KR20230074258A - 자동 운전 차량용 운전 경로를 결정하기 위한 방법 및 장치 - Google Patents

자동 운전 차량용 운전 경로를 결정하기 위한 방법 및 장치 Download PDF

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크리스티안 데니히
벤자민 쿼텔바움
사브리나 데니히
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바이에리쉐 모토렌 베르케 악티엔게젤샤프트
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Abstract

본 발명은, 차량(100)이 적어도 부분적으로 자동화된 상태에서 종 방향으로 그리고/또는 횡 방향으로 가이드되는 자동 운전 모드를 갖는, 그리고 차량(100)이 차량(100)의 운전자에 의해 적어도 부분적으로 수동으로 종 방향으로 그리고/또는 횡 방향으로 가이드되는 수동 운전 모드를 갖는, 차량(100)용 운전 경로(316)를 결정하기 위한 장치(101, 120)에 관한 것이다. 이 장치(101, 120)는, 차량(100)이 주행하고 있는 도로 네트워크(310)의 상이한 도로 섹션(314) 상에서 자동 운전 모드의 해제와 관련된 해제 정보(315)를 결정하도록 설계되어 있다. 이 장치(101, 120)는, 또한 출발 지점(311)으로부터 목표 지점(312)까지 주행할 때 차량(100)의 수동 종 방향 가이드 및/또는 횡 방향 가이드를 위한 차량(100) 운전자의 이용 가능성과 관련된 이용 가능성 정보(211, 212)를 결정하도록 그리고/또는 예측하도록 설계되어 있다. 또한, 이 장치(101, 120)는, 해제 정보(315)를 토대로 하여 그리고 이용 가능성 정보(211, 212)를 토대로 하여 출발 지점(311)으로부터 목표 지점(312)까지의 도로 네트워크(310)를 통과하는 운전 경로(316)를 결정하도록 설계되어 있다.

Description

자동 운전 차량용 운전 경로를 결정하기 위한 방법 및 장치
본 발명은, 적어도 부분적으로 그리고/또는 적어도 섹션 방식으로 자율적으로 운전하도록 설계된 차량에 관한 것이다. 특히, 본 발명은, 자동 운전 모드를 갖는 차량용 운전 경로를 결정하기 위한 방법 및 상응하는 장치에 관한 것이다.
차량은, 차량의 종 방향 가이드 및/또는 횡 방향 가이드가 부분적으로 또는 완전히 자동화된 상태에서 차량에 의해 이루어지는 자동 운전 모드를 가질 수 있다. 또한, 차량은, 차량의 종 방향 가이드 및/또는 횡 방향 가이드가 부분적으로 또는 완전히 차량의 운전자에 의해 이루어지는 수동 운전 모드를 가질 수 있다. 이때, 차량의 자동화 등급은 상황에 따라 완전 자동 운전 모드와 완전 수동 운전 모드 사이에서 여러 단계로 변경 가능할 수 있다.
출발 지점으로부터 목표 지점에 도달하기 위해서는, 자율적으로 운전하는 차량의 내비게이션을 이용하여 운전 경로가 계획될 수 있다. 이때, 출발 지점으로부터 목표 지점까지 주행의 편안함은 계획된 운전 경로에 따라 달라질 수 있다. 본 문서는, 자동 운전 모드를 갖는 차량을 위해 가급적 편안한 운전 경로의 결정을 가능하게 하는 기술적인 과제를 다룬다.
상기 과제는 각각의 독립 청구항들에 의해서 해결된다. 바람직한 실시예들은 특히 종속 청구항들에 기재되어 있다. 언급할 사실은, 일 독립 특허 청구항에 의존하는 일 특허 청구항의 추가 특징부들은 그 독립 특허 청구항의 특징부들 없이 또는 그 독립 특허 청구항의 특징부들의 하위 집합과 조합된 경우에만, 그 독립 특허 청구항의 전체 특징부들의 조합으로부터 독립되었고 일 독립 청구항, 일 분할 출원 또는 일 후속 출원의 대상이 될 수 있는 하나의 독자적인 발명을 형성할 수 있다는 것이다. 이와 같은 사실은, 그 독립 특허 청구항의 특징부들로부터 독립된 하나의 발명을 형성할 수 있는, 명세서 내에 기재된 기술적 교시에 대해서도 동일한 방식으로 적용된다.
일 양태에 따르면, (자동)차용 운전 경로를 결정하기 위한 장치가 설명된다. 차량은, 이 차량이 적어도 부분적으로 또는 완전히 자동화된 상태에서 (예컨대 SAE-레벨 3 이상에 따라) 종 방향으로 그리고/또는 횡 방향으로 가이드되는 자동 운전 모드를 갖는다. 또한, 차량은, 이 차량이 차량의 운전자에 의해 적어도 부분적으로 또는 완전히 수동으로 (예컨대 SAE-레벨 2 이하에 따라) 종 방향으로 그리고/또는 횡 방향으로 가이드되는 수동 운전 모드를 갖는다.
이 장치는, 차량이 주행하고 있는 도로 네트워크의 상이한 도로 섹션 상에서 자동 운전 모드의 해제와 관련된 해제 정보를 결정하도록 설계되어 있다. 이 장치는, 특히 차량이 주행하고 있는 도로 네트워크와 관련된 디지털 맵 정보를 결정하도록 설계될 수 있다. 디지털 맵 정보는, 도로 네트워크의 상이한 도로 섹션의 그리고/또는 도로 교차점의 공간적 및/또는 지리적 배열 상태를 설명할 수 있다. 또한, 디지털 맵 정보는 도로 네트워크의 상이한 도로 섹션에 대한 해제 정보를 포함할 수 있다. 이 해제 정보는 현재의 기상 조건 및/또는 현재의 교통 상황에 따라 달라질 수 있다. 따라서, 도로 네트워크의 어느 하나 이상의 도로 섹션 상에서 (경우에 따라서는 현재) 자동 운전 모드의 이용이 가능한지가 결정될 수 있다. 또한, 도로 네트워크의 어느 하나 이상의 도로 섹션 상에서 (경우에 따라서는 현재) 수동 운전 모드의 이용이 필요한지도 결정될 수 있다.
이 장치는, 또한 (도로 네트워크 내부에 있는)출발 지점으로부터 (도로 네트워크 내부에 있는)목표 지점까지의 주행 중에 차량의 수동 종 방향 가이드 및/또는 횡 방향 가이드를 위해 차량 운전자의 이용 가능성과 관련된 이용 가능성 정보를 결정하도록 그리고/또는 운전 경로가 결정되어야만 하는 상황을 예측하도록 설계되어 있다. 특히, 계획될 운전 경로를 따라 이루어지는 주행에서 앞에 있는 어느 하나 이상의 시간 간격에서는 운전자가 예상컨대 차량의 수동 종 방향 가이드 및/또는 횡 방향 가이드를 위해 사용될 수 있는지 또는 앞에 있는 어느 하나 이상의 시간 간격에서는 예상컨대 차량의 수동 종 방향 가이드 및/또는 횡 방향 가이드를 위해 사용될 수 없는지가 예측될 수 있다.
이 장치는, 다음과 같은 데이터 중 하나 이상의 데이터를 토대로 하여 이용 가능성 정보를 결정하도록 그리고/또는 예측하도록 설계될 수 있다: 차량의 하나 이상의 운전자 센서에 의해, 특히 하나 이상의 실내 카메라에 의해 수집된 운전자 관련 센서 데이터; 차량의 정보 시스템의 데이터(예컨대 운전자가 듣거나 보기를 원하는 오디오 및/또는 비디오 방송 관련 데이터); 운전자의 개인적인 사용자 장치(예컨대 스마트폰)로부터의 데이터; 및/또는 운전자의 디지털 캘린더로부터의 데이터(예컨대 계획될 운전 경로를 따라 주행하는 동안 계획된 오디오 회의 및/또는 비디오 회의와 관련된 데이터). 따라서, 앞으로의 주행에서 수동 종 방향 그리고/또는 횡 방향 가이드를 위한 차량 운전자의 이용 가능성이 정확한 방식으로 예측될 수 있다.
이 장치는, 특히 출발 지점으로부터 목표 지점까지의 주행 중에 앞에 있는 일련의 시간 간격 동안 차량의 수동 종 방향 가이드 및/또는 횡 방향 가이드를 위한 차량 운전자의 이용 가능성 등급을 각각 나타내는 이용 가능성 정보를 결정하도록 그리고/또는 예측하도록 설계될 수 있다. 대안적으로 또는 보완적으로, 예측된 이용 가능성 정보는 상기 시간 간격 시퀀스의 개별적인 시간 간격 안에서 차량의 원하는 자동화 등급을 나타낼 수 있다. 대안적으로 또는 보완적으로, 예측된 이용 가능성 정보는 상기 앞에 있는 일련의 시간 간격 동안, 차량 운전자가 개별적인 시간 간격 안에 차량을 수동 모드로 작동하기 위해 이용될 수 있는지의 여부를 각각 나타낼 수 있다.
또한, 이 장치는, 해제 정보를 토대로 하여 그리고 이용 가능성 정보를 토대로 하여 (그리고 디지털 맵 정보를 고려하여) 출발 지점으로부터 목표 지점까지의 도로 네트워크를 통과하는 하나 이상의 운전 경로를 결정하도록 설계되어 있다. 이 경우에는, 운전 경로의 도로 섹션 시퀀스의 해제가 운전 경로를 따라 주행하는 시간 간격 시퀀스에서 차량의 수동 종 방향 가이드 및/또는 횡 방향 가이드를 위한 운전자의 예측된 이용 가능성에 가급적 우수하게 매칭되는 하나 이상의 운전 경로가 결정될 수 있다(라우팅 알고리즘을 사용해서). 이로써, 자동 운전 모드에 의해 차량 운전자의 편안함은 향상될 수 있다.
이 장치는, (운전 경로 결정의 틀 안에서) 한 가지 (가능한) 운전 경로에 대해, 자동 운전 모드가 해제된 하나 이상의 도로 섹션과 차량을 수동 운전 모드로 작동하기 위해 운전자가 이용될 수 없는 하나 이상의 시간 간격 사이의 연관성 및/또는 일치 및/또는 겹침과 같은 상관관계 정도를 결정하도록 설계될 수 있다. 그 다음에 운전 경로는, 상기 상관관계 정도가 증가하는 방식으로, 특히 최대화되는 방식으로 결정될 수 있다. 따라서, 자동 운전 모드를 위해 해제된 도로 섹션과 운전자의 수동 운전을 위한 이용 가능성이 낮은 시간 간격 사이에 가급적 큰 (시간적 및/또는 공간적) 상관관계를 갖는 운전 경로가 결정될 수 있다. 이로써, 차량 운전자에 대한 편안함은 더욱 향상될 수 있다.
위에서 이미 설명된 바와 같이, 도로 네트워크의 다수의 도로 섹션에 대한 해제 정보는 개별 도로 섹션 내에서 가능한 차량의 자동화 등급을 나타낼 수 있다. 이 장치는, (운전 경로 결정의 틀 안에서) 한 가지 (가능한) 운전 경로에 대해, 운전 경로의 도로 섹션 시퀀스에서 가능한 자동화 등급과 출발 지점으로부터 목표 지점까지 주행할 때 시간 간격 시퀀스에서의 원하는 자동화 등급 사이의 연관성 및/또는 겹침 및/또는 일치와 같은 상관관계 정도를 결정하도록 설계될 수 있다. 그 다음에 운전 경로는, 상기 상관관계 정도가 증가하는 방식으로, 특히 최대화되는 방식으로 결정될 수 있다.
따라서, 계획된 운전 경로의 도로 섹션 상에서 가능한 차량의 자동화 등급이 수동 종 방향 가이드 및/또는 횡 방향 가이드를 위한 운전자의 예측된 비-이용 가능성에 가급적 우수하게 일치하는 하나 이상의 운전 경로가 결정될 수 있다. 이로써, 차량 운전자의 편안함은 특히 두드러진 방식으로 향상될 수 있다.
대안적으로 또는 보완적으로는, 이 장치는, 이용 가능성 정보를 토대로 하여, 출발 지점으로부터 목표 지점까지의 앞에 있는 주행 중에, 운전자가 차량의 수동 종 방향 가이드 및/또는 횡 방향 가이드를 위해 이용될 수 없는 시간 간격을 예측하도록 설계될 수 있다. 또한, 이 장치는, 차량이 (예상컨대) 하나의 도로 섹션 상에서 자동 운전 모드를 위해 해제된 예측된 시간 간격 안에 위치하거나 위치하게 될 방식으로, 해제 정보를 토대로 하여 운전 경로를 결정하도록 설계될 수 있다. 따라서, 운전자 비-이용 가능성의 하나 이상의 예측된 시간 간격이 자동 운전 모드의 이용이 해제된 하나 이상의 도로 섹션과 일치하는 그리고/또는 상관성을 갖는 운전 경로가 결정될 수 있다. 다른 말로 표현하자면, 운전자의 예측된 비-이용 가능성의 하나 이상의 시점에 차량의 보다 높은 자동화 등급을 가능하게 하기 위하여 상황에 따라 우회로가 취해지는 방식으로 운전 경로가 계획될 수 있다. 이로써, 차량 운전자의 편안함은 확실하게 향상될 수 있다.
이 장치는, 도로 네트워크와 관련된 디지털 맵 정보를 토대로 하여(그리고 상황에 따라서는 도로 네트워크 내에서의 현재 교통 상황과 관련된 현재 교통 정보를 고려하여) 결정될 운전 경로를 위한 예상 기간을 추정하도록 설계될 수 있다. 그 다음에는 이용 가능성 정보가 (전체) 예상 기간 동안 결정 및/또는 예측될 수 있다. 이로써, 특히 편안한 운전 경로가 결정될 수 있다.
이 장치는, 도로 네트워크의 가능한 상이한 도로 섹션에 대해, 결정될 운전 경로를 위해 가능한 개별적인 도로 섹션의 중요도를 나타내는 섹션 가중치가 각각 고려되는 라우팅 알고리즘을 참조하여 운전 경로를 결정하도록 설계될 수 있다. 상기 가능한 상이한 도로 섹션의 섹션 가중치는 이용 가능성 정보를 토대로 하여 결정될 수 있다. 이때, 하나의 도로 섹션이 자동 운전 모드에 대한 해제를 구비하는 경우에는 그리고 차량 운전자가 차량의 수동 종 방향 가이드 및/또는 횡 방향 가이드를 위해 이용될 수 없는 시간 간격 동안 그 도로 섹션이 운전 경로를 따라 제공된 경우에는, 상기 도로 섹션에 대한 섹션 가중치가 증가할 수 있다(계획될 운전 경로에 대해 상대적으로 높은 중요도를 나타내기 위하여). 다른 한 편으로, 하나의 도로 섹션이 자동 운전 모드에 대한 해제를 구비하지 않는 경우에는 그리고 차량 운전자가 차량의 수동 종 방향 가이드 및/또는 횡 방향 가이드를 위해 이용될 수 없는 시간 간격 동안 그 도로 섹션이 운전 경로를 따라 제공된 경우에는, 상기 도로 섹션에 대한 섹션 가중치가 감소할 수 있다(계획될 운전 경로에 대해 상대적으로 낮은 중요도를 나타내기 위하여). 이용 가능성 정보에 따라 섹션 가중치를 조정함으로써, 운전자의 수동 운전에 대해 예측된 비-이용 가능성에 맞추어 특히 양호하게 조정된 자동 운전을 위한 도로 섹션을 구비하는 운전 경로가 특히 신뢰할 수 있는 방식으로 결정될 수 있다.
이 장치는, 출발 지점으로부터 목표 지점까지, 특히 반복적으로 그리고/또는 주기적으로 주행할 때 또는 주행하는 동안, 차량의 각각 현재 위치로부터 목표 지점까지 주행할 때 차량의 수동 종 방향 가이드 및/또는 횡 방향 가이드를 위한 차량 운전자의 이용 가능성과 관련된 업데이트된 이용 가능성 정보를 결정 및/또는 예측하도록 설계될 수 있다. 따라서, (최초에 계획된 운전 경로로) 주행하는 동안에는, 차량의 수동 종 방향 가이드 및/또는 횡 방향 가이드에 대한 운전자의 이용 가능성이 (최종 예견 또는 예측에 대하여) 변경되었는지의 여부가 확인될 수 있다. 예를 들어, 운전자의 이용 가능성이 감소하는 경향이 있는지의 여부가 확인될 수 있다. 대안적으로 또는 보완적으로는, 운전자의 이용 가능성 또는 비-이용 가능성의 하나 이상의 시간 간격이 변경되었는지의 여부가 확인될 수 있다.
또한, 이 장치는 (주행 동안), 업데이트된 이용 가능성 정보를 토대로 하여 차량의 현재 위치로부터 목표 지점까지의 운전 경로를 조정하도록 설계될 수 있다. 이 경우에는, 상관관계 정도를 증가시키는, 특히 최대화하는 업데이트된 운전 경로가 각각 결정될 수 있다. 대안적으로 또는 보완적으로는, 차량의 상대적으로 높은 자동화 등급을 갖는(예를 들어 해제되고 자동화된 운전 모드를 갖는) 하나 이상의 도로 섹션을 운전자의 비-이용 가능성의 하나 이상의 업데이트된 시간 간격에 맞추어 조정하는 업데이트된 운전 경로가 결정될 수 있다. 예를 들어, 운전자의 비-이용 가능성이 증가하는 경우에는, 자동 운전 모드가 해제된 도로 섹션의 비율이 증가된(그리고 이전에 유효하던 운전 경로보다 일반적으로 더 긴) 업데이트된 운전 경로가 결정될 수 있다. 운전 경로의 (필요에 따라 반복적인) 조정에 의해, 운전자의 편안함은 더욱 향상될 수 있다.
이 장치는, 결정된 운전 경로와 관련된 경로 정보를 (예를 들어 차량의 사용자 인터페이스를 통해) 차량의 운전자에게 출력하도록 설계될 수 있다. 이때, 경로 정보는, 결정된 운전 경로를 따라 주행할 때, 차량이 자동 운전 모드로 작동될 수 있거나 차량이 수동 운전 모드로 작동되어야만 하는 하나 이상의 시간 간격 및/또는 하나 이상의 도로 섹션을 (예를 들어 그래픽으로) 나타낼 수 있다. (하나 이상의 상이한 계획된 운전 경로와 관련된) 경로 정보의 출력에 의해서는, 차량 운전자가 수동 운전을 위해 계획된 자신의 이용 가능성에 특히 우수하게 매칭되는 운전 경로를 편안한 방식으로 검색하는 것이 가능해질 수 있다.
또 다른 일 양태에 따르면, 본 문서에 기술된 장치를 포함하는 (도로-)자동차(특히 승용차 또는 트럭 또는 버스)가 설명된다.
또 다른 일 양태에 따르면, 차량이 적어도 부분적으로 자동화된 상태에서 종 방향으로 그리고/또는 횡 방향으로 가이드되는 자동 운전 모드를 갖는, 그리고 차량이 차량의 운전자에 의해 적어도 부분적으로 수동으로 종 방향으로 그리고/또는 횡 방향으로 가이드되는 수동 운전 모드를 갖는, 차량용 운전 경로를 결정하기 위한 방법이 설명된다. 이 방법은, 차량 내부 제어 유닛에 의해서 그리고/또는 차량-외부 유닛에 의해서 실행될 수 있다.
이 방법은, 차량이 주행하고 있는 도로 네트워크의 상이한 도로 섹션 상에서 자동 운전 모드의 해제와 관련된 해제 정보를 결정하는 단계를 포함한다. 또한, 이 방법은, 출발 지점으로부터 목표 지점까지 주행할 때 차량의 수동 종 방향 가이드 및/또는 횡 방향 가이드를 위한 차량 운전자의 이용 가능성과 관련된 이용 가능성 정보를 결정 및/또는 예측하는 단계를 포함한다. 이 방법은, 해제 정보를 토대로 하여 그리고 이용 가능성 정보를 토대로 하여, 출발 지점으로부터 목표 지점까지의 도로 네트워크를 통과하는 운전 경로를 결정하는 단계를 더 포함한다.
또 다른 일 양태에 따르면, 소프트웨어(SW) 프로그램이 설명된다. SW 프로그램은, 프로세서상에서(예컨대 차량의 제어 장치상에서 또는 서버상에서) 실행되도록 그리고 이로 인해 본 문서에 기술된 방법을 수행하도록 설계될 수 있다.
또 다른 일 양태에 따르면, 저장 매체가 설명된다. 저장 매체는, 프로세서상에서 실행되도록 그리고 이로 인해 본 문서에 기술된 방법을 수행하도록 설계된 SW 프로그램을 포함할 수 있다.
유의해야 할 사실은, 본 문서에 기술된 방법, 장치 및 시스템은 단독으로뿐만 아니라 본 문서에 기술된 다른 방법, 장치 및 시스템과 조합된 상태로도 사용될 수 있다는 것이다. 또한, 본 문서에 기술된 방법, 장치 및 시스템의 각각의 양태들은 다양한 방식으로 서로 조합될 수 있다. 특히, 청구범위의 특징부들은 다양한 방식으로 서로 조합될 수 있다.
본 문서의 틀 안에서 "자동화된 운전"이라는 용어는, 자동화된 종 방향 가이드 또는 횡 방향 가이드에 의한 운전 또는 자동화된 종 방향 가이드 및 횡 방향 가이드에 의한 자율 운전으로 이해될 수 있다. 자동화된 운전은, 예를 들어 고속도로상에서의 시간상으로 더 긴 운전일 수 있거나 주차 또는 입환(shunting)의 틀 안에서 시간상으로 제한된 운전일 수 있다. "자동화된 운전"이라는 용어는 임의의 자동화 등급을 갖는 자동화된 운전을 포함한다. 예시적인 자동화 등급은 보조를 받는 운전, 부분적으로 자동화된 운전, 고도로 자동화된 운전 또는 완전 자동화된 운전이다. 이와 같은 자동화 등급은 Federal Highway Research Institute(BASt)에 의해 정의되었다(BASt 간행물 "Forschung kompakt", 2012년 11월호 참조). 보조를 받는 운전에서는, 운전자가 지속적으로 종 방향 가이드 또는 횡 방향 가이드를 실행하는 한편, 시스템은 특정 한계 안에서 각각 다른 기능을 담당한다. 부분적으로 자동화된 운전(TAF)의 경우에는, 시스템이 소정의 기간 동안 그리고/또는 특정의 상황에서 종 방향 가이드 및 횡 방향 가이드를 담당하며, 이 경우 운전자는 보조를 받는 운전에서와 마찬가지로 시스템을 지속적으로 모니터링 해야만 한다. 고도로 자동화된 운전(HAF)의 경우에는, 운전자가 시스템을 지속적으로 모니터링 해야만 할 필요 없이, 시스템이 소정의 기간 동안 종 방향 가이드 및 횡 방향 가이드를 담당한다; 그러나 운전자는 소정의 시간 후에는 차량 가이드를 담당할 수 있어야만 한다. 완전히 자동화된 운전(VAF)의 경우에는, 시스템이 특정의 적용 사례를 위해 모든 상황에서 운전을 자동으로 제어할 수 있다; 이와 같은 적용 사례를 위해서는 운전자가 더 이상 필요치 않다. 위에서 언급된 네 가지 자동화 레벨은 SAE J3016 표준(SAE - Society of Automotive Engineering)의 SAE-레벨 1 내지 4에 해당한다. 예를 들어 고도로 자동화된 운전(HAF)은 SAE J3016 표준의 레벨 3에 해당한다. 또한, SAE J3016에는, BASt 정의에 포함되어 있지 않은 최고 자동화 레벨로서의 SAE-레벨 5도 제공되어 있다. SAE-레벨 5는 무인 운전에 해당하며, 이 경우 시스템은 전체 주행 동안 인간 운전자처럼 모든 상황을 자동으로 제어할 수 있다; 운전자는 일반적으로 더 이상 필요치 않다.
이하에서는, 본 발명이 예시적인 실시예들을 참조하여 더욱 상세하게 설명된다. 도면부에서:
도 1은 차량의 예시적인 구성 요소들을 도시하며;
도 2는 사용자 의존적인 운전 경로를 결정하기 위한 예시적인 모듈을 도시하고;
도 3은 출발 지점으로부터 목표 지점까지의 주행에서 사용자의 예시적인 이용 가능성 정보를 도시하며; 그리고
도 4는 자동 운전 모드를 갖는 차량용 운전 경로를 결정하기 위한 예시적인 방법의 흐름도를 도시한다.
서두에 언급된 바와 같이, 본 문서는 자율 주행 차량을 위한 가급적 편안한 운전 경로를 결정하는 것을 다루고 있다. 이와 관련하여, 도 1은, 예를 들어 SAE-레벨 3 이상에 따라 차량(100)의 자동 운전을 가능하게 하는 자동 운전 모드를 갖는 예시적인 차량(100)을 보여준다.
차량(100)은, 차량(100)의 주변 환경과 관련된 주변 환경 데이터(즉, 센서 데이터)를 수집하도록 설계된 하나 이상의 주변 환경 센서(102)를 포함할 수 있다. 예시적인 주변 환경 센서(102)는 카메라, 레이더 센서, 라이다 센서, 초음파 센서 등이다. 차량(100)의 제어 유닛(또는 장치)(101)은, 환경 데이터를 토대로 하여 차량(100)의 주변 환경과 관련된 주변 환경 모델을 생성하도록 설계될 수 있다. 주변 환경 모델은 예를 들어 차량(100)의 주변 환경에서 도로의 경로, 하나 이상의 다른 교통 참여자, 하나 이상의 장애물 등을 설명할 수 있다.
제어 유닛(101)은, 주변 환경 데이터에 따라, 특히 주변 환경 모델에 따라, 특히 차량(100)을 적어도 부분적으로 자동화된 상태에서 종 방향으로 그리고/또는 횡 방향으로 가이드 하기 위해(즉, 차량(100)의 자동 운전 모드를 제공하기 위해), 하나 이상의 종 방향 및/또는 횡 방향 가이드 액추에이터(103)(예를 들어 조향 장치, 구동 모터, 제동 장치 등)를 작동하도록 설계될 수 있다.
차량(100)은, 예를 들어 차량(100)이 주행하고 있는 도로 네트워크와 관련된 디지털 맵 정보가 저장되어 있는 저장 유닛(104)을 더 포함할 수 있다. 또한, 차량(100)은, 차량(100)의 위치와 관련된 위치 데이터를 결정하도록 설계된 위치 센서, 예를 들어 GPS 수신기(도시되지 않음)를 포함할 수 있다. 제어 유닛(101)은, 디지털 맵 정보를 토대로 하여(경우에 따라서는 위치 데이터를 고려하여) 도로 네트워크 내부에서 출발 지점으로부터 목표 지점 지점까지의 차량(100)에 대한 운전 경로를 계획하도록 설계될 수 있다.
차량(100)은, 또한 차량-외부 유닛(120)(예를 들어 백엔드 서버)과 (경우에 따라서는 무선의) 통신 링크(121)를 구성하도록 설계된 통신 유닛(106)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 업데이트된 디지털 맵 정보, 예를 들어 현재의 교통 상황과 관련된 정보가 차량-외부 유닛(120)에 의해 제공될 수 있다.
대안적으로 또는 보완적으로는, 예를 들어 사용자와 관련된, 예컨대 사용자의 디지털 캘린더와 관련된 정보를 제공하기 위해, 차량(100)의 통신 유닛(106)을 통해 차량(100) 사용자의, 특히 운전자의 사용자 장치(120)(예를 들어 스마트폰)와 경우에 따라 (무선의) 통신 링크(111)가 구성될 수 있다.
또한, 차량(100)은, 차량(100)과 차량(100) 사용자, 특히 운전자 사이의 상호 작용을 가능하게 하는 사용자 인터페이스(105)(예를 들어 하나 이상의 조작 요소 및/또는 하나 이상의 출력 요소를 갖추고 있음)를 포함할 수 있다.
또한, 차량(100)은, 운전자(운전자의 상태)와 관련된 운전자 데이터, 즉 센서 데이터를 수집하도록 설계된 하나 이상의 운전자 센서(107), 특히 차량(100)의 운전자를 향하는 카메라를 구비할 수 있다.
서두에서 설명된 바와 같이, 차량(100)은, 자동 운전 모드로 또는 수동 운전 모드로 작동되도록 설계될 수 있다. 이때, 경우에 따라 차량(100)의 자동화 등급은 완전 자동 운전 모드와 완전 수동 운전 모드 사이에서 여러 단계로 조절 가능할 수 있다.
차량(100)이 작동되는 자동화 등급은 차량(100)이 위치하고 있는 도로 섹션에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어 고속도로와 같은 도로 섹션은 경우에 따라 자율 주행 또는 적어도 부분 자율 주행을 위해 해제될 수 있다. 다른 말로 표현하자면, 특정 도로 섹션 상에서는 차량의 (상황에 따라 완전) 자동 운전 모드의 이용이 가능할 수 있다. 다른 한 편으로, 경우에 따라 다른 도로 섹션(예컨대 시내 또는 공사장)에서는 자동 운전 모드의 이용이 불가능하고/불가능하거나 수동 운전 모드의 이용이 필요할 수 있다.
도로 섹션이 일반적으로 자율 운전 모드의 이용을 위해 해제되었는지의 여부에 대한 해제 정보 및/또는 도로 섹션 내에서 차량(100)의 허용 가능한 자동화 등급에 대한 해제 정보는, 예를 들어 차량이 주행하고 있는 도로 네트워크와 관련된 디지털 맵 정보로서 저장 및/또는 (차량-외부 유닛(120)에 의해) 제공될 수 있다. 이때, 도로 섹션에 대한 해제 정보는 또한 현재 기상 조건에 따라 그리고/또는 현재 교통 상황 및/또는 교통 밀도에 따라 달라질 수 있다.
출발 지점으로부터 목표 지점에 도달하기 위하여, 차량(100)의 제어부(101)에 의해 운전 경로가 계획될 수 있다. 이 경우, 경로를 계획할 때에는 가능한 운전 경로 상에 있는 도로 섹션의 해제 정보가 고려될 수 있다. 예를 들어, 차량(100)이 (예를 들어 SAE-레벨 3 이상에 따른) 자동 운전 모드에서 작동될 수 있는 도로 섹션의 비율이 가급적 큰 운전 경로가 결정될 수 있다. 이로써, 차량(100)이 (예를 들어 SAE-레벨 2 이하에 따른) 수동 운전 모드에서 작동되어야만 하는 운전 거리의 비율이 감소할 수 있기 때문에, 차량(100)의 사용자에 대한 편안함은 향상될 수 있다.
차량(100)의 제어 유닛(101)은, 출발 지점으로부터 출발하여 목표 지점에 이르기까지 계획될 운전 경로에 대하여, 출발 지점으로부터 목표 지점까지의 주행 동안 차량(100) 운전자의 이용 가능성과 관련된 이용 가능성 정보를 예측하도록 설계될 수 있다. 이용 가능성 정보는 예를 들어
Figure pct00001
차량(100)의 하나 이상의 운전자 센서(107)의 운전자 데이터;
Figure pct00002
운전자의 사용자 장치(110)로부터의 데이터(예를 들어 디지털 캘린더의 캘린더 항목); 및 또는
Figure pct00003
(예를 들어 수동 운전이 요구되지 않아야만 하는 주행 동안 타임 세그먼트를 예약하기 위한) 차량(100)의 사용자 인터페이스(105)를 통한 운전자의 입력 사항
을 토대로 하여 결정될 수 있다.
이용 가능성 정보는, 수동 차량 가이드를 위한 운전자의 이용 가능성을 주행 동안의 시간 함수로서 나타낼 수 있다. 이때, 운전자의 이용 가능성 등급은 시간이 지남에 따라 변경될 수 있다.
예를 들어, 운전자는 주행 동안 특정 타임 세그먼트 또는 시간 간격 안에서 전화 회의를 계획할 수 있으며, 이와 같은 계획 가능성은 운전자가 이 시간 간격 안에 차량 가이드를 위해 감소된 이용 가능성을 갖게 되는 상황을 야기한다. 또한, 운전자가 또 다른 시간 간격 안에 휴식 단계를 계획할 수도 있음으로써, 결과적으로 운전자는 이 시간 간격 안에는 궁극적으로 차량 가이드를 위해 이용될 수 없다. 다른 한 편으로는, 운전자가 확실하게 계획하지 않은 하나 이상의 다른 시간 간격이 있을 수 있으며, 이로써 운전자가 차량 가이드를 위해 이용될 가능성이 존재하게 된다.
제어 유닛(101)은, 운전 경로를 계획할 때 차량(100) 운전자의 이용 가능성 정보를 고려하도록 설계될 수 있다. 특히,
Figure pct00004
운전자가 차량 가이드를 위해 이용될 가능성이 없는 (시간) 간격과
Figure pct00005
차량(100)이 자동 운전 모드로 작동될 수 있는 (도로) 섹션
간에 가급적 높은 일치를 나타내는 운전 경로가 결정될 수 있다.
이로써, 차량(100)의 사용자를 위한 특히 편안한 운전 경로가 결정될 수 있다.
도 2는, 차량(100)용 운전 경로를 결정하기 위한 예시적인 장치(200)를 도시한다. 장치(200)는, 계획될 운전 경로를 주행하는 동안 차량(100) 운전자의 행동을 추정하도록 설계된 행동 추정 모듈(201)을 포함한다. 예측된 행동 및/또는 이용 가능성 정보(211)는 처리 모듈(202)로 전송될 수 있으며, 이 처리 모듈은, 행동 및/또는 이용 가능성 정보(211)를 토대로 하여, 라우팅 알고리즘에서 사용될 수 있는 데이터 포맷을 갖는 행동 및/또는 이용 가능성 데이터(212)를 결정하도록 설계되어 있다. 필요한 경우에는, 행동 및/또는 이용 가능성 데이터(212)를 라우팅 알고리즘을 위한 데이터 포맷으로 직접 제공하는 조합형 모듈(205)이 제공될 수 있다.
장치(200)는, 행동 및/또는 이용 가능성 데이터(212)를 토대로 하여 그리고 디지털 맵 데이터를 토대로 하여 (개별 도로 섹션에 대한 해제 정보를 고려해서) 하나 이상의 가능한 운전 경로를 위한 운전 경로 데이터(213)를 결정하도록 설계된 라우팅 모듈(203)을 더 포함한다.
출발 지점(311)으로부터 출발하여 목표 지점(312)에까지 이르는 운전 경로(316)를 결정하는 것은 예시적으로 도 3에 도시되어 있다. 특히, 도 3은 도로 네트워크(310)의 일 섹션을 보여주며, 이 경우 도로 네트워크(310)는 다수의 교차점(313) 그리고 상이한 교차점(313) 사이에 있는 다수의 에지 또는 연결 경로(314)를 포함한다. 도로 네트워크(310), 특히 도로 네트워크(310)의 지리적 배열 상태는 디지털 맵 정보에 의해 표시 및/또는 설명될 수 있다. 디지털 맵 정보는, 또한 도로 네트워크(310)의 하나 이상의 도로 섹션에 대한, 즉 에지(314) 또는 에지(314)의 섹션에 대한 해제 정보(315)도 나타낼 수 있다. 도 3에서는, 자동 운전 모드의 이용을 위해 해제된 도로 섹션(314)이 점선에 의해 예시적으로 도시된다.
또한, 도 3에는 예시적인 이용 가능성 정보(211)가 도시되어 있다. 특히, 도 3은, 수동 차량 가이드를 위한 차량(100) 운전자의 이용 가능성의 예시적인 시간 프로파일(300) 또는 차량(100) 운전자의 이용 가능성 등급(301)의 예시적인 시간 프로파일(300)을 보여준다. 운전자의 이용 가능성(301)은 경로를 계획할 때에 고려될 수 있다. 특히, 운전자 이용 가능성이 낮은 섹션이 자동 운전 모드의 이용을 위해 해제된 도로 섹션(314)과 가급적 우수하게 겹치는 운전 경로(316)가 결정될 수 있다.
따라서, 본 문서에서는, 운전 경로(316)를 결정하기 위한 로드 클리어런스 정보(Road-Clearance Information), 즉 해제 정보(315)를 포함하는 다중 기준 경로 최적화가 설명된다. 이때, 결정된 운전 경로(316)는 (예를 들어 도착 예상 시간(ETA: Estimated Time of Arrival), 보조를 받는, 부분 자율적인 또는 완전 자율적인 운전을 위한 로드 클리어런스/운전 해제 등과 같은)하나 이상의 특성과 관련하여, 관찰된 운전자 행동에 맞추어 그리고/또는 추정된 미래의 운전자 행동 요구(즉, 운전자에 대한 이용 가능성 정보(211))에 맞추어 시간에 걸쳐 조정될 수 있다. 특히, 운전 경로(316)는,
Figure pct00006
특정 섹션에 걸려 있는 HAF-타임을 증가시키기 위해, 특히 최대화하기 위해; 그리고/또는
Figure pct00007
운전자의 하나 이상의 캘린더 일정, 진행 중인 엔터테인먼트 프로그램 등과 매칭되도록 HAF-타임 세그먼트의 시간적인 최적화를 야기하기 위해 결정될 수 있다. 이때, 필요한 경우에는 연장된 여행 시간 및/또는 거리가 수락될 수 있다.
행동 추정기(201)는 다양한 데이터 소스를 토대로 하여 운전자의 현재 및 미래 행동을 추정하기 위해 사용될 수 있다. 결정된 행동 및/또는 이용 가능성 정보(211)는 전-처리기(202)로 전송될 수 있다. 전-처리기(202)는 이 정보(211)를 라우팅 엔진(203)을 위해 사용할 수 있는 데이터 포맷으로 변환한다. 이 경우에는, 운전자의 추정된 행동이 상이한 시간 간격(예컨대 타임 버킷)으로 세분될 수 있다. 또한, 운전자의 활동의 카테고리화도 이루어질 수 있다. 활동의 상이한 카테고리는 운전자에 대한 자체 복잡성을 참조해서 평가될 수 있다. 상대적으로 높은 수준의 복잡성을 갖는 활동(및 이로써 상대적으로 낮은 이용 가능성을 갖는 시간 간격(301))은, 운전자의 부담을 최상으로 덜어주기 위해 HAF-타임을 사용하기 위한 더 높은 우선순위를 가질 수 있다. 복잡성 평가는, 과거의 유사한 활동(예를 들어 FAS 개입의 수, 실내 카메라(107)에 의해 식별된 도로 교통으로부터의 주의 산만, 식별된 피로 징후 등)에서의 운전자의 개인적인 정보 그리고 일반적인 카테고리를 토대로 할 수 있다. 예를 들어 피로와 같은 안전과 관련하여 예측된 운전자의 행동은 HAF의 이용을 위한(즉, 자동 운전 모드의 이용을 위한) 최고 우선순위를 얻을 수 있다. 결정된 데이터(212)는 라우팅 엔진(203)으로 전달될 수 있다.
라우팅 엔진(203)은 예를 들어 (도 3에 예시적으로 도시된 바와 같은) 동적 그래프를 이용해서 하나 이상의 경로 제안을 계산한다. 이때, 하나의 경로(316)는, 이 경로(316) 상에서 가능한 보조를 받는 운전 및/또는 자율 운전의 단계들이 운전자의 계획된 그리고/또는 예측된 활동 및/또는 추정된 행동을 가급적 광범위하게 가능하게 하는 방식으로 결정될 수 있다. 이와 같은 결정 상황은, 특히 (운전자의 추정된 행동을 토대로 하여, 다시 말하자면 운전자의 행동 정보를 토대로 하여) 부분/완전 자율 운전을 이용하기 위한 우선순위가 높아짐에 따라, (행동 추정기(201)로부터의 우선순위에 상응하는) 시간 간격에서 포지티브 도로 클리어런스를 갖는 (즉, 자동 운전 모드의 이용이 가능한) 도로 섹션에 대한 링크 또는 섹션 가중치가 증가함으로써 가능해질 수 있다.
경로 계산 후에는, 계산된 경로(316)가 하나 이상의 2차 조건(예를 들어 목표 지점(312)에서 초과하지 않을 도착 예상 시간(ETA), 가장 빠른 경로와 비교하여 최대로 허용 가능한 추가 시간 경비 등)을 준수하는지의 여부가 확인될 수 있다.
하나 이상의 최적화된 경로(316)는 사용자 인터페이스(105)를 통해 운전자에게 출력될 수 있다. 이 경우에는, 자동 운전 모드에서의 작동이 개별 경로(316)의 어느 하나 이상의 섹션(314)에서 이루어지는지에 대한 정보도 출력될 수 있다. 상기 하나 이상의 경로(316)는 차량(100) 내에서 그리고/또는 차량-외부의 유닛(120)에 의해서 결정될 수 있다.
예를 들어, 차량(100) 사용자의 개인적인 캘린더를 비교함으로써, 차량(100)의 TAF/HAF 작동에서 보다 쉽게 수행될 수 있는 활동(예를 들어 전화 통화)이 계획된 경로의 시간 안에 계획되었는지의 여부가 결정될 수 있다. 또 다른 일 예에서, 차량(100)의 HAF-타임은 사용자의 현재 오락 프로그램(예를 들어 오디오 및/또는 비디오 프로그램의 시간 간격)에 맞추어 조정될 수 있다.
다수의 가능한 운전 경로(316)의 제안에 의해서는, 하나의 경로(316)가 더 많은 연속하는 HAF-타임을 갖는 경우에 그리고/또는 하나의 경로(316)가 사용자의 계획된 활동에 우수하게 매칭되는 HAF-타임을 갖는 경우에 사용자가 더 긴 주행 시간을 수락할지의 여부가 상황에 따라 결정 및/또는 학습될 수 있다. 이로써, 경로 계획은 사용자의 선호도에 맞추어 조정할 수 있다.
도 4는, (자동)차(100)의 운전 경로(316)를 결정하기 위한 예시적인 (경우에 따라 컴퓨터로 구현되는) 방법(400)의 흐름도를 보여준다. 방법(400)은, 차량(100)의 제어 유닛(101)에 의해서 그리고/또는 차량-외부 유닛(120)에 의해서 실행된다. 차량(100)은, 차량(100)이 적어도 부분적으로 자동화된 상태에서 (예를 들어 SAE-레벨 3 이상에 따라) 종 방향으로 그리고/또는 횡 방향으로 가이드되는 자동 운전 모드를 갖는다. 또한, 차량(100)은, 차량(100)이 차량(100)의 운전자에 의해 (예를 들어 SAE-레벨 2, 1 또는 0에 따라) 적어도 부분적으로 수동으로 종 방향으로 그리고/또는 횡 방향으로 가이드되는 수동 운전 모드를 갖는다.
방법(400)은, 차량(100)이 주행하고 있는 도로 네트워크(310)의 상이한 도로 섹션(314) 상에서 자동 운전 모드의 해제와 관련된 해제 정보(315)를 결정하는 단계(401)를 포함한다. 해제 정보(315)는 도로 네트워크(310)와 관련된 디지털 맵 정보의 부분으로서 제공될 수 있다. 해제 정보(315)는, 개별 도로 섹션(314) 상에서 주행할 때 개별 도로 섹션(314)을 위해 차량(100)의 가능한 자동화 등급을 각각 나타낼 수 있다.
또한, 방법(400)은, 출발 지점(311)으로부터 목표 지점(312)까지 주행할 때 차량(100)의 수동 종 방향 가이드 및/또는 횡 방향 가이드를 위한 차량(100) 운전자의 이용 가능성과 관련된 이용 가능성 정보(211, 212)를 결정 및/또는 예측하는 단계(402)를 포함하며, 이 경우에는 주행을 위해 운전 경로(316)가 계획될 수 있다. 이용 가능성 정보(211, 212)는 차량(100)의 하나 이상의 운전자 센서(107)의 센서 데이터를 토대로 하여 그리고/또는 운전자의 디지털 캘린더로부터의 운전자 일정 계획을 토대로 하여 결정될 수 있다. 이용 가능성 정보(211, 212)는, 앞에 있는 일련의 시간 간격 동안 차량(100)의 수동 종 방향 가이드 및/또는 횡 방향 가이드를 위한 운전자 이용 가능성의 등급(301)을 각각 나타낼 수 있다.
방법(400)은, 해제 정보(315)를 토대로 하여 그리고 이용 가능성 정보(211, 212)를 토대로 하여 출발 지점(311)으로부터 목표 지점(312)까지의 도로 네트워크(310)를 통과하는 운전 경로(316)를 결정하는 단계(403)를 더 포함한다. 특히, 자동 운전 모드의 이용이 가능한 도로 섹션(314)과 운전자가 차량(100)의 수동 종 방향 가이드 및/또는 횡 방향 가이드를 위해 이용될 수 없는 시간 간격 간에 가급적 큰 겹침이 존재하는 하나의 운전 경로(316)가 결정될 수 있다.
본 문서에서 설명된 조치에 의해서, 자동 운전 모드를 갖는 차량(100) 사용자의 편안함은 향상될 수 있다.
본 발명은 도시된 실시예들에 한정되지 않는다. 특히 유의해야 할 사실은, 상세한 설명부 및 각각의 도면은 제안된 방법, 장치 및 시스템의 원리를 다만 예시적으로 설명하기 위한 것에 불과하다는 것이다.

Claims (12)

  1. 차량(100)이 적어도 부분적으로 자동화된 상태에서 종 방향으로 그리고/또는 횡 방향으로 가이드되는 자동 운전 모드를 갖는, 그리고 차량(100)이 차량(100)의 운전자에 의해 적어도 부분적으로 수동으로 종 방향으로 그리고/또는 횡 방향으로 가이드되는 수동 운전 모드를 갖는, 차량(100)용 운전 경로(316)를 결정하기 위한 장치(101, 120)로서, 상기 장치(101, 120)는,
    - 차량(100)이 주행하고 있는 도로 네트워크(310)의 상이한 도로 섹션(314) 상에서 자동 운전 모드의 해제와 관련된 해제 정보(315)를 결정하도록;
    - 출발 지점(311)으로부터 목표 지점(312)까지 주행할 때 차량(100)의 수동 종 방향 가이드 및/또는 횡 방향 가이드를 위한 차량(100) 운전자의 이용 가능성과 관련된 이용 가능성 정보(211, 212)를 결정하도록; 그리고
    - 상기 해제 정보(315)를 토대로 하여 그리고 상기 이용 가능성 정보(211, 212)를 토대로 하여 출발 지점(311)으로부터 목표 지점(312)까지의 도로 네트워크(310)를 통과하는 운전 경로(316)를 결정하도록
    설계되어 있는, 차량(100)용 운전 경로(316)를 결정하기 위한 장치(101, 120).
  2. 제1항에 있어서, 상기 이용 가능성 정보(211, 212)는, 출발 지점(311)으로부터 목표 지점(312)까지의 주행 중에 일련의 시간 간격 동안,
    - 개별적인 시간 간격 안에서 차량(100)의 수동 종 방향 및/또는 횡 방향 가이드를 위한 차량(100) 운전자의 이용 가능성 등급(301);
    - 개별적인 시간 간격 안에서 차량(100)의 원하는 자동화 등급; 및/또는
    - 차량(100)의 운전자가 개별적인 시간 간격 안에 차량(100)을 수동 모드로 작동하기 위해 이용될 수 있는지의 여부를 각각 나타내는, 장치(101, 120).
  3. 제2항에 있어서, 상기 장치(101, 120)는,
    - 하나의 운전 경로(316)를 위해, 자동 운전 모드가 해제된 도로 섹션(314)과 차량(100)을 수동 운전 모드로 작동하기 위해 운전자가 이용될 수 없는 시간 간격 사이의 상관관계 정도를 결정하도록; 그리고
    - 상기 상관관계 정도가 증가하는 방식으로, 특히 최대화되는 방식으로 운전 경로(316)를 결정하도록
    설계된, 장치(101, 120).
  4. 제2항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    - 도로 네트워크(310)의 다수의 도로 섹션(314)을 위한 해제 정보(315)는 개별적인 도로 섹션(314) 내에서 차량(310)의 가능한 자동화 등급을 각각 나타내며; 그리고
    - 상기 장치(101, 120)는,
    - 일련의 도로 섹션(314)을 갖는 하나의 운전 경로(316)를 위해, 상기 운전 경로(316)의 일련의 도로 섹션(314) 상에서 가능한 자동화 등급과 출발 지점(311)으로부터 목표 지점(312)까지 주행할 때 시간 간격 시퀀스에서의 원하는 자동화 등급 사이의 상관관계의 상관관계 정도를 결정하도록; 그리고
    - 상기 상관관계 정도가 증가하는 방식으로, 특히 최대화되는 방식으로 운전 경로(316)를 결정하도록
    설계된, 장치(101, 120).
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 장치(101, 120)는,
    - 상기 이용 가능성 정보(211, 212)를 토대로 하여, 출발 지점(311)으로부터 목표 지점(312)까지 주행할 때, 운전자가 차량(100)의 수동 종 방향 가이드 및/또는 횡 방향 가이드를 위해 이용 가능할 수 없는 시간 간격을 예측하도록; 그리고
    - 상기 해제 정보(315)를 토대로 하여, 차량(100)이 상기 예측된 시간 간격 안에는 자동 운전 모드를 위해 해제된 도로 섹션(314) 내에 위치하는 방식으로 운전 경로(316)를 결정하도록
    설계된, 장치(101, 120).
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 장치(101, 120)는,
    - 차량(100)의 하나 이상의 운전자 센서(107)에 의해, 특히 하나 이상의 실내 카메라에 의해 수집된 운전자 관련 센서 데이터;
    - 차량(100)의 정보 시스템의 데이터;
    - 운전자의 개인적인 사용자 장치(110)로부터의 데이터; 및/또는
    - 운전자의 디지털 캘린더로부터의 데이터
    를 토대로 하여, 이용 가능성 정보(211, 212)를 결정하도록 그리고/또는 예측하도록 설계된, 장치(101, 120).
  7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 장치(101, 120)는,
    - 도로 네트워크(310)와 관련된 디지털 맵 정보를 토대로 하여, 결정될 운전 경로(316)를 위한 예상 기간을 추정하도록; 그리고
    - 상기 예상 기간 동안 이용 가능성 정보(211, 212)를 결정 및/또는 예측하도록
    설계된, 장치(101, 120).
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 장치(101, 120)는,
    - 도로 네트워크(310)의 가능한 상이한 도로 섹션(314)에 대해, 결정될 운전 경로(316)를 위해 가능한 개별적인 도로 섹션(314)의 중요도를 나타내는 섹션 가중치가 각각 고려되는 라우팅 알고리즘을 참조하여 운전 경로(316)를 결정하도록; 그리고
    - 이용 가능성 정보(211, 212)를 토대로 하여, 상기 가능한 상이한 도로 섹션(314)의 섹션 가중치를 결정하도록
    설계된, 장치(101, 120).
  9. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
    - 상기 장치(101, 120)는, 결정된 운전 경로(316)와 관련된 경로 정보를 차량(100)의 운전자에게 출력하도록 설계되어 있으며; 그리고
    - 상기 경로 정보는, 상기 결정된 운전 경로(316)를 따라 주행할 때, 차량(100)이 자동 운전 모드로 작동될 수 있거나 차량(100)이 수동 운전 모드로 작동되어야만 하는 하나 이상의 시간 간격 및/또는 하나 이상의 도로 섹션(314)을 나타내는, 장치(101, 120).
  10. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서,
    - 상기 장치(101, 120)는, 차량(100)이 주행하고 있는 도로 네트워크(310)와 관련된 디지털 맵 정보를 결정하도록, 그리고 상기 디지털 맵 정보를 토대로 하여 운전 경로(316)를 결정하도록 설계되어 있으며; 그리고
    - 상기 디지털 맵 정보는 도로 네트워크(310)의 다수의 상이한 도로 섹션(314)에 대한 해제 정보(315)를 포함하는, 장치(101, 120).
  11. 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 장치(101, 120)는, 출발 지점(311)으로부터 목표 지점(312)까지, 특히 반복적으로 그리고/또는 주기적으로 주행할 때,
    - 차량(100)의 현재 위치로부터 목표 지점(312)까지 주행할 때 차량(100)의 수동 종 방향 가이드 및/또는 횡 방향 가이드를 위한 차량(100) 운전자의 이용 가능성과 관련된 업데이트된 이용 가능성 정보(211, 212)를 결정 및/또는 예측하도록; 그리고
    - 상기 업데이트된 이용 가능성 정보(211, 212)를 토대로 하여, 차량(100)의 현재 위치로부터 목표 지점(312)까지 운전 경로(316)를 조정하도록
    설계된, 장치(101, 120).
  12. 차량(100)이 적어도 부분적으로 자동화된 상태에서 종 방향으로 그리고/또는 횡 방향으로 가이드되는 자동 운전 모드를 갖는, 그리고 차량(100)이 차량(100)의 운전자에 의해 적어도 부분적으로 수동으로 종 방향으로 그리고/또는 횡 방향으로 가이드되는 수동 운전 모드를 갖는, 차량(100)용 운전 경로(316)를 결정하기 위한 방법(400)으로서, 상기 방법(400)은,
    - 차량(100)이 주행하고 있는 도로 네트워크(310)의 상이한 도로 섹션(314) 상에서 자동 운전 모드의 해제와 관련된 해제 정보(315)를 결정하는 단계(401);
    - 출발 지점(311)으로부터 목표 지점(312)까지 주행할 때 차량(100)의 수동 종 방향 가이드 및/또는 횡 방향 가이드를 위한 차량(100) 운전자의 이용 가능성과 관련된 이용 가능성 정보(211, 212)를 결정 및/또는 예측하는 단계(402); 및
    - 상기 해제 정보(315)를 토대로 하여 그리고 상기 이용 가능성 정보(211, 212)를 토대로 하여, 출발 지점(311)으로부터 목표 지점(312)까지의 도로 네트워크(310)를 통과하는 운전 경로(316)를 결정하는 단계(403)
    를 포함하는, 차량(100)용 운전 경로(316)를 결정하기 위한 방법(400).
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