KR20230137439A

KR20230137439A - 군집 궤적 위치의 정확도를 평가하기 위한 컴퓨터 구현 방법

Info

Publication number: KR20230137439A
Application number: KR1020237029641A
Authority: KR
Inventors: 도미닉 세닝거; 다닐루 가스지크
Original assignee: 콘티넨탈 오토모티브 테크놀로지스 게엠베하
Priority date: 2021-03-26
Filing date: 2022-03-18
Publication date: 2023-10-04
Also published as: EP4313712A1; BR112023017424A2; DE102021203080B3; CN117062741A; WO2022199764A1; JP2024511118A

Abstract

본 발명은 정해진 도로 구간(10)에서 군집 궤적(x_i, y_i)의 처리 디바이스(18)에 의해 정해진 군집 궤적 위치(x_i, y_i)의 정확도를 평가하기 위한 컴퓨터 구현 방법으로서, 복수의 자기 궤적 위치(x_n, y_n)를 검출하고 이로부터 군집 궤적 위치(x_i, y_i)를 생성하며; 군집 궤적(x_i, y_i)의 각각의 형성된 군집 궤적 값(x_i)에 대해 표준 편차(σ_i)를 형성한 다음, 생성된 군집 궤적 위치(x_i, y_i)와 개별 관련 정확도 계수(K_G)를 각각의 군집 궤적 위치(x_i, y_i)에 대해 쌍으로 저장하며; 정확도 계수(K_G)는 표준 편차(σ_i)에 비례하는, 컴퓨터 구현 방법에 관한 것이다. 또한 본 발명은 뒤에서 따라가는 차량(12)을 제어하기 위한 컴퓨터 구현 방법, 정해진 도로 구간(10)에서 뒤에서 따라가는 차량(26)의 위치를 결정하기 위한 컴퓨터 구현 방법, 뒤에서 따라가는 차량(26)을 제어하기 위한 제어 시스템, 및 정확도를 평가하기 위한 방법을 사용하는 컴퓨터 프로그램 제품에 관한 것이다.

Description

군집 궤적 위치의 정확도를 평가하기 위한 컴퓨터 구현 방법

본 발명은 정해진 도로 구간에서 군집 궤적의 처리 디바이스에 의해 정해진 군집 궤적 위치의 정확도를 평가하기 위한 컴퓨터 구현 방법, 정확도를 평가하기 위한 방법을 사용하는, 정해진 도로 구간에서 후행 차량을 제어하기 위한 컴퓨터 구현 방법, 후행 차량을 제어하기 위한 제어 시스템, 및 상기 방법을 수행하도록 설계된 컴퓨터 프로그램 제품에 관한 것이다.

자신의 위치를 확인할 수 있는, 시장에서 이용 가능한 다양한 글로벌 내비게이션 위성 시스템(GNSS) 수신기가 존재한다. 이러한 수신기 중 일부는 또한 원하는 위치에 더하여 위치 정확도에 대한 정보를 제공하는 데, 종종 이 값은 부정확하다. 또한 이러한 수신기의 제조업체마다 종종 정확도를 계산하는 방법이 서로 달라 이 정확도를 비교할 수 없다는 문제가 있다.

예를 들어 정해진 도로 구간에서 차량의 위치를 확인하기 위한 알고리즘은, 수신된 위치에 더하여 또한 이 위치의 정확도에 대해 부정확한 값을 사용하여, 예를 들어, 데이터에 가중치를 부여하는 경우, 이는 부정확하거나 심지어 잘못된 결과를 초래한다.

따라서 본 발명의 목적은 보다 신뢰할 수 있는 방식으로 위치와 관련하여 정확도 값을 제공할 수 있는 방법을 제안하는 것이다.

본 목적은 청구항 1의 특징의 조합을 갖는 컴퓨터 구현 방법에 의해 달성된다.

정해진 도로 구간에서 후행 차량을 제어하기 위한 컴퓨터 구현 방법, 도로구간을 주행하도록 후행 차량을 제어하기 위한 제어 시스템, 및 본 방법을 수행할 수 있는 컴퓨터 프로그램은 다른 독립 청구항의 주제이다.

본 발명의 유리한 실시예는 종속 청구항의 주제이다.

정해진 도로 구간에서 군집 궤적의 처리 디바이스에 의해 정해진 군집 궤적 위치의 정확도를 평가하기 위한 컴퓨터 구현 방법으로서,

- 정해진 도로 구간에서 이동하는 자기 차량의 다수의 자기 궤적 위치를 캡처하는 단계;

- 다수의 군집 궤적 위치를 갖는 군집 궤적을 생성하는 단계로서, 미리 정해진 군집 궤적 값(y_i,def)에서 관련 군집 궤적 값(x_i)이 다수의 자기 궤적 값(x_n)으로부터 형성되는, 단계;

- 군집 궤적의 각각의 형성된 군집 궤적 값(x_i)에 대한 표준 편차(σ_i)를 형성하는 단계; 및

- 생성된 군집 궤적 위치와 각각의 군집 궤적 위치에 대한 관련 정확도 계수의 쌍을 저장하는 단계로서, 정확도 계수는 각각의 군집 궤적 위치에 대해 형성된 표준 편차(σ_i)에 비례하는, 단계

를 포함한다.

군집 궤적은 본질적으로 다수의 개별 궤적의 융합으로 형성되는 움직임 궤적이고, 각 개별 궤적은 정해진 도로 구간에서 이동하는 개별 차량에 할당된다. 따라서 이러한 개별 궤적은 자기 궤적이라고도 하며, 자기 차량이라고도 하는 개별 차량과 관련된다.

본 방법에 따르면, 정해진 도로 구간에서 이동하는 자기 차량의 자기 궤적으로부터 그리고 이에 따라 그 GNSS 데이터로부터 군집 궤적이 이에 따라 생성된다. 군집 궤적은 본질적으로 다수의 군집 궤적 위치 또는 지점(x_i, y_i)으로 형성된다. 그런 다음 이러한 각 지점(x_i, y_i)에 대해, 이 각각의 위치(x_i, y_i)에서 군집 궤적을 생성하는 데 기여한 개별 궤적의 교차점은 각각의 자기 차량의 이동 방향에 수직으로 계산된다. 다시 말해, 미리 정해진 군집 궤적 값(y_i,def)은 이동 방향의 이러한 지점에서 미리 정해진 군집 궤적 값(y_i,def)과 관련된 군집 궤적 값(x_i)으로부터 표준 편차(σ_i)를 형성하는 데 사용된다. 표준 편차(σ_i)는 본질적으로 고려 중인 군집 궤적의 값(x_i) 주변으로 이러한 값(X_m)의 분산의 척도이다. 이 표준 편차(σ_i)는 고려 중인 이 군집 궤적 위치(x_i, y_i)에서 GNSS 수신기에 의해 일반적으로 달성될 수 있는 정확도의 척도로 간주될 수 있다.

표준 편차(σ_i) 형태의 정확도의 척도가 결정된 후, 고려 중인 각각의 군집 궤적 위치(x_i, y_i)는 정확도 계수와 함께 저장될 수 있다. 이 경우에 정확도 계수는 표준 편차(σ_i) 자체일 수 있으나, 표준 편차(σ_i)에 대한 대표적인 인수를 정확도 계수로 저장하는 것도 가능하다. 표준 편차(σ_i)가 정확도 계수로 직접 저장되지 않고 표준 편차(σ_i)를 나타내는 인수로 저장되는 경우 이는 결정된 표준 편차(σ_i)에 비례하는 것으로 간주되어야 한다. 여기서 "비례"는 상수 인수를 통한 수학적 비율만을 의미하는 것으로 이해되어서는 안 되고; 비례는 또한 위에서 설명된 방법의 맥락에서 위치의 정확도를 직접 평가하기 위해 표준 편차 값(σ_i)이 그룹으로, 예를 들어, "높은 정확도", "중간 정확도", "낮은 정확도" 그룹으로 결합된 것을 의미할 수 있다.

생성된 군집 궤적 위치와 이에 대응하는 정확도 계수의 쌍은 함께 저장되고, 여기서 저장이라는 것은 또한 후행 차량에 이용 가능하게 되는 맵(map)에 입력된 것을 의미하는 것으로 이해되어야 한다. 후행 차량은 이 경우에 모든 자기 차량(이 자기 차량의 자기 궤적으로부터 군집 궤적이 형성됨)을 시간에 따라 뒤따르는 차량이다.

따라서 후행 차량은 이러한 방식으로 형성된 맵에 액세스할 수 있지만, 맵은 또한 예를 들어 정해진 도로 구간에 존재하는 교통 표지판을 통합하는 데 사용되는 다른 서비스에 의해 액세스될 수 있다.

따라서 설명된 방법은 GNSS 정확도가 좋거나 낮은 위치 또는 심지어 전체 영역을 결정할 수 있는 가능성을 제공한다. 그런 다음 이러한 정확도는 정확도 또는 가중치를 추정할 수 있도록 다른 알고리즘에서 사용될 수 있다.

전술된 방법의 하나의 유리한 실시예에서, 정해진 도로 구간에서 이동하는 개별 자기 차량의 센서는 다수의 자기 궤적 위치를 캡처하고, 다수의 자기 궤적 위치를 자기 차량 외부에 배치된 처리 디바이스로 전송하고, 이에 응답하여 처리 디바이스는 군집 궤적을 생성한다.

이 유리한 실시예에서, 원시 데이터(raw data)는 따라서 본질적으로 처리 디바이스로 전송되어 처리 디바이스에서 다수의 계산 단계를 수행함으로써 다수의 군집 궤적 위치를 갖는 군집 궤적을 생성한다.

그러나, 하나의 대안적인 실시예에서, 정해진 도로 구간에서 이동하는 개별 자기 차량의 센서가 다수의 자기 궤적 위치를 캡처하고 나서 각 자기 차량이 캡처된 자기 궤적 위치로부터 자기 궤적을 생성하는 것도 가능하다. 그런 다음에야 각 자기 차량은 생성된 자기 궤적을 자기 차량 외부에 배치된 처리 디바이스로 전송하고, 그런 다음 처리 디바이스는 이러한 자기 궤적으로부터 군집 궤적을 생성한다. 이 유리한 대안적인 실시예에서, 군집 궤적을 생성하기 위한 계산 방법의 일부는 이에 따라 자기 차량 자체에서 수행된다.

정해진 도로 구간에서 후행 차량을 제어하기 위한 컴퓨터 구현 방법은,

- 위의 방법에 설명된 바와 같이, 군집 궤적 위치와 각각의 군집 궤적 위치에 대한 관련 정확도 계수의 쌍을 포함하는 정해진 도로 구간의 맵을 생성하는 단계; 및

- 생성된 맵에 기초하여 도로 구간을 주행하도록 후행 차량을 제어하는 단계

를 포함한다.

이러한 후행 차량의 GNSS 수신기는 모든 상황에서 정확도를 올바르게 추정하지는 못하지만 이러한 상황은 일반적으로 로컬에서 재현 가능하다. 위에서 설명된 생성된 맵에는 이제 수신된 군집 궤적 위치의 정확도에 대한 정보가 포함되어 있어서 GNSS 수신기가 종종 정확도가 너무 좋다고 추정하는 위치에 대한 정보가 포함된다. 그런 다음 이 정보가 맵으로부터 후행 차량에 이용 가능하게 되면 이 생성된 맵에 기초하여 지금까지 평소보다 더 정확하게 후행 차량을 제어할 수 있다.

바람직하게는, 후행 차량은 이 경우에 적어도 부분적으로 자율 차량 시스템의 제어기를 사용하여 제어된다. 특히 부분 자율 또는 심지어 자율 주행에서 무인 후행 차량을 고정밀로 제어할 수 있기 위해서는 후행 차량을 제어하기 위해 처리된 위치 데이터의 신뢰성을 아는 것이 중요하다.

그러나 대안으로서, 또한 운전자가 후행 차량을 제어하는 것도 가능하지만, 운전자 지원 시스템의 출력 유닛이 존재하고, 이 출력 유닛은 생성된 맵에 기초하여 후행 차량을 제어하기 위한 제어 사양을 출력하는 것도 가능하다. 이러한 시스템의 하나의 구현은 예를 들어 내비게이션 시스템일 수 있다.

정해진 도로 구간에서 후행 차량의 위치를 결정하기 위한 컴퓨터 구현 방법은,

- 처리 디바이스에 의해 정해진 군집 궤적 위치의 정확도를 평가하기 위한 전술한 방법을 수행하는 단계;

- 적어도 2개의 상이한 소스로부터, 정해진 도로 구간에서 후행 차량의 잠재적 위치와 이 잠재적 위치와 관련된 소스별 정확도 계수의 각각의 쌍을 수신하는 단계로서, 제1 잠재적 위치는 군집 궤적 위치이고, 제1 정확도 계수는 군집 궤적 위치에 대해 형성된 표준 편차(σ_i)에 비례하고, 군집 궤적 위치와 제1 정확도 계수는 청구항 1에 기재된 방법에 따라 생성되는, 단계;

- 관련 소스별 정확도 계수에 기초하여 수신된 잠재적 위치 각각에 가중치를 부여하는 단계; 및

- 가중치 부여된 잠재적 위치를 융합하여 후행 차량의 위치를 결정하는 단계

를 포함한다.

가능한 한 현실적으로 정해진 도로 구간에서 후행 차량의 위치를 결정하기 위해 2개의 상이한 소스의 데이터가 이에 따라 사용된다. 제1 소스는 이 경우에 관련 정확도 계수와 함께 위에서 설명된 군집 궤적 위치를 저장한 메모리이다. 제2 소스는, 마찬가지로 잠재적 위치를 결정하고 프로세스에서 관련된 정확도 계수를 출력하는 센서일 수 있다. 그러면 이러한 잠재적 위치에 대한 이러한 소스별 정확도 계수에 기초하여 수신된 잠재적 위치에 가중치를 부여하고 이러한 가중치 부여된 잠재적 위치로부터 후행 차량의 위치를 결정하는 것이 가능하다.

따라서 후행 차량의 기술적 장점은 하나 이상의 센서의 값으로부터 후행 차량의 위치를 결정하는 알고리즘이 GNSS 데이터의 정확도를 추정하기 위한 추가 소스를 수신한다는 것이다. 센서 데이터가 융합될 때 가중치 부여가 발생하기 때문에 각 센서의 정확도를 아는 것이 중요하다. 이 경우에, 더 높은 정확도를 갖는 센서에는 더 큰 가중치가 부여된다. 군집 궤적 위치가 높은 정확도를 갖는 것으로 평가되어야 한다는 정보가 후행 차량에 이용 가능한 경우, 이 정보에는 예를 들어 다른 센서에 의해 전달된 잠재적 위치보다 더 높은 가중치가 부여될 수 있다. 그러나 반대로 GNSS 위치가 덜 정확한 경우, 다른 센서에는 더 높은 가중치가 부여될 수도 있다. 따라서, 전체적으로 후행 차량의 위치를 개선하는 것이 가능하다.

따라서 설명된 방법은 상업적으로 이용 가능한 GNSS 수신기의 정확도를 추정하는 데 오류가 발생하기 쉬운 문제를 수정할 수 있다.

따라서 후행 차량은 또한 다수의 센서로부터의 정보를 처리할 수 있다. 이 경우에 제2 잠재적 위치와 이 제2 잠재적 위치와 관련된 소스별 정확도 계수의 쌍이 후행 차량에 할당된 센서를 사용하여 결정될 수 있다. 다시 말해, 예를 들어 카메라와 같은 이러한 센서는 후행 차량 자체에 배치된다.

그러나 대안적으로 또는 추가적으로, 정해진 도로 구간의 영역에서 기반 시설의 센서를 사용하여 제2 잠재적 위치와 관련 소스별 정확도 계수를 결정하는 것도 가능하다. 다시 말해, 정해진 도로 구간에서, 도로 구간 위에서 또는 도로 구간 주변에 배치되고, 후행 차량의 제2 잠재적 위치를 캡처할 수 있는 후행 차량 외부의 센서가 또한 있을 수 있다.

정해진 도로 구간에서 후행 차량을 제어하기 위한 컴퓨터 구현 방법으로서, 정해진 도로 구간에서 후행 차량의 위치가 이 경우 전술한 바와 같이 먼저 결정되고 나서 후행 차량은 이 결정된 위치에 기초하여 도로 구간을 주행하도록 제어된다.

이 경우에 후행 차량이 적어도 부분적으로 자율 차량 시스템의 제어기를 사용하여 제어되는 것이 가능하다. 그러나, 또한 대안적으로 운전자 지원 시스템의 출력 유닛이 후행 차량을 제어하기 위한 제어 사양을 출력하는 것도 가능하다.

도로 구간을 주행하도록 후행 차량을 제어하기 위한 제어 시스템은 정해진 도로 구간에서 군집 궤적의 처리 디바이스에 의해 정해진 군집 궤적 위치의 정확도를 평가하기 위한 방법을 수행하도록 설계된 처리 디바이스를 갖는다. 제어 시스템은 후행 차량을 제어하도록 설계된 제어기를 추가로 갖는다.

도로 구간을 주행하도록 후행 차량을 제어하기 위한 추가 제어 시스템은 위에서 설명된 바와 같이 정해진 도로 구간에서 후행 차량의 위치를 결정하는 방법을 수행하도록 설계된 처리 디바이스를 갖고, 추가로 후행 차량을 제어하기 위한 제어기를 갖는다.

유리한 컴퓨터 프로그램 제품은 정해진 도로 구간에서 군집 궤적의 처리 디바이스에 의해 정해진 군집 궤적 위치의 정확도를 평가하기 위한 방법 및/또는 정해진 도로 구간에서 후행 차량의 위치를 결정하기 위한 방법을 수행하도록 설계된다.

본 발명의 유리한 실시예는 첨부된 도면을 참조하여 아래에서 보다 상세히 설명된다.

도 1은 자기 궤적을 따라 이동하는 다수의 자기 차량, 자기 궤적으로부터 형성된 군집 궤적, 및 군집 궤적을 따라 이동하는 후행 차량을 포함하는 정해진 도로 구간을 위에서 본 개략 평면도를 도시한다.
도 2는 도 1의 후행 차량의 제1 유리한 예의 개략 상세도를 도시한다.
도 3은 도 1의 후행 차량의 제2 유리한 예의 개략도를 도시한다.
도 4는 도 1의 정해진 도로 구간에서 군집 궤적의 처리 디바이스에 의해 정해진 군집 궤적 위치의 정확도를 평가하기 위한 방법의 단계를 예시하는 개략 흐름도를 도시한다.
도 5는 도 1의 정해진 도로 구간에서 후행 차량의 위치를 결정하기 위한 방법의 단계를 예시하는 개략 흐름도를 도시한다.

도 1은 다수의 자기 차량(12)이 관련된 자기 궤적(x_n, y_n)을 따라 이동하는 정해진 도로 구간(10)을 위에서 본 개략 평면도를 도시한다. 각각의 자기 궤적(x_n, y_n)은 이 경우에 값(x_n 및 y_n)으로부터 2차원적으로 구성된 무한한 수의 자기 궤적 지점으로부터 형성되고, 여기서 y_n은 각각의 자기 차량(12)의 이동 방향을 나타내는 값이다. 값(x_n)은 값(y_n)에 대해 이와 수직인 x-축에 배치된다(가장자리에 있는 직교 좌표계 참조).

군집 궤적(x_i, y_i)은 자기 궤적(x_n, y_n)을 융합하여 다수의 이러한 자기 궤적(x_n, y_n)으로부터 형성된다. 이것은 또한 군집 궤적(x_i, y_i)에 대해 다수의 군집 궤적 지점 또는 군집 궤적 위치(x_i, y_i)를 생성한다. 군집 궤적(x_i, y_i)을 형성하기 위해, 단순화를 위해, 자기 궤적(x_n, y_n)의 x-값은, 도 1의 예에서, 제1 자기 궤적의 x_n,1, 제2 자기 궤적의 x_n,2, 및 제3 자기 궤적의 x_n,3은 자기 궤적(x_n, y_n)의 이동 방향(y_n)으로 미리 정해진 값 위치에서 군집 궤적(x_i, y_i)의 x-값(x_i)을 형성하기 위해 평균화되며, 이들 값은 도 1에서 y_1,def로 표시된다. 따라서 복수의 x-값으로부터 군집 궤적(x_i, y_i)의 형성된 군집 궤적 값(x_i)에 대한 표준 편차(σ_i)를 형성할 수 있도록 상이한 자기 궤적(x_n, y_n)의 다수의 x-값이 사용된다.

도 1에 도시된 제1 예에서, 전술한 바와 같이 군집 궤적(x_i, y_i)과 관련 표준 편차(σ_i)를 형성하기 위해, 자기 차량(12)은 대응하는 송신기(16)를 통해 처리 디바이스(18)에 자기 궤적 위치(x_n, y_n)를 송신한다. 이 처리 디바이스(18)는 자기 궤적 위치(x_n, y_n)를 수신하고 이 정보를 사용하여 처리 모듈(20)에서 군집 궤적(x_i, y_i)과 각각 관련된 표준 편차(σ_i)를 결정한다. 구현에 따라, 표준 편차(σ_i)는 결정된 군집 궤적 위치(x_i, y_i)의 정확도를 나타내는 정확도 계수(K_G)로서 직접 취급된다. 그러나, 대안적으로, 결정된 표준 편차(σ_i)를 표준 편차(σ_i)에 비례하는 대표적인 정확도 계수(K_G)로 변환하는 것도 가능하다. 비례는 이 경우에 변환을 위한 상수 인수가 있는 순수한 수학적 비례만을 의미하는 것이 아니라; 또한 표준 편차(σ_i)의 그룹이 결합되어 평가 기준을 형성하고 이를 정확도 계수(K_G)로 취급하는 것도 가능하다. 예로서, 이러한 그룹은 "높은 정확도", "중간 정확도", "낮은 정확도"일 수 있다.

그런 다음 처리 디바이스(18)는 생성된 군집 궤적 위치(x_i, y_i)와 각각 관련된 정확도 계수(K_G)의 쌍을 저장 장치(22)에 저장한다. 이 경우에 이러한 쌍은 또한 각각의 생성된 군집 궤적 위치(x_i, y_i)마다 정확도 계수(K_G)가 플롯된 맵의 형태로 저장될 수 있다.

자기 궤적 위치(x_n, y_n)를 캡처하기 위해, 자기 차량(12)은 도 1에 도시된 바와 같이 센서(24)를 갖는다. 이 센서(24)는 예를 들어 카메라일 수 있지만, 또한 센서(24)가 이 경우에 대응하는 GPS 수신기로 형성되도록 자기 차량(12)이 백엔드로부터 GPS 데이터를 수신하는 것이 가능하다.

처리 디바이스(18)에서 수행되는 모든 계산 단계의 가능성에 대한 대안으로서, 또한 자기 차량(12)은 그 센서(24)에 더하여 자체 처리 모듈(20)을 갖고, 각각의 자기 궤적(x_n, y_n)은 각각의 자기 차량(12)의 자기 궤적 위치(x_n, y_n)로부터 이 자기 처리 모듈(20)에서 형성될 수 있다. 이렇게 생성된 자기 궤적(x_n, y_n)은 처리 디바이스에서 군집 궤적(x_i, y_i)과 관련 표준 편차(σ_i)를 결정하기 위해 처리 디바이스(18)로 직접 전송된다.

그런 다음 처리 디바이스(18)는 처리 모듈(20)에서 군집 궤적(x_i, y_i)과 관련 표준 편차(σ_i) 또는 관련 정확도 계수(K_G)를 확인하고 이를 예를 들어 맵의 형태로 저장 장치(22)에 저장하면, 이 정보, 예를 들어, 저장된 맵을 정해진 도로 구간(10)에서 시간에 따라 자기 차량(12)을 뒤따르는 후행 차량(26)으로 송신하는 것이 가능하다. 후행 차량(26)은 형성된 군집 궤적(x_i, y_i)과 관련 정확도 계수(K_G)를 수신기(28)를 통해 수신하고 나서, 수신된 맵에 기초하여 제어기(30)에 의해 제어된다.

제어기(30)는 이 경우에 자기 차량(12)이 제어 유닛(34)을 통해 부분 자율적으로 또는 완전 자율적으로 제어되는 적어도 부분 자율 차량 시스템(32)의 일부일 수 있고, 또는 제어기(30)는 운전자 지원 시스템(38)의 출력 유닛(36)과 통신하고, 이 출력 유닛은 예를 들어 내비게이션 시스템 디스플레이를 통해 후행 차량(26)의 운전자에게 제어 사양을 출력한다.

도 2는 후행 차량(26)의 제1 유리한 예의 개략 상세도로 후행 차량(26)을 도시한다.

도 3은 도 1의 후행 차량(26)의 제2 유리한 예의 개략 상세도를 도시하고, 여기서 제어기(30)는 정해진 도로 구간(10)에서 후행 차량(26)의 위치를 결정하도록 설계된다. 이를 위해, 제어기(30)는 이미 전술한 바와 같이 처리 디바이스(18)로부터 수신된 군집 궤적(x_i, y_i)과 관련 정확도 계수(K_G,i)를 사용할 뿐만 아니라, 제2 소스(40)로부터의 데이터를 사용하고, 이 데이터는 후행 차량(26)의 위치에 링크된다. 따라서 제어기(30)는 적어도 2개의 상이한 소스(40)로부터 후행 차량(26)의 각 잠재적 위치(x_pot, y_pot)를 수신하고, 관련된 정확도 계수(K_G)에 기초하여 이 잠재적 위치(x_pot, y_pot)에 가중치를 부여한 다음, 융합을 통해 후행 차량(26)의 위치를 결정한다. 도 3에 도시된 바와 같이, 제2 소스(40)는 예를 들어 카메라와 같이 예를 들어 후행 차량(26)의 센서(24)일 수 있지만, 또한 처리되는 수신된 정보는 정해진 도로 구간(10)의 영역에 배치된 기반 시설(42)에 할당된 센서(24)로부터 유래할 수도 있다. 이것은 마찬가지로 예를 들어 도로 구간(10)의 영역에 배치되거나 고정 설치된 카메라일 수 있다.

그런 다음 이렇게 결정된 후행 차량(26)의 위치에 기초하여, 제어기(30)는 도 2를 참조하여 설명된 제1 예에서와 같이 후행 차량(26)을 제어할 수 있다.

따라서 전체적으로, 도 1 내지 도 3을 참조하여, 처리 디바이스(18)와 제어기(30)를 사용하여 지금까지 알려진 것보다 더 신뢰할 수 있는 방식으로 후행 차량(26)을 제어할 수 있는 제어 시스템(44)에 대한 설명이 제공된다.

이러한 제어와 관련하여, 도 4는 처리 디바이스(18)에 의해 정해진 군집 궤적 위치(x_i, y_i)의 정확도를 평가하기 위한 방법의 단계를 평가하는 개략 흐름도를 도시한다. 이 경우에, 제1 단계에서, 다수의 자기 차량(12)에 의해 다수의 자기 궤적(x_n, y_n)을 캡처한다. 그런 다음 그 다음 단계에서, 이러한 자기 궤적(x_n, y_n)으로부터 군집 궤적(x_i, y_i)을 형성한다. 이후 단계에서, 군집 궤적(x_i, y_i)의 각각의 형성된 군집 궤적 값(x_i)에 대해 표준 편차(σ_i)를 형성한다.

그런 다음 추가 단계에서, 생성된 군집 궤적 위치(x_i, y_i)와 관련 정확도 계수(K_G,i)로 구성된 쌍을 저장하고, 이 저장은 예를 들어 맵으로 일어날 수 있다. 그런 다음 마지막 단계에서, 맵 데이터에 기초하여 후행 차량(26)을 제어한다.

정해진 도로 구간(10)에서 후행 차량(26)의 위치와 관련하여, 도 5는 정해진 도로 구간(10)에서 후행 차량(26)의 위치를 결정하기 위한 방법의 단계를 포함하는 개략 흐름도를 도시한다. 제1 단계에서, 이 경우에 도 4를 참조하여 설명된 바와 같이 맵을 생성한다. 그 다음 단계에서, 후행 차량(26)은 적어도 2개의 소스(40)로부터 대응하는 정확도 계수(K_G)와 함께 잠재적 위치(x_pot, y_pot)를 수신한다. 그런 다음 추가 단계에서, 정확도 계수(K_G)에 기초하여 이 수신된 잠재적 위치(x_pot, y_pot)에 가중치를 부여하고 나서 추가 단계에서 이를 융합하여 후행 차량(26)의 위치를 제공한다. 그런 다음 이렇게 결정된 후행 차량(26)의 위치에 기초하여 제어기(30)가 후행 차량(26)을 제어할 수 있다.

10: 도로 구간
12: 자기 차량
16: 송신기
18: 처리 디바이스
20: 처리 모듈
22: 저장 장치
24: 센서
26: 후행 차량
28: 수신기
30: 제어기
32: (부분) 자율 차량 시스템
34: 제어 유닛
36: 출력 유닛
38: 운전자 지원 시스템
40: 소스
42: 기반 시설
44: 제어 시스템
K_G : 정확도 계수
σ_i : 표준 편차
(x_n, y_n): 자기 궤적
(x_i, y_i): 군집 궤적
(x_pot, y_pot): 잠재적 위치
y_n : 이동 방향
y_1,def : 이동 방향(y_n)의 미리 정해진 값 위치
x_n,1 : 자기 궤적(x_n, y_n)의 x-값

Claims

정해진 도로 구간(10)에서 군집 궤적(x_i, y_i)의 처리 디바이스(18)에 의해 정해진 군집 궤적 위치(x_i, y_i)의 정확도를 평가하기 위한 컴퓨터 구현 방법으로서,
- 상기 정해진 도로 구간(10)에서 이동하는 자기 차량(12)의 다수의 자기 궤적 위치(x_n, y_n)를 캡처하는 단계;
- 다수의 군집 궤적 위치(x_i, y_i)를 갖는 군집 궤적(x_i, y_i)을 생성하는 단계로서, 미리 정해진 군집 궤적 값(y_i,def)에서 관련 군집 궤적 값(x_i)은 상기 다수의 자기 궤적 값(x_n)으로부터 형성되는, 상기 군집 궤적(x_i, y_i)을 생성하는 단계;
- 상기 군집 궤적(x_i, y_i)의 각각의 형성된 군집 궤적 값(x_i)에 대한 표준 편차(σ_i)를 형성하는 단계; 및
- 생성된 군집 궤적 위치(x_i, y_i)와 각각의 군집 궤적 위치(x_i, y_i)에 대한 관련 정확도 계수(K_G)의 쌍을 저장하는 단계로서, 상기 정확도 계수(K_G)는 각각의 군집 궤적 위치(x_i, y_i)에 대해 형성된 표준 편차(σ_i)에 비례하는, 상기 관련 정확도 계수(K_G)의 쌍을 저장하는 단계
를 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
제1항에 있어서, 다수의 군집 궤적 위치(x_i, y_i)를 갖는 군집 궤적(x_i, y_i)을 생성하기 위해, 상기 정해진 도로 구간(10)에서 이동하는 개별 자기 차량(12)의 센서(24)는 상기 다수의 자기 궤적 위치(x_n, y_n)를 캡처하고, 상기 다수의 자기 궤적 위치(x_n, y_n)를 상기 자기 차량(12) 외부에 배치된 처리 디바이스(18)로 전송하고, 상기 처리 디바이스(18)는 상기 군집 궤적(x_i, y_i)을 생성하는, 컴퓨터 구현 방법.
제1항에 있어서, 다수의 군집 궤적 위치(x_i, y_i)를 갖는 군집 궤적(x_i, y_i)을 생성하기 위해, 상기 정해진 도로 구간(10)에서 이동하는 개별 자기 차량(12)의 센서(24)는 상기 다수의 자기 궤적 위치(x_n, y_n)를 캡처하고, 각각의 자기 차량(12)은 캡처된 자기 궤적 위치(x_n, y_n)로부터 자기 궤적(x_n, y_n)을 생성하고, 각각의 자기 차량(12)은 생성된 자기 궤적(x_n, y_n)을 상기 자기 차량(12) 외부에 배치된 처리 디바이스(18)로 전송하고, 상기 처리 디바이스(18)는 상기 자기 궤적(x_n, y_n)으로부터 상기 군집 궤적(x_i, y_i)을 생성하는, 컴퓨터 구현 방법.
정해진 도로 구간(10)에서 후행 차량(26)을 제어하기 위한 컴퓨터 구현 방법으로서,
- 제1항에 기재된 방법을 수행함으로써 군집 궤적 위치(x_i, y_i)와 각각의 군집 궤적 위치(x_i, y_i)에 대한 관련 정확도 계수(K_G)의 쌍을 포함하는 정해진 도로 구간(10)의 맵을 생성하는 단계; 및
- 생성된 맵에 기초하여 상기 도로 구간(10)을 주행하도록 후행 차량(26)을 제어하는 단계
를 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
제4항에 있어서, 상기 후행 차량(26)은 적어도 부분적으로 자율 차량 시스템(32)의 제어기(30)를 사용하여 제어되고, 또는 운전자 지원 시스템(38)의 출력 유닛(36)은 상기 후행 차량(26)을 제어하기 위한 제어 사양을 출력하는, 컴퓨터 구현 방법.
정해진 도로 구간(10)에서 후행 차량(26)의 위치를 결정하기 위한 컴퓨터 구현 방법으로서,
- 제1항에 기재된 방법을 수행하는 단계;
- 적어도 2개의 상이한 소스로부터, 상기 정해진 도로 구간(10)에서 후행 차량(26)의 잠재적 위치(x_pot, y_pot)와 상기 잠재적 위치(x_pot, y_pot)와 관련된 소스별 정확도 계수(K_G)의 각 쌍을 수신하는 단계로서, 제1 잠재적 위치(x_pot1, y_pot1)는 군집 궤적 위치(x_i, y_i)이고, 제1 정확도 계수(K_G1)는 상기 군집 궤적 위치(x_i, y_i)에 대해 형성된 표준 편차(σ_i)에 비례하고, 상기 군집 궤적 위치(x_i, y_i)와 상기 제1 정확도 계수(K_G1)는 제1항에 기재된 방법에 따라 생성되는, 상기 소스별 정확도 계수(K_G)의 각 쌍을 수신하는 단계;
- 상기 관련된 소스별 정확도 계수(K_G)에 기초하여 수신된 잠재적 위치(x_pot, y_pot) 각각에 가중치를 부여하는 단계; 및
- 가중치가 부여된 잠재적 위치(x_pot, y_pot)를 융합하여 상기 후행 차량(26)의 위치를 결정하는 단계
를 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
제6항에 있어서, 제2 잠재적 위치(x_pot2, y_pot2)와 상기 제2 잠재적 위치(x_pot2, y_pot2)와 관련된 소스별 정확도 계수(K_G2)의 쌍은 상기 후행 차량(26)에 할당된 센서(24)를 사용하여 결정되거나 또는 상기 정해진 도로 구간(10)의 영역에서 기반 시설(42)의 센서(24)를 사용하여 결정되는, 컴퓨터 구현 방법.
정해진 도로 구간(10)에서 후행 차량(26)을 제어하기 위한 컴퓨터 구현 방법으로서,
- 제3항에 기재된 방법을 수행함으로써 상기 정해진 도로 구간(10)에서 상기 후행 차량(26)의 위치를 결정하는 단계; 및
- 결정된 위치에 기초하여 상기 도로 구간(10)을 주행하도록 후행 차량(26)을 제어하는 단계
를 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
제8항에 있어서, 상기 후행 차량(26)은 적어도 부분적으로 자율 차량 시스템(32)의 제어기(30)를 사용하여 제어되고, 또는 운전자 지원 시스템(38)의 출력 유닛(36)은 상기 후행 차량(26)을 제어하기 위한 제어 사양을 출력하는, 컴퓨터 구현 방법.
도로 구간(10)을 주행하도록 후행 차량(26)을 제어하기 위한 제어 시스템(44)으로서, 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 수행하도록 설계된 처리 디바이스(18), 및 제2항 내지 제5항 중 어느 한 항에 기재된 바와 같이 후행 차량(26)을 제어하도록 설계된 제어기(30)를 포함하는, 제어 시스템(44).
도로 구간(10)을 주행하도록 후행 차량(26)을 제어하기 위한 제어 시스템(44)으로서, 제6항 또는 제7항에 기재된 방법을 수행하도록 설계된 처리 디바이스(18), 및 제8항 또는 제9항에 기재된 바와 같이 후행 차량(26)을 제어하도록 설계된 제어기(30)를 포함하는, 제어 시스템(44).
제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하도록 설계된 컴퓨터 프로그램 제품.