KR20240071553A - 차량의 센서장치를 활용한 도로 객체 변화정보 처리 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명의 차량의 센서장치를 활용한 도로 객체 변화정보 처리 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 본 발명의 실시예에 따른 차량의 센서장치를 활용한 도로 객체 변화정보 처리 시스템은, 차량에 탑재되며 차량이 주행할 때 주변의 인프라 객체를 감지하여 취득되는 센싱 데이터 및 기저장되는 지도 데이터를 근거로 인프라 객체의 변화 여부를 판단하여 판단 결과에 따라 객체 변화정보를 생성하며, 생성한 객체 변화정보를 외부로 전송하는 차량장치, 및 차량장치의 객체 변화정보를 수신하여 객체 변화정보가 기준값 이상 누적될 때 객체 변화정보에 대한 변화여부를 확정하며, 확정한 객체 변화정보가 반영되도록 다수의 차량으로 배포하는 지도데이터 관리장치를 포함할 수 있다.
Description
본 발명은 차량의 센서장치를 활용한 도로 객체 변화정보 처리 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 더 상세하게는 가령 자율주행차 등이 도로를 주행할 때 차량 내에 구비되는 카메라, 라이다, 레이더, GPS, IMU 등의 센서장치를 통해 취득되는 센싱 데이터를 이용해 주행 구간에 존재하는 표지판 등의 이산형 객체 및 차선 등의 연속성 객체의 변화정보를 감지하여 그 객체의 변화정보를 다수의 차량이 공유하여 주행할 수 있도록 하는 차량의 센서장치를 활용한 도로 객체 변화정보 처리 시스템 및 방법에 관한 것이다.
길안내를 위한 네비게이션 서비스와 전자지도를 활용한 다양한 서비스들이 일반화되면서 전자지도의 중요성과 정확성에 대한 관심이 높아지고 있으며, 단순한 길안내나 부가 정보 제공을 위한 전자지도의 품질을 유지하기 위해서 전자지도 서비스 제공자는 엄청난 비용과 시간을 들여 지속적으로 도로 정보를 수집하고 있다.
한편, 자율주행에 대한 연구가 심화되고 있으며 서비스의 상용화가 점차 현실화되면서 자율주행을 위한 고정밀 전자지도에 대한 필요성도 높아지고 있다. 자율주행을 위해서는 차량이 다양한 도로 정보를 수집해야 하는데, 현실적으로 차량의 센서만을 통해서 방대한 정보를 실시간 수집하여 분석하는 것은 쉽지 않으며 악천후와 같은 기상 조건이나 센서 블라인드 스팟(spot) 등이 존재하기 때문에 차량의 자율 주행이 현실화되려면 실제 자율 주행에 필요한 각종 정보를 제공해 줄 수 있는 고정밀 전자지도가 필수적이다.
이러한 고정밀 전자지도에는 도로와 주변 지형의 정보를 높은 정확도로 구축한 3차원 지도로서, 실제 도로와 25㎝ 이내의 오차를 가지는 정밀한 지도를 의미한다. 통상 일반적인 전자지도의 정보(예: 길안내를 위해 필요한 노드 정보들과 링크 정보들)와 더불어 도로의 폭, 도로의 곡률, 도로의 경사도, 차선 정보(예: 점선, 실선, 정지선 등), 면형 정보(예: 횡단보도, 과속방지턱, 갓길 등), 노면 마크 정보, 표지판 정보, 시설물 정보(예: 신호등, 연석, 맨홀 등) 등을 포함한다.
이러한 고정밀 전자지도를 생성하기 위해서는 모바일 매핑 시스템(MMS)과 항공사진 촬영 정보 및 다양한 관련 자료들을 이용한다. MMS는 프로브 차량에 장착되어 차량의 운행과 함께 도로 주변에 있는 지형지물의 위치 측정과 시각정보를 취득할 수 있도록 하는 것으로 대단히 고가의 장비에 해당한다. 이러한 MMS는 다양한 센서들로 구성되는데, 차체의 위치와 자세정보를 취득하기 위한 GPS(Global Positioning System), 관성항법장치(Inertial Navigation System; INS), 관성측정장치(Inertial Measurement Unit; IMU) 등 센서와 지형지물의 형상과 정보를 수집하기 위한 카메라, 라이다(LiDAR: Light Detection and Ranging) 센서 등을 포함한다. 이러한 센서들 중에서 라이다 센서는 3차원 점군 데이터를 얻어 객체의 입체적인 형상을 파악하기 위한 것으로 정밀한 공간정보가 필요할수록 점군의 해상도가 높아야 하므로 대단히 고가의 장비라는 점에서 MMS의 가격을 높이는 주요 원인이 되며 그로 인하여 고정밀 전자지도 서비스 제공자가 MMS를 탑재한 차량을 다수 운용하기가 쉽지 않다.
따라서, 현재의 기술 수준으로도 자본과 장비 및 인력을 투입하여 원하는 지역의 고정밀 전자지도 데이터베이스를 구축할 수 있으나, 수시로 변경되는 도로 및 인접 구조물의 변화에 대응하기 위하여 주기적이거나 수시로 고정밀 전자지도에 변화 내용을 갱신해야 하는데 이러한 지속적인 서비스를 제공하기에는 아직 투자 대비 효과가 낮은 문제가 있어 고가의 MMS 탑재 프로브 차량을 다수 보유하여 지속적으로 운영하기 어려운 실정이다.
다시 말해, 기존 기술의 경우, 정밀도로지도(또는 전자지도)의 갱신을 목적으로 운행되는 특정 프로브 차량에 부가적인 장치(예: 센싱, 인지, 저장 등)들을 설치(혹은 장착)하여 운영하는 시스템 및 방법으로써, 전체 도로에서 상시, 다발적으로 발생하는 객체 변화정보를 신속하게 감지하여 집계하고, 이를 정밀도로지도(또는 전자지도)에 신속히 갱신을 완료하기 위해서는 정밀도로지도 갱신을 위한 부가적인 장치 또는 해당 부가장치를 설치하는 수많은 프로브 차량이 필요하다는 문제가 있다.
본 발명의 실시예는 가령 자율주행차(혹은 자율주행차량) 등이 도로를 주행할 때 차량 내에 구비되는 카메라, 라이다, 레이더, GPS, IMU 등의 센서장치를 통해 취득되는 센싱 데이터를 이용해 주행 구간에 존재하는 표지판 등의 이산형 객체 및 차선 등의 연속성 객체의 변화정보를 감지하여 그 객체의 변화정보를 다수의 차량이 공유하여 주행할 수 있도록 하는 차량의 센서장치를 활용한 도로 객체 변화정보 처리 시스템 및 방법을 제공함에 그 목적이 있다.
본 발명의 실시예에 따른 차량의 센서장치를 활용한 도로 객체 변화정보 처리 시스템은, 차량에 탑재되며, 상기 차량이 주행할 때 주변의 인프라 객체(infra object)를 감지하여 취득되는 센싱 데이터 및 기저장되는 지도 데이터를 근거로 인프라 객체의 변화 여부를 판단하여 판단 결과에 따라 객체 변화정보를 생성하며, 상기 생성한 객체 변화정보를 외부로 전송하는 차량장치, 및 상기 차량장치의 객체 변화정보를 수신하여 상기 객체 변화정보가 기준값 이상 누적될 때 상기 객체 변화정보에 대한 변화여부를 확정하며, 상기 확정한 객체 변화정보가 반영되도록 다수의 차량으로 배포하는 지도데이터 관리장치를 포함한다.
상기 차량장치는, 이기종의 센서장치로부터 상기 센싱 데이터가 수집될 때 상기 수집한 센싱 데이터를 동기화하는 다중센서 동기화 처리부를 포함할 수 있다.
상기 차량장치는, 상기 객체 변화정보로서 상기 인프라 객체의 객체유형, 속성정보, 위치정보 및 변화유형 정보를 제공하며, 상기 변화유형 정보는 상기 인프라 객체의 신규생성, 속성변경, 객체삭제 또는 객체이동에 관련되는 정보를 포함할 수 있다.
상기 차량장치는, 상기 센싱 데이터를 이용해 표지판을 포함하는 이산형 객체 및 차선을 포함하는 연속형 객체를 상기 인프라 객체로서 인식하며, 상기 인식한 인프라 객체를 상기 지도데이터와 비교하여 인프라 객체의 변화여부를 판단할 수 있다.
상기 지도데이터 관리장치는, 상기 객체 변화정보에 대한 변화여부를 확정할 때 상기 변화 여부가 판단된 인프라 객체와 관련해 상기 차량의 카메라에서 촬영한 이미지를 더 확인하여 이상이 없을 때 상기 변화여부를 확정할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 차량의 센서장치를 활용한 도로 객체 변화정보 처리 방법은, 차량에 탑재되는 차량장치가, 상기 차량이 주행할 때 주변의 인프라 객체를 감지하여 취득되는 센싱 데이터 및 기저장되는 지도 데이터를 근거로 인프라 객체의 변화 여부를 판단하여 판단 결과에 따라 객체 변화정보를 생성하며, 상기 생성한 객체 변화정보를 외부로 전송하는 단계, 및 지도데이터 관리장치가, 상기 차량장치의 객체 변화정보를 수신하여 상기 객체 변화정보가 기준값 이상 누적될 때 상기 객체 변화정보에 대한 변화여부를 확정하며, 상기 확정한 객체 변화정보가 반영되도록 다수의 차량으로 배포하는 단계를 포함한다.
상기 객체 변화정보를 생성하는 단계는, 상기 차량장치의 다중센서 동기화 처리부가, 이기종의 센서장치로부터 상기 센싱 데이터가 수집될 때 상기 수집한 센싱 데이터를 동기화하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 전송하는 단계는, 상기 객체 변화정보로서 상기 인프라 객체의 객체유형, 속성정보, 위치정보 및 변화유형 정보를 제공하며, 상기 변화유형 정보는 상기 인프라 객체의 신규생성, 속성변경, 객체삭제 또는 객체이동에 관련되는 정보를 포함할 수 있다.
상기 객체 변화정보를 생성하는 단계는, 상기 센싱 데이터를 이용해 표지판을 포함하는 이산형 객체 및 차선을 포함하는 연속형 객체를 상기 인프라 객체로서 인식하는 단계, 및 상기 인식한 인프라 객체를 상기 지도데이터와 비교하여 인프라 객체의 변화여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 객체 변화정보에 대한 변화여부를 확정하는 단계는, 상기 변화 여부가 판단된 인프라 객체와 관련해 상기 차량의 카메라에서 촬영한 이미지를 더 확인하여 이상이 없을 때 상기 변화여부를 확정할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 종래와 같이 정밀도로지도 갱신을 위한 부가 장치나 프로브 차량의 필요 없이 도로를 주행 중인 수많은 자율주행차량의 자원을 활용해 정밀도로지도를 신속하게 갱신할 수 있을 것이다.
또한 본 발명의 실시예는 자율주행차의 안전운행에 지대한 영향을 미치는 정보의 경우 자율주행차량의 카메라를 통해 촬영되는 인프라 객체의 이미지를 더 활용함으로써 안전에 철저하게 대비할 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 크라우드 소싱 기반의 디지털 도로 및 교통 인프라 융합 플랫폼 시스템을 나타내는 도면,
도 2 및 도 3은 도 1의 차량에 구성되는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 센서장치를 활용한 도로 객체 변화정보 처리 시스템(혹은 장치)을 나타내는 도면,
도 4는 도 1의 차량에 탑재되는 도로 객체 변화정보 처리 장치의 다른 세부구조를 예시한 블록다이어그램, 그리고
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 차량의 센서장치를 활용한 도로 객체 변화정보 처리 방법의 흐름도이다.
도 2 및 도 3은 도 1의 차량에 구성되는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 센서장치를 활용한 도로 객체 변화정보 처리 시스템(혹은 장치)을 나타내는 도면,
도 4는 도 1의 차량에 탑재되는 도로 객체 변화정보 처리 장치의 다른 세부구조를 예시한 블록다이어그램, 그리고
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 차량의 센서장치를 활용한 도로 객체 변화정보 처리 방법의 흐름도이다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대하여 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 크라우드 소싱 기반의 디지털 도로 및 교통 인프라 융합 플랫폼 시스템을 나타내는 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 크라우드 소싱 기반의 디지털 도로 및 교통 인프라 융합 플랫폼 시스템(이하, 인프라 융합 플랫폼 시스템)(90)은 차량장치(ITS-S)(100), 클라우드장치(V-Cloud)(110), 현장장치(ITS-S)(120), 센터장치(ITS-S)(130), 도로관리자장치(140), 인프라플랫폼장치(AM2)(150) 및 국토지리정보원장치(160)의 일부 또는 전부를 포함한다.
여기서, "일부 또는 전부를 포함한다"는 것은 도로관리자장치(140)나 국토지리정보원장치(160) 등이 생략되어 인프라 융합 플랫폼 시스템(90)이 구성되거나 센터장치(130)와 같은 일부 구성요소가 현장장치(120)와 같은 다른 구성요소와 통합되어 구성될 수 있는 것 등을 의미하는 것으로서 발명의 충분한 이해를 돕기 위하여 전부 포함하는 것으로 설명한다.
도 1의 인프라 융합 플랫폼 시스템(90)은 자율(주행)차 즉 자율주행차량의 시설물 측위·인식 성능을 향상하고, 인프라 변화정보 탐지 및 자율주행차 전용지도 기반의 디지털 도로·교통 인프라 플랫폼을 구축하여 Lv.4/4+ 자율주행 안전성을 확보하기 위해 운영될 수 있다. 인프라 융합 플랫폼 시스템(90)의 인프라 변화정보 탐지 및 자율주행차 전용지도 기반의 디지털 도로·교통 인프라 플랫폼 구축 과정은 크게 3 단계로 구분하여 볼 수 있다.
먼저 1단계는 인프라 융합 플랫폼 시스템(90)에서 볼 때 크라우드 소싱 기반으로 디지털 도로교통 인프라 정보 수집 부분 중 "변화정보 탐지 차량"의 구성에 관련되며 이를 통해 인프라 정보의 수집 동작이 이루어질 수 있다. 다시 말해, 크라우드 소싱 기반의 디지털 도로, 교통 인프라 정보 수집을 위하여 차량 내에 장치를 구성한다. 차량 내 차량장치(100)와 관련해서는 이후에 좀더 다루기로 한다.
가령 자율주행차량 등의 변화정보 탐지 차량은 자율주행차에 장착되는 일반 센서를 활용하여 주행구간 내 센싱 데이터를 수집하여, 도로·교통 시설물 등 객체의 변화정보를 판단하고, 이를 집계하여 인프라플랫폼장치(150)로 송신하는 장비(예: 차량)에 해당한다. 여기서 센서는 라이다(3차원 정보), 카메라(영상정보), 레이더(2차원 정보), GPS(위치정보) 등을 포함한다. 라이다는 주변상황 점군 데이터를 수집하고, 카메라는 영상인식용이다. 또한 레이더는 간격 검지나 측후방 검지 동작을 수행한다. GPS는 차량 위치나 진행 방향을 인식하기 위해 사용한다. 이외에 센서정보 수집장비는 수집정보 모니터링 및 출력 동작을 수행할 수 있다. 1 단계에서는 최신화된 자율주행차 전용지도 활용을 위해 자율주행차(예: 일반센서 탑재)가 도로 객체 인식 후 변화탐지를 수행하는 역할을 하며, 변화가 탐지될 경우 V-cloud(클라우드장치)(110) 혹은 현장 ITS-Station(혹은 현장장치)(120)을 거쳐, 인프라 플랫폼(혹은 인프라플랫폼장치)(150)에 전달되고, 자율주행차 전용지도에 갱신하게 된다. 여기서, ITS-S(Station)는 국제표준에 정의된 응용프로그램, 하드웨어, 네트워킹, 접근계층 구성장비 등의 통신네트워크 내의 엔티티(entity) 개체를 의미할 수 있다.
또한 본 발명의 실시예에 따른 인프라 융합 플랫폼 시스템(90)은 2 단계에서 데이터 검증, 변화정보 갱신, 자율주행차 전용지도 생산 등의 처리를 위한 장치를 구성하여 해당 동작을 수행할 수 있다. 자율주행차 전용지도는 기준지도를 기반으로 자율주행차 주행을 위한 데이터만 자율주행차 유형별로 포함한 지도, 자율주행차 이동을 위한 주행항법지도를 포함하며, 자율주행차 센서에 의해 변화탐지 후 갱신 반영된다. 여기서, 기준지도는 정밀도로지도를 기반으로 도로 관리자 시스템 및 관련 연구 플랫폼에서 제공하는 정보들 중 차량 주행지원을 위한 도로 인프라 데이터를 포함한 지도이다. 도 1의 도로관리자장치(140) 및 국토지리정보원장치(160)는 도로 관리자 시스템에 포함될 수 있다.
나아가, 인프라 융합 플랫폼 시스템(90)은 3 단계에서 개방형 플랫폼 형태로 다수 사용자에게 생산된 정보 즉 지도를 배포할 수 장치를 구성하여 해당 배포 동작을 수행할 수 있다.
한편, 자율주행차량은 클라우드 통신망 등을 통해 클라우드 서버 등으로 인프라 객체의 객체정보와 관련한 변화 정보를 전송할 수 있다. 물론 본 발명의 실시예에서는 클라우드망에 특별히 한정하지는 않을 것이다. 통신망은 유무선 통신망을 모두 포함할 수 있다. 가령 통신망으로서 유무선 인터넷망이 이용되거나 연동될 수 있다. 여기서, 유선망은 케이블망이나 공중 전화망(PSTN)과 같은 인터넷망을 포함하는 것이고, 무선 통신망은 CDMA, WCDMA, GSM, EPC(Evolved Packet Core), LTE(Long Term Evolution), 와이브로(Wibro) 망 등을 포함하는 의미이다. 물론 본 발명의 실시예에 따른 통신망은 이에 한정되는 것이 아니며, 가령 클라우드 컴퓨팅 환경하의 클라우드 컴퓨팅망, 5G망 등에 사용될 수 있다. 가령, 통신망이 유선 통신망인 경우 통신망 내의 액세스포인트는 전화국의 교환국 등에 접속할 수 있지만, 무선 통신망인 경우에는 통신사에서 운용하는 SGSN 또는 GGSN(Gateway GPRS Support Node)에 접속하여 데이터를 처리하거나, BTS(Base Transsive Station), NodeB, e-NodeB 등의 다양한 중계기에 접속하여 데이터를 처리할 수 있다.
통신망은 액세스포인트를 포함할 수 있다. 여기서의 액세스포인트는 건물 내에 많이 설치되는 펨토(femto) 또는 피코(pico) 기지국과 같은 소형 기지국을 포함한다. 펨토 또는 피코 기지국은 소형 기지국의 분류상 자율주행차량 등을 최대 몇 대까지 접속할 수 있느냐에 따라 구분된다. 물론 액세스 포인트는 자율주행차량 등과 지그비 및 와이파이 등의 근거리 통신을 수행하기 위한 근거리 통신모듈을 포함할 수 있다. 액세스포인트는 무선통신을 위하여 TCP/IP 혹은 RTSP(Real-Time Streaming Protocol)를 이용할 수 있다. 여기서, 근거리 통신은 와이파이 이외에 블루투스, 지그비, 적외선, UHF(Ultra High Frequency) 및 VHF(Very High Frequency)와 같은 RF(Radio Frequency) 및 초광대역 통신(UWB) 등의 다양한 규격으로 수행될 수 있다. 이에 따라 액세스포인트는 데이터 패킷의 위치를 추출하고, 추출된 위치에 대한 최상의 통신 경로를 지정하며, 지정된 통신 경로를 따라 데이터 패킷을 다음 장치, 예컨대 클라우드 서버 등으로 전달할 수 있다. 액세스포인트는 일반적인 네트워크 환경에서 여러 회선을 공유할 수 있으며, 예컨대 라우터(router), 리피터(repeater) 및 중계기 등이 포함된다.
인프라플랫폼장치(150)는 자율주행차 전용지도 데이터 관리서버 중 하나의 장치로서 동작할 수 있으며, 자율주행차 통신부를 통해 전송받은 변화정보들을 대상으로 일정 횟수 이상 누적하여 보고(또는 자율주행차로부터 수신)된 변화정보에 대해 변화여부를 확정짓거나, 자율주행차의 안전운행에 지대한 영향을 미치는 정보의 경우, 자율주행차의 변화정보 집계부에서 취득한 감지 지점의 영상이미지를 분석 또는 시스템 운영자로 하여금 변화여부를 육안으로 판정하도록 하여 자율주행차 전용지도를 갱신/관리하고, 변화판단 확정정보(예: 지도데이터)를 자율주행차에 배포할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 인프라 융합 플랫폼 시스템(90)은 정밀도로지도(또는 전자지도)가 자율주행기술 지원을 위한 핵심적 디지털 인프라이고, 자율주행기술의 보급과 이로 인해 자율주행차량의 수가 증가할 것을 감안하면, 별도의 부가장치(예: 센싱, 인지, 저장 등)를 활용하지 않더라도, 자율주행차가 자율주행을 하는데 있어 통상적으로 차량에 장착되는 센서장치들을 활용할 수 있을 것이다. 이때 변화정보 감지/집계 등을 위한 정보의 수집, 가공, 저장, 외부 시스템(예: 서버)과의 통신 등을 통해 자율주행차가 보유한 물리적 자원들을 활용할 수 있고, 필수 가공/처리 및 전송 등을 위한 기능들은 소프트웨어 개선을 통해 적용이 가능할 수 있다. 이에 본 발명의 실시예에 따른 기술을 적용시 수많은 자율주행차의 실(제)도로 운행 여건 하에서(혹은 환경 속에서) 보다 신속하고 많은 수의 변화정보를 감지(혹은 수집), 집계할 수 있을 것이며, 이는 곧 신속한 정밀도로지도(또는 전자지도)의 갱신을 가능하게 할 수 있을 것이다.
도 2 및 도 3은 도 1의 차량에 구성되는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 센서장치를 활용한 도로 객체 변화정보 처리 시스템을 나타내는 도면이다.
도 2 및 도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 차량의 센서장치를 활용한 도로 객체 변화정보 처리 시스템(이하, 도로 객체 변화정보 처리 시스템)(190)은 센서장치(200), 변화정보 관리통합장치(210), 변화정보 모니터링장치(220) 및 통신장치(230)의 일부 또는 전부를 포함할 수 있다.
여기서, "일부 또는 전부를 포함한다"는 것은 변화정보 모니터링장치(220)와 같은 일부 구성요소가 생략되어 도로 객체 변화정보 처리 시스템(190)이 구성되거나, 통신장치(230)와 같은 일부 구성요소가 변화정보 관리통합장치(210)와 같은 다른 구성요소에 통합되어 구성될 수 있는 것 등을 의미하는 것으로 발명의 충분한 이해를 돕기 위하여 전부 포함하는 것으로 설명한다.
도 2 및 도 3에서의 도로 객체 변화정보 처리 시스템(190)은 도 1의 차량장치(100)와 크게 다르지 않다. 다만, 도 1의 차량장치(110)는 도 2 및 도 3에서의 복수의 장치가 하나의 장치에 통합되어 구성될 수 있으며, 또한 센서장치(200)를 제외한 나머지 부위의 구성을 의미할 수도 있다. 다시 말해, 자율주행차량은 필수적으로 다양한 유형의 센서들을 탑재하여 출고될 수 있다. 따라서, 본 발명의 실시예에 따른 도로 객체 변화정보 처리 시스템(190)은 자율주행차량에 탑재되어 출고되는 센서들을 단순히 이용할 수 있으며, 따라서 변화정보 관리통합장치(210)와 변화정보 모니터링장치(220) 또는 변화정보 관리통합장치(210)와 통신장치(230)로 구성되는 장치를 의미할 수 있다.
센서장치(200)는 자율주행차에 설치 또는 장착되는 장치로써 영상/이미지, 점군데이터(Point Cloud), 전방 객체와의 상대 거리값 등을 수집하는 감지부에 해당한다. 센서장치(200)는 카메라(201), 라이다(203), 레이더(205), GPS(207) 및 IMU(209) 등 다양한 유형의 장치를 포함할 수 있다. 또한, 센서장치(200)는 GNSS(Global Navigation Satellite System) 수신부를 더 포함할 수 있으며, GNSS 수신부는 자율주행차의 위치 정보와 변화정보가 감지된 위치 정보 값을 취득할 수 있다. GNSS는 인공위성에서 발신한 전파를 이용해 정밀한 측위정보를 제공하는 기술로써, 일반적으로 미국의 GPS, 러시아의 Glonass, 중국의 BeiDou, 유럽의 Galileo를 일컫는 통칭이다. 통상적인 자율주행차가 정밀한 측위를 위해 설치되는 장치이다.
차량 내 변화정보 관리통합장치(210)는 자율주행차 센서정보 수집 및 저장, 센서 수집정보 기반의 인프라 객체 정보 인지, 최신 자율주행차전용지도 대비 변화정보 식별 및 판단, 변화정보 또는 인프라 플랫폼(혹은 센터시스템) 송신을 위한 정보 집계 등의 동작을 수행할 수 있다. 변화정보 탐지 차량은 최소한 표지판 등의 이산형 객체와 차선 등의 연속성 객체와 같은 인프라 객체를 인식할 수 있어야 한다. 여기서 이산형 객체는 표지판(규제표지 27종, 지시 표지 21종, 주의 표지 10종, 보조표지, 도로표지, 보호구역표지), 신호기 18종 등이다. 연속형 객체는, 차선(중앙차로(실선, 겹선), 차로 구분선(실선, 점선), 버스전용차로(실선, 점선) 등이다.
좀더 구체적으로 본 발명의 실시예에 따른 변화정보 관리통합장치(210)는 센서 데이터 수집 및 저장 기능을 수행하기 위하여 도 3에서와 같이 센서정보 수집 및 저장부(211), 인프라 객체정보 인지부(213), 변화탐지정보 식별 및 판단부(215) 및 변화탐지정보 집계부(217), 자율주행차 전용지도부(219)의 일부 또는 전부를 포함하여 구성될 수 있다. "일부 또는 전부를 포함"한다는 것은 앞서서의 의미와 크게 다르지 않으며 각각의 구성요소는 소프트웨어(S/W), 하드웨어(H/W), 또는 그 조합에 의해 구성될 수 있을 것이다.
변화정보 관리통합장치(210)는 다중센서 동기화 처리부를 포함할 수 있다. 이를 통해 감지부에서 수집되는 이기종 센서장치 데이터의 수집 시점이 500ms 이내로 동기화되도록 신호를 생성하여 전송하고 동기화된 시간 값을 기준으로 데이터를 수집 및 저장할 수 있다. 물론 이러한 동작은 센서정보 수집 및 저장부(211)에서 수행될 수도 있으므로 본 발명의 실시예에서는 어느 하나의 형태에 특별히 한정하지는 않을 것이다.
즉 변화정보 관리통합장치(210)는 센서 데이터 수집 및 저장 기능을 위하여 다양한 동작을 수행할 수 있으며, 센서정보 수집 및 저장부(211)는 다중 센서 데이터를 시간 동기화하여 취득 및 재생 기능을 지원(예: 최대 지연시간 500ms 이내)해야 하며, 센서 데이터 및 프로세싱 결과 시각화 컴포넌트를 포함할 수 있다. 실시간 센서 데이터 취득을 위한 소프트웨어(S/W)를 포함하며 변화정보 모니터링 장치(220)에서 실시간 데이터 계측상황을 모니터링할 수 있도록 구성될 수 있다. 변화정보 모니터링 장치(220)는 차량 내 모니터 등이 될 수도 있다.
센서정보 수집 및 저장부(211)는 센서 데이터의 동기화 및 샘플링을 통해 최적화된 출력결과를 변화정보 모니터링 장치(220)의 화면에 표시함으로써 주행 중 실시간 모니터링이 가능(예: 영상 또는 차량 위치 데이터에 동기화)할 수 있다. 모든 센서는 허용하는 범위 안에서 단위 초당 가장 많은 데이터를 저장해야 하며(Raw 데이터 저장 시), 센서별/단계별 데이터의 독립적인 조회가 가능하도록 데이터를 수집/저장하여야 한다. 센서정보 수집 및 저장부(211)는 수집된 데이터를 적절한 데이터 프로세싱 과정을 통해 분석이 가능한 형태의 데이터로 변환 및 모니터링할 수 있도록 하는 기능을 포함할 수 있고, 동기화된 라이다, 레이더, 카메라, 차량 데이터, 제어 데이터는 캘리브레이션(Calibration)을 통해 도로 인프라를 2D 또는 3D로 표현(예: 3D 데이터의 경우 LAS 데이터 포맷으로 생성 등)할 수 있다.
또한, 센서정보 수집 및 저장부(211)는 라이다, 레이더 데이터를 위해 설치 위치에 따른 기학적 보정 알고리즘을 적용할 수 있고, 카메라 데이터는 필요시 왜곡 보정 알고리즘을 탑재하여 우수한 화질의 이미지를 얻을 수 있도록 할 수 있으며, 차량의 위치 데이터를 기준으로 한 동기화된 데이터를 추출하고 변화탐지 즉 변화정보모니터링 장치(220)에 표출할 수 있는 기능을 탑재할 수 있다. 각 센서로부터 수집된 영상 및 로우(RAW) 데이터는 백업되어야 하며, 지정된 PC에 설치가 가능한 설치파일 형태로 제공할 수 있다. 변화정보 관리 통합 모듈 내 변화정보 수집, 인식, 판단, 집계(V2X 통신단말에 송신 포함) 기능은 모든 과정이 1시간 이내에 처리될 수 있다.
변화정보 관리통합장치(210)의 인프라 객체정보 인지부(213)는 인지 대상 객체에 관한 다양한 학습데이터를 기반으로 구축된 객체 인지 알고리즘을 활용해 감지부를 통해 취득/수집된 데이터들로부터 도로 객체정보를 인지한다. 즉 여러 센서로부터 수집된 정보를 기반으로 인프라 객체 정보를 인식하는 기능을 수행한다. 수집한 데이터를 기반으로 기정의된 인프라 객체(예: 차선, 표지판 등)를 인식하고, 해당 객체의 위치, 인프라 유형(예: 객체 속성값)을 추출할 수 있다. 인식된 모든 객체의 위치값은 확인이 가능하여야 하며, 인프라 유형 판단 가능 여부를 구분할 수 있다. 인프라 객체정보 인지부(213)는 표지판 등의 이산형 객체와 차선 등의 연속 객체를 인식할 수 있으며, 인식 정확도를 높이기 위하여 인공지능의 딥러닝 프로그램이 적용될 수 있다. 가령 DCNN 객체검출기 및 객체분류기 등이 사용될 수 있을 것이다. 변화정보 관리통합모듈 즉 장치(210) 내 변화정보 수집, 인식, 판단, 집계(V2X 통신단말에 송신 포함)기능은 모든 과정이 1시간 이내에 처리되도록 구성될 수 있다.
좀더 구체적으로, 인프라 객체정보 인지부(213)는 카메라와 라이다, 레이더 수집데이터로부터 객체를 검출한다. 카메라의 경우 도로 객체정보 검출을 위해서는 도로 객체정보 학습데이터를 활용해 구축된 기존의 '영상기반 객체 인지 알고리즘 기술'을 활용하며, 이때 자율주행차 영상카메라에서 수집된 프레임단위 영상이미지에 해당 객체 인지 알고리즘을 적용하여 영상이미지 내 도로 객체들을 검출할 수 있다. 검출 객체는 표지판, 신호등, 각종 안전/규제/지시/보조 표지, 차선, 차로구분선, 버스전용차로(선) 등이 될 수 있다. 라이다의 경우는 라이다 센서장치가 방사하는 레이저 펄스가 주변 물체에 반사되어 돌아오는 신호를 분석하여 포인트 클라우드를 생성, 라이다 센서부로부터 거리차이가 크지 않은 포인트 클라우드끼리 클러스터링화(군집화)하고, 클러스터링 분류 영역을 기준으로 주행경로 내 도로 객체들을 검출한다. 레이더의 경우는 레이더 센서가 방사하는 신호가 전방 물체에 반사되어 돌아오는 신호를 분석하여 자율주행차 주행경로 내 함께 주행하는 이동체인지, 도로상 또는 노변에 존재하는 정지된 객체 인지를 판단하고, 정지된 것으로 추정되는 객체의 특징점을 추출 및 객체들을 검출한다. 검출 객체의 위치 좌표값 변환 및 센서 융합을 위해 카메라를 통해 검출된 Pixel Frame 기준 위치값을 World Frame 좌표계로 변환하고, 자율주행차 GNSS 측위정보를 토대로 라이다와 레이더 검출 객체의 World Frame 좌표값을 추출하며, 카메라, 라이다, 레이더를 통해 검출된 객체들을 동일한 World Frame 좌표값을 기준으로 정렬 및 2D 좌표계에 Projection시켜, 감지부의 개별 센서장치로부터 검출된 객체들을 융합 처리한다. 카메라 영상기반 속성정보 매칭을 위하여 융합 처리 과정을 거쳐 검출된 객체의 객체유형과 속성정보는 영상카메라 객체 인지 알고리즘을 통해 분석, 도출된 결과값을 매칭하여 검출 객체의 위치, 유형, 속성정보 등을 매칭하고, 라이다, 레이더 검출 객체는 존재하나, 카메라 검출 객체가 존재하지 않는 경우, 해당 감지 시간대 영상이미지를 추가 분석하여 객체의 유형과 속성정보 등을 추가 인지 처리한다.
변화정보 관리통합장치(210)의 변화탐지정보 식별 및 판단부(215)는 인지부(213)에서 인지한 도로 객체정보에 GNSS 좌표값을 동기화하고, 본 발명의 실시예에 따라 인지한 객체 속성정보와 위치정보를 토대로 자율주행차 전용지도와 상호 매칭/비교하여 변화여부를 판단한다. 여기서 변화란 신규생성, 속성변경, 객체삭제, 객체이동(또는 추정)을 포함한다. 즉 변화탐지정보 식별 및 판단부(215)는 차량 내 탑재된 자율주행차전용지도(데이터)와 인식된 인프라 객체의 위치값을 기준으로 인프라 유형, 객체 속성값을 비교하여, 변경된 사항을 식별/판단할 수 있다. 식별된 변화 객체 존재 시, 해당 객체의 변화정보 유형(예: 신규/변경/삭제/이동추정 등)을 판단할 수 있으며, 신규는 자율주행차전용지도상에는 해당 객체가 존재하지 않으나, 센서로부터 인지된 객체이고, 변경은 자율주행차전용지도상에도 해당 객체가 존재하고, 센서로부터 인지되었으나(위치값 동일), 객체 속성값이 다른 객체이며, 삭제는 자율주행차전용지도상에는 객체가 존재하나, 센서로부터는 인지되지 않는다. 동 추정은 자율주행차전용지도상에 해당 객체가 존재하고, 센서로부터도 인지되었으나, 객체의 위치값이 다르고 객체 속성값은 같은 객체이다. 변화정보 관리 통합 모듈 내 변화정보 수집, 인식, 판단, 집계(V2X 통신단말에 송신 포함)기능은 모든 과정이 1시간 이내에 처리될 수 있도록 구성된다.
좀더 구체적으로, 인지된 도로 객체정보는 자율주행차의 자율주행차 전용지도와 상호 매칭 및 비교 처리를 위해 World Frame 좌표 값을 기준으로 자율주행차 전용지도에 맵핑한다. 자율주행차의 현재 위치를 정밀측위하여 자율주행차 전용지도 내 맵핑하고, 자율주행차 전용지도 내 전방 도로 객체의 속성정보 및 위치정보와 자율주행차 전용지도에 맵핑된 도로 객체정보와 상호 비교하여 중심(기준)좌표 기준으로 상대위치값 차이를 계속 산출한다. 인지부(213)를 통해 검지된 도로 객체정보는 중심좌표 기준 상대위치값 차이가 일정값 이하인 경우 변화정보가 아님을 판정하고, 일정값 이상으로 산출된 객체에 한하여 변화정보 추정 판단한다. 자율주행차 전용지도에 없지만, 인지부(213)에서 인지한 객체정보가 존재하는 경우 변화유형을 '신규생성'이라 판정한다. 자율주행차 전용지도에도 있고, 인지부(213)에서도 인지한 동일객체가 존재하지만 속성정보가 변경되었을 경우 변화유형을 '속성변경'이라 판정한다. 자율주행차 전용지도에 있지만 인지부(213)에서 인지한 동일 객체정보가 존재하지 않는 경우 변화유형을 '객체삭제'라 판정한다. 자율주행차 전용지도에 있지만, 인지부(213)에서 인지한 동일 객체정보가 존재하지 않으며, 자율주행차가 주행하는 방향을 기준으로 일정 거리 이내 인접한 제3의 동일유형, 동일속성정보의 객체정보가 존재하는 경우 변화유형을 '이동(추정)'이라 판정하며, 단, 해당되는 제3의 동일유형, 동일속성정보의 객체는 자율주행차 주행경로 전방에 다른 객체와 매칭되지 않아야 한다.
변화정보 관리통합장치(210)를 구성하는 변화탐지정보 집계부(217)는 변화정보를 수집하여, 차량이 주행하는 경로 내에 변화 정보(예: 객체ID 및 변화정보 유형 등)를 집계할 수 있다. 다시 말해 변화탐지정보 집계부(217)는 변화정보 판단부(215)에서 식별한 변화정보에 개별식별코드(ID)를 부여하고, 위치정보(예: GNSS 수신부 취득값), 객체유형, 속성정보, 변화유형(예: 신규, 변경, 삭제, 이동추정) 정보를 전산화(데이터화)함과 동시에 사후검증 등 변화정보 육안 확인을 위해 해당 감지시간대 영상카메라 스틸컷을 추출하여 영상이미지와 함께 저장 및 집계 처리한다. 객체 인지 정보, 변화탐지 식별 정보, 변화정보 유형에 따른 분류 등 수집된 각각의 정보를 구분해서 저장할 수 있다. 변화된 정보를 V2X 통신 단말의 통신장치(230)에 전달할 수 있도록 인터페이스, 프로토콜 등이 개발될 수 있을 것이다. 이는 시스템 설계자의 의도에 따라 다양하게 설계될 수 있으므로 본 발명의 실시예에서는 어느 하나의 형태에 특별히 한정하지는 않을 것이다. 변화정보 관리 통합 모듈 내 변화정보 수집, 인식, 판단, 집계(V2X 통신단말에 송신 포함)기능은 모든 과정이 1시간 이내에 처리될 수 있도록 구성된다.
정리하면 변화정보 관리통합장치(210)는 변화정보로 판정된 도로 객체 변화정보에 개별식별코드(ID)를 부여하고, 개별식별코드를 기준으로 위치정보(World Frame 좌표값), 객체유형, 속성정보, 변화유형 정보를 전산화(데이터화) 처리하며, 객체 변화정보에 대한 사후검증 등 변화정보 최종 판정을 위해 해당 감지시간대 영상이미지를 객체 변화정보의 개별식별코드(ID) 파일명으로 저장하고, 전산화(데이터화) 처리된 객체 변화정보와 함께 집계 및 저장하며, 집계된 객체 변화정보는 저속, 저용량 통신환경에서도 원활히 전송될 수 있도록 2진(Binary) 데이터로 변환하고, 변환된 모든 객체 변화정보들은 해당 영상이미지를 포함한 단일 파일로 압축하여 자율주행차의 통신부를 통해 자율주행차 전용지도 데이터 관리서버로 전송한다.
자율주행차 전용지도부(219)는 자율주행차 갱신부가 될 수 있으며, 자율주행차가 자율주행차 전용지도 데이터 관리서버로부터 통신부를 통해 전송받은 변화판단 확정정보(예: 지도데이터)를 자율주행차가 보유한 자율주행차 전용지도에 업데이트할 수 있다. 자율주행차는 통신장치(230) 등의 통신부를 통해 자율주행차 전용지도의 최소단위 지도들의 개별 최신 버전정보를 자율주행차 전용지도 데이터 관리서버에 요청하여 수신하며, 자율주행차는 보유한 자율주행차 전용지도 최소단위 지도의 버전정보가 자율주행차 전용지도 데이터 관리서버로부터 수신받은 버전정보보다 낮은 지도가 존재할 경우, 해당 지도들의 최소단위 식별번호를 기준으로 자율주행차 전용지도 데이터 관리서버에 최신 지도(최소단위 지도)를 요청하여 수신한다. 또한 자율주행차 전용지도 데이터 관리서버로부터 수신받은 최소단위 지도데이터는 자율주행차 내 자율주행차 전용지도에 업데이트 및 갱신처리하여 자율주행차 전용지도를 최신화한다. 여기서, 데이터 관리서버는 도 1의 현장장치(120), 센터장치(130) 및 인플라플랫장치(150) 중 적어도 하나의 장치가 될 수 있다.
이외에도 변화정보 관리통합장치(210)는 데이터 백업 기능을 수행할 수 있으며, 수집되는 데이터의 양을 산출하여 연속적인 데이터의 수집이 어렵다고 판단될 경우, 자동 백업이 이루어질 수 있다. 실시간으로 수집되는 데이터의 백업이 수행될 수 있다. 저장공간 용량(예: 연속시간 기준 72시간)이 20% 이하로 남았을 경우, 저장공간 부족 알림을 변화정보 모니터링 장치(220)에 표시할 수 있다. 데이터 입출력 특성을 파악하여 적정 백업주기를 설정하고, 설정된 백업 주기별로 자동/수동 백업을 수행할 수 있다.
변화정보 모니터링장치(220)는 센서로부터 수집된 정보가 실시간으로 화면에 표시되도록 한다. 각 센서로부터 수집된 정보(영상)를 각각 실시간으로 확인할 수 있도록 하며, 센서를 융합하여 추출된 인프라 객체 정보를 표출하고, 인식된 인프라 객체를 확인할 수 있도록 객체마다 라벨링을 하여 화면상에서도 해당 객체의 정보를 확인할 수 있도록 한다. 변화된 객체에 대한 정보는 리스트(예: 목록형)로 확인할 수 있도록 하고, 각 센서의 상태, 현재 시간, 주행 속도 등 기본 정보를 실시간으로 화면에 표시하며, 사용자의 편의성, 정보 접근성, 정보 유용성 등을 위해 화면 레이아웃, 디자인 등을 결정할 수 있다. 자율주행차 전용지도의 버전을 확인할 수 있다.
통신장치(혹은 통신부)(230)는 변화탐지정보 집계부(217)에서 집계 및 생성된 변화정보들을 자율주행차에 설치(혹은 장착)된 무선통신 모듈을 통해 자율주행차 전용지도 데이터 관리서버로 전송하거나, 자율주행차 전용지도 데이터 관리서버로부터 변화판단 확정(예: 검증완료)정보를 전송받는다. 그리고, 자율주행차 전용지도부(219)의 전용지도가 갱신되도록 한다.
상기한 내용 이외에도 도 2 및 도 3의 센서장치(200), 변화정보 관리통합장치(210), 변화정보 모니터링장치(220) 및 통신장치(230)는 다양한 동작을 수행할 수 있으며, 기타 자세한 내용은 앞서의 내용들로 대신하고자 한다.
도 4는 도 1의 차량에 탑재되는 도로 객체 변화정보 처리 장치의 다른 세부구조를 예시한 블록다이어그램이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 다른 실시예에 따른 도 1의 자율주행차에 탑재되는 도로 객체 변화정보 처리 장치(190')는 통신 인터페이스부(400), 제어부(410), 변화정보 통합관리부(420) 및 저장부(430)의 일부 또는 전부를 포함한다.
여기서, "일부 또는 전부를 포함한다"는 것은 저장부(430)와 같은 일부 구성요소가 생략되어 도로 객체 변화정보 처리 장치(190')가 구성되거나, 변화정보 통합관리부(420)와 같은 일부 구성요소가 제어부(420)와 같은 다른 구성요소에 통합되어 구성될 수 있는 것 등을 의미하는 것으로서, 발명의 충분한 이해를 돕기 위하여 전부 포함하는 것으로 설명한다.
통신 인터페이스부(400)는 자율주행차에 탑재되는 다양한 유형의 센서장치와 통신할 수 있으며, 또 자율주행차의 도로 주행시 수집되는 인프라 객체와 관련한 변화가 있을 때 그 객체 변화와 관련한 변화 정보를 제어부(410)의 제어하에 클라우드 서버 또는 인프라플랫폼장치((150) 등의 자율주행차 전용지도 데이터 관리서버로 전송한다. 다시 말해 그 변화 정보를 다른 자율주행차들도 공유할 수 있도록 상위계층의 장치들로 제공할 수 있는 것이다.
예를 들어, 통신 인터페이스부(400)는 상위 계층에 구성되는 자율주행차 전용지도 데이터 관리서버로부터 다른 자율주행차에서 제공하는 변화 정보를 제공받아 저장부(430)에 기저장되어 있는 전용지도를 갱신하는 것도 얼마든지 가능할 수 있다. 통신 인터페이스부(400)는 이러한 동작에 관여할 수 있으며, 가령 센서장치와 통신을 위한 제1 통신부 및 클라우드 서버와 같은 상위계층의 장치와 통신하기 위한 제2 통신부를 포함할 수 있다. 물론 2개의 통신부는 서로 다른 통신규격에 의해 통신이 이루어질 수 있다.
제어부(410)는 도 4의 통신 인터페이스부(400), 변화정보 통합관리부(420) 및 저장부(430)의 전반적인 제어 동작을 담당한다. 제어부(410)는 통신 인터페이스부(400)를 통해 가령 차량 내 다양한 유형의 센서들을 통해 생성되는 센싱 데이터를 제공받아 저장부(430)에 임시 저장한 후 불러내어 변화정보 통합관리부(420)에 제공할 수 있다. 또한 제어부(410)는 변화정보 통합관리부(420)의 요청에 따라 센싱 데이터의 분석 결과로서 차량의 주행 도로에 있는 인프라 객체의 객체 변화정보를 상위계층의 클라우드 서버 등으로 제공하기 위해 통신 인터페이스부(400)를 제어할 수 있다.
제어부(410)는 자기 차량에서 취득되는 센싱 데이터를 분석하여 얻은 객체 변화정보를 타 차량에서 공유할 수 있도록 클라우드 서버 등에 해당 객체 변화정보를 공유하기 위한 동작을 수행할 뿐 아니라, 반대로 타 차량에서 취득되는 센싱 데이터를 분석해 얻은 객체 변화정보를 공유하여 저장부(430)에 기저장되는 전용지도를 갱신하기 위한 동작을 수행할 수 있다. 제어부(410)는 타 차량에서 제공하는 객체 변화정보를 통신 인터페이스부(400)를 통해 제공받아 저장부(430)에 저장되어 있는 전용지도를 갱신할 수 있다.
변화정보 통합관리부(420)는 자율주행차 센서정보를 수집하여 인프라 객체 다시 말해 표지판 등의 이산형 객체와 차선 등의 연속형 객체를 인식하고, 또 최신 자율주행차전용지도 대비 변화정보를 식별 및 판단한다. 물론 이를 위하여 최신 자율주행차전용지도의 객체 정보를 기저장하고 해당 기저장된 객체 정보와의 비교 동작이 이루어질 수 있다. 즉 자율주행차전용지도(데이터)와 기인식된 인프라 객체의 위치값을 기준으로 인프라 유형, 객체 속성값을 비교하여 변경된 사항을 식별 또는 판단할 수 있다. 식별된 변화 객체가 존재할 때 해당 객체의 변화정보 유형을 신규, 변경, 삭제, 이동추정 등으로 판단할 수 있다.
또한 변화정보 통합관리부(420)는 변화정보의 집계 동작뿐 아니라 데이터 백업 동작 등을 수행할 수도 있다. 변화정보 통합관리부(420)는 변화정보를 수집하여 차량이 주행하는 경로 내에 변화 정보 즉 객체 ID 및 변화정보 유형 등을 집계할 수 있다. 객체 인지 정보, 변화탐지 식별 정보, 변화정보 유형에 따른 분류 등 수집된 각각의 정보를 구분해서 저장할 수 있다. 한편 백업을 위해서는 수집되는 데이터의 양을 산출하여 연속적인 데이터의 수집이 어렵다고 판단될 경우 자동 백업 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 저장공간 용량이 20% 이하로 남았을 경우 저장공간 부족 알림을 자율주행차 내의 변화정보 모니터링장치에 표시할 수 있다. 물론 여기서 모니터링장치는 차량 내의 디스플레이장치 등을 포함할 수 있다. 이러한 백업은 데이터 입출력 특성을 파악하여 적정 백업주기를 설정하고 설정된 백업 주기별로 자동 또는 수동 백업을 수행할 수 있다. 물론 자동 백업을 위한 저장 대상은 다양하게 설정되어 사용될 수 있으므로, 본 발명의 실시예에서는 어느 하나의 형태에 특별히 한정하지는 않을 것이다. 예를 들어, 차량이 정지된 상태에 있는 경우 상위 계층의 클라우드서버 등으로 전송하여 저장시킬 수 있다.
저장부(430)는 제어부(410)의 제어하에 처리되는 다양한 유형의 데이터를 임시 저장할 수 있으며, 본 발명의 실시예에 따라 자율주행차의 자율주행을 위한 전용지도를 저장하고 이를 주기적으로 갱신할 수 있다. 보유한 자율주행차 전용지도 최소단위 지도의 버전정보를 확인하여 버전이 낮을 때 최신지도로 갱신하게 된다. 물론 지도의 갱신은 객체의 변화정보를 수신할 때, 해당 객체의 위치정보를 포함할 수 있으므로 해당 위치정보를 근거로 부분적으로 또는 신속하게 변화정보의 갱신이 이루어질 수 있다.
상기한 내용 이외에도 도 4의 통신 인터페이스부(400), 제어부(410), 변화정보 통합관리부(420) 및 저장부(430)는 다양한 동작을 수행할 수 있으며, 기타 자세한 내용은 앞서 충분히 설명하였으므로 그 내용들로 대신하고자 한다.
본 발명의 실시예에 따른 도 4의 통신 인터페이스부(400), 제어부(410), 변화정보 통합관리부(420) 및 저장부(430)는 서로 물리적으로 분리된 하드웨어 모듈로 구성되지만, 각 모듈은 내부에 상기의 동작을 수행하기 위한 소프트웨어를 저장하고 이를 실행할 수 있을 것이다. 다만, 해당 소프트웨어는 소프트웨어 모듈의 집합이고, 각 모듈은 하드웨어로 형성되는 것이 얼마든지 가능하므로 소프트웨어니 하드웨어니 하는 구성에 특별히 한정하지 않을 것이다. 예를 들어 저장부(430)는 하드웨어인 스토리지(storage) 또는 메모리(memory)일 수 있다. 하지만, 소프트웨어적으로 정보를 저장(repository)하는 것도 얼마든지 가능하므로 위의 내용에 특별히 한정하지는 않을 것이다.
한편, 본 발명의 다른 실시예로서 제어부(410)는 CPU 및 메모리를 포함할 수 있으며, 원칩화하여 형성될 수 있다. CPU는 제어회로, 연산부(ALU), 명령어해석부 및 레지스트리 등을 포함하며, 메모리는 램을 포함할 수 있다. 제어회로는 제어동작을, 그리고 연산부는 2진비트 정보의 연산동작을, 그리고 명령어해석부는 인터프리터나 컴파일러 등을 포함하여 고급언어를 기계어로, 또 기계어를 고급언어로 변환하는 동작을 수행할 수 있으며, 레지스트리는 소프트웨어적인 데이터 저장에 관여할 수 있다. 상기의 구성에 따라, 가령 도로 객체 변화정보 처리 장치(190')의 동작 초기에 변화정보 통합관리부(420)에 저장되어 있는 프로그램을 복사하여 메모리 즉 램(RAM)에 로딩한 후 이를 실행시킴으로써 데이터 연산 처리 속도를 빠르게 증가시킬 수 있다. 물론 자율주행차 전용지도의 경우에도 해당 메모리에 저장되어 데이터 처리가 이루어질 수 있다. 딥러닝 모델 같은 경우 램(RAM)이 아닌 GPU 메모리에 올라가 GPU를 이용하여 수행 속도를 가속화하여 실행될 수도 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 차량의 센서장치를 활용한 도로 객체 변화정보 처리 방법의 흐름도이다.
설명의 편의상 도 5를 도 1 내지 도 3과 함게 참조하면, 차량에 탑재되는 도 1의 차량장치(100)는 차량이 주행할 때 주변의 인프라 객체를 감지하여 취득되는 센싱 데이터 및 기저장되는 지도 데이터를 근거로 인프라 객체의 변화 여부를 판단하여 판단 결과에 따라 객체 변화정보를 생성하며 생성한 객체 변화정보를 외부로 전송한다(S500). 여기서, 객체 변화정보는 다양한 정보를 포함할 수 있으며, 가령 객체유형, 객체속성, 위치정보, 변화유형정보 등을 포함할 수 있으며, 여기서 변화유형정보는 인프라 객체가 신규생성인지, 속성변경인지, 객체삭제인지 또는 객체이동(추정)인지 등에 관련되는 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 지리적으로 동일 위치를 주행하는 다수의 자율주행차량은 동일한 객체 변화정보를 전송해 줄 수 있다. 또한, 객체 변화정보는 차량에 설치되는 카메라를 통해 촬영되는 촬영이미지에서 해당 객체 변화정보를 갖는 인프라 객체를 추출하여 제공할 수 있다.
또한, 지도데이터 관리장치는 가령 도 1에서 현장장치(120), 센터장치(130) 및 인프라플랫폼장치(150) 중 적어도 하나의 장치를 포함할 수 있으며, 해당 장치는 차량장치(100)의 객체 변화정보를 수신하여 객체 변화정보가 기준값 이상 누적될 때 객체 변화정보에 대한 변화여부를 확정하며, 확정한 객체 변화정보가 반영되도록 다수의 차량으로 배포한다(S510). 물론 이의 과정에서 지도데이터 관리장치는 변화여부 확정시 안전운행에 지대한 영향을 미치는 정보의 경우 해당 인프라 객체와 관련해 제공되는 이미지를 더 확인할 수 있다. 예를 들어, 해당 이미지는 시스템 운영자 또는 관리자가 육안으로 확인하는 것도 가능하지만, 해당 이미지의 특징점 등에 대한 데이터를 기설정한 후 해당 특징점을 비교함으로써 자동 확인이 가능할 수 있다. 예를 들어, 교통신호와 관련되는 경우로 안전운행에 관련되므로 차량에서 촬영된 해당 교통신호의 이미지와 기저장되는 교통신호의 기설정 데이터를 비교하여 해당 교통신호의 객체 변경이 있는 것으로 최종 확정하여 다수의 차량을 객체 변화정보를 전송해 갱신을 수행하도록 할 수 있다.
상기한 내용 이외에도 도 1의 차량장치(100) 및 지도데이터 관리장치는 다양한 동작을 수행할 수 있으며, 기타 자세한 내용은 앞서 충분히 설명하였으므로 그 내용들로 대신하고자 한다.
한편, 본 발명의 실시 예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시 예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성 요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수 개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 그 컴퓨터 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 본 발명의 기술분야의 당업자에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 비일시적 저장매체(non-transitory computer readable media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시 예를 구현할 수 있다.
여기서 비일시적 판독 가능 기록매체란, 레지스터, 캐시(cache), 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라, 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로, 상술한 프로그램들은 CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리 카드, ROM 등과 같은 비일시적 판독가능 기록매체에 저장되어 제공될 수 있다.
이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안 될 것이다.
200: 센서장치
210: 변화정보 관리통합장치
211: 센서정보 수집 및 저장부 213: 인프라 객체정보 인지부
215: 변화탐지정보 식별 및 판단부 217: 변화탐지정보 집계부
220: 변화정보 모니터링장치 230: 통신장치
400: 통신 인터페이스부 410: 제어부
420: 변화정보 관리통합부 430: 저장부
211: 센서정보 수집 및 저장부 213: 인프라 객체정보 인지부
215: 변화탐지정보 식별 및 판단부 217: 변화탐지정보 집계부
220: 변화정보 모니터링장치 230: 통신장치
400: 통신 인터페이스부 410: 제어부
420: 변화정보 관리통합부 430: 저장부
Claims (10)
- 차량에 탑재되며, 상기 차량이 주행할 때 주변의 인프라 객체(infra object)를 감지하여 취득되는 센싱 데이터 및 기저장되는 지도 데이터를 근거로 인프라 객체의 변화 여부를 판단하여 판단 결과에 따라 객체 변화정보를 생성하며, 상기 생성한 객체 변화정보를 외부로 전송하는 차량장치; 및
상기 차량장치의 객체 변화정보를 수신하여 상기 객체 변화정보가 기준값 이상 누적될 때 상기 객체 변화정보에 대한 변화여부를 확정하며, 상기 확정한 객체 변화정보가 반영되도록 다수의 차량으로 배포하는 지도데이터 관리장치;를
포함하는 차량의 센서장치를 활용한 도로 객체 변화정보 처리 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 차량장치는, 이기종의 센서장치로부터 상기 센싱 데이터가 수집될 때 상기 수집한 센싱 데이터를 동기화하는 다중센서 동기화 처리부를 포함하는, 차량의 센서장치를 활용한 도로 객체 변화정보 처리 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 차량장치는, 상기 객체 변화정보로서 상기 인프라 객체의 객체유형, 속성정보, 위치정보 및 변화유형 정보를 제공하며, 상기 변화유형 정보는 상기 인프라 객체의 신규생성, 속성변경, 객체삭제 또는 객체이동에 관련되는 정보를 포함하는, 차량의 센서장치를 활용한 도로 객체 변화정보 처리 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 차량장치는, 상기 센싱 데이터를 이용하여 표지판을 포함하는 이산형 객체 및 차선을 포함하는 연속형 객체를 상기 인프라 객체로서 인식하며, 상기 인식한 인프라 객체를 상기 지도데이터와 비교하여 인프라 객체의 변화여부를 판단하는, 차량의 센서장치를 활용한 도로 객체 변화정보 처리 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 지도데이터 관리장치는, 상기 객체 변화정보에 대한 변화여부를 확정할 때 상기 변화 여부가 판단된 인프라 객체와 관련해 상기 차량의 카메라에서 촬영한 이미지를 더 확인하여 이상이 없을 때 상기 변화여부를 확정하는, 차량의 센서장치를 활용한 도로 객체 변화정보 처리 시스템. - 차량에 탑재되는 차량장치가, 상기 차량이 주행할 때 주변의 인프라 객체를 감지하여 취득되는 센싱 데이터 및 기저장되는 지도 데이터를 근거로 인프라 객체의 변화 여부를 판단하여 판단 결과에 따라 객체 변화정보를 생성하며, 상기 생성한 객체 변화정보를 외부로 전송하는 단계; 및
지도데이터 관리장치가, 상기 차량장치의 객체 변화정보를 수신하여 상기 객체 변화정보가 기준값 이상 누적될 때 상기 객체 변화정보에 대한 변화여부를 확정하며, 상기 확정한 객체 변화정보가반영되도록 다수의 차량으로 배포하는 단계;를
포함하는 차량의 센서장치를 활용한 도로 객체 변화정보 처리 방법. - 제6항에 있어서,
상기 객체 변화정보를 생성하는 단계는,
상기 차량장치의 다중센서 동기화 처리부가, 이기종의 센서장치로부터 상기 센싱 데이터가 수집될 때 상기 수집한 센싱 데이터를 동기화하는 단계를 포함하는, 차량의 센서장치를 활용한 도로 객체 변화정보 처리 방법. - 제6항에 있어서,
상기 전송하는 단계는,
상기 객체 변화정보로서 상기 인프라 객체의 객체유형, 속성정보, 위치정보 및 변화유형 정보를 제공하며, 상기 변화유형 정보는 상기 인프라 객체의 신규생성, 속성변경, 객체삭제 또는 객체이동에 관련되는 정보를 포함하는, 차량의 센서장치를 활용한 도로 객체 변화정보 처리 방법. - 제6항에 있어서,
상기 객체 변화정보를 생성하는 단계는,
상기 센싱 데이터를 이용해 표지판을 포함하는 이산형 객체 및 차선을 포함하는 연속형 객체를 상기 인프라 객체로서 인식하는 단계; 및
상기 인식한 인프라 객체를 상기 지도데이터와 비교하여 인프라 객체의 변화여부를 판단하는 단계;를
포함하는 차량의 센서장치를 활용한 도로 객체 변화정보 처리 방법. - 제6항에 있어서,
상기 객체 변화정보에 대한 변화여부를 확정하는 단계는,
상기 변화 여부가 판단된 인프라 객체와 관련해 상기 차량의 카메라에서 촬영한 이미지를 더 확인하여 이상이 없을 때 상기 변화여부를 확정하는, 차량의 센서장치를 활용한 도로 객체 변화정보 처리 방법.
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| KR1020220153174A KR20240071553A (ko) | 2022-11-16 | 2022-11-16 | 차량의 센서장치를 활용한 도로 객체 변화정보 처리 시스템 및 방법 |
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|---|---|---|---|
| KR1020220153174A KR20240071553A (ko) | 2022-11-16 | 2022-11-16 | 차량의 센서장치를 활용한 도로 객체 변화정보 처리 시스템 및 방법 |
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|---|---|---|---|
| KR1020220153174A KR20240071553A (ko) | 2022-11-16 | 2022-11-16 | 차량의 센서장치를 활용한 도로 객체 변화정보 처리 시스템 및 방법 |
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| KR102206834B1 (ko) | 2020-04-28 | 2021-01-25 | 네이버랩스 주식회사 | 도로정보 변화 감지 방법 및 시스템 |
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102103834B1 (ko) | 2019-11-12 | 2020-04-23 | 한국도로공사 | 고정밀 전자지도 갱신을 위한 객체 변화 탐지 시스템 및 방법 |
| KR102327185B1 (ko) | 2019-12-24 | 2021-11-17 | 한국도로공사 | 정밀도로지도 갱신을 위한 객체 변화 탐지 시스템 및 그 방법 |
| KR102206834B1 (ko) | 2020-04-28 | 2021-01-25 | 네이버랩스 주식회사 | 도로정보 변화 감지 방법 및 시스템 |
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