WO2017171503A1 - 크라우드 소싱 데이터 기반 교통 신호 조절 방법 및 서버 - Google Patents

크라우드 소싱 데이터 기반 교통 신호 조절 방법 및 서버 Download PDF

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WO2017171503A1
WO2017171503A1 PCT/KR2017/003598 KR2017003598W WO2017171503A1 WO 2017171503 A1 WO2017171503 A1 WO 2017171503A1 KR 2017003598 W KR2017003598 W KR 2017003598W WO 2017171503 A1 WO2017171503 A1 WO 2017171503A1
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data
vehicle
traffic
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변정훈
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변정훈
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    • G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
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    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
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    • H04W84/00—Network topologies
    • H04W84/02—Hierarchically pre-organised networks, e.g. paging networks, cellular networks, WLAN [Wireless Local Area Network] or WLL [Wireless Local Loop]
    • H04W84/10—Small scale networks; Flat hierarchical networks
    • H04W84/12—WLAN [Wireless Local Area Networks]

Definitions

  • the present invention relates to a method of controlling a traffic signal or a vehicle based on crowdsourcing data from another vehicle, and a server for performing the same.
  • Modern vehicles often have navigation hardware or software to assist the user when driving from one location to another.
  • the user can enter a destination, and the navigation hardware or software can provide one or more routes from the starting location to the destination location.
  • the route information will include the distance from the starting location to the destination location.
  • the route information will include an estimate of the time it takes for the destination to travel from the current location to the location based on distance and speed.
  • the user can select a route based on distance and estimated time. Based on the user's choice, the navigation hardware or software determines the route to the destination.
  • autonomous vehicles may be coupled to the track for guidance.
  • Other autonomous vehicles may be controlled by a computer and may follow a route based on information stored in the computer.
  • the navigation hardware or software of the autonomous vehicle can allow new route information to be programmed.
  • the vehicle may be given a new route based on a map or based on a global position system (GPS) signal.
  • GPS global position system
  • Some autonomous vehicles can operate in a non-autonomous driving mode that operates similarly to vehicles controlled by traditional humans. When a vehicle is driven in an autonomous driving mode, however, the vehicle may require more accurate location information than when driven by a human driver.
  • the problem to be solved by the present invention is to control the traffic signal based on the crowd sourcing data obtained from another vehicle and to control the vehicle based on the crowd sourcing data, so that the smooth traffic flow is maintained according to the traffic signal, crowd sourcing data
  • a traffic control system includes a wireless communication unit configured to connect between vehicles and an internet network; And a control unit configured to control the vehicles by a wireless communication network, wherein the control unit generates crowdsourcing data using data collected from the vehicles, and based on the generated crowdsourcing data. Further configured to control the vehicles.
  • a traffic control method performed by a traffic control system including a wireless communication unit and a control unit is connected between a vehicle and an internet network, by means of the wireless communication unit, through a wired communication network. ; Collecting, by the wireless communication unit, data from the vehicles; Generating, by the control unit, crowd sourcing data using the data collected from the vehicles; And controlling, by the control unit, the vehicles based on the generated crowdsourcing data.
  • the vehicle by controlling the vehicle based on the crowd sourcing data, it provides an effect that the traffic flows smoothly even if the vehicle is increased at the intersection.
  • FIG. 1 illustrates an environment for controlling a vehicle based on crowdsourcing data collected by the vehicles, in accordance with one or more embodiments.
  • FIG. 2 is a flowchart of an embodiment of a process of controlling a vehicle based on crowdsourcing data from the vehicles, according to one or more embodiments.
  • FIG. 3 is a flowchart of another embodiment of a process of controlling a vehicle based on crowdsourcing data from the vehicles, according to one or more embodiments.
  • FIG. 4 is a flowchart of another embodiment of a process of controlling a vehicle based on crowdsourcing data from the vehicles, according to one or more embodiments.
  • FIG. 5 is a schematic diagram illustrating a conceptual partial diagram of nested crowdsourcing data, in accordance with one or more embodiments.
  • FIG. 6 is a block diagram illustrating an embodiment of a vehicle, in accordance with one or more embodiments.
  • ECU 7 is a block diagram illustrating an embodiment of an electronic control unit (ECU) embedded in a vehicle, according to one or more embodiments.
  • ECU electronice control unit
  • FIG. 8 is a block diagram illustrating an embodiment of a server, in accordance with one or more embodiments.
  • FIG. 9 is a block diagram illustrating a system for controlling a vehicle based on crowdsourcing data collected by the vehicles, in accordance with one or more embodiments.
  • FIG. 10 is a flowchart of an embodiment of a process of controlling a traffic light based on crowdsourcing data according to one or more embodiments.
  • 11 illustrates an environment for controlling traffic lights based on crowd sourcing data, in accordance with one or more embodiments.
  • 12 is an environment for controlling a vehicle using a traffic control system according to one or more embodiments.
  • FIG. 13 is a block diagram illustrating a traffic control system for controlling a vehicle, according to one or more embodiments.
  • FIG. 14 is a flowchart illustrating a method for controlling traffic, in accordance with one or more embodiments.
  • 15 is a flowchart illustrating a method for controlling traffic, in accordance with one or more embodiments.
  • FIG. 16 is a schematic diagram illustrating a partial conceptual diagram of a fragmented signal for controlling signals or colors emitted from a traffic light unit, according to one or more embodiments.
  • the methods, vehicles, and servers described herein generally relate to control of a vehicle based on crowdsourcing data from another vehicle. In some embodiments, the methods, vehicles, and servers described herein relate to control of a vehicle in an autonomous driving mode.
  • FIG. 1 illustrates an environment for controlling a vehicle based on crowdsourcing data collected by the vehicles, in accordance with one or more embodiments.
  • the crowdsourcing-based autonomous vehicle control environment 100 includes a plurality of vehicles 101, 102, 103, wireless nodes 201, 202, and a server 300.
  • the wireless node 201 or 202 has a transmitter and a receiver.
  • the vehicles 101, 102, 103 are configured to perform autonomous driving based on the navigation information received from the server 300, and the vehicles 101, 102, 103 have a sensor for collecting driving data.
  • a communication unit (not shown) configured to communicate with the wireless node 201 or 202 via a wireless network.
  • the wireless node 201 or 202 is configured to transmit data between the vehicles 101, 102, 103 and the server 300.
  • Server 300 is configured to analyze data sent from vehicles 101, 102, 103 or data from vehicles 101, 102, 103 directly via wireless node 201 or 202.
  • vehicles 101, 102, 103 each have a sensor configured to detect travel data.
  • Driving data is based on the driver's actions or commands.
  • the driver's behavior includes at least one of the timing of acceleration, braking, or steering wheel rotation, and the amount of acceleration, braking, or steering wheel rotation.
  • Navigation information may be stored in and retrieved from a vehicle memory, a database, or the Internet.
  • the new navigation information is wirelessly over the wireless node 201, 202 by the server 300 or wirelessly over a network such as a cellular network, an 802.11 network, or a wireless wide area network (WWAN), or directly from vehicles. Is received.
  • the vehicles transmit travel data to the server 300 via the wireless node 201 or 202 or directly.
  • the driving data includes at least one of braking data, acceleration data, and steering data.
  • each of the vehicles 101, 102, 103 communicates with the server 300 at predetermined intervals or when the vehicles detect an event during travel to their destination.
  • each of the vehicles 101, 102, 103 has a computer system to provide data processing.
  • autonomous driving of the vehicles 101, 102, 103 is performed by a Motor Driven Power Steering (MDPS) system.
  • a Motor Driven Power Steering (MDPS) system is a motor driven steering system that assists steering power using power from a motor rather than hydraulic pressure.
  • MDPS systems are deployed in vehicles.
  • MDPS has a reducer.
  • the reducer has a worm-shaft / worm wheel that is rotated by a motor to assist in steering.
  • the reducer further includes a motor drive column device having a tilt motor.
  • the reducer further includes a telescopic motor to implement tilt and telescopic motion.
  • the MDPS motor is controlled by an MDPS electronic control unit (ECU).
  • ECU MDPS electronic control unit
  • the driver of the vehicle connects to a server configured to control the vehicle based on crowd sourcing through a software application.
  • this software application is a website or web application that is compatible with the hardware system discussed below.
  • this software application is configured in part by a hardware system embedded in the vehicle.
  • vehicles measure driver behaviors performed by drivers of the vehicle and store these behaviors. These behaviors are interpreted to predict vehicle driver behavior in one or more driving situations. The predictions described above are used to generate semi-autonomous or autonomous driving control of the vehicles. In addition, the actions of the drivers of multiple vehicles are combined to provide a wider range of applications.
  • route data is collected from other vehicles and assists the vehicle in autonomous operation.
  • a hardware system eg, computing device 1100 shown in FIG. 7 is configured to store steering, acceleration, and braking data in a memory storage device of the hardware system, where the stored data is adapted to autonomously drive the vehicle.
  • embodiments include built-in software logic configured to override the autonomous driving system, for safety reasons, these overrides are triggered when a data flag is communicated by a connected sensor and the immediate route data is transmitted. Resynchronizes at instant.
  • wireless node 201 or 202 is at least one of a satellite, a terrestrial repeater, a global positioning system (GPS), a signal repeater, and a cellular signal repeater.
  • the wireless node communicates with the server 300 or the vehicles at predetermined intervals or when the wireless node receives a predetermined event from at least one of the vehicles.
  • this predetermined event signal includes a departure signal of the vehicle and an arrival signal of the vehicle.
  • server 300 is a cloud computing server. Server 300, in some embodiments, performs aspects of computing, such as data analysis. In some embodiments, server 300 is centralized. In some embodiments, the vehicles transmit travel data to server 300 over a network 400 (eg, the Internet) via a wireless node. In some embodiments, vehicles 101, 102, 103 are connected to network 400 via cellular (or Wi-Fi) wireless node (or wireless access point) 201, 202. In some implementations, the travel data collected by the vehicles 101, 102, 103 are used to generate crowdsourcing data to be used to control the vehicles. In some embodiments, server 300 collects travel data from multiple vehicles and associates traffic information with route status information. Driving data is collected and organized based on location and time. The server 300 also generates crowd data based on the collected travel data. 2 is a flowchart of an embodiment of a process of controlling a vehicle based on crowdsourcing data from vehicles, according to one or more embodiments.
  • a network 400 eg, the Internet
  • a vehicle transmits a request for a route to a destination to a server (eg, server 300 shown in FIG. 3).
  • the server receives a request from the vehicle. In some embodiments, this request is entered by the driver of the vehicle.
  • the vehicle receives an input from the driver for the destination.
  • the vehicle is configured to provide an interface to the driver by means of a data input device. In some embodiments, this interface is a touch screen. In some embodiments, this request is automatically generated by the vehicle.
  • the vehicle determines a destination based on the driving log stored in the vehicle.
  • the vehicle is connected to the server via at least one of a cellular network, a Wi-Fi network, and a satellite network.
  • This request is sent over at least one of a cellular network, a Wi-Fi network, and a satellite network. In some embodiments, this request is sent over the wireless node or directly to the server.
  • the server retrieves navigation information that includes the requested path.
  • This navigation information is autonomous navigation navigation information including vehicle control information.
  • this navigation information is stored at the server or generated when a route request is sent from the vehicle.
  • this navigation information includes controlling information about steering wheel rotation, acceleration, and braking.
  • the server transmits the retrieved navigation information to the vehicle.
  • the vehicle receives the retrieved navigation information from the server.
  • this retrieved navigation information is transmitted over at least one of a cellular network, a Wi-Fi network, and a satellite network.
  • this retrieved navigation information is transmitted via a wireless node or directly to a vehicle.
  • this operation of the vehicle is configured to be controlled based on the transmitted navigation information.
  • motor driven power steering in which an electric motor without hydraulic pressure is used, or EHPS in which an electric pump driven by the motor, rather than by the driving force of the engine.
  • Electro-hydraulic power steering is used to control the vehicle.
  • MDPS and EHPS are combined.
  • MDPS and EHPS perform complementary functions and provide auxiliary steering power in case of emergency steering failure to ensure stability.
  • the vehicle has an MDPS that assists steering power using the torque of the main motor and an EHPS that assists steering power by using hydraulic pressure generated by the operation of the hydraulic pump.
  • the MDPS is used as the main steering device
  • the EHPS is used as an auxiliary steering device to assist in insufficient steering power in case of an emergency motor malfunction or in the case of a heavy duty vehicle.
  • the motors of MDPS and EHPS are controlled by an ECU (Electronic Control Unit).
  • control is performed based on controlling the information included in the navigation information. Acceleration and braking of the vehicle are also controlled by the ECU with reference to the control of the information contained in the navigation information.
  • FIG. 7 a detailed configuration of a vehicle to be controlled by navigation information is described in FIG. 7.
  • the vehicle while driving, the vehicle collects data on the vehicle driving operation in accordance with the transmitted navigation information.
  • the data on the vehicle driving operation includes driving data.
  • the driver's behavioral data includes information regarding at least one of steering rotation, acceleration, and braking.
  • the vehicle collects data while driving to the destination at predetermined intervals.
  • the vehicle collects data while driving to the destination when the vehicle detects an event while driving to the destination. This event is detected based on the data defining the event to be detected and also on the basis of the sensing data.
  • the vehicle generates sensing data using a plurality of sensors provided in the vehicle.
  • these sensors may include distance sensors, infrared sensors, pressure sensors, speed sensors, motion sensors, light sensors, proximity sensors, global navigation satellite systems (GNSS), such as GPS receivers, to facilitate related functionality. ), A temperature sensor, a biometric sensor, or another sensing device.
  • GNSS global navigation satellite systems
  • the vehicle collects the generated sensing data and generates the collected data based on the collected sensing data.
  • these multiple sensors transmit sensing data to the travel control unit via a wireless network or a wired network.
  • a controller area network (CAN), a local area network (LAN), or a serial network is used for the transmission of sensing data.
  • At least one of the plurality of sensors detects a traffic light during driving of the vehicle and stops the vehicle at a red light of the detected traffic light.
  • the vehicles use the detected traffic light information to control the speed of the vehicle.
  • the server transmits stop signal / stop light attribute information to the vehicle.
  • the vehicle receives stop signal / stop light attribute information for the geographical area as navigation information from the server, and the server transmits stop signal / stop light attribute information to the vehicle for autonomous control.
  • the vehicle transmits the collected data to the server.
  • the server receives the data collected from the vehicle.
  • this collected data is transmitted over at least one of a cellular network, a Wi-Fi network, and a satellite network.
  • this collected data is transmitted via a wireless node or directly to a server.
  • the vehicle transmits the collected data at predetermined intervals.
  • the vehicle transmits the collected data when it detects an event while driving to the destination. This event is detected based on the data defining the event to be detected and also on the basis of the sensing data.
  • the server In operation S207, the server generates crowdsourcing data based on the collected data transmitted from the plurality of vehicles. Before generating the crowd sourcing data, the server receives the data collected from the vehicles. The server generates the crowdsourcing data using the received data. In some embodiments, crowdsourcing data is generated by overlapping collected data for duplicate paths of data from the vehicle. According to some embodiments, a detailed description of the duplicated information will be described below with reference to FIG. 3.
  • the server updates the stored navigation information based on the crowd sourcing data, and transmits the updated navigation information to the vehicle.
  • the server updates and transmits navigation information when crowdsourcing data accumulates above a threshold amount.
  • the vehicle receives cloud sourcing data from a server.
  • this data is transmitted over at least one of a cellular network, a Wi-Fi network, and a satellite network. In some embodiments, this data is transmitted via a wireless node or directly to a vehicle.
  • the server transmits the updated navigation information to the vehicle, and the vehicle receives the updated navigation information from the server.
  • the server processes the updated navigation information (eg, filtering, noise removal, smoothing, vectoring) and then transmits the processed navigation information to the vehicle.
  • the vehicle updates the navigation information based on the received external data.
  • the vehicle combines the received crowdsourcing data with the collected data and updates the navigation information based on the combined data. In some embodiments, this update is performed at predetermined intervals.
  • the vehicle controls the operation of the vehicle based on the updated navigation information. While driving based on the navigation information, when the vehicle detects a predetermined unusual event, the vehicle changes the driving mode of the vehicle to the driver control mode.
  • This predetermined unusual event includes, for example, an event not registered in the vehicle. This predetermined unusual event is detected based on the data defining the event to be detected and also on the basis of the sensing data.
  • Control of the vehicle includes at least one of speed control of the vehicle and steering wheel angle control of the vehicle.
  • FIG. 3 is a flowchart of another embodiment of a method 300 of overriding a vehicle based on crowdsourcing data from the vehicles, in accordance with one or more embodiments.
  • the method shown in FIG. 3 is performed during autonomous driving of the vehicle.
  • the ECU of the vehicle eg, the vehicle 101, 102, or 103 shown in FIG. 1
  • the sensing data is configured to override autonomous vehicle driving.
  • autonomous driving is performed.
  • a vehicle eg, vehicle 101, 102, or 103 shown in FIG. 1
  • the steering wheel, accelerator, and brake of the vehicle are autonomously controlled.
  • the vehicle senses a peripheral area of the vehicle while the vehicle is running.
  • the vehicle generates sensing data for a peripheral area of the vehicle using a plurality of sensors provided in the vehicle. These sensors include at least some of distance sensors, infrared sensors, pressure sensors, and speed sensors.
  • the vehicle detects an event based on the sensing data.
  • the event includes at least one of detecting an obstacle in the path, impacting from the outside vehicle, impacting from the inside vehicle, vibration of the vehicle, and waving of the vehicle. This event is detected based on a matching result between the event data and the sensing data. Data defining this event is stored in the vehicle or sensor. In some embodiments, when the amount of sensing data of an event is greater than a predetermined threshold amount, the vehicle detects this event.
  • the vehicle checks whether this event is an event that overrides the autonomous driving of the vehicle.
  • information about an event that overrides autonomous driving of the vehicle is stored in the vehicle, and the vehicle performs checking by comparing the stored information with the sensing data.
  • the vehicle determines whether to override autonomous driving.
  • the sensing period of the event is greater than a predetermined threshold period, the vehicle determines whether to override autonomous driving. If the vehicle determines to override the autonomous running of the vehicle, the operation proceeds to operation S305. If the vehicle determines not to override the autonomous running of the vehicle, the operation proceeds to operation S301.
  • the vehicle stops autonomous driving in operation S305.
  • the vehicle outputs a notification to the driver of the vehicle before stopping autonomous driving.
  • the vehicle performs a predetermined evasive action based on the navigation information. In some embodiments, this predetermined avoidance action is braking, accelerating. And turning.
  • autonomous driving is resynchronized with reference to the vehicle's location data and navigation information.
  • the vehicle determines that the detected event of operation S304 is not an event configured to override the autonomous driving of the vehicle, the vehicle continues to perform autonomous driving S301.
  • the vehicle detects whether the vehicle has arrived at the destination.
  • the vehicle uses the navigation information and the current position of the vehicle for operation S307.
  • autonomous driving ends. If the vehicle determines that no arrival is detected, the vehicle continues to perform autonomous driving S301.
  • the vehicle if the vehicle detects that the distance between the current location of the vehicle and the destination is less than the threshold distance, the vehicle outputs a notification.
  • the notification includes at least one of a message display, an alarm sound, a vibration, and the like for notifying the driver of the vehicle of certain information.
  • FIG. 4 is a flowchart of another embodiment of a method 400 for controlling a vehicle based on crowdsourcing data from vehicles, in accordance with one or more embodiments.
  • the ECU of the vehicle before performing autonomous driving, in some embodiments, between operations S201 and S204 of FIG. 2, the ECU of the vehicle performs pre-operation for autonomous driving.
  • the operations of the pre-operation are described below.
  • the vehicle receives a destination from the driver of the vehicle. In another embodiment, this request is automatically generated by the vehicle. The vehicle determines a destination based on the driving log stored in the vehicle.
  • the vehicle detects the current position.
  • the vehicle has sensors, software, and / or hardware for determining or tracking the location of the vehicle.
  • the vehicle has a GNSS receiver for determining the position of the vehicle.
  • the vehicle receives satellite signals from one or more GNSS satellites 106 and determines the location of the vehicle based on the satellite signals according to known methods.
  • the vehicle is equipped with cellular and / or Wi-Fi transceivers for receiving and transmitting cellular and / or Wi-Fi signals. Cellular and / or Wi-Fi signals may be used to determine a location for the vehicle based on known locations for cellular or Wi-Fi wireless nodes transmitting cellular or Wi-Fi signals.
  • the vehicle uses triangulation or position averaging to determine the position of the vehicle based on cellular and / or Wi-Fi signals.
  • the vehicle receives navigation information from the server.
  • the navigation information includes data for autonomous driving of the vehicle.
  • the data is crowd sourcing data for controlling the vehicle.
  • this navigation information is transmitted over at least one of a cellular network, a Wi-Fi network, and a satellite network. In some embodiments, this navigation information is transmitted via the wireless node or directly to the vehicle.
  • the ECU navigates or directs the vehicle to another location associated with the crowdsourcing data that is greater than the threshold amount.
  • This other location is determined as the starting point. In some embodiments, this other location is the one closest to the current location of the vehicle, among locations with over-threshold crowdsourcing data.
  • the server sends information to the vehicle, such as the nearest location where the database has navigation information or crowdsourcing data.
  • the vehicle displays the nearest point to the driver and then manually operates the vehicle to drive to this marked position.
  • the server or the vehicle detects that the vehicle is in a position with the appropriate data or the appropriate amount of data, autonomous control of the vehicle is performed.
  • the vehicle is controlled based on the navigation information, as described in operation S204 of FIG.
  • the steering wheel, accelerator, and brake of the vehicle are autonomously controlled for autonomous driving of the vehicle.
  • the vehicle determines if the route has changed. In some embodiments, when the vehicle is driven on a route different from the route determined by the navigation information, the vehicle detects a change in the route.
  • autonomous driving is resynchronized with reference to the vehicle's location data and navigation information.
  • the vehicle outputs a notification when the distance between the detected current location and the location where the amount of crowding data is less than a threshold amount is less than the threshold distance.
  • This notification includes at least one of a sound notification, a vibration notification, a text notification, and an image notification.
  • FIG. 5 is a schematic diagram illustrating a conceptual partial diagram of nested crowdsourcing data, in accordance with one or more embodiments.
  • the vehicle or server overlaps a plurality of crowdsourcing data to generate navigation information.
  • the server receives first crowd sourcing data from a first vehicle and second crowd sourcing data from a second vehicle.
  • the server generates navigation information by overlapping the first crowd sourcing data and the second crowd sourcing data.
  • the server sends the generated navigation information to the vehicle for autonomous control.
  • the vehicle performs a corresponding operation with a server to generate navigation information.
  • an overlapped area that is part of a path to a destination and included in each of the travel sections of the first crowd sourcing data and the travel sections of the second crowd sourcing data is determined.
  • the server then extracts third crowd sourcing data for the overlapped segments from the first crowd sourcing data, and extracts fourth crowd sourcing data for the overlapping segments from the second crowd sourcing data.
  • the server combines the third and fourth crowdsourcing data to generate navigation information.
  • FIGS. 5 (a) and 5 (b) Exemplary overlapping is described in FIGS. 5 (a) and 5 (b).
  • a first driver travels a path D1 between 501 and 503
  • a second driver travels a path D2 between 502 and 504
  • a third driver travels a path D3 between 501 and 504.
  • Path D3 is covered by path D1 and path D2, and the paths between 502 and 503 overlap.
  • the first vehicle of the first driver collects driving data 505 for the route D1
  • the second vehicle of the second driver collects driving data 506 for the route D2. Collect).
  • Data eg speed, distance, vehicle driver behavior, etc.
  • navigation information 507 for route D3 is generated.
  • FIG. 6 is a block diagram illustrating an embodiment of a vehicle, in accordance with one or more embodiments.
  • the hardware system includes one or more sensors 602, 603. Sensors 602 and 603 have sensors for receiving driver input. In some embodiments, the sensors include one or more sensors for measuring steering torque and rotation and depressing of the gas pedal and brake pedal. In some embodiments, the vehicle further includes sensors 602 for detecting the surroundings. Sensors 602 include speed, acceleration, distance measuring devices, as well as cameras for detecting relative position to the road, traffic lights and signals, road obstructions. In some embodiments, sensors 603 include positioning devices, global positioning systems, and triangulation systems.
  • At least one of the sensors 602, 603 interfaces with an electronic control unit (hereinafter ECU) 604.
  • the ECU has a computing device.
  • the ECU 604 may, in some embodiments, include volatile and nonvolatile devices, such as RAM, ROM, flash memory, one or more hard drives and removable memories, and devices for transmitting data wirelessly. Equipped.
  • ECU 604 controls motor 606 of the vehicle. An exemplary configuration of the ECU is described in FIG.
  • hardware 605 utilizes software for storing and transmitting data.
  • the software is combined with methods for embedding metadata and delivering it wirelessly to a database.
  • control device includes motors, servers, pistons, and computer control devices that operate the speed and direction of the vehicle.
  • control devices in some embodiments, operate assistive devices, such as flashing lights or horns, to alert other vehicle drivers.
  • the vehicle further provides an interface to the driver of the vehicle by a data input device such as a touch screen.
  • a data input device such as a touch screen.
  • the driver selects a destination on the data input device.
  • the interface in some embodiments, also displays appropriate information about the vehicle driver, such as a map.
  • Data is obtained by sensors 602 and 603 in some or all of the vehicle's operation. Data is stored in local memory or external memory embedded in hardware 605. Some or all of the acquired data is uploaded to a database of hardware 605. The database analyzes the data or embeds it as metadata. In some embodiments, the database is embedded in a server that provides navigation information to the vehicle (eg, server 300 shown in FIG. 1).
  • recirculation ball 607 transfers the power generated by motor 606 to the worm gear of the vehicle to rotate the worm gear.
  • the recirculation ball is the steering mechanism of old vehicles, off-road vehicles, and some trucks. Using recirculation balls, the vehicles utilize rack and pinion steering.
  • the recirculating ball steering mechanism includes a worm gear inside the block with threaded holes provided therein; These blocks have gears that are cut outwardly to engage sector shafts (or sector gears) that move the Pitman arm.
  • the steering wheel is connected with a shaft that rotates the worm gear inside the block. Instead of bending further into the block, when the worm gear is fixed and spinning, it moves the block, eventually transferring the motion to the pitman arm through the gear, causing the road wheels to pivot.
  • ECU 7 is a block diagram illustrating an embodiment of an electronic control unit (ECU) embedded in a vehicle, according to one or more embodiments.
  • ECU electronice control unit
  • the above-described memory storage device and processing unit are implemented in a computing device such as computing device 700 of FIG. 7.
  • computing device 700 is an ECU or part of an ECU.
  • a suitable combination of hardware, software or firmware is used.
  • the memory storage device and the processing unit are implemented in combination with the computing device 700 with any of the computing device 700 or other computing devices 718.
  • the above-described systems, apparatuses, and processors are examples, and other systems, apparatuses, and processors include the above-described memory storage device and processing unit, consistent with embodiments of the present disclosure.
  • computing device 700 controls the operation of the vehicle based on the received navigation information.
  • the computing device collects sensing data during driving according to the received navigation information and generates driving data based on the collected sensing data.
  • the computing device transmits the generated travel data to the server.
  • the computing device receives the crowd sourcing data from the server and then updates the received navigation information based on the received crowd sourcing data.
  • the computing device controls the operation of the vehicle based on the updated navigation information.
  • an ECU consistent with embodiments of the present disclosure includes a computing device, such as computing device 700.
  • computing device 700 includes at least one of processing unit 702 and system memory 704.
  • System memory 704 includes volatile memory (eg, random access memory (RAM)), read-only memory (ROM), flash memory, or other combination.
  • System memory 704 includes one or more programming modules 706 of operating system (OS) 705 and includes program data 707.
  • the OS 705 is suitable for controlling the operation of the computing device 700 in some embodiments.
  • programming modules 706 include application 720.
  • embodiments of the present disclosure may be implemented in conjunction with a graphic library, other OSs, or other application programs, and are not limited to a particular application or system. This configuration is shown in FIG.
  • computing device 700 also includes, in some embodiments, additional data storage devices (removable and / or non-removable), such as magnetic disks, optical disks, or tapes. Such additional storage is illustrated in FIG. 7 by removable storage 709 and non-removable storage 710.
  • Computer storage media includes volatile and nonvolatile, or removable and non-removable media implemented in any method or technology for storage of information, such as computer readable instructions, data structures, program modules, or other data. Include.
  • System memory 704, removable storage 709, and non-removable storage 710 are all computer storage media examples (ie, memory storage devices).
  • Computer storage media include RAM, ROM, electrically removable read-only memory (EEPROM), flash memory or other memory technology, CD-ROMs, digital versatile disks or other optical storage devices, magnetic cassettes, magnetic tape , Magnetic disk storage or other magnetic storage devices, or other media used to store information and connected by computing device 700, but is not limited thereto.
  • Computing device 700 has input device (s) 712 such as a keyboard, mouse, pen, sound input device, touch input device, and the like.
  • Output device (s) 714 are also provided, such as a display, speakers, printer, and the like. The above devices are examples.
  • the computing device 700 has a communications connection 716 that allows the computing device 700 to communicate with other computing devices 718 on a network in a distributed computing environment, such as an intranet or the Internet. Also includes.
  • Communication connection 716 is one example of communication media.
  • a communication medium is implemented by computer readable instructions, data structures, program modules, or other data in a modulated data signal such as a carrier wave or other transfer mechanism, and includes any information transfer medium.
  • modulated data signal refers to a signal that has one or more of its characteristics set or changed in such a manner as to code information in the signal.
  • communication media includes wired media such as wired networks or directly wired connections, and wireless media such as sound, radio frequency (RF), infrared, and other wireless media.
  • RF radio frequency
  • computer readable media includes both storage media and communication media.
  • program modules 706 eg, application 720
  • program modules 706 When executed on processing unit 702, program modules 706 (eg, application 720) perform a process that, in some embodiments, includes one or more of the methods as described above and illustrated in the figures. .
  • the above process is an example.
  • Other programming modules used in accordance with embodiments of the present disclosure include e-mail and contact applications, word processing applications, spreadsheet applications, database applications, slide presentation applications, drafting and computer assisted application programs, and the like. .
  • FIG. 8 is a block diagram illustrating an embodiment of a server, in accordance with one or more embodiments.
  • the server 800 includes a communication unit 801, a storage device 802, a control unit 803, and an analysis unit 804.
  • the server 300 shown in FIG. 1 has the same configuration as the server 800 shown in FIG. 8.
  • the communication unit 801 receives a request from the vehicle for a route to a destination. In addition, the communication unit 801 transmits crowdsourcing data or navigation information to the vehicle.
  • the storage device 802 stores path / navigation information.
  • the analyzing unit 804 generates navigation information based on the path information stored in the storage device 802.
  • the route information is map data.
  • the route information includes driving data collected by a plurality of vehicles.
  • control unit 803 retrieves navigation information in accordance with a request received from the vehicle.
  • the control unit 803 transmits the retrieved navigation information to the vehicle and receives data collected from the plurality of vehicles. At this time, the control unit 803 combines the received collected data.
  • the control unit 803 extracts path-based data corresponding to the path of the vehicle, and generates crowdsourcing data using the extracted path-based data.-The control unit 803 generates the generated crowdsourcing data in one or more vehicles. Send by
  • the vehicle 101, 102, 103 of FIG. 1 transmits or reports driving data over a network (eg, the Internet) to a server 800 (eg, a navigation server).
  • a network eg, the Internet
  • the vehicle is connected to the network via a cellular (or Wi-Fi) wireless node or wireless access point (201 or 202 in FIG. 2).
  • travel data collected from the vehicles is used to determine navigation information associated with steering wheel handling, acceleration, and braking.
  • travel data is reported to server 800 in real time or near real time.
  • driving data is stored in the vehicle and later reported to server 800.
  • the vehicles are not connected to the network when traffic information has been collected.
  • the vehicles store driving data in internal storage and report the driving data to the server 800 when the vehicles later establish a connection with the network.
  • the control unit 803 generates the crowdsourcing data using the collected traffic data and controls the traffic light based on the generated crowdsourcing data.
  • Traffic lights have a set of electrically operated traffic lights (eg red lights, yellow lights, green lights, etc.) used to direct or control traffic on a road or intersection.
  • red lights indicate stop of traffic
  • green lights indicate traffic progress
  • usually yellow warning lights or yellow lights are added between red lights and green lights.
  • the traffic data includes one or more of traffic volume data, driver age data, and driver response speed data. Traffic data may be transmitted from the one or more vehicles to the server 800 in a compressed and / or encrypted state.
  • the control unit 803 analyzes the traffic volume based on the crowdsourcing data, controls the traffic lights to turn on the green light for a longer time than the predetermined time when the analyzed traffic volume is higher than a predetermined level, and the analyzed traffic volume If it is equal to the predetermined level, the traffic light is controlled to turn on the green light for a predetermined time, and if the analyzed traffic is less than the predetermined level, the traffic light is controlled to turn on the green light for a shorter time than the predetermined time.
  • the traffic volume indicates the number of vehicles traversing a section of the road per unit time for a selected time period and / or the average speed of the vehicle traversing a section of the road per unit time for a selected time period.
  • the predetermined level is set by the creator of the server or the user of the server or updated by the user of the server.
  • the predetermined time is set by the manufacturer of the server or the user of the server or updated by the user of the server.
  • the control unit 803 analyzes the traffic volume based on the crowdsourcing data, controls the traffic light to turn on a red light for a time shorter than a predetermined time when the analyzed traffic volume is higher than a predetermined level, and the analyzed traffic volume If it is equal to the predetermined level, the traffic light is controlled to turn on the red light for a predetermined time, and if the amount of traffic analyzed is less than the predetermined level, the traffic light is controlled to turn on for a longer time than the predetermined time.
  • control unit 803 analyzes the average age of the drivers of the multiple vehicles based on the crowdsourcing data, and if the analyzed average age is less than the predetermined level, Control the traffic lights to change the colors (e.g. green to yellow lights, yellow to red lights, red to green lights) and, if the analyzed average age is equal to the predetermined level, The traffic light is controlled to change the colors, and if the analyzed average age is higher than the predetermined level, the traffic light is controlled to change the colors of the traffic light at a lower speed than the predetermined time.
  • the colors e.g. green to yellow lights, yellow to red lights, red to green lights
  • the control unit 803 analyzes the response speeds of the drivers of the plurality of vehicles based on the crowdsourcing data, and if the analyzed response speeds are higher than a predetermined level, the colors of the traffic lights are higher than the predetermined speeds. Control the traffic light to change, control the traffic light to change the color of the traffic light at the predetermined speed if the analyzed reaction rate is equal to the predetermined level, and lower than the predetermined speed if the analyzed reaction speed is slower than the predetermined level Control the traffic lights to change the colors of the traffic lights.
  • the response speed is input by the driver of the vehicle on the road.
  • the response speed is automatically determined based on driving data of the vehicle on the road.
  • the driving data includes one or more of reaction times for red light of traffic lights, reaction times for interference of other vehicles, and reaction times for stop signals on the road.
  • control unit 803 collects traffic sensing data on the road using a sensor 805 provided in the server and configured to sense a plurality of vehicles and objects surrounding the vehicles, The crowdsourcing data is generated using the collected traffic sensing data.
  • sensor 805 uses Lidar (also referred to as LIDAR, LiDAR, or LADAR), a remote sensing technology that measures distance by illuminating a target with a laser and analyzing reflected light.
  • control unit 803 controls traffic lights based on traffic sensing data without using traffic data collected by and transmitted from multiple vehicles.
  • the traffic data collected by the vehicle includes redundant data, so that the control unit can improve the accuracy of the control of the traffic lights.
  • one or more elements 801-805 are implemented or provided by one or more processors and / or application specific integrated circuits (ASICs), each specialized for the corresponding operations or functions described in this disclosure. do.
  • a method according to at least one embodiment of the present disclosure is implemented as computer readable code on a non-transitory computer readable recording medium.
  • a non-transitory computer readable recording medium includes a data storage device configured to store data readable and / or executable by a computer system.
  • non-transitory computer readable recording media include, but are not limited to, magnetic storage media (eg, magnetic tapes, floppy disks, hard disks, etc.), optical recording media (eg, compact disc read-only memories (CD-ROMs); Digital video disks (DVD), magneto-optical media (eg, floppy disks), and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions, such as ROM, random access memory (RAM), flash memory, and the like.
  • program instructions such as ROM, random access memory (RAM), flash memory, and the like.
  • data such as various sequences or private indications described herein are stored on a non-transitory computer readable recording medium.
  • FIG. 9 is a block diagram illustrating a system for controlling a vehicle based on crowdsourcing data collected by the vehicles, in accordance with one or more embodiments.
  • the autonomous vehicle corresponds to the vehicle 101, 102, or 103 of FIG. 1.
  • the sensors correspond to the sensors 602, 603 of FIG. 6.
  • the analysis technique corresponds to data stored in the hardware 605 of FIG. 6, and the chassis of the vehicle corresponds to the MDPS described above.
  • the central agent corresponds to the control unit 803 in FIG. 8
  • the data collector / transmitter corresponds to the analysis unit 804 in FIG. 8
  • data streaming corresponds to the communication unit 801 in FIG. 8. do.
  • the sensors correspond to the sensors 602, 603 in FIG. 6, and the data collector / transmitter corresponds to the hardware 605 in FIG. 6.
  • the correspondence relationship described above is non-limiting embodiments.
  • one or more of the components shown in FIG. 9 are implemented by or are implemented by one or more processors and / or application specific integrated circuits (ASICs), each specialized for the corresponding operations or functions described in this disclosure. Equipped.
  • a method according to at least one embodiment of the present disclosure is implemented as computer readable code on a non-transitory computer readable recording medium.
  • a non-transitory computer readable recording medium includes a data storage device configured to store data readable and / or executable by a computer system.
  • non-transitory computer readable recording media include, but are not limited to, magnetic storage media (eg, magnetic tapes, floppy disks, hard disks, etc.), optical recording media (eg, compact disc read-only memories (CD-ROMs); Digital video disks (DVD), magneto-optical media (eg, floppy disks), and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions, such as ROM, random access memory (RAM), flash memory, and the like.
  • program instructions such as ROM, random access memory (RAM), flash memory, and the like.
  • data such as various sequences or private indications described herein are stored on a non-transitory computer readable recording medium.
  • FIG. 10 is a flowchart of an embodiment of a process of controlling a traffic light based on crowdsourcing data, according to one or more embodiments.
  • the method shown in FIG. 10 is performed by the server described in FIG. 8 based on crowd sourcing data.
  • the traffic light has a set of electrically operated traffic lights (eg, red lights, yellow lights, green lights, etc.) used to direct or control traffic at a road or intersection.
  • red lights indicate stop of traffic
  • green lights indicate traffic progress
  • usually yellow warnings or yellow lights are added between red lights and green lights.
  • crowd sourcing data is generated using traffic data collected by and transmitted from a plurality of vehicles.
  • the crowd sourcing data is generated in the environment described by FIG. 1, according to the method described by FIG. 2.
  • the traffic data includes one or more of traffic volume data, driver age data, and driver response speed data. Traffic data may be transmitted from the one or more vehicles to the server 800 in a compressed and / or encrypted state.
  • operation S1001 may include collecting traffic sensing data on a road using a sensor that senses a plurality of vehicles and objects surrounding the vehicles; And generating, by the server, crowdsourcing data using the traffic data and the collected traffic sensing data.
  • the sensor illuminates the vehicle with a laser and analyzes the reflected light to measure the distances between the vehicles and the distance from the server to the vehicles.
  • the sensor uses Lidar (also referred to as LIDAR, LiDAR, or LADAR), a remote sensing technology that measures distance by illuminating the target with a laser and analyzing the reflected light.
  • Lidar also referred to as LIDAR, LiDAR, or LADAR
  • the traffic light is controlled based on the generated data.
  • operation S1002 may include analyzing traffic volume based on crowdsourcing data; Controlling the traffic light to turn on a green light for a time longer than a predetermined time when the analyzed traffic amount is higher than a predetermined level; Controlling the traffic light to turn on a green light for a predetermined time when the analyzed traffic amount is equal to a predetermined level; And controlling to turn on a green light for a period shorter than a predetermined time when the analyzed traffic amount is smaller than a predetermined level.
  • the traffic volume indicates the number of vehicles traversing a section of the road per unit time for a selected time period and / or the average speed of the vehicle traversing a section of the road per unit time for a selected time period.
  • the predetermined level is set by the creator of the server or the user of the server or updated by the user of the server.
  • the predetermined time is set by the manufacturer of the server or the user of the server or updated by the user of the server.
  • operation S1002 may include analyzing traffic volume based on crowdsourcing data; Controlling the traffic lights to turn on a red light for a time shorter than a predetermined time when the analyzed traffic volume is higher than a predetermined level; Controlling the traffic light to turn on a red light for a predetermined time when the analyzed traffic amount is equal to a predetermined level; And controlling to turn on a red light for a period longer than a predetermined time when the analyzed traffic amount is smaller than a predetermined level.
  • operation S1002 includes controlling a yellow light or a yellow warning light of the traffic light based on the analyzed traffic volume.
  • operation S1002 may include analyzing an average age of drivers of the plurality of vehicles based on crowdsourcing data; If the analyzed average age is less than the predetermined level, to change the colors of the traffic light at a higher speed than the predetermined speed (e.g. from green light to yellow light, from yellow light to red light, from red light to green light) Controlling a traffic light; Controlling the traffic lights to change the colors of the traffic lights at a predetermined rate if the analyzed average age is equal to a predetermined level; And controlling the traffic light to change the colors of the traffic light at a rate lower than the predetermined time if the analyzed average age is higher than the predetermined level.
  • the average age of the drivers is input by the drivers in vehicles on the road.
  • operation S1002 may include analyzing response speeds of drivers of the plurality of vehicles based on crowdsourcing data; Controlling the traffic light to change the colors of the traffic light at a rate higher than the predetermined rate if the analyzed reaction rate is higher than the predetermined level; Controlling the traffic light to change the colors of the traffic light at a predetermined rate if the analyzed reaction rate is equal to a predetermined level; And controlling the traffic light to change the colors of the traffic light at a rate lower than the predetermined speed if the analyzed reaction rate is slower than the predetermined level.
  • the response rate is the slowest response rate among the drivers.
  • the response speed is automatically determined based on driving data of the vehicle on the road.
  • the driving data includes one or more of reaction times for red light of traffic lights, reaction times for interference of other vehicles, and reaction times for stop signals on the road.
  • 11 illustrates an environment for controlling traffic lights based on crowd sourcing data, in accordance with one or more embodiments.
  • the traffic light 1100 is controlled by the method described in this application and is a traffic light 1100 for controlling traffic of the vehicle at the intersection.
  • server 800 is coupled with traffic light 1100.
  • the traffic light 1100 includes a first traffic light for controlling vehicle traffic in a first direction of an intersection and a second traffic light for controlling vehicle traffic in a second direction of the intersection.
  • the first traffic light and the second traffic light are controlled differently.
  • the first traffic light and the second traffic light are Are controlled differently.
  • the first and second reaction rates are the average response rates of the drivers.
  • the first reaction rate and the second reaction rate are the slowest reaction rates of each driver.
  • Each of the commands and applications described above may correspond to a set of commands that perform one or more of the functions described above. These instructions need not be implemented as separate software programs, procedures, and modules.
  • the memory 750 may include additional instructions or fewer instructions.
  • various functions of computing device 700 may be implemented in hardware and / or software, including one or more signal processing and / or application specific integrated circuits.
  • 12 is an environment for controlling a vehicle using a traffic control system according to one or more embodiments.
  • the traffic control system 1200 controls the traffic of the vehicles 101, 102, 103.
  • One or more of the vehicles 101, 102, 103 are configured to perform autonomous driving based on the navigation information received from the traffic control system 1200, and the vehicles 101, 102, 103 are navigation data.
  • a communication unit (not shown) configured to communicate with the traffic control system 1200 via a wireless network.
  • navigation information is received by traffic control system 1200 wirelessly over a network, such as a Wi-Fi network, cellular network, 802.11 network, or wireless wide area network (WWAN).
  • the vehicles transmit the driving data to the traffic control system 1200 via the network.
  • the travel data includes at least one of braking data, acceleration data and steering data.
  • each of the vehicles 101, 102, 103 communicates with the traffic control system 1200.
  • vehicles 101, 102, 103 each have a computer system having a microprocessor configured to provide data processing.
  • FIG. 13 is a block diagram illustrating a traffic control system for controlling vehicles according to one or more embodiments.
  • the traffic control system 1200 includes a wireless communication communication unit 1201, a traffic light unit 1203, a control unit 1202, and a location information acquisition unit 1204.
  • the traffic control system 1200 does not have a traffic light unit 1203 and a location information acquisition unit 1204, but has a communication unit 1201 and a control unit 1202.
  • the wireless communication unit 1201 connects between the vehicles and the internet network.
  • the wireless communication unit 1201 includes a Wi-Fi communication unit.
  • Wi-Fi communication unit 1201 is equipped with an antenna for data transmission.
  • control unit 1202 controls the vehicles by the Wi-Fi network. To control the vehicles, the control unit 1202 generates crowdsourcing data using the data collected from the vehicles, and controls the vehicles based on the generated crowdsourcing data.
  • the traffic light unit 1203 emits colors or signals of light for controlling the vehicles.
  • the traffic light unit 1203 has one or more light emitting diodes (LEDs) that emit light.
  • LEDs light emitting diodes
  • the positional information acquiring unit 1204 transmits the positional information to the vehicles without receiving the positional information from the satellite.
  • the location information acquisition unit 1204 may be a Global Positioning System (GPS) unit, and the location information may be GPS information.
  • GPS Global Positioning System
  • the GPS information is fixed and stored in the GPS unit.
  • the vehicles obtain GPS information from the traffic control system 1200 adjacent to the vehicle, rather than from a satellite remote from the vehicle.
  • the accuracy of the GPS information is increased so that the accuracy of vehicle control is also increased.
  • the GPS unit receives GPS information of the vehicle, including information about the vehicle location, from the vehicles, and the control unit 1202 receives the vehicles based on the generated crowdsourcing data and the received GPS information of the vehicle. To control.
  • the GPS unit includes a GPS repeater that receives GPS signals from satellites and repeats GPS signals received by vehicles. In some embodiments, the GPS unit has a terrestrial GPS repeater.
  • control unit 1202 controls the traffic light unit to control the emission of colors or signals based on data collected from the vehicles, via a Wi-Fi network.
  • the vehicles directly controlled by the control unit are autonomous vehicles, and the vehicles controlled via signals or the like are non-autonomous vehicles.
  • Autonomous vehicles include vehicles which are partly controlled by the control unit and partly controlled by the driver.
  • Vehicles directly controlled by the control unit may be defined as autonomous vehicles and connected vehicles, and vehicles controlled via the traffic light unit may be defined as disconnected cars.
  • control unit 1202 controls traffic light unit 1203 to stop traffic of non-autonomous vehicles when the control unit controls the traffic of autonomous vehicles.
  • control unit 1202 controls traffic light unit 1203 to emit a wait signal to autonomous vehicles when the control unit controls the traffic of non-autonomous vehicles.
  • control unit 1202 sends a fragmented signal to the traffic light unit to control traffic light unit 1203.
  • An example of a fragmented signal is shown in FIG.
  • the fragmented signal is included in the Wi-Fi signal transmitted from the control unit to the traffic light unit.
  • the fragmented signal is fragmented to control the signals or colors emitted from the traffic light.
  • control unit 1202 generates crowdsourcing data using data collected from the vehicles, and controls traffic lights based on the generated crowdsourcing data.
  • traffic control system 1200 includes one or more elements shown in FIGS. 7-9 to perform the functions.
  • one or more elements 1201, 1202, 1203, 1204 may be configured by one or more processors and / or application specific integrated circuits (ASICs), each specialized for the corresponding operations or functions described in this disclosure. Embodied or provided therewith.
  • a method according to at least one embodiment of the present disclosure is implemented as computer readable code on a non-transitory computer readable recording medium.
  • a non-transitory computer readable recording medium includes a data storage device configured to store data readable and / or executable by a computer system.
  • non-transitory computer readable recording media include, but are not limited to, magnetic storage media (eg, magnetic tapes, floppy disks, hard disks, etc.), optical recording media (eg, compact disc read-only memories (CD-ROMs); Digital video disks (DVD), magneto-optical media (eg, floppy disks), and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions, such as ROM, random access memory (RAM), flash memory, and the like.
  • program instructions such as ROM, random access memory (RAM), flash memory, and the like.
  • data such as various sequences or private indications described herein are stored on a non-transitory computer readable recording medium.
  • FIG. 14 is a flowchart of a method of controlling traffic according to one or more embodiments.
  • the method shown in FIG. 14 is performed by the traffic control system described in FIG. 13.
  • the traffic light includes a set of electrically operated traffic lights (eg, red lights, yellow lights, blue lights, etc.) used to direct or control traffic at a road or intersection.
  • red lights indicate stop of traffic
  • green lights indicate traffic progress
  • usually yellow warnings or yellow lights are added between red lights and green lights.
  • the crowd sourcing data is generated by the control unit using the data collected from the vehicles.
  • control unit controls the vehicles based on the generated crowdsourcing data.
  • the collected data includes traffic data as described above.
  • the method further includes transmitting, by the GPS unit, the GPS information to the vehicles without receiving GPS information from the satellite.
  • GPS information is fixed and stored in the GPS unit.
  • the method includes receiving, by the GPS unit, GPS information of the vehicle, the vehicle comprising GPS information from the vehicles; And controlling, by the control unit, the vehicles based on the generated crowdsourcing data and the received GPS information of the vehicle.
  • the method further includes receiving, by the GPS repeater included in the traffic control system, the GPS signal from the satellite and repeating the GPS signal received by the GPS repeater to the vehicles.
  • 15 is a flowchart of a method of controlling traffic according to one or more embodiments.
  • the method further includes operations S1403 and S1404.
  • the traffic light unit emits colors or signals of light for controlling the vehicles.
  • the control unit controls the traffic light unit to control emission of colors or signals based on the collected data.
  • the collected data includes traffic data as described above.
  • the vehicles directly controlled by the control unit are autonomous vehicles, and the vehicles controlled via signals and the like are non-autonomous vehicles.
  • the method further includes controlling the traffic lights to stop traffic of the non-autonomous vehicles when the traffic control system controls the traffic of the autonomous vehicles.
  • the method further includes controlling a traffic light to emit a wait signal to autonomous vehicles when the traffic control system controls traffic of non-autonomous vehicles.
  • the method further includes sending a fragmented signal to the traffic light unit to control the traffic light.
  • the method further includes generating crowdsourcing data using the data collected from the vehicles, and controlling traffic lights based on the generated crowdsourcing data.
  • 16 is a schematic diagram illustrating a partial conceptual diagram of a fragmented signal for controlling signals and colors emitted from a traffic light, in accordance with one or more embodiments.
  • FIG. 16A is a partial conceptual diagram of a non-fragmented (normal) signal
  • FIG. 16B is a partial conceptual diagram of a fragmented signal
  • the traffic light includes a set of electrically operated traffic lights (eg, a first color light 1501, a second color light 1502) used to direct or control traffic at a road or intersection.
  • the first light 1501 indicates that traffic should proceed
  • the second light 1502 indicates that traffic should stop.
  • Figure 16 (a) shows 4 for each road.
  • a partial conceptual view showing in cross section the colors of the two traffic lights at the intersection shows, in FIG. 16 (b), a partial conceptual diagram of data structures for traffic control data and specific traffic control data for each vehicle.
  • the traffic unit of FIG. 13 may send a fragmented signal to the traffic light unit to control the traffic light of FIG. 13.
  • the traffic control system may closely control the vehicles according to the traffic situation.
  • Devices that are in communication with each other need not be in continuous communication with each other, unless expressly specified otherwise. Also, devices that communicate with each other may communicate directly or indirectly through one or more media.
  • process operations, method operations, algorithms, and the like may be described in sequential order, but the processes, methods, and algorithms may be configured to operate in an alternating order.
  • sequence or order of operations that may be described does not necessarily indicate a requirement that the operations be performed in that order.
  • the operations of the processes described herein may be performed in any practical order. In addition, some operations may be performed simultaneously.
  • FIGS. 2-4 show some events occurring in some order. In other embodiments, certain actions may be performed, modified, or removed in a different order. Moreover, operations may be added to the above-described logic and correspond to the above-described embodiments. In addition, the operations described herein may occur sequentially, and certain operations may be processed in parallel. In addition, the operations may be performed by a single processor or by distributed processors.

Abstract

본 개시의 양상들은 일반적으로 교통 관제 시스템에 있어서, 차량들과 인터넷 네트워크 사이를 연결하도록 구성된 무선 통신 유닛; 및 무선 통신 네트워크에 의하여 상기 차량들을 제어하도록 구성된 제어 유닛을 적어도 포함하는 교통 관제 시스템에 관한 것이다. 상기 제어 유닛은, 상기 차량들로부터 수집된 데이터를 이용하여 크라우드 소싱 데이터를 발생시키고, 상기 발생된 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 상기 차량들을 제어한다.

Description

크라우드 소싱 데이터 기반 교통 신호 조절 방법 및 서버
본 발명은 다른 차량으로부터의 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 교통신호 또는 차량을 제어하는 방법 및 이를 수행하는 서버에 대한 것이다.
본 명세서에서 다르게 지시되지 않으면, 이 부분에 기재된 자료들은 본 출원의 청구항에 대하여 종래 기술이 아니고 이 부분에 포함되었어도 종래 기술로 인정되지 않는다.
현대의 차량은 일 위치에서 다른 위치로 주행할 때 사용자를 보조하기 위하여 내비게이션 하드웨어나 소프트웨어를 종종 구비한다. 사용자는 목적지를 입력할 수 있으며, 내비게이션 하드웨어나 소프트웨어는 출발 위치에서 목적지 위치로의 하나 이상의 경로를 제공할 수 있다. 종종 경로 정보는 출발 위치에서 목적지 위치까지의 거리를 포함할 것이다. 때때로, 경로 정보는 거리와 속도를 기반으로 현재 위치로부터 목적이 위치로 주행하는데 걸리는 시간의 추정치를 포함할 것이다. 사용자는 거리와 추정된 시간을 기반으로 경로를 선택할 수 있다. 사용자의 선택을 기반으로 하여, 내비게이션 하드웨어나 소프트웨어는 목적지로의 경로를 결정한다.
한편, 자율 주행 차량의 제어를 위하여 다양한 기술이 활용될 수 있다. 일부 시스템은 후행 차량을 위한 기준선을 넣은 것을 포함하는 한편, 일부 시스템은 차량에 프로그램화된 미리 정의된 경로를 가질 수 있다. 일부 실시 예에서, 자율 주행 차량은 안내를 목적으로 트랙에 결합될 수 있다. 다른 자율 주행 차량은 컴퓨터에 의하여 제어될 수 있으며, 컴퓨터에 저장된 정보를 기반으로 경로를 따라갈 수 있다.
자율 주행 차량의 내비게이션 하드웨어나 소프트웨어는 새로운 경로 정보가 프로그램될 수 있도록 할 수 있다. 차량에는 지도를 기반으로 또는 GPS(global position system) 신호를 기반으로 새로운 경로가 주어질 수 있다. 일부 자율 주행 차량은 전통적인 인간에 의하여 제어되는 차량과 유사하게 운행되는 비자율 주행 모드에서 동작할 수 있다. 차량이 자율 주행 모드에서 운행될 때는, 하지만, 그 차량은 인간 운전자에 의하여 운행될 때보다도 더 정확한 위치 정보를 요구할 수 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 다른 차량으로부터 획득되는 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 교통신호를 제어하고 크라우드 소싱 데이터 기반으로 차량을 제어하여, 교통신호에 따라 원활한 교통 흐름이 유지되도록 하는, 크라우드 소싱 데이터 기반 교통 신호 조절 방법 및 서버를 제공하는 것이다.
일부 실시 예에서, 교통 관제 시스템은 차량들과 인터넷 네트워크 사이를 연결하도록 구성된 무선 통신 유닛; 및 무선통신 네트워크에 의하여 상기 차량들을 제어하도록 구성된 제어 유닛을 포함하고, 상기 제어 유닛은, 상기 차량들로부터 수집된 데이터를 이용하여 크라우드 소싱 데이터를 발생시키고, 상기 발생된 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 상기 차량들을 제어하도록 더 구성된다.
일부 실시 예에서, 무선 통신 유닛 및 제어 유닛을 포함하는 교통 관제 시스템에 의하여 수행되는 교통 관제 방법은, 차량들과 인터넷 네트워크 사이에서, 문선통신 네트워크를 거쳐, 상기 무선 통신 유닛에 의하여, 연결하는 단계; 상기 무선 통신 유닛에 의하여, 상기 차량들로부터 데이터를 수집하는 단계; 상기 제어 유닛에 의하여, 상기 차량들로부터 수집된 상기 데이터를 이용하여 크라우드 소싱 데이터를 발생시키는 단계; 및 상기 제어 유닛에 의하여, 상기 발생된 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 상기 차량들을 제어하는 단계를 포함한다.
하나 이상의 구현 예의 상세 사항은 첨부된 도면과 하기의 기재에 기술된다. 다른 특징들, 양상들, 및 잠재적 이점은 하기의 기재와 도면으로부터, 그리고 청구항으로부터 명확해질 것이다.
개시된 실시 예에 따르면, 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 차량을 제어함에 따라, 교차로 등에서 차량이 늘어나더라도 교통 흐름이 원할하게 이루어지도록 하는 효과를 제공한다.
도 1은 하나 이상의 실시 예에 따라, 차량들에 의하여 수집된 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 차량을 제어하는 환경을 도시한다.
도 2는 하나 이상의 실시 예에 따라, 차량들로부터의 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 차량을 제어하는 과정의 일 실시 예의 흐름도이다.
도 3는 하나 이상의 실시 예에 따라, 차량들로부터의 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 차량을 제어하는 과정의 다른 실시 예의 흐름도이다.
도 4는 하나 이상의 실시 예에 따라, 차량들로부터의 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 차량을 제어하는 과정의 다른 실시 예의 흐름도이다.
도 5는 하나 이상의 실시 예에 따라, 중첩된 크라우드 소싱 데이터의 개념 부분도를 도시하는 개략도이다.
도 6은 하나 이상의 실시 예에 따라, 차량의 실시 예를 도시하는 블록 다이어그램이다.
도 7은 하나 이상의 실시 예에 따라, 차량에 내장된 ECU(electronic control unit)의 실시 예를 도시하는 블록 다이어그램이다.
도 8은 하나 이상의 실시 예에 따라, 서버의 실시 예를 도시하는 블록 다이어그램이다.
도 9는 하나 이상의 실시 예에 따라, 차량들에 의하여 수집된 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 차량을 제어하는 시스템을 도시하는 블록 다이어그램이다.
도 10는 하나 이상의 실시 예에 따라, 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 신호등을 제어하는 과정의 일 실시 예의 흐름도이다.
도 11은 하나 이상의 실시 예에 따라, 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 신호등을 제어하는 환경을 도시한다.
도 12는 하나 이상의 실시 예에 따라, 교통 관제 시스템을 이용하여 차량을 제어하기 위한 환경이다.
도 13은 하나 이상의 실시 예에 따라, 차량을 제어하기 위한 교통 관제 시스템을 도시하는 블록도이다.
도 14은 하나 이상의 실시 예에 따라, 교통을 제어하기 위한 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 15은 하나 이상의 실시 예에 따라, 교통을 제어하기 위한 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 16은 하나 이상의 실시 예에 따라, 신호등 유닛으로부터 방출되는 신호들 또는 색상들을 제어하기 위한 프래그먼티드 신호(fragmented signal)의 부분 개념도를 도시하는 개략도이다.
모두는 본 개시의 적어도 일부 실시 예에 따라 배열되었다.
하기의 개시는 개시된 주제의 서로 다른 특징을 구현하기 위한 많은 실시 예와 예시를 제공한다. 본 개시를 단순화하기 위하여 구성 요소 또는 배열의 특정 예시가 하기에 기술된다. 이러한 것들은 예시이며 한정을 의도하지 않는다.
하기의 상세한 설명에서, 그 일부를 형성하는 첨부된 도면이 참조된다. 도면에서, 기재 내용에서 다르게 기재하지 않으면, 유사한 참조 부호는 전형적으로 유사한 구성 요소를 나타낸다. 상세한 설명, 도면, 및 청구항에 기재된 도시적 실시 예들은 한정을 의도하지 않는다. 본 명세서에 제시된 주제의 사상 또는 범위를 벗어나지 않고도, 다른 실시 예가 또한 활용될 수 있으며, 다른 변경이 또한 가해질 수 있다. 본 명세서에 일반적으로 기재되고 도면에 도시된 바와 같은, 본 개시의 양상들은, 전부가 본 명세서에서 명확히 고려된, 다양한 다른 구성에서 배열되고, 대체되고, 조합되고, 분리되며, 설계될 수 있음을 기꺼이 이해하여야 한다.
본 명세서에 기재된 방법, 차량, 및 서버는 일반적으로 다른 차량으로부터의 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 하는 차량의 제어에 관한 것이다. 일부 실시 예에서, 본 명세서에 기재된 방법, 차량, 및 서버는 자율 주행 모드에서의 차량의 제어에 관한 것이다.
도 1은 하나 이상의 실시 예에 따라, 차량들에 의하여 수집된 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 차량을 제어하는 환경을 도시한다.
예시 실시 예에서, 크라우드 소싱 기반의 자율 주행 차량 제어 환경(100)은 다수의 차량들(101, 102, 103), 무선 노드들(201, 202), 및 서버(300)를 구비한다. 무선 노드(201 또는 202)는 송신기 및 수신기를 구비한다. 차량들(101, 102, 103)은 서버(300)로부터 수신된 내비게이션 정보를 기반으로 자율 주행을 수행하도록 구성되어 있으며, 차량들(101, 102, 103)은 운행 데이터를 수집하는 센서를 구비하며, 무선 네트워크를 통하여, 무선 노드(201 또는 202)와 통신하도록 구성된 통신 유닛(도시되지 않음)을 구비한다. 무선 노드(201 또는 202)는 차량들(101, 102, 103)과 서버(300) 사이에서 데이터를 송신하도록 구성되어 있다. 서버(300)는 무선 노드(201 또는 202)를 거쳐, 차량들(101, 102, 103)로부터 송신된 데이터 또는 직접 차량(101, 102, 103)으로부터의 데이터를 분석하도록 구성되어 있다.
일부 실시 예에서, 차량(101, 102, 103) 각각은 운행 데이터를 검출하도록 구성된 센서를 구비한다. 운행 데이터는 운전자의 행동이나 명령을 기반으로 한다. 예를 들어, 운전자의 행동은 가속, 제동, 또는 조향 휠 회전의 타이밍, 및 가속, 제동, 또는 조향 휠 회전의 양 중의 적어도 하나를 포함한다. 내비게이션 정보는 차량 메모리, 데이터 베이스, 또는 인터넷에 저장되고 그로부터 가져올 수 있다. 일부 실시 예에서, 새로운 내비게이션 정보는 무선 노드(201, 202)를 거쳐 셀룰러 네트워크, 802.11 네트워크, 또는 WWAN(Wireless Wide Area Network)와 같은 네트워크 상에서 무선으로 서버(300)에 의하여, 또는 차량들로부터 직접 수신된다. 차량들은, 무선 노드(201 또는 202)를 거쳐 또는 직접, 운행 데이터를 서버(300)로 송신한다. 운행 데이터는 제동 데이터, 가속 데이터, 조향 데이터 중의 적어도 하나를 포함한다. 일부 실시 예에서, 차량들(101, 102, 103) 각각은 소정의 주기에 따라, 또는 차량들이 목적지로의 운행 동안에 이벤트를 검출할 때, 서버(300)와 통신한다. 일부 실시 예에서, 차량들(101, 102, 103) 각각은 데이터 처리를 제공하기 위하여 컴퓨터 시스템을 구비한다.
일부 실시 예에서, 차량들(101, 102, 103)의 자율 운행은 MDPS(Motor Driven Power Steering) 시스템에 의하여 수행된다. MDPS(Motor Driven Power Steering) 시스템은 유압을 이용하지 않고 모터로부터의 동력을 이용하여 조향 동력을 보조하는 모터 구동 조향 시스템이다 MDPS 시스템은 차량들 내에 배치된다. MDPS는 감속기를 구비한다. 감속기는 조향력을 보조하기 위하여 모터에 의하여 회전되는 웜-샤프트/웜 휠을 구비한다. 감속기는 틸트 모터를 갖는 모터 구동 컬럼 장치를 더 구비한다. 감속기는 틸트 및 텔레스코픽 운동을 구현하기 위하여 텔레스코픽 모터를 더 구비한다. MDPS 모터를 MDPS 전자 제어 유닛(ECU)에 의하여 제어된다.
일부 실시 예에서, 차량의 운전자는, 소프트웨어 애플리케이션을 통하여 크라우드 소싱을 기반으로 차량을 제어하도록 구성된 서버에 접속한다. 일부 실시 예에서, 이 소프트웨어 애플리케이션은 다음에 논의되는 하드웨어 시스템과 양립할 수 있는 웹사이트 또는 웹 애플리케이션이다. 일부 실시 예에서, 이 소프트웨어 애플리케이션은 부분적으로 차량에 내장된 하드웨어 시스템에 의하여 구성된다. 본 개시는 차량에 내장된 장치를 기준으로 쓰였으나, 일부 실시 예에서는, 어떤 컴퓨팅 장치도 본 명세서에 개시된 다양한 실시 예를 제공하도록 채택될 수 있음을 이해하여야 한다.
일부 실시 예서, 차량들은 차량의 운전자들에 의해 이루어지는 운전자 행동들을 측정하고, 이러한 행동들을 저장한다. 이러한 행동들은 하나 이상의 운행 상황에서 차량 운전자 거동을 예측하도록 해석된다. 상술한 예측들은 차량들의 반자율 또는 자율 주행 제어를 생성하기 위하여 사용된다. 또한, 다수의 차량의 운전자들의 행동들은 보다 넓은 범위의 응용을 제공하기 위하여 조합된다.
일부 실시 예에서, 경로 데이터가 다른 차량으로부터 수집되고, 자율적으로 차량이 운행되는 것을 보조한다. 하드웨어 시스템(예: 도 7에 도시된 컴퓨팅 장치(1100)는 하드웨어 시스템의 메모리 저장 장치에 있는 조향, 가속, 제동 데이터를 저장하도록 구성되며, 이때, 저장된 데이터는 차량을 자율적으로 운행시키도록 채택된다. 더욱이, 실시 예들은 자율 주행 시스템을 오버라이드(override)하도록 구성된 내장된 소프트웨어 로직을 포함한다. 이러한 오버라이드들은 안전을 위하여, 데이터 플래그가 연결된 센서에 의하여 교신될 때 트리거되고, 즉시 경로 데이터를 운행 시스템에 순간적으로 재동기화시킨다.
일부 실시 예에 다른 차량(101, 102, 103)의 상세한 구성은 하기의 도면을 참조하여 하기에서 기술될 것이다. 일부 실시 예에서, 무선 노드(201 또는 202)는 위성, 지상 리피터, GPS(Global Positioning System), 신호 리피터, 및 셀룰러 신호 리피터 중의 적어도 하나이다. 상기 무선 노드는, 소정 주기에 따라 또는, 무선 노드가 차량들 중의 적어도 하나로부터 소정의 이벤트를 수신할 때, 서버(300) 또는 차량들과 통신한다. 예를 들어, 이 소정의 이벤트 신호는 차량의 출발 신호와 차량의 도착 신호를 포함한다.
일부 실시 예에서, 서버(300)는 클라우드 컴퓨팅 서버이다. 서버(300)는, 일부 실시 예에서, 데이터 분석과 같은 컴퓨팅의 양상들을 수행한다. 일부 실시 예에서, 서버(300)는 중앙에 집중된다. 일부 실시 예에서, 차량들은 무선 노드를 거쳐 네트워크(400)(예: 인터넷) 상에서 운행 데이터를 서버(300)로 송신한다. 일부 실시 예에서, 차량들(101, 102, 103)은 셀룰러(또는 Wi-Fi) 무선 노드(또는 무선 엑세스 포인트)(201, 202)를 통하여 네트워크(400)에 접속된다. 일부 구현 예에서, 차량(101, 102, 103)에 의하여 수집된 운행 데이터는 차량들을 제어하기 위하여 사용되도록 크라우드 소싱 데이터를 발생시키기 위하여 사용된다. 일부 실시 예에서, 서버(300)는 다수의 차량으로부터 운행 데이터를 수집하고, 교통 정보와 경로 상태 정보를 연관시킨다. 운행 데이터는 위치와 시간을 기반으로 수집되고 구성된다. 서버(300)는 또한 수집된 운행 데이터를 기반으로 크라우드 데이터를 발생시킨다. 도 2는 하나 이상의 실시 예에 따라, 차량들로부터의 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 차량을 제어하는 과정의 일 실시 예의 흐름도다.
동작 S201에서, 차량(예: 도 1에 도시된 차량(101, 102, 또는 103))은 목적지로의 경로에 대한 요청을 서버(예: 도 3에 도시된 서버(300))로 송신한다. 서버는 차량으로부터 요청을 수신한다. 일부 실시 예에서, 이 요청은 차량의 운전자에 의하여 입력된다. 차량은 상기 목적지에 대한 운전자로부터 입력을 수신한다. 차량은 데이터 입력 장치에 의하여 운전자에 대한 인터페이스를 제공하도록 구성된다. 일부 실시 예에서, 이 인터페이스는 터치 스크린이다. 일부 실시 예에서, 이 요청은 차량에 의하여 자동으로 발생된다. 차량은, 차량에 저장된 주행 로그를 기반으로 목적지를 결정한다. 한편, 차량은 셀룰러 네트워크, Wi-Fi 네트워크, 및 위성 네트워크 중의 적어도 하나를 거쳐 서버에 연결된다. 이 요청은 셀룰러 네트워크, Wi-Fi 네트워크, 및 위성 네트워크 중의 적어도 하나를 거쳐 송신된다. 일부 실시 예에서, 이 요청은 무선 노드를 거쳐 송신되거나 직접 서버로 송신된다.
동작 S202에서, 서버는 요청된 경로를 포함하는 내비게이션 정보를 검색한다. 이 내비게이션 정보는 차량 제어 정보를 포함하는 자율 주행 내비게이션 정보이다. 일부 실시 예에서, 이 내비게이션 정보는 서버에 저장되거나, 경로 요청이 차량으로부터 송신될 때 발생된다. 일부 실시 예에서, 이 내비게이션 정보는 조향 휠 회전, 가속, 및 제동에 대한 정보를 제어하는 것을 포함한다.
동작 S203에서, 서버는 검색된 내비게이션 정보를, 차량으로 송신한다. 차량은 검색된 내비게이션 정보를 서버로부터 수신한다. 일부 실시 예에서, 이 검색된 내비게이션 정보는 셀룰러 네트워크, Wi-Fi 네트워크 및 위성 네트워크 중의 적어도 하나를 거쳐 송신된다. 일부 실시 예에서, 이 검색된 내비게이션 정보는 무선 노드를 거쳐 송신되거나 직접 차량으로 송신된다.
동작 S204에서, 차량의 이 동작은 송신된 내비게이션 정보를 기반으로 제어되도록 구성된다. 일부 실시 예에서, 송신된 내비게이션 시스템을 기반으로, 유압을 사용하지 않는 전기 모터가 사용되는 MDPS(motor driven power steering), 또는 엔진의 구동력에 의해서보다는 모터에 의하여 작동되는 전기 펌프가 사용되는 EHPS(electro-hydraulic power steering)가 차량을 제어하기 위하여 사용된다. 일부 실시 예에서, MDPS와 EHPS가 결합된다. 일부 실시 예에서, MDPS와 EHPS는 상보적인 기능들을 수행하고, 안정성을 보장하기 위하여 긴급한 조향 고장 시에는 보조 조향 동력이 제공된다. 이 예시에서, 차량은 메인 모터의 토크를 이용하여 조향 동력을 보조하는 MDPS와 유압 펌프의 작동에 의하여 발생되는 유압을 이용하여 조향 동력을 보조하는 EHPS를 구비한다. MDPS는 메인 조향 장치로서 사용되고, EHPS는 긴급한 모터의 오동작 시나 헤비 듀티 차량의 경우에 부족한 조향 동력을 보조하기 위하여 보조 조향 장치로서 사용된다. 자율적인 제어를 위하여, MDPS와 EHPS의 모터들은 ECU(Electronic Control Unit)에 의하여 제어된다. 이 예시에서, 제어는 내비게이션 정보에 포함된 정보를 제어하는 것을 기반으로 수행된다. 차량의 가속 및 제동은, 내비게이션 정보에 포함된 정보의 제어를 참고하여, ECU에 의하여 또한 제어된다. 일부 실시 예에 따라 내비게이션 정보에 의하여 제어될 차량의 상세한 구성이 도 7에서 기술된다.
동작 S205에서, 주행하는 동안에, 차량은 송신된 내비게이션 정보에 따라, 차량 주행 동작에 대한 데이터를 수집한다. 차량 주행 동작에 대한 데이터는 운행 데이터를 포함한다. 일부 실시 예에서, 운전자의 행동 데이터는 조향 회전, 가속, 및 제동 중의 적어도 하나에 관한 정보를 포함한다. 일부 실시 예에서, 차량은 소정의 주기에 따라, 목적지로 운행하는 동안에, 데이터를 수집한다. 다른 실시 예에서, 차량은 목적지로의 운행 도중에 차량이 이벤트를 검출할 때, 목적지로의 운행 도중에, 데이터를 수집한다. 이 이벤트는 검출될 이벤트를 정의하는 데이터를 기반으로 또한 센싱 데이터를 기반으로 검출된다.
일부 실시 예에서, 차량은, 차량에 구비된 다수의 센서들을 이용하여 센싱 데이터를 발생시킨다. 일부 실시 예에서, 이 센서들은, 관련된 기능성을 용이하게 하기 위하여, 거리 센서, 적외선 센서, 압력 센서, 속도 센서, 움직임 센서, 빛 센서, 근접 센서, GNSS(global navigation satellite system)(예: GPS 수신기), 온도 센서, 생체 센서, 또는 다른 센싱 장치 중의 적어도 하나를 구비한다. 차량은 발생된 센싱 데이터를 수집하고, 수집된 센싱 데이터를 기반으로 수집된 데이터를 발생시킨다.
일부 실시 예에서, 이 다수의 센서들은 무선 네트워크 또는 유선 네트워크를 거쳐 운행 제어 유닛으로 센싱 데이터를 송신한다. CAN(controller area network), LAN(local area network) 또는 시리얼 네트워크가 센싱 데이터의 송신을 위하여 사용된다.
일부 실시 예에서, 상기 다수의 센서들 중의 적어도 하나는 상기 차량의 운행 도중에 신호등을 검출하고, 상기 검출된 신호등의 적색등에서 차량을 정지시킨다. 차량들은 차량의 속도를 제어하기 위하여 검출된 신호등 정보를 이용한다. 일부 실시 예에서, 서버는 정지 신호/정지등 속성 정보를 차량으로 송신한다. 일부 실시 예에서, 차량은 내비게이션 정보로서 지리적 영역에 대한 정지 신호/정지등 속성 정보를 서버로부터 수신하고, 서버는 정지 신호/정지등 속성 정보를 자율 제어를 위한 차량으로 송신한다.
동작 S206에서, 차량은 수집된 데이터를 서버로 송신한다. 서버는 차량으로부터 수집된 데이터를 수신한다. 일부 실시 예에서, 이 수집된 데이터는 셀룰러 네트워크, Wi-Fi 네트워크 및 위성 네트워크 중의 적어도 하나를 거쳐 송신된다. 일부 실시 예에서, 이 수집된 데이터를 무선 노드를 거쳐 송신되거나 직접 서버로 송신된다 일부 실시 예에서, 차량은 소정의 주기에 따라 수집된 데이터를 송신한다. 다른 실시 예에서, 차량은 목적지로 주행하는 도중에 이벤트를 발견할 때에는 수집된 데이터를 송신한다. 이 이벤트는 검출될 이벤트를 정의하는 데이터를 기반으로 또한 센싱 데이터를 기반으로 검출된다.
동작 S207에서, 서버는, 다수의 차량으로부터 송신된 수집된 데이터를 기반으로 크라우드 소싱 데이터를 발생시킨다. 크라우드 소싱 데이터를 발생시키기 전에, 서버는 차량들로부터 수집된 데이터를 수신한다. 서버는 수신된 데이터를 이용하여 크라우드 소싱 데이터를 발생시킨다. 일부 실시 예에서, 크라우드 소싱 데이터는 차량으로부터의 데이터의 중복된 경로에 대한 수집된 데이터를 중복시켜 발생된다. 일부 실시 예에 따른, 중복된 정보의 상세한 설명이 도 3을 참조하여 하기에 기술될 것이다.
동작 S208에서, 서버는 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 저장된 내비게이션 정보를 업데이트하고, 업데이트된 내비게이션 정보를 차량으로 송신한다. 일부 실시 예에서, 서버는, 크라우드 소싱 데이터가 임계량을 초과하여 축적될 때, 내비게이션 정보를 업데이트하고 송신한다. 동작 S209에서, 차량은 서버로부터 클라우드 소싱 데이터를 수신한다. 일부 실시 예에서, 이 데이터는 셀룰러 네트워크, Wi-Fi 네트워크 및 위성 네트워크 중의 적어도 하나를 거쳐 송신된다. 일부 실시 예에서, 이 데이터는 무선 노드를 거쳐 송신되거나 직접 차량으로 송신된다.
일부 실시 예에서, 서버는 업데이트된 내비게이션 정보를 차량으로 송신하고, 차량은 서버로부터 업데이트된 내비게이션 정보를 수신한다. 일부 실시 예에서, 서버는 업데이트된 내비게이션 정보(예: 필터링, 노이즈 제거, 스무딩, 벡터링)를 처리하고, 이후 처리된 내비게이션 정보를 차량으로 송신한다.
동작 S210에서, 차량은 수신된 외부 데이터를 기반으로 내비게이션 정보를 업데이트한다. 차량은 수신된 크라우드 소싱 데이터와 수집된 데이터를 조합하고, 조합된 데이터를 기반으로 내비게이션 정보를 업데이트한다. 일부 실시 예에서, 이 업데이트는 소정의 주기에 따라 수행된다.
동작 S211에서, 차량은 업데이트된 내비게이션 정보를 기반으로 차량의 동작을 제어한다. 내비게이션 정보를 기반으로 운행하는 도중에, 차량이 기설정된 특이한 이벤트를 검출할 때, 차량은, 차량의 운행 모드를 운전자 제어 모드로 변경한다. 이 기설정된 특이한 이벤트는, 예를 들어, 차량에 등록되지 않는 이벤트를 포함한다. 이 기설정된 특이한 이벤트는 검출될 이벤트를 정의하는 데이터를 기반으로 또한 센싱 데이터를 기반으로 검출된다. 차량의 제어는 차량의 속도 제어와 차량의 조향 휠 각도 제어 중의 적어도 하나를 포함한다.
도 3은 하나 이상의 실시 예에 따라, 차량들로부터의 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 차량을 오버라이드하는 방법(300)의 다른 실시 예의 흐름도다.
도 3에 도시된 방법은 차량의 자율 주행 동안에 수행된다. 일부 실시 예에서, 도 2의 동작 S204 또는 동작 S211에서, 차량(예: 도 1에 도시된 차량(101, 102, 또는 103))의 ECU는 도 3에 도시된 방법에 따라 센싱 데이터를 기반으로 자율 차량 주행을 오버라이드하도록 구성되어 있다.
동작 S301에서, 자율 주행이 수행된다. 자율 주행 시에, 차량(예: 도 1에 도시된 차량(101, 102, 또는 103))은, 도 2에 도시된 바와 같이, 크라우드 소싱 데이터, 센싱 데이터, 및/또는 내비게이션 정보를 기반으로 제어된다. 일부 실시 예에서, 자율 주행에서, 차량의 조향 휠, 가속기, 브레이크가 자율적으로 제어된다.
동작 S302에서, 차량은, 차량의 운행 도중에, 차량의 주변 영역을 센싱한다. 일부 실시 예에서, 차량은, 차량에 구비된 다수의 센서들을 이용하여, 차량의 주변 영역에 대한 센싱 데이터를 발생시킨다. 이 센서들은 거리 센서, 적외선 센서, 압력 센서, 및 속도 센서 중의 적어도 일부를 포함한다.
동작 S303에서, 차량은 센싱 데이터를 기반으로 이벤트를 검출한다. 이 이벤트는 경로에서 장애물을 검출하는 것, 외측 차량으로부터의 임팩팅, 내측 차량으로부터의 임팩팅, 차량의 진동, 및 차량의 웨이빙 중의 적어도 하나를 포함한다. 이 이벤트는 이벤트 데이터와 센싱 데이터 사이의 매칭 결과를 기반으로 검출된다. 이 이벤트를 정의하는 데이터를 차량이나 센서에 저장된다. 일부 실시 예에서, 이벤트의 센싱 데이터의 양이 소정의 임계량보다 클 때, 차량은 이 이벤트를 검출한다.
동작 S304에서, 차량은 이 이벤트가 차량의 자율 주행을 오버라이드하는 이벤트인지를 체크한다. 일부 실시 예에서, 차량의 자율 주행을 오버라이드하는 이벤트에 대한 정보는 차량에 저장되고, 차량은 저장된 정보와 센싱 데이터를 비교하여 체킹을 수행한다. 일부 실시 예에서, 이벤트의 센싱 데이터의 양이 소정의 임계량보다 클 때, 차량은 자율 주행을 오버라이드할 것인지를 결정한다. 일부 실시 예에서, 이벤트의 센싱 기간이 소정의 임계 기간보다 클 때, 차량은 자율 주행을 오버라이드할 것인지를 결정한다. 차량이 차량의 자율 주행을 오버라이드할 것을 결정하면, 동작은 동작 S305로 진행된다. 차량이 차량의 자율 주행을 오버라이드하지 않을 것을 결정하면, 동작은 동작 S301로 진행된다.
차량이 차량의 자율 주행을 오버라이드할 것을 결정하면, 동작 S305에서 차량은 자율 주행을 중단한다. 일부 실시 예에서, 차량은 자율 주행을 중단하기 전에 차량의 운전자에게 통지를 출력한다. 일부 실시 예에서, 중단 동작 후에, 차량은 내비게이션 정보를 기반으로 소정의 회피 동작(evasive action)을 수행한다. 일부 실시 예에서, 이 소정의 회피 동작은 제동, 가속. 및 선회 중의 적어도 하나를 포함한다.
이 소정의 회피 동작을 수행한 후에, 동작 S306에서, 차량은 자율 주행으로 돌아간다. 일부 실시 예에서, 자율 주행은 차량의 위치 데이터와 내비게이션 정보를 참조하여 재동기화된다. 한편, 차량이 동작 S304의 검출된 이벤트가 차량의 자율 주행을 오버라이드하도록 구성된 이벤트가 아니라고 결정한 때에는, 차량은 자율 주행(S301)을 계속하여 수행한다.
동작 S307에서, 차량은, 차량이 목적지에 도착했는지를 검출한다. 차량은 내비게이션 정보와 동작 S307에 대한 차량의 현재 위치를 이용한다. 차량이 도착을 결정하면, 자율 주행은 종료된다. 차량이 도착이 검출되지 않았다고 결정하면, 차량은 자율 주행(S301)을 계속하여 수행한다. 일부 실시 예에서, 차량이 차량의 현재 위치와 목적지 사이의 거리가 임계 거리보다 작다고 검출하면, 차량은 통지를 출력한다. 이 통지는 차량의 운전자에게 일정한 정보를 통지하는 메시지 표시, 알람 울림, 진동, 등 중의 적어도 하나를 포함한다.
도 4는 하나 이상의 실시 예에 따라, 차량들로부터의 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 차량을 제어하는 방법(400)의 다른 실시 예의 흐름도다.
일부 실시 예에서, 차량에서, 자율 주행을 수행하기 전에, 일부 실시 예에서, 도 2의 동작 S201과 동작 S204 사이에서, 차량의 ECU는 자율 주행을 위한 전동작(pre-operation)을 수행한다. 전동작의 동작들은 하기에 기술된다.
동작 S401에서, 차량은 차량의 운전자로부터 목적지를 수신한다. 다른 실시 예에 대하여, 이 요청은 차량에 의하여 자동으로 발생된다. 차량은, 차량에 저장된 주행 로그를 기반으로 목적지를 결정한다.
동작 S402에서, 차량은 현재 위치를 검출한다. 일부 실시 예에서, 차량은 차량의 위치를 결정하거나 트래킹하기 위한 센서들, 소프트웨어, 및/또는 하드웨어를 구비한다. 일부 실시 예에서, 차량은 차량의 위치를 결정하기 위한 GNSS 수신기를 구비한다. 차량은 하나 이상의 GNSS 위성들(106)로부터 위성 신호들을 수신하고, 공지된 방법에 따라 위성 신호들을 기반으로 차량의 위치를 결정한다. 차량은 셀룰러 및/또는 Wi-Fi 신호들을 수신하고 송신하기 위한 셀룰러 및/또는 Wi-Fi 트랜시버들을 구비한다. 셀룰러 및/또는 Wi-Fi 신호들은 셀룰러 또는 Wi-Fi 신호들을 송신하는 셀룰러 또는 Wi-Fi 무선 노드들에 대한 알려진 위치들을 기반으로 차량에 대한 위치를 결정하기 위하여 사용될 수 있다. 일부 실시 예에서, 차량은 셀룰러 및/또는 Wi-Fi 신호들을 기반으로 차량의 위치를 결정하기 위하여 삼각 측량 또는 위치 평균화를 이용한다.
동작 S403에서, 차량은 내비게이션 정보를 서버로부터 수신한다. 내비게이션 정보는 차량의 자율 주행을 위한 데이터를 포함한다. 일부 실시 예에서, 데이터는 차량을 제어하기 위한 크라우드 소싱 데이터이다. 일부 실시 예에서, 이 내비게이션 정보는 셀룰러 네트워크, Wi-Fi 네트워크 및 위성 네트워크 중의 적어도 하나를 거쳐 송신된다. 일부 실시 예에서, 이 내비게이션 정보는 무선 노드를 거쳐 송신되거나 직접 차량으로 송신된다.
동작 S404에서, 검출된 현재 위치와 관련된 크라우드 소싱 데이터의 양이 임계량보다 작을 때, ECU는 차량을 임계량보다 큰 크라우드 소싱 데이터와 연관된 다른 위치로 차량을 내비게이션하거나 안내한다. 이 다른 위치는 출발 지점으로 결정된다. 일부 실시 예에서, 이 다른 위치는 임계량 초과 크라우드 소싱 데이터를 갖는 위치들 중, 차량의 현재 위치로부터 가장 가까운 위치이다.
일부 실시 예에서, 서버는, 데이터베이스가 내비게이션 정보나 크라우드 소싱 데이터를 갖는 가장 가까운 위치와 같은, 정보를 차량으로 송신한다. 이 실시 예에서, 차량은 이때 가장 가까운 지점을 운전자에게 표시하고, 이후 이 표시된 위치로 운행하기 위하여 차량을 수동으로 동작시킨다. 이 실시 예에서, 서버 또는 차량이, 차량이 적절한 데이터나 적절한 양 데이터를 갖는 위치에 있는 것을 검출하면, 차량의 자율 제어를 수행한다.
동작 S405에서, 차량은 도 2의 동작 S204에서 기술된 바와 같은, 내비게이션 정보를 기반으로 제어된다. 일부 실시 예에서, 차량의 조향 휠, 가속기, 및 브레이크는 차량의 자율 주행을 위하여 자율적으로 제어된다.
동작 S406에서, 차량은 경로가 변경되었는지를 결정한다. 일부 실시 예에서, 내비게이션 정보에 의하여 결정된 경로와 다른 경로 상에서 차량이 운행될 때, 차량은 경로의 변경을 검출한다.
동작 S407에서, 차량이 경로의 변경을 검출할 때, ECU는 가장 가까운 위치이고 결정된 경로 상에 있는 다음 위치로 차량을 내비게이션하거나 안내한다. 그 후, 동작 S407에서, 차량은 계속하여 자율 주행을 수행한다. 일부 실시 예에서, 자율 주행은 차량의 위치 데이터와 네이게이션 정보를 참조하여 재동기화된다.
한편, 차량이 경로의 변경을 검출하지 않으면, 동작 S405에서, ECU는 계속하여 자율 주행을 수행한다.
일부 실시 예에서, 검출된 현재 위치와 상기 크라우딩 데이터의 양이 임계량보다 작은 위치 사이의 거리가 임계 거리보다 작을 때, 차량은 통지를 출력한다. 이 통지는 소리 통지, 진동 통지, 텍스트 통지, 및 이미지 통지 중의 적어도 하나를 포함한다.
도 5는 하나 이상의 실시 예에 따라, 중첩된 크라우드 소싱 데이터의 개념 부분도를 도시하는 개략도이다.
일부 실시 예에서, 차량 또는 서버는 다수의 크라우드 소싱 데이터를 중첩시켜 내비게이션 정보를 발생시킨다. 일부 실시 예에서, 서버는 제1 차량으로부터 제1 크라우드 소싱 데이터를 수신하고, 제2 차량으로부터 제2 크라우드 소싱 데이터를 수신한다. 서버는 제1 크라우드 소싱 데이터와 제2 크라우드 소싱 데이터를 중첩시켜 내비게이션 정보를 발생시킨다. 서버는 발생된 내비게이션 정보를 자율 제어를 위한 차량으로 보낸다. 일부 실시 예에서, 차량은 내비게이션 정보를 발생시키기 위하여, 서버로 해당 동작을 수행한다.
일부 실시 예에서, 목적지로의 경로의 일부이며, 제1 크라우드 소싱 데이터의 운행 구간 각각과 제2 크라우드 소싱 데이터의 운행 구간에 포함된 중첩된 영역을 결정한다. 이 실시 예에서, 서버는 이후 제1 크라우드 소싱 데이터로부터 중첩된 구간에 대한 제3 크라우드 소싱 데이터를 추출하고, 상기 제2 크라우드 소싱 데이터로부터 중첩된 구간에 대한 제4 크라우드 소싱 데이터를 추출한다. 서버는 제3 및 제4 크라우드 소싱 데이터를 조합하여 내비게이션 정보를 발생시킨다.
예시적인 중첩이 도 5(a) 및 도 5(b)에 기재되어 있다. 도 5A에 도시된 바와 같이, 제1 운전자는 501과 503 사이에서, 경로 D1를 주행하고, 제2 운전자는 502와 504 사이에서 경로 D2를 주행하고, 제3 운전자는 501과 504 사이에서 경로 D3를 주행한다. 경로 D3는 경로 D1과 경로 D2에 의하여 커버되며, 502와 503 사이에서의 경로는 중첩된다.
도 5(b)에 도시된 바와 같이, 제1 운전자의 제1 차량은 경로 D1에 대한 주행 데이터(505)를 수집하고, 제2 운전자의 제2 차량은 경로(D2)에 대한 주행 데이터(506)를 수집한다. 데이터(예: 속도, 거리, 차량 운전자 행동 등)는 차량들에 내장된 센서들에 의하여 수집된다. 경로 D1에 대한 주행 데이터 및 경로 D2에 대한 경로 데이터를 기반으로, 경로 D3에 대한 내비게이션 정보(507)이 발생된다.
도 6은 하나 이상의 실시 예에 따라, 차량의 실시 예를 도시하는 블록 다이어그램이다.
일부 실시 예에서, 하드웨어 시스템은 하나 이상의 센서들(602, 603)을 구비한다. 센서들(602, 603)은 운전자 입력을 수신하기 위한 센서들을 구비한다. 일부 실시 예에서, 센서들은 조향 토크 및 회전, 및 가스 페달 및 브레이크 페달의 누름을 측정하기 위한 하나 이상의 센서들을 포함한다. 일부 실시 예에서, 차량은 주위를 검출하기 위한 센서들(602)을 더 구비한다. 센서들(602)은 속도, 가속도, 거리 측정 장치들뿐 아니라 도로에 대한 상대적인 위치, 신호등 및 신호, 도로의 장애물을 검출하기 위한 카메라를 포함한다. 일부 실시 예에서, 센서들(603)은 위치 결정 장치들, GPS들(global positioning systems), 및 삼각 측량 시스템들을 포함한다.
센서들(602, 603) 중의 적어도 하나는 전자 제어 유닛(이하, ECU)(604)과 인터페이싱한다. ECU는 컴퓨팅 장치를 구비한다. 또한, ECU(604)는, 일부 실시 예에서, RAM, ROM, 플래시 메모리, 하나 이상의 하드 드라이브들 및 제거 가능 메모리들, 하나 이상의 무선으로 데이터를 송신하기 위한 장치들과 같은 휘발성 및 비휘발성 장치들을 구비한다. ECU(604)는 차량의 모터(606)를 제어한다. ECU의 예시적인 구성이 도 7에 기술되어 있다.
일부 실시 예에서, 하드웨어(605)는 데이터를 저장하고 송신하기 위한 소프트웨어를 활용한다. 일부 실시 예에서, 소프트웨어는 메타데이터를 내장하고 이를 데이터베이스로 무선으로 전달하기 위한 방법들과 결합된다.
ECU(604)는 차량의 제어 장치와 인터페이싱한다. 일부 실시 예에서, 제어 장치는 모터들, 서버들, 피스톤들, 및 차량의 속도와 방향을 작동시키는 컴퓨터 제어 장치들을 포함한다. 또한, 제어 장치들은, 일부 실시 예에서, 다른 차량 운전자들을 경계시키기 위하여 깜박이들 또는 경적들과 같은 보조 기구들을 작동시킨다.
일부 실시 예에서, 차량은 터치 스크린과 같은 데이터 입력 장치에 의하여 차량의 운전자에게 인터페이스를 더 제공한다. 일부 실시 예에서, 운전자는 데이터 입력 장치상에서 목적지를 선택한다. 인터페이스는, 일부 실시 예에서, 맵과 같은 차량 운전자에 대한 적절한 정보를 또한 표시한다.
데이터는, 차량의 동작 중의 일부 또는 전부에서, 센서들(602, 603)에 의하여 획득된다. 데이터는 하드웨어(605)에 내장된 로컬 메모리 또는 외부 메모리에 저장된다. 획득된 데이터 중 일부 또는 전부는 하드웨어(605)의 데이터베이스로 업로드된다. 데이터베이스는 데이터를 분석하거나 메타데이터로서 이 데이터를 내장한다. 일부 실시 예에서, 데이터베이스는 차량에 내비게이션 정보를 제공하는 서버(예: 도 1에 도시된 서버(300))에 내장된다.
일부 실시 예에서, 재순환 볼(607)은 모터(606)에 의하여 발생된 동력을 웜 기어를 회전시키기 위하여 차량의 웜 기어에 전달한다. 재순환 볼은 낡은 차량들, 오프로드 차량들, 및 일부 트럭들의 조향 기구이다. 재순환 볼을 이용하여, 차량들은 랙 및 피니언 조향을 이용한다. 재순환 볼 조향 기구는 나사 구멍이 그 안에 제공된 상태에서 블록의 내부에 웜 기어를 포함한다; 이 블록은 피트맨 암(Pitman arm)을 이동시키는 섹터 샤프트(또는 섹터 기어라고 함)와 결합하기 위하여 외측으로 잘린 기어 이들을 갖는다. 조향 휠은 블록의 내측에서 웜 기어를 회전시키는 샤프트와 연결된다. 블록 내로 더 휘는 대신에, 웜 기어를 고정되어 스피닝할 때, 블록을 움직여, 결국 로드 휠들이 선회하도록 하면서, 기어를 통하여 피트맨 암으로 운동을 전달한다.
도 7은 하나 이상의 실시 예에 따라, 차량에 내장된 ECU(electronic control unit)의 실시 예를 도시하는 블록 다이어그램이다.
본 개시의 실시 예들과 일관되게, 상술한 메모리 저장 장치 및 프로세싱 유닛은, 도 7의 컴퓨팅 장치(700)와 같은 컴퓨팅 장치에서 구현된다. 일부 실시 예에서, 컴퓨팅 장치(700)는 ECU 또는 ECU의 일부분이다. 메모리 저장 장치 및 프로세싱 유닛을 구현하기 위하여, -하드웨어, 소프트웨어, 또는 펌웨어의 적절한 조합이 사용된다. 일부 실시 예에서, 메모리 저장 장치 및 프로세싱 유닛은 컴퓨팅 장치(700)와의 조합에서, 컴퓨팅 장치(700) 또는 다른 컴퓨팅 장치들(718) 중의 어느 것과 함께 구현된다. 상술한 시스템, 장치, 및 프로세서들은 예이며, 다른 시스템들, 장치들, 및 프로세서들은 본 개시의 실시 예와 일관된, 상술한 메모리 저장 장치 및 프로세싱 유닛을 포함한다.
일부 실시 예에서, 컴퓨팅 장치(700)는 수신된 내비게이션 정보를 기반으로 차량의 동작을 제어한다. 이 컴퓨팅 장치는 수신된 내비게이션 정보에 따라 운행 중에 센싱 데이터를 수집하고, 수집된 센싱 데이터를 기반으로 운행 데이터를 발생시킨다. 컴퓨팅 장치는 발생된 운행 데이터를 서버로 송신한다. 컴퓨팅 장치는 서버로부터 크라우드 소싱 데이터를 수신하고, 이후 수신된 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 수신된 내비게이션 정보를 업데이트한다. 컴퓨팅 장치는 업데이트된 내비게이션 정보를 기반으로 차량의 동작을 제어한다.
도 7을 참조하여, 본 개시의 실시 예들과 일관된 ECU는 컴퓨팅 장치(700)와 같은 컴퓨팅 장치를 구비한다. 기본적인 구성에서, 컴퓨팅 장치(700)는 프로세싱 유닛(702)과 시스템 메모리(704) 중의 적어도 하나를 포함한다. 시스템 메모리(704)는 휘발성 메모리(예: RAM(random access memory)), 비휘발성 메모리(ROM(read-only memory)), 플래시 메모리, 또는 다른 조합을 포함한다. 시스템 메모리(704)는 OS(operating system)(705)의 하나 이상의 프로그래밍 모듈들(706)을 포함하며, 프로그램 데이터(707)를 포함한다. OS(705)는, 일부 실시 예에서, 컴퓨팅 장치(700)의 동작을 제어하는데 적합하다. 일부 실시 예에서, 프로그래밍 모듈들(706)은 애플리케이션(720)을 포함한다. 또한, 본 개시의 실시 예들은 그래픽 라이브러리, 다른 OS들, 또는 다른 애플리케이션 프로그램과 연동되어 실시될 수 있으며, 특별한 애플리케이션이나 시스템에 한정되지 않는다. 이 구성은 도 7에 도시되어 있다.
일부 실시 예에서, 컴퓨팅 장치(700)는 또한, 일부 실시 예에서, 자기 디스크, 광학 디스크, 또는 테이프와 같은 추가적인 데이터 저장 장치들(제거 가능 및/또는 비제거 가능)을 구비한다. 이러한 추가적인 저장 장치는 제거 가능 저장 장치(709)와 비제거 가능 저장 장치(710)에 의하여 도 7에 도시되어 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독 가능 명령들, 데이터 구조들, 프로그램 모듈들, 또는 다른 데이터와 같은, 정보의 저장을 위한 어떤 방법 또는 기술에서 구현되는 휘발성 및 비휘발성, 또는 제거 가능 및 비제거 가능 매체를 포함한다. 시스템 메모리(704), 제거 가능 저장 장치(709), 및 비제거 가능 저장 장치(710)는 모두 컴퓨터 저장 매체 예들(즉, 메모리 저장 장치)이다. 컴퓨터 저장 매체들은 RAM, ROM, 전기적으로 제거 가능한 read-only memory (EEPROM), 플래시 메모리 또는 다른 메모리 기술, CD-ROM, DVD들(digital versatile disks) 또는 다른 광학 저장 장치, 자기 카세트들, 자기 테이프, 자기 디스크 저장 장치 또는 다른 자기 저장 장치들, 또는 정보를 저장하기 위하여 사용되며 컴퓨팅 장치(700)에 의하여 접속되는 다른 매체를 구비하나, 이에 한정되지 않는다. 컴퓨팅 장치(700)는 키보드, 마우스, 펜, 소리 입력 장치, 터치 입력 장치 등과 같은 입력 장치(들)(712)를 가진다. 디스플레이, 스피커들, 프린터 등과 같은 출력 장치(들)(714)가 또한 구비된다. 상술한 장치들은 예들이다.
컴퓨팅 장치(700)는, 일부 실시 예에서, 인트러넷이나 인터넷과 같은 분배된 컴퓨팅 환경에서의 네트워크 상에서 컴퓨팅 장치(700)가 다른 컴퓨팅 장치들(718)과 통신하도록 하게 하는 통신 연결부(716)를 또한 포함한다. 통신 연결부(716)는 통신 매체의 하나의 예이다. 통신 매체는 캐리어 웨이브 또는 다른 전달 기구와 같은 변조된 데이터 신호에서 컴퓨터 판독 가능 명령들, 데이터 구조들, 프로그램 모듈들, 또는 다른 데이터에 의하여 구현되며, 어떠한 정보 전달 매체를 포함한다. 용어 변조된 데이터 신호는 신호에서 정보를 코딩하는 방식으로 설정되거나 변경된 하나 이상의 특징을 갖는 신호를 지칭한다. 예시에 의하여 그러나 한정을 의도하지 않고, 통신 매체는 유선 네트워크 또는 직접 배선된 연결부와 같은 유선 매체와, 소리, RF(radio frequency), 적외선, 및 다른 무선 매체와 같은 무선 매체를 포함한다. 본 명세서에서 사용되는 용어인 컴퓨터 판독 가능 매체는 저장 매체와 통신 매체 모두를 포함한다.
수많은 프로그램 모듈들 및 데이터 파일들이 OS(705)를 포함하는 시스템 메모리(704)에 저장된다. 프로세싱 유닛(702) 상에서 실행할 때, 프로그램 모듈들(706)(예: 애플리케이션(720))은, 일부 실시 예에서, 상술되고 도면에서 도시된 바와 같은 방법들 중의 하나 이상을 포함하는 과정을 수행한다. 상술한 과정은 하나의 예시이다. 본 개시의 실시 예들에 따라 사용되는 다른 프로그래밍 모듈들은 전자 메일 및 연락 애플리케이션들, 워드 프로세싱 애플리케이션들, 스프레드시트 애플리케이션들, 데이터베이스 애플리케이션들, 슬라이드 프리젠테이션 애플리케이션들, 제도 및 컴퓨터 지원 애플리케이션 프로그램 등을 포함한다.
도 8은 하나 이상의 실시 예에 따라, 서버의 실시 예를 도시하는 블록 다이어그램이다.
도 8에 도시된 바와 같이, 서버(800)는 통신 유닛(801), 저장 장치(802), 제어 유닛(803), 및 분석 유닛(804)을 구비한다. 일부 실시 예에서, 도 1에 도시된 서버(300)는 도 8에 도시된 서버(800)와 동일한 구성을 가진다.
통신 유닛(801)은 목적지에 대한 경로의 요청을 차량으로부터 수신한다. 또한, 통신 유닛(801)은 크라우드 소싱 데이터 또는 내비게이션 정보를 차량으로 송신한다.
저장 장치(802)는 경로/내비게이션 정보를 저장한다.
분석 유닛(804)은 저장 장치(802)에 저장된 경로 정보를 기반으로 내비게이션 정보를 발생시킨다. 일부 실시 예에서, 경로 정보는 맵 데이터이다. 또한, 이 경로 정보는 다수의 차량에 의하여 수집되는 운행 데이터를 포함한다.
일부 실시 예에서, 제어 유닛(803)은 차량으로부터 수신된 요청에 따라 내비게이션 정보를 검색한다. 제어 유닛(803)은 검색된 내비게이션 정보를 차량으로 송신하고, 다수의 차량으로부터 수집된 데이터를 수신한다. 이때, 제어 유닛(803)은 수신된 수집된 데이터를 조합한다. 제어 유닛(803)은 차량의 경로에 해당하는 경로 기반 데이터를 추출하여, 추출된 경로 기반 데이터를 이용하여 크라우드 소싱 데이터를 발생시킨다.- 제어 유닛(803)은 발생된 크라우드 소싱 데이터를 하나 이상의 차량으로 송신한다.
일부 구현 예에서, 차량(도 1의 101, 102, 103)은 네트워크(예: 인터넷) 상에서 운행 데이터를 서버(800)(예: 내비게이션 서버)로 송신하거나 보고한다. 일부 실시 예에서, 차량은 셀룰러(또는 Wi-Fi) 무선 노드 또는 무선 액세스 포인트(도 2의 201 또는 202)를 통하여 네트워크에 연결된다. 일부 실시 예에서, 차량들로부터 수집된 운행 데이터는 조향 휠 핸들링, 가속 및 제동과 연관된 내비게이션 정보를 결정하기 위하여 사용된다.
일부 구현 예에서, 운행 데이터는 실시간 또는 준 실시간으로 서버(800)에 보고된다. 일부 구현 예에서, 운행 데이터는 차량에 저장되고 나중에 서버(800)에 보고된다. 일부 실시 예에서, 차량들은, 교통 정보가 수집되었을 때, 네트워크에 접속되지 않는다. 따라서, 차량들은 내부 저장 장치에 운행 데이터를 저장하고, 차량들이 나중에 네트워크와 연결을 확립할 때, 서버(800)로 운행 데이터를 보고한다.
일부 실시 예에서, 제어 유닛(803)은 수집된 교통 데이터를 이용하여 크라우드 소싱 데이터를 발생시키고, 발생된 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 신호등을 제어한다. 신호등은 도로나 교차로에서 교통을 지시하거나 제어하기 위하여 사용되는 한 세트의 전기적으로 동작되는 신호등들(예: 적색 등, 황색 등, 및 녹색 등)을 구비한다. 일부 실시 예에서, 적색 등은 교통의 중지를 지시하고, 녹색 등은 교통의 진행을 지시하고, 보통 황색 경고등 또는 황색 등이 적색 등과 녹색 등 사이에 추가된다. 일부 실시 예에서, 교통 데이터는 교통량 데이터, 운전자 연령 데이터, 및 운전자 반응 속도 데이터 중의 하나 이상의 데이터를 구비한다. 교통 데이터는 압축된 상태 및/또는 암호화된 상태에서 하나 이상의 차량들로부터 서버(800)에 송신될 수 있다.
일부 실시 예에서, 제어 유닛(803)은 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 교통량을 분석하고, 분석된 교통량이 소정 수준보다 높으면 소정 시간보다 긴 시간 동안 녹색 등을 켜도록 신호등을 제어하고, 분석된 교통량이 소정 수준과 같으면 소정 시간 동안 녹색 등을 켜도록 신호등을 제어하고, 분석된 교통량이 소정 수준보다 작으면 소정 시간보다 짧은 시간 동안 녹색 등을 켜도록 제어한다. 일부 실시 예에서, 교통량은 선택된 기간 동안 단위 시간당 도로의 구간을 가로지르는 차량들의 수 및/또는 선택된 기간 동안 단위 시간당 도로의 구간을 가로지르는 차량의 평균 속도를 지시한다. 일부 실시 예에서, 소정의 수준은 서버의 제작자 또는 서버의 사용자에 의하여 설정되거나 서버의 사용자에 의하여 업데이트된다. 일부 실시 예에서, 소정의 시간은 서버의 제작자 또는 서버의 사용자에 의하여 설정되거나 서버의 사용자에 의하여 업데이트된다.
일부 실시 예에서, 제어 유닛(803)은 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 교통량을 분석하고, 분석된 교통량이 소정 수준보다 높으면 소정 시간보다 짧은 시간 동안 적색 등을 켜도록 신호등을 제어하고, 분석된 교통량이 소정 수준과 같으면 소정 시간 동안 적색 등을 켜도록 신호등을 제어하고, 분석된 교통량이 소정 수준보다 작으면 소정 시간보다 긴 시간 동안 적색 등을 켜도록 제어한다.
일부 실시 예에서, 제어 유닛(803)은 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 다수의 차량의 운전자들의 평균 연령을 분석하고, 분석된 평균 연령이 소정의 수준보다 작으면 소정의 속도보다 더 높은 속도에서 신호등의 색상들을 변화시키기 위하여(예: 녹색 등으로부터 황색 등으로, 황색 등으로부터 적색 등으로, 적색 등으로부터 녹색 등으로) 신호등을 제어하고, 분석된 평균 연령이 소정의 수준과 같으면 소정의 속도로 신호등의 색상들을 변화시키기 위하여 신호등을 제어하고, 분석된 평균 연령이 소정의 수준보다 높으면 소정의 시간보다 낮은 속도로 신호등의 색상들을 변화시키기 위하여 신호등을 제어한다.
일부 실시 예에서, 제어 유닛(803)은 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 다수의 차량들의 운전자들의 반응 속도를 분석하고, 분석된 반응 속도가 소정의 수준보다 높으면 소정의 속도보다 높은 속도로 신호등의 색상들을 변화시키기 위하여 신호등을 제어하고, 분석된 반응 속도가 소정의 수준과 같으면 소정의 속도로 신호등의 색상들을 변화시키기 위하여 신호등을 제어하고, 분석된 반응 속도가 소정의 수준보다 느리면 소정의 속도보다 낮은 속도로 신호등의 색상들을 변화시키기 위하여 신호등을 제어한다. 일부 실시 예에서, 반응 속도는 도로 위의 차량의 운전자에 의하여 입력된다. 일부 실시 예에서, 반응 속도는 도로 위의 차량의 운행 데이터를 기반으로 자동으로 결정된다. 일부 실시 예에서, 운행 데이터는 신호등의 적색 등에 대한 반응 시기, 다른 차량의 간섭에 대한 반응 시기, 및 도로 위의 정지 신호에 대한 반응 시기 중의 하나 이상을 포함한다.
일부 실시 예에서, 제어 유닛(803)은 서버에 구비되며 차량들을 둘러싼 다수의 차량들과 물체들을 센싱하도록 구성된 센서(805)를 이용하여 도로 위의 교통 센싱 데이터를 수집하고, 수집된 교통 데이터와 수집된 교통 센싱 데이터를 이용하여 크라우드 소싱 데이터를 발생시킨다. 일부 실시 예에서, 센서(805)는 레이저로 목표물을 조명하고 반사된 빛을 분석하여 거리를 측정하는 원거리 센싱 기술인 Lidar (또한 LIDAR, LiDAR, 또는 LADAR로도 씀)를 이용한다. 일부 실시 예에서, 제어 유닛(803)은 다수의 차량들에 의하여 수집되고 그로부터 전달된 교통 데이터를 이용하지 않고 교통 센싱 데이터를 기반으로 신호등을 제어한다. 이러한 실시 예들에서는, 차량에 의하여 수집된 교통 데이터가 중복 데이터를 포함하므로, 제어 유닛이 신호등의 제어의 정확성을 개선할 수 있다.
일부 실시 예에서, 하나 이상의 요소들(801-805)은 본 개시에서 기술된 해당 동작들 또는 기능들에 각각 특화된 하나 이상의 프로세서들 및/또는 애플리케이션 전용 집적회로들(ASICs)에 의하여 구현되거나 그를 구비한다. 일부 실시 예에서, 본 개시의 적어도 하나의 실시 예에 따른 방법은 비일시적 컴퓨터 판독 가능 기록 매체상의 컴퓨터 판독 가능 코드로서 구현된다. 비일시적 컴퓨터 판독 가능 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 판독 및/또는 실행 가능한 데이터를 저장하도록 구성된 데이터 저장 장치를 구비한다. 비일시적 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예들은, 이에 한정되지 않고, 자기 저장 매체(예: 자기 테이프, 플로피 디스크, 하드 디스크 등), 광학 기록 매체(예: 콤팩트 디스크 읽기 전용 메모리(CD-ROM) 및 디지털 비디오 디스크(DVD)), 자기 광학 매체(예: 플롭티컬 디스크), 및 ROM, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 플래시 메모리 등과 같이, 프로그램 명령들을 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치들을 포함한다. 일부 실시 예에서, 본 명세서에 기재된 다양한 시퀀스 또는 사적인 표시들과 같은 데이터는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 기록 매체 상에 저장된다.
도 9는 하나 이상의 실시 예에 따라, 차량들에 의하여 수집된 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 차량을 제어하기 위한 시스템을 도시하는 블록도이다.
제1 레이어에서, 자율 주행 차는 도 1의 차량(101, 102, 또는 103)에 해당한다. 센서들은 도 6의 센서들(602, 603)에 해당한다. 분석 기술은 도 6의 하드웨어(605)에 저장된 데이터에 해당하고, 차량의 샤시는 상술한 MDPS에 해당한다. 제2 레이어에서, 중앙 에이전트는 도 8에서 제어 유닛(803)에 해당하고, 데이터 수집기/송신기는 도 8에서 분석 유닛(804)에 해당하고, 데이터 스트리밍은 도 8에서 통신 유닛(801)에 해당한다. 차량 클라우드에서, 센서들은 도 6에서 센서들(602, 603)에 해당하고, 데이터 수집기/송신기는 도 6에서 하드웨어(605)에 해당한다. 상술한 대응 관계는 비한정적인 실시 예들이다.
일부 실시 예에서, 도 9에 도시된 부품들 중 하나 이상은 본 개시에서 기술된 해당 동작들 또는 기능들에 각각 특화된 하나 이상의 프로세서들 및/또는 애플리케이션 전용 집적회로들(ASICs)에 의하여 구현되거나 그를 구비한다. 일부 실시 예에서, 본 개시의 적어도 하나의 실시 예에 따른 방법은 비일시적 컴퓨터 판독 가능 기록 매체상의 컴퓨터 판독 가능 코드로서 구현된다. 비일시적 컴퓨터 판독 가능 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 판독 및/또는 실행 가능한 데이터를 저장하도록 구성된 데이터 저장 장치를 구비한다. 비일시적 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예들은, 이에 한정되지 않고, 자기 저장 매체(예: 자기 테이프, 플로피 디스크, 하드 디스크 등), 광학 기록 매체(예: 콤팩트 디스크 읽기 전용 메모리(CD-ROM) 및 디지털 비디오 디스크(DVD)), 자기 광학 매체(예: 플롭티컬 디스크), 및 ROM, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 플래시 메모리 등과 같이, 프로그램 명령들을 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치들을 포함한다. 일부 실시 예에서, 본 명세서에 기재된 다양한 시퀀스 또는 사적인 표시들과 같은 데이터는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 기록 매체 상에 저장된다.
도 10은 하나 이상의 실시 예에 따라, 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 신호등을 제어하는 과정의 실시 예의 흐름도이다.
일부 실시 예에서, 도 10에 도시된 방법은, 크라우드 소싱 데이터를 기반으로, 도 8에서 기술된 서버에 의하여 수행된다. 일부 실시 예에서, 신호등은 도로나 교차로에서 교통을 지시하거나 제어하기 위하여 사용되는 한 세트의 전기적으로 동작되는 신호등들(예: 적색 등, 황색 등, 및 녹색 등)을 구비한다. 일부 실시 예에서, 빨간 등은 교통의 중지를 지시하고, 녹색 등은 교통의 진행을 지시하고, 보통 황색 경고들 또는 황색 등이 적색 등과 녹색 등 사이에 추가된다.
동작 S1001에서, 서버에 의하여, 크라우드 소싱 데이터는 다수의 차량에 의하여 수집되고 그로부터 송신되는 교통 데이터를 이용하여 발생된다. 일부 실시 예에서, 크라우드 소싱 데이터는 도 2에 의하여 기술된 방법에 따라, 도 1에 의하여 기술된 환경에서 발생된다. 일부 실시 예에서, 교통 데이터는 교통량 데이터, 운전자 연령 데이터, 운전자 반응 속도 데이터 중의 하나 이상의 데이터를 포함한다. 교통 데이터는 압축된 상태 및/또는 암호화된 상태에서 하나 이상의 차량들로부터 서버(800)에 송신될 수 있다.
일부 실시 예에서, 동작 S1001은, 차량들을 둘러싼 다수의 차량들과 물체들을 센싱하는 센서를 이용하여 도로상의 교통 센싱 데이터를 수집하는 단계; 및 서버에 의하여, 교통 데이터와 수집된 교통 센싱 데이터를 이용하여 크라우드 소싱 데이터를 발생시키는 단계를 포함한다. 일부 실시 예에서, 센서는 레이저로 차량을 조명하고 반사된 빛을 분석하여 차량들 사이의 거리들 및 서버로부터 차량들로의 거리를 측정한다. 일부 실시 예에서, 센서는 레이저로 목표물을 조명하고 반사된 빛을 분석하여 거리를 측정하는 원거리 센싱 기술인 Lidar (또한 LIDAR, LiDAR, 또는 LADAR로도 씀)를 이용한다.
동작 S1002에서, 신호등은 발생된 데이터를 기반으로 제어된다.
일부 실시 예에서, 동작 S1002는, 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 교통량을 분석하는 단계; 분석된 교통량이 소정 수준보다 높으면 소정 시간보다 긴 시간 동안 녹색 등을 켜도록 신호등을 제어하는 단계; 분석된 교통량이 소정 수준과 같으면 소정 시간 동안 녹색 등을 켜도록 신호등을 제어하는 단계; 및 분석된 교통량이 소정 수준보다 작으면 소정 시간보다 짧은 기간 동안 녹색 등을 켜도록 제어하는 단계를 포함한다. 일부 실시 예에서, 교통량은 선택된 기간 동안 단위 시간당 도로의 구간을 가로지르는 차량들의 수 및/또는 선택된 기간 동안 단위 시간당 도로의 구간을 가로지르는 차량의 평균 속도를 지시한다. 일부 실시 예에서, 소정의 수준은 서버의 제작자 또는 서버의 사용자에 의하여 설정되거나 서버의 사용자에 의하여 업데이트된다. 일부 실시 예에서, 소정의 시간은 서버의 제작자 또는 서버의 사용자에 의하여 설정되거나 서버의 사용자에 의하여 업데이트된다.
일부 실시 예에서, 동작 S1002는, 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 교통량을 분석하는 단계; 분석된 교통량이 소정 수준보다 높으면 소정 시간보다 짧은 시간 동안 적색 등을 켜도록 신호등을 제어하는 단계; 분석된 교통량이 소정 수준과 같으면 소정 시간 동안 적색 등을 켜도록 신호등을 제어하는 단계; 및 분석된 교통량이 소정 수준보다 작으면 소정 시간보다 긴 기간 동안 적색 등을 켜도록 제어하는 단계를 포함한다. 일부 실시 예에서, 동작 S1002는 분석된 교통량을 기반으로 신호등의 황색등 또는 황색 경고등을 제어하는 단계를 포함한다.
일부 실시 예에서, 동작 S1002는, 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 다수의 차량의 운전자들의 평균 연령을 분석하는 단계; 분석된 평균 연령이 소정의 수준보다 작으면 소정의 속도보다 더 높은 속도에서 신호등의 색상들을 변화시키기 위하여(예: 녹색 등으로부터 황색 등으로, 황색 등으로부터 적색 등으로, 적색 등으로부터 녹색 등으로) 신호등을 제어하는 단계; 분석된 평균 연령이 소정의 수준과 같으면 소정의 속도로 신호등의 색상들을 변화시키기 위하여 신호등을 제어하는 단계; 및 분석된 평균 연령이 소정의 수준보다 높으면 소정의 시간보다 낮은 속도로 신호등의 색상들을 변화시키기 위하여 신호등을 제어하는 단계를 포함한다. 일부 실시 예에서, 운전자들의 평균 연령은 도로상의 차량들에 있는 운전자들에 의하여 입력된다.
일부 실시 예에서, 동작(S1002)은 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 다수의 차량들의 운전자들의 반응 속도를 분석하는 단계; 분석된 반응 속도가 소정의 수준보다 높으면 소정의 속도보다 높은 속도로 신호등의 색상들을 변화시키기 위하여 신호등을 제어하는 단계; 분석된 반응 속도가 소정의 수준과 같으면 소정의 속도로 신호등의 색상들을 변화시키기 위하여 신호등을 제어하는 단계; 및 분석된 반응 속도가 소정의 수준보다 느리면 소정의 속도보다 낮은 속도로 신호등의 색상들을 변화시키기 위하여 신호등을 제어하는 단계를 포함한다. 일부 실시 예에서, 반응 속도는 운전자들의 반응 속도 중 가장 느린 반응 속도이다. 일부 실시 예에서, 반응 속도는 도로 위의 차량의 운행 데이터를 기반으로 자동으로 결정된다. 일부 실시 예에서, 운행 데이터는 신호등의 적색 등에 대한 반응 시기, 다른 차량의 간섭에 대한 반응 시기, 및 도로 위의 정지 신호에 대한 반응 시기 중의 하나 이상을 포함한다.
도 11은 하나 이상의 실시 예에 따라, 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 신호등을 제어하는 환경을 도시한다.
일부 실시 예에서, 신호등(1100)은 본 출원에 기재된 방법에 의하여 제어되고, 교차로에서 차량의 교통을 제어하기 위한 신호등(1100)이다. 일부 실시 예에서, 서버(800)는 신호등(1100)과 결합된다.
일부 실시 예에서, 신호등(1100)은 교차로의 제1 방향에서 차량 교통을 제어하기 위한 제1 신호등과, 교차로의 제2 방향에서 차량 교통을 제어하기 위한 제2 신호등을 구비한다. 이러한 실시 예들에서는, 도 10의 동작 S1002에서, 크라우드 소싱 데이터가 제1 방향의 제1 교통량이 제2 방향의 교통량과 다르다는 것을 지시할 때, 제1 신호등과 제2 신호등은 서로 다르게 제어된다.
이러한 실시 예들에서는, 도 10의 동작 S1002에서, 크라우드 소싱 데이터가 제1 방향의 제1 평균 연령이 제2 방향의 평균 연령과 다르다는 것을 지시할 때, 제1 신호등과 제2 신호등은 서로 다르게 제어된다.
이러한 실시 예들에서는, 도 10의 동작 S1002에서, 크라우드 소싱 데이터가 제1 방향의 운전자들의 제1 반응 속도가 제2 방향의 운전자들의 반응 속도와 다르다는 것을 지시할 때, 제1 신호등과 제2 신호등은 서로 다르게 제어된다. 일부 실시 예에서, 제1 반응 속도와 제2 반응 속도는 운전자들의 평균 반응 속도이다. 일부 실시 예에서, 제1 반응 속도와 제2 반응 속도는 각 운전자들의 가장 느린 반응 속도들이다.
상술한 명령들과 애플리케이션들 각각은 상술한 하나 이상의 기능들을 수행하는 한 세트의 명령들에 해당할 수 있다. 이러한 명령들은 별도의 소프트웨어 프로그램들, 프러시저들, 및 모들로서 구현될 필요는 없다. 메모리(750)는 추가적인 명령들 또는 더 적은 명령들을 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치(700)의 다양한 기능들은, 하나 이상의 신호 처리 및/또는 애플리케이션 전용 집적 회로들을 포함하는, 하드웨어 및/또는 소프트웨어에서 구현될 수 있다.
도 12는 하나 이상의 실시 예에 따라, 교통 관제 시스템을 이용하여 차량을 제어하기 위한 환경이다.
예시적 실시 예에서, 교통 관제 시스템(1200)은 차량들(101, 102, 103)의 교통을 제어한다. 차량들(101, 102, 103) 중의 하나 이상의 차량들은 교통 관제 시스템(1200)으로부터 수신된 내비게이션 정보를 기반으로 자율 주행을 수행하기 위하도록 구성되고, 차량들(101, 102, 103)은 운행 데이터를 수집하는 센서를 구비하고, 무선 네트워크를 거쳐, 교통 관제 시스템(1200)과 통신하도록 구성된 통신 유닛(도시하지 않음)을 구비한다. 일부 실시 예에서, 내비게이션 정보는 Wi-Fi 네트워크, 셀룰러 네트워크, 802.11 네트워크, 또는 무선 광역 네트워크(WWAN)와 같은 네트워크 상에서 무선으로 교통 관제 시스템(1200)에 의하여 수신된다. 차량들은, 네트워크를 거쳐, 교통 관제 시스템(1200)으로 운행 데이터를 송신한다. 운행 데이터는 제동 데이터, 가속 데이터 및 조향 데이터 중의 적어도 하나를 포함한다. 소정의 주기에 따라 또는 차량들이 목적지로의 운행 도중 이벤트를 검출하는 경우, 차량들(101, 102, 103) 각각은 교통 관제 시스템(1200)과 통신한다. 일부 실시 예에서, 차량들(101, 102, 103) 각각은 데이터 프로세싱을 제공하도록 구성된 마이크로프로세서를 구비하는 컴퓨터 시스템을 구비한다.
도 13은 하나 이상의 실시 예에 따라 차량들을 제어하는 교통 관제 시스템을 도시하는 블록도이다.
도 13에 도시된 바와 같이, 교통 관제 시스템(1200)은 무선통신 통신 유닛(1201), 신호등 유닛(1203), 제어 유닛(1202), 및 위치정보 획득 유닛(1204)을 구비한다. 일부 실시 예에서, 교통 관제 시스템(1200)은, 신호등 유닛(1203)과 위치정보 획득 유닛(1204)을 구비하지 않고, 통신 유닛(1201)과 제어 유닛(1202)을 구비한다.
무선 통신유닛(1201)은 차량들과 인터넷 네트워크 사이를 연결한다. 일실시예로, 무선 통신유닛(1201)은 Wi-Fi 통신 유닛을 포함한다. 일부 실시 예에서, Wi-Fi 통신 유닛(1201)은 데이터 송신을 위한 안테나를 구비한다.
일부 실시 예에서, 제어 유닛(1202)은 Wi-Fi 네트워크에 의하여 차량들을 제어한다. 차량들을 제어하기 위하여, 제어 유닛(1202)은 차량들로부터 수집된 데이터를 이용하여 크라우드 소싱 데이터를 발생시키고, 발생된 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 차량들을 제어한다.
신호등 유닛(1203)은 차량들을 제어하기 위한 빛의 색상들 또는 신호들을 방출한다. 일부 실시 예에서, 신호등 유닛(1203)은 빛을 방출하는 하나 이상의 발광 다이오드(LEDs)를 구비한다.
위치정보 획득 유닛(1204)은 위성으로부터 위치정보를 수신하지 않고, 차량들로 위치정보를 송신한다. 일실시예로, 위치정보 획득 유닛(1204)은 GPS(Global Positioning System) 유닛이고, 위치정보는 GPS 정보일 수 있다. 일부 실시 예에서, GPS 정보는 GPS 유닛에 고정되고 저장된다. 이러한 실시 예들에 따르면, 차량들은, 차량으로부터 멀리 있는 위성으로부터보다는, 차량에 인접한 교통 관제 시스템(1200)으로부터 GPS 정보를 획득한다. 이러한 실시 예들에서, GPS 정보의 정확도는 증가되어, 차량 통제의 정확성이 또한 증가된다.
일부 실시 예에서, GPS 유닛은 차량들로부터 차량 위치에 관한 정보를 포함하는 차량의 GPS 정보를 수신하고, 제어 유닛(1202)은 발생된 크라우드 소싱 데이터와 수신된 차량의 GPS 정보를 기반으로 차량들을 제어한다.
일부 실시 예에서, GPS 유닛은 위성으로부터 GPS 신호를 수신하고, 차량들로 수신된 GPS 신호를 리피트하는 GPS 리피터를 구비한다. 일부 실시 예에서, GPS 유닛은 지상 GPS 리피터를 구비한다.
일부 실시 예에서, 제어 유닛(1202)은, Wi-Fi 네트워크를 거쳐, 차량들로부터 수집된 데이터를 기반으로, 색상들 또는 신호들의 방출을 제어하기 위하여 상기 신호등 유닛을 제어한다.
일부 구현 예에서, 제어 유닛에 의하여 직접 제어되는 차량들은 자율 주행 차량들이고, 신호 등을 거쳐 제어되는 차량들은 비자율 주행 차량들이다. 자율 주행 차량들은 부분적으로 제어 유닛에 의하여 제어되고 부분적으로 운전자에 의하여 수동 제어되는 차량들을 포함한다. 제어 유닛에 의하여 직접 제어되는 차량들은 자율 주행 차량들이고 접속된 차들로 정의될 수 있고, 신호등 유닛을 거쳐 제어되는 차량들은 비접속 차들로 정의될 수 있다.
일부 실시 예에서, 제어 유닛(1202)은, 제어 유닛이 자율 주행 차량들의 교통을 제어할 때, 비자율 주행 차량들의 교통을 중지시키기 위하여 신호등 유닛(1203)을 제어한다.
일부 실시 예에서, 제어 유닛(1202)은, 제어 유닛이 비자율 주행 차량들의 교통을 제어할 때, 자율 주행 차량들에게 대기 신호를 방출하기 위하여 신호등 유닛(1203)을 제어한다.
일부 실시 예에서, 제어 유닛(1202)은 신호등 유닛에 프래그먼티드 신호를 보내어 신호등 유닛(1203)을 제어한다. 프래그먼티드 신호의 예는 도 15에 도시되어 있다. 일부 구현 예에서, 프래그먼티드 신호는 제어 유닛으로부터 신호등 유닛으로 송신되는 Wi-Fi 신호에 포함되어 있다. 일부 실시 예에서, 프래그먼티드 신호는 상기 신호등으로부터 방출되는 신호들 또는 색상들을 제어하기 위하여 프래그먼트된다.
일부 실시 예에서, 제어 유닛(1202)은 차량들로부터 수집된 데이터를 이용하여 크라우드 소싱 데이터를 발생시키고, 발생된 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 신호등을 제어한다.
일부 실시 예에서, 교통 관제 시스템(1200)은 그 기능들을 수행하기 위하여 도 7 내지 도 9에 도시된 하나 이상의 요소들을 구비한다.
일부 실시 예에서, 하나 이상의 요소들(1201, 1202, 1203, 1204)은 본 개시에서 기술된 해당 동작들 또는 기능들에 각각 특화된 하나 이상의 프로세서들 및/또는 애플리케이션 전용 집적회로들(ASICs)에 의하여 구현되거나 그를 구비한다. 일부 실시 예에서, 본 개시의 적어도 하나의 실시 예에 따른 방법은 비일시적 컴퓨터 판독 가능 기록 매체상의 컴퓨터 판독 가능 코드로서 구현된다. 비일시적 컴퓨터 판독 가능 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 판독 및/또는 실행 가능한 데이터를 저장하도록 구성된 데이터 저장 장치를 구비한다. 비일시적 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예들은, 이에 한정되지 않고, 자기 저장 매체(예: 자기 테이프, 플로피 디스크, 하드 디스크 등), 광학 기록 매체(예: 콤팩트 디스크 읽기 전용 메모리(CD-ROM) 및 디지털 비디오 디스크(DVD)), 자기 광학 매체(예: 플롭티컬 디스크), 및 ROM, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 플래시 메모리 등과 같이, 프로그램 명령들을 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치들을 포함한다. 일부 실시 예에서, 본 명세서에 기재된 다양한 시퀀스 또는 사적인 표시들과 같은 데이터는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 기록 매체 상에 저장된다.
도 14은 하나 이상의 실시 예에 따라, 교통을 제어하는 방법의 흐름도이다.
일부 실시 예에서, 도 14에 도시된 방법은 도 13에서 기술된 교통 제어 시스템에 의하여 수행된다. 일부 실시 예에서, 신호등은 도로나 교차로에서 교통을 지시하거나 제어하기 위하여 사용되는 한 세트의 전기적으로 동작되는 신호등들(예: 적색 등, 황색 등, 및 청색 등)을 구비한다. 일부 실시 예에서, 빨간 등은 교통의 중지를 지시하고, 녹색 등은 교통의 진행을 지시하고, 보통 황색 경고들 또는 황색 등이 적색 등과 녹색 등 사이에 추가된다.
동작 S1401에서, Wi-Fi 네트워크에 의하여 차량들과 인터넷 네트워크 사이가 연결된다.
동작 S1402에서, Wi-Fi 통신 유닛에 의하여, 차량들로부터 데이터를 수집한다.
동작 S1403에서, 제어 유닛에 의하여, 차량들로부터 수집된 데이터를 이용하여 크라우드 소싱 데이터가 발생된다.
동작 S1404에서, 제어 유닛에 의하여, 발생된 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 차량들을 제어한다. 일부 실시 예에서, 수집된 데이터는 상술한 바와 같은 교통 데이터를 포함한다.
일부 실시 예에서, 이 방법은, 위성으로부터 GPS 정보를 수신하지 않고, GPS 유닛에 의하여, GPS 정보를 차량들로 송신하는 단계들을 더 포함한다. GPS 정보는 GPS 유닛에 고정되고 저장된다.
일부 실시 예에서, 이 방법은 GPS 유닛에 의하여, 차량들로부터 차량 위치에 관한 정보를 포함하는 차량의 GPS 정보를 수신하는 단계; 및 제어 유닛에 의하여, 발생된 크라우드 소싱 데이터와 수신된 차량의 GPS 정보를 기반으로 차량들을 제어하는 단계들을 더 포함한다.
일부 실시 예에서, 이 방법은, 교통 관제 시스템에 구비된 GPS 리피터에 의하여, GPS 신호를 위성으로부터 수신하고, GPS 리피터에 의하여 수신된 GPS 신호를 차량들로 리피트하는 단계들을 더 포함한다.
도 15은 하나 이상의 실시 예에 따라, 교통을 제어하는 방법의 흐름도이다.
동작들 S1401-S1404는 도 14에 대하여 기술된 것과 같다.
일부 실시 예에서, 이 방법은 동작들 S1403 및 S1404를 더 포함한다. 동작 S1403에서, 신호등 유닛에 의하여, 차량들을 제어하기 위한 빛의 색상들 또는 신호들을 방출한다. 동작 S1404에서, 제어 유닛에 의하여, 수집된 데이터를 기반으로, 색상들 또는 신호들의 방출을 제어하기 위하여 신호등 유닛을 제어한다. 일부 실시 예에서, 수집된 데이터는 상술한 바와 같은 교통 데이터를 포함한다.
일부 실시 예에서, 제어 유닛에 의하여 직접 제어되는 차량들은 자율 주행 차량들이고, 신호 등을 거쳐 제어되는 차량들은 비자율 주행 차량들이다.
일부 실시 예에서, 이 방법은, 교통 관제 시스템이 자율 주행 차량들의 교통을 제어할 때 비자율 주행 차량들의 교통을 중지시키기 위하여 신호등을 제어하는 단계를 더 포함한다.
일부 실시 예에서, 이 방법은, 교통 관제 시스템이 비자율 주행 차량들의 교통을 제어할 때 자율 주행 차량들에게 대기 신호를 방출하기 위하여 신호등을 제어하는 단계를 더 포함한다.
일부 실시 예에서, 이 방법은 프래그먼티드 신호를 신호등 유닛으로 보내어 신호등을 제어하는 단계를 더 포함한다.
일부 실시 예에서, 이 방법은 차량들로부터 수집된 데이터를 이용하여 크라우드 소싱 데이터를 발생시키고, 발생된 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 신호등을 제어하는 단계들을 더 포함한다.
도 16은 하나 이상의 실시 예들에 따라, 신호등으로부터 방출된 신호들과 색상들을 제어하기 위한 프래그먼트드 신호의 부분 개념도를 도시하는 개략도이다.
도 16(a)는 비프래그먼티드 (일반) 신호의 부분 개념도이고, 도 16(b)는 프래그먼티드 신호의 부분 개념도이다. 일부 실시 예에서, 신호등은 도로나 교차로에서 교통을 지시하거나 제어하기 위하여 사용되는 한 세트의 전기적으로 동작되는 신호등들(예: 제1 색상등(1501), 제2 색상등(1502)을 구비한다. 일부 실시 예에서, 제1 등(1501)은 교통이 진행되어야 함을 지시하고, 제2 등(1502)은 교통이 중지되어야 함을 지시한다. 도 16(a)는 각각의 도로용의 4개의 신호등의 색상들이 교차로에서 변화함을 보여 주는 부분 개념도를 단면으로 보여 주고, 도 16(b)는 교통 조절 데이터 및 각각의 차량에 대한 특정 교통 조절 데이터 용의 데이터 구조들의 부분 개념도이다.
일부 실시 예에서, 도 13의 교통 유닛은 프래그먼티드 신호를 신호등 유닛에 보내어 도 13의 신호등을 제어할 수 있다. 이러한 실시 예들에서, 교통 관제 시스템은 교통 상황에 따라 긴밀히 차량들을 제어할 수 있다.
용어 “하나의 실시 예”, “실시 예”, “실시 예들”, “상기 실시 예”, “상기 실시 예들”, “하나 이상의 실시 예들”, “일부 실시 예들” 및 “하나의 실시 예”는, 다르게 표현적으로 특정되지 않으면, 본 개시(들)의 하나 이상의 (그러나 전부가 아닌) 실시 예들을 의미한다.
용어 “구비하는”, “포함하는”, “가지는” 및 그 변형 예들은, 다르게 표현적으로 특정되지 않으면, 포함하나 그에 한정되지는 않음을 의미한다.
항목들의 열거는, 다르게 표현적으로 특정되지 않으면, 그 항목들의 어느 것 또는 전부가 서로 배타적이라는 것을 암시하지는 않는다.
용어 “하나(a, an)”과 “상기(the)”는, 다르게 표현적으로 특정되지 않으면, “하나 이상(one or more)”을 의미한다.
서로 통신하는 장치들은, 다르게 표현적으로 특정되지 않으면, 서로 연속적으로 통신할 필요는 없다. 또한, 서로 통신하는 장치들은 하나 이상의 매개를 통하여 직접 또는 간접으로 통신할 수 있다.
서로 통신하는 몇 개의 구성 요소를 갖는 실시 예의 기재는 모든 이러한 구성 요소들이 요구되는 것을 암시하지는 않는다; 다양한 선택적 구성 요소들이 본 개시의 다양한 가능한 실시 예들을 도시하기 위하여 기술된다.
또한, 공정 동작들, 방법 동작들, 알고리즘들 등이 순차적 순서로 기재될 수 있으나, 공정들, 방법들 및 알고리즘들은 교번하는 순서로 동작하도록 구성될 수 있다. 기재될 수 있는 동작들의 순서(sequence or order)는 필수적으로 그 동작들이 그 순서로 수행될 요건을 지시하지는 않는다. 본 명세서에 기재된 공정들의 동작들은 실용적인 어떤 순서로 수행될 수 있다. 또한, 일부 동작들은 동시에 수행될 수 있다.
단일의 장치 또는 물품이 본 명세서에서 기재될 때, 단일 장치/물품을 대신하여 하나의 장치/물품(그것들이 협동하던 아니던 간에) 이상이 사용될 수 있음은 명백하다. 유사하게, 본 명세서에서 하나의 장치/물품(그것들이 협동하던 아니던 간에) 이상이 사용될 때, 단일의 장치/물품이 하나 이상의 장치 또는 물품을 대신하여 사용될 수 있으며 상이한 수의 장치들/물품들이 도시된 수의 장치들 또는 프로그램들 대신에 사용될 수 있음이 명백하다. 장치의 기능성 및/또는 특징들은 이러한 기능성/특징들을 갖는 것으로 명백히 기재되지 않은 하나 이상의 다른 장치들에 의하여 대체하여 구현될 수 있다. 따라서, 본 개시의 다른 실시 예들은 장치 그 자체를 포함할 필요는 없다.
도 2 내지 도 4의 도시된 동작들은 어떤 순서로 발생하는 어떤 이벤트를 보여 준다. 다른 실시 예들에서, 어떤 동작들은 다른 순서로 수행되거나, 변형되거나, 제거될 수 있다. 더욱이, 동작들이 상술한 로직에 부가되어 상술한 실시 예에 상응할 수 있다. 또한, 본 명세서에 기재된 동작들은 순차적으로 발생할 수 있으며, 어떤 동작들은 병렬적으로 처리될 수 있다. 또한, 동작들이 단일 프로세서에 의하여 또는 분산된 프로세서들에 의하여 수행될 수 있다.
본 개시의 다양한 실시 예들의 상술한 내용은 도시 및 기술을 목적으로 제공된 것이다. 이는 소모적이거나 본 개시를 개시된 정확한 형태에 한정하는 것을 의도하지 않는다. 위 교시의 견지에서 많은 변형들 및 변화들이 가능하다. 본 개시의 범위는 이 상세한 설명에 의하여 한정되는 것을 의도하지 않으며, 본 명세서에 첨부된 청구항에 의하여 한정된다. 상술한 명세서, 예시들, 및 데이터는 본 개시의 구성의 제조 및 사용에 대한 완전한 기재를 제공한다. 본 개시의 많은 실시 예들은 본 개시의 사상 및 범위를 벗어나지 않고 이루어질 수 있으므로, 본 개시는 첨부된 청구항 내에 있다.

Claims (20)

  1. 교통 관제 시스템에 있어서,
    차량들과 인터넷 네트워크 사이를 연결하도록 구성된 무선 통신 유닛; 및
    무선통신 네트워크에 의하여 상기 복수의 차량을 제어하도록 구성된 제어 유닛을 포함하고,
    상기 제어 유닛은,
    상기 복수의 차량으로부터 수집된 데이터를 이용하여 크라우드 소싱 데이터를 발생시키고,
    상기 발생된 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 상기 복수의 차량을 제어하는, 교통 관제 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 복수의 차량을 제어하기 위한 빛의 색상들 또는 신호들을 방출하는 신호등 유닛을 더 포함하고,
    상기 제어 유닛은, 상기 무선통신 네트워크를 거쳐, 상기 차량으로부터 수집된 데이터를 기반으로, 상기 색상들 또는 신호들의 방출을 제어하기 위하여 상기 신호등 유닛을 제어하는, 교통 관제 시스템.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 제어 유닛에 의하여 직접 제어되는 복수의 차량은 자율 주행 복수의 차량이고,
    상기 신호등 유닛을 거쳐 제어되는 복수의 차량은, 복수의 비 자율 주행 차량인 교통 관제 시스템.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 복수의 차량은:
    서버로 목적지로의 경로의 요청을 전송하고,
    상기 서버로부터의 상기 요청에 따라 검색된 내비게이션 정보를 수신하는 통신 유닛;
    송신 데이터를 생성하는 센서; 및
    상기 수신된 내비게이션 정보를 기반으로 상기 차량의 동작을 제어하고,
    상기 센서에 의하여, 상기 수신된 내비게이션 정보에 따라 운행 도중 상기 센싱 데이터를 수집하고,
    상기 수집된 센서 데이터를 기반으로 운행 데이터를 발생시키고,
    상기 서버로 상기 발생된 운행 데이터를 송신하고,
    상기 서버로부터 크라우드 소싱 데이터를 수신하고,
    상기 수신된 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 상기 수신된 내비게이션 정보를 업데이트하고,
    상기 업데이트된 내비게이션 정보를 기반으로 상기 차량의 동작을 제어하는 제어 유닛;을 포함하는 교통 관제 시스템.
  5. 청구항 1에 있어서,
    위성으로부터 위치정보를 수신하지 않고, 상기 복수의 차량에 위치정보를 송신하는 위치정보 획득 유닛을 더 포함하고,
    상기 위치정보는, 상기 위치정보 획득 유닛에 고정되고 저장된, 교통 관제 시스템.
  6. 제5 항에 있어서,
    위치정보 획득 유닛은, 상기 복수의 차량으로부터, 상기 차량의 위치에 관한 정보를 포함하는 복수의 차량의 위치정보를 수신하고,
    상기 제어 유닛은 상기 발생된 크라우드 소싱 데이터와 상기 수신된 복수의 차량의 위치정보를 기반으로 상기 복수의 차량을 제어하는, 교통 관제 시스템.
  7. 청구항 1에 있어서,
    위성으로부터 위치정보 신호를 수신하고,
    상기 복수의 차량으로 상기 수신된 위치정보 신호를 리피트하도록 구성된 위치정보 리피터를 더 포함하는 교통 관제 시스템.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 무선 통신 유닛은 Wi-Fi 라우터를 포함하는 교통 관제 시스템.
  9. 청구항 1에 있어서,
    상기 제어 유닛은, 상기 제어 유닛이 복수의 자율 주행 차량의 교통을 제어할 때, 복수의 비자율 주행 차량의 교통을 중지시키기 위하여 상기 신호등 유닛을 제어하는 것을 특징으로 하는, 교통 관제 시스템.
  10. 청구항 1에 있어서,
    상기 제어 유닛은, 상기 제어 유닛이 비자율 주행 복수의 차량의 교통을 제어할 때, 복수의 자율 주행 차량에 대기 신호를 방출하기 위하여 상기 신호등 유닛을 제어하는 것을 특징으로 하는, 교통 관제 시스템.
  11. 청구항 1에 있어서,
    상기 제어 유닛은, 상기 신호등 유닛에 프래그먼티드 신호를 보내어 상기 신호등 유닛을 제어하는, 교통 관제 시스템.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 프래그먼티드 신호는, 상기 제어 유닛으로부터 상기 신호등 유닛으로 송신되는 무선 통신 신호에 포함된 교통 관제 시스템.
  13. 청구항 11에 있어서,
    상기 프래그먼티드 신호는, 상기 신호등으로부터 방출되는 신호들 또는 색상들을 제어하기 위하여 프래그먼트되는, 교통 관제 시스템.
  14. 무선 통신 유닛 및 제어 유닛을 포함하는 교통 관제 시스템에 의하여 수행되는 교통 관제 방법에 있어서,
    복수의 차량과 인터넷 네트워크 사이에서, 무선통신 네트워크를 거쳐, 상기 무선 통신 유닛에 의하여, 연결하는 단계;
    상기 무선 통신 유닛에 의하여, 상기 복수의 차량으로부터 데이터를 수집하는 단계;
    상기 제어 유닛에 의하여, 상기 복수의 차량으로부터 수집된 상기 데이터를 이용하여 크라우드 소싱 데이터를 발생시키는 단계; 및
    상기 제어 유닛에 의하여, 상기 발생된 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 상기 복수의 차량을 제어하는 단계를 포함하는 교통 관제 방법.
  15. 청구항 14에 있어서,
    상기 교통 관제 유닛은 신호등 유닛을 더 포함하고, 상기 방법은:
    상기 신호등 유닛에 의하여, 상기 복수의 차량을 제어하기 위한 빛의 색상들 또는 신호들을 방출하는 단계; 및
    상기 제어 유닛에 의하여, 상기 크라우드 소싱 데이터를 기반으로, 상기 색상들 또는 신호들의 방출을 제어하기 위하여 상기 신호등 유닛을 제어하는 단계를 더 포함하는 교통 관제 방법.
  16. 청구항 15에 있어서,
    상기 제어 유닛에 의하여 직접 제어되는 복수의 차량은 복수의 자율 주행 차량이고,
    상기 신호등 유닛을 거쳐 제어되는 복수의 차량은 복수의 비 자율 주행 차량인 교통 관제 방법.
  17. 청구항 14에 있어서,
    상기 교통 관제 유닛은 위치정보 획득 유닛을 더 포함하고,
    상기 방법은:
    상기 위치정보 획득 유닛에 의하여, 위성으로부터 위치정보 정보를 수신하지 않고, 상기 복수의 차량으로 위치정보를 송신하는 단계를 더 포함하고,
    상기 위치정보는 상기 위치정보 획득 유닛에 고정되고 저장되는, 교통 관제 방법.
  18. 청구항 17에 있어서,
    위치정보 획득 유닛에 의하여, 상기 복수의 차량으로부터, 상기 차량의 위치에 관한 정보를 포함하는 복수의 차량의 위치정보를 수신하는 단계; 및
    상기 제어 유닛에 의하여, 상기 발생된 크라우드 소싱 데이터와 상기 수신된 복수의 차량의 위치정보를 기반으로 상기 복수의 차량을 제어하는 단계를 더 포함하는 교통 관제 방법.
  19. 청구항 14에 있어서,
    상기 교통 관제 유닛은 위치정보 리피터를 더 포함하고, 상기 방법은:
    상기 위치정보 리피터에 의하여, 위성으로부터 위치정보 신호를 수신하는 단계; 및
    상기 위치정보 리피터에 의하여, 상기 수신된 위치정보 신호를 상기 복수의 차량으로 리피트하는 단계를 더 포함하는 교통 관제 방법.
  20. 교통 관제 시스템에 있어서,
    교통 조절 장치로서,
    복수의 차량과 인터넷 네트워크 사이를 연결하도록 구성된 무선 통신 유닛; 및
    무선통신 네트워크에 의하여 상기 복수의 차량을 제어하도록 구성된 제어 유닛을 포함하는 교통 조절 장치;를 포함하고,
    상기 제어 유닛은,
    상기 복수의 차량으로부터 수집된 데이터를 이용하여 크라우드 소싱 데이터를 발생시키고,
    상기 발생된 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 상기 복수의 차량을 제어하고,
    상기 복수의 차량은,
    서버로 목적지로의 경로의 요청을 전송하고,
    상기 서버로부터의 상기 요청에 따라 검색된 내비게이션 정보를 수신하도록 구성된 통신 유닛;
    송신 데이터를 발생시키도록 구성된 센서; 및
    상기 수신된 내비게이션 정보를 기반으로 상기 차량의 동작을 제어하고,
    상기 센서에 의하여, 상기 수신된 내비게이션 정보에 따라 운행 도중 상기 센싱 데이터를 수집하고,
    상기 수집된 센서 데이터를 기반으로 운행 데이터를 발생시키고,
    상기 서버로 상기 발생된 운행 데이터를 송신하고,
    상기 서버로부터 크라우드 소싱 데이터를 수신하고,
    상기 수신된 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 상기 수신된 내비게이션 정보를 업데이트하고,
    상기 업데이트된 내비게이션 정보를 기반으로 상기 차량의 동작을 제어하도록 구성된 제어 유닛을 포함하는 교통 관제 시스템.
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