KR20220114514A

KR20220114514A - 충돌 검측 방법, 충돌 검측 장치, 전자장비, 저장매체, 컴퓨터 프로그램 및 자율주행차량

Info

Publication number: KR20220114514A
Application number: KR1020220094924A
Authority: KR
Inventors: 레이 장; 카이 양; 치쥐엔 인; 우자오 장; 샤오옌 왕
Original assignee: 베이징 바이두 넷컴 사이언스 테크놀로지 컴퍼니 리미티드
Priority date: 2021-09-02
Filing date: 2022-07-29
Publication date: 2022-08-17
Also published as: US20220410939A1; EP4080468A2; CN113715814A; CN113715814B; JP2022160538A; EP4080468A3

Abstract

본 개시는 인공지능 기술 분야에 관한 것으로서, 특히, 스마트 교통 및 자율주행 기술 분야에 관한 것으로서, 충돌 검측 방법, 충돌 검측 장치, 전자장비, 저장매체, 컴퓨터 프로그램, 및 자율주행차량을 제공한다. 충돌 검측 방법은, 목표 대상의 계획 주행 궤적과 목표 대상의 과거 주행 궤적에 기초하여, 목표 대상의 예측 주행 범위를 확정하는 것, 목표 장애물이 검측된 것에 응답하여, 목표 장애물의 현재 주행 상태에 기초하여 목표 장애물의 예측 주행 범위를 확정하는 것, 및 목표 대상의 예측 주행 범위와 목표 장애물의 예측 주행 범위에 기초하여, 목표 대상과 목표 장애물의 충돌 위험을 확정하는 것을 포함한다.

Description

충돌 검측 방법, 충돌 검측 장치, 전자장비, 저장매체, 컴퓨터 프로그램 및 자율주행차량{METHOD AND APPARATUS OF DETECTING COLLISION, ELECTRONIC DEVICE, STORAGE MEDIUM, COMPUTER PROGRAM AND AUTONOMOUS VEHICLE}

본 개시는 인공지능 기술 분야에 관한 것으로서, 특히 스마트 교통 및 자율주행 기술 분야에 관한 것으로서, 구체적으로는, 충돌 검측 방법, 충돌 검측 장치, 전자장비, 저장매체, 컴퓨터 프로그램 및 자율주행차량에 관한 것이다.

자율주행차량은 무인 운전 차량이라고도 한다. 인공지능 기술의 발전에 따라, 자율주행차량은 인간 운전자가 대처할 수 있는 모든 도로 및 환경 조건에서 자율적으로 모든 운전 동작을 완성할 수 있을 것을 요구한다. 이는 자율주행차량이 환경 감지, 행위 결정, 및 운동 제어 등에 있어서 보다 스마트한 기능을 요구한다.

본 개시는 충돌 검측 방법, 충돌 검측 장치, 전자장비, 저장매체, 컴퓨터 프로그램 및 자율주행차량을 제공한다.

본 개시의 한 측면에 의하면, 충돌 검측 방법으로서, 목표 대상의 계획 주행 궤적 및 상기 목표 대상의 과거 주행 궤적에 기초하여, 상기 목표 대상의 예측 주행 범위를 확정하는 것, 목표 장애물이 검측된 것에 응답하여, 상기 목표 장애물의 현재 주행 상태에 기초하여 상기 목표 장애물의 예측 주행 범위를 확정하는 것, 및 상기 목표 대상의 예측 주행 범위와 상기 목표 장애물의 예측 주행 범위에 기초하여, 상기 목표 대상과 상기 목표 장애물의 충돌 위험을 확정하는 것을 포함하는 충돌 검측 방법을 제공한다.

본 개시의 다른 한 측면에 의하면, 충돌 검측 장치로서, 목표 대상의 계획 주행 궤적 및 상기 목표 대상의 과거 주행 궤적에 기초하여, 상기 목표 대상의 예측 주행 범위를 확정하기 위한 목표 대상 확정모듈, 목표 장애물이 검측된 것에 응답하여, 상기 목표 장애물의 현재 주행 상태에 기초하여 상기 목표 장애물의 예측 주행 범위를 확정하기 위한 목표 장애물 확정모듈, 및 상기 목표 대상의 예측 주행 범위와 상기 목표 장애물의 예측 주행 범위에 기초하여, 상기 목표 대상과 상기 목표 장애물의 충돌 위험을 확정하기 위한 충돌 예측모듈을 포함하는 충돌 검측 장치를 제공한다.

본 개시의 다른 한 측면에 의하면, 적어도 하나의 프로세서, 및 상기 적어도 하나의 프로세서와 통신 가능하게 연결되는 메모리를 포함하는 전자장비로서, 상기 메모리에는 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 가능한 명령이 저장되어 있고, 상기 명령이 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 경우, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금 상기와 같은 방법을 실행하도록 하는 전자장비를 제공한다.

본 개시의 다른 한 측면에 의하면, 컴퓨터 프로그램이 저장되어 있는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장매체로서, 상기 컴퓨터 프로그램이 프로세서에 의해 실행될 경우, 상기와 같은 방법을 구현하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장매체를 제공한다.

본 개시의 다른 한 측면에 의하면, 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 컴퓨터 프로그램의 명령이 프로세서에 의해 실행될 경우, 상기와 같은 방법을 구현하는 컴퓨터 프로그램을 제공한다.

본 개시의 다른 한 측면에 의하면, 상기와 같은 전자장비를 포함하는 자율주행차량을 제공한다.

본 명세서에 기술된 내용은 그 목적이 본 개시의 실시예의 핵심 또는 중요한 특징을 지정하기 위한 것이 아니고, 또한, 본 개시의 범위는 이에 한정되지 아니함을 이해하여야 한다. 본 개시의 다른 특징들은 하기 설명으로부터 용이하게 이해할 수 있을 것이다.

첨부 도면은 본 기술방안을 보다 쉽게 이해하도록 하기 위한 것이고, 본 개시는 이에 한정되지 않는다.
도 1은 본 개시의 실시예에 따른 충돌 검측 방법 및 충돌 검측 장치를 응용할 수 있는 예시적인 시스템 구조를 개략적으로 나타낸다.
도 2는 본 개시의 실시예에 따른 충돌 검측 방법의 흐름도를 나타낸다.
도 3은 본 개시의 실시예에 따른 횡방향 편차량을 확정하는 개략도를 나타낸다.
도 4는 본 개시의 다른 실시예에 따른 횡방향 편차량을 확정하는 개략도를 나타낸다.
도 5는 본 개시의 실시예에 따른 목표 대상과 목표 장애물 사이의 충돌 위험에 대한 개략도를 나타낸다.
도 6은 본 개시의 실시예에 따른 충돌 검측 장치의 블록도를 나타낸다.
도 7은 본 개시의 실시예에 따른 충돌 검측 방법을 구현하는데 적합한 전자장비의 블록도를 나타낸다.

이하, 도면을 참조하여 본 개시의 예시적인 실시예들을 설명한다. 쉽게 이해할 수 있도록, 본 개시의 실시예들의 세부사항을 포함하게 되는데, 이들은 단지 예시적인 것에 불과하다. 따라서, 당업자라면 본 개시의 범위 및 취지를 벗어나지 않으면서 본 개시의 실시예에 대해 여러가지 변경 및 수정이 이루어질 수 있음을 이해할 것이다. 또한, 명확성과 간결성을 위해 하기의 설명에 있어서, 공지된 기능 및 구성에 대한 설명은 생략한다.

자율주행차량이 주행하는 과정에서, 자율주행차량은 주위 차량, 행인, 그린 벨트 등 장애물을 식별하고, 충돌 위험에 대한 조기 경보를 해야 한다. 실제 응용에서는, 장애물 식별, 충돌 위험에 대한 조기 경보 및 위험 회피 등 방면에서, 자율주행차량의 식별, 조기 경보 등에 대한 정확도와 처리 효율은 여전히 개선할 필요가 있다.

본 개시의 실시예에 의하면, 충돌 검측 방법은, 목표 대상의 계획 주행 궤적과 목표 대상의 과거 주행 궤적에 기초하여, 목표 대상의 예측 주행 범위를 확정하는 것, 목표 장애물이 검측된 것에 응답하여, 목표 장애물의 현재 주행 상태에 기초하여 목표 장애물의 예측 주행 범위를 확정하는 것, 및 목표 대상의 예측 주행 범위와 목표 장애물의 예측 주행 범위에 기초하여, 목표 대상과 목표 장애물의 충돌 위험을 확정하는 것을 포함할 수 있다.

본 개시의 실시예에 의해 제공되는 충돌 검측 방법은, 목표 대상의 예측 주행 범위와 목표 장애물의 예측 주행 범위를 이용하여, 목표 대상과 목표 장애물 사이의 충돌 위험을 확정한다. 목표 대상과 목표 장애물 각각에 대해 주행 범위를 예측함으로써, 즉, 양방향 계산을 실행함으로써, 충돌 위험에 대한 예측 정확도를 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라, 자율주행차량의 충돌 위험을 도량할 수 있게 되었다.

본 개시의 기술방안에서 언급된 사용자의 개인정보의 취득, 저장 및 응용 등은 모두 관련 법률, 법규의 규정에 부합되고, 공중도덕에 위배되지 않는다.

도 1은 본 개시의 실시예에 따른 충돌 검측 방법 및 충돌 검측 장치를 응용할 수 있는 예시적인 시스템 구조를 개략적으로 나타낸다.

지적해 두어야 할 것은, 도 1에 도시된 것은 본 개시의 실시예를 응용할 수 있는 시스템 구조의 예시에 지나지 않으며, 당업자가 본 개시의 기술 내용을 보다 쉽게 이해하도록 돕기 위한 것으로서, 본 개시의 실시예가 다른 장비, 시스템, 환경 또는 응용장면에 응용할 수 없음을 의미하는 것은 아니다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 시스템 구조(100)는 자율주행차량(101, 102, 103), 네트워크(104) 및 서버(105)를 포함할 수 있다. 네트워크(104)는 자율주행차량(101, 102, 103)와 서버(105) 사이에서 통신 링크를 위한 매체를 제공하기 위한 것이다. 네트워크(104)는 예를 들어 유선 및/또는 무선 통신 링크와 같은 다양한 연결 형태를 포함할 수 있다.

자율주행차량(101, 102, 103)은 자율주행 동작을 완성할 수 있는 차량일 수 있고, 자동차, 삼륜차, 버스 등을 포함할 수 있지만 이에 한정되지는 않는다. 자율주행차량(101, 102, 103)은 자율주행 제어 소프트웨어, 고정밀도 지도 앱 등을 탑재할 수 있다. 또한, 자율주행차량(101, 102, 103)은 예를 들어 영상 취득 장치, 레이저 레이더, 밀리미터파 레이더, 초음파 레이더, 위치 확정 장치 등과 같은 감지 센서를 탑재할 수도 있다. 자율주행차량(101, 102, 103)은 감지 센서를 이용하여 현재 주행 상태 정보를 수집할 수 있고, 예를 들어 현재의 위치, 자세 및 속도를 수집할 수 있는데, 이에 한정되지는 않는다. 또한, 감지 센서를 이용하여 주변환경, 장애물 주행 상태 정보 등도 수집할 수 있다.

서버(105)는 다양한 서비스를 제공하는 서버일 수 있고, 예를 들어 자율주행차량(101, 102, 103)으로부터 송신된 청구에 대한 지원을 제공하는 백그라운드 관리 서버(단지 예시임)일 수 있다. 백그라운드 관리 서버는 수신된 청구 등 데이터를 분석 처리하고, 처리 결과(예를 들어, 주행 속도 감속, 방향 전환 등)를 자율주행차량(101, 102, 103)으로 피드백할 수 있다.

지적해 두어야 할 것은, 본 개시의 실시예에 의해 제공되는 충돌 검측 방법은 일반적으로 자율주행차량(101, 102 또는 103)에 의해 실행될 수 있다. 이에 대응하여, 본 개시의 실시예에 의해 제공되는 충돌 검측 장치는 자율주행차량(101, 102 또는 103)에 설치될 수 있다.

예를 들어, 자율주행차량은 영상 취득 장치를 통해 목표 장애물을 검측하고, 레이저 레이더 등의 감지 센서를 통해 목표 장애물의 현재 주행 상태를 확정한다. 자율주행차량은 목표 장애물의 현재 주행 상태에 기초하여, 목표 장애물의 예측 주행 범위를 예측할 수 있다. 또한, 자율주행차량 자체의 계획 주행 궤적 및 과거 주행 궤적에 기초하여, 예측 주행 범위를 확정함으로써, 자체의 예측 주행 범위와 목표 장애물의 예측 주행 범위에 기초하여, 서로간의 충돌 위험을 확정할 수 있다.

또는, 본 개시의 실시예에 의해 제공되는 충돌 검측 방법은 일반적으로 서버(105)에 의해 실행될 수도 있다. 이에 대응하여, 본 개시의 실시예에 의해 제공되는 충돌 검측 장치는 일반적으로 서버(105)에 설치될 수 있다. 본 개시의 실시예에 의해 제공되는 충돌 검측 방법은 서버(105)이외의 자율주행차량(101, 102, 103) 및/또는 서버(105)와 통신할 수 있는 다른 서버 또는 서버 클러스터에 의해 실행될 수도 있다. 이에 대응하여, 본 개시의 실시예에 의해 제공되는 충돌 검측 장치는 서버(105)이외의 자율주행차량(101, 102, 103) 및/또는 서버(105)와 통신할 수 있는 다른 서버 또는 서버 클러스터에 설치될 수도 있다.

도 1에 도시된 자율주행차량, 네트워크 및 서버의 개수는 단지 예시에 지나지 않는다. 실제 수요에 따라, 임의의 개수의 자율주행차량, 네트워크 및 서버를 포함할 수 있다.

도 2는 본 개시의 실시예에 따른 충돌 검측 방법의 흐름도를 나타낸다.

도 2에 도시된 바와 같이, 상기 방법은 동작 S210 ~ 동작 S230을 포함한다.

동작 S210에서는, 목표 대상의 계획 주행 궤적과 목표 대상의 과거 주행 궤적에 기초하여, 목표 대상의 예측 주행 범위를 확정한다.

동작 S220에서는, 목표 장애물이 검측된 것에 응답하여, 목표 장애물의 현재 주행 상태에 기초하여 목표 장애물의 예측 주행 범위를 확정한다.

동작 S230에서는, 목표 대상의 예측 주행 범위와 목표 장애물의 예측 주행 범위에 기초하여, 목표 대상과 목표 장애물의 충돌 위험을 확정한다.

본 개시의 실시예에 의하면, 목표 대상은 자율주행차량일 수 있다. 본 개시의 실시예에서는, 자율주행차량의 유형에 대해 한정하지 않는다. 예를 들어, 차량 모델, 크기 및 브랜드 등일 수 있다.

본 개시의 실시예에 의하면, 계획 주행 궤적은 사전에 계획한 주행 궤적일 수 있고, 실제 응용에서는, 네비게이션으로서 목표 대상의 주행 궤적을 명확히 할 수 있다.

본 개시의 실시예에 의하면, 과거 주행 궤적은 실제로 발생한 주행 궤적일 수 있다. 실제 응용에서는, 실제 주행 궤적과 계획 주행 궤적 사이에 일정한 편차가 존재하게 된다. 목표 대상의 계획 주행 궤적과 목표 대상의 과거 주행 궤적에 따라, 목표 대상의 계획 주행 궤적 중의 궤적점과 목표 대상의 계획 주행 궤적 중의 궤적점에 매칭되는 목표 대상의 과거 주행 궤적 중의 궤적점 사이의 편차를 확정할 수 있고, 해당 편차와 목표 대상의 계획 주행 궤적에 기초하여 목표 대상의 예측 주행 범위를 확정할 수 있다.

본 개시의 실시예에 의하면, 목표 대상의 계획 주행 궤적과 목표 대상의 과거 주행 궤적을 이용하여 목표 대상의 예측 주행 범위를 확정하고, 실제 응용장면과 결합하여, 계획 주행 궤적과 실제 주행 궤적 사이의 편차를 고려함으로써, 목표 대상의 예상 주행 범위를 보다 정확하게 확정할 수 있다.

본 개시의 실시예에서는, 목표 장애물의 유형에 대해 한정하지 않는다. 예를 들어, 고정되어 이동하지 않는 목표 장애물일 수 있고, 이동 가능한 장애물일 수도 있다.

본 개시의 실시예에 의하면, 장애물은 영상 취득 장치를 통해 수집한 영상 정보를 이용하여 확정하거나, 또는, 레이더 센서 장치를 통해 수집한 장애물 감지 정보를 이용하여 확정할 수 있고, 본 개시의 실시예에서는 이에 대해 한정하지 않는다.

본 개시의 실시예에 의하면, 목표 장애물의 현재 주행 상태에 기초하여, 목표 장애물의 유형을 확정할 수 있다. 또한, 목표 장애물의 현재 주행 상태에 기초하여, 목표 장애물의 예측 주행 범위를 확정할 수도 있다.

예를 들어, 목표 장애물이 소정의 시간대 내에 이동이 발생하지 않으면, 고정 목표 장애물로 확정할 수 있고, 또한, 목표 장애물의 예측 주행 범위를 현재 위치로 확정할 수 있다. 또한, 예를 들어, 목표 장애물이 소정의 시간대 내에 일정한 이동이 발생하였으면, 현재 주행 상태에 기초하여, 예를 들어 주행 속도, 주행 방향 등 정보에 기초하여 목표 장애물의 예측 주행 범위를 확정할 수 있다. 하지만, 이에 한정되지는 않는다. 또한, 현재 주행 상태와 후속적으로 모니터링한 일정한 시간대 내의 주행 상태를 이용하여 종합적으로 목표 장애물의 예측 주행 범위를 확정할 수도 있다.

본 개시의 실시예에 의해 제공되는 충돌 검측 방법을 이용하여, 이동 가능한 목표 장애물의 예측 주행 범위를 예측할 수 있으므로, 목표 대상과 고정 목표 장애물 사이의 충돌 위험을 확정할 수 있을 뿐만 아니라, 목표 대상과 이동 가능한 목표 장애물 사이의 충돌 위험을 확정할 수도 있어, 실제 응용 장면의 적용 범위를 확대할 수 있다. 또한, 목표 대상의 예측 주행 범위를 확정할 수 있을 뿐만 아니라, 목표 장애물의 예측 주행 범위도 확정할 수 있다. 양방향 데이터를 계산할 수 있고, 서로 다른 대상에 대해 서로 다른 계산 데이터를 이용함으로써, 지향성이 있고 도량 가능하므로, 충돌 위험에 대한 예측 정확도를 보다 향상시킬 수 있다.

이하, 구체적인 실시예를 들어, 도 3 ~ 도 6을 참조하면서 본 개시의 실시예에 따른 방법을 보다 상세히 설명하기로 한다.

본 개시의 실시예에 의하면, 동작 S220을 실행하기 전에, 목표 장애물에 대한 검측 동작을 실행할 수 있다.

예를 들어, 목표 대상의 현재 위치에 기초하여, 목표 검측 영역을 확정하고, 목표 검측 영역에서 장애물이 검측되는 경우, 장애물의 유형을 확정한다.

본 개시의 실시예에 의하면, 목표 대상의 현재 위치는 위치 확정 시스템을 통해 확정할 수 있다.

본 개시의 실시예에 의하면, 목표 검측 영역은 목표 대상의 현재 위치를 중심으로 하고, 사전에 설정한 길이를 반경으로 하는 원형 영역일 수 있다. 하지만, 이에 한정되지는 않는다. 또한, 목표 대상의 현재 위치와 주행 방향에 따라 목표 검측 영역을 확정할 수도 있다. 예를 들어, 목표 대상의 현재 위치를 중심으로 하고, 사전에 설정한 길이를 반경으로 하여, 주행 방향에 따라 복사하여 일정한 각도를 가진 부채형 영역을 획득하고, 해당 부채형 영역을 목표 검측 영역으로 할 수도 있다.

본 개시의 실시예에 의하면, 사전에 목표 검측 영역을 구획함으로써, 목표 장애물의 선별 작업을 간소화할 수 있고, 목표 장애물의 선별 효율을 향상시킬 수 있다.

본 개시의 실시예에서는, 장애물의 유형에 대해 한정하지 않는다. 장애물은 정지 유형의 장애물, 즉 고정되어 움직이지 않는 장애물일 수 있고, 예를 들어, 그린 벨트, 건축물, 도로 상의 교통초소 등 장애물일 수 있다. 또한, 장애물은 이동 가능한 장애물일 수도 있다. 이동 가능한 유형의 장애물은 시간의 추이에 따라 일정한 계획 궤적에 따라 주행하는 장애물일 수 있다. 예를 들어, 주행하는 차량, 행인, 주행하는 자전거 등일 수 있다.

본 개시의 실시예에 의하면, 장애물이 정지 유형의 장애물인 경우, 목표 대상의 예상 주행 범위 및 장애물의 위치를 이용하여 목표 대상과 장애물 사이의 충돌 위험을 확정할 수 있고, 예를 들어, 장애물의 위치가 목표 대상의 예상 주행 범위 내에 있으면, 목표 대상과 장애물이 충돌 위험이 있는 것으로 확정할 수 있고, 이와 반대로, 장애물의 위치가 목표 대상의 예상 주행 범위 내에 있지 않으면, 목표 대상과 장애물이 충돌 위험이 없는 것으로 확정할 수 있다.

본 개시의 실시예에 의하면, 장애물이 이동 가능한 장애물인 경우, 장애물을 목표 장애물로 확정한다. 장애물이 목표 장애물로 확정될 경우, 목표 장애물이 검측된 것으로 확정하고, 나아가서, 목표 장애물이 검측된 것에 응답하여, 목표 장애물의 현재 주행 상태에 기초하여 목표 장애물의 예측 주행 범위를 확정한다.

본 개시의 실시예에 따른 충돌 검측 방법을 이용하여, 다양한 유형의 장애물을 검측할 수 있고, 그 적용 범위는 아주 넓다.

본 개시의 실시예에 의하면, 동작 S210은 하기 동작을 통해 실행될 수 있다.

예를 들어, 소정의 과거 시간대 내의 목표 대상의 계획 주행 궤적 중의 궤적점과 목표 대상의 과거 주행 궤적 중의 궤적점 사이의 횡방향 편차량을 계산하여, 횡방향 편차량 집합을 획득하고, 횡방향 편차량 집합에 기초하여, 제1 소정의 미래 시간대 내의 목표 대상의 예측 주행 궤적과 목표 대상의 계획 주행 궤적 사이의 제1 최대 편차량을 확정하고, 제1 최대 편차량과 목표 대상의 계획 주행 궤적에 기초하여, 목표 대상의 예측 주행 범위를 확정한다.

본 개시의 실시예에 의하면, 횡방향 편차량은 목표 대상의 계획 주행 궤적 중의 궤적점과 동일한 종방향에 위치한 목표 대상의 과거 주행 궤적 중의 궤적점 사이의 횡방향 편이량을 의미할 수 있다.

도 3은 본 개시의 실시예에 따른 횡방향 편차량을 확정하는 개략도를 나타낸다.

도 3에 도시된 바와 같이, 원형 궤적점(310)으로 형성된 궤적은 목표 대상의 계획 주행 궤적이고, 일반적으로 직선이다. 타원형 궤적점(320)으로 형성된 궤적은 목표 대상의 과거 주행 궤적이며, 목표 대상의 계획 주행 궤적과 일정한 편차가 있다. 목표 대상의 계획 주행 궤적 중의 궤적점과 이에 매칭되는 목표 대상의 과거 주행 궤적 중의 궤적점은 모두 계획 주행 궤적의 주행 방향과 수직되는 동일한 직선 위에 위치할 수 있고, 계획 주행 궤적 중의 궤적점과 이에 매칭되는 과거 주행 궤적 중의 궤적점을 통칭하여 궤적점 페어라고 부를 수 있다. 예를 들어, 도 3에 도시된 궤적점 페어(330)와 궤적점 페어(340)가 이에 해당된다. 궤적점 페어(330) 사이의 거리는 횡방향 편이량이 될 수 있다.

본 개시의 실시예에 의하면, 일정한 시간 간격으로 소정의 과거 시간대의 목표 대상의 과거 주행 궤적 중의 복수의 궤적점, 및 목표 대상의 과거 주행 궤적 중의 복수의 궤적점과 각각 매칭되는 목표 대상의 계획 주행 궤적 중의 복수의 궤적점을 선택하여, 복수의 궤적점 페어를 형성할 수 있다. 복수의 궤적점 페어에 기초하여, 복수의 횡방향 편차량을 계산하여 획득하고, 복수의 횡방향 편차량은 횡방향 편차량 집합을 구성한다.

본 개시의 실시예에 의하면, 횡방향 편차량 집합 중의 임의의 횡방향 편차량 결과를 제1 최대 편차량으로 할 수 있고, 횡방향 편차량 집합 중의 최대 횡방향 편차량을 제1 최대 편차량으로 할 수도 있다.

본 개시의 실시예에 의하면, 소정의 과거 시간대는 현재 시간과 가장 가까운 소정의 시간대일 수 있다. 소정의 과거 시간대가 현재 시간에 가까울수록, 확정된 횡방향 편차량 집합 내의 결과는 제1 소정의 미래 시간대 내의 목표 대상의 예측 주행 궤적과 목표 대상의 계획 주행 궤적 사이의 횡방향 편차량에 가까워진다

본 개시의 예시적인 실시예에 의하면, 횡방향 편차량 집합 중의 복수의 횡방향 편차량 결과에 기초하여, 피팅(fitting)을 통해 가우스 분포 모델을 획득할 수도 있다. 가우스 분포 모델에 기초하여, 제1 소정의 미래 시간대 내의 목표 대상의 예측 주행 궤적과 목표 대상의 계획 주행 궤적 사이의 제1 최대 편차량을 확정한다.

본 개시의 실시예에 의하면, 제1 소정의 미래 시간대는 소정의 과거 시간대와 동일한 시간적 길이일 수 있는데, 이에 한정되는 것은 아니며, 제1 소정의 미래 시간대의 시간적 길이는 소정의 과거 시간대보다 길거나 짧을 수도 있다.

본 개시의 실시예에 의하면, 소정의 과거 시간대의 시간적 길이를 제1 소정의 미래 시간대의 시간적 길이보다 크게 설정할 수 있다. 피팅하여 얻은 가우스 분포 모델을 이용하여 제1 최대 편차량을 확정할 경우, 소정의 과거 시간대의 시간적 길이가 길수록, 가우스 분포 모델을 피팅하는데 사용되는 데이터량이 많아지고, 가우스 분포 모델의 피팅 정확도의 향상에 보다 유리하게 된다. 제1 소정의 미래 시간대의 시간적 길이가 짧을수록, 예측 정확도의 향상에 보다 유리하게 된다.

본 개시의 실시예에 의하면, 가우스 분포 모델을 피팅하는 방식으로 제1 최대 편차량을 확정하므로, 근거가 보다 명확하고, 또한 실제 응용장면에 더 적합하다. 이는 예측 주행 범위의 예측 정확도를 높일 수 있어, 충돌 검측의 정확도를 향상시킬 수 있다.

본 개시의 예시적인 실시예에 의하면, 횡방향 편차량은 하기 동작을 통해 확정할 수 있다.

예를 들어, 목표 대상의 과거 주행 궤적점과 매칭되는 목표 대상의 계획 주행 궤적점을 확정하고, 목표 대상의 과거 주행 궤적점의 위치, 방향 및 목표 대상의 계획 주행 궤적점의 위치, 방향에 기초하여, 목표 대상의 과거 주행 궤적점과 목표 대상의 계획 주행 궤적점 사이의 횡방향 편차량을 계산하여 획득한다.

도 4는 본 개시의 다른 실시예에 따른 횡방향 편차량을 확정하는 개략도를 나타낸다.

도 4에 도시된 바와 같이, 목표 대상의 과거 주행 궤적점은 궤적점(A)이고, 목표 대상의 계획 주행 궤적 중의 궤적점(B)은 궤적점(A)에 매칭되며, 궤적점 페어를 구성한다. 궤적점(A)의 위치, 방향, 및 궤적점(B)의 위치, 방향에 기초하여 서로간의 횡방향 편차량을 확정할 수 있다. 예를 들어, 궤적점(A)의 위치 및 궤적점(B)의 위치에 기초하여, 서로간의 거리(d)를 확정한 다음, 거리(d)와 두 궤적점의 주행 방향에 기초하여 공동으로 횡방향 편차량을 확정할 수 있다. 예를 들어, 궤적점(A)와 계획 주행 궤적을 모두 2차원 죄표계(평면 좌표계)에 매핑한다. 이 경우, 궤적점(B)의 주행 방향(b)과 평면 좌표계의 횡축(x) 사이의 각도는 β이고, 궤적점(A)와 궤적점(B)으로 이루어진 직선과 횡축(x) 사이의 각도는 α이며, 거리(d), 각도(β) 및 각도(α)에 기초하여 횡방향 편차량을 획득할 수 있다.

본 개시의 실시예에 의하면, 횡방향 편차량은 하기 수식(1)에 의해 획득할 수 있다.

[수학식 1]

여기서, lat_offset는 횡방향 편차량이고, d는 궤적점(A)과 궤적점(B)사이의 거리이며, α는 궤적점(A)과 궤적점(B)으로 이루어진 직선과 횡축(x) 사이의 각도이고, β는 궤적점(B)의 주행 방향(b)과 횡축(x) 사이의 각도이며, 궤적점(A)은 과거 주행 궤적점이고, 궤적점(B)은 궤적점(A)과 매칭되는 계획 주행 궤적점이다.

본 개시의 실시예에 의하면, 동작 S220은 하기 동작을 통해 실행될 수 있다.

예를 들어, 목표 장애물의 현재 주행 상태에 기초하여, 목표 장애물의 계획 주행 궤적을 확정하고, 소정의 시간대 내의 목표 장애물의 실제 주행 궤적을 모니터링하고, 목표 장애물의 실제 주행 궤적과 목표 장애물의 계획 주행 궤적에 기초하여, 제2 소정의 미래 시간대 내의 목표 장애물의 예측 주행 궤적과 목표 장애물의 계획 주행 궤적 사이의 제2 최대 편차량을 확정하고, 제2 최대 편차량과 목표 장애물의 계획 주행 궤적에 기초하여, 목표 장애물의 예측 주행 범위를 확정한다.

본 개시의 실시예에 의하면, 현재 주행 상태는 주행 방향, 주행 속도 및 주행 가속도 등 정보를 포함할 수 있다.

본 개시의 실시예에 의하면, 현재 주행 방향을 목표 장애물의 계획 주행 궤적 방향으로 하고, 현재 위치를 목표 장애물의 계획 주행 궤적점으로 하여, 궤적점과 궤적 방향에 기초하여 목표 장애물의 계획 주행 궤적을 확정할 수 있다.

본 개시의 실시예에 의하면, 목표 장애물이 위치하는 도로의 연장 방향을 계획 주행 궤적 방향으로 하고, 목표 장애물의 현재 위치를 계획 주행 궤적점으로 하여, 궤적점과 궤적 방향에 기초하여 목표 장애물의 계획 주행 궤적을 확정할 수 있다.

본 개시의 예시적인 실시예에 의하면, 이동 가능한 유형의 목표 장애물의 경우, 목표 장애물의 실제 주행 궤적의 궤적점과 목표 장애물의 계획 주행 궤적의 궤적점 사이의 횡방향 편차량도 가우스 분포 모델에 부합된다.

본 개시의 실시예에 의하면, 제1 최대 편차량의 확정 방식을 통해 제2 최대 편차량을 확정할 수 있다. 예를 들어, 목표 장애물의 실제 주행 궤적 중의 궤적점과 목표 장애물의 계획 주행 궤적 중의 궤적점 사이의 횡방향 편차량에 기초하여, 가우스 분포 모델을 피팅하고, 가우스 분포 모델에 기초하여 제2 최대 편차량을 확정할 수 있다.

본 개시의 실시예에 의하면, 목표 장애물의 실제 주행 궤적 중의 궤적점과 목표 장애물의 계획 주행 궤적 중의 궤적점 사이의 횡방향 편차량을 이용하여, 가우스 분포 모델을 피팅하고, 가우스 분포 모델에 기초하여 제2 최대 편차량을 확정하는데, 이러한 방식은 목표 장애물의 예측 주행 범위를 정확하게 예측할 수 있어, 목표 대상과 목표 장애물 사이의 충돌 위험을 낮출 수 있다.

본 개시의 다른 실시예에 의하면, 동작 S220은 하기 동작을 통해 실행될 수도 있다.

예를 들어, 목표 장애물의 현재 주행 상태에 기초하여, 목표 장애물의 계획 주행 궤적을 확정하고, 목표 장애물의 계획 주행 궤적과 소정의 횡방향 편차량에 기초하여, 목표 장애물의 예측 주행 범위를 확정한다.

본 개시의 실시예에 의하면, 현재 주행 방향을 목표 장애물의 계획 주행 궤적 방향으로 하고, 현재 위치를 목표 장애물의 계획 주행 궤적점으로 하여, 궤적점과 궤적 방향에 기초하여 목표 장애물의 계획 주행 궤적을 확정할 수 있다

본 개시의 다른 실시예에 의하면, 목표 장애물이 위치하는 도로의 연장 방향을 계획 주행 궤적 방향으로 하고, 목표 장애물의 현재 위치를 계획 주행 궤적점으로 하여, 궤적점과 궤적 방향에 기초하여 목표 장애물의 계획 주행 궤적을 확정할 수 있다.

본 개시의 실시예에 의하면, 소정의 횡방향 편차량은 목표 장애물에 따라 미리 설정된 고정 값이거나, 또는 횡방향 편차량 임계치일 수 있다. 하지만, 이에 한정되지는 않는다. 또한, 모니터링하여 얻은 목표 장애물의 주행 속도를 횡방향 주행 속도로 하고, 소정의 시간과 횡방향 주행 속도에 기초하여 횡방향 편차량을 계산할 수도 있다.

본 개시의 실시예에 의하면, 상기와 같은 계획 주행 궤적을 예측하는 방법은, 목표 장애물이 행인이거나 또는 주행하는 자전거인 장면에 적용될 수 있다. 행인 또는 주행하는 자전거의 경우, 기본적으로 고정된 도로에 따라 주행하고, 횡방향 이동 가능한 공간이 비교적 제한되어 있고, 또한, 속도 제한으로 인해 주행 과정에 계획 주행 궤적과의 편이량이 크지 않다. 따라서, 본 개시의 실시예에 따른 계획 주행 궤적 및 횡방향 편차량을 예측하는 방법을 통해 획득한 결과는 실제 상황과 큰 차이가 없다.

본 개시의 실시예에 의해 제공되는 목표 장애물의 예측 주행 범위을 이용함으로써, 예측 정확도를 확보할 수 있고, 계산이 간편하여, 처리 효율도 보다 높아진다.

본 개시의 실시예에 의하면, 목표 대상의 예측 주행 범위와 목표 장애물의 예측 주행 범위에 기초하여 목표 대상과 목표 장애물의 충돌 위험을 확정할 수 있다. 목표 대상의 예측 주행 범위와 목표 장애물의 예측 주행 범위가 중첩되기만 하면, 목표 대상과 목표 장애물이 충돌 위험이 있는 것으로 확정할 수 있다.

예를 들어, 목표 대상의 예측 주행 범위와 목표 장애물의 예측 주행 범위가 중첩되는지를 확정하고, 목표 대상의 예측 주행 범위와 목표 장애물의 예측 주행 범위가 중첩되는 것으로 확정되는 경우, 목표 대상과 목표 장애물 사이에 충돌 위험이 있는 것으로 확정하고, 목표 대상의 예측 주행 범위와 목표 장애물의 예측 주행 범위가 중첩되지 않는 것으로 확정되는 경우, 목표 대상과 목표 장애물 사이에 충돌 위험이 없는 것으로 확정한다.

도 5는 본 개시의 실시예에 따른 목표 대상과 목표 장애물 사이의 충돌 위험에 대한 개략도를 나타낸다.

도 5에 도시된 바와 같이, 목표 대상(510)은 전방에 목표 장애물(520)이 있음을 검측한다. 목표 장애물(520)이 검측된 것에 응답하여, 목표 장애물(520)의 현재 주행 상태에 기초하여 목표 장애물(520)의 예측 주행 범위(530)를 확정한다. 목표 대상(510)의 계획 주행 궤적과 목표 대상의 과거 주행 궤적에 기초하여, 목표 대상(510)의 예측 주행 범위(540)를 확정한다.

목표 장애물(520)의 예측 주행 범위(530)와 목표 대상(510)의 예측 주행 범위(540)에 기초하여, 목표 장애물(520)의 예측 주행 범위(530)와 목표 대상(510)의 예측 주행 범위(540)가 중첩됨을 확정할 수 있다. 이 경우, 목표 대상(510)과 목표 장애물(520) 사이에 충돌 위험이 있는 것으로 확정할 수 있다.

본 개시의 실시예에 의해 제공되는 충돌 검측 방법에 의하면, 목표 대상의 예측 주행 범위와 목표 장애물의 예측 주행 범위가 중첩되기만 하면, 목표 대상과 목표 장애물이 충돌 위험이 있는 것으로 확정하는 방식을 사용하므로, 위험 조기 경보 능력을 향상시키고, 운전의 안전성을 향상시킬 수 있다.

본 개시의 실시예에 의하면, 목표 대상의 예측 주행 범위와 목표 장애물의 예측 주행 범위 사이의 중첩 범위의 면적이 소정의 면적 임계치보다 큰 경우에만, 목표 대상과 목표 장애물이 충돌 위험이 있는 것으로 확정할 수도 있다. 목표 대상의 예측 주행 범위와 목표 장애물의 예측 주행 범위 사이의 중첩 범위의 면적이 소정의 면적 임계치 이하인 경우에는, 목표 대상과 목표 장애물 사이에 충돌 위험이 없는 것으로 확정한다.

본 개시의 실시예에 의하면, 소정의 면적 임계치는 실제 상황에 따라 미리 설정한 평가 기준일 수 있다. 소정의 면적 임계치의 크기에 대해서는 한정하지 않는다. 하지만, 소정의 면적 임계치를 작게 설정할수록 조기 경보 능력은 향상된다.

본 개시의 실시예에 의하면, 소정의 면적 임계치를 설정하여 충돌 위험이 있는지 확정함으로써, 오판의 발생을 감소시키고, 예측 정확도를 향상시킬 수 있다.

본 개시의 예시적인 실시예에 의하면, 목표 대상의 예측 주행 범위와 목표 장애물의 예측 주행 범위, 및 목표 장애물의 크기, 목표 대상의 크기 등 속성 정보에 기초하여, 공동으로 목표 대상과 목표 장애물 사이의 충돌 위험을 확정할 수도 있다. 예를 들어, 목표 대상의 예측 주행 범위에 기초하여, 목표 대상의 크기까지 고려함으로써, 목표 대상의 예측 주행 범위를 새로 확정하여, 업데이트된 목표 대상의 예측 주행 범위를 획득한다. 이와 동일하게, 목표 장애물의 예측 주행 범위에 기초하여, 목표 장애물의 크기까지 고려함으로써, 업데이트된 목표 장애물의 예측 주행 범위를 획득한다.

업데이트된 목표 대상의 예측 주행 범위와 업데이트된 목표 장애물의 예측 주행 범위를 이용하여, 목표 대상과 목표 장애물 사이의 충돌 위험을 확정함으로써, 궤적을 예측할 때, 목표 대상과 목표 장애물을 중심점으로 간소화하여 계산하고, 목표 대상과 목표 장애물의 크기 요소를 무시하는 것을 피할 수 있다.

본 개시의 실시예에 의해 제공되는 충돌 위험 확정 방식에 의하면, 목표 대상과 목표 장애물의 사이즈를 하나의 평가 요소로 고려함으로써, 실제 응용 장면과 보다 부합되고, 대형 차량과의 충돌 위험에 대한 예측이 보다 정확해진다.

본 개시의 실시예에 의하면, 목표 대상과 목표 장애물 사이에 충돌 위험이 없는 것으로 확정될 경우, 계획 주행 궤적에 따라 계속 주행할 수 있다. 목표 대상과 목표 장애물 사이에 충돌 위험이 있는 것으로 확정될 경우, 목표 장애물의 예측 주행 범위에 기초하여, 목표 대상의 계획 주행 궤적을 수정할 수 있다. 이로써, 목표 대상은 수정된 목표 대상의 계획 주행 궤적에 따라 주행하게 되고, 목표 장애물과의 충돌 위험이 없게 된다.

본 개시의 실시예에 의하면, 목표 대상과 목표 장애물 사이에 충돌 위험이 있는 것으로 확정될 경우, 목표 대상의 계획 주행 궤적을 수정함으로써, 충돌 위험 인식, 안전 조기 경보, 및 행위 결정과 운동 제어 등 일련의 자율주행 동작을 구현할 수 있고, 자율주행의 안전성과 안정성을 향상시킬 수 있다.

도 6은 본 개시의 실시예에 따른 충돌 검측 장치의 블록도를 나타낸다.

도 6에 도시된 바와 같이, 충돌 검측 장치(600)는 목표 대상 확정모듈(610), 목표 장애물 확정모듈(620) 및 충돌 예측모듈(630)을 포함할 수 있다.

목표 대상 확정모듈은, 목표 대상의 계획 주행 궤적 및 목표 대상의 과거 주행 궤적에 기초하여, 목표 대상의 예측 주행 범위를 확정하기 위한 것이다.

목표 장애물 확정모듈은, 목표 장애물이 검측된 것에 응답하여, 목표 장애물의 현재 주행 상태에 기초하여 목표 장애물의 예측 주행 범위를 확정하기 위한 것이다.

충돌 예측모듈은, 목표 대상의 예측 주행 범위와 목표 장애물의 예측 주행 범위에 기초하여, 목표 대상과 목표 장애물의 충돌 위험을 확정하기 위한 것이다.

본 개시의 실시예에 의하면, 목표 대상 확정모듈은 계산수단, 제1 확정수단 및 제2 확정수단을 포함할 수 있다.

계산수단은, 소정의 과거 시간대 내의 목표 대상의 계획 주행 궤적 중의 궤적점과 목표 대상의 과거 주행 궤적 중의 궤적점 사이의 횡방향 편차량을 계산하여, 횡방향 편차량 집합을 획득하기 위한 것이다.

제1 확정수단은, 횡방향 편차량 집합에 기초하여, 제1 소정의 미래 시간대 내의 목표 대상의 예측 주행 궤적과 목표 대상의 계획 주행 궤적 사이의 제1 최대 편차량을 확정하기 위한 것이다.

제2 확정수단은, 제1 최대 편차량과 목표 대상의 계획 주행 궤적에 기초하여, 목표 대상의 예측 주행 범위를 확정하기 위한 것이다.

본 개시의 실시예에 의하면, 계산수단은 궤적점 확정 서브수단 및 횡방향 편차량 확정 서브수단을 포함할 수 있다.

궤적점 확정 서브수단은, 목표 대상의 과거 주행 궤적점과 매칭되는 목표 대상의 계획 주행 궤적점을 확정하기 위한 것이다.

횡방향 편차량 확정 서브수단은, 목표 대상의 과거 주행 궤적점의 위치, 방향 및 목표 대상의 계획 주행 궤적점의 위치, 방향에 기초하여, 목표 대상의 과거 주행 궤적점과 목표 대상의 계획 주행 궤적점 사이의 횡방향 편차량을 계산하기 위한 것이다.

본 개시의 실시예에 의하면, 충돌 검측 장치는 검측모듈, 유형 확정모듈 및 장애물 확정모듈을 더 포함할 수 있다.

검측모듈은, 목표 대상의 현재 위치에 기초하여, 목표 검측 영역을 확정하기 위한 것이다.

유형 확정모듈은, 목표 검측 영역에서 장애물이 검측되는 경우, 장애물의 유형을 확정하기 위한 것이다.

장애물 확정모듈은, 장애물의 유형이 이동 가능한 유형인 경우, 장애물을 목표 장애물로 확정하기 위한 것이다.

본 개시의 실시예에 의하면, 목표 장애물 확정모듈은 제3 확정수단 및 제4 확정수단을 포함한다.

제3 확정수단은, 목표 장애물의 현재 주행 상태에 기초하여, 목표 장애물의 계획 주행 궤적을 확정하기 위한 것이다.

제4 확정수단은, 목표 장애물의 계획 주행 궤적과 소정의 횡방향 편차량에 기초하여, 목표 장애물의 예측 주행 범위를 확정하기 위한 것이다.

본 개시의 실시예에 의하면, 목표 장애물 확정모듈은 제5 확정수단, 모니터링수단, 제6 확정수단 및 제7 확정수단을 포함할 수 있다.

제5 확정수단은, 목표 장애물의 현재 주행 상태에 기초하여, 목표 장애물의 계획 주행 궤적을 확정하기 위한 것이다.

모니터링수단은, 소정의 시간대 내의 목표 장애물의 실제 주행 궤적을 모니터링하기 위한 것이다.

제6 확정수단은, 목표 장애물의 실제 주행 궤적과 목표 장애물의 계획 주행 궤적에 기초하여, 제2 소정의 미래 시간대 내의 목표 장애물의 예측 주행 궤적과 목표 장애물의 계획 주행 궤적 사이의 제2 최대 편차량을 확정하기 위한 것이다.

제7 확정수단은, 제2 최대 편차량과 목표 장애물의 계획 주행 궤적에 기초하여, 목표 장애물의 예측 주행 범위를 확정하기 위한 것이다.

본 개시의 실시예에 의하면, 충돌 예측모듈은 중첩 확정수단, 제1 위험 확정수단 및 제2 위험 확정수단을 포함할 수 있다.

중첩 확정수단은, 목표 대상의 예측 주행 범위와 목표 장애물의 예측 주행 범위가 중첩되는지를 확정하기 위한 것이다.

제1 위험 확정수단은, 목표 대상의 예측 주행 범위와 목표 장애물의 예측 주행 범위가 중첩되는 것으로 확정되는 경우, 목표 대상과 목표 장애물 사이에 충돌 위험이 있는 것으로 확정하기 위한 것이다.

제2 위험 확정수단은, 목표 대상의 예측 주행 범위와 목표 장애물의 예측 주행 범위가 중첩되지 않는 것으로 확정되는 경우, 목표 대상과 목표 장애물 사이에 충돌 위험이 없는 것으로 확정하기 위한 것이다.

본 개시의 실시예에 의하면, 충돌 검측 장치는 수정모듈을 더 포함할 수 있다.

수정모듈은, 목표 대상과 목표 장애물 사이에 충돌 위험이 있는 것으로 확정되는 경우, 목표 장애물의 예측 주행 범위에 기초하여, 목표 대상의 계획 주행 궤적을 수정하기 위한 것이다.

본 개시의 실시예에 의하면, 전자장비, 컴퓨터 판독가능 저장매체, 컴퓨터 프로그램 및 자율주행차량을 더 제공한다.

본 개시의 실시예에 의하면, 전자장비는, 적어도 하나의 프로세서, 및 적어도 하나의 프로세서와 통신 가능하게 연결되는 메모리를 포함하는 전자장비로서, 메모리에는 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 가능한 명령이 저장되어 있고, 명령이 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 경우, 적어도 하나의 프로세서로 하여금 상기와 같은 방법을 실행하도록 한다.

본 개시의 실시예에 의하면, 컴퓨터 프로그램이 저장되어 있는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장매체로서, 상기 컴퓨터 프로그램이 프로세서에 의해 실행될 경우, 상기와 같은 방법을 구현한다.

본 개시의 실시예에 의하면, 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 컴퓨터 프로그램의 명령이 프로세서에 의해 실행될 경우, 상기와 같은 방법을 구현한다.

도 7은 본 개시의 실시예들을 구현하기 위한 예시적인 전자장비(700)의 개략적인 블록도이다. 전자장비는 예를 들어, 랩탑 컴퓨터, 데스크 탑 컴퓨터, 워크스테이션, PDA(Personal Digital Assistant), 서버, 블레이드 서버, 메인프레임 컴퓨터, 및 기타 적절한 컴퓨터와 같은 다양한 형태의 디지털 컴퓨터를 포함할 수 있다. 전자장비는 예를 들어, PDA, 셀룰러 전화기, 스마트 폰, 웨어러블 장비, 및 기타 유사한 계산 장비와 같은 다양한 형태의 모바일 장비를 포함할 수 있다. 본 명세서에 기재된 부품, 이들의 연결 및 관계, 그리고 이들의 기능은 단지 예시적인 것에 불과하며, 본 명세서에서 설명 및/또는 요구하는 본 개시의 범위를 한정하기 위한 것이 아니다.

도 7에 도시된 바와 같이, 전자장비(700)는ROM(Read Only Memory)(702)에 저장된 컴퓨터 프로그램 또는 저장수단(708)으로부터 RAM(Random Access Memory)(703)에 로딩된 컴퓨터 프로그램에 따라 각종 적당한 동작 및 처리를 실행할 수 있는 계산수단(701)을 포함한다. 또한, RAM(703)에는 전자장비(700)의 동작에 필요한 다양한 프로그램 및 데이터가 더 저장될 수 있다. 계산수단(701), ROM(702) 및 RAM(703)은 버스라인(704)를 통해 서로 연결된다. 입력/출력(I/O) 인터페이스(705)도 버스라인(704)에 연결된다.

전자장비(700)중의 복수의 부품은 I/O 인터페이스(705)에 연결되고, 상기 부품에는, 예를 들어 키보드, 마우스 등과 같은 입력수단(706), 예를 들어 각종 유형의 디스플레이, 스피커 등과 같은 출력수단(707), 예를 들어 자기 디스크, 광 디스크 등과 같은 저장수단(708), 및 예를 들어 네트워크 카드, 모뎀, 무선 통신 송수신기 등과 같은 통신수단(709)이 포함된다. 통신수단(709)에 의해, 전자장비(700)는 인터넷과 같은 컴퓨터 네트워크 및/또는 각종 전자통신망을 통해 다른 장비와 정보/데이터를 교환할 수 있다.

계산수단(701)은 처리 기능 및 계산 기능을 가진 각종 범용 및/또는 주문형 처리 어셈블리일 수 있다. 계산수단(701)의 일부 실예로서는, 중앙 처리 장치(CPU), 그래픽 처리 장치(GPU), 각종 주문형 인공지능(AI) 컴퓨팅 칩, 각종 머신 러닝 모델 알고리즘을 운행하는 계산수단, 디지털 신호 프로세서(DSP), 및 임의의 적합한 프로세서, 컨트롤러, 마이크로 컨트롤러 등이 포함될 수 있는데, 이에 한정되지는 않는다. 계산수단(701)은 앞에서 설명한 각 방법 및 처리를 실행하는데, 예를 들어 충돌 검측 방법을 실행한다. 예를 들어, 일부 실시예에 있어서, 충돌 검측 방법은 예를 들어 저장수단(708)과 같은 기계 판독가능 매체에 포함되는 컴퓨터 소프트웨어 프로그램의 형태로 실현될 수 있다. 일부 실시예에 있어서, 컴퓨터 프로그램의 일부 또는 전부는 ROM(702) 및/또는 통신수단(709)을 거쳐 전자장비(700)에 로딩 및/또는 설치될 수 있다. 컴퓨터 프로그램이 RAM(703)에 로딩되고 계산수단(701)에 의해 실행될 경우, 앞에서 설명한 충돌 검측 방법의 하나 또는 복수의 단계를 실행할 수 있다. 선택적으로, 다른 실시예에 있어서, 계산수단(701)은 다른 임의의 적합한 방식(예를 들어, 펌웨어)을 통해 충돌 검측 방법을 실행하도록 구성될 수 있다.

상술한 전자장비에 기반하여, 전자장비는 목표 대상의 계획 주행 궤적과 목표 대상의 과거 주행 궤적을 획득할 수 있고, 목표 대상의 계획 주행 궤적과 목표 대상의 과거 주행 궤적에 기초하여 목표 대상의 예측 주행 범위를 확정할 수 있으며, 목표 장애물의 현재 주행 상태에 기초하여 목표 장애물의 예측 주행 범위를 확정할 수도 있다. 또한, 목표 대상의 예측 주행 범위와 목표 장애물의 예측 주행 범위에 기초하여, 목표 대상과 목표 장애물의 충돌 위험을 확정할 수도 있다.

상기의 전자장비에 기반하여, 본 개시는 전자장비를 포함하는 자율주행차량을 더 제공할 수 있고, 상기 자율주행차량은 통신 부재, 주변 환경 정보를 수집하기 위한 감지 센서 등을 더 포함할 수 있고, 통신 부재, 감지 센서는 전자장비와 통신 가능하게 연결된다.

여기서, 전자장비는 통신 부재, 감지 센서와 일체로 통합될 수도 있고, 통신 부재, 감지 센서와 분리하여 설치할 수도 있다.

상기에서 설명한 시스템 및 기술의 다양한 실시형태는 디지털 전자 회로 시스템, 집적 회로 시스템, FPGA(Field Programmable Gate Array), ASIC(Application Specific Integrated circuit), ASSP(Application Specific Standard Product), SOC(System on Chip), CPLD(Complex Programmable Logic Device), 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 및/또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 이러한 다양한 실시형태는 하나 또는 복수의 컴퓨터 프로그램을 통해 구현될 수 있고, 상기 하나 또는 복수의 컴퓨터 프로그램은 적어도 하나의 프로그램 가능 프로세서를 포함하는 프로그램 가능 시스템에서 실행 및/또는 해석될 수 있으며, 상기 프로그램 가능 프로세서는 주문형 또는 범용 프로그램 가능 프로세서일 수 있고, 저장 시스템, 적어도 하나의 입력장치, 및 적어도 하나의 출력장치로부터 데이터 및 명령을 수신하고, 데이터 및 명령을 저장 시스템, 적어도 하나의 입력장치 및 적어도 하나의 출력장치로 전송할 수 있다.

본 개시의 방법을 실시하기 위한 프로그램 코드는 하나 또는 복수의 프로그래밍 언어의 임의의 조합을 통해 프로그래밍을 실행할 수 있다. 이러한 프로그램 코드는 범용 컴퓨터, 주문형 컴퓨터 또는 다른 프로그래밍 가능한 데이터 처리 장치의 프로세서 또는 컨트롤러에 제공되어, 프로그램 코드가 프로세서 또는 컨트롤러에 의해 실행됨으로써, 흐름도 및/또는 블록도에서 규정한 기능/동작을 실시하도록 할 수 있다. 프로그램 코드는 전부 머신에 의해 실행되거나 또는 부분적으로 머신에 의해 실행될 수 있고, 또는 독립적인 소프트웨어 패키지로서 부분적으로 머신에 의해 실행됨과 동시에 부분적으로 원격 머신에 의해 실행되거나, 또는 전부 원격 머신 또는 서버에 의해 실행될 수 있다.

본 명세서에 있어서, 기계 판독가능 매체는 실체적인 매체일 수 있고, 상기 매체에는 명령 실행 시스템, 장치 또는 장비에 의해 사용되거나 또는 명령 실행 시스템, 장치 또는 장비와 결합하여 사용되는 프로그램이 포함되거나 저장될 수 있다. 기계 판독가능 매체는 기계 판독가능 신호 매체 또는 기계 판독가능 저장매체일 수 있다. 기계 판독가능 신호 매체는, 전자적, 자기적, 광학적, 전자기적, 적외선적 반도체 시스템, 장치 또는 장비, 또는 이들의 임의의 적합한 조합을 포함할 수 있는데, 이에 한정되지는 않는다. 기계 판독가능 저장매체의 보다 구체적인 실예로는, 하나 또는 복수의 라인에 의해 전기적으로 연결되는 휴대용 컴퓨터 디스크, 하드 디스크, RAM, ROM, EPROM(Erasable Programming ROM), 플래시 메모리, 광 파이버, CD-ROM, 광학적 저장 장비, 자기적 저장 장비, 또는 이들의 임의의 적합한 조합일 수 있다.

사용자와의 인터액션을 제공하기 위해서는, 컴퓨터를 통해 본 명세서에서 설명한 시스템 및 기술을 구현할 수 있는데, 상기 컴퓨터는, 사용자에게 정보를 표시하기 위한 표시 장치(예를 들어, CRT(음극선관) 또는 LCD(액정 디스플레이) 모니터), 및 사용자가 상기 컴퓨터에 입력을 제공할 수 있는 키보드 및 포인팅 디바이스(예를 들어, 마우스 또는 트랙 볼)를 포함한다. 기타 유형의 디바이스도 사용자와의 인터액션을 제공하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 사용자에게 제공되는 피드백은 임의의 형태의 센싱 피드백(예를 들어, 시각 피드백, 청각 피드백, 또는 촉각 피드백)일 수 있고, 임의의 형태(소리 입력, 음성 입력, 또는 촉각 입력을 포함)로 사용자로부터의 입력을 수신할 수 있다.

본 명세서에서 설명한 시스템 및 기술은, 백 그라운드 부품을 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들어, 데이터 서버), 또는 미들웨어 부품을 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들어, 애플리케이션 서버), 또는 프론트 앤드 부품을 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들어, GUI 또는 웹 브라우저를 갖는 사용자 컴퓨터로서, 사용자는 상기 GUI 또는 상기 웹 브라우저를 통하여 본 명세서에서 설명한 상기 시스템 및 기술의 실시형태와 인터액션을 할 수 있음), 또는 이러한 백 그라운드 부품, 미들웨어 부품, 또는 프론트 앤드 부품의 임의의 조합을 포함하는 컴퓨팅 시스템에서 구현될 수 있다. 시스템의 부품은 임의의 형태 또는 매체의 디지털 데이터 통신(예를 들어, 통신 네트워크)을 통해 서로 연결될 수 있다. 통신 네트워크는 예를 들어 근거리 통신망(LAN), 광역 통신망(WAN) 및 인터넷을 포함할 수 있다.

컴퓨터 시스템은 클라이언트 및 서버를 포함할 수 있다. 클라이언트 및 서버는 일반적으로 서로 멀리 떨어져 있고, 통상적으로 통신 네트워크를 통해 인터액션을 진행한다. 클라이언트와 서버의 관계는 대응하는 컴퓨터에서 실행되고 서로 클라이언트-서버의 관계를 갖는 컴퓨터 프로그램에 의해 생성된다. 서버는 클라우드 서브일 수도 있고, 분포식 시스템의 서버 또는 블록체인과 결합된 서버일 수도 있다.

상기에서 설명한 다양한 프로세스를 사용하여 각 단계의 순서를 조정하거나, 일부 단계를 추가 또는 삭제할 수 있다는 점을 이해하여야 한다. 예를 들어, 본 개시에 개시된 기술방안이 원하는 결과를 구현할 수 있는 한, 본 개시에 기재된 다양한 단계는 병렬적으로 또는 순차적으로, 또는 서로 다른 순서로 실행될 수 있고, 본 개시는 이에 대해 특별히 한정하지 않는다.

본 개시의 보호범위는 상기 다양한 실시형태에 의해 제한되지 않는다. 당업자라면, 설계 요구 및 기타 요소에 의해, 다양한 수정, 조합, 서브 조합 및 교체가 이루어질 수 있음을 이해할 것이다. 본 개시의 취지 및 원칙 내에서 이루어진 임의의 수정, 등가 교체 및 개선 등은 모두 본 개시의 보호범위에 속한다.

Claims

충돌 검측 방법으로서,
목표 대상의 계획 주행 궤적 및 상기 목표 대상의 과거 주행 궤적에 기초하여, 상기 목표 대상의 예측 주행 범위를 확정하는 것,
목표 장애물이 검측된 것에 응답하여, 상기 목표 장애물의 현재 주행 상태에 기초하여 상기 목표 장애물의 예측 주행 범위를 확정하는 것, 및
상기 목표 대상의 예측 주행 범위와 상기 목표 장애물의 예측 주행 범위에 기초하여, 상기 목표 대상과 상기 목표 장애물의 충돌 위험을 확정하는 것
을 포함하는, 충돌 검측 방법.
제1항에 있어서,
상기 목표 대상의 계획 주행 궤적 및 상기 목표 대상의 과거 주행 궤적에 기초하여, 상기 목표 대상의 예측 주행 범위를 확정하는 것은,
소정의 과거 시간대 내의 상기 목표 대상의 계획 주행 궤적 중의 궤적점과 상기 목표 대상의 과거 주행 궤적 중의 궤적점 사이의 횡방향 편차량을 계산하여, 횡방향 편차량 집합을 획득하는 것,
상기 횡방향 편차량 집합에 기초하여, 제1 소정의 미래 시간대 내의 상기 목표 대상의 예측 주행 궤적과 상기 목표 대상의 계획 주행 궤적 사이의 제1 최대 편차량을 확정하는 것, 및
상기 제1 최대 편차량과 상기 목표 대상의 계획 주행 궤적에 기초하여, 상기 목표 대상의 예측 주행 범위를 확정하는 것
을 포함하는, 충돌 검측 방법.
제2항에 있어서,
상기 소정의 과거 시간대 내의 상기 목표 대상의 계획 주행 궤적 중의 궤적점과 상기 목표 대상의 과거 주행 궤적 중의 궤적점 사이의 횡방향 편차량을 계산하여, 횡방향 편차량 집합을 획득하는 것은,
상기 목표 대상의 과거 주행 궤적점과 매칭되는 상기 목표 대상의 계획 주행 궤적점을 확정하는 것, 및
상기 목표 대상의 과거 주행 궤적점의 위치, 방향 및 상기 목표 대상의 계획 주행 궤적점의 위치, 방향에 기초하여, 상기 목표 대상의 과거 주행 궤적점과 상기 목표 대상의 계획 주행 궤적점 사이의 횡방향 편차량을 계산하는 것
을 포함하는, 충돌 검측 방법.
제1항에 있어서,
상기 목표 대상의 현재 위치에 기초하여, 목표 검측 영역을 확정하는 것,
상기 목표 검측 영역에서 장애물이 검측되는 경우, 상기 장애물의 유형을 확정하는 것, 및
상기 장애물의 유형이 이동 가능한 유형인 경우, 상기 장애물을 상기 목표 장애물로 확정하는 것
을 더 포함하는, 충돌 검측 방법.
제1항에 있어서,
상기 목표 장애물이 검측된 것에 응답하여, 상기 목표 장애물의 현재 주행 상태에 기초하여 상기 목표 장애물의 예측 주행 범위를 확정하는 것은,
상기 목표 장애물의 현재 주행 상태에 기초하여, 상기 목표 장애물의 계획 주행 궤적을 확정하는 것, 및
상기 목표 장애물의 계획 주행 궤적과 소정의 횡방향 편차량에 기초하여, 상기 목표 장애물의 예측 주행 범위를 확정하는 것
을 포함하는, 충돌 검측 방법.
제1항에 있어서,
상기 목표 장애물이 검측된 것에 응답하여, 상기 목표 장애물의 현재 주행 상태에 기초하여 상기 목표 장애물의 예측 주행 범위를 확정하는 것은,
상기 목표 장애물의 현재 주행 상태에 기초하여, 상기 목표 장애물의 계획 주행 궤적을 확정하는 것,
소정의 시간대 내의 상기 목표 장애물의 실제 주행 궤적을 모니터링하는 것,
상기 목표 장애물의 실제 주행 궤적과 상기 목표 장애물의 계획 주행 궤적에 기초하여, 제2 소정의 미래 시간대 내의 상기 목표 장애물의 예측 주행 궤적과 상기 목표 장애물의 계획 주행 궤적 사이의 제2 최대 편차량을 확정하는 것, 및
상기 제2 최대 편차량과 상기 목표 장애물의 계획 주행 궤적에 기초하여, 상기 목표 장애물의 예측 주행 범위를 확정하는 것
을 포함하는, 충돌 검측 방법.
제1항에 있어서,
상기 목표 대상의 예측 주행 범위와 상기 목표 장애물의 예측 주행 범위에 기초하여, 상기 목표 대상과 상기 목표 장애물의 충돌 위험을 확정하는 것은,
상기 목표 대상의 예측 주행 범위와 상기 목표 장애물의 예측 주행 범위가 중첩되는지를 확정하는 것,
상기 목표 대상의 예측 주행 범위와 상기 목표 장애물의 예측 주행 범위가 중첩되는 것으로 확정되는 경우, 상기 목표 대상과 상기 목표 장애물 사이에 충돌 위험이 있는 것으로 확정하는 것, 및
상기 목표 대상의 예측 주행 범위와 상기 목표 장애물의 예측 주행 범위가 중첩되지 않는 것으로 확정되는 경우, 상기 목표 대상과 상기 목표 장애물 사이에 충돌 위험이 없는 것으로 확정하는 것
을 포함하는, 충돌 검측 방법.
제7항에 있어서,
상기 목표 대상과 상기 목표 장애물 사이에 충돌 위험이 있는 것으로 확정되는 경우, 상기 목표 장애물의 예측 주행 범위에 기초하여, 상기 목표 대상의 계획 주행 궤적을 수정하는 것을 더 포함하는, 충돌 검측 방법.
충돌 검측 장치로서,
목표 대상의 계획 주행 궤적 및 상기 목표 대상의 과거 주행 궤적에 기초하여, 상기 목표 대상의 예측 주행 범위를 확정하기 위한 목표 대상 확정모듈,
목표 장애물이 검측된 것에 응답하여, 상기 목표 장애물의 현재 주행 상태에 기초하여 상기 목표 장애물의 예측 주행 범위를 확정하기 위한 목표 장애물 확정모듈, 및
상기 목표 대상의 예측 주행 범위와 상기 목표 장애물의 예측 주행 범위에 기초하여, 상기 목표 대상과 상기 목표 장애물의 충돌 위험을 확정하기 위한 충돌 예측모듈
을 포함하는, 충돌 검측 장치.
제9항에 있어서,
상기 목표 대상 확정모듈은,
소정의 과거 시간대 내의 상기 목표 대상의 계획 주행 궤적 중의 궤적점과 상기 목표 대상의 과거 주행 궤적 중의 궤적점 사이의 횡방향 편차량을 계산하여, 횡방향 편차량 집합을 획득하기 위한 계산수단,
상기 횡방향 편차량 집합에 기초하여, 제1 소정의 미래 시간대 내의 상기 목표 대상의 예측 주행 궤적과 상기 목표 대상의 계획 주행 궤적 사이의 제1 최대 편차량을 확정하기 위한 제1 확정수단, 및
상기 제1 최대 편차량과 상기 목표 대상의 계획 주행 궤적에 기초하여, 상기 목표 대상의 예측 주행 범위를 확정하기 위한 제2 확정수단
을 포함하는, 충돌 검측 장치.
제10항에 있어서,
상기 계산수단은,
상기 목표 대상의 과거 주행 궤적점과 매칭되는 상기 목표 대상의 계획 주행 궤적점을 확정하기 위한 궤적점 확정 서브수단, 및
상기 목표 대상의 과거 주행 궤적점의 위치, 방향 및 상기 목표 대상의 계획 주행 궤적점의 위치, 방향에 기초하여, 상기 목표 대상의 과거 주행 궤적점과 상기 목표 대상의 계획 주행 궤적점 사이의 횡방향 편차량을 계산하기 위한 횡방향 편차량 확정 서브수단
을 포함하는, 충돌 검측 장치.
제9항에 있어서,
상기 목표 대상의 현재 위치에 기초하여, 목표 검측 영역을 확정하기 위한 검측모듈,
상기 목표 검측 영역에서 장애물이 검측되는 경우, 상기 장애물의 유형을 확정하기 위한 유형 확정모듈, 및
상기 장애물의 유형이 이동 가능한 유형인 경우, 상기 장애물을 상기 목표 장애물로 확정하기 위한 장애물 확정모듈
을 더 포함하는, 충돌 검측 장치.
제9항에 있어서,
상기 목표 장애물 확정모듈은,
상기 목표 장애물의 현재 주행 상태에 기초하여, 상기 목표 장애물의 계획 주행 궤적을 확정하기 위한 제3 확정수단, 및
상기 목표 장애물의 계획 주행 궤적과 소정의 횡방향 편차량에 기초하여, 상기 목표 장애물의 예측 주행 범위를 확정하기 위한 제4 확정수단
을 포함하는, 충돌 검측 장치.
제9항에 있어서,
상기 목표 장애물 확정모듈은,
상기 목표 장애물의 현재 주행 상태에 기초하여, 상기 목표 장애물의 계획 주행 궤적을 확정하기 위한 제5 확정수단,
소정의 시간대 내의 상기 목표 장애물의 실제 주행 궤적을 모니터링하기 위한 모니터링수단,
상기 목표 장애물의 실제 주행 궤적과 상기 목표 장애물의 계획 주행 궤적에 기초하여, 제2 소정의 미래 시간대 내의 상기 목표 장애물의 예측 주행 궤적과 상기 목표 장애물의 계획 주행 궤적 사이의 제2 최대 편차량을 확정하기 위한 제6 확정수단, 및
상기 제2 최대 편차량과 상기 목표 장애물의 계획 주행 궤적에 기초하여, 상기 목표 장애물의 예측 주행 범위를 확정하기 위한 제7 확정수단
을 포함하는, 충돌 검측 장치.
제9항에 있어서,
상기 충돌 예측모듈은,
상기 목표 대상의 예측 주행 범위와 상기 목표 장애물의 예측 주행 범위가 중첩되는지를 확정하기 위한 중첩 확정수단,
상기 목표 대상의 예측 주행 범위와 상기 목표 장애물의 예측 주행 범위가 중첩되는 것으로 확정되는 경우, 상기 목표 대상과 상기 목표 장애물 사이에 충돌 위험이 있는 것으로 확정하기 위한 제1 위험 확정수단, 및
상기 목표 대상의 예측 주행 범위와 상기 목표 장애물의 예측 주행 범위가 중첩되지 않는 것으로 확정되는 경우, 상기 목표 대상과 상기 목표 장애물 사이에 충돌 위험이 없는 것으로 확정하기 위한 제2 위험 확정수단
을 포함하는, 충돌 검측 장치.
제15항에 있어서,
상기 목표 대상과 상기 목표 장애물 사이에 충돌 위험이 있는 것으로 확정되는 경우, 상기 목표 장애물의 예측 주행 범위에 기초하여, 상기 목표 대상의 계획 주행 궤적을 수정하기 위한 수정모듈을 더 포함하는, 충돌 검측 장치.
전자장비로서,
적어도 하나의 프로세서, 및
상기 적어도 하나의 프로세서와 통신 가능하게 연결되는 메모리
를 포함하되,
상기 메모리에는 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 가능한 명령이 저장되어 있고, 상기 명령이 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 경우, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항의 방법을 실행하도록 하는, 전자장비.
컴퓨터 프로그램이 저장되어 있는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장매체로서,
상기 컴퓨터 프로그램이 프로세서에 의해 실행될 경우, 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항의 방법을 구현하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장매체.
컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서,
상기 컴퓨터 프로그램의 명령이 프로세서에 의해 실행될 경우, 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항의 방법을 구현하는, 컴퓨터 프로그램.
자율주행차량으로서,
제17항의 전자장비를 포함하는, 자율주행차량.