KR20230071609A - Vehicle control system and navigating method using vehicle control system - Google Patents

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KR20230071609A
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최광일
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현대모비스 주식회사
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Abstract

The present invention relates to a vehicle control system and a vehicle navigation method using the vehicle control system to set accurate driving routes for various situations. The vehicle control system according to the present invention includes a processing unit for processing data related to the driving of a vehicle and a photographing unit for detecting and photographing the external environment of the vehicle, wherein the processing unit selects landmarks based on image information obtained by the photographing unit, divides sections between the selected landmarks into designated distance units, reflects longitudinal and lateral gradient information received from a server to each of the divided distance units, and sets sections including the divided distance units, to which the longitudinal and lateral gradient information is reflected, as new landmarks.

Description

차량 제어 시스템 및 그 차량 제어 시스템을 이용한 차량의 주행 방법{VEHICLE CONTROL SYSTEM AND NAVIGATING METHOD USING VEHICLE CONTROL SYSTEM}Vehicle control system and vehicle driving method using the vehicle control system

본 발명은 차량 제어 시스템 및 그 차량 제어 시스템을 이용한 차량의 주행 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 주행하고자 하는 주행 경로의 정확도를 향상시키는 자율 주행 기술에 관한 것이다.The present invention relates to a vehicle control system and a vehicle driving method using the vehicle control system, and more particularly, to an autonomous driving technology for improving the accuracy of a driving path to be driven.

운전자가 직접 운전하지 않아도 차량의 주행 경로를 설정하고 설정된 주행 경로로 차량을 주행시키는 자율 주행 기술이 나타나고 있다. 자율 주행 기술은 주행 경로에 대한 경로 정보를 획득하고, 획득한 경로 정보에 기반하여 주행 경로를 설정하고, 설정한 경로로 주행하는 방식으로 구현될 수 있다.Autonomous driving technology that sets a driving route of a vehicle and drives the vehicle along the set driving route without a driver directly driving is appearing. Autonomous driving technology may be implemented by acquiring route information on a driving route, setting a driving route based on the acquired route information, and driving along the set route.

기존의 자율 주행 기술에 따르면 다양한 상황에 대한 정확한 주행 경로를 설정하는 것이 용이하지 않을 수 있다.According to existing autonomous driving technologies, it may not be easy to set accurate driving routes for various situations.

본 발명의 실시 예는 다양한 상황에 대한 정확한 주행 경로를 설정할 수 있는 기술을 제공하고자 한다.An embodiment of the present invention is intended to provide a technology capable of setting an accurate driving route for various situations.

본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재들로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The technical problems of the present invention are not limited to the technical problems mentioned above, and other technical problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.

본 발명의 실시예에 따른 차량 제어 시스템은, 차량의 주행과 관련된 데이터를 처리하는 처리부 및 상기 차량의 외부 환경을 감지 및 촬영하는 촬영부를 포함하고, 상기 처리부는, 상기 촬영부에서 획득한 이미지 정보에 기반하여 랜드마크들을 선별하고, 상기 선별된 랜드마크들 사이 구간들을 지정된 거리 단위로 구분하고, 상기 구분된 거리 단위 각각에 서버로부터 수신되는 종구배 및 횡구배 정보를 반영하고, 및 상기 종구배 및 상기 횡구배 정보를 반영한 상기 구분된 거리 단위를 포함하는 상기 구간들을 새로운 랜드마크로 설정할 수 있다.A vehicle control system according to an embodiment of the present invention includes a processing unit for processing data related to driving of a vehicle and a photographing unit for detecting and photographing an external environment of the vehicle, wherein the processing unit includes image information acquired by the photographing unit. Selecting landmarks based on, dividing sections between the selected landmarks into designated distance units, reflecting longitudinal and lateral gradient information received from the server in each of the divided distance units, and the vertical gradient And the sections including the divided distance units reflecting the horizontal slope information may be set as new landmarks.

본 발명의 실시예에 따른 차량 제어 시스템을 이용한 차량의 주행 방법은, 상기 차량 제어 시스템의 촬영부에서 획득한 이미지 정보에 기반하여 랜드마크들을 선별하는 동작, 상기 선별된 랜드마크들 사이 구간들을 지정된 거리 단위로 구분하는 동작, 상기 구분된 거리 단위 각각에 서버로부터 수신되는 종구배 및 횡구배 정보를 반영하는 동작, 및 상기 종구배 및 상기 횡구배 정보를 반영한 상기 구분된 거리 단위를 포함하는 상기 구간들을 새로운 랜드마크로 설정하는 동작을 포함할 수 있다.A vehicle driving method using a vehicle control system according to an embodiment of the present invention includes an operation of selecting landmarks based on image information acquired by a photographing unit of the vehicle control system, and designating sections between the selected landmarks. Operation of classifying by distance unit, operation of reflecting longitudinal gradient and lateral gradient information received from the server in each of the divided distance units, and the segment including the divided distance unit reflecting the vertical gradient and the lateral gradient information It may include an operation of setting them as new landmarks.

본 기술에 따른 차량 제어 시스템은 주행하고자 하는 주행 경로의 정확도를 향상시킬 수 있다.The vehicle control system according to the present technology can improve the accuracy of a driving path to be driven.

이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.In addition to this, various effects identified directly or indirectly through this document may be provided.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템의 카메라가 차량에 배치된 위치를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템의 카메라가 차량에 배치된 위치를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템의 카메라가 차량에 배치된 위치를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템의 카메라가 차량에 배치된 위치를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템의 복수의 카메라 장치들을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템의 복수의 카메라 장치들을 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 처리부의 스파스 맵을 나타낸 블록도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 궤적의 다항식 표현을 나타낸 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 랜드마크를 나타낸 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 스파스 맵을 생성하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 항법 정보를 익명 처리하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 13은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 도로 항법 모델로 생성한 궤적을 센싱 데이터와 비교하고 자율 주행 모드를 제어하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 14는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 스파스 맵을 이용하여 인식한 경로를 센싱 데이터를 이용하여 인식한 경로와 비교하고 자율 주행 모드를 제어하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 15는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 목표 궤적에 기반하여 생성한 경로를 차량 위치에 따라 보정하는 것을 나타낸 도면이다.
도 16은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 위험 구간의 비콘을 스파스 맵에 포함시켜 차량의 주행을 제어하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 17은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 주행 궤적을 클러스터링 할 때 주행 궤적의 신뢰도에 따라 클러스터링하는 데이터를 선별하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 18은 본 발명의 일 실시 예에 따라 클러스터링에서 제외되는 주행 궤적을 나타낸 도면이다.
도 19는 본 발명의 일 실시 예에 따라 클러스터링에서 제외되는 주행 궤적을 나타낸 도면이다.
도 20은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 종구배 및 횡구배를 이용하여 센서의 오프셋을 보정하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 21은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 종구배 및 횡구배를 이용하여 주행 속도 및 구배량을 제어하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 22는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 유효성 궤적을 산출하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 23은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 종구배 및 횡구배 정보를 반영하여 랜드마크를 설정하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 24는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 네비게이션 위성 신호 미 수신 지역에서 비콘을 이용하여 차량의 주행 및 기능을 제어하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 25는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 차량 이동 경로 상에서 차선이 끊긴 구간에서 가상 차선을 생성하는 것을 나타낸 도면이다.
도 26은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 가상 차선을 생성하여 차량의 주행을 제어하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 27은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 궤적의 정확성에 따라 주행의 제어권의 범위를 조정하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 28은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 서버를 이용하여 차량의 궤적을 산출할 때 궤적의 신뢰도를 향상시키는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 29는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 카메라 위치에 따라 컷 인 차량을 대상으로 한 제어 목표 지점을 조정하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 30은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 터널의 입구를 랜드마크로 설정하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 31은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 터널의 내부를 랜드마크로 설정하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 32는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 휴대용 통신 장치를 이용하여 센서부를 보정하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 33은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 휴대용 통신 장치 및 도로 특성을 고려하여 GPS 신호를 보정하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
1 is a block diagram illustrating a vehicle control system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a view showing positions where cameras of a vehicle control system according to an embodiment of the present invention are disposed in a vehicle.
3 is a view showing a location where a camera of a vehicle control system according to an embodiment of the present invention is disposed in a vehicle.
4 is a diagram illustrating a location where a camera of a vehicle control system according to an embodiment of the present invention is disposed in a vehicle.
5 is a diagram illustrating a location where a camera of a vehicle control system according to an embodiment of the present invention is disposed in a vehicle.
6 is a diagram illustrating a plurality of camera devices of a vehicle control system according to an embodiment of the present invention.
7 is a diagram illustrating a plurality of camera devices of a vehicle control system according to an embodiment of the present invention.
8 is a block diagram illustrating a sparse map of a processing unit according to an embodiment of the present invention.
9 is a diagram showing a polynomial expression of a trajectory according to an embodiment of the present invention.
10 is a diagram showing landmarks according to an embodiment of the present invention.
11 is a flowchart illustrating a method of generating a sparse map by a vehicle control system according to an embodiment of the present invention.
12 is a flowchart illustrating a method of anonymously processing navigation information by a vehicle control system according to an embodiment of the present invention.
13 is a flowchart illustrating a method of comparing a trajectory generated by a road navigation model with sensing data by a vehicle control system according to an embodiment of the present invention and controlling an autonomous driving mode.
14 is a flowchart illustrating a method of comparing a path recognized using a sparse map with a path recognized using sensing data and controlling an autonomous driving mode by a vehicle control system according to an embodiment of the present invention.
15 is a diagram illustrating correction of a path generated by a vehicle control system based on a target trajectory according to a vehicle position according to an embodiment of the present invention.
16 is a flowchart illustrating a method of controlling driving of a vehicle by including a beacon of a dangerous section in a sparse map by a vehicle control system according to an embodiment of the present invention.
17 is a flowchart illustrating a method of selecting data to be clustered according to reliability of a driving trajectory when the vehicle control system clusters driving trajectories according to an embodiment of the present invention.
18 is a diagram illustrating driving trajectories excluded from clustering according to an embodiment of the present invention.
19 is a diagram illustrating driving trajectories excluded from clustering according to an embodiment of the present invention.
20 is a flowchart illustrating a method of correcting an offset of a sensor by using a longitudinal gradient and a lateral gradient in a vehicle control system according to an embodiment of the present invention.
21 is a flowchart illustrating a method of controlling a traveling speed and an amount of a gradient by using a vertical gradient and a lateral gradient by a vehicle control system according to an embodiment of the present invention.
22 is a flowchart illustrating a method for calculating an effective trajectory by a vehicle control system according to an embodiment of the present invention.
23 is a flowchart illustrating a method of setting landmarks by reflecting vertical and lateral gradient information in a vehicle control system according to an embodiment of the present invention.
24 is a flowchart illustrating a method for a vehicle control system to control driving and functions of a vehicle using a beacon in an area where a navigation satellite signal is not received according to an embodiment of the present invention.
25 is a diagram illustrating that a vehicle control system according to an embodiment of the present invention creates a virtual lane in a section where a lane is broken on a vehicle movement path.
26 is a flowchart illustrating a method of controlling driving of a vehicle by creating a virtual lane by a vehicle control system according to an embodiment of the present invention.
27 is a flowchart illustrating a method of adjusting a driving control right range according to trajectory accuracy by a vehicle control system according to an embodiment of the present invention.
28 is a flowchart illustrating a method of improving reliability of a trajectory when a vehicle control system calculates a trajectory of a vehicle using a server according to an embodiment of the present invention.
29 is a flowchart illustrating a method of adjusting a control target point for a cut-in vehicle according to a camera position by a vehicle control system according to an embodiment of the present invention.
30 is a flowchart illustrating a method of setting an entrance of a tunnel as a landmark by a vehicle control system according to an embodiment of the present invention.
31 is a flowchart illustrating a method of setting the interior of a tunnel as a landmark by a vehicle control system according to an embodiment of the present invention.
32 is a flowchart illustrating a method of correcting a sensor unit by using a portable communication device in a vehicle control system according to an embodiment of the present invention.
33 is a flowchart illustrating a method of correcting a GPS signal in consideration of characteristics of a portable communication device and a road by a vehicle control system according to an embodiment of the present invention.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템을 나타낸 블록도이다.1 is a block diagram illustrating a vehicle control system according to an embodiment of the present invention.

일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템은 처리부(110), 입력부(120), 센서부(130), 촬영부(140), 출력부(150), 차량 제어부(160)를 포함할 수 있다.A vehicle control system according to an embodiment may include a processing unit 110 , an input unit 120 , a sensor unit 130 , a photographing unit 140 , an output unit 150 , and a vehicle control unit 160 .

처리부(110)는 차량의 주행과 관련된 데이터를 처리하여 자율 주행을 실현할 수 있다. 처리부(110)는 단안 이미지 분석 모듈(111), 입체 이미지 분석 모듈(112), 속도 및 가속 모듈(113), 및 항법 반응 모듈(114)을 포함할 수 있다.The processing unit 110 may realize autonomous driving by processing data related to vehicle driving. The processing unit 110 may include a monocular image analysis module 111 , a stereoscopic image analysis module 112 , a speed and acceleration module 113 , and a navigation response module 114 .

단안 이미지 분석 모듈(111)은 촬영부(140)가 획득한 이미지 세트의 단안 이미지를 분석할 수 있다. 단안 이미지 분석 모듈(111)은 이미지 세트에 포함된 데이터를 촬영부(140)에서 획득한 다른 종류의 데이터와 병합하여 단안 이미지 분석을 수행할 수 있다. 단안 이미지 분석 모듈(111)은 차로 표시, 차량, 보행자, 도로 표지, 고속도로 나들목, 신호등, 위험 물체, 및 차량의 주변 상황과 연관된 기타 특성과 같은 특징들을 이미지 세트 내에서 검출할 수 있다. 차량 제어 시스템은 단안 이미지 분석 모듈(111)의 분석에 근거하여 처리부(110)를 통하여 차량의 회전, 차선 변경, 또는 가속 변화와 같은 하나 이상의 항법 반응을 야기할 수 있다.The monocular image analysis module 111 may analyze a monocular image of an image set acquired by the photographing unit 140 . The monocular image analysis module 111 may perform monocular image analysis by merging data included in the image set with other types of data acquired by the photographing unit 140 . The monocular image analysis module 111 may detect features within a set of images, such as lane markings, vehicles, pedestrians, road signs, highway interchanges, traffic lights, hazardous objects, and other characteristics associated with the vehicle's surroundings. The vehicle control system may cause one or more navigational responses, such as turning the vehicle, changing lanes, or changing acceleration, via processing unit 110 based on the analysis of monocular image analysis module 111 .

입체 이미지 분석 모듈(112)은 촬영부(140)에서 획득한 데이터 및 센서부(130)에서 획득한 데이터를 결합하여 분석을 수행할 수 있다. 입체 이미지 분석 모듈(112)은 입체적인 이미지 분석을 수행할 수 있다. 입체 이미지 분석 모듈(112)은 감지 정보를 캡처하고 처리하는 상황에서 컴퓨터 시각 알고리즘을 활용하여 물체를 검출 및/또는 라벨링 하는 신경망 학습 시스템, 심층 신경망 학습 시스템, 또는 비학습 시스템과 관련된 방법을 구현할 수 있다. 입체 이미지 분석 모듈(112)은 학습 시스템 및 비학습 시스템을 결합하여 사용할 수 있다.The 3D image analysis module 112 may perform analysis by combining the data acquired from the photographing unit 140 and the data acquired from the sensor unit 130 . The stereoscopic image analysis module 112 may perform stereoscopic image analysis. The stereoscopic image analysis module 112 may implement a method related to a neural network learning system, a deep neural network learning system, or a non-learning system for detecting and/or labeling objects by utilizing computer vision algorithms in the context of capturing and processing sensing information. there is. The stereoscopic image analysis module 112 may be used by combining a learning system and a non-learning system.

속도 및 가속 모듈(113)은 차량의 속도 및/또는 가속도의 변화를 제어할 수 있다. 속도 및 가속 모듈(113)은 단안 이미지 분석 모듈(111) 및/또는 입체 이미지 분석 모듈(112)로부터 획득한 데이터에 기반하여 차량의 목표 속도를 산출할 수 있다. 단안 이미지 분석 모듈(111) 및/또는 입체 이미지 분석 모듈(112)로부터 획득한 데이터는 목표 위치, 속도, 가속도, 주변의 차량, 보행자 또는 도로 상의 물체에 대한 차량의 위치 및/또는 속도, 도로의 차로 표시에 대한 차량의 위치 정보를 포함할 수 있다. 속도 및 가속 모듈(113)은 산출된 목표 속도에 기반하여 차량 제어부(160)로 속도 제어 신호를 전송할 수 있다.The speed and acceleration module 113 may control changes in speed and/or acceleration of the vehicle. The speed and acceleration module 113 may calculate a target speed of the vehicle based on data acquired from the monocular image analysis module 111 and/or the stereoscopic image analysis module 112 . The data obtained from the monocular image analysis module 111 and/or the stereoscopic image analysis module 112 is the target position, speed, acceleration, position and/or speed of the vehicle relative to surrounding vehicles, pedestrians or objects on the road, and the speed of the road. Vehicle location information for lane marking may be included. The speed and acceleration module 113 may transmit a speed control signal to the vehicle controller 160 based on the calculated target speed.

항법 반응 모듈(114)은 단안 이미지 분석 모듈(111), 입체 이미지 분석 모듈(112), 및 입력부(120)로부터 획득한 데이터에 기반하여 필요한 항법 반응을 결정할 수 있다. 단안 이미지 분석 모듈(111), 입체 이미지 분석 모듈(112), 및 입력부(120)로부터 획득한 데이터는 주변의 차량, 보행자, 도로 상의 물체에 대한 위치 및 속도, 차량의 목표 위치 정보를 포함할 수 있다. 항법 반응은 지도 데이터, 미리 설정한 차량의 위치, 차량과 하나 이상의 물체 사이의 상대 속도 또는 상대 가속도에 기반하여 결정될 수 있다. 항법 반응 모듈(114)은 필요하다고 판단한 항법 반응에 기반하여 차량 제어부(160)로 항법 제어 신호를 전송할 수 있다. 예를 들어, 항법 반응 모듈(114)은 차량의 조향 핸들을 회전하여 미리 설정한 각도의 회전을 유도함으로써 필요한 항법 반응을 발생시킬 수 있다. 항법 반응 모듈(114)에서 필요하다고 판단한 항법 반응은 차량의 속도 변경을 산출하기 위하여 속도 및 가속 모듈(113)에 입력되는 데이터로 사용될 수 있다.The navigation response module 114 may determine a necessary navigation response based on data obtained from the monocular image analysis module 111 , the stereoscopic image analysis module 112 , and the input unit 120 . The data acquired from the monocular image analysis module 111, the stereoscopic image analysis module 112, and the input unit 120 may include information on the location and speed of surrounding vehicles, pedestrians, and objects on the road, and target location information of the vehicle. there is. The navigational response may be determined based on map data, a predetermined position of the vehicle, and relative velocity or relative acceleration between the vehicle and one or more objects. The navigation response module 114 may transmit a navigation control signal to the vehicle controller 160 based on a navigation response determined to be necessary. For example, the navigation response module 114 may generate a necessary navigation response by inducing a rotation of a preset angle by rotating the steering wheel of the vehicle. The navigation response determined to be necessary by the navigation response module 114 may be used as data input to the speed and acceleration module 113 to calculate the speed change of the vehicle.

입력부(120)는 주행 기능을 제어하기 위한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 입력부(120)는 주행 모드 스위치(121), 네비게이션(122), 조향 휠(123), 가속 페달(124), 및 제동 페달(125)을 포함할 수 있다. 입력부(120)는 운전 정보 입력 인터페이스(126)를 통해 처리부(110)에 사용자 입력을 전달할 수 있다.The input unit 120 may receive a user input for controlling a driving function. The input unit 120 may include a driving mode switch 121 , a navigation 122 , a steering wheel 123 , an accelerator pedal 124 , and a brake pedal 125 . The input unit 120 may transmit a user input to the processing unit 110 through the driving information input interface 126 .

센서부(130)는 차량 및 외부 환경으로부터 차량의 주행과 관련된 데이터를 획득할 수 잇다. 센서부(130)는 휠 스피드 센서(131), 요 레이트(132), 조향 각 센서(144), 및 G 센서(134)를 포함할 수 있다. 센서부(130)는 차량 정보 입력 인터페이스(135)를 통해 처리부(110)에 획득한 데이터를 전달할 수 있다.The sensor unit 130 may obtain data related to driving of the vehicle from the vehicle and the external environment. The sensor unit 130 may include a wheel speed sensor 131 , a yaw rate 132 , a steering angle sensor 144 , and a G sensor 134 . The sensor unit 130 may transfer acquired data to the processing unit 110 through the vehicle information input interface 135 .

촬영부(140)는 외부 환경을 감지 및 촬영할 수 있다. 촬영부(140)는 레이더(141), 라이다(142), 초음파(143), 카메라(144), 및 차량 내부 카메라(145)를 포함할 수 있다. 촬영부(140)는 감지 및 촬영한 외부 환경을 처리부(110)로 전달할 수 있다.The photographing unit 140 may sense and photograph the external environment. The photographing unit 140 may include a radar 141 , a lidar 142 , an ultrasound 143 , a camera 144 , and a camera 145 inside the vehicle. The photographing unit 140 may transfer the sensed and photographed external environment to the processing unit 110 .

출력부(150)는 차량의 주행과 관련된 정보를 운전자를 포함한 탑승자에게 제공할 수 있다. 출력부(150)는 스피커(151) 및 디스플레이(152)를 포함할 수 있다. 출력부(150)는 운전자 출력 인터페이스(153)를 통해 처리부(110)에서 출력된 차량의 주행과 관련된 정보를 탑승자에게 제공할 수 있다.The output unit 150 may provide information related to driving of the vehicle to passengers including the driver. The output unit 150 may include a speaker 151 and a display 152 . The output unit 150 may provide information related to driving of the vehicle output from the processing unit 110 through the driver output interface 153 to a passenger.

차량 제어부(160)는 차량의 주행을 제어할 수 있다. 차량 제어부(160)는 엔진 제어 시스템(161), 제동 제어 시스템(162), 및 조향 제어 시스템(163)을 포함할 수 있다. 차량 제어부(160)는 차량 제어 출력 인터페이스(164)를 통해 처리부(110)에서 출력된 주행 제어 정보를 수신하여 차량의 주행을 제어할 수 있다.The vehicle control unit 160 may control driving of the vehicle. The vehicle control unit 160 may include an engine control system 161 , a braking control system 162 , and a steering control system 163 . The vehicle control unit 160 may receive driving control information output from the processing unit 110 through the vehicle control output interface 164 to control driving of the vehicle.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템의 카메라가 차량에 배치된 위치를 나타낸 도면이다.FIG. 2 is a view showing positions where cameras of a vehicle control system according to an embodiment of the present invention are disposed in a vehicle.

카메라(144)는 제1 카메라 장치(144_1), 제2 카메라 장치(144_2), 및 제3 카메라 장치(144_3)를 포함할 수 있다. 제1 카메라 장치(144_1), 제2 카메라 장치(144_2), 및 제3 카메라 장치(144_3)는 차량의 폭 방향으로 나란하게 배치될 수 있다. 제1 카메라 장치(144_1), 제2 카메라 장치(144_2), 및 제3 카메라 장치(144_3)는 차량의 리어 뷰 미러 주변 및/또는 운전석과 인접하도록 배치될 수 있다. 제1 카메라 장치(144_1), 제2 카메라 장치(144_2), 및 제3 카메라 장치(144_3) 각각의 시야의 적어도 일부는 서로 중첩될 수 있다.The camera 144 may include a first camera device 144_1 , a second camera device 144_2 , and a third camera device 144_3 . The first camera device 144_1 , the second camera device 144_2 , and the third camera device 144_3 may be disposed side by side in the width direction of the vehicle. The first camera device 144_1 , the second camera device 144_2 , and the third camera device 144_3 may be disposed around the rear view mirror of the vehicle and/or adjacent to the driver's seat. At least a portion of the fields of view of each of the first camera device 144_1 , the second camera device 144_2 , and the third camera device 144_3 may overlap each other.

카메라(144)는 외부 환경을 촬영할 수 있다. 카메라(144)는 제1 카메라 장치(144_1), 제2 카메라 장치(144_2), 및 제3 카메라 장치(144_3)가 촬영한 이미지 정보를 융합할 수 있다. 카메라(144)는 제1 카메라 장치(144_1), 제2 카메라 장치(144_2), 및 제3 카메라 장치(144_3)의 위치의 차이에 따른 시야의 차이를 이용하여 입체적인 이미지를 획득할 수 있다. 카메라(144)는 촬영한 외부 환경의 이미지 데이터를 처리부(110)에 전달할 수 있다.The camera 144 may capture an external environment. The camera 144 may fuse image information captured by the first camera device 144_1 , the second camera device 144_2 , and the third camera device 144_3 . The camera 144 may obtain a three-dimensional image by using a difference in field of view according to a difference in positions of the first camera device 144_1 , the second camera device 144_2 , and the third camera device 144_3 . The camera 144 may deliver image data of the external environment captured to the processing unit 110 .

도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템의 카메라가 차량에 배치된 위치를 나타낸 도면이다.3 is a view showing a location where a camera of a vehicle control system according to an embodiment of the present invention is disposed in a vehicle.

카메라(144)는 제1 카메라 장치(144_1) 및 제2 카메라 장치(144_2)를 포함할 수 있다. 제1 카메라 장치(144_1) 및 제2 카메라 장치(144_2)는 차량의 폭 방향으로 나란하게 배치될 수 있다. 제1 카메라 장치(144_1) 및 제2 카메라 장치(144_2)는 차량의 리어 뷰 미러 주변 및/또는 운전석과 인접하도록 배치될 수 있다. 제1 카메라 장치(144_1) 및 제2 카메라 장치(144_2) 각각의 시야의 적어도 일부는 서로 중첩될 수 있다. 제1 카메라 장치(144_1) 및 제2 카메라 장치(144_2)는 차량의 폭 방향으로 방향으로 제1 거리(D1)만큼 이격되도록 배치될 수 있다.The camera 144 may include a first camera device 144_1 and a second camera device 144_2. The first camera device 144_1 and the second camera device 144_2 may be disposed side by side in the width direction of the vehicle. The first camera device 144_1 and the second camera device 144_2 may be disposed around the rear view mirror of the vehicle and/or adjacent to the driver's seat. At least a portion of the fields of view of each of the first camera device 144_1 and the second camera device 144_2 may overlap each other. The first camera device 144_1 and the second camera device 144_2 may be disposed to be spaced apart from each other by a first distance D1 in the width direction of the vehicle.

카메라(144)는 외부 환경을 촬영할 수 있다. 카메라(144)는 제1 카메라 장치(144_1) 및 제2 카메라 장치(144_2)가 촬영한 이미지 정보를 융합할 수 있다. 카메라(144)는 제1 카메라 장치(144_1) 및 제2 카메라 장치(144_2)의 위치의 차이에 따른 시야의 차이를 이용하여 입체적인 이미지를 획득할 수 있다. 카메라(144)는 촬영한 외부 환경의 이미지 데이터를 처리부(110)에 전달할 수 있다.The camera 144 may capture an external environment. The camera 144 may fuse image information captured by the first camera device 144_1 and the second camera device 144_2 . The camera 144 may obtain a three-dimensional image by using a difference in field of view due to a difference in positions of the first camera device 144_1 and the second camera device 144_2 . The camera 144 may deliver image data of the external environment captured to the processing unit 110 .

도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템의 카메라가 차량에 배치된 위치를 나타낸 도면이다.4 is a diagram illustrating a location where a camera of a vehicle control system according to an embodiment of the present invention is disposed in a vehicle.

카메라(144)는 제1 카메라 장치(144_1), 제2 카메라 장치(144_2), 및 제3 카메라 장치(144_3)를 포함할 수 있다. 제1 카메라 장치(144_1)는 차량의 범퍼 영역 위 또는 범퍼 영역의 내부에 배치될 수 있다. 제1 카메라 장치(144_1)는 범퍼 영역의 코너부들 중 어느 하나의 코너부에 인접하도록 배치될 수 있다. 제2 카메라 장치(144_2)는 차량의 리어 뷰 미러 주변 및/또는 운전석과 인접하도록 배치될 수 있다. 제1 카메라 장치(144_1) 및 제2 카메라 장치(144_2) 각각의 시야의 적어도 일부는 서로 중첩될 수 있다. 제1 카메라 장치(144_1) 및 제2 카메라 장치(144_2)는 차량의 폭 방향으로 제2 거리(D2)만큼 이격되도록 배치될 수 있다.The camera 144 may include a first camera device 144_1 , a second camera device 144_2 , and a third camera device 144_3 . The first camera device 144_1 may be disposed on or inside the bumper area of the vehicle. The first camera device 144_1 may be disposed adjacent to one of the corner portions of the bumper area. The second camera device 144_2 may be disposed around the rear view mirror of the vehicle and/or adjacent to the driver's seat. At least a portion of the fields of view of each of the first camera device 144_1 and the second camera device 144_2 may overlap each other. The first camera device 144_1 and the second camera device 144_2 may be disposed to be spaced apart from each other by a second distance D2 in the width direction of the vehicle.

카메라(144)는 외부 환경을 촬영할 수 있다. 카메라(144)는 제1 카메라 장치(144_1) 및 제2 카메라 장치(144_2)가 촬영한 이미지 정보를 융합할 수 있다. 카메라(144)는 제1 카메라 장치(144_1) 및 제2 카메라 장치(144_2)의 위치의 차이에 따른 시야의 차이를 이용하여 입체적인 이미지를 획득할 수 있다. 카메라(144)는 촬영한 외부 환경의 이미지 데이터를 처리부(110)에 전달할 수 있다.The camera 144 may capture an external environment. The camera 144 may fuse image information captured by the first camera device 144_1 and the second camera device 144_2 . The camera 144 may obtain a three-dimensional image by using a difference in field of view due to a difference in positions of the first camera device 144_1 and the second camera device 144_2 . The camera 144 may deliver image data of the external environment captured to the processing unit 110 .

도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템의 카메라가 차량에 배치된 위치를 나타낸 도면이다.5 is a diagram illustrating a location where a camera of a vehicle control system according to an embodiment of the present invention is disposed in a vehicle.

카메라(144)는 제1 카메라 장치(144_1), 제2 카메라 장치(144_2), 및 제3 카메라 장치(144_3)를 포함할 수 있다. 제1 카메라 장치(144_1) 및 제3 카메라 장치(144_3)는 차량의 범퍼 영역 위 또는 범퍼 영역의 내부에 배치될 수 있다. 제1 카메라 장치(144_1)는 범퍼 영역의 코너부들 중 어느 하나의 코너부에 인접하도록 배치될 수 있다. 제3 카메라 장치(144_3)는 범퍼 영역의 코너부들 중 제1 카메라 장치(144_1)가 배치된 코너부를 제외한 나머지 코너부에 인접하도록 배치될 수 있다. 제2 카메라 장치(144_2)는 차량의 리어 뷰 미러 주변 및/또는 운전석과 인접하도록 배치될 수 있다. 제1 카메라 장치(144_1), 제2 카메라 장치(144_2), 및 제3 카메라 장치(144_3) 각각의 시야의 적어도 일부는 서로 중첩될 수 있다.The camera 144 may include a first camera device 144_1 , a second camera device 144_2 , and a third camera device 144_3 . The first camera device 144_1 and the third camera device 144_3 may be disposed on or inside the bumper area of the vehicle. The first camera device 144_1 may be disposed adjacent to one of the corner portions of the bumper area. The third camera device 144_3 may be disposed adjacent to corner portions of the bumper area, except for the corner portion where the first camera device 144_1 is disposed. The second camera device 144_2 may be disposed around the rear view mirror of the vehicle and/or adjacent to the driver's seat. At least a portion of the fields of view of each of the first camera device 144_1 , the second camera device 144_2 , and the third camera device 144_3 may overlap each other.

카메라(144)는 외부 환경을 촬영할 수 있다. 카메라(144)는 제1 카메라 장치(144_1), 제2 카메라 장치(144_2), 및 제3 카메라 장치(144_3)가 촬영한 이미지 정보를 융합할 수 있다. 카메라(144)는 제1 카메라 장치(144_1), 제2 카메라 장치(144_2), 및 제3 카메라 장치(144_3)의 위치의 차이에 따른 시야의 차이를 이용하여 입체적인 이미지를 획득할 수 있다. 카메라(144)는 촬영한 외부 환경의 이미지 데이터를 처리부(110)에 전달할 수 있다.The camera 144 may capture an external environment. The camera 144 may fuse image information captured by the first camera device 144_1 , the second camera device 144_2 , and the third camera device 144_3 . The camera 144 may obtain a three-dimensional image by using a difference in field of view according to a difference in positions of the first camera device 144_1 , the second camera device 144_2 , and the third camera device 144_3 . The camera 144 may deliver image data of the external environment captured to the processing unit 110 .

도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템의 복수의 카메라 장치들을 나타낸 도면이다.6 is a diagram illustrating a plurality of camera devices of a vehicle control system according to an embodiment of the present invention.

복수의 카메라 장치들은 제1 카메라 장치(144_1), 제2 카메라 장치(144_2), 및 제3 카메라 장치(144_3)를 포함할 수 있다. 도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템의 복수의 카메라 장치들을 나타낸 도면이다. 복수의 카메라 장치들은 제1 카메라 장치(144_1), 제2 카메라 장치(144_2), 및 제3 카메라 장치(144_3)를 포함할 수 있다.The plurality of camera devices may include a first camera device 144_1 , a second camera device 144_2 , and a third camera device 144_3 . 7 is a diagram illustrating a plurality of camera devices of a vehicle control system according to an embodiment of the present invention. The plurality of camera devices may include a first camera device 144_1 , a second camera device 144_2 , and a third camera device 144_3 .

제1 카메라 장치(144_1), 제2 카메라 장치(144_2), 및 제3 카메라 장치(144_3) 각각은 적절한 유형의 이미지 캡처 장치를 포함할 수 있다. 이미지 캡처 장치는 광축을 포함할 수 있다. 이미지 캡처 장치는 글로벌 셔터 방식의 Aptina M9V024 WVGA 센서를 포함할 수 있다. 이미지 캡처 장치는 1280x960 픽셀의 해상도를 제공하고 롤링 셔터 방식을 포함할 수 있다. 이미지 캡처 장치는 다양한 광학 소자를 포함할 수 있다. 이미지 캡처 장치는 하나 이상의 렌즈를 포함하여 이미지 캡처 장치가 요구하는 초점 거리 및 시야를 제공할 수 있다. 이미지 캡처 장치는 6mm 렌즈 또는 12mm 렌즈와 결합될 수 있다.Each of the first camera device 144_1 , the second camera device 144_2 , and the third camera device 144_3 may include an appropriate type of image capture device. The image capture device may include an optical axis. The image capture device may include an Aptina M9V024 WVGA sensor with a global shutter. The image capture device may provide a resolution of 1280x960 pixels and include a rolling shutter method. An image capture device may include a variety of optical elements. An image capture device may include one or more lenses to provide a focal length and field of view required by the image capture device. The image capture device may be combined with either a 6mm lens or a 12mm lens.

제1 카메라 장치(144_1), 제2 카메라 장치(144_2), 및 제3 카메라 장치(144_3) 각각은 지정된 시야 각 범위를 가질 수 있다. 제1 카메라 장치(144_1), 제2 카메라 장치(144_2), 및 제3 카메라 장치(144_3) 각각은 40도 이상 56도 이하의 일반 시야 각 범위를 가질 수 있다. 제1 카메라 장치(144_1), 제2 카메라 장치(144_2), 및 제3 카메라 장치(144_3) 각각은 23도 이상 40도 이하의 좁은 시야 각 범위를 가질 수 있다. 제1 카메라 장치(144_1), 제2 카메라 장치(144_2), 및 제3 카메라 장치(144_3) 각각은 100도 이상 180도 이하의 시야 각 범위인 범위의 넓은 시야 각 범위를 가질 수 있다. 제1 카메라 장치(144_1), 제2 카메라 장치(144_2), 및 제3 카메라 장치(144_3) 각각은 광각 범퍼 카메라 또는 180도 시야까지 확보 가능한 카메라를 포함할 수 있다. 제1 카메라 장치(144_1)의 시야는 제2 카메라 장치(144_2)의 시야보다 넓거나, 좁거나, 부분적으로 겹칠 수 있다.Each of the first camera device 144_1 , the second camera device 144_2 , and the third camera device 144_3 may have a specified viewing angle range. Each of the first camera device 144_1 , the second camera device 144_2 , and the third camera device 144_3 may have a normal viewing angle range of 40 degrees or more and 56 degrees or less. Each of the first camera device 144_1 , the second camera device 144_2 , and the third camera device 144_3 may have a narrow viewing angle range of 23 degrees or more and 40 degrees or less. Each of the first camera device 144_1 , the second camera device 144_2 , and the third camera device 144_3 may have a wide viewing angle range of 100 degrees or more and 180 degrees or less. Each of the first camera device 144_1 , the second camera device 144_2 , and the third camera device 144_3 may include a wide-angle bumper camera or a camera capable of securing a 180-degree field of view. The field of view of the first camera device 144_1 may be wider, narrower, or partially overlap with the field of view of the second camera device 144_2 .

약 2:1(예, H x V = 3800x1900 픽셀)의 종횡비 및 약 100도의 수평 시야를 가진 7.2 메가 픽셀 이미지 캡처 장치는 제1 카메라 장치(144_1), 제2 카메라 장치(144_2), 및 제3 카메라 장치(144_3)로 이루어진 복수의 카메라 장치 구성을 대체할 수 있다. 방사적으로 대칭인 렌즈를 사용하는 메가 픽셀 이미지 캡처 장치의 수직 시야는 렌즈 왜곡으로 인하여 50도 이하로 구현될 수 있다. 방사적으로 비대칭인 렌즈를 사용하여 수평 시야가 100도인 경우에 수직 시야가 50도 이상이 되도록 할 수 있다.A 7.2 megapixel image capture device with an aspect ratio of about 2:1 (eg, H x V = 3800x1900 pixels) and a horizontal field of view of about 100 degrees includes a first camera device 144_1, a second camera device 144_2, and a third camera device 144_2. A configuration of a plurality of camera devices including the camera device 144_3 may be replaced. A vertical field of view of a megapixel image capture device using a radially symmetric lens may be less than 50 degrees due to lens distortion. A radially asymmetric lens can be used to achieve a vertical field of view of more than 50 degrees when the horizontal field of view is 100 degrees.

복수의 카메라 장치들을 포함하는 다중 카메라 시스템을 사용하여 운전 지원 기능을 제공할 수 있다. 다중 카메라 시스템은 차량의 전방을 향하는 하나 이상의 카메라를 사용할 수 있다. 다중 카메라 시스템에서 적어도 하나 이상의 카메라는 차량의 측방 또는 후방을 향할 수 있다. 다중 카메라 시스템은 이중 카메라 이미징 시스템을 사용하여 제1 카메라 장치(144_1) 및 제2 카메라 장치(144_2)가 차량의 전방 및/또는 측방을 향하도록 배치할 수 있다.A driving support function may be provided using a multi-camera system including a plurality of camera devices. A multi-camera system may use more than one camera facing the front of the vehicle. In a multi-camera system, at least one camera may face to the side or rear of a vehicle. In the multi-camera system, the first camera device 144_1 and the second camera device 144_2 may face the front and/or side of the vehicle by using the dual camera imaging system.

복수의 카메라 장치들을 포함하는 다중 카메라 시스템은 제1 카메라 장치(144_1), 제2 카메라 장치(144_2), 및 제3 카메라 장치(144_3)의 시야가 서로 다른 3중 카메라 이미징 시스템을 사용할 수 있다. 3중 카메라 이미징 시스템 은 차량의 전방 및 측방의 다양한 거리에 위치한 물체로부터 얻은 정보에 근거한 판단을 내릴 수 있다.A multi-camera system including a plurality of camera devices may use a three-camera imaging system in which the first camera device 144_1 , the second camera device 144_2 , and the third camera device 144_3 have different fields of view. A three-camera imaging system can make decisions based on information obtained from objects located at various distances in front of and to the side of the vehicle.

제1 카메라 장치(144_1)는 제1 이미지 프로세서와 연결되어 제1 카메라 장치(144_1)가 제공한 이미지의 단안 이미지 분석을 수행할 수 있다. 제2 카메라 장치(144_2)는 제2 이미지 프로세서와 연결되어 제2 카메라 장치(144_2)가 제공한 이미지의 단안 이미지 분석을 수행할 수 있다. 제1 및 제2 이미지 프로세서에서 처리하여 출력된 정보는 합쳐질 수 있다. 제2 이미지 프로세서는 제1 카메라 장치(144_1) 및 제2 카메라 장치(144_2) 모두로부터 이미지를 수신하여 입체 분석을 수행할 수 있다. 단안 이미지 분석이란 단일 시야로부터 캡처 된 이미지(예: 단일 카메라에서 캡처 된 이미지)에 근거하여 수행하는 이미지 분석을 의미할 수 있다. 입체 이미지 분석이란 하나 이상의 이미지 캡처 파라미터(예: 두 개 이상의 카메라 각각에서 캡처된 이미지들)로 캡처된 두 개 이상의 이미지에 근거하여 수행하는 이미지 분석을 의미할 수 있다. 입체 이미지 분석에 적합한 캡처된 이미지는 둘 이상의 위치로부터 캡처된 이미지, 서로 다른 시야로부터 캡처된 이미지, 서로 다른 초점 거리를 사용하여 캡처된 이미지, 및 시차 정보에 따라 캡처된 이미지를 포함할 수 있다.The first camera device 144_1 may be connected to the first image processor to perform monocular image analysis on an image provided by the first camera device 144_1 . The second camera device 144_2 may be connected to the second image processor to perform monocular image analysis on an image provided by the second camera device 144_2 . Information processed and output by the first and second image processors may be merged. The second image processor may perform stereoscopic analysis by receiving images from both the first camera device 144_1 and the second camera device 144_2 . Monocular image analysis may refer to image analysis performed based on images captured from a single field of view (eg, images captured from a single camera). Stereoscopic image analysis may refer to image analysis performed based on two or more images captured with one or more image capture parameters (eg, images captured by each of two or more cameras). Captured images suitable for stereoscopic image analysis may include images captured from two or more locations, images captured from different fields of view, images captured using different focal lengths, and images captured according to parallax information.

도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 처리부의 스파스 맵을 나타낸 블록도이다.8 is a block diagram illustrating a sparse map of a processing unit according to an embodiment of the present invention.

처리부(110)는 스파스 맵(200)을 포함할 수 있다. 스파스 맵(200)은 자율 주행을 위하여 사용될 수 있다. 스파스 맵(200)은 자율 주행 차량의 항법을 위한 정보를 제공할 수 있다. 스파스 맵(200) 및 스파스 맵(200)에 의하여 처리되는 데이터는 차량 제어 시스템의 메모리에 저장되거나 원격 서버로 송수신될 수 있다. 스파스 맵(200)은 차량이 도로를 따라 진행하는 하나 이상의 궤적의 다항식 표현을 저장하여 이용할 수 있다. 스파스 맵(200)은 도로 구간의 특징을 단순화하여 객체로 인식할 수 있다. 스파스 맵(200)은 자율 주행 차량의 항법을 위하여 저장되는 데이터의 양 및 송수신되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있다. 스파스 맵(200)은 궤적의 다항식 표현(210) 및 랜드마크(220)를 포함할 수 있다.The processing unit 110 may include the sparse map 200 . The sparse map 200 may be used for autonomous driving. The sparse map 200 may provide information for navigation of an autonomous vehicle. The sparse map 200 and data processed by the sparse map 200 may be stored in a memory of the vehicle control system or transmitted and received to a remote server. The sparse map 200 may store and use a polynomial representation of one or more trajectories along the road by the vehicle. The sparse map 200 can be recognized as an object by simplifying the characteristics of a road section. The sparse map 200 can reduce the amount of data stored and transmitted/received for navigation of an autonomous vehicle. Sparse map 200 may include a polynomial representation 210 of a trajectory and landmarks 220 .

궤적의 다항식 표현(210)은 도로 구간을 따라 자율 주행을 안내하기 위한 목표 궤적을 다항식으로 표현한 것일 수 있다. 목표 궤적은 도로 구간에서 차량이 운행하기에 이상적인 경로를 나타낼 수 있다. 도로 구간은 적어도 하나 이상의 목표 궤적으로 표현될 수 있다. 목표 궤적의 개수는 도로 구간에 포함된 복수의 차선들의 개수보다 적을 수 있다. 도로를 운행하는 차량은 목표 궤적들 중 어느 하나의 목표 궤적을 사용하여 목표 궤적에 해당하는 차선 및 차선 오프셋을 고려하여 항법을 결정할 수 있다.The polynomial expression 210 of the trajectory may be a polynomial expression of a target trajectory for guiding autonomous driving along a road section. The target trajectory may represent an ideal path for a vehicle to drive on a road section. The road section may be expressed as one or more target trajectories. The number of target trajectories may be less than the number of lanes included in the road section. A vehicle driving on the road may determine navigation by using one of the target trajectories and considering a lane and a lane offset corresponding to the target trajectory.

랜드마크(220)는 특정 도로 구간 또는 로컬 지도 등과 연계된 장소 또는 표식일 수 있다. 랜드마크(220)는 스마스 맵(200) 내에 식별되어 저장될 수 있다. 랜드마크(220) 사이의 간격은 조정될 수 있다. 랜드마크(220)는 자율 주행 항법에 활용될 수 있다. 랜드마크(220)는 저장된 목표 궤적에 대한 차량의 현재 위치를 판단하는데 사용될 수 있다. 자율 주행 차량은 차량의 현재 위치 정보를 이용하여 현재 위치에서의 진행 방향을 목표 궤적의 방향과 일치하도록 조정할 수 있다.The landmark 220 may be a place or mark associated with a specific road section or a local map. The landmark 220 may be identified and stored in the smart map 200 . Intervals between landmarks 220 may be adjusted. The landmark 220 may be used for autonomous navigation. The landmark 220 may be used to determine the current position of the vehicle relative to the stored target trajectory. The self-driving vehicle may adjust the driving direction from the current location to match the direction of the target trajectory using current location information of the vehicle.

랜드마크(220)는 목표 궤적에 대한 차량의 위치를 판단하는 기준 점으로 사용될 수 있다. 차량은 자신의 움직임을 판단하고 목표 궤적에 대한 자신의 위치를 추정하는 추측 항법(dead reckoning)에 근거하여 주행하면서, 스파스 맵(200)에 나타나는 랜드마크(220)의 위치를 사용하여 추측 항법으로 인한 위치 판단의 오차를 제거할 수 있다. 스파스 맵(200) 내에 식별된 랜드마크(220)는 목표 궤적에 대한 차량의 위치를 정확하게 판단하게 해주는 닻(anchor)의 역할을 할 수 있다.The landmark 220 may be used as a reference point for determining the location of a vehicle on a target trajectory. While driving based on dead reckoning in which the vehicle determines its own movement and estimates its position on the target trajectory, dead reckoning uses the location of the landmark 220 appearing on the sparse map 200 It is possible to eliminate errors in position determination caused by The landmark 220 identified in the sparse map 200 may serve as an anchor to accurately determine the location of the vehicle relative to the target trajectory.

도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 궤적의 다항식 표현을 나타낸 도면이다.9 is a diagram showing a polynomial expression of a trajectory according to an embodiment of the present invention.

스파스 맵 도로의 특징에 대한 정보를 포함할 수 있다. 스파스 맵에는 도로(211)에 포함된 구간(212)들에서의 굴곡 형태를 저장할 수 있다. 구간(212)들 각각은 다항식으로 표현될 수 있는 굴곡 형태를 가질 수 있다. 도로(211)는 좌측 및 우측을 포함하는 각각의 차선들의 굴곡 형태들이 모여서 이루어진 3차원 다항식 표현으로 모델링 될 수 있다. 복수의 다항식들을 사용하여 도로(211) 및 도로(211)에 포함된 구간(212)들 각각의 위치 및 형태를 표현할 수 있다. 구간(212)들 각각을 표현하는 다항식은 지정된 거리 내에서 구간(212)의 위치 및 형태를 정의할 수 있다.The sparse map may include information about characteristics of the road. In the sparse map, the curved shape of the sections 212 included in the road 211 may be stored. Each of the sections 212 may have a curved shape that can be expressed as a polynomial. The road 211 may be modeled as a 3D polynomial expression formed by gathering curved shapes of respective lanes including left and right sides. A plurality of polynomials may be used to express the location and shape of each of the road 211 and sections 212 included in the road 211 . A polynomial representing each of the intervals 212 may define the position and shape of the interval 212 within a specified distance.

도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 랜드마크를 나타낸 도면이다.10 is a diagram showing landmarks according to an embodiment of the present invention.

랜드마크들은 교통 표지판, 방향 지시판, 도로변 시설, 및 일반 표지판을 포함할 수 있다. 교통 표지판은 교통 상황 및 통행 시 준수하여야 할 사항을 안내하는 표지판일 수 있다. 교통 표지판은 속도 제한 표지판(221), 양보 표지판(222), 도로 번호 표지판(223), 교통 신호 표지판(224), 일시 정지 표지판(225)을 포함할 수 있다. 방향 지시판은 다른 장소로 가는 하나 이상의 방향을 나타내는 하나 이상의 화살표가 있는 표지판일 수 있다. 방향 지시판은 다른 도로 또는 장소로 차량을 안내하는 화살표가 있는 고속도로 표지판(226) 및 차량을 도로 밖으로 안내하는 화살표가 있는 출구 표지판(227)을 포함할 수 있다. 일반 표지판은 장소에 관련된 정보를 제공하는 표지판일 수 있다. 일반 표지판은 해당 지역에서 유명한 음식점의 간판(228)을 포함할 수 있다.Landmarks may include traffic signs, directional signs, roadside facilities, and general signs. The traffic sign may be a sign that guides traffic conditions and matters to be observed when passing. Traffic signs may include speed limit signs 221 , yield signs 222 , road number signs 223 , traffic signal signs 224 , and pause signs 225 . A directional sign may be a sign with one or more arrows indicating one or more directions to another place. Directional signs may include highway signs 226 with arrows directing vehicles to other roads or locations and exit signs 227 with arrows directing vehicles off the road. A general sign may be a sign providing information related to a place. General signs may include signboards 228 of famous restaurants in the area.

스파스 맵은 도로 구간과 관련된 복수의 랜드마크들을 포함할 수 있다. 스파스 맵에는 랜드마크들 각각의 실제 이미지를 간략화 한 이미지를 저장할 수 있다. 간략화 한 이미지는 랜드마크의 특성을 묘사하는 데이터로 구성될 수 있다. 스파스 맵에 저장된 이미지는 실제 이미지가 요구하는 데이터보다 적은 양의 데이터를 사용하여 표현되고 인식될 수 있다. 랜드마크를 나타내는 데이터는 도로를 따라 형성된 랜드마크를 묘사하거나 식별하기 위한 정보를 포함할 수 있다.A sparse map may include a plurality of landmarks related to a road section. Simplified images of the actual images of each of the landmarks may be stored in the sparse map. A simplified image may be composed of data describing the characteristics of a landmark. An image stored in a sparse map can be represented and recognized using a smaller amount of data than a real image requires. Data representing landmarks may include information for describing or identifying landmarks formed along the road.

도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따라 스파스 맵을 생성하는 방법을 나타낸 흐름도이다.11 is a flowchart illustrating a method of generating a sparse map according to an embodiment of the present invention.

차량 제어 시스템은 동작 310에서 복수의 차량들로부터 복수의 이미지들을 수신할 수 있다. 차량에 배치된 복수의 카메라들 각각은 차량이 도로 구간을 따라 운행하면서 마주하는 차량 주변의 상황을 촬영하여 차량 주변의 상황을 나타내는 복수의 이미지들을 캡처할 수 있다. 차량 주변의 상황을 나타내는 복수의 이미지들은 차량의 주행 경로의 형태 및 상황을 나타낼 수 있다. 차량 제어 시스템은 복수의 카메라들이 촬영한 복수의 이미지들을 수신할 수 있다.The vehicle control system may receive a plurality of images from a plurality of vehicles in operation 310 . Each of a plurality of cameras disposed in the vehicle may capture a plurality of images representing a situation around the vehicle by photographing a situation around the vehicle that the vehicle encounters while driving along a road section. A plurality of images representing a situation around the vehicle may represent the shape and condition of a driving route of the vehicle. The vehicle control system may receive a plurality of images captured by a plurality of cameras.

차량 제어 시스템은 동작 320에서 도로 면 상에서 적어도 하나의 특징을 식별할 수 있다. 차량 제어 시스템은 도로 구간을 따라 이어지는 도로 면의 특징의 복수의 이미지에 근거하여 적어도 하나의 선에 대한 표현으로 간략화 할 수 있다. 도로 면의 특징을 간략화 한 선 표현은 도로 면 특징과 실질적으로 상응하는 도로 구간을 따라 진행하는 경로를 나타낼 수 있다. 차량 제어 시스템은 복수의 카메라들로부터 수신된 복수의 이미지들을 분석하여 도로의 가장자리 또는 차로 표시를 식별할 수 있다. 차량 제어 시스템은 도로의 가장자리 또는 차로 표시와 연계된 도로 구간을 따라가는 운행 궤적을 판단할 수 있다. 궤적 또는 선 표현은 스플라인, 다항식 표현, 또는 곡선을 포함할 수 있다. 차량 제어 시스템은 3차원 평행이동 및/또는 3차원 회전 움직임과 같은 카메라들의 자체적인 움직임에 근거하여 차량의 운행 궤적을 판단할 수 있다.The vehicle control system may identify at least one feature on the road surface at operation 320 . The vehicle control system may simplify the representation of at least one line based on a plurality of images of features of a road surface extending along a road section. A line representation in which the characteristics of the road surface are simplified may indicate a path proceeding along a road section substantially corresponding to the characteristics of the road surface. The vehicle control system may analyze a plurality of images received from a plurality of cameras to identify an edge of a road or a lane marking. The vehicle control system may determine a driving trajectory along a road segment associated with a road edge or lane markings. Trajectory or line representations may include splines, polynomial representations, or curves. The vehicle control system may determine the driving trajectory of the vehicle based on the movement of the cameras themselves, such as 3D translational movement and/or 3D rotational movement.

차량 제어 시스템은 동작 330에서 도로와 관련된 복수의 랜드마크들을 식별할 수 있다. 차량 제어 시스템은 카메라로부터 수신된 복수의 이미지들을 분석하여 도로 구간 상의 하나 이상의 랜드마크들을 식별할 수 있다. 랜드마크들은 교통 표지판, 방향 지시판, 도로변 시설, 및 일반 표지판을 포함할 수 있다. 분석은 도로 구간에 관한 랜드마크일 가능성의 인정 및 거부에 관한 규칙을 포함할 수 있다. 분석은 랜드마크가 등장하지 않는 이미지에 대한 랜드마크가 등장하는 이미지의 비율이 임계 값을 초과하는 경우에 잠재적 랜드마크를 인정하는 규칙 및/또는 랜드마크가 등장하는 이미지에 대한 랜드마크가 등장하지 않는 이미지의 비율이 임계 값을 초과하는 경우에 잠재적 랜드마크를 거부하는 규칙을 포함할 수 있다.In operation 330, the vehicle control system may identify a plurality of landmarks related to the road. The vehicle control system may identify one or more landmarks on the road section by analyzing the plurality of images received from the camera. Landmarks may include traffic signs, directional signs, roadside facilities, and general signs. The analysis may include rules for accepting and rejecting possible landmarks for a road segment. The analysis is based on rules that recognize potential landmarks when the ratio of images featuring a landmark to images where the landmark does not appear exceeds a threshold and/or rules for recognizing potential landmarks and/or landmarks not appearing on images where the landmark appears. It may include a rule to reject potential landmarks if the proportion of images that do not match exceeds a threshold.

도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 항법 정보를 익명 처리하는 방법을 나타낸 흐름도이다.12 is a flowchart illustrating a method of anonymously processing navigation information by a vehicle control system according to an embodiment of the present invention.

차량 제어 시스템은 동작 410에서 차량에 대한 적어도 하나의 움직임 묘사를 판단할 수 있다. 차량 제어 시스템은 센서의 출력 값에 기반하여 적어도 하나의 움직임 묘사를 판단할 수 있다. 적어도 하나의 움직임 묘사는 차량의 움직임의 임의의 지시자를 포함할 수 있다. 예를 들면, 적어도 하나의 움직임 묘사는 차량의 가속, 차량의 속도, 특정 시점의 차량의 종방향 및 횡방향 위치, 차량의 3차원 위치, 판단된 차량의 판단된 궤적을 포함할 수 있다.The vehicle control system may determine at least one motion description for the vehicle at operation 410 . The vehicle control system may determine at least one motion description based on the output value of the sensor. The at least one motion description may include any indicator of motion of the vehicle. For example, the at least one motion description may include vehicle acceleration, vehicle speed, longitudinal and lateral positions of the vehicle at a specific point in time, a 3D position of the vehicle, and a determined trajectory of the vehicle.

적어도 하나의 움직임 묘사는 미리 정해진 좌표 시스템에서의 차량의 자체적인 움직임 묘사를 포함할 수 있다. 자체 움직임은 차량의 회전, 평행 이동, 횡 방향, 종 방향, 또는 기타 방향으로의 움직임을 포함할 수 있다. 차량의 자체 움직임은 차량의 속도, 요 레이트(yaw rate), 틸트(tilt) 또는 롤(roll)을 이용하여 표현할 수 있다. 차량에 대한 자체 움직임 묘사는 지정된 레벨의 자유도에 대해 판단될 수 있다.The at least one motion description may include a motion description of the vehicle itself in a predetermined coordinate system. Self movement may include rotation, translation, movement of the vehicle in a lateral, longitudinal, or other direction. The movement of the vehicle itself may be expressed using vehicle speed, yaw rate, tilt, or roll. Its motion description for the vehicle can be judged for a specified level of freedom.

차량 제어 시스템은 동작 420에서 차량의 주변 상황을 나타내는 적어도 하나의 이미지를 수신할 수 있다. 차량 제어 시스템은 카메라로부터 차량이 주행하는 도로 및 차량 주변을 촬영한 이미지를 수신할 수 있다.In operation 420, the vehicle control system may receive at least one image representing a surrounding situation of the vehicle. The vehicle control system may receive images of the road on which the vehicle travels and the surroundings of the vehicle from the camera.

차량 제어 시스템은 동작 430에서 이미지를 분석하여 도로 특성을 판단할 수 있다. 차량 제어 시스템은 이미지 분석 모듈에 저장된 명령에 따라 하나 이상의 이미지를 분석하거나, 신경망과 같은 학습 시스템을 활용하여 적어도 하나의 도로 특성을 판단할 수 있다. 하나 이상의 도로 특성은 도로의 중앙선, 도로의 가장자리, 도로를 따라 있는 랜드마크, 도로의 포트홀, 도로의 회전 등과 같은 도로의 특징을 포함할 수 있다. 적어도 하나의 도로 특성은 검출된 차로 분리, 차로 병합, 파선 차로 표시, 실선 차로 표시, 차로 내의 도로면 색, 차선 색, 차로 방향, 차로 유형 중의 하나 이상의 지시자를 포함하는 차로 특성을 포함할 수 있다. 차로 특성은 차로가 다인승 전용(HOV) 차로이고 다른 차로로부터 실선으로 분리되어 있다는 판단을 포함할 수 있다. 적어도 하나의 도로 특성은 도로 가장자리의 지시자를 포함할 수 있다. 도로 가장자리는 도로 가장자리를 따라 검출된 배리어, 검출된 보도, 가장자리를 나타내는 선, 도로 가장자리를 따라 있는 도로 경계석 등에 의거하거나 도로를 따라 있는 물체의 검출에 기반하여 판단될 수 있다.In operation 430, the vehicle control system may analyze the image to determine road characteristics. The vehicle control system may analyze one or more images according to commands stored in the image analysis module or may determine at least one road characteristic by using a learning system such as a neural network. The one or more road characteristics may include features of the road, such as centerlines of the roads, edges of the roads, landmarks along the roads, potholes of the roads, turns of the roads, and the like. The at least one road characteristic may include lane characteristics including at least one indicator of detected lane separation, lane merging, dashed lane lane marking, solid lane lane marking, road surface color within the lane, lane color, lane direction, and lane type. . The lane characteristics may include a determination that the lane is a high occupant only (HOV) lane and is separated from other lanes by a solid line. The at least one road feature may include an indicator of a road edge. The road edge may be determined based on a detected barrier along the road edge, a detected sidewalk, a line representing the edge, a curb along the road edge, or the like, or based on detection of an object along the road.

차량 제어 시스템은 동작 440에서 도로에 포함된 복수의 구간들 각각에 대한 구간 정보를 취합할 수 있다. 차량 제어 시스템은 도로를 복수의 구간들로 분할할 수 있다. 차량 제어 시스템은 복수의 구간들 각각을 도로 특성과 결합시켜 복수의 구간들 각각에 대한 구간 정보를 취합할 수 있다. 구간 정보는 차량에 대한 적어도 하나의 움직임 묘사 및/또는 도로의 구간에 대한 상대적인 적어도 하나의 도로 특성을 포함할 수 있다. 차량 제어 시스템은 동작 410에서 산출된 움직임 묘사 및 동작 430에서 판단된 도로 특성을 포함하는 구간 정보를 취합할 수 있다.In operation 440, the vehicle control system may collect section information on each of a plurality of sections included in the road. The vehicle control system may divide the road into a plurality of sections. The vehicle control system may collect section information on each of the plurality of sections by combining each of the plurality of sections with road characteristics. The section information may include at least one motion description of the vehicle and/or at least one road characteristic relative to the section of the road. The vehicle control system may collect section information including the motion description calculated in operation 410 and road characteristics determined in operation 430 .

도 13은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 도로 항법 모델로 생성한 궤적을 센싱 데이터와 비교하고 자율 주행 모드를 제어하는 방법을 나타낸 흐름도이다.13 is a flowchart illustrating a method of comparing a trajectory generated by a road navigation model with sensing data by a vehicle control system according to an embodiment of the present invention and controlling an autonomous driving mode.

차량 제어 시스템은 스파스 맵을 자율주행차 도로 항법 모델에 적용할 수 있다. 기존에 저장된 스파스 맵을 이용하는 경우 도로 환경이 달라졌을 경우에 대한 추가적인 판단이 필요하다. 예를 들어, 직선 도로에서 스파스 맵을 생성한 경우 공사와 같은 도로 상의 이벤트 발생으로 우회 도로로 항로를 변경하여 주행할 수 있다. 이와 같이 실제 도로를 주행할 때 궤적을 변경시킬 수 있고 궤적의 변경에 대한 알림 및/또는 자율 주행의 종료 여부에 대한 알림을 제공할 수 있다.The vehicle control system may apply the sparse map to the autonomous vehicle road navigation model. In the case of using a previously stored sparse map, additional judgment is required for the case where the road environment has changed. For example, when a sparse map is generated on a straight road, the route may be changed to a detour due to an event on the road such as construction. In this way, the trajectory can be changed when driving on an actual road, and a notification of a change of the trajectory and/or a notification of whether or not autonomous driving is to be terminated can be provided.

차량 제어 시스템은 동작 510에서 자율 주행 모드를 시작할 수 있다. 차량 제어 시스템은 자율 주행 모드로 주행할 때 스파스 맵에 기반하여 설정된 항법에 근거하여 주행할 수 있다. 차량 제어 시스템은 실제 차량의 전방 카메라에서 센싱하고 있는 차선 관련 신호를 참조하여 주행할 수 있다.The vehicle control system may initiate an autonomous driving mode at operation 510 . The vehicle control system may drive based on the navigation set based on the sparse map when driving in the autonomous driving mode. The vehicle control system may drive by referring to a lane-related signal sensed by a front camera of an actual vehicle.

차량 제어 시스템은 동작 520에서 스파스 맵 및 센싱 데이터 사이의 경로 차이 값을 측정할 수 있다. 차량 제어 시스템은 스파스 맵을 이용하여 인식한 경로의 곡률(curvature) 및 센싱 데이터를 이용하여 인식한 경로의 곡률을 각각 측정할 수 있다. 곡률은 m의 역수인 R 단위로 나타낼 수 있다. 차량 제어 시스템은 스파스 맵을 인식한 경로의 곡률 값 및 센싱 데이터를 이용하여 인식한 경로의 곡률의 차이 값을 측정할 수 있다. 예를 들어, 차량 제어 시스템은 스파스 맵을 이용하여 인식한 경로의 곡률 값이 2000R이고 센싱 데이터를 이용하여 인식한 경로의 곡률이 1900R인 경우 스파스 맵 및 센싱 데이터 사이의 경로 차이 값을 100R로 측정할 수 있다.In operation 520, the vehicle control system may measure a path difference value between the sparse map and the sensing data. The vehicle control system may measure the curvature of the path recognized using the sparse map and the curvature of the path recognized using sensing data, respectively. Curvature can be expressed in units of R, which is the reciprocal of m. The vehicle control system may measure a curvature value of a path recognized by the sparse map and a difference value of the curvature of the recognized path using sensing data. For example, if the curvature value of the path recognized using the sparse map is 2000R and the curvature of the path recognized using the sensing data is 1900R, the vehicle control system sets the path difference value between the sparse map and the sensing data to 100R. can be measured with

차량 제어 시스템은 인식한 경로의 곡률이 지정된 값 이하인 경우 인식한 경로를 곡선 도로로 인식할 수 있다. 차량 제어 시스템은 인식한 경로의 곡률이 지정된 값보다 큰 경우 인식한 경로를 직선 도로로 인식할 수 있다. 예를 들어, 차량 제어 시스템은 인식한 경로의 곡률이 3000R 이하의 곡률을 가진 경우 인식한 경로를 곡선 도로로 인식할 수 있다.The vehicle control system may recognize the recognized path as a curved road when the curvature of the recognized path is equal to or less than a specified value. The vehicle control system may recognize the recognized path as a straight road when the curvature of the recognized path is greater than a specified value. For example, when the curvature of the recognized path has a curvature of 3000R or less, the vehicle control system may recognize the recognized path as a curved road.

차량 제어 시스템은 동작 530에서 차이 값에 기반하여 제1 경고를 출력할 수 있다. 차량 제어 시스템은 차이 값이 제1 임계 값 이상인 경우 제1 경고를 출력할 수 있다. 제1 임계 값은 500R일 수 있다. 예를 들어, 차량 제어 시스템은 스파스 맵을 이용하여 인식한 경로의 곡률 값이 1000R이고 센싱 데이터를 이용하여 인식한 경로의 곡률이 500R인 경우 스파스 맵 및 센싱 데이터 사이의 경로 차이 값을 500R이므로 제1 경고를 출력할 수 있다.The vehicle control system may output a first warning based on the difference value in operation 530 . The vehicle control system may output a first warning when the difference value is greater than or equal to the first threshold value. The first threshold value may be 500R. For example, if the curvature value of the path recognized using the sparse map is 1000R and the curvature of the path recognized using the sensing data is 500R, the vehicle control system sets the path difference value between the sparse map and the sensing data to 500R. Therefore, the first warning may be output.

차량 제어 시스템은 스파스 맵을 이용하여 인식한 경로의 종류 및 센싱 데이터를 이용하여 인식한 경로의 종류가 서로 다른 경우 제1 경고를 출력할 수 있다. 제1 임계 값은 500R일 수 있다. 예를 들어, 차량 제어 시스템은 스파스 맵을 이용하여 인식한 경로가 3100R의 곡률을 갖는 직선 도로이고 센싱 데이터를 이용하여 인식한 경로가 2900R의 곡률을 갖는 곡선 도로인 경우 스파스 맵을 이용하여 인식한 경로 및 센싱 데이터를 이용하여 인식한 경로의 종류가 서로 다르므로 제1 경고를 출력할 수 있다.The vehicle control system may output a first warning when the type of path recognized using the sparse map and the type of path recognized using the sensing data are different from each other. The first threshold value may be 500R. For example, if the path recognized using the sparse map is a straight road with a curvature of 3100R and the path recognized using sensing data is a curved road with a curvature of 2900R, the vehicle control system uses the sparse map to Since the types of the recognized path and the path recognized using the sensing data are different from each other, a first warning may be output.

차량 제어 시스템은 차량의 클러스터와 같은 출력부에 제1 경고를 팝-업 형태로 출력하여 운전자에게 시각적인 경고 알림을 제공할 수 있다. 제1 경고는 주변 도로의 환경 변화로 인하여 현재의 자율 주행을 유지하기 어렵다는 내용을 포함할 수 있다. 예를 들어, 차량 제어 시스템은 클러스터에 "주변 도로 환경 변화로 인해 수동 운전 모드로 전환이 필요합니다"라는 팝-업을 출력할 수 있다.The vehicle control system may provide a visual warning notification to the driver by outputting the first warning in a pop-up form to an output unit such as a cluster of the vehicle. The first warning may include content that it is difficult to maintain current autonomous driving due to environmental changes on surrounding roads. For example, the vehicle control system may output a pop-up to the cluster saying "Switching to manual driving mode is required due to changes in the surrounding road environment."

차량 제어 시스템은 동작 540에서 제2 경고를 출력하고 자율 주행 모드를 종료할 수 있다. 차량 제어 시스템은 제1 경고를 출력한 이후 사용자 입력이 미 존재할 시 제2 경고를 출력할 수 있다. 차량 제어 시스템은 제1 경고를 출력한 이후 현재의 자율 주행 모드를 유지하는 경우 제2 경고를 출력할 수 있다. 제2 경고는 제1 경고보다 강도가 높은 경고일 수 있다. 예를 들어, 차량 제어 시스템은 제2 경고를 출력하기 위해 클러스터에 "수동 운전 모드로 전환합니다"라는 팝-업 경고를 출력함과 동시에 청각적으로 경고 알림 음을 출력할 수 있다. 차량 제어 시스템은 제2 경고를 출력한 이후 사용자 입력에 기초하여 자율 주행 모드를 종료하고 수동 운전 모드로 전환할 수 있다. 차량 제어 시스템은 주변 환경의 변화로 자율 주행 모드를 유지할 수 없는 것을 감지하고 자율 주행 모드를 종료하여야 한다는 것을 운전자에게 알리고 사용자 입력에 기초하여 자율 주행 모드를 종료할 수 있다.The vehicle control system may output a second warning and end the autonomous driving mode in operation 540 . After outputting the first warning, the vehicle control system may output a second warning when there is no user input. The vehicle control system may output a second warning when the current autonomous driving mode is maintained after outputting the first warning. The second warning may be a warning having a higher intensity than the first warning. For example, in order to output the second warning, the vehicle control system may output a pop-up warning saying “Convert to manual driving mode” to the cluster and simultaneously output a warning notification sound audibly. After outputting the second warning, the vehicle control system may end the autonomous driving mode and switch to the manual driving mode based on a user input. The vehicle control system may detect that the autonomous driving mode cannot be maintained due to a change in the surrounding environment, notify the driver that the autonomous driving mode should be terminated, and terminate the autonomous driving mode based on a user input.

도 14는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 스파스 맵을 이용하여 인식한 경로를 센싱 데이터를 이용하여 인식한 경로와 비교하고 자율 주행 모드를 제어하는 방법을 나타낸 흐름도이다.14 is a flowchart illustrating a method of comparing a path recognized using a sparse map with a path recognized using sensing data and controlling an autonomous driving mode by a vehicle control system according to an embodiment of the present invention.

차량 제어 시스템은 동작 610에서 자율 주행 모드를 시작할 수 있다.The vehicle control system may initiate an autonomous driving mode at operation 610 .

차량 제어 시스템은 동작 620에서 스파스 맵 및 센싱 데이터를 모두 곡선으로 인식하였는지 여부를 확인할 수 있다. 차량 제어 시스템은 스파스 맵을 이용하여 인식한 경로 및 센싱 데이터를 이용하여 인식한 경로가 모두 곡선인지 여부를 확인할 수 있다. 차량 제어 시스템은 스파스 맵 및 센싱 데이터를 모두 곡선으로 인식한 경우 (동작 620 - YES) 동작 630으로 진행할 수 있다. 차량 제어 시스템은 스파스 맵 및 센싱 데이터 중 적어도 하나를 직선으로 인식한 경우 (동작 620 - NO) 동작 640으로 진행할 수 있다.In operation 620, the vehicle control system may check whether both the sparse map and the sensing data are recognized as curves. The vehicle control system may check whether the path recognized using the sparse map and the path recognized using the sensing data are all curves. When the vehicle control system recognizes both the sparse map and the sensing data as curves (operation 620 - YES), it proceeds to operation 630 . When recognizing at least one of the sparse map and the sensing data as a straight line, the vehicle control system may proceed to operation 640 (operation 620 - NO).

차량 제어 시스템은 동작 630에서 스파스 맵에 기반한 제1 곡률 및 센싱 데이터에 기반한 제2 곡률의 차이가 제1 임계 값 이상인지 여부를 확인할 수 있다. 제1 곡률은 스파스 맵의 전방 도로 곡률일 수 있다. 제2 곡률은 전방 카메라 센싱 데이터에 기반한 전방 도로 곡률일 수 있다. 제1 임계 값은 500R일 수 있다. 차량 제어 시스템은 동작 630에서 스파스 맵에 기반한 제1 곡률 및 센싱 데이터에 기반한 제2 곡률의 차이가 제1 임계 값 이상인 경우 (동작 630 - YES) 동작 660으로 진행할 수 있다. 차량 제어 시스템은 동작 630에서 스파스 맵에 기반한 제1 곡률 및 센싱 데이터에 기반한 제2 곡률의 차이가 제1 임계 값보다 작은 경우 (동작 630 - NO) 동작 650으로 진행할 수 있다.In operation 630, the vehicle control system may determine whether a difference between the first curvature based on the sparse map and the second curvature based on the sensing data is greater than or equal to a first threshold value. The first curvature may be the forward curvature of the sparse map. The second curvature may be a forward road curvature based on front camera sensing data. The first threshold value may be 500R. When the difference between the first curvature based on the sparse map and the second curvature based on the sensing data in operation 630 is greater than or equal to the first threshold value (operation 630 - YES), the vehicle control system may proceed to operation 660 . When the difference between the first curvature based on the sparse map and the second curvature based on the sensing data is smaller than the first threshold value (operation 630 - NO), the vehicle control system may proceed to operation 650 .

차량 제어 시스템은 동작 640에서 스파스 맵 및 센싱 데이터가 서로 다른 형태로 도로를 인식하였는지 여부를 확인할 수 있다. 차량 제어 시스템은 스파스 맵 및 센싱 데이터가 동일한 도로를 직선 도로 및 곡선 도로와 같이 서로 다른 형태로 인식하였는지 여부를 확인할 수 있다. 차량 제어 시스템은 동작 640에서 스파스 맵 및 센싱 데이터가 서로 다른 형태로 도로를 인식한 경우 (동작 640 - YES) 동작 660으로 진행할 수 있다. 차량 제어 시스템은 동작 640에서 스파스 맵 및 센싱 데이터가 동일한 형태로 도로를 인식한 경우 (동작 640 - NO) 동작 650으로 진행할 수 있다.In operation 640, the vehicle control system may check whether the road is recognized in a different form from the sparse map and the sensing data. The vehicle control system may determine whether a road having the same sparse map and sensing data is recognized as different types such as a straight road and a curved road. In operation 640, the vehicle control system may proceed to operation 660 when the road is recognized in a different form from the sparse map and the sensing data (operation 640 - YES). When the vehicle control system recognizes the road in the same form as the sparse map and the sensing data in operation 640 (operation 640 - NO), the vehicle control system may proceed to operation 650 .

차량 제어 시스템은 동작 650에서 자율 주행 모드로 계속 주행할 수 있다. 차량 제어 시스템은 스파스 맵에 따른 경로가 센싱 데이터에 따른 경로와 매칭되는 것으로 판단하고 현재의 자율 주행 모드를 유지할 수 있다.The vehicle control system may continue driving in an autonomous driving mode at operation 650 . The vehicle control system may determine that the path according to the sparse map matches the path according to the sensing data and maintain the current autonomous driving mode.

차량 제어 시스템은 동작 660에서 스파스 맵의 항법 모델 및 실제 도로 환경이 다르다고 판단할 수 있다. 차량 제어 시스템은 도로 공사와 같은 외부 환경의 변화로 인하여 실제 도로 환경이 스파스 맵에 저장된 정보와 다르게 되었다고 판단할 수 있다.In operation 660, the vehicle control system may determine that the navigation model of the sparse map and the actual road environment are different. The vehicle control system may determine that the actual road environment has become different from the information stored in the sparse map due to changes in the external environment such as road construction.

차량 제어 시스템은 동작 670에서 제1 경고를 출력할 수 있다. 차량 제어 시스템은 차량의 출력부에 시각적으로 경고를 표시할 수 있다.The vehicle control system may output a first warning in operation 670 . The vehicle control system may display a warning visually on the vehicle's output.

차량 제어 시스템은 동작 680에서 제2 경고를 출력할 수 있다. 차량 제어 시스템은 차량의 출력부에서 시각적 및 청각적으로 제1 경고보다 강도가 높은 경고를 출력할 수 있다. 차량 제어 시스템은 제1 경고를 출력한 이후 사용자 입력이 미 존재할 시 제2 경고를 출력할 수 있다.The vehicle control system may output a second warning in operation 680 . The vehicle control system may visually and audibly output a warning having a higher intensity than the first warning through an output unit of the vehicle. After outputting the first warning, the vehicle control system may output a second warning when there is no user input.

차량 제어 시스템은 동작 690에서 수동 운전 모드로 전환할 수 있다. 차량 제어 시스템은 사용자 입력에 기초하여 자율 주행 모드를 종료하고 수동 운전을 시작할 수 있다.The vehicle control system may switch to the manual driving mode at operation 690. The vehicle control system may end the autonomous driving mode and start manual driving based on the user input.

도 15는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 목표 궤적에 기반하여 생성한 경로를 차량 위치에 따라 보정하는 것을 나타낸 도면이다.15 is a diagram illustrating correction of a path generated by a vehicle control system based on a target trajectory according to a vehicle position according to an embodiment of the present invention.

차량 제어 시스템은 차량이 기준 위치(710)에 위치하였을 때에 차량이 진행하는 궤적을 목표 궤적으로 설정할 수 있다. 차량 제어 시스템은 목표 궤적에 기반하여 차량이 주행하고자 하는 경로를 생성할 수 있다.The vehicle control system may set a trajectory along which the vehicle travels when the vehicle is positioned at the reference position 710 as a target trajectory. The vehicle control system may generate a path for the vehicle to travel based on the target trajectory.

차량 제어 시스템은 차량의 현재 위치(720)를 감지할 수 있다. 차량 제어 시스템은 차량의 현재 위치(720)에 따라 목표 궤적에 기반하여 생성한 경로를 보정할 수 있다. 차량 제어 시스템은 차량이 보정된 경로로 주행하도록 차량을 제어할 수 있다.The vehicle control system may detect the current location 720 of the vehicle. The vehicle control system may correct the path generated based on the target trajectory according to the current location 720 of the vehicle. The vehicle control system may control the vehicle so that the vehicle travels on the calibrated route.

특히, 기존의 자율 주행 기술에서는 복수의 차선들을 갖는 도로에서 일부 목표 궤적을 통해 복수의 경로들을 생성할 때 차선의 오프셋 양만을 고려하여 복수의 경로들을 생성하여, 기존 목표 궤적의 차선 오프셋이 가지고 있던 오차를 복수의 경로들이 그대로 가질 수 있고 복수의 경로들이 생성되는 과정에서 오차 값이 더 커질 가능성이 있다.In particular, in existing self-driving technology, when generating multiple routes through some target trajectories on a road with multiple lanes, multiple routes are created by considering only the offset amount of lanes, so that the lane offset of the existing target trajectory has A plurality of paths may have an error as it is, and an error value may increase in a process of generating a plurality of paths.

차량 제어 시스템은 복수의 차선들을 갖는 도로에서 일부 목표 궤적을 통해 복수의 경로들을 생성할 때 차량을 차로의 중앙에 위치시키는 보정을 한 상태에서 복수의 경로들을 생성하여 복수의 경로들을 생성할 때 발생하는 오차를 감소시킬 수 있다.When the vehicle control system generates multiple routes through some target trajectories on a road with multiple lanes, it occurs when a plurality of routes are created in a state in which the vehicle is positioned in the center of the lane and a plurality of routes are generated. error can be reduced.

차량 제어 시스템은 목표 궤적, 차로의 폭, 차로 위의 차량의 현재 위치를 산출할 수 있다. 차량 제어 시스템은 차량 제원을 기반으로 차량의 현재 위치를 계산할 수 있다. 차량 제어 시스템은 센서를 이용하여 차량 중심으로부터 왼쪽 차선까지의 거리, 차량 중심으로부터 오른쪽 차선까지의 거리, 및 차로의 폭을 계산할 수 있다.The vehicle control system may calculate the target trajectory, the width of the lane, and the current position of the vehicle on the lane. The vehicle control system may calculate the current location of the vehicle based on vehicle specifications. The vehicle control system may calculate the distance from the center of the vehicle to the left lane, the distance from the center of the vehicle to the right lane, and the width of the road using the sensors.

차량 제어 시스템은 계산된 현재 차량의 위치를 차로의 중앙으로 위치시키는 보정 작업을 수행할 수 있다. 차량 제어 시스템은 차량의 보정된 위치가 양 쪽 차선으로부터 동일한 값이 되도록 보정할 수 있다. 차량 제어 시스템은 차량 중심으로부터 왼쪽 차선까지의 거리 및 차량 중심으로부터 오른쪽 차선까지의 거리를 더한 후 2로 나눈 값만큼 차량이 양 쪽 차선으로부터 이격되도록 차량의 위치를 보정할 수 있다.The vehicle control system may perform a correction operation of locating the calculated current vehicle position to the center of the road. The vehicle control system can correct the corrected position of the vehicle to be the same value from both lanes. The vehicle control system may correct the vehicle position so that the vehicle is separated from both lanes by a value obtained by dividing the distance by 2 after adding the distance from the center of the vehicle to the left lane and the distance from the center of the vehicle to the right lane.

차량 제어 시스템은 차량의 보정된 위치인 차로 내 정 중앙을 기반으로 목표 궤적을 생성할 수 있다. 차량 제어 시스템은 차량의 위치 및 목표 궤적에 기반하여 복수의 경로들을 생성할 수 있다. 차량 제어 시스템은 한 쪽 차선에 치우쳐서 생성된 목표 궤적에 기반한 복수의 경로보다 차로의 중앙을 추종하여 오차를 감소시킨 복수의 경로들을 생성할 수 있다. 차량 제어 시스템은 복수의 경로들 각각을 차로에 포함된 차선 별로 생성할 수 있다.The vehicle control system may generate a target trajectory based on the corrected position of the vehicle, i.e., the center of the road. The vehicle control system may generate a plurality of routes based on the location of the vehicle and the target trajectory. The vehicle control system may generate a plurality of paths in which an error is reduced by following the center of a lane rather than a plurality of paths based on a target trajectory generated biased toward one lane. The vehicle control system may generate each of the plurality of routes for each lane included in the lane.

도 16은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 위험 구간의 비콘을 스파스 맵에 포함시켜 차량의 주행을 제어하는 방법을 나타낸 흐름도이다.16 is a flowchart illustrating a method of controlling driving of a vehicle by including a beacon of a dangerous section in a sparse map by a vehicle control system according to an embodiment of the present invention.

차량 제어 시스템은 동작 810에서 위험 구간의 특정 및 위험 구간의 특성 별 구분을 할 수 있다. 위험 구간은 사고 다발 구간, 교차로 구간, 및 장기 공사 구간을 포함할 수 있다. 위험 구간은 주행 모드 조정이 필요한 고 위험 구간 및 경고 모드를 통해 운전자에게 시각적 및/또는 청각적인 알림이 필요한 저/중 위험 구간을 포함할 수 있다. 사고 다발 구간은 고 위험 구간일 수 있다. 교차로 구간 및 장기 공사 구간은 저/중 위험 구간일 수 있다. 차량 제어 시스템은 경로에서 사고 다발 구간, 교차로 구간, 및 장기 공사 구간과 같은 위험 구간을 정의된 구간을 특정하고, 특정한 위험 구간을 특성에 따라 고 위험 구간 및 저/중 위험 구간으로 구분할 수 있다.In operation 810, the vehicle control system may identify the dangerous section and classify the dangerous section according to its characteristics. The risk section may include an accident-prone section, an intersection section, and a long-term construction section. The danger section may include a high risk section requiring driving mode adjustment and a low/medium risk section requiring visual and/or audible notification to the driver through a warning mode. The accident-prone section may be a high-risk section. Intersection sections and long-term construction sections may be low/medium risk sections. The vehicle control system may specify a section in which a risk section such as an accident-prone section, an intersection section, and a long-term construction section is defined in a route, and classify the specific risk section into a high-risk section and a low/medium-risk section according to characteristics.

동작 820에서 차량 제어 시스템은 위험 구간에 설치된 비콘의 설치 위치를 스파스 맵에 포함시킬 수 있다. 비콘은 위험 구간을 표시하기 위한 구조물 및/또는 전자 장치일 수 있다. 비콘의 설치 위치는 위도 값 및 경도 값을 이용하여 정의할 수 있다. 차량 제어 시스템은 스파스 맵에 위험 구간에 설치된 비콘들 각각의 위도 값 및 경도 값을 포함시킬 수 있다.In operation 820, the vehicle control system may include the installation location of the beacon installed in the danger zone in the sparse map. A beacon may be a structure and/or electronic device for indicating a danger zone. The installation location of the beacon may be defined using latitude and longitude values. The vehicle control system may include the latitude and longitude values of each of the beacons installed in the danger zone in the sparse map.

차량 제어 시스템은 동작 830에서 비콘에서 송신하는 신호를 차량에서 수신할 수 있다. 비콘은 위치 정보 및 위험 구간에 대한 정보를 포함하는 신호를 송신할 수 있다. 비콘에서 송신하는 신호는 저전력 블루투스 신호일 수 있다. 차량 제어 시스템은 차량의 블루투스 기능을 통해 비콘에서 송신하는 저전력 블루투스 신호를 차량에서 수신할 수 있다.In operation 830, the vehicle control system may receive a signal transmitted from the beacon from the vehicle. The beacon may transmit a signal including location information and information about a dangerous section. A signal transmitted by the beacon may be a low power Bluetooth signal. The vehicle control system may receive a low power Bluetooth signal transmitted from the beacon from the vehicle through the vehicle's Bluetooth function.

차량 제어 시스템은 동작 840에서 신호에 포함된 위험 구간의 특성에 기반하여 차량의 주행을 제어할 수 있다. 차량 제어 시스템은 차량에서 수신한 비콘의 위도 값 및 경도 값을 포함하는 위치 정보 및 비콘에서 송신한 신호에 포함된 위험 구간에 대한 정보에 기반하여 차량이 위험 구간에 근접하고 있는지 여부를 판단할 수 있다. 차량 제어 시스템은 차량이 위험 구간에 근접하고 있는 경우 위험 구간의 특성에 따라 운전자에게 알림을 제공하고 차량의 주행 모드를 제어할 수 있다.In operation 840, the vehicle control system may control driving of the vehicle based on the characteristics of the dangerous section included in the signal. The vehicle control system may determine whether the vehicle is approaching a dangerous section based on location information including the latitude and longitude values of the beacon received from the vehicle and information about the dangerous section included in the signal transmitted from the beacon. there is. When the vehicle is approaching a dangerous section, the vehicle control system may provide a notification to the driver according to characteristics of the dangerous section and control a driving mode of the vehicle.

차량 제어 시스템은 고 위험 구간에 근접하거나 도착한 경우 종 방향으로의 제어 속도를 일정 속도 이하로 감속시킬 수 있다. 차량 제어 시스템은 제어 속도 감속의 이유를 클러스터를 통해 출력할 수 있다. 차량 제어 시스템은 운전자에게 주행 모드 변화에 대한 안내를 제공할 수 있다. 예를 들어, 차량 제어 시스템은 "잠시 후 사고 다발 구간 진입 예정입니다. 주행 속도를 70km/h 이하로 제한하여 주행합니다."라는 시각적 안내를 클러스터를 통해 출력할 수 있다.The vehicle control system may reduce the control speed in the longitudinal direction below a certain speed when approaching or arriving at a high-risk section. The vehicle control system may output the reason for the control speed deceleration through the cluster. The vehicle control system may provide guidance on changing the driving mode to the driver. For example, the vehicle control system may output a visual guide through the cluster, saying "We are going to enter an accident-prone area in a while. We will drive by limiting the driving speed to 70 km/h or less."

차량 제어 시스템은 저/중 위험 구간에 근접하거나 도착한 경우 위험 구간 특성에 맞게 시각 혹은 청각 알림을 제공할 수 있다. 차량 제어 시스템은 운전자에게 저/중 위험 구간에 대한 안내를 제공할 수 있다. 예를 들어, 차량 제어 시스템은 "잠시 후 교차로 구간으로 진입할 예정입니다."라는 시각적 안내를 클러스터를 통해 출력할 수 있다. 다른 예로, 차량 제어 시스템은 "위험 구간에 진입합니다."라는 청각적 안내를 출력할 수 있다. 차량 제어 시스템은 안내를 반복적으로 제공할 수 있다.The vehicle control system may provide a visual or audible notification according to the characteristics of the danger zone when approaching or arriving at a low/medium danger zone. The vehicle control system may provide guidance for low/medium risk sections to the driver. For example, the vehicle control system may output a visual guide saying "We will enter the intersection in a moment" through the cluster. As another example, the vehicle control system may output an audible guidance saying “You are entering a dangerous area.” The vehicle control system may repeatedly provide guidance.

도 17은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 주행 궤적을 클러스터링 할 때 주행 궤적의 신뢰도에 따라 클러스터링하는 데이터를 선별하는 방법을 나타낸 흐름도이다.17 is a flowchart illustrating a method of selecting data to be clustered according to reliability of a driving trajectory when the vehicle control system clusters driving trajectories according to an embodiment of the present invention.

차량 제어 시스템은 동작 910에서 주행 궤적을 클러스터링 할 수 있다. 차량 제어 시스템은 스파스 맵을 구성하는 주행 궤적에 대한 데이터를 모을 수 있다. 오차가 큰 주행 데이터와 같이 클러스터링에 포함되지 말아야 할 데이터를 제외하여야 궤적 클러스터의 평균을 산출하여 최종적으로 계산된 주행 경로의 오차를 감소시킬 수 있다.In operation 910, the vehicle control system may cluster driving trajectories. The vehicle control system may collect data on a driving trajectory constituting a sparse map. Data that should not be included in clustering, such as driving data with a large error, must be excluded to reduce the error of the finally calculated driving path by calculating the average of the trajectory clusters.

차량 제어 시스템은 동작 920에서 주행 궤적의 곡률이 제2 임계 값 이상인지 여부를 판단할 수 있다. 제2 임계 값은 직선 도로 및 곡선 도로를 구분하는 곡률 값일 수 있다. 제2 임계 값은 3000R일 수 있다. 주행 궤적이 직선 도로인지 또는 곡선 도로인지 여부를 구분하여 직선 도로 및 곡선 도로 각각에서 신뢰도를 판단하는 기준을 서로 다르게 설정할 수 있다. 차량 제어 시스템은 주행 궤적의 곡률이 제2 임계 값 이상인 경우 (동작 920 - YES) 동작 930으로 진행할 수 있다. 차량 제어 시스템은 주행 궤적의 곡률이 제2 임계 값보다 작은 경우 (동작 920 - NO) 동작 940으로 진행할 수 있다.In operation 920, the vehicle control system may determine whether the curvature of the driving trajectory is greater than or equal to the second threshold value. The second threshold value may be a curvature value for distinguishing a straight road and a curved road. The second threshold value may be 3000R. Depending on whether the driving trajectory is a straight road or a curved road, a criterion for determining reliability on a straight road and a curved road may be set differently. The vehicle control system may proceed to operation 930 when the curvature of the driving trajectory is equal to or greater than the second threshold (operation 920 - YES). When the curvature of the driving trajectory is smaller than the second threshold value (operation 920 - NO), the vehicle control system may proceed to operation 940 .

차량 제어 시스템은 동작 930에서 직선 도로로 판단할 수 있다. 차량 제어 시스템은 동작 940에서 곡선 도로로 판단할 수 있다. 차량 제어 시스템은 주행 궤적의 곡률에 기반하여 주행 궤적이 직선 도로인지 또는 곡선 도로인지 여부를 판단할 수 있다.The vehicle control system may determine a straight road in operation 930 . The vehicle control system may determine a curved road in operation 940 . The vehicle control system may determine whether the driving trajectory is a straight road or a curved road based on the curvature of the driving trajectory.

차량 제어 시스템은 동작 950에서 횡 가속도 값 및 운전자 토크에 기반하여 주행 궤적의 신뢰도를 판단할 수 있다. 차량 제어 시스템은 차량의 절대적 진행 방향과 차로 배정에 벗어나는지 여부를 차량에서 출력되는 진단 통신 신호(CAN signal)로 판단할 수 있다. 차량 제어 시스템은 직선 도로의 경우 횡 가속도 값이 특정 임계 값 이상인지 여부를 판단할 수 있다. 차량 제어 시스템은 직선 도로에서 횡 가속도 값이 특정 임계 값 이상인 경우 비정상적인 주행을 하고 있는 것으로 판단할 수 있다. 차량 제어 시스템은 직선 도로에서 횡 가속도 값이 특정 임계 값 이상인 경우 주행 궤적의 신뢰도가 제3 임계 값 이하인 것으로 판단할 수 있다. 차량 제어 시스템은 횡 가속도 값이 특정 임계 값보다 작은 경우 운전자 토크가 특정 임계 수치 이상인지 여부를 판단할 수 있다. 운전자 토크의 특정 임계 수치는 5Nm일 수 있다. 차량 제어 시스템은 운전자 토크가 특정 임계 수치 이상인 경우 운전자가 조향 장치를 파지하고 있는 상태에서 운전자의 개입으로 인한 과도한 핸들 돌림이 발생한 것으로 판단할 수 있다. 차량 제어 시스템은 운전자 토크가 특정 임계 수치 이상인 경우 주행 궤적의 신뢰도가 제3 임계 값 이하인 것으로 판단할 수 있다.The vehicle control system may determine the reliability of the driving trajectory based on the lateral acceleration value and the driver's torque in operation 950 . The vehicle control system may determine the absolute direction of the vehicle and whether or not it deviate from the lane assignment by using a diagnostic communication signal (CAN signal) output from the vehicle. The vehicle control system may determine whether the lateral acceleration value is greater than or equal to a specific threshold value in the case of a straight road. The vehicle control system may determine that the vehicle is driving abnormally when the lateral acceleration value is greater than or equal to a specific threshold value on a straight road. The vehicle control system may determine that the reliability of the driving trajectory is equal to or less than the third threshold value when the value of the lateral acceleration on the straight road is greater than or equal to a specific threshold value. The vehicle control system may determine whether the driver's torque is greater than or equal to a specific threshold value when the lateral acceleration value is smaller than the specific threshold value. A certain threshold of driver torque may be 5 Nm. When the driver's torque is greater than or equal to a specific threshold, the vehicle control system may determine that excessive steering wheel rotation has occurred due to the driver's intervention while the driver is gripping the steering device. The vehicle control system may determine that the reliability of the driving trajectory is equal to or less than the third threshold value when the driver's torque is greater than or equal to a specific threshold value.

차량 제어 시스템은 동작 960에서 조향 각도 변화량 및 운전자 토크에 기반하여 주행 궤적의 신뢰도를 판단할 수 있다. 차량 제어 시스템은 곡선 도로의 경우 조향 각속도의 변화량 값이 특정 임계 값 이상인지 여부를 판단할 수 있다. 차량 제어 시스템은 곡선 도로에서 조향 각속도의 변화량 값이 특정 임계 값 이상인 경우 차량의 거동이 순간적으로 비정상적으로 급변했다는 의미로 판단할 수 있다. 차량 제어 시스템은 곡선 도로에서 조향 각속도의 변화량 값이 특정 임계 값 이상인 경우 주행 궤적의 신뢰도가 제3 임계 값 이하인 것으로 판단할 수 있다. 차량 제어 시스템은 조향 각속도의 변화량 값이 특정 임계 값보다 작은 경우 운전자 토크가 특정 임계 수치 이상인지 여부를 판단할 수 있다. 운전자 토크의 특정 임계 수치는 5Nm일 수 있다. 차량 제어 시스템은 운전자 토크가 특정 임계 수치 이상인 경우 운전자가 조향 장치를 파지하고 있는 상태에서 운전자의 개입으로 인한 과도한 핸들 돌림이 발생한 것으로 판단할 수 있다. 차량 제어 시스템은 운전자 토크가 특정 임계 수치 이상인 경우 주행 궤적의 신뢰도가 제3 임계 값 이하인 것으로 판단할 수 있다.In operation 960, the vehicle control system may determine the reliability of the driving trajectory based on the amount of steering angle change and the driver's torque. In the case of a curved road, the vehicle control system may determine whether the change amount of the steering angular velocity is greater than or equal to a specific threshold value. The vehicle control system may determine that the behavior of the vehicle has instantaneously and suddenly changed abnormally when the change amount of the steering angular velocity on the curved road is equal to or greater than a specific threshold value. The vehicle control system may determine that the reliability of the driving trajectory is equal to or less than the third threshold value when the variation value of the steering angular velocity on the curved road is equal to or greater than a specific threshold value. The vehicle control system may determine whether the driver's torque is greater than or equal to a specific threshold value when the change amount of the steering angular velocity is smaller than a specific threshold value. A certain threshold of driver torque may be 5 Nm. When the driver's torque is greater than or equal to a specific threshold, the vehicle control system may determine that excessive steering wheel rotation has occurred due to the driver's intervention while the driver is gripping the steering device. The vehicle control system may determine that the reliability of the driving trajectory is equal to or less than the third threshold value when the driver's torque is equal to or greater than a specific threshold value.

차량 제어 시스템은 동작 970에서 주행 궤적의 신뢰도가 제3 임계 값 이하인 경우 클러스터링 데이터에서 제외하고 스파스 맵 업데이트를 차단할 수 있다. 차량 제어 시스템은 주행 궤적의 신뢰도가 제3 임계 값 이하인 일반적이지 않은 주행 패턴을 가진 데이터를 클러스터링 과정에서 제외할 수 있다.In operation 970, the vehicle control system may block sparse map update by excluding it from the clustering data when the reliability of the driving trajectory is equal to or less than the third threshold. The vehicle control system may exclude data having an unusual driving pattern in which the reliability of the driving trajectory is equal to or less than the third threshold value from the clustering process.

도 18은 본 발명의 일 실시 예에 따라 클러스터링에서 제외되는 주행 궤적을 나타낸 도면이다.18 is a diagram illustrating driving trajectories excluded from clustering according to an embodiment of the present invention.

차량(980)이 직선 도로를 주행하는 동안 다차선 도로에서 과도하게 차선 변경을 하며 주행한 경우 횡 가속도 값이 특정 임계 값보다 클 수 있다. 예를 들어, 차량(980)이 과도한 끼어들기 및/또는 불필요한 차선 변경을 하는 경우 횡 가속도 값이 특정 임계 값보다 클 수 있다. 다른 예로, 불법 좌/우회전 또는 2/3차로에서의 좌회전과 같이 지정되지 않은 차선에서 좌회전 및/또는 지정되지 않은 차로에서 우회전을 하는 경우 횡 가속도 값이 특정 임계 값보다 클 수 있다. 또 다른 예로, 지정되지 않은 차로에서 불법 유턴을 하는 경우 횡 가속도 값이 특정 임계 값보다 클 수 있다. 차량 제어 시스템은 횡 가속도 값이 특정 임계 값보다 큰 주행 궤적을 클러스터링에서 제외할 수 있다.When the vehicle 980 drives with excessive lane changes on a multi-lane road while driving on a straight road, the lateral acceleration value may be greater than a specific threshold value. For example, when the vehicle 980 cuts in excessively and/or makes an unnecessary lane change, the lateral acceleration value may be greater than a certain threshold value. As another example, when making a left turn in an undesignated lane and/or a right turn in an undesignated lane, such as an illegal left/right turn or a left turn in a 2/3 lane, the lateral acceleration value may be greater than a specific threshold value. As another example, when making an illegal U-turn in an unspecified lane, the lateral acceleration value may be greater than a specific threshold value. The vehicle control system may exclude a driving trajectory having a lateral acceleration value greater than a specific threshold value from clustering.

도 19는 본 발명의 일 실시 예에 따라 클러스터링에서 제외되는 주행 궤적을 나타낸 도면이다.19 is a diagram illustrating driving trajectories excluded from clustering according to an embodiment of the present invention.

차량(990)이 곡선 도로를 주행하는 동안 일반적인 코너링 형태가 아닌 위험한 코너링으로 진입 또는 진출하는 경우 조향 각속도의 변화량 값이 특정 임계 값보다 클 수 있다. 차량 제어 시스템은 조향 각속도의 변화량 값이 특정 임계 값보다 큰 주행 궤적을 클러스터링에서 제외할 수 있다.When the vehicle 990 enters or exits a dangerous cornering rather than a typical cornering while driving on a curved road, the steering angular velocity variation value may be greater than a specific threshold value. The vehicle control system may exclude a driving trajectory in which the change amount of the steering angular velocity is greater than a specific threshold value from clustering.

도 20은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 종구배 및 횡구배를 이용하여 센서의 오프셋을 보정하는 방법을 나타낸 흐름도이다.20 is a flowchart illustrating a method of correcting an offset of a sensor by using a longitudinal gradient and a lateral gradient in a vehicle control system according to an embodiment of the present invention.

차량 제어 시스템은 동작 1010에서 센서에 기반하여 차량의 종구배 및 횡구배에 대한 제1 값을 산출할 수 있다. 차량 제어 시스템은 차량의 종 방향 및 횡 방향의 가속도 센서를 활용하여 해당 위치 지점에서의 종구배 값 및 횡구배 값을 산출할 수 있다. 차량 제어 시스템은 휠 속 센서 및/또는 요 레이트 센서를 추가적으로 활용하여 종구배 값 및 횡구배 값을 산출할 수 있다. 차량 제어 시스템은 3차원 맵 구성 시 차량의 센서를 활용하여 종구배 및 횡구배를 판단하여 3차원 맵 구성 정확도를 증가시킬 수 있다.In operation 1010, the vehicle control system may calculate first values for longitudinal and lateral gradients of the vehicle based on the sensor. The vehicle control system may utilize acceleration sensors in longitudinal and lateral directions of the vehicle to calculate a longitudinal gradient value and a lateral gradient value at a corresponding position. The vehicle control system may additionally utilize the wheel speed sensor and/or the yaw rate sensor to calculate the longitudinal gradient value and the lateral gradient value. When constructing a 3D map, the vehicle control system may increase the accuracy of constructing a 3D map by determining a vertical gradient and a lateral gradient using a sensor of the vehicle.

차량 제어 시스템은 동작 1020에서 3차원 맵 위치 정보에 기반하여 서버가 산출한 차량의 종구배 및 횡구배에 대한 제2 값을 수신할 수 있다. 서버는 복수의 차량들로부터 3차원 맵의 구배 정보에 대한 데이터를 수집할 수 있다. 서버는 복수의 차량들로부터 3차원 맵의 구배 정보에 대한 데이터를 수집하여 종구배 및 횡구배에 대한 제2 값을 산출할 수 있다. 차량 제어 장치는 서버로부터 차량의 종구배 및 횡구배에 대한 제2 값을 수신할 수 있다.In operation 1020, the vehicle control system may receive second values for longitudinal and lateral gradients of the vehicle calculated by the server based on the 3D map location information. The server may collect data about gradient information of a 3D map from a plurality of vehicles. The server may collect data on gradient information of a 3D map from a plurality of vehicles to calculate second values for longitudinal and lateral gradients. The vehicle control device may receive second values for longitudinal and lateral gradients of the vehicle from the server.

차량 제어 시스템은 동작 1030에서 제1 값 및 제2 값의 차이에 기반하여 센서의 오프셋을 보정할 수 있다. 가속도 센서를 보정하기 위해서 기준이 되는 레퍼런스 값 또는 오차 값을 이용할 수 있다. 레퍼런스 값 또는 오차 값은 실제 도로에서 획득하기 용이하지 않을 수 있다. 3차원 맵 위치 정보와의 차이를 이용하여 레퍼런스 값 또는 오차 값을 획득할 수 있다. 차량 제어 시스템은 센서를 활용하여 획득한 종구배 값 및 횡구배 값과 3차원 맵 위치 정보를 활용하여 획득한 종구배 값 및 횡구배 값의 차이를 이용하여 가속도 센서의 오프셋을 보정할 수 있다.The vehicle control system may correct the offset of the sensor based on the difference between the first value and the second value in operation 1030 . In order to calibrate the acceleration sensor, a reference value or an error value may be used. A reference value or an error value may not be easy to obtain on an actual road. A reference value or an error value may be obtained using a difference from the 3D map location information. The vehicle control system may correct the offset of the acceleration sensor by using a difference between the longitudinal and lateral gradient values obtained using the sensor and the longitudinal and lateral gradient values obtained using the 3D map location information.

차량 제어 시스템은 동작 1040에서 오프셋을 보정한 센서를 이용하여 주행 보조 기능(Advanced Driver Assistant System, ADAS)을 제어할 수 있다. 주행 보조 기능은 차량의 종구배 및 횡구배와 관련된 정보를 이용하여 차량의 주행을 제어할 수 있다. 차량 제어 시스템은 센서의 오프셋을 보정하여 정확한 종구배 값 및 횡구배 값을 산출하는 센서를 이용하여 주행 보조 기능을 제어하여 주행 보조 기능의 정확도를 향상시킬 수 있다.In operation 1040, the vehicle control system may control an advanced driver assistant system (ADAS) using the sensor whose offset is corrected. The driving assistance function may control driving of the vehicle by using information related to the longitudinal and lateral gradients of the vehicle. The vehicle control system may improve the accuracy of the driving assistance function by controlling the driving assistance function using a sensor that corrects an offset of the sensor and calculates an accurate vertical gradient value and a lateral gradient value.

도 21은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 종구배 및 횡구배를 이용하여 주행 속도 및 구배량을 제어하는 방법을 나타낸 흐름도이다.21 is a flowchart illustrating a method of controlling a traveling speed and an amount of a gradient by using a vertical gradient and a lateral gradient by a vehicle control system according to an embodiment of the present invention.

차량 제어 시스템은 동작 1110에서 주행 보조 기능을 제어할 수 있다. 주행 보조 기능을 제어할 때 복수의 차량들 각각에 마련된 센서를 이용하여 차량의 종구배 값 및 횡구배 값을 산출할 수 있다.The vehicle control system may control the driving assistance function in operation 1110 . When the driving assistance function is controlled, a longitudinal gradient value and a lateral gradient value of the vehicle may be calculated using sensors provided in each of the plurality of vehicles.

차량 제어 시스템은 동작 1120에서 서버가 3차원 맵 위치 정보에 기반하여 업데이트 한, 차량의 주행 위치에 대응되는 종구배 값 및 횡구배 값을 서버로부터 수신할 수 있다. 차량의 주행 위치에 대응되는 종구배 값 및 횡구배 값은 3차원 맵 위치 정보에 기반하여 업데이트 될 수 있다. 차량 제어 시스템은 3차원 맵을 구성할 때 복수의 차량들 각각의 종구배 값 및 횡구배 값의 평균 값을 업데이트 할 수 있다.In operation 1120, the vehicle control system may receive, from the server, values of a longitudinal gradient and a lateral gradient corresponding to a driving position of the vehicle, updated by the server based on the 3D map location information. The longitudinal gradient value and the lateral gradient value corresponding to the driving position of the vehicle may be updated based on the 3D map location information. When constructing the 3D map, the vehicle control system may update average values of longitudinal and lateral gradient values of each of the plurality of vehicles.

차량 제어 시스템은 동작 1130에서 종구배 값에 기반하여 현재 주행 구간의 경사를 판단하여 주행 속도를 제어할 수 있다. 차량 제어 시스템은 종방향으로 오르막 또는 내리막 구간인지 여부를 판단할 수 있다. 차량 제어 시스템은 종방향으로 오르막 또는 내리막 구간인지 여부에 따라 주행 속도를 유지하기 위해 주행에 사용되는 힘을 제어할 수 있다. 차량 제어 시스템은 종방향으로 오르막 구간인 경우 주행 속도를 유지하기 위해 주행에 사용되는 힘을 증가시킬 수 있다. 차량 제어 시스템은 종방향으로 내리막 구간인 경우 주행 속도를 유지하기 위해 주행에 사용되는 힘을 감소시킬 수 있다.In operation 1130, the vehicle control system may control the driving speed by determining the slope of the current driving section based on the vertical gradient value. The vehicle control system may determine whether the section is uphill or downhill in the longitudinal direction. The vehicle control system may control the force used for driving to maintain the driving speed depending on whether it is an uphill or downhill section in the longitudinal direction. The vehicle control system may increase the force used for driving to maintain the driving speed in the case of an uphill section in the longitudinal direction. The vehicle control system may reduce the force used for driving to maintain the driving speed in the case of a downhill section in the longitudinal direction.

차량 제어 시스템은 동작 1140에서 횡구배 값에 기반하여 주행 보조 기능의 직선 구간에서의 쏠림 보상 또는 곡선 구간에서의 제어량을 제어할 수 있다. 차량 제어 시스템은 횡구배 값에 기반하여 차선 상에서의 차량의 상대적인 위치를 제어할 수 있다. 차량 제어 시스템은 횡구배 값에 기반하여 직선 구간에서 차량이 중앙에 위치하도록 제어할 수 있다. 차량 제어 시스템은 횡구배 값에 기반하여 곡선 구간에서 주행하는 경로의 곡률을 제어할 수 있다.In operation 1140, the vehicle control system may control the amount of compensation for drift in a straight section or a control amount in a curved section of the driving assistance function based on the horizontal slope value. The vehicle control system may control the relative position of the vehicle on the lane based on the slope value. The vehicle control system may control the vehicle to be centered in a straight section based on the value of the horizontal slope. The vehicle control system may control the curvature of the driving path in the curved section based on the lateral slope value.

도 22는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 유효성 궤적을 산출하는 방법을 나타낸 흐름도이다. 유효성 궤적을 산출하기 위하여 복수의 궤적들을 산출한 이휴, 유효성이 일정 기준보다 낮은 궤적을 제거하고 유효성이 일정 기준 이상인 궤적들을 결합하여 최종적으로 유효성이 확보된 궤적을 산출할 수 있다.22 is a flowchart illustrating a method for calculating an effective trajectory by a vehicle control system according to an embodiment of the present invention. After calculating a plurality of trajectories in order to calculate the validity trajectory, a trajectory having finally secured validity may be calculated by removing trajectories having effectiveness lower than a certain criterion and combining the trajectories having effectiveness higher than a certain criterion.

차량 제어 시스템은 동작 1210에서 휠 속도 센서에서 측정된 각 궤적의 이동 값의 분산을 산출하여 궤적의 노면의 노이즈 레벨을 결정할 수 있다. 차량 제어 시스템은 복수의 휠 속도 센서들 각각에 대하여 지정된 시간 동안의 최대 값 및 최소 값의 차이 값을 산출할 수 있다. 차량 제어 시스템은 복수의 휠 속도 센서들 각각의 차이 값에 기반하여 지정된 시간 동안의 이동 분산 값을 산출할 수 있다. 차량 제어 시스템은 이동 분산 값에 기반하여 노면의 평균적인 노이즈 레벨을 결정할 수 있다. 노면의 노이즈 레벨은 0단계부터 5단계까지의 레벨로 나누어질 수 있다.In operation 1210, the vehicle control system may determine the noise level of the road surface of the trajectory by calculating the variance of the movement value of each trajectory measured by the wheel speed sensor. The vehicle control system may calculate a difference value between a maximum value and a minimum value for a designated time period for each of the plurality of wheel speed sensors. The vehicle control system may calculate a movement variance value for a specified time based on a difference value of each of the plurality of wheel speed sensors. The vehicle control system may determine an average noise level of the road surface based on the movement variance value. The noise level of the road surface may be divided into levels from 0 to 5 levels.

차량 제어 시스템은 동작 1220에서 3차원 맵의 현재 지점의 양 방향 궤적 정보를 산출할 수 있다.In operation 1220, the vehicle control system may calculate trajectory information in both directions of the current point of the 3D map.

차량 제어 시스템은 동작 1230에서 현재 지점의 도로 폭이 제4 임계 값 이상인지 여부를 확인할 수 있다. 차량 제어 시스템은 현재 지점의 도로 폭이 제4 임계 값 이상인 경우 (동작 1230 - YES) 동작 1240으로 진행할 수 있다. 차량 제어 시스템은 현재 지점의 도로 폭이 제4 임계 값보다 작은 경우 (동작 1230 - NO) 동작 1220으로 돌아갈 수 있다.In operation 1230, the vehicle control system may check whether the width of the road at the current point is greater than or equal to a fourth threshold value. The vehicle control system may proceed to operation 1240 when the road width at the current point is equal to or greater than the fourth threshold (operation 1230 - YES). The vehicle control system may return to operation 1220 when the road width at the current point is smaller than the fourth threshold (operation 1230 - NO).

차량 제어 시스템은 동작 1240에서 양 방향 궤적 중 차량 폭을 기준으로 겹쳐지는 구간이 없는지 여부를 확인할 수 있다. 차량 제어 시스템은 겹쳐지는 구간이 없는 경우 (동작 1240 - YES) 동작 1250으로 진행할 수 있다. 차량 제어 시스템은 겹쳐지는 구간이 있는 경우 (동작 1240 - NO) 동작 1220으로 돌아갈 수 있다.In operation 1240, the vehicle control system may check whether there is no overlapping section based on the vehicle width among trajectories in both directions. When there is no overlapping section (operation 1240 - YES), the vehicle control system may proceed to operation 1250. The vehicle control system may return to operation 1220 if there is an overlapping section (operation 1240 - NO).

차량 제어 시스템은 동작 1250에서 현재 지점의 양 방향 궤적 정보 및 노이즈 레벨을 업데이트 할 수 있다. 차량 제어 시스템은 양 방향 궤적 중 겹쳐지는 궤적이 없을 때 양 방향 궤적 값 및 노면 노이즈 레벨을 업데이트 할 수 있다.In operation 1250, the vehicle control system may update trajectory information in both directions of the current point and the noise level. The vehicle control system may update the trajectory values in both directions and the road noise level when there are no overlapping trajectories among the trajectories in both directions.

차량 제어 시스템은 동작 1260에서 노이즈 레벨에 기반하여 각 궤적에 가중치를 부여할 수 있다. 차량 제어 시스템은 최종 유효성 궤적을 산출할 때 노이즈 레벨에 따라 각 궤적의 서로 다른 위치들마다 가중치를 서로 다르게 부여할 수 있다.The vehicle control system may assign a weight to each trajectory based on the noise level in operation 1260 . When calculating the final effective trajectory, the vehicle control system may assign different weights to different positions of each trajectory according to the noise level.

차량 제어 시스템은 동작 1270에서 유효성이 확보된 최종 궤적을 3차원 맵에 반영할 수 있다. 차량 제어 시스템은 유효성이 확보된 최종 궤적을 산출할 수 있다. 차량 제어 시스템은 3차원 맵 구성 시 보다 신뢰성이 높은 궤적을 반영하여 자율 주행 시스템의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.In operation 1270, the vehicle control system may reflect the final trajectory whose validity is secured on the 3D map. The vehicle control system may calculate a final trajectory for which validity is secured. The vehicle control system can improve the reliability of the autonomous driving system by reflecting a more reliable trajectory when constructing a 3D map.

도 23은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 종구배 및 횡구배 정보를 반영하여 랜드마크를 설정하는 방법을 나타낸 흐름도이다.23 is a flowchart illustrating a method of setting landmarks by reflecting vertical and lateral gradient information in a vehicle control system according to an embodiment of the present invention.

차량 제어 시스템은 동작 1310에서 카메라 이미지 정보에 기반하여 랜드마크들을 선별할 수 있다. 차량 제어 시스템은 기존의 랜드마크들을 선별함과 동시에, 차량의 센서를 활용하여 종구배 및 횡구배를 산출할 수 있다. 차량 제어 시스템은 산출한 종구배 값 및 횡구배 값을 서버로 전송할 수 있다. 서버는 종구배 값 및 횡구배 값의 평균 값을 산출할 수 있다. 서버는 3차원 맵 위치 정보에 종구배 값 및 횡구배 값의 평균 값을 업데이트 할 수 있다.In operation 1310, the vehicle control system may select landmarks based on camera image information. The vehicle control system may select existing landmarks and calculate longitudinal and lateral gradients using sensors of the vehicle. The vehicle control system may transmit the calculated longitudinal and lateral gradient values to the server. The server may calculate an average value of the longitudinal and lateral gradient values. The server may update the average value of the vertical gradient value and the horizontal gradient value in the 3D map location information.

차량 제어 시스템은 동작 1320에서 선별된 랜드마크들 사이 구간들을 지정된 거리 단위로 구분할 수 있다. 차량 제어 시스템은 종구배 값 및 횡구배 값의 평균 값을 업데이트 한 3차원 맵 위치 정보를 수신할 수 있다. 차량 제어 시스템은 종구배 값 및 횡구배 값의 평균 값에 기반하여 랜드마크 사이를 지정된 거리를 갖는 단위 길이로 분할할 수 있다.In operation 1320, the vehicle control system may divide sections between the selected landmarks in units of designated distances. The vehicle control system may receive 3D map location information obtained by updating an average value of a longitudinal gradient value and a lateral gradient value. The vehicle control system may divide landmarks into unit lengths having specified distances based on the average values of the longitudinal and lateral gradient values.

차량 제어 시스템은 동작 1330에서 구분된 거리 단위 각각에 서버로부터 수신되는 종구배 및 횡구배 정보를 반영할 수 있다. 종구배 및 횡구배를 반영하는 경우 3차원 맵의 구성도를 높일 수 있다. 차량 제어 시스템은 지정된 거리를 갖는 단위 길이마다 종구배 및 횡구배 정보를 반영할 수 있다.In operation 1330, the vehicle control system may reflect longitudinal gradient and lateral gradient information received from the server to each divided distance unit. When the longitudinal and lateral gradients are reflected, the composition of the 3D map can be improved. The vehicle control system may reflect longitudinal gradient and lateral gradient information for each unit length having a specified distance.

차량 제어 시스템은 동작 1340에서 종구배 및 횡구배 정보를 반영한 구분된 거리 단위를 포함하는 구간들을 새로운 랜드마크로 설정할 수 있다. 차량 제어 시스템은 랜드마크 사이 간 연속되는 일정 거리 기준의 종구배 및 횡구배 비율을 순서화 시켜 특징점을 가진 새로운 랜드마크로 설정할 수 있다. 특징점을 갖는 랜드마크를 많이 가지고 있을 수록 3차원 맵의 정확도 및 신뢰도가 증가할 수 있다. 차량 제어 시스템은 기존의 랜드마크에 더하여 구배 비율을 포함하는 랜드마크 사이의 거리를 새로운 랜드마크로 설정하여 3차원 맵의 정확도 및 신뢰도를 증가시킬 수 있다.In operation 1340, the vehicle control system may set sections including divided distance units reflecting longitudinal and lateral slope information as new landmarks. The vehicle control system may set a new landmark having a feature point by ordering ratios of vertical gradients and horizontal gradients based on a constant distance between landmarks. Accuracy and reliability of the 3D map may increase as the number of landmarks having feature points increases. The vehicle control system may increase accuracy and reliability of the 3D map by setting a distance between landmarks including a gradient ratio as a new landmark in addition to existing landmarks.

도 24는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 네비게이션 위성 신호 미 수신 지역에서 비콘을 이용하여 차량의 주행 및 기능을 제어하는 방법을 나타낸 흐름도이다. 네비게이션 위성 신호는 GNSS(Global Navigation satellite System)에 의해 지원되는 신호일 수 있다. 네비게이션 위성 신호를 수신하는 경우 차량의 현재 위치 및 주행 경로가 정확한지 여부를 확인할 수 있다. 네비게이션 위성 신호 미 수신 지역은 터널 또는 지하 차도와 같이 네비게이션 위성 신호가 도달할 수 없는 닫힌 공간일 수 있다.24 is a flowchart illustrating a method for a vehicle control system to control driving and functions of a vehicle using a beacon in an area where a navigation satellite signal is not received according to an embodiment of the present invention. The navigation satellite signal may be a signal supported by a Global Navigation Satellite System (GNSS). When a navigation satellite signal is received, it is possible to check whether the current location and driving route of the vehicle are accurate. The area where the navigation satellite signal is not received may be a closed space where the navigation satellite signal cannot reach, such as a tunnel or an underground road.

타겟 구간에는 지정된 간격으로 적어도 하나의 비콘을 설치할 수 있다. 타겟 구간은 네비게이션 위성 신호 미 수신 지역에 포함된 구간일 수 있다. 타겟 구간은 터널 구간 또는 지하 차도 구간일 수 있다. 비콘은 터널 또는 지하 차도와 같은 타겟 구간에 설치될 수 있다. 차량이 타겟 구간을 주행할 때, 비콘으로부터 송출된 신호가 지정된 강도 이상으로 감지될 수 있도록 지정된 간격마다 적어도 하나의 비콘을 설치할 수 있다.At least one beacon may be installed in the target section at designated intervals. The target section may be a section included in an area where navigation satellite signals are not received. The target section may be a tunnel section or an underground road section. Beacons can be installed in targeted areas such as tunnels or underpasses. At least one beacon may be installed at designated intervals so that a signal transmitted from the beacon can be detected with a designated strength or higher when the vehicle travels in a target section.

차량 제어 시스템은 동작 1410에서 타겟 구간에 지정된 간격으로 설치된 적어도 하나의 비콘을 설치 위치에 따라 구분할 수 있다. 차량 제어 시스템은 적어도 하나의 비콘을 터널 비콘 및 지하 차도 비콘으로 구분할 수 있다. 차량 제어 시스템은 터널 비콘을 터널 진입로 비콘, 터널 진출로 비콘, 및 터널 내부 비콘으로 구분할 수 있다. 차량 제어 시스템은 지하 차도 비콘을 지하 차도 진입로 비콘, 지하 차도 진출로 비콘, 및 지하 차도 내부 비콘으로 구분할 수 있다. 차량 제어 시스템은 적어도 하나의 비콘 각각의 종류를 레이블링(labeling) 할 수 있다.In operation 1410, the vehicle control system may classify at least one beacon installed in the target section at specified intervals according to the installation location. The vehicle control system may classify the at least one beacon into a tunnel beacon and an underpass beacon. The vehicle control system may classify the tunnel beacon into a tunnel entrance road beacon, a tunnel exit road beacon, and a tunnel inner beacon. The vehicle control system may classify the underpass beacon into an underpass access road beacon, an underpass access road beacon, and an underpass interior beacon. The vehicle control system may label each type of at least one beacon.

차량 제어 시스템은 동작 1420에서 설치 위치에 따라 구분된 적어도 하나의 비콘을 스파스 맵에 포함시킬 수 있다. 차량 제어 시스템은 종류가 레이블링(labeling)된 적어도 하나의 비콘 각각을 스파스 맵에 포함시킬 수 있다. 차량 제어 시스템은 적어도 하나의 비콘 각각의 설치 위치의 위도 및 경도를 측정할 수 있다. 차량 제어 시스템은 적어도 하나의 비콘 각각의 설치 위치의 위도 및 경도에 대한 정보를 스파스 맵에 포함시킬 수 있다.In operation 1420, the vehicle control system may include at least one beacon classified according to the installation location in the sparse map. The vehicle control system may include each of the at least one beacon whose type is labeled in the sparse map. The vehicle control system may measure the latitude and longitude of the installation location of each of the at least one beacon. The vehicle control system may include information on the latitude and longitude of the installation location of each of the at least one beacon in the sparse map.

차량 제어 시스템은 동작 1430에서 적어도 하나의 비콘에서 출력되는 신호에 기반하여 주행 중인 궤적의 정확도를 판단할 수 있다. 적어도 하나의 비콘에서 출력되는 신호는 블루투스 통신 신호일 수 있다. 차량 제어 시스템은 터널 진입로 비콘의 신호를 수신하고 터널 진입로 비콘의 설치 위치의 위도 및 경도를 확인할 수 있다. 차량 제어 시스템은 터널 진출로 비콘의 신호를 확인하고 터널 진입 모드를 종료할 수 있다.In operation 1430, the vehicle control system may determine the accuracy of the driving trajectory based on a signal output from at least one beacon. A signal output from at least one beacon may be a Bluetooth communication signal. The vehicle control system may receive the signal of the tunnel access road beacon and check the latitude and longitude of the installation location of the tunnel access road beacon. The vehicle control system may confirm the signal of the beacon on the way out of the tunnel and end the tunnel entry mode.

차량 제어 시스템은 자율 주행 항법 주행 시 차선을 대표하는 비콘의 블루투스 세기를 비교하여 주행 중인 궤적의 정확도를 판단하여 스파스 맵의 궤적 업데이트에 사용할 지 여부를 판단할 수 있다. 터널 내부 비콘은 차선 별로 구분될 수 있다. 차선 별로 비콘에서 송출되는 신호의 주파수 및/또는 파형이 다를 수 있다. 차량 제어 시스템은 차선 별로 구분된 비콘의 세기를 이용하여 주행 정확도를 보정할 수 있다. 비콘에서 송출되는 신호는 지정된 시간 동안 측정되어 그룹화될 수 있다. 비콘에서 송출되는 신호를 그룹화하는 경우 측정한 신호의 세기의 정확도를 향상시킬 수 있다.The vehicle control system compares the Bluetooth intensity of a beacon representing a lane during autonomous navigation driving to determine the accuracy of a trajectory in progress and determines whether to use it for trajectory update of a sparse map. Beacons inside the tunnel may be classified for each lane. The frequency and/or waveform of a signal transmitted from a beacon may be different for each lane. The vehicle control system may correct driving accuracy by using the intensity of beacons classified for each lane. Signals transmitted from beacons may be measured and grouped for a specified period of time. When signals transmitted from beacons are grouped, the accuracy of measured signal strength can be improved.

차량이 2차선 도로의 2차선을 주행하는 경우, 차량 제어 시스템은 1차선에 설치된 비콘에서 송출되는 신호의 세기보다 2차선에 설치된 비콘에서 송출되는 신호의 세기가 큰 지 여부를 확인할 수 있다. 2차선에 설치된 비콘에서 송출되는 신호의 세기가 1차선에 설치된 비콘에서 송출되는 신호의 세기보다 크게 감지되는 경우 차량 제어 시스템은 현재의 주행 모드를 유지할 수 있다. 차량 제어 시스템은 현재 주행 모드를 유지하는 경우 주행 중인 궤적을 스파스 맵 궤적 업데이트에 사용할 수 있다.When a vehicle drives on two lanes of a two-lane road, the vehicle control system may determine whether the intensity of a signal transmitted from a beacon installed on the second lane is greater than the intensity of a signal transmitted from a beacon installed on the first lane. When the strength of the signal transmitted from the beacon installed in the second lane is detected to be greater than the strength of the signal transmitted from the beacon installed in the first lane, the vehicle control system may maintain the current driving mode. The vehicle control system may use the driving trajectory for updating the sparse map trajectory when maintaining the current driving mode.

차량이 2차선 도로의 2차선을 주행하는 경우, 차량 제어 시스템은 일정 시간 이상 1차선에 설치된 비콘에서 송출되는 신호의 세기보다 2차선에 설치된 비콘에서 송출되는 신호의 세기가 크게 감지되는지 여부를 확인할 수 있다. 일정 시간 이상 1차선에 설치된 비콘에서 송출되는 신호의 세기가 2차선에 설치된 비콘에서 송출되는 신호의 세기보다 크게 감지되는 경우 차량 제어 시스템은 현재 터널 또는 지하 차도의 주행 중인 궤적을 스파스 맵의 궤적 업데이트에서 제외할 수 있다.When a vehicle drives on two lanes of a two-lane road, the vehicle control system checks whether or not the intensity of the signal transmitted from the beacon installed on the second lane is greater than the intensity of the signal transmitted from the beacon installed on the first lane for a certain period of time or longer. can If the intensity of the signal transmitted from the beacon installed on the first lane is detected to be greater than the intensity of the signal transmitted from the beacon installed on the second lane over a certain period of time, the vehicle control system converts the currently driving trajectory of the tunnel or underpass to the trajectory of the sparse map Can be excluded from updates.

차량 제어 시스템은 동작 1440에서 적어도 하나의 비콘에서 출력되는 신호에 기반하여 타겟 구간으로의 진입 또는 진출 여부를 판단할 수 있다. 차량 제어 시스템은 타겟 구간으로의 진입 또는 진출 여부에 기반하여 차량의 편의 기능을 제어할 수 있다. 차량 제어 시스템은 터널 진입로 비콘의 신호 수신 시 터널 진입 모드로 변화할 수 있다. 차량 제어 시스템은 현재 터널에 진입하였음을 차량의 운전자에게 알리는 알림 및/또는 경고를 할 수 있다. 차량 제어 시스템은 현재 터널에 진입하였음을 차량의 클러스터를 통해 표시할 수 있다. 차량 제어 시스템은 터널 내부 비콘의 신호를 수신하는 경우 터널 주행 모드로 변화할 수 있다. 차량 제어 시스템은 터널 주행 모드에서 차량의 창문을 자동으로 닫을 수 있다. 차량 제어 시스템은 터널 주행 모드에서 차량의 공기 청정 기능을 실행할 수 있다. 차량 제어 시스템은 터널 주행 모드에서 차량 전방의 전조등을 자동으로 켤 수 있다. 차량 제어 시스템은 터널 진출로 비콘의 신호를 확인하고 터널 진입 모드를 종료할 수 있다.In operation 1440, the vehicle control system may determine whether to enter or leave the target section based on a signal output from at least one beacon. The vehicle control system may control convenience functions of the vehicle based on whether the vehicle enters or leaves the target section. The vehicle control system may change to a tunnel entry mode upon receiving a signal from a tunnel entry road beacon. The vehicle control system may issue a notification and/or warning notifying the driver of the vehicle that the vehicle has entered the current tunnel. The vehicle control system may indicate that the vehicle has entered the current tunnel through the cluster of the vehicle. The vehicle control system may change to a tunnel driving mode when receiving a signal from a beacon inside a tunnel. The vehicle control system can automatically close the vehicle's windows in tunnel driving mode. The vehicle control system may execute the vehicle's air cleaning function in the tunnel driving mode. The vehicle control system can automatically turn on the headlights in front of the vehicle in tunnel driving mode. The vehicle control system may confirm the signal of the beacon on the way out of the tunnel and end the tunnel entry mode.

도 25는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 차량 이동 경로 상에서 차선이 끊긴 구간에서 가상 차선을 생성하는 것을 나타낸 도면이다.25 is a diagram illustrating that a vehicle control system according to an embodiment of the present invention creates a virtual lane in a section where a lane is broken on a vehicle movement path.

차량 제어 시스템은 차량(1501)이 주행 중인 구간에서 차선을 감지할 수 있다. 차량 제어 시스템은 차량 이동 경로 상에서 차선이 끊긴 구간을 감지할 수 있다. 차량 제어 시스템은 차선이 끊긴 구간에 가상 차선을 생성할 수 있다. 차량 제어 시스템은 도로 상에 가상 차선이 그려진 것으로 가정하고 자율 주행을 진행할 수 있다.The vehicle control system may detect a lane in a section in which the vehicle 1501 is driving. The vehicle control system may detect a section where the lane is broken on the vehicle movement path. The vehicle control system may create a virtual lane in a section where the lane is broken. The vehicle control system may proceed with autonomous driving assuming that a virtual lane is drawn on the road.

도 26은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 가상 차선을 생성하여 차량의 주행을 제어하는 방법을 나타낸 흐름도이다.26 is a flowchart illustrating a method of controlling driving of a vehicle by creating a virtual lane by a vehicle control system according to an embodiment of the present invention.

차량 제어 시스템은 동작 1510에서 센서부를 이용하여 주행 경로 상의 양 쪽 차선들을 인식할 수 있다. 차량 제어 시스템은 차선을 검출하는 센서를 이용하여 차량의 왼쪽 차선 및 차량의 오른쪽 차선을 인식할 수 있다. 스파스 맵을 구성하는 차로 검출 모듈을 통해 실제 도로의 여러 가지 유형의 차선을 데이터베이스화 할 수 있다.In operation 1510, the vehicle control system may recognize both lanes on the driving route by using the sensor unit. The vehicle control system may recognize the left lane of the vehicle and the right lane of the vehicle by using a sensor for detecting the lane. Through the lane detection module constituting the sparse map, various types of lanes on actual roads can be databased.

차량 제어 시스템은 동작 1520에서 센서부를 이용하여 인식된, 주행 경로 상의 양 쪽 차선들 중 어느 하나의 차선의 인식 정도가 제5 임계 값 이하인지 여부를 확인할 수 있다. 차선의 인식 정도는 차선이 시각적으로 시인되는 정도를 의미할 수 있다. 차량 제어 시스템은 차선이 흐릿하거나, 끊기거나, 지워지거나, 및/또는 차선 위에 타르 자국과 같은 이물질이 덮인 경우 차선의 인식 정도가 제5 임계 값 이하인 것으로 판단할 수 있다. 차량 제어 시스템은 적어도 하나의 차선의 인식 정도가 제5 임계 값 이하인 경우 (동작 1520 - YES) 동작 1530으로 진행할 수 있다. 차량 제어 시스템은 양 쪽 차선 모두 제5 임계 값보다 높은 인식 정도를 갖는 경우 (동작 1520 - NO) 동작 1510으로 돌아갈 수 있다.In operation 1520, the vehicle control system may determine whether the recognition degree of any one lane among lanes on both sides of the driving route, recognized using the sensor unit, is equal to or less than a fifth threshold value. The recognition degree of the lane may refer to the degree to which the lane is visually recognized. The vehicle control system may determine that the recognition degree of the lane is equal to or less than the fifth threshold value when the lane is blurred, broken, or erased, and/or the lane is covered with foreign substances such as tar marks. The vehicle control system may proceed to operation 1530 when the recognition degree of at least one lane is equal to or less than the fifth threshold (operation 1520 - YES). The vehicle control system may return to operation 1510 when both lanes have recognition degrees higher than the fifth threshold (operation 1520 - NO).

차량 제어 시스템은 동작 1530에서 어느 하나의 차선을 제외한 나머지 차선 또는 유도선, 전방 도로의 곡률, 및 주행 경로의 이전 주행 부분의 양 쪽 차선들 사이의 폭 중 적어도 어느 하나에 기반하여 가상 차선을 생성할 수 있다. 차선의 인식 정도가 제5 임계 값 이하인 쪽을 제외한 나머지 쪽의 차선이 인식되는 경우, 차량 제어 시스템은 인식된 나머지 차선, 전방 도로의 곡률, 및 이전 구간에서의 양 쪽 차선 사이의 폭에 기반하여 차선의 인식 정도가 제5 임계 값 이하인 쪽에 가상 차선을 생성할 수 있다. 차량 제어 시스템은 어느 하나의 차선의 단절되거나 불명확한 구간을 채워 가상 차선을 생성할 수 있다. 차량의 주행 경로가 고속도로 진입로, 고속도로 진출로, 또는 톨게이트 영역과 같이 유도선이 있는 경로에 해당하는 경우, 차량 제어 시스템은 유도선, 전방 도로의 곡률, 및 이전 구간에서의 양 쪽 차선 사이의 폭에 기반하여 차선의 인식 정도가 제5 임계 값 이하인 쪽에 가상 차선을 생성할 수 있다. 차량 제어 시스템은 어느 하나의 차선의 단절되거나 불명확한 구간을 채워 가상 차선을 생성할 수 있다.In operation 1530, the vehicle control system generates a virtual lane based on at least one of the remaining lanes or guide lines other than any one lane, the curvature of the road ahead, and the width between both lanes of the previous driving portion of the driving route. can do. When the remaining lanes other than the one where the degree of recognition of the lane is equal to or less than the fifth threshold are recognized, the vehicle control system based on the recognized remaining lanes, the curvature of the road ahead, and the width between both lanes in the previous section A virtual lane may be generated on a side where the recognition degree of the lane is equal to or less than the fifth threshold. The vehicle control system may create a virtual lane by filling a disconnected or unclear section of any one lane. If the vehicle's driving route corresponds to a route with a guide line, such as a highway on-ramp, highway exit, or toll area, the vehicle control system determines the guide line, the curvature of the road ahead, and the width between the two lanes in the previous section. Based on , a virtual lane may be generated on a side where the recognition degree of the lane is equal to or less than the fifth threshold value. The vehicle control system may create a virtual lane by filling a disconnected or unclear section of any one lane.

차량 제어 시스템은 동작 1540에서 생성된 가상 차선에 기반하여 차량의 주행을 제어하도록 차량 제어부를 제어할 수 있다. 차량 제어 시스템은 생성된 가상 차선이 도로 상에 그려진 것으로 가정하고 자율 주행을 진행할 수 있다. The vehicle control system may control the vehicle control unit to control driving of the vehicle based on the virtual lane generated in operation 1540 . The vehicle control system may proceed with autonomous driving assuming that the created virtual lane is drawn on the road.

차량 제어 시스템은 차량 제어 시스템은 동작 1550에서 생성된 가상 차선을 스파스 맵에 업데이트 할 수 있다. 차량 제어 시스템은 가상 차선이 업데이트 된 주행 구간에 진입하는 경우 가산 차선을 반영하여 주행하도록 차량 제어부를 제어할 수 있다. 차량 제어 시스템은 차선이 제대로 그려져 있지 않은 구간에서의 자율 주행 항법 모델의 정확성과 신뢰성을 향상시킬 수 있다.The vehicle control system may update the virtual lane generated in operation 1550 to the sparse map. The vehicle control system may control the vehicle control unit to drive by reflecting the additional lane when entering a driving section in which the virtual lane is updated. Vehicle control systems can improve the accuracy and reliability of autonomous navigation models in areas where lanes are not properly drawn.

도 27은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 궤적의 정확성에 따라 주행의 제어권의 범위를 조정하는 방법을 나타낸 흐름도이다.27 is a flowchart illustrating a method of adjusting a driving control right range according to trajectory accuracy by a vehicle control system according to an embodiment of the present invention.

차량 제어 시스템은 동작 1610에서 자율 주행 모드를 시작할 수 있다.The vehicle control system may initiate an autonomous driving mode at operation 1610 .

차량 제어 시스템은 동작 1620에서 스파스 맵 기반의 주행 궤적 및 실제 주행 기반의 궤적을 비교할 수 있다. 차량 제어 시스템은 스파스 맵에 포함된 미리 설정된 궤적을 실제 주행하는 궤적과 비교하여 차량의 현 운행 경로를 검증하고 궤적의 정확성을 판단할 수 있다. 차량 제어 시스템은 스파스 맵에 포함된 궤적을 기반으로 도로를 주행할 때 발생할 수 있는 주행 궤적의 오차를 판단할 수 있다.In operation 1620, the vehicle control system may compare a driving trajectory based on a sparse map and an actual driving trajectory. The vehicle control system compares a preset trajectory included in the sparse map with an actual driving trajectory to verify a current driving path of the vehicle and determine accuracy of the trajectory. The vehicle control system may determine an error in the driving trajectory that may occur when driving on the road based on the trajectory included in the sparse map.

차량 제어 시스템은 동작 1630에서 스파스 맵 기반의 주행 궤적의 중앙 및 실제 주행 기반의 궤적의 중앙 사이의 차이 값인 중앙 오프셋 값을 산출할 수 있다. 중앙 오프셋 값은 스파스 맵 및 실제 주행 궤적을 차량의 중심을 기준으로 비교하여 두 궤적의 오차를 나타낸 값일 수 있다.In operation 1630, the vehicle control system may calculate a center offset value that is a difference between the center of the sparse map-based driving trajectory and the center of the actual driving trajectory. The center offset value may be a value representing an error between the two trajectories by comparing the sparse map and the actual driving trajectory based on the center of the vehicle.

차량 제어 시스템은 동작 1640에서 중앙 오프셋 값이 제1 범위에 속하는 지 여부를 확인할 수 있다. 제1 범위는 0 이상 20cm 이하의 길이 범위일 수 있다. 차량 제어 시스템은 중앙 오프셋 값이 제1 범위에 속하는 지 여부를 지정된 시간 동안 확인할 수 있다. 지정된 시간은 10초일 수 있다. 차량 제어 시스템은 중앙 오프셋 값이 제1 범위에 속하는 경우 (동작 1640 - YES) 동작 1650으로 진행할 수 있다. 차량 제어 시스템은 중앙 오프셋 값이 제1 범위를 벗어나는 경우 (동작 1640 - NO) 동작 1660으로 진행할 수 있다.In operation 1640, the vehicle control system may check whether the center offset value falls within the first range. The first range may be a length range of 0 or more and 20 cm or less. The vehicle control system may check whether the center offset value falls within the first range for a specified period of time. The specified time may be 10 seconds. The vehicle control system may proceed to operation 1650 when the center offset value falls within the first range (operation 1640 - YES). The vehicle control system may proceed to operation 1660 when the center offset value is out of the first range (operation 1640 - NO).

차량 제어 시스템은 동작 1650에서 차량의 주행 제어권의 범위를 자율 주행 모드에 대응하는 범위로 설정할 수 있다. 차량 제어 시스템은 중앙 오프셋 값이 제1 범위에 속하는 경우 스파스 맵 기반 주행 궤적 및 실제 주행 궤적 사이의 오차 값이 수용할 수 있는 정도라고 판단할 수 있다. 차량 제어 시스템은 현재의 자율 주행 모드가 신뢰성이 있어 차량의 주행 제어권의 범위를 자율 주행 모드로 설정하더라도 주행의 안전성 및 신뢰성을 확보할 수 있다고 판단할 수 있다.In operation 1650, the vehicle control system may set the range of driving control right of the vehicle to a range corresponding to the autonomous driving mode. When the center offset value falls within the first range, the vehicle control system may determine that an error value between the sparse map-based driving trajectory and the actual driving trajectory is acceptable. The vehicle control system may determine that since the current autonomous driving mode is reliable, safety and reliability of driving may be secured even when the driving control right of the vehicle is set to the autonomous driving mode.

차량 제어 시스템은 동작 1660에서 중앙 오프셋 값이 제2 범위에 속하는 지 여부를 확인할 수 있다. 제2 범위는 20cm 이상 30cm 이하의 길이 범위일 수 있다. 차량 제어 시스템은 중앙 오프셋 값이 제2 범위에 속하는 지 여부를 지정된 시간 동안 확인할 수 있다. 차량 제어 시스템은 중앙 오프셋 값이 제2 범위에 속하는 경우 (동작 1660 - YES) 동작 1670으로 진행할 수 있다. 차량 제어 시스템은 중앙 오프셋 값이 제2 범위를 벗어나는 경우 (동작 1660 - NO) 동작 1680으로 진행할 수 있다.In operation 1660, the vehicle control system may check whether the center offset value falls within the second range. The second range may be a length range of 20 cm or more and 30 cm or less. The vehicle control system may check whether the center offset value falls within the second range for a specified period of time. The vehicle control system may proceed to operation 1670 when the center offset value falls within the second range (operation 1660 - YES). The vehicle control system may proceed to operation 1680 when the center offset value is out of the second range (operation 1660 - NO).

차량 제어 시스템은 동작 1670에서 차량의 주행 제어권의 범위를 부분 자율 주행 모드에 대응하는 범위로 변경할 수 있다. 차량 제어 시스템은 중앙 오프셋 값이 제2 범위에 속하는 경우 스파스 맵 기반 주행 궤적 및 실제 주행 궤적 사이의 오차 값이 수정이 필요한 수준에 도달하였다고 판단할 수 있다. 차량 제어 시스템은 차량의 주행 제어권의 범위를 일부 제한할 수 있다. 차량 제어 시스템은 자율 주행 모드에서 적용하는 주행 궤적의 수정이 필요하다고 판단할 수 있다. 차량 제어 시스템은 실제 도로에 맞도록 자율 주행 모드에서 적용하는 주행 궤적을 수정할 수 있다. 차량 제어 시스템은 주행하는 궤적의 수정이 필요하다고 운전자에게 경고하여 운전자가 궤적을 수정하도록 가이드할 수 있다.In operation 1670, the vehicle control system may change the range of the driving control right of the vehicle to a range corresponding to the partial autonomous driving mode. When the center offset value falls within the second range, the vehicle control system may determine that an error value between the sparse map-based driving trajectory and the actual driving trajectory has reached a level requiring correction. The vehicle control system may partially limit the range of driving control right of the vehicle. The vehicle control system may determine that it is necessary to correct the driving trajectory applied in the autonomous driving mode. The vehicle control system can modify the driving trajectory applied in autonomous driving mode to match the actual road. The vehicle control system may guide the driver to correct the trajectory by warning the driver that the driving trajectory needs to be corrected.

차량 제어 시스템은 동작 1680에서 중앙 오프셋 값이 제3 범위에 속하는 지 여부를 확인할 수 있다. 제3 범위는 30cm 이상의 길이 범위일 수 있다. 차량 제어 시스템은 중앙 오프셋 값이 제3 범위에 속하는 지 여부를 지정된 시간 동안 확인할 수 있다. 차량 제어 시스템은 중앙 오프셋 값이 제3 범위에 속하는 경우 (동작 1680 - YES) 동작 1690으로 진행할 수 있다.In operation 1680, the vehicle control system may check whether the center offset value falls within the third range. The third range may be a length range of 30 cm or more. The vehicle control system may check whether the center offset value falls within the third range for a specified period of time. The vehicle control system may proceed to operation 1690 when the center offset value falls within the third range (operation 1680 - YES).

차량 제어 시스템은 동작 1690에서 차량의 주행 제어권의 범위를 수동 주행 모드에 대응하는 범위로 변경할 수 있다. 차량 제어 시스템은 중앙 오프셋 값이 제3 범위에 속하는 경우 스파스 맵 기반 주행 궤적 및 실제 주행 궤적 사이의 오차 값이 자율 주행 모드를 종료하여야 하는 수준에 도달하였다고 판단할 수 있다. 차량 제어 시스템은 차량의 주행 제어권의 범위를 전부 제한하여 자율 주행 모드를 종료하고 수동 주행 모드로 변화할 수 있다. 차량 제어 시스템은 자율 주행 모드의 궤적이 맞지 않아 수동 주행 모드로 변화한다고 운전자에게 경고하여 운전자가 수동 주행을 하도록 가이드할 수 있다.In operation 1690, the vehicle control system may change the driving control right range of the vehicle to a range corresponding to the manual driving mode. When the center offset value falls within the third range, the vehicle control system may determine that an error value between the sparse map-based driving trajectory and the actual driving trajectory has reached a level at which the autonomous driving mode should be terminated. The vehicle control system may end the autonomous driving mode and change to the manual driving mode by limiting the entire driving control right of the vehicle. The vehicle control system may guide the driver to manually drive by warning the driver that the autonomous driving mode changes to the manual driving mode because the trajectory does not match.

도 28은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 서버를 이용하여 차량의 궤적을 산출할 때 궤적의 신뢰도를 향상시키는 방법을 나타낸 흐름도이다.28 is a flowchart illustrating a method of improving reliability of a trajectory when a vehicle control system calculates a trajectory of a vehicle using a server according to an embodiment of the present invention.

차량 제어 시스템은 동작 1710에서 자율 주행 모드를 시작할 수 있다. 자율 주행 모드에서 3차원 맵 구성 시 각 차량의 궤적 위치를 좀 더 신뢰성 있게 클러스터링 할 수 있다.The vehicle control system may initiate an autonomous driving mode at operation 1710 . When constructing a 3D map in autonomous driving mode, the trajectory location of each vehicle can be clustered more reliably.

차량 제어 시스템은 동작 1720에서 센서부를 이용하여 타 차량 정보 및 차선 정보를 획득할 수 있다. 차량 제어 시스템은 센서부를 이용하여 인식된 차량들의 정보 및 GPS 정보를 종합하여 차선 정보를 획득할 수 있다. In operation 1720, the vehicle control system may obtain other vehicle information and lane information using the sensor unit. The vehicle control system may obtain lane information by integrating information of vehicles recognized using the sensor unit and GPS information.

차량 제어 시스템은 동작 1730에서 획득한 타 차량 정보 및 차선 정보를 서버로 전송할 수 있다. 차량 제어 시스템은 센서부를 이용하여 인식된 차량들의 정보, 차선 정보, 및 GPS 정보를 클라우드 서버로 전송할 수 있다.The vehicle control system may transmit other vehicle information and lane information acquired in operation 1730 to the server. The vehicle control system may transmit vehicle information, lane information, and GPS information recognized by using the sensor unit to the cloud server.

차량 제어 시스템은 동작 1740에서 서버로부터 인접 차량과 관련된 정보를 수신할 수 있다. 서버는 타 차량 중 대상 차량에 인접한 인접 차량을 결정할 수 있다. 서버는 복수의 차량들 각각의 GPS 정보에 포함된 복수의 차량들 사이의 거리, 복수의 차량들 각각의 이동하는 속도, 및 복수의 차량들 각각의 이동하는 방향을 활용하여 대상 차량이 주행하는 차로와 인접한 차로를 주행하는 차량인 지 여부를 확인할 수 있다. 서버는 네비게이션 맵으로부터 해당 도로가 몇 차선 인지 여부를 확인할 수 있다. 서버는 복수의 차량들 각각의 인식 정보를 네비게이션 맵 상에 결합하여 복수의 차량들 각각의 차로 정보를 1차로인지 또는 2차로와 같이 예측할 수 있다. 서버는 인접 차량과 관련된 정보를 대상 차량으로 전달할 수 있다. 차량 제어 시스템은 서버로부터 인접 차량과 관련된 정보를 수신할 수 있다.The vehicle control system may receive information related to adjacent vehicles from the server in operation 1740 . The server may determine an adjacent vehicle adjacent to the target vehicle among other vehicles. The server uses the distance between the plurality of vehicles included in the GPS information of each of the plurality of vehicles, the moving speed of each of the plurality of vehicles, and the moving direction of each of the plurality of vehicles to drive the target vehicle. It is possible to check whether a vehicle is driving in a lane adjacent to the vehicle. The server can check how many lanes the corresponding road has from the navigation map. The server may combine the recognition information of each of the plurality of vehicles on the navigation map to predict whether the lane information of each of the plurality of vehicles is a first lane or a second lane. The server may transmit information related to adjacent vehicles to the target vehicle. The vehicle control system may receive information related to adjacent vehicles from the server.

차량 제어 시스템은 동작 1750에서 인접 차량이 차선을 변경하였는지 여부를 확인할 수 있다. 차량 제어 시스템은 인접한 차량이 차선을 변경하였는지 여부를 확인할 수 있다. 차량 제어 시스템은 도로 상의 차선이 인식되는 경우 인접 차량의 위치 방향으로의 차선의 시야 범위 및 객체의 종 방향 거리의 유사성을 판단하고, 차선의 시야 범위의 신호의 불연속성 여부를 확인하여 인접 차량이 차선을 변경하였는지 여부를 확인할 수 있다. 차량 제어 시스템은 도로 상의 차선이 인식되지 않는 경우 자기 차량을 기준으로 한 요 레이트에 기반하여 가상 차선을 생성하고, 인접 차량이 가상 차선의 안쪽으로 침범하는 지 여부를 확인하여 인접 차량이 차선을 변경하였는지 여부를 확인할 수 있다.In operation 1750, the vehicle control system may determine whether an adjacent vehicle has changed lanes. The vehicle control system may determine whether an adjacent vehicle has changed lanes. When a lane on the road is recognized, the vehicle control system determines the similarity between the visual range of the lane in the direction of the position of the adjacent vehicle and the longitudinal distance of the object, and checks whether the signal of the visual range of the lane is discontinuous, so that the adjacent vehicle is in the lane. You can check whether or not it has been changed. If the lane on the road is not recognized, the vehicle control system creates a virtual lane based on the yaw rate based on the own vehicle, and checks whether the adjacent vehicle invades the virtual lane so that the adjacent vehicle changes the lane. You can check whether it has been done.

차량 제어 시스템은 동작 1760에서 인접 차량이 차선을 변경한 것이 유효 차선 변경인지 여부를 서버가 판단하도록, 인접 차량이 차선을 변경하였는지 여부와 관련된 정보를 서버로 전송할 수 있다. 서버는 유효한 차선 변경인지 여부를 결정하고 불필요한 차선 변경 궤적은 궤적 산출에서 제외할 수 있다. 서버는 네비게이션 맵 정보를 활용하여 각 차로 정보에서의 차선 변경이 불필요한 차선 변경인지 혹은 필요한 차선 변경인지를 판단할 수 있다. 서버는 해당 도로의 각 차로별 차선 변경 여부를 확인하여 해당 차선 변경이 유효한 궤적인지 여부를 판단할 수 있다. 서버는 톨게이트 정보, 도로 진입로 정보, 및 도로 출입로 정보와 같은 주변 정보를 활용하여 해당 차선 변경이 유효한 궤적인지 여부를 판단할 수 있다. 서버는 해당 차선 변경이 유효 차선 변경을 제외한 차선 변경인 불필요한 차선 변경 궤적이라고 판단한 경우 유효성 궤적 산출에서 제외할 수 있다. 서버는 각 차로에 대한 신뢰성 있는 궤적들만을 클러스터링 할 수 있다. 이에 따라 3차원 맵 구성 시 좀 더 신뢰성 있는 궤적 정보 산출을 통해 자율 주행 시스템의 신뢰성을 높일 수 있다.In operation 1760, the vehicle control system may transmit information related to whether the adjacent vehicle has changed lanes to the server so that the server determines whether the lane change of the adjacent vehicle is an effective lane change. The server may determine whether the lane change is valid and exclude unnecessary lane change trajectories from trajectory calculation. The server may determine whether a lane change in each lane information is an unnecessary lane change or a necessary lane change by utilizing the navigation map information. The server may determine whether the corresponding lane change is an effective trajectory by checking whether or not a lane change is made for each lane of the corresponding road. The server may determine whether the corresponding lane change is a valid trajectory by utilizing surrounding information such as toll gate information, road access road information, and road access road information. When the server determines that the corresponding lane change is an unnecessary lane change trajectory that is a lane change excluding an effective lane change, it may be excluded from calculating the effective trajectory. The server can cluster only reliable trajectories for each lane. Accordingly, when constructing a 3D map, the reliability of the autonomous driving system can be increased by calculating more reliable trajectory information.

도 29는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 카메라 위치에 따라 컷 인 차량을 대상으로 한 제어 목표 지점을 조정하는 방법을 나타낸 흐름도이다. 29 is a flowchart illustrating a method of adjusting a control target point for a cut-in vehicle according to a camera position by a vehicle control system according to an embodiment of the present invention.

차량 제어 시스템은 동작 1810에서 자율 주행 모드를 시작할 수 있다. 자율 주행 모드에서 사고의 위험성을 낮게 하고자 선행 차량이 자기 차량의 앞으로 침범하는 컷 인(cut in) 여부를 빠르게 파악하는 것이 중요할 수 있다. 컷 인에 따라서 제어 목표 지점을 조절하는 경우 자율 주행의 안정성을 확보 할 수 있다.The vehicle control system may initiate an autonomous driving mode at operation 1810 . In order to lower the risk of an accident in an autonomous driving mode, it may be important to quickly determine whether a preceding vehicle cuts in front of the host vehicle. If the control target point is adjusted according to the cut-in, the stability of autonomous driving can be secured.

차량 제어 시스템은 동작 1820에서 복수의 카메라들을 이용하여 선행 차량을 인식할 수 있다. 복수의 카메라들은 차량의 촬영부에 포함될 수 있다. 복수의 카메라들 각각은 차량의 서로 다른 위치에 장착될 수 있다. 차량 제어 시스템은 서로 다른 위치에 장착된 복수의 카메라들 각각을 이용하여 선행 차량을 인식할 수 있다.In operation 1820, the vehicle control system may recognize a preceding vehicle using a plurality of cameras. A plurality of cameras may be included in the photographing unit of the vehicle. Each of the plurality of cameras may be mounted at different positions of the vehicle. The vehicle control system may recognize a preceding vehicle using each of a plurality of cameras mounted at different locations.

차량 제어 시스템은 동작 1830에서 복수의 카메라들 각각에서 획득한 이미지 정보의 차이에 기반하여 선행 차량이 차선 쪽으로 지향하는 각도를 예측할 수 있다. 서로 다른 위치에 장착된 복수의 카메라들 각각에서 인식된 이미지 정보에는 차이가 발생할 수 있다. 차량 제어 시스템은 이미지 정보의 차이로부터 선행 차량이 자기 차량과 비교하여 이루는 각도인 선수 각도(heading angle)를 산출할 수 있다.In operation 1830, the vehicle control system may predict an angle at which the preceding vehicle is directed toward the lane based on a difference between image information acquired from each of the plurality of cameras. A difference may occur in image information recognized by each of a plurality of cameras mounted at different locations. The vehicle control system may calculate a heading angle, which is an angle formed by the preceding vehicle compared to the own vehicle, from the difference in image information.

차량 제어 시스템은 동작 1840에서 선행 차량이 지향하는 각도에 기반하여 선행 차량의 횡 방향의 속도를 산출하여 차선 이탈까지 남아 있는 시간을 산출할 수 있다. 차선 이탈까지 남아 있는 시간은 TTLC(Time to lane crossing)으로 지칭할 수 있다. 차량 제어 시스템은 산출된 선수 각도를 이용하여 선행 차량의 횡 방향의 속도를 산출할 수 있다. 차량 제어 시스템은 산출한 선행 차량의 횡 방향의 속도를 이용하여 선행 차량이 차선을 이탈하여 자기 차량의 차선을 침범할 때까지 남아 있는 시간을 산출할 수 있다.In operation 1840, the vehicle control system may calculate the time remaining until lane departure by calculating the speed of the preceding vehicle in the lateral direction based on the angle at which the preceding vehicle is directed. The time remaining until lane departure may be referred to as Time to Lane Crossing (TTLC). The vehicle control system may calculate the speed of the preceding vehicle in the lateral direction using the calculated bow angle. The vehicle control system may use the calculated lateral speed of the preceding vehicle to calculate the remaining time until the preceding vehicle leaves the lane and invades the lane of the subject vehicle.

차량 제어 시스템은 동작 1850에서 선행 차량과 종 방향으로 만날 때까지의 시간 및 횡 방향의 속도에 기반하여 편향 주행 계수(factor)를 산출할 수 있다. 선행 차량과 종 방향으로 만날 때까지의 시간은 TTC(Time to crashing)으로 지칭할 수 있다. 차량 제어 시스템은 선행 차량과 종 방향으로 만날 때까지의 시간을 횡 방향의 속도로 나눈 값으로 편향 주행 계수를 산출할 수 있다.The vehicle control system may calculate a deflection driving factor based on the time until the vehicle meets the preceding vehicle in the longitudinal direction in operation 1850 and the speed in the lateral direction. The time until it meets the preceding vehicle in the longitudinal direction may be referred to as Time to Crashing (TTC). The vehicle control system may calculate the deflection driving coefficient as a value obtained by dividing the time until the vehicle meets the preceding vehicle in the longitudinal direction by the speed in the lateral direction.

차량 제어 시스템은 동작 1860에서 편향 주행 계수에 기반하여 차량 제어부를 제어할 수 있다. 차량 제어 시스템은 편향 주행 계수에 따라 반대 쪽 차선으로 편향되도록 차량 제어부의 편향 제어를 시작할 수 있다. 차량 제어 시스템은 편향 주행 계수에 따라 가변적인 편향 주행 제어를 시작할 수 있다. 차량 제어 시스템은 선행 차량의 컷 인 여부를 판단하고 횡 방향으로의 제어 지점을 컷 인하는 선행 차량의 반대쪽으로 편향되도록 하여 자율 주행의 안정성을 높일 수 있다.The vehicle control system may control the vehicle controller based on the deflection driving coefficient in operation 1860 . The vehicle control system may start the vehicle controller's deflection control to deviate to the opposite lane according to the deflection coefficient. The vehicle control system may initiate variable skew travel control according to the skew travel coefficient. The vehicle control system may determine whether a preceding vehicle has cut in and deflect the control point in the lateral direction to the opposite side of the preceding vehicle to cut in, thereby increasing the stability of autonomous driving.

도 30은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 터널의 입구를 랜드마크로 설정하는 방법을 나타낸 흐름도이다.30 is a flowchart illustrating a method of setting an entrance of a tunnel as a landmark by a vehicle control system according to an embodiment of the present invention.

차량 제어 시스템은 동작 1910에서 자율 주행 모드를 시작할 수 있다. 자율 주행 모드에서 3차원 맵은 특징점을 갖는 랜드마크를 많이 가지고 있을 수록 맵의 신뢰도 및 활용성이 증가할 수 있다.The vehicle control system may initiate an autonomous driving mode at operation 1910 . In the autonomous driving mode, the reliability and usability of the map may increase as the 3D map has more landmarks having feature points.

차량 제어 시스템은 동작 1920에서 지정된 시간 범위 내의 시각에 차량의 조도 센서의 활성화 여부를 확인할 수 있다. 지정된 시간 범위는 낮 시간일 수 있다. 차량 제어 시스템은 지정된 시간 범위 내의 시각에 차량의 조도 센서가 활성화 된 경우 (동작 1920 - Yes) 동작 1930으로 진행할 수 있다. 차량 제어 시스템은 지정된 시간 범위 내의 시각에 차량의 조도 센서가 비 활성화 된 경우 (동작 1920 - No) 일반적인 차량의 주행으로 판단하고 동작 1910으로 돌아갈 수 있다.In operation 1920, the vehicle control system may check whether the illuminance sensor of the vehicle is activated at a time within a designated time range. The specified time range may be daytime. The vehicle control system may proceed to operation 1930 when the illuminance sensor of the vehicle is activated at a time within a specified time range (operation 1920 - Yes). When the vehicle's illuminance sensor is inactivated at a time within a specified time range (operation 1920 - No), the vehicle control system determines that the vehicle is running normally and returns to operation 1910.

차량 제어 시스템은 동작 1930에서 주변 차량들의 라이트가 켜져 있는지 여부를 확인할 수 있다. 차량 제어 시스템은 주변 차량들의 라이트가 켜진 경우 (동작 1930 - Yes) 동작 1940으로 진행할 수 있다. 차량 제어 시스템은 주변 차량들의 라이트가 꺼진 경우 (동작 1930 - No) 자기 차량의 조도 센서가 일시적인 원인으로 켜진 것으로 판단하고 동작 1910으로 돌아갈 수 있다.In operation 1930, the vehicle control system may check whether lights of surrounding vehicles are turned on. The vehicle control system may proceed to operation 1940 when the lights of surrounding vehicles are turned on (operation 1930 - Yes). When the lights of surrounding vehicles are turned off (operation 1930 - No), the vehicle control system may determine that the illuminance sensor of the vehicle is turned on temporarily and return to operation 1910 .

차량 제어 시스템은 동작 1940에서 터널 내의 적어도 하나의 조명의 위치에 기반하여 추정 궤적을 산출할 수 있다. 차량 제어 시스템은 터널 내 조명을 연결한 궤적을 나타내는 방정식을 추정 궤적과 대응하는 차선 방정식으로 산출할 수 있다.In operation 1940, the vehicle control system may calculate an estimated trajectory based on the position of at least one light in the tunnel. The vehicle control system may calculate an equation representing a trajectory connecting lights in a tunnel as a lane equation corresponding to an estimated trajectory.

차량 제어 시스템은 동작 1950에서 추정 궤적 및 센서부를 이용하여 인식한 차선의 궤적의 유사 정도를 확인할 수 있다. 차량 제어 시스템은 추정 궤적 및 센서부를 이용하여 인식한 차선의 궤적이 지정된 유사 정도 이상으로 유사한 경우 (동작 1950 - Yes) 동작 1960으로 진행할 수 있다. 차량 제어 시스템은 추정 궤적 및 센서부를 이용하여 인식한 차선의 궤적이 지정된 유사 정도보다 낮은 유사도를 갖는 경우 (동작 1950 - No) 주행 중 발생한 일시적인 원인으로 인하여 일시적으로 주변이 어두워져 자기 차량의 조도 센서 및 주변 차량들이 라이트가 일시적인 원인으로 켜진 것으로 판단하고 동작 1910으로 돌아갈 수 있다.In operation 1950, the vehicle control system may check the degree of similarity between the estimated trajectory and the trajectory of the lane recognized using the sensor unit. The vehicle control system may proceed to operation 1960 when the estimated trajectory and the trajectory of the lane recognized using the sensor unit are more similar than the specified degree of similarity (operation 1950 - Yes). When the vehicle control system recognizes the lane trajectory using the estimated trajectory and the sensor unit and has a similarity lower than the specified similarity (Operation 1950 - No), the surroundings are temporarily darkened due to a temporary cause that occurred while driving, and the illuminance sensor of the own vehicle And surrounding vehicles may determine that the light is turned on for a temporary reason and return to operation 1910 .

차량 제어 시스템은 동작 1960에서 차량이 터널이 진입하는 주행 상황으로 판단할 수 있다. 차량 제어 시스템은 차선 방정식 및 센서부를 이용하여 인식한 차선의 궤적이 유사한 경우 차량이 터널이 진입하는 상황으로 판단할 수 있다. 차량 제어 시스템은 차량이 터널이 진입하는 주행 상황에서 현재 위치를 터널 입구의 위치 정보로 지정할 수 있다. 차량 제어 시스템은 터널 입구의 위치 정보를 서버로 전송할 수 있다. 터널 내에서는 GPS 정보가 불량하기 때문에 GPS 신호만을 이용하는 경우 정확한 차량의 위치를 판단하기 용이하지 않다. 차량 제어 시스템은 차량이 터널이 진입하는 상황으로 판단한 경우 현재 위치를 특징점으로 설정하여 터널 입구 부근을 랜드마크화 할 수 있다. 차량 제어 시스템은 터널 입구 부근을 랜드마크화할 수 있다. 차량 제어 시스템은 터널의 입구 부분의 GPS 신호에 따른 위치를 역으로 산출하여 3차원 맵을 구성할 수 있다. 차량 제어 시스템은 터널 입구 부근을 랜드마크화 하여 3차원 맵 구성 시 보다 많은 랜드마크를 설정하여 3차원 맵의 정확도 및 신뢰성을 증가시킬 수 있다.In operation 1960, the vehicle control system may determine a driving situation in which the vehicle enters the tunnel. The vehicle control system may determine that the vehicle enters the tunnel when trajectories of the lanes recognized using the lane equation and the sensor unit are similar. The vehicle control system may designate a current location as location information of a tunnel entrance in a driving situation in which a vehicle enters a tunnel. The vehicle control system may transmit location information of the tunnel entrance to the server. Since GPS information is poor in a tunnel, it is not easy to accurately determine the location of a vehicle when only GPS signals are used. When the vehicle control system determines that the vehicle is entering the tunnel, the vehicle control system may set the current location as a feature point and turn the vicinity of the tunnel entrance into a landmark. The vehicle control system may landmark the vicinity of the tunnel entrance. The vehicle control system may construct a 3D map by inversely calculating the position of the entrance of the tunnel according to the GPS signal. The vehicle control system can increase the accuracy and reliability of the 3D map by setting more landmarks when constructing the 3D map by making the vicinity of the tunnel entrance a landmark.

도 31은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 터널의 내부를 랜드마크로 설정하는 방법을 나타낸 흐름도이다.31 is a flowchart illustrating a method of setting the inside of a tunnel as a landmark by a vehicle control system according to an embodiment of the present invention.

차량 제어 시스템은 동작 1910에서 자율 주행 모드를 시작할 수 있다. 자율 주행 모드에서 3차원 맵은 특징점을 갖는 랜드마크를 많이 가지고 있을 수록 맵의 신뢰도 및 활용성이 증가할 수 있다. The vehicle control system may initiate an autonomous driving mode at operation 1910 . In the autonomous driving mode, the reliability and usability of the map may increase as the 3D map has more landmarks having feature points.

차량 제어 시스템은 동작 1920에서 지정된 시간 범위 내의 시각에 차량의 조도 센서의 활성화 여부를 확인할 수 있다. 지정된 시간 범위는 낮 시간일 수 있다. 차량 제어 시스템은 지정된 시간 범위 내의 시각에 차량의 조도 센서가 활성화 된 경우 (동작 1920 - Yes) 동작 1930으로 진행할 수 있다. 차량 제어 시스템은 지정된 시간 범위 내의 시각에 차량의 조도 센서가 비 활성화 된 경우 (동작 1920 - No) 일반적인 차량의 주행으로 판단하고 동작 1910으로 돌아갈 수 있다.In operation 1920, the vehicle control system may check whether the illuminance sensor of the vehicle is activated at a time within a designated time range. The specified time range may be daytime. The vehicle control system may proceed to operation 1930 when the illuminance sensor of the vehicle is activated at a time within a specified time range (operation 1920 - Yes). When the vehicle's illuminance sensor is inactivated at a time within a specified time range (operation 1920 - No), the vehicle control system determines that the vehicle is running normally and returns to operation 1910.

차량 제어 시스템은 동작 1930에서 주변 차량들의 라이트가 켜져 있는지 여부를 확인할 수 있다. 차량 제어 시스템은 주변 차량들의 라이트가 켜진 경우 (동작 1930 - Yes) 동작 1940으로 진행할 수 있다. 차량 제어 시스템은 주변 차량들의 라이트가 꺼진 경우 (동작 1930 - No) 자기 차량의 조도 센서가 일시적인 원인으로 켜진 것으로 판단하고 동작 1910으로 돌아갈 수 있다.In operation 1930, the vehicle control system may check whether lights of surrounding vehicles are turned on. The vehicle control system may proceed to operation 1940 when the lights of surrounding vehicles are turned on (operation 1930 - Yes). When the lights of surrounding vehicles are turned off (operation 1930 - No), the vehicle control system may determine that the illuminance sensor of the vehicle is turned on temporarily and return to operation 1910 .

차량 제어 시스템은 동작 1940에서 터널 내의 적어도 하나의 조명의 위치에 기반하여 추정 궤적을 산출할 수 있다. 차량 제어 시스템은 터널 내 조명을 연결한 궤적을 나타내는 방정식을 추정 궤적과 대응하는 차선 방정식으로 산출할 수 있다.In operation 1940, the vehicle control system may calculate an estimated trajectory based on the position of at least one light in the tunnel. The vehicle control system may calculate an equation representing a trajectory connecting lights in a tunnel as a lane equation corresponding to an estimated trajectory.

차량 제어 시스템은 동작 1950에서 추정 궤적 및 센서부를 이용하여 인식한 차선의 궤적의 유사 정도를 확인할 수 있다. 차량 제어 시스템은 추정 궤적 및 센서부를 이용하여 인식한 차선의 궤적이 지정된 유사 정도 이상으로 유사한 경우 (동작 1950 - Yes) 동작 1960으로 진행할 수 있다. 차량 제어 시스템은 추정 궤적 및 센서부를 이용하여 인식한 차선의 궤적이 지정된 유사 정도보다 낮은 유사도를 갖는 경우 (동작 1950 - No) 주행 중 발생한 일시적인 원인으로 인하여 일시적으로 주변이 어두워져 자기 차량의 조도 센서 및 주변 차량들이 라이트가 일시적인 원인으로 켜진 것으로 판단하고 동작 1910으로 돌아갈 수 있다.In operation 1950, the vehicle control system may check the degree of similarity between the estimated trajectory and the trajectory of the lane recognized using the sensor unit. The vehicle control system may proceed to operation 1960 when the estimated trajectory and the trajectory of the lane recognized using the sensor unit are more similar than the specified degree of similarity (operation 1950 - Yes). When the vehicle control system recognizes the lane trajectory using the estimated trajectory and the sensor unit and has a similarity lower than the specified similarity (Operation 1950 - No), the surroundings are temporarily darkened due to a temporary cause that occurred while driving, and the illuminance sensor of the own vehicle And surrounding vehicles may determine that the light is turned on for a temporary reason and return to operation 1910 .

차량 제어 시스템은 동작 2010에서 터널에서의 적어도 하나의 노면 특징 점을 산출할 수 있다. 적어도 하나의 노면 특징 점은 노면의 노이즈 레벨 및 종구배와 횡구배로 이루어진 구배 정보를 포함할 수 있다. 노면의 노이즈 레벨은 휠 속도 센서를 이용하여 산출할 수 있다.In operation 2010, the vehicle control system may calculate at least one road surface feature point in the tunnel. At least one road surface feature point may include gradient information including a noise level of the road surface and a longitudinal gradient and a lateral gradient. The noise level of the road surface can be calculated using the wheel speed sensor.

차량 제어 시스템은 동작 2020에서 터널에서 적어도 하나의 조명이 설치된 위치들 사이의 거리 및 적어도 하나의 조명이 설치된 위치들의 개수를 검출할 수 있다. 차량 제어 시스템은 조명 등이 설치된 위치들을 좌표 값으로 저장할 수 있다.In operation 2020, the vehicle control system may detect the distance between locations where at least one light is installed and the number of locations where at least one light is installed in the tunnel. The vehicle control system may store locations where lights are installed as coordinate values.

차량 제어 시스템은 동작 2030에서 적어도 하나의 노면 특징 점 중 연속적인 노면 특징 점 및 조명 등이 설치된 위치와 관련된 정보를 포함하는 터널에 대응되는 랜드마크 정보를 생성할 수 있다. 차량 제어 시스템은 노면 특징 점 및 조명 등의 설치 위치 정보를 포함하는 랜드마크를 저장할 수 있다. 터널 자체를 랜드마크화 하는 경우 3차원 맵의 터널에서의 신뢰도를 향상시킬 수 있다.In operation 2030, the vehicle control system may generate landmark information corresponding to a tunnel including continuous road surface feature points among at least one road surface feature point and information related to locations where lights are installed. The vehicle control system may store landmarks including road surface feature points and installation position information such as lights. If the tunnel itself is landmarked, the reliability of the 3D map in the tunnel can be improved.

도 32는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 휴대용 통신 장치를 이용하여 센서부를 보정하는 방법을 나타낸 흐름도이다. 차량의 센서부는 생산 오차와 같은 다양한 요인들로 인하여 오프셋(offset)과 같은 오차가 발생할 수 있다. 특히 가속도 센서의 경우 차량이 생산되고 난 이후에는 보정이 용이하지 않을 수 있다.32 is a flowchart illustrating a method of correcting a sensor unit by using a portable communication device in a vehicle control system according to an embodiment of the present invention. Errors such as offsets may occur in the sensor unit of the vehicle due to various factors such as production errors. In particular, in the case of an acceleration sensor, it may not be easy to calibrate after the vehicle is produced.

차량 제어 시스템은 동작 2110에서 자율 주행 모드를 시작할 수 있다.The vehicle control system may initiate an autonomous driving mode at operation 2110 .

동작 2120에서 휴대용 통신 장치를 차량 내 특정 지점에 장착시킬 수 있다. 휴대용 통신 장치는 스마트 폰일 수 있다. 차량 내의 특정 지점에 거치대와 같은 휴대용 통신 장치의 수용부를 설치할 수 있다. 수용부는 특정 지점에 고정될 수 있다. 이에 따라 휴대용 통신 장치를 차량의 특정 지점에 고정시킬 수 있다.In operation 2120, the portable communication device may be installed at a specific point in the vehicle. The portable communication device may be a smart phone. An accommodating part of a portable communication device such as a cradle may be installed at a specific point in a vehicle. The receptacle may be fixed at a specific point. Accordingly, the portable communication device can be fixed to a specific point in the vehicle.

차량 제어 시스템은 동작 2130에서 휴대용 통신 장치로부터 차량의 가속도 정보 및 회전 정보를 수신할 수 있다. 휴대용 통신 장치의 센서는 차량의 가속도 정보 및 회전 정보를 획득할 수 있다. 휴대용 통신 장치에서 획득한 차량의 가속도 정보 및 회전 정보를 수신할 수 있다.In operation 2130, the vehicle control system may receive acceleration information and rotation information of the vehicle from the portable communication device. A sensor of the portable communication device may obtain acceleration information and rotation information of the vehicle. Acceleration information and rotation information of the vehicle acquired by the portable communication device may be received.

차량 제어 시스템은 동작 2140에서 휴대용 통신 장치의 위치 및 차량의 센서부의 위치의 차이만큼 휴대용 통신 장치로부터 수신한 가속도 정보 및 회전 정보를 센서부의 위치에 맞도록 보정할 수 있다. 차량의 센서부의 배치 위치 및 휴대용 통신 장치가 장착된 위치는 서로 다를 수 있다. 차량 제어 시스템은 휴대용 통신 장치가 획득한 차량의 가속도 정보 및 회전 정보를 차량 센서부의 배치 위치에 맞도록 보정할 수 있다.In operation 2140, the vehicle control system may correct the acceleration information and rotation information received from the portable communication device to match the position of the sensor unit as much as the difference between the position of the portable communication device and the position of the sensor unit of the vehicle. An arrangement position of the sensor unit of the vehicle and a position where the portable communication device is mounted may be different from each other. The vehicle control system may correct acceleration information and rotation information of the vehicle acquired by the portable communication device to match the location of the vehicle sensor unit.

차량 제어 시스템은 동작 2150에서 보정된 가속도 정보 및 회전 정보를 센서부가 감지한 가속도 정보 및 회전 정보와 비교하여 센서부의 오프셋을 보정할 수 있다. 차량 제어 시스템은 보정된 휴대용 통신 장치가 획득한 차량의 가속도 정보 및 회전 정보를 차량의 센서부가 획득한 차량의 가속도 정보 및 회전 정보와 비교할 수 있다. 차량 제어 시스템은 비교한 결과의 차이 값만큼 차량의 센서부의 오프셋이 발생한 것으로 판단할 수 있다. 차량 제어 시스템은 비교 결과 차이 값만큼 차량의 센서부의 오프셋을 보상할 수 있다. 차량 제어 시스템은 휴대용 통신 장치의 센서와 대응하도록 차량의 센서부를 보정할 수 있다. 차량 제어 시스템은 차량의 센서부의 정확도를 향상시킬 수 있다. 차량 제어 시스템은 정확도를 향상시킨 차량의 센서부를 이용하여 자율 주행의 안정성을 향상시킬 수 있다.The vehicle control system may correct the offset of the sensor unit by comparing the corrected acceleration information and rotation information in operation 2150 with the acceleration information and rotation information detected by the sensor unit. The vehicle control system may compare the calibrated acceleration information and rotation information of the vehicle obtained by the portable communication device with vehicle acceleration information and rotation information acquired by the sensor unit of the vehicle. The vehicle control system may determine that an offset of the sensor unit of the vehicle has occurred by the difference value of the comparison result. The vehicle control system may compensate for an offset of the sensor unit of the vehicle by a difference value as a result of the comparison. The vehicle control system may calibrate the sensor unit of the vehicle to correspond with the sensor of the portable communication device. The vehicle control system may improve the accuracy of the sensor unit of the vehicle. The vehicle control system may improve stability of autonomous driving by using a sensor unit of a vehicle having improved accuracy.

도 33은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 제어 시스템이 휴대용 통신 장치 및 도로 특성을 고려하여 GPS 신호를 보정하는 방법을 나타낸 흐름도이다.33 is a flowchart illustrating a method of correcting a GPS signal in consideration of characteristics of a portable communication device and a road by a vehicle control system according to an embodiment of the present invention.

차량 제어 시스템은 동작 2210에서 자율 주행 모드를 시작할 수 있다. 차량에 장착되는 GPS는 여러 이유들로 인하여 오차들이 발생할 수 있다.The vehicle control system may initiate an autonomous driving mode in operation 2210 . Errors may occur in a GPS mounted in a vehicle due to various reasons.

차량 제어 시스템은 동작 2220에서 휴대용 통신 장치로부터 제1 위치 정보를 수신할 수 있다. 휴대용 통신 장치는 스마트 폰일 수 있다. 차량 제어 시스템은 휴대용 통신 장치로부터 GPS 정보를 수신할 수 있다.In operation 2220, the vehicle control system may receive first location information from the portable communication device. The portable communication device may be a smart phone. The vehicle control system may receive GPS information from a portable communication device.

차량 제어 시스템은 동작 2230에서 제1 위치 정보 및 차량의 센서부에서 수신한 제2 위치 정보의 차이 값이 제6 임계 값 이상인 지 여부를 확인할 수 있다. 차량 제어 시스템은 실시간으로 차량의 GPS에서 획득한 GPS 정보 및 휴대용 통신 장치로부터 수신한 GPS 정보를 비교할 수 있다. 차량 제어 시스템은 차량의 GPS에서 획득한 GPS 정보 및 휴대용 통신 장치로부터 수신한 GPS 정보 사이의 차이 값이 제6 임계 값 이상인 경우 (동작 2230 - Yes) 동작 2240으로 진행할 수 있다. 차량 제어 시스템은 차량의 GPS에서 획득한 GPS 정보 및 휴대용 통신 장치로부터 수신한 GPS 정보 사이의 차이 값이 제6 임계 값보다 작은 경우 (동작 2230 - No) 차량의 GPS 값의 정확도가 자율 주행을 수행하기 위한 조건을 만족하는 것으로 판단하고 동작 2220으로 돌아갈 수 있다.In operation 2230, the vehicle control system may determine whether a difference value between the first location information and the second location information received from the sensor unit of the vehicle is greater than or equal to a sixth threshold value. The vehicle control system may compare GPS information obtained from the GPS of the vehicle and GPS information received from the portable communication device in real time. The vehicle control system may proceed to operation 2240 when the difference between the GPS information obtained from the GPS of the vehicle and the GPS information received from the portable communication device is equal to or greater than the sixth threshold value (operation 2230 - Yes). The vehicle control system performs autonomous driving when the difference between the GPS information obtained from the GPS of the vehicle and the GPS information received from the portable communication device is smaller than the sixth threshold (Operation 2230 - No) when the accuracy of the GPS value of the vehicle is reduced. It is determined that the condition for doing this is satisfied, and operation 2220 may be returned.

차량 제어 시스템은 동작 2240에서 제1 위치에 대응되는 위치의 제1 도로 특징점 및 제2 위치 정보에 대응되는 위치의 제2 도로 특정점을 비교할 수 있다. 제1 도로 특징점 및 제2 도로 특징점은 차이 값이 발생하게 된 위치에서의 도로의 곡률, 도로의 종구배 양, 도로의 횡구배 양, 및 도로 노면의 노이즈 레벨을 포함할 수 있다. 차량 제어 시스템은 현재 위치에서의 곡률 정보, 도로의 종구배, 도로의 횡구배, 노면의 노이즈 레벨을 비교할 수 있다. 차량 제어 시스템은 차량의 GPS에서 획득한 GPS 정보 및 휴대용 통신 장치로부터 수신한 GPS 정보 사이의 차이 값이 제6 임계 값 이상인 경우 도로의 특징점들을 비교할 수 있다.In operation 2240, the vehicle control system may compare a first road feature point corresponding to the first location and a second road feature point corresponding to the second location information. The first road feature point and the second road feature point may include the curvature of the road at the location where the difference value is generated, the amount of the longitudinal gradient of the road, the amount of the lateral gradient of the road, and the noise level of the road surface. The vehicle control system may compare curvature information at the current location, a longitudinal gradient of the road, a lateral gradient of the road, and a noise level of the road surface. The vehicle control system may compare feature points of the road when a difference between the GPS information obtained from the GPS of the vehicle and the GPS information received from the portable communication device is greater than or equal to a sixth threshold value.

차량 제어 시스템은 동작 2250에서 비교 결과에 기반하여 제1 위치 정보 및 제2 위치 정보 중 자율 주행에 이용할 정보를 결정할 수 있다. 차량 제어 시스템은 제1 도로 특징점 및 제2 도로 특징점을 비교하여, 제1 위치 정보 및 제2 위치 정보 중 도로 상황과의 유사도 값이 큰위치 정보를 자율 주행에 이용할 정보로 선정할 수 있다. 차량 제어 시스템은 서로 다른 방법으로 수신한 제1 위치 정보 및 제2 위치 정보 중 보다 유사한 특징점을 갖는 위치 정보를 선정하여 위치 정보의 정확도 및 신뢰도를 향상시킬 수 있다. 차량 제어 시스템은 차량의 GPS 신호가 끊긴 상황에서 휴대용 통신 장치로부터 수신한 GPS 정보를 고려하여 GPS 상에서 차량의 주행 경로를 예측하여 GPS에 따른 차량의 위치를 보정할 수 있다. 차량 제어 시스템은 차량의 GPS 신호가 끊긴 상황에서 도로 주행 특성의 연속성을 고려하여 GPS 상에서 차량의 주행 경로를 예측하여 GPS에 따른 차량의 위치를 보정할 수 있다.In operation 2250, the vehicle control system may determine information to be used for autonomous driving from among the first location information and the second location information based on the comparison result. The vehicle control system may compare the first road feature point and the second road feature point, and select location information having a large similarity value with road conditions among the first location information and the second location information as information to be used for autonomous driving. The vehicle control system may improve the accuracy and reliability of the location information by selecting location information having a more similar characteristic point among the first location information and the second location information received in different ways. The vehicle control system may correct the location of the vehicle according to the GPS by predicting the driving route of the vehicle on the GPS in consideration of the GPS information received from the portable communication device in a situation where the GPS signal of the vehicle is disconnected. The vehicle control system may correct the location of the vehicle according to the GPS by predicting the driving path of the vehicle on the GPS in consideration of the continuity of road driving characteristics in a situation where the GPS signal of the vehicle is disconnected.

Claims (11)

차량 제어 시스템에 있어서,
차량의 주행과 관련된 데이터를 처리하는 처리부; 및
상기 차량의 외부 환경을 감지 및 촬영하는 촬영부를 포함하고,
상기 처리부는,
상기 촬영부에서 획득한 이미지 정보에 기반하여 랜드마크들을 선별하고,
상기 선별된 랜드마크들 사이 구간들을 지정된 거리 단위로 구분하고,
상기 구분된 거리 단위 각각에 서버로부터 수신되는 종구배 및 횡구배 정보를 반영하고, 및
상기 종구배 및 상기 횡구배 정보를 반영한 상기 구분된 거리 단위를 포함하는 상기 구간들을 새로운 랜드마크로 설정하는 것을 특징으로 하는, 차량 제어 시스템.
In the vehicle control system,
a processing unit that processes data related to driving of the vehicle; and
Including a photographing unit for detecting and photographing the external environment of the vehicle,
The processing unit,
Selecting landmarks based on image information acquired by the photographing unit;
Dividing sections between the selected landmarks in units of designated distances;
Reflecting longitudinal gradient and lateral gradient information received from the server in each of the divided distance units, and
Characterized in that, the vehicle control system sets the sections including the divided distance unit reflecting the longitudinal slope and the lateral slope information as new landmarks.
청구항 1에 있어서,
상기 차량의 주행 기능을 제어하기 위한 사용자 입력을 수신하는 입력부;
상기 차량 및 외부 환경으로부터 상기 차량의 주행과 관련된 데이터를 획득하는 센서부;
상기 차량의 주행과 관련된 정보를 제공하는 출력부; 및
상기 차량의 주행을 제어하는 차량 제어부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 차량 제어 시스템.
The method of claim 1,
an input unit receiving a user input for controlling driving functions of the vehicle;
a sensor unit acquiring data related to driving of the vehicle from the vehicle and an external environment;
an output unit providing information related to driving of the vehicle; and
Characterized in that, the vehicle control system further comprises a vehicle control unit for controlling the driving of the vehicle.
청구항 2에 있어서,
상기 처리부는,
기존의 랜드마크를 선별함과 동시에, 상기 센서부를 활용하여 상기 종구배 및 상기 횡구배를 산출하는 것을 특징으로 하는, 차량 제어 시스템.
The method of claim 2,
The processing unit,
At the same time as selecting an existing landmark, the vehicle control system, characterized in that for calculating the vertical gradient and the horizontal gradient by utilizing the sensor unit.
청구항 1에 있어서,
상기 처리부는,
상기 종구배 값 및 상기 횡구배 값의 평균 값에 기반하여 상기 랜드마크들 사이를 상기 지정된 거리 단위로 분할하는 것을 특징으로 하는, 차량 제어 시스템.
The method of claim 1,
The processing unit,
Characterized in that, based on the average value of the vertical gradient value and the horizontal gradient value, the landmarks are divided into the specified distance unit, the vehicle control system.
청구항 4에 있어서,
상기 처리부는,
상기 지정된 거리 단위마다 상기 종구배 및 상기 횡구배 정보를 반영하는 것을 특징으로 하는, 차량 제어 시스템.
The method of claim 4,
The processing unit,
Characterized in that the longitudinal gradient and the lateral gradient information are reflected for each specified distance unit, the vehicle control system.
청구항 1에 있어서,
상기 처리부는,
상기 랜드마크들 사이 간 연속되는 일정 거리 기준의 상기 종구배 및 상기 횡구배 비율을 순서화 시켜 특징점을 가진 상기 새로운 랜드마크로 설정하는 것을 특징으로 하는, 차량 제어 시스템.
The method of claim 1,
The processing unit,
The vehicle control system, characterized in that by ordering the ratio of the vertical gradient and the horizontal gradient based on a constant distance between the landmarks and setting them as the new landmark having a feature point.
차량 제어 시스템을 이용한 차량의 주행 방법에 있어서,
상기 차량 제어 시스템의 촬영부에서 획득한 이미지 정보에 기반하여 랜드마크들을 선별하는 동작;
상기 선별된 랜드마크들 사이 구간들을 지정된 거리 단위로 구분하는 동작;
상기 구분된 거리 단위 각각에 서버로부터 수신되는 종구배 및 횡구배 정보를 반영하는 동작; 및
상기 종구배 및 상기 횡구배 정보를 반영한 상기 구분된 거리 단위를 포함하는 상기 구간들을 새로운 랜드마크로 설정하는 동작을 포함하는, 차량의 주행 방법.
In the driving method of a vehicle using a vehicle control system,
selecting landmarks based on image information acquired by the photographing unit of the vehicle control system;
dividing sections between the selected landmarks in units of designated distances;
reflecting longitudinal gradient and lateral gradient information received from the server to each of the divided distance units; and
and setting the sections including the divided distance units reflecting the vertical gradient and the horizontal gradient information as new landmarks.
청구항 7에 있어서,
상기 랜드마크들을 선별하는 동작은,
기존의 랜드마크를 선별함과 동시에, 상기 차량의 센서부를 활용하여 상기 종구배 및 상기 횡구배를 산출하는 것을 특징으로 하는, 차량의 주행 방법.
The method of claim 7,
The operation of selecting the landmarks,
A method of driving a vehicle, characterized in that the longitudinal gradient and the lateral gradient are calculated by utilizing a sensor unit of the vehicle while selecting an existing landmark.
청구항 7에 있어서,
상기 구간들을 상기 지정된 거리 단위로 구분하는 동작은,
상기 종구배 값 및 상기 횡구배 값의 평균 값에 기반하여 상기 랜드마크들 사이를 상기 지정된 거리 단위로 분할하는 것을 특징으로 하는, 차량의 주행 방법.
The method of claim 7,
The operation of dividing the sections into the specified distance unit,
Characterized in that, based on the average value of the vertical gradient value and the horizontal gradient value, the landmarks are divided into the specified distance unit, the vehicle driving method.
청구항 9에 있어서,
상기 종구배 및 상기 횡구배 정보를 반영하는 동작은,
상기 지정된 거리 단위마다 상기 종구배 및 상기 횡구배 정보를 반영하는 것을 특징으로 하는, 차량의 주행 방법.
The method of claim 9,
The operation of reflecting the vertical gradient and the lateral gradient information,
Characterized in that the vertical gradient and the lateral gradient information are reflected for each unit of the specified distance, a vehicle driving method.
청구항 7에 있어서,
상기 구간들을 상기 새로운 랜드마크로 설정하는 동작은,
상기 랜드마크들 사이 간 연속되는 일정 거리 기준의 상기 종구배 및 상기 횡구배 비율을 순서화 시켜 특징점을 가진 상기 새로운 랜드마크로 설정하는 것을 특징으로 하는, 차량의 주행 방법.
The method of claim 7,
The operation of setting the sections as the new landmarks,
The method of driving a vehicle, characterized in that by ordering the ratio of the vertical gradient and the horizontal gradient based on a constant distance between the landmarks and setting them as the new landmark having a feature point.
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