KR20230003143A

KR20230003143A - 차량이 붐 배리어를 통과하기 위한 방법 및 장치

Info

Publication number: KR20230003143A
Application number: KR1020227041671A
Authority: KR
Inventors: 옌옌 왕; 쭈광 우; 웨 양; 자 정
Original assignee: 후아웨이 테크놀러지 컴퍼니 리미티드
Priority date: 2020-04-28
Filing date: 2020-04-28
Publication date: 2023-01-05
Also published as: EP4134769A1; EP4134769A4; WO2021217447A1; CN113167038B; CN113167038A; US20230048680A1

Abstract

본 출원은 차량에 의해 배리어 게이트 크로스바를 통과하기 위한 방법 및 장치를 개시하고 자율 주행 분야에 관한 것인데, 차량이 자율 주행 모드에서 배리어 게이트 크로스바를 어떻게 통과하는지의 문제를 해결한다. 방법은: 차량이 차량에 탑재된 센서를 이용하여 차량 주변의 복수의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 수집하고, 복수의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 프로세서에 송신하는 단계; 프로세서가 타깃 배리어 게이트 크로스바의 자세에 기초하여 복수의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터로부터 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 결정하는 단계 - 타깃 배리어 게이트 크로스바는 차량이 위치되는 차선의 배리어 게이트 크로스바임 -; 및 프로세서가 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터에 기초하여 타깃 배리어 게이트 크로스바의 상태를 결정하고, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 상태에 기초하여, 자율 주행 차량이 타깃 배리어 게이트 크로스바를 통과하도록 제어하는 단계를 포함한다.

Description

차량이 붐 배리어를 통과하기 위한 방법 및 장치

본 출원의 실시예들은 자율 주행 분야에 관한 것으로, 특히, 차량에 의해 배리어 게이트 크로스바(barrier gate crossbar)를 통과하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.

인공 지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간 지능을 시뮬레이션, 연장, 및 확장하고, 환경을 인지하고, 지식을 획득하고, 지식을 사용하여 디지털 컴퓨터 또는 디지털 컴퓨터 제어 머신을 사용함으로써 최적의 결과를 획득하기 위한 이론, 방법, 기술, 및 애플리케이션 시스템이다. 다시 말해서, 인공 지능은 컴퓨터 과학의 한 부문이며, 지능의 본질을 학습하고 인공 지능과 유사한 방식으로 반응할 수 있는 새로운 지능 머신을 생산하려고 시도한다. 인공 지능은 다양한 지능 머신들의 설계 원리들 및 구현 방법들을 연구하여, 머신들이 지각, 추론, 및 의사 결정의 기능들을 갖도록 하는 것이다. 인공 지능 분야에서의 연구들은 로보틱스, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 의사 결정 및 추론, 인간-컴퓨터 상호작용, 추천 및 검색, AI의 기본 이론들, 및 그와 유사한 것을 포함한다.

자율 주행은 인공 지능 분야에서의 주류 응용 분야이다. 자율 주행 기술은 컴퓨터 비전, 레이다, 모니터링 장치, 글로벌 포지셔닝 시스템, 및 그와 유사한 것의 협력에 의존하여, 자동차가 능동적인 인간 조작들 없이 자율 주행을 구현할 수 있게 한다. 자율 주행 차량은 승객을 어느 한 위치로부터 또 다른 위치로 수송하는 것을 돕기 위해 다양한 컴퓨팅 시스템들을 이용한다. 일부 자율 주행 차량들은 조작자(예를 들어, 내비게이터, 운전자, 또는 승객)로부터의 몇몇 초기 입력들 또는 연속 입력들을 요구할 수 있다. 자율 주행 차량은 조작자가 수동 조작 모드로부터 자율 주행 모드로 또는 수동 조작 모드와 자율 주행 모드 사이의 모드로 전환하도록 허용한다. 자율 주행 기술은 인간이 자동차를 운전할 것을 요구하지 않기 때문에, 인간의 운전 오류가 이론적으로는 효과적으로 회피될 수 있고, 교통 사고들의 발생이 감소될 수 있고, 고속도로 수송 효율이 개선될 수 있다. 따라서, 자율 주행 기술은 점점 더 주목을 받고 있다.

그러나, 자율 주행 차량이 배리어 게이트 크로스바를 어떻게 통과할지에 대한 명확한 해결책은 없다.

본 출원은 차량에 의해 배리어 게이트 크로스바를 통과하기 위한 방법 및 장치를 제공하고, 차량이 자율 주행 모드에서 배리어 게이트 크로스바를 어떻게 통과할지의 문제를 해결한다.

전술한 목적을 달성하기 위해, 본 출원은 다음의 기술적 해결책들을 사용한다.

제1 양태에 따르면, 본 출원은 차량에 의해 배리어 게이트 크로스바를 통과하기 위한 방법을 제공한다. 방법은 프로세서에 적용될 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 칩 시스템을 포함한다. 방법은 다음을 포함한다: 프로세서가 차량 주위의 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 것이고 차량 상에 장착된 하나 이상의 센서에 의해 수집되는 데이터를 획득하고, 프로세서가 타깃 배리어 게이트 크로스바의 자세에 기초하여 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터로부터 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 결정하는데, 여기서 타깃 배리어 게이트 크로스바는 차량이 위치되는 차선의 배리어 게이트 크로스바이다. 또한, 프로세서는 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터에 기초하여 타깃 배리어 게이트 크로스바의 상태를 결정하고, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 상태에 기초하여, 타깃 배리어 게이트 크로스바를 통과하도록 차량을 제어한다. N은 1 이상의 정수이다.

자율 주행 모드에서, 차량은 도로 지도(road map)에 기초하여 이동할 수 있다. 도로 지도는 고정밀도 지도일 수 있고, 차선 주위의 정적 물체에 관한 정보를 기록한다. 예를 들어, 도로 지도는 차선에서의 미리 계획된 배리어 게이트 크로스바에 관한 정보를 기록한다. 따라서, 이동 과정에서, 차량은 도로 지도에 기초하여 차량이 위치되는 차선의 배리어 게이트 크로스바의 자세를 획득할 수 있다. 차량이 위치되는 차선의 배리어 게이트 크로스바가 타깃 배리어 게이트 크로스바인 것을 이해할 수 있다. 타깃 배리어 게이트 크로스바는 차량이 통과할 배리어 게이트 크로스바이다. 자세는 위치 및 오리엔테이션을 포함한다. 그러나, 차량은 차량이 통과할 배리어 게이트 크로스바의 상태를 알지 못한다.

또한, 차량은 하나 이상의 센서를 이용함으로써 차량의 주변 환경에서 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바를 감지하여, N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 획득한다. 그러나, 차량은 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터에서 어느 배리어 게이트 크로스바의 데이터가 차량이 위치되는 차선의 배리어 게이트 크로스바의 데이터인지를 알지 못한다. 따라서, 차량은 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터로부터 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 결정한다. 이러한 방식으로, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 상태는 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터에 기초하여 결정되고, 차량은 타깃 배리어 게이트 크로스바를 통과하도록 제어된다.

가능한 설계에서, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 상태는 개방/폐쇄 상태를 포함하고, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태는 개방 및 폐쇄를 포함한다. 타깃 배리어 게이트 크로스바의 상태에 기초하여, 타깃 배리어 게이트 크로스바를 통과하도록 차량을 제어하는 것은 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태에 기초하여, 타깃 배리어 게이트 크로스바를 통과하도록 차량을 제어하는 것을 포함한다.

예를 들어, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 개방일 때, 차량은 타깃 배리어 게이트 크로스바를 원활하게 통과하기 위해 이동하도록 제어된다.

또 다른 예에서, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 폐쇄일 때, 차량은 정지하도록 제어되어, 타깃 배리어 게이트 크로스바 내로 달리는 것을 회피하게 된다.

또 다른 가능한 설계에서, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 상태는 운동 상태를 추가로 포함하고, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태는 상승, 하강, 및 정지를 포함한다. 타깃 배리어 게이트 크로스바의 상태에 기초하여, 타깃 배리어 게이트 크로스바를 통과하도록 차량을 제어하는 단계는 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태 및 운동 상태에 기초하여, 타깃 배리어 게이트 크로스바를 통과하도록 차량을 제어하는 단계를 포함한다.

타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태 및 운동 상태의 다양한 가능한 경우들에서의 차량 이동 상태들이 아래에 설명된다.

제1 경우에, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 개방이고, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태가 상승하고 있을 때, 차량은 이동하도록 제어된다.

제2 경우에, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 개방이고, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태가 정지일 때, 차량은 이동하도록 제어된다.

제3 경우에, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 개방이고, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태가 하강하고 있을 때, 차량은 정지하도록 제어된다.

제4 경우에, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 폐쇄이고, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태가 하강하고 있을 때, 차량은 정지하도록 제어된다.

제5 경우에, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 폐쇄이고, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태가 정지일 때, 차량은 정지하도록 제어된다.

제6 경우에, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 폐쇄이고, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태가 상승하고 있을 때, 차량은 정지하도록 제어된다.

가능한 구현에서, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터에 기초하여 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태 및 운동 상태를 결정하는 단계는: 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터에 기초하여 타깃 배리어 게이트 크로스바의 각도를 결정하는 단계 - 타깃 배리어 게이트 크로스바의 각도는 타깃 배리어 게이트 크로스바와 기준 직선 사이의 끼인각(included angle)임 -; 및 타깃 배리어 게이트 크로스바의 각도에 기초하여 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태 및 운동 상태를 결정하는 단계를 포함한다.

선택적으로, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 각도에 기초하여 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태를 결정하는 단계는: 타깃 배리어 게이트 크로스바의 각도가 제1 미리 설정된 각도보다 큰 경우, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 개방인 것으로 결정하는 단계; 타깃 배리어 게이트 크로스바의 각도가 제2 미리 설정된 각도보다 작은 경우, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 폐쇄인 것으로 결정하는 단계 - 제2 미리 설정된 각도는 제1 미리 설정된 각도보다 작음 -; 및 타깃 배리어 게이트 크로스바의 각도가 제1 미리 설정된 각도 이하이고, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 각도가 제2 미리 설정된 각도 이상인 경우, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 타깃 배리어 게이트 크로스바의 것이고 또한 이전 순간에 결정된 개방/폐쇄 상태인 것으로 결정하는 단계를 포함한다.

선택적으로, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 각도에 기초하여 타깃 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태를 결정하는 단계는: 타깃 배리어 게이트 크로스바의 i번째 각도가 타깃 배리어 게이트 크로스바의 (i-1)번째 각도보다 큰 경우, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태가 상승인 것으로 결정하는 단계; 및 타깃 배리어 게이트 크로스바의 i번째 각도가 타깃 배리어 게이트 크로스바의 (i-1)번째 각도보다 작은 경우, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태가 하강인 것으로 결정하는 단계 - 타깃 배리어 게이트 크로스바의 i번째 각도는 이미지의 i번째 프레임에서의 타깃 배리어 게이트 크로스바에 기초하여 결정되고, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 (i-1)번째 각도는 이미지의 (i-1)번째 프레임에서의 타깃 배리어 게이트 크로스바에 기초하여 결정되고, 이미지의 i번째 프레임은 이미지의 (i-1)번째 프레임에 인접함 - 를 포함한다.

또 다른 가능한 구현에서, 방법은 프로세서를 사용하여 미리 구성된 도로 지도에 기초하여 타깃 배리어 게이트 크로스바의 자세를 획득하는 단계를 추가로 포함한다.

또 다른 가능한 구현에서, N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터 및 타깃 배리어 게이트 크로스바의 자세에 기초하여 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바에 포함되는 타깃 배리어 게이트 크로스바를 결정하는 단계는: N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터에 기초하여 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표를 결정하는 단계; 타깃 배리어 게이트 크로스바의 자세에 기초하여 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표를 결정하는 단계 - N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표 및 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표는 2차원 좌표계에서의 좌표이거나, 또는 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표 및 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표는 3차원 좌표계에서의 좌표임 -; 상기 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표 및 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표에 기초하여 N개의 유클리드 거리를 결정하는 단계; 및 N개의 유클리드 거리에서의 최소 유클리드 거리에 대응하는 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터로서 결정하는 단계를 포함한다.

상이한 센서들에 대해, 배리어 게이트 크로스바들의 획득된 데이터의 타입들은 상이할 수 있다. 예를 들어, 센서는 카메라 또는 라이다(LiDAR)일 수 있다.

가능한 설계에서, N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표는 2차원 좌표계에서의 좌표이고, N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터에 기초하여 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표를 결정하는 단계는 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터 및 타깃 위치 검출 모델에 기초하여 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표를 결정하는 단계를 포함한다.

선택적으로, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표는 2차원 좌표계에서의 좌표이고, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 자세에 기초하여 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표를 결정하는 단계는: 차량의 자세 및 센서의 외부(extrinsic) 파라미터에 기초하여 센서의 자세를 결정하는 단계; 및 타깃 배리어 게이트 크로스바의 자세, 센서의 자세, 및 센서의 고유 파라미터에 기초하여 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표를 결정하는 단계를 포함한다.

선택적으로, 방법은 샘플 데이터를 훈련하여 타깃 위치 검출 모델을 생성하는 단계를 추가로 포함한다.

또 다른 가능한 설계에서, N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표는 3차원 좌표계에서의 좌표이고, N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터에 기초하여 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표를 결정하는 단계는: N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 포인트 클라우드 데이터에 기초하여 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 3차원 모델들을 결정하는 단계, 및 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 3차원 모델들에 기초하여 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표를 결정하는 단계를 포함한다.

제2 양태에 따르면, 본 출원은 차량에 의해 배리어 게이트 크로스바를 통과하기 위한 장치를 제공한다. 장치는: N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 것이고 또한 하나 이상의 센서에 의해 수집되는 데이터를 획득하도록 구성된 처리 유닛 - N은 1 이상의 정수이고, 처리 유닛은 타깃 배리어 게이트 크로스바의 자세에 기초하여 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터로부터 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 결정하도록 추가로 구성되고, 타깃 배리어 게이트 크로스바는 차량이 위치되는 차선의 배리어 게이트 크로스바이고, 처리 유닛은 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터에 기초하여 타깃 배리어 게이트 크로스바의 상태를 결정하도록 추가로 구성됨 -; 및 타깃 배리어 게이트 크로스바의 상태에 기초하여, 타깃 배리어 게이트 크로스바를 통과하도록 차량을 제어하도록 구성된 제어 유닛을 포함한다.

가능한 설계에서, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 상태는 개방/폐쇄 상태를 포함하고, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태는 개방 상태 및 폐쇄 상태를 포함한다. 제어 유닛은 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태에 기초하여, 차량이 타깃 배리어 게이트 크로스바를 통과하게 제어하도록 구체적으로 구성된다.

또 다른 가능한 설계에서, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 상태는 운동 상태를 추가로 포함하고, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태는 상승, 하강, 및 정지를 포함한다. 제어 유닛은 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태 및 운동 상태에 기초하여, 차량이 타깃 배리어 게이트 크로스바를 통과하게 제어하도록 구체적으로 구성된다.

가능한 구현에서, 처리 유닛은: 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터에 기초하여 타깃 배리어 게이트 크로스바의 각도를 결정하고 - 타깃 배리어 게이트 크로스바의 각도는 타깃 배리어 게이트 크로스바와 기준 직선 사이의 끼인각임 -; 및 타깃 배리어 게이트 크로스바의 각도에 기초하여 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태 및 운동 상태를 결정하도록 구체적으로 구성된다.

선택적으로, 처리 유닛은: 타깃 배리어 게이트 크로스바의 각도가 제1 미리 설정된 각도보다 큰 경우, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 개방인 것으로 결정하고; 타깃 배리어 게이트 크로스바의 각도가 제2 미리 설정된 각도보다 작은 경우, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 폐쇄인 것으로 결정하고 - 제2 미리 설정된 각도는 제1 미리 설정된 각도보다 작음 -; 및 타깃 배리어 게이트 크로스바의 각도가 제1 미리 설정된 각도 이하이고, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 각도가 제2 미리 설정된 각도 이상인 경우, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 타깃 배리어 게이트 크로스바의 것이고 또한 이전 순간에 결정된 개방/폐쇄 상태인 것으로 결정하도록 구체적으로 구성된다.

선택적으로, 처리 유닛은: 타깃 배리어 게이트 크로스바의 i번째 각도가 타깃 배리어 게이트 크로스바의 (i-1)번째 각도보다 큰 경우, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태가 상승인 것으로 결정하고; 및 타깃 배리어 게이트 크로스바의 i번째 각도가 타깃 배리어 게이트 크로스바의 (i-1)번째 각도보다 작은 경우, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태가 하강인 것으로 결정하도록 - 타깃 배리어 게이트 크로스바의 i번째 각도는 이미지의 i번째 프레임에서의 타깃 배리어 게이트 크로스바에 기초하여 결정되고, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 (i-1)번째 각도는 이미지의 (i-1)번째 프레임에서의 타깃 배리어 게이트 크로스바에 기초하여 결정되고, 이미지의 i번째 프레임은 이미지의 (i-1)번째 프레임에 인접함 - 구체적으로 구성된다.

또 다른 가능한 구현에서, 처리 유닛은 미리 구성된 도로 지도에 기초하여 타깃 배리어 게이트 크로스바의 자세를 획득하도록 추가로 구성된다.

또 다른 가능한 구현에서, 처리 유닛은: N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터에 기초하여 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표를 결정하고; 타깃 배리어 게이트 크로스바의 자세에 기초하여 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표를 결정하고 - N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표 및 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표는 2차원 좌표계에서의 좌표이거나, 또는 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표 및 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표는 3차원 좌표계에서의 좌표임 -; 상기 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표 및 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표에 기초하여 N개의 유클리드 거리를 결정하고; 및 N개의 유클리드 거리에서의 최소 유클리드 거리에 대응하는 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터로서 결정하도록 구체적으로 구성된다.

가능한 설계에서, N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표는 2차원 좌표계에서의 좌표이고, 처리 유닛은 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터 및 타깃 위치 검출 모델에 기초하여 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표를 결정하도록 구체적으로 구성된다.

선택적으로, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표는 2차원 좌표계에서의 좌표이고, 처리 유닛은 차량의 자세 및 센서의 외부 파라미터에 기초하여 센서의 자세를 결정하고; 및 타깃 배리어 게이트 크로스바의 자세, 센서의 자세, 및 센서의 고유 파라미터에 기초하여 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표를 결정하도록 구체적으로 구성된다.

선택적으로, 처리 유닛은 샘플 데이터를 훈련하여 타깃 위치 검출 모델을 생성하도록 추가로 구성된다.

또 다른 가능한 설계에서, N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표는 3차원 좌표계에서의 좌표이고, 처리 유닛은 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 포인트 클라우드 데이터에 기초하여 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 3차원 모델들을 결정하고, 및 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 3차원 모델들에 기초하여 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표를 결정하도록 구체적으로 구성된다.

제3 양태에 따르면, 차량에 의해 배리어 게이트 크로스바를 통과하기 위한 장치가 제공된다. 장치는 프로세서 및 메모리를 포함한다. 메모리는 컴퓨터 프로그램들 및 명령어들을 저장하도록 구성된다. 프로세서는 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 것이고 또한 하나 이상의 센서에 의해 수집되는 데이터를 수신한다. 프로세서는 제1 양태에 따른 차량에 의해 배리어 게이트 크로스바를 통과하기 위한 방법을 구현하기 위해 컴퓨터 프로그램들 및 명령어들을 실행하도록 구성되고, 여기서 N은 1 이상의 정수이다.

제4 양태에 따르면, 컴퓨터 프로그램 제품이 제공된다. 컴퓨터 프로그램 제품은 컴퓨터 프로그램 코드를 포함하고, 컴퓨터 프로그램 코드가 실행될 때, 제1 양태에 따른 차량에 의해 배리어 게이트 크로스바를 통과하기 위한 방법이 구현된다.

제5 양태에 따르면, 본 출원은 칩 시스템을 제공한다. 칩 시스템은 제1 양태에 따른 방법에서의 프로세서의 기능들을 구현하도록 구성된 프로세서를 포함한다. 가능한 설계에서, 칩 시스템은 프로그램 명령어들 및/또는 데이터를 저장하도록 구성된 메모리를 추가로 포함한다. 칩 시스템은 칩을 포함하거나, 또는 칩 및 다른 이산 디바이스들을 포함할 수 있다.

제6 양태에 따르면, 본 출원은 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 제공한다. 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 컴퓨터 프로그램들을 저장하고, 컴퓨터 프로그램들이 실행될 때, 제1 양태에 따른 차량에 의해 배리어 게이트 크로스바를 통과하기 위한 방법이 구현된다.

제7 양태에 따르면, 본 출원은 제3 양태에 따른 차량에 의해 배리어 게이트 크로스바를 통과하기 위한 장치 및 하나 이상의 센서를 포함하는 차량을 제공한다. 하나 이상의 센서는 복수의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 획득하도록 구성된다. 장치는 하나 이상의 센서에 의한 보조 실행에 의해 제1 양태에 따른 차량에 의해 배리어 게이트 크로스바를 통과하기 위한 방법을 구현하도록 구성된다.

본 출원에서, 차량에 의해 배리어 게이트 크로스바를 통과하기 위한 장치, 차량, 및 프로세서의 명칭들은 디바이스들 자체를 제한하지는 않는다. 실제 구현 동안, 디바이스들은 다른 명칭들로 등장할 수 있다. 디바이스들의 기능들이 본 출원의 기능들과 유사하다면, 디바이스들은 본 출원의 청구항들 및 그의 등가의 기술들의 범위 내에 속한다.

도 1은 본 출원의 실시예에 따른 차량의 개략적인 구조도이다.
도 2는 본 출원의 실시예에 따른 컴퓨터 시스템의 개략적인 구조도이다.
도 3은 본 출원의 실시예에 따른 클라우드 측 지시 자동차의 응용의 개략도이다.
도 4는 본 출원의 실시예에 따른 차량에 의해 배리어 게이트 크로스바를 통과하기 위한 방법의 흐름도이다.
도 5는 본 출원의 실시예에 따른 차량의 주변 환경에서의 배리어 게이트 크로스바들의 개략도이다.
도 6은 본 출원의 실시예에 따른 차량에 의해 제1 배리어 게이트 크로스바를 통과하기 위한 방법의 흐름도이다.
도 7은 본 출원의 실시예에 따른 차량의 주변 환경에서의 제1 배리어 게이트 크로스바들의 개략도이다.
도 8은 본 출원의 실시예에 따른 차량에 의해 제1 배리어 게이트 크로스바를 통과하기 위한 방법의 흐름도이다.
도 9는 본 출원의 실시예에 따른 제1 배리어 게이트 크로스바의 각도의 개략도이다.
도 10a 내지 도 10c는 본 출원의 실시예에 따른 제1 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태의 개략도이다.
도 11a 및 도 11b 본 출원의 실시예에 따른 제1 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태의 개략도이다.
도 12는 본 출원의 실시예에 따른 배리어 게이트 크로스바의 각도들의 시퀀스 큐의 개략도이다.
도 13a 내지 도 15d는 본 출원의 실시예에 따른 차량에 의해 제1 배리어 게이트 크로스바를 통과하는 개략도들이다.
도 16은 본 출원의 실시예에 따른 차량에 의해 배리어 게이트 크로스바를 통과하기 위한 장치의 구성의 개략도이다.

본 출원의 명세서, 청구항들, 및 첨부 도면들에서, 용어들 "제1", "제2", "제3", 및 그와 유사한 것은 상이한 객체들을 구별하도록 의도되는 것이고 특정 순서를 제한하지는 않는다.

또한, 본 출원의 실시예들에서, 단어 "예" 또는 "예를 들어"는 예, 예시, 또는 설명을 제공하는 것을 표현하기 위해 사용된다. 본 출원의 실시예들에서 단어 "예" 또는 "예를 들어"로서 설명되는 임의의 실시예 또는 설계 스킴은 또 다른 실시예 또는 설계 스킴보다 더 바람직하거나 더 많은 장점들을 갖는 것으로서 설명되지 말아야 한다. 정확하게는, "예" 또는 "예를 들어" 또는 그와 유사한 것의 단어의 사용은 특정 방식으로 상대적 개념을 제시하도록 의도된다.

이하에서는 본 출원의 실시예들에서의 첨부 도면들을 참조하여 본 출원의 실시예들에서의 기술적 해결책들을 설명한다. 명백히, 설명된 실시예들은 본 출원의 실시예들 전부가 아니라 일부일 뿐이다. 창의적인 노력 없이 본 출원의 실시예들에 기초하여 본 기술분야의 통상의 기술자에 의해 획득되는 모든 다른 실시예들은 본 출원의 보호 범위 내에 속할 것이다.

이하의 실시예들의 명확하고 간결한 설명을 위해, 관련 기술들의 간단한 설명이 먼저 제공된다.

도 1은 본 출원의 실시예에 따른 차량(100)의 기능 블록도이다. 실시예에서, 차량(100)은 완전 또는 부분 자율 주행 모드가 되도록 구성된다. 예를 들어, 차량(100)은 자율 주행 모드에서 자신을 제어할 수 있고, 인간 조작들을 통해 차량 및 차량의 주변 환경의 현재 상태들을 결정할 수 있고, 주변 환경에서의 적어도 하나의 또 다른 차량의 가능한 거동을 결정할 수 있고, 또 다른 차량이 가능한 거동을 실행할 가능성에 대응하는 신뢰 레벨을 결정할 수 있고, 및 결정된 정보에 기초하여 차량(100)을 제어할 수 있다. 차량(100)이 자율 주행 모드에 있을 때, 차량(100)은 인간과의 상호작용이 없을 때 동작하도록 설정될 수 있다.

차량(100)은 다양한 서브시스템들, 예를 들어, 이동 시스템(102), 센서 시스템(104), 제어 시스템(106), 하나 이상의 주변 디바이스(108) 및 전원(110), 컴퓨터 시스템(112), 및 사용자 인터페이스(116)를 포함할 수 있다. 선택적으로, 차량(100)은 더 많거나 더 적은 서브시스템들을 포함할 수 있고, 각각의 서브시스템은 복수의 요소를 포함할 수 있다. 또한, 차량(100)의 각각의 서브시스템 및 요소는 유선 또는 무선 방식으로 서로 접속될 수 있다.

이동 시스템(102)은 차량(100)에 동력 운동을 제공하는 컴포넌트를 포함할 수 있다. 실시예에서, 이동 시스템(102)은 엔진(118), 에너지원(119), 변속기 디바이스(120), 및 휠/타이어(121)를 포함할 수 있다. 엔진(118)은 내연 엔진, 전기 모터, 공기 압축 엔진, 또는 가솔린 엔진 및 전기 모터를 포함하는 하이브리드 엔진과 같은 다른 타입의 엔진들의 조합일 수 있다. 또 다른 예는 내연 엔진 및 공기 압축 엔진을 포함하는 하이브리드 엔진이다. 엔진(118)은 에너지원(119)을 기계적 에너지로 변환한다.

에너지원(119)의 예들은 가솔린, 디젤, 다른 석유계 연료들, 프로판, 다른 압축 가스계 연료들, 에탄올, 태양 전지판, 배터리, 및 다른 동력원들을 포함한다. 에너지원(119)은 또한 차량(100)의 다른 시스템들에 에너지를 제공할 수 있다.

변속기 디바이스(120)는 엔진(118)으로부터의 기계적 동력을 휠/타이어(121)에 전달할 수 있다. 변속기 디바이스(120)는 기어 박스, 차동 장치, 및 구동 샤프트를 포함할 수 있다. 실시예에서, 변속기 디바이스(120)는 클러치와 같은 다른 디바이스들을 추가로 포함할 수 있다. 예를 들어, 구동 샤프트는 하나 이상의 휠/타이어(121)에 결합될 수 있는 하나 이상의 샤프트를 포함할 수 있다.

센서 시스템(104)은 차량(100)의 주변 환경에 관한 정보를 감지하는 여러 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 센서 시스템(104)은 포지셔닝 시스템(122)(포지셔닝 시스템은 글로벌 포지셔닝 시스템(Global Positioning System, GPS)일 수 있거나, 바이두(Beidou) 시스템 또는 또 다른 포지셔닝 시스템일 수 있음), 관성 측정 유닛(inertial measurement unit, IMU)(124), 레이다(126), 레이저 거리 측정기(128), 및 카메라(130)를 포함할 수 있다. 센서 시스템(104)은 또한 모니터링된 차량(100)의 내부 시스템들의 센서들(예를 들어, 차량 내 공기질 모니터, 연료 게이지, 및 오일 온도 게이지)을 포함할 수 있다. 이들 센서들 중 하나 이상의 센서로부터의 센서 데이터는 물체 및 물체의 대응하는 특성(위치, 형상, 방향, 속도 등)을 검출하는데 이용될 수 있다. 이러한 검출 및 인식은 차량(100)의 안전한 동작을 위한 핵심 기능들이다.

포지셔닝 시스템(122)은 차량(100)의 지리적 로케이션을 추정하도록 구성될 수 있다. 관성 측정 유닛(124)은 관성 가속도에 기초하여 차량(100)의 자세(위치 및 오리엔테이션) 변화를 감지하도록 구성된다. 실시예에서, 관성 측정 유닛(124)은 가속도계와 자이로스코프의 조합일 수 있다.

레이다(126)는 라디오 신호를 사용함으로써 차량(100)의 주변 환경 내의 물체를 감지할 수 있다. 일부 실시예들에서, 물체를 감지하는 것에 더하여, 레이다(126)는 또한 물체의 속도 및/또는 진행 방향을 감지하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 레이다(126)는 라이다(LiDAR)일 수 있다.

레이저 거리 측정기(128)는 레이저를 이용하여 차량(100)이 위치하는 환경 내의 물체를 감지할 수 있다. 일부 실시예들에서, 레이저 거리 측정기(128)는 하나 이상의 레이저 소스, 레이저 스캐너, 하나 이상의 검출기, 및 다른 시스템 컴포넌트들을 포함할 수 있다.

카메라(130)는 차량(100)의 주변 환경의 복수의 이미지를 캡처하도록 구성될 수 있다. 카메라(130)는 스틸 카메라(still camera) 또는 비디오 카메라일 수 있다.

제어 시스템(106)은 차량(100) 및 차량(100)의 컴포넌트들의 동작들을 제어한다. 제어 시스템(106)은 조향 시스템(132), 스로틀(134), 브레이크 유닛(136), 센서 융합 알고리즘(138), 컴퓨터 비전 시스템(140), 경로 제어 시스템(142), 및 장애물 회피 시스템(144)을 포함하는 다양한 요소들을 포함할 수 있다.

조향 시스템(132)은 차량(100)의 진행 방향을 조정하도록 동작 가능하다. 예를 들어, 실시예에서, 조향 시스템(132)은 조향 휠 시스템일 수 있다.

스로틀(134)은 엔진(118)의 동작 속도를 제어하고 차량(100)의 속도를 추가로 제어하도록 구성된다.

브레이크 유닛(136)은 차량(100)을 감속하게 제어하도록 구성된다. 브레이크 유닛(136)은 마찰력을 사용하여 휠/타이어(121)를 늦출 수 있다. 다른 실시예들에서, 브레이크 유닛(136)은 휠/타이어(121)의 운동 에너지를 전류로 변환할 수 있다. 브레이크 유닛(136)은 또한 다른 형태들을 사용하여 휠/타이어(121)의 회전 속도를 늦춤으로써 차량(100)의 속도를 제어할 수 있다.

컴퓨터 비전 시스템(140)은 차량(100)의 주변 환경 내의 물체들 및/또는 피처들을 인식하기 위해, 카메라(130)에 의해 캡처된 이미지들을 처리하고 분석하도록 동작가능하다. 물체들 및/또는 피처들은 교통 신호들, 도로 경계들, 및 장애물들을 포함할 수 있다. 컴퓨터 비전 시스템(140)은 물체 인식 알고리즘, 운동으로부터의 구조(Structure from Motion, SFM) 알고리즘, 비디오 추적, 및 다른 컴퓨터 비전 기술들을 사용할 수 있다. 일부 실시예들에서, 컴퓨터 비전 시스템(140)은 환경을 매핑하고, 물체를 추적하고, 물체의 속도를 추정하는 등을 하도록 구성될 수 있다.

경로 제어 시스템(142)은 차량(100)의 이동 경로를 결정하도록 구성된다. 일부 실시예들에서, 경로 제어 시스템(142)은 센서 융합 알고리즘(138), 포지셔닝 시스템(122), 및 하나 이상의 미리 결정된 지도로부터의 데이터를 참조하여 차량(100)에 대한 이동 경로를 결정할 수 있다.

장애물 회피 시스템(144)은 차량(100)의 환경 내의 잠재적 장애물들을, 다른 방식들로, 인식, 평가, 및 회피 또는 넘어가도록 구성된다.

물론, 예에서, 제어 시스템(106)은, 부가적으로 또는 대안적으로, 도시되고 기술된 것들 이외의 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 대안적으로, 위에 도시된 컴포넌트들 중 일부가 감소될 수 있다.

차량(100)은 주변 디바이스(108)를 사용함으로써 외부 센서, 또 다른 차량, 또 다른 컴퓨터 시스템, 또는 사용자와 상호작용한다. 주변 디바이스(108)는 무선 통신 시스템(146), 차량 탑재 컴퓨터(148), 마이크로폰(150), 및/또는 스피커(152)를 포함할 수 있다.

일부 실시예들에서, 주변 디바이스(108)는 차량(100)의 사용자가 사용자 인터페이스(116)와 상호작용하기 위한 수단을 제공한다. 예를 들어, 차량 탑재 컴퓨터(148)는 차량(100)의 사용자에게 정보를 제공할 수 있다. 사용자 인터페이스(116)는 또한 사용자 입력을 수신하기 위해 차량 탑재 컴퓨터(148)를 작동시킬 수 있다. 차량 탑재 컴퓨터(148)는 터치스크린을 사용하여 작동될 수 있다. 다른 경우들에서, 주변 디바이스(108)는 차량(100)이 차량에 위치된 다른 디바이스들과 통신하기 위한 수단을 제공할 수 있다. 예를 들어, 마이크로폰(150)은 차량(100)의 사용자로부터 오디오(예를 들어, 음성 명령 또는 또 다른 오디오 입력)를 수신할 수 있다. 유사하게, 스피커(152)는 차량(100)의 사용자에게 오디오를 출력할 수 있다.

무선 통신 시스템(146)은 직접적으로 또는 통신 네트워크를 사용하여 하나 이상의 디바이스와 무선으로 통신할 수 있다. 예를 들어, 무선 통신 시스템(146)은 코드 분할 다중 액세스(Code division multiple access, CDMA), EVD0, 이동 통신을 위한 글로벌 시스템(Global mobile communication system, GSM)/일반 패킷 라디오 서비스(General Packet Radio Service, GPRS)와 같은 3G 셀룰러 통신, 또는 LTE와 같은 4G 셀룰러 통신, 또는 5G 셀룰러 통신을 사용할 수 있다. 무선 통신 시스템(146)은 Wi-Fi를 사용하여 무선 로컬 영역 네트워크(wireless local area network, WLAN)와 통신할 수 있다. 일부 실시예들에서, 무선 통신 시스템(146)은 적외선 링크, 블루투스, 또는 지그비(ZigBee)를 사용하여 디바이스와 직접 통신할 수 있다. 다양한 차량 통신 시스템들과 같은 다른 무선 프로토콜들, 예를 들어, 무선 통신 시스템(146)은 차량들 및/또는 노변 스테이션들 사이의 공공 및/또는 사설 데이터 통신을 포함할 수 있는 하나 이상의 전용 단거리 통신(dedicated short range communications, DSRC) 디바이스들을 포함할 수 있다.

전원(110)은 차량(100)의 다양한 컴포넌트들에 전력을 제공할 수 있다. 실시예에서, 전원(110)은 재충전가능 리튬 이온 또는 납산 배터리일 수 있다. 그러한 배터리들의 하나 이상의 배터리 팩은 차량(100)의 다양한 컴포넌트들에 전력을 제공하도록 구성될 수 있다. 일부 실시예들에서, 전원(110) 및 에너지원(119)은 몇몇 완전 전기 차량들에서 그런 것처럼 함께 구현될 수 있다.

차량(100)의 기능들 중 일부 또는 전부는 컴퓨터 시스템(112)에 의해 제어된다. 컴퓨터 시스템(112)은 데이터 저장 장치(114)와 같은 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체에 저장된 명령어들(115)을 실행하는 적어도 하나의 프로세서(113)를 포함할 수 있다. 컴퓨터 시스템(112)은 대안적으로 분산 방식으로 차량(100)의 개별 컴포넌트들 또는 서브시스템들을 제어하는 복수의 컴퓨팅 디바이스일 수 있다. 데이터 저장 장치(114)는 메모리일 수 있다.

프로세서(113)는 상업적으로 이용가능한 중앙 처리 유닛(central processing unit, CPU)과 같은 임의의 종래의 프로세서일 수 있다. 대안적으로, 프로세서는 주문형 집적 회로(application specific integrated circuit, ASIC) 또는 또 다른 하드웨어 기반 프로세서와 같은 전용 디바이스일 수 있다. 도 1이 컴퓨터 시스템(112)의 프로세서, 메모리, 및 다른 요소들을 동일 블록 내에 기능적으로 도시하지만, 본 기술 분야의 통상의 기술자는 프로세서, 컴퓨터, 또는 메모리가 동일 물리 하우징 내에 저장되지 않을 수 있는 복수의 프로세서, 컴퓨터, 또는 메모리를 실제로 포함할 수 있다는 것을 이해해야 한다. 예를 들어, 메모리는 컴퓨터 시스템(112)의 하우징과는 상이한 하우징에 위치되는 하드 디스크 드라이브 또는 또 다른 저장 매체일 수 있다. 따라서, 프로세서 또는 컴퓨터에 대한 언급은 병렬로 동작할 수 있거나 동작하지 않을 수 있는 프로세서들 또는 컴퓨터들 또는 메모리들을 포함하는 세트에 대한 언급으로서 이해될 것이다. 본 명세서에 설명된 단계들을 수행하기 위해 단일 프로세서를 이용하는 것과는 상이하게, 조향 컴포넌트 및 감속 컴포넌트와 같은 일부 컴포넌트들은 컴포넌트 특정 기능들에 관련된 계산만을 수행하는 그 자신의 프로세서를 각각 가질 수 있다.

본 명세서에 설명된 다양한 양태들에서, 프로세서는 차량(100)으로부터 멀리 떨어져 위치될 수 있고 차량(100)과 무선 통신을 수행할 수 있다. 다른 양태들에서, 본 명세서에 설명된 프로세스들 중 일부는 차량(100)에 배치된 프로세서에 의해 수행되고, 다른 프로세스들은 단일 조작을 위해 필요한 단계들을 취하는 것을 포함하여 원격 프로세서에 의해 수행된다.

일부 실시예들에서, 데이터 저장 장치(114)는 명령어들(115)(예를 들어, 프로그램 로직들)을 포함할 수 있고, 명령어들(115)은 프로세서(113)에 의해 실행되어, 전술한 것들을 포함하여 차량(100)의 다양한 기능들을 수행할 수 있다. 데이터 저장 장치(114)는 또한, 이동 시스템(102), 센서 시스템(104), 제어 시스템(106), 및 주변 디바이스(108) 중 하나 이상에 것에 데이터를 전송하거나, 이들로부터 데이터를 수신하거나, 이들과 상호작용하거나, 및/또는 이들을 제어하는 명령어들을 포함한, 추가 명령어들을 포함할 수 있다.

명령어들(115)에 부가하여, 데이터 저장 장치(114)는 또한, 도로 지도, 경로 정보, 차량의 위치, 방향, 및 속도와 같은 데이터, 다른 이러한 차량 데이터, 및 다른 정보를 저장할 수 있다. 그러한 정보는 자율, 반자율, 및/또는 수동 모드들에서의 차량(100)의 동작 동안 차량(100) 및 컴퓨터 시스템(112)에 의해 사용될 수 있다.

사용자 인터페이스(116)는 차량(100)의 사용자에게 정보를 제공하거나 또는 그로부터 정보를 수신하도록 구성된다. 선택적으로, 사용자 인터페이스(116)는 무선 통신 시스템(146), 차량 탑재 컴퓨터(148), 마이크로폰(150), 및 스피커(152)와 같은 주변 디바이스들(108)의 세트 내의 하나 이상의 입력/출력 디바이스를 포함할 수 있다.

컴퓨터 시스템(112)은 다양한 서브시스템들(예를 들어, 이동 시스템(102), 센서 시스템(104), 및 제어 시스템(106)) 및 사용자 인터페이스(116)로부터 수신된 입력들에 기초하여 차량(100)의 기능들을 제어할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 시스템(112)은, 제어 시스템(106)으로부터의 입력을 사용하여, 센서 시스템(104) 및 장애물 회피 시스템(144)에 의해 검출되는 장애물들을 회피하도록 조향 시스템(132)을 제어할 수 있다. 일부 실시예들에서, 컴퓨터 시스템(112)은 차량(100) 및 차량(100)의 서브시스템들의 많은 양태들에 걸친 제어를 제공하도록 동작 가능하다.

예를 들어, 차량(100)이 자율 주행 모드에 있을 때, 프로세서(113)는 데이터 저장 장치(114)로부터 도로 지도를 획득하고, 도로 지도에 기초하여, 차량(100)이 위치되는 차선의 배리어 게이트 크로스바의 자세를 학습할 수 있다. 설명의 편의를 위해, 이하에서, 차량(100)이 위치되는 차선의 배리어 게이트 크로스바는 타깃 배리어 게이트 크로스바라고 지칭된다. 프로세서(113)는 또한 주변 환경에서의 복수의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 것이고 또한 센서 시스템(104)에 의해 획득되는 데이터를 수신하고, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 자세에 기초하여 주변 환경에서의 복수의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터로부터 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 결정하고, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 사용하여 타깃 배리어 게이트 크로스바의 상태를 결정하고, 및 타깃 배리어 게이트 크로스바의 상태에 기초하여, 타깃 배리어 게이트 크로스바를 통과하도록 차량(100)을 제어할 수 있다.

본 명세서에서, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 상태는 개방/폐쇄 상태 및 운동 상태를 포함한다. 개방/폐쇄 상태는 개방 및 폐쇄를 포함한다. 타깃 배리어 게이트 크로스바가 개방 상태에 있다는 것은 타깃 배리어 게이트 크로스바의 각도가 특정 각도보다 크다는 것을 의미할 수 있다는 점이 이해될 수 있다. 타깃 배리어 게이트 크로스바가 폐쇄 상태에 있다는 것은 타깃 배리어 게이트 크로스바의 각도가 특정 각도보다 작다는 것을 의미할 수 있다. 선택적으로, 타깃 배리어 게이트 크로스바가 폐쇄 상태에 있다는 것은 타깃 배리어 게이트 크로스바가 완전히 폐쇄된다는 것을 의미할 수 있다. 다시 말해서, 타깃 배리어 게이트 크로스바는 지면에 평행하다.

운동 상태는 물체가 기계적 운동을 수행할 때 기준 시스템에 상대적인 물체의 운동 속도의 상태이다. 운동 상태의 내용은 물체의 운동 속도(단위 시간당 객체의 포지션 벡터의 변동, 즉, 단위 시간당 물체의 변위) 및 물체의 운동 방향을 포함한다. 정지 또는 운동은 또한 운동 상태의 범위 내에 있다.

물리적으로, 물체의 속도가 변화되고 및/또는 물체의 운동 방향이 변화될 때, 물체의 운동 상태가 변화된다. 물체의 속도에서의 변화들은 물체가 고속에서 저속으로 변화하고, 저속에서 고속으로 변화하고, 정지에서 운동으로 변화하고, 운동에서 정지로 변화하는 것을 포함한다. 물체의 운동 방향에서의 변화들은 물체의 상향 회전 및 하향 회전을 포함한다.

본 명세서에서, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태는 상승, 하강, 및 정지를 포함한다.

선택적으로, 이들 컴포넌트들 중 하나 이상은 차량(100)과 분리되어 장착될 수 있거나 차량(100)과 연관될 수 있다. 예를 들어, 데이터 저장 장치(114)는 차량(100)과 부분적으로 또는 완전히 분리되어 존재할 수 있다. 컴포넌트들은 유선 및/또는 무선 방식으로 함께 통신가능하게 결합될 수 있다.

선택적으로, 전술한 컴포넌트들은 단지 예이다. 실제 응용 동안, 전술한 모듈들에서의 컴포넌트들은 실제 요건에 기초하여 추가되거나 삭제될 수 있다. 도 1은 본 출원의 실시예들에 대한 제한으로서 해석해서는 안 된다.

전술한 차량(100)과 같은 도로 위에서 이동하는 자율 주행 자동차는 차량(100)의 주변 환경에서 물체를 인식하여, 현재 속도에 대한 조정을 결정할 수 있다. 물체는 또 다른 차량, 교통 제어 디바이스, 또는 또 다른 타입의 물체일 수 있다. 일부 예들에서, 각각의 인식된 물체는 독립적으로 고려될 수 있고, 물체의 현재 속도, 물체의 가속도, 차량으로부터의 거리와 같은 물체의 각자의 특성들에 기초하여 자율 주행 자동차에 의한 조정 후에 획득될 속도가 결정될 수 있다.

선택적으로, 차량(100) 또는 차량(100)과 연관된 컴퓨팅 디바이스(예컨대, 도 1의 컴퓨터 시스템(112), 컴퓨터 비전 시스템(140), 또는 데이터 저장 장치(114))는 인식된 물체의 특성들 및 주변 환경의 상태(예컨대, 도로 상의 교통량, 우천, 및 결빙)에 기초하여 인식된 물체의 거동을 예측할 수 있다. 선택적으로, 각각의 인식된 물체는 서로의 거동에 의존한다. 따라서, 단일의 인식된 물체의 거동은 모든 인식된 물체들을 함께 고려함으로써 대안적으로 예측될 수 있다. 차량(100)은 인식된 물체의 예측 거동에 기초하여 차량(100)의 속도를 조정할 수 있다. 다시 말해서, 차량(100)은 물체의 예측된 거동에 기초하여 차량(100)이 어떤 정상 상태(steady state)로 조정(예로서, 가속, 감속, 또는 정지)하는 것이 필요한지를 결정할 수 있다. 이 과정에서, 차량(100)의 속도를 결정하기 위해, 차량(100)이 이동하는 도로 상의 차량(100)의 횡방향 위치, 도로의 곡률, 및 정적 물체와 동적 물체 사이의 근접도와 같은 다른 인자들이 또한 고려될 수 있다.

차량(100)의 속도를 조정하기 위한 명령어들을 제공하는 것 외에도, 컴퓨팅 디바이스는 또한 차량(100)의 조향 각도를 수정하기 위한 명령어들을 제공할 수 있으며, 따라서 차량(100)은 주어진 궤적을 따르고 및/또는 차량(100) 근처의 물체(예컨대, 도로 상의 인접 차선 내의 자동차)로부터 안전한 횡방향 및 종방향 거리들을 유지한다.

차량(100)은 자동차, 트럭, 오토바이, 버스, 보트, 비행기, 헬리콥터, 잔디 깎는 기계, 레저 차량, 장난감 차량, 건설 장비, 트램, 골프 카트, 기차, 카트, 또는 유사한 것일 수 있다. 이것은 본 출원의 실시예들에서 특별히 제한되지는 않는다.

가능한 구현에서, 도 2에 도시된 바와 같이, 컴퓨터(101)는 프로세서(103)를 포함하고, 프로세서(103)는 시스템 버스(105)에 결합된다. 프로세서(103)는 하나 이상의 프로세서일 수 있고, 각각의 프로세서는 하나 이상의 프로세서 코어를 포함할 수 있다. 디스플레이 어댑터(비디오 어댑터)(107), 여기서 디스플레이 어댑터(107)는 디스플레이(109)를 구동할 수 있고, 디스플레이(109)는 시스템 버스(105)에 결합된다. 시스템 버스(105)는 버스 브리지(111)를 사용하여 입력/출력 버스(I/O BUS 또는 I/O bus)에 결합된다. I/O 인터페이스(115)는 I/O 버스에 결합된다. I/O 인터페이스(115)는 입력 디바이스(117)(예를 들어, 키보드, 마우스, 또는 터치스크린), 미디어 트레이(media tray)(121)(예를 들어, CD-ROM 또는 멀티미디어 인터페이스), 송수신기(123)(이것은 무선 통신 신호를 송신 및/또는 수신할 수 있음), 카메라(155)(이것은 정적 및 동적 디지털 비디오 이미지들을 캡처할 수 있음), 및 외부 USB 포트(125)와 같은 복수의 I/O 디바이스와 통신한다. 선택적으로, I/O 인터페이스(115)에 접속된 인터페이스는 USB 포트일 수 있다.

프로세서(103)는 RISC(reduced instruction set computing) 프로세서, CISC(complex instruction set computing) 프로세서, 또는 이들의 조합을 포함하는 임의의 종래의 프로세서일 수 있다. 선택적으로, 프로세서는 ASIC(application-specific integrated circuit)과 같은 전용 장치일 수 있다. 선택적으로, 프로세서(103)는 신경망 프로세서 또는 신경망 프로세서와 전술한 종래의 프로세서의 조합일 수 있다.

선택적으로, 본 명세서에 설명된 다양한 실시예들에서, 컴퓨터(101)는 차량(100)으로부터 멀리 떨어져 위치될 수 있고, 차량(100)과 무선으로 통신할 수 있다. 다른 양태들에서, 본 명세서에 설명된 과정들 중 일부는 차량(100)에 배치된 프로세서에 의해 수행되고, 다른 과정들은 단일 조작에 필요한 액션들을 취하는 것을 포함하여, 원격 프로세서에 의해 수행된다.

컴퓨터(101)는 네트워크 인터페이스(129)를 사용하여 소프트웨어 배치 서버(149)와 통신할 수 있다. 네트워크 인터페이스(129)는 네트워크 어댑터와 같은 하드웨어 네트워크 인터페이스이다. 네트워크(127)는 인터넷과 같은 외부 네트워크, 또는 이더넷 또는 가상 사설 네트워크(예를 들어, 가상 사설 네트워크(virtual private network, VPN))와 같은 내부 네트워크일 수 있다. 선택적으로, 네트워크(127)는 대안적으로 무선 네트워크, 예를 들어, Wi-Fi 네트워크 또는 셀룰러 네트워크일 수 있다.

하드 디스크 드라이브 인터페이스는 시스템 버스(105)에 결합된다. 하드웨어 드라이브 인터페이스는 하드 디스크 드라이브에 접속된다. 시스템 메모리(135)는 시스템 버스(105)에 결합된다. 시스템 메모리(135)에서 실행되는 데이터는 컴퓨터(101)의 운영 체제(operating system, OS)(137) 및 애플리케이션(143)을 포함할 수 있다.

운영 체제는 쉘(139) 및 커널(kernel)(141)을 포함한다. 쉘(139)은 사용자와 운영 체제의 커널(kernel) 사이의 인터페이스이다. 쉘은 운영 체제의 최외곽 층이다. 쉘은 사용자와 운영 체제 간의 상호작용을 관리하고, 사용자의 입력을 기다리고, 운영 체제에 대한 사용자의 입력을 기술하고, 운영 체제의 다양한 출력 결과들을 처리한다.

커널(141)은 메모리들, 파일들, 주변 기기들, 및 시스템 리소스들을 관리하기 위해 사용되는 운영 체제의 그런 부분들을 포함한다. 커널은 하드웨어와 직접 상호작용한다. 운영 체제의 커널은 보통은 프로세스들을 실행하고 프로세스간 통신, CPU 타임 슬라이스 관리, 인터럽션, 메모리 관리, I/O 관리, 및 그와 유사한 것을 제공한다.

애플리케이션(143)은 자동차의 자율 주행을 제어하는 관련 프로그램(147), 예를 들어, 자율 주행 자동차와 도로 상의 장애물 사이의 상호작용을 관리하는 프로그램, 자율 주행 자동차의 경로 또는 속도를 제어하는 프로그램, 또는 자율 주행 자동차와 도로 상의 또 다른 자율 주행 자동차 사이의 상호작용을 제어하는 프로그램을 포함한다. 애플리케이션(143)은 또한 소프트웨어 배포 서버(149)의 시스템 상에 존재한다. 실시예에서, 애플리케이션(143)이 실행될 필요가 있을 때, 컴퓨터(101)는 소프트웨어 배포 서버(149)로부터 애플리케이션(143)을 다운로드할 수 있다.

예를 들어, 애플리케이션(143)은 차량(100)이 배리어 게이트 크로스바를 통과하기 위한 관련 프로그램을 포함할 수 있다. 프로세서(103)는 복수의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터의 것이고 또한 센서 시스템(104)에 의해 획득되는 데이터를 수신하고, 도로 지도에 기초하여 타깃 배리어 게이트 크로스바의 자세를 획득하고, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 자세를 사용하여 복수의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터로부터 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 결정하고, 및 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 사용하여 타깃 배리어 게이트 크로스바의 상태를 결정한다. 프로세서(103)가 차량(100)에 위치되는 경우, 프로세서(103)는 타깃 배리어 게이트 크로스바의 상태에 기초하여, 차량(100)이 타깃 배리어 게이트 크로스바를 통과하도록 제어할 수 있다. 프로세서(103)가 차량(100)으로부터 멀리 떨어져 위치되는 경우, 프로세서(103)는 제어 명령어를 프로세서(113)에 송신할 수 있고, 프로세서(113)는 차량(100)의 이동 시스템(102)이 타깃 배리어 게이트 크로스바를 통과하도록 제어한다.

센서(153)는 컴퓨터(101)와 연관된다. 센서(153)는 컴퓨터(101) 주위의 환경을 검출하도록 구성된다. 예를 들어, 센서(153)는 동물, 자동차, 장애물, 횡단보도, 및 그와 유사한 것을 검출할 수 있다. 게다가, 센서(153)는 또한 전술한 동물, 자동차, 장애물, 또는 횡단보도와 같은 물체 주위의 환경, 예를 들어, 동물 주위의 환경, 예를 들어, 동물 주위에 등장하는 또 다른 동물, 기상 상태, 또는 주변 환경의 밝기를 검출할 수 있다. 선택적으로, 컴퓨터(101)가 자율 주행 자동차에 위치되는 경우, 센서(153)는 카메라, 적외선 센서, 화학적 검출기, 마이크로폰, 또는 그와 유사한 것일 수 있다.

예를 들어, 프로세서(153)는 차량(100)의 주변 환경에서 복수의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 검출하고, 프로세서(103)는 타깃 위치 검출 모델 및 복수의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 사용하여 복수의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 2차원 좌표를 결정하여, 복수의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 2차원 좌표에 기초하여 복수의 검출될 배리어 게이트 크로스바로부터 타깃 배리어 게이트 크로스바를 결정하고, 타깃 위치 검출 모델의 상태를 결정하고, 차량(100)이 타깃 배리어 게이트 크로스바를 통과하도록 제어할 수 있다. 타깃 위치 검출 모델은 샘플 데이터에 기초하여 훈련함으로써 획득될 수 있다.

일부 실시예들에서, 인공 지능(Artificial Intelligence, AI) 칩이 컴퓨터(101)에 배치되고, AI 칩은 수신된 샘플 데이터를 주기적으로 훈련하여 타깃 위치 검출 모델을 생성한다. AI 칩은 또한 신경망 프로세서(neural network processor, NPU)라고 지칭될 수 있다. 예를 들어, AI 칩은 프로세서(103)일 수 있다. 프로세서(103)는 타깃 위치 검출 모델들을 저장하거나, 또는 이들 타깃 위치 검출 모델들은 시스템 버스(105)를 이용하여 메모리에 저장된다. AI 칩의 형태는 칩 또는 또 다른 물리적 컴포넌트일 수 있고, 예를 들어, 신경망 모델을 구성하기 위해 사용되는 훈련 칩일 수 있거나, 또는 신경망 모델을 사용하여 추론을 수행하는 추론 칩일 수 있다. 신경망 모델은 또한 인공 신경망, 신경망(Neural Networks, NN들), 또는 연결 모델(Connection Model)로서 지칭될 수 있다. 소위 "인공 신경망"은 뇌 시냅틱 연결들과 유사한 구조를 사용함으로써 분산 병렬 정보 처리를 수행하는 수학적 알고리즘 모델이다. 인공 신경망은 시스템의 복잡성에 의존하고, 정보를 처리하기 위해 많은 양의 내부 노드들 사이의 연결들을 조정한다. AI 칩은 샘플 데이터를 주기적으로 훈련하여 타깃 위치 검출 모델을 생성함으로써, 타깃 위치 검출 모델의 변경에 더 잘 적응한다.

일부 실시예들에서, 컴퓨터 시스템(112)은 또한 다른 컴퓨터 시스템들로부터 정보를 수신하거나 또는 다른 컴퓨터 시스템들에 정보를 전송할 수 있다. 대안적으로, 차량(100)의 센서 시스템(104)에 의해 수집되는 센서 데이터는 처리를 위해 또 다른 컴퓨터에 전송될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 시스템(112)으로부터의 데이터는 추가 처리를 위해 네트워크를 통해 클라우드 서비스 센터에 송신될 수 있다. 예를 들어, 도 3은 본 출원의 실시예에 따른 차량(100) 및 클라우드 서비스 센터의 구성의 개략도이다. 차량(100)은 네트워크(310)를 사용함으로써 클라우드 서비스 센터(320)와 데이터를 교환할 수 있다.

네트워크(310) 및 중간 노드들은 인터넷, 월드 와이드 웹, 인트라넷, 가상 사설 네트워크, 광역 네트워크, 로컬 영역 네트워크, 하나 이상의 회사의 독점 통신 프로토콜들을 사용하는 사설 네트워크, 이더넷, Wi-Fi, 및 HTTP, 및 이들의 다양한 조합들을 포함하여, 다양한 구성들 및 프로토콜들을 포함할 수 있다. 그러한 통신은 모뎀 또는 무선 인터페이스와 같은 다른 컴퓨터들에게 그리고 그들로부터 데이터를 송신할 수 있는 임의의 디바이스에 의해 수행될 수 있다.

예에서, 클라우드 서비스 센터(320)는 컴퓨터 시스템(112)으로부터 데이터를 수신하고, 데이터를 처리하고, 데이터를 송신할 목적으로 네트워크(310)의 상이한 노드들과 정보를 교환하는 로드 밸런스 서버 팜(load balance server farm)과 같은, 복수의 컴퓨터를 포함하는 서버를 포함할 수 있다. 클라우드 서비스 센터(320)는 컴퓨터 시스템(112)이 구성되는 방식과 유사한 방식으로 구성될 수 있고, 프로세서(330), 메모리(340), 명령어(350), 및 데이터(360)를 갖는다.

클라우드 서비스 센터(320)는 차량(100)을 제어하기 위해, 수신된 데이터에 기초하여 클라우드 서비스 센터(320)에 저장되는 자동차의 자율 주행을 제어하는 관련 프로그램을 실행한다. 자동차의 자율 주행을 제어하는 관련 프로그램은 자율 주행 자동차와 도로 상의 장애물 사이의 상호작용을 관리하는 프로그램, 자율 주행 자동차의 경로 또는 속도를 제어하는 프로그램, 또는 자율 주행 자동차와 도로 상의 또 다른 자율 주행 자동차 사이의 상호작용을 제어하는 프로그램일 수 있다.

일부 예들에서, 클라우드 서비스 센터(320)는 환경 내의 가능한 주행 조건들에 대한 제안된 해결책(예를 들어, 앞에 있는 장애물을 알리고, 그것을 어떻게 우회할지)을 차량(100)에 송신한다. 예를 들어, 클라우드 서비스 센터(320)는 환경 내의 특정 장애물과 마주칠 때 어떻게 이동할지를 결정하는 데 있어서 차량(100)을 도울 수 있다. 클라우드 서비스 센터(320)는 차량(100)이 주어진 장면에서 어떻게 이동해야 하는지를 표시하는 응답을 차량(100)에 송신한다. 예를 들어, 클라우드 서비스 센터(320)는 수집된 센서 데이터에 기초하여, 도로 전방에 일시적 정지 표지판이 있는 것을 확인하고, 차선 상의 공사 차량의 "차선 폐쇄" 표지판 및 센서 데이터에 기초하여, 차선이 공사로 인해 폐쇄된 것을 추가로 결정할 수 있다. 이에 대응하여, 클라우드 서비스 센터(320)는 차량(100)이 장애물을 통과하도록 제안된 동작 모드(예를 들어, 차량에게 또 다른 도로 상으로의 차선들로 변경하는 것을 나타냄)를 송신한다. 클라우드 서비스 센터(320)가 클라우드 서비스 센터(320)의 동작 환경에서 비디오 스트림을 관찰하고 차량(100)이 장애물을 안전하고 성공적으로 통과할 수 있다는 것을 확인했을 때, 차량(100)에 대해 사용되는 동작 단계들이 주행 정보 지도에 추가될 수 있다. 이에 대응하여, 이 정보는 그 지역에서 동일한 장애물과 마주칠 수 있는 다른 차량들에 전송되어, 다른 차량들이 폐쇄 차선을 인식할 뿐만 아니라 어떻게 통과할지를 아는 것을 도울 수 있다. 또 다른 예에서, 클라우드 서비스 센터(320)는 수집된 센서 데이터에 기초하여, 차량(100)이 위치되는 도로 전방에 배리어 게이트 크로스바가 있는 것을 결정할 수 있다. 이에 대응하여, 클라우드 서비스 센터(320)는 차량(100)이 차량(100)이 위치되는 도로의 배리어 게이트 크로스바를 통과하기 위한 제안된 동작 모드를 송신한다.

다음으로, 이하에서는, 차량(100)이 차량(100)이 자율 주행 모드에서 위치되는 도로의 배리어 게이트 크로스바를 통과하는 것을, 첨부 도면들을 참조하여 상세히 설명한다.

도 4는 본 출원의 실시예에 따른 차량에 의해 배리어 게이트 크로스바를 통과하기 위한 방법의 흐름도이다. 본 명세서에서는, 차량(100) 내의 프로세서(113)가 센서 시스템(104)에 의해 획득된 데이터에 기초하여, 차량(100)이 위치되는 도로의 배리어 게이트 크로스바를 통과하도록 차량(100)을 제어하는 예를 이용하여 설명이 제공된다.

S401: 차량(100) 내의 하나 이상의 센서는 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 수집한다.

센서 시스템(104)은 하나 이상의 센서를 포함한다. 하나 이상의 센서는 차량(100)의 전방, 후방, 및 측면 위치들과 같은 위치들에 탑재될 수 있다. 이동 과정에서, 차량(100)은 하나 이상의 센서를 사용하여 차량(100)의 주변 환경에서의 물체를 감지하여, 물체를 회피할 수 있어서, 차량(100)이 정상적으로 이동할 수 있도록 하고, 그에 의해 교통 사고를 회피할 수 있다. 예를 들어, 차량(100)이 공원 또는 주차장과 같은 장소에 들어가거나 그로부터 나올 때, 차량(100)의 주변 환경에서의 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터가 하나 이상의 센서를 사용하여 감지될 수 있다. N은 1 이상의 정수이다. N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바는 차량(100)이 위치되는 차선의 배리어 게이트 크로스바 및 차량(100)의 맞은편의 차선의 배리어 게이트 크로스바를 포함한다는 점이 이해될 수 있다.

예를 들어, 도 5는 차량(100)의 주변 환경에서의 배리어 게이트 크로스바들의 개략도이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 차량(100)은 하나 이상의 센서를 이용하여 차량(10)의 주변 환경에서 배리어 게이트 크로스바들을 감지할 수 있다. 구체적으로, 차량(100)의 주변 환경에서의 배리어 게이트 크로스바들은 차량(100)이 위치되는 차선의 배리어 게이트 크로스바 및 차량(100)의 맞은편의 차선의 배리어 게이트 크로스바를 포함한다. 예를 들어, 도 5에 도시된 제1 배리어 게이트 크로스바(501)는 차량(100)이 위치되는 차선의 배리어 게이트 크로스바이고, 제2 배리어 게이트 크로스바(502)는 차량(100)의 맞은편의 차선의 배리어 게이트 크로스바이다.

상이한 센서들에 의해 획득된 배리어 게이트 크로스바들의 데이터의 타입들은 상이할 수 있다.

예를 들어, 센서가 카메라(130)인 경우, 배리어 게이트 크로스바들의 데이터는 이미지 데이터(image data)이다. 이미지 데이터는 픽셀들의 것이고 또한 값들에 의해 표현되는 그레이스케일 값들(픽셀)의 세트이다. 이미지 데이터는 도 5에 도시된 제1 배리어 게이트 크로스바의 이미지 및 제2 배리어 게이트 크로스바의 이미지와 같은 2차원 데이터라는 것을 이해할 수 있다.

또 다른 예에서, 센서가 레이다(126)인 경우, 배리어 게이트 크로스바들의 데이터는 포인트 클라우드 데이터이다. 포인트 클라우드 데이터는 물체의 형상을 표현하기 위한 포인트들의 세트이다. 포인트 클라우드 데이터는 3차원 데이터이고, 각각의 포인트는 3차원 좌표를 포함한다는 것을 이해할 수 있다. 일부 포인트들은 컬러 정보(RGB) 또는 반사 강도(intensity) 정보를 추가로 포함할 수 있다.

자율 주행 모드에서, 차량(100)은 도로 지도에 기초하여 이동할 수 있다. 도로 지도는 고정밀도 지도일 수 있고, 차선 주위의 정적 물체에 관한 정보를 기록한다. 예를 들어, 도로 지도는 차선에서의 미리 계획된 배리어 게이트 크로스바에 관한 정보를 기록한다. 따라서, 도로 지도에 기초하여 차량(100)이 이동하는 과정에서, 차량(100)은 차량(100)이 위치되는 차선의 배리어 게이트 크로스바의 자세를 획득할 수 있다. 차량(100)이 위치되는 차선의 배리어 게이트 크로스바가 타깃 배리어 게이트 크로스바라는 것을 이해할 수 있다. 타깃 배리어 게이트 크로스바는 차량(100)이 통과하게 될 배리어 게이트 크로스바이다. 그러나, 차량(100)은 차량(100)이 통과하게 될 배리어 게이트 크로스바의 상태를 알지 못한다.

또한, 차량(100)은 하나 이상의 센서를 이용하여 차량(100)의 주변 환경에서 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바를 감지하여, N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 획득할 수 있다. 그러나, 차량(100)은 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터에서의 어느 배리어 게이트 크로스바의 데이터가 차량(100)이 위치되는 차선의 배리어 게이트 크로스바의 데이터인지를 알지 못한다. 따라서, 차량(100)은 타깃 배리어 게이트 크로스바의 자세에 기초하여 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터로부터 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 결정하고, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 사용하여 타깃 배리어 게이트 크로스바의 상태를 결정한다. 이러한 방식으로, 차량(100)은 타깃 배리어 게이트 크로스바의 상태에 기초하여 타깃 배리어 게이트 크로스바를 통과한다. 타깃 배리어 게이트 크로스바를 통과하는 상세한 설명에 대해서는 다음의 S402 내지 S404의 설명을 참조한다.

S402: 프로세서(113)는 타깃 배리어 게이트 크로스바의 자세에 기초하여 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터로부터 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 결정한다.

자율 주행 모드에서, 차량(100)은 계획된 도로에 기초하여 이동한다. 예를 들어, 차량(100)은 미리 구성된 도로 지도에 기초하여 이동한다. 도로 지도는 차선 정보를 포함할 뿐만 아니라, 차선의 주변 환경에서의 물체 정보, 예를 들어, 차량(100)의 주변 환경에서의 배리어 게이트 크로스바들의 자세들을 포함한다. 따라서, 차량(100)은 주변 환경에서의 배리어 게이트 크로스바들의 자세들을 이용하여 배리어 게이트 크로스바들의 검출된 데이터로부터 차량(100)이 위치되는 차선의 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 결정할 수 있다. 프로세서(113)는 하나 이상의 센서에 의해 검출된 데이터를 수신할 수 있다.

프로세서(113)는 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터에 기초하여 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바 각각의 제1 좌표를 결정하고; 타깃 배리어 게이트 크로스바의 자세에 기초하여 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표를 결정하고; N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표 및 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표에 기초하여 N개의 유클리드 거리를 결정하고; 및 N개의 유클리드 거리에서 최소 유클리드 거리에 대응하는 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터로서 결정한다.

S403: 프로세서(113)는 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터에 기초하여 타깃 배리어 게이트 크로스바의 상태를 결정한다.

S404: 프로세서(113)는 타깃 배리어 게이트 크로스바의 상태에 기초하여, 차량(100)이 타깃 배리어 게이트 크로스바를 통과하도록 제어한다.

타깃 배리어 게이트 크로스바의 상태는 개방/폐쇄 상태를 포함하고, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태는 개방 및 폐쇄를 포함한다. 프로세서(113)는 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태에 기초하여, 차량(100)이 타깃 배리어 게이트 크로스바를 통과하도록 제어한다. 예를 들어, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 개방일 때, 차량(100)은 이동하도록 제어된다. 또 다른 예에서, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 폐쇄일 때, 차량(100)은 정지하도록 제어된다.

선택적으로, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 상태는 운동 상태를 추가로 포함하고, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태는 상승, 하강, 및 정지를 포함한다. 프로세서(113)는 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태 및 운동 상태에 기초하여, 차량(100)이 타깃 배리어 게이트 크로스바를 통과하도록 제어한다.

가능한 설계에서, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 개방이고, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태가 상승일 때, 차량(100)은 이동하도록 제어된다.

또 다른 가능한 설계에서, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 개방이고, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태가 정적일 때, 차량(100)은 이동하도록 제어된다. 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 개방이고 타깃 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태가 정적이라는 것은 타깃 배리어 게이트 크로스바가 지면에 수직이고 완전히 개방 상태에 있다는 것을 의미한다는 것을 이해할 수 있다.

또 다른 가능한 설계에서, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 개방이고, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태가 하강일 때, 차량(100)은 정지하도록 제어된다.

또 다른 가능한 설계에서, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 폐쇄이고, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태가 하강일 때, 차량(100)은 정지하도록 제어된다.

또 다른 가능한 설계에서, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 폐쇄이고, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태가 정적일 때, 차량(100)은 정지하도록 제어된다. 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 폐쇄이고 타깃 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태가 정적이라는 것은 타깃 배리어 게이트 크로스바가 지면에 평행하고, 완전히 폐쇄 상태에 있다는 것을 의미한다는 것을 이해할 수 있다.

또 다른 가능한 설계에서, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 폐쇄이고, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태가 상승일 때, 차량(100)은 정지하도록 제어된다.

타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태 및 운동 상태를 결정하기 위한 방법이 아래에 구체적으로 설명될 것이다.

본 출원에서 제공되는 차량에 의해 배리어 게이트 크로스바를 통과하기 위한 방법에 따르면, 차량(100)은 하나 이상의 센서를 이용하여 차량(100)의 주변 환경에서 복수의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 획득하고, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 자세에 기초하여 복수의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터로부터 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 결정하여, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터에 기초하여 타깃 배리어 게이트 크로스바의 상태를 결정함으로써, 차량(100)이 타깃 배리어 게이트 크로스바의 상태를 이용하여, 차량(100)이 타깃 배리어 게이트 크로스바를 통과하게 제어하도록 한다.

차량(100) 주위의 2개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터가 획득되는 예를 사용하여 설명이 이하에 제공된다. 예를 들어, 차량(100)은 하나 이상의 센서를 이용하여 차량(100) 주위의 제1 배리어 게이트 크로스바의 데이터 및 제2 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 획득할 수 있다. 도 6에 도시된 바와 같이, 방법은 다음의 단계들을 포함한다.

S601: 차량(100) 내의 하나 이상의 센서가 제1 배리어 게이트 크로스바의 데이터 및 제2 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 수집한다.

본 명세서에서, 차량(100)이 통과하게 될 배리어 게이트 크로스바는 제1 배리어 게이트 크로스바라고 가정한다. 다시 말해서, 제1 배리어 게이트 크로스바는 타깃 배리어 게이트 크로스바(차량(100)이 위치되는 차선의 배리어 게이트 크로스바)이다.

제1 배리어 게이트 크로스바의 데이터 및 제2 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 획득한 후에, 차량(100)은 프로세서(113)를 이용하여, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 자세에 기초하여 제1 배리어 게이트 크로스바의 데이터 및 제2 배리어 게이트 크로스바의 데이터로부터 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 결정하고, 구체적으로, 제1 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터로서 결정한다. 상세 사항들에 대해서는 다음의 S602 내지 S605의 설명들을 참조한다.

S602: 프로세서(113)는 제1 배리어 게이트 크로스바의 데이터에 기초하여 제1 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표를 결정하고, 제2 배리어 게이트 크로스바의 데이터에 기초하여 제2 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표를 결정한다.

프로세서(113)는 제1 배리어 게이트 크로스바 및 제2 배리어 게이트 크로스바의 것이고 또한 하나 이상의 센서에 의해 수집되는 데이터를 수신한다.

센서가 카메라(130)인 경우, 카메라(130)에 의해 촬영된 이미지들은 제1 배리어 게이트 크로스바의 이미지 및 제2 배리어 게이트 크로스바의 이미지를 포함한다. 제1 배리어 게이트 크로스바의 데이터는 이미지 데이터라는 것을 이해할 수 있다. 제2 배리어 게이트 크로스바의 데이터는 이미지 데이터이다. 제1 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표와 제2 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표는 둘 모두 2차원 좌표계에서의 좌표이다.

먼저, 프로세서(113)는 제1 배리어 게이트 크로스바의 데이터 및 타깃 위치 검출 모델에 기초하여 제1 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표를 결정하고, 제2 배리어 게이트 크로스바의 데이터 및 타깃 위치 검출 모델에 기초하여 제2 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표를 결정한다.

제1 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표와 제2 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표가 결정되기 전에, 머신 러닝 또는 인공 신경망(Artificial Neural Networks, ANN들)을 사용하여 많은 양의 샘플 데이터를 훈련시켜, 타깃 위치 검출 모델을 획득할 수 있다. 예를 들어, AI 칩이 샘플 데이터를 훈련하여 타깃 위치 검출 모델을 획득한다. 타깃 위치 검출 모델은 배리어 게이트 크로스바의 이미지 데이터에 기초하여 배리어 게이트 크로스바의 좌표를 출력하기 위해 사용된다.

선택적으로, 샘플 데이터를 훈련하는 프로세서는 제한되지 않는다. 예를 들어, 프로세서(113)가 AI 칩인 경우, 프로세서(113)는 샘플 데이터를 훈련하여 타깃 위치 검출 모델을 획득할 수 있다. 또 다른 예에서, 샘플 데이터는 타깃 위치 검출 모델을 획득하기 위해, 차량(100) 외부의 또 신경망 프로세서에 의해 대안적으로 훈련될 수 있다.

또한, 프로세서(113)는 제1 배리어 게이트 크로스바의 이미지 데이터를 타깃 위치 검출 모델에 입력할 수 있고, 타깃 위치 검출 모델은 추론 동작을 수행하고 제1 배리어 게이트 크로스바의 2D 검출 박스 및 주요 지점들을 출력한다. 2D 검출 박스는 이미지 상의 제1 배리어 게이트 크로스바의 콤팩트하게 경계지어진 직사각형 박스이다. 주요 지점들은 의미론적(semantic) 정보를 갖는 2개의 지점이고, 제각기 회전 중심 지점 및 상승 지점이다. 예를 들어, 도 7은 2D 검출 박스에 의해 콤팩트하게 경계지어진 제1 배리어 게이트 크로스바(501)를 도시한다. 제1 배리어 게이트 크로스바(501)는 회전 중심 지점(501a) 및 상승 지점(501b)을 포함한다. 제1 배리어 게이트 크로스바(501)의 제1 좌표는 제1 배리어 게이트 크로스바(501)의 2개의 종점: 제1 배리어 게이트 크로스바(501)의 회전 중심 지점(501a) 및 제1 배리어 게이트 크로스바(501)의 상승 지점(501b)을 포함한다는 것을 이해할 수 있다.

유사하게, 프로세서(113)는 제2 배리어 게이트 크로스바의 이미지 데이터를 타깃 위치 검출 모델에 입력할 수 있고, 타깃 위치 검출 모델은 추론 동작을 수행하고 제2 배리어 게이트 크로스바의 2D 검출 박스 및 주요 지점들을 출력한다. 주요 지점들은 제2 배리어 게이트 크로스바의 회전 중심 지점 및 제2 배리어 게이트 크로스바의 상승 지점을 포함한다.

일부 다른 실시예에서, 센서가 레이다(126)인 경우, 레이다(126)에 의해 스캐닝된 포인트 클라우드 데이터는 제1 배리어 게이트 크로스바의 포인트 클라우드 데이터 및 제2 배리어 게이트 크로스바의 포인트 클라우드 데이터를 포함한다. 제1 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표와 제2 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표는 둘 모두 3차원 좌표계에서의 좌표이다.

프로세서(113)는 제1 배리어 게이트 크로스바의 포인트 클라우드 데이터에 기초하여 제1 배리어 게이트 크로스바의 3차원 모델을 결정하고, 제1 배리어 게이트 크로스바의 3차원 모델에 기초하여 제1 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표를 결정하고, 제2 배리어 게이트 크로스바의 포인트 클라우드 데이터에 기초하여 제2 배리어 게이트 크로스바의 3차원 모델을 결정하고, 및 제2 배리어 게이트 크로스바의 3차원 모델에 기초하여 제2 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표를 결정한다.

예를 들어, 레이다(126)는 라이다(LiDAR)일 수 있다. 라이다는, 실시간으로, 제1 배리어 게이트 크로스바의 포인트 클라우드 데이터를 획득하고, 제1 배리어 게이트 크로스바의 포인트 클라우드 데이터를 프로세서(113)에 송신한다. 프로세서(113)는 도로 지도에 기초하여 제1 배리어 게이트 크로스바의 자세를 획득하고, 제1 배리어 게이트 크로스바의 자세를 이용하여 무관한 포인트 클라우드 데이터를 필터링 제거한다. 나머지 포인트 클라우드에 대해, 이상점(outlier)들의 영향은 랜덤 샘플링 일관성(Random sampling consistent, RANSAC) 알고리즘을 이용하여 제거되어 처리된 포인트 클라우드 데이터를 획득하고, 처리된 포인트 클라우드 데이터는 직선으로 피팅되어 제1 배리어 게이트 크로스바의 3차원 모델을 획득하게 된다.

유사하게, 라이다는, 실시간으로, 제2 배리어 게이트 크로스바의 포인트 클라우드 데이터를 획득하고, 제2 배리어 게이트 크로스바의 포인트 클라우드 데이터를 프로세서(113)에 송신한다. 프로세서(113)는 도로 지도에 기초하여 제2 배리어 게이트 크로스바의 자세를 획득하고, 제2 배리어 게이트 크로스바의 자세를 이용하여 무관한 포인트 클라우드 데이터를 필터링 제거한다. 나머지 포인트 클라우드에 대해, RANSAC 알고리즘을 이용하여 이상점의 영향이 제거되어, 처리된 포인트 클라우드 데이터를 획득하고, 처리된 포인트 클라우드 데이터는 직선으로 피팅되어, 제2 배리어 게이트 크로스바의 3차원 모델을 획득하게 된다.

S603: 프로세서(113)는 타깃 배리어 게이트 크로스바의 자세에 기초하여 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표를 결정한다.

구체적으로, 프로세서(113)는 차량(100)의 자세 및 카메라(130)의 외부 파라미터에 기초하여 카메라(130)의 자세를 결정한다.

프로세서(113)는 차량(100) 상에 탑재된 GPS 또는 IMU를 사용함으로써, 세계 좌표계에서 차량(100)의 자세, 즉 차량(100)의 후방 차축 중심 지점의 자세 정보를 획득할 수 있다.

카메라(130)의 외부 파라미터는 세계 좌표계에서 또 다른 기준 물체에 대해 상대적인 카메라(130)의 자세 정보라는 점이 이해될 수 있다. 카메라(130)의 외부 파라미터는 회전 행렬 및 병진 행렬(translation matrix)을 포함한다. 회전 행렬 및 병진 행렬은 함께 세계 좌표계와 카메라 좌표계 사이의 포인트의 변환 관계를 기술한다. 회전 행렬은 카메라 좌표계의 좌표 축에 상대적인 세계 좌표계의 좌표 축의 방향을 기술한다. 병진 행렬은 카메라 좌표계에서의 공간적 원점의 위치를 기술한다.

차량(100)에 탑재된 카메라(130)에는 카메라(130)의 외부 파라미터가 제공된다. 본 명세서에서, 카메라(130)의 외부 파라미터는 차량(100)의 후방 차축 중심 지점에 상대적인 자세 정보일 수 있다.

프로세서(113)는 차량(100)의 자세 및 카메라(130)의 외부 파라미터에 기초하여 행렬 연산을 수행하여, 카메라(130)의 자세, 즉 세계 좌표계에서의 카메라(130)의 자세를 결정한다. 카메라(130)의 자세는 세계 좌표계에서의 물체의 3차원 좌표와 카메라 좌표계에서의 물체의 3차원 좌표 사이의 변환 관계를 나타낸다.

또한, 프로세서(113)는 타깃 배리어 게이트 크로스바의 자세, 카메라(130)의 자세, 및 카메라(130)의 고유 파라미터에 기초하여 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표를 결정한다.

타깃 배리어 게이트 크로스바의 자세는 세계 좌표계에서의 타깃 배리어 게이트 크로스바의 3차원 좌표를 포함한다. 프로세서(113)는 도로 지도를 사용하여 타깃 배리어 게이트 크로스바의 자세를 획득할 수 있다.

카메라(130)의 고유 파라미터는 카메라 자체의 특성들, 예를 들어, 카메라(130)의 초점 길이 또는 픽셀 크기에 관련된 파라미터이다. 카메라(130)의 고유 파라미터는 카메라 좌표계에서의 물체의 3차원 좌표와 이미지 좌표계에서의 물체의 2차원 좌표 사이의 변환 관계를 촬영된 이미지 상에 표시한다.

구체적으로, 프로세서(113)는 카메라(130)의 자세를 이용하여 타깃 배리어 게이트 크로스바의 자세를 세계 좌표계로부터의 카메라 좌표계로 변환하여, 카메라 좌표계에서의 타깃 배리어 게이트 크로스바의 자세를 획득한다.

프로세서(113)는 카메라(130)의 고유 파라미터를 이용하여 카메라 좌표계에서의 타깃 배리어 게이트 크로스바의 자세를 이미지 좌표계에서의 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표로 변환하여, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표를 획득한다.

S604: 프로세서(113)는 제1 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표 및 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표에 기초하여 제1 유클리드 거리를 결정하고, 제2 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표 및 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표에 기초하여 제2 유클리드 거리를 결정한다.

유클리드 거리는 보통 사용되는 거리 정의이다. 유클리드 거리는 유클리드 메트릭(euclidean metric)이라고도 지칭된다. 유클리드 거리는 m차원 공간에서의 2개의 지점 사이의 실제 거리, 또는 벡터의 자연 길이(즉, 지점으로부터 원점까지의 거리)이다. 2차원 공간에서의 유클리드 거리는 2개의 지점 사이의 실제 거리이다. 2차원 공간에서의 유클리드 거리는 다음의 수학식 1을 충족한다.

여기서,

은 포인트

와 포인트

사이의 유클리드 거리를 표현한다.

예를 들어,

는 제1 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표일 수 있다.

는 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표일 수 있다. 이 경우, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표는 2차원 좌표계에서의 좌표이다.

또 다른 예에서,

는 제2 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표일 수 있다.

는 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표일 수 있다.

3차원 공간에서의 유클리드 거리는 다음의 수학식 2를 충족한다.

여기서,

은 포인트

와 포인트

사이의 유클리드 거리를 표현한다.

예를 들어,

는 제1 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표일 수 있다.

는 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표일 수 있다. 이 경우, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표는 3차원 좌표계에서의 좌표이다.

또 다른 예에서,

는 제2 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표일 수 있다.

는 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표일 수 있다.

더 작은 유클리드 거리는 검출된 배리어 게이트 크로스바가 타깃 배리어 게이트 크로스바가 될 더 높은 확률을 나타낸다. 더 큰 유클리드 거리는 검출된 배리어 게이트 크로스바가 타깃 배리어 게이트 크로스바가 될 더 낮은 확률을 나타낸다. 따라서, 프로세서(113)는 제1 유클리드 거리를 제2 유클리드 거리와 비교할 수 있고, 제1 유클리드 거리 및 제2 유클리드 거리 중에서 더 작은 것에 대응하는 배리어 게이트 크로스바를 타깃 배리어 게이트 크로스바로서 결정한다. 본 명세서에서, 제1 유클리드 거리가 제2 유클리드 거리보다 작다고 가정하면, 제1 유클리드 거리에 대응하는 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터가 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터로서 결정된다. S605가 수행된다.

S605: 프로세서(113)는 제1 유클리드 거리에 대응하는 제1 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터로서 결정한다.

S606: 프로세서(113)는 제1 배리어 게이트 크로스바의 데이터에 기초하여 제1 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태 및 운동 상태를 결정한다.

제1 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태는 개방 및 폐쇄를 포함한다. 제1 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태는 상승, 하강, 및 정지를 포함한다. 제1 배리어 게이트 크로스바의 데이터가 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터라는 것을 이해할 수 있다.

구체적으로, 도 8에 도시된 바와 같이, 제1 배리어 게이트 크로스바의 데이터에 기초하여 제1 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태 및 운동 상태를 결정하는 것은 다음의 상세한 단계들을 포함한다.

S6061: 프로세서(113)는 제1 배리어 게이트 크로스바의 데이터에 기초하여 제1 배리어 게이트 크로스바의 각도를 결정한다.

제1 배리어 게이트 크로스바의 각도는 제1 배리어 게이트 크로스바와 기준 직선 사이의 끼인각이다.

센서가 카메라(130)인 경우, 프로세서(113)는 제1 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표와 기준 직선에 기초하여 제1 배리어 게이트 크로스바의 각도를 결정할 수 있다. 제1 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표는 제1 배리어 게이트 크로스바의 2개의 종점의 제1 좌표를 포함한다.

제1 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표는 이미지 좌표계에서의 좌표, 즉 2차원 좌표라는 것을 이해해야 한다. 2차원 좌표계에서, 제1 배리어 게이트 크로스바는 제1 배리어 게이트 크로스바의 2개의 종점의 2차원 좌표에 기초하여 직선이 되도록 시뮬레이션될 수 있다. 직선과 X축 사이의 끼인각은 제1 배리어 게이트 크로스바의 각도일 수 있다. 제1 배리어 게이트 크로스바의 각도는 제1 배리어 게이트 크로스바와 지면 사이의 끼인각일 수 있다는 것을 이해할 수 있다.

센서가 레이다(126)인 경우, 제1 배리어 게이트 크로스바의 3차원 모델이 기준 평면 상으로 투영되어 제1 배리어 게이트 크로스바의 제2 좌표를 획득하게 된다. 제1 배리어 게이트 크로스바의 제2 좌표는 제1 배리어 게이트 크로스바의 2개의 종점의 제2 좌표를 포함한다. 제2 좌표는 2차원 좌표계에서의 좌표이다. 제1 배리어 게이트 크로스바의 각도는 제1 배리어 게이트 크로스바의 제2 좌표 및 기준 직선에 기초하여 결정된다. 2차원 좌표계는 이미지 좌표계일 수 있다.

예를 들어, 도 9에 도시된 바와 같이, 회전 중심 지점(501a)의 좌표는

이고, 상승 지점(501b)의 좌표는

이다. 2개의 좌표 지점: 회전 중심 지점(501a)과 상승 지점(501b)을 연결하는 선은 제1 배리어 게이트 크로스바를 시뮬레이션하는 직선을 표현할 수 있다.

는 제1 배리어 게이트 크로스바의 각도를 표현한다.

S6062: 프로세서(113)는 제1 배리어 게이트 크로스바의 각도에 기초하여 제1 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태 및 운동 상태를 결정한다.

구체적으로, 제1 배리어 게이트 크로스바의 각도가 제1 미리 설정된 각도보다 큰 경우, 프로세서(113)는 제1 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 개방인 것으로 결정한다.

제1 배리어 게이트 크로스바의 각도가 제2 미리 설정된 각도보다 작은 경우, 프로세서(113)는 제1 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 폐쇄인 것으로 결정한다. 제2 미리 설정된 각도는 제1 미리 설정된 각도보다 작다.

제1 배리어 게이트 크로스바의 각도가 제1 미리 설정된 각도 이하이고 제1 배리어 게이트 크로스바의 각도가 제2 미리 설정된 각도 이상인 경우, 프로세서(113)는 제1 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 제1 배리어 게이트 크로스바의 것이고 또한 이전 순간에 결정된 개방/폐쇄 상태인 것으로 결정한다. 이전 순간에 결정된 제1 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태는 프로세서(113)에 의해 가장 최근에 결정된 제1 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태일 수 있다는 것을 이해할 수 있다.

예를 들어,

는 제1 미리 설정된 각도를 표현하고,

는 제2 미리 설정된 각도를 표현하는 것으로 가정된다. 도 10a는 제1 배리어 게이트 크로스바의 각도가 제1 미리 설정된 각도보다 큰 것을 도시하는 개략도이다. 이 경우, 이는 제1 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 개방인 것을 나타낸다. 도 10b는 제1 배리어 게이트 크로스바의 각도가 제2 미리 설정된 각도보다 작은 것을 도시하는 개략도이다. 이 경우, 이는 제1 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 폐쇄인 것을 나타낸다. 도 10c는 제1 배리어 게이트 크로스바의 각도가 제1 미리 설정된 각도 이하이고, 제1 미리 설정된 각도의 각도가 제2 미리 설정된 각도 이상인 것을 도시하는 개략도이다. 이 경우, 이는 제1 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 폐쇄 또는 개방인 것을 나타낸다.

구체적으로, 제1 배리어 게이트 크로스바의 i번째 각도가 제1 배리어 게이트 크로스바의 (i-1)번째 각도보다 큰 경우, 제1 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태는 상승인 것으로 결정된다.

제1 배리어 게이트 크로스바의 i번째 각도가 제1 배리어 게이트 크로스바의 (i-1)번째 각도보다 작은 경우, 제1 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태는 하강인 것으로 결정된다.

제1 배리어 게이트 크로스바의 i번째 각도는 이미지의 i번째 프레임에서의 제1 배리어 게이트 크로스바에 기초하여 결정되고, 제1 배리어 게이트 크로스바의 (i-1)번째 각도는 이미지의 (i-1)번째 프레임에서의 제1 배리어 게이트 크로스바에 기초하여 결정되고, 이미지의 i번째 프레임은 이미지의 (i-1)번째 프레임에 인접한다.

구체적으로, 제1 배리어 게이트 크로스바의 i번째 각도 및 제1 배리어 게이트 크로스바의 (i-1)번째 각도가 가정된다. 도 11a는 제1 배리어 게이트 크로스바의 상승의 개략도이다. 이 경우,

이다. 도 11b는 제1 배리어 게이트 크로스바의 하강의 개략도이다. 이 경우,

이다.

S607: 프로세서(113)는 제1 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태 및 운동 상태에 기초하여, 차량(100)이 제1 배리어 게이트 크로스바를 통과하도록 제어한다.

선택적으로, 이동 과정에서, 차량(100)은 하나 이상의 센서를 이용하여 차량의 주변 환경에서의 복수의 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 연속적으로 획득하고, 배리어 게이트 크로스바들의 이미지들의 복수의 프레임을 이용하여 차량(100)이 위치되는 차선의 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태 및 운동 상태를 결정한다.

선택적으로, 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 획득한 후에, 센서는 검출 결과를 프로세서(113)에 피드백한다. 검출 결과는 배리어 게이트 크로스바의 데이터, 및 배리어 게이트 크로스바의 데이터의 타임 스탬프를 포함한다. 배리어 게이트 크로스바의 데이터에 기초하여 배리어 게이트 크로스바의 각도를 결정한 후에, 프로세서(113)는 타임 스탬프들에 기초하여 배리어 게이트 크로스바의 각도들을 시퀀스로 소팅하여, 실시간으로 업데이트되는 시퀀스 이력 큐를 형성한다.

프로세서(113)는 모바일 필터링 방식으로 로컬 윈도우 범위에서 배리어 게이트 크로스바의 각도들의 공분산 및 평균값을 이용하여 시퀀스 이력 큐에 대해 데이터 평활화를 수행하여, 검출 결과 지터의 문제를 효과적으로 정정한다.

프로세서(113)는 또한 평활화된 시퀀스 큐 내의 이력 프레임 정보에 기초하여 배리어 게이트 크로스바의 각도들을 관측량으로서 이용하여 1차 운동 모델을 확립할 수 있고, 검출을 놓친 프레임에 대해 각도 예측을 수행하고, 평활화된 시퀀스 큐에 보충 포인트를 추가한다. 예를 들어, 도 12는 배리어 게이트 크로스바의 각도들의 시퀀스 큐의 개략도이다.

또한, 차량(100)이 위치되는 차선의 배리어 게이트 크로스바를 결정한 후에, 프로세서(113)는 차량(100)이 위치되는 차선의 배리어 게이트 크로스바를 매칭시킬 필요가 없고, 차량(100)이 위치되는 차선의 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태 및 운동 상태를 결정하고 차량(100)이 위치되는 차선의 배리어 게이트 크로스바를 통과하도록 차량(100)을 제어할 필요만 있다.

이하에서는 차량(100)이 도 13a 내지 도 15d를 참조하여 예들을 이용하여 제1 배리어 게이트 크로스바를 통과하는 과정을 설명한다. 이해의 편의를 위해, 도면들 내의 점선들은 이력 순간들에서의 제1 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태 및 운동 상태를 표현한다. 도면들 내의 실선들은 현재 순간에서의 제1 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태 및 운동 상태를 표현한다.

도 13a 및 도 13b는 제1 배리어 게이트 크로스바가 천천히 상승하고, 차량(100) 앞의 차량(200)이 제1 배리어 게이트 크로스바를 통과하는 과정을 도시한다. 이 경우, 제1 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태는 개방이고, 제1 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태는 상승이다. 차량(100)은 제1 배리어 게이트 크로스바 및 제2 배리어 게이트 크로스바의 것이고 또한 하나 이상의 센서에 의해 수집되는 데이터를 획득하고, 제1 배리어 게이트 크로스바의 자세에 기초하여 제1 배리어 게이트 크로스바의 데이터 및 제2 배리어 게이트 크로스바의 데이터로부터 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터, 즉 제1 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 결정하고, 제1 배리어 게이트 크로스바의 데이터에 기초하여, 제1 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 개방이고 제1 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태가 상승인 것을 결정하고, 차량(100)이 이동하도록 제어한다.

도 13c에 도시된 바와 같이, 제1 배리어 게이트 크로스바는 지면에 수직이고, 완전히 개방 상태에 있다. 이 경우, 차량(100)은 제1 배리어 게이트 크로스바의 것이고 또한 하나 이상의 센서에 의해 수집되는 데이터를 획득하고, 제1 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 개방이고 제1 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태가 정지인 것을 결정하고, 차량(100)이 이동하도록 제어한다.

도 13d에 도시된 바와 같이, 차량(200)은 제1 배리어 게이트 크로스바를 통과하였고, 제1 배리어 게이트 크로스바는 하강하기 시작한다. 차량(100)은 제1 배리어 게이트 크로스바의 것이고 또한 하나 이상의 센서에 의해 수집되는 데이터를 획득하고, 제1 배리어 게이트 크로스바의 데이터에 기초하여, 제1 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 개방이고 제1 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태가 하강인 것을 결정하고, 차량(100)이 정지하고 대기하도록 제어한다.

도 14a에 도시된 바와 같이, 제1 배리어 게이트 크로스바는 계속 하강한다. 차량(100)은 제1 배리어 게이트 크로스바의 것이고 또한 하나 이상의 센서에 의해 수집되는 데이터를 획득한다. 이 경우, 제1 배리어 게이트 크로스바의 각도는 제1 미리 설정된 각도 이하이고, 제1 배리어 게이트 크로스바의 각도는 제2 미리 설정된 각도 이상이고, 차량(100)은 이전 순간에서의 제1 배리어 게이트 크로스바의 각도에 기초하여 제1 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태 및 운동 상태를 결정할 수 있다. 예를 들어, 제1 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태 및 운동 상태는 도 13d에 도시된 제1 배리어 게이트 크로스바의 각도에 기초하여 결정된다. 구체적으로, 제1 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태는 개방이고 제1 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태는 하강이다. 차량(100)은 정지하고 대기하도록 제어된다.

도 14b에 도시된 바와 같이, 제1 배리어 게이트 크로스바는 계속 하강한다. 차량(100)은 제1 배리어 게이트 크로스바의 것이고 또한 하나 이상의 센서에 의해 수집되는 데이터를 획득하고, 제1 배리어 게이트 크로스바의 데이터에 기초하여, 제1 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 폐쇄이고 제1 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태가 하강인 것을 결정하고, 차량(100)이 정지하고 대기하도록 제어한다.

도 14c에 도시된 바와 같이, 제1 배리어 게이트 크로스바는 지면에 평행하고, 완전히 폐쇄 상태에 있다. 이 경우, 제1 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태는 폐쇄이고, 제1 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태는 정지이다. 차량(100)은 정지하고 대기하도록 제어된다.

도 14d에 도시된 바와 같이, 제1 배리어 게이트 크로스바는 상승하기 시작한다. 차량(100)은 제1 배리어 게이트 크로스바의 것이고 또한 하나 이상의 센서에 의해 수집되는 데이터를 획득하고, 제1 배리어 게이트 크로스바의 데이터에 기초하여, 제1 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 폐쇄이고 제1 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태가 상승인 것을 결정하고, 차량(100)이 정지하고 대기하도록 제어한다.

도 15a에 도시된 바와 같이, 제1 배리어 게이트 크로스바는 연속적으로 상승한다. 차량(100)은 제1 배리어 게이트 크로스바의 것이고 또한 하나 이상의 센서에 의해 수집되는 데이터를 획득한다. 이 경우, 제1 배리어 게이트 크로스바의 각도는 제1 미리 설정된 각도 이하이고, 제1 배리어 게이트 크로스바의 각도는 제2 미리 설정된 각도 이상이고, 차량(100)은 이전 순간에서의 제1 배리어 게이트 크로스바의 각도에 기초하여 제1 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태 및 운동 상태를 결정할 수 있다. 예를 들어, 제1 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태 및 운동 상태는 도 14d에 도시된 제1 배리어 게이트 크로스바의 각도에 기초하여 결정된다. 구체적으로, 제1 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태는 폐쇄이고, 제1 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태는 상승이다. 차량(100)은 정지하고 대기하도록 제어된다.

도 15b 및 도 15c에 도시된 바와 같이, 제1 배리어 게이트 크로스바는 연속적으로 상승한다. 차량(100)은 제1 배리어 게이트 크로스바의 것이고 또한 하나 이상의 센서에 의해 수집되는 데이터를 획득하고, 제1 배리어 게이트 크로스바의 데이터에 기초하여, 제1 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 개방이고 제1 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태가 상승인 것을 결정하고, 차량(100)이 이동하도록 제어한다.

선택적으로, 차량(100)이 이동 과정에 있을 때, 차량의 헤드는 제1 배리어 게이트 크로스바에 과도하게 가깝고, 제1 배리어 게이트 크로스바는 센서의 시야(field of view, FoV) 범위에 있지 않고, 센서는 제1 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 획득할 수 없다. 따라서, 차량(100)은 이력 프레임들의 제1 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 이용하여 제1 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태 및 운동 상태를 결정할 수 있다. 이 시나리오에서, 제1 배리어 게이트 크로스바가 연속적으로 상승하기 때문에, 차량(100)은, 이력 프레임들의 제1 배리어 게이트 크로스바의 데이터에 기초하여, 제1 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 개방이고 제1 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태가 상승인 것을 결정하고, 차량(100)이 제1 배리어 게이트 크로스바를 천천히 통과하도록 제어한다.

도 15d에 도시된 바와 같이, 차량(200)은 제1 배리어 게이트 크로스바를 통과하였고, 제1 배리어 게이트 크로스바는 하강하기 시작한다.

배리어 게이트 크로스바에 의해 차량을 인식하는 방법은 본 출원에서 제한되지 않는다는 점에 유의해야 한다. 상세 사항들에 대해서는 종래 기술을 참조한다.

전술한 실시예들에서의 기능들을 구현하기 위해, 차량은 기능들을 수행하기 위한 대응하는 하드웨어 구조들 및/또는 소프트웨어 모듈들을 포함한다는 점이 이해될 수 있다. 본 기술분야의 통상의 기술자는, 본 출원에 개시된 실시예들에서 설명된 예들과 조합하여, 유닛들, 방법 단계들이 하드웨어 또는 하드웨어와 컴퓨터 소프트웨어의 조합에 의해 구현될 수 있다는 것을 쉽게 인식할 것이다. 기능이 하드웨어에 의해 수행되는지 또는 컴퓨터 소프트웨어에 의해 구동되는 하드웨어에 의해 수행되는지는 기술적 해결책들의 특정 응용 시나리오들 및 설계 제약들에 의존한다.

도 16은 본 출원의 실시예에 따른 차량에 의해 배리어 게이트 크로스바를 통과하기 위한 가능한 장치의 개략적인 구조도이다. 차량에 의해 배리어 게이트 크로스바를 통과하기 위한 이들 장치는 전술한 방법 실시예들에서의 프로세서의 기능들을 구현하도록 구성될 수 있고, 따라서 전술한 방법 실시예들의 유익한 효과들이 또한 달성될 수 있다. 본 출원의 이 실시예에서, 차량에 의해 배리어 게이트 크로스바를 통과하기 위한 장치는 도 1에 도시된 프로세서(113)일 수 있다.

도 16에 도시된 바와 같이, 차량에 의해 배리어 게이트 크로스바를 통과하기 위한 장치(1600)는 처리 유닛(1610) 및 제어 유닛(1620)을 포함한다. 차량에 의해 배리어 게이트 크로스바를 통과하기 위한 장치(1600)는 도 4, 도 6, 또는 도 8에 도시된 방법 실시예에서의 프로세서의 기능들을 구현하도록 구성된다.

차량에 의해 배리어 게이트 크로스바를 통과하기 위한 장치(1600)는 도 4에 도시된 방법 실시예에서의 프로세서의 기능들을 구현하도록 구성될 때, 처리 유닛(1610)은 S402 및 S403을 수행하도록 구성되고, 제어 유닛(1620)은 S404를 수행하도록 구성된다.

차량에 의해 배리어 게이트 크로스바를 통과하기 위한 장치(1600)가 도 6에 도시된 방법 실시예에서의 프로세서의 기능들을 구현하도록 구성될 때, 처리 유닛(1610)은 S602 내지 S606을 수행하도록 구성되고, 제어 유닛(1620)은 S607을 수행하도록 구성된다.

차량에 의해 배리어 게이트 크로스바를 통과하기 위한 장치(1600)가 도 8에 도시된 방법 실시예에서의 프로세서의 기능들을 구현하도록 구성될 때, 처리 유닛(1610)은 S602 내지 S606을 수행하도록 구성되고, 제어 유닛(1620)은 S607을 수행하도록 구성된다.

처리 유닛(1610) 및 제어 유닛(1620)의 더 상세한 설명들에 대해서는, 도 4, 도 6, 또는 도 8에 도시된 방법 실시예에서의 관련 설명들을 직접 참조하며, 여기서는 상세 사항들이 설명되지 않는다.

본 출원의 실시예들에서의 프로세서는 중앙 처리 유닛(Central Processing Unit, CPU)일 수 있고, 또 다른 범용 프로세서, 디지털 신호 프로세서(Digital Signal Processor, DSP), 주문형 집적 회로(Application Specific Integrated Circuit, ASIC), 필드 프로그래머블 게이트 어레이(Field Programmable Gate Array, FPGA), 또는 또 다른 프로그래머블 로직 디바이스, 트랜지스터 로직 디바이스, 하드웨어 컴포넌트, 또는 이들의 임의의 조합일 수 있다는 점에 유의해야 한다. 범용 프로세서는 마이크로프로세서 또는 임의의 종래의 프로세서일 수 있다.

본 출원의 실시예들에서의 방법 단계들은 하드웨어에 의해 구현될 수 있거나, 또는 소프트웨어 명령어를 실행하는 프로세서에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 명령어는 대응하는 소프트웨어 모듈을 포함할 수 있다. 소프트웨어 모듈은 랜덤 액세스 메모리(Random Access Memory, RAM), 플래시 메모리, 판독 전용 메모리(Read-Only Memory, ROM), 프로그래머블 판독 전용 메모리(Programmable ROM, PROM), 소거 가능 프로그래머블 판독 전용 메모리(Erasable Programmable ROM, EPROM), 전기적 소거 가능 프로그래머블 판독 전용 메모리(Electrically EPROM, EEPROM), 레지스터, 하드 디스크, 모바일 하드 디스크, CD-ROM(compact disc read-only memory), 또는 본 기술분야에 잘 알려진 임의의 다른 형식의 저장 매체에 저장될 수 있다. 예를 들어, 저장 매체는 프로세서에 결합되어, 프로세서가 저장 매체로부터 정보를 판독하거나 정보를 저장 매체로 기입할 수 있도록 한다. 물론, 저장 매체는 프로세서의 컴포넌트일 수 있다. 프로세서 및 저장 매체는 ASIC 내에 위치될 수 있다. 또한, ASIC는 네트워크 디바이스 또는 단말 디바이스 내에 위치될 수 있다. 물론, 프로세서 및 저장 매체는 네트워크 디바이스 또는 단말 디바이스 내에 이산 컴포넌트들로서 존재할 수 있다.

전술한 실시예들의 전부 또는 일부는 소프트웨어, 하드웨어, 펌웨어, 또는 이들의 임의의 조합을 사용함으로써 구현될 수 있다. 소프트웨어가 실시예들을 구현하기 위해 사용될 때, 실시예들은 컴퓨터 프로그램 제품의 형식으로 완전히 또는 부분적으로 구현될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 하나 이상의 컴퓨터 프로그램 또는 명령어를 포함한다. 컴퓨터 프로그램들 또는 명령어들이 컴퓨터 상에서 로드되고 실행될 때, 본 출원의 실시예들에서 기술된 절차 또는 기능들이 모두 또는 부분적으로 수행된다. 컴퓨터는 범용 컴퓨터, 전용 컴퓨터, 컴퓨터 네트워크, 네트워크 디바이스, 사용자 장비, 또는 또 다른 프로그래머블 장치일 수 있다. 컴퓨터 프로그램들 또는 명령어들은 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장될 수 있거나, 또는 컴퓨터 판독가능 저장 매체로부터 또 다른 컴퓨터 판독가능 저장 매체로 송신될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 프로그램들 또는 명령어들은 웹사이트, 컴퓨터, 서버, 또는 데이터 센터로부터 또 다른 웹사이트, 컴퓨터, 서버, 또는 데이터 센터로 유선 또는 무선 방식으로 송신될 수 있다. 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 컴퓨터, 또는 데이터 저장 디바이스, 예를 들어, 하나 이상의 사용가능 매체를 통합하는 서버 또는 데이터 센터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 사용가능 매체일 수 있다. 사용가능 매체는 자기 매체, 예를 들어, 플로피 디스크, 하드 디스크, 또는 자기 테이프일 수 있거나, 또는 광학 매체, 예를 들어, 디지털 비디오 디스크(digital video disc, DVD)일 수 있거나, 또는 반도체 매체, 예를 들어, 고체 상태 드라이브(solid state drive, SSD)일 수 있다.

본 출원의 실시예들에서, 특별한 설명 또는 논리적 충돌이 없고 또한 상이한 실시예들에서의 용어들 및/또는 설명들이 일관되고 상호 참조될 수 있는 경우, 상이한 실시예들에서의 기술적 특징들은 내부 논리적 관계에 기초하여 새로운 실시예를 형성하도록 조합될 수 있다.

본 출원에서, "적어도 하나(at least one)"는 하나 이상을 의미하고, "복수의(a plurality of)"는 2개 이상을 의미한다. 용어 "및/또는"은 연관된 객체들을 기술하기 위한 연관 관계를 기술하고 3가지 관계가 존재할 수 있다는 것을 표현한다. 예를 들어, A 및/또는 B는 다음 3개의 사례: A만 존재함, A 및 B 양자 모두 존재함, 및 B만 존재함을 나타낼 수 있고, A 또는 B는 단수 또는 복수일 수 있다. 본 출원의 텍스트 설명에서, 문자 "/"는 일반적으로 연관된 객체들이 "또는" 관계에 있음을 나타낸다. 본 출원의 공식에서, 문자 "/"는 연관된 객체들이 "분할(division)" 관계에 있음을 나타낸다.

본 출원의 실시예들에서의 다양한 수치들은 단지 설명의 용이함을 위해 구별되고, 본 출원의 실시예들의 범위를 제한하도록 의도되지 않는다는 점이 이해될 수 있다. 전술한 프로세스들의 시퀀스 번호들은 실행 시퀀스들을 의미하지 않는다. 프로세스들의 실행 시퀀스들은 프로세스들의 기능들 및 내부 논리에 기초하여 결정되어야 한다.

Claims

차량에 의해 배리어 게이트 크로스바를 통과하기 위한 방법으로서:
N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 것이고 또한 하나 이상의 센서에 의해 수집되는 데이터를 획득하는 단계 - N은 1 이상의 정수임 -;
타깃 배리어 게이트 크로스바의 자세에 기초하여 상기 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터로부터 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 결정하는 단계 - 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바는 차량이 위치되는 차선의 배리어 게이트 크로스바임 -;
상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터에 기초하여 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 상태를 결정하는 단계; 및
상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 상태에 기초하여, 상기 차량이 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바를 통과하도록 제어하는 단계를 포함하는 방법.
제1항에 있어서, 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 상태는 개방/폐쇄 상태를 포함하고, 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태는 개방 및 폐쇄를 포함하고;
상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 상태에 기초하여, 상기 차량이 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바를 통과하도록 제어하는 단계는:
상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태에 기초하여, 상기 차량이 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바를 통과하도록 제어하는 단계를 포함하는 방법.
제2항에 있어서, 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태에 기초하여, 상기 차량이 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바를 통과하도록 제어하는 단계는:
상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 개방일 때, 상기 차량이 이동하도록 제어하는 단계; 및
상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 폐쇄일 때, 상기 차량이 정지하도록 제어하는 단계를 포함하는 방법.
제2항에 있어서, 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 상태는 운동 상태를 추가로 포함하고, 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태는 상승, 하강, 및 정지를 포함하고; 및
상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 상태에 기초하여, 상기 차량이 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바를 통과하도록 제어하는 단계는:
상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태 및 운동 상태에 기초하여, 상기 차량이 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바를 통과하도록 제어하는 단계를 포함하는 방법.
제4항에 있어서, 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태 및 운동 상태에 기초하여, 상기 차량이 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바를 통과하도록 제어하는 단계는:
상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 개방이고 및 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태가 상승 또는 정지일 때, 상기 차량이 이동하도록 제어하는 단계를 포함하는 방법.
제4항 또는 제5항에 있어서, 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태 및 운동 상태에 기초하여, 상기 차량이 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바를 통과하도록 제어하는 단계는:
상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 개방이고, 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태가 하강일 때, 상기 차량이 정지하도록 제어하는 단계를 포함하는 방법.
제4항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태 및 운동 상태에 기초하여, 상기 차량이 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바를 통과하도록 제어하는 단계는:
상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 폐쇄이고 및 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태가 하강, 정지 또는 상승일 때, 상기 차량이 정지하도록 제어하는 단계를 포함하는 방법.
제4항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터에 기초하여 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태 및 운동 상태를 결정하는 단계는:
상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터에 기초하여 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 각도를 결정하는 단계 - 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 각도는 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바와 기준 직선 사이의 끼인각임 -; 및
상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 각도에 기초하여 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태 및 운동 상태를 결정하는 단계를 포함하는 방법.
제8항에 있어서, 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 각도에 기초하여 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태를 결정하는 단계는:
상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 각도가 제1 미리 설정된 각도보다 큰 경우, 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 개방인 것으로 결정하는 단계;
상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 각도가 제2 미리 설정된 각도보다 작은 경우, 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 폐쇄인 것으로 결정하는 단계 - 상기 제2 미리 설정된 각도는 상기 제1 미리 설정된 각도보다 작음 -; 및
상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 각도가 상기 제1 미리 설정된 각도 이하이고 및 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 각도가 상기 제2 미리 설정된 각도 이상인 경우, 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 것이고 또한 이전 순간에 결정된 개방/폐쇄 상태인 것으로 결정하는 단계를 포함하는 방법.
제8항 또는 제9항에 있어서, 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 각도에 기초하여 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태를 결정하는 단계는:
상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 i번째 각도가 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 (i-1)번째 각도보다 큰 경우, 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태가 상승이라고 결정하는 단계; 및
상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 i번째 각도가 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 (i-1)번째 각도보다 작은 경우, 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태가 하강이라고 결정하는 단계를 포함하고,
상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 i번째 각도는 이미지의 i번째 프레임에서의 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바에 기초하여 결정되고, 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 (i-1)번째 각도는 이미지의 (i-1)번째 프레임에서의 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바에 기초하여 결정되고, 상기 이미지의 i번째 프레임은 상기 이미지의 (i-1)번째 프레임에 인접하는 방법.
제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 방법은:
미리 구성된 도로 지도에 기초하여 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 자세를 획득하는 단계를 추가로 포함하는 방법.
제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서, 타깃 배리어 게이트 크로스바의 자세에 기초하여 상기 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터로부터 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 결정하는 단계는:
상기 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터에 기초하여 상기 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표를 결정하는 단계;
상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 자세에 기초하여 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표를 결정하는 단계 - 상기 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표 및 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표는 2차원 좌표계에서의 좌표이거나, 또는 상기 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표 및 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표는 3차원 좌표계에서의 좌표임 -;
상기 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표 및 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표에 기초하여 N개의 유클리드 거리를 결정하는 단계; 및
상기 N개의 유클리드 거리에서의 최소 유클리드 거리에 대응하는 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터로서 결정하는 단계를 포함하는 방법.
제12항에 있어서, 상기 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표는 상기 2차원 좌표계에서의 좌표이고, 상기 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터에 기초하여 상기 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표를 결정하는 단계는:
상기 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터 및 타깃 위치 검출 모델에 기초하여 상기 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표를 결정하는 단계를 포함하는 방법.
제13항에 있어서, 상기 방법은:
상기 타깃 위치 검출 모델을 생성하도록 샘플 데이터를 훈련하는 단계를 추가로 포함하는 방법.
제13항에 있어서, 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표는 상기 2차원 좌표계에서의 좌표이고, 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 자세에 기초하여 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표를 결정하는 단계는:
상기 차량의 자세 및 상기 센서의 외부 파라미터에 기초하여 상기 센서의 자세를 결정하는 단계; 및
상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 자세, 상기 센서의 자세, 및 상기 센서의 고유 파라미터에 기초하여 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표를 결정하는 단계를 포함하는 방법.
제12항에 있어서, 상기 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표는 상기 3차원 좌표계에서의 좌표이고, 상기 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터에 기초하여 상기 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표를 결정하는 단계는:
상기 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 포인트 클라우드 데이터에 기초하여 상기 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 3차원 모델들을 결정하고, 상기 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 3차원 모델들에 기초하여 상기 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표를 결정하는 단계를 포함하는 방법.
차량에 의해 배리어 게이트 크로스바를 통과하기 위한 장치로서:
N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 것이고 또한 하나 이상의 센서에 의해 수집되는 데이터를 획득하도록 구성된 처리 유닛 - N은 1 이상의 정수이고,
상기 처리 유닛은 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 자세에 기초하여 상기 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터로부터 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 결정하도록 추가로 구성되고, 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바는 차량이 위치되는 차선의 배리어 게이트 크로스바이고,
상기 처리 유닛은 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터에 기초하여 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 상태를 결정하도록 추가로 구성됨 -; 및
상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 상태에 기초하여, 상기 차량이 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바를 통과하게 제어하도록 구성된 제어 유닛을 포함하는 장치.
제17항에 있어서, 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 상태는 개방/폐쇄 상태를 포함하고, 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태는 개방 및 폐쇄를 포함하고; 및
상기 제어 유닛은 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태에 기초하여, 상기 차량이 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바를 통과하게 제어하도록 구체적으로 구성되는 장치.
제18항에 있어서, 상기 제어 유닛은:
상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 개방일 때, 상기 차량이 이동하도록 제어하고; 및
상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 폐쇄일 때, 상기 차량이 정지하게 제어하도록 구체적으로 구성되는 장치.
제18항에 있어서, 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 상태는 운동 상태를 추가로 포함하고, 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태는 상승, 하강, 및 정지를 포함하고; 및
상기 제어 유닛은 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태 및 운동 상태에 기초하여, 상기 차량이 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바를 통과하게 제어하도록 구체적으로 구성되는 장치.
제20항에 있어서, 상기 제어 유닛은:
상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 개방이고 및 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태가 상승 또는 정지일 때, 상기 차량이 이동하게 제어하도록 구체적으로 구성되는 장치.
제20항 또는 제21항에 있어서, 상기 제어 유닛은:
상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 개방이고 및 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태가 하강일 때, 상기 차량이 정지하게 제어하도록 구체적으로 구성되는 장치.
제20항 내지 제22항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 제어 유닛은:
상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 폐쇄이고 및 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태가 하강, 정지, 또는 상승일 때, 상기 차량이 정지하게 제어하도록 구체적으로 구성되는 장치.
제20항 내지 제23항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 처리 유닛은:
상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터에 기초하여 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 각도를 결정하고 - 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 각도는 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바와 기준 직선 사이의 끼인각임 -; 및
상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 각도에 기초하여 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태 및 운동 상태를 결정하도록 구체적으로 구성되는 장치.
제24항에 있어서, 상기 처리 유닛은:
상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 각도가 제1 미리 설정된 각도보다 큰 경우, 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 개방인 것으로 결정하고;
상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 각도가 제2 미리 설정된 각도보다 작은 경우, 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 폐쇄인 것으로 결정하고 - 상기 제2 미리 설정된 각도는 상기 제1 미리 설정된 각도보다 작음-; 및
상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 각도가 상기 제1 미리 설정된 각도 이하이고 또한 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 각도가 상기 제2 미리 설정된 각도 이상인 경우, 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 개방/폐쇄 상태가 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 것이고 또한 이전 순간에 결정된 개방/폐쇄 상태인 것으로 결정하도록 구체적으로 구성되는 장치.
제24항 또는 제25항에 있어서, 상기 처리 유닛은:
상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 i번째 각도가 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 (i-1)번째 각도보다 큰 경우, 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태가 상승이라고 결정하고; 및
상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 i번째 각도가 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 (i-1)번째 각도보다 작은 경우, 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 운동 상태가 하강이라고 결정하도록 구체적으로 구성되고,
상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 i번째 각도는 이미지의 i번째 프레임에서의 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바에 기초하여 결정되고, 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 (i-1)번째 각도는 이미지의 (i-1)번째 프레임에서의 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바에 기초하여 결정되고, 상기 이미지의 i번째 프레임은 상기 이미지의 (i-1)번째 프레임에 인접하는 장치.
제17항 내지 제26항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 처리 유닛은:
미리 구성된 도로 지도에 기초하여 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 자세를 획득하도록 추가로 구성되는 장치.
제17항 내지 제27항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 처리 유닛은:
상기 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터에 기초하여 상기 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표를 결정하고;
상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 자세에 기초하여 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표를 결정하고 - 상기 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표 및 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표는 2차원 좌표계에서의 좌표이거나, 또는 상기 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표 및 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표는 3차원 좌표계에서의 좌표임 -;
상기 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표 및 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표에 기초하여 N개의 유클리드 거리를 결정하고; 및
상기 N개의 유클리드 거리에서의 최소 유클리드 거리에 대응하는 배리어 게이트 크로스바의 데이터를 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 데이터로서 결정하도록 구체적으로 구성되는 장치.
제28항에 있어서, 상기 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표는 상기 2차원 좌표계에서의 좌표이고, 상기 처리 유닛은:
상기 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 데이터 및 타깃 위치 검출 모델에 기초하여 상기 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표를 결정하도록 구체적으로 구성되는 장치.
제29항에 있어서, 상기 처리 유닛은:
상기 타깃 위치 검출 모델을 생성하기 위해 샘플 데이터를 훈련하도록 추가로 구성되는 장치.
제29항에 있어서, 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표는 상기 2차원 좌표계에서의 좌표이고, 상기 처리 유닛은:
상기 차량의 자세 및 상기 센서의 외부 파라미터에 기초하여 상기 센서의 자세를 결정하고; 및
상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 자세, 상기 센서의 자세, 및 상기 센서의 고유 파라미터에 기초하여 상기 타깃 배리어 게이트 크로스바의 좌표를 결정하도록 구체적으로 구성되는 장치.
제28항에 있어서, 상기 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표는 상기 3차원 좌표계에서의 좌표이고, 상기 처리 유닛은:
상기 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 포인트 클라우드 데이터에 기초하여 상기 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 3차원 모델들을 결정하고, 상기 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 3차원 모델들에 기초하여 상기 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 제1 좌표를 결정하도록 구체적으로 구성되는 장치.
차량에 의해 배리어 게이트 크로스바를 통과하기 위한 장치로서, 상기 장치는 프로세서 및 메모리를 포함하고, 상기 메모리는 컴퓨터 프로그램들 및 명령어들을 저장하도록 구성되고, 상기 프로세서는 N개의 검출될 배리어 게이트 크로스바의 것이고 또한 하나 이상의 센서에 의해 수집되는 데이터를 수신하고, 상기 프로세서는 상기 컴퓨터 프로그램들 및 명령어들을 실행하여 제1항 내지 제16항 중 어느 한 항에 따른 차량에 의해 배리어 게이트 크로스바를 통과하기 위한 방법을 구현하도록 구성되고, N은 1 이상의 정수인 장치.
차량으로서, 상기 차량은 하나 이상의 센서 및 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 하나 이상의 센서는 N개의 검출될 도로 게이트 크로스바의 데이터를 수집하도록 구성되고, 상기 프로세서는 제1항 내지 제16항 중 어느 한 항에 따른 차량에 의해 배리어 게이트 크로스바를 통과하기 위한 방법을 수행하기 위해 상기 하나 이상의 센서에 의해 지원하도록 구성되고, N은 1 이상의 정수인 차량.
컴퓨터 판독가능 저장 매체로서, 상기 저장 매체는 컴퓨터 프로그램들 또는 명령어들을 저장하고, 상기 컴퓨터 프로그램들 또는 명령어들이 컴퓨터에 의해 실행될 때, 제1항 내지 제16항 중 어느 한 항에 따른 차량에 의해 배리어 게이트 크로스바를 통과하기 위한 방법이 구현되는 컴퓨터 판독가능 저장 매체.