KR20230061607A - 자율주행 차량 평가 시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 자율주행 평가 항목에 대한 실시간 데이터인 자율주행 데이터를 수집하는 자율주행 차량, 자율주행 차량이 주행 중인 도로 환경에 대한 실시간 데이터인 도로 환경 데이터를 수집하는 인프라, 및 도로 환경 데이터에 기반하여 동적 지도(LDM: Local Dynamic Map)를 생성하고, 동적 지도를 기준으로 하여 자율주행 평가 항목에 대한 평가를 수행하는 서버를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

자율주행 차량 평가 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR EVALUATION OF AUTONOMOUS VEHICLE}
본 발명은 자율주행 차량 평가 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 실시간으로 변화하는 실도로 주행 환경에 대한 자율주행 차량의 성능을 평가할 수 있는 자율주행 차량 평가 시스템 및 방법에 관한 것이다.
자율주행 차량이란 운전자가 핸들, 가속페달, 브레이크 등을 조작하지 않아도 스스로 목적지까지 주행할 수 있는 차량을 말한다. 자율주행 차량은 자율주행을 지원 및 보조하기 위한 각종 센서 및 시스템을 포함한다.
이러한 자율주행 차량의 상용화를 위해서는 자율주행 차량에 구비된 각종 센서 및 시스템의 실도로 환경에서의 성능이 일정 기준을 통과하여야 한다. 이에 따라, 자율주행 차량의 상용화에 앞서 자율주행 차량에 구비된 각종 센서 및 시스템의 실도로 실증을 위한 시스템이 요구되고 있다.
본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허공보 제10-2019-0103527호(2019.09.05.)의 '자율주행 차량 및 그 제어 방법'에 개시되어 있다.
본 발명은 목적은, 실시간으로 변화하는 실도로 주행 환경에 대한 자율주행 차량의 성능을 평가할 수 있는 자율주행 차량 평가 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 측면에 따른 자율주행 차량 평가 시스템은 자율주행 평가 항목에 대한 실시간 데이터인 자율주행 데이터를 수집하는 자율주행 차량; 상기 자율주행 차량이 주행 중인 도로 환경에 대한 실시간 데이터인 도로 환경 데이터를 수집하는 인프라; 및 상기 도로 환경 데이터에 기반하여 동적 지도(LDM: Local Dynamic Map)를 생성하고, 상기 동적 지도를 기준으로 하여 상기 자율주행 평가 항목에 대한 평가를 수행하는 서버;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 자율주행 평가 항목은 상기 자율주행 차량에 구비된 센서의 성능, 상기 자율주행 차량에 구비된 자율주행 관련 시스템의 성능, 및 상기 자율주행 차량의 주행 그 자체를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 자율주행 데이터는 상기 자율주행 차량에 구비된 센서를 통해 측정되는 센서 데이터, 및 상기 자율주행 차량에 구비된 자율주행 관련 시스템을 통해 산출되는 시스템 데이터를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 도로 환경 데이터는 상기 자율주행 차량이 주행 중인 도로에 위치한 객체에 대한 객체 데이터, 상기 자율주행 차량이 주행 중인 도로의 노면에 대한 노면 데이터, 및 상기 자율주행 차량이 주행 중인 도로의 교통 신호에 대한 신호 데이터를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 생성하는 동작의 적어도 일부로서, 상기 서버는, 상기 자율주행 차량이 주행 중인 도로의 정적 지도에, 상기 도로 환경 데이터를 반영하여 상기 동적 지도를 생성하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 수행하는 동작의 적어도 일부로서, 상기 서버는, 상기 자율주행 데이터와 상기 동적 지도를 비교하여 상기 자율주행 데이터와 상기 동적 지도 간의 오차를 산출하고, 상기 오차에 기반하여 상기 자율주행 평가 항목에 대한 평가를 수행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 수행하는 동작의 적어도 일부로서, 상기 서버는, 상기 자율주행 데이터 및 상기 도로 환경 데이터에 기반하여 상기 동적 지도에 대응하는 환경에서 상기 자율주행 차량이 설정된 주행 시나리오에 따라 주행하는지 여부를 판단하고, 상기 판단 결과에 기반하여 상기 자율주행 평가 항목에 대한 평가를 수행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 측면에 따른 자율주행 차량 평가 방법은 서버가, 자율주행 차량으로부터 자율주행 평가 항목에 대한 실시간 데이터인 자율주행 데이터를 수신하는 단계; 상기 서버가, 인프라로부터 상기 자율주행 차량이 주행 중인 도로 환경에 대한 실시간 데이터인 도로 환경 데이터를 수신하는 단계; 상기 서버가, 상기 도로 환경 데이터에 기반하여 동적 지도(LDM: Local Dynamic Map)를 생성하는 단계; 및 상기 서버가, 상기 동적 지도를 기준으로 하여 상기 자율주행 평가 항목에 대한 평가를 수행하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 자율주행 평가 항목은 상기 자율주행 차량에 구비된 센서의 성능, 상기 자율주행 차량에 구비된 자율주행 관련 시스템의 성능, 및 상기 자율주행 차량의 주행 그 자체를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 자율주행 데이터는 상기 자율주행 차량에 구비된 센서를 통해 측정되는 센서 데이터, 및 상기 자율주행 차량에 구비된 자율주행 관련 시스템을 통해 산출되는 시스템 데이터를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 도로 환경 데이터는 상기 자율주행 차량이 주행 중인 도로에 위치한 객체에 대한 객체 데이터, 상기 자율주행 차량이 주행 중인 도로의 노면에 대한 노면 데이터, 및 상기 자율주행 차량이 주행 중인 도로의 교통 신호에 대한 신호 데이터를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 생성하는 단계에서, 상기 서버는, 상기 자율주행 차량이 주행 중인 도로의 정적 지도에, 상기 도로 환경 데이터를 반영하여 상기 동적 지도를 생성하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 수행하는 단계는, 상기 서버가, 상기 자율주행 데이터와 상기 동적 지도를 비교하여 상기 자율주행 데이터와 상기 동적 지도 간의 오차를 산출하는 단계; 및 상기 서버가, 상기 오차에 기반하여 상기 자율주행 평가 항목에 대한 평가를 수행하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 수행하는 단계는, 상기 서버가, 상기 자율주행 데이터 및 상기 도로 환경 데이터에 기반하여 상기 동적 지도에 대응하는 환경에서 상기 자율주행 차량이 설정된 주행 시나리오에 따라 주행하는지 여부를 판단하는 단계; 및 상기 서버가, 상기 판단 결과에 기반하여 상기 자율주행 평가 항목에 대한 평가를 수행하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 측면에 따르면 실시간으로 변화하는 실도로 주행 환경에 대한 자율주행 차량의 성능을 평가하여 자율주행 차량의 성능에 대한 정확성 및 신뢰성을 검증할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량 평가 시스템을 설명하기 위한 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량 평가 시스템을 설명하기 위한 예시도이다.
도 3 내지 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량 평가 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
이하에서는 본 발명의 실시예에 따른 자율주행 차량 평가 시스템 및 방법을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량 평가 시스템을 설명하기 위한 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량 평가 시스템을 설명하기 위한 예시도이다.
도 1 및 2를 참고하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량 평가 시스템은 자율주행 차량(100), 인프라(200) 및 서버(300)를 포함할 수 있다.
자율주행 차량(100)은 자율주행 기능을 지원하는 차량으로서, 자율주행을 수행하기 위한 각종 센서 및 시스템을 포함할 수 있다. 예를 들어, 자율주행 차량(100)은 카메라, 라이더, 레이더, 초음파 센서, GPS, 가속도 센서, 속도 센서 등을 포함한 각종 센서를 포함할 수 있다. 또한, 자율주행 차량(100)은 LKAS(Lane Keep Assist System), AEB(Autonomous Emergency Barking), SCC(Smart Cruise Control), SVM(Surround View Monitor), ESC(Electronic Stability Control) 및 TCS(Traction Control System) 등의 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)를 포함한 다양한 자율주행 시스템을 포함할 수 있다.
자율주행 차량(100)은 자율주행 평가 항목에 대한 실시간 데이터인 자율주행 데이터를 수집할 수 있다. 자율주행 평가 항목은 자율주행 차량(100)에 구비되는 부품(센서) 및 시스템의 성능, 자율주행 차량(100)이 제공하는 서비스의 성능, 및 자율주행 차량(100)의 주행 그 자체(예를 들어, 경로)를 포함할 수 있다. 즉, 자율주행 차량(100)은 자율주행 차량(100)에 구비되는 부품 및 시스템과, 자율주행 차량(100)이 제공하는 서비스와, 자율주행 차량(100)의 주행 그 자체(예를 들어, 경로)에 대한 실시간 데이터를 수집할 수 있다.
자율주행 데이터는 자율주행 차량(100)에 구비된 센서를 통해 측정되는 센서 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 자율주행 차량(100)에 구비된 레이더, 라이더, 초음파 센서 등을 통해 측정되는 자율주행 차량(100) 주변에 위치한 객체와의 거리에 대한 데이터가 센서 데이터에 포함될 수 있다. 또한, 자율주행 데이터는 자율주행 차량(100)에 구비된 자율주행 관련 시스템을 통해 산출되는 시스템 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, LKAS를 통해 산출되는 차량과 차선 간의 거리에 대한 데이터, 또는 SCC를 통해 산출되는 선행 차량과의 거리가 시스템 데이터에 포함될 수 있다. 또한, 자율주행 데이터는 자율주행 차량(100)이 제공하는 서비스에 대한 서비스 데이터를 포함할 수 있다.
인프라(200)는 자율주행 차량(100)이 주행하는 도로의 환경을 측정하기 위한 도로 주변에 설치된 장치 또는 시스템으로서, 도로 환경에 대한 실시간 데이터를 수집하기 위한 각종 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 인프라(200)는 카메라, 라이더, 레이더, 초음파 센서 등을 포함한 각종 센서를 포함할 수 있다.
인프라(200)는 자율주행 차량(100)이 주행 중인 도로 환경 대한 실시간 데이터인 도로 환경 데이터를 수집할 수 있다. 도로 환경 데이터는 자율주행 차량(100)이 주행 중인 도로에 위치한 객체에 대한 객체 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 인프라(200)에 포함된 카메라, 레이더, 라이더, 초음파 센서 등을 통해 측정되는 도로에 위치한 사람, 차량, 차선 및 장애물 등의 객체에 대한 위치 및 거리 데이터가 객체 데이터에 포함될 수 있다. 또한, 도로 환경 데이터는 자율주행 차량(100)이 주행 중인 도로의 노면에 대한 노면 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 인프라(200)에 포함된 카메라, 레이더, 라이더, 초음파 센서 등을 통해 측정되는 노면의 상태(요철, 기울기, 결빙 및 침수 등)에 대한 데이터가 노면 데이터에 포함될 수 있다. 또한, 도로 환경 데이터는 자율주행 차량(100)이 주행 중인 도로의 교통 신호에 대한 신호 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 인프라(200)에 포함된 카메라를 통해 측정되는 신호등의 상태에 대한 데이터가 신호 데이터에 포함될 수 있다.
서버(300)는 자율주행 평가 항목에 대한 평가를 수행하는 장치일 수 있다. 서버(300)는 자율주행 차량(100)을 통해 수집된 자율주행 데이터를 자율주행 차량(100)으로부터 무선 통신을 통해 수신할 수 있다. 서버(300)는 인프라(200)를 통해 수집된 도로 환경 데이터를 인프라(200)로부터 무선 또는 유선 통신을 통해 수신할 수 있다.
서버(300)는 도로 환경 데이터에 기반하여 동적 지도(LDM: Local Dynamic Map)를 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 서버(300)는 자율주행 차량(100)이 주행 중인 도로의 정적 지도에 도로 환경 데이터를 반영하여 동적 지도를 생성할 수 있다. 즉, 서버(300)는 도로에 관한 거리, 위치 및 경로에 대한 정보만을 포함하고 있는 정적 지도에, 현재 도로 상에 위치한 객체(차량, 사람 및 장애물 등) 및 현재 도로의 노면 상태 등에 대한 정보를 추가함으로써, 실시간 도로 상황을 반영하는 지도를 생성할 수 있다.
서버(300)는 동적 지도를 기준으로 하여 자율주행 평가 항목에 대한 평가를 수행할 수 있다. 즉, 서버(300)는 동적 지도를 레퍼런스로 하여 자율주행 차량(100)에 구비된 센서 또는 시스템을 통해 측정되는 데이터의 정확성을 판단하거나, 또는 동적 지도에 대응하는 특정 환경에서 자율주행 차량(100)이 설정된 주행 시나리오에 따라 주행하는지 여부를 판단할 수 있다. 인프라(200)를 통해 수집되는 도로 환경 데이터는 신뢰할 수 있는 데이터인 것으로 가정한다. 인프라(200)에 고성능 센서를 구비시킴으로써 인프라(200)를 통해 수집되는 도로 환경 데이터의 정확도를 향상시킬 수 있다.
서버(300)는 자율주행 데이터와 동적 지도를 비교하여 자율주행 데이터와 동적 지도 간의 오차를 산출하고, 산출된 오차에 기반하여 자율주행 평가 항목에 대한 평가를 수행할 수 있다. 즉, 서버(300)는 인프라(200)를 통해 측정되는 도로 환경 데이터가 반영된 동적 지도와, 자율주행 차량(100)을 통해 측정되는 자율주행 데이터를 비교함으로써 자율주행 차량(100)에 구비된 센서 또는 시스템의 정확성을 판단할 수 있다.
서버(300)는 자율주행 데이터 및 도로 환경 데이터에 기반하여 동적 지도에 대응하는 환경에서 자율주행 차량(100)이 설정된 주행 시나리오에 따라 주행하는지 여부를 판단하고, 그 판단 결과에 기반하여 자율주행 평가 항목에 대한 평가를 수행할 수 있다. 서버(300)에는 도로 환경에 따른 자율주행 차량(100)의 주행 시나리오가 미리 저장되어 있을 수 있으며, 서버(300)는 저장된 도로 환경에 따른 자율주행 차량(100)의 주행 시나리오와, 실제 자율주행 차량(100)의 주행을 비교하여 특정 도로 환경에서 자율주행 차량(100)이 설정된 주행 시나리오 따라 주행하는지 여부를 판단함으로써 자율주행 차량(100)의 자율주행 성능에 대한 신뢰성을 평가할 수 있다.
서버(300)는 일정 경로(테스트베드) 또는 일정 시간을 주행하는 동안 자율주행 차량(100)이 설정된 주행 시나리오에 따라 주행하는지 여부를 판단할 수 있으며, 그 판단 결과를 토대로 자율주행 차량(100)의 자율주행 성능에 대한 점수를 산출할 수 있다. 이때, 점수는 기 설정된 평가지표에 따라 산출될 수 있다.
전술한 바와 같이, 본 발명은 실시간으로 변화하는 실도로 주행 환경에 대한 자율주행 차량의 성능을 평가하여 자율주행 차량의 성능에 대한 정확성 또는 신뢰성을 검증할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량 평가 방법을 설명하기 위한 제1 순서도이다.
이하에서는 도 3을 참고하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량 평가 시스템의 서버가 동작하는 과정을 살펴보도록 한다.
먼저, 서버(300)는 자율주행 차량(100)으로부터 자율주행 평가 항목에 대한 자율주행 데이터를 수신할 수 있다.(S301)
이어서, 서버(300)는 인프라(200)로부터 도로 환경 데이터를 수신할 수 있다.(S303)
이어서, 서버(300)는 도로 환경 데이터에 기반하여 동적 지도를 생성할 수 있다(S305). 일 실시예에 따르면, 서버(300)는 자율주행 차량(100)이 주행 중인 도로의 정적 지도에 도로 환경 데이터를 반영하여 동적 지도를 생성할 수 있다.
이어서, 서버(300)는 동적 지도를 기준으로 하여 자율주행 평가 항목에 대한 평가를 수행할 수 있다(S307). 즉, 서버(300)는 동적 지도를 레퍼런스로 하여 자율주행 차량(100)에 구비된 센서 또는 시스템을 통해 측정되는 데이터의 정확성을 판단하거나, 또는 동적 지도에 대응하는 특정 환경에서 자율주행 차량(100)이 설정된 주행 시나리오에 따라 주행하는지 여부를 판단할 수 있다.
도 4은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량 평가 방법을 설명하기 위한 제2 순서도이다.
이하에서는 도 4를 참고하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량 평가 시스템의 서버가 자율주행 데이터에 대한 평가를 수행하는 제1 방법을 살펴보도록 한다.
제1 방법은 자율주행 차량(100)에 구비되는 부품(센서) 및 시스템의 성능이 자율주행 평가 항목으로 선택된 경우에 대한 평가 방법일 수 있다.
먼저, 서버(300)는 자율주행 데이터와 동적 지도를 비교하여 자율주행 데이터와 동적 지도 간의 오차를 산출할 수 있다(S401). 즉, 서버(300)는 인프라(200)를 통해 측정되는 도로 환경 데이터가 반영된 동적 지도와, 자율주행 차량(100)을 통해 측정되는 자율주행 데이터를 비교할 수 있다. 예를 들어, 서버(300)는 자율주행 차량(100)에 구비된 라이더 센서를 통해 측정된 자율주행 차량(100)과 특정 객체 간의 거리와, 동적 지도에 표기된 자율주행 차량(100)과 특정 객체 간의 거리를 비교하여, 그 오차를 산출할 수 있다.
이어서, 서버(300)는 산출된 오차에 기반하여 자율주행 평가 항목에 대한 평가를 수행할 수 있다(S403). 예를 들어, 서버(300)는 산출된 오차에 기반하여 오차율을 산출하고, 산출된 오차율을 자율주행 평가 항목의 성능 지표로 이용할 수 있다. 즉, 자율주행 차량(100)을 통해 측정되는 자율주행 데이터와 인프라(200)를 통해 측정되는 도로 환경 데이터가 반영된 동적 지도 간의 오차를 통해 자율주행 차량(100)에 구비된 센서 또는 시스템의 정확성을 판단할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량 평가 방법을 설명하기 위한 제3 순서도이다.
이하에서는 도 5를 참고하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량 평가 시스템의 서버가 자율주행 데이터에 대한 평가를 수행하는 제2 방법을 살펴보도록 한다.
제2 방법은 자율주행 차량(100)의 주행 그 자체(예를 들어, 경로)가 자율주행 평가 항목으로 선택된 경우에 대한 평가 방법일 수 있다.
먼저, 서버(300)는 자율주행 데이터 및 도로 환경 데이터에 기반하여 동적 지도에 대응하는 환경에서 자율주행 차량(100)이 설정된 주행 시나리오에 따라 주행하는지 여부를 판단할 수 있다(S501). 예를 들어, 서버(300)는 자율주행 차량(100)의 전방에 장애물이 위치하는 도로 환경에서 자율주행 차량(100)이 기 설정된 주행 시나리오에 따라 장애물을 우회하여 주행하는지 여부를 판단할 수 있다.
이어서, 서버(300)는 그 판단 결과에 기반하여 자율주행 평가 항목에 대한 평가를 수행할 수 있다(S503). 예를 들어, 서버(300)는 해당 도로 환경에서 자율주행 차량(100)이 설정된 주행 시나리오에 따라 주행하는지 여부와 해당 주행 시나리오의 중요성을 고려하여 점수를 부여하는 방식으로 자율주행 평가 항목에 대한 평가를 수행할 수 있다. 즉, 서버(300)는 특정 도로 환경에서 자율주행 차량(100)이 설정된 주행 시나리오 따라 주행하는지 여부를 판단함으로써 자율주행 차량(100)의 자율주행 성능에 대한 신뢰성을 평가할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 차량 평가 시스템 및 방법은 실시간으로 변화하는 실도로 주행 환경에 대한 자율주행 차량의 성능을 평가하여 자율주행 차량의 성능에 대한 정확성 및 신뢰성을 검증할 수 있다.
본 명세서에서 설명된 구현은, 예컨대, 방법 또는 프로세스, 장치, 소프트웨어 프로그램, 데이터 스트림 또는 신호로 구현될 수 있다. 단일 형태의 구현의 맥락에서만 논의(예컨대, 방법으로서만 논의)되었더라도, 논의된 특징의 구현은 또한 다른 형태(예컨대, 장치 또는 프로그램)로도 구현될 수 있다. 장치는 적절한 하드웨어, 소프트웨어 및 펌웨어 등으로 구현될 수 있다. 방법은, 예컨대, 컴퓨터, 마이크로프로세서, 집적 회로 또는 프로그래밍가능한 로직 디바이스 등을 포함하는 프로세싱 디바이스를 일반적으로 지칭하는 프로세서 등과 같은 장치에서 구현될 수 있다. 프로세서는 또한 최종-사용자 사이에 정보의 통신을 용이하게 하는 컴퓨터, 셀 폰, 휴대용/개인용 정보 단말기(personal digital assistant: "PDA") 및 다른 디바이스 등과 같은 통신 디바이스를 포함한다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 기술이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의하여 정해져야 할 것이다.
100: 자율주행 차량
200: 인프라
300: 서버

Claims (14)

  1. 자율주행 평가 항목에 대한 실시간 데이터인 자율주행 데이터를 수집하는 자율주행 차량;
    상기 자율주행 차량이 주행 중인 도로 환경에 대한 실시간 데이터인 도로 환경 데이터를 수집하는 인프라; 및
    상기 도로 환경 데이터에 기반하여 동적 지도(LDM: Local Dynamic Map)를 생성하고, 상기 동적 지도를 기준으로 하여 상기 자율주행 평가 항목에 대한 평가를 수행하는 서버;를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량 평가 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 자율주행 평가 항목은 상기 자율주행 차량에 구비된 센서의 성능, 상기 자율주행 차량에 구비된 자율주행 관련 시스템의 성능, 및 상기 자율주행 차량의 주행 그 자체를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량 평가 시스템.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 자율주행 데이터는 상기 자율주행 차량에 구비된 센서를 통해 측정되는 센서 데이터, 및 상기 자율주행 차량에 구비된 자율주행 관련 시스템을 통해 산출되는 시스템 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량 평가 시스템.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 도로 환경 데이터는 상기 자율주행 차량이 주행 중인 도로에 위치한 객체에 대한 객체 데이터, 상기 자율주행 차량이 주행 중인 도로의 노면에 대한 노면 데이터, 및 상기 자율주행 차량이 주행 중인 도로의 교통 신호에 대한 신호 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량 평가 시스템.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 생성하는 동작의 적어도 일부로서, 상기 서버는,
    상기 자율주행 차량이 주행 중인 도로의 정적 지도에, 상기 도로 환경 데이터를 반영하여 상기 동적 지도를 생성하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량 평가 시스템.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 수행하는 동작의 적어도 일부로서, 상기 서버는,
    상기 자율주행 데이터와 상기 동적 지도를 비교하여 상기 자율주행 데이터와 상기 동적 지도 간의 오차를 산출하고, 상기 오차에 기반하여 상기 자율주행 평가 항목에 대한 평가를 수행하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량 평가 시스템.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 수행하는 동작의 적어도 일부로서, 상기 서버는,
    상기 자율주행 데이터 및 상기 도로 환경 데이터에 기반하여 상기 동적 지도에 대응하는 환경에서 상기 자율주행 차량이 설정된 주행 시나리오에 따라 주행하는지 여부를 판단하고, 상기 판단 결과에 기반하여 상기 자율주행 평가 항목에 대한 평가를 수행하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량 평가 시스템.
  8. 서버가, 자율주행 차량으로부터 자율주행 평가 항목에 대한 실시간 데이터인 자율주행 데이터를 수신하는 단계;
    상기 서버가, 인프라로부터 상기 자율주행 차량이 주행 중인 도로 환경에 대한 실시간 데이터인 도로 환경 데이터를 수신하는 단계;
    상기 서버가, 상기 도로 환경 데이터에 기반하여 동적 지도(LDM: Local Dynamic Map)를 생성하는 단계; 및
    상기 서버가, 상기 동적 지도를 기준으로 하여 상기 자율주행 평가 항목에 대한 평가를 수행하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량 평가 방법.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 자율주행 평가 항목은 상기 자율주행 차량에 구비된 센서의 성능, 상기 자율주행 차량에 구비된 자율주행 관련 시스템의 성능, 및 상기 자율주행 차량의 주행 그 자체를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량 평가 방법.
  10. 제 8항에 있어서,
    상기 자율주행 데이터는 상기 자율주행 차량에 구비된 센서를 통해 측정되는 센서 데이터, 및 상기 자율주행 차량에 구비된 자율주행 관련 시스템을 통해 산출되는 시스템 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량 평가 방법.
  11. 제 8항에 있어서,
    상기 도로 환경 데이터는 상기 자율주행 차량이 주행 중인 도로에 위치한 객체에 대한 객체 데이터, 상기 자율주행 차량이 주행 중인 도로의 노면에 대한 노면 데이터, 및 상기 자율주행 차량이 주행 중인 도로의 교통 신호에 대한 신호 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량 평가 방법.
  12. 제 8항에 있어서,
    상기 생성하는 단계에서, 상기 서버는,
    상기 자율주행 차량이 주행 중인 도로의 정적 지도에, 상기 도로 환경 데이터를 반영하여 상기 동적 지도를 생성하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량 평가 방법.
  13. 제 8항에 있어서,
    상기 수행하는 단계는,
    상기 서버가, 상기 자율주행 데이터와 상기 동적 지도를 비교하여 상기 자율주행 데이터와 상기 동적 지도 간의 오차를 산출하는 단계; 및
    상기 서버가, 상기 오차에 기반하여 상기 자율주행 평가 항목에 대한 평가를 수행하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량 평가 방법.
  14. 제 8항에 있어서,
    상기 수행하는 단계는,
    상기 서버가, 상기 자율주행 데이터 및 상기 도로 환경 데이터에 기반하여 상기 동적 지도에 대응하는 환경에서 상기 자율주행 차량이 설정된 주행 시나리오에 따라 주행하는지 여부를 판단하는 단계; 및
    상기 서버가, 상기 판단 결과에 기반하여 상기 자율주행 평가 항목에 대한 평가를 수행하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량 평가 방법.
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