KR20230009338A - 차량-인프라 협력 정보를 처리하는 방법, 장치 및 시스템 - Google Patents

차량-인프라 협력 정보를 처리하는 방법, 장치 및 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR20230009338A
KR20230009338A KR1020220185283A KR20220185283A KR20230009338A KR 20230009338 A KR20230009338 A KR 20230009338A KR 1020220185283 A KR1020220185283 A KR 1020220185283A KR 20220185283 A KR20220185283 A KR 20220185283A KR 20230009338 A KR20230009338 A KR 20230009338A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
vehicle
information
measured
road
traffic
Prior art date
Application number
KR1020220185283A
Other languages
English (en)
Inventor
양 리우
나 시아
지얀 왕
텅페이 자오
지아펑 순
Original Assignee
아폴로 인텔리전트 커넥티비티 (베이징) 테크놀로지 씨오., 엘티디.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 아폴로 인텔리전트 커넥티비티 (베이징) 테크놀로지 씨오., 엘티디. filed Critical 아폴로 인텔리전트 커넥티비티 (베이징) 테크놀로지 씨오., 엘티디.
Publication of KR20230009338A publication Critical patent/KR20230009338A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/3407—Route searching; Route guidance specially adapted for specific applications
    • G01C21/3415—Dynamic re-routing, e.g. recalculating the route when the user deviates from calculated route or after detecting real-time traffic data or accidents
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • G08G1/0112—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from the vehicle, e.g. floating car data [FCD]
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • B60W40/04—Traffic conditions
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • B60W40/06—Road conditions
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W50/08—Interaction between the driver and the control system
    • B60W50/14—Means for informing the driver, warning the driver or prompting a driver intervention
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/28—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network with correlation of data from several navigational instruments
    • G01C21/30—Map- or contour-matching
    • G01C21/32—Structuring or formatting of map data
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/3453—Special cost functions, i.e. other than distance or default speed limit of road segments
    • G01C21/3492—Special cost functions, i.e. other than distance or default speed limit of road segments employing speed data or traffic data, e.g. real-time or historical
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/36—Input/output arrangements for on-board computers
    • G01C21/3626—Details of the output of route guidance instructions
    • G01C21/3635—Guidance using 3D or perspective road maps
    • G01C21/3638—Guidance using 3D or perspective road maps including 3D objects and buildings
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/36—Input/output arrangements for on-board computers
    • G01C21/3691—Retrieval, searching and output of information related to real-time traffic, weather, or environmental conditions
    • G01C21/3694—Output thereof on a road map
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G06T17/05—Geographic models
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • G08G1/0116—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from roadside infrastructure, e.g. beacons
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G08G1/0129—Traffic data processing for creating historical data or processing based on historical data
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G08G1/0133—Traffic data processing for classifying traffic situation
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0137—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications
    • G08G1/0141—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications for traffic information dissemination
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/09626—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages where the origin of the information is within the own vehicle, e.g. a local storage device, digital map
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0967—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits
    • G08G1/096708—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where the received information might be used to generate an automatic action on the vehicle control
    • G08G1/096716—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where the received information might be used to generate an automatic action on the vehicle control where the received information does not generate an automatic action on the vehicle control
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0967—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits
    • G08G1/096733—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where a selection of the information might take place
    • G08G1/096741—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where a selection of the information might take place where the source of the transmitted information selects which information to transmit to each vehicle
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0968—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle
    • G08G1/0969—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle having a display in the form of a map
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W2050/0001—Details of the control system
    • B60W2050/0002—Automatic control, details of type of controller or control system architecture
    • B60W2050/0004—In digital systems, e.g. discrete-time systems involving sampling
    • B60W2050/0005—Processor details or data handling, e.g. memory registers or chip architecture
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W50/08—Interaction between the driver and the control system
    • B60W50/14—Means for informing the driver, warning the driver or prompting a driver intervention
    • B60W2050/146—Display means
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2555/00—Input parameters relating to exterior conditions, not covered by groups B60W2552/00, B60W2554/00
    • B60W2555/20—Ambient conditions, e.g. wind or rain
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2555/00—Input parameters relating to exterior conditions, not covered by groups B60W2552/00, B60W2554/00
    • B60W2555/60—Traffic rules, e.g. speed limits or right of way
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2556/00—Input parameters relating to data
    • B60W2556/35—Data fusion
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30—Monitoring
    • G06F11/3003—Monitoring arrangements specially adapted to the computing system or computing system component being monitored
    • G06F11/3013—Monitoring arrangements specially adapted to the computing system or computing system component being monitored where the computing system is an embedded system, i.e. a combination of hardware and software dedicated to perform a certain function in mobile devices, printers, automotive or aircraft systems

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Atmospheric Sciences (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Navigation (AREA)

Abstract

본 개시는 차량-인프라 협력 정보를 처리하는 방법 및 장치를 제공하고, 컴퓨터 비전, 자율 주행 등의 기술 분야에 관한 것이다. 구체적인 실시예는, 측정하고자 하는 차량의 도로 측 감지 정보 및 측정하고자 하는 차량의 노선 정보를 수신하는 단계; 도로 측 감지 정보 및 노선 정보를 기반으로 기설정된 지도 데이터를 융합하여 측정하고자 하는 차량의 시각화 장면을 생성하는 단계; 측정하고자 하는 차량이 노선 정보에 대응되는 노선 상에서 전진할 때의 차량 측 정보와 교통 제어 정보를 수신하는 단계; 도로 측 감지 정보와 차량 측 정보 중의 동적 변화 데이터를 추출하는 단계; 및 동적 변화 데이터 및 교통 제어 정보를 기반으로 시각화 장면에 교통 프롬프트 정보를 제시하는 단계를 포함한다. 해당 실시예는 차량-인프라 협력 정보의 처리 효율을 향상시킨다.

Description

차량-인프라 협력 정보를 처리하는 방법, 장치 및 시스템{METHOD, APPARATUS AND SYSTEM FOR PROCESSING VEHICLE INFRASTRUCTURE COOPERATION INFORMATION}
본 개시는 컴퓨터 기술 분야에 관한 것으로, 구체적으로 컴퓨터 비전, 자율 주행 등의 기술 분야에 관한 것이며, 특히 차량-인프라 협력 정보를 처리하는 방법, 장치 및 시스템, 전자 기기, 컴퓨터 판독가능 저장매체 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.
자율 주행 차량의 V2X(vehicle to everything, 즉 차량과 외계의 정보 교환) 정보는 일반적으로 차량의 데이터 계층에서만 상호 작용하며, 차량의 외계와 상호 작용하지 못한다. 그리고 기존의 자율 주행 차량은 일반적으로 문자 알림만 제공하고 음성 및 그래픽 디스플레이를 지원하지 않으므로 사용자 경험이 좋지 않다.
차량-인프라 협력 정보를 처리하는 방법, 장치 및 시스템, 전자 기기, 컴퓨터 판독가능 저장매체 및 컴퓨터 프로그램이 제공된다.
제1 방면에 따르면, 차량-인프라 협력 정보를 처리하는 방법을 제공하며, 해당 방법은, 측정하고자 하는 차량의 도로 측 감지 정보 및 측정하고자 하는 차량의 노선 정보를 수신하는 단계; 도로 측 감지 정보 및 노선 정보를 기반으로 기설정된 지도 데이터를 융합하여 측정하고자 하는 차량의 시각화 장면을 생성하는 단계; 측정하고자 하는 차량이 노선 정보에 대응되는 노선 상에서 전진할 때의 차량 측 정보와 교통 제어 정보를 수신하는 단계; 도로 측 감지 정보와 차량 측 정보 중의 동적 변화 데이터를 추출하는 단계; 및 동적 변화 데이터 및 교통 제어 정보를 기반으로 시각화 장면에 교통 프롬프트 정보를 제시하는 단계를 포함한다.
제2 방면에 따르면, 차량-인프라 협력 정보 처리 장치를 제공하며, 해당 장치는, 측정하고자 하는 차량의 도로 측 감지 정보 및 측정하고자 하는 차량의 노선 정보를 수신하도록 구성된 제1 수신 유닛; 도로 측 감지 정보 및 노선 정보를 기반으로 기설정된 지도 데이터를 융합하여 측정하고자 하는 차량의 시각화 장면을 생성하도록 구성된 생성 유닛; 측정하고자 하는 차량이 노선 정보에 대응되는 노선 상에서 전진할 때의 차량 측 정보와 교통 제어 정보를 수신하도록 구성된 제2 수신 유닛; 도로 측 감지 정보와 차량 측 정보 중의 동적 변화 데이터를 추출하도록 구성된 추출 유닛; 및 동적 변화 데이터 및 교통 제어 정보를 기반으로 시각화 장면에 교통 프롬프트 정보를 제시하도록 구성된 프롬프트 유닛을 포함한다.
제3 방면에 따르면, 차량-인프라 협력 정보를 처리하는 시스템을 제공하며, 해당 시스템은 서버 및 도로 측 모듈, 차량 탑재 모듈, 및 출력 기기를 포함하며, 서버는 측정하고자 하는 차량의 노선 정보 및 도로 측 모듈이 송신한 도로 측 감지 정보를 수신하고; 도로 측 감지 정보 및 노선 정보를 기반으로 기설정된 지도 데이터를 융합하여 측정하고자 하는 차량의 시각화 장면을 생성하고, 시각화 장면을 출력 기기에 출력하며, 서버는 교통 제어 정보 및 차량 탑재 모듈이 송신한 차량 측 정보를 수신하되, 차량 측 정보는 측정하고자 하는 차량이 노선 정보에 대응되는 노선 상에서 전진할 때의 차량 정보이고; 도로 측 감지 정보와 차량 측 정보 중의 동적 변화 데이터를 추출하고; 동적 변화 데이터 및 교통 제어 정보를 기반으로 출력 기기가 표시하는 시각화 장면에 교통 프롬프트 정보를 제시한다.
제4 방면에 따르면, 전자 기기를 제공하며, 해당 전자 기기는 적어도 하나의 프로세서, 및 적어도 하나의 프로세서에 통신적으로 연결되는 메모리를 포함하며, 메모리에는 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 가능한 명령어가 저장되어 있고, 명령어는 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되어, 적어도 하나의 프로세서가 제1 방면 중 임의의 구현방식에서 기술하는 방법을 수행 가능하도록 한다.
제5 방면에 따르면, 컴퓨터 명령어가 저장되어 있는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장매체를 제공하며, 컴퓨터 명령어는 컴퓨터가 제1 방면 중 임의의 구현방식에서 기술하는 방법을 수행하도록 한다.
제6 방면에 따르면, 컴퓨터 프로그램을 제공하며, 상기 컴퓨터 프로그램이 프로세서에 의해 실행되는 경우, 제1 방면 중 임의의 구현방식에서 기술하는 방법을 구현한다.
본 개시의 실시예에서 제공된 차량-인프라 협력 정보를 처리하는 방법 및 장치에 있어서, 먼저, 측정하고자 하는 차량의 도로 측 감지 정보 및 측정하고자 하는 차량의 노선 정보를 수신하며, 다음, 도로 측 감지 정보 및 노선 정보를 기반으로 기설정된 지도 데이터를 융합하여 측정하고자 하는 차량의 시각화 장면을 생성하며, 다음, 측정하고자 하는 차량이 노선 정보에 대응되는 노선 상에서 전진할 때의 차량 측 정보와 교통 제어 정보를 수신하며, 다음, 도로 측 감지 정보와 차량 측 정보 중의 동적 변화 데이터를 추출하며, 마지막으로, 동적 변화 데이터 및 교통 제어 정보를 기반으로 시각화 장면에 교통 프롬프트 정보를 제시한다. 이로써, 측정하고자 하는 차량의 도로 측 감지 정보에 따라 시각화 장면을 생성함으로써, 측정하고자 하는 차량의 주변 상황을 실시간으로 전시할 수 있고, 따라서, 측정하고자 하는 차량의 감지 데이터를 풍부하게 하여 교통 참여자에게 직관적인 느낌을 준다. 측정하고자 하는 차량이 노선에서 전진하는 과정에서, 도로 측 감지 정보와 차량 측 정보의 동적 변화 데이터 및 교통 제어 정보를 기반으로 시각화 장면에 교통 프롬프트 정보를 제시함으로써, 교통 참여자에게 프롬프트를 실시간으로 제공하여, 교통 참여자의 차량에 대한 감지 정도를 향상시키고 교통에 참여하는 교통 참여자의 안전성을 향상시킬 수 있다.
여기서 기술되는 내용은 본 개시의 실시예의 핵심적이거나 중요한 특징을 표기하고자 하는게 아니며 본 개시의 범위를 한정하고자 하는 것도 아님을 이해하여야 한다. 본 개시의 다른 특징은 하기 설명에 의해 이해하기 수월해질 것이다.
첨부된 도면은 본 방안을 더 잘 이해하기 위한 것으로, 본 개시를 한정하지 않는다.
도 1은 본 개시에 따른 차량-인프라 협력 정보를 처리하는 방법의 일 실시예의 흐름도이다.
도 2는 본 개시의 실시예 중 시각화 장면의 일 구조적 개략도이다.
도 3은 본 개시의 실시예 중 노선 상의 스테이션의 날씨 상태의 개략도이다.
도 4는 본 개시에 따른 차량-인프라 협력 정보 처리 장치의 실시예의 구조적 개략도이다.
도 5는 본 개시에 따른 차량-인프라 협력 정보를 처리하는 시스템의 실시예의 구조적 개략도이다.
도 6은 본 개시의 실시예의 차량-인프라 협력 정보를 처리하는 방법을 구현하기 위한 전자 기기의 블록도이다.
이하, 첨부된 도면을 결부하여 본 개시의 예시적인 실시예에 대하여 설명하는바, 여기에는 이해를 돕고자 본 개시의 실시예의 여러가지 세부사항이 포함되며, 이러한 부분은 단지 예시적인 것으로 간주되어야 한다. 따라서, 당업자라면 본 개시의 범위 및 사상에서 벗어나지 않고 여기서 기술하는 실시예에 대한 여러 가지 변경과 수정이 가능하다는 점을 인지하여야 한다. 마찬가지로, 명확함과 간결함을 위해 하기 기술에 있어서 공지된 기능과 구조에 대한 기술은 생략된다.
도 1은 본 개시에 따른 차량-인프라 협력 정보를 처리하는 방법의 일 실시예의 흐름(100)을 도시하는바, 상기 차량-인프라 협력 정보를 처리하는 방법은 다음과 같은 단계를 포함한다.
단계(101), 측정하고자 하는 차량의 도로 측 감지 정보 및 측정하고자 하는 차량의 노선 정보를 수신한다.
본 실시예에 있어서, 측정하고자 하는 차량은 자율 주행 차량일 수 있으며, 자율 주행 차량은 주행하기 전에 서버로부터 노선 정보를 획득한다. 노선 정보는 측정하고자 하는 차량의 구체적인 주행 궤적 정보를 가리키며, 해당 주행 궤적 정보는 측정하고자 하는 차량이 정차하거나 경유한 각 스테이션 이름, 각 노선 정보에 대응되는 노선 상의 스테이션에 도착하는 시간대, 및 각 스테이션에 정차하는 시간 등을 포함한다.
본 실시예에 있어서, 도로 측 감지 정보는 노변 센서가 실시간으로 검출한 정보이며, 노변 센서는 고해상도 카메라, 레이저 레이더 및 밀리미터파 레이더를 포함한다. 예를 들어, 고해상도 카메라는 시야각 범위 내의 차량과 보행자의 위치와 속도를 수집하고, 노면의 실시간 교통량 등을 통계한다. 밀리미터파 레이더는 차량의 종류, 위치와 속도, 및 보행자의 위치와 속도 등의 정보를 획득할 수 있다. 레이저 레이더는 차량 혼잡 대기 상태, 차량 위치와 종류, 틀린 주행 방향, 가시도(안개), 사람 및 동물 등의 검출 정보에 사용될 수 있다. 이런 센서들로부터 획득된 원시 데이터는 데이터를 융합하도록 차량-인프라 협력 정보를 처리하는 방법이 실행되는 수행주체에 전송된다.
본 실시예에 있어서, 차량-인프라 협력 정보를 처리하는 방법이 실행되는 수행주체는 측정하고자 하는 차량 상의 프로세서일 수도 있고, 상기 측정하고자 하는 차량과 통신하는 클라우드 서버일 수도 있고, 측정하고자 하는 차량과 통신하는 전자 기기일 수도 있다. 해당 수행주체는 다양한 방식으로 도로 측 감지 정보 및 측정하고자 하는 차량의 노선 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 직접적으로 노변 센서로부터 도로 측 감지 정보를 획득하고, 측정하고자 하는 차량의 OBU(On board Unit, 차량 탑재 유닛)로부터 측정하고자 하는 차량의 노선 정보를 획득한다. 또는, 수행주체가 데이터 서버로부터 이미 저장된 도로 측 감지 정보 및 노선 정보를 획득한다.
본 실시예에 있어서, 측정하고자 하는 차량은 일반 차량일 수도 있으며, 측정하고자 하는 차량에는 GPS(Global Positioning System, 위성 위치 확인 시스템)가 설치될 수 있다. 측정하고자 하는 차량이 현재 위치하는 도로 구간의 운행 상황을 검출할 경우, GPS를 통해 측정하고자 하는 차량의 위치 확인 정보를 획득할 수 있다. 측정하고자 하는 차량의 위치 확인 정보는 측정하고자 하는 차량이 운행하는 운행 위치, 측정하고자 하는 차량의 운행위치별 카운트다운 데이터, 측정하고자 하는 차량의 운행위치별 구체적인 시점, 및 측정하고자 하는 차량의 운행위치별 관련 정보 등을 포함한다. 위치 확인 정보를 통해 측정하고자 하는 차량의 노선 정보를 획득할 수 있으며, 해당 노선 정보는 측정하고자 하는 차량의 실시간 위치 및 시간 정보를 포함할 수 있다.
단계(102), 도로 측 감지 정보 및 노선 정보를 기반으로 기설정된 지도 데이터를 융합하여 측정하고자 하는 차량의 시각화 장면을 생성한다.
본 실시예에 있어서, 시각화 장면은 측정하고자 하는 차량의 도로 측 감지 정보와 노선 정보를 결합하고 지도 데이터를 융합하여 ??득되며, 해당 시각화 장면은 이미지, 그래픽 및 3차원 장면도를 포함할 수 있으며, 해당 시각화 장면에는 도 2 중 로봇의 문자 프롬프트 내용과 같은 프롬프트 정보가 실시간으로 더 표시될 수 있다. 구체적으로, 도 2에 도시된 바와 같이, 시각화 장면에 표시되는 내용은 측정하고자 하는 차량이 위치하는 도로 주변의 도로 시설물, 녹화 풍경, 인물 등일 수 있다.
본 실시예에 있어서, 도로 시설물은 도로 교통 시설물일 수 있으며, 도로 교통 시설물은 차도, 인도, 격리 가드레일, 평석(flush curb), 측석(shoulder curb), 맹인 전용도로，격리 말뚝, 각종 케이블 피트, 신호등 등일 수 있으며, 도로 교통 시설물 각각은 자기의 규격 수요가 있다.
시각화 장면은 증강 현실 기술을 더 지원할 수 있다는 것을 설명하여야 하고, 예를 들어, 도 2 중의 로봇이 증강 현실 기술을 통해 가상화된 인물이다. 시각화 장면은, 측정하고자 하는 차량의 증강 현실을 지원하는 어플리케이션이 네비게이션을 진행한 후 카메라 장치를 통해 실시간으로 촬영된 이미지, 예를 들어, 도 2 중의 사고 장면도를 더 포함할 수 있다.
단계(103), 측정하고자 하는 차량이 노선 정보에 대응되는 노선 상에서 전진할 때의 차량 측 정보와 교통 제어 정보를 수신한다.
본 실시예에 있어서, 차량 측 정보는 측정하고자 하는 차량이 상기 노선 정보에 대응되는 노선 상에서 전진할 때의 차량 정보이며, 차량 정보는 측정하고자 하는 차량과 상관된 정보이고, 예를 들어, 차량의 주행 마일리지, 차속, 차량 현재 연비, 차량의 조향각 등이다. 차량 측 정보를 통해 차량의 실제 운행 상태 및 성능을 확정할 수 있다.
본 실시예에 있어서, 교통 제어 정보는 차량 교통 관제 센터에서 송신하는 차량 운행 제어 정보이다. 여기서, 교통 제어 정보는 측정하고자 하는 차량이 위치하는 노선 상의 각 교통 신호등의 제어 신호를 포함하며, 교통 신호등의 제어 신호는 지시등 신호, 차도 램프 신호, 횡단 보도 램프 신호 변환 또는 제어 조건(예를 들어, 교통 신호등의 전환 시기)을 포함한다. 교통 제어 정보는 도로 통행 제한 정보를 더 포함할 수 있고, 예를 들어, 노선 정보에 대응되는 도로 구간의 통행 제한 속도가 30Km/h이다.
본 실시예에 있어서, 측정하고자 하는 차량이 노선 정보에 대응되는 노선 상에서 운행하는 경우, 차량 측 정보가 실시간으로 변화된다. 차량 측 정보의 변화 정보를 기반으로 측정하고자 하는 차량 또는 다른 차량에 효과적인 지시를 제공할 수 있다. 예를 들어, 통행 제한 속도가 30Km/h인 M 도로 구간에서, 측정하고자 하는 차량의 차속이 50Km/h보다 큰 경우, 측정하고자 하는 차량을 위험 차량으로 확정한다.
단계(104), 도로 측 감지 정보와 차량 측 정보 중의 동적 변화 데이터를 추출한다.
본 실시예에 있어서, 도로 측 감지 정보는 측정하고자 하는 차량과 결합되는 정보이며, 도로 측 감지 정보 중의 동적 변화 데이터도 측정하고자 하는 차량에 대하여 동적으로 변화하는 데이터이고, 예를 들어, 측정하고자 하는 차량과 주변 차량의 차간 거리 변화량 및 측정하고자 하는 차량과 주변 행위의 거리 값이다.
차량 측 정보의 동적 변화 데이터는 차량이 운행 중에 실시간으로 변화하는 데이터이고, 예를 들어, 차량의 서로 다른 영역의 온도, 차량의 운행 속도, 차량과 다양한 물체의 거리 등이다.
단계(105), 동적 변화 데이터 및 교통 제어 정보를 기반으로 시각화 장면에 교통 프롬프트 정보를 제시한다.
본 실시예에 있어서, 상기 동적 변화 데이터 및 교통 제어 정보를 기반으로 시각화 장면에 교통 프롬프트 정보를 제시하는 단계는, 시각화 장면에 실시간으로 동적 변화 데이터 및 교통 제어 정보를 동적으로 표시하는 단계를 포함한다. 시각화 장면에 실시간으로 동적 변화 데이터 및 교통 제어 정보를 표시함으로써, 측정하고자 하는 차량의 승객에게 효과적인 교통 지시를 제공할 수 있다.
선택적으로, 상기 동적 변화 데이터 및 교통 제어 정보를 기반으로 시각화 장면에 교통 프롬프트 정보를 제시하는 단계는,
교통 제어 정보를 기반으로 노선 정보에 대응되는 노선 상에서 교통 사고가 발생하는 사고 도로 구간을 확정하는 단계; 도로 측 감지 정보의 동적 변화 데이터를 기반으로 사고 도로 구간의 사고 이미지를 확정하는 단계; 사고 이미지를 시각화 장면에 제시하는 단계; 차량 측 정보의 동적 변화 데이터 중의 차속 값을 기반으로 사고 도로 구간까지의 거리를 계산하고, 해당 거리 및 도로 구간 감지 정보의 동적 변화 데이터 중의 사고 도로 구간의 위치를 기반으로 텍스트 프롬프트 정보를 확정하고, 텍스트 프롬프트 정보를 시각화 장면에 표시하는 단계를 포함한다.
도 2에 도시된 바와 같이, 시각화 장면 중의 교통 프롬프트 정보는 "전방 사고 전방 200미터 좌측 제2 차도" 및 사고 이미지를 포함하며, 시각화 장면 중의 교통 프롬프트 정보를 통해 효과적인 출행 안내가 승객에게 제공될 수 있다.
본 개시의 실시예에서 제공된 차량-인프라 협력 정보를 처리하는 방법에 있어서, 먼저, 측정하고자 하는 차량의 도로 측 감지 정보 및 측정하고자 하는 차량의 노선 정보를 수신하며, 다음, 도로 측 감지 정보 및 노선 정보를 기반으로 기설정된 지도 데이터를 융합하여 측정하고자 하는 차량의 시각화 장면을 생성하며, 다음, 측정하고자 하는 차량이 노선 정보에 대응되는 노선 상에서 전진할 때의 차량 측 정보와 교통 제어 정보를 수신하며, 다음, 도로 측 감지 정보와 차량 측 정보 중의 동적 변화 데이터를 추출하며, 마지막으로, 동적 변화 데이터 및 교통 제어 정보를 기반으로 시각화 장면에 교통 프롬프트 정보를 제시한다. 이로써, 측정하고자 하는 차량의 도로 측 감지 정보에 따라 시각화 장면을 생성함으로써, 측정하고자 하는 차량의 주변 상황을 실시간으로 전시할 수 있고, 따라서, 측정하고자 하는 차량의 감지 데이터를 풍부하게 하여 교통 참여자에게 직관적인 느낌을 준다. 측정하고자 하는 차량이 노선에서 전진하는 과정에서, 도로 측 감지 정보와 차량 측 정보의 동적 변화 데이터 및 교통 제어 정보를 기반으로 시각화 장면에 교통 프롬프트 정보를 제시함으로써, 교통 참여자에게 프롬프트를 실시간으로 제공하여, 교통 참여자의 차량에 대한 감지 정도를 향상시키고 교통에 참여하는 교통 참여자의 안전성을 향상시킬 수 있다.
본 실시예의 일부 선택 가능한 구현방식에 있어서, 상기 도로 측 감지 정보 및 노선 정보를 기반으로 기설정된 지도 데이터를 융합하여 측정하고자 하는 차량의 시각화 장면을 생성하는 단계는, 기설정된 지도 데이터 및 노선 정보를 기반으로 측정하고자 하는 차량이 위치하는 3차원 지리 모델을 생성하는 단계; 도로 측 감지 정보를 기반으로 측정하고자 하는 차량이 위치하는 주변 환경 상태와 날씨 상태를 확정하는 단계; 및 주변 환경 상태와 날씨 상태에 대응되는 3차원 장면을 3차원 지리 모델에 첨가하여 3차원의 시각화 장면을 생성하는 단계를 포함한다.
본 선택 가능한 구현방식에 있어서, 차량-인프라 협력 정보를 처리하는 방법이 실행되는 수행주체는, 도로 측 감지 정보 중의 측정하고자 하는 차량의 주변 환경 상태 및 날씨 상태를 추출하고 주변 환경 상태 및 날씨 상태를 시각화 장면에 제시하고, 따라서 측정하고자 하는 차량의 주변 상태를 전방위에서 전시하기에 신뢰성이 있는 근거를 제공한다.
도 2에 도시된 바와 같이, 측정하고자 하는 차량의 3차원 지리 모델 중, 도로 측 감지 정보를 통해 측정하고자 하는 차량이 위치하는 주변 환경을 사고 환경으로 확정하고, 도로 측 감지 정보의 사고 이미지를 추출함으로써 사고 장면을 제시하고, 3차원 지리 모델의 날씨 상태는 맑음(도 2에 도시되지 않음)이다.
본 선택 가능한 구현방식에 있어서, 먼저, 기설정된 지도 데이터 및 노선 정보를 기반으로 3차원 지리 모델을 생성하고, 거시적 노선 관점에서 측정하고자 하는 차량이 위치하는 도로 상태를 전시하며, 도로 측 감지 정보를 기반으로 주변 환경 상태 및 날씨 상태를 3차원 지리 모델에 첨가하고, 구체적인 스테이션에서 측정하고자 하는 차량의 현재 환경과 날씨 상태를 전시하고 차량-인프라 협력 정보를 구체적으로 시가화 환경에 전시함으로써, 차량-인프라 협력 정보 전시의 다양성을 향상시키게 된다.
본 실시예의 일부 선택 가능한 구현방식에 있어서, 상기 방법은, 노선 정보를 기반으로 측정하고자 하는 차량의 스테이션을 확정하는 단계; 각 스테이션과 상관된 날씨 예보 정보를 검색하는 단계; 및 날씨 예보 정보 및 차량 측 정보를 기반으로 측정하고자 하는 차량이 도착할 각 스테이션의 날씨 상태를 예측하고, 시각화 장면에 각 스테이션의 날씨 프롬프트 정보를 첨가하는 단계를 더 포함한다.
본 선택 가능한 구현방식에 있어서, 날씨 프롬프트 정보는 예측된 날씨 상태를 통해 획득되고, 해당 날씨 프롬프트 정보는 날씨 상태 픽처일 수도 있고, 날씨 상태 텍스트일 수도 있으며, 도 3에 도시된 바와 같이, A 스테이션의 날씨 프롬프트 정보는 맑은 날씨의 픽처이다.
본 실시예에 있어서, 날씨 예보 정보는 차량 인터넷 시스템 중 기상청이 예보된 정보일 수 있고, 다른 시간대에 다른 지방의 날씨 상태를 포함한다. 본 개시의 차량-인프라 협력 정보를 처리하는 방법이 실행되는 수행주체는 날씨 예보 정보를 통해 각 스테이션의 현재 날씨 상태(현재 시점의 각 스테이션의 날씨 상태)를 확정할 수 있다. 차량 측 정보는 차속, 마일리지, 연비 등을 포함한다. 차량 측 정보 및 노선 정보를 통해 측정하고자 하는 차량이 각 스테이션에 도착할 시간을 예상할 수 있으며, 해당 시간 및 각 스테이션의 날씨 예보 정보를 기반으로 측정하고자 하는 차량이 각 스테이션에 도착할 날씨 상태를 예측할 수 있다.
나아가, 도 3에 도시된 바와 같이, 측정하고자 하는 차량의 스테이션은 A 스테이션, B 스테이션, C 스테이션, 및 D 스테이션을 포함한다. 여기서, A 스테이션과 B 스테이션은 측정하고자 하는 차량이 이미 경유한 스테이션이고, 이 두 스테이션의 현재 날씨 상태는 각각 맑은 날씨와 구름많음이다. C 스테이션과 D 스테이션은 모두 경유하지 않는 스테이션이다. C 스테이션의 날씨 상태는 두 개 있고, 하나는 흐림, 다른 하나는 비이고, 여기서, C 스테이션의 현재 날씨 상태가 흐림이고, 측정하고자 하는 차량이 C 스테이션에 도착한 후 C 스테이션의 날씨 상태는 비이다. D 스테이션의 날씨 상태는 두 개 있고, 하나는 구름많음, 다른 하나는 비이고, 여기서, D 스테이션의 현재 날씨 상태가 구름많음이고, 측정하고자 하는 차량이 D 스테이션에 도착한 후 D 스테이션의 날씨 상태는 비이다.
본 선택 가능한 구현방식에 있어서, 날씨 예보 정보 및 차량 측 정보를 기반으로 측정하고자 하는 차량이 도착할 각 스테이션의 날씨 상태를 예측하고, 따라서, 제3자의 정보와 차량 자체의 정보를 결합함으로써 날씨 상태에 대한 효과적인 예측을 달성하여, 운전자와 탑승자의 승차감을 향상시키게 된다.
본 실시예의 일부 선택 가능한 구현방식에 있어서, 차량 측 정보 중의 동적 변화 데이터는 측정하고자 하는 차량의 차속을 포함하며, 도로 측 감지 정보 중의 동적 변화 데이터는 목표 물체와의 거리 데이터를 포함한다. 동적 변화 데이터 및 교통 제어 정보를 기반으로 시각화 장면에 교통 프롬프트 정보를 제시하는 단계는, 시각화 장면에 차속에 대응되는 제1 프롬프트 정보를 실시간으로 제시하는 단계; 시각화 장면에 거리 데이터에 대응되는 제2 프롬프트 정보를 제시하는 단계; 교통 제어 정보를 기반으로 측정하고자 하는 차량과 가장 가까운 교통 신호등의 현재 지시 상태의 카운트다운 데이터 및 해당 교통 신호등의 각 지시 상태의 지속 시간을 확정하는 단계; 카운트다운 데이터, 각 지시 상태의 지속 시간 및 차속을 기반으로, 측정하고자 하는 차량이 해당 교통 신호등에 도착하는 시간을 계산하고, 측정하고자 하는 차량이 해당 교통 신호등에 도착했을 때 해당 교통 신호등의 지시 상태를 예측하는 단계; 및 시각화 장면 중의 제1 기설정된 위치에서 목표 물체에 해당 교통 신호등의 현재 지시 상태에 대응되는 카운트다운 데이터, 해당 교통 신호등에 도착하는 시간 및 측정하고자 하는 차량이 해당 교통 신호등에 도착했을 때 해당 교통 신호등의 지시 상태의 제3 프롬프트 정보를 제시하는 단계를 포함한다.
본 선택 가능한 구현방식에 있어서, 제1 프롬프트 정보, 제2 프롬프트 정보 및 제3 프롬프트 정보는 모두 교통 프롬프트 정보에 속하고, 제1 프롬프트 정보, 제2 프롬프트 정보 및 제3 프롬프트 정보는 텍스트 정보일 수도 있고, 이미지 정보일 수도 있으며, 텍스트 정보와 이미지 정보의 조합일 수도 있다.
본 선택 가능한 구현방식에 있어서, 교통 신호등의 각 지시 상태(예를 들어, 적신호 지시 상태 또는 청신호 지시 상태)의 지속 시간이 100s이고, 측정하고자 하는 차량과 가장 가까운 교통 신호등의 현재 지시 상태가 적신호이고, 적신호의 카운트다운 데이터는 0s(청신호의 카운트다운이 시작함)이고, 측정하고자 하는 차량의 차속을 기반으로 청신호의 50s 카운트다운 시간 내에 측정하고자 하는 차량이 해당 신호등에 도착할 수 있는 것을 계산하면, 해당 신호등의 시간은 50s이고, 해당 교통 신호등의 지시 상태는 청신호이다.
본 선택 가능한 구현방식에 있어서, 시각화 장면에 제1 프롬프트 정보, 제2 프롬프트 정보 및 제3 프롬프트 정보를 제시함으로써, 측정하고자 하는 차량 주변 또는 후방의 차량이 측정하고자 하는 차량의 차속, 측정하고자 하는 차량과의 거리, 측정하고자 하는 차량 전방의 교통 신호등의 상태, 측정하고자 하는 차량이 교통 신호등에 도착하는 시간 및 측정하고자 하는 차량이 교통 신호등에 도착했을 때 해당 교통 신호등의 지시 상태를 실시간으로 파악할 수 있는 것을 확보할 수 있다. 그리하여, 주변 차량에 교통 신호등의 정보를 효과적으로 전달하여 교통 운행의 안전성을 향상시킬 수 있다. 나아가, 교통 신호등의 각 지시 상태의 지속 시간 및 측정하고자 하는 차량의 차속을 기반으로, 측정하고자 하는 차량이 교통 신호등에 도착하는 시간 및 측정하고자 하는 차량이 교통 신호등에 도착했을 때 해당 교통 신호등의 지시 상태를 예상함으로써, 측정하고자 하는 차량 주변의 교통 참여자가 신호등의 카운트다운 등 육안으로 보이지 않는 정보를 보고 지능형 버스의 글로벌 환경 상황에 기반한 주행 행위를 이행할 수 있으며, 따라서, 주변 차량의 교통 신호 통행에 효과적인 반응 시간을 제공하여 차량의 효과적인 개시 및 정지를 확보할 수 있다.
본 실시예의 일부 선택 가능한 구현방식에 있어서, 상기 도로 측 감지 정보 중의 동적 변화 데이터는 가시거리 밖 물체와의 거리 데이터를 포함한다. 동적 변화 데이터 및 교통 제어 정보를 기반으로 시각화 장면에 교통 프롬프트 정보를 제시하는 단계는, 가시거리 밖 물체와의 거리 데이터가 기설정된 거리 역치보다 작은 것에 응답하여, 시각화 장면 중의 제2 기설정된 위치에서 가시거리 밖 물체에 거리 데이터에 대응되는 동적 프롬프트 정보를 제시하는 단계를 포함한다.
본 선택 가능한 구현방식에 있어서, 도로 측 감지 정보는 가시거리 밖 물체와의 거리 데이터를 포함한다. 여기서, 해당 거리 데이터는 가시거리 밖 레이더가 수집한 측정하고자 하는 차량과 가시거리 밖 물체 사이의 거리 값일 수 있다. 거리 역치는 거리 거리 데이터를 한정하는 값이고, 해당 거리 역치는 가시거리 밖 레이더의 측정 범위 및 측정하고자 하는 차량의 운행 상황을 기반으로 확정될 수 있다. 예를 들어, 측정하고자 하는 차량이 고속도로 운행하는 경우, 가시거리 밖 레이더의 측정 범위(900-3300킬로미터)를 기반으로, 거리 역치는 10킬로미터인 것을 확정할 수 있다. 동적 프롬프트 정보는 교통 프롬프트 정보에 속하며, 거리 데이터에 대응되는 동적 프롬프트 정보는 거리 데이터의 변화에 따라 변화될 수 있다. 거리 데이터 중의 거리 값이 1미터에서 10미터로 변경되는 경우, 동적 프롬프트 정보는 "거리 1미터"에서 "거리 10미터"로 변경될 수 있다.
본 선택 가능한 구현방식에 있어서, 가시거리 밖 물체와의 거리 데이터를 실시간으로 수집하고, 해당 거리 데이터가 기설정된 거리 역치보다 작은 경우, 시각화 장면 중의 동적 프롬프트 정보를 통해 프롬프트를 진행하며, 승객이 자율 주행과 차량-인프라 협력에 따른 실제 적용 효과를 감지하도록 V2X 데이터와 자율 주행 데이터를 융합하여 전시할 수 있는바, 승객의 주관적인 경험이 보다 쾌적하고 안전하며, 따라서, 승객의 자율 주행에 대한 신뢰도를 크게 높이게 된다. 나아가, 측정하고자 하는 차량의 차량 외부 교통 참여자가 가시거리 밖 조기경보 등 육안으로 보이지 않는 정보를 보고, 지능형 버스의 글로벌 환경 상황에 기반한 주행 행위를 이행할 수 있다.
나아가 도 4를 참조하면, 상술한 각 도면에 도시된 방법에 대한 구현으로, 본 개시는 차량-인프라 협력 정보 처리 장치의 일 실시예를 제공하고, 해당 장치 실시예는 도 1에 도시된 방법 실시예와 서로 대응되고, 해당 장치는 구체적으로 여러 가지 전자 기기에 응용될 수 있다.
도 4에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 의해 제공되는 차량-인프라 협력 정보 처리 장치(400)는 제1 수신 유닛(401), 생성 유닛(402), 제2 수신 유닛(403), 추출 유닛(404) 및 프롬프트 유닛(405)을 포함한다. 여기서, 상기 제1 수신 유닛(401)은 측정하고자 하는 차량의 도로 측 감지 정보 및 측정하고자 하는 차량의 노선 정보를 수신하도록 구성될 수 있다. 상기 생성 유닛(402)은 도로 측 감지 정보 및 노선 정보를 기반으로 기설정된 지도 데이터를 융합하여 측정하고자 하는 차량의 시각화 장면을 생성하도록 구성될 수 있다. 상기 제2 수신 유닛(403)은 측정하고자 하는 차량이 노선 정보에 대응되는 노선 상에서 전진할 때의 차량 측 정보와 교통 제어 정보를 수신하도록 구성될 수 있다. 상기 추출 유닛(404)은 도로 측 감지 정보와 차량 측 정보 중의 동적 변화 데이터를 추출하도록 구성될 수 있다. 상기 프롬프트 유닛(405)은 동적 변화 데이터 및 교통 제어 정보를 기반으로 시각화 장면에 교통 프롬프트 정보를 제시하도록 구성된다.
본 실시예에 있어서, 차량-인프라 협력 정보 처리 장치(400)에서 제1 수신 유닛(401), 생성 유닛(402), 제2 수신 유닛(403), 추출 유닛(404) 및 프롬프트 유닛(405)의 구체적인 처리 및 이에 따른 기술 효과는 도 1에 대응되는 실시예 중의 단계(101), 단계(102), 단계(103), 단계(104) 및 단계(105)의 관련 설명을 각각 참조할 수 있고, 이에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.
본 실시예의 일부 선택 가능한 구현방식에 있어서, 상기 생성 유닛(402)은 생성 모듈(미도시), 확정 모듈(미도시) 및 첨가 모듈(미도시)을 포함한다. 여기서, 상기 생성 모듈은 기설정된 지도 데이터 및 노선 정보를 기반으로 측정하고자 하는 차량이 위치하는 3차원 지리 모델을 생성하도록 구성될 수 있다. 상기 확정 모듈은 도로 측 감지 정보를 기반으로 측정하고자 하는 차량이 위치하는 주변 환경 상태와 날씨 상태를 확정하도록 구성될 수 있다. 상기 첨가 모듈은 주변 환경 상태와 날씨 상태에 대응되는 3차원 장면을 3차원 지리 모델에 첨가하여 3차원의 시각화 장면을 생성하도록 구성될 수 있다.
본 실시예의 일부 선택 가능한 구현방식에 있어서, 상기 장치(400)는 스테이션 확정 유닛(미도시), 검색 유닛(미도시) 및 예측 유닛(미도시)을 더 포함한다. 여기서, 상기 스테이션 확정 유닛은 노선 정보를 기반으로 측정하고자 하는 차량의 스테이션을 확정하도록 구성될 수 있다. 상기 검색 유닛은 각 스테이션과 상관된 날씨 예보 정보를 검색하도록 구성될 수 있다. 상기 예측 유닛은 날씨 예보 정보 및 차량 측 정보를 기반으로 측정하고자 하는 차량이 도착할 각 스테이션의 날씨 상태를 예측하고, 시각화 장면에 각 스테이션의 날씨 프롬프트 정보를 첨가하도록 구성될 수 있다.
본 실시예의 일부 선택 가능한 구현방식에 있어서, 상기 차량 측 정보 중의 동적 변화 데이터는 측정하고자 하는 차량의 차속을 포함하고, 상기 도로 측 감지 정보 중의 동적 변화 데이터는 목표 물체와의 거리 데이터를 포함한다. 상기 프롬프트 유닛(405)은 제1 제시 모듈(미도시), 제2 제시 모듈(미도시), 시간 확정 모듈(미도시), 시간 계산 모듈(미도시) 및 프롬프트 모듈(미도시)을 포함한다. 여기서, 상기 제1 제시 모듈은 시각화 장면에 차속에 대응되는 제1 프롬프트 정보를 실시간으로 제시하도록 구성될 수 있다. 상기 제2 제시 모듈은 시각화 장면에 거리 데이터에 대응되는 제2 프롬프트 정보를 제시하도록 구성될 수 있다. 상기 시간 확정 모듈은 교통 제어 정보를 기반으로 측정하고자 하는 차량과 가장 가까운 교통 신호등의 현재 지시 상태의 카운트다운 데이터 및 해당 교통 신호등의 각 지시 상태의 지속 시간을 확정하도록 구성될 수 있다. 상기 시간 계산 모듈은 카운트다운 데이터, 각 지시 상태의 지속 시간 및 차속을 기반으로, 측정하고자 하는 차량이 해당 교통 신호등에 도착하는 시간 및 측정하고자 하는 차량이 해당 교통 신호등에 도착했을 때 해당 교통 신호등의 지시 상태를 계산하도록 구성될 수 있다. 상기 프롬프트 모듈은 시각화 장면 중의 제1 기설정된 위치에서 목표 물체에 해당 교통 신호등의 현재 지시 상태에 대응되는 카운트다운 데이터, 해당 교통 신호등에 도착하는 시간 및 측정하고자 하는 차량이 해당 교통 신호등에 도착했을 때 해당 교통 신호등의 지시 상태의 제3 프롬프트 정보를 제시하도록 구성될 수 있다.
본 실시예의 일부 선택 가능한 구현방식에 있어서, 상기 도로 측 감지 정보 중의 동적 변화 데이터는 가시거리 밖 물체와의 거리 데이터를 포함한다. 상기 프롬프트 유닛(405)은, 가시거리 밖 물체와의 거리 데이터가 기설정된 거리 역치보다 작은 것에 응답하여, 시각화 장면 중의 제2 기설정된 위치에서 가시거리 밖 물체에 거리 데이터에 대응되는 동적 프롬프트 정보를 제시하도록 더 구성된다.
본 개시의 실시예에 따른 차량-인프라 협력 정보 처리 장치에 있어서, 먼저, 제1 수신 유닛(401)은 측정하고자 하는 차량의 도로 측 감지 정보 및 측정하고자 하는 차량의 노선 정보를 수신하며, 다음, 생성 유닛(402)은 도로 측 감지 정보 및 노선 정보를 기반으로 기설정된 지도 데이터를 융합하여 측정하고자 하는 차량의 시각화 장면을 생성하며, 다음, 제2 수신 유닛(403)은 측정하고자 하는 차량이 노선 정보에 대응되는 노선 상에서 전진할 때의 차량 측 정보와 교통 제어 정보를 수신하며, 다음, 추출 유닛(404)은 도로 측 감지 정보와 차량 측 정보 중의 동적 변화 데이터를 추출하며, 마지막으로, 프롬프트 유닛(405)은 동적 변화 데이터 및 교통 제어 정보를 기반으로 시각화 장면에 교통 프롬프트 정보를 제시한다. 이로써, 측정하고자 하는 차량의 도로 측 감지 정보에 따라 시각화 장면을 생성함으로써, 측정하고자 하는 차량의 주변 상황을 실시간으로 전시할 수 있고, 따라서, 측정하고자 하는 차량의 감지 데이터를 풍부하게 하여 교통 참여자에게 직관적인 느낌을 준다. 측정하고자 하는 차량이 노선 상에서 전진하는 과정에서, 도로 측 감지 정보와 차량 측 정보의 동적 변화 데이터 및 교통 제어 정보를 기반으로 시각화 장면에 교통 프롬프트 정보를 제시함으로써, 교통 참여자에게 프롬프트를 실시간으로 제공하여, 교통 참여자의 차량에 대한 감지 정도를 향상시키고 교통에 참여하는 교통 참여자의 안전성을 향상시킬 수 있다.
나아가 도 5를 참조하면, 상술한 각 도면에 도시된 방법에 대한 구현으로, 본 개시는 차량-인프라 협력 정보를 처리하는 시스템의 일 실시예를 제공하고, 해당 시스템 실시예는 도 1에 도시된 방법 실시예와 서로 대응되고, 해당 시스템은 구체적으로 여러 가지 전자 기기에 응용될 수 있다.
도 5에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 의해 제공되는 차량-인프라 협력 정보 처리 장치(500)는 서버(501), 도로 측 모듈(502), 차량 탑재 모듈(503)과 출력 기기(504)를 포함한다. 여기서, 상기 서버(501)는 측정하고자 하는 차량의 노선 정보 및 도로 측 모듈(502)이 송신한 도로 측 감지 정보를 수신하고; 도로 측 감지 정보 및 노선 정보를 기반으로 기설정된 지도 데이터를 융합하여 측정하고자 하는 차량의 시각화 장면을 생성하고, 시각화 장면을 출력 기기(504)에 출력한다.
서버(501)는 교통 제어 정보 및 차량 탑재 모듈(503)이 송신한 차량 측 정보를 수신하되, 차량 측 정보는 측정하고자 하는 차량이 노선 정보에 대응되는 노선 상에서 전진할 때의 차량 정보이고; 도로 측 감지 정보와 차량 측 정보 중의 동적 변화 데이터를 추출하고; 동적 변화 데이터 및 교통 제어 정보를 기반으로 출력 기기(504)가 표시하는 시각화 장면에 교통 프롬프트 정보를 제시한다.
본 실시예에 있어서, 차량 탑재 모듈(503), 도로 측 모듈(502) 및 출력 기기(504)는 측정하고자 하는 차량의 모듈일 수 있다. 여기서, 도로 측 모듈(502)은 측정하고자 하는 차량의 노변 유닛(Road Side Unit, RSU) 일 수 있고, 차량 탑재 모듈(503)은 측정하고자 하는 차량의 OBU 유닛일 수 있고, 차량 탑재 모듈은 DSRC(Dedicated Short Range Communication, 근거리 단파 통신) 기술을 채용하여 노변 유닛과 통신하는 마이크로웨이브 장치일 수 있다.
본 실시예에 있어서, 차량-인프라 협력 정보 처리 장치(500)에서 서버(501)의 구체적인 처리 및 이에 따른 기술 효과는 도 1에 대응되는 실시예 중의 단계(101), 단계(102), 단계(103), 단계(104) 및 단계(105)의 관련 설명을 각각 참조할 수 있고, 이에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.
본 실시예의 일부 선택 가능한 구현방식에 있어서, 상기 출력 장치(504)는 측정하고자 하는 차량의 차량 외부 스크린과 차량 외부 오디오를 포함한다.
본 선택 가능한 구현방식에 의해 제공된 차량-인프라 협력 정보를 처리하는 시스템은 자율 주행 및 차량-인프라 협력에 적용될 수 있고, 차량 외부 스크린과 차량 외부 오디오를 통해 차량-인프라 협력 정보를 전시하는 시스템으로서, 구체적으로 서버, 도로 측 모듈, 차량 탑재 모듈, 차량 외부 스크린, 차량 외부 오디오를 포함한다.
도로 측 모듈은 도로 측 감지 유닛, 신호 제어 및 노변 유닛(RSU)을 포함한다.
차량 탑재 모듈은 차량 정보를 실시간으로 획득할 수 있고, 도로 측 모듈과 실시간으로 통신하는 통신 유닛을 더 포함할 수 있다.
서버는 다중 센서 융합 감지 및 로컬라이제이션 의사결정 계획 아래, 차량이 특정 노선 상에서 교통 규칙에 따라 안전하게 주행하도록 제어한다. V2X 차량 탑재 모듈(OBU)이 탑재된 측정하고자 하는 차량이 V2X 기기가 커버하는 갈림길에 주행할 때, RSU는 도로 측 감지 또는 계산 데이터, 신호 제어 시스템 및 기타 교통 관제 정보를 무선 네트워크(4G/5G/wifi 등)를 통해 차량 측 OBU로 전달한다.
차량 외부 스크린과 차량 외부 오디오에 대해, 서버는 V2X 도로 측 감지 정보를 수신하는 경우, 차량 외부 스크린과 차량 외부 오디오를 통해 차량 후방 차량과 차량 외의 보행자에게 실시간으로 차량-인프라 협력 정보를 실시간으로 알려준다. 속도 제한, 신호등 등 프롬프트 정보를 수신하는 경우, 차량 외부 스크린에 표시되는 시각화 장면에 문자, 그래픽, 이미지 등 교통 프롬프트 정보를 제시하고, 차량 외부 오디오를 통해 수요에 따라 상응한 음성을 방송한다. 방위 정보를 가지는 예측 알림을 수신하는 경우, 차량 외부 스크린에 표시되는 시각화 장면에 위험 유형, 방위 및 건의 정보 등 교통 프롬프트 정보를 제시하고, 차량 외부 오디오를 통해 수요에 따라 상응한 음성, 예를 들어, 시공 조기경보, 충돌 조기경보 등을 방송한다.
본 선택 가능한 구현방식에 있어서, 출력 장치는, 측정하고자 하는 차량의 전시 모듈로서, 픽처, 텍스트, 그래픽 및 사운드를 통해 효과전시를 진행하여, 차량-인프라 협력 정보의 전시의 유효성을 향상시킨다.
본 실시예에서 제공된 차량-인프라 협력 정보를 처리하는 시스템에 있어서, 서버는 출력 기기에서 시각화 장면을 출력하고 시각화 장면에 교통 프롬프트 정보를 제시함으로써, 교통 참여자에게 실시간으로 프롬프트를 제공하여 교통 참여자의 차량에 대한 감지 정도를 향상시키고 교통에 참여하는 교통 참여자의 안전성을 향상시킬 수 있다.
본 개시의 기술 방안에 있어서, 관련되는 사용자 개인 정보의 수집, 저장, 사용, 프로세싱, 전송, 제공 및 공개 등은 모두 관련 법률 법규의 규정에 부합하며 공서양속을 위반하지 않는다.
본 개시의 실시예에 따르면, 본 개시는 전자 기기, 판독가능 저장매체 및 컴퓨터 프로그램을 더 제공한다.
도 6은 본 개시의 실시예를 실시하는 데에 사용될 수 있는 예시적 전자 기기(600)의 개략적인 블록도이다. 전자 기기는 여러 가지 형식의 디지털 컴퓨터, 예를 들어, 랩톱 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, 워크스테이션, 개인용 디지털 보조기, 서버, 블레이드 서버, 대형 컴퓨터 및 다른 적합한 컴퓨터를 가리키고자 하는 것이다. 전자 기기는 여러 가지 형식의 이동 장치, 예를 들어, 개인용 디지털 보조기, 셀룰러 폰, 스마트 폰, 웨어러블 기기 및 이와 유사한 다른 컴퓨팅 장치를 가리킬 수도 있다. 본 명세서에서 제시하는 부품, 이들의 연결과 관계 및 이들의 기능은 단지 예시일 뿐, 본 명세서에서 설명하는 및/또는 요구하는 본 개시의 구현을 한정하고자 하는 것이 아니다.
도 6에 도시된 바와 같이, 기기(600)는 컴퓨팅 유닛(601)을 포함하고, 이는 읽기전용 메모리(ROM)(602)에 저장된 컴퓨터 프로그램 또는 저장 유닛(608)으로부터 랜덤 액세스 메모리(RAM)(603)에 로딩된 컴퓨터 프로그램에 따라 여러 가지 적당한 동작과 처리를 수행할 수 있다. RAM(603)은 기기(600) 조작에 필요한 여러 가지 프로그램 및 데이터를 저장할 수도 있다. 컴퓨팅 유닛(601), ROM(602) 및 RAM(603)은 버스(604)에 의해 서로 연결된다. 입력/출력(I/O) 인터페이스(605)도 버스(604)에 연결된다.
기기(600) 중의 다수의 부품은 I/O 인터페이스(605)에 연결되는데 입력 유닛(606)(예를 들면, 키보드, 마우스 등), 출력 유닛(607)(예를 들면, 다양한 유형의 디스플레이, 스피커 등), 저장 유닛(608)(예를 들면, 자기디스크, 광디스크 등) 및 통신 유닛(609)(예를 들면, 네트워크 인터페이스 카드, 모뎀, 무선 통신 송수신기 등)을 포함한다. 통신 유닛(609)은 기기(600)가 인터넷과 같은 컴퓨터 네트워크 및/또는 여러 가지 전기통신 네트워크를 통해 다른 기기와 정보/데이터를 교환하도록 허용한다.
컴퓨팅 유닛(601)은 처리 및 컴퓨팅 파워를 가지는 여러 가지 범용의 및/또는 전용의 처리 어셈블리일 수 있다. 컴퓨팅 유닛(601)의 일부 예시는 중앙 처리 장치(CPU), 그래픽 처리 장치(GPU), 여러 가지 전용의 인공지능(AI) 컴퓨팅 칩, 머신러닝 모델 알고리즘을 실행하는 여러 가지 컴퓨팅 유닛, 디지털 신호 프로세서(DSP) 및 임의 적합한 프로세서, 컨트롤러, 마이크로컨트롤러 등을 포함하나, 이에 한정되지 않는다. 컴퓨팅 유닛(601)은 위에서 기술한 각 방법 및 처리, 예를 들면, 차량-인프라 협력 정보를 처리하는 방법을 수행한다. 예를 들면, 일부 실시예에 있어서, 차량-인프라 협력 정보를 처리하는 방법은 컴퓨터 소프트웨어 프로그램으로 구현될 수 있고, 기계 판독가능 매체, 예를 들면, 저장 유닛(608)에 유형으로(tangibly) 포함된다. 일부 실시예에 있어서, 컴퓨터 프로그램의 일부 또는 전부는 ROM(602) 및/또는 통신 유닛(609)을 거쳐 기기(600)에 로딩 및/또는 설치될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 RAM(603)에 로딩되어 컴퓨팅 유닛(601)에 의해 실행되는 경우, 위에서 기술한 차량-인프라 협력 정보를 처리하는 방법의 하나 또는 다수의 단계를 수행할 수 있다. 선택적으로, 다른 실시예에 있어서, 컴퓨팅 유닛(601)은 다른 임의의 적당한 방식으로(예를 들면, 펌웨어에 의해) 차량-인프라 협력 정보를 처리하는 방법을 수행하도록 구성될 수 있다.
본 명세서에 있어서, 위에서 기술한 시스템 및 기술의 여러 가지 구현방식은 디지털 전자 회로 시스템, 집적 회로 시스템, 필드 프로그램가능 게이트 어레이(FPGA), 주문형 집적회로(ASIC), 주문형 표준제품(ASSP), 시스템온칩(SOC), 복잡한 프로그램 가능 논리 소자(CPLD), 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 및/또는 이들의 조합 중에서 구현될 수 있다. 이러한 여러 가지 구현방식은 하나 또는 다수의 컴퓨터 프로그램에서 실시되는 것을 포함할 수 있는바, 해당 하나 또는 다수의 컴퓨터 프로그램은 적어도 하나의 프로그램가능 프로세서를 포함하는 프로그램가능 시스템에서 실행 및/또는 해석될 수 있고, 해당 프로그램가능 프로세서는 전용의 또는 범용의 프로그램가능 프로세서일 수 있고, 저장 시스템, 적어도 하나의 입력 장치 및 적어도 하나의 출력 장치로부터 데이터와 명령어를 수신하고 데이터와 명령어를 해당 저장 시스템, 해당 적어도 하나의 입력 장치 및 해당 적어도 하나의 출력 장치로 전송할 수 있다.
본 개시의 방법을 실시하기 위한 프로그램 코드는 하나 또는 다수의 프로그램 언어의 임의 조합을 적용하여 작성될 수 있다. 이러한 프로그램 코드는 범용 컴퓨터, 전용 컴퓨터 또는 다른 프로그램가능 차량-인프라 협력 정보 처리 장치의 프로세서 또는 컨트롤러에 제공되어, 프로그램 코드가 프로세서 또는 컨트롤러에 의해 실행되는 경우, 흐름도 및/또는 블록도에 규정된 기능/조작이 실시되도록 할 수 있다. 프로그램 코드는 완전히 기계에서 실행될 수도 있고, 부분적으로 기계에서 실행될 수도 있고, 독립적인 소프트웨어 패키지로서 부분적으로는 기계에서 실행되면서 부분적으로는 원격 기계에서 실행되거나 완전히 원격 기계나 서버에서 실행될 수 있다.
본 개시의 문맥상으로 기계 판독가능 매체는 유형의 매체일 수 있고 이는 명령어 실행 시스템, 장치 또는 기기가 사용하거나, 명령어 실행 시스템, 장치 또는 기기와 결합하여 사용하는 프로그램을 포함하거나 저장할 수 있다. 기계 판독 가능 매체는 기계 판독 가능 신호 매체 또는 기계 판독 가능 저장 매체일 수 있다. 기계 판독 가능 매체는 전자의, 자성의, 광학의, 전자기의, 적외선의 또는 반도체의 시스템, 장치 또는 기기, 또는 상술한 내용의 임의의 적합한 조합을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 기계 판독 가능 저장 매체의 더 구체적인 예시는 하나 또는 다수의 선에 따른 전기 연결, 휴대형 컴퓨터 디스크, 하드 디스크, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 읽기 전용 메모리(ROM), 소거 및 프로그램 가능 읽기 전용 메모리(EPROM 또는 플래시 메모리), 광섬유, 휴대용 콤팩트 디스크 읽기 전용 메모리(CD-ROM), 광학 저장 기기, 자기 저장 기기, 또는 상술한 내용의 임의의 적합한 조합을 포함하게 된다.
사용자와의 인터랙션을 제공하기 위해, 여기서 설명하는 시스템과 기술을 컴퓨터에서 실시할 수 있는바, 해당 컴퓨터는 사용자한테 정보를 표시하기 위한 표시 장치(예를 들어, CRT(음극선관) 또는 LCD(액정 디스플레이) 모니터) 및 키보드와 포인팅 장치(예를 들어, 마우스 또는 트랙볼)를 포함하고, 사용자는 해당 키보드와 해당 포인팅 장치를 통해 입력을 컴퓨터에 제공할 수 있다. 다른 종류의 장치도 사용자와의 인터랙션을 제공하는 데 사용될 수 있는바, 예를 들어, 사용자한테 제공되는 피드백은 임의 형식의 감각 피드백(예를 들어, 시각 피드백, 청각 피드백 또는 촉각 피드백)일 수 있고, 임의 형식(사운드 입력, 음성 입력 또는 촉각 입력을 포함함)으로 사용자로부터의 입력을 수신할 수 있다.
여기서 기술하는 시스템과 기술은 백그라운드 부품을 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들면, 데이터 서버로서), 미들웨어 부품을 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들면, 애플리케이션 서버), 프런트 엔드 부품을 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들면, 그래픽 사용자 인터페이스 또는 네트워크 브라우저를 구비하는 사용자 컴퓨터일 수 있는바, 사용자는 해당 그래픽 사용자 인터페이스 또는 해당 네트워크 브라우저를 통하여 여기서 기술하는 시스템 및 기술의 구현 방식과 인터랙션할 수 있음), 또는 이러한 백그라운드 부품, 미들웨어 부품 또는 프런트 엔드 부품의 임의 조합을 포함하는 컴퓨팅 시스템에서 구현될 수 있다. 임의 형식 또는 매체의 디지털 데이터 통신(예를 들면, 통신 네트워크)으로 시스템의 부품을 서로 연결시킬 수 있다. 통신 네트워크의 예시는 근거리 통신망(LAN), 광대역 통신망(WAN) 및 인터넷을 포함한다.
컴퓨터 시스템은 클라이언트와 서버를 포함할 수 있다. 클라이언트와 서버는 일반적으로 서로 멀리 떨어져 있고 통상적으로는 통신 네트워크를 통해 인터랙션한다. 상응한 컴퓨터에서 실행되고 서로 클라이언트-서버 관계를 가지는 컴퓨터 프로그램을 통해 클라이언트와 서버의 관계가 발생된다. 서버는 클라우드 서버, 분산 시스템의 서버, 또는 블록체인이 결합된 서버일 수 있다.
상기 제시한 여러 가지 형식의 흐름을 사용하여 단계에 대해 재정렬, 증가 또는 삭제가 가능하다는 점을 이해하여야 한다. 예를 들면, 본 개시에 의해 제공되는 기술방안이 지향하는 결과를 구현할 수 있는 한, 본 개시에 기재된 각 단계는 병렬로 수행될 수도 있고 순차로 수행될 수도 있고 다른 순서로 수행될 수도 있는바, 본 명세서에서는 이에 대해 한정하지 않는다.
상술한 구체적인 구현방식은 본 개시의 보호 범위를 한정하지 않는다. 당업자라면 설계의 요구나 다른 요인에 따라 여러 가지 수정, 조합, 서브조합 및 치환이 가능하다는 점을 인지하여야 한다. 본 개시의 사상 및 원칙 아래 수행되는 임의의 수정, 균등치환 및 개량 등은 모두 본 개시의 보호범위에 포함되어야 한다.

Claims (15)

  1. 차량-인프라 협력 정보를 처리하는 방법에 있어서,
    측정하고자 하는 차량의 도로 측 감지 정보 및 측정하고자 하는 차량의 노선 정보를 수신하는 단계;
    상기 도로 측 감지 정보 및 상기 노선 정보를 기반으로 기설정된 지도 데이터를 융합하여 상기 측정하고자 하는 차량의 시각화 장면을 생성하는 단계;
    상기 측정하고자 하는 차량이 상기 노선 정보에 대응되는 노선 상에서 전진할 때의 차량 측 정보와 교통 제어 정보를 수신하는 단계;
    상기 도로 측 감지 정보와 상기 차량 측 정보 중의 동적 변화 데이터를 추출하는 단계; 및
    상기 동적 변화 데이터 및 상기 교통 제어 정보를 기반으로 상기 시각화 장면에 교통 프롬프트 정보를 제시하는 단계를 포함하는 차량-인프라 협력 정보를 처리하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 도로 측 감지 정보 및 상기 노선 정보를 기반으로 기설정된 지도 데이터를 융합하여 상기 측정하고자 하는 차량의 시각화 장면을 생성하는 상기 단계는,
    기설정된 지도 데이터 및 상기 노선 정보를 기반으로 상기 측정하고자 하는 차량이 위치하는 3차원 지리 모델을 생성하는 단계;
    상기 도로 측 감지 정보를 기반으로 상기 측정하고자 하는 차량이 위치하는 주변 환경 상태와 날씨 상태를 확정하는 단계; 및
    상기 주변 환경 상태와 상기 날씨 상태에 대응되는 3차원 장면을 상기 3차원 지리 모델에 첨가하여 3차원의 시각화 장면을 생성하는 단계를 포함하는 차량-인프라 협력 정보를 처리하는 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 방법은,
    상기 노선 정보를 기반으로 상기 측정하고자 하는 차량의 스테이션을 확정하는 단계;
    각 스테이션과 상관된 날씨 예보 정보를 검색하는 단계; 및
    상기 날씨 예보 정보 및 상기 차량 측 정보를 기반으로 상기 측정하고자 하는 차량이 도착할 각 스테이션의 날씨 상태를 예측하고, 상기 시각화 장면에 각 스테이션의 날씨 프롬프트 정보를 첨가하는 단계를 더 포함하는 차량-인프라 협력 정보를 처리하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 차량 측 정보 중의 동적 변화 데이터는 상기 측정하고자 하는 차량의 차속을 포함하고, 상기 도로 측 감지 정보 중의 동적 변화 데이터는 목표 물체와의 거리 데이터를 포함하며, 상기 동적 변화 데이터 및 상기 교통 제어 정보를 기반으로 상기 시각화 장면에 교통 프롬프트 정보를 제시하는 상기 단계는,
    상기 시각화 장면에 상기 차속에 대응되는 제1 프롬프트 정보를 실시간으로 제시하는 단계;
    상기 시각화 장면에 상기 거리 데이터에 대응되는 제2 프롬프트 정보를 제시하는 단계;
    상기 교통 제어 정보를 기반으로 상기 측정하고자 하는 차량과 가장 가까운 교통 신호등의 현재 지시 상태의 카운트다운 데이터 및 해당 교통 신호등의 각 지시 상태의 지속 시간을 확정하는 단계;
    상기 카운트다운 데이터, 상기 각 지시 상태의 지속 시간 및 상기 차속을 기반으로, 상기 측정하고자 하는 차량이 해당 교통 신호등에 도착하는 시간을 계산하고, 상기 측정하고자 하는 차량이 해당 교통 신호등에 도착했을 때 해당 교통 신호등의 지시 상태를 예측하는 단계; 및
    상기 시각화 장면 중의 제1 기설정된 위치에서 상기 목표 물체에 해당 교통 신호등의 현재 지시 상태에 대응되는 카운트다운 데이터, 해당 교통 신호등에 도착하는 시간 및 해당 교통 신호등의 지시 상태의 제3 프롬프트 정보를 제시하는 단계를 포함하는 차량-인프라 협력 정보를 처리하는 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 도로 측 감지 정보 중의 동적 변화 데이터는 가시거리 밖 물체와의 거리 데이터를 포함하며, 상기 동적 변화 데이터 및 상기 교통 제어 정보를 기반으로 상기 시각화 장면에 교통 프롬프트 정보를 제시하는 상기 단계는,
    상기 가시거리 밖 물체와의 거리 데이터가 기설정된 거리 역치보다 작은 것에 응답하여, 상기 시각화 장면 중의 제2 기설정된 위치에서 상기 가시거리 밖 물체에 상기 거리 데이터에 대응되는 동적 프롬프트 정보를 제시하는 단계를 포함하는 차량-인프라 협력 정보를 처리하는 방법.
  6. 차량-인프라 협력 정보 처리 장치에 있어서,
    측정하고자 하는 차량의 도로 측 감지 정보 및 측정하고자 하는 차량의 노선 정보를 수신하도록 구성된 제1 수신 유닛;
    상기 도로 측 감지 정보 및 상기 노선 정보를 기반으로 기설정된 지도 데이터를 융합하여 상기 측정하고자 하는 차량의 시각화 장면을 생성하도록 구성된 생성 유닛;
    상기 측정하고자 하는 차량이 상기 노선 정보에 대응되는 노선 상에서 전진할 때의 차량 측 정보와 교통 제어 정보를 수신하도록 구성된 제2 수신 유닛;
    상기 도로 측 감지 정보와 상기 차량 측 정보 중의 동적 변화 데이터를 추출하도록 구성된 추출 유닛; 및
    상기 동적 변화 데이터 및 상기 교통 제어 정보를 기반으로 상기 시각화 장면에 교통 프롬프트 정보를 제시하도록 구성된 프롬프트 유닛을 포함하는 차량-인프라 협력 정보 처리 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 생성 유닛은,
    기설정된 지도 데이터 및 상기 노선 정보를 기반으로 상기 측정하고자 하는 차량이 위치하는 3차원 지리 모델을 생성하도록 구성된 생성 모듈;
    상기 도로 측 감지 정보를 기반으로 상기 측정하고자 하는 차량이 위치하는 주변 환경 상태와 날씨 상태를 확정하도록 구성된 확정 모듈; 및
    상기 주변 환경 상태와 상기 날씨 상태에 대응되는 3차원 장면을 상기 3차원 지리 모델에 첨가하여 3차원의 시각화 장면을 생성하도록 구성된 첨가 모듈을 포함하는 차량-인프라 협력 정보 처리 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 장치는,
    상기 노선 정보를 기반으로 상기 측정하고자 하는 차량의 스테이션을 확정하도록 구성된 스테이션 확정 유닛;
    각 스테이션과 상관된 날씨 예보 정보를 검색하도록 구성된 검색 유닛; 및
    상기 날씨 예보 정보 및 상기 차량 측 정보를 기반으로 상기 측정하고자 하는 차량이 도착할 각 스테이션의 날씨 상태를 예측하고, 상기 시각화 장면에 각 스테이션의 날씨 프롬프트 정보를 첨가하도록 구성된 예측 유닛을 더 포함하는 차량-인프라 협력 정보 처리 장치.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 차량 측 정보 중의 동적 변화 데이터는 상기 측정하고자 하는 차량의 차속을 포함하고, 상기 도로 측 감지 정보 중의 동적 변화 데이터는 목표 물체와의 거리 데이터를 포함하며, 상기 프롬프트 유닛은,
    상기 시각화 장면에 상기 차속에 대응되는 제1 프롬프트 정보를 실시간으로 제시하도록 구성된 제1 제시 모듈;
    상기 시각화 장면에 상기 거리 데이터에 대응되는 제2 프롬프트 정보를 제시하도록 구성된 제2 제시 모듈;
    상기 교통 제어 정보를 기반으로 상기 측정하고자 하는 차량과 가장 가까운 교통 신호등의 현재 지시 상태의 카운트다운 데이터 및 해당 교통 신호등의 각 지시 상태의 지속 시간을 확정하도록 구성된 시간 확정 모듈;
    상기 카운트다운 데이터, 상기 각 지시 상태의 지속 시간 및 상기 차속을 기반으로, 상기 측정하고자 하는 차량이 해당 교통 신호등에 도착하는 시간을 계산하고, 상기 측정하고자 하는 차량이 해당 교통 신호등에 도착했을 때 해당 교통 신호등의 지시 상태를 예측하도록 구성된 시간 계산 모듈; 및
    상기 시각화 장면 중의 제1 기설정된 위치에서 상기 목표 물체에 해당 교통 신호등의 현재 지시 상태에 대응되는 카운트다운 데이터, 해당 교통 신호등에 도착하는 시간 및 해당 교통 신호등의 지시 상태의 제3 프롬프트 정보를 제시하도록 구성된 프롬프트 모듈을 포함하는 차량-인프라 협력 정보 처리 장치.
  10. 제6항에 있어서,
    상기 도로 측 감지 정보 중의 동적 변화 데이터는 가시거리 밖 물체와의 거리 데이터를 포함하며, 상기 프롬프트 유닛은, 상기 가시거리 밖 물체와의 거리 데이터가 기설정된 거리 역치보다 작은 것에 응답하여, 상기 시각화 장면 중의 제2 기설정된 위치에서 상기 가시거리 밖 물체에 상기 거리 데이터에 대응되는 동적 프롬프트 정보를 제시하도록 더 구성되는 차량-인프라 협력 정보 처리 장치.
  11. 차량-인프라 협력 정보를 처리하는 시스템에 있어서,
    서버 및 도로 측 모듈, 차량 탑재 모듈, 및 출력 기기를 포함하며,
    상기 서버는, 측정하고자 하는 차량의 노선 정보 및 상기 도로 측 모듈이 송신한 도로 측 감지 정보를 수신하고; 상기 도로 측 감지 정보 및 상기 노선 정보를 기반으로 기설정된 지도 데이터를 융합하여 상기 측정하고자 하는 차량의 시각화 장면을 생성하고, 상기 시각화 장면을 상기 출력 기기에 출력하며,
    상기 서버는, 교통 제어 정보 및 상기 차량 탑재 모듈이 송신한 차량 측 정보를 수신하되, 상기 차량 측 정보는 측정하고자 하는 차량이 상기 노선 정보에 대응되는 노선 상에서 전진할 때의 차량 정보이고; 상기 도로 측 감지 정보와 상기 차량 측 정보 중의 동적 변화 데이터를 추출하고; 상기 동적 변화 데이터 및 상기 교통 제어 정보를 기반으로 상기 출력 기기가 표시하는 시각화 장면에 교통 프롬프트 정보를 제시하는 차량-인프라 협력 정보를 처리하는 시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 출력 장치는 상기 측정하고자 하는 차량의 차량 외부 스크린과 차량 외부 오디오를 포함하는 차량-인프라 협력 정보를 처리하는 시스템.
  13. 전자 기기에 있어서,
    적어도 하나의 프로세서; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서에 통신적으로 연결되는 메모리를 포함하며,
    상기 메모리에는 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 가능한 명령어가 저장되어 있고, 상기 명령어는 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되어, 상기 적어도 하나의 프로세서가 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항의 방법을 수행 가능하도록 하는 전자 기기.
  14. 컴퓨터 명령어가 저장되어 있는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장매체에 있어서,
    상기 컴퓨터 명령어는 컴퓨터가 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항의 방법을 수행하도록 하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장매체.
  15. 컴퓨터 판독가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 있어서,
    상기 컴퓨터 프로그램이 프로세서에 의해 실행되는 경우, 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항의 방법을 구현하는 컴퓨터 프로그램.
KR1020220185283A 2021-12-29 2022-12-27 차량-인프라 협력 정보를 처리하는 방법, 장치 및 시스템 KR20230009338A (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111637317.2 2021-12-29
CN202111637317.2A CN114333314A (zh) 2021-12-29 2021-12-29 车路协同信息处理方法和装置、系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20230009338A true KR20230009338A (ko) 2023-01-17

Family

ID=81016593

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020220185283A KR20230009338A (ko) 2021-12-29 2022-12-27 차량-인프라 협력 정보를 처리하는 방법, 장치 및 시스템

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20230132904A1 (ko)
EP (1) EP4138059A3 (ko)
JP (1) JP2023024857A (ko)
KR (1) KR20230009338A (ko)
CN (1) CN114333314A (ko)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114822026A (zh) * 2022-04-22 2022-07-29 南京泛在地理信息产业研究院有限公司 一种全息地图场景数据采集智能融合方法

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110037619A1 (en) * 2009-08-11 2011-02-17 On Time Systems, Inc. Traffic Routing Using Intelligent Traffic Signals, GPS and Mobile Data Devices
GB201018815D0 (en) * 2010-11-08 2010-12-22 Tomtom Int Bv High-definition weather for improved routing and navigation systems
US9792575B2 (en) * 2016-03-11 2017-10-17 Route4Me, Inc. Complex dynamic route sequencing for multi-vehicle fleets using traffic and real-world constraints
US20170327035A1 (en) * 2016-05-10 2017-11-16 Ford Global Technologies, Llc Methods and systems for beyond-the-horizon threat indication for vehicles
CN107085964B (zh) * 2017-05-10 2018-10-26 深圳市夏瑞科技有限公司 基于图像增强的车辆自动驾驶系统
WO2019125489A1 (en) * 2017-12-22 2019-06-27 Nissan North America, Inc. Solution path overlay interfaces for autonomous vehicles
US10867512B2 (en) * 2018-02-06 2020-12-15 Cavh Llc Intelligent road infrastructure system (IRIS): systems and methods
WO2019172897A1 (en) * 2018-03-07 2019-09-12 Google Llc Driver feedback for efficiently traversing intersections
CN109559558A (zh) * 2018-12-14 2019-04-02 深圳市元征科技股份有限公司 事故提醒方法、智能警示牌、路侧单元及事故提醒系统
CN111460865B (zh) * 2019-01-22 2024-03-05 斑马智行网络(香港)有限公司 辅助驾驶方法、辅助驾驶系统、计算设备及存储介质
CN112466141A (zh) * 2020-11-12 2021-03-09 深圳慧拓无限科技有限公司 一种面向车路协同的智能网联路端设备交互方法、系统及存储介质
CN112700667A (zh) * 2020-12-22 2021-04-23 北京百度网讯科技有限公司 辅助车辆驾驶的方法、装置、电子设备和介质
CN113724520B (zh) * 2021-08-31 2023-06-13 上海商汤临港智能科技有限公司 车路协同信息处理方法、装置、电子设备以及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
EP4138059A2 (en) 2023-02-22
EP4138059A3 (en) 2023-04-05
US20230132904A1 (en) 2023-05-04
JP2023024857A (ja) 2023-02-17
CN114333314A (zh) 2022-04-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110325928B (zh) 自主车辆运行管理
US11958504B2 (en) Method and apparatus for controlling a vehicle's driving operation using advance information
RU2725920C1 (ru) Управление оперативным управлением автономным транспортным средством
US11860639B2 (en) Vehicle-based road obstacle identification system
CN110418743B (zh) 自主车辆运行管理阻碍监测
RU2734744C1 (ru) Оперативное управление автономным транспортным средством, включающее в себя работу экземпляра модели частично наблюдаемого марковского процесса принятия решений
US11373524B2 (en) On-board vehicle stop cause determination system
US11720094B2 (en) System and method for remote intervention of vehicles
US11860625B2 (en) System and method for updating vehicle operation based on remote intervention
US20200211370A1 (en) Map editing using vehicle-provided data
CN114255606A (zh) 辅助驾驶提醒、地图辅助驾驶提醒方法、装置和地图
WO2024027228A1 (zh) 导航界面的提示方法、装置、设备、存储介质及程序产品
EP4009301A2 (en) Road side service unit, traffic prompt device, traffic prompt system and method
KR20230009338A (ko) 차량-인프라 협력 정보를 처리하는 방법, 장치 및 시스템
CN115273477A (zh) 路口驾驶建议推送方法、装置、系统和电子设备
CN113748448B (zh) 基于车辆的虚拟停止线和让行线检测
CN115659701B (zh) 车路协同v2x应用场景的验证方法、设备和存储介质
CN116901934A (zh) 一种行泊一体交互方法及装置
CN116142178A (zh) 一种车辆辅助驾驶方法、系统、介质及电子设备
US20240123975A1 (en) Guided generation of trajectories for remote vehicle assistance
US20230398866A1 (en) Systems and methods for heads-up display
TWI731925B (zh) 電子地圖顯示方法、電子地圖顯示設備及用以顯示電子地圖的設備
KR20240085292A (ko) 자율주행차량의 비보호 좌회전 또는 비보호 유턴 시의 경고 제공 장치 및 방법
CN114863709A (zh) 道路数据处理方法、装置、电子设备和存储介质
WO2024086049A1 (en) Guided generation of trajectories for remote vehicle assistance

Legal Events

Date Code Title Description
WITB Written withdrawal of application