KR20240052122A

KR20240052122A - 상용차량의 자율주행을 위한 자율주행 부품 인터페이스

Info

Publication number: KR20240052122A
Application number: KR1020220131269A
Authority: KR
Inventors: 유시복; 박정태; 이용기; 신유영
Original assignee: 한국자동차연구원
Priority date: 2022-10-13
Filing date: 2022-10-13
Publication date: 2024-04-23

Abstract

상용차량의 자율주행을 위한 자율주행 부품 인터페이스가 제공된다. 상기 장치는 Automated CAN 통신을 통해 비전센서, SSVM 시스템 및 장거리 레이더(Long Range RADAR)와 데이터를 송수신하고, CAN-FD 통신을 통해 중거리 레이더(Middle Range RADAR)와 데이터를 송수신하고, 이더넷 통신을 통해 라이다, 복합측위 및 디지털 맵 통합 모듈 및 V2X OBU와 데이터를 송수신하는 통신모듈, 상기 통신모듈을 통해 수신한 센싱 정보를 기반으로 상용차량의 자율주행을 위한 데이터를 처리하는 프로그램이 저장된 메모리 및 상기 메모리에 저장된 프로그램을 실행시킴에 따라, 상기 통신모듈을 통해 상기 비전센서, SSVM 시스템, 장거리 레이더, 중거리 레이더, 복합측위 및 디지털 맵 통합 모듈 및 V2X OBU 중 적어도 하나와의 데이터를 송수신하여 인지처리를 수행하고, 자율주행 모드를 결정하며, 구동 정보를 생성하기 위한 프로세서를 포함한다.

Description

상용차량의 자율주행을 위한 자율주행 부품 인터페이스 {AUTONOMOUS DRIVING PART INTERFACE FOR AUTONOMOUS DRIVING OF COMMERCIAL VEHICLES}

본 발명은 상용차량의 자율주행을 위한 자율주행 부품 인터페이스에 관한 것이다.

최근 운전자를 필요로 하지 않는 차량들과 같은 자율 주행 차량들은 승객 또는 화물을 하나의 위치로부터 다른 위치로 운송하는 데 도움을 주기 위해 사용될 수 있다. 이러한 차량들은 완전 자율 모드, 또는 사람이 소정의 주행 입력을 제공할 수 있는 부분 자율 모드로 동작할 수 있다.

자율 모드로 동작하기 위해, 차량은 센서들을 이용할 수 있고, 수신된 센서 정보를 사용하여 다양한 주행 동작들을 수행할 수 있다. 그러나 일반적인 승용차량에 대한 자율주행 센서 등 컴포넌트에 대한 연구는 활발히 진행되고 있으나, 상용차량 특히 대형차량에 최적화된 연구 개발은 다소 더디게 진행되고 있는 실정이다.

이에 따라, 상용차량의 자율주행 특히 자율 군집주행을 위한 다양한 센서의 활용 및 배치 구조 그리고 이들의 제어 방법에 대한 기술이 필요한 실정이다.

공개특허공보 제10-2020-0003307호 (2020.01.09)

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 상용차량의 자율주행 시스템에 일반적으로 적용될 수 있는 자율주행 부품 간의 인터페이스를 제공하는 것이다.

다만, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 상기된 바와 같은 과제로 한정되지 않으며, 또다른 과제들이 존재할 수 있다.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일면에 따른 상용차량의 자율주행을 위한 자율주행 부품 인터페이스는 Automated CAN 통신을 통해 비전센서, SSVM 시스템 및 장거리 레이더(Long Range RADAR)와 데이터를 송수신하고, CAN-FD 통신을 통해 중거리 레이더(Middle Range RADAR)와 데이터를 송수신하고, 이더넷 통신을 통해 라이다, 복합측위 및 디지털 맵 통합 모듈 및 V2X OBU와 데이터를 송수신하는 통신모듈, 상기 통신모듈을 통해 수신한 센싱 정보를 기반으로 상용차량의 자율주행을 위한 데이터를 처리하는 프로그램이 저장된 메모리 및 상기 메모리에 저장된 프로그램을 실행시킴에 따라, 상기 통신모듈을 통해 상기 비전센서, SSVM 시스템, 장거리 레이더, 중거리 레이더, 복합측위 및 디지털 맵 통합 모듈 및 V2X OBU 중 적어도 하나와의 데이터를 송수신하여 인지처리를 수행하고, 자율주행 모드를 결정하며, 구동 정보를 생성하기 위한 프로세서를 포함한다.

본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 Automated CAN 통신을 통해 데이터를 송수신하는, 상기 비전센서는 상용차량의 전방(Front Camera), 후방(Rear Camera) 및 각각 상응하는 전측방을 감지하여 측면 근접 객체 인식을 지원하는 후측방 양측(Left/Right Camera)에 구비되고, 상기 SSVM 시스템은 복수의 근거리 카메라와 SSVM 모듈을 통해 탑뷰 영상을 제공하고, 상기 장거리 레이더(Long Range RADAR)는 차량의 전방에 구비되어 소정 거리 이상의 객체를 인지할 수 있다.

본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 CAN-FD 통신을 통해 데이터를 송수신하는 상기 중거리 레이더(Middle Range RADAR)는 상기 상용차량의 전방 좌측에 구비되는 제1 레이더(MRR Front Left), 전방 우측에 구비되는 제2 레이더(MRR Front Right), 후방 좌측에 구비되는 제3 레이더(MRR Rear Left) 및 후방 우측에 구비되는 제4 레이더(MRR Rear Right)를 포함할 수 있다.

본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 이더넷 통신을 통해 데이터를 송수신하는, 상기 복합측위 및 디지털 맵 통합 모듈은 상용차량의 노선을 고려한 자율주행용 정밀맵 및 복합측위 기능이 분리되어 제공되고, 상기 V2X OBU는 WAVE 통신과 LET 무선통신 기능을 탑재한 하이브리드 기반으로 동작하고, 상기 라이다는 상기 상용차량의 각 코너에 구비되는 전방 좌측 코너 라이다(Front Left Corner LIDAR), 전방 우측 코너 라이다(Front Right Corner LIDAR), 후방 좌측 코너 라이다(Rear Left Corner LIDAR), 후방 우측 코너 라이다(Rear Right Corner LIDAR)를 포함하는 제1 라이다와, 전방 광각 라이다(Front Wide VFOV LIDAR), 좌측 광각 라이다(Left Wide VFOV LIDAR), 우측 광각 라이다(Right Wide VFOV LIDAR)를 포함하는 제2 라이다를 구비할 수 있다.

본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 프로세서는 상기 라이다, 장거리 및 중거리 레이더, 비전센서로부터 획득한 센싱 정보로부터 인지정보를 획득하고, 상기 V2X OBU를 통한 신호등의 정보, 상기 복합측위 및 디지털 맵 통합 모듈의 근거리 맵 및 위치와 자세 정보, 차량 상태 정보를 인지정보로 획득하고, 상기 획득한 인지정보를 기반으로 주변 도로 형상, 정적 및 동적 객체를 판단하는 인지처리 결과를 생성할 수 있다.

본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 프로세서는 상기 인지처리 결과를 기반으로 상용차량에 대한 주행전략을 생성하고, 주행전략에 상응하는 주행경로를 생성하고, 상기 주행경로를 기반으로 속도 및 조향 정보를 포함하는 구동 정보를 생성하고, 자율주행 및 수동주행 모드를 관리하고, 에러 리커버리, 자가진단 신호 관리, 자율주행 모드 종료 신호 생성, GPS 기반 주행 궤적 저장데이터 관리 기능을 포함하는 자율주행 관리를 수행할 수 있다.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 면에 따른 컴퓨터 프로그램은, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 상용차량의 자율주행을 위한 자율주행 부품 인터페이스를 실행하며, 컴퓨터 판독가능 기록매체에 저장된다.

본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.

전술한 본 발명의 일 실시예에 의하면, 상용차량, 특히 대형차량에 최적화된 자율주행 아키텍처 및 인터페이스를 제공할 수 있다.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 상용차량을 위한 자율주행 아키텍처를 제공하는 자율주행 시스템의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에서 각 요소들에 의해 관리 및 송수신되는 데이터의 일 예시를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부의 상세 구성을 도시한 도면이다.
도 4 및 도 5는 각 구성요소의 입력과 출력을 설명하기 위한 도면이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 상용차량을 위한 자율주행 아키텍처를 제공하는 자율주행 시스템의 블록도이다. 도 2는 본 발명의 일 실시예에서 각 요소들에 의해 관리 및 송수신되는 데이터의 일 예시를 도시한 도면이다. 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부의 상세 구성을 도시한 도면이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 상용차량을 위한 자율주행 아키텍처를 제공하는 자율주행 시스템은, 복수의 센서부, 제어부 및 구동부를 포함한다.

한편, 본 발명에서의 상용차량은 버스와 트럭과 같은 대형차량을 의미하며, 일반적으로 통용되는 승용차량과는 구별되는 개념이다. 즉, 일반적인 승용차량의 경우 상대적으로 적은 센서와 제어기의 구성만으로도 자율주행 차량 제어가 가능하나, 대형차량의 경우 승용차량과 동일한 구성으로 자율주행 차량 제어는 불가능하다. 이에, 본 발명의 일 실시예는 대형차량에 최적화된 센서부와, 이의 자율주행을 제어하기 위한 제어부 및 구동부에 대한 자율주행 아키텍처를 제공하는 것을 목적으로 한다.

복수의 센서부는 상용차량의 소정 위치에 구비된다. 일 실시예로, 센서부는 비전센서와, SSVM 시스템과, 복수의 레이더와, 복합측위 및 디지털 맵 통합 모듈과, V2X OBU와, 복수의 라이다를 포함할 수 있다.

이하 본 발명의 일 실시예에 적용되는 복수의 센서부의 구성에 대해 상세히 설명하도록 한다.

일 실시예로, 비전센서(Multi-Purpose Cameras)는 상용차량의 전방, 후방 및 각각 상응하는 전측방을 감지하여 측면 근접 객체 인식을 지원하는 후측방 양측에 구비될 수 있다. 비전센서는 대형버스와 같은 상용차량의 장착 특성에 따라 총 4대의 카메라로 구성될 수 있으며, 카메라의 장착 위치는 상향 장착을 기본으로 한다(승용차량의 1.5m 대비 약 2.5m에 장착).

비전센서를 구성하는 전방 카메라는 상용차량의 전방 차선, 신호등, 전방 물체 등을 감지한다. 후방 카메라는 후방 차선을 감지하여, 전방 차량과의 차간 간격이 좁아 차선 판단에 애로가 있는 등의 상황에서 차선 판단을 지원한다. 측후방 왼쪽 및 오른쪽에 장착된 카메라는 전측방을 감지하는 카메라로, 대형차량 측면에 근접한 물체 인식을 지원한다.

일 실시예로, SSVM(Smart Surround View Monitoring) 시스템은 복수의 근거리 카메라와 SSVM 모듈을 통해 상용차량에 대한 탑뷰 영상을 제공한다. 일 예로, SSVM 시스템은 소정의 인식거리 내의 객체를 인식하기 위하여, 6개의 근거리 카메라와 SSVM 모듈로 구성되며, 6개의 근거리 카메라로 들어온 영상 정보를 합성하여 위에서 내려다보는 것과 같은 한 화면의 탑뷰 영상을 제공한다. 또한, 전방 비전센서가 인식하기 어려운 버스의 정지선을 인식할 수 있으며, 근거리 차선을 인식하여 차선으로부터 자차의 위치 인식을 지원한다.

복수의 레이더(RADAR(MRR: Medium Range RADAR))는 상용차량의 각 코너와 후방에 구비될 수 있다. 레이더는 대형차량의 사각과 MRR의 FOV(Field of View)를 고려하여, 차량의 4개의 코너에 각 1기와 후방에 1기, 총 5기가 장착될 수 있다. 일 예로, 레이더는 79GHz 중거리 레이더를 적용하여, 본 발명에서는 승용차 대비 검지거리가 확대되었다(승용차 70m 대비 80m). 또한, 본 발명은 보행자 검지성능이 향상된 레이더를 장착하였다(40m).

일 실시예로, 복합측위 및 디지털 맵 통합 모듈은 상용차량의 노선을 고려한 자율주행용 정밀맵 및 복합측위 기능이 분리되어 제공되도록 한다. 맵은 대형차량 운행을 위한 버스 운행경로, 운영 지역 속성 및 POI 정보(예를 들어, 정류소, 경유지, 버스전용차선 등)를 포함한다.

복합측위 및 디지털 맵 통합 모듈은 목적지를 지정하면 주행 도로를 선정하고, 주행차선 및 좌우회전 등 선정을 자동으로 수행하여, 매 1초마다 전방 6km 정보를 국제표준(ADASIS 3.0) 규격에 맞게 가공하여 자동으로 제어부로 제공할 수 있다.

또한, 복합측위 및 디지털 맵 통합 모듈은 복합측위에 있어 듀얼 안테나와 Multi-GNSS 사용(위성간 보정)을 통해 음영지역에서의 수신 성능을 향상하였으며, IMU(Inertial Measurement Unit; 3축 가속도계와 자이로로 구성된 관성항법용 센서 모듈)을 포함한다.

또한, Landmark 기반 Reference Positioning을 통해 추가적인 라이다를 상용차량의 전방에 장착할 수 있다.

일 실시예로, V2X OBU는 WAVE 통신(IEEE 802.11p)과 LTE 무선통신 기능을 탑재한 하이브리드 V2X 통신모듈로써, 대형차량에 특화된 2개 이상의 복합 안테나를 포함한다.

V2X OBU는 노변 통신 기지국(RES)과의 WAVE 통신을 통한 교통신호등 현시정보를 무선으로 수신(Receive; SAE K2735 SPAT(Signal Phase and Timing 메시지))하고, 차량 정보를 LTE 통신을 통해 버스관제센터에 송신(SAE J2735 PVD(Prove Vehicle Data 메시지)하고, 버스관제정보를 LET 통신을 통해 버스관제센서로부터 수신한다. 또한, 이더넷을 통해 제공되는 차량 정보를 기반으로 버스관제센터로 발송할 PVD 메시지를 생성할 수 있다. 이러한 V2X OBU는 ASN.1 방식을 이용하여 SAE J2735 메시지를 디코딩하고, 이를 이더넷을 통하여 ESU2 등으로 송신할 수 있다.

일 실시예로, 복수의 라이다는 상용차량의 각 코너에 구비되는 복수의 제1 라이다와, 상용차량의 전방 및 좌우 측방에 각각 구비되는 복수의 제2 라이다를 포함할 수 있다. 복수의 제1 및 제2 라이다는 자체적인 인지처리 기능을 구비하여 인지결과를 출력하는 기능을 탑재할 수 있다.

제1 라이다(Corner LIDAR)는 기존 제품과 같은 스펙의 장거리 광각 16채널을 갖는 라이더로, 라이다 4대는 상용차량의 각 코너에 각 1기씩 장착되어, 검지된 포인트 클라우드 정보를 제공하여 상용차량의 안전 주행을 지원할 수 있다.

또한, 제2 라이다(Wide V-FOV LIDAR)는 신규 개발되는 근거리 수직 검지각 확대형 제품으로, 차량의 전방과 좌우 측방에 각각 1기씩 총 3기가 상향 장착되며, 검지 방향을 상향에서 하향으로 설정함으로써 대형차량에 근접한 물체를 인식하는데 활용된다. 예를 들어, 제2 라이다는 기존 145°×9.6° 대비 신규 145° (수평 검지각) × 20° (수직 검지각) 제품이 적용된다.

운전자 모니터링 시스템(DSM: Driver State Monitoring System)은 운전자의 전방 상부에 장착된 카메라 및 운전대에 구비되는 접촉식 센서를 포함하여 수동주행 모드로의 복귀 여부를 판단한다. DSM은 레벨 3 자율주행 시스템에서 자율주행 지속이 어렵다고 판단되어 운전자에게 운전행동을 요구하는 상황(Fallback)이 발생하는 경우, 운전자가 운전행동으로 복귀할 준비가 되어 있는지(Fallback Ready)를 판단한다. 이러한, DSM은 운전자의 전방 상부에 장착된 카메라(승용차 50° 대비 70°로 확대된 광각형 DSM)와, 운전대(Steering Wheel)에 장착된 접촉식 센서로 구현될 수 있다.

HVI(Human Vehicle Interface) 장치는 상용차량의 운전자에게 현재의 자율주행 모드 정보를 제공하며, 모드 변경을 위한 인터페이스를 제공한다. HVI 장치는 운전자에게 현재의 모드 상태가 자율주행 모드인지, 수동주행 모드인지 정보를 표출하며, 운전자가 자율주행 또는 수동주행으로 변경을 원하는 경우 이를 명령할 수 있는 인터페이스를 제공한다. 또한, HVI 장치는 각 부품의 자가진단 신호에 기반한 자율주행 부품의 고장신호를 표출하고, 위험 및 경고상태를 표출하고, Fallback 요구 및 RTI(Request To Intervene) 신호 발생 상태를 표출하는 등, 운전자와 자율주행 시스템 간의 소통에 필요한 기본적인 인터페이스를 제공할 수 있다.

제어부는 센서부의 센싱 정보로부터 인지정보를 획득하고, 인지정보를 통해 인지처리를 수행하며, 인지처리 결과를 기반으로 자율주행 모드를 결정하고, 결정된 자율주행 모드에 따른 구동 정보를 생성한다. 본 발명의 일 실시예에서 제어부는 HAV-DCU(Heavy Automated Vehicle Domain Control Unit)로 지칭될 수도 있다. 이러한 제어부는 자율주행 인지 센서융합, 판단 및 제어를 총괄 담당하는 두뇌에 해당하는 모듈로써, 자율주행 시스템 SW를 탑재한다.

일 실시예로, 제어부는 AP와 MCU로 구성될 수 있다.

AP는 라이다, 레이더, 카메라 센서로부터 획득한 센싱 정보로부터 인지정보를 획득하고, V2X OBU를 통한 신호등의 정보, 복합측위 및 디지털 맵 통합 모듈의 근거리 맵 및 위치와 자세 정보, 차량 상태 정보를 인지 정보로 획득하고, 획득한 인지정보를 기반으로 주변 도로 형상, 정적 및 동적 객체를 판단하는 센서퓨전 및 인지처리 결과를 생성할 수 있다.

MCU는 인지처리 결과를 기반으로 상용차량에 대한 주행전략을 생성하고, 주행전략에 상응하는 주행경로를 생성하고, 주행경로를 기반으로 속도 및 조향 정보를 포함하는 구동 정보를 생성할 수 있다. 이러한 구동 정보는 구동부에 전달되며, 구동부는 구동 정보에 따라 상용차량의 조향, 제동, 가속 등에 해당하는 구동기를 구동 제어한다.

구동부는 자율주행 시스템 SW를 탑재한 제어부로부터 목표 속도 및 조향 정보 입력받아, 조향, 제동, 가속 구동기를 구동하는 제어 신호를 생성하는 임베디드 모듈이다.

그외에도 구동부는 자율주행 시스템 전체의 온/오프시키는 기능(System on/off), 에러 리커버리, 자가진단 신호 관리 등 자율주행 시스템의 관리, 그리고 자율주행 모드 및 수동주행 모드 관리를 수행한다.

한편, 실시예에 따라 MCU는 자율주행 및 수동주행 모드(AM/MM Mode Manager)를 관리하며, 에러 리커버리, 자가진단 신호 관리, 자율주행 모드 종료 신호 생성(RTI Generator), GPS 기반 주행 궤적 저장데이터 관리(waypoint Manager) 기능을 수행한다.

일 예로, 상용차량은 복수의 GPS를 구비할 수 있으며, 각 GPS는 복수의 위치에 장착될 수 있다. 예를 들어, 제1 GPS는 차량의 전방에 부착되고, 제2 GPS는 차량의 후방에 부착되며, 제3 GPS는 차량의 중간 위치에 부착될 수 있다. MCU는 각 GPS에 의해 획득된 위치 정보를 기반으로 각 차량의 위치별 예측되는 복수의 주행 궤적을 생성할 수 있다. 대형의 상용차량의 경우 특히 곡선 구간에 있어 차량의 각 위치마다 부착된 제1 내지 제3 GPS의 위치 정보를 기반으로 획득되는 제1 내지 제3 주행궤적은 각각 상이하다.

전방의 제1 주행궤적을 획득하면 전방의 비전센서를 통해 획득한 영상과 융합하여, 전방 및 전방 측면에 위치한 차량과의 충돌을 방지할 수 있는 제1 주행전략을 생성한다. 또한, 후방의 제2 주행궤적을 획득하면 차량의 후방 및 후방측면에 위치한 차량과의 충돌을 방지할 수 있는 제2 주행전략을 생성한다. 또한, 중간에 위치한 제3 GPS를 통해 제3 주행궤적을 획득하면, 제1 및 제2 주행궤적과의 융합 연산(예를 들어, 동일 시간 기준 복수의 주행 궤적의 평균 궤적 등)을 통해 융합된 주행궤적을 생성하여 주행전략을 생성할 수도 있다. 융합 주행궤적은 제1 내지 제2 주행궤적 간의 오차 범위가 기 설정된 범위를 초과하여 너무 클 경우 적용됨으로써, 전방 궤적과 후방 궤적 간의 차이를 줄일 수 있다. 한편, 후방 궤적은 전방 궤적에 비해 소정 시간 늦게 생성되는 것이므로, MCU는 상기 차이를 줄이기 위해 조향 정보나 속도 정보를 조정하는 구동 정보를 생성할 수 있다.

그밖에 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 시스템은 자율주행 기록장치(ADR; Automated Driving Recorder)를 포함할 수 있다. ADR은 자율주행 차량의 주행 중 사고 또는 Fallback 발생 시, 발생 시각으로부터 전후 30초 이상의 정보를 저장함으로써, 사고 및 고장 원인분석을 분석할 수 있다.

먼저, '저장 상황 1: 사고 발생 추정상황'은 KS C 5078 사고영상 기록장치(국제표준 IEC 63005-1:2017, Event video data recorder for road vehicle accidents - Part 1/Part 2의 원본) 표준에 정의된 사고 추정 상황으로, 가속도 발생장치를 사용하는 경우 다음과 같은 규격의 신호를 발생시켜 ADR에 적용한다.

- 삼각파 첨두가속도 2g의 가속도를 50ms 이상으로 지속(t2는 50ms 이상)하고 가감속 구간인 t1은 10초 이내로 한다.

또한, '저장 상황 2: Fallback 추정 상황'은 Fallback이 발생하는 아래의 대표적인 3종 상황을 나타낸다.

① 운전자 모니터링 시스템이 운전자가 Takeover 할 수 없는 상태로 판단한 신호를 발생

② 시스템 및 주요 부품이 스스로 고장으로 판단하여 자가진단 고장 신호를 발생

③ AD(Automated Driving; 자율주행) 모드 주행 중 Out of ODD(설계작동영역을 벗어남) 로 자율주행 시스템이 판단하고 해당 신호를 발생

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 시스템은 ESU(Ethernet Switching Unit)을 포함할 수 있다.

대형버스용 자율주행 시스템은 많은 센서와 제어기가 네트워크와 연결되어 상호 연관된 기능을 수행한다. 이때, 모듈 간에 필요한 정보가 적절한 시간 내에 전달될 수 있도록 하는 네트워크 관리와 Automated CAN, CAN FD, 이더넷(Ethernet) 등 이종 네트워크 간의 상호 정보의 전달은 전체 시스템에서 매우 중요한 기능에 해당한다.

특히, 이더넷의 경우 Automotive CAN과 달리, 모듈과 모듈간의 통신에 별도 연결선 및 채널이 각기 필요한 특성이 있어, 이를 수행할 수 있는 다채널 이더넷 허브 역할도 수행할 수 있는 ESU가 필요하다.

ESU는 제1 ESU와 제2 ESU 두개의 모듈로 구성될 수 있다. 제1 ESU는 상용차량(대형버스)의 전방, 제2 ESU는 상용차량의 후방에 위치한다. 이는 차량용 이더넷 라인의 최대 허용 배선길이를 고려한 배치에 해당한다.

이러한 ESU는 Automotive CAN 1포트, CAN FD 1포트, Ethernet 8포트를 가지도록 구성될 수 있다.

ESU는 Automotive CAN과 CAN FD 네트워크의 정보와 이더넷 네트워크의 정보를 상호 전달하는 게이트웨이(Gateway) 역할도 수행하며, 상용차량 전방에 위치한 이더넷 사용 모듈들에 연결되어 각 모듈들의 데이터를 상호 전달할 수 있다. 즉, 제2 ESU는 대형버스 후방에 위치한 이더넷 사용 모듈들에 연결되어 각 모듈들의 데이터를 수신하고 전송하고, 일부 정보는 제2 ESU에서 제1 ESU로 전달된 후 필요한 목적지로 전송된다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 시스템은 LPM(LIDAR Processing Module)과 엣지 로거(Edge Logger)를 포함할 수 있다.

라이다는 대량의 포인트 클라우드를 출력하므로, 전방과 후방의 라이다 정보를 처리하여 물체를 인식하기 위해서는 대용량 프로세서가 필요하며, 국내외에서는 고성능 산업용 컴퓨터를 사용하는 추세이다. 따라서, 본 발명에 따른 자율주행 시스템에서도 이러한 LPM을 구비할 수 있다.

LPM에서의 라이다 포인트 클라우드 데이터의 양은 다음과 같이 계산될 수 있다.

2,100,000points/sec=300,000points/sec× 7기

(이때, LIDAR 1기는 16채널 기준 300,000 points/sec)

엣지 로거는 부품 빅데이터 구축과 데이터 분석을 위한 데이터 저장 모듈로, 주행 중 사고 등 특이사항 발생 시마다 이벤트성으로 저장하는 ADR과 달리, 주행 중의 데이터를 지속적으로 저장한다.

엣지 로거가 저장하는 데이터는 CAN 및 이더넷의 신호 전반을 포함할 수 있으며, 각 부품사의 입장을 고려하여 선정될 수 있다. 이때, 라이다의 포인트 클라우드와 같은 Raw 데이터는 포함되지 않는다.

또한, 엣지 로거에 저장된 부품의 출력 데이터가 어느 정도 신뢰도를 갖거나 어떤 상황에서 오류 데이터를 출력했는지를 판단하기 위해, 전방에 추가로 카메라를 장착할 수 있으며, 이 경우 전방 카메라 데이터의 저장 기능도 포함할 수 있다.

도 4 및 도 5는 각 구성요소의 입력과 출력을 설명하기 위한 도면이다.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 자율주행 시스템을 구성하는 각 구성요소에 대한 입출력 데이터는 다음 표 1과 같다.

[표 1]

한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른 자율주행 부품 인터페이스는 통신모듈, 메모리 및 프로세서를 포함하여 구성될 수 있다. 이때, 전술한 도 1 내지 도 5의 내용은 본 발명에 따른 자율주행 부품 인터페이스에도 적용될 수 있음은 물론이다.통신모듈은 Automated CAN 통신을 통해 비전센서, SSVM 시스템 및 장거리 레이더(Long Range RADAR)와 데이터를 송수신하고, CAN-FD 통신을 통해 중거리 레이더(Middle Range RADAR)와 데이터를 송수신하고, 이더넷 통신을 통해 라이다, 복합측위 및 디지털 맵 통합 모듈 및 V2X OBU와 데이터를 송수신한다.

메모리에는 상기 통신모듈을 통해 수신한 센싱 정보를 기반으로 상용차량의 자율주행을 위한 데이터를 처리하는 프로그램이 저장된다.

프로세서는 메모리에 저장된 프로그램을 실행시킨다. 프로세서는 상기 통신모듈을 통해 상기 비전센서, SSVM 시스템, 장거리 레이더, 중거리 레이더, 복합측위 및 디지털 맵 통합 모듈 및 V2X OBU 중 적어도 하나와의 데이터를 송수신하여 인지처리를 수행하고, 자율주행 모드를 결정하며, 구동 정보를 생성한다.

이상에서 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 상용차량의 자율주행을 위한 자율주행 부품 인터페이스는, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 어플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다.

상기 전술한 프로그램은, 상기 컴퓨터가 프로그램을 읽어 들여 프로그램으로 구현된 상기 방법들을 실행시키기 위하여, 상기 컴퓨터의 프로세서(CPU)가 상기 컴퓨터의 장치 인터페이스를 통해 읽힐 수 있는 C, C++, JAVA, Ruby, 기계어 등의 컴퓨터 언어로 코드화된 코드(Code)를 포함할 수 있다. 이러한 코드는 상기 방법들을 실행하는 필요한 기능들을 정의한 함수 등과 관련된 기능적인 코드(Functional Code)를 포함할 수 있고, 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 소정의 절차대로 실행시키는데 필요한 실행 절차 관련 제어 코드를 포함할 수 있다. 또한, 이러한 코드는 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 실행시키는데 필요한 추가 정보나 미디어가 상기 컴퓨터의 내부 또는 외부 메모리의 어느 위치(주소 번지)에서 참조되어야 하는지에 대한 메모리 참조관련 코드를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 컴퓨터의 프로세서가 상기 기능들을 실행시키기 위하여 원격(Remote)에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 통신이 필요한 경우, 코드는 상기 컴퓨터의 통신 모듈을 이용하여 원격에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 어떻게 통신해야 하는지, 통신 시 어떠한 정보나 미디어를 송수신해야 하는지 등에 대한 통신 관련 코드를 더 포함할 수 있다.

상기 저장되는 매체는, 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상기 저장되는 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있지만, 이에 제한되지 않는다. 즉, 상기 프로그램은 상기 컴퓨터가 접속할 수 있는 다양한 서버 상의 다양한 기록매체 또는 사용자의 상기 컴퓨터상의 다양한 기록매체에 저장될 수 있다. 또한, 상기 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장될 수 있다.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims

상용차량의 자율주행을 위한 자율주행 부품 인터페이스에 있어서,
Automated CAN 통신을 통해 비전센서, SSVM 시스템 및 장거리 레이더(Long Range RADAR)와 데이터를 송수신하고, CAN-FD 통신을 통해 중거리 레이더(Middle Range RADAR)와 데이터를 송수신하고, 이더넷 통신을 통해 라이다, 복합측위 및 디지털 맵 통합 모듈 및 V2X OBU와 데이터를 송수신하는 통신모듈,
상기 통신모듈을 통해 수신한 센싱 정보를 기반으로 상용차량의 자율주행을 위한 데이터를 처리하는 프로그램이 저장된 메모리 및
상기 메모리에 저장된 프로그램을 실행시킴에 따라, 상기 통신모듈을 통해 상기 비전센서, SSVM 시스템, 장거리 레이더, 중거리 레이더, 복합측위 및 디지털 맵 통합 모듈 및 V2X OBU 중 적어도 하나와의 데이터를 송수신하여 인지처리를 수행하고, 자율주행 모드를 결정하며, 구동 정보를 생성하기 위한 프로세서를 포함하는,
상용차량의 자율주행을 위한 자율주행 부품 인터페이스.
제1항에 있어서,
상기 Automated CAN 통신을 통해 데이터를 송수신하는,
상기 비전센서는 상용차량의 전방(Front Camera), 후방(Rear Camera) 및 각각 상응하는 전측방을 감지하여 측면 근접 객체 인식을 지원하는 후측방 양측(Left/Right Camera)에 구비되고,
상기 SSVM 시스템은 복수의 근거리 카메라와 SSVM 모듈을 통해 탑뷰 영상을 제공하고,
상기 장거리 레이더(Long Range RADAR)는 차량의 전방에 구비되어 소정 거리 이상의 객체를 인지하는 것인,
상용차량의 자율주행을 위한 자율주행 부품 인터페이스.
제1항에 있어서,
상기 CAN-FD 통신을 통해 데이터를 송수신하는 상기 중거리 레이더(Middle Range RADAR)는 상기 상용차량의 전방 좌측에 구비되는 제1 레이더(MRR Front Left), 전방 우측에 구비되는 제2 레이더(MRR Front Right), 후방 좌측에 구비되는 제3 레이더(MRR Rear Left) 및 후방 우측에 구비되는 제4 레이더(MRR Rear Right)를 포함하는 것인,
상용차량의 자율주행을 위한 자율주행 부품 인터페이스.
제1항에 있어서,
상기 이더넷 통신을 통해 데이터를 송수신하는,
상기 복합측위 및 디지털 맵 통합 모듈은 상용차량의 노선을 고려한 자율주행용 정밀맵 및 복합측위 기능이 분리되어 제공되고,
상기 V2X OBU는 WAVE 통신과 LET 무선통신 기능을 탑재한 하이브리드 기반으로 동작하고,
상기 라이다는 상기 상용차량의 각 코너에 구비되는 전방 좌측 코너 라이다(Front Left Corner LIDAR), 전방 우측 코너 라이다(Front Right Corner LIDAR), 후방 좌측 코너 라이다(Rear Left Corner LIDAR), 후방 우측 코너 라이다(Rear Right Corner LIDAR)를 포함하는 제1 라이다와, 전방 광각 라이다(Front Wide VFOV LIDAR), 좌측 광각 라이다(Left Wide VFOV LIDAR), 우측 광각 라이다(Right Wide VFOV LIDAR)를 포함하는 제2 라이다를 구비하는 것인,
상용차량의 자율주행을 위한 자율주행 부품 인터페이스.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는 상기 라이다, 장거리 및 중거리 레이더, 비전센서로부터 획득한 센싱 정보로부터 인지정보를 획득하고, 상기 V2X OBU를 통한 신호등의 정보, 상기 복합측위 및 디지털 맵 통합 모듈의 근거리 맵 및 위치와 자세 정보, 차량 상태 정보를 인지정보로 획득하고, 상기 획득한 인지정보를 기반으로 주변 도로 형상, 정적 및 동적 객체를 판단하는 인지처리 결과를 생성하는 것인,
상용차량의 자율주행을 위한 자율주행 부품 인터페이스.
제5항에 있어서,
상기 프로세서는 상기 인지처리 결과를 기반으로 상용차량에 대한 주행전략을 생성하고, 주행전략에 상응하는 주행경로를 생성하고, 상기 주행경로를 기반으로 속도 및 조향 정보를 포함하는 구동 정보를 생성하고,
자율주행 및 수동주행 모드를 관리하고, 에러 리커버리, 자가진단 신호 관리, 자율주행 모드 종료 신호 생성, GPS 기반 주행 궤적 저장데이터 관리 기능을 포함하는 자율주행 관리를 수행하는,
상용차량의 자율주행을 위한 자율주행 부품 인터페이스.