KR20230033557A - 자율 주행 차량 사후 동작 설명 시스템 - Google Patents

자율 주행 차량 사후 동작 설명 시스템 Download PDF

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KR20230033557A
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KR
South Korea
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vehicle
data
simulator
message
processor
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KR1020220003428A
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라이스 사하네
벤스 코세르나
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모셔널 에이디 엘엘씨
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Abstract

무엇보다도, 차량의 계획된 경로, 차량의 상태 및 차량이 작동하는 환경의 환경 데이터를 수신하는 것, 이탈 신호를 수신하는 것, 이탈 신호가 차량의 제 1 시스템에 의해 보고되었는지 또는 제 2 시스템에 의해 보고되었는지를 결정하는 것, 이에 응답하여 환경에서 차량을 시뮬레이션하기 위한 제 1 시뮬레이터 세트 또는 제 2 시뮬레이터 세트를 선택하는 것, 선택된 제 1 또는 제 2 시뮬레이터 세트를 사용하여 환경에서 차량을 시뮬레이션하는 것, 시뮬레이션의 결과에 기초하여 메시지를 생성하는 것, 및 차량의 적어도 한 명의 탑승자에게 메시지를 제시하는 것을 포함하지만 이에 국한되지 않는 자율 주행 차량에 의해 수행하는 동작을 통지하고 설명하기 위한 기술이 설명된다.

Description

자율 주행 차량 사후 동작 설명 시스템{AUTONOMOUS VEHICLE POST-ACTION EXPLANATION SYSTEM}
본 설명은 자율 주행 차량에 의해 수행되는 동작을 차량에 근접한 개인에게 통지하고 설명하기 위한 시스템, 방법, 및 컴퓨터 프로그램 제품에 관한 것이다.
자율 주행 차량(autonomous vehicle; AV)은 경로 계획을 사용하여 시작 위치로부터 종료 위치까지의 경로를 계획할 수 있다. 경로가 지정되고 차량이 경로를 따라 진행한다. AV는 일시적으로 또는 갑자기 경로로부터 이탈할 수 있다. 예를 들어, AV는 일촉즉발의 충돌을 회피하거나 근처 대상체에 대해 미리 정의된 횡방향 클리어런스를 유지하기 위해 계획된 경로로부터 갑자기 이탈할 수 있다. 이러한 예상치 못한 이탈은 승객들 사이에 또는 커맨드 센터의 원격 운영자에게 혼란을 야기할 수 있다.
도 1은 자율 주행 능력(autonomous capability)을 갖는 자율 주행 차량(autonomous vehicle)의 예를 도시한다.
도 2는 예시적인 "클라우드" 컴퓨팅 환경을 도시한다.
도 3은 컴퓨터 시스템을 도시한다.
도 4는 AV에 대한 예시적인 아키텍처를 도시한다.
도 5는 인지 시스템에 의해 사용될 수 있는 입력 및 출력의 예를 도시한다.
도 6은 계획 시스템의 입력과 출력 사이의 관계의 블록 다이어그램을 도시한다.
도 7은 경로 계획에서 사용되는 방향 그래프(directed graph)를 도시한다.
도 8은 제어 시스템의 입력 및 출력의 블록 다이어그램을 도시한다.
도 9는 제어기의 입력, 출력, 및 컴포넌트의 블록 다이어그램을 도시한다.
도 10은 예시적인 자율 주행 차량 통지 및 사후 동작(post-action) 설명 시스템의 블록 다이어그램을 도시한다.
도 11은 자율 주행 차량 통지 및 사후 동작 설명 시스템에서 사용되는 예시적인 시뮬레이션 시스템의 입력, 출력 및 컴포넌트의 블록 다이어그램을 도시한다.
도 12는 차량의 동작을 통지하고 설명하기 위한 프로세스의 흐름도를 도시한다.
이하의 설명에서는, 설명 목적으로, 본 발명에 대한 완전한 이해를 제공하기 위해 다수의 특정 세부 사항들이 제시된다. 그렇지만, 본 발명이 이러한 특정 세부 사항들이 없더라도 실시될 수 있음이 명백할 것이다. 다른 경우에, 잘 알려진 구조들 및 디바이스들은 본 발명을 불필요하게 모호하게 하는 것을 피하기 위하여 블록 다이어그램 형태로 도시되어 있다.
도면들에, 설명의 용이성을 위해, 디바이스들, 모듈들, 시스템들, 명령어 블록들 및 데이터 요소들을 나타내는 것들과 같은, 개략적인 요소들의 특정 배열들 또는 순서들이 도시되어 있다. 그렇지만, 본 기술 분야의 통상의 기술자라면, 도면들에서의 개략적인 요소들의 특정 순서 또는 배열이 프로세싱의 특정 순서 또는 시퀀스, 또는 프로세스들의 분리가 요구됨을 암시하는 것으로 의미되지 않는다는 점을 이해할 것이다. 게다가, 도면에 개략적인 요소를 포함시키는 것은, 그러한 요소가 모든 실시예들에서 요구됨을 암시하는 것으로 의미되지 않거나, 또는 그러한 요소에 의해 표현되는 특징들이 일부 실시예들에서 포함되지 않을 수 있거나 다른 요소들과 조합되지 않을 수 있음을 암시하는 것으로 의미되지 않는다.
게다가, 도면들에서, 2 개 이상의 다른 개략적인 요소 사이의 연결, 관계 또는 연관을 예시하기 위해 실선 또는 파선 또는 화살표와 같은 연결 요소들이 사용되는 경우에, 임의의 그러한 연결 요소들의 부재는 연결, 관계 또는 연관이 존재하지 않을 수 있음을 암시하는 것으로 의미되지 않는다. 환언하면, 요소들 사이의 일부 연결들, 관계들 또는 연관들은 본 개시를 모호하게 하지 않기 위해 도면들에 도시되어 있지 않다. 추가적으로, 예시의 용이성을 위해, 요소들 사이의 다수의 연결들, 관계들 또는 연관들을 나타내기 위해 단일의 연결 요소가 사용된다. 예를 들어, 연결 요소가 신호들, 데이터 또는 명령어들의 통신을 나타내는 경우에, 본 기술 분야의 통상의 기술자라면 그러한 요소가, 통신을 수행하기 위해 필요로 할 수 있는, 하나 또는 다수의 신호 경로(예를 들면, 버스)를 나타낸다는 것을 이해할 것이다.
그 예가 첨부 도면들에 예시되어 있는 실시예들이 이제 상세하게 언급될 것이다. 이하의 상세한 설명에서, 다양한 기술된 실시예들에 대한 완전한 이해를 제공하기 위해 수많은 특정 세부 사항들이 기재된다. 그렇지만, 다양한 기술된 실시예들이 이러한 특정 세부 사항들이 없더라도 실시될 수 있다는 것이 본 기술 분야의 통상의 기술자에게 명백할 것이다. 다른 경우에, 실시예들의 양태들을 불필요하게 모호하게 하지 않기 위해 잘 알려진 방법들, 절차들, 컴포넌트들, 회로들, 및 네트워크들은 상세히 기술되지 않았다.
각각이 서로 독립적으로 또는 다른 특징들의 임의의 조합과 함께 사용될 수 있는 여러 특징들이 이하에서 기술된다. 그렇지만, 임의의 개별 특징은 위에서 논의된 문제들 중 어떤 것도 해결할 수 없거나 또는 위에서 논의된 문제들 중 하나만을 해결할 수 있다. 위에서 논의된 문제들 중 일부가 본원에 기술된 특징들 중 임의의 것에 의해 완전히 해결되지는 않을 수 있다. 비록 여러 표제들이 제공되어 있더라도, 특정 표제에 관련되지만 해당 표제를 갖는 섹션에서 발견되지는 않는 정보가 본 설명의 다른 곳에서 발견될 수도 있다. 실시예들은 이하의 개요에 따라 본원에 기술된다:
1. 일반적 개관
2. 시스템 개관
3. 자율 주행 차량 아키텍처
4. 자율 주행 차량 입력들
5. 자율 주행 차량 계획
6. 자율 주행 차량 제어
7. 자율 주행 차량 통지 및 사후 동작 설명 시스템(autonomous vehicle post-action explanation system)
일반적 개관
자율 주행 차량(autonomous vehicle; AV)은 일촉즉발의 충돌을 회피하거나 근처 대상체로부터 미리 정의된 거리를 유지하도록 조종(maneuver)할 수 있다. 예를 들어, AV는 대상체와의 일촉즉발의 충돌을 회피하도록 조종한다. 또다른 예에서, AV는 AV 또는 AV의 계획된 경로에 가까워지는 다른 차량 또는 대상체로부터 미리 정의된 거리를 유지하도록 조종한다. 이러한 조종은 AV로 하여금 계획된 경로로부터 이탈하게 한다. 이탈은 AV 사용자(예를 들어, 차량 내의 승객 또는 원격 커맨드 센터의 오퍼레이터)에게 예기치 않거나 갑작스러울(예를 들어, 속도 또는 가속도의 급격한 변화) 수 있다. 적절한 통지 또는 설명 없이 반복되는 이탈은 사용자로 하여금 AV 시스템에 대한 신뢰를 잃게 할 수 있다. 그러한 사건을 유발하는 대상체는 식별될 수 있고 대상체(들)가 어떻게 이탈을 유발하는지에 대한 설명이 시각적 및/또는 청각적 메시지를 통해 사용자에게 다시 보고된다. 계획된 경로로부터의 이탈에 대한 설명을 사용자에게 제공하기 위해 설명 시스템이 구현된다. 차량 이탈의 원인(들)을 결정하기 위해 시뮬레이션이 수행될 수 있다. 예를 들어, 도로를 횡단하는 동물과의 충돌을 회피하기 위해 차량이 속도를 늦추면 충돌 회피 신호가 생성된다. 이 예에서, 충돌 회피 신호는 감속의 원인을 결정하도록 대응하는 시뮬레이션 시스템을 프롬프트한다. 차량 이탈에 대한 설명(예를 들어, 도로를 횡단하는 동물과의 충돌을 회피하기 위해 차량이 감속되었다는 설명)은 차량의 오디오 및/또는 시각적 인터페이스를 사용하여 차량 내의 승객에게 방송된다.
이러한 기술의 장점 중 일부는 계획된 경로로부터 자율 주행 차량 이탈에 대한 설명을 통해 AV 차량에 대한 사용자 신용 및 신뢰를 증진하는 것을 포함한다. 설명은 AV 이탈 이후에 나오므로 사용자 개입이 필요하지 않다. 설명 시스템은 AV 스택의 데이터(예를 들어, 계획 또는 제어 회로)를 사용하지만 AV 스택의 계산적 리소스을 소비하지 않으므로 AV 스택의 처리 속도에 영향을 미치지 않는다. 설명 시스템은, 원격 오퍼레이터가 존재하거나 사용가능한 경우, 필요하다면 개입하도록 경고할 수 있다. 백업 시뮬레이터는 기본 시뮬레이터가 오작동할 때 시스템을 작동하게 한다. 이탈 이벤트의 이력과 그들 각각의 설명은 로그 또는 데이터베이스에 저장되어 향후 검사 또는 진단을 가능하게 한다.
시스템 개관
도 1은 자율 주행 능력을 갖는 AV(100)의 예를 도시한다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "자율 주행 능력"이라는 용어는, 완전 AV, 고도 AV, 및 조건부 AV를 제한 없이 포함하는, 실시간 인간 개입 없이 차량이 부분적으로 또는 완전하게 작동할 수 있게 하는 기능, 특징, 또는 설비를 지칭한다.
본원에서 사용되는 바와 같이, 자율 주행 차량(AV)은 자율 주행 능력을 갖는 차량이다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "차량"은 상품 또는 사람의 운송 수단을 포함한다. 예를 들어, 자동차, 버스, 기차, 비행기, 드론, 트럭, 보트, 선박, 잠수함, 비행선 등이다. 무인 자동차가 차량의 예이다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "궤적"은 AV를 제 1 시공간적 위치로부터 제 2 시공간적 위치로 운행시키는 경로 또는 루트를 지칭한다. 일 실시예에서, 제 1 시공간적 위치는 초기 또는 시작 위치라고 지칭되고 제 2 시공간적 위치는 목적지, 최종 위치, 목표, 목표 위치, 또는 목표 장소라고 지칭된다. 일부 예들에서, 궤적은 하나 이상의 세그먼트(예를 들면, 도로 섹션)로 구성되고, 각각의 세그먼트는 하나 이상의 블록(예를 들면, 차선 또는 교차로의 부분)으로 구성된다. 일 실시예에서, 시공간적 위치들은 현실 세계 위치들에 대응한다. 예를 들어, 시공간적 위치들은 사람을 태우거나 내려주고 또는 상품을 싣거나 내리는 픽업(pick up) 위치 또는 하차(drop-off) 위치이다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "센서(들)"는 센서를 둘러싸는 환경에 관한 정보를 검출하는 하나 이상의 하드웨어 컴포넌트를 포함한다. 하드웨어 컴포넌트들 중 일부는 감지 컴포넌트들(예를 들면, 이미지 센서들, 생체 측정 센서들), 송신 및/또는 수신 컴포넌트들(예를 들면, 레이저 또는 무선 주파수 파 송신기들 및 수신기들), 아날로그 대 디지털 변환기들과 같은 전자 컴포넌트들, 데이터 저장 디바이스(예를 들어, RAM 및/또는 비휘발성 스토리지), 소프트웨어 또는 펌웨어 컴포넌트들, 및 ASIC(application-specific integrated circuit), 마이크로프로세서 및/또는 마이크로컨트롤러와 같은 데이터 프로세싱 컴포넌트들을 포함할 수 있다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "장면 묘사(scene description)"는 AV 차량 상의 하나 이상의 센서에 의해 검출되거나 AV 외부의 소스에 의해 제공되는 하나 이상의 분류된 또는 라벨링된(labeled) 대상체를 포함하는 데이터 구조(예를 들면, 리스트) 또는 데이터 스트림이다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "도로"는 차량에 의해 횡단될 수 있는 물리적 영역이고, 명명된 주요 도로(예를 들면, 도시 거리, 주간 프리웨이(interstate freeway) 등)에 대응할 수 있거나, 또는 명명되지 않은 주요 도로(예를 들면, 주택 또는 사무실 건물에서의 사유 도로(driveway), 주차장의 섹션, 공터의 섹션, 시골 지역에의 비포장 경로 등)에 대응할 수 있다. 일부 차량들(예를 들면, 4륜 구동 픽업 트럭들, 스포츠 유틸리티 차량들 등)은 차량 주행에 특히 적합하지 않은 다양한 물리적 영역들을 횡단할 수 있기 때문에, "도로"는 임의의 지자체 또는 다른 정부 또는 행정처에 의해 주요 도로로서 공식적으로 규정되지 않은 물리적 영역일 수 있다.
본원에서 사용되는 바와 같이, "차선"은 차량에 의해 횡단될 수 있는 도로의 일 부분이다. 차선은 차선 마킹들에 기초하여 때때로 식별된다. 예를 들어, 차선은 차선 마킹들 사이의 공간의 대부분 또는 전부에 대응할 수 있거나, 또는 차선 마킹들 사이의 공간의 단지 일부(예를 들면, 50% 미만)에 대응할 수 있다. 예를 들어, 멀리 이격된 차선 마킹들을 갖는 도로는 차선 마킹들 사이에 둘 이상의 차량을 수용할 수 있음으로써, 하나의 차량이 차선 마킹들을 횡단하지 않으면서 다른 차량을 추월할 수 있고, 따라서 차선 마킹들 사이의 공간보다 더 좁은 차선을 갖거나 차선 마킹들 사이에 2 개의 차선을 갖는 것으로 해석될 수 있다. 차선은 차선 마킹들의 부재 시에도 해석될 수 있다. 예를 들어, 차선은 환경의 물리적 특징부들, 예를 들면, 시골 지역에서 주요 도로를 따라 있는 바위들 및 나무들 또는, 예를 들면, 미개발 지역에 있는 피할 자연 장애물들에 기초하여 규정될 수 있다. 차선은 차선 마킹 또는 물리적 특징부들과 상관없이 해석될 수도 있다. 예를 들어, 차선은 차선 경계로 해석될 특징부들이 부족한 영역에서 장애물들이 없는 임의의 경로에 기초하여 해석될 수 있다. 예시적인 시나리오에서, AV는 필드의 장애물들이 없는 부분 또는 빈 부지를 통해 차선을 해석할 수 있다. 다른 예시 시나리오에서, AV는 차선 마킹이 없는 넓은(예를 들어, 2 개 이상의 차선에 대해 충분히 넓은) 도로를 통해 차선을 해석할 수 있다. 이 시나리오에서, AV는 차선에 대한 정보를 다른 AV에 전달할 수 있으므로 다른 AV는 동일한 차선 정보를 사용하여 그들 사이에 계획한 경로를 조정할 수 있다.
"OTA(over-the-air) 클라이언트"라는 용어는 임의의 AV, 또는 AV에 내장되거나, AV와 결합되거나, 또는 AV와 통신하는 임의의 전기 디바이스(예를 들어, 컴퓨터, 제어기, IoT 디바이스, ECU(electronic control unit))이다.
"OTA(over-the-air) 업데이트"라는 용어는 이동 전화 통신(예를 들어, 2G, 3G, 4G, 5G), 라디오 무선 영역 네트워크(예를 들어, WiFi) 및/또는 위성 인터넷을 포함하지만 이에 국한되지 않는 독점 및/또는 표준화된 무선 통신 기술을 사용하여 OTA 클라이언트에 전달되는 소프트웨어, 펌웨어, 데이터 또는 구성 설정, 또는 이들의 조합에 대한 임의의 업데이트, 변경, 삭제 또는 추가를 의미한다.
"에지 노드"라는 용어는 AV와 통신하기 위한 포털을 제공하고 OTA 클라이언트에 대한 OTA 업데이트를 스케줄링하고 전달하기 위해 다른 에지 노드 및 클라우드 기반 컴퓨팅 플랫폼과 통신할 수 있는 네트워크에 연결된 하나 이상의 에지 디바이스를 의미한다.
"에지 디바이스"라는 용어는 에지 노드를 구현하고 기업 또는 서비스 제공자(예를 들어, VERIZON, AT&T) 코어 네트워크에 물리적 무선 액세스 포인트(access point; AP)를 제공하는 디바이스를 의미한다. 에지 디바이스의 예에는 컴퓨터, 제어기, 송신기, 라우터, 라우팅 스위치, 통합 액세스 디바이스(integrated access device; IAD), 멀티플렉서, MAN(metropolitan area network) 및 WAN(wide area network) 액세스 디바이스가 포함되지만 이에 한정되지 않는다.
"하나 이상"은 하나의 요소에 의해 수행되는 기능, 둘 이상의 요소에 의해, 예를 들면, 분산 방식으로 수행되는 기능, 하나의 요소에 의해 수행되는 여러 기능들, 여러 요소들에 의해 수행되는 여러 기능들, 또는 이들의 임의의 조합을 포함한다.
제 1, 제 2 등의 용어들이, 일부 경우에, 다양한 요소들을 기술하기 위해 본원에서 사용되고 있지만, 이러한 요소들이 이러한 용어들에 의해 제한되지 않아야 한다는 것이 또한 이해될 것이다. 이러한 용어들은 하나의 요소를 다른 요소와 구별하는 데만 사용된다. 예를 들어, 다양한 기술된 실시예들의 범위를 벗어나지 않으면서, 제 1 접촉은 제 2 접촉이라고 지칭될 수 있고, 유사하게 제 2 접촉은 제 1 접촉이라고 지칭될 수 있다. 제 1 접촉과 제 2 접촉은 둘 다 접촉이지만, 동일한 접촉은 아니다.
본원에 기술된 다양한 실시예들에 대한 설명에서 사용되는 전문용어는 단지 특정한 실시예들을 기술하기 위한 것이며, 제한하는 것으로 의도되지 않는다. 다양한 기술된 실시예들에 대한 설명 및 첨부된 청구항들에서 사용되는 바와 같이, 단수 형태들("a", "an" 및 "the")은, 문맥이 달리 명확히 나타내지 않는 한, 복수 형태들도 포함하는 것으로 의도된다. "및/또는"이라는 용어가, 본원에서 사용되는 바와 같이, 연관된 열거된 항목들 중 하나 이상의 항목의 임의의 및 모든 가능한 조합들을 지칭하고 포괄한다는 것이 또한 이해될 것이다. 게다가, "포함한다(includes, comprises)" 및/또는 "포함하는(including, comprising)"이라는 용어가, 본 설명에서 사용될 때, 언급된 특징들, 정수들, 단계들, 동작들, 요소들, 및/또는 컴포넌트들의 존재를 명시하지만, 하나 이상의 다른 특징, 정수, 단계, 동작, 요소, 컴포넌트, 및/또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다는 것이 이해될 것이다.
본원에 사용되는 바와 같이, "~ 경우"라는 용어는, 선택적으로, 문맥에 따라 "~할 때", 또는 "~시에" 또는 "~라고 결정하는 것에 응답하여" 또는 "~을 검출하는 것에 응답하여"를 의미하는 것으로 해석된다. 마찬가지로, 문구 "~라고 결정되는 경우" 또는 "[언급된 조건 또는 이벤트]가 검출되는 경우"는, 선택적으로, 문맥에 따라, "~라고 결정할 시에" 또는 "~라고 결정하는 것에 응답하여" 또는 "[언급된 조건 또는 이벤트]를 검출할 시에" 또는 "[언급된 조건 또는 이벤트]를 검출하는 것에 응답하여"를 의미하는 것으로 해석된다.
본원에서 사용되는 바와 같이, AV 시스템은 AV의 작동을 지원하는 하드웨어, 소프트웨어, 저장된 데이터 및 실시간으로 생성되는 데이터의 어레이와 함께 AV를 지칭한다. 일 실시예에서, AV 시스템은 AV 내에 포함된다. 일 실시예에서, AV 시스템은 여러 위치들에 걸쳐 확산되어 있다. 예를 들어, AV 시스템의 소프트웨어 중 일부는 도 2와 관련하여 아래에서 기술되는 클라우드 컴퓨팅 환경(200)과 유사한 클라우드 컴퓨팅 환경에 구현된다.
일반적으로, 본원은 완전 AV, 고도 AV, 및 조건부 AV, 예를 들어, 제각기, 소위 레벨 5 차량, 레벨 4 차량 및 레벨 3 차량을 포함하는 하나 이상의 자율 주행 능력을 갖는 임의의 차량에 적용 가능한 기술들을 개시한다(차량의 자율성의 레벨 분류에 대한 세부 사항은 그 전체가 참고로 포함된, SAE 국제 표준 J3016: 온로드 자동차 자동 운전 시스템에 관한 용어의 분류 및 정의(Taxonomy and Definitions for Terms Related to On-128-172020-02-28 Road Motor Vehicle Automated Driving Systems) 참조). 본 문서에서 설명된 기술들은 또한 부분적 AV 및 운전자 보조 차량, 예를 들어, 소위 레벨 2 차량 및 레벨 1 차량에도 적용 가능하다(SAE 국제 표준 J3016: 온로드 자동차 자동 운전 시스템에 관한 용어의 분류 및 정의 참조). 일부 실시예에서, 레벨 1, 레벨 2, 레벨 3, 레벨 4 및 레벨 5 차량 시스템들 중 하나 이상은 센서 입력들의 프로세싱에 기초하여 특정 작동 조건들 하에서 특정 차량 작동들(예를 들면, 조향, 제동, 및 맵 사용)을 자동화할 수 있다. 본 문서에서 설명된 기술들은, 완전 AV로부터 인간 운전 차량에 이르는, 임의의 레벨들에 있는 차량들에 혜택을 줄 수 있다.
AV는 인간 운전자를 요구하는 차량에 비해 장점이 있다. 한 가지 장점은 안전이다. 예를 들어, 2016년에 미국에서는 600만 건의 자동차 사고, 240만명의 부상자, 40,000명의 사망자, 1,000만 대의 차량 충돌이 발생했으며 사회적 비용은 9,100억 달러 이상으로 추정된다. 1965년에서 2015년 사이에 1억 마일 주행당 미국 교통 사망자 수는 약 6명으로부터 약 1명으로 감소했으며, 이는 부분적으로 차량에 배치된 추가 안전 조치 때문이다. 예를 들어, 충돌이 곧 발생한다는 추가 0.5초의 경고는 전후방 충돌의 60%를 완화하는 것으로 믿어진다. 그렇지만, 수동 안전 특징부(예를 들어, 안전 벨트, 에어백)은 이 수치를 개선하는데 한계에 도달했을 가능성이 있다. 따라서 차량의 자동 제어와 같은 능동적 안전 조치는 이러한 통계를 개선하는 다음 단계가 될 가능성이 높다. 인간 운전자는 충돌의 95%에서 중요한 사전 충돌 이벤트에 책임이 있다고 믿어지기 때문에 자율 주행 시스템은 예를 들어 인간보다 중요한 상황을 더 잘 인식하여 피하고; 인간보다 더 나은 결정을 하고, 교통 법규를 준수하고, 미래 이벤트를 더 잘 예측하고; 인간보더 더 안정적으로 차량을 제어함으로써 더 나은 안전 결과를 달성할 가능성이 높다.
도 1을 참조하면, AV 시스템(120)은, 대상체들(예를 들면, 자연 장애물들(191), 차량들(193), 보행자들(192), 자전거 타는 사람들, 및 다른 장애물들)을 피하고 도로 규칙들(예를 들면, 운영 규칙들 또는 운전 선호사항들)을 준수하면서, 차량(100)을 궤적(198)을 따라 환경(190)을 통해 목적지(199)(때때로 최종 위치라고 지칭됨)로 작동시킨다.
일부 실시예에서, AV 시스템(120)은 컴퓨터 프로세서들(116)로부터 작동 커맨드들을 수신하고 이에 따라 작동하도록 설비된 디바이스들(101)을 포함한다. 우리는 "작동 커맨드"라는 용어를 차량이 동작(예를 들어, 운전 조종)을 수행하도록 하는 실행가능한 명령어들(또는 명령어 세트) 의미하는데 사용한다. 작동 커맨드는 제한 없이, 차량에 전진 시작, 전진 정지, 후진 시작, 후진 정지, 가속, 감속, 좌회전 수행 및 우회전 수행을 위한 명령어들을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 컴퓨터 프로세서들(116)은 도 3을 참조하여 아래에서 기술되는 프로세서(304)와 유사하다. 디바이스들(101)의 예들은 조향 컨트롤(102), 브레이크(103), 기어, 액셀러레이터 페달 또는 다른 가속 제어 메커니즘, 윈드실드 와이퍼, 사이드 도어 록, 윈도 컨트롤, 및 방향 지시등을 포함한다.
일 실시예에서, AV 시스템(120)은, AV의 위치, 선속도와 각속도 및 선가속도와 각가속도, 및 헤딩(heading)(예를 들면, 차량(100)의 선단(leading end)의 배향)과 같은, 차량(100)의 상태 또는 조건의 특성들을 측정 또는 추론하기 위한 센서들(121)을 포함한다. 센서들(121)의 예는 GPS, 차량 선가속도 및 각도 변화율(angular rate) 둘 모두를 측정하는 IMU(inertial measurement unit), 휠 슬립률(wheel slip ratio)을 측정 또는 추정하기 위한 휠 속력 센서, 휠 브레이크 압력 또는 제동 토크 센서, 엔진 토크 또는 휠 토크 센서, 그리고 조향각 및 각도 변화율 센서이다.
일 실시예에서, 센서들(121)은 또한 AV의 환경의 속성들을 감지하거나 측정하기 위한 센서들을 포함한다. 예를 들어, 가시 광, 적외선 또는 열(또는 둘 모두) 스펙트럼의 단안 또는 스테레오 비디오 카메라들(122), LiDAR(123), RADAR, 초음파 센서들, 비행 시간(time-of-flight; TOF) 깊이 센서들, 속력 센서들, 온도 센서들, 습도 센서들, 및 강수 센서들.
일 실시예에서, AV 시스템(120)은 컴퓨터 프로세서들(116)과 연관된 머신 명령어들 또는 센서들(121)에 의해 수집되는 데이터를 저장하기 위한 데이터 저장 유닛(112) 및 메모리(114)를 포함한다. 일 실시예에서, 데이터 저장 유닛(112)은 도 3과 관련하여 아래에서 기술되는 ROM(308) 또는 저장 디바이스(310)와 유사하다. 일 실시예에서, 메모리(114)는 아래에서 기술되는 메인 메모리(306)와 유사하다. 일 실시예에서, 데이터 저장 유닛(112) 및 메모리(114)는 환경(190)에 관한 과거 정보, 실시간 정보, 및/또는 예측 정보를 저장한다. 일 실시예에서, 저장된 정보는 맵들, 운전 수행, 교통 혼잡 업데이트들 또는 기상 조건들을 포함한다. 일 실시예에서, 환경(190)에 관련된 데이터는 원격에 위치하는 데이터베이스(104)로부터 통신 채널을 통해 차량(100)으로 송신된다.
일 실시예에서, AV 시스템(120)은 다른 차량들의 상태들 및 조건들, 예를 들어, 위치, 선속도와 각속도, 선가속도와 각가속도, 및 차량(100)을 향한 선형 헤딩(linear heading)과 각도 헤딩(angular heading)의 측정된 또는 추론된 속성들을 전달하기 위한 통신 디바이스들(110)을 포함한다. 이러한 디바이스들은 V2V(Vehicle-to-Vehicle) 및 V2I(Vehicle-to-Infrastructure) 통신 디바이스들 및 포인트 투 포인트(point-to-point) 또는 애드혹(ad hoc) 네트워크들 또는 둘 모두를 통한 무선 통신을 위한 디바이스들을 포함한다. 일 실시예에서, 통신 디바이스들(110)은 (무선 및 광학 통신을 포함하는) 전자기 스펙트럼 또는 다른 매체(예를 들면, 공기 및 음향 매체)를 통해 통신한다. V2V(Vehicle-to-Vehicle), V2I(Vehicle-to-Infrastructure) 통신(및 일부 실시예들에서, 하나 이상의 다른 유형의 통신)의 조합이 때때로 V2X(Vehicle-to-Everything) 통신이라고 지칭된다. V2X 통신은 전형적으로, AV들과의 통신 및 AV들 간의 통신을 위한 하나 이상의 통신 표준을 준수한다.
일 실시예에서, 통신 디바이스들(110)은 통신 인터페이스들을 포함한다. 예를 들어, 유선, 무선, WiMAX, Wi-Fi, 블루투스, 위성, 셀룰러, 광학, 단기(near field), 적외선, 또는 무선(radio) 인터페이스들. 통신 인터페이스들은 원격에 위치하는 데이터베이스(104)로부터 AV 시스템(120)으로 데이터를 송신한다. 일 실시예에서, 원격에 위치하는 데이터베이스(104)는 도 2에 기술된 바와 같은 클라우드 컴퓨팅 환경(200)에 내장된다. 통신 디바이스들(110)은 센서들(121)로부터 수집되는 데이터 또는 차량(100)의 작동에 관련된 다른 데이터를 원격에 위치하는 데이터베이스(104)로 송신한다. 일 실시예에서, 통신 디바이스들(110)은 원격 작동(teleoperation)에 관련되는 정보를 차량(100)으로 송신한다. 일부 실시예들에서, 차량(100)은 다른 원격(예를 들면, "클라우드") 서버들(106)과 통신한다.
일 실시예에서, 원격에 위치하는 데이터베이스(104)는 또한 디지털 데이터를 저장 및 송신한다(예를 들면, 도로 및 거리 위치들과 같은 데이터를 저장함). 그러한 데이터는 차량(100) 상의 메모리(114)에 저장되거나, 원격에 위치하는 데이터베이스(104)로부터 통신 채널을 통해 차량(100)으로 송신된다.
일 실시예에서, 원격에 위치하는 데이터베이스(104)는 유사한 하루 중 시간(time of day)에 궤적(198)을 따라 이전에 주행했던 차량들의 운전 속성들(예를 들면, 속력 프로파일 및 가속도 프로파일)에 관한 과거 정보를 저장 및 송신한다. 일 구현예에서, 그러한 데이터는 차량(100) 상의 메모리(114)에 저장되거나, 또는 원격에 위치하는 데이터베이스(104)로부터 통신 채널을 통해 AV(100)로 송신된다.
차량(100) 상에 위치하는 컴퓨터 프로세서들(116)은 실시간 센서 데이터 및 사전 정보(prior information) 둘 모두에 기초하여 제어 액션들을 알고리즘적으로 생성하여, AV 시스템(120)이 그의 자율 주행 운전 능력을 실행할 수 있게 한다.
일 실시예에서, AV 시스템(120)은 차량(100)의 사용자(예를 들면, 탑승자 또는 원격 사용자)에게 정보 및 경고들을 제공하고 그로부터 입력을 수신하기 위한, 컴퓨터 프로세서들(116)에 결합된 컴퓨터 주변기기들(102)을 포함한다. 일 실시예에서, 주변기기들(102)은 도 3을 참조하여 아래에서 논의되는 디스플레이(312), 입력 디바이스(314), 및 커서 컨트롤러(316)와 유사하다. 결합은 무선 또는 유선이다. 인터페이스 디바이스들 중 임의의 둘 이상이 단일 디바이스에 통합될 수 있다.
일 실시예에서, AV 시스템(120)은 예를 들어 승객에 의해 지정되거나 승객과 연관된 프로파일에 저장된 승객의 프라이버시 레벨을 수신하고 시행한다. 승객의 프라이버시 레벨은 승객과 연관된 특정 정보(예를 들어, 승객 편의 데이터, 생체 인식 데이터 등)가 사용을 허가하고, 승객 프로필에 저장되고, 그리고/또는 클라우드 서버(106)에 저장되고 승객 프로파일과 연관되는 방법을 결정한다. 일 실시예에서, 프라이버시 레벨은 탑승이 완료되면 삭제되는 승객과 연관된 특정 정보를 지정한다. 일 실시예에서, 프라이버시 레벨은 승객과 연관된 특정 정보를 지정하고 정보에 액세스하도록 승인된 하나 이상의 엔티티를 식별한다. 정보에 액세스할 수 있는 특정 엔터티의 예에는 다른 AV, 제3자 AV 시스템, 또는 정보에 잠재적으로 액세스할 수 있는 임의의 엔터티가 포함될 수 있다.
승객의 프라이버시 레벨은 하나 이상의 입도(granularity) 레벨에서 지정될 수 있다. 일 실시예에서, 프라이버시 레벨은 저장되거나 공유될 특정 정보를 식별한다. 일 실시예에서, 프라이버시 레벨은 승객이 그녀의 개인 정보 중 어느 것도 저장되거나 공유되지 않는다고 지정할 수 있도록 승객과 연관된 모든 정보에 적용된다. 특정 정보에 액세스하도록 허용된 엔티티의 사양은 다양한 입도 레벨에서도 지정될 수 있다. 특정 정보에 액세스하도록 허용된 다양한 엔티티 세트는 예를 들어 다른 AV, 클라우드 서버(106), 특정 제3자 AV 시스템 등을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, AV 시스템(120) 또는 클라우드 서버(106)는 승객과 연관된 특정 정보가 AV(100) 또는 다른 엔티티에 의해 액세스될 수 있는지 여부를 결정한다. 예를 들어, 특정 시공간 위치와 관련된 승객 입력에 액세스하려는 제3자 AV 시스템은 승객과 연관된 정보에 액세스하기 위해 예를 들어 AV 시스템(120) 또는 클라우드 서버(106)로부터 승인을 얻어야 한다. 예를 들어, AV 시스템(120)은 시공간적 위치와 관련된 승객 입력이 제3자 AV 시스템, AV(100) 또는 다른 AV에 제공될 수 있는지 여부를 결정하기 위해 승객의 지정된 프라이버시 레벨을 사용한다. 이를 통해 승객의 프라이버시 레벨은 승객의 동작에 대한 데이터 또는 승객과 연관된 기타 데이터를 수신할 수 있는 다른 엔터티를 지정할 수 있다.
도 2는 예시적인 "클라우드" 컴퓨팅 환경을 예시한다. 클라우드 컴퓨팅은 구성 가능한 컴퓨팅 리소스들(예를 들면, 네트워크들, 네트워크 대역폭, 서버들, 프로세싱, 메모리, 스토리지, 애플리케이션들, 가상 머신들, 및 서비스들)의 공유 풀에 대한 편리한 온 디맨드 네트워크 액세스를 가능하게 하기 위한 서비스 전달(service delivery)의 일 모델이다. 전형적인 클라우드 컴퓨팅 시스템들에서는, 하나 이상의 대규모 클라우드 데이터 센터가 클라우드에 의해 제공되는 서비스들을 전달하는 데 사용되는 머신들을 수용한다. 이제 도 2를 참조하면, 클라우드 컴퓨팅 환경(200)은 클라우드(202)를 통해 상호연결되는 클라우드 데이터 센터들(204a, 204b 및 204c)을 포함한다. 데이터 센터들(204a, 204b 및 204c)은 클라우드 컴퓨팅 서비스들을 클라우드(202)에 연결된 컴퓨터 시스템들(206a, 206b, 206c, 206d, 206e 및 206f)에 제공한다.
클라우드 컴퓨팅 환경(200)은 하나 이상의 클라우드 데이터 센터를 포함한다. 일반적으로, 클라우드 데이터 센터, 예를 들어, 도 2에 도시된 클라우드 데이터 센터(204a)는 클라우드, 예를 들어, 도 2에 도시된 클라우드(202) 또는 클라우드의 특정 부분을 구성하는 서버들의 물리적 배열을 지칭한다. 예를 들어, 서버들은 클라우드 데이터 센터 내에 룸, 그룹, 로우(row), 및 랙(rack)으로 물리적으로 배열된다. 클라우드 데이터 센터는 하나 이상의 서버 룸을 포함하는 하나 이상의 구역(zone)을 갖는다. 각각의 룸은 하나 이상의 서버 로우를 가지며, 각각의 로우는 하나 이상의 랙을 포함한다. 각각의 랙은 하나 이상의 개별 서버 노드를 포함한다. 일부 구현예에서, 구역, 룸, 랙, 및/또는 로우 내의 서버들은, 전력 요구사항, 에너지 요구사항, 열적 요구사항, 가열 요구사항, 및/또는 다른 요구사항들을 포함하는, 데이터 센터 설비의 물리적 인프라스트럭처 요구사항들에 기초하여 그룹들로 배열된다. 일 실시예에서, 서버 노드들은 도 3에서 기술된 컴퓨터 시스템과 유사하다. 데이터 센터(204a)는 많은 랙들을 통해 분산된 많은 컴퓨팅 시스템들을 갖는다.
클라우드(202)는 클라우드 데이터 센터들(204a, 204b, 및 204c)을 상호연결시키고 클라우드 컴퓨팅 서비스들에 대한 컴퓨팅 시스템들(206a 내지 206f)의 액세스를 용이하게 하는 것을 돕는 네트워크 및 네트워킹 리소스들(예를 들어, 네트워킹 장비, 노드, 라우터, 스위치, 및 네트워킹 케이블)과 함께 클라우드 데이터 센터들(204a, 204b 및 204c)을 포함한다. 일 실시예에서, 네트워크는 지상 또는 위성 연결들을 사용하여 배포된 유선 또는 무선 링크들을 사용하여 결합되는 하나 이상의 로컬 네트워크, 광역 네트워크, 또는 인터네트워크의 임의의 조합을 나타낸다. 네트워크를 통해 교환되는 데이터는, IP(Internet Protocol), MPLS(Multiprotocol Label Switching), ATM(Asynchronous Transfer Mode), 및 프레임 릴레이 등과 같은, 임의의 수의 네트워크 계층 프로토콜들을 사용하여 전송된다. 게다가, 네트워크가 다수의 서브 네트워크들의 조합을 나타내는 실시예들에서, 기저 서브 네트워크들(underlying sub-networks) 각각에서 상이한 네트워크 계층 프로토콜들이 사용된다. 일부 실시예들에서, 네트워크는, 공중 인터넷과 같은, 하나 이상의 상호연결된 인터네트워크를 나타낸다.
컴퓨팅 시스템들(206a 내지 206f) 또는 클라우드 컴퓨팅 서비스 소비자들은 네트워크 링크들 및 네트워크 어댑터들을 통해 클라우드(202)에 연결된다. 일 실시예에서, 컴퓨팅 시스템들(206a 내지 206f)은 다양한 컴퓨팅 디바이스들, 예를 들어, 서버, 데스크톱, 랩톱, 태블릿, 스마트폰, IoT(Internet of Things) 디바이스, AV(자동차, 드론, 셔틀, 기차, 버스 등을 포함함) 및 소비자 전자기기로서 구현된다. 일 실시예에서, 컴퓨팅 시스템들(206a 내지 206f)은 다른 시스템들 내에 또는 그 일부로서 구현된다.
도 3은 컴퓨터 시스템(300)을 도시한다. 일 구현예에서, 컴퓨터 시스템(300)은 특수 목적 컴퓨팅 디바이스이다. 특수 목적 컴퓨팅 디바이스는 기술들을 수행하도록 고정 배선(hard-wired)되거나, 또는 기술들을 수행하도록 영속적으로 프로그래밍되어 있는 하나 이상의 ASIC(application-specific integrated circuit) 또는 FPGA(field programmable gate array)와 같은 디지털 전자 디바이스들을 포함하거나, 또는 펌웨어, 메모리, 다른 스토리지 또는 그 조합 내의 프로그램 명령어들에 따라 기술들을 수행하도록 프로그래밍되어 있는 하나 이상의 범용 하드웨어 프로세서를 포함할 수 있다. 그러한 특수 목적 컴퓨팅 디바이스들은 또한 커스텀 고정 배선 로직, ASIC들, 또는 FPGA들을 커스텀 프로그래밍과 조합하여 기술들을 달성할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 특수 목적 컴퓨팅 디바이스들은 기술들을 구현하기 위한 고정 배선 및/또는 프로그램 로직을 포함하는 데스크톱 컴퓨터 시스템들, 휴대용 컴퓨터 시스템들, 핸드헬드 디바이스들, 네트워크 디바이스들, 또는 임의의 다른 디바이스이다.
일 실시예에서, 컴퓨터 시스템(300)은 정보를 통신하기 위한 버스(302) 또는 다른 통신 메커니즘, 및 정보를 프로세싱하기 위한, 버스(302)와 결합된 프로세서(304)를 포함한다. 프로세서(304)는, 예를 들어, 범용 마이크로프로세서이다. 컴퓨터 시스템(300)은 프로세서(304)에 의해 실행될 명령어들 및 정보를 저장하기 위한, 버스(302)에 결합된 메인 메모리(306), 예를 들어, RAM(random access memory) 또는 다른 동적 저장 디바이스를 또한 포함한다. 일 구현예에서, 메인 메모리(306)는 프로세서(304)에 의해 실행될 명령어들의 실행 동안 임시 변수들 또는 다른 중간 정보를 저장하는 데 사용된다. 그러한 명령어들은, 프로세서(304)에 의해 액세스 가능한 비일시적 저장 매체에 저장되어 있을 때, 컴퓨터 시스템(300)을 명령어들에 명시된 동작들을 수행하도록 커스터마이징되는 특수 목적 머신으로 만든다.
일 실시예에서, 컴퓨터 시스템(300)은, 프로세서(304)에 대한 명령어들 및 정적 정보를 저장하기 위한, 버스(302)에 결합된 ROM(read only memory)(308) 또는 다른 정적 저장 디바이스를 더 포함한다. 정보 및 명령어들을 저장하기 위한, 자기 디스크, 광학 디스크, 솔리드 스테이트 드라이브, 또는 3차원 크로스 포인트 메모리와 같은, 저장 디바이스(310)가 제공되고 버스(302)에 결합된다.
일 실시예에서, 컴퓨터 시스템(300)은 정보를 컴퓨터 사용자에게 디스플레이하기 위한 CRT(cathode ray tube), LCD(liquid crystal display), 플라스마 디스플레이, LED(light emitting diode) 디스플레이, 또는 OLED(organic light emitting diode) 디스플레이와 같은 디스플레이(312)에 버스(302)를 통해 결합된다. 정보 및 커맨드 선택들을 프로세서(304)로 전달하기 위한 문자 숫자식 키 및 다른 키를 포함하는 입력 디바이스(314)가 버스(302)에 결합된다. 다른 유형의 사용자 입력 디바이스는 방향 정보 및 커맨드 선택들을 프로세서(304)에 전달하고 디스플레이(312) 상에서의 커서 움직임을 제어하기 위한, 마우스, 트랙볼, 터치식 디스플레이, 또는 커서 방향 키들과 같은, 커서 컨트롤러(316)이다. 이러한 입력 디바이스는 전형적으로, 디바이스가 평면에서의 위치들을 명시할 수 있게 하는 2 개의 축, 즉 제1 축(예를 들면, x 축) 및 제2 축(예를 들면, y 축)에서의 2 자유도를 갖는다.
일 실시예에 따르면, 본원에서의 기술들은 프로세서(304)가 메인 메모리(306)에 포함된 하나 이상의 명령어의 하나 이상의 시퀀스를 실행하는 것에 대한 응답으로 컴퓨터 시스템(300)에 의해 수행된다. 그러한 명령어들은, 저장 디바이스(310)와 같은, 다른 저장 매체로부터 메인 메모리(306) 내로 판독된다. 메인 메모리(306)에 포함된 명령어 시퀀스들의 실행은 프로세서(304)로 하여금 본원에 기술된 프로세스 단계들을 수행하게 한다. 대안적인 실시예들에서, 소프트웨어 명령어들 대신에 또는 소프트웨어 명령어들과 조합하여 고정 배선 회로가 사용된다.
"저장 매체"라는 용어는, 본원에서 사용되는 바와 같이, 머신으로 하여금 특정 방식으로 작동하게 하는 명령어들 및/또는 데이터를 저장하는 임의의 비일시적 매체를 지칭한다. 그러한 저장 매체는 비휘발성 매체 및/또는 휘발성 매체를 포함한다. 비휘발성 매체는, 예를 들어, 광학 디스크, 자기 디스크, 솔리드 스테이트 드라이브, 또는 3차원 크로스 포인트 메모리, 예를 들어, 저장 디바이스(310)를 포함한다. 휘발성 매체는 동적 메모리, 예를 들어, 메인 메모리(306)를 포함한다. 통상적인 형태의 저장 매체는, 예를 들어, 플로피 디스크, 플렉서블 디스크, 하드 디스크, 솔리드 스테이트 드라이브, 자기 테이프, 또는 임의의 다른 자기 데이터 저장 매체, CD-ROM, 임의의 다른 광학 데이터 저장 매체, 홀 패턴들을 갖는 임의의 물리적 매체, RAM, PROM, 및 EPROM, FLASH-EPROM, NV-RAM, 또는 임의의 다른 메모리 칩, 또는 카트리지를 포함한다.
저장 매체는 송신 매체와 별개이지만 송신 매체와 함께 사용될 수 있다. 송신 매체는 저장 매체들 사이에서 정보를 전달하는 데 참여한다. 예를 들어, 송신 매체는 버스(302)를 구성하는 와이어들을 포함한, 동축 케이블, 구리 와이어 및 광섬유를 포함한다. 송신 매체는 또한, 전파(radio-wave) 및 적외선 데이터 통신 동안 생성되는 것과 같은, 음향파 또는 광파의 형태를 취할 수 있다.
일 실시예에서, 실행을 위해 하나 이상의 명령어의 하나 이상의 시퀀스를 프로세서(304)로 반송하는 데 다양한 형태의 매체가 관여된다. 예를 들어, 명령어들은 초기에 원격 컴퓨터의 자기 디스크 또는 솔리드 스테이트 드라이브에 보유된다. 원격 컴퓨터는 자신의 동적 메모리에 명령어들을 로딩하고 모뎀을 사용하여 전화선을 통해 명령어들을 전송한다. 컴퓨터 시스템(300)에 로컬인 모뎀은 전화선을 통해 데이터를 수신하고 적외선 송신기를 사용하여 데이터를 적외선 신호로 변환한다. 적외선 검출기는 적외선 신호로 반송되는 데이터를 수신하고 적절한 회로는 데이터를 버스(302)에 배치한다. 버스(302)는 데이터를 메인 메모리(306)로 반송하고, 프로세서(304)는 메인 메모리로부터 명령어들을 리트리빙(retrieving)하여 실행한다. 메인 메모리(306)에 의해 수신되는 명령어들은 프로세서(304)에 의해 실행되기 전이나 실행된 후에 선택적으로 저장 디바이스(310)에 저장될 수 있다.
컴퓨터 시스템(300)은 버스(302)에 결합된 통신 인터페이스(318)를 또한 포함한다. 통신 인터페이스(318)는 로컬 네트워크(322)에 연결되는 네트워크 링크(320)에 대한 양방향 데이터 통신(two-way data communication) 결합을 제공한다. 예를 들어, 통신 인터페이스(318)는 ISDN(integrated service digital network) 카드, 케이블 모뎀, 위성 모뎀, 또는 대응하는 유형의 전화선에 대한 데이터 통신 연결을 제공하는 모뎀이다. 다른 예로서, 통신 인터페이스(318)는 호환 가능한 LAN(local area network)에 대한 데이터 통신 연결을 제공하기 위한 LAN 카드이다. 일부 구현예들에서, 무선 링크들이 또한 구현된다. 임의의 그러한 구현예에서, 통신 인터페이스(318)는 다양한 유형의 정보를 나타내는 디지털 데이터 스트림을 반송하는 전기 신호, 전자기 신호, 또는 광학 신호를 전송 및 수신한다.
네트워크 링크(320)는 전형적으로 하나 이상의 네트워크를 통한 다른 데이터 디바이스들로의 데이터 통신을 제공한다. 예를 들어, 네트워크 링크(320)는 로컬 네트워크(322)를 통해 호스트 컴퓨터(324)에 대한 연결 또는 ISP(Internet Service Provider)(326)에 의해 운영되는 클라우드 데이터 센터 또는 장비에 대한 연결을 제공한다. ISP(326)는 차례로 지금은 "인터넷(328)"이라고 통상적으로 지칭되는 월드 와이드 패킷 데이터 통신 네트워크(world-wide packet data communication network)를 통해 데이터 통신 서비스들을 제공한다. 로컬 네트워크(322) 및 인터넷(328) 둘 모두는 디지털 데이터 스트림을 반송하는 전기 신호, 전자기 신호, 또는 광학 신호를 사용한다. 컴퓨터 시스템(300)으로 그리고 컴퓨터 시스템(300)으로부터 디지털 데이터를 반송하는, 다양한 네트워크들을 통한 신호들 및 통신 인터페이스(318)를 통한 네트워크 링크(320) 상의 신호들은 송신 매체의 예시적인 형태들이다. 일 실시예에서, 네트워크(320)는 도 2에 따라 위에서 기술된 클라우드(202) 또는 클라우드(202)의 일부를 포함한다.
컴퓨터 시스템(300)은 네트워크(들), 네트워크 링크(320), 및 통신 인터페이스(318)를 통해 메시지들을 전송하고, 프로그램 코드를 포함한, 데이터를 수신한다. 일 실시예에서, 컴퓨터 시스템(300)은 프로세싱하기 위한 코드를 수신한다. 수신된 코드는 수신될 때 프로세서(304)에 의해 실행되고/되거나 추후 실행을 위해 저장 디바이스(310) 또는 다른 비휘발성 스토리지에 저장된다.
자율 주행 차량 아키텍처
도 4는 AV(예를 들면, 도 1에 도시된 차량(100))에 대한 예시적인 아키텍처(400)를 도시한다. 아키텍처(400)는 인지 시스템(402)(때때로 인지 회로라고 지칭됨), 계획 시스템(404)(때때로 계획 회로라고 지칭됨), 제어 시스템(406)(때때로 제어 회로라고 지칭됨), 로컬화 시스템(408)(때때로 로컬화 회로라고 지칭됨), 및 데이터베이스 시스템(410)(때때로 데이터베이스 회로라고 지칭됨)을 포함한다. 각각의 시스템은 차량(100)의 작동에서 소정의 역할을 한다. 다함께, 시스템(402, 404, 406, 408 및 410)은 도 1에 도시된 AV 시스템(120)의 일부일 수 있다. 일부 실시예들에서, 시스템들(402, 404, 406, 408, 및 410) 중 임의의 것은 컴퓨터 소프트웨어(예를 들면, 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 실행 가능 코드) 및 컴퓨터 하드웨어(예를 들면, 하나 이상의 마이크로프로세서, 마이크로컨트롤러, ASIC(application-specific integrated circuit), 하드웨어 메모리 디바이스, 다른 유형의 집적 회로, 다른 유형의 컴퓨터 하드웨어, 또는 이러한 것들 중 임의의 것 또는 전부의 조합)의 조합이다. 시스템들(402, 404, 406, 408 및 410) 각각은 때때로 처리 회로(예를 들어, 컴퓨터 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 둘의 조합)로 지칭된다. 시스템들(402, 404, 406, 408 및 410) 중 어느 것 또는 전부의 조합이 또한 처리 회로의 예이다.
사용 중에, 계획 시스템(404)은 목적지(412)를 나타내는 데이터를 수신하고 목적지(412)에 도달(예를 들면, 도착)하기 위해 차량(100)에 의해 주행될 수 있는 궤적(414)(때때로 루트라고 지칭됨)을 나타내는 데이터를 결정한다. 계획 시스템(404)이 기준 궤적(414)을 나타내는 데이터를 결정하기 위해, 계획 시스템(404)은 인지 시스템(402), 로컬화 시스템(408), 및 데이터베이스 시스템(410)로부터 데이터를 수신한다.
인지 시스템(402)은, 예를 들면, 도 1에 또한 도시된 바와 같이, 하나 이상의 센서(121)를 사용하여 인근의 물리적 대상체들을 식별한다. 대상체들은 분류되고(예를 들면, 보행자, 자전거, 자동차, 교통 표지판 등과 같은 유형들로 그룹화되고), 분류된 대상체들(416)을 포함하는 장면 묘사가 계획 시스템(404)에 제공된다.
계획 시스템(404)은 또한 AV 위치(418)를 나타내는 데이터를 로컬화 시스템(408)로부터 수신한다. 로컬화 시스템(408)은 위치를 계산하기 위해 센서들(121)로부터의 데이터 및 데이터베이스 시스템(410)로부터의 데이터(예를 들면, 지리적 데이터)를 사용하여 AV 위치를 결정한다. 예를 들어, 로컬화 시스템(408)은 GNSS(Global Navigation Satellite System) 센서로부터의 데이터 및 지리적 데이터를 사용하여 AV의 경도와 위도를 계산한다. 일 실시예에서, 로컬화 시스템(408)에 의해 사용되는 데이터는 도로 기하학적 속성들의 고정밀 맵, 도로망 연결 속성들을 기술하는 맵, 도로 물리적 속성들(예를 들면, 교통 속력, 교통량, 차량 교통 차선 및 자전거 타는 사람의 수, 교통 차선, 차선 폭, 차선 교통 방향, 또는 차선 마커 유형 및 위치, 또는 이들의 조합)을 기술하는 맵, 및 도로 특징부, 예를 들면, 횡단보도, 교통 표지판 또는 다양한 유형의 다른 주행 신호들의 공간적 위치들을 기술하는 맵을 포함한다. 일 실시예에서, 고정밀 맵은 저정밀 맵에 자동 또는 수동 주석을 통해 데이터를 추가하여 구성된다.
제어 시스템(406)은 궤적(414)을 나타내는 데이터 및 AV 위치(418)를 나타내는 데이터를 수신하고, 차량(100)으로 하여금 목적지(412)로 궤적(414)을 주행하게 할 방식으로 AV의 제어 기능들(420a 내지 420c)(예를 들면, 조향, 스로틀링, 제동, 점화)을 작동시킨다. 예를 들어, 궤적(414)이 좌회전을 포함하는 경우, 제어 시스템(406)은, 조향 기능의 조향각이 차량(100)으로 하여금 좌회전하게 하고 스로틀링 및 제동이 차량(100)으로 하여금 이러한 회전이 이루어지기 전에 지나가는 보행자들 또는 차량들을 위해 일시정지 및 대기하게 하는 방식으로, 제어 기능들(420a 내지 420c)을 작동시킬 것이다.
자율 주행 차량 입력들
도 5는 인지 시스템(402)(도 4)에 의해 사용되는 입력들(502a 내지 502d)(예를 들면, 도 1에 도시된 센서들(121)) 및 출력들(504a 내지 504d)(예를 들면, 센서 데이터)의 예를 도시한다. 하나의 입력(502a)은 LiDAR(Light Detection and Ranging) 시스템(예를 들면, 도 1에 도시된 LiDAR(123))이다. LiDAR는 그의 가시선에 있는 물리적 대상체들에 관한 데이터를 획득하기 위해 광(예를 들면, 적외선 광과 같은 광 버스트)을 사용하는 기술이다. LiDAR 시스템은 출력(504a)으로서 LiDAR 데이터를 생성한다. 예를 들어, LiDAR 데이터는 도 1에 도시된 바와 같이 환경(190)의 표현을 구성하는 데 사용되는 3D 또는 2D 포인트들(포인트 클라우드들이라도 알려져 있음)의 집합체이다.
다른 입력(502b)은 RADAR 시스템이다. RADAR는 인근의 물리적 대상체들에 관한 데이터를 획득하기 위해 전파를 사용하는 기술이다. RADAR는 LiDAR 시스템의 가시선 내에 있지 않은 대상체들에 관한 데이터를 획득할 수 있다. RADAR 시스템은 출력(504b)으로서 RADAR 데이터를 생성한다. 예를 들어, RADAR 데이터는 도 1에 도시된 바와 같이 환경(190)의 표현을 구성하는 데 사용되는 하나 이상의 무선 주파수 전자기 신호이다.
다른 입력(502c)은 카메라 시스템이다. 카메라 시스템은 인근의 물리적 대상체들에 관한 정보를 획득하기 위해 하나 이상의 카메라(예를 들면, CCD(charge-coupled device)와 같은 광 센서를 사용하는 디지털 카메라들)를 사용한다. 카메라 시스템은 출력(504c)으로서 카메라 데이터를 생성한다. 카메라 데이터는 종종 이미지 데이터(예를 들면, RAW, JPEG, PNG 등과 같은 이미지 데이터 포맷의 데이터)의 형태를 취한다. 일부 예들에서, 카메라 시스템은, 카메라 시스템이 깊이를 인지하는 것을 가능하게 하는, 예를 들면, 입체시(stereopsis)(스테레오 비전)를 위한, 다수의 독립적인 카메라들을 갖는다. 비록 카메라 시스템에 의해 인지되는 대상체들이 여기서 "인근"으로 기술되지만, 이것은 AV를 기준으로 한 것이다. 일 실시예에서, 카메라 시스템은 멀리 있는, 예를 들어, AV 전방으로 최대 1 킬로미터 이상에 있는 대상체들을 "보도록" 구성된다. 그에 따라, 일 실시예에서 카메라 시스템은 멀리 떨어져 있는 대상체들을 인지하도록 최적화되어 있는 센서들 및 렌즈들과 같은 특징부들을 갖는다.
다른 입력(502d)은 TLD(traffic light detection) 시스템이다. TLD 시스템은 하나 이상의 카메라를 사용하여, 시각적 운행 정보를 제공하는 교통 신호등, 거리 표지판, 및 다른 물리적 대상체들에 관한 정보를 획득한다. TLD 시스템은 출력(504d)으로서 TLD 데이터를 생성한다. TLD 데이터는 종종 이미지 데이터(예를 들면, RAW, JPEG, PNG 등과 같은 이미지 데이터 형식의 데이터)의 형태를 취한다. TLD 시스템은, 시각적 운행 정보를 제공하는 가능한 한 많은 물리적 대상체들에 관한 정보를 획득하기 위해 TLD 시스템이 넓은 시야를 가진 카메라(예를 들면, 광각 렌즈 또는 어안 렌즈를 사용함)를 사용함으로써, 차량(100)이 이러한 대상체들에 의해 제공되는 모든 관련 운행 정보에 액세스하도록 한다는 점에서, 카메라를 포함하는 시스템과 상이하다. 예를 들어, TLD 시스템의 시야각은 약 120도 이상이다.
일부 실시예들에서, 출력들(504a 내지 504d)은 센서 융합 기술을 사용하여 결합된다. 따라서, 개별 출력들(504a 내지 504d) 중 어느 하나가 차량(100)의 다른 시스템들에 제공되거나(예를 들면, 도 4에 도시된 바와 같은 계획 시스템(404)에 제공되거나), 또는 결합된 출력이 동일한 유형의 단일 결합 출력 또는 다수의 결합 출력들의 형태(동일한 결합 기술을 사용하는 것 또는 동일한 출력들을 결합시키는 것 또는 둘 모두) 또는 상이한 유형의 단일 결합 출력 또는 다수의 결합 출력들의 형태(예를 들면, 상이한 각자의 결합 기술들을 사용하는 것 또는 상이한 각자의 출력들을 결합시키는 것 또는 둘 모두) 중 어느 하나로 다른 시스템들에 제공될 수 있다. 일부 실시예들에서, 조기 융합(early fusion) 기술이 사용된다. 조기 융합 기술은 하나 이상의 데이터 프로세싱 단계가 결합된 출력에 적용되기 전에 출력들을 결합하는 것을 특징으로 한다. 일부 실시예들에서, 늦은 융합(late fusion) 기술이 사용된다. 늦은 융합 기술은 하나 이상의 데이터 프로세싱 단계가 개별 출력들에 적용된 후에 출력들을 결합하는 것을 특징으로 한다.
경로 계획
도 6는 (예를 들면, 도 4에 도시된 바와 같은) 계획 시스템(404)의 입력들과 출력들 사이의 관계들의 블록 다이어그램(900)을 도시한다. 일반적으로, 계획 시스템(404)의 출력은 시작 포인트(604)(예를 들면, 출발지 위치 또는 초기 위치)로부터 종료 포인트(606)(예를 들면, 목적지 또는 최종 위치)까지의 루트(602)이다. 루트(602)는 전형적으로 하나 이상의 세그먼트에 의해 정의된다. 예를 들어, 세그먼트는 거리, 도로, 간선도로, 사유 도로, 또는 자동차 주행에 적절한 다른 물리적 영역의 적어도 일 부분에 걸쳐 주행되는 거리이다. 일부 예들에서, 예를 들면, 차량(100)이 4륜 구동(four-wheel-drive, 4WD) 또는 상시 4륜구동(all-wheel-drive, AWD) 자동차, SUV, 픽업 트럭 등과 같은 오프로드 주행 가능 차량(off-road capable vehicle)인 경우, 루트(602)는 비포장 경로들 또는 탁트인 들판들과 같은 "오프로드" 세그먼트들을 포함한다.
루트(602) 외에도, 계획 시스템은 또한 차선 레벨 루트 계획 데이터(608)를 출력한다. 차선 레벨 루트 계획 데이터(608)는 특정 시간에서의 세그먼트의 조건들에 기초하여 루트(602)의 세그먼트들을 횡단하는 데 사용된다. 예를 들어, 루트(602)가 다중 차선 간선도로를 포함하는 경우, 차선 레벨 루트 계획 데이터(608)는, 예를 들면, 출구가 다가오고 있는지 여부, 차선들 중 하나 이상이 다른 차량들을 갖는지 여부, 또는 수 분 이하 동안에 걸쳐 변화되는 다른 요인들에 기초하여, 차량(100)이 다수의 차선들 중 한 차선을 선택하는 데 사용할 수 있는 궤적 계획 데이터(610)를 포함한다. 유사하게, 일부 구현예들에서, 차선 레벨 루트 계획 데이터(608)는 루트(602)의 세그먼트에 특정적인 속력 제약(612)을 포함한다. 예를 들어, 세그먼트가 보행자들 또는 예상치 못한 교통상황(traffic)을 포함하는 경우, 속력 제약(612)은 차량(100)을 예상된 속력보다 느린 주행 속력, 예를 들면, 세그먼트에 대한 속력 제한 데이터에 기초한 속력으로 제한할 수 있다.
일 실시예에서, 계획 시스템(404)에 대한 입력들은 (예를 들면, 도 4에 도시된 데이터베이스 시스템(410)로부터의) 데이터베이스 데이터(614), 현재 위치 데이터(616)(예를 들면, 도 4에 도시된 AV 위치(418)), (예를 들면, 도 4에 도시된 목적지(412)에 대한) 목적지 데이터(618), 및 대상체 데이터(620)(예를 들면, 도 4에 도시된 바와 같은 인지 시스템(402)에 의해 인지되는 바와 같은 분류된 대상체들(416))를 포함한다. 일부 실시예들에서, 데이터베이스 데이터(614)는 계획에서 사용되는 규칙들을 포함한다. 규칙들은 형식 언어(formal language)를 사용하여, 예를 들면, 불리언 논리(Boolean logic)를 사용하여 명시된다. 차량(100)이 조우하는 임의의 주어진 상황에서, 규칙들 중 적어도 일부가 해당 상황에 적용될 것이다. 규칙이 차량(100)에 이용 가능한 정보, 예를 들면, 주위 환경에 관한 정보에 기초하여 충족되는 조건들을 갖는 경우, 규칙이 주어진 상황에 적용된다. 규칙들은 우선순위를 가질 수 있다. 예를 들어, "도로가 프리웨이인 경우, 최좌측 차선으로 이동하라"로 되어 있는 규칙은, 출구가 1마일 내로 다가오고 있는 경우, 최우측 차선으로 이동하라"는 것보다 낮은 우선순위를 가질 수 있다.
도 7은, 예를 들면, 계획 시스템(404)(도 4)에 의해 경로 계획에서 사용되는 방향 그래프(700)를 도시한다. 일반적으로, 도 7에 도시된 것과 같은 방향 그래프(700)는 임의의 시작 포인트(702)와 종료 포인트(704) 사이의 경로를 결정하는 데 사용된다. 현실 세계에서는, 시작 포인트(702)와 종료 포인트(704)를 분리시키는 거리는 상대적으로 클 수 있거나(예를 들면, 2개의 상이한 대도시 지역 내) 또는 상대적으로 작을 수 있다(예를 들면, 도시 블록과 맞닿아 있는 2개의 교차로 또는 다중 차선 도로의 2개의 차선).
일 실시예에서, 방향 그래프(700)는 AV(100)에 의해 점유될 수 있는 시작 포인트(702)와 종료 포인트(704) 사이의 상이한 위치들을 나타내는 노드들(706a 내지 706d)을 갖는다. 일부 예들에서, 예를 들면, 시작 포인트(702)와 종료 포인트(704)가 상이한 대도시 지역들을 나타낼 때, 노드들(706a 내지 706d)은 도로 세그먼트들을 나타낸다. 일부 예들에서, 예를 들면, 시작 포인트(702)와 종료 포인트(704)가 동일한 도로 상의 상이한 위치들을 나타낼 때, 노드들(706a 내지 706d)은 해당 도로 상의 상이한 위치들을 나타낸다. 이러한 방식으로, 방향 그래프(700)는 다양한 입도 레벨들로 정보를 포함한다. 일 실시예에서, 높은 입도를 갖는 방향 그래프는 또한 보다 큰 스케일을 갖는 다른 방향 그래프의 서브그래프(subgraph)이다. 예를 들어, 시작 포인트(702)와 종료 포인트(704)가 멀리 떨어져 있는(예를 들면, 수 마일 떨어져 있는) 방향 그래프는 그의 정보 대부분이 낮은 입도이고 저장된 데이터에 기초하지만, 차량(100)의 시야 내의 물리적 위치들을 나타내는 그래프의 부분에 대한 일부 높은 입도 정보를 또한 포함한다.
노드들(706a 내지 706d)은 노드와 중첩할 수 없는 대상체들(708a 및 708b)과 별개이다. 일 실시예에서, 입도가 낮을 때, 대상체들(708a 및 708b)은 자동차에 의해 횡단될 수 없는 지역들, 예를 들면, 거리들 또는 도로들이 없는 영역들을 나타낸다. 입도가 높을 때, 대상체들(708a 및 708b)은 차량(100)의 시야 내의 물리적 대상체들, 예를 들면, 다른 자동차들, 보행자들, 또는 차량(100)과 물리적 공간을 공유할 수 없는 다른 엔티티들을 나타낸다. 일 실시예에서, 대상체들(708a 및 708b)의 일부 또는 전부는 정적 대상체들(예를 들면, 가로등 또는 전신주와 같은 위치를 변경하지 않는 대상체) 또는 동적 대상체들(예를 들면, 보행자 또는 다른 자동차와 같은 위치를 변경할 수 있는 대상체)이다.
노드들(706a 내지 706d)은 에지들(710a 내지 710c)에 의해 연결된다. 2 개의 노드(706a 및 706b)가 에지(710a)에 의해 연결되는 경우, 차량(100)이, 예를 들면, 다른 노드(706b)에 도착하기 전에 중간 노드로 주행할 필요 없이, 하나의 노드(706a)와 다른 노드(706b) 사이에서 주행하는 것이 가능하다. (노드들 사이에서 주행하는 차량(100)을 언급할 때, 차량(100)이 각자의 노드들에 의해 표현되는 2 개의 물리적 위치 사이에서 주행한다는 것을 의미한다.) 에지들(710a 내지 710c)은, 차량(100)이 제1 노드로부터 제2 노드로, 또는 제2 노드로부터 제1 노드로 주행한다는 의미에서, 종종 양방향성이다. 일 실시예에서, 에지들(710a 내지 710c)은, 차량(100)이 제1 노드로부터 제2 노드로 주행할 수 있지만, 차량(100)이 제2 노드로부터 제1 노드로 주행할 수 없다는 의미에서, 단방향성이다. 에지들(710a 내지 710c)은, 예를 들어, 일방통행로, 거리, 도로, 또는 간선도로의 개별 차선, 또는 법적 또는 물리적 제약으로 인해 일 방향으로만 횡단될 수 있는 다른 특징부들을 나타낼 때, 단방향성이다.
일 실시예에서, 계획 시스템(404)은 방향 그래프(700)를 사용하여 시작 포인트(702)와 종료 포인트(704) 사이의 노드들 및 에지들로 구성된 경로(712)를 식별한다.
에지(710a 내지 710c)는 연관된 비용(714a 및 714b)을 갖는다. 비용(714a 및 714b)은 차량(100)이 해당 에지를 선택하는 경우 소비될 리소스들을 나타내는 값이다. 전형적인 리소스는 시간이다. 예를 들어, 하나의 에지(710a)가 다른 에지(710b)의 물리적 거리의 2 배인 물리적 거리를 나타내는 경우, 제1 에지(710a)의 연관된 비용(714a)은 제2 에지(710b)의 연관된 비용(714b)의 2 배일 수 있다. 시간에 영향을 미치는 다른 요인들은 예상된 교통상황, 교차로들의 수, 속력 제한 등을 포함한다. 다른 전형적인 리소스는 연비이다. 2 개의 에지(710a 및 710b)는 동일한 물리적 거리를 나타낼 수 있지만, 예를 들면, 도로 조건들, 예상된 날씨 등으로 인해, 하나의 에지(710a)는 다른 에지(710b)보다 많은 연료를 필요로 할 수 있다.
계획 시스템(404)이 시작 포인트(702)와 종료 포인트(704) 사이의 경로(712)를 식별할 때, 계획 시스템(404)은 전형적으로, 비용에 최적화된 경로, 예를 들면, 에지들의 개별 비용들이 함께 가산될 때 가장 적은 전체 비용을 갖는 경로를 선택한다.
자율 주행 차량 제어
도 8은 제어 시스템(406)(예를 들면, 도 4에 도시됨)의 입력 및 출력의 블록 다이어그램(800)을 도시한다. 제어 시스템은 예를 들어, 프로세서(304)와 유사한 하나 이상의 프로세서(예를 들면, 마이크로프로세서 또는 마이크로컨트롤러 또는 둘 모두와 같은 하나 이상의 컴퓨터 프로세서), 메인 메모리(306)와 유사한 단기 및/또는 장기 데이터 스토리지(예를 들면, 메모리 랜덤 액세스 메모리 또는 플래시 메모리 또는 둘 모두), ROM(308), 및 저장 디바이스(310)를 포함하는 제어기(802), 및 메모리에 저장된 동작들에 따라 작동하고, 명령어들이 (예를 들면, 하나 이상의 프로세서에 의해) 실행될 때 제어기(802)의 동작들을 수행한다.
일 실시예에서, 제어기(802)는 원하는 출력(804)을 나타내는 데이터를 수신한다. 원하는 출력(804)은 전형적으로 속도, 예를 들면, 속력 및 헤딩을 포함한다. 원하는 출력(804)은, 예를 들어, (예를 들면, 도 4에 도시된 바와 같은) 계획 시스템(404)로부터 수신되는 데이터에 기초한다. 원하는 출력(804)에 따라, 제어기(802)는 스로틀 입력(806) 및 조향 입력(808)으로서 사용 가능한 데이터를 생성한다. 스로틀 입력(806)은 원하는 출력(804)을 달성하기 위해, 예를 들면, 조향 페달에 관여하거나 또는 다른 스로틀 제어에 관여하는 것에 의해, 차량(100)의 스로틀(예를 들면, 가속 제어)에 관여하는 정도를 나타낸다. 일부 예들에서, 스로틀 입력(806)은 차량(100)의 브레이크(예를 들면, 감속 제어)에 관여하는 데 사용 가능한 데이터를 또한 포함한다. 조향 입력(808)은 조향각, 예를 들면, 차량의 조향 제어(예를 들면, 조향 휠, 조향각 액추에이터, 또는 조향각을 제어하기 위한 다른 기능성)이 원하는 출력(804)을 달성하도록 위치되어야 하는 각도를 나타낸다.
일 실시예에서, 제어기(802)는 스로틀 및 조향에 제공되는 입력들을 조정하는 데 사용되는 피드백을 수신한다. 예를 들어, 차량(100)이 언덕과 같은 방해물(810)과 조우하면, 차량(100)의 측정된 속력(812)은 원하는 출력 속력 아래로 낮아진다. 일 실시예에서, 예를 들면, 측정된 속력과 원하는 출력 사이의 차분(813)에 기초하여, 필요한 조정이 수행되도록 임의의 측정된 출력(814)이 제어기(802)에 제공된다. 측정된 출력(814)은 측정된 위치(816), 측정된 속도(818)(속력 및 헤딩을 포함함), 측정된 가속도(820), 및 차량(100)의 센서들에 의해 측정 가능한 다른 출력들을 포함한다.
일 실시예에서, 방해물(810)에 관한 정보는, 예를 들면, 카메라 또는 LiDAR 센서와 같은 센서에 의해 미리 검출되고, 예측 피드백 시스템(822)에 제공된다. 예측 피드백 시스템(822)은 이어서 정보를 제어기(802)에 제공하며, 제어기(802)는 이 정보를 사용하여 그에 따라 조정할 수 있다. 예를 들어, 차량(100)의 센서들이 언덕을 검출한("본") 경우, 이 정보는 상당한 감속을 방지하도록 적절한 시간에 스로틀에 관여할 준비를 하기 위해 제어기(802)에 의해 사용될 수 있다.
도 9는 제어기(802)의 입력들, 출력들, 및 컴포넌트들의 블록 다이어그램(900)을 도시한다. 제어기(802)는 스로틀/브레이크 제어기(904)의 작동에 영향을 미치는 속력 프로파일러(902)를 갖는다. 예를 들어, 속력 프로파일러(902)는, 예를 들면, 제어기(802)에 의해 수신되고 속력 프로파일러(902)에 의해 프로세싱되는 피드백에 따라 스로틀/브레이크(906)를 사용하여 가속에 관여하거나 감속에 관여하도록 스로틀/브레이크 제어기(904)에 지시한다.
제어기(802)는 또한 조향 제어기(910)의 작동에 영향을 미치는 횡방향 추적 제어기(908)를 갖는다. 예를 들어, 횡방향 추적 제어기(908)는, 예를 들면, 제어기(802)에 의해 수신되고 횡방향 추적 제어기(908)에 의해 프로세싱되는 피드백에 따라 조향각 액추에이터(912)의 위치를 조정하도록 조향 제어기(910)에 지시한다.
제어기(802)는 스로틀/브레이크(906) 및 조향각 액추에이터(912)를 제어하는 방법을 결정하는 데 사용되는 여러 입력들을 수신한다. 계획 시스템(404)은 예를 들어, 차량(100)이 작동을 시작할 때 헤딩을 선택하도록, 그리고 차량(100)이 교차로에 도달할 때 어느 도로 세그먼트를 횡단할지를 결정하도록 제어기(802)에 의해 사용되는 정보를 제공한다. 로컬화 시스템(408)은, 예를 들어, 스로틀/브레이크(906) 및 조향각 액추에이터(912)가 제어되고 있는 방식에 기초하여 예상되는 위치에 차량(100)이 있는지를 제어기(802)가 결정할 수 있도록, 차량(100)의 현재 위치를 기술하는 정보를 제어기(802)에 제공한다. 일 실시예에서, 제어기(802)는 다른 입력들(914)로부터의 정보, 예를 들면, 데이터베이스들, 컴퓨터 네트워크들 등으로부터 수신되는 정보를 수신한다.
자율 주행 차량 통지 및 사후 동작 설명 시스템
도 10은 예시적인 자율 주행 차량 통지 및 사후 동작 설명 시스템(1000)의 블록도를 도시한다. 일 실시예에서, 자율 주행 차량 통지 및 사후 동작 설명 시스템(1000)은 도 3에 도시된 프로세서(304)의 일부이다. 일 실시예에서, 자율 주행 차량 통지 및 사후 동작 설명 시스템(1000)은 도 2에 도시된 클라우드(202)의 프로세서의 일부이다. 일반적으로, 자율주행 차량 통지 및 사후 동작 설명 시스템(1000)은 차량이 계획된 경로로부터 이탈한 적어도 하나의 원인을 식별한다. 일반적으로 이탈은 차량의 예상치 못한 움직임이나 동작이 될 수 있다. 예를 들어, 차량이 계획된 경로로부터 이탈한 원인은 대상체(예를 들어, 자연 장애물들(191), 차량들(193), 보행자들(192), 자전거 타는 사람들, 및 다른 장애물들)이다. 이탈의 원인은 시각적 또는 청각적 통지의 형태로 사용자에게 보고된다.
자율 주행 차량 사후 동작 설명 시스템(1000)은 이탈 신호(1011), 계획 데이터(1012), 추적된 대상체(1013), 및 환경 데이터(1014)를 입력으로 취한다. 일반적으로, 이탈 신호(1011)는 차량이 계획된 경로로부터 이탈하였음을 나타내는 신호이다. 이탈 신호(1011)는 차량이 계획된 경로로부터 이탈한 후에 생성될 수 있다. 예시적인 이탈 신호(1011)는 AV 스택(1016)의 충돌 회피 서브시스템에 의해 생성된 충돌 회피 신호이다. 다른 예시적인 이탈 신호(1011)는 안전 시스템(1018)에 의해 생성된 충돌 회피 신호이다. 추가적인 예시적인 이탈 신호(1011)는 AV 스택(1016)의 드리프트 서브시스템에 의해 생성된 드리프트 신호이다.
충돌 회피 서브시스템은 차량 근처에 있는 대상체 또는 장애물과의 충돌을 회피하도록 차량 조종을 수행하기 위한 전용의 AV 스택(1016)의 서브시스템이다. 일 실시예에서, 충돌 회피 서브시스템은 제어 회로(406)의 일부이다. 충돌 회피 서브시스템 또는 안전 시스템(1018)에 의해 생성된 예시적인 충돌 회피 신호는 갑자기 나타나는 보행자와의 충돌을 회피하기 위해 감속하기 위한 것이다.
드리프트 서브시스템은 근처의 대상체와의 현재 또는 미래의 충돌 위험이 없더라도, 근처의 대상체(예를 들어, 트럭)로부터 적어도 미리 정의된 거리(예를 들어, 1미터)를 유지하도록 차량을 조향하는 AV 스택(1016)의 서브시스템이다. 일 실시예에서, 미리 정의된 거리는 차량으로부터(예를 들어, 차량의 일측으로부터) 근처의 대상체까지 횡방향이다. 일 실시예에서, 드리프트 서브시스템은 계획 시스템(404)의 일부이다. 일 예에서, 드리프트 서브시스템은 대형 트럭이 차선을 좌측으로 점유하게 되면 차선 중앙으로부터 차선의 우측으로 차량을 조향한다. 이 예에서, 드리프트 서브시스템에 의해 생성된 드리프트 신호는 차량을 우측으로 조향하여 대형 트럭으로부터 횡방향 거리를 유지하게 한다. 일 실시예에서, 드리프트 신호는 근처의 대상체로부터 미리 정해진 거리를 유지하기 위해 차선 변경을 수행하도록 차량을 조향한다. 일 실시예에서, 드리프트 신호는 차량이 근처의 대상체로부터 미리 정해진 거리를 유지하기 위해 차선 변경을 수행한 후 차량에 의해 이전에 주행된 차선으로 복귀하도록 차량을 조향한다.
일반적으로, 계획 데이터(1012)는 제 1 포인트로부터 제 2 포인트로 향해 차량을 운행하기 위한 명령어와 연관된 데이터를 나타낸다. 계획 데이터(1012)의 예시적인 세트는 AV(100)의 계획 회로(404) 및/또는 제어 회로(406)에 의해 사용 및/또는 생성된 데이터이다. 일 예에서, 추적된 대상체(1013)는 검출되었던 환경에서의 대상체이고, 자율 주행 시스템(1010), AV 스택(1018), 안전 시스템(1018), 또는 이들의 임의의 조합에 의해 모니터링된다. 예를 들어, 추적된 대상체는 인지 시스템(예를 들어, 도 4의 인지 시스템(402))에 의해 결정되고 그들 각각의 분류에 따라 라벨링된다.
환경 데이터(1014)는 차량의 주변 환경과 연관된 데이터를 나타낸다. 환경 데이터(1014)의 예시적인 세트는 차량용 센서로부터 획득된 센서 데이터에 기초하여 생성된 시맨틱 주행가능 표면(semantic drivable surfac) 및/또는 라벨링된 대상체를 포함한다. 일 실시예에서, 환경 데이터(1014)는 도 5에 도시된 출력들(504a 내지 504d)과 같은 센서 데이터의 대상체 및/또는 표면을 인식하고 라벨링함으로써 생성된다. 일 실시예에서, 인식 및 라벨링은 VoxNet, PointNet, SegNet, YOLO 등과 같은 적어도 하나의 신경망을 사용한다.
이탈 신호(1011), 계획 데이터(1012), 추적된 대상체(1013), 환경 데이터(1014) 및/또는 그들의 컴포넌트에 기초한 시뮬레이션에 대한 더 많은 세부사항은 도 11에 따라 설명된다.
일 실시예에서, 이탈 신호(1011), 계획 데이터(1012), 추적된 대상체(1013), 및 환경 데이터(1014)는 자율 주행 시스템(1010)에 의해 생성된다. 일 실시예에서, 자율 주행 시스템(1010)은 AV 스택(1016) 및 안전 시스템(1018)을 포함한다. 일 실시예에서, 자율 주행 시스템(1010)은 도 1에 도시된 AV 시스템(120)의 일부이다. 일 실시예에서, 자율 주행 시스템(1010)은 도 4에 도시된 인지 시스템(402) 및/또는 로컬화 시스템(408)을 포함한다. 일 실시예에서, AV 스택(1016)은 도 4에 도시된 계획 회로(404) 및/또는 제어 회로(406)를 포함한다.
일 실시예에서, 안전 시스템(1018)은 자율 주행 시스템(1010)의 안전을 보장하기 위해 AV 스택(1016)과 적어도 부분적으로 독립적인 하나 이상의 보조 시스템이다. 이러한 실시예에서, 안전 시스템(1018)은 계획 회로(404)와 독립적으로 작동하는, AV의 근처에 있는 대상체를 모니터링하고 반응하는 서브시스템이다. 일 실시예에서, 안전 시스템(1018)은 차량에 기본 레벨 제어 커맨드(예를 들어, 제동, 회전 등)을 직접 적용한다. 안전 시스템(1018)은 AV 스택으로부터 분리되어 그리고 독립적으로 실행되는 독립형 시스템일 수 있다. 안전 시스템의 예는 자동 비상 제동(automatic emergency braking; AEB) 시스템이다. AEB 시스템은 센서를 사용하여 전방의 장애물을 검출하고 충돌 가능성이 있는지 여부를 평가한다. 충돌 가능성이 있는 경우 AEB 시스템은 브레이크를 적용할 것이다. 일 실시예에서, 안전 시스템(1018)은 독립형 센서를 포함한다. 실시예에서, 안전 시스템(1018)은 도 5에 도시된 바와 같이 LiDAR(502a), RADAR(502b) 또는 카메라(502c)와 같은 자율 주행 차량의 센서를 사용한다.
일 실시예에서, 계획 데이터(1012)는 AV 스택(1016)을 사용하여 생성되는 반면, 이탈 신호(1011)는 AV 스택(1016) 또는 안전 시스템(1018) 중 어느 하나로부터 생성된다. 일 실시예에서, 계획 데이터(1012)는 도 4에 도시된 바와 같이 계획 회로(404)를 적어도 부분적으로 사용하여 생성된다.
일 실시예에서, 환경 데이터(1014)는 차량이 작동하는 환경을 나타낸다. 일 실시예에서, 환경 데이터(1014)는 자율 주행 시스템(1010)에 의해 생성된다. 이러한 실시예에서, 환경 데이터(1014)는 인지 시스템(402)에 의해 적어도 부분적으로 생성된다.
일부 경우에 처리 후, 이탈 신호(1011), 계획 데이터(1012), 추적된 대상체(1013), 및 환경 데이터(1014)의 컴포넌트는 시뮬레이션 시스템(1020)에 대한 입력으로서 제공된다. 시뮬레이션 시스템(1020)은 이탈을 유발하는 책임이 있는(responsible) 대상체(들)(1022)를 결정한다. 이탈 신호(1011), 계획 데이터(1012) 및 환경 데이터(1014)의 컴포넌트, 시뮬레이션 시스템(1020) 및 책임이 있는 대상체(1022)의 결정에 관한 더 많은 세부 사항은 도 11을 참조하여 후술된다.
이탈을 유발하는 책임이 있는 대상체(1022)가 결정되면, 책임이 있는 대상체(1022)는 통지 시스템(1030)에 입력으로서 제공된다. 통지 시스템(1030)은 책임이 있는 대상체(1022)를 취하여 책임이 있는 대상체(1022)에 대한 센서 데이터의 최근 이력을 검색한다. 예를 들어, 책임이 있는 대상체(1022)가 차량이 주행하는 주행 차선을 횡단하는 다람쥐인 경우, 통지 시스템(1030)은 다람쥐에 대한 카메라 이미지(예를 들어, 지난 10초 이내에 캡처된 이미지)의 최근 이력을 검색하고, 다람쥐를 보여주는 이미지 또는 비디오의 세트를 생성한다. 일 실시예에서, 센서 데이터는 처리되지 않고(예를 들어, 라벨링되지 않음), 통지 시스템(1030)은 YOLO 또는 PointNet과 같은 신경망을 사용하여 센서 데이터에서 책임이 있는 대상체(1022)를 검출하고 인식한다. 일 실시예에서, 처리된(예를 들어, 라벨링된) 센서 데이터는 센서 데이터를 수신하고 센서를 둘러싼 3D 공간에서 적어도 하나의 대상체(예를 들어, 도 1의 자연 장애물들(191), 차량들(193) 및 보행자들(192), 자전거 타는 사람들, 및 다른 장애물들)를 검출하기 위해 센서 데이터를 처리하도록 구성된 대상체 검출 신경망으로부터 이용가능하다. 일 실시예에서, 대상체 검출 신경망은, 출력(504a 내지 504d)(예를 들어, 센서 데이터)이 주어지면 3D 공간에서 잠재적 대상체에 대한 경계 상자 세트 및 경계 상자 내의 대상체 클래스 인스턴스(예를 들어, 자동차, 보행자 또는 자전거)의 존재에 대한 신뢰도 점수를 생성하는, 피드포워드 컨볼루션(feed-forward convolutional) 신경망이다. 일 실시예에서, 대상체 검출 네트워크는 SegNet과 같은 시맨틱 세그먼테이션(semantic segmentation) 신경망이다. 예를 들어, SegNet은 이미지 세트를 입력으로 취하여 이미지 내의 각 픽셀의 클래스를 예측하고 이미지 내의 각 픽셀에 대한 시맨틱 세그먼테이션 데이터(예를 들어, 라벨)를 출력한다.
통지 시스템(1030)은 처리된 센서 데이터 상의 매칭하는 라벨을 검색한다. 예를 들어, 시맨틱 세그먼테이션 마스크가 카메라에 의해 캡처된 이미지에 대해 이용가능하고(예를 들어, 데이터베이스에 저장되어 있고) 책임이 있는 대상체(1022)가 다람쥐로 라벨링되어 있는 경우, 통지 시스템(1030)은 다람쥐로 라벨링된 영역에 대해 저장된 세그먼테이션 마스크를 검색한 다음 다람쥐를 보여주는 카메라에 의해 캡처된 대응하는 이미지의 위치를 찾아낸다. 일 실시예에서, 이탈을 유발하는 책임이 있는 대상체(1022)는 쓰러진 나무 또는 주차된 자동차와 같이 정적이다. 일 실시예에서, 이탈을 유발하는 책임이 있는 대상체(1022)는 다람쥐 또는 보행자와 같이 동적이다.
통지 시스템(1030)은 컴파일된 메시지(1032)를 생성한다. 일 실시예에서, 컴파일된 메시지(1032)는 경고를 포함한다. 일 실시예에서, 컴파일된 메시지(1032)는 이탈을 유발하는 책임이 있는 대상체(1022)를 식별한다. 일 실시예에서, 컴파일된 메시지(1032)는 오디오 메시지이다. 일 실시예에서, 컴파일된 메시지(1032)는 비디오 메시지이다. 일 실시예에서, 컴파일된 메시지(1032)는 차량과 책임이 있는 대상체(1022) 사이의 거리 측정을 포함한다. 예를 들어, 컴파일된 메시지(1032)는 차량으로부터 책임이 있는 대상체(1022)까지의 거리를 미터 또는 야드로 나타낼 수 있다. 일 실시예에서, 컴파일된 메시지(1032)가 비디오 메시지인 경우, 컴파일된 메시지(1032)는 계획된 경로로부터의 차량의 이탈을 보여주는 애니메이션을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 컴파일된 메시지(1032)가 비디오 메시지인 경우, 컴파일된 메시지(1032)는 주석이 달린(annotated) 증강 현실(augmented reality; AR) 오버레이가 있는 차량의 적어도 하나의 비디오 카메라에 의해 캡처된 비디오를 포함한다.
방송 시스템(1040)은 컴파일된 메시지(1032)를 입력으로 취하고 탑승자의 선호도에 기초하여 하나 이상의 인터페이스를 통해 승객과 같은 차량 내의 하나 이상의 탑승자에게 컴파일된 메시지(1032)를 제시한다. 일 실시예에서, 탑승자가 오디오 통지를 선호하는 경우, 방송 시스템(1040)은 차량 내 스피커 또는 탑승자의 헤드폰과 같은 이용가능한 오디오 인터페이스를 통해 컴파일된 메시지(1032)를 전달한다. 일 실시예에서, 탑승자가 시각적 통지를 선호하는 경우, 방송 시스템(1040)은 차량 내 화면 또는 탑승자의 개인 스마트폰과 같은 이용가능한 비디오 인터페이스를 통해 컴파일된 메시지(1032)를 전달합니다. 일 실시예에서, 컴파일된 메시지(1032)는 오디오 경고 또는 설명에 의해 증강된 비디오 메시지이다. 일 실시예에서, 탑승자는 방송 시스템(1040)에 대한 메시징을 끄기(turn-off) 위한 옵션을 가지며, 이는 방송 시스템이 탑승자에게 메시지를 전달하는 것을 방지한다. 그 결과, 탑승자는 방송 시스템에 의해 출력되는 메시지를 통해 전달된 통지를 수신하는 것이 차단된다. 일 실시예에서, 방송 시스템(1040)은 일단 이탈이 검출되면 컴파일된 메시지(1032)를 원격 오퍼레이터(예를 들어, 네트워크 기반 오퍼레이터)에게 송신한다.
일 실시예에서, 컴파일된 메시지(1032)는 이탈이 발생한 후에 로그 또는 데이터베이스에 저장된다. 일 실시예에서, 컴파일된 메시지(1032)는 타임스탬프, 메타데이터(예를 들어, 헤더 또는 데이터 크기 표시자), AV 상태 등을 포함한다. 일 실시예에서, 로그 또는 데이터베이스는 도 4에 도시된 데이터베이스 시스템(410)의 일부이다.
도 11은 도 10에 도시된 자율 주행 차량 사후 동작 설명 시스템(1000)에서 사용되는 예시적인 시뮬레이션 시스템(1020)의 블록도(1100)를 도시한다. 시뮬레이션 시스템(1020)은 이탈 신호(1011), 계획 데이터(1012) 및/또는 환경 데이터(1014)에 기초하여 이탈에 책임이 있는 적어도 하나의 대상체를 결정한다.
일 실시예에서, 이탈 신호(1011)는 차량이 책임 있는 대상체(1022)와의 충돌을 회피하도록 조종하고 있음을 나타내는 충돌 회피 신호이다. 일 실시예에서, 이탈 신호(1011)는 차량이 계획된 경로(1112)로부터 드리프트하고 있음을 나타내는 드리프트 신호이다. 일 실시예에서, 이탈 신호(1011)는 도 10에 도시된 AV 스택(1016) 또는 안전 시스템(1018)과 같이, 그 기원 또는 그것이 생성된 위치를 나타내는 서명 정보를 포함한다. 이러한 실시예에서, 이탈 신호(1011)의 서명 정보는 AV 스택(1016)의 충돌 회피 서브시스템 또는 드리프트 서브시스템과 같은 이탈 신호(1011)가 발원되는 서브시스템을 추가로 표시한다.
일 실시예에서, 계획 데이터(1012)는 AV 포즈, 또는 AV의 위치 및 배향과 같은 AV 상태(1110), 및 이탈 이전에 계획된 경로인 계획된 경로(1112)를 포함한다.
일 실시예에서, 환경 데이터(1014)는 라벨링된 주행 차선, 교차로 등과 같은 환경에서 주행가능한 표면을 나타내는 시맨틱 맵인 시맨틱 주행가능 표면(1114)을 포함한다. 일 실시예에서, 환경 데이터(1014)는 추적된 대상체(1118)를 포함한다. 일 실시예에서, 추적된 대상체(1118)는 자동차, 보행자, 다람쥐, 건설 콘(construction cone) 등과 같은 대상체 클래스 및 차량으로부터의 상대적인 위치와 연관된다. 일 실시예에서, 추적된 대상체(1118)는 멀리 떨어진 건물, 초목 등과 같은 배경 대상체를 포함한다. 일 실시예에서, 시맨틱 주행가능 표면(1114) 및 추적된 대상체(1118)는 도 5에 도시된 출력(504a 내지 504d)과 같은 센서 데이터에서 대상체를 인식하고 라벨링함으로써 생성된다. 일 실시예에서, 대상체의 인식 및 라벨링은 VoxNet, PointNet, SegNet, YOLO 등과 같은 신경망을 사용하는 인지 시스템(402)에 의해 수행된다.
추적된 대상체(1118)는 추적된 대상체(1118)에 걸쳐 반복하고 선택된 대상체(1122)를 생성하도록 구성된 트랙 선택기 및 반복기(1120)에 제공된다. 일 실시예에서, 추적된 대상체(1118)는 트랙 선택기 및 반복기(1120)에서 큐(queue)를 형성하고, 여기서 큐는 대상체와 차량 사이의 거리(예를 들어, 2D 유클리드 거리, 2D 맨해튼 거리 등)에 의해 결정된다. 일 실시예에서, 큐는 큐, 스택, 힙, 리스트, 어레이, 바이너리 검색 트리 등과 같은 표준 데이터 구조를 사용하여 구현된다. 일 실시예에서, 차량에 더 가까운 대상체는 큐에서 더 높은 우선순위를 갖는다. 일 실시예에서, 추가적으로, 추적된 대상체(1118)의 속성(예를 들어, 속력, 속도, 가속도, 활동)은 비활동(예를 들어, 정지) 및/또는 멀리 있는 대상체와 같은, 이탈의 원인일 가능성이 덜한 대상체를 제거함으로써 큐의 크기를 줄이도록 트랙 선택기 및 반복기(1120)에 의해 사용될 수 있다. 일 실시예에서, 선택된 대상체(1122)는 큐로부터 취해져서 제거되는 가장 높은 우선순위 대상체이다. 일 실시예에서, 큐가 소진되고 책임이 있는 대상체(1022)가 발견되지 않는 경우, 차량으로부터의 검색 범위를 증가시킴으로써 새로운 큐가 구성된다. 예를 들어, 차량으로부터 50미터 이내의 추적된 대상체(1118)의 큐가 소진될 때, 차량으로부터 50 내지 100미터 떨어진 추적된 대상체(1118)의 새로운 큐가 구성된다. 그러한 실시예에서, 새로운 큐의 대상체는 대상체의 속성(예를 들어, 대상체가 0의 속도 및 0의 가속도를 갖는 경우)에 기초하여 트랙 선택기 및 반복기(1120)에 의해 새로운 큐로부터 제거될 수 있다. 일 실시예에서, 큐는 속성들에 기초하여 큐로부터 대상체들을 제거하기 전에 모든 추적된 대상체들(1118)에 의해 형성된다.
시스템 선택기(1130)는 이탈 신호(1011)로부터 선택 신호(1132)를 결정한다. 일 실시예에서, 시스템 선택기(1130)는 이탈 신호(1011)로부터 서명 정보를 추출한다. 그러한 실시예에서, 선택 신호(1132)의 서명 정보는 이탈 신호(1011)의 발원(예를 들어, 이탈 신호(1011)이 생성되는 곳)을 나타낸다. 일 실시예에서, AV 스택(1016)의 충돌 회피 서브시스템 또는 드리프트 서브시스템으로부터의 이탈 신호(1011)는 안전 시스템(1018)으로부터의 이탈 신호(1011)와는 상이한 수 및/또는 유형의 컴포넌트를 갖는다. 이러한 실시예에서, 이탈 신호(1011)의 컴포넌트의 수 및/또는 유형은 서명 정보이다. 일 실시예에서, 시스템 선택기(1130)는 서명 정보에 기초하여 AV 스택(1016)의 드리프트 서브시스템 또는 충돌 회피 서브시스템, 또는 안전 시스템(1018)과 같은 이탈 신호(1011)의 발원을 결정한다. 일 실시예에서, 선택 신호(1132)는 시뮬레이션 시스템(1020)의 대응하는 서브시스템을 활성화하는데 사용된다.
시뮬레이션 시스템(1020)은 제 1 시뮬레이터 세트(1150) 및 제 2 시뮬레이터 세트(1160)와 같은 서브시스템을 포함한다. 일 실시예에서, 제 1 시뮬레이터 세트(1150)는 AV 스택(1016)의 충돌 회피 서브시스템의 기능을 사용하여 차량의 움직임(예를 들어, 행동)을 시뮬레이션하는 충돌 회피 시스템(1152)을 포함한다. 일 실시예에서, 제 1 시뮬레이터 세트(1150)는 AV 스택(1016)의 드리프트 서브시스템의 기능을 사용하여 차량의 모션을 시뮬레이션하는 드리프트 시뮬레이터(1154)를 포함한다. 일 실시예에서, 제 2 시뮬레이터 세트(1160)는 안전 시스템(1018)의 적어도 하나의 기능을 사용하여 차량의 움직임을 시뮬레이션하는 안전 시스템 시뮬레이터(1162)를 포함한다. 시뮬레이션의 결과에 기초하여, 시뮬레이션 시스템(1020)은 책임이 있는 대상체(1022)를 결정한다.
시뮬레이션 시스템(1020)은 AV 상태(1110), 계획된 경로(1112), 시맨틱 주행가능 표면(1114), 선택 신호(1132) 및 선택된 대상체(1122)를 입력으로 취한다. 선택 신호(1132)는 표시된 이탈 신호(1011)의 유형 및/또는 발원에 기초하여, 시뮬레이션 시스템(1020) 중 어느 서브시스템이 활성화할지를 결정한다. 예에서, 이탈 신호(1011)가 AV 스택(1016)의 충돌 회피 서브시스템에 의해 생성된 충돌 회피 신호인 경우, 선택 신호(1132)는 제 1 시뮬레이터 세트(1150)의 충돌 회피 시뮬레이터(1152)를 활성화한다. 다른 예에서, 이탈 신호(1011)가 AV 스택(1016)의 드리프트 서브시스템에 의해 생성된 드리프트 신호이면, 선택 신호(1132)는 제 1 시뮬레이터 세트(1150)의 드리프트 시뮬레이터(1154)를 활성화한다. 또 다른 예에서, 이탈 신호(1011)가 안전 시스템(1018)에 의해 생성된 충돌 회피 신호인 경우, 선택 신호(1132)는 제 2 시뮬레이터 세트(1160)의 안전 시스템 시뮬레이터(1162)를 활성화한다. 일 실시예에서, 각 시뮬레이터는 서브시스템 고장의 경우에 1차 시뮬레이션 시스템(1020)이 동작하도록 보장하는 백업 시뮬레이터를 갖는다. 예를 들어, 선택 신호(1132)가 드리프트 시뮬레이터(1154)를 활성화하지만 드리프트 시뮬레이터(1154)가 이용가능하지 않은 경우, 드리프트 시뮬레이터(1154)의 동일한 기능을 수행하는 백업 드리프트 시뮬레이터가 대신 활성화된다.
각각의 선택된 대상체(1122)에 대해, 시뮬레이션 시스템(1020)의 제 1 시뮬레이터 세트(1150) 또는 제 2 시뮬레이터 세트(1160)와 같은 서브시스템은 선택 신호(1132)에 기초하여 활성화하고 AV 상태(1110), 계획된 경로(1112) 및 시맨틱 주행가능 표면(1114)에 기초하여 차량의 궤적을 시뮬레이션한다. 시맨틱 주행가능 표면(1114)에 기초하여 시뮬레이션 환경이 구축된다. 각 시뮬레이션은 AV 상태(1110) 및 현재 선택된 대상체(1122)에 기초하여 시뮬레이션 환경에서 차량의 궤적을 생성한다. 각 시뮬레이션에서 시뮬레이션된 궤적은 현재 선택된 대상체(1122)만이 시뮬레이션 환경에 존재하는 것처럼 차량의 움직임을 나타낸다. 각 시뮬레이션에서 생성된 시뮬레이션 궤적은 계획된 경로(1112)와 비교된다. 시뮬레이션된 궤적이 계획된 경로(1112)와는 상이한 경우 시뮬레이션된 궤적의 이탈이 보고된다. 이탈을 유발하는 선택된 대상체(1122)가 책임이 있는 대상체(1022)로서 결정된다.
현재 선택된 대상체(1122)가 시뮬레이션된 궤적에서 이탈을 생성하는데 실패하면, 트랙 선택기 및 반복기(1120)에 의해 형성된 큐의 다음 대상체가 새로운 선택된 대상체(1122)로서 선택된다. 현재 큐이 소진되면, 트랙 선택기 및 반복기(1120)에 의해 형성된 새로운 큐의 제 1 대상체가 선택된 대상체(1122)로서 선택된다. 시스템은 선택된 대상체(1122)가, 차량의 시뮬레이션된 궤적에서 이탈을 유발하는 책임이 있는 대상체(1022)로서 결정될 때까지 반복한다. 일 실시예에서, 시뮬레이션은 적어도 부분적으로 도 2에 도시된 클라우드(202) 내의 프로세서와 같은 차량 외부의 원격 프로세서를 사용하여 수행된다. 책임이 있는 대상체(1022)는 그 다음 통지 시스템(1030)에 대한 입력으로서 제공된다.
일 실시예에서, 충돌 회피 시뮬레이터(1152)를 사용하여 시뮬레이션하는 동안 결정되는 책임이 있는 대상체(1022)는 길을 건너는 보행자와 같이 차량 또는 차량의 계획된 경로에 가까운 대상체이다. 일 실시예에서, 드리프트 시뮬레이터(1154)를 사용하여 시뮬레이션하는 동안 결정되는 책임이 있는 대상체(1022)는 도로에 배치된 건설 콘과 같은 대상체이다.
도 12는 차량의 동작을 통지하고 설명하기 위한 프로세스(1200)의 흐름도를 도시한다. 일 실시예에서, 차량은 도 1에 도시된 AV(100)이다. 구현예에서, 프로세스(1200)는 도 3에 도시된 프로세서(304)와 같은 프로세서에 의해 수행된다. 구현예에서, 프로세스(1200)는 도 4에 도시된 인지 시스템(402), 계획 시스템(404), 제어 시스템(406) 또는 위치 파악 시스템(408)에 의해 수행된다.
블록(1202)에서, 차량의 계획된 경로, 차량의 상태, 및 차량이 작동하고 있는 환경의 환경 데이터가 수신된다. 일 구현예에서, 차량의 계획된 경로는 도 11에 도시된 계획된 경로(1112)이다. 일 구현예에서, 차량의 상태는 도 11에 도시된 AV 상태(1110)이다. 일 구현예에서, 차량이 작동하고 있는 환경의 환경 데이터는 도 10 및 도 11에 도시된 환경 데이터(1014)이다. 일 실시예에서, 환경 데이터(1014)는 시맨틱 주행가능 표면(1114)을 포함하며, 이는 환경에서 주행 가능한 표면을 나타내는 시맨틱 맵이다. 일 실시예에서, 환경 데이터(1014)는 환경에서 식별된 대상체인 추적된 대상체(1118)를 포함한다.
블록(1204)에서, 이탈 신호가 수신된다. 일 구현예에서, 이탈 신호는 도 10 및 도 11에 도시된 이탈 신호(1011)이다. 일 구현예에서, 이탈 신호(1011)는 차량이 계획된 경로로부터 드리프트하고 있음을 나타내는 드리프트 신호이다. 일 구현예에서, 이탈 신호(1011)는 차량이 환경에서 적어도 하나의 정적 또는 동적 대상체와의 충돌을 회피하도록 조종하고 있음을 나타내는 충돌 회피 신호이다.
블록(1206)에서, 이탈 신호가 차량의 제 1 시스템에 의해 보고되었는지 또는 제 2 시스템에 의해 보고되었는지가 결정된다. 일 구현예에서, 차량의 제 1 시스템은 도 10에 도시된 AV 스택(1016)이다. 일 구현예에서, 차량의 제 2 시스템은 도 10에 도시된 안전 시스템(1018)이다. 일 구현예에서, 결정은 도 11에 도시된 시스템 선택기(1130)에 의해 수행된다. 이에 응답하여, 블록(1208)에서 환경에서 차량을 시뮬레이션하기 위한 제 1 시뮬레이터 세트 또는 제 2 시뮬레이터 세트가 활성화된다. 일 구현예에서, 활성화는 도 11에 도시된 선택 신호(1132)에 기초한다. 일 구현예에서, 시뮬레이터의 제 1 세트는 제 1 시뮬레이터 세트(1150)이고 제 2 시뮬레이터 세트는 도 11에 도시된 제 2 시뮬레이터 세트(1160)이다. 일 구현예에서, 제 1 시뮬레이터 세트는 도 11에 도시된 바와 같이 충돌 회피를 시뮬레이션하기 위한 충돌 회피 시뮬레이터(1152) 및 계획된 경로로부터 드리프트하는 차량을 시뮬레이션하기 위한 드리프트 시뮬레이터(1154)를 포함한다. 일 구현예에서, 제 2 시뮬레이터 세트는 도 11에 도시된 바와 같이 안전 시스템의 적어도 하나의 기능을 시뮬레이션하기 위한 적어도 안전 시스템 시뮬레이터(1162)를 포함한다.
블록(1210)에서, 환경의 차량은 선택된 제 1 또는 제 2 시뮬레이터 세트를 사용하여 시뮬레이션된다. 시뮬레이션은 차량 및 적어도 하나의 정적 대상체 또는 동적 개체를 시뮬레이션하는 것을 포함한다. 일 구현예에서, 시뮬레이션은 도 10 및 도 11에 도시된 시뮬레이션 시스템(1020)에 의해 수행된다. 일 구현예에서, 시뮬레이션은 적어도 부분적으로 도 2에 도시된 클라우드(202)와 같은 차량 외부의 원격 프로세서를 사용하여 수행된다. 일 구현예에서, 적어도 하나의 정적 대상체 또는 동적 대상체는 도 11에 도시된 대상체 선택기(1120)로부터 획득된다.
블록(1212)에서, 시뮬레이션 결과에 기초하여 메시지가 생성된다. 일 구현예에서, 메시지는 도 10에 도시된 컴파일된 메시지(1032)이다. 일 구현예에서, 컴파일된 메시지(1032)는 이탈을 유발하는 책임이 있는 대상체(1022)를 식별하는 AR 오버레이가 있거나 없는 오디오, 비디오를 포함한다. 일 구현예에서, 책임이 있는 대상체(1022)는 건설 콘과 같은 정적 대상체이다. 일 구현예에서, 책임이 있는 대상체(1022)는 보행자와 같은 동적 대상체이다.
블록(1214)에서, 메시지는 차량의 적어도 한 명의 탑승자에게 제시된다. 일 구현예에서, 차량의 적어도 한 명의 탑승자는 승객이다. 일 구현예에서, 메시지는 오디오 인터페이스를 통해 방송되는 오디오 메시지이다. 일 구현예에서, 메시지는 비디오 메시지이고 제시는 차량의 디스플레이 시스템을 통해 이루어진다.
전술한 설명에서, 본 발명의 실시예들은 구현마다 달라질 수 있는 다수의 특정 세부 사항들을 참조하여 기술되었다. 상세한 설명 및 도면들은 제한적인 의미보다는 예시적인 의미로 간주되어야 한다. 본 발명의 범위의 유일한 독점적인 지표, 및 출원인이 본 발명의 범위이도록 의도한 것은, 본 출원에서 특정 형태로 나오는 일련의 청구항의 문언적 등가 범위이며, 그러한 청구항이 나오는 특정 형태는 임의의 후속 보정을 포함한다. 그러한 청구항들에 포함된 용어들에 대한 본원에서 명시적으로 기재된 임의의 정의들은 청구항들에서 사용되는 그러한 용어들의 의미를 결정한다. 추가적으로, 전술한 설명 및 이하의 청구항들에서 "더 포함하는"이라는 용어가 사용될 때, 이 문구에 뒤따르는 것은 추가적인 단계 또는 엔티티, 또는 이전에 언급된 단계 또는 엔티티의 서브단계/서브엔티티일 수 있다.

Claims (20)

  1. 방법에 있어서,
    적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 차량의 계획된 경로, 상기 차량의 상태 및 상기 차량이 작동하고 있는 환경의 환경 데이터를 수신하는 단계;
    상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 이탈(deviation) 신호를 수신하는 단계;
    상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 상기 이탈 신호가 상기 차량의 제 1 시스템에 의해 보고되었는지 또는 제 2 시스템에 의해 보고되었는지를 결정하는 단계;
    상기 이탈 신호가 상기 차량의 제 1 시스템에 의해 보고되는 것에 따라:
    상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 상기 환경에서 상기 차량을 시뮬레이션하기 위한 제 1 시뮬레이터 세트를 선택하는 단계;
    상기 이탈 신호가 상기 차량의 제 2 시스템에 의해 보고되는 것에 따라:
    상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 상기 환경에서 상기 차량을 시뮬레이션하기 위한 제 2 시뮬레이터 세트를 선택하는 단계;
    상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 상기 선택된 제 1 또는 제 2 시뮬레이터 세트를 사용하여 상기 환경에서 상기 차량을 시뮬레이션하는 단계 - 상기 시뮬레이션은 상기 차량 및 적어도 하나의 정적 대상체 또는 동적 대상체를 시뮬레이션하는 것을 포함함 - ;
    상기 시뮬레이션의 결과에 기초하여, 상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여 메시지를 생성하는 단계; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 상기 차량의 적어도 한 명의 탑승자에게 상기 메시지를 제시하는(presenting) 단계
    를 포함하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 이탈 신호는 상기 차량이 상기 계획된 경로로부터 드리프트(drift)하고 있음을 나타내는 드리프트 신호인 것인 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 이탈 신호는 상기 차량이 상기 환경에서 상기 적어도 하나의 정적 대상체 또는 동적 대상체와의 충돌을 회피하도록 조종하고 있음을 나타내는 충돌 회피 신호인 것인 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 환경 데이터는 상기 환경에서 주행가능한 표면을 나타내는 시맨틱 맵(semantic map)을 포함하는 것인 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 메시지는 상기 차량의 하나 이상의 탑승자에게 방송되는 오디오 메시지인 것인 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 메시지는 상기 차량의 디스플레이 시스템을 사용하여 상기 차량의 적어도 한 명의 탑승자에게 제시되는 비디오 메시지인 것인 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 메시지는 이탈을 유발하는 정적 또는 동적 대상체를 식별하는 정보를 포함하는 것인 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 메시지는 상기 차량과 상기 정적 또는 동적 대상체 사이의 거리 측정치를 포함하는 것인 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 메시지는 원격 운행자에게 송신되는 것인 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 메시지는 로그 또는 데이터베이스에 저장되는 것인 방법.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 시뮬레이터 세트는 충돌 회피를 시뮬레이션하기 위한 제 1 시뮬레이터 및 상기 계획된 경로로부터 드리프트하는 상기 차량을 시뮬레이션하기 위한 제 2 시뮬레이터를 포함하는 것인 방법.
  12. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 2 시뮬레이터 세트는 안전 시스템의 적어도 하나의 기능을 시뮬레이션하기 위한 적어도 제3 시뮬레이터를 포함하는 것인 방법.
  13. 제 1 항에 있어서,
    상기 시뮬레이션은 적어도 부분적으로 상기 차량 외부의 원격 프로세서를 사용하여 수행되는 것인 방법.
  14. 제 6 항에 있어서,
    상기 비디오 메시지는 상기 계획된 경로로부터의 상기 차량의 이탈을 보여주는 애니메이션을 포함하는 것인 방법.
  15. 제 6 항에 있어서,
    상기 비디오 메시지는 주석이 달린(annotated) 증강 현실(augmented reality; AR) 오버레이가 있는, 상기 차량의 적어도 하나의 비디오 카메라에 의해 캡처된 비디오를 포함하는 것인 방법.
  16. 제 1 항에 있어서,
    상기 메시지를 상기 적어도 한 명의 탑승자에게 제시하기 전에,
    상기 적어도 한 명의 탑승자에 의해 메시징을 끄기(turn-off) 위한 옵션이 선택되지 않았음을 결정하는 단계
    를 더 포함하는 방법.
  17. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 시스템은 계획 시스템이고 상기 제 2 시스템은 안전 시스템인 것인 방법.
  18. 방법에 있어서,
    적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 차량을 위한 계획된 경로, 상기 차량의 현재 상태, 및 상기 차량이 작동하는 환경을 나타내는 데이터를 수신하는 단계;
    상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 제 1 이탈 신호 또는 제 2 이탈 신호를 수신하는 단계;
    상기 제 1 이탈 신호를 수신하는 것에 따라:
    상기 데이터를 입력으로 하는 제 1 시뮬레이터를 사용하여, 상기 차량 및 대상체의 움직임을 시뮬레이션하여 상기 대상체가 상기 계획된 경로로부터의 상기 차량의 이탈을 유발하였는지 여부를 결정하는 단계;
    상기 제 2 이탈 신호를 수신하는 것에 따라:
    상기 데이터를 입력으로 하는 제 2 시뮬레이터를 사용하여, 상기 차량 및 대상체의 움직임을 시뮬레이션하여 상기 대상체가 상기 계획된 경로로부터의 상기 차량의 이탈을 유발하였는지 여부를 결정하는 단계;
    상기 대상체가 상기 이탈을 유발하였다는 결정에 따라:
    상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 상기 차량의 탑승자에게 메시지를 제시하는 단계 - 상기 메시지는 상기 계획된 경로로부터의 이탈 및 상기 이탈의 원인으로서 식별된 대상체를 나타냄 -
    를 포함하는, 방법.
  19. 제 18 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서를 사용하여, 상기 제 1 시뮬레이터가 이용가능하지 않은지 여부를 결정하는 단계;
    상기 제 1 시뮬레이터가 이용가능하지 않고 상기 제 1 이탈 신호가 수신되는 것에 따라:
    상기 데이터를 입력으로 하는 제 1 백업 시뮬레이터를 사용하여, 상기 차량 및 상기 대상체의 움직임을 시뮬레이션하여 상기 대상체가 상기 계획된 경로로부터의 상기 차량의 이탈을 유발하였는지 여부를 결정하는 단계;
    상기 제 2 시뮬레이터가 이용가능하지 않고 상기 제 2 이탈 신호가 수신되는 것에 따라:
    상기 데이터를 입력으로 하는 제 2 백업 시뮬레이터를 사용하여, 상기 차량 및 상기 대상체의 움직임을 시뮬레이션하여 상기 대상체가 상기 계획된 경로로부터의 상기 차량의 이탈을 유발하였는지 여부를 결정하는 단계
    를 더 포함하는, 방법.
  20. 제 18 항에 있어서,
    상기 제 1 시뮬레이터는 상기 계획된 경로로부터 드리프트하는 상기 차량을 시뮬레이션하고, 상기 제 2 시뮬레이터는 상기 대상체와의 충돌을 회피하는 상기 차량을 시뮬레이션하는 것인 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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US20240116402A1 (en) * 2022-10-06 2024-04-11 Gm Cruise Holdings Llc Active seating system control by an autonomous vehicle

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3092599B1 (en) 2013-12-04 2019-03-06 Mobileye Vision Technologies Ltd. Systems and methods for mimicking a leading vehicle
US10546499B2 (en) 2017-02-01 2020-01-28 Toyota Research Institute, Inc. Systems and methods for notifying an occupant of a cause for a deviation in a vehicle
US10372130B1 (en) 2017-05-19 2019-08-06 Zoox, Inc. Communicating reasons for vehicle actions
US20190129831A1 (en) * 2017-10-27 2019-05-02 Uber Technologies, Inc. Autonomous Vehicle Simulation Testing Systems and Methods
US11351987B2 (en) * 2019-09-13 2022-06-07 Intel Corporation Proactive vehicle safety system
US12086511B2 (en) * 2019-12-02 2024-09-10 Nuro, Inc. Collision filtering for autonomous vehicle simulations
US11577746B2 (en) 2020-01-31 2023-02-14 Nissan North America, Inc. Explainability of autonomous vehicle decision making
US12043273B2 (en) * 2020-11-25 2024-07-23 Woven By Toyota, U.S., Inc. Vehicle disengagement simulation and evaluation

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