KR20230096433A

KR20230096433A - 초정밀 지도의 악의 조건 정보를 활용한 자율주행용 경로 생성 시스템 및 그 방법

Info

Publication number: KR20230096433A
Application number: KR1020210185908A
Authority: KR
Inventors: 정한수; 윤승호
Original assignee: 주식회사 아이나비시스템즈
Priority date: 2021-12-23
Filing date: 2021-12-23
Publication date: 2023-06-30
Also published as: US20230204368A1

Abstract

본 발명은 초정밀 지도의 악의 조건 정보를 활용한 자율주행용 경로 생성 시스템에 관한 것으로서, 자율주행에 활용되는 데이터로서 초정밀 지도 데이터와 자율주행 차량정보를 포함하는 데이터 저장부와, 탐색 비용이 낮은 도로를 추종하고 악의 조건 요소를 배제하는 방향으로 네트워크 탐색 확장 처리를 수행하는 탐색 확장 모듈을 포함하는 탐색 확장 판단부, 상기 탐색 확장 모듈의 수행에 따른 탐색 확장 정보를 생성하는 탐색 정보 생성부 및 상기 탐색 확장 정보에 기초하여 자율주행 경로를 생성하는 탐색 결과 생성부를 포함하여 이루어진다.
상기와 같은 본 발명에 의하면, 자율주행에 큰 방해 요소인 악의조건을 회피하는 경로를 주행 경로로 설정함으로써 보다 안전한 자율주행이 가능하고, 그에 따라 자율주행 기술의 보급에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

Description

초정밀 지도의 악의 조건 정보를 활용한 자율주행용 경로 생성 시스템 및 그 방법{System For Generating Autonomous Driving Path Using Harsh Environments Information of High Definition Map and Method Thereof}

본 발명은 자율주행용 경로 생성 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 초정밀 지도 정보 중 악의조건에 해당하는 정보를 활용하여 악의 조건 요소를 사전에 회피 처리하여 경로 생성 결과에 반영할 수 있도록 하는 방법에 관한 것이다.

자율주행 자동차는 운전자 또는 승객의 조작 없이 자동차 스스로 운행이 가능한 자동차를 말한다. 자율주행 기술은 발전 단계에서 따라 5단계로 나누어지는데, 자율주행 6단계 중 레벨3은 자율주행시스템이 차량을 주행하되 위급상황이 되면 운전자가 차량을 통제해야 하는 '조건부 자동화' 단계이며, 레벨4는 차량 스스로 상황을 판단해 비상시에도 운전자의 개입이 불필요한 단계로서, 레벨4부터 완전 자율주행수준으로 인식된다.

레벨4 단계의 자율주행을 위해서는 내비게이션용 지도, 초정밀 지도 데이터 및 자율주행차량 정보를 활용하여 자율주행 운영에 활용되는 경로 제공이 필수적이다.

그리고 이러한 자율주행용 경로 생성에서는 일반 차량 주행을 위한 경로 생성과 달리 자율 주행 운행에 장애가 없도록 차선 변경이나 회전 반경 등의 추가적인 고려가 반영된 결과를 제공하는 것이 바람직하다.

한편 주행 가능한 여러 경로가 존재하는 경우 자율주행을 고려한 최적 경로 설정이 중요하다. 이러한 최적 경로 설정과 관련하여 한국등록특허 제1907268호에는 주변 환경 인식 기반의 제1주행 경로와 지도 데이터베이스 기반의 제2주행 경로 중 어느 하나의 최적 경로를 선택하여 주행이 이루어지도록 하는 기술이 제시되어 있다.

한편, 한국등록특허 제1581286호에는 기 제공된 전역 경로의 경로점에 보조 경로점들을 보충하여 참경로를 생성하고, 차량의 현재 위치를 이용하여 참경로에 평행한 기준 경로를 생성하고, 차량의 현재 위치를 시작점으로 하고, 기준 경로의 기준점들과 동일할 수량의 가상 경로점들을 생성하여 적어도 하나 이상의 후보 경로를 생성하며, 생성된 후보 경로들에 대해 장애물 간섭 여부를 검사하고 장애물 간섭이 없는 경우 후보 경로들을 수정한 후, 수정된 후보 경로들 중에서 목표점의 인덱스와 경과시간을 근거로 최적 경로를 선정하도록 하는 기술이 제시되어 있다.

레벨4 단계와 같은 높은 단계의 자율주행 시 안전한 운행을 위해 위성항법시스템(GSNN : Global Navigation Satellite System) 음영지역이나 도로 시설물 인식이 불가능한 지역 등과 같은 악의 조건을 포함하는 구간을 우회하거나 회피할 수 있도록 하는 것이 요구된다.

그러나, 종래 선행 기술들은 이러한 악의 조건을 반영한 경로 설정 기능을 제공하지 못하고 있다.

한국등록특허 제1907268호(경로 선택에 기반한 자율 주행 방법 및 장치) 한국등록특허 제1581286호(무인운전차량의 자율 주행을 위한 경로 추종 시스템 및 방법)

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 자율주행 운전을 방해하는 악의 조건 요소를 사전에 회피 처리하여 경로 생성 결과에 반영될 수 있도록 하는 것이다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따르면, 자율주행에 활용되는 데이터로서 초정밀 지도 데이터와 자율주행 차량정보를 포함하는 데이터 저장부와, 탐색 비용이 낮은 도로를 추종하고 악의 조건 요소를 배제하는 방향으로 네트워크 탐색 확장 처리를 수행하는 탐색 확장 모듈을 포함하는 탐색 확장 판단부, 상기 탐색 확장 모듈의 수행에 따른 탐색 확장 정보를 생성하는 탐색 정보 생성부 및 상기 탐색 확장 정보에 기초하여 자율주행 경로를 생성하는 탐색 결과 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 초정밀 지도의 악의 조건 정보를 활용한 자율주행용 경로 생성 시스템이 제공된다.

여기서, 탐색 비용 산출 시 악의 조건이 존재하는 도로에 가중치가 부여되는 것이 가능하다.

그리고, 상기 탐색 확장 모듈은 탐색 비용이 낮은 도로를 추종하면서 네트워크를 확장하는 과정에서 확장된 네트워크의 도로에 악의 조건 요소가 존재하고 대안도로가 존재하는 경우 대안도로의 탐색 비용을 산출하고, 확장된 네트워크의 도로에 악의 조건 요소가 존재하고 대안도로가 존재하지 않는 경우 해당 도로의 탐색 비용을 산출하며, 목적지에 도달하는 지점까지 탐색 비용이 낮은 도로를 추종하면서 네트워크를 확장하는 과정을 반복하는 것이 바람직하다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 다른 일 측면에 따르면, 초정밀 지도와 자율주행 차량정보를 포함하는 데이터를 활용하여 네트워크 탐색 확장을 처리하되, 확장된 네트워크 상의 도로에 악의 조건이 존재하는 경우 탐색 비용 산출 시 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는 초정밀 지도의 악의 조건 정보를 활용한 자율주행용 경로 생성 방법이 제공된다.

여기서, 네트워크 탐색 확장 처리는 탐색 비용이 낮은 도로를 추종하면서 네트워크를 확장하는 네트워크 확장단계, 확장된 네트워크의 도로에 악의 조건 요소가 존재하는지 판단하는 악의조건 판단 단계, 해당 도로에 악의 조건 요소가 존재하는 경우 대안도로가 존재하는지 판단하는 대안도로 존재 판단 단계 및 상기 대안도로가 존재하는 경우 대안도로의 탐색 비용을 산출하고, 상기 대안도로가 존재하지 않는 경우 상기 해당 도로의 탐색 비용을 산출하는 탐색비용 산출 단계를 포함하고, 목적지에 도달할 때까지 네트워크 확장을 반복하는 것이 바람직하다.

상기와 같은 본 발명에 의하면, 자율주행에 큰 방해 요소인 악의조건을 회피하는 경로를 주행 경로로 설정함으로써 보다 안전한 자율주행이 가능하고, 그에 따라 자율주행 기술의 보급에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

도 1은 본 발명에 따른 초정밀 지도의 악의 조건 정보를 활용한 자율주행용 경로 생성 시스템을 도시한 것이다.
도 2는 탐색 확장 모듈에서 악의 조건을 반영한 경로 탐색 확장이 수행되는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 3은 출발지와 목적지 간을 연결하는 여러 경로를 예시적으로 보여주는 것이다.

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다. 도면들 중 동일한 구성요소들은 가능한 어느 곳에서든지 동일한 부호들로 나타내고 있음에 유의해야 한다. 또한 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다.

도 1은 본 발명에 따른 초정밀 지도의 악의 조건 정보를 활용한 자율주행용 경로 생성 시스템을 도시한 것이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 발명에 따른 초정밀 지도의 악의 조건 정보를 활용한 자율주행용 경로 생성 시스템은 탐색 확장 판단부(10), 탐색 정보 생성부(20) 및 탐색 결과 생성부(30)를 포함하여 구성된다.

탐색 확장 판단부(10)는 네트워크 탐색 확장 처리를 수행하는 탐색 확장모듈(11)과 자율주행에 활용되는 데이터를 저장하는 데이터 저장부를 포함한다.

탐색 확장모듈(11)은 탐색 비용이 낮은 도로를 추종하고 악의 조건 요소를 배제하는 방향으로 네트워크 탐색 확장 처리를 수행하는 것으로서, 구체적인 처리 과정은 도 2를 통해 상세하게 설명하기로 한다.

데이터 저장부는 초정밀 지도 데이터를 저장하는 제1 저장부(12)와, 내비게이션 맵 데이터를 저장하는 제2 저장부(13)와 자율주행 차량 정보를 저장하는 제3 저장부(13)를 포함하여 구성된다.

초정밀 지도는 5G, 인공지능 등의 기술을 활용해 3차원 정밀도로지도(HD맵)보다 도로 상황 파악에 대한 정확성과 속도를 한 단계 높인 것으로서, 도로 정보뿐만 아니라 도로 함몰, 공사 정보 등 수시로 변화하는 상황이 실시간으로 반영된다. 자율주행 차량 정보는 차량의 운행 정보와 차량에 장착된 각종 센서의 센싱 정보를 포함한다.

탐색 정보 생성부(20)는 탐색 확장 종료 여부를 판단하고, 탐색 확장 모듈의 수행에 따른 탐색 확장 정보를 생성 및 관리한다. 여기서 탐색 확장 정보는 산출된 비용, 회전 정보, 차선 변경 정보 등을 포함한다.

탐색 결과 생성부(30)는 탐색 확장 정보에 기초하여 자율주행 경로를 생성하는 것이다.

도 2는 탐색 확장 모듈에서 악의 조건을 반영한 경로 탐색 확장이 수행되는 과정을 도시한 흐름도이다.

도 2를 참조하면, 탐색 확장모듈(11)은 탐색 코스트가 낮은 도로를 추종하면서 네트워크를 확장하는 처리를 수행한다(S200). 네트워크 확장은 목적지에 도착할 때까지 계속 반복되는데 출발지에서 목적지까지 이르는 많은 링크들에 대하여 비용을 산출하여 탐색 비용이 가장 낮은 도로를 추종하는 형태로 네트워크를 확장해나간다.

이 과정에서 확장된 네트워크 즉 특정 도로(링크) 상에 악의 조건이 존재하는지 판단한다. 여기서, 악의 조건이라 함은 ⅰ) 위성항법시스템(GSNN : Global Navigation Satellite System) 음영지로서 터널, 지하차도, 고가도로, 고가도로 밑 등의 입체도로 및 고층건물 밀집 구역, ⅱ) GNSS-RTK(Real Time Kinematic) 보정정보 획득이 불가능한 구간, ⅲ) 기상 상황, 주변 차량, 장애물 등에 의해 도로 시설물 인식이 불가능한 지역 등을 포함한다.

만일 악의 조건이 존재하는 경우, 악의 조건을 회피하는 대안 도로가 존재하는지 여부를 판단하고, 대안도로가 존재하는 경우 대안도로의 탐색 비용을 산출한다(S210). 탐색 비용은 링크의 길이와 도로 폭 등을 고려하여 산출된다.

만일 대안도로가 존재하지 않는 경우 해당 도로의 탐색 비용을 산출한다(S220).

이렇게 비용이 산출되면, 다시 S200 단계로 귀환하여 탐색 코스트가 낮은 도로를 추종하면서 네트워크를 확장하게 된다. 이러한 과정을 통해서 목적지에 도착하면 탐색 확장이 종료된다.

도 3은 출발지와 목적지 간을 연결하는 여러 경로를 예시적으로 보여주는 것이다.

도 3에는 출발지(S)와 목적지(E) 사이에 존재하는 여러 개의 경로들을 보여주고 있다. 자율 주행을 위한 경로 설정에 있어서, 출발지와 목적지 간에 존재하는 링크들의 조합을 통한 경로들에 대하여 탐색 비용을 산출하여 탐색 비용이 낮은 경로를 채택하되, 탐색 비용 외에 악의 조건 정보를 반영하여 탐색 확장이 이루어지도록 한다.

이때, 악의 조건을 포함하는 도로에 대해서는 대안도로가 존재하는 경우 해당 도로를 회피하게 하거나 가중치를 부여하여 악의 조건을 포함하는 도로를 통과할 때 비용이 높아지도록 할 수 있다.

도 3에는 터널 음영지, 고층건물 밀집지, 고차차도 옆길을 포함하는 도로를 경로에서 제외하도록 설정되는 형태가 예시되어 있다. 악의 조건을 포함하지 않는 후보 경로들 중에서 비용이 가장 낮은 최적 경로가 자율주행 경로로 설정될 수 있다.

비록 본 발명이 상기 바람직한 실시 예들과 관련하여 설명되어졌지만, 발명의 요지와 범위로부터 벗어남이 없이 다양한 수정이나 변형을 하는 것이 가능하다. 따라서, 첨부된 특허 청구범위는 본 발명의 요지에 속하는 이러한 수정이나 변형을 포함할 것이다.

10 : 탐색 확장 선택부 11 : 탐색 확장 모듈
12 ~ 14 : 제1 ~ 3 저장부 20 : 탐색정보 생성부
30 : 탐색 결과 생성부

Claims

자율주행에 활용되는 데이터로서 초정밀 지도 데이터와 자율주행 차량정보를 포함하는 데이터 저장부와, 탐색 비용이 낮은 도로를 추종하고 악의 조건 요소를 회피하는 방향으로 네트워크 탐색 확장 처리를 수행하는 탐색 확장 모듈을 포함하는 탐색 확장 판단부;
상기 탐색 확장 모듈의 수행에 따른 탐색 확장 정보를 생성하는 탐색 정보 생성부; 및
상기 탐색 확장 정보에 기초하여 자율주행 경로를 생성하는 탐색 결과 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 초정밀 지도의 악의 조건 정보를 활용한 자율주행용 경로 생성 시스템.
제1 항에 있어서,
탐색 비용 산출 시 악의 조건이 존재하는 도로에 가중치가 부여되는 것을 특징으로 하는 초정밀 지도의 악의 조건 정보를 활용한 자율주행용 경로 생성 시스템.
제1 항에 있어서,
상기 탐색 확장 모듈은 탐색 비용이 낮은 도로를 추종하면서 네트워크를 확장하는 과정에서 확장된 네트워크의 도로에 악의 조건 요소가 존재하고 대안도로가 존재하는 경우 대안도로의 탐색 비용을 산출하고, 확장된 네트워크의 도로에 악의 조건 요소가 존재하고 대안도로가 존재하지 않는 경우 해당 도로의 탐색 비용을 산출하며, 목적지에 도달하는 지점까지 탐색 비용이 낮은 도로를 추종하면서 네트워크를 확장하는 과정을 반복하는 것을 특징으로 하는 초정밀 지도의 악의 조건 정보를 활용한 자율주행용 경로 생성 시스템.
초정밀 지도와 자율주행 차량정보를 포함하는 데이터를 활용하여 네트워크 탐색 확장을 처리하되, 확장된 네트워크 상의 도로에 악의 조건이 존재하는 경우 탐색 비용 산출 시 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는 초정밀 지도의 악의 조건 정보를 활용한 자율주행용 경로 생성 방법.
제4 항에 있어서,
네트워크 탐색 확장 처리는
탐색 비용이 낮은 도로를 추종하면서 네트워크를 확장하는 네트워크 확장단계;
확장된 네트워크의 도로에 악의 조건 요소가 존재하는지 판단하는 악의조건 판단 단계;
해당 도로에 악의 조건 요소가 존재하는 경우 대안도로가 존재하는지 판단하는 대안도로 존재 판단 단계; 및
상기 대안도로가 존재하는 경우 대안도로의 탐색 비용을 산출하고, 상기 대안도로가 존재하지 않는 경우 상기 해당 도로의 탐색 비용을 산출하는 탐색비용 산출 단계를 포함하고,
목적지에 도달할 때까지 네트워크 확장을 반복하는 것을 특징으로 하는 초정밀 지도의 악의 조건 정보를 활용한 자율주행용 경로 생성 방법.