KR20230072585A - 자율주행버스의 하차 대상자 인지를 통한 정차시간 결정 방법 및 장치 - Google Patents

자율주행버스의 하차 대상자 인지를 통한 정차시간 결정 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 자율주행버스의 하차 대상자 인지를 통한 정차시간 결정 방법 및 장치에 관한 것으로, 그 방법은 자율 주행 버스에 설치된 카메라, 라이다 센서 및 레이더 센서 중 적어도 하나를 이용하여 탑승객들에 대한 정보를 수집하는 단계; 수집된 탑승객 정보를 이용하여 승객들 중 하차 대상자를 식별하는 단계; 식별된 하차 대상자의 위치를 검출하는 단계; 수집된 탑승객 정보를 이용하여 자율 주행 버스 내의 혼잡도를 분석하는 단계; 하차 대상자의 위치와 혼잡도 중 적어도 하나를 이용하여 하차 대상자의 하차 소요 시간을 예측하는 단계; 및 예측된 하차 소요 시간에 기초하여 자율 주행 버스의 정류장 정차 시간을 결정하는 단계;를 포함한다.

Description

자율주행버스의 하차 대상자 인지를 통한 정차시간 결정 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR DETERMINING DWELL TIME OF AUTONOMOUS DRIVING BUS BY RECOGNIZING PERSON GETTING OFF}
본 발명은 자율 주행 버스의 정류장 정차시간을 내부 혼잡도 및 하차 대상자의 상태에 따라 효과적으로 결정하는 방법에 관한 것이다.
자율주행차량은 운전자의 개입없이 주변 환경을 인식하고, 주행 상황을 스스로 판단하여 스스로 주어진 목적지까지 주행하는 자동차를 의미한다.
최근 들어, 자율주행 기술이 버스와 같은 대중 교통에도 적용되고 있으며, 자율 주행 버스는 환경과 주변 객체를 인식하여 운전자 없이 정해진 경로를 따라 주행하면서 정류장들에서 정차하여 승객들이 승하차할 수 있도록 한다.
한편, 승객들이 일시에 몰리는 출퇴근 시간대에 버스를 이용하는 경우, 버스 내의 높은 혼잡도로 인해 하차하고자 하는 승객이 실제 하차하지 못한 상태에서 출입문이 닫히고 버스가 출발하는 상황이 발생할 수 있으며, 이와 같은 혼잡 상황에 따라 버스의 정차시간이 늘어나고 정류장이 다수의 버스들로 혼잡하게 되는 문제가 있다.
그러나 기존의 자율 주행 버스 관련 기술은 차량 관제를 통한 주행 제어에 초점이 맞춰져 있어, 승객의 안전한 승하차를 지원할 수 있도록 하는 기술이 필요하다.
선행기술문헌 1. 한국 등록 특허 제10-2141988호 (2020.07.31 공고)
본 발명은 자율 주행 버스의 승객 승하차 안정성을 개선할 수 있는 자율주행버스의 하차 대상자 인지를 통한 정차시간 결정 방법 및 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 일실시예에 따른 자율 주행 버스 정차시간 결정 방법은, 자율 주행 버스에 설치된 카메라, 라이다(LiDAR) 센서 및 레이더(Radar) 센서 중 적어도 하나를 이용하여, 상기 자율 주행 버스에 탑승한 승객들에 대한 정보를 수집하는 단계; 상기 수집된 탑승객 정보를 이용하여, 상기 자율 주행 버스에 탑승한 승객들 중 하차 대상자를 식별하는 단계; 상기 식별된 하차 대상자의 위치를 검출하는 단계; 상기 수집된 탑승객 정보를 이용하여, 상기 자율 주행 버스 내의 혼잡도를 분석하는 단계; 상기 검출된 하차 대상자의 위치와 상기 분석된 혼잡도 중 적어도 하나를 이용하여, 상기 하차 대상자의 하차 소요 시간을 예측하는 단계; 및 상기 예측된 하차 소요 시간에 기초하여, 상기 자율 주행 버스의 정류장 정차 시간을 결정하는 단계;를 포함한다.
본 발명의 일실시예에 따른 자율 주행 버스 정차시간 결정 장치는, 카메라, 라이다(LiDAR) 센서 및 레이더(Radar) 센서 중 적어도 하나를 구비하여, 자율 주행 버스에 탑승한 승객들에 대한 정보를 수집하는 정보수집부; 상기 수집된 탑승객 정보를 이용하여, 상기 자율 주행 버스에 탑승한 승객들 중 하차 대상자를 식별하는 하차자식별부; 상기 식별된 하차 대상자의 위치를 검출하는 위치검출부; 상기 수집된 탑승객 정보를 이용하여, 상기 자율 주행 버스 내의 혼잡도를 분석하는 혼잡도분석부; 상기 검출된 하차 대상자의 위치와 상기 분석된 혼잡도 중 적어도 하나를 이용하여, 상기 하차 대상자의 하차 소요 시간을 예측하는 시간예측부; 상기 예측된 하차 소요 시간에 기초하여, 상기 자율 주행 버스의 정류장 정차 시간을 결정하는 정차시간결정부; 및 상기 결정된 정차 시간에 대한 정보를 주변의 또 다른 자율 주행 버스 또는 관제 서버로 전송하기 위한 통신부;를 포함한다.
한편, 상기 자율 주행 버스 정차시간 결정 방법 중 적어도 일부 단계들은 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체로 구현될 수 있으며, 프로그램 그 자체로 제공될 수 있다.
본 발명에 따르면, 자율 주행 버스의 운행에 있어 내부 혼잡도 및 하차 대상자의 행동 패턴 분석 결과에 따라 정류장 정차 시간을 실시간으로 결정 및 조정할 수 있도록 함으로써, 승객의 원할하고 안전한 하차를 유도하고, 정류장 혼잡에 따른 운행 지연 등의 문제를 해소할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 자율 주행 버스 정차시간 결정 장치의 구성에 대한 일실시예를 나타내는 블록도이다.
도 2는 도 1의 정보수집부의 구성에 대한 일실시예를 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 도 1의 하차분석부의 구성에 대한 일실시예를 설명하기 위한 블록도이다.
도 4는 본 발명에 따른 자율 주행 버스 정차시간 결정 방법에 대한 일실시예를 나타내는 흐름도이다.
도 5는 탑승객 정보를 이용하여 하차 대상자 및 혼잡도를 검출하는 방법에 대한 일실시예를 설명하기 위한 도면이다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 자율주행버스의 하차 대상자 인지를 통한 정차시간 결정 방법 및 장치에 대해 상세히 설명하고자 한다.
하기에서 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서, 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 발명에서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
또한, 이하 실시되는 본 발명의 바람직한 실시예는 본 발명을 이루는 기술적 구성요소를 효율적으로 설명하기 위해 각각의 시스템 기능구성에 기 구비되어 있거나, 또는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적으로 구비되는 시스템 기능구성은 가능한 생략하고, 본 발명을 위해 추가적으로 구비되어야 하는 기능구성을 위주로 설명한다.
만약 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 하기에 도시하지 않고 생략된 기능구성 중에서 종래에 기사용되고 있는 구성요소의 기능을 용이하게 이해할 수 있을 것이며, 또한 상기와 같이 생략된 구성요소와 본 발명을 위해 추가된 구성요소 사이의 관계도 명백하게 이해할 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 자율 주행 버스 정차시간 결정 장치의 구성에 대한 일실시예를 블록도로 도시한 것으로, 도시된 장치(10)는 정보수집부(100), 하차자식별부(110), 하차분석부(120), 혼잡도분석부(130), 정차시간결정부(140) 및 통신부(150)를 포함하여 구성될 수 있다.
도 1을 참조하면, 정보수집부(100)는 자율 주행 버스에 탑승한 승객들에 대한 정보를 수집한다.
좀 더 구체적으로, 정보수집부(100)는, 도 2에 도시된 바와 같이 카메라(101), 라이다(LiDAR) 센서(102), 레이더(Radar) 센서(103)를 구비하여, 탑승객들에 대한 정보를 수집할 수 있다.
예를 들어, 카메라(101)는 자율 주행 버스의 특정 위치에 하나 또는 복수로 설치되어 자율 주행 버스 내부를 촬영해 영상을 획득하며, 획득된 영상에 대한 분석을 통해 탑승객의 수, 위치, 행동 등에 대한 정보가 수집될 수 있다.
또한, 라이다 센서(102) 또는 레이더 센서(103)가 출입문 등과 같은 자율 주행 버스의 특정 위치에 하나 또는 복수로 설치되어 실시간으로 내부의 승객들을 검출하고 각 탑승객까지의 거리 등에 대한 정보가 수집될 수 있다.
하차자식별부(110)는 정보수집부(100)를 통해 수집된 탑승객 정보를 이용하여, 자율 주행 버스에 탑승한 승객들 중 하차 대상자를 식별한다.
예를 들어, 하차자식별부(110)는 자율 주행 버스에 설치된 하차벨들 중 어느 하나에 대한 입력이 감지되는 경우, 카메라(101)를 통해 획득된 영상을 인식해 입력이 감지된 하차벨을 누르는 승객을 검출하여 하차 대상자로 인지할 수 있다.
혼잡도분석부(130)는 정보수집부(100)를 통해 수집된 탑승객 정보를 이용하여, 자율 주행 버스 내의 혼잡도를 분석한다.
예를 들어, 혼잡도분석부(130)는 자율 주행 버스 내 전체적인 탑승객들의 혼잡한 정도를 나타내는 차량 내 혼잡도와, 출입문 근처에 위치하는 탑승객들의 혼잡한 정도를 나타내는 출입문 주변 혼잡도를 실시간으로 파악할 수 있다.
하차분석부(120)는 하차자식별부(110)를 통해 식별된 하차 대상자의 위치를 검출하고, 검출된 하차 대상자의 위치와 혼잡도분석부(130)를 통해 분석된 혼잡도 중 적어도 하나를 이용하여, 하차 대상자의 하차 소요 시간을 예측한다.
좀 더 구체적으로, 하차분석부(120)는, 도 3에 도시된 바와 같이, 위치검출부(121), 시간예측부(122) 및 행동분석부(123)를 포함할 수 있다.
예를 들어, 위치검출부(121)는 카메라(101), 라이다 센서(102), 레이더 센서(103) 중 적어도 하나를 이용하여 하차 대상자의 위치 좌표값을 실시간으로 추적한다.
시간예측부(122)는 위치검출부(121)를 통해 실시간 추적되는 하차 대상자의 위치 좌표값으로부터 자율 주행 버스의 출입문까지의 거리에 따라 해당 하차 대상자의 하차 소요 시간을 계산하고, 혼잡도분석부(130)를 통해 분석된 혼잡도에 따라 계산된 하차 소요 시간을 조정할 수 있다.
예를 들어, 시간예측부(122)는 차량 내 혼잡도와 출입문 주변 혼잡도 각각에 가중치를 부여하여 하차 소요 시간 조정을 위한 혼잡도 계수(α)를 구하고, 구해진 혼잡도 계수(α)를 하차 소요 시간에 곱하여, 혼잡도가 증가할수록 하차 소요 시간이 길어지게 조정할 수 있다.
한편, 행동분석부(123)는 하차 대상자의 행동 패턴을 분석하여, 해당 하차 대상자의 하차 여부를 판단한다.
여기서, 하차자식별부(110)를 통해 식별된 하차 대상자가 2인 이상인 경우, 하차분석부(120)는 하차 대상자 각각에 대해 위치를 검출하여 하차 소요 시간을 예측할 수 있다.
정차시간결정부(140)는 시간예측부(122)를 통해 예측된 하차 소요 시간에 기초하여, 자율 주행 버스의 정류장 정차 시간을 결정한다.
예를 들어, 정차시간결정부(140)는 하차 대상자의 하차 소요 시간에 일정 시간(t1)을 더하여 자율 주행 버스의 정류장 정차 시간을 설정할 수 있다.
한편, 하차 대상자가 복수인 경우에는, 각각의 하차 소요 시간들 중 가장 긴 시간에 일정 시간(t2)을 더하거나, 또는 각 하차 대상자의 하차 소요 시간을 합하여 자율 주행 버스의 정차 시간을 설정할 수 있다.
통신부(150)는 정차시간결정부(140)를 통해 결정된 정차 시간에 대한 정보를 주변의 또 다른 자율 주행 버스 또는 관제 서버로 전송한다.
이하, 도 4를 참조하여 본 발명에 따른 자율 주행 버스 정차시간 결정 방법에 대한 실시예들에 대해 상세히 설명하기로 한다. 이하에서 설명할 자율 주행 버스 정차시간 결정 방법 중 도 1 내지 도 3을 참조하여 설명한 것과 동일한 것에 대한 설명은 생략하기로 한다.
도 4를 참조하면, 자율 주행 버스에 설치된 카메라, 라이다(LiDAR) 센서 및 레이더(Radar) 센서 중 적어도 하나를 이용하여, 자율 주행 버스에 탑승한 승객들에 대한 정보가 수집된다(S400 단계).
그 후, S400 단계에서 수집된 탑승객 정보를 이용하여, 자율 주행 버스에 탑승한 승객들 중에서 하차 대상자가 식별된다(S410 단계).
S410 단계에서는, 인공지능 컴퓨터 비전(AI Computer Vision) 기술이 접목된 카메라의 객체 행동 인식 기술을 통해, S400 단계에서 감지된 탑승객들 중 하차벨을 누르는 행동을 하는 탑승객을 검출하여 하차 대상자로 분류할 수 있다.
한편, 자율 주행 버스 내부의 혼잡도가 높아 복수의 탑승객들이 겹친 상태로 인지되는 경우, 안면 인식 기술을 이용해 해당 하차벨을 누른 탑승객이 특정될 수 있다.
예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같이, 자율 주행 버스 내의 승객들이 각각 검출되고, 그 중 하차벨을 누른 승객이 하차 대상자로 식별될 수 있다.
S410 단계에서 식별된 하차 대상자의 위치가 검출된다(S420 단계).
S420 단계에서는, S410 단계에서 식별된 하차 대상자의 실시간 위치를 라이다(LiDAR) 또는 레이더(Radar) 센서를 이용해 스캔하여 해당 하차 대상자의 위치 좌표값을 추출할 수 있다.
여기서, 하차 대상자의 위치 좌표값은 지속적인 추적에 의하여 실시간으로 업데이트될 수 있다.
한편, S400 단계에서 수집된 탑승객 정보를 이용하여, 자율 주행 버스 내의 혼잡도가 분석된다(S430 단계).
S430 단계에서는, S400 단계에서 수집된 복수의 탑승객 정보를 활용하여 실시간 차내 혼잡도 및 출입문 주변 혼잡도를 파악할 수 있다.
예를 들어, 자율 주행 버스 내의 혼잡도는 0에서 100 사이의 값으로 계산될 수 있으며, 도 5에 도시된 경우는 차내 혼잡도가 "21"로 분석되어 현재 혼잡하지 않은 상황일 수 있다.
다음으로, S420 단계에서 검출된 하차 대상자의 위치와 S430 단계에서 분석된 혼잡도 중 적어도 하나를 이용하여, 하차 대상자의 하차 소요 시간이 예측된다(S440 단계).
S440 단계에서는, 하차 대상자의 위치로부터 출입문까지의 거리 측정을 통해 하차 대상자의 예상 하차 소요 시간을 분석하여 예측할 수 있으며, 하차 소요 시간의 예측에 있어 S430 단계에서 분석된 혼잡도가 반영될 수 있다.
그 후, S440 단계에서 예측된 하차 소요 시간에 기초하여, 자율 주행 버스의 정류장 정차 시간이 결정된다(S450 단계).
도 5를 참조하면, 하차 대상자의 위치와 차내 혼잡도에 따라, 다음에 정차할 정류장의 정차 시간이 "24초"로 결정될 수 있다.
S450 단계에서, 하차 대상자의 행동 패턴을 분석하고, 분석된 행동 패턴에 기초하여 하차 대상자의 하차 여부를 판단할 수 있다.
예를 들어, 하차 대상자가 하차를 완료하기 전까지 지속적으로 하차 대상자의 행동패턴을 분석하여 하차 대상자의 하차 여부를 예측 분석할 수 있다.
하차 대상자가 좌석에 앉아있는 경우, 하차 대상자의 머리 위치 또는 눈높이 등의 변동 사항 확인하거나, 버스 앞좌석의 머리 받침대(headrest), 손잡이 또는 지지대 등을 손으로 잡는 행위룰 포착하거나, 또는 가방을 메는 행위 등과 특정 패턴의 행동을 포착하여 해당 하차 대상자가 실제로 하차하는지 여부를 판단할 수 있다.
또한, 하차 대상자가 현재 위치에서 이탈하려는 움직임이 포착되거나, 하차 대상자의 움직이는 방향이 출입문을 향하고 있으며 출입문까지의 거리가 감소하고 있는 경우, 또는 하차 대상자가 출입문 근처의 일정 범위를 일정시간 동안 주시하고 있는 경우, 해당 하차 대상자가 실제로 하차하는 것으로 판단할 수 있다.
상기한 바와 같은 행동 패턴의 분석을 통해 하차 대상자가 하차하지 않는 것으로 판단되는 경우, 해당 하차 대상자에 대한 위치 검출이 종료될 수 있다.
즉, 하차 대상자의 하차 여부가 ‘미하차’로 예측된 경우, 해당 하차 대상자에 대한 추적이 종료된다.
한편, 하차 대상자가 하차하는 것으로 판단되는 경우, S440 단계에서 예측된 하차 소요 시간에 따라 자율 주행 버스의 정류장 정차 시간이 결정될 수 있다.
즉, 하차 대상자의 하차 여부가 ‘하차’로 예측된 경우, 이전 단계들에서 분석된 정보에 따라 자율 주행 버스의 정류장 정차 시간이 결정된다.
여기서, S450 단계에서 결정된 정차 시간 내에 하차 대상자가 하차 가능하지 않은 경우, S450 단계에서 결정된 정차 시간을 증가시킬 수 있다.
즉, 하차 대상자가 S450 단계에서 결정된 자율 주행 버스 정차 시간 내에 실제 하차하지 못하는 경우, 자율 주행 버스의 정차 시간을 늘리기 위한 조치가 취해진다.
한편, 사전 등록된 음성이 인식되는 경우, S450 단계에서 결정된 정차 시간을 증가시킬 수 있다.
예를 들어, 차내가 매우 혼잡한 경우, 복수의 지향성 마이크(Sonar or Ultrasound)를 원활한 하차 지원의 보완적 요소로 이용하여, 차내에서 감지되는 소리를 지능형 음원 탐지 시스템을 통해 분석하고, 분석된 소리가 사전에 등록한 음성 유형(예를 들어, “잠시만요" 또는 “내릴게요”)으로 확인되는 경우, 자율 주행 버스의 정차 시간을 증가시키기 위한 조치를 취할 수 있다.
상기한 바와 같이 자율 주행 버스의 정류장 정차 시간이 결정되면, 해당 자율 주행 버스는 선행 또는 후행 자율 주행 버스에 V2X(Vehicle to Everything) 통신을 이용하여 정류장 혼잡도 및 배차 시간 조정 정보를 송신할 수 있다.
상술한 본 발명의 일실시예에 따른 방법들은 컴퓨터에서 실행되기 위한 프로그램으로 제작될 수 있다. 또한, 상기 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체에 저장될 수 있으며, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고, 상기 방법을 구현하기 위한 기능적인(function) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형 실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안 될 것이다.

Claims (16)

  1. 자율 주행 버스의 정류장 정차시간을 결정하기 위한 방법에 있어서,
    자율 주행 버스에 설치된 카메라, 라이다(LiDAR) 센서 및 레이더(Radar) 센서 중 적어도 하나를 이용하여, 상기 자율 주행 버스에 탑승한 승객들에 대한 정보를 수집하는 단계;
    상기 수집된 탑승객 정보를 이용하여, 상기 자율 주행 버스에 탑승한 승객들 중 하차 대상자를 식별하는 단계;
    상기 식별된 하차 대상자의 위치를 검출하는 단계;
    상기 수집된 탑승객 정보를 이용하여, 상기 자율 주행 버스 내의 혼잡도를 분석하는 단계;
    상기 검출된 하차 대상자의 위치와 상기 분석된 혼잡도 중 적어도 하나를 이용하여, 상기 하차 대상자의 하차 소요 시간을 예측하는 단계; 및
    상기 예측된 하차 소요 시간에 기초하여, 상기 자율 주행 버스의 정류장 정차 시간을 결정하는 단계;를 포함하는 자율 주행 버스 정차시간 결정 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 결정된 정차 시간에 대한 정보를 주변의 또 다른 자율 주행 버스 또는 관제 서버로 전송하는 단계;를 더 포함하는 자율 주행 버스 정차시간 결정 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 식별 단계는
    상기 자율 주행 버스에 설치된 하차벨들 중 어느 하나에 대한 입력을 감지하는 단계; 및
    카메라를 통해 획득된 영상을 인식해 상기 입력이 감지된 하차벨을 누르는 승객을 검출하여 상기 하차 대상자로 인지하는 단계;를 포함하는 자율 주행 버스 정차시간 결정 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 검출 단계는
    상기 자율 주행 버스에 설치된 카메라, 라이다(LiDAR) 센서 및 레이더(Radar) 센서 중 적어도 하나를 이용하여, 상기 하차 대상자의 위치 좌표값을 실시간으로 추적하는 단계;를 포함하는 자율 주행 버스 정차시간 결정 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 혼잡도는
    차량 내 혼잡도와 출입문 주변 혼잡도를 포함하는 자율 주행 버스 정차시간 결정 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 예측 단계는
    상기 검출된 하차 대상자의 위치와 상기 자율 주행 버스의 출입문 사이의 거리에 따라 상기 하차 소요 시간을 계산하는 단계; 및
    상기 분석된 혼잡도에 따라 상기 계산된 하차 소요 시간을 조정하는 단계;를 포함하는 자율 주행 버스 정차시간 결정 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 하차 대상자의 행동 패턴을 분석하는 단계; 및
    상기 분석된 행동 패턴에 기초하여, 상기 하차 대상자의 하차 여부를 판단하는 단계;를 포함하는 자율 주행 버스 정차시간 결정 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 하차 대상자가 하차하지 않는 것으로 판단되는 경우, 상기 하차 대상자에 대한 위치 검출을 종료시키는 단계;를 더 포함하는 자율 주행 버스 정차시간 결정 방법.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 하차 대상자가 하차하는 것으로 판단되는 경우, 상기 예측된 하차 소요 시간에 따라 상기 자율 주행 버스의 정류장 정차 시간이 결정되는 자율 주행 버스 정차시간 결정 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 하차 대상자가 상기 결정된 정차 시간 내에 하차 가능하지 않은 경우, 상기 결정된 정차 시간을 증가시키는 단계;를 더 포함하는 자율 주행 버스 정차시간 결정 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    사전 등록된 음성이 인식되는 경우, 상기 결정된 정차 시간을 증가시키는 단계;를 더 포함하는 자율 주행 버스 정차시간 결정 방법.
  12. 자율 주행 버스의 정류장 정차시간을 결정하기 위한 장치에 있어서,
    카메라, 라이다(LiDAR) 센서 및 레이더(Radar) 센서 중 적어도 하나를 구비하여, 자율 주행 버스에 탑승한 승객들에 대한 정보를 수집하는 정보수집부;
    상기 수집된 탑승객 정보를 이용하여, 상기 자율 주행 버스에 탑승한 승객들 중 하차 대상자를 식별하는 하차자식별부;
    상기 식별된 하차 대상자의 위치를 검출하는 위치검출부;
    상기 수집된 탑승객 정보를 이용하여, 상기 자율 주행 버스 내의 혼잡도를 분석하는 혼잡도분석부;
    상기 검출된 하차 대상자의 위치와 상기 분석된 혼잡도 중 적어도 하나를 이용하여, 상기 하차 대상자의 하차 소요 시간을 예측하는 시간예측부;
    상기 예측된 하차 소요 시간에 기초하여, 상기 자율 주행 버스의 정류장 정차 시간을 결정하는 정차시간결정부; 및
    상기 결정된 정차 시간에 대한 정보를 주변의 또 다른 자율 주행 버스 또는 관제 서버로 전송하기 위한 통신부;를 포함하는 자율 주행 버스 정차시간 결정 장치.
  13. 제12항에 있어서, 상기 하차자식별부는
    상기 자율 주행 버스에 설치된 하차벨들 중 어느 하나에 대한 입력이 감지되는 경우, 상기 카메라를 통해 획득된 영상을 인식해 상기 입력이 감지된 하차벨을 누르는 승객을 검출하여 상기 하차 대상자로 인지하는 자율 주행 버스 정차시간 결정 장치.
  14. 제12항에 있어서, 상기 위치검출부는
    상기 카메라, 라이다(LiDAR) 센서 및 레이더(Radar) 센서 중 적어도 하나를 이용하여, 상기 하차 대상자의 위치 좌표값을 실시간으로 추적하고,
    상기 추적된 하차 대상자의 위치 좌표값으로부터 상기 자율 주행 버스의 출입문 까지의 거리에 따라 상기 하차 소요 시간이 계산되는 자율 주행 버스 정차시간 결정 장치.
  15. 제12항에 있어서,
    상기 하차 대상자의 행동 패턴을 분석하여, 상기 하차 대상자의 하차 여부를 판단하는 행동분석부;를 더 포함하고,
    상기 하차 대상자가 하차하는 것으로 판단되는 경우, 상기 예측된 하차 소요 시간에 따라 상기 자율 주행 버스의 정류장 정차 시간이 결정되는 자율 주행 버스 정차시간 결정 장치.
  16. 제15항에 있어서, 상기 정차시간결정부는
    상기 하차 대상자가 상기 결정된 정차 시간 내에 하차 가능하지 않거나 또는 사전 등록된 음성이 인식되는 경우, 상기 결정된 정차 시간을 증가시키는 자율 주행 버스 정차시간 결정 장치.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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