 포함할 수 있다.The central processing unit 50 may include a vehicle model determination unit 51 , a vehicle part-specific coordinate determination unit 52 , a derived data communication unit 53 , a database unit 54 , and a vector analysis unit 55 .

차량모델결정부(51)는 상기 차량, 상기 차량의 인접 차량들을 포함하는 소정 시간에 상기 노변을 지나가는 차량들의 모델을 결정할 수 있다.The vehicle model determination unit 51 may determine models of vehicles passing the roadside at a predetermined time including the vehicle and vehicles adjacent to the vehicle.

차량부위별좌표결정부(52)는 상기 차량, 상기 차량의 인접 차량들을 포함하는 소정 시간에 상기 노변을 지나가는 차량들의 부위별 좌표를 결정할 수 있다. 차량부위별좌표결정부(52)는 상기 차량과 상기 차량의 인접 차량들(전방, 후방, 측방, 전전방, 후후방, 측측방 등)과의 좌표정보(개별 차량들의 3차원 절대좌표정보)를 생성할 수 있다. 뿐만 아니라, 차량부위별좌표결정부(52)는 상기 지적도데이터(2차원 좌표)와 상기 노변센싱부(31)를 기초로, 후술할 실측기준점을 기준으로 도로의 3차원 좌표를 생성할 수 있다. The coordinate determination unit 52 for each vehicle part may determine the coordinates for each part of the vehicle passing the roadside at a predetermined time including the vehicle and adjacent vehicles of the vehicle. Coordinate determination unit 52 for each vehicle part coordinates information (three-dimensional absolute coordinate information of individual vehicles) between the vehicle and adjacent vehicles (front, rear, side, front-front, rear-rear, lateral, etc.) of the vehicle. can create In addition, the coordinate determination unit 52 for each vehicle part may generate three-dimensional coordinates of the road based on the cadastral map data (two-dimensional coordinates) and the roadside sensing unit 31, based on an actual measurement reference point to be described later.

도 5는 차량센싱부, 속도제어부, 조향제어부, 및 노변센싱부와 데이터베이스부 간의 관계를 보여주는 도면이다.5 is a diagram illustrating a relationship between a vehicle sensing unit, a speed control unit, a steering control unit, and a roadside sensing unit and a database unit.

도 5를 참조하면, 차량센싱부(11)의 차량센싱데이터, 속도제어부(12)의 속도데이터, 및 조향제어부(13)의 조향데이터는 각각 차량통신부(14)를 통해 데이터베이스부(54)에 제공될 수 있다. 상기 차량센싱데이터, 상기 속도데이터, 및 상기 조향데이터뿐만 아니라, 상기 차량의 예측주행경로데이터도 차량통신부(14)를 통해 데이터베이스부(54)에 제공될 수 있다. 5, the vehicle sensing data of the vehicle sensing unit 11, the speed data of the speed control unit 12, and the steering data of the steering control unit 13 are respectively stored in the database unit 54 through the vehicle communication unit 14. can be provided. In addition to the vehicle sensing data, the speed data, and the steering data, the predicted driving route data of the vehicle may also be provided to the database unit 54 through the vehicle communication unit 14 .

또한, 노변센싱부(31)의 라이다데이터, 비전인식데이터는 각각 노변통신부(35)를 통해 데이터베이스부(54)에 제공될 수 있다. In addition, lidar data and vision recognition data of the roadside sensing unit 31 may be provided to the database unit 54 through the roadside communication unit 35 , respectively.

또한, 차량데이터베이스부(15)에 저장된 차량등록데이터도 차량통신부(14)를 통해 데이터베이스부(54)에 제공될 수 있다.In addition, vehicle registration data stored in the vehicle database unit 15 may also be provided to the database unit 54 through the vehicle communication unit 14 .

도 6은 데이터베이스부와 차량모델결정부 간의 관계를 보여주는 도면이다.6 is a diagram illustrating a relationship between a database unit and a vehicle model determining unit.

도 6을 참조하면, 데이터베이스부(54)에는 차량센싱부(11)로부터 제공된 차량센싱데이터, 노변센싱부(31)로부터 제공된 라이다데이터, 비전인식데이터, 및 차량별표준형상데이터가 저장될 수 있다. 뿐만 아니라, 데이터베이스부(54)에는 지적도데이터, 차량데이터베이스부(15)로부터 제공된 차량등록데이터, 속도제어부(12)로부터 제공된 속도데이터, 조향제어부(13)로부터 제공된 조향데이터, 및 상기 예측주행경로데이터가 저장될 수 있다.6 , the database unit 54 may store vehicle sensing data provided from the vehicle sensing unit 11 , lidar data provided from the roadside sensing unit 31 , vision recognition data, and vehicle-specific standard shape data. have. In addition, the database unit 54 includes cadastral map data, vehicle registration data provided from the vehicle database unit 15, speed data provided from the speed control unit 12, steering data provided from the steering control unit 13, and the predicted driving route data. can be stored.

상기 차량데이터베이스부(15)에 저장된 차량센싱데이터, 라이다데이터, 비전인식데이터, 차량별표준형상데이터, 및 차량등록데이터는 도 6에 도시된 바와 같이, 차량모델결정부(51)에 제공될 수 있다. 차량모델결정부(51)는 제공된 차량센싱데이터, 라이다데이터, 비전인식데이터, 차량별표준형상데이터, 및 차량등록데이터를 통해 상기 차량 및 상기 차량의 인접 차량들(전방, 후방, 측방, 전전방, 후후방, 측측방 등)의 차량모델을 결정할 수 있다. 차량모델결정부(51)는 상기 차량센싱데이터, 상기 라이다데이터, 및 상기 비전인식데이터 등을 통해 상기 차량 및 상기 차량의 인접 차량들(전방, 후방, 측방, 전전방, 후후방, 측측방 등)의 차량모델을 판별하는 역할을 할 수 있다.The vehicle sensing data, lidar data, vision recognition data, vehicle-specific standard shape data, and vehicle registration data stored in the vehicle database unit 15 are to be provided to the vehicle model determination unit 51 as shown in FIG. 6 . can The vehicle model determination unit 51 provides the vehicle sensing data, lidar data, vision recognition data, standard shape data for each vehicle, and vehicle registration data to the vehicle and adjacent vehicles (front, rear, side, front) of the vehicle. You can determine the vehicle model of the front, rear, side, etc.). The vehicle model determining unit 51 uses the vehicle sensing data, the lidar data, and the vision recognition data to determine the vehicle and adjacent vehicles of the vehicle (front, rear, side, front, front, rear, and side). etc.) can play a role in determining the vehicle model.

다만, 차량모델결정부(51)에 의해 판별된 차량모델이 정확하지 않을 경우 차량모델결정부(51)는 디폴트 모델을 상기 차량 및 상기 차량의 인접 차량들에 적용할 수도 있다. 예를 들어, 상기 차량모델결정부(51)에 의해 상기 차량 및 상기 차량의 인접 차량들의 판별도(또는 정확도)가 약 70% 이하일 경우, 상기 차량모델결정부(51)는 상기 차량등록데이터를 근거로, 해당 차량의 상기 차량별표준형상데이터에만 근거하여 추출된 상기 디폴트 모델을 상기 해당 차량의 차량모델로 결정할 수 있다. 다만, 상기 약 70%라는 수치는 제한되는 것은 아니고, 상황마다 변동되어 설계될 수 있음은 물론이다.However, when the vehicle model determined by the vehicle model determination unit 51 is not accurate, the vehicle model determination unit 51 may apply a default model to the vehicle and adjacent vehicles of the vehicle. For example, when the degree of discrimination (or accuracy) of the vehicle and adjacent vehicles of the vehicle by the vehicle model determination unit 51 is about 70% or less, the vehicle model determination unit 51 determines the vehicle registration data As a basis, the default model extracted based only on the standard shape data for each vehicle of the corresponding vehicle may be determined as the vehicle model of the corresponding vehicle. However, the numerical value of about 70% is not limited, and of course, it may be designed to be changed for each situation.

상기 차량모델결정부(51)에 의해 판별된 상기 차량모델은 3D 형상 매쉬(Mesh)의 형태로 제공될 수 있다.The vehicle model determined by the vehicle model determining unit 51 may be provided in the form of a 3D shape mesh.

각각 차량들의 상기 차량모델이 결정되면 각각의 차량들마다 ID가 부여될 수 있다.When the vehicle model of each vehicle is determined, an ID may be assigned to each vehicle.

한편, 차량모델결정부(51)는 각각의 차량들뿐만 아니라, 상기 차량에 적재된 적재물(예컨대, 적재된 컨테이너, 적재된 물품 등) 등의 실시간 차량 형태(또는 현장 차량 형태)를 추가로 포함하여 상기 차량모델을 결정할 수 있다.On the other hand, the vehicle model determining unit 51 further includes a real-time vehicle type (or on-site vehicle type) such as loads loaded on the vehicle (eg, loaded containers, loaded articles, etc.) as well as each vehicle. Thus, the vehicle model may be determined.

도 7은 차량센싱데이터, 지적도데이터, 라이다데이터, 및 비전인식데이터와 차량부위별좌표결정부 간의 관계를 보여주는 도면이다.7 is a diagram showing the relationship between vehicle sensing data, cadastral map data, lidar data, and vision recognition data, and a coordinate determination unit for each vehicle part.

도 7을 참조하면, 데이터베이스부(54)에 저장된 차량센싱데이터, 지적도데이터, 라이다데이터, 및 비전인식데이터는 차량부위별좌표결정부(52)에 제공될 수 있다. 상기 지적도데이터는 상수값(또는 절댓값)일 수 있다. 즉, 상기 지적도데이터는 인접 차량과의 관계와 무관하게, 노면, 상기 노면 상의 구조물, 및/또는 상기 노면 상의 장애물을 표현하는 데이터일 수 있다. 상기 지적도데이터는 2차원 좌표데이터일 수 있다.Referring to FIG. 7 , vehicle sensing data, cadastral map data, lidar data, and vision recognition data stored in the database unit 54 may be provided to the coordinate determination unit 52 for each vehicle part. The cadastral map data may be a constant value (or an absolute value). That is, the cadastral map data may be data representing a road surface, a structure on the road surface, and/or an obstacle on the road surface, regardless of a relationship with an adjacent vehicle. The cadastral map data may be two-dimensional coordinate data.

차량부위별좌표결정부(52)는 제공된 차량센싱데이터, 지적도데이터, 라이다데이터, 및 비전인식데이터를 통해 상기 차량 및 상기 차량의 인접 차량들(전방, 후방, 측방, 전전방, 후후방, 측측방 등)의 차량부위별좌표(이하, 도출데이터)를 결정할 수 있다. 상기 차량부위별좌표결정부(52)는 도 6에서 상술된 차량모델결정부(51)에 의해 결정된 차량모델을 참고하여 차량부위별좌표를 결정할 수 있다. The vehicle part-specific coordinate determination unit 52 is configured to use the vehicle sensing data, cadastral map data, lidar data, and vision recognition data to determine the vehicle and adjacent vehicles (front, rear, side, front, rear, rear, side) of the vehicle. It is possible to determine the coordinates (hereinafter, derived data) of each vehicle part of the side, etc.). The coordinate determination unit 52 for each vehicle part may determine the coordinates for each vehicle part with reference to the vehicle model determined by the vehicle model determiner 51 described above with reference to FIG. 6 .

상기 차량부위별좌표는 평면상의 2차원 좌표뿐만 아니라, 높이까지 포함된 3차원 좌표일 수 있다. 상기 차량부위별좌표의 실측기준점은 차선, 또는 노변에 설치된 페이링 센서 또는 설비일 수 있다. 즉, 상기 실측기준점을 기준으로, 상기 차량부위 간의 각도와 거리를 고려하여 차량부위별좌표를 결정할 수 있다. 상기 차량부위별좌표는 결정된 후, 수시로 보정될 수 있다. The coordinates for each vehicle part may be not only two-dimensional coordinates on a plane, but also three-dimensional coordinates including a height. The actual measurement reference point of the coordinates for each vehicle part may be a pairing sensor or a facility installed in a lane or a roadside. That is, based on the actual measurement reference point, the coordinates for each vehicle part may be determined in consideration of the angle and distance between the vehicle parts. After the vehicle part-specific coordinates are determined, they may be corrected at any time.

더욱 구체적으로 설명하면, 상기 차량부위별좌표결정부(52)는 상기 차량모델결정부(51)에 의해 결정된 개별 차량모델과 상기 지적도데이터를 기초로 개별 차량의 차량부위별좌표를 결정할 수 있다.More specifically, the vehicle part-specific coordinate determining unit 52 may determine the vehicle-specific coordinates of each vehicle based on the individual vehicle model determined by the vehicle model determining unit 51 and the cadastral map data.

상술한 바와 같이, 차량부위별좌표결정부(52)는 상기 지적도데이터(2차원 좌표)와 상기 노변센싱부(31)를 기초로, 후술할 실측기준점을 기준으로 도로의 3차원 좌표를 추가로 생성할 수 있다. 상기 차량부위별좌표결정부(52)는 상기 도로의 3차원 좌표(메쉬형태)를 추가로 생성함으로써, 매번 차량이 지나갈 때마다 상기 차량의 좌표값을 새로이 계산할 필요가 없다. 즉, 매번 차량이 지나갈 때마다 상기 차량의 좌표값을 새롭게 계산하면, 다변하는 상황에 따라 인식 오류의 가능성이 발생할 수 있는데, 상기한 바와 같이, 상기 차량부위별좌표결정부(52)는 상기 도로의 3차원 좌표를 추가로 생성함으로써, 다변하는 상황에 따라 인식 오류의 가능성을 미연에 차단할 수 있다는 이점이 있다. 나아가, 상기 차량부위별좌표결정부(52)는 상기 도로의 3차원 좌표(메쉬형태)를 추가로 생성함으로써, 상기 차량 등을 보다 빠르고 정확하게 표현할 수 있다는 장점이 있다.As described above, the coordinate determination unit 52 for each vehicle part additionally generates three-dimensional coordinates of the road based on the cadastral map data (two-dimensional coordinates) and the roadside sensing unit 31, based on a reference point to be described later. can do. Since the coordinate determination unit 52 for each vehicle part additionally generates three-dimensional coordinates (mesh shape) of the road, it is not necessary to newly calculate the coordinate values of the vehicle every time the vehicle passes. That is, if the coordinate value of the vehicle is newly calculated every time the vehicle passes, the possibility of a recognition error may occur depending on various situations. By additionally generating three-dimensional coordinates, there is an advantage in that the possibility of a recognition error can be prevented in advance according to various situations. Furthermore, the vehicle part-specific coordinate determination unit 52 has the advantage of being able to express the vehicle more quickly and accurately by additionally generating three-dimensional coordinates (mesh shape) of the road.

상기 3차원의 메쉬형태의 좌표는 상기 지적도데이터(2차원 좌표)와 상기 노변센싱부(31)를 기초로 상기 노변센싱부(31)가 커버하는 상기 소정의 범위 내 공간 자체를 3차원 직선 메쉬들로 구성한 것으로서, 상기 3차원 직선 메쉬들의 교차점은 기본값으로 설정될 수 있다.The three-dimensional mesh-shaped coordinates are based on the cadastral map data (two-dimensional coordinates) and the roadside sensing unit 31, and the space itself within the predetermined range covered by the roadside sensing unit 31 is a 3D linear mesh. , and the intersection point of the 3D linear meshes may be set as a default value.

몇몇 실시예에서, 상기 도로(또는 노면)의 굴곡이나, 도로 상의 낙하물의 존재 등은 상기 노변센싱부(31)에 의해 실시간 감지되어, 상기 3차원의 메쉬형태의 좌표에 실시간 업데이트될 수 있다.In some embodiments, the curvature of the road (or road surface) or the presence of a falling object on the road may be sensed in real time by the roadside sensing unit 31 and updated in real time on the coordinates of the three-dimensional mesh shape.

본 실시예와 같이, 상기 3차원의 메쉬형태의 좌표를 생성함으로써, 상기 노변센싱부(31)로부터 상기 레이다의 송출된 각도 및 반사체(예컨대, 차량이나 적재물 등)까지의 반사거리만 알더라도, 상기 반사체의 위치를 정확히 파악할 수 있다는 이점이 있다.As in this embodiment, by generating the coordinates in the three-dimensional mesh form, even if only the angle of the radar transmitted from the roadside sensing unit 31 and the reflection distance from the reflector (eg, vehicle or load) are known, There is an advantage in that the position of the reflector can be accurately identified.

차량부위별좌표결정부(52)로부터 도출된 데이터(개별 차량의 차량부위별좌표, 및 도로의 3차원 좌표)를 이하에서, 도출데이터(ID)로 지칭한다.The data (coordinates for each vehicle part of an individual vehicle, and three-dimensional coordinates of a road) derived from the coordinate determination unit 52 for each vehicle part will be hereinafter referred to as derived data ID.

벡터해석부(55)는 상기 도출데이터(ID) 중 개별 차량의 차량부위별좌표, 상기 속도데이터, 및 상기 조향데이터를 근거로, 상기 해당 차량과 상기 해당 차량의 인접차량들 간의 벡터값을 결정할 수 있다. 상기 벡터값은 상기 해당 차량과 상기 해당 차량의 인접차량들 간의 절대좌표값(3차원), 상기 해당 차량과 상기 해당 차량의 인접차량들 간의 상대속력값, 및 상기 해당 차량과 상기 해당 차량의 인접차량들 간의 상대방향값(3차원)을 포함할 수 있다.The vector analysis unit 55 determines a vector value between the corresponding vehicle and adjacent vehicles of the corresponding vehicle based on the coordinates for each vehicle part of the individual vehicle, the speed data, and the steering data among the derived data ID. can The vector value is an absolute coordinate value (three-dimensional) between the corresponding vehicle and adjacent vehicles of the corresponding vehicle, a relative speed value between the corresponding vehicle and adjacent vehicles of the corresponding vehicle, and the adjacent vehicle and the corresponding vehicle. It may include a relative direction value (three-dimensional) between vehicles.

벡터해석부(55)는 상기 해당 차량과 상기 해당 차량의 인접차량들 간의 벡터값을 결정하되, 차량들의 대표 부위별 좌표를 기준으로 백터값을 결정할 수 있다. 벡터해석부(55)는 결정된 차량들의 대표 부위별 좌표의 벡터값을 차량부위별좌표결정부(52)로부터 도출된 도출데이터(ID) 중 도로의 3차원 좌표에 대입할 수 있다.The vector analysis unit 55 may determine a vector value between the corresponding vehicle and adjacent vehicles of the corresponding vehicle, but may determine the vector value based on the coordinates of each representative part of the vehicle. The vector analysis unit 55 may substitute the determined vector values of the coordinates for each representative part of the vehicles to the three-dimensional coordinates of the road among the derived data ID derived from the coordinates for each vehicle part determiner 52 .

도 8은 차량부위별좌표결정부, 도출데이터통신부, 및 인접차량 간의 관계를 보여주는 도면이다.8 is a view showing a relationship between a coordinate determination unit for each vehicle part, a derived data communication unit, and an adjacent vehicle.

도 8을 참조하면, 차량부위별좌표결정부(52)로부터 도출된 도출데이터(ID)는 도출데이터통신부(53)에 제공될 수 있다. 도출데이터통신부(53)에 제공된 도출데이터(ID)는 상기 차량의 인접 차량들(전방, 후방, 측방, 전전방, 후후방, 측측방 등)에 제공될 수 있다. Referring to FIG. 8 , the derived data ID derived from the vehicle part-specific coordinate determining unit 52 may be provided to the derived data communication unit 53 . The derived data ID provided to the derived data communication unit 53 may be provided to adjacent vehicles (front, rear, side, front, rear, rear, side, etc.) of the vehicle.

도출데이터(ID)를 상기 차량의 인접 차량들(전방, 후방, 측방, 전전방, 후후방, 측측방 등)에 제공할 때, 각각 차량의 차량데이터베이스부(15)에 저장되고 차량통신부(14)를 통해 데이터베이스부(54)에 저장된 차량등록데이터를 기반으로, 상기 차량의 인접 차량들(전방, 후방, 측방, 전전방, 후후방, 측측방 등)에 제공할 수 있다.When the derived data ID is provided to adjacent vehicles (front, rear, side, front, rear, side, etc.) of the vehicle, it is stored in the vehicle database unit 15 of each vehicle and stored in the vehicle communication unit 14 ), based on the vehicle registration data stored in the database unit 54, can be provided to adjacent vehicles (front, rear, side, front, front, rear, side, etc.) of the vehicle.

한편, 도출데이터(ID)는 상기 차량의 인접 차량들뿐만 아니라, 해당 차량에도 도출데이터통신부(53)를 통해 제공될 수 있다.Meanwhile, the derived data ID may be provided through the derived data communication unit 53 not only to adjacent vehicles of the vehicle, but also to the corresponding vehicle.

도 8에서는, 도출데이터(ID) 자체를 도출데이터통신부(53)를 통해 인접한 차량들에 제공될 수 있다고 설명하였지만, 이에 제한되지 않고, 벡터해석부(55)에 의해 결정된 차량들의 대표 부위별 좌표의 벡터값이 차량부위별좌표결정부(52)로부터 도출된 도출데이터(ID) 중 도로의 3차원 좌표에 대입된 도출벡터데이터를 도출데이터통신부(53)를 통해 인접한 차량들에 제공할 수 있다. 상기 도출벡터데이터는 상기한 3차원 메쉬형태의 좌표의 형태로 제공될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 상기 도출벡터데이터는 해당 차량의 조향데이터, 속도데이터(및 브레이크데이터, 및 가속데이터 등을 포함)뿐만 아니라, 네이게이션 목적지 정보를 더 포함할 수 있다. In FIG. 8 , it has been described that the derived data ID itself can be provided to adjacent vehicles through the derived data communication unit 53 , but the present invention is not limited thereto, and the coordinates for each representative part of the vehicles determined by the vector analysis unit 55 . The derived vector data substituted for the three-dimensional coordinates of the road among the derived data ID derived from the coordinate determination unit 52 for each vehicle part may be provided to adjacent vehicles through the derived data communication unit 53 . The derived vector data may be provided in the form of coordinates in the above-described three-dimensional mesh form. In some embodiments, the derived vector data may further include navigation destination information as well as steering data, speed data (and brake data, acceleration data, etc.) of the corresponding vehicle.

상기 도출벡터데이터는 각각 차량들의 상기 차량모델이 결정되어 차량들마다 부여된 ID별로 생성될 수 있다.The derived vector data may be generated for each ID assigned to each vehicle by determining the vehicle model of each vehicle.

상기 ID별 상기 도출벡터데이터는 도로 상황정보(예컨대, 이상 흐름 정보나, 신호등 정보 등)와 함께 도출데이터통신부(53)를 통해 인접한 차량들에 제공될 수 있다. 뿐만 아니라, 상기 도출벡터데이터는 양방향 커뮤니케이션될 수 있어, 상기 인접한 차량들로부터 생성된 상기 도출벡터데이터 역시, 해당 차량에 제공될 수 있음은 물론이다. 이로 인해, 실시간 주행 정보뿐만 아니라, 예상 교통흐름도, 예상 차선변경도 등을 쉽게 알 수 있으므로, 자율주행 통행량 분산 및 방어운전을 도모할 수 있다는 이점이 있다.The derived vector data for each ID may be provided to adjacent vehicles through the derived data communication unit 53 together with road condition information (eg, abnormal flow information, traffic light information, etc.). In addition, since the derived vector data can be communicated in both directions, the derived vector data generated from the adjacent vehicles can also be provided to the corresponding vehicle. For this reason, since it is easy to know not only real-time driving information, but also an expected traffic flow chart and an expected lane change degree, there is an advantage in that autonomous driving traffic distribution and defensive driving can be promoted.

도 9는 도출데이터의 구성들을 보여주는 도면이다.9 is a diagram showing the configurations of derived data.

도 9를 참조하면, 도출데이터(ID)는 수치데이터, 및 이미지데이터의 형태로 제공될 수 있다. 상기 수치데이터는 상기 차량 및 상기 차량의 인접차량들의 차량부위별좌표값들 및 도로의 3차원 좌표값일 수 있다. 또한, 상기 수치데이터는 상기 차량 주변의 장애물(높이 등을 고려)에 관한 정확한 좌표를 포함할 수 있다. 상기 이미지데이터는 상기 차량 및 상기 차량의 인접차량들과 상기 차량 주변의 장애물(높이 등을 고려)에 관한 정확한 이미지일 수 있다.Referring to FIG. 9 , the derived data ID may be provided in the form of numerical data and image data. The numerical data may be coordinate values for each vehicle part of the vehicle and adjacent vehicles of the vehicle and a three-dimensional coordinate value of a road. In addition, the numerical data may include precise coordinates regarding obstacles (in consideration of height, etc.) around the vehicle. The image data may be an accurate image of the vehicle, adjacent vehicles of the vehicle, and obstacles (in consideration of height, etc.) around the vehicle.

도 10은 벡터해석부, 차량부위별좌표결정부, 및 데이터베이스부 간의 관계를 보여주는 도면이다.10 is a diagram showing a relationship between a vector analysis unit, a coordinate determination unit for each vehicle part, and a database unit.

도 10을 참조하면, 벡터해석부(55)는 차량부위별좌표결정부(52)로부터 도출데이터(ID)를 제공받고, 데이터베이스부(54)로부터 속도데이터, 및 조향데이터를 제공받을 수 있다.Referring to FIG. 10 , the vector analysis unit 55 may receive derived data ID from the coordinate determination unit 52 for each vehicle part, and may receive speed data and steering data from the database unit 54 .

벡터해석부(55)는 상기 도출데이터(ID) 중 개별 차량의 차량부위별좌표, 상기 속도데이터, 및 상기 조향데이터를 근거로, 상기 해당 차량과 상기 해당 차량의 인접차량들 간의 벡터값을 결정할 수 있다. 상기 벡터값은 상기 해당 차량과 상기 해당 차량의 인접차량들 간의 절대좌표값(3차원), 상기 해당 차량과 상기 해당 차량의 인접차량들 간의 상대속력값, 및 상기 해당 차량과 상기 해당 차량의 인접차량들 간의 상대방향값(3차원)을 포함할 수 있다.The vector analysis unit 55 determines a vector value between the corresponding vehicle and adjacent vehicles of the corresponding vehicle based on the coordinates for each vehicle part of the individual vehicle, the speed data, and the steering data among the derived data ID. can The vector value is an absolute coordinate value (three-dimensional) between the corresponding vehicle and adjacent vehicles of the corresponding vehicle, a relative speed value between the corresponding vehicle and adjacent vehicles of the corresponding vehicle, and the adjacent vehicle and the corresponding vehicle. It may include a relative direction value (three-dimensional) between vehicles.

본 실시예에 의하면, 3차원 메쉬 형태의 좌표 상에서 상기 해당 차량의 인접차량들 간의 절대좌표값(3차원)을 도출함으로써, 센서와 해당 차량 간의 거리나, 차간 거리 등을 매번 계산할 필요가 없다는 이점이 있다.According to this embodiment, by deriving absolute coordinate values (three-dimensional) between adjacent vehicles of the corresponding vehicle on coordinates in the form of a three-dimensional mesh, there is no need to calculate the distance between the sensor and the corresponding vehicle or inter-vehicle distance each time. There is this.

도 11은 차량데이터베이스부, 차량통신부, 및 상대차량 간의 관계를 보여주는 도면이다. 도 12는 상대차량운행정보의 구성들을 보여주는 도면이다.11 is a diagram illustrating a relationship between a vehicle database unit, a vehicle communication unit, and a counterpart vehicle. 12 is a diagram showing configurations of counterpart vehicle operation information.

도 11 및 도 12를 참조하면, 상대차량(또는 인접차량)운행정보는 차량통신부(14)를 통해 해당 차량의 차량데이터베이스부(15)에 제공될 수 있다. 상기 상대차량운행정보는 상기 상대차량의 벡터해석부(55)에 의해 결정된 상기 상대차량과 상기 상대차량의 인접차량들 간의 벡터값일 수 있다.11 and 12 , the other vehicle (or adjacent vehicle) operation information may be provided to the vehicle database unit 15 of the corresponding vehicle through the vehicle communication unit 14 . The relative vehicle operation information may be a vector value between the relative vehicle and adjacent vehicles of the opposite vehicle determined by the vector analyzing unit 55 of the opposite vehicle.

이상에서 설명한 본 발명은, 도면에 도시된 일실시 예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 명확히 하여야 할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술적 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.Although the present invention described above has been described with reference to an embodiment shown in the drawings, this is merely exemplary, and various modifications and equivalent other embodiments are possible by those skilled in the art. should be made clear. Accordingly, the true technical protection scope of the present invention should be construed by the appended claims, and all technical ideas within the equivalent scope should be construed as being included in the scope of the present invention.

1: 자율주행을 위한 3차원 벡터좌표시스템
10: 자율주행부
30: 노변설치부
50: 중앙처리부
1: 3D vector coordinate system for autonomous driving
10: autonomous driving unit
30: roadside installation part
50: central processing unit

Claims (3)

차량에 탑재되고 중앙처리부와 연통된 자율주행부;
노변에 설치되고 상기 중앙처리부와 연통된 노변설치부; 및
상기 자율주행부, 및 상기 노변설치부와 연통된 중앙처리부를 포함하고,
상기 자율주행부는 상기 차량의 주변을 센싱하는 차량센싱부,
상기 차량의 속도를 자율제어하는 속도제어부, 및
상기 차량의 조향을 자율제어하는 조향제어부를 포함하는 자율주행을 위한 3차원 벡터좌표시스템.
an autonomous driving unit mounted on the vehicle and communicating with the central processing unit;
a roadside installation unit installed on the roadside and communicating with the central processing unit; and
and a central processing unit in communication with the autonomous driving unit and the roadside installation unit,
The autonomous driving unit is a vehicle sensing unit for sensing the surroundings of the vehicle,
a speed control unit for autonomously controlling the speed of the vehicle; and
A three-dimensional vector coordinate system for autonomous driving, comprising a steering control unit for autonomously controlling the steering of the vehicle.
제1 항에 있어서,
상기 자율주행부는 상기 중앙처리부와 무선통신하는 차량통신부를 더 포함하는 자율주행을 위한 3차원 벡터좌표시스템.
The method of claim 1,
A three-dimensional vector coordinate system for autonomous driving, wherein the autonomous driving unit further includes a vehicle communication unit that wirelessly communicates with the central processing unit.
제1 항에 있어서,
상기 자율주행부는 차량의 등록번호, 차량의 모델정보를 저장하고, 상기 차량통신부를 통해 상기 등록번호, 및 모델정보를 상기 중앙처리부에 제공하는 차량데이터베이스부를 더 포함하는 자율주행을 위한 3차원 벡터좌표시스템.
The method of claim 1,
The autonomous driving unit stores a registration number of a vehicle and model information of the vehicle, and further includes a vehicle database unit that provides the registration number and model information to the central processing unit through the vehicle communication unit 3D vector coordinates for autonomous driving system.
KR1020210014840A 2021-02-02 2021-02-02 3D vector coordinate system for autonomous driving KR102614256B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210014840A KR102614256B1 (en) 2021-02-02 2021-02-02 3D vector coordinate system for autonomous driving

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210014840A KR102614256B1 (en) 2021-02-02 2021-02-02 3D vector coordinate system for autonomous driving

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20220111807A true KR20220111807A (en) 2022-08-10
KR102614256B1 KR102614256B1 (en) 2023-12-15

Family

ID=82846650

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210014840A KR102614256B1 (en) 2021-02-02 2021-02-02 3D vector coordinate system for autonomous driving

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102614256B1 (en)

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20040091788A (en) * 2003-04-22 2004-11-02 현대자동차주식회사 Self-control Traveling System For Expressway and Control Method Thereof
KR100904767B1 (en) 2007-08-10 2009-06-29 자동차부품연구원 Test evaluation apparatus of collision avoidance system
KR20170077332A (en) 2015-12-28 2017-07-06 전자부품연구원 Priority-based Collision Avoidance Control Method and System for Intelligent Autonomous Vehicle
KR20180126193A (en) * 2017-05-17 2018-11-27 현대오토에버 주식회사 Autonomous Driving Test System
KR20190000843A (en) 2017-06-23 2019-01-03 우버 테크놀로지스, 인크. Collision-avoidance system for autonomous-capable vehicles
JP2019182401A (en) * 2018-04-16 2019-10-24 バイドゥ ユーエスエイ エルエルシーBaidu USA LLC Learning-based speed planner for autonomous driving vehicle
JP2019199218A (en) * 2018-05-18 2019-11-21 株式会社デンソーアイティーラボラトリ Driving operation system, method and program
KR20200075918A (en) * 2018-12-07 2020-06-29 현대자동차주식회사 Vehicle and control method thereof

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20040091788A (en) * 2003-04-22 2004-11-02 현대자동차주식회사 Self-control Traveling System For Expressway and Control Method Thereof
KR100904767B1 (en) 2007-08-10 2009-06-29 자동차부품연구원 Test evaluation apparatus of collision avoidance system
KR20170077332A (en) 2015-12-28 2017-07-06 전자부품연구원 Priority-based Collision Avoidance Control Method and System for Intelligent Autonomous Vehicle
KR20180126193A (en) * 2017-05-17 2018-11-27 현대오토에버 주식회사 Autonomous Driving Test System
KR20190000843A (en) 2017-06-23 2019-01-03 우버 테크놀로지스, 인크. Collision-avoidance system for autonomous-capable vehicles
JP2019182401A (en) * 2018-04-16 2019-10-24 バイドゥ ユーエスエイ エルエルシーBaidu USA LLC Learning-based speed planner for autonomous driving vehicle
JP2019199218A (en) * 2018-05-18 2019-11-21 株式会社デンソーアイティーラボラトリ Driving operation system, method and program
KR20200075918A (en) * 2018-12-07 2020-06-29 현대자동차주식회사 Vehicle and control method thereof

Also Published As

Publication number Publication date
KR102614256B1 (en) 2023-12-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107807634B (en) Driving assistance device for vehicle
US11216002B1 (en) Determining the stationary state of detected vehicles
CN108646731B (en) Unmanned vehicle field end control system and control method thereof
US9880554B2 (en) Misrecognition determination device
JP6342822B2 (en) Automatic driving system, automatic driving method and computing device
US10409288B2 (en) Systems and methods for projecting a location of a nearby object into a map according to a camera image
US10121367B2 (en) Vehicle lane map estimation
CN105984464B (en) Controller of vehicle
EP2942687B1 (en) Automated driving safety system
US7729857B2 (en) System for and method of detecting a collision and predicting a vehicle path
US10232848B2 (en) Detection of left turn across path/opposite direction oncoming objects
CN105988467A (en) Autonomous driving device
CN113168513A (en) Traffic light detection and lane status identification for autonomous vehicles
CN109720343B (en) Vehicle control apparatus
KR20170082674A (en) Apparatus and method for assisting safety driving
US20180237000A1 (en) Effective rolling radius
US20210004983A1 (en) Vehicle pose determination
CN113064143A (en) Recalibration determination system for autonomous vehicles with multiple LiDAR sensors
US20180347993A1 (en) Systems and methods for verifying road curvature map data
US11851083B2 (en) Methods and system for constructing data representation for use in assisting autonomous vehicles navigate intersections
US20220242440A1 (en) Methods and system for generating a lane-level map for an area of interest for navigation of an autonomous vehicle
US20190064830A1 (en) Host vehicle position confidence degree calculation device
JP7147448B2 (en) map information system
CN217801729U (en) Outdoor robot
KR20220111807A (en) 3D vector coordinate system for autonomous driving

Legal Events

Date Code Title Description
E90F Notification of reason for final refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant